CN101764638A - 用于移动通信系统的中继站 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于移动通信系统的中继站。一种用于在移动通信系统中工作的中继站(100)，包括：接收器(110)，用于从源接收无线电信号，该无线电信号包括代表编码信息的符号，所述编码信息基于编码规则并且包括有效载荷信息和冗余信息。中继站(100)包括软检测器(120)，用于从所述无线电信号中检测符号以获得软信息，该软信息包括关于所述符号的信息和与关于所述符号的信息相关的可靠性信息。中继站(100)还包括：量化器(130)，用于对所述软信息进行量化以获得量化软信息；和发送器(140)，用于将关于所述量化软信息的信息发送到目的地。

Description

用于移动通信系统的中继站

技术领域

本发明涉及使用中继站的移动通信系统中的无线通信的领域。

背景技术

传统的中继概念例如包括分别作为放大转发中继、解码转发中继的标准中继方法。虽然放大转发中继以噪声放大为代价而具有低延迟，但是解码转发中继由于解码而导致在中继站的处理延迟。此外，中继站处的解码误差对目的地处的解码具有有害效果。

无线网络中的中继站的指定目的是使同一小区内的其它用户的传输容易，其中一个重要的益处是提供协作分集，如A.Sendonaris，E.Erkip and B.Aazhang，“Increasing uplink capacity via user cooperationdiversity”(in Proc.IEEE Int.Symp.on Information Theory，1998)中所示。虽然如R.Ahlswede，N.Cai，S.R.Li，and R.W.Yeung，“Networkinformation flow”(IEEE Trans.Inf.Theory，vol.46，no.4，pp.1204-1216，Apr.2000)所示的网络编码的概念原本是开发用来提高有线网络的吞吐量的，但是如X.Bao and J.Li，“Matching code-on-graph withnetwork-on-graph：Adaptive network coding for wireless relaynetworks，”in Proc.43rd Ann.Allerton Conf.on Communications，Control，and Computing，2005，C.Hausl，F.Schreckenbach，I.Oikonomidis，G.Bauch，“Iterative network and channel decoding on atanner graph，”in Proc.43rd Ann.Allerton Conf.on Communications，Control，and Computing，2005and Y.Chen，S.Kishore，and J.Li，“Wireless diversity through network coding，”in Proc.IEEE WirelessCommunications and Networking Conf.，2006and L.Xiao，T.E.Fuja，J.Kliewer，and D.J.Costello，Jr.，“Nested codes with multipleinterpretations，”in Proe.40th Ann.Conf.on Information Sciences andSystems，2006中所示，将网络编码应用于无线网络已显示出有效抗击衰落信道效应，从而提供协作分集。

一个一般假设是中继节点或中继站能够完美地恢复源消息，因此限制基于解码转发(DF)对中继协议进行调查，如T.M.Cover and A.A.ElGamal，“Capacity theorems for the relay channel，”IEEE Trans.Inf.Theory，vol.IT-25，no.5，pp.572-584，Sep.1979，G.Kramer，M.Gastpar，and P.Gupta，“Cooperative strategies and capacity theorems for relaynetworks，”IEEE Trans.Inf.Theory，vol.51，no.9，pp.3037-3063，Sep.2005，and L.Sankaranarayanan，G.Kramer，and N.B.Mandayam，“Hierarchical sensor networks：Capacity bounds and cooperativestrategies using the multiple-access relay network，”in IEEE Conf.onSensor Networks，2004的策略所示，或者限制对如下策略进行调查：在中继节点处存在误差检测方案的情况下，如果在解码后仍有残留误差，则中继器完全不发送。

图13示出了利用多跳中继的情形和无线电网络。图13示出了发送符号或发送字x₁的源s₁，符号或发送字x₁由中继站r和目的地d接收。图13示出了发送第二符号或发送字x₂的第二源s₂，第二符号或发送字x₂也由中继站r和目的地d接收。此外，中继站r发送符号x_r符号x_r也由目的地接收。

在全文中，将考虑图13所示的具有两个源s₁和s₂、一个中继器r和目的地d的多址中继信道(MARC＝Multiple Access Relay Channel)。网络几何学被假定为与源相比中继器更靠近目的地，从而源-中继器信道质量过低而不允许在中继器处进行可靠解码。然而，中继器-目的地链路由于中继器接近目的地而能够支持较高速率。对于这种情形，中继器能够利用来自如R.Ahlswede，N.Cai，S.R.Li，and R.W.Yeung，“Networkinformation flow”(IEEE Trans.Inf.Theory，vol.46，no.4，pp.1204-1216，Apr.2000)所述的网络编码的思想，来形成网络编码的消息的对数似然比(log-likelihood ratio，LLR)

并将这些LLR以模拟方式发送到目的地，以显著提高接收器性能，如S.Yang and R.Koetter，“Network coding over a noisy relay：a belief propagation approach”(inProc.IEEE Int.Symp.on Information Theory，2007)所示。

在A.D.Wyner and J.Ziv，“The rate-distortion function for sourcecoding with side information at the decoder，”IEEE Trans.Inf.Theory，vo1.IT-22，no.1，pp.1-10，Jan.1976，A.Chakrabarti，A.de Baynast，A.Sabharwal，and B.Aazhang，“Half-duplex estimate-and-forward relaying：Bounds and code design，”in Proc.IEEE Int.Symp.on InformationTheory，2006，pp.1239-1243，N.Tishby，F.C.Pereira，and W.Bialek，“The information bottleneck method，”in Proc.37th Ann.Allerton Conf.on Communications，Control，and Computing，1999，and G.Zeitler，R.Koetter，G.Bauch，and J.Widmer，“Design of network coding functionsin multihop relay networks，”in Proc.5th  symposium Turbo Codes andRelated Topics，2008中，能够找到对于中继的其它方法。

在E.Ayanoglu，et.al.“Diversity Coding of Transparent Self-Healingand Fault Tolerant Communication Networks”(IEEE Transactions onCommunications，Vol.41，No.11，November 1993)中，作者公开了在图14中示出的网络编码的概念。图14示出了将信息字u₁编码为第一符号或发送字x₁的第一编码器1410，第一符号或发送字x₁被发送给中继站1450和目的地1470。此外，图14示出了将信息字u₂编码为第二符号或发送字x₂的第二编码器1420，第二符号或发送字x₂也被发送给中继站1450和目的地1470。如图14所示，在中继站1450，接收到叠加了加性白高斯噪声n_r(AWGN＝Additive White Gaussian Noise)的两个符号。两个解码器在中继站1450处工作，它们在图14中被标记为“解码器1”1451和“解码器2”1452。

理想地，两个解码器1451和1452对信息字u₁和u₂进行解码。两个解码的信息字然后如图14中的加法1453所示被组合，该组合被图14所示的编码器1454进行编码。然后，编码的组合符号x_R被从中继站1450发送到目的地1470，其中它被叠加了AWGN n_B。在目的地1470接收到三个符号或接收字，即，来自“编码器1”1410的y₁来自“编码器2”1420的y₂，以及来自中继站1450的y_R。在目的地1470，可利用联合解码以对信息字u₁和u₂进行解码。图14示出的概念的一个缺点是延迟，该延迟与为了得出信息字而在中继站1450处对接收信号进行解码相关并且与在中继站1450处对所述信息字的组合再次编码相关。

图15中示出另一传统方法。图15示出了与参照图14所描述的相似的部件，然而，在中继站1450处不是组合解码的信息字u₁和u₂，而是利用联合编码器1455。联合编码器1455具有能够使用增大的块长度的优点，这对于迭代解码特别有益。联合编码器1455可实现在目的地1470的联合解码器处可利用的增加的分集。然而，伴随着在中继站对接收信号进行解码以及对解码的信号再次联合编码，尤其当使用增加的块长度时，仍然包括高延迟。由中继站1450处的解码误差引起另一问题，这些解码误差被重新编码并且被扩展或转发到目的地1470。

在图16中示出了另一传统方法，图16示出了与已参照图14和图15所介绍的相似的部件。图16示出了从中继站1450到目的地1470的模拟传输的方法，目的地1470例如可以在基站或NodeB(节点B)实现。相对于上述概念的主要差异在于中继站1450的解码器1451和1452针对信息字u₁和u₂的对数似然比(LLR＝Log Likelihood Ratio)提供软信息。在图16的顶部示出一等式，该等式提供对一般信息字u的LLR的理解。在一般情况下，信息字u可以仅包括一位，其可以取两个值，即+1或-1。所述的软信息可以通过考虑该位等于+1的概率与该位等于-1的概率的商来确定，这在图16顶部的等式中示出。

