第 12 章 自适应调制编码 / Adaptive Modulation & Coding (AMC)

无线信道具有时变（Time-Varying）和频率选择性（Frequency-Selective）特征——上一秒还信号满格，下一秒可能因多径衰落（Multipath Fading）而误码飙升。如果在任何信道条件下都用固定的调制方式和编码率，要么在好信道时浪费了吞吐量，要么在差信道时无法解码。

自适应调制编码（AMC） 的核心思想很简单：信道好的时候跑快点，信道差的时候跑慢点但保证可靠。这类似于开车——路况好就加速，路况差就减速而不是直接熄火。

11.1 自适应传输原理

AMC 的本质是发射端根据当前的信道状态信息（CSI, Channel State Information） 动态选择最合适的调制阶数（Modulation Order） 和信道编码率（Code Rate） 的组合，使得在满足目标误块率（BLER, Block Error Rate）约束下最大化频谱效率（Spectral Efficiency）。

flowchart LR
    A["UE 测量信道
估计 SINR"] --> B["CQI 反馈"]
    B --> C["eNB/gNB
MCS 选择"]
    C --> D["动态调整
调制 + 编码"]
    D --> E["下行传输"]
    E --> A

整个过程构成一个闭环控制回路：

  1. 接收端测量下行参考信号，估计信道质量（通常映射为 SINR）
  2. 接收端将信道质量量化为 CQI 并反馈给发射端
  3. 发射端根据 CQI 选择 MCS
  4. 发射端以选定的 MCS 进行传输

频谱效率与 SINR 的关系

理想情况下，加性高斯白噪声（AWGN）信道中，香农容量公式给出了理论上限：

$$ C = B \cdot \log_2\left(1 + \frac{S}{N}\right) \quad [\text{bit/s}] $$

归一化频谱效率为：

$$ \eta = \log_2\left(1 + \mathrm{SINR}\right) \quad [\text{bit/s/Hz}] $$

实际系统中由于编码开销、参考信号开销和非理想接收机等因素，能达到的频谱效率低于香农极限。不同的 MCS 对应不同的实际频谱效率：

$$ \eta_{\text{MCS}} = m \cdot R_{\text{code}} $$

其中 $m$ 为每符号比特数（如 QPSK 为 2, 16QAM 为 4, 64QAM 为 6, 256QAM 为 8），$R_{\text{code}}$ 为编码率。

11.2 速率自适应 vs 功率自适应

自适应传输有两种基本策略：速率自适应（Rate Adaptation） 和功率自适应（Power Adaptation）。现代蜂窝系统（LTE/5G NR）主要采用速率自适应，但在某些场景下两者会结合使用。

速率自适应（Rate Adaptation）

保持发射功率不变，根据信道质量调整数据速率（即改变 MCS）。这是 LTE/5G NR 的主流策略：

  • 信道好 → 高阶调制 + 高编码率 → 高吞吐量
  • 信道差 → 低阶调制 + 低编码率 → 低吞吐量但可靠

优点：实现简单，发射功率恒定有利于射频设计，且不会产生"远近效应"（Near-Far Problem）。

功率自适应（Power Adaptation）

保持数据速率不变，根据信道质量调整发射功率：

  • 信道好 → 降低发射功率
  • 信道差 → 提高发射功率

功率自适应的典型应用是信道反转（Channel Inversion），即发射功率满足：

$$ P_{\text{tx}}(t) = \frac{P_0}{|h(t)|^2} $$

其中 $P_0$ 为目标接收功率，$|h(t)|^2$ 为信道增益。这种方法能提供恒定速率，但在深度衰落时需要极大功率，实际中难以实现。

两种策略对比

特性速率自适应功率自适应
调整对象MCS（调制+编码）发射功率
吞吐量随信道变化可保持恒定
实现复杂度低（仅需查表）高（需要功放线性化）
典型应用LTE/5G NR 下行CDMA 上行功控

实际系统中，LTE/5G NR 下行采用速率自适应（AMC），上行同时使用 AMC 和功率控制（Power Control） 来补偿路径损耗和对抗干扰。

11.3 信道质量指示（CQI）反馈

CQI（Channel Quality Indicator） 是 UE 向基站报告信道质量的标准化量化指标。CQI 的设计是 AMC 系统的关键环节——反馈越准确，MCS 选择越合理，系统吞吐量越高。

