Traducción automática, no revisada por un hablante nativo. El inglés es la referencia.

Repetir Misión T+00:00:00 Escenario campaign-jam-spoof-holdover-integrity Nominal Motor v0.40.0 · semilla 20260928Ejecución real

v0.40.0Código abierto · AGPL-3.0 · por Ashforde®

Kshana · क्षण · el instante preciso

Ensaye el minuto en que GNSS se apaga.

Kshana es un simulador de código abierto de resiliencia PNT (posicionamiento, navegación y temporización). Reproduzca jamming, spoofing y holdover del reloj cuando fallan las señales GNSS (Global Navigation Satellite System), en un motor en Rust que se ejecuta directamente en su navegador, y vea con exactitud qué resultados se comprobaron frente a referencias independientes.

Iniciar Kshana Studio

Pulse ⌘K para buscar páginas, escenarios y documentación

Kshana ProEl mismo motor, amplificado: 608 diseños, un frente de Pareto

Registro de eventos · campaign-jam-spoof-holdover-integrityEventos reales

De dónde sale cada traza

Campaña: Motor v0.40.0, compilación 3395218 · campaign-jam-spoof-holdover-integrity.toml · semilla 20260928Abrir en Kshana StudioInforme JSON TOML

Órbitas: Motor v0.40.0, compilación 3395218 · constellation-multi-gnss-coverage.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme JSON TOML

La consola, las tres tarjetas y el registro reproducen una única ejecución encadenada de 6 fases y 18 ejecuciones miembro sobre su cuadrícula de 10 s (T+01:16:10 de tiempo de misión). Las órbitas son los 102 satélites de GPS, Galileo, BeiDou y GLONASS de la ejecución de la constelación, cada uno recuperado como una órbita circular de dos cuerpos a partir de la traza en tierra del motor (peor residuo 0,0034°), con radios comprimidos para la visualización. Los enlaces se dibujan hacia los satélites por encima de la máscara de 10° de la ejecución de la constelación (25° en la fase de alarma de integridad, la máscara de readquisición de la campaña), atenuados por su jamming y cortados en holdover. Tierra: NASA Blue Marble y Black Marble. Kshana Studio reproduce la ejecución encadenada en su navegador; el propio informe del motor y el comando reproducen cada ejecución.

92tipos de escenario 181archivos de escenario incluidos 401capacidades en la matriz de verificación 176/401validadas frente a referencias independientes externas 6artículos en arXiv construidos sobre el motor abiertoLea la investigación WASMse ejecuta en el navegador como WebAssembly, sin instalación

Novedades de v0.40.0: un hilo de misión, una etiqueta de evidencia en cada figura y diecisiete idiomas

Qué hace cada uno y qué se comprobó · Todos los canales de instalación

Consola de banda L · el tipo de escenario spectrum

Vea cómo un jammer se apodera de la banda.

La banda L de GNSS como una sola PSD (densidad espectral de potencia): frecuencia a lo ancho, tiempo hacia abajo, color para la potencia por encima del suelo de ruido. Las señales quedan por debajo de ese suelo, de modo que lo que se ilumina son los jammers: un chirp, un tono CW (onda continua) y ruido de banda estrecha. Pase el cursor, toque o use las teclas de flecha para ver el C/N0 (densidad de portadora a ruido) y el J/S (razón interferencia-señal) de cada banda.

kshana spectrum · l-band-waterfall-jamming.toml Ejecución real

La cascada se dibuja a partir de la ejecución registrada con JavaScript. El informe del motor que aparece debajo muestra la misma ejecución.

Ejecución registrada de l-band-waterfall-jamming.toml (semilla 7, motor v0.40.0): 5 bandas GNSS, 3 inhibidores durante 60 s, suelo de seguimiento de 25 dB-Hz. Inhibidores: dispositivo de privacidad de barrido (chirp) a 1.575,42 MHz de 10 s a 40 s; tono CW en L1 a 1.575,42 MHz desde 30 s hasta el final; ruido de banda estrecha en L2 a 1.227,60 MHz desde 45 s hasta el final.

GPS L1 C/A pierde el enganche a los 10 s y no lo recupera, con un mínimo de 3,2 dB-Hz. Galileo E1 pierde el enganche a los 10 s y lo recupera a los 40 s, con un mínimo de 4,4 dB-Hz. GPS L2C hace seguimiento durante todo el tiempo, con un mínimo de 36,9 dB-Hz. GPS L5 hace seguimiento durante todo el tiempo, con un mínimo de 44,1 dB-Hz. Galileo E5a hace seguimiento durante todo el tiempo, con un mínimo de 46,7 dB-Hz.

