CN107251439A - 用于自适应调制和编码amc的方法和amc控制器 - Google Patents

用于自适应调制和编码amc的方法和amc控制器 Download PDF

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Abstract

在高级自适应调制和编码(AMC)方案中，根据调制格式和可变迭代接收器来调整用于低密度奇偶校验(LDPC)码的代码速率和奇偶校验矩阵(PCM)。用于PCM调整的度分布由启发式优化来设计，以经由用于有限迭代解码的外在信息转移(EXIT)轨迹分析来使所需SNR最小化。该方法通过生成用于准循环LDPC卷积编码的空间耦合PCM来使用动态窗口解码。该方法还提供了共同优化用于高阶和高维调制的标记和解码复杂性的方式。将大量不同LDPC码用于各种调制格式和可变迭代解码的问题还通过跨迭代计数的线性依赖PCM调整以保持使用公共生成器矩阵来解决。该PCM调整可以改善置信传播解码的收敛速度并减轻错误平台问题。

Description

用于自适应调制和编码AMC的方法和AMC控制器
技术领域
本发明涉及用于数字数据通信的错误控制编码，具体涉及用于光通信和无线电通信系统的错误控制编码。
背景技术
因为低密度奇偶校验(LDPC)码实际上实现接近理论香农(Shannon)极限，所以这些代码已经经常用于包括无线电和光通信网络的数字数据通信中的错误控制代码。对于这些通信网络，通过噪声信道从发送器向接收器发送LDPC编码的数据。使用具有适当代码速率的LDPC码，可以由接收器处的LDPC解码器有效地校正由于信道噪声而引起的潜在错误。为了根据信道质量实现更佳的性能，已经使用自适应调制和编码(AMC)。AMC根据信道质量使用不同的调制阶数和代码速率的对。例如，根据接收器处的信噪比(SNR)，发送器将调制格式例如从4进制正交调幅(QAM)变为16进制QAM，并且将LDPC码的代码速率例如从0.5变为0.9。通过自适应地选择调制阶数和代码速率，AMC可以在所有的SNR状况下接近香农极限的实现最大的可能数据速率。
通常，LDPC码的度分布确定LDPC解码器的误比特率(BER)性能。然而，特定条件下不规则LDPC码的一个优化度分布即使在信道质量恒定时对于其他条件也不总是最佳。例如，用于4QAM的最佳代码可能对于16QAM不再是最佳。因此，因为AMC不提供具有相同代码速率的多个LDPC码，所以具有速率调整的传统AMC不解决该问题。
近来，高维调制(HDM)格式(诸如偏振切换正交相移键控(PS-QPSK)和组分割128QAM)已经用于可靠的数据发送(特别是用于相干光通信)。这些调制格式可以提供更大的欧式平方距离，并且特别是可以在未编码网络中提高BER性能。然而，不存在对于高阶和高维调制优化LDPC码的明显方式。例如，对于4维调制格式优化的一个LDPC码无法对于8维调制格式最佳。
一些网络将比特交织编码调制(BICM)及其迭代解调(ID)变体(被称为BICM-ID)用于高阶调制格式。另一种方式包括多层编码(MLC)，该MLC对于高阶调制格式中的不同有效位使用多个LDPC码。BICM是最简单的，并且对于BICM优化LDPC码不取决于调制格式，而性能取决于标记。BICM-ID胜过BICM，并且接近MLC性能边界。然而，因为软决策信息需要从解码器反馈回解调器，所以BICM-ID需要更高的时延。虽然MLC在理论上最佳执行，但它具有各分层代码的代码字长度缩短的缺点。另外，不存在针对HDM格式的LDPC码设计的良好方式。
LDPC码的性能可以由外在信息转移(EXIT)图或密度进化(DE)来分析。这些方法还用于例如由用于曲线拟合的线性编程来设计不规则LDPC码的度分布。虽然可以用EXIT或DE来设计良好的度分布，但这些方法假定用于解码的无限代码字长度、无限的精度以及无限的迭代数。因此，有时在实际使用中无法获得期望的性能，其中，在存储尺寸、用于精度的比特宽度以及最大的迭代数方面存在一些限制。
因此，在本领域中需要考虑性能与复杂性之间的折中设计以在高速通信网络中支持各种高阶和高维调制格式的实用LDPC码的方法。
发明内容
通过在传统自适应调制和编码(AMC)网络中改变调制阶数和代码速率来使数据速率适应的问题对于有限迭代解码器和任意调制格式用奇偶校验矩阵(PCM)调整由本发明来应对。传统AMC使用具有不同代码速率的多个LDPC码和具有不同调制阶数的多个调制格式来根据信道质量(诸如信噪比(SNR))控制总数据速率。
本发明的一些重要特征包括：PCM设计方法考虑用于调制格式的任意阶数和任意维数以及用于解码和解调的任意迭代数。相比于传统AMC解决方案，优点在于高性能解码通过不仅调整代码速率还调整PCM而对于任意调制格式和任意实际解码器是可能的。同时，解码器可以在可以使计算复杂性和功耗最小化的同时使用最佳代码和调制。
本发明的网络使用甚至对于相同的代码速率也具有不同PCM的多个LDPC码，并且最佳LDPC码根据调制格式和接收器行为以及信道质量被自适应地选择为用于发送器处。例如，当接收器对于更低功率解码减小最大迭代数时，虽然信道质量(诸如SNR)不变，但也选择不同的LDPC码。
举另一个例子，根据接收器是否使用迭代解调(ID)来提高高维调制(HDM)的性能，选择不同的LDPC码。除了传统的代码速率调整之外，网络调整PCM，PCM的度分布对于不同的调制和不同的迭代数由外在信息转移(EXIT)图分析来预设计。
