无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）凭借其高移动性、易于部署、能够适应不同通信环境等优点,被认为是6G中构建空-天-海-地一.体化通信网络的关键要素。目前,它已得到广泛关注并大量应用于消费电子、垂直行业以及应急保障等领域。可以预见,垂直行业的应用,尤其是在物联网、工业互联网等无线传感器网络中的应用,能大大加快无人机通信技术的发展。节点数据采集作为无线传感器网络的重要领域,已受到广大研究学者的关注,随着近年来通信数据量的爆炸式增长,其面临的困难与问题也在逐步增多。生成的海量数据如果得不到及时收集处理,就会失去其价值,同时积压起来也会影响节点的存储效率。而无人机凭借其快速部署和高灵活性的优点,可以在传感器节点上方移动获取更好的信道质量;同时,通过动态平衡每个传感器节点的唤醒调度可以进一步节省通信开销,避免冗余传输。高效的数据采集对保证数据的时效性和新鲜度具有重要意义。因此,本文结合实际通信环境,考虑了无人机辅助传感器网络数据采集场景中存在的多种可能性,通过联合优化传感器节点调度和无人机飞行轨迹以最小化任务完成时间。具体内容如下:1、本文首先考虑启用多无人机且地面节点间存在同频干扰的数据采集场景,为了保证数据的时效性,以无人机完成数据采集任务时间最小作为目标。在满足数据采集量的需求下,通过联合优化无人机飞行轨迹、无人机与地面节点之间的时间调度分配以及地面节点发射功率,尽可能地减少无人机执行任务时间。随后,在使用时间离散分段化的基础上,提出了基于连续凸逼近和交替优化的二分搜索算法求解非凸问题。最后,通过仿真结果验证了文章提出的设计方案在不同的数据上传量及节点分布情况下的有效性。2、本文又进一步考虑了启用多无人机的无线供能数据采集场景,为了保证地面节点可持续高效工作的能力,让无人机在采集数据的同时为地面节点充能。在满足数据采集量和地面节点留存能量以及无人机能耗限制的需求下,通过联合优化无人机飞行轨迹、无人机与地面节点之间数据采集以及充能调度,以最小化无人机完成任务的时间。由于双重节点调度变量的限制,该问题成为一个挑战性的非凸混合整数规划问题。为此,本文提出了一种基于二分搜索,并结合多种优化问题求解技术的算法。最后,仿真结果表明提出的优化设计方案可以适用于不同的任务需求场景,且在不同环境下都能有效缩短任务时间。