移动通信中用于高阶调制LDPC码译码器的一种低复杂度盲信噪比估计器

在LDPC(Low Density Parity Check,低密度校验)码软迭代译码器中,需要信道信噪比以生成接收比特先验信息。同时,为了提高频谱利用率,传输符号通常采用高阶调制。本文研究的即是如何从高阶调制符号中估计出信噪比以用于LDPC译码器。本文在只适用于BPSK调制的在线信噪比估计器的基础上,推导得到一种适用于8PSK调制的低复杂度盲信噪比估计算法—8PSKM-BSNRE,这种算法的思路还可被扩展应用于其他高阶调制符号。计算机仿真结果证明,8PSKM-BSNRE在应用于LDPC码译码器时具有较好的性能。

基于经验分布函数快速收敛的信噪比估计器

通过Kolmogorov-Smirnov检验,基于经验分布函数(EDF)的信噪比估计器在宽信噪比范围内对各种多级星座的信噪比估计都是有效的.然而,在本地累积分布函数(CDF)和EDF之间需要进行大量的匹配操作和加法运算.基于这个问题,提出了一种通过线性多项式连续迭代来加速匹配过程的信噪比估计器.在保证估计精度的前提下,使用“以直代曲”的思想,用线性多项式的根不断迭代逼近最大距离曲线的零点,并将零点所对应的信噪比作为接收信号信噪比的估计值.仿真结果表明,与原算法估计器相比,该方法的迭代次数减少了90%以上,降低了原算法的匹配复杂度和运算量.与现有降复杂度的估计器相比,该估计器具有更快的收敛速度和更好的估计性能.

一种移动通信中的低复杂度盲信噪比估计算法

信噪比估计器(Signal-to-Noise Ratio Estimator,SNRE)可用于移动通信中的多个领域,例如LDPC码软译码器中就需要信道信噪比以用于计算接收码字的先验信息。该文在一种加性白高斯噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道中在线SNRE的基础上,推出一种低复杂度的衰落信道盲信噪比估计器(Fading channel Blind SNRE,FBSNRE)。仿真结果表明FBSNRE在应用于LDPC码译码器时具有较好的性能。

高阶调制系统中一种基于经验特征函数的盲AWGN信噪比估计算法

在Turbo类迭代译码器译码初始化步骤中,需要估计AWGN信道的方差以生成接收比特的先验信息。而已有文献主要针对BPSK/8PSK情形进行研究[1,2],因此本文从经验特征函数的角度出发,推导出高阶调制的低复杂度、盲信噪比估计算法。仿真表明对于各种不同的MPSK/MQAM调制,尽管接收端不知道何种高阶调制,估计器均能获得较好的无偏估计。