CN109862575A - 无人机基站部署方法、终端设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明适用于无线通信技术领域，涉及一种无人机基站部署方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：根据目标区域的环境参数及无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的初始部署数量；根据无人机基站覆盖范围内的环境参数，建立无人机基站与其覆盖范围内的用户终端之间的平均路径损耗模型，并根据所述平均路径损耗模型确定无人机基站的部署高度；获取目标区域内所有用户终端的分布情况，根据所述用户终端的分布情况、无人机基站的初始部署数量及部署高度，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标。该无人机基站部署方法能在用户终端分布不均匀的情况下，合理部署无人机基站，更好的满足用户终端的通信需求，节约网络资源。

Description

无人机基站部署方法、终端设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种无人机基站部署方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着无人机技术的发展，无人机应用于无线网络通信逐渐受到各界的关注，其优点是成本低、易操作、灵活性高、高度自适应以及稳定性。具体的，可将基站通信模块装载在无人机上，这些装载有基站通信模块的无人机可以称为无人机基站。将无人机基站部署到热点区域，可临时为热点区域的用户提供通信服务。如果无人机基站的部署和操作得当，可以为各种场景提供可靠的、低成本、高效益的区域无线通信解决方案。

现有的无人机基站部署主要考虑提高网络容量、降低延长等问题，不考虑覆盖范围内用户终端的分布情况，或者对用户终端分布情况进行理想化均匀分布，通常将无人机基站部署在覆盖区域的中心位置，简单通过调整无人机的飞行高度来调整覆盖区域。然而，在实际应用中，用户终端的分布往往是不均匀的，因此无人机中心位置的部署不能很好的满足用户终端的通信需求，浪费网络资源。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种无人机基站部署方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中无人机基站按照用户终端理想化均匀分布进行部署，不考虑用户终端分布不均匀的情况，不能很好的满足用户终端的通信需求，浪费网络资源的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种无人机基站部署方法，包括：

根据目标区域的环境参数及无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的初始部署数量；

根据无人机基站覆盖范围内的环境参数，建立无人机基站与其覆盖范围内的用户终端之间的平均路径损耗模型，并根据所述平均路径损耗模型确定无人机基站的部署高度；

获取目标区域内所有用户终端的分布情况，根据所述用户终端的分布情况、所述无人机基站的初始部署数量及部署高度，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标。

本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中，并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述无人机基站部署方法的步骤。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述无人机基站部署方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实例考虑用户终端分布不均匀的情况，根据用户终端分布情况及环境参数，对无人机基站进行合理部署，确定无人机基站部署数量、高度及水平位置坐标，更好的满足了用户终端的通信需求，节约网络资源，减少资源浪费。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的无人机基站通信示意图；

图2是本发明实施例提供的无人机基站部署方法的实现流程示意图；

图3是图2中步骤S202的实现流程示意图；

图4是图2中步骤S203的实现流程示意图；

图5是本发明实施例提供的无人机基站与用户终端视距传输与非视距传输的示意图；

图6是本发明实施例提供的用户终端及无人机基站分布图；

图7是本发明实施例提供的维诺图算法区域划分图；

图8是本发明实施例提供的无人机基站垂直覆盖示意图；

图9是本发明实施例提供的无人机基站倾斜覆盖示意图；

图10是本发明实施例提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

当灾难发生导致运营商网络瘫痪，或在某些大型临时会场、演唱会等需要临时增加网络容量，可采用无人机搭载小型基站补充现有网络通信，如图1所示，支撑用户正常接入网络，保证服务质量。

为了解决现有问题存在的问题，针对目标区域内用户终端分布不均匀的情况，本发明实施例综合考虑无人机基站的部署数量、高度、水平位置坐标，在目标区域内合理部署无人机基站，对目标区域进行网络补充，满足用户终端的通信需求，节约网络资源。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例1：

图2是本发明实施例提供的无人机基站部署方法的实现流程示意图，参见图2，该无人机基站部署方法可以包括：

步骤S201，根据目标区域的环境参数及无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的初始部署数量。

