專利名稱：對經卷積編碼的碼字解碼的軟判定輸出解碼器的制作方法
背景技術：
Ⅰ．發(fā)明領域本發(fā)明涉及通信系統(tǒng)。更準確地說，本發(fā)明涉及數(shù)字通信系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)進行編碼和解碼的系統(tǒng)。
Ⅱ．相關技術的描述通信系統(tǒng)推進了從信源到實際上分開的接收機之間信息的發(fā)送和接收。接收機相對于發(fā)射機的移動，或反之，代表了移動通信系統(tǒng)。移動通信系統(tǒng)中發(fā)射機和接收機之間的通信鏈表征為衰落信道。移動衛(wèi)星通信系統(tǒng)(其發(fā)射機在空間飛行器上以及接收機在地面運載工具上)、蜂窩式電話系統(tǒng)以及地面微波系統(tǒng)均為衰落通信系統(tǒng)的例子。衰落信道是一種嚴重降質的信道。引起降質有多種原因，包括多途徑衰落、經由大氣中和地面上的物體和結構使傳輸信號反射的多途徑接收造成的嚴重衰減。造成衰落信道的其他原因包括接收機相對發(fā)射機運動引起的多普勒頻移和附加的噪聲。
雖然已經使用模擬和數(shù)字兩種通信方法，但數(shù)字方法有其優(yōu)點，包括提高對信道噪聲和干擾的抗擾度，增加容量，以及通過加密提高通信的保密性。
一般說，信息信號首先被轉換成在信道中有效傳輸?shù)倪m當形式。信息信號的轉換或調制包括以這樣方式根據(jù)信息信號改變載波的參數(shù)，致使最終經調制的載波的頻譜限制在信道帶寬之內。在用戶所在地，從經該信道傳播后接收到的經調制的載波中復制原始的信息信號。這種復制通常借助采用源發(fā)射機所用的調制過程的逆過程來實現(xiàn)。
數(shù)據(jù)通信領域特別與以有限的信噪比(SNR)使傳輸系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通過量最佳化有關。采用諸如編碼器和解碼器等糾錯電路使系統(tǒng)用相同的位差錯率(BER)在較小的SNR或使用較高的數(shù)據(jù)率之間作出折衷。
一類編碼器稱為卷積編碼器，如業(yè)內人士所知，卷積編碼器基于輸入序列與其本身或與另一信號的卷積，將輸入數(shù)據(jù)位的序列轉換為碼字。使用編碼率和產生多項式以限制卷積碼。與維特比(Viterbi)編碼器聯(lián)合的數(shù)據(jù)卷積編碼是一種提供數(shù)據(jù)糾錯編碼和解碼的熟知技術。
使用編碼率和制約長度以限定Viterbi解碼器。編碼率(k/n)相當于對給一定數(shù)量的輸入位(k)產生的編碼符號數(shù)(n)。雖然也可用其他編碼率，但1/2編碼率是一個最流行的編碼率。定義約束長度(K)為數(shù)據(jù)卷積編碼中使用的移位寄存器的長度。卷積編碼設計中典型的約束長度為7(K27)。卷積編碼器可以認為是具有雙系數(shù)和長度K-1的有限脈沖響應濾波器。這種濾波器產生2K-1種可能狀態(tài)的符號流。
Viterbi算法的基本原理是采用經卷積編碼的數(shù)據(jù)流在有噪聲的信道中傳輸，并用有限技術的機器有效地確定被傳輸?shù)淖羁赡艿男蛄小=7的Viterbi解碼器的基本概念在于，它是一種這樣的機器，即這種機器假設編碼器能進到64種可能狀態(tài)的每一種，并在給定被接收到的情況下確定編碼器從這些狀態(tài)的每一種轉移到64種編碼器可能狀態(tài)的下一組的概率。由稱為量度的量表示這種概率，量度正比于概率的對數(shù)的負數(shù)。因此增加量度等效于概率的乘積的倒數(shù)。因而較小的量度對應于較高的概率事件。
有兩類量度狀態(tài)量度(有時稱路徑量度)和分支量度。狀態(tài)量度表示所接收的符號組導出與之有關狀態(tài)的概率。分支量度表示假設起始狀態(tài)實際上為正確狀態(tài)并且給定實際上接收到的符號的情況下，發(fā)生從一種狀態(tài)轉移到另一種狀態(tài)的條件概率。
存在兩種導向任何其他狀態(tài)的可能狀態(tài)，每一種對應于卷積編碼器移位寄存器中最右位發(fā)生0或1。解碼器通過相加-比較-選擇(ACS)操作判定哪一種是較可能的狀態(tài)。相加指的是將先前水平的每一狀態(tài)量度加到允許轉移的分支的兩個分支量度中。比較指的是在給定的水平上對進入一種狀態(tài)(節(jié)點)之諸路徑的一對這種量度和進行比較。選擇指的是選擇兩者中較大的并拋棄另一個。因此只有獲勝的分支才與節(jié)點狀態(tài)量度一起保持在每一節(jié)點。如果被比較的兩個量是相等的，則可選擇任一分支，在兩種情況下誤選的概率相等。
