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Modelo de Detección a Baja Altitud: Análisis Aprovechando ISAC en Entornos del Mundo Real

Autores: Li, Xiao; Ding, Xue; Xie, Weiliang; Wang, Wenbo; Yu, Jinyang; Dong, Wen-Yu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Modelo de Detección a Baja Altitud: Análisis Aprovechando ISAC en Entornos del Mundo Real


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Vehículo aéreo no tripulado
Redes de baja altitud
Detección integrada
Comunicación
Detección en 3D de amplia área
Estación base múltiple

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con el crecimiento explosivo de las aplicaciones de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en numerosos campos, las redes de baja altitud enfrentan desafíos formidables en la monitorización. En este contexto, las redes de detección y comunicación integradas (ISAC) a través de la detección de área amplia tridimensional (3D) han surgido como la solución clave. Sin embargo, las diferencias en los mecanismos de red entre la comunicación y la detección, junto con la transición de redes bidimensionales (2D) a redes 3D, complican la realización de una detección 3D sin interrupciones. Nuestro objetivo fue abordar estos desafíos analizando las capacidades de detección de una única estación base y las disparidades entre la comunicación y la detección. Con base en esto, se propuso un modelo innovador de detección 3D para estaciones base ISAC únicas, definiendo los límites de detección y proporcionando una base para diseñar los parámetros clave de las estaciones base ISAC. Además, se propuso una arquitectura de detección 3D en red de baja altitud con múltiples estaciones base (multi-BS), superando las limitaciones de las redes tradicionales 2D y logrando una detección 3D sin interrupciones. Para validar la efectividad del modelo, se realizaron pruebas exhaustivas tanto en condiciones controladas de laboratorio como en entornos de redes comerciales del mundo real. Los resultados muestran que el modelo logró con éxito una detección estable y continua con la cobertura y precisión esperadas en entornos en red.

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