CN103595508B - 对接收符号进行定点化处理的方法及软解映射方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对接收符号进行定点化处理的方法及软解映射方法，其中对接收符号进行定点化处理的方法包括：对接收符号进行预处理以得到待处理接收符号和标量因子；基于待处理接收符号的幅度确定待比较对象值；判断待比较对象值是否大于星座图符号的预定门限；若判断结果为是，将待处理接收符号的实部和虚部都缩小预定倍数，再对缩小该预定倍数后的待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为1；若判断结果为否，对待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为0。本技术方案简化了硬件实现过程中定点化运算的复杂度。

Description

对接收符号进行定点化处理的方法及软解映射方法

技术领域

本发明涉及信息解码技术领域，特别涉及一种对接收符号进行定点化处理的方法及软解映射方法。

背景技术

数字通信***，包括典型的无线移动通信***和地面数字广播***，其根本任务是实现数字信息的高效无误传输。星座映射将携带数字信息的有限域“比特”序列映射成适于传输的“符号”序列。这些符号的取值空间可以是一维实数空间、二维实数空间(即复数空间或复数平面)、或更高维的实数空间(例如多天线MIMO***信号传输对应的空间)。星座映射包含两个要素，即星座图和星座点映射方式。星座图代表星座映射输出符号的所有取值组成的集合，其中，星座图的每个点对应输出符号的一种取值。星座点映射方式代表输入比特(组)到星座点的特定映射关系，或者星座点到比特(组)的特定映射关系，通常每个星座点与一个比特或多个比特组成的比特组一一对应。目前最为常见以及实用的复数空间的星座图主要有正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)、相移键控(PhaseShift Keying，PSK)、和幅度相移键控(Amplitude-Phase Shift Keying，APSK)调制技术。在接收端，对应星座映射的是星座解映射，简称解映射。通常，星座解映射依据星座图和星座点映射方式，结合信道状态信息得到对应接收符号的一个或多个比特的比特软信息。

在复高斯信道下，输入信号必须为复高斯分布才能达到信道容量。与QAM星座图相比，具有圆对称性的APSK星座图更接近复高斯分布。因此可以预期，在加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道下，APSK星座图将比QAM星座图有更好的性能，其带来的增益称为Shaping增益。APSK星座图呈多层同心圆环状，每一环上的星座点在相位方向均匀分布。欧洲第二代卫星数字电视广播标准DVB-S2采用了APSK星座映射。清华大学提出一组M阶具有格雷映射的APSK星座图，该星座图有个圆环，每个圆环由均匀的点组成，相当于一个不同环半径组成的集合相当于一个特殊的其中m＝m₁+m₂＝log₂M；对于一个m长比特向量，其中m₁个比特只与相位相关，且这m₁个比特与之间采用PSK的格雷映射，另m₂个比特只与幅度相关，且这m₂个比特与之间采用PAM的格雷映射。这些参数优化的APSK星座图均提供较大的Shaping增益。

现有技术提出了一种简化的APSK软解映射的方法，该方法将接收符号转化为其相应的幅度和相位，然后分别计算幅度和相位相关比特的对数似然比。本发明从此角度出发，对现有技术中提出的软解映射方法进行改进，即对接收符号进行预处理，简化了定点实现的复杂度；且在计算相位比特的判决距离时，设计了新的判决距离公式，进一步简化计算复杂度；另外，本发明技术给出了RTL定点化和实现方案，定点化后的***性能损失很小。

对于信道接收到的第i个符号y_i＝H_ix_i+n_i，其中x_i为发射的符号，H_i为对应接收符号y_i的信道状态信息，n_i为白色复高斯加性噪声，单边噪声功率为N_0,i。软解映射算法输出比特的软信息，通常采用对数似然比(Log-Likelihood Ratio，LLR)来表示软解映射算法输出比特的软信息，假设传输符号等概分布，第i个接收符号的第jj个比特的LLR可以表示为：

其中x_i为第i个发射的符号，表示第jj个比特为1的星座图符号集合，表示第jj个比特为0的星座图符号集合。

使用对数最大后验概率(Log-MAP)算法可以精确计算每个比特的LLR值，但是计算中存在对数和指数运算，计算量相当大。通过近似公式log∑_jz_j≈max_jlogz_j，可以得到最大对数最大后验概率(Max-Log-MAP)算法，在白色高斯加性噪声的基带等效模型下，Max-Log-MAP算法可以表示为：

