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内容介绍
随着5G/6G技术的快速发展，蜂窝网络对覆盖范围、容量和时延的要求持续提升。传统地面基站受地形、建筑物遮挡及部署成本限制，在偏远山区、灾害现场、大型活动等场景中存在覆盖盲区或容量不足问题。无人机（UAV）凭借其灵活部署、动态调整高度和位置的优势，可作为空中基站（UAV-BS）弥补地面网络的短板，通过优化信干噪比（SINR）、吞吐量和用户连接数显著提升蜂窝网络性能。本研究聚焦于19个六边形蜂窝网络场景，通过动态优化无人机部署方案，探索其在复杂环境中的覆盖增强机制，为下一代通信网络提供技术参考。
本报告以 MATLAB 仿真为技术手段，深入探究了利用搭载无人机的无人航空器作为空中基站，实现蜂窝网络覆盖范围与可靠性提升的方法。本研究以大规模 19 小区六边形蜂窝网络为研究框架，结合真实的用户分布与用户簇特征，将先进的优化技术应用于各六边形小区内无人机的动态部署规划。研究项目涵盖蜂窝网络的设计与仿真、面向用户连接率最大化的无人机动态调配（重点针对网络环境复杂或用户簇密集的区域），以及对相关部署方案的综合性能分析与对比验证。仿真场景中模拟了具备真实空间分布特征的用户群体，涵盖通信热点区域、商业区、居民区及用户稀疏分布区域，完整还原了现代城市蜂窝网络的复杂组网环境。研究基于实时用户密度与用户簇重要性，对无人机的部署方案进行动态优化，以此提升信号干扰噪声比（SINR）、吞吐量、用户覆盖度等核心网络性能指标。仿真结果表明，所提方法可显著改善蜂窝网络的整体性能与服务能力，为构建能够响应实际业务需求和突发应急场景的自适应、高韧性通信基础设施提供了重要思路。本研究成果将为高韧性、自适应蜂窝网络的研发奠定基础，此类网络不仅能够应对复杂多变或人口密集区域的网络覆盖难题，还可适配灾后通信恢复工作的动态需求。
无线通信技术的飞速发展彻底改变了我们彼此交流互动、开展工作以及获取信息的方式。无论是在城市还是农村社区，人人都渴望随时随地拥有良好的移动网络覆盖。尽管蜂窝网络已经有了很大改进，然而，要实现持续且高质量的覆盖仍是一个亟待解决的严重问题。
标准的地面基站塔是蜂窝网络的主体部分。它们通常以六边形布局进行部署，以尽可能扩大覆盖范围并减少干扰。在理想情况下，这种技术十分有效，但在现实场景中，由于用户数量波动、建筑物干扰以及需求突然激增，该技术往往难以满足需求。大型活动，如大型集会、自然灾害或人口突然流动，都可能使固定系统超负荷运行，导致出现无服务区域和服务质量下降的情况。
本研究探讨了在由19个蜂窝小区组成的大型六边形网络中部署无人机作为空中基站的情况。无人机具有独特优势：它们具有移动性，可轻松重新部署到其他位置。这使得无人机非常适合在正常时期和灾难发生时增强地面基础设施。通过将无人机派往需求最大的区域，网络能够迅速适应不断变化的用户需求、环境因素以及突发状况。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% n/w param
R = 1000; % Cell circumradius(m)
N_cells = 19;% No of hexagonal cells
lambda_users = 50;% Avg user density per cell (users per km^2)
P_tx_BS = 46;% BS P_t in dBm
P_tx_UAV = 23; % UAV P_t in dBm
noise_power = -174;% Noise PSD in dBm/Hz
bandwidth = 10e6;% System bandwidth in Hz
path_loss_exp = 4; % Path loss exp
freq_reuse_factor = 7; % Freq reuse factor
ower (dBm)
fc_GHz = 2;% Carrier freq in GHz
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
