无线传感器网络是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,广泛应用于军事、智能交通、环境监控、医疗卫生等多个领域。由于物联网技术的发展和大数据时代的到来,无线传感器网络向超大规模、多元异构化等方向不断演进。面对日益复杂化的无线传感器网络,一直围绕无线传感器网络的能量短缺问题变得更加突出。随着小型无人机和射频能量传输技术的飞速发展,无人机携带射频能量源在无线传感器网络覆盖区域上空飞行或悬停,可以对区域内的传感器节点进行能量补充,为无线传感器网络能量不足问题提供了可行性方案。因此,研究无人机辅助的无线能量传输系统具有重要意义。首先构建了无人机辅助的无线传感器网络能量补充模型。该模型中由无人机携带射频能量源在无线传感器网络上空飞行或悬停,同时传感器节点带有能量接收装置用来接收无人机辐射的射频能量,从而实现无线传感器网络的能量补充。其次对模型中无线能量传输问题进行了探讨和分析。1、我们根据传感器节点的类型、网络的通信协议对无线传感器网络的能耗进行建模,得到无线传感器网络的耗能分布情况。由此,确定了网络中各个传感器节点所需充能的比例。2、由于无线传感器网络部署情况的不确定性,无法确定无人机与待充电节点之间是否是视距传输,因此我们提出了概率视距模型。3、在传感器节点能量接收端,我们根据能量接收装置的实际特性给出了一个二次多项式的非线性接收模型。然后讨论了单个无人机携能场景下,在充电时间内如何优化无人机的飞行轨迹使无线传感器网络中充电节点获得的能量最大化并满足能量比例分配,建立了最大化问题的数学模型。因为所建问题是非凸优化问题,所以本文先用拉格朗日对偶法对问题进行了分析。然后提出了连续凸优化算法,通过不断地迭代得到无人机的最优飞行轨迹。实验仿真结果表明节点获得能量的比例与节点耗能比例一致,达到了预期的效果。最后针对多无人机携能的无线能量传输系统,通过结合无线传感器网络的节点分布将待充电区域划分成多个子区域。我们建立了无人机与子区域的关联来协同调度无人机进行能量补充,给出了单无人机和多无人机对大规模无线传感器网络充电的对比结果。仿真结果表明,多无人机协作充电更能满足大规模无线传感器网络对能量的需求,当无人机数量提高到4架时,充能量比单架无人机充能量提高了10倍。