CN104065451A - 数字通信中的软最大似然序列估计 - Google Patents

Abstract

本发明公开了数字通信中的软最大似然序列估计。一种数字通信接收器在最大似然序列估计器模块的输出端生成软判决值。该值被馈送到随后的使用软判决输入信号来改善纠错性能的前向纠错模块。所公开的技术可以用于在光通信网络中接收光信号。

Description

数字通信中的软最大似然序列估计

相关申请的交叉参考

本专利文件要求于2013年3月20日提交的美国临时专利申请第61/803,778号的优先权的利益。前面提到的专利申请的全部内容通过引用并入，作为本申请的公开内容的一部分。

背景

本专利文件涉及接收纠错编码的数字通信信号。

在诸如无线通信、光纤通信等应用领域，对数据通信具有日益增加的需求。对核心网络的需求特别高，因为不仅诸如智能电话和计算机的用户设备由于多媒体应用使用越来越多的带宽，而且通过核心网络携带数据的设备的总数目在不断增加。

发明内容

在一些公开的实施方式中，软判决最大似然序列估计（MLSE）技术被用于在前向错误解码之前估计接收的解调信号数据。网格结构被用于产生所接收的采样值的软值和硬值判决。使用网格计算的结果实施关于接收到的数据位的硬判决。

在一个示例性方面，所公开的技术包括用于从接收的信号中恢复信息位的方法和装置，在接收的信号中，信息位被使用前向纠错码编码，包括：根据接收的信号生成多个数字样本，对所述多个数字样本执行最大似然序列估计（MLSE），以产生多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值，并且通过前向纠错多个未纠错的数据位来恢复信息位。

在另一个示例性方面，根据表示通过传输信道接收到的信号的多个码元值生成样本值估计的方法，所述多个码元中的每个码元具有来自一组参考码元值的传输值，所述方法包括：生成包括一种或多种状态的网格模型，每种状态表示为对应于所述一组参考码元值的一组节点，使得在两种连续的状态之间，来自前一状态的每个节点通过具有表示转换的可能性的度量的路径被连接到下一状态中的每个节点；及基于连续状态的参考码元之间的最小路径度量之差的绝对值估计表示输出样本值的第一组值。这种技术可以在包括指令存储器和执行来自该存储器的代码以实现该技术的处理器的通信接收器中实现。

附图说明

图1示出具有相干检测的预滤波/奈奎斯特WDM传输系统。

图2示出具有相干检测的多个级联的ROADM传输系统。

图3示出DSP处理的示例性实施例。

图4示出最大似然序列估计（MLSE）的网格结构中的软输出计算。

图5示出MLSE处理中的软判决值和硬判决值的生成。

图6示出使用不同的MLSE存储器长度生成的软MLSE输出值的示例性结果。

图7是接收和解码数字信号的过程的流程图表示。

图8是数字接收器的框图表示。

图9是接收和解码数字信号的过程的流程图表示。

图10是数字接收器的框图表示。

图11描绘软判决MLSE恢复前和恢复后的星座示例。

图12描绘作为OSNR的函数的MLSEw/SDFEC（前向纠错）的软输出和硬输出的误码率（BER）性能的示例曲线图；使用（a）3阶22-GHz光学高斯滤波器进行光谱预滤波;（b）3阶25-GHz光学高斯滤波器进行光谱预滤波。