其中，上述目标区域为用户要部署无人机基站的区域，可为受灾区域、大型临时会场或演唱会会场等需要临时增加网络容量的区域。

上述环境参数可以包括目标区域的形状、面积、建筑物密度、建筑物平均高度等信息，可向城市建设信息相关部门索取。

上述无人机基站的覆盖半径为预设常量。

可选的，步骤S201具体为：

根据目标区域的形状、面积、建筑物密度、建筑物平均高度等信息对目标区域内的空对地信道特点进行粗略的估计，然后根据目标区域的形状、面积、空对地信道特点及无人机基站的覆盖半径等信息对目标区域进行粗略的划分，划分为若干子区域，每个子区域部署一个无人机基站，进而确定无人机基站的初始部署数量。

步骤S202，根据无人机基站覆盖范围内的环境参数，建立无人机基站与其覆盖范围内的用户终端之间的平均路径损耗模型，并根据所述平均路径损耗模型确定无人机基站的部署高度。

具体的，上述用户终端可以是智能手机、可视电话、PDA(Personal DigitalAssistant，掌上电脑)及MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)等。

可选的，参见图3，步骤S202具体可以通过以下步骤实现：

步骤S301，根据目标区域内的环境参数及无人机基站与其覆盖范围内的用户终端之间的距离，计算无人机基站与上述用户终端之间通信的视距传输概率、非视距传输概率、视距传输路径损耗和非视距传输路径损耗。

我们通常将无线通信系统的路径类别分成视距(LOS)和非视距(NLOS)两种，视距条件下，无线信号无遮挡地在发信端与接收端之间”直线“传播，反之，非视距条件下即为有障碍的传播。无人机基站与用户终端的通信方式主要为视距链路通信和非视距链路通信，如图5所示，图5为无人机基站与用户终端视距传输与非视距传输的示意图，其中θ为用户终端到无人机基站的仰角。

可选的，视距传输概率为：

θ＝arctan(h/r)

其中，a和b环境参数常量，θ为用户终端到无人机的仰P(LoS)角，h为无人机基站的垂直高度，r为无人机基站与用户终端之间的水平距离；

非视距传输概率为：

P(NLoS)＝1-P(LoS)

其中，P(LoS)为视距传输的概率；

路径损耗，或称传播损耗，指电波在空间传播所产生的损耗。无线通信系统中两种不同路径类别条件下的路径损耗分别为视距传输路径损耗和非视距传输路径损耗。

视距传输路径损耗为：

其中，d_i为无人机基站与第i个用户终端之间的距离，f_c为载波频率，η_LoS为视距链路中的额外损失，c为光速；

非视距传输路径损耗为：

其中，η_NLoS为非视距链路中的额外损失。

步骤S302，根据视距传输概率、非视距传输概率、视距传输路径损耗和非视距传输路径损耗，确定平均路径损耗模型。

可选的，平均路径损耗模型为：

L＝L(LoS)×P(LoS)+L(NLoS)×P(NLoS)

其中，P(LoS)为视距传输概率，P(NLoS)为非视距传输概率，L(LoS)为视距传输路径损耗，L(NLoS)为非视距传输路径损耗。

步骤S303，根据预设最大路径损耗及所述平均路径损耗模型，确定无人机基站的部署高度。

本步骤中，可以将预设最大路径损耗作为所述平均路径损耗模型的临界值，计算得出无人机基站的部署高度，其中预设最大路径损耗为常量。

本实施例中，无人机基站采用垂直覆盖方式，如图8所述，图8为无人机基站垂直覆盖示意图，其中h为无人机基站部署高度、r为无人机基站覆盖半径、γ为无人机基站的最大覆盖角度，tanγ＝r/h。其中无人机基站的最大覆盖角度γ为常量，当无人机基站的部署高度h变化时，覆盖半径r随之变化。

