无人机（UAVs）己成为无线网络的重要组成部分,同时也是5G和未来无线物联网的关键推动因素。UAV作为空中基站,在覆盖范围、连接性和频谱方面提高蜂窝网络性能。无人机机载基站可提供高质量的网络连接并扩展无线蜂窝网络的覆盖范围。此外,UAV可以作为蜂窝网络内的飞行移动终端,支持实时视频流以及物品的递送等多种应用。然而,在UAVs无线通信网络体系的设计和部署中仍然存在许多具有挑战性的问题,如能量和干扰管理。博弈论利用无线网络中节点的理性行为、动态的环境以及节点的偏好,是分析和建模无人机辅助网络的有效工具。因此,本文试图利用博弈论技术解决无人机无线通信网络的资源和干扰管理问题。首先,使用纳什议价博弈研究并优化两架合作无人机作为空中基站的能效。其次,采用先进的平均场博弈（MFG）研究了密集无人机机载基站中的干扰和能量约束问题。第三,利用MFG解决了大规模蜂窝连接无人机对地面基站造成干扰的问题。具体来说,本文的主要贡献如下:1.为确保UAVs机载基站的高可用性,性能可接受性和经济可行性,能量消耗的优化是重中之重。提出纳什议价博弈论方法,用于无人机辅助网络中的能效优化。针对无人机基站的自适应信标周期调度问题,提出一种基于纳什议价博弈的自适应信标周期调度算法,该算法提供了最优化信标周期,从而优化了系统的能耗。通过大量的仿真验证了该方法的有效性。数值计算结果表明,该方法在节能方面优于非协作信标策略以及静态信标策略。2.UAVs可以作为蜂窝网络内的飞行移动终端来运行,以实现从实时视频流到物品递送等多种应用。无人机能够在用户使用是建立与蜂窝基站的视距连接,这带来了益处的同时也引入了新的问题。虽然它可以实现UAVs的高速数据访问,但也导致UAV与地面网络之间大量的小区间干扰。本文研究了蜂窝网连接的UAV网络中上行链路干扰管理的分布式功率控制问题,采用随机动态博弈对问题建模,其中每个UAV旨在最大化能量效率并最小化对地面网络造成的干扰。每架无人机对地面基站通信的特征由可用传输能量和其演变由某些动态控制的个体干扰状态给出的状态。利用MFG近似建模此随机博弈。结果表明,所提方法可以在能量效率和平衡干扰方面获得更好的性能。3.无人机接入网络（AANs）可根据用户位置动态调整其位置,以最大化其覆盖范围并提高服务质量。然而,AANs的动态定位受到机载能量和无人机间干扰的约束,特别是在无人机密集部署的情况下,此问题尤为严重。寻找AANs的最佳速度和位置以向用户提供足够的信号强度的同时降低能耗且最小化干扰仍然是主要挑战。因此,我们提出了一种用于密集AANs的分布式联合功率和速度控制方法。所提出的分布式控制方法考虑两种状态,即AANs的位置和剩余电池能量。该问题被制定为差分博弈,并将其推广到密集网络扩的平均场博弈。利用平均场博弈近似方法,推导了 AANs对地面用户的干扰。结合无人机对地下行通信性能、发射功率和速度的特点,设计了效用函数。在此基础上,基于Lax-Friedrichs方法和Lagrange松弛法的有限差分算法来求解相应的平均场博弈。算法结果说明了ANNs在预定时间段内的最佳功率和速度控制以及相应的平均场分布。此外,数值结果证明了所提算法的有效性。