无人机基站凭借其灵活、高移动性的优势可以为无线设备提供高可靠、低时延的通信服务。相较于单无人机系统,多无人机通信系统可以显著地提升工作效率,进而成为了当前的热点研究方向。当多个无人机基站在区域内共同提供数据传输服务时,如何合理地分配服务区域、动态调整无人机数据采集模式及飞行轨迹将显著影响通信过程中的数据服务量与任务完成速率,因此引发了研究领域的广泛关注。本课题针对提升多无人机基站工作效率与网络性能的优化目标,设计了合理的多无人机空中基站协作传输优化算法。本文调研了目前物联网主流应用及无人机通信系统研究现状,分析了面向物联网的多无人机空中基站协作传输优化的重要研究意义,归纳了当前多无人机通信系统的主要研究方向及研究中存在的一些不足。进一步地,本文调研了多无人机空中基站协作传输的理论基础和资源分配机制,为后续优化算法研究奠定了坚实的基础。首先,针对多无人机协作数据传输采集系统展开研究,不同于以往的无人机数据采集系统应用无人机的悬停模式进行数据采集,本文设计无人机既可以选用悬停模式也可以选用飞行模式进行数据采集,并应用多个无人机协作进行数据采集,从而提升采集效率。本文首先通过联合优化用户关联机制将复杂的数据采集任务拆分分配至最适合的无人机基站,从而降低无人机基站工作负载。然后优化无人机飞行轨迹和无人机数据采集模式,设计任务完成时间最小化的多无人机协同数据采集方案。之后仿真对比了所提多无人机协同数据采集方案与单无人机数据采集方案、多无人机飞行数据采集方案、多无人机悬停数据采集方案的性能,仿真结果表明本文所提多无人机数据采集方案提高了系统的整体公平性,缩短了任务完成时间。然后,针对三维（three-dimensional,3D）小区划分算法展开研究,不同于以往的基于距离的小区划分机制或者基于数据服务量以及传输时延等单一优化目标的二维（two-dimensional,2D）小区划分机制,本文针对无人机终端与无人机基站组成的三维空中网络,在有限资源条件下考虑小区划分的公平性,在无人机用户服从三维空间概率分布的场景下,提出一种以最大化数据传输量为目标的基于最优传输理论的3D空中小区划分机制。根据无人机基站的位置和无人机用户在三维空间内的概率分布确定多个无人机基站之间的数据上行传输服务任务分配方案。利用最优传输理论的数学框架,证明了单元划分问题等价于半离散最优传输问题。应用最速上升搜索算法求解最优传输理论简化的三维小区划分优化问题。之后仿真对比了基于最优传输理论3D空中小区划分机制和最大信干噪比（max-signal to Interference plus Noise Ratio SINR,max-SINR）算法的性能,仿真结果表明本文所提出的小区划分算法在保证系统吞吐量的前提下,公平性优于max-SINR算法,提升了通信性能。