A Detection and Localization Method Based on Multiple Base Stations for GNSS Spoofing Signal

Abstract

위성항법시스템은 인공위성을 이용하는 전파항법시스템으로 사용자의 위치 및 시각을 정밀하게 측정할 수 있어 국방뿐 아니라 다양한 민수분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그러나 약 2만킬로미터 상공으로부터 수신기에 도달하는 위성항법신호의 세기는 잡음 레벨 이하이므로 전파교란신호에 취약하다는 단점이 있다. 전파교란신호는 크게 자연적인 전파교란신호와 인위적인 전파교란신호로 구분할 수 있는데, 그 중에서 인위적인 전파교란신호는 특정 목적에 의해서 시스템에 악영향을 주므로 이에 대응하는 연구가 필요하다. 인위적인 전파교란신호는 재밍, 미코닝, 기만신호로 나눌 수 있고 이중에서 기만신호는 실제 위성항법신호를 그대로 모사하여 수신기를 기만시킨 후에 잘못된 항법해를 유발시키기 때문에 심각한 결과를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기만신호에 대한 대응기법으로 다중 기준국 기반에서 항법해 품질을 감시하기 위해 기만신호를 검출하고 위치를 추정하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 기만신호를 검출하는 방법은 검출 파라미터 및 기만 시나리오에 따라 다양한 방법들이 있으며 최근 몇 년 동안 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 기만 시나리오를 포괄적으로 검출하기 위한 방법으로 이미 알고 있는 고정된 위치의 기준국 기반에서 적응 페이딩 칼만 필터의 페이딩 팩터를 검출 파라미터로 사용한 검출방법에 대해서 소개하였다. 이때 기만신호는 스마트 기만 시나리오를 모사하여 그 영향을 램프 바이어스 형태의 의사거리 오차로 모델링 하였다. 또한 이에 따른 페이딩 팩터 변화값을 정량적으로 분석하였고 분석결과를 바탕으로 기만신호 검출을 위한 임계치를 설정하였다. 이 방법은 최종적으로 페이딩 팩터로 칼만 게인을 조절함으로써 기만신호의 영향을 완화시키는 효과도 나타났다. 앞에서 설명한 기만신호 검출 방법을 이용하여 기만신호가 있다고 판단하면 다중 기준국에서의 측정치를 통해 기만신호원의 위치를 추정하게 된다. 전파간섭원의 위치를 추정하는 방법은 사용하는 측정치에 따라 다양하게 분류되는데 본 논문에서는 주기준국을 기준으로 하여 각 기준국에서 수신된 신호세기차이를 이용하여 위치를 추정하였으며, 이때 신호세기 측정치로 C/No를 사용하였고 시뮬레이션을 위해 전파손실모델은 COST231-Walfisch-Ikegami 모델을 사용하여 신호감쇄를 계산하였다. 본 논문에서 제안한 검출 및 위치추정 기법은 각각 간단한 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이러한 방법은 채널별 의사거리 이상을 검출할 수 있으므로 사용자의 위치가 고정된 경우 무결성 감시 알고리즘으로 사용이 가능할 것으로 기대된다. 또한 추가적인 하드웨어나 복잡한 알고리즘 구현이 필요하지 않아 실용적인 측면에서 유용할 것으로 기대된다.

The Global Navigation Satellite System (GNSS) is a radio navigation system using satellites and has been widely used by both military and civilian systems since it can provide an accurate position and timing information to users. However, the strength of the GNSS signal on the users receiver is weak since GNSS satellites are approximately 20,000 Km away and transmit several watts of signal power such that at the ground level. Therefore, GNSS signal is quite vulnerable to different types of interference. Interference signals can be categorized as unintentional and intentional. Intentional interference, such as jamming, meaconing, and spoofing, are specifically designed with malicious intention to deny or mislead GNSS receivers, thus they are serious threat to GNSS applications. Among them, spoofing is much more dangerous since it is designed to mislead their target receiver that is not aware of the attack and this can lead to disastrous consequences in scores of applications. Therefore, in this thesis, a detection and localization method for GNSS spoofing signal based on multiple base stations has been researched for monitoring the quality of navigation solutions. There are various spoofing detection methods according to detection parameters and spoofing scenarios. The related researches have been actively performed for recent years. In this thesis, GNSS spoofing detection method based on adaptive fading Kalman filter is proposed to detect spoofing signal and the fading factor of the filter is used as a detection parameter. In order to detect spoofing signal regardless of spoofing scenarios, the proposed method is based on multiple base stations whose locations are fixed and already known. The effect of the spoofing is modeled by the ramp type bias error of the pseudorange to emulate smart spoofer. In addition, the change of the fading factor according to ramp type bias error is quantitatively analyzed and the detection threshold is established to detect spoofing signal by analyzing the change of the error covariance. The proposed method also has an effect on spoofing mitigation by adjusting the Kalman gain of the filter. If spoofing signal is detected by using the proposed method, spoofing localization method based on multiple base stations is performed to estimate spoofing location. There are various localization methods according to measurements. However, in this thesis, spoofing location is estimated by differential received signal strength (DRSS) method because of simplicity and efficiency. The carrier to noise ratio (C/No) measurement characterizes the received signal strength (RSS), therefore, the difference of the C/No between main station (MS) and each base station (BS) is used as measurement for DRSS method. In addition, the Cost231-Walfisch-Ikegami model is applied as path-loss model for calculating signal attenuation. To verify the performance analysis of the proposed spoofing detection and localization method, simple simulations are implemented, respectively. This method can be applied for integrity monitoring algorithm in case of fixed user because it can detect abnormal pseudorange of each channel. In addition, this method is expected to be easily applied to practical system because they do not need to additional hardware and realization of complex algorithm.