（通信与信息系统专业论文）迭代均衡与高效编码调制技术研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 符号间干扰( i s i ) 一直是无线通信领域研究的重点，传统的手段是采用各 种均衡方法来消除。近年来通信技术的迅猛发展，也为解决i s i 问题提供了新 思路。1 9 9 3 年c b e r r o u 等人在i c c 9 3 会议上提出了t u r b o 码。t u r b o 码具有 接近理论极限的译码性能，由此促进了“t u r b o 原理”的形成和应用。其中一 个著名的成果就是t u r b o 均衡。t u r b o 均衡用译码的思想有效地解决了i s i 对 数据可靠传输的影响。2 0 0 7 年李道本教授针对现有复用方式的缺陷，提出了 一类具有高频谱效率和编码增益的重叠复用技术，该技术利用可控制的i s i 实现高效传输，用纠错译码的手段实现可靠数据传输，是对i s i 原理的有效利 用而非消除。 本文首先探讨了t u r b o 均衡，包括其原理和编译码结构，并在推导比较 均衡算法的基础上仿真实现t u r b o 均衡，同时对影响其性能的因素作了理论 分析。为了降低均衡时延，本文讨论了并行分块的均衡算法。基于并行均衡 框架，结合基4 算法和传递状态度量初始值方案实现高速t u r b o 均衡，并对 此进行了仿真分析。 其次，本文介绍了两种重叠复用技术，重叠码分复用( o v c d m ) 幂i 重叠时 分复用( o v t d m ) 。重叠复用的基本思想是通过在各路信号之间引入重叠，人 为造成码间干扰，形成编码约束。由此，可带来一定的编码增益、改善频谱 效率。对于o v c d m ，本文采取的研究方法是将其与t c m 技术进行对比。通 过分析两者的原理、性能，寻找两种技术之间的异同。将o v c d m 与“t u r b o 原理”结合，即可形成两级编码的t u r b o 一0 v c d m ，将之与t u r b o t c m 技术 进行对比，相关研究表明，o v c d m 可以被视为是一种广义的高效编码调制 技术方案。 对于o v t d m ，本文在分析其原理、构造的基础上，对该技术的性能进 行了仿真，并与同频谱效率的调制方式的误比特性能进行比较，由于码字间 的重叠带来了一定的编码约束，因此其具有较高的编码增益。仿真结果表明， 在o v t d m 系统中，符号重叠数越多，频谱效率越高，编码增益越大。将“t u r b o 原理”应用于o v t d m ，则得到了t u r b o o v t d m 。研究表明，重叠个数的多 少会极大地影响译码复杂度，为了改善译码延时，本文提出了一种分块并行 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 l 页 的t u r b o o v t d m 算法，并通过仿真验证了相关算法的有效性。 关键词：符号间干扰；t u r b o 均衡；并行译码；网格编码调制；重叠复用。 a b s t r a c t i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ( i s i ) ，w h i c hi st r a d i t i o n a l l ye l i m i n a t e db ym e a n s o f e q u a l i z a t i o nt e c h n o l o g y , h a sb e e nt h ef o c u si nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n i n r e c e n t y e a r s ，w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fe r r o rc o n t r o lc o d i n ga n ds i g n a lp r o c e s s i n g t e c h n o l o g y , an u m b e ro fn e wi d e a sh a v eb e e np r o p o s e dt om i t i g a t et h ei s i i n19 9 3 ， c b e r r o ue ta 1 p r o p o s e dt u r b oc o d e si ni c c 9 3 t u r b oc o d e s c a ne f f e c t i v e l y a c h i e v et h ee r r o rc o n t r o lc a p a b i l i t yn e a r t h es h a n n o nt h e o r e t i cl i m i t t h e i r i m p r e s s i v ep e r f o r m a n c ep r o m o t e d t h ef o r m a t i o na n da p p l i c a t i o n o f t u r b o p r i n c i p i e ，o n eo ft h ew e l l k n o