软解调:对数似然比 (log-likelihood ratio, LLR)

发布网友发布时间：2024-05-08 17:35

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热心网友时间：2024-11-16 05:39

引言

在通信领域的高速太赫兹技术中，对数似然比(LLR)作为QAM解调的关键工具，发挥着至关重要的作用。本文旨在探讨其在实际应用中的解调策略，深入理解log-map和max-log-map算法，以及如何通过LLR评估信号质量。让我们从LLR的基本概念开始，然后逐步探讨其推导过程和工程应用。

LLR简介与解调算法

LLR是QAM解调的软决策工具，log-map算法作为最优解调方法，虽然提供了最精确的软信息，但其运算复杂性可能不适合大规模工程实现。而max-log-map算法则通过近似对数函数，降低了计算复杂度，成为常用简化手段。

LLR解调公式解析

当我们接收到信号r时，LLR的计算关乎于接收信号与发送信号的对应关系。具体来说，它是接收信号r条件下，判断信号位i为1的概率与为0的概率的比值，通过这种方式，我们可以推断出发送信号的最可能状态。

以AWGN信道为模型，我们分析信号的传输过程。在噪声背景下，接收到的信号r遵循高斯分布，利用贝叶斯定理，我们可以推导出LLR的计算公式，其中QAM的映射方式至关重要。以QAM-16的格雷码为例，我们通过具体计算来揭示LLR的指数部分，这将直接影响解调结果。

LLR指数分析与简化

当我们关注指数部分时，发现当接收信号的虚部在特定区间时，某些指数对结果影响显著，可以进行简化计算。比如，当虚部满足某个条件时，LLR结果可近似表示为一个简化公式，便于后续处理。

LLR在不同增益下的调整

考虑到通信链路中的增益影响，我们需要对LLR公式进行调整，以便于实际应用。通过调整后，我们只需关注结果的正负，以做出最终的解调决策。

通过LLR的计算，我们可以直观地判断信号位的取值，例如，根据LLR的正负，我们可以得出误码率与信噪比的关系。实际的仿真测试显示，随着信噪比的提高，软解调技术的性能显著提升，证实了LLR在QAM解调中的有效性。

总结

对数似然比(LLR)作为QAM解调的关键工具，通过log-map和max-log-map算法的巧妙运用，能提供高效、精确的信号解码。理解其推导过程和信号传输模型，有助于我们优化通信系统的性能，尤其是在高信噪比环境下，LLR的软解调优势更为显著。