本发明的方法提供了一种根据不同条件来调节PCM的度分布的方式。解码器性能通过在迭代期间追踪互动信息更新的同时改变度分布来提高。设计方法可以考虑不同的HDM格式、不同的迭代数、不同的解调数、不同的解码算法、不同的比特宽度以及不同的代码字长度。
在一个实施方式中，接收器自适应地改变线性地依赖一个LDPC码的初始PCM的PCM。因为该实施方式可以不管调制格式、解码方法以及信道质量如何而保持使用同一LDPC码(或更少数量的代码)，所以自适应PCM简化发送器。该实施方式提供了一种由模块化扰动矩阵所进行的半随机线性变换调节初始PCM的度分布以实现最佳的可能解码器性能的方式。
在又一实施方式中，PCM随着解码器处不同的迭代计数而变化，以加速解码速度的收敛。线性依赖的不同PCM由EXIT图轨迹分析预设计为提高用于低功率高吞吐量解码的收敛速度。
在一个实施方式中，网络使用空间耦合的LDPC码和非二进制LDPC码。为了没有高时延地解码，本发明的方法提供了一种通过生成空间耦合的PCM来使用动态窗口解码的方式。为了解决BICM-ID的时延和MLC的代码字长度缩短问题，本发明的方法优化用于非二进制LDPC码的标记，以提供一种被称为非二进制输入编码调制(NBICM)的编码调制方案。
附图说明
[图1]图1是用于凭借使用由本发明的一些实施方式采用的原理的自适应调制和编码(AMC)发送数字数据的网络的框图。
[图2]图2是现有技术AMC控制器的框图。
[图3]图3是根据本发明的一些实施方式的、用于依赖于迭代计数以及信道质量凭借使用高维调制(HDM)和奇偶校验矩阵(PCM)调整的增强AMC来发送数字数据的网络的框图。
[图4]图4是根据本发明的一些实施方式的使用迭代依赖PCM调整的AMC控制器的框图。
[图5]图5是根据本发明的一些实施方式的对于迭代依赖PCM调整设计的度分布的表示例。
[图6]图6是根据本发明的一些实施方式的使用调制依赖PCM调整的AMC控制器的框图。
[图7]图7是根据本发明的一些实施方式的对于调制依赖PCM调整设计的度分布的表示例。
[图8]图8是根据本发明的一些实施方式的使用用于调制依赖和迭代依赖AMC网络的EXIT轨迹分析的PCM设计的示意图。
[图9]图9是根据本发明的一些实施方式的使用用于准循环LDPC卷积码的基于原模图的EXIT轨迹分析的PCM设计的示意图。
[图10]图10是根据本发明的一些实施方式的用于支持大量参数组合的公共成器矩阵的PCM设计的示意图。
具体实施方式
图1示出了使用由本发明的一些实施方式采用的原理的自适应调制和编码(AMC)控制器150通过通信信道120从发送器110向接收器130发送数字数据的网络。通信信道120包括例如用于光通信的纤维、用于可见光通信的自由空间、用于无线电通信的空气、用于声通信的水、用于电源线通信的同轴电缆等。
在发送器110处，来自源111的数字数据由前向纠错(FEC)码(例如，诸如低密度奇偶校验(LDPC)码)由编码器112编码成编码字。对于这种线性码，长度N-M的数字数据s算术地乘以尺寸N*(N-M)的生成器矩阵G 164，这附加使接收器130修正潜在错误的尺寸M的奇偶校验数据p。代码速率由R＝1-M/N来限定。编码字c通过伽罗瓦域或李环表达为c＝Gs。编码字然后由调制器113调制为诸如二进制相移键控(BPSK)、16进制正交调幅(16QAM)等的格式。经调制数据被表达为其中，表示从编码字生成复数值信号星座的调制格式161。经调制数据x借助模拟前端114(例如，诸如具有激光源的电光电路和具有发送天线的射频电路)来发送到信道120中。前端114可以包括其他数字/模拟预处理(例如，诸如预均衡、预编码、滤波等)。例如，根升余弦滤波器用作低通滤波器。发送器110使用一些存储储存器和至少一个处理器来发送经调制数据。
接收器130借助信道120和模拟前端131(例如，诸如光电电路)来获得噪声经调制数据。前端131可以包括其他数字/模拟预处理(诸如均衡、滤波、定时恢复、载波相位恢复等)。在前端131处的预处理之后接收的噪声经调制数据被表达为y＝x+z，其中，z是方差σ2的附加噪声的序列。噪声经调制数据y被解调器132解调且被解码器133解码，以恢复初始数字数据。解调器132使用调制格式162，该调制格式与在发送器110处用于调制器113中的调制格式161相同。解调器132对于所有可能的星座基于欧式平方距离计算可能性，并且为解码器133提供基于最大后验概率(MAP)的对数似然比(LLR)。作为示例，解码器133对于通过由尺寸M乘N的奇偶校验矩阵(PCM)H 163表示的稀疏图传播的消息采用迭代置信传播算法，该矩阵163是生成器矩阵的算术上的正交补，使得HG＝0通过伽罗瓦域或李环来保持。置信传播算法可以校正由于数据通信而引起的潜在错误。解码器提供所解码的数据，作为从数据源111发送的初始数字数据的估计。经解码数据被发送给数据汇(sink)134。接收器130使用一些存储储存器和至少一个处理器来恢复数字数据。
生成器矩阵G、调制格式以及PCM H由AMC控制器150来自适应地选择。AMC控制器150使用存储一组调制格式和FEC码的一些存储储存器和至少一个处理器。在一个实施方式中，AMC控制器150可以在外部基站处远程地工作。在另一个实施方式中，AMC控制器150在发送器110或接收器130二者之一处具体实施。只要发送器可以使用所选择的调制格式和所选择的生成器矩阵且接收器可以使用所选择的调制格式和所选择的奇偶校验矩阵，则AMC控制器在哪里不是问题。
AMC控制器150根据信道质量(例如，诸如由SNR监测器141测量的信噪比(SNR)或由错误检查器142测量的误码计数)来选择来自有限的一组可变阶数调制格式151的一个最佳调制格式连同来自有限的一组可变速率FEC码152的一个最佳FEC码。
