无人机（Unmanned aerial vehicles,UAV）具有诸如低成本,高移动性和按需部署的特点,其装载通信设备后可通过人为控制或自适应调整飞行路线,与地面通信设备建立高概率视距通信链路（Line-of-Sight,LoS）,因此被广泛应用于无线通信领域。无人机机载中继通信系统是无人机在无线通信领域一个主要应用。相较于传统的地面静态中继,无人机可以充分利用其可移动的特点,自适应且快速的调整飞行路径,以获得自身与目标通信节点之间更好的信道条件,为距离较远的信源和目的用户建立可靠且低延迟的通信链路。本文主要对无人机支持的中继通信系统和无人机支持的物联网网络进行研究,针对吞吐量、信息时延等不同的通信性能需求,提出联合优化无人机中继的飞行路线和整个通信系统的资源分配的算法,来设计能够实现最优性能的最优无人机飞行路线及资源分配。论文研究内容包括以下两个方面:（1）为了支持当代快速增长的数据需求,本文研究一个无人机支持的多链路通信系统,多个信源通过相应的无人机中继辅助下与对应的目的节点进行通信。由于多个链路共用同一频带同时通信,因此各链路之间存在同信道干扰。因此,本文通过联合优化无人机中继三维飞行路线和无人机与信源的功率分配来削弱同信道干扰,从而最大化整个链路的吞吐量性能。由于所形成的问题为非凸优化问题且存在变量耦合,本文提出了基于块坐标下降法（Block Coodinate Descent,BCD）、逐次凸逼近方法（Successive Convex Approximation,SCA）以及引入松弛变量的方法,通过交替迭代的方式对原问题进行求解。仿真结果表明,我们提出的算法可以有效的提高所有信源-无人机中继-目的用户链路中的最小吞吐量,并且证明了在无人机支持的多链路中继通信系统中,通过联合优化无人机三维飞行路线和发射功率来削弱信道干扰的必要性。（2）已有研究通常将无人机与通信节点之间的信道假设为LoS信道模型,但不符合实际通信环境,所以本文基于更符合实际的莱斯（Rician）信道模型研究一种多无人机支持的信息采集系统,其中一个无人机被部署为信息采集无人机来采集传感器节点数据,另一无人机被部署为中继将信息采集无人机采集到的数据转发到信息汇集中心,从而实现远距离的实时信息采集和数据分析。我们提出了一个联合优化无人机的水平飞行路线和垂直高度以及信息发射设备的发射功率和带宽分配的算法,在满足所有传感器节点的信息传输需求的情况下,最小化无人机的工作周期。我们同样使用块坐标下降法等方法对这个非凸联合优化问题进行交替迭代求解。仿真结果对比表明,我们提出的基于Rician衰落信道模型的联合优化算法能够更好的协调各链路之间的通信,提高通信系统的通信效率,从而有效的减小无人机的任务完成时间。