CN103685105B - 一种最大似然均衡中输出软信息的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种最大似然均衡中输出软信息的方法及装置，涉及通信领域，能够在复杂度较低的前提下，实现最大似然均衡中高阶调制软信息的输出。本发明的主要方法为：按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径；向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息。本发明的实施例主要用于最大似然均衡中基于高阶调制输出软信息的过程中。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种最大似然均衡中输出软信息的方法及装置。
背景技术
由于信号调制的部分响应特性、信道的多径传输特性和信号采样的非理想特性，接收端信号存在符号间干扰（Inter-Symbol Interference，ISI）现象。在接收端需要减小或者消除ISI以便进行正确的解调，这就需要对接收信号进行均衡。目前信道均衡的方法有多种，按照不同的分类方式可以分为：线性均衡与非线性均衡，频域均衡与时域均衡。非线性均衡中常用的方法有：最大似然序列估计(MLSE)、判决反馈均衡（Decision FeedbackEqualizer，DFE）和最大似然符号检测。当然也有盲均衡等方式。判决反馈均衡器属于次最优均衡器，优点是复杂度较低。缺点是性能没有MLSE好，特别是在多径较严重的环境中。
MLSE可以采用维特比算法(VA)实现，所以在达到较好的性能情况下复杂度也可以接受。软信息输出是指维特比算法在输出判决符号序列的同时，给出每个符号的可靠性信息，也就是每个硬判决符号正确的概率。对于二进制的调制采用HR-SOVA算法和BR-SOVA算法即可实现软信息的输出。
MLSE的基本原理，如图1所示，接收端的信号模型为：设则：
基于z(t)为高斯白噪声，所以概率密度函数：则此概率密度函数与如下度量成正比：
经过以T为周期采样去掉各个信息序列所共有的第一项可得：
为求似然概率最大等价于求CM(I)最大，CM(I)的计算可通过下式递推计算：
其中：
另外维特比算法(VA)实现MLSE时，以图2所示的状态网格图举例，如图2所示，图中起始于1时刻状态1的两条虚线所表示的路径，在5时刻在状态1汇合，在此过程中有两次状态转移输出的符号不同，即从1时刻到2时刻，从2时刻到3时刻状态转移输出的符号不同，输出符号不同时可以更新软信息。当维特比算法从时间k推进到时间k+1时，有2x4=8条分支从k时刻转移到k+1时刻，产生的8个度量，在k+1时刻每个状态sk+1的两个度量{CMk,m}（m=0,1）经过比较求得最大的一个CMk+1=max{CMk,m}作为sk+1状态的度量，其转移路径作为残留路径。此次路径转移所对应的输出符号为Ik。每次转移的概率与成正比，则选择正确路径的概率就是：
（公式1）
假设某路径在某时刻的概率为pk-j：
（公式2）
则对数似然比： （公式3）
可得： （公式4）
其中，主要用于在定点数运算时防止LLR随着信噪比的增大而溢出；dfree为码字的自由距离。
进行简化，得到：LLRk-j←min{LLRk-j,Δk+1/α}。
这就是经典的HR-SOVA算法。对于BR-SOVA算法，软信息的更新比HR-SOVA复杂一些，从当前时刻向前回溯到两条路径合并，在每一步采用如下公式进行更新：
其中为幸存路径的软信息，为竞争路径的软信息，D为k时刻幸存路径和竞争路径从k时刻到合并的距离。
对于高阶调制，依旧采用网格搜索方法，目前现有的算法是在输出软信息时，输出一个软信息向量。比如QPSK就输出包含四个元素的一个软信息向量LLRk-j=[LLR0 k-j,LLR1 k-j,LLR2 k-j,LLR3 k-j]，LLRk-j代表QPSK星座图中四个点的概率信息，在回溯时要回溯四条路径计算软信息，得到星座图每个点的软信息之后再计算每个比特的似然概率值。故高阶调制每次网格转移时每个节点有2M条转移过来的路径，比如QPSK就有4条转移路径，现有高阶调制输出软信息的方法需要使用2M条转移路径的度量比值来计算，复杂度特别高。
发明内容
本发明提供了一种最大似然均衡中输出软信息的方法及装置，能够在复杂度较低的前提下，实现最大似然均衡中高阶调制软信息的输出。
为达到上述目的，本发明提供如下的技术方案：
一方面，本发明提供一种最大似然均衡中输出软信息的方法，包括：
按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径；
向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息。
另一方面，本发明提供一种最大似然均衡中输出软信息的装置，包括：
路径选择单元，用于按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径；
软信息更新单元，用于向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息。
本发明提供的最大似然均衡中输出软信息的方法及装置，在进行软信息输出时，按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径，并且基于这两条路径，向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息，进而获取输出的软信息，相对于现有技术中基于高阶调制的所有转移路径计算获得对应的软信息相比，较大程度的简化了计算最大似然均衡中高阶调制软信息的复杂度，使得在复杂度较低的前提下，实现最大似然均衡中高阶调制软信息的输出。
