專(zhuān)利名稱：級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)、移動(dòng)通信技術(shù)，更確切地說(shuō)是涉及一種前向(FEC)信道糾錯(cuò)碼類(lèi)技術(shù)中級(jí)聯(lián)卷積碼(Turbo-code)類(lèi)反饋解碼方法，是對(duì)解碼中外賦信息的一種處理方法。
級(jí)聯(lián)卷積碼(Turbo-code)，是先由法國(guó)人于1993年提出的一種非常新穎的信道編、解碼方法，在一定條件下，與Shannon(香農(nóng))限僅相差0.7dB左右，因其自身非常優(yōu)異的性能，因此一經(jīng)問(wèn)世，就引起整個(gè)編碼界的轟動(dòng)，有些學(xué)者甚至評(píng)價(jià)它是信道編碼技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的一次革命。鑒于此，國(guó)際電信聯(lián)盟(ITU-International Telecommunication Union)也將其列為第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)(IMT-2000)編碼領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)。Turbo-code編、解碼的基本原理可參見(jiàn)

圖1、圖2。
參見(jiàn)圖1，圖中示出具有1/2、1/3編碼效率的Turbo-code編碼器結(jié)構(gòu)。輸入數(shù)據(jù)信息，也是系統(tǒng)信息X。輸入數(shù)據(jù)信息X經(jīng)過(guò)系統(tǒng)碼卷積編碼器-RSC編碼器1的作用形成一個(gè)分量碼信息Y(冗余位)，輸入數(shù)據(jù)信息X經(jīng)過(guò)交織器及系統(tǒng)碼卷積編碼器-RSC編碼器2的作用形成又一個(gè)分量碼信息Y’(冗余位)。后續(xù)的打孔單元只對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)碼卷積編碼器-RSC編碼器1、RSC編碼器2的輸出信息Y、Y’作處理，處理后的信息與系統(tǒng)信息X再經(jīng)復(fù)接器作用后輸出編碼數(shù)據(jù)，得到所要的編碼效率。
參見(jiàn)圖2，圖中示出一個(gè)典型的Turbo-code雙核迭代譯碼器結(jié)構(gòu)，接收數(shù)據(jù)RX經(jīng)解打孔單元恢復(fù)為三部分信息RX、RY、RY’，其中兩個(gè)分別對(duì)應(yīng)兩個(gè)RSC編碼器的輸出信息Y、Y’，并分別送兩個(gè)軟輸入/軟輸出(SISO)譯碼器-SISO譯碼器1和SISO譯碼器2(形成雙核迭代結(jié)構(gòu))，其中還有交織/去交織(由交織器與解交織器完成)的過(guò)程。
該典型的Turbo-code雙核迭代譯碼器之間相互協(xié)作完成多次迭代的譯碼過(guò)程是開(kāi)始先由SISO譯碼器1進(jìn)行譯碼運(yùn)算，其輸入數(shù)據(jù)為RX、RY和由SISO譯碼器2輸出的外賦信息Z2，(在初始譯碼時(shí)該外賦信息Z2恒為0)，SISO譯碼器1的譯碼運(yùn)算結(jié)束后輸出一個(gè)新的外賦信息Z1，經(jīng)交織器的交織作用后形成信息Z1’，并作為先驗(yàn)信息送入SISO譯碼器2，同時(shí)送/入SISO譯碼器2的還有經(jīng)解打孔單元恢復(fù)出的信息RY和經(jīng)解打孔單元恢復(fù)(RX)并經(jīng)交織器交織作用后的信息RX’，在SISO譯碼器2的譯碼運(yùn)算結(jié)束后，會(huì)得到一個(gè)新的外賦信息，經(jīng)解交織器的去交織作用后，該外賦信息Z2被送入SISO譯碼器1，完成一次完整的迭代過(guò)程，然后重復(fù)開(kāi)始上述過(guò)程，如此循環(huán)往復(fù)，直至滿足系統(tǒng)性能時(shí)為止，因此整個(gè)解碼過(guò)程就是一個(gè)多次迭代的過(guò)程。圖2中SISO譯碼器2產(chǎn)生的另一個(gè)似然值信息，經(jīng)解交織器的去交織作用后用于判決，產(chǎn)生經(jīng)糾錯(cuò)后的輸出。
上述解碼過(guò)程中，因外賦信息Z1、Z2是被反饋使用的，即稱為反饋解碼，反饋解碼的好處是可以充分挖掘冗余信息對(duì)系統(tǒng)信息的貢獻(xiàn)，但另一方面，為了防止引入正反饋，常常需要對(duì)反饋的外賦信息Z1、Z2作某種處理。
