在慢性阻塞性肺疾病（COPD）的监测中，无人机技术因其远程监控和实时数据采集的独特优势而备受关注，如何实现精准的COPD患者定位，成为了一个亟待解决的问题。
挑战一：复杂地形下的信号干扰
COPD患者常居住在偏远或地形复杂的地区，这导致无人机在飞行过程中容易受到信号干扰，影响定位精度，为解决这一问题，需采用多频段、多路径的信号传输技术，并优化无人机的飞行路径规划，以减少信号衰减和干扰。
挑战二：个体差异与病情变化
COPD患者的病情具有个体差异，且病情会随时间变化，无人机在监测过程中需具备高灵敏度的传感器，能够准确捕捉患者呼吸频率、肺活量等微小变化，并利用机器学习算法进行数据分析，提高病情识别的准确性。
通过这些技术手段的优化与整合，无人机在COPD监测中的应用将更加精准、高效，为患者提供更加及时、个性化的健康管理服务。
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