J911: Detección y localización rápidas de inhibidores mediante crowdsourcing de teléfonos móviles

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Los inhibidores de GPS, fáciles de conseguir pero costosos, suponen amenazas importantes para la seguridad, las infraestructuras nacionales y los flujos de ingresos industriales. Para contrarrestarlo, los teléfonos móviles podrían integrar detectores de la relación interferencias/ruido (J/N) del GPS. Estos detectores ofrecen una detección oportuna de interferencias y una localización eficaz, gracias a un sistema flexible y actualizable en el que la función de procesamiento de interferencias reside en el software.

Asequible bloqueador gps: Sólo $ 33, ¿Dónde encontrar?

A principios de 2010, el Aeropuerto Internacional Newark Liberty sufrió interrupciones en su Sistema de Aumentación Terrestre GPS (GBAS), lo que puso de manifiesto una importante vulnerabilidad en la infraestructura civil de GPS. Estas interrupciones esporádicas, causadas por interferencias de radiofrecuencia (RF) de origen desconocido, se prolongaron durante varias semanas y afectaron a los servicios de aproximación de precisión del aeropuerto. Los investigadores identificaron rápidamente a los vehículos de la autopista cercana como los probables autores y se embarcaron en una misión para detener a los infractores.

Mediante una combinación de tecnología punta de detección de interferencias y cámaras de vigilancia, las autoridades lograron identificar y detener al culpable: un camionero en posesión de un inhibidor de GPS barato de 33 dólares. Este dispositivo, fácil de conseguir en Internet, emite 200 mW de potencia y se conecta directamente al encendedor del vehículo. El descubrimiento de este dispositivo de interferencia asequible y accesible pone de relieve los riesgos potenciales que plantea este tipo de tecnología.

En respuesta a este incidente, la Administración Federal de Aviación (FAA) ha tomado medidas para reubicar el sistema GBAS del aeropuerto en un lugar más seguro, lejos de la autopista. Esta medida proactiva pretende evitar futuros incidentes y garantizar la fiabilidad y seguridad de la infraestructura GPS del aeropuerto.

El deseo generalizado de privacidad, unido a la falta general de concienciación sobre los posibles estragos causados por la interferencia del GPS, es probable que alimente un aumento del uso de la interferencia y la suplantación del GPS para actividades tanto legales como ilegales. Resulta alarmante que la mayoría de los inhibidores pasen desapercibidos y provoquen cortes inexplicables del GPS. Sólo gracias a la avanzada tecnología del GBAS de la FAA se identificó que la causa principal de uno de esos cortes era la interferencia. Sin embargo, el proceso de detección, localización y aplicación de la ley requiere muchos recursos y mucho tiempo, y se tarda varias semanas en detener a un solo infractor. Esto pone de manifiesto la urgente necesidad de soluciones más eficientes y eficaces para combatir las interferencias de GPS. Resulta aleccionador pensar que un bloqueador de 33 dólares podría interrumpir operaciones de vuelo críticas a una distancia de hasta 16 kilómetros, lo que subraya la gravedad de este problema y la importancia de actuar con rapidez.

¿Podrían los teléfonos móviles incorporar detectores de interferencias GPS para detectarlas a tiempo? Exploración de la viabilidad, localización de interferentes y costes de implantación de un sistema de este tipo.

¿Podrían los teléfonos móviles incorporar detectores de interferencias GPS para detectarlas a tiempo? Exploración de la viabilidad, localización de inhibidores e implantación de un sistema nacional. En este artículo nos adentramos en la viabilidad de integrar detectores GPS de la relación interferencias/ruido (J/N) en los teléfonos móviles, tal y como propuso Phil Ward en el ION-GNSS 2010. ¿Puede un sistema de este tipo determinar la ubicación de los interferentes? ¿Qué haría falta para hacerlo realidad? Nuestros hallazgos sugieren que, en entornos urbanos y suburbanos, se pueden emitir avisos de interferencia en 10 segundos, localizando a los interferentes con una precisión de 40 metros. Imaginemos el impacto que tendría en la mitigación de incidentes de interferencias la rápida respuesta de las fuerzas de seguridad. Los posibles autores serían conscientes de los riesgos y las consecuencias, lo que reduciría significativamente este tipo de actividades. Además, el coste de establecer este sistema a escala nacional es sorprendentemente manejable. No requiere miles de millones de dólares ni décadas de esfuerzo. Al contrario, exige un compromiso nacional similar al de la fase II de la iniciativa inalámbrica E911. Prevemos una Capacidad Operativa Inicial (COI) para 2015 y una cobertura nacional completa para 2017.

