为实现第六代通信网络所追求的全球无缝覆盖和万物智联的终极目标,以无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）为核心元素的低空通信的研究迫在眉睫。同时,在现代移动通信过程中,无线信号的广播特性导致其容易被窃听者捕获并解码,故通信安全问题也亟需解决。因此,为了突破第五代通信网络中服务质量和网络容量的桎梏,完善UAV网络的窃听防御机制,本文在毫米波频段上,开展了UAV协助的多层异构蜂窝网络的相关研究。主要工作有:首先,针对热点区域与应急场景,考虑了一个大规模UAV协助的多层毫米波异构蜂窝网络。为了更准确的模拟网络元素的分布,将地面基站建模为泊松点过程。同时,将网络中的无人机基站和地面用户设备均建模为泊松簇过程,且分散在共同的簇中心地面基站周围。为了探讨簇间网络元素对网络性能产生的影响,进一步构造了由簇内/间基站组成的四层网络模型。其中,簇内/间级联距离分别建模为瑞利和莱斯分布,网络级联遵循最大偏置接收功率准则。基于此,利用大尺度和小尺度衰落模型,分析了典型地面用户设备与各层基站之间的级联概率、距离统计以及干扰分布。研究表明,相较于典型地面用户设备仅与簇内基站级联的双层网络,该四层网络能显著提升下行链路的覆盖概率和吞吐量。其次,针对UAV协助的多层毫米波异构蜂窝网络的物理层安全问题,考虑了窃听场景下的三层网络。其中,将地面基站和窃听者的位置建模为泊松点过程。而以用户为中心的无人机基站和地面用户设备的位置则被建模为泊松簇过程,且分布在共同的簇中心地面基站周围。在该网络中,有多个窃听者试图窃听合法用户信息,故针对独立窃听场景,为了达到降低窃听信道性能的效果,设计了全双工模式下的接收终端协作干扰方案。其中,接收终端在接收合法信息的同时会发送对窃听者起扰乱作用的干扰信号,并采用自干扰消除技术最大化的消除该干扰信号对自身产生的影响。最后,着手于各层基站级联路径损耗的分布、级联概率以及干扰的相关分析,研究了该网络的安全速率和安全中断概率。仿真结果表明,本文所设计的协作干扰方案能有效抑制窃听者的窃听性能,提高物理层安全性能。