CN106534037B

CN106534037B - 一种高阶调制信号的软解调方法

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Publication number: CN106534037B
Application number: CN201610929805.3A
Authority: CN
Inventors: 张凯; 朱广法; 马允龙; 梁峰; 张青松; 王西玲; 杨勇; 白俊梅; 吴永香; 李钧
Original assignee: Shaanxi Fenghuo Communication Group Co Ltd
Current assignee: Shaanxi Fenghuo Communication Group Co Ltd
Priority date: 2016-10-31
Filing date: 2016-10-31
Publication date: 2019-09-03
Anticipated expiration: 2036-10-31
Also published as: CN106534037A

Abstract

本发明属于通信信号处理技术领域，公开了一种高阶调制信号的软解调方法，首先对计算距离的公式进行简化，将计算两点间的距离转化为两点间的相关；其次利用星座图中各个点间的对称性，将原来必需的遍历过程转换为计算与某些特定星座点的相关，从而大大降低了高阶软解调的计算量。

Description

一种高阶调制信号的软解调方法

技术领域

本发明属于通信信号处理技术领域，尤其涉及一种高阶调制信号的软解调方法。

背景技术

随着通信系统的迅猛发展，现阶段的频谱资源趋于紧张。为了满足日益增长的通信业务需求以及高速数据传输的要求，就需要每个调制符号携带更多的比特信息。高阶调制技术可以很方便的解决这一问题，高阶调制是指一个调制符号携带多个比特信息。通常的，在高阶调制过程中信息被调制到一个具有一维或二维自由度的信号上，使信号有着更多的变化可能，这也就意味着携带更多的有用信息。

最常见的就是具有二维自由度的信号，如相位-幅度调制，即人们所熟知的M-PSK、M-QAM调制方式。高阶调制通常采用格雷编码映射方式，即任意相邻星座点(即符号)仅有一位比特不同。当信噪比较大时，大部分的错误都是发生在相邻的星座点(符号)，此时错一个符号也即错一个比特。

高阶调制信号的解调可分为硬解调和软解调。硬解调算法是将接收的信号点与高阶调制星座图中的星座点点进行比较，找出距接收信号点最近的星座点作为硬判决符号，并将其转换为比特序列进行输出。这类算法的复杂度相当低，但由于其输出为硬判决的比特序列，不能与现代纠错码(如Turbo、LDPC码)相结合，从而限制了其在实际中的应用。软解调算法是基于概率的解调算法，输出的是关于比特的概率信息，且能够与现代纠错码相结合。因此高阶调制技术与现代纠错码技术相结合是提高通信系统有效性和可靠性最有效的方法。

常见的高阶软解调算法是计算星座图中不同点的后验概率，计算的过程中涉及大量的实数运算，导致这类算法的复杂度很高，当调制的阶数很大时(如64QAM、128QAM)，非常不利于硬件实现。

发明内容

针对上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种高阶调制信号的软解调方法，能够解决在高阶编码调制中提取软信息复杂度过高这一实际问题，将计算信号间的距离转化为计算信号间的相关，去除各分量中具有的相同分量；利用高阶调制星座图中各个星座点之间的对称性，去除冗余计算。从而大大降低提取软信息的计算量，提高运算效率。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案予以实现。

一种高阶调制信号的软解调方法，高阶调制星座图中包含多个星座点，每个星座点采用0、1序列表示，所述方法包括如下步骤：

步骤1，获取高阶调制星座图，以及所述高阶调制星座图中的原点和所有星座点；计算每个星座点到原点之间的距离；

步骤2，根据每个星座点到原点之间的距离将星座图中的所有星座点进行集合划分，按照距离原点从近到远的顺序，将星座点划分为集合G₀、集合G₁、...、集合G_Q-1；并将集合G_q中星座点到原点之间的距离记为D_q，q＝0，...，Q-1；其中，Q为高阶调制星座图中星座点进行集合划分的个数；

步骤3，在接收端获取接收信号点r，令q的初值为0，q＝0，...，Q-1；

步骤4，将集合G_q中处于高阶调制星座图第一象限中的星座点作为参考星座点，且集合G_q中所有参考星座点组成参考星座点集合S_R；集合G_q中除参考星座点集合S_R之外的星座点组成非参考星座点集合

步骤5，集合G_q中参考星座点集合S_R中第j个参考星座点记为s_j，j的初值为1，j∈(1，...，N)，N＜M，N为参考星座点集合S_R中参考星座点的个数，M为高阶调制星座图中所有星座点的个数，且s_j∈S_R；

步骤6，计算所述接收信号点r与第j个参考星座点s_j的相关值cor(s_j，r)＝I_j+Q_j，其中，分别表示第j个参考星座点的实部和虚部，r^I、r^Q分别表示接收信号点r的实部和虚部；

