AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-21
リアルタイム目標追跡を備えたセキュアなUAV-ISACのための生成拡散モデル
原題: Generative Diffusion Models for Secure UAV-ISAC with Real-Time Target Tracking
ドローンが移動目標を追跡し、保護区域への侵入時に地上局へ警報を送る監視任務において、イベント駆動の通信トラフィックの変化から盗聴者が目標の探知をリアルタイムに推知してしまう問題を、トラフィック構成の秘匿性として定式化した。提案する鍵不要の拡散ベース伝送方式は、条件付きデノイジング拡散暗黙モデルが生成するメッセージ非依存のセーフガード波形をUAVのビームフォーミング済み情報ストリームに重畳させ、トリガー有り・無しのスロットが盗聴者に統計的に区別不能になるよう学習する。数値結果では、複数送信アンテナと盗聴者SNR 5dBの条件下で、学習された盗聴者の検出性能はブラインド推測の0.5近くに留まり、セーフガードモデルを知る検出器でもボブの主ローブ内で0.71から0.73、その外で0.53から0.55にとどまり、追跡の平均位置PCRBは0.59から0.70平方メートルの範囲で推移した。