第五代移动通信（the Fifth Generation Mobile Communication,5G）网络逐步实现商业化部署,促进了新技术与新业务的快速发展。在5G网络中,频谱效率是一项关键的效率指标。无线频谱是一种不可或缺并且有限的珍贵资源,然而,在当前大多数应用场景中,频谱资源利用效率普遍不高。认知无线电（Cognitive Radio,CR）技术通过应用多种频谱共享方法,能够有效地提高频谱资源利用效率。由于无线信号具有开放性,认知无线网络中信息传输可能会遭到非法用户恶意窃听,因此,认知无线网络中的安全传输问题需要结合5G典型场景的通信需求进行深入探讨。无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）由于具有灵活部署、较强视距（Line-of-Sight,LoS）链路等特点,与人工噪声技术（Artificial Noise,AN）相结合,为实现认知无线网络中的安全传输提供了一种解决思路。无人机作为传输人工噪声的干扰器,能够对非法窃听者产生有效的干扰。为了实现安全传输,需要根据实际场景的要求部署无人机位置以及对无线资源进行分配与调度,从而增强无人机对非法窃听者的干扰效果,同时尽量降低无人机对合法用户的影响。本文引入无人机辅助安全传输技术,结合覆盖式与衬底式两种频谱共享方法,针对典型场景展开研究。本文在无人机辅助的覆盖式认知无线网络场景中,提出了一种基于频谱感知与无人机资源分配的安全传输方案。在覆盖式频谱共享方法中,无人机通过频谱感知来判断主用户信道当前的接入状态,并决定作为友好干扰器或者次级用户发射机。同时,引入了功率分配比来配置无人机的传输功率。在该场景中,以系统安全传输速率为优化目标,对频谱感知时间、无人机功率分配比以及无人机部署位置进行联合优化。在求解过程中,采用自适应惯性粒子群算法对所提优化问题进行求解。仿真结果表明,与现有文献中的两种基于无人机辅助的认知无线网络安全传输方案对比,提出的方案具有更好的安全传输性能。本文在无人机辅助的衬底式认知无线网络场景中,提出了一种基于边际效应（Marginal Utility,MU）的次级网络传输功率动态分配方案。经研究发现,在无人机作为次级网络中的辅助干扰器时,主用户安全传输速率的增量随着次级网络传输功率的增大而减小,将其对应建模为经济学中的边际效应模型。在该场景中,以主用户安全传输性能为主,将次级网络传输功率按照边际效应变化规律进行动态分配,并对无人机的部署位置进行优化,实现主用户安全传输速率最大化。在求解过程中,采用二分精度直线搜索算法对该问题进行求解。仿真结果表明,与现有的两种对比方案比较,所提方案通过降低边际效应的影响,有效地提升了主用户的安全传输性能。