CQI 的定义

在 LTE 中，CQI 定义为 1～15 的整数索引，每个 CQI 值对应一个等效 SINR 范围，满足 10% BLER 目标下可支持的最高 MCS：

CQI Index调制方式编码率 × 1024频谱效率 (bit/s/Hz)
1QPSK780.1523
5QPSK4900.9570
716QAM6521.9141
1064QAM6143.3223
1564QAM9485.5547

5G NR 中的 CQI 表更为丰富，新增了对 256QAM 的支持，CQI 范围扩展至 1～15（但表项不同），同时引入了多张 CQI/MCS 映射表以适配不同场景。

CQI 反馈模式

CQI 反馈分为宽带（Wideband） 和子带（Subband） 两种粒度：

  • 宽带 CQI：UE 对整个系统带宽反馈一个 CQI 值。开销小，但无法捕捉频率选择性衰落。
  • 子带 CQI：UE 将系统带宽划分为若干子带，对每个子带分别反馈 CQI。开销较大，但能实现频域 AMC（Frequency-Domain AMC），即不同子带使用不同 MCS。
flowchart TB
    subgraph "子带 CQI 反馈示意"
        direction LR
        SB1["子带 1
CQI=12
64QAM 3/4"]
        SB2["子带 2
CQI=7
16QAM 1/2"]
        SB3["子带 3
CQI=4
QPSK 1/3"]
        SB4["子带 4
CQI=10
64QAM 1/2"]
    end

CQI 反馈时序

CQI 反馈分为周期性（Periodic） 和非周期性（Aperiodic）：

  • 周期性 CQI：UE 按照基站配置的周期（如 2ms、5ms、10ms 等）主动上报。通常使用 PUCCH 信道。
  • 非周期性 CQI：基站通过 DCI 触发 UE 上报，UE 通过 PUSCH 发送。可以提供更详细的子带信息。

CQI 反馈延迟的影响

CQI 反馈存在时延（Feedback Delay），通常包括处理时延和传输时延。在高速移动场景下，信道在 CQI 反馈到达基站时可能已经发生显著变化。这被称为 CQI 过期（CQI Staleness），会导致 MCS 选择失配：

$$ \rho(\tau) = \frac{E[\mathrm{SINR}(t) \cdot \mathrm{SINR}(t+\tau)]}{\sqrt{E[\mathrm{SINR}^2(t)] \cdot E[\mathrm{SINR}^2(t+\tau)]}} $$

当相关系数 $\rho(\tau)$ 下降到 0.8 以下时，AMC 性能明显恶化。工程上通常采用以下措施：

  • 外环链路适配（OLLA, Outer Loop Link Adaptation）：根据实际 BLER 动态调整 CQI 偏移
  • CQI 预测：利用信道时间相关性进行外推
  • 保守的 MCS 选择：在 CQI 基础上减去一个安全余量

11.4 MCS 选择策略

MCS（Modulation and Coding Scheme） 是调制方式和编码率的联合索引。基站根据 UE 上报的 CQI，通过 MCS 选择算法确定下行传输参数。

MCS 表

LTE 定义了多种 MCS 表。以 PDSCH 为例，MCS 索引 0～28 通过 DCI 中的 5-bit 字段指示：

MCS 索引范围调制方式编码率范围
0～9QPSK约 0.08～0.37
10～1616QAM约 0.37～0.59
17～2864QAM约 0.37～0.93

MCS 索引 29～31 保留用于重传时的冗余版本（RV, Redundancy Version）指示。

5G NR 进一步扩展了 MCS 表，增加了对 256QAM 的支持（MCS 表 2），并为不同场景（URLLC、eMBB）设计了专用 MCS 表。

MCS 选择算法

基站侧 MCS 选择的核心流程如下：

flowchart TD
    A["接收 CQI 反馈"] --> B["映射为等效 SINR"]
    B --> C["加上 OLLA 偏移量"]
    C --> D["查 MCS 表
选择满足 BLER ≤ 10% 的
最高频谱效率"]
    D --> E{HARQ 重传?}
    E -- 否 --> F["确定 MCS + TBS"]
    E -- 是 --> G["选择 RV 版本
Chase 或 IR 合并"]
    G --> F

