Phát hiện và định vị nguồn can thiệp cho hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu

STATEMENT OF ORIGINALITY AND AUTHENTICITY

ACKNOWLEDGEMENTS

LIST OF ACRONYMS

LIST OF TABLES

LIST OF FIGURES

1. CHƯƠNG 1: SCOPE OF RESEARCH

1.1. Civil GNSS vulnerabilities to intentional interference

1.2. Radio Frequency Interference

1.3. GNSS Interference detection techniques

1.4. Spoofing detection techniques

1.4.1. Classification of spoofing threat

1.4.2. Spoofing detection algorithms

2. CHƯƠNG 2: INTERMEDIATED GNSS SPOOFING DETECTOR BASED ON ANGLE OF ARRIVAL

2.1. Fundamental background of GNSS and Spoofing

2.1.1. GNSS positioning theory

2.1.2. GNSS receiver architecture

2.2. Detection of a subset of counterfeit GNSS signals based on the Dispersion of the Double Differences (D3)

2.2.1. Differential Carrier-Phase Model and SoS Detector

2.2.2. Sum of Squares Detector Based on Double Differences

2.2.3. Some Limitations of the SoS Detector

2.2.4. Detection Of A Subset Of Counterfeit Signals Based On The Dispersion Of The Double Differences (D3)

2.2.5. Determination of the Decision Threshold

2.2.6. Cycle slip monitoring: the Doppler shift monitor

2.2.7. Reducing the probability of incorrect decision by time averaging

2.3. Performance Analysis of the Dispersion of Double Differences Algorithm to Detect Single-Source GNSS Spoofing

2.3.1. Theoretical analysis of performance and decision threshold

2.3.2. Performance evaluation of robust D3 implementations

2.3.3. Considerations on practical performance

2.4. A Linear Regression Model of the Phase Double Differences to Improve the D3 Spoofing Detection Algorithm

2.4.1. Limitations of D3 algorithm

2.4.2. The piecewise linear model

2.4.3. The proposed LR-D3 detector

2.4.4. Performance assessment with in-lab GNSS signals

3. CHƯƠNG 3: SOPHISTICATED GNSS SPOOFING DETECTOR BASED ON ANGLE OF ARRIVAL

3.1. Gaussian Mixture Models and Expectation-Maximization for GMM (source [67])

3.2. A Gaussian Mixture Model Based GNSS Spoofing Detector using Double Difference of Carrier Phase in simple spoofing scenario

3.3. A novel approach to classify authentic and fake GNSS signals in sophisticated spoofing scenario using Gaussian Mixture Model

3.3.1. Grouping of Double Carrier Phase Difference

3.4. Multi-Directional GNSS Simulation Data Generation Method Use of Software Defined Radio Technology

3.4.1. Multidirectional GNSS signal simulation

3.4.2. Signal and system model

3.4.2.1. Multidirectional GNSS signals simulation

3.4.2.2. Sophisticated GNSS spoofing detector

CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS

I. Tổng quan về phát hiện và định vị nguồn can thiệp GNSS

Hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu (GNSS) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ giao thông vận tải đến tài chính và quốc phòng. Tuy nhiên, hệ thống này cũng dễ bị tấn công bởi các nguồn can thiệp GNSS như gây nhiễu và giả mạo tín hiệu. Việc phát hiện nguồn gây nhiễu GNSS và định vị nguồn gây nhiễu GNSS một cách nhanh chóng và chính xác là vô cùng quan trọng để đảm bảo an ninh và độ tin cậy của hệ thống. Bài viết này sẽ trình bày tổng quan về các kỹ thuật và phương pháp hiện đại được sử dụng để giải quyết vấn đề này, đồng thời thảo luận về những thách thức và hướng phát triển trong tương lai. Các ứng dụng GNSS ngày càng đa dạng, kéo theo nhu cầu cấp thiết về an ninh GNSS và bảo mật GNSS.

1.1. Tầm quan trọng của việc phát hiện can thiệp GNSS

Việc phát hiện can thiệp GNSS là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong việc bảo vệ hệ thống. Can thiệp có thể gây ra sai lệch vị trí, mất tín hiệu, hoặc thậm chí là kiểm soát hệ thống. Việc phát hiện sớm giúp giảm thiểu tác động tiêu cực và cho phép các biện pháp đối phó được triển khai kịp thời. Theo tài liệu gốc, can thiệp GNSS có thể là cố ý hoặc vô ý, và việc xác định nguồn gốc là rất quan trọng để có biện pháp xử lý phù hợp.

