一種基于第一路信息流解調信息進行雙流信號解調的方法*

潘 濤，汪毅峰

（上海諾基亞貝爾股份有限公司，江蘇 南京 210037）

0 引言

在通信系統中，由于頻譜資源有限，所以系統的頻譜效率是極其重要的，而多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）技術是提升頻譜效率的有效手段。以無線通信為例，在接收端采用多天線接收，可以提升接收信噪比，而在收發(fā)兩端均采用多天線時，則可有效提升頻譜效率，例如，收發(fā)兩端均采用兩天線時，頻譜效率可提升兩倍。但是，在有些情況下，例如，基于中心站組網的系統中，由于成本、尺寸等因素限制，非中心站的終端難以支持多收發(fā)器，但中心站對成本、尺寸等因素不敏感，通常可以支持多收發(fā)器。在這種場景下，為提升頻譜效率，中心站會調度兩個或兩個以上終端同時同頻地向中心站傳輸數據，形成多流通信系統，從而提高頻譜效率。[1-2]然而，多流同時同頻傳輸時，多路信息流疊加在一起，接收解調時需采用多符號聯合譯碼算法，復雜度高，而不像單用戶單輸入單輸出（Single-Input Single-Output，SISO）鏈路中，只需低復雜度的單符號譯碼。例如，在兩發(fā)兩收系統中，某設備兩發(fā)射器同時同頻地向另一設備兩接收器發(fā)送不同的信息流，或者兩個具有單發(fā)射器的設備同時同頻地發(fā)送不同的信息流給接收設備的兩接收器，接收端在解調時，需要進行兩符號聯合譯碼。

兩符號聯合譯碼對接收端信號處理要求較高，為了解決這個問題，本文提出了一種基于第一路信息流解調信息進行雙流信號解調的方法，新方法處理復雜度降低，可以保證接收端的解調性能。

1 兩符號聯合譯碼算法

兩符號聯合譯碼算法是目前主流的算法。如圖1所示為相關技術中的兩發(fā)兩收MIMO 系統或者一發(fā)兩收雙用戶通信系統基本結構。如圖1 中，某設備兩發(fā)射天線（天線A 和天線B）同時同頻地向另一設備兩接收天線（天線1 和天線2）發(fā)送不同的信息流，或者，兩發(fā)射天線（也表示為天線A 和天線B，但分別屬于兩單天線設備）同時同頻地向接收設備的兩接收天線發(fā)送不同的信息流。[3-5]

圖1 通信系統基本結構

在發(fā)送端，信息流a 和b 首先經信道編碼，并進行星座調制，如M進制正交幅度調制（M-ary Quadrature Amplitude Modulation，M-QAM），其中M為2的冪次方，將比特流映射成實數或復數符號流。

接收端天線1 和天線2 收到的信號可表示為：

式中：r1和r2為接收天線1 和天線2 接收到的信號；sA和sB為天線A 和天線B 發(fā)送的符號，假定它們?yōu)镸A-QAM 和MB-QAM 調制符號；hA1、hA2、hB1和hB2分別為從天線A 和B 到接收天線1 和2的信道衰落系數；n1和n2為加性高斯噪聲。

假定信道估計是理想的，那么根據最大后驗概率（Maximum A-posteriori Probability，MAP）準則，可估計出發(fā)送符號sA和sB的概率軟信息，進而在解星座調制后獲得編碼比特的概率軟信息，最后送入信道ke 譯碼器恢復出發(fā)送比特流。接收端主要計算估計發(fā)送符號sA和sB的概率軟信息。

由于先驗等概率時，MAP 準則等效于最大似然（Maximum-likelihood，ML）準則，所以sA和sB的判決規(guī)則為，在所有星座點對的集合內尋找可滿足式（3）的符號對。

顯然，ML 硬判不會影響最小結果的搜索。因此，發(fā)送符號sA和sB的概率軟信息的計算流程如下文所述。

（1）在sA對應的星座空間中，進行遍歷搜索，即依次取一個星座點si,i=1,2,…,MA，并得到一個相應的z，其中，MA為調制方式對應的星座點個數。

（2）針對z，利用式（4）在sB對應的星座空間中解調出。

（4）依次求出所有可能的星座點sA=si,i=1,2,…,MA所對應的最小距離,i=1,2,…,MA。

（5）根據最小距離和噪聲方差信息，可得到發(fā)送符號sA的概率軟信息：

式中：α和β為和噪聲方差相關的常數；exp 表示自然指數。

（6）由sA的概率軟信息Pr(sA)，在解星座調制后可獲得編碼信息比特流的概率軟信息，送入信道譯碼器可得到發(fā)送信息比特流的估計，完成a 路比特流的解調。

（7）將sA和sB對調，并按照同樣的上述步驟處理，完成b 路比特流的解調。

2 算法分析和改進

兩符號聯合譯碼算法需要遍歷a 路流和b 路流的調制星座空間，且每次遍歷時還需要對另一路符號做硬判，特別是在高階調制時。例如，其中一路為64QAM 甚至更高階調制時，則需要遍歷64 點甚至更多的星座點，而且每遍歷一點還要做一次單符號硬判操作（僅對矩形星座調制而言，單符號硬判可按各比特位進行二進制判決而得到簡化），才可以解出某一路信息流，另一路信息流也需同樣的解調方式，所以復雜度仍很高。