另一方面，根據(jù)SISO譯碼器所采用的譯碼算法的不同，Turbo-code解碼器又有MAP類(lèi)譯碼器、MAX-LOG-MAP類(lèi)譯碼器和SOVA類(lèi)譯碼器三種。無(wú)論是哪一類(lèi)譯碼器，由于Turbo-code的譯碼算法(標(biāo)準(zhǔn)譯碼算法指的是MAP算法)很復(fù)雜，所需運(yùn)算量非常大，要實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)較高速率下的Turbo-code的譯碼算法幾乎是一件不可能的事，因此在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，都要對(duì)算法公式進(jìn)行一定程度的簡(jiǎn)化，才能用電路來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)接近可用的Turbo-code編、譯碼器，由此而帶來(lái)一定的性能損失。若以標(biāo)準(zhǔn)MAP性能為基準(zhǔn)，MAX-LOG-MAP類(lèi)譯碼器和SOVA類(lèi)譯碼器的性能損失分別為0.5dB、1.0dB左右，在一些性能要求嚴(yán)格的場(chǎng)合，如此“大”的性能損失是難以忍受的。鑒于此，就必須采用某些“補(bǔ)償”的辦法來(lái)“挽”回一些性能損失，其主要方法就是對(duì)信道作“擬和”，即在每?jī)纱蔚?譯碼)之間進(jìn)行外賦信息處理(也可稱壓縮)，從而部分補(bǔ)償因簡(jiǎn)化譯碼算法而引起的性能損失。
常用的外賦信息處理(壓縮)方法有兩種高斯逼近法和對(duì)數(shù)壓縮法。其中的高斯逼近法可參考文獻(xiàn)[1]Berrou，Near Optimum Error Correcting Coding And DecodingTurbo-Codes，IEEE Transactions on Communications，Vol.44，NO.10，October 1996..；其中的對(duì)數(shù)壓縮法可參考文獻(xiàn)[2]Berrou，Error-Correction coding method with at least two systematicconvolutional codings in parallel，corresponding iterative decoding method，decoding module anddecoder.United States Patent，patent number5.446，747，Aug.29，1995.，和文獻(xiàn)[3]Berrou et al.Method for a maximum likelihood decoding of a convolutional code with decision weighting，andcorresponding decoder，United States Patent，patent number5,406,570，Apr.11，1995.。這兩種方法之中以對(duì)數(shù)壓縮法的性能為佳。
結(jié)合參見(jiàn)圖3，圖中示出帶有外賦信息處理的Turbo-code譯碼器結(jié)構(gòu)，與圖2所示Turbo-code譯碼器結(jié)構(gòu)的最大區(qū)別是在SISO譯碼器1與SISO譯碼器2及SISO譯碼器2與SISO譯碼器1之間，采用高斯逼近法或?qū)?shù)壓縮法對(duì)兩次迭代之間的外賦信息進(jìn)行處理，從而達(dá)到部分補(bǔ)償因算法簡(jiǎn)化而引起的性能損失問(wèn)題。
經(jīng)過(guò)高斯逼近法或?qū)?shù)壓縮法的外賦信息處理后，雖然可以挽回大約0.2～0.3dB的性能損失，但由此卻帶來(lái)了另一方面的問(wèn)題處理過(guò)程復(fù)雜了；尤其是高斯逼近法，由于還要“知道”信道的統(tǒng)計(jì)特性，而這一點(diǎn)在實(shí)際系統(tǒng)中又是很難獲得的。除去以上兩個(gè)原因外，要在硬件系統(tǒng)中精確實(shí)現(xiàn)高斯逼近方法和對(duì)數(shù)壓縮方法也是極困難的，高斯逼近法需要作除法運(yùn)算，對(duì)數(shù)壓縮法需要作乘、除、求log的運(yùn)算，顯然，用硬件去實(shí)現(xiàn)這種位數(shù)極長(zhǎng)的復(fù)雜的運(yùn)算是相當(dāng)困難的事。
文獻(xiàn)[1]中采用高斯逼近法對(duì)外賦信息的處理方法是假設(shè)外賦信息為X(是一軟值，即非整數(shù)值)，先假設(shè)X滿足高斯(Gauss)分布，所謂高斯逼近就是將X乘上一個(gè)與信道特性相關(guān)的變量，從而得到修正后的“新”信道值(2m/σ2)×X，其中m為均值、σ2為方差。一般而言，信道是時(shí)變的，即(2m/σ2)將會(huì)隨著時(shí)間(包括數(shù)據(jù)幀和迭代)的變化而變化，因此每次迭代和每幀都要計(jì)算這個(gè)值，相當(dāng)麻煩，而且效果并不理想。
