Detección y decodificación de señales “Enhanced Wi-Fi”

Abstract

El proyecto titulado "Detección y decodificación de señales 'Enhanced Wi-Fi'" se enfoca en la identificación y procesamiento de señales OFDM de 5 MHz, utilizadas en la comunicación de drones DJI. El objetivo principal es desarrollar un algoritmo que pueda superar las limitaciones de las tarjetas de red inalámbricas convencionales, las cuales no pueden detectar estas señales debido a su diseño para anchos de banda mínimos de 20 MHz. Este algoritmo permitirá una detección precisa y una extracción confiable de direcciones MAC, validando su eficacia en condiciones reales. La metodología del proyecto incluye la generación de señales ideales y reales utilizando MATLAB, permitiendo la comparación y validación del procesamiento de señales reales. Se desarrollaron varias funciones en MATLAB, como correccionCFO y correlacionSTF, para corregir el desplazamiento de frecuencia del portador y realizar la correlación entre la señal recibida y un preámbulo ideal. También se implementaron procesos de ecualización para mejorar la calidad de la señal recibida y técnicas avanzadas de filtrado adaptativo y estimación de canal para mejorar la relación señal-ruido. Los resultados obtenidos muestran una alta precisión en la detección de señales OFDM de 5 MHz, con una capacidad de detección superior al 80%. Además, se logró extraer direcciones MAC de manera efectiva, validando la utilidad del algoritmo para aplicaciones de seguimiento y autenticación en redes complejas. El proyecto demuestra la viabilidad técnica del modelo desarrollado y su potencial para aplicaciones prácticas, como la seguridad y el control de drones, la vigilancia y el seguimiento de dispositivos en redes complejas.The project titled "Detection and Decoding of 'Enhanced Wi-Fi' Signals" focuses on the identification and processing of 5 MHz OFDM signals used in DJI drone communication. The primary objective is to develop an algorithm capable of overcoming the limitations of conventional wireless network cards, which cannot detect these signals due to their design for minimum bandwidths of 20 MHz. This algorithm will enable precise detection and reliable extraction of MAC addresses, validating its effectiveness under real-world conditions.

The project methodology includes generating ideal and real signals using MATLAB, allowing for comparison and validation of real signal processing. Several MATLAB functions were developed, such as correccionCFO and correlacionSTF, to correct carrier frequency offset and perform correlation between the received signal and an ideal preamble. Equalization processes were also implemented to improve the quality of the received signal and advanced adaptive filtering and channel estimation techniques to enhance the signal-to-noise ratio.

The results show high accuracy in detecting 5 MHz OFDM signals, with detection capability exceeding 80%. Additionally, MAC addresses were effectively extracted, validating the algorithm's utility for tracking and authentication applications in complex networks. The project demonstrates the technical feasibility of the developed model and its potential for practical applications, such as drone security and control, surveillance, and device tracking in complex networks.