ジャミングとスプーフィングによる航空宇宙への脅威を軽減

ここでは、複数の異なる検出器を使用したマルチスケール干渉モニタリングのアプローチと、ヨーロッパの空港で実施された干渉モニタリングキャンペーンの調査結果の概要を説明します。

このモニタリングキャンペーンは、欧州宇宙機関（ESA）のNAVISPプログラム内の2つの研究プロジェクト、GNSS干渉検出・解析システム（GIDAS）およびチェコ共和国におけるGNSS脆弱性と軽減で実施されたものです。

また、この記事は、ion.org/publications/ order-publications.cfmで入手可能なION GNSS+ 2021で発表された技術論文に基づくものです。

著者：Sascha Bartl, Manuel Kadletz, Philipp Berglez, Tomáš Duša

全地球測位衛星システム（GNSS）は、航空分野を含む多くの異なる応用分野で益々重要性を増しています。様々なセーフティクリティカルなアプリケーションにおけるGNSSへの依存度が高まるにつれ、意図的な信号妨害の脅威と妨害行為の報告件数の両方が増加しています。長い間、高い労力と知識を必要とする理論上の脅威と考えられていたスプーフィング攻撃でさえ、今日では比較的安価なSDR（Software Defined Radio）とオープンソースソフトウェアを使って実施することが可能になっています。

航空分野は、機内航行、地上補強システム（GBAS）、監視など、いくつかの点でGNSSに依存しています。最近の発表では、GNSSシステムのジャミングやスプーフィングに対する脆弱性が示され、航空で広く使用されている受信機自律完全性監視（RAIM）では意図的な干渉に対する防御が限定的であることが実証されています[1,2]。したがって、飛行中の最も脆弱な段階（すなわち、アプローチと着陸）に適用可能な、ジャミングとスプーフィングを対象とした専用の干渉監視アルゴリズムの開発、評価、および使用が必要とされているのです。

オンボードでの干渉検出と軽減は、商業および一般航空におけるGNSSの長期的進化にとって重要であると考えられていますが、ここで紹介するアプローチは、地上ベースの監視局を使用して干渉を検出し、ユーザーに警告を出します。空港の近くに配備された場合、このようなシステムは、重要なアプローチと着陸の間にGNSSを確保することができます。地上ベースの設計は、固定した場所に取り付けることができ、より多くの電力を消費することができ、航空機器の長期的な認証要件の制約を受けることが少ないと思われます。

背景

GNSS信号は、非常に高い信号電力や過度に複雑な装置を必要とせずに、意図的な干渉の影響を受けやすくなっています。このことは文献で広く報告されており、2001年に交通インフラのGPSへの依存度と信号干渉に対する脆弱性を評価したVolpeレポート[3]で世間の関心を集めました。GNSS信号の干渉に対する脆弱性の主な要因は、受信信号電力が低い（熱雑音以下）ことと、信号構造がオープンで公知であることの2点です。最新の信号は、高次のバイナリーオフセットキャリア（BOC）や認証機能など、より高度な変調方式を採用することで脆弱性に対処していますが、これらの対策では干渉を完全に緩和することはできません。また、多くのシステムが未だに旧来の信号に依存しています。

信号モデル

意図的な干渉の脅威に対抗するためには、GNSS信号の構造を理解することが重要です。そこで、検出アルゴリズムの開発を通じて使用された基本的な信号モデルをここに提示します。方程式は[4]から導き出されたものです。

無線周波数（RF）信号　x　RF(t)は次のように書くことができます。

(1)

ある搬送波周波数fcにおける時間tの関数として、同相I成分と直交相Q成分xI（t）、xQ（t）で表す。この2つの成分は互いに直交しており、同じ電力正規化係数√2を共有している。直交成分の90°の位相遅れにより、信号は右旋円偏波（RHCP）になります。

