CN108092749A - 软比特存储方法及装置 - Google Patents

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Abstract

一种软比特存储方法及装置，所述方法包括以下步骤：基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的子码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量；采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。本发明方案可以采用包含更少码字的子码本对软比特进行压缩，以减少对存储空间的占用，并且在压缩过程中提高搜索的效率。

Description

软比特存储方法及装置
技术领域
本发明涉及移动通信领域，尤其是涉及一种软比特存储方法及装置。
背景技术
在3G/高速下行分组接入(High Speed Downlink Packet Access，HSDPA),长期演进(Long Term Evolution，LTE)和全球微波互联接入(Worldwide Interoperability forMicrowave Access，WiMax)等多种技术中，物理下行共享信道(Physical Downlink SharedChannel，PDSCH)使用混合自动重传请求(Hybrid Automatic Repeat Request，HARQ)技术降低系统误码率、提高系统吞吐量以确保数据传输的可靠性。具体而言，在HARQ技术中，接收方在解码失败的情况下，可以将接收到的解调输出软比特(soft bit)保存在HARQ存储器中，并请求发送方重传数据，待接收到重传数据后，接收方将取出保存在HARQ存储器中的数据，并将其与重传的数据合并后进行解码。
在现有技术中，PDSCH的数据传输速率越高，需要的HARQ存储器越大，由于直接存储接收到的软比特将占用过多存储空间，通常对软比特进行压缩，即采用预先构造的码本，将软比特量化为码本中有限的码字，然后仅存储软比特在码本中对应的码字的索引号，以减少存储空间。
但是，码本中往往需要包含大量码字，导致将码字进行区分的码字索引号位数较多，以致仅存储索引号也占用过多存储空间，使得芯片面积随之增加而缺乏竞争力。进一步地，在码本中为软比特搜索对应的码字时，搜索复杂度也较高。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种软比特存储方法、装置，可以采用包含更少码字的子码本对软比特进行压缩，以减少对存储空间的占用，并且在压缩过程中提高搜索的效率。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种软比特存储方法，包括以下步骤：基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的子码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量；采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
可选的，每个子码本中包括与该子码本中各个码字一一对应的码字索引号，采用选择的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储包括：采用所述选择得到的子码本，将所述软比特量化为多个码字；存储所述多个码字对应的码字索引号。
可选的，所述数据状态信息包括以下一项或多项：信道优劣程度、码率大小和重传次数。
可选的，所述软比特存储方法还包括：接收到所述传输块的重传数据时，读取先前记录的子码本索引号，并利用所述子码本索引号指向的子码本对存储的结果进行解压缩；将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，以得到合并数据。
可选的，所述软比特存储方法还包括：根据所述重传数据的数据状态信息选择子码本；采用选择得到的子码本对所述合并数据的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
可选的，所述子码本是通过训练确定的。
可选的，所述子码本的训练方法包括：采集软比特样本数据，基于所述数据状态信息，对所述软比特样本数据进行分类；对于每一类别的软比特样本数据，确定所述类别的软比特样本数据的数值集合，所述数值集合中包括所述类别的软比特样本数据的所有可能数值；对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本。
