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随着城市空中交通规模扩大，商用无人机群提供了一个引人注目但尚未充分探索的机会，即作为移动传感器网络，用于实时城市交通监控。本文提出了一种去中心化框架，使无人机群能够同时执行配送任务并观察网络交通状况。我们通过与道路段相关的动态信息值建模城市环境，这些信息值随时间累积交通状况的不确定性，并在无人机访问后重置。该问题被建模为混合整数线性规划问题，其中无人机在尊重每个配送的最大绕行和每个无人机的电池预算的前提下，最大化交通信息奖励。与针对大型无人机群计算量大的集中式方法不同，我们的方法专注于动态局部聚类。当无人机进入通信范围时，它们会交换对交通状况的信念，并从孤立的路径规划过渡到局部联合优化模式，解决耦合约束以分别获得重新规划的路径。基于西班牙巴塞罗那真实城市网络的模拟结果表明，与忽略交通监控任务的最短路径策略相比，我们提出的方法更好地利用电池和绕行预算来探索城市区域并获取足够的交通信息；并且，由于其去中心化方式，这种“会合与合并”策略在减少计算开销的同时，实现了接近全局最优的网络覆盖。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
碳纤维增强聚合物（CFRPs）因其优异的比机械性能和耐腐蚀性，在航空航天和风能行业得到了广泛应用。然而，其较高的电阻率使其容易遭受雷击损伤，因此需要添加表面雷击防护（LSP）层。传统的LSP系统，如铜网或膨胀箔，可以减少雷击损伤，但难以贴合复杂几何形状，并可能在复合材料中引入易分层区域。在此，我们提出了一种新型制造策略，通过在编织碳纤维复合材料中编织不锈钢纱线，制造可贴合的LSP。我们通过改变金属纱线与碳纤维纱线的比例和堆叠配置，评估了在准静态电弧暴露和模拟雷击下的损伤演变。我们的结果表明，将混合层整合到复合材料中显著降低了表面温度、厚度方向损伤和质量损失。与参考CFRP相比，带有所提出LSP层的复合材料表现出更高的弯曲模量和强度保留率。先进空气机动性（AAM）飞行器在低空运行，由于对雷击的高度敏感性，面临显著的安全挑战。因此，所提出的混合复合材料可用于AAM飞行器复杂形状的高效可贴合LSP，提供增强的安全性和保护。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
电动垂直起降（eVTOL）飞行器，作为先进空中交通（AAM）的核心，正成为一种变革性的交通模式，具有重新定义城市和区域交通的潜力。尽管这些系统在运输人员和货物方面提供了前所未有的效率，但它们严重依赖计算能力，如实时导航、环境感知和轨迹跟踪等安全关键操作——这需要强大的机外计算支持。一种广泛采用的解决方案是将这些任务卸载到飞行路径沿线的地面基站（BSs）。然而，空地连接常因与地面用户的频谱冲突而受到限制，这对保持可靠的任务执行构成了重大挑战。认知无线电（CR）技术提供了动态频谱接入的有前景能力，使其成为解决这一问题的自然选择。现有研究往往忽视了基站资源的时间变化特性，如频谱可用性和CPU周期，这导致轨迹规划不准确、卸载成功率不高、能耗过大和操作延迟。为了解决这些挑战，我们提出了一种eVTOL群的轨迹优化框架，该框架在最大化任务卸载成功率的同时，最小化与主要地面用户的资源竞争（如频谱和CPU周期）以及能耗。所提出的算法集成了多臂老虎机（MAB）模型，以动态估计基站资源可用性，并结合蒙特卡洛（预印本；同行评审状态请核对原文。）
先进航空移动性（AAM）通过将运输系统扩展到近地面空域，提供创新解决方案以应对移动性挑战。在这一领域，电动垂直起降飞行器（eVTOL）执行多种任务以提高航空安全和效率，例如协同计算和感知。然而，eVTOL面临诸如紧凑外形和受限机载计算资源等限制。这些限制需要将任务卸载到附近的高性能基站（BSs）以实现及时处理。不幸的是，eVTOL的高机动性，加上其受限的飞行航线和异构资源管理，给动态任务卸载带来了显著挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于网络切片的低空智能网络（LAIN）框架，用于eVTOL任务。通过利用5G/6G中的先进网络切片技术，所提出的框架动态调整通信带宽、波束对齐和计算资源，以满足波动的任务需求。具体而言，该框架包括一种接入配对方法，用于预先安排最优的eVTOL-BS-切片分配，一种预评估算法以避免资源浪费，以及一种基于深度强化学习的切片编排机制，以优化资源分配和生命周期管理。仿真结果表明，所提出的框架在不同eVTOL速度下，相比现有基准在资源分配效率和运营/违规成本方面表现更优。（预印本；同行评审状态请核对原文。）