附图说明
图1示出了现有技术中的MLSE均衡原理图；
图2示出了现有技术中的状态网格图；
图3示出了本发明实施例提供的最大似然均衡中输出软信息的方法流程图；
图4示出了本发明实施例提供的基于QPSK并且信道长度为3的维特比网格图；
图5示出了本发明实施例提供的更新对应软信息向量的不同比特的软信息的方法流程图；
图6示出了本发明实施例提供的一种最大似然均衡中输出软信息的装置组成框图；
图7示出了本发明实施例提供的另一种最大似然均衡中输出软信息的装置组成框图；
图8示出了本发明实施例提供的基于QPSK本发明实施例的软输出方法与硬判决输出相比性能的计算机仿真结果；
图9示出了本发明实施例提供的基于8PSK本发明实施例的软输出方法与硬判决输出相比性能的计算机仿真结果；
图10示出了本发明实施例提供的基于16APSK本发明实施例的软输出方法与硬判决输出相比性能的计算机仿真结果。
具体实施方式
如本发明的实施例提供一种最大似然均衡中输出软信息的方法，图3所示，该方法包括：
101、按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径。
其中，对于高阶调制，调制因子为M，以QPSK为例（但不限于四相相移键控信（QuadraturePhaseShiftKeying，QPSK））M=2，依旧采用网格搜索方法，该网格以信道长度为3，调制方式为QPSK为例，可以得到如图4所示的维特比译码的网格图。高阶调制每次网格转移时每个节点有2M条转移过来的路径，比如QPSK就有4条转移路径。
在实施本发明实施例时，基于对应阶数的高阶调制，得到对应的维特比译码的网格图，并按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径。
102、向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息。
需要说明的是，高阶调制时的软信息输出，输出的是一个软信息向量，该软信息向量中包含对应转移路径对应的符号所承载的比特的软信息，该转移路径对应软信息以比特为单位的形式存在，比如QPSK，其软信息向量为[LLR0 k-j,LLR1 k-j]，故在更新软信息向量时，更新的是对应软信息向量的不同比特的软信息。
当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，如图5所示，本发明实施例提供一种更新对应软信息向量的不同比特的软信息的方法，该方法包括：
201、按照符号所包含的比特，将符号A和符号B的对应比特进行比较；若符号A和符号B的对应比特相同，则执行202；若符号A和符号B的对应比特不相同，则执行203。
本发明实施例的高阶调制以QPSK为例，所述竞争路径与幸存路径的输出符号分别为A和B，符号A的比特为[b0 A,b1 A]，符号B的比特为[b0 B,b1 B]，如果b0 A与b0 B相同则不更新0比特位对应的软信息LLR0 k-j，如果不同，则更新0比特位对应的软信息LLR0 k-j，对于其他比特软信息采用相同的方法更新。
202、不更新所述比特对应的软信息。
203、更新所述比特对应的软信息。
其中，在更新所述比特对应的软信息时，可以采用但不局限于按照HR-SOVA算法更新所述比特对应的软信息。当按照HR-SOVA算法更新所述比特对应的软信息是，具体可以通过如下的公式实现，该公式包括：
LLRk-j←min{LLRk-j,Δk+1/α}（公式5）
其中，LLRk-j为时间节点k之前的第j个节点的对数似然比，也叫软信息，Δk+1=CMk,max-CMk,min为从时间节点k转移到时间节点k+1处某状态的度量最大值与最小值的差，CMk,max为最大路径度量，CMk,min为最小路径度量，为定点设计时的调节因子以避免越界，dfree为码字的自由距离，k为时间节点标识，j为时间节点之前的第j个时间节点的标识。
另一方面，本发明提供一种最大似然均衡中输出软信息的装置，如图6所示，包括：
路径选择单元31，用于按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径。其中，所述高阶调制可以为任一中高阶调制，本发明实施例对此不进行限制，例如QPSK。
软信息更新单元32，用于向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息。
进一步的，如图7所示，软信息更新单元32包括：
比特比较模块321，用于按照符号所包含的比特，将符号A和符号B的对应比特进行比较；在所述比特比较模块321确定符号A和符号B的对应比特相同时，不更新所述比特对应的软信息。
软信息更新模块322，用于所述比特比较模块321确定符号A和符号B的对应比特不相同时，更新所述比特对应的软信息。所述软信息更新模块322具体可以通过但不局限于如下的公式实现，该公式包括：
LLRk-j←min{LLRk-j,Δk+1/α}（公式5）
其中，LLRk-j为时间节点k之前的第j个节点的对数似然比，Δk+1=CMk,max-CMk,min为从时间节点k转移到时间节点k+1处某状态的度量最大值与最小值的差，CMk,max为最大路径度量，CMk,min为最小路径度量，为定点设计时的调节因子以避免越界，dfree为码字的自由距离，k为时间节点标识，j为时间节点之前的第j个时间节点的标识。