w nr e s u l t si st u r b oe q u a l i z a t i o n ，w h i c he l i m i n a t e s t h en e g a t i v ee f f e c t so fi s i r e c e n t l y , b a s e do nt h em u l t i p l e x i n gp r i n c i p l e ，d a o b e n l ip r o p o s e di n2 0 0 7 an o v e l m u l t i p l e x i n gt e c h n o l o g y o ft h eo v e r l a p p e d m u l t i l c i l e x i n gf o rw i r e l e s sr a d i o s i t i ss h o w nt h a t ，t h eo v e r l a p p e dm u l t i p l e x i n g t e c h n i q u em a y o f f e rb o t hh i g hc o d i n gg a i na n ds p e c t r a le f f i c i e n c yb yi n t e n t i o n a l l y i m p o s i n gc o n t r o l l e di s i i nf a c t ，c o n t r o l l e do v e r l a p p i n gc o u l d b er e g a r d e da ss o m e k i n do fc o d i n gc o n s t r a i n t ，t h u sm u l t i p l e x i n gi s aw a yo fe x p l o i t i n gt h e i s i m e c h a n i s mr a t h e rt h a ne l i m i n a t i n gi ti nt h ec o n v e n t i o n a ls y s t e m f i r s t l y , t h e t h e s i sd i s c u s s e s t h eb a s i c p r i n c i p l e a n de n c o d i n g d e c o d i n g s t r u c t u r eo ft u r b oe q u a l i z a t i o n a n dt h e n ，t h es i m u l a t i o n s a r ep e r f o r m e dt o v a l i d a t et h et u r b oe q u a l i z a t i o n i no r d e rt o r e d u c et h ee q u a l i z a t i o nd e l a y , t h e t h e s i s i n v e s t i g a t e s t h es u b b l o c k p a r a l l e l t u r b oe q u a l i z a t i o ni m p l e m e n t a t i o n p r o b l e m h i g h s p e e dt u r b oe q u a l i z a t i o nh a sb e e ni m p l e m e n t e d b yc o m b i n i n gt h e f r a m e w o r ko fp a r a l l e le q u a l i z a t i o nw i t hr a d i x - 4a l g o r i t h ma n de x c h a n g i n gt h e s u b - b l o c kb o u n d a r yf o r w a r da n db a c k w a r di t e r e a t i o n c a l c u l a t i o n s b o t ht h e s i m u l a t i o na n da n a l y s i sa r ep r e s e n t e dt ov a l i d a t et h ea p p l i c a b i l i t yo ft h ep a r a l l e l t u r b oe q u a l i z a t i o ni m p l e m e n t a t i o n s s e c o n d l y , t h et h e s i si n t r o d u c e st w oo v e r l a p p e dm u l t i p l e x i n gt e c h n o l o g i e s ， o v e r l a p p e d c o d em u l t i p l e x i n g ( o v c d m ) a n do v e r l a p p e d t i m em u l t i p l e x i n g ( o v t d m ) ，w h i c