J911 : Détection et localisation rapides de brouilleurs via le crowdsourcing de téléphones cellulaires

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J911 : Détection et localisation rapides de brouilleurs via le crowdsourcing de téléphones cellulaires


2024-10-10 By: W, Lynn
J911 : Détection et localisation rapides de brouilleurs via le crowdsourcing de téléphones cellulaires

Les brouilleurs de GPS, faciles à obtenir mais coûteux, constituent une menace importante pour la sécurité, l’infrastructure nationale et les flux de revenus industriels. Pour y remédier, les téléphones portables pourraient intégrer des détecteurs de rapport brouillage/bruit (J/N) du GPS. Ces détecteurs permettent une détection rapide des interférences et une localisation efficace, grâce à un système flexible et actualisable où la fonction de traitement des foules réside dans le logiciel.

Brouilleur GPS abordable : Seulement 33 $, Où trouver ?

Au début de l’année 2010, l’aéroport international de Newark Liberty a connu des pannes de son système de renforcement GPS au sol (GBAS), révélant une vulnérabilité importante de l’infrastructure GPS civile. Ces perturbations sporadiques, causées par des interférences de radiofréquences (RF) provenant de sources inconnues, se sont étalées sur plusieurs semaines et ont affecté les services d’approche de précision de l’aéroport. Les enquêteurs ont rapidement identifié les véhicules circulant sur l’autoroute à proximité comme étant les auteurs probables de ces perturbations et se sont lancés dans une mission visant à appréhender les contrevenants.

Grâce à la combinaison d’une technologie de pointe en matière de détection des interférences et de caméras de surveillance, les autorités ont réussi à identifier et à appréhender le coupable : un chauffeur de camion en possession d’un brouilleur gps bon marché d’une valeur de 33 dollars. Ce dispositif, facilement disponible en ligne, émet une puissance de 200 mW et se branche directement sur l’allume-cigare d’un véhicule. La découverte de ce dispositif de brouillage abordable et accessible souligne les risques potentiels posés par ce type de technologie.

En réponse à cet incident, la Federal Aviation Administration (FAA) a pris des mesures pour déplacer le système GBAS de l’aéroport vers un emplacement plus sûr, à l’écart de l’autoroute. Cette mesure proactive vise à prévenir de futurs incidents et à garantir la fiabilité et la sécurité de l’infrastructure GPS de l’aéroport.

Le désir généralisé de protection de la vie privée, associé à une méconnaissance générale des effets dévastateurs potentiels du brouillage du GPS, devrait entraîner une augmentation de l’utilisation du brouillage du GPS et de l’usurpation d’identité, tant pour des activités légales qu’illégales. Il est alarmant de constater que la plupart des brouilleurs ne sont pas détectés et provoquent des pannes de GPS inexpliquées. Ce n’est que grâce à la technologie avancée du GBAS de la FAA que la cause première d’une de ces pannes a été identifiée comme étant le brouillage. Cependant, le processus de détection, de localisation et de mise en œuvre des brouilleurs est gourmand en ressources et en temps, puisqu’il faut plusieurs semaines pour appréhender un seul contrevenant. Il est donc urgent de trouver des solutions plus efficaces pour lutter contre le brouillage du GPS. Le fait qu’un brouilleur d’une valeur de 33 dollars puisse potentiellement perturber des opérations aériennes critiques à une distance de 10 miles donne à réfléchir, ce qui souligne la gravité de ce problème et l’importance d’une action rapide.

Les téléphones cellulaires pourraient-ils intégrer des détecteurs de rapport brouillage/bruit du GPS pour une détection opportune des interférences ? Exploration de la viabilité, de la localisation des brouilleurs et des coûts de mise en œuvre d’un tel système.

