无线传感器网络作为一种新型的监控方式,可对周围环境进行监测和数据采集,是物联网的重要组成部分,已广泛应用于各个领域。由于无人机具有易部署、灵活性高、机动性强等特点,使用无人机收集传感器监测的数据可以减少延迟,增强无线传感器网络的可持续性。然而,无线信道的广播特性增加了无线通信被窃听的风险。为使监测数据和敏感信息不被泄露,无线通信的安全问题必须得到保障。然而,现有工作在保护无线通信安全的同时均未考虑服务质量的需求,这将导致部分节点通信时间过短进而造成数据传输的中断和丢失。本文研究在无线传感器网络中利用无人机进行数据收集的无线通信安全问题。具体地,传感器分布在一定范围内监测该范围内的环境数据,窃听者散落在其周围伺机进行非法窃听,无人机定期在该片区域内巡航收集传感器感知的数据。其中,无人机有移动性约束以表示其能量受限;系统有数据收集约束来满足服务质量的需求;传感器有发送功率约束来延长网络的寿命。基于此,本文提出了一个平均保密率最大化问题。针对上述优化问题,本文通过证明将其进行等价转换,解决了非光滑的问题。对于转化后的问题,基于块坐标下降方法,本文提出了一个迭代优化算法。其中,该算法由传感器发送功率优化、无人机轨迹优化和数据收集优化三部分组成。发送功率优化中,传感器根据无人机和窃听者的位置适时调整自身的发送功率,可以延长无线传感器网络的寿命,同时提高合法信道的传输速率。无人机轨迹优化中,通过对无人机路径的设计可以在增强合法链路强度的同时退化窃听链路强度,以提高保密率。数据收集优化中,通过规划无人机数据采集的调度顺序和通信时间,满足服务质量需求的同时提高保密率。通过分析,本文所提算法可以保证快速收敛,并且具有多项式时间复杂度。为测试所提算法的性能,本文设计了三个对比算法。其中,TPA-WTP算法未进行无人机轨迹优化,TPA-WPC算法未进行发送功率优化,TPA-WTC算法未进行调度和数据收集的优化。本文将所提算法和三种对比算法进行模拟仿真实验。实验结果表明,迭代优化算法在5次左右的迭代之后即可收敛。在对平均保密率的提升方面,无人机轨迹优化在平均功率较小时的作用更大,而功率控制则在平均功率较大时更为有效。与TPA-WTP算法和TPA-WPC算法的对比中,本文算法在平均保密率方面分别提高15.7%和159.8%。与TPA-WTC算法的对比中,当无人机飞行周期大于70s时,两种不同任务分布情况下所提算法较TPA-WTC算法任务达标率平均高出30.7%和20.9%。