CN102325001A - 一种带宽自适应大迭代接收机 - Google Patents

Abstract

一种带宽自适应大迭代接收机，对于宽带多天线正交频分复用通信系统，将传统的最小均方误差接收机和Turbo/LDPC码译码器结合在一起，构成可以提供干扰抵消的大迭代接收机；并且，对各种不同带宽的正交频分复用应用场景中的接收方案和迭代参数进行自适应调节，从而达到最优的系统性能。本接收机的工作步骤：(1)接收端检测用户分配到的带宽大小、传输块长度、码块数目和码率等参数；(2)根据所得的通信参数，计算完成检测和译码所需时间。如果在实时性要求下该场景无法支持大迭代接收机，则将接收方案调整为非迭代形式；如果可以采用迭代接收，则选用双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代检测方案，并进一步确定大迭代所需的参数。

Description

一种带宽自适应大迭代接收机

技术领域

本发明为一种带宽自适应大迭代接收机，包含了无线通信系统中的多天线检测领域和信道纠错码的译码领域。

背景技术

宽带多天线正交频分复用(MIMO-OFDM)系统是第三代、第四代移动通信及无线宽带系统的关键技术，能实现高速率传输和强可靠性。

正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术，它的基本思想是利用若干的相互正交的子载波去分担原有的高速数据流。这样，不仅可以降低每个子载波上的数据传输速度，而且在接收端可以根据子载波的正交性去解调信号，从而提高了系统抗频率选择性衰落的能力，克服多径效应。

多入多出(MIMO)技术在发射端和接收端采用多根天线。由于无线链路的容量随着发射天线数和接收天线数线性增长，加上数据流空分复用技术的采用，多入多出技术可以在不增加带宽和天线发送功率的情况下，成倍的提高频谱利用率。

然而，在空分复用场景下多路数据流之间存在严重的干扰，这就要求空分复用接收机消除混叠以分离各路数据流。为了达到数据传输高速、高效、高可靠性的要求，如何设计接收机方案成为了重要课题之一。目前的研究普遍认为，迭代检测是逼近MIMO信道容量的有效途径。Turbo-MIMO原则亦建议接收机采取软量迭代的联合检测译码方案。通常用于空分复用情况下的检测算法有最大似然(ML)检测和最小均方误差(MMSE)检测。最大似然检测算法是性能最优的检测算法，但其计算复杂度随着调制阶数、发射天线数等的增加而呈指数级增长。线性均方估计理论得到的最小均方误差检测算法的复杂度低，易于实现，但性能较差。为了在检测性能和计算复杂度之间找到平衡，迭代检测系统中常常采用线性的最小均方误差检测算法。

Turbo码是综合过去几十年人们在构造级联码、改进的最大后验概率(MAP)算法、迭代译码思想等基础上的一种推广和创新。Turbo码采用递归卷积码并行级联，中间采用随机交织器，是一种具有随机码特性的纠错码。它使用了软输入软输出SISO(Soft InputSoft Output)的迭代译码的方法，真正挖掘了级联码的潜力，性能趋近于香农限，且译码的复杂度也是可以接受的。循环冗余校验码(CRC)是一种非常重要的检错码。它不仅编码简单，而且误判概率很低，一直都作为Turbo码译码结果的判决准则。循环冗余校验首先根据生成多项式为原始信息序列产生相应的校验序列，并且将校验序列添加到信息序列后进行传输。接收端利用同样的多项式对接收序列的正确性进行判断。正是由于循环冗余校验技术的引用，Turbo译码可以实现提前终止(early stop)，从而节约译码资源。从传输效率考虑，一般使用的循环冗余校验码码长相对很短，因此纠错能力很弱，通常用于检错。

LDPC(Low-density Parity-check，低密度奇偶校验)码是由Gallager在1963年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码。与Turbo码相似，LDPC码也具有接近香农限的性能，并且具有译码复杂度低、可并行译码以及译码错误的可检测性等优点。它通过一个生成矩阵G将信息序列映射成发送序列，也就是码字序列。对于生成矩阵G，完全等效地存在一个奇偶校验矩阵H，所有的码字序列C构成了H的零空间(null space)，即HC^T＝0。LDPC码译码算法采用置信传播(Belief Propagation，BP)算法，BP算法是一种软判决译码算法，性能优异，而且能全并行译码。为了降低计算复杂度，将BP算法加以改进，得到最小和算法(Min Sum，MS)。而实际系统采用的大都为基于MS的改进算法。由于LDPC码的线性分组码特性，可以直接利用自带的奇偶校验矩阵H对译码结果的有效性进行判断，从而实现迭代译码的提前终止。

发明内容

发明目的：本发明的目的旨在针对现有技术的不足，提供一种将检测器和译码器作为整体进行设计的带宽自适应大迭代接收机，从而在有限的时间内和有限的硬件资源的基础上，通过系统的自适应调节，使之适用于各种带宽不同的MIMO-OFDM应用场景中，并且达到优秀的接收性能。

技术方案：对于宽带多天线正交频分复用通信系统，将最小均方误差MMSE接收机和Turbo/LDPC码译码器结合在一起，构成可以提供干扰抵消的大迭代接收机；并且，在系统的实时性需求和硬件资源有限的前提下，对各种不同带宽的正交频分复用应用场景中的接收方案和迭代参数进行自适应调节。

图1为本发明的硬件模块框图，模块间的关系为：基于MMSE的软干扰抵消检测器利用接收到的符号并结合RAM 2中的先验信息进行干扰抵消检测，并将计算所得的比特级外附信息并行解交织后刷新RAM 1的相应内容；同时，Turbo/LDPC码译码器利用RAM1中的内容(对译码器而言是先验信息)进行译码，译码产生的后验信息并行交织后刷新RAM 2中的相应内容。检测器和译码器通过软量信息的交互传递，实现多路数据流间的干扰抵消，进而提高系统性能。

