ADS-B 전송을 이용한 전파 주파수 지문 기반 항공기 식별 방법

자동 종속 감시 방송(ADS-B) 시스템은 차세대 항공 교통 시스템(NextGen)의 주요 구성 요소 중 하나입니다. ADS-B 메시지는 암호화되지 않은 일반 텍스트로 전송됩니다. 그러나 이는 시스템에 심각한 보안 취약점을 유발하여 다양한 유형의 무선 공격에 노출되게 합니다. 특히, 소프트웨어 정의 라디오(SDR)와 같은 간단한 하드웨어로 공격이 강화될 수 있습니다. 이러한 공격에 대해 높은 보안을 제공하기 위해, 전파 주파수 지문(RFF) 접근 방식이 합리적인 해결책을 제공합니다. 본 연구에서는 ADS-B 전송을 기반으로 한 항공기 식별을 위한 RFF 방법을 제안합니다. 처음에 8대의 항공기에서 SDR을 통해 3480개의 ADS-B 샘플이 수집되었습니다. 그 후 필터링되고 정규화된 샘플에서 전력 스펙트럼 밀도(PSD) 특성이 추출되었습니다. 또한, 항공기를 식별하기 위해 선형, 다항식 및 방사형 기저 함수의 세 가지 커널을 갖춘 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용했습니다. 게다가, 분류 정확도는 다양한 채널 신호 대 잡음 비(SNR) 수준(10-30 dB)을 통해 입증되었습니다. 낮은 SNR 수준(10 dB)에서 92%의 최소 정확도가 달성되어, 다항식 커널을 기반으로 한 SVM에 의한 제안된 방법이 허용 가능한 성능을 제공함을 보여줍니다. 작은 데이터셋으로도 얻어진 유망한 성능은 이 제안된 방법이 현업 응용에 구현 가능하다는 것을 시사합니다.