无人机因为其高机动性与便携性好等特点,已经在军事,商业,通信等领域得到了广泛应用。同时,由于人工智能的快速发展,人们对计算的需求越来越高,而现有的移动计算设备(电脑,手机)的计算能力并不能完全满足用户对通信质量的需求。因此,人们提出移动边缘计算技术提高系统计算能力以满足用户对通信的需求。本文研究了无人机辅助移动边缘计算系统方案设计,主要研究内容如下:(1)针对无人机辅助移动边缘计算的场景,考虑单个携带MEC服务器的无人机为地面多用户提供辅助计算服务。通过联合优化无人机轨迹,用户传输功率,用户本地计算数据量,无人机辅助计算任务量以及用户卸载数据量来最大化用户数据承载量。针对形成的非凸问题,提出交替优化的方法解决此非凸问题。具体地,通过固定其他变量优化无人机轨迹以及固定无人机轨迹优化其他变量对形成的非凸优化问题进行求解。仿真结果表明,所提出的方案设计优于两种基准方案,验证了所提方案的有效性。(2)考虑单个携带有MEC服务器的无人机为地面多用户提供辅助计算服务的场景,通过联合优化无人机轨迹,用户调度变量以及卸载比例来最小化系统总能耗。针对形成的非凸优化问题,我们利用惩罚对偶分解算法进行解决,即通过引入拉格朗日乘数因子和惩罚因子将约束中的等式约束写至目标函数处进行求解。仿真结果表明,所提出的惩罚对偶分解算法性能优于范数算法,并且所提方案的性能要优于两种基准方案。(3)考虑带有MEC服务器的地面基站为空中多个无人机提供辅助计算服务的场景,通过联合优化无人机轨迹,传输功率以及时间分配来最小化无人机执行计算任务总时延。为了解决形成的非凸问题,我们采用多变量固定迭代算法将原问题转变为凸优化问题进行求解,即固定无人机轨迹和传输功率优化时间分配,固定时间分配和传输功率优化无人机轨迹以及固定时间分配和无人机轨迹优化传输功率,并提出相应的算法进行求解。仿真结果表明,相对于基准方案,获得的解仍然是较好的。