本带宽自适应大迭代接收机的工作步骤如下：

1)接收端检测用户通信参数(带宽大小、传输块长度、码块数目和码率参数)；

2)根据所得的通信参数，计算完成一次完整的检测和译码所需时间；

在系统实时性要求下，若完成一次完整的检测和译码后，接收机并无剩余的时间进行下次大迭代，则将接收方案调整为非迭代形式，即方案1，步骤包括：首先进行最小均方误差检测；再进行Turbo/LDPC译码；然后进行码字校验；最后输出译码结果；

如果还有充足的剩余时间进行下次大迭代，则选用双Turbo形式的大迭代方案，即方案2，并进一步确定大迭代所需要的参数。所述方案2的步骤包括：先进行最小均方误差检测；再用基于最小均方误差算法的软干扰抵消检测模块进行检测，同时对接收到的符号进行Turbo/LDPC译码；完成一个传输块的译码后进行码字校验，如果校验通过，则输出译码结果；如果校验没有通过，则判断是否达到最大迭代数，如果达到最大迭代数，则输出译码结果，如果没有达到最大迭代数则返回，并重新用软干扰抵消检测模块进行检测，并进行Turbo/LDPC译码。

本发明所述的带宽自适应大迭代接收机能够灵活的支持非迭代接收方案和双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案(以下简称双Turbo形式的大迭代方案)。在第二种方案中，该接收机能够将最小均方误差检测模块和Turbo码(或LDPC码)译码器作为一个整体，利用两者的软输入软输出特性进行多数据流的软干扰抵消，得到实时性要求下系统性能的大幅度提升。

对于本发明中的方案2，接收机可以通过自适应调整Turbo/LDPC码译码内迭代的次数和大迭代次数来改善译码性能；调整的原则是：满足系统实时性要求；尽量提高系统资源的利用率和系统的译码性能。

对于可以只能采用非迭代方案(即方案一)的场景，采用以下步骤进行检测和译码：

(1-1)最小均方误差检测：对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过解交织后为Turbo/LDPC码译码器提供比特级软量信息；

(1-2)Turbo/LDPC译码：利用步骤(1-1)得到的比特级软量信息对传输块完成一次Turbo/LDPC码译码，输出硬判决结果；

(1-3)码字校验：对码字的有效性进行判断，根据选用的编码方式不同分为两种形式：

a、对于使用Turbo码的场景，在译码结束后，利用相同的循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；

b、对于使用LDPC码的场景，直接利用LDPC码的校验多项式对译码结果的有效性进行判断；

校验完毕后，无论码字是否有效，执行步骤(1-4)；

(1-4)译码结束：输出译码结果，结束译码，准备接收后续的数据流。

对于可以支持双Turbo形式的大迭代检测方案(即方案二)的场景，采用以下步骤进行检测和译码：

(2-1)最小均方误差检测：对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过子块解交织后为Turbo/LDPC码译码提供比特级软量信息；

(2-2)基于最小均方误差算法的软干扰抵消检测模块MMSE-ISDIC_bit检测和译码模块Turbo_bit/LDPC_bit译码：

MMSE-ISDIC_bit的比特级外附信息输出和Turbo_bit/LDPC_bit的比特级先验信息输入共用同一块存储单元，同样，MMSE-ISDIC_bit的先验信息输入和Turbo_bit/LDPC_bit的后验信息输出共用同一块存储单元；

当对每一个码块完成固定次数的Turbo/LDPC译码内迭代后，每计算产生一个比特的后验信息，则马上将它进行交织后更新Turbo_bit/LDPC_bit的先验信息存储单元；与此同时，Turbo_bit/LDPC_bit利用接收到的信号和来自Turbo_bit/LDPC_bit的反馈信息进行软干扰抵消检测，产生新的比特级软量，并用这个软量进行解交织处理后更新Turbo_bit/LDPC_bit的比特级软量输入存储单元；

(2-3)码字校验：每完成一次大迭代计算，则对码字的有效性进行判断，包括两种校验方案，

a、对于使用Turbo码的场景，由于在编码之前需要对传输块进行循环冗余编码，译码结束后，利用相同的循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；

b、对于使用LDPC码的场景，由于它属于线性分组码，直接利用它的校验多项式对译码结果的有效性进行判断；

校验结束，根据校验结果作如下处理：如果码字有效，则提前结束本迭代，执行步骤(2-4)；否则，判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则执行(2-2)，否则执行(2-4)；

(2-4)译码结束：输出译码结果，结束译码，准备接收后续的数据流。

一般意义上的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案是双Turbo形式大迭代方案的一个特例，区别在于前者没有用到双Turbo方案的并行思想，并且任何模块的处理都是以传输块为单位，一次大迭代所需的时间明显长于双Turbo方案。一般意义上的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案的大致步骤如下：

(1)初始化：包括最小均方误差检测模块和Turbo译码(或者LDPC译码)模块的参数初始化。

(2)带软干扰抵消的最小均方误差检测：利用来自译码器的先验信息，对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过解交织后为译码器提供比特级软量信息。首次检测时，由于来自译码器的先验信息为0，此即为普通的最小均方误差检测。

(3)Turbo/LDPC译码：利用检测模块产生的比特级软量信息对传输块完成一次Turbo/LDPC译码，并产生后验信息，为下次大迭代做好准备。

(4)码字校验：每完成一次大迭代计算，则对码字的有效性进行校验。根据选用的编码方式不同，有两种校验方案：对于使用Turbo码的场景，在译码结束后，利用循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；对于使用LDPC码的场景，直接利用它的校验多项式对译码结果的有效性进行判断。校验结束，根据校验结果作如下处理：如果码字有效，则提前结束大迭代，执行步骤(5)；否则，判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则执行(2)(3)(4)，否则执行(5)；

(5)译码结束：当译码结果为有效码字或者已达到最大迭代次数时，终止迭代。

对于本发明中的带宽自适应大迭代接收机，Turbo译码器(LDPC译码器)可以在码块之间动态分配内迭代次数。无论使用Turbo或LDPC译码器，每完成一次码块的内迭代，可以对译码结果进行校验(Turbo码采用循环冗余校验，LDPC码利用自带的校验多项式进行校验)。如果校验通过，则提前终止内迭代，输出译码结果，并且将多余的内迭代次数纪录下来，提供给其余的码块使用；如果校验未通过，则首先检查是否达到最大内迭代次数，若未达到，则继续译码，否则检查是否有其余码块提供的多余的内迭代次数，并根据需要适当增加该码块的内迭代时间。