取该商的对数使软信息线性化，并将该商从正实数的范围映射到实数的全范围。结果，取LLR的正负号对应于硬决策检测器。LLR的大小对应于可靠性信息。

在图16的中继站1450处，解码器1451和1452确定对应的信息字u₁和u₂的LLR。此外，图16示出了在中继站1450处，第二解码器1452输出的LLR被提供给交织器1456，交织器1456对LLR进行交织。来自第二解码器的交织LLR然后被组合器1457组合，之后使用模拟传输将关于该组合的信息发送到目的地1470。针对LLR的可靠性信息被一起提供给目的地1470的联合解码器。然而，为了通过两个解码器1451和1452确定软信息，在中继站1450处仍发生长延迟。

图17示出了与图16相同的情形，然而，提供了关于目的地或节点B的细节。从图17可以看出，在目的地1470通过三个检测器1471、1472和1472针对三个接收信号y₁、y₂和y_R确定LLR。图17示出了联合迭代解码的概念。检测器1471提供的对数似然比在第一步骤中被提供给第一解码器1475，以确定关于信息字u₁的LLR。在解码器1475的输入处提供的LLR对应于发送的码字的后验知识。在解码器1475的输出处，通过评价该后验知识与解码器1475的输出的差，来确定关于信息字u₁的先验知识。对于随后能够通过组合器1476与由检测器1473从关于在中继站1450确定的组合的接收信号y_R确定的LLR进行组合的LLR而言，该先验知识仍然可用。

该组合例如通过确定信息字u₁和u₂的异或(XOR)组合的组合LLR来确定。随后，将提供该确切组合的推导(derivation)，其由表示。从关于第一信息字的先验知识和关于组合的LLR，可以确定关于第二信息字的后验知识，其是通过解交织器1477解交织而来的。解交织器1477对应于中继站1450中的交织器1456。解交织器1477输出的解交织的LLR然后可以与检测器1472从第二接收信号y₂检测到的LLR进行组合，并被提供作为第二解码器1478的输入。第二解码器1478然后在其输出处提供关于第二信息字u₂的LLR，从该LLR可以推断出来自解码器1472和解交织器1477的后验知识以确定先验信息，该先验信息也可被称作外部信息。

在交织1479之后，可由组合器1480将交织的LLR再次与检测器1473的输出进行组合。在组合器1480的输出处可得到关于第一信息字u₁的后验信息，该后验信息可再次与检测器1471输出的后验知识进行组合。上面的描述对应于联合迭代解码器的第一迭代循环，它与涡轮(turbo)解码的原理相似。可以根据上面的描述执行多次迭代循环，以确定更可靠的关于信息字u₁和u₂的信息。

图18示出了如下情况：在中继站1450经历了差或弱的无线电信道，因此，确定了等于或接近零的LLR。结果，在目的地1470，由检测器1473确定的LLR等于零，即，仅有非常不可靠的信息可用。结果，由组合器1476和1480执行的组合也产生为零的LLR。因此，在解码器内，检测器1473的LLR不影响由检测器1471和1472确定的LLR。换言之，如果在中继站1450处的解码非常不可靠，则在目的地处的解码仅基于检测器1471和1472的输出。在此情况下，迭代处理不提供任何益处。

图19示出了针对在图19的左侧绘出的情形的对比特误码率(BER＝Bit Error Rate)的仿真结果。在此情形下，两个源1901和1902向中继站1903和目的地1904发送信号。此外，在所有链路上给出信噪比(SNR＝Signal-to-Noise Ratio)，即，在源1901、1902和中继站1903之间的链路上给出SNR_sr，在源1901、1902和目的地1904之间的链路上给出SNR_sd，对于中继站1903和目的地1904之间的链路给出SNR_rd。在图19的右侧，一个视图描绘了源1901、1902和目的地1904之间的链路上的BER相对于SNR。对于该仿真，假定链路是对称的，即，在两个源1901和1902到中继站1903的链路上都出现相似的DNR。此外，对于在图19的右侧描绘的结果，假定SNR_sr＝5dB并且对于中继站1903和目的地1904之间的不同SNR_rd示出结果。所述结果示出：如果中继站1903和目的地1904之间的链路上的信号质量提高，则对于BER可以获得显著的益处。

图20示出了相似的仿真结果。然而，对于图20中的结果，假定源1901、1902与中继站1903之间的链路上的SNR为0dB，即与在图19中考虑的情况相比，在中继站1903发生更多误差。然而，仍然可以观察到，随着中继站1903和目的地1904之间的链路上的信号质量增加，可以获得BER的增益。

图21示出了与在图16的帮助下解释的使用来自中继站1450的模拟传输的相似情形。在图21的底部，示出了组合的LLR L(u_R)。从图21的底部的视图可以看出，组合的LLR被近似地高斯分布。因为使用模拟传输，为了可靠地发送组合的LLR，考虑到它们也被叠加了AWGN，需要使用大发送功率。

图22示出了至少部分地克服了必须使用大发送功率的问题的选项。在中继站1450，由信号处理器1458处理组合的LLR，其中确定组合的LLR的双曲正切并将其用于模拟传输，在下面还被称作软比特传输。在图23中示出了相似的选项，在图23中量化器1459用于在中继站1450和1903分别对LLR进行量化。图23在右上部示出了如上所述的情形，包括两个源1901和1902、中继站1903和目的地1904。对于在图23的左侧描绘的仿真结果，假定源1901、1903和中继站1903之间的链路的SNR_sr是3dB。在图23的右下部，描绘了中继站1450或1903的细节，其中示出了量化器1459。

在左侧的视图中，LLRL_R的概率密度被示出为呈现由虚线分离的两个量化器区域。两个正方形代表要发送到目的地1904的量化器值。仅具有两个量化器区域对应于从中继站1903向目的地1904仅发送每量化值一比特。在此情形下，可以观察到，相对于传递信息(trans-information)或互信息(mutual information)几乎不发生由于量化导致的劣化，即，几乎没有因量化而丢失信息。

图24示出了关于源1901或1902与目的地1904之间的链路上的BER相对于SNR_sd的仿真结果。对于该仿真，假定源1901、1902和中继站1903之间的SNR_sr是3dB，对于中继站1903和目的地1904之间的SNR_rd，假定为0dB。图24的左侧的视图示出对于由正方形标记指示的模拟传输、由三角形标记指示的软比特模拟传输以及由圆形标记指示的使用两个量化器区域的量化器传输(即每量化器值一比特)的BER仿真结果。可以观察到，当使用量化值时，仅对于源和目的地之间的高SNR出现劣化，而对于源和目的地之间的低SNR，发送量化值提供了BER的提高，这是由于对于低SNR，AWGN对模拟传输有较高影响。

图25示出了另一仿真情形，其中对于SNR_sr＝0dB(即比上述情形低)的情形，假定5个量化器区域。由于假定了5个量化器区域，在源编码后，每量化值必须传输平均2.3比特。图25的左侧的视图示出了在量化器1459的输入处的LLR的概率密度，量化器区域被虚线分离，由正方形标记指示代表值。

图26示出了当对于源1901、1902和中继站1903之间的链路假定SNR_sr＝3dB并且对于中继站1903和目的地1904之间的链路假定0.44dB的SNR时的BER的仿真结果。图26左侧的视图示出了对由正方形标记指示的模拟传输、由三角形标记指示的软比特传输以及由圆形标记指示的量化传输的仿真结果。该仿真结果指示当使用量化时完全观察不到劣化。

图27示出了另一软中继器和网络编码概念，其中使用从中继站1450到目的地1470的量化传输。在图27的顶部示出一等式，该等式详述了组合器1457对LLR的组合。组合器1457的输出对应于能够通过信息字u₁和u₂的异或组合而获得并且在图27的顶部的等式中由指向左的箭头运算符指示的LLR。此外，图27示出了中继站1450内的用于将组合的LLR量化为Z的量化器1459、用于对量化后的组合的LLR进行源编码的源编码器1460以及用于在发送到目的地1470之前对源编码后的组合的LLR进行信道编码的编码器1461。

在图27中描绘的示例中，量化器1459的任务是在保留量化信号Z中关于 $u_R=u_1\⊕u_2$ 的相关信息的同时尽可能压缩L_r。这由图27底部的等式表示，该等式指示应该选择对于给定LLR的量化器区域Z的分布，以使LLRL_r和所选量化器Z之间的传递信息I(L_r，Z)与组合的信息字U_r和所选量化器Z之间的传递信息I(U_r，Z)之间的差最小，该差针对基于因子β的拉格朗日问题而表示在该等式中。

