論文の概要: Attention-Based Fusion of IQ and FFT Spectrograms with AoA Features for GNSS Jammer Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14167v2
- Date: Tue, 22 Jul 2025 07:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 15:16:11.865647
- Title: Attention-Based Fusion of IQ and FFT Spectrograms with AoA Features for GNSS Jammer Localization
- Title（参考訳）: GNSSジャマーローカライゼーションのためのAoA特徴を持つIQおよびFFTスペクトルの注意に基づく融合
- Authors: Lucas Heublein, Christian Wielenberg, Thorsten Nowak, Tobias Feigl, Christopher Mutschler, Felix Ott,
- Abstract要約: ジャミング装置はグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からの信号を妨害する
古典アングル・オブ・アーリバル (AoA) 法はマルチパス環境において精度を低下させる。
本研究では,ジャミング源の距離,方位,標高を推定しながら干渉の検出と分類を行う新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.674584508653125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Jamming devices disrupt signals from the global navigation satellite system (GNSS) and pose a significant threat by compromising the reliability of accurate positioning. Consequently, the detection and localization of these interference signals are essential to achieve situational awareness, mitigating their impact, and implementing effective counter-measures. Classical Angle of Arrival (AoA) methods exhibit reduced accuracy in multipath environments due to signal reflections and scattering, leading to localization errors. Additionally, AoA-based techniques demand substantial computational resources for array signal processing. In this paper, we propose a novel approach for detecting and classifying interference while estimating the distance, azimuth, and elevation of jamming sources. Our benchmark study evaluates 128 vision encoder and time-series models to identify the highest-performing methods for each task. We introduce an attention-based fusion framework that integrates in-phase and quadrature (IQ) samples with Fast Fourier Transform (FFT)-computed spectrograms while incorporating 22 AoA features to enhance localization accuracy. Furthermore, we present a novel dataset of moving jamming devices recorded in an indoor environment with dynamic multipath conditions and demonstrate superior performance compared to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: ジャミング装置はグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からの信号を妨害し、正確な位置決めの信頼性を妥協することで重大な脅威となる。
したがって、これらの干渉信号の検出と局所化は、状況認識の実現、影響軽減、効果的な対策実施に不可欠である。
AoA (Classical Angle of Arrival) 法は信号反射や散乱によるマルチパス環境において精度が低下し、局所化誤差が生じる。
さらに、AoAベースの技術はアレイ信号処理に相当な計算資源を必要とする。
本稿では,ジャミング源の距離,方位,高さを推定しながら干渉の検出と分類を行う新しい手法を提案する。
本ベンチマークでは,128個の視覚エンコーダと時系列モデルを評価し,タスクごとの最高性能の手法を同定する。
In-phase and quadrature (IQ) sample with Fast Fourier Transform (FFT)-computed spectrograms in-phase and quadrature (IQ) spectrograms with using 22 AoA features to enhance localization accuracy。
さらに,動的マルチパス条件で室内環境に記録された移動ジャミング装置の新たなデータセットを提案し,最先端手法と比較して優れた性能を示す。
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