⽆⼈机在⽆线⽹络中的应⽤、挑战及开放性问题
当前⽆⼈机的应⽤飞速发展。⽆⼈机⾃⾝固有的机动性、灵活性和⾼度适当等特性使其在⽆线系统中有⾮常⼤的应⽤潜⼒。⼀⽅⾯，⽆⼈机可⽤作空中，增强⽆线⽹络覆盖、容量、可靠性和能效。另⼀⽅⾯，⽆⼈机可⽤作蜂窝⽹络内的飞⾏移动终端。这种蜂窝连接的⽆⼈机可实现从实时视频流到物品派送的多种应⽤。本⽂对⽆⼈机在⽆线通信中的潜在优势和应⽤进⾏综合分析。此外，全⾯研究了基于⽆⼈机的⽆线⽹络所⾯临的重要挑战和基本权衡，探索了⽆⼈机⾯临的重要挑战，如三维部署、性能分析、信道建模和能效。⽽后，介绍了关于⽆⼈机通信⽅⾯存在的开放性问题和潜在研究⽅向。最后，对各种分析框架和数学⼯具，如优化理论、机器学习、随机⼏何、输运理论和博弈论进⾏了描述，介绍如何使⽤这些⼯具解决解决⽆⼈机特有问题。简⾔之，本⽂为分析、优化和设计基于⽆⼈机的⽆线通信系统提供了重要参考。
1、使⽤⽆⼈机的⽆线组⽹：激发应⽤案例
为了让读者清楚了解⽆⼈机是如何⽤作飞⾏⽆线的，本节将简要描述⽆⼈机⽆线中⼼部署的⼤量预期应⽤。这些应⽤来⾃各种场景，包括近期应⽤案例（如公共安全场景或热点覆盖）以及未来应⽤（如⽆⼈机⽤作缓存设备或物联⽹使能器）。当然，在所有此类应⽤中，系统的⽤户设备可以包括蜂窝连接的⽆⼈机⽤户设备。
1.1 5G及5G后⽹络中的⽆⼈机空中
本节讨论⽆⼈机作为空中在5G⽹络中的主要应⽤。
（1）5G及5G后⽆线蜂窝⽹络的覆盖和容量提升：现有⽆线⽹络的容量和覆盖极为紧张，为应对这⼀挑战，出现了⼤量⽆线技术。这些技术被认为是5G蜂窝系统的核⼼，包括设备对设备（D2D）通信、超密集⼩区⽹络和毫⽶波（mmW）通信。部署低空⽆⼈机可能是⼀种为蜂窝基础设施有限地理区域提供⽆线连通的成本有效⽅法。⾼空平台⽆⼈机可提供更长期的持续解决⽅案，为乡村环境提供覆盖。移动⽆⼈机在热点和临时事件期间，可按需提供连接、⾼数据率⽆线服务和流量卸载机会。
利⽤⽆⼈机实现毫⽶波通信也是⼀项颇具前景的应⽤，⽆⼈机与毫⽶波以及Massive MIMO技术，可以创建⼀种全新的动态飞⾏蜂窝⽹络，提供⼤容量⽆线服务。⽆⼈机可以潜在提⾼D2D和车对车（V2V）通信⽆线链路的可靠性，同时利⽤发射分集。特别是飞⾏⽆⼈机可以帮助向地⾯设备⼴播通⽤信息，从⽽减少设备之间的传输数量以降低地⾯⽹络中的⼲扰。⽆⼈机可以使⽤空对空链路，服务于其他蜂窝连接的⽆⼈机-⽤户设备，减轻地⾯⽹络的负荷。
（2）⽆⼈机作为飞⾏，⽤于公共安全场景：⽤于公共安全场景的潜在宽带⽆线技术包括4G LTE、WiFi、卫星通信以及专⽤公共安全系统。然⽽，⾃然灾害发⽣时，这些技术可能⽆法提供灵活性、低延迟服务和快速适应环境的能⼒。在这⽅⾯，使⽤基于⽆⼈机的空中⽹络（如图1所⽰）是⼀种