图28示出了相似的情形，但是示出了如果编码器1410、1420与中继站1450之间的链路之一(在图28中例示为编码器1410与中继站1450之间的链路)劣化，则组合的LLR变成零。因此，在设计量化器时，可以考虑源与中继站之间的链路上的第一跳的SNR。

图29示出了另一中继站1450，其中由量化器1459对LLR进行联合量化以考虑信号质量，为此图30示出了量化器的细节。在图30的左侧示出了对称链路的量化器，对于该量化器，解码后的互信息等于1.98比特。量化后的相关互信息或传递信息等于1.93比特，并且因为仅利用两个量化器区域，所以为了对中继站1450与基站或目的地1470之间的链路上的源编码的比特进行编码，仅需1比特。在图30的左上部的图中示出了量化器区域。

在图30的右侧，示出了用于不对称链路的量化器，对于该量化器，解码后的互信息等于1.16比特。量化后的相关互信息等于1.08比特，并且因为利用了5个量化器区域，所以对于每个源编码的比特，需要平均2.1比特。

总结传统概念，中继是为了以合理成本克服覆盖范围限制的有希望的方法。然而，直接中继法导致了0.5的容量惩罚因子，因为时隙必须被分离到两跳中。另一个问题是中继器中的处理延迟，它会导致往返延迟的不可容忍的增加，这是由于根据上述概念在中继站处的解码导致的。规避中继站处的解码延迟的另一种放大转发中继方法引起较低的处理延迟，但是这些方案遭受中继器中的噪声放大。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种用于中继的改进概念。

通过根据权利要求1的中继站、根据权利要求9的解码器、根据权利要求15的解码方法和根据权利要求17的系统实现了该目的。

本发明的实施例基于以下发现：通过在中继站处对关于接收信号的直接软信息(包括可靠性信息)进行中继，而不是将接收信号完全解码，能够提高中继情形的性能。该软信息然后被量化并被转发到目的地，其中可以针对各个信道条件对量化器进行优化。实施例于是可克服由于多跳传输引起的噪声放大、解码延迟、误差传播以及容量降低的问题。

实施例可以考虑使用中继站例如向公共宿(common sink)或目的地进行发送的一个或多个用户。可选地，在中继站处可对多个用户的信号进行联合量化，对应地，在目的地处可以使用例如迭代算法来执行针对已在中继站处被联合处理了的所有用户的联合解码。

实施例基于以下发现：如果由中继站转发明确计算出的软信息，而不是有噪声接收信号的放大版本，则可以避免噪声增强。同时，可将处理延迟保持为最小。本发明的实施例可以以相对较低的基础设施成本，在较高吞吐量和较低延迟方面产生较高的用户满意度。实施例提供了低成本中继站可以扩展当前通信系统的覆盖范围的优点。此外，当例如与放大转发中继概念相比时，可以获得提高的性能。此外，因为在中继站处不必执行解码，所以可以实现低的延迟或迟滞时间。因为在中继站处能够以高效率处理(例如联合量化)多个用户的信号，所以可以实现低延迟和高吞吐量。

实施例还基于以下发现：即使源中继器链路不够好从而不支持源消息的无错恢复，在中继站处获得的信息对于目的地处的解码仍然是有帮助的。实施例可以提供一种将该信息分别转发给目的地或解码器的实用方法。实施例于是可提供如下显著优点：中继站对其接收分组不执行软解码，从而导致中继站处的延迟小。

实施例通过在中继站处不执行软解码而是在中继站处直接处理接收的符号，可以实现多个优点。对于来自中继站的纯模拟传输，通过在中继站处对接收的LLR进行适当量化实现了另外的优点。通过在中继站处对接收的符号进行量化，可以避免例如由放大转发中继协议引起的噪声放大。实施例可以进一步提供如下优点：能够对量化器进行调整以使之适于源和中继站之间以及中继站和目的地之间的对应信道条件。

实施例还可考虑不对称传输情形。换言之，实施例可以考虑：不同用户的源-中继站无线电信道可能具有不同的SNR；网络编码的消息的LLR的可靠性可能不希望地被具有最差源-中继站信道的用户所主导。实施例通过使用不依赖于两个用户符号之间的异或运算这种计算LLR的中间步骤的量化器设计，使中继站能够充分处理不同的源到中继站信道质量，从而可以克服此缺陷。此外，实施例可以依赖于具有关于源-中继站链路和中继器到目的地链路的信道状态信息(CSI＝Channel StateInformation)或信号质量量度的中继站，但是中继器到目的地链路不依赖于关于外部源到目的地链路的任何信道质量信息。

换言之，实施例可以提供如下优点：这些实施例在中继站处不需要关于源-目的地链路的信息，因此可以节省传输容量和信令开销。实施例可以在中继站处对该信息进行压缩，而不必考虑仅在目的地处可得到的任何端信息(side information)。

实施例还可允许在中继站处对多个用户的联合处理。实施例可以在中继站处实现保留关于接收信号的相关信息的量化框架，而不执行接收分组的软解码。

附图说明

将使用附图详述本发明的实施例，在附图中：

图1A示出了中继站的实施例；

图1B示出了系统内的中继站的另一实施例；

图1C示出了系统内的中继站的另一实施例；

图2示出了系统模型的图形表示；

图3A示出了解码器的实施例；

图3B示出了中继站的另一实施例；

图4示出了解码器的另一实施例；

图5例示了中继检测节点的EXIT曲线；

图6A提供了根据一个实施例的伪码；

图6B例示了中继站的另一实施例；

图7A提供了另一实施例的伪码；

图7B例示了解码器的一个实施例；

图8例示了一个实施例的解码图的一部分；

图9例示了针对传输情形获得的量化器区域；

图10例示了一个实施例的量化器区域和仿真结果；

图11例示了一个实施例的量化器区域和仿真结果；

图12例示了一个实施例的解码图的一部分；

图13例示了一般传输情形；

图14例示了现有技术中继概念的状态；

图15例示了现有技术中继概念的另一状态；

图16例示了现有技术中继概念的另一状态；

图17例示了现有技术联合迭代解码器的状态；

图18例示了在源到中继器信道弱的情形下的联合迭代解码器；

图19例示了现有技术概念的状态的仿真结果；

图20例示了现有技术概念的状态的仿真结果；

图21例示了现有技术中继概念的另一状态；

图22例示了现有技术中继概念的另一状态；

图23例示了带有量化的现有技术中继概念的状态；

图24例示了现有技术概念的状态的仿真结果；

图25例示了带有量化的现有技术中继概念的另一状态；

图26示出了现有技术概念的状态的仿真结果；

图27示出了现有技术中继概念的另一状态；

图28例示了对于弱的源到中继站信道的现有技术中继概念的另一状态；

图29例示了利用量化器的现有技术中继概念的另一状态；以及

图30例示了针对现有技术中继概念的状态定制的量化器。

具体实施方式

在下面，将利用附图详述本发明的实施例，其中相似的部件或者完成相似任务的部件将具有相似的附图标记。在下面，“中继器”、“中继站”和“中继设备”的表述被作为同义词使用。

图1A示出了用于在移动通信系统中工作的中继站100。中继站100包括用于从源接收无线电信号的接收器110，该无线电信号包括代表编码信息的符号，该编码信息基于编码规则并且包括有效载荷信息和冗余信息。中继站100还包括用于从无线电信号中检测符号以获得软信息的软检测器120，该软信息包括关于符号的信息以及与关于符号的信息相关的可靠性信息。中继站100还包括：量化器130，用于对所述软信息进行量化以获得量化软信息；和发送器140，用于将关于所述量化软信息的信息发送到目的地。

在实施例中，接收器110能够适于从另一源接收另一无线电信号，该另一无线电信号包括代表另一编码信息的其它符号，该另一编码信息基于所述编码规则并且包括另一有效载荷信息和另一冗余信息。软检测器120能够适于从该另一无线电信号中检测另一符号以获得另一软信息，该另一软信息包括关于该另一符号的信息以及与关于该另一符号的信息相关的可靠性信息。量化器130能够适于对所述软信息和所述另一软信息的组合进行量化以获得量化软信息。换言之，量化器130能够适于对所述软信息和所述另一软信息进行联合量化以获得量化软信息。

图1B例示了中继设备100的实施例，示出了：与传统概念相反，中继站100的实施例不执行全解码。代替地，根据图1C例示的实施例，使用软检测器120。在图1B和1C中，第一编码器101将第一信息字u₁编码为第一发送符号或字x₁，第一发送符号或字x₁被发送到中继站100和联合解码器300。联合解码器300可以位于基站或节点B或信号的任何目的地。对应地，第二编码器102将第二信息字u₂编码为第二发送符号或字x₂，第二发送符号或字x₂被发送到中继站100和目的地300。

