本申请要求于 2011 年 6 月 30 日提交中国专利局、 申请号为 201110182164.7、 发明名称为"一种纠错及反馈均衡控制方法和� �置"的中国专 利申请的优先权， 其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种纠 错及反馈均衡控制方法和装 置。

背景技术

FEC ( forward error correction, 前向纠错）是一种在数据传输中进行错误 控制的技术， 已经被广泛应用于光传输等数据传输领域。 FEC算法能有效提高 FEC译码器的纠错能力， 当长距离数据传输的纠前误码率大于 2E-2 (表示传 输 2χ 10 ² 比特最多出现 1比特错误 ) 时， 纠后误码率能够保持在 1E-15以下。 在 100G/400G光系统中， 通过 FEC译码器与 DSP ( Digital Signal Process, 数 字信号处理） 均衡器之间的配合， 实现处理能力的提升。

在较恶劣的 100G/400G信道环境中， DSP均衡器交给 FEC译码器的软信 息随信道特征的变化而变化， 若信道噪声呈非标准 AWGN ( Additive White Gaussion Noise, 高斯白噪声）分布状态， FEC译码器的纠错性能会受到严重 影响； 此时， FEC译码器反馈回 DSP均衡器的信息也会失真， 导致 DSP均衡 器的补偿效果劣化。

现有的一种纠错方法,是利用软信息和该软信� �硬判的结果相减直接获得 信道的 PDF ( Probability Distribution Function, 4既率谱密度分布函数）分布， 进而进行后续纠错。 在 FEC技术中， 称浮点信息或者浮点信息量化后的信息 为软信息，软信息进行硬判决就得到了硬信息 。如 1.7328、 -0.89267为软信息； 称此软信息进行硬判决后的值为硬判结果，如 1.7328的硬判结果为 1 , -0.89267 的硬判结果为 -1。

但是， 通过软信息和该软信息硬判的结果相减直接获 得的 PDF分布的方 式， 无法反映出 "旁瓣" 的程度， 对译码性能改善不明显。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种纠错及反馈均 衡控制方法和装置，以改善 译码性能。

本发明实施例提供了一种纠错及反馈均衡控制 方法，预存训练序列的初始 值， 所述方法包括：

利用均衡算法对接收的数据信息进行补偿；补 偿后的数据信息包括所述训 练序列的软信息和有效数据的软信息；

利用所述训练序列的软信息和训练序列的初始 值调制后的结果，得到第一 概率谱密度分布函数 PDF;利用所述训练序列的软信息硬判结果和训� �序列的 初始值，得到纠前误码率 BERin; 利用上一次接收的有效数据的软信息纠错后 的硬判值和上一次接收的有效数据的软信息， 得到第二 PDF; 对第一 PDF和 第二 PDF进行叠合得到第三 PDF;

利用本次接收的所述有效数据的软信息、第三 PDF,得到该有效数据的软 信息的对数概率比率 LLR分布； 以及利用所述第三 PDF所反映的跳周情况与 信道噪声畸变程度和纠前误码率， 调整所述均衡算法中的系数；

利用所述 LLR分布和纠前误码率对本次接收的有效数据的 软信息进行纠 错硬判并输出。

本发明实施例还提供了一种纠错及反馈均衡控 制装置， 包括存储模块、补 偿模块、 第一计算模块、 第二计算模块、 第三计算模块、 第四计算模块、 调整 模块和纠错模块：

所述存储模块用于预存训练序列的初始值；

所述补偿模块用于利用均衡算法对接收的数据 信息进行补偿；补偿后的数 据信息包括所述训练序列的软信息和有效数据 的软信息；

所述第一计算模块用于利用所述训练序列的软 信息和训练序列的初始值 调制后的结果， 得到第一概率谱密度分布函数 PDF；

所述第二计算模块用于利用所述训练序列的软 信息硬判结果和训练序列 的初始值， 得到糾前误码率；

所述第三计算模块用于利用纠错模块对上一次 接收的有效数据的软信息 纠错后的硬判值和上一次接收的有效数据的软 信息， 得到第二 PDF;

