（通信与信息系统专业论文）基于turbo码的自适应编码调制系统.pdf

摘要 自适应编码调制( a c m ) 是一项在衰落信道中逼近s h a n n o n 容量限，获得高 的系统吞吐量的必需技术。随着现代多媒体业务的快速发展以及3 g 移动通信系统 研究工作的展开，自适应编码调制受到越来越多学者的广泛关注，被认为是未来 移动通信系统中的关键技术之一。 连续相位调制信号( c p m ) 是一类恒包络、相位连续的调制信号，它具有很 高的带宽和功率利用率。由于其包络恒定，它对功放的非线性特性不敏感；而相 位连续，又使得其带外辐射较小，因而产生的邻道干扰也较小。随着硬件技术的 快速发展，c p m 调制的最佳接收不再是难题。近年来c p m 和o f d m 调制体制 样得到了深入的研究，在移动通信及卫星通信等领域获得广泛的重视。 本文主要研究基于t u r b o 码的，分别利用o a m 调制和c p m 调制的自适应串 行级联系统。我们首先介绍了t u r b o 码的编码方式，以及采用的b c j r 迭代译码方 法，然后分析了关于连续相位调制c p m 的调制以及常用的两种解调方法，给出了 不同调制指数和不同进制数下的仿真曲线。在系统地介绍了自适应编码调制的基 本思想的基础上，给出了本文研究的固定门限切换的自适应串行级联系统模型， 比较分析了其系统结构。最后分析了在三种常见的信道下，所提方案的误比特率 性能和系统吞吐量。同时，给出了不同编码调制方式下的自适应转换门限，根据 不同的信道信噪比来选择合适的编码调制方式，以此获得高的频带利用率。 关键词：自适应编码调制( a c m ) 、连续相位调制( c p m ) 、t u r b o 、串行级联迭 代译码 a b s t r a c t a d a p t i v ec o d e dm o d u l a t i o n ( a c m ) i s ap o w e r f u lt e c h n i q u et oa p p r o a c hs h a n n o n c a p a c i t ya n da c h i e v eh i 【g ht h r o u g h p u to nf a d i n gc h a n n e l s w i t hf a s td e v e l o p m e n to f m u l t i m e d i aa p p l i c a t i o n sa n d3 gm o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m s ，a d a p t i v ec o d e d m o d u l a t i o nt e c h n i q u eh a sr e c e i v e dm u c ha t t e n t i o na n dc o n s i d e r e da sak e yf o r t h ef u t u r e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m s c o n t i n u o u sp h a s em o d u l a t i o n ( c p m ) i sac o m m o n l yu s e dm e t h o df o rd a t a m o d u l a t i o ni nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s i ti su s e dp r i m a r i l yb e c a u s ec o n t i n u o u s p h a s em o d u l a t i o np r o v i d e sg o o ds p e c t r a le f f i c i e n c y f u r t h e r m o r e ，c p mi st y p i c a l l y i m p l e m e n t e da sac o n s t a n t e n v e l o p ew a v e f o r m t h e r e f o r e ，c p mi sa t t r a c t i v eb e c a u s e t h ep h a s ec o n t i n u i t yy i e l d sh i g hs p e c t r a le f f i c i e n c y ，a n dt h ec o n s t a n t - e n v e l o p ey i e l d s e x c e l l e n tp o w e re f f i c i e n c y t h ep r i m a r yd r a w b a c ki st h eh i g hi m p l e m e n t a t i o n c o m p l e x i t yr e q u i r e df o ra no p t i m a lr e c e i v e r w i t ht h ef a s td e v e l o p m e n to fh a r d w a r e