АДАПТИВНІ МЕТОДИ ПРОТИДІЇ АКТИВНИМ ШУМОВИМ ЗАВАДАМ

Лариса Крючкова; Нікіта Ворохоб

doi:10.28925/2663-4023.2025.30.987

Автор(и)

Лариса Крючкова Київський столичний університет імені Бориса Грінченка https://orcid.org/0000-0002-8509-6659
Нікіта Ворохоб Київський столичний університет імені Бориса Грінченка https://orcid.org/0009-0006-3623-7386

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.30.987

Ключові слова:

завадозахищеність; радіоподавлення; spoofing; jamming; радіоелектронна боротьба, методи протидії; методи захисту; системи CRPA.

Анотація

Ефективність виконання польотної місії безпілотним літальним апаратом на заданій відстані вирішальним чином залежить від якісного управління, контролю телеметрії та передачі даних безпілотним літальним апаратом, які, в свою чергу, визначаються якістю радіозв’язку між наземною станцією управління та безпілотним літальним апаратом. Разом з тим, сучасні радіоелектронні системи військового призначення функціонують, як правило, в умовах складної радіоелектронної обстановки, обумовленої впливом як внутрішньосистемних і зовнішніх завад, так і засобів радіоелектронного продавлення противника. Застосовуються активні завади різного типу та призначення, спрямовані на виведення із ладу каналів управління, каналів навігації, каналів телеметрії та каналів передачі даних безпілотних літальних апаратів, зокрема FPV-дронів, що обумовлює необхідність пошуку та впровадження новітніх методів протидії, здатних забезпечити стабільне функціонування безпілотних літальних апаратів та FPV-дронів в умовах активного інформаційного протиборства. У статті розглянуто сучасні підходи до протидії активним шумовим завадам в системах управління FPV-дронами. Обґрунтовано актуальність проблеми, зумовлену зростанням масштабів використання безпілотних літальних апаратів у військовій та цивільній сферах, а також підвищенням ефективності засобів радіоелектронного подавлення. Проаналізовано традиційні методи захисту та виявлено їхні обмеження у динамічних умовах інформаційного протиборства. Представлено результати дослідження адаптивних фільтрів LMS та RLS, просторових методів селекції сигналів (MVDR, LCMV), а також застосування алгоритмів машинного навчання для виявлення й нейтралізації сигналів подавлення. Показано, що поєднання адаптивних та інтелектуальних методів забезпечує підвищення стійкості каналів зв’язку та зниження ризику втрати керування дронами. Зроблено висновок про доцільність використання гібридних рішень, які інтегрують класичні алгоритми цифрової обробки сигналів з методами штучного інтелекту.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Pirayesh, H., & Zeng, H. (2022). Jamming attacks and anti-jamming strategies in wireless networks: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 24(2), 767–809. https://doi.org/10.1109/COMST.2021.3126481

V. Sokolov, P. Skladannyi, A. Platonenko, Video Channel Suppression Method of Unmanned Aerial Vehicles, in: IEEE 41st International Conference on Electronics and Nanotech-nology (2022) 473–477. doi: 10.1109/ELNANO54667.2022.9927105

V. Sokolov, P. Skladannyi, A. Platonenko, Jump-Stay Jamming Attack on Wi-Fi Systems, in: IEEE 18th International Conference on Computer Science and Information Technologies (2023) 1–5. doi: 10.1109/CSIT61576.2023.10324031.

V. Sokolov, P. Skladannyi, N. Korshun, ZigBee Network Resistance to Jamming Attacks, in: IEEE 6th International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (2023) 161–165. doi: 10.1109/UkrMiCo61577.2023.10380360.

V. Sokolov, P. Skladannyi, V. Astapenya, Bluetooth Low-Energy Beacon Resistance to Jamming Attack, in: IEEE 13th International Conference on Electronics and Information Technologies (2023) 270–274. doi: 10.1109/ELIT61488.2023.10310815.

V. Sokolov, P. Skladannyi, N. Mazur, Wi-Fi Repeater Influence on Wireless Access, in: IEEE 5th International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (2023) 33–36. doi: 10.1109/AICT61584.2023.10452421

V. Sokolov, P. Skladannyi, V. Astapenya, Wi-Fi Interference Resistance to Jamming Attack, in: IEEE 5th International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (2023) 1–4. doi: 10.1109/AICT61584.2023.10452687.

Kriuchkova, L., et al. (2023). Experimental research of the parameters of danger and protective signals attached to high-frequency imposition. In Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems II (Vol. 3550, pp. 261–268).

Kriuchkova, L., et al. (2024). Influence of protective signals on dangerous signals of high-frequency imposition. In Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems (Vol. 3654, pp. 419–425).

Kriuchkova, L., et al. (2024). Experimental determination of protective signal parameters for effective “swinging” of the carrier frequency of high-frequency imposition. In Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems II (Vol. 3826, pp. 251–259).

