專利名稱：咬尾解碼器和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及對信息信號解碼的方法，更具體地說，涉及對已被糾錯編碼成循環(huán)塊的和/或已通過引入碼間干擾(ISI)的媒體、如通常稱為咬尾解碼器的塊循環(huán)解碼器接收的信息信號進行解碼的方法。
例如，

圖1中表示了兩個概率值，即加在最高概率的節(jié)點10上的值P1和加在次高概率的節(jié)點12上的值P2。例如，路徑的描述可以是表示采取哪些先前分支來到達(dá)當(dāng)前節(jié)點的一串碼元，加上當(dāng)前節(jié)點上的概率。因此，在節(jié)點10，描述可包括碼元串...010101和概率值P1，而在節(jié)點12，描述可包括碼元串...00和概率值P2?；蛘?，描述可包括對應(yīng)于所采取的最后分支的碼元，加上到采取該分支的前一節(jié)點的指針。后者有時存儲效率更高些，因為只需要在每個節(jié)點存儲一個碼元。如果需要再生沿著該路徑的碼元串，則可以執(zhí)行“追溯”操作。
圖1所示的現(xiàn)有技術(shù)的堆棧算法通過按一個碼元擴展最高概率的路徑并重新估算擴展后路徑的概率來執(zhí)行。通過從最高概率的前一節(jié)點10(P1)創(chuàng)建兩個新分支(在二進制碼元的情況中)來擴展路徑。這兩個新分支在圖1中由虛線表示，并在兩個新節(jié)點14和16處結(jié)束，為這兩個新節(jié)點分別計算新概率值xP1和yP1。這兩個乘數(shù)之和(x+y)不等于一，因為所選擇擴展的特定路徑可能不正確。因此，錯誤路徑試擴展的結(jié)果可提供進一步的證據(jù)，證明該錯誤路徑不正確，這降低了從P1到(x+y)P1的路徑的概率。通過將此降低的路徑概率乘以和等于1的條件分支概率x/(x+y)和y/(x+y)，獲得兩個擴展節(jié)點的概率xP1和yP1。然后將新概率xP1和yP1與其他路徑的概率相比較，特別是與前一個次高概率P2比較，以及相互比較，從而確定現(xiàn)在具有最高概率的節(jié)點，它將成為被擴展成兩個新節(jié)點的下一節(jié)點，依此類推。
因為將概率P1分別乘以都必須小于1的x和y，可以只降低低于P1的概率，這通常出現(xiàn)在先前的次高概率P2成為最高概率的現(xiàn)有技術(shù)的堆棧算法中。當(dāng)擴展具有概率P2的節(jié)點而不是新節(jié)點14(xP1)或16(yP1)其中之一時，這稱為“追溯”，因為該相對概率暗示了通過節(jié)點10(P1)的路徑可能不是正確路徑，而且也許應(yīng)該沿著先前放棄的路徑恢復(fù)解碼。噪聲是可能導(dǎo)致堆棧解碼器沿不正確路徑偏離正道的因素之一。
現(xiàn)有技術(shù)的堆棧算法的缺點在于，在噪聲情況下，會出現(xiàn)許多追溯，并伴隨處理的增加?，F(xiàn)有技術(shù)的堆棧算法存在這樣的缺點要對任何先前放棄的節(jié)點進行追溯，然而在原則上可能出現(xiàn)很遠(yuǎn)的回溯(例如10、50、100或者甚至1,000位)，這使確定最優(yōu)路徑所需的計算量無限大。因此，需要一種不同等程度地存在此缺點的改進堆棧算法。
在現(xiàn)有技術(shù)中，堆棧算法是為連續(xù)解碼、比如連續(xù)卷積解碼而設(shè)計的。但是，正如現(xiàn)有技術(shù)中提到的，例如在Lin&Costello的“誤碼控制編碼”(ISBN 0-13-283796-X)中所述，在編碼之前可以將尾部比特附加到數(shù)據(jù)塊，傳送額外的尾部比特，使得堆棧解碼器可以在明確結(jié)束狀態(tài)中結(jié)束。尾部比特的使用給傳輸添加了附加的冗余度和總開銷，使得相對于傳輸中間的比特，開始比特和結(jié)束比特呈現(xiàn)改善的誤碼率。但是，這可能沒有任何實用性，因為最好是所有比特上都有較低誤碼率，或者最好傳輸具有較低總開銷，并因此最好采用較窄的帶寬。
在稱為維特比算法的現(xiàn)有技術(shù)的解碼算法中，概率指示值稱為量度(metrics)。因為維特比算法僅僅比較碼元長度相同的路徑的概率，加上或乘以的不定常數(shù)，量度不影響該比較，因為它們以同樣的方式影響所有路徑。因此維特比解碼器可以采用簡化的量度，即假設(shè)的碼元編碼值與接收的編碼值之間的累積平方誤差。這些簡化的量度稱為歐幾里得距離量度，與碼元序列概率的倒數(shù)的對數(shù)相關(guān)。
但是在堆棧算法中，必須比較不同長度的路徑，而且比較難免受到與路徑長度有關(guān)的附加項的影響。對于構(gòu)建堆棧算法和比較不同長度的路徑的類似算法所用的量度，已知各種各樣的方法。這些量度通常是通過每次由一個碼元擴展路徑時、就從該路徑的量度中減去一個值而修改的維特比類型的歐幾里得距離量度。一種此類量度稱為Fano量度，它從表示每次碼元擴展(甚至擴展到正確路徑)時預(yù)期增加的估算平均平方噪聲的量度中減去一個值。
本發(fā)明旨在克服上述問題中的一個或多個問題。
根據(jù)本發(fā)明的咬尾或堆棧解碼器接收噪聲信號并將其解碼，從而再生初始發(fā)送的信息碼元圓周。堆棧解碼器假定起始于該圓周上任何位置的信息碼元序列，通過將各個序列與相應(yīng)的軟解調(diào)碼元組合來計算該假定的碼元序列的似然性，并且一次一個碼元地擴展最大可能序列，直到它不再是測試序列中的最大可能序列，或者直到它擴展完整個圓周。成功擴展完整個圓周、并且擴展完圓周時仍是測試序列中最大可能序列的序列是接收信號的全局最優(yōu)解碼序列。這與現(xiàn)有技術(shù)的咬尾維特比算法大不相同，在現(xiàn)有技術(shù)的算法中，那些測試序列中的最大可能序列不一定是全局最優(yōu)值。
在本發(fā)明的第二實施例中，編碼或未編碼的信息碼元或循環(huán)的、塊被調(diào)制而形成發(fā)送信號塊，通過引入碼間干擾(ISI)的信道在解碼器接收所述發(fā)送信號塊。如果需要的話，通過在發(fā)送信號塊的開始之前重復(fù)塊的有限數(shù)目的最后發(fā)送碼元，或者在塊的結(jié)尾重復(fù)有限數(shù)目的最先發(fā)送碼元，或者二者兼有，從而包含發(fā)送信號的短循環(huán)重復(fù)，這可以強制ISI模式出現(xiàn)循環(huán)。
本發(fā)明對此類信號的均衡方法包括假定起始于循環(huán)塊內(nèi)任何位置的發(fā)送碼元序列，通過將假定的碼元與接收信號進行組合來計算該假定序列的概率。然后，最大可能序列繞循環(huán)塊按一個碼元連續(xù)地擴展，直到它不再是最大可能序列，或者直到該序列擴展完整個循環(huán)塊。繞循環(huán)塊擴展完而最終仍具有所有測試序列中的最大概率的序列是接收信號的全局最佳均衡。在本發(fā)明的第二實施例中，可以采用咬尾維特比均衡器。