hw e r eo r i g i n a l l yp r o p o s e db yd a o b e nl i t h eb a s i ci d e ao f o v c d mi st h eo v e r l a p p i n gb e t w e e nv a r i o u ss i g n a l st oc a u s ei s i ，w h i c hc o u l db e 西南交通大学硕士研究生学位论文 第lv 页 t r a n s f o r m e di n t os o m ek i n do fc o d i n gc o n s t r a i n t ，t h u sg i v i n gr i s et ob o t hc o d i n g g a i na n ds p e c t r a le f f i c i e n c yi m p r o v e m e n t a sf o ro v c d m ，t h et h e s i sc o m p a r e s i t w i t ht h ek n o w nt c mt e c h n o l o g y b o t ht h es i m i l a r i t i e sa n dd i f f e r e n c e sb e t w e e n t h et w ot e c h n o l o g i e si nt e r m so fp r i n c i p l ea n dt h ea c h i e v e dp e r f o r m a n c ea r e p r e s e n t e df o rc o m p a r i s o n m o r e o v e r ，b ya p p l y i n gt h e ”t u r b op r i n c i p l e ”i nt h e o v c d mt e c h n i q u e ，t h et u r b o o v c d mc o u l db ee m p l o y e d a sw e l l t h e c o m p a r i s o i lb e t w e e nt h et u r b o o v c d ma n dt u r b o t c mc o n f i r m sb st h a t ，t h e o v c d mc o u l db er e g a r d e da sag e n e r a l i z e dc o d i n ga n dm o d u l a t i o ns c h e m ew i t h h i g hs p e c t r a le f f i c i e n c y f i n a l l y , b o t ht h ep r i n c i p l ea n ds t r u c t u r eo ft h eo v t d m a r ep r e s e n t e da n d i n v e s t i g a t e d t h ec o m p a r i s o ni n t e r m so ft h eb e rp e r f o r m a n c eb e t w e e nt h e o v t d ma n do t h e rm o d u l a t i o ns c h e m e sw i t ht h es a m es p e c t r a le f f i c i e n c ys h o w s t h a t ，d u et oc o d i n gc o n s t r a i n t s f r o mt h eo v e r l a p p i n gb e t w e e nt h es u c c e s s i v e s y m b o l s ，o v t d mb e n e f i t s f r o mt h ea d d i t i o n a lc o d i n gg a i nb ye x p l o i t i n gt h e o v e r l a p p i n gc o n s t r a i n t m o r e o v e r , i ti ss h o w nt h a t ，m o r eo v e r l a p p i n gw i l lg i v er i s e t oh i g h e rs p e c t r a le f f i c i e n c ya n dl a r g e rc o d i n gg a i ni no v t d m b ye m p l o y i n gt h e t u r b op r i n c i p l e ”，t u r b o o v t d mi si n v e s t i g a t e da sw e l l t h es t u d ys h o w st h a t t h en u m b e ro fo v e r l a p p i n gs y m b o l sw i l lg r e a t l ya f f e c tt h ed e c o d i n gc o m p l e x i t