可选的，对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本包括：对于每一类别的软比特样本数据，统计其数据集合中每个可能数值在所述软比特样本数据中出现的频率，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字；通过训练修正所述初始码字。
可选的，采用劳埃德算法训练修正所述初始码字。
可选的，所述采集软比特样本数据包括：离线采集所述软比特样本数据，或者采集所述传输块的首个编码块对应的数据作为所述软比特样本数据。
可选的，所述传输块与标签一一对应，所述选择得到的子码本的子码本索引号记录于所述传输块对应的标签。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种软比特存储装置，包括：子码本选择模块，适于基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量；压缩及记录模块，适于采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
可选的，每个子码本中包括与该子码本中各个码字一一对应的码字索引号，所述压缩及记录模块包括：量化子模块，适于采用所述选择得到的子码本将所述软比特量化为多个码字；存储子模块，适于存储所述多个码字对应的码字索引号。
可选的，所述数据状态信息包括以下一项或多项：信道优劣程度、码率大小和重传次数。
可选的，所述软比特存储装置还包括：解压缩模块，适于当接收到所述传输块的重传数据时，读取先前记录的子码本索引号，并利用所述子码本索引号指向的子码本对存储的结果进行解压缩；合并模块，适于将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，以得到合并数据。
可选的，所述软比特存储装置还包括：重传数据子码本选择模块，适于根据所述重传数据的数据状态信息选择子码本；合并数据压缩及记录模块，适于采用选择得到的子码本对所述合并数据的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
可选的，所述子码本是通过训练模块训练确定的。
可选的，所述训练模块包括：采集及分类子模块，适于采集软比特样本数据，基于所述数据状态信息，对所述软比特样本数据进行分类；数值集合确定子模块，适于对于每一类别的软比特样本数据，确定所述类别的软比特样本数据的数值集合，所述数值集合中包括所述类别的软比特样本数据的所有可能数值；训练子模块，适于对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本。
可选的，所述训练子模块包括：选择子模块，适于对于每一类别的软比特样本数据，统计其数据集合中每个可能数值在所述软比特训练数据中出现的频率，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字；修正子模块，适于通过训练修正所述初始码字。
可选的，所述修正子模块包括：第一修正子模块，适于采用劳埃德算法训练修正所述初始码字。
可选的，所述采集及分类子模块包括：离线采集子模块，适于离线采集所述软比特样本数据；或者编码块采集子模块，适于采集所述传输块的首个编码块对应的数据作为所述软比特样本数据。
可选的，所述传输块与标签一一对应，所述选择得到的子码本的子码本索引号记录于所述传输块对应的标签。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
本发明实施例可以基于数据状态信息对传输块进行分类，以使每个传输块选择与所属类别对应的、包含更少码字的子码本，进而采用子码本对软比特进行压缩并存储，压缩程度更高，且有效减少对存储空间的占用。并且本发明实施例仅需在包含更少码字的子码本中为软比特搜索对应的码字，有助于降低搜索复杂度以及提高搜索效率。
进一步地，采用包含更少码字的子码本将软比特量化为多个码字，并且存储多个码字对应的码字索引号，由于码字的减少对应着码字索引号的位数减少，本发明实施例可以采用位数更少的码字索引号进行存储，以进一步减少对存储空间的占用。
进一步，本发明实施例可以基于数据状态信息对软比特样本数据进行分类，并且采用该类别中软比特数据的数值集合代替样本数据训练子码本，由于数值集合中的数值数量少于样本数据的数量，可以基于较少的训练数据训练子码本，有效地提升子码本的训练效率。