該堆棧解碼器所采用的本發(fā)明的咬尾堆棧算法擴展假定的序列，直到最后添加的碼元是圓周中先前未假定的、并且與假定的第一碼元相鄰的最后碼元。這樣，解碼算法繞著圓周在其再一次處于起始位置之前還有L-1次偏移，其中L對應(yīng)于編碼器多項式的約束長度或者多徑信道的碼元周期的時延擴展。作出這L-1個最后的偏移，從而完成序列的似然性計算和利用尚未處理的圓周中剩余的接收信號樣本或軟解調(diào)碼元。一旦到達(dá)圓周中最后一個碼元，就利用前L-1個碼元的先前值連續(xù)地更新概率L次，以便獲得序列的“最終”概率或似然值。如果最終概率值仍是所有測試序列的最大概率值，則它是全局最優(yōu)解碼序列，而且不需要擴展其他部分序列。否則，繼續(xù)擴展具有更高概率的部分序列，直到它們的概率小于已完成的最高似然性的序列，或者直到它們之一成為具有高于所有其他概率的最終概率的完整圓周序列。只要完成了圓周序列，就可以擦去所有較低概率的部分序列以節(jié)省存儲器，因為無法擴展它們來獲得更高概率(隨著序列擴展，概率只會降低)。在決不到達(dá)“最終”概率的連續(xù)的、即非圓形的堆棧解碼器中無法得到后面的所需特征。
可用本發(fā)明的堆棧解碼器對通過存在差錯的鏈路傳輸?shù)木幋a和壓縮后的數(shù)字語音數(shù)據(jù)解碼。解碼可包括解碼感知重要性較小的語音比特，以及嘗試解碼感知重要性較高的語音比特。當(dāng)用于感知重要性較高的比特的堆棧解碼算法無法在給定時間或給定數(shù)目的處理器循環(huán)內(nèi)對那些比特解碼時，可以聲明疑符并將其傳遞到語音解壓器，然后利用先前正確解碼的語音數(shù)據(jù)構(gòu)造人造的替補波形來掩蓋錯誤事件，從而防止收聽者聽到令人厭煩的聲音，即噪聲、干擾等。
通過對申請書、附圖和所附權(quán)利要求書的研究，可以理解本發(fā)明的其他方面、目的和優(yōu)點。
咬尾編碼器22每次對有限數(shù)目(稱為“約束長度”，在圖2的實例中等于4)的比特進行操作。因此，編碼器22每次接收四個比特，例如所示的b1、b2、b3、b4，生成一定數(shù)目(比如2)的編碼比特或校驗比特p1、p2。由每組的四個信息比特生成的校驗比特的數(shù)目決定編碼“率”。該編碼率通常表示為“r”，其數(shù)值等于每個信息比特所產(chǎn)生的校驗比特的數(shù)目的倒數(shù)。在圖2所示的實例中，編碼率等于r＝。編碼器22每次繞信息比特圓周20移動一個比特，從每組的四個信息比特產(chǎn)生兩個校驗比特，所述校驗比特完成與未編碼的信息比特圓周20對應(yīng)的編碼比特的編碼信息比特圓周24。應(yīng)當(dāng)理解，編碼器22可以任何順序處理四信息比特組，而不一定要繞圓周20平滑地或者按順時針或逆時針的任何特定方向移動，只要四信息比特的每種可能的選擇被使用一次且僅僅使用一次。
不同編碼率和約束長度的咬尾編碼器是可行的，以及可變編碼率的穿孔咬尾編碼器，如Dent于1997年10月3日提交的題為“利用重要性較低的比特保護重要信息比特”的美國專利申請No.08/943885中所述，現(xiàn)將其通過引用結(jié)合于此。上述申請還描述了配合咬尾編碼器使用的維特比解碼器。維特比解碼器嘗試確定具有作為正確信息序列的最高概率的信息序列、即實際傳輸?shù)男蛄小?br> 在非咬尾的應(yīng)用中，維特比或卷積編碼器被初始化為使用已知碼元的開始狀態(tài)。相應(yīng)的解碼器同樣被初始化為單個開始狀態(tài)，因此具有100％的相聯(lián)概率。第一個數(shù)據(jù)比特被移到編碼器中，從而生成傳輸?shù)浇獯a器(接收機)的編碼輸出校驗比特中的第一個。該解碼器假定第一個信息比特是“1”或“0”，并從所述單個開始狀態(tài)生成兩個新“狀態(tài)”。這些新狀態(tài)還包括相聯(lián)概率指示符，通稱為“量度”，它們是通過將接收信號與預(yù)期的解碼器輸出相比較而獲得的。利用提供給解碼器的各個連續(xù)的新數(shù)據(jù)比特，解碼器的狀態(tài)的數(shù)目翻倍，但是需要決不超過M(L-1)，其中M是碼元字符表中可能的碼元值的數(shù)目，L是相應(yīng)的編碼器的約束長度。因此，二進制解碼(M＝2)的狀態(tài)數(shù)目不需要超過2(L-1)，而包括預(yù)測接收的校驗比特所需的一個新比特假設(shè)的比特總數(shù)等于L。比解碼器預(yù)測下一校驗比特當(dāng)前所需的那些比特陳舊的比特不影響所需的狀態(tài)數(shù)目，而是變成與各狀態(tài)相聯(lián)的“路徑歷史”。如果采用連續(xù)卷積編碼，初始啟動之后很長時間，所有路徑歷史的最舊比特將傾向于一致，當(dāng)對任何比特都存在無異議一致時，它可能被作為“最終”決策而刪除，從而將路徑歷史縮短一個比特。如果在任何比特位置中所有狀態(tài)一致之前需要縮短路徑歷史，可以將這些比特作為最終決策從最高概率的狀態(tài)中刪除，并刪除其他狀態(tài)中的相應(yīng)比特。這些問題在Dent的題為“解碼器優(yōu)化的方法和裝置”的美國專利No.5577053中進行了全面的討論，現(xiàn)將其通過引用結(jié)合于此。
但是，對于有限數(shù)據(jù)塊的卷積編碼，需要一種終結(jié)解碼的方法?？梢赃x擇與最高概率的狀態(tài)相聯(lián)的路徑歷史，但是最后的L-1個比特仍與2(L-1)個狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，因此，選擇最高概率的狀態(tài)會使這些比特的可靠性較差。對于最近假定的比特來說，情況尤其如此，它僅有一次機會影響該量度。為了給最終比特提供可靠決策，一種現(xiàn)有技術(shù)的方法是通過將L-1個已知的“尾部比特”加到編碼器中來沖走這些最終數(shù)據(jù)比特。當(dāng)相應(yīng)的尾部比特被加至解碼器時，由于這些比特是已知的而且具有單一的可能性而不是兩種可能性，所以在處理了每個尾部比特之后，剩余狀態(tài)的數(shù)目被減半(假定二進制比特)，直至僅剩余單個狀態(tài)。該單個剩余狀態(tài)的路徑歷史包含所接收信號的最佳解碼。
利用已知開始和尾部比特使編碼器和解碼器初始化和終結(jié)于已知狀態(tài)的需求的組合會導(dǎo)致傳輸?shù)谋忍財?shù)大于信息比特數(shù)乘以編碼率r的倒數(shù)，此外，使第一個和最后一個比特的正確概率高于數(shù)據(jù)塊中間的那些比特。如果一種方法可以找出數(shù)據(jù)塊的邊界比特和中央比特之間的折中差錯概率的話，則平衡差錯概率可能會更好?？梢圆捎脧膫鬏斨袆h除或“刪截”某些編碼比特來實現(xiàn)這一點，其中刪截更多地是針對數(shù)據(jù)塊的開始和結(jié)尾，目的是獲得整個數(shù)據(jù)塊上平坦的差錯概率。應(yīng)該使刪截的編碼比特的總數(shù)等于采用尾部添加的編碼比特的數(shù)目，從而抵消尾部比特的開銷。但是，采用刪截模式時，發(fā)射機和接收機都會更加復(fù)雜。
