内容概要：本文针对空中集群网络中面临的两大挑战——UAV（无人驾驶飞行器）任务卸载优化和服务质量保障——进行了深入探讨并提出了两种关键机制。（1）基于动态任务负载和无人机（UAV）路径规划优化的计算任务卸载策略，它考虑了UAV位置和运动预测因素来决定何时何地执行计算任务，以便最大限度地减少资源浪费与数据传输延迟；（2）基于不同时间段变化特性设计的大时间尺度和小时间尺度下灵活高效的网络切片资源共享框架，用以维持系统稳定运行及提高整体效能。 适合人群：对于有兴趣研究或者从事无人机动态网络管理和通信优化的技术专家，以及想要进一步探索该前沿课题的学生群体。 使用场景及目标：适用于希望增强无线通信网性能、改善资源利用情况的场景；其主要目的在于降低空中集群系统的通信成本同时提升响应速度和服务水平。 阅读建议：重点在于理解如何应用提出的机制解决实际问题。注意跟随文章脉络，先从理论上把握新方法的设计思路，再看实验部分验证这些想法的有效性和实用性，最好能复现实验以加深理解和掌握关键技术要点。

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简洁的无人机地面站软件，基于GDI+开发。 支持无人机状态显示、在线地图显示、航线航迹显示、飞行参数曲线图； 支持无人机航线跟踪飞行仿真； 适合刚入门的童鞋们。 开发语言：C#/CSharp 开发环境：Visual Studio 开发技术：winform桌面应用程序； 串口：C# serialport 地图：GMap，支持谷歌、高德、腾讯等主流地图 通信：自定义通信协议

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1.领域：matlab，模糊控制器的UAV行驶轨迹控制算法 2.内容：基于模糊控制器的UAV行驶轨迹控制matlab仿真+操作视频 3.用处：用于模糊控制器的UAV行驶轨迹控制算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

matlab_小型固定翼_UAV_建模与仿真程序，带有图像显示和路径规划

数据集说明 CoFly-WeedDB数据集（约436MB）由201张航拍图像组成，它们捕获了干扰行作物（棉花）的不同杂草类型，以及它们相应的带注释的图像。 杂草实例的注释过程由农学家使用注释工具进行，指示了三种不同类型的杂草： （高粱halepence） （空心菜） 齿（（马齿ula） 对于带注释的图像，每种杂草类型都用不同的颜色标记，而图像的其余部分被视为背景。 具体来说： 红约翰逊草 黄色-场旋花 蓝P 黑色-背景 数据采集 该数据集是使用安装在DJI Phantom 4 Pro无人机上的RGB相机（1英寸20兆像素CMOS传感器）创建的。 在无人机执行对现场区域的覆盖任务时，收集了RGB图像。 在设计任务期间，将摄影机角度调整为垂直于视场，为-87°。 无人机的飞行高度和速度分别等于5m和3m / s，旨在提供杂草实例的近距离和清晰视野。 可视化 CoFly-WeedDB

3D-UAV-Mapper.zip,无人机测绘仪是一种轻型无人机图像处理系统，可进行视觉sfm重建或空中三角测量、快速正射拼接、平面拼接、快速数字地面地图（dsm）和无人机三维重建。,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。

代码摘要：服从莱斯衰落的基站到用户（UAV）的信道模拟，基于参考文献进行Python仿真 适合人群：对莱斯衰落有一定理论基础，熟练Python语言 能学到这些：基于Python代码的Rician信道仿真 建议：根据自己的模型可对代码做适当的调整

空中图 概述 加载不同格式的相机姿势（例如 ， ） 从原始图像，相机姿势和相机内部生成密集的点云 从原始点云生成数字表面模型（DSM）并导出，例如导出为格式 从原始图像，相机姿势和相机内在函数生成（正交）马赛克的不同方法 包装概述 元数据包 示例可执行文件。 使用平面校正生成密集点云。 数字曲面贴图/模型生成。 Google Maps API的包装程序包。 包装程序包。 读取/写入姿势，内在函数，点云，GeoTiffs等的输入/输出处理程序。 用于（）镶嵌生成的不同方法。 包含第三方代码的软件包。 aircraft_mapper_utils：通用实用程序功能的软件包。 入门 如何安装 如何运行（+示例数据集） 如何贡献 输出样本 密集点云（来自虚拟立体声对，2张图像） 数字表面图（DSM，导出为GeoTiff） （正交）马赛克（来自单应性，249张图像） 原