CN106576383B

CN106576383B - 用于改进蜂窝电话通信的无人飞行器的方法和系统

Info

Publication number: CN106576383B
Application number: CN201580040288.8A
Authority: CN
Inventors: G.J.博斯; 马哈拉吉.穆克吉; 莫尼马拉.穆克吉; R.汉密尔顿二世
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2014-07-22
Filing date: 2015-07-02
Publication date: 2020-05-12
Anticipated expiration: 2035-07-02
Also published as: WO2016012889A1; US9954597B2; CN106576383A; US9363008B2; US20160028471A1; US20160191142A1; JP2017527176A; JP6639468B2

Abstract

用于使用配备有电信设备的无人驾驶飞行器(UAV)用作临时移动设备蜂窝网络塔的，扩展移动设备蜂窝载波网络覆盖的系统、方法和计算机程序产品。该系统和方法通过以下步骤扩展陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话覆盖：接收用于确定在确定的时间在区域中的合计蜂窝电话使用需求的预计或实际增加的信息；基于所述区域的所述预测的或实际增加的合计蜂窝电话使用需求，识别与所述区域的所述确定的增加的合计需求相比，是否存在现有使用覆盖的失配；基于所识别的失配，确定用于发送信号并部署一个或多个移动蜂窝无人驾驶飞行器(UAV)的计划，所述移动蜂窝无人驾驶飞行器(UAV)具有被配置为扩展在所述失配区域处的现有陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话网络覆盖。

Description

用于改进蜂窝电话通信的无人飞行器的方法和系统

技术领域

本发明一般涉及用于评估和确定蜂窝网络地面站的容量的系统和方法，以及装备有电信的无人驾驶飞行器(UAV)或“无人机”的战术部署和使用，以增强陆基蜂窝网络基站的容量(capacity)和能力。

背景技术

移动设备蜂窝电话覆盖不足是蜂窝/移动电话的许多用户非常失望的问题。当客户缺乏足够的移动信号强度时，客户承担蜂窝漫游形式的成本，以及对低声音质量和掉话的不满意。一些技术(例如CDMA)具有从固定塔扩展和收缩蜂窝覆盖区域的能力。注册到特定小区的客户的数量影响塔的范围，并且当在不同时间/天从相同位置采样时，客户的信号强度可能显着变化。其他因素可能严重降低信号强度，包括其他RF干扰和物理障碍产生的多径干扰。分区法可能在构建蜂窝塔时产生困难，并且即使在分区法有利时，在财务上有利的条件下可用的适当空间也可能是困难和耗时的。在其他情况下，信号强度可能很好，但容量保持较低。在这些情况下，客户似乎具有良好的信号强度，但是由于蜂窝塔的回程链路处的饱和，数据/语音的吞吐量可能受到限制。当出现导致更多人访问同一地理位置(公共演示、体育赛事、城市庆祝活动等)的计划外事件时，会出现许多这些问题。

发明内容

一种系统、方法和计算机程序产品，用于使移动蜂窝运营商网络能够部署配备有电信设备的无人驾驶飞行器(UAV)以用作临时移动设备蜂窝网络塔的，以便增强信号强度，提供蜂窝服务和/或增强蜂窝网络地面基站的容量和能力。

该系统、方法和计算机程序产品实现如下功能：监视终端用户蜂窝电话强度以确定弱覆盖点，以及优化何时和何地应当分派UAV以增加给定区域的信号强度或带宽。

该系统、方法和计算机程序产品提供增加的按需蜂窝覆盖并将覆盖映射到服务需求。

该系统、方法和计算机程序产品显式地或隐式地执行映射，其中现有覆盖可能不满足空间或时间需求。基于需要，该系统和方法识别用于最佳UAV布置的位置以减轻不足的覆盖。

除了确定何时以及在何处部署用于覆盖的UAV之外，该系统和方法确定人在何处或大群组在何处聚集，并且进一步跟踪VIP客户和客户对于设置的持续时间的增加的覆盖的请求。为此，该系统和方法实现若干预测方法，在问题之前部署UAV以增加预计人们将会聚集的区域中的蜂窝覆盖，超过现有的蜂窝容量。

在一个方面，提供了一种用于扩展陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话覆盖的系统。该系统包括：存储器存储设备；计算设备，其实现耦合到所述存储器存储设备的硬件处理器，并且被配置为：接收用于确定在确定的时间在区域中的合计蜂窝电话使用需求的预测或实际增加的信息；在所述硬件处理设备处基于所述区域的预测的或实际增加的合计蜂窝电话使用需求，识别与所确定的对于所述区域的增加合计需求相比是否存在现有使用覆盖的失配；基于所识别的失配来确定用于部署一个或多个移动蜂窝无人飞行器(UAV)的计划，所述UAV具有被配置为将现有陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话网络使用扩展到所述失配区域的电信设备；以及由所述计算设备向被配置为根据所述计划将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到所述失配区域的设施发送信号，其中，响应于所述信号，所述一个或多个移动蜂窝UAV被部署到失配区域来连接现有的陆基蜂窝电话网络并扩展该区域的蜂窝电话使用覆盖。

在一个方面，提供了一种用于扩展陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话覆盖的方法。该方法包括：在计算设备的硬件处理器处接收用于确定在确定的时间在区域中的合计蜂窝电话使用需求的预测或实际增加的信息；在所述硬件处理设备处基于所述区域的所述预测的或实际增加的合计蜂窝电话使用需求，识别是否存在与所述区域的所确定的增加的合计需求相比的现有使用覆盖的失配；基于所识别的失配来确定用于部署一个或多个移动蜂窝无人飞行器(UAV)的计划，所述UAV具有被配置为将现有陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话网络使用扩展到所述失配区域的电信设备；以及由所述计算设备向配置成根据所述计划将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到所述失配区域的设施发送信号，其中响应于所述信号，所述一个或多个移动蜂窝UAV被部署到失配区域来连接和扩展在该区域的蜂窝电话使用覆盖。

提供了一种用于执行操作的计算机程序产品。所述计算机程序产品包括存储介质，所述介质不是传播信号，所述介质可由处理电路读取，并且存储由所述处理电路运行的用于运行方法的指令。方法与上面列出的相同。