La campaña que dirige, campaign-spectrum-holdover-integrity.toml (semilla 20260928): inhibición de la banda L a partir del espectro, holdover del reloj y un respaldo solo con Galileo. Holdover durante 600 s con el reloj en funcionamiento libre, peor error de tiempo de 5,06 ns frente a una guarda de 50 ns; después, un respaldo solo con Galileo con un nivel de protección de 6,1 a 17,7 m, por debajo del límite de alerta de 50 m.

La campaña que gobierna esta ejecución · cada fase sigue el estado del jammer

Ejecución del motor de l-band-waterfall-jamming.tomlAbrir en Kshana Studio Informe del motor

Escenario, datos de resultado, la ejecución de campaña y lo que está modelado

Ejecución de spectrumArchivo de escenario Datos de resultado

Campaña que gobierna: campaign-spectrum-holdover-integrity.tomlAbrir en Kshana Studio Informe del motor Archivo de escenario

Modelado: espectros en forma cerrada sobre un suelo de ruido térmico, puntuados por banda según la separación espectral; las potencias y los tiempos de los jammers son entradas del escenario. El eje de tiempo cuenta segundos antes de ahora; la línea cian marca dónde se reinició la reproducción. Kshana Studio ejecuta el mismo escenario en su navegador y reproduce la cascada; el informe y el comando reproducen la ejecución.

01Cronología de la misión · desplácese o arrastre para recorrerla

1/6Nominal

Se hace seguimiento de todos los satélites. El reloj está disciplinado a la hora GNSS y el nivel de protección queda muy por debajo del límite de alerta.

T+00:00:00

Tiempo de misión

kshana campaign · campaign-jam-spoof-holdover-integrity · semilla 20260928 Ejecución real

Fases · ejecuciones miembro

NominalT+00:00:00
- clocksemilla 42
- jammingsemilla 1
- integritysemilla 7
JammingT+00:10:00
- clocksemilla 43
- jammingsemilla 1
- integritysemilla 7
SpoofingT+00:20:00
- spoof
- spoof-detect
- jammingsemilla 1
HoldoverT+00:26:10
- clocksemilla 44
- gnss-inssemilla 7
- jammingsemilla 1
Alarma de integridadT+00:56:10
- clocksemilla 45
- jammingsemilla 1
- integritysemilla 7
RecuperaciónT+01:06:10
- clocksemilla 46
- jammingsemilla 1
- integritysemilla 7

6 fases · 18 ejecuciones miembro de tipos de escenario ya existentes

Error de tiempo del relojns · guarda 50

–

C/N0dB-Hz · mínimo 25

–

PL frente a ALmetros · AL 50

–

NominalJammingSpoofingHoldoverAlarma de integridadRecuperación

T+00:00:00 → T+01:16:10 de tiempo de misión · la ejecución encadenada, no tres ejecuciones una al lado de otraPL = nivel de protección · AL = límite de alerta · INS = sistema de navegación inercial

Motor v0.40.0, compilación 3395218 · campaign-jam-spoof-holdover-integrity.toml · semilla 20260928Abrir en Kshana StudioInforme JSON TOML

02Capacidades

Un solo motor para toda la cadena de fallos.

Desde el primer satélite perturbado por jamming hasta el último nanosegundo de holdover del reloj: señales, sensores, relojes, órbitas e integridad en un solo simulador. Cada imagen de abajo es una ejecución real del motor, e indica cuál.

Interferencia

Jamming e interferencia en GNSS

Un jammer de banda ancha en un mástil y un receptor desplazado sobre una cuadrícula a su alrededor: cada celda es una ejecución propia del tipo de escenario jamming del motor. El tono indica la J/S media (relación jammer-señal); las celdas rojas perdieron todos los satélites.

Motor v0.40.0 · maritime-strait-jamming.toml · semilla 1 · receptor desplazado en cada celdaAbrir en Kshana Studio Cada celda, en Missions

Engaño

Detección de spoofing

Un spoofer captura el receptor y desvía su tiempo a un ritmo constante. El monitor de integridad de cada reloj tiene su propio límite de detección: el reloj cuántico señala la mentira casi de inmediato; el clásico, solo cuando el desfase ya ha crecido.

