專利名稱：空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及空時(shí)編碼技術(shù)，特別涉及一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
基于多天線陣的多輸入多輸出(MIMOMultiple-Input Multiple-Output)技術(shù)能夠在空間上提供相互獨(dú)立的多個(gè)并行子信道，有效地提高信息速率或通信質(zhì)量，開拓了一個(gè)嶄新的研究領(lǐng)域和設(shè)計(jì)理念?？諘r(shí)編碼是一種適合多天線系統(tǒng)的、可逼近多天線信道容量的新型信道編碼方案。
將傳統(tǒng)二進(jìn)制信道編碼技術(shù)與空時(shí)編碼技術(shù)級(jí)連，并通過內(nèi)外碼設(shè)計(jì)，可獲得逼近多天線信道容量的性能。根據(jù)所采用的空時(shí)編碼方法的不同，現(xiàn)有級(jí)連方案可分為三類，即級(jí)連網(wǎng)格(Trellis)空時(shí)碼、級(jí)連分組空時(shí)碼和級(jí)連分層空時(shí)碼。其中，級(jí)連分層空時(shí)碼也稱為空時(shí)比特交織調(diào)制(ST-BICM)系統(tǒng)。級(jí)連Trellis空時(shí)碼和級(jí)連分組空時(shí)碼存在的一個(gè)共同的問題是系統(tǒng)頻譜利用率的提高相對(duì)比較困難。
與其它兩種級(jí)連方案相比，級(jí)連分層空時(shí)碼利用傳統(tǒng)信道編碼技術(shù)提供分集增益和編碼增益，同時(shí)利用分層空時(shí)(BLAST)方式提供復(fù)用增益，可以在保證性能的前提下獲取更高的頻譜利用率，是較為有前途的解決方案之一。
ST-BICM系統(tǒng)常用的軟輸入軟輸出(SISO，Soft-Input Soft-Output)迭代譯碼算法中，SISO解調(diào)器根據(jù)M個(gè)接收信號(hào)和比特先驗(yàn)信息LbA，demo，計(jì)算每個(gè)編碼比特的外信息CbE，demo，即對(duì)數(shù)似然比，再將對(duì)應(yīng)所有編碼比特的外信息經(jīng)解交織處理后，作為先驗(yàn)信息LbA，out送入外碼譯碼器；外碼譯碼器利用接收到的先驗(yàn)信息計(jì)算序列u中每個(gè)比特的外信息LbE，out，經(jīng)交織后作為先驗(yàn)信息LbA，demo送入SISO解調(diào)器，從而完成一次迭代過程。第一次迭代時(shí)，比特先驗(yàn)信息LbA，demo初始化為0。
采用N根發(fā)射天線，M根接收天線的ST-BICM系統(tǒng)的發(fā)射系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖1(a)所示。信源產(chǎn)生的信息序列α首先送入外碼編碼器得到編碼序列u，序列u經(jīng)交織器進(jìn)行交織處理后輸入到調(diào)制器，調(diào)制器對(duì)接收到的序列進(jìn)行調(diào)制，然后發(fā)送到級(jí)連分層空時(shí)碼模塊，經(jīng)空間映射后得到N個(gè)并行的子數(shù)據(jù)流，分別對(duì)應(yīng)N根天線發(fā)送出去。
設(shè)第i根發(fā)射天線在t時(shí)刻的發(fā)送信號(hào)為cti，第i根發(fā)射天線與第j根接收天線之間的信道衰落系數(shù)為αi，j，則第j根接收天線上對(duì)應(yīng)的接收信號(hào)rtj可表示為rtj=Σi=1Nαi,jcti+ηtj]]>其中，ηtj為第j根接收天線上的信道加性噪聲，其服從均值為零、方差為N0的復(fù)高斯分布。為論述簡(jiǎn)單，本申請(qǐng)中假設(shè)信道是平坦衰落，且不考慮天線之間的相關(guān)性，即對(duì)于不同的i和j，αi，j是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。
ST-BICM系統(tǒng)采用級(jí)連分層空時(shí)碼。ST-BICM系統(tǒng)所采用的信道編碼技術(shù)以及SISO迭代譯碼算法是影響其系統(tǒng)性能和復(fù)雜度的兩個(gè)關(guān)鍵因素。參見圖1(b)，圖1(b)為ST-BICM系統(tǒng)的接收系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1(b)所示，ST-BICM系統(tǒng)的SISO迭代譯碼器主要是由外碼譯碼器和SISO解調(diào)器兩部分構(gòu)成，同時(shí)在外碼譯碼器和SISO解調(diào)器之間通過交織器和解交織器互相交換外信息來實(shí)現(xiàn)譯碼迭代。目前常用的SISO解調(diào)算法的基本原理是利用所有可能的符號(hào)序列計(jì)算每個(gè)比特的對(duì)數(shù)似然比以及外信息，計(jì)算的復(fù)雜度隨發(fā)射天線數(shù)和調(diào)制階數(shù)的增加而指數(shù)增加。
下面介紹常用的最大似然(ML)SISO迭代譯碼算法，并對(duì)ML SISO迭代譯碼算法的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行分析。假設(shè)信號(hào)星座中共2b個(gè)點(diǎn)，星座符號(hào)集為{xi}i＝12b，第i根天線在某時(shí)刻發(fā)送的信號(hào)為ci，則對(duì)應(yīng)接收天線j收到的信號(hào)為rj＝α1，jc1+α2，jc2+…+αN，jcN+ηj(2)當(dāng)發(fā)射天線數(shù)為N時(shí)，接收天線j在每時(shí)刻收到的信號(hào)rj中包含有bN比特的信息，將構(gòu)成c1，c2，…，cN的所有bN比特信息表示為b＝(b1，…，bb，bb+1，…，bbN) (3)其中bb(i-1)+1，…，bbi表示第i根發(fā)射天線發(fā)送的星座點(diǎn)ci，i＝1，2，…，N.