所述第四计算模块，用于对第一 PDF和第二 PDF进行叠合得到第三 PDF; 所述第五计算模块， 用于利用本次接收的所述有效数据的软信息、 第三 PDF, 得到该有效数据的软信息的对数概率比率 LLR分布； 所述调整模块用于利用所述第三 PDF所反映的跳周情况与信道噪声畸变 程度和纠前误码率， 调整均衡算法中的系数；

所述纠错模块用于利用所述 LLR分布和纠前误码率对本次接收的有效数 据的软信息进行纠错硬判并输出。

本发明实施例的纠错及反馈均衡控制方法和装 置，通过在数据信息中加入 训练序列， 可以通过训练序列准确的计算出 BERin和能够反映跳周情况的第 — PDF, 第一 PDF能够体现出旁瓣的程度， 利用上一次接收的数据信息中的 有效数据的软信息糾错后的硬判值和上一次接 收的有效数据的软信息计算出 能够反映除跳周外的大部分 PDF分布信息的第二 PDF, 通过对第一 PDF和第 二 PDF叠合， 得到能够体现出跳周情况和信道噪声畸变程度 的第三 PDF, 由 此可以准确把握传输信道的特征， 得到的 LLR和对均衡算法系数的调整都更 加有效和更有针对性，对译码性能改善明显， 糾前误码处理能力可以由 BERin 为 1.5E-2提升至 1.7E-2, 而且不需要额外增加成本和开销。 附图说明

图 1是本发明实施例的纠错及反馈均衡控制方法� �流程示意图； 图 2 是本发明实施例的纠错及反馈均衡控制装置的 第一实施例的框架示 意图；

图 3 是本发明实施例的纠错及反馈均衡控制装置的 第二实施例的框架示 意图；

图 4 是本发明实施例的纠错及反馈均衡控制装置的 优选实施例的结构示 意图。 具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加 明显易懂， 下面结合附图和 具体实施方式对本发明实施例作进一步详细的 说明。

实施例一

本实施例提供了一种纠错及反馈均衡控制方法 ， 如图 1所示， 包括如下步 骤：

S101 , 预存训练序列的初始值； 所述训练序列可以为由 0或 1构成的一串二进制序列， 收、发双方对训练序 列进行提前约定。

S102, 利用均衡算法对接收的数据信息进行补偿。

此处可以釆用现有技术的补偿方式对接收的数 据信息进行补偿。所不同的 是，接收的数据信息中携带有训练序列和有效 数据的相关信息， 因此补偿后的 数据信息会包括所述训练序列的软信息和有效 数据的软信息。所述有效数据即 为发送方所要发送的数据中有效的数据， 对应以往发送方单次发送的全部数 据。 所述补偿是对信号损伤和畸变进行补偿， 常用的补偿方式包括色散（CD ) 补偿、 偏振模色散 ( PMD )补偿、 载波频偏和载波相位恢复（FR和 CPR ) 。

S103 , 利用所述训练序列的软信息和训练序列的初始 值调制后的结果，得 到第一 PDF; 利用所述训练序列的软信息硬判结果和训练序 列的初始值， 得到 BERin ( Bit Error Ration in, 纠前误码率） ； 利用上一次接收的有效数据的软 信息纠错后的硬判值和上一次接收的有效数据 的软信息， 得到第二 PDF; 对第 一 PDF和第二 PDF进行叠合得到第三 PDF。

由于发送方会将训练序列和有效数据一起发送 给接收方，因此会在发送前 对训练序列和有效数据一起进行调制处理。对 应的，接收方在接收到数据信息 并进行补偿后， 需要先对自身预存的训练序列进行调制， 再与补偿后的接收的 数据信息中的训练序列的软信息进行对比。

