Address Direction Finding of Trunk Communication Systems Signal Sources

Abstract

Relevance. Trunk radio communication systems have become widespread in Russia and other countries. In this regard, radio intelligence and radio monitoring services must regularly search for and identify functioning radio stations, as well as their direction finding and location assessment. Trunk systems have many frequency channels, and they are dynamically allocated to subscribers for the duration of communication sessions. Since subscribers can use different radio channels at different time intervals, to determine the location of the signal source it is necessary to select its bearings in all radio channels of the system. To solve this problem, address direction finding must be used, which includes detection of signals from trunk network sources, their identification and formation of bearings of identified sources.The aim of the work is to develop algorithms for address direction finding of signal sources of trunk networks DMR, dPMR, NXDN, APCO P25, TETRA. The paper uses methods of computer and full-scale modeling of the developed algorithms. The instrumental base used is a two-channel receiver, an antenna array, trunk systems analyzers and test radio stations.Novelty. The paper presents an algorithm for address direction finding of signal sources of trunk communication systems DMR, dPMR, P25, NXDN, TETRA, which performs detection, identification of signal sources and formation of an estimate of the direction to these sources. An algorithm for the preliminary detection of active radio channels of trunk networks has been developed, which allows for a significant reduction in the number of analyzed carrier frequencies and an increase the speed of the analyzer.Decision. The implementation of the presented algorithm of address direction finding is based on the use of trunk system analyzers and a two-channel radio receiver with an antenna array and navigation equipment. The analyzers implement “addressability”, and the two-channel receiver and antenna array implement direction finding of identified sources. Based on spectral analysis, an algorithm for the preliminary detection of active radio channels of trunk networks has been developed.Practical significance. The implementation of address direction finding of signal sources of trunk communication systems allows determining their location and expands the functionality of existing signal analyzers. The use of the developed algorithm for preliminary detection of active radio channels significantly reduces the analysis time. The developed algorithms for address direction finding have been implemented and successfully tested in the analyzer of signal sources of trunk communication systems based on the direction finder ARTIKUL-M1.

About the authors

V. B. Manelis

JSC “IRCOS”

Email: vbm@ircoc.vrn.ru

V. A. Sladkikh

JSC “IRCOS”

Email: sladkihva@ircoc.vrn.ru

V. A. Kozmin

JSC “IRCOS”

Email: kozminva@ircoc.vrn.ru

D. V. Shatilov

JSC “IRCOS”

Email: shatilovdv@ircoc.vrn.ru

References

  1. Рембовский А.М., Ашихмин А.В., Козьмин В.А. Радиомониторинг – задачи, методы, средства. М.: Горячая линия – Телеком, 2015. 640 с.
  2. Рембовский А.М., Ашихмин А.В., Козьмин В.А. Автоматизированные системы радиоконтроля и их компоненты. М.: Горячая линия – Телеком, 2022. 488 с.
  3. Беспалов О.В., Бочаров Д.Н., Каюков И.В., Козьмин В.А., Манелис В.Б. Анализатор сигналов радиостанций DMR // Спецтехника и связь. 2016. № 4. С. 106–110.
  4. Ашихмин А.В., Бочаров Д.Н., Козьмин В.А., Крыжко И.Б., Сладких В.А. Анализатор сигналов радиостанций APCO P25 // Спецтехника и связь. 2016. № 4. С. 111–114.
  5. Жуков А.А., Зайцев А.А., Козьмин В.А., Сысоев Д.С. Анализаторы базовых станций TETRA и DECT // Спецтехника и связь. 2012. № 3. С. 35–40.
  6. Козьмин В.А., Крыжко И.Б., Токарев А.Б., Фатеев А.А. Определение местоположения источников радиоизлучения // Спецтехника и связь. 2016. № 4. С. 60–68.
  7. Манелис В.Б., Сладких В.А., Козьмин В.А., Бизюков П.Е. Адресное пеленгование базовых станций GSM, UMTS, LTE сетей сотовой связи // Системы управления, связи и безопасности. 2021. № 2. С. 142–158. doi: 10.24412/2410-9916-2021-2-142-158. EDN:ONSJJS
  8. Манелис В.Б., Козьмин В.А., Сладких В.А. Обнаружение и идентификация базовых станций сетей сотовой связи 5G // Системы управления, связи и безопасности. 2021. № 3. С. 152–178. doi: 10.24412/2410-9916-2021-3-152-178. EDN:VKAIOR
  9. ETSI TS 102 361-1 V2.3.1 (2013-07). Electromagnetic compatibility and Radio spectrum Matters (ERM). Digital Mobile Radio (DMR) Systems. Part 1: DMR Air Interface (AI) protocol. 2013. 174 p.
  10. TIA-102.BAAA-A. Project 25. FDMA – Common Air Interface. New Technology Standards Project – Digital Radio Technical Standards. 2003.
  11. ETSI TS 102 490 V1.8.1 (2014-06). Electromagnetic compatibility and Radio spectrum Matters (ERM). Peer-to-Peer Digital Private Mobile Radio using FDMA with a channel spacing of 6,25 kHz with e.r.p. of up to 500 mW. 2014. 67 p.
  12. NXDN TS 1-A Version 1.3. Part 1: Air interface. Sub-part A: Common Air Interface. 2011.
  13. ETSI TS 100 392-2 V2.4.1 (2003-10). Terrestrial Trunked Radio (TETRA). Voice plus Data (V+D). Part 2: Air Interface (AI). 2003. 813 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».