Ин таҳқиқот барои ошкорсозии пассивӣ ва муайян кардани ҷойгиршавии истгоҳҳои қалбакии базавӣ ё IMSI catcher-ҳо, ки телефонҳои мобилиро ба пайвастшавӣ ба худ водор мекунанд, дар минтақаҳои васеъ тӯдаи ҳавопаймоҳои бесарнишинро пешниҳод мекунад, ки бо сенсорҳои радиобасомад муҷаҳҳаз шудаанд. Пешбинӣ мешавад, ки ҳар UAV радиои барномавӣ-таърифшаванда, антеннаи фарохмаҷро, воҳиди edge computing бар пояи NVIDIA Jetson Orin ва иртиботи бехатари mesh network дошта бошад.

Системаи пешниҳодшудаи ошкорсозӣ ба як нишондиҳандаи ягонаи сигнал такя намекунад. Шиноса ва тақсимоти басомади истгоҳи базавӣ, қувваи пахш ва сифати сигнал, танзимоти протоколи мобилӣ ва рафтори ҳаракат ва пахши истгоҳ дар тӯли вақт якҷоя арзёбӣ мешаванд. Ин маълумот ба вектори 18-андозаи хусусият табдил дода мешавад; score-и гумони rule-based бо probability output-и классификатори Random Forest якҷоя шуда, истгоҳ ҳамчун қонунӣ, талабкунандаи назорат, гумонбар ё таҳдиди тасдиқшуда тасниф мешавад.

Вақте як UAV сигнали гумонбарро пайдо мекунад, аз аъзои дигари тӯда тасдиқи мустақил талаб мекунад. Ҳангоми тасдиқи як истгоҳ аз ҷониби ҳадди ақал ду қабулкунанда, тӯда вобаста ба continuity-и сигнал, time synchronization, geometry-и қабулкунанда ва signal-to-noise ratio усули ҷойгиркунии TDoA ё AoA-ро интихоб мекунад. TDoA фарқи вақти расидани сигнал ба қабулкунандаҳои гуногун ва AoA самти расидани сигналро истифода мебарад.

Озмоишҳои лаборатории назоратшаванда бо USRP B210 ва системаи srsRAN, ки пахши 4G LTE-ро emulate мекунанд, анҷом дода шудаанд. Тадқиқотчиён detection rate-и умумии %96,5, false positive rate-и %0,6, swarm verification time-и тақрибан 2 сония, end-to-end mission latency-и камтар аз 5 сония ва average TDoA localization error-и 0,424 метрро дар фосилаи чор метр байни қабулкунандаҳо гузориш додаанд. Аммо дар ин қиматҳо номувофиқатҳои арифметикӣ ва ҳисоботӣ дар дохили таҳқиқот вуҷуд доранд.

Озмоиши operational field бо тӯдаи воқеии UAV дар ҳолати парвоз анҷом дода нашудааст. Swarm verification бо се қабулкунандаи статсионарии лабораторӣ, ки дар ҷойҳои маълум гузошта шудаанд, emulate шудааст. Мувофиқи ҷадвали scaling-и тадқиқотчиён, ҳангоми истифодаи consumer-grade GPS ва software synchronization localization error метавонад дар formation-и воқеии 100 метрӣ тақрибан ба 10,6 метр ва дар 200 метр ба 21,2 метр расад.

Аз нигоҳи Туркия: Ин равиш метавонад барои таҳқиқоти passive RF monitoring дар назорати инфрасохтори алоқаи мобилӣ аз ҷониби мақомоти ваколатдори Туркия, амнияти периметрии иншооти муҳим, чорабиниҳои серодам ва минтақаҳое, ки гумони temporary rogue transmitter вуҷуд дорад, мутобиқ карда шавад. Барои татбиқ бояд базаи маълумоти истгоҳҳои базавии қонунӣ, махсус ба операторҳо ва frequency band-ҳои Туркия, сохта шавад; дар шаҳрҳо, релеф ва зичии сохтмони гуногун flight test-ҳои воқеӣ гузаронида шаванд; иҷозатҳои BTK, қоидаҳои авиатсияи гражданӣ, ҳифзи маълумоти шахсӣ ва махфияти алоқа якҷоя арзёбӣ гарданд. Аз таҳқиқот наметавон мустақиман натиҷа гирифт, ки дар Туркия detection success-и %96,5, field localization-и камтар аз ним метр ё operational usability-и мустақим таъмин мешавад.

