近年来,我国高铁迅猛发展,因其具有快速、便捷、绿色的特点成为最受人们青睐的出行方式,高铁上座率逐年上升。高铁运行过程中,会经历山区、路堑、高架桥、隧道等不同的场景,而我国山地面积占地较广,为了缩短列车运行时间并避免列车高速运行转弯时产生的离心力,隧道建设是必不可少的。相比开阔场景和室内场景,隧道是一个狭长受限的空间,电磁波会经历多次的反射、绕射、透射等,还会出现锁孔效应,电波传播特性有显著的不同。对于任何一个通信系统来说,为了更好地规划系统设计,避免出现误判,导致严重不良结果,必须建立准确的信道模型,全面掌握该无线信道内电磁波传播特性。射线跟踪法是一种适用于隧道环境中无线信号覆盖预测的传播模型,具有较高的准确性。本文主要针对隧道环境下的无线信道建模与优化进行研究,以射线跟踪模型及灰狼算法为理论基础展开研究,提出了一种基于对立搜索和Levy飞行策略的改进灰狼优化算法,用于隧道模型校正。论文主要内容和研究成果如下:(1)首先针对列车运行的坏境,建立射线跟踪无线信道模型。该模型为确定性传播模型,其预测合理性取决于地理数据库的准确性和校正参数的优化,模型中的一部分参数根据经验值及客观条件已被证实最优;对模型精度影响很小的参数,取经验值即可;严重影响模型预测精度的参数,则需要校正,使得模型准确性更好。据此,明确了模型需要校正的参数及衡量模型性能的指标。(2)针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法易陷入局部最优和收敛精度差的问题,本文提出了一种基于对立搜索和Levy飞行策略的改进灰狼优化算法(OLGWO)。在算法初始化阶段,采用对立搜索策略以缩小可行解范围;在灰狼位置更新过程中,为避免算法陷入局部最优采用了Levy飞行策略。4个标准测试函数的仿真实验表明,所提OLGWO算法在收敛速度及求解精度方面均优于GWO算法,可以较快且准确地搜索到目标函数的最优值。然后,基于OLGWO优化算法对隧道射线跟踪传播模型进行校正,对比分析四种不同隧道横截面形状(单轨矩形、双轨矩形、拱形、圆形)下的路径损耗,通过仿真实验证明,校正后的模型在均方根误差和线性相关性方面具有较优的性能,能够实现铁路隧道环境中信号接收功率的精确预测。(3)基于校正后的隧道射线跟踪模型,根据不同的信号载波频率、天线极化方式、收发端相对位置,以及直隧道与弯曲隧道等参量,进行理论仿真实验。结果表明:载波频率越高,信号传播损耗越大;在长度一定的隧道,较宽的隧道内传输的信号衰减更小;不同的天线位置以及不同的天线极化方式都会对隧道内信号的传输产生一定的影响;信号通过弯道部分时会发生更多次反射,导致信号在弯道部分的损耗要大于长直隧道部分的损耗。