Viterbi算法是從2K-1種可能狀態(tài)中更新最佳狀態(tài)和傳輸?shù)淖羁赡芪恍蛄械臈l件概率的有效計算方法。為計算這一概率，必須對每一位計算2K-1種狀態(tài)。根據(jù)這些計算的每一個作出的最終判定被存儲在路徑存儲器中作為一個位。
反鏈操作即編碼操作的逆操作，是采用C判定位來完成的，以選擇輸出位，其中C是反鏈距離。在許多分支之后，用高確定度選擇最可能的路徑。路徑存儲器深度必須足夠長以便由信噪比控制，它不是反鏈存儲器的長度。
雖然對分析碼特性或最佳解碼器的性能并不一定需要，但在格子圖上表示該碼對了解這兩者是有用的。術語“格子”用來描述不僅能分支為兩支或多支而且兩支或多支能并成一支的樹。格子圖是編碼器狀態(tài)圖的無限復制。借助從以前水平的節(jié)點狀態(tài)通過對應于由狀態(tài)圖確定的一個輸入位的一個分支轉移達到格子中一個水平上的節(jié)點(狀態(tài))。卷積碼任何碼字對應于格子圖中沿路徑(構成相繼的分支)的符號。
已經廣泛使用帶Viterbi解碼器的卷積碼，在功率有限信道(如衛(wèi)星通信系統(tǒng))和干擾有限信道(如CDMA無線電通信系統(tǒng))中實現(xiàn)可靠的通信。在G.Ungerboeck的“Channel Coding With Multilevel/Phase Signals”(IEEE信息論匯刊，Vol.IT-28,NO.1 Jan 1982,pp.55-67)一文中，Ungerboeck采用匹配于二維信號級聯(lián)的卷積碼，在有限帶寬信道中實現(xiàn)了編碼增益達6dB(相對于非編碼系統(tǒng))。這一技術稱為格子編碼的調制，廣泛地用于通過語音帶電話調制解調器的數(shù)據(jù)通信、通過同軸電纜的數(shù)字傳輸中，等。G.D.Forney,Jr.，在他的論文“ConcatenatedCodes(級聯(lián)碼)”(麻省技術研究院，1966)中開發(fā)出稱之為級聯(lián)碼的多級編碼結構(包括卷積碼和成塊碼)，已被用于深層空間中，取得很高的編碼增益。
上述的這些成就表示在實際通信系統(tǒng)的性能和Shannon理論所加基本限制之間縮短間距的不斷努力的重要里程碑。Shannon限制指通過給定的通信介質以給定的頻譜(帶寬)性能進行可靠通信所需的最小信噪比。近來研究者們已經開發(fā)出新種類的糾錯碼和Turbo碼和串行級聯(lián)交錯碼(SCIC)，在經典的級聯(lián)碼上進一步提高了性能。這些碼已表明實現(xiàn)在Shannon限制上高出不到1dB的可靠通信。C.Berron在“Near Shannon Limit Error-Correcting Coding and Decoding TurboCodes(接收山農極限糾錯編碼和解碼Turbo碼)”(ICC’93論文集，日內瓦，瑞士，pp.1064～1070,May,1993)一文中描述了Turbo碼的應用。串行級聯(lián)碼描述于S.Benedetto的“Serial Concatenation of Interleved Codes:Performance Analysis,Design,and Iterative Decoding(交錯碼的串聯(lián)級聯(lián)性能分析、設計和迭代解碼)”(TDA進展報告42-126)一文中。
Turbo碼與串聯(lián)級聯(lián)碼一樣使用迭代解碼方案，其中每次迭代使用一或多個軟判定輸出格子解碼器。這些碼的壓倒性成功已引起對軟判定格子解碼器的重新注目。J.Hagenauer在他的論文“Iterative(Turbo)Decoding of SystematicConcatenated Codes with MAP and SOVA Algorithms(用MAP和SOVA算法的系統(tǒng)級聯(lián)碼的迭代(Turbo)解碼)”(ITG信源和信道編碼會議論文集，法蘭克福，德國，pp.1-9,Oct 1994)中采用軟輸出量度解碼器描述了軟輸出Viterbi算法(SOVA)。此外，J.Hagenauer在他的論文“Cocatenated Viterbi Dccoding(級聯(lián)Viterbi解碼)”(第4屆瑞典-蘇聯(lián)信息討論論會論文集，哥特勒，瑞典，pp.29-33,Aug 1989)中描述了軟輸出Viterbi算法。
雖然MAP解碼器提供重要的性能增益超過SOVA解碼器，但一般認為SOVA解碼器更為簡單和快速。MAP方法的特別限制在于其存儲器密集。因而在軟輸出判定解碼器的技術中仍需要提供MAP解碼器的較高的性能而同時解決它的缺點和限制。

發(fā)明內容
該技術中的要求由本發(fā)明的軟判定輸出解碼器和解碼方法加以解決。該發(fā)明的解碼器對編碼器輸出并通過信息傳輸?shù)男蛄行盘栠M行解碼。發(fā)明的解碼器包括兩個“一般化”的Viterbi解碼器(一個用正向解碼，另一個用于反向解碼)和一個一般化的雙極點處理器。雙極點處理器的實施詳見美國專利第5442627號“采用雙極點量度產生過程的非相干接收機”，已轉讓給本發(fā)明的受讓人，列于此處供參考。