或者，如果不需要傳輸尾部比特，則可以放棄采用尾部比特所引起的附加傳輸比特，以便于更多編碼、即更低的r值。這些問題是考慮咬尾編碼器和解碼器的原因，它們通過將數(shù)據(jù)塊看作沒有開頭和結(jié)尾的比特圓周來同等地處理每個比特，開頭連接著結(jié)尾，從而“咬住它自己的尾巴”。
圖2中的咬尾編碼器22通過輸入前L個數(shù)據(jù)比特b1、b2、b3、b4來初始化，這些數(shù)據(jù)比特可以是信息比特圓周20中的任何一組的四個數(shù)據(jù)比特。當(dāng)編碼器22沿圓周20移動，使得b1又一次進入編碼器時，編碼過程會繼續(xù)，直到前L-1個比特b1、b2、b3都被再次使用過。不需要使用具有b1、b2、b3、b4的最終位置，因為它將生成與第一次相同的校驗比特，所述校驗比特已被放置于編碼信息比特圓周24中且可能已被發(fā)送了。因此，咬尾編碼器實際上由N個數(shù)據(jù)比特生成N/r個編碼比特，而不添加額外的尾部比特。相比之下，采用尾部比特會生成(L-1)/r個編碼的尾部比特。如果將L-1個已知的尾部比特插入信息比特圓周20中，則咬尾編碼器實質(zhì)上可以成為采用尾部比特的編碼器。這在圓周中創(chuàng)建了一個標(biāo)記開始點和結(jié)束點的“特殊”位置。對應(yīng)的解碼器則應(yīng)該執(zhí)行“特殊”操作初始化到開始處的單一起始狀態(tài)，和終止于單一結(jié)束狀態(tài)，從而使靠近“特殊”區(qū)域的數(shù)據(jù)比特的誤碼率得以改善。為了平均誤碼率，一種方案可以考慮將L-1個已知尾部比特均勻地分布到整個信息比特圓周20中。這樣，對應(yīng)的解碼器在遇到已知比特時就能夠取消一些狀態(tài)而使剩余狀態(tài)的數(shù)目減半，從而改善靠近已知比特的比特的誤碼率。因此，除傳輸尾部比特的現(xiàn)有技術(shù)之外，有多種選擇可供考慮，以便優(yōu)化解碼器的性能。
如果不采用已知的或尾部比特，用于咬尾碼的維特比解碼器的最常見形式按如下方式操作。解碼器使用L-1個開始比特b1、b2、b3、b4的所有可能模式來初始化，從而生成2(L-1)個起始狀態(tài)。隨著解碼繞圓周進行，狀態(tài)的數(shù)目保持在此數(shù)目(2(L-1))。但是，當(dāng)進行了完整一周時，解碼不會終止，而可以繼續(xù)并且再次處理先前處理過的信號樣值。例如，如果執(zhí)行了完整三周，并從這三周中間一個所對應(yīng)的路徑歷史中選擇解碼的數(shù)據(jù)比特，理論是，充分消除在開始第一周時存在的初始起始不確定性和保留在第三周結(jié)尾的終止不確定性，以免影響中間一周中解碼的比特的誤碼率。當(dāng)循環(huán)塊中的比特數(shù)目比編碼器的約束長度大許多倍、即20X時，該理論似乎相當(dāng)正確。隨著循環(huán)塊大小縮短到約束長度的僅僅幾倍時，該理論就變得非常不準(zhǔn)確?？梢宰C明，短塊長度的不準(zhǔn)確性是由于維特比算法在再次遇到圓周的開頭之前沒有機會測試基本上所有的可能路徑。在此情況下，維特比算法將只選擇已測試的最優(yōu)路徑，而該路徑并不總是包括接收信號的最優(yōu)解碼。因此，需要一種改進的解碼算法，用于對塊長度不是碼約束長度的大倍數(shù)因子的咬尾碼。再者，縮短咬尾塊的編碼多項式可以有利地不同于現(xiàn)有技術(shù)的相同碼率和約束長度的優(yōu)化卷積碼。給出編碼塊之間的最大漢明距離和最接近者的最小數(shù)目的咬尾碼的最佳編碼多項式，一般對于咬尾的情況與對于連續(xù)卷積編碼的情況是不同的。利用最優(yōu)咬尾多項式還可能增加現(xiàn)有技術(shù)的維特比解碼器算法無法找到最佳路徑的趨勢。
在Rajaram Ramesh于1998年3月11日提交的美國申請No.09/041115中，可以看到，供咬尾編碼信號使用的最佳維特比解碼器包括2(L-1)個狀態(tài)的2(L-1)個維特比算法。每個算法就是一個利用尾部比特的算法，其中假定對于各種算法，這些尾部比特是2(L-1)種可能中不同的一個。這樣，就找到開始和結(jié)束于相同尾部比特的最佳序列，由產(chǎn)生最佳量度的算法識別尾部比特的最佳選擇。但是，用于咬尾碼的最優(yōu)維特比算法的復(fù)雜程度是用于使用尾部比特的代碼的一般維特比算法的平方。因此，采用所述用于咬尾碼的最優(yōu)維特比解碼器的復(fù)雜程度增大得令人不可接受。
圖3說明本發(fā)明咬尾堆棧解碼器的第一種實現(xiàn)，由30總地表示。解碼器30包括接收器32、概率電路34、比較電路36、存儲器38和編碼器40。接收器32接收由線42表示的、包括傳輸?shù)木幋a數(shù)據(jù)比特的信號，還產(chǎn)生接收樣本r1、r2。
編碼器40接收從左到右移動的路徑所表示的碼元序列。開始，從左端的單個起始節(jié)點44，任何解碼結(jié)果都是可能的，而且必定存在一個正確解碼。因此，起始概率P等于100％。通過一個假定的碼元將第一節(jié)點44擴展到兩個節(jié)點46和48，這未對編碼器40提供足夠的輸入來預(yù)測編碼比特，所以在節(jié)點46和48的第一次擴展之后的概率分別只是50％。這些概率隨著各個進一步的分支不斷減半，直到達(dá)到路徑概率1/8(12.5％)的八個節(jié)點為止。當(dāng)進一步擴展時，四個假定的碼元可用來饋送給編碼器40和預(yù)測兩個編碼的比特p1和p2。概率電路34接收預(yù)測的比特p1和p2以及對應(yīng)的接收樣本r1和r2，并導(dǎo)出概率更新值，對于b4＝1的情況為值x，對于b4＝0的情況為值y。關(guān)于各個可能路徑的概率值x和y由概率電路34計算，并饋送到比較電路36，比較電路分析這些值并判斷哪個碼元路徑具有對應(yīng)于接收樣本r1和r2、即最初傳輸?shù)拇a元的最高似然性。這些概率值和各種嘗試的路徑的路徑歷史被存儲在存儲器38中，根據(jù)比較電路36所確定的具有最高似然性的路徑被擴展一個碼元。計算x和y的值最好以如下方式實現(xiàn)。
對于這兩個編碼的校驗比特p1和p2，有四種可能00、01、10和11。接收樣本r1和r2的期望值是這四種可能中的任何一個。這些可能可被看作(a1，a2)、(a1，-a2)、(-a1，a2)和(-a1，-a2)，其中a1和a2是接收信號樣本r1和r2的期望信號強度或量值。
由于采用交織、即把傳輸?shù)男ｒ灡忍豴1和p2設(shè)置得在時間上相距很遠(yuǎn)，使得它們會經(jīng)受不同的信號衰落，從而通過時間上分散的差錯提高編碼通信系統(tǒng)對衰落的容限，所以a1和a2的值可以不同。這四種可能的相對概率由如下公式給出e-[(r1-a1)22σ12+(r2-a2)22σ22]=P(00)]]>e-[(r1-a1)22σ12+(r2+a2)22σ22]=P(01)]]>e-[(r1+a1)22σ12+(r2-a2)22σ22]=P(10)]]>e-[(r1+a1)22σ12+(r2+a2)22σ22]=P(11),]]>其中σ1和σ2分別是樣本r1和r2上噪聲的均方根值。
