随着无人机技术的发展,无人机拥有快速部署、高机动性以及更有效的无障碍传播路径等特点,这些特点使得无人机有望成为下一代无线通信网络的重要组成部分,即充当空中可移动基站为地面用户提供通信服务,这将解决传统固定基站难以在险峻地区部署、容易受到损害且难以应对突发高流量需求等缺点。相应地,如何确定多无人机基站的三维部署位置则成为一个重要的研究内容。因此本文提出了一种新型的基于多无人机基站的三维信息支持网络模型,该模型以为地面用户提供最优通信服务为目标,模型中的无人机采用基于吉布斯采样的分布式算法（GSDA）进行自身三维部署位置优化。基于以上研究内容本文开展了以下工作:1.本文构建了一种新型的基于多无人机基站的三维自组织通信网络模型,模型采用已有的射频传播信道模型对空地信道进行简化,以最大平均信道容量为优化目标,同时限制了无人机的移动范围以保证地面用户处于通信覆盖范围内。后续本文会在该网络模型的基础上对提出的分布式算法进行研究。2.本文提出了基于吉布斯采样的分布式算法（GSDA）用以对上述优化模型进行求解。当无人机使用GSDA进行自身三维位置优化时,仅需要邻居无人机位置信息便可以运行本文所提出的分布式算法并找到自身最优的三维部署位置。同时本文从理论上说明算法对目标函数的收敛性以及对无人机位置变量的收敛性。3.本文采用了软件仿真的方式对算法性能进行验证。验证结果显示通过GSDA算法目标函数可以收敛到某个优化值,并且所有无人机基站的三维位置会收敛到最优位置。同时笔者会采用分布式遗传算法（GA）对同一个问题进行优化,并将优化结果与GSDA的优化结果进行比较,从而说明GSDA算法拥有更优的性能。进一步地,笔者会在算法中引入用户位置预测算法用以提升算法的运行效率。最后,本文分别探讨异步条件和无人机有定位误差情况下GSDA的运行性能,结果表明GSDA依旧保持较好的性能。综上所述,本文提出了一种基于多无人机基站的三维信息支持网络模型,每个无人机基站使用GSDA算法进行三维位置优化,仿真结果显示无人机基站能使用GSDA收敛到为地面用户提供最优网络服务的最优位置,并且GSDA具有较好的鲁棒性及较低的算法复杂度。