文獻(xiàn)[2]、[3]中采用的對(duì)數(shù)壓縮方法，即將外賦信息X變?yōu)閐×log(1+|X|/d)的形式，其中d是常數(shù)(實(shí)質(zhì)上是一幀的外賦信息取絕對(duì)值之后的平均值)，采用這種方法的性能要比前一種好一些，但是計(jì)算比較復(fù)雜，如需要求平均值和作log運(yùn)算等，雖然在實(shí)際電路的實(shí)現(xiàn)中，可以考慮采用查表的方式，但是仍需要求平均值，同時(shí)會(huì)帶來(lái)額外存儲(chǔ)器的開(kāi)銷(xiāo)。
總之，不管采用以上兩種方法中的哪一種，從總體來(lái)說(shuō)計(jì)算比較麻煩，而且隨著信噪比的增加，還會(huì)較早出現(xiàn)“地板(Floor)效應(yīng)”，即信噪比增加到一定程度，即使再大幅度增加信噪比，系統(tǒng)的誤碼率會(huì)下降很慢甚至出現(xiàn)上升現(xiàn)象。具體地說(shuō)，所謂地板效應(yīng)，是指在Turbo-code解碼中，在其它條件固定不變，信噪比(SNR)從小變大時(shí)，Turbo-code的譯碼性能會(huì)越來(lái)越好，即誤碼率(BER)越來(lái)越小，但當(dāng)信噪比(SNR)達(dá)到某個(gè)值時(shí)，誤碼率(BER)的改善就不明顯了，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)明顯的緩坡，這種現(xiàn)象就被稱為地板(Floor)效應(yīng)。
鑒于以上已有的外賦信息處理方法的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的是提出一種新的級(jí)聯(lián)卷積碼(Turbo-code)解碼的外賦信息處理方法，使實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且性能更好，利用該外賦信息處理辦法可以更簡(jiǎn)單、更實(shí)用地實(shí)現(xiàn)Turbo-code的快速解碼，同時(shí)能對(duì)因簡(jiǎn)化算法帶來(lái)的性能損失達(dá)到優(yōu)于已有方法的補(bǔ)償。
本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于包括在級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的反饋結(jié)構(gòu)中，用最佳的外賦信息處理因子處理從一個(gè)譯碼器傳到另一個(gè)譯碼器的反饋信息。
所述的用最佳的外賦信息處理因子處理，就是用最佳的常數(shù)因子乘以由譯碼器輸出的反饋信息。
所述的用最佳的常數(shù)因子乘上反饋信息就是作移位運(yùn)算和加法運(yùn)算。
所述的最佳的常數(shù)因子，是針對(duì)級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的算法、通過(guò)搜索法進(jìn)行常數(shù)因子搜索得到的；所述的搜索法是隨著常數(shù)因子的變化，使誤碼率曲線呈現(xiàn)出近似“V”字型變化，誤碼率曲線的“V”字型底部最小誤碼率所對(duì)應(yīng)的常數(shù)因子就是最小誤碼率下最佳的常數(shù)因子。
所述的級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器包括并行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器和串行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器，所述的最佳常數(shù)因子的變化范圍取為0.4-1.0，且該最佳常數(shù)因子是隨所述級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法而變化的。
本發(fā)明提出的級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，實(shí)際上是一種因簡(jiǎn)化譯碼器算法后對(duì)其性能做一定程度補(bǔ)償?shù)姆椒?，該方法?jiǎn)單易行，是一種可用硬件電路實(shí)現(xiàn)的、可實(shí)用的Turbo-code解碼器。在Turbo-code解碼器采用簡(jiǎn)化的算法并應(yīng)用本發(fā)明的外賦信息處理方法后，在大大提高譯碼速度的同時(shí)，且性能損失也不大，如相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)MAP算法，性能只損失0.15dB左右(在碼長(zhǎng)＝2000，編碼效率＝1/3，迭代6次，平均交織的條件下)。因此，從復(fù)雜度和性能損失的折衷上講，本發(fā)明是一個(gè)具有有益效果的方法，其最終的處理能力將大大高于2.048Mbps(也是3GPP-Third Generation Partnership Project標(biāo)準(zhǔn)中的用戶最高接入速率)。