Les téléphones cellulaires pourraient-ils intégrer des détecteurs de rapport brouillage/bruit GPS pour une détection opportune des interférences ? Exploration de la viabilité, localisation des brouilleurs et mise en œuvre d’un système à l’échelle nationale. Dans cet article, nous examinons la faisabilité de l’intégration de détecteurs de rapport brouillage/bruit (J/N) du GPS dans les téléphones portables, comme l’a proposé Phil Ward lors de la conférence ION-GNSS 2010. Un tel système peut-il déterminer l’emplacement des brouilleurs ? Que faudrait-il faire pour que cela devienne une réalité ? Nos résultats suggèrent qu’en milieu urbain et suburbain, des avertissements de brouillage peuvent être émis dans les 10 secondes, en localisant les brouilleurs à 40 mètres près. Imaginez l’impact sur l’atténuation des incidents de brouillage grâce à des réponses rapides des forces de l’ordre. Les auteurs potentiels seraient conscients des risques et des conséquences, ce qui entraînerait une réduction significative de ces activités. En outre, le coût de la mise en place de ce système national est étonnamment gérable. Il ne nécessite pas des milliards de dollars ou des décennies d’efforts. Au contraire, il exige un engagement national semblable à la phase II de l’initiative E911 sans fil. Nous envisageons une capacité opérationnelle initiale (IOC) d’ici 2015, avec une couverture nationale complète d’ici 2017.

Comment fonctionne l’architecture du système J911 ?

L’architecture du système J911 est conçue de manière à optimiser la boucle de contrôle automatique du gain (AGC), un composant essentiel que l’on retrouve dans pratiquement tous les récepteurs GPS. Ce processus AGC garantit que le convertisseur analogique-numérique (A/N) reçoit des niveaux de signal appropriés. L’objectif principal est de régler avec précision le gain, désigné par GA, de sorte qu’un pourcentage spécifique des sorties du convertisseur analogique-numérique à 2 bits corresponde à des valeurs élevées de 3 et -3. Typiquement, dans un environnement de bruit gaussien, le pourcentage VT est ajusté à 35 % pour maintenir les pertes de conversion analogique-numérique à environ 0,5 dB. En outre, l’architecture s’adapte à des variations telles que le convertisseur A/N 1,5 bit, où le seuil zéro n’est pas implémenté et où trois valeurs possibles (-1, 0 et 1) sont émises. Ce convertisseur subit une perte de conversion d’environ 0,9 dB lorsque le pourcentage de VT est fixé à 40 %, ce qui simplifie considérablement le traitement du corrélateur.

Pour la détection des interférences, la tension de commande de l’amplificateur AGC sert de mesure clé, mesurant la puissance du brouilleur par rapport au bruit (J/N). En règle générale, dans des conditions de non-brouillage, la puissance d’entrée nominale d’un récepteur L1 C/A tourne autour de -110 dBm. Ce niveau de puissance est principalement attribué au bruit thermique naturel et au bruit de l’amplificateur. Notamment, le signal du code C/A à -130 dBm, étant un facteur 100 plus faible, n’exerce aucune influence sur le fonctionnement de l’AGC. Cependant, lorsque les interférences commencent à dépasser le bruit thermique, l’AGC réagit rapidement en diminuant le gain GA. Ce réglage permet de maintenir le pourcentage correct de sorties importantes. Les temps de réponse aux variations des niveaux de puissance d’entrée sont extrêmement rapides, souvent inférieurs à 1 milliseconde, ce qui permet de déterminer avec précision les caractéristiques de brouillage des impulsions. En connaissant les caractéristiques de contrôle de l’amplificateur CAG, en particulier les paramètres ( ??, 脦卤), le récepteur peut calculer avec précision la variation de J/N en fonction de V1.

