CN111162801A

CN111162801A - 基于序排列的概率整形分布匹配器的装置和方法

Info

Publication number: CN111162801A
Application number: CN201911377737.4A
Authority: CN
Inventors: 王紫涵
Original assignee: Shanghai Institute of Microwave Technology CETC 50 Research Institute
Current assignee: Shanghai Institute of Microwave Technology CETC 50 Research Institute
Priority date: 2019-12-27
Filing date: 2019-12-27
Publication date: 2020-05-15

Abstract

本发明提供了一种基于序排列的概率整形分布匹配器的装置和方法，将输入的比特流作为二进制数值，转换为十进制数值，选取所述十进制数值的区间下限；计算出按照一定概率排列的符号序列的区间下限和对应索引，并输出符号序列；搜索出符号序列中的区间，并记录所述区间的区间索引；通过区间索引，找到所述区间索引对应的字典序排列的符号序列，按照符号序列进行分布匹配器输出。实现高效零差错低时间复杂度和运算复杂度的分布匹配，更快更准确实现转换单元和字典排序，并在限定功率的条件下，增加系统的传输容量。

Description

基于序排列的概率整形分布匹配器的装置和方法

技术领域

本发明涉及通信编码调制技术领域，具体地，涉及一种基于序排列的概率整形分布匹配器的装置和方法，尤其是涉及一种基于最优字典序排列的概率整形分布匹配器的装置和方法，设计转换数据信号的方法，以及数据发送/数据接收的方法。

背景技术

随着通信系统对传输容量的要求日益增高，整形技术作为一种典型的调制格式优化技术以其传输容量高、系统复杂度低等优势得到越来越多的关注，在未来的传输系统中前景广阔。

整形技术主要包括几何整形和概率整形两种方案。几何整形是指星座点是等概出现，但是欧式距离不是均匀分布的整形方案；概率整形是指星座点的欧氏距离是均匀分布的，但是非等概出现的整形方案，例如专利文献CN109474345A公开的一种基于几何-概率成形的光信号生成方法及装置。

专利文献CN110176962A公开的基于TCM-概率成形的光信号处理方法及装置，使用星座点分布匹配来实现概率整形，其中子集分割路径会导致一定的偏差误差。专利文献CN109412999A公开的一种概率成型的映射方法及装置，其分配方法太过复杂。专利文献CN109964426A公开的在具有分布匹配和统计幅度成形的系统中利用符号分布的误差检测和专利文献CN109845112A公开的转换或重新转换数据信号的方法以及用于数据发送和/或数据接收的方法和系统，都是使用比特流和符号流同时编码分配，会导致编码和解码出现错误的概率更大，且编码部分更复杂。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于序排列的概率整形分布匹配器的装置和方法。

根据本发明提供的一种基于序排列的概率整形分布匹配器的装置，包括：

转换模块：将输入的比特流作为二进制数值，转换为十进制数值，选取所述十进制数值的区间下限；

计算模块：计算出按照一定概率排列的符号序列的区间下限和对应索引，并输出符号序列；

搜索模块：搜索出符号序列中的区间，并记录所述区间的区间索引；

确定模块：通过区间索引，找到所述区间索引对应的字典序排列的符号序列，按照符号序列进行分布匹配器输出。

优选地，所述比特流是设定长度的随机比特流，采用二分法得到十进制数值的区间下限。

优选地，所述一定概率排列是指通过字典序排列。

优选地，所述符号序列中的区间是指第一个大于或者等于比特流序列区间下限的区间。

优选地，所述搜索出符号序列中的区间采用符号概率搜索，区间个数

依据如下公式：

其中，m表示所述区间的序列长度；

下标i表示序列中元素的个数；

a_i表示第i个元素；

P_A表示最佳概率分布；

C_type表示序列中元素；

n(a_i)表示元素a_i的个数。

根据本发明提供的一种基于最优字典序排列的概率整形分布匹配器的方法，包括：

转换步骤：将输入的比特流作为二进制数值，转换为十进制数值，选取所述十进制数值的区间下限；

计算步骤：计算出按照一定概率排列的符号序列的区间下限和对应索引，并输出符号序列；

搜索步骤：搜索出符号序列中的区间，并记录所述区间的区间索引；

确定步骤：通过区间索引，找到所述区间索引对应的字典序排列的符号序列，按照符号序列进行分布匹配器输出。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、能够实现高效零差错低时间复杂度和运算复杂度的分布匹配；

