高阶正交幅度调制中软解调软调制的快速实现方法

摘要

高阶正交幅度调制中软解调软调制的快速实现方法涉及一种采用高阶QAM(正交幅度调制)调制的高速数据传输移动通信方法。其软解调的实现方法采用快速查表实现方法，它包含以下步骤：先生成并保存软解调所用的查找表，根据信道相应系数对接收信号和噪声方差进行归一化处理，对归一化处理的接收信号进行量化对量化后的信号进行查表或查表结合插值，查表后得到的值乘以归一化的噪声方差即得到所需的比特的似然比；高阶正交幅度调制中的软调制方法包含以下步骤：将比特似然比进行转换计算，根据自然QAM映射的符号与比特的线性关系，根据比特的均值和方差计算符号的均值和方差。

说明书

技术领域

本发明涉及一种通过使用多个发送/接收天线来传输高速数据的宽带移动通信系统，尤其涉及一种采用高阶QAM(正交幅度调制)调制的高速数据传输移动通信方法。

背景技术

未来无线通信系统不仅要求高速数据传输，而且要求高的频谱利用效率。高阶调制是无线通信系统实现高的频谱利用率的一种有效手段。而Turbo码、LDPC码等强有力的差错控制编码又能大大地加强通信系统的抗干扰能力，因此比特交织编码调制成为无线通信系统的一个重要的基带处理方法。在这一类系统中，译码器需要来自检测器(解调器)的比特似然比，尤其在高阶调制的情况下，解调依然是一个相对复杂的过程。

在一些通信系统中，包括有线通信系统和无线通信系统，自适应编码调制是提高系统工作效率的一项重要技术。自适应编码调制的工作原理是根据信道条件，自适应地调整调制及编码方式以提高系统的功率效率和频谱效率。但是在接收端，各种调制的解调方法不尽相同，复杂度也有所区别，传统的解调方法不利于实现灵活的自适应解调。本发明使用查表或者查表结合多相式插值的方法实现了对软解调的快速实现，有效地降低了复杂度。

在很多迭代检测译码系统中需要根据译码器反馈的软信息重建信号的均值方差，可以用来进行带有先验信息的MMSE检测或者干扰抵消的检测。但是当调制阶数太高时，从比特似然比重建信号均值方差的复杂度仍然比较高。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提出一种高阶正交幅度调制中软解调(即根据信号观测值和噪声方差计算比特似然比)和软调制(即根据比特似然比计算符号统计量的)的低复杂度实现方法，适合用在同相/正交的QAM调制方式中。

技术方案：本发明的高阶正交幅度调制中软解调软调制的快速实现方法中的软解调的实现方法采用快速查表实现方法，它包含以下步骤：

步骤1)、先生成并保存软解调所用的查找表，

步骤2)、根据信道相应系数对接收信号和噪声方差进行归一化处理，

步骤3)、对归一化处理的接收信号进行量化，

步骤4)、对量化后的信号进行查表或查表结合插值，查表后得到的值乘以归一化的噪声方差即得到所需的比特的似然比。

高阶正交幅度调制中的软调制方法包含以下步骤：

步骤4)、将比特似然比进行转换计算，

步骤5)、根据自然QAM映射的符号与比特的线性关系，根据比特的均值和方差计算符号的均值和方差，若该QAM映射方式为自然映射，则步骤4)可略去。

归一化处理包含以下步骤：

步骤1)、信号归一化：将接收信号值除以信道增益系数，

步骤2)、方差归一化：将噪声方差值除以信道增益系数。

软解调的查表结合插值的快速实现方法包含以下步骤：

1)、根据信道相应系数对接收信号和噪声方差进行归一化处理，

2)、对归一化的接收信号进行量化，同时估计量化误差，

3)、对量化后的信号进行查表，同时获得误差项系数，用插值的方法对其进行修正，

4)、修正后的值再乘以归一化的噪声方差即得到所需的比特似然比。

对量化后的信号进行查表时，同时获得误差项系数，用插值的方法对其进行修正中的插值方法是用线性插值，或用二次插值及更高阶的插值。

1.高阶QAM调制软解调

调制是把一组比特数据a₀a₁…a_2n-1映射到复符号s，通常我们使用同相/正交的QAM调制，即s的实部s_R和虚部s₁分别由比特a₀a₁…a_n-1和a_n…a_2n-1映射而成。信号在经过通信系统的传输和信道(包括各种传输方式和各种信道)，在接收端经过信道均衡或干扰抵消信号检测等，总可以将信号的等效传输信道表示为：

r＝ρ·s+n                                                  [1]其中，ρ表示实的信号项的增益系数，n表示剩余的干扰和噪声。通常差错控制编码的译码器需要解调器的比特的似然比作为输入。我们可以把信号的实部和虚部分开，公式[1]变成：

