随着科技促进人民生活、信息化推进社会发展的需要,尤其是在自然灾害救援、环境现场监测、军事演习领域等公共部门以及重大通信事故等突发事件现场,现有的有线通信已不能满足特定场景的需求。目前常见的无线卫星通信方式,因其资源极其有限、费用高等,通常只能用于指挥系统,很难满足突发事件现场大量用户的通信需求。因建造及使用成本低、机动性强、安全风险系数小等特点,无人机被越来越多的应用于应急通信系统。本文研究和探讨了基于无人机的无线路由器自组织应急通信网络的关键技术,针对突发事件现场无线路由器自组织网络的快速安置以及灵活组织,搭建出一种面向紧急突发状况的以无人机为中继节点的无线应急通信网络体系结构,来满足现场的应急指挥调度需求并且努力恢复用户通信等。进而围绕新体系结构在突发事件现场复杂地理环境下的寿命问题进行深入钻研,将SARSA算法引入,探讨无人机在当前体系结构下的移动机制问题。在地面配置无线路由器和在空中配置无人机被认为是一个快速高效的向灾区提供紧急通信服务的方法。整个网络的生存时间受限于分布在整个复杂的灾区中的移动自组织网络中的路由器的生存时间。本文考虑多个UAV中继转发数据且这些UAV的移动都要考虑到最大化网络生存时间的问题。为了高效的转发路由器的信息,所有的无人机必须学习如何移动。然而,在路由流量的动态性下,也就是说,在环境的不确定性下,为所有UAV发现一个最大化网络生存时间的移动机制是很有挑战性的。通过使用在线强化学习算法SARSA,我们展示出了一个贪婪的移动策略。特别地,我们在一个地面上的密集型的无线移动自组织路由网络(WMNs)中学习对多个UAV的轨迹策划。通过每一小步的移动,无人机学习未知的环境,移动过程中路由器和无人机的通信连接仍然维持。经过多次移动的尝试后,移动行为和环境状态的Q表形成。仿真结果展示了与其他方法相比本方案的有效性。本文的主要研究内容以及成果可以通过以下两个方面充分概括:(1)对突发事件的现场应急通信保障的需求进行了分析研究,提出了一种基于多无人机的无线路由器自组织通信网络,形成适用于突发事件现场通信保障的基于无人机的无线路由器自组织网络体系结构。(2)研究分析了强化学习相关算法,提出了无线路由器自组织网络中基于SARSA的无人机行动轨迹算法,增强了突发事件现场应急通信网络的寿命。计算机仿真结果表明基于SARSA算法的无人机运行轨迹设计与静态网络相比能够以更有效的方式提升整个网络寿命,减少资源浪费。