2、能够更快更准确实现转换单元和字典排序；

3、能够在限定功率的条件下，增加系统的传输容量。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明中的测量原理图；

图2为本发明中的装置示意图；

图3为本发明中的实现步骤示意图；

图4为本发明中的实例示意图；

图5为本发明中不同传输距离下互信息的大小的测量效果图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

针对上述现有技术中的缺陷，本发明要解决的技术问题体现在以下几点：1)不使用比特流和符号流同时编码分配，将输入比特流作为二进制数值转换为十进制数值，再选取区间下限；2)不使用比特流和符号流同时编码分配，简化符号流编码部分，在编码部分得到符号流区间下限索引以后，将问题转换为求第n个字典排序，更简便；3)编码解码捆绑出现错误更多，本发明中分开编码解码部分，实现高效零差错低时间复杂度。

本发明的目的在于通过基于字典序排列的方法，把长度为k的比特序列唯一映射到长度为m的一串符号序列，且该符号序列的幅值是按照给定的概率进行的，此过程的反映射也是成立的。本发明克服了现有概率成形变长模式方法导致的传输速率的变化以及缓冲区大小，以及定长模式分布匹配器不能零差错反映射的问题，提出了一种高效零差错低时间复杂度和运算复杂度的分布匹配器的装置和方法。如图5所示，不同传输距离下互信息的大小的测量效果图中，传输距离越远，互信息越小。

如图2所示，本装置包括转换单元，将输入比特流作为二进制数值转换为十进制数值，选取该数值的区间下限；计算单元，计算出输出按照一定概率排列的符号序列区间下限和对应索引，具体计算方法是通过字典序排列的方法；搜索单元，搜索出符号序列第一个大于等于比特流序列区间下限的区间，并记录该区间索引；确定单元，确定该索引下，对应的符号序列。

如图1所示，是高效零差错低时间复杂度和运算复杂度的分布匹配器的方法原理。其中，{0,1}^k代表输入的比特流序列，长度为k。A^m代表输出的符号序列，长度为m。图1表明，k长度的比特流序列通过分布匹配器输出m长度的符号序列，且该序列幅值A_i按照一定的概率P_i分布。

如图3所示，使用图2中测量装置200进行高效零差错低时间复杂度和运算复杂度的分布匹配的具体步骤。

步骤301、输入比特流，转换数值得到区间下限；

具体到本实施例，转换数值指的是将比特流看做是二进制序列，转换成十进制数值，由于0,1,均匀分布，用二分法得到该比特流序列的区间下限。步骤301在转换单元201中完成。

步骤302、计算字典排序下符号序列的下限；具体到本实施例为固定符号序列的第一个符号，计算字典排序下的可能性，和步骤301得到的。步骤302在计算单元202完成。

步骤303、和给定比特流下限比较；步骤303在计算单元202完成。

步骤304、确定区间索引，按照给定符号概率搜索；重复步骤302到步骤304，最终确定符号序列；

具体实施中，本发明的实际应用场景是提供一种低时间复杂度和运算复杂度的分布匹配器来实现概率整形，最终运用概率整形来实现在相同的发送功率下，更大的容量和传输距离，减小非线性效应。确定区间和排序是为了能实现从比特流到字母流的一一对应关系，这样在反过来译码的时候也能实现一一对应。

本实施例中采用16-QAM调制格式，字典序幅值为[1,3,5,7],假设最佳概率分布为[0.39,0.31,0.2,0.1]，采用GN模型仿真光纤信道中非线性噪声，信道数为9信道，信道间隔为30GHz,发送功率为1dBm,传输距离范围是1000km到3000km的时候，进行多跨度长距离光纤信道仿真。

首先输入随机比特流，长度为32768个随机比特。由于是16-QAM，所以四个比特可以组成一个符号，共8192个符号。最后当按照假设的最佳概率分布为[0.39,0.31,0.2,0.1]进行字典序幅值分布的时候，然后按照1,3,5,7的幅值进行分布排列数目的计算，得到个数分别为[3195,2540,1638,819]。

P_A(a_i)代表的是假设的最佳概率分布，类似这个[0.39,0.31,0.2,0.1]的值。R是代表符号的种类，类似上面的1,3,5,7.然后利用本发明所提出的方法和装置来转换数值，得到随机比特流第一个比特的区间下限。

