AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-21
ریئل ٹائم ہدف ٹریکنگ کے ساتھ محفوظ UAV-ISAC کے لیے جنریٹو ڈفیوژن ماڈلز
اصل عنوان: Generative Diffusion Models for Secure UAV-ISAC with Real-Time Target Tracking
یہ کام ایسے نگرانی کے مشنوں سے متعلق ہے جن میں ضم شدہ سینسنگ اور کمیونیکیشن والا ایک دوہری صلاحیت کا ڈرون ایک متحرک ہدف کا سراغ لگاتا ہے، اور جہاں خفیہ سامع ایونٹ ٹرگرڈ مواصلاتی ٹریفک میں آنے والی تبدیلیوں کا مشاہدہ کر کے حقیقی وقت میں یہ جان سکتا ہے کہ آیا ہدف کسی محفوظ علاقے کے اندر دریافت کر لیا گیا ہے۔ یہ خطرے کو ٹریفک کی ساخت کی پوشیدگی (traffic-composition covertness) کے طور پر تشکیل دیتا ہے اور بغیر کسی کلید کے، ڈفیوژن پر مبنی ایک ترسیلی اسکیم تجویز کرتا ہے جو کنڈیشنل ڈینائزنگ ڈفیوژن امپلائٹ ماڈل سے حاصل شدہ ایک پیغام سے غیر وابستہ سیف گارڈ ویو فارم کو ترسیل پر سوپرپوز کرتی ہے، اور یہ ماڈل اس طرح تربیت یافتہ ہوتا ہے کہ ٹرگرڈ اور نان ٹرگرڈ سلاٹس شماریاتی لحاظ سے غیر قابلِ امتیاز ہو جائیں۔ عددی نتائج ظاہر کرتے ہیں کہ متعدد ٹرانسمٹ اینٹیناز اور 5 dB کے خفیہ سامع SNR کی صورت میں سیکھا ہوا خفیہ سامع 0.5 کے اندھے اندازے کے قریب ہی رہتا ہے، سیف گارڈ ماڈل سے واقف ڈٹیکٹر باب کے مین لوب کے اندر صرف 0.71 تا 0.73 تک ہی پہنچتا ہے، اور ٹریکسنگ کے لیے اوسط پوزیشن PCRB صرف 0.59 اور 0.70 m² کے درمیان ہی تبدیل ہوتا ہے۔