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在无线传感器网络中，利用无人机（UAV）作为传感器节点（SNs）的移动数据收集器是一种节能的技术，可以延长网络的寿命。在本文中，考虑了传感器节点和无人机之间的一般衰落信道模型，我们联合优化传感器节点的唤醒时间表和无人机的轨迹，以最小化所有传感器节点的最大能量消耗，同时确保可靠地从每个传感器节点收集所需数量的数据。我们将我们的设计建模为一个混合整数非凸优化问题。通过应用逐步凸优化技术，提出了一种高效
维度PSOGA改进PSO收敛速度快慢更快（参数优化）全局最优性易陷入局部最优强显著改善（混合策略）计算资源需求低高中等动态环境适应性一般较强最优（实时参数调整）
摘要——在本文中，我们针对无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）支持的上行链路（Uplink，UL）非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）通信，提出了一种新颖的自适应解码机制（Adaptive Decoding Mechanism，ADM）。
无人机路径规划是无人机飞行控制的重要组成部分，旨在找到一条从起点到终点的最优路径，同时满足各种约束条件（如最小飞行距离、避开障碍物、满足动态环境约束以及优化能源消耗等）。灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于生物行为模拟的全局优化算法，通过模拟灰狼的社会等级和狩猎行为，能够在复杂的搜索空间中找到最优或次优路径。本文将探讨GWO算法在无人机路径规划中的应用及其性能
随着低空经济成为国家战略新兴产业，无人驾驶飞行器（UAV）与电动垂直起降飞行器（eVTOL）的规模化应用面临空域管理、通信安全与基础设施适配等核心挑战。本文聚焦MIMO蜂窝系统在低空通信中的创新应用，提出基于联合通信与干扰（JCJ）的解决方案，通过动态频谱共享、智能干扰抑制与空地协同优化，实现低空空域资源的高效利用与安全保障。研究结合政策导向与产业实践，为低空经济规模化发展提供技术支撑与实施路径。
【摘要】预见2025年，中国低空经济正迈向1.5万亿市场规模的宏大新纪元。通过绘制覆盖上游研发制造、中游运营服务至下游多元应用的全产业链图谱，深度剖析各环节的市场格局与增长潜力，揭示这一战略性新兴产业如何重塑未来交通与经济生态。
