随着第五代移动通信系统的发展与部署,越来越多的新兴物联网（Internet of Things,Io T）应用出现在日常生活中,如无人驾驶、远程手术、智能工业控制等。在面向实时应用的Io T系统中,设备需要实时感知周围物理环境并监测系统状态,从而为智能决策和控制提供及时、有效的信息。对于此类时间敏感信息,若决策端获取的是过时信息,将会导致无效决策甚至错误控制,并造成巨大的安全问题。此外,在未来第六代移动通信网络中,新业务和新应用对信息新鲜度的要求越来越高。为了有效地刻画信息新鲜度,学术界提出了信息年龄（Age of Information,AoI）的概念。目前,AoI已迅速成为无线通信系统新的性能指标和研究热点之一。同时针对Io T中存在的拓扑结构不灵活、远程覆盖盲区等挑战,无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）可凭借着其高移动性、灵活部署、视距通信等特点成为解决上述挑战的有效方案之一。因此本论文研究面向信息年龄的UAV中继通信传输,考虑通过联合优化UAV飞行轨迹和无线通信资源以最小化峰值信息年龄（Peak AoI,PAoI）,从而保证通信系统中信息获取的实时性。本论文的主要工作内容如下。本论文考虑利用UAV为处于远程覆盖盲区中的一对源-目的节点提供信息中继服务。在保证携带传感器更新信息的短数据分组包能够被顺利中继传输的前提下,对分组包的上行传输时间和下行传输时间、源节点和UAV的发射功率以及UAV的飞行轨迹进行联合优化,以最小化UAV中继传输的PAoI。针对所建模的非凸问题,本文提出了一种基于连续凸近似的迭代算法。仿真结果表明,所提出的算法在PAoI和收敛性能上都要明显优于基于交替优化的算法。本论文进一步将问题扩展到单UAV多传感器节点的信息中继系统。针对无地面通信基础设施的无线传感器网络,分别研究多个传感器节点通过频分多址（Frequency Division Multiple Access,FDMA）和时分多址（Time Division Multiple Access,TDMA）两种方式接入UAV。本文通过联合优化UAV的飞行轨迹和无线通信资源使得中继系统中各个传感器的最大PAoI最小化。首先通过引入辅助变量和利用透视函数对优化变量解耦,并提出了基于连续凸近似的算法对非凸问题进行迭代求解,最后通过仿真结果分析了各项无线通信资源对UAV飞行轨迹和PAoI的影响,并验证了所提出的算法在一般场景下的适用性。综上所述,本文以AoI为性能指标对无人机辅助的传感器网络的信息传输进行了轨迹和通信资源的联合设计。仿真结果表明通过联合优化飞行轨迹和无线通信资源,可以显著降低PAoI,从而支撑对信息时效敏感的各项业务。