Impact du leurrage sur le traitement du signal d'un récepteur GNSS

GNSS receiver signal processing under spoofing

• Auteur / Autrice : Emile Ghizzo
• Direction : Carl Milner, Julien Lesouple
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 24/01/2025
• Etablissement(s) : Toulouse, École nationale de l’aviation civile
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ENAC-LAB - Laboratoire de Recherche ENAC
• Jury : Président / Présidente : Laura Ruotsalainen
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Carl Milner, Julien Lesouple, Dennis Akos, Thomas Pany
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Dennis Akos, Thomas Pany

Mots clés

Mots clés libres

Gnss

Leurrage

Traitement du signal

Brouillage

Estimation

GNSS (Global Navigation Satellite Systems)

Spoofing

Signal Processing

Jamming

Estimation

Résumé

Les interférences radiofréquences (RFI), telles que le brouillage et le leurrage, représentent une menace croissante pour les récepteurs GNSS, en particulier dans l'aviation civile, qui nécessite un haut niveau de précision, d'intégrité, de continuité et de disponibilité. Bien que les modèles de signaux d'interférences de brouillage et de leurrage soient largement étudiés dans la littérature, et que les observables GNSS soient couramment utilisées pour les détecter, l'impact exact du leurrage sur ces observables reste relativement inexploré. Comprendre l'impact du brouillage et du leurrage sur les récepteurs GNSS est essentiel pour améliorer leur résilience et faciliter le développement de méthodes de détection plus sophistiquées. Développer un modèle du traitement du signal du récepteur en présence de brouillage et de leurrage pourrait permettre de caractériser et de délimiter l'impact de ces menaces sur les récepteurs GNSS. En outre, un tel modèle aiderait à identifier les différentes menaces de brouillage et de leurrage en fonction de l'interaction entre le récepteur, le satellite et la géométrie du leurre, ainsi que la configuration du récepteur. Dans cette optique, cette thèse a pour objectif de caractériser l'impact du brouillage et du leurrage sur le traitement du signal GNSS, tant aux étapes précédant que suivant la corrélation. Tout d'abord, cette thèse étudie l'impact du brouillage par chirp et du leurrage sur les statistiques du signal reçu et sur le contrôle automatique du gain (AGC). Avant la corrélation, le signal de leurrage agit comme un signal de brouillage pour le récepteur, commençant à affecter le récepteur à un niveau de puissance comparable à celui du bruit de fond. L'impact du leurrage sur l'AGC fluctue de plusieurs décibels en fonction des paramètres du leurrage, mais tend à approcher un processus gaussien à mesure que le nombre de signaux de leurrage augmente. Ensuite, la thèse caractérise l'impact du leurrage sur les étapes de réception après corrélation en modélisant la sortie du corrélateur, le comportement de la boucle de suivi et l'estimateur de C/N_0 en présence de leurrage. L'impact du leurrage après corrélation peut être catégorisé en quatre situations distinctes : nominal, brouillage-induit, leurrage-induit et multitrajet-induit. Cette étude révèle des distorsions complexes et inquiétantes, en particulier dans la situation de multitrajet-induit, où les récepteurs rencontrent des distorsions très significatives et imprévisibles. Cela inclut de fortes distorsions du C/N_0, ainsi que des comportements non linéaires et chaotiques dans les boucles de poursuite, induisant des pertes de poursuite, des bifurcations, des sauts de cycle et des erreurs de pseudodistance importantes.

Radio Frequency Interference (RFI), such as jamming and spoofing, represents a growing threat to GNSS receivers, especially in civil aviation, which requires a high level of accuracy, integrity, continuity, and availability. Although jamming and spoofing interference signal models have been extensively studied in the literature, and GNSS observables are commonly used in spoofing detection, the exact impact of spoofing on these observables remains relatively unexplored. Understanding the impact of jamming and spoofing on GNSS receivers is essential for enhancing their resilience and facilitating the development of more sophisticated detection methods. Developing a model of the receiver’s signal processing under jamming and spoofing conditions could enable the characterization and bounding of the impact of these threats on GNSS receivers. Furthermore, such a model would help identify different jamming and spoofing threats based on the interplay between the receiver, satellite, and spoofer geometries, as well as the receiver's configuration. To this end, this thesis aims to characterize the impact of RFI on GNSS receiver signal processing both before and after correlation. First, this thesis investigates the impact of chirp jamming and spoofing interference on the Intermediate Frequency (IF) signal and Automatic Gain Control (AGC). Prior to correlation, the spoofing signal acts as a jamming signal for the receiver, beginning to impact the receiver at a power level comparable to the noise floor. The spoofing impact on AGC fluctuates by several decibels depending on the spoofing parameters, but tends to approximate a Gaussian process as the number of interfering signals increases. Next, the thesis characterizes the impact of spoofing on GNSS receivers after correlation by modeling the correlator output, tracking loop behavior, and C/N_0 estimator under spoofing interference. The spoofing impact after correlation can be categorized into four distinct situations: nominal, induced-jamming, induced-spoofing, and induced-multipath. This study reveals complex and potentially harmful distortions, particularly in the induced-multipath situation, where the receivers encounter very significant and unpredictable distortion. This includes significant C/N_0 distortions along with non-linear and chaotic behaviors in tracking loops, inducing potential loss-of-lock, synchronization bifurcation, cycle slips, and high tracking errors.