[发明专利]一种适用于格雷映射的QAM的软解调方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种适用于格雷映射的QAM，特别是高阶QAM的软解调方法和系统。

背景技术

由于格雷映射的QAM(Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制)调制方式可以提供较低的误比特率性能，且软解调的复杂度相比其它同样阶数的调制方式而言也较为简单，因此这种类型的调制方式受到了更为广泛的关注。例如，64QAM已经在HSPA+、LTE等通信协议里得到了应用，能够提供更高频谱效率的256QAM也将引入到最新的无线局域网协议IEEE 802.11ac中。

在对QAM调制的符号进行解调时，高阶的QAM将会导致较高的运算复杂度。过去的信道译码器基本采用的是硬译码的方式，即通过选择距离接收信号最近的星座点来得到每个比特的判决结果，这种判决方式不会产生较高的运算复杂度。然而，随着软判决译码器的出现(例如软判决Viterbi译码器，Turbo译码器)，要求软解调器通过一种在对数域进行运算的算法(Log-MAP算法，如公式(1)所示)来为译码器提供对数似然比(Log-Likelihood Ratio，LLR)信息。

其中，LLR(b_i)表示当前接收的符号(即需要解调的符号)里面第i个比特对应的LLR值；r为当前接收的符号；σ²为噪声方差；s_k取自于一个有限字符集，该有限字符集包含2^m个符号，并由特定的m阶调制方式唯一确定；集合和包含了不同的星座点符号，这些符号的第i个比特分别为0或者为1。

Log-MAP算法涉及了大量的对数和指数运算，特别是在采用高阶调制时，算法的复杂度很大。研究者发现，可以通过引入一个max函数(MAX-Log-MAP算法，如公式(2)所示)来消除这些复杂的运算。

然而，引入max函数后的运算复杂度仍为O(2^m)，其中m是每个星座点符号包含的比特个数。因此，在采用高阶调制时，算法的复杂度仍然很高。

发明内容

为解决现有软解调技术中运算复杂度过高的问题，根据本发明的一个实施例，提供一种适用于格雷映射的QAM的软解调方法，该方法包括：

步骤1)、获得与当前接收符号中每个比特对应的修正因子，其中，所述修正因子指示对于需解调的星座图样和当前噪声方差，逼近对应比特的LLR理论曲线的一阶线性函数的斜率；

步骤2)、根据当前接收符号和其中每个比特对应的修正因子计算每个比特对应的LLR值，从而对当前接收符号进行软解调。

在上述方法中，对于需解调的星座图样和当前噪声方差σ²，该星座图样上的第i个比特对应的修正因子如下式所示：

其中，a是当前噪声方差为σ²时，对所述星座图样上的第i个比特的LLR理论曲线按照预定间隔采样得到的列向量；b是对下式表示的曲线按照相同预定间隔采样得到的列向量：

y_approx＝x/σ²

其中，x为自变量且表示接收到的符号。

在上述方法中，所述星座图样上的第i个比特的LLR理论曲线表示如下：

其中，x为自变量且表示接收到的符号；s_k取自于有限字符集，该有限字符集包含2^m个符号，m为QAM调制方式的阶数且为偶数；集合和包含不同的星座点符号，这些符号的第i个比特分别为0或者为1；σ²为当前噪声方差。

在上述方法中，在对所述星座图样上的第i个比特的LLR理论曲线按照预定间隔采样时，使每次采样得到的第i个比特对应的LLR理论值在译码器能够接收的范围内。

在上述方法中，在步骤1)之前还包括：对于多种星座图样中的每一种星座图样，计算并存储该星座图样上所有比特在不同噪声方差条件下对应的修正因子。

在上述方法中，步骤2)包括：

步骤21)、将当前接收符号的同相分量和正交分量分别赋值给β_I和β_Q，并且得到i和μ的初始值i＝0、μ＝2^m/2-1，其中m为QAM调制方式的阶数且为偶数；

步骤22)、对于当前接收符号的第2i和2i+1个比特，根据下式分别得到对应的LLR值：