一種通信信道優(yōu)化迭代均衡的新型算法

余 蕾，黃 河

（96901部隊(duì)26分隊(duì)，北京，100085）

0 引 言

當(dāng)前常規(guī)的迭代均衡算法，接收數(shù)據(jù)均衡后若譯碼結(jié)果錯(cuò)誤，則需對(duì)譯碼結(jié)果重新進(jìn)行編碼、調(diào)制、加擾，與訓(xùn)練序列按照發(fā)送數(shù)據(jù)的幀結(jié)構(gòu)組合，作為已知數(shù)據(jù)重新對(duì)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行信道估計(jì)，得到更加可靠的信道估計(jì)值，利用該信道估計(jì)值重新對(duì)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行均衡[1]。該算法利用第一次譯碼軟判決的糾錯(cuò)增益，提高信道估計(jì)的性能，進(jìn)而提高接收性能。本文先具體介紹當(dāng)前迭代均衡算法思想及實(shí)施步驟，然后在原有算法基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化并給出仿真結(jié)果。

1 迭代均衡算法介紹

1.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

本文中的迭代[3]均衡算法應(yīng)用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為信息頭+N包數(shù)據(jù)，其中每一包數(shù)據(jù)中包含M個(gè)子幀，每個(gè)子幀由未知數(shù)據(jù)和已知數(shù)據(jù)組成，未知數(shù)據(jù)就是該數(shù)據(jù)包發(fā)送的原始信息比特經(jīng)過編碼、調(diào)制、加擾后的符號(hào)，依次填入M個(gè)子幀中；信息頭包含TLC/AGC序列和同步頭等，由于本文只用到信息頭的信道估計(jì)結(jié)果，因此數(shù)據(jù)前面統(tǒng)一以信息頭代替。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[2]如圖1所示。

迭代均衡算法主要思想是：利用第一次譯碼軟判決的糾錯(cuò)增益，提高信道估計(jì)的性能。每包數(shù)據(jù)第一次譯碼錯(cuò)誤后，將第一次譯碼結(jié)果重新編碼、調(diào)制、加擾，作為已知數(shù)據(jù)與接收數(shù)據(jù)再次進(jìn)行信道估計(jì)，然后重新對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)包進(jìn)行均衡譯碼。第一次譯碼雖然錯(cuò)誤，但譯碼采用軟判決具有一定糾錯(cuò)能力，較之前的硬判決會(huì)提高正確性。

1.2 均衡算法介紹

迭代均衡算法具體步驟如下。

第1步，若為第一包數(shù)據(jù)，利用信息頭進(jìn)行RLS迭代計(jì)算得到的信道估計(jì)，若為第二包及后面的每一包數(shù)據(jù)，則利用前一包數(shù)據(jù)的最后一幀進(jìn)行RLS迭代計(jì)算得到的信道估計(jì)，對(duì)第一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行均衡。

第2步，均衡后的數(shù)據(jù)進(jìn)行RLS迭代得到新的信道估計(jì)，并對(duì)本幀數(shù)據(jù)尾部1/2數(shù)據(jù)重新進(jìn)行均衡。

第3步，利用第2步得到的信道估計(jì)值對(duì)第2幀數(shù)據(jù)進(jìn)行均衡，然后對(duì)第二幀數(shù)據(jù)重復(fù)步驟2。

第4步，從第3幀到本數(shù)據(jù)包最后一幀重復(fù)第2幀的過程。

第5步，M幀數(shù)據(jù)聯(lián)合譯碼。

第6步，若CRC校驗(yàn)正確或CRC校驗(yàn)錯(cuò)誤但當(dāng)前數(shù)據(jù)包的檢測(cè)次數(shù)達(dá)到2次，則當(dāng)前包檢測(cè)結(jié)束，檢測(cè)下一包數(shù)據(jù)；否則，轉(zhuǎn)到步驟7。

圖1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

第7步，若CRC校驗(yàn)錯(cuò)誤，且本包數(shù)據(jù)檢測(cè)次數(shù)小于2，則利用本次譯碼的結(jié)果重新對(duì)本包數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)；第2次檢測(cè)時(shí)，在步驟4RLS迭代采用第一次檢測(cè)的譯碼結(jié)果作為已知數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代。

