Forscher diskutieren Vorfälle im Zusammenhang mit Störsendern

In den letzten Jahren haben sich immer mehr Autofahrer billigen GNSS-Störgeräten zugewandt, um sich fortzubewegen, ohne entdeckt zu werden oder das eingebaute Diebstahlschutzsystem oder das Straßenmautsystem zu zerstören. Diese GPS Störsender klingeln nicht nur ihre eigenen GNSS-Empfänger, sondern blockieren auch den Empfang von GNSS-Signalen in einer Reichweite von Hunderten von Metern. Daher besteht eine wachsende Nachfrage nach einer automatischen Erkennung dieser illegalen Störsender, um relevante Fahrer einzuholen.
Die Präsentation von ION GNSS + 2018 zeigte, wie ein Mehrantennen-GNSS-Empfänger mit integriertem HF-Spektrummonitor und entsprechenden Verarbeitungswerkzeugen Störereignisse effektiv erkennen und klassifizieren und problematische Autos oder Lastwagen identifizieren kann. Sie installierten zwei Septentrio AsteRx-U Doppelantennenempfänger auf dem erhöhten Bauwerk über der stark befahrenen Autobahn und führten einen fünftägigen Test durch.
Neben GNSS-Tracking und integrierten Anti-Interferenz-Funktionen kann AsteRx-U auch gleichzeitig HF-Signale von seinen beiden Antennen abtasten. Eines der Ziele dieses Tests besteht darin, die Möglichkeit einer Fahrspurerkennung durch Korrelation von störenden GPS-Signalen zu bewerten. Zwei Antennen empfangen. Außerdem wird die Antenne mit einem größeren Neigungswinkel installiert, um ein asymmetrisches Empfangsmuster zu erzeugen.
Der Zweck besteht darin, die Möglichkeit der Erkennung der Bewegungsrichtung aus der Zeitreihe der empfangenen Störleistung zu bewerten. Wenn während eines Staus mehr als ein Fahrzeug die Hochstruktur passiert, ist diese Art der Spur- oder Richtungserkennung eine große Hilfe bei der Identifizierung von Fahrern, die im dichten Verkehr gegen die Regeln verstoßen.

In dem fünftägigen Experiment wurden 45 Störereignisse aufgezeichnet und analysiert, von denen die meisten gewollt waren: Dauerstrich und sogar der wenig bekannte GSM-Handy-Störsender.
Die Forscher erklärten, wie man mit Verarbeitungswerkzeugen Interferenzereignisse automatisch erkennt und klassifiziert und Mustererkennung verwendet, um beabsichtigte schädliche Ereignisse von unbeabsichtigten Interferenzen zu unterscheiden. Sie stellten einige ausgewählte Fälle vor und erläuterten die Funkfrequenzeigenschaften der wichtigsten Störsendertypen.
Als nächstes diskutierten sie die Richtungs- und Fahrspurerkennungsalgorithmen und die Auswirkungen der Mehrwegeausbreitung von Störsignalen. Alle Algorithmen werden mit praktischen Beispielen erklärt.