附图说明

鉴于下面结合附图的详细描述，本发明的目的、特征和优点对于本领域技术人员将变得显而易见，其中：

图1示出了检测聚合弱小区覆盖以确定是否采用UAV的方法50；

图2示出了用于确定需要为位置创建基于UAV的覆盖计划的一般方法100；

图3示出了用于检测高端或重要客户并且调度与它们一起移动的UAV蜂窝塔的方法；

图4描绘了纽约市区域的生成的“热图”200的示例，其示出了在纽约市中某些时间在覆盖下的区域作为预测确定的；

图5描绘了中央服务器25用于基于聚合带有地理标记推文确定黑点的方法的示例结果250的图；

图6描绘了在一个实施例中采用的用于确定UAV位置覆盖的示例短期预测方法300；

图7A、7B和7C示出了在一个实施例中在纽约市的区域中的城市居民的衰退和流动的示例，其揭示了关于暗点移动的粒度洞察；

图8示出了集成在一个实施例中用于确定UAV位置覆盖的一个或多个预测方法的方法450；

图9示出了在一个实施例中用于通过分析公共交通信息来预测人群聚集的示例性预测方法500；

图10示出了在一个实施例中用于通过分析信用卡和金融交易来预测人群聚集的示例预测方法550；

图11示出了用于通过监视移动蜂窝通信基础设施上的现有应变来预测人群聚合的示例预测方法600；

图12示出了用于通过监视基础设施上的未决故障来预测相对拥挤聚集的示例预测方法650；

图13示出了用于针对暗示/预测人群聚集的信息来监视社交和传统媒体网络的示例预测方法700；

图14示出了用于配置UAV的自主网络的示例预测方法750，UAV的自主网络自主地重新部署和重组以对于附加要求自我校正；

图15示出了实现为遵循社交媒体数据和交通报告、天气和事故信息以重新部署和重组以对于额外的蜂窝电话覆盖要求自我校正的示例方法800；

图16示出了实现为重新路由和部署UAV网络以关注响应于交通/车辆路线改变的改变条件的示例方法850；

图17A-17C描绘了被生成以表示在具体的设置/区域中的蜂窝服务随时间的相对需求的示例“使用需求”映射，其中图17A描绘了初始负载，并且图17B-17C描绘了需要UAV部署的负载变化；

图18示出了根据一个实施例的用于配置UAV以“即时”重新定位自身的示例方法950；

图19描绘了用于适应来自请求VIP的层级的附加蜂窝通信覆盖的示例方法1000；

图20描绘了用于基于天气和/或业务数据来适应附加蜂窝通信覆盖的示例方法1050；

图21示出了用于从陆地到空中设施调度移动蜂窝飞行器以扩展移动蜂窝电话使用覆盖的系统；以及

图22示出运行和/或实现在此所描述的方法步骤的中央服务器的示例性硬件配置400。

具体实施方式

图21示出了用于确定何时和何地分派用于将移动蜂窝电话使用覆盖从陆地扩展到空中设施22的移动蜂窝式飞行器12(可替代地称为“无人机”或无人驾驶飞行器或“UAV”)的系统10。在一个方面，该系统包括：由与网络小区相关联的一个或多个基站15描绘的蜂窝电话网络。每个基站15对应于蜂窝电话网络小区并且实现来自移动设备的蜂窝电话通信。在一个方面，基站15使得在限定的地理区域19中的设备和/或车辆的蜂窝电话覆盖成为可能。

根据所采用的方法，可以部署UAV 12以扩展移动电话服务覆盖的蜂窝网络的类型包括但不限于：GSM(全球移动通信系统)；通用移动电信系统(UMTS)；高速分组接入(HSPA)(例如，Turbo 3G)；长期演进(LTE)网络；通用分组无线业务(GPRS)、cdmaOne、CDMA2000、演进数据优化(EV-DO)、增强型数据速率GSM演进(EDGE)、数字增强无绳电信(DECT)、数字AMPS(IS-136/TDMA)和集成数字增强网络(iDEN)。

在一个实施例中，如图所示，使用所建立的蜂窝网络协议和接口在无人机12和蜂窝陆基塔15之间建立通信链路32。无人机配备有小区收发器/接收器和中继器，并且具有与现有蜂窝网络连接的功能。每个无人机可以携带其自己的移动电源，以及用于蜂窝收发器和中继器的电源，并且其容量将比蜂窝陆基塔15小得多。有利地，无人机不经历可能反射和折射信号的基于地面的障碍物，并且即使在低功率容量，也将提供与陆基蜂窝塔一样好的覆盖。一旦部署，UAV飞行的高度预期符合任何现行的当地法律。例如，可以颁布和实施法律来为每种类型的UAV创建高度走廊。蜂窝塔无人机可以飞行高达1000英尺到5英里，但由于他们不应该干扰商业乘客，所以他们可能被限制在只有一定的高度范围。

此外，如图21所示，正如蜂窝陆基塔15从移动通信设备接收通信28，例如从小区覆盖区域19中的设备或从诸如位于车辆交通30的区域中的车辆29接收通信28以监视呼叫量，根据一个方面，无人机12被配置为经由链路31从区域19或从诸如位于交通30的区域中的车辆29建立通信，以监视来自该区域的呼叫量。使用与蜂窝陆基塔15相同的小区接口和协议，以及经由通信链路31到移动设备或经由通信链路32到蜂窝陆基塔15，UAV 12被配置为扩展小区覆盖区域，由于大的呼叫量导致小区覆盖区域的收缩。

在一个实施例中，一个或多个中央服务器25被配置为与小区网络基站15建立双向控制链路35，并通过空中接口与无人机12建立双向控制链路35。从通过链路35、37等传送的呼叫量数据输入，中央服务器监视和检测聚合的弱小区覆盖，并创建映射，例如，预测的坏或弱覆盖区域的“热”图，其中可能需要覆盖的扩展。例如，来自无人机的链路37可以通过中央服务器25的来自无人机的规则反馈来分析，中央服务器25用于确定无人机或其他基础设施的负载是否存在不平衡。此外，经由广域网或因特网99，经由一个或多个中央服务器25与命令和控制中心40之间的网络连接建立控制链路42a、42b，命令和控制中心40执行创建飞行计划(往哪飞行和定位)以及基于如从输入到中央服务器25的数据确定的所监视和检测的集合小区覆盖，将无人机从一个或多个陆地到空中设施22的主动分派。通过广域网，虚拟专用网络或诸如因特网99的公共网络，中央服务器25还可以从被称为非常重要的人(即，VIP，诸如紧急响应者、具有大合同的客户等)的实体接收数据输入(馈送)41、来自社交媒体网络(例如带有地理标记的推文)的数据馈送43、来自气象服务和/或交通部门(例如当地运输部门(DOT)或类似实体，其报告区域30中的交通状况)的数据馈送46、来自报道事件的新闻媒体的数据馈送47以及来自提供金融交易数据的基础设施或实体的数据馈送48。

图19描绘了中央服务器25采用的示例方法1000，其中VIP数据馈送41可以包括来自请求VIP的层级的额外蜂窝通信覆盖的请求。在1005，中央服务器25从请求扩展所需覆盖的VIP客户(例如，紧急服务、订约客户等)的层(层级)接收数据。在1010，中央服务器分析当前/预测的网络负载和所请求的覆盖区域，以生成具有故障安全机制级别的每个区域所需的覆盖范围和覆盖扩展的映射。通过借助于无人机提供一个或多个备份覆盖层来实现故障安全机制，使得在没有可能的情况下，可以丢弃小区网络。然后在1015，中央服务器25确定用于定位配备有蜂窝中继器和收发器的机载UAV以覆盖预期的弱覆盖的最佳位置。然后，在1020，中央服务器被配置为创建UAV从陆地到空中设施(即，悬停位置)到达计算位置并且返回到每个无人机的基地的飞行计划。在1025，无人机被分派以飞行到其悬停位置，并且在1030处连接到现有的蜂窝网络。