Des mesures précises de J/N sont possibles, mais nécessitent probablement l’ajout d’un atténuateur d’entrée commutable dans la chaîne de conversion vers le bas, en particulier lorsqu’on a affaire à de petits brouilleurs à proximité qui peuvent provoquer une saturation du front-end. Pour obtenir la valeur de repos, les récepteurs peuvent court-circuiter l’antenne à la mise sous tension dans le cadre d’un test intégré avant le fonctionnement, ou maintenir et affiner une valeur historique pendant les opérations normales, mais avec prudence car les usurpateurs et les brouilleurs peuvent tenter de manipuler les valeurs basées sur l’historique. Par ailleurs, si le récepteur connaît le V1 au repos associé à une entrée de bruit thermique uniquement, il peut obtenir J/N sur une échelle absolue. Par exemple, dans une largeur de bande de 1,7 MHz, le plancher du bruit thermique est d’environ -110 dBm, de sorte qu’un J/N de 60 dB correspond à une intensité de signal de brouillage de -50 dBm. Toutefois, la mesure d’un rapport J/N supérieur à ce niveau peut devenir problématique pour un frontal GPS bon marché. Dans le cadre d’un perfectionnement ultérieur, les récepteurs peuvent inclure des comparateurs supplémentaires réglés à -1,2 VB et +1,2 VB pour améliorer les performances.

Optimisez la résistance au brouillage de votre récepteur grâce à notre technologie de détection des brouilleurs CE. En identifiant le brouillage à enveloppe constante (CE), tel que les types de code CW, CW balayé ou Gold, votre récepteur peut adapter son pourcentage de VT pour obtenir plusieurs dB de protection supplémentaire. Cette approche innovante, développée par notre équipe chez Texas Instruments en 1986, a permis au récepteur TI-420 L1 C/A de surpasser les récepteurs à code P en termes de résistance aux brouilleurs CE. De plus, avec des mises à niveau matérielles minimales, votre récepteur L1 C/A peut non seulement mesurer J/N mais aussi déterminer le type approximatif de brouillage qu’il rencontre, y compris les impulsions, les enveloppes constantes et les gaussiennes. Imaginez les possibilités : utiliser ces données pour détecter et localiser les brouilleurs avec précision. Prenons le scénario de la figure 2, dans lequel un brouilleur de 200 mW est positionné à l’origine [0,0], et J/N (dB) est cartographié en fonction de sa position relative. Cette représentation visuelle offre des informations précieuses pour améliorer les performances et la résilience de votre récepteur face aux menaces de brouillage. Découvrez la puissance de la détection des brouilleurs CE et faites passer les capacités de votre récepteur au niveau supérieur.

Le système J911, similaire au système E911, utilise efficacement l’infrastructure et les normes existantes pour localiser les brouilleurs de signaux. Lorsqu’un appel E911 sans fil est passé, il est acheminé par un centre de commutation mobile (MSC) où il est identifié comme un appel 911. En regroupant les données des téléphones qui signalent des rapports J/N et leurs positions, nous pouvons localiser avec précision l’emplacement du brouilleur. Les téléphones les plus proches du brouilleur signalent des rapports J/N plus élevés, ce qui fournit des informations précieuses. En outre, les informations relatives aux types de téléphones et à leur orientation physique permettent d’interpréter et de corriger les données J/N brutes, ce qui améliore la précision. Grâce à cette approche globale, le système J911 garantit une identification et une localisation efficaces des brouilleurs.

La création d’un PSAP fédéral J911 pour traiter les mesures J/N en vue d’estimer la localisation des brouilleurs, en utilisant le système E911 comme base, ne poserait pas trop de problèmes. Cela est dû à la large diffusion et à l’infrastructure établie du système d’intervention d’urgence E911 aux États-Unis. Il existe actuellement 6 149 PSAP répartis dans tout le pays, conçus pour traiter les appels d’urgence sans fil. Ces appels sont généralement connectés à un PSAP spécifique en fonction de la localisation de l’appelant, qui est déterminée par l’opérateur de téléphonie mobile. Selon les exigences de la phase II, les préposés à la réception des appels E911 reçoivent à la fois le numéro de téléphone sans fil de l’appelant et les informations relatives à sa localisation. Ce niveau d’intégration et de partage des données constitue une base solide pour le système J911 proposé. En outre, 95 % des PSAP disposent déjà d’une certaine capacité E911 phase II, ce qui indique un niveau élevé de préparation et de compatibilité avec des mises à niveau ou des modifications potentielles. Les mises à jour logicielles des téléphones, des stations de base, des MSC et d’autres composants sont courantes et comprennent souvent des dispositions et des capacités nouvelles ou modifiées en matière de messages, ce qui facilite l’intégration harmonieuse du système J911 dans l’architecture existante.