根据无线通信的特点及平均路径损耗模型，当无人机基站的部署高度确定时，在无人机基站覆盖范围内，位于无人机基站覆盖范围边缘处的用户终端的平均路径损耗最大。因此，仅需建立无人机基站与无人机基站覆盖范围最边缘处的用户终端通信的平均路径损耗模型，以预设最大路径损耗作为该模型的临界值，即可计算得到无人机基站的部署高度。

由tanγ＝r/h，根据无人机基站的部署高度，得到无人机基站的覆盖半径。

步骤S203，获取目标区域内所有用户终端的分布情况，根据所述用户终端的分布情况、所述无人机基站的初始部署数量及部署高度，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标。

可选的，参见图4，步骤S203可以通过以下过程实现：

步骤S401，根据以上确定的无人机基站的初始部署数量及部署高度部署无人机，使各个无人机基站与其对应覆盖范围内的用户终端进行通信，根据通信信息获得目标区域内用户终端的数量及分布位置。

根据无人机基站的部署高度，由tanγ＝r/h计算得到在该部署高度时无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的覆盖范围。

其中，各无人机基站与其对应覆盖范围内的用户终端进行通信，通过采集各用户终端的MAC地址(Media Access Control Address，媒体访问控制地址)获取各用户终端的位置坐标，进而确定目标区域内用户终端的数量及位置坐标。

步骤S402，根据所述目标区域内用户终端的数量及分布位置、无人机基站的初始部署数量，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标。

本步骤中，可以根据所述目标区域内用户终端的数量及分布位置，并结合无人机基站在所述部署高度时的覆盖半径，利用维诺图算法将目标区域划分为若干子区域，每个子区域对应部署一个无人机基站，并确定各子区域部署的对应无人机基站的水平位置坐标。维诺图又叫泰森多边形或Dirichlet图，维诺图算法是一种重要的空间剖分算法，N个在平面上的离散数据点将平面划分为N个区域，每个离散数据点对应一个区域，N个区域内的每个点到该区域对应的离散数据点的距离是最近的。由于其根据点集划分的区域到点的距离最近的特点，其在地理学、气象学、结晶学、航天、核物理学、机器人等领域具有广泛的应用，如在障碍物点集中，规避障碍寻找最佳路径。维诺图有着按距离划分邻近区域的普遍特性，应用范围广。生成维诺图的方法很多，常见的有分治法、扫描线算法和Delaunay三角剖分算法。

本实施例以Delaunay三角剖分算法进行说明，Delaunay三角剖分算法主要是指生成Voronoi图时先生成其对偶元Delaunay三角网，再找出三角网每一三角形的外接圆圆心，最后连接相邻三角形的外接圆圆心，形成以每一三角形顶点为生成元的多边形网。建立Voronoi图算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网，即构建Delaunay三角网。

建立Voronoi图的步骤为：

(1)离散点自动构建三角网，即构建Delaunay三角网。对离散点和形成的三角形编号，记录每个三角形是由哪三个离散点构成的；

(2)计算每个三角形的外接圆圆心，并记录；

(3)遍历三角形链表，寻找与当前三角形pTri三边共边的相邻三角形TriA，TriB和TriC；

(4)如果找到，则把寻找到的三角形的外心与pTri的外心连接，存入维诺边链表中。如果找不到，则求出最外边的中垂线射线存入维诺边链表中；

(5)遍历结束，所有维诺边被找到，根据边画出维诺图。

建立Voronoi图的关键是Delaunay三角网的生成，Delaunay剖分是一种三角剖分的标准，实现它有多种算法。本实施例采用Bowyer-Watson算法，算法的基本步骤是：

(1)构造一个超级三角形，包含所有散点，放入三角形链表；

(2)将点集中的散点依次插入，在三角形链表中找出其外接圆包含插入点的三角形(称为该点的影响三角形)，删除影响三角形的公共边，将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来，从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入；

(3)根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化。将形成的三角形放入Delaunay三角形链表；

