RÉDUCTION DES INTERFÉRENCES DANS LES ......Ma, W-L. Mao, F-R. Chang, « Design of Adaptive...
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© Laboratoire Spécialisé en Systèmes Embarqués, Navigation et Avionique(LASSENA), 2013 Département de génie électrique LASSENA (Laboratoire Spécialisé en Systèmes Embarqués, Navigation et Avionique ) Alexis D. Sanou [email protected] René Jr. Landry [email protected] PROBLÉMATIQUE Contexte : depuis une décennie, les technologies de géopositionnement et de navigation par satellite (GNSS) se développent rapidement et investissent nos sociétés jusqu'à affecter nos habitudes de vie. Ainsi, les services du GNSS se retrouvent dans une multitude de domaines : radionavigation, aviation, drones, surveillance environnement, construction, télécommunications, agriculture de précision, transports intelligents, télémédecine, etc. But primaire du GNSS : obtenir une interopérabilité entre les principaux systèmes de géopositionnement et de navigation par satellite (GPS, Glonass, Galileo, Compass, QZSS, IRNS, etc.) en vue d'apporter des mesures d'estimation de position, de vitesse et d'heure à un récepteur - utilisateur. Effets du brouillage GNSS : Le GNSS demeure une technologie vulnérable aux défaillances de systèmes, aux aléas ionosphériques et surtout.... au brouillage. Le brouillage du GNSS impacte toutes les infrastructures cruciales d’une société sous plusieurs formes: accidentel ou délibéré, militaire ou civil : déni d’accès au service - interruption du service - diffusion d’information erronée – confusion chez l’adversaire - piratage ou sabotage de data sensible - etc. OBJECTIFS Intérêt du projet : le développement de technologies d'antibrouillage revêt un grand intérêt pour les gouvernement, les scientifiques, l’armée, l’industrie du GNSS, sociétés (aviation, banques, transport, urgences, agriculture, etc.). But primaire du projet : Ce projet vise à renforcer la robustesse des récepteurs GNSS face aux brouilleurs. La tâche consiste donc à étudier et à concevoir de nouvelles méthodes de traitement des signaux brouilleurs. Conception de filtres d’antibrouillage : on privilégie les techniques de traitement du signal par filtrage transversal adaptatif avec le développement sur Matlab/Simulink ® de trois filtres de précorrélation que sont le filtre adaptatif dit « à encoche » (ANF, Adaptive Notch Filtering), le filtre de traitement du domaine des amplitudes (ADP, Amplitude Domain Processing) et le filtre domaines des fréquences (FADP, Frequency ADP). Méthodologie : la portée des travaux réalisés couvre la revue technologique, la conception algorithmique et la validation des mesures par simulation. L'enjeu futur de ce projet sera d'exporter ces innovations dans un composant FPGA et de l'intégrer dans un récepteur GNSS expérimental. Objectif secondaire du projet : Parallèlement, ce projet poursuit plusieurs autres objectifs que sont l'étude de tous les brouilleurs SATCOM et l'analyse de différentes stratégies de mitigations de ces brouilleurs [1]. GNSS Figure 1 : Fonctionnement et structure d’un système GNSS Figure 2 : Multitude d’applications Figure 3 : Sources radiofréquences de brouillage du GNSS Brouillage accidentel : Plusieurs équipements électroniques sont à l’origine du brouillage des signaux GNSS, car ils diffusent des signaux de plus forte puissance que le signal GNSS [3]. TECHNIQUE D’ANTIBROUILLAGE FADP Figure 11 : Concept du filtre adaptatif à encoche (ANF) dans le récepteur GNSS TECHNIQUE D’ ANTIBROUILLAGE ADP TECHNIQUE D’ANTIBROUILLAGE ANF Technique FADP (Frequency Amplitude Domain Processing) : À la différence du filtre ADP, le filtre FADP traite le signal mixte dans le domaine des fréquences, car il se révèle plus efficace face à un nombre croissant de brouilleurs [5]. CONCLUSION RÉFÉRENCES Technique ANF (Adaptive Notch Filtering): Ce traitement numérique par filtre dit «à encoche» atténue les brouilleurs à bande étroite tout en préservant la densité spectrale de puissance du signal GNSS [6,7]. La stratégie de mitigation du brouillage GNSS par filtrage adaptatif repose sur deux éléments essentiels. • D'une part, les filtres adaptatifs sont très performances face aux brouilleurs à large bande. • D'autre part, ces filtres peuvent être intégrés dans des récepteurs de faible