CN1429427A - 用于计算Turbo解码器的软判决输入度量的方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种用于计算turbo解码器的软判决输入度量的方法和装置，包括与8相移键控(8PSK)调制和16正交调幅(16QAM)相关联的电路。在两个实现中，把编码符号上的对数似然比(LLR)度量估计为各种常数值与所解调的软判决的同相和正交分量的各种组合的乘积。在与16QAM调制方案相关联的实现中，还使用载波信号干扰比(C/I)的估计来估计某些LLR度量。还可与例如64QAM、256QAM和16PSK的一般化的平方QAM和M PSK调制方案相结合，来获得所述LLR度量的估计。

Description

用于计算Turbo解码器的软判决输入度量的方法和装置

                           发明背景

一、发明领域

本发明一般属于通信领域，尤其属于turbo解码器的软判决输入度量的计算。

二、背景

数字数据的传输本质上易于受到干扰，这可能在发送数据中引入差错。已经提出了差错检测方案，以尽可能地确定是否在发送数据中引入了差错。例如，通常的做法是在分组中传送数据，并且在每个分组上增加例如是16比特长度的循环冗余校验(CRC)域，该域载送所述分组的数据的校验和。当接收机接收到数据时，所述接收机在所接收到的数据上计算相同的校验和，并且检验所述计算结果是否与所述CRC域中的校验和一致。

当不是实时地使用所述发送数据时，当检测到差错时，请求错误数据的重传是可能的。然而，当进行实时传输时，诸如传统电话机或蜂窝网电话机上的话音呼叫、视频会议呼叫等，请求重传是可能的。

已经引入了卷积编码，来允许即使当在传输期间已经发生了差错，数字数据的接收机也能够正确地确定发送数据。所述卷积编码在所述发送数据中引入了冗余，并将所述发送数据打包成分组，在所述分组中每个比特的值取决于序列中的先前比特。从而，当差错发生时，所述接收机还能够通过追溯所接收的数据中的可能序列，来推断出原始数据。

为了进一步改进传输信道的性能，某些编码方案包括交错，它在编码期间混合分组中的比特顺序。从而，当在传输期间干扰破坏了临近的比特时，就把所述干扰的影响扩展到整个原始分组上，并可由解码处理容易地克服。其它的改进可包括不只一次地并行或串行地对分组编码的多重分量编码。例如，使用错误校正方法在本领域中是众所周知的，所述错误校正方法并行使用至少两个卷积编码器。这样的并行编码一般被称为turbo编码。

turbo编码是由一个或多个编码交错器分开的两个或多个组成编码器的串行或并行级联。常用相对有效的迭代算法来解码turbo编码，以在信噪比(SNR)接近香农极限处获得低差错速率。在分量编码编码器和解码器之间分别***所述交错器和去交错器。

如上所述，在turbo编码器中的交错器扩展来自编码器的编码字输出，使得给定编码字的个别比特彼此分开，并在不同时刻被传送。因此，给定编码的个别比特经历独立的衰落，使得由差错脉冲段影响的比特属于不同的编码字。在接收机处，在解码之前，对所接收到的采样去交错。因此，把所述差错脉冲串的影响扩展到消息上，使得可能用原始纠错编码来恢复数据。turbo编码的性能取决于所使用的编码交错器的长度和结构。本领域中众所周知的各种类型的交错器包括，例如对角线交错器、卷积交错器、块交错器、块间交错器以及伪随机交错器。通过使用具有伪随机结构的交错器，可实现较佳的turbo编码性能。

turbo编码代表前向纠错(FEC)领域中的重要改进。有许多不同的turbo编码，但是大多数类型的turbo编码使用由与迭代解码的使用相结合的交错步骤分开的多重编码步骤。该结合提供了关于通信***中的噪声容限的先前不可获得的性能。也就是说，与先前使用现存的前向纠错技术而可能获得的相比，turbo编码允许以较低的每噪声功谱密度每比特能量进行可靠通信。

对于诸如turbo编码的多重分量编码，最优解码常常是非常复杂的任务，并且可能要求大量的时间周期，所述大量的时间周期通常不能用于即时解码。实际上，所述任务几乎是不可能的，理论上需要相当于宇宙年龄的完成时间。已经开发出迭代解码技术来克服这一问题。接收机在表示所述比特是1的概率的多级规模上，向每个比特赋值，而不是立即确定所接收的比特是0还是1。被称为对数似然比(LLR)概率的普通规模，以例如{-32，31}的某个范围中的整数来表示每个比特。值31表示所发送的比特有很高概率是0，而值-32表示所发送的比特有很高概率是1。值0指示出逻辑比特值是不确定的。

在多级规模上表示的数据被称为是“软数据”，并且迭代解码通常是软进/软出，即所述解码处理接收对应于比特值概率的输入序列，并考虑到编码的约束条件而提供经校正的概率作为输出。一般地，进行迭代解码的解码器使用来自先前迭代的软数据来对有所述接收机读取的软数据进行解码。在多重分量编码的迭代解码期间，所述解码器使用来自一个编码的解码来改进第2编码的解码。当使用并行编码器时，如在turbo编码中，为此目的可方便地使用两个对应的解码器。用多次迭代来实施这样的迭代解码，直到相信所述软数据精密地表示所述发送数据为止。把那些具有指示出它们较接近于1的概率(例如在上述规模上0与31之间的值)的比特赋值为二进制0，而把剩下的比特赋值为二进制1。

从而LLR是由turbo解码器使用的概率度量，来确定在给定某一接收符号的条件下，是否发送了给定的符号。为了计算LLR，要求SNR和信道系数(由信道应用于发送信号的复杂比例因子)的精确估计。精确的LLR值在turbo解码应用中尤其重要，在其中LLR输入典型地受到非线性运算，这可放大所述LLR值中的不精确度，并导致不可接受的解码器性能。

用所要求的高度精确性计算密集信号构象的LLR度量是计算密集的。或者必需使用精细的计算方案，或者必需使用复杂的解码器结构。turbo编码器早已显著地比卷积编码器更复杂实现。因此，已证明，以使用计算密集的LLR计算技术的成本来维持所述turbo解码器结构是有利的。然而，由于处理器和存储器资源上相关的消耗，不希望使用计算复杂的LLR计算算法。而且，对于诸如8相移键控(8PSK)和16正交调幅(16QAM)之类的某些调制方案，计算所述LLR度量是尤其复杂的。将希望提供简化的方法，来根据估计而不是直接计算来得出所述LLR度量。从而，存在对于用于计算turbo解码器的软判决输入度量，而不降低所述解码器的性能的简化技术的要求。

                          发明概述

本发明针对用于计算turbo解码器的软判决输入度量，而不降低所述解码器的性能的简化技术。因此，在本发明的一方面中，提供了对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量的方法，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制。所述方法有利地包括了以下步骤：在调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；换算所述复数的调制符号软判决，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；以及对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量。

在本发明的另一方面中，提供了接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制。所述接收机有利地包括：解调器，把所述解调器配置成在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；以及对数似然比计算模块，把该模块耦合至所述解调器并配置成接收来自所述解调器的复数的调制符号软判决，换算所述复数的调制符号软判决，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量，并对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量。

在本发明的另一方面中，提供了接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制。所述接收机有利地包括：用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决的装置，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；用于换算所述复数的调制符号软判决，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量的装置；以及用于对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量的装置。

在本发明的另一方面中，提供了接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制。所述接收机有利地包括：处理器；以及处理器可读存储媒体，所述存储媒体耦合至所述处理器，并包含由所述处理器可执行的一组指令，所述指令用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；换算所述复数的调制符号软判决以获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；以及对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量。

在本发明的另一方面中，提供了对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量的方法，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制。所述方法有利地包括了以下步骤：在调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量；以及对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

在本发明的另一方面中，提供了接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制。所述接收机有利地包括：解调器，把所述解调器配置成在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；以及对数似然比计算模块，把该模块耦合至所述解调器并配置成接收来自所述解调器的复数的调制符号软判决，换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量，换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量，并对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

在本发明的另一方面中，提供了接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制。所述接收机有利地包括：用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决的装置，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；用于换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量的装置；用于换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量的装置；以及用于对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量的装置，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

在本发明的另一方面中，提供了接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制。所述接收机有利地包括：处理器；以及处理器可读存储媒体，所述存储媒体耦合至所述处理器，并包含由所述处理器可执行的一组指令，所述指令用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，其中所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量；以及对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量的装置，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制。所述设备有利地包括：配置成用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量的第1乘法器；配置成用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量的第2乘法器；以及配置成从所述同相分量的绝对值中减去所述正交分量的绝对值的模块，来(1)产生差值，(2)将所述同相分量的绝对值加到所述正交分量的绝对值上，以产生和值，(3)用所述同相分量与所述正交分量的平方和的平方根除所述第2恒定值，来产生商值，以及(4)将所述差值、和值和商值相乘，来产生第3LLR度量。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的方法，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制。所述方法有利地包括以下步骤：用第1恒定位乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量；用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量；用等于所述同相分量的绝对值与所述正交分量的绝对值的和的加法值乘以等于所述同相分量的绝对值和所述正交分量的绝对值之间的差的减法值，以获得中间值；用等于所述第2恒定值与所述同相分量和所述正交分量的平方和的平方根的商的除法值乘以所述中间值，来获得第3LLR度量。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制。所述设备有利地包括：用于用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量的装置；用于用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量的装置；用于用等于所述同相分量的绝对值与所述正交分量的绝对值的和的加法值乘以等于所述同相分量的绝对值和所述正交分量的绝对值之间的差的减法值，以获得中间值的装置；用于用等于所述第2恒定值与所述同相分量和所述正交分量的平方和的平方根的商的除法值乘以所述中间值，来获得第3LLR度量的装置。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制。所述设备有利地包括处理器；以及耦合至所述处理器并包含所述处理器可执行的一组指令的存储元件，用以用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量，用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量，用等于所述同相分量的绝对值与所述正交分量的绝对值的和的加法值乘以等于所述同相分量的绝对值和所述正交分量的绝对值之间的差的减法值，以获得中间值，以及用等于所述第2恒定值与所述同相分量和所述正交分量的平方和的平方根的商的除法值乘以所述中间值，来获得第3LLR度量。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制。所述设备有利地包括：配置成用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量的第1乘法器；配置成用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量的第2乘法器；配置成从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以产生第3LLR度量的第1模块；以及配置成从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以产生第4LLR度量的第2模块。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的方法，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制。所述方法有利地包括以下步骤：用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量；用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量；从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以获得第3LLR度量；以及成从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以获得第4LLR度量。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制。所述设备有利地包括：用于用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量的装置；用于用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量的装置；用于从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以获得第3LLR度量的装置；以及用于从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以获得第4LLR度量的装置。

