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随着移动互联网的快速发展,无线数据流量的需求飞速膨胀,对现有的地面通信系统带来了极其巨大的挑战。然而,仅仅依靠部署传统的地面基站难以应对上述挑战。除此之外,地面基站还面临着在山区等地势险峻地区部署成本高、难以部署,在地震等自然灾害发生时容易遭破坏等一系列问题。在现有的地面通信系统中部署无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)基站可以有效地解决上述问题。在无人机通信系统中,无人机基站处于空中,具有可控的移动性,可以缩短与目标用户的距离,降低路径损耗以提升无线传输效率。本文主要致力于通过优化无人机的飞行轨迹,提升无人机通信系统中的信息或能量传输的效率。考虑了两个场景,分别为无人机使能的无线信息传输和配置定向天线的无人机使能的无线能量传输。研究内容一考虑了一个无人机使能的无线信息传输系统,其中无人机作为移动的空中基站,在一个通信周期内向地面多个用户广播信息,用户的多址接入方式为频分多址。本文的目的是通过联合优化无人机的轨迹和传输功率,最大化所有用户的最小可达速率,约束条件为无人机的最大速度约束以及无人机的平均发射功率约束。由于所形成的优化问题是非凸的,难以直接求出最优解。因此,本文首先考虑忽略最大速度约束的松弛问题,并利用拉格朗日对偶法求得其最优解。该最优解显示无人机应该陆续悬停在有限个悬停点上,但却并不适用于有最大速度约束的原问题。基于松弛问题的解,同时为了最大化无人机在悬停点上的悬停时间,无人机需要以最大速度在悬停点之间飞行,并且以最短路径访问所有悬停点。本文利用旅行售货员问题(travelling salesman problem,TSP)的求解方法求得了无人机的轨迹,称其为successive hover-and-fly轨迹,并得出了对应最优的悬停时间以及发射功率分配。上述便是本文为有最大速度约束的原问题提出的算法,该算法得到的解是渐进最优的。仿真结果证明了本文所提算法相对已有算法的优越性。研究内容二考虑了一个无人机使能的无线能量传输(wireless power transfer,WPT)系统,其中配置定向天线的无人机作为移动的能量发射机,在一个充电周期内向地面上多个节点传输能量。定向天线的引入使得系统多出一个无人机高度和波束宽度的权衡,因此无人机的飞行不再局限于二维(two dimensional,2D)空间,其移动性得到了更加充分地利用。本文的目的是通过联合优化无人机的水平轨迹、高度和波束宽度,最大化所有节点的最小接收能量,约束条件为无人机的最大速度约束、高度约束和波束宽度约束。本文考虑了两个节点和多个节点两种情况,给出了针对最小接收能量最大化问题的有效解决方案。仿真结果表明了本文所提方案相对已有方案有较大的性能增益。