XAI GNSS—A Comprehensive Study on Signal Quality Assessment of GNSS Disruptions Using Explainable AI Technique
Notice bibliographique
Résumé
The hindering of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signal reception by jamming and spoofing attacks degrades the signal quality. Careful attention needs to be paid when post-processing the signal under these circumstances before feeding the signal into the GNSS receiver's post-processing stage. The identification of the time domain statistical attributes and the spectral domain characteristics play a vital role in analyzing the behaviour of the signal characteristics under various kinds of jamming attacks, spoofing attacks, and multipath scenarios. In this paper, the signal records of five disruptions (pure, continuous wave interference (CWI), multi-tone continuous wave interference (MCWI), multipath (MP), spoofing, pulse, and chirp) are examined, and the most influential features in both the time and frequency domains are identified with the help of explainable AI (XAI) models. Different Machine learning (ML) techniques were employed to assess the importance of the features to the model's prediction. From the statistical analysis, it has been observed that the usage of the SHapley Additive exPlanations (SHAP) and local interpretable model-agnostic explanations (LIME) models in GNSS signals to test the types of disruption in unknown GNSS signals, using only the best-correlated and most important features in the training phase, provided a better classification accuracy in signal prediction compared to traditional feature selection methods. This XAI model reveals the black-box ML model's output prediction and provides a clear explanation of the specific signal occurrences based on the individual feature contributions. By using this black-box revealer, we can easily analyze the behaviour of the GNSS ground-station signals and employ fault detection and resilience diagnosis in GNSS post-processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».