在本发明的另一方面中，提供了一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制。所述设备有利地包括处理器；以及耦合至所述处理器并包含可由所述处理器执行的一组指令的存储元件，来用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量，用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量，从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以获得第3LLR度量，以及从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以获得第4LLR度量。

                        附图简述

图1是码分多路复用(CDM)发射机的框图。

图2是CDM接收机的框图。

图3是时分多路复用(TDM)发射机的框图。

图4是TDM接收机的框图。

图5是用于计算与前向链路和图2或图4的所述接收机一起使用的载波信号干扰比(C/I)的电路的框图。

图6是关于8PSK调制方案的可用于图5的电路的LLR估计电路的框图。

图7是关于16QAM调制方案的可用于图5的电路的LLR估计电路的框图。

图8是通信***，模型的框图。

图9是用格雷编码标记映射的4QAM(QPSK)信号构象的图。

图10是用格雷编码标记映射的16QAM信号构象的图。

图11是用格雷编码标记映射的64QAM信号构象的图。

图12是用格雷编码标记映射的8PSK信号构象的图。

图13是用格雷编码标记映射的16PSK信号构象的图。

图14是16QAM编码符号LLR对调制符号度量的关系图。

图15是64QAM编码符号LLR对调制符号度量的关系图。

图16是256QAM编码符号LLR对调制符号度量的关系图。

图17是8PSK编码符号LLR对调制符号度量的关系图。

图18是16PSK编码符号LLR对调制符号度量的关系图。

                   较佳实施例的详细说明

在图1中示出了根据一个实施例构造的码分多路复用(CDM)发射机10。为清楚起见，从图中省略了诸如定时电路、滤波器以及放大器之类的发射机的各种细节。本领域中的普通技术人员可容易地构造和实现所省略的电路。

所述发射机10包括计算机12，所述计算机12包括经所述计算机12中的基带处理器(未示出)执行的发射机软件。把所述计算机12耦合至turbo编码器14和时分组合器16。把所述turbo编码器耦合至信道交错器18，所述信道交错器耦合至第1乘法器20的第1输入。把第1Walsh函数发生器22耦合至所述第1乘法器20的第2输入。把所述第1乘法器20的输出耦合至组合器24的第1输入。

把所述时分组合器16的输出耦合至第2乘法器26的第1输入，把该乘法器的第2输入耦合至第2Walsh函数发生器28。把所述第2乘法器26的输出耦合至所述组合器24的第2输入。把所述组合器24的输出耦合至正交伪噪声(PN)序列扩展器30。把所述PN扩展器的输出输入到耦合至天线34的调制器32。

在操作中，从所述计算机12将包含诸如话音数据或其它文件数据之类的数据的信号传递到所述turbo编码器14。所述turbo编码器14对所述数据信号进行编码。所述turbo编码器14是标准turbo编码器，并且根据本领域中众所周知的turbo编码原则进行操作。在某一实施例中，所述turbo编码器14是串联的，其中在内部和外部组成的卷积编码器(未示出)之间配置交错器(未示出)。在另一实施例中，所述turbo编码器14是根据相关领域中众所周知的原则而设计的并联turbo编码器。

然后由信道交错器18对来自所述turbo编码器14的经编码的数据信号输出进行交错，为Walsh编码、伪噪声(PN)扩展以及调制作准备。可通过诸如块交错器之类的常规交错器来实现所述信道交错器18。

所述计算机12还向所述时分组合器提供预定的导频信号以及控制信号，在本详细实施例中所述导频信号是等于1的恒量。所述控制信号包含速率控制或功率控制信息，用于传递到对应的接收机(如下面所详细描述的那样)，以促进功率和/或编码速率控制，以使通信***的效率和吞吐量最大。

所述时分组合器16根据常规时分组合方法将所述控制信号与所述导频信号混频。把经组合的信号输入到所述第2乘法器26，在其中用由经所述第2Walsh函数发生器28提供的预定Walsh函数乘以该信号。类似地，把来自所述信道交错器18的经交错的数据信号输出提供给所述第1乘法器20，在其中用由所述第1Walsh函数发生器22提供的预定Walsh函数乘以该信号。

来自所述第1乘法器20和所述第2乘法器26的所产生的Walsh编码输出，经所述组合器24组合，由所述PN扩展器30扩展，并随后有所述调制器32调制和转换成射频，为经天线34在信道上传输作准备。

经所述天线34发送的所产生的信号是具有数据信号、导频信号和控制信号的复合信号。一旦在信道上广播，所述复合信号将经受多径衰落和信道干扰，这必需由接收所述发送信号的接收机***有效地检测出并进行补偿。

本领域的那些普通技术人员将理解到可以用PN函数发生器或Walsh函数发生器和PN函数发生器的组合来替代所述第1Walsh函数发生器22和所述第2Walsh函数发生器28所提供的Walsh函数。此外，可以在蜂窝网或PCS通信***中的基站和/或移动站中实现所述发射机10。

在本详细描述中，术语信号干扰比和信号噪声比是等价术语。

图2中示出了根据一个实施例构造的可与图1的CDM发射机一起使用的CDM接收机40。所述发射机40包括耦合至解调电路44的接收机天线42。把所述解调电路44耦合至与模数转换器(ADC)48相耦合的自动增益控制(AGC)电路46。把ADC48的输出耦合至第1接收机乘法器50的输入。如下面的详细描述那样，还提供表示数字采样的所述ADC 48的输出作为载波信号干扰比(C/I)估计和对数似然比(LLR)计算电路的输入。

把所述第1接收机乘法器50的另一输入耦合至PN序列发生器52的输出。把所述第1接收机乘法器50的输出并联耦合至第2接收机乘法器54和第3接收机乘法器56的输入。第1接收机Walsh发生器电路58和第2接收机Walsh发生器电路60还分别提供所述第2接收机乘法器54和所述第3接收机乘法器56的输入。把所述第2接收机乘法器54和所述第3接收机乘法器56的输出分别耦合至第1累加器62和第2累加器64的输入。如下面详细描述的那样，把所述第1累加器62的输出耦合至向C/I估计电路和LLR计算电路提供输出的采样分离器和解扩展器。

在操作中，由所述接收机40的天线42接收诸如由图1的发射机10所发射的RF信号之类的在信道上发送的信号。通过解调器44把所接收到的RF信号转换成中频信号，并随后转换成基带信号。通过所述AGC电路46调整所述基带信号的增益，并随后通过所述ADC48将其转换成数字信号。随后，通过所述PN序列发生器52和所述第1接收机乘法器50，用与图1的PN扩展器30中所使用的PN序列相关的PN序列乘以所述基带信号。在本详细实施例中，所述PN序列及其逆序列是相同的，因为用二进制运算(GF2中)，1的逆是1而0的逆是0。

随后，所述第1接收机乘法器50输出部分解扩展信号，把该信号分离到两个分开的通路上。在一条通路上，所述第2接收机乘法器54用有所述第1接收机Walsh函数发生器58所提供的Walsh函数乘以所述部分扩展的序列。所提供的Walsh函数与所述图1的第1Walsh函数发生器22所提供的Walsh函数相关。把所产生的解扩展信号采样输入到所述第1累加器62，在其中在预定数量的采样上累计所述信号采样。把经累加的解扩展数据采样提供给所述采样分离器66。如下面所详细描述的那样，所述采样分离器66向C/I估计电路和LLR计算电路输出从所述解扩展信号中所提取的导频信号和控制信号。

类似地，由所述第2累加器累加来自所述第3接收机乘法器56的解扩展信号采样输出，如下面所详细描述的那样，该累加器向所述C/I估计电路和LLR电路输出包括数据信号采样的数据信号。

在图3中示出了根据一个实施例构造的时分多路复用(TDM)发射机70。除了由时分组合器72替代了图1的所述时分组合器16、所述乘法器20、26、所述Walsh函数发生器22、28以及所述加法器24之外，所述TDM发射机70有利地类似于图1的CDM发射机10。

在图4中示出了根据一个实施例构造的TDM接收机80。除了由累加器82和TDM采样分离器84替代了图2的所述乘法器54、56、所述Walsh函数发生器58、60、所述累加器62、64以及所述所述采样分离器66之外，所述TDM接收机80有利地类似于图1的CDM接收机40。所述累加器82接收来自乘法器50的数字扩展采样，累计这些采样，并随后将所累加的采样提供给所述TDM采样分离器84。所述TDM采样分离器84从所述经累加的和解扩展的数字信号中提取数据采样、导频采样以及控制采样。如下面所详细描述的那样，把所述数据采样、导频采样、控制采样以及来自ADC48的数字采样输出提供给C/I估计和LLR电路。

在图5中示出了根据一个实施例构造的C/I估计电路120。所述C/I估计电路120有利地适用于与前向链路和图2或图4的接收机一起使用。所述C/I估计电路120包括可取代图4的接收机80的所述乘法器50、所述PN序列发生器52以及所述累加器82的PN解扩展器122。M Walsh去覆盖电路124可取代图4的所述TDM采样分离器84。

所述C/I估计电路120包括所述PN解扩展器122、M Walsh去覆盖电路124、所接收的信号全部能量(I_o)计算电路126、第1常数电路136、导频滤波器128、减法器132、第1乘法器134、导频能量计算电路138、查表(LUT)140、第2乘法器142以及C/I累加电路144。在所述C/I估计电路120中，所述PN解扩展器122接收来自图4的ADC48的数字同相(I)和正交(Q)信号输出。所述PN解扩展器122并联地向所述M Walsh去覆盖电路124和所述I_o计算电路126提供输入。所述M Walsh去覆盖电路124向所述导频滤波器128提供输入，并向通路加权与组合电路158中的常数除法器电路130提供输入。

把所述能量计算电路126的输出耦合至所述减法器电路132的正端子。把所述减法器电路132的负端子耦合至第1乘法器134的输出端子。把所述第1乘法器134的第1输入耦合至所述第1常数电路136的输出。把所述第1乘法器134的第2输入耦合至所述导频能量计算电路138的输出。所述导频滤波器128向所述导频能量计算电路138提供输入。

把所述减法器132的输出耦合至所述LUT140。把所述LUT140的输出并联耦合至所述第2乘法器142的第1输入和所述通路加权与组合电路158中的第3乘法器146的第1输入。把所述第2乘法器142的第2输入耦合至所述第1乘法器134的输出。把所述第2乘法器142的输出耦合至所述C/I累加电路144，该电路的输出向所述LLR电路96提供输入。

