Kanalschätzung auf Basis des 5G NR Sounding Reference Signal

Kanalschätzung

Autor: Jonas Ninnemann TUD / ITVS

Für die Erkennung von Angriffen auf den Physical Layer (PHY) ist der Zugriff auf verschiedenen Signal- und Kanalparameter des Kommunikationssignals nötig. Hierfür kann die Methode der Kanalschätzung eingesetzt, welche die Informationen über die Ausbreitung des Signals vom Sender zum Empfänger extrahiert. Die Channel State Information (CSI) ermöglicht es, die PHY-Parameter an die aktuellen Kanalbedingungen anzupassen, was für eine zuverlässige Kommunikation mit hohen Datenraten in Mehrantennensystemen von entscheidender Bedeutung ist.

Signalverarbeitung und Kanalschätzung

Abbildung 1: Signalverarbeitung zur Kanalschätzung und Monitoring

Die CSI können auch für die Angreiferdetektion genutzt werden, wobei auf Signalebene unerwartete Änderungen erkannt werden. Im Projekt PHYSICS soll dafür die IQ-Samples des 5G NR Sounding Reference Signal (SRS) analysiert werden. Mittels Inverse Fast Fourier Transformation (IFFT) kann so die Kanalimpulsantwort (CIR) des Übertragungskanals ermittelt werden. Zusätzlich zu Detektion können diese Informationen zukünftig zur Physical Authentification der Übertragung zwischen Basisstation (BS) und User Equipment (UE) durch Austausch des ermittelten gemeinsamen Shared Secrets eingesetzt werden.

5G NR SRS

Abbildung 2: Konfiguration des 5G NR SRS im Wideband Mode

Konkret wurde im Projekt wurde die Kanalschätzung auf Basis des 5G NR SRS auf Basis einer Amarisoft Callbox Classic umgesetzt (vgl. Abbildung 1). Dafür wurden folgende Implementierungen vorgenommen:

  • Konfiguration des SRS im Wideband Modus (vgl. Abbildung 2)
  • Abgriff des SRS via RemoteAPI
  • Decode der Binary SRS IQ Daten (vgl. Abbildung 3)
  • Berechnung der Amplitude, Phase und CIR (vgl. Abbildung 3)
  • Bereitstellung der Daten für die Detektion mittels ML-Algorithmen
IQ Daten

Abbildung 3: IQ Daten und CIR des 5G NR SRS

Aufbauend haben wir im Projekt anschließend verschiedenen Verfahren des Machine Learning (ML) untersucht, um eine Angreiferdetektion zu ermöglichen. Dafür werden aus den IQ Daten und der CIR entsprechende Features (Mean, Median, Var, Schiefe, Kurtosis) extrahiert und einem Klassifizierer zugeführt.