近年来,以自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件为主要类型的突发事件,在我国呈现多发、频发的特点,亟需构建全方位、立体化的应急通信保障体系。轻小型、高负载、高续航无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）技术的突破,使得无人机通信应用在灾后应急救援领域成为可能。当地面通信基础设施大面积损毁无法使用时,具备全地形可移动能力的无人机集群能够深入受灾区域作为空中基站或无线中继快速恢复通信网络,打通救援生命线。然而,灾害信息随时空演变,环境复杂多变,频突发的搜救任务与高并发的应急通信业务造成了实时无人机供给与突发任务需求不匹配,应急业务实时回传难以保障。本文面向灾后应急场景,分别研究动态场景与不完全信息场景下的无人机中继选择方法,提高用户的传输质量并减少信息传递时延。论文的主要工作和创新点如下:在应急场景中,大量关键信息的滞后性增强与时效性减弱都有可能导致灾害规模的扩大,可利用无人机实时中继的视距（Line-of-Sight,LoS）通信链路与机会中继的移动性提升灾情信息传输的可靠性和时效性。针对灾害事故发生后,部分地面通信链路中断造成地面用户难以将实时灾情信息准确且迅速地传送给目的用户的问题,首先利用信息年龄（Age of Information,AoI）刻画灾情信息时效性随时间推移而衰减的特性,并将优化问题抽象为系统信息年龄AoI最小化问题。然后,将优化问题进一步转化为动态场景下的稳定匹配问题,并设计了一种基于动态稳定匹配的无人机动态中继传输模式选择算法,保证了动态随机环境下匹配结果的稳定性。最后,仿真验证了所提方法在随机动态环境下相较传统静态稳定匹配算法具有明显的AoI性能提升。为了克服灾后地面基础设施损毁导致的通信中断,可通过中继无人机实现断点续传。针对灾后复杂环境下端到端（Device-to-device,D2D）通信无法获得双边准确信息的问题,本文从匹配理论的角度,研究不确定序区间偏好信息下的D2D用户无人机辅助中继选择方法。根据预测飞行范围内的传输速率得到D2D对和无人机双方的不确定偏好序,在对不确定偏好序综合评估生成相应偏好列表的基础上,建立多对一双边匹配模型。为了避免复用同一无人机中继的D2D用户簇内同群效应的影响,利用双边交换稳定匹配的中继选择算法保证匹配结果的稳定性。仿真结果表明,考虑灾后应急场景的不确定性,所提出的方法相较于现有算法能有效提高D2D用户的传输成功率。论文包含图19幅,表6张,参考文献113篇。