在公共安全场景中实现快速、灵活、可靠⽆线通信的有前景解决⽅案。由于⽆⼈机不需要灵活性极为受限且昂贵的基础设施（例如，电缆），它们很容易动态改变位置，在应急态势下为地⾯⽤户提供按需通信。事实上，由于⽆⼈机的独特功能，如机动性、灵活部署和快速重构，它们可以有效建⽴按需公共安全通信⽹络。例如，⽆⼈机可以作为移动空中部署，为地⾯⽆线基础设施受损地区提供宽带连通能⼒。此外，飞⾏⽆⼈机能够连续移动，在最短时间内为指定区域提供全⾯覆盖。因此，使⽤⽆⼈机可能是在公共安全场景下提供快速泛在连通能⼒的适合解决⽅案。
图1 公共安全场景中的⽆⼈机应⽤
（3）⽆⼈机辅助地⾯⽹络，⽤于信息分发：由于⽆⼈机的机动性和视距环境，它们能够为地⾯⽹络进⾏信息分发和连通性增强提供⽀持。例如，如图2所⽰，⽆⼈机可以⽤作飞⾏，协助D2D⽹络或移动⾃组⽹在地⾯设备之间实现信息分发。虽然D2D⽹络可以为卸载蜂窝数据流量和提⾼⽹络容量和覆盖提供有效解决⽅案，但由于设备之间通信距离短且存在⼲扰，⽹络性能受到限制。在这种情况下，通过在地⾯设备之间智能传播通⽤⽂件，飞⾏⽆⼈机可以促进信息的快速分发。例如，⽆⼈机辅助的D2D⽹络可以实现在公共安全态势下的紧急或疏散信息的快速传播。
同样，通过跨车辆传播安全信息，⽆⼈机也可以在车载⽹络（即V2V通信）中发挥关键作⽤。⽆⼈机还可以提⾼D2D和V2V通信链路的可靠性和连通性。⼀⽅⾯，使⽤⽆⼈机可以通过减少地⾯设备间的传输链路，减轻⼲扰。另⼀⽅⾯，飞⾏⽆⼈机可以引⼊发射分集，从⽽提⾼D2D、⾃组⽹和V2V⽹络的可靠性和连通性。
图2 ⽆⼈机辅助的地⾯⽹络
（4）3D MIMO与毫⽶波通信：由于⽆⼈机的空中位置及其在特定位置的按需部署能⼒，它们可被看作是飞⾏天线系统，利⽤它们可以进⾏⼤规模MIMO、3D MIMO和毫⽶波通信。例如，近年来，业界
对于在地⾯蜂窝⽹络中使⽤垂直和⽔平维度的3D MIMO（也被称作全维度MIMO）有着巨⼤的兴趣。如图3所⽰，3D波束形成可同时在三维空间创建多个独⽴的波束，从⽽减轻⼩区间⼲扰。相⽐传统2D MIMO，3D MIMO解决⽅案可以产⽣更⾼的系统总吞吐量，且能为更多⽤户提供⽀持。⼀般来说，3D MIMO更适⽤于这样的场景：⽤户数量多⽽且这些⽤户以相对于其服务不同的仰⾓分布在三个维度上。由于⽆⼈机携带的飞⾏的⾼度⾼，根据相对于⽆⼈机的不同⾼度和仰⾓可以很容易地辨识地⾯⽤户。此外，⽆⼈机载是利⽤3D MIMO的适合候选⽅案。
同样，使⽤基于⽆⼈机的⽆线天线阵可为机载波束形成提供机会。⽆⼈机天线阵的阵元是单天线⽆⼈机，可以提供MIMO和波束形成机会，在下⾏和上⾏场景中有效服务于地⾯⽤户。
⽆⼈机也可以成为毫⽶波通信的关键使能器。⼀⽅⾯，装备毫⽶波能⼒的⽆⼈机可以建⽴到地⾯⽤户的视距连接，减少在⾼频段⼯作时的传播损耗。另⼀⽅⾯，使⽤⽆⼈机上的⼩型天线（毫⽶波频率），⼈们可以利⽤先进的MIMO技术（如⼤规模MIMO）进⾏毫⽶波通信。同时，⽆⼈机蜂可以创建空中可重构天线阵列。
图3 使⽤⽆⼈机的三维波束形成
