为了解决城市火灾的突发性、早期预警系统中的数据同步延迟、响应滞后以及常规监测不足等挑战，本文提出了一种针对无人机（UAV）和无线传感器网络（WSN）的时空协作优化联合控制和调度（STCO-JCS）算法。首先，基于火灾数据的空间自相关分析将区域分为超高风险、高风险、中风险和低风险区，以帮助确定无人机的接入优先级。其次，考虑到检查顺序和城市地形，我们为无人机构建最佳检查轨迹。通过建模由风干扰造成的路径偏差和设计精确控制算法，我们提高了无人机飞行路径的精度，最终实现了减少无人机检查时间的目标。最后，通过协调无人机和无线传感器网络的时空操作，我们可以在高风险火灾区实现早期检测和快速响应，从而降低无人机的能耗，同时提高无人机-无线传感器网络火灾监测系统的效率。仿真结果表明，在20平方公里的仿真区域内，STCO-JCS控制的检查路径在14–17公里范围内。在多无人机场景中，所提方法的能效提高约为3.17–9.66%；而在单无人机场景中，观察到各项指标的提升分别为10.83%、50.54%和9.26%。这为动态部署消防和救援资源提供了有效的决策支持。
Mingzhan等（周四）研究了这个问题。