随着网络进一步与垂直行业融合,未来网络业务场景将更加多元化,来自不同行业的网络终端都需要网络能够提供一种适配的网络服务能力。采用单个网络难以满足未来网络需求。下一代无线网络仍将存在多种无线接入技术,组成异构网络。通过各种无线技术的相互协同与融合,共同满足多样化的网络需求。一方面,面对爆炸式增长的数据量需求,可用于移动通信的频谱资源是有限的,因此,需要多频段网络协同传输共同为用户提供可靠的网络服务。通过共享非授权频段网络资源,如无线局域网（WLAN）,缓解蜂窝网络的压力。通过将移动通信的频谱扩展更高的毫米波频段,提升传输速率,缓解频谱紧张,扩充网络的容量。另一方面,在未来广域大规模连接的物联网应用场景中,单独依靠地面蜂窝通信系统将难以满足要求。因此,需要利用无人机等空基通信平台,实现空地网络协同传输,拓展网络覆盖的维度,能够满足多重覆盖,广域智慧连接的网络服务需求。本论文针对多样化的业务场景与需求,研究了多频段多网络的协同传输策略,通过优化多时隙的网络传输模式选择,提升无线频谱资源的使用效率,扩充网络容量;研究了基于无人机平台的空地协同传输策略,通过优化无人机的轨迹与任务调度,使其与地面基站协同,实现网络的柔性部署,形成多重立体覆盖,广域连接的网络服务能力。本文的主要研究内容与创新点如下:（1）针对蜂窝网络负载过重的问题,提出了一种基于蜂窝网络与WLAN动态聚合的网络协同传输算法。在最大传输时限约束下,构造多时隙网络传输模式选择问题,并建模为有限维离散时间马尔可夫决策过程。提出了一种基于动态规划的网络聚合算法,可以根据用户请求的业务数据量与传输时限要求,动态决定网络聚合方式,并为用户选择最优的网络接入方案。此外,进一步分析了非理想回程因素对网络聚合的影响,推导了使用网络聚合方式的聚合增益下界,并且提出了一种基于阈值条件网络聚合算法,可以降低计算复杂度。仿真结果表明,所提出的网络聚合算法,可以提高无线资源利用率,缓解蜂窝网络压力,在降低用户付费的同时,保证传输时限的要求。（2）针对低频段蜂窝网络频谱资源短缺的问题,提出了一种基于用户时空轨迹的毫米波与Sub-6 GHz多频段网络协同传输算法。通过优化用户时空轨迹下的网络选择,构建以最小化网络运营成本为目标的最优网络选择问题。通过将该网络选择问题建模为有限维离散时间马尔可夫决策过程,提出了一种基于动态规划的网络选择算法进行求解。此外,为了降低计算复杂度,分析了最优网络选择问题的特征,证明了仅在当前待传输的数据量或剩余可用时间超过特定阈值时,最优的网络切换才会触发;进而提出了一种基于阈值条件的网络选择算法,通过将当前待传输的数据量和剩余可用时间与所计算出的阈值进行比较,可以直接选择最优的网络传输方案,从而极大降低了计算的复杂度。仿真结果表明,与现有的基于用户位置的网络选择方案相比,所提出的网络选择算法可以降低网络运营成本。（3）针对广域数据长距离传输能效低的问题,提出了一种基于无人机轨迹优化的空地协同传输方法。在数据传输时限与无人机移动速度的约束下,以最小化传输能量为目标,构建无人机飞行轨迹与传感节点的传输选择联合优化问题。通过将联合优化问题解耦为无人机轨迹优化与传感节点的传输选择两个子问题,即在给定无人机飞行轨迹下,将传感节点的多时隙传输方式选择问题构建成有限维的马尔可夫决策过程,并提出了一种基于动态规划的传输选择算法;在给定传感节点的传输选择下,基于递归随机搜索算法,通过递归收缩与对齐对预先的无人机轨迹进行优化;并对两个子问题的进行交替迭代来求解原联合优化问题。仿真结果表明,所提出的算法使得无人机更加靠近传感节点,能够在给定的传输时间内以最小的传输能耗完成数据的远距离传输。（4）针对无人机电池能量受限的问题,提出了一种基于多任务无人机调度优化的空地协同传输算法。无人机可以同时执行物流递送与协同传输任务,通过优化无人机的飞行速度与协同传输决策,在投递距离交付时间约束下,构建无人机的动作选择问题。通过将该问题建模为有限维离散时间马尔可夫决策过程,提出了一种基于动态规划的动作选择算法进行求解。此外,为了降低基于动态规划算法的计算复杂度,进一步分析了无人机动作选择问题的特征,证明了无人机最优的动作选择关于剩余飞行距离和飞行时间的单调变化性质,进而提出了一种基于阈值条件的无人机动作选择算法,可以缩减冗余的搜索与回溯过程,降低算法的计算复杂度。仿真结果表明,所提出算法能够根据投递距离及其交付时间限制,动态调整无人机飞行速度与任务调度,降低无人机能量消耗,并最大化执行协同传输任务的次数。