需要说明的是，本发明实施例提供的最大似然均衡中输出软信息的装置的各组成单元及模块的其他描述，可以参考方法部分的相关描述，本发明实施例此处将不再赘述。
本发明提供的最大似然均衡中输出软信息的方法及装置，在进行软信息输出时，按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径，并且基于这两条路径，向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息，进而获取输出的软信息，相对于现有技术中基于高阶调制的所有转移路径计算获得对应的软信息相比，较大程度的简化了计算最大似然均衡中高阶调制软信息的复杂度，使得在复杂度较低的前提下，实现最大似然均衡中高阶调制软信息的输出；并且对HR-SOVA方法有一定的继承，更利于实现。
计算机仿真结果见图8、图9和图10，图8为基于QPSK本发明实施例的软输出方法与硬判决输出相比性能的计算机仿真结果，图9为基于8相移键控（Phase Shift Keying，PSK）本发明实施例的软输出方法与硬判决输出相比性能的计算机仿真结果；图10为基于16幅相键控（Amplitude Phase Shift Keying，APSK）本发明实施例的软输出方法与硬判决输出相比性能的计算机仿真结果。其中，图8、图9和图10中标“Hard”为硬判决输出性能，标“Soft”为本发明软输出的译码性能。可以看出此种软输出方法与硬判决输出相比性能有提升。此种方法的优势在于其实现复杂度较低，对HR-SOVA方法有一定的继承，更利于实现。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种最大似然均衡中输出软信息的方法，其特征在于，包括：
按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径；
向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息；
当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息包括：
按照符号所包含的比特，将符号A和符号B的对应比特进行比较；
若符号A和符号B的对应比特相同，则不更新所述比特对应的软信息；
若符号A和符号B的对应比特不相同，则更新所述比特对应的软信息；
所述更新所述比特对应的软信息为按照HR-SOVA算法更新所述比特对应的软信息，具体通过如下的公式实现，该公式包括：
LLRk-j←min{LLRk-j,Δk+1/α}
其中，LLRk-j为时间节点k之前的第j个节点的软信息，Δk+1＝CMk,max-CMk,min为从时间节点k转移到时间节点k+1处某状态的度量最大值与最小值的差，CMk,max为最大路径度量，CMk,min为最小路径度量，为定点设计时的调节因子以避免越界，dfree为码字的自由距离，k为时间节点标识，j为时间节点之前的第j个时间节点的标识。
2.根据权利要求1所述的最大似然均衡中输出软信息的方法，其特征在于，所述高阶调制为任一种类型的高阶调制。
3.一种最大似然均衡中输出软信息的装置，其特征在于，包括：
路径选择单元，用于按照度量的大小，从高阶调制对应的转移路径中，选取度量最大的一条作为幸存路径，选取度量最小的一条作为竞争路径；
软信息更新单元，用于向前回溯，在某一个时间节点，当所述竞争路径与幸存路径的输出符号A和B不同时，更新对应软信息向量的不同比特的软信息；
软信息更新单元包括：
比特比较模块，用于按照符号所包含的比特，将符号A和符号B的对应比特进行比较；在所述比特比较模块确定符号A和符号B的对应比特相同时，不更新所述比特对应的软信息；
软信息更新模块，用于所述比特比较模块确定符号A和符号B的对应比特不相同时，更新所述比特对应的软信息；
所述软信息更新模块具体通过如下的公式实现，该公式包括：
LLRk-j←min{LLRk-j,Δk+1/α}
其中，LLRk-j为时间节点k之前的第j个节点的软信息，Δk+1＝CMk,max-CMk,min为从时间节点k转移到时间节点k+1处某状态的度量最大值与最小值的差，CMk,max为最大路径度量，CMk,min为最小路径度量，为定点设计时的调节因子以避免越界，dfree为码字的自由距离，k为时间节点标识，j为时间节点之前的第j个时间节点的标识。
4.根据权利要求3所述的最大似然均衡中输出软信息的装置，其特征在于，所述高阶调制为任一种类型的高阶调制。
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| A Viterbi Algorithm with Soft-Decision Outputs and its Application;J.Hagenarer;《Proceedings of IEEE Globecom Conference》;19891130;参见第1681页第1栏第24-27行；第1682页第1栏第4-9、12-13、19-26行；第2栏第18-42行 * |
| 最大似然序列检测中的Viterbi算法的实现;轩素静;《云南民族大学学报（自然科学版）》;20050131;第14卷(第1期);48-50页 * |
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