AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-21

वास्तविक समय लक्ष्य ट्रैकिंग के साथ सुरक्षित UAV-ISAC हेतु जनरेटिव डिफ्यूज़न मॉडल

मूल शीर्षक: Generative Diffusion Models for Secure UAV-ISAC with Real-Time Target Tracking

यह कार्य ऐसे निगरानी मिशनों से संबंधित है, जिनमें एकीकृत सेंसिंग और संचार वाला दोहरे-कार्य ड्रोन एक गतिशील लक्ष्य का पीछा करता है, और जहाँ एक गुप्त श्रोता (eavesdropper) इवेंट-ट्रिगर्ड संचार ट्रैफ़िक में आए बदलावों का अवलोकन करके वास्तविक समय में यह जान सकता है कि लक्ष्य को संरक्षित क्षेत्र के भीतर पहचाना गया है या नहीं। यह इस खतरे को ट्रैफ़िक-संरचना कवर्टनेस (traffic-composition covertness) के रूप में परिभाषित करता है और एक कीलेस (बिना कुंजी वाली), डिफ़्यूज़न-आधारित ट्रांसमिशन योजना प्रस्तावित करता है, जो कंडीशनल डीनॉइज़िंग डिफ़्यूज़न इम्प्लिसिट मॉडल से लिए गए संदेश-निरपेक्ष सेफ़गार्ड वेवफ़ॉर्म को अध्यारोपित करती है; इसे इस प्रकार प्रशिक्षित किया गया है कि ट्रिगर किए गए और बिना ट्रिगर वाले स्लॉट सांख्यिकीय रूप से अविभेद्य हो जाएँ। संख्यात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि अनेक ट्रांसमिट एंटीना और 5 dB के गुप्त श्रोता SNR पर, प्रशिक्षित (learned) गुप्त श्रोता 0.5 के अंधे अनुमान के निकट बना रहता है, सेफ़गार्ड मॉडल को जानने वाला डिटेक्टर बॉब के मुख्य लोब के भीतर केवल 0.71 से 0.73 तक ही पहुँच पाता है, और ट्रैकिंग के लिए औसत स्थिति PCRB केवल 0.59 से 0.70 m² के बीच भिन्न होती है।

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