蘭 霞
(中國西南電子技術(shù)研究所 成都 610036)
隨著衛(wèi)星和天線技術(shù)的發(fā)展,衛(wèi)星影像的分辨率不斷提高,海量數(shù)據(jù)需要傳輸。然而,每個通信設(shè)備的可用帶寬是有限的,面臨如此龐大信息量的傳輸需求,頻譜資源變得十分寶貴,頻譜利用率需要大幅度提高。為了解決信道帶寬有限和海量數(shù)據(jù)傳輸量之間的矛盾,正交幅度調(diào)制(QAM)綜合了ASK與PSK的優(yōu)點,有效緩解數(shù)傳設(shè)備中帶寬受限的矛盾,其中,高階調(diào)制方式16QAM一個碼字可以攜帶4bit的信息,在相同帶寬的情況下能夠有效提高頻譜利用率,因此,16QAM調(diào)制方式被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星數(shù)傳系統(tǒng)中[1~3]。
高階調(diào)制方式可以提高信息傳輸率,但是采用高階調(diào)制方式的數(shù)傳系統(tǒng)對于信道的質(zhì)量要求很高,需要較高的信噪比(SNR)才能夠獲取令人滿意的通信質(zhì)量,為了克服系統(tǒng)性能對于信道質(zhì)量的強(qiáng)依賴性,衛(wèi)星傳輸領(lǐng)域中往往將高階調(diào)制技術(shù)與信道編碼技術(shù)相結(jié)合,既能夠獲得較高的編碼增益,又能夠有效地提高頻譜的利用率,大大改善通信性能,達(dá)到傳輸高質(zhì)量海量數(shù)據(jù)的目的,保障數(shù)據(jù)的可靠傳輸。空間咨詢委員會(CCSDS)標(biāo)準(zhǔn)推薦的信道編碼技術(shù)低密度奇偶校驗碼LDPC7/8是接近香農(nóng)容量的好碼,由于其奇偶校驗矩陣的稀疏性,可以克服計算復(fù)雜度的問題,具有高速譯碼能力,可以改善系統(tǒng)的傳輸效率,便于硬件的實現(xiàn)[4~8],但是在LDPC迭代譯碼時需要信號比特的“軟信息”輸入,即解調(diào)之后的軟輸出數(shù)據(jù),而不是簡單的硬判決輸出。“軟信息”的優(yōu)劣對于整個系統(tǒng)的性能起著關(guān)鍵性的作用,錯誤的“軟信息”會導(dǎo)致譯碼結(jié)果錯誤,不能夠?qū)崿F(xiàn)信道糾錯碼的功能。對數(shù)似然比(LLR)算法是用于高階調(diào)制方式下求解軟信息的常用算法,該算法公式中涉及較多的指數(shù)與對數(shù)運算,運算量大復(fù)雜度高,不適用于工程實現(xiàn),因此,簡化16QAM高階調(diào)制方式下的軟信息求解算法是十分必要的。
本文提出了一種簡化的16QAM軟解映射算法,該算法根據(jù)接收信號在單位坐標(biāo)系中的幅度值進(jìn)行簡單的加法和減法運算,實現(xiàn)對16QAM解調(diào)信號4個bit的軟判決。比較傳統(tǒng)的對數(shù)似然比LLR算法,采用本文提出的簡化算法可以大大降低運算復(fù)雜度,便于FPGA實現(xiàn),滿足16QAM調(diào)制方式下LDPC譯碼性能要求。
高階調(diào)制方式16QAM是一種正交幅度調(diào)制方式,將兩路獨立的IQ信號用兩個相互正交的載波調(diào)制而成,在復(fù)平面上的表達(dá)式為
其中,sI和sQ分別為調(diào)制信號的I路分量和Q路分量,(sI,sQ)的大小決定了調(diào)制信號16QAM在復(fù)平面星座圖中的坐標(biāo)點,方形星座圖一般采用格雷碼映射方式[9~10],如在16QAM調(diào)制方式中,每一個符號4bit中有兩個bit是坐標(biāo)象限一致的,常用的16QAM星座圖映射如圖1所示,星座圖中的符號對應(yīng)的比特從高位到低位為(b0b1b2b3)。
