文｜宋文君

許多國家正在進(jìn)行下一代數(shù)字地面廣播的研究,以便提高大容量內(nèi)容服務(wù)，如超高清（SHV）。在本文中，提出了大容量傳輸技術(shù)，使用超多層（例如，1024QAM或4096QAM）正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)和雙極化多輸入多輸出技術(shù)（MIMO）。

MIMO（多輸入多輸出）系統(tǒng)通過在發(fā)送端和接收端使用多個(gè)天線分別完成信號(hào)的發(fā)送和接收，實(shí)現(xiàn)了分集增益和空間復(fù)用增益，大幅度地提高了信道容量和頻帶利用率。MIMO系統(tǒng)中，同一時(shí)刻不同天線發(fā)送不同的信息比特，它們?cè)诿恳桓邮仗炀€上疊加，相互形成干擾，當(dāng)符號(hào)周期小于信道的多徑時(shí)延擴(kuò)展，即出現(xiàn)信道的頻率選擇性衰落時(shí)，接收信號(hào)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的碼間干擾。因此，克服來自多天線和多徑的干擾成為MIMO系統(tǒng)檢測(cè)的主要問題。

在過去的研究中發(fā)現(xiàn)，接收到的水平極化和垂直極化波的能量是不同的，這是因?yàn)樗鼈儾煌膫鬏斕匦?，這樣降低了BER（誤碼率）特性。為了解決這一問題，需要使用LDPC碼（低密度奇偶校驗(yàn)）方案和多維交織方法。在本文中，我們提出了一種LDPC碼的譯碼方法，使用雙極化MIMO傳輸信道響應(yīng)進(jìn)一步改善誤碼率性能。信道衰落的失真引起了載波符號(hào)之間的功率差，這降低了誤碼率性能。我們使用信道響應(yīng)評(píng)估噪聲方差，不僅可以得到OFDM信號(hào)中的所有載波符號(hào)噪聲方差的平均值，而且可以得到每個(gè)載波符號(hào)噪聲方差的值，并將這提供給LDPC碼的譯碼方案。該方法是基于LLR（對(duì)數(shù)似然比）的和積譯碼算法的迭代計(jì)算的過程。LLR迭代計(jì)算考慮到每個(gè)載波符號(hào)的噪聲方差。這些措施使LLR計(jì)算更準(zhǔn)確，并可以提高譯碼性能。

解碼方法

1.和積算法

常規(guī)的和積算法中，第i個(gè)LLR由公式（1）給出：

公式1

在這里，是一個(gè)條件概率密度函數(shù)。發(fā)射信號(hào)x和接收信號(hào)y由公式（2）和（3）給出：

公式2

公式3

LDPC碼的長度為n。和積算法是工作在LDPC碼的Tanner圖（LDPC的校驗(yàn)矩陣）的信息傳送算法。重復(fù)此操作，直到滿足一個(gè)奇偶校驗(yàn)或者迭代次數(shù)達(dá)到最大值。和積算法中有詳細(xì)的說明，圖1顯示了傳統(tǒng)方法的框圖。

圖1 傳統(tǒng)方法的框圖

2.和積算法和偽隨機(jī)LLR

和積譯碼算法的第t次迭代產(chǎn)生初次排列c，見公式（4）。

公式4

偽隨機(jī)LLR的使用公式5可以得到。向量和可以通過在c中置換為0和1來獲得，公式分別為（6）和（7）。這些向量生成副本的符號(hào)?！皞巍庇脕肀砻髟搶?duì)數(shù)似然是不是真正的對(duì)數(shù)似然。

公式5

公式6

公式7

接下來，向量和在（8）和（9）中被定義。μ是每個(gè)符號(hào)的比特?cái)?shù)。有復(fù)制的符號(hào)，它在或中有第i位數(shù)據(jù)。向量和相差只有一位，如果使用灰度映射方案他們?cè)贗-Q圖的位置一個(gè)挨著一個(gè)。此外，在和中，副本符號(hào)除向量和外，都是相同的。結(jié)果，偽LLR變成公式（10）。在這里是中的一個(gè)載波符號(hào)，包含第i位數(shù)據(jù)符號(hào)。是所有載波符號(hào)的平均噪聲方差。偽LLR變成和積算法中t+1輪的輸入。圖2顯示了偽LLR的解碼方法框圖。

= 公式8

= 公式9

公式10

圖2 偽LLR解碼方法框圖

3.提出的方法

在迭代計(jì)算LLR中，我們替代的不是所有載波符號(hào)平均噪聲方差，而是每個(gè)載波的符號(hào)的噪聲方差。每個(gè)載波符號(hào)的噪聲方差從MIMO信道響應(yīng)H的矩陣和經(jīng)過MIMO檢測(cè)的所有載波符號(hào)的平均噪聲方差中獲得。這些值表明每個(gè)載波符號(hào)的CNR（載波噪聲比）。噪聲的方差是恒定的，見公式（10）。根據(jù)每個(gè)載波的符號(hào)的方差噪聲，我們得到的偽LLR更準(zhǔn)確地在雙極化MIMO傳輸，解碼的結(jié)果要優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。因此，公式（11）用于獲得偽LLR的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。每個(gè)載波的符號(hào)噪聲方差偽LLR是和積算法第t+1個(gè)輸入。圖3顯示了提出的方法的方框圖。

