J911: Rilevamento e localizzazione rapida dei disturbatore attraverso il crowdsourcing dei telefoni cellulari

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I disturbatori GPS, facilmente ottenibili ma costosi, rappresentano una minaccia significativa per la sicurezza, le infrastrutture nazionali e i flussi di reddito industriali. Per contrastare questo fenomeno, i telefoni cellulari potrebbero integrare rilevatori del rapporto disturbo/rumore (J/N) del GPS. Questi rilevatori offrono un rilevamento tempestivo delle interferenze e una localizzazione efficace, grazie a un sistema flessibile e aggiornabile in cui la funzione di elaborazione della folla risiede nel software.

Disturbatore GPS a prezzi accessibili: Solo 33 dollari, dove trovarlo?

All’inizio del 2010, l’aeroporto internazionale di Newark Liberty ha subito delle interruzioni nel suo sistema GBAS (Ground Based Augmentation System), rivelando una significativa vulnerabilità nell’infrastruttura GPS civile. Queste interruzioni sporadiche, causate da interferenze a radiofrequenza (RF) provenienti da fonti sconosciute, si sono protratte per diverse settimane e hanno compromesso i servizi di avvicinamento di precisione dell’aeroporto. Gli investigatori hanno rapidamente identificato i probabili colpevoli nei veicoli che si trovavano nelle vicinanze dell’autostrada e si sono imbarcati in una missione per arrestare i colpevoli.

Grazie a una combinazione di tecnologie all’avanguardia per il rilevamento delle interferenze e di telecamere di sorveglianza, le autorità hanno identificato e arrestato il colpevole: un camionista in possesso di un disturbatore GPS da 33 dollari, facilmente reperibile online. Questo dispositivo, facilmente reperibile online, emette 200 mW di potenza e si collega direttamente all’accendisigari del veicolo. La scoperta di questo dispositivo di disturbo economico e accessibile sottolinea i rischi potenziali posti da questa tecnologia.

In risposta a questo incidente, l’Amministrazione federale dell’aviazione (FAA) ha adottato misure per trasferire il sistema GBAS dell’aeroporto in un luogo più sicuro, lontano dall’autostrada. Questa misura proattiva mira a prevenire incidenti futuri e a garantire l’affidabilità e la sicurezza dell’infrastruttura GPS dell’aeroporto.

Il desiderio diffuso di privacy, unito a una generale mancanza di consapevolezza della potenziale devastazione causata dal disturbo GPS, alimenterà probabilmente un aumento dell’uso del disturbo GPS e dello spoofing per attività sia legali che illegali. È allarmante che la maggior parte dei disturbatori non venga individuata, causando inspiegabili interruzioni del segnale GPS. Solo grazie alla tecnologia avanzata del GBAS della FAA è stato possibile identificare la causa di una di queste interruzioni come un disturbo. Tuttavia, il processo di rilevamento, localizzazione e applicazione delle norme sui disturbatori richiede molte risorse e tempo, poiché ci vogliono diverse settimane per arrestare un solo trasgressore. Ciò evidenzia l’urgente necessità di soluzioni più efficienti ed efficaci per combattere il disturbo GPS. È inquietante pensare che un disturbatore da 33 dollari possa potenzialmente interrompere operazioni di volo critiche fino a 10 miglia di distanza, sottolineando la gravità del problema e l’importanza di un’azione rapida.

I telefoni cellulari potrebbero incorporare rilevatori del rapporto disturbo/rumore del GPS per il rilevamento tempestivo delle interferenze? Esplorando la fattibilità, la localizzazione dei disturbatori e i costi di implementazione di un tale sistema.

