There has been substantial growth in the UAV market along with an expansion in their applications. However, the successful execution of a UAV mission is very often dependent on the use of a GNSS. Unfortunately, the vulnerability of GNSS signals, due to their lack of encryption and authentication, poses a significant cybersecurity issue. This vulnerability makes various attacks, particularly the "GNSS spoofing attack," and "GNSS jamming attack" easily executable. Generally speaking, during this attack, the drone is manipulated into altering its path, usually resulting in an immediate forced landing or crash. As far as we know, we are the first to propose a lightweight-solution that enable a drone to autonomously rescue itself, assuming it is under GNSS attack and the GNSS is no longer available, and return safely to its initial takeoff position, thereby preventing any potential crashes. During the flight, wind plays a critical role as it can instantaneously alter the drone's position. To solve this problem, we have devised a highly effective 2-phases solution: (i) Forward Phase, for monitoring and recording the forward journey, and (ii) Backward Phase, that generates a backward route, based on the Forward Phase and wind presence. The final solution ensures strong performance in consistently returning the drone to the original position, even in wind situations, while maintaining a very fast computation time.


翻译:随着无人机市场的快速增长及其应用范围的不断扩大,无人机任务的顺利执行往往高度依赖于全球导航卫星系统(GNSS)的使用。然而,由于缺乏加密和认证机制,GNSS信号存在显著的脆弱性,这构成了一个重大的网络安全问题。这种脆弱性使得各类攻击,尤其是“GNSS欺骗攻击”和“GNSS干扰攻击”,极易实施。通常,在此类攻击过程中,无人机会被操控而改变其飞行路径,最终往往导致立即的迫降或坠毁。据我们所知,本文首次提出了一种轻量级解决方案,使得无人机在遭受GNSS攻击且GNSS信号不可用的情况下,能够自主实施救援,安全返回初始起飞位置,从而避免任何潜在的坠毁事故。在飞行过程中,风扮演着关键角色,因为它能瞬时改变无人机的位置。为解决此问题,我们设计了一种高效的双阶段解决方案:(i)前向阶段,用于监测并记录前向飞行轨迹;(ii)后向阶段,基于前向阶段记录及风的存在情况,生成一条返回路径。该最终方案确保了即使在有风条件下,无人机也能稳定返回原始位置,同时保持了极快的计算时间。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员