所述通路加权与组合电路158包括第2常数产生电路150、第4乘法器148、所述第3乘法器146、所述常数除法器电路130、复共轭电路152、第5乘法器154以及通路累加器电路156。在所述通路加权与组合电路158中，把所述第4乘法器148的第1端子耦合至所述导频滤波器128的输出，该输出还被耦合至所述C/I估计电路120中的所述导频能量计算电路138的输入。把所述第4乘法器148的第2端子耦合至所述第2常数产生电路150。把所述第4乘法器148的输出耦合至所述第3乘法器146的第2输入。所述第3乘法器146的输出向所述复共轭电路152提供输入。把所述复共轭电路152的输出耦合至所述第5乘法器154的第1输入。把所述常数除法器130的输出耦合至所述第5乘法器154的第2输入。把所述第5乘法器154的输出耦合至所述通路累加器156的输入。把所述通路累加器156的输出耦合至所述LLR电路96的第2输入。把所述第LLR电路的输出耦合至解码器(未示出)的输入。

在操作中，所述PN解扩展器122接收所述I和Q信号，并解扩展L指针，即第L条个别通路(1)。所述PN解扩展器122使用用于在信道上传输前扩展所述I和Q信号的PN序列的逆序列，来解扩展所述I和Q信号。所述PN解扩展器122的构造和操作在本领域中是众所周知的。

从所述PN解扩展器122中输出解扩展信号，并将其输入到所述M Walsh去覆盖电路124和所述I_o计算电路126。所述I_o计算电路126计算每个码元所接收的全部能量(I_o)，它包括所希望的信号分量和干扰与噪声分量。所述I_o计算电路根据下面的方程提供I_o的估计(

)： ${\hat{I}}_o=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\·{|}^2---[1]$ 其中，N是每导频脉冲段的码元个数，并且在本详细实施例中是64，以及·表示所接收到的从所述PN解扩展器122输出的解扩展信号。

本领域中的那些普通技术人员将理解到，在备择实施例中可以在由所述PN解扩展122解扩展之前计算I_o。例如，所述I_o计算电路126可以直接接收来自从图2和4的所述ADC48所接收的I和Q信号的输入，而不是接收由所述PN解扩展器122提供的输入，在该情况下，在所述I_o计算电路126的输出处将提供的I_o等价估计。

所述M Walsh去覆盖电路124根据本领域中所知的方法对正交的数据信号和导频信号去覆盖，所述数据信号称为数据信道，所述导频信号称为导频信道。在本详细实施例中，由下面的方程表示对应于一个数据信道s的所述正交的数据信号： $s=\sqrt{M{\hat{E}}_{s,l}}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_l}{X}_t---\left[2\right]$ 其中M是每Walsh符号的码元数量， 是第1条多径分量的调制符号能量，

是数据信道s的相位，以及X_t是所述数据信道s的带信息分量。把经去覆盖的数据提供给解码器(如下面所详细描述的)和所述通路加权与组合电路158的所述常数除法器电路130。

应该理解到虽然这里描述的实施例适用于使用包括各种Walsh编码的信号，但是本领域的那些普通技术人员可容易地将所述实施例适用于使用其它类型的编码。

把所述导频信道提供给导频滤波器128。所述导频滤波器128是充当低通滤波器的平均值滤波器，该滤波器从所述导频信道中除去较高频率噪声和干扰分量。由下面的方程表示出所述导频滤波器128的输出p： $p=M\sqrt{{\hat{E}}_{p,l}}\·e^{j{\mathrm{\θ}}_l}---\left[3\right]$ 其中M是每Walsh符号的码元数量，

是第1条多径分量的导频码元能量，以及θ_l是经滤波的导频信道p的相位。

通过所述导频能量计算电路138计算所述经滤波的导频信道p的能量估计，该估计是由方程(3)所表示的经滤波的导频信道p的复振幅的平方。用下面的方程所描述的预定比例因子c乘以所述经滤波的导频信道p的复振幅的平方： $c=\frac{1}{M^2}-\frac{I_{\mathrm{or}}}{E_p}---\left[4\right]$ 其中I_or是所希望的信号的所接收到的能量，即相当于减去噪声和干扰分量的I_o。E_p是导频码元能量。在许多无线通信***中，所述比例因子c是已知的前向链路常数。

通过所述第1乘法器134用所述经滤波的导频信号p的能量乘以所述比例因子c，以产生所接收到的与所接收到的I和Q信号的第1条多径分量相关联的所希望的信号的能量(减去噪声和干扰分量的I_o)的精确的估计 通过所述减法器132，从所述I_o的估计中减去所述精确估计

，以产生与所述第1条多径分量相关联的干扰能量(N_t，l)的精确测量。然后把N_t，l提供给所述LUT140，它向所述通路加权与组合电路158中的所述第3乘法器146和所述第2乘法器142的第1输入输出N_t，l的倒数。把所述第2乘法器142的第2输入耦合至所述第1乘法器134的输出，该输出在所述第2乘法器142的第2输入端子处提供

所述第2乘法器142根据下面的方程输出C/I₁(与所述第1条多径分量相关联的C/I)的精确估计： ${\left(\frac{C}{I}\right)}_l=\frac{{\hat{I}}_{\mathrm{or},l}}{N_{t,l}}---\left[5\right]$ 然后通过所述C/I累加器电路144在所接收的信号中的L条通路上累加所述精确C/I值。然后把经累加的C/I值提供给所述LLR电路96和速率/功率请求产生电路(未示出)，该电路的构造在本领域中是已知的。

在所述通路加权与组合电路158中，所述第4乘法器148用由所述第2常数产生电路150所提供的常数k乘以所述经滤波的导频信号p。根据下面的方程计算所述常数k： $k=\frac{1}{M}\sqrt{\frac{E_s}{E_p}}---\left[6\right]$ 其中E_s是调制符号能量，E_p是导频符号能量，以及M是如上所述的每码元的Walsh符号的数量。对于反向链路和前向链路传输，所述E_s和E_p的比常是已知的或可以被确定。

所述第4乘法器148的输出提供了由下面的方程所描述的信道系数

的估计： $\widehat{\mathrm{\α}}=\sqrt{{\hat{E}}_{s,l}}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_l}---\left[7\right]$ 其中

是所述第1条多径分量的调制符号能量的估计，以及 是所述导频信号的相位的估计。

然后由所述第3乘法器146用与所述第1条多径分量相关联的干扰能量N_t，l的倒数乘以所述信道估计。所述干扰能量N_t，l包括干扰和噪声分量。然后所述复共轭电路152计算所述第3乘法器146的输出的共轭，它表示最大比率的通路组合加权。然后通过所述第5乘法器154，用来自所述除法器电路130的对应的数据符号输出乘以所述最大比率通路组合加权。由下面的方程表示出数据符号d： $d=\sqrt{{\hat{E}}_{s,l}}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_l}{X}_t---\left[8\right]$ 其中的变量与方程(2)给定的变量相同。

所述第5除法器154的输出表示最优加权的数据信号，该信号随后由所述通路组合电路156在包括所述信号的L条通路上累加。把所产生的最优组合的数据信号提供给所述LLR电路96，该电路促进了对解码器的最优软解码器输入的计算(如下面详细所描述的那样)。

可以用(Y_I，Y_Q)来表示由通路组合和重复组合产生的调制符号上的软判决，其中Y_I表示同相软判决，而Y_Q表示正交软判决。由所述LLR电路96将所述软判决(Y_I，Y_Q)变换成编码符号上的LLR。该LLR构成了turbo解码器(未示出)的软判决输入。如本领域的那些普通技术人员将理解到的那样，由所使用的调制方案指示出了将所述软判决(Y_I，Y_Q)变换成底层编码符号上的LLR度量的方式以及LLR电路96的构造。

本领域的普通技术人员将理解到，与诸如8相移键控(8PSK)和16正交调幅(16QAM)之类的调制方案的计算相比，在正交相移键控(QPSK)调制方案中的LLR度量的计算相对较直接。在QPSK调制方案中，每个复调制符号(Y_I，Y_Q)传递关于两个编码符号c₁和c₀的信息。实际上，所述同相分量Y_I载送关于编码符号c₀的所有信息，而正交分量Y_Q载送关于剩余的编码字c₁的全部信息。如果以这样的方式将(Y_I，Y_Q)标准化，即它的平均幅度等于所述C/I比率，那么可根据下面的方程把调制软判决Y_I和Y_Q变换成所述编码符号c₀和c₁上的LLR度量： $\mathrm{LLR}\left(c_0\right)=2\sqrt{2}{Y}_I---\left[9\right]$ 以及 $\mathrm{LLR}\left(c_1\right)=2\sqrt{2}{Y}_Q---\left[10\right]$ 在名为“SYSTEM AND METHOD FOR PERFORMING ACCURATE DEMODULATION OFTURBO-ENCODED SIGNALS VIA PILOT ASSISTED COHERENT DEMODULATION”的1999年5月13日申请的美国专利申请序列号09/311,793，以及名为“SYSTEM AND METHODFOR PROVIDING AN ACCURATE ESTIMATION OF RECEIVED SIGNAL INTERFERENCE FORUSE IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS”的1999年5月11日申请的美国专利申请序列号09/310,053中描述了关于QPSK调制方案的计算LLR度量的示例性电路，所述两个申请都被转让给本发明的受让人，并在这里被引用作为参考。

如果使用8PSK调制方案，计算LLR度量变得困难得多。根据一个实施例，有利地估计了关于带有格雷编码标记的8PSK调制方案所使用的LLR度量。如上所述，以这样的方式将(Y_I，Y_Q)标准化，即它的平均幅度等于所述C/I比率。由于调制方案是8PSK，每个复调制符号(Y_I，Y_Q)传递关于3个编码符号c₂、c₁和c₀的信息。第1编码符号c₂是所接收到的传递关于发送比特的信息的经8PSK调制的编码字的最高有效符号。第3编码符号c₀是所接收到的经8PSK调制的编码字的最低有效的符号。根据下面的方程，从调制符号软判决(Y_I，Y_Q)中有利地获得所述编码符号c₂、c₁和c₀上的LLR度量的简化估计： $\mathrm{LLR}\left(c_0\right)=\left(\right|Y_I|-|Y_Q\left|\right)\left(\right|Y_I|+|Y_Q\left|\right)\frac{1.0824}{\sqrt{{Y_I}^2+{Y_Q}^2}}---\left[11\right]$

               LLR(c₁)＝2.6131Y_I                     [12]以及

               LLR(c₂)＝2.6131Y_Q                     [13]

根据一个实施例，如图6所示，可以使用LLR估计电路200来替代图5的LLR电路96，以提供关于带有格雷编码标记的8PSK调制方案的LLR度量的简化估计。所述LLR估计电路200包括第1、第2、第3和第4乘法器202、204、206、208、绝对值电路210、平方电路212、第1和第2加法器214、216、减法器218以及LUT220。把所述绝对值电路210耦合至所述平方电路212、所述第2加法器216和所述减法器218。把所述平方电路212耦合至所述第1加法器214。把所述第1加法器214耦合至所述LUT220，该LUT耦合至所述第3乘法器206。把所述第3乘法器206耦合至所述第4乘法器208。把所述第2加法器216耦合至所述第3乘法器206，并把所述减法器218耦合至所述第4乘法器208。

