本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種正交振幅調(diào)制QAM(QuadratureAmplitudeModulation)的軟解調(diào)方法。

背景技術(shù)：
QAM是近年來(lái)通信系統(tǒng)廣泛使用的一種信號(hào)調(diào)制方式。在調(diào)制過(guò)程中，QAM同時(shí)以載波信號(hào)的幅度和相位來(lái)代表不同的數(shù)字比特編碼，把多進(jìn)制與正交載波技術(shù)結(jié)合起來(lái)，極大地提高了頻帶利用率。例如，2006年由國(guó)家廣電總局正式頒布的移動(dòng)電視行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中國(guó)移動(dòng)多媒體廣播電視技術(shù)(ChinaMobileMultimediaBroadcasting,CMMB)中即采用16QAM的調(diào)制方式。在接收端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解調(diào)時(shí)，常用的QAM解調(diào)方法有硬解調(diào)和軟解調(diào)。硬解調(diào)是將星座點(diǎn)強(qiáng)制判決為相應(yīng)的調(diào)制比特，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但性能較差，而軟解調(diào)則是輸出星座點(diǎn)的概率軟信息，實(shí)現(xiàn)略為復(fù)雜，但性能很好。由于QAM的調(diào)制階數(shù)越高，其抗干擾能力越差，因此，在通信系統(tǒng)中，一般都采用軟解調(diào)的方式，以獲得良好的性能。QAM的軟解調(diào)信息的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式一般涉及了對(duì)數(shù)和指數(shù)運(yùn)算，在工程實(shí)現(xiàn)中，現(xiàn)有技術(shù)的處理方法一般分為兩類(lèi)：一類(lèi)是將精確的對(duì)數(shù)概率信息公式近似成粗略運(yùn)算公式，來(lái)粗略計(jì)算軟解調(diào)信息；另一類(lèi)是采用查找表的方法來(lái)規(guī)避對(duì)數(shù)和指數(shù)運(yùn)算，但查找表本身將極為龐大、冗余。因此，前者計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但在不滿足近似條件的情況下，軟解調(diào)信息的精確度大受影響；后者實(shí)現(xiàn)快捷，適應(yīng)性強(qiáng)，但查找表的龐大和冗余則使得采用這一方法的性價(jià)比很低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明提供一種QAM的軟解調(diào)方法，解決現(xiàn)有技術(shù)在軟解調(diào)信息的精確度和存儲(chǔ)容量間難以取得較好的平衡的問(wèn)題。本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:一種正交振幅調(diào)制的軟解調(diào)方法，包括：根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata分別計(jì)算解調(diào)后得到的各比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate；從預(yù)設(shè)的查找表中查找各比特的軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized；根據(jù)各比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate和軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized計(jì)算其最終軟解調(diào)輸出值LLROutput。在本發(fā)明一實(shí)施例中，根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata分別計(jì)算各比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate的方法包括：采用一階線性函數(shù)f(z)，以所述待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata分別作為所述一階線性函數(shù)f(z)的變量z，計(jì)算各比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate。在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述最終軟解調(diào)輸出值LLROutput＝LLRD-Normalized+LLRapproximate。在本發(fā)明一實(shí)施例中，從預(yù)設(shè)的查找表中查找各比特的軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized的方法為：預(yù)先建立并保存軟解調(diào)所用的查找表；根據(jù)信道高斯噪聲方差和信道估計(jì)損益比ak計(jì)算參數(shù)因子β；根據(jù)所述待解調(diào)數(shù)據(jù)的Data實(shí)部Rdata或虛部Idata，以及參數(shù)因子β從所述查找表中查找各比特的軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized。在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述參數(shù)因子β與信道高斯噪聲方差信道估計(jì)損益比ak滿足在本發(fā)明一實(shí)施例中，建立軟解調(diào)所用的查找表的方法包括：設(shè)定參數(shù)因子β的多個(gè)不同值；針對(duì)各個(gè)參數(shù)因子β取值，根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata，分別計(jì)算各比特的軟解調(diào)精確值LLRprecise；針對(duì)各個(gè)參數(shù)因子β取值，根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata，分別計(jì)算各比特的軟解調(diào)近似值LLRapp-unnorm；針對(duì)各個(gè)參數(shù)因子β取值，對(duì)各比特的軟解調(diào)精確值LLRprecise與軟解調(diào)近似值LLRapp-unnorm的軟解調(diào)差值LLRDifference進(jìn)行歸一化處理，得到相應(yīng)比特的軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized；建立所述待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata、參數(shù)因子β及所述軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized之間的映射關(guān)系，建立所述待解調(diào)數(shù)據(jù)的虛部Idata、參數(shù)因子β及所述軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized之間的映射關(guān)系，并將所述映射關(guān)系保存在所述查找表中。在本發(fā)明一實(shí)施例中，將所述映射關(guān)系保存在所述查找表中之后，還包括：將軟解調(diào)差值LLRDifference與軟解調(diào)精確值LLRprecise之間的比值小于數(shù)值系數(shù)α的相應(yīng)映射關(guān)系從查找表中剔除，即將LLRDifference/LLRprecise<α的相應(yīng)映射關(guān)系從查找表中剔除，所述數(shù)值系數(shù)α滿足0＜α＜0.1。在本發(fā)明一實(shí)施例中，根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata或虛部Idata，計(jì)算各比特的軟解調(diào)近似值LLRapp-unnorm的方法包括，采用一階線性函數(shù)C(β)f(z)，以所述待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata分別作為所述一階線性函數(shù)C(β)f(z)的變量z，計(jì)算各比特的軟解調(diào)近似值LLRapp-unnorm，其中C(β)是參數(shù)因子β的函數(shù)，表示歸一化系數(shù)。在本發(fā)明一實(shí)施例中，軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized＝LLRDifference/C(β)。在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述歸一化系數(shù)C(β)與參數(shù)因子β滿足本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種QAM的軟解調(diào)方法，采用近似運(yùn)算結(jié)合查找表修正的方法計(jì)算最終軟解調(diào)輸出值，避免了現(xiàn)有方法中僅通過(guò)粗略運(yùn)算計(jì)算軟映射概率輸出信息的方法造成的精確度不夠，以及單純采用查找表方法時(shí)查找過(guò)于龐大的問(wèn)題，在準(zhǔn)確度和存儲(chǔ)容量間取得較好的平衡。附圖說(shuō)明圖1為現(xiàn)有技術(shù)中CMMB標(biāo)準(zhǔn)中的16QAM星座映射圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例一種16QAM的軟解調(diào)方法流程圖。具體實(shí)施方式QAM的軟映射方式可作如下推導(dǎo)：記時(shí)刻k，比特集合{uk,i}，i＝1,2,3...m映射為星座映射平面的實(shí)數(shù)對(duì){Ak,Bk}，且解調(diào)器接收數(shù)據(jù)的同相支路和正交支路Xk、Yk可以表示為：Xk＝akAk+NIkYk＝akBk+NQk其中ak在瑞利衰落信道下是一個(gè)瑞利隨機(jī)變量，在高斯白噪聲信道下為1。其中，NIk和NQk是均值為0方差為的高斯噪聲，且它們是相互獨(dú)立的。