I telefoni cellulari potrebbero incorporare rilevatori del rapporto disturbo/rumore GPS per il rilevamento tempestivo delle interferenze? Esplorare la fattibilità, localizzare i disturbatori e implementare un sistema nazionale. In questo articolo analizziamo la fattibilità dell’integrazione di rilevatori del rapporto disturbo/rumore (J/N) del GPS nei telefoni cellulari, come proposto da Phil Ward allo ION-GNSS 2010. Può un sistema di questo tipo determinare la posizione dei disturbatori? Che cosa sarebbe necessario per renderlo una realtà? I nostri risultati suggeriscono che in ambienti urbani e suburbani è possibile emettere avvisi di disturbo entro 10 secondi, individuando la posizione dei disturbatori entro 40 metri. Immaginate l’impatto sull’attenuazione degli incidenti di jamming attraverso una rapida risposta delle forze dell’ordine. I potenziali colpevoli sarebbero consapevoli dei rischi e delle conseguenze, con una conseguente riduzione significativa di tali attività. Inoltre, il costo della creazione di questo sistema a livello nazionale è sorprendentemente gestibile. Non richiede miliardi di dollari o decenni di sforzi. Richiede invece un impegno nazionale simile a quello della fase II dell’iniziativa E911 wireless. Prevediamo una capacità operativa iniziale (IOC) entro il 2015 e una copertura nazionale completa entro il 2017.

Come funziona l’architettura del sistema J911?

L’architettura del sistema J911 è stata progettata con l’obiettivo di ottimizzare il circuito di controllo automatico del guadagno (AGC), un componente critico presente in quasi tutti i ricevitori GPS. Questo processo di AGC assicura che il convertitore analogico-digitale (A/D) riceva livelli di segnale adeguati. L’obiettivo principale è quello di regolare con precisione il guadagno, indicato come GA, in modo che una percentuale specifica delle uscite del convertitore A/D a 2 bit corrisponda a valori grandi di 3 e -3. In genere, in un ambiente con rumore gaussiano, la percentuale di VT viene regolata al 35% per mantenere le perdite di conversione A/D a circa 0,5 dB. Inoltre, l’architettura è in grado di accogliere varianti come il convertitore A/D a 1,5 bit, in cui la soglia di zero non è implementata e vengono emessi tre valori possibili (-1, 0 e 1). Questo convertitore subisce una perdita di conversione di circa 0,9 dB quando la percentuale di VT è impostata al 40%, semplificando notevolmente l’elaborazione del correlatore.

Ai fini del rilevamento delle interferenze, la tensione di controllo dell’amplificatore AGC funge da parametro chiave, misurando la potenza di disturbo/rumore (J/N). In genere, in condizioni di assenza di interferenze, la potenza nominale in ingresso a un ricevitore L1 C/A si aggira intorno a -110 dBm. Questo livello di potenza è prevalentemente attribuito al rumore termico e dell’amplificatore che si verifica naturalmente. In particolare, il segnale di codice C/A a -130 dBm, essendo un fattore 100 più debole, non esercita alcuna influenza sul funzionamento dell’AGC. Tuttavia, quando l’interferenza inizia a superare il rumore termico di fondo, l’AGC risponde rapidamente diminuendo il guadagno GA. Questa regolazione garantisce il mantenimento della corretta percentuale di uscite grandi. I tempi di risposta alle variazioni dei livelli di potenza in ingresso sono straordinariamente rapidi, spesso inferiori a 1 millisecondo, consentendo di determinare con precisione le caratteristiche di disturbo degli impulsi. Conoscendo le caratteristiche di controllo dell’amplificatore AGC, in particolare i parametri (??, 脦卤), il ricevitore può calcolare con precisione la variazione di J/N data da V1.