序列b中的第l比特信息bl的對(duì)數(shù)似然比可通過下式計(jì)算Λ(bl)=logPr[bl=1|r1,···,rM]Pr[bl=0|r1,···,rM]=logPr[bl=1,r1,···,rM]Pr[bl=0,r1,···,rM]]]>=logΣb:bl=1Pr[r1,···,rM,b]Σb:bl=0Pr[r1,···,rM,b]=logΣc:c=f(b),bl=1Pr[r1,···,rM,c]Σc:c=f(b),bl=0Pr[r1,···,rM,c]---(4)]]>其中c＝(c1，c2，…，cN)，f(b)為從b到c的映射，上式可進(jìn)一步寫為Λ(bl)=logΣc:c=f(b),bl=1Pr[r1,···,rM,|c1,···,cN]Pr[c1,···,cN]Σc:c=f(b),bl=0Pr[r1,···,rM,|c1,···,cN]Pr[c1,···,cN]---(5)]]>假設(shè)各發(fā)送信號(hào)獨(dú)立，可得Λ(bl)=logΣc:c=f(b),bl=1Pr[r1,···,rM,|c1,···,cN]Πi=1NPr[ci]Σc:c=f(b),bl=0Pr[r1,···,rM,|c1,···,cN]Πi=1NPr[ci]---(6)]]>由于使用了比特交織器，可認(rèn)為構(gòu)成發(fā)送信號(hào)的各個(gè)比特統(tǒng)計(jì)獨(dú)立，即Pr[c]=Πk=1bPr[bk]---(7)]]>由式(6)(7)以及比特外信息的概念，第l個(gè)比特的譯碼外信息可表示為Λ(bl)=logΣc:c=f(b),bl=1Pr[r1,···,rM,|c1,···,cN]Πk=1,k≠lbNPr[bk]Σc:c=f(b),bl=0Pr[r1,···,rM,|c1,···,cN]Πk=1,k≠lbNPr[bk]]]>
=logΣc:c=f(b),bl=1Πj=1MPr[rj|c1,···,cN]Πk=1,k≠lbNPr[bk]Σc:c=f(b),bl=0Πj=1MPr[rj|c1,···,cN]Πk=1,k≠lbNPr[bk]---(8)]]>由Pr(r1,···,rM|c1,···,cN)=1πN0exp(-Σj=1M|rj-Σi=1Nαi,jci|N0)---(9)]]>式(8)可進(jìn)一步寫為Λ(bl)=logΣc:c=f(b),bl=1Πj=1Mexp(-|rj-Σi=1Nαi,jci|2N0)Πk=1,k≠lbNPr[bk]Σc:c=f(b),bl=0Πj=1Mexp(-|rj-Σi=1Nαi,jci|2N0)Πk=1,k≠lbNPr[bk]---(10)]]>式(10)即為SISO解調(diào)器輸出的關(guān)于第l個(gè)比特bl的輸出外信息，在迭代過程中作為外碼譯碼器的輸入先驗(yàn)信息。
由式(10)可知，SISO解調(diào)器在計(jì)算每個(gè)比特的外信息時(shí)，需要考慮所有2bN種可能的序列，即計(jì)算復(fù)雜度隨發(fā)射天線數(shù)和調(diào)制階數(shù)指數(shù)增加，在某些情況下，如發(fā)送天線數(shù)很大或調(diào)制階數(shù)過高，會(huì)產(chǎn)生不可實(shí)現(xiàn)的高復(fù)雜度。
現(xiàn)有技術(shù)的垂直分層空時(shí)(VBLAST)迭代譯碼算法是一種復(fù)雜度低、實(shí)現(xiàn)容易的算法。
BLAST接收機(jī)是基于干擾抑制與干擾抵消的聯(lián)合技術(shù)。由于信噪比(SNR)最大的信號(hào)的檢測(cè)質(zhì)量相對(duì)最好，同時(shí)對(duì)其它信號(hào)的檢測(cè)帶來的影響最大，所以VBAST算法的基本思想是先計(jì)算SNR最大的符號(hào)的估計(jì)值，然后從接收信號(hào)中消除該符號(hào)對(duì)其余符號(hào)檢測(cè)的影響，再?gòu)男拚慕邮招盘?hào)中進(jìn)行SNR次最大的符號(hào)的檢測(cè)，然后再消除該符號(hào)對(duì)其余符號(hào)檢測(cè)的影響。如此類推，SNR最小的符號(hào)最后進(jìn)行檢測(cè)。這種檢測(cè)順序使SNR最小的符號(hào)檢測(cè)受益最大，從而使整個(gè)干擾抵消方法的性能最優(yōu)。
下面以迫零垂直分層空時(shí)(ZF-BLAST)算法為例，簡(jiǎn)要說明VBLAST算法檢測(cè)處理的流程首先，將信號(hào)模型簡(jiǎn)化為R＝HS+N，初始化G矩陣G1＝H+，i＝1 (a)為了確定第i次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)ki，需要求得仍未被檢測(cè)的所有發(fā)送信號(hào)的SNR，選擇SNR最大的一個(gè)作為第i次檢測(cè)的信號(hào)，其中ki=argmin||(Gi)j||2j∉{k1,k2,···,ki-1}---(b)]]>選出第i次檢測(cè)的信號(hào)ki所對(duì)應(yīng)的迫零矢量wkiwki=(Gi)kiT---(c)]]>其中，(Gi)ki表示矩陣Gi的第ki行利用公式(d)計(jì)算第i次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)ki對(duì)應(yīng)的符號(hào)估計(jì)值ykiyki=wkiTRi---(d)]]>利用公式(e)對(duì)ki對(duì)應(yīng)的符號(hào)估計(jì)值yki進(jìn)行量化s^ki=Q(yki)---(e)]]>利用公式(f)從接收信號(hào)中將已檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)ki抵消；利用公式(g)更新信道矩陣，將信道矩陣中已經(jīng)檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)ki對(duì)應(yīng)的列置為零，其它列矢量保持不變Ri+1=Ri-s^ki·(H)ki---(f)]]>Gi+1=Hk‾i+---(g)]]>然后，將檢測(cè)次數(shù)置為i+1，返回公式(b)～(h)繼續(xù)計(jì)算，直至i＝NT+1時(shí)停止計(jì)算，得到所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值 VBLAST算法雖然實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但是性能不夠好。由于該類算法利用公式(e)對(duì)ki對(duì)應(yīng)的符號(hào)估計(jì)值yki進(jìn)行量化的判決過程是硬判，當(dāng)SNR較高時(shí)，利用公式(f)進(jìn)行的對(duì)消帶來的效果是正向的；當(dāng)SNR較低時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤判決，基于錯(cuò)誤判決，利用公式(f)進(jìn)行的對(duì)消就是負(fù)向的，所以錯(cuò)誤判決對(duì)性能影響很大。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的在于提供一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的低復(fù)雜度迭代譯碼算法，在降低迭代譯碼算法復(fù)雜度的同時(shí)，獲得較好的性能。
本發(fā)明的另一主要目的在于提供一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的接收系統(tǒng)，在降低迭代譯碼算法復(fù)雜度的同時(shí)，獲得較好的性能。
