Resumen: con la creciente demanda de redes de vehículos aéreos no introducidos (UAV) en aplicaciones sensibles, como el monitoreo urbano, la respuesta de emergencia y la detección segura, garantizar la conectividad confiable y la comunicación encubierta se ha vuelto cada vez más vital. Sin embargo, los riesgos dinámicos de movilidad y exposición plantean desafíos significativos. Para abordar estos desafíos, este documento propone un marco de red UAV autoorganizado que combina la optimización de políticas basada en la difusión de gráficos (GDPO) con un mecanismo de incentivos basado en el juego Stackelberg (SG). El método GDPO utiliza IA generativa para generar dinámicamente topologías dispersas pero bien conectadas, lo que permite una adaptación flexible a las distribuciones cambiantes de nodos y las demandas de usuario de tierra (GU). Mientras tanto, el mecanismo de incentivos basado en el juego Stackelberg (SG) guía a los UAV interesados para elegir comportamientos de retransmisión y enlaces de vecinos que respalden la cooperación y mejoren la comunicación encubierta. Se realizan experimentos extensos para validar la efectividad del marco propuesto en términos de convergencia del modelo, calidad de generación de topología y mejora del rendimiento de la comunicación encubierta.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 11 de agosto de 2025.
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