刘先桥，杨 凡，阮定良，程 刚

（1.军委装备发展部军事代表局驻某地区军事代表室，重庆400030；2.重庆金美通信有限责任公司,重庆400030；3.重庆大学通信工程学院，重庆400044）

无线通信中自适应调制技术的现状与发展

刘先桥1，杨 凡2，3，阮定良2，程 刚2

（1.军委装备发展部军事代表局驻某地区军事代表室，重庆400030；2.重庆金美通信有限责任公司,重庆400030；3.重庆大学通信工程学院，重庆400044）

简要介绍了无线通信中自适应调制技术的历史、现状和未来发展方向。采用分类对比的方法，重点介绍了不同的无线通信系统中自适应调制的技术演进，并对比分析了各个自适应调制算法的性能特点和适用场景；结合无线通信发展的趋势，阐述了自适应调制技术需要解决的核心问题，以期为无线链路的性能优化提供解决思路，为高速率、低时延的无线通信系统设计提供参考。

无线通信；自适应调制；发展演进;高速率；低时延；参考设计

1 引言

移动通信系统的飞速发展，人们对传输数据率的追求也日益增加，提高系统的频谱利用率成为当前无线通信中的研究热点。自适应调制技术能够充分利用无线信道的时变特性，极大提高系统性能，且算法易于实现，不增加硬件成本，被认为是未来宽带、高速通信的关键技术，因此，综述无线通信系统自适应调制技术的发展历程，回顾自适应调制技术的技术演进具有非常重要的意义，特别是对目前存在自适应调制技术的应用背景、技术要点和性能指标进行对比分析，同时解析自适应调制技术的发展方向和面临的挑战，对以后的工程设计也具有参考价值。

2 自适应调制技术的发展历程

2.1 自适应调制技术回顾

自适应调制技术发源于上世纪60年代2G通信的语音业务，最早由Gallager提出的高斯白噪声(AWGN)下的注水算法可以看作是自适应调制技术的萌芽。随后，Hayes利用窄带信道传输发送端传输参数，真正实现了闭环的自适应传输。Caver在其基础上又提出改变调制符号周期进行自适应传输的方法，最终建立了窄带业务的自适应传输理论。上世纪90年代，3G无线系统的应用，高频谱利用率的通信技术成为研究热点，自适应调制技术重新引起了人们的关注。一方面，宽带通信中QAM调制技术的提出极大的提高了频谱利用率，主要代表技术有Webb和Steele提出的在移动环境变速率的QAM调制技术；另一方面，无线信道研究的深入也促使了人们对衰落信道下自适应调制机制探索，Torrance和Hanzo研究了切换调制方式时的最佳信噪比门限。此后，Goldsmith等人从理论上分析和研究了不同的信道信息对平坦衰落信道容量的影响，其中文献[1]对收发端均已知CSI、仅发送端已知CSI和仅仅接收端已知CSI这三种典型情况的自适应调制的信道容量进行了理论分析。随后，Goldsmith团队又从理论上研究了调制方式、功率、编码方式等不同自适应调制自由度及其不同组合对系统性能的影响，并提出了采用分集合并技术时的自适应调制方案。最后，编码技术与ARQ结合的技术也成为3G系统中自适应调制技术研究的一个重要内容。Goldsmith提出了自适应调制与Turbo码结合的自适应调制编码技术(AMC)，并与混合ARQ技术相结合设计了跨层方案。自适应调制技术已经部分在2G和3G标准中得到应用。表1总结了这些通信系统中自适应调制的方法、帧格式表示法、信道反馈方法和能够达到的峰值速率。

表1 2G和3G标准的分组数据服务的自适应调制技术总结[2]

2.2 自适应调制现行技术

随着4G通信技术的飞速发展，自适应调制技术主要应用于OFDM系统中，相较2G、3G无线通信系统的自适应调制技术，OFDM系统的自适应调制技术不仅在时域调整发送端参数，同时也可以在频域根据不同子信道的传输特性，为子信道选择合适的调制方式、发送功率及编码方式等。近年来，形成了如下几类主流算法：