為了實(shí)現(xiàn)上述主要目的的第一方面，本發(fā)明提供了一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法，該方法包括以下步驟A、確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值；B、利用步驟A確定的符號(hào)估計(jì)值，獲取當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值；C、在檢測(cè)完所有發(fā)送信號(hào)后，利用步驟B獲取的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值，計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
步驟A所述確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值包括A1、利用預(yù)定的算法計(jì)算接收端所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量；A2、根據(jù)步驟A1獲得的加權(quán)向量，確定所有未被檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的信噪比，選擇信噪比最大的發(fā)送信號(hào)作為當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)；A3、利用選擇的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值。
步驟A1所述的預(yù)定的算法為迫零算法、或最小均方誤差算法。
步驟B所述獲取當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值為選擇信號(hào)星座圖中，與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的多于一個(gè)星座點(diǎn)作為該發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能估計(jì)值。
步驟B所述確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值包括將信號(hào)星座圖劃分成一個(gè)以上區(qū)域，并根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
所述的選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)為根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值的相位選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
所述的選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)為根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值的實(shí)部和/或虛部的大小選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
所述選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)后，進(jìn)一步包括根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)所處的區(qū)域，將信號(hào)星座圖劃分為一個(gè)以上層，再根據(jù)需要增選的星座點(diǎn)個(gè)數(shù)，從各層中選擇與該發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)。
所述從各層中選擇與該發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)為從各層中選擇相同數(shù)量的與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)；或者從與距離已選擇的星座點(diǎn)越近的層中選擇越多的星座點(diǎn)。
為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的的另一方面，本發(fā)明提供了一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的接收系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括外碼譯碼器、軟輸入軟輸出SISO解調(diào)器、解交織器和交織器，其特征在于，所述SISO解調(diào)器包括符號(hào)估計(jì)值模塊、星座點(diǎn)估計(jì)模塊以及外信息計(jì)算模塊，符號(hào)估計(jì)值模塊，用于確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值，并將確定的符號(hào)估計(jì)值發(fā)送給星座點(diǎn)估計(jì)模塊；星座點(diǎn)估計(jì)模塊，用于根據(jù)接收到的符號(hào)估計(jì)值，獲取并存儲(chǔ)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值，并將存儲(chǔ)的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值發(fā)送給外信息計(jì)算模塊；外信息計(jì)算模塊，利用接收到的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
所述符號(hào)估計(jì)值模塊包括加權(quán)向量模塊和加權(quán)處理模塊，
加權(quán)向量模塊，用于利用預(yù)定的算法確定接收端所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量，并根據(jù)確定的加權(quán)向量確定對(duì)應(yīng)發(fā)送信號(hào)的信噪比，根據(jù)信噪比選擇當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)，并將選擇結(jié)果發(fā)送給加權(quán)處理模塊；加權(quán)處理模塊，利用選擇的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，將其發(fā)送給星座點(diǎn)估計(jì)模塊。
所述星座點(diǎn)估計(jì)模塊包括星座點(diǎn)確定模塊，星座點(diǎn)確定模塊，用于將信號(hào)星座圖劃分成一個(gè)以上區(qū)域，并根據(jù)接收到的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
所述星座點(diǎn)估計(jì)模塊進(jìn)一步包括分層模塊，用于根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)所處的區(qū)域，將信號(hào)星座圖劃分為一個(gè)以上層，再根據(jù)需要增選的星座點(diǎn)個(gè)數(shù)，從各層中選擇與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)。