Истгоҳи қалбакии базавӣ чист?

Истгоҳи қалбакии базавӣ системаи радиоӣ аст, ки ба мисли ячейкаи қонунии оператори мобилӣ пахш карда, мехоҳад ба рафтори пайвастшавии телефонҳои наздик таъсир расонад. Баъзе системаҳо, ки IMSI catcher низ ном доранд, метавонанд аз хусусиятҳои протоколҳои мобилӣ барои гирифтани идентификаторҳои доимӣ ё муваққатии дастгоҳҳо, пайгирии ҷойгиршавӣ, равона кардани пайвастшавӣ ба технологияи дорои амнияти заифтар ё халалдор кардани хидмати алоқа истифода баранд.

Таҳқиқот махсусан таъкид мекунад, ки муайян кардани истгоҳҳои қалбакии сайёр душвор аст. Ин дастгоҳҳо метавонанд муддати кӯтоҳ фаъол шаванд, бо мошин ё шахс ҷой иваз кунанд, идентификаторҳои ячейкаҳои қонуниро тақлид намоянд ва бо тағйири қувваи пахш аз sensor-ҳои статсионарии заминӣ канорагирӣ кунанд. Вақте гурӯҳҳои заминӣ маҷбур мешаванд минтақаи васеъро скан кунанд, мушкилоти coverage, response time ва physical access ба вуҷуд меоянд.

Таҳлили дастгоҳи воқеӣ чӣ гуна ба таҳқиқот ворид шудааст?

Тадқиқотчиён мегӯянд threat model-ро ба technical analysis-и як IMSI catcher-и воқеӣ, ки мақомоти ҳифзи ҳуқуқ дар аввали соли 2025 муайян кардаанд, асос кардаанд. Расми 1 дар саҳифаи 4-и таҳқиқот radio-ҳои сершумори software-defined, RF splitter-ҳо, power amplifier-ҳо, filter-ҳо, network switch ва power component-ҳоро дар қуттии металлӣ рақамгузорӣ карда нишон медиҳад.

Шарҳ дода мешавад, ки дастгоҳи таҳлилшуда нӯҳ software-defined radio дошт ва система метавонист басомадҳои гуногунро ҳамзамон барои scanning, transmission ё monitoring истифода барад. Ин таҳлил асоси назари тадқиқотчиён аст, ки rogue base station-ҳоро набояд танҳо ҳамчун дастгоҳҳои лаборатории содда ва як-transmitter модел кард.

Бо вуҷуди ин, experimental evaluation бо истифодаи мустақими ин дастгоҳи мусодирашуда анҷом дода нашудааст. Attack behavior-ҳо дар emulator-и лаборатории бехатар ва ҷудогона бар пояи USRP B210 ва srsRAN сохта шудаанд. Таҳлили дастгоҳи воқеӣ threat model-ро таъмин кардааст, дар ҳоле ки performance test-ҳо бо synthetic ва controlled transmission анҷом шудаанд.

Чаро тӯдаи UAV истифода мешавад?

Якчанд UAV як radio source-ро аз ҷойҳои гуногун мушоҳида карда, се бартарӣ медиҳанд. Якум, минтақаҳои васеъ нисбат ба як sensor-и статсионарӣ зудтар скан мешаванд. Дуюм, alarm-и як қабулкунанда аз ҷониби UAV-ҳои дигар тасдиқ шуда, хатари false alarm кам мешавад. Сеюм, ҷойгир будани қабулкунандаҳо дар нуқтаҳои гуногун имкон медиҳад манбаи сигнал geometrically localize карда шавад.

