本发明涉及用于解调在电信系统中使用的高阶QAM(正交幅度调制)信号的方法和系统。
背景
经过几十年的演进，例如从2G、3G和4G，并且现在接近5G，当前的移动网络能够经由几乎无处不在的无线电接入向数十亿移动用户提供数据传输服务。网络致密化是用于此目的的一种方法，其中手机可以具有到基站的较短距离，因此传输的无线电信号的路径损耗较小。另一种方法是使用大规模的多天线，这意味着无线电信号的定向传输更加集中。另外，另一种方法是使用毫米波，这也意味着无线电信号的定向传输更短且更集中。所有这些方法潜在地使得能够使用更高阶调制方案，例如从64QAM到256QAM。
对于给定的信号带宽，具有大的星座大小的调制具有更高的数据速率，但是它们更容易受到噪声、衰落的影响，这需要更强大的解码技术来减轻这种影响。许多研究者已经证明，软判决译码比硬判决译码有更好的性能。软判决解码器需要软比特作为输入，其通常由软解映射器生成，软解映射器的功能是将接收到的信号转换成输入到软输入解码器的软比特。
值得注意的是，除了将接收到的信号转换成软比特之外，还有一种更简单的方式来将接收到的信号转换成硬值，这意味着仅采用接收到的信号的符号。但是这降低了随后可实现的解码性能。
用于将接收到的信号转换成软比特的一种常规方法是所谓的最大对数映射(Max-Log-Map)原理，这意味着对于每个软比特，它是根据调制方案的星座图计算的比特0和比特1之间的先验概率的对数似然比。这种计算非常复杂且计算密集。
发明概述
根据各种实施例，将基于当前在LTE中实现的正交频分复用(OFDM)系统模型来描述用于256QAM的软解映射器。然而，理解的是，根据本发明的各种可选的实施例，本发明还可应用于任何其他基于非OFDM的系统。
在一个实施例中，本发明提供了一种用于高阶(例如256QAM)的低复杂度和优异性能的软解映射器，这有助于未来无线系统中的软输入解码器。
附图简述
图1图示了根据本发明的各种实施例的多种族(multiracial)调制的OFDM系统实现。
图2图示了根据各种实施例的二维256-QAM星座图。
图3图示了根据各种实施例的一维256-QAM星座图。
图4图示了根据各种实施例的λ(c0)的近似函数相对于λ(c0)的分段函数的曲线图。
图5示出了根据一些实施例的用于256-QAM系统的硬解映射器与软解映射器的性能比较。
示例性实施例的详细描述
下面的公开内容描述了用于实现主题的不同特征的各种示例性实施例。下面描述部件和布置的具体示例以简化本公开。当然，这些仅仅是示例而不旨在是限制性的。
图1图示了根据本发明的一个实施例的多种族调制的OFDM系统实现。OFDM系统100包括发射机链102和接收机链120。在发射机链102中，输入数据流{a(n)}由信道编码单元104编码成编码比特序列{c(n)}，该编码比特序列由交织单元106交织，然后由QAM调制器108调制，产生复符号流X[0]、X[1]...X[N]。该符号流通过串并转换器110，其输出是一组N个并行QAM符号X[0]、X[1]...X[N-1]。这些N个并行符号通过快速傅里叶逆变换(IFFT)单元112施加到正交子载波上，这产生由时域中的序列x[0]、x[1]...x[N-1]组成的OFDM符号。然后，循环前缀(CP)被添加到OFDM符号以由CP单元114进行传输。在一些实施例中，假设CP的长度比信道的脉冲响应长，以对抗符号间干扰(ISI)。然后，OFDM信号被信道脉冲响应单元116传输和滤波，并且被加法器118的加性噪声(w)破坏，产生对应于由接收机链120接收的符号序列{y(n)}的发射信号。