图20类似地描绘了中央服务器25采用的示例方法1050，其中在1055，服务器接收数据馈送46，数据馈送46包括来自国家气象局服务的特定区域的天气数据和/或来自本地交通部门的特定区域的交通数据。使用在1055处输入的数据，并且利用与由中央服务器维护的类似交通/天气条件相对应的小区覆盖负载的附加历史数据，中央服务器在1060处分析当前/预测的网络负载，并生成坏的或弱的覆盖区域的预测图，在本文中称为“热”图。基于所生成的热图，在1065，中央服务器被配置为决定在一天的某一时间期间任何区域是否可能需要额外的覆盖。然后，执行对应于图19的步骤1015至1030的步骤1070至1085。也就是说，在1070，中央服务器25确定用于定位配备有蜂窝转发器和收发机的机载UAV以覆盖预期的弱覆盖的最佳位置。然后，在1075，中央服务器被配置为对于每个无人机创建UAV从陆地到空中设施到达计算位置(即，到达悬停位置)并且返回到基地的飞行计划。在1080处，无人机被分派以飞行到其悬停位置，并且在1085处连接到现有的蜂窝网络。

图19和20的上述方法可以同样由中央服务器采用以基于根据诸如社交媒体网络馈送43和财务数据馈送48的进一步数据输入的预测的蜂窝电话使用覆盖来分派UAV，其包括被分析以确定小区覆盖可以由无人机12扩展的潜在的时间/地点。

返回参考图21，中央服务器25可以与命令和控制中心通信并协作以实现本文更详细描述的方法，以确定何时和何地从陆地到空中设施分派移动蜂窝式飞行器。所实现的方法用于：1)检测总的弱小区覆盖；2)接收和处理在特定持续时间内增加覆盖的客户请求；3)检测高端或重要客户并与他们一起移动(例如，紧急响应者、具有大合同的客户等)；和4)检测大群体的聚集或迁移模式。例如，可以采用以下中的一个或多个：监视记录增加的事件(例如“掉话”)的载体；阅读电话用户私人和公共日历；监视运营商的固定塔带宽并除以注册用户的数量(例如，由于增加的用户的高吞吐量指示聚集事件，而少数重用户使用的较高带宽可能导致不部署UAV但执行带宽限制)；以及使用带有地理标记的推文。

为了本公开的目的，“暗点”在本文中被称为指示覆盖与需求的不匹配。在实施例中，这样的表示当然可以采用变化的图形形式。例如，考虑到车辆到城市的早晨上下班的情形。蜂窝覆盖的需求可以从郊区向市中心移动，因为交通流向内部。需求因此随着时间和位置而变化，并且在晚上高峰时间期间反转方向。使用关于自动驾驶汽车的新技术，问题可能变得更加尖锐，这可能进一步释放驾驶员在上下班时承担额外的任务。在这种情况下，根据需要的无人机将随着交通一起移动以提供适当的蜂窝覆盖。

图1示出了检测聚合弱小区覆盖以确定是否采用UAV的方法50。图1的该方法50由(例如，蜂窝网络运营商的)中央服务器25采用，用于检测何时大量并置的人在一段时间内是否经历次优服务。这种检测可以通过交换机或移动设备来实现，因为当前交换机技术具有捕获有关小区信号的信息的复杂能力，其可以相应地使用。移动网络中的交换机是在两个或更多个通信实体之间建立或断开连接并创建通信拓扑的设备。交换机能够监视和报告通过它们的通信的质量和等级。可替代地，应用可以部署在智能电话上以捕获和发送质量信息。在任一情况下，该数据用于确定要部署UAV的最有效地点。

如图1所示，中央服务器采用的方法50包括第一步骤55，其监视应用，无论是在交换机还是移动设备上，并且周期性地或异步地向分析服务器发送信号强度读数。然后，在60，中央服务器分析所有输入信号度量并确定发生显着信号劣化的区域。在65，服务器基于多个因素对UAV覆盖将提供最佳结果的区域进行优先级排序。这些因素可以包括但不限于：1.潜在改进覆盖范围的人数(例如，客户满意度/收入生成)；2.生成的数据量(例如，生成收入)；和3.竞争性覆盖的位置(例如，基于漫游协议的成本节省)；最后，在步骤70，服务器发送信号/命令以在最高优先级区域上部署具有电信能力的UAV或无人机(“蜂窝塔”)。

在另一方面，中央服务器25采用用于客户请求在特定持续时间内增加覆盖的方法。图2示出了用于由UAV响应于客户对于特定持续时间的增加的覆盖的请求而提供的方法100。该方法考虑了由于某些原因，特定位置可能需要在特定时间内增加覆盖的情况。示例包括但不限于在城市的特定区域中的会议，或季节性旅游，例如，在周末聚集到海滩的海滩旅行者或者受欢迎的体育赛事等。

如图2所示，方法100包括进行所需的蜂窝覆盖的估计的第一步骤105。该估计可以基于公开的事件，或基于对大众访问区域(例如，周末的海滩区域或区域中的大量填充的事件)的隐含保留或陈述的计划。然后，在110，考虑当前蜂窝覆盖，确定现有覆盖是否适合于通信量的估计(临时)增加。然后，在115，使用下面更详细讨论的技术，如果需要确定的话，该方法执行为该位置创建基于UAV的覆盖计划。

在另一方面，中央服务器25采用图3所示的方法150，用于检测高端或重要的客户，并调度与它们一起移动的UAV蜂窝塔。这些高端或重要的客户可以包括但不限于：紧急响应者、具有大合同的客户等。该方法考虑具有高于平常需求的客户(例如，第一响应者、紧急技术人员或具有溢价合同的人)。该方法还可以适应分层类别的客户-其中某个组可以请求优良的覆盖。在这种方法中，例如，非常重要的客户(即VIP)可以：1)作出个别请求或2)系统将主动监视它们的信号水平。在由请求者(例如VIP)请求或检测到差的覆盖服务时，系统可以优先考虑每个VIP-例如，紧急响应者可以在紧急情况期间接收优先级的临时提升，并且可以在结束后返回到较低优先级。类似地，如果愿意支付与该状态相关联的费用，则个人可以请求临时VIP状态，并且可以提供预测的使用数据，因为以额外的费用提供额外的覆盖是符合他们的利益。为了确定谁明确具有这样的优先级，可以采用多种方法，例如：由系统评估多少个UAV具有较低优先级的分配(或由于缺乏需要而着陆)并且确定用单个UAV可以覆盖多少重要的客户。例如，如果UAV“A”可以覆盖区域1中的22个VIP和区域2中的8个VIP，则UAVA将被分派到区域1。在另一个可能的实施例中，系统可以为了紧急情况的目的对于UAV分派进行优先级排序，紧急情况优先级超过所有其他客户的需求。

如图3所示，方法150包括监视指定VIP的弱信号强度(或低有效带宽)的第一步骤155。此外，在160处，执行对临时提高状态的VIP请求的监视。然后，在165，该方法包括基于所监视的VIP请求或低带宽确定来分配优先级(可能是加权优先级)。加权优先级是基于不同因素分配优先级的方式，其中每个因素被分配不同的权重。优先级作为这些加权因子的函数来计算。例如VIP服务可以取决于诸如以下因素：i)活动(例如紧急情况、商业、娱乐、法律和秩序)的重要性，ii)受影响的小区线路或人的数量，iii)重复的商业和客户关系等，其中每个因素被分配不同的权重，并且作为这些加权因素的函数来计算最终优先级。在170处进行进一步的确定，图3关于单个UAV可以处理多少VIP请求，以及进一步评估UAV的当前分配。例如，一个或多个可部署的UAV可以是着陆的，其他已经在空中等。最后，在175，该方法包括部署具有比VIP分配更少加权的当前分配的任何可用UAV。