本發(fā)明提供的空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)，結(jié)合ML-SISO及VBLAST接收機(jī)，通過改變備選信號(hào)向量集合的大小來降低迭代譯碼算法的復(fù)雜度。比如，當(dāng)采用QPSK調(diào)制4根發(fā)射天線時(shí)，若采用傳統(tǒng)迭代譯碼算法，需要計(jì)算所有44＝256種四維信號(hào)向量；若采用本發(fā)明提供的譯碼算法，當(dāng)每根天線僅選取三個(gè)可能信號(hào)點(diǎn)時(shí)，只需計(jì)算34＝81種四維信號(hào)向量，復(fù)雜度僅為傳統(tǒng)算法的1/3左右。事實(shí)上，隨著發(fā)送天線數(shù)和調(diào)制階數(shù)的增加，本發(fā)明所提算法在復(fù)雜度上面的優(yōu)勢(shì)會(huì)更加明顯。
參見圖2，圖2為兩發(fā)兩收ST-BICM系統(tǒng)在不同譯碼算法下的性能比較示意圖。這里，兩發(fā)兩收ST-BICM系統(tǒng)仿真參數(shù)為信道編碼采用1/2碼率的64狀態(tài)卷積碼；信道假設(shè)為獨(dú)立衰落，且接收端可準(zhǔn)確估計(jì)信道衰落系數(shù)；交織器長(zhǎng)度為1024，調(diào)制方式為QPSK調(diào)制；譯碼算法為本發(fā)明中提出的基于ZF的迭代譯碼算法，基于MMSE的迭代譯碼算法和現(xiàn)有的基于ML的迭代譯碼算法，迭代次數(shù)分別為1次和2次。
圖2中曲線21、22、23分別為本發(fā)明中提出的基于ZF的迭代譯碼算法，基于MMSE的迭代譯碼算法和現(xiàn)有的基于ML的迭代譯碼算法迭代1次時(shí)的性能曲線；曲線24、25、26分別為本發(fā)明中提出的基于ZF的迭代譯碼算法，基于MMSE的迭代譯碼算法和現(xiàn)有的基于ML的迭代譯碼算法迭代2次時(shí)的性能曲線。
對(duì)于本發(fā)明提出的基于ZF和MMSE的迭代譯碼算法，本仿真中每層選擇3個(gè)信號(hào)點(diǎn)來構(gòu)成備選信號(hào)向量，共計(jì)9個(gè)二維信號(hào)向量，而基于ML迭代譯碼算法要考慮所有16個(gè)二維信號(hào)向量，因此本發(fā)明提出的迭代譯碼算法的復(fù)雜度與ML迭代譯碼算法相比，有大幅度的降低。而分析圖2可知，本發(fā)明提出的迭代譯碼算法的性能和分集增益與ML迭代譯碼算法相比差別很小，在允許范圍內(nèi)。
另外，本發(fā)明的基于MMSE檢測(cè)準(zhǔn)則的譯碼算法性能優(yōu)于基于ZF檢測(cè)準(zhǔn)則的譯碼算法，這主要是由于ZF準(zhǔn)則本身只考慮了信道衰落系數(shù)矩陣的影響，沒有考慮信道加性噪聲，存在較大的錯(cuò)誤傳播。
總之，本發(fā)明的空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法采用MMSE檢測(cè)或ZF檢測(cè)，與現(xiàn)有的ML迭代檢測(cè)算法相比，其算法復(fù)雜度可降低接近一半，而性能的損失較小，在允許的范圍內(nèi)。而本發(fā)明的空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法與現(xiàn)有技術(shù)的VBLAST譯碼算法比較，譯碼性能有很大的提高。因此，利用本發(fā)明的空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)可以在降低算法復(fù)雜度的同時(shí)，獲得較好的性能。


圖1(a)為ST-BICM系統(tǒng)的接收系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖1(b)為ST-BICM系統(tǒng)的發(fā)射系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為兩發(fā)兩收ST-BICM系統(tǒng)在不同譯碼算法下的性能比較示意圖；圖3為本發(fā)明空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法的流程示意圖；圖4為本發(fā)明空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法的一個(gè)較佳實(shí)施例的流程示意圖；
圖5為QPSK信號(hào)星座圖；圖6為本發(fā)明16QAM信號(hào)星座圖的九個(gè)子方型區(qū)域示意圖；圖7為本發(fā)明16QAM信號(hào)星座圖的四個(gè)帶狀區(qū)域示意圖；圖8為本發(fā)明以子方型區(qū)域1為例給出的分層示意圖；圖9為本發(fā)明以子方型區(qū)域2為例給出的分層示意圖；圖10為本發(fā)明以子方型區(qū)域5為例給出的分層示意圖；圖11為本發(fā)明以帶狀區(qū)域1為例給出的分層示意圖；圖12為本發(fā)明空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的接收系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果更加清楚明白，下面結(jié)合實(shí)施例和附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。
本發(fā)明提供的空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)，首先確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值；根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，確定該發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值；在檢測(cè)完所有發(fā)送信號(hào)后，利用獲得的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值，計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
參見圖3，圖3為本發(fā)明空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法的流程示意圖。如圖3所示，該流程包括以下步驟步驟301，確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值。
這里，確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值包括a1、利用預(yù)定的算法計(jì)算接收端所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量。
a2、根據(jù)步驟a1獲得的加權(quán)向量，確定所有未被檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的信噪比，選擇信噪比最大的發(fā)送信號(hào)作為當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)。
a3、利用選擇的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值。
步驟302，利用步驟301確定的符號(hào)估計(jì)值，獲取當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值。
步驟303，在檢測(cè)完所有發(fā)送信號(hào)后，利用步驟302獲取的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值，計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