圖1 16QAM調(diào)制信號星座圖
從上述星座圖可以看出,采用16QAM高階調(diào)制方式,星座圖中的每一個符號可以攜帶4個bit信息,在帶寬受限的條件下,采用16QAM高階調(diào)制方式可以提升傳輸速率,滿足衛(wèi)星數(shù)據(jù)量大的數(shù)傳要求,頻譜率得到大大的提高。
經(jīng)過高階調(diào)制16QAM調(diào)制的信號是通過高斯信道之后,接收端接收端接收的信號為
其中rI和rQ分別為接收信號的I路分路和Q路分量,接收信號是由發(fā)送端的信號s加上方差為σ2的高斯白噪聲n之后的信號,即
式(3)中的噪聲變量n也同樣有I路和Q路兩個分量,兩個分路是獨立同分布的隨機(jī)變量。
接收端將接收信號解調(diào)之后只是得到了IQ兩個符號的解調(diào)信息,在復(fù)平面星座圖上為坐標(biāo)點(rI,rQ),然而后續(xù)的數(shù)據(jù)處理需要知道16QAM調(diào)制方式攜帶的4個bit的軟信息,根據(jù)最大后驗概率準(zhǔn)則,16QAM映射比特bi的對數(shù)似然比函數(shù)值[11~12]為該比特的軟信息值,具體定義為
在高斯白噪聲信道中,發(fā)送信號的每一個碼字是等概率的。對于每一個比特分量bi,它的發(fā)送信號集分為兩個部分,其中是bi為0對應(yīng)發(fā)送信號的集合,是b為1對應(yīng)發(fā)送信號i的集合,數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:
圖2 16QAM星座圖中各個比特對應(yīng)和的集合
與圖1中16QAM星座圖映射相對應(yīng)的Si(0)和兩個集合分布圖如圖2所示,圖2中的4張圖分別對應(yīng)16QAM調(diào)制方式中的4個比特(b0b1b2b3),
根據(jù)概率計算公式,式(4)中比特bi的對數(shù)似然比為
式(6)需要大量的指數(shù)運算過程,為了減少指數(shù)運算的復(fù)雜度,利用近似準(zhǔn)則[13~15]式(6)可以計算為
相比于計算式(6),式(7)簡化了指數(shù)運算的復(fù)雜度,但是在計算每一個比特的LLR對數(shù)似然比值的時候,都要通過計算接收信號的幅度值與星座圖中坐標(biāo)點的距離值,并且尋找包含0點集合和包含1點集合中的最小值,可以看到,該方法的計算量和計算復(fù)雜度也較高,不適合工程應(yīng)用。
在工程實踐應(yīng)用中,F(xiàn)PGA實現(xiàn)時需要簡單快捷的運算方法,式(7)中的運算公式還是過于復(fù)雜,因此,本文提出了一種簡化的16QAM軟解映射算法。
從圖2中可以看出,16QAM星座圖中的各個比特的各個取值集合有一條或者兩條明確的分界線,這些分界線有坐標(biāo)軸或者垂直于坐標(biāo)軸,垂直于坐標(biāo)軸的分界線設(shè)置為 x=±c和 y=±c,c點在16QAM星座圖中的分布圖如圖3所示,c的值在下文會分析如何求解。
圖3 c點在16QAM星座圖中的分布圖
同樣地,根據(jù)比特b2和b3在16QAM星座圖中的分布特性及其對稱特性,利用分界線的位置關(guān)系,可以定義比特b2和b3的軟信息計算公式如式(9):
其中,參數(shù)λ是相減運算的幅度補償。由于在高速數(shù)傳工程中需要采用高階調(diào)制方式高碼率的信道編碼方式LDPC編碼等,然而,LDPC迭代譯碼性能的高低依賴于接收信號的軟信息,因此,幅度相減運算之后,使得幅度有一定的偏差,會造成譯碼性能受到很大的影響。實際上,在工程應(yīng)用中λ取整數(shù)時,也就是幅度值簡單的幾次累加而已,運算簡單方便。