进一步，本发明实施例通过统计软比特样本数据的数值集合中，每个可能数值在软比特训练数据中出现的频率，进而选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字，以减少后续通过训练进行修正的工作量；可以通过减少子码本中码字的数量，减少对码字进行搜索的时间，有效地提升子码本的训练效率。
进一步，本发明实施例中的子码本可以采用离线预先训练的方式确定，以降低功耗和减少处理时延。
进一步，本发明实施例中的子码本也可以选用传输块的首个编码块对应的数据进行在线训练，以使后续传输块采用更合理的子码本进行量化。
附图说明
图1是本发明实施例中一种软比特存储方法的流程图；
图2是本发明实施例中另一种软比特存储方法的数据流图；
图3是图2中步骤S208的一种具体实现的流程图；
图4是本发明实施例中一种子码本的训练方法的流程图；
图5是图4中步骤S43的一种具体实现的流程图；
图6是本发明实施例中一种软比特存储装置的结构示意图；
图7是图6中训练模块67的一种具体实现的结构示意图；
图8是本发明实施例中一种解调系统的结构示意图；
图9是本发明实施例中一种子码本训练系统的结构示意图。
具体实施方式
如前所述，在HARQ技术的应用中，由于无线信道的干扰和衰落的存在，在解码接收的信息出错误时，例如采用循环冗余校验方法(Cyclic Redundancy Check，CRC)进行校验出错时，接收端可以要求发送方重传信息到接收端，重传信息可以同原来的信息一样或不一样。接收端可以利用前一次收到的信息和当前重发的信息，把两者结合起来进行解析，以便得到正确的信息。
进一步地，PDSCH的数据传输速率越高，需要的软比特存储空间越大。具体而言，接收端需要将前一次收到的解调输出软比特进行保存，以便同重传信息进行合并处理。以LTE技术为例，下行链路的数据速率越高，需要的存储空间越大，如Category4，其下行总的软比特数为1827072个。若以5比特来表达一个软比特，支持Category4需要约1.14Mbyte的存储器。
在现有技术中，由于直接存储接收到的软比特将占用过多存储空间，通常对软比特进行压缩，即采用预先构造的码本，将软比特量化为码本中有限的码字，然后仅存储软比特在码本中对应的码字的索引号，以减少存储空间。但是，码本中往往需要包含大量码字，导致将码字进行区分的码字索引号位数较多，以致仅存储索引号也占用过多存储空间，使得芯片面积随之增加而缺乏竞争力。进一步地，在码本中为软比特搜索对应的码字时，搜索复杂度也较高。
本发明的发明人经过研究发现，上述问题的关键是现有技术中的码本的简洁程度以及针对该码本的搜索效率有待提高，导致在采用包含大量码字的码本对软比特进行压缩并存储时，由于压缩程度较低，以至于对对存储空间的占用较大。并且在为软比特搜索对应的码字时，大量码字导致搜索复杂度较高，搜索效率较低。
本发明实施例可以基于数据状态信息对传输块进行分类，以使每个传输块选择与所属类别对应的、包含更少码字的子码本，进而采用子码本对软比特进行压缩并存储，压缩程度更高，且有效减少对存储空间的占用。并且本发明实施例仅需在包含更少码字的子码本中为软比特搜索对应的码字，有助于降低搜索复杂度以及提高搜索效率。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参照图1，图1是本发明实施例中一种软比特存储方法的流程图，所述方法可以包括步骤S11至步骤S12。
步骤S11：基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的子码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量。
步骤S12：采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
在步骤S11的具体实施中，数据状态信息表示传输块在传输过程中的状态，可以包括以下一项或多项：信道优劣程度、码率大小和重传次数。
其中，信道优劣程度用于表示传输信道的传输能力高低，码率大小用于表示传送数据的速度快慢，重传次数用于表示接收的信息经验证发生错误的次数。可以理解的是，对信道优劣程度、码率大小和重传次数划分地越细，与不同数据状态信息对应的不同子码本的数量越多。
进一步地，根据每个传输块的传输条件，可以确定所述传输块对应的数据状态信息，进而根据数据状态信息与子码本的对应关系，确定选择得到的子码本。