則每一比特的軟輸出，即對(duì)數(shù)似然比LLR(LogarithmofLikelihoodRatio)為：使用貝葉斯準(zhǔn)則，并且由于P{uk,i＝1}＝P{uk,i＝0}，上式得到：如果QAM映射的除數(shù)為2的偶次冪，同相信號(hào)Xn和正交信號(hào)Yn獨(dú)立映射且相互垂直，且在解調(diào)端同相支路和正交支路的高斯白噪聲互不相關(guān)，可將上式簡(jiǎn)化為：其中，UX是映射到同相信號(hào)Xn的比特集合，UY是映射到正交信號(hào)Yn的比特集合。定義Sx,1(i)和Sx,0(i)分別是uk,i＝1與uk,i＝0在星座圖中所映射點(diǎn)實(shí)際Xn值的集合，對(duì)于uk,i∈UY，定義同樣意義的Sy,1(i)和Sy,0(i)，得到QAM映射中，精確的對(duì)數(shù)概率信息公式：其中，為信道高斯噪聲方差，ak為信道估計(jì)損益比。使用近似計(jì)算式：將公式(1)進(jìn)行簡(jiǎn)化得到粗略運(yùn)算公式(2)：公式(1)中的軟解調(diào)輸出需要進(jìn)行對(duì)數(shù)和指數(shù)運(yùn)算，而公式(2)是關(guān)于xk,yk的線性函數(shù)，因此計(jì)算得以大為簡(jiǎn)化，現(xiàn)有技術(shù)中，一般基于公式(2)來(lái)粗略計(jì)算軟解調(diào)信息，但當(dāng)公式的近似條件不滿足時(shí)，將極大的影響解調(diào)的性能，例如，如果求和項(xiàng)中存在兩項(xiàng)極為相近的項(xiàng)，公式將對(duì)xi帶來(lái)ln2＝0.6932的誤差，這個(gè)誤差在xi較小時(shí)，其影響無(wú)法忽略。本發(fā)明對(duì)公式(2)進(jìn)一步簡(jiǎn)化求近似值，再結(jié)合查找表修正的方法計(jì)算最終軟解調(diào)輸出值，在準(zhǔn)確度和存儲(chǔ)容量間取得較好的平衡。下面以現(xiàn)有技術(shù)中CMMB標(biāo)準(zhǔn)中的16QAM軟解調(diào)為例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。圖1所示為現(xiàn)有技術(shù)中CMMB標(biāo)準(zhǔn)中的16QAM星座映射圖，由圖1可知：比特b3,b3∈UX，對(duì)應(yīng)于b3＝1的映射值集合為Sx,1(i)＝{-d0,-3d0}，對(duì)應(yīng)于b3＝0的映射值集合為Sx,0(i)＝{d0,3d0}；比特b2,b2∈UY，對(duì)應(yīng)于b2＝1的映射值集合為Sy,1(i)＝{-d1,-3d1}，對(duì)應(yīng)于b2＝0的映射值集合為Sy,0(i)＝{d1,3d1}；比特b1,b1∈UX，對(duì)應(yīng)于b1＝1的映射值集合為Sx,1(i)＝{-d0,d0}，對(duì)應(yīng)于b1＝0的映射值集合為Sx,0(i)＝{-3d0,3d0}；比特b0,b1∈UY，對(duì)應(yīng)于b0＝1的映射值集合為Sy,1(i)＝{-d1,d1}，對(duì)應(yīng)于b0＝0的映射值集合為Sy,0(i)＝{-3d1,3d1}；其中，d0,d1分別表示16QAM星座映射圖中實(shí)軸和虛軸上的距離基本單位，在16QAM映射中，d0表示上述公式(1)和(2)中的Xn，d1表示上述公式(1)和(2)中的Yn，待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata分別為xk,yk。根據(jù)公式(1)可得16QAM星座映射圖中解調(diào)后得到的各個(gè)比特的精確的對(duì)數(shù)概率信息公式(3)：根據(jù)公式(2)可得16QAM星座映射圖中解調(diào)后得到的各個(gè)比特的粗略運(yùn)算公式(4)：由公式(4)可知，LLR(b3)與LLR(b2)是分段函數(shù)，可以分別僅取|xk|＜2d0和|yk|＜2d1所對(duì)應(yīng)的一段,以求形式的統(tǒng)一性；進(jìn)一步地，對(duì)于LLR(b3),LLR(b2)，LLR(b1),LLR(b0)還可以同時(shí)忽略掉相等的系數(shù)，因此，在公式(4)的基礎(chǔ)上進(jìn)行如下簡(jiǎn)化：得到本發(fā)明的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate計(jì)算公式(5)：由公式(5)可推導(dǎo)出16QAM星座映射圖中各個(gè)比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate可通過(guò)一階線性函數(shù)f(z)計(jì)算得到，該一階線性函數(shù)f(z)具有如下的形式(不考慮符號(hào))：f(z)＝z+c或f(z)＝|z|+c其中，z＝xk＝Rdata或z＝y(tǒng)k＝Idata，c為一常數(shù)，c的取值范圍為0＜c≤0.5。圖2所示為本發(fā)明實(shí)施例一種16QAM的軟解調(diào)方法：S21、以待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和虛部Idata分別作為一階線性函數(shù)f(z)的變量z，計(jì)算解調(diào)后得到的各比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate，其中，在16QAM映射中，LLRapproximate(b3)＝＝f(z)＝xk；LLRapproximate(b2)＝f(z)＝y(tǒng)k；S22、從預(yù)設(shè)的查找表中查找各比特的軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized。其具體過(guò)程如下：A、預(yù)先建立并保存軟解調(diào)所用的查找表，查找表的建立步驟如下：A1、設(shè)定參數(shù)因子β的多個(gè)不同值，如β＝0.1、0.2、0.3……。A2、針對(duì)各個(gè)β的取值，采用計(jì)算機(jī)按照上述16QAM星座映射圖中各個(gè)比特的精確的對(duì)數(shù)概率信息公式(3)，計(jì)算各個(gè)比特的軟解調(diào)精確值LLRprecise：其中，A3、針對(duì)各個(gè)β的取值，根據(jù)公式C(β)f(z)計(jì)算各比特的軟解調(diào)近似值LLRapp-unnorm如下：其中，A4、針對(duì)同一比特同一β取值，求步驟A2中的軟解調(diào)精確值LLRprecise和步驟A3中的軟解調(diào)近似值LLRapp-unnorm的差值LLRDifference＝LLRprecise-LLRapp-unnorm，并對(duì)差值LLRDifference進(jìn)行系數(shù)歸一化，得到相應(yīng)比特在相應(yīng)β取值時(shí)，的軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized＝LLRDifference/C(β)。由步驟A3和A4的計(jì)算結(jié)果可知，對(duì)于比特b2和b3,在β較大(β>1)時(shí)，其差值LLRDifference的影響往往不可忽略；對(duì)于比特b0和b1，在β較小(β<1)時(shí)，差值的影響的影響往往不可忽略。A5、建立映射關(guān)系:(β，Rdata)→LLRD-Normalized以及(β，Idata)→LLRD-Normalized。并將該映射關(guān)系保存在查找表中。采用本實(shí)施例所建立的查找表，只需存儲(chǔ)軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)中需要存儲(chǔ)軟解調(diào)精確值或近似值的查找表，其大小大為減小，降低了查找表的數(shù)據(jù)冗余度。本實(shí)施例，還可以進(jìn)一步對(duì)查找表進(jìn)行優(yōu)化，針對(duì)同一比特同一β取值，若LLRDifference/LLRprecise<α，則可令LLRDifference＝0，可將LLRDifference/LLRprecise<α的相應(yīng)映射關(guān)系從查找表中剔除。其中，優(yōu)選的，0＜α＜0.1。由于剔除了對(duì)最終軟解調(diào)輸出值精度影響較小的值，因此進(jìn)一步減小了查找表的大小，降低了查找表的數(shù)據(jù)冗余度。B、根據(jù)當(dāng)前信道高斯噪聲方差和信道估計(jì)損益比ak，帶入公式計(jì)算參數(shù)因子β。C、根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)部Rdata和參數(shù)因子β在對(duì)應(yīng)的查找表中，查找LLR的修正值LLRD-Normalized，或者根據(jù)待解調(diào)數(shù)據(jù)的虛部Idata和參數(shù)因子β在對(duì)應(yīng)的查找表中，查找LLR的修正值LLRD-Normalized。S23、根據(jù)各比特的近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate和軟解調(diào)修正值LLRD-Normalized計(jì)算其最終軟解調(diào)輸出值，最終軟解調(diào)輸出值LLROutput＝LLRD-Normalized+LLRapproximate：LLROutput(b3)＝xk+LLRD-Normalized(b3)；LLROutput(b2)＝y(tǒng)k+LLRD-Normalized(b2)；由公式(8)可知，在CMMB標(biāo)準(zhǔn)的16QAM軟解調(diào)中，比特b3和b2的最終軟解調(diào)輸出值LLROutput只是自變量(xk、yk)不同，因此可以共用同一查找表，同理，b1和b0也可以共用同一查找表，更進(jìn)一步節(jié)省了查找表所占的大小，降低了查找表的數(shù)據(jù)冗余度。針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中進(jìn)行QAM軟解調(diào)時(shí)，將精確的對(duì)數(shù)概率信息公式近似成線性運(yùn)算，來(lái)粗略計(jì)算軟解調(diào)信息存在的精確度不足、而采用查找表的方法來(lái)規(guī)避對(duì)數(shù)和指數(shù)運(yùn)算，存在查找表龐大、冗余的問(wèn)題，本發(fā)明采用近似線性運(yùn)算計(jì)算近似軟解調(diào)輸出值LLRapproximate，再采用查找表的方法對(duì)其進(jìn)行修正，從而在保證QAM最終軟解調(diào)輸出值精確度的同時(shí)，所建立的查找表的大小、冗余度都大為降低。以上內(nèi)容是結(jié)合具體的實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說(shuō)明。對(duì)于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。