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××⃝×××⃝可在www.sciencedirect.com在线ScienceDirectICT Express 5(2019)173www.elsevier.com/locate/icte二维M元QAM的精确和近似对数似然比Ji-hoon Lee,HaeChung韩国龟尾国立工大电子工程系接收日期:2018年6月28日;接受日期:2018年2018年10月30日在线提供摘要A(3)2m)进制QAM方案将二进制符号映射到两个连续的信号点(信号向量)。它提供了非常低的PAPR, 传统的QAM,因为它去除了角信号点。针对该方案,本文对信号矢量和信号点的对数似然比计算进行了精确的分析,并提出了一种降低信道编码硬件复杂度的近似方法。数值结果表明,近似方法提供了较低的硬件复杂度和小的性能差距相比,精确的。此外,(3 - 2 m)进制QAM的峰均比和错误性能进行了比较与传统的QAM之一。c2018 韩 国 通 信 与 信 息 科 学 研 究 所 ( KICS ) 。 Elsevier B. V. 的 出 版 服 务 。 这 是 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:LDPC码; LLR; OFDM; PAPR; QAM1. 介绍正交幅度调制(QAM)由于可以在有限的带宽内高速传输数据,因此在有线和无线通信系统中得到了广泛的应用。然而,由于星座图上的拐角信号点(SP),QAM在基于正交频分复用(OFDM)的系统中导致高的峰均功率比(PAPR)。也就是说,PAPR随着子载波数量的增加而增加高PAPR需要具有宽线性范围的高功率放大器,这导致高价格。特别地,有必要在用户设备的功率有限的情况下降低上行链路传输的PAPR。为了降低PAPR,已经研究了许多技术,例如限幅[1,2]、峰值加窗[3]、选择映射[4,5]、块编码[6,7]和部分发送序列[8,9限幅存在带内失真、带外辐射和数模转换后峰值再生长的问题。峰值加窗是一种改进的削波*通讯作者。电子邮件地址:jh. kumoh.ac.kr,hchung@kumoh.ac.kr(H.Chung)。同行评审由韩国通信和信息科学研究所(KICS)负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2018.08.004方法[10],但在降低PAPR方面并不突出因此,需要一种更有效的方法来减少它。在现有的数字调制方案中,SP的数量然而,当研究实数M进制调制方案时,SP的数量不再需要是2的幂[11,12]。该调制方案通过将二进制符号映射到连续的SP中,可以根据信道状态在给定的利用该特征,已经研究了具有两个时间维度(2-TD)的(3 2m)元QAM调制方案,以通过去除星座图上的角SP来降低PAPR[13具有2-TD的(3 - 2m)元QAM调制方案具有未使用的信号矢量(SV)。这使得SP具有不同的概率。换句话说,传统QAM中的所有SP具有相同的概率,而(3)中的SP具有相同的概率。2米)-由于未使用的SV,QAM具有不同的概率。因此,需要新的计算方法来获得对数似然比(LLR)。对于信道译码算法,本文给出了一种精确的和一种近似的考虑SP概率的SV和SP的LLR计算方法。2405-9595/c2018韩国通信和信息科学研究所(KICS)。出版社:Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。174J. Lee和H.Chung/ICT Express 5(2019)173×==×==×××=()下一页SJ我我)的情况)×≤≤)的情况)12我我我我我02σ图1.一、具 有 2个TD的12-QAM的星座和比特分配。(a)第一TD。(二)TD。本文的其余部分组织如下。第2节介绍了采用2-TD的(32m第3节和第4节分别介绍了精确和近似LLR计算方法。第5节比较了使用精确LLR和近似LLR的结果因此,不应使用由(WP,WP)制成的SV因此,并非所有SP都具有相同的概率。由于128个SV中的每个SV由2个SP组成,因此SP总共被使用256次(每个TD中在256个SP中,BP和WP的数量因此,使用BP和WP的概率分别为3/4和1/4。使用任意BP和WP的概率分别为PBP3/32(3/4 1/8)和PWP1/16(1/4 1/4)在本文中,b[k]和b[v:u]分别表示二进制符号向量b的第k位和从u到v的位如图1所示,可以看出,四个最高有效位b[6:3]由每个SP所属的象限确定,并且三个最低有效位b[2:0]被分配给SP的组合[13]。在接下来的章节中,我们将介绍SP和SV的精确和近似LLR计算方法3. 精确对数似然比如图 1,b [2:0]由两个SP的组合确定。因此,SV的LLR定义为:并给出了PAPR和误码性能。