CN103166903B - 星座映射的软解预处理方法以及软解方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种星座映射的软解预处理方法以及软解方法，解决了现有的Max-Log-MAP方法运算量大、***资源占用多以及硬件实现成本高等问题。所述星座映射的软解预处理方法包括步骤：根据所采用的星座映射将包含有M个星座点的信号空间划分为N个区域；构建表B，在表B中记录有区域i内用于对数似然比计算的星座点集S_i；i为不大于N的正整数；S_i包括星座点子集以及星座点子集包含了第k比特位为0且与区域i内预设点距离最近的星座点；包含了第k比特位为1且与区域i内预设点距离最近的星座点；k为不大于log₂M的正整数。星座映射的软解方法为：接收并判定信息符号所属的区域i；读取表B，并按预设方法对信息符号以及S_i中的星座点进行对数似然比计算。

Description

星座映射的软解预处理方法以及软解方法

技术领域

本发明涉及数字信息通信领域，尤其涉及一种星座映射的软解预处理方法以及软解方法。

背景技术

目前最常用的星座映射的软解方法包括以下步骤:

步骤1：接收信息符号；

步骤2：根据信息符号中每个比特与信号空间内中每个星座点，通过公式（2）求取对数似然比，这种方法称为Max-Log-MAP算法；

对数似然比LLR（Log-Likelihood Ratio）常用于表达信息符号中每个比特的软信息；

对于某个比特b，其对数似然比定义为：

$\mathrm{LLR}\left(b\right)=\log \frac{P(b=1|y)}{P(b=0|y)}---\left(1\right)$

得到的对数似然比的符号代表了该比特的判决结果，对数似然比的值的绝对值为该结果的置信度，得到对数似然比后则完成了软解映射。

例如加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise)信道模型中，映射阶数为M即包含M个星座点的星座图中:

$\mathrm{LLR}\left(b_{i,k}\right)=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{x\∈S_k^{\left(1\right)}}{\min }\left({|y_i-G_{i}x|}^2\right)-\underset{x\∈S_k^{\left(0\right)}}{\min }\left({|y_i-G_{i}x|}^2\right))---\left(2\right)$

其中G_i为解映射前得到的第i个信息符号的信道衰落估计（即信道状态信息）；对于第i个接收符号yi；表示第k个比特为1的星座图符号（即星座点）的集合，表示第k个比特为0的星座图符号的集合。

从上述可知，若采用Max-Log-MAP方法求取信息符号中每个比特的对数似然比，则需要O(M)次加法运算、O(M)次乘法运算以及O(MlogM)次比较操作，故可知对于星座图中映射阶数M值较大时，计算量大，从而消耗的***资源多，硬件实现的代价大。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明旨在提供一种减少对数似然比计算量、计算时间以及减少***资源占用、降低硬件实现成本的星座映射的软解预处理方法以及软解方法。