在操作中，把经解调的软判决的同相分量Y_I提供给所述第1乘法器202。还把常数数字值2.6131提供给第1乘法器202。所述第1乘法器202将所述同相分量Y_I与所述数字值2.6131相乘，产生编码符号c₁上的LLR度量LLR(c₁)。本领域中的那些普通技术人员将理解到不需要把所述数字值精确地限制于2.6131。可以使用其它值来产生稍不精确的LLR度量LLR(c₁)的估计。

把经解调的软判决的正交分量Y_Q提供给所述第2乘法器204。还把常数数字值2.6131提供给第2乘法器204。所述第2乘法器204将所述正交分量Y_Q与所述数字值2.6131相乘，产生编码符号c₂上的LLR度量LLR(c₂)。本领域中的那些普通技术人员将理解到不需要把所述数字值精确地限制于2.6131。可以使用其它值来产生稍不精确的LLR度量LLR(c₂)的估计。

还把所述同相和正交分量Y_I和Y_Q提供给产生所述分量的绝对值|Y_I|和|Y_Q|的绝对值电路210。把所述绝对值|Y_I|和|Y_Q|提供给平方电路212，该电路对所提供的值求平方，产生经平方的值Y_I ²和Y_Q ²。可以用结构为本领域中的那些普通技术人员所理解的硬件电路来实现所述绝对值电路210和平方电路212。还可以用执行所存储的一组软件或固件指令的常规处理器或DSP来实现所述绝对值电路210和平方电路212。或者可以使用所述两种实现的组合。把经平方的值Y_I ²提供给所述第1加法器214。还把经平方的值Y_Q ²提供给所述第1加法器214。第1加法器214将所述两个平方值相加，并向LUT220提供和(Y_I ²+Y_Q ²)。

所述LUT220有利地是ROM存储器，把它配置成存储1.0824与预定值范围的值的平方根的商。在备择实施例中，可以把所述LUT220实现为任何常规形式的非易失性存储媒体。可以使用常规处理器或DSP(未示出)来存取所述LUT220，和/或执行由所述LLR估计电路200的其它电路所实施的操作。那些普通技术人员将理解到可以使用处理1.0824之外的数，而所产生的结果是稍不精确的LLR度量的估计。例如，在某一实施例中，所述LUT220存储1与预定值范围的值的平方根的商。

LUT220对所述第3乘法器206产生1.0824与所述平方分量Y_I ²和Y_Q ²的和的平方根的商， $1.0824/\sqrt{{Y_I}^2+{Y_Q}^2}$ 。所述绝对值电路210还把所述分量的绝对值|Y_I|和|Y_Q|提供给所述第2加法器216。第2加法器216将绝对值|Y_I|和|Y_Q|相加，并将和|Y_I|+|Y_Q|提供给所述第3乘法器206。第3乘法器206将所述和|Y_I|+|Y_Q|与所述商 $1.0824/\sqrt{{Y_I}^2+{Y_Q}^2}$ 相乘，并将所产生的乘积提供给所述第4乘法器208。

所述绝对值电路210还把所述分量的绝对值|Y_I|和|Y_Q|提供给减法器218。所述减法器218从所述同相分量的绝对值|Y_I|中减去所述正交分量的绝对值|Y_Q|，并将差|Y_I|-|Y_Q|提供给所述第4乘法器208。所述第4乘法器208将所述差|Y_I|-|Y_Q|与由第3乘法器206所提供的乘积相乘，产生编码符号c₀上的LLR度量LLR(c₀)。

如果使用16QAM调制方案，计算LLR度量也比对于QPSK调制方案的计算困难得多。根据一个实施例，有利地估计了关于带有格雷编码标记的16QAM调制方案所使用的LLR度量。如上所述，以这样的方式将(Y_I，Y_Q)标准化，即它的平均幅度等于所述C/I比率。由于调制方案是16QAM，每个复调制符号(Y_I，Y_Q)传递关于4个编码符号c₃、c₂、c₁和c₀的信息。第1编码符号c₃是所接收到的传递关于发送比特的信息的经16QAM调制的编码字的最高有效符号。第4编码符号c₀是所接收到的经16QAM调制的编码字的最低有效的符号。所述同相分量Y_I载送关于编码符号对c₁和c₀的所有信息，而正交分量Y_Q载送关于剩余的编码符号c₃和c₂的全部信息。根据下面的方程，从调制符号软判决(Y_I，Y_Q)中有利地获得所述编码符号c₂、c₁和c₀上的LLR度量的简化估计： $\mathrm{LLR}\left(c_0\right)=1.2649\left|Y_I\right|-0.8(C/I)---\left[14\right]$ $\mathrm{LLR}\left(c_1\right)=1.2649Y_I[1+\frac{{2e}^{-0.8(C/I)}}{1+e^{-0.8(C/I)}}]---\left[15\right]$ $\mathrm{LLR}\left(c_0\right)=1.2649\left|Y_Q\right|-0.8(C/I)---\left[16\right]$ 以及 $\mathrm{LLR}\left(c_3\right)=1.2649Y_Q[1+\frac{{2e}^{-0.8(C/I)}}{1+e^{-0.8(C/I)}}]---\left[17\right]$ 可以通过用值1来替换方程中的加方括号的项，可有利地简化方程(15)和(17)，产生下面的LLR(c₁)和LLR(c₃)的方程：

                LLR(c₁)≈1.2649Y_I                   [18]

                LLR(c₃)≈1.2649Y_Q                   [19]

根据一个实施例，如图7所示，可以使用LLR估计电路300来替代图5的LLR电路96，以提供关于带有格雷编码标记的16QAM调制方案的LLR度量的简化估计。所述LLR估计电路300包括第1、第2和第3乘法器302、304、306、第1和第2绝对值电路308、310以及第1和第2减法器312、314。把所述第1乘法器302耦合至所述第2绝对值电路310。把所述第2乘法器304耦合至所述第1绝对值电路308。把所述第1绝对值电路308耦合至所述第1减法器312。还把所述第1减法器312耦合至所述第3乘法器306。把所述第2绝对值电路耦合至所述第2减法器314。还把所述第2减法器314耦合至所述第3乘法器306。

在操作中，把经解调的软判决的同相分量Y_I提供给所述第1乘法器302。还把常数数字值1.2649提供给第1乘法器302。所述第1乘法器302将所述同相分量Y_I与所述数字值1.2649相乘，产生编码符号c₁上的LLR度量LLR(c₁)。本领域中的那些普通技术人员将理解到不需要把所述数字值精确地限制于1.2649。可以使用其它值来产生LLR度量LLR(c₁)的其它估计。

把经解调的软判决的正交分量Y_Q提供给所述第2乘法器304。还把常数数字值1.2649提供给第2乘法器304。所述第2乘法器304将所述正交分量Y_Q与所述数字值1.2649相乘，产生编码符号c₃上的LLR度量LLR(c₃)。本领域中的那些普通技术人员将理解到不需要把所述数字值精确地限制于1.2649。可以使用其它值来产生LLR度量LLR(c₃)的其它估计。

把由所述第1乘法器302输出的乘积(即LLR度量LLR(c₁))提供给所述第2绝对值电路310。把由所述第2乘法器304输出的乘积(即LLR度量LLR(c₃))提供给所述第1绝对值电路308。所述第1绝对值电路308产生由所述第2乘法器304输出的乘积的绝对值，并将该绝对值提供给第1减法器312。所述第2绝对值电路310产生由所述第1乘法器302输出的乘积的绝对值，并将该绝对值提供给第2减法器314。可以用其构造为本领域的那些普通技术人员所理解的硬件电路来实现所述第1和第2绝对值电路308、310。还可以用执行所存储的一组软件或固件指令的常规处理器或DSP来实现所述绝对值电路308、310。或者可以使用所述两种实现的组合。

把C/I比率的估计提供给第3乘法器306。还把常数数字值0.8提供给所述第3乘法器306。所述第3乘法器306将C/I值与所述数字值0.8相乘。并将产生的乘积结果提供给第1和第2减法器电路312、314。本领域中的那些普通技术人员将理解到不需要把所述数字值精确地限制于0.8。可以使用其它值来产生稍不精确的LLR度量的估计。

所述第1减法器312从由第1绝对值电路308所提供的绝对值中减去由第3乘法器306输出的乘积，产生码元符号c₂上的LLR度量LLR(c₂)。所述第2减法器314从由第2绝对值电路310所提供的绝对值中减去由第3乘法器306输出的乘积，产生码元符号c₀上的LLR度量LLR(c₀)。

通过连同强大的编码技术(诸如turbo编码)一起使用多级调制方案(诸如QAM或MPSK)，实现了高频谱效率的可靠通信。turbo解码算法使用编码器输出的软判决估计，以便恢复所编码的数据。turbo解码器的大多数实现都使用编码器输出处的二进制符号上的LLR，来作为它们的软判决输入。除了诸如BPSK或QPSK之类的最简单的调制方案之外，从解调器软判决中提取LLR是计算上复杂的任务。因此，根据一个实施例，提供了对于平方QAM构象(诸如例如16QAM、64QAM和256QAM)和MPSK构象(诸如例如8PSK和16PSK)的，从调制符号软判决中近似计算LLR的简化过程。

在如图8中所说明的典型通信***400中，由turbo编码器402用turbo编码对要传送的二进制数据d_n进行编码，该turbo编码器产生常被称为编码符号的的二进制符号序列b_n。由信号映射模块404将若干编码符号分块在一起，并映射到信号构象上的点，从而产生复数的调制符号序列x_n。将该序列应用到产生连续时间波形的调制器406，在信道408上传送所述波形。

在接收机处(未示出)，解调器410使用输出来产生复数的软判决序列y_n。每个软判决表示在所述信道408上传送的调制符号的估计。由LLR计算模块412使用该估计，来提取与给定的调制符号相关联的编码符号的LLR。turbo解码器414使用编码符号LLR序列，来对原始传送的二进制数据进行解码。

在一个实施例中，定义了平方QAM构象和用于将一块二进制(编码)符号指定到信号构象上的每个点的规则。把具有指数m的平方QAM构象定义为具有4^m个点的信号构象，可以把它看作具有2^m个点的两个经脉冲幅度调制(PAM)的构象的笛卡尔乘积。每个信号点由其索引(i，j)表示，其中0≤i，j＜2^m。由下式给出所述第(i，j)个点在所述信号构象上的位置：c_i，j＝{(2^m-1-2i)Δ，(2^m-1-2j)Δ}     其中 $\mathrm{\Δ}=\sqrt{\frac{3}{4^m-1}\·\left(\frac{1}{2}\right)}.$ 上述定义确保了将所述信号构象的平均能量(即平方欧几里得范数)标准化为1。下面的表1示出了各种平方QAM构象的标准参数Δ的值。

