spectrum (tipo de cenário)

Tipo de cenário do motor v0.40.0, família Jamming, spoofing e o espectro. Consultivo: saída de análise de uma ferramenta de pesquisa e engenharia, não um equipamento de navegação homologado e não um serviço de segurança da vida humana. Todo rótulo aqui é do motor ou da matriz de verificação; um tipo de cenário é MODELLED, a menos que a matriz diga outra coisa (como um rótulo é conquistado: a seção Evidence do README).

O que faz#

Modelo de espectro da banda L e cascata (waterfall): toda a banda L do GNSS como uma única densidade espectral de potência (PSD), frequência na horizontal, tempo na vertical, ao longo de uma linha do tempo de jammers roteirizada. SINAIS: GPS L1 C/A e L2C (BPSK(1)), serviço aberto Galileo E1 (MBOC(6,1,1/11), ou BOC(1.1)), GPS L5 e Galileo E5a (BPSK(10)), cada um em sua portadora com a potência recebida mínima da especificação de interface (IS-GPS-200, IS-GPS-705, Galileo OS SIS ICD), salvo substituição; GLONASS, BeiDou e Galileo E6 não são modelados. JAMMERS: tom de onda contínua, ruído de banda estreita plano, chirp linear em dente de serra e ruído de banda larga casado com a própria modulação de uma banda, cada um com um centro, uma largura de banda, uma potência recebida (direta, ou EIRP e distância pela perda de percurso em espaço livre do tipo jamming) e instantes de ligar/desligar. Cada jammer é avaliado contra cada banda pelo seu coeficiente de separação espectral kappa sobre a largura de banda do receptor, e (C/N0)_eff = [1/(C/N0) + sum (J/S) kappa]^-1; para um jammer isso é igual à equação anti-jam do tipo jamming com Q = 1/(R_c kappa), e o relatório traz essa verificação cruzada (e, ao lado, o valor de Q representativo do tipo jamming). O piso de ruído é k T_sys com T_sys = T_ant + 290 K (F - 1). A cascata faz a média de cada célula sobre o seu bin e a sua linha (chirps exatamente, varreduras inteiras mais a parcial; jammers que comutam no meio da linha pelo seu ciclo de trabalho), de modo que a linha do tempo de C/N0 e a imagem vêm dos mesmos números; result.json traz a grade com média de blocos em potência, C/N0 e J/S por banda em cada linha, e por jammer e por banda o SSC, Q, J/S, J/S em banda e C/N0 em regime. [iq] opcional: o modelo gerado como IQ complexo em um instante, gravado e relido de uma gravação SigMF (cf32_le ou ci16_le), e comparado com uma estimativa de Welch. [recording] opcional (compilações nativas): a PSD de Welch de uma gravação SigMF real ao lado do modelo. VALIDATED: as PSDs dos sinais contra as larguras de lóbulo principal dos livros-texto (BPSK(n) 2n x 1,023 MHz de nulo a nulo; lóbulos de BOC(1.1) centrados em +/-1.023 MHz) e os coeficientes de separação espectral contra suas formas fechadas de Parseval e contra o Q = 1 (CW) e 1,5 (casado) de Kaplan & Hegarty. MODELLED: potências dos jammers, linha do tempo, larguras de banda do front-end, o tratamento de espectro contínuo (sem linhas de código) e a ausência de AGC, blanking e diagrama de antena.

Uma execução de scenarios/l-band-waterfall-jamming.toml resume-se assim: cenário spectrum | 5 bandas | 3 jammers | piso de ruído -202.0 dBW/Hz | pior banda gps-l1ca C/N0 mín. 3,2 dB-Hz (J/S 60,2 dB)

Entradas#

A partir do esquema (kshana kinds --json):

• Campos obrigatórios: nenhum
• Campos opcionais: seed, duration_s, step_s, receiver, grid, bands, jammers, iq, recording

O exemplo scenarios/l-band-waterfall-jamming.toml define, entre outros:

Execute#

kshana scenarios/l-band-waterfall-jamming.toml

3 cenários incluídos usam este tipo de cenário; os demais estão em scenarios/.

O que ele fornece#

Os resultados escalares dessa execução, com as unidades que o motor declara:

Rótulo do resultado (do mecanismo): MODELLED: uma densidade espectral de potência da banda L construída a partir de espectros de sinal em forma fechada (VALIDATED contra as larguras de lóbulo principal e os coeficientes de separação espectral dos livros-texto), espectros de jammers e um piso de ruído kT, reduzida a J/S e C/N0 efetivo pelo coeficiente de separação espectral. As potências dos jammers, t

Evidências#

MODELLED 3 · VALIDATED 2: as linhas da matriz de verificação que nomeiam este tipo de cenário.

• VALIDATED Densidades espectrais de potência de área unitária de GPS L1 C/A e L2C (BPSK(1)), GPS L5 e Galileo E5a (BPSK(10)), seno-BOC(1.1) e Galileo E1 MBOC(6,1,1/11) (navsignal::Modulation::psd, com uma variante MBOC acrescentada), seus nulos localizados numericamente e
• MODELLED O tipo spectrum: uma grade frequência por tempo da densidade espectral de potência da banda L (piso térmico k T_sys com T_sys = T_ant + 290 K (F - 1), os sinais em suas potências recebidas mínimas da especificação de interface, e onda contínua, banda estreita
• VALIDATED sigmf: leitura e gravação de registros no Signal Metadata Format (JSON .sigmf-meta com os campos core global, captures e annotations; .sigmf-data bruto como cf32_le, ci16_le ou ci8, os decodificadores de inteiros compartilhados com realdata::iqif::load_iq), todos em s
• MODELLED O tipo de cenário spectrum estendido além da banda L: bandas dadas como um projeto de sinal predefinido (desenhado com todos os componentes, limitado em banda à largura de banda de transmissão, com C/N0 e J/S referidos ao componente rastreado) ou como uma portadora e uma modulação personalizadas Testes: leo_signal_reference.rs.
• e mais 1 na matriz.