（二）技术方案

为解决上述问题，本发明星座映射的软解预处理方法包括以下步骤：

根据所采用的星座映射将包含有M个星座点的信号空间划分为N个区域；

构建表B，在表B中记录有区域i内用于对数似然比计算的星座点集S_i；i为不大于N的整数；

其中，

所述S_i包括星座点子集以及星座点子集

所述包含第k比特位为0且与区域i内预设点距离最近的星座点；

所述包含第k比特位为1且与区域i内预设点距离最近的星座点；

所述k为不大于log₂M的正整数。

进一步地，在所述星座映射的软解预处理方法中，根据星座映射、区域划分以及性能要求在区域i中设置一个或多个预设点。

进一步地，所述星座点集S_i内的星座点通过蒙特卡罗算法或贪心算法计算求取。

进一步地，所述表B存储在随机访问存储器、只读存储器或组合逻辑电路中。

为解决上述问题，本发明星座映射的软解方法，用于上述的星座映射的软解预处理方法进行的预处理之后，包括以下步骤：

接收信息符号，判定信息符号所属的区域i；

从表B中获取信息符号所属的区域i用于对数似然比计算的星座点集S_i，并按预设方法对信息符号以及S_i中的星座点进行对数似然比计算。

优选地，所述预设方法为通过公式

$\mathrm{LLR}\left(b_K\right)=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{x\∈S_{i,k}^{\left(1\right)}}{\min }\left({|y-G_{i}x|}^2\right)-\underset{x\∈S_{i,k}^{\left(0\right)}}{\min }\left({|y-G_{i}x|}^2\right))$ 计算所述信息符号中每个比特的对数似然比；

其中，LLR为对数似然比；b_k为信息符号的第k个比特，且k为不大于log₂M的正整数。

优选地，通过硬判决法判定信息符号属于的区域。

优选地，在接收信息符号后与判定所述信息符号所属的区域之前还包括利用信道状态信息对所述信息符号进行归一化处理，从而得到归一化信息符号。

（三）本发明的有益效果

通过反复研究和验证发现星座映射的软解过程中，通常位于信号空间内相近位置的信息符号，在进行各个比特的对数似然比计算时，与其同一序位为0或1的星座点中距离最近的点集中在信号空间的某些特殊位置，而在传统的Max-Log-MAP方法中，在进行信息符号中的每一比特的对数似然比运算时，不加筛选的跟所有的星座点进行运算；

而本发明星座映射的软解预处理方法则是利用上述规律，将上述特殊的点筛选出来，而本发明星座映射的软解方法，则是利用本发明星座映射的软解预处理方法所求解出的结果进行对数似然比的运算，从而大大地减少了运算量，减少了***资源的占用，降低了硬件实现的成本，尤其是对于映射阶数大的星座映射，软解效果尤其明显。

附图说明

图1为本发明实施例一所述的信号空间示意图；

图2为本发明第二实施例所述的星座映射的软解方法流程图；

图3为本发明第四实施例所述的信号空间示意图；

图4是图3所述的信号空间划分成多个区域后的示意图；

图5是本发明第四实施例所述的星座映射的软解方法与传统的Max-Log-MAP方法在AWGN信道下性能对比图；

图6是本发明第四实施例所述的星座映射的软解方法与传统的Max-Log-MAP方法在i.i.d.Rayleigh信道下性能对比图。

具体实施方式

下面结合说明书附图以及实施例对本发明星座映射的软解预处理方法以做进一步的说明。

实施例一：

如图1所示，本实施例星座映射的软解预处理方法包括以下步骤：

根据所采用的星座映射将包含有16个星座点的信号空间划分为4个区域；每一个区域均用不同的阴影区分，各区域中心的数字代表了区域的编号，其中每个区域内包含4个星座点；每一信息符号包含4个比特；

构建表B；在表B中记录有区域i内用于对数似然比计算的星座点集S_i；i为不大于4的整数即i为1、2、3或4；具体的如图1中所述的区域1、区域2、区域3以及区域4；

其中，

所述S_i包括星座点子集以及星座点子集

所述包含了第k比特位为0且与区域i内预设点——点p距离最近的星座点；

所述包含了第k比特位为1且与区域i内预设点——点p距离最近的星座点；

所述k为不大于log₂M的正整数，即可小于等于4；

构建表B；在表B中记录有每一区域用于对数似然比计算的星座点集；

如区域1中，当预设点为一个且为区域1的中心点时，星座点集包括了高位第一比特位为0的星座点子集 以及高位第一比特位为1的星座点子集故在计算过程中，信息符号仅需与高位第一比特位为0的4个星座点以及高位第一比特位1的2个星座点进行运算，相对于传统的Max-Log-MAP方法与高位第一比特位为0的8个星座点以及高位第一比特位为1的8个星座点进行运算，节省了运算量，降低了***资源的消耗，硬件实现成本更低了。