此时计算符号间距离欧氏距离，硬件实现的复杂度仍比较高，且由于信道信息(H_i，N_0,i)包含在两个参数里，不利于硬件定点化和实现。

发明内容

本发明解决的问题是在对接收符号进行软解映射时，简化硬件实现过程中定点化运算的复杂度。

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种对接收符号进行定点化处理的方法，包括：对接收符号进行预处理以得到待处理接收符号和标量因子，其中所述待处理接收符号为去除了信道信息的接收符号，所述标量因子与信道信息相关；基于所述待处理接收符号的幅度确定待比较对象值；判断所述待比较对象值是否大于星座图符号的预定门限；若上述判断结果为是，将所述待处理接收符号的实部和虚部都缩小预定倍数，再对缩小该预定倍数后的待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为1；其中，所述预定倍数与所述待比较对象值和所述星座图符号的预定门限相关；若上述判断结果为否，对所述待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为0。

本发明实施例还提供了一种软解映射方法，包括：采用上述方法对接收符号进行定点化处理；基于不同的饱和标志，对所述待处理接收符号与星座点对应的相位组成的矢量采用对应的处理方式以确定中间数据；基于不同的饱和标志，利用第一判决距离公式确定所述待处理接收符号的相位相关比特的判决距离，其中所述第一判决距离公式关联于该中间数据；利用第二判决距离公式确定所述待处理接收符号的幅度相关比特的判决距离，其中所述第二判决距离公式关联于该中间数据的最大值；分别根据所述第一判决距离公式和第二判决距离公式确定所有待处理接收符号的相位相关比特的对数似然比和幅度相关比特的对数似然比。

与现有技术相比，本发明技术方案具有以下有益效果：

接收端通过对接收到的符号进行预处理以得到去除了信道信息的接收符号和包含信道信息的标量因子，并对该待处理接收符号和标量因子进行定点化处理。由于信道信息只与标量因子相关，更有利于硬件实现过程中对于位宽的选择。

进一步地，经过定点化处理后，对待处理接收符号进行软解映射。根据不同的饱和标志，对待处理接收与星座点对应的相位组成的矢量采用对应的处理方式来确定中间数据；进而采用相应的关联于该中间数据的判决距离公式来确定相位相关比特和幅度相关比特的判决距离，从而简化了计算复杂度。

附图说明

图1是本发明的接收端接收到的待处理接收符号的结构示意图；

图2是本发明的一种对接收符号进行定点化处理的方法的具体实施方式的流程示意图；

图3是本发明的一种软解映射方法的具体实施方式的流程示意图；

图4A是对接收符号采用本发明提供的软解映射方法和其他现有算法进行对比的一个实例的仿真结果示意图；

图4B是对接收符号采用本发明提供的软解映射方法和其他现有算法进行对比的另一个实例的仿真结果示意图。

具体实施方式

发明人发现接收端现有的软解映射方法的复杂度较高，且不利于在硬件实现过程中进行定点化运算。

针对上述问题，发明人经过研究，提供了一种对接收符号进行定点化处理的方法及软解映射方法，以简化硬件实现过程中定点化运算的复杂度。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

本技术方案提供的软解映射方法适用于APSK星座映射。接收端接收到的是由多个经过APSK星座映射的符号流，在符号流中的每一个APSK星座映射的符号均能够对应对个比特。

如图1所示的是本发明接收端接收到的待处理接收符号(去除了信道信息的接收符号)的结构示意图。参考图1，每一个APSK星座映射的符号对应于长度为m的比特组，将这m个比特划分为连续的前m₂个比特和连续的后m₁个比特其中，m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数，m₂为与待处理接收符号的幅度相关比特的个数。

如图2所示的是本发明的一种对接收符号进行定点化处理的方法的具体实施方式的流程示意图。参考图2，所述对接收符号进行定点化处理的方法包括如下步骤：

步骤S11：对接收符号进行预处理以得到待处理接收符号和标量因子，其中所述待处理接收符号为去除了信道信息的接收符号，所述标量因子与信道信息相关；

步骤S12：基于所述待处理接收符号的幅度确定待比较对象值；

步骤S13：判断所述待比较对象值是否大于星座图符号的预定门限；

步骤S14：若上述判断结果为是，将所述待处理接收符号的实部和虚部都缩小预定倍数，再对缩小该预定倍数后的待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为1；其中，所述预定倍数与所述待比较对象值和所述星座图符号的预定门限相关；

