Passive Detektion konfigurierbarer Kanalmasken in adaptiven Frequenzsprungverfahren am Beispiel von Bluetooth

Drahtlose Sensornetze erlangen in der Industrie eine immer höhere Bedeutung. Aufgrund der Verfügbarkeit werden dabei vor allem die etablierten und günstigen Funktechniken im 2,4 GHz ISM Band eingesetzt. Da dieses Band lizenzfrei ist, können trotz einer Frequenzbandplanung Störungen nicht ausgeschlossen werden. Unerwünschte Ausfälle mit hohen Folgekosten und komplexen Fehlerursachen sind die Folge. Deshalb sind umfassende und schnelle Diagnosemöglichkeiten notwendig. Dabei kommen sowohl eine Spektralanalyse als auch das Untersuchen höherer Protokollschichten durch Abfangen von Paketen, so genanntes Sniffen, zum Einsatz. Bei Bluetooth ist das besonders kompliziert, da Bluetooth in neueren Revisionen das Adaptive Frequenzsprungverfahren nutzt. Um eine Bluetooth-Verbindung abzuhören, ist Kenntnis der Kanalmaske notwendig, die jedoch nach außen nicht bekannt gegeben wird. Es gibt einige Sniffer, die auf Bluetooth spezialisiert sind. Mit Ubertooth existiert ein quelloffener Bluetooth-Sniffer, der günstig, energieeffizient, und frei anpassbar ist. Er bietet jedoch keine Unterstützung für Bluetooth-Revisionen, die das adaptive Frequenzsprungverfahren nutzen, da er die Kanalmaske nicht detektieren kann. Inhalt dieser Diplomarbeit ist die Untersuchung des Verhaltens der Kanalmaske unter verschiedenen Störeinflüssen, der Entwurf eines Algorithmus zur Detektion der Kanalmaske und dessen Implementierung auf dem Sniffer Ubertooth.