當前，空中網(wǎng)絡(luò)（AN）在軍事、民用和公共應(yīng)用中發(fā)揮著越來越關(guān)鍵的作用，已逐漸成為無線通信領(lǐng)域的研究熱點。第三代標準化合作伙伴項目（3GPP）促進了空中無線網(wǎng)絡(luò)與未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)的整合研究。由無人機（UAV）提供的空中無線網(wǎng)絡(luò)以較低的成本提供可靠的無線通信，可用于未來各種有通信需求的新型應(yīng)用。與基于高空平臺的通信或傳統(tǒng)的地面通信相比，用無人機提供的按需通信具有快捷部署的特性，并且在需要重新部署或配置時具有較強的靈活性，特別是其視線（LoS）鏈路距離最短的特性，使得空中無線網(wǎng)絡(luò)的傳輸具有較強的優(yōu)勢。
盡管空中無線網(wǎng)絡(luò)有很多優(yōu)點，但在實際應(yīng)用中也受到一些限制，例如能量限制（電池電量有限）、飛行區(qū)域限制和相關(guān)安全問題。因此，為自主空中無線網(wǎng)絡(luò)開發(fā)新的信號處理、通信與優(yōu)化框架是至關(guān)重要的。新型空中無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)可以提供較高傳輸速率，并協(xié)助傳統(tǒng)的地面網(wǎng)絡(luò)為傳感應(yīng)用提供實時和可靠性高的網(wǎng)絡(luò)支持。因此，應(yīng)在考慮用戶的高移動性以及用戶日益增長的數(shù)據(jù)需求的基礎(chǔ)上，對通信信道進行準確的表征；空中無線網(wǎng)絡(luò)的空對地（AG）和空對空（AA）信道傳播模型可以通過測量和經(jīng)驗研究來描述。此外，需要根據(jù)不同的使用場景，對空中無線網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵性能指標（KPI）進行優(yōu)化，如飛行時間、軌跡、數(shù)據(jù)速率、能源效率和延遲等。
本書探討了空中無線網(wǎng)絡(luò)理論和實踐的最新進展，包括應(yīng)急通信、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、信息傳播、未來醫(yī)療、pop-up網(wǎng)絡(luò)等。本書重點介紹了信道特性和建模、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、空中網(wǎng)絡(luò)、自組織回傳、基于人工智能的軌跡優(yōu)化，以及空中無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在農(nóng)業(yè)、水下通信和應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書進一步強調(diào)了自主空中網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程中的主要考慮因素，并探討了由無線通信系統(tǒng)的最新進展帶來的新機遇。本書還向讀者展示了通過自組織網(wǎng)絡(luò)和人工智能支持空中無線網(wǎng)絡(luò)的各種用例。
無人機為各種需要無線網(wǎng)絡(luò)可靠且覆蓋范圍廣的應(yīng)用提供了一個合適的空中平臺。信道模型在無線通信系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用，準確的信道建模對于滿足終端用戶日益增長的數(shù)據(jù)需求是必不可少的。第1章主要討論無人機網(wǎng)絡(luò)的信道模型，介紹了無人機通信中的信道建模，同時關(guān)注空對地和空對空傳播信道的突出特點，最后討論了無人機作為空中無線節(jié)點實際部署中的一些關(guān)鍵研究挑戰(zhàn)。
第2章描述了超寬帶（UWB）信道的基本特性，介紹了人體和無人機在7.5 GHz帶寬下的首次實驗性研究。介紹了測量環(huán)境，詳細說明了在室內(nèi)和室外環(huán)境中進行視線和非視線情況下的測量活動。此外，還介紹了基于超寬帶無人機到可穿戴設(shè)備（UAV2W）的信道特性，以及通過統(tǒng)計分析準確表征無人機與位于身體不同位置的接收器通信時的信道衰減分布。
第3章介紹了基于合作的多智能體Q-learning算法。該算法的設(shè)計目標是使網(wǎng)絡(luò)中離線的用戶數(shù)量最小化，它確定了頻率的最佳分配方案以及無人機的使用數(shù)量。提出并比較了基于四種不同行動選擇策略的Q-learning算法在設(shè)計復(fù)雜性、更改運行無人機數(shù)量的能力和收斂時間方面的不同。還提出了數(shù)值結(jié)果，給出了感興趣區(qū)域的用戶密度與運行頻率之間的關(guān)系。
第4章提出了一個自供能無人機輔助緩存中繼方案。在該方案中，無人機的通信能力可由基于功率分流的無線攜能通信（PS-SWIPT）接收器實現(xiàn)。該接收器采用解碼和轉(zhuǎn)發(fā)（DF）中繼協(xié)議來協(xié)助信息源節(jié)點向用戶傳輸信息。本章提出了可適應(yīng)系統(tǒng)內(nèi)通信過程的信息傳輸框圖。此外，在遵守通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量要求的同時，討論了通信系統(tǒng)的最佳運行時間、資源分配以及無人機的最優(yōu)軌跡，最后介紹了在用戶設(shè)備中，系統(tǒng)參數(shù)對信息率影響的數(shù)值仿真結(jié)果。
第5章重點介紹了毫米波（mmWave）和太赫茲（THz）通信的案例研究，以及應(yīng)用毫米波和太赫茲頻段對無人機通信技術(shù)的挑戰(zhàn)。本章首先介紹了毫米波和太赫茲頻段的通信潛力，隨后概述了為無人機通信實施毫米波和太赫茲頻段的技術(shù)挑戰(zhàn)，接下來提出了理論分析，重點是無人機的配置問題。此外，本章考慮嚴格的通信限制，如系統(tǒng)帶寬、數(shù)據(jù)速率、信噪比（SNR）等，研究了無人機輔助的混合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（HetNet）的性能，通過解決地面小尺寸蜂窩基站（SCB）與無人機通信的相關(guān)問題，使整個系統(tǒng)的總速率最大化。數(shù)值結(jié)果顯示基于無人機輔助的無線網(wǎng)絡(luò)性能良好。
