对数似然比的非均匀量化的制作方法

对数似然比的非均匀量化的制作方法
【专利摘要】公开了一种通过对数似然比的非均匀量化来处理信号的方法。具体地，公开了一种方法，包括以下步骤：接收(110)多个比特(12)；针对每个比特，计算(120)被称为LLR的对数似然比(22)；基于计算的LLR为每个比特提供(130)LLR值(22)；将所述LLR值量化(140)为多个量化条，每个量化条具有：表示一个或更多个LLR值的宽度以及具有比特长度的索引值(32)；以及将每个比特与对应于该比特的LLR值(22)的索引值(32)相关联(150)，其中每个量化条的宽度是非均匀的。该方法以更高效的方式压缩LLR值(22)，需要更小的存储器使用率和/或更低的带宽。还描述了一种接收机的芯片和一种包括一个或更多个接收机的通信系统。
【专利说明】
对数似然比的非均匀量化
技术领域
[0001] 本公开设及通过对数似然比的非均匀量化来处理信号。具体地，本公开设及一种 通过对信号的对数似然比进行非均匀量化来处理信号的方法W及一种被配置为应用该方 法的忍片。此外，公开了一种包括一个或更多个接收机的通信系统，所述一个或更多个接收 机各自具有所述忍片。
【背景技术】
[0002] 具体地在无线信道中，可能由于多径效应导致数据通信的信号处理是复杂的。对 于无线信号，根据反射的信号同相叠加还是异相叠加，接收到的信号可能处于良好信道中 或处于深度衰落中。为了克服较差深衰落信道的不利影响，无线系统可W被设计为在发送 的信号中插入冗余度使得可W在接收机侧重建衰落的信号。运是通过使用信道编码(例如 卷积编码、turbo编码或低密度奇偶校验化DTP)码等)完成的。为了使得信号编码相对于衰 落效应更鲁棒，对编码比特进行交织使得经历类似信道(例如良好信道或衰落信道)的比特 在信道编码的不同部分上扩展，从而可W用更有效的方式对比特进行校正。因此，交织在无 线通信系统中发挥着重要作用。随着比特交织的尺寸(size)增加，系统变得对于衰落效应 更鲁棒。
[0003] 典型地，当发送信号时，首先用信道编码器(例如FEC(前向纠错)块)对比特进行编 码并插入冗余比特。接下来，在信号的不同时间和频率上对运些比特进行交织，使得它们在 交织器块中经历不同信道。然后，调制比特并在无线信道上发送。在接收机侧，解调发送的 比特并通过对数似然比化LR)计算每个比特的可靠性信息。该信息也被称为软比特。接收机 使用LLR来确定接收比特的值是0或1(对于数字信号）的似然性。LLR可W根据设计选择而具 有不同的分辨率。解交织器块重新布置LLR的位置并将它们馈送至FEC解码器W进行处理。
[0004] 为了克服无线信道的衰落效应，数字音频广播(MB)标准选择384ms的交织器尺 寸。因此，解交织器块需要在384ms的持续时间期间存储化R，使得能够正确地将化R馈送至 FEC解码器。每个标准具有其自身的交织尺寸的设计选择。随着交织器尺寸的增加，要存储 的软比特的数目增加，如果需要在接收机上存储比特则导致更大的存储器成本，或如果要 向接收机外部的另一块发送比特则导致发送该数据的更高数据速率链路成本。
[0005] 交织器/解交织器存储器是无线接收机的一大部分。因此，如果选择了大交织尺 寸，则该选择增加了接收机的成本。降低该成本的一种常规方式是降低存储器用来表示化R 的比特数目。然而，如在"Performance evaluation of COFDM for digital audio bro曰dc曰sting.I.Psrsmetric study，Thib曰ult，L.；Minh Thien Le, IEEE Trsnssctions on Broadcasting，Volume :43, Issue: I，1997 Jage(S) :64-75"提出的，随着用于表示LLR的 等级（即，比特)数目减少，FEC解码器更低效地工作，纠正更少的错误比特，运降低了接收的 可靠性。因此，例如在DAB接收机中，听众会听到更低质量的音频信号，或者在第二代数字视 频广播(DVB-T2)接收机中，观众会体验更多的视频帖错误。
[0006] 在常规接收机中，W化k特产生化R，W化k特存储并读取化R，仍然W化k特精度解 交织并馈送至阳C解码器。因此，LLR的精度不会改变直至阳C解码器使用LLR。
[0007] 在常规分布式接收系统中，分布式接收机计算每个比特的化R，并将该信息发送给 执行解交织和FEC解码的另一主处理单元。在运种情况下，每个接收机需要具有(NXTX 1/ r)的最小数据速率的到主处理单元的数据链路，其中N是化R的分辨率，T是意图解码的数据 的净吞吐量，并且r是FEC编码率。