在另一方面，中央服务器25采用提供用于检测大组的聚集或迁移模式的方法。该方法考虑沿着时间尺度的蜂窝覆盖的暗点的移动，例如，当诸如通勤者的大群在早晨和傍晚聚集到或偏离市中心区域时，可发生这种移动。例如，如图4所示，描绘了纽约市区域的“热图”，其示出了纽约市某些时间处于覆盖下的区域202、204、206和208。预测地确定热图集群。在一个实施例中，用于确定群组移动的预测集群的信息基于来自移动设备的带有地理标记的推文。

在一个实施例中，图5描绘了由中央服务器25采用以基于聚合带有地理标记的推文来确定暗点的方法的结果的图，该数据可以从

服务获得。特别地，

在城市(例如，纽约市)中提供具有纬度和经度坐标的带有地理标记的推文。图5具体示出了在某些天之间在一天的特定时间(例如，2012年10月的六(6)天)引用单词“Sandy”的聚合带有地理标记的推文。使用已知技术，推送位置被聚合到人口普查块。暗点252-256以聚集量的顺序指示推文的数量，其中小暗点252、254示出了源出少量聚合推文(例如50或100，)的区域，以及较大DOT 256其指示源于较大量推文(例如150)的区域。这些暗点表示蜂窝覆盖的不足。

社交媒体的输入主要是指使用

帖子-因为大量的数据已经在

中进行了地理标记-因为移动手持设备拍摄的照片是带有地理标记的。Google+还利用来自所连接的Google地图的地理标记以及作为许多移动系统的一部分的Android操作系统。考虑到大量的移动设备使用

或

IoS(主要使用Google地图)，实现大部分移动设备用户的覆盖。

CE还向Google提供了一个等效的系统。

如图6所示，采用短期预测方法300，包括用于将表示覆盖不足的每个暗点映射到地理位置的第一步骤305。然后，在310，该方法包括映射每个点如何在时间上移动，然后外推以找到下一个可能的位置。

在一个实施例中，为了定位“暗点”，蜂窝通信网络塔、中继器和连接器获得数据，以使用本领域已知的方法来测量网络的健康以及多少通信量和容量使用。然而，该数据用于计算时域以及空间域中的一阶和二阶导数，以确定流的方向以及流的方向的速度。这些结果使得能够使用无人机预测性地确定需要附加覆盖的位置。

然后，在315，该方法重新定位UAV与斑点的移动，以沿着所需的走廊充分覆盖。然后，在320，该方法包括检测两个暗点何时合并，以及确定两个或更多个UAV是否接近相同的区域-即，覆盖可以由UAV共享，或者确定一个UAV小区塔是否可以处理复合负载。

使用蜂窝收发器和中继器的每个UAV被配置为以相同的方式处理蜂窝数据和设备本身避免干扰的任何数据干扰问题：通过使用不同的频带，并且在相同的频带内，使用时分复用(TDMA)和频分复用(FDMA)。如果需要两个或更多个UAV用于增加覆盖，则将使用这些数据干扰技术。

在另一实施例中，采用更长期的预测方法。在该方法中，中央服务器25接收来自交通数据源(例如交通部门)和其他源的历史交通数据作为输入，以基于日、月的时间、天气以及季节确定交通模式如何变化。该方法创建预测图和用于沿着必要的走廊移动UAV小区塔的计划。用于提供预测交通信息的一种方法在共同拥有的美国专利No.8,150,611中描述，其全部内容通过引用并入本文，如同在本文中完全阐述一样。

图7A、7B和7C示出了纽约市地区的城市居民的示例性衰退和流动。诸如图7A-7C所示的具体观察结果揭示了粒度洞察。图7A描绘了在冬季(例如，2月)的周末的特定下午捕获的蜂窝电话使用数据350。如图7A所示，示出了来自与中央公园351接壤的居住区域的高呼叫使用活动350。图7B示出了在夏季月份(例如，7月)期间的相同的下午周末日，其中蜂窝电话使用活动352移动到中央公园351的南端。图7C示出了δ计算，其中从图7B的夏季图中减去图7A的冬季图，以更清楚地揭示呼叫模式354，因为在夏季周末公园周围的家庭的居民离开城市并且那些仍然聚集到公园的人。

因此，以如图1-7C所描述的方式，该系统和方法允许增加对蜂窝服务的客户满意度，并降低部署固定基础设施所需的成本。这样做，它允许复杂的方法和新的应用用于国内UAV使用的新兴领域。

在另一实施例中，中央服务器采用为无人驾驶飞行器提供预测性部署标准以改善通信的方法。更具体地，在另一实施例中，通过预测人群将在预测事件之前会聚和部署UAV来提供增加的蜂窝覆盖。几个使用示例如下：

在第一使用示例中，由纽约市中心区域的大量公民计划公共抗议。聚合在这个非典型区域的人数通常会对蜂窝通信能力造成压力，造成多斑点和恶化的小区服务。然而，使用本文所述的方法，系统正在监视公共交通的异常。随着时间的接近和公民开始收集，系统看到在华尔街或其附近终止的出租车费用的人的趋势增加。该系统还注意到越来越多的人在华尔街附近的线路上使用公共汽车和地铁。预计趋势将继续增加，一些电信公司部署UAV到华尔街部门处理语音和数据通信量的预计增长。

在第二使用示例中，大量的观光者是包括几个公共汽车装载的人的导游游览的一部分。此外，有一个大型的世界冠军赛，前一天的家乡队伍胜利，结果将有更多的人聚集，比正常庆祝更晚。该系统执行对金融交易趋势的监视，这将给出正好这样的人的意外聚集的线索。系统开始收取增加的停车收费表的交易，并在典型的晚餐时间之前发出非法停车的引用。然后开始检测访问酒吧和街边场地的人数的增加，甚至看到一般迁移到公共聚集地点。系统通过监视社交媒体“嗡嗡声”来确定趋势将继续的可能机会，其中人们推荐他们的朋友加入他们用于庆祝。因此，在任何恶化的信号或容量问题之前部署UAV。

可以采用若干预测方法用于中央服务器，以在问题之前部署UAV，以增加预计人们将会超过蜂窝容量的区域中的蜂窝覆盖。图8示出了集成一个或多个预测方法的方法450。在455，系统10的中央服务器25接收运输部门和其他实时公共交通数据(例如和/或租用运输数据)，分析数据，并通过公共交通分析预测人群聚集。所接收的交通数据是实时可用的公共数据，诸如经常被许多GPS算法用来提供实时交通分析的公共数据。监视接收的实时交通数据可以包括：捕获出租车或乘坐共享搭乘/下车位置以及频率随时间的变化；以及捕获使用公共汽车和地铁及其已知目的地的人数的使用。然后在460，该方法包括分析信用卡和金融交易以预测人群聚集。然后，在465，该方法包括监视基础设施上的现有压力以预测相对群体聚集。然后，在470，该方法包括监视基础设施上的未决故障以预测相对群体聚集。最后，在475，通过对于暗示人群聚集的信息监视社交和传统媒体来预测人群聚集。

