CN113271281A

CN113271281A - 发送方法和接收方法

Info

Publication number: CN113271281A
Application number: CN202110544987.3A
Authority: CN
Inventors: 明世澔; 贝勒卡西姆·穆霍什; 安索瑞归·丹尼尔·罗百帝; 金庆中; 郑鸿实
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 2014-02-05
Filing date: 2015-02-05
Publication date: 2021-08-17
Anticipated expiration: 2035-02-05
Also published as: KR102273870B1; KR102197700B1; CN105960788A; KR101944529B1; EP3075125A1; US20220368456A1; CN105960788B; US11424858B2; CN113067678B; MX2016010164A; US11777643B2; US20150222471A1; KR20150092726A; US20180034584A1; MX2019011780A; KR20170129664A; KR102007960B1; EP3075125B1; US10862623B2; KR101800413B1

Abstract

公开了一种发送方法和接收方法。发送设备包括：编码器，对比特执行信道编码并产生码字；交织器，对所述码字进行交织；以及调制器，根据调制方案将经过交织的码字映射到非均匀星座，其中，所述星座可根据调制方案而包括的基于各种表所定义的星座点。

Description

发送方法和接收方法

本申请是申请日为2015年2月5日、申请号为201580007514.2、题为“发送设备及其调制方法”的专利申请的分案申请。

技术领域

与本发明构思的示例性实施例一致的设备和方法涉及使用广播发送和接收数据，更具体地说，涉及在比特交织编码调制(BICM)将编码器和交织器的输出的比特映射到复杂星座时使用的非均匀星座的设计。

背景技术

与第二代数字视频地面广播(DVB-T2)一致的当前广播系统使用比特交织编码调制(BICM)链以对将被发送的比特进行编码。BICM链包括在比特交织器和正交幅度调制(QAM)映射器之前的信道编码器(如低密度奇偶校验(LDPC)编码器)。QAM映射器的作用是将从信道编码器输出的并使用比特交织器交织的不同比特映射到QAM信元(cell)。每个信元表示具有实部和虚部的复数。QAM映射器将M个比特分组到一个信元中。每个信元被转换为复数。对于QPSK，作为每个信元的比特数量的M等于2，对于16QAM，M等于4，对于64QAM，M等于6，对于256QAM，M等于8。可使用更高的QAM大小来增加吞吐量。例如：1K QAM是包含1024个可能点的星座，并被用于映射M＝10的比特。DVB-T2和先前标准使用均匀QAM。均匀QAM具有两个重要的特性：星座的可能点是矩形，并且每两个连续点之间的间距是均匀的。均匀QAM非常容易映射和解映射。

由于QAM不需要被优化，因此QAM也容易用作信噪比(SNR)或信道码(如LDPC码)的编码率的函数。然而，均匀QAM的容量与理论极限(被称为香农极限)的差距很大。在误码率(BER)或误帧率(FER)方面的性能可能与最佳差距很大。

发明内容

技术问题

为了减小与香农极限的差距并提供更好的BER/FER性能，通过放宽均匀QAM的两个特性(即，星座点之间的均匀距离和方形)来产生非均匀星座(NUC)。

技术方案

本发明的特定示例性实施例的目标在于至少部分处理、解决和/或减轻与现有技术相关的问题和/或缺点中的至少一个(例如，上述问题和/或缺点中的至少一个)。本发明的特定示例性实施例的目标在于提供超越现有技术的至少一个优点(例如，下述优点中的至少一个)。

本发明在独立权利要求中限定。有利特征在从属权利要求中限定。

从下面的结合附图进行的公开本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它方向、优点和显著特征对于本领域的技术人员来说将变得明显。

技术效果

附图说明

通过参照附图描述特定示例性实施例，以上和/或其它方面将更加明显，其中：

图1是根据示例性实施例的第一算法的示意性示图；

图2是示出根据示例性实施例的第一算法的操作的流程图；

图3示出根据示例性实施例的随着图1和图2的第一算法被执行，针对参数之一的C_last的收敛；

图4示出根据示例性实施例的用于确定在AWGN信道中的在给定SNR值S的情况下的最优星座的第二算法；

图5示出根据示例性实施例的随着图4的第二算法被执行，星座C_best的收敛；

图6示出根据本发明的实施例的用于确定在针对期望的莱斯因子K_rice的莱斯衰落信道中的在给定SNR值S的情况下的最优星座的第三算法；

图7示出根据本发明的示例性实施例的用于确定在瑞利衰落信道中的在给定SNR值S的情况下的最优星座的第四算法；

图8示出根据本发明的示例性实施例的用于确定最优星座的第五算法；

图9示出根据示例性实施例的用于获得针对特定系统的最优星座的处理；

图10示出根据示例性实施例的在AWGN信道中的来自DVB-T2的使用低密度奇偶校验(LDPC)的64-QAM且编码率(CR)为2/3的示例性BER比SNR的图表；

图11示出根据本发明的示例性实施例的用于确定最优星座的第六算法；

图12进一步示出根据示例性实施例的在图11中示出的第六算法；

图13示出根据示例性实施例的用于获得针对特定信道类型的瀑布SNR的处理；

图14示意性地示出根据示例性实施例的用于基于不同的传输场景获得针对输入的星座的加权性能指标函数的处理；

图15示出根据示例性实施例的用于获得最优星座的处理；

图16a和图16b示出根据示例性实施例的用于从先前的星座产生候选星座的可选方案；

图17示出根据示例性实施例的降低复杂性的技术；

图18示出根据示例性实施例的用于实现算法的设备；

图18至图34示出根据各种示例性实施例的非均匀星座；

图35是用于描述根据示例性实施例的发送设备的配置的框图；

图36是用于描述根据示例性实施例的接收设备的配置的框图；

图37是用于描述根据示例性实施例的调制方法的流程图。

具体实施方式

现在将参照附图更详细地描述各种示例性实施例。

在下面的描述中，即使在不同的附图中，相同附图标号也被用于相同元件。在描述中限定的事项(诸如详细结构和元件)被提供用于帮助对本发明的全面理解。因此，明显的是可在没有这些特别限定的事项的情况下实施示例性实施例。此外，由于公知功能或结构将以不必要的细节来模糊示例性实施例，因此不详细描述公知功能或结构。

提供以下参照附图对示例性实施例的描述来帮助对由权利要求限定的本发明构思的全面理解。该描述包括各种特定细节来帮助理解，但这些细节被视为仅是示例性的。因此，本领域的普通技术人员将认识到在不脱离本发明的范围的情况下可对这里描述的实施例进行各种改变和修改。

虽然相同或相似的标号可在不同的附图中示出，但是相同或相似的标号可指定相同或相似的组件。

为了清楚和简洁，可省略对本领域已知的技术、结构、构造、功能或处理的详细描述，以避免模糊本发明的主题。

这里使用的术语和词语不限于书面或标准含义，而是仅被发明人用来使本发明能够被清楚或一致地理解。

贯穿本文档的说明书和权利要求书，词语“包括”、“含有”、“包含”及其变形(例如，“包括的”、“含有的”、“包含的”)是指“包括，但不限于”，并不意图(不会)排除其它特征、元件、组件、整体、步骤、操作、处理、功能、特性等。

贯穿本文档的说明书和权利要求书，单数形式包含复数，除非上下文要求另外情况。例如，参照“对象”包括参照一个或更多个这样的对象。

贯穿本文档的说明书和权利要求书，一般形式为“用于Y的X”(这里，Y是某个动作、处理、功能、活动或步骤，X是用于实施该动作、处理、功能、活动或步骤的某个装置)的语言包含被专门适配为、配置为或布置为进行Y但是不是必须专门进行Y的装置X。

结合本发明构思的特定方面、实施例、示例或权利要求描述的特征、元件、组件、整数、步骤、操作、处理、功能、特性等将被理解为可应用到这里描述的任何其它方面、实施例、示例或权利要求，除非与之不相容。

可以按照在数字广播中使用的任何适当的方法、系统和/或设备的形式(例如，按照移动/便携式终端(例如，移动电话)、手持装置、个人计算机、数字电视和/或数字无线电广播发送器和/或接收器设备、机顶盒等)来实现示例性实施例。任何这样的系统和/或设备可与任何适当的现有或未来的数字广播系统和/或标准(例如，这里提及的一个或更多个数字广播系统和/或标准)兼容。

根据示例性实施例的非均匀星座(NUC)可使用任何适当的包括用于产生或获得这样的非均匀星座的步骤(或操作)的方法或算法来产生或获得。根据实施例的非均匀星座可通过任何适当布置的包括用于产生或获得这样的非均匀星座的装置的设备或系统来产生或获得。这里描述的方法或算法可在任何适当布置的包括用于实施该方法或算法的步骤的装置的设备或系统中被实现。

特定示例性实施例提供用于获得非均匀星座的算法。在特定示例性实施例中获得的非均匀星座可提供比同等的均匀星座(例如，同阶的均匀星座)更高的容量。特定示例性实施例可包括使用具有相对低的复杂度和相对高的计算效率的算法来获得最优非均匀星座。例如，特定示例性实施例中的算法比起使用搜索所有(或大部分)可能的候选星座的穷举法的算法，获得最优非均匀星座更快得多。特定示例性实施例提供用于获得适合于非常高的阶的星座(例如，包括多于1024个星座点)的最优非均匀星座的算法。

