本發(fā)明屬于通信信號處理技術領域，尤其涉及一種高階調制信號的軟解調方法。

背景技術：

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)務需求以及高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊?，就需要每個調制符號攜帶更多的比特信息。高階調制技術可以很方便的解決這一問題，高階調制是指一個調制符號攜帶多個比特信息。通常的，在高階調制過程中信息被調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-幅度調制，即人們所熟知的M-PSK、M-QAM調制方式。高階調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。

高階調制信號的解調可分為硬解調和軟解調。硬解調算法是將接收的信號點與高階調制星座圖中的星座點點進行比較，找出距接收信號點最近的星座點作為硬判決符號，并將其轉換為比特序列進行輸出。這類算法的復雜度相當?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)相結合，從而限制了其在實際中的應用。軟解調算法是基于概率的解調算法，輸出的是關于比特的概率信息，且能夠與現(xiàn)代糾錯碼相結合。因此高階調制技術與現(xiàn)代糾錯碼技術相結合是提高通信系統(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，導致這類算法的復雜度很高，當調制的階數(shù)很大時(如64QAM、128QAM)，非常不利于硬件實現(xiàn)。

技術實現(xiàn)要素：

針對上述現(xiàn)有技術的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種高階調制信號的軟解調方法，能夠解決在高階編碼調制中提取軟信息復雜度過高這一實際問題，將計算信號間的距離轉化為計算信號間的相關，去除各分量中具有的相同分量；利用高階調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。

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

一種高階調制信號的軟解調方法，高階調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，獲取高階調制星座圖，以及所述高階調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行集合劃分，按照距離原點從近到遠的順序，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為高階調制星座圖中星座點進行集合劃分的個數(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個參考星座點關于原點對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關于X軸對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關于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的相關值；

步驟9，令q的值加1，并依次重復執(zhí)行步驟4至步驟8，從而得到高階調制星座圖所有Q個集合中第i個星座點與接收信號點r的相關值cor(s_i，r)，i＝1，...，M，M為高階調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)明技術方案的特點和進一步的改進為：

(1)步驟7具體包括如下子步驟：

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

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

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

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)明技術方案一方面能夠降低高階軟解調的計算量，為工程實現(xiàn)給出理論基礎；另一方面將可靠度信息作為度量的全新解調方案，同時給出了符號可靠度轉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器緊密結合；并且不需對信道噪聲方差進行估計，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)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術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，對于本領域普通技術人員來講，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制星座示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的一種高階調制信號的軟解調方法的流程示意圖；

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

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、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，本領域普通技術人員在沒有做出創(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，高階調制是指符號與多個星座點的映射關系；軟信息是反映符號取值可能性的信息。

假設高階調制星座圖中有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調制中，符號‘2’與比特序列(10)等價。

假設發(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)的高階軟解調算法在解調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：

當高階解調器工作在硬解調模式下，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，判決準則為：

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

軟解調：

當高階解調器工作在軟解調模式下，不是對后驗概率p(s_j|r)，(s_j∈S)進行硬判決，而是將關于符號的后驗概率轉換成關于比特的概率信息。轉換過程如下：

其中，S^(k)＝0表示對應的比特序列中第k位比特為0的符號；S^(k)＝1表示對應的比特序列中第k位比特為1的符號。例如，在4QAM調制方式下，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)軟解調的弊端在于：

1.在計算關于符號的后驗概率p(s_j|r)，(s_j∈S)時需要對信道的噪聲方差σ²進行估計，軟解調的性能與估計值的精確度緊密相關，估計值與真實值偏差越大，對解調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)軟解調的計算量主要集中在這里，且計算量是隨著調制階數(shù)呈線性增長；

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

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

本發(fā)明技術方案首先對計算距離的公式進行簡化，將計算兩點間的距離轉化為兩點間的相關；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換為計算與某些特定星座點的相關，從而大大降低了高階軟解調的計算量。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制信號的軟解調方法，高階調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，獲取高階調制星座圖，以及所述高階調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行集合劃分，按照距離原點從近到遠的順序，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為高階調制星座圖中星座點進行集合劃分的個數(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個參考星座點關于原點對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關于X軸對稱的非參考星座點，與第j個參考星座點關于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個參考星座點關于原點對稱的非參考星座點其與接收信號點r的相關值

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

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

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的相關值；

步驟9，令q的值加1，并依次重復執(zhí)行步驟4至步驟8，從而得到高階調制星座圖所有Q個集合中第i個星座點與接收信號點r的相關值cor(s_i，r)，i＝1，...，M，M為高階調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)明的技術方案，這里以16QAM為例給出高階調制中獲取軟信息的低復雜度算法的詳細過程。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；當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，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關于原點對稱，I₁₅＝-I₅，Q₁₅＝-Q₅；

S₇與S₅關于X軸對稱，I₇＝I₅，Q₇＝-Q₅；

S₁₃與S₅關于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制信號的軟解調方法可以用于各種具有對稱性質的高階、低階調制，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制信號的軟解調方法與傳統(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)設置為50次。仿真結果如圖3所示(其橫坐標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制信號的軟解調方法的計算量僅僅是傳統(tǒng)算法的25％。

結合圖3可以看出，在無LDPC碼的情況下，傳統(tǒng)軟解調算法與低復雜度軟解調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，而低復雜度軟解調算法的計算量僅僅是傳統(tǒng)軟解調算法的25％，而且僅涉及乘法、加法和比較。

本領域普通技術人員可以理解：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；而前述的存儲介質包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

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，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。