为于简化，在图1B和1C中没有示出接收器110。在图1C中示出软检测器120，其被实现为用于检测各接收信号的软信息L(u₁)和L(u₂)的两个单个软检测器121和122。图1B和1C示出了量化器130，在图1B和1C示出的实施例中，量化器130还包括交织器131和量化器核132。在其它实施例中，交织器131可以不被分配给量化器130并且可以被一般视为分离的实体。量化器130提供量化软信息Z。图1B和1C还示出了发送器140，发送器140包括源编码器141和用于在将关于量化软信息Z的信息发送到目的地300之前对量化软信息Z进行处理的编码器142，即信道编码器。

在下面，将首先考虑对称情况的实施例，在对称情况下两个编码器101和102的无线电信道被假定为都经历相同的质量。

在每个源s_i，i＝1，2，信息比特块 $u_i={\left\{\mathrm{0,1}\right\}}^{k_i}$ 被以信道编码率R_i＝k_i/n_i编码为码比特块 $c_i={\left\{\mathrm{0,1}\right\}}^{n_i}.$ 在全文中，假定在源处为BPSK调制，从而源i的发送块为 $x_i\∈{\{+1,-1\}}^{n_i}.$ 对于下文，一般假定n＝n₁＝n₂。尽管不是最佳，但是为了易于实现，假定通信发生于在时间、频率或码上正交的信道上。一般，在实施例中可以不要求正交。

不失一般性地，考虑具有三个阶段的时分网络，其中两个源分别在时隙1和2中进行发送，并且中继器在第三时间阶段发送其码字x_r。然后，中继器和目的地处的接收信号被给出为

y_r，i＝x_i+n_sr，i

y_d，i＝x_i+n_sd，i

y_r＝x_r+n_rd，i

其中，零均值噪声变量遵循方差分别为σ_sr，i ²，σ_sd，i ²和σ_rd，i ²的圆对称复正态分布(circular symmetric complex n ormal distribution)。

图2示出了系统模型的图形表示。图2示出了信道编码器101和102、中继站100以及作为传输目的地的解码器300。图3A例示了解码器300的实施例。图3示出了解码器300，用于对第一编码码字进行解码以获得关于第一码字的第一软信息以及对第二编码码字进行解码以获得关于第二码字的第二软信息。解码器300包括第一软解码器310，第一软解码器310用于基于第一编码码字确定关于第一码字的第一软信息。解码器300还包括第二软解码器320，第二软解码器320用于基于第二编码码字和第二先验信息确定关于第二码字的第二软信息。

此外，解码器300包括第一软信息渲染器(renderer)330，第一软信息渲染器330用于基于第一软信息和量化软信息提供第二先验信息，所述量化软信息是基于第一编码码字和第二编码码字的组合。解码器300还包括第二软信息渲染器340，第二软信息渲染器340用于基于第二先验信息、量化软信息和第二软信息提供第一先验信息。第一软解码器310还适于基于编码的第一码字和第一先验信息确定关于第一码字的更新的第一软信息。换言之，在实施例中，执行与涡轮码概念相似的迭代处理，但是考虑基于这两个编码码字的组合的量化软信息，因此允许导出关于相应的另一编码码字的信息。所述组合可以对应于在中继站处对各个关于码字的软信息的联合量化。

在实施例中，第一软信息渲染器330能够适于基于更新的第一软信息、第一先验信息和量化软信息提供更新的第二先验信息。在下面，输入的先验信息还可基于由对应的另一解码器分支所确定的外部信息。

在实施例中，量化软信息可由中继设备100提供，因此在中继设备100中，软检测器120能够适于获得针对LLR的软信息。软检测器120能够适于获得针对LLR的软信息L₁和针对LLR的另一软信息L₂，量化器130可适于确定针对LLR的该软信息和该另一软信息的组合L_r。

图3B例示了中继站100的另一实施例。图3B示出了已针对图1C讨论过的相似部件，但是量化器130包括用于组合软信息L₁和另一软信息L₂(也称为第一软信息L₁和版本L′₂，版本L′₂是在交织器131的输出处可得到的L₂的交织版本)的组合器133。

当接收到y_r，1和y_r，2时，中继器计算关于编码比特x₁和x₂的LLR

参见图3B。要注意，中继器甚至不尝试执行对其接收分组的解码以使延迟最小化，而是直接发送其估计值L₁和L′₂的压缩版本，其中L′₂是L₂的交织版本。然后，中继器计算网络编码的码比特块

的LLR

其第m个元素由下式给出

$L_{r,m}=\ln \left(\frac{1+e^{L_{1,m}+L_{2,m}^{\′}}}{e^{L_{1,m}}+e^{L_{2,m}^{\′}}}\right)$

$\≈\mathrm{sign}\left(L_{1,m}\right)\mathrm{sign}\left({L^{\′}}_{2,m}\right)\min \left\{\right|L_{1,m}|,|{L^{\′}}_{2,m}\left|\right\},$

符号取自J.Hagenauer，E.Offer，and L.Papke，“Iterative decoding ofbinary block and convolutional codes，”IEEE Trans.Inf.Theory，vol.42，no.2，pp.429-445，Mar.1996。然后，中继器形成L_r的量化版本

(其中是是量化器索引集合)，对量化器输出进行源编码和信道编码，产生中继码字x_r∈Mⁿ，M是在中继器处使用的调制字母表。要注意，限制中继器发送M中的n个(复)符号。量化器设计将是下面的章节的主题。

在解码器300的实施例中，第一软解码器310能够适于确定针对LLR的第一软信息，第二软解码器320相应地能够适于确定针对LLR的第二软信息。对应地，第一软信息渲染器330能够适于提供针对LLR的第二先验信息，并且第二软信息渲染器340能够适于提供针对LLR的第一先验信息。

第一软信息渲染器330能够适于通过

的解交织版本来确定第二先验信息L_A ⁽²⁾，其中L_E ⁽¹⁾是第一软信息和第一先验信息的组合，并且L_r是量化软信息，其中所述解交织基于解交织规则，并且第一软信息渲染器340能够适于通过

来确定第一先验信息L_A ⁽¹⁾，其中L_E′⁽²⁾是第二软信息和第二先验信息的组合的交织版本，其中所述交织基于与所述解交织规则相反的交织规则。

图4例示了具有第一软解码器310、第二软解码器320、第一软信息渲染器330和第二软信息渲染器340的解码器300的另一实施例。图4提供了软信息渲染器330和340的更多细节。可以看出，软信息渲染器330和340首先分别确定由对应的软解码器310或320输出的软信息与它们的对应先验信息L_A ⁽¹⁾、L_A ⁽²⁾之间的差。所述差导致所谓的外部信息，并且在图4中被分别称为L_E ⁽¹⁾、L_E ⁽²⁾。此外，图4示出了具有解交织器331的第一软信息渲染器330、具有对应的交织器341的第二软信息渲染器340。

目的地使用图4所示的迭代解码器结构300，该结构使人强烈回想起以两个软解码器担当分量解码器的涡轮解码器。这些分量解码器交换关于编码比特的软信息，然而，解码器之间的信息交换受到中继检查节点的限制，中继检查节点使用来自中继站的接收字y_r计算目的地的L_r的估计值然后计算分量解码器的先验信息

和

现在，如果从中继站获得的关于

的信息非常可靠，则检查节点仅限制外部信息的交换，并且整个解码器看起来像涡轮解码器，但是其中所有码比特通过

而耦合。相反，如果没有从中继站接收到信息，则中继检查节点完全阻止解码器之间的任何信息交换，这导致两个分立的软解码器310和320。

在下面，将解释利用迭代优化算法的中继站的实施例。接收器110能够适于提供无线电信号的信号质量量度和另一无线电信号的另一信号质量量度。所述信号质量量度或另一信号质量量度可对应于SNR、信号-噪声干扰比(SINR＝Signal-to-Noise-and-Interference Ratio)、信号干扰比(SIR＝Signal-to-Interference Ratio)、传输容量、循环冗余校验(CRC＝Cyclic Redundancy Check)的结果、比特误码率(BER＝Bit Error Rate)、帧误码率(FER＝Frame Error Rate)等等。

继而，量化器130能够适于基于量化规则进行量化，其中该量化规则基于所述信号质量量度和/或另一信号质量量度，并且发送器140能够适于将关于该量化规则的信息发送到目的地。