图2示出了传统AMC控制器150的框图的非限制性示例。AMC控制器150使用具有不同代码速率的、有限的一组FEC码152。例如，组152包括代码速率R是1/2、2/3以及3/4的三个代码。各代码具有对应的PCM(H1/2、H2/3以及H3/4)和生成器矩阵(G1/2、G2/3以及G3/4)。AMC控制器150使用具有不同调制阶数的、有限的另一组调制格式151。例如，组151包括三个调制格式：4QAM、16QAM以及64QAM，其中，所有调制格式为使用同相正交分量的2维(2D)星座。
AMC控制器150使用来自SNR监测器141的所测量SNR值来由AMC选择器310选择最佳的一对调制和编码。AMC选择器310使用预定义选择规则表211。例如，选择规则211确定要选择的调制格式和代码速率；当SNR在0dB与6dB之间时，选择具有1/2速率的4QAM，当SNR在6dB与8.5dB之间时，选择具有3/5速率的4QAM，当SNR在8.5dB与11.5dB之间时，选择具有1/2速率的16QAM，当SNR在11.5dB与15dB之间时，选择具有3/4速率的16QAM，当SNR在15dB与18.5dB之间时，选择具有2/3速率的64QAM，并且当SNR在18.5dB与21dB之间时，选择具有3/4速率的64QAM。通过自适应地选择一对调制格式和代码速率，可以对于宽范围的SNR状况在特定误比特率(BER)目标下实现最大可能的数据速率。AMC选择器310指示用于发送器110和接收器130的所选择的最佳PCM H 163、生成器矩阵G 164以及调制格式161和162。
传统AMC控制器150的这种速率调整对于比特交织编码调制(BICM)工作良好，其中任意调制阶数被当作统一二进制输出数据。然而，代码速率的这种调整对于采用自适应迭代编码和BICM迭代解调(BICM-ID)的一些接收器具有限制。例如，对于BPSK优化的1/2速率LDPC码不再对于具有BICM-ID的16QAM最佳。
具有PCM和HDM调整的增强AMC
图3中示出了根据本发明的一些实施方式的网络和方法的示意图。这些实施方式为了充分利用高维调制(HDM)351、可变迭代解调器332以及可变迭代解码器333而将增强AMC控制器350与一组可变PCM码352一起使用。解码器333将自适应的迭代数用于置信传播解码。例如，解码器当在低SNR状况下需要提高BER性能时使用至多32个迭代，而当接收器在高SNR状况下需要节省功耗时，可以降低最大的迭代数。为了提高BER性能，已解码数据可以对于BICM-ID反馈回335解调器。迭代解调数也是自适应的，使得对于各种不同要求维持BER性能与功耗之间的最佳折衷。AMC选择规则可以基于最小所需SNR、最大可能的数据速率、最大处理器吞吐量、最小可能的功耗或这些度量的任意组合。
在本发明的这些实施方式中，为了选择最佳的一对调制格式和FEC代码，AMC控制器350不仅使用基于SNR监测器141的信道质量，还使用基于迭代监测器343的、用于解码器333和解调器332的迭代数计数。AMC控制器使用调制格式的增强有限集351，其中，调制格式不仅具有各种调制阶数，还具有各种维数，以支持HDM。例如，BPSK另选HDM包括4D单工调制、基于扩展汉明码的8D调制、基于诺德斯特罗姆-罗宾逊(Nordstrom-Robinson)非线性码的16D调制以及基于扩展戈莱码的24D调制，这些调制实现分别比BPSK大1.25dB、3.01dB、4.77dB以及6.02dB的最小欧式平方距离。对于其他调制阶数，可以使用组分割的HDM、块编码的HDM、球切格子装填HDM、同一时间-空间调制等。AMC控制器350根据网络需要选择、根据SNR、迭代计数、所需BER性能、可允许复杂性以及最大功耗来选择HDM。
在本发明的这些实施方式中，AMC控制器350还使用FEC码的增强有限集352，其中，FEC码不仅具有各种代码速率，还对于各代码速率具有各种PCM。例如，用于BPSK的1/2速率LDPC码的一个PCM根据接收器处解码迭代和解调迭代数而不同于用于16QAM的1/2率LDPC的另一个PCM。具体地，因为，对于一个调制格式设计的一个LDPC码不对于其他调制格式提供最佳的性能，所以该实施方式对于支撑使用BICM-ID的各种HDM格式是有效的。
虽然传统AMC网络仅使用根据信道质量的速率调整，但本发明的该实施方式使用根据接收器行为的PCM调整以及信道质量。例如，当接收器减少用于解码的迭代数且变为不使用用于解调器的迭代以降低功耗时，在发送器处使用对于该接收器参数设置预设计PCM的不同LDPC码。对于另一个示例，当发送器使用更高维的调制且接收器使用迭代解调以便实现更低BER时，选择对于该HDM和该接收器参数设置预设计PCM的不同LDPC码。因为用于一个接收器条件的一个最佳LDPC码不总是对于不同接收器参数设置执行良好，所以该PCM调整可以提供比恒定PCM的传统AMC好2dB的性能。
用于有限迭代解码器的自适应LDPC码
一个实施方式根据用于解码和解调的迭代数使用不同的PCM。接收器可以使用可变迭代解码器，在该解码器中，最大的迭代数调整为根据条件和需要来调节解码器吞吐量和功耗。本发明基于最佳LDPC码取决于用于解码和解调的迭代数的理解。例如，对于32迭代解码器设计的一个LDPC码部队与4迭代解码器工作良好。在传统网络中，为了提供对于理想解码器提供最佳的可能性能，通常由用于外在信息转移(EXIT)图的曲线拟合的线性编程对于足够大甚至无限的迭代数设计LDPC码。本发明的该实施方式对于实际接收器将有限迭代解码考虑在内。LDPC码由在EXIT图分析中使用解码器迭代上的交互信息更新的轨迹的方法来设计，而不是使用曲线拟合来设计。