GNSSでは、ベースバンド信号のI成分とQ成分の両方を用いて、複数の航法信号を同じ搬送波で送信しており、これは一般に直交位相シフトキーイング（QPSK）として知られている。この変調方式では、BPSK（Binary Phase Shift Keying）またはBOC変調を用いて、各成分を一定の帯域幅に拡散する。実際の受信機への情報伝送では、さらに航法メッセージD（t）［1；1］（信号レベル）が導入され、1つの信号成分y（t）の読み出しに至ります。

(2)

ここで、P（t）は信号成分のパワー、A（t）は振幅、C（t）はバイナリ拡散シーケンスまたはPRN（Pseudorandom Noise）コードである。(2)を(1)に挿入すると、以下のようになります。

(3)

衛星から送信される典型的なGNSS信号の一般的なモデルとして使用します。地球上の1つの衛星の受信信号は、次のように表すことができます。

(4)

ここで、（t）は符号遅延、0は位相遅延、fD（t）は衛星と受信機の間の相対運動によるドップラー周波数シフトを示す。受信した全体信号には、視野内のすべての衛星の信号と熱雑音が含まれるため、（[4]に示すように三角恒等式を使用して）次のように表すことができます。

(5)

siはai(t)で減衰した衛星iからの信号、Nは視野内の衛星数、n(t)はAWGN(Additive White Gaussian Noise)です。

意図的な干渉

GNSS干渉は、非意図的なもの（システム間干渉、マルチパスなど）、または意図的なものがあります。非意図的な干渉は一般的に制御と緩和が可能であり[5-7]、この作業の主要な焦点ではありません。意図的な干渉は、ジャミングとスプーフィングという2つの主要なカテゴリに分類され、GNSS測定に大きなリスクをもたらします。ジャミングは、受信機がGNSS信号を捕捉・追跡できないように、GNSS信号を遮蔽する目的で高出力信号を送信することを指します。典型的な妨害信号は、ターゲットとするそれぞれのGNSSバンドの帯域幅に一致するかそれを超える帯域幅を持つチャープまたはノイズ信号です。

利用可能な民間の妨害装置の概要とその信号特性は、[8]に示されています。妨害信号の場合、(5)で示された信号モデルは次のように拡張されます。

(6)

sj(t)は妨害信号である。前述のように、この妨害信号の実際の波形は、主に重要ではありません。妨害信号は、受信した衛星信号の搬送波対雑音比（C/N0）の低下を招き、その低下が十分大きい場合には捕捉・追尾不能に陥る。

スプーフィングとは、攻撃を受けている受信機の位置・速度・時間（PVT）解を改ざんする（スプーフィング）目的で、偽のGNSS信号を送信することを指します。このため、スプーフィング信号は本物の衛星と同じように変調されなければなりません。また、なりすまし攻撃がうまく機能するためには、通常、航法メッセージも模倣する必要があります。典型的なスプーフィング攻撃は、GNSS信号発生器または修正された（通常はソフトウェア定義の）GNSSレシーバーのいずれかに依存しています[9]。スプーフィングにおける信号モデルは、以下のように拡張されます。

(7)

ここで、上付き添え字Sはスプーフィング信号を示す。受信したスプーフィング信号の符号遅延は、実際の位置とスプーフィングされた位置に依存するだけでなく、スプーファーの同期誤差にも依存する。これは、GNSS時刻に対する時刻同期誤差と、なりすまし攻撃を成功させるために重要な被害者受信機の位置推定における誤差を含んでいます。

航空学におけるGNSS干渉

干渉は、航空機のシステムに複数の潜在的な影響を及ぼします。最も一般的な影響は、GNSS受信の完全な喪失であり、その結果、位置、航法、時刻（PNT）が失われることです。しかし、運用されているシステムの多様性を考慮すると、その影響はすべてのフリートや装備品で均質なものではありません。場合によっては、GNSS信号が劣化しても完全には失われず、位置精度が低下する可能性があります。

航空機の受信機は位置情報の主な情報源であり、要求航法性能（RNP）運用をサポートする航空機ナビゲーションシステムを駆動し、さまざまな航空機システムに位置入力を提供します。一部のビジネス航空機は、航空機の飛行制御および安定システムの基準ソースとしてGNSSを使用しています[10]。GNSS干渉は、意図的であれ非意図的であれ、様々なベクトルを通じて航法機器に脅威をもたらします。多種多様な航空機と地上システムが適切なGNSSサービスに依存しているため、サービスの誤作動が異なる飛行段階に与える影響という観点で評価する必要があります。図1は、ジャミング/スプーフィング攻撃の影響の全体的な概要を示しています。