Motor v0.40.0 · spoof-attack.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme

Relojes

Holdover del reloj en distintas clases de oscilador

Desde el momento en que desaparece el GNSS: la mediana y el percentil 95 de 200 ejecuciones Monte Carlo para un reloj atómico a escala de chip (CSAC) y un reloj óptico de red, y el error a un día de cuatro clases más: un reloj maestro óptico, un máser de hidrógeno, un patrón atómico de frecuencia de rubidio (RAFS) y su versión en miniatura (mini-RAFS).

Motor v0.40.0 · clock-ensemble.toml · semilla 42Abrir en Kshana StudioInforme

Columna de un día: Motor v0.40.0 · lunar-time-budget.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme

Navegación a estima

Navegación inercial sin GNSS (coasting)

Cuando el GNSS se pierde, el INS (sistema de navegación inercial) sigue funcionando y su cono de error se abre. Dos unidades de medida inercial (IMU), un solo presupuesto.

Motor v0.40.0 · small-uas-jammed-nav.toml · semilla 7Abrir en Kshana StudioInforme

Temporización

Temporización de franjas

Cuánto tiempo permanece un reloj dentro de su intervalo de guarda tras la última posición fijada: la cuestión que importa a las redes con ranuras de tiempo.

Motor v0.40.0 · slot-timing-ocxo-leo.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme

Integridad

RAIM y ARAIM

Niveles de protección (PL) de la monitorización autónoma de integridad del receptor (RAIM) y de su forma avanzada (ARAIM), comprobados frente al límite de alerta: aquí, la fase de alarma de integridad de la misión encadenada. Las barras rayadas son épocas en las que no pudo formarse ningún nivel de protección.

Motor v0.40.0, compilación 3395218 · campaign-jam-spoof-holdover-integrity.toml · semilla 20260928Abrir en Kshana StudioInforme JSON TOML

Telecomunicaciones

Máscaras de temporización

MTIE (error máximo de intervalo de tiempo) y TDEV (desviación de tiempo) de un holdover de 24 horas frente a los límites de la UIT-T (Unión Internacional de Telecomunicaciones, Sector de Normalización de las Telecomunicaciones), aquí el de PRTC-A (reloj de tiempo de referencia primario, clase A).

Motor v0.40.0 · telecom-prtc-holdover-24h.toml · semilla 20260925Abrir en Kshana StudioInforme

Astrodinámica

Órbitas: SGP4 y numéricas

Propagación SGP4 (Simplified General Perturbations 4) de un conjunto real de elementos de dos líneas, dibujada sobre imágenes reales; efemérides CCSDS OEM y SP3 de entrada y de salida.

Motor v0.40.0 · ephemeris.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme

Cislunar

PNT lunar

Posicionamiento, navegación y temporización alrededor de la Luna: niveles de protección horizontal y vertical (HPL, VPL) de ARAIM en un servicio de navegación lunar.

Motor v0.40.0 · lunanet-araim.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme

Sensores emergentes

Estudios comparativos de sensores cuánticos

Sopesar un reloj cuántico frente a uno clásico antes de comprar hardware: holdover a lo largo de un barrido del ruido del reloj clásico.

Motor v0.40.0 · sweep-clock-stability.toml · semilla 42Abrir en Kshana StudioInforme

Funciona en todas partes

Navegador, terminal, notebook, IDE, asistente

El mismo motor en Rust se distribuye como WebAssembly para Kshana Studio, una CLI (interfaz de línea de comandos), paquetes de Python y JavaScript, un plugin de JetBrains Marketplace para su IDE (entorno de desarrollo integrado) y un servidor MCP (Model Context Protocol).

WebAssemblycargo install kshanapip install kshananpm install kshanaJetBrains Marketplacecargo install kshana-mcpimagen de ghcr.ioCCSDS OEMSP3

CCSDS OEM: Consultative Committee for Space Data Systems Orbit Ephemeris Message. SP3: formato de órbita Standard Product 3.

Alcance, dicho con claridad

Lo que Kshana no es

Conocer los límites importa tanto como conocer las funciones.

No es hardware generador de señales de RFNo maneja ninguna radio ni transmite nada; su salida a nivel de señal son archivos de muestras IQ en banda base para receptores por software.

No es un receptor GNSS de hardware ni certificadoSu receptor por software (adquisición y seguimiento sobre IQ grabado o generado) es una herramienta de análisis, no un producto de navegación.

