传统的相干传输基于正交幅度调制（QAM），它使用相位和幅度的组合来编码数据位，每个星座点都是相位和幅度的唯一组合，相位由角度和幅度表示，即距图中心的距离。例如，如下图显示了一个16QAM星座图，共有16个星座点，每个星座点编码4位。

图1：16QAM示例：相位和幅度

在传统调制方式下，每个星座点都有相同的使用概率。这意味着幅度较高的外部星座点（外部的需要更多的能量/功率）与具有较低能量/功率的内部星座点具有相同的概率，如下图所示。

图2：常规QAM：均等概率

在上图中，16QAM的16个星座点有三个不同的幅度，即三个圈。其中最里面的圈和第二圈的欧氏距离是1.75，第二圈和外圈的距离为1.08。所以外圈只需要错1.08的距离就会导致无码，内圈却需要错1.75的距离才会导致无码。所以使用16QAM作为调制格式，对无码贡献最大的就是外圈的4个星座点。

结合上面说的，外围星座点幅度大需要功率高，内圈的幅度小需要的功率低，而信号的平均功率大小直接影响系统的非线性的影响。因此为了降低误码率，提高系统性能，我们能不能降低外圈星座点出现的概率，少用外围的，去增加内圈星座点出现的概率，多用内圈的？PCS概率整形(Peobabilistic Shaping, PS)技术正是基于这个思想产生的。

如下图所示，我们通过PCS概率整形技术更频繁地使用较低能量/功率的内部星座点，而较少使用较高能量/功率的内部星座点。

图3：概率星座整形

在实现上，概率整形技术就是通过在FEC编码前加入分布匹配器(Distribution Matcher, DM)，在FEC解码器之后加入分布解匹配器(Distribution De-Matcher)实现的。我们通过采取统一的比特序列，等概率的1和0，然后将它们转换为符号，各符号出现的概率服从我们所需的分布，通常是高斯分布。在另一端，反向分布匹配器将这些符号转换回原始的比特流，如下图所示。