其中，所述利用训练序列的软信息和训练序列 的初始值调制后的结果得到 第一 PDF具体可以为：

将所述训练序列的软信息与训练序列的初始值 调制后的结果相减，得到第 一 PDF。 例如， 训练序列的初始值为 0 1 1 0, 经调制后为 1 -1 -1 1 ; 接收到的训 练序列的软信息为 1.23 -0.78 -1.11 0.87, 则训练序列的软信息与训练序列的初 始值调制后的结果相减，得出第一 PDF为 0.23 0.22 -0.11 -0.13。第一 PDF能够反 映出跳周的情况。 若跳周越严重， 旁瓣的幅度也会越大， 其具体的比例关系会 随信道情况的不同而不同， 需要根据应用场景而定。 第一 PDF能够反映出跳周 的情况， 也就能够体现出旁瓣的程度。

所述利用训练序列的软信息硬判结果和训练序 列的初始值得到 BERin具 体可以为： 将所述训练序列的软信息硬判结果与训练序列 的初始值对比，得到所述硬 判结果中错误的比特数； 将所述错误的比特数与训练序列的总比特数相 除，得 到 BERin。

这里，计算 BERin是基于训练序列， 由于训练序列的初始值预存在接收端， 因此在对训练序列的软消息进行硬判后，通过 对比训练序列的初始值和训练序 列的软信息硬判结果， 得到的 BERin更准确。

所述利用上一次接收的有效数据的软信息糾错 后的硬判值和上一次接收 的有效数据的软信息得到第二 PDF具体可以为：

将所述上一次接收的有效数据的软信息与上一 次接收的有效数据的软信 息纠错后的硬判值相减， 得到第二 PDF。 例如， 上一次接收到的有效数据的软 信息为 1.23 -0.78 -1.11 0.87, 上一次接收的有效数据的软信息纠错后的硬判 值 为 1 -1 -1 1 ; 则上一次接收的有效数据的软信息与上一次接 收的有效数据的软 信息纠错后的硬判值相减，得出第二 PDF为 0.23 0.22 -0.11 -0.13。 由于在信息 流中 PDF是緩变的， 因此本发明实施例用上一次接收的有效数据提 供的信息 来估计出第二 PDF,提供给当前接收的数据信息使用， 而不是用于上一次有效 数据本身。 第二 PDF能够反映出除跳周外的大部分 PDF分布信息。 在均衡算 法开始时， 可以将 PDF的初始值设置为按照 AWGN特征分布。

由于计算第一 PDF、 BERin和第二 PDF所依据的数据源没有竟争或依赖 关系， 它们的计算可以同时或先后进行， 没有执行顺序上的限制。

本发明实施例通过将第一 PDF与第二 PDF叠合得到第三 PDF。 由于第一

PDF能够反映出跳周情况， 第二 PDF能够反映出除跳周外的大部分 PDF分布 信息， 因此第三 PDF可以体现出跳周情况、 旁瓣程度和信道噪声畸变程度， 使得后续针对该第三 PDF的纠错和调整均衡算法系数更准确有效。 第一 PDF 与第二 PDF叠合， 一般直接进行叠合即可， 若信道情况特殊（如 100G&10G 混传）还可以将这两个 PDF先进行滤波后再叠合， 具体滤波的选择情况需要 结合信道进行判断。 例如， 可以釆用将第一 PDF与第二 PDF相加的方式， 得 到第三 PDF。

S104, 利用本次接收的所述有效数据的软信息、 第三 PDF, 得到该有效数 据的软信息的 LLR ( Log Likelihood Ration , 对数概率比率）分布； 以及利用所 述第三 PDF所反映的跳周情况与信道噪声畸变程度和 BERin, 调整所述均衡算 法中的系数。

LLR为有效数据的软信息中某个比特为 1和为 0的概率之比的对数。得到有 效数据的软信息的 LLR分布， 便于后续对有效数据的软消息进行纠错和硬判 。

所述利用本次接收的有效数据的软信息、第三 PDF得到该有效数据的软信 息的 LLR分布具体可以包括：

依据所述第三 PDF得到本次接收的所述有效数据的软信息中每 个比特的 LLR, 进而得到该有效数据的软信息的 LLR分布。

由于第一 PDF能够反映出跳周的情况， 进而反映出旁瓣的程度， 而第二 PDF能够反映出除跳周外的大部分 PDF分布信息， 因此由第一 PDF、 第二 PDF 叠合而成的第三 PDF既能够反映出跳周的情况， 从而体现旁瓣程度， 也能够反 映出除跳周外的大部分 PDF分布信息， 由此可以依据第三 PDF得到有效数据的 软信息中每个比特的 LLR, 进而得到所述有效数据的软信息的 LLR分布。