L’intégration des rapports de brouillage dans l’infrastructure existante tire parti des installations de transport et d’acheminement des messages. L’ajout essentiel est une installation de traitement de ces rapports, soit au niveau fédéral, soit en complément des PSAP. L’intégration de la mesure J/N dans les téléphones est une amélioration matérielle simple, mais il n’est pas possible de modifier les téléphones existants. Heureusement, les téléphones cellulaires ont généralement un cycle de vie de deux ans avant d’être remplacés, ce qui permet d’ajouter une capacité de rapport de brouillage dans le cadre du cycle de remplacement normal.

Les performances du système J911 sont-elles optimales ?

Optimisez la détection de l’emplacement du brouilleur de signaux grâce à des techniques d’ajustement de courbe. En analysant les mesures J/N d’une foule de téléphones portables placés au hasard, nous pouvons déterminer la position du brouilleur. Une grille d’emplacements hypothétiques de brouilleurs est créée et un ajustement de courbe est effectué pour chaque point. L’emplacement qui fournit le meilleur ajustement est identifié comme étant la position du brouilleur. Ce processus est illustré à la figure 3, en supposant que les mesures de J/N et de localisation des téléphones cellulaires soient exactes. Dans notre exemple, un brouilleur de 200 mW est situé à xy = [0,0], et 1 000 téléphones portables sont uniformément répartis sur une zone environnante d’un kilomètre carré. Une grille hypothétique de localisation du brouilleur avec des points espacés de 5 mètres s’étend sur 脗卤150 mètres en x et y. À chaque point hypothétique, les 250 rapports J/N non saturés les plus élevés sont utilisés dans un processus d’ajustement de courbe par les moindres carrés. Cela suppose que la puissance de brouillage diminue comme 1/R^脦卤, où 脦卤 est généralement compris entre 2 et 4 dans l’environnement mobile terrestre. En optimisant ce processus, nous pouvons localiser avec précision l’emplacement du brouilleur, ce qui renforce la sécurité et atténue les interférences potentielles.

Dans la pratique, la connaissance de l’emplacement des téléphones portables est imparfaite et le GPS ne sera pas disponible pour les téléphones situés à proximité du brouilleur. Toutefois, il existe d’autres solutions pour déterminer la localisation. Plus précisément, on suppose que J/N (dB) est une fonction linéaire de log10(R), où R est la distance entre la position signalée de l’observateur et l’emplacement hypothétique du brouilleur. Les opérateurs cellulaires utilisent une pléthore de techniques de détermination de l’emplacement basées sur le temps d’aller-retour entre le téléphone cellulaire et les stations de base d’observation. À chaque point de localisation hypothétique du brouilleur, la norme des résidus est collectée en tant que mesure du degré de correspondance entre les rapports de brouillage (J/N + localisation) et l’ajustement de la courbe des moindres carrés. Cette métrique, représentée sur la figure 3, montre que le meilleur ajustement est obtenu à l’emplacement réel du brouilleur. Il convient de noter que 脦卤 = 2 correspond à un modèle de propagation en espace libre, ce qui valide notre approche. Plus la norme des résidus est petite, meilleure est l’adaptation de la courbe, ce qui indique une plus grande précision dans la localisation du brouilleur.

