无人机应急通信智能部署与优化

20251130

科学研究和技术服务业

在无人机空间部署方向上，项目针对现实应急场景中无人机集群异构化程度高、性能差异大的特征，突破传统同构假设模型的局限，创新性地提出了“加权框架势”这一新型量化评价指标，提出近似算法求解框架，并通过理论分析证明该具有常数近似比保证。在数值实验中，该算法在重建误差和运行效率方面均优于传统方法，平均测量误差降低约4%，有效提升了部署方案的实用性与系统性能。目前，该算法已完成理论研究、仿真验证，具备较高的可工程化潜力，可较为顺利地向无人机指挥调度系统、智能监测系统中嵌入，实现实际部署优化，技术成熟度处于应用验证阶段。 在应急通信资源分配任务中，项目针对传统贪心算法在大规模网络环境下计算复杂度高、难以满足应急通信“秒级响应”需求的问题，在现有贪心算法的基础上，改进并应用了一种高效的并行化调度算法。该算法融合随机序列生成与阈值下降技术，通过并行处理机制有效降低计算复杂度，提升运行效率，并具备良好的可扩展性。该算法实现了1/(1+α)的近似比（α为次模效用函数的曲率参数）。在效用函数接近模块化时，该算法的性能趋近于最优。通过引入自适应优化策略，该算法可以充分利用计算资源，分解处理网络资源分配问题，在保证求解精度的同时显著缩短计算时间，更好地满足应急响应中的实时性需求。该算法框架已具备理论验证、性能测试与初步应用验证基础，当前技术成熟度可评估为工程开发准备阶段。

为推动本项目“无人机三维部署优化技术”与“应急通信资源分配优化技术”的工程化落地，需要与具备相关资源与研发能力的企业或机构开展合作。为确保成果顺利转化，现提出以下合作需求与条件： 一、资金投入需求 科技成果转化从算法原型到工程化应用，主要涉及系统集成、平台建设、测试验证与示范部署等环节，预计需要合作方提供以下资金支持：

1. 项目开发资金（用于软件平台研发、系统集成、优化迭代）：约 100–300 万元，可根据合作规模与落地方式调整。
2. 设备采购与升级资金（无人机载荷升级、通信模块配置、服务器与边缘计算设备）：约 50–150 万元。
3. 示范应用与测试资金（现场试验、灾害模拟测试、外协服务）：约 30–100 万元。 合作方可根据自身条件提供直接资金或形成“资金＋设备＋场景”模式的投入。 二、场地与应用场景需求 为实现技术的工程化验证，需要合作方提供符合实际应用需求的测试场景，包括：
4. 无人机部署测试场地：适用于多机协同飞行的开放测试区域（≥5 公顷）；必须满足安全起降条件，具备基本飞行审批保障。
5. 应急通信测试环境：可模拟网络节点分布的局部通信网络环境；含固定通信基站、可移动基站或应急通信车等资源。
6. 现场试点应用场景（优先）：具备与政府应急部门或大型企业联合开展实地试点的能力；场景类型可包括：灾害应急演练区域、城市巡检区域、工业园区通信优化等。 三、设备资源需求 根据成果转化的原型系统配置需求，合作方需能够提供或协助配置以下设备：
7. 无人机硬件设备：3–10 架具备不同传感器配置的无人机，用于异构部署算法的验证；无人机需支持 GPS/RTK、高清相机或红外传感器，可根据实际任务进行调整。
8. 通信设备：移动基站或应急通信车（至少 1 套），用于网络资源分配算法验证；可配置卫星通信、4G/5G 通信模块的混合网络环境；网络状态监测软硬件，用于实时数据采集。
9. 计算与服务器资源：具有并行计算能力的服务器或边缘计算设备（8~32 核 CPU、必要 GPU 可选）；已部署通信调度或无人机调度平台的企业优先。 四、人员与技术协作需求 为保障项目顺利推进，需要合作方具备一定的技术团队或现场运营团队，主要包括：
10. 技术研发人员：具备软件开发、算法工程化、平台集成能力的工程师 2–5 名；熟悉 C++、Python、无人机控制系统或通信协议者优先。
11. 现场操作与测试人员：无人机飞手/指挥员 2–3 名；通信设备操作人员 1–2 名；可执行现场测试、协助数据采集和设备维护。
12. 管理与协调人员：能够负责与应急管理部门、通信部门对接；具备项目管理能力，有政府合作经验者优先。 五、合作方式建议 本成果可根据合作方需求采取多种合作模式，包括但不限于：联合研发模式：双方共同投资，形成可商业化的联合产品或平台；技术授权模式：对合作方开放算法与软件模块授权，由合作方负责产品化；示范点建设模式：共同打造应急通信或无人机部署示范应用场景；产业孵化模式：合作成立专项团队或公司推进产业化。

