当今移动网络正经历着爆发式的增长。受人们日常活动的影响,移动网络流量需求的时空不均匀特性越发明显。时空不均匀的流量需求对移动网络的基站部署提出了巨大的挑战。传统移动网络受到地面基站静态部署的限制,难以更好的满足时空不均匀的移动网络流量需求。为了更好地适应移动网络流量需求的时空不均匀特性,本文研究无人机辅助的移动网络的基站动态部署和网络性能优化。无人机辅助的移动网络根据流量需求分析和预测的结果,选定需要辅助的区域;可根据流量需求的业务性质,确定无人机基站类型。与传统地面基站不同,无人机基站使用无线回传链路接入地面核心网,部署位置灵活可控。部署位置关乎无人机基站的前传与回传链路质量,影响无线资源分配策略。本文研究了移动网络流量需求的时空关联特性及其预测,进而研究了两种类型无人机基站的部署问题,包括旋翼无人机基站悬停位置、用户分配、资源管理优化,以及固定翼无人机基站无线资源动态分配、可行区域内运动轨迹优化。本文主要创新工作如下:(1)移动网络流量需求预测模型研究。本文提出了时空流量需求基本预测模型及时空流量需求多任务学习架构,解决了多个关联小区流量需求预测问题。时空流量需求多任务学习架构更好地刻画了本小区流量需求与关联小区流量需求之间的关系,进一步提升了小区流量需求的预测精度。基于实际网络数据,验证了本文提出的移动网络流量需求时空二维预测模型能够显著提升流量需求预测的准确性,使得归一化预测均方误差从0.057下降到0.039,为无人机辅助移动网络基站部署规划提供有效支撑。(2)旋翼无人机基站无线资源管理与位置优化。由于无人机基站无线回传链路容易受到传播环境影响,本文针对带内及带外无线回传方案分别设计了基于用户公平性考量的前传和回传资源联合分配方案,设计了负载均衡的多动态基站的用户分配方法,并在此基础上设计了无人机基站位置优化算法,实现无人机基站位置与无线资源的联合优化,提升移动网络性能和用户体验。仿真结果证明本文提出的前回传联合优化方法相对于传统方法将用户平均速率和用户速率的公平性指数分别提升了 49%和 47%。(3)保证用户速率的固定翼无人机基站无线覆盖方法。为了在固定翼无人机基站持续移动过程中提供保证用户速率的无线服务,本文针对带内及带外回传模式分别设计了相应的动态资源分配方案,确定了满足用户最低速率需求的无人机基站的可行飞行范围。为了降低飞行能耗,充分利用可行飞行范围,设计了无人机基站运动轨迹优化算法。仿真结果证明,根据本文所提方法设计的无人机基站运动轨迹相比简单的圆形运动轨迹,能耗降低12%。