这种自适应大迭代接收机适用于所有宽带多天线正交频分复用系统，及其单个用户在给定时间内实际使用带宽小于系统最大可用带宽的情况，如LTE系统上下行链路接收机。

本发明在进行硬件设计时，采用具有一定并行度的交织器和解交织器。通常意义上的交织器和解交织器单位时间只能处理一个比特，效率较低。而对于本发明，由于需要支持各种带宽的多天线正交频分复用系统，必须使用高效率的交织器和解交织器，以减少在接口数据处理环节浪费的时间，提高系统的大迭代次数，从而达到系统性能的优化。

本发明中的软干扰抵消检测算法基于线性的最小均方误差算法，以求在检测性能和计算复杂度之间找到平衡。采用MAP算法的软输入软输出解调器产生最后的比特级软量信息。大迭代环境下的最小均方误差检测算法的步骤为：

(1)确定各符号的均值和方差：如果是首次检测，则第i个调制符号s_i的均值E{s_i}和方差var{s_i}由初值赋值；否则根据译码器反馈的先验信息计算。具体的计算公式如下：

其中，χ是星座图符号集，

是组成调制符号s_i的第j个比特的先验概率，i＝1，2，…N_T，j＝0，1，…J-1，J为调制阶数，s_z为第z个调制符号。

(2)利用信道估计结果和接收符号的估计值，对每个符号进行干扰抵消。对于符号s_i，去除干扰后的接收信号记为

有：

$\widetilde{y_i}=h_i{s}_i+\underset{l=1,l\≠i}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l(s_l-E\{s_l\left\}\right)+n,$ i＝1，2，…N_T

其中，

是接收信号矢量，h_l是信道矩阵H的第l列，h_i是信道矩阵H的第i列，N_T是发射天线数，

为噪声矢量，N_R为接收天线数，T表示矩阵转置，s_l为第l个调制符号。

(3)根据符号的方差得到对角矩阵R_ss，i＝diag[var{s₁}，...，var{s_i-1}，E_s，var{s_i+1}，...，

i＝1，2，…N_T。其中E_S是发射端的平均符号功率。

(4)计算信道矩阵H与对角矩阵R_ss，i以及H^H的乘积，并且对结果的对角元素进行处理，得到为N_R阶方阵。其中H表示矩阵的共轭转置，

为噪声功率，

为N_R阶单位矩阵。

(5)求矩阵L的逆L^-1：对于2*2的低阶矩阵，可以直接根据行列式求解；对于较高阶矩阵，可以利用cholesky分解算法简化计算。

(6)计算出第i个调制符号满足最小均方误差的检测矢量W_i，进而计算出符号s_i的估计值

W_i＝E_sL^-1h_i，

i＝1，2，…N_T

(7)利用干扰抵消后的各符号的估计值

进行软解调，将解调结果给译码器译码。

其中，软解调采用基于MAP算法的软输入软输出解调器，结合译码器反馈的先验信息，将符号级信息映射为比特级外附信息

为：

$L_e\left(c_i^j\right)=\underset{s_i\∈{\mathrm{\χ}}_0^j}{\max }\{-\frac{{\left|\right|\widetilde{s_i}-{\mathrm{\μ}}_i{s}_i\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\η}}_i}^2}+\underset{q=0,q\≠j}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_a\left(c_i^q\right)\·\stackrel{\‾}{c_i^q}\}$

$-\underset{s_i\∈{\mathrm{\χ}}_1^j}{\max }\{-\frac{{\left|\right|\widetilde{s_i}-{\mathrm{\μ}}_i{s}_i\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\η}}_i}^2}+\underset{q=0,q\≠j}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_a\left(c_i^q\right)\·\stackrel{\‾}{c_i^q}\}$

其中，

是第i个符号软解调产生的第j个比特的外附软量信息，i＝1，2，…N_T，j＝0，1，…，J-1，J为调制阶数。μ_i＝W_i ^Hh_i，

是星座图中第j个比特为0的星座点，

是星座图中第j个比特为1的星座点。

是译码器为第i个符号的第q(q＝0，1，…，J-1)个比特提供的比特先验信息，首次大迭代时初始化为0。

表示对比特

求反(若为1，则结果为0；若

为0，则结果为1)。

对于采用Turbo码的场景，译码器采用简化的对数域最大后验概率译码(Log-MAP)的迭代算法，并利用循环冗余校验模块检测译码结果的正确性。编/译包含两个分量编/译码器。对于每一个分量编码器，采用码率为1/2的8状态递归系统卷积码(RSC)编码器。对于每一个分量译码器，都采用Log-MAP算法译码：

设输入信息序列为B＝{b₀，b₁，...，b_k，...，b_K-1}，K为信息序列长度。经码率为1/2的分量编码器后输出序列为D＝{d₀，d₁，...，d_k，...，d_K-1}，其中

为第k个比特编码产生的检验位。之后，经有噪信道传输后，相应分量译码器得到的序列为R＝{r₀，r₁，...，r_k，...，r_K-1}，其中

k＝0，1，...，K-1，由下式确定：

i_k，q_k是具有相同方差的互相独立的噪声分量，由有噪信道产生。

定义b_k为时刻k输入编码器的信息比特，s′和s分别为该比特输入前后编码器的状态。与时刻k的输入比特b_k相对应，γ_k(s′，s)为编码器从状态s′转移到状态s的分支量度，α_k(s)为状态s的前向量度，β_k(s)为状态s的后向量度，Λ(b_k)为系统比特b_k的对数似然比，

是校验比特

的对数似然比，L_e(b_k)为b_k的外附信息，

为

的外附信息，L(b_k)为b_k的后验信息，

为

的后验信息。分量译码器的译码步骤为：

步骤(1)：初始化

步骤(2)：对信息比特b_k，k＝0，1，...，K-1，分别计算γ_k、α_k、β_k、Λ(b_k)、L_e(b_k)