图4示出了根据本发明的一个实施方式的、使用可变速率和可变PCM码352的AMC控制器的非限制性示例。该实施方式提供用于实际有限迭代解码器的最佳可能的一对调制格式和FEC码，这可以改变最大迭代数，以调节功耗和BER性能。在该实施方式中，AMC控制器350根据最大的解码迭代数343以及所测量的SNR值141来从有限的一组FEC码352选择310代码速率和PCM。在该示例中，存在三个不同的代码速率R＝1/2、2/3以及3/4，各代码速率分别对于4迭代解码和32迭代解码具有两个不同的PCMHR,4和HR,32。除了调制格式之外，不同的PCM(即，H1/2,32、H2/3,32以及H3/4,32)根据选择规则表411被选择为根据用于32迭代解码的SNR来变化。并且，另一个选择规则表412用于4迭代解码，以自适应地选择PCM(即，H1/2,4、H2/3,4以及H3/4,4)以及调制格式。32迭代解码提供比4迭代解码更佳的BER性能，但需要更长的解码时延和更高的功耗。
因为LDPC码的BER性能取决于PCM的度分布和最大迭代数，所以PCM HR,4与PCMHR,32相比具有不同的度分布，以提供用于任意迭代计数的最佳BER性能。用于LDPC的PCM通常非常稀疏(即，PCM中非零元素的数量远远小于元素的总数)。任意PCM具有由二分图进行的等价表示，其中，PCM的各列、行以及非零元素分别由可变节点、校验节点以及一个可变节点与一个校验节点之间的边缘连接来表示。到一个可变节点的边缘连接的数量被称为可变节点度。到一个校验节点的边缘连接的数量被称为校验节点度。用于LDPC码的置信传播解码的BER性能高度依赖度分布。例如，对于所有节点具有可变节点度5和校验节点度10的率1/2规则LDPC码通常执行较差。为了实现最佳的可能性能，用于不规则LDPC码的度分布由EXIT轨迹分析来设计，其中，有限的解码迭代数被迭代上的交互信息更新的轨迹考虑在内。
图5是根据本发明的一些实施方式的、对于迭代依赖AMC设计为根据迭代和代码速率R来变化的度分布的非限制性示例的表。在图5中，用于各种代码速率(R＝1/2、2/3、3/4、4/5以及9/10)和最大迭代数(2、4、8、16、32)的可变节点的优化度分布存在。该示例考虑校验节点度为两个连续整数的校验集中LDPC码。因此，校验节点的度分布由可变度分布和代码速率自动给出。度分布由多项式函数501(例如，如0.21x2+0.33x3+0.46x12)来表示，该函数指示边缘的21％、33％以及46％分别连接到具有度2、3以及12的可变节点。当允许用于更多迭代数的更高功耗时，可以改善所需的SNR(RSNR)502。注意，所设计的度分布依赖于代码速率和迭代数。使用迭代依赖PCM调整的本发明的该实施方式与PCM不依赖迭代数的传统AMC相比提供多达2dB的增益。在一个实施方式中，AMC控制器催出BICM-ID网络除了依赖解码迭代的数量之外，还依赖解调迭代数。
用于高维调制的自适应LDPC码
在本发明的又一个实施方式中，PCM取决于调制格式以及SNS值、用于解码的迭代数以及用于解调的迭代数。该实施方式基于对于一个调制格式设计的一个LDPC码在采用BICM-ID时不对于另一个调制格式执行良好。
图6示出根据本发明的一些实施方式的、使用调制依赖PCM调整的AMC控制器。AMC控制器350使用有限的一组可变阶数和可变维数调制格式351和有限的一组可变速率和可变PCM码352，其中，对于各代码速率存在大量不同的PCM。例如，由HR,m×n,qQAMdD表示的PCM用于在代码速率是R时的情况，解码迭代数是n，解调迭代数是m，解调阶数是q，并且解调维数是d。AMC控制器350根据选择规则表611选择调制阶数q、调制维数d以及代码速率R的最佳组合，该组合取决于SNR值、解码迭代数n以及解调迭代数m。在给定所选择的组合的情况下，则向接收器和发送器提供对应的PCM和生成器矩阵。通过将不同PCM用于不同的调制格式，特别可以对于高阶和高维调制实现最佳的可能BER性能。
图7是根据本发明的该实施方式的、对于BPSK另选高维调制(2D、4D、8D、16D以及24D)涉及的校验集中LDPC码的度分布的非限制性示例的表。在该示例中，用于基于诺德斯特罗姆-罗宾逊非线性码的16D调制和基于扩展戈莱码的24D调制的PCM的度分布702不同于用于BPSK 2D调制的度分布。通过增大调制维数701，所需的SNR 703可以从4.35dB显著改善至0.69dB。该调制依赖AMC从PCM独立于调制格式的传统AMC提供一些增益(例如，对于代码速率9/10的24D调制为0.3dB增益)。
奇偶校验矩阵(PCM)设计
本发明的实施方式将不同的PCM用于依赖调制和迭代的AMC网络。对于各参数设置q-QAM、d-维数、n-迭代解码、m-迭代解调、代码速率R以及代码字长度N设计多个PCM。
图8示出了根据本发明的一些实施方式的PCM设计的示意图。PCM设计过程使用一些存储储存器和计算处理器在AMC控制器350处事先离线或实时在线二者之一进行。PCM设计方法包括度优化810、EXIT轨迹分析820以及围长优化830，给定编码参数(代码速率R和长度N)801、调制参数(阶数q和维数d)802以及接收器参数(解码迭代n和解调迭代m)803，以提供优化的PCM 832及其对应的生成器矩阵836。