表1各种平方QAM构象的能量标准化用表示与所述调制符号相关联的一块编码符号值的二进制串来标记每个信号点。在某一特定实施例中，使用格雷编码映射，以使调制符号与编码符号块相关联。对于本领域中的那些普通技术人员来说，格雷编码映射是众所周知的。应该理解到可以使用其它形式的映射。根据所述格雷编码映射，所述构象上的第(i，j)个点的标记由下式给出：l_i，j＝b_2m-1b_2m-2b_2m-3...b_m+2b_m+1b_m     b_2m-1b_2m-2b_2m-3...b_m+2b_m+1b_m，其中b_k＝0，1； $\underset{k=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·2^k=\mathrm{gray}\left(i\right),$ $\underset{k=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{m+k}\·2^k=\mathrm{gray}\left(j\right).$ 函数gray(i)表示众所周知的格雷编码映射，其中gray(0)＝0，gray(1)＝1，gray(2)＝(11)₂＝3，gray(3)＝(10)₂＝2，gray(4)＝(110)₂＝6，等等。所述格雷编码映射可如下正式定义：gray(0)＝0，gray(1)＝1，gray(k)＝2^n-1+gray(2ⁿ-1-k)，其中2^n-1≤k＜2ⁿ。使用值b_k(i，j)＝0，1来表示所述标记l_i，j的第k个分量。

图9中描述了对于m＝1的上述信号构象。图10中描述了对于m＝2的上述信号构象。

图11中描述了对于m＝3的上述信号构象。

在一个实施例中，定义了多相移键控(MPSK)信号构象和用于将一块二进制(编码)符号指定到信号构象上的每个点的规则。把具有指数m的MPSK构象(也常被称为2^m-PSK构象)定义为具有位于单位圆上2^m个点的信号构象。每个信号点由其索引i表示，其中0≤i＜2^m。由下式给出所述第i个点在所述信号构象上的位置： $c_i=\left[\cos \right\{\frac{\mathrm{\π}(2i+1)}{2^m}\},\sin \{\frac{\mathrm{\π}(2i+1)}{2^m}\left\}\right]\≡e^{j\frac{\mathrm{\π}(2i+1)}{2^m}}$ 用表示与所述调制符号相关联的一块编码符号值的二进制串来标记每个信号点。在某一特定实施例中，使用格雷编码映射，以使调制符号与编码符号块相关联。应该理解到可以使用其它形式的映射来替代所述格雷编码映射。根据所述格雷编码映射，所述构象上的第i个点的标记由下式给出：l_i＝b_m-1b_m-2b_m-3...b₂b₁b₀，其中b_k＝0，1； $\underset{k=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·2^k=\mathrm{gray}\left(i\right).$ 对于m＝1，所述2^m-PSK构象是众所周知的BPSK信号组。对于m＝2，所述2^m-PSK构象符合图9所示的4QAM构象，并常被称为QPAK构象。图12中描述了对于m＝3的所述2^m-PSK信号构象。图13中描述了对于m＝4的所述2^m-PSK信号构象。

在一个实施例中，把发射机的输入处的二进制数据编码并映射到信号构象上的点。因此，可以由从标准化的平方QAM构象中提取的调制符号序列x＝x₁x₂x₃...，来有利地模拟在信道输入处的信号。由序列y＝y₁y₂y₃...给出所述信道的输出，其中 $y_n=\sqrt{E_n}{e}^{j{\mathrm{\θ}}_n}{x}_n+w_n,$ 其中E_n表示由在第n个符号持续时间上的信道增益所确定的接收机处的平均调制信号能量；θ_n表示由所述信道在所述第n个符号的持续时间上所引入的相移；以及w_n表示由所述信道、其它用户、多径信号等等所引入的具有0均值且方差

的复数的附加高斯噪声(和伪随机(PN)干扰)。

假设所述接收机具有对复信道增益 $P_n=\sqrt{E_n}{e}^{j{\mathrm{\θ}}_n}$ 和噪声方差N_t，n的认识，它们可以由连同数据一起发送导频信号来估计。所述接收机计算最大比率点积，以产生判决变量 $Z_n=\frac{y_n\·{P_n}^{*}}{N_{t,n}}=\frac{E_n}{N_{t,n}}\·x_n+\frac{\sqrt{E_n}}{N_{t,n}}{e}^{-j{\mathrm{\θ}}_n}\·w_n$ 上述方程产生下面的方程： $E\left[Z_n\right|x_n]=\frac{E_n}{N_{t,n}}\·x_n,$ $\mathrm{Var}\left[Z_n\right|x_n]=\frac{E_n}{N_{t,n}},$ $\mathrm{SNR}\left[Z_n\right|x_n]=\frac{\left|E\right[Z_n\left|x_n\right]{|}^2}{\mathrm{Var}\left[Z_n\right|x_n]}=\frac{E_n}{N_{t,n}}\·|x_n{|}^2$ 用另一种方式表示， $\frac{\mathrm{SNR}\left[Z_n\right|x_n]}{|x_n{|}^2}=\frac{E\left[Z_n\right|x_n]}{x_n}=\mathrm{Var}\left[Z_n\right|x_n]=\frac{E_n}{N_{t,n}}.$ 如果在所述接收机处可用所述信道输出的若干独立副本(即通过时间(重复)、空间的(天线)或频率(多径)分集)，可以把个别的最大比率点积加在一起，以获得使检测信噪比(SNR)最大的判决变量。分集接收机的最大可能检测SNR是与个别最大比率点积相关联的SNR的和： $Z_n=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_{n,l}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{y_{n,l}\·{P_{n,l}}^{*}}{N_{t,n,l}},$ $\frac{\mathrm{SNR}\left[Z_n\right|x_n]}{|x_n{|}^2}=\frac{E\left[Z_n\right|x_n]}{x_n}=\mathrm{Var}\left[Z_n\right|x_n]=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{E_{n,l}}{N_{t,n,l}}\≡S.$ 可以把判决变量Z_n看作由解调器产生的x_n的软判决估计。

在一个实施例中，进行平方QAM构象的LLR计算。每个调制符号表示某一由其标记定义的编码符号值串。假设所有的调制符号是同样可能的，由下式给出与给定编码符号b_k相关联的LLR，其中0≤k＜2m： $\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\ln \left[\frac{\mathrm{Pr}(b_k=0|Z_n)}{\mathrm{Pr}(b_k=1|Z_n)}\right]=\ln \left[\frac{\underset{i,j:b_k(i,j)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}(x_n=c_{i,j}|Z_n)}{\underset{i,j:b_k(i,j)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}(x_n=c_{i,j}|Z_n)}\right]$ $=\ln \left[\frac{\underset{i,j:b_k(i,j)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}\left(Z_n\right|x_n=c_{i,j})}{\underset{i,j:b_k(i,j)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}\left(Z_n\right|x_n=c_{i,j})}\right]$ $=\ln \left[\frac{\underset{i,j:b_k(i,j)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{|Z_n-{\mathrm{Sc}}_{i,j}{|}^2}{S}}}{\underset{i,j:b_k(i,j)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{|Z_n-{\mathrm{Sc}}_{i,j}{|}^2}{S}}}\right]=\ln \left[\frac{\underset{i,j:b_k(i,j)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_{i,j}^{*}+Z_n^{*}{c}_{i,j}-S|c_{i,j}{|}^2}}{\underset{i,j:b_k(i,j)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_{i,j}^{*}+Z_n^{*}{c}_{i,j}-S|c_{i,j}{|}^2}}\right]$ 有利的是，从所述平方QAM信号构象和所述格雷编码标记函数的乘积对称性产生某些简化。尤其是应该注意到可以把第(i，j)个点的位置c_i，j写成c_i，j＝a_i+ia_j，其中a_i＝(2^m-1-2i)·Δ。同样地，当k＜m时，编码符号b_k(i，j)的值仅取决于i，反之则取决于j。因此，可以如下简化上述表示式： $\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{{\left(\mathrm{Re}\right[Z_n]-{\mathrm{Sa}}_i)}^2}{S}}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{{\left(\mathrm{Re}\right[Z_n]-{\mathrm{Sa}}_i)}^2}{S}}}\right]=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{2\mathrm{Re}\left[Z_n\right]\&CenterDot;a_i-S|a_i{|}^2}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{2\mathrm{Re}\left[Z_n\right]\&CenterDot;a_i-S|a_i{|}^2}}\right]\&equiv;{\mathrm{LLR}}_k\left(\mathrm{Re}\right[Z_n\left]\right),0\&le;k\&le;m$ $\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\ln \left[\frac{\underset{j:b_k\left(j\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{{\left(\mathrm{Im}\right[Z_n]-{\mathrm{Sa}}_j)}^2}{S}}}{\underset{j:b_k\left(j\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{{\left(\mathrm{Im}\right[Z_n]-{\mathrm{Sa}}_j)}^2}{S}}}\right]=\ln \left[\frac{\underset{j:b_k\left(j\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{2\mathrm{Im}\left[Z_n\right]\&CenterDot;a_j-S|a_j{|}^2}}{\underset{j:b_k\left(j\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{2\mathrm{Im}\left[Z_n\right]\&CenterDot;a_j-S|a_j{|}^2}}\right]\&equiv;{\mathrm{LLR}}_{k-m}\left(\mathrm{Im}\right[Z_n\left]\right),0\&le;k<2m$ 鉴于上面的对称性，足够用于解决计算编码符号b_k的LLR的问题，其中0≤k＜m。对于4QAM(QPSK)构象，所述计算简化成众所周知的表示式： $\mathrm{LLR}\left(b_0\right)=4\&CenterDot;\mathrm{Re}\left[Z_n\right]\&CenterDot;a_0=2\sqrt{2}\&CenterDot;\mathrm{Re}\left[Z_n\right],$ $\mathrm{LLR}\left(b_0\right)=4\&CenterDot;\mathrm{Im}\left[Z_n\right]\&CenterDot;b_0=2\sqrt{2}\&CenterDot;\mathrm{Im}\left[Z_n\right]$ 如本领域中的那些普通技术人员所理解的那样，在图14、15和16中分别对具有格雷编码标记的16QAM、64QAM和256QAM构象，在合理的工作SNR处，绘制了与各种编码符号相关联的LLR的图。