下面描述获得非均匀(NU)正交幅度调制(QAM)星座的各种实施例。然而，技术人员将理解，本发明不限于QAM星座，而可应用到其它类型的星座。

如上所述，星座可由多个参数表征，例如，指定星座点之间的间距的参数，或指定每个正实级(level)的位置的参数(可从这些参数获得完整的星座，这是因为星座针对实轴和虚轴相同，针对正数值和负数值相同)。为了获得最优星座，可采用穷举法，在穷举法中，使用特定步长搜索每个参数的值的组合直至特定最大值。每个参数的值的每种组合相应于不同的星座。选择具有最佳性能的星座。

然而，在特定实施例中，可通过将一个或更多个特定几何和/或对称限制应用于星座来减少参数的数量。例如，第一限制可以是星座在星座的四个象限中是对称的。此外，星座可被限制为：星座点按照QAM类型点阵被排列，在每个象限内，(i)星座点沿水平线和垂直线被布置，(ii)水平线的数量与垂直线的数量相同，(iii)沿每条水平线布置相同数量的星座点，(iv)沿每条垂直线布置相同数量的星座点。在另一示例中，星座可被限制为是圆形星座(例如，具有圆形对称的星座)。此外，具有相同的相对布置而仅在大小方面不同的星座可被视为等同。在这种情况下，参数之一可被设置为固定值。技术人员将理解本发明构思不限于上述示例，可使用一个或更多个额外或可替换的限制。

在特定实施例中，非均匀QAM(NU-QAM)星座可具有符合一个或更多个几何和/或对称限制(例如，上述限制中的一个或更多个或者全部)的星座或者该星座的旋转或缩放。非均匀N-QAM星座可以是包括N个星座点的非均匀QAM星座。

通过应用上述限制，例如，针对包括16个星座点、64个星座点、256个星座点、1024个星座点、4096个星座点和16384个星座点的星座，参数的数量可被分别减少至1个参数、3个参数、7个参数、15个参数、31个参数和63个参数。缩小的参数集中的参数的数量可由b表示。例如，针对16-QAM，b＝1(其中，在实/虚和正/负轴上存在16个对称的位置)。因此，仅存在将定义的2个点。由于星座的总能量通常被归一化为1，因此确定一个参数将确定另一个。因此，对于正方形16QAM，b＝1。

在特定示例性实施例中，使用步长d搜索b个参数中的每个参数的值的组合直至最大值A。因此，搜索迭代的数量等于(A/d)^b。

现在将描述根据特定示例实施例的用于针对给定SNR获得最优非均匀星座的第一算法。该算法使用逐步修改初始星座直到星座收敛的迭代方案。例如，初始星座可以是均匀星座，可通过在迭代之间改变参数的值来修改星座，当在迭代之间所有参数的值改变了小于阈值的量时，发生收敛。最优星座可被限定为根据任何适当的指标具有最佳性能的星座。例如，指标可包括编码调制(CM)容量或BICM容量。在以下的示例中，获得非均匀64-QAM星座，其中，(减少后的)可变参数的数量b等于3。

图1是根据示例性实施例的第一算法的示意性示图，图2是示出根据示例性实施例的第一算法的操作的流程图。在该算法中，使用以下变量。参数C_last表示与b个参数的值的特定集相应的特定星座。使用特定初始星座(例如，均匀星座)来对参数C_last进行初始化。参数SNR表示信噪比。SNR参数被设置为与期望最优星座所针对的SNR相同的期望值。参数C_best表示针对给定SNR使性能最大化(例如，使CM容量或BICM容量最大化)的星座。参数d表示在算法中使用的第一步长。参数d(或步)被初始化为可根据理论和/或经验确定的适当的值。参数Min_Step表示d的最小允许值，并被设置为固定值。

在操作201，C_last被初始化为输入星座。在下一个操作203，步d被初始化为值Ini_step。在操作205，获得候选星座集。候选星座集包括星座C_last和一个或更多个修改的星座，其中，可通过使用任何适当的方案修改限定C_last的一个或更多个参数值来获得每个修改的星座。在示出的示例中，可基于C_last和步长d来创建候选星座集，由函数CreateSet(C_last,d)表示。例如，对于每个星座点，产生三个推导星座[C_last,C_last+d,C_last-d]。具体地，星座集被推导使得C_last中的b个参数的值均被设置为围绕当前参数值改变的n个新的值之一。例如，可使用三个新的值(n＝3)，包括(i)当前参数值，(ii)比当前参数值大d的值，(iii)比当前参数值小d的值。例如，如果存在两个将被限定的星座级，则将被测试的组合的数量是3×3(相应于每个级三个位置)。新的参数值的所有组合被用于产生星座集。因此，星座集包括总共n^b个星座。虽然在上述的实施例中针对每个参数使用三个新的值，但是在其它实施例中可使用任何适当的数量的新的值。新的值的集可包括旧的(或当前)值，或可不包括旧的值。

在特定实施例中，选择每个级的三个值，使得将被测试的可能的总数量为3^b，其中，b是将被最优化的级(参数)的数量。在非常高阶的星座的情况下(例如，在1K以上)，3^b可能非常高。在这种情况下，除了一个级之外的所有级可被固定，针对这个级测试三种可能C_last、C_last+d和C_last-d直到实现收敛。随后可针对其它级重复相同的操作。该操作的开销是成倍的，而非指数的(例如，假设每个级在一次迭代中收敛，则开销将是3×b而不是3^b)。

在操作207，使用任何适当的性能指标(例如，容量)来计算或确定推导的(候选)星座集中的每个星座的性能。在操作209，具有最佳性能的候选星座(例如，使性能最大化的候选星座)被指定为C_best。在操作211，确定C_best与C_last之间的差是否大于阈值量。例如，在示出的示例中，阈值量等于0，从而确定是否C_best＝C_last。也就是说，确定在星座C_best和星座C_last之间是否存在任何差别(例如，在特定精确度内)。差别可以是差别的任何适当的指标，例如，包括基于几何的差别(例如，星座的星座点的位置的差别)和/或性能指标(例如，星座之间的特定性能指标的差别)。如果在操作211确定C_best≠C_last，则在操作213，C_last采用C_best的值(即，从而在下一迭代中的C_last的值等于当前迭代中的C_best的值)，并且方法返回到操作205，在操作205中，基于C_last和步长d来创建候选星座集(CreateSet(C_last,d))。另一方面，如果在操作211确定C_best＝C_last，则在操作215，C_last采用C_best的值，并且方法进行到操作217。

在操作217，确定是否d<Min_Step。如果在操作217确定d≥Min_Step，则方法进行到操作219，在操作219中，步长d被减小。例如，d除以特定因子(例如，2)。在操作219之后，方法返回到操作205，在操作205中，基于C_last和步长d来创建候选星座集(CreateSet(C_last,d))。另一方面，如果在操作217确定d<Min_Step，则C_best的值被保存，并且算法结束。

图3示出随着图1和图2的第一算法被执行，针对参数之一的C_last的收敛。起初，参数的值收敛为特定值。当参数的值已在特定精确度内被收敛时，步长d被减小，参数的值进一步收敛，直到步长d已到达最小步长。

在图3中示出的示例中，对于每次迭代，三个新的参数值被尝试，如垂直列的圆点所示。针对每次迭代的最佳的新的参数在图3中被示出为实心圆点。在一次迭代中的最佳参数值被用作下一次迭代的新的参数值。因此，在图3中示出的示例中，三个新的参数值被尝试(包括当前参数以及比当前参数大d或小d的参数)，一次迭代的实心圆点相应于在下一次迭代的列中排列的三个圆点的中间圆点。

在特定示例性实施列中，在图2中示出的算法的操作217和219可被省略，使得使用初始步长来执行操作205、207、209、211、213和215。在这种情况下，当在操作215确定C_best＝C_last时，步长不被减小，而是C_best的值被保存，并且算法结束。通过省略操作217和219，算法有可能完成得更快。然而，与在图2示出的步长d被减小的算法中获得的输出的星座C_best相比，在该情况下输出的星座C_best与真正的最优星座之间的差别会更大。这可在图3中看出，其中，可看出，与在使用初始步长进行收敛的阶段下的最佳参数值相比，在最后迭代中的最佳参数值更接近于最佳值(由水平线指示)。

上述的第一算法基于特定性能指标(例如，容量)确定最优星座。在下面，各种算法用于针对由一个或更多个系统参数值的集限定的传输系统确定最优星座，其中，针对系统参数的特定期望值(例如，特定SNR值或特定莱斯因子)，星座被最优化。在这些实施例中，系统参数值被设置为初始值(例如，相对高的值)，使用上述算法(例如，在图2中示出的算法)产生最优星座，其中，性能指标是基于具有设置的系统参数值的限定的传输系统。系统参数值随后被重设为修改的值(例如，通过将值减小特定步长)，并且算法被重新运行。其它系统参数值可保持固定的。该处理被重复，直到系统参数值达到特定期望的值。

例如，图4示出用于确定在加性高斯白噪声(AWGN)信道中的在给定SNR值S的情况下的最优星座的第二算法。在操作401，通过将SNR参数设置为高的值N来初始化算法，其中，N是大的。例如，初始SNR值可被设置为这样的SNR值：在该SNR值以上，非均匀星座无法提供比同等的均匀星座更好的性能。可根据例如理论和/或经验来确定该值。在步骤401，参数C_last也被初始化为特定星座，例如，均匀星座。