采用本發(fā)明的最佳常數(shù)因子方法對(duì)外賦信息進(jìn)行相乘(壓縮)后，可以將對(duì)外賦信息的處理復(fù)雜度減到最低限度，便于實(shí)際系統(tǒng)中的軟硬件電路實(shí)現(xiàn)；同時(shí)還可以提高Turbo-code的譯碼性能，如相對(duì)于背景文獻(xiàn)中的處理方法可以有0.1db左右的增益，對(duì)于不采用任何處理方法的解碼器而言，有將近0.3-0.4dB的增益，還可降低“地板”(Floor)效應(yīng)的影響；進(jìn)一步的分析還表明，采用本發(fā)明的方法后，還有利于提高迭代的收斂性與穩(wěn)健性，使這種Turbo-code編碼更能適應(yīng)復(fù)雜的無(wú)線信道。
下面結(jié)合實(shí)施例及附圖進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)。
圖1是背景技術(shù)中Turbo-code編碼器的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖2是背景技術(shù)中Turbo-code譯碼器的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖3是背景技術(shù)中帶有外賦信息處理的Turbo-code解碼器的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖4是本發(fā)明具有外賦信息處理單元的Turbo-code解碼器的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖5是將采用本發(fā)明方法的Turbo-code解碼器應(yīng)用于第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)接收鏈路中的應(yīng)用結(jié)構(gòu)示意圖。
圖6是在碼長(zhǎng)為3066、信噪比(SNR)為1.4dB、1/2編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用軟輸出Viterbi(SOVA)算法的并行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖7是在碼長(zhǎng)為3066、信噪比(SNR)為1.4dB、1/2編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用BCJR-MAP算法的并行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖8是在碼長(zhǎng)為3066、信噪比(SNR)為1.0dB、1/2編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用BCJR-MAP算法的并行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖9是在碼長(zhǎng)為3066、信噪比(SNR)為1.2dB、1/2編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用BCJR-MAP算法的并行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖10是在碼長(zhǎng)為3066、信噪比(SNR)為1.3dB、1/2編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用取對(duì)數(shù)的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法的并行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖11是在碼長(zhǎng)為1000、信噪比(SNR)為0.6dB、1/3編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用取對(duì)數(shù)的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法的并行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖12是在碼長(zhǎng)為1000、信噪比(SNR)為0.6dB、1/3編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用BCJR-MAP算法的串行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖13是在碼長(zhǎng)為1000、信噪比(SNR)為1.0dB、1/3編碼效率、不同的常數(shù)因子下、采用MAX-LOG-MAP算法的串行Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)曲線。