Шабакае, ки UAV-ҳо байни худ месозанд, Flying Ad Hoc Network ё FANET ном дорад. Ин сохтор мехоҳад, ки дар ҳолате ки инфрасохтори cellular communication боэътимод нест ё худ объекти таҳқиқ аст, UAV-ҳо тавассути mesh network-и алоҳида иртибот дошта бошанд.

Панҷ қабати платформаи UAV

Расми 2 дар саҳифаи 5-и таҳқиқот prototype-и ҷисмонии UAV-ро нишон медиҳад, ки NVIDIA Jetson Orin processing unit ва RF hardware дорад. Аммо дар localization experiment се UAV-и ҷисмонӣ ҳамзамон парвоз накардаанд; се қабулкунанда дар координатаҳои статсионарии лабораторӣ истифода шудаанд.

Ground Control Station чӣ мекунад?

Ground Control Station-и web-based ҷойгиршавии UAV, flight path, battery status, communication links ва RF analysis-ро дар як экран нишон медиҳад. Telemetry, SDR output ва camera feed аз UDP endpoint-ҳои ҷудогона гирифта мешаванд; барои maintenance ва management ба Jetson computer SSH access таъмин мешавад.

Расми 3 дар саҳифаи 7-и таҳқиқот control panel-ро барои connection settings нишон медиҳад. Расми 4 бошад messaging байни Ground Control Station ва се UAV-ро ҳамчун sequence diagram пешниҳод мекунад.

Вазифаи панҷмарҳилавии тӯда

1. Distributed patrol: Ҳар UAV дар минтақаи таъиншуда spectrum scan мекунад ва бо local machine-learning model anomaly меҷӯяд.
2. Independent verification: Alarm-и аввал ба UAV-ҳои дигар фиристода мешавад. Ҳадди ақал ду UAV бояд ҳамон истгоҳро гумонбар тасдиқ кунанд.
3. Leader election ва formation: UAV-и аввалин alarm-дода leader мешавад; дигарон follower таъин шуда, geometry-и мувофиқи triangle ҳисоб мешавад.
4. Localization: Leader мувофиқи signal ва formation condition усули TDoA ё AoA-ро интихоб карда, ба follower-ҳо ҷойҳои нав мефиристад.
5. Mission completion: Final location estimate ба Ground Control Station фиристода мешавад; UAV-ҳо log-ҳоро synchronize карда, ба patrol бармегарданд.

Системаи чаҳорқабатаи ошкорсозӣ

A. Санҷиши identity ва frequency

Қабати аввал PLMN, MCC, MNC, TAC, cell identity ва EARFCN-и пахшшудаи истгоҳро бо trusted operator records муқоиса мекунад. Tracking area code-и нодуруст ё geographically inconsistent, cell identity partitioning-и ғайриоддӣ ё frequency-и ба оператор ҷудонашуда anomaly flag ба вуҷуд меорад.

B. Таҳлили RF power ва quality

Reference signal power-и қабулшуда мувофиқи mean ва standard deviation-и ячейкаҳои қонунӣ дар ҳамон frequency band стандартизатсия мешавад:

\[ Z_i= \frac{RSRP_i-\mu_{\mathrm{band}}} {\sigma_{\mathrm{band}}} \]

Қиматҳои \(|Z_i|>2\) ҳамчун нишондиҳандаи unusual power қабул мешаванд. Ҳамзамон пайдо шудани strong RSRP бо low RSRQ ё SINR ҳамчун нишонаи transmitter-и high-gain, вале бе carrier-class calibration арзёбӣ мешавад.

Carrier frequency offset чунин ҳисоб мешавад:

\[ CFO_i=f_{\mathrm{ölçülen}}-f_{\mathrm{beklenen}} \]

Дар таҳқиқот offset-ҳои зиёда аз 100 Hz ҳамчун anomaly threshold марбут ба low-cost SDR oscillator-ҳо истифода шудаанд.