在操作403，使用用作输入星座的被初始化的星座C_last并使用被初始化的SNR率来运行上述的第一算法。通过应用第一算法，星座C_last将被收敛为针对特定的SNR输入值的最优星座C_best。操作403的输出是使用第一算法获得的C_best。在操作405，将SNR值减小特定量(例如，一个单位或者步长)。在操作405，C_last采用C_best的值(即，使得在下一迭代中的C_last的值等于当前迭代中的C_best的值)。在操作407，确定是否SNR＜S。如果在操作407确定SNR≥S，则方法返回到操作403，其中，在操作403，使用新的C_last和SNR的值来运行第一算法。另一方面，如果在操作407确定SNR＜S，则保存C_best的值，并且算法结束。通过应用第二算法，作为结果产生的星座C_best是针对期望的SNR值S的最优星座。

图5示出根据图4的第二算法被执行，星座C_best的收敛。三条曲线中的每一条表示三个可变参数中的每个参数的值的变化。连续的实线表示固定参数的固定值。如图5所示，在第二算法的开始处，从图5的右手边开始，SNR值是高的，并且星座是均匀星座，如图5的右手边上的参数的值所定义的，标为“初始条件”。在每次迭代，针对特定SNR值(在图5中由标记指示)获得最优星座。SNR随后被减小，并且针对新的SNR获得最优星座(针对参数之一由图5中的阶梯线指示该处理)。如图5所示，与最优星座相应的参数的值随着SNR值的改变而平缓地改变。重复迭代直到SNR值到达期望的SNR值S。

通过运行图4中示出的第二算法，从SNR值集中的每个SNR值推导最优星座。这些星座可与相应的SNR值关联地存储，例如，被存储在查找表中。

图6示出用于确定在针对期望的莱斯因子K_rice的莱斯衰落信道中的在给定SNR值S的情况下的最优星座的第三算法。通过下式给出莱斯信道：

[等式1]

在等式1中，K是莱斯因子，h是瑞利分布(中心和标准化)。起初，第三算法应用上述的第二算法以获得针对AWGN信道的在SNR值S的情况下的最优星座，C_best(AWGN)。在操作601，参数C_last被初始化为C_best(AWGN)。在操作601，莱斯因子K被初始化为高的值，这可根据理论和/或经验确定。例如，K可被初始化为值K_rice+N，其中，N是大的。

在操作603，使用作为输入星座的被初始化的星座C_last并使用被初始化的莱斯因子K来运行上述的第一算法以获得最优星座C_best。在操作605，将莱斯因子K减小特定量(例如，减少一个单位)。在操作605，C_last采用C_best的值(即，使得在下一迭代中的C_last的值等于当前迭代中的C_best的值)。在操作607，确定是否K＜K_rice。如果在操作607确定K≥K_rice，则方法返回到操作603，其中，在操作603，使用新的C_last和K的值来运行第一算法。另一方面，如果在操作607确定K＜K_rice，则C_best的值被保存，并且算法结束。通过应用第三算法，作为结果产生的星座C_best是针对期望的莱斯因子K_rice的最优星座。

图7示出用于确定在瑞利衰落信道中的在给定SNR值S的情况下的最优星座的第四算法。瑞利衰落信道是莱斯因子K＝0的莱斯衰落的特定情况。因此，除了K_rice被设置为0之外，第四算法与上述的第三算法相同。

以下的表1比较了使用穷举搜索、限制性穷举搜索和根据本实施例的算法获得各种星座尺寸(16-QAM、64-QAM和256-QAM)的最优星座的容量计算函数调用的数量。表1中的值是基于0.0125的步长d和参数的最大值10。表1还指示了使用限制性穷举搜索和使用根据本实施例的算法的搜索之间的因子差异。如所看到的，根据本发明的实施例的算法更有效得多，例如，针对256-QAM，因子为1.15×10¹⁰。

表1

在表1中，穷举搜索和限制性穷举搜索之间差别如下。假设下面存在0和10之间的4个级(参数)。在穷举搜索中，以特定间隔在整个范围[0-10]上搜索4个参数中的每个参数。在限制性穷举搜索的情况下，每个级将落入的范围是固定的。例如，级1(第一参数)将在范围[0-2.5]中，级2在范围[2.5-5]中，级3在范围[5-7.5]中，级4在范围[7.5-10]中。通过这样做，可能的数量被减少。

图8示出用于确定最优星座的第五算法。该算法与图2中示出的算法密切相应，但被修改为提高整体效率。该算法包括了与图2的操作203-219相应的步骤(操作803-819)的内部循环。然而，用于创建候选星座集的操作805从图2的相应操作205被修改。具体地，在图8的算法中，不像图2的算法那样修改b个参数中的每个参数并尝试新的参数的所有组合，而是一次仅修改一个参数。例如，在内部循环803-819的一次迭代中，仅一个参数(参数i)被修改以产生候选星座级。这些星座的容量被计算，并且最优星座被选择，如图2所示。

在图8的算法中，使用外部循环(操作821-825)，i的值从1改变为b。在操作801，图8的算法被初始化，与图2的操作201相应。可看出，通过使用图8的算法而不是图2的算法，尝试的候选星座的总数量(即，容量计算的总数量)显著减少。然而，在仿真中，使用图8的算法获得的最优星座非常接近于使用图2的算法获得的最优星座，也就是非常接近于使用穷举搜索获得的真正的最优星座。与穷举搜索相比，使用根据以上实施例的算法的计算效率的改善随着星座阶数的增加而提高。

如使用图2中示出的算法，在特定实施例中，图8中示出的算法的操作817和819可被省略。

根据以上实施例，可针对特定参数(例如，SNR，莱斯因子等)获得最优星座。这些最优星座独立于任何特定系统实现(例如，独立于特定编码方案)而被获得。在下面，描述用于获得针对特定传输系统的最优星座的各种实施例。

传输系统可包括可影响最优星座的多个处理，例如，FEC编码、比特交织、将比特解复用为信元、将信元映射到星座、信元交织、星座旋转、同相和正交相(I/Q)分量交织、帧间卷积和帧间块交织和多输入单输出(MISO)预编码。在比特交织编码调制(BICM)链中使用QAM映射器以将比特映射到符号。QAM映射器可使用均匀星座来将比特映射到信元(例如，如DVB-T2中所做出的)。然而，可通过使用固定的非均匀星座来实现容量的增加。非固定的非均匀星座(例如，QAM)可被用于进一步提高容量。BICM容量取决于使用的比特到信元的映射。在LDPC设计、QAM映射和比特到信元的映射中，期望最优化。

在特定示例性实施例中，使用特定步长产生不同的星座。获得与星座相应的误码率(BER)、误块率和/或误包率，并且基于一个或更多个前述误差率选择最优星座。

在特定示例性实施例中，在图9中示出的处理可被实施以获得用于特定系统的最优星座。在操作901，选择均匀星座(例如，均匀QAM)。在操作903，在SNR值的范围上获得用于选择的均匀星座的BER值(例如，使用仿真或者通过按照理论或经验获得BER值)。可基于例如使用具有特定编码率的特定编码方案(例如，具有特定奇偶校验矩阵的LDPC编码)以及特定比特交织器和信元交织器的特定系统来获得这些值。图10示出在AWGN信道中的来自DVB-T2的使用LDPC编码率为2/3的64-QAM的示例性图表。

在操作905，确定BER下降到阈值(例如，0.001)之下的SNR。可选择阈值使得作为结果产生的SNR下降到BER曲线的“瀑布区”(即，BER随着SNR的增加而相对快速地下降的区)内。确定的SNR值可被表示为S，并被称为“瀑布”SNR。

接下来，可针对在操作905确定的SNR值S获得最优星座。

例如，在一些示例性实施例中，在操作907a，可从当执行与图1-图8相关的上述算法时获得的最优星座(存储在查找表中)选择最优星座。具体地，可从查找表中检索先前针对SNR值S确定的最优星座。

可选地，可执行迭代处理以获得最优(非均匀)星座。具体地，在操作905之后，处理进行到操作907b，其中，在操作907b，与图1-图8相关的上述算法被用于获得针对SNR值S(或针对接近于S的值)的最优星座。在操作907b之后，方法返回到操作903，其中，在操作903，在SNR值的范围内获得BER值。在此次迭代中，针对在操作907b中获得的最优星座(而不是如第一次迭代中的初始均匀星座)获得BER值。在与前述类似的方法中，在操作905确定BER下降到阈值(使用针对最优星座的新的BER值集)之下的SNR值，并在操作907b获得针对新确定的SNR值的新的最优星座。先前描述的操作903、905、907可重复特定次数(例如，预定次数)。可选地，当在迭代之间瀑布SNR停止下降反而开始增加时，算法可结束。

图11和图12示出用于确定最优星座的第六算法。该算法与在图8中示出的算法密切相应，但被修改以提高性能。具体地，该算法引入参数值的收敛的方向的概念。例如，在该算法的内部循环内，方向被初始化为0。当创建候选星座集时，候选集取决于方向参数。当在操作1109选择最优星座时，获得参数i的值的收敛的方向。例如，如果参数值向上收敛，则方向参数可被设置为+1，如果参数向下收敛，则方向参数可被设置为-1，如果参数不改变，则方向参数可被设置为0。如图12所示，当参数值向上或向下收敛时，候选星座的数量可被减少。