Lu, Z., Wang, W., & Wang, C. (2014). Modeling, evaluation and detection of jamming attacks in time-critical wireless applications. IEEE Transactions on Mobile Computing, 13(8), 1746–1759. https://doi.org/10.1109/TMC.2013.108

Firouzbakht, K. (2015). Packetized wireless communication under jamming: A game theoretic approach (Doctoral dissertation, Northeastern University). Boston, MA. https://repository.library.northeastern.edu/files/neu:rx916241c/fulltext.pdf

Boualouache, A., & Engel, T. (2023). A survey on machine learning-based misbehavior detection systems for 5G and beyond vehicular networks. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 25(2), 1128–1172. https://doi.org/10.1109/COMST.2023.3244143

Feng, S., & Haykin, S. (2019). Cognitive risk control for anti-jamming V2V communications in autonomous vehicle networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 68(10), 9920–9934. https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2933719

Ström, E., Ottosson, T., & Svensson, A. (2002). An introduction to spread spectrum systems (Report No. R016/2002). Department of Signals and Systems, Chalmers University of Technology.

Proakis, J. G., & Salehi, M. (2008). Digital communications (5th ed.). New York, NY: McGraw-Hill.

Wang, J., & Chen, L. (2023). Adaptive frequency hopping and direct sequence hybrid approach for anti-interference communications. Electronics, 12(5), 1142. https://doi.org/10.3390/electronics12051142

Stojanović, N. M., Todorović, B. M., Ristić, V. B., & Stojanović, I. V. (2024). Direct sequence spread spectrum: History, principles and modern applications. Vojnotehnički glasnik (Military Technical Courier), 72(2), 790–813. https://doi.org/10.5937/vojtehg72-46847

Maleki, A., Nguyen, H. H., Bedeer, E., & Barton, R. (2024). A tutorial on chirp spread spectrum for LoRaWAN: Basics and key advances. IEEE Open Journal of the Communications Society, 5, 4578–4612. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2024.3410603

Win, M. Z., & Scholtz, R. A. (2000). Ultra-wide bandwidth time-hopping spread-spectrum impulse radio for wireless multiple-access communications. IEEE Transactions on Communications, 48(4), 679–691. https://doi.org/10.1109/26.843135

De Almeida, I. B. F., Chafii, M., Nimr, A., & Fettweis, G. (2020, December). In-phase and quadrature chirp spread spectrum for IoT communications. In Proceedings of the IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2020) (pp. 1–6). Taipei, Taiwan. https://doi.org/10.1109/GLOBECOM42002.2020.9322294

Ma, L. (2023). Overview of commonly used spread spectrum techniques. Academic Journal of Engineering and Technology Science, 6(12), 83–92.

Zheng, C., Ge, Y., & Guo, A. (2023). Ultra-wideband technology: Characteristics, applications and challenges. arXiv preprint arXiv:2307.13066. https://arxiv.org/abs/2307.13066

Farhang-Boroujeny, B., Sego, T. C., Holschuh, T. V., Moradi, H., & Haab, D. (2023). Multicode signaling in a filter bank multicarrier spread spectrum system and its application to HF communications (STI No. INL/JOU-22-68674-Revision-0). Idaho National Laboratory.

Singh, D. (2021). A brief survey of chaos theory in spread spectrum system. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3865453

Chіheb, A., & Khelladi, H. (2024). Performance comparison of LMS and RLS algorithms for ambient noise attenuation. International Journal of Electrical and Computer Engineering Research, 4(1), 14–19. https://doi.org/10.53375/ijecer.2024.001

Haykin, S. (2014). Adaptive filter theory (5th ed.). Pearson.

Panchenko, I. V., Bondarenko, D. M., Lypskyi, O. A., Stefanyshyn, Ya. I., & Ushakov, V. D. (2024). Analysis of the approach to protecting UAV satellite navigation receivers from interference. Communication, Informatization and Cybersecurity Systems and Technologies, (5), 108–118.

Kulykivska, N. I., Avdeienko, H. L., & Yakornov, Ye. A. (2022). Development of a spatial signal selection method based on radiation source direction-finding algorithms. Infocommunication and Computer Technologies, (2), 184–206. http://nbuv.gov.ua/UJRN/ict_2022_1_13

Zou, C., Li, C., Li, Y., & Yan, X. (2023). RIS-assisted robust beamforming for UAV anti-jamming and eavesdropping communications: A deep reinforcement learning approach. Electronics, 12(21), 4490. https://doi.org/10.3390/electronics12214490

Tang, X., Jiang, Y., Liu, J., Du, Q., Niyato, D., & Han, Z. (2024). Deep learning-assisted jamming mitigation with movable antenna array. arXiv preprint arXiv:2410.20344. https://arxiv.org/abs/2410.20344

Nipo, A., Islam, R. A., & Islam, M. I. (2025). Adaptive beamforming of linear array antenna system using particle swarm optimization and genetic algorithm. International Journal of Wireless and Microwave Technologies, 15(5). https://www.mecs-press.org/ijwmt/ijwmt-v15-n5/v15n5-1.html

Zhou, Q., & Niu, Y. (2024). From adaptive communication anti-jamming to intelligent communication anti-jamming: 50 years of evolution. Advanced Intelligent Systems. https://doi.org/10.1002/aisy.202300853

A lightweight AI-based approach for drone jamming detection. (2024). Sensors, 24, 112–125. https://doi.org/10.3390/s24010112