近年来,移动通信场景愈发复杂多变,抢险救灾现场侦测勘察、防疫巡逻监督、山区高地以及海域上空的即时通信等场景通信需求不断增多,现有的传统移动通信系统正在面临着巨大的挑战。无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）辅助的通信系统凭借着高移动性和良好的环境适应性的优势,能够弥补传统通信系统的不足;另一方面,无线携能通信（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）技术通过采集信号中储存的能量,实现信息与能量的并行化传输,有效解决了通信研究进程中关于通信节点能量供应的问题。本文以基于无线携能通信技术的无人机通信系统作为研究对象,通过优化波束赋形和无人机轨迹,提升通信系统的能量采集性能。本文的主要研究内容有:1.建立了基于SWIPT的无人机空中基站辅助通信系统模型本文分别建立了基于SWIPT的无人机空中基站辅助通信基础系统模型和多用户系统模型。首先,在基础系统模型中,无人机作为空中基站分别向地面上的能量采集终端和信息接收终端传输信息,能量采集终端节点配有功率分配（Power Splitting,PS）接收器,可以同时进行信息解码和能量采集,信息接收终端负责接收信息进行解码。为了更加贴合实际通信场景以及实现更高的通信覆盖率,在基础模型的基础之上,建立了基于SWIPT的无人机多用户通信系统模型,无人机作为空中基站向地面多个终端节点传输信息,每个终端节点均配有PS接收器,可以同时进行信息解码和能量采集。2.建立了基于最大化-最小化（Max-Min）准则的系统能量采集优化问题为了保证系统通信质量与能量采集之间的平衡,针对所建立的系统模型,本文基于Max-Min准则,提出了关于系统能量采集的优化模型,优化目标是最大限度地提升通信系统中接收端处的最小采集能量性能,优化变量为发射波束赋形变量和无人机移动轨迹变量,问题约束包括各接收端处的信号与干扰加噪声比（Signal to Infterference plus Noise Ratio,SINR）约束、发射功率约束以及无人机移动轨迹约束。3.提出了联合波束赋形和轨迹规划的交替迭代优化算法为了解决多变量、非凸的系统优化问题,本文提出了一种基于半定松弛（Semidefinite Relaxation,SDR）算法和连续凸逼近（Successive Convex Approximation,SCA）算法的联合波束赋形和轨迹规划的交替迭代（Alternating Optimization,AO）优化算法,将原始问题分解为波束赋形优化子问题和无人机轨迹优化子问题,分别进行凸优化求解,该算法优化效率高、扩展性强。其中,在基于SDR算法的波束赋形优化方案中,引入半正定矩阵,松弛秩一约束,应用特征值近似方法得到最优解。另外,在基于SCA算法的轨迹优化方案中,利用一阶泰勒展开式将非凸约束进行凸近似处理,进行迭代优化。最后,通过实验仿真验证了所提出的优化算法的有效性。