随着移动通信用户数目的急剧增涨,蜂窝通信网络的压力也愈来愈大。如何为大规模的移动用户提供可靠的通信服务成为未来通信迫在眉睫的问题。随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的不断成熟,无人机中继通信将有可能成为一种未来通信的解决方案。论文对已有无人机中继通信网络技术进行了深入地学习与研究,主要包括作为中继设备的无人机的3-D部署方案、飞行轨迹、信道建模与能耗问题等。为了响应绿色通信的呼吁,论文以无人机中继通信中的能耗问题作为研究对象,以提升无人机的能效作为研究目标。论文的主要工作如下所示:(1)研究了无人机中继通信中的能耗与时延。针对双无人机中继的通信场景,论文研究了能耗、时延与功率的关系。论文以最小化能耗作为优化目标,以满足用户通信需求的时延约束和无人机的功率约束作为条件,形成了一个优化问题。接着,由于该优化问题为非凸问题,所以采用了内凸逼近算法将其转换为强凸问题。通过对凸问题的求解,论文得到了无人机通信中的非等功率分配方案。最后,经过仿真分析,该方案能够有效降低无人机的能耗问题。(2)研究了无人机中继通信中的同频干扰对无人机能耗的影响。研究表明,为了满足用户的通信需求,当存在较强的同频干扰时,中继无人机往往需要消耗更多的能量。所以,论文提出了一种基于改进BP神经网络的干扰预测与避免机制。首先,论文对BP算法的误差反向传播更新公式进行了改进,仿真结果表明,改进的BP神经网络能够一定程度上提升神经网络的训练速度。然后,无人机将依据同频干扰的预测结果对飞行高度进行一定的调度,从而实现对干扰的压制。仿真结果表明,该机制能够帮助无人机进一步降低能耗。