［本站讯］近日，信息科学与工程学院与政治学与公共管理学院联合培养的2021级行政管理+电子科学与技术双学位班本科生李董浩，在信息学院本科导师白智全教授指导下，针对无人机（UAV）辅助集成感知与隐蔽通信领域取得重要研究成果。相关成果以“Deep Reinforcement Learning-Enabled Trajectory and Bandwidth Allocation Optimization for UAV-Assisted Integrated Sensing and Covert Communication”为题，发表于国际知名SCI期刊Drones（JCR Q1, IF=4.4）。

随着6G技术的兴起，集成感知与通信（ISAC）系统因其在高数据速率、低延迟和增强连接方面的优势而备受关注，而无人机凭借其独特空中优势和部署灵活性，在实时数据采集与传输领域发挥着越来越重要的作用，尤其是对隐蔽性和时效性要求高的任务。该研究聚焦于在能量约束下，优化无人机飞行轨迹和带宽分配，以实现高效可靠隐蔽通信。研究提出了一种新的针对隐蔽通信与充能的深度强化学习算法（Soft Actor-Critic for Covert Communication and Charging，SAC-CC），通过动态分配感知与通信任务带宽，并调整无人机飞行轨迹来管理能量消耗，从而确保对敌方无人机的有效跟踪和自身隐蔽通信的顺利进行。

该研究通过理论分析和仿真实验验证了所提SAC-CC算法在不同敌方无人机轨迹、隐蔽通信需求和充能条件下的鲁棒性，并在累积隐蔽传输速率（CCTR）方面显著优于现有深度强化学习算法，显著提升了无人机续航能力。此外，该研究还深入探讨了无人机飞行高度、敌方无人机数量及分布模式对隐蔽通信性能的直接影响，为无人机辅助ISAC系统的实际带宽和能量参数配置提供了关键参考。

李董浩为论文第一作者，白智全教授为通讯作者。“行政管理+电子科学与技术”双学位班由两院联合开设，自2021年起正式招生，旨在培养具备跨学科背景和创新能力的复合型人才。班级采用小班化教学和导师制培养模式，以学科融合为导向，开展复合型人才教育改革。