Detección de señales falsas del GNSS basadas en el método de corrección del sesgo de la media móvil ponderada

Área de la Ciencia:

• Seguridad de los sistemas de navegación
• Procesamiento de señales
• Ciberseguridad

Sus antecedentes:

• Las intrusiones fraudulentas representan una amenaza significativa para la seguridad del usuario al transmitir información falsa.
• Las métricas de monitoreo de la calidad de la señal (SQM) existentes muestran tasas de detección reducidas frente a combinaciones complejas de fases de la señal de falsificación.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar nuevas métricas de gestión de la calidad para mejorar la detección y la cobertura de intrusiones fraudulentas.
• Introducir un algoritmo de corrección de sesgo para mejorar el posprocesamiento métrico.

Principales métodos:

• Explotación de las capacidades de detección de desplazamiento del correlador para proponer métricas de diferencial de pendiente multipunto (MuSD) y de promedio diferencial de pendiente multipunto (MuSDA).
• Implementación de un algoritmo de corrección de sesgo de promedio móvil ponderado (WMA-BC) para el posprocesamiento.
• Experimentos comparativos que utilizan el conjunto de datos de la batería de prueba de falsificación de Texas (TEXBAT).

Principales resultados:

• Las métricas MuSD y MuSDA lograron una cobertura de detección del 96,1% y 95,8% en varias compensaciones de fase de código y portador.
• El algoritmo WMA-BC demostró mejoras significativas en la tasa de detección y el área bajo la curva (AUC) de la característica operativa del receptor (ROC) en comparación con los métodos de promedio móvil (MA) y variación móvil (MV).
• Las métricas MuSDA y MuSD superaron a las métricas existentes en un 11% a 97% en las tasas de detección en el conjunto de datos TEXBAT.

Conclusiones:

• Las métricas propuestas de MuSD y MuSDA, junto con el algoritmo WMA-BC, ofrecen un avance sustancial en la detección de intrusiones de falsificación.
• Estos nuevos enfoques proporcionan tasas de detección y cobertura significativamente mejoradas, abordando las limitaciones de las técnicas actuales de gestión de la calidad.