本文提出了一种基于 RSSI 的定位方法，利用单个无人机通过聚类方法和奇异值分解来实现，实验结果表明，该方法可以实现低至 7 米的定位准确度。
Apr, 2020
本研究探讨了用于无线网络的无人机的最佳放置问题。提出的方法能够利用本地地形信息，提供性能保证，以在最小化地面终端传播距离与发现良好传播条件之间达到最佳权衡，并证明了可以找到全局最优无人机位置。与基于统计传播模型的其他定位方法相比，显著提高了吞吐量。
Jan, 2018
对于无人机在关键领域的威胁，通过计算三角传感器的部署，优化覆盖范围、成本效益和容错性，可实现对无人机的有效定位和监测。
Dec, 2023
本文提出了一种基于接收信号强度测量的无人机对地面用户定位的混合信道模型，结合神经网络逼近无人机天线增益函数，利用粒子群优化技术实现精确定位。
May, 2022
该论文提出了一种新的方法，用于在缺乏全球导航卫星系统（GNSS）的环境中对无人机进行地理定位。通过预处理图像以提取边缘信息，可以显著提高 UAV 地理定位方法的性能，并增强对方向和高度不准确性的鲁棒性。此外，引入了一种用于本地化的置信度标准，并通过合成实验验证了相关发现。
Apr, 2024
该论文提出了一种基于频谱调查的移动机器人测量方法，使用两种算法进行地图估计和信息度量，以及一个动态规划方法规划机器人路径，实现在短时间内在最具信息量的位置进行测量，从而快速构建准确的无线电地图。
Jan, 2022
该研究通过视觉方法探究无人机在全球导航卫星系统拒绝服务环境下如何准确定位自身，为此构建了基于转换器的基线并提出了新的连续型评估指标 SDM，以解决现实应用场景中空间距离和尺度变换所带来的问题。同时，利用孪生网络和度量学习构建，设计邻居搜索后处理策略解决大距离定位偏差问题。
该论文讨论了使用无人机作为飞行无线接入网络（RAN）节点和射频（RF）感知定位设备的优点，以及如何将其应用于两种场景。论文讨论了无人机的合适位置选择和轨迹设计所涉及的局部地形特征和射频环境映射的挑战，并介绍了相关的算法解决方案，说明了射频映射对于连接性、感知和定位性能所带来的优势。
本文提出了利用无人机作为移动空中继站来解决现代无线通信中的基本被动窃听问题，通过多用户波束成形和深度强化学习算法来优化空中继站的位置和传输功率，使得在无法获取窃听通道情况下，划分系统后的通信保密容量能够随用户数的增加而逐渐提高。
Jun, 2023
本文介绍了一种基于高斯过程模型的贝叶斯优化方法，能更好的识别安全的地形，解决了移动机器人在荒野独立行走中的定位不确定性问题。
Sep, 2017