C. Таҳлили cellular protocol

SIB1 ва SIB2 message-ҳо decode шуда, encryption option-ҳо, cell access setting, random access configuration ва broadcast timing таҳлил мешаванд. Эълони танҳо EEA0 zero-encryption option дар таҳқиқот қавитарин single rogue-station indicator ҳисоб шудааст.

Cell ҳамчун access-closed нишон дода шудан, blocking-и reselection behavior, PRACH parameter-ҳои номувофиқ ба operator structure ё unusual connection latency низ ба protocol score илова мешаванд.

D. Time ва location context

Суръати намоёни ҳаракати base station байни observation-ҳои пайдарпай чунин ҳисоб мешавад:

\[ v_i= \frac{d(G_{t+1},G_t)} {t_{t+1}-t_t} \]

Дар ин ҷо \(d\) Haversine distance байни ду geographical position аст. Short-lived transmission, аз нав пайдо шудан дар ҷойҳои гуногун ва rapid change-и broadcast parameter-ҳо ҳамчун portable-station behavior арзёбӣ мешаванд.

Барои broadcast stability ченаки зерин дода шудааст:

\[ S_{\mathrm{kararlılık}} = 1- \frac{\operatorname{Var}(P_t)} {\mu(P_t)} \]

Ин қимат танҳо вақте ҳисоб мешавад, ки ҳадди ақал се consecutive observation вуҷуд дошта бошад.

Machine learning ва якҷоякунии қарор

Аз чор қабат се identity feature, панҷ RF feature, панҷ protocol feature ва панҷ contextual feature гирифта шуда, вектори 18-андоза сохта мешавад. Binary indicator-ҳо 0 ё 1 буда, continuous variable-ҳо бо min–max values, ки аз training partition ҳисоб шудаанд, ба диапазони 0–1 оварда мешаванд.

Ҷамъи вазндори score-ҳои қабатҳо:

\[ S_{\mathrm{toplam}} = w_A\widehat{S}_{\mathrm{kimlik}} + w_B\widehat{S}_{\mathrm{RF}} + w_C\widehat{S}_{\mathrm{protokol}} + w_D\widehat{S}_{\mathrm{bağlam}} \]

ҳисоб мешавад. Final score бо probability-и rogue station-и Random Forest model чунин якҷоя мешавад:

\[ S_{\mathrm{nihai}} = \lambda S_{\mathrm{toplam}} + (1-\lambda)\,100\,P(\mathrm{sahte}\mid x_i) \]

Localization бо TDoA

Усули TDoA фарқи вақти расидани як сигнал ба UAV-ҳои гуногунро истифода мебарад:

\[ \Delta t_{ij} = \frac{ \lVert p_T-p_i\rVert- \lVert p_T-p_j\rVert }{c} \]

\(p_T\) ҷойи номаълуми transmitter, \(p_i\) ва \(p_j\) ҷойҳои UAV ва \(c\) суръати рӯшноиро нишон медиҳанд. Се қабулкунанда ду independent time difference медиҳанд ва ҷойи transmitter аз intersection-и hyperbolic surface-ҳо ҳисоб мешавад.

Илова кардани carrier phase difference ҳадаф дорад coarse location-и аз time difference гирифташударо дар resolution-и аз wavelength хурд беҳтар кунад. Аммо ин усул high time synchronization ва geometry-и мувофиқи қабулкунандаҳоро талаб мекунад.

Localization бо AoA

AoA кунҷи расидани сигналро ба ҳар қабулкунанда чен мекунад:

\[ \theta_i= \arctan \left( \frac{y_T-y_i} {x_T-x_i} \right) \]

Intersection-и direction line-ҳое, ки аз ҳадди ақал ду ҷойи гуногун чен шудаанд, ҷойи transmitter-ро медиҳад. Азбаски AoA time matching-и nanosecond-level байни қабулкунандаҳоро талаб намекунад, барои short ва intermittent transmission афзал дониста мешавад. Аммо хатои antenna orientation ва heading angle-и UAV метавонад мустақим ба localization result таъсир кунад.

