AI 與智慧演算法輔助的頻譜監測：自動識別衛星干擾與違規訊號

在現代社會中，無線電頻譜是與水、電同等重要的隱形基礎設施，從航空器的全球導航衛星系統（GNSS）進場引導、電力網的微秒級授時同步，到低軌衛星的寬頻通訊，無一不依賴純淨、無干擾的射頻環境；然而，頻譜資源的稀缺與擁擠正引發一場看不見的危機，傳統的頻譜監測高度依賴「頻譜分析儀的功率圖」與「人力判讀」，當接收到的射頻能量超過某個固定的門檻值時，系統便發出警報，但這種基於「純量（單一功率值）」與「靜態規則」的管理模式，在面對當今日益複雜的電磁威脅時，已經徹底失靈。

傳統監測系統的盲區

現代的干擾與違規訊號具備高度的隱蔽性與動態性，傳統設備往往視而不見或頻繁誤報：

• 極短瞬態干擾（Sporadic Interference）：
  某些雷達或惡意跳頻干擾器的發射時間僅有奈秒或微秒級別，傳統掃描式頻譜分析儀在掃過該頻段時，干擾可能剛好結束，導致「看漏」。
• 與雜訊同化的寬頻干擾：
  許多低成本的個人隱私保護器（PPD）或車載干擾器，會發射與環境背景雜訊極為相似的寬頻干擾，從頻譜波峰上來看，它只是將整體的雜訊基底（Noise Floor）微微墊高，靜態門檻根本無法察覺，但足以讓微弱的衛星訊號（通常低於環境雜訊）無法被解調。
• 合法的衰減 vs. 惡意的欺騙（Spoofing）：
  當接收機的載噪比突然下降，或是定位點發生飄移時，傳統系統無法分辨這是因為附近剛好有一輛大卡車經過造成的「多路徑效應（Multipath）」與「實體遮蔽」，還是遭受到精密的「同步欺騙攻擊」。

智慧型演算法與機器學習的介入：特徵工程 (Feature Extraction)

要解決上述問題，我們必須從「看圖說故事」昇華到對底層「同相與正交（I/Q）數據」的深度運算，這正是人工智慧與機器學習（Machine Learning）概念導入頻譜管理的契機；智慧型系統的核心在於 「特徵萃取（Feature Extraction）」 與 「模式識別（Pattern Recognition）」，系統不再只看絕對功率，而是將射頻訊號拆解為數十種數學維度的特徵：

• 時頻特徵：
  訊號的頻寬有多寬？它是連續波（CW），還是頻率會隨時間呈現鋸齒狀變化的線性調頻（Chirp）？其脈衝的重複率（Repetition Rate）是多少？
• 統計特徵：
  計算訊號振幅的機率密度分佈，真實的熱雜訊符合高斯分佈，而人為調變的干擾訊號則會有截然不同的統計特性。
• 相關性特徵：
  對於 GNSS 訊號，系統會持續監控相關峰值（Correlation Peak）的對稱性，完美的衛星訊號會產生尖銳且對稱的三角形峰值；若遭遇欺騙攻擊，假訊號與真訊號疊加，會導致峰值變形、產生雙峰或不對稱的畸變。

加權演算法組合 (Weighted Combination) 的決策哲學

在真實環境中，沒有任何單一演算法是完美的，為了降低致命的「誤報率（False Alarm Rate）」，現代先進的監測系統採用了類似 AI 隨機森林（Random Forest）的決策邏輯，即 加權演算法組合（Weighted Combination of Algorithms）。

系統會在背景同時運行多個獨立的「偵測器（Detectors）」，例如：功率偵測器、頻譜形狀偵測器、訊號品質偵測器、時間漂移偵測器等，每個偵測器都會根據其演算法給出一個「信心指數」，中央大腦會將這些指數根據情境進行「加權計算」，例如：如果只有功率稍微上升（可能是合法設備靠近），系統只會標示為「警告」；但如果功率上升的同時，頻譜呈現明顯的線性調頻特徵，且接收機的內部時鐘出現了違反物理規律的跳變，多個偵測器同時指向異常，系統就會以極高的信心水準判定這是一次「惡意干擾」，並立即觸發最高級別的警報；此外，透過長時間記錄這些干擾事件的數據，系統能夠「從歷史事件中學習」，協助頻譜管理者找出干擾發生的週期性與熱區，進而制定出長期的迴避或反制策略。

建構 24/7 自動化頻譜防護網

面對日益嚴峻的基礎設施安全挑戰，理論需要轉化為可靠的硬體與軟體系統，系統整合商的任務，是將捕捉極短干擾的頂尖射頻儀表，與具備多重演算法判斷能力的軟體大腦完美結合；奧創系統科技憑藉在射頻量測與衛星導航領域的深厚經驗，嚴格基於原廠技術規範，整合了 OHB Digital Solutions 的先進干擾偵測系統與 Rohde & Schwarz (R&S) 的高階頻譜分析設備，為機場、港口與衛星地面站提供完整的自動化頻譜監測方案。