图9示出了表示下一步骤455的详细方法500，通过分析诸如由在中央服务器25处接收的数据馈送47提供的公共交通信息来预测人群聚集。详细方法包括：在505，接收出租车目的地搭乘和下车位置数据，除了接收关于公共汽车和电车的公共使用的信息以及表示已经扫描并且当前正在针对地铁线(实时)扫描的地铁票的数据。然后，在510，相对于基线测量这些变化。基线是假设对设施和基础设施的平均需求计算的。基线可能显示一些正常的昼夜或季节变化，通常会考虑这些变化，但可能不考虑异常变化。基线是基于历史数据和透视。通常，基线可以考虑小的百分比(例如高达随机变化的10％)，超过标称变化的任何变化可能导致蜂窝基础设施的问题。在515，确定是否从基线检测到改变，并且如果检测到改变，则进一步分析人们要去的位置和到该位置的改变速率。然后，在520，执行检测是否满足与阈值相比的阈值变化，其指示相当多的人将在相同方向上移动，并且作为响应，如果检测到超过阈值，则启动UAV小区塔的部署。在525，进行进一步分析以确定人移动的确切目的地是否已知或者是否确定了定向方面，并且作为响应，相应地启动UAV小区塔到漫游模式的部署。在530，执行监视UAV的漫游模式中的连接的设备的数量的另一步骤，并且基于确定大多数人在哪里重新评估其分配。

图10示出了表示图8的下一步骤460的详细方法550，旨在通过分析信用卡和金融交易来预测人群聚集。详细的方法包括监视金融交易的正常趋势的变化，包括信用卡、借记、现金(如果适用)、ATM提款等。它在趋势或速度改变或变化率的大型集合条件下测量正常的历史记录上的一致数据。在555，图10描述了监视范围内的金融交易(信用卡、现金、提款等)的步骤。然后，在560，该方法包括根据计算的假设对设施和基础设施的平均需求而接收/监视和创建的金融交易数据创建基线。然后分析该数据的变化，例如变化率的变化。然后，在565，对变化率的变化的数据进行分析。在570，执行确定是否存在增加数量的金融交易的发生，然后进行分析以确定交易的类型。然后，在575，执行确定它是否是意味着物理聚集或移动(如在某地点购买商品或服务)的交易类型，其中作为响应，在整个分析中对该交易进行计数。否则，在575，如果确定它是不暗示聚集的一种类型的交易(例如，如在从在线零售商店购买商品)，则该事务不在总体分析中计数。

图11示出了表示图8的下一步骤465的详细方法600，涉及通过监视移动蜂窝通信基础设施上的现有压力来预测人群聚集。这种方法监视现有固定或移动蜂窝基础设施上的上升的工作负载，并且如果这种压力指示潜在的超容量情况，则部署额外的容量。在一个实施例中，基础设施还可以包括混合蜂窝基础设施，其中网络的一部分取决于诸如铜、光纤、微波、卫星或其他形式的网络的其他形式的通信网络。在605，图11描绘了在中央服务器25处接收通信量数据并分析用于监视现有蜂窝基础设施上的通信量增加的数据的步骤。然后，在610处，描绘了确定和报告基础设施的任何单个部分或任何邻近组中的负载是否超过某个预定义阈值的步骤。示例性阈值可以包括所计算的基线的10％。然后，在615，该方法包括发起附加移动蜂窝容量到在基础设施上展示压力的区域的部署。

图12示出了表示图8的下一步骤470的详细方法650，旨在通过监视基础设施上的未决故障来预测相对群体聚集。该方法监视现有固定或移动蜂窝基础设施上的错误或故障状况，并且如果这些故障指示故障(或服务劣化)即将发生，则部署额外容量。在一个实施例中，该方法假定“相对”人群，一旦交换机故障，居住在给定区域中的任何数量的人将具有大于剩余服务容量的需求。也就是说，当诸如蜂窝塔或收发器的基础设施的特定部分发生故障或者蜂窝基础设施和其他蜂窝塔中的故障或收发器需要容纳不同于其额定负载的额外通信量时，发生相对通信量迁移。在655，参考图12描述了中央服务器25监视和/或抢先检测在现有蜂窝基础设施上发生的错误或故障状况何时开始发生的功能。这样的错误可以或可以不与蜂窝负载条件相关，并且将更一般地指示软件或硬件问题。然后，在660，该方法包括分析任何检测到的错误或故障条件中的每一个以确定该条件是否指示完全故障或服务劣化即将来临。然后，在665，向由有问题的基础设施服务的区域部署附加的移动蜂窝能力，例如UAV蜂窝塔。

图13示出了表示图8的下一步骤475的详细方法700，旨在监视社交和传统媒体网络中暗示/预测人群聚集的信息。中央服务器25监视社交和传统媒体以通过自动化方式确定其中可能发生超过现有蜂窝容量的人群聚集。在705，参考图13描绘了以自动化方式(例如，文本分析、情绪分析等)在社交媒体馈送(例如，带有地理标记的推文)中监视事件的任何提及，以确定何时以及何地可能发生人们的聚会。然后，在710，该方法包括通过自动化方式(例如，场地大小、票据销售、RSVP或其它类似指示符)来估计事件的大小。在715，该方法包括将估计的人群大小与现有或计划的蜂窝容量进行比较。最后，在720，如果确定人群大小被估计为大于或接近蜂窝容量，则该方法启动额外的蜂窝容量的抢先部署。

上面提供了通过对实时的群体运动做出反应并且部署UAV以尽可能快地重新部署自身来提供增加的蜂窝覆盖的上述方法的说明性和非限制性示例用法。

示例用法1：用于范围在1-10英里之间的覆盖范围。城市车辆交通被计划用于如图21的系统中所示的通常道路，并且交通如预测的那样平稳地移动。突然存在事故导致英里后走走停停的交通。车辆中的每个乘员试图与他们的工作地点以及家庭关于可能的延迟的通信导致在事故地点附近的异常大的呼叫量。乘员同时试图报告事故，或试图在社交媒体上更多地了解事故。在这种情况下，现有的UAV将被重新部署具有额外的容量，并且新的UAV被重新定位以备用其他UAV以填补所需容量的空隙。

示例用途2：用于在范围在5-30英里之间的覆盖范围上的应用。由于天气状况的突然变化，车辆交通在平日的早晨移动非常缓慢，并且蜂窝塔在跟上其附近的订户数量方面有困难。由于越来越接近城市，交通流动越来越慢，从一座塔到下一个塔的交接也受到影响。这需要一些额外的UAV来支持现有的蜂窝塔并且创建平滑的呼叫交接。

示例使用3：用于在范围在5-30英里之间的覆盖范围上的应用。由于在主要道路上的事故，交通被改道到侧面道路，在侧面道路上产生额外的交通负担。人们现在正在咨询他们的移动设备流量应用，并选择使用备选的建议路线而不是通常的路线。由于这些替代道路不意味着处理试图与他们的工作地点以及家庭进行关于可能的延迟进行的通信，这导致异常大的呼叫量。乘员同时试图报告事故或试图在社交媒体中更多地了解事故。在这种情况下，现有的UAV将被重新部署额外的容量，并且新的UAV被重新定位以备用其他UAV以填补额外需求的缺口。

示例用途4：用于在500英尺到5英里之间的覆盖范围上的应用。一个流行的比赛，如足球的超级碗正在体育场内发生。小型UAV被部署在场地上以考虑观众需要的额外使用以及他们与社交媒体通信和连接的需要。为了避免冲突，A队的支持者坐在回避B队的支持者的特定位置。A队触底得分，A队的支持者在社交媒体上活跃，B队的支持者安静地惊讶。在这种情况下，现有的UAV被重新部署额外的容量，并且新的UAV被重新定位以备份其他UAV以填补所需容量的空隙。

