CN106059594B - 一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了属于动中通卫星通信技术领域的一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法。本发明利用断续信道结构信息构建断续信道状态转移模型，并采用和积算法，借助因子图结构使用信道转移概率函数更新信道状态变量节点消息，不断迭代计算得到信道状态分布和译码结果；使用信道转移概率函数更新信道状态变量节点消息，有效地减少了对信息符号长度的依赖，且在低信噪比下，对信道状态信息有良好的检测结果，本发明能以较高的检测精度达到与基于信号能量的信道状态信息检测算法同样的误检概率。本发明具有以下两个显著特点：检测精度高和检测和译码联合进行。

Description

一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法
技术领域
本发明属于动中通卫星通信技术领域，特别涉及一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法。
背景技术
近年来，卫星通信发展迅速，承载的业务种类也不断增多。其中动中通(On-the-Move)是卫星通信中广受重视，发展迅速的一个领域。动中通技术是指在车辆、船舶或者飞行器等载体处于移动的过程中依然可以进行不间断宽带卫星通信的技术。载体移动过程中不可避免的会带来的天线指向抖动会造成随机中断。另外，载体在移动过程中往往会遇到障碍物对无线信号的遮挡，如穿越树林、楼宇会造成的随机遮挡。在直升机机载动中通中，由于天线安装位置受限，信号会受到直升机旋翼叶片带来的遮挡。因此，动中通系统中信道断续问题是对可靠高效通信的一大挑战。
针对卫星断续信道下的通信难题，现有研究主要集中在两个方向，一是物理层可靠传输技术，二是链路层可靠传输技术。传统的断续信道下物理层传输技术，信道检测、解调和译码是单独进行的。研究表明，将信道检测、解调和译码级联，通过联合进行软信息迭代能够获得性能提升。传统的信道状态检测方法是基于信号能量的信道状态信息检测算法，在低信噪比场合，该算法无法兼顾误检概率和检测精度。同时在实际应用中，接收信号的信噪比不断变化会导致实际性能会进一步降低。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，接收信号，采用LDPC码对发送信息比特编码；
步骤2，初始化，发送符号概率分布；并将接收符号初始化：假设接收符号的个数为N，对每接收L个符号对信道状态进行一次检测，则所有接收到的N个符号被分为了H＝N/L组，采用QPSK正交相移键控调制，定义观测函数节点为f、信道状态变量节点为A、发送符号变量节点为x、符号映射函数节点为φ，用表示从符号映射函数节点到发送符号变量节点的消息，其余类似，其中i＝1…H，j＝1…L，表示第i组第j个发送的符号，H表示接收符号的分组个数；初始化
其中B表示QPSK调制符号集合；
步骤3，更新信道状态分布序列；
步骤4，更新信道状态变量节点的前向及反向消息；
步骤5，更新信道状态变量节点、观测函数节点及发送符号变量节点的上行消息；
步骤6，计算对数似然比；
步骤7，解交织并输入译码器进行译码迭代，更新外信息序列和译码结果；
步骤8，交织并更新接收符号概率分布：进入步骤9，或返回步骤3，重复上述3-8步骤过程，直到满足迭代次数。
步骤9输出译码结果序列和信道状态分布序列
所述步骤3具体为传递和更新消息，更新信道状态分布序列：在要求的迭代次数内，执行以下步骤：
对于编号i＝1…H，表示发送符号变量节点到观测函数节点的消息，表示观测函数节点到信道状态变量节点Ai的消息，执行以下步骤更新所有与Ai连接的观测函数节点f到信道状态变量结点Ai的消息
其中σ2为信道加入的复高斯噪声的方差；
所述步骤4具体包括：
步骤4.1前向迭代，对于编号i＝1…H，根据已有信息，执行以下步骤更新前向消息传递，即从信道转移概率函数节点Δ到其右侧信道状态变量节点Ai的消息
其中Δ为信道转移函数节点；
步骤4.2，反向迭代，对于编号i＝1…H，根据已有信息，执行以下步骤更新反向消息传递，即从信道转移概率函数节点Δ到其左侧信道状态变量节点Ai的消息
所述步骤5具体为更新信道状态变量节点、观测函数节点及发送符号变量节点的上行消息：对于编号i＝1…H和j＝1…L，表示信道状态变量节点Ai到观测函数节点的消息，表示观测函数节点到发送符号变量节点的消息，表示发送符号变量节点到调制映射函数节点的消息，根据已有信息，执行以下步骤更新和
所述步骤6具体为计算对数似然比，对于编号i＝1…H，j＝1…L，q＝1…Q，根据调制映射规则，计算其对应编码比特的对数似然比序列
其中Q表示符号对应的编码比特序列的比特数，q＝1…Q，则表示符号变量节点对应的编码比特序列中的第q个编码比特，为调制符号集合的子集，中的每个符号满足：对应的第q个编码比特取值为1，类似地，为调制符号集合的子集，中的每个符号满足：对应的第q个编码比特取值为0。为上一次迭代时由译码器输出的外信息，并将在本次迭代中更新；
