随着我国航空工业的快速发展,军事和民用领域对航空通信性能提出了越来越高的要求。目前较小的带宽和拥挤的频谱制约着航空通信的容量拓展,而毫米波通信为其提供了解决方案,E波段（71-76 GHz,81-86 GHz）相较于毫米波频段有较小的远距离传输损耗和较大的可用连续带宽,将其引入航空通信场景既可以有效缓解频谱紧张的问题又可以满足低空信道对高带宽和高传输速率的需求。准确高效的信道模型是通信系统设计与性能评估测试不可或缺的重要手段,而传统的空地信道模型无法准确的表征E波段航空信道特性,基于此,本文对E波段低空空地信道建模展开研究具有重要的理论意义和实用价值。（1）概述了无线信道的基本特征及重要参数,分析了E波段在无线移动通信场景下的优势及面临的问题等;研究了传统的信道建模和基于机器学习的信道建模方法,并对其基本原理及构建思路进行了详细讨论,为本文后续章节的研究奠定了基础。（2）对E波段在航空信道场景下的降雨衰减、大尺度衰落及小尺度衰落等进行了详细讨论。利用ITU-R雨衰模型对国内各个城市地区的雨衰进行了预测,证实了降雨衰减是E波段低空通信的一个重要影响因素。其次,在缺乏信道测量数据的前提下,基于双线模型对E波段低空空地场景进行了大尺度和小尺度无线信道建模,充分探索了E波段在低空场景下信道特性。在对传统Clarke模型和Jakes模型仿真分析的基础上,提出了一种改进的仿真模型,其到达角公式的随机性使整个模型的自相关函数曲线与理论模型更为吻合。最后,从飞机飞行过程中的三种状态出发,分别讨论了航行状态、停场状态以及起飞/降落状态下的大尺度衰落和小尺度衰落的建模方式,并对信道包络曲线和概率密度曲线进行了仿真和对比分析,结果验证了方案的正确性与有效性。（3）提出基于机器学习算法的低空信道大尺度衰落预测模型,在Ottwa城区进行建模并通过电磁仿真软件Wireless Insite计算出衰减数据,将建模中所有的接收机路径与发射点之间的坐标值、距离和路径损失作为数据集,选取Route2路径上的参数作为测试集,然后利用KNN、随机森林等回归算法进行训练,完成对城区大尺度衰落的预测分析。仿真实验验证了机器学习算法在对信道大尺度衰落预测时的优越性能。