步骤7，计算非参考星座点集合中和第j个参考星座点对称的非参考星座点与接收信号点r的相关值；其中，非参考星座点集合中和第j个参考星座点对称的非参考星座点包括：与第j个参考星座点关于原点对称的非参考星座点，与第j个参考星座点关于X轴对称的非参考星座点，与第j个参考星座点关于Y轴对称的非参考星座点；

步骤8，令j的值加1，并依次重复执行步骤6和步骤7，得到集合G_q中所有参考星座点与接收信号点r的相关值，以及集合G_q中和参考星座点对称的所有非参考星座点与接收信号点r的相关值；

步骤9，令q的值加1，并依次重复执行步骤4至步骤8，从而得到高阶调制星座图所有Q个集合中第i个星座点与接收信号点r的相关值cor(s_i，r)，i＝1，...，M，M为高阶调制星座图中所有星座点的个数；

步骤10，根据第i个星座点与接收信号点r的相关值cor(s_i，r)，计算第i个星座点的符号可靠度R(s_i)，其中，D_p为第i个星座点所属集合中的星座点到原点之间的距离；令i＝1，...，M，得到M个星座点的符号可靠度；

步骤11，将M个星座点的符号可靠度转换为m个比特的比特可靠度，2^m＝M；m表示M个星座点中每个星座点0、1序列的长度；其中，第k个比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，R(b_k＝0)表示第k个比特为0的比特可靠度，R(b_k＝1)表示第k个比特为1的比特可靠度；

步骤12，若第k个比特的比特可靠度R(b_k)＞0，则将接收信号点r的第k个比特判决为0，若第k个比特的比特可靠度R(b_k)＜0，则将接收信号点r的第k个比特判决为1。

本发明技术方案的特点和进一步的改进为：

(1)步骤7具体包括如下子步骤：

(7a)与第j个参考星座点关于原点对称的非参考星座点其与接收信号点r的相关值

(7b)与第j个参考星座点关于X轴对称的非参考星座点其与接收信号点r的相关值

(7c)与第j个参考星座点关于Y轴对称的非参考星座点其与接收信号点r的相关值

其中，分别表示第j个参考星座点的实部和虚部，r^I、r^Q分别表示接收信号点r的实部和虚部。

(2)步骤11中，第k个比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，第k个比特为0的比特可靠度第k个比特为1的比特可靠度{S|S^(k)＝0}表示在M个星座点中，第k个比特为0的星座点组成的集合；{S|S^(k)＝1}表示在M个星座点中，第k个比特为1的星座点组成的集合，b_k表示星座点的第k个比特，0≤k＜m，表示求第k个比特为0的星座点组成的集合中的最大符号可靠度，表示求第k个比特为1的星座点组成的集合中的最大符号可靠度。

本发明技术方案一方面能够降低高阶软解调的计算量，为工程实现给出理论基础；另一方面将可靠度信息作为度量的全新解调方案，同时给出了符号可靠度转换成比特可靠度的方法，从而能够把软判决译码器与高阶软解调器紧密结合；并且不需对信道噪声方差进行估计，算法简单易于工程实现。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的高阶调制星座示意图；

图2为本发明实施例提供的一种高阶调制信号的软解调方法的流程示意图；

图3为传统软解调算法与本发明实施例提供的方法的性能比较示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，高阶调制是指符号与多个星座点的映射关系；软信息是反映符号取值可能性的信息。

假设高阶调制星座图中有M＝2^m个星座点，记做集合S，每个星座点用长度为m的0、1比特序列来表示。如图1(a)所示，在4QAM调制中，符号‘2’与比特序列(10)等价。

假设发送端发送星座图中的某一符号s_i∈S，经高斯信道叠加噪声后，接收到的信号点r＝s_i+n，n为服从均值0、方差σ²的二维高斯噪声的采样。传统的高阶软解调算法在解调时需要计算星座图中所有星座点的后验概率p(s_j|r)，(s_j∈S)。s_j为星座图中的任一星座点，计算过程如下：

其中，d_j为r与s_j间的距离d_j。的计算公式如下：

其中，分别表示星座点s_j的实部和虚部；r^I、r^Q分别表示接收信号点r的实部和虚部。

硬解调：

当高阶解调器工作在硬解调模式下，需要根据符号的后验概率p(s_j|r)，(s_j∈S)来判断发送端最有可能发送的符号，判决准则为：

符号表示对发送符号s_i的估计，当时，解调器的输出与发送的符号相同，解调正确，当时，解调器的输出与发送的符号不同，解调发生错误。在得到了估计符号后将其转换为二进制序列，并作为高阶解调器工作在硬解调模式下的输出。