示例使用5：用于在任何规模的覆盖。UAV的网络，即，创建诸如对等或主从网络的通信网络的UAV的集合或集群被部署以支持陆基蜂窝通信网络基础设施。几个蜂窝塔和无人机突然故障，在网络中造成了一个空白。在这种情况下，现有的UAV被重新部署额外的容量，并且新的UAV被重新定位以备份其他UAV以填补所需容量的空隙。

在另一实施例中，中央服务器25处的系统和方法将重新部署配备有单元塔的UAV，以响应一个或多个问题，以增加在其中确定呼叫量突然超过蜂窝容量的区域中的蜂窝覆盖。在该实施例中，系统将其自身配置为UAV的自主网络，其自主地重新部署和重新组合以对于附加要求自我校正。通过遵循社交媒体和地方交通部门(DOT)交通报告、天气报告和事故信息报告，UAV可以被重新部署和重新分组以自我纠正额外的要求。响应于交通-车辆改变其路线并通过车辆网络或通过服务器传送到中央通信集线器。通信集线器反过来重新路由和部署UAV网络以处理改变的条件。

图14示出了用于配置UAV的自主网络的详细方法750，UAV的自主网络自主地重新部署和重新组合以对于附加要求自我校正。在750处的方法包括第一步骤：在755处在附近或覆盖区域中创建多个UAV集群和/或静态蜂窝塔。然后，在760处的方法包括与属于集群的附近的UAV和/或静态蜂窝塔之间建立通信以及与指定的领导者UAV和之间建立通信。指定的领导者监视自组织集群中的其余UAV的功能并向网络中的每个UAV分配负载。方法在765处然后包括建立每个集群支持特定的一组客户。因此，如在770处所示，当检测到对蜂窝服务的附加需要出现时-集群被自动重新配置以支持该需要。此外，在775，确定集群的一个或多个成员是否出故障。作为响应，再次重新配置集群以支持该需要。最后，在780，该方法包括当附加的UAV被重新定位或恢复服务以支持该需要时重新配置集群。

图15示出了被实现为遵循社交媒体数据和DOT交通报告、天气和事故信息以重新部署和重新组合以自我校正附加要求的方法800。在第一步骤805中，该方法包括对于事故的发生或交通阻塞实时监视社交和新闻媒体。然后，该方法返回到图14的步骤770，使得每个集群可以被重新配置以支持该需求。

图16示出了实现为重新路由和部署UAV网络以关注响应于通信量的改变的条件的方法850，例如检测到车辆已经改变其路由，并且通过车辆网络或通过服务器传送到中央通信集线器。通信集线器又重新路由和部署UAV网络以处理改变的条件。因此，在图16中，该方法在855处包括使用到中央服务器25的DOT、新闻和交通数据馈送，预测性地重新计算其中将在未来的某个时间的通信量。这可以响应于交通何时响应于事故或交通事件而与其预期位置相反地重新路由到不同位置而出现。然后，在860，响应于改变的配置，UAV集群被重新配置和重新部署以支持修改的需要。

在另外的实施例中，系统采用用于在地理区域上自优化UAV部署的方法。也就是说，在解决了通过部署单个UAV来解决特定间隙来改善蜂窝覆盖的解决方案的同时，提供了进一步解决其中部署多个UAV以解决其单独目标的场景的方法。在另外的方法中，多个UAV被配置为彼此发现，构建公共的“使用需求图”，然后使用该图来计算确保满足各个目标的区域重定位计划，还允许相邻UAV补充另一UAV的覆盖服务，从而创建最佳的组合部署计划。因此，使用多个配备有蜂窝塔的UAV，并且优化在一个区域内配备多个配备有蜂窝塔的UAV的配置以实现它们各自的目的以及基于定位达到理想的组合解决方案。

因此，该系统使得UAV能够基于对它们自己的服务需求的检测以及与给定区域中的其他UAV的通信，“即时”重新定位自身并且实现用于服务的最佳配合配置。例如，图17A描绘了网格900，即，生成以表示在设置(例如，城市设置)中的蜂窝服务的相对需求的“使用需求”图。在图17A的网格900中，参考L＝＝低使用需求、M＝＝中等使用需求、和H＝＝高使用需求。指示符可以表示地理测量的任何单位，例如从城市街区到平方英里，到任何其他适用的区域测量。

然后，基于来自由本文所述的方法确定的因素的改变的需求，可以随后检测到初始部署导致UAV布置，如图17B的网格920所指示的。在图17B的网格920中标记为1、2、3的连续数字分别对应于用于跟踪目的部署的UAV，UAV1、UAV2和UAV3，。

然而，基于本文描述的方法，随后检测到存在的问题在于UAV1和2上的负载变得比UAV3上的负载重得多。例如，这可能是因为UAV 1和2被定位成比UAV 3更接近于蜂窝需求的重囊。在标记为1、2和3的三个UAV之间的对应，其中它们比较它们各自的工作负载，揭示是该情况。通过三角测量，UAV可以确定蜂窝需求的大部分发生在北点。然后，他们可以快速同意“最适合”组织来平衡蜂窝通信量，导致诸如图17C中的网格930所示的配置。

因此，在另一方面，调用方法以检测新部署的无人机，创建公共的“使用需求图”，然后计算和重新定位无人机到最佳配置。在该实施例中，当UAV(例如UAV1、UAV2和UAV3)被定位成使得它们具有大约相同量的通过它们的网络通信量或者更可能的是归一化的等效量的通信量时，出现“最适合”。因此，例如，如果交换机具有不同的容量，则它们可以各自以相同的水平运行，例如总容量的40-45％。

此外，在该移动基础设施中，该方法规律地进行这种重组，例如每30秒、5分钟或30分钟，这样的信息可以在UAV之间和之中交换，并且基础设施将重新定位自身，使得移动容量在现有蜂窝工作负载之间相当平衡。

图18示出了用于动态重新配置UAV以基于对它们自己的服务需求的检测以及与给定区域中的其它UAV的通信，“即时”重新定位自身并实现服务的最适合配置的详细方法950。使用本文描述的方法，生成使用需求图或“热”图，其包括坏的或弱蜂窝电话使用覆盖的预测区域。然后在960，基于本文描述的方法根据需要部署单个或多个UAV。然后在965，UAV使用已知的蜂窝电话基础设施协议和接口连接到现有的蜂窝网络。然后，在970，确定在无人机或其它基础设施系统的负载中是否发生了造成不平衡的系统的任何改变。如果没有发生负载变化，则该过程保持空闲，直到作出这样的确定。如果存在确定的负载变化，则过程进行到975，以启动在所有UAV之间共享的“使用需求图”(诸如图17A所示)的重新计算。然后，在980，该方法重新计算最佳位置以定位载有蜂窝转发器和收发器的空中UAV以适应弱覆盖。作为步骤980的一部分，该方法可以执行计算UAV的最佳布置，使得：1.满足每个UAV的原始目标；和2.定位允许其从一个或多个周围的UAV卸载网络需求。然后，在985，该方法为每个无人机执行创建飞行计划，以从基地到达计算的悬停位置，并且返回到基地。然后，在990，该方法包括将所有无人机重新定位到最佳位置。然后，在995，每个无人机重新连接到现有的蜂窝网络。应当理解，该过程可以返回到步骤970以响应于无人机或基础设施网络中的任何检测到的负载变化来更新“使用需求图”。

