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摘要
针对多无人机网络辅助灾区用户通信的场景，构建了一种基于信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）检测的概率感知模型，旨在最大化无人机服务区域的覆盖率，同时降低无人机额外能耗，并提升网络吞吐量。在该模型下，提出两种改进的麻雀搜索算法，分别为Logistic高斯麻雀搜索算法（Logistic Gaussian Sparrow Search Algorithm，LGSSA）和Logistic柯西麻雀搜索算法（Logistic Cauchy Sparrow Search Algorithm，LCSSA）。首先使用Logistic混沌序列产生初始种群，以丰富种群的多样性，提高算法的全局搜索能力；然后，在LGSSA和LCSSA中分别引入高斯变异和柯西变异因子，以改善局部最优解。仿真结果表明改进后的算法可以有效地优化无人机的空中部署，大幅度提升无人机网络的覆盖率。
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