软解调：

当高阶解调器工作在软解调模式下，不是对后验概率p(s_j|r)，(s_j∈S)进行硬判决，而是将关于符号的后验概率转换成关于比特的概率信息。转换过程如下：

其中，S^(k)＝0表示对应的比特序列中第k位比特为0的符号；S^(k)＝1表示对应的比特序列中第k位比特为1的符号。例如，在4QAM调制方式下，计算第零位比特为0和1的概率分别计算如下：

p(b₀＝0)＝ξ[p(s₀|r)+p(s₁|r)]

p(b₀＝1)＝ξ[p(s₂|r)+p(s₃|r)] (2)

ξ为归一化系数，归一化系数能够使得p(b₀＝0)+p(b₀＝1)＝1。

从(1)、(2)式中可以看到，传统软解调的弊端在于：

1.在计算关于符号的后验概率p(s_j|r)，(s_j∈S)时需要对信道的噪声方差σ²进行估计，软解调的性能与估计值的精确度紧密相关，估计值与真实值偏差越大，对解调性能带来的损耗也就越大；

2.在计算接收信号点r与星座点s_j∈S间的距离d_j时涉及平方运算，传统软解调的计算量主要集中在这里，且计算量是随着调制阶数呈线性增长；

3.计算关于比特的概率信息时，需要计算归一化系数ξ从而进行归一化处理。

可以预见当调制阶数很高时传统软解调算法实现起来非常繁琐、冗长，不利于工程实现。

本发明技术方案首先对计算距离的公式进行简化，将计算两点间的距离转化为两点间的相关；其次利用星座图中各个点间的对称性，将原来必需的遍历过程转换为计算与某些特定星座点的相关，从而大大降低了高阶软解调的计算量。理论与仿真表明新算法的计算量仅仅是传统算法的25％。

本发明实施例提供一种高阶调制信号的软解调方法，高阶调制星座图中包含多个星座点，每个星座点采用0、1序列表示，如图2所示，所述方法包括如下步骤：

步骤7具体包括如下子步骤：

步骤11中，第k个比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，第k个比特为0的比特可靠度第k个比特为1的比特可靠度{S|S^(k)＝0}表示在M个星座点中，第k个比特为0的星座点组成的集合；{S|S^(k)＝1}表示在M个星座点中，第k个比特为1的星座点组成的集合，b_k表示星座点的第k个比特，0≤k＜m，表示求第k个比特为0的星座点组成的集合中的最大符号可靠度，表示求第k个比特为1的星座点组成的集合中的最大符号可靠度。

为了清楚的说明本发明的技术方案，这里以16QAM为例给出高阶调制中获取软信息的低复杂度算法的详细过程。如图1(b)所示的16QAM星座图中的16个星座点以距原点的距离进行划分，显然G₀＝{s₅，s₇，s₁₃，s₁₅}，G₁＝{s₁，s₃，s₄，s₆，s₉，s₁₁，s₁₂，s₁₄}，G₂＝{s₀，s₂，s₈，s₁₀}。将集合G₀中的点到原点的距离记为D₀，同理将集合G₁、Gx中的点与原点的距离分别记作D₁、D₂。对(1)式取对数得：

可以看到ln[p(s_j|r)]的大小正比于

(3)式中的与接收信号点r无关；当s_j改变时(3)式中的为一定值；是星座点与原点之间距离的平方的0.5倍，对于图1(b)所示的16QAM其值仅有3种可能，分别为0.5D₀ ²，0.5D₁ ²，0.5D₂ ²；是接收信号点r与第j个星座点s_j的相关，仅有最后两部分的数值随接收信号的改变而改变。因此可以将(3)式中部分之和定义为符号可靠度信息：

其中，可靠度信息R(s_j)的数值反映了p(s_j|r)的大小，R(s_j)越大则说明接收信号点r最有可能判决为s_j。

下面通过图1(b)进一步将(4)式简化。观察集合G₀中的星座点s₅＝(1+1i)，s₇＝(1-1i)，s₁₃＝(-1+1i)，s₁₅＝(-1-1i)，同时令cor(s_j，r)＝I_j+Q_j，其中

对于s₅有I₅＝1×r^I，Q₅＝1×r^Q；

S_S5与S₅关于原点对称，I₁₅＝-I₅，Q₁₅＝-Q₅；

S₇与S₅关于X轴对称，I₇＝I₅，Q₇＝-Q₅；

S₁₃与S₅关于Y轴对称，I₁₃＝-I₅，Q₁₃＝Q₅。

因此，只需要计算出cor(s₅，r)＝I₅+Q₅，就可以得到cor(s₇，r)，cor(s₁₃，r)，cor(s₁₅，r)。同理，对于集合G₁＝{s₁，s₃，s₄，s₆，s₉，s₁₁，s₁₂，s₁₄}与G₂＝{s₀，s₂，s₈，s₁₀}中的星座点，也可利用对称性通过相加或取反相加方式获得。