其中迭代次數(shù)通常為1次，多次迭代的效果不大，所以只取1次迭代的結(jié)果。

2 迭代均衡算法優(yōu)化

本文針對(duì)原有的迭代均衡算法，從復(fù)雜度和性能兩個(gè)角度分別進(jìn)行優(yōu)化。

2.1 復(fù)雜度優(yōu)化

由章節(jié)1.2迭代均衡算法流程可知，每個(gè)子幀數(shù)據(jù)均衡后，會(huì)進(jìn)行判決，重新編碼調(diào)制，進(jìn)行RLS信道估計(jì)，該信道估計(jì)值用于下一幀數(shù)據(jù)的均衡；原算法每個(gè)符號(hào)都會(huì)調(diào)用RLS模塊進(jìn)行信道迭代。為降低復(fù)雜度，優(yōu)化只利用每個(gè)子幀尾部的部分符號(hào)進(jìn)行RLS迭代，可取子幀尾部的1/2或1/3或其他長度數(shù)據(jù)（長度要超過已知數(shù)據(jù)長度），即利用重新編碼后的未知數(shù)據(jù)尾部的部分符號(hào)和已知數(shù)據(jù)符號(hào)進(jìn)行RLS迭代，原波形與新波形RLS迭代流程如圖2所示。

由章節(jié)1.2均衡迭代流程可知，當(dāng)?shù)谝淮螜z測(cè)CRC錯(cuò)誤時(shí)，會(huì)進(jìn)行第二次檢測(cè)，第二次檢測(cè)RLS算法模塊以及RLS模塊的調(diào)用頻率一致，因此，新波形與原波形RLS算法復(fù)雜度總結(jié)如下。

數(shù)據(jù)包只檢測(cè)一次時(shí)：新波形RLS算法復(fù)雜度是原波形算法的1/n。

數(shù)據(jù)包檢測(cè)二次時(shí)：新波形RLS算法復(fù)雜度是原波形算法的2/n。

在降低復(fù)雜度的同時(shí)，算法的性能也略有所降。因此在實(shí)際情況中，可綜合信道情況以及性能要求考慮復(fù)雜度的降低，適當(dāng)調(diào)整n值。

2.2 性能優(yōu)化

原算法在第一次CRC校驗(yàn)失敗后，利用第一次譯碼輸出的數(shù)據(jù)重新編碼、調(diào)制、加擾，更新迭代信道估計(jì)，即進(jìn)行第二次迭代。由于每一個(gè)數(shù)據(jù)包分為M幀，后面M-1幀都是按照第一次迭代的譯碼輸出重新信道估計(jì)進(jìn)行均衡，但第一幀還是按照上一數(shù)據(jù)包的信道估計(jì)進(jìn)行均衡的（準(zhǔn)確說是第一幀的前半幀，因?yàn)楹蟀霂€會(huì)利用第一次譯碼輸出的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行RLS迭代得到新的信道估計(jì)重新進(jìn)行均衡，即利用了第一次譯碼結(jié)果），即與第一次迭代采用的相同信道估計(jì)，相當(dāng)于還是第一次迭代，并沒有利用上一幀第一次迭代的譯碼結(jié)果信道估計(jì)。針對(duì)第一幀的這種情況，在第二次迭代之前增加一個(gè)模塊：用緩存器保存上一數(shù)據(jù)包的信道譯碼結(jié)果以及上一數(shù)據(jù)包倒數(shù)第2幀末尾迭代信道估計(jì)值。若當(dāng)前數(shù)據(jù)包CRC正確，則清除緩存器中上一包數(shù)據(jù)的譯碼數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前信道譯碼數(shù)據(jù)存入緩存器，再繼續(xù)處理下一數(shù)據(jù)包；若當(dāng)前數(shù)據(jù)包CRC錯(cuò)誤，需要二次迭代，則將保存的上一數(shù)據(jù)包倒數(shù)第2幀末尾迭代信道估計(jì)值作為初始值，用緩存器中上一數(shù)據(jù)包的信道譯碼結(jié)果重新進(jìn)行編碼、調(diào)制、加擾，取最后一幀的數(shù)據(jù)（相當(dāng)于本次第一幀的前一幀數(shù)據(jù)）重新迭代計(jì)算新的信道估計(jì)值。這樣，每一個(gè)數(shù)據(jù)包的第一幀數(shù)據(jù)就和后面幀的數(shù)據(jù)一樣進(jìn)行了第二次迭代。注意第一個(gè)數(shù)據(jù)包的第一幀數(shù)據(jù)不需要做此操作，因?yàn)榈谝粋€(gè)數(shù)據(jù)包前面的信息頭是已知數(shù)據(jù)，因此不需要重復(fù)二次迭代。

