KI und die schwierigen Probleme der Welt · Theoretische Informatik · arXiv · 2026-10-21
Generative Diffusionsmodelle für sicheres UAV-ISAC mit Echtzeit-Zielverfolgung
Originaltitel: Generative Diffusion Models for Secure UAV-ISAC with Real-Time Target Tracking
Die Arbeit befasst sich mit Überwachungsmissionen, bei denen eine Dualfunktions-Drohne mit integrierter Sensorik und Kommunikation ein mobiles Ziel verfolgt und ein Lauscher in Echtzeit erfahren kann, ob das Ziel innerhalb eines geschützten Gebiets erkannt wird, indem er Veränderungen im ereignisgesteuerten Kommunikationsverkehr beobachtet. Sie formuliert die Bedrohung als Verdecktheit der Verkehrszusammensetzung und schlägt ein schlüsselloses, diffusionsbasiertes Übertragungsschema vor, das eine nachrichtenagnostische Schutzwellenform aus einem conditional denoising diffusion implicit model überlagert, das so trainiert ist, dass ausgelöste und nicht ausgelöste Zeitslots statistisch ununterscheidbar werden. Numerische Ergebnisse zeigen, dass bei mehreren Sendeantennen und einer Lauscher-SNR von 5 dB ein gelernter Lauscher nahe dem blinden Schätzwert von 0.5 bleibt, ein Detektor, der das Schutzmodell kennt, innerhalb des Hauptkegels von Bob nur 0.71 bis 0.73 erreicht und die durchschnittliche Positions-PCRB für die Verfolgung nur zwischen 0.59 und 0.70 m² variiert.