y i n o r d e rt or e d u c et h ed e c o d i n gd e l a y , t h es e g m e n t - b a s e dp a r a l l e li m p l e m e n t a t i o nf o r t u r b o o v t d mi sp r o p o s e da n dv a l i d a t e dt h r o u g hs i m u l a t i o n k e yw o r d s ：i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ；t u r b oe q u a l i z a t i o n ；p a r a l l e ld e c o d i n g ； t r e l l i sc o d e dm o d u l a t i o n ；o v e r l a p p e dm u l t i p l e x i n g 西南交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位 论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密d ，使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“”) 学位论文作者签名：萋- 驾 日期：；0 0 7 指导老师签名：啄1 朱隶 日期： 和0 7 一 西南交通大学学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所 得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体 已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 本学位论文的主要创新点如下： 1 在现有的并行均衡框架基础上，结合基4 算法和传递分块边界处状态 度量初始值方案实现高速t u r b o 均衡，并对重叠比特的个数作了调 整，在降低均衡时延的前提下进一步提高系统的误比特性能； 2 通过将o v c d m 与t c m 作比较，并对其原理以及性能进行详细分析， 得出o v c d m 本质上就是一种编码调制技术的结论； 3 提出了一种分块并行的t u r b o o v t d m 算法，通过对o v t d m 检测 器以及信道译码器分别作分块处理，并在分块边界处传递状态度量 初始值，以及在分块首尾加适量重叠比特，达到既降低译码时延又 能保障译码性能的目的。 学位论文作者签名：袭呜 日期：叫四 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 第1 章绪论 1 1t u r b o 迭代译码与检测思想 1 9 9 3 年，c b e r r o u 、g l a v i e u x 和t h i t i m a j s h i m a 在日内瓦召开的国际通信会 议( i c c ) 提交的论文中首次提出t u r b o 码的概念。t u r b o 码，又称为并行级联卷 积码，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。计算机仿真结果表明，其译码 性能接近s h a n n o n 理论值 1 】【2 】。这一超乎寻常的优越性能，引起了人们的广泛关 注，t u r b o 码随即成为信道编码研究的热点之一。 软输出译码和迭代译码是t u r b o 码的两项关键技术。目前t u r b o 码译码的 基本算法有基于最大后验概率的软输出算法( m a p ) 口6 】和软输出v i t e r b i 算法 ( s o v a ) 3 9 】。m a p 算法性能优异，然而由于其计算量大，且运算中的非线性运 算不利于硬件实现，因此常用的是它的一种对数形式，即l o g m a p 算法。软 输出v i t e r b i 算法是对传统v i t e r b i 算法的修正，使之能够提供软信息输出，从 而适应迭代译码机制的需要。在上述几种算法中，s o v a 算法的计算复杂度最 小，便于硬件实现，但其性能损失较大，较m a p 算法差了约o 7 d b 。t u r b o 码 译码采用的迭代思想，与两个分量编码器相对应，两个软输入软输出译码器相 互合作，通过迭代处理和译码反馈，共享和交换概率信息，实现迭代译码，在 高斯白噪声信道环境下可以获得接近s h a n n o n 极限的性能。 迭代译码思想给编码、调制、信号检测、均衡等研究领域注入了新鲜血液， 促进 t u r b o 原理”的形成和应用。将结构简单的分组码作为分量码与卷积码级 联，采用t u r b o 原理迭代译码，可得到很好的误比特性能 3 1 。将t u r b o 码与调制 技术相结合，则形成同时具有高编码增益和高频谱效率的t u r b o t c m 方案】； 将d p s k 、m s k 调制器中的差分编码器看作2 状态卷积编码器与信道编码器串 行级联，则可以在接收机中对差分译码器与信道译码器采用迭代译码技术来提 高性能 9 】【i o 】；将迭代译码的思想应用于c d m a 中，便形成了迭代多用户检测技 术】。