转换单元的公式是从二进制比特转为十进制数字。比如010转为十进制就是2，然后能够计算出对应字典排序下符号的区间下限。然后通过和对应比特流区间下限进行比较，确定区间索引。按照给定符号概率搜索。

将输出序列看做长度为m，有i种元素，每种幅值为a_i元素的个数为n(a_i)的集合，按照字典序排列的个数为公式1.1。

假设，P_A(a_i)＝(0.5,0.25,0.25)，R＝{a₁,...,a_i}＝{1,2,3}。左边输入比特位数为3，即k＝3，左边的区间个数有2^k＝8个；右边输出序列元素个数j＝3满足式

因此可以使用。编码原理图如下。最左边是假设的三位随机比特的各种可能性，在此假设本次随机比特序列为101，则转换成十进制数为5，它的下限就是5/(2^3)＝5/8,对应到符号序列的最高下限就是8/12，12是指按照指定的P_A(a_i)＝(0.5,0.25,0.25)，R＝{a₁,...,a_i}＝{1,2,3}进行排列的符号序列一共有12种可能，8/12是第一个大于5/8的区间。所以确定所想要的就是第9个满足该指定分布排列的符号序列。按照指定分布P_A(a_i)和R，可以看到，以幅度1开头的一定是6种序列，以幅度2开头是3种，以幅度3开头是3种，所以第9个符号序列一定不是以幅度1开头。以此类推，可以最后得到想要的符号序列2311。

如图4所示，第一列是随机比特流，位数是三位(即用k表示，k＝3)，如果按照排列组合，每一位上都有可能是0或者1，那么一共有2^3种可能。在实际的链路中，因为是随机比特流，这8种都有可能，在这里我们假设是101.

第二列是把二进制序列101转换成十进制，就是5(即用d表示)；红色部分和箭头代表对应和指向关系。(2^3种可能对应到十进制的0-7，一共有8个下边界，下边界的数值用公式表示就是d/2^k)

第三列是通过Pa这个分布和总需求的字母长度[这里的需求是,2个1,1个2，1个3，一共四个字母]，按照字典序排列，如上面公式1.1所示，一共有12种可能性(n＝12)。和第二列一样，我们计算每一段的区间下界。发现9的区间下界是8/12，是第一个大于第二列确定下边界的值，也是我们所要求的边界。

第四列就是根据第三列确定的9，来找到根据字典序排列的第9个序列的值。具体的方法就是，按照字典序的定义，我们可以看到，当2个1,1个2，1个3的时候，当第一个字母是1的时候，将会有六个序列，6<9，所以第一个字母应该在2和3中选择。当假设第一个字母是2的时候，有3种情况，再去掉刚才的6种1开头的序列，一共9种情况，>＝我们所要求的第9个序列，因此可以判断是2开头的。接下来同样，假设第二个字母是1的时候，也就是序列是21**。和刚才一样的方法求解，直到最后我们可以得到2311的序列。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims

1.一种基于序排列的概率整形分布匹配器的装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的装置，其特征在于，所述比特流是设定长度的随机比特流，采用二分法得到十进制数值的区间下限。

3.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的装置，其特征在于，所述一定概率排列是指通过字典序排列。

4.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的装置，其特征在于，所述符号序列中的区间是指第一个大于或者等于比特流序列区间下限的区间。

5.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的装置，其特征在于，所述搜索出符号序列中的区间采用符号概率搜索，区间个数

依据如下公式：

其中，m表示所述区间的序列长度；

下标i表示序列中元素的个数；

a_i表示第i个元素；

P_A表示最佳概率分布；

C_type表示序列中元素；

n(a_i)表示元素a_i的个数。

6.一种基于序排列的概率整形分布匹配器的方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的方法，其特征在于，所述比特流是设定长度的随机比特流，采用二分法得到十进制数值的区间下限。

8.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的方法，其特征在于，所述一定概率排列是指通过字典序排列。

9.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的方法，其特征在于，所述符号序列中的区间是指第一个大于或者等于比特流序列区间下限的区间。

10.根据权利要求1所述的基于序排列的概率整形分布匹配器的方法，其特征在于，所述搜索出符号序列中的区间采用符号概率搜索，区间个数

依据如下公式：

其中，m表示所述区间的序列长度；

下标i表示序列中元素的个数；

a_i表示第i个元素；

P_A表示最佳概率分布；

C_type表示序列中元素；

n(a_i)表示元素a_i的个数。