用于安全无人机网络的近场通感一体化
信号处理
2025-08-18 v2
摘要
本文提出了一种新颖的、具有高时间效率的安全无人机（UAV）网络近场通感一体化框架。一个具有大孔径的地面基站（GBS）在一架窃听无人机（E-UAV）存在的情况下与一架通信无人机（C-UAV）进行通信，其中人工噪声（AN）被用于干扰和感知双重目的。鉴于GBS未知E-UAV的运动模型，我们首先提出了一种近场定位与轨迹跟踪方案。具体而言，利用近场空间域上变化的多普勒频移观测值，从回波信号中估计出E-UAV的三维（3D）速度。为了及时修正位置预测误差，采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）来融合预测状态和测量状态。随后，基于实时预测的E-UAV位置，我们进一步提出了一种联合GBS波束成形和C-UAV轨迹设计方案，以最大化瞬时保密速率，同时保证感知精度约束。为解决由此产生的非凸问题，开发了一种交替优化方法，其中通过利用逐次凸近似方法迭代求解近场GBS波束成形和C-UAV轨迹设计子问题。最后，我们的数值结果揭示：1）利用我们提出的框架，通过利用近场球面波传播，可以实时准确地估计E-UAV的3D速度和位置；2）与基准方案相比，所提出的框架实现了优越的保密速率，并且其性能接近完美已知E-UAV轨迹时的性能。
引用
@article{arxiv.2502.01003,
title = {Near-Field Integrated Sensing and Communications for Secure UAV Networks},
author = {Jingjing Zhao and Songtao Xue and Kaiquan Cai and Xidong Mu and Yuanwei Liu and Yanbo Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.01003},
year = {2025}
}