因此，当如上所述在使用需求图(“热图”)中存在突然偏移时，采用自校正方法。该方法考虑当事情以不可预测的方式变化时的动态情况：例如，1)当UAV中的一个失去电力或停用时；或2)一些UAV的负载已经增加，而一些其他UAV没有足够的负载。采用算法来使用诸如在共有的美国专利No.7328363(其全部内容和公开通过引用并入本文)中描述的算法在所有工作UAV之间动态平衡负载，其具有一个显着差异：UAV不能立即改变位置和重新定位自身。因此，采用附加步骤：

1.如果所有UAV都靠近热点，则不重新定位任何UAV，而是基本上基于US 7328363中描述的算法重新平衡负载。

2.如果一个或多个UAV远离，则修改US 7328363中的算法以考虑UAV在网络距离中的实际物理距离，如在那里所描述的，并且最小化/找到所有UAV的最佳物理距离以确定最佳修改配置和所有UAV的位置用于相应地重新定位。

作为示例实现，考虑单个UAV的部署(根据本文的方法的要求)。确定其他UAV是否已经部署在周围区域中。如果已经部署了其他UAV，则建立在所有UAV之间通信和共享的“使用需求图”。然后，该方法计算UAV的最佳布置，使得满足该单个UAV的原始目标，并且其定位允许其从一个或多个先前部署的周围UAV卸载网络需求。然后，基于使用需求图，将所有无人机重新定位到最佳位置。重复这些步骤直到部署或移除新的单个UAV，在这种情况下，该方法继续确定该区域中其他部署的UAV的存在，构建使用图并在所有UAV之间传送它以用于最佳重新定位。无论是否部署了新的UAV，系统周期性地更新“使用需求图”，在UAV之间传送它，并且基于更新的使用图重新计算UAV的最佳定位。

应当注意，尽管现有的蜂窝网络基础设施通常被创建为具有包括峰值或近峰值通信量的容量计划，导致用于租赁空间、站点安装、修复、维护和其他费用的相对高的成本，但是部署并且以这里所述的方式使用UAV将通过允许固定基础设施被定尺寸为较低容量，从而节省成本并且在需要时通过UAV增加该容量来减轻该问题。

图22示出了运行和/或实现本文针对于图1-3、6、8-16和19-21描述的方法步骤的中央服务器的示例性硬件配置400。硬件配置优选地具有至少一个处理器或中央处理单元(CPU)411。CPU 411经由系统总线412互连到随机存取存储器(RAM)414、只读存储器(ROM)416、输入/输出(I/O)适配器418(用于将诸如盘单元421和磁带驱动器440的外围设备连接到总线412)、用户接口适配器422(用于连接键盘424、鼠标426、扬声器428、麦克风432和/其它用户接口设备到总线412)、用于将系统400连接到数据处理网络、因特网、内联网、局域网(LAN)等的通信适配器434以及用于将总线412连接到显示设备438和/或打印机439(例如，数字打印机等)的显示适配器436。

所属技术领域的技术人员知道，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、驻留软件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明的各个方面还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims

1.一种用于扩展陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话覆盖的系统，包括：

存储器存储设备；

实现耦合到所述存储器存储设备的硬件处理器的计算设备，并且所述硬件处理器被配置为：

接收信息以确定在确定的时间在区域中的合计蜂窝电话使用需求的预测的或实际增加；

基于所述区域的所述预测的或实际增加的合计蜂窝电话使用需求，识别与所述区域的所述确定的增加的合计使用需求相比，是否存在现有覆盖的失配；

基于所识别的失配，确定用于部署一个或多个移动蜂窝无人驾驶飞行器UAV的计划，所述一个或多个移动蜂窝无人驾驶飞行器UAV具有配置为将现有陆基蜂窝电话网络的无线蜂窝电话网络覆盖扩展到所述区域的电信设备；以及

由所述计算设备向配置成根据所述计划将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到所述区域的设施发送信号，

其中，响应于所述信号，所述一个或多个移动蜂窝UAV被部署到所述区域，以与所述现有的陆基蜂窝电话网络连接，并且扩展在所述区域的无线蜂窝电话使用覆盖。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，为了确定合计蜂窝电话使用需求的所述预测的或实际增加，所述硬件处理器被配置为：

检测以下中的一个或多个：在与所述区域相关联的固定的陆基蜂窝电话塔处接收到的来自移动电话用户的进入信号强度，或者检测到的从固定的陆基移动蜂窝塔到其他固定的陆基移动蜂窝塔的掉话事件的数目。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，为了确定合计蜂窝电话使用需求的所述预测的或实际增加，所述硬件处理器被配置为：

监视所述蜂窝电话网络陆基固定蜂窝电话塔带宽，并且使用所述监视的固定蜂窝电话塔带宽除以注册用户的数量来计算度量。

4.如权利要求1所述的系统，其中，所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据。

5.如权利要求4所述的系统，其中，指示聚集或迁移的所述信息包括对于特定持续时间在所述区域对于增加覆盖的一个或多个客户请求，其中为了识别所述区域，所述硬件处理器被配置为：

检测来自以下一个或多个的客户请求：高端用户、非常重要的客户或与蜂窝电话网络运营商签订合同的客户、紧急响应者，与蜂窝电话网络运营商自愿共享的个人日历事件。

6.如权利要求4所述的系统，其中，为了从所述指示聚集或迁移的信息确定，所述硬件处理器被配置为：

从所述信息预测移动设备用户组移动的集群；以及

生成指示在区域处的所述移动设备用户组移动的预测集群的使用需求图，

使用所述使用需求图来识别一个或多个区域是否可能在一天的时间期间需要额外的覆盖。

7.如权利要求4所述的系统，其中，所述指示聚集或迁移的数据基于所接收的交通信息，包括以下中的一个或多个：代表租用车辆目的地搭乘和下车位置的数据、表示公共运输车辆的当前使用的数据、表示销售给移动电话用户的地铁票的数据，其中为了从所述指示聚集或迁移的信息确定，所述硬件处理器被配置为：

从所述接收到的交通信息分析人们要去的位置和到该位置的变化率；以及

检测是否实现了与阈值相比的变化率，其指示相当多的人将在相同的方向上移动。

8.根据权利要求6所述的系统，其中，为了预测集群，所述硬件处理器被配置为：

检测人们移动的目的地；或者

检测人们移动的方向性；并且

响应于目的地或方向性检测，生成用于将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到漫游模式以容纳所述目的地或方向性的计划；以及

发送信号被发送到设施以部署和分派所述一个或多个移动蜂窝UAV。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，根据部署和分派两个或更多个移动蜂窝无人驾驶飞行器的计划将信号发送到设施，所述硬件处理器还被配置为：

检测向区域提供复合负载的两个或更多组移动的合并；

确定两个或更多移动蜂窝UAV是否接近该区域；以及以下之一：

共享由两个或更多移动蜂窝UAV增加的移动蜂窝电话覆盖，或者

确定一个部署的移动蜂窝UAV是否可以处理复合负载。

10.如权利要求6所述的系统，其中，指示许多移动电话用户的聚集或迁移的所述数据基于金融交易信息，所述金融交易数据包括一种或多种类型：信用、借记、现金、ATM提款交易，其中为了确定，所述硬件处理器还被配置为以下中的一个或多个：

