近年来,得益于5G时代下高速率、低时延等通信特性的支持,作为空中用户接入到现有蜂窝网络的无人机,即网联无人机,在农业植保、勘探巡检等多个领域都受到了广泛的关注。由于无人机自身计算能力有限,边缘计算技术被创新性地应用于网联无人机通信系统,无人机可以将自身任务卸载到装备了边缘计算服务器的地面基站进行远程计算,以应对实时观测、视频识别等计算密集型任务。对于利用边缘计算的网联无人机通系统,如何规划无人机轨迹,并对计算和通信资源进行分配以提高系统性能是亟需研究的重要问题之一,尽管已经有部分研究对上述问题进行了探讨,但仍存在一些不足之处:1)对安全问题考虑不足;2)对无人机任务场景的假设较为简单。针对上述问题,本文面向利用边缘计算的网联无人机通信系统,深入研究了无人机轨迹和计算卸载策略的联合优化问题,主要包括以下两方面工作内容:1)针对已有研究中对安全通信考虑不足这一问题,本文研究了一种新颖的面向安全通信的网联无人机通信系统。首先建模了存在窃听者场景下的无人机总能耗最小化问题,并优化了无人机轨迹、发射功率分配、无人机与基站间的关联参数以及边缘计算卸载策略。最后提出了基于块坐标下降算法和连续凸逼近技术的求解算法,仿真结果证明所提出的算法能够有效地节约无人机的能耗。2)针对已有研究对无人机任务场景的假设都相对简单,难以满足实际应用场景需求这一问题,本文创新性地对网联无人机执行类似先采集再计算的复杂任务场景进行了假设和建模,并基于该场景研究了无人机任务时间最小化问题。最后提出了基于连续凸逼近技术的无人机路径、路段停留时长以及边缘计算卸载时长的优化算法,仿真结果证明所提出的算法有效地缩短了无人机的任务完成时间。