多点协作传输(Co MP Coordinated Multiple Points Transmission/Reception)是协作通信的重要应用场景之一,其基本特点是不同基站之间通过共享天线将邻区干扰由被动抑制转为主动利用以获取新的系统容量与资源利用率增益。基站规划直接影响干扰、能耗等网络性能指标,是移动通信工程领域中的重要环节。传统基站规划均假设基站覆盖范围呈六边形蜂窝状无交叠,但该协作通信场景下基站覆盖范围将出现不同程度重叠,导致用户小区选择、信干噪比计算与基站功率分配等均与传统基站规划不同,因此本文结合协作通信场景新特点,专注研究面向协作通信的基站规划问题。本文建立适用于交叠覆盖场景下基站站址与数量优化模型,并提出相应求解算法,算例仿真表明本文所提模型能够有效减少基站数量与能耗,算法具有良好收敛性,主要工作与贡献如下:①根据基站间不同协作机制,通过计算用户基站间距离远近确定协作服务同一用户的基站,以指定区域内基站最小总功耗为目标函数建立基站站址优化模型。将基站站址优化模型的站址输出作为基站数量优化模型的变量输入,以基站数量最少为目标函数建立基站数量优化模型,与基站站址优化模型构成嵌套优化模型。②基站站址优化模型是非线性多约束最优化模型,采用网格自适应直接搜索(MADS,Mesh Adaptive Direct Search)算法求解输出最优基站站址;附加基站间最短距离约束,采用逐步消除算法求解基站数量优化模型输出网络所需基站最优数量;据此提出基站站址与数量联合优化算法统一求解基站规划问题,输出最少数量基站覆盖指定区域并根据用户分布确定最优基站站址。③算例仿真结合蒙特卡洛方法与基站站址与数量联合优化算法,求解用户服从均匀分布、单高斯分布与多高斯分布场景时所建基站规划模型,并与K-means聚类算法对比。数值仿真结果表明:1)随着基站覆盖范围交叠程度提高,所需基站数量与能量消耗将减小;2)若交叠程度固定,总发射功率伴随基站数量增加而减少;3)联合优化算法时间复杂度伴随基站与用户数量增加而提高,收敛性良好,相比K-means聚类算法能够更加有效减少基站数量或者基站总发射功率。本文作为面向协作通信基站规划的尝试与探索,所建模型和求解算法可推广至用户服从任意分布的场景,相关工作可为运营商架设下一代移动通信网络提供合理参考。