【摘 要】
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在体育赛场等用户大规模聚集或者突发灾难的情况下，地面基站经常面临过载甚至瘫痪的问题。此时，多无人机（UAV）辅助网络系统可以很好地为地面基站提供信号补偿，有效地增强局部地区的通信质量。然而，无人机的机动性和网络流动引起的拓扑结构变化，会导致频繁的间歇性连接甚至出现传输故障，因此，UAV基站的有效部署以及网络性能的优化成为亟待解决的问题。该文提出一种基于甲虫搜索的改进粒子群UAV辅助网络部署优化算法
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901284）； 辽宁省自然科学基金（2019-ZD-0220）； 航空科学基金（201926054001）；
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在体育赛场等用户大规模聚集或者突发灾难的情况下，地面基站经常面临过载甚至瘫痪的问题。此时，多无人机（UAV）辅助网络系统可以很好地为地面基站提供信号补偿，有效地增强局部地区的通信质量。然而，无人机的机动性和网络流动引起的拓扑结构变化，会导致频繁的间歇性连接甚至出现传输故障，因此，UAV基站的有效部署以及网络性能的优化成为亟待解决的问题。该文提出一种基于甲虫搜索的改进粒子群UAV辅助网络部署优化算法—智能高效算法（IEA），利用甲虫搜索算法（BAS）的个体寻优优势，对粒子群算法（PSO）进行改进，并首次采用双门限约束保证用户通信质量，使得多UAV系统下的网络性能得到了改善。仿真结果表明，相对于传统算法，该文提出的IEA算法在系统吞吐量、用户平均吞吐量以及频谱效率等方面都获得了较大提升。
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