本实用新型涉及林业检测技术领域，具体涉及一种识别有害生物的无人机基站，包括接收室和充电板，所述接收室的内底壁左右两侧均设有底座，所述底座的前后内壁上通过轴承一转动连接有丝杠，所述丝杠的后侧壁上过盈配合连接有齿轮一，所述丝杠的外壁上螺纹连接有连接块，所述连接块顶端设有矩形块，所述矩形块顶端延伸出底座外，且设有充电板；所述接收室之间后侧设有壳体，所述壳体的内底壁中部可拆卸的设有双轴电机。本实用新型在接收室内的底部安装充电板前后移动驱动机构，通过将充电板移动至室外，用于接收无人机，将无人机接收回室内，使接收无人机的过程更加简便，降低无人机自动着落时发生磕碰的几率，从而确保无人机的安全使用。
📄 2024203811765
📂 B64U80_25
👤 河南洁管家有害生物防治有限公司
📅 2024-02-29
已申报项目
本发明公开了一种面向阵列天线无人机基站的航迹规划和功率分配方法，适用于无人机应急通信等场景。方法包括以下步骤：根据无人机和用户的地理位置，利用阵列天线的空地无线信道模型，建立信道衰落模型；基于阵列天线发射端采用的预编码技术，建立阵列天线无人机基站通信系统的用户可达速率模型；基于用户可达速率模型，在无人机飞行状态和发射功率受限条件下，以最大化系统传输速率为目标，建立航迹规划和用户功率分配的联合优化问题；利用块坐标轮换下降和连续凸近似方法对上述优化问题进行转化和求解，得到基于所述预编码技术的无人机路径规划和功率分配方案。本发明对阵列天线无人机基站通信系统的部署具有重要指导意义。
📄 2020103574287
📂 H04B7_0456
👤 南京邮电大学
📅 2020-04-29
本发明公开了一种推动功率受限的无人机基站带宽和轨迹联合优化方法，适用于无人机应急通信场景。本发明在以单个无人机作为空中基站，从起始点飞往终点的过程中为多个用户提供下行传输服务的场景中，在无人机推动功率和飞行时间受限的条件下，通过调整其飞行轨迹和用户带宽分配来最大化系统中各用户的最小平均速率，根据无人机移动位置、推动功率以及带宽约束建立非凸优化问题，并使用块坐标下降和连续凸近似方法对该非凸优化问题进行转化和求解，最大化了系统中各用户的最小平均速率，进而实现了能量和频带资源利用率最大化。本发明对于推动功率和总带宽受限条件下的无人机通信系统具有重要指导意义。
📄 2019102024840
📂 H04W24_02
👤 南京邮电大学
📅 2019-03-11
本发明涉及一种无人机基站部署及内容缓存方法，属于无线通信技术领域。包括以下步骤：步骤1)、建模用户内容需求标识；步骤2)、建模用户关联变量；步骤3)、建模用户内容缓存变量；步骤4)、建模系统带宽分配标识；步骤5)、建模无人机基站部署区域；步骤6)、建模用户数据传输速率；步骤7)、建模用户内容获取时延；步骤8)、建模系统能耗；步骤9)、建模系统总成本；步骤10)、建模联合用户关联及内容缓存限制条件；步骤11)、基于系统总成本最小化确定无人机基站部署及内容缓存策略。本发明可以有效保证每个请求用户最小数据速率要求前提下，无人机部署及内容放置最优，实现系统成本最小化。
📄 2020103833188
📂 H04W16_18
👤 浙江华胤科技有限公司
📅 2020-05-08
本发明属于通信技术领域，特别涉及一种灾后通信恢复中的无人机基站三维部署方法，以最小化所需无人机数量以及使所有用户的接收功率衡量的整体服务质量最大化的基础上，构建求取无人机部署最优决策的问题；求解求取无人机部署最优决策的问题的过程中，利用贪婪搜索算法求出最小无人机数量和位置的次优解，再通过人工电场算法对位置和负载均衡的问题进行优化，得到最优的无人机部署方案；本发明采用贪婪搜索算法和元启发式的人工电场算法相结合，考虑了最小化无人机部署数量和满足QoS要求，可以在三维空间连续部署，能够快速适应动态网络的自主定位，具有较低复杂度。
📄 2023100656043
📂 H04L41_142
👤 重庆邮电大学
📅 2023-01-13
本公开公开了一种基于人工蜂群算法的灾后无人机基站部署方法及系统，该方法包括：构建预设大小且分布若干终端用户的无人机基站三维场景；计算该场景区域内每个终端用户的网络吞吐量，根据无人机基站的容量约束，计算总体网络吞吐量；采用人工蜂群算法计算最大的总体网络吞吐量和其对应的无人机基站在空中的最佳飞行位置，进行无人机基站部署。
📄 2019105230394
📂 H04W4_90
👤 山东师范大学
📅 2019-06-17
本发明公开了基于全局最优人工蜂群算法的无人机基站部署方法及系统，包括：构建一个D2D网络，所述D2D网络上分布若干个用户终端UE；在D2D网络的基础上，将无人机基站UAV‑BS的网络覆盖问题构建成目标函数和约束条件；所述目标函数为：最大化总体网络的吞吐量和总体网络的终端用户UE数量；其中，总体网络既包括用户终端UE之间通信的D2D网络，也包括用户终端UE与无人机基站UAV‑BS通信的网络；通过全局最优人工蜂群算法，对目标函数进行求解，得到无人机基站部署的坐标位置；基于所得到的无人机基站部署的坐标位置，完成无人机基站的部署。
📄 2020109611311
📂 H04W4_70
👤 山东师范大学
📅 2020-09-14
本发明涉及一种基于Q学习算法的无人机基站部署及用户关联方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：S1：建模用户关联标识；S2：建模用户及基站位置；S3：建模用户移动模型；S4：建模用户传输速率；S5：建模系统回报函数；S6：建模用户关联及传输速率限制条件；S7：建模满足限制条件的系统长期回报函数优化问题；S8：基于Q学习算法确定优化策略。本发明可以有效保证用户数据速率要求前提下，实现无人机部署及用户关联策略的优化设计。
📄 2021105726645
📂 H04W16_22
👤 重庆邮电大学
📅 2021-05-25
柿子坊 · 知识产权运营
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