如上所述，可针对特定系统实现和/或针对特定系统参数值来获得最优星座。例如，可针对特定传播信道类型(例如，AWGN、瑞利或典型Urban、TU6、信道)和针对特定SNR来获得最优星座(例如，使BICM容量最优化的星座)。然而，在一些情况下，可在不同场景中发送数据。例如，可通过不同类型的信道来发送数据，并可使用不同SNR来接收数据。此外，可期望或要求数据传输系统不管场景(例如，信道类型或SNR)而使用相同的星座，从而例如降低系统的复杂度。在一些情况下，传输系统可针对许多不同的场景(例如，信道类型和SNR)使用特定星座。

图13-图16示出用于针对两个或更多个不同的场景(例如，不同的信道类型和/或SNR值)获得最优化(例如，达到最佳容量)的星座的算法。该算法包括多个不同部分。首先，使用与图9中示出的算法相似的算法来获得针对每个信道类型(例如，传播信道类型)的瀑布SNR。基于不同的场景(例如，不同的信道类型和SNR值)来定义针对输入星座的加权性能指标函数(例如，加权容量)。随后，应用与图2、图8或图11中示出的算法相似的算法来确定最优星座，其中，基于加权性能指标来使用性能指标。

图13示出用于针对每个信道类型获得瀑布SNR的处理。每个信道类型被单独地处理以获得其瀑布SNR。具体地，针对每个信道类型重复在图13中示出的处理以针对该信道类型获得各个瀑布SNR。图13中示出的处理按照与图9中示出的算法基本相同的方法来进行操作，因此，为了简洁将省略详细的描述。然而，不像图9示出的算法那样输出最优星座，而是图13中示出的处理输出在处理的最后迭代中确定的瀑布SNR。基于特定信道类型执行图13中示出的处理(包括BER仿真和容量最优化操作)，并且输出的瀑布SNR被确定为与该信道类型相关联的瀑布SNR。

图14示意性地示出基于不同的传输场景获得针对输入的星座的加权性能测量函数的处理。在此示例中，加权性能指标是加权容量，不同的场景包括不同的信道类型和相关联的瀑布SNR值。如图14所示，候选星座被提供为输入。针对每个信道类型和相关联的瀑布SNR，获得基于信道类型和瀑布SNR的针对输入星座的BICM容量。随后每个获得的BICM容量与各种权重相乘，并且加权的BICM容量相加到一起以获得输出的加权平均BICM容量。可根据任何适当的标准来选择权重。例如，相对普通或重要的信道类型可与相对大的权重相关联。

图15示出用于获得最优星座的处理。图15中示出的处理按照与图2、图8或图11中示出的算法基本相同的方法进行操作，因此，为了简洁，将省略详细描述。然而，当在图15中示出的处理中确定候选性能之中的性能时，基于与图14相关的上述加权性能指标来确定性能。

在图15中示出的处理中，在一些情况下，即使基于单个信道和SNR的针对BICM容量的特定星座的性能可能相对低，该特定星座也可针对加权性能指示达到最佳性能。在特定实施例中，为了确保使用该算法获得的星座能够针对一个或更多个传输场景或所有传输场景达到至少特定级别的性能，当测试每个候选星座时可应用额外的标准来获得星座C_best。具体地，忽略针对一个或更多个特定单个场景或所有场景无法达到至少阈值性能的任何候选星座，并且不能将这样的候选星座选为C_best，即使这样的星座针对加权性能指标达到最佳性能。

在图15中示出的处理中，可使用任何适当的方法(例如，与图9相关的上述方法)基于步长d来推导候选星座集。图16a和图16b示出用于从可在特定示例性实施例中使用的先前星座(C_last)产生候选星座的可选的方案。在图16a和图16b中，空心圆点表示先前星座(C_last)的星座点。对于先前星座的每个星座点，N个修改的星座点的各个集被定义，在图16a和图16b中示出为实心圆点。修改的星座点的每个集形成与先前星座的各个星座点相对接近的星座点的图案。

例如，如图16a所示，修改的星座点的每个集可在先前星座的各个星座点周围形成N＝8个星座点的方形或矩形点阵。点阵间距等于d。

可选地，如图16b所示，修改的星座点的每个集可在先前星座的各个星座点周围形成N＝8个星座点的圆环。圆环的半径等于d。

可通过针对先前星座中的每个星座点选择先前星座本身中的星座点或者修改的星座点的各个集的星座点之一，来获得候选星座。

在上述示例中，基于不同传输场景来定义加权性能指标。例如，在图14中示出的情况下，每个传输场景包括不同的信道类型和相关联的瀑布SNR值。因此，可获得针对信道类型和相关联的SNR值的范围而最优化的星座。在可选的实施例中，在每个传输场景包括相同的信道类型但涉及不同的SNR值(例如，SNR值S1、S1+d、S1+2d、S1+3d、…、S2，其中，d是步长)的情况下，可针对不同的传输场景获得最优星座。也就是说，可针对意图在SNR值的范围中使用的固定信道类型来获得最优星座。在这种情况下，除了如图14所示确定加权性能指标之外，可使用与图13-图16相关的上述算法，不是基于各个信道类型和相关联的瀑布SNR值确定各个BICM容量，而是基于固定信道类型和各个SNR值S1、S1+d、S1+2d、S1+3d、…、S2来确定各个BICM容量。

在上述算法中，可应用技术来降低整体的复杂度。具体地，当候选星座集被产生并且候选星座的性能被测试时，不对先前(即，在一次或更多次先前迭代中)已被测试的那些候选星座再次测试。也就是说，在当前迭代中，仅对在先前迭代中未被测试的那些候选星座进行测试。

例如，如上所述，在迭代中产生候选星座的第一集A，并从该集中选择最佳性能的候选星座a(a∈A)。在下一迭代中，基于先前选择的星座a(a∈B)产生候选星座的第二集B。在该下一迭代中，来自集B的最佳性能的候选星座b(b∈B)需要被确定。

通常，在候选星座的两个集A和B之间将存在至少一些重叠，使得一个或更多个候选星座属于集A和集B两者(即，

)，包括星座a。由于已知星座a在集A中的所有星座中具有最佳性能，因此还已知星座a在属于集A和集B之间的重叠(即，A∩B)的所有星座中具有最佳性能。

因此，当测试集B中的星座以确定最佳性能的星座b时，不需要对属于集A和集B之间的重叠的那些星座重新测试(即，不需要对集A∩B中的那些星座重新测试)。不对集B中的所有星座进行测试，而是仅对属于更小的星座集B*的那些星座进行测试，其中，更小的星座集B*包括属于集B的星座但是不包括也属于集A的任何星座(即，B*＝B-A)。随后，来自从B*和先前最佳性能星座a的集合形成的集的最佳性能星座(即，来自集B*∪{a}的最佳性能星座)被选为集B的最佳性能星座b。

与图16a中示出的示例相关的以上理论的示例在图17中示出。在图17的示例中，在迭代i中，发现被指示为黑色圆点的星座点是最佳性能星座。在迭代i+1，不需要测试共有的子集(包括白色圆点和黑色圆点)，这是因为共有的子集在先前已被测试，并给出了较差的性能。也就是说，在迭代i+1，仅暗灰色圆点需要被测试。因此，在示出的示例中，达到了44％(＝4/9)的复杂度的降低。

图18示出用于实现根据上述的一个或更多个实施例的算法的设备。所述设备被配置用于产生非均匀星座。所述设备包括用于执行第一处理的块。用于执行第一处理的块包括：用于获得由一个或更多个参数值定义的第一星座的块；用于使用第二处理基于第一星座产生第二星座的块。用于使用第二处理基于第一星座产生第二星座的块包括：用于获得候选星座的集的块，其中，候选星座的集包括第一星座和一个或更多个修改的星座，其中，每个修改的星座是通过修改定义第一星座的参数值而获得的；用于根据预定性能指标确定每个候选星座的性能的块；用于将具有最佳性能的候选星座选为第二星座的块。用于执行第一处理的块还包括：用于确定第一星座和第二星座之间的差的块；用于在第二星座与第一星座之间的差大于阈值量的情况下，使得用于执行第一处理的块通过将在第一处理的当前迭代中产生的第二星座用作在下一迭代中的第一星座来重复第一处理。

技术人员将理解，图18中示出的任何两个或更多个块的功能可由单个块执行，在图18中示出的任何块的功能可由两个或更多个块执行。可以按照任何适当的形式(例如，硬件、软件、固件或者硬件、软件和固件的任何适当组合)来实现块。

由根据上述示例性实施例的方法获得的星座可被用在数字广播系统以将数据从发送器端发送到接收器端。在特定示例性实施例中，系统包括发送器，其中，发送器被布置为获得数据(例如，数据流)，对所述数据执行任何需要的编码和/或其它处理，根据与星座相应的调制方案使用所述数据对信号进行调制，并发送调制信号。系统还包括接收器，其中，接收器被配置为接收调制信号，根据与星座(或者相似或相应的星座)相应的解调方案来对信号进行解调，并执行任何需要的解码和/或其它处理以恢复原始数据。特定示例性实施例可仅包括发送器端设备，仅包括接收器端设备，或者可包括包含发送器端设备和接收器端设备两者的系统。