而在传统的Max-Log-MAP方法中，没有星座映射的软解预处理过程，其中每一次运算均包括了M/2个与信息符号同序位为0或为1的星座点进行计算；而本实施例星座映射的软解预处理方法，通过预处理首先确认在后续的对数似然比计算中可能出现的距离最近的点，不仅减少了信息符号与星座点之间的乘法以及加法运算；还减少了比较运算，应用在高阶的星座映射的软解过程中优化效果尤其明显。

在具体的实施过程中，所述预设点根据星座映射、区域划分以及性能的要求为一个或多个，分布在区域i的不同位置；精度要求越高，预设点的取值应该越多。如区域1中，当预设点包括区域1的中心位置以及两个边缘点，且所述边缘点一个位于与区域2交界的边缘线的中心点，一个位于与区域3交界的边缘线的中心点；则所述星座点集包括了高位第一比特位为0的星座点子集 以及高位第一比特位为1的星座点子集

由上可知，预设点的个数以及位置均关系到星座点子集的组成，同样关系到最终运算结果的精确度等，故在具体的实施过程中，预设点的位置和个数又是根据区域划分、星座映射以及性能需求来决定的，当预设点的个数为1时，通常选取为区域内星座点的中心。

在具体的实施过程中，区域的划分应该根据不同种类的星座映射、对求解结果的精度要求以及运算量的大小进行划分，所划分的区域不宜过大。

实施例二：

在上一实施例的基础上，在本实施例星座映射的软解预处理方法提供了两种求取星座点集的方法，

所述星座点集S_i内的星座点通过蒙特卡罗算法或贪心算法计算法求取。

方法一：蒙特卡罗算法求取：

以统计和概率为基础，经过反复的验证，得到的所述的星座点集；

方法二：贪心算法求取：

A：定义信息符号信号空间中的点到区域i的距离，

B：然后计算以及n为信息符号的第n比特，且n为不大于log₂M(M为星座图的映射阶数)中所有点到区域i的距离，取最短的若干个点作为表示为第i个区域，u表示为接收的信息符号的第u个比特；w为0或1；其中，信号空间中的星座点到区域i的距离可以有不同的定义方式。特别地，当区域i中有且仅有一个星座点时，可以将到该点的欧氏距离作为到区域i的距离。

在本实施例中，具体地提供了两种获取各个区域用于求解信息符号个各个比特对数似然比的方法，具有实现简单、方便的优点。

综合上述可知，所述星座点集中包含的星座点子集数目至多为2*log₂M。

在本实施例星座映射的软解预处理方法，提供了两种求解星座点集的优选方法，以上两种方法均技术成熟，应用简便，从而本实施例所述的星座映射的软解预处理方法具有使用简单、便捷的特点。

具体地，所述表B存储在随机访问存储器、只读存储器或组合逻辑电路中。所述星座点集中的星座点的个数根据所在的区域、星座映射的方式以及实现方式的不同而不同，通常都远小于星座映射的映射阶数M。

下面结合说明书附图以及实施例对本发明星座映射的软解方法以做进一步的说明。

第一实施例：

本实施例星座映射的软解方法，应用于上述星座映射的软解预处理方法进行的预处理之后，具体地包括以下步骤：

接收信息符号，判定信息符号所属的区域i；

从表B中获取信息符号所属的区域i用于对数似然比计算的星座点集S_i，并按预设方法对信息符号以及S_i中的星座点进行对数似然比计算。

在本实施例星座映射的软解方法中，由于通过如实施例一或实施例二所述的星座映射的软解预处理方法得到了用于对数似然比计算的表B，且表B中所记录的星座点的数目，远小于Max-Log-MAP方法需要进行对数似然比计算的星座点的数目，从而减少了计算量，同时减少了***资源的占用，降低了硬件实现的成本。特别是高阶的星座映射，一个信息符号携带的比特数多，且信息空间内的星座点也多，然而与区域i内任意点的距离最近的点集中在某些特殊位置，采用传统的Max-Log-MAP方法去计算时，进行了很多显然不会有利于最终结果的计算，而本实施例中通过预处理的方法筛除这些无用点，从而达到了减少计算量的目的。

