基于6G建立空-天-地-海一体化的愿景,以及无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）的高移动性、易于部署且以高概率建立视线链路的优点,无人机被广泛应用于辅助无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）通信领域,以解决传感器网络能量有限问题以及突破其能量消耗对无线传感器网络性能限制的瓶颈。目前针对无人机辅助无线传感器网络通信的相关内容研究十分丰富,但对于无人机辅助无线传感器网络中无人机功率、位置坐标、飞行路径以及工作模式等多维信息处理方面的研究还不充分。为了解决上述问题,本文研究无人机辅助的无线传感器网络数据传输研究,主要贡献包括以下三个方面:1)融合干扰缓解与资源分配的无人机时延最小化研究:为了缓解无人机辅助无线传感器网络与地面链路间相互视距（Line of Sight,LOS）干扰,提高日益拥挤的频谱利用率以及进一步满足无人机辅助无线传感器网络场景中对无人机传输时延的要求,研究一种基于无人机覆盖的无线传感器网络。综合考虑缓解同频干扰以及对通信资源进行分配,规划一个最小化无人机辅助无线传感器网络传输时延的优化问题。首先考虑基于视距通信链路的无人机到传感器节点信道模型,通过时延-频移算法缓解同频干扰,从而降低误码率提高无线传感器网络通信质量;然后通过联合优化传感器节点传输功率、无人机三维部署以及带宽分配,达到最小化无人机辅助无线传感器网络数据传输时延最小化的目的。最后,仿真结果表明所提算法具有降低误码率的优点,且与分别优化传感器传输功率、无人机位置、通信带宽三种基准方案相比,所提算法可以获得更低的传输时延。此外,与传统算法相比,所提算法最小化传输时延方面可以获得近似全局最优解。2)基于无人机工作模式调整的无线传感器网络数据传输:为了适应不断变化的无线环境、解决基于无人机的传感器网络能量有限问题以及突破其能量限制对无线传感器网络性能限制的瓶颈问题,提出基于无人机覆盖的无线传感器网络,通过综合考虑无人机吞吐量以及能耗,提出基于状态转移的无人机工作模式调整方案。具体来说,首先考虑基于视距以及非视距通信链路的无人机到传感器用户的信道模型,并对静态模式下无人机坐标以及巡航模式下无人机工作周期等参数进行设计。然后通过求解无人机最佳坐标以及工作周期求得无人机最优吞吐量以及能耗,同时规划了能综合表征无人机吞吐量和能耗的经济效率（Economic efficiency,ECE）最大化问题。最后,通过最大化经济效率,达到无人机对工作模式进行自适应调整的目的。仿真结果表明,与传统方法相比,所提算法在经济效率方面可以获得较高的性能提升。3)基于智能反射面的无人机辅助通信工作模式调整:由于复杂的通信环境,空地网络的视线传输可能会受阻,严重影响通信质量。可重构智能反射面（Intelligent Reflective Surface,IRS）是通过可重构无源单元改善无线环境的一种有前途的解决方案。基于此,研究一种新的智能反射面辅助空地通信场景,提出基于智能反射面辅助的无人机工作模式调整算法。首先考虑基于无人机-智能反射面信道以及智能反射面-地面节点的信道模型,并对静态模式以及巡航模式下无人机工作周期等参数进行设计。然后通过优化智能反射面相位偏移最大化系统吞吐量,然而由于最大化吞吐量以及最小化能耗的目标是相悖的,基于此规划无人机经济效率最大化问题。最后,通过最大化经济效率,达到对基于智能反射面的无人机辅助通信工作模式调整的目的。仿真结果表明,与传统方法相比,所提算法在经济效率方面可以获得更高的性能提升。