CN111030779A - 一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，包括如下步骤：根据网络信道状态和RRH信号压缩率优化用户处无速率编码采用的度数分布；用户将原始信息根据度数分布进行无速率编码，码字经调制后发送到覆盖该用户的各个RRH；RRH先对收到的信号进行预处理变为基带信号，接着对信号进行量化编码压缩发送；BBU收到各RRH通过高速链路发送来的量化压缩信号，对其译码恢复量化信号，最后将量化信号在无速率译码图上利用置信传播算法进行译码恢复用户信息。本发明给出了度数优化方法在云接入网单用户上行系统中，本发明设计的度数分布在系统吞吐量上有较好的提升。

Description

一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法。

背景技术

随着通信业务的发展，基站数量的不断增加，站址的获取却日益困难。其中云接入网(C-RAN)可以在一定程度上解决解决这个问题。

云接入网(C-RAN)的部署方式，将传统基站的远端射频单元(RRH)和基带处理单元(BBU)分开部署，将RRH更靠近用户，而各个BBU向后集中成一个中央云化计算资源池，负责基带信号的处理，这样可以实现网络的统一、灵活管控。前传链路是支持Gbps量级以及小于0.1ms时延的高速链路(比如光纤，毫米波)，负责连接BBU池和大量的RRH。与传统的RAN架构相比，C-RAN能够高效地解决了网络传输资源不能满足用户需求、网络部署和运营成本逐年增加、能源消耗逐年升高等问题。C-RAN中所有基站信号由后端的BBU池统一处理，这种结构有利于干扰协调、多点协作算法的实施。扩展网络只需要布置新的RRH以及铺设光纤，其成本也小于架设带有完整BBU的基站。由于信号处理统一在BBU池，由统一的降温设备冷却，同时也可以更加灵活地调配BBU资源来适应网络流量地变化，因此能耗远远降低。

无速率码的速率根据信道的变化而自适应变化，仅需要接收到译码端成功译码反馈的ACK信号停止发送码字，减少了信令开销，能够有效缓解ACK信号反馈延迟带来的系统损失。发送端不需要知道信道状态，优化的无速率码仍然可以具有接近信道容量的性能。无速率码的这些特性使其适用于云接入网中的传输机制。关于无速率码的研究主要包括度分布设计、译码方法设计等，其中度分布函数与无速率码的性能直接相关，决定着译码成功率、译码开销和译码复杂度等，设计无速率码关键在于构造合适的度分布函数。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了设计合理的一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法。

本发明的技术方案如下：

一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据网络信道状态和RRH信号压缩率优化用户处无速率编码采用的度数分布；

2)用户将原始信息根据度数分布进行无速率编码，码字经调制后发送到覆盖该用户的各个RRH；RRH先对收到的信号进行预处理变为基带信号，接着对信号进行量化编码压缩发送；BBU收到各RRH通过高速链路发送来的量化压缩信号，对其译码恢复量化信号，最后将量化信号在无速率译码图上利用置信传播算法进行译码恢复用户信息。

所述一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括如下步骤：

1.1)对于BBU处的第l轮译码，LT输入节点将LLR消息传递给LDPC码图校验节点，其携带的外信息为：

式中

是第l-1次迭代LT输出节点传给输入节点的平均外信息，α_i为LT译码图中度数为i的输入节点比例，d_v为LT码图输入节点的最大度数，J为满足对称高斯分布的消息携带的外信息函数；