【図1 GNSS干渉の影響概要】

マルチスケール干渉監視アルゴリズムの開発

GNSS受信機に対する干渉の影響は、図1に示すように、信号処理の様々な段階で認識することができます。したがって、信頼性の高い干渉監視を行うためには、マルチスケールアプローチ内で異なる検出器を組み合わせることにより、これらのステージのすべてを対象とすることも重要であると考えられています。これにより、高い検出確率と低い誤警報率という点で高い信頼性を確保することができます。また、開発にあたっては、航空業界における規制の枠組みにも特別な注意を払いました。

規制の枠組み

FAA の技術基準命令（TSOs）は、航空機器の認定基準として使用されます。TSOは通常、短い文書で、RTCA（Radio Technical Commission for Aeronautics）が提供する最低運用性能基準（MOPS）にほぼ基づいていますが、場合によっては、要件の追加、削除、変更によって、RTCAの基準から逸脱していることもあります。

TSOを取得した部品は、耐空部品として認定されます。このように、TSOは最低限の性能基準である。TSO規格に沿ったレシーバーの製造が認可された場合、これをTSO認可と呼びます。現在のGNSSレシーバーは、以下のTSOの1つに対して承認されています。

• TSO-C129（補足手段としてのGPS、最終バージョンはRTCA DO208 [11]で確認）。
• TSO-C145（FMSに供給するGPS+SBASセンサー、RTCA DO229F[12]に記載されている最終バージョン）
• TSO-C146（スタンドアロンGPS+SBAS、最終バージョンはRTCA DO229F [12]で確認済み）
• TSO-C196（FMSに供給するGPSセンサー、TSO-C129の置き換え、最終バージョンはRTCA DO316 [13]で確認可能）
• TSO-C161（GPS+GBAS、最終バージョンはRTCA DO253C [14]で確認済み）

妨害電波の検出

GNSS妨害電波の検出は、文献で広く取り上げられています[15-18]。一般的に、妨害電波検出は事前相関または事後相関で行うことができますが、最も適したアプローチは、使用する受信機のタイプと可能性に依存します。異なる検出器には異なる利点と欠点があるため、[15]で指摘したように、最適な妨害電波検出器は複数の検出器の値の組み合わせに基づく必要があります。

本稿で紹介するアプローチは、追跡衛星のパワースペクトル密度（PSD）、帯域内の総受信電力、C/N0を監視することに依存している。事前相関と事後相関の組み合わせは、航空分野では重要な誤警報率を低くするために有利と考えられています。さらに、選択された検出器は、合理的な努力で航空用として認証可能であると考えられています。

PSD 検出器

PSD検出器は、受信機内で更なる前処理をすることなく、記録された生の中間周波数（IF）信号に基づいています。周波数領域への変換は、以下のようにフーリエ変換を使用して行われます。

(8)

一方、PSDは一般的に次のように計算されます。

(9)

本アプローチでは、PSDはWelchの方法[19]で計算され、平滑化効果のために最適と考えられている。PSDの絶対的な電力レベルを正確に受信するためには、RFコンポーネントの実際の利得を知る／校正する必要がある。妨害電波検出のためには、受信したPSDを、主に高周波フロントエンド（RFFE）のフィルタによって決まる期待形状と比較することができます。本物のGNSS信号は実際にはノイズフロアの下で受信されるため、期待されるパワースペクトルは前述のフィルターと組み合わせた熱雑音として容易に推定することができます。

