[发明专利]一种G.HN标准中十字星座QAM低复杂度解映射算法

摘要

本发明公开了一种G.HN标准中十字星座QAM低复杂度解映射算法，该算法用于降低G.HN标准中高阶十字星座QAM解映射的复杂度，拓展高阶十字星座QAM的高速数传应用场景，以贡献权值来衡量参考星座点对解映射的贡献，将搜索范围缩小为贡献权值较大的参考星座点，以有效降低高阶十字星座QAM解映射的复杂度。本发明能充分利用信道估计信息，辅助自适应选择搜索范围，大大缩小搜索范围，有效降低了高阶十字星座QAM解映射的复杂度，并在算法复杂度和性能之间达到良好的平衡，为拓展高阶十字星座QAM应用场景奠定了基础。

主权项

一种G.HN标准中十字星座QAM低复杂度解映射算法，其特征在于，包括以下步骤：1)针对G.HN标准中十字星座M‑QAM解映射技术，推导QAM软解调的对数似然比计算公式，其中，调制阶数M＝2m,m＝3,5,7···，m为大于1的奇数；推导QAM软解调的对数似然比计算公式的具体方法如下：假设AWGN信道下第k时刻接收信号rk为：rk=rkI+jrkQ=sk+nk---(1)]]>其中，sk为发送的M‑QAM调制符号，对应的二进制序列为gi，其中，i＝0,...,m‑1；nk～CN(0，σ2)为复加性高斯白噪声，噪声方差为σ2；分别为rk实部和虚部，为同相分量，为正交分量；推导QAM软解调的对数似然比计算公式如下：λi=lnP(gi=1|rkI)P(gi=0|rkI)=lnΣA∈C1(i)e-||rk-A||22σ2ΣA∈C0(i)e-||rk-A||22σ2,i=0,...,m-1---(2)]]>公式(2)中，λi为第i比特gi对应的对数似然比，其中i＝0,...,m‑1；当i＝0,...,LI‑1时，gi对应I路第i个比特，I路共有LI＝(m+1)/2个比特；当i＝LI,...,m‑1时，gi对应Q路第i‑LI个比特，Q路共有LQ＝(m‑1)/2＝m‑LI个比特；同时，记和对数似然比计算公式中，P(gi＝1|rk)和P(gi＝0|rk)表示rk已知条件下gi＝1和gi＝0出现的后验概率；A代表星座图中参考星座点，是一个复坐标；C1(i)和C0(i)分别表示星座图中参考点对应比特gi＝1和gi＝0的坐标集合；2)引入贡献权值c，用于衡量对对数似然比的贡献，定义如下：c(x,y,σ2)=-||x-y||22σ2---(3)]]>其中，x表示接收信号，y表示星座参考点，σ2为噪声方差；3)根据引入贡献权值c以及信道估计结果，自适应确定搜索范围，计算对数似然比；根据贡献权值c的定义式，贡献权值越大，表示相应参考星座点对LLR计算的贡献越大，则确定搜索范围及计算对数似然比的具体方法如下：首先引入一个基本单位，定义为星座点间隔Δ，表示任意两星座点之间的最小距离；星座点间隔Δ＝2χ(m)，χ(m)为功率归一化因子，定义为笛卡尔乘积，表示I路和Q路取值范围分别为R0和R1；搜索范围自适应设置，需要根据当前信噪比估计值或者噪声方差估计值，选取搜索范围J；根据先验的信息进行设定，在给定信噪比(Es/N0)0条件下，根据仿真或者实测结果，选择测试结果与全集合搜索测试结果的偏差较小时所对应的J0；在实际应用时，若信道估计为(Es/N0)0，则选择J0作为搜索范围；具体方法是：在高信噪比条件下，选择较大的搜索范围，保证贡献权值较大的参考星座点都能够被包含在搜索范围内；反之，低信噪比条件下，选择较小的搜索范围；为了减小搜索空间，只考虑与和距离为JΔ所形成正方形范围内的参考星座点，其中，J为影响搜索范围的设定参数，具体算法分为两个步骤：3.1)确定搜索范围3.1.1)根据接收信号确定I轴搜索范围为并根据公式计算和其中，Ik和分别为I路星座点坐标和旋转坐标，表示不大于的最大整数；考虑到的取值均为奇数，若为偶数，令则的区间为[a，b]2表示集合{qn|qn＝a+2n，xn≤b，n＝0，1，2，…}；3.1.2)同样的，根据接收信号确定Q路搜索范围为对应Q路旋转坐标的区间为其中，和计算方法同和3.1.3)由于和的取值范围为[‑Cmax，Cmax]，其中，为旋转坐标绝对值最大值，同时，结合星座图的分布特点，根据接收信号确定搜索范围时需要针对SI和SQ的选取进行说明；引入T1＝Cmax、T2＝MQ‑1；i.对于星座图的外侧：当且时，搜索范围当且时，搜索范围当且时，搜索范围当且时，搜索范围ii.对于星座图的肩部：当且时，搜索范围当且时，搜索范围当且时，搜索范围当且时，搜索范围iii.其他情况：以为中心，边长为2JΔ的正方形搜索区间内包含至少一个星座点；搜索范围为其中表示的取值范围，表示的取值范围；3.2)计算对数似然比3.2.1)根据公式(2)，循环计算当i＝0,...,m‑1时，gi的对数似然比λi；定义和分别为gi＝1和gi＝0对应的似然值；初始化和为0；3.2.2)遍历搜索范围w中的分别记为和若遍历完成，转向步骤3.2.8)；否则，转向步骤3.2.3)；3.2.3)根据和计算归一化坐标记为和3.2.4)计算归一化坐标对应的十进制数和计算公式为：x‾k=12[(MI-1)+ikn]y‾k=12[(MQ-1)+qkn]---(5)]]>3.2.5)将十进制数和转换为自然二进制序列，记为和3.2.6)将自然二进制序列转换为Gray映射二进制序列，记为和转换公式为：g‾0=b‾0,g‾i=b‾i⊕b‾i-1,i=1,...,LI-1g‾LI=b‾LI,g‾i=b‾i⊕b‾i-1,i=LI+1,...,m-1---(6)]]>3.2.7)若则令否则，若则令返回至步骤3.2.2)；3.2.8)遍历搜索范围w完成后，计算当i＝0,...,m时，gi的对数似然比λi；若且则若且则令λi＝G，表明比特发生的概率趋近1，其中，G为之前出现的最大对数似然比绝对值；同样的，若且则令λi＝‑G，表明比特发生的概率趋近1。