对于均值为τ，方差为2τ的服从对称高斯分布的消息，其包含的外信息为：

LDPC校验节点传回LT输入节点的外信息为：

式中ξ_i为LDPC码图中度数为i的变量节点比例，

为LDPC码图中与度数j校验节点相连的边的比例，d′_v为LDPC码图变量节点最大度数，d′_c为LDPC码图校验节点最大度数；

LT输入节点将消息传给输出节点的外信息为：

式中

为与度数i输入节点相连的边的比例，d_v为输入节点的最大度数；

最后，量化比特为a的信号对应的LT输出节点传回LT输入节点的外信息为：

式中ω_d表示与度数d输出节点相连的边的比例，

I_a,γ＝J(ALLR_i) 表示信噪比γ下量化比特数为a的信号的对数似然比均值ALLR_a所携带的信息量，其中：

其中a＝b或a＝b+1，所有LT输出节点传回LT输入节点的平均外信息为：

式中Y_r表示量化器中对应的码字量化特比数的压缩率，b为量化比特数，r＝1,2…,b，将式(6)，(7)代入(9)得到每轮迭代的

更新，可以表示为一个函数Φ(·)：

式中

为LT码图的输入节点平均度数，{ω_d}为LT输出节点的边的度分布的系数；

1.2)将2条链路的信道增益定义成一个向量

不同链路取值h 的情况表示为W个向量

向量Γ_i的概率定义为 Pr(Γ_i)，联合优化问题列出如下：

式中ε为大于零的一个小量，

为正确译码的外信息最小门限，

为信道增益Γ_i下信噪比为γ的高斯信道理论容量；优化问题(11)在固定

下可以由线性规划解法求解得到边的度数分布ω(x)，

通过穷举法找到LT输入节点平均度数；

1.3)通过公式

换算得到最优无速率码度分布Ω(x)。

所述一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括如下步骤：

2.1)用户到RRH的信道为块衰落，在一轮接收码字中保持不变，系统中单个用户向两个RRH上行传输，用户将原始信息依次经过LDPC预编码器作为无速率码的预编码，然后通过LT编码器，根据LT码度数分布Ω(x)＝Ω₁x+Ω₂x²+...+Ω_Dx^D，Ω_k,k＝1,...,D为度数为k的概率，为每一个编码比特c 随机地选择一个度数k，从所有的预编码中等概率地选取k个数值，将选取的k 个预编码比特进行模二和运算生成无速率码c，根据以上步骤源源不断地生成无速率码c₁,c₂,……,c_N；

2.2)将无速率码比特0和1根据实际调制方式分映射为发送符号 x₁,x₂,……,x_N，通过天线发送到覆盖该用户的各个RRH；

2.3)各RRH的预处理器对收到的信号预处理得到基带信号：y_i＝h_ix+n_i，其中h_i表示信源到RRH_i之间链路的信道增益系数，n_i表示RRH_i处接收噪声；接着RRH的量化器对信号进行量化，根据RRH与BBU间的前向链路容量b比特 /符号，量化电平数满足2M＝2^b，其中b为量化比特，量化间隔为Δ，量化门限为

量化后的信号为

量化规则如下：

上式中q_-M，q_k，q_M指量化信号

的实际量化电平值；

2.4)各RRH将步骤2.3)得到的N个量化信号转化为b位的二进制，RRH₁对应的码字量化特比数的压缩率为Y_r,r＝1,2…,b；由系统前向链路传输容量b 计算得到剩余容量为

在N个量化信号中随机选取

个信号进行多一比特的量化，将所有信号通过高速链路发送给BBU；

2.5)BBU译码分为两步，首先对压缩的量化信号进行译码恢复出RRH₁的量化信号；

2.6)BBU译码第二步是根据解压缩的量化信号和直传的RRH₂量化信号对用户的码字进行译码。用户无速率码c_i等概率取0和1，第j个RRH上传到BBU的量化信号为

BBU的软解调器输出第i比特的LLR为：

将RRH₁和RRH₂量化信号对应的LLR合并后第i比特的LLR为：

式中Δ_k为量化电平q_k所对应的量化区间，a等于b或b+1，

为各RRH处高斯噪声方差，h_j为链路信道增益；

BBU在无速率码码图上迭代译码，第0轮迭代译码，译码图中输入节点i 的初始LLR为0，输出节点的初始LLR为LLR(i)，其中

为量化比特为b+1的数量，

为量化比特为b的数量；

第l轮迭代，消息先从LT输入节点传向LDPC校验节点，LDPC校验节点再将消息传回LT输入节点，LT输入节点再将消息传向LT输出节点，最后LT输出节点将消息和根据对应码字比特量化值计算得到的LLR传回LT输入节点；当该轮输入节点的LLR均值超过LDPC的译码门限x_p，再单独在LDPC预编码码图上进行迭代译码；

LDPC预编码子图第0轮迭代译码，LDPC变量节点将前面最后一轮迭代时输入节点的LLR传向LDPC；第l轮迭代，LDPC变量节点将消息传向LDPC校验节点，然后消息从LDPC校验节点传向LDPC变量节点；

判决比特s的对数似然比信息LLR(s)，若LLR(s)＞0则信息比特s判为0，否则判为1，根据判决输出结果，若译码不正确则继续迭代，若译码正确或达到最大迭代次数t就结束译码。

本发明的有益效果是：本发明的云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，优化得到无速率码输出节点度分布在块衰落下云接入网压缩传输系统相对于删除信道或其他信道下的最优度数在相同传输码字下有了更好的误码性能，同时在系统的吞吐量上有了较好的提升。