为了实现由RSNR搜索815计算的最小可能所需SNR，度优化810使用启发式优化器811来共同优化可变节点度分布和校验节点度分布812。度分布812用编码参数801来设计，使得平均可变节点度和平均校验节点度被约束为实际上，在可以确定解码器吞吐量的最大度(例如16)上存在另一个约束。BER性能通常通过增大最大度来改善，而更大的最大度可能降低最大解码器吞吐量。启发式优化器811可以使用任意优化算法(诸如差分进化、进化策略、遗传算法、模拟退火、实际种群优化、内尔德-米德(Nelder-Mead)以及拟牛顿方法)来使所需SNR最小化。RSNR搜索15可以使用任意线搜索算法(诸如黄金分割搜索、分半搜索以及牛顿-拉普森(Newton-Raphson)方法)来找到用于给定度分布的所需SNR。RSNR搜索815使用暂定SNR值816来校验有限迭代解码器是否可以通过使用EXIT轨迹分析820来解码在SNR值下具有给定度分布的LDPC码。SNR值816从比由香农极限qR-1确定的理论最小可能值更大的值选择。
为了将有限迭代解码器和高维调制考虑在内，本发明的方法修改EXIT图分析的一些原理，这些原理由S.ten Brink、G.Kramer以及A.Ashikhmin在“Design of low-densityparity-check codes for modulation and detection,”IEEE Transactions onCommunications中，vol.52，no.4，2004年4月导出。不是使用EXIT曲线拟合或线性编程，实施方式而是将EXIT轨迹分析820用于实际解码器。
在本发明的该实施方式中，EXIT轨迹分析820除了使用调制参数802(该参数确定调制格式)和接收器参数803(该参数确定用于解码和解调的最大迭代数)之外，还使用SNR值816和度分布812来对于给定调制格式计算有限迭代解码/解调之后的交互信息。EXIT轨迹分析820包括调制器821、仿真信道822、解调器823、可变节点解码器(VND)824以及校验节点解码器(CND)825，伴随从CND到VND的迭代环826和从CND到解调器的另一个迭代环827。解调器环827被迭代m次，并且解码器环826每个解调器环被迭代n次。EXIT轨迹分析使用蒙特卡罗模拟来通过借助虚拟信道822仿真从调制器821到解调器823的通信网络来生成解调器输出的许多实现。然后统计分析解调器输出，以计算交互信息。调制器821和解调器823使用调制参数802来使用q进制d维调制格式。信道822使用SNR值816来由来自白高斯分布的伪随机数字生成器来增加随机噪声。在给定噪声信道输出的情况下，解调器823用和不用解码器反馈827生成对数似然比(LLR)输出。对于高阶和高维调制，各比特LLR可以具有不同的可靠性，并且用于各比特的交互信息单独计算。例如，用于16QAM的最高有效比特具有比最低有效位更高的交互信息。交互信息通过把LLR值的样本均值当作来计算，其中，IDEM是解调器输出的交互信息，表示统计样本均值，并且L是LLR值。从调制器发送的初始随机数据用作预编码的陪集首(coset leader)，这增加LDPC编码的零码字，使得编码对于交互信息分析不是必要的。例如，LLR由已知所发送的数据算术地反转，以仿真零字发送。
解调器输出的所计算交互信息被馈入到VND 824中，在VND中，交互信息被表示来自之前迭代826的CND 825的置信传播的另一个交互信息更新。交互信息更新如下计算
其中，dv是可变节点度，并且ICND是CND输出的交互信息。这里，J函数被定义为
其中，a′1＝-0.0421061、b′1＝0.209252、c′1＝-0.00640081、a′2＝0.00181491、b′2＝-0.142675、c′2＝-0.0822054、d′2＝0.0549608以及s0＝1.6363。并且，反J20函数被定义为
其中，a1＝1.09542、b1＝0.214217、c1＝2.33727、a2＝0.706692、b2＝0.386013、c2＝-1.75017以及I0＝0.3646。根据可变节点度分布812，所更新的交互信息被平均并提交给CND 825。
在CND 825处，如下对于各度-dc校验节点更新所平均的交互信息
根据校验节点度分布812，所更新的交互信息被平均并提交回VND 824。
在解码环826的n迭代之后，来自解码器的外在交互信息借助解调器环827反馈回解调器823。外在交互信息被表达为
凭借外在交互信息，解调器823通过反馈对应的先验置信消息更新LLR，该先验置信消息从具有标准偏差J-1(IEXT)的高斯分布由伪随机数字生成器来生成。分析解调器输出，以计算由外在交互信息减去的所更新LLR的交互信息。然后向VND 824提交来自解调器823的所更新交互信息。将解调器迭代环827迭代m次，并且通过n迭代解码和m迭代解调来将上述交互信息更新总共迭代mn次。
在进行所有的交互信息更新之后，后验概率的交互信息被计算为
并且EXIT轨迹分析820向RSNR搜索815提供后验概率的交互信息。RSNR搜索815使用线搜索算法来找到最小可能的SNR，在该场合，EXIT轨迹分析给出(在一定数值精度内)实现1的交互信息。