由于交織效應(yīng)，兩個接收信號樣本r1和r2的噪聲均方根值σ1和σ2通常也不相等。由于意識到只需要保持正確概率比，而非絕對概率值，所以可以更實用的方式重寫上述表達(dá)式?？梢詫^對概率值加以共同的縮放比例，最好是一個使這四種概率中最高者仍小于或等于1的比例。這確保了累積概率量度只能連續(xù)降低。按比例縮放得到如下的概率量度e-{[z1(s1-1)2]2+[z2(s2-1)2]2}=P(00)]]>e-{[z1(s1-1)2]2+[z2(s2+1)2]2}=P(01)]]>e-{[z1(s1+1)2]2+[z2(s2-1)2]2}=P(10)]]>e-{[z1(s1+1)2]2+[z2(s2+1)2]2}=P(11)]]>其中z1和z2是樣本r1和r2的信噪比，s1和s2是r1和r2的具有量值1的歸一化值。
只要z12＝a1·r1/2σ12，z22＝a2·r2/2σ22，當(dāng)上述量度具有不同于初始值的值時，它們彼此分擔(dān)同樣的比例。
這些歸一化值s1和s2可被當(dāng)作接收樣本r1和r2的符號，其中z1和z2等于r1和r2的量值除以對應(yīng)樣本的均方根噪聲電平。接收器32可以包括解調(diào)器(未示出)，后者設(shè)置為直接輸出值s1·z12和s2·z22，而不僅僅是布爾值1和0(對應(yīng)于s1，s2＝±1)，這些值就是通常所說的“軟值”。例如在Hammar的美國專利No.5099499中描述了輸出軟值的接收器解調(diào)器，現(xiàn)將其通過引用結(jié)合于此。
因為在上述量度中s1和s2為±1，如果接收的符號s1與預(yù)測校驗比特p1匹配，則以z1表示的項為零，或者如果s2與p2匹配，則以z2表示的項為零。如果二者都匹配，則相對概率值將為1。
應(yīng)當(dāng)指出，上述概率是相對概率。要獲得絕對概率，可以通過將各個值除以P(00)+P(01)+P(10)+P(11)以強使這四個概率之和為1。但是，由上述公式自然得出的縮放比例在本發(fā)明的堆棧解碼器中很有用，其中相對概率值對于s1＝p1和s2＝p2的情況為1。只要所有的預(yù)測極性都與接收的信號極性匹配，則該路徑不會惡化，因此不會發(fā)生低于次佳路徑的概率。這里，接收樣本的符號與預(yù)測樣本的符號匹配的情況稱為“零校正子”。因此，只要不發(fā)生任何極性錯誤，即只要硬解碼的校正子保持為零，則此類路徑(零校正子路徑)將無限擴展。
通過負(fù)對數(shù)似然性的累加、而不是概率的乘法累積來運算可能更為方便。當(dāng)采用上述概率的負(fù)對數(shù)時，堅持一個簡單的規(guī)則如果s1和p1不是相同極性，則將z12加到量度中。
如果s2和p2不是相同極性，則將z22加到量度中。
因為只要s1＝p1和s2＝p2，則最佳(即具有最低累積量度的)路徑的量度仍將是最佳量度，所以零校正子路徑將快速擴展，而不會追溯。當(dāng)發(fā)生極性錯誤(非零校正子)時，最佳量度適當(dāng)增加，而此時次佳路徑可能具有最低量度、即成為最佳量度，并因此被擴展。利用只能增長的量度，沿信息比特的整個圓周連續(xù)擴展的路徑，當(dāng)仍處于具有最低量度的端點時，被確定為全局最佳路徑。任何已經(jīng)具有比整個圓周路徑量度高的量度的放棄部分路徑都不可能降低其量度而成為最佳量度，因為在每次路徑擴展時，量度或者增加，或者保持不變。
現(xiàn)在給出量度的簡化說明。若ri是接收信號值，Si是根據(jù)基本信息比特的給定假定預(yù)測的校驗比特值(等于+1或-1)，ai是傳輸校驗比特(i)時的信號幅度，則累積路徑量度由如下公式給出Σi(r1-aiSi)22σ12=Σiri22σi2-ΣiriaiSiσ12+Σai2Si22σi2]]>其中σi是接收樣本(i)上噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差。
只要碼元Si是相同振幅的，例如二進制的+/-1，則上述量度中的第一項和最后一項與碼元序列Si的選擇無關(guān)。因此，僅有上述量度的中間項在將最大可能序列與其他較小可能序列區(qū)分開時是有用的。要將整個量度最小化，應(yīng)該使負(fù)的中間項盡可能地大。
接收器32可以設(shè)置為直接輸出如下值ζi=airiσi2]]>它被稱為“軟信息”。則需要通過碼元Si的選擇來最小化的量度為Σi-ζiSi]]>每次碼元Si擴展到Si+1，此量度可能增大或減小。為了得到在擴展碼元時只能增大的量度，將一個值加到該量度上，使其與碼元序列的選擇無關(guān)。加上軟信息值的模之和，就得到新的量度Σi|ζi|+Σi-ζiSi=Σi|ζi|-ζiSi=Σi|ζi|(1-siSi)]]>其中si是軟信息的符號或相位，Si是假定比特或碼元的符號或相位。在二進制信息的情況中，其中如果si和Si的符號一致，則因子(1-siSi)為零，如果不一致則為2，該運算簡單地等同于如果存在符號不一致(校正子)，則加上軟信息的振幅，或者如果符號一致(零校正子)，則不加任何項。采用只增大的量度確保了因為具有最小量度而被選擇來擴展的路徑，只要不出現(xiàn)符號錯誤(校正子)，將繼續(xù)成為具有最小量度的路徑。因為解碼過程中會在高比例的時間里遇到零校正子，所以路徑會快速擴展通過信號的零校正子區(qū)域。因為量度只能增大，所以如果路徑到達(dá)結(jié)尾而仍具有最低量度，則任何其他已具有較高量度的路徑不可能通過將該路徑擴展到結(jié)尾而變得更低。只有當(dāng)另一個未完成路徑具有與完成路徑完全相同的量度時，才可能需要擴展該未完成路徑，直到它的量度超過完成路徑的量度，或者直到它同樣以相同的量度值到達(dá)結(jié)尾。如果有兩個或多個具有完全相同量度值的最終擴展路徑，則任何一個都同等可能成為接收信號的正確解碼。可以利用其他信息、如循環(huán)冗余校驗(CRC)來判斷哪個是正確的。如果采用CRC碼來提供誤碼檢測，一種策略可以是對本發(fā)明的堆棧解碼器進行編程來獲得任何首先到達(dá)終點的結(jié)果，然后執(zhí)行CRC校驗。如果CRC校驗指示無誤碼，則接受該結(jié)果。如果CRC校驗指示誤碼，則拒絕該結(jié)果，并擴展下一個最佳路徑，直到獲得次佳最終量度。對次佳最終量度執(zhí)行CRC，繼續(xù)此過程直到結(jié)果被接受為止。
在通過引用結(jié)合于此的Dent的美國專利第5577053號中公開可以采用解碼器、比如“通用化維特比算法”來按照概率的次序產(chǎn)生最佳解碼結(jié)果、次佳解碼結(jié)果等等，并采用CRC校驗找出具有最高概率且通過CRC校驗的結(jié)果。此處公開的本發(fā)明的堆棧解碼器/算法比通用化維特比算法更有利，因為后者(GVA)同時計算所有的候選結(jié)果，而堆棧解碼器/算法只在先前計算的結(jié)果未通過CRC校驗時需要計算另外的候選結(jié)果。