參見圖4，圖4為本發(fā)明空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法的一個(gè)較佳實(shí)施例的流程示意圖。如圖4所示，該流程包括以下步驟步驟401，利用預(yù)定的算法確定接收端所有未被檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量。這里，預(yù)定的算法可以為迫零檢測(cè)算法或最小均方誤差算法。
設(shè)接收端關(guān)于所有N個(gè)發(fā)送信號(hào)形成的加權(quán)向量構(gòu)成矩陣W為W＝(w1，w2，...，wN)T(11)按照迫零檢測(cè)算法，矩陣WZF＝H+，這里，H為信道矩陣，H+為矩陣H的廣義逆矩陣。
按照最小均方誤差算法，矩陣W的選擇應(yīng)該使誤差的均方值E{‖c-Wr‖2}最小，對(duì)應(yīng)的基于MMSE準(zhǔn)則的接收天線加權(quán)向量矩陣為WMMSE＝HH(HHH+σ2I)+(12)其中，σ2是接收信號(hào)中包含的噪聲，HH是矩陣H的共軛轉(zhuǎn)置，(HHH+σ2I)+是矩陣(HHH+σ2I)的廣義逆矩陣。將WMMSE的行向量w1作為接收天線對(duì)于發(fā)送信號(hào)c1所形成的加權(quán)向量。
步驟402，根據(jù)加權(quán)向量WZF或WMMSE確定所有未被檢測(cè)的各發(fā)送信號(hào)的信噪比(SNB)，選擇其中SNB最大的信號(hào)作為當(dāng)前次的檢測(cè)信號(hào)。
具體的方法是計(jì)算加權(quán)向量w1(i＝1，2，...，N)矩陣的長(zhǎng)度，長(zhǎng)度最短的說明對(duì)應(yīng)發(fā)送信號(hào)受噪聲干擾最小，信噪比最大，則應(yīng)作為當(dāng)前次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)。
步驟403，利用步驟402選擇的當(dāng)前次檢測(cè)信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的發(fā)送信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前次檢測(cè)信號(hào)的估計(jì)值。
具體處理方法為將公式(1)寫為矩陣形式r＝Hc+η (13)假設(shè)r＝(r1，r2，...，rM)T是M維接收信號(hào)向量，c＝(c1，c2，...，cN)T是N維發(fā)送信號(hào)向量，η＝(η1，η2，...，ηM)T是M維加性噪聲向量，H為M×N的信道矩陣。在本發(fā)明中，假設(shè)接收端可準(zhǔn)確估計(jì)信道信息。
將當(dāng)前次檢測(cè)信號(hào)的加權(quán)向量wkiT同乘以式(13)兩端，得到當(dāng)前次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值為yki=wkiTr=cki+vki---(14)]]>步驟404，根據(jù)當(dāng)前次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，確定該發(fā)送信號(hào)的N1個(gè)最可能的估計(jì)值。
這里，N1為大于1的整數(shù)。
具體處理方法為利用公式(14)，選擇信號(hào)星座圖中與當(dāng)前次檢測(cè)信號(hào)的估計(jì)值yki距離最近的Ni個(gè)點(diǎn)作為發(fā)送信號(hào)cki的Ni個(gè)估計(jì)值{c^ki,1,c^ki,2,···,c^ki,Ni}.]]>步驟405，更新接收信號(hào)向量和信道矩陣，從接收信號(hào)向量和信道矩陣中消掉已檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)。
具體處理方法為利用公式(f)和(g)，在接收信號(hào)中將已檢測(cè)信號(hào)抵消，并將信道矩陣中已檢測(cè)信號(hào)對(duì)應(yīng)的列置為零。
步驟406，判斷當(dāng)前的檢測(cè)次數(shù)是否小于發(fā)送信號(hào)的數(shù)目N，如果小于，則將檢測(cè)次數(shù)加一后，返回步驟401；否則，執(zhí)行步驟407。
上述步驟405也可以放在步驟406后執(zhí)行，即先判斷當(dāng)前的檢測(cè)次數(shù)是否小于發(fā)送信號(hào)的數(shù)目，當(dāng)判斷當(dāng)前的檢測(cè)次數(shù)小于發(fā)送信號(hào)的數(shù)目時(shí)，先更新接收信號(hào)向量和信道矩陣，然后再返回步驟401。
步驟407，將獲得的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值構(gòu)成符號(hào)序列集合，記為 假設(shè)第i次檢測(cè)的信號(hào)對(duì)應(yīng)的估計(jì)值為Ni個(gè)，則當(dāng)共有N個(gè)發(fā)送信號(hào)時(shí)，符號(hào)序列集合 由N1×N2×…×NN個(gè)N維符號(hào)序列構(gòu)成。其中，N1、N2、...NN都是大于1的整數(shù)。
步驟408，利用步驟407構(gòu)成的符號(hào)序列集合 以及公式(10)計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
本發(fā)明針對(duì)不同調(diào)制方式的星座圖的特點(diǎn)提供了幾種符號(hào)序列的確定原則，即上述步驟404所述根據(jù)當(dāng)前次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，選擇信號(hào)星座圖中與估計(jì)值距離最近的多于一個(gè)星座點(diǎn)作為該發(fā)送信號(hào)的最可能估計(jì)值的確定原則。
下面分別給出MPSK信號(hào)星座圖和MQAM信號(hào)星座圖的符號(hào)序列確定原則。
MPSK信號(hào)星座圖均九地分布在單位圓上，因此可根據(jù)消除了乘性衰落因子和已檢測(cè)發(fā)送信號(hào)影響的第i個(gè)修正信號(hào)yi的相位，來確定與修正信號(hào)yi距離最近的幾個(gè)點(diǎn)。這里，第i個(gè)修正信號(hào)yi就是第i次檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，用∠yi表示修正信號(hào)yi的相位。
以QSPK信號(hào)星座圖為例說明MPSK信號(hào)星座圖的符號(hào)序列確定原則。參見圖5，圖5為QPSK信號(hào)星座圖。
