概率整形对数似然比计算方法

概率整形技术可改变星座点概率分布从而提升传输性能,其传输重要环节之一的对数似然比计算采用log-map算法复杂度太高,难以进行硬件实现。针对上述问题,提出了一种简化的概率整形对数似然比计算方法。首先对16QAM同相或正交分量任一方向进行log-map算法简化处理,主要依据为指数累和运算的对数计算表达式,起主导作用的是求和项中的最大值。其次,依据映射符号和对应的比特顺序使用前述化简式逐个比特进行分解,概率使用玻尔兹曼分布代入计算。然后,依据浮点数值超出-1~1范围表示对数似然比软判决为比特0或1的概率足够大的规则再次进行简化。最后,将同相分量与正交分量方向的对数似然比合并构成16QAM对数似然比简化计算方法。简化算法在降低实现复杂度的基础上保持了较高的解调性能,相比log-map算法性能只退化0.1 dB,相同BER条件下比均匀分布SNR低约3.1 dB。

基于后验概率的低密度奇偶校验码逆向识别方法研究

提出一种基于后验概率对数似然比(LLR)均值的逆向识别低密度奇偶校验码(LDPC)校验矩阵的方法。通过估计接收码字的信道增益以及信道噪声方差值,得到后验概率对数似然比,并依据后验概率对数似然比均值最大化原则,成功实现对LDPC码校验矩阵的逆向识别。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道条件下,利用所提出的LDPC码逆向识别技术,接收方可准确无误地找到发送方使用的LDPC码校验矩阵。

Turbo-MIMO系统中一种基于部分后验概率的软检测算法

迭代树搜索(ITS)是一种有效的基于M-算法的软MIMO检测方案。然而ITS会遇到某些比特的对数似然比(LLR)无法确定的情况,虽可采用赋常数值方法(称为clipping)解决,但这会影响系统性能。为此,该文提出一种新的基于M-算法的软检测方案。该方案在树的每一级递推计算部分符号序列的后验概率,并基于此近似计算从第1级到该级的所有比特LLR,再采用M-算法保留部分符号序列延伸至下一级。该算法可确保每比特都可计算LLR,且能得到可靠性高的LLR值。考虑到某些比特LLR会多次计算,文中给出了算法的低复杂度实现。另外,该文还给出了一种计算符号序列后验概率的简单方法。最后,仿真结果表明所提算法相比ITS具有更好的性能,并使性能与复杂度达到较好的折中。

改善SCCRFQPSK迭代检测收敛性的简单方法

首先分析加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下递归FQPSK-B调制的最大后验概率(MAP)解调算法,论述了递归FQPSK与卷积码构成的串行级联(SCCRFQPSK)系统迭代所需要的对数似然比外信息(ex-LLR)提取方法;其次,针对SCCRFQPSK系统迭代检测中存在的正反馈现象,提出对FQPSK-B解调器输出的ex-LLR进行适当的线性加权处理。通过蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真得到了经过加权处理后的迭代系统所需的最优加权因子为0.7;且误比特率(BER)为10-5时,与传统迭代方案相比,该系统在4次迭代时可获得0.3 dB的信噪比(SNR)增益。仿真结果表明:经过线性加权处理后,SCCRFQPSK系统的检测收敛性加快,系统性能提高,系统时延降低,能在一定程度上缓解深空通信中由于传输距离远而带来的SNR极低的通信问题。

一种改进的信道编码盲识别算法

针对基于综合后验概率的信道编码盲识别算法复杂度高、不便于工程实现等不足,提出一种低复杂度的改进算法,实现对信道编码的快速盲识别。算法首先根据解调器输出的软比特信息,估计校验关系的后验概率对数似然比及其均值,然后对估计的均值进行加权处理,最后对加权后的统计量作判决。仿真结果表明,改进算法在尽可能保证检测概率的同时,可以有效地降低算法复杂度,易于工程实现。

结合LT码的自适应解调最优解调门限的研究

自适应解调是一种新的传输速率自适应方案,一般都需要结合无率码来使用,以解决解调中的比特删除问题。一种自适应解调方案是计算已调制符号中比特的对数似然比,与预设的解调门限相比较来决定是否解调该比特。解调门限决定了调制的阶数,并对无率码的译码性能有较大影响。文章对结合LT码的自适应解调中解调门限的设置进行研究,找到最优的解调门限。仿真结果表明,在最优门限下,可获得最低的误码率,或者获得最高的传输效率。