无人机（UAV）协助下非正交多址接入（NOMA）使能的数据采集系统，考虑了地空概率信道模型和服务质量约束，并联合优化UAV三维布局设计和传感器功率分配最大化所有传感器的总能效。针对原混合整数非凸规划问题，提出了一种基于凸优化理论、深度学习理论和哈里斯鹰优化（HHO）算法的能效优化机制。在任意给定的UAV三维布局下，首先将功率分配子问题等价转化为凸优化问题；其次基于最优的功率分配方案，采用深度神经网络（DNN）构建从传感器位置到UAV三维布局的映射，并利用HHO算法离线训练最佳映射对应的模型参数。训练后的机制仅需执行少量代数运算并求解单个凸优化问题。仿真实验结果表明，在传感器数为12的情况下，相较于基于粒子群算法的遍历搜索机制，所提机制在仅损失约4.73%的总能效的情况下将运算时间降低了5个数量级。
