技术摘要：
本发明提供一种因子图迭代均衡的串行分层调度算法，其过程如下：1)对信道卷积矩阵H进行处理实现系统串行调度；2)初始化变量节点si传递给均衡函数节点Ek的外信息和发送符号sk的后验概率信息p(‑1)(sk|Y,H)＝1；3)For i＝0:L1 L2；4)根据公式更新第i层因子图中外信息5)根  全部
背景技术：
在通信系统中，信道往往是非理想的，总会产生信道失真，其中最常见的失真为符 号间干扰(inter-symbol  interference，ISI)。为了消除或减弱ISI对通信系统的影响，可 在发送端对信号进行预失真或者在接收端对信号进行均衡。 通信系统中的符号间干扰(ISI)是由于信道不理想造成的。信道不理想的情况有 三种：第一种情况是信号在传输过程中由于反射、散射等原因，经过了多条路径和不同延时 到达接收端，产生符号间干扰；第二种情况是由于有限带宽的信道滤波特性不理想，如卫星 通信中的转发器的不理想群时延、不理想幅频特性，使得传输信道的波形发生失真，产生时 延扩展，在抽样判决时可等效为多径传输，从而产生码间干扰。第三种情况是通信系统中采 用发送滤波器和接收滤波器来限制信号带宽，当接收端不能精确采样时，会产生码间干扰。 均衡算法可分为传统均衡算法和迭代均衡算法。而迭代均衡算法又可分为Turbo 均衡算法和基于因子图的迭代均衡。因子图迭代均衡算法一般采用泛洪调度，即更新完所 有的外信息 后，才更新外信息 该种调度与LDPC码传统的和积译码算法一样，存 在收敛速度慢的问题。而且在迭代均衡中，由于存在大量的长为4的短环，泛洪调度会增加 外信息的相关性，从而导致误码扩散，影响接收机的性能。针对迭代均衡算法复杂度较高的 问题，研发一种因子图迭代均衡的串行分层调度算法是个亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明要解决以上技术问题，提供一种因子图迭代均衡的串行分层调度算法，对 迭代均衡中的置信度传播算法进行调度，以提高迭代均衡算法的收敛速度并降低迭代均衡 算法的复杂度，从而提高因子图迭代均衡算法的实用性。 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是： 一种因子图迭代均衡的串行分层调度算法，其过程如下： 1、对信道卷积矩阵H进行处理实现系统串行调度； 2、初始化变量节点si传递给均衡函数节点Ek的外信息 和发送符号sk的后 验概率信息p(-1)(sk|Y,H)＝1； 3、For  i＝0:L1 L2； 4、根据公式 更新第i层因子图中外信息 5、根据公式 更新第i层因子图中均 衡函数节点传递给变量节点的外信息 6 CN 111600817 A 说　明　书 2/10 页 6、根据公式 更新符号变量节点的后验 概率p(i)(sk|Y,H)； 7、End  For。 码间干扰系统可表示为横向滤波器模型，横向滤波器的系数用向量h表示，横向滤 波 器 的 阶 数 为 h 向 量 的 维 度 ( | h | ) 。在 此 假 设 | h | ＝ L 1 L 2 1 ，且 定 义 在数字通信系统中，发送的符号矢量定义为 NS为符号数； 并定义 其中符号 和 在此都假设为 全零符号。而接收的符号矢量定义为 噪声矢量定义为 则接收矢量Y可表示为： 上式中H为多径信道的NS×(NS L1 L2)大小的卷积矩阵，其定义如下： 进一步的，在步骤一中，为了实现串行调度，需首先将信道卷积矩阵H进行行变换， 然后将H划分为L1 L2 1子矩阵，使得每个子矩阵中每列的列重都不大于1。 当ISI信道冲击响应为h＝[h-1,h0,h1]时，将第0,3…k(L1 L2 1)等行抽取出，形成 子矩阵H0；同样的，将第i,i 3…k(L1 L2 1) i等行抽取出，形成子矩阵Hi。