在一个实施例中，进行2^m-PSK构象的LLR计算。每个调制符号表示某一由其标记定义的编码符号值串。假设所有的调制符号是同样可能的，由下式给出与给定编码符号b_k相关联的LLR，其中0≤k＜m： $\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\ln \left[\frac{\mathrm{Pr}(b_k=0|Z_n)}{\mathrm{Pr}(b_k=1|Z_n)}\right]=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}(x_n=c_i|Z_n)}{\underset{i:b_k\left(i\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}(x_n=c_i|Z_n)}\right]$ $=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}\left(Z_n\right|x_n=c_i)}{\underset{i:b_k\left(i\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{Pr}\left(Z_n\right|x_n=c_i)}\right]$ $=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{|Z_n-{\mathrm{Sc}}_i{|}^2}{S}}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{|Z_n-{\mathrm{Sc}}_i{|}^2}{S}}}\right]=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_i^{*}+Z_n^{*}{c}_i-S|c_i{|}^2}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_i^{*}+Z_n^{*}{c}_i-S|c_i{|}^2}}\right]$ $=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_i^{*}+Z_n^{*}{c}_i}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_i^{*}+Z_n^{*}{c}_i}}\right]$ 上述方程中的最终简化是由于这个事实的结果，即对于MPSK构象上的任一点来说|c_i|²＝1。结果，编码符号LLR不依赖于标准化的SNR S。如果以极坐标形式表示所述调制符号软判决 $Z_n=R_n{e}^{j{\mathrm{\&theta;}}_n}$ ，可以如下重写上述方程： $\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_i^{*}+Z_n^{*}{c}_i}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{Z_n{c}_i^{*}+Z_n^{*}{c}_i}}\right]=\ln \left[\frac{\underset{i:b_k\left(i\right)=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{2R_n\cos \left({\mathrm{\&theta;}}_n\frac{\mathrm{\&pi;}}{2^m}(2i+1)\right)}}{\underset{i:b_k\left(i\right)=2}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{2R_n\cos \left({\mathrm{\&theta;}}_n\frac{\mathrm{\&pi;}}{2^m}(2i+1)\right)}}\right]$

图17和18分别描述了8PSK和16PSK构象的编码符号LLR。在图17和18的图中，软判决的大小保持恒定，并且角度从0变化到360度。

在一个实施例中，对平方QAM构象，对于与每个编码符号相关联的LLR进行分段线形近似。从图14-16中可看出，对于任何具有m＞0的4^m-QAM构象，函数LLR_{m -1}(x)是x的奇函数，并可由斜率与x＝0处的LLR_m-1(x)的斜率一致的直线来近似。因此， ${\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(x\right)\&ap;\left[\frac{d}{\mathrm{dx}}{\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(x\right){|}_{x=0}\right]\&CenterDot;x.$ 可以看出 $\frac{d}{\mathrm{dx}}{\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(x\right){|}_{x=0}=4\frac{\underset{i=0}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_i{e}^{-S{a_i}^2}}{\underset{-i=0}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{{\mathrm{Sa}}_i}^2}}=4\mathrm{\&Delta;}\frac{\underset{i=0}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}(2^m-1-2i)e^{-S{(2^m-1-2i)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}}{\underset{i=0}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-S{(2^m-1-2i)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}}$ $=4\mathrm{\&Delta;}\frac{\underset{i=0}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}(2i+1)e^{-S{(2i+1)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}}{\underset{i=0}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-S{(2i+1)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}}\&ap;4\mathrm{\&Delta;}$ 对于大S。通过代入m的具体值，可获得下面的方程： $\frac{d}{\mathrm{dx}}{\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(x\right){|}_{x=0}=4\mathrm{\&Delta;}=2\sqrt{2}$

                           如果m＝1(4-QAM/QPSK) $=4\mathrm{\&Delta;}\frac{1+{3e}^{-8{\mathrm{S\&Delta;}}^2}}{1+e^{-8S{\mathrm{\&Delta;}}^2}}=\frac{4}{\sqrt{10}}\frac{1+3e^{-0.8S}}{1+e^{-0.8S}}\&ap;\frac{4}{\sqrt{10}}$

                           如果m＝2(16-QAM) $=4\mathrm{\&Delta;}\frac{1+3e^{-8S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+{5e}^{-24S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+7e^{-48S{\mathrm{\&Delta;}}^2}}{1+e^{-8S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+e^{-24S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+e^{-48S{\mathrm{\&Delta;}}^2}}\&ap;\frac{4}{\sqrt{42}}$

                           如果m＝3(64-QAM) $=4\mathrm{\&Delta;}\frac{1+3e^{-8S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+{5e}^{-24S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+7e^{-48S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+{9e}^{-80S{\mathrm{\&Delta;}}^2}}{1+e^{-8S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+e^{-24S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+e^{-48S{\mathrm{\&Delta;}}^2}+e^{-80S{\mathrm{\&Delta;}}^2}}\&ap;\frac{4}{\sqrt{170}}$

                           如果m＝4(256-QAM)。

有利地提供了LLR_k(x)的近似，其中k＜m-1。对于0≤k＜m-1，LLR_k(x)是x的偶函数，并且当x＝2^k+1SΔ时，LLR_k(x)≈0。对于小x值，可用三角函数近似LLR_k(x)，而对于大x值，可用直线近似。 ${\mathrm{LLR}}_k\left(x\right)\&ap;{\mathrm{LLR}}_k\left(0\right)\&CenterDot;[\underset{i=0}{\overset{2^{m-2-k}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^i\mathrm{triang}(\frac{\left|x\right|}{2^{k+1}\mathrm{S\&Delta;}}-2i)+{(-1)}^{2^{m-2-k}}\mathrm{ramp}(\frac{\left|x\right|}{2^{k+1}\mathrm{S\&Delta;}}-2^{m-1-k}+1)],$ 其中

以及

将两个情况k＝m-2和k＜m-2分开是有帮助的。对于k＝m-2，上面的表示式简化成： ${\mathrm{LLR}}_{m-2}\left(x\right)\&ap;{\mathrm{LLR}}_k\left(0\right)\&CenterDot;[\mathrm{triang}\left(\frac{\left|x\right|}{2^{m-1}\mathrm{S\&Delta;}}\right)-\mathrm{ramp}\left(\frac{\left|x\right|}{2^{m-1}\mathrm{S\&Delta;}}\right)]={\mathrm{LLR}}_k\left(0\right)\&CenterDot;[1-\frac{\left|x\right|}{2^{m-1}\mathrm{S\&Delta;}}]$ 以及对于k＜m-2，上面的表示式简化成： ${\mathrm{LLR}}_k\left(x\right)\&ap;{\mathrm{LLR}}_k\left(0\right)\&CenterDot;[\underset{i=0}{\overset{2^{m-2-k}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^i\mathrm{triang}(\frac{\left|x\right|}{2^{k+1}\mathrm{S\&Delta;}}-2i)+\mathrm{ramp}(\frac{\left|x\right|}{2^{k+1}\mathrm{S\&Delta;}}-2^{m-1-k}+1)]$ 从而，对于每个使得0≤k＜m的k，m，足够计算LLR_k(0)。可以有利地个别处理k＝m-2的情况： ${\mathrm{LLR}}_{m-2}\left(x\right){|}_{x=0}=\ln \left[\underset{i=0}{\overset{2^{m-2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{{\mathrm{Sa}}_i}^2}\right]-\ln \left[\underset{i=2^{m-2}}{\overset{2^{m-1}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{{\mathrm{Sa}}_i}^2}\right]$ $=\ln \left[\underset{i=0}{\overset{2^{m-2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-S{(2^{m-1}+2i+1)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}\right]-\ln \left[\underset{i=0}{\overset{2^{m-2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-S{(2i+1)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}\right]<0$ 对于k＜m-2，下面的方程保持： ${\mathrm{LLR}}_k\left(x\right){|}_{x=0}=\ln \left[\underset{\underset{l\%4=\mathrm{0,3}}{0\&le;l<2^{m-1-k}k}}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{i=l\&CenterDot;2^k}{\overset{(l+1)\&CenterDot;2^k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{{\mathrm{Sa}}_i}^2}\right]-\ln \left[\underset{\underset{l\%4=\mathrm{1,2}}{0\&le;l<2^{m-1-k},}}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{i=l\&CenterDot;2^k}{\overset{(l+1)\&CenterDot;2^k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{{\mathrm{Sa}}_i}^2}\right]$ $=\ln \left[\underset{\underset{l\%4=\mathrm{0,3}}{0\&le;l<2^{m-1-k}k}}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{i=0}{\overset{2^k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-S{(l\&CenterDot;2^{k+1}+2i+1)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}\right]-\ln \left[\underset{\underset{l\%4=\mathrm{1,2}}{0\&le;l<2^{m-1-k},}}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{i=0}{\overset{2^k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-S{(l\&CenterDot;2^{k+1}+2i+1)}^2{\mathrm{\&Delta;}}^2}\right]>0$ 如果把上面的结果具体化为m＝2、3和4，那么LLR_m-2(x)|_x＝0＝-8Δ²S＝-0.8S        对于m＝2(16-QAM) $=-\ln \left[\frac{1+e^{-8{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}{e^{-24{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-48{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}\right]=-\ln \left[\frac{1+e^{-(4/21)S}}{e^{-(12/21)S}+e^{-(24/21)S}}\right]$

                                   对于m＝3(64-QAM) $=-\ln \left[\frac{1+e^{-8{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-24{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-48{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}{e^{-80{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-120{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-168{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-224{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}\right]$ $=-\ln \left[\frac{1+e^{-(4/85)S}+e^{-(12/85)S}+e^{-(24/85)S}}{e^{-(8/17)S}+e^{-(12/17)S}+e^{-(84/85)S}+e^{-(112/85)S}}\right]$

                                   对于m＝4(256-QAM) ${\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(x\right){|}_{x=0}=-\ln \left[\frac{1+e^{-48{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}{e^{-8{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-24{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}\right]=-\ln \left[\frac{1+e^{-(24/21)S}}{e^{-(4/21)S}+e^{-(12/21)S}}\right]$

                                   对于m＝3(64-QAM) $=-\ln \left[\frac{1+e^{-8{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-168{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-224{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}{e^{-24{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-48{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-80{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-120{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}\right]$ $=-\ln \left[\frac{1+e^{-(4/85)S}+e^{-(84/85)S}+e^{-2(112/85)S}}{e^{-(12/85)S}+e^{-(24/85)5S}+e^{-(8/17)S}+e^{-(12/17)S}}\right]$

                                   对于m＝4(256-QAM) ${\mathrm{LLR}}_{m-4}\left(x\right){|}_{x=0}=-\ln [\frac{1+e^{-48{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-80{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-224{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}{e^{-8{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-24{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-120{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}+e^{-168{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S}}]$ $=-\ln \left[\frac{1+e^{-(24/85)S}+e^{-(8/17)S}+e^{-(112/85)S}}{e^{-(4/85)S}+e^{-(12/85)S}+e^{-(12/17)S}+e^{-(84/85)S}}\right]$

                                   对于m＝4(256-QAM)对于大值的标准化的SNR S，可以如下近似上述表示式：LLR_m-2(x)|_x＝0＝-8Δ²S＝-0.8S       对于m＝2(16-QAM) $\&ap;{24\mathrm{\&Delta;}}^{2}S=(12/21)S$

                                   对于m＝3(64-QAM) $\&ap;80{\mathrm{\&Delta;}}^{2}S=(8/17)S$

                                   对于m＝4(256-QAM) ${\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(x\right){|}_{x=0}\&ap;{8\mathrm{\&Delta;}}^{2}S=(4/21)S$