步骤S15：若上述判断结果为否，对所述待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为0。

在具体实施例中，如步骤S11所述，对接收符号进行预处理以得到待处理接收符号和标量因子。

与现有技术不同的是，在本实施例中，接收端对接收到的接收符号先进行预处理以去除接收符号中包含的信道信息，以使在硬件实现过程中简化定点运算的复杂度。

具体地，对于信道接收到的第i个接收符号，设为y_i＝H_ix_i+n_i，其中，x_i为发射端发射的符号，H_i为对应接收符号y_i的信道状态信息，n_i为白色复高斯加性噪声。对该接收符号进行预处理后得到的待处理接收符号为：

该待处理接收符号为去除了信道信息的接收符号，其中，所述信道信息包括衰减因子和信道噪声功率。

另外，还得到包含信道信息的标量因子，设为其中，N_0,i表示单边噪声功率。由此，信道信息仅与一个参量有关，更有利于硬件实现过程中对位宽的选择。

在其他实施例中，的计算也可以在前级均衡模块完成，而无论将的计算放在前级均衡模块中计算还是放在预处理模块中计算，预处理模块的输出参量为和

如步骤S12所述，基于所述待处理接收符号的幅度确定待比较对象值。

在本实施例中，可以采用如下两种方式来确定待比较对象值。

方式1)：分别确定所述待处理接收符号的实部幅度和虚部幅度，并以两者中的较大值确定为所述待比较对象值。

例如，设的实部的幅度为虚部的幅度为待比较对象值为s_in。则

方式2)：确定所述待处理接收符号的幅度，并以该幅度确定为所述比较对象值。

例如，设的实部的幅度为虚部的幅度为待比较对象值为s_in。则

如步骤S13所述，判断所述待比较对象值是否大于星座图符号的预定门限。其中，所述星座图符号的预定门限根据上述步骤S12中去顶待比较对象值的不同方式而异。

具体地，若采用所述方式1)确定待比较对象值，则星座图符号的预定门限为其中m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数；若采用所述方式2)确定待比特对象值，则星座图符号的预定门限为星座图对应的所有圆环半径中的最大半径。

如所述步骤S14所述，若上述步骤S13的判断结果为是(即所述待比较对象值大于星座图符号的预定门限)，将所述待处理接收符号的实部和虚部都缩小预定倍数，再对缩小该预定倍数后的待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为1。

在本实施例中，设所述预定倍数为α，对所述待处理接收符号的实部和虚部都缩小预定倍数α后记为其中，α＝log₂{ceil(s_in/thd)}，也就是说，α与所述待比较对象值和所述星座图符号的预定门限相关，ceil函数返回的是大于或者等于指定表达式(本实施例中指s_in/thd)的最小整数。

进一步地，对缩小了预定倍数的所述待处理接收符号采用(int1、int2、t)的方式进行定点化处理。其中，(int1、int2、t)表示待处理接收符号有符号数，且第一个比特表示符号位；整数部分占(int1-int2-1)位；小数部分占int2位，低位四舍五入、高位饱和截位，其中，t表示有符号数，int1表示有符号数情况下整个定点数据的位宽、int2表示有符号数情况下小数部分所占位宽。

对标量因子采用(int3、int4、u)的方式进行定点化处理。其中，(int3、int4、u)表示标量因子无符号数，整数部分占(int3-int4)位、小数部分占int4位、低位四舍五入、高位饱和截位，其中，u表示无符号数，int3表示无符号数情况下整个定点数据的位宽、int4表示无符号数情况下小数部分所占位宽。

如步骤S15所述，若上述步骤S13的判断结果为否(即所述待比较对象值小于或者等于星座图符号的预定门限)，对所述待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为0。

与上述步骤S14所述定点化处理的方式相类似，对所述待处理接收符号采用(int1、int2、t)的方式进行定点化处理，对标量因子采用(int3、int4、u)的方式进行定点化处理。其中，对(int1、int2、t)和(int3、int4、u)的具体定义参考上述步骤S14中的描述，在此不再赘述。