（5）⽆⼈机⽤于物联⽹通信：在物联⽹环境中，⾼能效、超低延迟、⾼可靠性和⾼速上⾏通信成为主要挑战。特别是，物联⽹设备的电池⾮常受限，由于能量限制，通常不能实现远距离发射。例如，在那些地⾯⽆线⽹络覆盖不稳定或不⾜的地区，由于功率限制，电池容量有限的物联⽹设备⽆法将其数据传到遥远的。
使⽤移动⽆⼈机成为解决物联⽹相关⼤量挑战的颇具前景的解决⽅案。在以物联⽹为中⼼的场景中，⽆⼈机可以作为飞⾏进⾏部署，提供可靠且⾼能效上⾏物联⽹通信。⽆⼈机还可以通过基于物联⽹设备的激活模式更新其位置，从⽽为⼤规模物联⽹系统提供服务。
（6）⽀持缓存的⽆⼈机：在⼩（SBS）进⾏缓存已成为⼀种提⾼⽤户吞吐量以及减⼩传输时延的颇具远景的⽅法。然⽽，在频繁越区切换情况下，在静态地⾯缓存可能对于为移动⽤户提供服务不是⾮常有效的。
⽆⼈机作为飞⾏能够动态缓存⼤众化内容，跟踪对应⽤户的移动性模式，然后为他们提供有效服务。事实上，使⽤⽀持缓存的⽆⼈机是⼀种在⽆线⽹络中实现流量卸载的颇具远景的解决⽅案。与传统静态⼩案例相⽐，部署⽀持缓存的⽆⼈机的另⼀优势是可以降低缓存复杂度。例如，只要移动⽤户移动到⼀个新⼩区，其请求的内容就需要存储在新。然⽽，⽀持缓存的⽆⼈机可以跟踪⽤户
的移动模式，因⽽，存储在⽆⼈机上的内容将不再需要额外在⼩缓存。⽀持缓存的⽆⼈机可以跟踪⽤户移动模式，避免频繁更新移动⽤户的内容请求。因此，利⽤⽀持移动缓存的⽆⼈机，预测⽤户的移动模式和内容请求信息，地⾯⽤户可以获得更有效服务。
1.2 蜂窝连接的⽆⼈机⽤作⽤户设备
⽆⼈机可以充当⽆线基础设施的⽤户。⽆⼈机⽤户可以⽤于数据包传送、监视、遥感和虚拟现实应⽤。⽆⼈机⽤户的主要优势是它们为了迅速完成任务能够快速移动和优化其路径。为了把⽆⼈机正确⽤作⽤户设备（即，蜂窝连接的⽆⼈机⽤户设备），⽆⼈机与地⾯之间需要可靠且低延迟通信。事实上，为了⽀持⽆⼈机⼤规模部署，需要⼀种可靠的⽆线通信基础设施，有效控制⽆⼈机运⾏，同时⽀持其应⽤服务产⽣的流量。
除了超低延迟和可靠性要求，⽤于监视⽬的时，⽆⼈机⽤户设备将需要来⾃地⾯⽹络以及其他⽆⼈机-的⾼速上⾏连接。⽬前的蜂窝⽹络可能⽆法全⾯⽀持⽆⼈机-⽤户设备，⽆⼈-⽤户设备与地⾯⽤户之间存在关键区别，⾸先，由于地⾯与飞⾏⽆⼈机之间近乎视距通信，⽆⼈机⽤户设备通常历经不同的信道状态。在该案例中，⽀持⽆⼈机⽤户设备的主要挑战之⼀是地⾯造成的严重视距⼲扰。第⼆，与地⾯⽤户不同，⽆⼈机⽤户设备的机载能量⾮常有限。第三，⽆⼈机⽤户设备通常⽐地⾯⽤户动态性更⾼。因此，把蜂窝连接⽆⼈机-⽤户设备引⼊⽆线⽹络将会带来新的挑战和设计考量。无线网络受限制或无连接
1.3 ⽆⼈机飞⾏⾃组⽹
