近年来随着移动通信网络的迅速发展,产生的数据流量需求日益提高,会对当前地面通信系统带来了极大的挑战。仅仅依靠传统地面部署难以解决上述问题,除此之外,当面对地势险峻或不可抗因素产生的环境问题时,传统部署成本过高且难以部署。无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）通过远距离操控系统的操纵驾驶飞行,由于灵活性强,体积小,方便部署等优点被广泛应用于无线通信系统中。本文主要将无人机通信系统应用于草原环境中,由于草原环境特点为面积广阔,气候多变,基站较少,则会产生通信系统信息传输问题。因此设计一种无人机协同中继传输系统,解决数据传输问题,扩大通信覆盖范围,主要研究内容有以下三个方面。第一,本文基于草原牧区放牧进行数据采集,并针对放牧路径进行设计,将放牧路径的终点作为无人机数据采集的目标点。首先对牧区环境进行建模,得到过度放牧区域和牧区可用面积,并依据载畜量,羊群数量及放牧天数作为轮牧区域划分标准,对遗传算法中三种算子进行优化设计,同时加入四周连通性概念,确保算法合理划分轮牧区域。在此基础上将蚁群算法信息回溯机制和动态检测机制进行改进,避免算法陷入死循环,从而提升算法收敛速度并快速寻找放牧最短路径,为无人机进行数据传输提供技术支持。第二,将改进的一种基于深度强化学习算法用于无人机数据采集,首先在羊群放牧过程中,为了确保观测羊群动态和牧区环境状况,需要对羊群佩戴项圈传感器。无人机通过对羊群项圈传感器进行数据采集,保证数据传输的有效性。然后对项圈传感器容量进行计算,通过传感器容量大小和羊群动态确定无人机采集数据的飞行路径。在飞行的过程中,能耗也是需要考虑的因素,在草原环境中风速是特有的变量,因此在计算能耗的过程中加入风速变量提升仿真环境的真实性。最后在此基础上确保无人机在有限的能量中完成数据采集过程,结果表明算法可以快速搜索传感器容量存储数据量,并规划出实时动态的采集路径。第三,将改进的一种基于强化学习算法用于无人机数据传输,当传输距离相对较远时,数据无法及时回传到地面用户,因此需要加入中继无人机进行数据传输确保通信系统的稳定性,并将吞吐量作为数据传输大小的标准。首先将规划好的无人机采集路径进行数据输出,然后通过吞吐量公式得出无人机之间的传输距离决定吞吐量的大小,并将无人机之间的距离进行计算,最后通过实验结果表明通过算法计算可以扩大无人机之间的吞吐量,完成无人机数据传输。