无人机编队依靠人工智能、计算机视觉等技术,通过无人机间信息交互、主动避撞,能够协作完成各种空中任务。下一代5G移动蜂窝网络不仅能为无人机编队提供可靠的信号覆盖,还可以保证无人机编队间高效的直接通信。但是无人机编队通信的可靠性和安全性受恶意用户的影响,恶意用户传输虚假信息会对无人机编队产生严重危害。同时由于无人机飞行速度快、航迹灵活多变,因此5G移动性管理机制对无人机编队的通信性能也至关重要。本文针对无人机编队间直接通信的可靠性和5G服务无人机编队的移动性管理进行了深入的研究。具体的研究成果和贡献概况如下:无人机编队在飞行过程中,通过信息交互可以进行任务分配、主动避撞和航迹规划,提升编队协作的高效性。但是在无人机编队间进行数据交互时,恶意(或故障)用户可能会发布虚假(或错误)信息,导致其他无人机进行错误决策进而造成严重后果。无人机需要在直接通信时能够辨别这些恶意用户,因此获知周围无人机用户的实时信誉值尤为重要。针对无人机编队间直接通信时获取其他无人机实时信誉值的需求,提出基于分层区块链的无人机信誉管理机制。根据无人机用户所处的不同大小级别的空域,使用分层区块链对其信誉值进行管理和记录以降低无人机用户的算力消耗和区块的传播时延。其次,设计了无人机信誉管理机制的区块链结构,通过微块和关键块结合的方式提升区块链的容量并降低信誉值信息的确认时延。该区块链结构还针对自私挖矿攻击进行了优化,提升了安全性。仿真结果表明该机制不仅能够降低区块传播的时延,同时还能提升无人机信誉值更新的实时性。无人机编队与基站之间的通信性能决定了无人机编队是否能够准确接收飞行控制指令。而无人机编队的移动性管理对下行链路的通信性能产生重要的影响。针对无人机用户由于下行链路质量波动造成的频繁切换问题,提出了动态切换参数更改机制。根据无人机用户上报的实时测量结果动态地修正切换事件的触发参数以降低无人机用户切换的频率。其次,还提出基于用户航线信息辅助的切换机制,以避免无人机在多种飞行模式下由波瓣零点和航线因素造成的不必要切换。利用NS3搭建了基于5G的无人机编队移动性管理系统级仿真平台,实现了所提机制。通过系统级仿真验证了所提机制对无人机编队移动性管理性能的提升。