[0008] 在上述两个示例中，交织器/解交织器的存储器要求很高。降低存储器要求的一种 常规方式是使用固定步长尺寸，并对化R应用均匀量化。"On the Use of the Cut-Off Rate for Determining Optimal Input Quantization of a Viterbi Decoder on Fading Channels , Stan Baggen，Sebastian Egner,and Bertrand Vandewiele, Proceedings of the 24thSymposium on Informstion Theory in the Benelux May 22-23,2003,Vel化ovenJhe Netherlands/'提出了应当如何针对不同的信噪比（SNR)和每软 比特的比特数来选择步长尺寸。
[0009] 当使用常规均匀量化方法时（例如针对DAB)，DAB接收性能随着每化R的比特数的 降低而恶化。当使用上述应用均匀量化的上述常规方法时，相对于浮点性能，性能的损失很 显著。
[0010] 本公开目的在于通过W比常规均匀量化更高效的方式表示化R来解决上述考虑的 至少一些。在一些情况下，运可W降低运些LLR的存储器或传输成本。在一些情况下，运可W 降低存储器的成本和/或降低针对信道解码向另一系统发送LLR的成本。

【发明内容】

[0011] 根据本发明的第一方面，提供了一种处理信号的方法，所述方法包括步骤:接收多 个比特;针对每个比特，计算被称为化R的对数似然比；基于计算的化R为每个比特提供化R 值;将所述化R值量化为多个量化条(bin),每个量化条具有:表示一个或更多个化R值的宽 度和具有比特长度的索引值；W及将每个比特与对应于该比特的LLR值的索引值相关联，其 中每个量化条的宽度是非均匀的。
[0012] 通过在量化化R值的期间使用非均匀宽度条，可W根据输入信号的保真度来定制 (tailor)每个信号的宽度。例如，在关于输入比特的值具有较高不确定性的区域（即，具有 在零附近的化R值的比特）中，指派给化R值的条宽度可能更小，并因此用与其中化R值(正或 负）较高的其他区域中相比较更低的量来压缩化R。在一些实施例中，运会实现与用均匀方 式量化相比较更好的性能。
[0013] 在一些实施例中，使用非均匀量化/压缩来表示化R允许W有限数目比特实现更高 的压缩效率。
[0014] 在通过不同的块存储和/或发送并解交织之后，可W将信息解压至FEC解码器或一 些其他处理块可W直接处理LLR的等级（level)。
[0015] 在一些示例中，存储化R和/或将化R发送给另一处理单元的成本可W降低，同时非 均匀量化/压缩单元负责使由于压缩/量化导致的性能损失最小。
[0016] 对化R值进行量化的步骤还包括步骤:基于化R值的概率密度确定多个量化条的宽 度。
[0017] 对化R值进行量化的步骤还包括步骤:基于化R值的范围确定多个量化条的宽度。 按照运种方式，量化条的宽度可W依赖于所生成或计算的LLR(或多个LLR)值的相对范围。
[0018] 在运两种情况下，可W基于计算的化R来自适应地确定多个量化条的宽度。该自适 应量化允许根据LLR值的概率（即，入射信号的强度)来定制由非均匀量化施加的压缩的分 辨率。运还可W提供补偿衰落效应的方法，在一些情况下，提供更鲁棒的信道编码。
[0019] 为每个比特提供化R值的步骤可W包括步骤:为每个比特指派与该比特的计算的 LLR相等的LLR值。备选地，为每个比特提供化R值的步骤还可W包括步骤:将计算的化R量化 为多个化R条，每个化R条具有:表示一个或更多个化R的均匀宽度和具有比特长度的临时索 引值；W及向每个比特指派与对应于该比特的LLR条的临时索引值相等的LLR值。换言之，非 均匀量化的索引值可W直接产生(例如通过修改的解调器），或者W常规方式首先对化R进 行均匀量化，W基于均匀量化的临时索引值产生LLR值，并然后可W将非均匀量化应用于均 匀量化的LLR。
[0020] 将计算的化R量化为多个化R条的步骤可W包括:将计算的化R均匀地量化为由临 时索引值表示的整数个化R条，所述临时索引值具有与整数个的化R条的二进制对数相等的 比特数目。作为示例，可W由N比特的临时索引值来表示2^个LLR条。理论上，条的数目还可 W是任意数。运可W是分数数目的代码比特。例如，可W将10个条编码为从0-9的代码，9个 代码将拟合(fit into)为32比特数，给出每索引或临时索引值~3.5比特。
[0021] 针对将每个比特与对应于该比特的化R值的索引值相关联的步骤，可W使用表将 每个比特的LLR值转换为索引值。
