无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）由于其机动性和灵活部署等特性在公共和民用领域有巨大的应用潜力,将无人机应用到无线系统中,如设备对设备（Device-to-Device,D2D）通信系统,可以为地面用户提供或增强通信服务。一方面,无人机可以作为飞行中继,在用户之间转发信息,以保证其严格的服务质量（Quality of Service,QoS）要求。另一方面,在地面基站不可用的情况下,无人机可以作为空中基站,通过灵活部署来辅助地面D2D通信系统以提高覆盖范围、频谱效率和系统性能。无人机通常部署在一定高度,与地面用户之间有主导的空对地视距（Line-of-sight,Lo S）信道,因此与地面通信相比,无人机通信网络更容易受到地面上恶意节点的窃听和干扰攻击。为了保证第五代通信系统（5th-Generation,5G）及下一代网络的海量无线数据传输的节能和保密性要求,本文主要研究了基于无人机的D2D通信中节能资源分配问题,考虑无人机作为中继以及无人机作为空中基站两个场景。本文的主要内容如下:1.本文研究了静态无人机中继场景下辅助D2D通信的资源分配问题,无人机为无法满足通信要求的D2D用户提供中继服务。本文提出了无人机中继系统能量效率（Energy Efficiency,EE）最大化问题,其目的是在满足功率、时延和无人机保密率的约束下最大化无人机的能量效率。此优化问题是一个分数规划问题,首先通过Dinkelbach算法将分数规划问题转换成等价的减法形式,然后通过KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件和二分法获得最优资源分配。本文通过实验仿真验证了该算法的有效性,并且通过与其它算法对比证实了所提算法的优越性能。2.对于无人机作为空中基站的场景,本文研究了基于无人机基站辅助的D2D通信系统下能效和保密性能的联合优化问题。无人机作为一个空中基站与地面小区内的无线用户通信,地面小区内存在一个窃听者。本文旨在最大化所有D2D用户对的总能量效率,同时通过联合功率控制和信道分配来保证所有地面用户和D2D用户的QoS和保密率要求。所考虑的能效最大化问题是一个混合整数非线性规划（Mixed-integer Nonlinear Programming,MINLP）问题。首先,Dinkelbach方法作为一个外层循环,将原始分数规划问题转化为减法形式,然后在内层循环中,将等效优化问题分解为两个子问题:功率控制子问题和信道分配子问题。在功率分配子问题中,利用拉格朗日对偶和KKT条件得到了最优功率的闭式解。基于功率控制策略,采用匈牙利算法获得最优信道分配。因此,本文提出了一种迭代资源分配算法,有效地解决了此能效优化问题。仿真结果表明,所提算法只需要经过几次Dinkelbach方法迭代就能收敛到最优解。此外,与其它方法相比,所提算法性能最优并且能够大大降低系统的时间复杂度。