摘 要
无线通信技术的快速发展对频谱效率和传输可靠性提出了更高要求，自适应调制编码（Adaptive Modulation and Coding, AMC）作为一种关键的技术手段，在动态信道环境中通过灵活调整调制方式和编码速率，显著提升了系统性能。本研究以提高无线通信系统的频谱效率和鲁棒性为目标，深入探讨了AMC技术的核心原理及其在实际场景中的应用。研究基于信道状态信息（Channel State Information, CSI）的实时反馈机制，提出了一种改进型自适应算法，该算法能够根据信道质量动态选择最优的调制与编码组合，从而在保证误码率（Bit Error Rate, BER）性能的同时最大化数据传输速率。此外，针对传统AMC方案在高速移动场景下存在的时延问题，本文引入了预测模型以优化信道估计精度，并结合机器学习方法进一步提升算法的适应性和收敛速度。仿真结果表明，所提出的改进算法在低信噪比条件下相比现有方案具有更高的吞吐量和更低的丢包率，尤其在非理想信道环境下表现出更强的抗干扰能力。本研究的主要贡献在于提出了一种兼顾复杂度与性能的自适应调制编码策略，为未来无线通信系统的设计提供了理论支持和技术参考，同时为5G及后5G时代的高效资源管理奠定了基础。关键词：自适应调制编码；信道状态信息；误码率；机器学习；预测模型
Abstract
The rapid development of wireless communication technology has imposed higher demands on spectral efficiency and transmission reliability. As a key technical means, Adaptive Modulation and Coding (AMC) significantly enhances system performance by flexibly adjusting modulation schemes and coding rates in dynamic channel environments. This study aims to improve the spectral efficiency and robustness of wireless communication systems by thoroughly investigating the core principles of AMC technology and its applications in practical scenarios. Based on real-time feedback mechanisms of Channel State Information (CSI), an improved adaptive algorithm is proposed, which dynamically selects the optimal combination of modulation and coding according to channel quality, thereby maximizing data transmission rates while ensuring Bit Error Rate (BER) performance. Furthermore, addressing the latency issues of traditional AMC schemes in high-speed mobile scenarios, this paper introduces a predictive model to optimize channel estimation accuracy and incorporates machine learning methods to further enhance the adaptability and convergence speed of the algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed improved algorithm achieves higher throughput and lower packet loss rates compared to existing solutions under low Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions, particularly exhibiting stronger interference resistance in non-ideal channel environments. The primary contribution of this research lies in proposing an adaptive modulation and coding strategy that balances complexity and performance, providing theoretical support and technical references for the design of future wireless communication systems and laying a foundation for efficient resource management in the era of 5G and beyond..
Key Words：Adaptive Modulation And Coding；Channel State Information；Bit Error Rate；Machine Learning；Prediction Model
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 2
1.1 无线通信中自适应调制编码的研究背景与意义 2
1.2 自适应调制编码技术的国内外研究现状 3
1.3 本文研究方法与技术路线 3
第2章 自适应调制编码技术的基础理论 5
2.1 无线通信系统的基本原理 5
2.2 调制与编码技术的核心概念 5
2.3 自适应调制编码的关键性能指标 6
2.4 自适应调制编码在信道环境中的应用需求 7
第3章 自适应调制编码算法的设计与优化 8
3.1 算法设计的基本框架 8
3.1.1 信道状态信息获取方法 8
3.1.2 调制方式选择策略 8
3.1.3 编码速率调整机制 9
3.1.4 性能评估标准定义 9
3.2 基于机器学习的算法改进 9
3.2.1 数据集构建与特征提取 10
3.2.2 模型训练与验证过程 10
3.2.3 预测精度提升方法 11
3.2.4 实时性优化策略 11
3.3 算法复杂度分析与权衡 11
3.3.1 计算资源消耗评估 12
3.3.2 时间延迟影响分析 12
3.3.3 能耗优化措施 12
3.3.4 系统稳定性保障 13
第4章 自适应调制编码技术的应用与性能测试 14
4.1 实验平台搭建与参数配置 14
4.1.1 硬件设备选型与部署 14
4.1.2 软件工具开发与集成 14
4.1.3 测试场景设计与模拟 15
4.1.4 数据采集与预处理方法 15
4.2 不同场景下的性能测试与分析 16
4.2.1 静态信道环境测试结果 16
4.2.2 动态信道环境测试 16
4.2.3 多用户干扰场景测试结果 17
4.2.4 极端条件下的鲁棒性测试 17
4.3 性能对比与优势总结 17
4.3.1 传统方法与自适应方法的对比 18
4.3.2 不同算法间的性能差异分析 18
4.3.3 关键性能指标的提升效果 18
4.3.4 应用前景与潜在价值 19
结 论 19
参考文献 21
致 谢 22