¿Cómo funciona la arquitectura del sistema J911?

La arquitectura del sistema J911 se ha diseñado centrándose en la optimización del bucle de control automático de ganancia (AGC), un componente crítico que se encuentra en prácticamente todos los receptores GPS. Este proceso de AGC garantiza que el convertidor analógico-digital (A/D) reciba los niveles de señal adecuados. El objetivo principal es ajustar con precisión la ganancia, denotada como GA, para que un porcentaje específico de las salidas del convertidor A/D de 2 bits se correspondan con valores grandes de 3 y -3. Normalmente, en un entorno de ruido gaussiano, el porcentaje VT se ajusta al 35% para mantener las pérdidas de conversión A/D en aproximadamente 0,5 dB. Además, la arquitectura admite variaciones como el convertidor A/D de 1,5 bits, en el que no se implementa el umbral cero y se emiten tres valores posibles (-1, 0 y 1). Este convertidor experimenta una pérdida de conversión de unos 0,9 dB cuando el porcentaje de VT se fija en el 40%, lo que simplifica considerablemente el procesamiento del correlacionador.

A efectos de detección de interferencias, la tensión de control al amplificador AGC sirve como métrica clave, midiendo la potencia interferencia-ruido (J/N). Normalmente, en condiciones de ausencia de interferencias, la potencia de entrada nominal a un receptor L1 C/A ronda los -110 dBm. Este nivel de potencia se atribuye principalmente al ruido térmico y del amplificador que se produce de forma natural. En particular, la señal de código C/A a -130 dBm, al ser 100 veces más débil, no influye en el funcionamiento del AGC. Sin embargo, cuando la interferencia empieza a superar el umbral de ruido térmico, el AGC responde rápidamente reduciendo la ganancia GA. Este ajuste asegura que se mantenga el porcentaje correcto de salidas grandes. Los tiempos de respuesta a los cambios en los niveles de potencia de entrada son impresionantemente rápidos, a menudo inferiores a 1 milisegundo, lo que permite determinar con precisión las características de interferencia de impulsos. Conociendo las características de control del amplificador AGC, concretamente los parámetros (??, 脦卤), el receptor puede calcular con precisión el cambio en J/N dado V1.

Es posible realizar mediciones J/N precisas, pero es probable que sea necesario añadir un atenuador de paso de entrada conmutable en la cadena de conversión descendente, especialmente cuando se trata de pequeños interferentes cercanos que pueden provocar la saturación del front-end. Para obtener el valor de reposo, los receptores pueden cortocircuitar la antena al encenderse como parte de una prueba incorporada antes del funcionamiento, o mantener y refinar un valor histórico durante el funcionamiento normal, aunque con precaución, ya que los suplantadores y los interferentes pueden intentar manipular los valores basados en el historial. Alternativamente, si el receptor conoce el V1 de reposo asociado con una entrada de sólo ruido térmico, puede obtener J/N en una escala absoluta. Por ejemplo, en un ancho de banda de 1,7 MHz, el umbral de ruido térmico es de aproximadamente -110 dBm, por lo que una relación J/N de 60 dB corresponde a una intensidad de señal de interferencia de -50 dBm. Sin embargo, medir J/N por encima de este nivel puede resultar problemático para un front-end GPS de bajo coste. En un perfeccionamiento posterior, los receptores pueden incluir comparadores adicionales ajustados a -1,2 VB y +1,2 VB para mejorar el rendimiento.

