On Secure EKF-enhanced UAV-ISAC Systems

Resumen Técnico: Sistemas UAV-ISAC seguros mejorados con EKF

Planteamiento del Problema
Este trabajo aborda el desafío de asegurar los sistemas de Integración de Sensores y Comunicaciones (ISAC) asistidos por Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) en presencia de interceptores (eavesdroppers) móviles. Las investigaciones actuales sobre UAV-ISAC suelen asumir objetivos estacionarios o se centran únicamente en el seguimiento de un solo objetivo, mientras que los escenarios prácticos involucran usuarios legítimos y usuarios ilegítimos móviles con ubicaciones inciertas. El problema central es maximizar la Tasa de Secreto (SR) mediante el diseño conjunto de vectores de formación de haces (beamforming) de transmisión y la trayectoria del UAV. Esta optimización debe operar bajo restricciones prácticas, incluyendo requisitos de ancho de haz de detección, límites de potencia de transmisión y el consumo de energía de propulsión del UAV, mientras se rastrean y predicen simultáneamente los estados de movimiento de los usuarios legítimos e ilegítimos.

Metodología
El modelo de sistema propuesto presenta una estación base aérea (UAV) de dúplex completo equipada con Arreglos Planos Uniformes (UPA) que se comunica con un usuario terrestre (GU) móvil mientras interfiere activamente a un interceptor móvil. El sistema utiliza las mismas señales para la comunicación y la detección.

1. Modelado del Sistema: Los autores modelan los enlaces Aire-Tierra (A2G) como canales de Línea de Visión (LoS). El UAV transmite una superposición de señales portadoras de información para el usuario legítimo y señales de detección dedicadas para el interceptor. La Relación Señal a Interferencia más Ruido (SINR) recibida y las tasas alcanzables se derivan para ambos usuarios. El consumo de energía de vuelo horizontal del UAV se modela basándose en principios aerodinámicos.
2. Seguimiento basado en EKF: Para gestionar la movilidad de los objetivos, se integra un marco de Filtro de Kalman Extendido (EKF). El sistema estima los vectores de estado (posición y velocidad) tanto del usuario legítimo como del interceptor utilizando mediciones de detección (retraso de tiempo, desplazamiento Doppler y ángulos de llegada/salida). La covarianza del ruido de medición es inversamente proporcional a la Relación Señal a Ruido (SNR) del eco.
3. Formulación de la Optimización: El objetivo es maximizar la SR sujeto a restricciones de potencia de transmisión, beamforming de rango uno, umbrales de detección, cinemática del UAV (velocidad, aceleración) y potencia de propulsión. El problema es altamente no convexo debido al acoplamiento entre las variables de trayectoria y beamforming, así como a las restricciones no convexas relacionadas con el consumo de potencia del UAV y la forma fraccionaria de la SR.
4. Diseño del Algoritmo: Se desarrolla un algoritmo iterativo eficiente basado en el método de Descenso de Coordenadas en Bloques (BCD). El problema se descompone en dos subproblemas resueltos alternadamente:
   • Optimización de Beamforming: Con una trayectoria fija, se optimizan los vectores de formación de haces. Se utilizan la Aproximación Convexa Sucesiva (SCA) y variables de holgura para manejar las restricciones no convexas, transformando el problema en una forma de Programación Semidefinida (SDP).
   • Optimización de Trayectoria: Con el beamforming fijo, se optimiza la trayectoria del UAV. Se emplea nuevamente SCA para aproximar las restricciones no convexas relativas a la potencia de vuelo y la tasa de secreto.
   • Integración de EKF: En cada intervalo de tiempo, el EKF actualiza las estimaciones de estado basadas en la trayectoria y el beamforming actuales, que luego se utilizan como entradas para la siguiente iteración.

Contribuciones Clave

• Seguimiento y Seguridad Conjuntos: A diferencia de trabajos previos que a menudo ignoran la movilidad del interceptor o se centran en un solo objetivo, este artículo investiga un sistema UAV-ISAC seguro capaz de rastrear y predecir simultáneamente las trayectorias de múltiples objetivos móviles (tanto legítimos como ilegítimos).
• Modelado de Seguridad Explícito: El sistema incorpora explícitamente un interceptor móvil con una ubicación incierta en el diseño, utilizando predicciones basadas en EKF para generar estrategias de comunicación y de interferencia (jamming) dirigidas.
• Solución Algorítmica: Los autores proponen un nuevo algoritmo iterativo que integra BCD, SCA y EKF para resolver el problema de optimización no convexo resultante, proporcionando una solución subóptima de alta calidad.
• Restricciones Integrales: La optimización tiene en cuenta restricciones físicas prácticas, incluyendo el ancho de haz de detección, la potencia de transmisión y el consumo específico de energía de propulsión del UAV.

Resultados
Las simulaciones numéricas validan el esquema propuesto frente a puntos de referencia, incluyendo un escenario de UAV en ubicación fija.

• Trayectoria y Seguimiento: El esquema propuesto demuestra que el UAV vuela eficazmente hacia el usuario legítimo para mejorar la calidad del enlace mientras mantiene el rastreo e interferencia del interceptor. Las predicciones basadas en EKF se alinean estrechamente con las trayectorias reales, mostrando convergencia a lo largo del tiempo.
• Tasa de Secreto: La optimización conjunta propuesta logra una Tasa de Secreto significativamente mayor en comparación con el punto de referencia donde el UAV permanece estacionario. El esquema de referencia sufre divergencia del filtro y degradación del rendimiento a medida que los objetivos se alejan del UAV fijo.
• Sensibilidad de Parámetros:
  • Residuo de Interferencia ($\psi$): Niveles de residuo de interferencia más bajos (mejor cancelación) producen una SR más alta, aunque el impacto disminuye cuando el haz ya está fuertmente enfocado en el interceptor.
  • Potencia de Transmisión ($P_{max}$): La SR aumenta con la potencia de transmisión pero eventualmente se satura debido a la mejora simultánea en la SNR del interceptor.
  • Potencia de Propulsión ($P_{hor}^{max}$): Una mayor potencia de propulsión disponible permite al UAV acercarse al usuario legítimo más rápido, mejorando así la SR.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que, al integrar ISAC con Seguridad de Capa Física (PLS) y seguimiento de objetivos basado en EKF, los UAV pueden explotar plenamente sus ventajas inherentes de despliegue flexible y alta movilidad. El trabajo cierra la brecha entre los estudios existentes que pasan por alto la seguridad de la comunicación o asumen objetivos estáticos. El marco propuesto permite el diseño de estrategias de comunicación e interferencia dirigidas bajo recursos limitados, facilitando transmisiones más seguras y eficientes. Los autores señalan que el marco basado en EKF puede extenderse a escenarios de usuarios aéreos y que el trabajo futuro puede centrarse en modelos de medición robustos contra el ruido (clutter) y la coordinación de múltiples UAV.