Re(r)＝ρ·Re(s)+Re(n)

                                                            [2]

Im(r)＝ρ·Im(s)+Im(n)

按照上式，我们可以对两路信号独立地做解调计算似然比。我们以同相分量为例，来推导解调的过程。设比特a₀…a_n-1映射到实符号s，相应的实接收信号未r，增益系数ρ，复噪声方差为σ²。定义解调器输出的似然比为

$>>L>>(>>a>i>>|>r>)>>=>ln>>(>>>P>>(>>a>i>>=>+>1>|>r>)>>>>P>>(>>a>i>>=>->1>|>r>)>>>>)>>=>ln>>(>>>>\Sigma >>s>:>>a>i>>=>+>1>>>P>>(>r>|>s>)>>·>>\Pi >>j>\ne >i>>>P>>(>>a>j>>)>>>>>\Sigma >>s>:>>a>i>>=>->1>>>P>>(>r>|>s>)>>·>>\Pi >>j>\ne >i>>>P>>(>>a>j>>)>>>>)>>+>L>>(>>a>i>>)>>->->->[>3>]>>>$

上式中L(a_j)和P(a_j)分别表示比特a_j的先验信息和先验概率。不失一般性，假设比特为0和1等概，再由噪声的高斯假设，我们可以得到：

$>>L>>(>>a>i>>|>r>)>>=>ln>>(>>>>\Sigma >>\alpha >:>>a>i>>=>+>1>>>exp>>(>>>|>r>->\rho >·>\alpha >>|>2>>>>\sigma >2>>>)>>>>>\Sigma >>\alpha >:>>a>I>>=>->1>>>exp>>(>>>>|>r>->\rho >·>\alpha >|>>2>>>\sigma >2>>>)>>>>)>>->->->[>4>]>>>$

根据 $>>ln>>(>>e>>x>1>>>+>>e>>x>2>>>)>>=>max>*>>(>>x>1>>,>>x>2>>)>>=>max>>(>>x>1>>,>>x>2>>)>>+>ln>>(>1>+>>e>>->|>>x>1>>->>x>2>>|>>>)>>,>>>得到：$

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通常我们用公式[5]来计算每个比特的似然比，完成解调的功能。

2.高阶QAM调制软解调的查表快速实现

我们看到，用公式[5]计算计算比特似然比，复杂度随调制阶数呈指数增长，而且运算量很大。我们用max(x₁，x₂)≈max*(x₁，x₂)对公式[5]作简化，进一步可以得到：

$>>L>>(>>a>i>>|>r>)>>=>>max>>\alpha >:>>a>i>>=>+>1>>>\{>->>>>|>r>->\rho >·>\alpha >|>>2>>>\sigma >2>>>\}>->>max>>\alpha >:>>a>i>>=>->1>>>\{>->>>>|>r>->\rho >·>\alpha >|>>2>>>\sigma >2>>>\}>>>$

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$>>=>>>\rho >2>>>\sigma >2>>>·>f>>(>r>/>\rho >)>>>>$

其中，f(x)可以用查表的方法来实现，不同的调制方式的软解调可以做成不同的表。若我们将归一化的接收信号r′＝r/ρ按照p比特量化，那么f(x)用查表来实现需要做一个2^p长度的表。不同的调制方式只需要事先做成不同的表，放在存储器里，按照发送信号的不同调制格式从相应的表中得到相应的值即可实现不同调制方式的软解调。图1描述了高阶调制软解调的基本过程，首先将对接收信号进行归一化，然后将其量化后进行查表，再乘以相应系数后即可得到比特似然比。

我们在这里可以看到表的大小跟量化阶数呈指数增长。如果r′的量化阶数比较高，那么表的大小就会大大增加，以至于复杂度的提高。而如果对较为精确的r′进行低阶量化查表，又会导致性能的损失，为了以低复杂度获得好的性能，我们使用查表结合多项式插值的方法对软解调方法进行改进，其基本原理是对r′进行按照查找表的精度进行量化，进行查表后利用多项式插值得到更新后的值。

图2为查表结合线性插值实现软解调的基本框图，主要原理如下叙述：如果r′精度高于量化阶数且落在相邻两个量化点之间，用线性插值f(r′)≈f(q(r′))+f₁(q(r′))·(r′-q(r′))来得到更为精确的值。类似的，也可以进行2阶或更高阶的插值。量化器可以采用非线性量化的方法其获得表的大小的进一步缩小。

3.高阶QAM调制软调制

在一些迭代检测译码方法中，经常会要求根据译码器反馈的比特似然比进行均值和方差的重建。也就是根据每个比特为+1或-1的概率，来计算发送信号为符号集合中每个符号的概率，从而计算出信号的均值和方差。根据比特似然比计算信号的均值方差如下：

