为了满足人们日益增长的通信需求,移动通信系统正朝着高速、宽带、大容量、多业务和低成本的方向飞速发展,长期演进系统(LTE)即是上述趋势的产物。链路白适应技术作为一项LTE系统中为满足更高性能指标而采用的重要技术,根据无线信道特点动态调整信息数据速率,使得每个用户都达到最佳信道容量。在实际系统中,由于无线信道的衰落特性、信道估计存在的误差、以及反馈信息的延时特性等,导致用户上报的信道状态信息可能存在误差。而信道状态信息是LTE系统中调制编码的关键因子,其准确性直接影响到系统整体性能。因此,研究这种误差对于系统性能的影响以及如何处理该误差并进行鲁棒性设计就是一个非常重要的课题。本论文正是基于这一背景,重点研究LTE系统中信道质量指示(CQI)对系统性能的影响,并基于预测理论提出相应的鲁棒性解决方案。论文主要内容包括：首先,总结并评估了LTE系统中的9种CQI上报模式。利用基于时间驱动的系统级仿真方法,仿真评估了LTE R8系统中各上报模式的系统性能,分析了各上报模式的适用场景,并给出了自适应上报模式的可行性分析。其次,论文详细分析了CQI不可靠的产生原因和机制。得出了导致CQI不可靠的三个主要原因为：1)信道估计误差；2)CQI量化误差；3)反馈时延及测量周期的影响。论文通过对信道估计误差的建模,重点分析了信道估计误差对系统性能的影响。同时,考虑到信道估计误差的随机性,提出了基于调度、基于权重和基于自适应这三种CQI补偿策略。通过仿真和理论分析证明了基于用户端信道信息的权重策略最佳,因为它能够很好地抵消信道估计误差给系统带来的性能损失。然后,论文进一步分析了CQI时延的三个组成部分以及导致CQI时延的根本原因。分别针对国际电联(ITU)提供的五种典型信道场景以及经典的时变信道模型—-Jakes模型,对CQI时延进行了建模,给出了CQI时序关系。基于预测理论,分别提出了基于权重平均以及基于最小均方差的两种CQI时延补偿策略。仿真结果表明,CQI时延补偿算法对时变的Jakes模型较为有效；对于ITU复杂场景,单纯匹配CQI的精度并不能较好补偿时延带来的性能损失,需结合其他算法进一步提升系统性能论文最后对全文进行了总结,并指出了今后的研究方向。