大容量、高速率、低时延已经成为5G通信传输的显著特征,毫米波作为5G通信传输的核心技术,因其具有频谱资源丰富、开发空间广阔而成为研究热点。而毫米波信道建模作为5G通信传输中的关键环节,对于无线通信系统的设计和性能评估具有十分重要的意义。因此,本文基于改进的BP神经网络算法,研究了室内不同环境下的37GHz毫米波信道的路径损耗、时延扩展等传播特性,可以为5G室内毫米波室内信号覆盖提供理论支撑。本文的内容和研究成果主要分为以下几点:(1)对国内以及国外针对毫米波信道建模所做的研究进行了归纳,从理论层面对毫米波与BP神经网络算法进行了介绍,对于BP神经网络算法在毫米波信道传播特性研究过程中的计算机实现过程也进行了阐述。(2)通过对已知文献中的室内环境进行毫米波信道传播仿真分析,将仿真结果与文献实测结果对比,一致性良好,验证了改进的BP神经网络算法运用于毫米波信道建模中的正确性。(3)在视距传播的室内办公环境条件下,利用改进的BP神经网络算法进行了毫米波传播建模仿真,分析了路径损耗、RMS时延扩展、接收功率、到达角等主要参数,并与传统机器学习算法仿真结果对比,本文BP神经网络算法预测结果精度高于传统算法仿真结果。(4)在非视距传播的室内家居环境条件下,利用改进的BP神经网络算法进行了毫米波传播建模仿真,讨论分析了发射机的最佳放置位置,分析了路径损耗、RMS时延扩展、接收功率等主要参数,结果表明BP神经网络算法能很好地预测相关信道参数。