第6章討論了一種使用合作型無人機作為友好干擾器來提高認知無線電網(wǎng)絡(luò)安全性能的方法。本章首先介紹了認知無線電系統(tǒng)中無人機合作干擾的系統(tǒng)模型，然后提出了優(yōu)化問題。網(wǎng)絡(luò)中的資源分配必須與發(fā)射功率、無人機軌跡進行聯(lián)合優(yōu)化，在滿足主接收機（PR）給定干擾閾值的同時，最大化安全傳輸速率。由于原始問題是非凸的，我們首先將原始問題轉(zhuǎn)化為可優(yōu)化的形式，然后提出了一種基于凸近似的連續(xù)算法來解決它，最后通過數(shù)值結(jié)果驗證了認知無線網(wǎng)絡(luò)的安全性能得到顯著改善。
第7章探討了在空中無線網(wǎng)絡(luò)中使用智能反射面（IRS）對用戶和基站進行定位的技術(shù)。定位是目前和未來無線網(wǎng)絡(luò)中的一個重要部分，它可以提高網(wǎng)絡(luò)運行效率并協(xié)助多種基于定位的應(yīng)用。本章首先介紹了相關(guān)工作以及基于智能反射面與無人機基站的潛在應(yīng)用，然后討論了智能反射面在空中無線網(wǎng)絡(luò)中的整合以及潛在的使用案例，之后介紹了一個基于智能反射面的自動導航儀的定位模型以及一些數(shù)學模型，最后提出了一些研究方向以及未來研究挑戰(zhàn)。
第8章描述了無人機在災(zāi)難網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)中的應(yīng)用。本章首先對無人機網(wǎng)絡(luò)進行了概述，包括對無人機架構(gòu)的描述，即單無人機系統(tǒng)、多無人機系統(tǒng)、合作多無人機系統(tǒng)和多層無人機網(wǎng)絡(luò)。然后我們討論了無人機最廣泛的應(yīng)用與無人機系統(tǒng)要求的不同、在災(zāi)難網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)背景下無人機網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計考慮、無人機災(zāi)難網(wǎng)絡(luò)的新技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施趨勢[即網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）、軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）、云計算和毫米波網(wǎng)絡(luò)]，以及人工智能、機器學習、優(yōu)化理論和博弈論等技術(shù)。
第9章討論了無人機在智能城市環(huán)境監(jiān)測中對病毒防范的重要性。我們介紹了無人機的兩個使用場景，即無人機作為空中基站（ABS）和無人機作為中轉(zhuǎn)站，同時還介紹了兩個場景光線追蹤的仿真設(shè)置。在空中基站傳輸功率和懸停高度的限制下，我們推導出覆蓋指定區(qū)域的最優(yōu)空中基站數(shù)量，并考慮了光線追蹤模擬的路徑損耗和信道衰減效應(yīng)。然后，我們描述了使用無人機作為中轉(zhuǎn)站時的5G空中接口，介紹了地面用戶的接收功率和覆蓋區(qū)域吞吐量的模擬結(jié)果。
第10章介紹并討論了基于物聯(lián)網(wǎng)的智能農(nóng)業(yè)（SF）的研究舉措和科學文獻，然后分析了無人機在智能農(nóng)業(yè)中的使用方式和應(yīng)用場景，詳細回顧了文獻中的各項科學工作。接著，本章介紹了聯(lián)網(wǎng)的要求和解決方案，以及對農(nóng)業(yè)環(huán)境中支持物聯(lián)網(wǎng)方案的現(xiàn)有協(xié)議的簡要對比。最后，本章討論了聯(lián)合使用移動邊緣計算（MEC）和5G網(wǎng)絡(luò)的潛在作用，提出了通過無人機和衛(wèi)星連接智能農(nóng)場的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
濕地監(jiān)測需要準確的地形圖和測深圖，這可以通過使用無人機來實現(xiàn)，無人機可以定期創(chuàng)建地圖，而且成本最低，對環(huán)境影響也小。第11章介紹了實現(xiàn)該功能所需的一套系統(tǒng)。我們首先討論了自動圖像標記系統(tǒng)，接下來介紹了一個用于區(qū)分陸地和水面的在線分類系統(tǒng)，然后使用航空機器人創(chuàng)建離線測深制圖。由于離線方法沒有充分利用無人機提供的適應(yīng)性，我們還介紹了在線測深制圖。最后，本章介紹了結(jié)果和分析，以顯示在線測深制圖的最佳組合。
隨著探索深空和連接太陽系行星與地球的研究，傳統(tǒng)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)超越了地球同步赤道軌道（GEO），其中星際互聯(lián)網(wǎng)將發(fā)揮關(guān)鍵作用。第12章對衛(wèi)星間以及深空網(wǎng)絡(luò)（ISDN）進行了簡要回顧。本章討論了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)以及深空網(wǎng)絡(luò)的分類，將其分為不同的層級，同時強調(diào)了通信和網(wǎng)絡(luò)范式。我們討論了每個層級的安全要求、挑戰(zhàn)和威脅，并提出在衛(wèi)星及深空網(wǎng)絡(luò)不同層級中對已確定挑戰(zhàn)的潛在解決方案，最后在結(jié)論中強調(diào)了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)以及深空網(wǎng)絡(luò)在未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵作用。