本文提出了使用启发式算法在不同用户密度的区域中找到无人机基站 (drone-BSs) 的位置的方法，以满足网络的服务质量要求。结果表明，所提出的方法能够满足网络的服务质量要求。

Apr, 2018

通过使用空中基站（由无人机搭载）进行可靠和安全的电力再分配，减少基站的停电，并保持一致的吞吐稳定性，从而提高无线通信系统的可靠性和稳健性。

Nov, 2023

该研究介绍了一种通过使用由无人机携带的空中基站在绿色微电网网络中稳定和安全地重新分配电力的创新负载转移方法，以解决 5G 及其后续系统中的能源限制问题，并通过优化电源分配来管理能量赤字。这个方法与当前用于为基站供电的现有电缆输电系统相比，复杂性显著较低，同时通过最小化无人机交换的数量来减少基站断电情况，实证研究数据证明了该方法在高负荷需求期间支持基站的高效性。

Nov, 2023

本文研究了使用无人机等飞行设备安装无线基站的效果，探讨了小型空中基站的下行覆盖性能，推导出最佳高度和最佳距离以实现最大覆盖率和最小发射功率的目标，并提供了有关优化部署和补充无线网络覆盖范围的见解。

Sep, 2015

本文提出了一种基于优化算法的无人机基站布局方案，通过在垂直和水平空间上分别部署无人机基站在尽可能减少发送功率的情况下最大化覆盖用户数量，同时通过模拟验证了该方案的性能。

May, 2017

本研究提出了一种新颖的三维蜂窝网络的概念，旨在将无人机基站（drone-BS）和通过蜂窝连接的无人机用户（drone-UE）集成在一起，并提出了用于无人机基站网络规划以及低延迟蜂窝关联的新框架。通过分析结果显示，与使用信噪比（SINR）标准的经典蜂窝关联方法相比，该方法减少了平均延迟高达 46％，同时提高了三维无线网络的频谱效率。

May, 2018

本文提出了一种基于无人机基站及用户设备运动轨迹预测的能效匹配方案，通过使用 Echo State Network（ESN）算法预测用户设备未来轨迹和 Kuhn-Munkres 算法寻找节能的无人机基站重新布局路径，实现了无缝服务并最大程度降低了重新部署所需的能量成本。

Sep, 2019

本文研究无人机基站在任意分布用户下的按需部署问题，将其建模为一个 NP 难的背包问题，并提出了一种密度感知的部署算法，以最大化覆盖用户的数量，同时满足用户所需的最小数据速率。通过模拟实验，结果表明我们的解决方案可以为不同密度的用户提供服务，并与现有方法相比减少 29% 的发送功率。

Apr, 2019

本文探讨了将多个四旋翼飞行器作为天线阵列，为地面用户提供无线服务的有效性。提出了一种使用单天线无人机元素部署和操作基于无人机的天线阵列系统的新框架，以最小化与地面用户通信所需的空中服务时间。通过最小化无线传输时间和无人机的运动和稳定所需的控制时间来最小化服务时间。首先通过优化阵列内的无人机间距来最大化天线阵列增益。然后根据无人机的最佳位置，使用户的传输时间最小化。最后，通过加入 bang-bang 控制理论来优化转子速度，以最小化四旋翼无人机的控制时间。仿真结果表明，相对于固定天线阵列情况，该方法可以显著降低地面用户的服务时间，并且可以提高 32％的网络频谱效率。

Dec, 2017

本文研究了无人机基站在自然灾害中提供快速，灵活和可靠的无线通信的控制方式，使用机器学习算法控制无人机的三维位置和天线倾斜角度，以便在灾区为遭受自然灾害影响的用户提供快速的通信服务。

Feb, 2022