无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是近几年来各国专家学者研究的热点,其最大的特点就是能够在未知的场景对未知环境进行数据采集、分析、处理及存储转发等,应用范围较广。然而随着物联网技术及无线通信技术的发展进步,需要感知的信息在数量和多样性方面都在不断增长,导致了高能效实时收集信息的复杂性。与此同时,作为机动部署的高空作业平台,无人驾驶飞行器能够协助远端传感器采集信息的实时收集和传输。因此研究将无人机技术与传统的WSN进行结合以优化WSN的性能是具有重要意义的。本文的主要工作即是结合无人机技术对传统的WSN中存在的时延及能效问题进行优化。在无人机静止与移动场景下对相应的问题进行研究分析,以达到减少网络传输时延,延长网络生命周期的目的,具体包括以下两个方面:1、在静止无人机场景下,通过无人机将小世界特性引入传统的WSN,以达到减少平均路径长度,降低网络传输时延的目的。首先,结合地面传感器节点的分布、空-地信道模型来研究无人机的三维部署位置,将其解耦到水平、垂直两个维度进行分析,用于后续构造小世界网络;然后基于无人机的部署位置及数据的传输方向性提出了一种小世界网络中的“长连接”添加算法,使传统的WSN具备小世界特性。通过仿真分析,具有小世界特性的WSN相对于传统的WSN不仅降低了整个网络的传输时延,而且增大了网络的吞吐量;2、在移动无人机场景下,设计了一种高能效的信息传输采集方案。首先通过基于最优簇头数目的K-Means++成簇方案与基于LEACH的改进簇头选取方案,对传感器节点进行有效的分簇并合理选取簇头;然后以无人机飞行路径最短为目标,通过蚁群算法对无人机进行路径规划,辅助进行信息收集传输。通过仿真分析,设计的方案和传统的LEACH及LEACH-C算法相比,在一定程度上更加均衡了整个网络的能量消耗、提高了系统的吞吐量、延长了整个网络的生存时间。