在实施例中，量化规则还可基于中继站100和目的地之间的传输容量，在其它实施例中，量化规则还可基于例如针对SNR、SIR、SINR等的中继站到目的地信号质量量度。

在实施例中，量化规则可以为，如果所述信号质量量度指示高于所述另一信号质量量度的信号质量，则量化软信息包括的针对所述软信息的传输容量的份额高于针对所述另一软信息的传输容量的份额。换言之，如果第一编码器101具有比第二编码器102更好的信道，则中继站(相应地中继站内的量化器130)可以将中继站100和目的地300之间的无线电容量的较高份额分配给第一编码器的量化软信息。

在实施例中，量化规则可以基于信息瓶颈算法，该信息瓶颈算法基于所述信号质量量度、所述另一信号质量量度、传输容量和迭代范围，确定局部优化的量化，随后将对其进行详述。接收器110和发送器140可以适于在实施例中的蜂窝移动通信系统中进行传输。解码器300还可包括：用于接收编码的量化软信息的接收器；用于对该编码的量化软信息进行解码的解码器；和用于基于量化规则和解码后的编码的量化软信息提供量化软信息的再量化器。接收器能够被对应地进一步调整以适于接收关于量化规则的信息，并且可适于在蜂窝移动通信系统中进行接收。换言之，中继站100和解码器300之间的传输容量可对应于具有预定传输率的特定信令信道。

由于解码器300与通常的涡轮解码器的明显类同之处，与如S.tenBrink，“Convergence behavior of iteratively decoded parallelconcatenated codes”(IEEE Trans.Comm.，vol.49，no.10，pp.1727-1737，Oct.2001)所示的外部信息转移(EXIT＝EXtrinsic Information Transfer)图一样的分析工具证明对于该分布式涡轮解码器也是有用的。尽管迭代解码器由总计四个部件组成，由于设置的对称性，两个解码器310、320以及两个中继检查节点332、342的EXIT曲线是相同的。因此，为了获得整个解码器的EXIT图，仅绘制两条曲线就足够了，一条用于分量解码器310、320，一条用于中继检查节点332、342。中继检查节点332、342的EXIT曲线描绘了用作该检查节点的输入信息 $I_{\mathrm{in}}=I(X_i;L_E^{\left(i\right)})$ 的、一个分量解码器的输出处的信息如何被转换成 $I_{\mathrm{out}}=I(X_j;L_A^{\left(j\right)}),$ i，j∈{1，2}，i≠j，它是另一分量解码器的输入处的信息。

图5例示了针对SNR_sr，1＝SNR_sr，2＝0.5dB，SNR_rd＝2.28dB并且针对三个量化区域确定的中继检查节点的EXIT图。事实证明，中继检查节点332、342的EXIT曲线几乎是一条从未超过EXIT图的对角线的直线，例如参见图5。检查节点EXIT曲线的斜率越高，来自中继节点的信息越好，对于来自中继器的消息的完美可靠性，该曲线靠近对角线。假定从源到中继器的信道的信道质量决定在中继器处可得到的信息的量，那么目标是找到将该信息转发到目的地从而使解码器中的EXIT曲线具有最大斜率的方式，该最大斜率受到中继器-目的地链路的速率的约束。

如果L_m∈L，这等同于针对某有限字母表

寻找使得关于X_m在目的地处可获得的信息的量最大化的函数

其再次受到从中继器到目的地的链路的速率约束。如S.Yang and R.Koetter，“Network coding over anoisy relay：a belief propagation approach”(in Proc.IEEE Int.Symp.，onInformation Theory，2007)中的L_m的直接模拟传输将等同于设置f(L_m)＝L_m，并且在实施例中存在软信息传输的其它方式，例如发送

的功率归一化版本作为软比特，如在Y.Li，B.Vucetic，T.F.Wong，and M.Dohler，“Distributed turbo coding with soft informationrelaying in multihop relay networks，”IEEE Journal on Sel.Areas inComm.，vol.24，no.11，pp.2040-2050，Nov.2006中所述。对于BPSK调制， $E\left[X_m\right|{\tilde{Y}}_{1,m},{\tilde{Y}}_{2,m}]=\tanh (L_m/2).$ 在下面，采取不同的方法，并且将寻找最佳函数f(L_m)的问题建立为速率失真(rate distortion)问题。

在下面，将提供一个实施例的中继站功能的设计。速率失真理论规定，给定来自根据p(l)分布的源字母表L的一个i.i.d.随机变量序列L₁，L₂，...，L_n，由来自再现字母表

的随机变量Z以失真D表示源所需的最小速率为

$R\left(D\right)=\underset{p(z/l)}{\min I(L;Z)}s.t.E\left[d(z,l)\right]\≤D$

其中是失真量度。为了解决速率失真问题，必须预先选择并固定失真量度，找到对于特定问题的正确失真量度一般不是容易的任务。考虑到该事实，看起来针对这里考虑的问题选择失真(即在中继节点对LLR进行量化)是同等困难的。因此，下面是Tishby et al.in N.Tishby，F.C.Pereira，and W.Bialek，“The information bottleneck method”(in Proc.37th Ann.Allerton Conf.on Communications，Control，and Computing，1999)采用的方法，其中通过另一变量使用相关性的概念以不同方式处理速率失真问题。

代替对某选择的失真量度施加关于平均失真的约束，该约束为再现变量Z应该包含关于第三变量即相关变量的某最小级别的信息，在一些实施例中该相关变量是随机变量 $X=X_1\⊕X_2^{\′}.$ 这正是中继节点应该有的功能：给定LLR L，发送包含尽可能多相关信息的量化版本Z，该相关信息是关于X的信息。即，代替迫使例如L和Z之间的平方误差低于某阈值，目标是尽可能保留Z中的关于X的信息。

在下面，将解释信息瓶颈方法，该信息瓶颈方法在实施例中可用来确定量化规则。在信息瓶颈方法中，Tishby等人针对随机变量L的量化采用下面的方法。给出联合分布p(x，l)，目标是

$\underset{p\left(z\right|l)}{\min }I(L;Z)s.t.I(X;D)\≥\tilde{D},---\left(1\right)$

其中约束现在是保留相关信息I(X；Z)。因为 $X\↔L\↔Z$ 形成马尔可夫(Markov)链，由于数据处理不等式显然I(X；Z)≤I(X；L)。即，其可能图谋的全部就是在量化器输出Z中保留在中继节点处可得到的所有关于X的信息。因此，

必须满足 $0\≤\tilde{D}\≤I(X;L).$ 使用固定的p(x，l)和马尔可夫链条件 $X\↔L\↔Z,$ 我们获得

$=I(X;L)-\underset{x,l,z}{\mathrm{\Σ}}p(x,l,z)\log \left(\frac{p(x,l|z)}{p\left(x\right|z)p\left(l\right|z)}\right)$

$=I(X;L)-\underset{l,z}{\mathrm{\Σ}}p(l,z)\underset{x}{\mathrm{\Σ}}p\left(x\right|l)\log \left(\frac{p\left(x\right|l)}{p\left(x\right|z)}\right)$

$=I(X;L)-\underset{l,z}{\mathrm{\Σ}}p(l,z)D\left(p\left(x\right|l)\right|\left|p\left(x\right|z)\right)$

$=I(X;L)-E\left[D\left(p\left(x\right|l)\right|\left|p\left(x\right|z)\right)\right]$

因为I(X；L)针对给定的p(x，l)是固定的，式(1)的最小化等同于标准速率失真问题

$\underset{p\left(z\right|l)}{\min }I(L;Z)s.t.E\left[D\left(p\left(x\right|l)\right|\left|p\left(x\right|z)\right)\right]\≤\hat{D}$

其中，现在正确失真量度d(l，z)是p(x|l)和p(x|z)之间的相对熵，即，

$d(l,z)=D\left(p\left(x\right|l)\right|\left|p\left(x\right|z)\right)$

$=\underset{x}{\mathrm{\Σ}}p\left(x\right|l)\log \frac{p\left(x\right|l)}{p\left(x\right|z)},$

并且 $\hat{D}=I(X;L)-\tilde{D}.$ 要注意，对式(1)中的I(X；Z)施加该约束，我们得到与速率失真问题等同的公式，对于速率失真问题，显然正确的失真量度d(l，z)作为相对熵D(p(x|l)||p(x|z))出现。

对于某些β＞0引入拉格朗日(Lagrangian)M＝I(L；Z)-βI(X；Z)，并且评价Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件，通过如N.Tishby，F.C.Pereira，and W.Bialek，“The information bottleneck method”(in Proc.37th Ann.Allerton Conf.on Communications，Control，and Computing，1999)所述的确切特征解能够给出最佳分布p(z|l)，该最佳分布被示出为

$p\left(z\right|l)=\frac{p\left(z\right)}{N(l,B)}\exp (-\mathrm{\βD}\left(p\left(x\right|l)\right|\left|p\left(x\right|z)\right)),---\left(2\right)$

