当前无线通信中高容量、高数据速率的业务要求日益增长，而无线通信信道的衰落特性严重制约了通信系统的性能。自适应传输技术根据信道状态自适应的调整传输方式，以最大化的利用信道资源。自适应调制技术与OFDM技术相结合，可以根据子载波不同的信道质量使用不同的调制方式和发送功率，达到与信道的匹配，提高系统性能。　　 自适应传输技术的实现依赖于发送方准确获知当前信道状态。然而，在实际通信系统中，由于信道状态信息的传输时延和处理时延，发送方获得将是过时的信道状态信息，影响了自适应传输方式的选择，进而影响到系统性能。因此，在自适应传输系统中提出了信道预测方案来预测未来信道衰落情况以克服过时信道状态信息的影响。　　 论文首先简要介绍了自适应调制，并分析了影响自适应调制系统性能的因素：信道估计误差以及信道状态信息的反馈和处理时延。在此基础上，给出了基于信道预测的自适应调制系统的结构。然后，具体分析了平坦瑞利衰落信道的预测方法：基于AR模型的线性预测方法和基于子空间分解的非线性预测方法。由于实际中信道统计特性未知且是慢时变的，论文分析比较了两种跟踪信道变化的自适应预测算法，即RLS算法和NLMS算法。随后论文分析比较了OFDM系统中频域预测、时域预测以及简化的频域预测三种线性预测方法，并仿真分析了MMSE准则下信道预测对自适应OFDM系统性能的改善。最后论文提出了一种基于时域预测结构的变步长的NLMS(VSSNLMS)自适应预测算法，仿真分析表明，VSSNLMS算法的计算复杂度约为O(3Lp)，稍大于NLMS算法的O(Lp)，远低于RLS算法的O(Lp2)，而预测的均方误差比NLMS算法降低了约1-2dB，比RLS算法高约1dB。