第五代移动通信是近年来国内外研究的热点,毫米波由于其丰富的频谱资源,已成为5G传输的关键技术。本文在5G热点场景信道测量的基础上,对毫米波时变信道的建模和仿真开展了全面和深入研究,结果对5G链路、系统级性能仿真评估及网络的设计都有重要的应用价值。本文的主要工作有:第一,分析总结了毫米波无线信道的传播特性和现有的信道建模方法。第二,在28 GHz室内高铁站候车厅信道测量的基础上,对毫米波信道的传播特性进行建模分析,包括路径损耗、时延扩展、角度扩展和多径簇参数等。第三,开展对 QuaDRiGa(Quasi-Deterministic Radio Channel Generator,准确定性无线信道产生器)平台大尺度参数的统计特性和时间演进特性的仿真和验证,来研究QuaDRiGa平台在5G毫米波段热点场景的适用性。第四,提出了一种基于RBF-NN(Radial Basis Function-Neural Network,径向基函数神经网络)的信道模型,通过QuaDRiGa生成的信道参数仿真数据同实测数据组成的联合数据集来训练神经网络,以提升模型的性能;另外提出了一种基于RBF-NN的时变信道回放与仿真框架,利用RBF-NN对毫米波实测信道的联合小尺度信道参数建模,再现5G信道的时变特性并实现信道的精准回放。