La performance du système J911 est influencée par plusieurs facteurs clés, dont le principal est l’utilisation de la technologie de localisation dérivée du Wi-Fi. Cette méthode, qui repose sur des points d’accès visibles, a été commercialisée par des entreprises telles que Skyhook et Google, ce qui la rend largement accessible dans la plupart des régions. Elle offre généralement une précision de positionnement d’environ 30 mètres, même en l’absence de GPS. En outre, comme de nombreux téléphones modernes sont désormais équipés d’accéléromètres intégrés, il est possible de propager la position avec une bonne précision, même lorsque le GPS n’est pas disponible. Cependant, un autre aspect crucial à prendre en compte est la nature hautement variable des observations J/N. Trois effets principaux contribuent à cette variabilité : les erreurs de mesure de J/N dues aux erreurs de V1 au repos, la caractérisation imparfaite de l’amplificateur AGC et la directionnalité non compensée du gain de l’antenne du récepteur. En outre, les effets d’ombre à grande échelle causés par les bâtiments, les collines, les ponts et d’autres obstacles, ainsi que les effets de trajets multiples à petite échelle, contribuent également aux fluctuations de J/N.

Pour saisir les effets complexes de la propagation du signal, un modèle log-normal est utilisé, représentant les écarts par rapport aux conditions idéales de l’espace libre. Ce modèle caractérise l’intensité du signal à l’aide de valeurs médianes, tandis que 脧聝 log-normal, exprimé en dB, quantifie les écarts aléatoires gaussiens par rapport à cette médiane. Ces modèles permettent de prédire la couverture cellulaire statistique et présentent une forte corrélation avec les observations du monde réel. La figure 4 illustre une métrique de localisation des brouilleurs calculée à l’aide d’un processus similaire à celui de la figure 3, mais intégrant désormais des erreurs de localisation de l’observateur de 脧聝x = 脧聝y = 30 mètres et 脧聝 log-normal = 6 dB. Notamment, même de légers mouvements du téléphone portable peuvent modifier de manière significative le rapport brouillage/bruit (J/N), car les signaux peuvent emprunter des chemins multiples, se combinant de manière constructive ou destructive au niveau du récepteur.

Dans ce scénario, la position la plus précise du brouilleur de signaux hypothétique a été déterminée comme étant à xyjammer = [10,45] mètres, grâce au consensus de la foule. Bien que les mesures individuelles des téléphones portables aient pu être de moindre qualité, elles ont fourni collectivement une estimation remarquablement précise de la position du brouilleur. Il convient de noter que ces téléphones portables sont dotés d’un système de positionnement Wi-Fi, dont les objectifs de performance se situent à 脗卤6 dB de la valeur en espace libre 68 % du temps, et à 脗卤12 dB 95 % du temps. Ces normes sont considérées comme modérées. Avant de poursuivre, évoquons brièvement la taille des foules et la densité des téléphones portables. En supposant un taux de pénétration cellulaire de 70 %, nous avons indiqué dans le tableau 1 les densités approximatives de téléphones portables pour diverses zones urbaines et suburbaines.

Le système J911 présente des performances remarquables, en particulier dans les environnements cellulaires denses. Considérons un scénario avec 1 000 téléphones portables par kilomètre carré, une densité courante dans de nombreuses zones urbaines. La figure 5 illustre les précisions de localisation des brouilleurs obtenues dans ces conditions, en supposant une distribution uniforme des appareils. Basée sur 500 simulations indépendantes, cette figure présente les statistiques d’erreur radiale de localisation du brouilleur lors du traitement de 25, 100, 500 ou 1 000 mesures. L’erreur radiale, donnée par J-EQ, s’améliore de manière significative à mesure que l’on intègre davantage de mesures. Le traitement des données de l’ensemble de la foule permet d’obtenir des erreurs radiales de 14 mètres ou plus dans 50 % des essais et de plus de 27 mètres dans 90 % des essais. Cela soulève la question suivante : pourquoi ne pas traiter l’ensemble des mesures obtenues à partir des téléphones portables afin d’optimiser la précision ?