Optimice la resistencia a interferencias de su receptor con nuestra tecnología de detección de interferencias CE. Al identificar interferencias de envolvente constante (CE), como CW, CW barrida o tipos de código Gold, su receptor puede adaptar su porcentaje de VT para lograr varios dB de protección adicional. Este innovador enfoque, desarrollado por nuestro equipo de Texas Instruments en 1986, permitió al receptor TI-420 L1 C/A superar a los receptores de código P en la resistencia a los interferentes de CE. Es más, con actualizaciones mínimas de hardware, su receptor L1 C/A no sólo puede medir J/N sino también determinar el tipo aproximado de interferencia que encuentra, incluyendo pulso, envolvente constante y gaussiano. Imagine las posibilidades: utilizar estos datos para detectar y localizar interferentes con precisión. Consideremos el escenario de la Figura 2, en el que un interferente de 200 mW se sitúa en el origen [0,0] y J/N (dB) se mapea en función de su ubicación relativa. Esta representación visual ofrece información valiosa para mejorar el rendimiento y la resistencia del receptor frente a las amenazas de interferencia. Descubra el poder de la detección de interferencias CE y lleve las capacidades de su receptor al siguiente nivel.

El sistema J911, similar al sistema E911, utiliza eficazmente la infraestructura y las normas existentes para localizar los inhibidores de señal. Cuando se realiza una llamada E911 inalámbrica, se encamina a través de un centro de conmutación móvil (MSC) donde se identifica como una llamada al 911. Al agregar los datos de los teléfonos que informan de las relaciones J/N y sus posiciones, podemos determinar la ubicación del inhibidor. Los teléfonos más cercanos al inhibidor informan de relaciones J/N más altas, lo que proporciona información valiosa. Además, la información sobre tipos de teléfonos y orientaciones físicas ayuda a interpretar y corregir los datos J/N brutos, mejorando la precisión. Gracias a este enfoque integral, el sistema J911 garantiza una identificación y localización eficaces de los inhibidores.

La creación de un PSAP J911 federal para procesar las mediciones J/N en estimaciones de localización de interferencias, utilizando el sistema E911 como base, no sería excesivamente problemática. Esto se debe a la amplia distribución e infraestructura establecida del sistema de respuesta a emergencias E911 en Estados Unidos. En la actualidad, hay 6.149 PSAP distribuidos por todo el país, diseñados para atender llamadas de emergencia inalámbricas. Estas llamadas suelen conectarse a un PSAP específico en función de la ubicación de la persona que llama, determinada por el operador de telefonía móvil. Según los requisitos de la fase II, los operadores del E911 reciben tanto el número de teléfono móvil de la persona que llama como información sobre su ubicación. Este nivel de integración e intercambio de datos proporciona una base sólida para el sistema J911 propuesto. Además, el 95 por ciento de los PSAP ya tienen alguna capacidad E911 de Fase II, lo que indica un alto nivel de preparación y compatibilidad con posibles actualizaciones o modificaciones. Las actualizaciones de software de teléfonos, estaciones base, MSC y otros componentes son rutinarias y a menudo incluyen disposiciones y capacidades de mensajes nuevas o modificadas, lo que facilita la integración sin problemas del sistema J911 en la arquitectura existente.

La integración de los informes sobre interferencias en la infraestructura existente aprovecha las instalaciones de transporte y encaminamiento de mensajes. La adición clave es una instalación de procesamiento de estos informes, ya sea a nivel federal o como complemento de los PSAP. Aunque incorporar la medición J/N a los teléfonos es una mejora de hardware sencilla, modificar los teléfonos existentes no es factible. Afortunadamente, los teléfonos móviles suelen tener un ciclo de vida de dos años antes de ser sustituidos, lo que permite añadir la capacidad de notificación de interferencias durante el ciclo normal de sustitución.

¿Es óptimo el rendimiento del sistema J911?

Optimizar la detección de la ubicación del inhibidor de señal con técnicas de ajuste de curvas. Analizando las mediciones de J/N de una multitud de teléfonos móviles situados aleatoriamente, podemos determinar la posición del inhibidor. Se crea una cuadrícula de ubicaciones hipotéticas de interferencias y se realiza un ajuste de curvas para cada punto. La ubicación que proporciona el mejor ajuste se identifica como la posición del interferente. Este proceso se ilustra en la figura 3, suponiendo mediciones exactas de J/N y ubicación de los teléfonos móviles. En nuestro ejemplo, un inhibidor de 200mW está situado en xy = [0,0], y 1.000 teléfonos móviles están distribuidos uniformemente en un área circundante de 1 kilómetro cuadrado. Una cuadrícula hipotética de ubicación del inhibidor con puntos separados 5 metros abarca 脗卤150 metros en x e y. En cada punto hipotético, se utilizan los 250 informes J/N no saturados más altos en un proceso de ajuste de curvas por mínimos cuadrados. Esto supone que la intensidad de interferencia cae como 1/R^脦卤, donde 脦卤 suele estar en el rango de 2 a 4 en el entorno móvil terrestre. La optimización de este proceso permite determinar con precisión la ubicación del inhibidor, lo que mejora la seguridad y reduce las posibles interferencias.

