r>[005引定义进~瑞,为MCS = i的阔值，0<i《N-I。系统进行MCS选择时，如 果等效信噪比SINR^足< SINRf rS邸￥端。,，。,,,，则MCS = i。此处，定义 SW端财,姆=-CO:，細= +QO。即只要等效信噪比SINRe低于MCS = 1的阔值 SW瑞"'曲加，就判定MCS = 0 ;等效信噪比SINRe高于MCS = N-I的阔值邸V瑞二,,,她，MCS = N-I。
[0059] 此处假设SINRi^ SINR 经平台仿真验证，此假设在AWGN信道下成立，郝么 f (SINRe/SINRi)可近似为 f (SINRe/SINRe ave)。
[0060] 定义系统MCS选择的平均BL邸为公，公二可W用下列公式近似：
[0061] BLER某u,)!3LERiS!NR, U,)細NR,:(!)
[0062] 式中
[006引上式中，P (SINIVaJ为当前系统通信环境下，等效信噪比SINRe的均值为SINR a?的概率密度函数。
[0066] 通常情况下P(SINRE_AVE)、SINRE_AVE、f(SINRE/SINRE_AVE)和BLERl(SINRI)很难用闭 合公式表示，送里采用蒙特卡罗仿真方式，并将上述式中变量进行量化处理，将（1)、（3)中 的积分转变成求和运算。
[0067] V对于公式（1)
[0068] 令SINRe ave的量化间隔为e，则（1)式转化为：
[0070] P(SINRe Ave= k O可由系统应用环境测试统计得出，也可根据典型通信信道模型 得出。
[007。 V对于公式（3)
[0072] 令A为SINRe的量化步长。
[0073] 当 i = 0 时
[0074] 公式（3)可表示成公式巧).
[0076] 当 0<i<N-l 时
[007引式做可W描述为公式化）。
[0080] 当 i = N-I 时
[008。 式做可W描述为公式（7)。
[008引将式似带入式（4)，可W公式做。
[0085] 通常情况下，SINRe Ave的取值范围受到系统接收灵敏度、系统可达到最高信噪比W 及工作场景的限制，存在一定范围ke mm e《SINRe e。当超出范围，即k《 min-1 或 k > ke max+l，P(SINRe_ave= k O - 0。公式（8)写成公式巧）。
[0087] 定义系统MCS = i时，系统的目标BL邸为a 1。在BL邸1 (SINRi)曲线上，对应的 SINRi定义为解调阔值。定义T 1为MCS = i阔值的调整值0<i《N-1，有：
[008引 SIN技細,,加=Sm巧+ Ti (10)
[0089] 为了将多变量的（8)式转化成一个变量的等式，进而求得各阶阔值调整值，送里 令
[0090] T;=.巧巧0<i< N-I (U)
[0091] 巧是i和X的函数。公式（11)可W是 义或其他形式，随着信噪 比的升高，用于MCS初始选择的SIN^估计越准确，因此界(/，/)应该是i的减函数。
[009引定义系统MCS选择目标BL邸办瑣歲，定义其与孤左媒置',的差值为K，得到 公式（12)
I 12 )：
[0094] 定义n，满足n - 0且n > 0,由系统设计需求确定，一般n《BLER_T arg et/lOo
[0095] 求满足0《K《n的最小X，记为X mm,即为本发明所提出的一个重要值，进而 利用公式（11)和（10)求出相应的阔值调整值和阔值。送里选择X最小是因为，当X大 于X mm时，K会进一步减小，也就是MCS判决阔值会越来越高，系统选择低阶的概率越来越 大，在高信道容量的情况下，系统为了很低的MCS初始选择误码率而选择低阶MCS，会恶化 系统吞吐量。
[0096] 根据上述推导，如图1所述，图1示出了本发明一实施例提供的MCS选择阔值调整 的方法的流程示意图，该方法包括如下步骤：
[0097] 101、根据系统初始调制与编码策略MCS的等级选择目标误码率BLER。
[0098] 102、根据系统在各等级MCS的特性，获得设定调整值下的系统MCS选择的平均 BLERo
[0099] 103、不断调整所述设定调整值，直至所述平均BLER与所述目标误码率BLER的差 值小于设定差值，并将此时的设定调整值作为最终的调整值。
[0100] 104、根据所述最终的调整值，获得MCS的选择阔值。
[0101] 本实施例中，步骤104后，该方法还包括：
[0102] 根据所述选择阔值，进行系统MCS等级的选择。
[0103] 可选地，如图2所示，步骤102包括如下步骤：
[0104] 1021、根据系统在各等级MCS下的性能、等效SINR值及分布概率，采用蒙特卡罗仿 真，获得系统的BLER曲线；