Pour gérer le trafic et minimiser les fausses alertes lors d’un brouillage, le processus est divisé en deux phases clés. Tout d’abord, la phase de détection identifie le brouillage. Ensuite, la phase de localisation indique sa position précise. Cette approche garantit que l’infrastructure cellulaire n’est pas submergée, même lorsque plusieurs téléphones cellulaires observent et signalent l’événement.

Comment détecter un brouilleur de signaux ?

Pour minimiser la consommation d’énergie en veille, les téléphones cellulaires sont affectés à des groupes de pages spécifiques en fonction de leur IMEI unique. Le GSM compte 50 groupes de ce type. Les téléphones se réveillent pour écouter le PCH en fonction de leur groupe et vérifier s’il y a des appels entrants. En ajustant le signalement des brouilleurs en fonction du groupe de pages ou de l’IMEI du téléphone, nous pouvons limiter les hausses de trafic initiales. Pendant la phase de détection, le système identifie également le type d’interférence, ce qui garantit un fonctionnement efficace. Cette méthode permet d’équilibrer l’utilisation de l’énergie et la réception des appels, ce qui est essentiel pour maintenir une communication cellulaire fluide.

Identifiez facilement les événements solaires des brouillages. Une réponse J/N plate d’un endroit à l’autre indique une éruption solaire et non un brouillage localisé. Les véritables événements de brouillage présentent un centre géographique distinct avec un rapport J/N élevé dans une zone spécifique. De plus, une interférence CE, non gaussienne, est un signe clair de perturbation d’origine humaine, ce qui permet de localiser la source. Restez informé, faites la distinction entre les interférences naturelles et celles causées par l’homme, et localisez le coupable en toute confiance.

Comment localiser un brouilleur de signaux ?

Lorsque l’interférence est attribuée au brouillage, l’étape suivante consiste à localiser le brouilleur. Bien qu’il puisse sembler intuitif d’utiliser les téléphones les plus proches du brouilleur pour la localisation, les téléphones avec des compteurs J/N saturés ne sont pas idéaux. Au contraire, les téléphones non saturés offrent des données RSSI précieuses qui sont bien corrélées avec la distance. Ces téléphones, en particulier ceux qui sont les plus proches de la source de brouillage et dont les relevés J/N sont élevés, ont tendance à rencontrer moins de problèmes de propagation du signal. Lors d’un incident de brouillage, le PSAP J911 gère le trafic en limitant les rapports aux seuls téléphones enregistrant une valeur J/N supérieure à J/Nmin. Comme le montre la figure 5, le traitement de l’ensemble des données améliore la précision de la localisation du brouilleur par rapport à l’utilisation d’un ensemble de données réduit.

L’optimisation des techniques de localisation des brouilleurs peut améliorer considérablement la précision et l’efficacité. En traitant l’ensemble de la foule, nous obtenons des erreurs radiales de 14 mètres ou plus dans la moitié des essais et de plus de 27 mètres dans 90 % des essais. Cependant, le fait de se baser uniquement sur les 250 valeurs J/N les plus élevées a un impact sur la précision de la localisation instantanée du brouilleur, ce qui entraîne des erreurs radiales de 47 mètres ou moins dans 50 % des cas et de plus de 110 mètres dans 90 % des essais. Le point positif est que le trafic généré par le réseau cellulaire est réduit à un quart. En d’autres termes, pour une capacité de traitement du trafic donnée, nous pouvons mettre à jour les emplacements des brouilleurs quatre fois plus rapidement. L’intégration de critères de rapport supplémentaires, tels que l’appartenance à un groupe de pages, la localisation générale ou l’IMEI, nous permet d’échantillonner différentes populations de téléphones cellulaires à chaque intervalle d’instantané. En outre, la mise en œuvre d’une approche de filtrage de Kalman pour suivre et lisser les estimations de l’emplacement des brouilleurs peut en fin de compte donner de meilleures performances, en particulier si l’on considère que les téléphones individuels peuvent se déplacer considérablement au fil du temps.