ここで紹介する検出器では、期待されるスペクトルを上回る2組の閾値が以下のように定義されています。

• NARROWBAND THRESHOLD:    受信したPSD内の単一ピークは、定義された周波数依存のしきい値マスクと比較されます。これは、それぞれのフィルター特性に合わせて、または周波数に基づいて既知の許容干渉信号を除外するために調整されることができます。狭帯域しきい値は、狭帯域または連続波（CW）干渉の検出に最適と考えられています。                                                                                                                            
• WIDEBAND THRESHOLD:　受信したPSDは定義された周波数ビン上で平均化され、複数のサブバンドパワーレベルを形成し、順番に専用の周波数依存の閾値マスクと比較されます。広帯域の閾値は広帯域の干渉を検出するのに最適な値であると考えられています。広帯域しきい値は、平均化により平滑化されるため、誤警報率を低下させることなく、狭帯域しきい値よりはるかに低く設定することが可能です。

  航空分野では、図2に示すように、ICAOで定義された値に設定されることがあります。

【図2 干渉監視のための閾値マスク（[20]より）】

受信電力検出器

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　受信電力検出器は、監視する周波数帯域内の絶対的な受信信号電力を測定します。これは、デジタル化された信号s[n]内のパワーを計算し、実際のRFゲイン（t）を次のように減算することで行われます。

(10)

Nは平均化のためのサンプル数です。GNSS 周波数帯は保護されているため、帯域内で期待される全受信電力は、単純に次のように与えられる熱雑音フロアを想定することができます。

(11)

検出器は単純な閾値比較で、測定された電力が期待される電力に定義された閾値を加えたものを超えた場合、妨害電波が発生していると判定します。

C/N0検出器

実効C/N0は、実際に測定されたCN0と期待値を比較することで、相関後の妨害電波検出器として干渉監視に使用することができます。一般に、実効C/N0は次のように書くことができます。

(12)

搬送波電力C、希望信号の処理損失LS、雑音レベルN0、雑音の処理損失LN、全干渉レベルItotalとする。全干渉レベルは次のように書ける。

(13)

外部干渉Iexternの影響（検出器のための妨害信号と同じように見ることができる）を無視すると、予想C/ N0を計算するために、システム間およびシステム内の干渉の影響を考慮する必要があることがわかります。システム間およびシステム内の干渉は、同じ帯域の他のGNSS信号（同じまたは他のコンステレーションから）によって引き起こされ、次のように特徴付けることができます。

(14)

ここで、Ck は信号電力、Lk は干渉信号の実装損失、k はスペクトル分離係数 (SSC) を表します。SSCは、ある信号／変調によって引き起こされる干渉のレベルを記述し、それぞれの信号の周波数スペクトルに基づいて計算することができます[7]。

C/N0に基づく妨害波検知は衛星ごとに閾値ベースで行われ、各C/N0の測定値と期待値の差は次のように計算されます。

(15)

これは追跡された信号ごとに行われ、妨害電波を示す信号の一定の割合を示すことになります。この割合が定義されたしきい値を超えた場合、妨害電波検出がトリガーされる。すべての衛星の結果を要約するアプローチは、妨害がない場合にも信号のサブセットのC/N0（例えば、部分的なシャドウイングのマルチパスによって引き起こされる）の最終的な劣化が予想されるため、適度に低い誤警報率を可能にする。

組み合わせと重み付け

3つの妨害電波検出器は、図3に示すように、1つの最終的な妨害電波検出判定に結合されます。検出器には異なる重み付けがあり、これはシミュレーションによる経験的最適化の結果です。最終的なスコアは、妨害電波が検出されないこと、警告またはアラームのいずれかであり、運用中の航空シナリオの中でユーザーに簡単に視覚化することができます。

【図3 妨害電波検出の重み付け】

図 3 では、PSD 検出器のウェイトが最も高く、C/N0 がそれに続き、受信電力は主に補助的な指標として機能していることがわかる。アラームを発するには、少なくとも2つの検出器がトリガーされる必要があります。警告は、PSD、C/N0検出器、または受信電力と第2の検出器の組み合わせによってトリガーされます。これは、3つの検出器がどの信号タイプ（または帯域幅）を最適に検出できるかという点で相補的であるため、理にかなっています。また、C/N0検出器を含めること（および高い重み付け）は、事前相関検出器では検出できない可能性のあるスマート・ジャミング/スペクトラム・マッチド・ジャミング信号の検出を可能にするため、理にかなっています。

