CN104333436A - 用于分层编码调制的m-qam信号迭代解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于分层编码调制的M-QAM信号迭代解码方法。传统的编解码技术将M-QAM信号直接输入，不仅复杂度高，而且系统性能也不好。本发明将M-QAM分层调制后，不仅降低了系统的解码复杂度，也使得系统性能得到了很好的提升。此设计方法，采用最大似然解码，逐一对N个4-QAM信号进行迭代解码。

Description

用于分层编码调制的M-QAM信号迭代解码方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体说来就是一种将M-QAM(M＝4^N)信号分为N个4-QAM信号之和作为输入信号，解码时进行逐一解码,以降低解码复杂度和减小误码率的方法。

背景技术

众所周知，现代无线通信系统的多媒体业务要求高速的数据传输速率,但是对于语音,数据和视频信号而言，有各自的误码率要求,考虑到传输不同的业务时误码率的要求不同,可以根据不同类型要求的传播条件给予不同的保护,这就凸显了分层调制的重要性。当将M-QAM(M＝4^N)信号分为N路4-QAM信号调制时,可以把重要的信息放在误码率最低的4-QAM信号里，把其他相对于不那么重要的信息放于其他4-QAM信号里。传统的编解码技术将M-QAM信号直接输入，不仅复杂度高，而且系统性能也不好。将M-QAM分层调制后，不仅降低了系统的解码复杂度，也使得系统性能得到了很好的提升。此设计方法，采用最大似然解码，逐一对N个4-QAM信号进行迭代解码。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种减小解码复杂度并能降低系统解码误码率的系统设计方法。

假设系统采用M-QAM作为发送信号的星座，其中M＝4^N(N≥2),而每个星座点的平均能量为1，记此星座为C。这样，C可以表示为

其中d为能量因子

$d=\sqrt{\frac{3}{2(4^N-1)}}$

本发明由以下三部分组成：

第一步，星座的构造。

第二步，信号的发送。

第三步，解码。

下面对以上的三部分分别说明：

第一步：构造N个4-QAM的星座图，分别记为C₁，C₂……C_N，其中

$C_i=\{\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}+j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}},\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}-j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}},-\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}+j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}},-\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}-j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}\},i=\mathrm{1,2},...,N---\left(2\right)$

其中α_i为待定的常数，满足能量归一化条件

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\α}}_i}^2=1.---\left(3\right)$

具体的α_i值,可以由实际需求而定。例如：

当星座C为16-QAM时，α₁与α₂可以取为：

${\mathrm{\α}}_1=\frac{2}{\sqrt{5}},{\mathrm{\α}}_2=\frac{1}{\sqrt{5}},$

C＝C₁+C₂；

当星座C为64-QAM时，α₁，α₂与α₃可以取为：

${\mathrm{\α}}_1=\frac{4}{\sqrt{21}},{\mathrm{\α}}_2=\frac{2}{\sqrt{21}},{\mathrm{\α}}_3=\frac{1}{\sqrt{21}},$

C＝C₁+C₂+C₃；

当星座C为256-QAM时，α₁，α₂，α₃与α₄可以取为：

${\mathrm{\α}}_1=\frac{8}{\sqrt{85}},{\mathrm{\α}}_2=\frac{4}{\sqrt{85}},{\mathrm{\α}}_3=\frac{2}{\sqrt{85}},{\mathrm{\α}}_4=\frac{1}{\sqrt{85}}$

C＝C₁+C₂+C₃+C₄

第二步：N个4-QAM信号星座图生成后，将他们的和作为输入信号，记输入信号为x，则x＝x₁+x₂+…+x_N,x₁∈C₁,x₂∈C₂…x_N∈C_N。参见图1所示，其中b_j,j＝1,2,…,2N表示比特，即b_j＝0或b_j＝1，j＝1,2,…,2N。

第三步：假定接收到的信号y，则y可以表示为

$y=\sqrt{\mathrm{\ρ}}\mathrm{hx}+w$

其中，y接收到的信号；ρ为接收的信噪比(SNR)；x为发送信号；h为信道信息；w为接收信号是所产生的噪声，一般假设为Gauss白噪声。

依次对x₁，x₂……x_N进行解码。具体的解码过程如下：

首先对x₁进行估计

${\hat{x}}_1=\underset{x_1\∈C_1}{\arg \min }{\left|\right|y-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{x}_1\left|\right|}^2---\left(4\right)$

得到x₁的估计然后从y中减去信号x₁的部分，剩余信号记为y₁，即

$y_1=y-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{\hat{x}}_1---\left(5\right)$

再从y₁中对x₂进行如下估计

${\hat{x}}_2=\underset{x_2\∈C_2}{\arg \min }{\left|\right|y_1-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{x}_2\left|\right|}^2---\left(6\right)$

得到再从y₁中减去信号x₂的部分，剩余的记为y₂，即

$y_2=y_1-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{\hat{x}}_2---\left(7\right)$

再对x₃进行估计

${\hat{x}}_3=\underset{x_3\∈C_3}{\arg \min }{\left|\right|y_2-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{x}_3\left|\right|}^2---\left(8\right)$