$>>E>[>s>]>=>>\Sigma >\alpha >>\alpha >·>P>>(>s>=>\alpha >)>>->->->[>7>]>>>$

$>>cov>[>s>]>=>>\Sigma >\alpha >>>>|>\alpha >|>>2>>·>P>>(>s>=>\alpha >)>>->E>>>[>s>]>>2>>->->->[>8>]>>>$

设符号α由比特d₀，d₁，…d_Mc-1映射而成，则：

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其中，表示s为符号α时该比特相应的值。

可以看到，在高阶调制的情况下，需要计算每个符号的概率，才能重建信号的均值和方差，复杂度随着每个符号的比特数呈指数增长。当调制阶数高时复杂度大大地上升，使得硬件实现上的难度大大增加。

本发明针对自然映射或者格雷映射的QAM调制，发明了低复杂度的均值方差计算方法。该方法将一般QAM调制看作两个阶段：第一步为比特序列的一个线性或非线性分组编码的过程，比如有恒等变换，格雷编码等，第二步为一个线性映射器，即调制符号可以由第一步得到的比特序列线性的表示。相应的，软调制过程可以分为两个步骤，第一步将比特的对数似然比根据变换的规则进行比特似然比转换，第二步由转换后的比特对数似然比得到根据线性映射的关系重建信号的均值和方差。这种方法避免了根据比特对数似然比计算所有符号的概率这一步骤，能够有效地降低均值方差计算的复杂度。

有益效果：本发明的优点是使用量化/查表快速实现在不降低性能的情况下使得复杂度大大地降低，尤其在高阶调制的情况下。而且对不同的调制方式只需要改变表中相应的值，灵活性大大地增强。而软调制分离为比特似然比转换和统计量计算两个过程使得符号统计量的计算复杂度有效地降低。 

本发明中的高阶QAM软解调的快速查表实现具有如下优点：

1.大大地降低了QAM调制软解调的复杂度，尤其在高阶QAM调制的情况下。

2.性能保持了几乎不受损失。

3.在发送端使用不同的调制方式的情况下，接收端的软解调可在同一的框架下进行且具有相同的复杂度，有利于实现自适应调制的接收。

4.使得原本极高复杂度的非规则QAM映射具有同规则QAM映射相同的复杂度，使映射方式的选择更为多样化。

本发明中的高阶QAM符号均值方差计算的低复杂度实现具有以下优点：

1.大大了降低了均值方差计算过程的复杂度。

2.在自然映射QAM中，复杂度随比特数由指数增长降低为线性增长。

本发明中软解调用量化/查表方法进行快速实现，不仅有效降低了复杂度，而且不同调制方式的实现只需更改映射表就可以，能够较为灵活地实现自适应调制。该方法适合用在任何QAM调制方式的通信系统中，尤其在同相/正交QAM系统中。本发明软调制即符号统计量(通常包括符号的均值和方差)的计算分为比特似然比转换和均值方差计算两个步骤，这种方法能够有效的降低复杂度，适合用在同相/正交的QAM调制方式中。

附图说明

图1是查表实现软解调的基本框图。

图2是查表结合线性插值实现软解调的基本框图。

图3是格雷映射软调制框图。

具体实施方式

软解调的实现方法采用快速查表实现方法，它包含以下步骤：

步骤1)、根据公式[6]，先计算，按照一定量化位数生成并保存软解调所用的查找表。

步骤2)、根据信道相应系数对接收信号和噪声方差进行归一化处理，如图1所示，接收信号r首先被信道增益系数ρ归一化，得到归一化接收信号r′＝r/ρ和归一化噪声方差的倒数ρ²/σ²。

步骤3)、对归一化处理的接收信号进行量化，量化可以使用均匀量化和非均匀量化。

步骤4)、对量化后的信号q(r′)进行查表，查表后得到的值乘以归一化的噪声方差的倒数，即得到软解调相应比特的对数似然比，可供判决或送入译码器译码。

软解调的查表结合插值的快速实现方法包含以下步骤：

1)、根据信道相应系数对接收信号和噪声方差进行归一化处理，

2)、对归一化的接收信号进行量化，同时估计量化误差，

3)、对量化后的信号进行查表，同时获得误差项系数，用插值的方法对其进行修正，

4)、修正后的值再乘以归一化的噪声方差即得到所需的比特似然比。

对量化后的信号进行查表时，同时获得误差项系数，用插值的方法对其进行修正中的插值方法是用线性插值，或用二次插值及更高阶的插值。

高阶QAM软解调查表/插值快速实现装置如图2所示，接收信号r首先被信道增益系数ρ归一化，得到归一化接收系数r′，然后对其进行量化，量化可以使用均匀量化和非均匀量化。根据量化后的值q(r′)在查找表中查到相应的值，然后计算量化误差r′-q(r′)，并且在另一查找表中找到相应系数f₁(q(r′))，用该系数f₁(q(r′))和量化误差对f(q(r′))的值进行修正。

