ANTIFERENCE

Neues Konzept zur Minderung der RF-Störeinflüsse auf GNSS

ANTIFERENCE

 

    Ziele

    Die wichtigsten Ziele dieses Projekts sind:

    • Untersuchung der Machbarkeit flexibler und rekonfigurierbarer DSP-Techniken (Digital Signal Processing) zur Minderung von GNSS-Interferenzen.
    • Untersuchung der Methoden zur Identifizierung neuer GNSS-Interferenzen und zur Extraktion von Fingerabdrücken, um den DSP neu zu konfigurieren und die Interferenzen effektiv zu mindern.
    • Validierung des Proof of Concept (PoC) durch Modellaufbau und Demonstration.

    Kurzbeschreibung

    Das Projekt zielt auf die Erkennung und Abschwächung von HF-Störungen mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz ab, wobei die Erkennungs- und Abschwächungstechniken mithilfe von Ansätzen des Machine-Learnings abgeleitet werden.
    Schlüsselmerkmale des Projekts:

    • Ausarbeitung, Adaptierung und Analyse verschiedener Modelle, die für die ausgewählten Anwendungsfälle entwickelt wurden
    • Untersuchung, Simulation und Prüfung von "Smart Jamming"
    • Generierung von RF-Fingerabdrücken zum Aufbau einer Datenbank
    • Erfassung und Vorverarbeitung von Daten aus der "realen Welt" (wenn vorhandene Datensätze keine interessanten Szenarien wie Spoofing abdecken)
    • Anwenden von Minderungsstrategien (z. B. adaptive Filter) basierend auf der Vorhersage von ML (Machine-Learning)-Filterparametern
    • Bewertung der entwickelten Algorithmen in Bezug auf COTS GNSS-Empfänger

    Basierend auf dem Technologie-Design und den identifizierten Anwendungsfällen werden zwei verschiedene übergeordnete Systemkonzepte untersucht - beide jeweils fokussiert auf einen zentralisierten (Cloud-basierten) Ansatz und auf einen dezentralisierten Ansatz. Innerhalb des zentralisierten (Cloud-basierten) Ansatzes werden die HF-Muster in eine zentrale Einrichtung hochgeladen, die die Gewinnung von Merkmalen und die Erzeugung von Fingerabdrücken durchführt. Der Empfänger (Benutzergerät) enthält nur die adaptive Minderungskomponente. Mit Hilfe des dezentralen Ansatzes führt jeder Empfänger unabhängig die Merkmalsextraktion und die Erzeugung von Fingerabdrücken durch, kann jedoch die Fingerabdrücke mit anderen Empfängern teilen.

    Facts

    Projektpartner

    • OHB Digital Solutions (Projektleitung)
    • IntegriCom
    • Science and Technology BV

    Auftraggeber

    Acknowledgement:
    ANTIFERENCE was carried out under a programme of and funded by the European Space Agency. The view expressed herein can in no way be taken to reflect the official opinion of the European Space Agency.
    esa

    Finanzierung

    ESA (European Space Agency) im Rahmen von NAVISP (Navigation Innovation and Support Programme)

    Status

    • Laufend