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PNT可信度推理引擎,PNT安全保护神

来源:斗室智库   2020-06-09 03:23:49
  
 
       关键的基础设施迫切需要推断PVT估算值的确保性,对于一般用户而言也是如此。但是,传统的PNT平台没有从多种反欺骗(A-S)技术、态势感知(SA)信息以及其他辅助资源(例如网络数据)提供推断确保性的原理方法。在这里,介绍一个PNT可信度推理引擎(PNTTING),它可以根据具有严格语义的概率模型来评估PNT可信度。
 
  最近,《GNSS内参》杂志,发布了一篇很有价值的文章,名为《PNT可信度引擎(PNTTING)》。这是PNT安全性方面甚为少见的成果,安全问题很重要,但是缺乏抓手。这不,抓手来了。PNTTING借鉴了统计关系学习和概率编程研究两个社区所开发的技术。有关这些技术的背景知识,以及有关建立PNTTING的概率基础、定义和参数的详细信息,请读者参阅其它引用的完整技术论文。在这里仅简要提及两个社区感兴趣的主要概念,并迅速将其传递给应用,以及我们的PNT读者最感兴趣的示例。
 
  PNTTING与PNT平台中的PVT计算引擎一起运行。具有PNTTING功能的平台是一种系统,该系统可促进概率推理机制,并使用这些输入中的可信度假设来计算PVT输入和输出的可信度评估。可以以两种基本方式使用此可信度推理引擎:一是PNTTING可用于评估PNT平台提供PVT确保性的程度。这样,PNTTING提供了具体的系统实例,可以作为实现有保证的PNT平台的几种可能配置的参考;二是PNTTING提供了一种新颖且具原理性的方法,可在运行时从具有不同可信度的多个来源估算确保性指标。它可以决定如何使用源,也可以推理估计的计算方式和原因。
 
  引擎包括输入、处理和输出。输入包括数据(例如,在现场使用平台时收集的测量结果)以及由确保性模型设计人员编写的概率模型和推理任务。推理任务描述条件概率查询和与评估确保性有关的最大后验(MAP)查询,但要遵循一组概率模型。输入的另一种类型是数据转换程序,该程序对如何解释原始测量(包括单位和其他相关信息)以及如何对输出进行编码的描述进行编码。PNTTING处理需要一个概率计算引擎,该引擎实际上可以根据PNT平台的任务和对各种输入的访问以各种实现方式实例化。最后,输出包括后验可信度评估以及确保性指标和PVT估计,以便向用户报告。有关PNTTING输入、输出、计算、术语(例如PNT保证和相关概念)的更完整讨论,可信度的含义以及概率推断的基础,请参考结论中提到的完整会议论文。
 
  PNTTING可信度模型。该模型描述了观察值与其他可能表示攻击的变量之间的随机关系。此外,这些模型使估计后验分布的过程自动化,该过程可以捕获PNT平台表现出(或将表现出)有效行为的概率。对手参数可以对应于一个或几个对手族,它们可以(或不可以)尝试影响PVT平台(例如,一个可以欺骗GPS信号以使用多个配置文件之一提取PVT解决方案的对手)。A-S和SA技术根据状态观察(即伪距,RF信号或映射信息)估算可能表示对抗操作的连续或离散变量。这些威胁指标表明了我们的信念,即有效的解决方案(具有精度、完好性、可用性和连续性)是(或将要)由PNT平台提供的。由于信念是通过概率分布量化的,因此需要将其转换为对最终平台用户有意义的实际连续或离散确保性估计(数字或标签)。
 
  从广义上讲,PNT保证定义为保护最终用户所需的PNT所需功能的保护措施。这些保护可以由整个PNT企业提供。PVT保证是与PVT计算相关的那些保护。这些概念与网络安全的定义相似。保证的概念是对这些保护的实现程度的度量。PVT保证的相关安全目标是精度、完好性、可用性和连续性。这些目标根据用户及其任务而有所不同。我们将精度列为安全目标,因为某些方法的精度将体现在我们认为这些方法与其他信息融合在一起时的可信程度。就是说,PVT解决方案的精度当然是主要的有效性参数。从安全性的角度来说,完好性是指相关信息未更改(并且是真实的)。可用性和连续性适用于输入和输出。
 
  结论与未来工作。这里对PNTTING体系结构的描述,只是实现PNTTING潜力的第一步,它既可用于系统评估,又可用于运营保证评估的。但是进一步的研究需要探索几个方向:一是利用和/或创建真实的测试向量。目前缺乏用于PNT确保性的测试向量,并且需要一些示例来训练PNT平台的所有层。例如,文本向量可以在原始传感器测量级别、在特征提取级别、在更高的PVT事件级别等等。PNTTING将需要根据输入的性质进行调整,但是问题在于演示此类调整时,需要输入数据(以及此类数据的多种选择);二是可信度假设的建模,包括相互依赖性。PNTTING需要可信度假设模型,该模型包括有关传感器监视器的先验信息等。这些监视器之间的相互依赖性也需要建模,这需要与PNTTING分开的计算(使用其自身的测试数据等完成);三是探索计算的实现。在示例中使用了英国国教,并且讨论了其他计算框架的可能性。在此类框架中的研究仍在进行中,PNTTING将需要不断地重新评估可能依赖于PNT平台的最佳方法来执行其计算;四是与现有的PNT平台集成。PNTTING正在使用预制的测试场景进行开发,这些场景足以满足开发甚至某些类型的系统评估的需要。但是,使用PNTTING生成运行时保证度量标准将需要与PNT平台集成,该平台是一种开放式体系结构,例如软件定义的无线电。文字编辑时,点击左侧模板/图片,就可以插入到文字中间。