近些年来,移动通信正处在高速发展的时期中。伴随着各类新业务的出现和更多的移动端用户的产生,用户对高质量的通信需求越来越大。网络优化成为不可避免的重点研究课题。而由于室内环境是相当复杂的,因此研究出一个能精准估算和预测室内信号传播衰减的模型就变得十分重要。像这样的一个传播模型不但能够起到预测信号传播和得知特定区域的信号覆盖的作用,还能给以后的网络优化做理论基础。本文首先对各种室内模型做了介绍,主要包括常用的经验模型和理论模型,经验模型涵盖了最基础的自由空间模型、双射线模型、基南—莫特利等模型,而理论模型主要是射线跟踪模和时域有限差分模型。概述了各个模型的主要计算公式和适用范围。其中包括了适用频段和对应的场景。并分析了各类模型的优劣性。然后对各种拟合方法进行了阐述,包括传统的线性拟合和非线性拟合,经典的最小二乘法,线性插值,高斯—牛顿法等。还有在大数据量时采用的人工神经网络法。且对比分析了几种拟合方法的优缺点,以一组真实数据为例,采用各类拟合方法进行实际拟合,继而对拟合方法做出了优化。即把平滑样条和线性拟合两种方法取长补短,作以结合,先使用平滑样条法对数据做均值处理,去除数值过高和过低的干扰值,平滑样条后的数据作为线性拟合的原始数据来做拟合,在保证数据有效性的同时得到确切的函数关系表达式。之后在验证过程中发现了模型在真实环境下预测有较大误差,针对室内模型在实际应用时预测路损与真实路损之间存在误差的问题,分别提出了适应穿墙场景、多人走廊场景、玻璃门场景的改进模型。该模型是以C.Y.Lee提出的经验模型为理论基础,建立了真实室内结构的平面模型,利用矢量网络分析仪、便携式频谱仪等设备通过发射恒定功率,对不同频点的频率信号,变换接收天线位置得到测试结果,即采用了CW测试的方式进行了三种场景的实际测试。使用平滑样条和线性拟合的方法对C.Y.Lee理论模型作出了验证和优化。得到的仿真结果表明,改进的模型减小了与实际测量损耗的误差,修正后的模型能较好的预测相应场景的路径损耗,实测值和改进模型的预测值之间的均方根误差(RMSE)均小于8dB,符合模型校正结果分析判别准则。最后,以网格化的方式分析了校正后的模型在真实场景下的信号路径损耗的分布,并绘制了测试场所的三维图景。进一步验证了改进模型在实际运用时的效果。改进模型为特定场景的信号传播损耗预测提供了有一定现实意义的参考依据,具有数据的可靠性、准确性和可分析性。证实了模型的实用性。