當(dāng)路徑擴展到兩個新節(jié)點時，新節(jié)點之一可能會再用存儲器38中最初為存儲舊節(jié)點的概率量度和路徑歷史而分配的存儲空間。但是，如果采用追溯法來確定路徑歷史，則必須在每個節(jié)點保留至少一個比特的路徑歷史和指向先前節(jié)點的指針。若僅有路徑歷史(即通向該節(jié)點的假定碼元序列)存儲在該節(jié)點時，已被擴展的舊節(jié)點可能會被蓋寫，從而使采用追溯法很困難，即使并非不可能。
在本發(fā)明的咬尾堆棧解碼器30中，當(dāng)已經(jīng)假定了環(huán)形信息碼元塊的最后一個比特時，會保留(L-1)/r迄今未使用的接收信號樣本，它們對應(yīng)于將前L-1個信息比特再次饋送到發(fā)送編碼器中以完成編碼圓周時從發(fā)送編碼器中輸出的校驗比特。由于該路徑上所有信息碼元都可用，所以可以預(yù)測后(L-1)/r個校驗比特，其中“r”是編碼率，即r＝1/2表示二分之一編碼率，校驗比特與對應(yīng)的接收樣本組合以最終的突發(fā)擴展方式生成最終量度，從而完成該圓周。
因此，本發(fā)明的咬尾堆棧解碼器/算法，在到達(dá)碼元的循環(huán)塊的結(jié)尾時，立即執(zhí)行L個碼元的最終突發(fā)擴展。最終突發(fā)擴展包括假定一個最終碼元和再次使用假定的前L-1個碼元，導(dǎo)出一對相差碼元N的路徑的一對終結(jié)量度。如果這些量度之一仍是最小量度，則任何其他曾具有較大量度、因此具有較低概率的路徑都不能獲得更小的量度，且因此不能通過進一步擴展獲得更高的概率。所以最優(yōu)解碼的結(jié)果已經(jīng)識別出哪個是接收信號的最佳或“最大似然性解碼”。
另一方面，如果終結(jié)概率之一不是最低的，此時則會擴展其他路徑，直到它們完成整個圓周而產(chǎn)生更好終結(jié)概率，或者直到它們超過最佳終結(jié)概率。當(dāng)任何路徑都不具有低于該最佳終結(jié)概率的相聯(lián)概率時，解碼就終止，并由沿引導(dǎo)至最佳終結(jié)概率(最低終結(jié)量度)的路徑的碼元給出最大似然性解碼。
執(zhí)行L個碼元的最終突發(fā)擴展以獲得一對終結(jié)概率的過程如圖4所示。已經(jīng)擴展為包括比特bN-3、bN-2和bN-1的假定的路徑通過假定比特bN擴展。因為擴展將完成N個比特的圓周，所以編碼器40此時具有所需的所有信息以利用路徑開始時先前確定的b1、b2和b3的相同值來生成用于下列情況的校驗比特預(yù)測bN-3，bN-2，bN-1，bNbN-2，bN-1，bN，b1bN-1，bN，b1，b2bN，b1，b2，b3上述標(biāo)識的情況以突發(fā)的方式被編碼器40接收，從而假定最終8個校驗比特44，這些校驗比特與概率電路34中的最終8個接收信號樣本組合，生成分別對應(yīng)于情況bN＝1和bN＝0的終結(jié)分支概率x和y。這些通過比較電路36(參見圖3)與節(jié)點bN-1上的倒數(shù)第二的概率P組合，生成終結(jié)概率xP和yP，或者如果采用負(fù)對數(shù)似然性累計，概率電路34通過加上與最終8個校驗比特和接收樣本之間檢測的非零校正子相對應(yīng)的軟值來計算量度x和y，然后通過比較電路36將量度x和y加到倒數(shù)第二個負(fù)對數(shù)似然性P，從而獲得這兩個終結(jié)量度xP和yP。
如果這兩個終結(jié)量度之一被比較電路36確定為具有所有概率的最高值(最低量度)，則導(dǎo)致該概率的路徑上的碼元(例如通過追溯過程)被選擇為接收信號的最大似然性解碼。否則，從其他節(jié)點擴展其他路徑，直到它們下降到最佳終結(jié)概率之下(累計到更高的量度)或者直到它們產(chǎn)生更佳終結(jié)概率。所有概率低于任何終結(jié)概率的存儲路徑都可以被擦除，以便節(jié)省和再利用存儲器38中的空間。
說明上述方法的流程圖如圖5所示。該方法從步驟50開始，其中，2L-1個起始節(jié)點的量度被初始化。它可以包括將對應(yīng)于前L-1個比特的所有可能的許多節(jié)點初始化為具有例如零對數(shù)似然性量度。當(dāng)?shù)谝淮芜M行到步驟52時，第L個比特被假定為1或0，從而產(chǎn)生到兩個新節(jié)點的兩個分支。利用這兩個新節(jié)點的路徑歷史中的L個比特，編碼器40首次操作以預(yù)測1/r編碼比特。這些預(yù)測的編碼比特在極性上與來自接收器解調(diào)器的軟信息比較，僅當(dāng)極性不一致時，通過將軟信息的模加到父節(jié)點的量度上來得到這兩個新節(jié)點的量度。對這些節(jié)點之一，如果未發(fā)生極性不一致，即路徑為零校正子路徑，則該節(jié)點仍將具有零量度并被選來進一步擴展，優(yōu)先于其他起始狀態(tài)之一。否則，將選擇具有迄今為零的量度的其他起始狀態(tài)之一來進行擴展?？梢栽诓襟E52的第一次執(zhí)行之后，通過按一個碼元擴展所有起始狀態(tài)，節(jié)點的數(shù)量將增加到2L。該方法進行到步驟54，其中，判斷是否已經(jīng)沿剛擴展的路徑假定所有數(shù)據(jù)碼元。如果步驟54中判斷最后一個新碼元不是該循環(huán)塊的最后一個碼元，則該方法向后進行到步驟52，其中，具有最低量度的節(jié)點被擴展一個碼元，產(chǎn)生校驗比特，并計算和比較量度以確定具有最低量度(最高概率)的路徑。如果步驟54中判斷最后的新碼元是循環(huán)塊的最后碼元，則該方法進行到步驟56。在步驟56，因為沿剛擴展的路徑所有數(shù)據(jù)碼元此時都可用，所以編碼比特圓周中的所有其余的編碼比特可以根據(jù)路徑歷史中的第一假定碼元來計算，并與對應(yīng)的軟信息樣本進行比較而生成在最后節(jié)點擴展時產(chǎn)生的兩個分支的終結(jié)量度。在步驟58，這兩個終結(jié)量度與其他量度進行比較，從而確定它們中任一個是否是所有量度中的最低量度。在步驟58，如果終結(jié)量度之一仍是最小的，則其他任何量度都不可能變得更小，因為擴展路徑時，從不從量度中減去一個值。處于此情況時，方法終止于步驟60，表示與該特定的終結(jié)量度相關(guān)聯(lián)的路徑歷史是最佳解碼結(jié)果。如果在步驟58確定除終結(jié)量度之一以外的量度更低，則該方法轉(zhuǎn)至步驟52，擴展具有最低量度的節(jié)點，直到所有量度變得高于該最低終結(jié)量度，或者直到產(chǎn)生另一個在步驟58中被確定為所有量度中最低者的終結(jié)量度。因此，當(dāng)已經(jīng)產(chǎn)生至少一個終結(jié)量度時，圖5的流程圖應(yīng)該在步驟52之后包括附加的測試，將路徑擴展之后的量度與最低終結(jié)量度比較，并刪除量度比最低終結(jié)量度高的路徑。為簡化起見，圖5中省略了這些步驟，但是在圖6中完整地表示。