t e c h n o l o g y , a no p t i m a lr e c e i v e rf o rc p mb e c o m e sn o td i f f i c u l tt oc a r r yo u t a st h e o f d mt e c h n o l o g y ，c p mi sa na t t r a c t i v ed e v e l o p m e n ti nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n sa n d s a t e l l i t ec o m m u n i c a t i o n s i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，w em a i n l ys t u d ya d a p t i v es e r i a l l yc o n c a t e n a t e ds y s t e m sw i t h q a ma n dc p mm o d u l a t i o n sb a s e do nt u r b oc o d e s f i r s tw ei n t r o d u c et h ee n c o d i n g a n di t e r a t i v ed e c o d i n gp r i n c i p l e so ft u r b oc o d e s ，a n dt h e nw ep r e s e n tt h em o d u l a t i o n a n dt w od e m o d u l a t i o nm e t h o d sf o rc p m ，s i m u l a t i o nr e s u l t sa r ep r o v i d e df o rd i f f e r e n t m o d u l a t i o np a r a m e t e r s ( i n c l u d i n gd i f f e r e n tm o d u l a t i o nl e v e l s ) a f t e ri n t r o d u c i n gt h e b a s i ci d e ao fa c ms y s t e m a t i c a l l y , w ed e p i c tt h em o d e l so fa d a p t i v e s e r i a l l y c o n c a t e n a t e d s y s t e m s w i t hf i x e dt h r e s h o l d s h i f t i n g f i n a l l y , w ei n v e s t i g a t e b i t e r r o r - p r o b a b i l i t y ( b e r 、a n dt h r o u g h p u to ft h es y s t e m u n d e rd i f f e r e n tc h a n n e l m o d e l s a tt h es a m et i m e ，t h e6 x e dt h r e s h o l ds h i f t i n gi sd i v i d e da c c o r d i n gt od i f f e r e n t c o m b i n a t i o nm o d e so f c o d i n g r a t ea n dm o d u l a t i o nf o r m a t t h em o s te f f i c i e n t c o m b i n a t i o no fc o d i n gr a t ea n dm o d u l a t i o nf o r m a ti sc h o s e nf r o mas e to fm o d e s a c c o r d i n gt ot h ea v e r a g es i g n a l t o n o i s er a t e ( s n r ) i nt h i sw a y ，t h ei m p r o v e ds p e c t r a l e f f i c i e n c yc a nb ea c h i e v e df o ra na c ms y s t e m k e y w o r d s ：a d a p t i v ec o d e dm o d u l a t i o n ( a c m ) 、c o n t i n u o u sp h a s em o d u l a t i o n ( c p m ) 、t u r b o 、s e r i a l l yc o n c a t e n a t e d 、i t e r a t i v ed e c o d i n g 创新性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人 在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别 