其中N(l，β)是归一化项，用于确保p(z|l)是满足∑_zp(z|l)＝1的概率分布。然而，要注意的是，式(2)所指定的解仅仅是隐含解，因为概率分布p(z|l)是唯一的自由变量并且p(z)和p(x|z)完全由p(z|l)确定。

尽管无法以闭合形式获得最佳分布p(z|l)，但是实施例中使用的迭代优化算法可以被示出为收敛于局部最佳。实际上，该算法与R.E.Blahut，“Computation of channel capacity and rate-distortion functions”(IEEETrans.Inf.Theory，vol.IT-18，no.4，pp.460-473，Jul.1972)描述的用于计算信道容量和速率失真函数的Blahut-Arimoto算法非常相似，主要区别是计算信息瓶颈设置中的映射的该算法还更新p(x|z)。图6A提供了对应的迭代优化算法的伪码。

在下面，将讨论把信息瓶颈方法(IBM＝Information BottleneckMethod)应用于根据一个实施例的中继网络。IBM可用于计算量化器或量化规则，该量化器或量化规则针对给定的源-中继器SNR使相关信息I(X；Z)最大化，该相关信息受到中继器目的地链路上的速率的约束。为了实现此点，优化算法中的参数β必须大幅大于用于产生确定性映射p(z|l)的参数，并且针对SNR_sr的特定值获得分布p(x，l)。综上所述，通过利用IBM设计中继器处的量化器，我们能使中继检查节点的EXIT曲线的斜率最大化，从而对迭代解码器的收敛性质进行优化。在全文中，假定在中继器处选择的量化器的速率使得量化器输出Z能够被可靠地传送到目的地。在下面，关于L_r的量化器设计将被称为中继器处的压缩问题的异或解。

上面的调查限于源-中继器链路针对SNR对称的情况。然而，如果源-中继器链路具有不同的信道质量，则关于网络编码的消息的L_r的可靠性将由具有较弱源-中继器信道的用户所主导。因此，为了使中继器能够有效处理不对称源-中继器链路，量化器应被调整以适于对L₁和L′₂直接操作，相应地量化器设计算法也应被调整。

在下面，将考虑一般实施例并且将讨论在不对称情况下的量化器设计。如在对称情况下一样，将通过IBM提供量化器设计的框架，但是作为相关信息有不同的表达式，将在下面激发相关信息的选择。如上所述，中继检查节点的EXIT曲线几乎是一条直线(针对I_in＝1，I_out＝I(X；Z))，对于上面考虑的对称情况，曲线对于解码器中的两个检查节点是相同的。然而，通常这些曲线将是不同的。在迭代解码处理期间，分量解码器310、320以及软信息渲染器330、340产生具有某互信息I(X_i；L_E ⁽ⁱ⁾)，i＝1，2的随机变量L_E ⁽¹⁾和L_E ⁽²⁾，该互信息是对应的中继检查节点的输入信息。在这点上，假定量化器输出Z的无错传输，要注意的是接收器中的中继检查节点处理Z和L_E ⁽ⁱ⁾以产生对应的分量解码器的先验信息。因此，优选的是，中继器处的量化器使得I(X_i；L_E ^(j))，i，j∈{1，2}，i≠j针对从解码器1到解码器2的信息交换以及从解码器2到解码器1的信息交换都为最大。因为

$I(X_i;Z,L_E^{\left(j\right)})=I(X_i;L_E^{\left(j\right)})+I(X_i;Z|L_E^{\left(j\right)})=I(X_i;Z|L_E^{\left(j\right)}),$

只需使I(X_i；Z|L_E ^(j))最大化。由于中继检查节点的几乎为直线的特性，该问题简化为使得针对完美输入信息I_in＝1的输出信息最大化。

现在，完美输入信息意味着I(X_i；L_E ⁽ⁱ⁾)，i＝1，2，从而X_i在解码器输出处已知。结果，为了允许从解码器1到解码器2的最大信息转移，I(X₂；Z|X₁)应该被最大化，类似地，解码器1要从解码器2接收最大信息，I(X₁；Z|X₂)应当尽可能大。

可以取这些信息表达式的各种组合以形成IBM的相关信息项。例如，选择I_rel＝min{I(X₁；Z|X₂)，I(X₂；Z|X₁)}作为相关信息表达式将旨在保持迭代解码器中的涡轮循环尽可能长地运行。然而，如果一个用户具有非常差的源-中继器链路，I_rel的该选择也对中继器-目的地链路的速率有很高要求，以传送非常不可靠的关于该用户数据的信息。因此，在一些实施例中建议取I(X₁；Z|X₂)和I(X₂；Z|X₁)的平均值作为相关信息项，从而中继器能够抓住有利机会将其更多的速率分配给具有较好源-中继器信道的用户。针对IBM，为了设计中继器处的量化器，我们求解

$\underset{p\left(z\right|l_1,l_2)}{\min }I(L_1;L_2,Z)s.t.I(X_1;Z|X_2)+I(X_2;Z|X_1)\≥\tilde{D}---\left(3\right)$

其中，现在相关信息是I_rel＝I(X₁；Z|X₂)+I(X₂；Z|X₁)。将I_rel重写为

I_rel＝2I(X₁；X₂；Z)-I(X₁；Z)-I(X₂；Z)

允许对相关信息表达式的另一解释：选择映射p(z|l₁，l₂)，使得Z包含尽可能多的关于对(X₁，X₂)的信息同时带有很少单独关于X₁和X₂的信息。对于某β＞0的乘法器，该问题的隐含解可被示出为

$p\left(z\right|l_1{l,}_2)=$

$\frac{p\left(z\right)}{N(l_1,{l,}_2,\mathrm{\β})}\exp \{-2\mathrm{\βD}\left(p(x_1,x_2|l_1,l_2)\right|\left|p(x_1,x_2|z)\right)$

$+\mathrm{\βD}\left(p\left(x_1\right|l_1)\right|\left|p\left(x_1\right|z)\right)+\mathrm{\βD}\left(p\left(x_2\right|l_2)\right|\left|p\left(x_2\right|z)\right)\},$

其中，D(p||q)是p和q之间的相对熵，N(l₁，l₂，β)是确保p(z|l₁，l₂)为有效概率分布的归一化项。为了计算式(3)的局部最佳解，我们可以使用在图7A的算法2中总结的信息瓶颈算法的适应版本，将实施例限制为β＞＞0以获得使用确定性映射p(z|l₁，l₂)的二维量化器。在图6中总结了在一般情况下中继器处的操作。

图6B例示了中继站100的另一实施例，其包括与在图3B的帮助下描述的实施例相似的部件。然而，在图6B中描绘的实施例中不存在组合器，假定量化器核132执行联合量化。图7A提供了在量化器核132处可执行的算法2的伪码。

在下面，将解释解码器的详细实施例。图7B提供了中继检查节点的细节，该中继检查节点对应于在图4中的第一软信息渲染器330和第二软信息渲染器340内绘制的黑色方形332或342中的一个。如上所述，在实施例中，解码器300可包括用于接收具有关于量化软信息的信息的接收信号的接收器。在图7B中，所述接收信号被标记为y_r。信道解码器710可被用于该接收信号，并且可以对接收的符号执行循环冗余校验(CRC＝Cyclic Redundancy Check)。源解码器720然后可确定量化软信息

换言之，在实施例中，解码器300可包括：信道解码器710，用于对接收信号y_r进行解码；误差检测器，用于在信道解码的信号

中检测误差；和源解码器720，用于从信道解码的信号中解码出量化软信息

在实施例中，解码器还可包括LLR确定器730，LLR确定器730用于基于外部信息L_E ⁽¹⁾、L_E′⁽¹⁾以及量化软信息来确定先验信息L_A ⁽¹⁾、L_A′⁽²⁾。

在图7B中总结了中继检查节点的工作。在通过例如循环冗余校验(CRC)在

中检测到残留误差的情况下，丢弃来自中继器的所有信息以避免通过源解码器的灾难性误差传播。现在将描述图7B中标记为“LLR”的块的功能。为了这样做，采取与解码算法稍微不同的视图，在解码图中导出该块的功能，在图8中示出了解码图的一部分。

图8例示了解码图的一部分，其中在左侧的解码器1是指第一软解码器310，在右侧的解码器2是指第二软解码器320。

被标记为x_1，m和x_2，m的节点是通过中继器处的量化而耦合的两个不同分量信道码的两个可变节点。来自两个源的直接观察是功能节点p(y_d，1，m|x_1，m)和p(y′_d，2，m|x′_2，m)，而通过中继器处的量化进行的耦合表示在功能节点p(x_1，m，x′_2，m|z_m)中。