随着多天线技术的发展，迭代检测及译码技术也成功地运用于多输入多 输出( m i m o ，m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 系统。利用t u r b o 码的迭代译码原 理，在接收端将均衡与译码联合处理，即一种迭代算法对同一组接收到的数据 进行重复地均衡和译码，这种处理就是t u r b o 均衡 1 2 - 1 6 1 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 1 2 均衡技术研究现状分析 1 。2 1 均衡的基本思想 在数字通信系统中，人们总希望以尽可能高的数据传输速率可靠方便地传 输信息，而信道带宽资源总是有限的，在带限信道上传输高速数据时，会因为 信道畸变和多径效应产生符号间干扰( i s i ) ，严重地干扰信息的可靠传输，影响 系统的速率和性能。为了对抗符号间干扰( i s i ) ，通常采取均衡技术来补偿信道 特性。均衡技术通过在接收端抽样、判决之前加一均衡器，采用滤波或其他技 术减弱码间干扰对信号的影响，重构原始信号。 1 2 2 传统均衡技术 均衡技术大致分为两大类：线性均衡及非线性均衡。在信道频率响应特性 比较平坦、所引起的码间干扰不太严重的情况下，可采用线性均衡，例如对于 有线电话信道应用线性均衡是很有效的。常用的最大似然序列估计器( m l s e ) 及判决反馈均衡器( d f e ) 属于非线性均衡器。在无线移动通信中，由于信道的 多径传播，采用以最大似然序列检测准则为依据的信道均衡方法，其误码性能 为最佳，判决反馈均衡性能次之。以下将对这几类均衡器的原理以及特点进行 简要的说明。 线性均衡的方法是利用一个线性横向滤波器来对信道中引入的码间干扰进 行补偿。通常用两种算法来计算横向滤波器的抽头系数：一是由l u c k y 于1 9 6 5 年提出的以峰值畸变为准则的迫零算法【l7 j ；另一是由p r o a k i s 、m i l l e r 、l u c k y 以及g e r s h o 等人提出的以最小均方误差为准则的均方误差算i ! 去【1 8 】。由于l u c k y 在分析中忽略了信道加性噪声的影响，迫零算法易于实现，但在实际通信中是 存在加性噪声的，这就引起了以下问题：在实际通信中，当信道传递函数的幅 频特性在某频率有很大的衰减( 出现传输零点) 时，由于均衡器的滤波特性与信 道特性相逆，所以迫零均衡器在此频点有很大的幅度增益，而实际信道存在加 性噪声时，系统的输出噪声将会增大，这会导致系统的输出信噪比下降。均方 误差算法克服了迫零算法的缺点，该算法是在综合考虑均衡器输出端既存在残 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 留码间干扰，又有加性噪声的情况下，以最小均方误差准则来计算横向滤波器 的抽头系数【l 圳。 在信道频率特性比较平坦的情况下，采用线性均衡器有较好的性能。若信 道特性严重失真，尤其在信道频率特性有传输零点的情况下，线性均衡器为补 偿信道零点而放大信号，这使得噪声也被放大，从而影响了有用信号。为了解 决这一问题，1 9 6 7 年a u s t i n 提出了判决反馈均衡器d f e ( d e c i d i o n f e e d b a c k e q u a l i z e r ) 2 0 1 。 判决反馈均衡器的原理相当于线性均衡器加上了一个反馈部分，它由前 馈和反馈两节组成。前馈节由一个前馈滤波器构成，等同于线性均衡器，目的 在于均衡信道的前导失真。反馈节由一个字符检测判决器和一个反馈横向滤波 器共同构成。反馈滤波器的输入为前面已检测出来的字符，反馈部分的作用是 从字符估计中减去码间干扰部分，抵消信道的后尾失真。前馈和反馈两个滤波 器的抽头间隔均为码元的波特间隔t 。和线性均衡器类似，判决反馈均衡器的 前馈和反馈滤波器系数的调整也可以采用优化准则进行优化。 虽然d f e 能有效地降低i s i 对信息序列的影响，但它会产生误码扩散，并 且其误码性能难以分析。信噪比较高时，d f e 均衡器的性能明显优于线性均衡 器，但是从差错概率最小的观点来看，它不是最优的。由于具有符号间干扰的 信道是一种典型的有记忆信道，所以，即使发送的字符是独立同分布的( 亦即无 记忆) ，在通过有记忆的信道传输后，接收到的字符序列也是有记忆的。对于有 记忆信号，字符序列的最佳估计有两种主要算法：最大似然序列估计( m l s e ) 算法和最大后验概率( m a p ) 算法。 1 9 6 7 年由a j v i t e r b i 提出的v i t e r b i 算法【2 1 2 2 1 ，最早用于卷积码的最大 似然译码。1 9 7 2 年，f o r n e y 认识到i s i 信道与卷积编码器的相似性，提出用v i t e r b i 算法实现最大似然序列检测( m l s e ) ，m l s e 在降低序列错误方面是最优的，并 且明显优于传统的逐个码检测( s s d ) 均衡器【2 3 】。例如，对于部分响应系统，其 误码性能优于s s d3 d b 。用v i t e r b i 算法来实现m l s e 时，最大的缺陷就是需要 一个巨大的存储空间来存储中间译码路径。