单层实现方案：例如使用不等间隔星座，等选择概率： 几何成形 两层实现方案：例如trellis shaping,shell mapping 星座成形 单层实现方案：Gallager mapping,使用Huffman编码的map 概率成形 两层实现方案：暂无具体例子 下面我们着重讨论两层方案中的几何成形与单层方案中的概率成形。二者的联系在 于，高维球体（或类球体）在任一维上的投影近似服从正态分布。二者的区别在于，前 者依靠优化高维信号星座的形状来获得成形增益，而后者依靠优化低维信号的概率分布 来获得成形增益 前者在译码时一般不需要译码器和映射器之间进行迭代，而后者通常 瑞要实现迭代的译码-解映射算法。 5.13.2 Gallager Mapping 令X表示信道的输入符号，Y表示信道的输出符号。对于一个给定的信号星座A, 假定P(x),x∈A是信道的最佳输入分布（能使互信息I(X,Y)最大化）.Gallager映射器 的基本设计方法如下： 首先将信道编码器输出的编码比特序列c按一定长度进行分组voV,V,然后采 用多对一的映射方法，将一个或多个比特序列V映射到A的每一个星座点上，使得由 此导致的星座点选择概率（即X的实际分布）近可能接近于P(x)。 图5.13.4是一个使用4-PAM星座时的Gallager映射例子。在接收端，我们需要采用 BICM-ID这种软信息迭代联合解调/译码方式来进行信号检测 3030 单层实现方案：例如使用不等间隔星座，等选择概率； 几何成形 两层实现方案：例如 trellis shaping, shell mapping 星座成形 单层实现方案：Gallager mapping, 使用 Huffman 编码的 map 概率成形 两层实现方案：暂无具体例子 下面我们着重讨论两层方案中的几何成形与单层方案中的概率成形。二者的联系在 于，高维球体（或类球体）在任一维上的投影近似服从正态分布。二者的区别在于，前 者依靠优化高维信号星座的形状来获得成形增益，而后者依靠优化低维信号的概率分布 来获得成形增益。前者在译码时一般不需要译码器和映射器之间进行迭代，而后者通常 需要实现迭代的译码-解映射算法。 5.13.2 Gallager Mapping 令 X 表示信道的输入符号，Y 表示信道的输出符号。对于一个给定的信号星座Ax ， 假定 * ( ), Pxx X x ∈A 是信道的最佳输入分布（能使互信息 I(;) X Y 最大化）。Gallager 映射器 的基本设计方法如下： 首先将信道编码器输出的编码比特序列 c 按一定长度进行分组 012 vvv , , ,. ，然后采 用多对一的映射方法，将一个或多个比特序列 vi 映射到Ax 的每一个星座点上，使得由 此导致的星座点选择概率（即 X 的实际分布）近可能接近于 * ( ) P x X 。 图5.13.4是一个使用4-PAM星座时的Gallager映射例子。在接收端，我们需要采用 BICM-ID这种软信息迭代联合解调/译码方式来进行信号检测