CN107888536A - 一种分层调制的32apsk的星座图设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种分层调制的32APSK的星座图设计方法,能够适用于32阶APSK分层调制系统。包括以下步骤:步骤一、星座点排布:将32个星座点分配在二维平面三个半径不同的同心圆内,第一圈分配4个星座点,每象限1个;第二圈分配12个星座点,每象限3个;第三圈分配16个星座点,每个象限4个,同一圈的星座点相位非均匀的分布在360°的平面内,不同象限之间坐标轴对称;步骤二、在步骤一星座点排布基础上,确定星座点在平面中的位置;步骤三、在步骤二得到的星座图基础上,确定星座点在调制中的映射编码,得到最优的映射编码集,即得到完整的星座图。
Description
技术领域
本发明涉及宽带卫星数字视频广播通信中分层调制、星座图设计领域,尤其适用于在需要抑制雨衰等衰减因素的分层调制多业务传输系统中。
背景技术
传统卫星数字视频广播通信中,采用自适应编码调制等策略抑制雨衰等对信号传输的衰减。在分层调制中,将传统的一个数据符号划分成多个层,每个层承载不同的业务或提供不同的保护等级。当信道条件较好时,接收机可以接收所有的业务,而当信道条件较差时,接收机优先接收译码门限较低的高优先级业务,使得通信不至于完全中断,以此抑制降雨等不可控衰减因素的干扰。
在分层调制中,一个星座符号的高位比特被分配给高优先级层,能够适应较差的信道条件,传输基础业务;而低位比特被分配给低优先级数据,需要较高的译码门限,传输扩展业务。要实现这样的配置,传统的星座图不再适用,必须使用特定的星座映射图。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种分层调制的32APSK的星座图设计方法,能够适用于32阶APSK分层调制系统。
本发明通过以下技术方案实现:
一种分层调制的32APSK的星座图设计方法,将32个星座点分配在二维平面三个半径不同的同心圆内,第一圈分配4个星座点,每象限1个;第二圈分配12个星座点,每象限3个;第三圈分配16个星座点,每个象限4个,同一圈的星座点相位非均匀的分布在360°的平面内,同时根据分层调制的需要,不同象限之间坐标轴对称;然后在上述星座点排布基础上构建星座图。
进一步地,确定星座点在平面中的位置,以通信系统中数据符号的比特信道容量作为目标函数,对星座点的半径比集γ和相位θ进行优化,得到最优的γ和θ值,确定星座点的位置,得到星座图。
进一步地,采用内点法对半径比集γ和相位θ进行优化。
进一步地,在得到的星座图基础上,确定星座点在调制中的映射编码,以成对差错概率的切尔诺夫界作为度量代价函数,采用针对分层调制BSA算法进行优化,得到最优的映射编码集,即完整的星座图。
本发明的有益效果:
(1)采用自定义的星座点分布,可以适用于分层调制系统;
(2)相对于大多分层调制系统使用QAM星座图,APSK星座图具有较低的峰均比,能够更好应对卫星信道的非线性特性;
(3)本发明通过参数与标签优化后,能在保障高优先级层性能的情况下,提升低优先级层的解调译码性能门限。
附图说明
图1为星座图基本构成结构;
图2为运用示例优化前的星座图;
图3为运用示例优化后星座图;
图4为运用示例误比特率性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例,对本发明进行详细描述。
一、如图1所示本发明的基本结构,星座点分配在三个同心圆上,第一圈有4个星座点;第二圈有12个星座点,且第二圈半径与第一圈半径之比为γ1=R2/R1;第三圈有16个星座点,且第三圈半径与第一圈半径之比为γ2=R3/R1。同一个象限的星座点向该象限坐标轴夹角的平分线靠拢,形成一个角度为2θ的扇形,且同一象限同一圈内星座点均匀分布。
每个星座符号映射为五个比特,星座点所在象限决定高两位,每个象限的高两位承载高优先级数据,其编码分别对应为00、01、11、10。星座点在同一象限的位置决定标签编码比特的低三位,由BSA算法优化得到。不同象限之间的星座点分别关于坐标轴对称,且对称位置的低三位比特相同。
二、对于分层调制,高优先级和低优先级层性能随着参数变化而各自向相反的趋势变化。当半径比γ和相位θ逐渐增大,同一象限的星座点距离增大,同象限的星座点不容易混淆,则处于星座标签的低位更容易识别,低优先级层的性能提升,而星座点更接近坐标轴,使不同象限的星座点容易混淆,星座标签中代表高优先级层的高位更不易识别,则高优先级层的性能下降。反之,当半径比和相位逐渐减小,同一象限的星座点更容易混淆,使信号更趋近于“QPSK”,使得高优先级层性能提升,而低优先级层性能降低。如果只考虑提升低优先级层性能进行优化,会牺牲和恶化高优先级层性能。
本发明旨在保障高优先级层的译码性能情况下,使低优先级层性能最大化。
对于理想编码的信号,其译码性能门限只与当前信道的信道容量有关,与编码调制方式无关,其容量即是可达到的最大频谱效率。而对于分层调制,在同等编码条件下,各层数据译码性能门限与星座图的尺寸参数有关,因此每个层的容量可以作为优化的目标函数。假设某分层调制信号x和y分别表示发送和接收的星座点,每个星座符号映射为m个比特,且某一层数据流占用其中k个比特,则这个层的k个比特在高斯信道下的容量可以表示为:
