High-Sensitivity GPS Spoof Data Classification Based on Fuzzy Logic

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 229

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJMT-8-1_010

تاریخ نمایه سازی: 11 مهر 1400

چکیده مقاله:

Abstract: The Global Positioning System (GPS) receiver is vulnerable to variety of interferences, inclusive of intentional and unintentional ones. This accordingly decreases the navigation accuracy of receiver, and thus causes the receiver cannot work correctly in presence of interference. Consequently, a research effort has begun to study detection and mitigation of GPS spoofing approaches as a serious interference. For the question of GPS spoofing detection, the guidelines are usually raw-based and hard to mathematically model. This make the use of a fuzzy design for the GPS data ideal. A fuzzy logic system is introduced in this paper to analyze and examine the vulnerability of civil GPS receivers towards different kinds of spoofing attacks. This system improves decision-making capability of the receiver from inexact data. The proposed method utilizes the fuzzy set and then the theory of statistical test to recognize fake signals. The studied parameters as input variables are selected from tracking and navigation stage of the GPS receiver.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

سید محمدرضا موسوی

استاد دانشکده مهندسی برق دانشگاه علم و صنعت

علی صدر

دانشیار دانشکده مهندسی برق دانشگاه علم و صنعت ایران

مریم معاضدی

استادیار دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • C. Günther, “A Survey of Spoofing and Counter-Measures”, Journal of ...
  • A. R. Baziar, M. Moazedi, and M. R. Mosavi, “Analysis ...
  • A. Farhadi, M. Moazedi, M. R. Mosavi, and A. Sadr, ...
  • K. D. Wesson, D. P. Shepard, J. A. Bhatti, and ...
  • Y. Guo, L. Miao, and X. Zhang, “Spoofing Detection and ...
  • M. R. Mosavi, A. R. Baziar, and M. Moazedi, “De-noising ...
  • B. Shin, M. Park, S. Jeon, H. So, G. Kim, ...
  • L. Baoa, R. Wub, W. Wangb, and D. Lub, “Spoofing ...
  • A. Broumandan, A. Jafarnia-Jahromi, S. Daneshmand, and G. Lachapelle, “Overview ...
  • E. Shafiee, M. R. Mosavi, and M. Moazedi, “Detection of ...
  • M. R. Mosavi, A. Khavari, A. Tabatabaei, and M. J. ...
  • L. A. Zadeh, “Fuzzy Sets”, International Journal of Information Control, ...
  • M. R. Mosavi, “Comparing DGPS Corrections Prediction using Neural Network, ...
  • C. J. Lin, Y. Chen, and F. R. Chang, “Fuzzy ...
  • S. Stubberud and R. Pudwill, “Feature Object Extraction – A ...
  • S. C. Stubberud and K. A. Kramer, “Fuzzy Evidence Accrual ...
  • M. Rasoulzadeh, “Facial Expression Recognition using Fuzzy Inference System”, International ...
  • J. H. Wang and Y. Gao, “Evaluating the Accuracy of ...
  • D. Borio and C. Gioia, “A Sum-of-Squares Approach to GNSS ...
  • A. Javaid, F. Jahan, and W. Sun, “Analysis of Global ...
  • K. Borre, D. M. Akos, N. Bertelsen, P. Rinder, and ...
  • M. R. Mosavi, Z. Nasrpooya, and M. Moazedi, “Advanced Anti-Spoofing ...
  • نمایش کامل مراجع