圖14是在碼長(zhǎng)為3066、1/3編碼效率、采用MAX-LOG-MAP算法、不同的信噪比(SNR)條件下，采用本發(fā)明最佳常數(shù)因子方法和采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法時(shí)的Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)性能比較曲線。
圖15是在碼長(zhǎng)為3066、1/2編碼效率、采用BCJR-MAP算法、不同的信噪比(SNR)條件下，采用本發(fā)明最佳常數(shù)因子方法和采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法時(shí)的Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)性能比較曲線。
圖16是在幀長(zhǎng)為2000、迭代6次、不同信噪比條件下，采用本發(fā)明最佳常數(shù)因子方法和采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法時(shí)的Turbo-code解碼器的誤碼率(BER)性能比較曲線。
參見(jiàn)圖4，圖中示出采用本發(fā)明新的外賦信息處理方法之后的Turbo-cod解碼器模型。圖4中的核心單元有SISO的算法核1(SISO譯碼器DEC1)、SISO的算法核2(SISO譯碼器DEC2)、交織器、去(解)交織器、兩個(gè)外賦信息處理單元和判決單元。SISO譯碼器DEC1和SISO譯碼器DEC2可以采用標(biāo)準(zhǔn)MAP、次優(yōu)MAP(MAX-LOG-MAP)、SOVA等算法，但不限于這些算法。SISO的算法核1(SISO譯碼器DEC1)的輸出11經(jīng)過(guò)一外賦信息處理單元的作用后輸出信息12，信息12再經(jīng)交織器交織作用后作為另一個(gè)SISO的算法核2(SISO譯碼器DEC2)的先驗(yàn)信息輸入，SISO的算法核2(SISO譯碼器DEC2)的輸出經(jīng)去交織器作用和經(jīng)過(guò)另一外賦信息處理單元作用后的輸出信息，再輸入SISO算法核1(SISO譯碼器DEC1)，如此反復(fù)迭代下去(實(shí)施時(shí)可根據(jù)需要和所要求的硬件規(guī)模，采用多個(gè)這樣的SISO算法核進(jìn)行反饋連接)。
本發(fā)明的核心內(nèi)容就是采用最佳常數(shù)因子乘以譯碼器輸出的外賦信息，來(lái)替代常用的復(fù)雜算法對(duì)譯碼器輸出的外賦信息進(jìn)行處理。對(duì)于影響譯碼性能的不同因素，例如編碼器結(jié)構(gòu)、編碼約束長(zhǎng)度、幀長(zhǎng)、不同的譯碼器算法等，常數(shù)因子的選擇范圍會(huì)有所不同，但分析及試驗(yàn)表明這些經(jīng)簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)的算法都存在一個(gè)最優(yōu)的常數(shù)因子，在此最佳常數(shù)因子下，誤碼率性能最好(其它條件相同的情況下)?？梢酝ㄟ^(guò)計(jì)算機(jī)搜索的方法，得到不同情況下的最佳常數(shù)因子，附圖6至附圖13示出這種計(jì)算機(jī)搜索過(guò)程。
圖6至圖13中分別示出Turbo-code解碼器采用SOVA、BCJR-MAP、MAX-LOG-MAP、并行/串行Turbo-code等算法，在不同的常數(shù)因子作用下的誤碼率(BER)性能曲線，用X軸表示常數(shù)因子的變化，用Y軸表示在各種常數(shù)因子下的誤碼率，從圖中可以看出這些曲線圖基本呈“V”字型變化；在這些曲線圖中都存在一個(gè)性能最好即BER最小的點(diǎn)，即“V”字型的底部BER最小的點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的常數(shù)因子，就對(duì)應(yīng)于此種條件下的最佳常數(shù)因子。不管在何種情況下，該最佳常數(shù)因子的范圍在0.4～1.0之間。如圖6、圖7、10所示的最佳常數(shù)因子為0.7，如圖8、圖9、圖12所示的最佳常數(shù)因子為0.9，如圖13所示的最佳常數(shù)因子為0.5左右，如圖11所示的最佳常數(shù)因子為0.6-0.8。圖7所示的“V”字型曲線，其右半部分幾乎變成平的了，其它附圖中也有常數(shù)因子隨信噪比不同稍有不同的情況，但不違背結(jié)合較低信噪比情況進(jìn)行總體分析的結(jié)論，且更進(jìn)一步地說(shuō)，還可根據(jù)信噪比的不同調(diào)節(jié)該常數(shù)因子。
