無(wú)人機(jī)應(yīng)急裝備技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

????????警用裝備網(wǎng)訊：?1 無(wú)人機(jī)應(yīng)急保障裝備概述

　　我國(guó)是一個(gè)幅員遼闊，自然災(zāi)害多發(fā)的人口大國(guó)。目前，國(guó)內(nèi)的通信技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)取得了顯著的成績(jī)，移動(dòng)通訊技術(shù)切實(shí)改變了人們的生活方式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。然而，在出現(xiàn)突發(fā)事件或不可抗拒的自然因素等情況下，傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)顯得脆弱不堪且難于恢復(fù)。2008年，我國(guó)南方遭遇50年一遇的特大冰雪災(zāi)難，災(zāi)情最嚴(yán)重時(shí)，8.3萬(wàn)個(gè)基站因停電退出服務(wù)，數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的用戶(hù)通信受到影響。同樣在2008年，汶川發(fā)生極大地震，通信設(shè)施遭到嚴(yán)重?fù)p壞，汶川縣通信癱瘓，外界無(wú)法及時(shí)獲知汶川的任何消息。2010年的玉樹(shù)地震、2012年臺(tái)風(fēng)“達(dá)維”再次襲擊內(nèi)陸地區(qū)，這些強(qiáng)自然災(zāi)害直接導(dǎo)致大范圍的通訊中斷[1,2]。面對(duì)天災(zāi)和通訊中斷，這些災(zāi)害往往會(huì)造成重大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。

　　圖1 我國(guó)近年來(lái)重大自然災(zāi)害分布

　　重大自然災(zāi)害發(fā)生的前72小時(shí)，被稱(chēng)為“黃金救援期”。面對(duì)未知的災(zāi)情，第一時(shí)間獲取災(zāi)情信息是搶險(xiǎn)救災(zāi)的首要問(wèn)題。然而重大自然災(zāi)害往往會(huì)造成重災(zāi)區(qū)電網(wǎng)癱瘓、信息中斷和道路交通破壞，這些問(wèn)題對(duì)救災(zāi)工作的展開(kāi)造成了重大影響[3]。

　　圖2 我國(guó)近年來(lái)重大自然災(zāi)害造成的損失

　　在2008年汶川發(fā)生級(jí)大地震時(shí)，由于救災(zāi)車(chē)輛及人員無(wú)法在第一時(shí)間趕赴現(xiàn)場(chǎng)，災(zāi)情傳遞受阻將導(dǎo)致?lián)岆U(xiǎn)救災(zāi)盲目部署。由于震后地形、氣候復(fù)雜，需要有人直升機(jī)空中勘察，空降人員和空投物資均具有很大的危險(xiǎn)，汶川地震中曾發(fā)生直升機(jī)失事事件，造成嚴(yán)重的人員傷亡后果，繼而造成更大的損失和次生災(zāi)害[4]。

　　圖3 博物館展出的汶川地震救援中墜毀的直升機(jī)殘骸

　　近年來(lái)，隨著汶川地震，日本海嘯等具有嚴(yán)重破壞性自然災(zāi)害的發(fā)生以及登山人員在地理形勢(shì)不明確的地區(qū)被困事件時(shí)有發(fā)生，通信保障往往成為這些情況下最為緊迫的需求。面對(duì)重大自然災(zāi)害，快速建立一套穩(wěn)定的通信系統(tǒng)，恢復(fù)災(zāi)區(qū)或戰(zhàn)區(qū)通信，具有十分重要的戰(zhàn)略意義。應(yīng)急性自然災(zāi)害事件具有突發(fā)性的特點(diǎn)。因此，要求應(yīng)急通信系統(tǒng)可以快速反應(yīng)、迅速展開(kāi)投入使用；同時(shí)，應(yīng)急事件又具有時(shí)效性的特點(diǎn)，應(yīng)急救援任務(wù)結(jié)束后，系統(tǒng)可以隨時(shí)撤離現(xiàn)場(chǎng)。應(yīng)急救援現(xiàn)場(chǎng)情況復(fù)雜，地點(diǎn)不確定、環(huán)境不確定、條件不確定，現(xiàn)有地面設(shè)施無(wú)法使用或無(wú)法提供，傳統(tǒng)通信設(shè)施失效，要求應(yīng)急通信系統(tǒng)需要獨(dú)立成網(wǎng)、自成體系（包含供電系統(tǒng)）。

　　現(xiàn)階段，對(duì)于因泥石流、地震、洪漠、海嘯等突發(fā)災(zāi)難或緊急事件，主要的解決方案是應(yīng)用地面設(shè)備加以解決，例如大功率的臨時(shí)通信車(chē)，或在較高的地面、建筑物上架設(shè)臨時(shí)基站等。

　　圖 4 地面應(yīng)急通訊保障車(chē)

