无线传播模型校正是移动通信网络进行规划和优化的前提,优秀传播模型的价值在于保证了精度,同时节省了建网过程中所耗费的人力,物力和时间。当前3G/LTE业务已大规模展开,这对传播模型预测精度提出了更高要求。为满足实际建网工程的需求,作为无线侧网络规划的基础算法之一,传播模型校正算法也需要进一步研究探讨。粒子群优化算法(PSO)作为一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,具有设计思想简单、操作实现容易、需要控制的参数少以及优化速度快等优良特性,目前已经广泛应用于众多领域的函数优化问题并表现出巨大潜力。本文首先介绍了无线传播模型及校正的相关原理,接着概述了标准PSO算法及常见的几种改进PSO算法的基本思想和实现流程,并在此基础上提出了一种改进的PSO算法,基准测试函数测试结果表明该改进PSO算法具有更好的优化性能。然后,结合无线传播模型校正理论及基本粒子群算法原理,并从优化角度进行分析,将传播模型校正中各回归系数确定问题转换成多元函数优化组合问题,进而针对无线传播模型校正领域的实际应用,具体提出了合理的适应度函数和粒子编码形式设计。最后在无线网络规划优化平台基础上结合几个城市实际路测数据,仿真并分析证明了该算法科学、合理、可行、可靠且相比传统传播校正算法具有较高的精度和较好的商用价值。