在实际应用中，输入序列的长度通 常非常大，甚至于无限长，这就使得整个序列的检测延时变得不可控制。另外， v i t e r b i 算法的复杂度依赖于信道冲激响应路径数( 随响应路径数呈指数增长) 。 鉴于v a 算法的上述缺陷，1 9 9 1 年6 月，m o ww a ih o 提出用晶格( l a t t i c e ) 的方法实现m l s e 2 4 1 。m o ww a ih o 认为，对p a m 系统，所有可能的信源序列 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 形成一个有限的整数晶格。由于有限晶格的线性变化依然是有限晶格，而传输 序列必然是晶格中的点，接收序列是由传输序列叠加噪声后的观测值，因此， 估计最大可能传输序列的问题就转化为寻找最接近给定值的晶格点问题。基于 以上理论，他将m l s e 问题转化为最近晶格点问题c v p ( c l o s e s tv e c t o rp r o b l e m ) 。 c v p 的一般解法由k a n n a n 提出，主要包括两步：第一步通过缩减基算法实现， 第二步通过列举算法实现【2 4 2 5 】。1 9 8 2 年，l e n s t r a 、l e n s t r a 和l o v a s z 通过构建 l l l 缩减基和多项式缩减算法在缩减基问题上取得重大突破。l l l 缩减基算法 在诸如设计整数晶格，计算代数中的最小多项式方面得到了广泛应用 2 6 】。为了 找到长度最短的矢量，需要列举一个晶格中落入某个特定区域的所有矢量，因 此，列举算法是c v p 中重要的组成部分。目前有两种不同的列举方法，一是从 代数角度出发，另一是列举边缘与该组正交基平行的立方体内的点。每种方法 的复杂度及实现难易程度均不相同，复杂度大小可通过比较所需列举的点数得 到。 c v p 算法的复杂度主要取决于列举算法，与传统v a 相比，它的空间复杂 度从o ( 6 m 。l o g ( m ) ) 降至o ( a ) ，时间复杂度由o ( m 蚪1 ) 降至0 ( 8 2l o g ( a ) ) ，其中， m 为传输级数，万为检测器的截断深度，1 ，为信道存储长度。由上可知，c v p 算法的复杂度与传输级数彼此独立，但其性能又取决于传输级数，故传输级数 可以无限增大，因而它的性能和复杂度都得到了很大程度的改善。这正迎合了 多级传输机制的迅猛发展趋势【2 4 嗡】。 1 2 3t u r b o 均衡 t u r b o 均衡算法由c d o n i l l a r d 等人于1 9 9 5 年首次提出，随后g b a u c h 和 v f r a n z 等人对其进行了进一步的拓展 1 2 叫6 】。t u r b o 均衡算法采用了类似于t u r b o 译码的软信息交换与反馈的思想，将均衡与译码有机结合，使均衡器也具有处 理输入先验软信息与输出后验软信息的功能；通过与t u r b o 译码器进行信息交 换，在简化t u r b o 码计算规模的同时，保留了t u r b o 码的交织、译码与迭代思 想，从而获得适用于码间干扰信道的联合均衡和译码技术。t u r b o 均衡较之于 传统的均衡器与译码器分开的通信方式，性能上有了显著的提高。传统均衡器 通常采用硬判决，这就使得后级译码器只能采用硬输入译码，理论分析表明， 硬输入译码器和软输入译码器相比有较大的性能损失。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 最初，t u r b o 均衡的均衡器和译码器都采用最大后验概率( m a p ) 算法，这种 算法的性能极好，但对于延时扩展较大的信道以及规模较大的星座图，由于网 格图状态的增加，m a p 算法的计算复杂度过高，影响其应用。于是，寻找具有 较低实现复杂度而性能次优的软判决检测算法成为t u r b o 均衡的研究热点。比 较具有代表性的次优软判决检测算法有软输出的v i t e r b i 算法f s o v a ) 和 l o g m a p 算法。这类算法以付出少许的性能损失为代价获得较低的实现复杂 性。2 0 0 7 年d a r i of e r t o n a n i 等人提出低复杂度的b c j r 算法，该算法实现方式 主要包括减少状态的b c j r 算法和减少搜索的b c j r 算法两类。前者适用于最 小相位信道，能提供高质量的软输出，确保迭代过程的收敛性；后者采用全状 态网格图，只选用一个状态中度量最大的路径，其余视为零【2 7 】。另一种解决方 式是采用基于滤波器的均衡技术。均衡器由线性横向滤波器实现，该滤波器的 参数按照均方误差最小原则进行设定，该方法的性能与基于m a p 算法的t u r b o 均衡性能十分相似，但计算复杂度大大降低。然而，大部分基于滤波器的t u r b o 均衡算法在计算参数时涉及到大量的矩阵运算，这在一定程度上又增加了计算 的强度 2 引。 t u r b o 均衡的性能取决于信道的选择性以及时变特性。对大部分时不变信 道，t u r b o 均衡能完全消除码间干扰，并取得类似在a w g n 信道上传输的性能。 