⽆⼈机的关键应⽤案例之⼀是⽤于飞⾏⾃组⽹（FANET），在此种⽹络中，多架⽆⼈机以⾃组⽅式通信。利⽤⽆⼈机的移动性、中央控制很少以及⾃组织等特性，FANET可以在蜂窝基础设施有限的地理区域扩展连通性和通信距离。与此同时，FANET还可在各种应⽤（如流量监控、遥感、边界监视、沙漠管理、农业管理、防⽕管理以及中继通信）中扮演重要⾓⾊。特别是，⽆⼈机中继⽹络可在由于障碍物或相隔距离太远⽽⽆法直接通信的远程发射机和接收机之间，保持可靠的通信链路。
1.4 其他潜在⽆⼈机应⽤案例
（1）⽆⼈机⽤作地⾯⽹络的飞⾏回程：有线回程是连接到地⾯⽹络的核⼼⽹的⼀种常⽤⽅法。然⽽，由于地理限制，特别是在涉及超密集蜂窝⽹络时，有线连接可能⾮常昂贵且不可⾏。尽管⽆线回程是⼀项可⾏且成本有效的解决⽅案，但它要遭受堵塞和⼲扰，从⽽降低⽆线接⼊⽹的性能。在该案例中，在地⾯⽹络实现成本有效、可靠且⾼速⽆线回程连通⽅⾯，⽆⼈机可以发挥重要作⽤。特别是，⽆⼈机可以优化部署，规避障碍物，建⽴视距可靠通信链路。此外，使⽤具有毫⽶波能⼒的⽆⼈机可以建⽴⾼数据率⽆线回程连通，这是应对拥塞区域的⾼流量需求所需的。⽆⼈机还能够创建⼀种空中可重构⽹络，提供多跳视距⽆线回程机会。显然，这种灵活的基于⽆⼈机的回程⽹络可以明显改善地⾯⽹络回程的可靠性、能⼒和运⾏成本。
（2）智慧城市：⽆⼈机可以提供多种智慧城市⽆线应⽤案例。⼀⽅⾯，它们可以⽤作数据采集设备，跨越城市各种地理区域采集⼤量数据并将这些数据传送到中⼼云单元进⾏⼤数据分析。另⼀⽅⾯，⽆⼈机可以⽤于简单增强城市的蜂窝⽹络覆盖或对特定的紧急情况做出响应。⽆⼈机也可以⽤来感知整个城市的⽆线电环境图，以协助⽹络运营商的⽹络运⾏和频率规划⼯作。⽆⼈机在智慧城市中另⼀个关键应⽤是它们能够充当
移动云计算系统。在这⽅⾯，安装在⽆⼈机上的⼩云能够为那些⽆法执⾏繁重计算任务的设备提供雾计算和卸载机会。在智慧城市⾥，为了特定⽤途（例如，再冲电），⽆⼈机可能需要临时定位在建筑物上⾯。在这种情况下，为了协调⽆⼈机运⾏，需要按需对⽆⼈机进⾏位置编号管理。总的来说，从⽆线和运⾏⾓度，⽆⼈机将是智慧城市其中不可或缺的⼀部分。
2、基于⽆⼈机的⽆线组⽹⾯临的挑战
为了让读者清楚了解⽆⼈机是如何⽤作飞⾏⽆线的，本节将简要描述⽆⼈机⽆线中⼼部署的⼤量预期应⽤。这些应⽤来⾃各种场景，包括近期应⽤案例（如公共安全场景或热点覆盖）以及未来应⽤（如⽆⼈机⽤作缓存设备或物联⽹使能器）。
由于⽆⼈机具有机动性、灵活性等独有特性，将⽆⼈机⽤于⽆线组⽹颇具挑战性。本节重点研究基于⽆⼈机的⽆线组⽹⾯临的主要挑战。
2.1 空对地信道建模
⽆线信号传播受发射机和接收机之间介质的影响。空对地（A2G）信道特性明显有别于传统地⾯通信信道，根据覆盖和容量可以确定基于⽆⼈机的⽆线通信性能。同时，与具有视距优势的空对空通信链路相⽐，空对地信道更易受障碍物影响。显然，基于⽆⼈机的通信系统的优化设计和部署需要采⽤精确的空对地信道模型。尽管射线追踪技术是⼀种合理的信道建模⽅法，但⽬前还达不到⾜够的精度，尤其是在低频⼯作时。在⽆⼈机应⽤于覆盖增强、蜂窝连接⽆⼈机⽤户设备和物联⽹通信时，精确的空对地信道建模尤为重要。
