随着无线通信的快速发展以及无线设备的越来越普及,无线通信对通信速率的要求越来越高,为实现低时延、高可靠的增强型移动宽带的无线传输,在5G的应用场景“增强型移动带宽”成为研究热点的同时,基于现行长期演进(LTE)系统的“千兆LTE”的研究具有更好的实现基础,为实现“千兆LTE”系统的高速率传输,本文对LTE的链路自适应技术中的自适应调制编码技术(AMC)展开了研究并实现。本文阐述了AMC技术的研究背景和意义,LTE系统中AMC技术的研究现状。较为详细的介绍了LTE系统物理层帧结构和面向5G的TDD帧结构,介绍了LTE的OFDM、MIMO、高阶调制技术的基本原理,并在第二章最后介绍了OAI源码平台。给出了信噪比(SNR)的分类及有效信噪比的映射算法,探究了有效信噪比在自适应调制编码技术中的作用。提出了基于MMSE准则的有效信噪比映射优化算法,即对MIESM算法的调节因子进行了优化。接着,通过SNR-BLER性能曲线,验证了改进映射算法的合理性和有效性。在建立LTE的MIMO系统下行链路模型的基础上,基于改进的有效信噪比映射算法,建立了CQI的求解过程和SNR-CQI映射图。进一步分析了考虑混合自动重传情况下的吞吐量性能。最后,针对目前MCS映射算法存在的问题,提出了一种新颖的、基于强化学习的MCS选择方案,根据历史SNR与MCS映射值来预测未来信道状态的MCS选择。通过提高实时性和减小映射误差,来提高LTE系统吞吐量。系统仿真结果表明,在相同的传播场景中,所提方案的系统平均吞吐量明显优于固定阈值的SNRMCS映射方案,计算复杂度明显优于基于CQI上报的线性SNR-MCS映射方案,证明了所提算法在同等条件下优化了系统吞吐量,降低了计算复杂度。同时,本文给出了更新以后的SNR-MCS映射方案,可用于对真实LTE系统基站的优化。