度优化810向围长优化830提交优化后的度分布812，以根据度分布生成PCM 832。本发明的一个实施方式使用由X.-Y.Hu、E.Eleftheriou以及D.M.Arnold在Regular andirregular progressive edge-growth tanner graphs,”IEEE Transactions onInformation Theory，vol.51，no.1，386-396页，2005年1月中提出的渐进边缘增长(PEG)。PEG根据目标度分布和编码参数的期望代码字长度N来使用贪婪设计方法增大稀疏二分图的围长。PEG生成对于给定编码参数801、调制参数802以及接收器参数803优化的、尺寸M*N的一个PCM H 832。
例如由生成系统代码字的高斯消去835来计算对应的生成器矩阵G 836。因为没有满足正交补充对HG＝0的特有再定向，所以任意其他不同的方法(诸如块对角化方法)可以应用于计算生成器矩阵。对于编码参数801、调制参数802以及接收器参数803的所有可能组合进行PCM设计方法800中的过程。
在一个实施方式中，交互信息更新通过考虑由于有限代码字长度和有限精度计算而引起的统计偏差来进行。在该实施方式中，交互信息由J函数和反J函数来更新，伴随标准偏差损耗。例如，交互信息更新如下来修改
其中，α≤1是损耗参数，该损耗参数被经验地建模为根据代码字长度N、可变节点度dv、目标SNR、精度位数以及输入交互信息来变化。该鲁棒度分布设计可以特别对于短LDPC码提供更佳的性能。
在另一个实施方式中，PCM设计被修改为使用非二进制LDPC码，该PCM设计法的PCM对于字母尺寸Q的伽罗瓦域或李环包括0,1,...,Q-1。该实施方式通过使用EXIT图分析的非二进制变体来使用用于非二进制置信消息的交互信息的期望总体均值。非二进制EXIT图分析还假定非二进制LLR向量由相关高斯分布建模来使用J函数。共分散被写为其中，s是标准偏差，IQ-1是尺寸Q-1的恒等矩阵，1Q-1是尺寸Q-1的全一向量，并且上标[.]T表示转置。因为通常改善BER性能且如果字母尺寸保持Q＝qd/2，则可以避免解调迭代，所以非二进制LDPC码是特别重要的，而对于基于快速傅里叶变换Q进制和积算法(FFT-QSPA)，计算复杂性随着Q线性增大。
在又一个实施方式中，启发式优化器共同优化多目标函数(不仅包括所需SNR，还包括解码器复杂性和编码器复杂性)。该实施方式基于以下理解：置信传播解码的计算复杂性根据度分布来变化。例如，VND的计算复杂性特别对于固定小数点精度实施方案随着可变节点度增大。使用差分进化、进化策略以及遗传算法的多目标变体，启发式优化器搜索最佳度分布812，该最佳度分布提供例如同时实现最小可能的所需SNR和最小可能的解码复杂性的一组帕累托(Pareto)最优解决方案。例如，因为如果Q≠qd/2，则交互信息取决于用于高阶和高维调制的标记，所以调制器821还使用由启发式优化器811提供的标记表来将标记连同度分布一起优化。
用于QC-LDPC卷积码的动态窗口解码的奇偶校验矩阵(PCM)设计
在一个实施方式中，在以原模图为特征的、具有不同连接性的所有可变节点和校验节点追踪交互信息更新。该实施方式使用基于原模图的EXIT图分析，该图分析可以通过使用边缘连接知识来提供更准确的性能预测。例如，校验节点度不仅由度分布来平均，还由多项分布导出的所有可能对来平均。该实施方式对于将不同LLR可靠性考虑在内的高阶和高维调制是有用的。
对于基于原模图的LDPC码，PCM设计可以通过考虑准循环(QC)LDPC码来避免使用PEG，(QC)LDPC码对于一些应用中的低复杂性编码是优选的。除了(QC)LDPC码的低复杂性编码之外，解码对于原模图被结构化为空间耦合的卷积编码时的情况还可以通过使用动态窗口解码来简化。在本发明的一些实施方式中，PCM设计考虑用于动态窗口解码的、基于原模图的QC-LDPC卷积码。动态窗口解码良好地执行，而解码时延可以由窗口尺寸来调节。这对于时延关键的一些现代通信应用(例如机器到机器通信和光互连)是特别重要的。
图9示出了根据本发明的这些实施方式的、用于QC-LDPC卷积码的PCM设计的示意图。设计方法使用编码参数901、调制参数802以及接收器参数903。编码参数901包括QC矩阵尺寸C(例如，C＝256)以及代码速率R和长度N。在该实施方式中，不直接执行度优化810，而进行原模图优化910。原模图优化910使用启发式优化811来设计原模图基矩阵(protographbase matrix)B 912。原模图基矩阵B具有尺寸M/C*N/C，该矩阵确定QC-LDPC码的分块连接性。对于QC-LDPC卷积码，原模图基矩阵被结构化为带状矩阵，在该带状矩阵中，非零条目被限定到对角带913。该带状矩阵结构启用低复杂性编码和低时延解码。不是使用可变节点度在所有可变节点上是恒定的规则QC-LDPC卷积码，而是启发式优化器811从最小可能的所需SNR角度来讲例如通过使用模拟退火、遗传算法以及差分进化来搜索最佳不规则带状矩阵。RSNR搜索815通过使用基于原模图的EXIT(P-EXIT)轨迹分析920来找到所需的SNR，该分析追踪用于原模图基矩阵中的所有可变节点和校验节点的交互信息更新。这里，假定包括窗口尺寸W以及解码迭代n以及解调迭代m的接收器参数903，则P-EXIT轨迹分析根据原模图基矩阵使用蒙特卡罗交互信息分析。窗口尺寸W 914确定在动态窗口解码中多少连续可变节点一次传播置信消息。带状矩阵在可以显著减小解码时延的同时在没有大性能劣化的情况下允许较小窗口尺寸。
一旦进行原模图优化，则向围长优化930提交优化后的原模图基矩阵。对于QC-LDPC码，围长优化通过使用贪婪置换931来进行，而不是使用PEG 831进行。该实施方式使用在US20130086456A1中描述的围长优化的一些原理。贪婪置换931由代数计算校验搜索用于原模图基矩阵中的最小循环，并且修改循环矩阵的指数。作为非限制性示例，尺寸C*C的循环矩阵被定义为