本发明实施例还提供了一种软解映射方法。如图3所示的是本发明的一种软解映射方法的具体实施方式的流程示意图。参考图3，所述软解映射方法包括如下步骤：

步骤S21：采用本发明实施例提供的方法对接收符号进行定点化处理；

步骤S22：基于不同的饱和标志，对所述待处理接收符号与星座点对应的相位组成的矢量采用对应的处理方式以确定中间数据；

步骤S23：基于不同的饱和标志，利用第一判决距离公式确定所述待处理接收符号的相位相关比特的判决距离，其中所述第一判决距离公式关联于该中间数据；

步骤S24：利用第二判决距离公式确定所述待处理接收符号的幅度相关比特的判决距离，其中所述第二判决距离公式关联于该中间数据的最大值；

步骤S25：分别根据所述第一判决距离公式和第二判决距离公式确定所有待处理接收符号的相位相关比特的对数似然比和幅度相关比特的对数似然比。

在本实施例中，如所述步骤S22所述，基于不同的饱和标志，对所述待处理接收符号与星座点对应的相位组成的矢量采用对应的处理方式以确定中间数据包括：

若所述饱和标志为1，则

若所述饱和标志为0，则

其中，为第i个所述待处理接收符号；α为预定倍数，且α为实数；其中，P_init为星座点对应的相位组成的矢量；m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数；Re(·)为取实部运算符；r_i,k为所述中间数据。

如步骤S23所述，基于不同的饱和标志，利用第一判决距离公式确定所述待处理接收符号的相位相关比特的判决距离包括：

若所述饱和标志为1，则

若所述饱和标志为0，则

其中，为第i个所述待处理接收符号；α为预定倍数，且α为实数；r_i,k为所述中间数据；m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数；P_i,k为与待处理接收符号的相位相关比特的判决距离。

其中，m₂为与待处理接收符号的幅度相关比特的个数；A_init为星座图圆环的半径组成的向量。

在所述步骤S24中，所述第二判决距离公式为：

其中，r_i为所述中间数据的最大值；A_init为星座图圆环的半径组成的向量；A_i,k为与待处理接收符号的幅度相关比特的判决距离。

如步骤S25所述，分别根据所述第一判决距离公式和第二判决距离公式确定所有待处理接收符号的相位相关比特的对数似然比和幅度相关比特的对数似然比。

具体地，本步骤包括：

1)根据所述第一判决距离公式确定所有待处理接收符号的相位相关比特的对数似然比。

设第i个待处理接收符号的第jj个与相位相关比特的对数似然比为LLR_i,jj

其中，为与信道信息相关的标量因子；P_bin为一个行m₁列二值域上的矩阵，其矩阵的行比特序列之间是格雷映射。

2)根据所述第二判决距离公式确定所有待处理接收符号的幅度相关比特的对数似然比。

设第i个待处理接收符号的第jj个与幅度相关比特的对数似然比为LLR'_i,jj

其中，为与信道信息相关的标量因子；A_bin为一个行m₂列二值域上的矩阵，其矩阵的行比特序列之间是格雷映射。

综上所述，采用本技术方案简化了硬件实现过程中定点化运算的复杂度。

发明人还对接收符号采用本发明软解映射方法和其他现有算法进行仿真实验以进行效果对比。

实例1：

采用M＝256阶APSK星座图，m₁＝5，m₂＝3；9/13码率的LDPC码，码长59904比特；LDPC码和Gray-APSK映射之间采用行列交织；解映射方法分别采用Log-MAP算法、现有的简化解映射方法(图4A中标记为Simplified v1)及其输入定点化算法(图4A中标记为Simplifiedv1，input fixed)和本发明的浮点算法(图4A中标记为Simplified v2)及其输入定点化算法(图4A中标记为Simplified v2，input fixed)；LDPC解码算法采用BP算法，最大迭代次数为50次；信道为AWGN信道；在上述256-APSK星座下，各星座点的相位矢量为对应的P_bin为32行5列的二值矩阵，表示为[0 0 0 0 0；0 00 0 1；0 0 0 1 1；0 0 0 1 0；0 0 1 1 0；0 0 1 1 1；0 0 1 0 1；0 0 1 0 0；0 1 1 0 0；01 1 0 1；0 1 1 1 1；0 1 1 1 0；0 1 0 1 0；0 1 0 1 1；0 1 0 0 1；0 1 0 0 0；1 1 0 00；1 1 0 0 1；1 1 0 1 1；1 1 0 1 0；1 1 1 1 0；1 1 1 1 1；1 1 1 0 1；1 1 1 0 0；1 0 10 0；1 0 1 0 1；1 0 1 1 1；1 0 1 1 0；1 0 0 1 0；1 0 0 1 1；1 0 0 0 1；1 0 0 0 0]；星座图各圆环的半径矢量为