和

${\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}\underset{i=0}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k^i{\mathrm{\μ}}_k^i+\frac{z_k{\mathrm{\μ}}_k^0{m}_z}{{\mathrm{\σ}}_z^2},$ ${\mathrm{\α}}_k\left(s\right)={\underset{s^{\′}}{\max }}^{*}({\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)),$ ${\mathrm{\β}}_k\left(s\right)={\underset{s^{\′}}{\max }}^{*}({\mathrm{\γ}}_{k+1}(s^{\′},s)+{\mathrm{\β}}_{k+1}\left(s^{\′}\right)),$

$\mathrm{\Λ}\left(b_k\right)={\underset{s,s^{\′}}{\max }}^{*}({\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\β}}_k\left(s\right))|(b_k=1)-{\underset{s,s^{\′}}{\max }}^{*}({\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\β}}_k\left(s\right))|(b_k=0),$

$\mathrm{\Λ}\left(d_k^1\right)={\underset{s,s^{\′}}{\max }}^{*}({\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\β}}_k\left(s\right))|(d_k^1=1)-{\underset{s,s^{\′}}{\max }}^{*}({\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\β}}_k\left(s\right))|(d_k^1=0),$

L(b_k)＝Λ(b_k)，

其中，max^*(a，b)＝ln(e^a+e^b)，

σ²为信道噪声方差。

步骤(3)：若此为分量译码器1，则将系统比特的外附信息进行二次置换多项式(QPP)交织后赋予分量译码器2继续进行此次内迭代；否则将系统比特和校验比特的后验信息交织后作为先验信息赋值给检测模块，并根据计算所得的信息对数似然比序列U＝{Λ(b₀)，...，Λ(b_K-1)}进行硬判决，获得译码输出序列

输入循环冗

余校验模块进行有效性判断。

对于采用LDPC码的场景，译码器采用简化的最小和(Min Sum，MS)算法，并利用自带的校验多项式检测译码结果的正确性：

定义e为当前的迭代次数，E为最大迭代次数，

分别表示第e次迭代时变量节点v_n向校验节点c_m和校验节点c_m向变量节点v_n传输的对数似然比信息，m＝1，2...，M，n＝1，2，...，N，M为校验节点的个数，N为变量节点的个数。定义

为第e次迭代时变量节点v_n的似然比输出。L_ch＝{L_ch，1，L_ch，2，...，L_ch，N}，为信道信息矩阵，L_ch，n为其中的第n个值。定义与变量节点v_n相连的所有校验节点集合为A(n)，而参与校验节点c_m的变量节点集合为B(m)。W＝{w₁，w₂，...，w_N}为编码后序列，Y＝{y₁，y₂，...，y_N}为解调器输出的比特软量。

为第e次迭代的硬判决结果，为其中的第n个值。sgn(x)表示取x的符号位。H_check为校验矩阵，

表示对H_check求矩阵转置。译码步骤如下：

步骤(1)：初始化：

e＝1，m＝1，2...，M，n＝1，2，...，N。

步骤(2)：计算校验节点：

m＝1，2，...，M。

步骤(3)：变量节点计算：

n＝1，2，...，N。

步骤(4)：硬判决

和迭代终止检测：

if(S^e＝θ)or(e＝E)quit

else e＝e+1，goto(2)

本发明与现有技术相比，其有益效果主要体现在以下几个方面：

1、针对宽带空分复用MIMO-OFDM应用场景，本发明不仅通过使用大迭代解决了多路数据流之间的干扰抵消问题，并且，在系统的实时性需求和硬件资源有限的前提下，可以对各种不同应用场景中接收机的大迭代参数和Turbo(或LDPC)译码器内迭代参数进行自适应调节，从而使之能够适用于各种不同带宽的MIMO-OFDM应用场景。

2、本发明在折中考虑译码性能和计算复杂度的基础上，选择采用线性的最小均方误差检测算法，作为干扰抵消中的检测算法。由于最优的基于MAP的软输入软输出检测算法计算复杂度随着调制阶数、发射天线数等的增加指数增长，硬件设计过于复杂。同时，本发明中会通过使用迭代技术来不断改善检测器的性能，因此，这种基于MAP的检测算法的优势不能明显体现出来。所以，简单的最小均方误差算法成了本发明的首选，简化了检测器的硬件设计，节约了宝贵的硬件资源。

3、本发明一改以往Turbo(或LDPC)译码器内迭代次数固定的做法，仿照“多退少补”思想，以校验结果为依据，对各码块的内迭代次数进行动态分配，不仅防止了对错误较少的码块进行多余的迭代而造成的资源和时间的浪费，而且可以将节约下来的迭代次数给予错误难以纠正的码块，从而提高这种码块译码通过的概率，提高了整体的译码性能。

4、本发明利用双Turbo思想，不仅有效提升了系统的译码性能，而且提高了硬件资源的利用率。若以相同的译码性能为标准，本发明与普通的大迭代系统相比，所需的检测和译码时间将会大大缩短，这是由检测和译码的并行操作带来的。同时，由于接收机可以在实时性要求下灵活控制迭代的结束时间，因此，对于一个传输块中的各个码块，能够完成的大迭代次数不尽相同(这一点在附图四所选取的具体仿真场景的计算中进行说明)，这就使得本发明大迭代次数的选取更加灵活，不仅仅局限于通常的整数次迭代。

附图说明

图1和图2分别为本发明的硬件模块框图和自适应迭代算法的流程图。

图3包含3个部分：1、普通意义上的大迭代接收机时序图；2、本发明中非迭代接收方案的时序图；3、本发明中双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案时序图。

图4是双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案的内部存储器更新图示。

图5～7以LTE(长期演进系统)为例，从不同的视角，对普通大迭代接收机和本发明的性能进行比较。其中，图五选取两种仿真场景进行讨论。场景1：带宽为10MHz，发送和接收天线数分别为4、2，共2层数据流，采用码率约为0.5的Turbo码编码器对长为12960比特的传输块进行编码，产生长为25600比特的数据流，并且采用16QAM调制，信道为EVA70(多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型)信道，天线相关性适中。场景2：带宽为20MHz，发送和接收天线数分别为4、2，共2层数据流，采用码率约为0.5的Turbo码编码器对长为25456比特的传输块进行编码，产生长为51200比特的数据流，并且采用16QAM调制，信道为EVA70(多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型)信道，天线相关性适中。图六、图七仅仅以场景1作为标准进行仿真。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。