空对地信道特性明显有别于地⾯通信信道。特别是⽆⼈机的任何移动或振动都可能影响信道特性。此外，空对地信道⾼度依赖⽆⼈机的⾼度和类型、仰⾓以及传播环境类型。因此，需要在各种环境下的综合仿真和测量，才能到⼀种⽆⼈机对地通信的通⽤信道模型。在信道建模中，必须获得⽆⼈机⾼度、天线运动以及由⽆⼈机机⾝遮挡造成的影响。显然，捕获这些因素是空对地信道建模所⾯临的挑战。
2.2 最佳部署
⽆⼈机的三维部署是基于⽆⼈机的通信所⾯临的关键挑战之⼀。⽆⼈机可调的飞⾏⾼度和潜在的机动性为其有效部署提供了额外⾃由度。因⽽，⽆⼈机的最佳部署受到极⼤关注。事实上，在使⽤⽆⼈机
⽤于实现最⼤覆盖和容量、公共安全、智慧城市、缓存和物联⽹应⽤时，部署成为关键的设计考量。最佳三维⽆⼈机布置是⼀项很有挑战性的任务，因为它取决于许多因素，例如部署环境（如地理区域）、地⾯⽤户位置、⽆⼈机对地信道特性（这是⽆⼈机⾼度的函数）。此外，由于蜂窝间⼲扰对系统性能的影响，同时部署多架⽆⼈机颇具挑战性。事实上，按照传统蜂窝⽹络规划部署⽆⼈机⽐部署地⾯更具挑战性。与地⾯不同，由于考虑到⾼度对空对地信道特性的影响，⽆⼈机需要部署在⼀个连续三维空间。此外，在部署⽆⼈机时，它们的飞⾏时间和能量限制也必须予以考虑，因为它们直接影响⽹络性能。
2.3 轨迹优化
在基于⽆⼈机的通信系统中，⽆⼈机的最佳路径规划是另⼀项重要挑战。特别是，在⽆⼈机应⽤于智慧城市、⽆⼈机⽤户设备和缓存场景过程中，⽆⼈机轨迹优化⾮常重要。⽆⼈机轨迹易受不同因素的影响，⽐如飞⾏时间、能量限制、地⾯⽤户需求和碰撞规避。
当然，⽆⼈机飞⾏路径的优化⾯临挑战，因为需要考虑许多物理约束和参数。例如，为实现⽆⼈机性能优化⽽探索⽆⼈机轨迹时，需要考虑多种关键因素，如由机动性引起的信道变化、⽆⼈机动态、⽆⼈机能耗以及飞⾏限制。另外，解决⽆⼈机连续轨迹优化问题⾯临分析性挑战，因为需要到⽆数个优化变量（即⽆⼈机的位置）。此外，在⽆⼈机实现的⽆线⽹络中，轨迹优化需要捕获⽆线通信中机动性与各种QoS指标之间的关联。
2.4 性能分析
在设计基于⽆⼈机的通信系统时，为了评估设计参数对系统整体性能的影响，需要进⾏基本性能分析。当然，由于⽆⼈机的⾼度和潜在机动性以及信道特性不同，对基于⽆⼈机的⽆线系统进⾏基本性能分析与传统地⾯⽹络有很⼤不同。同时，⽆⼈机严格的能量限制还带来⼀些独特挑战。⽆⼈机机载能量有限导致飞⾏时间短，这是影响基于⽆⼈机的⽆线通信性能的⼀个主要因素。实际上，对由飞⾏和地⾯组成的复杂异构空中-地⾯⽆线⽹络进⾏性能分析是⼀项颇具挑战性的任务。事实上，需要对基于⽆⼈机实现的⽆线⽹络进⾏全⾯性能分析，同时记录⽆⼈机各⽅⾯的特性，包括机动性以及与地⾯⽹络共存的特定空对地信道特性。此外，由于⽹络的移动和⾼动态特性，具有飞⾏⽤户和的蜂窝连接⽆⼈机⽹络有其特有的复杂性。