優(yōu)化算法流程如圖3所示。

圖4為修改算法與原算法區(qū)別示意圖。

圖2 迭代均衡算法流程

圖3 優(yōu)化迭代均衡算法流程圖

圖4 優(yōu)化算法與原算法區(qū)別示意圖

圖4中，實(shí)線部分是原算法中的CRC迭代：每一包數(shù)據(jù)需要迭代時(shí)，第一幀數(shù)據(jù)實(shí)際上沒有進(jìn)行迭代，而是重復(fù)第一次的均衡譯碼過程（因?yàn)槠渚馐褂玫男诺拦烙?jì)與第一次相同），后面的幾幀數(shù)據(jù)都是用本包中前一幀數(shù)據(jù)根據(jù)第一次譯碼結(jié)果重新進(jìn)行信道估計(jì)迭代得到的新的信道估計(jì)進(jìn)行均衡。虛線部分是修改算法后增加的模塊，即每一包數(shù)據(jù)需要迭代時(shí)，第一幀數(shù)據(jù)使用上一幀數(shù)據(jù)（即前一包數(shù)據(jù)的最后一幀）的譯碼結(jié)果重新進(jìn)行信道估計(jì)迭代得到的新的信道估計(jì)進(jìn)行均衡。

當(dāng)一包數(shù)據(jù)中分為M幀時(shí)，修改后的算法復(fù)雜度為原算法的M/（M-1），即比原算法多了對(duì)一幀數(shù)據(jù)的信道估計(jì)迭代，還有一幀數(shù)據(jù)的編碼、調(diào)制和加擾，以及多了一個(gè)緩存器。但不是每一包數(shù)據(jù)都會(huì)增加復(fù)雜度，僅在第一次CRC校驗(yàn)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)包增加。

2.3 性能仿真

根據(jù)章節(jié)2.1和2.2的優(yōu)化算法，本節(jié)將仿真以對(duì)比復(fù)雜度優(yōu)化和性能優(yōu)化后與原算法的性能對(duì)比。仿真信道：AWGN，數(shù)據(jù)包數(shù)：1 000。分別仿真了原算法（即圖中原算法-起始位置0）、原算法+降低復(fù)雜度（即圖中原算法-起始位置120）、新算法+降低復(fù)雜度（即圖中優(yōu)化算法-起始位置120）的性能曲線，仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 BER仿真曲線

根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)比原算法與原算法+降低復(fù)雜度可知，降低復(fù)雜度后性能下降并不多，與原算法基本相同。對(duì)比原算法+降低復(fù)雜度與優(yōu)化算法+降低復(fù)雜度可知，優(yōu)化算法性能略有提升，且在信噪比較高時(shí)提升更多。最后綜合對(duì)比優(yōu)化算法+降低復(fù)雜度（優(yōu)化算法-起始位置120）與原算法（原算法-起始位置0）相比，優(yōu)化算法+降低復(fù)雜度整體性能更好。

因此，綜合兩種優(yōu)化算法，可以同時(shí)使用降低復(fù)雜度和性能優(yōu)化的算法，在降低復(fù)雜度的同時(shí)，性能還可以有提升。

3 結(jié) 論

本文在原有迭代均衡算法基礎(chǔ)上，提出了降低復(fù)雜度和優(yōu)化性能兩種優(yōu)化算法，具體改進(jìn)如下。

（1）通過減少RLS迭代長度降低復(fù)雜度。

（2）通過更新每一個(gè)數(shù)據(jù)包第一幀（除第一包數(shù)據(jù)）第二次均衡時(shí)采用的信道估計(jì)值，即采用前一包數(shù)據(jù)最后一個(gè)子幀譯碼結(jié)果重新經(jīng)過編碼、調(diào)制、加擾后再次進(jìn)行的信道估計(jì)值進(jìn)行第二次均衡，彌補(bǔ)了原算法對(duì)數(shù)據(jù)包第一子幀二次均衡仍采用第一次均衡時(shí)的信道估計(jì)值的漏洞。

仿真證明，降低復(fù)雜度對(duì)性能沒有明顯影響，而性能優(yōu)化更適用于信噪比較好的情況。根據(jù)實(shí)際情況和對(duì)復(fù)雜度的要求，可以選擇合適參數(shù)使用文中兩種算法。