È possibile effettuare misure accurate di J/N, ma è probabile che sia necessario aggiungere un attenuatore a gradini di ingresso commutabile nella catena di down-conversion, soprattutto quando si ha a che fare con piccoli disturbatori nelle vicinanze che possono causare la saturazione del front-end. Per ottenere il valore di quiescenza, i ricevitori possono cortocircuitare l’antenna all’accensione come parte di un test incorporato prima del funzionamento, oppure mantenere e perfezionare un valore storico durante il normale funzionamento, anche se con cautela perché spoofers e disturbatori possono tentare di manipolare i valori basati sullo storico. In alternativa, se il ricevitore conosce il valore di quiescenza V1 associato a un ingresso di solo rumore termico, può ottenere J/N su una scala assoluta. Ad esempio, in una larghezza di banda di 1,7 MHz, il rumore termico di fondo è di circa -110 dBm, quindi un J/N di 60 dB corrisponde a un’intensità di segnale di disturbo di -50 dBm. Tuttavia, misurare un J/N superiore a questo livello può diventare problematico per un front-end GPS a basso costo. Per migliorare le prestazioni, i ricevitori possono includere comparatori aggiuntivi impostati a -1,2 VB e +1,2 VB.

Ottimizzate la resistenza ai disturbi del vostro ricevitore con la nostra tecnologia di rilevamento dei disturbatori CE. Identificando i disturbatore a inviluppo costante (CE), come i tipi di codice CW, swept CW o Gold, il ricevitore può adattare la sua percentuale VT per ottenere diversi dB di protezione in più. Questo approccio innovativo, sviluppato dal team di Texas Instruments nel 1986, ha permesso al ricevitore TI-420 L1 C/A di superare i ricevitori P-code nella resistenza ai disturbatori CE. Inoltre, con minimi aggiornamenti hardware, il ricevitore L1 C/A può non solo misurare J/N ma anche determinare il tipo approssimativo di disturbo che incontra, tra cui impulso, inviluppo costante e gaussiano. Immaginate le possibilità: utilizzare questi dati per individuare e localizzare con precisione i disturbatori. Si consideri lo scenario della Figura 2, in cui un disturbatore da 200 mW è posizionato nell’origine [0,0] e J/N (dB) è mappato in base alla sua posizione relativa. Questa rappresentazione visiva offre spunti preziosi per migliorare le prestazioni e la resilienza del ricevitore contro le minacce di disturbo. Scoprite la potenza del rilevamento dei disturbatori CE e portate le capacità del vostro ricevitore a un livello superiore.

Il sistema J911, simile al sistema E911, utilizza efficacemente le infrastrutture e gli standard esistenti per localizzare i disturbatori di segnale. Quando viene effettuata una chiamata E911 wireless, questa viene instradata attraverso un centro di commutazione mobile (MSC) dove viene identificata come chiamata al 911. Aggregando i dati dei telefoni che segnalano i rapporti J/N e le loro posizioni, possiamo individuare la posizione del disturbatore. I telefoni più vicini al disturbatore riportano rapporti J/N più elevati, fornendo informazioni preziose. Inoltre, le informazioni sui tipi di telefono e sugli orientamenti fisici aiutano a interpretare e correggere i dati J/N grezzi, migliorando l’accuratezza. Sfruttando questo approccio completo, il sistema J911 garantisce un’efficiente identificazione e localizzazione del disturbatore.

La creazione di un PSAP J911 federale per elaborare le misurazioni J/N in stime di localizzazione dei disturbatori, utilizzando come base il sistema E911, non sarebbe eccessivamente problematica. Ciò è dovuto alla distribuzione capillare e all’infrastruttura consolidata del sistema di risposta alle emergenze E911 negli Stati Uniti. Attualmente ci sono 6.149 PSAP distribuiti in tutto il Paese, progettati per gestire le chiamate di emergenza wireless. Queste chiamate sono in genere collegate a un PSAP specifico in base alla posizione del chiamante, determinata dall’operatore cellulare. Secondo i requisiti della Fase II, i centralinisti dell’E911 ricevono sia il numero di telefono wireless del chiamante che le informazioni sulla sua posizione. Questo livello di integrazione e condivisione dei dati costituisce una solida base per il sistema J911 proposto. Inoltre, il 95% dei PSAP dispone già di alcune funzionalità E911 di Fase II, il che indica un alto livello di preparazione e compatibilità con potenziali aggiornamenti o modifiche. Gli aggiornamenti del software dei telefoni, delle stazioni base, dei CSM e di altri componenti sono di routine e spesso includono disposizioni e capacità di messaggio nuove o modificate, facilitando l’integrazione del sistema J911 nell’architettura esistente.