En la práctica, el conocimiento de la ubicación de los teléfonos móviles es imperfecto, y el GPS no estará disponible para los teléfonos cercanos al inhibidor. Sin embargo, existen alternativas para determinar la ubicación. En concreto, se supone que J/N (dB) es una función lineal de log10(R), donde R es el rango desde la posición del observador notificada hasta la ubicación hipotética del inhibidor. Los operadores de telefonía móvil utilizan una plétora de técnicas de determinación de la ubicación basadas en el tiempo de ida y vuelta entre el teléfono móvil y las estaciones base de observación. En cada punto de ubicación hipotética del interferente, se recoge la norma de los residuos como métrica del grado de coincidencia de los informes de interferencias (J/N + ubicación) con el ajuste de la curva de mínimos cuadrados. Esta métrica, representada en la figura 3, demuestra que el mejor ajuste se obtiene en la ubicación real del interferente. Cabe destacar que 脦卤 = 2 coincide con un modelo de propagación en espacio libre, lo que valida aún más nuestro enfoque. Cuanto menor es la norma de los residuos, mejor es el ajuste de la curva, lo que indica un mayor grado de precisión en la localización del interferente.

El rendimiento del sistema J911 se ve influido por varios factores clave, entre los que destaca la utilización de tecnología de localización derivada de Wi-Fi. Este método, que se basa en puntos de acceso (AP) visibles, ha sido comercializado por empresas como Skyhook y Google, lo que lo hace ampliamente accesible en la mayoría de las regiones. Por lo general, ofrece precisiones de posicionamiento de unos 30 metros, incluso en ausencia de GPS. Además, como muchos teléfonos modernos están ahora equipados con acelerómetros integrados, existe la posibilidad de propagar la posición con buena precisión, incluso cuando el GPS no está disponible. Sin embargo, otro aspecto crucial a tener en cuenta es la naturaleza altamente variable de las observaciones J/N. Hay tres efectos principales que contribuyen a esta variabilidad: errores en la medición de J/N debidos a errores de V1 en reposo, caracterización imperfecta del amplificador AGC y direccionalidad de la ganancia de la antena del receptor no compensada. Además, los efectos de sombra a gran escala causados por edificios, colinas, puentes y otros obstáculos, así como los efectos multitrayectoria a pequeña escala, contribuyen aún más a las fluctuaciones en J/N.

Para captar los complejos efectos de la propagación de la señal, se emplea un modelo log-normal, que representa las desviaciones de las condiciones ideales del espacio libre. Este modelo caracteriza la intensidad de la señal utilizando valores medios, mientras que el modelo log-normal, expresado en dB, cuantifica las desviaciones aleatorias gaussianas de esta mediana. Estos modelos son fundamentales para predecir la cobertura celular estadística y muestran una fuerte correlación con las observaciones del mundo real. La figura 4 ilustra una métrica de localización de interferencias calculada mediante un proceso similar al de la figura 3, pero ahora incorporando errores de localización del observador de 脧聝x = 脧聝y = 30 metros y 脧聝 log-normal = 6 dB. Cabe destacar que incluso ligeros movimientos del teléfono móvil pueden alterar significativamente la relación entre interferencias y ruido (J/N), ya que las señales pueden atravesar múltiples caminos, combinándose de forma constructiva o destructiva en el receptor.

En este escenario, la posición más precisa del hipotético inhibidor de señal se determinó en xyjammer = [10,45] metros, gracias al consenso de la multitud. Aunque las mediciones individuales de los teléfonos móviles pueden haber sido de menor calidad, colectivamente proporcionaron una estimación notablemente precisa de la ubicación del inhibidor. Vale la pena señalar que estos teléfonos móviles tienen posicionamiento basado en Wi-Fi, con objetivos de rendimiento dentro de 脗卤6 dB del valor del espacio libre el 68% del tiempo, y 脗卤12 dB el 95% del tiempo. Se consideran niveles moderados. Antes de seguir adelante, hablemos brevemente del tamaño de la multitud y de la densidad de teléfonos móviles. Suponiendo una tasa de penetración de la telefonía móvil del 70%, en la Tabla 1 se indican las densidades aproximadas de teléfonos móviles en diversas zonas suburbanas y urbanas.