具体实施方式

图1示出了具有相干检测的预滤波或NyquistWDM传输系统的一个例子。光波生成的激光（101）由偏振分束器（PBS）分开并分别由QPSK光调制器调制，然后使用偏振光束组合器（PBC）进行组合来实现偏振复用的QPSK调制（102）。这NRZ-QPSK调制可以通过级联的串行或并行调制器来实现。然后，具有窄带光学滤波功能的光多路复用器（103）被用于执行积极的频谱成形和复用功能，从而获得Nyquist频率（码元带宽=信道间隔）或快于奈奎斯特的WDM信号（码元带宽<信道间隔）。传输链路（104）未被补偿色散（CD），其由光放大器（OA）和在每个跨度的光纤构成。传输后，光解复用器（105）用于解复用到相干检测的WDM信道。在接收器侧，PBS后LO信号与偏振分离传入的传输信号一起被发射到90度光混合器（106）。多样化的信号被发送到光电二极管（PD）（107）并被使用模拟到数字转换器（ADC）（108）进行数字采样。常规的数字信号处理单元（109）然后接着补偿光学前端（106和107）的失真，然后均衡静态和动态线性损耗、定时和载波恢复。

为了缓解光网络，频谱变窄的容限是有用的，因为信道间隔在传输通过光纤通道后被降级，特别是当可重构光分/插复用器（ROADM）（112）节点被用于网络中，如图2所示的实施例的第二例子。频谱变窄严重导致连续传输的序列之间的ISI。

利用自适应判决前馈均衡器的传统的DSP（数字信号处理）算法是针对特定的ISI补偿的低效的解决方案，因为这种有限脉冲响应（FIR）滤波器在频谱变窄的补偿期间增强了噪声。除了传统的相干检测中的常规的DSP，附加的数字滤波器和最大似然序列估计（MLSE）算法被用来抑制噪声和串扰以实现强滤波通道中的最佳检测（110）。图3示出了详细的处理过程的一个例子。基于MLSE的方法已被成功地证明减轻ISI。为了进一步提高系统性能，SDFEC（软判决前向错误码）可通过将合适的纠错码插入到传输的数据流，以便检测和纠正数据错误。在SDFEC，表示所接收的数据的置信水平或可靠性（例如，一位或者非常可能是1，或者可能是1，或者可能是零，或最有可能是零）的多位“软”信息被生成。为了实现SD-FEC解码，MLSE可以生成与传统的“硬”信息相组合的“软”数据流。MLSE过程中的可靠性计算基于使用维特比算法的最大概率准则计算出的路径度量。

图3中的各个功能模块如下：检测偏振复用信号的偏振检测器（PD）302，模拟到数字（ADC）采样阶段304，补偿光学前端的缺陷（例如，非线性）的阶段306，用于载波频率检测/补偿的阶段308，用于补偿偏振模色散（PMD）和解复用偏振信号的阶段310，时钟/载波恢复阶段312，数字滤波器314，执行软信息的MLSE解码和计算机输出的阶段316及执行软判决前向纠错（SD-FEC）的模块318，如本文件中所描述的。

图4描述了MLSE网格结构400中的软值计算。该示例结构具有为2的存储器长度、字母集{-1、1}，因此，在两种连续的状态之间有2种状态和4种可能的转换。每个网格分支表示标有计算的路径度量的一种可能的状态转换。路径度量表示对应的状态转换的可能性。在该示例中，较小值的路径度量表示对应的状态转换的较高可能性。MLSE过程的目标是找到对应于具有最大似然性的序列估计的给定网格的幸存路径（402或404）。在本文档中讨论的软值可以基于每两个连续状态之间的4个分支度量（D1，D2，D3，D4）如下计算：

软值=abs（min（D3，D1）-min（D2，D4）） 式（1）

找到一条幸存路径后，沿幸存路径的对应状态是MLSE硬判决。结合硬判决和对应的软值，我们可以如下生成MLSE软判决

软判决输出=软值.*硬判决 式（2）

图5示出MLSE过程中计算路径度量并生成软判决值的程序500的一个例子。初始化阶段（502）之后，存储器被首先填充样本值而收敛状态被判定用来在当前位中是否导出软/硬值。样本的索引_i号被获取（504），直到存储器被填充满（506）。在一些实施例中，22位可被用于填充存储器。

