Väärennetyn satelliittipaikannussignaalin havaitseminen RF-sormenjäljen avulla

Satelliittipaikannusta hyödyntävä laite voi joutua tilanteeseen, jossa ulkopuolinen taho pyrkii harhauttamaan laitteen sijainnin määritystä väärennetyllä satelliittipaikannussignaalilla. Väärennetty satelliittipaikannussignaali vastaa paikannukseen käytettävän informaation osalta satelliitista peräisin olevaa aitoa satelliittipaikannussignaalia. Tällöin väärennettyä satelliittipaikannussignaalia vastaanottava laite voi määrittää sijaintinsa todellisesta sijainnistaan poikkeavaksi, ja laite voi jopa ajautua johonkin ulkopuolisen tahon määrittämään sijaintiin. Täten väärennetyt signaalit olisi hyödyllistä havaita, esimerkiksi RF-sormenjäljen avulla. RF-sormenjälki sisältää vastaanotetusta signaalista irrotetun piirteen, jonka avulla signaalin alkuperä voidaan tunnistaa ja näin ollen varmistua vastaanotetun signaalin aitoudesta. Mikäli satelliittipaikannussignaalien vastaanottaja huomaa olevansa harhautusyrityksen kohteena, voi hän lopettaa satelliittipaikannuksen käyttämisen välttyäkseen ulkopuolisen tahon harhautukselta ja mahdolliselta johdattelulta. Tämän työn tarkoituksena on tutkia, miten RF-sormenjäljen avulla voidaan havaita, että vastaanotettujen signaalien joukossa on myös väärennettyjä satelliittipaikannussignaaleja. Ensin perehdytään aiheeseen liittyvään teoriaan esitellen satelliittipaikannuksen perusperiaatteita, jonka jälkeen tehdään katsaus RF-sormenjälkiin sekä luokittimiin. Teoriaosuuden jälkeen sekä aitoja että väärennettyjä satelliittipaikannussignaaleja kerätään laboratoriolaitteilla. Kerätyn datan pohjalta muodostetaan luokitinmalli, jonka avulla pyritään havaitsemaan väärennetyt satelliittipaikannussignaalit. RF-sormenjälkenä käytetään lyhytaikaista Fourier’n muunnosta (STFT), ja tallennetuille RF-sormenjäljille suoritetaan pääkomponenttianalyysi (PCA). RF-sormenjälkien pääkomponenteista muodostetaan opetus- ja testijoukko. Tukivektorikone (SVM) opetetaan opetusjoukolla, jonka jälkeen opetetun mallin luokittelukykyä arvioidaan testijoukolla. Lopputuloksena opetettu SVM-luokitin kykenee luokittelemaan sille annetut testijoukon näytteet 100 %:n tarkkuudella oikeisiin luokkiin: aitoihin ja väärennettyihin signaaleihin. Tarkastelemalla eri luokkien RF-sormenjäljistä saatuja pääkomponentteja on eri luokkien välillä havaittavissa selkeä ero. Luokitteluun käytetään kuitenkin hyvin pientä määrää dataa, jolloin luokitinmallin todellista tarkkuutta ei voida tarkasti määrittää eikä tulosta voida pitää täysin luotettavana. Lisäksi mittausympäristö dataa kerättäessä ei ole täysin todenmukainen, sillä väärennetyt signaalit lähetetään radiotien sijaan koaksiaalikaapelin välityksellä. Voidaan kuitenkin sanoa, että väärennetyn satelliittipaikannussignaalin havaitseminen RF-sormenjäljen avulla on mahdollista

Novel Models and Algorithms Paving the Road towards RF Convergence

After decades of rapid evolution in electronics and signal processing, the technologies in communications, positioning, and sensing have achieved considerable progress. Our daily lives are fundamentally changed and substantially defined by the advancement in these technologies. However, the trend is challenged by a well-established fact that the spectrum resources, like other natural resources, are gradually becoming scarce. This thesis carries out research in the field of RF convergence, which is regarded as a mean to intelligently exploit spectrum resources, e.g., by finding novel methods of optimising and sharing tasks between communication, positioning, and sensing. The work has been done to closely explore opportunities for supporting the RF convergence. As a supplement for the electromagnetic waves propagation near the ground, ground-to-air channel models are first proposed and analysed, by incorporating the atmospheric effects when the altitude of aerial users is higher than 300 m. The status quos of techniques in communications, positioning, and sensing are separately reviewed, and our newly developments in each field are briefly introduced. For instance, we study the MIMO techniques for interference mitigation on aerial users; we construct the reflected echoes, i.e., the radar receiving, for the joint sensing and communications system. The availability of GNSS signals is of vital importance to the GNSS-enabled services, particularly the life-critical applications. To enhance the resilience of GNSS receivers, the RF fingerprinting based anti-spoofing techniques are also proposed and discussed. Such a guarantee on GNSS and ubiquitous GNSS services drive the utilisation of location information, also needed for communications, hence the proposal of a location-based beamforming algorithm. The superposition coding scheme, as an attempt of the waveform design, is also brought up for the joint sensing and communications. The RF convergence will come with many facets: the joint sensing and communications promotes an efficient use of frequency spectrum; the positioning-aided communications encourage the cooperation between systems; the availability of robust global positioning systems benefits the applications relying on the GNSS service

Analysis and Detection of Outliers in GNSS Measurements by Means of Machine Learning Algorithms

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen