CN101404561A - 一种误比特率估计方法、装置及接收机 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种误比特率估计方法，该方法在LDPC译码中获取不成立的校验式的个数，利用不成立的校验式的个数获取的错比特数来估计BER。由于本发明方法是在译码过程中获取用于估计BER的信息，该信息与BER的相关性高，从而提高了对BER估计的准确度。本发明还提供一种估计BER的装置及接收机，利用本发明的方法，本发明装置和接收机也实现了对BER的准确估计。

Description

一种误比特率估计方法、装置及接收机

技术领域

本发明涉及无线通信系统中的差错控制技术，尤指一种误比特率估计方法、装置及接收机。

背景技术

利用信道编码(纠错码)实现差错控制是无线数字通信中的关键技术之一。传统的信道纠错编码方式主要有卷积码，RS分组码等。低密度奇偶校验(LDPC，Low-Density Parity Check)码是近年的应用热点。

LDPC码是一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码，拥有逼近Shannon限的良好性能。利用LDPC码进行译码虽然复杂度比传统的卷积码和RS分组码高，但随着译码算法的改进和大规模集成电路水平的发展，LDPC码的良好性能得到了重视并已开始广泛应用于卫星通信、音视频广播等领域。目前，使用LDPC码作为信道编译码的通信/广播系统包括符合移动多媒体行业标准(CMMB)、数字电视地面广播国家标准(DTTB)、WiMAX802.16e、DVB-S2等的系统。

误比特率(BER，Bit-Error Rate)是衡量无线通信系统中接收机性能和工作状况最重要的指标之一。

常用的BER估计方法是利用发送伪随机序列来进行测量。简单来讲就是，向接收机发送已知的伪随机序列，在接收机另一侧构造出相同的伪随机序列，通过构造出的伪随机序列和经过解调/解码处理后的接收数据进行相关运算后，找出错误译码的比特数目，并进行统计平均，以获得接收机误比特率信息。这种利用发送伪随机序列来进行测试的方法，目前只适合于实验室调试阶段，在实际工作中，由于发送的音视频信息不可能包含伪随机序列，从而无法应用。

由于LDPC码在不同系统中可能与其它分组码级联作为信道编码，例如在CMMB中，LDPC码会与RS码级联，LDPC码作为内码而RS码作为外码。对于这样的系统，目前，另一种常用的BER估计方法是，在RS译码器的译码过程中，检测每个RS数据包(packet)中的错误的字节(byte)数目，如果错误的字节数目在RS码的纠错能力范围之内，则完成译码，否则放弃译码。利用RS译码器提供的误字节率信息来估计BER。这种方法存在以下缺点：首先，RS译码器统计的是误字节的数目，但是一个误字节中错了几个位(bit)并不确定；其次，如果误字节数目超过RS纠错能力，由于RS译码器会放弃译码，因此RS译码器是得不到错误的字节数目，也就无法确定误比特率信息，BER也是没有办法获得的；最后，LDPC码可能和不同的外码级联，或者独自使用，这时只能依赖LDPC译码器自身来完成BER的估计。

除此之外，在申请号为CN200710196638，发明名称为“用于估计在通信系统中所发送的数据的误比特率的装置及相关方法”的在先申请中，提供了一种在解星座映射后，将得到的表征置信度的软判决的值与预设阈值进行比较，利用比较结果即与预设阈值的接近程度来估计BER。这种基于软判决信息来估计BER的方法，判决过程在信道译码之前实现。由于软判决信息与BER的相关性在信道译码后变弱，特别是LDPC码，在信号噪声功率比(SNR)增大时BER急剧下降，因此，在实际应用中该在先申请提供的方法估计出的BER的准确度是不够的。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种误比特率估计方法，能够准确估计误比特率。

本发明的另一目的在于提供一种误比特率估计装置，能够准确估计误比特率。

本发明的又一目的在于提供一种接收机，能够准确估计误比特率。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种误比特率BER估计方法，该方法包括以下步骤：

A.在LDPC译码中获取不成立的校验式的个数；

B.利用不成立的校验式的个数获取错比特数；

C.根据获得的错比特数估计BER。

步骤A中获取不成立的校验式的个数的方法为：在判断出校验式不成立时，对预设变量进行加一来统计不成立的校验式的个数。

所述步骤B的具体实现为：用函数y＝f(x)来获取所述错比特数，其中，函数自变量x为不成立的校验式数目，因变量y代表估计的错比特数；

f(x)为分段抛物线，在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子。

在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

所述f(x)为：

$y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.,$ 其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，因变量y表示估计出的错误比特数；

其中，x₀的取值使得 ${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3,$ a₀，a₁为缩放因子。

所述步骤C具体实现为：对不同LDPC块的错比特数做平均计算来获取BER。

一种误比特率BER估计装置，该装置包括：LDPC译码器、错比特数获取模块和BER估计模块，其中，

LDPC译码器，用于实现LDPC译码，还用于对不成立的校验式进行统计以获取不成立的校验式的个数；

错比特数获取模块，用于根据来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数，计算错比特数；

BER估计模块，用于根据来自错比特数获取模块的错比特数估计BER。

所述错比特数获取模块包括接收模块，处理模块和输出模块，其中，

接收模块，用于接收来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数；

处理模块，用于以接收到的不成立的校验式的个数为自变量x，根据分段抛物线函数y＝f(x)获取所述错比特数y；所述f(x)在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子；

所述输出模块，用于将处理模块获得的错比特数输出给所述BER估计模块。

在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

一种接收机，至少包括LDPC译码器、错比特数获取模块和BER估计模块，其中，

LDPC译码器，用于实现LDPC译码，还用于对不成立的校验式进行统计以获取不成立的校验式的个数；

错比特数获取模块，用于根据来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数，计算错比特数；

BER估计模块，用于根据来自错比特数获取模块的错比特数估计BER。

所述错比特数获取模块包括接收模块，处理模块和输出模块，其中，

接收模块，用于接收来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数；

处理模块，用于以接收到的不成立的校验式的个数为自变量x，根据分段抛物线函数y＝f(x)获取所述错比特数y；所述f(x)在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子；

所述输出模块，用于将处理模块获得的错比特数输出给所述BER估计模块。

在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

所述f(x)为：

$y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.,$ 其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，因变量y表示估计出的错误比特数；

其中，x₀的取值使得 ${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3,$ a₀，a₁为缩放因子。

所述LDPC译码器中至少包括计算器，用于统计不成立的校验式的个数。

由上述技术方案可见，本发明这种在LDPC译码中获取不成立的校验式的个数，利用不成立的校验式的个数获取的错比特数来估计BER。由于本发明方法是在译码过程中获取用于估计BER的信息的，该信息与BER的相关性高，从而提高了对BER估计的准确度。本发明还提供一种估计BER的装置及接收机，利用本发明的方法，本发明装置和接收机也实现了对BER的准确估计。

附图说明

图1是本发明估计BER的流程图；

图2是本发明估计BER的实施例的流程图；

图3是利用本发明方法估计的BER与实际BER的仿真曲线比较第一实施例的示意图；

图4是利用本发明方法估计的BER与实际BER的仿真曲线比较第二实施例的示意图；

图5是本发明估计BER的装置的组成结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明进一步详细说明。

图1是本发明估计BER的流程图，如图1所示，本发明方法包括以下步骤：

步骤100：在LDCP译码中获取不成立的校验式的个数。

我们知道，LDPC码是一种基于稀疏校验矩阵的分组码，LDPC的译码是一个迭代的过程，在每次迭代中对校验节点和信息比特节点计算信息传递，更新信息比特节点并提取其硬判决信息以尝试译码。如果所有校验式都成立，则译码成功，停止迭代并输出译码信息；相反如果有至少一个校验式不成立，则认为本次尝试译码失败，继续迭代过程。由于系统吞吐率对译码延迟有要求，迭代不能无限制地进行。当迭代次数达到预设上限而仍有校验式不成立时，LDCP译码过程认为当前LDPC块译码失败，停止迭代并输出最后的硬判决信息，同时给出译码失败指示。LDCP译码过程在译码结束时，只能指示当前LDPC块译码是否成功，如果成功，则当前块所有比特被正确传输和接收；如果指示译码失败，则存在校验式不成立，但无法确定错误比特的具体个数。

因此，本步骤中，在每次迭代中检查校验式是否成立时，对不成立的校验式进行统计以获取不成立的校验式的个数。这样，在当前LDPC块译码结束时，输出译码成功与否指示的同时，输出不成立的校验式的个数(当译码成功时，输出的校验式不成立的个数为0)。

步骤101：利用不成立的校验式的个数获取错比特数。

可以用函数y＝f(x)来获取错误比特数，其中函数自变量x为不成立的校验式数目，因变量y代表估计的错误比特数，f(x)可以用分段抛物线来表示，在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子。在x较小的区间，使用较小的幂次；在x较大的区间，则使用较大的幂次。

一种简单的估计错误比特数的实现方法可以利用公式(1)来实现：

$y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，因变量y表示估计出的错误比特数。

公式(1)中，在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子a₀，a₁，其中x₀的取值按照公式(2)获取：

${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3---\left(2\right)$

按照公式(2)获得的x₀，可以使f(x)曲线的两段抛物线相连；缩放因子a₀，a₁可以通过仿真或者实验来确定，其选择和LDPC码的校验矩阵有关。

比如，对CMMB 1/2码率的模式，LDPC校验矩阵是一个4608×9216的矩阵，假设选择a₀＝88，a₁＝240，根据公式(2)确定出x₀＝1785。对于CMMB的另一种3/4码率模式，LDPC校验矩阵是一个6912×9216的矩阵，假设选择a₀＝48，a₁＝120，根据公式(2)确定出x₀＝750。

针对不同系统的LDPC码，可以将分段抛物线y＝f(x)划分为更多的区间，用更多的幂次方曲线，比如4次方，2.5次方等来连接，从而能取得更准确的估计效果。具体参数的选择可以在仿真或者实验室调试阶段确定。

步骤102：根据获得的错比特数估计BER。

在步骤101中获得错比特数后，可以利用现有方法来估计BER，如对不同LDPC块的错比特数做平均计算来获取BER。

图2是本发明估计BER的实施例的流程图，如图2所示，结合LDPC译码过程具体描述本发明估计BER的方法，具体包括如下步骤：

步骤200～步骤201：初始化信息比特节点先验概率；实现信息传递并更新校验节点和信息比特节点。

本步骤的实现属于现有技术，也是本领域技术人员惯用技术手段，这里不再赘述。

步骤202：统计不成立的校验式的个数。

在现有LDPC译码过程中，会对校验式是否成立进行判断，具体实现属于现有技术而且其如何实现与本发明方法无关，因此，这里不再赘述。本步骤强调的是，在判断出校验式不成立时，对预设变量进行加一来统计不成立的校验式的个数。

步骤203：判断是否所有校验式都成立，如果是，进入步骤206；否则继续执行步骤204。

步骤204：判断迭代次数是否到达上限，如果是，进入步骤206；否则继续执行步骤205。

步骤205：迭代次数加一后返回步骤201。

步骤206：输出译码结果，同时输出不成立的校验式的个数。

完成译码过程后，输出译码是否成功的译码结果，同时输出统计得到的不成立的校验式的个数。

步骤207：利用不成立的校验式的个数获取错比特数。

本步骤的具体实现可参见步骤101，这里不再重述。

步骤208：根据获得的错比特数估计BER。本步骤的具体实现可参见步骤102。

线面仿真实例对本发明的方法进行说明。图3是利用本发明方法估计的BER与实际BER的仿真曲线比较第一实施例的示意图，图3为在仿真CMMB，16QAM，1/2码率模式的仿真条件下，估计的BER和实际BER的比较结果，其中曲线31为实际的BER曲线，曲线32为估计的BER曲线。图4是利用本发明方法估计的BER与实际BER的仿真曲线比较第二实施例的示意图，图4是在AWGN信道、200Hz多普勒频移下的多径信道下获得的估计的BER和实际BER的比较结果，其中曲线41为实际的BER曲线，曲线42为估计的BER曲线。很明显，利用本发明方法估计得到的BER曲线与实际的BER曲线非常接近，表明来本发明估计BER的方法的准确度是很高的。

图5是本发明估计BER的装置的组成结构示意图，如图5所示，包括LDPC译码器、错比特数获取模块和BER估计模块，其中，

LDPC译码器，用于实现LDPC译码，还用于对不成立的校验式进行统计以获取不成立的校验式的个数。其中统计可以通过设置的计数器来实现，具体实现属于本领域技术人员惯用技术手段，这里不再赘述。

错比特数获取模块，用于根据来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数，计算错比特数。具体实现方法请参见步骤101，这里不再赘述。

BER估计模块，用于根据来自错比特数获取模块的错比特数估计BER。具体实现方法请参见步骤102，这里不再赘述。

所述错比特数获取模块包括接收模块，处理模块和输出模块，其中，

接收模块，用于接收来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数；

处理模块，用于以接收到的不成立的校验式的个数为自变量x，根据分段抛物线函数y＝f(x)获取所述错比特数y；所述f(x)在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子；