MCS 选择的目标函数可以表述为：

$$ \text{MCS}^* = \arg\max_{\text{MCS}} \left{ \eta_{\text{MCS}} : \text{BLER}(\text{MCS}, \mathrm{SINR}{\text{eff}}) \leq \text{BLER}{\text{target}} \right} $$

其中 $\mathrm{SINR}{\text{eff}}$ 为有效 SINR，$\text{BLER}{\text{target}}$ 通常设为 10%。

有效 SINR 映射（ESM）

在频率选择性信道中，不同子载波的 SINR 不同，需要将其映射为一个等效的有效 SINR（Effective SINR）。常用的映射方法包括：

  • 指数有效 SINR 映射（EESM, Exponential ESM）：

$$ \mathrm{SINR}{\text{eff}} = -\beta \cdot \ln\left(\frac{1}{N}\sum{k=1}^{N} \exp\left(-\frac{\mathrm{SINR}_k}{\beta}\right)\right) $$

其中 $\beta$ 为与 MCS 相关的调节参数，$N$ 为子载波数。

  • 互信息有效 SINR 映射（MIESM, Mutual Information ESM）：基于互信息进行映射，精度更高但计算更复杂。

11.5 AMC 在 LTE / 5G NR 中的实现

LTE 中的 AMC

LTE 下行 AMC 基于 CQI → MCS → TBS 的三级映射：

  1. UE 测量 CRS（Cell-specific Reference Signal），计算 CQI 并上报
  2. eNB 根据宽带或子带 CQI 选择 MCS，通过 DCI 格式 1A/1B/1D/2/2A/2B 等通知 UE
  3. MCS 和 PRB 数量共同确定传输块大小（TBS, Transport Block Size）

LTE 上行 AMC 由 eNB 直接控制：eNB 测量上行 SRS（Sounding Reference Signal），自行决定上行 MCS 并通过 DCI 格式 0 通知 UE。

5G NR 中的 AMC 增强

5G NR 在 LTE 基础上做了多项增强：

1. 灵活的参考信号设计

NR 引入了DM-RS（Demodulation Reference Signal） 替代 LTE 的 CRS。DM-RS 可以在时域/频域灵活配置，支持多种映射类型（Type A/B），更好地适配不同业务场景。

2. 多套 CQI/MCS 表

NR 定义了三张 MCS 表和两张 CQI 表，通过 RRC 信令配置：

  • MCS 表 1：支持最高 64QAM，适用于一般场景
  • MCS 表 2：支持最高 256QAM，适用于高 SINR 场景（如室内微站）
  • MCS 表 3：低频谱效率条目更密集，适用于 URLLC 场景

3. 基于 CBG 的重传

NR 支持码块组（CBG, Code Block Group） 级别的 HARQ 重传，而非整个 TB 重传。当 TB 较大时（NR 支持 100kHz~400MHz 带宽，TB 可达数百万比特），CBG 级重传显著提高了效率。

4. 带宽部分（BWP）内 AMC

NR 的 BWP 机制允许为同一 UE 配置不同的带宽子集，AMC 在 BWP 内独立运行，降低了 UE 的射频带宽要求和功耗。

flowchart LR
    subgraph "5G NR AMC 链路适配流程"
        A["CSI-RS 测量"] --> B["CSI 反馈
CQI + RI + PMI"]
        B --> C["gNB MCS 选择
RRC 配置 MCS 表"]
        C --> D["DCI 调度
5-bit MCS 字段"]
        D --> E["PDSCH 传输"]
        E --> F["UE 解码"]
        F --> G{"BLER > 目标?"}
        G -- 是 --> H["HARQ 重传
CBG 级别"]
        G -- 否 --> I["ACK"]
        H --> A
        I --> A
    end