L’integrazione delle segnalazioni di disturbo nell’infrastruttura esistente sfrutta le strutture di trasporto e instradamento dei messaggi. L’aggiunta fondamentale è una struttura per l’elaborazione di questi rapporti, a livello federale o in aggiunta ai PSAP. Sebbene l’integrazione della misurazione J/N nei telefoni sia un semplice miglioramento dell’hardware, la modifica dei telefoni esistenti non è fattibile. Fortunatamente, i telefoni cellulari hanno in genere un ciclo di vita di due anni prima di essere sostituiti, il che consente di aggiungere la capacità di segnalazione dei disturbi durante il normale ciclo di sostituzione.

Le prestazioni del sistema J911 sono ottimali?

Ottimizzare il rilevamento della posizione del disturbatore di segnale con tecniche di adattamento delle curve. Analizzando le misure J/N di una folla di telefoni cellulari posizionati in modo casuale, possiamo determinare la posizione del disturbatore. Viene creata una griglia di posizioni ipotetiche del disturbatore e per ogni punto viene eseguito il fitting della curva. La posizione che si adatta meglio viene identificata come la posizione del disturbatore. Questo processo è illustrato nella Figura 3, ipotizzando misure esatte di J/N e di posizione dei telefoni cellulari. Nel nostro esempio, un disturbatore da 200mW è posizionato in xy = [0,0] e 1.000 telefoni cellulari sono distribuiti uniformemente in un’area circostante di un chilometro quadrato. Un’ipotetica griglia di localizzazione del disturbatore con punti distanti 5 metri l’uno dall’altro si estende per 脗卤150 metri in x e y. In ogni punto ipotetico, i 250 rapporti J/N non saturi più alti vengono utilizzati in un processo di adattamento della curva ai minimi quadrati. Questo presuppone che la forza di disturbo diminuisca come 1/R^脦卤, dove 脦卤 è tipicamente compreso tra 2 e 4 nell’ambiente mobile terrestre. Ottimizzando questo processo, possiamo individuare con precisione la posizione del disturbatore, migliorando la sicurezza e riducendo le potenziali interferenze.

In pratica, la conoscenza della posizione dei cellulari è imperfetta e il GPS non sarà disponibile per i telefoni vicini al disturbatore. Tuttavia, esistono alternative per determinare la posizione. In particolare, si presume che J/N (dB) sia una funzione lineare di log10(R), dove R è la distanza tra la posizione dell’osservatore segnalata e l’ipotetica posizione del disturbatore. Le compagnie telefoniche utilizzano una pletora di tecniche di determinazione della posizione basate sulla tempistica di andata e ritorno tra il telefono cellulare e le stazioni base di osservazione. Per ogni ipotetico punto di localizzazione del disturbatore, viene raccolta la norma dei residui come misura della corrispondenza tra le segnalazioni di disturbo (J/N + posizione) e l’adattamento della curva ai minimi quadrati. Questa metrica, riportata nella Figura 3, dimostra che l’adattamento migliore si ottiene in corrispondenza della vera posizione del disturbatore. È da notare che 脦卤 = 2 si allinea con un modello di propagazione nello spazio libero, convalidando ulteriormente il nostro approccio. Più piccola è la norma dei residui, migliore è l’adattamento della curva, il che indica un maggior grado di precisione nell’individuare la posizione del disturbatore.