第一“一般化”Viterbi解碼器在通過代表具有塊長度T的編碼器輸出的格子的正向迭代期間對通過信道接收到的信號序列進行解碼。第1“一般化”Viterbi解碼器在起始狀態(tài)to開始，通過長度L的窗口在每一時間間隔對每一狀態(tài)提供多個正向迭代量度α，其中L小于塊長度T但其余獨立于T。在說明性的實施例中，第1解碼器在每一以前狀態(tài)s′格所選狀態(tài)s之間以分支量度γt(s′,s)對每一以前狀態(tài)s′求正向狀態(tài)量度αt-1(s′)的乘積的和，以對所選狀態(tài)s提供正向狀態(tài)量度αt(s)。
第二“一般化”Viterbi解碼器在通過格子的反向迭代期間對通過信道接收到的信號序列進行解碼。第2解碼器在第2時間t2L開始，在每一時間間隔對每一狀態(tài)提供多個反向迭代狀態(tài)量度β。在說明性的實施例中，第2解碼器在每一后來的狀態(tài)s′和每一所選的狀態(tài)S之間以分支量度γt(s,s′)對每一后來的狀態(tài)s′求反向狀態(tài)量度βt+1(s′)的乘積的和，以對所選狀態(tài)s提供分支量度βt(s)。
然后，在每次使用一個狀態(tài)的正向狀態(tài)量度、另一狀態(tài)的反向狀態(tài)量度以及連接兩種狀態(tài)的分支的分支量度時，處理器完成一般化的雙極點計算，提供由編碼器發(fā)送的特定數(shù)據(jù)序列的相似性測量。在說明性的實施例中，處理器使用所選狀態(tài)的正向和反向狀態(tài)量度和分支量度計算相似性比率的對數(shù)(Log)。做到這一點是，先計算一最大函數(shù)作為由編碼器發(fā)送的特定數(shù)據(jù)序列的相似性測量的近似值。然后對該近似值計算校正因子，提供由編碼器發(fā)送的特定數(shù)據(jù)序列的相似性的更正確測量。在特定的實施例中，校正因子包括所選狀態(tài)的正向狀態(tài)量度和反向狀態(tài)量度以及分支量的指數(shù)函數(shù)。類似的施加于兩個一般化Viterbi解碼器的操作。
在另一種實施例中，提供第3 Viterbi解碼器用于通過格子執(zhí)行第2反向迭代。第3解碼器在第3時間t3L開始的每一時間間隔對每一狀態(tài)提供第2多個反向迭代狀態(tài)量度β。
通過在移動通過格子的窗口內在每一節(jié)點上用雙極點計算來執(zhí)行正向和反向Viterbi解碼，本發(fā)明提供有關LOG-MAP解調器的性能而避免其中的過大的存儲器要求。
附圖概述從下面結合附圖的詳細說明，本發(fā)明的特點、目的和優(yōu)點將變得明顯起來，圖中相同的標注號認為是等同的部分。
圖1為使用傳統(tǒng)的MAP解碼器在信道上工作的發(fā)射機和接收機的方框圖。
圖2為在零狀態(tài)開始和結束的成塊(或無拖尾)傳統(tǒng)碼的格子圖。
圖3為使用本發(fā)明的簡化的LOG-MAP解碼器信道上工作的發(fā)射機和接收機方塊圖。
圖4為說明本發(fā)明的軟輸出判定解碼器的實施例方塊圖。
圖5為零狀態(tài)開始和結束的成塊(或無拖尾)傳統(tǒng)碼的格子圖。
圖6表示按照本發(fā)明的縮減了存儲器的簡化的LOG-MAP方法的第1說明性實施例的正向和反向Viterbi解碼器的時序圖。
圖7表示按照本發(fā)明和縮減了存儲器的簡化的LOG-MAP方法的第1說明性實施例的流程圖。
圖8表示按照本發(fā)明的縮減了存儲器的簡化的LOG-MAP方法的第2說明性實施例的正向和反向Viterbi解碼器的時序圖。
圖9表示按照本發(fā)明的縮減了存儲器的簡化的LOG-MAP方法的第2說明性實施例的流程圖。
較佳實施例的詳細描述現(xiàn)在參考


實施例和例示性應用，揭示本發(fā)明的有優(yōu)勢的內容。
雖然這里說明本發(fā)明參照特定應用的說明性實施例，但應理解這不是對本發(fā)明的限制。具有本專業(yè)一般技術并領會這里所提供的講解的人員看得出此處所述的范圍內的附加改正、應用和實施例以及本發(fā)明具有重要應用性的附加領域。
以簡單回顧一下業(yè)內人士熟知的MAP算法來說明本發(fā)明。MAP方法圖1為使用傳統(tǒng)的MAP解碼器在信道上工作的發(fā)射機和接收機的方塊圖。系統(tǒng)10′包含1/N卷積編碼器12′，卷積編碼器12′接收輸入序列ut至調制器14′。調制器14′以卷積方式調制并擴展該信號并將它提供給發(fā)射機16′。發(fā)射機16′包含必須的功放和天線，通過相加白高斯噪聲(AWGN)信道17′發(fā)送信號。通過信道接收到的信號yt經用傳統(tǒng)的解調器19′去擴展和解調并送到MAP解調器20′。MAP解調器20′輸出一個輸入序列ut的估計數(shù)。