计算自前一状态的节点的每个转换的路径度量（例如，表示样本值的可能值）（508）。幸存路径度量（例如，如在软维特比译码器中使用的）被更新。

接下来，指向收敛位的标签被更新。接下来的操作是评估标签以确定如果没有收敛出现在存储器中，是否需要一码元判决（514，516）。然后基本的维特比算法被采用且软/硬值在对收敛状态评估判决后连续导出。标签是指向存储器中的收敛位的标识符，其中所述软值被计算和输出。状态和转换的数目一般可能与传输信道的特性相关。例如，对于可能导致较长的误码脉冲串的信道，可以使用更多数量的级。

如图5中进一步示出的，幸存路径更新和基于软值和硬值的软值输出（526）可以要么通过在判定幸存路径的收敛性（标签）（510）时根据提供的路径度量输出硬和软（绝对值）的值（512）要么（522）如上所述在基于维特比算法决定幸存路径（518）后决定（520）时来实施。一旦解码收敛（520），标签的值（524）减少1。

关于图6，由本发明的方法产生的MLSE软判决值的两个例子被示于图6的图600，分别对应于为3（602）和12（604）的MLSE存储器长度。它表明，具有较长的MLSE存储器长度（网格级的数量）的情况将导致更多的收敛位判定，然后对于字母集{-1，1}，存在接近0的较少数目的软判决值。换句话说，使用较长的MLSE存储器大小有助于提高MLSE判决的可靠性（或确定性）。

图7是根据接收的信号恢复信息位的过程700的流程图表示，其中信息位被使用前向纠错码编码。过程700可以在无线或光接收器装置中实现。

在702，根据接收的信号产生多个数字样本。过程700可以使用前面关于PD到数字滤波器模块（参见图3的314）讨论的技术产生多个数字样本。

在704，过程700对所述多个数字样本执行MLSE以产生多个硬判决值和基于所述多个硬判决值的多个软判决值。正如先前所披露的，硬判定值可能例如提供属于一组已知的输入码元值（例如，在QPSK输入的情况下的+1或-1）的判定输出。在一些实现中，软判决值可包括一个值以及为该值的可能的对应的置信水平。通过式（2）基于符号和软判决值的硬判定值生成最终的软判决输出。

在706，过程700根据所述多个软判决输出值确定多个未纠错的数据位。未纠错的数据位，例如，可以是在对这些值进行FEC解码以消除使用纠错码可被检测和/或校正的任何位错误之前MLSE处理的结果。

在708，过程700通过软判决前向纠错所述多个未纠错的数据位恢复信息位。在一些实现中，恢复的信息表示被用来在发射器侧调制/编码信息的数据位。

图8是用于根据接收的信号恢复信息位的装置800的框图表示，其中信息位被使用前向纠错码编码。模块（例如，接收器子系统包括图3中的功能模块PD到数字滤波器）802用于根据所接收的信号生成多个数字样本。模块804（例如，MLSE模块）用于对所述多个数字样本执行最大似然序列估计（MLSE），以产生多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值。模块806（例如，MLSE输出模块）用于根据所述多个硬判决值和所述多个软判决值确定多个未纠错的数据位。模块808（例如，纠错模块）用于通过前向纠错所述多个未纠错的数据位来恢复信息位。

图9是根据表示通过传输信道接收到的信号的多个码元值生成样本值估计的过程900的流程图表示，多个码元中的每个码元具有来自一组参考码元值的传输的值。过程900可以被实现在例如光接收器或无线接收器中。

在902，该过程900生成包括一种或多种状态的网格模型，每种状态被表示为对应于一组参考码元值的一组节点，使得在两种连续的状态之间，来自前一状态的每个节点通过具有表示转换的可能性的度量的路径连接到下一状态中的每个节点。网格模型的一个例子在关于图4的上文公开了。