所述利用第三 PDF所反映的跳周情况与信道噪声畸变程度和 BERin, 调整 均衡算法中的系数具体可以包括：

根据所述第三 PDF所反映的跳周情况与信道噪声畸变程度和 BERin, 确定 均衡算法的迭代次数；按照所述迭代次数对均 衡算法进行迭代以调整所述均衡 算法中的系数。

当跳周的比特数与未跳周的比特数的比例大于 预设值时， 确定跳周严重， 所述预设值根据不同的通信系统而取值不同， 需要在实际通信系统中进行测量 后才能划定。

信道噪声畸变程度（例如， 第三 PDF偏离 AWGN分布的程度）是通过第二 PDF反映出来的， 具体畸变程度的衡量标准与传输信道的情况有 关。

一次数据信息的处理包括一次均衡补偿处理、 纠错后输出信号和反馈调整 均衡算法的系数， 迭代存在于均衡算法内部。

计算有效数据软信息的 LLR分布的方法可以釆用现有技术的相关算法， 下 面通过一个例子介绍根据第三 PDF计算 LLR的过程：

在得到第三 PDF后， 即知道了每个噪声幅度的概率。 设在第三 PDF中， 噪 声幅度为 0.25和 2.25的概率分别为 P(0.25)=0.8, P(2.25)=0.05; 若接收到的有效数据的软信息中第 i比特的软信息 yi=1.25, 此时发送的有 效数据的第 i比特 xi为 +1 ( 1被调制为 1 )的概率为 P(yi-xi) = P(1.25-l) = P(0.25) = 0.8, xi为 0 ( 0被调制为 -1 ) 的概率为？ 1- 0 = ?(1.25-(-1)) = ?(2.25) = 0.05, 由 此， 有效数据的软信息中第 i比特的 LLR为 ln(P(0.25)/P(2.25)) = ln(0.8/0.05), 从 而得到有效数据的软信息的 LLR分布。

设在加性 AWGN信道下， 第三 PDF的分布为高斯分布； 釆用 BPSK调制， yi是均值为 1、 方差为 σ ² 的高斯变量。

在信源等概分布时， Ρ(χ _ι = -\) = Ρ(χ _ι = +1) = ^ ,此时概率译码的初始消息为： 0 ⁾ 表示发送 xi为 +1、 接收到软信息 yi的概率； i/ )= _w , 表示发送 为 接收到软信息 ^的概率； 如果概率消息用对数似然比表示， 则可以得到 LLR, 大量的乘积运算可以 变为加法运算， 从而减少运算时间。 通过 J! = J(。)（g„) = L(F ) = ln 得到的结果即为比特 yi的 LLR。

其中，计算有效数据的软信息的 LLR分布和调整均衡算法中的系数所依据 的数据源没有竟争或依赖关系， 它们的计算可以同时或先后进行， 没有执行顺 序上的限制。

S105, 利用所述 LLR分布和 BERin对本次接收的有效数据的软信息进行纠 错硬判并输出。

基于有效数据的软信息的 LLR分布，可以对有效数据的软信息进行纠错硬 判， 将该纠错硬判的结果作为纠错后的输出， 同时， 将该纠后硬判值作为计算 下一次第二 PDF的反馈输入。

本实施例的纠错及反馈均衡控制方法， 通过在数据信息中加入训练序列， 可以通过训练序列准确的计算出 BERin和能够反映跳周情况的第一 PDF , 第一 PDF能够体现出旁瓣的程度，利用上一次接收的 数据信息中的有效数据的软信 息糾错后的硬判值和上一次接收的有效数据的 软信息计算出能够反映除跳周 夕卜的大部分 PDF分布信息的第二 PDF, 通过对第一 PDF和第二 PDF叠合， 得到 能够体现出跳周情况和信道噪声畸变程度的第 三 PDF , 由此可以准确把握传输 信道的特征， 得到的 LLR和对均衡算法系数的调整都更加有效和更有 针对性， 对译码性能改善明显， 纠前误码处理能力可以由 BERin为 1.5E-2提升至 1.7E-2, 而且不需要额外增加成本和开销。