類似于圖5，圖6的流程圖起始于步驟50和52。在步驟52之后，該方法進行到步驟62，其中，確定迄今是否有任何終結(jié)量度。如果沒有，則該方法進行到步驟54，并按照先前參考圖5所述的繼續(xù)。如果在步驟62確定有至少一個終結(jié)量度，則在步驟64將該最小終結(jié)量度與剛生成的兩個新分支量度比較。如果在步驟64中任何一個分支量度高于該最小終結(jié)量度，則在步驟66刪除該分支(路徑和相關(guān)量度)，該方法進行到步驟58，并按照先前參考圖5所描述的繼續(xù)。如果在步驟64確定這兩個新節(jié)點量度都不大于該最小終結(jié)量度，則該方法進行到步驟54，并按照先前參考圖5所描述的繼續(xù)。
接收器解調(diào)器可以輸出用對數(shù)編碼的軟值，以便能夠表示廣泛不同的信噪比的接收校驗比特，而不需要大的字長。對數(shù)編碼的軟值可以在量度累積之前被轉(zhuǎn)換為非對數(shù)編碼的值，或者可以利用一種處理，例如利用通過引用結(jié)合于此的Dent的美國專利第5944774號中所描述的處理，生成許多對數(shù)編碼值之和的對數(shù)，從而使用對數(shù)量度累計。采用對數(shù)編碼的值還有助于任何后解調(diào)器縮放或“數(shù)字AGC(自動增益控制)”，可能需要這些來獲得適合堆棧解碼器使用的軟值。縮放對數(shù)值通常是通過對它們加上或減去一個常數(shù)來獲得的，如Dent的題為“快速自動增益控制”的美國專利5646963、5615231和5568518中所描述的，將這些專利通過引用結(jié)合于此。但是，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員，顯然也可以實現(xiàn)其他縮放。
本發(fā)明解碼器的典型應(yīng)用是對編碼壓縮的數(shù)字語音進行解碼，所述數(shù)字語音是通過受到差錯影響的媒體、如蜂窩無線鏈路接收的。首先利用線性PCM(脈碼調(diào)制)以示例的抽樣率8千個樣值/秒或者有時16千個樣值/秒對語音進行數(shù)字化。然后對線性PCM語音表示進行壓縮算法、如各種現(xiàn)有技術(shù)的算法ADPCM(自適應(yīng)差分PCM)、RELP(剩余受激線性預(yù)測)、CELP(碼激勵線性預(yù)測)、VSELP(矢量和激勵線性預(yù)測)以及AMBE(先進多波段激勵)，它們常用于各種數(shù)字無線電話系統(tǒng)，且以上排序是根據(jù)所實現(xiàn)的壓縮量。AMBE以3.6千比特/秒的輸出比特率實現(xiàn)最大壓縮，同時保持良好的語音質(zhì)量。
只要利用語音的高度冗余并降低冗余度來壓縮語音，剩余的比特就會承載比原始比特多的信息，且如果解碼出錯，就會導(dǎo)致語音質(zhì)量的更大破壞。關(guān)于誤碼對語音質(zhì)量的影響，輸出比特在感知重要性上可能并不相等，視所用的壓縮類型而定。例如，在已知的每20ms獲得72個輸出比特的AMBE壓縮器中，12個比特在感知重要性上是非常高的，應(yīng)該得到比其余60個更高程度的編碼保護。因此，比特可以被劃分為很重要或I類比特以及不很重要或II類比特。I類和II類比特是采用如以上結(jié)合的(08/943885)專利申請所述的不同量的糾錯編碼來進行編碼的。例如，最重要的12個比特可以采用比率1/5碼來進行編碼以獲得60個編碼比特，而其余60個比特采用比率1/3碼來進行編碼以獲得180個編碼比特，總計240個編碼比特。然后可以通過收縮模式將240編碼比特劃分為兩組的120個比特，如在最簡單的情況中，將比特分別劃分為奇數(shù)和偶數(shù)編號的比特組。一組比特表示采用第一比率2/5和比率2/3代碼進行編碼的語音塊，而第二組表示采用與第一代碼互補的第二比率2/5和比率2/3代碼進行編碼的語音塊，使得所組合的這兩組構(gòu)成了最優(yōu)比率1/5和比率1/3代碼?？梢允褂玫谝恍诺?、如TDMA(時分多址)幀周期中的第一時隙來傳輸任一塊，而且可以采用、也可不用第二信道來傳輸?shù)诙€塊，視第二信道的可用性而定。還可以通過不同軌道衛(wèi)星或蜂窩基站對兩個塊進行中繼以提供空間分集。
通過咬尾編碼器對最重要的12個比特進行編碼是恰當(dāng)?shù)?，因為采用意味著非常大開銷的尾部比特的這一方案，可以更有助于增加編碼量、即降低代碼的比率“r”。這種編碼還具有編碼序列的長度、12比特不比典型代碼約束長度大很多的特征。針對此類問題設(shè)計的特殊代碼搜索建議了一些最優(yōu)代碼多項式，它們與對于連續(xù)卷積編碼來說是最優(yōu)的代碼多項式不同。但是，在用維特比算法(具有咬尾的卷繞)解碼的仿真過程中，發(fā)現(xiàn)這些最優(yōu)多項式也最易受影響而導(dǎo)致維特比算法誤入歧途，從而丟失最大似然性結(jié)果。本發(fā)明避免了咬尾維特比算法的這種缺點。
可以通過對應(yīng)于初始編碼器狀態(tài)中的八比特的所有可能、將本發(fā)明的堆棧解碼器初始化到256節(jié)點、并且利用最初五個軟解調(diào)的接收信號樣本計算初始路徑量度，可以對限定長度八、比率1/5收縮比例2/5的咬尾碼進行解碼?；蛘?，對于收縮比率2/5代碼，起始解碼器狀態(tài)生成兩個或三個信號值，而之后的狀態(tài)生成三個或兩個信號值，以便每兩個數(shù)據(jù)比特移位獲得5個編碼信號值。因為可以在信息比特圓周的任何位置開始咬尾解碼，所以可以有利地拾取獲得三個而非兩個編碼信號值的起始點，從而根據(jù)三個軟解調(diào)的接收信號值提供初始量度，所述三個軟解調(diào)的接收信號值將不正確的路徑與正確路徑有效地區(qū)分開。
該算法通過擴展具有指示最高概率的最佳(最低)量度的路徑來進行。僅需要四次擴展即可完成12個比特的圓周，之后可以按照先前所述執(zhí)行最終突發(fā)擴展來為最佳路徑計算終結(jié)量度。如果此最終量度仍是最佳量度，則它就是最大似然性結(jié)果。或者，將擴展次佳路徑，依此類推。如果給定量的處理之后，未識別出任何最大似然性結(jié)果，則聲明疑符。當(dāng)聲明疑符時，語音解碼器執(zhí)行特定操作，通過稱為“去打嗝(deburping)”或者學(xué)術(shù)上稱為“語音內(nèi)插”或“人工參數(shù)重構(gòu)”的眾所周知的方法避免輸出不自然和令人厭煩的聲音。
最大似然結(jié)果用于重新計算其他180個編碼比特的加擾掩碼，所述編碼比特對應(yīng)于運用在不很重要的60個比特上的比率1/3代碼。重新計算的加擾掩碼用于還原這180個比特(或收縮比率2/3代碼的情況中的90個比特)。然后，通過咬尾維特比算法或本發(fā)明堆棧算法的第二種應(yīng)用將這90個或180個比特解碼。如果采用后者，且在第二種數(shù)量的處理之后，無法識別出最大似然結(jié)果，則聲明疑符。另一方面，如果采用由于更大的塊而更可能充分執(zhí)行的咬尾維特比算法，則可以對具有卷繞或重疊的整個比特圓周進行解碼，使得第一次解碼的比特至少被解碼第二次，當(dāng)?shù)诙谓獯a的比特的充分?jǐn)?shù)量與第一圓周上解碼的比特一致時，解碼停止，或者在給定的重疊和解碼比特的中心圓周之后，解碼停止，忽略第一個和最后一個解碼的比特，從具有最佳量度的狀態(tài)進行選擇作為解碼的結(jié)果。在根據(jù)量度對比特圓周的第一個解碼之前和剛好對比特圓周的最后一個解碼之后，必須計算關(guān)于所選比特的相應(yīng)的解碼器量度。這要求在解碼期間至少保存這兩個特定點上的量度。因此所計算的最終量度可以用作去擾掩模的可靠性的指示，因而也是對最重要的12個比特的解碼的可靠性指示。如果此可靠性太低，可以聲明疑符。當(dāng)由于上述任何一個原因而聲明疑符時，最好讓語音解壓器根據(jù)歷史或環(huán)境正確解碼的語音塊執(zhí)行對語音波形的“最佳猜測”的人工重構(gòu)，而不將錯誤的比特傳送到語音解壓器。人工替補波形的導(dǎo)出在Dent的美國專利第4532636號中有描述，現(xiàn)通過引用結(jié)合于此。
