本公开实施例是关于一种认知无人机轨迹与资源分配的优化方法。该方法包括：基于认知无人机通信网络构建概率性视距链路模型；根据所述概率性视距链路模型建立折中优化模型；将所述折中优化模型分解为双层问题，利用第一算法与第二算法求解所述双层问题，得到全局最佳吞吐量。本公开实施例一方面，在主网络的严重同信道干扰约束下，探索了无人机在概率性视距信道下最优的动态轨迹、接入策略及功率分配，实现了次级网络性能的提高。另一方面，初始的问题被分解为双层问题，并提出改进的粒子群算法有效实现了吞吐量最大化与同信道干扰最小化的折衷。