因为假定在接收器处可完美得到Z，目的地利用它的由中继器选择的量化器的知识来获得在迭代优化算法的输出之中的p(x₁，x₂|z)。要注意，功能节点p(x₁，x₂|z)是图7B中的LLR块的消息传递等同物。为了找到LLRL_E ⁽¹⁾和L_E′⁽²⁾的处理规则，对于功能节点将消息传递规则应用于p(x₁，x₂|z)。使用下面的定义

$L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)=\ln \left(\frac{p(x_{1,m}=1,{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}{p(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}\right)---\left(4a\right)$

$L(x_{1,m}=1,{x^{\′}}_{2,m}|z_m)=\ln \left(\frac{p(x_{1,m}=1,{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}{p(x_{1,m}=1,{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}\right)---\left(4b\right)$

$L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)=\ln \left(\frac{p(x_{1,m}=1,{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}{p(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}\right)---\left(4c\right)$

$L(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}|z_m)=\ln \left(\frac{p(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}{p(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}\right)---\left(4d\right)$

$L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}|z_m)=\ln \left(\frac{p(x_{1,m}=1,{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}{p(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}\right),---\left(4e\right)$

我们获得

${L^{\′}}_{A,m}^{\left(2\right)}=\ln \left(\frac{1+e^{L_{E,m}^{\left(1\right)}}{e}^{L(x_{1,m,}{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}}{e^{L_{E,m}^{\left(1\right)}}{e}^{L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}+e^{-L(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}}\right)---\left(5a\right)$

$L_{A,m}^{\left(1\right)}=\ln \left(\frac{1+e^{{L^{\′}}_{E,m}^{\left(2\right)}}{e}^{L_m(x_{1,m,}=1,{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}}{e^{{L^{\′}}_{E,m}^{\left(2\right)}}{e}^{-L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}+e^{-L(x_{1,m}{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}}\right)---\left(5b\right)$

在说明书的末尾将提供上面的表达式的详细推导。

式(5)与对称情况下的boxplus计算紧密相关。要注意，如果

L(x_1，m，x′_2，m|z_m)＝0，-L(x_1，m＝-1，x′_2，m|z_m)＝L(x_1，m，x′_2，m＝1|z_m)

并且

-L(x_1，m，x′_2，m＝-1|z_m)＝L(x_1，m＝1，x′_2，m|z_m)，

则它们简化为

事实证明将一般的量化器设计算法应用于对称SR信道会导致分布p(x₁，x₂|z)，使得

L(x_1，m，x′_2，m|z_m)＝0，-L(x_1，m＝-1，x′_2，m|z_m)＝L(x_1，m，x′_2，m＝1|z_m)，以及

-L(x_1，m，x′_2，m＝-1|z_m)＝L(x_1，m＝1，x′_2，m|z_m)，

从而在这些情况下不首先计算L_r就恢复了异或解。

在此部分，提供关于量化器设计的一些仿真结果。在全文中，在源处使用的下层信道码是具有下述生成器的速率1/2递归卷积码

$G\left(D\right)=(1,\frac{{1+D}^4}{1+D+D^2+D^3+D^4}).$

使用在T.Cover and J.Thomas，Elements of Information Theory，John Wiley and Sons，Inc.，2006(in Chapter 5)中描述的算术码执行中继器处的源编码，并且中继器-目的地链路上的信道码是在如EuropeanTelecommunications Standards Institute，“Universal mobiletelecommunications system(UMTS)：Multiplexing and channel coding(FDD)，”3GPP TS 125.212version 3.4.0，Tech.Rep.，2000中所述的UMTS标准中指定的涡轮码。

图9例示了LLR L₁相对于LLR L₂的视图，其中由不同灰度指示了三个不同的量化区域。针对SNR_sr，1＝SNR_sr，2＝-2dB和三个量化区域获得了图9中描绘的量化器。

图10在左侧绘出了针对SNR_sr，1＝-1dB并且SNR_sr，2＝-8dB的5个量化区域获得的量化器。图10在右侧绘出了BER结果相对于SNR_sd，1＝SNR_sd，2。针对在图10的左侧绘出的量化器获得了图10的右侧绘出的仿真结果。

图9和图10中示出的前两个示例绘出了将(L₁，L₂)平面划分成通过算法2(参见图7A)获得的量化区域。得到的区域中的每个区域被彩色编码，其中每个颜色或灰度对应于量化器字母表

的一个符号。使用N＝3个区域，图9中示出了在SNR_sr，1＝SNR_sr，2＝-2dB下用于对称源-中继器链路的量化器。要注意，该划分有效模仿了中继器处的异或运算，并且因为H(Z)＝1.44，所以为了无错传输需要中继器目的地链路的2.33dB的最小SNR。为了用UMTS涡轮码实现约10^-4的字错误概率，仿真建议必须向香农极限(Shannon limit)SNR加上1.5dB，从而要求SNR_rd＝3.83dB。

相反，如果源-中继器链路上的信道条件大大不同，则中继器应优选地将在中继器-目的地信道上可用的速率中的更多部分分配给较强的用户，这正是利用如图10所示的针对N＝5个区域在中继器处的量化问题的一般公式实现的，其中SNR_sr，1＝-1dB并且SNR_sr，2＝-8dB。因为H(Z)＝2.30，所以为了使用UMTS涡轮码作为信道码进行可靠传输，中继器-目的地链路SNR必须为约7.45dB。

最后，在图11中绘出当在中继器处使用上面针对SNR_sr，1＝-1dB、SNR_sr，2＝-8dB且N＝5而描述的量化器时的比特误码率(BER)。中继器处的调制方案为16-QAM并且SNR_rd＝7.45dB。如所期望的，具有较强中继信道的用户1示出比用户2更好的BER性能，用户2执行得比完全不能利用中继器的用户稍好。

图11示出了另外的仿真结果，其中在左侧绘出具有5个量化区域的对应量化器，并且在右侧绘出对应的BER仿真结果。在图11中，在右侧还针对用户1和用户2的放大转发概念绘出了仿真结果，其被标记为AF。可以看出实施例实现了BER性能的增益。

在下面，将在图12的帮助下提供对于如上所述的一般情况的消息传递规则的推导，选择解码图的一部分，该部分包括将在下面引入的消息。

通过由功能节点p(x₁，x₂|z)连接的分量码来推导关于如何交换LLR的表达式。在继续之前需要一些定义。令x_1，m为x₁的第m个元素，令x′_2，m为x′₂的第m个元素，并且假定x_1，m和x′_2，m通过p(x_1，m，x′_2，m|z_m)而连接。令u_A(x_1，m)和u_E(x′_2，m)分别为来自和去往检查节点的消息，如图12所示。此外，定义 $L_{A,m}^{\left(1\right)}=\ln (u_A(x_{1,m}=1)/u_A(x_{1,m}=-1))$ 以及 ${L^{\′}}_{E,m}^{\left(2\right)}=\ln (u_E({x^{\′}}_{2,m}=1)/u_E({x^{\′}}_{2,m}=-1)).$ 图12示出了具有对应消息的解码图的一部分。

在下面应用功能节点的消息传递规则来计算L_A，m ⁽¹⁾。因为

$u_A\left(x_{1,m}\right)=\underset{x_2\∈\{+1,-1\}}{\mathrm{\Σ}}p(x_{1,m},x_2,z_m)u_E\left(x_2\right)=\underset{x_2\∈\{+1,-1\}}{\mathrm{\Σ}}p(x_{1,m},x_2|z_m)p\left(z_m\right)u_E\left(x_2\right)$

我们获得

$L_{A,m}^{\left(1\right)}=$

$=\ln \left(\frac{u_A(x_{1,m}=1)}{u_A(x_{1,m}=-1)}\right)$

$=\ln \left(\frac{p(x_{1,m}=1,x_{2,m}^{\′}=1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=1)+p(x_{1,m}=1,x_{2,m}^{\′}=-1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=-1)}{p(x_{1,m}=-1,x_{2,m}^{\′}=1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=1)+p(x_{1,m}=-1,x_{2,m}^{\′}=-1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=-1)}\right)$

$=\ln =\left(\frac{1+\frac{p(x_{1,m}=1,x_{2,m}^{\′}=1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=1)}{p(x_{1,m}=1,x_{2,m}^{\′}=-1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=-1)}}{\frac{p(x_{1,m}=-1,x_{2,m}^{\′}=1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=1)}{p(x_{1,m}=1,x_{2,m}^{\′}=-1|z_m)u_E(x_{2,m}^{\′}=-1)}+\frac{p(x_{1,m}=-1,x_{2,m}^{\′}=-1|z_m)}{p(x_{1,m}=1,x_{2,m}^{\′}=-1|z_m)}}\right)$