11.6 误块率（BLER）目标与链路适配

BLER 目标的意义

AMC 系统的性能取决于目标 BLER（Target BLER） 的设定。这是一个折中选择：

  • 目标 BLER 过低（如 1%）：MCS 选择过于保守，好信道时吞吐量浪费
  • 目标 BLER 过高（如 30%）：重传过于频繁，有效吞吐量反而下降

工程上，LTE 和 5G NR 的 CQI 表均以 10% BLER 为设计目标。这个值是长期统计意义上的——瞬时 BLER 可以高于或低于此值。

有效吞吐量（Goodput）可表示为：

$$ \text{Goodput} = R \cdot (1 - \text{BLER}) \cdot (1 - P_{\text{retrans}} \cdot D_{\text{retrans}}) $$

其中 $R$ 为物理层数据速率，$P_{\text{retrans}}$ 为重传概率，$D_{\text{retrans}}$ 为重传开销比例。

外环链路适配（OLLA）

单纯的 CQI 反馈并不总能准确反映实际信道质量，原因包括：

  • CQI 反馈延迟导致的过期
  • CQI 量化误差
  • 干扰的突发性变化
  • UE 实现差异

外环链路适配（OLLA, Outer Loop Link Adaptation） 通过闭环修正来解决这个问题。其基本原理是：基站监控每个 UE 的实际 HARQ-ACK/NACK 统计，计算实际 BLER，并与目标 BLER 比较，动态调整一个 SINR 偏移量 $\Delta_{\text{OLLA}}$：

$$ \Delta_{\text{OLLA}}[n+1] = \Delta_{\text{OLLA}}[n] + \alpha \cdot (\text{BLER}{\text{target}} - \text{BLER}{\text{actual}}[n]) $$

其中 $\alpha$ 为步长因子。这个偏移量叠加到 CQI 映射的 SINR 上，形成闭环控制：

$$ \mathrm{SINR}{\text{adjusted}} = \mathrm{SINR}{\text{CQI}} + \Delta_{\text{OLLA}} $$

flowchart LR
    A["CQI → SINR"] --> B["+ OLLA 偏移"]
    B --> C["MCS 选择"]
    C --> D["传输"]
    D --> E["HARQ ACK/NACK 统计"]
    E --> F["计算实际 BLER"]
    F --> G["更新 OLLA 偏移"]
    G --> B

BLER 与 SINR 的关系

不同 MCS 的 BLER-SINR 曲线呈现典型的"S 形"（Sigmoid）特征：

$$ \text{BLER}(\gamma) = \frac{1}{2}\left[1 - \text{erf}\left(\sqrt{\frac{\gamma - \gamma_{\text{th}}}{2\sigma^2}}\right)\right] $$

其中 $\gamma$ 为 SINR（线性值），$\gamma_{\text{th}}$ 为该 MCS 的 BLER=10% 对应的 SINR 阈值，$\sigma^2$ 与信道类型和编码块长度相关。

MCS 切换点即为相邻两条 BLER 曲线的交点——在交点处切换到更高阶 MCS 可以获得更高的频谱效率。

11.7 小结

自适应调制编码（AMC）是现代无线通信系统实现高频谱效率的核心技术之一。本章要点总结如下：

  1. AMC 原理：根据信道状态动态调整调制阶数和编码率，在满足可靠性约束下最大化吞吐量。

  2. 速率自适应为主：现代系统（LTE/5G NR）主要采用速率自适应策略（调整 MCS），功率自适应作为辅助（特别是上行功控）。

  3. CQI 反馈：UE 通过 CQI 将信道质量量化后反馈给基站，支持宽带和子带粒度，周期性和非周期性两种触发方式。

  4. MCS 选择：基站基于 CQI 映射的有效 SINR，查表选择满足 BLER 约束的最高频谱效率 MCS。

  5. 5G NR 增强：多套 MCS/CQI 表、256QAM 支持、CBG 级重传、BWP 内独立 AMC，更好地适配 eMBB、URLLC 等多元业务。

  6. OLLA 闭环：通过 HARQ-ACK/NACK 统计实现外环修正，补偿 CQI 反馈误差，使系统 BLER 收敛到目标值。

AMC 不是孤立的技术——它与 HARQ（混合自动重传请求）、MIMO（多天线预编码）、调度（Scheduling）紧密耦合，共同构成了无线通信链路适配的完整框架。理解 AMC 的工作原理，是掌握现代蜂窝系统性能优化的基础。