No es un producto de vueloUn instrumento de estudio y de compromisos de diseño, con cada respuesta etiquetada como validada o modelada.

03Asistentes de IA · kshana-mcp

Pregunte a su asistente de IA. El motor responde.

Su asistente de IA (inteligencia artificial) ejecuta el motor mediante MCP (Model Context Protocol) a través de kshana-mcp y lee los resultados en JSON (JavaScript Object Notation).

InstalaciónGenerado a partir del repositorio

Para cualquiera, sin nada que instalar.

Iniciar Kshana Studio

El motor se ejecuta localmente como WebAssembly; no se sube nada.

Abrir Kshana Studio Guía de Studio

Para ingenieros que quieren el comando kshana.

Después, compruébelokshana --version

crates.io: kshana Uso de la línea de comandos

Para analistas y cuadernos.

Después, compruébelopython -c "import kshana; print(kshana.version())"

PyPI: kshana Guía de la API de Python

Para desarrolladores web y de Node.js.

Después, compruébelonpm ls kshana

npm: kshana Guía de npm y WebAssembly

Para quien use un asistente compatible con MCP.

Después, compruébelocargo install --list | grep kshana-mcp

crates.io: kshana-mcp Guía del servidor MCP

Después, regístrelo en la configuración del cliente MCP de su asistente. Configuración completa en Developers

Asistente de IA + kshana-mcp Sesión registrada

Los mensajes que un asistente intercambia con kshana-mcp, capturados del servidor.

Una sesión grabada con el servidor kshana-mcp (Model Context Protocol, motor v0.40.0): el asistente enumera las 49 herramientas, valida clock-holdover.toml (válido: tipo de escenario detectado `clock`) y lo ejecuta: scenario 5ba83a232b94 | quantum holdover 6600s p95 1.20e-4ns integrity 1,000 security n/a (no attack) | classical holdover 2610s p95 19.7ns integrity 1,000 security n/a (no attack).