通過(guò)上述所列的用計(jì)算機(jī)搜索方法獲得的搜索結(jié)果，可以證明確實(shí)存在這樣的最佳常數(shù)因子，可以使得在一定條件下的譯碼性能達(dá)到最佳。
圖14和圖15比較說(shuō)明了采用本發(fā)明的最佳常數(shù)因子方法和采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法，Turbo-code解碼的性能比較。用X軸表示信噪比，用Y軸表示誤碼率。
圖14中淺色曲線表示的是采用本發(fā)明的最佳常數(shù)因子方法獲得的誤碼率變化，深色曲線表示的是采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法獲得的誤碼率變化，兩者比較可以看出在同樣的信噪比條件下，采用常數(shù)因子的外賦信息處理方法的性能要優(yōu)于采用對(duì)數(shù)壓縮的處理方法，而且處理過(guò)程十分簡(jiǎn)單。
圖15中淺色曲線(實(shí)線)表示的是采用本發(fā)明的最佳常數(shù)因子方法獲得的誤碼率變化，深色曲線(虛線)表示的是采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法獲得的誤碼率變化，兩者比較可以看出在同樣的信噪比條件下，采用常數(shù)因子的外賦信息處理方法的性能要優(yōu)于采用對(duì)數(shù)壓縮的處理方法，而且處理過(guò)程十分簡(jiǎn)單。
進(jìn)一步的仿真表明該常數(shù)因子處理方法對(duì)串行Turbo-code同樣有效。而且采用這種壓縮外賦信息的方法，還可以有效地降低“地板(Floor)效應(yīng)”。
圖16示出采用本發(fā)明的最佳常數(shù)因子方法和采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法，對(duì)地板(Floor)效應(yīng)的影響。圖中用X軸表示信噪比(SNR)，用Y軸表示誤碼率(BER)。
比較圖16中采用本發(fā)明的最佳常數(shù)因子方法獲得的誤碼率(BER)曲線(用淺色線表示)，和采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法獲得的誤碼率(BER)曲線(用深色線表示)，隨著信噪比的增大，采用最佳常數(shù)因子方法出現(xiàn)的地板效應(yīng)的時(shí)間要晚于采用背景技術(shù)的對(duì)數(shù)壓縮方法。
參見(jiàn)圖5，圖中示出用本發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)的高速Turbo-code解碼器在第三代(3G)移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例。在由前端射頻單元、解調(diào)/解擴(kuò)器、模/數(shù)變換器、Turbo-code解碼器和基帶復(fù)/分接器組成的接收單元中，Turbo-code解碼器就可采用本發(fā)明的用最佳常數(shù)因子的方法處理外賦信息，并設(shè)計(jì)出商用化的Turbo-code解碼器產(chǎn)品。
本發(fā)明的方法是在Turbo-code的解碼器中，采用用最佳常數(shù)因子乘以外賦信息的方法代替高斯逼近或?qū)?shù)壓縮的方法；在實(shí)際的實(shí)現(xiàn)電路中，只需簡(jiǎn)單地對(duì)譯碼輸出的外賦信息乘以該最佳常數(shù)因子即可；該最佳常數(shù)因子的選擇范圍為0.4-1.0，隨不同的譯碼簡(jiǎn)化算法而變化；本發(fā)明對(duì)外賦信息的處理辦法適用于MAP、LOG-MAP(取對(duì)數(shù)的最大后驗(yàn)算法)、MAX-LOG-MAP、SOVA、串行/并行Turbo-code解碼器。
權(quán)利要求
1.一利級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于包括在級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的反饋結(jié)構(gòu)中，用最佳的外賦信息處理因子處理從一個(gè)譯碼器傳到另一個(gè)譯碼器的反饋信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于所述的用最佳的外賦信息處理因子處理，就是用最佳的常數(shù)因子乘以由所述譯碼器輸出的反饋信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于所述的用最佳的常數(shù)因子乘上反饋信息就是作移位運(yùn)算和加法運(yùn)算。