[0105] 1022、根据所述BL邸曲线，通过下式计算得到设定调整值下的系统MCS选择的平 均化邸；
[0107] 其中，公表示系统MCS选择的平均BL邸，SINRe ave= k e表示等效信噪比 的均值，ke mm e《SINRe_ave《k E max e，MCS = i 表示 MCS 的等级，0<i《N-I，BLERi 化 O 表 示MCS各等级的BL邸。
[010引可选地，如图3所示，步骤103包括如下步骤：
[0109] 1031、根据下式计算得到所述平均BLER与所述目标误码率BLER的差值K :
[0110] ^ = bler；Z，-bler：：：：：,
[0111] 其中，化￡'的二.,表示初始MCS选择的目标误码率BL邸；
[0112] 1032、判断K是否小于等于设定差值，若是，则将此时的设定调整值作为最终的 调整值，否则，继续调整设定调整值。
[0113] 可选地，步骤104包括：
[0114] 根据所述最终的调整值，通过下式计算得出初始MCS的选择阔值：
[011 引 SINK刊,化刷=SINR';'+z,
[011引其中，表示初始MCS的选择阔值，T 1表示调整值，且 r,二抑!;义），邸V巧表示系统MCS = i时的解调阔值。
[0117] 本实施例提供的MCS选择阔值调整的方法，通过理论推导、蒙特卡罗仿真及计算 机搜索等手段对MCS等级选择的阔值进行优化调整，达到降低系统MCS选择错误概率，提高 吞吐量的目的，提高了系统效率。
[0118] 如图4所示，图4示出了本发明另一较为具体的实施例提供的MCS选择阔值调整 的方法的流程示意图，该方法包括如下步骤：
[011引401、确定系统初始MCS选择目标BLER，即公公巧?
[0120] 402、确定系统MCS各等级的目标BLER。
[0121] 本步骤具体包括：
[0122] (1)确定量化指标e、A ;确定n ;
[012引 （2)根据通信系统工作SNR范围（针对某一典型场景或系统灵敏度和最大SNR)， 确定 ke mex和 k E mm;
[0124] (3)确定MCS = i时，系统的目标BLER，a 1，〇《i《N-I ;
[0125] (4)确定计算机搜索时X的增长步长A X ;
[0126] (5)根据外场统计或典型信道场景获得SINRe 4心
[0127] 403、进行蒙特卡罗仿真，获得系统MCS各等级曲线BLERi (SINRi)，0《i《N-I。
[0128] 本步骤具体包括：
[0129] (1)通过仿真获得的值，0《i《N-I ;
[0130] 似获得BL邸1似的值，0《i《N-I，k《k E_mm;
[0131] 404、仿真获得 P (SINRe/SINRe ave)，kE_mm e《SINRe_ave《k E_max e。
[0132] 405、初始化令 XiMtW= 0。
[0133] 406、令 X = X hitw，计算得到 K ;
[0134] 本步骤具体包括：
[013引 （1)根据式（11)跨的特性确定其函数形式，求出Tl, 0<i《N-1 ;根据式（10)和 说備/。'求出各阶MCS判决阔值说備心。/，。抽，0<i《N-I ;
[0136] 似根据邸V瑞,,wAwd，: W及 P (SINRe/SINRe ave)和公式妨（6) (7)，求出 P (MCS = i/ SINRe ave)，0《i《N-I，ke mm e《SINRe_ave《k E_max e ;
[0137] 做根据 BLERi 似、P (MCS = I/SINRe ave)，利用公式（12)，求出 K。
[013引 407、若0《K《n，则转至步骤408,否则，令Xmitui= X mitw+A X，转至步骤 406。
[0139] 408、根据式（11)中9的函数形式，求出T i，〇<i《N-1。
[0140] 409、根据步骤7的结果T 1、步骤3. I的结果解调阔值心W?;'| W及公式（10)求出 阔值5/八'巧'，〇<i《N-1。
[0141] 下面，W 230MHz无线通信系统为例，给出该方法的实施步骤：
[014引步骤1 ;确定系统初始MCS选择目标BL邸，公左E於品=U.U 1 ;
[0143] 步骤2 ;执行W下步骤，步骤之间没有先后顺序之分
[0144] 步骤 2. 1 ;确定量化指标 e =1、A =0. 2，n =0. 001;
[014引步骤2. 2 ;假设系统工作SNR范围，确定ke m。、= 13和k E mm= 4 ;
[014引 步骤2. 3 ;确定MCS = i时，系统的目标BL邸，a 1= 10%，0《i《2 ;
[0147]步骤 2. 4 ;确定 A X = 0. 1 ;
[014引步骤2. 5 ;假设SINRe AW等概分布，分布概率为式（