在904，该过程900基于连续状态的参考码元之间的最小路径度量之差的绝对值估计表示输出样本值的第一组值。估计的一个例子在上文关于式（1）做了讨论。

图10是用于根据表示通过传输信道接收到的信号的多个码元值生成样本值估计的装置1000的框图表示，多个码元中的每个码元具有来自一组参考码元值的传输值。模块1002用于产生包括一种或多种状态的网格模型，每种状态被表示为对应于一组参考码元值的一组节点，使得在两种连续的状态之间，来自前一状态的每个节点通过具有表示转换的可能性的度量的路径连接到下一状态中的每个节点。模块1004用于基于连续状态的参考码元之间的最小路径度量之差的绝对值估计表示输出样本值的第一组值。

在一些实现中，光信号接收器包括被配置成基于双二进制光信号的输入数字化信号值生成码元估计的信号接收模块。信号接收模块包括网格结构，该网格结构的存储器长度为2，具有两个值的字母集和从两个值的前一状态到两个值的下一状态的对应的四条转换路径，其中码元的软值使用式（1）计算出，其中abs表示绝对值函数，D1和D3表示从前一状态的第一字母值到下一状态的两个字母值的转换路径度量，D2和D4表示从前一状态的第二字母值到下一状态的两个字母值的转换路径度量。

在一些实现中，光通信系统包括光信号发射器和光信号接收器，所述光信号发射器被配置为发射纠错编码的光信号，所述光信号接收器被配置成接收所述纠错编码的光信号，根据接收的信号生成多个数字样本，对所述多个数字样本执行最大似然序列估计（MLSE），以产生多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值，根据所述多个硬判决值和所述多个软判决值确定多个未纠错的数据位并通过前向纠错所述多个未纠错的数据位来恢复信息位。

图11描绘了软判决MLSE恢复之前（1102）和之后（1104）的星座的示例。

作为三阶25GHz带宽约束的128Gb/s的PDM-QPSK信号的例子，图11示出数字滤波器和软判决MLSE恢复之前（1102）和之后（1104）的复杂星座。每个象限的相邻区域的点的数量与没有MLSE的软过程的情况相比要少得多。

参考图12，TPCSD-FEC码用来验证由MLSE产生软值的所公开的技术的有效性。码率是0.8308及编码位的长度是110592。半百万个数据点被用于调查FEC解码算法的瀑布（water-fall）区域。图1200示出在使用3阶22GHz光学高斯滤波器进行光谱预滤波的情况下，采用SDFEC的MLSE以及没有MLSE和FEC的软和硬输出的BER性能比较。在描述的实施方式中，使用产生的软值已经实现了约0.6dB的OSNR改善。采用MLSE和SDFEC的软输出的实施方式提供了最好的BER性能，使得具有在这样的光谱变窄条件下实现的可能性。

公开的和其他实施方式、本文件中描述的模块和功能操作可以在数字电子电路中实现，或者在计算机软件、固件或硬件中实现，包括本文件中所公开的结构及其结构等同物，或它们中的一个或多个的组合。所公开的和其他实施方式可以被实现为一种或多种计算机程序产品，即，编码在计算机可读介质上的用于由数据处理装置执行或者控制数据处理装置的操作的计算机程序指令的一个或多个模块。该计算机可读介质可以是机器可读的存储设备、机器可读的存储基片、存储器设备、实现机器可读的传播信号的物质的组合，或它们中的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”包括用于处理数据的所有装置、设备和机器，例如包括可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机。除了硬件以外，该装置可包括创建用于所讨论的计算机程序的执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统，或它们中的一个或多个的组合的代码。传播信号是人工生成的信号，例如，机器生成的电信号、光信号、或电磁信号，其被生成以编码用于传输到合适的接收器装置的信息。