在具体实施中，所有子码本的集合构成了码本，每个子码本中的码字数量少于码本中的码字数量，也即每个传输块选择得到的是包含更少码字的子码本。
在步骤S12的具体实施中，采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储。由于子码本中的码字数量相比于码本中的码字数量更少，可以有效地减少对码本存储空间的占用。
进一步地，每个子码本中包括与该子码本中各个码字一一对应的码字索引号，采用所述选择得到的子码本，将所述软比特量化为多个码字，进而存储所述多个码字对应的码字索引号。
与采用码本相比，采用子码本可以更有效地减少对存储空间的占用。具体而言，由于每个子码本中的码字数量更少，有助于使码字索引号的位数少于码本中的码字索引号的位数，从而利用更少的存储空间存储同等数量的码字索引号。例如当码本中的码字数量为16时，需要采用4位二进制比特数表示码字索引号，使其与各个码字对应，即为0000～1111，对N个软比特进行存储则需要4N的存储空间，其中，N为正整数。而采用码字数量为4的子码本，则仅需要采用2位二进制比特数表示码字索引号，即为00～11，对N个软比特进行存储则仅需要2N的存储空间。
在具体实施中，记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。由于同一传输块中的软比特均对应于同一个子码本，仅需要针对每个传输块记录一个子码本索引号，对存储空间的影响极小。
进一步地，传输块与标签一一对应，可以将子码本索引号记录于所述传输块对应的标签。具体地，标签可以对应于HARQ进程号和传输块号，即依据HARQ进程号和传输块号可以唯一确定对应的传输块，进而基于传输块与标签的对应关系，获得在标签内存储的子码本索引号。
更进一步地，所述标签可以是具有存储功能的寄存器。本发明实施例对存储的具体实现方式不作限定。
需要指出的是，目前已知的对软比特进行量化的方法多为基于最大互信息准则(Maximum Mutual Information，MMI)或者欧式准则(EUClidean，EUC)的矢量量化方案(Vector Quantization，VQ)实现，但是VQ的矢量特性使得搜索复杂度高且不利于实现。本发明实施例可以通过对单个软比特进行标量量化实现对软比特的压缩，有助于降低压缩的复杂度且提高压缩效率。
采用本发明实施例，可以基于数据状态信息对传输块进行分类，以使每个传输块选择与所属类别对应的、包含更少码字的子码本，进而采用子码本对软比特进行压缩并存储，与采用码本相比，采用子码本对软比特进行压缩的压缩程度更高，从而有效减少对存储空间的占用。并且本发明实施例仅需在包含更少码字的子码本中为软比特搜索对应的码字，有利于降低搜索复杂度以及提高搜索效率。
图2是本发明实施例中另一种软比特存储方法的数据流图，所述另一种软比特存储方法可以包括步骤S201至步骤S213。
步骤S201：发送方21向接收方22发送传输块数据。
步骤S202：接收方22基于传输块的数据状态信息选择子码本。
步骤S203：接收方22采用子码本将传输块中的软比特量化为多个码字。
步骤S204：接收方22存储对软比特量化得到的多个码字对应的码字索引号。
步骤S205：接收方22将子码本索引号记录于传输块对应的标签。
在具体实施中，有关步骤S201至步骤S205的更多详细信息请参见图1示出的步骤S101至步骤S102的描述，此处不再赘述。
步骤S206：接收方22向发送方21发送重传请求。
步骤S207：发送方21向接收方22发送重传数据，所述重传数据是基于接收方22的请求发送的。
步骤S208：接收方22读取子码本索引号，并利用子码本对存储的结果解压缩。
作为一个非限制性的例子，在LTE系统中，发送方21可以是用户终端和基站中的一个，接收方22可以是用户终端和基站中的另一个。
具体地，接收到所述传输块的重传数据时，读取先前记录的子码本索引号，并利用所述子码本索引号指向的子码本对存储的结果进行解压缩。参照图3，以下对图2中步骤S208进行进一步说明，所述读取子码本索引号，并利用子码本对存储的结果解压缩具体可以包括：
步骤S31：读取子码本索引号以确定子码本X，所述子码本X为子码本1至子码本N中的一个。其中，X为正整数，且X＜N。
具体地，根据HARQ进程号和传输块号，唯一确定对应的传输块，根据传输块与标签的对应关系，读取记录于所述传输块对应的标签中的子码本索引号，进而确定子码本。
步骤S32：获取传输块中软比特对应的码字索引号。