由于坐標(biāo)軸的對稱性,可以只觀察第一象限,分界線點c的值是第一象限的4個比特點的中心點即四個點的均值,如圖4所示,則c=(rI1+rI2+rQ1+rQ2)/4。
圖4 星座圖中第一象限點的分布圖
然而,在實際的工程項目中,星座圖中的點是受到噪聲污染的接收信號r=s+n,其中n是均值為0方差為δ的高斯白噪聲,根據(jù)高斯白噪聲的0均值特性,見推導(dǎo)公式(10),同樣可以通過接收的信號幅度做一個統(tǒng)計分析求均值即可得分界點c的值。
根據(jù)式(10)可以看到,雖然接收信號受到了噪聲的污染,但是采用該信號作為原始信號s的均值估計是可行的,因此,在實際的工程應(yīng)用中,直接統(tǒng)計接收信號的均值就可以估算分解點c的值。具體工程實現(xiàn)框圖如圖5所示。
圖5 16QAM調(diào)制方式下LDPC譯碼流程
總之,本文提出了一種簡化的16QAM軟解映射算法,該算法根據(jù)接收信號在單位坐標(biāo)系中的值進(jìn)行簡單的加法和減法運算,實現(xiàn)對16QAM解調(diào)信號的4個bit的軟判決。比較傳統(tǒng)的對數(shù)似然比LLR算法,采用本文提出的簡化算法可以大大降低運算復(fù)雜度,便于FPGA實現(xiàn),并且滿足16QAM調(diào)制方式下LDPC譯碼性能要求。
高階調(diào)制方式可以提高信息傳輸率,但是采用高階調(diào)制方式的數(shù)傳系統(tǒng)對于信道的質(zhì)量要求很高,為了克服系統(tǒng)性能對于信道質(zhì)量的強(qiáng)依賴性,衛(wèi)星傳輸領(lǐng)域中往往將高階調(diào)制技術(shù)16QAM與信道編碼技術(shù)相結(jié)合,道編碼技術(shù)低密度奇偶校驗碼LDPC7/8是接近香農(nóng)容量的好碼,它在迭代譯碼時需要信號比特的“軟信息”輸入,對數(shù)似然比(LLR)算法是用于高階調(diào)制方式下求解軟信息的常用算法,但是,該算法公式中涉及較多的指數(shù)與對數(shù)運算,運算量大復(fù)雜度高,不適用于工程實現(xiàn)。
然而,本文提出的16QAM軟解映射簡化算法可以大大降低運算復(fù)雜度,采用簡單的6次加減法運算就可以計算出16QAM解調(diào)信號的4個bit的軟信息。與傳統(tǒng)的LLR算法及其近似算法比較如表1,從表1可以看出,本文提出的算法大大降低了運算復(fù)雜度,減少邏輯運算分析,利于工程實現(xiàn)。
表1 16QAM求解軟信息算法復(fù)雜度比較
本文提出的16QAM軟解映射簡化算法已經(jīng)被應(yīng)用在工程項目中,如圖6,是某個工程項目中16QAM調(diào)制方式下LDPC7/8譯碼結(jié)果,在不同的信噪比下的LDPC譯碼性能的誤碼率統(tǒng)計值。根據(jù)圖6的統(tǒng)計分析可以看到,采用本文提出簡化算法求解軟信息用于LDPC迭代譯碼,可以滿足工程應(yīng)用中LDPC7/8的譯碼性能要求。
圖6 16QAM調(diào)制方式下LDPC7/8譯碼性能統(tǒng)計曲線
本文提出了一種簡化的16QAM軟解映射算法,實驗結(jié)果表明,該方法用于高速數(shù)傳工程項目中實現(xiàn)16QAM調(diào)制方式下LDPC7/8迭代譯碼,滿足海量數(shù)據(jù)傳輸目的,大大提升頻譜利用率。該方法能夠顯著減少16QAM解軟信息的硬件資源,并且性能滿足高速數(shù)傳的實際需要,便于工程的實現(xiàn)。