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基于6G建立空-天-地-海一体化网络的愿景,以及无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)所具有的移动性高、部署快速灵活、大概率建立视距(Line of Sight,Lo S)通信链路的优点,UAV辅助的无线通信先后在消费电子、垂直行业、应急通信保障等领域获得了大量应用。可以预见,垂直行业应用将进一步促进UAV通信的发展,特别是UAV在物联网、工业互联网等无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中的广泛应用。无线传感器网络的寿命和性能取决于传感器节点的电池能耗。传统的WSN存在融合中心,采集的数据需要通过多跳传输到融合中心,从而加速网络能量消耗。并且在某些恶劣环境中,WSN组网存在实际的困难,网络连通性和传输性能难以有效保障。因此本论文研究部署UAV作为空中采集器来完成数据采集任务。但UAV有限的电池容量也是制约WSN性能的主要因素。并且UAV的高移动性导致其与地面传感器之间的信道动态变化,因此需要合理优化UAV的飞行轨迹以实现更高效的数据传输。因而,本论文同时考虑传感器和UAV能耗问题,对基于UAV的数据采集问题进行优化设计。本论文的主要研究内容如下。本论文首先考虑单UAV对布署于一定区域的传感器进行数据采集,分别研究地面WSN传感器节点通过时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)和频分多址(Frequency Division Multiple Access,FDMA)两种方式接入UAV。在满足传感器能量限制和传输数据量要求下,本论文对UAV的飞行轨迹、传感器的发射功率和资源分配(时间或带宽)进行联合优化,以最小化UAV的任务完成时间,提出了基于连续凸近似的二分法求解非凸混合整数规划问题,并分析了TDMA和FDMA解的一致性。最后,本论文通过仿真验证了所提出算法的性能,研究表明,随着传感器传输数据量的增大或可用能量的减小,UAV轨迹将更加靠近传感器。本论文进一步将场景扩展到UAV集群以实现更高效率的数据采集,各UAV占用正交的频带且多个传感器通过TDMA方式接入到某一架UAV,分别考虑UAV带宽分配固定和自适应两种情况,通过优化无人机的飞行轨迹、带宽分配和传感器的发射功率、时间分配及UAV关联,来最小化多UAV的任务完成时间。本论文提出二分法解决整数规划问题,提出基于连续凸近似和非凸罚函数的交替优化算法解决非凸与稀疏性问题。并基于自适应带宽情况的结果,进一步优化无人机轨迹和带宽分配、传感器能量和资源分配等,以最小化传感器的能量消耗。最后,本论文通过仿真验证了算法性能,对比了固定带宽、自适应带宽和最小化传感器能量情况下的优化结果。研究表明,UAV带宽分配给系统设计带来了很大灵活性。