其中,i表示该数据层所占用k个比特的值所对应的十进制值;χi是星座集χ的子集,表示所有星座标签对应位置含有i1,...,ik的星座点的集合;N0是单边噪声功率谱密度。
则该星座图的尺寸参数设计可以转化为一个非线性约束的优化问题:
其中,CH和CL分别表示高、低优先级层在特定信噪比下的容量。CH -表示高优先级层在特定信噪比下的性能要求下限值,由于高优先级层近似于QPSK调制,所以可以近似为QPSK达到要求误比特率时的信道容量。
三、对于星座标签的优化,由于标签是对两层分别设计,所以标签的改变只会影响单个比特位的容量,而并不会影响每层整体的容量,则无法通过上述优化过程得到,本设计标签优化采用的BSA算法如下:
BSA算法首先设定一组随机的初始映射标签,并且通过交换标签以最小化代价函数找到最优方案。实践中,基于切尔诺夫误差界推导的欧氏距离可以作为代价函数,对于AWGN信道,其表达式为:
其中,εs是平均符号功率,N0是单边噪声功率谱密度。是星座集χ中标签第n位比特为b的所有子集,而表示星座集χ中标签第n位不为b的所有子集。
通过计算每个符号所需的代价值,降序排列并且选出代价最高的那个符号,并使之与其他符号一一交换标签试验,找出交换后可以使得总代价值减小且减小值最大的那个符号,将两者标签永久交换。若找不到交换后使得总代价值减小的符号,则选择代价值次高的符号与其他符号做交换试验,以此类推。重复上述过程,直到找不到更小的总代价值。
对于分层调制的标签优化,由于星座图呈现对称性,所以只需要优化第一象限的标签,降低了优化复杂度。且在优化过程中,由于代价函数D涉及到距离的运算,因此D同时受尺寸参数θ、γ与星座标签共同影响。
整体实施过程如下:
1.设定优化的初始值,及优化约束条件。其中,初始尺寸参数值θ与γ和初始标签可以使用随机值,也可以使用现有标准(如DVB-S2);而约束条件的设立应该保障高优先级信道的容量不小于一定的下限值,以保障其性能。由于高优先级数据近似等效于QPSK调制,可以通过计算出给定误比特率下QPSK的门限值,然后计算出对应门限值下QPSK的信道容量近似作为此约束条件的下限值。
2.使用内点法,对尺寸参数θ与γ进行优化。
3.使用2中得到的优化值,代入BSA算法中,进行标签优化。
假设某个卫星通过32APSK分层调制系统传输高优先级业务和低优先级业务。卫星覆盖地区最低信噪比为9dB,平均信噪比约为15dB。在误比特率要求为10-5的条件下,高低优先级数据分别使用码率为2/3和5/6的LDPC编码,要求所有用户都正常接收译码高优先级业务数据,通过优化使得更多的用户能够接收译码低优先级业务数据。
1.通过DVB-SH标准,可查到QPSK在2/3码率下达到10-5时的误比特率对应的信噪比(Es/NO)约为3.2dB,计算QPSK当3.2dB时对应的信道容量约为1.472,则参数优化问题表示为:
2.设置初值,我们选用近似DVB-S2中32APSK在LDPC 5/6下的参数作为初值,设置为
对于初始星座标签,使用近似32-QAM中的格雷码映射,如图2所示。
3.进行尺寸参数优化,求解出优化值如下:
4.将优化的尺寸参数代入BSA算法中,得到优化后标签,如图3所示。
经过仿真,误比特率曲线如图4所示。其中,实线表示优化后的性能,点虚线表示只做尺寸参数优化未做标签优化的性能,虚线表示为优化前的性能。可以看出,经过优化后,高优先级层的译码性能有少许恶化,从原来的8.5dB提高9dB左右,但是能够满足要求,使得信道条件最差的用户也可以译码。在保障高优先级层能够被信道条件最差的用户接收的情况下,通过优化,使得低优先级层译码门限降低。未优化前低优先级层译码门限为17.3dB,而单独做参数优化而不做标签优化时其译码门限约为16.2dB,继续进行标签优化后降到15.5dB,使得更多的用户可以接收译码低优先级数据。
Claims (4)
1.一种分层调制的32APSK星座图设计方法,其特征在于,将32个星座点分配在二维平面三个半径不同的同心圆内,第一圈分配4个星座点,每象限1个;第二圈分配12个星座点,每象限3个;第三圈分配16个星座点,每个象限4个,同一圈的星座点相位非均匀的分布在360°的平面内,同时根据分层调制的需要,不同象限之间坐标轴对称;然后在上述星座点排布基础上构建星座图。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,构建星座图采用以下方式:
确定星座点在平面中的位置,以通信系统中数据符号的比特信道容量作为目标函数,对星座点的半径比集γ和相位θ进行优化,得到最优的γ和θ值,确定星座点的位置,得到星座图。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,采用内点法对半径比集γ和相位θ进行优化。
4.如权利要求1或2或3所述的方法,其特征在于,在得到的星座图基础上,确定星座点在调制中的映射编码,以成对差错概率的切尔诺夫界作为度量代价函数,采用针对分层调制BSA算法进行优化,得到最优的映射编码集,即完整的星座图。
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