加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写 过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或 证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在 论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名日期 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研 究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校 有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全 部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本 人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电 子科技大学。 ( 保密的论文在解密后遵守此规定) 本人签名： 导师签名：去未旭导师签名：! 竺型! ! 日期： 日期： 第一章绪论 第一章绪论 本章首先简要介绍了数字通信系统模型，回顾了信道编码理论与技术的发展 历程，然后概述了自适应编码调制技术的提出、发展以及应用，简要介绍了c p m 调制技术的发展和研究现状，最后总结了作者在攻读硕士学位期间的主要研究工 作，给出了全文的内容安排。 1 1 数字通信系统 通信的目的是要把对方不知道的消息及时可靠地传送给对方，因此，要求通 信系统传输消息时必须满足可靠与有效，而在数字通信系统中可靠与有效往往是 一对矛盾。若要求有效，则必然使每个数据码元所占的时间缩短、波形变窄、能 量减少，但这样在受到干扰后产生错误的可能性会增加，即传送消息的可靠性降 低。若要求可靠，则要求传送消息的速率交馒。因此，如何较合理地解决可靠性 与有效性这一对矛盾，是正确设计一个通信系统关键问题之一。通信理论本身也 正是在解决这一对矛盾中不断发展起来的。根据s h a n n o n 的信息论，一个编码的 数字通信系统的组成框图如图1 1 所示。 图1 1 数字通信系统的模型 编码信道f 等效离散信道1 随着移动通信的快速发展，对更高效、更可靠的数字通信系统的需求同益增 长。早在1 9 4 8 年，s h a n n o n 在他的论文“通信的数学理论”1 1 】中，首次阐明了有扰 信道中实现可靠通信的方法，提出了著名的有扰信道编码理论，该文指出，任一 通信信道都有一个参数c ，称之为信道容量，如果通信系统所要求的传输速- 率r d , 于c ，则存在一种编码方法，当码长n 充分长并应用最大似然译码时，系统的错误 2 基丁二t u r b o 码的自适应编码调制系统 概率可以达到任意小。这就是著名的信道编码定理，它成为纠错编码理论的基础。 此后，汉明( h a m m i n g ) ，斯列宾( s l e p i a n ) ，普兰奇& r a n g e ) 等人在5 0 年代初，根据 香农的思想，给出了一系列设计好码和有效译码的方法。 1 9 6 5 年至1 9 6 8 年，r g g a l l a g e r 给出了误码率p 的指数界表示形式1 2 ，司： p e - t e i ( 。)( 1 1 ) 其中：工j 为分组码的编译码长度；e l ( 两 0 为可靠性函数，取决于不同的编译 码方式。从上式可以看出：在一定的码率下，只要编码分组长度工足够大，对于白 噪声信道在最大似然译码的准则下，就能使差错概率p 任意小。从码空间上看， 可理解为每个码字在整个码空间中平均地占有足够大的区域。当码长越长码空间 的维数就越高，出现远离平均码距的码对的概率也就越小，并趋于o 。然而长期以 来，由于译码的复杂度，人们将构造信道编码的重点放在短码上，即寻找一种可 译码的结构，使短码具有尽可能大的最小码距；而对于长码，其码距应尽可能接 近平均码距。在码的构造空间中，编码研究的思想多半局限于低维数的短码，它 相对于未编码的情况下能提供一定的编码增益，但与信道编码定理能力相差甚远。 在五十多年的纠错码的发展历程中，大致分以下几个阶段： 5 0 年代，首先被提出的是分组码，根据g a l l a g e r 推导的结果( 1 - 1 式) ，最优 分组码的误码率随着码长l 的增加里指数关系下降，为了达到一定的纠错能力和 编码效率，分组码的码长一般都比较大，若采用最大似然译码，其译码复杂度随 着码长的增加呈指数级增加，从而使译码得复杂度增大，难于实现，编码译码时 的信息码组的存储也是个大的问题。 1 9 5 5 年，e l i a s 提出了卷积码的概念1 4 】，在卷积码的编码过程中，充分利用了 各组之间的相关性，在与分组码同样的码率r 和设备复杂度条件下，无论从理论 还是从实际上均以证明卷积码的性能至少不比分组码差，且实现最佳和准最佳译 码也比分组码容易。