參照圖2說明傳統(tǒng)的MAP解碼器20′時操作如下。
圖2為以零狀態(tài)開始和結束的成塊(或無拖尾)卷積碼的格子圖。注意到格子30′的第k個分支，下面的定義是有用的uk=與第k個分支有關的位；s=第k個節(jié)點(第k個分支之后)的一般狀態(tài)；s′=第(k-1)個節(jié)點(第k個分支之前)的一般狀態(tài)；yk=第k個分支接收到的符號的矢量；yj＜k=第k個分支之前所有分支的接收到的符號矢量；yj＞k=第k個分支之后所有分支的接收到的符號矢量；
y=yj＜k,yk,yj＞k=在整個格子上所有接收到的符號的矢量。
然后使用符號y對相繼接收到的分支的獨立性和格子的Markov特性(狀態(tài)s和分支yk只依賴于狀態(tài)s′)，得到p(s′,s,y)=p(s′,s,yj＜k,yk,yj＞k)=p(s,yj＜k)p(yk,s|s′)p(yj＞k|s)=αk-1(s′)γk(s′,s)βk(s)(1)其中αk-1(s′)=Δp(s′,yj<k);αk(s)=p(s,yj<k+1)]]>βk(s)=Δp(yj>k|s);βk-1(s′)=p(yj>k-1|s)]]>γk(s′,s)=Δp(yk,s|s′)=p(yk|s,s′)p(s|s′).]]>注意以初始和最后條件α0(s)=1=βN從這些表達式中遞推得

βk-1(s′)=∑yk(s′,s)βk(s)(反向)(6)有了這些初步知識，我們能建立感興趣的第k個分支軟輸出的測量。為簡單起見，考慮每一分支屬性單個位的雙格子，我們表示成u(形成幾個位分支-就格子經編碼的調制而言-將是簡單的)。對給定y的uk的相似性比為Λk=p(uk=+1|y)p(uk=-1|y)=Σs′suk=+1p(s′,s,y)Σs′suk=-1p(s′,s,y)=Σs′,suk=+1αk-1(s′)γk(s′,s)βk(s)Σs′,suk=-1αk-1(s′)γk(s′,s)βk(s)----(7)]]>其中分子和分母的求和分別對uk=+1和uk=-1的這些狀態(tài)對進行，第1比率的條件概率按Bayes規(guī)則由聯(lián)合概率所代替并消去分子和分母中的公共項p(y)。式(7)的相似性比提供在時刻t的a+1相對于a-1被發(fā)射概率的測量。當對每一時間段計算相似性比時，碼就被解碼。在硬判定輸出解碼器中，如a‘1’多于a‘0’，則被解碼為a‘1’，否則被解碼為a‘0’。但在Turbo碼中，實際上不進行硬判定。而是保留相似性比作為信任的水準。因而，解碼器的作用在于提供一種已經被發(fā)射的指示，而其信任的水準由相似性比(即式(7))所決定。
因此，MAP算法由結合使用分支相似性式(4)的式(5)和(6)的遞推式的式(7)的操作所組成。注意到由于式(7)是一比例，在任一節(jié)點上可歸一化α和β狀態(tài)量度，可使他們都不溢出。
上述的傳統(tǒng)的MAP方法20多年來已為本專業(yè)的人員所知曉，并由于下述原因而被忽略。
a)在硬判定輸出情況下，性能幾乎與Viterbi算法相同，以及b)由于所需的相乘運算和附加的反向遞推，其復雜性大的增加。這就是說，必須存儲整個格子30′。所需的存儲器數(shù)量為格子長度乘狀態(tài)數(shù)乘每一狀態(tài)所需的存儲的量級。
在由Turbo碼和SCIC以及采用MAP提高了它們的性能的鼓勵罡，興趣被重新引起并認為可努力達到簡化而不損害性能，有如下述。LOG-MAP，雙一般化的Viterbi方法取式(4-7)的所有參數(shù)的對數(shù)，定義每一個為希臘符號的拉丁符號等效物，a=lnα,b=lnβ,c=lnγ以及L=lnΛ。
因此，式(4-7)變成ck(s′,s)=ln p(yk|s,s′)+ln P(s|s′)分支量度(4′)ak(s)=lnΣs′exp[αk-1(s′)+ck(s′,s)];a0(s)=0----(5′)′]]>bk-1(s′)=lnΣsexp[ck(s′,s)+bk(s)];bN(s)=0----(6′)]]>Lk=lnΣs′,suk=+1exp(ak-1+ck+bk)-lnΣs′,suk=-1exp(ak-1+ck+bk)----(7′)]]>注意到對于二元樹，式(5′)和(6′)中的求和只對兩項進行，而在式(7′)中，每一求和對經連接的狀態(tài)對的一半進行，狀態(tài)對在每一子集的全部2m,m是傳統(tǒng)編碼器12′的存儲元件的數(shù)目。還應指出由于α和β量度能以每一節(jié)點上的公共因子加以歸一化，因此a和b量度可以每一節(jié)點的公共數(shù)值來縮減。