图1是本发明的硬件模块框图，主要包括软干扰抵消检测器、Turbo/LDPC译码器、两块双端口RAM和并行交织器以及并行解交织器。模块间的关系为：检测器利用接收到的符号并结合RAM 2中的先验信息做干扰抵消检测，并将计算所得的比特级外附信息并行解交织后刷新RAM 1的相应内容；同时，译码器利用RAM 1中的内容(对译码器而言是先验信息)进行译码，译码产生的后验信息并行交织后刷新RAM 2中的相应内容。

图2是本发明提出的带宽自适应迭代算法的流程图。算法的完整步骤如下：

(一)、检测场景参数：包括用户分配到的带宽，以及该带宽下的具体配置，如数据流数、传输块数目等。

(二)、选择接收方案：根据上一步得到的场景参数，计算出进行一次完整的最小均方误差检测和Turbo译码所需要的时间，并根据系统的实时性要求，选择可以支持的接收方案。

(1)若该带宽下不能支持大迭代检测，则采取非迭代的接收方案，具体步骤如下：

(1-1)最小均方误差检测：对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过解交织后为Turbo/LDPC码译码器提供比特级软量信息；

(1-2)Turbo/LDPC译码：利用步骤(1-1)得到的比特级软量信息对传输块完成一次Turbo/LDPC码译码，输出硬判决结果；

(1-3)码字校验：对码字的有效性进行判断，根据选用的编码方式不同分为两种形式：

a、对于使用Turbo码的场景，在译码结束后，利用相同的循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；

b、对于使用LDPC码的场景，直接利用LDPC码的校验多项式对译码结果的有效性进行判断；

校验完毕后，无论码字是否有效，执行步骤(1-4)；

(1-4)译码结束：输出译码结果，结束译码，准备接收后续的数据流。

(2)若该带宽下能够支持双Turbo形式的大迭代检测，则进行以下步骤：

(2-1)最小均方误差检测：对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过子块解交织后为Turbo/LDPC码译码提供比特级软量信息；

(2-2)基于最小均方误差算法的软干扰抵消检测模块MMSE-ISDIC_bit检测和译码模块Turbo_bit/LDPC_bit译码：

MMSE-ISDIC_bit的比特级外附信息输出和Turbo_bit/LDPC_bit的比特级先验信息输入共用同一块存储单元，同样，MMSE-ISDIC_bit的先验信息输入和Turbo_bit/LDPC_bit的后验信息输出共用同一块存储单元；

当对每一个码块完成固定次数的Turbo/LDPC译码内迭代后，每计算产生一个比特的后验信息，则马上将它进行交织后更新Turbo_bit/LDPC_bit的先验信息存储单元；与此同时，Turbo_bit/LDPC_bit利用接收到的信号和来自Turbo_bit/LDPC_bit的反馈信息进行软干扰抵消检测，产生新的比特级软量，并用这个软量进行解交织处理后更新Turbo_bit/LDPC_bit的比特级软量输入存储单元；

(2-3)码字校验：每完成一次大迭代计算，则对码字的有效性进行判断，包括两种校验方案，

a、对于使用Turbo码的场景，由于在编码之前需要对传输块进行循环冗余编码，译码结束后，利用相同的循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；

b、对于使用LDPC码的场景，由于它属于线性分组码，直接利用它的校验多项式对译码结果的有效性进行判断；

校验结束，根据校验结果作如下处理：如果码字有效，则提前结束本迭代，执行步骤(2-4)；否则，判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则执行(2-2)，否则执行(2-4)；

(2-4)译码结束：输出译码结果，结束译码，准备接收后续的数据流。

图3包含3个部分：1、普通意义上的大迭代接收机时序图；2、本发明中的非迭代接收方案的时序图；3、本发明中双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案的时序图。

图中假设在当前带宽下，共有两层数据流，每层各一个传输块。因此每次检测和译码时，需要依次考虑这两个传输块。T_MMSE包括了最小均方误差检测模块和子块解交织模块对这两个传输块进行处理的总时延，T_Turbo/T_LDPC包括了Turbo/LDPC译码器和子块交织器对这两个传输块进行处理的总时延，其他模块的时延忽略不计。同时假设在系统实时性要求下，普通的大迭代接收机恰好可以完成一次大迭代。

首先对各种接收方案的时序做简要的分析。

(2.1)普通意义上的大迭代接收机：从串并行角度来看，最小均方误差检测器和译码器(Turbo译码器或LDPC译码器)是串行工作的。每一时刻只有一个模块在工作，而另一个模块处于空闲状态，造成了硬件资源的浪费。从迭代角度看，它的工作流程分为两大部分：利用初值进行计算的非迭代部分和利用前一次所得结果进行计算的迭代部分。除了计算初值上的差异，这两个部分的计算过程是完全相同的。

(2.2)本发明中的非迭代接收机：对于在实时性要求下无法支持大迭代接收机的场景，本发明中的接收机会自动调整为非迭代的接收模式。在这种工作模式下接收机的工作流程为：首先利用初值完成传输块1～2的最小均方误差检测；然后利用检测所得的结果和初值，对这些传输块进行译码(Turbo译码或LDPC译码)；译码完毕，即完成了对前两个传输块的接收，接着开始接收后续传输块。从时序图可以看出，非迭代接收机的工作时序和普通的大迭代接收机的非迭代工作部分是一致的。

(2.3)本发明中双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代接收机：我们将这种接收机的工作流程分为两大部分：1)对所要检测的两个传输块进行一次完整的最小均方误差检测，为译码(Turbo译码或LDPC译码)准备好所需的比特级软量信息。注意，此时译码器是不工作的。2)当第一次最小均方误差检测结束后，开始并行执行译码和最小均方误差检测。当对一个码块完成固定次数的Turbo译码(或LDPC译码)内迭代后，每计算产生一个比特的后验信息，则将其通过交织更新检测器的先验信息存储器(同样也是译码器的后验信息存储器)；同时，检测器按接收到的符号顺序继续工作，并利用每一时刻的计算结果解交织后更新译码器的比特级软量存储器(同样也是检测器的输出存储器)。