animate_scenario: Ejecuta un escenario de Kshana y devuelve su serie temporal como animación.
assess_receiver_log: Evalúa la confianza de un registro real de receptor GNSS: lee un registro u-blox UBX, RINEX 3 (opcionalmente con navegación de difusión, que añade la solución propia del motor, RAIM y un monitor asistido por reloj), Android GnssLogger o NMEA, ejecuta los monitores de confianza (caída de la densidad de portadora a ruido, AGC, indicador de jamming, pérdida de enganche, salto de posición, RAIM, reloj) frente a una línea base de calibración y devuelve cuándo y por qué el receptor dejó de ser fiable.
assess_vessel_log: Evalúa el registro NMEA 0183 de un buque como ejecución por lotes (`kshana receiver-trust` con `[platform] kind = "vessel"`): el modelo de puntuación, los monitores que se ejecutaron y la puntuación de 0 a 100 de cada época con sus deducciones, su geometría de satélites (buena, degradada, desconocida) con una `label` (good, fair, poor) en cada época, de modo que la geometría solo deduce cuando es mala, y una clase en cada deducción (geometría, entorno, inconsistencia), con `geometry_model` (umbrales, el techo y el suelo en vigor, y procedencia) y `geometry_summary`.
assess_vessel_stream: Puntúa un extracto acotado del flujo NMEA 0183 de un buque tal como lo puntúa `kshana receiver-trust live`, y devuelve el estado de confianza por época (calibrating, nominal, degraded, untrusted) y la puntuación de 0 a 100 con los monitores que dedujeron (esquema live de JSON por líneas 1,3: cada época lleva `position`, una declaración `advisory` de que la salida es de carácter consultivo, y su `geometry` de satélites (good, degraded con motivos como few-satellites o high-pdop, o unknown cuando el extracto no tiene GSV ni GSA) con una `label` (good, fair, poor; la geometría deduce solo cuando es poor); cada deducción lleva una `class`: geometry (el cielo, no un hallazgo de que no hubo ataque), environment o inconsistency (de tipo ataque)), el resumen (recuentos por estado, geometría y clase, puntuación más baja y final, cuándo llegó la primera época untrusted) y la última sentencia `$PKSHT`.
attach_evidence_timestamp: Vincula un token de marca de tiempo RFC 3161 a un paquete de evidencias (`kshana evidence attach-timestamp`), en memoria: `files` es un paquete tal como lo devuelve `create_evidence_pack`, y `token_base64` son los bytes del archivo `.tsr` de una autoridad de sellado de tiempo.
build_interference_map: Construye un mapa de interferencia GNSS a partir de informes de posición de aeronaves (ADS-B NIC/NACp) o de buques (AIS) con licencia abierta, dados como texto CSV (`kshana interference-map adsb|ais`).
compliance_mapping: La correspondencia estática con marcos públicos (`kshana compliance-report --mapping` / `--sources`) como Markdown: una tabla por marco con la exigencia parafraseada de cada fila, las salidas de Kshana que aportan evidencias a favor de ella y la brecha que las salidas no cierran; o, con `sources` en true, los documentos fuente que citan las tablas, con versiones y URL.
compliance_report: Rellena la correspondencia con marcos públicos a partir de documentos de resultados de Kshana (`kshana compliance-report`): para qué filas de seis marcos y normas de resiliencia (el marco Resilient PNT v2.0 del DHS de EE. UU., la guía de la OMI para buques, la guía de la EASA para la aviación, el artículo 21 de NIS2, EN 16803, NIST IR 8323r1) las ejecuciones dadas aportan evidencias a favor, para cuáles no, y la brecha que conserva cada fila.
create_evidence_pack: Crea un paquete de evidencias firmado para una ventana del registro NMEA 0183 de un buque (`kshana receiver-trust evidence`): los bytes en bruto del registro para la ventana, la configuración con cada umbral, los resultados y motivos por época, una página de resumen autónoma, y un manifiesto que enumera el SHA-256 de cada archivo con el hash del registro completo y una cadena de hashes, firmado con Ed25519.
create_round_trip_pack: Crea el paquete firmado de ida y vuelta de laboratorio (`kshana evidence round-trip`, docs/spec/TEST-CONDITIONS.md): enlaza por hash el escenario que produjo el movimiento, el documento `kshana.test-conditions/1` del laboratorio, el registro del receptor y su puntuación frente a los eventos declarados, en un paquete de evidencias firmado cuyo `config.json` lleva un bloque `round_trip`.
export_interop: Exporta un escenario de Kshana en un formato de interoperabilidad: `czml` (Cesium Language, para CesiumJS), `kml` (Keyhole Markup Language, para Google Earth y herramientas de sistemas de información geográfica), `geojson` (RFC 7946), `stk` (efemérides `.e` de Systems Tool Kit, un archivo por satélite) o `sigmf` (grabación en Signal Metadata Format de las muestras sintetizadas de un escenario `spectrum`).
export_oem: Exporta la constelación propagada de un escenario `orbit` como texto de efemérides CCSDS OEM 2,0: la serie temporal de estado inercial (TEME) que incluye posición Y velocidad, que leen las herramientas de dinámica de vuelo (GMAT / Orekit / STK).
export_omm: Exporta los elementos medios de un escenario `orbit` como catálogo OMM (Orbit Mean-Elements Message) CCSDS 502.0-B-2: un OMM por satélite.
export_sp3: Exporta la constelación propagada de un escenario `orbit` como texto de efemérides precisas SP3-c (el formato estándar de posprocesamiento GNSS).
export_table_csv: Ejecuta un escenario de Kshana y devuelve su tabla de reproducibilidad como texto CSV: la tabla estable byte a byte que la CLI escribe como `<scenario>.table.csv` y que citan los artículos.
