本文研究了一种基于无人机的多用户通信系统，其中无人机配备具有可调波束宽度的定向天线，并提出了一种飞行悬停通信协议，通过联合优化无人机的飞行高度和天线波束宽度，针对三种基本的多用户通信模型实现吞吐量最优化。

Nov, 2017

通过联合无人机轨迹和可重构智能表面的无源波束成型设计来最大化系统的平均可实现速率

Aug, 2019

本文研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出系统在三维中为扩展无线蜂窝覆盖的问题，其中多个 RIS 分别装备有一组被动元件，部署以同时服务多个无人机（UAV）的基站（BS）在 5G 无线通信的时频资源中。通过联合优化 BS 的发送波束形成参数和 RIS 的相移参数来最大化 UAV 的最小信干噪比（SINR），并确保 UAV 之间的公平性。我们提出了两种新颖的算法来解决这个问题，并利用深度确定性策略梯度作为最优化方法来求解 BS 的波束形成矩阵和 RIS 的相移参数。通过模拟结果证明了我们提出的解决方案的有效性，并得出了一些有见地的观察结果。

Nov, 2023

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

本研究提出了一种基于用户移动信息预测的多无人机轨迹设计的新框架，其利用机器学习技术为多个无人机实现位置信息获取和轨迹设计，并通过多智能体 Q 学习算法实现对其位置的预测与优化。同时，数值结果表明所提出的多智能体 Q 学习算法的轨迹设计和功率控制算法可以在较小的条件下收敛，并且可以实现 17％左右的吞吐量改进。

Dec, 2018

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

本文研究了利用无人机（UAV）作为通信和感知的双重功能接入点，以实现高效的综合感知和通信（ISAC）。作者提出了两种场景的最优化方案，分别考虑了准静止和运动的 UAV 情况，并设计了相应的束形成和优化策略。在数值仿真中证实了所提出的方法的优越性。

Oct, 2021

本研究提出了一种基于深度神经网络的训练算法，能够在多用户系统中，仅基于部分自适应通道状态信息的不完全观测，提供有效鲁棒的波束成形方案。

Mar, 2021

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

本文提出了一种利用多架无人机作为被动中继器搭载可重构智能表面，以改善双连通支持的异构网络（HetNet）性能的新方法。我们通过对优化 UAV 的轨迹 / 速度、RIS 相移、子载波分配以及每个 BS 的有源波束赋形器进行联合优化，解决了总发射功率最小化问题，从而降低了传输功率，同时保持了相似的 QoS。

Jun, 2021