Le prestazioni del sistema J911 sono influenzate da diversi fattori chiave, primo fra tutti l’utilizzo della tecnologia di localizzazione derivata dal Wi-Fi. Questo metodo, che si basa su punti di accesso (AP) visibili, è stato commercializzato da aziende come Skyhook e Google, rendendolo ampiamente accessibile nella maggior parte delle regioni. In genere, offre una precisione di posizionamento di circa 30 metri, anche in assenza di GPS. Inoltre, poiché molti telefoni moderni sono ora dotati di accelerometri integrati, è possibile propagare la posizione con una buona precisione anche quando il GPS non è disponibile. Tuttavia, un altro aspetto cruciale da considerare è la natura altamente variabile delle osservazioni J/N. Sono tre gli effetti principali che contribuiscono a questa variabilità: gli errori di misurazione di J/N dovuti a errori di V1 a riposo, la caratterizzazione imperfetta dell’amplificatore AGC e la direzionalità del guadagno dell’antenna del ricevitore non compensata. Inoltre, gli effetti di ombreggiamento su larga scala causati da edifici, colline, ponti e altri ostacoli, così come gli effetti di multipath su piccola scala, contribuiscono ulteriormente alle fluttuazioni di J/N.

Per catturare gli effetti complessi della propagazione del segnale, si utilizza un modello log-normale che rappresenta le deviazioni dalle condizioni ideali dello spazio libero. Questo modello caratterizza la potenza del segnale utilizzando i valori mediani, mentre la log-normale 脧聝, espressa in dB, quantifica le deviazioni casuali gaussiane da questa mediana. Tali modelli sono utili per prevedere la copertura cellulare statistica e presentano una forte correlazione con le osservazioni del mondo reale. La Figura 4 illustra una metrica di localizzazione del disturbatore calcolata utilizzando un processo simile a quello della Figura 3, ma ora incorporando errori di localizzazione dell’osservatore di 脧聝x = 脧聝y = 30 metri e 脧聝 log-normale = 6 dB. In particolare, anche lievi movimenti del cellulare possono alterare in modo significativo il rapporto disturbo/rumore (J/N), poiché i segnali possono attraversare percorsi multipli, combinandosi in modo costruttivo o distruttivo al ricevitore.

In questo scenario, la posizione più precisa dell’ipotetico disturbatore di segnale è stata determinata in xydisturbatore = [10,45] metri, grazie al consenso della folla. Sebbene le misurazioni dei singoli cellulari possano essere state di qualità inferiore, nel complesso hanno fornito una stima della posizione del disturbatore straordinariamente accurata. Vale la pena notare che questi telefoni cellulari hanno un posizionamento basato sul Wi-Fi, con prestazioni che si collocano entro 脗卤6 dB dal valore dello spazio libero il 68% delle volte e 脗卤12 dB il 95% delle volte. Questi sono considerati standard moderati. Prima di procedere oltre, facciamo un breve accenno alle dimensioni della folla e alla densità dei telefoni cellulari. Ipotizzando un tasso di penetrazione cellulare del 70%, nella Tabella 1 abbiamo delineato le densità di cellulari approssimative per varie aree suburbane e urbane.

Il sistema J911 offre prestazioni notevoli, soprattutto in ambienti cellulari densi. Si consideri uno scenario con 1.000 telefoni cellulari per chilometro quadrato, una densità comune in molte aree urbane. La Figura 5 illustra le precisioni di localizzazione dei disturbatore ottenute in queste condizioni, ipotizzando una distribuzione uniforme dei dispositivi. Sulla base di 500 simulazioni indipendenti, questa figura mostra le statistiche dell’errore radiale di localizzazione del disturbatore quando vengono elaborate 25, 100, 500 o 1.000 misurazioni. L’errore radiale, dato da J-EQ, migliora significativamente con l’inserimento di un maggior numero di misurazioni. L’elaborazione dei dati dell’intera folla produce errori radiali pari o superiori a 14 metri nel 50% delle prove e superiori a 27 metri nel 90% delle prove. Ciò solleva la domanda: perché non elaborare l’intero set di misurazioni ottenute dai telefoni cellulari per ottimizzare l’accuratezza?

