While constellation shaping improves spectral efficiency, its application to quadrature phase-shift keying (QPSK) remains limited. We address this limitation by incorporating a short shaping code into low-density parity-check (LDPC)-coded QPSK systems. Specifically, a subset of LDPC codeword bits is used as shaping bits and mapped by the shaping code to a sparse codeword that enables probabilistic shaping by controlling non-equiprobable selection between lower- and higherenergy QPSK constellations. Because zeros dominate the sparse codeword, lower-energy constellation points are transmitted more frequently, yielding a Gaussian-like symbol distribution. By exploiting the channel-code protection of the shaping bits, we develop receiver algorithms that refine shaping-bit log-likelihood ratios (LLRs) using LDPC decoder feedback. Joint optimization of the shaping codebook, bit-to-symbol mapping and constellations enables the proposed shaping scheme to achieve gains of up to 0.6 and 0.53 dB over 5G New Radio (NR) LDPC-coded QPSK and QAM-16, respectively.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ICML 2026教程:用KET统一Attention与Diffusion
专知会员服务
12+阅读 · 7月10日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月26日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
ICML 2026教程:用KET统一Attention与Diffusion
专知会员服务
12+阅读 · 7月10日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月26日
相关资讯
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员