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近年来,随着移动通信技术和无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）产业的高速发展,无人机在无线通信领域中的应用成为研究热点。无人机可以作为空中基站（Aerial Base Station,ABS）或空中移动中继,在应急通信或临时通信场景中具有独特的优势。不同于传统的地面基站,无人机基站具有一些特殊的优势,如能快速灵活地按需部署,能提供良好的视距通信链路,能在3D空间自由移动,因此能根据地面用户的位置分布和需求灵活调整基站位置,进一步提升通信网络的性能。然而,尽管存在诸多优势,但同时也存在一些挑战,如3D部署优化、资源管理、能量效率、航迹优化等。本文主要研究了UAV作为空中基站在灾后救援和临时热点场景中的资源管理和部署优化问题,分别考虑了无干扰和有干扰两种模型进行研究,主要工作如下:（1）研究了多UAV为一个受灾地区的地面用户提供服务的场景,为了避免UAV之间的干扰,UAV使用正交的频谱资源。在满足每个用户的最低速率和系统负载均衡约束条件下,通过联合优化用户关联、带宽分配和UAV的3D位置,最小化总的UAV的下行传输功率。由于原问题不易直接求解,首先将原问题分解为三个子问题,然后通过子问题交替迭代求解。在UAV位置确定时,利用改进的Kmeans算法得到均衡的用户关联;在用户关联和3D位置确定时,利用凸优化方法得到最优的带宽分配;在用户关联和带宽分配确定时,提出一种改进的差分进化算法优化UAV的3D位置。仿真结果表明,在满足地面用户最低速率和系统负载均衡条件下,与已有算法相比,所提算法能有效降低UAV的传输功率。（2）研究了在资源有限的热点场景下,同频部署多UAV服务地面用户情况下联合优化子信道分配、功率分配和UAV高度,最大化网络中总的用户吞吐量。通过将原问题分解为多个子问题来交替迭代求解。首先利用Kmeans++算法得到用户关联和UAV的水平2D位置,然后联合优化子信道分配、功率分配和UAV高度。在确定了用户关联和UAV 3D位置后,对于每个UAV,采用改进的匈牙利算法为每个用户分配子信道,然后采用功率注水算法为每个子信道分配最优的传输功率;在资源分配给定时,每个UAV的高度优化问题是一个一维非凸优化问题,因此利用黄金分割法搜索每个UAV的最优高度,最后通过交替迭代优化多UAV直到收敛。仿真结果表明,所提出的算法相比于其它对比算法能有效改善系统吞吐量。