　　這些方案由于設(shè)計(jì)與普通基站的差別不大，存在較大的技術(shù)復(fù)用性，因此具有技術(shù)難度較低，硬件成本較低的優(yōu)點(diǎn)。但是也存在著架設(shè)速度較慢，人工成本嚴(yán)重依賴(lài)地面交通情況，部署慢，無(wú)法到達(dá)所有區(qū)域等等不足。

　　隨著近年來(lái)人們對(duì)臨時(shí)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)建立、維護(hù)的速度要求越來(lái)越高，對(duì)整套方案的快速、全域到達(dá)、成本等方面的要求越來(lái)越嚴(yán)格，傳統(tǒng)方案的局限性正在逐步凸顯出來(lái)，主要體現(xiàn)在以下兩方面：

　　1）從方案性能方面來(lái)說(shuō)，速度上，傳統(tǒng)方案的建立、維護(hù)存在著建設(shè)速度偏慢的不足，一般從建立到調(diào)試完成至少需要一天。從機(jī)動(dòng)性上來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)方案的移動(dòng)性較差，雖然臨時(shí)通信車(chē)可移動(dòng)，但是一旦路面損壞，就基本喪失了機(jī)動(dòng)能力。

　　2）從方案成本方面來(lái)說(shuō)，通信設(shè)備的單位性能成本受摩爾定律的影響正在快速下降，而人力成本卻在隨著中國(guó)經(jīng)歷劉易斯拐點(diǎn)后勞動(dòng)力逐漸短缺而導(dǎo)致的勞動(dòng)力成本上升而不斷上升。從綜合成本來(lái)看，地面方案正在快速喪失原本具有的成本優(yōu)勢(shì)。

　　無(wú)人機(jī)基站是無(wú)人機(jī)與其搭載的無(wú)線(xiàn)通信模塊的合成體，其兼具無(wú)人機(jī)的機(jī)動(dòng)特性和無(wú)線(xiàn)傳輸特性。無(wú)人機(jī)通信具有長(zhǎng)距離、高機(jī)動(dòng)性、靈活部署和低延遲等特點(diǎn)。無(wú)人機(jī)基站作為一種機(jī)動(dòng)靈活的通信服務(wù)設(shè)施，被廣泛地應(yīng)用于當(dāng)前的無(wú)線(xiàn)通訊服務(wù)中，特別是在通信設(shè)備故障或自然災(zāi)害的搶險(xiǎn)通信服務(wù)中[5,6]。

　　無(wú)人機(jī)基站可以為各種場(chǎng)景提供可靠、經(jīng)濟(jì)、高效的無(wú)線(xiàn)通信解決方案。一方面，無(wú)人機(jī)基站可以作為空中基站，向所需區(qū)域提供可靠、經(jīng)濟(jì)、按需的無(wú)線(xiàn)通信服務(wù)；另一方面，無(wú)人機(jī)基站可以作為空中中繼，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離用戶(hù)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)信息共享。地面基站的局限性（如基站數(shù)量限制、無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳輸距離、偏遠(yuǎn)山區(qū)信號(hào)強(qiáng)度、用戶(hù)密集區(qū)域的超容量數(shù)據(jù)請(qǐng)求和特殊環(huán)境下的通信請(qǐng)求等）給當(dāng)前的無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)帶來(lái)更多挑戰(zhàn)[7,8]，無(wú)人機(jī)基站作為一種可以自主飛行的移動(dòng)通信設(shè)備，為解決上述限制問(wèn)題提供了一種新的解決方案。相較于傳統(tǒng)的地面應(yīng)急通訊方式，空中通訊系統(tǒng)的主要優(yōu)勢(shì)包括：

　　1）能夠抵達(dá)通信車(chē)無(wú)法到達(dá)的位置，極大地避免地形影響帶來(lái)的通信質(zhì)量及效率下降問(wèn)題。

　　2）極快的部署速度，甚至可以在災(zāi)害結(jié)束之前抵達(dá)指定部署位置，盡可能快地收集、掃描人員分布情況，爭(zhēng)取極其寶貴的時(shí)間和救援信息。

　　3）更靈活的部署方案，根據(jù)各區(qū)域?yàn)?zāi)情的不同，無(wú)人機(jī)可以在空中直接移動(dòng)，同時(shí)調(diào)整資源分配策略。

　　4）無(wú)人機(jī)基站的快速部署能力較強(qiáng)，搭建成本較低；

　　5）在有信號(hào)覆蓋區(qū)域，無(wú)人機(jī)基站可作為中繼擴(kuò)大信號(hào)的覆蓋范圍，在無(wú)信號(hào)覆蓋區(qū)域，無(wú)人機(jī)基站可提供信號(hào)覆蓋；