在當值xi發(fā)散提高近似度的情況下，作為In(Σiex,)=Maxi(xi)---(8)]]>近似的結果，出現(xiàn)第一展開。然后式(5′)和(6′)分別變成Viterbi算法遞推正向和反向，其中后者以最后節(jié)點開始。類似地，式(7′)變成雙極點步驟。因而，我們達到正向和反向Viterbi算法，在每一節(jié)點上由雙極點計算連接在一起。因此，本發(fā)明的軟輸出判定解碼器包含正向Viterbi解碼器，反向Viterbi解碼器以及雙極點處理器。
圖3為按照本發(fā)明的內容使用簡化的LOG-MAP解碼器在信道上工作的發(fā)射機和接收機的方塊圖。系統(tǒng)10包括卷積編碼器12，它接收輸入序列ut并輸出信號流xt到調制器14。調制器14以傳統(tǒng)方式調制信號并將它送到發(fā)射機16。發(fā)射機16包括必須的功放和天線，通過信道17發(fā)送信號。通過信道接收到的信號yt由傳統(tǒng)的解調器19解調并送至按本發(fā)明內容設計的簡化的LOG-MAP解調器20。解調器20是一種軟判定輸出解調器，它輸出輸入序列ut的估計值。
圖4為本發(fā)明的軟輸出判定解碼器20的說明性實施例的方塊圖。在說明性的實施例中，解調器20包含從解調器19接收經解調的接收信號的緩沖存儲器22。緩沖存儲器延遲送至正向Viterbi解調器24的輸入，直到反向Viterbi解調器26接收到足夠信號樣值通過格子啟動反向遞推為止。正向和反向Viterbi解調器24和26的輸出被輸入至雙極點處理器28。雙極點處理器在定時電路27的控制下并使用如下所述詳述的只讀存儲器(ROM)提供的校正因子，提供出序列ur的估計值。雙極點處理器28可以應用專門積分電路(ASIC)、數(shù)字信號處理器或通常本領域內熟悉的微處理器來實現(xiàn)。
下面參照圖5說明解碼器20的工作。
圖5為開始和結束于零狀態(tài)的成塊(或無拖尾)卷積碼的格子圖。除了在每一節(jié)點由式(7′)的雙極點計算在一起聯(lián)接正向和反向遞推以外，格子30與圖2的30′相同。
不幸的是，式(8)的近似必須產一某些降質。這可采用第2展開來加以避免，卻采用恒等式ln(ex+ey)=Max(x,y)+ln(1+e-|x-y|)=Δg(x,y)---(9)]]>第2項是校正因子，用存儲在ROM29的查表來實現(xiàn)。ROM29由|x-y|驅動，而要求符號(x-y)決定Max(x,y)當求和中多于兩項時，為獲得式(8)的精密形式，我們用套起運算g{}，得到lnΣi=11exig(xi,g(x1-1,........g(x3,g(x2,x1))...)----(10)]]>當格子結構不是二元時，這既是對式(5′)和(6′)的要求，也是對式(7′)的要求。
但是結論與正確形式提供的校正(式(9′)的第2項)的相同。因此，按照本發(fā)明的一個方面，實施LOG-MAP方法作為由一般化的雙極點方法連接的兩個一般化的Viterbi解碼器，其中一般化涉及將正項加到式(8)的Max(x,y)函數(shù)，得到式(9)的函數(shù)g(s,y)。存儲器縮減的實現(xiàn)上述的LOG-MAP方法的殘留缺點是其存儲器量大。必須存儲整個狀態(tài)量度史直至格子的結束，即反向算法開始的那一點，并以最后分支開始輸出判定，除了反向計算的最后一組狀態(tài)量度外不需要存儲別的。這一存儲器要求顯然過大。對16狀態(tài)碼，設6位狀態(tài)量度，則每分支需96位存儲，業(yè)內人士能判斷對1000位塊來說總計96000位是turbo碼性能的最小位數(shù)。
這一問題由本發(fā)明得到解決。雖然本發(fā)明的內容可以若干種實施例來實現(xiàn)，但這里描述兩種說明性實施例一種涉及單個反向迭代，另一個涉及兩個反向迭代。這兩種方法的基礎在于這樣的事實，即Viterbi解碼器能在任何時刻在任何狀態(tài)下冷啟動。起先，該狀態(tài)量度很少有價值，但在幾個約束長度之后，狀態(tài)量度組是可靠的，好像該過程開始于起始(或結束)節(jié)點。讓這“學習”時間段由L分支構成(對16狀態(tài)碼，L=32將足夠，相當于卷積碼的6個約束長度以上。)這等同地施加于反向和正向算法，并設所有狀態(tài)量度通過在每一節(jié)點上從各自減去等量來實現(xiàn)歸一化。兩種方法均減小存儲器的需求，對16狀態(tài)碼只需幾千位，獨立于塊長度T。使用單個反向迭代縮減存儲器在本實施例中，我們讓所接收的分支符號延時2L分支時間，L是在格子30上窗口的長度。然后在起始時刻t0設置起始節(jié)點在線性實施中的初始條件“1”(或在對數(shù)實施中的初始條件“0”)，其他節(jié)點的為零。接著，圖4的正向Viterbi解碼器24依照式(5或5′)在時刻t0在起始節(jié)點對每一個分支時間每一節(jié)點計算正向狀態(tài)量度。這些狀態(tài)量度存入處理器28的存儲器。這一過程描述于釁6中。