实施例二

本实施例提供了一种纠错及反馈均衡控制装置 ， 如图 2所示， 包括存储模 块 10、 补偿模块 20、 第一计算模块 30、 第二计算模块 40、 第三计算模块 50、 第 四计算模块 60、 第五计算模块 70、 调整模块 80和纠错模块 90:

存储模块 10用于预存训练序列的初始值。

所述训练序列可以为由 0或 1构成的一串二进制序列， 收、发双方对训练序 列进行提前约定。 存储模块 10可以为 DSP均衡模块出口处的存储器等， 例如 DSP均衡器出口处的存储器。

补偿模块 20用于利用均衡算法对接收的数据信息进行补� ��。补偿后的数据 信息包括所述训练序列的软信息和有效数据的 软信息。

第一计算模块 30用于利用所述训练序列的软信息和训练序列� ��初始值调 制后的结果， 得到第一 PDF。

如图 3所示， 第一计算模块 30可以包括第一计算单元 300, 用于将所述训练 序列的软信息与训练序列的初始值调制后的结 果相减， 从而得到第一 PDF。

第二计算模块 40用于利用所述训练序列的软信息硬判结果和� ��练序列的 初始值， 得到 BERin。

第二计算模块 40可以包括第二计算单元 400, 用于将所述训练序列的软信 息硬判结果与训练序列的初始值对比，得到所 述硬判结果中错误的比特数； 将 所述错误的比特数与训练序列的总比特数相除 ， 得到 BERin。

第三计算模块 50用于利用纠错模块 80对上一次接收的有效数据的软信息 纠错后的硬判值和上一次接收的有效数据的软 信息， 得到第二 PDF。

第三计算模块 50可以包括第三计算单元 500, 用于将所述上一次接收的有 效数据的软信息与上一次接收的有效数据的软 信息纠错后的硬判值相减，得到 第二 PDF。

第四计算模块 60用于对第一 PDF和第二 PDF进行叠合得到第三 PDF。 第五计算模块 70用于利用本次接收的有效数据的软信息、 第三 PDF, 得到 该有效数据的软信息的 LLR分布。

第五计算模块 70可以包括第五计算单元 700, 用于依据所述第三 PDF得到 本次接收的所述有效数据的软信息中每个比特 的 LLR,进而得到该有效数据的 软信息的 LLR分布

调整模块 80用于利用所述第三 PDF所反映的跳周情况与信道噪声畸变程 度和 BERin , 调整均衡算法中的系数。

调整模块 80可以包括调整单元 800, 用于根据所述第三 PDF所反映的跳周 情况与信道噪声畸变程度和 BERin, 确定均衡算法的迭代次数； 按照所述迭代 次数对均衡算法进行迭代以调整所述均衡算法 中的系数。

纠错模块 90用于利用所述 LLR分布和 BERin对本次接收的有效数据的软信 息进行纠错硬判并输出。

上述补偿模块 20、 调整模块 80都可以集成于 DSP均衡模块中， 如 DSP均衡 器。 第一计算模块 ₃₀ 、 第二计算模块 40、 第三计算模块 50、 第四计算模块 60、 第五计算模块 70可以集成在一个芯片中； 也可以第一计算模块 30、 第二计算模 块 40、 第三计算模块 50、 第四计算模块 60位于同一个芯片， 第五计算模块 70 单独位于另一个芯片中， 均不影响本发明实施例的实现。 纠错模块 90可以为 FEC译码模块， 具体可以为 FEC译码器。