以此类推，直到对x_N进行估计,得到x_N的估计值解码结束。

本发明的有益效果：在传输信息时，如果一部分信息是重要的，而另一些信息相对来说是不重要的。该设计方法可以将传输信息时的重要信息利用C₁,…,C_i来传送，而那些相对来说不重要的信息就可以用C_i+1……C_N，这样既保证传输过程中降低了重要信息传输时的错误率，又降低了整体的解码复杂度。在单天线的条件下，M-QAM传统极大似然解码的复杂度为M(M＝4^N)次比较，而此设计方法的解码复杂度降为4N。

附图说明

图1为此发明方法信号发送的过程；

图2为采用以上的设计方法，M＝16时的2个4-QAM以及总错误概率；

图3为此发明方法总的错误概率与常规16QAM解码错误概率的对比图；

图4为采用此发明的设计方法，M＝64时的3个4-QAM以及总错误概率；

图5为此发明方法总的错误概率与常规64QAM解码错误概率的对比图。

具体实施方式

下面对本发明实例作详细说明，实例一是16-QAM,实例二是64-QAM

实例一

设系统中M＝16，即采用16-QAM，码本归一化能量为10。

根据本发明的码本设计方法，按照以下步骤获得结果：

步骤一：得到码本C₁和C₂

$C_1=[2+2j,2-2j,-2+2j,-2-2j]/\sqrt{10}$

$C_2=[1+j,1-j,-1+j,-1-j]/\sqrt{10}$

步骤二：输入信号x＝x₁+x₂(x₁∈C₁，x₂∈C₂)，收到信号

$y=\sqrt{\mathrm{\ρ}}\mathrm{hx}+w$

步骤三：依次对x₁,x₂用上述第三步所述方法解出。

步骤四：计算x₁,x₂以及总的错误概率，并与常规16-QAM解码的错误概率进行比较，并得到估计的比较图，参见图2、图3。

实例二

设系统中M＝64，即采用64-QAM，码本归一化能量为42。

步骤一：得到码本C₁,C₂,C₃

$C_1=[4+4j,4-4j,-4+4j,-4-4j]/\sqrt{42}$

$C_2=[2+2j,2-2j,-2+2j,-2-2j]/\sqrt{42}$

$C_3=[1+j,1-j,-1+j,-1-j]/\sqrt{42}$

步骤二：输入信息x＝x₁+x₂+x₃(x₁∈C₁，x₂∈C₂，x₃∈C₃)，收到信号

$y=\sqrt{\mathrm{\ρ}}\mathrm{hx}+w$

步骤三：依次对x₁,x₂,x₃用上述第三步所述方法解出。

步骤四：计算x₁,x₂,x₃以及总的错误概率，并与常规64-QAM解码的错误概率进行比较，并得到估计的比较图，参见图4、图5。

本领域的普通技术人员应当认识到，以上实例仅是用来说明本发明，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化，变形都将落在本发明的保护范围。

Claims (1)

1.用于分层编码调制的M-QAM信号迭代解码方法，假设系统采用M-QAM作为发送信号的星座，其中M＝4^N，N≥2；而每个星座点的平均能量为1，记此星座为C；这样，C可以表示为：

其中d为能量因子，

$d=\sqrt{\frac{3}{2(4^N-1)}}$

其特征在于该方法包括以下步骤：

第一步，星座的构造，具体是：构造N个4-QAM的星座图，分别记为C₁，C₂……C_N，其中

$C_i=\{\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}+j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}},\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}-j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}},-\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}+j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}},-\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}-j\frac{{\mathrm{\α}}_i}{\sqrt{2}}\},i=\mathrm{1,2},...,N---\left(2\right)$

其中α_i为待定的常数，满足能量归一化条件

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\α}}_i}^2=1---\left(3\right)$

第二步，信号的发送，具体是：N个4-QAM信号星座图生成后，将它们的和作为输入信号，记输入信号为x，则x＝x₁+x₂+…+x_N,x₁∈C₁,x₂∈C₂…x_N∈C_N；

第三步，进行解码，具体是：设接收到的信号表示为y，则y表示为：

$y=\sqrt{\mathrm{\ρ}}\mathrm{hx}+w$

其中，y接收到的信号；ρ为接收的信噪比；x为发送信号；h为信道信息；w为接收信号是所产生的噪声；

依次对x₁，x₂……x_N进行解码；具体的解码过程如下:

首先对x₁进行估计

${\hat{x}}_1=\underset{x_1\∈C_1}{\arg \min }{\left|\right|y-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{x}_1\left|\right|}^2---\left(4\right)$

得到x₁的估计然后从y中减去信号x₁的部分，剩余信号记为y₁，即

$y_1=y-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{\hat{x}}_1---\left(5\right)$

再从y₁中对x₂进行如下估计

${\hat{x}}_2=\underset{x_2\∈C_2}{\arg \min }{\left|\right|y_1-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{x}_2\left|\right|}^2---\left(6\right)$

得到再从y₁中减去信号x₂的部分，剩余的记为y₂，即

$y_2=y_1-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{\hat{x}}_2---\left(7\right)$

再对x₃进行估计

${\hat{x}}_3=\underset{x_3\∈C_3}{\arg \min }{\left|\right|y_2-\sqrt{\mathrm{\ρ}}h{x}_3\left|\right|}^2---\left(8\right)$

以此类推，直到对x_N进行估计,得到x_N的估计值解码结束。