El sistema J911 ofrece un rendimiento notable, sobre todo en entornos con gran densidad de teléfonos móviles. Consideremos un escenario con 1.000 teléfonos móviles por kilómetro cuadrado, una densidad habitual en muchas zonas urbanas. La figura 5 ilustra la precisión de la localización del inhibidor en estas condiciones, suponiendo una distribución uniforme de los dispositivos. Basándose en 500 simulaciones independientes, esta figura muestra las estadísticas de error radial de localización del inhibidor al procesar 25, 100, 500 o 1.000 mediciones. El error radial, dado por J-EQ, mejora significativamente a medida que se incorporan más mediciones. Al procesar los datos de toda la multitud se obtienen errores radiales de 14 metros o mejores en el 50% de las pruebas y mejores de 27 metros en el 90% de las pruebas. Esto plantea la siguiente pregunta: ¿por qué no procesar el conjunto completo de mediciones obtenidas de los móviles para optimizar la precisión?

Para gestionar el tráfico y minimizar las falsas alarmas durante un evento de interferencia, el proceso se divide en dos fases clave. En primer lugar, la fase de detección identifica la interferencia. A continuación, la fase de localización determina su posición exacta. Este enfoque garantiza que la infraestructura celular no se vea desbordada, incluso cuando varios teléfonos móviles están observando e informando del suceso.

¿Cómo detectar un inhibidor de señal?

Para minimizar el consumo de energía durante el modo de espera, los teléfonos móviles se asignan a grupos de páginas específicos en función de su IMEI único. En GSM hay 50 de estos grupos. Los teléfonos se despiertan para escuchar el PCH basado en su grupo, comprobando si hay llamadas entrantes. Ajustando la notificación del inhibidor en función del grupo de páginas o IMEI del teléfono, podemos limitar los picos de tráfico iniciales. Durante la fase de detección, el sistema también identifica el tipo de evento de interferencia, garantizando un funcionamiento eficiente. Este método equilibra el uso de energía y la recepción de llamadas, algo vital para mantener una comunicación celular fluida.

Identifique fácilmente los eventos solares de las interferencias. Una respuesta J/N plana en distintos lugares indica una erupción solar, no una interferencia localizada. Las interferencias verdaderas muestran un centro geográfico distinto con una relación J/N alta en un área específica. Además, la interferencia CE, no gaussiana, es un signo claro de perturbación causada por el hombre, lo que ayuda a localizar la fuente. Manténgase informado, distinga entre interferencias naturales y provocadas por el hombre, y localice al culpable con confianza.

¿Cómo localizar un inhibidor de señal?

Cuando la interferencia se atribuye a la interferencia, el siguiente paso es la localización del interferente. Aunque pueda parecer intuitivo utilizar los teléfonos más cercanos al interferente para la localización, los teléfonos con medidores J/N saturados no son ideales. En cambio, los teléfonos no saturados ofrecen datos RSSI valiosos que se correlacionan bien con la distancia. Estos teléfonos, especialmente los más cercanos a la fuente de interferencia con lecturas J/N altas, tienden a encontrar menos problemas de propagación de la señal. Durante un incidente de interferencia, el PSAP J911 gestiona el tráfico limitando los informes sólo a los teléfonos que registran un valor J/N superior a J/Nmin. Como ilustra la figura 5, el procesamiento del conjunto de datos completo mejora la precisión de la localización del interferente en comparación con el uso de un conjunto de datos reducido.

