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Soutenance de thèse de Monsieur Le Hoang Victor TRUONG, « DIGUE : Detection d’Interférences G.n.s.s pour U.a.v autonomE »

L’Ecole doctorale : Ecole Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris
et le Laboratoire de recherche SAMOVAR
présentent
l’AVIS DE SOUTENANCE de Monsieur Le Hoang Victor TRUONG

Autorisé à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, préparé à Télécom SudParis en :
Signal, Images, Automatique et robotique
« DIGUE : Detection d’Interférences G.n.s.s pour U.a.v autonomE »
le mardi 3 novembre 2020 à 10h00

Salle 5A126
Télécom SudParis 19 place Marguerite Perey 91120 Palaiseau

Membres du jury :

M. Nel SAMAMA, Professeur,
Télécom SudParis, FRANCE
Directeur de thèse
M. Julien SARRAZIN, Maître de conférences,
UPMC, FRANCE
Rapporteur
M. Serge REBOUL, Professeur,
Université du Littoral, FRANCE
Rapporteur
Mme Geneviève BAUDOIN, Professeure émérite,
ESIEE, FRANCE
Examinatrice
M. Alain SIBILLE, Professeur,
Télécom Paris, FRANCE
Examinateur
M. Dominique HEURGUIER, Ingénieur,
Thales , FRANCE
Examinateur
M. Alexandre VERVISCH-PICOIS, Maître de conférences,
Télécom SudParis, FRANCE
Encadrant de thèse

Résumé :

La présente étude s’inscrit dans le domaine des interférences GNSS, en particulier les interférences de leurrage. Le leurrage consiste à induire une fausse position à un récepteur, c’est-à-dire une position différente de celle où il localisé. Cette étude consiste à proposer une approche de détection d’interférences de leurrage pour drone autonome utilisant les données directement issues des récepteurs. En réalisant un état de l’art des méthodes de détection de leurrage, le contrôle du biais d’horloge est apparu comme une approche potentielle. Une modélisation numérique d’une attaque de leurrage sur un récepteur a mis en évidence que le biais d’horloge présente des sauts lorsqu’il passe de la constellation GNSS à la constellation du leurre. En reproduisant cette attaque sur des récepteurs commerciaux utilisant de vrais signaux, le biais d’horloge présente des sauts plus importants que prévus par le modèle, et dans certains cas sur la dérive du biais également. Ces sauts ont été observés sur différents scénarios d’attaque plus ou moins subtiles, cependant l’amplitude de ces sauts semble aléatoire. Pour aller plus loin que la simple détection de leurrage, une approche utilisant une formation de drones communicants a été proposée dans le but de faire une estimation de la localisation du leurre. Cette méthode est basée sur un protocole de déplacement permettant à la formation de délimiter une zone de l’espace où le leurre est supposé être localisé. Le protocole actuel n’est pas encore complètement abouti mais il offre déjà une base prometteuse. L’étude du comportement du biais d’horloge a permis de mettre en évidence son intérêt dans une stratégie de détection de leurrage GNSS. A partir de ce constat, de futurs travaux pourront être menés sur le développement et l’implémentation sur un drone volant d’un algorithme de détection basé sur le contrôle du biais d’horloge. L’étude de l’utilisation d’une formation de drone pour la localisation d’un leurre a permis de poser les bases d’une solution prometteuse. De futurs travaux peuvent être menés afin de compléter le protocole de déplacement et de valider son efficacité face à différents types de leurres.

Abstract :

This study is part of the field of GNSS interference detection, in particular spoofing interferences. Spoofing consist in inducing a false position to a receiver, i.e a position different from the receiver’s true position. The study’s aim is to propose an approach for detecting spoofing interferences on an autonomous UAV using data directly available on the receivers. With the study of the state of the art of spoofing detection methods, the monitoring of the clock bias seemed like a potential method. A numerical modeling of a spoofing attack on a receiver showed that the clock bias undergoes jumps when it switch from the GNSS constellation to the spoofing constellation. By replicating this attack on a commercial receivers using real signals, the clock bias shows higher jumps than expected by the model and in some cases the clock drift also show some jumps. These jumps have been observed on different more or less subtle attack scenarios, however the amplitude of the jumps seems random. To go further than the simple spoofing detection, an approach using a communicating drone formation has been proposed. This method is based on a movement protocol allowing to delimit a space area where the spoofer is supposed to be located. The current protocol is not yet fully completed but it offers a promising basis. The study of the behavior of the clock bias highlighted its interest in a GNSS spoofing detection strategy. Based on this observation, further work could be carried out on the development and implementation on a UAV of a detection algorithm based on the monitoring of the clock bias. The study of the use of a drone formation for the localization of a spoofer led to the basis of a promising solution. Further work could be carried out in order to complete the movement protocol and to validate its efficiency against different types of spoofers.