為此，本文提出一種雙流通信系統接收端的信號解調方法，該信號解調方法信號處理復雜度降低，可以保證接收端的解調性能。

圖2 為一個實施例的雙流通信系統接收端的信號解調方法的流程。

圖2 雙流通信系統接收端的信號解調方法流程

該信號解調方法的具體步驟如下文所述。

步驟1（S1）：雙流通信系統接收端在接收到第一路信息流和第二路信息流之后，對第一路信息流進行解調以獲得第一路信息流的解調信息。其中，第一路信息流的調制階數不大于第二路信息流的調制階數。仍以上述相關技術中的通信系統為例，接收端首先選擇調制階數不大于另外一路信息流的一路信息流進行處理，例如，設MA≤MB，其中，MA為第一路信號流的調制階數，MB為第二路信號流的調制階數，則接收端先對第一路信息流的信號進行解調。接收端對第一路信息流進行解調的過程：

（1）在sA對應的星座空間中，進行遍歷搜索，即依次取一個星座點si,i=1,2,…,MA，并得到一個相應的z；

（2）針對z，利用在sB對應的星座空間中解調出；

（4）依次求出所有可能的星座點sA=si,i=1,2,…,MA所對應的最小距離,i=1,2,…,MA；

（5）根據最小距離和噪聲方差信息，可得到發(fā)送符號sA的概率軟信息Pr(sA=si)=α·exp(-/β)；

（6）由sA的概率軟信息Pr(sA)，在星座解調制后可獲得編碼信息比特流的概率軟信息，將概率軟信息傳輸至信道譯碼器，可得到發(fā)送信息比特流的估計，完成第一路信息流的比特流的解調，從而獲得第一路信息流的解調信息。

可以看出，接收端在對第一路信息流進行解調時，與相關技術方案中的復雜度一樣，性能也一樣。

步驟2（S2）：接收端將第一路信息流的解調信息代回并求出第一路信息流對應的發(fā)送信號以獲得反饋符號流。接收端以第一路信息流所對應的發(fā)送端的編碼方式對第一路信息的解調信息進行編碼，并將編碼之后的信息進行星座調制以獲得反饋符號流。例如，接收端獲得第一路信息流的比特流之后，重新按照發(fā)送端的編碼方式進行編碼，并做星座調制，例如，MA-QAM 星座調制，設調制之后的符號流即為反饋符號流，進而接收端根據反饋符號流對第二路信息流進行解調，即進入步驟3（S3）。

步驟3（S3）：接收端根據反饋符號流依次進行干擾消除和合并以獲得合并信號，并根據合并信號對第二路信息流進行單符號解調處理以獲得第二路信息流的概率軟信息。接收端將s^A傳輸至接收端的干擾消除模塊，進行干擾消除：

根據合并之后的合并信號進行單符號解調處理，接收端將符號sB按照比特位映射為sB=bKbK-1…b1，共Kbit，其中，K=log2(MB)，MB為第二路信息流的調制階數。接收端根據合并信號rB依次計算bKbK-1…b1中各比特對應的概率軟信息以獲得第二路信息流的概率軟信息。具體地，接收端計算第二路信息流的概率軟信息的公式為：

式中：ρ和σ是和噪聲方差相關的常數。

由上述單符號解調過程可以看出，在對第二路信息流進行解調時，也需要計算距離|rB-(|hB1|2+|hB2|2)si|2，但是，與對第一路信息流進行解調不同的是，只需要計算K次距離，而對第一路信息流進行解調時需要計算MA次距離，并且每次還需要做一次針對符號sB的硬判斷。

步驟4（S4）：接收端將概率軟信息進行解碼以獲得第二路信息流的解調信息。接收端將上述獲得的第二路信息流，即符號sB中的各比特對應的概率軟信息，傳輸至信道譯碼器，即信道解碼模塊，即可得到第二路信息流的估計，完成第二路信息流的解調，獲得第二路信息流的解調信息。

基于上述說明，以第一路信息流為QPSK，第二路信息流為64QAM 為具體實例進行描述，本方法的信號解調方法與相關技術相比，在對第一路信息流進行解調時，復雜度相同。由于是QPSK 信號，故復雜度較低，性能也相同。但是，在對第二路信息流進行解調時，其他相關技術中的方案需要計算64 次距離以及64 次針對QPSK 符號的硬判斷，而采用本文的信號解調方法，只需計算6 次距離。雖然本文方法需要對第一路信息流的解調信息的譯碼結果進行重編碼，并進行星座調制之后再做干擾消除、合并和單符號解調，進而在一定程度上增加了復雜度，但是整體上仍然明顯能夠降低計算量。另外，在第二路信息流的解調過程中獲得了第一路信息流的迭代譯碼增益，因此，接收端對第二路信息流的解碼性能也比相關技術的方案更好。

3 結語

本文提出了一種基于第一路信息流解調信息進行雙流信號解調的方法。該方法通過對接收的雙接收信息流中調制階數低的那一路信息流進行解調，獲得解調信息之后，對該解調信息進行迭代處理，并做干擾消除，得到只有單流的兩路接收信號，然后可簡單地進行單符號解調，從而獲得另一路信息流的概率軟信息，實現對另一路信息流的解調。該信號解調方法可以降低處理復雜度，特別是高階調制信息流的處理復雜度，同時還保證了解調性能。