最后，对于QC-LDPC卷积码获得优化的PCM 932。由卷积编码结构935提供对应的生成器矩阵G，该结构在用于卷积编码的PCM中产生用于子矩阵的多个生成器矩阵。
使用少量生成器矩阵的自适应接收器
为了支持编码参数(代码速率R、长度N以及QC尺寸C)、调制参数(阶数q和维数d)以及接收器参数(解码迭代n、解调器迭代m以及窗口尺寸W)的所有可能组合，根据图6中的实施方式的AMC方案需要提供大量对的生成器矩阵和PCM。例如，当接收器参数包括m∈{1,2,4,8,16,32}、n∈{1,2,4,8,16,32}以及W∈{10,20,40,80,160,320}的所有组合时，组合的总数对于每个代码速率和每一个调制格式变为63＝216。本发明的一些实施方式通过减少所需的生成器矩阵的数量来解决该问题。该实施方式基于以下理解：不唯一地定义正交对的生成器矩阵G和PCM H。这建议可以对于一个生成器矩阵生成大量线性依赖的PCM。该实施方式还基于以下理解：解码性能依赖于PCM的度分布，而生成器矩阵不直接确定BER性能，但直接确定编码器复杂性。
图10示出了根据本发明的该实施方式的PCM设计方法的示意图。在该实施方式中，首先由图8中的PCM设计方法800或图9中的PCM设计方法900优化初始生成器矩阵G0和初始PCMH0。对于编码参数901对于调制参数802和接收器参数903的一个组合1002设计初始矩阵1032。例如，PCM设计从典型的一组参数(例如，q＝4、d＝2、n＝16以及m＝1)开始。所设计的PCMH0仅对于该组参数工作。该实施方式不管调制参数和接收器参数如何使用公共生成器矩阵G0，使得对于AMC网络中的发送器减少所需生成器矩阵的数量。例如，当接收器改变用于解码的迭代数时，AMC网络保持使用相同生成器矩阵，而不同的PCM被自适应地选择为对于接收器最佳。
PCM调整1050然后将初始PCM H0修改为对于调制参数和接收器参数的不同组合1003最佳。例如，对于更少迭代的解码器(例如，q＝4、d＝2、n＝4以及m＝1)优化所修改的PCMH1 1051。优化后的PCM H11051具有与初始PCMH0不同的度分布，而它仍然正交于初始生成器矩阵G0，使得在伽罗瓦域或李环上H1G0＝0。在PCM调整1050处，PCM细化1040搜索在贪婪变换1041处线性变换的最佳PCM，以实现经由基于原模图的EXIT轨迹分析1020进行的最小可能的所需SNR 1042。贪婪变换1041将一个随机选择的行加到PCM的另一个随机选择的行。对于具有更高相关的一对行优先化随机选择，使得PCM不快速增大非零元素的数量。对于各线性变换的PCM，由EXIT轨迹分析1020确定所需的SNR，该轨迹分析使用所考虑的调制参数和接收器参数的组合1003。在随机线性变化的若干迭代之后，获得提供最小缩小SNR的PCMH1。
对于调制参数802和接收器参数903的所有不同组合执行PCM调整1050。最后，对于各种不同参数涉及具有不同度分布的多个PCM(H0,H1,...)，而发送器可以保持仅将一个生成器矩阵G0用于各代码速率。
一个实施方式可以将规则LDPC码用于编码器，而正交于LDPC生成器矩阵的所重新设计的不规则PCM可以用于更佳的解码性能。在另一个实施方式中，在发送器处使用可快速编码的LDPC码(诸如对角LDPC码或QC-LDPC码)，而接收器使用线性依赖于初始PCM的重新优化的PCM来实现更佳的BER性能。
通过迭代的奇偶校验矩阵(PCM)调整
基于可以对于一个公共生成器矩阵设计具有不同度分布的多个PCM的理解，本发明的另一个实施方式跨解码迭代使用更动态的PCM调整。该实施方式可以用于置信传播解码上的交互信息更新的收敛速度，并且可以通过在二分图上去除循环来减轻BER错误平台(error floor)问题。在之前的实施方式中，对于有限迭代解码器设计的最佳PCM不随着迭代计数而变化。例如，一个PCM H1/2,32在从第1迭代到第32迭代的所有迭代计数上用于代码速率1/2和32迭代解码。在本发明的实施方式中，对于32迭代解码设计多个不同的PCMH1/2,32[1]、H1/2,32[2]......H1/2,32[32，其中，第i个PCMH1/2,32[i]在第i个迭代处实现最佳性能，以使交互信息最大化。
该实施方式与自适应置信传播(ABP)有关，而跨迭代计数的PCM调整与ABP不同地预定义。该实施方式的方法可以通过在迭代期间直接改变二分图来去除可能引起BER错误平台的、二分图上的最小循环的基本问题。除了错误平台减轻之外，因为最佳PCM为了使每一个迭代计数的交互信息最大化而被设计为具有特定度分布，所以该实施方式还可以提高置信传播的收敛速度。

Claims (15)

1.一种用于通信网络中的自适应调制和编码AMC的方法，该方法包括以下步骤：
使用具有可变速率和可变奇偶校验矩阵PCM的一组代码来对数据编码和解码；以及
使用具有可变阶数和可变维数的一组调制格式来对所述数据调制和解调，其中，所述编码和所述调制在发送器中执行，并且所述解调和所述解码在接收器中执行。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
根据功耗、时延、误比特率BER、数据速率以及所述编码、调制、解调以及解码的复杂性的网络要求，依赖于信噪比SNR和用于所述解调和所述解码的迭代计数，选择所述代码中的一个代码与所述调制格式中的一个调制格式的最佳组合。