[0022] 类似地，将化R值量化为多个量化条的步骤可W包括:将化R值非均匀地量化为由 索引值表示的整数个量化条，所述索引值具有与整数个量化条的二进制对数相等的比特数 目。作为示例，可W由n比特索引值来表示最多2"个量化条。
[0023] 可W理解的是，在量化条之间索引值的比特长度是可变的。运允许索引值的可变 长度表示。
[0024] 此外，还可W通过W下步骤实现对索引值的压缩:将所述索引值的符号与幅值相 分离；W及将数据压缩方法应用至所述索引值的幅值。
[0025] 为每个比特提供化R值的步骤还可W包括步骤:从所述无线信号中识别出M个调制 的比特，其中M至少是2;对M个或更多个调制比特的化R进行配对，W形成化R对;对M维阵列 内的LLR对加索引；W及基于所述阵列内的LLR对的位置来确定化R值。该方法可W为每个比 特提供总体(ensemb 1 e)，允许确定每个符号（即，调制比特）的合计(aggregated) LLR。
[0026] -旦计算，所述方法还可W包括W下步骤:在存储器模块内存储多个比特和与所 述多个比特相关联的索引值；向解交织器提供多个比特和与所述多个比特相关联的索引 值;对所述索引值进行去量化，W针对每个比特提取解压缩的化R值；W及向解码器提供所 述解压缩的LLR值和比特，用于提取信号的解码比特。
[0027] 根据本公开的第二方面，提供了一种被配置为处理信号的接收机的忍片，所述忍 片被配置为:接收包括多个比特的信号；W及根据前述任一项权利要求的方法来处理信号。
[0028] 非均匀量化的索引值可W通过修改的解调器直接产生，或者可W首先W常规方式 对LLR均匀量化，然后可W将非均匀量化应用于均匀量化的LLR。
[0029] 根据本公开的第=方面，提供了一种通信系统，包括一个或更多个接收机，所述一 个或更多个接收机的至少一个具有如第二方面中所述的忍片。
[0030] 本公开的教导还可W应用于分布式接收机架构，在分布式接收机架构中，一些分 布式无线电（radio)根据接收到的信号产生化R，并且主处理单元从不同无线电接收化R，并 对LLR进行组合和解码。
[0031] 所提出的方案可W应用于单独的化R或一组化R。当所提出的方法应用于单独的 LL則寸，由于所有信息包括在非均匀量化的/压缩的LLR信息中，所提出的方案不会影响解交 织器处理W及向存储器存储，或将化R发送到另一块。然而，如果将所提出的方法应用于一 组化R，例如一起非均匀量化化R，如化eg或mpeg压缩方法一样，由于根据其他化R值嵌入信 息，可W-起处理化R。因此，需要使用非均匀量化/压缩的化R值对块进行一些改变。此外， 所提出的方案可W被应用于不同的调制尺寸，例如，二进制相移动键控(BPSK)、正交相移键 控(QPSK)、M正交幅度调制(M-QAM)、M相移键控(M-PSK)和它们的不同版本。
[0032] 所描述的方面可W适用于具有大交织器存储器的无线通信系统，例如数字无线 电、TV标准和卫星通信系统。提出的方案旨在减小运种接收机的存储器需要。
[0033] 此外，所提出的方案适用于其中将化R发送给主处理单元W进一步处理的系统。运 种系统的示例是分布式接收机架构，其中分布式从接收机仅产生化化k特，并发送给主处理 单元W进行进一步处理。一种更具体的示例是汽车中的分布式智能交通系统（ITS),其中分 布式忍片彼此发送LLR，W进一步组合LLR，从而获得对信号的更可靠接收。
[0034] 可W使用运类方法的另一系统是例如在物联网设备中具有物理尺寸限制的低功 率无线电或例如助听器的医疗设备。如上所述，FEC有益于提高运种设备的接收质量。然而， 运对于运些设备增加了存储器成本。所提出的解决方案旨在减小运种设备的存储器成本。
[0035] 可W提供一种计算机程序，当在计算机上运行该程序时，使得计算机配置包括本 文公开的电路、控制器、传感器、滤波器或设备的任何装置，或者执行本文公开的任何方法。 计算机程序可W是软件实现方案，可W将计算机程序认为是任何适合硬件，包括数字信号 处理器、微控制器和在只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器巧PROM)、或电可擦除可 编程只读存储器化EPROM)或忍片中的实现方案，作为非限制性示例。软件实现可W是汇编 程序。
[0036] 可W在计算机可读介质上提供计算机程序，计算机可读介质可W是物理计算机可 读介质（例如光盘或存储设备），或可W实现为瞬态信号。运种瞬时信号可W是包括互联网 下载的网络下载。
[0037] 参考W下描述的实施例，本公开的上述W及其它方面将是显而易见和明晰的。
【附图说明】
[0038] 将仅W示例的形式参照附图来描述实施例，其中
[0039] 图1是示出了根据实施例能够进行方法的信号处理系统的框图；