スプーフィング検出

GNSSスプーフィングを検出することは、微調整されたスプーフィングが必ずしも周波数スペクトルで見ることができないという攻撃の性質の違いから、ジャミング検出よりも複雑です。それでも、いくつかのスプーフィング検出アルゴリズムが文献で発表されています[21-24]。いくつかのスプーフィング検出アルゴリズムは、複数のアンテナを対象としたり、スプーファーと受信機間の相対的な移動にのみ適用されますが、ここで紹介するアプローチは、システム全体の複雑性が低いため、最終的に認証手続きを容易にすると考えられる静的な単一アンテナの受信機に対して適しています。

スプーフィング・ディテクター

C/N0検出器

C/N0に基づくスプーフィング検出は、ジャミングの説明と同じ基本原則に従います。唯一の違いは、検出メトリックがジャミング検出と逆であることです。

(16)

これは、なりすまし攻撃を受けた場合に予想されるC/N0が、なりすまし信号の乗っ取りを成功させるために必要な本物より高くなるためです。なりすまし攻撃の発生や前提条件の詳細については、[25]をお読みください。

相関ピーク検出器

(7)で示したスプーフィング信号のモデルから、通常、スプーフィング信号は受信信号から本物のGNSS信号を除去することはできないことが直接的に示されます。その代わり、スプーフィング信号は（わずかに）高いパワーレベルで全体の信号に追加されます。このため、スプーフィング攻撃の場合の相関関数は、図4に示すように、1つの相関ピークではなく、2つの相関ピークを示すようになります。

【図4 スプーフィング攻撃時の2つの相関ピーク】

相関ピークの検出方法は2つあります。コード-ドップラー探索空間内に複数の相関ピークが存在するかどうか、また、正規の信号となりすまし信号が部分的に重なるような歪んだ相関ピークが存在するかどうかを監視するものである。複数の相関ピークは、並列コード探索FFTベースの捕捉アルゴリズム[26]を用いて、すでに追跡されている相関ピークを意図的に除去しながら容易に見つけることができます。歪んだ相関ピークの監視は、[27]で紹介されているコード遅延領域の信号品質監視（SQM）メトリクスを使用して行われます。なお、歪んだ相関ピークの検出は、マルチパス検出にも共通するものです。

クロック検出器

クロックベースのスプーフィング検出器は、スプーフィングされた信号と本物の信号が完全に同期していないことを前提に動作します。GNSS受信機は、PVTソリューション内のシステム時間に対して、自身のクロックバイアスを継続的に推定します。受信機の初期化後、クロックステアリングアルゴリズムにより、推定クロックバイアスの大きなジャンプは通常予想されません。しかし、スプーフィングによる乗っ取りの場合は、そのようなジャンプが予想されます（スプーファーと非完全なスプーファーの時間同期、および被害者受信機の位置推定の複合効果です）。

本物の場合、クロックバイアスの変化は主にクロックドリフトによって引き起こされ、これは発振器の非完全な周波数安定性の直接的な効果です。しかし、スプーフィング信号は、周波数標準として発振器を使用して生成されるため、異なるクロックドリフトを示す可能性があります。このため、スプーフィング攻撃開始後、観測されるクロックドリフトが変化する。

スプーフィング検出のために、時刻tのクロックバイアスr(t)とクロックドリフトr(t)を監視し、次のエポック（t＋t）の期待値を次のように予測します。

(17)

推定分散モデル

(18)

伝統的な分散伝搬法に従って計算します。検出のために、測定されたバイアスとドリフトは、平均値に対する標準的なStudent-t仮説検定に基づく期待値と比較されます（平均値は先験的に知られていません）。

クロックベースの検出器は、乗っ取りが発生するスプーフィング攻撃の始まりしか表示できないことに注意してください。乗っ取り後、観測されたクロックの偏りとドリフトはスプーファーとレシーバーの複合クロック効果を示しますが、再び時間の経過とともに一貫性を持つようになります。