卷积码有三种较好的译码方法：( 1 ) 1 9 6 3 年由m a s s e y 提出的 门限译码，这是一种利用码的代数结构的代数译码方法，类似于分组码中的代数 逻辑译码；( 2 ) 1 9 6 1 年由w o z e n c r a f t 提出，1 9 6 3 年由f a n o 改进的序列译码，这是 一种基于码树图结构上的一种准最佳的概率译码；( 3 ) 1 9 6 7 年由v i t e r b i 提出的 v i t e r b i 算法，这是基于码的网格 ( t r e l l i s ) 基础上的一种最大似然译码算法，是一 种最佳的概率译码算法。 为了解决长码性能优良与译码复杂的矛盾，1 9 6 6 年f o m e y 提出了利用两个确 定的短码构造长的串行级联码的思想。通常，级联码由不同的g a l o i s 域的子码串 联组成，其性能逼近编码定理给出的理论极限。采用准最佳的广义最小距离译码 ( g m d ) 证明了与( 1 - 1 ) 式有完全类似的结论： p e - r 正d r )( 1 2 ) 第一章绪论 3 式中：历僻) 幽( r ) ，这是由于易c r ) 采用的是非随机码且译码采用的是准最佳的广 义最小距离译码。显然，要达到同样小的误码率p 时，工2 幻，即其编译码的分组 长度要比理想的随机码与最大似然译码情况下更长。f o m e y 还证明：级联码的译 码复杂度并不是随着码长j = n n 的增长呈指数增加，而是随着码长以较小的幂 次增加，降低了译码的复杂度。 f o m e y 的串行级联码编、译码器实现的结构如图1 2 所示。 接收信号译码输出 一堕里堡塑h 塑窒竺h 竺里堡塑卜斗 图1 2 传统级联码的典型结构 由上可见，传统的串行级联码是希望通过对外码的译码纠正内码未能纠正的。 差错。由于软判决译码在性能上要比硬判决要好( 在接收端的解调和译码过程中， 根据对接收码元的处理方式的不同，分为硬判决与软判决译码。与软判决译码相 比，在同一种译码算法下，硬判决译码较为简单，易于工程实现，但在性能方面 要损失2 d b 左右) ，因此，能进行v i t e r b i 软判决译码的卷积码成为首选内码。为 了让外码译码也能利用软信息，同时也为了简化外码译码算法，人们希望内码译 码能提供软输出也就是说希望能提供输出的可靠度或似然值，为此人们提出了各 种软输出算法1 5 , 6 1 。其中最有代表性的是b a h l l 6 1 算法。 由于串行级联思想的弓i 入，给信道编码，特别是长码的性能带来很大的改善。 这类串行级联码很快就应用于无需追求传输速率的深空通信，它在采用最大似然 的软判决译码以后，获得了的优异性能。既然b a h l 算法可以对内码进行软输出译 码而为外码提供软判决输入，那么能否通过对外码也进行软输出译码并反馈到内 码译码而提高其性能昵? 显然，现有的编码结构是难以实现反馈的，原因有两点： ( 1 ) 串行结构级联码的编码关系为：c f ( x ) 为外码，c 譬f c l ) 为内码，可以看 出，外码译码输出的关于符号x 的信息不能直接提供关于内码译码输入c 的软信 息；( 2 ) 简单的反馈必然引起正反馈，使得算法不收敛或收敛到远离正确值处。 针对( 1 ) ，我们希望x 能反映到内码c 2 上去，这就要求两层码均为系统码， 使得外码译码的输出可以提供内码译码的输入软信息，而对于( 2 ) ，就是说要求 在进行第二次内码译码时用到的反馈软信息中不包含上次译码相同的码时用过的 信息。从严格意义上看这种要求是不可实现的，但我们注意到，如果两层码之间 经过了交织处理后，用于下段连续码符号的反馈信息分别来源于前一次译码的 分散的码符号，交织长度越长，这种相邻反馈符号的相关性就越低。此时只要从 4 基t - t u r b o 码的白适应编码调制系统 反馈符号似然信息中除去己用过的关于该符号本身的部分，就可以基本清除正反 馈，实现迭代译码，在对传统级联码做了上述结构和算法上的修正后，就引出了 性能优异的串行级联码- t u r b o 码，我们在第二章中将对其进行详细讨论。 1 2 自适应技术的发展 随着通信技术的发展，通过移动终端之间的无线连接来实现通信已成为未来 全球通信的重要特征之一。未来的移动通信系统将不仅要支持话音通信，同时还 要支持高速率数据和多媒体业务的传输，这些业务要求速率高、延时低和误比特 率低，但是无线通信系统自身的特点及其工作环境制约了对以上业务的传输质量， 制约因素主要有三个方面： i ) 移动通信信道是时变信道，该信道会引入严重的多径和阴影衰落。 2 ) 随着移动通信传输业务量的不断增加，频谱资源就越发紧缺了。 3 ) 通信终端必须体积小，功耗低，重量轻，这些要求限制了其性能的提高。 由于这些因素的存在，必须采取频谱和功率高效的抗衰落技术来提高系统性 能。一些常用的方法，包括功率控制或采用信道编码交织等。但是，这些技术都 是相对于最差情况的信道条件来设计的，这样对于在信道比较好的情况是对资源 的一种浪费，而在无线通信中，频谱、功率等的相关资源都是非常宝贵的。 在衰落信道中，高速率的无线数据传输需要健壮的和高频谱利用率的通信方 式。大多数的调制和编码技术不能根据衰落的情况自适应变化。这些非自适应的 技术在信道的状态比较差时需要一条固定的链路来保持系统的性能。所以，这些 系统在设计的过程中，根据信道的最差状态来设计，这将导致信道的容量不能够 完全被利用。