无人机网络（UAV 网络）指的是有无人机参与的无线网络，参与方式大致有两种：一种是无人机充当空中基站或中继，把覆盖和容量送到地面网络够不着、或者扛不住的地方；另一种是无人机本身作为空中用户，像手机一样接入蜂窝网络，网络得在三维空间里为它们服务。
背景#
自从有了平价无人机，用的人一直在增加，主要因为它机动性强，能干各种别的办法不好干的空中活儿。眼下5G近在眼前，研究者们正在找更好的办法安排无人机的位置，不管是在空中飞的时候，还是两次飞行之间停在地面的时候。位置摆对了，蜂窝连接质量会更好，空中用户设备和地面设备之间的平均延迟也能降下来。
A Tutorial on UAVs for Wireless Networks: Applications, Challenges, and Open Problems#
UAV的类型#
论文[1]用一张树状图给UAV分类，一层层分到各个子类。
Beyond 5G with UAVs: Foundations of a 3D Wireless Cellular Network#
简介#
- 无人机大规模投入使用，会给无线网络带来很大影响。
- 应用场景包括热成像、包裹递送、空中基站。
- 这篇论文研究的是3D空间里的低空无人机用户设备，由高空平台（飞艇这类UAV）上的接入点为它们提供服务。
背景#
- 以往的研究忽视了无人机本身在飞行中作为用户设备（UE）的情况。
- 关于无人机网络用户关联的已有研究，都没有考虑空中基站。
系统模型#
- 两类无人机：高空无人机充当接入点，服务低空的用户设备无人机。
运输理论#
 - 作者用最优运输理论来决定每台无人机UE接入哪个空中基站。仿真结果显示，相比经典的基于SINR的关联方式，平均延迟最多能降低46%。我的研究#
Facility Location Problem Approach for Distributed Drones#
这篇论文从两个空白出发：政府和航空管理部门迟早会限制无人机能起降的地方，而现有的无人机研究大多直接假定无人机从哪里出发，却不说明理由。于是我们提出了无人机机场，也就是供无人机起降和充电的固定地点，再加上一个从设施选址问题推导出来的算法：从一组候选位置里选出机场，让无人机飞到区域内各个任务点的平均距离最短。它给出的是接近最优的布点，能降低无人机的整体能耗。之后我们又用了几种旅行商问题算法，求出无人机走完所有任务点的最短路线。
上图展示的就是这个想法：把无人机机场设在需求高的区域。大的彩色机场是被选为最优的布点，小的灰色机场是候选位置里没被选上的那些。
设施选址问题#
套用设施选址问题，无人机机场的布点就变成了一个优化问题：给定预算和一组候选位置，找出最合适的建站地点。