1.2. Các loại nguồn can thiệp GNSS phổ biến

Các nguồn can thiệp vô tuyến có thể bao gồm các thiết bị gây nhiễu, tín hiệu giả mạo, hoặc thậm chí là các thiết bị điện tử hoạt động không đúng cách. Các nguồn này có thể phát ra tín hiệu mạnh hơn tín hiệu GNSS, làm gián đoạn hoặc làm sai lệch thông tin vị trí. Các loại nhiễu phổ biến bao gồm nhiễu băng hẹp, nhiễu băng rộng và nhiễu xung. Việc phân loại nguồn nhiễu cố ý và nguồn nhiễu không cố ý là cần thiết để có biện pháp đối phó thích hợp.

1.3. Tổng quan về các phương pháp định vị nguồn can thiệp

Các phương pháp định vị nguồn gây nhiễu GNSS thường dựa trên việc phân tích tín hiệu nhận được từ nhiều cảm biến hoặc ăng-ten. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm TDOA (Time Difference of Arrival), AOA (Angle of Arrival), và RSS (Received Signal Strength). Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào điều kiện cụ thể và yêu cầu về độ chính xác. Các thuật toán định vị nguồn cần được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất cao trong môi trường thực tế.

II. Thách thức trong phát hiện và định vị can thiệp GNSS

Việc phát hiện và định vị nguồn can thiệp GNSS không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Tín hiệu GNSS rất yếu khi đến Trái Đất, khiến chúng dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và các yếu tố môi trường. Ngoài ra, các nguồn can thiệp có thể di chuyển hoặc thay đổi cường độ tín hiệu, gây khó khăn cho việc định vị chính xác. Các yếu tố như ảnh hưởng của môi trường đến tín hiệu GNSS và mô hình lan truyền tín hiệu cần được xem xét kỹ lưỡng. Việc đánh giá hiệu suất GNSS trong môi trường nhiễu là một thách thức lớn.

2.1. Độ nhạy của tín hiệu GNSS và ảnh hưởng của nhiễu

Tín hiệu GNSS có cường độ rất yếu khi đến Trái Đất, thường chỉ ở mức -130 dBm. Điều này khiến chúng dễ bị ảnh hưởng bởi các tín hiệu nhiễu, ngay cả khi nhiễu có cường độ tương đối thấp. Việc lọc nhiễu và giải thuật lọc hiệu quả là rất quan trọng để cải thiện độ tin cậy của hệ thống. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu GNSS cần được thiết kế để chống lại các loại nhiễu khác nhau.

2.2. Khó khăn trong việc định vị nguồn can thiệp di động

Các nguồn can thiệp di động, chẳng hạn như thiết bị gây nhiễu trên xe hơi hoặc máy bay không người lái, gây ra thách thức lớn hơn so với các nguồn cố định. Việc theo dõi và định vị các nguồn này đòi hỏi các thuật toán phức tạp và khả năng phân tích thời gian thực. Các phương pháp đo lường công suất tín hiệu, góc phương vị, và góc ngẩng cần được kết hợp để đạt được độ chính xác cao.

2.3. Ảnh hưởng của môi trường đến độ chính xác định vị

Môi trường xung quanh, chẳng hạn như các tòa nhà cao tầng, cây cối, và địa hình phức tạp, có thể gây ra hiện tượng đa đường và che khuất tín hiệu, làm giảm độ chính xác của việc định vị nguồn can thiệp. Các mô hình lan truyền tín hiệu cần được điều chỉnh để phản ánh chính xác các điều kiện môi trường cụ thể. Việc sử dụng mạng lưới cảm biến GNSS có thể giúp cải thiện độ phủ sóng và độ chính xác.

III. Phương pháp phát hiện can thiệp GNSS dựa trên D3

Một phương pháp hiệu quả để phát hiện can thiệp GNSS là sử dụng kỹ thuật D3 (Dispersion of the Double Differences). Kỹ thuật này dựa trên việc phân tích sự phân tán của sai phân kép pha sóng mang từ hai máy thu GNSS. D3 không yêu cầu đồng bộ hóa giữa các máy thu, làm cho nó trở nên linh hoạt và dễ triển khai. Phương pháp này được phát triển dựa trên ý tưởng của bộ dò tìm Sum of Squares (SoS), một cách đơn giản và hiệu quả để phát hiện góc tới chung cho tất cả các tín hiệu GNSS đến một cặp ăng-ten. Sự hiện diện của một góc chung như vậy được coi là một dấu hiệu không thể tranh cãi của các tín hiệu GNSS giả mạo.

