超宽带(UWB)无线通信由于低成本、低功耗、高性能的特点，成为通信领域近年来广泛研究的课题。传统窄带系统是一种带宽受限的信号，而UWB与传统窄带系统不同，是一种功率受限的信号，其频谱覆盖3.1-10.6GHz，带宽超过500MHz，脉冲宽度低于1ns，因此传统窄带系统的测量数据、信道模型、信道特性等均不再适合UWB系统，新的测量方案应当建立，并要研究与分析UWB信道的新特性。其中路径损耗是其最重要的传播特征之一。对传播路径损耗的准确预测为电场强度、信噪比(SNR)的预测提供了依据。 本论文是在国家自然科学基金重点项目(项目批准号：60432040)资助下完成的。首先介绍了超宽带无线电的基本特征，如信号波形、带宽特性、时域特性和多径存留等特性，以及他们对系统性能的影响。列举了在无线通信中的研究路径损耗的一般方法，介绍了无线电波的传播机制，给出了研究路径损耗的意义，以及三种基本的预测模型。接着详细介绍了Intel公司的UWB数据库，及其测量方法、数据采集和处理。为今后做具体的现场测试提供了经验参考。在此基础之上，建立了一种基于前馈型神经网络的自适应传播预测模型，详细叙述了该模型预测的方法和步骤。 结合Intel公司的UWB实测数据的仿真结果证明，与信道建模小组委员会最终报告所推荐的路径损耗模型的比较，基于神经网络预测的结果与实测数据更为接近。不失为路径损耗预测研究的一种有效方法。