Interference Management and System Optimization with GNSS and non-GNSS Signals for Enhanced Navigation

Abstract

En les últimes dècades, els sistemes globals de navegació per satèl·lit –comunament anomenats GNSS per les seves sigles en anglès- s’han convertit en un element indispensable en la nostra societat. En l’actualitat, GNSS és usat en una àmplia varietat de sectors i situacions, algunes d’elles oferint serveis crítics, com pot ser el transport, telecomunicacions, i finances. Per aquesta raó, i combinat amb la relativa facilitat que avui dia un atac es pot efectuar amb simplement un transmissor basat en ràdio definida per software -SDR per les seves sigles en anglès- GNSS s’ha convertit en un dels principals objectius quant a atacs de diversa naturalesa i motivació. Avui dia, pràcticament qualsevol persona pot comprar dispositius amb els quals generar interferències (coneguts com a dispositius jamming) per molt pocs euros. Aquests dispositius poden interferir greument certes bandes freqüencials, com per exemple les utilitzades pels sistemes de navegació per satèl·lit. La falta de disponibilitat en el servei ofert pels sistemes de navegació (la falta de servei es pot estendre a diversos km^2)) podria acabar en conseqüències desastroses, com per exemple una pèrdua econòmica o posant en perill vides humanes. Alguns serveis crítics per a la humanitat basen el seu correcte funcionament en els sistemes de navegació per satèl·lit. Fonamentalment, aquesta tesi s’enfoca en el desenvolupament d’algorismes i nous mètodes per a la gestió d’interferències en GNSS. L’enfocament principal és en la detecció i classificació d’interferències, encara que també es tracten temes sobre localització i mitigació d’interferències. Els algorismes de detecció i classificació analitzats en aquesta tesi van ser triats des del punt de vista del sector de l’aviació, en el qual restriccions addicionals (per exemple, la posició i orientació de les antenes, numero total d’antenes, vibracions a causa del moviment, etc.) són necessàries de tenir-les en compte. Els algoritmes de detenció i classificació seleccionats en aquesta tesi són aplicats a nivell de pre-correlació, els quals es basen en el senyal rebut en cru (abans del seu processament en el domini digital). Aquests algorismes apliquen processament en el domini digital al senyal rebut (per exemple, transformacions en temps-freqüència). Amb els algorismes analitzats, interferències a tan baixa potència com 0 dB respecte al senyal desitjat poden ser detectades. Els algorismes de classificació d’interferències combinen els senyals rebuts amb xarxes neuronals convolucionals -CNN per les seves sigles en anglès- i màquines de vectors de suport -SVM per les seves sigles en anglès- per a determinar el tipus de senyal interferent d’entre totes les estudiades. La precisió dels algorismes de classificació en aquest estudi és superior al 90% en tots dos casos. Sabent el tipus de senyal interferent, els algorismes de mitigació i/o localització poden ser optimitzats per a obtenir els millors resultats. A més a més, aquesta tesi també estudia l’ús de mètodes alternatius de posicionament, partint de la premissa que el servei ofert pels actuals sistemes de navegació per satèl·lit no està disponible i/o no podem confiar en ells a causa de la certesa que estan sofrint un atac. Per tant, davant la necessitat d’obtenir la solució de posició, velocitat, i temps (PVT), s’ha de trobar un sistema alternatiu que ofereixi similars característiques, com per exemple les xarxes cel·lulars (4G, 5G o futurs llançaments) i/o constel·lacions de satèl·lits situats en orbita baixa -LEO per les seves sigles en anglès-. Aquests sistemes de satèl·lit en òrbita baixa probablement usaven diferents bandes freqüencials, la qual cosa els fa menys probables de ser bloquejats alhora que els actuals sistemes de GNSS. En aquest sentit, posicionament basat en orbita baixa LEO són estudiats, concretament des del punt de vista de la seva viabilitat i el rendiment esperat.

En las últimas décadas, los sistemas globales de navegación por satélite –comúnmente llamados GNSS por sus siglas en inglés- se han convertido en un elemento indispensable en nuestra sociedad. En la actualidad, GNSS es usado en una amplia variedad de sectores y situaciones, algunas de ellas ofreciendo servicios críticos, como puede ser el transporte, telecomunicaciones, y finanzas. Por esta razón, y combinado con la relativa facilidad que hoy en día un ataque se puede efectuar con simplemente un transmisor basado en radio definida por software -SDR por sus siglas en inglés- GNSS se ha convertido en uno de los principales objetivos en cuanto a ataques de diversa naturaleza y motivación. Hoy en día, prácticamente cualquier persona puede comprar dispositivos con los que generar interferencias (conocidos como dispositivos jamming) por muy pocos euros. Estos dispositivos pueden interferir gravemente en ciertas bandas frecuenciales, como en este caso las usadas por los sistemas de navegación por satélite. La falta de disponibilidad en el servicio ofrecido por los sistemas de navegación (cuya falta de servicio se puede extender a varios km^2)) podría terminar en consecuencias desastrosas, como por ejemplo una pérdida económica o poniendo en serio peligro vidas humanas. Algunos servicios críticos para la humanidad basan su correcto funcionamiento en los sistemas de navegación por satélite.

