BITS伪指令

mov ax, mem和mov eax mem的机器码是一样的,处理器为了区分这两条指令,要求在指令前面加前缀加以区分

即,如果程序是32位的话,则mov ax, mem对应的机器码要加前缀,mov eax, mem对应的机器码不用加前缀

反之,如果程序是16位的话,则mov ax, mem对应的机器码不用加前缀, mov eax, mem对应的机器码要加前缀

另一方面,16位的程序的段长是64K,32位则是4G,这一点可通过jmp指令来演示

我们要告诉汇编器我们的程序要被当作16位的程序还是32位的程序来运行,好让它汇编出正确的机器码,BITS伪指令的作用就在于此

看一个简单的程序

;[bits 16]
[bits 32]
mov ax, 1
mov eax, 1
jmp $
注释掉第一行,启用第二行(32位),得到的文件是

abcd@ubuntu:~$ nasm -f bin 16-31bits.asm -o 32.asm
abcd@ubuntu:~$ hexdump -C 32.asm
00000000  66 b8 01 00 b8 01 00 00  00 e9 fb ff ff ff        |f.............|
0000000e 
注释掉第二行,启用第一行(16位),得到的文件是

abcd@ubuntu:~$ nasm -f bin 16-31bits.asm -o 16.asm
abcd@ubuntu:~$ hexdump -C 16.asm
00000000  b8 01 00 66 b8 01 00 00  00 e9 fd ff              |...f........|
0000000c