export_test_bench: Exporta el movimiento del vehículo y los eventos de un escenario para un simulador GNSS de laboratorio (`kshana bench-export`, docs/TEST-BENCH.md): un CSV de movimiento y su descripción JSON (posición terrestre fija y geodésica, velocidad, actitud, UTC), sentencias NMEA 0183 GGA/RMC, un texto de puntos de ruta cuando la rejilla de muestreo es regular al milisegundo, y los eventos del escenario como CSV y como TOML `[[events]]` para un escenario `receiver-trust`.
fit_imu_log: Ajusta los parámetros de sensor de los escenarios `hybrid` y `fusion` a partir de un registro IMU estacionario (`kshana imu-fit`, docs/MACHINE-INPUTS.md).
generate_training_nmea: Genera NMEA 0183 sintético de puente para formación de la tripulación a partir de un TOML `nmea-scenario` (`kshana nmea-scenario`): una derrota de buque y una cronología de eventos guionizados (jamming, arrastre de posición, falseamiento de hora, retardo de repetición, con recuperación).
get_example_scenario: Devuelve el texto TOML de un escenario de referencia incluido, byte a byte el archivo que el repositorio distribuye en `scenarios/`.
import_route: Escribe una ruta GeoJSON en un escenario de Kshana que recorre una trayectoria de puntos de ruta, y devuelve el nuevo TOML del escenario (ejecútelo con run_scenario).
iq_acquire: Adquisición por FFT de uno o más PRN sobre una grabación IQ del directorio de trabajo (`kshana iq acquire`).
iq_campaign: Ejecuta una campaña de repetición de laboratorio alojada en el directorio de trabajo (`kshana iq campaign`): grabaciones (cada una descrita por un archivo `kshana.test-conditions/1` que declara la verdad conocida del laboratorio) x cadenas de front-end x diseños de lazo, con cada celda seguida y puntuada frente a las condiciones declaradas (tiempo hasta la pérdida de enganche, tiempo de readquisición, degradación de C/N0 frente a la J/S declarada junto a una referencia analítica etiquetada MODELLED, tasa de falso enganche, jitter de PLL/DLL, disponibilidad).
iq_campaign_status: Informa del progreso de una campaña de repetición de laboratorio a partir de su carpeta de salida en el directorio de trabajo, leyendo solo archivos: celdas hechas y pendientes, las grabaciones, front-ends y diseños del plan, y el `digest` una vez hechas todas las celdas.
iq_frontend: Aplica DSP de front-end de receptor y de mitigación de interferencias a una grabación IQ del directorio de trabajo y escribe el resultado como una nueva grabación en bruto con un archivo auxiliar `<out>.json` (`kshana iq frontend`).
iq_info: Describe una grabación IQ del directorio de trabajo sin procesarla: tipo (en bruto con archivo auxiliar, SigMF, colección SigMF), formato de muestra, frecuencia de muestreo, frecuencia central, total de muestras, duración, archivos de datos y su tamaño, límites de captura y número de anotaciones, como JSON (la misma fila que imprime `kshana iq info`).
iq_labfit: Ajusta el modelo de pérdida de enganche del lazo de seguimiento a ejecuciones de laboratorio (`kshana iq labfit`): un TOML de escenario `iq-labfit` nombra una o más ejecuciones, cada una un registro de receptor más sus condiciones de ensayo declaradas; el motor carga cada registro, ajusta los modelos de lazo y empíricos, aplica bootstrap a la incertidumbre y calcula el error del conjunto reservado.
iq_monitor: Ejecuta los monitores de detección de interferencias y de spoofing sobre una grabación IQ del directorio de trabajo (`kshana iq monitor`): los monitores de banda ancha `power` y `spectral` y, dados `signal` + `prns`, los monitores de C/N0 y de calidad de señal por satélite, cada uno frente a una línea base aprendida de los primeros `baseline_s` segundos (o de un archivo de ajustes).
iq_scene: Genera una escena IQ GNSS multisatélite en un archivo del directorio de trabajo (`kshana iq scene`).
iq_signals: La configuración de la capa IQ GNSS, como JSON: `signals` (los nombres de señal que aceptan iq_scene, iq_acquire e iq_track), `enabled` (si las herramientas de archivos IQ están activadas), `work_dir` (la única carpeta que leen y escriben; cada argumento de ruta es relativo a ella), `max_samples` (el máximo de muestras complejas que una llamada puede generar o procesar) y, cuando están desactivadas, `reason`.
iq_sweep: Repite una grabación IQ del directorio de trabajo con varios diseños de lazo de seguimiento e informa del resultado en régimen estacionario de cada diseño (`kshana iq sweep`): los diseños son todos los de un archivo `kshana.loop-design/1` (`design`), o el producto de las listas `pll_bws_hz`, `dll_bws_hz`, `spacings_chips` y `coherents` sobre el diseño integrado.
iq_test_conditions: Valida un archivo de condiciones de ensayo de laboratorio (`kshana iq conditions`): un archivo `kshana.test-conditions/1`, en texto TOML o JSON, que declara la verdad conocida del laboratorio para una grabación (los satélites esperados, el tiempo de estabilización, el calendario declarado de jamming o interferencia).
iq_track: Adquiere y luego sigue uno o más PRN sobre una grabación IQ del directorio de trabajo (`kshana iq track`): la adquisición inicializa cada canal y después el banco de lazos DLL/PLL (opcionalmente asistido por FLL) repite la grabación una vez.
jammertest_import: Lee el catálogo de pruebas y el plan de transmisión publicados de Jammertest (NPRA/jammertest-plan, MIT) como verdad programada (`kshana jammertest import`): las franjas de una zona de pruebas se convierten en eventos de receiver-trust con el id del catálogo y el año en cada etiqueta.