将这几张时序图进行比较，可以得出以下几点结论：

i、从图中可以看出，当普通的大迭代接收机恰好对整个传输块完成一次大迭代时，双Turbo大迭代接收机已经对部分传输块提前完成了两次大迭代，其余部分进行了一次大迭代，即在相同的时间内，双Turbo大迭代接收机可以完成的平均大迭代次数大于普通大迭代接收机的。由于迭代接收机的性能会随着迭代次数的增加逐渐改善，从这一点来看，双Turbo大迭代接收机的译码性能要好于普通的大迭代接收机。图7结合具体的仿真场景，进一步证明了这一观点。

ii、由于双Turbo接收机可以支持检测器、译码器的并行工作，避免了因模块空闲造成的资源的浪费，提高了硬件资源的利用率。

图4是双Turbo形式的基于最小均方误差软干扰抵消的大迭代方案的内部存储器更新图示。

图中假设选用Turbo码，采用16QAM调制，每个传输块中包含3个码块。由于解子块交织的影响，一个调制符号中的4个比特会被解交织到3个码块的不同位置，如图中所示。假设现在译码器恰好完成比特c的译码，紧接着，计算所得的比特c的后验信息将会经过交织后更新后验信息存储器(对译码器而言是后验信息存储器，对检测器而言是先验信息存储器)。当检测器工作到符号n处时，假设已有比特a和c完成译码，则检测器将会利用已经过更新的比特a、c的后验信息和未经过更新的比特b、d的后验信息进行干扰抵消。由于此时用于干扰抵消的先验信息已经过部分更新，因此，较之于先前，解调得到的4个比特级软量将会因为部分的干扰抵消而改善。当译码到比特b或d位置时，用到的是经过部分干扰抵消的比特级软量。以上这种情况相当于提前用到了本次大迭代的结果。当然，可能会遇到以下这种情况：一直到结束比特d的译码，还未进行符号n的干扰抵消检测。对于这种情况，译码器所用到的比特级软量是前一次迭代的检测结果，其译码性能与检测器、译码器串行工作时的相当。当然，对于一个码块中的所有比特，以上的这两种情况都是会发生的。

从以上的分析中可以看出，在双Turbo大迭代接收机中，每一个码块进行译码时，用到的比特级软量信息部分是上次迭代的结果，部分是本次迭代的结果。而对于普通的大迭代接收机，由于其中的检测器、译码器串行工作，每次迭代只能使用前一次迭代的结果。因此，在相同的大迭代次数的条件下，双Turbo大迭代接收机会因为提前使用本次迭代结果而获得更加优秀的译码性能，图6中的仿真结果也证实了这一点。

图5以LTE(长期演进系统)为例，在系统时钟频率为122MHz时，利用本发明对两种仿真场景进行接收方案选取，并对此仿真场景下分别采用普通大迭代接收机和本发明中的自适应接收机获得的性能进行了比较。其中，场景1选取带宽为10MHz的仿真场景，发送和接收天线数分别为4、2，共2层数据流，采用码率约为0.5的Turbo码编码器对长为12960比特的传输块进行编码，产生长为25600比特的数据流，并且采用16QAM调制，信道为EVA70(多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型)信道，天线相关性适中。场景2选取带宽为20MHz的仿真场景，发送和接收天线数分别为4、2，共2层数据流，采用码率约为0.5的Turbo码编码器对长为25456比特的传输块进行编码，产生长为51200比特的数据流，并且采用16QAM调制，信道为EVA70(多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型)信道，天线相关性适中。

场景1：

首先，针对场景1，利用本发明中的带宽自适应大迭代接收机对其进行接收方案的选择。

假设系统时钟频率为122MHz，单位时间内(1ms)分配给接收机的时间约占总时间的85％，大致为100000个时钟延时。根据Turbo码编码规则，长为12960的传输块要经过循环冗余校验、码块分割、子块循环冗余校验，变为3块长为4352比特的码块进行编码。根据已设计出的Turbo译码器硬件模块，可以计算出完成每一码块的译码所需时间为：

进而完成2层数据流中的长为12960比特的传输块的译码时间为：

t_2TB＝5888·3·2＝35328个时钟延时

将子块(解)交织时间和最小均方误差检测模块的延时一起考虑，可以得到该场景下这一模块所需的时间为：

t_2MMSE＝2·3·(25600/4)＝38400个时钟延时

且有：

t_2MMSE+t_2TB＝38400+35328＝73728＜100000

从计算结果可以看出，如果选用非迭代的接收方案，则会浪费约1/4的时间资源，因此，选用双Turbo大迭代接收方案。进一步计算可以进行大迭代的次数，为：

n＝(100000-73728)/35328≈0.74

为了方便控制，将大迭代次数调整为2/3，即只让前两个码块参与第一次大迭代。其仿真结果见图5中的“场景1：本发明，2/3次大迭代”曲线。从图5可以看出，由于一般的大迭代接收机只能进行非迭代检测，而本发明可以采用2/3次大迭代的双Turbo接收方案，其性能明显优越于普通的大迭代接收机。从这一仿真场景的结果可以看出，在用户分配到的带宽未到系统全带宽(20MHz)时，本发明可以自适应调节到双Turbo形式的大迭代接收方案，此时的性能明显优越于普通的大迭代方案。

场景2：

现在，针对场景2，利用本发明中的带宽自适应大迭代接收机对其进行接收方案的选择。

根据Turbo码编码规则，长为25456的传输块要经过循环冗余校验、码块分割、子块循环冗余校验，变为5块长为5120比特的码块进行编码。根据已设计出的Turbo译码器硬件模块，可以计算出完成每一码块的译码所需时间为：