圖6示出依照本發(fā)明的第1實施例的正向和反向Viterbi解碼器的時序圖。從時間t=0到t=L，一般化的正向Viterbi算法計算由線段42所示的正向狀態(tài)量度。在時刻t=L，正向迭代被中止，由圖4的反向Viterbi解碼器26開始反向迭代。反向迭代并不如傳統(tǒng)方法中那樣在格子的末尾開始，而是從時刻2L開始，好像2L是長度為2L的框的末尾。格子的各節(jié)點或各狀態(tài)是線性實施中初始值“1”或對數(shù)實施中的初始值“0”的所有值。起先，量度再一次是不可靠的，如圖6的虛線44所示。在L之后這些量度變得可靠，如46所示。因此在時刻L有可靠的正向和反向量度。這時，一般化的雙極點處理按式(7′)執(zhí)行，并輸出對應于第1L分支的軟判定。現(xiàn)在我們可舍棄從時間t=0到t=L的正向量度。根據(jù)反向量度下一組的計算舍棄反向量度。
接著，正向Viterbi解碼器24從t=L作正向移動并如上述對每一節(jié)點計算正向量度直至時刻2L。這再用圖6的線段42示出。在2L時中止正向解碼并啟動反向Viterbi解碼器從時刻3L產生量度。這些量度又一次是不可靠的，直至2L，如虛線48所示。但從L到2L有可靠的正向和反向量度。因而可使用一般化的雙極點計算來計算這一時間段的相似性比率。
在圖7的流程圖中描述了這個第1實施例的方法。如圖7所表明，在整個格子30上重復上述過程。
業(yè)內人士將理解，所需的存儲器在L乘狀態(tài)數(shù)的量級內，而不是T乘狀態(tài)數(shù)的量級，T為格子框的長度，L＜＜T。業(yè)內人士也能夠選擇最佳的框長度。在該說明性實施例中，框長度L在5～7倍約束長度范圍內已足夠。另一種實施例對另一種實施例，參照圖8，圖中示出與接收到的分支符號同步工作即當每一接收到的分支時刻(二元格子的位時刻)計算一組狀態(tài)的一個正向處理器和兩個反向處理器的位處理時刻，再一次令接收到的分支符號延遲2L分支時刻。圖4的正向解碼器24再次地在分支時刻2L在起始節(jié)點開始，對每個分支時刻的每一節(jié)點計算所有狀態(tài)量度并存入存儲器。本實施例中所示的第1和第2反向Viterbi解碼器一般如圖4的“26”。第1反向解碼器與正向解碼器24同時開始，但從第2L節(jié)點開始反向處理，對每一個初始狀態(tài)量度設置相同的值，在分支時刻3L之前不存儲任何內容，在分支時刻3L點，它建立可靠的狀態(tài)量度并遇到最后的第1組L正向計算的量度。在這一點，一般化的雙極點處理按式(7′)進行，輸出第L分支軟判定，并且反向處理器繼續(xù)進行直至在時刻4L達到起始節(jié)點。同時第2反向解碼器在時刻3L啟動，在節(jié)點3L處以相等的量度開始處理，舍棄所有量度直至時刻4L，那時它遇到已經對第2L節(jié)點計算狀態(tài)量度的正向算法。于是接通一般化雙極點處理直至時刻5L，在這一點上所有從第2L到第L節(jié)點的軟判定輸出將得以輸出。兩個反向處理器每次跳過正向4L分支時，它們已經產生反向2L組狀態(tài)量度，并且時分輸出處理器，因為當一個產生無用的量度的同時，另一個產生與正向算法的量度聯(lián)合的有用量度。
圖9的流程圖說明這種交替實施的方法。注意到除了最后節(jié)點的量度組和僅當產生可靠的量度那些量度外，沒有什么要為反向算法存儲。正向算法只需存儲自從它的第12L計算之后(在時刻4L執(zhí)行的)的2L組狀態(tài)量度，它的第1組量度將被丟棄，然后以對第(2L+1)個節(jié)點(分支時刻4L+1)正向計算的量度填入經騰空的存儲器。因此對用6位狀態(tài)量度的16狀態(tài)碼存儲器要求總共只是192L，當L=32時近似為6000位。(還應指出，傳統(tǒng)的64狀態(tài)K=7的Viterbi解碼器和32位路徑存儲器要求約2000位存儲器，而K=9解碼器至少要求40位路徑存儲器，導致超過10000位存儲器)。因此，LOG-MAP存儲器要求不比傳統(tǒng)的Viterbi算法的大。
至于處理要求，顯然Viterbi算法負載波增加至三倍；此外，一般化的雙極點處理的復雜性不大于正向或反向Viterbi算法處理的復雜性，因此總復雜性不大于四倍。此外，避免了反鏈步驟。還有，由于碼較短，對K=7和9的給定例子，狀態(tài)數(shù)縮減到1/4或1/16。由于MAP解碼器(有短約束長度)只被證明對turbo碼是正確的，我們必須考慮所需的迭代數(shù)(失代數(shù)在4-8的范圍內)。因此執(zhí)行8位失代的16狀態(tài)串行Turbo解碼器要求K=9Viterbi解碼器處理負擔加倍，并且8倍于K=7解碼器的負擔。