2.2.1 OFDM自适应调制的固定比特率算法

（1）Hughes-Hartos算法[3]

Hughes-Hartos采用数学中的贪婪算法，基本思想是将各个子信道的比特数目均设为0，然后将所有的待分配比特依次分配给相应的子信道。每次分配时，首先找到增加1个比特时所需要增加的功率最小的子信道，然后将该子信道的比特数目增加1个。重复这个过程，直到分配的所有比特达到给定的目标比特的要求。Hughes-Hartos算法复杂度高，实时性差，在快时变信道下，自适应调制的频谱利用率会受到影响。

（2）Chow算法[4]

PerterS.chow提出了一种近似于注水算法的次优功率最小化自适应比特分配算法，该算法适合于传输容量较大的ADSL系统，性能略低于Hughes-Hartos算法，但具有更快的收敛速度。Chow算法是根据各个子信道的信道容量来分配比特的。它的优化目标是在维持系统预期误码率的前提下，使系统的剩余余量最大。Chow算法根据各子信道容量进行速率的分配，省去了大量的排序运算。但是该算法由于信号功率与数据速率是正相关的，无法在多目标规划中到同时达传输容量和误码率的局部最优。

（3）Fisher算法[5]

Fisher算法是在Chow算法的基础上改进得到的一种算法。它的优化准则是在维持恒定传输速率和给定总的发射功率的前提下，使系统的误码率性能达到最优。当所有的子载波上的误码率相等时，系统的误码率最小。Fisher算法也是目前效率较高的算法之一，它避免了大量的排序和搜索运算，实时性较高，特别适合于高速无线传输系统，且它的误码率性能与Chow算法相当。

2.2.2 OFDM自适应调制的变比特率算法

（1）B.S.Krongold算法[6]

B.S.Krongold算法是一种比较高效的比特分配算法。该算法采用了拉格朗日乘子法来得到理论的最优结果，并采用二分法和查表的方法，来快速得到实际当中最优的比特和功率分配结果。算法中只用到了查表和简单的除法运算，便于实际当中的应用。

（2）Yoshiki算法[7]

Yoshiki提出了一种基于SNR的分配算法，以及一种多级功率控制方案。该算法首先根据接收到的各个子信道的信噪比，为各个子信道指定最低阶的调制方式或者不指定调制方式（表示该子信道不用）。然后增加比特，每次增加比特所需要功率最少的子信道增加比特，并计算剩余的功率，直到剩余的功率为0，系统的速率达到最大。

（3）Fasano算法[8]

Fasano提出了一种新的最优分配算法。不同于以前的依次增加比特的算法，Fasano的算法是首先给所有的子信道分配最大允许的比特数，然后依次在各个子信道减少比特，直到满足速率或功率约束条件。该算法即可用于固定速率的系统，也可以用于变速率系统。Fasano利用拟阵理论，证明了这种算法的最优性。该算法中还考虑了实际当中对子信道最大比特数和最大功率的限制。

2.2.3 OFDM自适应调制的基于子带划分的分配算法

这类算法的主要特点是将子带进行分组，每个分组中的子信道分配相同数目的比特和功率。虽然这类算法性能不如以子信道为单位进行分配的算法，但是这一类算法能够有效的减小系统中用于传递自适应调制信息的信令开销，提高系统的吞吐量，且复杂度也相应降低。该算法由Grunheid首先提出，根据每个子信道分组中的平均信噪比来确定该分组中子信道的比特数。随后Forenza发展了这一技术，给出了平均误分组率与每个子信道比特数的关系，并确定了满足平均误分组率的各个子信道的最大比特数。Yuanrun在Forenza的基础上进一步明确了分组中子信道的比特数，进一步完善了基于子带划分的分配算法。