作为本实施例的进一步地改进，本实施例星座映射的软解方法进一步地给出了信息符号中每一比特的对数似然比的求解方法，具体的通过以下公式

所述预设方法为通过公式

$\mathrm{LLR}\left(b_K\right)=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{x\∈S_{i,k}^{\left(1\right)}}{\min }\left({|y-G_{i}x|}^2\right)-\underset{x\∈S_{i,k}^{\left(0\right)}}{\min }\left({|y-G_{i}x|}^2\right))$

计算所述信息符号中每个比特的对数似然比；

其中，LLR为对数似然比；b_k为信息符号的第k个比特，且k为不大于log₂M的正整数。

如16阶的星座映射，则信号空间内的每一个信息符号以及星座点均由4比特组成（如0000、1111等）。256阶的星座映射，则信号空间内的每一个信息符号以及星图点均由8个比特组成（如00010010等）。

通过上述公式，在软解星座映射时，具有直接简便的优点，采用本实施例所述的星座映射的软解方法求取信息符号各个比特的对数似然比的求解方便、快捷，运算量小，***占用资源少，在具体的硬件实现过程中实现成本低。

第二实施例：

如图2所示，本实施例星座映射的软解方法包括以下步骤：

如实施例一或实施例二所述的星座映射的软解预处理方法实现的预处理步骤；

步骤S1：接收信息符号;

步骤S2：利用信道状态信息对所述接收的信息符号进行归一化处理，从而得到归一化信息符号。当信道的状态发生变化时，通常需要根据信号的衰减估计对接收到的信息符号进行归一化处理，从而得到同等强弱的信息符号以便后续的处理；

步骤S3：判定所述信息符号所属的区域i；

步骤S4：从表B中获取信息符号区域i用于对数似然比计算的星座点集，并按预设方法对信息符号以及星座点集中的星座点进行对数似然比计算。

采用本实施例所述的星座映射的软解方法，求解信息符号的每一比特的对数似然比得到最终的软解结果，具有计算量少，***资源少，运算时间少等多重优点。

第三实施例：

本实施例星座映射的软解方法包括以下步骤：

步骤S1：接收信息符号，判决判定所述信息符号所属的区域；在具体的实施过程中，可以采用硬判决（即与区域划分边界进行比对）判定信息符号所属的区域；硬判决是技术成熟的应用于解码的判决方法，在此不再多做赘述；

步骤S2：从表B中获取信息符号所属的区域用于对数似然比计算的星座点集，并按预设方法对信息符号以及星座点集中的星座点进行对数似然比计算；

其中，表B是通过星座映射的软解预处理方法获得的；所述星座映射的软解预处理方法又包括以下步骤：

S0.1根据所采用的星座映射将包含有M个星座点的信号空间划分为N个区域；

S0.2构建表B；在表B中记录有区域i内用于对数似然比计算的星座点集S_i；i为不大于N的整数；

在本实施例中优选硬判决，采用这种技术成熟的判决方法，一方面保证了判决的可实现性，同时保证了实现的简便快捷性，同时采用预处理过程中生成的表B进行后续的对数似然比的求解，运算量小，结果获取时间短，***资源少，硬件实现成本低。

第四实施例：

如图3-图6所示，本实施例星座映射的软解方法，所应用的环境为，星座映射为256阶的Gray-APSK（Amplitude-Phase Shift Keying）格雷-幅度相移键控；信道编码采用DVB-S2标准中的LDPC码——低密度奇偶校验码Low Density Parity Check Code；LDPC解码算法采用改进最小和算法，最大迭代次数为50次；传输信道为AWGN(Additive White Gaussian Noise)信道或i.i.d.Rayleigh信道——独立瑞利信道；