按此方式，可将信 道卷积矩阵H划分为L1 L2 1个子矩阵Hi(0≤i＜L1 L2 1)，Hi的行数为NR＝NS/(L1 L2 1)，且Hi 的列重不大于1。 由于在划分子矩阵过程中，只对矩阵进行了行变换，因此接收符号和发送符号之 间的映射关系并没有改变。子矩阵Hi对应的接收符号矢量(y(i))为： 噪声矢量(w(i))为： 则y(i)可以表示为： y(i)＝HiS w(i) 根据上式可以计算发送符号矢量S的后验概率： 7 CN 111600817 A 说　明　书 3/10 页 由于Hi的列重不大于1，因此sk的后验概率只与y(i)中一个符号ya(k,i)相关，该符号 的位置a(k,i)可通过下式计算得到： 其中 表示对变量x进行向下取整。则后验概率可写为： 其中p(ya(k,i)|sk,Hi)可进一步表示为： 后验概率可用因子进行表示。其中均衡函数节点为p(ya(k,i)|sk,h)，先验概率函数 节点为p(sj)。 进一步的，后验概率p(ya(k,i)|sk,Hi)的因子图是原始均衡因子图中的子图，定义为 原始因子图的一层。所有子图合并到一块时可形成完整因子图，该因子图称为分层因子图 (LFG,Layered  Factor  Graph)。分层因子图中的每一层都包含所有符号矢量变量S，为了使 得分层因子图结构清晰，在每一层中都将符号矢量S复制一份。 进一步的，串行调度算法如下： 基于上述子矩阵和分层因子图模型，分层串行更新外信息，该算法称为串行分层 调度(SLS,Serial  Layered  Scheduling)。 根据公式 和 可在每一层因子图中得到符号变量节点的后验概率信息。同时为了提高置信度传 播速率，下一层因子图进行置信度传播时要及时利用上一层因子图更新过的可靠信息，形 成串行调度。前一层的因子图为下一层提供先验信息，而先验信息又可通过符号变量节点 的后验概率进行信息交换。因此在串行调度时，需要更新变量节点的后验概率，同时利用上 一层更新过的后验概率。 根据和积算法(SPA算法)，在第i层因子图中，变量节点的后验概率可通过下式更 新： 在第i层因子图中，外信息 可通过下式更新： 8 CN 111600817 A 说　明　书 4/10 页 从而实现了更新置信度到下层的及时传递。 进一步的，在BPSK调制系统中，一般使用信息的对数似然比(LLR)形式来简化运 算。均衡因子图中外信息的LLR定义如下： 上式中的 可通过其LLR形式得到： 在实际系统中，为了简化运算，常常对式 进行如下简化： 符号变量节点和比特变量节点的后验概率的LLR形式(LA,j)也可定义为： 根据SPA算法可得到后验概率的等式： 本发明具有的优点和积极效果是：本发明以基于似然概率的因子图均衡LP-FGE实 现其串行分层调度算法，对迭代均衡中的置信度传播算法进行调度，提高了迭代均衡算法 的收敛速度并降低迭代均衡算法的复杂度，提高了通信系统的误码性能和收敛速率，同时 降低外信息之间的相关性。 9 CN 111600817 A 说　明　书 5/10 页 附图说明 图1是产生码间干扰的不理想信道的基带系统模型； 图2是迭代接收系统的因子图模型； 图3是迭代均衡器输出外信息的自相关特性图； 图4是不同迭代均衡算法在Proakis-A信道中收敛所需的平均迭代次数图； 图5是不同迭代均衡算法在Proakis-C信道中收敛所需的平均迭代次数图； 图6是不同迭代均衡算法在Proakis-A信道中的误码性能图； 图7是不同迭代均衡算法在Proakis-C信道中的误码性能图； 图8是串行调度算法中信道卷积矩阵的划分示例； 图9是后验概率函数p(ya(k)|sk,Hi)的因子图(SFG)模型； 图10是迭代均衡的分层因子图(LFG)模型； 图11是BPSK调制系统迭代接收算法流程图。