　　6）無(wú)人機(jī)基站的動(dòng)態(tài)移動(dòng)特性可根據(jù)地面用戶(hù)的分布變化自由調(diào)整，以提高網(wǎng)絡(luò)性能和網(wǎng)絡(luò)連通性；

　　7）無(wú)人機(jī)基站可以用作宏基站層和小基站層之間的中間空中節(jié)點(diǎn)，以提高覆蓋率和通信容量；

　　8）與地面網(wǎng)絡(luò)相比，無(wú)人機(jī)基站可以建立直接的視距通信，提高網(wǎng)絡(luò)通信性能。

　　因此，應(yīng)用無(wú)人機(jī)系統(tǒng)建立空中應(yīng)急通訊系統(tǒng)是理想的方式。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)建立空中應(yīng)急通訊系統(tǒng)的平臺(tái)載體有固定翼無(wú)人機(jī)平臺(tái)和旋翼式無(wú)人機(jī)平臺(tái)。

　　圖 5 固定翼和旋翼式無(wú)人機(jī)平臺(tái)通訊應(yīng)急系統(tǒng)

　　固定翼無(wú)人機(jī)具有航程遠(yuǎn)(1500km以上)、航時(shí)長(zhǎng)(10h以上)、部署機(jī)動(dòng)靈活(巡航速度150km/h以上)等特點(diǎn)，可以滿(mǎn)足定點(diǎn)地區(qū)快速應(yīng)急通訊的需求。固定翼無(wú)人機(jī)空中通訊中繼系統(tǒng)組成如圖 6所示。

　　圖 6 固定翼無(wú)人機(jī)空中通訊中繼系統(tǒng)組成

　　在接到任務(wù)指令后，無(wú)人機(jī)空中通訊系統(tǒng)可以從存放地緊急升空，靠自身航程快速機(jī)動(dòng)到任務(wù)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)最快速度恢復(fù)通訊的目的。同時(shí)，后續(xù)空中平臺(tái)可以機(jī)動(dòng)到任務(wù)區(qū)域前沿，通過(guò)彈射起飛的方式，實(shí)現(xiàn)后續(xù)通訊平臺(tái)的部署任務(wù)。通過(guò)多架空中平臺(tái)的協(xié)同中繼，可以實(shí)現(xiàn)較大范圍、較遠(yuǎn)距離的通訊需求。同時(shí)，備份無(wú)人機(jī)可以接替燃料用盡的平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間無(wú)間斷的通訊保障。

　　相較于旋翼式空中通訊中繼平臺(tái)，固定翼無(wú)人機(jī)空中通訊系統(tǒng)具有以下優(yōu)勢(shì)：

　　1）更加方便的機(jī)動(dòng)靈活部署

　　相較于旋翼無(wú)人機(jī)，固定翼無(wú)人機(jī)飛行速度更快，可以從較遠(yuǎn)的距離上快速機(jī)動(dòng)到指定任務(wù)區(qū)域。

　　2）更大的使用范圍

　　相較于旋翼無(wú)人機(jī)，固定翼無(wú)人機(jī)航程更遠(yuǎn)，可以在大范圍內(nèi)使用。另外，固定翼無(wú)人機(jī)能源效率更高，具有搭載更大的通訊任務(wù)載荷設(shè)備，使其具有更大范圍內(nèi)的通訊保障能力。

　　3）更長(zhǎng)的空中使用時(shí)間

　　相較于旋翼無(wú)人機(jī)，固定翼無(wú)人機(jī)航時(shí)更久，可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的任務(wù)需求。相較于旋翼不足一個(gè)小時(shí)的航時(shí)，固定翼無(wú)人機(jī)的留空時(shí)間可以達(dá)到10個(gè)小時(shí)以上，甚至更長(zhǎng)。如果有輪換無(wú)人機(jī)，則可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間無(wú)間斷的通訊保障需求。

　　因此，固定翼無(wú)人機(jī)空中通訊系統(tǒng)具有其它應(yīng)急保障通訊系統(tǒng)所無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。

　　2 研究現(xiàn)狀

　　無(wú)人機(jī)上搭載的中繼通信平臺(tái)可以快速有效針對(duì)特定區(qū)域建立通信網(wǎng)絡(luò)，為救災(zāi)等特殊情況爭(zhēng)取寶貴時(shí)間?？罩兄欣^平臺(tái)利用空中設(shè)備進(jìn)行信息傳送，可以跨越復(fù)雜地形且傳輸距離遠(yuǎn)。搭載中繼通信平臺(tái)的多架無(wú)人機(jī)作為飛行編隊(duì)集中控制，使得通信可靠性更強(qiáng)，性能更好，已經(jīng)成為業(yè)界越來(lái)越多的人們的研究對(duì)象。在空中中繼系統(tǒng)中，對(duì)無(wú)人機(jī)編隊(duì)的有效控制，是保障中繼通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性的關(guān)鍵。