对于时变信道，t u r b o 均衡能抵消一部分码间干扰，并获得一定的分集增益。 现今对t u r b o 均衡的研究主要集中在其理论、算法和算法复杂度以及迭代 终止准则的研究上。由于t d s c d m a 、w c d m a 和c d m a 2 0 0 0 系统的信道编 码均采用了t u r b o 编码，而t u r b o 均衡技术是t u r b o 编译码技术的一种应用， 因此它也是第三代移动通信系统的关键技术；另外，高数据速率的业务会带来 很大的码间干扰( i s i ) ，这必将使得均衡技术尤其是高效的t u r b o 均衡技术成 为未来研究的一个重点。 1 3 网格编码调制( t c m ) 概述 纠错编码和调制是通信系统中极为重要的部分，传统的纠错编码只研究编 码器不考虑调制器，但从信息论的角度来看，纠错编码器是与调制器结合在一 起的，它们共同完成信息传输的任务。因此，应该在一个更广的意义下来理解 信道编码。编码与调制均属于信号设计问题，解调与译码同属于信号检测问题。 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 基于此，1 9 7 4 年m a s s e y 根据s h a n n o n 信息理论提出了将编码与调制作为一个 整体看待可能会提高系统性能的设想。此后，许多学者研究了将此设想付诸于 实践的途径。其中，最引人注目的是u n g e r b o e c k 于1 9 8 2 年提出的网格编码调 制( t c m ) 技术【2 9 】，它奠定了限带信道上编码调制技术的研究基础，被认为是信 道编码发展中的一个里程碑。之后，全球范围掀起了研究t c m 技术的热潮， 使得该技术从理论走向了实用。其中最瞩目的成就是1 9 8 4 年l e w e i 针对信道 中的各种干扰因素对相位的影响提出的克服相位模糊的旋转不变码。该方案为 8 状态、1 6 状态以及更多状态情况下相位模糊问题的解决提供了有效方法，并 于1 9 8 4 年和1 9 8 5 年进入商用，分别被用于9 6k b i t sm o d e m 仃c 3 2 q a m ) 和1 4 4 k b i f f s m o d e m ( t c 一12 8 q a m ) i - _ 。 t u r b o 码的出现，为t c m 技术提供了一个新的发展空间。t u r b o t c m 将 t u r b o 码与t c m 相结合来实现高编码增益高频谱效率的编码调制方案，许多学 者对此进行了研究。s l g o f f 等人于1 9 9 4 年对t u r b o 码直接与符号映射相结 合的方案进行了分析；s b e n e d e t t o 和d d i v s a l a r 等人随后对不同的高阶调制 技术与t u r b o 码相结合的方案进行了深入的研究【5 】；e r o b e r t s o n 和t w o m 分析 了以u n g e r b o e c k 码、多维码和并行转移编码作为分量码构造高频谱效率 t u r b o t c m 方案的条件和性能m 】。t u r b o t c m 已成为实现编码调制方案的新 方向。 1 4 重叠复用( o v x d m ) 概述 随着人们对通信业务需求量的增大，多用户共享信道成为通信业发展的趋 势，这就促进了复用技术的发展。信道复用是指多个用户同时使用同一条信道 进行通信，其物理实现是信道要将资源分配给各个用户。在正交信道复用方案 中，多个用户的信号在同一信道中传输时能彼此正交、互不干扰。复用技术按 其资源的不同可分为时分复用( t d m ) ，频分复用( f d m ) 和o f d m ，码分复用 ( c d m ) ，空分复用( s d m ) 矛im i m o 。传统复用方式的缺点在于频谱效率较低， 不能够获得编码增益，而且无法有效共享信道容量。虽然同等条件下，o f d m 与f d m 相比能获得几乎两倍的信道容量与频谱效率，但它不能够得到编码增 益，因此系统性能较差，不能很好地满足通信业的发展要求。 高阶调制一般被认为是a w g n 信道下获得高频谱效率的唯一方法。这种方 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 法可将多个信息比特调制到一个符号上进行传输。由于其较低的传输速率，高 阶调制不易受i s i 影响。然而，它也存在着一些不足，例如，随着信号级数的 增长，对信道特性和接收机性能有着更为严格的要求 3 2 1 。为了弥补高阶调制的 缺陷，充分利用复用技术的优势，李道本教授提出一类新的传输技术重叠 复用技术，这类技术不仅能提高系统的频谱效率，而且码字间的重叠可以形成 相互约束关系，即获得编码增益 3 1 3 5 】。重叠复用技术包括重叠频分复用( o v f d m ) 【3 、重叠时分复用( o v t d m ) t 3 2 3 3 、重叠码分复用( o v c d m ) 1 以及时频二维重 叠复用( o v h d m ) 3 5 】。这类技术在调制级数较低时能获得较高的频谱效率，而 且充分地利用码间干扰，是一种有效的高频谱效率的编码调制技术方案，其极 好的性能在下一代移动通信( b 3 g 、4 g ) 系统中具有广阔的应用前景。 