一种无人系统通信网络智能补点与覆盖优化方法

本发明公开了一种无人系统通信网络智能补点与覆盖优化方法。本发明通过融合多源节点数据采集、高精度插值预测及动态优化部署，实现复杂环境中通信网络的高效覆盖。针对现有技术中RSSI数据噪声干扰大、盲区预测精度低的问题，本发明采用加权平均与中位数绝对偏差结合的预处理机制，有效剔除异常数据；针对未覆盖区域插值预测的局限性，本发明通过重构BP神经网络目标函数，融合Kriging插值方法，生成高可靠性的电磁信号态势感知图。在弱通联环境中，本发明通过实时生成电磁态势图与覆盖价值模型，自适应计算补点无人机数量及最优部署坐标，从而解决传统方法因静态部署导致的资源浪费与覆盖不足的缺陷，显著提升复杂场景下通信网络的鲁棒性与部署效率。