(4)循环执行上述第2步，直到所有散点插入完毕。

需要说明的是，本实施例中生成维诺图的方法可以包括分治法、扫描线算法和Delaunay三角剖分算法，应理解为，这些实现方式均在本公开的保护范围内。

本实施例中，如图6所示用户终端及无人机基站分布图，圆点表示用户终端，星型表示无人机基站，根据目标范围内用户终端分布情况及无人机基站初始部署数量，结合无人机基站覆盖半径，建立用户终端及无人机基站分布图。假设无人机基站初始部署数量为N，每个无人机基站对应一个离散数据点，根据维诺图算法，首先将目标区域剖分为N个子区域，每个子区域部署一台无人机基站。根据用户终端分布情况及子区域剖分情况，计算得出无人机基站对应子区域内的用户终端数量。根据呼损率(GOS)及业务信道数，通过查询爱尔兰B表得出无机基站搭载的基站的最大用户容量Q，当该子区域的用户终端数量大于对应部署的无人机基站的最大用户容量Q时，该区域增加一台无人机基站，进而确定无人机基站的最终部署数量M。

利用维诺图算法根据用户终端分布情况对区域剖分情况进行调整，最终将目标区域剖分为M个子区域，每个子区域对应一个离散数据点，即每个子区域部署一个无人机基站，如图7所示，子区域内的每个点到该区域对应的离散数据点的距离最近，即子区域内的每个用户终端，到该区域对应的无人机基站的距离最近。根据无线通信的信道特点，用户设备与基站之间距离越近通信状态越好，也即无人机在此位置时其覆盖范围内各用户终端与该无人机基站的通信状态最佳，可以取得较好的通信质量。由此得到无人机基站最终部署数量M及每个子区域对应的无人机基站的水平位置坐标。

由以上，得到无人机基站的部署数量、部署高度、水平位置坐标，确定无人机基站的三维部署位置，针对目标范围内用户终端不均匀的情况，对无人机基站进行合理部署，满足了用户终端的通信需求，节约网络资源。

由于各个无人机基站覆盖范围内的用户终端分布也是不均匀的，可选的，为了更好的满足用户终端的通信需求，可根据各个无人机基站覆盖范围内用户终端的分布情况，确定各个无人机基站的信号发射方向，使各个所述无人机基站朝向其覆盖范围内用户终端密集的区域发射信号。

其中，无人机基站的信号发射方向即为无人机基站的天线发射方向，可通过机械调整天线的角度来对无人机基站的信号发射方向进行调整。

如图9所示无人机基站倾斜覆盖示意图，其中α为天线调整的角度，h为无人机基站部署高度、r为无人机基站覆盖半径、γ为无人机基站的最大覆盖角度。可根据各个无人机基站覆盖范围内用户终端的分布情况确定覆盖范围内用户终端的分布密度，然后根据用户终端的分布密度，以天线发射方向朝向用户终端分布密度最大的区域为目标，确定天线调整的角度α，从而对天线进行机械调整，使无人机基站的信号发射方向朝向用户终端分布密集的区域。无人机基站倾斜覆盖，考虑大部分用户终端的通信需求，避免了资源浪费。

需要说明的是，无人机基站的覆盖方式可采用垂直覆盖方式或倾斜覆盖方式，本实施例对此不做限制，应理解为，这些实现方式均在本公开的保护范围内。

实施例2：

图10是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图10所示，在本实施例中，终端设备10包括：处理器100、存储器101以及存储在所述存储器101中并可在所述处理器100上运行的计算机程序102。所述处理器100执行所述计算机程序102时实现如实施例1中所述的各实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201至S203。

示例性地，所述计算机程序102可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器101中，并由所述处理器100执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序102在所述终端设备10中的执行过程。

所述终端设备可以是手机、平板电脑等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器100、存储器101。本领域技术人员可以理解，图10仅仅是终端设备10的示例，并不构成对终端设备10的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备10还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器100可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器101可以是所述终端设备10的内部存储单元，例如终端设备10的硬盘或内存。所述存储器101也可以是所述终端设备10的外部存储设备，例如所述终端设备10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器101还可以既包括所述终端设备10的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器101用于存储所述计算机程序102以及所述终端设备10所需的其他程序和数据。所述存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

