[论文解读] Integrated Sensing, Communication and Control enabled Agile UAV Swarm

Zhiqing Wei, Yucong Du+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2026

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一句话总结

该论文提出一个深度耦合的 ISCC 框架，联合优化感知、通信和控制，以在灾情救援、空中基站和物流场景中实现灵活的无人机群体，并有仿真支撑的验证。

ABSTRACT

Uncrewed aerial vehicle (UAV) swarms are pivotal in the applications such as disaster relief, aerial base station (BS) and logistics transportation. These scenarios require the capabilities in accurate sensing, efficient communication and flexible control for real-time and reliable task execution. However, sensing, communication and control are studied independently in traditional research, which limits the overall performance of UAV swarms. To overcome this disadvantage, we propose a deeply coupled scheme of integrated sensing, communication and control (ISCC) for UAV swarms, which is a systemic paradigm that transcends traditional isolated designs of sensing, communication and control by establishing a tightly-coupled closed-loop through the co-optimization of sensing, communication and control. In this article, we firstly analyze the requirements of scenarios and key performance metrics. Subsequently, the enabling technologies are proposed, including communication-and-control-enhanced sensing, sensing-and-control-enhanced communication, and sensing-and-communication-enhanced control. Simulation results validate the performance of the proposed ISCC framework, demonstrating its application potential in the future.

研究动机与目标

• 激励并定义需要灵活 UAV 群体的场景（灾难救援、空中基站、物流）。
• 识别传统的孤立感知、通信和控制设计的局限性。
• 提出深度耦合的集成感知、通信与控制（ISCC）框架，以在资源受限时提升性能。
• 概述可行技术并通过仿真评估性能。

提出的方法

• 引入可同时优化感知、通信和控制的 ISCC 框架。
• 提出三项使能技术：通信与控制增强感知、感知与控制增强通信、感知与通信增强控制。
• 基于 AoA 感知和 EKF融合，开发基于 ISCC 的信道估计与主动波束成形。
• 描述通过感知数据辅助的相邻发现与路由以降低开销。
• 提出多域资源分配以在动态 UAV 网络中提升频谱效率。
• 通过灾难救援、空中基站和物流场景的仿真进行评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 感知、通信和控制如何紧密耦合形成一个灵活的无人机群？
• RQ2 在 SWaP 约束下，哪些使能技术最能将 ISAC 与移动性、网络与控制整合？
• RQ3 在目标场景中，ISCC 能在感知精度、通信效率和控制鲁棒性方面带来哪些性能提升？

主要发现

• 通过基于 ISCC 的信道估计与预测波束成形，ISCC 支持的无人机群体显示出改进的频谱效率和鲁棒的链路维护。
• 在 Beacon 开销降低的情况下，邻居发现精度保持较高，支持大规模群体的可扩展路由。
• ISCC 增强的控制有助于避免碰撞和路径规划，随着感知精度的提升，避障大小减小，重新规划延迟降低。
• 在灾难救援场景中，协同多视角和多模态感知有助于在有 NLoS 与遮挡时提升目标定位。
• 感知辅助的路由与动态资源分配降低了动态网络中的通信开销和碰撞风险。