Per gestire il traffico e ridurre al minimo i falsi allarmi durante un evento di disturbo, il processo è suddiviso in due fasi chiave. In primo luogo, la fase di rilevamento identifica l’evento di disturbo. Poi, la fase di localizzazione ne individua la posizione precisa. Questo approccio garantisce che l’infrastruttura cellulare non venga sopraffatta, anche quando più telefoni cellulari osservano e segnalano l’evento.

Come individuare un disturbatore di segnale?

Per ridurre al minimo il consumo di energia durante lo standby, i telefoni cellulari vengono assegnati a gruppi di pagine specifiche in base al loro IMEI univoco. Nel GSM esistono 50 gruppi di questo tipo. I telefoni si svegliano per ascoltare il PCH in base al loro gruppo, controllando le chiamate in arrivo. Regolando la segnalazione dei disturbatori in base al gruppo di pagine o all’IMEI del telefono, possiamo limitare i picchi di traffico iniziali. Durante la fase di rilevamento, il sistema identifica anche il tipo di evento di interferenza, garantendo un funzionamento efficiente. Questo metodo permette di bilanciare l’uso dell’energia e la ricezione delle chiamate, fondamentale per mantenere una comunicazione cellulare fluida.

Identificare facilmente gli eventi solari dal disturbo. Una risposta J/N piatta in tutte le località indica un brillamento solare, non un disturbo localizzato. I veri eventi di disturbo mostrano un centro geografico distinto con un elevato J/N in un’area specifica. Inoltre, l’interferenza CE, non gaussiana, è un chiaro segno di disturbo causato dall’uomo, che aiuta a individuare la fonte. Rimanete informati, distinguete le interferenze naturali da quelle causate dall’uomo e individuate il colpevole con sicurezza.

Come individuare un disturbatore di segnale?

Quando l’interferenza viene ricondotta al disturbo, il passo successivo è la localizzazione del disturbatore. Sebbene possa sembrare intuitivo utilizzare i telefoni più vicini al disturbatore per la localizzazione, i telefoni con contatori J/N saturi non sono l’ideale. Al contrario, i telefoni non saturi offrono preziosi dati RSSI che si correlano bene con la distanza. Questi telefoni, soprattutto quelli più vicini alla fonte di disturbo con letture J/N elevate, tendono a incontrare meno problemi di propagazione del segnale. Durante un incidente di disturbo, il PSAP J911 gestisce il traffico limitando le segnalazioni solo ai telefoni che registrano un valore J/N superiore a J/Nmin. Come illustra la Figura 5, l’elaborazione dell’intero set di dati migliora la precisione della localizzazione del disturbatore rispetto all’utilizzo di un set di dati ridotto.

L’ottimizzazione delle tecniche di localizzazione dei disturbatore può migliorare significativamente la precisione e l’efficienza. Elaborando l’intera folla, otteniamo errori radiali di 14 metri o superiori nella metà delle prove e superiamo i 27 metri nel 90% dei test. Tuttavia, affidarsi esclusivamente ai 250 valori J/N più forti incide sulla precisione della localizzazione istantanea del disturbatore, con errori radiali di 47 metri o meno nel 50% dei casi e di oltre 110 metri nel 90% delle prove. Il lato positivo è che il traffico di rete cellulare generato è ridotto a un quarto. In altre parole, a parità di capacità di gestione del traffico, possiamo aggiornare le posizioni dei disturbatori a una velocità quattro volte superiore. L’integrazione di ulteriori criteri di segnalazione, come l’appartenenza a un gruppo di pagine, la posizione generale o l’IMEI, ci permette di campionare diverse popolazioni di cellulari a ogni intervallo di tempo. Inoltre, l’implementazione di un approccio di filtraggio Kalman per tracciare e smussare le stime di localizzazione dei disturbatore può in ultima analisi offrire prestazioni migliori, soprattutto considerando che i singoli telefoni possono spostarsi notevolmente nel tempo.