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于所述的最佳的常數(shù)因子，是針對(duì)級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的算法、通過(guò)搜索法進(jìn)行常數(shù)因子搜索得到的；所述的搜索法是隨著常數(shù)因子的變化，使誤碼率曲線呈現(xiàn)出近似“V”字型變化，誤碼率曲線的“V”字型底部最小誤碼率所對(duì)應(yīng)的常數(shù)因子就是最小誤碼率下最佳的常數(shù)因子。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于所述的級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器包括并行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器和串行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器，所述的最佳常數(shù)因子的變化范圍取為0.4-1.0，且該最佳常數(shù)因子是隨所述級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法而變化的。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于在所述的并行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法為軟輸出Viterbi(SOVA)算法時(shí)，所述的最佳常數(shù)因子為0.7。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于在所述的并行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法為BCJR-MAP算法時(shí)，所述的最佳常數(shù)因子為0.7-0.9。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于在所述的并行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法為取對(duì)數(shù)的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法時(shí)，所述的最佳常數(shù)因子為0.6-0.8。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于在所述的串行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法為BCJR-MAP算法時(shí)，所述的最佳常數(shù)因子為0.9。
10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于在所述的串行級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的簡(jiǎn)化算法為取對(duì)數(shù)的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法時(shí)，所述的最佳常數(shù)因子為0.5。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法，其特征在于所述的從一個(gè)譯碼器傳到另一個(gè)譯碼器的反饋信息是包括交織或去交織處理后的信息。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種級(jí)聯(lián)卷積碼解碼的外賦信息處理方法,是一種對(duì)因簡(jiǎn)化解碼器算法造成性能損失作一定程度補(bǔ)償?shù)姆椒?。在?jí)聯(lián)卷積碼解碼器的反饋結(jié)構(gòu)中,用最佳的外賦信息處理因子處理從一個(gè)譯碼器傳到另一個(gè)譯碼器的反饋信息,即用最佳的常數(shù)因子乘以譯碼器輸出的反饋信息,即作移位與加法運(yùn)算。該最佳常數(shù)因子,是針對(duì)級(jí)聯(lián)卷積碼解碼器的算法、通過(guò)搜索法進(jìn)行常數(shù)因子搜索得到的,變化范圍取為0.4—1.0。該方法在大大提高譯碼速度的同時(shí),性能損失也不大,且在一定程度上簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。
文檔編號(hào)H04L1/16GK1335731SQ0012141
公開(kāi)日2002年2月13日 申請(qǐng)日期2000年7月20日 優(yōu)先權(quán)日2000年7月20日
發(fā)明者盧紅旗, 曲秉玉 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司