在非均匀星座的情况下，可通过仅放宽一个限制条件(即，通过保持星座方形但改变星座点之间的距离)来设计星座。该形式的非均匀星座(NUC)可被称为一维(1D)NUC。可通过星座在实正部中发生的级来描述1D NUC。可通过使用四个象限的对称性以及实部虚部对称性来推导其它点。由于实部和虚部的独立性，1D-NUC容易解码。两个(2)脉冲幅度调制器(PAM)解映射器可被用于对1D-NUC进行解码。

可通过放宽两个限制条件(方形和星座点之间的均匀距离)来设置不同类型的NUC。最优星座将具有看上去像圆形星座的趋势。该类型的NUC可被称为2D-NUC。2D-NUC具有比1D-NUC更高的容量并具有更好的BER/FER性能。然而，2D-NUC的性能是以更复杂的接收器映射器为代价获得的。由于实轴和虚轴不是对称的，因此需要2D解映射器来对2D-NUC星座进行解码。在2D-NUC的情况下，需要指定完整的点集。可仅指示属于第一象限的点，并通过假设星座是对称的来推导其它点。

使1D NUC和2D NUC最优化取决于容量需要被最优化所处于的SNR。在BICM链的情况下，可将SNR选择为BER/FER曲线的瀑布SNR。BER/FER瀑布可被定义为BER曲线下降到特定级(例如，10e-6)以下所处于的SNR。瀑布SNR取决于LDPC编码器/解码器的码率。随着码率的提高，瀑布SNR增大。为此，不同的NUC与每个LDPC编码器的码率相关联。瀑布SNR还随着QAM星座大小(M)而增大。这是因为接收器需要更大的SNR来对更高的QAM星座进行解码。因此，星座大小和码率限定瀑布SNR。瀑布SNR被用于使星座最优化。这里，码率包括：2/15、3/15和4/15。NUC大小包括：16QAM、64QAM、256QAM和1K QAM。对于第一三个QAM大小，仅建议2D星座。对于1K QAM，建议1D星座和2D星座两者。

以下，将描述通过按照码率应用上述算法而获得的星座的星座点的示例。

在以下示例性实施例中，将限制条件添加到根据现有NUC设计方法的根据SNR确定容量的处理。

当SNR被给定时，通常计算可无错误地发送的最大传输容量。换句话说，当通过设置针对BER/FER瀑布的SNR来计算容量时，SNR指示发生误比特或误帧的区，但实际的容量指示在无错误环境下的传输容量，因此，可能存在矛盾。

因此，在本公开中，当针对SNR计算容量时，增加校正因子。

例如，当在图1中针对CH1确定SNR1时，如果在无错误状态下的容量值是C1，则校正后的C1值(即，C1’)被如下限定。

[等式2]

Gl’＝Gl×(l-H(P_b))

这里，P_b指示确定瀑布区的BER值，函数H(x)指示二元熵函数，H(x)＝-x×log₂(x)-(1-x)×log₂(1-x)。

在这种情况下，如等式2中所示的将等于或小于1的值(1-H(P_b))乘以现有容量值的原因如下所示。

针对在传输信道中如P_b一样多的概率发生误比特的情况，如果假设在发送源信息之前已经发生了与P_b一样多的误码，并且在源信息被发送的同时没有发生错误，则在最终发送/接收端中的误码方面没有差别。如上所述，当关于信道的错误发生的概率被视为源信息的丢失时，存在这样的效果：就好像根据香农的率失真理论，与给定数据相比，与H(P_b)一样多地应用有损压缩。也就是说，综上所述，可考虑与无错误或无丢失的信道(1-H(P_b))相比，能够通过第一给定的信道发送的数据量(即，容量)将降低。

当相同的值被应用到图14的考虑P_b的所有信道时，与相同的因子(1-H(P_b))相乘，因此，相同的因子(1-H(P_b))与加权容量的值相乘。因此，最优NUC的星座点中不存在差别。然而，对于每个信道，目标BER可能不同，因此，加权的容量的大小的阶可能不同。因此，最优NUC的星座点可能不同。例如，通常将AWGN信息应用到固定装置，因此，需要非常低的BER。因此，当计算容量时，可考虑BER＝1e-8。由于对于经历衰落的移动信道来说主要考虑瑞利信道，因此与AWGN信道相比，需要更高的BER。因此，可考虑BER＝1e-6。如上所述，如果针对各个信道设置不同的BER需求，则针对最终容量的因子的值变得不同，因此，该值可不同于仅考虑容量而不反映BER所获得的NUC星座点。

具体地，表2示出针对单个SNR值通过使用各码率2/15、3/15和4/15应用上述算法而获得的归一化2D NU 16-QAM星座(2D 16NUC)的星座点的值。

[表2]

在这种情况下，在图19-图21中示出针对各个码率2/15、3/15和4/15的2D NU 16-QAM星座的星座点。

表3示出针对单个SNR值通过使用各码率2/15、3/15和4/15应用上述算法而获得的归一化2D NU 64-QAM星座(2D 64NUC)的星座点的值。

[表3]

在这种情况下，在图22-图24中示出针对各个码率2/15、3/15和4/15的2D NU 64-QAM星座的星座点。

表4示出针对单个SNR值通过使用各码率2/15、3/15和4/15应用上述算法而获得的归一化2D NU 256-QAM星座(2D 256NUC)的星座点的值。

[表4]

在这种情况下，在图25-图27中示出针对各个码率2/15、3/15和4/15的2D NU 256-QAM星座的星座点。

同时，根据表2-4，当在一个象限中确定星座点的值时，可通过对称性来推导其它象限中的星座点的值。例如，对于右上象限中的每个星座点A，相应星座点可分别存在于三个不同的象限(右下、左下和左上)中，它们可被表示为A^*、-A^*和-A。这里，*指示复共轭。

表5示出针对单个SNR值通过使用各码率2/15、3/15和4/15应用上述算法而获得的归一化1D NU 1024-QAM星座(1D 1024NUC)的星座点的值。

[表5]

在这种情况下，在图28-图30中可示出针对各个码率2/15、3/15和4/15的1D NU 1KQAM星座的星座点。

例如，图28示出通过使用码率2/15应用上述算法而获得的示例性1D NU1024-QAM星座。

根据图28，在附图的右手边的星座图上示出星座点的完全集。在附图的左上边示出右上象限的星座点的值。

在1D NU 1K QAM星座的情况下，不是明确地给出星座点的值，而是给出星座点的级的集，其中，从星座点的级的集可推导出星座点的实际值。具体地，给出m个级的集A＝[A₁，A₂，…，A_m]，可推导出m²个星座点值C+Di的集。其中，C和D均可包括从级的集A选择的值。通过考虑值C和D的所有可能的配对来获得右上象限中的星座点的完全集。根据图28，可类似地通过对称性推导出其它三个象限中的星座点的值。作为示例，根据表5，当码率为2/15时，A＝{1,1.000988842,…,2.818221832}，与第一象限的星座点集相应的C+Di的组具有256个元素，诸如{1+i,1+1.000988842×i,1.000988842+i,…,2.818221832+2.818221832×i}，可通过将所述组中的任意元素a指示为a^*、-a^*和-a来获得1D NU 1024-QAM星座点的完全集。这里，*指示复共轭。

表6示出针对单个SNR值通过使用各码率2/15、3/15、4/15和5/15应用上述算法而获得的归一化1D NU 4096-QAM星座(1D 4096NUC)的星座点的值。

[表6]

在这种情况下，在图31-图34中示出针对各个码率2/15、3/15、4/15和5/15的1D NU4096-QAM星座的星座点。

在1D NU 4K QAM星座的情况下，不是明确地给出星座点的值，而是给出星座点的级的集，其中，从星座点的级的集可推导出星座点的实际值。具体地，给出m个级的集A＝[A₁，A₂，…，A_m]，可推导出m²个星座点值C+Di的集。其中，C和D均可包括从级的集A选择的值。通过考虑值C和D的所有可能的配对来获得右上象限中的星座点的完全集。也就是说，可类似地通过对称性推导出其它三个象限中的星座点的值。作为示例，根据表6，当码率为2/15时，A＝{1,1.020833333,…,5.1875}，与第一象限的星座点集相应的C+Di的组具有256个元素，诸如{1+i,1+1.020833333×i,1.020833333+i,…,5.1875+5.1875×i}，可通过将所述组中的任意元素a指定为a^*、-a^*和-a来获得1D NU 4096-QAM星座点的完全集。这里，*指示复共轭。

如上所述，在表5和表6的1D-NUC的情况下，可通过星座在实正部发生所处于的级来描述星座。可通过使用实/虚对称性以及四个象限的对称来推导星座点。

同时，本发明构思不限于在表2-6中定义的星座。例如，当针对在表2-6中定义的星座点的值应用不同大小的归一化和舍入时，这些值可如表7-11中示出。在这种情况下，表7-11中定义的星座可以是示例性实施例。

表7-11示出仅一个象限的星座点的集，但是明显的是通过将这一个象限中的星座点a指定为a^*、-a^*和-a来获得星座点的完全集。这里，*指示复共轭。

具体地，表7示出通过对在表2中定义的星座点的值应用归一化和舍入而获得的2DNU 16-QAM星座(2D 16NUC)的星座点的值。

[表7]

w/形：	NUC_16_2/15	NUC_16_3/15	NUC_16_4/15
				w0	0.7073+0.7075i	0.7098+0.7102i	1.1070+0.5806i
w1	0.7073+0.7074i	0.7050+0.7101i	0.5814+1.1070i
				w2	0.7060+0.7077i	0.7093+0.7039i	0.5525+0.3626i
w3	0.7065+0.7071i	0.7045+0.7040i	0.3629+0.5527i

