Research on GNSS Spoofing Detection and Navigation Performance Enhancement
연구 내용
GNSS 수신 측정치 기반으로 스푸핑 신호를 판별하고, 열악 환경에서 항법 성능을 회복시키는 연구
GNSS는 위성 신호 수신에 기반하므로 환경 요인과 공격에 의해 오차가 증가하고 항법 신뢰도가 저하될 수 있습니다. 본 연구는 수신기에서 얻는 측정값과 관측열을 활용하여 스푸핑을 탐지하고, 공격 영향이 항법 계산에 반영되는 조건을 고려해 검출 성능을 확보하는 방향으로 진행됩니다. 또한 가시 위성이 감소하는 환경을 가정하여 range differences, receiver clock error hold, virtual satellites 등 추정 기반 기법을 적용하고, 신호 차단 상황에서도 항법 성능이 점진적으로 회복되도록 절차를 구성합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
초기에는 CUSUM 기반 통계와 sliding window 형태의 모니터링으로 스푸핑 신호를 판별하고, 추가 하드웨어 없이도 수신 측정치로 이상을 구분하는 방법을 정립했습니다. 이후 2023년에는 시뮬레이션 GNSS 데이터를 학습에 활용하여 GNSS 신호 내 스푸핑 여부를 AI로 탐지하고, 시간에 따른 내비게이션 해의 변화에도 대응하는 방향으로 확장했습니다. 동시에 위성이 제한되는 환경에서 DOP 악화를 완화하기 위한 추정·보정 기법을 결합하여 항법 성능을 유지하는 연구 궤적을 구축했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
CUSUM-based GNSS Spoofing Detection Method for Users of GNSS Augmentation System
AI-based Algorithm for GNSS Spoofing Detection
GNSS performance enhancement using measurement estimation in harsh environment
GNSS spoofing detection using a maximum likelihood-based sliding window method
관련 프로젝트
구분
제목
첨단분야 혁신융합대학사업(빅데이터)
디지털 신기술 인재양성 혁신공유대학사업(차세대반도체)