大腦：OHB GIDAS 多重演算法與分類引擎

要實現智慧化的頻譜管理，我們推薦導入 OHB GIDAS（GNSS Interference Detection & Analysis System），它徹底屏棄了單一門檻判斷的舊思維，是一套基於軟體定義無線電（SDR）架構的先進監測中心。

GIDAS Stationary 為專業工程師與飛安人員提供高精度 GNSS 干擾與欺騙訊號監測技術，系統支援多星座、多頻段監控，透過 AoA、CNR、PVT 等技術，精確定位干擾源，實現 24/7 (7x24小時)全天候關鍵基礎設施監測與威脅預警。

• 多重偵測技術與加權組合：
  GIDAS 內部同時運行多達 10 種獨立的偵測演算法（Detectors），系統採用前文所述的 加權組合（Weighted Combination）演算法 來提升判斷的強健性（Robustness），它能綜合評估載噪比異常、位置與時間（PVT）一致性、頻譜形狀等參數，大幅降低因環境多路徑效應造成的誤報，提供易於解讀的決策指標。
• 精準的威脅分類：
  發現異常只是第一步，知道敵人是誰更為關鍵，依據 GAIMS 專案的研發成果，該系統具備強大的分類能力，它不僅能自動區分這是「壓制式干擾（Jamming）」還是更危險的「欺騙式攻擊（Spoofing）」，還能進一步分離出干擾訊號的關鍵參數，如 功率（Power）、頻寬（Bandwidth） 以及 重複率（Repetition Rate）。
• 從數據中學習與迴避策略：
  系統將每一次偵測到的干擾事件（包含時間、特徵與嚴重程度）完整記錄於資料庫中，透過評估這些歷史數據（Learning from recorded interference event data over time），航管人員與系統設計者可以掌握干擾的特徵模式，從而設計出更強健的接收機防禦機制或營運迴避策略。

OHB GNSS 干擾檢測與分析系統是一套專為安全關鍵基礎設施設計的一站式解決方案，能夠即時 (real-time) 自動監控 GNSS 訊號與服務，同時進行檢測、分類和定位各種類型的干擾和欺詐訊號，其綜合數據分析平台具備報告功能，允許操作人員深入了解干擾事件歷史，精確篩選數據並生成有價值的統計數據。

感官：R&S FSW 捕捉奈秒級的隱形威脅

強大的大腦需要敏銳的感官來餵養數據，在充滿雜訊的頻譜中尋找偶發的惡意干擾，我們推薦 R&S FSW 訊號與頻譜分析儀 作為高階頻譜監測的前端採集設備。

R&S FSW 訊號與頻譜分析儀，具備 8.3 GHz 寬頻寬、極低相位雜訊及 800 MHz 即時分析功能。專為 5G NR、汽車雷達及衛星 RF 測試設計，提供卓越的 EVM 和 DANL 性能。

• 800 MHz 超寬頻即時分析：
  面對極短暫或頻率快速跳變（Frequency Agile）的違規訊號，FSW 的即時頻譜分析選項（Real-Time Spectrum Analyzer）能提供高達 800 MHz 的即時頻寬，這使其能可靠地捕捉到時間短至「奈秒級（Nano second range）」的偶發性干擾，即使該干擾緊鄰著大功率的合法載波，也無所遁形。

2.4 GHz ISM 頻段的即時頻譜：分析和防止在相同頻段內運行的不同標準訊號（例如 WLAN 和 Bluetooth ）之間的衝突

• 餘輝頻譜 (Persistence Spectrum)：
  為了讓隱藏在雜訊下的干擾視覺化，FSW 具備餘輝頻譜模式，它能根據訊號出現的頻率與機率，以不同的顏色深淺來顯示訊號振幅的統計分佈，這種視覺化的機率模型，是協助演算法與工程師判斷是否發生了「載波中載波（Carrier-in-Carrier）」同頻干擾的最強大工具。

系統整合佈署：從偵測到定位的完整閉環

奧創系統協助您建構的防護網涵蓋了從監測到排除的標準作業流程（SOP）：

• 監測 (Monitoring)：
  於機場塔台、跑道周邊部署 24/7 全天候運作的監測站。
• 偵測與分類 (Detection & Classification)：
  透過多重演算法自動偵測並分類干擾類型。
• 定位與警報 (Localization & Alert)：
  當系統自動判定威脅發生時，可透過自訂的警報介面（Custom Alert Interface）即時通知航管人員，並利用到達角（AoA）或時間差等技術，在地圖上標示出干擾源的位置。
• 除錯與評估 (Troubleshoot & Evaluation)：
  匯出詳細事件資料，供法規監理機關作為取締依據，實現頻譜秩序的淨化。

實際的監測系統配置，將因應您所需監控的場域規模（單一機場、港口或廣域城市）、涵蓋的頻段範圍以及預算而有所不同，如需深入規劃與自動化監測系統的搭配建議，請聯繫「奧創團隊」，我們擁有豐富的頻譜監理與通訊安全整合經驗，隨時準備為您提供最專業的配置建議與技術支援。

立即聯繫奧創系統，讓我們協助您將頻譜管理帶入智慧化的新紀元。透過頂尖的軟硬體整合，為您的關鍵基礎設施張開一張 24 小時不間斷、具備自我學習能力的電磁防護網，讓所有隱形的威脅無所遁形。