所述步骤7具体为将似然比序列进行解交织，输入LDPC译码器进行译码迭代输出得到新的外信息序列和译码结果序列；
所述步骤8具体为将外信息序列进行交织，对于编号i＝1…H和j＝1…L，执行以下步骤更新
得以更新接收符号概率；之后若满足迭代次数则执行步骤9输出译码结果序列和信道状态分布序列否则返回步骤3，并重复步骤3至步骤8直到满足迭代次数。
本发明有益效果是利用断续信道结构信息构建断续信道状态转移模型，并采用和积算法，借助因子图结构使用信道转移概率函数更新信道状态变量节点消息，不断迭代计算得到信道状态分布和译码结果；使用信道转移概率函数更新信道状态变量节点消息，有效地减少了对信息符号长度的依赖，同时通过信道检测和译码的联合迭代进一步提高信道状态检测的性能。对信道状态信息有良好的检测结果，且在低信噪比下，本发明能以较高的检测精度达到与基于信号能量的信道状态信息检测算法同样的误检概率，具有以下两个显著特点：检测精度高和检测和译码联合进行。
附图说明
图1为基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码的算法流程图。
图2为基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法组成的因子图。
图3为基于信道状态转移模型的联合信道状态检测和译码算法误检概率曲线与基于信号能量检测算法对比图，其中，仿真参数设置：P＝0.9，L＝32；
具体实施方式
本发明提出的基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，下面结合附图与实施例予以说明。
如图1所示的基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码算法流程图。基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法包括以下步骤：
步骤1，接收信号，采用LDPC码对发送信息比特编码；
步骤2，初始化，发送符号概率分布；
步骤3，更新信道状态分布序列；
步骤4，更新信道状态变量节点的前向及反向消息；
步骤5，更新信道状态变量节点、观测函数节点及发送符号变量节点的上行消息；
步骤6，计算对数似然比
步骤7，解交织并输入译码器进行译码迭代，更新外信息序列和译码结果；
步骤8，交织并更新接收符号概率分布：进入步骤9，或返回步骤3，重复上述3-8步骤过程，直到满足迭代次数。
步骤9输出译码结果序列和信道状态分布序列
本方法开始时，先根据调制方式初始化符号映射函数节点到发送符号变量节点的消息，同时初始化迭代次数为0。之后在设定的迭代次数之内，进行消息的传递、计算和更新；满足迭代次数之后，输出得到译码结果及信道状态分布序列。
本发明所述方法的原理及算法描述如下：
1)初始化：迭代算法初始化阶段，设迭代次数t＝1，并设置表示的从符号映射函数节点到发送符号变量节点的消息，
2)传递和更新消息：在第t次迭代过程中，执行以下步骤：
a)对于编号i＝1…H，执行以下步骤更新
b)对于编号i＝1…H，执行以下步骤更新前向消息传递
c)对于编号i＝1…H，执行以下步骤更新反向消息传递
d)对于编号i＝1…H和j＝1…L，执行以下步骤更新和
e)对于编号i＝1…H，j＝1…L，q＝1…Q，计算其对应编码比特的对数似然
比序列
3)更新外信息和译码结果：
对得到的似然比序列进行解交织，输入译码器进行译码迭代，得到新的外信息序列和译码结果序列；
4)更新接收符号概率：
将外信息序列进行交织，对于编号i＝1…H和j＝1…L，执行以下步骤更新
5)重复2)至4)直到满足迭代次数，输出译码结果和信道状态分布序列。
实施例
本发明以图2所示的仿真算法为例。本仿真，信道编码使用(2048,8192)的LDPC码，调制方式为QPSK调制，信道中断时间占总时间的比例为10％。每帧长度为8192个符号，中断位置为随机设置。算法总的迭代次数设置为10，其中LDPC译码器部分单独迭代次数设置为3，信道模型参数P＝0.9，L＝32。以下给出仿真流程，便于理解本发明的特征和优点。
(1)采用LDPC码对发送信息比特编码；
(2)对编码后信息比特进行交织；
(3)对交织后信息比特插入参考符号；
(4)将插入参考符号的信息进行QPSK符号映射，得到发送符号序列；
(5)发送符号序列通过断续信道得到接收符号序列；(1)初始化发送符号概率分布；
(6)通过传递和更新消息，利用信道转移概率函数更新信道状态变量节点消息，进而更新信道状态分布序列和编码比特的对数似然比序列；
(7)对得到的似然比序列进行解交织，输入译码器进行译码迭代，得到新的外信息序列和译码结果序列；
(8)将外信息序列进行交织，更新接收符号概率；
(9)重复上述过程，直到满足迭代次数。