　　國(guó)內(nèi)外的許多研究機(jī)構(gòu)在無(wú)人機(jī)輔助通信上進(jìn)行了深入的研究。例如，美國(guó)Facebook公司的Aquila項(xiàng)目[9]，該項(xiàng)目利用固定軌道飛行的無(wú)人機(jī)高空通信平臺(tái)向偏遠(yuǎn)地區(qū)提供無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋。Aquila無(wú)人機(jī)使用太陽(yáng)能電池板自動(dòng)供電，并配備自動(dòng)控制系統(tǒng)用于調(diào)整航線(xiàn)和飛行參數(shù)（如航向、高度、空速等）。不同于Facebook公司的Aquila項(xiàng)目，美國(guó)Google公司的Loon項(xiàng)目[8]使用平流層飛行的氣球，搭載無(wú)線(xiàn)通信設(shè)備為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)。相比于高空平臺(tái)，諾基亞公司的F-Cell項(xiàng)目[9]。通過(guò)部署小型太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)基站實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低能耗的無(wú)線(xiàn)通信基站快速部署。此外，高通公司和AT&T正計(jì)劃部署無(wú)人機(jī)，以便在第五代無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)大規(guī)模無(wú)線(xiàn)通信。華為的無(wú)線(xiàn)X實(shí)驗(yàn)室于2017年啟動(dòng)了“數(shù)字天空”計(jì)劃，以推動(dòng)無(wú)人機(jī)輔助通信在實(shí)際生活場(chǎng)景中的應(yīng)用。

　　在無(wú)人機(jī)輔助通信的應(yīng)用方向，基站數(shù)量受限、傳輸距離遠(yuǎn)、部分偏遠(yuǎn)地區(qū)信號(hào)差和通信產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)給目前通信網(wǎng)絡(luò)的性能帶來(lái)許多挑戰(zhàn)。無(wú)人機(jī)作為一種可以自主飛行的移動(dòng)設(shè)備，為解決上述問(wèn)題提供了一種新的解決方案。無(wú)人機(jī)輔助通信的優(yōu)勢(shì)在于無(wú)人機(jī)可以隨時(shí)隨地地進(jìn)行快速部署，并根據(jù)系統(tǒng)需求及時(shí)調(diào)整。無(wú)人機(jī)基站作為新興的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)手段具有廣泛的應(yīng)用空間：可以作為移動(dòng)中繼或基站；可以用于改善蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)連接和覆蓋；可以為遠(yuǎn)距離區(qū)域或服務(wù)請(qǐng)求量大的區(qū)域提供通信支持；可以顯著提高移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)或無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能等。

　　(1) 無(wú)人機(jī)輔助中繼

　　在無(wú)人機(jī)輔助通信中，無(wú)人機(jī)可以作為移動(dòng)中繼改善網(wǎng)絡(luò)性能。與傳統(tǒng)的地面中繼相比，無(wú)人機(jī)中繼具有成本低、部署靈活、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)和適用性強(qiáng)等特點(diǎn)。嚴(yán)曉琴等[10]提出了一種無(wú)人機(jī)中繼通信系統(tǒng)功率分配算法，以最大化系統(tǒng)能效為目標(biāo)對(duì)功率進(jìn)行最優(yōu)分配。方斌等[11]將中繼鏈路的最優(yōu)鏈路代價(jià)問(wèn)題，構(gòu)建為一個(gè)需求與供給的微分對(duì)策問(wèn)題，同時(shí)給出幾何法的求解方式。為優(yōu)化無(wú)線(xiàn)通信性能，Zhan 等[12]提出將無(wú)人機(jī)作為無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基站和地面終端之間的中繼設(shè)備。Yong 等[13]以無(wú)人機(jī)中繼系統(tǒng)吞吐量最大化為目標(biāo)，對(duì)無(wú)人機(jī)軌跡和功率分配問(wèn)題進(jìn)行了研究。為提高移動(dòng)自組網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)范圍和可靠性，Palat 等[14]研究了很多無(wú)人機(jī)中繼的協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題。朱秋明等[15]以信道隨機(jī)衰落對(duì)中繼信號(hào)覆蓋區(qū)域影響為出發(fā)點(diǎn)，給出了一種基于信號(hào)中斷概率的最大化中繼平臺(tái)覆蓋范圍模型。吳高峰等[16]給出了一種多項(xiàng)式時(shí)間中繼布置算法，用于解決在鏈路有效性和安全性約束條件下的中繼節(jié)點(diǎn)最優(yōu)布置問(wèn)題。Li 等[17]給出網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延最小化的中繼策略。針對(duì)存在通信盲區(qū)和無(wú)人機(jī)使用數(shù)目受限條件下的無(wú)人機(jī)通信鏈路質(zhì)量?jī)?yōu)化問(wèn)題，方斌等[18]將通信中繼鏈路中無(wú)人機(jī)部署問(wèn)題形式化表示為多條路徑優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)最短路徑算法給出無(wú)人機(jī)通信中繼鏈路構(gòu)建問(wèn)題的解決方案。