<think>首先,用户的问题是:“请问soft channel bits”。这看起来是关于通信系统中的“软信道比特”。结合系统指令和引用内容,我需要提供清晰、可靠的中文回答。 用户意图:用户可能是在询问软信道比特的概念,特别是在信道编码或解码中。引用[3]提到了软判决(Soft Decision),这与软信道比特相关。引用[3]解释软判决时,说信号在接收后不直接判决为0或1,而是保留多电平状态,用于Viterbi译码。 关键概念: - **软信道比特(Soft Channel Bits)**:在通信系统中,接收到的信号在量化后,不直接硬判决为二进制值(0或1),而是以软信息的形式表示,比如概率或置信度值。这允许解码器(如Viterbi译码器)使用更精确的度量(如欧氏距离)来解码,提高性能。 - 对比硬判决:硬判决直接输出0或1,而软判决输出软比特,通常是多比特表示信号的可靠性。 从引用[3]: - “软判决(Soft Decision)是指在接收端,信号被接收后,进行完种种滤波,均衡等操作,在采样量化后,先不进行判决(也就是先不把多电平状态的量化信号变成0101的数字信号),而是直接经过软判决Viterbi译码器,这时候译码器会以欧氏距离为PM(路径度量),判断某一电平状态距离欧氏距离最近的符号。” - “软判决通常会比硬判决性能更好,因为软判决减少了因量化器判决导致的量化噪声。” 所以,软信道比特指的是这些量化后的信号值,它们不是硬性的二进制值,而是软值,表示每个比特的似然或置信度。 回答结构: 1. **解释概念**:清晰定义软信道比特是什么。 2. **为什么重要**:解释其优势,如提高解码性能。 3. **如何工作**:简要描述在解码过程中如何使用。 4. **相关引用**:自然地添加引用标识,基于提供的引用内容。 5. **生成相关问题**:按照指令,在末尾添加相关问题。 指令要求: - 使用中文回答。 - 行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 - 结构清晰,逐步解决问题。 - 生成相关问题。 数学表达式:如果有数学部分,如信噪比或概率,使用LaTeX格式。例如,引用[1]提到SNR = -10 log10(σ^2),我可以引用。 引用添加:在回答中,如果引用内容相关,末尾添加标识如[^1]。引用[3]直接相关。 完整回答: - 开头解释软信道比特。 - 然后讨论其应用和好处。 - 最后生成相关问题。 相关问题:基于主题,生成2-3个相关问题。 例如: 1. 软信道比特在哪些通信系统中常用? 2. 如何量化软信道比特? 3. 软判决与硬判决的性能比较如何? 确保回答真实可靠:基于标准通信理论和引用内容。</think>### 软信道比特的解释 在通信系统中,**软信道比特(Soft Channel Bits)** 是指接收端对信号进行采样和量化后,不直接判决为二进制值(0或1),而是保留其多电平状态或置信度信息(如概率或似然值)的比特表示。这些软比特用于后续的解码过程(如Viterbi译码),以提高解码的准确性和系统性能。下面我将逐步解释这一概念。 #### 1. **基本概念** - 在无线通信中,信号通过信道传输时会受到噪声干扰(例如AWGN信道中的高斯噪声)。接收端收到信号后,先进行滤波、均衡等处理,然后采样量化。 - **硬判决(Hard Decision)**:量化后的信号直接映射为二进制值(0或1)。例如,如果量化电平超过阈值,则判为1,否则为0。这简化了处理,但引入了量化噪声,可能降低性能[^3]。 - **软判决(Soft Decision)**:量化后的信号不进行硬判决,而是保留其原始或多比特表示(如4-bit或8-bit量化值)。这些值称为**软信道比特**,它们表示每个比特的置信度(例如,值越接近0表示比特为0的可能性越高,值越接近1表示比特为1的可能性越高)。 - 数学上,软比特可以表示为似然比(Log-Likelihood Ratio, LLR)。对于一个接收信号 $y$,对应比特 $b$ 的软比特定义为: $$ LLR(b) = \log \frac{P(b=0 \mid y)}{P(b=1 \mid y)} $$ 其中 $P(b \mid y)$ 是给定 $y$ 时 $b$ 的条件概率。正LLR值表示 $b=0$ 的可能性更大,负值表示 $b=1$ 的可能性更大[^3]。 #### 2. **为什么使用软信道比特?** - **性能优势**:软判决解码(使用软信道比特)比硬判决性能更好,因为它减少了量化噪声的影响。解码器(如Viterbi译码器)使用欧氏距离作为路径度量(Path Metric, PM),而不是汉明距离。这允许解码器更精确地找到最可能的传输序列,从而降低误码率(BER)。在相同信噪比(SNR)下,软判决通常比硬判决提供2-3 dB的增益[^3]。 - **适用场景**:软信道比特常用于调制方案如BPSK、QPSK或高阶QAM,尤其在信道编码系统中(如卷积码、Turbo码或LDPC码)。例如,在AWGN信道中,软信息允许进行封闭式数学分析,优化解码算法[^1]。 - **示例**:在Viterbi译码中,软信道比特输入到译码器,译码器计算每个路径的累积度量(基于欧氏距离),选择最小距离路径作为输出。这避免了硬判决中因错误传播导致的性能损失[^3]。 #### 3. **软信道比特的生成和处理** - **生成过程**: 1. 接收信号 $y$ 经过ADC采样,得到量化值(例如,在4-bit量化中,值范围是0-15)。 2. 这些值直接作为软信道比特,或转换为LLR形式。 3. 解码器(如基于深度学习的Turbo Autoencoder)使用这些软比特恢复原始消息 $\hat{u} = g_{\phi}(y)$,其中 $g_{\phi}$ 是解码函数[^1]。 - **数学基础**:在AWGN信道中,噪声水平由信噪比 $SNR = -10 \log_{10}(\sigma^2)$ 定义,其中 $\sigma^2$ 是噪声方差。软比特的分布依赖于SNR;高SNR时,软比特更集中在0或1附近,低SNR时更分散[^1]。 - **实际实现**:在MATLAB或硬件中,软判决通常使用多级量化器实现。例如,一个简单的软比特生成代码片段如下(伪代码): ```matlab % 接收信号 y(含噪声) y = received_signal + noise; % 量化到软比特(4-bit 示例) soft_bits = quantize(y, 4); % 输出范围 [0, 15],表示16个电平 % 或计算LLR(假设BPSK调制) sigma = sqrt(10^(-SNR/10)); % 噪声标准差 LLR = (2 * y) / (sigma^2); % 简化LLR公式 ``` #### 4. **优势与局限性** - **优势**: - 提升解码可靠性:在低SNR环境中,软判决可显著减少误码。 - 兼容现代编码:适用于Turbo码、LDPC码等,这些编码在5G和Wi-Fi中广泛使用。 - **局限性**: - 计算复杂度较高:需要更多存储和处理资源(例如,软Viterbi译码比硬判决更耗计算)。 - 实现挑战:在硬件中,多级量化可能增加ADC成本。 总之,软信道比特是通信系统中的关键技术,通过保留信号置信度信息来优化解码性能。它在高可靠性应用(如蜂窝网络MIMO系统)中尤为重要,其中层数(layers)与MIMO支持度相关(例如,DL 2x2 MIMO支持两层空分复用)[^2][^4]。
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