对上述过程进行计算机仿真测试，得出了下面的结果(如图3所示)：图3为基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法和传统基于信号功率积分的信道状态检测方法误码率曲线比较。通过对比信道模型参数P＝0.9，L＝32时算法的检测性能曲线和能量积分长度L＝128的基于信号能量的检测算法性能曲线结果，可以得出，在SNR＝-1dB时，同样达到1e-4的误检概率，提出的算法的检测精度是基于信号能量的检测算法的大约4倍。
可见，采用本方法能够以较高的检测精度达到与基于信号能量的信道状态信息检测算法同样的误检概率，提高了检测精度。

Claims (6)

1.一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，接收信号，采用LDPC码对发送信息比特编码；
步骤2，初始化，发送符号概率分布；并将接收符号初始化：假设接收符号的个数为N，对每接收L个符号就对信道状态进行一次检测，则所有接收到的N个符号被分为了H＝N/L组，采用QPSK正交相移键控调制，定义观测函数节点为f、信道状态变量节点为A、发送符号变量节点为x、符号映射函数节点为φ，用表示从符号映射函数节点到发送符号变量节点的消息，其余类似，其中，i＝1…H，j＝1…L，表示第i组第j个发送的符号，H表示接收符号的分组个数；初始化
其中B表示QPSK调制符号集合；
步骤3，更新信道状态分布序列；
步骤4，更新信道状态变量节点的前向及反向消息；
步骤5，更新信道状态变量节点、观测函数节点及发送符号变量节点的上行消息；
步骤6，计算对数似然比；
步骤7，解交织并输入译码器进行译码迭代，更新外信息序列和译码结果；
步骤8，交织并更新接收符号概率分布：进入步骤9，或返回步骤3，重复上述3-8步骤过程，直到满足迭代次数；
步骤9，输出译码结果序列和信道状态分布序列
其中，f为观测函数节点；Ai为信道状态变量节点；为观测函数节点f到信道状态变量节点Ai的消息。
2.根据权利要求1所述基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，所述步骤3具体为传递和更新消息，更新信道状态分布序列：在要求的迭代次数内，执行以下步骤：
对于编号i＝1…H，表示发送符号变量节点到观测函数节点的消息，表示观测函数节点到信道状态变量节点Ai的消息，执行以下步骤更新所有与Ai连接的观测函数节点f到信道状态变量节点Ai的消息
其中σ2为信道加入的复高斯噪声的方差。
3.根据权利要求1所述基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：
步骤4.1，前向迭代，对于编号i＝1…H，根据已有信息，执行以下步骤更新前向消息传递，即从信道转移概率函数节点Δ到其右侧信道状态变量节点Ai的消息
其中Δ为信道转移概率函数节点；
步骤4.2，反向迭代，对于编号i＝1…H，根据已有信息，执行以下步骤更新反向消息传递，即从信道转移概率函数节点Δ到其左侧信道状态变量节点Ai的消息
4.根据权利要求3述基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：更新信道状态变量节点、观测函数节点及发送符号变量节点的上行消息：对于编号i＝1…H和j＝1…L，表示信道状态变量节点Ai到观测函数节点的消息，表示观测函数节点到发送符号变量节点的消息，表示发送符号变量节点到符号映射函数节点的消息，根据已有信息，执行以下步骤更新和
5.根据权利要求1所述基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，所述步骤6具体为计算对数似然比，对于编号i＝1…H，j＝1…L，q＝1…Q，根据调制映射规则，计算其对应编码比特的对数似然比序列
其中Q表示符号对应的编码比特序列的比特数，q＝1…Q，则表示符号变量节点对应的编码比特序列中的第q个编码比特，为调制符号集合的子集，中的每个符号满足：对应的第q个编码比特取值为1，类似地，为调制符号集合的子集，中的每个符号满足：对应的第q个编码比特取值为0，为上一次迭代时由译码器输出的外信息，并将在本次迭代中更新。
6.根据权利要求5所述基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法，其特征在于，所述步骤7具体为将似然比序列进行解交织，输入LDPC译码器进行译码迭代输出得到新的外信息序列和译码结果序列；
所述步骤8具体为将外信息序列进行交织，对于编号i＝1…H和j＝1…L，执行以下步骤更新 得以更新接收符号概率；之后若满足迭代次数则执行步骤9，输出译码结果序列和信道状态分布序列否则返回步骤3，并重复步骤3至步骤8直到满足迭代次数。
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