在实际硬件实现中，通常数据在硬件中都是以量化数据的形式存在的。如果接收信号和相应系数本身有效位数较低(同查找表量化位数相近)，那么查找表并不会太大，因此第一种方式比较合适，若接收信号和相应系数本身的有效位数较高(远大于查找表量化位数)，那么强行量化会导致数据精度的损失，在这种情况下，使用查表/插值结合的方法能够克服上述缺点，以较低复杂度获得高精度的性能。

高阶正交幅度调制中的软调制方法包含以下步骤：

步骤4)、将比特似然比进行转换计算，

步骤5)、根据自然QAM映射的符号与比特的线性关系，根据比特的均值和方差计算符号的均值和方差，若该QAM映射方式为自然映射，则步骤4)可略去。

下面以自然映射和格雷映射为实施例，来具体说明软调制(即根据比特似然比计算符号统计量)装置的工作步骤。

1、自然映射

通常自然映射比特b_k(取±1)同符号s之间的关系可以用一个线性表达式描述，如下所示：

$>>s>=over>>\Sigma >>k>=>0>>>>M>C>>->1>over>>>c>k>>·>>b>k>>->->->[>10>]>>>$

则由于比特之间的独立性，符号的均值和方差可以表示如下：

$>>E>[>s>]>=over>>\Sigma >>k>=>0>>>>M>C>>->1>over>>>c>k>>·>E>[>>b>k>>]>->->->[>11>]>>>$

$>>cov>[>s>]>=over>>\Sigma >>k>=>0>>>>M>C>>->1>over>>>>|>>c>k>>|>>2>>·>E>[sup>>b>k>2sup>>]>->E>>>[>s>]>>2>>->->->[>12>]>>>$

其中E[b_k]＝tanh(L(b_k)/2)， $>>E>[sup>>b>k>2sup>>]>=>1>.>>>$

2、格雷映射

由于格雷映射不能将比特与符号之间的关系用一个线性关系来描述，但是可以将其分离成一个格雷编码器和一个自然映射器，我们可以将似然比通过格雷编码器进行转换，再通过自然映射计算符号的均值和方差。

图3描述了格雷映射的均值方差计算的过程，主要分为两个部分，首先根据格雷编码将其比特似然比进行转换，然后根据公式[10]，[11]，[12]计算自然映射的均值和方差。

通常比特序列格雷编码可以用以下表达式来表达：

$>\left(\begin{array}{}>>>>a>0>>=>>b>0>>>>>>>a>k>>=>>b>k>>\oplus >>b>>k>->1>>>\oplus >1>k>\ne >0>>>\end{array}\right)>->->->[>13>]>>>$

式中表示b_k格雷编码前比特，a_k表示格雷编码后比特。根据这个关系，我们可以计算似然比之间的关系

$>\left(\begin{array}{}>>>L>>(>>a>0>>)>>=>L>>(>>b>0>>)>>>>>>L>>(>>a>k>>)>>=>1>/>2>·>max>*>\{>->L>>(>>b>k>>)>>->L>>(>>b>>k>->1>>>)>>,>L>>(>>b>k>>)>>+>L>>(>>b>>k>->1>>>)>>\}>>>>>->1>/>2>·>max>*>\{>->L>>(>>b>k>>)>>+>L>>(>>b>>k>->1>>>)>>,>L>>(>>b>k>>)>>->L>>(>>b>>k>->1>>>)>>\}>k>\ne >0>>>\end{array}\right)>->->->[>14>]>>>$

式中 $>>max>*>>(>>x>1>>,>>x>2>>)>>=>max>>(>>x>1>>,>>x>2>>)>>+>ln>>(>1>+>>e>>->|>>x>1>>->>x>2>>|>>>)>>,>>>可以用max(x$₁，x₂)来逼近。数学函数tanh(x)在工程中通常用查表的方式实现。

本发明中的高阶QAM软调制的快速实现大大地降低了根据比特似然比重建符号均值和方差的复杂度，尤其在调制阶数高或者使用线性映射时。其性能接近或者等于最优的计算方法。

本发明中的高阶QAM软解调的快速查表实现可以应用在各类使用高阶QAM调制的系统，适合应用于各类使用高阶QAM映射通信系统，包括有线通信系统和无线通信系统，适合用于各种传输方式通信系统，包括单天线、多天线、单载波、多载波等传输系统，既可以用于规则的映射图，也可以用于非规则的映射图。

本发明中的高阶QAM软调制的快速实现可以应用在各类使用高阶QAM调制且需要计算符号均值和方差的系统，包括带有先验信息的MMSE Turbo均衡、CDMA系统中MMSE或匹配滤波的干扰抵消多用户检测器、多天线系统中使用线性检测器的迭代检测译码等。