2.5 ⽹络规划
⽹络规划要解决⼤量关键问题，如定位、流量估计、频率分配、⼩区关联、回程管理、信令和⼲扰抑制。当⽆⼈机⽤于实现覆盖和容量增强时，基于⽆⼈机的⽆线⽹络的规划尤为重要。由于⽆⼈机独有的特性（移动性、视距⼲扰、能量限制和⽆线回程连通性），在⽆⼈机辅助蜂窝⽹络中，⽹络规划颇具挑战性。对于存在飞⾏⽆⼈机-⽤户设备的⽹络，需要新的考量。⼀⽅⾯，上⾏中⼤量潜在⽆⼈机-⽤户设备带来的视距⼲扰会对⽹络规划造成明显影响。另⼀⽅⾯，地⾯必须装备适合类型的天线，以便为下⾏⽆⼈机-⽤户设备提供服务。传统蜂窝⽹络的⽹络规划与⽆⼈
机系统之间的另外⼀点不同是信令和开销数量不同。在使⽤⽆⼈机的蜂窝⽹络的规划中，必须对信令和开销⽅⾯的问题予以考量。
飞⾏⽆⼈机的回程连接是⽆⼈机通信系统设计中的另⼀项关键挑战。由于⽆⼈机处于空中，需要利⽤⽆线回程把它们连接到⼀个核⼼⽹。WiFi 和卫星技术是颇具前途的⽆线回程解决⽅案。相⽐WiFi，卫星链路可以提供更⼴的回程覆盖。但是，相⽐卫星回程，WiFi链路有成本和时延优势。其他颇具前途的⽆线回程解决⽅案是设有地⾯站的毫⽶波和⾃由空间光通信（FSO）。
2.6 资源管理和能量效率
当⽆⼈机在物联⽹、公共安全和⽆⼈机辅助蜂窝⽆线⽹络等重要场景中运⾏时，要重点关注资源管理和能量效率。资源管理是蜂窝⽹络⾯临的主要挑战，同时，⽆⼈机也带来了其独有的挑战，因为：1）⽆⼈机飞⾏时间、能量、路径规划和频谱效率之间的相互影响；2）⽆⼈机严格的能量和飞⾏限制；3）来⾃空对地和空对空链路的视距⼲扰；4）⽆⼈机特有的机动性。因此，有必要对运⾏于异质谱带且与地⾯⽹络共存的复杂⽆⼈机辅助⽆线⽹络的资源分配进⾏优化和管理。事实上，资源管理和频谱共享过程必须恰当地处理⽆线⽹络的固有动态，例如⽆⼈机的时变⼲扰、流量模式变化、机动性和能量限制。
当然，飞⾏⽆⼈机⽤于传输、机动、控制、数据处理和有效载荷⽤途的能量有限。因此，⽆⼈机的飞
⾏时间通常很短⽽且不⾜以提供长期连续⽆线⽹络覆盖。⽆⼈机的能耗也取决于⽆⼈机的⾓⾊/任务、天⽓情况及导航路径。这种能量限制⼜会限制⽆⼈机的飞⾏和悬停时间。因⽽在设计⽆⼈机通信系统时，需要明确考虑⽆⼈机的能量和飞⾏限制。因此，对⽆⼈机的能量效率需要仔细考量，因为它对⽆⼈机通信系统有重⼤影响。事实上，⽆⼈机⾃⾝能量有限对于⽆⼈机在各种应⽤中的部署和机动有⾮常⼤的限制。
2.7 ⽆⼈机-⽤户设备
⽆⼈机除了可以⽤作空中，也可以作为飞⾏⽤户成为蜂窝⽹络的⼀部分。⽆⼈机-⽤户设备，由于其相对⾼的⾼度、严格的机载能量限制、动态作⽤、潜在的⼤量部署以及其近乎毫⽆限制的机动性，将进⼀步加剧诸如性能分析、⼲扰管理、机动性管理以及能量和频谱效率等⽅⾯的传统⽆线挑战。特别是由于⽆⼈机-⽤户设备的⼤量部署、为实现到⽆⼈机通信⽽地对空信道建模、设计可⽀持⾼⾼度（即⾼仰⾓）⽆⼈机的适合天线，在蜂窝⽹络中使⽤⽆⼈机-⽤户设备引⼊了独特的挑战，例如上⾏⼲扰管理。另外，⽆⼈机-⽤户设备要求超可靠低延迟通信（URLLC），旨在迅速控制其运⾏，保证其安全有效导航。显然，需要URLLC还会导致新型⽆线组⽹挑战。