附图说明

图1为云接入网单用户向两个RRH上行传输示意图；

图2为无速率码译码图；

图3为传统方法与压缩传输下无速率码优化的系统吞吐量比较图。

具体实施方式

以下结合说明书附图及实施例对本发明作进一步的描述，但本发明的保护范围并不仅限于此：

参照图1-3所示：云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，具体包括如下步骤：根据网络信道状态和射频拉远头(RRH)信号压缩率优化用户处无速率编码采用的度数分布，用户将原始信息根据度数分布进行无速率编码，码字经调制后发送到覆盖该用户的各个RRH；RRH先对收到的信号进行预处理变为基带信号，接着对信号进行量化编码压缩发送；基带处理单元(BBU)收到各RRH通过高速链路发送来的量化压缩信号，对其译码恢复量化信号，最后将量化信号在无速率译码图上利用置信传播算法进行译码恢复用户信息。

上述传输方法具体步骤如下：

1)用户到RRH的信道为块衰落，在一轮接收码字中保持不变，系统中单个用户向两个RRH上行传输；用户S对原始信息进行无速率编码，无速率码是由外码码率为0.95的LDPC码以及内码部分的LT码级联组成。

1.1)编码第一步，选取码率为0.95的LDPC码本，将原始信息s₀,s₁,……,s_k编码成LDPC码字b₁,b₂,……,b_n；

1.2)编码第二步，对n个LDPC码字b₁,b₂,……,b_n进行LT编码，根据LT码度数分布Ω(x)＝Ω₁x+Ω₂x²+...+Ω_Dx^D，Ω_k,k＝1,...,D为度数为k的概率，为每一个编码比特c随机地选择一个度数k，从所有的预编码中等概率地选取k个数值，将选取的k个预编码比特进行模二和运算生成无速率码c，根据以上步骤源源不断地生成无速率码c₁,c₂,……,c_N；

2)无速率码c₁,c₂,……,c_N在接入信道前先对其进行二进制相移键控(BPSK) 调制，得到经过映射的发送序列x₁,x₂,……,x_N，然后将发送序列接入信道发送出去，发送序列源源不断其长度并不是固定的，每一个长度都对应相应的一个码率；

3)各RRH的预处理器对收到的信号预处理得到基带信号：y_i＝h_ix+n_i，其中h_i表示信源到RRH_i之间链路的信道增益系数，n_i表示RRH_i处接收噪声。接着 RRH的量化器对信号进行量化，根据RRH与BBU间的前向链路容量R比特/ 符号，量化电平数满足2M＝2^b，其中b为量化比特，其取值为R，量化间隔为Δ，量化门限为

量化后的信号为

量化规则如下：

上式中q_-M，q_k，q_M指量化信号

的实际量化电平值；

4)各RRH将步骤3)得到的N个量化信号转化为b位的二进制，RRH₁对应的码字量化特比数的压缩率为Y_r,r＝1,2…,b。由系统前向链路传输容量b计算得到剩余容量为

在N个量化信号中随机选取

个信号进行多一比特的量化，将所有信号通过高速链路发送给BBU；

5)BBU译码分为两步，首先对压缩的量化信号进行译码恢复出RRH₁的量化信号。

6)BBU译码第二步是根据解压缩的量化信号和直传的RRH₂量化信号对用户的码字进行译码。用户无速率码c_i等概率取0和1，第j个RRH上传到BBU的量化信号为

BBU的软解调器输出第i比特的对数似然比(LLR)为：

将RRH₁和RRH₂量化信号对应的LLR合并后第i比特的LLR为(用户采用BPSK调制，发射功率归一化)：

式中Δ_k为量化电平q_k所对应的量化区间，a等于b或b+1，

为各RRH处高斯噪声方差，h_j为链路信道增益。

BBU在无速率码码图上迭代译码；第0轮迭代译码，译码图中输入节点i 的初始LLR为0，输出节点的初始LLR为LLR(i)，其中

为量化比特为b+1的数量，

为量化比特为b的数量。

第l轮迭代，消息先从LT输入节点传向LDPC校验节点，LDPC校验节点再将消息传回LT输入节点，LT输入节点再将消息传向LT输出节点，最后LT输出节点将消息和根据对应码字比特量化值计算得到的LLR传回LT输入节点；当该轮输入节点的LLR均值超过LDPC的译码门限x_p，再单独在LDPC预编码码图上进行迭代译码。