监视增加数量的特定交易类型的金融交易的发生；

确定它是否是隐含所述聚集或迁移的交易类型；以及

确定与基线测量相比的速度或变化率的趋势或变化；并且

响应于确定的趋势或变化，生成用于将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到漫游模式以容纳目的地或方向性的计划。

11.根据权利要求6所述的系统，其中，指示许多移动电话用户的聚集或迁移的所述数据基于接收的暗示所述聚集或迁移的社交媒体信息或传统媒体信息，所述社交媒体网络信息数据包括：来自源自所述用户移动设备的带有地理标记的推文或社交媒体网络消息的数据，所述群移动预测的集群基于所述带有地理标记的推文或所述社交媒体网络消息。

12.根据权利要求6所述的系统，其中，为了确定部署移动蜂窝无人驾驶飞行器的计划，所述硬件处理器被配置为：

配置移动蜂窝UAV的自主网络并发送信号，以在所述区域的附近或在所述区域部署所述移动蜂窝UAV网络的一个或多个集群；

检测指示需要新的或附加要求的一个或多个事件；

基于所述检测到的事件更新所述使用需求图；以及

自主地重新部署或重组集群的一个或多个移动蜂窝UAV，以基于所述更新的使用需求图自校正所述自主网络。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，为了自主地重新部署或重组集群的一个或多个移动蜂窝UAV，所述硬件处理器还被配置为：

在每个移动蜂窝UAV和所述集群中的指定领导者之间建立通信，每个所述UAV根据所述更新的使用需求图传送数据；

监视所述集群的一个或多个移动蜂窝UAV根据所述更新的使用需求图支持所述区域或附近的特定蜂窝电话使用需求，以及

根据所述更新的使用需求图自校正所述集群的容量。

14.一种用于扩展陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话覆盖的方法，包括：

在计算设备的硬件处理器处接收信息，用于确定在确定的时间在区域中的合计蜂窝电话使用需求的预测的或实际增加；

在所述硬件处理设备处，基于所述区域的所述预测的或实际增加的合计蜂窝电话使用需求，识别与所述区域的所述确定的增加的合计使用需求相比，是否存在现有使用覆盖的失配；

基于所识别的失配，确定用于部署一个或多个移动蜂窝无人驾驶飞行器(UAV)的计划，所述一个或多个移动蜂窝无人驾驶飞行器(UAV)具有配置为将现有陆基蜂窝电话网络的蜂窝电话网络覆盖扩展到失配区域的电信设备；以及

由所述计算设备向配置成根据所述计划将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到所述失配区域的设施发送信号，

其中，响应于所述信号，所述一个或多个移动蜂窝UAV被部署到所述失配区域，以与所述现有的陆基蜂窝电话网络连接，并且扩展在所述区域的蜂窝电话使用覆盖。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述确定合计蜂窝电话使用需求的所述预测的或实际增加包括：

16.根据权利要求14所述的方法，其中，所述确定合计蜂窝电话使用需求的所述预测的或实际增加包括：

17.根据权利要求14所述的方法，其中，所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据，所述数据包括对于特定持续时间在所述区域对于增加覆盖的一个或多个客户请求，其中识别所述区域包括检测来自以下一个或多个的客户请求：高端用户、非常重要的客户或与蜂窝电话网络运营商签订合同的客户、紧急响应者，与蜂窝电话网络运营商自愿共享的个人日历事件。

18.如权利要求14所述的方法，其中，所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据，所述方法包括：

从所述信息预测移动设备用户组移动的集群；以及

生成指示在区域处的所述移动设备用户组移动的预测集群的使用需求图，以及

19.如权利要求14所述的方法，其中，所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据，所述数据包括包含以下一个或多个的交通信息：代表租用车辆目的地搭乘和下车位置的数据、表示公共运输车辆的当前使用的数据、表示销售给移动电话用户的地铁票的数据，其中所述确定合计蜂窝电话使用需求的所述预测的或实际增加包括：

20.根据权利要求18所述的方法，其中，为了预测集群，所述方法还包括：

检测人们移动的目的地；或者

检测人们移动的方向性；并且

发送信号到设施以部署和分派所述一个或多个移动蜂窝UAV。

21.根据权利要求20所述的方法，其中，根据部署和分派两个或更多个移动蜂窝无人驾驶飞行器的计划将信号发送到设施，所述方法还包括：

检测向区域提供复合负载的两个或更多组移动的合并；

确定所述两个或更多移动蜂窝UAV是否接近该区域；以及以下之一：

确定一个移动蜂窝UAV是否可以处理复合负载。

22.如权利要求14所述的方法，其中，所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据，所述数据基于接收的金融交易信息，包括以下中的一个或多个：代表接收的金融交易信息的数据，所述金融交易数据包括以下一种或多种类型：信用、借记、现金、ATM提款交易，其中为了确定，所述硬件处理器还被配置为以下中的一个或多个：

监视增加数量的特定交易类型的金融交易的发生；

确定它是否是隐含所述聚集或迁移的交易类型；以及

确定与基线测量相比的速度或变化率的趋势或变化；并且

23.根据权利要求18所述的方法，其中，所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据，所述指示许多移动电话用户的聚集或迁移的所述数据基于接收的暗示所述聚集或迁移的社交媒体信息或传统媒体信息，所述社交媒体网络信息数据包括：来自源自所述用户移动设备的带有地理标记的推文或社交媒体网络消息的数据，所述群移动的预测的集群基于所述带有地理标记的推文或所述社交媒体网络消息。

24.根据权利要求18所述的方法，其中，所述根据所述生成的计划部署包括：

检测指示需要新的或附加要求的一个或多个事件；

基于所述检测到的事件更新所述使用需求图；以及

25.根据权利要求24所述的方法，其中，所述自主地重新部署或重组集群的一个或多个移动蜂窝UAV包括：

监视所述集群的一个或多个移动蜂窝UAV支持所述区域或附近的特定蜂窝电话使用需求，以及

根据所述更新的使用需求图自校正所述集群的容量。

26.一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有程序指令，所述程序指令可由处理电路读取以使所述处理电路执行包括以下步骤的方法：

接收用于确定在确定的时间在区域中的合计蜂窝电话使用需求的预测的或实际增加的信息；

基于所述区域的所述预测的或实际增加的合计蜂窝电话使用需求，识别与所述区域的所述确定的增加的合计需求相比，是否存在现有使用覆盖的失配；

由计算设备向配置成根据所述计划将所述一个或多个移动蜂窝UAV部署到所述区域的设施发送信号，

27.根据权利要求26所述的计算机可读存储介质，其中所述信息包括指示许多移动电话用户在当前或未来时间到所述识别区域的聚集或迁移的数据，所述方法包括：

从所述信息预测移动设备用户组移动的集群；以及

生成指示在区域处的所述移动设备用户组移动的预测集群的使用需求图，并且

28.根据权利要求26所述的计算机可读存储介质，其中所述方法还包括：

为了预测集群：

检测人们移动的目的地；或者

检测人们移动的方向性；并且

发送信号到设施以部署和分派所述一个或多个移动蜂窝UAV。