論文の概要: Joint Hybrid Beamforming and Artificial Noise Design for Secure Multi-UAV ISAC Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23687v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 06:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.378812
• Title: Joint Hybrid Beamforming and Artificial Noise Design for Secure Multi-UAV ISAC Networks
• Title（参考訳）: 安全マルチUAVISACネットワークのためのハイブリッドビームフォーミングと人工ノイズ設計
• Authors: Runze Dong, Buhong Wang, Cunqian Feng, Jiang Weng, Chen Han, Jiwei Tian,
• Abstract要約: 統合センシングと通信(ISAC)は、スマートシティや自律システムといった次世代アプリケーションにとって重要な実現手段として現れます。 既存の研究は主にUAVを航空基地局として扱い、ISACユーザーとしての役割を見落としている。 本稿では,マルチUAVネットワークのためのセキュアでスペクトル性の高いISACフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.697288477203596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrated sensing and communication (ISAC) emerges as a key enabler for next-generation applications such as smart cities and autonomous systems. Its integration with unmanned aerial vehicles (UAVs) unlocks new potentials for reliable communication and precise sensing in dynamic aerial environments. However, existing research predominantly treats UAVs as aerial base stations, overlooking their role as ISAC users, and fails to leverage large-scale antenna arrays at terrestrial base stations to enhance security and spectral efficiency. This paper propose a secure and spectral efficient ISAC framework for multi-UAV networks, and a two-stage optimization approach is developed to jointly design hybrid beamforming (HBF), artificial noise (AN) injection, and UAV trajectories. Aiming at maximizing the sum secrecy rate, the first stage employs Proximal Policy Optimization (PPO) to optimize digital beamformers and trajectories, and the second stage decomposes the digital solution into analog and digital components via low-complexity matrix factorization. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed framework compared to benchmark schemes.
• Abstract（参考訳）: 統合センシングと通信(ISAC)は、スマートシティや自律システムといった次世代アプリケーションにとって重要な実現手段として現れます。 無人航空機(UAV)との統合により、ダイナミックな空中環境における信頼性の高い通信と正確なセンシングのための新しいポテンシャルが解き放たれる。 しかし、既存の研究は主にUAVを航空基地局として扱い、ISAC利用者としての役割を見落としている。 本稿では,マルチUAVネットワークのためのセキュアでスペクトル性の高いISACフレームワークを提案し,ハイブリッドビームフォーミング(HBF),人工ノイズ(AN)注入,UAVトラジェクトリを共同設計するための2段階最適化手法を開発した。 和秘密率の最大化を目的とした第1段階では、PPO(Proximal Policy Optimization)を用いてデジタルビームフォーマとトラジェクトリを最適化し、第2段階では、低複素行列分解によりデジタルソリューションをアナログおよびデジタルコンポーネントに分解する。 シミュレーションの結果,提案手法の有効性をベンチマーク手法と比較した。

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