本發(fā)明屬于通信信號處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法。

背景技術(shù)：

隨著通信系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，現(xiàn)階段的頻譜資源趨于緊張。為了滿足日益增長的通信業(yè)務(wù)需求以及高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊?，就需要每個調(diào)制符號攜帶更多的比特信息。高階調(diào)制技術(shù)可以很方便的解決這一問題，高階調(diào)制是指一個調(diào)制符號攜帶多個比特信息。通常的，在高階調(diào)制過程中信息被調(diào)制到一個具有一維或二維自由度的信號上，使信號有著更多的變化可能，這也就意味著攜帶更多的有用信息。

最常見的就是具有二維自由度的信號，如相位-幅度調(diào)制，即人們所熟知的M-PSK、M-QAM調(diào)制方式。高階調(diào)制通常采用格雷編碼映射方式，即任意相鄰星座點(即符號)僅有一位比特不同。當(dāng)信噪比較大時，大部分的錯誤都是發(fā)生在相鄰的星座點(符號)，此時錯一個符號也即錯一個比特。

高階調(diào)制信號的解調(diào)可分為硬解調(diào)和軟解調(diào)。硬解調(diào)算法是將接收的信號點與高階調(diào)制星座圖中的星座點點進(jìn)行比較，找出距接收信號點最近的星座點作為硬判決符號，并將其轉(zhuǎn)換為比特序列進(jìn)行輸出。這類算法的復(fù)雜度相當(dāng)?shù)?，但由于其輸出為硬判決的比特序列，不能與現(xiàn)代糾錯碼(如Turbo、LDPC碼)相結(jié)合，從而限制了其在實際中的應(yīng)用。軟解調(diào)算法是基于概率的解調(diào)算法，輸出的是關(guān)于比特的概率信息，且能夠與現(xiàn)代糾錯碼相結(jié)合。因此高階調(diào)制技術(shù)與現(xiàn)代糾錯碼技術(shù)相結(jié)合是提高通信系統(tǒng)有效性和可靠性最有效的方法。

常見的高階軟解調(diào)算法是計算星座圖中不同點的后驗概率，計算的過程中涉及大量的實數(shù)運算，導(dǎo)致這類算法的復(fù)雜度很高，當(dāng)調(diào)制的階數(shù)很大時(如64QAM、128QAM)，非常不利于硬件實現(xiàn)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法，能夠解決在高階編碼調(diào)制中提取軟信息復(fù)雜度過高這一實際問題，將計算信號間的距離轉(zhuǎn)化為計算信號間的相關(guān)，去除各分量中具有的相同分量；利用高階調(diào)制星座圖中各個星座點之間的對稱性，去除冗余計算。從而大大降低提取軟信息的計算量，提高運算效率。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術(shù)方案予以實現(xiàn)。

一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法，高階調(diào)制星座圖中包含多個星座點，每個星座點采用0、1序列表示，所述方法包括如下步驟：

步驟1，獲取高階調(diào)制星座圖，以及所述高階調(diào)制星座圖中的原點和所有星座點；計算每個星座點到原點之間的距離；

步驟2，根據(jù)每個星座點到原點之間的距離將星座圖中的所有星座點進(jìn)行集合劃分，按照距離原點從近到遠(yuǎn)的順序，將星座點劃分為集合G₀、集合G₁、...、集合G_Q-1；并將集合G_q中星座點到原點之間的距離記為D_q，q＝0，...，Q-1；其中，Q為高階調(diào)制星座圖中星座點進(jìn)行集合劃分的個數(shù)；

步驟3，在接收端獲取接收信號點r，令q的初值為0，q＝0，...，Q-1；

步驟4，將集合G_q中處于高階調(diào)制星座圖第一象限中的星座點作為參考星座點，且集合G_q中所有參考星座點組成參考星座點集合S_R；集合G_q中除參考星座點集合S_R之外的星座點組成非參考星座點集合

步驟5，集合G_q中參考星座點集合S_R中第j個參考星座點記為s_j，j的初值為1，j∈(1，...，N)，N＜M，N為參考星座點集合S_R中參考星座點的個數(shù)，M為高階調(diào)制星座圖中所有星座點的個數(shù)，且s_j∈S_R；