3.1. Nguyên lý hoạt động của kỹ thuật D3

Kỹ thuật D3 hoạt động bằng cách tính toán sai phân kép của pha sóng mang giữa các tín hiệu GNSS nhận được từ hai ăng-ten. Trong điều kiện bình thường, các sai phân kép này sẽ có sự phân tán nhất định do sự khác biệt về vị trí của các vệ tinh. Tuy nhiên, khi có tín hiệu giả mạo, các sai phân kép sẽ có xu hướng hội tụ lại, cho thấy sự hiện diện của một nguồn tín hiệu chung. Việc phân tích phổ tần có thể giúp xác định các đặc tính của tín hiệu can thiệp.

3.2. Ưu điểm của D3 so với các phương pháp khác

So với các phương pháp khác, D3 có một số ưu điểm đáng kể. Nó không yêu cầu đồng bộ hóa giữa các máy thu, làm cho nó dễ triển khai hơn. Nó cũng có khả năng phát hiện các tín hiệu giả mạo ngay cả khi chúng chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng số tín hiệu GNSS. Theo tài liệu gốc, D3 có thể khắc phục một số hạn chế của thuật toán SoS, đặc biệt là trong các tình huống mà máy thu chỉ theo dõi một tập hợp con các tín hiệu giả mạo.

3.3. Các bước triển khai thuật toán D3

Việc triển khai thuật toán D3 bao gồm các bước sau: thu thập dữ liệu từ hai máy thu GNSS, tính toán sai phân kép pha sóng mang, phân tích sự phân tán của các sai phân kép, và đưa ra quyết định về sự hiện diện của tín hiệu giả mạo. Việc lựa chọn ngưỡng quyết định phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất phát hiện tốt nhất. Các phương pháp giải thuật lọc có thể được sử dụng để giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu.

IV. Định vị nguồn can thiệp GNSS bằng mô hình Gaussian hỗn hợp

Một phương pháp tiên tiến khác để định vị nguồn can thiệp GNSS là sử dụng mô hình Gaussian hỗn hợp (GMM). GMM là một mô hình thống kê mạnh mẽ có thể được sử dụng để mô hình hóa các phân phối dữ liệu phức tạp. Trong bối cảnh định vị nguồn can thiệp, GMM có thể được sử dụng để mô hình hóa sự phân bố của sai phân kép pha sóng mang, từ đó xác định vị trí của nguồn can thiệp. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các tình huống phức tạp, nơi có nhiều nguồn can thiệp hoặc tín hiệu GNSS bị nhiễu nặng.

4.1. Ứng dụng mô hình Gaussian hỗn hợp GMM

GMM là một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa dữ liệu có cấu trúc phức tạp. Nó giả định rằng dữ liệu được tạo ra từ một hỗn hợp của nhiều phân phối Gaussian, mỗi phân phối đại diện cho một cụm dữ liệu khác nhau. Trong bối cảnh phân tích tín hiệu GNSS, GMM có thể được sử dụng để phân biệt giữa các tín hiệu thật và giả mạo dựa trên các đặc tính thống kê của chúng.

4.2. Các bước xây dựng mô hình GMM cho định vị nguồn

Việc xây dựng mô hình GMM cho định vị nguồn can thiệp bao gồm các bước sau: thu thập dữ liệu sai phân kép pha sóng mang, khởi tạo các tham số của mô hình GMM (ví dụ: số lượng thành phần Gaussian, trung bình, phương sai), và sử dụng thuật toán Expectation-Maximization (EM) để ước lượng các tham số của mô hình. Thuật toán EM lặp đi lặp lại hai bước: bước E (Expectation) tính toán xác suất mỗi điểm dữ liệu thuộc về mỗi thành phần Gaussian, và bước M (Maximization) cập nhật các tham số của mô hình để tối đa hóa khả năng xảy ra của dữ liệu.

4.3. Ưu điểm của GMM trong môi trường can thiệp phức tạp

GMM có khả năng xử lý các môi trường can thiệp phức tạp, nơi có nhiều nguồn can thiệp hoặc tín hiệu GNSS bị nhiễu nặng. Nó có thể tự động học các đặc tính của dữ liệu và phân biệt giữa các tín hiệu thật và giả mạo ngay cả khi chúng có sự chồng chéo về tần số hoặc không gian. Theo tài liệu gốc, GMM có thể được sử dụng để phân loại các tín hiệu GNSS thật và giả trong các kịch bản giả mạo tinh vi.

V. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về can thiệp GNSS

Các phương pháp phát hiện và định vị can thiệp GNSS có nhiều ứng dụng thực tiễn quan trọng. Chúng có thể được sử dụng để bảo vệ các hệ thống quan trọng như hàng không, giao thông vận tải, và cơ sở hạ tầng quan trọng. Ngoài ra, chúng cũng có thể được sử dụng để theo dõi và ngăn chặn các hoạt động tội phạm liên quan đến việc sử dụng tín hiệu GNSS giả mạo. Các nghiên cứu về can thiệp GNSS đang được tiến hành trên toàn thế giới để phát triển các phương pháp phát hiện và đối phó hiệu quả hơn.

5.1. Ứng dụng trong bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng

Các hệ thống GNSS được sử dụng rộng rãi trong cơ sở hạ tầng quan trọng, chẳng hạn như mạng lưới điện, hệ thống viễn thông, và hệ thống tài chính. Việc bảo vệ các hệ thống này khỏi các cuộc tấn công can thiệp là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động liên tục và an toàn. Các phương pháp chống nhiễu GNSS và phát hiện nguồn gây nhiễu GNSS có thể giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công này.

5.2. Ứng dụng trong giao thông vận tải và hàng không

GNSS đóng vai trò quan trọng trong giao thông vận tải và hàng không, cung cấp thông tin vị trí và điều hướng cho các phương tiện. Việc bảo vệ các hệ thống này khỏi các cuộc tấn công can thiệp là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho hành khách và hàng hóa. Các phương pháp định vị nguồn gây nhiễu GNSS có thể giúp xác định vị trí của các thiết bị gây nhiễu và ngăn chặn chúng gây ra các sự cố.

5.3. Kết quả nghiên cứu và đánh giá hiệu suất các phương pháp

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để đánh giá hiệu suất của các phương pháp phát hiện và định vị can thiệp GNSS. Các nghiên cứu này thường sử dụng dữ liệu mô phỏng hoặc dữ liệu thực tế để so sánh hiệu suất của các phương pháp khác nhau trong các điều kiện khác nhau. Kết quả cho thấy rằng các phương pháp dựa trên D3 và GMM có hiệu suất tốt trong nhiều tình huống, nhưng cần được điều chỉnh để phù hợp với các điều kiện cụ thể. Việc phân tích thời gian thực và phân tích ngoại tuyến có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các phương pháp.

VI. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai về GNSS

Việc phát hiện và định vị nguồn can thiệp GNSS là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và đang phát triển nhanh chóng. Các phương pháp hiện tại đã đạt được những tiến bộ đáng kể, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. Trong tương lai, các nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phát triển các phương pháp phát hiện và đối phó hiệu quả hơn với các cuộc tấn công can thiệp tinh vi, cũng như việc tích hợp các phương pháp này vào các hệ thống GNSS hiện có. Các xu hướng phát triển GNSS bao gồm việc sử dụng các tín hiệu mã hóa, các ăng-ten thông minh, và các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến.

6.1. Tóm tắt các phương pháp phát hiện và định vị hiệu quả

Bài viết đã trình bày tổng quan về các phương pháp phát hiện và định vị can thiệp GNSS hiệu quả, bao gồm D3 và GMM. Các phương pháp này có ưu và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào điều kiện cụ thể và yêu cầu về độ chính xác. Việc kết hợp các phương pháp khác nhau có thể giúp cải thiện hiệu suất tổng thể.

6.2. Hướng phát triển công nghệ GNSS mới và bảo mật

Các công nghệ GNSS mới đang được phát triển để cải thiện độ chính xác, độ tin cậy, và khả năng chống nhiễu của hệ thống. Các công nghệ này bao gồm việc sử dụng các tín hiệu mã hóa, các ăng-ten thông minh, và các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến. Việc tăng cường bảo mật GNSS là rất quan trọng để bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công can thiệp.

6.3. Tầm quan trọng của hợp tác quốc tế về an ninh GNSS

Việc hợp tác quốc tế về GNSS là rất quan trọng để đảm bảo an ninh và độ tin cậy của hệ thống trên toàn cầu. Các quốc gia cần hợp tác để chia sẻ thông tin, phát triển các tiêu chuẩn chung, và thực thi các quy định về tần số vô tuyến. Các quy định về tần số vô tuyến cần được cập nhật để phản ánh các mối đe dọa mới và đảm bảo rằng các tín hiệu GNSS được bảo vệ khỏi các cuộc tấn công can thiệp.