此外，部署飞⾏⽆⼈机-⽤户设备和⽆⼈机-空中⽹络，还需要有效的越区切换管理机制。越区切换是⽆线⽹络的⼀个关键过程，在这个过程中，⽤户关联发⽣改变，⽬的是维护移动⽤户的连通。同时，
越区切换管理将造成⽆线⽹络中的信令开销。这种越区切换信令取决于⽹络的规模、机动性（⽤户和移动）、⽤户和位置以及越区切换速率。在基于⽆⼈机的通信系统中，需要进⾏越区切换管理，以减少越区切换信令，同时为超可视视距（BVLOS）场景中的飞⾏⽆⼈机提供连通。在⽆⼈机通信中，由于⽆⼈机⽤户设备和⽆⼈机的⾼度动态特性，相⽐传统蜂窝⽹络，越区切换管理有⾮常⼤的挑战性。有效的越区切换机制必须适应⽆⼈机-⽤户设备和⽆⼈机-的3D移动，同时在为⽆⼈机-⽤户设备提供服务时，保证低延迟通信和控制。
此外，对于⽆⼈机-⽤户设备，所有上述的挑战还必须考虑到这样的事实：为了实现⽤户覆盖最⼤化，地⾯的天线将下倾。因此，了解天线倾斜对⽆⼈机-⽤户设备的影响，这是⾮常必要的，同时还需要研究如何通过⾃适应波束形成或地⾯的新型⽆⼈机-⽤户设备感知设计克服这种限制。
3、基于⽆⼈机的⽆线通信及⽹络⾯临的开放性问题
在前⼀节中，概述了基于⽆⼈机的⽆线通信的总体研究⽅向和⾯临的挑战。以下章节则讨论每个涵盖领域⾯临的开放性研究问题，详细描述未来机遇。尽管对于⽆⼈机通信进⾏了⼤量研究，但仍然存在许多关键开放性问题，必须加以研究。
3.1 信道建模
对于空对地信道建模，存在⼏个关键开放性问题。第⼀点，也是最重要的⼀点，需要更多来⾃真实测量的真实信道模型。虽然在这⽅⾯的⼯作已经开始，但⼤部分⼯作仍然局限于单架⽆⼈机或⾮常特殊的环境。信道测量需要能够跨城区和乡村地区，同时，也有必要进⾏各种⼯作环境（例如⽓候条件）下更⼴泛的信道测量。此外，仿真结果也可以扩展到对⼩尺度衰落模型空对地通信进⾏建模。此外，随着⽆⼈机越来越多地⽤作飞⾏、⽆⼈机⽤户设备甚⾄是⽤于回程⽀持，⼈们必须对空对空信道建模有更多的洞察。具体来说，由于⽆⼈机的机动性，需要能够捕获信道时变和多普勒效应的精确⽆⼈机到⽆⼈机信道模型。此外，在考虑⽆⼈机飞⾏⾼度以及天线运动的同时，需要描述空对空通信中的多径衰落特性。
3.2 部署
要解决⽆⼈机部署⽅⾯的开放性问题，由于⽆⼈机的独特特性，需要新的⽆⼈机优化3D布局解决⽅案。例如，关键的开放问题之⼀是在地⾯⽹络场景下优化⽆⼈机3D布局。例如，需要研究⽆⼈机如何在与蜂窝⽹络共存的情况下进⾏部署，同时考虑空中系统与地⾯系统之间的相互⼲扰。部
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