[0040] 图2是示出了根据实施例能够进行非均匀量化的方法的框图；
[0041 ]图3是根据实施例用于处理的信号的示例LLR直方图；
[0042] 图4示出了图3的示例LLR直方图拟合为5比特之后的LLR直方图；
[0043] 图5示出了 LLR直方图的备选实施例；
[0044] 图6示出了图5的示例LLR直方图拟合为5比特之后的示例直方图；
[0045] 图7示出了根据实施例，均匀量化的5比特输入化R值的集合到4比特非均匀量化的 输出LLR值的集合的转换的图形；
[0046] 图8示出了根据另一实施例，均匀量化的5比特输入化R值的集合到3比特非均匀量 化的输出LLR值的集合的替代转换的图形；
[0047] 图9示出了比较使用常规LLR压缩技术处理的信号的误码率与载噪比的图形；
[0048] 图10示出了比较根据实施例处理的图9的信号的误码率与载噪比的图形；
[0049] 图11示出了比较使用常规化R压缩技术处理的备选多普勒频率的图9信号的误码 率与载噪比的图形；
[0050] 图12示出了比较根据实施例处理的图11的信号的误码率与载噪比的图形；
[0051] 图13示出了根据并使用实施例的多接收机的分布式接收的框图；
[0052] 图14示出了根据实施例的LLR的基于LLR分布的自适应非均匀量化；
[0053] 图15示出了根据实施例的使用LLR幅值矢量压缩的非均匀LLR量化；
[0054] 图16示出了根据实施例使用格雷编码根据4-PAM调制比特的比特的5比特化R实 现；
[0055] 图17示出了根据实施例使用格雷编码根据4-PAM调制比特的比特的3比特单独非 均匀量化的LLR实现；W及
[0056] 图18示出了根据实施例使用格雷编码根据4-PAM调制比特的比特的3比特联合非 均匀量化的LLR实现。
[0057] 应当注意的是，附图是示意性的并且不按比例绘制。为了附图中的清楚和便利，已 经在尺寸上放大或者缩小地示出了运些附图部件的相对尺寸和比例。一般使用相同的附图 标记在修改实施例和不同实施例中表示对应或类似的特征。
【具体实施方式】
[0058] 图1示出了根据本公开实施例例如在接收机中建立的信号处理系统10的框图。在 常规系统中，解调器接收比特或符号。针对每个比特或符号，用化k特(例如，5比特）的精度 计算被称为化R的对数似然比（即，接收比特表示0或1的似然性），并将该信息在存储器中存 储为化k特整数。然后将化k特化財是供给解交织器，W同样用化k特精度进行解交织并馈送 给阳C解码器来产生解码比特。
[0059] 在本公开的实施例中，由针对每个输入比特计算化R的解调器20接收接收比特12。 如所指出的，针对理想信号，根据信号传送的信息接收比特为0或1。然而，由于干扰和噪声 影响，比特的值不是理想值。因此，针对每个接收比特或信号计算对数似然比化LR),该信号 提供了对接收比特的值是0或1的似然性加 W表示的值。然后，该信息被用于对来自接收比 特12的信息进行解交织和解码。LLR具有由N比特整数表示的值。
[0060] 一旦进行了解调，则将化k特化R值22提供给量化模块30,量化模块30对值22执行 非均匀量化W将值从N比特压缩至(N-ns)比特，其中N是被用于表示原始LLR值的比特数目， (N-ns)是用于表示非均匀量化化R值的比特数目，并且ns是节省的比特数。量化模块30可W 是分离的模块或者可W被集成到解调器20中。
[0061] (N-ns)比特非均匀量化的化R被称为索引值32。例如，如果量化模块30将5比特化R 值22压缩至4比特索引值32,结果可W节省存储索引值32所需的存储空间量的20%。从5比 特压缩至化k特可W节省40%的存储器。
[0062] 然后，在存储器40中存储索引值32。可W根据所选标准的交织尺寸将值32存储一 段时间，例如针对DAB标准为384ms。备选地，可W向外部设备提供索引值32W进行进一步处 理。一旦解交织器50请求，则由存储器40向解交织器50提供索引值32。解交织器50然后对接 收比特12解交织。然后在非均匀去量化模块60中对索引值32和接收比特12进行去量化，非 均匀去量化模块60可W是分离的模块或者可W集成到解交织器50中。
[0063] 去量化模块60对索引值解压缩W获得每个接收比特12的化R。然后，将解压缩的N 比特LLR 62提供给阳C编码器70，W对解码的比特72进行解码并输出。
[0064] 图2示出了用于处理信号的方法，具体是一种非均匀量化化R的方法。如图1所示， 接收110的信号包括比特。针对每个比特计算12化LR。然后基于计算的LLR值将作为LLR的值 的化R值提供130给每个比特。然后可W将化R量化140为多个量化条。每个量化条具有表示 一个或更多个化R值的宽度和具有比特长度的索引值。然后每个比特可W与对应于化R值的 索引值相关联150。