L’amélioration de la précision de la localisation des brouilleurs reste un point central à explorer. Une approche potentielle consiste à utiliser des téléphones présentant des indications J/N saturées ou élevées pour le centrage géographique. En outre, l’intégration de plusieurs méthodologies pourrait donner des résultats prometteurs. Dans les scénarios où le brouilleur est identifié à l’intérieur d’un véhicule en mouvement, il est possible d’améliorer la précision de la localisation en limitant la grille de position hypothétique du brouilleur aux routes, en utilisant les données cartographiques comme référence. Ces pistes offrent des possibilités d’études plus approfondies. La figure 6 étend l’analyse de la figure 5, en explorant des scénarios avec une densité de téléphones portables considérablement réduite. Dans tous les scénarios, la collecte et le traitement de données complètes restent essentiels. Comme prévu, un plus grand nombre d’observateurs permet d’améliorer la précision de la localisation des brouilleurs. Cependant, même dans les zones à faible densité de téléphones portables, le système fonctionne admirablement, atteignant une précision de 50 mètres dans 50 % des cas et une précision de 100 mètres dans 90 % des cas, en supposant qu’il y ait 100 téléphones par kilomètre carré.

Il est possible d’améliorer la précision de localisation des brouilleurs en dépit de la variabilité de la propagation et des erreurs de mesure, même dans les zones modérément peuplées. Notre analyse, illustrée par la figure 7, révèle des statistiques de précision radiale pour diverses valeurs lognormales 脧聝 (4, 6, 8 et 10 dB). Comme prévu, la fiabilité des mesures J/N se détériore avec l’augmentation de la variabilité de la propagation et/ou des erreurs de mesure des téléphones portables. Par conséquent, la précision des estimations de localisation des brouilleurs diminue également, mais pas de manière catastrophique. De même, les simulations avec des erreurs de localisation de téléphone cellulaire plus importantes ont montré des pertes de performance modérées dans la précision de la localisation du brouilleur. Dans l’ensemble, les figures 5 à 7 montrent que la taille de la foule et les algorithmes de sélection de la foule, plutôt que la précision des mesures individuelles, sont les principaux facteurs déterminants de la précision de la localisation des brouilleurs. Ces informations ouvrent la voie à des stratégies plus efficaces de détection et de localisation des brouilleurs, en particulier dans les zones densément peuplées où les interférences de signal sont un défi courant.

Comment positionner efficacement le J911 ?

Les opérateurs sans fil n’étaient guère enthousiastes à l’idée de mettre en œuvre le service E911 sans fil en raison des exigences matérielles considérables qu’il impliquait pour le signalement de la position des stations mobiles (MS), les téléphones cellulaires étant un exemple de MS. Cependant, l’E911 sert aujourd’hui de base technique à de nombreuses sources de revenus, notamment le secteur des services de localisation (LBS). Le brouillage du GPS constitue une menace directe pour cette source de revenus, en particulier à mesure que le GPS est intégré aux systèmes de navigation des véhicules et aux systèmes routiers intelligents. Dans ce paysage en évolution, les opérateurs cellulaires joueront un rôle central en fournissant les installations de communication nécessaires. Le brouillage du GPS représente donc un obstacle important à ce potentiel de revenus futurs. En outre, le brouillage des signaux cellulaires constitue une menace pour l’infrastructure nationale et les revenus des opérateurs. Heureusement, les approches décrites ci-dessus sont facilement adaptables pour détecter et localiser les sources de brouillage des bandes de fréquences cellulaires en temps opportun, ce qui permet de relever ces nouveaux défis.