de puissance et de petite taille. Cependant, les filtres ADP, FADP et ANF sont limités face à des brouilleurs ne disposant pas une structure prédictive de signal. C'est pourquoi, nous travaillerons dans le futur sur une caractérisation temps-réel des brouilleurs les plus nocifs du GNSS et sur une intégration FPGA de ces innovations. RÉDUCTION DES INTERFÉRENCES DANS LES RÉCEPTEURS GNSS Sa signification : GNSS (Global Navigation Satellite System) est un terme générique utilisé communément pour désigner l'ensemble de différents systèmes de datation, de géopositionnement et de navigation par satellites. Son rôle : fournir des mesures d'estimation de position, de vitesse et d'heure à un récepteur-utilisateur par le concept de trilatération. Sa constellation : elle consiste en une multitude de systèmes et de satellites. Systèmes mondiaux : (États-Unis, 1970-), Glonass (Russie, 1982-), Galileo (Union Européenne, 2006-), Compass (Chine, 2010-). Systèmes complémentaires : EGNOS, WAAS, QZSS (Japon), IRNSS (Inde), GBAS, etc. BROUILLEURS GNSS Brouillage intentionnel : Ce type de brouillage est le plus nocif, car le signal brouilleur est généré dans l’intention d’empêcher le récepteur de traquer ou de recevoir le signal GNSS (cas de Jamming), de fournir des mesures erronées (cas de Spoofing), ou de rétrodiffuser un « faux » signal GNSS (cas de meaconing). Figure 4 : Brouilleurs portables de signaux GNSS Technique ADP (Amplitude Domain Processing) : Ce traitement numérique exploite les propriétés statistiques de la fonction de densité de probabilité de l’amplitude du signal mixte reçu (signal utile + brouilleur + bruit thermique) pour discriminer et rejeter les brouilleurs [4]. Modèle Matlab/Simulink® du filtre ADP Figure 5 : modèle du filtre ADP Résultats du filtre ADP : rejection de brouilleurs PWI Figure 6 : modèle Simulink du filtre ADP Figure 10 : Performances du filtre FADP Figure 8 : modèle du filtre FADP Figure 9 : modèle Simulink du filtre ADP Résultats du filtre FADP : rejection des brouilleurs CWI, Chirp et PWI Figure 7 : performance du filtre ADP sur brouilleurs PWI Le GNSS est intégré dans une multitude d’applications, dans toutes les infrastructures critiques de notre société et devrait s’élever à 1 milliard d’équipements en 2020 [2]. Modèle Matlab/Simulink® du filtre FADP : implémentation de blocs FFT [1]. Alexis D. Sanou, R. Landry, « Analysis of GNSS Interference Impact on Society and Evaluation of Spectrum Protection Strategies », Positioning, 2012. [2]. GSA, « GNSS Market Report Issue », 2012. [3]. R.J. Landry, A. Renard, « Analysis of potential interference sources and assessment of present solutions for GPS/GNSS receivers», St. Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, 1997. [4]. R. AbiMoussa, R.J. Landry, « Anti-jamming solution to narrowband CDMA interference problem », Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, vol. 2, 2000, pp. 1057–1062. [5]. R. Landry, P. Boutin and A. Constantinescu, « New anti-jamming technique for GPS and GALILEO receivers using adaptive FADP filter », 2006. [6]. V. Calmettes, F. Pradeilles, and M. Bousquet, « Study and comparison of interference mitigation techniques for GPS receiver », ION GPS, Salt Lake City, UT, September 2001. [7]. W. Ma, W-L. Mao, F-R. Chang, « Design of Adaptive All-Pass Based Notch Filter For Narrowband Anti-Jamming GPS System », Proceedings of 2005 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems. Figure 12 : Modèles Simulink du filtre à encoche adaptatif (ANF)
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© Laboratoire Spécialisé en Systèmes Embarqués, Navigation et Avionique(LASSENA), 2013
Département de génie électrique
LASSENA (Laboratoire Spécialisé en Systèmes Embarqués, Navigation et Avionique )
Alexis D. Sanou [email protected]
René Jr. Landry [email protected]
PROBLÉMATIQUE
Contexte : depuis une décennie, les technologies de géopositionnement et de
navigation par satellite (GNSS) se développent rapidement et investissent nos
sociétés jusqu'à affecter nos habitudes de vie. Ainsi, les services du GNSS se
retrouvent dans une multitude de domaines : radionavigation, aviation, drones,
surveillance environnement, construction, télécommunications, agriculture de
précision, transports intelligents, télémédecine, etc.