　　(2) 無(wú)人機(jī)輔助無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)

　　無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在當(dāng)前生產(chǎn)生活中有著廣泛的應(yīng)用，如區(qū)域監(jiān)測(cè)、醫(yī)療保健監(jiān)測(cè)、自然災(zāi)害預(yù)防和水質(zhì)控制等。同時(shí)，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)也面臨眾多挑戰(zhàn)，如功耗限制、低處理能力和有限的節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量等。裝載無(wú)線(xiàn)設(shè)備的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的挑戰(zhàn)提供了解決方案。無(wú)人機(jī)輔助通信可以有效的降低無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量和延長(zhǎng)服務(wù)壽命[19]。無(wú)人機(jī)輔助通信在改善無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)性能方面?zhèn)涫車(chē)?guó)內(nèi)外研究學(xué)者關(guān)注。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，Polo 等[20]設(shè)計(jì)了一種低成本無(wú)人機(jī)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)，利用無(wú)人機(jī)的機(jī)動(dòng)性收集數(shù)據(jù)和檢測(cè)地面節(jié)點(diǎn)的變化。Ma等[21]設(shè)計(jì)了一種用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)輔助數(shù)據(jù)采集方案，并以傳感器與無(wú)人機(jī)之間的數(shù)據(jù)傳輸速率和持續(xù)時(shí)間為優(yōu)化問(wèn)題，給出了四種數(shù)據(jù)采集算法。Jawhar 等[22]以降低數(shù)據(jù)傳輸能耗和減少多跳數(shù)據(jù)路由干擾為目標(biāo)，提出了基于無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)采集框架，并給出一種基于循環(huán)需求驅(qū)動(dòng)策略的無(wú)人機(jī)路由算法。Mohamed 等[23]對(duì)無(wú)人機(jī)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)和可靠性保證問(wèn)題進(jìn)行了研究。針對(duì)無(wú)人機(jī)中繼過(guò)程中可能出現(xiàn)的通信中斷、失真等問(wèn)題，符小衛(wèi)等[24]以通信延時(shí)為性能指標(biāo)，給出優(yōu)化信息傳輸?shù)穆酚蛇x擇模型。胡續(xù)俊等[25]綜合考慮無(wú)人機(jī)自身運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和環(huán)境因素的影響，給出了一種基于兩跳中繼鏈路的傳播模型。

　　(3) 無(wú)人機(jī)輔助移動(dòng)自組網(wǎng)絡(luò)

　　無(wú)人機(jī)的高度機(jī)動(dòng)性特點(diǎn)同樣適用于優(yōu)化移動(dòng) Ad-hoc 網(wǎng)絡(luò)性能。在 Ad-hoc 中，部分節(jié)點(diǎn)被視為骨干節(jié)點(diǎn)[26]負(fù)責(zé) Ad-hoc中節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)和位置協(xié)調(diào)，并為斷開(kāi)的子網(wǎng)提供通信連接。無(wú)人機(jī)可作為 Ad-hoc中的骨干節(jié)點(diǎn)，提升網(wǎng)絡(luò)的連通性、可擴(kuò)展性、負(fù)載平衡和網(wǎng)絡(luò)可靠性[27]等。S. Park 等[28]針對(duì)災(zāi)后地面 Ad-hoc 網(wǎng)絡(luò)的重建問(wèn)題，提出了一種分布式覆蓋路徑規(guī)劃算法和路由拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)方案，利用無(wú)人機(jī)將空中無(wú)線(xiàn)鏈路補(bǔ)充到損壞的地面網(wǎng)絡(luò)中快速有效的恢復(fù)和提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸效率。此外，無(wú)人機(jī)還可以通過(guò)最小化路由開(kāi)銷(xiāo)來(lái)提高無(wú)線(xiàn) Ad-hoc 的性能，從而減少能耗和提高吞吐量[29]。無(wú)人機(jī)的移動(dòng)性部署策略應(yīng)考慮 Ad-hoc 網(wǎng)絡(luò)的高動(dòng)態(tài)性和自主拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以最大限度地減少數(shù)據(jù)包延遲，提高網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性。

　　(4) 無(wú)人機(jī)輔助車(chē)載自組網(wǎng)絡(luò)

