空地协同通信定位一体化无人机应急部署优化

摘要：本研究聚焦于空地协同通信定位一体化无人机在应急场景中的部署优化问题。阐述了无人机在应急通信与定位领域的重要性，分析了空地协同机制下无人机的通信与定位原理。通过建立数学模型，综合考虑覆盖范围、信号干扰、定位精度等多方面因素，提出了优化无人机部署的策略与算法。利用仿真实验或实际案例数据对所提方案进行验证，结果表明优化后的部署方案能够显著提高无人机在应急情况下的通信与定位服务效能，增强应急救援行动的效率与精准度，为应对自然灾害、突发事件等应急场景提供了更有效的技术支撑与保障。

关键词：空地协同；无人机；应急部署；通信定位一体化；优化策略

在应急救援场景中，如地震、洪水、森林火灾等自然灾害以及重大公共安全事故发生时，地面通信基础设施往往遭受严重破坏，导致通信中断与定位困难，极大地阻碍了救援工作的开展。无人机凭借其机动性强、部署灵活、不受地面环境限制等优势，成为解决应急通信与定位问题的关键手段。空地协同通信定位一体化技术进一步整合了无人机的通信与定位功能，使其能够在复杂应急环境中构建临时的通信网络并提供精准定位服务。

一、空地协同无人机应急体系基础剖析

（一）无人机应急通信技术原理

无人机应急通信主要依赖多种通信技术融合。如搭载 4G/5G 通信模块，可利用地面基站网络实现数据传输，在基站未受损区域能快速建立通信链路，保障一定范围通信。卫星通信则不受地面基础设施限制，适用于偏远或灾害严重地区，通过卫星与地面终端交互信息，但存在传输延迟较高的问题。此外，采用自组网技术，无人机之间可相互通信，形成多跳网络，扩展通信覆盖范围。例如在山区地震灾害中，部分无人机利用卫星通信与指挥中心联系，同时通过自组网与周边无人机协作，将采集到的灾区信息接力传输，为救援决策提供数据支撑。

（二）无人机定位技术及应用

无人机定位技术包括 GPS、北斗等卫星定位系统，能提供较为精确的经纬度信息，确定无人机在空中位置。同时，基于 UWB（超宽带）技术的室内定位可补充卫星定位在复杂环境下的不足，如在城市高楼林立区域或室内场景，UWB 可实现高精度的相对位置定位。在应急场景中，无人机的定位信息至关重要。一方面，自身定位可保障飞行安全与航线规划，如在火灾现场，无人机依据定位信息避开危险区域。另一方面，为其他目标提供定位参考，例如通过与地面终端的信号交互，利用三角定位法确定被困人员位置，辅助救援人员精准施救。

（三）空地协同工作机制解析

空地协同工作机制涵盖多方面协同。信息协同上，无人机将采集的图像、声音、位置等信息实时传输给地面控制中心，地面控制中心根据这些信息分析灾区情况并制定救援策略，再将指令传输给无人机，如指挥无人机前往特定区域侦查。任务协同方面，多架无人机之间分工合作，有的负责通信中继，有的负责搜索救援目标，有的负责环境监测等。资源协同则是对无人机能源、存储容量等资源进行合理分配与管理，例如安排无人机轮流返回补给点补充能源，确保整个应急任务持续进行。

二、应急部署优化关键要素与模型构建

（一）影响部署的关键因素探究

地理环境对无人机部署影响显著。在山区，地形起伏大，信号易受遮挡，无人机部署需考虑利用山谷等相对开阔空间建立通信链路，同时避免山体对定位信号的干扰。在水域环境，如洪水灾害，无人机要考虑水面反射对通信和定位的影响，飞行高度需合理设置以保障信号稳定。例如在海边台风灾害救援中，无人机要应对强风、高湿度以及海面复杂电磁环境，其部署位置和飞行参数需根据这些地理环境特点调整，确保通信定位功能正常发挥。不同应急任务需求决定无人机不同部署方式。在地震后的生命搜索任务中，重点是快速覆盖大面积区域，定位精度要求相对较高，无人机应优先部署在人口密集区和可能的废墟掩埋点上空，采用高精度定位技术。而在火灾现场的通信保障任务中，更注重通信容量和稳定性，无人机需部署在能覆盖救援队伍活动范围且信号干扰小的位置，保障指挥通信顺畅。例如森林火灾时，根据火势蔓延方向和消防队伍部署，无人机沿火线周边部署，提供实时火情监测信息传输和局部区域定位服务。

（二）多目标优化数学模型建立

以无人机部署位置坐标、数量、飞行高度等为决策变量，构建多目标优化数学模型。目标函数一是最大化通信覆盖范围，通过计算无人机信号覆盖区域的重叠与总面积，确保尽可能多的应急区域被覆盖。目标函数二是最小化信号干扰，考虑同频干扰、邻频干扰等因素，建立干扰评估模型，约束无人机频率分配和功率控制。目标函数三是满足定位精度要求，根据不同应急场景设定定位误差阈值，通过优化无人机的定位技术组合和部署布局，使整体定位精度达到或优于设定标准。同时，模型还需考虑无人机飞行安全、能源消耗等约束条件，如设置禁飞区、限制最大飞行时间等，通过求解该多目标优化模型，可得到较优的无人机应急部署方案。

（三）模型求解算法设计与选择

可采用遗传算法求解上述多目标优化模型。首先对无人机的部署参数进行编码，将其表示为染色体形式。适应度函数根据目标函数构建，综合评估每个染色体对应的部署方案的优劣。选择操作依据适应度值选取较优的染色体进入下一代，交叉操作模拟基因交换，使不同部署方案的优良特性融合，变异操作则引入新的基因变化，避免算法陷入局部最优。通过多代迭代进化，逐步逼近最优解。

三、应急部署优化策略与实践应用

（一）优化策略制定与实施

根据应急区域的地理特征、人口分布、受灾程度等因素进行分层分区。例如将灾区分为核心救援区、过渡区和外围监测区。在核心救援区，部署高精度定位和高通信容量的无人机，重点保障救援行动的精准指挥和与被困人员的信息交互。过渡区则安排通信范围较大、续航适中的无人机，负责信息中转和区域监测。外围监测区使用长续航无人机进行大范围的环境监测和预警。通过这种分层分区部署，实现资源的合理分配和高效利用。应急情况是动态变化的，无人机部署需随之调整。随着救援工作推进，受灾区域范围变化、通信需求改变或出现新的救援任务重点时，无人机的部署位置、数量和任务分配要及时更新。

四、结语

本研究深入探讨了空地协同通信定位一体化无人机应急部署优化，剖析其技术原理、关键要素与协同机制，构建多目标优化模型并设计求解策略，通过分层分区、动态调整等优化策略结合仿真实验与实际案例应用，有效提升了无人机在应急场景中的通信与定位效能。然而，该领域仍面临诸多挑战，如复杂环境下信号稳定性提升、多无人机协同智能性增强等。未来需进一步融合新兴技术，持续优化模型与算法，强化无人机与其他应急系统的无缝对接，以实现更精准、高效、智能的应急救援保障，最大程度降低灾害损失，为构建更完善的应急救援体系奠定坚实基础。

参考文献

[1] 张翔，陈金鹰.无人机应急通信系统的信道特性及优化研究 [J]. 通信技术，2022， 55 （10）： 1309 - 1314.

[2] 王勇，周亮.基于多源信息融合的无人机定位技术研究 [J]. 传感器与微系统，2021， 40 （8）： 5 - 8.