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1. 低空无线网络中的安全挑战与ISCC优化

在无人机物流、空中出租车等低空经济快速发展的背景下，低空无线网络（LAWNs）作为关键基础设施面临着独特的安全挑战。与地面网络不同，低空环境具有三大特征：首先是高度的开放性，无人机与基站之间的通信链路极易被窃听；其次是动态的拓扑结构，飞行器的移动导致信道条件快速变化；最后是严格的资源限制，机载设备的计算能力和能源储备都十分有限。

传统安全方案在低空场景中面临严重局限。加密技术需要复杂的密钥管理，对资源受限的无人机不切实际；物理层安全依赖于信道差异，在视距传播为主的低空环境中效果有限。更关键的是，现有研究往往将感知、通信与计算（ISCC）割裂优化，忽视了它们之间的相互影响。例如，增强感知精度需要更多发射功率，这会挤占通信资源；提高保密性需要注入人工噪声，又会增加能耗并影响计算时效性。

2. 系统建模与关键指标设计

2.1 三维联合系统架构

我们构建的ISCC系统采用分层设计（如图1所示）。基站配备大规模天线阵列，通过时分复用提供三种服务：

• 感知服务：发射雷达波束扫描低空区域
• 保密通信：采用人工噪声辅助的物理层安全传输
• 边缘计算：为无人机提供任务卸载支持

中继无人机作为移动边缘节点，既转发基站信号，也执行本地计算。这种架构的创新点在于：

1. 波形共享：通信信号同时用于环境感知
2. 动态资源分配：根据实时需求调整功率和计算资源
3. 安全增强：通过空间调制抑制窃听信道

2.2 核心性能指标量化

波束方向图误差：衡量感知精度的关键指标。通过优化预编码矩阵W_r，使实际波束方向图P(θ)逼近理想方向图d(θ)。数学表达式为：

RB_error = Σ|P(θ_l) - d(θ_l)|^2 / Σ|d(θ_l)|^2

保密速率：考虑两阶段传输过程（基站→无人机→用户），保密速率计算为合法信道容量与窃听信道容量之差：

γ_secure = [log(1+SINR_user) - log(1+SINR_eave)]^+

信息年龄(AoI)：表征计算时效性的新指标。在FCFS队列模型下，平均AoI推导为：

AAoI = (λ^2/μ_UAV)(1/μ_BS + 1/μ_trans) + 1/μ_UAV + 1/λ

其中λ为数据到达率，μ为各环节服务速率。

3. 多目标优化问题构建

3.1 目标函数设计

建立四维优化目标：

min [RB_error, -γ_secure, AAoI, P_UAV]

各目标间存在固有冲突：

• 提高感知精度需增加P_sens，但会降低通信功率
• 增强保密性需注入人工噪声，这会增加能耗
• 降低AoI需要提升计算速率，导致能耗立方级增长

3.2 约束条件处理

关键约束包括：

1. 总功率限制：P_sens + P_com + P_AN ≤ P_total
2. 队列稳定性：ρ = λ/(μ_BS μ_UAV) < 1
3. 服务质量：γ_secure ≥ γ_th

特别需要注意的是，保密约束通过人工噪声预编码实现：

V_n = null(H_user) * Z

其中null(·)表示用户信道的零空间投影，确保噪声只影响窃听者。

4. 基于DRL的进化算法设计

4.1 算法框架创新

传统多目标进化算法(MOEA)的局限在于固定算子难以适应动态优化环境。我们提出的DQN-MOEA具有三大创新：

1. 状态表征：将种群性能量化为三维向量

   s_t = [conv(POP), div(POP), fea(POP)]

2. 动作空间：包含8种进化算子（SBX, DE/rand/1等）
3. 奖励函数：综合考量目标改进幅度

   r_t = Δconv + αΔdiv + βΔfea

4.2 训练与部署流程

离线训练阶段：

1. 随机选择算子生成子代种群
2. 评估种群状态转移(s_t→s_{t+1})
3. 通过TD-error更新Q网络参数

在线优化阶段：

1. DQN根据当前状态选择最优算子
2. 执行变异、交叉操作
3. 环境反馈奖励更新经验池

关键实现细节：

• 采用ε-greedy策略平衡探索与利用
• 目标归一化处理消除量纲影响
• 约束违反度作为惩罚项

5. 性能验证与结果分析

5.1 实验配置

仿真参数设置如表I所示，重点包括：

• 基站天线：60-100根（大规模MIMO）
• 无人机高度：100-150米（典型低空场景）
• 信道模型：Rician衰落（K=10dB）

对比算法：

• 遗传算法(GA)：经典全局优化方法
• IMODE：改进差分进化算法

5.2 核心发现

天线数量影响（图4）：

• 基站天线从60增至100时，目标函数值降低47%
• 无人机天线从8增至16带来21%性能提升
• 窃听者天线增加会导致性能线性下降

噪声敏感性（图8）：

• 信道噪声增加1dB，保密速率下降23%
• 人工噪声功率需控制在总功率15-20%

帕累托前沿分析：

• 所提算法找到的解集覆盖度比基线高35%
• 在4目标空间中保持良好分布性（间距指标提升28%）

5.3 工程启示

实际部署建议：

1. 天线配置：基站至少配置64天线，无人机8-16天线
2. 功率分配：感知:通信:噪声 ≈ 4:3:3
3. 计算卸载：简单任务本地处理，复杂任务卸载到基站

典型故障处理：

• 当AoI突增时，优先检查信道估计误差
• 波束失准通常由无人机快速移动引起
• 保密速率下降需调整人工噪声投影方向

6. 技术延伸与演进方向

本方案的扩展应用包括：

1. 无人机集群协同：多智能体强化学习框架
2. 智能反射面辅助：RIS相位矩阵联合优化
3. 毫米波频段：宽带信道测量与波束管理

未来改进方向：

• 引入数字孪生进行安全验证
• 开发轻量化模型适配边缘设备
• 探索太赫兹频段的感知通信一体化

实际工程中我们发现，当无人机速度超过15m/s时，需要将信道估计周期缩短30%才能维持性能。这提示我们动态调整机制的重要性——在高速移动场景下，可以牺牲部分计算资源来提升信道跟踪频率。