[發明專利]一種最大似然均衡中輸出軟信息的方法及裝置

有效

• 申請號: 201310725950.6
• 申請日: 2013-12-25
• 公開（公告）號: CN103685105B
• 公開（公告）日: 2017-08-11
• 發明（設計）人: 劉解華;劉斌彬;吳彥奇
• 申請（專利權）人: 北京華力創通科技股份有限公司
• 主分類號: H04L25/03
• 分類號: H04L25/03;H04L27/38
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 吳開磊

技術領域

本發明涉及通信領域，尤其涉及一種最大似然均衡中輸出軟信息的方法及裝置。

背景技術

由于信號調制的部分響應特性、信道的多徑傳輸特性和信號采樣的非理想特性，接收端信號存在符號間干擾（Inter-Symbol Interference，ISI）現象。在接收端需要減小或者消除ISI以便進行正確的解調，這就需要對接收信號進行均衡。目前信道均衡的方法有多種，按照不同的分類方式可以分為：線性均衡與非線性均衡，頻域均衡與時域均衡。非線性均衡中常用的方法有：最大似然序列估計(MLSE)、判決反饋均衡（Decision Feedback Equalizer，DFE）和最大似然符號檢測。當然也有盲均衡等方式。判決反饋均衡器屬于次最優均衡器，優點是復雜度較低。缺點是性能沒有MLSE好，特別是在多徑較嚴重的環境中。

MLSE可以采用維特比算法(VA)實現，所以在達到較好的性能情況下復雜度也可以接受。軟信息輸出是指維特比算法在輸出判決符號序列的同時，給出每個符號的可靠性信息，也就是每個硬判決符號正確的概率。對于二進制的調制采用HR-SOVA算法和BR-SOVA算法即可實現軟信息的輸出。

MLSE的基本原理，如圖1所示，接收端的信號模型為：設則：

基于z(t)為高斯白噪聲，所以概率密度函數：則此概率密度函數與如下度量成正比：

經過以T為周期采樣去掉各個信息序列所共有的第一項可得：

為求似然概率最大等價于求CM(I)最大，CM(I)的計算可通過下式遞推計算：

其中：

另外維特比算法(VA)實現MLSE時，以圖2所示的狀態網格圖舉例，如圖2所示，圖中起始于1時刻狀態1的兩條虛線所表示的路徑，在5時刻在狀態1匯合，在此過程中有兩次狀態轉移輸出的符號不同，即從1時刻到2時刻，從2時刻到3時刻狀態轉移輸出的符號不同，輸出符號不同時可以更新軟信息。當維特比算法從時間k推進到時間k+1時，有2x4=8條分支從k時刻轉移到k+1時刻，產生的8個度量，在k+1時刻每個狀態s_k+1的兩個度量{CM_k,m}（m=0,1）經過比較求得最大的一個CM_k+1=max{CM_k,m}作為s_k+1狀態的度量，其轉移路徑作為殘留路徑。此次路徑轉移所對應的輸出符號為I_k。每次轉移的概率與成正比，則選擇正確路徑的概率就是：

（公式1）

假設某路徑在某時刻的概率為p_k-j：

（公式2）

則對數似然比： （公式3）

可得： （公式4）

其中，主要用于在定點數運算時防止LLR隨著信噪比的增大而溢出；d_free為碼字的自由距離。

進行簡化，得到：LLR_k-j←min{LLR_k-j,Δ_k+1/α}。

這就是經典的HR-SOVA算法。對于BR-SOVA算法，軟信息的更新比HR-SOVA復雜一些，從當前時刻向前回溯到兩條路徑合并，在每一步采用如下公式進行更新：

其中為幸存路徑的軟信息，為競爭路徑的軟信息，D為k時刻幸存路徑和競爭路徑從k時刻到合并的距離。

對于高階調制，依舊采用網格搜索方法，目前現有的算法是在輸出軟信息時，輸出一個軟信息向量。比如QPSK就輸出包含四個元素的一個軟信息向量LLR_k-j=[LLR⁰_k-j,LLR¹_k-j,LLR²_k-j,LLR³_k-j]，LLR_k-j代表QPSK星座圖中四個點的概率信息，在回溯時要回溯四條路徑計算軟信息，得到星座圖每個點的軟信息之后再計算每個比特的似然概率值。故高階調制每次網格轉移時每個節點有2^M條轉移過來的路徑，比如QPSK就有4條轉移路徑，現有高階調制輸出軟信息的方法需要使用2^M條轉移路徑的度量比值來計算，復雜度特別高。

發明內容

本發明提供了一種最大似然均衡中輸出軟信息的方法及裝置，能夠在復雜度較低的前提下，實現最大似然均衡中高階調制軟信息的輸出。