jammertest_score: Puntúa un registro de receptor frente al calendario de Jammertest (`kshana jammertest score`): por cada prueba programada, la latencia de detección (primera alarma menos el inicio planificado), si se detectó dentro de la tolerancia, tarde o no se detectó, y el tiempo de recuperación (un tramo sin alarmas de `recover_hold_s`), además de las falsas alarmas fuera de toda franja y de su margen de guarda.
list_example_scenarios: Enumera los escenarios de referencia incluidos como JSON: `count` y `scenarios`, una matriz de `name`, `kind` y `about` (la primera frase del comentario de cabecera del propio archivo).
list_export_formats: Informa de qué formatos de exportación de interoperabilidad se aplican a un escenario de Kshana, sin ejecutarlo: una matriz JSON con una entrada por formato (`czml`, `kml`, `geojson`, `stk`, `sigmf`) que da `applies`, el `reason` cuando no se aplica, y `spec_url`, la especificación publicada que sigue el escritor.
list_scenario_kinds: Enumera todos los tipos de escenario integrados de Kshana con su descripción y sus campos TOML obligatorios y opcionales, como una matriz JSON.
list_standards_packs: Enumera los paquetes de normas (`kshana standards-pack list`): conjuntos de escenarios puntuados para los perfiles de ensayo del marco Resilient PNT del DHS, IMO MSC.1/Circ.1575 y ICAO Doc 9849 Apéndice F, cada uno con los umbrales que fija antes de la ejecución y las filas de compliance a las que aporta evidencias a favor.
lunanet_afs_check: Comprueba la LunaNet Augmented Forward Signal (AFS) frente a la especificación publicada, fijada a LNIS Version 5 Applicable Document 1 Volume A (LSIS-AFS V1.0, 29 January 2025) (`kshana lunanet-afs-check`, docs/LUNANET-AFS.md).
render_leaderboard: Genera los archivos de resultados de kshana-bench (`kshana bench leaderboard`) como la página estática de clasificación, texto HTML en la respuesta: `results` es una lista de textos JSON `kshana-bench-result/1` (como máximo 256, 4 MiB cada uno), cada uno validado antes; un archivo puntuado con otra versión mayor de la especificación se rechaza, porque los resultados de versiones mayores distintas nunca se ponen en una misma tabla.
report_scenario: Ejecuta un escenario de Kshana y devuelve su informe: un resumen ejecutivo, las entradas, cada cifra de resultado con su unidad y su etiqueta VALIDATED o MODELLED, los eventos, las filas de capacidades que ejercitó la ejecución y un registro de reproducibilidad (versión del motor, resúmenes SHA-256 del escenario y del resultado, semilla, el comando que lo reproduce).
route_exposure: Resume qué parte de una ruta atraviesa celdas degradadas de uno o más mapas de interferencia (`kshana route-exposure`): para cada mapa (uno por fuente y por día UTC, el GeoJSON que devuelve `build_interference_map`), la longitud de la ruta y los porcentajes de su longitud en celdas degradadas, en celdas que no estaban degradadas, en celdas con muestra insuficiente para evaluar y en celdas no observadas.
run_scenario: Ejecuta un escenario de resiliencia PNT de Kshana a partir de una definición TOML y devuelve sus figuras de mérito.
run_standards_pack: Ejecuta un paquete de normas (`kshana standards-pack run <id>`): cada escenario que contiene, puntuado frente a umbrales fijados antes de la ejecución.
score_benchmark: Puntúa un envío a kshana-bench (`kshana bench score`, bench/SPEC.md, docs/BENCH.md): un archivo de predicciones (`kshana-bench-predictions/1`) frente a un archivo de verdad (`kshana-bench-truth/1`), ambos texto JSON, como máximo 4 MiB cada uno, y devuelve el archivo de resultados (`kshana-bench-result/1`) con la versión de la especificación, la tarea (a detección en registros de receptor, b detección en IQ, c predicción de holdover de temporización, d brecha de optimismo fuera de distribución), la partición, el SHA-256 de ambas entradas y las métricas de la tarea (AUC, probabilidad de detección con un límite de falsas alarmas, RMSE por horizonte, o la brecha de optimismo).
sky_geometry: Geometría del cielo bajo un horizonte dependiente del acimut (un cañón urbano, un puerto, un fiordo, una terminal de contenedores): a partir de un emplazamiento, una hora y ajustes preestablecidos de constelación, conjuntos de elementos de dos líneas (`tle`, con una `epoch` UTC) o satélites dados como acimut/elevación o ECEF, qué satélites son visibles y cuáles quedan ocultos por el horizonte, GDOP/PDOP/HDOP/VDOP/TDOP del núcleo DOP comprobado con gnss_lib_py, el cofactor y la covarianza este-norte-arriba con un reloj de receptor por sistema (o uno en común), y la elipse de error horizontal a un sigma y a una confianza declarada para un UERE declarado.
trust_telemetry: Genera un flujo de confianza GNSS o un resultado de `receiver-trust` como texto de telemetría de seguridad (`kshana trust-telemetry`, docs/TRUST-TELEMETRY.md), con los mismos codificadores que usa la línea de comandos: `prometheus` (la exposición del estado final), `cef` o `leef` (una línea de syslog RFC 5424 por cambio de banda, o por época con `syslog_all`; sin marca de tiempo, porque no se lee ningún reloj) u `otlp` (la carga de métricas JSON OTLP/HTTP).
validate_scenario: Comprobación previa de un TOML de escenario de Kshana: verifica que se analiza como TOML y detecta su tipo de escenario, sin ejecutarlo.
verify_evidence_pack: Verifica un paquete de evidencias firmado (`kshana evidence verify`): el SHA-256 de cada archivo frente al manifiesto, la cadena de hashes, la firma Ed25519 y, con `public_key` (la clave del firmante, obtenida del firmante por otra vía), que el firmante es el esperado, y, con `full_log`, que el registro que usted tiene es el que registra el paquete y que el fragmento procede de él.

