A Camera-Cooperative ISAC Framework for Multimodal Non-Cooperative UAVs Sensing
作者: Wenfeng Wu, Luping Xiang, Kun Yang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-21
💡 一句话要点
提出相机协同的ISAC框架，用于多模态非合作无人机感知。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 集成感知与通信 多模态融合 无人机检测 相机协同 波束控制 状态估计 交叉注意力
📋 核心要点
- 现有ISAC系统在非合作无人机检测中面临单模态感知局限和资源竞争挑战。
- 提出相机协同的ISAC框架，利用相机粗略监控和ISAC精细感知形成互补。
- 实验表明，该框架显著降低波束控制和跟踪开销，同时保持高角度估计精度。
📝 摘要（中文）
针对单模态感知的局限性和通信与感知资源竞争问题，本文提出了一种新型的相机协同ISAC（CC-ISAC）框架，该框架采用多模态感知来实现高效的无人机波束控制和跟踪。该框架利用相机进行粗粒度的空域监控，并利用ISAC进行细粒度、高精度的感知，形成互补的感知环路，从而提高感知精度和资源效率。在此框架内，开发了两个关键模块：（1）视觉-回波数据对齐（V2EDA）模型，通过交叉注意力机制对齐视觉和回波域特征；（2）基于多模态融合的估计（MMFE）模型，该模型集成了历史多模态数据和当前观测，以实现鲁棒的状态估计。在DeepSense 6G数据集上进行的大量评估表明，所提出的框架在保持高角度估计精度的同时，平均降低了71%的波束控制开销和1.69-11.15%的跟踪开销。CC-ISAC框架有效地缓解了感知和通信之间的资源竞争，在为额外的通信任务释放大量系统资源的同时，实现了可靠的无人机监视，代表了ISAC系统设计中的一项实际进步。
🔬 方法详解
问题定义：现有集成感知与通信（ISAC）系统在检测非合作无人机时，面临单模态感知能力不足的问题，例如仅依赖雷达感知可能受到遮挡、噪声等影响，导致检测精度下降。同时，感知和通信共享有限的资源，两者之间存在竞争，如何高效地分配资源以同时满足感知和通信的需求是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态感知融合的优势，结合相机提供的视觉信息和ISAC系统提供的雷达回波信息，形成互补的感知能力。相机提供粗粒度的空域监控，辅助ISAC系统进行波束控制，减少盲搜，提高资源利用率。通过多模态信息的融合，可以提高对无人机状态估计的鲁棒性和精度。
技术框架：CC-ISAC框架包含两个主要模块：视觉-回波数据对齐（V2EDA）模型和多模态融合的估计（MMFE）模型。首先，相机捕获的视觉信息和ISAC系统获取的雷达回波数据被输入到V2EDA模型中，该模型通过交叉注意力机制将视觉特征和回波域特征对齐。然后，对齐后的多模态特征以及历史数据被输入到MMFE模型中，该模型利用融合后的信息进行无人机状态估计，输出无人机的位置、速度等信息。整个框架形成一个闭环，状态估计结果可以反馈到波束控制模块，进一步优化感知性能。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个相机协同的ISAC框架，将视觉信息引入到ISAC系统中，实现了多模态感知融合。V2EDA模型通过交叉注意力机制实现了视觉和回波域特征的有效对齐，解决了不同模态数据之间的异构性问题。MMFE模型则利用历史多模态数据，提高了状态估计的鲁棒性。与传统的单模态ISAC系统相比，该框架能够显著提高感知精度和资源利用率。
关键设计：V2EDA模型采用交叉注意力机制，允许视觉特征和回波域特征相互关注，从而学习到它们之间的对应关系。MMFE模型的具体结构未知，但推测可能采用了循环神经网络（RNN）或Transformer等模型来处理时序数据。损失函数的设计也至关重要，可能包括状态估计误差、波束控制开销等多个方面。论文中未明确给出这些技术细节，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的CC-ISAC框架在DeepSense 6G数据集上实现了显著的性能提升。与传统方法相比，波束控制开销平均降低了71%，跟踪开销降低了1.69-11.15%，同时保持了高角度估计精度。这些数据表明，该框架能够有效缓解感知和通信之间的资源竞争，提高系统整体性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无人机交通管理、空域安全监控、以及反无人机防御等领域。通过提高对非合作无人机的检测和跟踪能力，可以有效保障空域安全，减少无人机非法入侵等事件的发生。此外，该框架还可以扩展到其他多模态感知场景，例如自动驾驶、机器人导航等。
📄 摘要（原文）
The detection of non-cooperative unmanned aerial vehicles (UAVs) presents significant challenges for Integrated Sensing and Communication (ISAC) systems due to the inherent limitations of single-modal perception and the competition for shared communication and sensing resources. To address these challenges, this paper proposes a novel Camera-Cooperative ISAC (CC-ISAC) framework that employs multimodal sensing to enable efficient UAV beam steering and tracking. The proposed framework employs cameras for coarse-grained airspace monitoring and utilizes ISAC for fine-grained, high-precision sensing, forming a complementary perception loop that enhances both sensing accuracy and resource efficiency. Within this framework, two key modules are developed: (1) a Vision-to-Echo Data Alignment (V2EDA) model that aligns visual and echo-domain features through cross-attention mechanisms, and (2) a Multimodal Fusion-Based Estimation (MMFE) model that integrates historical multimodal data with current observations for robust state estimation. Extensive evaluations conducted on the DeepSense 6G dataset demonstrate that the proposed framework achieves an average reduction of 71% in beam steering overhead and 1.69-11.15% in tracking overhead while maintaining high angular estimation accuracy. The CC-ISAC framework effectively mitigates resource contention between sensing and communication, enabling reliable UAV surveillance while freeing substantial system resources for additional communication tasks, thereby representing a practical advancement in ISAC system design.