　　車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad-hoc Network, VANET)是移動(dòng)自組網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)子類(lèi)，傳統(tǒng)的車(chē)輛自組網(wǎng)絡(luò)通信方式分為車(chē)對(duì)車(chē)通信和車(chē)對(duì)路通信。VANET旨在為道路使用者提供安全管理、交通管理和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等服務(wù)[30]。隨著移動(dòng)車(chē)輛數(shù)量和數(shù)據(jù)交換量的不斷增加，如何在車(chē)輛高機(jī)動(dòng)性和各種障礙物影響的復(fù)雜環(huán)境中，優(yōu)化數(shù)據(jù)吞吐量和無(wú)線(xiàn)通信服務(wù)成為VANET應(yīng)用研究中的關(guān)鍵問(wèn)題。無(wú)人機(jī)輔助通信為上述問(wèn)題提供一種有效地解決方案，用于支持和協(xié)助車(chē)輛進(jìn)行通信。無(wú)人機(jī)輔助通信可以有效的增強(qiáng)VANET網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性、生存性和覆蓋范圍[31]。郭芳等[32]給出一個(gè)最小傳輸速率最大化的無(wú)人機(jī)飛行軌跡的優(yōu)化策略，用于滿(mǎn)足被服務(wù)車(chē)輛的通信公平性需求。針對(duì)車(chē)輛移動(dòng)性對(duì)VANET網(wǎng)絡(luò)通信的挑戰(zhàn)，Omar等[33]提出了一種車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)(UAV-Assisted VANET Routing Protocol, UVAR)用于為城市環(huán)境中車(chē)輛之間數(shù)據(jù)傳輸提供一種高效的路由解決方案。在雙向公路VANET網(wǎng)絡(luò)上，Seliem等[34]給出一種車(chē)輛與無(wú)人機(jī)通信包傳輸延遲概率分布表達(dá)式，并以最小化車(chē)輛與無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)包傳輸延遲為目標(biāo)函數(shù)提出一種路由協(xié)議，用于提升車(chē)輛自組網(wǎng)絡(luò)通信性能，改善城市地區(qū)道路安全和流量。

　　(5) 無(wú)人機(jī)空中基站

　　當(dāng)網(wǎng)絡(luò)擁堵或網(wǎng)絡(luò)中斷的現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，一個(gè)快速有效的臨時(shí)移動(dòng)基站就變得非常必要。無(wú)人機(jī)空中基站因其具有成本低、速度快和部署靈活等優(yōu)勢(shì)，對(duì)上述問(wèn)題給出了一個(gè)完美的解決方案。Mozaffari等[35-37]分別研究了無(wú)人機(jī)基站通信中下行鏈路的最優(yōu)化覆蓋率空間部署問(wèn)題；上行鏈路的用戶(hù)最小能耗部署優(yōu)化問(wèn)題；下行鏈路的最優(yōu)化傳輸速率問(wèn)題和下行鏈路的最優(yōu)化能耗傳輸問(wèn)題。Lyu 等[38]提出一種基于用戶(hù)需求的空中基站部署策略，以最小化空中基站數(shù)量實(shí)現(xiàn)最大化地面用戶(hù)覆蓋。Soorki 等[39]以最小化上傳鏈路用戶(hù)能源消耗為目標(biāo)，建立空間無(wú)人機(jī)基站部署優(yōu)化模型。Ayyagari 等[40]以最大化覆蓋率為目標(biāo)，提出一種使用無(wú)人機(jī)的快速部署無(wú)線(xiàn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)。

　　(6) 啟用緩存的無(wú)人機(jī)

　　網(wǎng)絡(luò)緩存可以有效的提高網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)性能、減少了傳輸時(shí)延和提高用戶(hù)的吞吐量[41]。對(duì)于靜態(tài)地面節(jié)點(diǎn)，只有將所請(qǐng)求的內(nèi)容緩存在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中，移動(dòng)用戶(hù)才能夠獲得有效的緩存服務(wù)。然而面對(duì)緩存空間的限制和用戶(hù)的移動(dòng)性，靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的緩存可發(fā)揮的實(shí)際效用較小。動(dòng)態(tài)的無(wú)人機(jī)空中基站緩存為上述問(wèn)題的解決給出了一個(gè)全新的視野空間。無(wú)人機(jī)基站可搭載無(wú)線(xiàn)通信模塊和緩存文件，有針對(duì)性的為用戶(hù)提供高效的移動(dòng)緩存服務(wù)。Ba tu 等[41]以中斷概率和平均內(nèi)容傳送率作為目標(biāo)，構(gòu)建了一種無(wú)人機(jī)緩存模型。Zhao 等[42]研究了無(wú)人機(jī)輔助下的視頻文件在高密度網(wǎng)絡(luò)中的安全高速緩存和傳輸模型。Wang 等[43]給出了一種無(wú)人機(jī)輔助超密集網(wǎng)絡(luò)通信中的能效緩存模型。Xu 等[44]利用了用戶(hù)主動(dòng)緩存技術(shù)，提出了一種以?xún)?nèi)容為中心的無(wú)人機(jī)通信緩存方案。Chen[45]提出了一種基于概念回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于關(guān)聯(lián)用戶(hù)行為和無(wú)人機(jī)緩存以提升無(wú)人機(jī)輔助通信的性能。

