The public open signals from Global Navigation Satellite System (GNSS) including Global positioning system (GPS) are used widely by many peoples in the world except for the public regulated restriction signals which are encrypted. Nowadays there are growing concerns about GNSS signal spoofing which can deceive the GNSS receivers by abusing these open services. To counter these spoofing threats, many researches have been studied including array antenna techniques which can detect the direction of arrival by means of Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm. Originally the array antenna techniques were developed to countermeasure the jamming signal in electronic warfare by using the nulling or beamforming algorithm toward a certain direction. In this paper, we study the anti-spoofing techniques using array antenna to overcome the jamming and spoofing issues simultaneously. First, we will present the theoretical analysis results of spoofing signal response of Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) algorithm in array antenna. Then the eigenvector algorithm of covariance matrix is suggested and verified to work with the existing anti-jamming method. The modeling and simulation are used to verify the effectiveness of the anti-spoofing algorithm. Also, the field test results show that the array antenna system with the proposed algorithms can perform the anti-spoofing function. This anti-spoofing method using array antenna is very effective in the view point of solving both the jamming and spoofing problems using the same array antenna hardware.
We propose a small active antenna to receive Global Navigation Satellite System (GNSS) signals, i.e., Global Positioning System (GPS) L1 (1,575MHz) and Russian Global Navigation Satellite System (GLONASS) L1 (1,600 MHz) signals. A two-stage low-noise amplifier (LNA) with more than 27 dB gain is implemented in the bottom layer of a three-layer antenna package. In addition, a hybrid coupler is used to combine signals from pair of proximately coupled orthogonal feeds with $90^{\circ}$ phase difference to achieve the circular polarization (CP) characteristic. Three layers of high permittivity (${\varepsilon}_r=10$) substrates are stacked and effectively integrated to have a small dimension of $64mm{\times}64mm{\times}7.42mm$ (including both circuit and antenna). The reflection coefficient of the fabricated antenna at the target frequency is below -10 dB, the measured antenna gain is above 26 dBic and the measured noise figure is less than 1.4 dB.
본 논문에서는 위성항법신호감시국용 GPS/갈릴레오 복합 수신기에서의 소프트웨어 기반의 GPS L1 및 갈릴레오 E1/E5a 신호처리 결과를 기술한다. 성능 검증을 위해 GNSS RF 신호 시뮬레이터 또는 GPS 위성의 실제 신호를 사용하였고, 세부적으로는 광대역 안테나, 112MHz 샘플링 주파수 및 8비트 양자화 레벨을 제공하는 RF/IF 유니트를 이용하여 갈릴레오 시험위성인 지오베-A(GIOVE-A) E1 신호처리를 통해, 갈릴레오 신호처리를 검증하고, FPGA 기반의 신호처리 보드상에서의 시험결과를 제시한다.
본 연구는 위성기준점 안테나 보호를 위해 설치한 레이돔이 GNSS (Global Navigation Satellite System) 안테나 위상중심변동과 정밀 기선해석으로 추정한 동적 좌표에 미치는 영향을 분석하였다. 국내 위성기준점에 설치된 Trimble과 Leica 계열 안테나를 대상으로 레이돔 미설치(NONE)를 포함해 SCIS, SCIT, TZGD에 대한 IGS(International GNSS Services) 변동모형으로부터 위성 신호 입사 방향에 따른 위상중심 변동 보정량을 계산해 그 차이를 비교하였다. 그 결과 NONE을 기준으로 레이돔을 적용한 변동 보정량 차이는 수평 방향에서는 1mm 내외로 제한적이었지만 높이 방향은 수 밀리미터에서부터 최대 7mm까지 나타났다. 비교 대상 레이돔 중 SCIT가 높이 방향 위상중심 변동에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 레이돔 미설치와 비교한 GPS (Global Positioning System) L1과 L2 신호의 보정량 차이 방향이 반대되는 특징을 보였다. 위성기준점 7개소 관측데이터의 기선해석에 각기 다른 레이돔 변동모형 적용으로 동적 좌표를 추정·비교한 결과 최근 위성기준점에 설치한 SCIS가 비교 대상 레이돔 중 가장 큰 영향인 평균 3.4mm 편의를 나타내었다. 반면, IGS 모형 비교에서 레이돔 미설치 대비 높이 방향에 가장 큰 보정량 차이를 나타낸 SCIT 모형은 타원체고 추정에 상대적으로 낮은 평균 1.4mm 편의 경향을 보였다.
This paper introduces the development of the iterative multiple signal classification (MUSIC)-based direction-of-arrival (DOA) estimation system using a rotator that can control the direction of antenna for the global navigation satellite system (GNSS) interference. The system calculates the spatial spectrum according to the noise eigenvector of all dimensions to measure the number of signals (NOS). Also, to detect the false peak, the system adjusts the array antenna's direction and checks the change's peak angles. The phase delay and gain correction values for system calibration are calculated in consideration of the chamber's structure and the characteristics of radio waves. The developed system estimated DOAs of interferences located about 1km away. The field test results show that the developed system can estimate the DOA without NOS information and detect the false peak even though the inter-element spacing is longer than the half-wavelength of the interference.
Park, Kwan-Dong;Lee, Hae-Chang;Kim, Mi-So;Kim, Yeong-Guk;Seo, Seung Woo;Park, Junpyo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제7권3호
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pp.183-188
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2018
The Global Navigation Satellite System (GNSS) signal gets delayed as it goes through the troposphere before reaching the GNSS antenna. Various tropospheric models are being used to correct the tropospheric delay. In this study, we compared effectiveness of two popular troposphere correction models: Global Pressure and Temperature (GPT) and Satellite-Based Augmentation System (SBAS). One-year data from a particular site was chosen as the test case. Tropospheric delays were computed using the GPT and SBAS models and compared with the International GNSS Service tropospheric product. The bias of SBAS model computations was 3.4 cm, which is four times lower than that of the GPT model. The cause of higher biases observed in the GPT model is the fact that one cannot get wet delays from the model. If SBAS-based wet delays are added to the hydrostatic delays computed using the GPT model, then the accuracy is similar to that of the full SBAS model. From this study, one can conclude that it is better to use the SBAS model than to use the GPT model in the standard code-pseudorange data processing.
In urban areas it can be difficult to utilize global navigation satellite systems (GNSS) due to signal reflections and blockages. It is thus crucial to detect reflected or blocked signals because they lead to significant degradation of GNSS positioning accuracy. In a previous study, a classifier for global positioning system (GPS) signal reception conditions was developed using three features and the support vector machine (SVM) algorithm. However, this classifier had limitations in its classification performance. Therefore, in this study, we developed an improved machine learning based method of classifying GPS signal reception conditions by including an additional feature with the existing features. Furthermore, we applied various machine learning classification algorithms. As a result, when tested with datasets collected in different environments than the training environment, the classification accuracy improved by nine percentage points compared to the existing method, reaching up to 58%.
As location-based services using the Global Navigation Satellite System (GNSS) are diversified, concerns about the vulnerability of GNSS to radio disturbance and deception are also growing. Accordingly, countries that own and operate GNSS, such as the United States, Russia, and Europe, are also developing additional navigation systems that can compensate for GNSS' weaknesses. Among them, an R-Mode system that transmits navigation signals using an infrastructure that transmits differential GNSS (DGNSS) information using signals from the medium frequency band currently in operation is being developed in Europe and Korea. Since 2020, Korea has improved four DGNSS transmission stations, including Chungju, Eocheongdo, Palmido, and Socheongdo, to transmit R-Mode signals and test navigation performance in some parts of the West Sea. In this paper, we intend to establish a testbed for measuring the distance of R-Mode signals currently being transmitted and analyze the results. It is confirmed that the distance measurement performance varies depending on the antenna type, diurnal variation, and propagation path of the signal.
A repeat-back jamming signal is an intentionally re-broadcasted GNSS (Global Navigation Satellite System) interference. In this paper, a novel repeat-back jamming detection scheme is proposed. The proposed scheme uses a combined pseudo random noise signal (C-PRN) and is available for a generic GNSS receiver with a single antenna. The C-PRN signal is made by combining several received pseudo random noise signals that had been transmitted from the visible GNSS satellites. Through a Monte-Carlo simulation, the detection probability of a repeat-back jamming signal detected with the proposed scheme is presented.
Lee, Young-Seok;Yeom, Jeong Seon;Noh, Jae Hee;Lee, Sang Jeong;Jung, Bang Chul
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권3호
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pp.169-177
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2021
In this paper, we propose a novel global navigation satellite system (GNSS) spoofing detection technique through an array antenna-based direction of arrival (DoA) estimation of satellite and spoofer. Specifically, we consider a sophisticated GNSS spoofing attack scenario where the spoofer can accurately mimic the multiple pseudo-random number (PRN) signals since the spoofer has its own GNSS receiver and knows the location of the target receiver in advance. The target GNSS receiver precisely estimates the DoA of all PRN signals using compressed sensing-based orthogonal matching pursuit (OMP) even with a small number of samples, and it performs spoofing detection from the DoA estimation results of all PRN signals. In addition, considering the initial situation of a sophisticated spoofing attack scenario, we designed the algorithm to have high spoofing detection performance regardless of the relative spoofing signal power. Therefore, we do not consider the assumption in which the power of the spoofing signal is about 3 dB greater than that of the authentic signal. Then, we introduce design parameters to get high true detection probability and low false alarm probability in tandem by considering the condition for the presence of signal sources and the proximity of the DoA between authentic signals. Through computer simulations, we compare the DoA estimation performance between the conventional signal direction estimation method and the OMP algorithm in few samples. Finally, we show in the sophisticated spoofing attack scenario that the proposed spoofing detection technique using OMP-based estimated DoA of all PRN signals outperforms the conventional spoofing detection scheme in terms of true detection and false alarm probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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