计算机程序（也称为程序、软件、软件应用程序、脚本或代码）可以以任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言，并且它可以被以任何形式部署，包括作为独立的程序或者作为模块、组件、子程序或适于在计算环境中使用的其它单元。计算机程序不一定对应于文件系统中的文件。程序可以被存储在保存其他程序或数据（例如，存储在标记语言文件中的一个或多个脚本）的文件的一部分中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或存储在多个协同文件（如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件）中。计算机程序可以被部署为在一台计算机上执行或位于一个地点或跨多个地点分布并且由通信网络互连的多台计算机上执行。

本文件中描述的过程和逻辑流可以由一个或多个可编程处理器来执行，所述处理器执行一个或多个计算机程序以通过操作输入数据和生成输出来执行功能。过程和逻辑流还可以通过专用逻辑电路执行，并且装置也可以被实现为专用逻辑电路，例如，FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（专用集成电路）。

适合于执行计算机程序的处理器包括，例如，通用和专用微处理器，以及任何类型的数字计算机的任何一个或多个处理器。一般来说，处理器将接收来自只读存储器或随机存取存储器或两者的指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括或者可操作地耦合以接收来自用于存储数据的一个或多个大容量存储设备的数据或将数据传送到一个或多个大容量存储设备，或两者，所述大容量存储设备例如磁盘、磁光盘、或光盘。然而，计算机不必具有这样的设备。适于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储设备，包括例如半导体存储设备，例如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动磁盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可以被专用逻辑电路补充，或集成在专用逻辑电路中。

虽然该专利文件包含许多细节，但是这些细节不应被解释为对所要求保护的或可被要求保护的本发明的范围的限制，而是作为特定实施方式的具体特征的描述。在本文件中以单独实施例的为背景描述的某些特征也可以组合实现在单个实施例中。相反地，以单个实施例的为背景描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合在多个实施例中实现。此外，尽管特征可能在上面被描述为以某些组合起作用，甚至最初主张如此，但是来自所要求的组合的一个或多个特征在某些情况下可以从该组合排除，并且所要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变体。类似地，虽然操作被以特定的顺序示出在附图中，这不应当被理解为要求以所示的特定顺序或以连续的顺序执行这些操作，或者需要执行所示的所有操作才能达到期望的结果。

仅公开了几个实例和实现。对所描述的实例和实现的变化、修改和改进以及其他实施方式可以基于公开的内容进行。

Claims (17)

1.一种根据接收的信号恢复信息位的方法，在所述接收的信号中，信息位被使用前向纠错码进行编码，所述方法包括：

生成所述接收的信号的多个数字样本;

对所述多个数字样本执行最大似然序列估计MLSE，以生成多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值;

根据所述多个硬判决值和所述多个软判决值确定多个未纠错的数据位;及

通过前向纠错所述多个未纠错的数据位来恢复信息位。

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述多个未纠错的数据位包括：

通过将硬判决值乘以相应的软判决值来生成所述多个未纠错的数据位中的每一个。

3.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述多个软判决值包括：

通过包括一个或多个级的网格结构处理所述多个数字样本，其中，每一级包括一组可能的软判决值。

4.一种计算机程序产品，包括具有存储在其上的代码的计算机可读程序介质，所述代码在执行时，使处理器实施根据接收的信号恢复数据的方法，在所述接收的信号中，信息位被使用前向纠错码进行编码，所述方法包括：

根据所述接收的信号生成多个数字样本;

对所述多个数字样本执行最大似然序列估计MLSE，以生成多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值;

根据所述多个硬判决值和所述多个软判决值确定多个未纠错的数据位;

通过前向纠错所述多个未纠错的数据位来恢复信息位。

5.根据权利要求4所述的计算机程序产品，其中，确定所述多个未纠错的数据位包括：

通过将硬判决值乘以相应的软判决值来生成所述多个未纠错的数据位中的每一个。

6.根据权利要求4所述的计算机程序产品，其中，生成所述多个软判决值包括：

通过包括一个或多个级的网格结构处理所述多个数字样本，其中，每一级包括一组可能的软判决值。

7.一种用于根据接收的信号恢复信息位的装置，在所述接收的信号中，信息位被使用前向纠错码进行编码，所述装置包括：

接收器子系统，其根据所述接收的信号生成多个数字样本;

