随着无线网络的进一步发展,越来越多的设备将在未来接入网络,并带来巨额的网络流量增长。到目前为止,已经有多项新颖的无线技术被提出以提高网络容量、增强信号质量、降低网络时延、提高覆盖范围等。得益于能够建立视距（Line of Sight,Lo S）传输以及能被灵活地部署,无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）能够有效地提高无线网络的吞吐量,提高网络的覆盖范围,缓解网络负载。然而,由于复杂的传播环境,尤其是在城市地区,受到高楼、车辆等散射体的影响,信道状态变化迅速且难以精准表征,通信质量很可能会发生很严重的衰减。最近,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）作为一种很有前途的技术正被广泛研究。它通过对入射的电磁波进行智能反射,从而构造可控的电磁传输环境,进而显著地改善通信环境,提高通信质量。基于此,本文尝试将无人机技术和智能反射面技术结合在一起,借用它们各自的特点来实现优势互补,进而探索一些潜在的可能性,为未来网络的构建提供相应的理论依据和指导。本文首先研究了一个单用户场景的智能反射面辅助的无人机通信系统,旨在通过联合设计无人机飞行航迹和智能反射面的被动波束赋形来最大化系统的平均可达速率。为了解决所提出的非凸问题,我们将其分为两个子问题,即被动波束赋形设计和飞行航迹优化。我们首先推导了任意给定无人机航迹的相位偏移闭式解,实现了不同传输路径接收信号的相位对准。然后,根据最优的相位偏移解,利用连续凸逼近（Successive Convex Approximation,SCA）方法得到次优的航迹解。仿真结果表明,该算法能显著提高系统的平均可达速率。在上述研究的智能反射面辅助的无人机通信系统的基础上,我们进一步研究了该系统的物理层安全传输问题。其中,无人机与地面用户进行双向通信,而窃听者则意图窃听其相关信息。由于无人机物理层安全传输能力有限,为了进一步提高安全通信质量,我们借助智能反射面来辅助无人机的安全通信。具体来说,时分多址（Time Division Multiple Access,TDMA）协议是被用于无人机与地面用户之间的通信,即下行（downlink）和上行（uplink）通信。特别地,我们假设窃听信道的信道状态信息（Channel State Information,CSI）是不完美的。我们的目标是最大限度地提高系统的最坏情况下的平均安全速率,通过无人机的航迹、智能反射面的被动波赋形和发射功率的鲁棒的联合设计。由于该上下行联合优化问题的非凸性,使得其最优求解具有挑战性。为此,我们提出了一种基于交替优化（Alternating Optimization,AO）技术的高效算法。具体地说,该问题被划分为三个子问题,并采用连续凸逼近、-Procedure和半定松弛（Semidefinite Relaxation,SDR）来处理这些非凸的子问题。仿真结果表明,与基准算法相比,我们提出的算法能显著提高系统平均安全速率,同时也证实了该算法的鲁棒性。