Matrix Information Geometry-Based Diffusion Model for ISAC Systems in Clutter Environments

doi:10.1109/tvt.2026.3726557

Matrix Information Geometry-Based Diffusion Model for ISAC Systems in Clutter Environments

2026-08-21

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DOI：10.1109/tvt.2026.3726557

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集成传感与通信（ISAC）系统为复杂城市环境中的高分辨率可靠感知提供了巨大潜力。然而，在这些场景中有效检测无人机（UAV）仍然极具挑战性，因为强烈的异质杂波往往会掩盖弱目标特征。传统检测器在非高斯杂波环境中通常性能严重下降，而标准的欧几里得基深度学习方法未能利用雷达信号固有的统计和几何结构。为此，本文提出了一种基于矩阵信息几何的扩散模型（DIFF-MIG），这是一种由矩阵信息几何（MIG）引导的新型条件扩散框架，用于稳健抑制杂波并恢复目标特征。具体而言，我们将距离-多普勒（RD）图的本征空间协方差矩阵建模为对称正定（SPD）流形上的点，并基于对数欧几里得度量（LEM）设计了一种几何感知损失，以保持目标固有的结构一致性。此外，还集成了显著性加权机制，在生成过程中强调高能目标区域，从而有效缓解目标杂波不平衡。仿真结果表明，DIFF-MIG显著优于代表性基线方案，在传统方法失效的复杂真实场景中实现了超过0.94的检测概率，同时还能提供约10 dB的等效信杂比（SCR）增益。

Keyword:

ISAC

UAV sensing

diffusion models

matrix information geometry

clutter suppression

target detection

Matrix Information Geometry-Based Diffusion Model for ISAC Systems in Clutter Environments

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