[0065] 通常，基于化R值的概率密度确定多个量化条的宽度。图3示出了在拟合为5比特之 前具有10化多普勒频率的加性高斯白噪声(AWGN)信道中的化R分布210的示例。图3中，y轴 212表示指示概率密度的频率计数，X轴214表示无量纲的LLR的值。针对每个接收比特，计算 它的LLR。图3表示针对每个接收比特的LLR的该原始数据的图表。
[0066] 图4示出了在拟合为5比特和25条222或等级之后，在AWGN信道中载噪比（C/N)为 6地的DAB接收机中图3的示例化R直方图220。7轴224表示指示概率密度的频率计数。如在图 4中可W看出的，条-15和15具有最大的频率计数。运是因为图3中例如低于-25的所有化R值 被整理(collate)在单个条（图4的-15条）内。换言之，高(正或负化LR值指示了化R针对其计 算的比特值是〇(例如，针对负化R)或1(针对正化R)的高确定性。在图3中，可W认为具有大 于值25的所有值具有为0或1(根据化R的符号）的高确定性。针对具有更接近0的化R的比特， 比特值中的不确定性的程度更高。
[0067] 在图3中，LLR分布在0附近，并且是两个高斯分布的组合，即一个表示+1，另一个表 示-1。在图4中，在拟合为5比特之后，除饱和至最大值和最小值(针对5比特表示的-15和15) 的一大部分值W外，所使用的条的宽度在其他值上大体上均匀地(几乎均匀地)分布。
[0068] 图5示出了在拟合为5比特之前在具有10化多普勒频率的6抽头典型市区（TU-6)信 道中，在C/N = 10地处DAB接收机中的示例LLR直方图310。同样，y轴312表示指示概率密度的 频率计数，X轴314表示无量纲的化R的值。图6示出了在拟合为5比特和2 5条322或等级之后， 在具有10化多普勒频率的TU-6信道中在C/N=10地的DAB接收机的示例化R直方图320。7轴 324表示频率计数。
[0069] 图5中，LLR大体上分布在0附近。然而，与AWG州青况相反，在TU-6信道中不存在两个 高斯分布的明显组合，即不存在一个表示+1而另一个表示-1的两个峰值。运是由于充当化R 的乘性噪声的衰落效应导致的。在拟合为5比特之后，可W再次观察到值的一大部分饱和至 最大值和最小值(例如针对5比特表示的-15和15)。然而，其余化R在例如从-5至-1和从1至5 的其他值上不平坦地分布，即，LLR的显著部分具有较低的幅值。
[0070] 图3至6的观察允许使用有限比特数更好的设计化R的表示。不同场景的信道实现 通常处于W上识别的两个信道模型之间。典型地，如果接收信号中存在强视距Qine-Of-Si曲t)分量，则信道将更类似AWGN信道。相反，如果不存在视距分量，则它将更类似具有多 个衰落效应的TU-6信道。
[0071] 由于分散信道之间的该扩散，可W进行化R的非均匀量化，W压缩化R的值。为此， 有时必须查看化R的直方图，并对现有直方图做出最小失真。运种非均匀量化不应针对最大 值和最小值上引入附加量化噪声，并且不应在具有较低幅值(从-5至-1和从1至5)的化R上 引入附加量化噪声。
[0072] 为了保留具有较低幅值的化R值的信息，针对运些值选择较小的量化步长，W保持 运些值的精度。相反，针对具有较大幅值的LLR，可W使用更小的精度（即更大的量化步长）。 例如，具有最大值和最小值(示例中例如15和-15)的化R保持相同或具有最小失真。然后可 W遵循W上准则直接不均匀地对化R进行量化。备选地，可W希望首先W化k特表示来产生 均匀量化的LLR，并且进一步进行压缩/量化W用更少的比特表示LLR。我们选择示出第二种 方法，W观察在非均匀量化/压缩之后如何影响LLR。
[0073] 在图7和W下的表1中W表的形式示出了从5比特向4比特和3比特的示例非均匀量 化/压缩。注意在该表中，5比特LLR值（即，32或2 5LLR条或等级，每个LLR条具有临时 (interim)索引值)被转换为由16个不同量化条或等级表示，每个量化条或等级具有索引值 (-15、-12、-9、-6、-4、-3、-2、-1、1、2、3、4、6、9、12、15)，即2"个等级，其中11是非均匀量化索 引值的比特长度（因此在该示例中为4)。在非均匀量化/压缩之后，可W用4比特值表示每个 量化条或等级，4比特值可W被解译为索引值或索引比特。然后，转换表可W被用于将索引 值或索引比特与实际LLR的值相关联。
[0074]
[0075]
[0076] 表1 5比特至4比特非均匀量化转换表
