近年来,无人机发展势头迅猛,市场份额爆发式增长,是全球新一轮科技革命和产业革命的热点。无人机以其高灵活性、高机动性和可视距等特性,十分适合作为空中基站,在一些极端情况如火灾、地震以及一些基站信号无法覆盖的情况下可以发挥重大作用。无人机通信自组网具有组网灵活、抗毁性强以及容量大等优点,成为了研究的一大热门。本文针对上述情况,对无人机自组网系统进行了研究,自组网系统包括多架无人机与多个用户,采用时分多址方式复用信道资源,将资源细化为小的时隙。本文根据系统中传输信息的特性设计了两个不同场景,分别是用户间传输的信息均为实时类信息场景与均为非实时类信息场景,针对两个场景特点均构建适合的模型、设计优化算法以及仿真验证。文章主要贡献和创新点如下:第一:本文在传输信息均为实时类信息的场景下,设计了衡量系统实时吞吐量的模型,提出了时隙资源分配算法与无人机位置部署算法,仿真实现并验证了算法的有效性。文章首先设计了计算系统实时吞吐量的数学模型,模型中考虑了各个用户之间通信的实时速率需求。紧接着提出了时隙资源分配算法用来规划系统通信资源的分配方式,然后提出广义梯度下降算法用来解决无人机群位置部署问题。最后通过仿真,验证了使用上述算法后,系统的实时吞吐量得到显著优化,且各个用户之间的通信需求得到满足。第二:本文在传输信息均为非实时类信息的场景下,设计了衡量系统平均吞吐的模型,提出了时隙资源分配算法与无人机航迹规划算法,仿真实现并验证了算法的有效性。文章首先设计了衡量系统平均吞吐量的数学模型。使用线性规划的思想对系统的通信资源进行合理分配,接着使用连续凸优化算法对无人机航迹进行规划。利用块坐标下降算法交替优化系统通信资源与无人机航迹。最后通过仿真,验证了本章所提出的算法可以大幅优化系统性能。并将创新点二中所提出的无人机航迹规划算法与创新点一设计无人机位置部署算法进行比较,验证了创新点一提出的算法适用性广,在实时类通信场景和非实时类通信场景均可使用;而创新点二提出的算法性能优异,可以获得更高的系统吞吐量。