5G LEO卫星背haul干扰下边境安全中无人机入侵缓解的量化分析
密码学与安全
2025-10-17 v1
摘要
不合作无人机（UAV）作为劫持网络资源、造成干扰并可能违反受限空域的“作恶用户设备”（UE）正在构成对关键基础设施和边境防护的新兴威胁。本文提出了一种用于分析混合陆地-非陆地（LEO卫星）5G系统中此类入侵检测-缓解延迟的端到端仿真框架。系统模型包括陆地基站（gNB）、卫星背haul（具有随机中断）以及由交叉不稳定和信号质量方差触发的检测逻辑。检测到入侵后将启动封锁机制，可选用本地后备方案以控制缓解延迟。通过对无人机飞行高度、速度及卫星中断率的蒙特卡洛扫描，得出若干结论：首先，卫星背haul中断可导致任意长的缓解延迟，但为满足后备截止时间，必须有效限制中断持续时间。其次，虽然交叉不稳定曾被假设，但我们的结果表明，在我们考虑的参数范围内，额外的交叉不稳定对缓解影响可忽略。第三，巡逻UE的 collateral 影响可忽略，交叉率接近陆基基准值。进一步的应力场景进一步凸显，若无后备方案，卫星背haul的持续中断将延迟封锁命令，使“作恶”无人机在受限走廊内滞留数秒更长时间。这些结果凸显了补充非陆地链路的本地控制对于确保对“作恶”无人机入侵的稳健和及时响应的重要性。
引用
@article{arxiv.2510.14066,
title = {Quantitative Analysis of UAV Intrusion Mitigation for Border Security in 5G with LEO Backhaul Impairments},
author = {Rajendra Upadhyay and Al Nahian Bin Emran and Rajendra Paudyal and Lisa Donnan and Duminda Wijesekera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14066},
year = {2025}
}