LDPC预编码子图第0轮迭代译码，LDPC变量节点将前面最后一轮迭代时输入节点的LLR传向LDPC；第l轮迭代，LDPC变量节点将消息传向LDPC校验节点，然后消息从LDPC校验节点传向LDPC变量节点。

判决比特s的对数似然比信息LLR(s)，若LLR(s)＞0则信息比特s判为0，否则判为1，根据判决输出结果，若译码不正确则继续迭代，若译码正确或达到最大迭代次数t就结束译码。

上述用户处无速率编码根据网络信道状态和RRH信号压缩率优化，具体步骤如下：

1)对于BBU处的第l轮译码，LT输入节点将LLR消息传递给LDPC码图校验节点，其携带的外信息为：

式中

是第l-1次迭代LT输出节点传给输入节点的平均外信息，α_i为LT译码图中度数为i的输入节点比例，d_v为LT码图输入节点的最大度数，J为满足对称高斯分布的消息携带的外信息函数。对于均值为τ，方差为2τ的服从对称高斯分布的消息，其包含的外信息为：

LDPC校验节点传回LT输入节点的外信息为：

式中ξ_i为LDPC码图中度数为i的变量节点比例，

为LDPC码图中与度数j校验节点相连的边的比例，d′_v为LDPC码图变量节点最大度数，d′_c为LDPC码图校验节点最大度数。LT输入节点将消息传给输出节点的外信息为：

式中

为与度数i输入节点相连的边的比例，d_v为输入节点的最大度数；

最后，量化比特为a的信号对应的LT输出节点传回LT输入节点的外信息为：

式中ω_d表示与度数d输出节点相连的边的比例，

I_a,γ＝J(ALLR_i) 表示信噪比γ下量化比特数为a的信号的对数似然比均值ALLR_a所携带的信息量，其中：

其中a＝b或a＝b+1，所有LT输出节点传回LT输入节点的平均外信息为：

式中Y_r表示量化器中对应的码字量化特比数的压缩率，b为量化比特数， r＝1,2…,b，将式(6)，(7)代入(9)得到每轮迭代的

更新，可以表示为一个函数Φ(·)：

式中

为LT码图的输入节点平均度数，{ω_d}为LT输出节点的边的度分布的系数。

2)将2条链路的信道增益定义成一个向量

不同链路取值h 的情况表示为W个向量

向量Γ_i的概率定义为 Pr(Γ_i)，联合优化问题列出如下：

式中ε为大于零的一个小量，

为正确译码的外信息最小门限，

为信道增益Γ_i下信噪比为γ的高斯信道理论容量。。优化问题(11)在固定

下可以由线性规划解法求解得到边的度数分布ω(x)，

通过穷举法找到LT输入节点平均度数。

3)通过公式

换算得到最优无速率码度分布Ω(x)。

Claims (3)

1.一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据网络信道状态和RRH信号压缩率优化用户处无速率编码采用的度数分布；

2)用户将原始信息根据度数分布进行无速率编码，码字经调制后发送到覆盖该用户的各个RRH；RRH先对收到的信号进行预处理变为基带信号，接着对信号进行量化编码压缩发送；BBU收到各RRH通过高速链路发送来的量化压缩信号，对其译码恢复量化信号，最后将量化信号在无速率译码图上利用置信传播算法进行译码恢复用户信息。

2.根据权利要求1所述一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括如下步骤：

1.1)对于BBU处的第l轮译码，LT输入节点将LLR消息传递给LDPC码图校验节点，其携带的外信息为：

式中

是第l-1次迭代LT输出节点传给输入节点的平均外信息，α_i为LT译码图中度数为i的输入节点比例，d_v为LT码图输入节点的最大度数，J为满足对称高斯分布的消息携带的外信息函数；

