Науковий вісник НГУ

Програмно-реалізоване оцінювання псевдовипадкового перелаштування частот для кібербезпеки бездротової інфокомунікації

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №2 2026

Останнє оновлення: 25 квітня 2026

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1343

Authors:

В. В. Гнатушенко*, orcid.org/0000-0003-3140-3788, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І. С. Лактіонов, orcid.org/0000-0001-7857-6382, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І. М. Удовик, orcid.org/0000-0002-5190-841X, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2026, (2): 141 - 149

https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-2/141

Abstract:

Мета. Підвищення ефективності проєктування систем мобільного й супутникового зв’язку шляхом розробки та валідації комп’ютерної моделі, що дозволяє об’єктивно симулювати й порівнювати різні алгоритмічні підходи до псевдовипадкового перелаштування частоти (ППРЧ).

Методика. Використані методи комп’ютерного експерименту в середовищі Python із формуванням комплексного I/Q сигналу із передискретизацією й фазовими флуктуаціями. Програмно реалізовані три режими передачі даних: без ППРЧ, випадкове ППРЧ і ППРЧ на основі лінійного регістру зсуву зі зворотним зв’язком. Змодельовані атаки типу селективного вузькосмугового глушіння й перехоплення на основі машинного навчання. Оцінювання ефективності алгоритмів виконано за сукупністю метрик: BER, EVM та SNR_out. Графічна інтерпретація реалізована у вигляді часових і спектральних залежностей, сузір’я-діаграм і матриці помилок.

Результати. Реалізована комп’ютерна модель, що дозволила оцінити ефективність і придатність алгоритмів ППРЧ під час кіберзахисту засобів мобільного й супутникового зв’язку. Встановлено, що найкращі узагальнені показники за сукупністю метрик продемонстрував алгоритм ППРЧ на основі лінійного регістру зсуву зі зворотним зв’язком. Для режимів із ППРЧ спостерігається рознесення енергії за частотою й часом, що забезпечує зменшення вірогідності уражених ділянок спектру й загалом підвищує завадостійкість передачі даних. Вихідне співвідношення сигнал/шум для цих варіантів в умовах селективного глушіння знаходиться на задовільному рівні. Обґрунтована необхідність подальших досліджень із розробки адаптивних методів ППРЧ і механізмів маскування спектральних ознак.

Наукова новизна. Встановлені закономірності впливу алгоритмів ППРЧ на показники завадостійкості й перехоплюваності даних на фізичному рівні бездротових систем. Одержали подальшого розвитку підходи до комплексного порівняльного оцінювання ефективності застосування алгоритмів ППРЧ в умовах адитивного шуму, навмисного глушіння та інтелектуалізованого перехоплення.

Практична значимість. Розроблена комп’ютерна модель придатна для порівняльного аналізу алгоритмів ППРЧ у бездротових системах в умовах шуму, глушіння й перехоплення. Запропонована модель може бути використана для вибору раціональних схем ППРЧ під час проєктування кіберзахищених систем мобільного й супутникового зв’язку.

Ключові слова: перелаштування частоти, алгоритм, глушіння, перехоплення, інфокомунікаційна система, комп’ютерна модель

References.

1. ENISA: Telecom security incidents 2024 (n.d.). Retrieved from https://www.enisa.europa.eu/sites/default/files/2025-07/ENISA_Telec om_Security_Incidents_2024_en_1.pdf

2. UNDRR: Radio and Other Telecommunication Failures (n.d.). Retrieved from https://www.undrr.org/understanding-disaster-risk/terminology/hips/tl0212

3. EUPOS: GNSS Jamming and Spoofing: how serious can it be? (n.d.). Retrieved from https://www.eupos.org/sites/default/files/Meetings/EUPOS_2022_GNSS_Jamming_and_Spoofing.pdf

4. Radoš, K., Brkić, M., & Begušić, D. (2024). Recent Advances on Jamming and Spoofing Detection in GNSS. Sensors, 24(13), 4210. https://doi.org/10.3390/s24134210

5. Laktionov, I., Diachenko, G., Moroz, D., & Getman, I. (2025). A Comprehensive Review of Cybersecurity Threats to Wireless Infocommunications in the Quantum-Age Cryptography. Internet of Things, 6(4), 61. https://doi.org/10.3390/iot6040061

6. Nagpal, M., Pattnaik, S. C., Baxi, P., Rani, H. J. R., Canessane, R. A., & Chaudhary, P. (2025). Physical Layer Security Techniques for Wireless Communication Systems. 2025 International Conference on Automation and Computation (AUTOCOM). Dehradun, 673-678. https://doi.org/10.1109/AUTOCOM64127.2025.10957012

7. Boodai, J., Alqahtani, A., & Frikha, M. (2023). Review of Physical Layer Security in 5G Wireless Networks. Applied Sciences, 13(12), 7277. https://doi.org/10.3390/app13127277

8. Purkayastha, T., De, D., & Das, K. (2016). A novel pseudo random number generator based cryptographic architecture using quantum-dot cellular automata. Microprocessors and Microsystems, 45(A), 32-44. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2016.03.001

9. Wang, L., & Cheng, H. (2019). Pseudo-Random Number Generator Based on Logistic Chaotic System. Entropy, 21(10), 960. https://doi.org/10.3390/e21100960

10.      Pirayesh, H., & Zeng, H. (2022). Jamming Attacks and Anti-Jamming Strategies in Wireless Networks: A Comprehensive Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 24(2), 767-809. https://doi.org/10.1109/COMST.2022.3159185

11.      Huang, T., Liu, Y., Liu, X., & Wang, M. (2025). A New Improved Multi-Sequence Frequency-Hopping Communication Anti-Jamming System. Electronics, 14(3), 523. https://doi.org/10.3390/electronics14030523

12.      Wang, H., Yang, L., Bin, J., Gou, C., Hou, B., & Qin, M. (2026). A Detection Method for Frequency-Hopping Signals in Complex Environments Using Time–Frequency Cancellation and the Hough Transform. Electronics, 15(2), 429. https://doi.org/10.3390/electronics15020429

13.      Schmidt, J. H. (2020). Using Fast Frequency Hopping Technique to Improve Reliability of Underwater Communication System. Applied Sciences, 10(3), 1172. https://doi.org/10.3390/app10031172

14.      Lan, M., Luo, Z., & Jiang, M. (2025). Intelligent Modulation Recognition of Frequency-Hopping Communications: Theory, Methods, and Challenges. Big Data Cogn. Comput., 9(12), 318. https://doi.org/10.3390/bdcc9120318

15.      Duan, R., Jin, L., & Lan, X. (2025). Analysis of Anti-Jamming Performance of HF Access Network Based on Asymmetric Frequency Hopping. Sensors, 25(9), 2950. https://doi.org/10.3390/s25092950

16.      Djuraev, S., & Nam, S. Y. (2020). Channel-Hopping-Based Jamming Mitigation in Wireless LAN Considering Throughput and Fairness. Electronics, 9(11), 1749. https://doi.org/10.3390/electronics9111749

17.      Thiele, P., Bernado, L., Löschenbrand, D., Rainer, B., Sulzbachner, C., Leitner, M., & Zemen, T. (2023). Machine Learning Based Prediction of Frequency Hopping Spread Spectrum Signals. 2023 IEEE
34 ^th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 1-6. Toronto. https://doi.org/10.1109/PIMRC56721.2023.10293939

18.      Zhu, J., Wang, A., Wu, W., Zhao, Z., Xu, Y., Lei, R., & Yue, K. (2023). Deep-Learning-Based Recovery of Frequency-Hopping Sequences for Anti-Jamming Applications. Electronics, 12(3), 496. https://doi.org/10.3390/electronics12030496

19.      Ayoub, H. G., Abdulrazzaq, Z. A., Fathil, A. F., Hasso, S. A., & Suhail, A. T. (2024). Unveiling robust security: Chaotic maps for frequency hopping implementation in FPGA. Ain Shams Engineering Journal, 15(1), 103016. https://doi.org/10.1016/j.asej.2024.103016

20.      de Curtò, J., de Zarzà, I., Cano, J.-C., & Calafate, C.T. (2024). Enhancing Communication Security in Drones Using QRNG in Frequency Hopping Spread Spectrum. Future Internet, 16(11), 412. https://doi.org/10.3390/fi16110412

21.      Șorecău, M., Popa, G.-E., Șorecău, E., & Bechet, P. (2025). SDR system for real-time FHSS communications detection and jamming. International Conference KNOWLEDGE-BASED ORGANIZATION, 31(3), 168-176. https://doi.org/10.2478/kbo-2025-0093

22.      Fernández de Gorostiza, E., Berzosa, J., Mabe, J., & Cortiñas, R. (2018). A Method for Dynamically Selecting the Best Frequency Hopping Technique in Industrial Wireless Sensor Network Applications. Sensors, 18(2), 657. https://doi.org/10.3390/s18020657

23.      Lei, Z., Yang, P., & Zheng, L. (2018). Detection and Frequency Estimation of Frequency Hopping Spread Spectrum Signals Based on Channelized Modulated Wideband Converters. Electronics, 7(9), 170. https://doi.org/10.3390/electronics7090170

24.      Liu, F., & Jiang, Y. (2023). Knowledge-Enhanced Compressed Measurements for Detection of Frequency-Hopping Spread Spectrum Signals Based on Task-Specific Information and Deep Neural Networks. Entropy, 25(1), 11. https://doi.org/10.3390/e25010011

25.      Laktionov, I. S., Hnatushenko, V. V., Udovyk, I. M., & Olevskyi, V. I. (2025). Simulation-driven assessment of cryptographic algorithms for resource-constrained infocommunication networks. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (6), 148-156. https://doi.org/10.33271/nvngu/2025-6/148

26.      Fatadin, I. (2016). Estimation of BER from Error Vector Magnitude for Optical Coherent Systems. Photonics, 3(2), 21. https://doi.org/10.3390/photonics3020021

27.      Jia, J., Zou, P., Hu, F., Zhao, Y., & Chi, N. (2020). Flexible Data Rate V2X Communication System beyond 1.84 Gb/s Based on MIMO VLC and Radar Integration. Applied Sciences, 10(19), 6636. https://doi.org/10.3390/app10196636

• < Попередня
• Наступна >