As linhas que a própria execução exercitou, com a referência independente que a matriz dá a cada uma (as fontes públicas são nomeadas ali):

• MODELLED Portões determinísticos, com hash de cenário, de SBOM e de golden entre plataformas. Referência independente (ExternalDataset): aderência à norma do SBOM ao JSON Schema oficial do CycloneDX 1,5 (+ identificadores SPDX válidos) — um padrão externo publicado, zero erros de validação em todo o grafo de dependências; a parte de determinismo das FoMs / reprodutibilidade byte a byte continua sendo uma verificação de autoconsistência fixada, de modo que a linha permanece MODELLED
• PARTNER Não fornecido — o Kshana modela o desempenho de sinal, não o hardware de carga útil/antena. Referência independente (NoneKind): nenhuma: uma disciplina de propriedade do parceiro, sem módulo e sem teste por projeto
• VALIDATED Densidades espectrais de potência de área unitária de GPS L1 C/A e L2C (BPSK(1)), GPS L5 e Galileo E5a (BPSK(10)), seno-BOC(1.1) e Galileo E1 MBOC(6,1,1/11) (navsignal::M. Referência independente (ExternalDataset): valores publicados de livros-texto: o lóbulo principal de BPSK(n) de 2n x 1,023 MHz de nulo a nulo e os coeficientes anti-jam Q = 1 para um jammer de banda estreita (CW) e Q = 1,5 para um jammer de espectro espalhado casado com o C/A (Kaplan & Hegarty, Understanding GPS/GNSS, 3ª ed., seção 9,4); os lóbulos principais de BOC(m,n) centrados em mais ou menos m x 1,023 MHz (Betz, Binary Offset Carrier Modulations for Radionavigation, NAVIGATION 48(4), 2001); o
• MODELLED O tipo spectrum: uma grade frequência por tempo da densidade espectral de potência da banda L (piso térmico k T_sys com T_sys = T_ant + 290 K (F - 1), os sinais no. Referência independente (InternalConsistency): redução à equação anti-jam e ao orçamento de enlace do tipo jamming existente (o mesmo código, chamado com as mesmas entradas), e à forma fechada do piso de ruído k T0 F. Os espectros de sinal subjacentes são a linha validada acima; as potências dos jammers, a linha do tempo e as larguras de banda do front-end são entradas do cenário, os espectros são contínuos (sem linhas de código de espalhamento), e nenhum controle automático de ganho, blanking ou diagrama de antena atua sobre o j
• VALIDATED sigmf: leitura e gravação de registros no Signal Metadata Format (JSON .sigmf-meta com os campos core global, captures e annotations; .sigmf-data bruto como cf32_le, ci1. Referência independente (ExternalDataset): scipy 1.18.1 scipy.signal.welch (BSD-3-Clause) com a mesma janela de Hann periódica, sobreposição, escala de densidade, sem remoção de tendência e média bilateral: cada bin dentro de 1e-12 relativo (observado 6.0e-14) em 27 casos, com contagens de segmentos tomadas do próprio spectrogram do scipy. sigmf-python 1.13.0 (LGPL-3.0, executado como ferramenta) grava cinco registros de terceiros (cf32_le, ci16_le, ci8, duas capturas com anotações, uma não nula fir

Limitações#

O que o próprio relatório da execução diz que não é modelado ou não é validado:

• estrutura de linhas do código de espalhamento (por exemplo, as linhas de 1 kHz do C/A): os tons são avaliados contra a envoltória suave (resultado not_modelled[0])
• controle automático de ganho, quantização, pulse blanking e filtragem notch (resultado not_modelled[1])
• o diagrama da antena receptora em direção ao jammer além de um único valor de ganho (resultado not_modelled[2])
• interferência de acesso múltiplo intrassistema entre satélites de uma mesma banda (resultado not_modelled[3])
• GLONASS G1/G2, BeiDou B1/B2 e Galileo E6 (resultado not_modelled[4])
• as emissões de um sinal projetado fora de sua largura de banda de transmissão: seu espectro é truncado ali, de modo que nenhuma emissão fora da banda alcança uma banda vizinha (resultado not_modelled[5])
• o efeito de um chirp sobre o loop em taxas de varredura comparáveis à largura de banda do loop: seu C/N0 usa o espectro com média por linha (resultado not_modelled[6])
• MODELLED: uma densidade espectral de potência da banda L construída a partir de espectros de sinal em forma fechada (VALIDATED contra as larguras de lóbulo principal e os coeficientes de separação espectral dos livros-texto), espectros de jammers e um piso de ruído kT, reduzida a J/S e C/N0 efetivo pelo coeficiente de separação espectral. As potências dos jammers, a linha do tempo e as larguras de banda do front-end são entradas do cenário, não medições. (resultado label)

Veja também#

• Página da família: Jamming, spoofing e o espectro
• Todos os tipos de cenário: KINDS.md
• Página do tópico: LEO-PNT.md
• Página do tópico: LEO-SIGNAL.md