5G NR的调制方式与解调算法
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本文作者: wingsofsilence
本文原始地址:http://blog.csdn.net/wingsofsilence/article/details/78954315
前言
从物理层接收机来看,整个链路大致可以分为5部分:
每个部分内容各有奥妙。
先从较为容易入手的解调开始。
调制
第一部分: 调制方式的演进
从3G到5G,数据信道的调制方式演进如下表:
备注:
1、此表中的调制方式针对的是数据信道(PUSCH/PDSCH), 对于控制信道、广播信道等会略有差别。
2、对于5G NR, 设定256QAM是为了提高系统容量,设定π/2-BPSK是为了提高小区边缘的覆盖(仅在transforming precoding 启用时可以采用 )。
第二部分: 调制映射的公式
最新版5G协议中已经将公式给出。(Ref:38.211 Chapter 5.1)
第三部分: 调制幅度归一化因子
在传输过程中,调制方式可能发生变化。为了使所有映射有一样的平均功率,需要对映射进行归一化。映射后的复数值乘上一个归一化的量,即可得到输出数据。归一化因子的值根据不同的调制模式而不同,如下表:
归一化因子计算方法:
所有星座点能量求平均后开方得到的就是波形幅度的平均值,其倒数就是归一化因子。
拿16QAM举例:能量为2有4个星座点,为10有8个点(+/-1,+/-3i),为18有4个点,共有能量72+80+8=160,然后这16个点的等概率分布是16分之1,所以160除以16等于10,这是平均能量,其平均后的波形幅度为 sqrt(10) 。
解调
调制解调是对应关系:
调制简单,是直接的映射关系;解调复杂,因为有噪声的作用,所以是概率统计的过程。
解调通用的算法是利用基于最大后验概率准则的对数似然比(LLR, log likelihood ratio)来计算调制信号的软比特信息。
以16QAM为例,简要推导其计算过程。
对于16QAM, 每个星座点用4bit来表示。I轴Q轴分别对应着2bit的数值组合。其格雷码 (Gray Code) 星座映射和星座图如下:
解调是一个统计过程,在接收信号为 y 时,最大化发送信号 bm 的概率 P(bm|y)。 这便是最大后验概率(MAP, maximum a posteriori probability)
注:
如果想进一步了解概率和统计的区别,贝叶斯定律以及MAP的内容,可阅读http://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981
根据贝叶斯公式(Bays Rule)
每个星座点发生的概率是相同的,所以,最大化 P(bm|y) 和 P(y|bm) 最大化是等效的。
对于比特 b0, 映射的信息如下图。当 b0 从0变为1时,只有星座点的实数部分发生变化。
(因为博客上传数学公式并不方便,下面公式推导以图片形式展开)
将对数似然比进行简化、等效后, 得到解调公式:
注意:
1、上述解调公式中的常数同样需要借用归一化因子处理
2、在推导过程中,1/sigma^2 并不能消掉,但每个软比特值都有,可以忽略。然而,随之调制阶数的不断增加,这个因子的影响逐渐增大。 作为解决措施,基带在进行天线均衡之后,通常会估算出一个postSNR值。 这个值可以乘在上面的LLR 向量中,提升接收机的性能。这个过程可称为LLR scaling。
解调推导过程参考:
http://www.dsplog.com/2009/07/05/softbit-16qam/
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