La optimización de las técnicas de localización de inhibidores puede mejorar considerablemente la precisión y la eficacia. Al procesar toda la multitud, conseguimos errores radiales de 14 metros o mejores en la mitad de las pruebas y superamos los 27 metros en el 90% de los ensayos. Sin embargo, basarse únicamente en los 250 valores J/N más fuertes afecta a la precisión de la localización instantánea del interferente, lo que da lugar a errores radiales de 47 metros o menos en el 50% de los casos y de más de 110 metros en el 90% de las pruebas. El lado positivo es que el tráfico de red celular generado se reduce a sólo una cuarta parte. En otras palabras, para una capacidad de gestión del tráfico dada, podemos actualizar las ubicaciones de los inhibidores a una velocidad cuatro veces mayor. La incorporación de criterios de notificación adicionales, como la pertenencia a un grupo de páginas, la ubicación general o el IMEI, nos permite muestrear diferentes poblaciones de teléfonos móviles en cada intervalo de instantáneas. Además, la aplicación de un enfoque de filtrado de Kalman para rastrear y suavizar las estimaciones de ubicación de los bloqueadores puede, en última instancia, mejorar el rendimiento, sobre todo si se tiene en cuenta que los teléfonos individuales pueden moverse considerablemente con el tiempo.

La mejora de la precisión de la localización de los inhibidores sigue siendo un punto central para futuras exploraciones. Un posible enfoque consiste en utilizar teléfonos que presenten indicaciones J/N saturadas o elevadas para el centrado geográfico. Además, la integración de varias metodologías podría dar resultados prometedores. En situaciones en las que el inhibidor se identifica dentro de un vehículo en movimiento, es posible mejorar la precisión de la localización limitando la hipotética cuadrícula de posición del inhibidor a las carreteras, aprovechando los datos cartográficos como referencia. Estas vías ofrecen oportunidades para una investigación más profunda. La figura 6 amplía el análisis de la figura 5, explorando escenarios con una densidad de teléfonos móviles significativamente reducida. En todos los escenarios, la recogida y el tratamiento exhaustivos de los datos siguen siendo esenciales. Como era de esperar, a mayor número de observadores, mayor precisión en la localización del inhibidor. Sin embargo, incluso en zonas con menor densidad de teléfonos móviles, el sistema funciona admirablemente, alcanzando una precisión de 50 metros el 50 por ciento de las veces y una precisión de 100 metros el 90 por ciento de las veces, suponiendo 100 teléfonos por kilómetro cuadrado.

Es posible mejorar la precisión de la localización del inhibidor en medio de la variabilidad de la propagación y los errores de medición, incluso en zonas moderadamente pobladas. Nuestro análisis, como se ilustra en la figura 7, revela estadísticas de precisión radial para varios valores de 脧聝 lognormal (4, 6, 8 y 10 dB). Como era de esperar, la fiabilidad de las mediciones J/N se deteriora al aumentar la variabilidad de la propagación y/o los errores de medición de los teléfonos móviles. En consecuencia, la precisión de las estimaciones de localización del inhibidor también se resiente, pero no de forma catastrófica. Del mismo modo, las simulaciones con mayores errores de localización del teléfono móvil mostraron pérdidas moderadas de rendimiento en la precisión de la localización del interferente. En general, las figuras 5 a 7 ponen de manifiesto que el tamaño de la multitud y los algoritmos de selección de multitudes, más que la precisión de las mediciones individuales, son los principales factores que influyen en la precisión de la localización del inhibidor. Estos datos allanan el camino hacia estrategias más eficaces de detección y localización de inhibidores, especialmente en zonas densamente pobladas donde las interferencias de señal son un problema habitual.

¿Cómo posicionar eficazmente el J911?

Los operadores inalámbricos tenían poco entusiasmo por implantar el E911 inalámbrico debido a sus importantes requisitos de hardware para la notificación de la posición de las estaciones móviles (EM), siendo los teléfonos móviles un ejemplo de EM. Sin embargo, el E911 constituye ahora la base técnica de numerosas fuentes de ingresos, en particular el sector de los servicios basados en la localización (LBS). Las interferencias del GPS suponen una amenaza directa para esta fuente de ingresos, sobre todo a medida que el GPS se integra en los sistemas de navegación de los vehículos y en los sistemas de carreteras inteligentes. En este panorama en evolución, los operadores de telefonía móvil desempeñarán un papel fundamental a la hora de proporcionar las instalaciones de comunicación necesarias. La interferencia del GPS, por tanto, representa un obstáculo importante para este futuro potencial de ingresos. Además, la interferencia de la señal celular supone una amenaza para la infraestructura nacional y los ingresos de los operadores. Afortunadamente, los enfoques descritos anteriormente son fácilmente adaptables para detectar y localizar fuentes de interferencia en la banda de frecuencia celular de manera oportuna, abordando estos desafíos emergentes.