因此，上面描述了一種新的咬尾堆棧解碼器，用于處理來自無線電信號解調(diào)器的軟信息，從而對信息比特圓周塊解碼。這種新的解碼器不存在現(xiàn)有技術(shù)的維特比算法“丟失”真的最大似然結(jié)果的缺點，并且避免了多種維特比解碼器的復(fù)雜性。它還避免了采用現(xiàn)有技術(shù)的非咬尾堆棧算法時可能發(fā)生的無限量的追溯，同時避免了可另外用來界定塊大小的尾部比特的開銷。
咬尾可以出現(xiàn)在本發(fā)明的堆棧解碼器/算法可有效利用的其他場合。例如，圖7說明總地以70表示的傳輸格式，所述傳輸格式用于傳輸數(shù)據(jù)比特b1-bn的塊72，它包括傳輸該塊的第一個比特之前的每個被傳輸?shù)膲K的最后一個比特的循環(huán)重復(fù)74。圖8說明在76中，由與發(fā)射機或接收機相隔不同距離的物體的反射所產(chǎn)生的相對延遲回波的重疊，這導(dǎo)致碼間干擾(ISI)。因此，各個接收的信號樣本取決于根據(jù)如下公式組的一組相鄰碼元r1＝C0.S1+C1.Sn+C2.S(n-1)+C3.S(n-2)+C4.S(n-3)r2＝C0.S2+C1.S1+C2.Sn+C3.S(n-1)+C4.S(n-2)r3＝C0.S3+C1.S2+C2.S1+C3.Sn+C4.S(n-1)r4＝C0.S4+C1.S3+C2.S2+C3.S1+C4.Snr5＝C0.S5+C1.S4+C2.S3+C3.S2+C4.S1r6＝C0.S6+C1.S5+C2.S4+C3.S3+C4.S2r7＝C0.S7+C1.S6+C2.S5+C3.S4+C4.S3r8＝C0.S8+C1.S7+C2.S6+C3.S5+C4.S4r(n-3)＝C0.S(n-3)+C1.S(n-4)+C2.S(n-5)+C3.S(n-6)+C4.S(n-7)r(n-2)＝C0.S(n-2)+C1.S(n-3)+C2.S(n-4)+C3.S(n-5)+C4.S(n-6)r(n-1)＝C0.S(n-1)+C1.S(n-2)+C2.S(n-3)+C3.S(n-4)+C4.S(n-5)r(n)＝C0.Sn+C1.S(n-1)+C2.S(n-2)+C3.S(n-3)+C4.S(n4)其中r1...r(n)是接收信號樣本；S1...Sn是傳輸?shù)拇a元；以及C0...C4是多徑傳播，ISI或“信道”系數(shù)。
由于包含循環(huán)前置碼，所以上述方程式是循環(huán)的，建議循環(huán)或咬尾均衡器可適用于從接收碼元r1...r(n)確定傳輸?shù)拇a元S1...Sn，從而補償ISI。一種可以根據(jù)本發(fā)明構(gòu)造的咬尾均衡器是咬尾維特比均衡器。咬尾維特比均衡器在如下情況時是適當(dāng)?shù)腎SI碼元的數(shù)目，即各個接收樣本r1、r2...所取決于的碼元S1、S2...的數(shù)量L得出合理用于實際實現(xiàn)的均衡器狀態(tài)的數(shù)目2L。在現(xiàn)有技術(shù)的均衡器中，通常采用16-64左右的狀態(tài)數(shù)，而在卷積糾錯解碼器中通常采用多達(dá)256的狀態(tài)數(shù)。因此，合理的狀態(tài)數(shù)為小于或等于256的數(shù)量，但是隨著數(shù)字信號處理技術(shù)的改進，根據(jù)摩爾定律，此數(shù)量應(yīng)該是每18個月翻一倍。在上述示例公式中ISI碼元的數(shù)量L是5，它需要16個狀態(tài)的咬尾均衡器。此外，均衡器需要通稱為信道估算值的ISI系數(shù)C0...C4。最困難的情況發(fā)生在必須在未知碼元S1...Sn僅使用n個接收值r1...r(n)的同時估算信道估算值時，該問題稱為“盲均衡”。Dent的美國專利5557645和5619533中公開了一種盲均衡器，現(xiàn)通過引用結(jié)合于此。此處將不解決盲咬尾均衡。而是假定信道估算值C0...C4已經(jīng)通過獨立裝置估算出來，如在CDMA(碼分多址)系統(tǒng)的情況中與導(dǎo)頻碼或?qū)ьl碼元進行相關(guān)處理，或者在發(fā)射機和接收機之間對某些可用于估算信道系數(shù)C0...C4的碼元S1...Sn的一些固定值進行先驗協(xié)定。
例如，如果至少2L-1個連續(xù)碼元、如S1...S9為預(yù)先協(xié)定的恒值碼元，則對于其中不包含未知碼元的C0...C4，就獲得5個方程式，例如對應(yīng)于r5...r9的那些公式。從而，獲得單一的最初起始狀態(tài)，它具有由L個碼元S1...S5組成且對應(yīng)于單一最初L-1個碼元假定S6...S9的單一路徑歷史，同時還獲得迄今為零的路徑量度和最初一組信道估算值C0...C4。上述單個起始狀態(tài)的初始化之后，則將下一個未知碼元S10先假定為布爾“0”。然后將信道估算值C0...C4和碼元S6...S10用于對應(yīng)于r10的公式中，從而預(yù)測應(yīng)該接收的信號樣本r10的值。將該預(yù)測的值減去樣本r10的實際接收值，并將其差的平方加上最初為零的路徑量度，得到新量度，它是對應(yīng)于L-1個碼元S7...S10且S10為零的新狀態(tài)的量度。S6傳遞到該狀態(tài)的路徑歷史，其中此時將包含S1...S6。對于S10等于布爾“1”的情況重復(fù)該過程，得到對應(yīng)于S7...S10且S10為1的第二狀態(tài)。然后，通過假定S11將這兩個狀態(tài)分支并依法繼續(xù)，直到創(chuàng)建對應(yīng)于S10...S13的所有可能的2L-1＝16種狀態(tài)為止。之后，當(dāng)假定S14時，先采用S10＝″0″的狀態(tài)，然后采用S10＝″1″的狀態(tài)來假定它。其余所有碼元同樣，選擇提供最佳路徑量度的作為新狀態(tài)S11...S14，且將提供最佳量度的狀態(tài)中的值S10變成該狀態(tài)的路徑歷史。依照現(xiàn)有技術(shù)的維特比均衡器繼續(xù)此過程，直到遇到“尾部”為止，此時則采用用于終止咬尾解碼器的本發(fā)明的過程。