2.2.4 现行OFDM自适应调制技术的比较

三类OFDM自适应调制技术，根据应用场景、算法复杂度、实时性等方面进行了对比，对比结果如表2所示。

表2 OFDM自适应调制技术类比

由表2可以看出，固定比特率的OFDM自适应调制算法由于实时性差，适合于一般发送功率恒定的慢时变信道，变比特率的OFDM自适应调制算法由于对发送功率和误码率进行了约束，调制策略简单导致算法的实时性更高，适合于快时变信道。基于子带划分的自适应调制算法尽可能的减少了实际应用中传输调制方式信令时所需的开销，减少了算法的复杂度并提高了算法的实时性，适合当前LTE/LTE-A的快时变信道类型。

3 自适应调制技术的趋势及展望

无线通信越来越向高带宽、低时延的趋势发展，多载波通信就变成未来无线通信的主流方向，因此这对自适应调制的实时性和算法的复杂度提出了更高的要求，更多的研究者也将注意力集中于以下几个方面：

（1）在变速率的OFDM系统中，自适应调制算法需要求取“基于分组的高效贪婪分配算法”的局部最优解，并需要局部最优解快速收敛。因此高效的贪婪分配最优算法是解决快时变信道下低时延自适应调制的关键技术；

（2）较低的信令开销扁平化网络的基本要求，针对未来无线通信，特别是5G无线通信系统中多节点、数据流量巨大的特点，设计低开销的反馈机制以及调制阶数调整方案是面向未来自适应调制技术的热点问题；

（3）终端的高速移动是未来无线通信的方向，由此带来的信道快时变性对自适应调制性能影响较大，分析编码对自适应比特分配的影响，并将信道衰落、编码增益和调整机制联合起来优化设计，有利于解决高速移动下无线通信自适应调制的低频谱利用率的问题。

4 结束语

自适应调制技术是无线通信中保证高数据速率和稳定通信的重要手段，在2G/3G/4G无线通信系统中，自适应调制技术也随着技术手段、硬件条件和业务需要不断深入发展。回顾了自适应调制技术在无线通信发展各个时期的技术演进和性能特点，综述了当前关于自适应调制技术的研究进展，并展望了未来无线通信中自适应调制发展的几个方向，相关结论可为后续研究提供参考。

[1] Goldsmith A J，Varaiya P P.Capacity of fading channels with channel side information[J].IEEE Transactions on Information Theory，1997，43(6)：1986-1992.

[2] 刘凯明.OFDM系统中的自适应调制技术研究[D].北京:北京邮电大学，2006.Liu Kai-ming.Adaptive modulation techniques in OFDM systems [D].Beijing：BeijingUniversity ofPostsand Telecommunications，2006.

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[4] Chow P S，Cioffi J M，Bingham J.A practical discrete multitone transceiver loading algorithm for data transmission over spectrally shaped channels[J].IEEE Transactions on communications，1995，43(234)：773-775.

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Situations and Developments of Adaptive Modulation in Wireless Communications

Liu Xianqiao1,Yang Fan2,3,Ruan Dingliang2,Cheng Gang2
（1.Commission of Equipment Development Department,Military representatives Bureau in XX of Communication Department of PLA General Staff，Chongqing 400030,China；2.Chongqing Jinmei Communication Co.， Ltd.，Chongqing 400030,China；3.The College of Communication Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,China）

The history,situation and development of adaptive modulation are introduced.A comprehensive survey on the evolution of performance of adaptive modulation is made,and an analysis on the application scenarios is also provided.With the trends of wireless communications,the key problems in adaptive modulation are summarized in order to provide solvement for improving performance in wireless link and promote the design of the wireless communications system with high data rate and low delay.

Wireless communications；Adaptive modulation； Development and evolution；High data rate；Low delay； Reference design

10.3969/j.issn.1002-2279.2017.03.008

TN929.5

A

1002-2279-（2017）03-0034-04

刘先桥(1978-),男，山东省郓城市人，硕士研究生，工程师，主研方向：无线通信，图像处理。

杨 凡（1983-），男，湖北省广水市人，博士研究生，工程师，主研方向：宽带无线通信。

2016-07-20