Il miglioramento dell’accuratezza della localizzazione dei disturbatore rimane un punto focale da esplorare ulteriormente. Un approccio potenziale prevede l’utilizzo di telefoni che mostrano indicazioni J/N sature o elevate per il centraggio geografico. Inoltre, l’integrazione di più metodologie potrebbe dare risultati promettenti. Negli scenari in cui il disturbatore viene identificato all’interno di un veicolo in movimento, è possibile migliorare la precisione della localizzazione confinando l’ipotetica griglia di posizione del disturbatore alle strade, sfruttando i dati cartografici come riferimento. Queste strade offrono opportunità di approfondimento. La figura 6 estende l’analisi della figura 5, esplorando scenari con una densità di cellulari significativamente ridotta. In tutti gli scenari, la raccolta e l’elaborazione completa dei dati rimangono essenziali. Come previsto, un numero maggiore di osservatori porta a una maggiore precisione nella localizzazione dei disturbatori. Tuttavia, anche nelle aree a bassa densità di cellulari, il sistema si comporta in modo eccellente, raggiungendo un’accuratezza di 50 metri il 50% delle volte e di 100 metri il 90% delle volte, ipotizzando 100 telefoni per chilometro quadrato.

Migliorare l’accuratezza della localizzazione dei disturbatore in mezzo alla variabilità della propagazione e agli errori di misurazione è fattibile, anche in aree moderatamente popolate. La nostra analisi, illustrata nella Figura 7, rivela le statistiche di accuratezza radiale per vari valori di 脧聝 lognormale (4, 6, 8 e 10 dB). Come previsto, l’affidabilità delle misure J/N si deteriora con l’aumento della variabilità della propagazione e/o degli errori di misurazione dei cellulari. Di conseguenza, anche l’accuratezza delle stime di localizzazione dei disturbatori ne risente, ma non in modo catastrofico. Allo stesso modo, le simulazioni con errori di localizzazione dei cellulari più grandi hanno mostrato una moderata perdita di prestazioni nell’accuratezza della localizzazione dei disturbatori. Nel complesso, le figure da 5 a 7 evidenziano che le dimensioni della folla e gli algoritmi di selezione della folla, piuttosto che le accuratezze delle singole misurazioni, sono i principali fattori che determinano l’accuratezza della localizzazione dei disturbatori. Queste intuizioni aprono la strada a strategie di rilevamento e localizzazione dei disturbatore più efficaci, soprattutto nelle aree densamente popolate dove l’interferenza del segnale è una sfida comune.

Come posizionare efficacemente il J911?

Gli operatori wireless erano poco entusiasti di implementare l’E911 wireless a causa dei notevoli requisiti hardware per la segnalazione della posizione delle stazioni mobili (MS), di cui i telefoni cellulari sono un esempio. Tuttavia, l’E911 funge ora da base tecnica per numerosi flussi di entrate, in particolare per il settore dei servizi basati sulla localizzazione (LBS). L’interferenza del GPS rappresenta una minaccia diretta a questo flusso di entrate, in particolare quando il GPS viene integrato nei sistemi di navigazione dei veicoli e nei sistemi autostradali intelligenti. In questo panorama in evoluzione, i carrier cellulari svolgeranno un ruolo fondamentale nel fornire le strutture di comunicazione necessarie. Il disturbo del segnale GPS rappresenta quindi un ostacolo significativo a questo futuro potenziale di guadagno. Inoltre, il disturbo del segnale cellulare rappresenta una minaccia per le infrastrutture nazionali e per le entrate dei vettori. Fortunatamente, gli approcci descritti in precedenza sono facilmente adattabili per rilevare e localizzare tempestivamente le fonti di interferenza della banda di frequenza cellulare, affrontando queste sfide emergenti.

