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随着城市轨道交通的快速发展,基于第四代移动通信技术的LTE-M正逐渐取代WLAN成为我国CBTC车地无线通信技术的首选。LTE-M系统拥有低时延、高速率的优势并具有较强的抗干扰能力,可以承载列车控制系统的数据传输以及集群调度等众多业务。链路自适应技术能够根据信道质量状态动态选择通信参数,可以很大程度上提高LTE无线通信系统性能。但公共移动通信与城市轨道交通在通信环境、业务需求等方面有着较大差异,传统链路自适应技术并不完全适用于LTE-M专用无线通信系统。在城市轨道交通复杂的通信环境下,研究适用于LTE-M系统下的自适应传输技术,对城市轨道交通的安全运营以及高效数据通信具有重要的研究意义。本文以基于LTE-M的城市轨道交通车地无线通信系统为对象,综合考虑通信系统性能和城市轨道交通业务需求,研究基于智能决策的自适应调制编码算法,主要研究内容如下:（1）搭建城市轨道交通车地无线通信地面场景下的LTE-M仿真系统,模拟城市轨道交通车地无线通信系统通信过程,获取列车行车过程中自适应传输的各信道参数,为后续研究基于智能决策的自适应调制编码算法奠定基础。（2）针对LTE自适应控制中寻优策略不灵活,不能根据业务需求改变寻优条件等问题,研究了一种城市轨道交通车地无线通信场景下基于智能决策的自适应传输方案。方案以满足误码率要求为前提并根据列车行车过程中的信道状态以及业务需求,通过遗传算法进行调制编码参数寻优,决策出传输速率最高的调制编码方式,能够更加精确地控制MCS选择策略。（3）为了对AMC方案进一步优化,解决自适应传输技术中缺乏记忆模块,不具备自主学习能力等不足,本文研究了基于支持向量机的自适应调制编码算法。通过支持向量机对列车运行过程中的信道状态与传输策略进行监督学习,训练得到信道状态质量与调制编码策略的可靠模型。在LTE-M系统平台中的仿真结果表明,基于支持向量机的AMC算法将信道质量信息映射到高维来实现最优MCS选择,降低了信道质量测量过程中的信道状态信息损失,能够根据不同业务需求改变寻优条件并适应信道环境变化,提高AMC算法性能。