                                   对于m＝3(64-QAM) $\&ap;{24\mathrm{\&Delta;}}^{2}S=(12/85)S$

                                   对于m＝4(256-QAM) ${\mathrm{LLR}}_{m-4}\left(x\right){|}_{x=0}\&ap;{8\mathrm{\&Delta;}}^{2}S=(4/85)S$

                                   对于m＝4(256-QAM)

在一个实施例中，对于MPSK，对与每个编码符号相关联的LLR进行三角近似。从图17和18中可看出，对于k＝m-1，可用正弦函数近似LLR_k(z)，而对于k＜m-1则可用余弦函数来近似。更准确地说， ${\mathrm{LLR}}_{,-1}\left(Z\right)={\mathrm{LLR}}_{m-1}(X+\mathrm{jY})={\mathrm{LLR}}_{m-1}\left({\mathrm{Re}}^{\mathrm{j\&theta;}}\right)\&ap;{\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(\mathrm{jR}\right)\sin \mathrm{\&theta;}=\frac{{\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(\mathrm{jR}\right)}{R}Y.$ 对于0≤k＜m-1，LLR_k(Z)＝LLR_k(X+jY)＝LLR_k(Re^jθ)≈LLR_k(R)cos[(m-1-k)θ] $=\frac{{\mathrm{LLR}}_k\left(R\right)}{R^{m-1-k}}{R}^{,-1-k}\cos \left[(m-1-k)\mathrm{\&theta;}\right]=\frac{{\mathrm{LLR}}_k\left(R\right)}{R}\&CenterDot;\frac{\mathrm{Re}\left[{(X+\mathrm{jY})}^{m-1-k}\right]}{{\left(\sqrt{X^2+Y^2}\right)}^{m-2-k}}.$ 尤其，设置k＝m-2和k＝m-3，将分别产生： ${\mathrm{LLR}}_{m-2}\left(Z\right)\&ap;\frac{{\mathrm{LLR}}_{m-2}\left(R\right)}{R}X$ 以及 ${\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(Z\right)\&ap;\frac{{\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(R\right)}{R^2}\mathrm{Re}\left[{(X+\mathrm{jY})}^2\right]=\frac{{\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(R\right)}{R^2}\&CenterDot;\frac{X^2-Y^2}{\sqrt{X^2+Y^2}}.$ 这必然简化了对k＜m-1估计LLR_m-1(jR)和LLR_k(R)。可以示出： ${\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(\mathrm{jR}\right)={\mathrm{LLR}}_{m-2}\left(R\right)=\ln \left[\frac{\underset{i=0}{\overset{2^{m-2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{2^m}(2i+1)\right)}}{\underset{i=0}{\overset{2^{m-2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-2R\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{2^m}(2i+1)\right)}}\right].$ 对于k＜m-2， ${\mathrm{LLR}}_k\left(R\right)=\ln \left[\underset{\underset{l\%4=\mathrm{0,3}}{0\&le;l<2^{m-1-k},}}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{i=0}{\overset{2^k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{2^m}(l\&CenterDot;2^{k+1}+2i+1)\right)}\right]-\ln \left[\underset{\underset{l\%4=\mathrm{1,2}}{0\&le;l<2^{m-1-k}k}}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{i=0}{\overset{2^k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{2^m}(l\&CenterDot;2^{k+1}+2i+1)\right)}\right]$ 可以把上面的结果具体化为m＝2、3和4，以分别产生下组方程： ${\mathrm{LLR}}_{m-1}\left(\mathrm{jR}\right)={\mathrm{LLR}}_{m-2}\left(R\right)=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}\right)}}{e^{-2R\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}\right)}}\right]$          对于m＝2(QRSK) $=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}}{e^{-2R\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}+e^{-2R\sin \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)+\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)]R$

             对于m＝3(8-PSK) $=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}{e^{-2R\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{-2R\sin \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{-2R\sin \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{-2R\sin \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)+\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)]R$

             对于m＝4(16-PSK) ${\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(R\right)=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}}{e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)-\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{8}\right)]R$

                           对于m＝3(8-PSK) $=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{13\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{15\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}{e^{2R\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{9\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{11\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)-\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)]R$

                           对于m＝4(16-PSK) ${\mathrm{LLR}}_{m-3}\left(R\right)=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}}{e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{8}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{8}\right)-\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{8}\right)]R$

                           对于m＝3(8-PSK) $=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{13\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{15\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}{e^{2R\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{9\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{11\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)-\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)]R$

                           对于m＝4(16-PSK) ${\mathrm{LLR}}_{m-4}\left(R\right)=\ln \left[\frac{e^{2R\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{7\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{9\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{15\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}{e^{2R\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{5\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{11\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}+e^{2R\cos \left(\frac{13\mathrm{\&pi;}}{16}\right)}}\right]$ $\&ap;2[\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{16}\right)-\cos \left(\frac{3\mathrm{\&pi;}}{16}\right)]R$

                           对于m＝4(16-PSK)

从而，已经描述了用于计算turbo解码器的软判决输入度量的新颖和改进的方法和装置。本领域的那些普通技术人员将理解到可以把关于在此所揭示的实施例而描述的各种说明性的逻辑块、模块、电路和算法步骤，实现为电子硬件、计算机软件或它们的组合。已经一般根据它们的功能性描述了各种说明性的部件、块、模块、电路和步骤。把所述功能实现为硬件还是软件，取决于所施加于整个***上的特定应用和设计。技术人员认识到在这些情况下的硬件和软件的互换性，以及怎样能对每个特定应用最佳地实现所描述的功能。作为例子，可以用数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、诸如寄存器以及FIFO之类的硬件部件、执行一组固件指令的处理器、任何常规可编程软件模块和处理器、或它们的组合，来实现关于在此所揭示的实施例而描述的各种说明性的逻辑块、模块、电路和算法步骤。所述处理器可以有利地是微处理器，但另一方面，所述处理器可以是任何常规处理器、控制器、微型控制器或状态机。所述软件模块可位于RAM存储器、闪存存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可拆卸的磁盘、CD-ROM或本领域中所知的任何其它形式的存储器媒体之中。本领域的那些普通技术人员将进一步理解到有利地用电压、电流、电磁波、磁场或磁性粒子、光场或光粒子、或它们的组合来表示在上述描述中可被参考的数据、指令、命令、信息、信号、比特、符号以及码元。

已经示出且描述了本发明的较佳实施例。然而，对于本领域的普通技术人员之一来说，显然可以对在此揭示的实施例作出许多变更，而不背离本发明的要旨和范围。因此，除了根据下面的权利要求之外，不能限制本发明。

Claims (72)

1.一种对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量的方法，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制，其特征在于所述方法包括以下步骤：

在调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；

换算所述复数的调制符号软判决，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；以及

对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述换算步骤包括以下步骤：将所述多个编码符号分割成相等分割的第1和第2组，换算所述第1组中的同相分量，以及换算所述第2组中的正交分量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于所述应用步骤包括以下步骤：对所述第1组的同相分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以及对所述第2组的正交分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述应用步骤包括以下步骤：将所述多个编码符号分割成相等分割的第1和第2组，对所述第1组的同相分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以及对所述第2组的正交分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于所述所述换算步骤包括换算所述第1组中的同相分量，以及换算所述第2组中的正交分量的步骤。

6.一种接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制，其特征在于所述接收机包括：

解调器，把所述解调器配置成在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；以及

对数似然比计算模块，把该模块耦合至所述解调器并配置成接收来自所述解调器的复数的调制符号软判决，换算所述复数的调制符号软判决，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量，并对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量。

7.如权利要求6所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成通过将所述多个编码符号分割成相等分割的第1和第2组，换算所述第1组中的同相分量，以及换算所述第2组中的正交分量，来换算所述复数的调制符号软判决。

8.如权利要求7所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成通过对所述第1组的同相分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以及对所述第2组的正交分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，来对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合。

9.如权利要求6所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成通过将所述多个编码符号分割成相等分割的第1和第2组，对所述第1组的同相分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以及对所述第2组的正交分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，来对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合。

10.如权利要求9所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成通过换算所述第1组中的同相分量，以及换算所述第2组中的正交分量，来换算所述复数的调制符号软判决。

11.一种接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制，其特征在于所述接收机包括：

用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决的装置，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；

用于换算所述复数的调制符号软判决，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量的装置；以及

用于对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量的装置。

12.一种接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的平方正交调幅信号构象调制，其特征在于所述接收机包括：

处理器；以及

处理器可读存储媒体，所述存储媒体耦合至所述处理器，并包含由所述处理器可执行的一组指令，所述指令用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；换算所述复数的调制符号软判决以获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；以及对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量。

13.如权利要求12所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以通过将所述多个编码符号分割成相等分割的第1和第2组，换算所述第1组中的同相分量，以及换算所述第2组中的正交分量，来换算所述复数的调制符号软判决。

14.如权利要求13所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以通过对所述第1组的同相分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以及对所述第2组的正交分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，来对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合。

15.如权利要求12所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以通过将所述多个编码符号分割成相等分割的第1和第2组，对所述第1组的同相分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，以及对所述第2组的正交分量应用三角函数和斜坡函数的线性组合，来对所述复数的调制符号软判决应用三角函数和斜坡函数的线性组合。

16.如权利要求12所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以通过换算所述第1组中的同相分量，以及换算所述第2组中的正交分量，来换算所述复数的调制符号软判决。

17.一种对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量的方法，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制，其特征在于所述方法包括以下步骤：

在调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；

换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；

换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量；以及

对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于进一步包括计算所述复数的调制符号软判决的角度的余弦值，以及换算该余弦值来产生所述第2数字的步骤。

19.如权利要求17所述的方法，其特征在于进一步包括以下步骤：使所述复数的调制符号软判决自乘，提取所述自乘后的复数的调制符号软判决的实部，以及用所述大小的一次幂除所述实部以产生所述第2数字。

20.如权利要求17所述的方法，其特征在于进一步包括以下步骤：用多个不同的第1比例因子缩放所述大小，以产生经缩放的多个第1大小，对所述经缩放的多个第1大小的每一个取幂，将求幂的经缩放的大小相加，计算和的对数以产生第1对数值，用多个不同的第2比例因子缩放所述大小，以产生经缩放的多个第2大小，对所述经缩放的多个第2大小的每一个取幂，将求幂的经缩放的大小相加，计算和的对数以产生第2对数值，以及从所述第1对数值中减去所述第2对数值，以产生所述第1数字。

21.如权利要求17所述的方法，其特征在于进一步包括缩放所述大小以产生所述第1数字的步骤。

22.一种接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制，其特征在于所述接收机包括：

解调器，把所述解调器配置成在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；以及

对数似然比计算模块，把该模块耦合至所述解调器并配置成接收来自所述解调器的复数的调制符号软判决，换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量，换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量，并对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