組み合わせと重み付け

3つのスプーフィング検出器の組み合わせは、図5に可視化されています。専用のスプーフィング検出器による第一段階の検出の後、PSDと受信電力に基づく妨害検出器が第二段階のスプーフィング検出器として再利用される。これらの検出器が検出された妨害イベントを示す場合、少なくとも1つのスプーフィング検出器が以前にトリガーされていれば、これがスプーフィング検出スコアに追加されます。最後に、全体の検出スコアを再度閾値と比較し、警告かアラームかを区別します。

【図5 なりすまし検知の重み付け】

3つの検出器は、部分的に補完し合っていると考えられるため、最初の段階の検出には等しい重みが加えられています。高出力のスプーフィング攻撃の場合、スプーフィングされた信号と本物の信号の信号レベルの差も大きいため、C/N0の差は大きいと考えられます。一方、本物の相関ピークは自動利得制御（AGC）とダイナミックレンジの制限により、ノイズフロアにかき消される可能性があります。逆に、十分に同期がとれ、消費電力が低いスプーフィング攻撃では、C/N0への影響はまったくありませんが、複数のピークや相関の歪みは、両ピークの電力レベルが同等であるため、より検出しやすいと言えます。クロック検出器は乗っ取りの瞬間しか検出できませんが、スプーフィングパワーレベルに依存せずに動作します（これは、スプーフィング信号と一緒に人工ノイズフロアが送信される高度なスプーフィング攻撃では特に重要です）。

二次検出ステージは、少なくとも1つの第一ステージの検出器がトリガーされた後にのみ使用され、検出スコアを増加させることができます。これは、なりすまし信号は通常、本物の信号よりも強力であるため、受信スペクトルと電力レベルを増加させるという事実によって正当化されます。

モニタリングキャンペーン

著者らは，チェコ共和国のブルノ空港の直接の近傍で，3ヶ月間の恒久的な監視キャンペーンのために干渉監視システムを設置するユニークな機会を得ました。このモニタリングキャンペーンで得られたいくつかの知見をここに紹介します。

設置

監視システムの設置は、2020 年 11 月に図 6 の場所で行われた。モニタリングステーションはブルノ空港（LKTB）の近くにあり、主要な高速道路（D1）の近くにある。高速道路とモニタリングステーションの最短距離は480mで、これは高速道路上のほとんどの市販（COTS）ジャマーの検出に成功するのに十分小さく、空港の代表的なものでもあると考えられています。

【図6 ブルノ空港付近の設置場所】

設置は空港ビルで行われ、アンテナはマストに取り付けられ、モニタリングシステムはRFケーブルで接続され、19インチのサーバーラック内に配置することができました。図7は、現地での設置の様子と、モニタリングシステムのユーザーインターフェイスを示しており、モニタリングのためにリモートでアクセスすることが可能です。さらに、現場には空港のタワービルと直接つながるファイバーネットワークがあり、データ転送に使用されました。

【図７：現地での設置の様子。写真中央がサーバーラックに設置されたRFFEとSDR】

モニタリング結果の概要

干渉モニタリングキャンペーンは、2020 年 9 月 24 日から 12 月 20 日に実施され、88 日間の信号モニタリングが行われました。表 1 に、検出された干渉事象の概要を示す。表に示すように、1日あたりの平均検出イベント数は14.5であり、これは文献や監視システムの配置に基づく著者の予想と一致するものでした。2件のスプーフィング検出は誤報に分類され、記録されたデータを使用して検証することはできませんでした（この最も可能性の高い理由は、アンテナがマストの横に配置されており、特定の衛星に対して大きなマルチパスが発生する可能性があることです）。

【TABLE 1 モニタリング結果の概要】

高速道路に対する本機の配置を考えると、干渉事象の大部分がおよそ6秒間検出されたことは驚くことではありません。高速道路は設置場所での主要な干渉源と考えられるため、高速道路のすぐそばに設置されていれば、検出されたイベントの持続時間と数はより多くなると推測されます。また、干渉信号の影響は距離の増加とともに著しく減少するため、警告に比べ警報の割合がより高くなると考えられます。