A_init＝[0.2639,0.4750,0.6333,0.7916,0.9499,1.1346,1.3457,1.6360]，对应的A_bin为8行3列的二值矩阵，表示为[0 0 0；0 0 1；0 1 1；0 1 0；1 1 0；1 1 1；1 0 1；1 0 0]。

在上述参数设置下，仿真运行1000个LDPC块，所得的编码调制***的BER(误码率)仿真结果如图4A所示。参考图4A，在BER为10^-6时，本发明的方法配合BP算法相对Log-MAP配合BP算法，性能损失为0.05dB，定点化性能同浮点性能相比几乎无损，明显优于现有的简化解映射方法的定点化算法，且不需要任何的三角函数运算，计算量得到了极大的简化。

实例2：

同实例1中仿真参数，但解映射仅采用Log-MAP算法，本发明的浮点算法(图4B中标记为Simplified)及其全参数(包括内部参数)定点化算法(图4B中标记为Simplified，allfixed)，从图4B中可见，即使全参数都定点实现，本发明算法的性能仅比Log-MAP算法差0.1dB，但复杂度要低很多。

本发明的方法在简化了运算复杂度的情况下对***的性能损失很小，对减少硬件实现消耗的资源以及提高计算速度有很大的帮助。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (11)

1.一种对接收符号进行定点化处理的方法，其特征在于，包括：

对接收符号进行预处理以得到待处理接收符号和标量因子，其中所述待处理接收符号为去除了信道信息的接收符号，所述标量因子与信道信息相关；

基于所述待处理接收符号的幅度确定待比较对象值；

判断所述待比较对象值是否大于星座图符号的预定门限；

若上述判断结果为是，将所述待处理接收符号的实部和虚部都缩小预定倍数，再对缩小该预定倍数后的待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为1；其中，所述预定倍数与所述待比较对象值和所述星座图符号的预定门限相关；

若上述判断结果为否，对所述待处理接收符号以及标量因子进行定点化处理，并将输出的饱和标志置为0，

其中，所述基于所述待处理接收符号的幅度确定待比较对象值包括如下任一种方式：

方式1)：分别确定所述待处理接收符号的实部幅度和虚部幅度，并以两者中的较大值确定为所述待比较对象值；

方式2)：确定所述待处理接收符号的幅度，并以该幅度确定为所述待比较对象值。

2.如权利要求1所述的对接收符号进行定点化处理的方法，其特征在于，

若采用所述方式1)确定待比较对象值，则星座图符号的预定门限为其中m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数；

若采用所述方式2)确定待比特对象值，则星座图符号的预定门限为星座图对应的所有圆环半径中的最大半径。

3.如权利要求1所述的对接收符号进行定点化处理的方法，其特征在于，对所述待处理接收符号或者缩小预定倍数后的待处理接收符号进行定点化处理包括：

对所述待处理接收符号或者缩小预定倍数后的待处理接收符号采用(int1、int2、t)的方式进行定点化处理；其中，(int1、int2、t)表示待处理接收符号有符号数，且第一个比特表示符号位；整数部分占(int1-int2-1)位；小数部分占int2位，低位四舍五入、高位饱和截位，

其中，t表示有符号数，int1表示有符号数情况下整个定点数据的位宽、int2表示有符号数情况下小数部分所占位宽。

4.如权利要求1所述的对接收符号进行定点化处理的方法，其特征在于，对标量因子进行定点化处理包括：

对标量因子采用(int3、int4、u)的方式进行定点化处理；其中，(int3、int4、u)表示标量因子无符号数，整数部分占(int3-int4)位、小数部分占int4位、低位四舍五入、高位饱和截位，