实施例3：

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如实施例1中所述的各实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201至步骤S203。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的无人机基站部署方法、终端设备及计算机可读存储介质，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机基站部署方法，其特征在于，包括：

根据目标区域的环境参数及无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的初始部署数量；

根据无人机基站覆盖范围内的环境参数，建立无人机基站与其覆盖范围内的用户终端之间的平均路径损耗模型，并根据所述平均路径损耗模型确定无人机基站的部署高度；

获取目标区域内所有用户终端的分布情况，根据所述用户终端的分布情况、所述无人机基站的初始部署数量及部署高度，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标。

2.如权利要求1所述的无人机基站部署方法，其特征在于，在所述确定无人机基站的最终部署数量及各无人机基站的水平位置坐标之后，所述方法还包括：

根据各个无人机基站覆盖范围内用户终端的分布情况，确定各个无人机基站的信号发射方向，使各个所述无人机基站朝向其覆盖范围内用户终端密集的区域发射信号。

3.如权利要求1所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述根据目标区域的环境参数及无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的初始部署数量，包括：

根据目标区域的环境参数，确定目标区域的空对地信道特点；

根据目标区域的形状、面积、空对地信道特点及无人机基站的覆盖半径，确定无人机基站的初始部署数量。

4.如权利要求1所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述根据无人机基站覆盖范围内的环境参数，建立无人机基站与其覆盖范围内的用户终端之间的平均路径损耗模型，并根据所述平均路径损耗模型确定无人机基站的部署高度，包括：

根据目标区域内的环境参数及所述无人机基站与所述无人机基站覆盖范围内的用户终端之间的距离，计算所述无人机基站与所述用户终端之间通信的视距传输概率、非视距传输概率、视距传输路径损耗和非视距传输路径损耗；

根据视距传输概率、非视距传输概率、视距传输路径损耗和非视距传输路径损耗，确定所述平均路径损耗模型；

根据预设最大路径损耗及所述平均路径损耗模型，确定无人机基站的部署高度。

5.如权利要求4所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述视距传输概率为：

θ＝arctan(h/r)

其中，a和b为环境参数常量，θ为用户终端到无人机基站的仰角，h为无人机基站的垂直高度，r为无人机基站与用户终端之间的水平距离；

所述非视距传输概率为：

P(NLoS)＝1-P(LoS)

其中，P(LoS)为视距传输的概率；

所述视距传输路径损耗为：

其中，d_i为无人机基站与第i个用户终端之间的距离，f_c为载波频率，η_LoS为视距链路中的额外损失，c为光速；

所述非视距传输路径损耗为：

其中，η_NLoS为非视距链路中的额外损失。

6.如权利要求5所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述平均路径损耗模型为：

L＝L(LoS)×P(LoS)+L(NLoS)×P(NLoS)

其中，P(LoS)为视距传输概率，P(NLoS)为非视距传输概率，L(LoS)为视距传输路径损耗，L(NLoS)为非视距传输路径损耗。

7.如权利要求1至6任一项所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述获取目标区域内所有用户终端的分布情况，根据所述用户终端的分布情况、所述无人机基站的初始部署数量及部署高度，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标，包括：

根据所述无人机基站的初始部署数量及所述部署高度部署无人机，使各个无人机基站与其对应覆盖范围内的用户终端进行通信，获得所述目标区域内用户终端的数量及分布位置；

根据所述目标区域内用户终端的数量及分布位置、无人机基站的初始部署数量，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标。

8.如权利要求7所述的无人机基站部署方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内用户终端的数量及分布位置、无人机基站的初始部署数量，确定无人机基站的最终部署数量及各个无人机基站的水平位置坐标，包括：

根据所述目标区域内用户终端的数量及分布位置，并结合无人机基站在所述部署高度时的覆盖半径，利用维诺图算法将目标区域划分为若干子区域，每个子区域对应部署一个无人机基站，并确定各子区域部署的对应无人机基站的水平位置坐标。

9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中，并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述无人机基站部署方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述无人机基站部署方法的步骤。