Fundamentalmente, esta tesis se enfoca en el desarrollo de algoritmos y nuevos métodos para la gestión de interferencias en GNSS. El enfoque principal es en la detección y clasificación de interferencias, aunque también se tratan temas sobre localización y mitigación de interferencias. Los algoritmos de detección y clasificación analizados en esta tesis fueron escogidos desde el punto de vista del sector de la aviación, en el cual restricciones adicionales (por ejemplo, la posición y orientación de las antenas, numero total de antenas, vibraciones debido al movimiento, etc.) son necesarias de tenerlas en cuenta. Los algoritmos de detención y clasificación seleccionados en esta tesis son aplicados a nivel de pre-correlación, los cuales se basan en la señal recibida en crudo (antes de su procesado en el dominio digital). Estos algoritmos aplican procesado en el dominio digital a la señal recibida (por ejemplo, transformaciones en tiempo-frecuencia). Con los algoritmos analizados, interferencias a tan baja potencia como 0 dB con respecto a la señal deseada pueden ser detectadas. Los algoritmos de clasificación de interferencias combinan las señales recibidas con redes neuronales convolucionales -CNN por sus siglas en inglés- y máquinas de vectores de soporte -SVM por sus siglas en inglés- para determinar el tipo de señal interferente de entre todas las estudiadas. La precisión de los algoritmos de clasificación en este estudio es superior al 90% en ambos casos. Sabiendo el tipo de señal interferente, los algoritmos de mitigación y/o localización pueden ser optimizados para obtener los mejores resultados.

Además, esta tesis también estudia el uso de métodos alternativos de posicionamiento, partiendo de la premisa que el servicio ofrecido por los actuales sistemas de navegación por satélite no está disponible y/o no podemos confiar en ellos debido a la certeza de que están sufriendo un ataque. Por lo tanto, ante la necesidad de obtener la solución PVT, se tiene que encontrar un sistema alternativo que ofrezca similares características, como por ejemplo las redes celulares (e.g., 4G/5G) y/o constelaciones de satélites en orbita baja -LEO por sus siglas en inglés-. Estos sistemas de satélite LEO probablemente usaran diferentes bandas frecuenciales, lo cual los hace menos probables de ser bloqueados. En este sentido, posicionamiento basado en satélites en orbita baja LEO son estudiados, concretamente desde el punto de vista de su viabilidad y el rendimiento esperado.

In the last few decades, Global Navigation Satellite Systems (GNSS) has become an indispensable element in our society. Currently, GNSS is used in a wide variety of sectors and situations, some of them offering critical services, such as transportation, telecommunications, and finances. For this reason, and combined with the relative ease an attack on the GNSS wireless signals can be performed nowadays with an Software Defined Radio (SDR) transmitter, GNSS has become more and more a target of wireless attacks of diverse nature and motivations. Nowadays, anyone can buy an interference device (also known as a jammer device) for a few euros. These devices are legal to be bought in many countries, especially online. But at the same time, they are illegal to be used. These devices can interfere with signals in specific frequency bands, used for services such as GNSS. An outage in the GNSS service at a specific location area (which can be even a few km^2) could end up in disastrous consequences, such as an economical loss or even putting lives at risk, since many critical services rely on GNSS for their correct functioning.

Fundamentally, this thesis focuses on developing new methods and algorithms for interference management in GNSS. The main focus is on interference detection and classification, but discussions are also made about interference localization and mitigation. The detection and classification algorithms analyzed in this thesis are chosen from the point of view of the aviation domain, in which additional constraints (e.g., antenna placement, number of antennas, vibrations due to movement, etc.) need to be taken into account. The selected detection and classification methods are applied at the pre-correlation level, based on the raw received signal. They apply specific signal transforms in the digital domain (e.g., time-frequency transformations) to the received signal. With such algorithms, interferences can be detected at a level as low as 0 dB JSR. The interference classification combines transformed signals with previously trained signals CNN and/or SVM to determine the type of interference signal among the studied ones. The accuracy of such a classification methodology is above 90%. Knowing which signal causes interference we can better optimize which mitigation and localization algorithm we should use to obtain the best mitigation results.

Furthermore, this thesis also studies alternative positioning methods, starting from the premise that GNSS may not always be available and/or we are certain that we can not rely on it due to some reason such as high or unmitigated interferences. Therefore, if one needs to get a PVT solution, one would have to rely on alternative signals that could offer positioning features, such as the cellular network signals (i.e. 4G, 5G, and further releases) and/or satellite positioning based on LEO satellites. Those systems use presumably different frequency bands, which makes it more unlikely that they will be jammed at the same time as the GNSS signal. In this sense, positioning based on LEO satellites is studied in this thesis from the point of view of feasibility and expected performance.