對(duì)于QPSK信號(hào)，若選擇Ni＝2，則當(dāng)-π4≤∠yi≤π4]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)0和3作為兩個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)；當(dāng)π4≤∠yi≤3π4]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)0和1作為兩個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)；當(dāng)3π4≤∠yi≤5π4]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)1和2作為兩個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)；當(dāng)5π4≤∠yi≤7π4]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)2和3作為兩個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)。對(duì)于QPSK信號(hào)，若選擇Ni＝3，則當(dāng)0≤∠yi≤π2]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)0、1和3作為三個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)；當(dāng)π2≤∠yi≤π]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)0、1和2作為三個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)；當(dāng)π≤∠yi≤3π2]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)1、2和3作為三個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)；當(dāng)3π2≤∠yi≤2π]]>時(shí)，選擇信號(hào)點(diǎn)0、2和3作為三個(gè)最可能的備選信號(hào)點(diǎn)。
MQAM信號(hào)星座圖基本是方型的，可根據(jù)修正信號(hào)的實(shí)部和虛部的大小來選擇最可能的幾個(gè)信號(hào)點(diǎn)。
以16QAM為例說明MQAM信號(hào)星座圖的符號(hào)序列確定原則。該符號(hào)序列確定過程的具體步驟包括1)將16個(gè)信號(hào)點(diǎn)劃分成9個(gè)子方型區(qū)域或四個(gè)帶狀區(qū)域。參見圖6和圖7，圖6為本發(fā)明16QAM信號(hào)星座圖的九個(gè)子方型區(qū)域示意圖；圖7為本發(fā)明16QAM信號(hào)星座圖的四個(gè)帶狀區(qū)域示意圖。
2)根據(jù)修正信號(hào)的大小，選擇最有可能的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)。分兩種情況第一種情況當(dāng)|Re(y)|≤3d且|Im(y)|≤3d時(shí)，d為圖6和圖7中小正方形的邊長(zhǎng)的一半。根據(jù)修正信號(hào)所處的子方型區(qū)域的位置選擇最有可能的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)。例如若-d≤Re(y)≤d且-d≤Im(y)≤d，則選擇區(qū)域5內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)；若-d≤Re(y)≤d且d≤Im(y)≤3d，則選擇區(qū)域6內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)。
第二種情況當(dāng)|Re(y)|＞3d或|Im(y)|＞3d時(shí)，選擇圖7中合適的帶狀區(qū)域內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)。例如若Re(y)＞3d，則選擇帶狀區(qū)域1內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)；若Re(y)＜-3d，則選擇帶狀區(qū)域3內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)；若Im(y)＞3d，則選擇帶狀區(qū)域2內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)；若Im(y)＜-3d，則選擇帶狀區(qū)域4內(nèi)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)。
為改進(jìn)迭代譯碼算法的性能，可進(jìn)一步增選信號(hào)點(diǎn)，具體步驟如下3)根據(jù)修正信號(hào)所處的區(qū)域，將16QAM的信號(hào)星座圖劃分成若干個(gè)層次，然后確定所增選的信號(hào)點(diǎn)，下面分三種情況討論第一種情況當(dāng)修正信號(hào)處于子方型區(qū)域1、3、7或9時(shí)，除選擇對(duì)應(yīng)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)外，將剩余的12個(gè)信號(hào)點(diǎn)劃分成兩層，圖8以子方型區(qū)域1為例給出了分層示意圖。然后根據(jù)要求的增選信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算修正信號(hào)與各個(gè)子層中信號(hào)點(diǎn)的距離，選擇距離最近的作為增選的信號(hào)點(diǎn)。例如，若要求增選的信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)小于等于5，可只計(jì)算修正信號(hào)與第一層上信號(hào)點(diǎn)之間的距離即可。
第二種情況當(dāng)修正信號(hào)處于子方型區(qū)域2、4、6或8之中時(shí)，除選擇對(duì)應(yīng)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)外，同時(shí)將剩余的12個(gè)信號(hào)點(diǎn)劃分成兩層，圖9以子方型區(qū)域2為例給出了分層示意圖。然后根據(jù)要求的增選信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算修正信號(hào)與各個(gè)子層中信號(hào)點(diǎn)的距離，選擇距離最近的作為增選的信號(hào)點(diǎn)。例如，若要求增選的信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)小于第一層上的信號(hào)點(diǎn)數(shù)，可只計(jì)算修正信號(hào)與第一層上信號(hào)點(diǎn)之間的距離，選出距離最近的信號(hào)點(diǎn)。
第三種情況當(dāng)修正信號(hào)處于子方型區(qū)域5之中時(shí)，將剩余的12個(gè)信號(hào)點(diǎn)劃分成如圖10所示的兩層，然后計(jì)算修正信號(hào)與各個(gè)子層中信號(hào)點(diǎn)的距離，選擇距離最近的作為增選的信號(hào)點(diǎn)。例如，若要求增選的信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)小于第一層上的信號(hào)點(diǎn)數(shù)，可只計(jì)算修正信號(hào)與第一層上信號(hào)點(diǎn)之間的距離，選出距離最近的信號(hào)點(diǎn)。
第四種情況當(dāng)|Re(y)|＞3d或|Im(y)|＞3d時(shí)，除選擇對(duì)應(yīng)的四個(gè)信號(hào)點(diǎn)外，同時(shí)將剩余的12個(gè)信號(hào)點(diǎn)劃分成3層，圖11以帶狀區(qū)域1為例給出了分層示意圖，然后計(jì)算修正信號(hào)與各個(gè)子層中信號(hào)點(diǎn)的距離，選擇距離最近的作為增選的信號(hào)點(diǎn)。例如，若要求增選的信號(hào)點(diǎn)個(gè)數(shù)小于第一層上的信號(hào)點(diǎn)數(shù)，可只計(jì)算修正信號(hào)與第一層上信號(hào)點(diǎn)之間的距離，選出距離最近的信號(hào)點(diǎn)。
