• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권2호
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• pp.51-57
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• 2020

For the purpose of development of anti-jamming GPS receiver we have developed an anti-jamming algorithm and its Simulink implementation model. The algorithm used here is a form of Space-Time Adaptive Processing (STAP) filter which is well known as an effective way to remove wideband jamming signals. We have chosen Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) block-adaptive beamforming algorithm for our development since it can provide relatively fast convergence speed to reach optimal weights, stable and high suppression capability on various types of jamming signals. We will show modeling results for this MVDR type adaptive beamformer and some simulation results. We also show the integrity of the demodulated satellite signals and the accuracy of resulting navigation solutions after anti-jamming operation.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.163-172
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• 2022

Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.1-7
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• 2015

현재까지 개발된 항재밍 위성항법장치는 주로 대형 무반향 챔버 및 필드시험을 통하여 검증하였다. 대형 무반향 챔버를 이용할 경우 노이즈 등 외부환경에 독립적으로 장비를 검증할 수 있는 장점이 있지만 높은 비용과 챔버 시설 가용 문제 등의 단점이 있다. 그리고 필드시험의 경우 실제 재밍환경과 유사하게 시험할 수 있는 장점이 있지만 군용장비의 경우 보안 문제 및 항상 동일한 조건으로 시험을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 점검 시스템의 단점을 극복할 수 있는 새로운 항재밍 위성항법장치 점검 시스템을 제안하였다. 제안하는 점검시스템은 크게 소형 챔버, 재밍 분배기, 재밍신호 발생기, 위성 모의기로 구성된다. 소형 챔버에는 다수 재밍을 모의하기 위해 다수의 안테나를 내부에 설치하였고, 다수의 재밍 신호를 제어하기 위한 재밍 분배기를 새롭게 설계하였다. 점검 시스템의 자체 성능 시험과 항재밍 위성항법장치와의 연동 시험을 통해 제안한 점검 시스템의 신뢰성을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.382-389
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• 2013

In anti-jamming GPS receiver, adaptive signal processing techniques in which the radiation pattern of adaptive array antenna of elements may be adaptively changed used to reject interference, clutter, and jamming signals. In this paper, I describes adaptive signal processing technique using the sample matrix inversion(SMI) algorithm. This adaptive signal processing technique can be applied effectively to wideband/narrowband anti-jamming GPS receiver because it does not consider the satellite signal directions and GPS signal power level exists below the thermal noise. I also analyzed the effects of covariance matrix sample size and diagonal loading technique on the system performance of five-element circular array antenna. To attain near optimum performance, more samples required for calculation covariance matrix. Diagonal loading technique reduces the system nulling capability against low-power jamming signals, but this technique improves robustness of adaptive array antenna.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2932-2941
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• 1996

Conventional non-regenerative satellite repeaters do not provide anti-jamming capability enough to provide communications between small terminals in jamming environment. In this paper, we analyze the budget and system requirements for Ka-band satellite communication. For the analysis, we modeled and simulated the Ka-band satellite system based on downlink power limited repeater. Assuming that a spread spectrum is applied for anti-jamming purpose, we also analyzed a tolerable jammer-to-signal power ratio under strong up-link jamming in the bit rates of 2.4Kbps and 19.6Kbps.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.32-36
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• 2016

무선 통신 시스템에서 재밍 공격은 통신 성능을 심각하게 저하시킬 수 있는 치명적 위협이다. 특히 반응 재밍은 송신기와 수신기가 통신할 때만 재밍할 수 있기 때문에 반응 재밍을 통해 공격 효율을 극대화할 수 있다. 본 논문에서 반응 재밍의 공격 효과를 저감시키기 위해 multi-input multi-output (MIMO) 기반의 orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) 통신 기술의 특징을 활용하고, 이에 기반한 반복적 채널 추정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘과 기존 항재밍 알고리즘을 비교하였으며, 반응 재밍 공격이 있는 MIMO-OFDM 통신 시스템에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.745-757
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• 2007

본 논문에서는 GPS 수신기로 유입되는 간섭 및 재밍 신호를 효율적으로 제거 또는 억압하기 위해 배열 안테나(way antenna)를 적용한 항 재밍(anti-jamming) GPS 시스템을 설계하고 운용 방안을 제시하였다. 특히 제안하는 안테나 구조 및 운용 방안은 전통적인 6 원형 배열 안테나(6 circular array antenna) 구조에서 중앙에 1개의 소자를 추가한 7 배열 원형 안테나 구조로써 주어진 간섭 및 재밍 환경 하에서 전력 효율적으로 운용된다. 아울러 적응형 배열 안테나를 사용하여 디지털 신호처리를 수행할 경우 성능이 우수한 것으로 잘 알려진 STAP(Space Time Adaptive Process)와 SFAP(Space Frequency Adaptive Process)를 적용하고 두 방식의 구조 및 복잡도에 관한 분석, 그리고 동일한 복잡도(Complexity) 조건에서 다양한 재밍 환경에서의 BER 성능 비교를 수행하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권1호
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• pp.66-83
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• 2015

Global Positioning System(hereafter; GPS) is recently an essential element in the various navigation and weapon delivery systems of military aircraft. However, GPS is vulnerable to the jamming threats since its signal power is very weak. Therefore, ROK defense has been concerning how to resolve this issue and how to integrate these systems needed, and is trying to acquire the proper anti-jamming GPS system. This study is to provide several schemes against the jamming threats effectively. We propose the several processes to analyze the required capability and demonstrate the result's of modeling and simulations(hereafter; M&S) for this integration of military aircraft, and the mathematical programming model for system optimization of military aircraft anti-jamming GPS system on the basis analysis of M&S results which could be considered available budget and the project characteristic. These schemes will be helpful on proper acquisition of these systems and. We are looking forward to contributing to the integration of anti-jamming GPS system of ROK military aircraft.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권2호
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• pp.59-63
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• 2020

The antenna arrays are known to be effective for GPS anti-jamming and the performance can be improved further if a dual-polarized antenna array is used. However, when the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) beamformer is used as a signal processing algorithm for the dual-polarized antenna array, the anti-jamming performance can degrade in the presence of errors in the steering vector that is a key factor of the MVDR beamformer. Therefore, in this paper, the effect of the steering vector error on the anti-jamming performance of the dual-polarized antenna array is analyzed by simulations and the result is compared to that of the single-polarized antenna array.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.47-55
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• 2019

최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.