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无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）由于具有高移动、可快速部署、成本低和可建立视距通信链路等优点,使得无人机通信成为实现未来天地融合的关键技术之一。但是,无人机通信与现有蜂窝网络的融合面临着诸多问题和挑战,如无人机飞行时长短、同信道干扰加剧、空地信号易被窃取等问题。本论文深入研究了“无人机辅助的新型无线通信技术研究”这一课题,围绕无人机能耗受限问题,多无人机协作传输的同信道干扰问题,多无人机协作的空-地安全传输问题分别进行了方案的研究和设计。此外,针对地面终端计算能耗受限问题和智能反射面IRS（Intelligent Reflecting Surface）的被动信息传输问题,分别提出了部署无人机协作传输的方案设计。具体研究工作和主要贡献如下:1.针对无人机能耗受限问题,提出了基于单无人机辅助无线传感网络（Wireless Sensor Network,WSN）的联合2D轨迹和通信传输的低能耗方案设计。具体地,无人机作为移动基站通过调整飞行轨迹为多地面节点提供通信服务。通过联合优化无人机的发射功率,无人机轨迹和节点调度,最小化无人机能耗,包括通信能耗和飞行能耗。该问题是一个整型非凸优化问题,为求解该问题,利用块坐标下降法（Block Coordinate Descent,BCD）把原问题分解成两个子问题,然后用连续凸逼近（Successive Convex Approximation,SCA）方法求解对应的非凸子问题,最后交替迭代求解两个子问题得到一个次优解。数值仿真结果表明该方案较于其它方案可以获得更低的无人机能耗。2.针对多无人机协作传输的同信道干扰问题,提出了基于最大化系统吞吐量为目标的联合的3D无人机轨迹优化和资源分配管理方案。具体地,对于下行传输网络,无人机作为空中移动用户（记为UAV-AP）,把信号发送给地面的接入点（Access Point,AP）;对于上行传输网络,无人机作为移动基站（记为UAV-BS）,收集地面传感节点（Sensor Node,SN）数据。本文首先考虑了当UAV-BS和UAV-AP轨迹固定的场景,通过联合优化通信调度和UAV-AP/SN发射功率,最大化整个系统的吞吐量。该问题是一个整型非凸优化问题,利用隐藏在问题里的单调特性,通过基于多块外层近似（Polyblock Outer Approximation,POA）方法求解得到了该问题的全局最优解。接着,考虑了无人机3D轨迹可以优化的更一般的场景。该问题比无人机轨迹固定场景下的问题更难求解。为了求解该问题,通过把原问题分解成多个子问题,然后利用连续凸逼近SCA的方法求解每个子问题,最后交替迭代求解每个子问题直到算法收敛。仿真结果表明所提出的方案比其它基准方案可以获得更高的吞吐量。另外,基于SCA算法可以获得近似于POA的性能并且复杂度大大降低。3.针对多无人机协作的安全通信传输问题,提出了部署干扰无人机（Jamming UAV,JUAV）协作有源无人机（Source UAV,SUAV）的安全传输方案。具体地,干扰无人机JUAV发射干扰信号给地面窃听者以阻止窃听者对有源无人机的发射信号进行窃听。考虑到无人机端能耗受限,为了折中无人机安全速率最大化问题和无人机能耗最小化问题,该方案通过联合优化无人机轨迹、无人机发射功率和通信调度,最大化无人机通信安全能效。由于该问题是一个分式整型非凸优化问题,为求解该问题,首先利用Dinkelbach方法把分式目标函数转换为减式目标函数,然后把该问题分解成三个子问题,再分别用不同的算法求解对应的子问题。最后,交替迭代求解这三个子问题,直到算法收敛。数值仿真结果表明部署多个干扰无人机可以明显地提高系统的安全;另外,无人机安全能效与给定的时长是先递增后递减关系。而且,基于轨迹优化的方案比其它方案可获得更高的安全能效。4.针对地面终端计算能耗受限问题,提出了部署无人机协作地面终端计算的低能耗方案。为了处理地面终端数据容量大的问题,提出了一种新颖的计算迁移策略,即其中一部分数据进行本地处理,另一部分数据迁移到无人机端进行处理。通过联合优化数据分配、终端数据迁移比例因子、终端/无人机功率分配、通信调度和无人机轨迹,最小化地面终端能耗。首先考虑了一个理想场景,其中无人机能耗和计算资源不受限,并且无人机的飞行轨迹只与最大飞行速度有关。其次,考虑了一个实际的场景,不仅考虑了无人机能耗和计算资源约束,而且还考虑了无人机轨迹同时与速度和加速度有关。针对上述两个场景,把原问题分解成两个子问题。具体地,对于给定的无人机轨迹,通过对偶方法求得通信调度;对于给定的通信调度,利用SCA方法求解联合的轨迹、功率分配、数据迁移比例因子和数据分配。最后不断交替迭代求解这两个子问题直到算法收敛。数值仿真结果表明所提出的方案相较于其它方案,地面终端能耗更低。5.针对智能反射面（IRS）的被动信息传输问题,提出了基于无人机辅助增强的共生通信传输方案。具体地,IRS的共生通信传输包含两个方面:一方面,连接IRS端的传感器可以收集周围的环境信息,然后IRS控制器通过控制IRS的开与关来表征地传输IRS端收集的数据;另一方面,IRS控制器可以通过改变入射到IRS端的无人机信号的相位和幅度,来增强无人机的信号传输。本文首先考虑了IRS的max-min问题,通过联合优化无人机轨迹、IRS相位和通信调度,最大化最小的IRS的可达速率。由于该问题是一个整型非凸问题,通常的求解方法是基于松弛的优化方法,即首先把二进制调度变量松弛为[0,1]之间的连续调度变量,然后对该松弛问题进行求解,最后把该松弛问题求解得到的连续调度变量值重铸为二进制调度变量值。然而,由于存在无人机的速率约束项,使得重铸后的调度值,不能总是满足该约束条件。为了解决这个问题,提出了基于二次惩罚函数的优化算法。首先,通过把二进制约束等价地转化为一系列的等式约束。然后把该等式约束增加到目标函数中去,变成二次惩罚项。最后,提出了两层交替迭代算法得到了一个高质量的有效解。此外,本文还考虑了系统的加权和速率（Weighted Sum Rate,WSR）问题。尽管基于max-min问题所提出的二次惩罚函数方法可以求解该WSR问题,但是该方法在外层迭代时需要更新惩罚系数,因此该算法复杂度比较高。为了减小算法复杂度,提出了基于松弛的优化方法。证明了松弛后的优化问题的连续调度的解就是二进制值,说明了无人机的速率约束项总是满足的。数值仿真结果表明IRS的相位调整对于IRS的传输速率具有非常大的影响。此外,无人机的轨迹优化可以显著地提高IRS的传输速率,进一步验证了方案的优越性。