在这种情况下，可通过对称性来确定其它象限中的星座点的值。

表8示出通过对在表3中定义的星座点的值应用归一化和舍入而获得的2D NU 64-QAM星座(2D 64NUC)的星座点的值。

[表8]

表9示出通过对在表4中定义的星座点的值应用归一化和舍入而获得的2D NU256-QAM星座(2D 256NUC)的星座点的值。

[表9]

表10示出通过对在表5中定义的星座点的值应用归一化和舍入而获得的1D NU1024-QAM星座(1D 1024NUC)的星座点的值。

[表10]

u/形	NUC_1k_2/15	NUC_1k_3/15	NUC_1k_4/15
				u0	0.3317	0.2382	0.1924
u1	0.3321	0.2556	0.1940
				u2	0.3322	0.2749	0.2070
u3	0.3321	0.2558	0.2050
				u4	0.3327	0.2748	0.3056
u5	0.3328	0.2949	0.3096
				u6	0.3322	0.2749	0.2890
u7	0.3322	0.2558	0.2854
				u8	0.9369	0.9486	0.7167
u9	0.9418	0.8348	0.7362
				u10	0.9514	0.7810	0.7500
u11	0.9471	0.8348	0.7326
				u12	0.9448	0.9463	0.9667
u13	0.9492	0.8336	0.9665
				u14	0.9394	0.9459	1.1332
u15	0.9349	1.4299	1.4761

表11示出通过对在表6中定义的星座点的值应用归一化和舍入而获得的1D NU4096-QAM星座(1D 4096NUC)的星座点的值。

[表11]

同时，需要注意用于获得如表10和11中的星座点的完全集的方法与在表5和表6中描述的方法完全相同。

同时，本领域的技术人员可认识到可针对上述的星座应用旋转、缩放(这里，应用到实轴和虚轴的缩放因子可以相同或不同)或其它变换。该星座指示星座点的相对位置，并可通过旋转、或其它变换来推导其它星座。

另外，本领域的技术人员可认识到本发明构思不限于上述的表2-表11中定义的星座。

例如，在特定示例性实施例中，可使用具有不同阶的星座和/或包括星座点的不同布置或相对位置的星座。作为另一示例，可使用与在表2-表11中定义的星座之一类似的星座。

例如，可使用星座点的值与在表2-表11中示出的值之间的差别不超过预定阈值(或误差)的星座。这里，阈值可被表示为相对数(例如，0.1％、1％、5％等)、绝对数(例如，0.001、0.01、0.1等)或近似方法(舍入、向下取整、向上取整等)。作为舍入的示例，通过在5位小数点处进行舍入，星座点“0.707316+0.707473i”可被近似为“0.7073+0.7075i”。

另外，发送器和接收器可使用不同的星座。例如，发送器和接收器可使用具有至少一个星座点各个星座，其中，所述至少一个星座点具有没有超过预定阈值的差。例如，接收器可使用具有至少一个经过舍入/四舍五入的星座点(例如，A2)以对星座点解映射的星座，而发送器可使用具有未经过舍入/四舍五入的星座点(例如，A1)的星座。

另外，即使表2-表11中的值的阶被改变，星座点集本身也不被改变，因此，可通过改变如表2-表11中的值的阶来布置这些值。

以下，将描述归一化方法的示例和从1D级的集构成2D星座的示例性实施例。

例如，在表12中，假设如下示出针对13/15码率的1D NU 1K QAM星座的星座点的值。

[表12]

这里，当级矢量A被指定为A＝(a_i),(i＝0,1,2,…,L-1)时，首先，使用以下示出的等式3来对矢量A进行归一化，并可获得归一化后的矢量

[等式3]

在上面的等式3中，L表示级的数量(即，A的维度)。例如，在16-QAM、64-QAM、256-QAM、1024-QAM和4096-QAM的情况下，级的维度可以分别是4、6、8、10和12。

在上述的示例中，可如以下示出的表13来示出归一化后的矢量

[表13]

如果上述归一化方法被分别应用到表5和表6，则可容易地意识到将分别获得表10和表11。

接下来，产生最终星座，使得实部和虚部的所有可能的组合与这些条目(即，分量)之一相同。在这种情况下，例如，可使用灰度映射。

在上述的示例中，可如以下表示的表14来示出最终第一象限中的星座点。

[表14]

图35是用于描述根据示例性实施例的发送设备的配置的构图。参照图35，发送设备3500包括编码器3510、交织器3520和调制器3530(或，“星座映射器”)。

编码器3510对输入的比特执行信道编码，并产生码字。

例如，编码器3510可使用LDPC编码器(未示出)对所述比特执行LDPC编码，并产生LDPC码字。

具体地，编码器3510可将输入的比特作为信息字比特来执行LDPC编码，并产生由信息字比特和奇偶检验比特(即，LDPC奇偶检验比特)构成的LDPC码字。在这种情况下，LDPC码是系统码，信息字可按原样被包括在LDPC码字中。

这里，LDPC码字由信息字比特和奇偶检验比特构成。例如，LDPC码字具有N_1dpc比特，并可包括由K_1dpc比特形成的信息字比特和由N_parity＝N_1dpc-K_1dpc奇偶检验比特形成的奇偶检验比特。

在这种情况下，编码器3510可基于奇偶检验矩阵执行LDPC编码，并产生LDPC码字。也就是说，执行LDPC编码的处理是产生满足H·C^T＝0的LDPC码字的处理，因此，编码器3510可在执行LDPC编码时，使用奇偶校验矩阵。这里，H是奇偶检验矩阵，C是LDPC码字。

为此，发送设备3500可包括单独的存储器，并预先存储各种类型的奇偶检验矩阵。

然而，这仅是示例性的，可在各种方案中执行信道编码。

编码器3510可使用各种码率(诸如2/15、3/15、4/15、5/15、6/15、7/15、8/15、9/15、10/15、11/15、12/15和13/15)执行信道编码。另外，编码器3510可基于比特和码率的长度来产生具有各种长度(诸如16200和64800)的码字。

交织器3520对码字进行交织。也就是说，交织器3520可基于各种交织规则，对由编码器3510产生的码字执行比特交织。

调制器3530根据调制方案将经交织的码字映射到非均匀星座。

具体地说，调制器3530可对经交织的码字执行串并转换，并将经交织的码字解复用到由特定数量的比特形成的信元(或信元字)。

例如，调制器3530可接收从交织器3520输出的码字比特Q＝(q₀,q₁,q₂,…)，并产生信元。

在这种情况下，构成每个信元的比特的数量可与构成调制符号(即，调制阶)的比特的数量相同。例如，当调制器3530使用QPSK、16-QAM、64-QAM、256-QAM、1024-QAM、4096-QAM执行调制时，构成调制符号的比特的数量η_MOD可以是2、4、6、8、10和12。

例如，当调制方案是64-QAM时，η_MOD为6(η_MOD＝6)，因此，每个信元可被组成为(q₀,q₁,q₂,q₃,q₄,q₅),(q₆,q₇,q₈,q₉,q₁₀,q₁₁),(q₁₂,q₁₃,q₁₄,q₁₅,q₁₆,q₁₇),…

另外，调制器3530可通过将信元映射到非均匀星座来执行调制。

具体地，每个信元包括与构成调制符号的数量一样多的比特，因此，调制器3530可通过顺序地将每个信元映射到非均匀星座的星座点来产生调制符号。这里，调制符号与星座的星座点相应。

在这种情况下，根据调制方案，星座可包括基于表2-11定义的星座点。

具体地，根据调制方案，星座可包括由如表2-4和7-9所示的星座位置矢量所限定的星座点。或者，根据调制方案，星座可包括由基于如表5、6、10和11所示的级的集产生的星座位置矢量所限定的星座点。

也就是说，调制器3530可考虑由编码器3510用于进行编码的码率，通过将信元映射到基于表2-11根据码率限定的星座点的集之中的与该码率相应的星座点的集来执行调制。

例如，当调制方案是64-QAM时，星座可包括基于表8定义的星座点。

具体地，当编码器3510使用2/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表8的NUC_64_2/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是2/15，并且对2D 64NUC执行调制时，星座的第一象限中的星座点可被表示为如表8的NUC_64_2/15定义的星座位置矢量{w₀,w₁,w₂,…,w₁₄,w₁₅}＝{0.6474+0.9831i,0.6438+0.9829i,0.6471+0.9767i,…,0.6385+0.4656i,0.6353+0.4653i}。

此外，当编码器3510使用3/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表8的NUC_64_3/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是3/15，并且对2D 64NUC执行调制时，星座的第一象限中的星座点可被表示为如表8的NUC_64_3/15定义的星座位置矢量{w₀,w₁,w₂,…,w₁₄,w₁₅}＝{0.5472+1.1591i,0.5473+1.1573i,0.5467+1.1599i,…,0.5087+0.3163i,0.5087+0.3163i}。

