近日，西电广州研究院杨清海教授团队的论文"VoI-Driven and Online Learning-Aided 3D Path Planning for UAV-Assisted Contingency Monitoring"被认知通信与网络领域的国际顶级期刊—IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking（IEEE TCCN, 认知通信与网络汇刊）发表。论文第一作者为杨清海教授指导的2023级博士生马澄，通讯作者为景泽伟。

该研究针对现有无人机网络应急区域监测中信息价值未知且数据采集效率低下的问题，提出了一种基于信息价值驱动并辅以在线学习的三维路径规划算法。多架无人机在先验监测信息价值未知的情况下，结合能量最优的三维路径规划，实现了信息价值高效的长期时空区域覆盖。通过性能分析，证明了该算法的收敛性及其渐近最优性。仿真模拟的真实环境测试结果表明，该算法能够有效引导无人机利用历史数据信息价值，充分挖掘潜在事故突发区域，实现高效的数据采集与监测。该研究成果为构建具备智能决策能力和快速响应机制的无人机应急通信网络提供了重要技术支持和创新思路。

图1 无人机辅助应急监测系统设计框架

图2 山林区域监测模拟仿真

IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking是认知通信与网络领域的国际顶级期刊，2025年影响因子为7.0，属于计算机科学领域一区（Q1），是该领域最具影响力的期刊之一。该刊物发表高质量且具有创新性的研究成果，广受学术界和工业界认可。