近日，我校电子信息工程学院（机器人学院）周凌云老师课题组在国际物联网领域权威期刊IEEE Internet of Things Journal（IEEE IoTJ）发表研究成果，为复杂飞行环境下无人机通感一体化网络的安全高效运行提供了新的优化方法。IEEE Internet of Things Journal是IEEE旗下物联网领域权威学术期刊，主要刊载物联网通信、感知、计算、网络与智能系统等方向的前沿研究成果，在国际物联网研究领域具有较高的学术影响力和认可度。
论文场景图
此次发表的论文“UAV-Enabled Covert ISAC under No-Fly-Zone Constraints: Joint Continuous-Time Trajectory and Resource Allocation Design”，聚焦禁飞区约束下无人机隐蔽通感一体化（ISAC）系统的连续时间轨迹与资源联合优化问题，为无人机在复杂受限空域中的安全通信与目标感知提供了新的技术方案。论文通讯作者为周凌云老师，第一二作者为课题组王子晨同学和郭洪同学，合作作者包括同济大学魏忠祥教授及史清江教授。
随着6G网络、低空经济和物联网技术快速发展，无人机凭借灵活部署、机动性强和空地链路质量较好等特点，在应急监测、基础设施巡检、智能物流等领域展现出广阔应用前景。与此同时，无人机通信具有开放空域传播和广播特性，容易受到非授权监听等安全威胁；实际飞行过程中还需要严格遵守机场、重要设施等区域设置的禁飞区，如何在满足飞行安全约束的同时兼顾通信、感知和安全性能，成为无人机网络进一步规模化应用面临的重要问题。
针对上述问题，周凌云老师课题组构建了禁飞区约束下的无人机隐蔽通感一体化系统模型，使无人机在执行连续飞行任务过程中同时开展目标感知和安全通信，并综合考虑通信速率、感知可靠性、通信隐蔽性以及禁飞区安全等多重约束。相关研究表明，该问题同时涉及无人机连续时间轨迹、通信功率分配和用户调度等多维变量，具有混合整数、非凸以及无限维等复杂特征，传统离散时间轨迹优化方法难以直接处理。面对这一挑战，课题组提出基于“悬停—飞行”（Successive Hover-and-Fly，SHF）的连续时间轨迹优化方法，将原本难以直接求解的无限维优化问题转化为具有有限变量的可处理形式，并进一步结合连续凸近似（SCA）技术处理非凸约束，设计迭代优化算法实现系统性能提升。该方法能够在满足无人机飞行安全、感知可靠性和通信隐蔽性要求的基础上，对通信资源和飞行轨迹进行协同设计。仿真结果表明，所提出方法能够有效提升无人机系统的通信性能和隐蔽通信概率，并揭示通信速率、通信隐蔽性与感知性能之间的相互制约关系，为复杂空域环境下无人机通感一体化系统的设计提供了新的理论分析与优化工具。
该成果将为面向6G的空天地一体化网络、低空智能网络以及复杂环境下的无人机物联网应用提供技术支撑，在应急监测、基础设施巡检、智能感知等场景具有潜在应用价值，对推动无人机通信、感知与安全技术的协同发展具有一定意义。