进而完成2层数据流中的长为25456比特的传输块的译码时间为：

t_2TB′＝6656·5·2＝66560个时钟延时

将子块(解)交织时间和最小均方误差检测模块的延时一起考虑，可以得到该场景下这一模块所需的时间为：

t_2MMSE′＝2·3·(51200/4)＝76800个时钟延时

且有：

t_2MMSE′+t_2TB′＝76800+66560＝143360＞100000

因此，在场景2下，无论是普通的大迭代接收机还是本发明，都不能支持大迭代。此场景下这两种接收机的性能见图5中的“场景2：普通接收机，非迭代”和“场景2：本发明，非迭代”曲线，且此时这两种接收机的性能是完全一样的。可见，在满带宽(20MHz)的情况下，本发明可以自适应调节到非迭代接收，且此时的性能和非迭代接收机完全相同。

图6以LTE(长期演进系统)为例，在大迭代次数相同的前提下，对普通大迭代方案以及双Turbo大迭代方案的性能进行比较。其中，选取带宽为10MHz的仿真场景，发送和接收天线数分别为4、2，共2层数据流。采用码率约为0.5的Turbo码编码器对长为12960比特的传输块进行编码，产生长为25600比特的数据流，并且采用16QAM调制。信道为EVA70(多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型)信道，天线相关性适中。

从图中可以得出以下两条结论：

1)随着大迭代次数增加，迭代接收机的译码性能逐渐改善：误帧率为10e-2时，

对于双Turbo大迭代接收机，第2次大迭代迭性能比第1次大迭代提高约0.4dB；

而对于普通的大迭代接收机，两次迭代的性能相差约0.6dB。

2)大迭代次数相同时，双Turbo大迭代接收机的性能优越于普通的大迭代接收机：

在误帧率为10e-2附近，大迭代次数为1次时，双Turbo大迭代接收机的译码性能比普通大迭代接收机的提高了约0.3dB；大迭代次数都为2次时，双Turbo大迭代接收机的译码性能比普通大迭代接收机的提高了约0.05dB。

图7以LTE(长期演进系统)为例，在系统为普通大迭代接收机和双Turbo形式的大迭代接收机提供相同的工作时间的前提下(假设提供的工作时间恰好可以使普通大迭代接收机完成一次大迭代)，对这两种大迭代方案的性能进行比较。其中，选取带宽为10MHz的仿真场景，发送和接收天线数分别为4、2，共2层数据流。采用码率约为0.5的Turbo码编码器对长为12960比特的传输块进行编码，产生长为25600比特的数据流，并且采用16QAM调制。信道为EVA70(多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型)信道，天线相关性适中。

从图5部分的计算可以看出，普通大迭代接收机恰好可以完成一次大迭代所需的时间为：

T_total＝73728·2＝147456个系统时钟延时

此即为系统为两种大迭代接收机提供的工作时间。

进一步根据图3中的时序图进行计算，可知在T_total的时间内，双Turbo形式的大迭代接收机可以完成的大迭代次数为：

n＝(T_total-t_2MMSE)/t_2TB-1＝(147456-38400)/35328-1≈2

因此，对大迭代次数为1的普通大迭代接收机和大迭代次数为2的双Turbo大迭代接收机进行性能仿真，得到图7中的仿真结果。从图7可以看出，在误帧率为10e-2附近，双Turbo大迭代接收机的译码性能比普通大迭代接收机的提高了约0.6dB。结合这部分的计算和仿真结果，可以得到以下结论：双Turbo形式的大迭代接收机的工作速率快于普通的大迭代接收机，这使得在有限的时间内，双Turbo形式的大迭代接收机可以完成更多的大迭代，从而实现更加优秀的系统性能。

Claims (8)

1.一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：包括基于最小均方差MMSE的软干扰抵消检测器、Turbo/LDPC码译码器、双端口RAM 1、双端口RAM 2、并行交织器和并行解交织器；

所述软干扰抵消检测器利用接收到的符号，并结合RAM 2中的先验信息进行干扰抵消检测，并将计算所得的比特级外附信息并行解交织后刷新RAM 1的相应内容；同时，Turbo/LDPC码译码器利用RAM 1中的内容进行译码，译码产生的后验信息并行交织后刷新RAM 2中的相应内容；软干扰抵消检测器和Turbo/LDPC码译码器通过软量信息的交互传递，实现多路数据流间的干扰抵消；

对于宽带多天线正交频分复用通信系统，本带宽自适应大迭代接收机的工作步骤如下：

1)接收端检测用户通信参数；

2)根据所得的通信参数，计算完成一次完整的检测和译码所需时间；

在系统实时性要求下，若完成一次完整的检测和译码后，接收机并无剩余的时间进行下次大迭代，则将接收方案调整为非迭代形式，即方案1，如果还有充足的剩余时间进行下次大迭代，则选用双Turbo形式的大迭代方案，即方案2，并进一步确定大迭代所需要的参数；

所述方案1的步骤包括：首先进行最小均方误差检测；再进行Turbo/LDPC译码；然后进行码字校验；最后输出译码结果；

所述方案2的步骤包括：先进行最小均方误差检测；再用基于最小均方误差算法的软干扰抵消检测模块进行检测，同时对接收到的符号进行Turbo/LDPC译码；完成一个传输块的译码后进行码字校验，如果校验通过，则输出译码结果；如果校验没有通过，则判断是否达到最大迭代数，如果达到最大迭代数，则输出译码结果，如果没有达到最大迭代数则返回，并重新用软干扰抵消检测模块进行检测，并进行Turbo/LDPC译码。

2.根据权利要求1所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：所述步骤1)中，通信参数包括用户分配到的带宽大小、传输块长度、码块数目和码率参数。

3.根据权利要求1所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：所述方案2，通过自适应调整Turbo/LDPC码译码内迭代的次数和大迭代次数来改善译码性能；调整的原则是：满足系统实时性要求；尽量提高系统资源的利用率和系统的译码性能。

4.根据权利要求1所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：所述方案1中：

(1-1)最小均方误差检测：对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过解交织后为Turbo/LDPC码译码器提供比特级软量信息；