But primaire du GNSS : obtenir une interopérabilité entre les principaux
systèmes de géopositionnement et de navigation par satellite (GPS, Glonass,
Galileo, Compass, QZSS, IRNS, etc.) en vue d'apporter des mesures
d'estimation de position, de vitesse et d'heure à un récepteur - utilisateur.
Effets du brouillage GNSS : Le GNSS demeure une technologie vulnérable
aux défaillances de systèmes, aux aléas ionosphériques et surtout.... au
brouillage. Le brouillage du GNSS impacte toutes les infrastructures cruciales
d’une société sous plusieurs formes: accidentel ou délibéré, militaire ou civil :
déni d’accès au service - interruption du service - diffusion d’information erronée – confusion
chez l’adversaire - piratage ou sabotage de data sensible - etc.
OBJECTIFS
Intérêt du projet : le développement de technologies d'antibrouillage revêt un
grand intérêt pour les gouvernement, les scientifiques, l’armée, l’industrie du
GNSS, sociétés (aviation, banques, transport, urgences, agriculture, etc.).
But primaire du projet : Ce projet vise à renforcer la robustesse des
récepteurs GNSS face aux brouilleurs. La tâche consiste donc à étudier et à
concevoir de nouvelles méthodes de traitement des signaux brouilleurs.
Conception de filtres d’antibrouillage : on privilégie les techniques de
traitement du signal par filtrage transversal adaptatif avec le développement
sur Matlab/Simulink ® de trois filtres de précorrélation que sont le filtre
adaptatif dit « à encoche » (ANF, Adaptive Notch Filtering), le filtre de
traitement du domaine des amplitudes (ADP, Amplitude Domain Processing) et
le filtre domaines des fréquences (FADP, Frequency ADP).
Méthodologie : la portée des travaux réalisés couvre la revue technologique,
la conception algorithmique et la validation des mesures par simulation.
L'enjeu futur de ce projet sera d'exporter ces innovations dans un composant
FPGA et de l'intégrer dans un récepteur GNSS expérimental.
Objectif secondaire du projet : Parallèlement, ce projet poursuit plusieurs
autres objectifs que sont l'étude de tous les brouilleurs SATCOM et l'analyse
de différentes stratégies de mitigations de ces brouilleurs [1].
GNSS
Figure 1 : Fonctionnement et structure d’un système GNSS
Figure 2 : Multitude d’applications
Figure 3 : Sources radiofréquences de brouillage du GNSS
Brouillage accidentel :
Plusieurs équipements électroniques sont à l’origine du brouillage des signaux
GNSS, car ils diffusent des signaux de plus forte puissance que le signal
GNSS [3].
TECHNIQUE D’ANTIBROUILLAGE FADP
Figure 11 : Concept du filtre adaptatif à encoche (ANF) dans le récepteur GNSS
TECHNIQUE D’ ANTIBROUILLAGE ADP
TECHNIQUE D’ANTIBROUILLAGE ANF
Technique FADP (Frequency Amplitude Domain Processing) :
À la différence du filtre ADP, le filtre FADP traite le signal mixte dans le
domaine des fréquences, car il se révèle plus efficace face à un nombre
croissant de brouilleurs [5].
CONCLUSION
RÉFÉRENCES
Technique ANF (Adaptive Notch Filtering):
Ce traitement numérique par filtre dit «à encoche» atténue les brouilleurs à
bande étroite tout en préservant la densité spectrale de puissance du signal
GNSS [6,7].
La stratégie de mitigation du brouillage GNSS par filtrage adaptatif repose sur
deux éléments essentiels.