仅限国内转让

1. 提升设备使用效率，延长设备生命周期 优化调度可减少设备过度使用与无效覆盖，使无人机和通信设备在更优工作状态下运行，从而提升使用效率并延长设备寿命，间接减少设备维护与替换成本。
2. 带动相关产业链发展 成果转化可促进无人机制造、通信设备升级、边缘计算平台等领域的技术迭代和市场需求增长，具有明显的溢出效应。
3. 显著提升灾害应急响应能力 通过快速部署无人机实现灾区三维扫描与高精度定位，可大幅缩短搜救反应时间，提高幸存者救援概率。

北京市自然科学基金本科生“启研”计划

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本项科技成果来源与北京市自然科学基金自主的本科生“启研”计划项目《无人机应急通信智能部署与优化》。项目服务于国家应急通信体系建设的重大需求，旨在通过部署无人机网络解决由自然灾害导致的基础设施损毁带来的通信失联问题。项目的核心研究从“无人机三维空间部署”与“网络通信资源分配”两个关键问题入手，产出了两篇具有创新性和应用价值的论文科技成果。相关成果已被第19届计算模型理论与应用年会 (TAMC 2025) 接收，为无人机应急通信智能部署提供了新的算法工具。 本项科技成果的主要技术原理为组合优化理论中的子模函数优化理论。针对项目面临的NP-hard问题，无法找到严格意义上的最优解。项目利用该问题的子模性，运用子模函数优化理论将该问题抽象为子模函数最大化问题，并利用这一特性设计出具有高效近似算法，使近似解具备较高的性能保证。 在无人机三维空间部署问题上，项目的核心研究聚焦于无人机的异构性带来的挑战。在自然灾害发生后的现实应急场景中，无人机集群通常由性能差异显著的不同型号无人机所构成。由此，现有的同构假设模型在此背景下的实际应用价值不高，可能导致部署效率的低下。为此，项目在异构无人机的假设下深化研究部署问题，并创新性地提出了“加权框架势”这一新型量化评价指标。该指标通过无人机传感器的测量精度量化了无人机的“异构性”，以刻画不同无人机传感单元的能力差异。文章证明了基于加权框架势的目标函数是具有子模性的，并证明了该部署问题可以通过近似算法求解。由此，文章提出一种近似算法求解框架，并通过理论分析证明该具有常数近似比保证。在数值实验中，该算法在重建误差和运行效率方面均优于传统方法，平均测量误差降低约4%，有效提升了部署方案的实用性与系统性能。此外，该算法的运行时间也大幅优于其它算法，符合项目背景的需要。 在网络通信资源分配问题上，项目主要聚焦于应急通信背景对算法运行速度的高需求。在应急场景中，算法的时间复杂度直接影响了救灾行动的开展速度。传统的贪心算法在每一轮迭代中都需要遍历全部组合，导致算法复杂度极高，当网络规模较大时，算法的运行时间过长，无法应用于应急通信背景。基于此，项目创新性地提出了并行化处理的思想，优化贪心算法的串行处理模式。项目在现有贪心算法的基础上，改进并应用了一种高效的并行化调度算法。该算法融合随机序列生成与阈值下降技术，通过并行处理机制有效降低计算复杂度，提升运行效率，并具备良好的可扩展性。该算法实现了1/(1+α)的近似比（α为次模效用函数的曲率参数）。在效用函数接近模块化时，该算法的性能趋近于最优。通过引入自适应优化策略，该算法可以充分利用计算资源，分解处理网络资源分配问题，在保证求解精度的同时显著缩短计算时间，更好地满足应急响应中的实时性需求。 本项科技成果的应用前景范围较为广泛，主要可应用于应急管理和公共安全等领域。无人机三维空间部署问题的成果为救灾工作的开展提供切实的理论支持。例如，在震后搜救背景下，该算法能够规划无人机群对灾区进行快速全面的扫描，以高效定位幸存者的位置，方便搜救行动的开展。更广泛地，该项成果还可推广至各类常规监测活动，以实现高效全面的巡检。网络通信资源分配问题的成果可被应用于灾区的应急通信场景，为各类自然灾害后灾区的通信重建工作的快速开展提供理论支撑。同时，该项成果还可推广至商业通信领域，为各类通信资源有限的高密度通信场景提供理论保障。综上所述，本项科技成果的应用前景主要聚焦于自然灾害发生后的应急场景，同时也能推广至多个相关领域。该项成果不仅为国家应急通信体系的现代化建设提供了技术支撑，也为我国智能应急通信领域的发展做出了一定的贡献，具备较高的社会效益与产业转化潜力。