基于車地頻譜地圖的GSM-R人為干擾源與克隆基站檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、GSM-R系統(tǒng)中，犯罪恐怖分子有可能通過人為的強(qiáng)干擾、克隆基站等方式對(duì)車地通信系統(tǒng)進(jìn)行攻擊。如果不能及時(shí)檢測(cè)出并排除干擾，可能造成重要信息泄露、列車控制命令信號(hào)錯(cuò)誤或者通信中斷等故障，嚴(yán)重了甚至可能直接導(dǎo)致安全事故的發(fā)生，所以列車運(yùn)行過程中對(duì)GSM-R系統(tǒng)人為干擾源和克隆基站的檢測(cè)以及及時(shí)排除尤為必要。本論文的研究重點(diǎn)是基于車地頻譜地圖的GSM-R人為干擾和克隆基站的檢測(cè)技術(shù)研究。
　　論文的檢測(cè)主要是依據(jù)運(yùn)行列車中移動(dòng)終端接收信

2、號(hào)的接收電平值的變化情況開展。在進(jìn)行檢測(cè)研究之前，首先需要建立GSM-R系統(tǒng)模型、無線信道模型、克隆基站以及人為掃頻干擾模型，并分析克隆基站以及人為掃頻干擾模型對(duì)整個(gè)系統(tǒng)各個(gè)基站的接收信號(hào)的影響。
　　其次，檢測(cè)車巡檢運(yùn)行階段終端采集信號(hào)建立參考指紋數(shù)據(jù)，根據(jù)射頻指紋數(shù)據(jù)庫的原理，提出了指紋數(shù)據(jù)生成方法。運(yùn)營(yíng)車運(yùn)行時(shí)加入克隆基站或者人為寬窄帶掃頻干擾，終端采集信號(hào)整理為實(shí)時(shí)指紋數(shù)據(jù)，通過最近鄰匹配算法，與參考指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配得到

3、參考指紋數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)指紋數(shù)據(jù)和參考指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行克隆基站和人為干擾信號(hào)的識(shí)別。識(shí)別過程主要是參考了認(rèn)知無線電頻中譜感知技術(shù)的能量檢測(cè)方法，提出了針對(duì)克隆基站的單門限獨(dú)立聯(lián)合判決方案、雙門限獨(dú)立聯(lián)合判決方案，以及針對(duì)人為寬窄帶掃頻干擾的單門限判決方案。仿真不同門限值下的誤檢率、漏檢率，并分析評(píng)價(jià)各檢測(cè)方案。仿真證明，克隆基站的檢測(cè)采用雙門限聯(lián)合方案獲得的性能較優(yōu)，漏檢率和誤檢率都能達(dá)到很小，性能較好;而人為寬窄帶掃頻采用單門限判決方案，漏