具体地，从存储器中获取存储的传输块各个软比特对应的码字索引号。
步骤S33：根据码字索引号在子码本X中查询码字，以获得对应的码字。
步骤S34：输出码字，将所述码字的值作为解压缩后的软比特的值。
继续参照图2，步骤S209：接收方22合并重传数据与解压缩结果，以得到合并数据。
在具体实施中，将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，然后将合并后的数据进行解码，并且准备再次进行压缩并存储。
步骤S210：接收方22根据重传数据的数据状态信息选择子码本。
具体地，根据重传数据的传输条件，可以确定所述重传数据对应的数据状态信息，进而根据数据状态信息与子码本的对应关系，确定选择得到的子码本。
步骤S211：接收方22采用子码本将合并数据的软比特量化为多个码字。
步骤S212：接收方22存储对合并数据量化得到的多个码字对应的码字索引号。
步骤S213：接收方22将子码本索引号记录于传输块对应的标签。
在具体实施中，有关步骤S211至步骤S213中基于合并数据的量化步骤，更多详细信息请参见步骤S203至步骤S205中基于传输块的量化步骤的描述，此处不再赘述。
采用本发明实施例，可以在接收到所述传输块的重传数据时，将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，然后将合并后的数据再次进行压缩并存储，以实现在HARQ技术的多次存储中均减少对存储空间的占用。
进一步地，所述子码本是通过训练确定的，具体地，基于量化准则结合训练方法进行训练。其中，量化准则可以是MMI准则或者EUC准则，本发明实施例对此不作限制。
图4是本发明实施例中一种子码本的训练方法的流程图，所述子码本的训练方法可以包括步骤S41至步骤S43:
步骤S41：采集软比特样本数据，基于所述数据状态信息，对所述软比特样本数据进行分类。
步骤S42：对于每一类别的软比特样本数据，确定所述类别的软比特样本数据的数值集合，所述数值集合中包括所述类别的软比特样本数据的所有可能数值。
步骤S43：对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本。
在步骤S41的具体实施中，可以离线采集所述软比特样本数据。具体地，基于离线传输块的软比特产生子码本，与现有技术中在线产生码本相比，可以显著的降低功耗和减少处理时延。
进一步地，还可以采集所述传输块的首个编码块对应的数据作为所述软比特样本数据，也适于在线训练子码本，以使后续传输块采用更合理的子码本进行量化。
在训练子码本的过程中，同样根据采集到的软比特样本数据中每个传输块的传输条件，确定所述传输块对应的数据状态信息，从而根据具体的数据状态信息对所述软比特样本数据进行分类，进而针对每一类别的样本数据训练子码本。如前所述，数据状态信息可以包括以下一项或多项：信道优劣程度、码率大小和重传次数。
可以理解的是，对所述软比特样本数据进行分类有助于训练出包含更少码字的子码本。具体而言，对所述信道优劣程度、所述码率大小和所述重传次数分类越多，每一类别中的样本数据越近似，从而可以采用较少的码字对其进行压缩而不影响失真。由于每个子码本中的码字数量更少，有助于使码字索引号的位数少于码本中的码字索引号的位数，从而利用更少的存储空间存储同等数量的码字索引号。
在步骤S42的具体实施中，软比特样本数据的数值集合即为所述类别的软比特样本数据的所有可能数值。例如每个软比特通过三位二进制比特数进行表示，则软比特的所有可能数值为{000，001，010，011，100，101，110，111}，具体到每个类别中，可能仅包含上述8个比特数中的一部分，例如{000，001，011，100，110，111}。
在步骤S43的具体实施中，对于每一类别的软比特样本数据，采用包含较少数值的数值集合作为训练数据，以训练子码本。从而在训练过程中，降低训练的运算量，提高效率。
参照图5，以下对图4中步骤S43进行进一步说明，所述对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本的步骤可以包括：
步骤S431：对于每一类别的软比特样本数据，统计其数据集合中每个可能数值在所述软比特样本数据中出现的频率，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字。
步骤S432：通过训练修正所述初始码字。
