在自然灾害、军事作战等场景下,固定通信基础设施被毁,地面人员通信受阻,难以执行联合搜救、实现协同作战。随着无人机技术的不断成熟,利用无人平台构建高性能空地自组织网络成为可能,对于提升救灾效率、保障生命安全、打赢信息化战争具有重要意义。本文主要研究通过无人机的位置部署来优化无人机空地协同自组网系统的吞吐量。主要研究工作和创新点如下:第一:本文设计了一种多级分布式结构的无人机空地自组网系统,建立了网络吞吐量的数学模型。在地面节点位置固定的静态场景下,首先假设无人机掌握全网节点位置,提出了基于全局信息的无人机梯度部署算法优化系统平均端到端吞吐量。鉴于系统目标函数的非光滑特性,本文引入广义梯度进行处理,并使用非光滑动态系统的相关理论证明了算法的收敛性。其次,在无人机仅掌握一跳范围内节点位置的条件下提出了基于局部信息的无人机梯度部署算法,通过局部目标函数的优化提升系统整体的吞吐量水平。40组场景下的仿真结果表明,两种梯度算法性能出色,其吞吐量优化结果与最优解相比平均误差分别为0.027%和0.817%。在端到端吞吐量公平性指标上,后者的结果要优于前者。第二:在地面节点运动的动态场景下,为平衡不同无人机子网络内部用户对通信资源的竞争,首先研究了基于KM算法的用户分组算法,在最小化地面用户和无人机间距离的前提下实现数量均匀分组。其次,提出了基于线性搜索的无人机速度控制策略,使无人机能够快速应对网络拓扑变化,并减弱在目标函数非光滑边界处产生的飞行振荡。最后,提出了基于人工势场的无人机碰撞避免策略,在无人机之间引入斥力场,避免无人机在飞行时过分靠近而影响飞行安全。结合Ad hoc网络节点运动模型的仿真结果表明,动态场景下各算法可有效地与梯度部署算法相结合,达到对系统吞吐量进行实时优化的效果。第三:本文搭建了无人机空地协同自组网系统仿真平台,完成了相关软件的开发,在室内仿真环境下对算法进行了验证。仿真结果表明,本文提出的算法可使无人机与地面节点保持良好的协同性,具备对吞吐量的自适应优化能力,证明了基于该系列算法构建高吞吐量无人机空地协同自组网系统的可行性。