步驟6，計算所述接收信號點r與第j個參考星座點s_j的相關(guān)值cor(s_j，r)＝I_j+Q_j，其中，分別表示第j個參考星座點的實部和虛部，r^I、r^Q分別表示接收信號點r的實部和虛部；

步驟7，計算非參考星座點集合中和第j個參考星座點對稱的非參考星座點與接收信號點r的相關(guān)值；其中，非參考星座點集合中和第j個參考星座點對稱的非參考星座點包括：與第j個參考星座點關(guān)于原點對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關(guān)于X軸對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關(guān)于Y軸對稱的非參考星座點；

步驟8，令j的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行步驟6和步驟7，得到集合G_q中所有參考星座點與接收信號點r的相關(guān)值，以及集合G_q中和參考星座點對稱的所有非參考星座點與接收信號點r的相關(guān)值；

步驟9，令q的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行步驟4至步驟8，從而得到高階調(diào)制星座圖所有Q個集合中第i個星座點與接收信號點r的相關(guān)值cor(s_i，r)，i＝1，...，M，M為高階調(diào)制星座圖中所有星座點的個數(shù)；

步驟10，根據(jù)第i個星座點與接收信號點r的相關(guān)值cor(s_i，r)，計算第i個星座點的符號可靠度R(s_i)，其中，D_p為第i個星座點所屬集合中的星座點到原點之間的距離；令i＝1，...，M，得到M個星座點的符號可靠度；

步驟11，將M個星座點的符號可靠度轉(zhuǎn)換為m個比特的比特可靠度，2^m＝M；m表示M個星座點中每個星座點0、1序列的長度；其中，第k個比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，R(b_k＝0)表示第k個比特為0的比特可靠度，R(b_k＝1)表示第k個比特為1的比特可靠度；

步驟12，若第k個比特的比特可靠度R(b_k)＞0，則將接收信號點r的第k個比特判決為0，若第k個比特的比特可靠度R(b_k)＜0，則將接收信號點r的第k個比特判決為1。

本發(fā)明技術(shù)方案的特點和進(jìn)一步的改進(jìn)為：

(1)步驟7具體包括如下子步驟：

(7a)與第j個參考星座點關(guān)于原點對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關(guān)值

(7b)與第j個參考星座點關(guān)于X軸對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關(guān)值

(7c)與第j個參考星座點關(guān)于Y軸對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關(guān)值

其中，分別表示第j個參考星座點的實部和虛部，r^I、r^Q分別表示接收信號點r的實部和虛部。

(2)步驟11中，第k個比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，第k個比特為0的比特可靠度第k個比特為1的比特可靠度{S|S^(k)＝0}表示在M個星座點中，第k個比特為0的星座點組成的集合；{S|S^(k)＝1}表示在M個星座點中，第k個比特為1的星座點組成的集合，b_k表示星座點的第k個比特，0≤k＜m，表示求第k個比特為0的星座點組成的集合中的最大符號可靠度，表示求第k個比特為1的星座點組成的集合中的最大符號可靠度。

本發(fā)明技術(shù)方案一方面能夠降低高階軟解調(diào)的計算量，為工程實現(xiàn)給出理論基礎(chǔ)；另一方面將可靠度信息作為度量的全新解調(diào)方案，同時給出了符號可靠度轉(zhuǎn)換成比特可靠度的方法，從而能夠把軟判決譯碼器與高階軟解調(diào)器緊密結(jié)合；并且不需對信道噪聲方差進(jìn)行估計，算法簡單易于工程實現(xiàn)。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例提供的高階調(diào)制星座示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法的流程示意圖；

圖3為傳統(tǒng)軟解調(diào)算法與本發(fā)明實施例提供的方法的性能比較示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

需要說明的是，高階調(diào)制是指符號與多個星座點的映射關(guān)系；軟信息是反映符號取值可能性的信息。

假設(shè)高階調(diào)制星座圖中有M＝2^m個星座點，記做集合S，每個星座點用長度為m的0、1比特序列來表示。如圖1(a)所示，在4QAM調(diào)制中，符號‘2’與比特序列(10)等價。

假設(shè)發(fā)送端發(fā)送星座圖中的某一符號s_i∈S，經(jīng)高斯信道疊加噪聲后，接收到的信號點r＝s_i+n，n為服從均值0、方差σ²的二維高斯噪聲的采樣。傳統(tǒng)的高階軟解調(diào)算法在解調(diào)時需要計算星座圖中所有星座點的后驗概率p(s_j|r)，(s_j∈S)。s_j為星座圖中的任一星座點，計算過程如下：