3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
使用所选择的生成器矩阵对所述数据编码，以产生经编码数据；
使用所选择的调制格式来调制所述经编码数据，以产生经调制数据；
通过信道从所述发送器向所述接收器发送所述经调制数据；
接收所述信道的输出，作为噪声数据；
使用计算对数似然比LLR的软输入软输出最大后验概率MAP算法对所述噪声数据解调，以产生经解调数据；以及
使用所选择的PCM来对所述经解调数据解码，其中，解码迭代的数量和解调迭代的数量是可变的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述解码使用具有可变速率和可变PCM的一组低密度奇偶校验LDPC码，其中，多个PCM具有不同的度分布以实现对于不同调制参数、不同接收器参数以及不同编码参数设计的最小所需SNR。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述解码对于不同的迭代计数使用一系列多个PCM，其中，第i个PCM具有对于第i个解码迭代设计的不同的度分布，其中，所述多个PCM中的一个或更多个PCM是线性依赖的且正交于所述发送器处使用的一个公共生成器矩阵。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，设计所述多个PCM包括以下步骤：
对于所述编码参数、所述调制参数以及所述接收器参数的给定组合，优化用于二分图中的可变节点和校验节点的度分布；
根据优化后的度分布来优化围长；以及
调整优化后的PCM，以针对所述调制参数和所述接收器参数的不同组合进行细化。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，优化所述度分布包括以下步骤：
用平均度约束和最大度约束设置所述度分布；
修改用于高阶高维数调制的比特标记；
通过使用外在信息转移EXIT轨迹分析，在给定所述度分布的情况下，跨解码迭代分析交互信息更新；
通过使用线搜索算法搜索实现一的所述交互信息的所需SNR；
使用启发式优化方法从所述设置步骤到所述搜索步骤迭代，直到优化的最大迭代达到预定数量为止；以及
输出所述最佳度分布和对应的所需SNR。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述度分布由原模图基矩阵来获得，在该原模图基矩阵中，在带对角矩阵中限定非零元素，使得对于低复杂性编码和具有动态窗口解码的低时延解码设计准循环QC LDPC卷积码，其中，QC-LDPC码使用伽罗瓦域或李环。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，启发式优化方法使用多目标函数来搜索一组帕雷托最优解，其中，所述多目标函数通过使用差分进化、进化策略、模拟退火、遗传算法或种群优化的多目标变体来包括所述所需SNR、BER、编码复杂性、解码复杂性、平均度、最大度、解码时延以及电路尺寸的联合最小化。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，优化所述围长包括以下步骤：
通过使用渐进边缘增长PEG或贪婪线性变换来生成具有优化度分布的所述PCM；
通过使用优化后的PCM的高斯消去来计算对应的生成器矩阵；以及
输出优化后的PCM和生成器矩阵。
11.根据权利要求7所述的方法，其中，所述EXIT轨迹分析包括以下步骤：
经由蒙特卡罗运行来针对目标SNR仿真通信网络；
经由所述MAP算法计算LLR，其中，所述LLR由预编码的陪集首来代数地反转；以及
跨用于有限迭代解码和解调的迭代分析交互信息更新。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述交互信息更新考虑由于有限精度计算和有限长度代码而导致的标准偏差损耗，其中，所述偏差损耗被经验地建模为根据输入交互信息、可变节点度、校验节点度、代码长度以及借助蒙特卡罗运行进行的精度位数来变化。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述PCM可依赖所述调制格式变化。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组调制格式具有不同的阶数和不同的维数，该一组调制格式还包括：
块编码的高维调制，该块编码的高维调制包括4维(4D)单工调制、基于扩展汉明码的8D调制、基于诺德斯特罗姆-罗宾逊非线性代码的16D调制以及基于扩展戈莱码的24D调制；
球切格子装填调制，该球切格子装填调制包括4D棋盘格、6D钻石格、12D考克斯特-托德格、16D巴尔内斯-沃尔格以及24D李奇格；
时间-空间调制，该时间-空间调制包括凯利变换的酉调制、阿拉穆蒂调制以及雷德-密勒运算符调制；以及
正交振幅调制QAM，该QAM包括相移键控PSK和脉冲振幅调制PAM。
15.一种自适应调制和编码AMC控制器，该AMC控制器包括：
存储器，该存储器存储有：
用于对数据编码和解码的具有可变速率和可变PCM的一组代码；和
用于对所述数据调制和解调的具有可变阶数和可变维数的一组调制格式；和
AMC选择器，该AMC选择器用于对于发送器中的编码和调制以及接收器中的解调和解码，选择所述代码中的一个代码与所述调制格式中的一个调制格式的最佳组合。
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