《表2 情景分析：考虑基站选址的UAV交通巡视路径超级时空网络模型》

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《考虑基站选址的UAV交通巡视路径超级时空网络模型》

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根据以上两种情形，得到无人机在不考虑基站选址和考虑基站选址的飞行信息。表3展示了两种情况下的飞行信息对比结果。其中起点和终点分别代表无人机的起飞基站和降落基站所在的节点位置；T代表各架无人机的实际飞行时间；TL代表无人机的最大单机飞行时间；AT代表完成整个巡视任务所需要的总飞行时间；base表示基站位置所处的节点号。与不考虑基站位置的路径规划相比，综合考虑基站选址和最佳路径规划能够使最大单机飞行时间减少5.71%，总飞行时间减少11.59%。分析结果表明，本文基于超级时空网络理论建立的模型能够有效地解决基站选址和最佳路径规划的整合优化问题，证明该模型和方法是正确的。