Nghiên cứu phương pháp phát hiện và xác định vị trí nguồn can nhiễu lên tín hiệu định vị sử dụng vệ tinh (Nguyễn Văn Hiên) Full
Đề xuất phương pháp dựa trên độ phân tán của sai phân kép trị đo sóng mang của tín hiệu định vị sử dụng vệ tinh từ hai ăng ten độc lập (phương pháp D3 – Dispersion of Double Differences) để phát hiện tín hiệu giả mạo tín hiệu định vị sử dụng vệ tinh dựa trên góc tới của tín hiệu trong trường hợp tấn công giả mạo hỗn hợp (bộ thu định vị nhận tín hiệu giả mạo và tín hiệu vệ tinh thực).
Xây dựng thuật toán sử dụng hồi quy tuyến tính để cải thiện hiệu năng cho thuật toán D3 phát hiện tín hiệu giả mạo hỗn hợp.
Đề xuất phương pháp phát hiện tín hiệu giả mạo tấn công phức tạp từ nhiều hướng sử dụng mô hình học máy Gaussian Mixture Model và tăng độ chính xác của việc phát hiện tín hiệu giả mạo và đồng thời loại bỏ các điều chỉnh tham số nào thông qua việc học tự động (thuật toán Expectation Maximize).
Xây dựng phương pháp sinh tín hiệu mô phỏng tín hiệu giả mạo tấn công từ nhiều hướng khác nhau để kiểm chứng các giải thuật phát hiện tín hiệu giả mạo.
Name of dissertation: Detect and localize interference sources for global navigation satellite systems
Summary of new contributions of the Dissertation
Propose a dual-antenna GNSS spoofing detection technique based on the analysis of the dispersion of the double differences of carrier phase measurements produced by two GNSS receivers (D3 technique to detect mixed GNSS signals in the intermediate spoofing case.
Propose an algorithm using linear regression to improve the performance of D3 technique to detect mixed GNSS signals.
Propose a novel approach to classify authentic and spoofed GNSS signals using Gaussian Mixture Models (GMMs) and increase detection accuracy while eliminating the need for any parameter tuning process through automated learning (Expectation Maximize algorithm) to detect spoofed signals in the sophisticated spoofing case.
Simulate signals coming from different directions which are used to validate the detection algorithm in multi-direction attack scenarios.
LINK 3 - TÌM KIẾM SÁCH/TÀI LIỆU ONLINE (GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT)
LINK 4 - TÌM KIẾM SÁCH/TÀI LIỆU ONLINE (GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT)
Đề xuất phương pháp dựa trên độ phân tán của sai phân kép trị đo sóng mang của tín hiệu định vị sử dụng vệ tinh từ hai ăng ten độc lập (phương pháp D3 – Dispersion of Double Differences) để phát hiện tín hiệu giả mạo tín hiệu định vị sử dụng vệ tinh dựa trên góc tới của tín hiệu trong trường hợp tấn công giả mạo hỗn hợp (bộ thu định vị nhận tín hiệu giả mạo và tín hiệu vệ tinh thực).
Xây dựng thuật toán sử dụng hồi quy tuyến tính để cải thiện hiệu năng cho thuật toán D3 phát hiện tín hiệu giả mạo hỗn hợp.
Đề xuất phương pháp phát hiện tín hiệu giả mạo tấn công phức tạp từ nhiều hướng sử dụng mô hình học máy Gaussian Mixture Model và tăng độ chính xác của việc phát hiện tín hiệu giả mạo và đồng thời loại bỏ các điều chỉnh tham số nào thông qua việc học tự động (thuật toán Expectation Maximize).
Xây dựng phương pháp sinh tín hiệu mô phỏng tín hiệu giả mạo tấn công từ nhiều hướng khác nhau để kiểm chứng các giải thuật phát hiện tín hiệu giả mạo.
Name of dissertation: Detect and localize interference sources for global navigation satellite systems
Summary of new contributions of the Dissertation
Propose a dual-antenna GNSS spoofing detection technique based on the analysis of the dispersion of the double differences of carrier phase measurements produced by two GNSS receivers (D3 technique to detect mixed GNSS signals in the intermediate spoofing case.
Propose an algorithm using linear regression to improve the performance of D3 technique to detect mixed GNSS signals.
Propose a novel approach to classify authentic and spoofed GNSS signals using Gaussian Mixture Models (GMMs) and increase detection accuracy while eliminating the need for any parameter tuning process through automated learning (Expectation Maximize algorithm) to detect spoofed signals in the sophisticated spoofing case.
Simulate signals coming from different directions which are used to validate the detection algorithm in multi-direction attack scenarios.
LINK 3 - TÌM KIẾM SÁCH/TÀI LIỆU ONLINE (GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT)
LINK 4 - TÌM KIẾM SÁCH/TÀI LIỆU ONLINE (GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT)
Không có nhận xét nào: