独角兽暑期训练营 | 无人机广播信号盲分析

该课题由独角兽暑期训练营第二届学员岳力完成

360独角兽安全团队每年暑假都会面向在校学生举办一次暑期训练营，申请者投递简历并提交自己想做的课题介绍后，若入选，会在360技术专家的指导下完成课题。

本系列文章会发布今年5位学员在训练营中的成果。文章相关代码后续会在训练营github代码仓库发布 。

一  主要工作

使用SDR硬件抓取大疆无人机的开机广播信号，在缺少协议信息的情况下做盲分析。推测了信号的时隙结构，调制方式类似OFDM，做了频偏估计和补偿，解调到“疑似”QPSK的频域信号。距离有意义的信息比特还有很长的路要走。

 

二  无人机简介

大疆“御“Mavic Pro无人机于2016年9月发布，属于非专业个人便携航拍无人机。在大疆的产品线中，Mavic Pro属于比较均衡的型号。专业的大型无人机有精灵Phantom、悟Inspire等，进一步追求便携的还有Mavic Air和晓Spark，。

大疆Mavic机身上有一个开关，一侧为RC(Remote Controller)、另一侧为Wi-Fi，衍生出三种连接模式。

第一种是最简单的模式，开关置于RC，仅使用遥控器控制无人机。

第二种将开关同样置于RC，在智能手机中打开大疆APP，使用USB线连接遥控器，再使用遥控器控制无人机。此时，手机作为实时图传屏幕使用，不具有控制功能，手机也没有无线链路连接无人机。

第三种控制模式将开关置于Wi-Fi，不使用遥控器，仅使用手机连接飞机发出的Wi-Fi热点，用手机来做所有的控制动作。

第一种控制模式的通信逻辑如下：首先，无人机开机，持续发出广播信号A；遥控器开机并接收到信号A后，返回一持续的控制信号B；无人机接收到控制信号B之后，停止发送信号A，转而发送图传信号C。经过初步调查和实验，这几个信号有以下特点：信号A的中心频率为2409.5MHz，带宽为9MHz，并且无人机每次开机发的内容固定。信号B是跳频信号，从2403.5MHz开始，间隔2MHz，共32个频点，每个频点带宽1MHz，所以总占用带宽为63MHz，跳频没有观察到简单明显的规律。信号C是图传信号，根据大疆宣传，技术名称为OcuSync。

 

三  研究对象——广播信号A

这个项目主要研究的对象为：在第一种连接模式下的无人机广播信号A。

实验环境如下：电磁屏蔽屋中，使用Ubuntu 18.04 + GNURadio 3.7.11 + USRP B210，信号采集中心频率为2409.5MHz，采样带宽15.36MHz，录制时长约2分钟，单次文件约14G。信号处理软件主要为MATLAB，python辅助。

待研究信号的层次比较复杂，从两端开始分级研究：最长的结构命名为Level9，往下逐渐拆分得到Level8、7；最小的结构命名为Level1，逐渐组合出Level2、3、4。

 

四  信号长时分析

把整个约2分钟长的信号称为Level9。

信号文件很大、点数很多、难以直接观察。以0.01s周期分段，统计其中幅度超过某个阈值的点数，类似做幅度调制的解调。

如图，我们可以观察到，三次采集的信号都呈现出了一定的长时周期性，周期约为35s。

于是，我们定义一个35s的周期为L8。L8的数据量仍然很大。

观察L8图像特征，似乎是由多个更小的时间结构组合而成的。可以得出时间结构有无信号的粗略规律：2_5_1___2__5_5____1___2。

定义L8的1/38，约1s的片段为 L7，取出直接观察时域信号幅度。

没有发现进一步的明显规律。

 

五  信号短时分析

我们观察到信号L7中有一种常见的细节结构。

定义上图中出现的最短的、形似毛刺的信号结构为L1。

L1信号的主体是一段信号重复两次，图中已经用红色标记出了相似的部位。所有L1结构内容相同。

另一方面，根据之前对OcuSync图传信号的分析，OcuSync的常见结构如下。

其中CP的内容为：本Symbol的1024sample数据的最后80/72sample。

按照L1结构分析，每个L1的前半段是前一Symbol的末尾，而后半段是后一Symbol的CP。由于广播信号大部分symbol发的都是空数据包，只有cp部分有信号能量，所以形成了大量的L1。

定义 {80,72}+1024 sample 为 L2(symbol)；定义 L2 * 7 = 7680 sample 为 L3(slot)，时长0.5ms。

图中是一个最常见的L3结构，其中只有L2[3]有数据，其余只有CP有信号，尝试对其解码。

猜测OcuSync使用了类似LTE的OFDM方法调制，尝试用OFDM解调，解调后的星座图，频偏纠正前后如下：

由此可见，频偏纠正确实有效改善了星座图的形状，但仍然呈圆环，无法解调。考虑到星座图的意义，窄圆环就意味着信号的幅度基本不变，只有相位携带信息，所以观察信号的时间-相位图。

对上图进行4分解，进一步观察。

观察到较强的规律性，似乎不携带太多信息，像是同步信号。

更上一级，定义20个L3 为L4，时长为10ms。

图为L4的前10个L3，可以看到，L3[6,7]携带信息，其它L3为空。

对L3[6,7]下的每个L2做星座图（已纠正频偏）：

仔细观察L3[6].L2[0]星座图。

观察到四个“悬臂”？图中标注处为“接缝”。

在时间-相位图像中可以明显观察到规律，采用频偏修正类似的方法，修正这个相位偏移。

相位旋转修正后的星座图中，12个L2均呈现出明显的QPSK图案（L3[6,7].L2[3]除外）

用MATLAB脚本对12个L2帧做QPSK解码，用python脚本分析编码可能性。

独立考虑解码方式的各个不确定因素。QPSK/DQPSK（2）正反（2）乱序映射（24）起始位置（4）。共计2*2*24*4 = 384种原始数据序列。

之后检查了2bits、4bits、8bits的符号频数，比较平均，同时也没有检查到明显的明文ASCII字符串，猜测可能还有上层的扰码或者其他随机化处理和加密算法。逆向分析在此处就停下来了。

 

六  小结

无人机无线信号协议在网上流出的信息很少，比较关键的控制信号还采用了跳频方案。OcuSync协议的结构层次比较复杂，在保证安全性的同时，还能在有限功耗下保持很高的传输速度（4K/30fps）和很远的传输距离（7km）。在缺少文档的情况下攻破无线信号很难。