RSSI backup барои як UAV

Агар танҳо як UAV кор кунад, coarse RSSI gradient method пешниҳод мешавад, ки ба самти зиёд шудани signal strength ҳаракат мекунад. Тадқиқотчиён мегӯянд ин усул дар laboratory experiment-и 4 метрӣ эътибор надорад ва дар open field ҳадди ақал initial distance-и 20–50 метрро талаб мекунад.

RSSI method аз localization results хориҷ шудааст. Бо вуҷуди ин, дар аввалин hybrid fusion attempt дохил кардани invalid RSSI estimate-ҳо ба final result average error-и калони 22,52 метр ба вуҷуд овард. Тадқиқотчиён пешниҳод мекунанд, ки дар оянда unreliable method-ҳо ба ҷои нигоҳ доштан бо low weight, пурра хориҷ карда шаванд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Истифодаи якҷояи identity, RF, protocol ва temporal context имкон медиҳад рафторҳои гуногуни rogue station дар як framework таҳлил шаванд.
• Protocol scenario, ки танҳо zero-encryption option эълон мекард, дар controlled experiment дар ҳамаи sample-ҳо ошкор шуд.
• RF frequency ва power instability ҳатто ҳангоми қонунӣ нигоҳ доштани identity information detection indicator дода тавонист.
• Verification аз ҷониби якчанд қабулкунанда пас аз alarm-и як sensor як safety gate-и дуюм фароҳам кард.
• TDoA дар laboratory transmitter-ҳои stationary ва continuous нисбат ба AoA localization error-и пасттар дод.
• AoA дар portable transmitter scenario-и short-lived нисбат ба TDoA error-и пасттар дод.

Нуктаҳое, ки таҳқиқот исбот намекунад

• Исбот намекунад, ки се UAV-и воқеӣ дар ҳолати парвоз ҳамон performance-ро нишон медиҳанд.
• Нишон намедиҳад, ки IMSI catcher-и воқеии мусодирашуда experimental түрде аз ҷониби системаи пешниҳодшуда ошкор шудааст.
• Experimental validation барои 5G standalone network пешниҳод намекунад.
• Generalizability-ро дар operator-ҳои гуногуни мобилӣ, шаҳрҳо, rural area ё dense built environment нишон намедиҳад.
• Дар real field environment localization error-и аз ним метр камро исбот намекунад.
• Қиматҳои барои formation-и 100 ва 200 метрии UAV додашуда measurement нестанд, балки scaling estimate аз laboratory result мебошанд.
• Таъсири воқеии wind, vibration, orientation change ва formation distortion-ро ба AoA ва TDoA чен намекунад.
• Имкон намедиҳад detection rate-и %96,5 бо ҳамаи numerical explanation-ҳои дохилии таҳқиқот ба таври consistent дубора ҳисоб шавад.

Нуқтаҳои қавӣ

Нуқтаи асосии қавии таҳқиқот пешниҳод кардани multi-layer defense approach аст, ки танҳо ба high signal power ё як cell identity error такя намекунад. Ҳатто агар attacker баъзе identity field-ҳоро дуруст mimic кунад, frequency instability, protocol behavior ё movement over time метавонад дар қабатҳои дигар нишона гузорад.

Он ки threat model аз таҳлили як real multi-SDR device таҳия шудааст, нисбат ба корҳое, ки танҳо simple laboratory transmitter-ҳоро фарз мекунанд, starting point-и realistic медиҳад. Гузаронидани experiment-ҳо дар муҳити safe, low-power ва controlled низ пеши таъсир ба real mobile subscriber-ҳоро мегирад.

Он ки тадқиқотчиён failed hybrid localization fusion-ро ошкоро report карда, сабаби error-и 22,52 метрро шарҳ додаанд, яке аз ҷиҳатҳои мусбати кор аст. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки unconditional fusion-и ҳамаи method-ҳо ҳамеша improvement намедиҳад.