La mise en œuvre d’un système J911 présente des avantages potentiels considérables pour les opérateurs cellulaires, ce qui en fait une proposition convaincante pour l’adoption par l’industrie. S’inspirant du cadre établi pour le E911 sans fil, la réalisation du J911 peut se faire par une approche structurée en trois étapes. Dans un premier temps, le processus commence par l’élaboration d’une réglementation, où la FCC, après avoir validé la nécessité du système, publie un avis de proposition de réglementation (NPRM) décrivant les conditions préalables fonctionnelles du système. Le secteur réagira ensuite, ce qui permettra d’établir les critères de performance et les délais de déploiement du J911 par le biais d’un processus itératif. Cette phase devrait durer environ deux ans. L’étape suivante est celle de la définition des normes, au cours de laquelle les organismes établis dans les secteurs de la téléphonie sans fil, des LEC et des PSAP collaboreront à la formulation de normes détaillées pour la mise en œuvre du J911. Ce travail essentiel sera principalement mené par des représentants de l’industrie qui travailleront ensemble.

La mise en œuvre de J911 s’intégrerait de manière transparente dans l’infrastructure cellulaire existante et ne nécessiterait aucune modification matérielle, à l’exception des parties relatives à la sémaphore. Dans le cadre du cycle régulier de mise à jour et de publication, le J911 serait déployé, ce qui garantirait la conformité avec les processus d’élaboration de règles et de fixation de normes de la FCC pour les nouvelles stations mobiles. Ce processus de normalisation, qui englobe divers éléments du système tels que les normes MS et BSS, devrait prendre un à deux ans, ce qui permettra aux fabricants de produire des équipements interopérables. Par conséquent, sur une période de deux ans, les appareils mobiles passeraient progressivement à des modèles compatibles avec le J911, ce qui marquerait la mise en place complète du système J911. Il est intéressant de noter que ce concept d’adoption et d’intégration généralisées fait écho aux conclusions de l’expérience menée par Francis Galton en 1907, au cours de laquelle il a observé la sagesse collective d’une foule lors d’une foire de comté. Galton a constaté que, malgré de grandes différences dans les estimations et l’expertise individuelles, la moyenne de toutes les suppositions permettait de prédire avec précision le poids habillé d’un bœuf gras. De même, le déploiement et l’adoption progressifs de la norme J911 dans l’écosystème mobile promettent d’exploiter la puissance collective de la technologie et de la normalisation, pour aboutir à un système robuste et interopérable.

L’estimation médiane du public ne s’est écartée que de 0,8 % de la valeur réelle, ce qui témoigne d’une précision impressionnante.

 Les principaux résultats dévoilés ?

Il est essentiel de créer une infrastructure nationale pour détecter et localiser les brouilleurs GPS et cellulaires. Cette capacité sous-tendrait des mesures d’application rapides et efficaces. Une approche de crowdsourcing, utilisant une multitude d’observateurs opportunistes basés sur des téléphones cellulaires, semble être une solution plausible, fournissant des alertes opportunes et spécifiques à l’endroit où ils se trouvent. Bien que les mesures individuelles puissent être peu précises, le consensus de la foule permet d’obtenir une bonne précision. Bien que ce système ne puisse pas détecter de manière fiable les usurpateurs de précision, il pourrait détecter des usurpateurs plus grossiers du type des applications de téléphonie mobile qui pourraient, par exemple, être observés dans le cadre de l’évitement des taxes sur l’utilisation des routes. Toutefois, de nombreuses questions restent en suspens. Les modèles de gain d’antenne des brouilleurs peuvent nuire à la précision de la localisation. Dans quelle mesure cela peut-il être atténué en cartographiant les contours du gain de l’antenne ? Comment résoudre le problème des brouilleurs multiples et simultanés ? Les algorithmes d’aide basés sur la cartographie et la modélisation de la propagation peuvent-ils améliorer la précision de la localisation des brouilleurs ?

Le système proposé permet une amélioration continue même après son déploiement, car sa fonction de traitement des foules est basée sur un logiciel. Bien que d’importantes recherches soient encore nécessaires, cette flexibilité garantit que le système reste ouvert aux améliorations.

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