此外，当编码器3510使用4/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表8的NUC_64_4/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是4/15，并且对2D 64NUC执行调制时，星座的第一象限中的星座点可被表示为如表8的NUC_64_4/15R定义的星座位置矢量{w₀,w₁,w₂,…,w₁₄,w₁₅}＝{0.5008+1.2136i,0.4994+1.2194i,0.5313+1.1715i,…,0.4791+0.2773i,0.4791+0.2758i}。

表8示出星座的一个象限中的星座点，可通过将表8中定义的每个星座点a分别表示为a^*、-a^*和-a来获得星座的其余象限中的星座点(这里，*表示复共轭)。

作为另一示例，当调制方案是256-QAM时，可包括基于表9定义的星座点。

具体地，当编码器3510使用2/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表9的NUC_256_2/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是2/15，并且对2D 256NUC执行调制时，星座的第一象限中的星座点可被表示为如表9的NUC_256_2/15定义的星座位置矢量{w₀,w₁,w₂,…,w₆₂,w₆₃}＝{0.5553+1.1262i,0.5673+.1336i,0.5593+1.1204i,…,0.5319+0.3381i,0.5327+0.3395i}。

此外，当编码器3510使用3/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表9的NUC_256_3/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是3/15，并且对2D 256NUC执行调制时，星座的第一象限中的星座点可被表示为如表9的NUC_256_3/15定义的星座位置矢量{w₀,w₁,w₂,…,w₆₂,w₆₃}＝{0.5229+1.1810i,0.5384+1.1625i,0.5148+1.1943i,…,0.4734+0.2696i,0.4749+0.2711i}。

此外，当编码器3510使用4/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表9的NUC_256_4/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是4/15，并且对2D 256NUC执行调制时，星座的第一象限中的星座点可被表示为如表9的NUC_256_4/15定义的星座位置矢量{w₀,w₁,w₂,…,w₆₂,w₆₃}＝{0.2975+1.0564i,0.5862+0.9617i,0.2909+1.0696i,…,0.3762+0.1998i,0.3689+0.2114i}。

表9示出星座的一个象限中的星座点，可通过将表9中定义的每个星座点a分别表示为a^*、-a^*和-a来获得星座的其余象限中的星座点(这里，*表示复共轭)。

作为另一示例，当调制方案是1024-QAM时，星座可包括基于表10定义的星座点。

具体地，当编码器3510使用2/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表10的NUC_1k_2/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是2/15，并且对1D 1024NUC执行调制时，级的集可以是如表10的NUC_1k_2/15所示的A＝{0.3317,0.3321,0.3322,…,0.9394,0.9349}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.3317+0.3317i,0.3317+0.3321i,0.3321+0.3317i,…,0.9349+0.9349i}。

此外，当编码器3510使用3/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表10的NUC_1k_3/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是3/15，并且对1D 1024NUC执行调制时，级的集可以是如表10的NUC_1k_3/15所示的A＝{0.2382,0.2556,0.2749,…,0.9459,1.4299}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.2382+0.2382i,0.2382+0.2556i,0.2556+0.2382i,…,1.4299+1.4299i}。

此外，当编码器3510使用4/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表10的NUC_1k_4/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是4/15，并且对1D 1024NUC执行调制时，级的集可以是如表10的NUC_1k_4/15所示的A＝{0.1924,0.1940,0.2070,…,1.1332,1.4761}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.1924+0.1924i,0.1924+0.1940i,0.1940+0.1924i,…,1.4761+1.4761i}。

表10用于定义星座的一个象限中的星座点，可通过将基于表10定义的每个星座点a表示为a^*、-a^*和-a来获得其余象限中的星座点(这里，*表示复共轭)。

作为另一示例，当调制方案是4096-QAM时，星座可包括基于表11定义的星座点。

具体地，当编码器3510使用2/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表10的NUC_4k_2/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是2/15，并且对1D 4096NUC执行调制时，级的集可以是如表11的NUC_4k_2/15所示的A＝{0.2826,0.2885,0.2944,…,1.0185,1.4660}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.2826+0.2826i,0.2826+0.2885i,0.2885+0.2826i,…,1.4660+1.4660i}。

此外，当编码器3510使用3/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表11的NUC_4k_3/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是3/15，并且对1D 4096NUC执行调制时，级的集可以是如表11的NUC_4k_3/15所示的A＝{0.2038,0.2038,0.2155,…,1.0658,1.6424}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.2038+0.2038i,0.2038+0.2155i,0.2155+0.2038i,…,1.6424+1.6424i}。

此外，当编码器3510使用4/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表11的NUC_4k_4/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是4/15，并且对1D 4096NUC执行调制时，级的集可以是如表11的NUC_1k_4/15所示的A＝{0.1508,0.1468,0.1456,…,1.1683,1.6391}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.1508+0.1508i,0.1508+0.1468i,0.1468+0.1508i,…,1.6391+1.6391i}。

此外，当编码器3510使用5/15的码率来执行编码时，调制器3530可将交织后的码字映射到包括由表11的NUC_4k_5/15定义的星座点的非均匀星座。

也就是说，当码率是5/15，并且对1D 4096NUC执行调制时，级的集可以是如表11的NUC_1k_5/15所示的A＝{0.1257,0.1257,0.1257,…,1.1882,1.6566}，指示第一象限中的星座点的星座位置矢量可被表示为{0.1257+0.1257i,0.1257+0.3599i,0.3599+0.1257i,…,1.6566+1.6566i}。

表11用于定义一个象限中的星座点，可通过将基于表11定义的每个星座点a表示为a^*、-a^*和-a来获得星座的其余象限中的星座点(这里，*表示复共轭)。

在上述示例中，描述了信元被映射到与用于编码的码率相应的星座点的集，但这只是示例性的，在一些情况下，调制器3530可将信元映射到与用于编码的码率不相应的星座点的集。

作为示例，当使用64-QAM时，即使使用码率2/15执行编码，调制器3530也可将信元映射到如表8的NUC_64_3/15或NUC_64_4/15定义的星座点的集，而不是将信元映射到如表8的NUC_64_2/15定义的星座点的集。

发送设备3500可对被映射到星座的信号进行调制，并将该信号发送到接收设备(例如，图36的3600)。例如，发送设备3500通过使用正交频分复用(OFDM)方案来将被映射到星座的信号映射到OFDM帧，并可经由分配的信道将该信号发送到接收设备3600。

换句话说，在针对16-QAM、64-QAM和256-QAM的映射方法中，应该使用2D非均匀星座对每个输入的数据信元字

进行调制以给出星座点Z_s。索引s表示离散时间索引，η_MOD＝log₂(M)M是星座点的数量，例如，对于64-QAM来说，M＝64。完全的星座点的矢量x＝(x₀,…,x_M-1)包括QAM表的所有M个星座点。如果这些比特采用十进制数k(y_0，s是最高有效位(MSB)，

是最低有效位(LSB))，则该矢量的第k个元素x_k与输入的信元字

的QAM星座点相应。由于象限对称性，通过仅定义完全星座点的第一象限(即，与第一象限相应的(x₀,…,x_M/4-1))来推导完全矢量x。以下描述其余点的产生规则。定义b＝M/4，完全星座点的第一象限被表示为NUC位置矢量w＝(w₀,…,w_b-1)。位置矢量如上表被定义。作为示例，针对16-QAM的NUC位置矢量包括具有与十进制值0(即，

＝0000)到b-1(即，

＝0011)的标签的完全星座点。其余星座点如下被推导：

(x₀,…,x_b-1)＝w (第一象限)

(x_b,…,x_2b-1)＝-conj(w) (第二象限)

(x_2b,…,x_3b-1)＝conj(w) (第三象限)

(x_3b,…x_4b-1)＝-w (第四象限)

其中，conj是复共轭。

作为示例，针对16-QAM的NUC位置矢量和码率2/15被构造如下。从表7，w＝(0.7073+0.7075i,0.7073+0.7074i,0.7060+0.7077i,0.7065+0.7071i)。这里以及下文，i＝√(-1)是虚数单位。假设输入的数据信元字是

＝(0011)，在时间索引s处的相应的QAM星座点是z_s＝x₁₂＝-w₀＝-0.7073-0.7075i。

此外，在针对1024-QAM和4096-QAM的映射方法中，应该使用1维非均匀QAM星座来对在离散时间索引s处的每个输入的数据信元字

进行调制以给出归一化之前的星座点Z_s。1维是指2维QAM星座可被分为两个1维PAM星座，对于每个I和Q分量是一个1维PAM星座的事实。由在一维中定义非均匀星座的星座点位置的1D-NUC位置矢量u＝(u₀,…,u_v)给出针对相关输入的信元字

的每个组合的实部Re(z_s)和虚部Im(z_s)的精确值。由

定义1D-NUC位置矢量u的元素的数量。

作为示例，由NUC位置矢量NUC_1k_2/15来定义针对码率2/15的1024-NUC。从表10，u＝(u₀,…,u₁₅)＝(0.3317,0.3321,0.3322,0.3321,0.3327,0.3328,0.3322,0.3322,0.9369,0.9418,0.9514,0.9471,0.9448,0.9492,0.9394,0.9349)。假设输入的数据信元

＝(0010011100)，相应的QAM星座点z_s具有Re(z_s)＝u₃＝0.3321(由偶数索引比特标签(即，01010)定义)，并具有Im(z_s)＝u₁₁＝0.9471(由奇数索引比特标签(即，00110)定义)。