在接收机链120处，通过CP移除单元122从OFDM符号移除CP，然后通过FFT单元124执行快速傅里叶变换(FFT)以将信号转换回频域，产生原始符号的变形版本。FFT单元124的输出y[1]、y[2]...y[n]通过P/S转换器126进行并行到串行转换，然后通过单抽头均衡器128以减轻信道效应。均衡器128的输出被馈送到软解映射器130中，以导出传输比特的软估计，其随后由解交织器132解交织并由信道解码器134解码以恢复信息比特。根据本发明的各种实施例，本发明提供了用于256-QAM的低复杂度软解映射算法，其可以有益于未来的无线网络数字调制实现。
仍然参考图1，在本发明的一个实施例中，在移除CP并执行FFT之后在第k个子载波处接收的符号可以表示为
Y(k)＝X(k)H(k)+W(k)，
其中H(k)是在第k子载波处的信道频率响应(CFR)，Y(k)是接收到的OFDM符号的第k个样本，X(k)是传输符号的第k个样本以及W(k)是具有方差的复加性高斯白噪声(AWGN)。在执行迫零(ZF)频率均衡和相位校正之后，可以获得以下表达式:
Z(k)＝Y(k)/H(k)
＝X(k)+W(k)/H(k)
＝X(k)+V(k)， (1)
其中V(k)是具有方差的复AWGN。在256-QAM调制的情况下，复符号X(k)＝ar+jai取ar＝{±A±3A±5A±7A±9A±11A±13A}，ai＝{±A±3A±5A±7A±9A±11A±13A}的值；其中归一化因子被选择以将平均符号功率保持在1。
如图2所示，在二维256-QAM星座图中，每个符号匹配八个比特c0，c1，c2，c3，c4，c5，c6，c7。在下文中，我们导出传输比特的软估计以实现软输入解码。由于在(1)中的V(k)是具有零均值和方差σ2的高斯随机变量，Z(k)的条件概率密度函数(PDF)可被导出为
让我们表示Z(k)＝Zr+jZi。可以从图1的编码OFDM系统模型的框图看出，前四个比特c0，c1，c2，c3仅与实部Zr相关联，而剩下的四个比特c4，c5，c6，c7仅与虚部Zi相关。然后，图2中所示的二维星座图可以被简化为如图3所示的一维星座图。
如图3所示，根据各种实施例，四个编码比特与每个维度相关联。参考对数似然比(LLR)的软信息指示判决的置信度。根据一些实施例，第i个编码比特的软比特信息表示如下：
根据一些实施例，第一比特c0的软信息被导出，如图3所示，由于第一比特仅与同相维度相关，当Zr∈-{A，3A，...，15A}，c0映射到0，而当Zr∈{A，3A，...，15A}c0映射到1。因此，c0的LLR值可以进一步从公式(2)(3)导出成以下公式：
上述公式(4)是复杂的，这是由于以下事实：分子和分母都有八个项。通过由提供的对数-和-指数(log-sum-exponential)近似的方法，可以获得次优化简化的LLR值，这使得能够通过获取一维星座图中的最近点来找到在分子或分母中的一个主项。因此，公式(4)可被近似为：
＝|Hk|2λ(c0)。其中
在Zr落入x轴的不同区间的情况下，λ(c0)可被写成Zr的分段函数
当
当
当
当
当
当
当
当
当
当
当
当
当
当
当
由于公因子出现在所有上述公式中，在不失一般性的情况下，它可以被忽略，这对于λ(c0)产生更紧凑的公式，如下：
在上述示例性实施例中，分段函数λ(c0)具有十五个子函数，其中每个子函数应用于特定区间。根据一些实施例，它可以被进一步近似为一个线性函数λ(c0)＝Zr；LLR(c0)＝|Hk|2Zr。
图4图示了λ(c0)的近似函数相对于λ(c0)的分段函数的曲线图。根据一些实施例，跟随上面讨论的相同过程，可以获得c1，c2，c3的LLR值，如下：
λ(c1)≈-|Zr|+8A；
λ(c2)≈-||Zr|-8A|+4A；
λ(c3)≈-|||Zr|-8A|-4A|+2A；
LLR(ci)＝|Hk|2λ(ci)；i＝1，2，3 (22)
为了与仅关联于接收到的复符号的实部的c0，c1，c2，c3的LLR值进行比较，c4，c5，c6，c7的LLR值仅仅与接收到的复符号的虚部相联系。执行与针对一维映射星座图完成的相同的工作，产生以下公式：
