DJI OcuSync 2.0无人机识别接收器

本项目是针对DJI无人机识别协议（Drone-ID）的接收器。该接收器既可实时通过软件定义无线电（SDR）工作，也能离线处理预先录制的数据捕获。

在NDSS'23会议上的论文《无人机安全与DJI DroneID之谜》中，我们详细介绍了协议和接收器设计：无人机安全与DJIGO无人机ID的神秘案例 [PDF]

如果您寻找的是模糊测试工具，我们即将上传。

该实时接收器经过以下设备测试：

• Ettus USRP B205-mini
• DJI Mini 2, DJI Mavic Air 2

我们的软件是一种概念验证接收器，用于逆向工程未知协议，因此，并未针对恶劣射频条件、性能或范围优化。

示例文件

我们在samples/文件夹提供了示例文件。

这些样本直接来自实时接收的第一阶段，它能够检测候选帧而不会进行其他数据处理；通常会直接交给离线测试用的代码处理。

您可以使用inspectrum可视化原始样本文件：

sudo apt install inspectrum
inspectrum -r 50e6 samples/mini2_sm

快速入门（离线）

创建Python虚拟环境并安装依赖项：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

现在，您可以在示例文件上运行解码器：

./src/droneid_receiver_offline.py -i samples/mini2_sm
``**
### 结果
脚本执行探测和解码，就像实时接收器一样操作。它会打印每个无人机ID帧解码后的载荷：

```json
## 无人机ID载荷 ##
{
    "pkt_len": 88,
    "unk": 16,
    "version": 2,
    "sequence_number": 878,
    "state_info": 8179,
    ...
    "app_lat": 43.26826445428658,
    "app_lon": 6.640125363111847,
    ...
    "crc-packet": "c935",
    "crc-calculated": "c935"
}

总结包含了解码统计信息和飞行路径。在mini2_sm样本中，由于无人机尚未锁定GPS坐标，仅发送了智能手机的位置：

$ ./src/droneid_receiver_offline.py -i samples/mini2_sm
...
Frame detection: 10 candidates
Decoder: 9 total, CRC OK: 7 (2 CRC errors)
Drone Coordinates:
App Coordinates:
(51.447176178716916, 7.266528392911369)
...

而在samples/mavic_air_2中，同时传输了无人机和智能手机的位置：

$ ./src/droneid_receiver_offline.py -i samples/mavic_air_2
...
Decoder: 1 total, CRC OK: 1 (0 CRC errors)
Drone Coordinates:
(51.44633393111904, 7.26721594197086, 12.8)
App Coordinates:
(51.44620788045814, 7.267101350460944)

实时接收器

实时接收器还需要UHD驱动程序以及相当强大的硬件（尤其是对于50 MHz带宽的捕捉）。

环境要求：

• Ettus USRP B205-mini
• DJI Mini 2, DJI Mavic Air 2

首先设置Python环境。由于需要UHD驱动，这无法在虚拟环境中完成。如果之前激活了虚拟环境，请先退出。安装Python需求：

pip3 install -r requirements.txt

安装UHD：

sudo apt install libuhd-dev uhd-host python3-uhd

运行接收器：

./src/droneid_receiver_live.py

接收器会跳过一系列频率，一旦检测到无人机即锁定该频段。

深入探讨：脚本输出

如果您希望更深入地了解处理步骤，建议以--debug选项调用离线解码器，这将启用一个GUI进行逐步解码。

./src/droneid_receiver_offline.py -i samples/mini2_sm --debug

首先，SpectrumCapture类执行包检测并将捕获文件分割为独立的帧：

Packet #0, start 0.000076, end 0.000721, length 0.000644, cfo -12207.031250
...

一些帧可能是假阳性，我们不期待它们能成功解码。开始和结束时间以秒为单位，可以使用inspectrum查看单个帧。

接下来，Packet类检测Zadoff-Chu序列并进行时间和频率偏移校正，然后将帧分割为单独的OFDM符号。

FFO: -6546.528614
Found ZC sequences: 600 147
ZC Offset: -2.867868

Decoder类获取OFDM符号并使用QPSK对子载波进行解调。由于不知道QPSK的方向，我们采用穷举法处理方向问题。decoder.magic()执行解扰和涡轮解码。

DroneIDPacket将结果位流解包成无人机ID结构。此时，消息可能已被解码，但可能已损坏（需进行CRC检查）。

错误的CRC很容易识别，例如从序列号（应为'SecureStorage?'）可以看出：

    "serial_number": "Sa#upeStore&q?\u0010\b",
    ...
    "crc-packet": "d985",
    "crc-calculated": "9b01"
}
CRC Check FAILED!

最后，我们会打印一些统计信息：

Successfully decoded 14 / 34 packets
4 Packets with CRC error

总体而言，我们解码了18个包，其中14个具有正确的CRC。这符合预期，因为样本文件包含质量大相径庭的无人机ID帧。

常见问题解答（FAQ）

DJI 的无人机标识（Drone-ID）与基于蓝牙或 Wi-Fi 的标准化“远程标识”相同吗？

不同。DJI 使用专门的无线协议为其无人机标识服务，因此需要安装接收器来实现功能。

我能使用这个软件定位其他制造商的无人机吗？

不可以。这个软件只解码 DJI 特定的协议，不适用于基于 Wi-Fi 或蓝牙的“远程标识”。

没有这款软件我还能定位无人机吗？

可能可以。自 2022 年底以来，美国和欧盟开始要求无人机制造商实施基于 Wi-Fi 或蓝牙的国际标准“无人机远程标识”。你可以使用智能手机应用来定位支持该标准的无人机。新的无人机已经内置了基于 Wi-Fi/蓝牙的“远程标识”，而现有的无人机正在逐步升级（例如，通过固件更新）。

在哪里可以找到更多关于基于 Wi-Fi/蓝牙的远程标识的信息？

欧盟的标准文档：EN 4709；美国的标准：ASTM F3411。 实际操作信息可参考联邦航空管理局（FAA）的此页面。如果你在寻找开源实现（如 Android 应用），我们推荐访问 opendroneid.org 和他们的 GitHub 存储库。

你们是否计划改进接收器，添加新功能或移植到其他 SDR？

目前我们没有计划新增特性。这个工具作为学术论文的一部分提供，旨在让研究人员复现我们的研究结果，并帮助研究隐私影响。它不是为了实际、可靠的无人机定位设计的。

你们的接收器是唯一可用的接收器吗？

不是。proto17/dji_droneid 中的代码是并行开发的。我们认为它很棒，如果你对细节感兴趣，应该查看两个实现版本。

引用论文

如果你想引用我们的工作，请使用以下 BibTeX 入口：

@inproceedings{schiller2023drone,
  title={Drone Security and the Mysterious Case of DJI's DroneID},
  author={Schiller, Nico and Chlosta, Merlin and Schloegel, Moritz and Bars, Nils and 
          Eisenhofer, Thorsten and Scharnowski, Tobias and Domke, Felix and Sch{\"o}nherr, Lea and Holz, Thorsten},
  booktitle={Network and Distributed System Security Symposium (NDSS)},
  year={2023}
}