近年来,由于无人机具有高度机动性、成本低、部署灵活等优势,利用无人机搭载通信设备作为空中基站在辅助地面基站通信上发挥着越来越重要的作用,同时,无人机空中基站也面临着三维位置部署,基站覆盖优化等技术挑战。灵活合理地进行无人机三维位置部署可以获得更优的空中基站覆盖性能从而保证更多用户的正常通信。该研究针对人烟稀少的偏远山区场景下地面基站建设困难,通信品质差的问题,以最大化基站覆盖率为目标,对空地信道建模和无人机基站三维位置部署问题展开研究。主要研究内容包括:（1）基于射线跟踪理论,利用反向射线跟踪算法寻找到山地场景下收发两端之间的射线路径,建立射线跟踪模型;在此基础上,为了提高有效射线路径的寻径效率,提出了改进的区域划分加速算法;进一步,为了验证所提加速方法的有效性,分别使用论文中所提出的加速算法与传统的八叉树加速算法进行了仿真,从仿真结果的所需求交面数、仿真运行时间、接收功率误差三个角度出发,对比分析了两种算法的加速效果。（2）根据建立好的山地场景下的射线跟踪模型,改变发射端的三维位置,构建空地信道模型,仿真分析了山地场景下空地信道的传播损耗特性;然后利用基于射线跟踪算法的Wireless Insite软件验证了所构建的空地信道模型的正确性,说明了论文中构建的空地信道模型可以用于预测山地场景下空地信道的传播特性。（3）利用Wireless Insite软件仿真分析了无人机高度、固定高度下位置变化等因素对空中基站覆盖性能的影响;为了优化空中基站覆盖性能,重点研究了无人机三维部署问题,论文利用k-means++算法对地面用户进行聚类分簇,从而在水平维度确定了所需无人机的个数以及无人机的水平投影位置,然后通过高度爬升的方法求得使路径损耗最小化时每个无人机的最佳高度,确定了最终的无人机三维位置优化部署方案;通过实施优化方案,与优化前的仿真结果比较,证明了论文中所用算法及优化方案的可行性;并将k-means++算法与现有的用于多无人机基站位置部署的k-means算法进行了优化效果与仿真效率的对比分析。