Thèse Année : 2024

Enhancing Jamming Resilience in GNSS-based Localization for Safety-Critical Land Transportation : Towards an Optimized Mitigation Approach Focusing User-Requirements

Amélioration de la résilience au brouillage d’une solution GNSS dédiée à la localisation des systèmes de transport terrestre critiques : vers une approche optimisée de mitigation centrée sur les besoins utilisateurs

Résumé

The transportation sector is undergoing a comprehensive transformation, driven by technological advancements and a growing emphasis on eco-friendly practices. Notably, this paradigm shift is more evident in road and rail transport, where large-scale initiatives such as autonomous cars and trains are at the forefront. These groundbreaking developments not only reshape the transport industry but also forecast a myriad of socio-economic opportunities on the horizon.In response to this transformative landscape, numerous scientific initiatives have been launched at both European and national levels. One such initiative is the LocSP project, which is funded by the French National Research Agency. The project aims to contribute to the development of safe and precise localization solutions specifically designed for safety-critical applications. LocSP addresses several challenges through a multi-level approach and investigates collaborative, multi-sensor, and resilient solutions to address sensor measurement faults. The presented research in this thesis places a particular emphasis on the resilience of the Global Navigation Satellite System against both intentional and non-intentional radiofrequency interference. It emphasizes on the robustness and reliability of location-based technologies, especially in safety-critical applications. Indeed, satellite signals are vulnerable to various disturbances, as these signals become very weak due to the large travel distance between the satellite and the receiver. One major threat to GNSS receiver is radio frequency interference originating from man-made devices particularly Personal Privacy Devices (PPDs) also known as jammers. These devices can potentially induce severe disturbances wherein a strong jammer can even completely block the GNSS signal. The existing literature proposes various techniques for the detection and mitigation of jamming signals. However, the performance of these techniques is often evaluated from a signal perspective. Recently, some studies assessed the positioning accuracy following the mitigation process which is an important parameter for performance assessment, especially for users involved in non-safety critical applications. In this work, we initially evaluate the performance of three techniques: KarhunenLoeve Transform (KLT), Adaptive Notch Filter (ANF) and Wavelet Packet Decomposition (WPD) representing different families of methods, particularly focusing on the key performance indicators associated with safety-critical applications. Building on observed results during the state-of-the-art implementation phase, we propose a parameter optimization methodology for ANF. This optimization aims to suppress a certain class of jammers, specifically linear chirps and assess the optimal parameter impact on KPIs such as accuracy, availability, and safety. The contribution of this work lies in providing a comprehensive understanding of the jamming phenomenon in safety-critical applications. It lays the groundwork for a targeted, multi-channel, real-time implementation of jamming detection and mitigation. The proposed system aims to continuously detect, classify and characterize various jamming situations, adapting to multiple jammer classes, multiple jamming sources, and dynamic power levels
Le secteur des transports est en pleine transformation, porté par les avancées technologiques et le besoin croissant de développer des pratiques écologiques. Ce changement de paradigme est notamment visible dans les domaines des transports routiers et ferroviaires, où les initiatives à grande échelle telles que le développement de voitures et de trains autonomes s’affichent au premier plan. Ces développements révolutionnaires non seulement remodèlent l’industrie des transports, mais ouvrent également une myriade d’opportunités socio-économiques. En réponse à ce contexte en transformation, de nombreuses initiatives scientifiques ont été lancées à la fois au niveau européen et national. L’une de ces initiatives est le projet LOCSP financé par l’Agence Nationale de Recherche française. Le projet entend contribuer au développement de solutions de localisation sûres et précises répondant au besoin particulier des applications à caractère sécuritaire. LOCSP adresse plusieurs défis avec une approche multi-niveaux et porte sur les solutions collaboratives, multi-capteurs et résilientes aux défaillances des capteurs. Les travaux présentés dans cette thèse portent en particulier sur la résilience des GNSS aux interférences électromagnétiques intentionnelles et non intentionnelles et insistent sur la robustesse et la fiabilité des solutions de localisation dans les applications critiques en matière de sécurité. Les signaux satellitaires sont vulnérables aux perturbations parce qu’ils sont reçus avec une puissance très faible après la longue distance parcourue depuis l’émission du signal par le satellite. Une menace majeure pour les récepteurs GNSS est l’interférence émise par des dispositifs artificiels comme les brouilleurs GNSS. Ces équipements peuvent induire des perturbations sévères et même complètement bloquer la réception des signaux GNSS dans son périmètre. La littérature existante propose diverses techniques pour la détection et la réduction des signaux brouilleurs. Les performances de ces techniques sont cependant souvent évaluées au niveau du signal. Quelques études ont récemment étudié la précision de la localisation après mitigation. Dans ce travail, nous évaluons d’abord les performances de trois techniques : KarhunenLoeve Transform (KLT), Adaptive Notch Filter (ANF) et Wavelet Packet Decomposition (WPD) qui représentent différentes familles de méthodes, en étudiant en particulier les indicateurs de performances associés aux applications sécuritaires. A partir des résultats observés pendant la phase d’implémentation de l’état de l’art, nous proposons une méthodologie d’optimisation des paramètres pour l’ANF. Cette optimisation est réalisée pour les brouilleurs de type chirp linéaire et montre qu’un paramétrage optimal influe sur les critères de performances tels que la précision, la disponibilité et la sécurité. Ce travail contribue à offrir une compréhension approfondie du phénomène de brouillage dans les applications critiques. Il pose les bases pour l’implémentation ciblée multi-canaux, temps réel d’une solution de détection et de réduction des brouillages. Le système proposé vise à détecter, classer et caractériser en continu différentes situations de brouillage, à s’adapter à de multiples classes de brouilleurs, sources et niveaux de puissance
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04952405 , version 1 (17-02-2025)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04952405 , version 1

Citer

Syed Ali Kazim. Enhancing Jamming Resilience in GNSS-based Localization for Safety-Critical Land Transportation : Towards an Optimized Mitigation Approach Focusing User-Requirements. Signal and Image Processing. Université Gustave Eiffel, 2024. English. ⟨NNT : 2024UEFL2022⟩. ⟨tel-04952405⟩
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