イベント事例

以下は、本機に対する干渉の目に見える影響を示すために記録された干渉イベントの例です。

イベント NO. 30:

このイベントは、L1/E1 周波数帯の完全なモニターされたスペクトルに広がる広帯域の干渉信号の例です（図 8）。この干渉信号は、記録されたスペクトルの中で、検出しきい値を超えてはっきりと確認できます。また、すべての衛星でC/N0の劣化が認識できる。

【図 8 イベント番号 30】

イベントのパラメータ

• 開始時間: 2020-09-24 05:31:13 (UTC)、継続時間: 8秒
• 重大度: アラーム、分類されたタイプ。SCW

イベントNo. 4015:

このイベントも全帯域にわたって広帯域の干渉信号を示していますが、イベント番号30と比較してスパイクが少なくなっています(図9)。GNSSに対する干渉の影響は、C/N0とイベント中に実際にトラッキング（結果的にPVT）損失があったことに基づいてより高くなっています。

イベントのパラメータ

• 開始時間: 2020-09-24 05:31:13 (UTC)、継続時間: 8秒
• SEVERITY: アラーム、分類されたタイプ。SCW

イベントNo. 4015:

このイベントも全帯域にわたって広帯域の干渉信号を示していますが、イベント番号30（図9）に比べてスパイクが少なくなっています。GNSSに対する干渉の影響は、C/N0とイベント中に実際のトラッキング（結果的にPVT）損失があることに基づいてより高くなっています。

イベントのパラメータ

• START TIME: 2020-10-21 19:24:20 (UTC)、継続時間。43秒
• SEVERITY: アラーム、分類されたタイプ。SCW

広域干渉イベント

予想されたローカルな干渉事象の他に、モニタリングキャンペーンは12月10日に興味深い一連の事象を示しました。ブルノだけでなく、プラハの別の検出器（タイプもメーカーも異なる）でも同時に検出され、スペクトルも一致していた。このように、干渉はかなり広い範囲に広がっていたため、宇宙からの干渉である可能性が考えられます。

イベントのパラメータ

• 開始時間: 2020-12-10 07:45:06 (UTC)、継続時間: 6秒（この日、複数回発生）
• 重大度: アラーム

図11は、イベント中（開始前とイベント中）に記録された信号スナップショットから計算された短時間フーリエ変換（STFT）を示しています。干渉信号は、L1/E1 内でかなり狭帯域です。この特定の事象のさらなる分析は、特にこの日のGNSSプロバイダーによる故障に関する通知がないことから、重要かつ興味深いものと考えられています。

【図11 イベント番号4815の短時間フーリエ変換】

結論と展望

この記事では、GNSS信号とジャミングやスプーフィングによる意図的な干渉の信号モデルをレビューしました。複数の異なる検出器の組み合わせに基づくマルチスケール干渉監視アプローチを提示しました。また、ブルノ空港での干渉モニタリングキャンペーンの結果も発表されました。

検出された干渉イベントの数と深刻度は、妨害電波による意図的な干渉が、航空およびその他の関連アプリケーションにとって大きな懸念であることを明確に示しています。著者らはこれを、GNSSに依存する安全上重要なアプリケーションを保護するために、常設の監視システムが必要であることを明確に示していると考えています。

12月10日の干渉事象については、さらなる研究が必要です。私たちは、モニタリングシステムを高速道路に直接設置して、検出数の増加と深刻度を見るために、2回目のモニタリングキャンペーンを実施する予定です。開発されたモニタリング手法は、非定常モニタリングレシーバーに拡張され、航空認証要件に従って改良される予定です。

アクノレッジメント

今回発表した開発とモニタリングキャンペーンは、欧州宇宙機関（ESA）のNAVISPプログラム内の2つの研究プロジェクト、GNSS干渉検出・解析システム（GIDAS）およびチェコ共和国におけるGNSS脆弱性と軽減で実施されたものである。

この記事は、ion.org/publications/ order-publications.cfmで入手可能なION GNSS+ 2021で発表された技術論文に基づくものである。

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