第6节总结了我们的结论。L( b[k])lnPr(b [k]= 0 |r1,r2)Pr(b [k]= 1 |r1,r2)(五)其中k是0≤k≤ 2,并且ri(=(xr, yr))是在2. 调制方案我我第i个TD。Pr(b [k]=j|(r,r)第k(3 × 2m)进制QAM调制方案将具有K比特的二进制符号映射到两个连续的SP中。如果SP的数量是(3 × 2m),则可以通过组合两个SP生成的SV的数量G由下式定义:G= 3 × 2平方米。(一)然后,由两个SP组成的每一个SV的比特数接收到的SV的比特值是j(j0或1),条件是接收到r1和r2另外,我们定义几个参数如下:si(=(xs, ys))是由发射机在第i个TD处生成的SP,SV是在给定比特位置处用比特值j假设所有SV的概率相等,SV的LLR可以表示为∑s∈SSVexp(−212(dx12+dy12+dx22+dy22))用K表示,L( b[k])=ln∑0s∈SSVexpσ(−212(dx12+dy12+dx22+dy22(六)K=[log2(3× 2米)2]=2m+3(2)其中dx1=xr−xs,dyσ=yr−ys,s=(s1,s2),σ2为噪声通信系统发送二进制符号,实际使用的SV数为2K。因此,未使用的SV的数量(由G′表示)为:2基带信号方差。B[6:5]和B[4:3]是由A的象限决定的SP分别属于第一TD和第二TD。如果在第i个TD处接收到SP,则SP的LLR由下式定义:Pr(b [k]= 0|(i)G′=(3×2m)-两千(三)L( b[k])=lnPrb[k]= 1|R(七)由于一个SV可以发送的比特数是K,所以一个SP可以发送的比特数(由K′表示)被定义为:K′=K/2=m+1。五、(四)其中k是3k6。与传统的QAM,SP的(3 - 2米)ary QAM星座有不同的概率。考虑到这一点,SP的LLR可以表示为:∑s∈SSPPsi·exp(−12(dxi2+dyi2))本文考虑具有2-TD(m=2)的12-QAM,如图所示[001 pdf 1st-31files] L( b[k])=ln((八)图 1,其呈现了∑s∈SSPPsi·exp−212dxi2+dyi2了在这种情况下,获得的参数为G=144,K=7,其中Ssp是在给定比特位置处设置有比特值j的SP,并且黑点(BP)和白点(WP)。可以通过组合第一TD和第二TD中 的 SP 来 生 成的 SV 是 (BP ,BP ) 、 (BP, WP) 、(WP,BP)和(WP,WP)。128个使用的SV是(BP,=的概率是我我((一)我1σJ. Lee和H.Chung/ICT Express 5(2019)173175BP)、(BP,WP)和(WP,BP)。16个未使用的SV为(WP,WP)。如果使用由(WP,WP)构成的SV,相邻SV的数量为8,并且不能用7比特实现格雷编码[13]。SI 是我4. 近似对数似然比通过仅使用与接收到的SV(或SP)最接近的SV(或SP)来计算近似LLR,其中比特值j为给定的位位置,而不是所有的SV(或SP),176J. Lee和H.Chung/ICT Express 5(2019)173+−==−111A()4x+4/σ+ln2/3, A()4((0++ +的+−+−+−=s((J0(((1, 3, 1, 3)000(3, 1, 3, 1)110(1, 3, 1, 1)001(3, 1, 1, 1)111⎪⎨4xr−4/σ2+ln( 3/ 2),A12 x r/σ 2,A2.1n1112222s∈SSV2σ21122si∈SSP2σ2我我我1998年,1表212- QAM的精确和近似LLR之间的硬件复杂度比较b[2:0]操作b[6:3]操作精确的近似值 精确的近似值加法器643× 341× 3 39× 4 2× 4乘法器640×3 32×3 48×4 2×4 LUT ln(·),exp(·)0 ln(·),exp(·)0对照品0 6× 3 0 0多路复用器0 0 1×4图二. 部分以获得b的近似LLR[6]。表1b具有2-TD的12-QAM的[2:0]。部分以获得b的近似LLR[6]。如果r1存在在A0或A1中,s1(带b[6])1)最接近r1的是(1、3)或(1,1),但s1(与b[6]0)最接近r1的是(3,1)。考虑到这一点,b[6]的近似LLR可以推广为:⎪⎧(4xr−2⏐yr⏐)/σ2,A11|b [2:0]|S|b [2:0]|b [2:0]0⎪()(1, 3, 3, 1)011(3, 1, 1, 3)101(1, 3, 1, 3)010(1, 1, 1, 3)1004xr+2 (yr)/σ2 、A3在正确的LLR中完成当我们采用近似R21类似地,b[5]、b[4]和b[3]的近似LLR可以ln∑ exp(−an) max(−an)=− min(an) [16],(6)是重写为通过用(xr,xr),(xr,yr),和(yr, xr)。