　　(7) 無(wú)人機(jī)作為飛行無(wú)線(xiàn)回程

　　在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信中，無(wú)線(xiàn)回程主要用于從邊緣網(wǎng)向核心網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)。在距離和干擾等因素的影響下，無(wú)線(xiàn)回程的通信速率[46]受到很大限制。為解決由于無(wú)線(xiàn)接入距離過(guò)遠(yuǎn)而導(dǎo)致的信號(hào)衰減問(wèn)題，必須使用功率更大的無(wú)線(xiàn)電或者成本更高的大天線(xiàn)來(lái)提高鏈路增益。無(wú)人機(jī)的低成本和靈活部署方式讓飛行無(wú)線(xiàn)回程成為一種可行的方案。Nguyen 等[47]考慮了一種新的雙層無(wú)線(xiàn)回程網(wǎng)絡(luò)模型，并采用時(shí)譜傳輸調(diào)整方案優(yōu)化無(wú)線(xiàn)回程。Challita 等[48]提出了一種按需飛行網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)回程方案，構(gòu)造一個(gè)多跳回程網(wǎng)絡(luò)以改善回程性能。具體來(lái)說(shuō)，無(wú)人機(jī)可以快速部署，以取代地面網(wǎng)絡(luò)受損的有線(xiàn)回程。當(dāng)無(wú)人機(jī)處于提供通信服務(wù)的最佳位置時(shí)，它可以提供可靠、高效的通信鏈路。

　　(8) 無(wú)人機(jī)輔助物聯(lián)網(wǎng)通信

　　人工智能的興起和發(fā)展使物聯(lián)網(wǎng)成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分[49]。物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)龐大的異構(gòu)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)，它包含執(zhí)行器、傳感器、云計(jì)算和嵌入式計(jì)算的大型物理設(shè)備。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)揮作用的基礎(chǔ)是反應(yīng)快、延時(shí)低和可靠性強(qiáng)的無(wú)線(xiàn)通信[50]。Li等[51]研究了無(wú)人機(jī)輔助通信中的空對(duì)地遠(yuǎn)程物聯(lián)網(wǎng)上行通信中的能量有效分配問(wèn)題，通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化子信道選擇、上行鏈路發(fā)射功率控制和無(wú)人機(jī)中繼部署來(lái)最大化系統(tǒng)能量效率。無(wú)人機(jī)低成本和高機(jī)動(dòng)性被認(rèn)為是解決物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間能源限制和距離限制的一個(gè)有效方案[52, 53]。Mozaffari 等[53]研究了多架無(wú)人機(jī)作為地面物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集的空中基站的最優(yōu)軌跡和部署問(wèn)題。與地面基站不同的是，無(wú)人機(jī)可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備激活的模式，動(dòng)態(tài)更新其位置，從而有效增強(qiáng)大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的通信能力。

　　無(wú)人機(jī)作為低成本和快速部署的移動(dòng)性基站，為眾多無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)瓶頸問(wèn)題提供了新的解決方案。無(wú)人機(jī)輔助通信將在未來(lái)無(wú)線(xiàn)通信活動(dòng)中發(fā)揮更重要的作用和扮演更重要的角色。當(dāng)前，無(wú)人機(jī)輔助通信相關(guān)技術(shù)研究仍處于起步階段，很多關(guān)鍵性的問(wèn)題仍有待解決，特別是結(jié)合實(shí)際需求的無(wú)人機(jī)部署問(wèn)題。

　　無(wú)人機(jī)輔助通信的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在無(wú)人機(jī)基站的機(jī)動(dòng)性，即無(wú)人機(jī)基站可以根據(jù)用戶(hù)需求隨時(shí)隨地做出空間位置調(diào)整，以獲得更好的系統(tǒng)服務(wù)性能。無(wú)人機(jī)的飛行軌跡受空間障礙物、能量約束、地面用戶(hù)需求和高空管制等多方面因素限制。用戶(hù)需求是無(wú)人機(jī)輔助通信的目標(biāo)，無(wú)人機(jī)軌跡應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)吞吐量、能量和頻譜效率以及延遲等關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