而自适应系统可以根据信号的衰落使得信道容量得到最大的利用。 在文献 1 0 l 中，最佳的自适应传输系统可以在衰落信道中逼近s h a n n o n 容量。 自适应传输的概念在6 0 年代后期被首次提出，自适应通信系统需要在接收端 有一个精确的信道估计和在接收端和发射端之间有一个可靠的反馈信道，但由于 当时的硬件条件限制以及其他技术条件的不足，信道估计技术还比较落后，而且 当时的系统大都为点到点的单工连接，无法满足发射机的反馈链路进行信息反馈， 因而没有得到广泛的关注。 自适应技术根据信道衰落程度实时调节传输参数，是提高频谱效率的有效措 旌之一。其基本原理是，当信道质量较好时，发射机调整发射功率、符号传输速 率、调制星座大小、编码效率、编码结构或这些参数的组合，以较高的速率进行 传输，而当信道质量恶化时，降低数据传输速率，从而充分利用无线信道的时变 性，在不牺牲功率和误比特率的前提下，最大限度地提高链路的平均频谱利用率。 为增加系统容量、峰值数据传输速率和有效覆盖范围，对某一用户而占，发射和 第一章绪论 5 接收信号功率、编码和调制方式等应随这些因素而变化，这一过程也称为链路的 自适应川。 目前，在自适应编码调制系统的研究中，系统自适应参数包括：星座集合大 小、发射功率、码元速率、编码码率以及这些方式的结合 s l 。文献【9 】基于高斯信 道s h a n n o n 容量定理，得出了发射端和接收端均己知当前信道衰落特性的情况下 衰落信道的信道容量，以及衰落信道容量与衰落信道平均s n r 问相互关系，证明 了衰落信道中使信道容量最大的最优和次优功率自适应方案，即基于注水原理 ( w a t e r - f i l l i n g ) 的门限功率自适应方案和信道s n r 反比( i n v e r s i o n ) 方案。在此 基础上，g o l d s m i t h 等还提出了可变功率可变速率的m q a m 自适应调制系统【1 0 l ， 通过将调制阶数离散化并结合上述最优和次优方案，研究了衰落信道中频谱效率， 结果表明，相对于非自适应系统，采用自适应调制方案可以获得2 0 d b 功率增益。 在此基础上，考虑到离散可交功率自适应调制的有效性，文献1 1 1 j 还对离散发射功 率的自适应m q a m 作了进一步研究和优化，对每个调制星座点采用了多个离散有 限可变功率的方案。文献 1 0 1 和 1 2 1 的研究中都存在平均信号发射功率和b e r 大小 的限制，他们的研究思路都是对于高阶q a m 调制采用较大的发射功率，而对于低 价q a m 调制采用较小的发射功率，这样实现对信号发射功率的更有效利用。同时， 文献【1 2 】比文献【1 0 】改进的地方就是将每种调制方式的信号发射功率分为更多的层 次，更能适应信道瞬时衰落条件的变化。在系统平均b e r 的限制下，文献 1 3 1 中 导出了自适应调制的b e r 性能上界和对应的自适应调制系统吞吐量性能，基于当 前信道衰落和系统b e r 要求选择合适的调制方式。可以看出，采用自适应调制， 可以显著提高系统吞吐量性能而不增加系统中的共信道干扰。文献1 1 4 1 5 1 6 也 分别对固定和可变发射功率的变阶自适应m q a m 系统的频谱效率，即对信道带宽 的归一化吞吐量性能进行了研究，通过综合考虑信号发射功率、调制阶数等参数， 对各种自适应技术的结合进行了更全面的分析，给出了系统误码率、误帧率和吞 吐量等性能分析，目标是提高链路的平均频谱效率。 2 0 世纪9 0 年代，信道自适应技术成功运用于有线通信，重新唤起了研究者们 对无线信道自适应技术的兴趣。它同样用于高速率的调制，卫星链路和在端到端 的无线通信系统中满足一定的服务质量要求的情况。目前最新的研究主要集中在 o f d m 、m i m o 、s t c 等中的应用，文献 1 7 1 提出了基于o f d m 空时编码的自适应 调制技术，通过合并联合信源信道编码和空时编码以及正交频分复用来在无线信 道中传输图像；文献 1 8 1 中提出的自适应编码调制是基于比特编码的o f d m 系统， 自适应系统通过最优的选择编码方式和在频带宽度内有效的速率和功率设置来达 到最大的传输速率。这种方式在归一化速率和功率的体制下可以有6 5 1 0 d b 的增 益。文献【1 9 】提出的在衰落信道下实现同步语音和多类数据传输的自适应多极调制 方案，通过链路的质量不同，通信多级信号星座的参数改变信号星座的大小。 6 基于t u r b o 码的自适应编码调制系统 表1 1 列举了一些2 g 和3 g 移动通信中实现速率自适应的技术【2 1 1 ，通常在 c d m a 系统中，变扩频因子、变编码速率和码聚合等技术结合起来实现速率的自 适应变化；在t d m a 系统中，时隙内的速率变化可通过自适应编码调制( a m c ) 来实现，而系统传输的符号速率及传输块的大小一般保持不变阎。 