图36是用于描述根据示例性实施例的接收设备的配置的框图。参照图36，接收设备3600包括解调制器3610、解交织器3620和解码器3630。

解调制器3610接收从发送设备3500发送的信号并对其进行解调。具体地，解调制器3610可通过对接收到的信号解调制来产生与码字相应的值。

在这种情况下，解调制器3610可执行与由发送设备3500使用的调制方案相应的解调制。为此，发送设备3500可将关于调制方案的信息发送到接收设备3600，或者发送设备3500可使用在发送设备3500和接收设备3600之间预定义的调制方案来执行调制。同时，与码字相应的值可被表示为针对接收到的信号的信道值。可存在各种用于确定信道值的方法，例如，用于确定对数似然比(LLR)值的方法是用于确定信道值的方法的示例。

LLR值可指示从发送设备3500发送的比特为0的概率与该比特为1的概率之间的比值的对数值。另外，LLR值可以是由硬判决确定的比特值，或者可以是根据从发送设备3500发送的比特是0或1的概率所属于的区段而确定的代表值。

解调制器3610可针对与码字相应的值执行信元到比特的转换，并以比特为单位输出LLR值。

解交织器3620对解调制器3610的输出值进行解交织，并将该值输出到解码器3630。

具体地，解交织器3620是与发送设备3500的交织器3520相应的元件，并执行与交织器3520相应的操作。也就是说，解交织器3620相反地执行交织器3520的交织操作，并对LLR值进行解交织。

解码器3630可基于解交织器3620的输出值执行信道解码。

具体地，解码器3630是与发送设备3500的编码器3510相应的元件，解码器3630可通过使用从解交织器3620输出的LLR值执行解码来进行纠错。

例如，解码器3630可包括用于执行LDPC解码的LDPC解码器(未示出)。

在这种情况下，解码器3630可使用基于和积算法的迭代解码方案来执行LDPC解码。这里，和积算法是指这样的算法：通过消息传递算法的二分图的边缘来交换消息(例如，LLR值)，并且从输入到可变节点或校验节点的消息计算输出消息并更新输出消息。

同时，解码器3630可使用奇偶检验矩阵来进行LDPC解码。在这种情况下，用于解码的奇偶校验矩阵可具有与用于编码的奇偶校验矩阵相同的结构。

同时，关于奇偶校验矩阵的信息或关于用于LDPC解码的码率的信息可被预先存储在接收设备3600中，或者可由发送设备3500提供。

上述内容仅是示例性的，并且可通过与由发送设备3500执行的信道编码相应的各种方案来执行信道解码。根据示例性实施例，可提供存储用于操作各种示例性实施例的上述方法的程序的非暂时性计算机可读介质。非暂时性可读介质是指可半永久地存储数据而不是像寄存器、高速缓存器和内存一样短时间存储数据的可由设备读取的介质。具体地，该介质可以是非暂时性可记录介质，诸如致密盘(CD)、数字通用盘(DVD)、硬盘、蓝光盘、通用串行总线(USB)、存储卡或只读存储器(ROM)，但不限于此。

根据示例性实施例，如图18、图35和图36示出的块所表示的组件、元件、模块或单元可被实现为各种数量的硬件、软件和/或执行上述各种功能的固件结构。例如，这件组件、元件、模块或单元可使用可通过一个或更多个处理器或其它控制设备的控制而执行种种功能的直接电路结构，诸如，存储器、处理、逻辑或查找表等。此外，可由包含用于执行特定逻辑功能的一个或更多个可执行指令的程序或一部分代码来具体实现这些组件、元件、模块或单元。此外，这些组件、元件、模块或单元中的至少一个还可包括执行各种功能的处理器(诸如中央处理器(CPU))、微处理器等。在图18、图35和图36的上述框图中未示出总线。然而，各个组件、元件模块或单元之间的通信可通过总线被实施。

上述实施例和优点仅是示例性的，不应被解释为限制本发明构思。此外，对本发明的示例性实施例的描述意在说明，而不是限制权利要求的范围，并且许多替换、修改和改变对于本领域的技术人员来说将是明显的。

图37是用于描述根据示例性实施例的发送设备的发送的方法的流程图。

首先，通过对比特执行信道编码来产生码字(S3710)，并对码字进行交织(S3720)。

随后，根据调制方案将经过交织的码字映射到非均匀星座(S3730)。

在这种情况下，星座根据调制方案可包括基于表2-表11定义的星座点。

作为示例，当调制方案是64-QAM时，星座可包括基于表8定义的星座点。

具体地，当用码率2/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括由表8的NUC_64_2/15定义的星座点的非均匀星座。

当使用码率3/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括由表8的NUC_64_3/15定义的星座点的非均匀星座。

此外，当使用码率4/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括由表8的NUC_64_4/15定义的星座点的非均匀星座。

作为另一示例，当调制方案是256-QAM时，星座可包括基于表9定义的星座点。

具体地，当用码率2/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括由表9的NUC_256_2/15定义的星座点的非均匀星座。

此外，当使用码率3/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括由表9的NUC_256_3/15定义的星座点的非均匀星座。

当使用码率4/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括由表9的NUC_256_4/15定义的星座点的非均匀星座。

同时，表8和表9示出星座的一个象限中的星座点，可通过将基于表8和表9定义的每个星座点a表示为a^*、-a^*和-a来获得星座的其余象限中的星座点(这里，*表示复共轭)。

具体地，当用码率2/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表10的NUC_1k_2/15定义的星座点的非均匀星座。

此外，当使用码率3/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表10的NUC_1k_3/15定义的星座点的非均匀星座。

此外，当使用码率4/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表10的NUC_1k_4/15定义的星座点的非均匀星座。

具体地，当用码率2/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表11的NUC_4k_2/15定义的星座点的非均匀星座。

此外，当使用码率3/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表11的NUC_4k_3/15定义的星座点的非均匀星座。

当使用码率4/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表11的NUC_4k_4/15定义的星座点的非均匀星座。

当使用码率5/15执行编码时，在S3730，可将经过交织的码字映射到包括基于表11的NUC_4k_5/15定义的星座点的非均匀星座。

同时，表10和表11用于定义一个象限中的星座点，可通过将基于表10和表11定义的每个星座点a分别表示为a^*、-a^*和-a来获得星座的其余象限中的星座点(这里，*表示复共轭)。

在本公开中，为了产生最优星座，容量需要被确定。为此，SNR是重要的参数。然而，关于SNR的最佳并不一定意味着满足该SNR的环境是必需的。虽然很可能在满足该SNR的环境中获得最佳性能，但是通常，可根据系统环境来频繁地改变接收SNR，显然可不仅根据实现系统的复杂性而且根据各种目的来使用不同的SNR或不同的信道码率，以使用应用了一个NUC星座点的调制方案来支持若干信道环境。

可提供存储有顺序执行非均匀星座产生方法的程序的非暂时性计算机可读介质。

非暂时性计算机可读介质不是被配置为临时存储数据的介质(诸如寄存器、高速缓存器或内存)，而是被配置为半永久地存储数据的设备可读介质。具体地，上述各种应用或程序可被存储在非暂时性设备可读介质(诸如致密盘(CD)、数字多功能盘(DVD)、硬盘、蓝光盘、通用串行总线(USB)、存储卡或只读存储器(ROM))中，并可被提供。

虽然在示出发送设备和接收设备的框图中未示出总线，但是可通过总线来完成每个设备的元件之间的通信。此外，每个设备还可包括执行上述步骤的CPU以及处理器(诸如微处理器)。

上述示例性实施例和优点仅是示例性的，并不被理解为限制本发明构思。示例性实施例可被容易地应用于其它类型的装置或设备。此外，示例性实施例的描述意图说明，而非限制本发明构思的范围，并且许多替换、修改或改变对于本领域的技术人员来说将是明显的。

Claims

1.一种发送方法，包括：

基于低密度奇偶校验LDPC码对输入比特进行编码以产生奇偶校验比特，其中，所述LDPC码的码率是3/15；

对包括所述输入比特和所述奇偶校验比特的码字进行交织；以及

将经过交织的码字的比特映射到64正交幅度调制QAM的非均匀星座点，

其中，所述星座点包括如下表所示的星座点：

0.5472+1.1591i 0.5473+1.1573i 0.5467+1.1599i 0.5479+1.1585i 1.1578+0.5478i 1.1576+0.5475i 1.1591+0.5475i 1.1591+0.5475i 0.3163+0.5072i 0.3163+0.5072i 0.3163+0.5072i 0.3163+0.5072i 0.5087+0.3163i 0.5087+0.3163i 0.5087+0.3163i 0.5087+0.3163i

。

2.如权利要求1所述的发送方法，其中，所述表中的星座点指示星座的一个象限中的星座点，

所述星座的其余象限中的星座点是通过将在所述表中定义的每个星座点a分别表示为a^*、-a^*和-a而获得的，其中，*表示复共轭。

3.一种接收方法，包括：

从发送设备接收信号；

基于64正交幅度调制QAM对所述信号进行解调以产生值；

对所述值进行解交织；以及

基于低密度奇偶校验LDPC码对解交织的值进行解码，其中，所述LDPC码的码率是3/15，

其中，所述信号是基于如下所示的星座点中的至少一个星座点而被解调的：

。

4.如权利要求3所述的接收方法，其中，所述表中的星座点指示星座的一个象限中的星座点，