[发明专利]用于通信接收机中的软符号处理的方法和装置

说明书

相关申请

本申请要求2012年4月24日提交并且被分配了申请号13/454,919的美国发明专利申请的优先权。

技术领域

本发明一般地涉及通信信号处理，并且具体地涉及该上下文中的软符号处理。

背景技术

在Turbo均衡和软干扰消除中，以迭代的方式进行解调和解码。在每次迭代中，信号再生步骤针对每个符号S_n计算软符号(符号的期望值)以及其方差软符号可以用于干扰消除，而其方差可以在制定线性均衡系数中使用。这两个量被定义为

其中，M是用于传输的星座的大小，并且x_i是该星座的第i个元素。注意，等式(1b)的右侧的第一项表示符号值的二阶矩。因此，对于每一个符号S_n，软符号方差可以通过符号值的二阶矩和符号的期望值来确定。在随机变量的方差、二阶矩和期望值之间的关系在概率和随机过程文献中是公知的。

信号再生步骤需要符号S_n的概率分布Pr[S_n＝x_i]，i＝0，1,…,M-1，以计算这些量。实际上在每次turbo迭代之后可用于信号再生步骤的是比特对数似然比(LLR)，而不是符号概率分布。第n个符号的第k个比特的比特LLR B_n，k是

使星座中的符号x_i的比特表示是

x_t|→[b_t，Q，...，b_t，Q-1](3)

其中，b_t，k∈{0，2}并且Q＝log₂M。定义双极比特使得当b_t，k＝0时，b′_t，k＝1，并且当b_t，k＝1时，b′_t，k＝-1。然后，可以示出概率P_r[S_n＝x_t]是

C_n

其中，C_n是独立于i或k但是取决于n的比例因子。即，其独立于星座，但是必须针对每个符号S_n来计算。

现有的解决方案涉及高复杂度或过多的不准确性。例如，对于一般16-QAM而言，为了获得的期望值和方差的准确值，必须根据(4)从比特LLR计算对于i＝0，1，...，15的16个概率Pr[S_n＝x_i]，然后(1a)中的软符号，并且最后(1b)中的方差。注意，(1a)和(1b)无法并行进行。首先，必须计算均值，并且然后计算方差。(然而，(1a)和(1b)的右侧的第一项的计息可以被并行执行)。均值(1a)需要16次乘法和15次加法。另一方面，方差(1b)需要17次乘法和16次加法。

另一方面，用于计算方差的低复杂度方法是

该近似给出了其质量随着turbo迭代而劣化的结果，因为E[|S_n|²]变得显著不同于1。近似方差甚至可能是负的，并且需要裁剪(clipping)。

发明内容

在一个方面中，本发明通过提供下述有效和准确的技术来改善通信接收机中的Turbo均衡和/或软干扰消除处理，该技术用于根据符号中的仅如下那些比特的期望比特值来计算接收到的符号，例如干扰符号的二阶矩，那些比特根据与符号相关联的所定义的星座是幅度控制比特。有利地，在至少一个实施例中，使用将比特对数似然比(LLR)映射为相应的双曲正切函数值的查找表来计算该期望比特值。此外，根据包括期望比特值的项来计算期望符号值，并且根据二阶矩和期望符号值的平方来有效地计算软符号方差。特别是在具有非恒定幅度的调制星座的上下文中，该简化的处理降低了接收机的复杂度，并且由此节省了功率和/或提高了设计经济性。

在一个或多个实施例中，本发明包括一种通信接收机中的软符号处理的方法。该方法包括：从通信接收机中的解码器接收LLR，其对应于由通信接收机接收到的通信信号中的一个或多个干扰符号中的比特。该方法进一步包括：根据相应的LLR来计算针对每个干扰符号中的比特的期望比特值，以及计算针对每个干扰符号的期望符号值的二阶矩。