表1 12 g 和3 g 移动通信系统中的自适应速率方案 系统标准自适应方式信道质量反馈 c d m al s 9 5m 个补充码信道补充信道请求信息 导频强度监测信息 c d h “1 0 0 0 可变扩频因子补充信道请求信息 可变速率编码导频强度监测信息 功率控制比特 w c d m a可变扩频因子导频强度、s i n r 变速率编码 b e r 或b l e r 检测 g p r s 时隙聚合a r q 状态信息检测；信号和 自适应调制干扰；b e r ；信号反差 t d m a 时隙聚合；增加冗余；上行a r q 状态信息 自适膨调制f 行分组信息反馈 e g p r s 时隙聚合；自适应调制；a r q 状态信息检测 自适应编码；增加冗余信号干扰；b e r 1 3c p m 调制技术概述 在现代通信中，随着无线通信技术的发展，出现了一些新的问题，主要是信 道带宽限制和非线性对传输信号的影响。传统的调制方式由于其限制，已经不能 满足要求，需要新的数字调制方式在有限带宽资源的条件下获得更高的传输速率。 多进制调制是提高频谱利用率的有效方法。 在深空通信中，为了利用空间飞行器的功率，发送信号功率放大器通常采用 高功率非线性线性功率性，这样要求发送信号波形的瞬时波形幅度要小，因而一 般采用具有恒定包络的调制方式。 随着对频谱资源需求的快速增长和频谱资源的有限，以及恒包络特性，c p m 调制技术逐渐引起了人们的注意。文献【2 0 】对c p m 做了全面的介绍。相比于一般 的调制方式，c p m 具有恒包络和良好的谱特性，例如，它有较窄的主瓣和快速滚 降的旁瓣。这些优越的特性使c p m 尤其适合于需要使用非线性功率放大器的无线 通信系统，比如卫星通信系统、移动通信，数传电台等。基于连续相位调制的编 第一章绪论 7 码调制系统已经应用于军方的战术电台中。早在上世纪9 0 年代，r s 码+ c p m 系 统就已经在美国军方应用。尽管c i m 信号有很好的频谱特性，但是当时多进制的 c p m 调制并没有得到广泛的应用，这主要是由于c p m 实现具有以下两个难点： ( 1 ) 计算复杂。c p m 的最佳相干解调通常采用最大似然序列估计( m l s e ) 来实现，其误比特性能取决于c p m 的最小平方欧氏距离( v i s e d ) 。由于v i t e r b i 算法不仅需要记忆c p m 的相位状态，而且还要记忆c p m 的前后相关符号序列， 随着进制数的增大，c p m 的状态数呈指数上升，计算量变的非常巨大。通常的器 件的内存和计算速度难以实现。因此如何在不减少最小平方欧氏距离的情况下， 减少c p m 的状态数，从而减少计算量，成了c p m 研究的热点之一。目前国外的 许多学者提出了些解决方法，如状态分解法，神经网络法等。 ( 2 ) 同步困难。除了计算复杂外，同步问题是c p m 的另外一个难点。由于 相位的记忆特性，传统的同步方法对c p m 信号不再适用。尤其是在跳频通讯环境 中，由于跳频引入的随机相位跳变，给c p m 的相位同步增加了困难。 1 4 本章主要研究工作和内容安排 作者结合陕西省自然科学基会项目和信息产业部、重庆市移动通信技术重点 实验室开放课题，采用理论分析和仿真相结合的方法，对于基于t u r b o 码的自适应 编码调制系统进行了深入的研究，取得了一些成果。全文共分为五章，其余章节 安排如下。 第二章详细阐述了t u r b o 码的编码和迭代译码原理。第三章详细介绍了连续相 位调制c p m 的调制解调方法，分析了c p m 的调制器的结构和分解模型，介绍了 两种常见的c p m 的解调方式，给出了c p m 调制系统在不同的调制指数和不同进 制数下的性能曲线。第四章简单介绍了自适应编码调制的模型，详细分析了自适 应系统的信道容量以及自适应调制策略。在此基础上，提出了本文的基于t u r b o 码的两种自适应编码调制方式，分别采用o a m 调制和c p m 调制方式。第五章给 出了衰落信道的仿真模型，介绍了基于t u r b o 码的自适应编码调制系统，给出了仿 真结果，并根据仿真结果进行了简单的分析。最后对本文的主要内容和成果进行 了总结，并指出进一步研究的问题和需要做的工作。 第二章t u r b o 码编译码的基本原理 第二章t u r b o 码编译码的基本原理 9 本章主要介绍了t u r b o 码编译码器的组成，工作原理，以及b c j r 的m a p 译码 算法，阐述了软输出迭代译码的思想与实现框架 t u r b o 码，又称并行级联卷积码( p c c c ) ，是由c b e r r o u 等在i c c 9 3 会议上提 出的l 矧。它巧妙地将卷积码和随机交织器结合在一起，实现了随机编码的思想， 同时，采用软输出迭代译码来逼近最大似然译码。文【2 3 】中的模拟结果表明，如果 采用大小为6 5 5 3 5 的随机交织器，并且进行1 8 次迭代，则在毛0 之0 7 d b 时，码 率为1 2 的t u r b o 码在a w g n 信道上的误比特率( b e r ) s 1 0 - s ，达到了近s h a n n o n 限的性能( 1 2 码率的s h a n n o n 限是0 d b ) 。因此，这一超乎寻常的优异性能，立 即引起信息与编码理论界的轰动。 2 1t u r b o 码编码方法 t u r b o 码实际上是一种并行级联卷积码( p a r a l l e lc o n c a t e n a t e dc o n v o l u t i o n a l c o d e s ) 。