[0077] 可W理解，可W选择任意整数个条的数目。在运种情况下，可W通过具有log2(条 的数目）比特的索引值来表示每个条。如果条的数目不是2的幕，并且将因此导致该索引值 是非整数的比特数，则该索引值可W与要由整数比特数表示的其他值配对。运可能导致分 数数目的代码比特。例如，可W将10个条编码为从0-9的代码，9个代码将拟合为32比特数， 给出每索引值~3.5比特。
[007引图7示出了表1内的信息图形表示410,描绘了输入5比特化R值420相对于输出4比 特化R值或索引值430。具体地，可W看出在较高的负和正5比特输入值处压缩率更高，而0附 近的值(此处化RW及因此是5比特化R值具有更低的幅值)具有较低的压缩率。应当注意的 是，原始化R的2 5个量化化R条或等级已经被整合为24个量化条。基于向4比特条输入的5比特 LLR值向每个4比特条指派一个索引值。例如，5比特输入-16、-15被整合为4比特索引值 0000，表示等于-15的压缩的化3值，而5比特输入-14、-13、-12、-11被整合为4比特索引值 OOOl，表示等于-12的压缩的LLR值，等等。用运种方式，均匀量化的输入LLR被压缩为非均匀 量化的索引值，由此与LLR值的LLR条的均匀宽度相比，索引值的量化条的宽度是非均匀的。
[0079] 更一般性地，被均匀量化为2^条的LLR值的N比特输入可W被整合为具有条 的量化的（N-ns)比特输入中，其中N是原始化R值的比特长度，（N-ns)是非均匀量化索引值 的比特长度，并且ns是节省的比特数。
[0080]
[00K1I
[0082] 表2 5比特至化k特非均匀量化转换表
[0083] 还可W执行对输入LLR值的进一步压缩，例如从5比特化R值到3比特索引值。表2示 出了 5比特输入化R值向3比特非均匀索引值的转换。图8示出了相应图形表示435,描绘了输 入5比特LLR值440相对于输出3比特LLR值或索引值450。基于向3比特条输入的5比特LLR值 向每个3比特条指派一个索引值。例如，5比特输入-16、-15、-14、-13、-12和-11被整合为4比 特索引值000,表示等于-15的压缩的化R值，而5比特输入-10、-9、-8和-7被整合为3比特索 引值OOl，表示等于-8的压缩的LLR值，等等。
[0084] 在生成非均匀量化/压缩的化R值之后，应当针对非均匀量化的化R的索引值的比 特完成解交织过程。因此，在一些示例中，在分布式接收机架构的情况下，与常规接收机相 比较，可W需要较小的存储器，或者需要到主处理单元的更低数据速率链路。返回图1，首先 产生化k特均匀量化的化R，然后它们被进一步压缩/非均匀量化至(N-ns)比特，并且它们的 索引值被传送给存储器，并针对运些比特完成解交织过程。在解交织过程之后，索引比特被 转换为实际化R值，并馈送至阳C解码器。还可W将用于非均匀量化/压缩的运些块与解调器 组合，直接生成非均匀量化值或它们的索引比特。此外，还可W将解压缩/去量化集成到FEC 解码器中。
[0085] 图9是示出应用标准量化技术的情况下DAB接收机的性能的图表500。使用浮点数 510来表示LLR，提供具有低载噪比和低误码率的最高性能。使用5比特整数520来向化R表示 导致了与浮点性能510相比的性能损失化it)(增加的误码率）。向LLR应用4比特530和3比特 540均匀量化提供了增加的性能损失，具体地具有不可接受的高误码率。
[0086] 图10示出了提出的非均匀量化/压缩，其中在具有10和50化多普勒频率的TU-6信 道中使用不同的分辨率等级。可W观察到的是，相对于常规均匀量化530、540,由于非均匀 量化引起性能损失相对于均匀量化更少。可W注意到的是，具有4比特非均匀量化550的接 收机实现了与具有5比特均匀量化化R 510的接收机类似的性能。因此，在该特定性能目标 的一些示例中，可W节省存储器成本的20%，或减小用于向另一块发送化R的数据链路的速 度。
[0087] 类似地，对于使用3比特非均匀量化560的接收机，该接收机实现了与具有4比特均 匀量化化R 530的接收机类似的性能。因此，在一些示例中，针对该特定性能目标可W节省 存储器成本的20%，或减小用于向另一块发送LLR的数据链路的速度，而仅牺牲非常小的性 能。
[0088] 在一些实施方式中，将图11中所示的TU-6信道化R的标准均匀量化技术570与图12 中所示的非均匀量化技术比较，可W看出类似的性能增强。图11示出了浮点512、5比特整数 522、4比特均匀量化532和3比特均匀量化542, W及随着用于表示化R值的比特减少，导致的 相关联性能损失。图12将图11中所示的技术与4比特552和3比特562的非均匀量化技术572 进行对比。如图10中所示的示例，针对经历非均匀量化的该示例提高了性能。