• D'une part, les filtres adaptatifs sont très performances face aux brouilleurs
à large bande.
• D'autre part, ces filtres peuvent être intégrés dans des récepteurs de faible
de puissance et de petite taille.
Cependant, les filtres ADP, FADP et ANF sont limités face à des brouilleurs ne
disposant pas une structure prédictive de signal. C'est pourquoi, nous
travaillerons dans le futur sur une caractérisation temps-réel des brouilleurs
les plus nocifs du GNSS et sur une intégration FPGA de ces innovations.
RÉDUCTION DES INTERFÉRENCES DANS LES RÉCEPTEURS GNSS
Sa signification : GNSS (Global Navigation Satellite System) est un terme
générique utilisé communément pour désigner l'ensemble de différents
systèmes de datation, de géopositionnement et de navigation par satellites.
Son rôle : fournir des mesures d'estimation de position, de vitesse et d'heure
à un récepteur-utilisateur par le concept de trilatération.
Sa constellation : elle consiste en une multitude de systèmes et de satellites.
Systèmes mondiaux : (États-Unis, 1970-), Glonass (Russie, 1982-), Galileo (Union
Européenne, 2006-), Compass (Chine, 2010-).
Systèmes complémentaires : EGNOS, WAAS, QZSS (Japon), IRNSS (Inde), GBAS, etc.
BROUILLEURS GNSS
Brouillage intentionnel :
Ce type de brouillage est le plus nocif, car le signal brouilleur est généré dans
l’intention d’empêcher le récepteur de traquer ou de recevoir le signal GNSS
(cas de Jamming), de fournir des mesures erronées (cas de Spoofing), ou de
rétrodiffuser un « faux » signal GNSS (cas de meaconing).
Figure 4 : Brouilleurs portables de signaux GNSS
Technique ADP (Amplitude Domain Processing) :
Ce traitement numérique exploite les propriétés statistiques de la fonction de
densité de probabilité de l’amplitude du signal mixte reçu (signal utile +
brouilleur + bruit thermique) pour discriminer et rejeter les brouilleurs [4].
Modèle Matlab/Simulink® du filtre ADP
Figure 5 : modèle du filtre ADP
Résultats du filtre ADP : rejection de brouilleurs PWI
Figure 6 : modèle Simulink du filtre ADP
Figure 10 : Performances du filtre FADP
Figure 8 : modèle du filtre FADP
Figure 9 : modèle Simulink du filtre ADP
Résultats du filtre FADP : rejection des brouilleurs CWI, Chirp et PWI
Figure 7 : performance du filtre ADP sur brouilleurs PWI
Le GNSS est intégré dans une multitude d’applications, dans toutes les
infrastructures critiques de notre société et devrait s’élever à 1 milliard
d’équipements en 2020 [2].
Modèle Matlab/Simulink® du filtre FADP : implémentation de blocs FFT
[1]. Alexis D. Sanou, R. Landry, « Analysis of GNSS Interference Impact on Society and Evaluation of Spectrum Protection Strategies », Positioning, 2012.
[2]. GSA, « GNSS Market Report Issue », 2012.
[3]. R.J. Landry, A. Renard, « Analysis of potential interference sources and assessment of present solutions for GPS/GNSS receivers»,
St. Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, 1997.
[4]. R. AbiMoussa, R.J. Landry, « Anti-jamming solution to narrowband CDMA interference problem », Canadian Conference on Electrical and
Computer Engineering, vol. 2, 2000, pp. 1057–1062.
[5]. R. Landry, P. Boutin and A. Constantinescu, « New anti-jamming technique for GPS and GALILEO receivers using adaptive FADP filter », 2006.
[6]. V. Calmettes, F. Pradeilles, and M. Bousquet, « Study and comparison of interference mitigation techniques for GPS receiver »,
ION GPS, Salt Lake City, UT, September 2001.
[7]. W. Ma, W-L. Mao, F-R. Chang, « Design of Adaptive All-Pass Based Notch Filter For Narrowband Anti-Jamming GPS System »,
Proceedings of 2005 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems.
Figure 12 : Modèles Simulink du filtre à encoche adaptatif (ANF)
