随着第五代移动通信技术的日益发展,其以高覆盖率和低时延特点逐渐应用于大型用户密集区域以及延时敏感性计算任务等。但随着移动设备数量的激增以及场景复杂度的随机快速变化,对于频谱资源稀缺问题带来严峻的挑战,认知无线电网络作为一种新型的频谱共享网络,可以提高无线网络的频谱利用率,为移动设备实现更高的传输速率。然而,由于传统的认知无线电网络存在严重的信道衰落,以及频谱的开放性和无线通信的广播特性而导致的信息传输的安全问题。因此为了更有效的提高认知无线电安全性能,本文以次级网络安全速率为优化框架,利用无人机的视距信道以及移动性特点,在基于正交频分多址（Orthogonal frequency division multiple access,OFDMA）接入机制无人机辅助宽带认知无线电网络中研究了精确信道状态信息下信息安全传输的资源优化和非精确信道状态信息下信息安全传输的资源鲁棒优化。具体内容可以概括为:1.精确信道状态信息下信息安全传输的资源优化针对传统认知无线电网络严重的信道衰落和次级基站安全传输问题,研究无人机辅助宽带认知无线电网络系统模型,无人机用于发送干扰功率以干扰窃听者,次级基站通过多个子载波信道为次级用户提供通信服务。通过联合优化子载波分配,干扰无人机轨迹,无人机和次级基站的传输功率,建立次级网络的总平均安全速率最大化问题框架。提出了一种交替优化的迭代算法来解决具有挑战性的非凸优化问题,并得到原始问题的有效次优解。仿真结果验证了所提算法的有效性,表明无人机辅助干扰对提高宽带认知无线电网络的安全性能是有益的,且提出的方案平均安全传输速率优于基准方案。2.非精确信道状态信息下信息安全传输的资源鲁棒优化上述无人机辅助干扰宽带认知无线电网络安全系统是基于窃听者和主用户位置信息完全已知的情况下,然而考虑到实际传输场景,本文又研究了基于窃听者和主用户位置信息不确定情况下的无人机辅助宽带认知网络鲁棒资源优化。建立了最差情况下次级网络平均安全速率最大化问题框架,提出了基于连续凸近似的交替优化迭代算法,获得次优的资源分配策略。仿真结果证明了提出方案在窃听者在一定的活动范围中平均安全速率上优于基准方案,并验证算法的可行性与收敛性。综上所述,本文在系统模型和资源分配优化算法方面的研究成果将为无人机辅助宽带认知无线电网络中的安全传输问题提供可靠的理论和技术支撑。