La sesión grabada se reproduce aquí paso a paso.

La misma ejecución en Studio: Motor v0.40.0 · clock-holdover.toml · semilla 42Abrir en Kshana StudioInforme

04Relato de desplazamiento · una ejecución encadenada

De un cielo limpio a un reloj en marcha libre.

Un receptor, T+01:16:10 de tiempo de misión: un cielo limpio, un jammer, un spoofer que desplaza la respuesta en lugar de bloquearla y, después, un reloj abandonado a sí mismo. Los 102 satélites son los cuatro sistemas de la ejecución de la constelación, sobre la Tierra real. Desplácese.

01 · Nominal

Cada enlace, contabilizado.

8 satélites rastreados con una C/N0 (densidad de portadora a ruido) media de 43,0 dB-Hz. El nivel de protección vertical se mantiene entre 9,1 y 21,6 m, por debajo del límite de alerta de 50 m.

02 · Jamming

El ruido se traga el cielo.

Un jammer de banda ancha situado a 1,0 km se activa a -30 dBW. La C/N0 cae a 30,6 dB-Hz, justo por encima del mínimo de seguimiento de 25 dB-Hz. Es ruidoso, así que el receptor lo sabe.

03 · Spoofing

Una mentira que parece una posición fijada.

Un spoofer empuja el reloj a 0,1 ns/s. El detector de RF (radiofrecuencia) da la alarma a T+00:20:00; el monitor asistido por reloj necesita 370 s, y para entonces ya se han arrastrado 36,0 ns.

04 · Holdover

Entonces el tiempo empieza a derivar.

El jammer pasa a 10 dBW y se pierden todos los satélites. El reloj funciona en marcha libre desde los 37,0 ns que dejó el spoofer y cruza su guarda de 50 ns a T+00:35:40; el error inercial llega a 24,3 km.

Campaña: Motor v0.40.0, compilación 3395218 · campaign-jam-spoof-holdover-integrity.toml · semilla 20260928Abrir en Kshana StudioInforme JSON TOML

Órbitas: Motor v0.40.0, compilación 3395218 · constellation-multi-gnss-coverage.toml · determinista, sin semillaAbrir en Kshana StudioInforme JSON TOML

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Integración, formación y consultoría.

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Vea cómo un jammer se apodera de la banda.

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Jamming e interferencia en GNSS

Detección de spoofing

Holdover del reloj en distintas clases de oscilador

Navegación inercial sin GNSS (coasting)

Temporización de franjas

RAIM y ARAIM

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Órbitas: SGP4 y numéricas

PNT lunar

Estudios comparativos de sensores cuánticos

Navegador, terminal, notebook, IDE, asistente

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Pregunte a su asistente de IA. El motor responde.

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