在步骤S431的具体实施中，在每一类别的软比特样本数据中进行概率统计。具体地，例如软比特样本数据的总数为10个：000、011、100、101、100、011、010、001、000、111，经提取获得的结果为：000出现2次，011出现2次，100出现2次，101出现1次，110出现0次，111出现1次。
进一步地，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字。如果预设数量为3，即子码本中的码字数量为3，则选择{000，011，100}作为初始码字。如果预设数量为4，即子码本中的码字数量为4，则选择{000，011，100，101}作为初始码字，或者选择{000，011，100，111}作为初始码字。
需要指出的是，还可以采用随机选取的方法选择初始码字，进而基于随机选择的初始码字进行训练。本发明实施例可以通过选择频率最高的可能数值作为初始码字，减少后续通过训练进行修正的工作量。
在步骤S432的具体实施中，通过训练修正所述初始码字，进一步地，可以采用劳埃德算法(Lloyd algorithm)或者其他常规算法训练修正所述初始码字。
以下以结合劳埃德算法的EUC准则为例进行说明：
1)在每类样本数据中，将所述软比特样本数据以初始码字为边界分割成区域Ri，并且初始化旧的失真测度Δdold和新的失真测度Δdnew，Δdnew为无限大；
2)设置所述新的失真测度等于所述旧的失真测度：Δdold＝Δdnew；
3)对于每个样本数据将分配到Ri，以使得具有最小失真测度，可以采用具体公式
4)如果存在空的区域Ri，在软比特样本数据的数值集合中，从未被选为初始码字的数值中选择在所述软比特样本数据中出现概率Pi k最高的数值，替换分割出空区域的码字Ci，并且返回所述步骤1)重复执行；
需要指出的是，还可以在软比特样本数据的数值集合中，从未被选为初始码字的数值中随机选择一个数值，替换分割出空区域的码字Ci。5)对于每个区域Ri，基于公式修正所述初始码字；
6)根据修正后得到的Ci，更新Δdnew以使得具有最小失真测度，可以采用具体公式
7)重复步骤2)至6)直至其中，ξ表示预定的界限，为预设正数。预定的界限越小，采用训练得到的子码本进行压缩的失真度越低。
可以理解的是，ξ不能过小，否则为了达到该失真度，将无法满足减少子码本中码字数量的需求。并且ξ越小，对该子码本进行训练过程中运算量和复杂度也越高。
采用本发明实施例，可以基于数据状态信息对软比特样本数据进行分类，并且采用该类别中软比特数据的数值集合代替样本数据训练子码本，由于数值集合中的数值数量少于样本数据的数量，可以基于较少的训练数据训练子码本，有效地提升子码本的训练效率。
进一步，本发明实施例通过统计软比特样本数据的数值集合中，每个可能数值在软比特训练数据中出现的频率，进而选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字，以减少后续通过训练进行修正的工作量；可以通过减少子码本中码字的数量，减少对码字进行搜索的时间，有效地提升子码本的训练效率。
图6是本发明实施例中一种软比特存储装置的结构示意图，所述装置可以包括：子码本选择模块61、压缩及记录模块62、解压缩模块63、合并模块64、重传数据子码本选择模块65、合并数据压缩及记录模块66和训练模块67。
其中，所述子码本选择模块61，适于基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量。所述压缩及记录模块62，适于采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。所述解压缩模块63，适于当接收到所述传输块的重传数据时，读取先前记录的子码本索引号，并利用所述子码本索引号指向的子码本对存储的结果进行解压缩。所述合并模块64，适于将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，以得到合并数据。所述重传数据子码本选择模块65，适于根据所述重传数据的数据状态信息选择子码本。合并数据压缩及记录模块66，适于采用选择得到的子码本对所述合并数据的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。训练模块67，适于训练确定所述子码本。
进一步地，压缩及记录模块62可以包括量化子模块621和存储子模块622。其中，所述量化子模块621适于采用所述选择得到的子码本将所述软比特量化为多个码字。所述存储子模块622适于存储所述多个码字对应的码字索引号。