Маҳдудиятҳо ва номувофиқатҳои асосӣ

• Таҳқиқот preprint-и аз peer review нагузашта аст.
• UAV swarm дар парвоз не, балки бо се stationary receiver emulate шудааст.
• Фосилаи байни laboratory receiver-ҳо танҳо 4 метр аст.
• Натиҷаҳои operational 100–200 метр experimental measurement нестанд, балки linear scaling estimate мебошанд.
• Legitimate data танҳо ба як operator cell дар минтақаи Athens асос ёфтааст.
• Supervised dataset танҳо аз 200 legitimate ва 200 rogue sample иборат аст.
• Гарчанде five-fold cross-validation гуфта шудааст, навишта шудааст, ки дар ҳар fold %70 training ва %30 test истифода шудааст; ин тавзеҳ бо classic five-fold split мувофиқ нест.
• Дар R1 гуфта мешавад, ки ду sample-и боқимонда низ аз ҷониби RF layer ёфт шудаанд, аммо total success %98 дода шудааст.
• Дар R3 гуфта мешавад, ки шаш sample-и боқимонда бо power instability ёфт шудаанд, аммо total success %92 дода шудааст.
• Дар R4 аз 15 sample якто missed шудан ба success-и %93,3 мувофиқ аст, аммо %96 гузориш шудааст.
• Дар main data description барои R4 50 rogue sample, дар scenario section бошад 15 active sample гуфта шудааст.
• Physical consistency threshold дар general table 300 метр, дар description-и R1 experiment бошад 50 метр дода шудааст.
• Average-и TDoA барои чор equal-sized localization scenario аз ҷиҳати арифметикӣ бо 0,424 метр дар graph мувофиқ нест.
• Барои R2 method-и пешниҳодшуда “hybrid” аст, дар ҳоле ки actual best method TDoA мебошад, аммо consistency column correct ишора шудааст.
• Барои raw dataset ва implementation code open-access link дода нашудааст.
• Standard deviation ё confidence interval барои run-ҳои гуногуни model пешниҳод нашудааст.

Дар оянда кадом validation-ҳо лозиманд?

Аввал, field experiment бояд бо ҳадди ақал се UAV-и воқеӣ дар парвоз, formation-ҳои 100–200 метр ва wind condition-ҳои гуногун анҷом дода шавад. Таъсири UAV vibration ба antenna phase, compass error ба AoA ва formation drift ба GDOP бояд ҷудогона чен карда шавад.

Model бояд дар operator-ҳои гуногуни мобилӣ, frequency band-ҳо, urban structure ва rural area external validation шавад. Барои ҳар муҳити нав бояд гузориш шавад, ки baseline-и legitimate RSRP ва CFO бо чӣ қадар data боэътимод сохта мешавад.

Барои 5G identity field-ҳои GUTI, SUCI ва SUPI, beamforming behavior ва 5G-specific SIB message-ҳо бояд ба система илова шаванд. Аммо набояд фарз кард, ки натиҷаҳои 4G танҳо ба сабаби architectural similarity мустақиман ба 5G generalize мешаванд.

Дар ниҳоят data split, sample count, confusion matrix ва scenario success-ҳо бояд ошкоро нашр шаванд; code, configuration ва anonymized RF feature-ҳо бояд барои independent research team-ҳо, то натиҷаҳоро дубора ҳисоб кунанд, share карда шаванд.

Усул ва бозёфтҳои таҳқиқот

Experimental setup

Чор controlled rogue-station scenario

Detection results-и гузоришшуда

Scenario suspicion score-ҳо

Swarm verification results

Scenario R3 азбаски confidence score-ҳои secondary receiver аз RF fluctuation таъсир гирифтанд, slowest verification-ро дод. Дар R1 signal-и strong ва stable аз ҷониби ҳамаи қабулкунандаҳо зуд дида шуд.

Swarm verification аз рӯи signal strength

Расми 15 нишон медиҳад, ки бо заиф шудани сигнал verification rate паст ва latency зиёд мешавад. Гарчанде дар time limit-и панҷ сония мемонад, тақрибан чоряки signal-ҳои аз −80 dBm паст verification-и кофии swarm нагирифтаанд.