最小解碼延時由塊或它的對應交錯器的長度設定。如果上述的處理器恰好以接收到的分支的速度運行，則要有流水線完成后續(xù)的迭代；從而由迭代數(shù)乘該最小延時。另一方面，如果處理器在高得多的速度上運行，則附加的延時可大加縮減。
提供上述較佳實施例使任何業(yè)內人士能制造和使用本發(fā)明。對業(yè)內人士而言對這些實施例的各種修正是顯然的，而且這里限定的一般原理的各種修正是顯然的，而且這里限定的一般原理可施加到其他實施例而不需創(chuàng)造性的技能。因此，本發(fā)明并不限于所示的實施例，而是與此處揭示的原理和新穎特點最大范圍相一致。
權利要求
1．一種對編碼器輸出并通過信道傳輸?shù)男蛄行盘栠M行解碼的系統(tǒng)，所述編碼器輸出由具有塊長度T的格子所表示，其特征在于所述系統(tǒng)包括第一裝置，用于Viterbi解碼在通過所述格子正向迭代期間通過所述信道接收到的所述序列信號，所述第一裝置通過長度2L的窗口在每時間間隔上對每一狀態(tài)提供多個正向迭代狀態(tài)量度α，這里L是約束長度的數(shù)且2L小于塊長度T，其中所述正向迭代在起始狀態(tài)t0開始；第二裝置，用于Viterbi解碼在通過所述格子反向迭代期間通過所述信道接收到的所述序列信號，所述第二裝置在第二時間開始的每一時間間隔對每一狀態(tài)提供多個反向迭代狀態(tài)量度β；以及第三裝置，使用每一狀態(tài)的正向狀態(tài)量度、反向狀態(tài)量度以及分支量度在該狀態(tài)下執(zhí)行雙極點計算，提供由所述編碼器發(fā)送的特定序列數(shù)據(jù)的相似性測量。
2．如權利要求1所述的發(fā)明，其特征在于所述第一裝置包括用分支量度γt(s′,s)乘以前狀態(tài)s′之正向狀態(tài)量度αt-1(s′)，從而對所選狀態(tài)s提供所述正向狀態(tài)量度αt(s)的裝置。
3．如權利要求2所述的發(fā)明，其特征在于，所述第一裝置包括用于在每一以前的狀態(tài)s′和所選狀態(tài)s之間以分支量度γt(s′,s)對每一以前的狀態(tài)s′求正向狀態(tài)量度αt-1(s′)的乘積的和，以對所選狀態(tài)s提供所述分支量度αt(s)的裝置。
4．如權利要求1所述的發(fā)明，其特征在于所述第二裝置包括用分支量度γt(s,s′)乘以后來的狀態(tài)s′的反向狀態(tài)量度βt+1(s′)，從而對所選狀態(tài)s提供所述分支量度βt(s)的裝置。
5．如權利要求4所述的發(fā)明，其特征在于所述第二裝置包括用于在每一后來的狀態(tài)s′和每一所選的狀態(tài)s之間以分支量度γt(s,s′)對每一后來的狀態(tài)s′求反向狀態(tài)量度βt+1(s′)的乘積的和，從而對所選狀態(tài)s提供所述分支量度βt(s)的裝置。
6．如權利要求1所述的發(fā)明，其特征在于所述用于執(zhí)行雙極點計算的裝置包括用于計算相似性比率的裝置。
7．如權利要求6所述的發(fā)明，其特征在于所述用于計算相似性比率的裝置包括用于計算相似性比率的對數(shù)的裝置。
8．如權利要求1所述的發(fā)明，其特征在于所述第三裝置包括用于計算最大函數(shù)作為由所述編碼器發(fā)送的特定序列數(shù)據(jù)的相似性測量之近似值的裝置。
9．如權利要求8所述的發(fā)明，其特征在于所述第三裝置包括用于對所述近似值提供校正因子，從而提供由編碼器發(fā)送的特定序列數(shù)據(jù)的相似性之更正確測量的裝置。
10．如權利要求9所述的發(fā)明，其特征在于所述校正因子包括所選狀態(tài)的正向狀態(tài)量度和反向狀態(tài)量度以及分支量度的指數(shù)函數(shù)。
11．如權利要求1所述的發(fā)明，其特征在于所述第二裝置包括用于通過所述格子提供第二反向迭代的裝置，所述第二裝置在第三時間t3L開始的每一時間間隔對每一狀態(tài)提供第2多個反向迭代狀態(tài)量度β。
12．一種軟判定輸出解碼器，其特征在于包括接收所發(fā)射的碼字之序列的裝置；用于提供格子對所述序列碼字解碼的裝置，所述格子具有塊長度T；第一裝置，用于解碼在通過所述格子的正向迭代期間通過所述信道接收到的所述序列信號，所述第一裝置通過長度2L的窗口在第一時間間隔對每一狀態(tài)提供多個正向迭代狀態(tài)量度α，這里L是約束長度的數(shù)并且2L小于塊長度T，其中所述正向迭代在起始狀態(tài)t0開始，所述第一裝置包括用于在每一以前的狀態(tài)s′和所選狀態(tài)s之間以分支量度γt(s′,s)對每一以前的狀態(tài)s′求正向狀態(tài)量度αt-1(s′)的乘積的和，從而對所選狀態(tài)s提供分支量度αt(s)的裝置；第二裝置，用于解碼在通過所述格子的反向迭代期間通過所述信道接收到的所述序列信號，所述第二裝置包括求和裝置，用于在每一后來的狀態(tài)s′與每個所選狀態(tài)s之間以分支量度γt(s,s′)對每一后來的狀態(tài)s′求反向狀態(tài)量度βt+1(s′)的乘積的和，在第2時間t2L開始的每一時間間隔對每一所選狀態(tài)s提供第1多個反向迭代狀態(tài)量度βt(s)。