其中，d_j為r與s_j間的距離d_j。的計算公式如下：

其中，分別表示星座點s_j的實部和虛部；r^I、r^Q分別表示接收信號點r的實部和虛部。

硬解調(diào)：

當(dāng)高階解調(diào)器工作在硬解調(diào)模式下，需要根據(jù)符號的后驗概率p(s_j|r)，(s_j∈S)來判斷發(fā)送端最有可能發(fā)送的符號，判決準(zhǔn)則為：

符號表示對發(fā)送符號s_i的估計，當(dāng)時，解調(diào)器的輸出與發(fā)送的符號相同，解調(diào)正確，當(dāng)時，解調(diào)器的輸出與發(fā)送的符號不同，解調(diào)發(fā)生錯誤。在得到了估計符號后將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制序列，并作為高階解調(diào)器工作在硬解調(diào)模式下的輸出。

軟解調(diào)：

當(dāng)高階解調(diào)器工作在軟解調(diào)模式下，不是對后驗概率p(s_j|r)，(s_j∈S)進(jìn)行硬判決，而是將關(guān)于符號的后驗概率轉(zhuǎn)換成關(guān)于比特的概率信息。轉(zhuǎn)換過程如下：

其中，S^(k)＝0表示對應(yīng)的比特序列中第k位比特為0的符號；S^(k)＝1表示對應(yīng)的比特序列中第k位比特為1的符號。例如，在4QAM調(diào)制方式下，計算第零位比特為0和1的概率分別計算如下：

p(b₀＝0)＝ξ[p(s₀|r)+p(s₁|r)]

p(b₀＝1)＝ξ[p(s₂|r)+p(s₃|r)] (2)

ξ為歸一化系數(shù)，歸一化系數(shù)能夠使得p(b₀＝0)+p(b₀＝1)＝1。

從(1)、(2)式中可以看到，傳統(tǒng)軟解調(diào)的弊端在于：

1.在計算關(guān)于符號的后驗概率p(s_j|r)，(s_j∈S)時需要對信道的噪聲方差σ²進(jìn)行估計，軟解調(diào)的性能與估計值的精確度緊密相關(guān)，估計值與真實值偏差越大，對解調(diào)性能帶來的損耗也就越大；

2.在計算接收信號點r與星座點s_j∈S間的距離d_j時涉及平方運算，傳統(tǒng)軟解調(diào)的計算量主要集中在這里，且計算量是隨著調(diào)制階數(shù)呈線性增長；

3.計算關(guān)于比特的概率信息時，需要計算歸一化系數(shù)ξ從而進(jìn)行歸一化處理。

可以預(yù)見當(dāng)調(diào)制階數(shù)很高時傳統(tǒng)軟解調(diào)算法實現(xiàn)起來非常繁瑣、冗長，不利于工程實現(xiàn)。

本發(fā)明技術(shù)方案首先對計算距離的公式進(jìn)行簡化，將計算兩點間的距離轉(zhuǎn)化為兩點間的相關(guān)；其次利用星座圖中各個點間的對稱性，將原來必需的遍歷過程轉(zhuǎn)換為計算與某些特定星座點的相關(guān)，從而大大降低了高階軟解調(diào)的計算量。理論與仿真表明新算法的計算量僅僅是傳統(tǒng)算法的25％。

本發(fā)明實施例提供一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法，高階調(diào)制星座圖中包含多個星座點，每個星座點采用0、1序列表示，如圖2所示，所述方法包括如下步驟：

步驟1，獲取高階調(diào)制星座圖，以及所述高階調(diào)制星座圖中的原點和所有星座點；計算每個星座點到原點之間的距離；

步驟2，根據(jù)每個星座點到原點之間的距離將星座圖中的所有星座點進(jìn)行集合劃分，按照距離原點從近到遠(yuǎn)的順序，將星座點劃分為集合G₀、集合G₁、...、集合G_Q-1；并將集合G_q中星座點到原點之間的距離記為D_q，q＝0，...，Q-1；其中，Q為高階調(diào)制星座圖中星座點進(jìn)行集合劃分的個數(shù)；