這里，分層的目的是為了減小計(jì)算量，盡可能減少所求歐式距離的個(gè)數(shù)，所述的歐式距離即發(fā)射符號(hào)估計(jì)值與星座點(diǎn)之間的距離。首先將MQAM星座圖分塊，然后通過判斷修正信號(hào)的實(shí)部虛部所處的位置，可以得到距離最近的4個(gè)星座點(diǎn)；如果所需要的星座點(diǎn)個(gè)數(shù)大于4，再將剩余的12個(gè)星座點(diǎn)分層。分層的原則是盡可能求最少的歐式距離。
本發(fā)明結(jié)合MMSE檢測(cè)和ZF檢測(cè)，提出了一種低復(fù)雜度的迭代譯碼算法，與現(xiàn)有ML迭代譯碼算法相比，復(fù)雜度可降低接近一半，而性能的損失在可接受的范圍內(nèi)。
為了進(jìn)一步減少性能損失，本發(fā)明還提出了如下提高性能的方法由于最先檢測(cè)出的幾層信號(hào)點(diǎn)對(duì)性能的影響較大，因此在各層選擇信號(hào)點(diǎn)時(shí)，采用逐層減少信號(hào)點(diǎn)選擇個(gè)數(shù)的方法來提高性能。比如，對(duì)于三根發(fā)送天線和QPSK調(diào)制的情況，可考慮4、3、3的檢測(cè)模式，即在第一層保留所有4個(gè)信號(hào)點(diǎn)，在第二和第三層減少選擇的信號(hào)點(diǎn)數(shù)，共考慮36個(gè)二維信號(hào)向量。
參見圖12，圖12為本發(fā)明空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的接收系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，該系統(tǒng)包括外碼譯碼器、軟輸入軟輸出SISO解調(diào)器、解交織器和交織器。
其中，SISO解調(diào)器包括符號(hào)估計(jì)值模塊1201、星座點(diǎn)估計(jì)模塊1202以及外信息計(jì)算模塊1203，符號(hào)估計(jì)值模塊1201，用于確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值，并將確定的符號(hào)估計(jì)值發(fā)送給星座點(diǎn)估計(jì)模塊1202；星座點(diǎn)估計(jì)模塊1202，用于根據(jù)接收到的符號(hào)估計(jì)值，獲取并存儲(chǔ)當(dāng)前檢測(cè)發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值，并將存儲(chǔ)的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值發(fā)送給外信息計(jì)算模塊1203；外信息計(jì)算模塊1203，利用接收到的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
所述符號(hào)估計(jì)值模塊1201由加權(quán)向量模塊和加權(quán)處理模塊組成。
加權(quán)向量模塊，用于利用預(yù)定的算法確定接收端所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量，并根據(jù)所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量確定所有未被檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的信噪比，選擇信噪比最大的發(fā)送信號(hào)作為當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)，并將選擇的結(jié)果發(fā)送給加權(quán)處理模塊。
加權(quán)處理模塊利用選擇的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，將其發(fā)送給星座點(diǎn)估計(jì)模塊1202。
所述星座點(diǎn)估計(jì)模塊1202包括星座點(diǎn)確定模塊，該星座點(diǎn)確定模塊用于將信號(hào)星座圖劃分成一個(gè)以上區(qū)域，并根據(jù)接收到的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
所述星座點(diǎn)估計(jì)模塊1202還可以進(jìn)一步包括分層模塊，該分層模塊用于根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)所處的區(qū)域，將信號(hào)星座圖劃分為一個(gè)以上層，再根據(jù)需要增選的星座點(diǎn)個(gè)數(shù)，從各層中選擇與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)。
由以上實(shí)施例可見，本發(fā)明提供的空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)，結(jié)合ML-SISO及VBLAST接收機(jī)，通過改變備選信號(hào)向量集合的大小，實(shí)現(xiàn)了在降低迭代譯碼算法復(fù)雜度的同時(shí)，獲得較好的性能。
總之，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法，其特征在于，該算法包括以下步驟A、確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值；B、利用步驟A確定的符號(hào)估計(jì)值，獲取當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值；C、在檢測(cè)完所有發(fā)送信號(hào)后，利用步驟B獲取的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值，計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟A所述確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值包括A1、利用預(yù)定的算法計(jì)算接收端所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量；A2、根據(jù)步驟A1獲得的加權(quán)向量，確定所有未被檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的信噪比，選擇信噪比最大的發(fā)送信號(hào)作為當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)；A3、利用選擇的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，步驟A1所述的預(yù)定的算法為迫零算法、或最小均方誤差算法。