[0089] 图13示出了利用分布比的图1的接收机架构的备选实施例，即，多个接收机。在该 实施例中，接收机系统或架构600包括一系列接收机，每个接收机具有解调器620a-n，解调 器620a-n接收具有输入比特612a-n的信号。如上所述，在由模块630a-n非均匀地量化W生 成压缩的（N-ns)比特索引值或索引632a-n之前，针对输入到每个解调器的每个信号生成 化R 622a-n。每个无线电还可W具有非均匀去量化或解压缩模块660a-n，并向加权求和模 块665提供解压缩的化R值662a-n，加权求和模块665将加权的输出666馈送至存储器640,并 馈送至解交织器650和FEC解码器670, W如上所述提供解码比特670。利用运种方式，主处理 单元可W从不同的无线电接收化R，组合运些化R并对它们解码。运种分布结构的一些实施 方式可W允许改进处理功率和存储器。通过将化R值非均匀地量化为索引值，可W降低数据 带宽需要而不会明显影响比特错误噪声。
[0090] 根据信道实现和特征、信号的缩放和高分辨率化R的初始量化步长，LLR的分布可 W具有与图3-6的理想情况相比不同的分布。还可W选择调整如何完成非均匀量化/压缩。 图14中示出了备选实施例。在该实施例中，该实施例具有上述输入比特712、解调器720、非 均匀量化模块730、存储器740、解交织器750、非均匀去量化模块760和具有解码比特772的 阳C解码器770，非均匀量化表726被馈送至压缩和解压缩块二者。在该示例中，校验724N比 特化R值的分布722,并基于化R值722选择或生成自适应非均匀量化表724。然后至少部分地 由量化表724的值驱动非均匀量化和去量化。确定非均匀量化条或等级的准则可W旨在最 小化过程中的附加量化噪声，因此，如果一个化R值相对于其他化R值的概率非常高，则尽可 能地将值保持为原样。
[0091] 还可W充分利用每个非均匀量化LLR值的概率的差异，例如对非均匀量化化R值应 用化ffman压缩并指派更少的比特，W表示具有更高概率的化R值，从而使得平均更少的比 特来表示LLR。利用运种方式，图14中非均匀量化/压缩块的输出可W向压缩的LLR给出可变 长度索引值。
[0092] 在另一方法中，可W选择充分利用连续化R值的互相关性。通常，连续化R来自编码 比特流的不同部分。因此，LLR的符号不是互相关的。然而，由于互相关噪声，来自同一复调 制符号的衰落干扰或比特(例如，来自同一 M-元正交幅值调制(M-QAM)符号），化R可W具有 互相关的幅值。因此，可W选择一个示例，用于将LLR的符号和相位相分离，W及如图15所 示，仅向化R的幅值应用常规数据/矢量压缩方法。在该示例中，在分析834、836索引值832之 前，非均匀量化830N比特化R值822的输出，使得在存储器中与幅值相分离地存储压缩化R的 符号（即，索引值的符号），可W进一步压缩838该幅值。在解交织器850处解交织之后，在模 块860中可W将压缩的化R或索引值852的符号与解压缩的LLR幅值矢量854重新组合。然后， 将解压缩的N比特LLR 62提供给阳C解码器70, W如上所述生成解码比特872。
[0093] 另一方法可W向来自同一调制符号（例如，来自相同M-元脉冲幅值调制(M-PAM)、 M-元相移键控M-PSK或M-QAM等的比特的化R)应用非均匀LLR量化方法。运允许确定非均匀 量化值的M维阵列。在运种方法中，有必要考虑化R的联合分布。在图16中，示出了来自同一 4-PAM信号的5比特均匀量化的化R 902、904的联合实现900。可W直接向单独的化R应用非 均匀量化。在图17中，示出了具有3比特/LLR912、914的非均匀量化的化R的联合实现910。可 W理解的是，对于每个3比特的LLR的非均匀量化，应当存在8X8个可能的LLR对。然而，可W 观察到，联合LLR中的一些是不可行的。近似地，仅使用3/4的可能点。因此，可W省略运些要 在化R对中表示的不使用的值，并获得更好的分辨率。例如，可W选择9个等级而不是8个等 级。通过省略不可能的值，如图18中所示，将可能点的数目降至低于64,使得两对非均匀量 化的9等级索引值或化R的联合实现920可W由6比特的总数来表示。因此，可W向4-PAM信号 的2维度应用该非均匀量化方法。针对M-PAM、MPSK或M-QAM调制，该方法可W扩展至log2(M) 维度。
[0094] 根据阅读本公开，本领域普通技术人员将会理解其他变化和修改。运些变型和修 改可W设及本领域中已知的、并且可W替代于或附加于本文已经描述的特征来使用的等同 的或其他特征。例如，尽管通常参照无线信号，本领域技术人员将理解的是本公开设及非无 线信号，具体地那些使用交织的信号。