　　在以系統(tǒng)下載速率為目標(biāo)的無(wú)人機(jī)軌跡優(yōu)化問(wèn)題上，Zeng 等[6]通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化信號(hào)功率和中繼軌跡，解決了移動(dòng)中繼系統(tǒng)中的吞吐量最大化問(wèn)題，同時(shí)給出對(duì)于固定中繼軌跡，隨著時(shí)間的推移，吞吐量最優(yōu)的源/中繼功率分配遵循“階梯式”注水結(jié)構(gòu)。Jiang 等[54]分析了單無(wú)人機(jī)基站向多個(gè)用戶(hù)提供通信服務(wù)場(chǎng)景下的無(wú)人機(jī)航向和系統(tǒng)速率關(guān)系模型，以最大系統(tǒng)上行鏈路速率為目標(biāo)，給出了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整無(wú)人機(jī)航向的算法。Mozaffari 等[55]分析了無(wú)人機(jī)輔助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上行鏈路通信模型，以最小化物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的總發(fā)射功率為目標(biāo)，優(yōu)化無(wú)人機(jī)的布局和移動(dòng)性。作者根據(jù)每一時(shí)刻物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的位置確定無(wú)人機(jī)的最佳關(guān)聯(lián)位置，進(jìn)而在時(shí)變網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)地為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備服務(wù)。Wu 等[56]從用戶(hù)之間通信性能均衡角度出發(fā)，通過(guò)優(yōu)化無(wú)人機(jī)的軌跡和功率，使下行鏈路通信中所有地面用戶(hù)的最小吞吐量最大化，并給出了一種基于簡(jiǎn)單圓軌跡和圓填充方案的無(wú)人機(jī)軌跡設(shè)計(jì)方案。Chowdhury 等[57]分析了持續(xù)時(shí)間約束條件下的無(wú)人機(jī)最優(yōu)軌跡問(wèn)題，目的是使蜂窩系統(tǒng)速率最大化，并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)優(yōu)化無(wú)人機(jī)軌跡。

　　在以能效優(yōu)化為目標(biāo)的無(wú)人機(jī)軌跡優(yōu)化問(wèn)題上，Zhang等[58]研究了多無(wú)人機(jī)中繼系統(tǒng)中最大化用戶(hù)吞吐量問(wèn)題，通過(guò)優(yōu)化無(wú)人機(jī)軌跡和發(fā)射功率實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能最優(yōu)。Ruan等[59]提出了一種基于能效的多無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)覆蓋部署模型。作者將系統(tǒng)覆蓋率最大化和功率最小化構(gòu)建為博弈模型，并采用基于空間自適應(yīng)博弈的多無(wú)人機(jī)節(jié)能覆蓋部署算法對(duì)無(wú)人機(jī)軌跡進(jìn)行優(yōu)化。Zhan等[60]構(gòu)建了一個(gè)無(wú)人機(jī)輔助多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的聯(lián)合優(yōu)化模型，模型以最小化能量消耗為目標(biāo)同時(shí)給出軌跡的迭代優(yōu)化解。Franco等[61]提出了一種基于能量感知的路徑規(guī)劃算法，該算法在滿(mǎn)足覆蓋率和分辨率等一系列要求的同時(shí)，將能量消耗最小化。Grotli等[62]綜合考慮無(wú)人機(jī)路徑中的飛行干涉、禁飛區(qū)和高度等限制條件，以服務(wù)性、安全性和能效性為目標(biāo)建立軌跡優(yōu)化模型，并采用混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃算法得到優(yōu)化的軌跡路徑。

　　在以相關(guān)性能優(yōu)化為目標(biāo)的軌跡優(yōu)化問(wèn)題上，Han等[63]研究了如何利用無(wú)人機(jī)提高移動(dòng)自組網(wǎng)絡(luò)的連通性問(wèn)題，通過(guò)量化四種網(wǎng)絡(luò)連通性：全局消息連通性、最壞情況連通性、網(wǎng)絡(luò)二分連通性和k連通性，制定無(wú)人機(jī)的部署和移動(dòng)策略。Zhao等[64]分析了無(wú)人機(jī)飛行軌跡與系統(tǒng)通信性能之間的關(guān)系，針對(duì)單無(wú)人機(jī)場(chǎng)景，給出了一種頻率相關(guān)三維信道模型；針對(duì)多無(wú)人機(jī)場(chǎng)景，給出了一種協(xié)同通信優(yōu)化模型。

　　Fotouhi等人[65]提出了一種分布式無(wú)人機(jī)軌跡優(yōu)化算法，該算法將干擾信號(hào)、移動(dòng)用戶(hù)的位置和用戶(hù)的接收信號(hào)強(qiáng)度作為模型的約束條件，優(yōu)化得到無(wú)人機(jī)基站移動(dòng)的最佳方向。Khabbaz等[66]分析了無(wú)人機(jī)輔助車(chē)輛通信情景下的無(wú)人機(jī)路徑與系統(tǒng)延時(shí)和連通性的關(guān)系模型，旨在開(kāi)發(fā)智能無(wú)人機(jī)來(lái)提高車(chē)載網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通信性能。作者根據(jù)無(wú)人機(jī)路徑可用性和數(shù)據(jù)傳輸延遲之間的關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型，用以?xún)?yōu)化無(wú)人機(jī)路徑。

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