其中，u表示无符号数，int3表示无符号数情况下整个定点数据的位宽、int4表示无符号数情况下小数部分所占位宽。

5.一种软解映射方法，其特征在于，包括如下步骤：

采用权利要求1所述的方法对接收符号进行定点化处理；

基于不同的饱和标志，对所述待处理接收符号与星座点对应的相位组成的矢量采用对应的处理方式以确定中间数据；

基于不同的饱和标志，利用第一判决距离公式确定所述待处理接收符号的相位相关比特的判决距离，其中所述第一判决距离公式关联于该中间数据；

利用第二判决距离公式确定所述待处理接收符号的幅度相关比特的判决距离，其中所述第二判决距离公式关联于该中间数据的最大值；

分别根据所述第一判决距离公式和第二判决距离公式确定所有待处理接收符号的相位相关比特的对数似然比和幅度相关比特的对数似然比。

6.如权利要求5所述的软解映射方法，其特征在于，所述基于不同的饱和标志，对所述待处理接收符号与星座点对应的相位组成的矢量采用对应的处理方式以确定中间数据包括：

若所述饱和标志为1，则

若所述饱和标志为0，则其中，

为第i个所述待处理接收符号；

α为预定倍数，且α为实数；

其中，P_init为星座点对应的相位组成的矢量；

m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数；

Re(·)为取实部运算符；

r_i,k为所述中间数据。

7.如权利要求6所述的软解映射方法，其特征在于，所述基于不同的饱和标志，利用第一判决距离公式确定所述待处理接收符号的相位相关比特的判决距离包括：

若所述饱和标志为1，则

若所述饱和标志为0，则其中，

为第i个所述待处理接收符号；

α为预定倍数，且α为实数；

r_i,k为所述中间数据；

m₁为与待处理接收符号的相位相关比特的个数；

P_i,k为与待处理接收符号的相位相关比特的判决距离；

$r_s=\left\{\begin{array}{cc}A\_{\mathrm{init}}_1& r_{i,k}<\frac{A\_{\mathrm{init}}_1+A\_{\mathrm{init}}_2}{2}\\ A\_{\mathrm{init}}_l& r_{i,k}\&Element;\&lsqb;(A\_{\mathrm{init}}_{l-1}+A\_{\mathrm{init}}_l)/2,(A\_{\mathrm{init}}_l+A\_{\mathrm{init}}_{l+1})/2)\\ A\_{\mathrm{init}}_{2^{m_2}}& r_{i,k}\&GreaterEqual;\frac{A\_{\mathrm{init}}_{2^{m_2}-1}+A\_{\mathrm{init}}_{2^{m_2}}}{2}\end{array}\right.,2\&le;l\&le;2^{m_2}-1$

其中，m₂为与待处理接收符号的幅度相关比特的个数；

A_init为星座图圆环的半径组成的向量。

8.如权利要求5所述的软解映射方法，其特征在于，所述第二判决距离公式为：

A_i,k＝(r_i-A_init_k)²,其中，

r_i为所述中间数据的最大值；

A_init为星座图圆环的半径组成的向量；

A_i,k为与待处理接收符号的幅度相关比特的判决距离。

9.如权利要求7所述的软解映射方法，其特征在于，根据所述第一判决距离公式确定所有待处理接收符号的相位相关比特的对数似然比包括：

$\begin{array}{c}{\mathrm{LLR}}_{i,jj}={\stackrel{\&OverBar;}{c}}_i\{{\min }_{P\_bin(k,jj)=1}\left(P_{i,k}\right)-{\min }_{P\_bin(k,jj)=0}\left(P_{i,k}\right)\},\\ k=1,\mathrm{...},2^{m_1},jj=m_2+1,\mathrm{...},m\end{array}$

其中，为与信道信息相关的标量因子；

P_bin为一个行m₁列二值域上的矩阵，其矩阵的行比特序列之间是格雷映射；

LLR_i,jj表示第i个待处理接收符号的第jj个与相位相关比特的对数似然比。

10.如权利要求8所述的软解映射方法，其特征在于，根据所述第二判决距离公式确定所有待处理接收符号的幅度相关比特的对数似然比包括：

$\begin{array}{c}{{\mathrm{LLR}}^{\&prime;}}_{i,jj}={\stackrel{\&OverBar;}{c}}_i\{{\min }_{A\_bin(k,jj)=1}{(r_i-A\_{\mathrm{init}}_k)}^2-{\min }_{A\_bin(k,jj)=0}{(r_i-A\_{\mathrm{init}}_k)}^2\},\\ k=1,\mathrm{...},2^{m_2},jj=1,\mathrm{...},m_2\end{array}$

其中，为与信道信息相关的标量因子；

A_bin为一个行m₂列二值域上的矩阵，其矩阵的行比特序列之间是格雷映射；

LLR'_i,jj表示第i个待处理接收符号的第jj个与幅度相关比特的对数似然比。

11.如权利要求5所述的软解映射方法，其特征在于，该软解映射方式适用于APSK星座映射。