基于下一代无线通信场景(如物联网,无线传感器网络)中面临着低功率传感器节点供能难的问题,以及在传统的无线供电通信网络中的固定混合接入点技术已不再适用于未来用户复杂分布的多种场景。而对于目前新型的无人机技术具有机动性高、范围广,可搭载其他设备,续航能力强等特点,本文提出一种新型的无人机全双工方式协助的无线供电通信网络系统,其中无人机通过灵活的位置调整,在保证了与地面用户间良好的通信信道的同时,也带来了更加具有挑战性的无人机部署和系统资源分配方案设计。因此探究多种场景下新型系统的资源分配与优化设计具有重要而现实的意义。因此,本文根据用户分布的集散程度,从用户稀疏分布和用户密集分布两个场景展开研究。1)用户稀疏分布场景首先,本文建立了一维无人机协助的多用户全双工无线供电通信网络模型,其中一个无人机依次对地面用户进行下行链路能量传输,同时用户通过时分多址接入(Time Division Multiple Access,TDMA)方式在上行链路将信息传输到无人机。并在此基础上结合无人机特点设计了两种用户能量收集方案:i)仅悬停-能量收集方案,即无人机只能在悬停时才对用户进行充电;ii)悬停和飞行-能量收集方案,即无人机在悬停和飞行时都可以对用户进行充电。进一步地,在两种能量收集方案下分别研究了以最大化网络吞吐量和最小化无人机总任务时间为目标的最优时间资源分配方案。其中新系统具有以下特点:i)考虑了系统中的能量因果关系,即每个用户只能使用到目前为止已传输的所有能量。ii)无人机的最大飞行时间和最大速度限制都已纳入提出的系统。iii)考虑到了实际的接收机要求,将无人机的无线能量传输范围在系统中进行了限制。仿真结果表明,两个优化目标下所得的悬停时间与飞行时间之间的关系恰好相反,且悬停和飞行-能量收集方案相比仅悬停-能量收集方案和传统的固定基站方案能够为系统提供更多吞吐量,表现出更好的传输性能。而随着无人机的飞行高度减小,或是传感器之间的距离减小,亦或是传感器数量增加,网络总吞吐量都会逐渐增加并随之稳定。2)用户密集分布场景首先,建立了三维无人机协助的多用户全双工无线供电通信网络模型,其中最初以三维形式部署了一批无人机群,它们同时为所有地面用户充电,然后飞往新位置并通过正交频分多址接入(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)从排序的地面用户依次收集信息。基于窄带物联网的潜在的可用信道数限制,划分了信道数大于用户数和信道数小于用户数两种情景。在这两种情景下,提出了一种新型的优化框架,联合优化了无人机群的上行和下行的三维部署,包括用户-无人机关联,用户调度顺序和上行-下行时间分配来最大化上行总吞吐量。在该框架下,总结了多种有效算法来解决问题。其中新系统具有已下特点:i)系统设计时考虑了用户的下行能量收集门限和无人机的上行信噪比门限。ii)采用了一种新的无人机空对地信道模型—概率视距信道模型,即同时考虑了多个高度可调无人机的直接视距和非直接视距信道。此外,根据系统特点,设计了两种次优的调度策略,分别称为近端优先策略和远端优先策略。仿真结果表明,上下行无人机三维位置分布具有不同规律,其中下行无人机的位置分布具有会聚现象;提出的模型性能优于传统基站无线供电通信网络的性能;OFDMA方案显著优于之前的TDMA方案;同时,在吞吐量最大化方面,近端优先策略优于远端优先策略,在系统公平性方面,远端优先策略优于近端优先策略。