使用在式(4)中的定义，我们获得

$L_{A,m}^{\left(1\right)}=\ln \left(\frac{1+e^{{L^{\′}}_{E,m}^{\left(2\right)}}{e}^{L_m(x=1,{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}}{e^{{L^{\′}}_{E,m}^{\left(2\right)}}{e}^{-L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}+e^{-L(x_{1,m}{x^{\′}}_{2,m}=-1|z_m)}}\right).$

根据上述推导，我们能够计算

${L^{\′}}_{A,m}^{\left(2\right)}=\ln \left(\frac{1+e^{L_{E,m}^{\left(1\right)}}{e}^{L(x_{1,m,}{x^{\′}}_{2,m}=1|z_m)}}{e^{L_{E,m}^{\left(1\right)}}{e}^{L(x_{1,m},{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}+e^{-L(x_{1,m}=-1,{x^{\′}}_{2,m}|z_m)}}\right),$

其中

${L^{\′}}_{A,m}^{\left(2\right)}=\ln (u_A({x^{\′}}_{2,m}=1)/u_A({x^{\′}}_{2,m}=-1))$

并且

$L_{E,m}^{\left(1\right)}=\ln (u_E(x_{1,m}=1)/u_E(x_{1,m}=-1)).$

本发明的实施例可利用量化器设计框架，该量化器设计框架是例如利用IBM在上面针对在对称AWGN信道中在中继器处的接收LLR而引入的。此外，实施例可将该方法扩展到一般情况，即，撤销对源-中继器信道的对称要求。因此，实施例可以提供如下优点：可以针对几个用户在中继站处联合执行高效处理。此外，因为在中继器处不必执行解码，所以可以实现低延迟，并且可以避免噪声放大。

取决于本发明的方法的特定实现要求，本发明的方法可以以硬件或软件实现。可以使用其上存储有与可编程计算机协作从而执行本发明的方法的电子可读控制信号的数字存储介质(具体为盘，DVD或CD)来形成所述实现。通常，本发明因此是具有用于机器可读载体的程序代码的计算机程序产品，当在计算机上运行该计算机程序时，该程序代码用于执行本发明的方法。换言之，本发明的方法因此是具有程序代码的计算机程序，当在计算机上运行该计算机程序时，该程序代码用于执行本发明的方法中的至少一个。

Claims (17)

1.一种用于在移动通信系统中工作的中继站(100)，包括：

接收器(110)，用于从源接收无线电信号，该无线电信号包括代表编码信息的符号，所述编码信息基于编码规则并且包括有效载荷信息和冗余信息；

软检测器(120)，用于从所述无线电信号中检测符号以获得软信息，该软信息包括关于所述符号的信息和与关于所述符号的信息相关的可靠性信息；

量化器(130)，用于对所述软信息进行量化以获得量化软信息；和

发送器(140)，用于将关于所述量化软信息的信息发送到目的地。

2.根据权利要求1所述的中继站(100)，其中，接收器(110)适于从另一源接收另一无线电信号，所述另一无线电信号包括代表另一编码信息的其它符号，所述另一编码信息基于另一编码规则并且包括另一有效载荷信息和另一冗余信息，

其中，软检测器(120)适于从所述另一无线电信号中检测另一符号以获得另一软信息，所述另一软信息包括关于所述另一符号的信息和与关于所述另一符号的信息相关的可靠性信息，并且

其中，量化器(130)适于将所述软信息和所述另一软信息联合量化并且/或者其中量化器(130)适于对所述软信息和所述另一软信息的组合进行量化以获得量化软信息。

3.根据权利要求2所述的中继站(100)，其中软检测器适于获得针对LLR的软信息L₁和针对LLR的软信息L₂，并且其中量化器(130)适于针对

对所述软信息和所述另一软信息的组合L_r进行量化，其中L′₂是L₂的交织版本。

4.根据权利要求2至4中的一项所述的中继站(100)，其中，接收器(110)适于提供关于所述无线电信号的信号质量量度和/或关于所述另一无线电信号的另一信号质量量度，量化器(130)适于基于一量化规则进行量化，所述量化规则基于所述信号质量量度和/或所述另一信号质量量度和/或中继站(140)和所述目的地之间的传输容量，并且发送器(140)适于将关于所述量化规则的信息发送到所述目的地。

5.根据权利要求4所述的中继站(100)，其中所述量化规则使得如果所述信号质量量度指示高于所述另一信号质量量度的信号质量，则所述量化软信息包括针对所述软信息的传输容量的份额高于针对所述另一软信息的传输容量的份额。

6.根据权利要求5所述的中继站(100)，其中所述量化规则基于信息瓶颈算法，该信息瓶颈算法基于所述信号质量量度、所述另一信息质量量度、传输容量和迭代范围来确定局部优化的量化规则。

7.根据权利要求1至6中的一项所述的中继站(100)，其中接收器(110)和发送器(140)适于在蜂窝移动通信系统中进行接收和发送。

8.一种移动通信系统中的中继方法，包括以下步骤：

从源接收无线电信号，该无线电信号包括代表编码信息的符号，所述编码信息基于编码规则并且包括有效载荷信息和冗余信息；

从所述无线电信号中检测符号以获得软信息，该软信息包括关于所述符号的信息和与关于所述符号的信息相关的可靠性信息；

对所述软信息进行量化以获得量化软信息；以及

将关于所述量化软信息的信息发送到目的地。

9.一种解码器(300)，用于对第一编码码字进行解码以获得关于第一码字的第一软信息并且对第二编码码字进行解码以获得关于第二码字的第二软信息，所述解码器(300)包括：

第一软解码器(310)，用于基于第一编码码字确定关于第一码字的第一软信息；

第二软解码器(320)，用于基于第二编码码字和第二先验信息确定关于第二码字的第二软信息；

第一软信息渲染器(330)，用于基于第一软信息和量化软信息提供第二先验信息，所述量化软信息基于第一编码码字和第二编码码字的组合；和

第二软信息渲染器(340)，用于基于第二先验信息、量化软信息和第二软信息提供第一先验信息，

其中第一软解码器(310)适于基于编码的第一码字和第一先验信息确定关于第一码字的更新的第一软信息。

10.根据权利要求9所述的解码器(300)，其中第一软信息渲染器(330)适于基于所述更新的第一软信息、第一先验信息和量化软信息提供更新的第二先验信息。

11.根据权利要求9或10所述的解码器(300)，其中，第一软解码器(310)适于确定针对LLR的第一软信息，第二软解码器(320)适于确定针对LLR的第二软信息，第一软信息渲染器(330)适于提供针对LLR的第二先验信息，第二软信息渲染器(340)适于提供针对LLR的第一先验信息，并且第一软信息渲染器(330)适于通过

的解交织版本确定第二先验信息L_A ⁽²⁾，其中L_E ⁽¹⁾是第一软信息和第一先验信息的组合并且L_r是量化软信息，所述解交织基于解交织规则并且第二软信息渲染器(340)适于通过

确定第一先验信息L_A ⁽¹⁾，其中L_E′⁽²⁾是第二软信息和第二先验信息的组合的交织版本，所述交织基于与所述解交织规则相反的交织规则。

12.根据权利要求9至11中的一项所述的解码器(300)，还包括：接收器，用于接收编码的量化软信息；解码器，用于对所述编码的量化软信息进行解码；再量化器，用于基于量化规则和解码后的编码的量化软信息提供所述量化软信息。

13.根据权利要求12所述的解码器(300)，其中接收器还适于接收关于所述量化规则的信息。

14.根据权利要求9至13中的一项所述的解码器(300)，其中接收器适于在蜂窝移动通信系统中工作。

15.一种用于对第一编码码字进行解码以获得关于第一码字的第一软信息并且对第二编码码字进行解码以获得关于第二码字的第二软信息的解码方法，包括以下步骤：

基于第一编码码字确定关于第一码字的第一软信息；

基于第二编码码字和第二先验信息确定关于第二码字的第二软信息；

基于第一软信息和量化软信息提供第二先验信息，所述量化软信息基于第一编码码字和第二编码码字的组合；

基于第二先验信息、量化软信息和第二软信息提供第一先验信息；以及

基于编码的第一码字和第一先验信息确定关于第一码字的更新的第一软信息。

16.一种具有程序代码的计算机程序，当该程序在计算机或处理器上运行时所述程序代码执行根据权利要求8或15所述的方法。

17.一种包括根据权利要求1至7中的一项所述的中继站(100)和根据权利要求9至14中的一项所述的解码器(300)的系统。

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