23.如权利要求22所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成计算所述复数的调制符号软判决的角度的余弦值，以及换算该余弦值来产生所述第2数字。

24.如权利要求22所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成使所述复数的调制符号软判决自乘，提取所述自乘后的复数的调制符号软判决的实部，以及用所述大小的一次幂除所述实部以产生所述第2数字。

25.如权利要求22所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成用多个不同的第1比例因子缩放所述大小，以产生经缩放的多个第1大小，对所述经缩放的多个第1大小的每一个取幂，将求幂的经缩放的大小相加，计算和的对数以产生第1对数值，用多个不同的第2比例因子缩放所述大小，以产生经缩放的多个第2大小，对所述经缩放的多个第2大小的每一个取幂，将求幂的经缩放的大小相加，计算和的对数以产生第2对数值，以及从所述第1对数值中减去所述第2对数值，以产生所述第1数字。

26.如权利要求22所述的接收机，其特征在于把所述对数似然比计算模块进一步配置成缩放所述大小以产生所述第1数字。

27.一种接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制，其特征在于所述接收机包括：

用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决的装置，所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；

用于换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量的装置；

用于换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量的装置；以及

用于对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量的装置，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

28.一种接收机，把所述接收机配置成对多个经turbo编码的符号近似对数似然比度量，所述多个经turbo编码的符号已由具有格雷编码标记的M相移键控信号构象调制，其特征在于所述接收机包括：

处理器；以及

处理器可读存储媒体，所述存储媒体耦合至所述处理器，并包含由所述处理器可执行的一组指令，所述指令用于在所接收的调制符号上提取复数的调制符号软判决，其中所述调制符号与多个经turbo编码的符号相关，所述复数的调制符号软判决具有同相分量和正交分量；换算所述正交分量，来获得所述调制符号的最高有效编码符号的对数似然比度量；换算所述同相分量，来获得所述调制符号的第2最高有效编码符号的对数似然比度量；以及对所述复数的调制符号软判决应用第1数字和第2数字的乘积，以获得所述调制符号的剩余编码符号的对数似然比度量的装置，所述第1数字取决于所述复数的调制符号软判决的大小，以及所述第2数字取决于所述复数的调制符号软判决的相位。

29.如权利要求28所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以计算所述复数的调制符号软判决的角度的余弦值，以及换算该余弦值来产生所述第2数字。

30.如权利要求28所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以使所述复数的调制符号软判决自乘，提取所述自乘后的复数的调制符号软判决的实部，以及用所述大小的一次幂除所述实部以产生所述第2数字。

31.如权利要求28所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以用多个不同的第1比例因子缩放所述大小，以产生经缩放的多个第1大小，对所述经缩放的多个第1大小的每一个取幂，将求幂的经缩放的大小相加，计算和的对数以产生第1对数值，用多个不同的第2比例因子缩放所述大小，以产生经缩放的多个第2大小，对所述经缩放的多个第2大小的每一个取幂，将求幂的经缩放的大小相加，计算和的对数以产生第2对数值，以及从所述第1对数值中减去所述第2对数值，以产生所述第1数字。

32.如权利要求28所述的接收机，其特征在于由所述处理器进一步可执行所述指令组，以缩放所述大小以产生所述第1数字。

33.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制，其特征在于所述设备包括：

配置成用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量的第1乘法器；

配置成用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量的第2乘法器；以及

配置成从所述同相分量的绝对值中减去所述正交分量的绝对值的模块，以(1)产生差值，(2)将所述同相分量的绝对值加到所述正交分量的绝对值上，以产生和值，(3)用所述同相分量与所述正交分量的平方和的平方根除所述第2恒定值，来产生商值，以及(4)将所述差值、和值和商值相乘，来产生第3LLR度量。

34.如权利要求33所述的设备，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2和第3编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经8PSK调制的编码字的最低有效符号，所述第3编码符号是所述经8PSK调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第3LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

35.如权利要求34所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于2.6131的数字值。

36.如权利要求34所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1.0824的数字值。

37.如权利要求34所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1的数字值。

38.如权利要求33所述的设备，其特征在于所述模块包括绝对值电路、耦合至所述绝对值电路的平方电路、耦合至所述平方电路的第1加法器、耦合至所述第1加法器并被配置成产生商值的查表(LUT)、耦合至所述绝对值电路的第2加法器、耦合至所述第2加法器和所述LUT的第1乘法器、耦合至所述绝对值电路的减法器以及耦合至所述减法器和所述第1乘法器的第2乘法器。

39.如权利要求33所述的设备，其特征在于所述模块包括耦合存储器元件并被配置成执行存储于所述存储器元件中的一组指令的处理器。

40.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的方法，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制，其特征在于所述方法包括以下步骤：

用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量；

用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量；

用等于所述同相分量的绝对值与所述正交分量的绝对值的和的加法值乘以等于所述同相分量的绝对值和所述正交分量的绝对值之间的差的减法值，以获得中间值；以及

用等于所述第2恒定值与所述同相分量和所述正交分量的平方和的平方根的商的除法值乘以所述中间值，来获得第3LLR度量。

41.如权利要求40所述的方法，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2和第3编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经8PSK调制的编码字的最低有效符号，所述第3编码符号是所述经8PSK调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第3LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

42.如权利要求41所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于2.6131的数字值。

43.如权利要求41所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1.0824的数字值。

44.如权利要求41所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1的数字值。

45.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制，其特征在于所述设备包括：

用于用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量的装置；

用于用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量的装置；

用于用等于所述同相分量的绝对值与所述正交分量的绝对值的和的加法值乘以等于所述同相分量的绝对值和所述正交分量的绝对值之间的差的减法值，以获得中间值的装置；以及

用于用等于所述第2恒定值与所述同相分量和所述正交分量的平方和的平方根的商的除法值乘以所述中间值，来获得第3LLR度量的装置。

46.如权利要求45所述的设备，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2和第3编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经8PSK调制的编码字的最低有效符号，所述第3编码符号是所述经8PSK调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第3LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

47.如权利要求46所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于2.6131的数字值。

48.如权利要求46所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1.0824的数字值。

49.如权利要求46所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1的数字值。

50.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的8相移键控(8PSK)信号构象调制，其特征在于所述设备包括：

处理器；以及

耦合至所述处理器并包含所述处理器可执行的一组指令的存储元件，用以用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量，用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量，用等于所述同相分量的绝对值与所述正交分量的绝对值的和的加法值乘以等于所述同相分量的绝对值和所述正交分量的绝对值之间的差的减法值，以获得中间值，以及用等于所述第2恒定值与所述同相分量和所述正交分量的平方和的平方根的商的除法值乘以所述中间值，来获得第3LLR度量。

51.如权利要求50所述的设备，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2和第3编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经8PSK调制的编码字的最低有效符号，所述第3编码符号是所述经8PSK调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第3LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

52.如权利要求51所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于2.6131的数字值。

53.如权利要求51所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1.0824的数字值。

54.如权利要求51所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于1的数字值。

55.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制，其特征在于所述设备包括：

配置成用第1恒定值乘以所述同相分量，以产生第1LLR度量的第1乘法器；

配置成用第1恒定值乘以所述正交分量，以产生第2LLR度量的第2乘法器；

配置成从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以产生第3LLR度量的第1模块；以及

配置成从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以产生第4LLR度量的第2模块。

56.如权利要求55所述的设备，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2、第3和第4编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经16QAM调制的编码字的最低有效符号，所述第4编码符号是所述经16QAM调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第4编码符号上的LLR度量，所述第3LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第4LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

57.如权利要求56所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于1.2649的数字值。

58.如权利要求56所述的设备，其特征在于所述第2恒定值是等于0.8的数字值。

59.如权利要求55所述的设备，其特征在于所述第1模块包括第1绝对值电路、耦合至所述第1绝对值电路的第1减法器以及耦合至所述第1减法器的乘法器，并且所述第2模块包括第2绝对值电路、耦合至所述第2绝对值电路的第2减法器以及所述乘法器，把所述乘法器耦合至所述第2减法器。

60.如权利要求55所述的设备，其特征在于所述第1和第2模块包括耦合存储器元件并被配置成执行存储于所述存储器元件中的一组指令的处理器。

61.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的方法，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制，其特征在于所述方法包括以下步骤：

用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量；

用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量；

从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以获得第3LLR度量；以及

从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以获得第4LLR度量。

62.如权利要求61所述的方法，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2、第3和第4编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经16QAM调制的编码字的最低有效符号，所述第4编码符号是所述经16QAM调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第4编码符号上的LLR度量，所述第3LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第4LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

63.如权利要求62所述的方法，其特征在于所述第1恒定值是等于1.2649的数字值。

64.如权利要求62所述的方法，其特征在于所述第2恒定值是等于0.8的数字值。

65.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制，其特征在于所述设备包括：

用于用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量的装置；

用于用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2LLR度量的装置；

用于从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以获得第3LLR度量的装置；以及

用于从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以获得第4LLR度量的装置。

66.如权利要求65所述的设备，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2、第3和第4编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经16QAM调制的编码字的最低有效符号，所述第4编码符号是所述经16QAM调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第4编码符号上的LLR度量，所述第3LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第4LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

67.如权利要求66所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于1.2649的数字值。

68.如权利要求66所述的方法，其特征在于所述第2恒定值是等于0.8的数字值。

69.一种用于从具有同相分量和正交分量的软判决中估计对数似然比(LLR)解码器度量的设备，所述软判决已由具有格雷编码标记的16正交调幅(16QAM)信号构象调制，其特征在于所述设备包括：

处理器；以及

耦合至所述处理器并包含可由所述处理器执行的一组指令的存储元件，来用第1恒定值乘以所述同相分量，以获得第1LLR度量，用第1恒定值乘以所述正交分量，以获得第2 LLR度量，从所述第2LLR度量的绝对值中减去载波信号干扰比(C/I)与第2恒定值的乘积，以获得第3LLR度量，以及从所述第1LLR度量的绝对值中减去C/I比率与所述第2恒定值的乘积，以获得第4LLR度量。

70.如权利要求69所述的设备，其特征在于所述软判决传递关于第1、第2、第3和第4编码符号的信息，所述第1编码符号是传递关于所发送的比特的经16QAM调制的编码字的最低有效符号，所述第4编码符号是所述经16QAM调制的编码字的最高有效符号，并且其中所述第1LLR度量是所述第2编码符号上的LLR度量，所述第2LLR度量是所述第4编码符号上的LLR度量，所述第3LLR度量是所述第3编码符号上的LLR度量，而所述第4LLR度量是所述第1编码符号上的LLR度量。

71.如权利要求70所述的设备，其特征在于所述第1恒定值是等于1.2649的数字值。

72.如权利要求70所述的方法，其特征在于所述第2恒定值是等于0.8的数字值。

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