Como a Alocação de Recursos e o Design de Trajetórias Podem Otimizar Sistemas ISAC com Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs)

A tecnologia de Sensing and Communication Integrado (ISAC) tem gerado grande interesse tanto no meio acadêmico quanto industrial. O conceito por trás do ISAC é permitir o uso de uma infraestrutura unificada e formas de ondas para transmitir informações e receber ecos ao mesmo tempo. Isso resulta em uma melhoria significativa da eficiência do espectro, redução de custos e economia de energia. A introdução dos veículos aéreos não tripulados (VANTs) nesse cenário traz vantagens substanciais devido à sua flexibilidade de observação e capacidades aprimoradas de comunicação. No entanto, muitos estudos sobre ISAC falham ao não considerar as necessidades práticas assimétricas de sensoriamento e comunicação, levando à subutilização de recursos e a uma performance subótima. Este desafio exige novas abordagens, como o design de mecanismos integrados de sensoriamento periódico e comunicação para sistemas ISAC assistidos por VANTs.

O design de trajetórias de VANTs, bem como a alocação de recursos para sistemas ISAC, deve ser otimizado para maximizar as taxas alcançáveis do sistema, considerando a associação de usuários, seleção de sensoriamento e padrões de feixes. A complexidade do problema reside no fato de que o VANT não deve apenas cobrir uma área específica, mas também atender às exigências dinâmicas de comunicação e sensoriamento, como quando um VANT deve realizar uma varredura periódica para coleta de dados enquanto mantém a qualidade da comunicação em tempo real.

O modelo de otimização de trajetórias para sistemas ISAC assistidos por VANTs deve considerar múltiplos aspectos, como a alocação de recursos em tempo real e o balanceamento entre as exigências de comunicação e sensoriamento. As trajetórias dos VANTs não podem ser estáticas, e sim adaptativas, levando em conta as condições de sinal, os requisitos de qualidade de serviço (QoS) e a interferência proveniente de links NLoS (não linha de visada). Isso exige o uso de métodos avançados de otimização, como o aprendizado de reforço profundo, que pode ajustar dinamicamente as rotas dos VANTs, maximizando a eficiência do sistema.

Além disso, é importante notar que a interação entre múltiplos VANTs, especialmente em sistemas cooperativos, abre novas possibilidades para expandir a cobertura do sistema ISAC e melhorar sua robustez. A comunicação entre VANTs permite uma abordagem mais eficiente no que diz respeito ao sensoriamento em áreas amplas e à troca de dados em tempo real. Embora o design de trajetórias seja uma área crítica, a coordenação entre os VANTs para realizar tarefas de sensoriamento e comunicação de forma eficaz é igualmente importante. A alocação de recursos deve ser vista como uma tarefa de múltiplos agentes, em que cada VANT toma decisões de forma a maximizar a utilidade do sistema sem causar interferência desnecessária.

É crucial que os futuros estudos sobre ISAC assistido por VANTs considerem não apenas a otimização de trajetórias e a alocação de recursos de forma isolada, mas também a maneira como diferentes parâmetros do sistema interagem para criar um ecossistema eficiente e resiliente. A evolução das tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial pode facilitar esse processo, fornecendo soluções mais robustas e flexíveis para o planejamento de trajetórias, controle de interferência e alocação de recursos.

Como a Otimização de Trajetórias e Alocação de Potência Impactam em Sistemas UAV-Enabled de Comunicação Covert

O problema abordado aqui envolve a alocação de potência e o design de trajetórias para veículos aéreos não tripulados (UAVs) em sistemas de comunicação covert. A maximização da eficiência desses sistemas depende da construção de um modelo preciso de movimentação e alocação de recursos, respeitando tanto as restrições de tempo quanto as exigências de sigilo e segurança da comunicação.

A solução do problema, denominado (P2), não é trivial, pois o throughput da comunicação (Uk) não é uma função côncava, o que dificulta a análise direta do modelo. Para resolver essa dificuldade, utiliza-se uma função aproximada do throughput, que é definida com base em uma aproximação côncava em torno de um ponto local (q(i), t(i), s(i)). A partir dessa função, é possível reformular o problema (P2) em um problema convexamente aproximado (P3), que pode ser resolvido mais facilmente utilizando métodos de otimização convexa.

O método utilizado envolve uma aproximação dos pontos de trajetória, representados por θ(i)_m,k(q,t,s), e do período de voo máximo, representado por γ(i)_m,n,k(q,t,s). Essa aproximação permite que o problema seja reformulado em uma forma convexa a cada iteração, o que facilita a aplicação de métodos como o método do elipsoide para encontrar uma solução ótima. O problema reformulado tem variáveis relacionadas à posição, ao tempo de voo e à alocação de potência, sendo necessário resolver de forma eficiente um grande número de variáveis em cada iteração.

O algoritmo iterativo, uma vez iniciado com a configuração inicial, realiza ajustes sucessivos nas variáveis $q(i)$, $t(i)$, e $s(i)$ a cada iteração, buscando continuamente otimizar o throughput e minimizar as restrições impostas pelo sistema. Durante o processo, o método do elipsoide é empregado para resolver o problema convexamente aproximado (P3) e encontrar os valores ótimos das variáveis de trajetória e alocação de potência. Esse processo é repetido até que a solução converja dentro de um limite pré-definido $\eta$, o que garante que o algoritmo tenha um desempenho eficaz em termos de tempo de execução e qualidade da solução.

Além disso, a análise de simulação realizada sobre o desempenho do algoritmo mostra que a aproximação do throughput conduz a uma convergência estável do sistema. A cada iteração, o throughput aumenta gradualmente até atingir um ponto de convergência, o que valida a precisão do modelo proposto. Importante observar que a distribuição da localização dos sentinelas (warden) e os requisitos de comunicação covert afetam diretamente a eficiência do sistema, sendo que um aumento no número de pontos de virada ou uma maior dispersão dos sentinelas leva a uma menor capacidade de comunicação e, consequentemente, a uma maior necessidade de potência de transmissão.

Além de considerar as variáveis relacionadas à trajetória e à potência, o comportamento do sistema também depende da capacidade do algoritmo de lidar com os múltiplos pontos de virada e as variações nos requisitos de covert communication. O desempenho do sistema é sensível ao número de pontos de trajetória e à alocação de potência, o que faz com que a adaptação do algoritmo a diferentes cenários seja crucial para maximizar sua aplicabilidade.

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