和求和裝置，用于在每一后來的狀態(tài)s′和每一所選的狀態(tài)s之間以分支量度γt(s,s′)對每一后來的狀態(tài)s′求反向狀態(tài)量度βt+1(s′)的乘積的和，在第三時間t3L開始的每一時間間隔對每一所選狀態(tài)s提供第2多個反向迭代狀態(tài)量度βt(s)；以及第三裝置，使用每一狀態(tài)的正向狀態(tài)量度、反向狀態(tài)量度以及分支量度在該狀態(tài)下執(zhí)行雙極點計算，提供由編碼器發(fā)送的特定序列數(shù)據(jù)的相似性測量。
13．如權利要求12所述的發(fā)明，其特征在于所述用于執(zhí)行雙極點計算的裝置包括計算相似性比率的裝置。
14．如權利要求13所述的發(fā)明，其特征在于所述計算相似性比率的裝置包括計算相似性比率的對數(shù)的裝置。
15．如權利要求12所述的發(fā)明，其特征在于所述第三裝置包括用于計算最大函數(shù)作為由所述編碼器發(fā)送的特定序列數(shù)據(jù)的相似性測量之近似值的裝置。
16．如權利要求15所述的發(fā)明，其特征在于所述第三裝置包括用于對所述近似值提供校正因比，從而提供由所述編碼器發(fā)送的特定序列數(shù)據(jù)的相似性之更正確測量的裝置。
17．如權利要求16所述的發(fā)明，其特征在于所述校正因子包括所選狀態(tài)的正向狀態(tài)量度和反向狀態(tài)量度以及分支量度的指數(shù)函數(shù)。
18．一種對經卷積編碼的碼字解碼的方法，其特征在于包括以下步驟a)提供代表用來編碼所述碼字的編碼器之輸出的格子，所述格子具有塊長度T；b)對通過格子的正向迭代將初始條件分配到格子的每一開始節(jié)點；c)對通過格子的反向迭代將初始條件分配到每一開始節(jié)點；d)在正向迭代期間對每一節(jié)點在格子上長度L的窗口內計算正向量度，這里窗口長度L小于塊長度T；e)在反向迭代期間，在離啟動正向迭代點的時間2L時開始對每一節(jié)點在格子上長度L的窗口內計算反向量度；f)使用正向量度和反向量度對每一節(jié)點計算雙極點，解碼所述碼字；以及g)在整塊內重復步驟d)-f)。
19．如權利要求18所述的發(fā)明，其特征在于步驟f)包括對數(shù)變換的步驟。
20．如權利要求18所述的發(fā)明，其特征在于步驟e)包括在離啟動正向迭代點的時間3L時開始啟動第2反向迭代的步驟。
21．一種對經卷積編碼的碼字進行解碼的方法，其特征在于包括以下步驟a)提供代表用來編碼所述碼字的編碼器之輸出的格子，所述格子具有塊長度T；b)對通過格子的正向迭代將初始條件分配到格子的每一開始節(jié)點；c)對通過格子的反向迭代將初始條件分配到每一開始節(jié)點；d)在正向迭代期間對每一節(jié)點在格子上長度L的窗口內用Viterbi算法計算正向量度，這里窗口長度L小于塊長度T；e)在反向迭代期間，在離啟動正向迭代點的時間2L時開始對每一節(jié)點在格子上長度L的窗口內用Viterbi算法計算反向量度；f)使用正向量度和反向量度對每一節(jié)點計算雙極點，解碼所述碼字；以及g)在整塊內重復步驟d)-f)。
22．如權利要求21所述的發(fā)明，其特征在于步驟f)包括對數(shù)變換的步驟。
23．如權利要求21所述的發(fā)明，其特征在于步驟e)包括在離啟動正向迭代點的時間3L時開始啟動第二反向迭代的步驟。
24．一種對編碼器輸出的序列信號進行解碼的解碼器，其特征在于包括a)正向Viterbi解碼器；b)反向Viterbi解碼器；以及c)耦合到所述正向Viterbi解碼器和所述反向Viterbi解碼器的雙極點處理器。
25．如權利要求24所述的解碼器，其特征在于進一步包括耦合到所述正向Viterbi解碼器的緩沖存儲器。
全文摘要
一種軟判定輸出解碼器(20)和解碼方法,解碼器(20)對編碼器(12)輸出并通過信道(17)傳輸?shù)男蛄行盘栠M行解碼。軟判定輸出解碼器(20)包括第一“一般化”的Viterbi解碼器(24),它在通過代表具有塊長度T的編碼器輸出的格子的正向迭代期間對通過信道接收到的序列信號進行解碼。第1“一般化”的Viterbi解碼器在起始狀態(tài)t
文檔編號H03M13/39GK1236507SQ97199487
公開日1999年11月24日 申請日期1997年11月6日 優(yōu)先權日1996年11月6日
發(fā)明者安德魯·J·維特比, 納加布尚納·T·辛杜薩亞納 申請人:夸爾柯姆股份有限公司