論文の概要: Deep Temporal Graph Networks for Real-Time Correction of GNSS Jamming-Induced Deviations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14000v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 14:12:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.861429
• Title: Deep Temporal Graph Networks for Real-Time Correction of GNSS Jamming-Induced Deviations
• Title（参考訳）: GNSSジャミング誘発偏差のリアルタイム補正のための深部時間グラフネットワーク
• Abstract要約: ジャミングはグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)を破壊している 本稿では,受信者の水平偏差をリアルタイムに予測し,補正する受信者中心の深部時間グラフネットワークを提案する。 単一層ヘテロジニアスグラフ ConvLSTM (HeteroGTM) は、1つのホップコンテキストと時間ダイナミクスを短い歴史の中で集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.489167091323233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are increasingly disrupted by intentional jamming, degrading availability precisely when positioning and timing must remain operational. We address this by reframing jamming mitigation as dynamic graph regression and introducing a receiver-centric deep temporal graph network that predicts, and thus corrects, the receivers horizontal deviation in real time. At each 1 Hz epoch, the satellite receiver environment is represented as a heterogeneous star graph (receiver center, tracked satellites as leaves) with time varying attributes (e.g., SNR, azimuth, elevation, latitude/longitude). A single layer Heterogeneous Graph ConvLSTM (HeteroGCLSTM) aggregates one hop spatial context and temporal dynamics over a short history to output the 2D deviation vector applied for on the fly correction. We evaluate on datasets from two distinct receivers under three jammer profiles, continuous wave (cw), triple tone (cw3), and wideband FM, each exercised at six power levels between -45 and -70 dBm, with 50 repetitions per scenario (prejam/jam/recovery). Against strong multivariate time series baselines (MLP, uniform CNN, and Seq2Point CNN), our model consistently attains the lowest mean absolute error (MAE). At -45 dBm, it achieves 3.64 cm (GP01/cw), 7.74 cm (GP01/cw3), 4.41 cm (ublox/cw), 4.84 cm (ublox/cw3), and 4.82 cm (ublox/FM), improving to 1.65-2.08 cm by -60 to -70 dBm. On mixed mode datasets pooling all powers, MAE is 3.78 cm (GP01) and 4.25 cm (ublox10), outperforming Seq2Point, MLP, and CNN. A split study shows superior data efficiency: with only 10\% training data our approach remains well ahead of baselines (20 cm vs. 36-42 cm).
• Abstract（参考訳）: グローバル・ナビゲーション・サテライト・システムズ(GNSS)は、意図的なジャミングによってますます破壊され、位置とタイミングが動作し続ける必要がある場合に正確に可用性が低下している。 我々は、ジャミング緩和を動的グラフ回帰として再フレーミングし、レシーバ中心の深時間グラフネットワークを導入して、リアルタイムに水平偏差を予測し、修正することで、この問題に対処する。 それぞれの1Hzのエポックでは、衛星受信環境は異質な星グラフ(受信者中心、追跡された衛星を葉として)として表される(例えば、SNR、方位、高度、緯度/経度)。 単一層ヘテロジニアスグラフ ConvLSTM (HeteroGCLSTM) は、1つのホップ空間コンテキストと時間的ダイナミクスを短時間に集約し、ハエ補正に適用される2次元偏差ベクトルを出力する。 連続波(cw)、三重音(cw3)、広帯域FM(-45--70dBm)の2つの異なる受信機からのデータセットを,シナリオ毎に50回の繰り返し(prejam/jam/recovery)で評価した。 強い多変量時系列ベースライン(MLP、一様CNN、Seq2Point CNN)に対して、我々のモデルは一貫して最低平均絶対誤差(MAE)を達成する。 45 dBmでは、3.64 cm (GP01/cw)、7.74 cm (GP01/cw3)、4.41 cm (ublox/cw)、4.84 cm (ublox/cw3)、4.82 cm (ublox/FM)となり、-60から-70 dBmで1.65-2.08 cmに改善されている。 すべてのパワーをプールする混合モードデータセットでは、MAE は 3.78 cm (GP01) と 4.25 cm (ublox10) であり、Seq2Point, MLP, CNN を上回っている。 10倍のトレーニングデータしか持たず、私たちのアプローチはベースライン(20cm対36-42cm)をはるかに上回っています。

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