近年来,无线通信领域对物理层安全通信有了更高的要求,而传统的通信技术往往具有高复杂性算法、能耗和硬件成本支出过大的问题。因此最近智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,即 IRS）被提出并应用于无线通信系统中。IRS是无源被动的二维反射表面,可以通过软件控制IRS上反射单元的反射相位主动修改无线信道。通过设计IRS的反射相位可以在合法用户处的接收信号相干叠加同时在窃听用户处的信号相互抵消,IRS的兼容性使其还可以和传统的安全通信技术如多天线、人工噪声（Artificial Noise,即AN）结合,因此将IRS引入物理层安全通信领域的研究是非常关键的。本论文主要研究将IRS应用于传统的物理层安全通信系统中,针对地面基站和无人机基站两个场景提出对应的资源优化策略,论文的主要工作如下:首先,考虑一个地面基站的多窃听用户单合法用户的多输入单输出（Multi-Input Single-Output,即MISO）系统,针对联合优化基站的波束成形和AN向量以及IRS的反射相位,研究以最小化系统功耗为目标的优化问题。本论文提出了基于SDR和极大极小值定理的交替迭代优化算法。仿真结果验证了在MISO场景下所提算法能有效降低系统的功耗,同时证明了 IRS能与AN结合使用进一步提升系统性能。其次,考虑无人机基站的单窃听用户单合法用户的多输入多输出（Multi-Input Multi-Output,即MIMO）系统。通过优化无人机的位置、无人机的发射波束成形、AN向量以及IRS的反射相位,本论文研究最大化系统安全速率的问题。本论文针对多变量耦合的数学问题提出了基于块坐标下降（block coordinate descent,即BCD）、复数域圆流形（Complex Circle Manifold,即 CCM）以及遗传算法（Genetic Algorithm,即GA）的交替迭代算法。仿真结果表明了该算法能有效提升系统的安全速率,并且验证了在MIMO系统下IRS在无人机通信系统中对安全速率具有一定的提升作用。