电力线通信(Power Line Communication,PLC)凭借组网简单、覆盖范围广、不需要重新布线等优点,逐渐成为未来智能电网极具吸引力的通信方式。然而电力线信道具有频率选择性衰落、噪声复杂等缺点,这使得PLC在增强数据传输速率与可靠性等方面受到很大限制。PLC采用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术来提升系统容量和抗干扰性能,但是频谱资源利用率依然具有较大上升空间。在OFDM系统中采用自适应调制技术,根据子载波间信道状态信息的差异,动态地为各子载波选取不同调制方式,与传统固定调制方式相比,可以有效地提升系统性能和频谱效率。基于此,本文的主要研究工作如下:1.针对PLC系统中速率最大化与功率最小化优化问题,对已有算法进行分析比较,包括注水算法、贪婪算法、BFB算法、PA算法以及3-dB算法。分析发现BFB算法有着较好的性能,但是需要通过迭代实现最佳比特分配,算法复杂度较高。在此基础上,提出一种改进的速率最大化优化算法,该算法采用新型注水算法得到初始比特分配向量,且该向量被证明是有效的,接着采用贪婪算法完成最终比特分配,仿真验证该改进方案在保证系统吞吐量的情况下降低了计算复杂度。接着对改进的速率最大化算法进行分析,在功率最小化优化问题中引入连续初始比特分配函数,提出基于二分法功率最小化优化的改进算法,仿真表明该改进算法高效可行。2.为了进一步提升系统性能,在MIMO-PLC系统中采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)技术,将改进的速率最大化优化算法与功率最小化优化算法应用到MIMO-PLC系统中,通过仿真比较了不同自适应调制算法的性能差异以及信道估计误差对系统性能的影响,证实了自适应调制技术结合MIMO技术能进一步提升系统性能。3.研究了MIMO-PLC系统中总功率和目标比特数等限制条件下的最小化误码率优化问题。针对传统Fischer算法及其改进算法迭代次数多、信令反馈信息开销大等不足,提出一种基于动态分组的最小化误码率优化算法。算法根据信道估计误差准则动态地选取子带大小,按子带信噪比最大的原则进行最终比特分配。仿真表明改进算法能有效地减少信令传递,降低了计算复杂度且频谱利用率得到了提升。