Localization results

Мувофиқи тавзеҳе, ки дар ҳар scenario 25 sample истифода шудааст, simple average-и чор TDoA value тақрибан 0,503 метр ва average-и AoA value тақрибан 0,785 метр аст. Шарҳ дода нашудааст, ки overall average-ҳои 0,424 ва 0,811 метр дар Расми 16 чӣ гуна ҳисоб шудаанд.

Validation-и adaptive method selection

Натиҷаи R3 нишон медиҳад, ки moderate frequency instability ҳангоми мавҷуд будани се synchronized receiver TDoA-ро ҳатман unusable намекунад. Тадқиқотчиён бар асоси ин натиҷа selection strategy-ро нав карда, пешниҳод мекунанд, ки агар се ё бештар synchronized receiver бошад, TDoA prioritized шавад.

Scaling аз laboratory ба real formation

Ин table measured field result-ҳоро не, балки estimate-ҳои тадқиқотчиёнро бо assumption-и linear error scaling нишон медиҳад. Хусусан expected error дар real formation бо consumer hardware нисбат ба 0,424 метр дар laboratory хеле калонтар аст.

Ҳудуди усул аз нигоҳи privacy ва law

Системаи пешниҳодшуда танҳо downlink broadcast parameter-ҳо ва physical RF property-ҳои base station-ҳоро пассив monitor кардан мехоҳад. Телефонҳоро маҷбур намекунад ба он пайваст шаванд, subscriber traffic-ро decode намекунад ва ҳадафи ҷамъ кардани IMSI надорад.

Бо вуҷуди ин, airborne monitoring-и cellular spectrum, high-resolution localization ва UAV operation зери regulation-ҳои расмии communication privacy, personal data protection, civil aviation ва authority boundaries қарор доранд. Аз ҷиҳати техникӣ passive будан маънои онро надорад, ки система метавонад бе иҷозат истифода шавад.

Ёддошти манбаъ ва усул

Ин таҳқиқот preprint-и аз peer review нагузашта аст. DOI сабти таҳқиқотро дар SSRN муайян мекунад ва маънои accepted peer-reviewed journal article буданро надорад. Ибораи “submitted to Ad Hoc Networks” маънои acceptance ё publication аз ҷониби journal-ро надорад.

Мундариҷаи илмии ин мақолаи Verianla танҳо бар асоси матн, equation-ҳо, table-ҳо, graph-ҳо ва visual-ҳои таҳқиқоти боршуда омода шудааст. External source-ҳо танҳо барои bibliographic verification-и title, author order, institutional affiliation, DOI, SSRN upload date ва official publication status истифода шудаанд.

Далели асосии experimental дар таҳқиқот low-power ва safe 4G LTE laboratory emulation мебошад. Real-device analysis ба threat model саҳм гузоштааст; аммо performance experiment-ҳо бо дастгоҳи воқеии мусодирашуда анҷом дода нашудаанд.

Натиҷаҳои “UAV swarm” аз се UAV-и дар real-time flight набуда, балки аз се receiver-и дар laboratory stationary ҷойгиршуда гирифта шудаанд. Ин фарқ махсусан барои таъсири vibration, orientation, wind, GPS error ва variable formation geometry ба localization муҳим аст.

Detection rate-и %96,5, false positive rate-и %0,6 ва localization error-и 0,424 метр, ки дар таҳқиқот гузориш шудаанд, бо sample count-ҳо ва баъзе intermediate result-ҳои scenario description пурра мувофиқ нестанд. Барои independent verification бояд sample-level prediction, data split list, confusion matrix ва computation code нашр шаванд.

Система танҳо дар доираи authorized ва lawful passive infrastructure monitoring арзёбӣ шавад. Model output худ ба худ legal proof-и illegal будани transmitter нест; бояд бо operator record, spectrum measurement, authorized technical examination ва evidence integrity тасдиқ карда шавад.