计算出符号的可靠度信息R(s_j)，(0≤j＜M)后，还需要将其转换为比特可靠度信息。定义比特可靠度信息

R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，0≤k＜m (5)

其中，

如果R(b_k＝0)＞R(b_k＝1)，则认为这一比特为0的可能性大一些，将其判决为比特0；反之，则认为这一比特为1的可能性大一些，将其判决为比特1。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种高阶调制信号的软解调方法可以用于各种具有对称性质的高阶、低阶调制，如BPSK、8PSK，M-QAM等。

为了考察本发明实施例提供的一种高阶调制信号的软解调方法与传统算法的性能差异，分别给出格雷映射BPSK、16QAM、64QAM在有无纠错码情况下的性能曲线。纠错码采用随机构造的(5000，10000)LDPC码，码长为10000，码率为0.5，译码算法采用带有修正因子的最小和译码算法，修正因子选取0.8，最大迭代次数设置为50次。仿真结果如图3所示(其横坐标E_b/N₀为信噪比，表示比特能量与单边带噪声功率谱密度之比；纵坐标BER(bit errorratio)为误码率，表示经过译码后比特发生错误的概率)。图3为传统软解调算法与本发明实施例提供的方法的性能比较。理论与仿真表明本发明实施例提供的一种高阶调制信号的软解调方法的计算量仅仅是传统算法的25％。

结合图3可以看出，在无LDPC码的情况下，传统软解调算法与低复杂度软解调算法的性能完全一致，没有性能损失；在有LDPC码的情况下，低复杂度算法的性能稍微劣于传统算法的性能，仅有0.05dB损耗，而低复杂度软解调算法的计算量仅仅是传统软解调算法的25％，而且仅涉及乘法、加法和比较。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种高阶调制信号的软解调方法，高阶调制星座图中包含多个星座点，每个星座点采用0、1序列表示，且所述高阶调制星座图具有对称性；其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤2，根据每个星座点到原点之间的距离将星座图中的所有星座点进行集合划分，按照距离原点从近到远的顺序，将星座点划分为集合G₀、集合G₁、…、集合G_Q-1；并将集合G_q中星座点到原点之间的距离记为D_q，q＝0,...,Q-1；其中，Q为高阶调制星座图中星座点进行集合划分的个数；

步骤3，在接收端获取接收信号点r，令q的初值为0，q＝0,...,Q-1；

步骤5，集合G_q中参考星座点集合S_R中第j个参考星座点记为s_j，j的初值为1，j∈(1,...,N)，N<M，N为参考星座点集合S_R中参考星座点的个数，M为高阶调制星座图中所有星座点的个数，且s_j∈S_R；

步骤6，计算所述接收信号点r与第j个参考星座点s_j的相关值cor(s_j,r)＝I_j+Q_j，其中，分别表示第j个参考星座点的实部和虚部，r^I、r^Q分别表示接收信号点r的实部和虚部；

步骤9，令q的值加1，并依次重复执行步骤4至步骤8，从而得到高阶调制星座图所有Q个集合中第i个星座点与接收信号点r的相关值cor(s_i,r)，i＝1,...,M，M为高阶调制星座图中所有星座点的个数；

步骤10，根据第i个星座点与接收信号点r的相关值cor(s_i,r)，计算第i个星座点的符号可靠度R(s_i)，其中，D_p为第i个星座点所属集合中的星座点到原点之间的距离；令i＝1,...,M，得到M个星座点的符号可靠度；

步骤12，若第k个比特的比特可靠度R(b_k)>0，则将接收信号点r的第k个比特判决为0，若第k个比特的比特可靠度R(b_k)<0，则将接收信号点r的第k个比特判决为1。

2.根据权利要求1所述的一种高阶调制信号的软解调方法，其特征在于，步骤7具体包括如下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种高阶调制信号的软解调方法，其特征在于，步骤11中，第k个比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，第k个比特为0的比特可靠度第k个比特为1的比特可靠度{S|S^(k)＝0}表示在M个星座点中，第k个比特为0的星座点组成的集合；{S|S^(k)＝1}表示在M个星座点中，第k个比特为1的星座点组成的集合，b_k表示星座点的第k个比特，0≤k<m，表示求第k个比特为0的星座点组成的集合中的最大符号可靠度，表示求第k个比特为1的星座点组成的集合中的最大符号可靠度。