近几年来高速铁路获得了飞速的发展,同时新一轮科学技术的兴起引领人类进入了全新的智能时代,这对高速铁路的发展提出了新要求。智能高铁应运而生,并引起了广泛关注。为了实现自动驾驶、列车实时健康诊断等智能高铁新兴业务,需要基于车地宽带业务数据的高可信传输。然而,列车的高速移动性、电波传播场景复杂多变、频谱资源受限等问题都给智能高铁的发展带来了巨大的挑战。全面认清高速移动车地通信场景下信道的变化机理,建立高效准确的信道模型,是应对智能高铁所面临挑战的前提。目前已有的物理与统计分析信道模型复杂度较高,不能很好地满足快速跟踪信道动态变化、及时调整传输方案的需求;虽然分组级信道模型在复杂度与准确度上具有良好的折中性能,然而面向高速铁路场景的研究较少,且无法准确刻画高速铁路时频域信道剧烈变化的特征。故而,面向高铁车地通信场景提供可以准确快速地描述高速信道特征的信道模型尤为重要。本文围绕以上需求与场景特征完成的主要研究内容如下:(1)本文依据高铁通信场景的高速性特征,建立了时域分组级车地信道模型,综合考虑了路径损耗、阴影衰落、多径衰落等对信道状态的影响。在对高铁通信场景下信道统计模型进行分析与特征提取的基础上,建立了基于复合衰落信道接收信号信噪比的马尔可夫链信道模型,通过变量转换定理、概率公式推导等方法给出了马尔可夫信道模型的稳定状态概率及状态转移概率矩阵表达式,解决了描述高速环境下时域信道剧烈变化发生跨状态转移的情况。并基于实测数据对所提出模型进行了分析验证。本文关于高速时变信道建立马尔可夫分组级模型的研究内容,对于揭示移动速度对高速信道的影响机理具有重要意义。(2)本文针对高铁通信场景下系统及业务的发展趋势,建立了高速移动多径衰落信道的分组级频域信道模型。面向宽带铁路通信系统从频域角度建立了接收信号信噪比统计分布模型及频率相关性模型,给出了频域分组级信道建模方法。推导了基于马尔可夫链理论的信道稳定状态概率及可以计算频域任意信道状态相互转移的概率矩阵,达到了更准确刻画频域高速信道剧烈变化特征的目的。为验证模型的合理性,将实测数据与模型结果进行了对比分析。本文关于高速车地通信建立的频域分组级信道模型是揭示高铁通信环境下频域信道特征的有力工具。