[0095] 虽然附带的权利要求针对特征的特定组合，但是应该理解的是，本发明的公开范 围还包括运里明确或隐含公开的或由此归纳的任何新特征或特征的任何新组合，不管其是 否设及与任何权利要求中当前所要求保护的发明相同的发明或是否如本发明一样解决了 部分或全部的相同技术问题。
[0096] 还可W结合单个实施例提供分离的实施例中的上下文中描述的特征。相反的，单 个实施例的上下文描述的不同特征也可W分别地提供，或W适当的子组合来实现。
【申请人】 应当注意，在本申请或从其导出的任意申请的执行期间，可W为运些特征和/或运些特征的 组合构想出新权利要求。
[0097] 为了完整的目的，所陈述的术语"包括"不排除其它的元件或步骤，术语"一"不排 除复数，单个处理器或其它单元可W执行权利要求中引用的多种装置的功能，权利要求中 的附图标记不应理解为限制权利要求的范围。
【主权项】
1. 一种处理信号的方法，所述方法包括步骤： 接收多个比特； 针对每个比特，计算被称为LLR的对数似然比； 基于计算的LLR为每个比特提供LLR值； 将所述LLR值量化为多个量化条，每个量化条具有:表示一个或更多个LLR值的宽度和 具有比特长度的索引值;以及 将每个比特与对应于该比特的LLR值的索引值相关联， 其中每个量化条的宽度是非均匀的。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，量化LLR值的步骤还包括步骤： 基于LLR值的概率密度来确定多个量化条的宽度。3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，量化LLR值的步骤还包括步骤： 基于LLR值的范围来确定多个量化条的宽度。4. 根据权利要求2或3所述的方法，其中，基于计算的LLR来自适应地确定多个量化条的 宽度。5. 根据前述任一项权利要求所述的方法，其中，为每个比特提供LLR值的步骤包括： 向每个比特指派与该比特的计算的LLR相等的LLR值。6. 根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，为每个比特提供LLR值的步骤还包括 步骤： 将计算的LLR量化为多个LLR条，每个LLR条具有:表示一个或更多个LLR的均匀宽度和 具有比特长度的临时索引值;以及 向每个比特指派与对应于该比特的LLR条的临时索引值相等的LLR值。7. 根据权利要求6所述的方法，其中，将计算的LLR量化为多个LLR条的步骤包括:将计 算的LLR均匀地量化为由临时索引值表示的整数个LLR条，所述临时索引值具有与整数个 LLR条的二进制对数相等的比特数目。8. 根据权利要求6或7所述的方法，其中，将每个比特与对应于该比特的LLR值的索引值 相关联的步骤包括:使用表将每个LLR值的临时索引值转换为索引值。9. 根据前述任一项权利要求所述的方法，其中，将LLR值量化为多个量化条的步骤包 括:将LLR值非均匀地量化为由索引值表示的整数个量化条，所述索引值具有与所述整数个 量化条的二进制对数相等的比特数目。10. 根据前述任一项权利要求所述的方法，其中，在量化条之间索引值的比特长度是可 变的。11. 根据前述任一项权利要求所述的方法，还包括以下步骤： 将所述索引值的符号与幅值相分离；以及 将数据压缩方法应用至所述索引值的幅值。12. 根据前述任一项权利要求所述的方法，其中，为每个比特提供LLR值的步骤还包括 步骤： 从所述无线信号中识别Μ个调制的比特，其中Μ至少是2; 对Μ个或更多个调制比特的LLR进行配对，以形成LLR对； 对Μ维阵列内的LLR对加索引；以及 基于所述阵列内LLR对的位置来确定LLR值。13. 根据前述任一项权利要求中所述的方法，还包括步骤： 在存储器模块内存储多个比特以及与所述多个比特相关联的索引值； 向解交织器提供所述多个比特以及与所述多个比特相关联的索引值； 对所述索引值进行去量化，以针对每个比特提取解压缩的LLR值；以及 向解码器提供所述解压缩的LLR值和比特，用于提取信号的解码比特。14. 一种被配置为处理信号的接收机的芯片，所述芯片被配置为： 接收包括多个比特的信号；以及 根据前述任一项权利要求的方法来处理信号。15. -种通信系统，包括一个或更多个接收机，所述一个或更多个接收机中的至少一个 具有如权利要求14所述的芯片。
【文档编号】H04L1/00GK105846951SQ201610066619
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年1月29日
【发明人】塞米赫·塞贝特里, 马里纳斯·范·斯普伦特
【申请人】恩智浦有限公司