对于均值为τ，方差为2τ的服从对称高斯分布的消息，其包含的外信息为：

LDPC校验节点传回LT输入节点的外信息为：

式中ξ_i为LDPC码图中度数为i的变量节点比例，

为LDPC码图中与度数j校验节点相连的边的比例，d′_v为LDPC码图变量节点最大度数，d′_c为LDPC码图校验节点最大度数；

LT输入节点将消息传给输出节点的外信息为：

式中

为与度数i输入节点相连的边的比例，d_v为输入节点的最大度数；

最后，量化比特为a的信号对应的LT输出节点传回LT输入节点的外信息为：

式中ω_d表示与度数d输出节点相连的边的比例，

I_a,γ＝J(ALLR_i)表示信噪比γ下量化比特数为a的信号的对数似然比均值ALLR_a所携带的信息量，其中：

其中a＝b或a＝b+1，所有LT输出节点传回LT输入节点的平均外信息为：

式中Y_r表示量化器中对应的码字量化特比数的压缩率，b为量化比特数，r＝1,2…,b，将式(6)，(7)代入(9)得到每轮迭代的

更新，可以表示为一个函数Φ(·)：

式中

为LT码图的输入节点平均度数，{ω_d}为LT输出节点的边的度分布的系数；

1.2)将2条链路的信道增益定义成一个向量

不同链路取值h的情况表示为W个向量

向量Γ_i的概率定义为Pr(Γ_i)，联合优化问题列出如下：

式中ε为大于零的一个小量，

为正确译码的外信息最小门限，

为信道增益Γ_i下信噪比为γ的高斯信道理论容量；优化问题(11)在固定

下可以由线性规划解法求解得到边的度数分布ω(x)，

通过穷举法找到LT输入节点平均度数；

1.3)通过公式

换算得到最优无速率码度分布Ω(x)。

3.根据权利要求1所述一种云接入网压缩传输下无速率码度数分布优化方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括如下步骤：

2.1)用户到RRH的信道为块衰落，在一轮接收码字中保持不变，系统中单个用户向两个RRH上行传输，用户将原始信息依次经过LDPC预编码器作为无速率码的预编码，然后通过LT编码器，根据LT码度数分布Ω(x)＝Ω₁x+Ω₂x²+...+Ω_Dx^D，Ω_k,k＝1,...,D为度数为k的概率，为每一个编码比特c随机地选择一个度数k，从所有的预编码中等概率地选取k个数值，将选取的k个预编码比特进行模二和运算生成无速率码c，根据以上步骤源源不断地生成无速率码c₁,c₂,……,c_N；

2.2)将无速率码比特0和1根据实际调制方式分映射为发送符号x₁,x₂,……,x_N，通过天线发送到覆盖该用户的各个RRH；

2.3)各RRH的预处理器对收到的信号预处理得到基带信号：y_i＝h_ix+n_i，其中h_i表示信源到RRH_i之间链路的信道增益系数，n_i表示RRH_i处接收噪声；接着RRH的量化器对信号进行量化，根据RRH与BBU间的前向链路容量b比特/符号，量化电平数满足2M＝2^b，其中b为量化比特，量化间隔为Δ，量化门限为

量化后的信号为

量化规则如下：

上式中q_-M，q_k，q_M指量化信号

的实际量化电平值；

2.4)各RRH将步骤2.3)得到的N个量化信号转化为b位的二进制，RRH₁对应的码字量化特比数的压缩率为Y_r,r＝1,2…,b；由系统前向链路传输容量b计算得到剩余容量为

在N个量化信号中随机选取

个信号进行多一比特的量化，将所有信号通过高速链路发送给BBU；

2.5)BBU译码分为两步，首先对压缩的量化信号进行译码恢复出RRH₁的量化信号；

2.6)BBU译码第二步是根据解压缩的量化信号和直传的RRH₂量化信号对用户的码字进行译码。用户无速率码c_i等概率取0和1，第j个RRH上传到BBU的量化信号为

BBU的软解调器输出第i比特的LLR为：

将RRH₁和RRH₂量化信号对应的LLR合并后第i比特的LLR为：

式中Δ_k为量化电平q_k所对应的量化区间，a等于b或b+1，

为各RRH处高斯噪声方差，h_j为链路信道增益；

BBU在无速率码码图上迭代译码，第0轮迭代译码，译码图中输入节点i的初始LLR为0，输出节点的初始LLR为LLR(i)，其中

为量化比特为b+1的数量，

为量化比特为b的数量；

第l轮迭代，消息先从LT输入节点传向LDPC校验节点，LDPC校验节点再将消息传回LT输入节点，LT输入节点再将消息传向LT输出节点，最后LT输出节点将消息和根据对应码字比特量化值计算得到的LLR传回LT输入节点；当该轮输入节点的LLR均值超过LDPC的译码门限x_p，再单独在LDPC预编码码图上进行迭代译码；

LDPC预编码子图第0轮迭代译码，LDPC变量节点将前面最后一轮迭代时输入节点的LLR传向LDPC；第l轮迭代，LDPC变量节点将消息传向LDPC校验节点，然后消息从LDPC校验节点传向LDPC变量节点；

判决比特s的对数似然比信息LLR(s)，若LLR(s)＞0则信息比特s判为0，否则判为1，根据判决输出结果，若译码不正确则继续迭代，若译码正确或达到最大迭代次数t就结束译码。

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