本文研究了使用可见光通信能力的无人机的动态部署问题，以优化 UAV 网络的能源效率。研究模型中，UAV 可以同时为服务地面用户提供通信和照明，因此需要考虑目标区域的照明分布进行 UAV 的部署优化。本文提出了结合门控循环单元（GRUs）和卷积神经网络（CNNs）的算法来解决这个问题，并取得了有效的降低总发射功率的结果。

Nov, 2019

该论文研究了无人机的部署优化问题，提出了一种基于深度学习模型的算法用于解决通信和照明要求下的传输功率最小化问题，在真实数据上测试表明与传统解法相比，最佳部署下可达到 22.1% 的功率降低并给出了部署和工作指导。

Sep, 2019

本文提出了一种利用无人机的可见光通信辅助非正交多址接入的方法，通过使用 Harris 鹰优化算法和人工神经网络，实现了实时应用并避免了落入传统训练器的 “局部最小值” 陷阱，证明了该算法 / HHO 训练器优于其他方案和现有元启发式算法。

Jan, 2021

本文研究了多个无人机高效部署和移动的问题，并提出了一种用于同时优化三维位置部署、设备与无人机的关联和上行功率控制的新框架，以提高能源效率和系统可靠性。

Mar, 2017

本文研究了基于多架无人机构成的无线通信系统，通过优化多用户通信调度与关联，无人机的轨迹与发射功率控制，最大程度地提高地面用户的最小吞吐量。提出了适用于非凸优化问题的迭代算法，实现了用户调度、无人机轨迹和发射功率的交替优化，并对问题的收敛性和复杂度进行了分析。仿真结果表明，与其他基准方案相比，该优化设计能极大地提升吞吐量。

May, 2017

无人机物流配送中通过联合无人机轨迹规划和小区关联，利用强化学习最小化能耗、减少切换次数、保证通信连接，以提高性能表现。

Dec, 2023

本文介绍了一种优化算法，用于控制无人机的飞行高度、天线波束宽度、位置和地面终端分配带宽和传输功率等，以最小化总和链接功率，并提高性能。

Jun, 2018

本文研究了利用无人机进行无线通信，旋翼式无人机被派遣到多个地面节点（GNs）发送 / 收集数据，以最小化总能量消耗，同时满足各个 GN 的通信吞吐量要求。为了解决此问题，我们使用旋翼式无人机的推进功率消耗模型来优化无人机的轨迹，再使用 TSP 和凸优化技术来优化徘徊位置和时长以及连接这些位置的飞行轨迹，并且还提出了用于将问题离散化的新路径离散化方法，以在有限数量的优化变量上获得局部最优解。实验结果表明，与基准方案相比，所提出的设计在实现无人机节能通信方面具有显着的性能提升。

Apr, 2018

本文提出了一种基于多个无人机的协作安全传输方案，其中多个源无人机发送机密信息给多个合法的地面用户，同时多个干扰无人机协同向多个窃听者发射干扰信号以提高合法用户的可实现保密性，通过共同优化无人机的轨迹、传输功率和用户调度以及无人机的移动性和最大传输功率的约束条件，最大化系统保密能量效率。通过分解问题和提出高效的迭代算法，模拟结果表明，所提出的方案在系统保密能量效率方面明显优于其他基准。

Dec, 2019

本文研究了通过优化无人机的轨迹与地面终端通信以实现能量效率，首先从理论上对固定翼无人机的推进能耗进行了建模，并定义了能量效率，然后提出了一种实际的圆形无人机轨迹以最大化通信能效，同时还提出了一种高效设计用于在无人机轨迹有约束的情况下最大化其能量效率。

Aug, 2016