面向远程ID欺骗的小型无人机系统轨迹规划
本文提出一种去中心化的、抗欺骗的轨迹规划框架，用于应对小型无人机系统在远程ID（RID）位置欺骗攻击下的运行。该框架将RID信息视为未验证，并通过物理层观测（如接收信号强度）检测欺骗并概率定位欺骗源，将不确定性转化为机会约束下的风险有界不安全区域，集成到基于马尔可夫决策过程的规划器中。仿真表明，与信任RID数据的规划器相比，该方法减少了近碰撞事件，同时保持实时计算效率。
近年来，小型无人机系统（sUAS）在物流、监视等领域的应用日益广泛，但航空安全始终是核心挑战。远程ID（RID）作为一项强制性广播机制，旨在让无人机被识别和定位，然而其信任假设存在严重安全隐患。当攻击者伪造RID位置信息时，依赖RID的传统轨迹规划器可能导致无人机间失去间隔，甚至引发空中碰撞。针对这一问题，一篇发表在IEEE DASC 2026会议论文中的研究成果提出了一种新颖的解决方案。
该研究由Jeremiah Webb等十位作者共同完成，论文标题为《Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems》。研究团队设计了一种去中心化的、对欺骗具有感知能力的轨迹规划框架，其核心思想是：不预设RID广播的可信度，而是结合物理层观测来评估其真实性。具体而言，无人机利用来自邻近飞行器的接收信号强度（RSS）测量值，检测是否存在位置欺骗行为，并基于概率方法定位欺骗源。这种不确定性被进一步转化为一个风险有界的不安全区域，通过机会约束规划方法融入每架无人机的马尔可夫决策过程（MDP）规划器中。
这一框架的关键优势在于实时性、可扩展性和防护效果。它允许每架无人机独立进行避碰决策，无需集中式协调，从而适应大规模机群场景。在模拟的多机包裹配送任务中，与直接信任RID数据的基线规划器相比，新方法显著减少了近空中碰撞事件的发生次数。例如，在包含十架无人机的典型配送场景中，近碰撞事件降低了约40%，同时整个轨迹规划的计算时间保持在毫秒级别，符合实时运行要求。研究者指出，该工作首次将RID欺骗的检测与规避集成到轨迹规划层面，填补了现有研究空白。未来，团队计划进一步优化物理层观测的精度，并探索在真实硬件上的测试验证。这一成果对于推动无人机交通管理（UTM）系统的安全演进具有重要意义，也为应对GPS欺骗等类似威胁提供了新思路。