步驟3，在接收端獲取接收信號點r，令q的初值為0，q＝0，...，Q-1；

步驟4，將集合G_q中處于高階調(diào)制星座圖第一象限中的星座點作為參考星座點，且集合G_q中所有參考星座點組成參考星座點集合S_R；集合G_q中除參考星座點集合S_R之外的星座點組成非參考星座點集合

步驟5，集合G_q中參考星座點集合S_R中第j個參考星座點記為s_j，j的初值為1，j∈(1，...，N)，N＜M，N為參考星座點集合S_R中參考星座點的個數(shù)，M為高階調(diào)制星座圖中所有星座點的個數(shù)，且s_j∈S_R；

步驟6，計算所述接收信號點r與第j個參考星座點s_j的相關(guān)值cor(s_j，r)＝I_j+Q_j，其中，分別表示第j個參考星座點的實部和虛部，r^I、r^Q分別表示接收信號點r的實部和虛部；

步驟7，計算非參考星座點集合中和第j個參考星座點對稱的非參考星座點與接收信號點r的相關(guān)值；其中，非參考星座點集合中和第j個參考星座點對稱的非參考星座點包括：與第j個參考星座點關(guān)于原點對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關(guān)于X軸對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關(guān)于Y軸對稱的非參考星座點；

步驟7具體包括如下子步驟：

(7a)與第j個參考星座點關(guān)于原點對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關(guān)值

(7b)與第j個參考星座點關(guān)于X軸對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關(guān)值

(7c)與第j個參考星座點關(guān)于Y軸對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關(guān)值

其中，分別表示第j個參考星座點的實部和虛部，r^I、r^Q分別表示接收信號點r的實部和虛部。

步驟8，令j的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行步驟6和步驟7，得到集合G_q中所有參考星座點與接收信號點r的相關(guān)值，以及集合G_q中和參考星座點對稱的所有非參考星座點與接收信號點r的相關(guān)值；

步驟9，令q的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行步驟4至步驟8，從而得到高階調(diào)制星座圖所有Q個集合中第i個星座點與接收信號點r的相關(guān)值cor(s_i，r)，i＝1，...，M，M為高階調(diào)制星座圖中所有星座點的個數(shù)；

步驟10，根據(jù)第i個星座點與接收信號點r的相關(guān)值cor(s_i，r)，計算第i個星座點的符號可靠度R(s_i)，其中，D_p為第i個星座點所屬集合中的星座點到原點之間的距離；令i＝1，...，M，得到M個星座點的符號可靠度；

步驟11，將M個星座點的符號可靠度轉(zhuǎn)換為m個比特的比特可靠度，2^m＝M；m表示M個星座點中每個星座點0、1序列的長度；其中，第k個比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，R(b_k＝0)表示第k個比特為0的比特可靠度，R(b_k＝1)表示第k個比特為1的比特可靠度；

步驟11中，第k個比特的比特可靠度R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，第k個比特為0的比特可靠度第k個比特為1的比特可靠度{S|S^(k)＝0}表示在M個星座點中，第k個比特為0的星座點組成的集合；{S|S^(k)＝1}表示在M個星座點中，第k個比特為1的星座點組成的集合，b_k表示星座點的第k個比特，0≤k＜m，表示求第k個比特為0的星座點組成的集合中的最大符號可靠度，表示求第k個比特為1的星座點組成的集合中的最大符號可靠度。

步驟12，若第k個比特的比特可靠度R(b_k)＞0，則將接收信號點r的第k個比特判決為0，若第k個比特的比特可靠度R(b_k)＜0，則將接收信號點r的第k個比特判決為1。

為了清楚的說明本發(fā)明的技術(shù)方案，這里以16QAM為例給出高階調(diào)制中獲取軟信息的低復(fù)雜度算法的詳細(xì)過程。如圖1(b)所示的16QAM星座圖中的16個星座點以距原點的距離進(jìn)行劃分，顯然G₀＝{s₅，s₇，s₁₃，s₁₅}，G₁＝{s₁，s₃，s₄，s₆，s₉，s₁₁，s₁₂，s₁₄}，G₂＝{s₀，s₂，s₈，s₁₀}。將集合G₀中的點到原點的距離記為D₀，同理將集合G₁、Gx中的點與原點的距離分別記作D₁、D₂。對(1)式取對數(shù)得：