公式11

圖3 設(shè)計(jì)方法的框圖

驗(yàn)證

我們?cè)谟?jì)算機(jī)中模擬驗(yàn)證了所提出的方法。奇偶校驗(yàn)矩陣和比特交織方案與在DVB-T2系統(tǒng)相同。輸入數(shù)據(jù)流分為兩個(gè)流（一個(gè)水平極化，另一個(gè)垂直極化）與多元交織方法，載波調(diào)制方案64QAM或4096QAM。圖4顯示計(jì)算機(jī)仿真方框圖，表I顯示參數(shù)表。

圖4 計(jì)算機(jī)仿真的方框圖

表I 計(jì)算機(jī)仿真參數(shù)

圖5顯示的在不同的接收功率的信道響應(yīng)的差異。在這里，我們假設(shè)水平極化和垂直極化之間沒有交叉極化分量。所需的CNR的定義在LDPC解碼后假定BER小于1E-7。圖6和圖7標(biāo)記了仿真所需的水平和垂直極化波的CNRs。比較所需的CNRs，顯然所提出的方法的改進(jìn)，增加了接收功率的差異。此外，我們可以看到，改進(jìn)雙極化MIMO傳輸后，即使接收功率沒有區(qū)別，4096QAM比64QAM變化更大。

有兩個(gè)原因。第一，接收功率的差異信息包括在解碼過程中。在OFDM符號(hào)中，偽LLR能獲得每個(gè)載波的符號(hào)的更精確的噪聲方差，而不是所有載體的平均噪聲方差。這意味著，如果在兩種極化下所有載波符號(hào)的CNRs不是相同的水平，該方法將強(qiáng)于傳統(tǒng)的方法。第二，一個(gè)復(fù)合載波調(diào)制方案將使OFDM符號(hào)中的載波符號(hào)模糊。圖8顯示了在I-Q圖64QAM信號(hào)排列。圖8有的信號(hào)點(diǎn)（稱為“環(huán)繞信號(hào)點(diǎn)”）被別的信號(hào)（被稱為“邊緣信號(hào)點(diǎn)”）所包圍。在一般情況下，如果采用QAM方案，被包圍的信號(hào)點(diǎn)容易生成誤差點(diǎn)。環(huán)繞信號(hào)給所有信號(hào)點(diǎn)的誤差率的比例是36/64 = 56.3%。在另一方面，4096QAM比64QAM還有更多的環(huán)繞信號(hào)點(diǎn)，在這種情況下，比率是3844/4096=93.8%。這些值表明，復(fù)合載波調(diào)制方案降低了誤碼率性能。請(qǐng)注意所提出的方法產(chǎn)生兩個(gè)副本的符號(hào)，偽LLR與他們進(jìn)行迭代計(jì)算。如果他們與接收到的載波的符號(hào)相同，偽LLR計(jì)算會(huì)更準(zhǔn)確。此外，偽LLR復(fù)制符號(hào)更準(zhǔn)確。如果有許多環(huán)繞信號(hào)點(diǎn)，迭代方法使用兩個(gè)并排符號(hào)來緩解誤碼率降低。

出于這個(gè)原因，明確的是，當(dāng)使用雙極化MIMO技術(shù)和超多的OFDM技術(shù)時(shí)，使用LDPC碼的譯碼方法運(yùn)行良好。

圖5 信道響應(yīng)和接收功率的差異

圖6 仿真結(jié)果（4096QAM）

圖7 仿真結(jié)果（64QAM）

圖8 64QAM符號(hào)排列

結(jié)論

這種LDPC碼的譯碼方法，它使用雙極化MIMO傳輸?shù)男诺理憫?yīng)進(jìn)行LLR迭代計(jì)算，從實(shí)驗(yàn)決定中產(chǎn)生了復(fù)制符號(hào)，通過0或者1取代相關(guān)的位數(shù)。在那之后，偽LLR迭代計(jì)算接收到的信號(hào)與噪聲方差，接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確解碼。我們進(jìn)行了雙極化MIMO傳輸下不同信道響應(yīng)的計(jì)算機(jī)仿真，發(fā)現(xiàn)所提出的方法優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。這種方法將對(duì)下一代數(shù)字電視傳輸技術(shù)起到積極的推動(dòng)作用，為大容量數(shù)據(jù)傳輸打下基礎(chǔ)。