下面介绍一个优选实施例。

一种纠错及反馈均衡控制装置， 位于接收端， 如图 4所示， 包括： DSP均 衡模块 11、 第一估算模块 22、 第二估算模块 33和 FEC译码模块 44。

其中， DSP均衡模块 11出口处的存储芯片预存有训练序列的初始值� �� 当接收端从传输信道接收到数据信息时， DSP均衡模块 11利用均衡算法对 接收的数据信息进行补偿，补偿后的数据信息 包括所述训练序列的软信息和有 效数据的软信息。 DSP均衡模块 11将补偿后的数据信息和训练序列的初始值传 递给第一估算模块 22， 将有效数据的软信息传递给第二估算模块 33。

第一估算模块 22利用所述训练序列的软信息和训练序列的初� ��值调制后 的结果， 得到第一 PDF; 利用所述训练序列的软信息硬判结果和训练序 列的初 始值， 得到 BERin; 以及利用 FEC译码模块 44对上一次接收的有效数据的软信 息纠错后的硬判值和上一次接收的有效数据的 软信息， 得到第二 PDF。 之后， 第一估算模块 22可以进一步对第一 PDF和第二 PDF进行叠合得到第三 PDF , 然 后将第三 PDF传递给第二估算模块 33， 将第三 PDF和 BERin反馈给 DSP均衡模 块 11。 也可以是第一估算模块 22直接将第一 PDF和第二 PDF传递给第二估算模 块 33以及 DSP均衡模块 11 , 并同时将 BERin反馈给 DSP均衡模块 11和 FEC译码 模块 44, 由第二估算模块 33和 DSP均衡模块 11自行对第一 PDF和第二 PDF叠合 得到第三 PDF, 均不影响本实施例的实现。

第二估算模块 33利用本次接收的所述有效数据的软信息、 第三 PDF (或第 一 PDF和第二 PDF ) ， 得到该有效数据的软信息的 LLR分布。 第二估算模块 33 将本次接收的有效数据的软信息的 LLR分布传递给 FEC译码模块 44。

FEC译码模块 44利用所述 LLR分布和 BERin对本次接收的有效数据的软信 息进行纠错硬判并输出，同时将该有效数据的 软信息的纠错后硬判结果返回给 第一估算模块 22作为下次计算第二 PDF的一路输入。

DSP均衡模块 11利用所述第三 PDF (或第一 PDF和第二 PDF )所反映的跳 周情况与信道噪声畸变程度和 BERin, 调整均衡算法中的系数。

如此循环， 完成对各数据信息的纠错处理。

本实施例的纠错及反馈均衡控制装置， 通过在数据信息中加入训练序列， 可以通过训练序列准确的计算出 BERin和能够反映跳周情况的第一 PDF , 第一 PDF能够体现出旁瓣的程度，利用上一次接收的 数据信息中的有效数据的软信 息纠错后的硬判值和上一次接收的有效数据的 软信息计算出能够反映除跳周 外的大部分 PDF分布信息的第二 PDF, 通过对第一 PDF和第二 PDF叠合， 得到 能够体现出跳周情况和信道噪声畸变程度的第 三 PDF , 由此可以准确把握传输 信道的特征， 得到的 LLR和对均衡算法系数的调整都更加有效和更有 针对性， 对译码性能改善明显， 纠前误码处理能力可以由 BERin为 1.5E-2提升至 1.7E-2, 而且不需要额外增加成本和开销。

由于实施例二与实施例一的相似内容较多， 因此介绍的比较简略，相关之 处请参见实施例一的相关内容。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施 例方法中的全部或部分步骤 是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所 述的程序可以存储于一计算机可 读存储介质中， 所述存储介质可以为： ROM / RAM、 磁碟、 光盘等。 需要说明的是， 在本文中， 诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将 一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开 来，而不一定要求或者暗示这些 实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者 顺序。 而且，术语"包括"、 "包 含"或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的� �含，从而使得包括一系列要素 的过程、 方法、 物品或者设备不仅包括那些要素， 而且还包括没有明确列出的 其他要素， 或者是还包括为这种过程、 方法、 物品或者设备所固有的要素。 在 没有更多限制的情况下， 由语句 "包括一个 ... ... " 限定的要素， 并不排除在包 括所述要素的过程、 方法、 物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并非用于限定本发明的保护范 围。 凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改 、 等同替换、 改进等， 均包 含在本发明的保护范围内。

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