最大似然序列估计MLSE模块，其对所述多个数字样本执行MLSE来生成多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值;

MLSE输出模块，其用于根据所述多个硬判决值和所述多个软判决值确定多个未纠错的数据位；及

纠错模块，其通过前向纠错所述多个未纠错的数据位来恢复信息位。

8.根据权利要求7所述的装置，其中所述MLSE模块包括：

乘法模块，其通过将硬判决值乘以相应的软判决值来生成所述多个未纠错的数据位中的每一个。

9.根据权利要求7所述的装置，其中所述MLSE模块包括：

网格模块，其通过包括一个或多个级的网格结构处理所述多个数字样本，其中，每一级包括一组可能的软判决值。

10.一种根据表示通过传输信道接收到的信号的多个码元值生成样本值估计的方法，所述多个码元中的每个码元具有来自一组参考码元值的传输值，所述方法包括：

生成包括一种或多种状态的网格模型，每种状态表示为对应于所述一组参考码元值的一组节点，使得在两种连续的状态之间，来自前一状态的每个节点通过具有表示转换的可能性的度量的路径被连接到下一状态中的每个节点；及

基于连续状态的参考码元之间的最小路径度量之差的绝对值来估计表示输出样本值的第一组值。

11.根据权利要求10所述的方法，还包括：

基于硬判决生成所述输出样本值的第二组估计，以及

通过将所述第一组值乘以相应的所述第二组估计来计算所述输出样本值。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，基于所述传输信道的特性选择所述一种或多种状态中的若干状态。

13.一种用于根据表示通过传输信道接收到的信号的多个码元值生成样本值估计的装置，所述多个码元中的每个码元具有来自一组参考码元值的传输值，所述装置包括：

用于生成包括一种或多种状态的网格模型的工具，每种状态表示为对应于所述一组参考码元值的一组节点，使得在两种连续的状态之间，来自前一状态的每个节点通过具有表示转换的可能性的度量的路径被连接到下一状态中的每个节点；及

用于基于连续状态的参考码元之间的最小路径度量之差的绝对值估计表示输出样本值的第一组值的工具。

14.根据权利要求13所述的装置，还包括：

用于基于硬判决生成所述输出样本值的第二组估计的工具，以及

用于通过将所述第一组值乘以相应的所述第二组估计来计算所述输出样本值的工具。

15.根据权利要求13所述的装置，其中，所述一种或多种状态中的若干状态是基于所述传输信道的特性来选择的。

16.一种光信号接收器，其至少部分地用硬件实现，所述光信号接收器包括信号接收模块，所述信号接收模块被配置成基于双二进制光信号的输入数字化信号值生成码元估计，所述信号接收模块包括：

网格结构，该网格结构的存储器长度为2，具有两个值的字母集和从两个值的前一状态到两个值的下一状态的对应的四条转换路径，其中码元的软值使用下式计算：

软值=abs（min（D3,D1）-min（D2,D4）），

其中abs表示绝对值函数，D1和D3表示从所述前一状态的第一字母值到所述下一状态的两个字母值的转换路径度量，D2和D4表示从所述前一状态的第二字母值到所述下一状态的所述两个字母值的转换路径度量。

17.一种光通信系统，包括：

光信号发射器，其被配置为发射纠错编码的光信号;及

光信号接收器，其被配置为：

接收所述纠错编码的光信号;

根据所接收的信号生成多个数字样本;

对所述多个数字样本执行最大似然序列估计MLSE，以生成多个硬判决值和对应于所述多个硬判决值的多个软判决值;

根据所述多个硬判决值和所述多个软判决值确定多个未纠错的数据位;

通过前向纠错所述多个未纠错的数据位来恢复信息位。