所述输出模块，用于将处理模块获得的错比特数输出给所述BER估计模块。

在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

所述f(x)为： $y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.,$ 其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，因变量y表示估计出的错误比特数；

其中，x₀的取值使得 ${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3,$ a₀，a₁为缩放因子。

图5所述本发明装置设置在接收机中，使得接收机实现了准确对BER的估计。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换以及改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种误比特率BER估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A.在LDPC译码中获取不成立的校验式的个数；

B.利用不成立的校验式的个数获取错比特数；

C.根据获得的错比特数估计BER。

2.根据权利要求1所述的BER估计方法，其特征在于，步骤A中获取不成立的校验式的个数的方法为：在判断出校验式不成立时，对预设变量进行加一来统计不成立的校验式的个数。

3.根据权利要求1所述的BER估计方法，其特征在于，所述步骤B的具体实现为：用函数y＝f(x)来获取所述错比特数，其中，函数自变量x为不成立的校验式数目，因变量y代表估计的错比特数；

f(x)为分段抛物线，在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子。

4.根据权利要求3所述的BER估计方法，其特征在于，在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

5.根据权利要求3或4所述的BER估计方法，其特征在于，所述f(x)为：

$y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.,$ 其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，因变量y表示估计出的错误比特数；

其中，x₀的取值使得 ${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3,$ a₀，a₁为缩放因子。

6.根据权利要求1所述的BER估计方法，其特征在于，所述步骤C具体实现为：对不同LDPC块的错比特数做平均计算来获取BER。

7.一种误比特率BER估计装置，其特征在于，该装置包括：LDPC译码器、错比特数获取模块和BER估计模块，其中，

LDPC译码器，用于实现LDPC译码，还用于对不成立的校验式进行统计以获取不成立的校验式的个数；

错比特数获取模块，用于根据来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数，计算错比特数；

BER估计模块，用于根据来自错比特数获取模块的错比特数估计BER。

8.根据权利要求7所述的BER估计装置，其特征在于，所述错比特数获取模块包括接收模块，处理模块和输出模块，其中，

接收模块，用于接收来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数；

处理模块，用于以接收到的不成立的校验式的个数为自变量x，根据分段抛物线函数y＝f(x)获取所述错比特数y；所述f(x)在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子；

所述输出模块，用于将处理模块获得的错比特数输出给所述BER估计模块。

9.根据权利要求8所述的BER估计装置，其特征在于，在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

10.根据权利要求8或9所述的BER估计装置，其特征在于，所述f(x)为：

$y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.,$ 其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，

因变量y表示估计出的错误比特数；

其中，x₀的取值使得 ${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3,$ a₀，a₁为缩放因子。

11.根据权利要求7所述的BER估计装置，其特征在于，所述LDPC译码器中至少包括计算器，用于统计不成立的校验式的个数。

12.一种接收机，其特征在于，至少包括LDPC译码器、错比特数获取模块和BER估计模块，其中，

LDPC译码器，用于实现LDPC译码，还用于对不成立的校验式进行统计以获取不成立的校验式的个数；

错比特数获取模块，用于根据来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数，计算错比特数；

BER估计模块，用于根据来自错比特数获取模块的错比特数估计BER。

13.根据权利要求12所述的接收机，其特征在于，所述错比特数获取模块包括接收模块，处理模块和输出模块，其中，

接收模块，用于接收来自LDPC译码器的不成立的校验式的个数；

处理模块，用于以接收到的不成立的校验式的个数为自变量x，根据分段抛物线函数y＝f(x)获取所述错比特数y；所述f(x)在不同区间内其值为不同的幂次方乘以不同的缩放因子；

所述输出模块，用于将处理模块获得的错比特数输出给所述BER估计模块。

14.根据权利要求13所述的接收机，其特征在于，在所述x的较小的区间，使用较小的幂次；在所述x的较大的区间，使用较大的幂次。

15.根据权利要求13或14所述的接收机，其特征在于，所述f(x)为：

$y=f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{x}{a_0}\right)}^2,0\≤x\≤x_0\\ {\left(\frac{x}{a_1}\right)}^3,x>x_0\end{array}\right.,$ 其中，函数自变量x表示不成立的校验式的个数，因变量y表示估计出的错误比特数；

其中，x₀的取值使得 ${\left(\frac{x_0}{a_0}\right)}^2={\left(\frac{x_0}{a_1}\right)}^3,$ a₀，a₁为缩放因子。

16.根据权利要求12所述的接收机，其特征在于，所述LDPC译码器中至少包括计算器，用于统计不成立的校验式的个数。

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