图7是图6中训练模块67的一种具体实现的结构示意图。所述训练模块67可以包括采集及分类子模块71、数值集合确定子模块72和训练子模块73。
其中，所述采集及分类子模块71，适于采集软比特样本数据，基于所述数据状态信息，对所述软比特样本数据进行分类。所述数值集合确定子模块72，适于对于每一类别的软比特样本数据，确定所述类别的软比特样本数据的数值集合，所述数值集合中包括所述类别的软比特样本数据的所有可能数值。所述训练子模块73，适于对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本。
进一步地，所述采集及分类子模块71可以包括：离线采集子模块(图未示)或者编码块采集子模块(图未示)。其中，所述离线采集子模块适于离线采集所述软比特样本数据。所述编码块采集子模块适于采集所述传输块的首个编码块对应的数据作为所述软比特样本数据。
所述训练子模块73可以包括选择子模块731和修正子模块732。其中，所述选择子模块731，适于对于每一类别的软比特样本数据，统计其数据集合中每个可能数值在所述软比特训练数据中出现的频率，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字。所述修正子模块732，适于通过训练修正所述初始码字。
更进一步地，所述修正子模块732可以包括第一修正子模块(图未示)，适于采用劳埃德算法训练修正所述初始码字。
关于所述软比特存储装置的更多详细内容请结合图1至图5并参照前文关于软比特存储方法的相关描述，此处不再赘述。
图8是本发明实施例中一种解调系统的结构示意图。如图所示，快速傅里叶变换模块81(Fast Fourier Transformation，FFT)将接收到的数据变化到频域形式，然后送给解调模块82；解调模块82根据信道估计模块83送出的信道估计值和接收到的数据信号计算出软比特信息值，并送给解速率匹配模块84；解速率匹配后的数据送入软比特存储模块85，并经过处理后最终送入译码模块86。
其中，所述软比特存储模块85的具体实现请结合图6至图7并参照前文关于软比特存储装置的相关描述，此处不再赘述。
图9是本发明实施例中一种子码本训练系统的结构示意图。如图所示，射频收发机92采集软比特样本数据，送入处理器93，通过处理器93与子码本训练模块91实现子码本的训练，然后将子码本存入存储单元94。
其中，所述子码本训练模块91的具体实现请结合图6至图7并参照前文关于训练模块的相关描述，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于以计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (22)

1.一种软比特存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的子码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量；
采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
2.根据权利要求1所述的软比特存储方法，其特征在于，每个子码本中包括与该子码本中各个码字一一对应的码字索引号，采用选择的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储包括：
采用所述选择得到的子码本，将所述软比特量化为多个码字；
存储所述多个码字对应的码字索引号。
3.根据权利要求1所述的软比特存储方法，其特征在于，所述数据状态信息包括以下一项或多项：信道优劣程度、码率大小和重传次数。
4.根据权利要求1所述的软比特存储方法，其特征在于，还包括：
接收到所述传输块的重传数据时，读取先前记录的子码本索引号，并利用所述子码本索引号指向的子码本对存储的结果进行解压缩；
将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，以得到合并数据。
5.根据权利要求4所述的软比特存储方法，其特征在于，还包括：
根据所述重传数据的数据状态信息选择子码本；
采用选择得到的子码本对所述合并数据的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
6.根据权利要求1所述的软比特存储方法，其特征在于，所述子码本是通过训练确定的。
7.根据权利要求6所述的软比特存储方法，其特征在于，所述子码本的训练方法包括：
采集软比特样本数据，基于所述数据状态信息，对所述软比特样本数据进行分类；