4.如權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，步驟B所述獲取當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值為選擇信號(hào)星座圖中，與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的多于一個(gè)星座點(diǎn)作為該發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能估計(jì)值。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟B所述確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值包括將信號(hào)星座圖劃分成一個(gè)以上區(qū)域，并根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述的選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)為根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值的相位選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述的選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)為根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值的實(shí)部和/或虛部的大小選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)后，進(jìn)一步包括根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)所處的區(qū)域，將信號(hào)星座圖劃分為一個(gè)以上層，再根據(jù)需要增選的星座點(diǎn)個(gè)數(shù)，從各層中選擇與該發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述從各層中選擇與該發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)為從各層中選擇相同數(shù)量的與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)；或者從與距離已選擇的星座點(diǎn)越近的層中選擇越多的星座點(diǎn)。
10.一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的接收系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括外碼譯碼器、軟輸入軟輸出SISO解調(diào)器、解交織器和交織器，其特征在于，所述SISO解調(diào)器包括符號(hào)估計(jì)值模塊、星座點(diǎn)估計(jì)模塊以及外信息計(jì)算模塊，符號(hào)估計(jì)值模塊，用于確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值，并將確定的符號(hào)估計(jì)值發(fā)送給星座點(diǎn)估計(jì)模塊；星座點(diǎn)估計(jì)模塊，用于根據(jù)接收到的符號(hào)估計(jì)值，獲取并存儲(chǔ)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值，并將存儲(chǔ)的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值發(fā)送給外信息計(jì)算模塊；外信息計(jì)算模塊，利用接收到的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。
11.如權(quán)利要求10所述的接收系統(tǒng)，其特征在于，所述符號(hào)估計(jì)值模塊包括加權(quán)向量模塊和加權(quán)處理模塊，加權(quán)向量模塊，用于利用預(yù)定的算法確定接收端所有未檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量，并根據(jù)確定的加權(quán)向量確定對(duì)應(yīng)發(fā)送信號(hào)的信噪比，根據(jù)信噪比選擇當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)，開將選擇結(jié)果發(fā)送給加權(quán)處理模塊；加權(quán)處理模塊，利用選擇的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的加權(quán)向量對(duì)每根接收天線上的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理，得到當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，將其發(fā)送給星座點(diǎn)估計(jì)模塊。
12.如權(quán)利要求10或11所述的接收系統(tǒng)，其特征在于，所述星座點(diǎn)估計(jì)模塊包括星座點(diǎn)確定模塊，星座點(diǎn)確定模塊，用于將信號(hào)星座圖劃分成一個(gè)以上區(qū)域，并根據(jù)接收到的當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值選擇最有可能的多于一個(gè)的星座點(diǎn)。
13.如權(quán)利要求12所述的接收系統(tǒng)，其特征在于，所述星座點(diǎn)估計(jì)模塊進(jìn)一步包括分層模塊，用于根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)所處的區(qū)域，將信號(hào)星座圖劃分為一個(gè)以上層，再根據(jù)需要增選的星座點(diǎn)個(gè)數(shù)，從各層中選擇與當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值距離最近的星座點(diǎn)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的迭代譯碼算法，首先確定當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)及其符號(hào)估計(jì)值；根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)的發(fā)送信號(hào)的符號(hào)估計(jì)值，確定該發(fā)送信號(hào)的多于一個(gè)最可能的估計(jì)值；在檢測(cè)完所有發(fā)送信號(hào)后，利用獲得的所有發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值，計(jì)算每個(gè)信息比特的外信息。本發(fā)明同時(shí)還公開了一種空時(shí)比特交織調(diào)制系統(tǒng)的接收系統(tǒng)，該系統(tǒng)的軟輸入軟輸出SISO解調(diào)器包括符號(hào)估計(jì)值模塊、星座點(diǎn)估計(jì)模塊以及外信息計(jì)算模塊。本發(fā)明的迭代譯碼算法與現(xiàn)有的ML迭代譯碼算法相比，復(fù)雜度可降低接近一半，而性能的損失在允許的范圍內(nèi)。利用本發(fā)明的迭代譯碼算法及接收系統(tǒng)可以在降低算法復(fù)雜度的同時(shí)，獲得較好的性能。
文檔編號(hào)H04L27/26GK1889555SQ200610103860
公開日2007年1月3日 申請(qǐng)日期2006年8月4日 優(yōu)先權(quán)日2006年8月4日
發(fā)明者李穎, 李 杰 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司, 西安電子科技大學(xué)