L’implementazione di un sistema J911 presenta notevoli vantaggi potenziali per i vettori cellulari, rendendolo una proposta interessante per l’adozione da parte del settore. Basandosi sul quadro consolidato dell’E911 wireless, la realizzazione del J911 può essere ottenuta attraverso un approccio strutturato in tre fasi. Inizialmente, il processo inizia con la regolamentazione: la FCC, dopo aver convalidato la necessità, emette un avviso di proposta di regolamentazione (NPRM) che delinea i prerequisiti funzionali del sistema. Seguirà il feedback del settore, che porterà alla definizione dei criteri di prestazione e delle tempistiche di implementazione del J911 attraverso un processo iterativo. Si stima che questa fase durerà circa due anni. La fase successiva prevede la definizione degli standard, in cui gli organismi competenti dei settori wireless, LEC e PSAP collaboreranno per formulare standard dettagliati per l’implementazione del J911. Questo lavoro critico sarebbe guidato principalmente dai rappresentanti del settore che lavorano insieme.

L’implementazione del J911 si integrerebbe perfettamente nell’infrastruttura cellulare esistente, non richiedendo modifiche all’hardware se non per le parti MS. Nell’ambito del regolare ciclo di aggiornamento e rilascio, J911 verrebbe distribuito, garantendo la conformità con i processi di regolamentazione e di definizione degli standard della FCC per le nuove stazioni mobili. Si stima che questo processo di definizione degli standard, che comprende vari componenti del sistema come gli standard MS e BSS, richieda da uno a due anni, consentendo ai produttori di produrre apparecchiature interoperabili. Di conseguenza, nell’arco di due anni, i dispositivi mobili passerebbero gradualmente a modelli compatibili con il J911, segnando la piena affermazione del sistema J911. È interessante notare che questo concetto di adozione e integrazione diffusa riecheggia i risultati dell’esperimento di Francis Galton del 1907, che osservò la saggezza collettiva di una folla in una fiera di paese. Galton scoprì che, nonostante le grandi differenze nelle stime e nelle competenze individuali, la media di tutte le ipotesi prevedeva con precisione il peso di un bue ingrassato. Allo stesso modo, l’introduzione e l’adozione graduale del J911 nell’ecosistema mobile promette di sfruttare il potere collettivo della tecnologia e della standardizzazione, dando vita a un sistema robusto e interoperabile.

La stima mediana della folla si è discostata di appena lo 0,8% dal valore reale, evidenziando una precisione impressionante.

 I risultati principali sono stati rivelati?

È fondamentale creare un’infrastruttura nazionale per individuare e localizzare i disturbatori gps e cellulari. Questa capacità sarebbe alla base di azioni di contrasto rapide ed efficaci. Un approccio di crowdsourcing, che utilizza una moltitudine di osservatori opportunisti basati su telefoni cellulari, sembra essere una soluzione plausibile, in grado di fornire avvisi tempestivi e specifici per la posizione. Sebbene le misurazioni individuali possano essere poco accurate, il consenso della folla offre una buona precisione. Sebbene questo sistema non sia in grado di rilevare in modo affidabile gli spoofers di precisione controllati dalla potenza, potrebbe rilevare spoofers più grossolani in stile app per cellulari che potrebbero, ad esempio, essere visti nell’elusione delle tasse sull’uso della strada. Tuttavia, rimangono numerose questioni aperte. I modelli di guadagno delle antenne dei disturbatore possono influire negativamente sull’accuratezza della localizzazione. In che misura è possibile attenuare questo problema mappando i contorni del guadagno dell’antenna? Come si possono risolvere i casi di più disturbatori simultanei? Gli algoritmi di aiuto basati su mappe e modelli di propagazione possono migliorare l’accuratezza della localizzazione dei disturbatore?

Il sistema proposto consente un miglioramento continuo anche dopo l’implementazione, poiché la sua funzione di elaborazione della folla è basata sul software. Sebbene sia necessaria una ricerca significativa, questa flessibilità garantisce che il sistema rimanga aperto ai miglioramenti.

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