随着无线通信技术的快速发展,无处不在的无线广域网(WWAN Wireless Wide Area Network)为人们的生活带来了极大的便利。基站(Base Station,BS)覆盖范围内的用户可以通过WWAN随时随地访问互联网资源并享受便利的服务,比如:购物、游戏等。然而,随着用户设备的不断增加,传统的静态基站已经无法满足大量用户的需求。因此,人们提出通过无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助移动用户进行计算卸载或者数据卸载来缓解用户的需求。目前,大部分工作集中于UAV协助用户单独进行计算卸载或者数据卸载。然而,在一些基础设施极其有限的边缘场景中,目前没有有效的方法来同时满足用户的计算和数据卸载需求。因此,本文提出了一种UAV协助用户进行移动卸载的方案。论文的主要工作如下:首先,针对单UAV协助用户进行移动卸载的问题,本文建立了单UAV移动卸载模型,并提出两阶段迭代优化算法对此问题进行求解。该算法在考虑用户公平性的前提下,通过联合优化UAV能量管理、功率管理、带宽分配及UAV轨迹,实现了全体用户满意度较高的目标。其次,针对多UAV互相协作帮助用户进行移动卸载的问题,本文建立了多UAV移动卸载模型,并提出三阶段迭代优化算法对此模型进行求解。该算法在避免多UAV路径冲突的同时,考虑了用户公平性及UAV与用户的匹配问题。本文通过联合优化UAV能量管理、带宽分配及多UAV轨迹,实现了最大化全体用户中最小计算速率的目标。最后,针对论文中所提出的单UAV协助以及多人机协助用户进行移动卸载的模型进行仿真,并对实验结果进行分析及总结。首先,本文对单UAV协助移动卸载方法进行仿真,通过实验验证了所提方案的有效性以及二阶段迭代优化算法的收敛性。实验结果表明能极大提高用户的计算速率。其次,本文对多人机协助移动卸载模型进行仿真,验证了所提出的三阶段迭代优化方法的收敛性。实验结果表明所提方案得到的UAV路径相对于其它路径具有更好的效果。最后,通过对比多UAV与单UAV协助情况下用户最小计算速率的大小,验证了多UAV相对于单UAV能够协助更多的用户进行移动卸载。