La implantación de un sistema J911 presenta importantes ventajas potenciales para los operadores de telefonía móvil, lo que lo convierte en una propuesta convincente para su adopción por el sector. Basándose en el marco establecido del E911 inalámbrico, la realización del J911 puede lograrse mediante un planteamiento estructurado en tres pasos. Inicialmente, el proceso comienza con la elaboración de normas, en la que la FCC, una vez validada la necesidad, publicaría un Aviso de Propuesta de Norma (NPRM) en el que se esbozarían los requisitos funcionales previos del sistema. A continuación, el sector recibiría información que permitiría establecer los criterios de funcionamiento del J911 y los plazos de despliegue mediante un proceso iterativo. Se calcula que esta fase durará aproximadamente dos años. El siguiente paso consiste en el establecimiento de normas, en el que organismos establecidos de los sectores inalámbrico, LEC y PSAP colaborarían en la formulación de normas detalladas para la implantación de J911. Este trabajo crítico sería impulsado principalmente por representantes del sector que trabajarían juntos.

La implantación del J911 se integraría perfectamente en la infraestructura celular existente, sin necesidad de modificar el hardware, salvo las partes MS. Como parte del ciclo regular de actualización y lanzamiento, J911 se desplegaría garantizando el cumplimiento de los procesos de reglamentación y establecimiento de normas de la FCC para las nuevas estaciones móviles. Se calcula que este proceso de fijación de normas, que abarca diversos componentes del sistema como las normas MS y BSS, durará de uno a dos años, lo que permitirá a los fabricantes producir equipos interoperables. Por consiguiente, en un plazo de dos años, los dispositivos móviles pasarían gradualmente a ser modelos compatibles con J911, lo que marcaría el pleno establecimiento del sistema J911. Curiosamente, este concepto de adopción e integración generalizadas se hace eco de las conclusiones del experimento de Francis Galton de 1907, en el que observó la sabiduría colectiva de una multitud en una feria del condado. Galton descubrió que, a pesar de las grandes diferencias en las estimaciones individuales y la experiencia, la media de todas las conjeturas predecía con exactitud el peso de un buey cebado. Del mismo modo, el despliegue gradual y la adopción del J911 en todo el ecosistema móvil promete aprovechar el poder colectivo de la tecnología y la normalización, lo que en última instancia dará lugar a un sistema sólido e interoperable.

La estimación mediana de la multitud se desvió sólo un 0,8% del valor real, lo que pone de relieve su impresionante precisión.

 ¿Se revelan las principales conclusiones?

Es crucial crear una infraestructura nacional de detección y localización de inhibidores de GPS y telefonía móvil. Esta capacidad respaldaría la adopción de medidas de aplicación rápidas y eficaces. Un enfoque de crowdsourcing, que utilice una multitud de observadores oportunistas basados en teléfonos móviles, parece ser una solución plausible, proporcionando alertas oportunas y específicas de la ubicación. Aunque las mediciones individuales pueden ser poco precisas, el consenso de la multitud proporciona una buena precisión. Aunque es posible que este sistema no detecte con fiabilidad a los falsificadores de precisión controlados por potencia, sí podría detectar a los falsificadores más burdos, del estilo de las aplicaciones de telefonía móvil que podrían, por ejemplo, verse en la evasión de impuestos de circulación. Sin embargo, aún quedan muchas cuestiones por resolver. Los patrones de ganancia de antena de los inhibidores pueden afectar negativamente a la precisión de la localización. ¿Hasta qué punto se puede mitigar esto trazando los contornos de ganancia de las antenas? ¿Cómo se puede resolver el problema de múltiples interferencias simultáneas? ¿Pueden los algoritmos de ayuda basados en mapas y modelos de propagación mejorar la precisión de la localización de interferentes?

El sistema propuesto permite mejoras continuas incluso después de su despliegue, ya que su función de procesamiento de multitudes está basada en software. Aunque aún queda mucho por investigar, esta flexibilidad garantiza que el sistema siga abierto a mejoras.

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