城市灾区无人机基站部署优化

通过优化无人机基站（UAV-BS）三维空间部署位置，以最小化满足通信需求的UAV-BS部署数量.针对城市灾区中UAV-BS的部署优化方法较少考虑到建筑的具体形状及位置对通信影响情况，在构建一个建筑物对UAV-BS视距（LoS）链路的遮挡模型的基础上，提出一种UAV-BS部署算法——PSO-PPGE.该算法首先采用粒子群算法（PSO）在目标区域搜索全局部署方案，然后基于相邻UAV-BS部署间的势博弈关系，根据遮挡信息及UAV-BS负载制定博弈策略，局部调整每个粒子中的UAV-BS位置，以提高UAV-BS的用户覆盖率，进而确定所需UAV-BS的最小数量.仿真结果表明，所提出的算法与PGE、PSO等优化算法相比，在最小化UAV-BS数量同时最大化用户覆盖率方面具有明显优势.     

标签分割的软件定义飞行自组网控制器智能部署方法

针对当前软件定义飞行自组网中多控制器部署面临的负载不均衡和网络可靠性问题, 提出一种标签分割的控制器智能部署方法。该方法能够在不预设控制器数量的条件下, 根据控制器容量约束和网络结构, 输出最佳控制器数量及部署位置。基于节点自身特征和关联特征赋予节点标签, 根据标签完成控制域划分并通过布谷鸟搜索算法优化划分过程。在此基础上，考虑控制器平均时延、负载差异度和控制域时延波动的影响, 确定控制器部署位置。仿真结果表明，所提算法能在保证网络可靠性的同时有效减少控制器数量, 降低部署成本; 同时, 降低控制器平均时延和负载差异度, 保证各控制域间平均时延的相对平衡, 实现网络均衡。