可以看到ln[p(s_j|r)]的大小正比于

(3)式中的與接收信號點r無關(guān)；當(dāng)s_j改變時(3)式中的為一定值；是星座點與原點之間距離的平方的0.5倍，對于圖1(b)所示的16QAM其值僅有3種可能，分別為0.5D₀²，0.5D₁²，0.5D₂²；是接收信號點r與第j個星座點s_j的相關(guān)，僅有最后兩部分的數(shù)值隨接收信號的改變而改變。因此可以將(3)式中部分之和定義為符號可靠度信息：

其中，可靠度信息R(s_j)的數(shù)值反映了p(s_j|r)的大小，R(s_j)越大則說明接收信號點r最有可能判決為s_j。

下面通過圖1(b)進(jìn)一步將(4)式簡化。觀察集合G₀中的星座點s₅＝(1+1i)，s₇＝(1-1i)，s₁₃＝(-1+1i)，s₁₅＝(-1-1i)，同時令cor(s_j，r)＝I_j+Q_j，其中

對于s₅有I₅＝1×r^I，Q₅＝1×r^Q；

S_S5與S₅關(guān)于原點對稱，I₁₅＝-I₅，Q₁₅＝-Q₅；

S₇與S₅關(guān)于X軸對稱，I₇＝I₅，Q₇＝-Q₅；

S₁₃與S₅關(guān)于Y軸對稱，I₁₃＝-I₅，Q₁₃＝Q₅。

因此，只需要計算出cor(s₅，r)＝I₅+Q₅，就可以得到cor(s₇，r)，cor(s₁₃，r)，cor(s₁₅，r)。同理，對于集合G₁＝{s₁，s₃，s₄，s₆，s₉，s₁₁，s₁₂，s₁₄}與G₂＝{s₀，s₂，s₈，s₁₀}中的星座點，也可利用對稱性通過相加或取反相加方式獲得。

計算出符號的可靠度信息R(s_j)，(0≤j＜M)后，還需要將其轉(zhuǎn)換為比特可靠度信息。定義比特可靠度信息

R(b_k)＝R(b_k＝0)-R(b_k＝1)，0≤k＜m (5)

其中，

如果R(b_k＝0)＞R(b_k＝1)，則認(rèn)為這一比特為0的可能性大一些，將其判決為比特0；反之，則認(rèn)為這一比特為1的可能性大一些，將其判決為比特1。

需要說明的是，本發(fā)明實施例提供的一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法可以用于各種具有對稱性質(zhì)的高階、低階調(diào)制，如BPSK、8PSK，M-QAM等。

為了考察本發(fā)明實施例提供的一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法與傳統(tǒng)算法的性能差異，分別給出格雷映射BPSK、16QAM、64QAM在有無糾錯碼情況下的性能曲線。糾錯碼采用隨機構(gòu)造的(5000，10000)LDPC碼，碼長為10000，碼率為0.5，譯碼算法采用帶有修正因子的最小和譯碼算法，修正因子選取0.8，最大迭代次數(shù)設(shè)置為50次。仿真結(jié)果如圖3所示(其橫坐標(biāo)E_b/N₀為信噪比，表示比特能量與單邊帶噪聲功率譜密度之比；縱坐標(biāo)BER(bit error ratio)為誤碼率，表示經(jīng)過譯碼后比特發(fā)生錯誤的概率)。圖3為傳統(tǒng)軟解調(diào)算法與本發(fā)明實施例提供的方法的性能比較。理論與仿真表明本發(fā)明實施例提供的一種高階調(diào)制信號的軟解調(diào)方法的計算量僅僅是傳統(tǒng)算法的25％。

結(jié)合圖3可以看出，在無LDPC碼的情況下，傳統(tǒng)軟解調(diào)算法與低復(fù)雜度軟解調(diào)算法的性能完全一致，沒有性能損失；在有LDPC碼的情況下，低復(fù)雜度算法的性能稍微劣于傳統(tǒng)算法的性能，僅有0.05dB損耗，而低復(fù)雜度軟解調(diào)算法的計算量僅僅是傳統(tǒng)軟解調(diào)算法的25％，而且僅涉及乘法、加法和比較。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解：實現(xiàn)上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，前述的程序可以存儲于計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質(zhì)包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護范圍為準(zhǔn)。