1 5 本文研究内容及结构安排 本文主要针对符号间干扰( i s i ) i h - 题进行研究。研究内容可分为两部分：一 部分是研究t u r b o 迭代均衡及其改进算法；另一部分是研究高效编码调制技术， 通过分析研究重叠码分时分复用系统，进一步探究重叠复用的技术特点，并对 重叠时分复用的算法作了改进。 本文的结构安排如下： 第一章是全文的绪论，首先介绍t u r b o 迭代原理，然后对均衡技术的现状 作了简要分析，最后概括介绍网格编码调制以及重叠复用技术； 第二章介绍t u r b o 均衡，在分析主要的均衡算法的基础上，对其进行了仿 真研究。同时，第二章还介绍了基于分块并行的高速t u r b o 均衡算法，并给出 了算法的仿真结果和分析： 第三章介绍重叠码分复用技术，并将其与网格编码调制技术相比较，探寻 该技术的本质。此外，第三章还介绍了t u r b o t c m 和t u r b o o v c d m ，并仿真 比较两者性能的差别； 第四章介绍重叠时分复用技术，并结合t u r b o 原理，仿真分析重叠时分复 用技术的性能。最后，本文提出一种改进的t u r b o o v t d m 算法用以改善译码 时延； 第五章对全文工作进行了总结，并对论文下一步工作进行了展望。 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 第2 章t u r b o 均衡及高速t u r b o 均衡算法研究 本章在介绍典型i s i 信道的基础上，分析了t u r b o 均衡器的典型结构和常 用算法，并对各算法进行了分析和性能仿真。最后介绍基于分块并行的高速 t u r b o 均衡算法，通过仿真分析该算法的性能。 2 1i s i 信道传输模型 在带限信道上传输高速数据时，会因为信道畸变和多径效应产生码间干扰。 在有码间干扰( i s i ) 的带限通信系统中，通常的做法是将发送滤波器、信道、匹 配接收滤波器和抽样器的级联等效为一个具有有限冲激响应( f i r ) 的离散时间 横向滤波器，其信道模型框图如图2 1 所示，该时间模型具有马尔可夫链的特 性，可用网格图表示。 令矗为发送信息序列，则经过信道接收到的信息序列为 m ， r 一 只2 艺h k x n 一七+ ( 2 - 1 ) k - - - 一m i 其中， 九m ，： 是长度为m 。+ m ：+ 1 的信道脉冲响应系数h k 在时刻k 的 值，对于非时变信道来说，f 玩l 也就是时不变信道f i r 模型的一组抽头系数。 l 是一个高斯白噪声序列，其均值为零，方差为盯2 。由以上分析可知，i s i 信道可等效为一个码率为1 的卷积编码器。常见的i s i 信道模型为p r o a k i sb 信 道，此信道是典型的具有严重i s i 的时不变多径信道。其冲激响应为 h ( n ) = 0 4 0 7 6 ( n ) + 0 815 6 ( n - 1 ) + 0 4 0 7 6 ( n - 2 ) r 2 ，、 2 2t u r b o 迭代均衡的基本原理 t u r b o 均衡是迭代处理应用于联合均衡与译码的结果，由于i s i 信道具有时 变的离散时间冲激响应，因此可以将其等价于卷积编码器，则发送端等价于一 个串行级联码系统；在接收端，均衡器可以利用基于网格图的软判决算法实现， 即等价于一个基于网格图的s i s o 译码器，从而与软判决信道译码器级联形成 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 串行级联译码。由此可知，t u r b o 均衡类似于串行级联t u r b o 码结构，与s c c c 不同的是，t u r b o 均衡将用于译码的两个并列的分量译码器中的一个用均衡器 代替，另一个译码器仍用于卷积编码器的s i s o 译码。 图2 1 码间干扰信道的等效模型 形 输入数据 编 巳 映 吃 交 i s i 1r 均解 信 v o、儿。译 u 码射织1 衡 交 码 道器织 图2 21 、曲o 均衡系统框图 t u r b o 均衡系统框图如图2 2 所示。长度为k 的二进制序列 使用码率为r 的卷积码编码生成长度为n = k r 的二进制序列c = c o ，c l ，c u 一，】。经过信道映 射( 这里假定为b p s k 调制) ，信道交织器将6 ( 吃 一1 ，+ 1 ) ，n = o ，l ，n 一1 ) 交织 成另一同长度的二进制序列x = x 0 ，x t ，札l 】。序列石被送入i s i 信道。本文使 用的信道模型如2 1 节所示。在接收端，附加了高斯白噪声的序列y 经过均衡 器对i s i 卷积编码器进行译码，再经过译码器对信道编码器进行译码，最后输 出信源序列的估计值五。 迭代译码的具体过程如图2 3 所示。接收信号序列y 以及上一次迭代时译 码器传来的先验信息口( ) ( 第一次迭代时假设此先验信息为零) 进入均衡器， 经过s i s o 译码，得到均衡器的软输出为 产( ) = i n 譬型摆( 2 - 3 ) 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 0 页 则均衡器的外信息为 鹭( ) = h 揣一h 暑 | ；薯 = 产( 吒) 一鹭( 矗) ( 2 4 ) 其中，鹭