针对卫星系统遥测与遥控的间歇性干扰及一种学习驱动的检测策略
信号处理
2021-07-14 v1 机器学习
摘要
面向第六代网络（6G），卫星通信系统，尤其是基于低地球轨道（LEO）网络的系统，因其独特且全面的能力而展现出广阔前景。这些优势也伴随着诸多挑战，如安全漏洞、混合系统管理以及高移动性。本文首先针对物理层的安全缺陷，结合卫星系统的信息物理融合特性提出了一个概念框架，并强调了潜在的攻击。其次，提出了一种学习驱动的检测方案，并设计了轻量级卷积神经网络（CNN）。将所设计的CNN架构与一种流行的机器学习算法——支持向量机（SVM）进行了性能比较。结果表明，采用所提方案可检测针对卫星系统的缺陷攻击。
引用
@article{arxiv.2107.06181,
title = {Intermittent Jamming against Telemetry and Telecommand of Satellite Systems and A Learning-driven Detection Strategy},
author = {Selen Gecgel and Gunes Karabulut Kurt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.06181},
year = {2021}
}