On Secure EKF-enhanced UAV-ISAC Systems

Resumo Técnico: Sistemas UAV-ISAC Seguros com Melhoria por EKF

Definição do Problema
Este trabalho aborda o desafio de assegurar sistemas de Integração de Sensoriamento e Comunicação (ISAC) assistidos por Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) na presença de espiões (eavesdroppers) móveis. Pesquisas existentes de UAV-ISAC frequentemente assumem alvos estacionários ou focam exclusivamente no rastreamento de um único alvo, enquanto cenários práticos envolvem usuários legítimos e ilegítimos móveis com localizações incertas. O problema central é maximizar a Taxa de Sigilo (SR - Secrecy Rate) alcançável através do projeto conjunto de vetores de formação de feixe (beamforming) de transmissão e da trajetória do UAV. Esta otimização deve operar sob restrições práticas, incluindo requisitos de largura de feixe de sensoriamento, limites de potência de transmissão e o consumo de energia de propulsão do UAV, enquanto simultaneamente rastreia e prevê os estados de movimento de usuários legítimos e ilegítimos.

Metodologia
O modelo de sistema proposto apresenta uma estação base aérea full-duplex (UAV) equipada com Matrizes Planas Uniformes (UPAs) que se comunica com um usuário terrestre móvel (GU) enquanto realiza o jamming (interferência deliberada) ativo de um espião móvel. O sistema utiliza os mesmos sinais para comunicação e sensoriamento.

1. Modelagem do Sistema: Os autores modelam os links Ar-Solo (A2G) como canais de Linha de Visão (LoS). O UAV transmite uma superposição de sinais portadores de informação para o usuário legítimo e sinais de sensoriamento dedicados para o espião. A Relação Sinal-Interferência mais Ruído (SINR) recebida e as taxas alcançáveis são derivadas para ambos os usuários. O consumo de energia de voo horizontal do UAV é modelado com base em princípios aerodinâmicos.
2. Rastreamento Baseado em EKF: Para lidar com a mobilidade do alvo, um framework de Filtro de Kalman Estendido (EKF) é integrado. O sistema estima os vetores de estado (posição e velocidade) tanto do usuário legítimo quanto do espião utilizando medições de sensoriamento (atraso de tempo, deslocamento Doppler e ângços de chegada/partida). A covariância do ruído de medição é inversamente proporcional à Relação Sinal-Ruído (SNR) do eco.
3. Formulação de Otimização: O objetivo é maximizar a SR sujeita a restrições de potência de transmissão, beamforming de posto único (rank-one), limiares de sensoriamento, cinemática do UAV (velocidade, aceleração) e potência de propulsão. O problema é altamente não convexo devido ao acoplamento entre as variáveis de trajetória e beamforming, bem como restrições não convexas relacionadas ao consumo de potência do UAV e à forma fracionária da SR.
4. Design do Algoritmo: Um algoritmo iterativo eficiente é desenvolvido com base no método de Descida de Coordenadas em Bloco (BCD). O problema é decomposto em dois subproblemas resolvidos alternadamente:
   • Otimização de Beamforming: Com uma trajetória fixa, os vetores de beamforming são otimizados. A Aproximação Convexa Sucessiva (SCA) e variáveis de folga (slack variables) são utilizadas para lidar com restrições não convexas, transformando o problema em uma forma de Programação Semidefinida (SDP).
   • Otimização de Trajetória: Com o beamforming fixo, a trajetória do UAV é otimizada. A SCA é novamente empregada para aproximar restrições não convexas relativas à potência de voo e à taxa de sigilo.
   • Integração do EKF: Em cada slot de tempo, o EKF atualiza as estimativas de estado com base na trajetória e no beamforming atuais, que são então utilizados como entradas para a próxima iteração.

Principais Contribuições

• Rastreamento e Segurança Conjuntos: Diferente de trabalhos anteriores que frequentemente ignoram a mobilidade do espião ou focam em alvos estáticos, este artigo investiga um sistema UAV-ISAC seguro capaz de rastrear e prever simultaneamente as trajetórias de múltiplos alvos móveis (tanto legítimos quanto ilegítimos).
• Modelagem de Segurança Explícita: O sistema incorpora explicitamente um espião móvel com localização incerta no design, utilizando previsões baseadas em EKF para gerar estratégias direcionadas de comunicação e jamming.
• Solução Algorítmica: Os autores propõem um novo algoritmo iterativo integrando BCD, SCA e EKF para resolver o problema de otimização não convexo resultante, gerando uma solução subótima de alta qualidade.
• Restrições Abrangentes: A otimização considera restrições físicas práticas, incluindo largura de feixe de sensoriamento, potência de transmissão e o consumo específico de energia de propulsão do UAV.

Resultados
Simulações numéricas validam o esquema proposto contra benchmarks, incluindo um cenário de UAV em localização fixa.

• Trajetória e Rastreamento: O esquema proposto demonstra que o UAV voa efetivamente em direção ao usuário legítimo para melhorar a qualidade do link, mantendo o rastreamento e o jamming do espião. As previsões baseadas em EKF alinham-se estreitamente com as trajetórias reais, mostrando convergência ao longo do tempo.
• Taxa de Sigilo (SR): A otimização conjunta proposta alcança uma Taxa de Sigilo significativamente maior em comparação com o benchmark onde o UAV permanece estacionário. O esquema de benchmark sofre com divergência de filtro e degradação de desempenho conforme os alvos se afastam do UAV fixo.
• Sensibilidade de Parâmetros:
  • Resíduo de Interferência ($\psi$): Níveis mais baixos de resíduo de interferência (melhor cancelamento) resultam em uma SR mais alta, embora o impacto diminua quando o feixe já está fortemente focado no espião.
  • Potência de Transmissão ($P_{max}$): A SR aumenta com a potência de transmissão, mas eventualmente satura devido à melhoria simultânea na SNR do espião.
  • Potência de Propulsão ($P_{hor}^{max}$): Uma maior potência de propulsão disponível permite que o UAV se aproxime do usuário legítimo mais rapidamente, melhorando assim a SR.

Significância e Alegações
O artigo afirma que, ao integrar ISAC com Segurança de Camada Física (PLS) e rastreamento de alvo baseado em EKF, os UAVs podem explorar plenamente suas vantagens inerentes de implantação flexível e alta mobilidade. O trabalho preenche a lacuna de estudos existentes que negligenciam a segurança de comunicação ou assumem alvos estáticos. O framework proposto permite o design de estratégias direcionadas de comunicação e jamming sob recursos limitados, facilitando transmissões mais seguras e eficientes. Os autores observam que o framework baseado em EKF pode ser estendido para cenários de usuários aéreos e que trabalhos futuros podem focar em modelos de medição robustos contra clutter (ruído de fundo) e coordenação multi-UAV.