协作通信中基于Turbo编码的软信息解码转发技术

袁 博

（国家无线电监测中心检测中心，北京 100041）

协作通信中基于Turbo编码的软信息解码转发技术

袁 博

（国家无线电监测中心检测中心，北京 100041）

协作通信技术是一种可以抑制多径衰落的空间分集方法，将Turbo编码这种成熟的信道编码技术应用到协作通信中，可以进一步提升传输表现。本文提出了一种协作通信中的中继策略，即软信息解码转发技术（SIF），并对其进行理论分析和性能仿真。

协作通信；Turbo；软信息解码转发

1 引言

用户对移动无线通信的要求不断提高，这推动了通信行业的高速发展，也对无线通信的系统设计带来了更多挑战。数字通信系统的评价标准在于其可靠性和有效性，然而，这两个指标之间相互矛盾。对于无线通信系统而言，其信道情况复杂多变，因此可靠性更为重要。近些年来，Turbo码由于接近香农极限的优异性能已经被广泛采用，成为3GPP组织在LTE与LTE-Advanced通信系统的信道码[1]。

空间分集指将相同的数据在相互独立的路径上发送，同一时刻各路径均经历深度衰落的概率很低。因此，当接收侧通过一定方法将信号合并，信号的衰减程度就会被显著减小。协作通信是空间分集衍生出的一种技术，在通信环境为多用户情况下，网络中的各个用户节点彼此之间共享自己的天线作为其他临近用户的中继节点。多个用户协同工作，互相帮助，按照一定的规则接收、转发、处理信息。从而形成虚拟的多天线系统，并获得空间的分集增益，提高通信系统的性能。在协作通信系统中应用Turbo编码，不仅可以提供可靠的传输，还可以提升系统吞吐量。

2 Turbo编码

Turbo编码[2]是第一种可以实现接近香农极限的编码方式，它将卷积码和交织器结合，从而实现随机编码。

2.1 Turbo编码器

Turbo编码器由卷积编码器和交织器组成，RSC（7,5）卷积编码器如图1所示。

图1 RSC（7,5）卷积编码器

在编码过程中，两个自编码器输入的信息序列相同。长度为N的信息序列dk输入到第一个编码器输出Xk。同一阶段，dk被交织器处理并输入到第二个编码器。两个编码器的输出都是奇偶校验序列，这两个序列经过打孔合并成一个新的序列，码率变为1/2。

2.2 交织器

交织器是Turbo编码的核心部分，它的任务是将信息序列重组。如果第一个编码器的输出序列汉明重量轻，交织器将其处理使其在第二个编码器输出后汉明重量变重。因为汉明距离由汉明重量决定，编码的可改正概率增大。另一方面，交织器降低了两个编码器的相关性，将两个编码器变为独立的个体。错误的字节被分散，因而避免了衰落造成的严重错误。交织器的结构如图2所示。

图2 交织器的结构

2.3 Turbo解码器

假设一个BPSK调制的信号经由一个高斯白噪声信道传输到接收器。接收器接收到信息序列xk和校验序列yk，yk分为y1k和y2k。解码过程如图3所示。

图3 解码过程

首先，xk和y1k输入解码器1，输出的后验概率和奇偶校验序列y2k通过交织，输入自解码器2。后验概率在第二个解码器中充当先验信息，如果第一个解码器成功的解码序列，那么第二个解码器的输入序列中的错误会减少。解码器2的输出结果被解交织，并进行接下来的判决环节。但是如果需要更精确的信息，解码器2的输出会再输入到解码器1，完成一次迭代，迭代过程可重复。通常，通过越多的迭代结果会更准确，尤其是前几次迭代的效果更为显著。但是迭代次数的增多同时带来了系统的复杂性。

2.4 仿真

本文的仿真基于C++环境及IT++ library。卷积码的迭代次数会影响系统表现，图4表示不同迭代次数的Turbo编码对于8PSK调制的信号在瑞丽信道下传输的仿真结果。

图4 不同迭代次数的Turbo编码对于8PSK调制的信号传输的仿真

从图4中可以看到，当SNR小于8时不同迭代次数BER表现基本一致；当SNR增加，迭代次数越多性能越好。但与此矛盾的是，迭代次数越多译码时延越大。由仿真结果可知，迭代次数4次结果比1次、2次有明显改善，但与更多次数相差不大，因此本文折中选取4次进行协作通信的仿真。

图5为不同码长的Turbo编码对于8PSK调制的信号在瑞丽信道下传输的仿真结果。

图5 不同码长的Turbo编码对于8PSK调制的信号传输的仿真

由图5可知，在SNR小于8时，不同控制码长BER表现基本一致；当SNR增加，码长对编码结果的影响随之变大。码长越长性能越好，但与此矛盾的是，码长越长，硬件上越难实施，且译码时延越大，这两者存在一个折衷，本文选取码长1,200进行协作通信的仿真。