λ(c4)≈Zr；
λ(c5)≈-|Zi|+8A；
λ(c6)≈-||Zi|-8A|+4A；
λ(c7)≈-|||Zi|-8A|-4A|+2A；
LLR(ci)＝|Hk|2λ(ci)；i＝4，5，6，7. (23)
在MATLAB仿真中验证了改进的算法。解映射器的输出是软比特，其可由软输入解码器使用。在该仿真中，选择维特比解码器。所采用的相应卷积编码器具有多项式发生器(133，171)和7的约束长度。使用1024的FFT大小和64的CP(循环前缀)长度。所选择的衰落信道是IEEE 802.11工作组采用的信道，如下：
其中hk是第k抽头的复信道增益，TRMS是信道的RMS延迟扩展，Ts是采样周期，被选择以使得条件被满足以确保相同的平均接收功率。待在脉冲响应中进行的样本的数量应确保脉冲响应尾部的足够的衰落，例如kmax＝10×TRMS/Ts。RMS延迟扩展被设置为TRMS＝50ns并且采样速率被设置为fs＝1/Ts＝100MHz。
图5示出了关于256-QAM系统的硬解映射器与软解映射器的性能比较。硬解映射器通过在由图1中的均衡器128均衡之后做出硬判决来实现。在一些实施例中，软解映射器130根据公式(22)和(23)实现。在一些实施例中，软解映射器130的性能改进与硬解映射器相比是5dB。根据各种实施例，使用最大对数映射方法的原始解映射器与所提出的解映射器之间的性能差异可以忽略，但是所提出的解映射器比原始解映射器简单得多。在各种实施例中，所提出的软解映射器具有比常规解映射器简单得多的恒定复杂度。因此，与常规解映射器相比，所提出的解映射器可以更有效地实现和利用，并且需要更少的处理能力。
虽然本发明的各种实施例已在上文进行了描述，但是应该理解其仅通过示例而不是限制的方式呈现。同样地，各个图可以描绘用于本发明的示例架构或其他配置，其被完成以帮助理解可以包括在本发明中的特征和功能。本发明不限于所示的示例架构或配置，而是可以使用各种替代架构和配置来实现。另外，尽管上面根据各种示例性实施例和实现描述了本发明，但是应当理解，在一个或更多个单独实施例中描述的各种特征和功能不限于它们对于它们利用其来描述的特定实施例的适用性，而是可以单独地或以某种组合来应用于本发明的一个或更多个其他实施例，无论这些实施例是否被描述，以及这些特征是否被呈现为所描述的实施例的一部分。因此，本发明的广度和范围不应受任何上述示例性实施例的限制。
本文件中描述的功能中的一个或更多个可以由一个或更多个适当配置的单元来执行。如本文所用的术语“单元”是指被存储在计算机可读介质上并由一个或更多个处理器执行的软件、固件、硬件以及这些元件的任何组合，以用于执行本文所述的相关功能。另外，为了讨论的目的，各个单元可以是分立单元；然而，如对本领域普通技术人员将明显的，可以组合两个或更多个单元以形成根据本发明的实施例执行相关联的功能的单个单元。
此外，本文件中描述的功能中的一个或更多个可以借助于存储在“计算机程序产品”、“计算机可读介质”等中的计算机程序代码执行，这在本文中用于大体提及诸如存储器存储设备或存储单元的介质。计算机可读介质的这些和其它形式可涉及存储一个或更多个指令以用于由处理器使用来使处理器执行规定操作。通常被称为“计算机程序代码”的这样的指令(其可以以计算机程序的形式或其它分组的形式进行分组)在被执行时，使计算系统能够执行期望的操作。
将认识到，为了清楚的目的，上述描述已经描述了本发明的实施例，其可以利用一个或更多个功能单元和/或处理器来实现。然而，将明显的是，可使用在不同的功能单元或处理器或域之间的功能的任何适当的分布，而不偏离本发明。例如，示出由单独的单元、处理器或控制器执行的功能可以由相同的单元、处理器或控制器执行。因此，对特定功能单元的提及，只被看作对用于提供所述功能的适当装置的提及，而不是指示严格的逻辑结构或逻辑组织或物理结构或物理组织。