其中，所示的信号空间如图3所示的环形信号空间；

首先，进行的星座映射的预处理的到表B，具体的操作如下：

根据所采用的星座映射将包含有256个星座点的信号空间划分为256个区域，划分后的信号空间如图4所示；

构建表B；在表B中记录有区域i内用于对数似然比计算的星座点集S_i；i为不大于256的整数；

其中，

所述S_i包括星座点子集以及星座点子集

所述包含了第k比特位为0且与区域i内预设点距离最近的星座点；

所述包含了第k比特位为1且与区域i内预设点距离最近的星座点；其中在本实施例中所述预设点为每一区域内星座点所在位置的点；

所述k为不大于log₂M的正整数

接收信息符号以及信道状态信息；

利用信道状态信息对信息符号进行归一化处理，得到处理后的归一化信息符号；

在判定归一化信息符号所属的区域；

从表B中获取信息符号所属的区域用于对数似然比计算的星座点集，并按预设方法对信息符号以及星座点集中的星座点进行对数似然比计算。

本实施例所述的星座映射的软解方法应用在设置有上述的参数的通信中与传统的Max-Log-MAP方法的运算速度以及运算量的比较如下表：

此外，本实施例所述的星座映射的软解方法的性能，相对于传统的Max-Log-MAP方法在***误码率上的差异也很小，具体的如图5-图6所示：

图5为当传输信道为AWGN信道(Additive White Gaussian Noise)信道时，本实施例所述星座映射的软解方法与Max-Log-MAP方法的对比图。

图6为当传输信道为i.i.d.Rayleigh信道——独立瑞利信道时，本实施例所述星座映射的软解方法与Max-Log-MAP方法的对比图。

综合上述可知，本实施例所述的星座映射的软解方法，在几乎没有性能损失的条件下，大大的减少了信息符号的各个比特的对数似然比的运算量，尤其是在高阶的星座映射如256阶的星座映射中效果尤其明显，从而减少了软解过程中判决时占用的***资源，也降低了硬件实现的成本。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (7)

1.一种星座映射的软解预处理方法，其特征在于，星座映射的软解预处理方法包括以下步骤：

根据所采用的星座映射将包含有M个星座点的信号空间划分为N个区域；

构建表B，在表B中记录有区域i内用于对数似然比计算的星座点集S_i；i为不大于N的整数；

其中，

所述S_i包括星座点子集以及星座点子集

所述包含了第k比特位为0且与区域i内预设点距离最近的星座点；

所述包含了第k比特位为1且与区域i内预设点距离最近的星座点；

所述k为不大于log₂M的正整数。

2.根据权利要求1所述的星座映射的软解预处理方法，其特征在于，在所述星座映射的软解预处理方法中，根据星座映射、区域划分以及性能要求在区域i中设置一个或多个预设点。

3.根据权利要求1或2所述的星座映射的软解预处理方法，其特征在于，所述星座点集S_i内的星座点通过蒙特卡罗算法或贪心算法计算求取。

4.根据权利要求1或2所述的星座映射的软解预处理方法，其特征在于，所述表B存储在随机访问存储器、只读存储器或组合逻辑电路中。

5.一种星座映射的软解方法，用于权利要求1-4任一所述的星座映射的软解预处理方法进行的预处理之后，其特征在于，所述星座映射的软解方法包括以下步骤：

接收信息符号，

判定信息符号所属的区域i；

从表B中获取信息符号所属的区域i中用于对数似然比计算的星座点集S_i，并按预设方法利用S_i中的星座点进行对数似然比计算。

6.根据权利要求5所述的星座映射的软解方法，其特征在于，通过硬判决法判定信息符号属于的区域。

7.根据权利要求5所述的星座映射的软解方法，其特征在于，在接收信息符号后与判定所述信息符号所属的区域之前还包括利用信道状态信息对所述信息符号进行归一化处理，从而得到归一化信息符号。