3 软信息解码转发

本节首先简要介绍两种常见的协作通信策略[3]，随后提出软信息解码转发策略，并进行理论分析和性能仿真。

3.1 放大转发

放大转发指中继节点对接收到的原始信号不进行解调和解码，仅通过模拟的放大并转发。目的节点接收到来自源节点和中继节点两路历经不同衰落信道的信号，并对其采用某种合并方式合并，最后通过判决得到信号。放大转发的缺点是在放大信号的同时，一并放大了噪声和衰落。

3.2 解码转发

解码转发指中继节点将信息解调并通过硬判决解码，再重新编码调制发送给目的节点。目的节点采用某种合并方式，将两路经独立衰落的信号进行合并。三节点中继模型中，解码转发策略与放大转发一样可以获得二阶的分集增益，但是在高信噪比情况下性能更好，误码率更低。值得一提的是，如果中继节点对接收到的数据译码失败，将造成错误传播，硬判决会加大错误发生的概率。

3.3 软信息解码转发

前两小节简述了放大转发及解码转发技术的缺点。软信息解码转发技术与解码转发类似，只是在译码过程中保留了软信息，降低了解码转发技术可能造成的错误传播发生的概率。中继保留的软信息有很多种，本文采用的软信息是最大相似比（LLR）[4]。

LLR通常用来描述两个模型的匹配程度。假设1和-1为二进制符号，信息序列中第kth比特为xk，P(xk)表示特定字节出现的概率。

由式（1）可知，LLR表示1和-1出现概率的关系，这种关系可以在软信息解码转发中被应用为软信息。

在软信息解码转发策略的第一个时隙，源节点将信号同时广播给中继节点以及目的节点。中继节点接收到信号，并进行软信息解码。在第二个时隙，得出的软信息LLR转发至目的节点，转发过程并不再次对软信息进行编码。中继节点解码得出的软信息在转发前需要一些运算处理，这样做的原因是LLR的实际数值并不是整数，在实际环境中很难传输。

在协作网络中LLR可以定义为

式中，hA=()/2而nA=2，其中可由互信息运算而得。在目的节点，接收到的信号可表示为

由此可知，等效信道为hRDβk()/2噪声为2hRDβkσA2+nk，其中

由上述运算，可以得出等效信道和噪声。运算得出的结果数值在目的节点被用来对接收到的信息进行解码，从而提高解码质量。

3.4 仿真

本文对于几种转发模式的性能仿真在瑞利快衰落信道下进行，信道编码采用Turbo码，8PSK调制方式，基站采用最大比合并方式合并。三条信道的衰落情况相互独立，各个信道中噪声均为高斯白噪声，中继位置分别位于源和目的端1/4，1/2处。并与同条件下的用户与基站之间直接传输时的情况进行误码率比较，得到的误码率曲线如图6所示。

图6 误码率曲线a

从图6可以看出，当中继位置位于源和目的端1/4处，相比直接传输，采用转发策略均可以获得更好的性能。性能由好至坏顺序为：软信息解码转发策略、解码转发策略、放大转发策略、直接传输。

从图7可以看出，当中继位置位于源和目的端1/2处，采用转发策略的性能也均高于直接传输。性能排序与中继位置1/4一致，值得一提的是，当SNR大于3.5时，看似软信息解码转发技术的性能劣于解码转发，其原因在于仿真时软信息解码转发技术的码长为1,200，而其他策略为2,400，这样设置的原因是在保证相对优良的性能表现情况下降低系统复杂性。

图7 误码率曲线b

4 结束语

本文从理论和仿真两方面提出了软信息解码转发策略，验证协作通信技术对于无线通信的性能改善。

[1] 3GPP TS36.212 v9.2.0. Technical Specification Group Radio Access Network: Evolved Universal Terrestrial Radio Access(E-UTRA); Multiplexing and channel coding(Release 9). 2010-06. [2] Chen, Y. P., J. Zhang, et al. Link-layer-and-above diversity in multihop wireless networks. IEEE Communications Magazine, 2009, 47(2):118-124.

[2] Mischa Schwartz, Mobile Wireless Communications. Cambridge University Press, 2005.

[3] J. N. Laneman, D. N. C. Tse, and G. W. Wornell. Cooperative diversity in wireless networks: Efficient Protocols and outage behavior. IEEE Transactions on Information Theory, 2004, 50(12): 3062-3080.

[4] Soon Xin Ng and Jin Wang and Lajos Hanzo, Unveiling Near-Capacity Code Design:The Realization of Shannon Communication Theory for MIMO Channels," Proceedings of IEEE ICC 2008, pp. 1415{1419, May 2008.

Turbo-Coded Soft-Information Forwarding for Cooperative Communications

Yuan Bo
(The State Radio Monitoring Center Testing Center, Beijing, 100041)

Cooperative communications technologies obtain the space diversity gain, which decrease the issue of fading. Turbo coding can be applied into Cooperative Communications, which improves the performance much better. And a relay cooperative communication protocol, named Soft Information Forwarding (SIF) is proposed and simulated.

Cooperative Communications; Turbo; SIF

10.3969/J.ISSN.1672-7274.2015.09.005

TN927+.2 文献标示码：A

1672-7274（2015）09-0023-04