L(b[k])=min(1(dx2+dy2+dx2+dy2))5. 数值结果1mins∈SSV12σ2dx12+dy12+dx22+dy22))。(九)硬件的复杂性在很大程度上取决于实现方法。基于并行 处 理 , 表 2 示 出 了 用 于 自 然 对 数 和 指 数 的 查 找 表(LUT)表1示出了分配给具有2个TD的12-QAM的b[2:0]的比特。当将位分配给SV时,SV的符号不影响对位的判定。例如,相同的比特被分配给SV(1, 3, 1, 3)、(1,3,1,3)和(1,3,1,3)。代替在128个使用的SV中找到最小值,可以将其计算为8个SV和接收的SV的绝对值。那么,(9)可以表示为用于算术运算的乘法器和加法器,以及用于比较精确和近似LLR的各种逻辑运算符。前者在(6)和(8)中分别有643和39个加法器和640和48个乘法器另后者在(10)和(12)中分别具有41和2个加法器、32和2个乘法器、因此,加法器和L( b[k])min∈|SSV|1个d2σ2|X1|2+d |y1| 2+ d|X2|2+ d|y2|(2))后者的乘数仅为前者的6.3%和4.9%。1(1)--0))(10)图图 3示出 了离散傅立叶变换的PAPR性能。min∈|SSV|2σ2D|X1 |2 + d|y1 |2 + d|X2 |2 +d|y2 |2变换(DFT)扩展OFDM的局部频率Di-视觉多址(LFDMA)和交织FDMA哪里|SSV|SV是否在给定位位置设置有位值j表1中(8)的近似可以通过仅使用在给定比特位置处具有比特值j的最近SP与接收到的SP来计算,并且被重写为:L(b[k])= min(1(dx2+dy2)− lnPs)(IFDMA)[17]。子载波数量(IFFT大小)和数据块大小分别为256和64在Pr[PAPR> PAPR0]= 10−3时,12-QAM在LFDMA和IFDMA中的性能分别比16-QAM好0.6和2 [dB]。虽然24-QAM可以比16-QAM多发送0.5比特,但它的传输速率比16-QAM高,0.2在LFDMA和IFDMA中,性能分别提高0.4 [dB]。图4示出了帧错误率(FER)性能1mini∈SSP12σ2dxi2+dyi2) -InPsi).(十一)对于加性高斯白噪声(AWGN)信道,使用低密度奇偶校验(LDPC)码。码字长度为2520比特,最大迭代次数为50。的最后,如果接收到r1,则将b[6]分配给比特值0或1分别在y1轴的右边或左边 图 2显示奇偶校验矩阵具有阶梯结构[18]。在图4(a)中,4、12和16-QAM的编码率是3/4、3/7、3/8和1/3,−--L( b[6])=J. Lee和H.Chung/ICT Express 5(2019)173177×=−=×××图三. AWGN信道下常规QAM和(3~ 2 m)进制QAM LDPC码的误码率性能. (a)1.5 [bps/Hz]。(b)3 [bps/Hz]。分 别 这些 速 率 确保 它 们 具有 相 同 的频 谱 效 率( 即 ,1.5[bps/Hz])。图4示出了使用精确和近似LLR的12-QAM的FER性能几乎相同。在FER10- 3在图4(a)中,12-QAM(3/7)的FER性能比4-QAM(3/4)的FER性能好约2.0 [dB],但比16-QAM(3/8)的FER性能低约0.5 [dB]。在Eb/N0为1 ~ 2.5的范围内,24-QAM(1/3)的性能比12-QAM差。在图4(b)中,1/2、16、24和64-QAM的编码率分别为6/7、3/4、2/3和1/2。在这种情况下,频谱效率为3 [bps/Hz]。在5.8 [dB]以下,24-QAM的FER性能优于12-QAM。在图4(b)中的FER 10- 3处,1/2-QAM(6/7)的FER性能优于24-QAM(2/3)和64-QAM(1/2)的FER性能,但比16-QAM(3/4)的FER性能差约1.4 [dB]。6. 结论与现有的QAM不同,(3 - 2m)元QAM具有不同概率的SP,并使用由两个连续SP组成的SV。在本文中,我们提供了一个精确的和近似的LLR计算的SP和SV。由于硬件实现复杂度低,近似方法可以是优选的。同时给出了常规QAM和(32m)进制QAM的PAPR和FER性能.虽然12-QAM的FER性能比16-QAM稍差,但它的PAPR性能比16-QAM好得多因此,(3 2m)进制QAM在基于OFDM的4G和5G移动通信中可能是一个很好的选择。致谢该研究得到了韩国科学部(MSIT)ITRC(信息技术研究中心)支持计划(IITP-2018-2014-1-00639)的支持。见图4。DFT扩展OFDM在常规QAM和(3× 2m)-ary QAM下的PAPR性能由IITP(信息通信技术促进研究所)监督。利益冲突作者声明,本文中不存在利益冲突引用[1] J.Armstrong,用于OFDM重复限幅和频域滤波的峰均功率降低,电子快报。