对于每一类别的软比特样本数据，确定所述类别的软比特样本数据的数值集合，所述数值集合中包括所述类别的软比特样本数据的所有可能数值；
对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本。
8.根据权利要求7所述的软比特存储方法，其特征在于，对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本包括：
对于每一类别的软比特样本数据，统计其数据集合中每个可能数值在所述软比特样本数据中出现的频率，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字；
通过训练修正所述初始码字。
9.根据权利要求8所述的软比特存储方法，其特征在于，采用劳埃德算法训练修正所述初始码字。
10.根据权利要求7所述的软比特存储方法，其特征在于，所述采集软比特样本数据包括：
离线采集所述软比特样本数据，或者采集所述传输块的首个编码块对应的数据作为所述软比特样本数据。
11.根据权利要求1至10任一项所述的软比特存储方法，其特征在于，所述传输块与标签一一对应，所述选择得到的子码本的子码本索引号记录于所述传输块对应的标签。
12.一种软比特存储装置，其特征在于，包括：
子码本选择模块，适于基于传输块的数据状态信息选择子码本，其中，不同的码本对应于不同的数据状态信息，每个子码本中的码字数量少于所有子码本的集合中的码字数量；
压缩及记录模块，适于采用选择得到的子码本对所述传输块中的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
13.根据权利要求12所述的软比特存储装置，其特征在于，每个子码本中包括与该子码本中各个码字一一对应的码字索引号，所述压缩及记录模块包括：
量化子模块，适于采用所述选择得到的子码本将所述软比特量化为多个码字；
存储子模块，适于存储所述多个码字对应的码字索引号。
14.根据权利要求12所述的软比特存储装置，其特征在于，所述数据状态信息包括以下一项或多项：信道优劣程度、码率大小和重传次数。
15.根据权利要求12所述的软比特存储装置，其特征在于，还包括：
解压缩模块，适于当接收到所述传输块的重传数据时，读取先前记录的子码本索引号，并利用所述子码本索引号指向的子码本对存储的结果进行解压缩；
合并模块，适于将所述重传数据与解压缩得到的解压缩结果进行合并，以得到合并数据。
16.根据权利要求15所述的软比特存储装置，其特征在于，还包括：
重传数据子码本选择模块，适于根据所述重传数据的数据状态信息选择子码本；
合并数据压缩及记录模块，适于采用选择得到的子码本对所述合并数据的软比特进行压缩并存储，并记录所述选择得到的子码本的子码本索引号。
17.根据权利要求12所述的软比特存储装置，其特征在于，所述子码本是通过训练模块训练确定的。
18.根据权利要求17所述的软比特存储装置，其特征在于，所述训练模块包括：
采集及分类子模块，适于采集软比特样本数据，基于所述数据状态信息，
对所述软比特样本数据进行分类；
数值集合确定子模块，适于对于每一类别的软比特样本数据，确定所述类别的软比特样本数据的数值集合，所述数值集合中包括所述类别的软比特样本数据的所有可能数值；
训练子模块，适于对于每一类别的软比特样本数据，采用该类别的软比特数据的数值集合作为训练数据，训练得到相应数据状态信息对应的子码本。
19.根据权利要求18所述的软比特存储装置，其特征在于，所述训练子模块包括：
选择子模块，适于对于每一类别的软比特样本数据，统计其数据集合中每个可能数值在所述软比特训练数据中出现的频率，选择预设数量的频率最高的可能数值作为所述类别的软比特训练数据的子码本的初始码字；
修正子模块，适于通过训练修正所述初始码字。
20.根据权利要求19所述的软比特存储装置，其特征在于，所述修正子模块包括：
第一修正子模块，适于采用劳埃德算法训练修正所述初始码字。
21.根据权利要求18所述的软比特存储装置，其特征在于，所述采集及分类子模块包括：
离线采集子模块，适于离线采集所述软比特样本数据；
或者编码块采集子模块，适于采集所述传输块的首个编码块对应的数据作为所述软比特样本数据。
22.根据权利要求12至21任一项所述的软比特存储装置，其特征在于，所述传输块与标签一一对应，所述选择得到的子码本的子码本索引号记录于所述传输块对应的标签。
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