t u r b o 码编码器是由两个反馈的系统卷积码编码器通过一个交织器并行连 接而成，编码后的校验位经过删余阵，从而产生不同码率的码字。 图2 1t u r b o 码编码器结构框图 图2 1 所示的是典型的t u r b o 码编码器框图，信息序列球= “西“a 附) 经过一 个位交织器，形成一个新序列h j = 伽：，“：，“； ( 长度与内容没变，但比特位 置经过重新排列) 。h 与h 1 分别送到两个分量码编码器( r s c i 与r s c 2 ) ，生成序 列f 1 与】p 。下面我们简单介绍下各个部分的作用： ( 1 ) 交织器：在t u r b o 码的编码过程中，交织器扮演着重要的角色。交织器 虽然仅仅是在r s c 2 编码器之前将信息序列中的个比特的位置进行随机置换， 但在很大程度上影响着t u r b o 码的性能。通过随机交织，使得编码序列在长为2 n 口 1 0 基于t u r b o 码的自适应编码调制系统 或3 n ( 不使用删余) 比特的范围内具有记忆性，从而由简单的短码得到了近似长 码。当交织器充分大时，t u r b o 码就具有近似于随机长码的特性，实现随机编码的 思想，常用的交织方式分为分组交织和随机交织。 ( 2 ) 删余单元：在t u r b o 码的编码器中，为了提高码率，序列r 1 与f 2 需要 经过删余处理，采用删余( p u n a u f i n g ) 技术从这两个校验序列中周期地删除一些 校验位，形成校验位序列f 。f 与未编码序列r 经过复用调制后，生成了t u r b o 码序列x 。例如，假定图2 1 中两个分量编码器的码率均是1 2 ，为了得到1 2 码 率的t u r b o 码，可以采用这样的删余矩阵：p 一【1o ，01 】，即删去来自r s c l 的校 验序列f 1 的偶数位置比特与来自r s c 2 的校验序列】p 的奇数位置比特。 t u r b o 码是建立在一种特殊的系统卷积码递归系统卷积码( r s c ) 基础之上 的，它以两个r s c 码作为它的分量码。所以我们有必要进一步对r s c 码进行介绍。 从差错控制编码的有关文献中我们可知，非系统卷积码( n s c ) 的b e r 性能在高 信噪比时比约束长度相同的非递归系统码要好，而在低信噪比时情况却正好相反。 递归系统卷积( r s c ) 码综合了n s c 码和系统码的特性，虽然它与n s c 码具有相 同的t r e l l i s 结构和自由距离，但是在高码率( 足2 3 ) 的情况下，对任何信噪比， 它的性能均比等效的n s c 码要好【2 4 i i 矧。因此，在t u r b o 码中采用r s c 码作为分 量码。我们比较一个生成1 6 状态r s c 编码器结构与非系统卷积码的不同，以m = 4 ， g 1 = 3 7 ，g 2 = 2 1 的r s c 为例，它和非系统卷积码的生成电路的图2 2 所示。 系统卷积码编码器递l f i 系统卷积码编码器 例2 2n s c 和r s c 编码框图比较 对于一个编码速率为1 2 的非递归卷积码来说，其生成矩阵 6 k ( d ) l 【g l ( d ) ，g ：( d ) 】，而等价的递归系统卷积码的生成矩阵国( d ) 则具有如下 的表示形式1 2 6 1 第二章t u r b o 码编译码的基本原理 1 1 ( d ) i 【1 舞l ( 2 - 1 ) 对于输入信息序列u ( d ) ，非递归卷积码的输出码字序列 c k ( d ) 一【，( d ) g 。( d ) 一【u ( d ) & ( d ) ，u ( o ) g ：( d ) 】，那么在相同输出码字序列的前提条 件下，递归系统卷积码的输入信息序列u ( d ) 一v ( o ) g ，( d ) ， c ( d ) - u ( d ) g 霄( d ) 一v ( o ) g ，( d ) q ( d ) - v ( o ) g 。( d ) ，v ( d ) g ：( d ) 卜c 。( d ) 。由此可 见，非递归卷积码与递归卷积码在码字结构上是一样的。 用r s c 码构成的t u r b o 码的码率r 为： 三。土+ z 一1 ( 2 2 ) r 墨足 r l 、恐为构成t u r b o 码的分量码的码率，在经删除后，分量码r s c l 与r s c 2 的码 率r 1 、r 2 可以不同。 在码率为1 2 的情况下，t u r b o 码在k 时刻的输出为以一( ，) ，其中工f 由1 和工f 2 交替组成。假设采用b p s k 调制方法，则信道上的发送符号为i 卅： q 一( ，) = “2 - 1 ) , e , ，( 2 一1 ) e ) ( 2 - 3 ) 经过信道传输、解调，接收器匹配滤波器在k 时刻的输出采样值为y 。t ( y ：，y f ) ， 译码器的任务就是从此接收序列估计发送信号。 2 2t u r b o 码的迭代译码原理 对任何单个传统编码，通常在译码器的最后得到硬判决译码比特，然而t u r b o 码译码算法不应限制在译码器中通过的是硬判决信息，为了更好的利用译码器之 间的信息，译码算法所采用的是软判决信息。对于一个由两个分量码构成t u r b o 码的译码器是由两个与分量码对应的译码单元和交织器与解交织器组成，将一个 译码单元的软输出信息作为下一个译码单元的输入，为了获得更好的译码性能， 将此过程迭代数次，这就是t u r b o 码译码器的基本的工作原理。 t u r b o 码译码器的基本结构如图2 3 所示。它由与编码器中分量码编码器的个数 相同的软输入软输出( s i s o ) 译码模块d e c l 和d e e 2 串行级联组成。所谓软输入软 输出，是指译码器的输入和输出并不是o 或1 这样具体的结果，而是关于当前译码 码元的某些有用的信息，例如关于0 和1 的后验概率或似然函数。由于软信息利于 多次反馈迭代，能够充分利用码元自身携带的信息，故在性能上要比硬输入和硬 输出要优越交织器与编码器中所使用的交织器相同。译码器d e c l 对分量码r s c l 进 行最佳译码，产生关于信息序y o u 中每一比特的似然信息，并将其中的“新信息” 1 2 基于t u r b o 码的自适应编码调制系统 经过交织送给d e c 2 ，译码器d e c 2 将此信息作为先验信息，对分量码r s c 2 进行最佳 译码，产生关于交织后的信息序列中每一比特的似然比信息，然后将其中的“外 信息”经过解交织送给d e c l ，进行下一次译码。这样，经过多次迭代，d e c l 或d e c 2 的外信息趋于稳定，似然比渐进值逼近于对整个码的最大似然译码，然后对此似 然比进行硬判决，即可得到信息序n u 的最佳估值五。 幽2 3t u r b o 码i 季码器的结构 对于卷积码来说，寻找最大似然路径的v i t e r b i 译码算法是最优的，但对于由卷 积码并行的t u r b o 来说，采用的是最大后验概率( m a p ) 的译码准则，这种准则能 在假设输入信息序列先验等概的条件下使译码输出的比特错误概率达到最小值。 假定t u r b o 码译码器的接收序列为y 一( y ，y ) ，冗余信息y ，经解复用后，分 别送给d e c l 和d e c 2 。于是，两个软输出译码器的输入序列分别为： d e c l ： 咒一0 ，y 印) ，d e c 2 ：y 2 一( y ，y 印) 为了使译码后的比特错误概率最小，根据m a p 译码准则，t u r b o 译码器的最 佳译码策略是，根据接收序列y 计算后验概率( a p p ) e ( u 。) 一e ( u il y l , y ：) 。显然， 这对于稍微长一点的码计算复杂度太高。在t u r b o 码的译码方案中，巧妙地采用了 一种次优译码规则，将h 和y ，分歼考虑，由两个分量码译码器分别计算后验概率 p 以i y l , e ) 和p ( “il y 2 , e ) ，通过d e c l 和d e c 2 之问的多次迭代，使它们收敛于 m a p 译码的脚i l m ，y ：) ，从而达到近s h a n n o n 限的性能。这里，鬈和e 为附加信 息，其中置由d e c 2 提供，在d e c l 中用作先验信息，e 由d e c l 提供，在d e c 2 中用 作先验信息。另外，既然只有外信息可用于迭代，那么在迭代译码中，分量译码 器之日j 的信息交换应不相关，即要求交织器应最大程度地置乱原信息序列。 关于e ( u 。i y l , 置) 和p 瓴1 ) ，：，e ) 的求解，目前已有多种方法，它们构成了t u r b o 码的不同译码算法，我们将在后续章节中详细介绍。下面我们以b c j r 2 8 的前向 后向m a p 软输出算法为例来讨论t u r b o 码的译码。 第二章t u r b o 码编译码的基本原理 2 3 分量码的最大后验概率译码( m a p 算法) 1 3 考虑图2 4 所示的软输入软输出( s l s o ) 译码器，它能为每一译码比特提供对 数似然比输出1 2 b l 。 图2 4 软输入软输出译码器框图 图中m a p 译码器的输入序列为y 一一瓴，y ：，y ，y ，) ，其中 y 。一( y ；，_ ) ，f ) tr “。) 和似) 分别是关于的先验信息和对数似然l t 。定义如下： 地) i l n 等岩( 2 - 4 ) 川i l n 糕 ( 2 - 5 ) 假定发送端r s c 编码器的存储级数为v ，约束长度为k ，编码器在k 时刻的 状态为s - ( a k ，a t _ l , - - - , a k 。) ，编码输出序列为x o ，矿) 。传输信道模型如图2 5 所示。 d ? n ? 图2 5 信道模璎 从图2 5 可知， y 2 4 ：+ 一n 2 ( 2 x ；一1 ) 虿+ 噬 ”一q p p + 砟m 。p 一。p 一1 ) 、虿+ 碟 ( 2 6 ) ( 2 忉 式中s 和p 为信道衰落因子，对于a w g n 信道，a ；一4 f - 1 。和嵋是两个独立 同分布的高斯噪声样值，它们的均值为0 ，方差仃2 一0 2 。 m a p 译码器的任务就是求解式( 2 5 ) ，然后按照下列规则进行判决： 。1o ，l ( u i ) t o 下面我们利用b c 3 r 算法对式( 2 5 ) 的计算方法。 砸j乩瓣p(uk=1,y，)p(yf)地曼瓦i丽)p(yf) p - 1 | s ，& 咄吖 固 ( 2 - 8 ) ( 2 9 ) 上式中，求和是对所有由u t = l ( 或u t = o ) 引起的最。-