(1-2)Turbo/LDPC译码：利用步骤(1-1)得到的比特级软量信息对传输块完成一次Turbo/LDPC码译码，输出硬判决结果；

(1-3)码字校验：对码字的有效性进行判断，根据选用的编码方式不同分为两种形式：

a、对于使用Turbo码的场景，在译码结束后，利用相同的循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；

b、对于使用LDPC码的场景，直接利用LDPC码的校验多项式对译码结果的有效性进行判断；

校验完毕后，无论码字是否有效，执行步骤(1-4)；

(1-4)译码结束：输出译码结果，结束译码，准备接收后续的数据流。

5.根据权利要求1所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：所述方案2中：

(2-1)最小均方误差检测：对接收到的信号完成一次最小均方误差检测，经过子块解交织后为Turbo/LDPC码译码提供比特级软量信息；

(2-2)基于最小均方误差算法的软干扰抵消检测模块MMSE-ISDIC_bit检测和译码模块Turbo_bit/LDPC_bit译码：

MMSE-ISDIC_bit的比特级外附信息输出和Turbo_bit/LDPC_bit的比特级先验信息输入共用同一块存储单元，同样，MMSE-ISDIC_bit的先验信息输入和Turbo_bit/LDPC_bit的后验信息输出共用同一块存储单元；

当对每一个码块完成固定次数的Turbo/LDPC译码内迭代后，每计算产生一个比特的后验信息，则马上将它进行交织后更新Turbo_bit/LDPC_bit的先验信息存储单元；与此同时，Turbo_bit/LDPC_bit利用接收到的信号和来自Turbo_bit/LDPC_bit的反馈信息进行软干扰抵消检测，产生新的比特级软量，并用这个软量进行解交织处理后更新Turbo_bit/LDPC_bit的比特级软量输入存储单元；

(2-3)码字校验：每完成一次大迭代计算，则对码字的有效性进行判断，包括两种校验方案，

a、对于使用Turbo码的场景，由于在编码之前需要对传输块进行循环冗余编码，译码结束后，利用相同的循环冗余多项式对译码结果进行循环冗余校验，判断结果的有效性；

b、对于使用LDPC码的场景，由于它属于线性分组码，直接利用它的校验多项式对译码结果的有效性进行判断；

校验结束，根据校验结果作如下处理：如果码字有效，则提前结束本迭代，执行步骤(2-4)；否则，判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则执行(2-2)，否则执行(2-4)；

(2-4)译码结束：输出译码结果，结束译码，准备接收后续的数据流。

6.根据权利要求1所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：本带宽自适应大迭代接收机适用于所有宽带多天线正交频分复用系统，及其单个用户在给定时间内实际使用带宽小于系统最大可用带宽的情况。

7.根据权利要求4或5所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：硬件设计时，根据译码器的并行度对译码器和检测器之间的交织器和解交织器进行并行化处理，从而使得单位时间内可以同时产生多个交织和解交织地址。

8.根据权利要求5所述的一种带宽自适应大迭代接收机，其特征在于：大迭代环境下带软干扰抵消的最小均方误差检测算法的步骤为：

(1)确定各符号的均值和方差：如果是首次检测，则第i个调制符号s_i的均值E{s_i}和方差var{s_i}由初值赋值；否则根据译码器反馈的先验信息计算；公式如下：

其他

其中，χ是星座图符号集，

是组成调制符号s_i的第j个比特的先验概率，i＝1，2，…N_T，j＝0，1，…J-1，J为调制阶数，s_z为第z个调制符号；

(2)利用信道估计结果和接收符号的估计值，对每个符号进行干扰抵消；对于符号s_i，去除干扰后的接收信号记为

有：

$\widetilde{y_i}=h_i{s}_i+\underset{l=1,l\≠i}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l(s_l-E\{s_l\left\}\right)+n,$ i＝1，2，…N_T

其中，是接收信号矢量，h_l是信道矩阵H的第l列，h_i是信道矩阵H的第i列，N_T是发射天线数，

为噪声矢量，N_R为接收天线数，T表示矩阵转置，s_l为第l个调制符号；

(3)根据符号的方差得到对角矩阵R_ss，i＝diag[var{s₁}，...，var{s_i-1}，E_s，var{s_i+1}，...，

i＝1，2，…N_T；其中E_s是发射端的平均符号功率；

(4)计算信道矩阵H与对角矩阵R_ss，i以及H^H的乘积，并且对结果的对角元素进行处理，得到为N_R阶方阵；其中H表示矩阵的共轭转置，

为噪声功率，为N_R阶单位矩阵；

(5)求矩阵L的逆L^-1：对于2*2的低阶矩阵，可以直接根据行列式求解；对于较高阶矩阵，可以利用cholesky分解算法简化计算；

(6)计算出第i个调制符号满足最小均方误差的检测矢量W_i，进而计算出符号s_i的估计值

W_i＝E_sL^-1h_i，

i＝1，2，…N_T

(7)利用干扰抵消后的各符号的估计值

进行软解调，将解调结果给译码器译码；其中，软解调采用基于MAP算法的软输入软输出解调器，结合译码器反馈的先验信息，将符号级信息映射为比特级外附信息

为：

$L_e\left(c_i^j\right)=\underset{s_i\∈{\mathrm{\χ}}_0^j}{\max }\{-\frac{{\left|\right|\widetilde{s_i}-{\mathrm{\μ}}_i{s}_i\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\η}}_i}^2}+\underset{q=0,q\≠j}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_a\left(c_i^q\right)\·\stackrel{\‾}{c_i^q}\}$

$-\underset{s_i\∈{\mathrm{\χ}}_1^j}{\max }\{-\frac{{\left|\right|\widetilde{s_i}-{\mathrm{\μ}}_i{s}_i\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\η}}_i}^2}+\underset{q=0,q\≠j}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_a\left(c_i^q\right)\·\stackrel{\‾}{c_i^q}\}$

其中，是第i个符号软解调产生的第j个比特的外附软量信息，i＝1，2，…N_T，j＝0，1，…，J-1，J为调制阶数；μ_i＝W_i ^Hh_i，

是星座图中第j个比特为0的星座点，

是星座图中第j个比特为1的星座点；

是译码器为第i个符号的第q(q＝0，1，…，J-1)个比特提供的比特先验信息，首次大迭代时初始化为0。

表示对比特求反，若

为1，则结果为0；若

为0，则结果为1。

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