SRK 2026

POVZETEK
Globalni navigacijski satelitski sistemi (GNSS) se soočajo z naraščajočimi motnjami zaradi namernega motenja, kar ogroža zanesljivo določanje položaja in časa. Raziskava predstavlja JaGuard, metodo na osnovi globokih časovnih grafov, ki ocenjuje in popravlja napake v zemljepisni širini in dolžini sprejemnika. Okolje satelit–sprejemnik je modelirano kot heterogen zvezdni graf, pri čemer Heterogeneous Graph ConvLSTM združuje prostorske in časovne podatke za zmanjšanje napak. Preizkusi z dvema komercialnima sprejemnikoma pod nadzorovanimi RF motnjami kažejo, da JaGuard dosledno presega obstoječe metode ter dosega natančnost na ravni centimetrov tudi pri močnem motenju. Poleg tega metoda ostaja zelo učinkovita pri podatkih, saj z le 10 % učnih podatkov ohranja boljše rezultate od primerjalnih pristopov.

ABSTRACT
Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are increasingly disrupted by intentional jamming, threatening reliable positioning and timing. To address this, the study introduces JaGuard, a receiver-centric deep temporal graph network that estimates and corrects latitude and longitude errors. The method models the satellite–receiver environment as a heterogeneous star graph and uses a Heterogeneous Graph ConvLSTM to fuse spatial and temporal data for error mitigation. Experiments with two commercial receivers under controlled RF interference show JaGuard consistently outperforms strong baselines, achieving centimeter-level accuracy even under severe jamming. Furthermore, the approach remains highly data-efficient, maintaining superior performance with only 10% of training data.