38(5)(2002)246-247。[2] Y.-- C.王志- Q.罗,优化迭代限幅和滤波降低OFDM信号的PAPR,IEEE Trans.Commun。59(1)(2011)33-37。[3] S.K. Cha,M.H. Park,S.E. Lee,K.J. Bang,D.S.洪,一种新的降低OFDM 系 统 峰 均 功 率 比 的 方 法 , IEEE Trans.Consum. 54 ( 2 )(2008)405-410。178J. Lee和H.Chung/ICT Express 5(2019)173[4] D.W. Lim , J.S. 不 , C. W 。 Lim , H.B. Chung , 一 种 新 的 SLMOFDM方法,具有低复杂度的PAPR降低,IEEE信号处理。Lett.12(2)(2005)93[5] C.- P. Li , S.- H. 王 角 L. Wang , Novel low-complexity SLMschemesforPAPR reduction in OFDM systems,IEEE Trans. 信号处理。58(5)(2010)2916-2921。[6] T. Jiang,G. Zhu,用于降低OFDM信号的峰均功率比的互补分组编码,IEEE Commun. 麦格 43(9)(2005)S17-S22。[7] Y. Zhang,中国古柏A. Yongacoglu,J. Y.舒伊纳尔湖Zhang,通过子块编码及其扩展版本的OFDM峰值功率降低,在:IEEE车辆技术会议,休斯顿,1999,pp.695-699.[8] S.H. Han,J.H. Lee,使用降低复杂度的PTS技术降低OFDM信号的PAPR,IEEE信号处理。Lett. 11(11)(2004)887-890。[9] L. Yang,R.S.陈燕明萧国杰Soo,通过使用具有低计算复杂度的PTS 来 降 低 OFDM 信 号 的 PAPR , IEEE Trans. 广 播 . 38 ( 5 )(2006)83-86。[10] T. Jiang,Y.吴,综述:OFDM信号的峰均功率比降低技术,IEEETrans.Broadcast。54(2)(2008)257-268。[11] H. Chung,J.H.Chung,实数M进制信号的编码方法和最佳性能,信息18(8)(2015)3547-3560。[12] H. Chung,J.H. Chung,有理数M-ary信号的编码方法,在:2014年信息和通信技术融合国际会议,釜山,2014年,pp. 663-666[13] H.钟氏Hong,B.K.利姆湖,澳-地妈,B.K. Yi,Performance analysisand multidimensional Gray coding scheme for a real number M-aryQAM , in : InternationalConferenceonInformationandCommunication Technology Convergence 2016,Jeju,2016,pp. 954-959[14] S.B. Jeon,J.H. Lee,H. Chung,实数M-ary QAM的精确分析,J.KICS 42(2)(2017)299-306。[15] H.H.李俊华Lee,H.钟湖,澳-地妈,B.K. Yi,B.K. Lim,Quasi-Gray coding scheme and performance analysis for a(3×22m'+ 1)-aryQAM with two-time dimensions , in : International Conference onInformation and Communication Technology Convergence 2014 ,Jeju,2014,pp.530-535[16] A.J.维特比,卷积码MAP解码器的直观证明和简化实现,IEEEJ.Sel.Areas Commun. 16(2)(1998)260-264。[17] Y.S. 周 , J.K. 金 , W.Y. Yang , C.G. Kang , MIMO-OFDMWirelessCommunications with MATLAB,John Wiley& Sons(Asia)Pte Ltd,新加坡,2010,pp. 241-250[18] DJ Mackay , Information Theory , Inference , and LearningAlgorithm,Cambridge University Press,Cambridge,UK. 2003年,第页。569-570。
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