“尾部”是在剛剛假定了最后比特Sn并處理了接收的值r(n)以更新路徑量度時遇到的。還要處理接收樣本r1...r4，它們不用于產(chǎn)生初始信道估算值，因為當(dāng)時關(guān)于r1...r4的公式已包含迄今仍未知的碼元Sn、S(n-1)、S(n-2)和S(n-3)。但是這些未知的碼元此時對應(yīng)于16個狀態(tài)，且每個狀態(tài)包含那些碼元值的不同假定。因為其余四個關(guān)于r1...r4的公式僅取決于已知碼元S1...S4和與這些狀態(tài)相關(guān)的碼元，所以可以利用S(n)...S(n-3)和S1...S4的狀態(tài)值對每個狀態(tài)估算接收樣本r1...r4，并且從r1...r4的相應(yīng)接收值中減去r1...r4的四個估算值，從而根據(jù)四個其余的接收樣本r1...r4提供每個狀態(tài)的量度的最終更新。具有最低的最終更新量度的狀態(tài)則包含最佳解碼結(jié)果。或者，可以通過一次處理一個接收值來更新量度，從r1開始并使用S1的已知值得到按2收縮到2L-2的狀態(tài)數(shù)，然后處理r2，使用S2得到2L-3個狀態(tài)，依此類推，直到留下包含最大似然解碼結(jié)果的單一最終狀態(tài)為止。
當(dāng)ISI碼元的數(shù)目會導(dǎo)致維特比均衡器的數(shù)量過多的狀態(tài)時，眾所周知，通過允許上述公式的一行中的某些碼元已經(jīng)變成路徑歷史來減小狀態(tài)數(shù)目，這通常稱為“每幸存者(per-survivor)”處理器，或者采用本領(lǐng)域中已知的DFE(直接反饋均衡器)抽頭。還已知DFE抽頭應(yīng)該最好與較低值的信道系數(shù)Ci和“維特比抽頭”相關(guān)聯(lián)，或者應(yīng)該將假定為與狀態(tài)數(shù)2L-1相關(guān)的值的所有不同可能組合的那些L-1個碼元與較高值的Ci相關(guān)聯(lián)。如果最前面的值、例如C0...C3高于值C4...C(L-1)，則通過以接收時間順序處理接收樣本、即沿咬尾圓周順時針移動來做到這一點。否則，如果C(L-1)...C(L-4)大于C(L-5)...C0，則應(yīng)該以逆時間順序、即沿咬尾圓周逆時針移動來處理r值。還已知，采用預(yù)濾波器對接收樣本序列...r1...rn...進行預(yù)濾波，從而獲得似乎已經(jīng)通過修改的信道系數(shù)描述的修改后信道接收的修改后的接收樣本序列。當(dāng)適當(dāng)選擇預(yù)濾波器參數(shù)時，修改的信道系數(shù)可以具有任何期望的特性，如一些很大而另一些很小。
還可以將咬尾維特比均衡器初始化為包括利用小于2L-1個已知碼元的初始信道估算值的起始條件。因為初始2L-1個狀態(tài)各包含L-1個碼元的假定，所以唯一要求的是，另外L個碼元是已知的并且位于此L-1個碼元之前、之后或之間，以便提供2L-1個連續(xù)已知或假定的碼元的完整塊，從而可根據(jù)這些碼元、通過對各個狀態(tài)求出L個公式以計算初始信道估算值。這樣，各個狀態(tài)具有不同的一組信道估算值，正如Gudmundson的美國專利第5164961號中所公開的，現(xiàn)將其通過引用結(jié)合于此。甚至可以通過僅在假定另一個新數(shù)據(jù)碼元之后估算信道，進一步將所需的已知碼元的數(shù)量減少到L-1，如公開于Bottomley、Dent和Lampe與1999年10月25日提交的美國專利申請第09/426374號，現(xiàn)將其通過引用結(jié)合于此。
按照上面提出的、利用各個狀態(tài)的假定碼元得到的初始信道估算值不是可靠的信道估算值，因此，這些信道估算值無法在此時靈敏地用來解調(diào)相同的接收樣本，以便確認(rèn)假定碼元是正確的。但是，這些信道估算值可以用于處理新的信號樣本并更新量度，直到對樣本r(n)的處理進行到最后一個碼元假定值Sn。此時，遇到“尾部”，其中碼元S1...S4被再次用來處理r1...r4分離的接收樣本假定值，對此，如果那些碼元不屬于L個預(yù)先協(xié)定的碼元，則碼元可以存在于不同狀態(tài)的路徑歷史中。因此，咬尾的最終操作包括利用前L-1個碼元(從各個狀態(tài)中分別選擇的)以及來自同一個狀態(tài)的最后假定碼元S(n)...S(n-L+2)，處理前L-1個接收樣本來產(chǎn)生該狀態(tài)的最終量度。這樣，具有最低最終量度的該狀態(tài)就包含最大似然結(jié)果，是將接收樣本r1...r4作為一個塊處理還是一次一個地處理，以及若關(guān)聯(lián)“尾部”碼元是已知碼元則按2來縮小狀態(tài)數(shù)或者在它是未知碼元的情況下不這樣做，都取決于塊的開始處未知碼元散布在已知碼元中的方式。當(dāng)遇到尾部時、咬尾算法逐漸收縮到的最小狀態(tài)數(shù)為2L-M-1，其中m是可以在任何連續(xù)L-1個碼元中找到的已知碼元的最大數(shù)量。當(dāng)達(dá)到此最小狀態(tài)數(shù)時，具有最低量度的狀態(tài)包含期望的結(jié)果。
當(dāng)時間擴散或ISI擴展到超過合理復(fù)雜程度的維特比算法可以處理的更多碼元上時，則取而代之可以使用咬尾堆棧均衡器。除非有已知起始狀態(tài)可用，否則堆棧均衡器所用的堆棧算法將節(jié)點數(shù)擴展到與維特比算法的狀態(tài)數(shù)相同。即使如此，對于每個處理的碼元，并非所有節(jié)點都會被擴展，所以這種堆棧算法仍會有用。但是，由于為了信道估算而通常包括已知的碼元，所以它們還可以用于為咬尾堆棧算法提供起始狀態(tài)。
例如，假定一個包括已知碼元的子塊的信息碼元塊通過時間擴散的信道來傳輸。該信息碼元塊包括在傳輸結(jié)束時對第一傳輸?shù)拇a元的循環(huán)重復(fù)，或者等效地在開始處對最后傳輸?shù)拇a元的循環(huán)重復(fù)。已知碼元子塊可以是開始和結(jié)束處的碼元，或者可以位于塊的中間。已知碼元子塊最好包含至少2L-1個已知碼元，其中L是對應(yīng)于最大多徑延遲的碼元周期數(shù)目。這使得一些公式只包含至少足以解出L個信道估算值C0...C(L-1)的已知碼元。下一個公式、比如上面公式組中的第一個公式包含一個未知碼元(例如S1)，而下一個公式包含兩個未知碼元，依此類推。因此，第一個公式可用于通過依次對S1的每個可能值計算第一方程的RHS和LHS之間的平方差來提供堆棧算法的最初起始分支。把所得到的量度相對于與S1的各個可能值對應(yīng)的一組初始節(jié)點進行存儲。再者，可以任選地基于S1的節(jié)點假定為真的假設(shè)對每個節(jié)點分別地更新信道估算值。然后將S1用作額外的已知碼元，與先前的已知碼元一起重新估算信道系數(shù)C0、C1、C2...等?？梢匀芜x地將一組更新的信道系數(shù)對應(yīng)于各個節(jié)點進行存儲。如果每個節(jié)點存儲分別更新的信道估算值，則可以將該算法稱為“每節(jié)點的信道模型”算法，類似于Gudmundson公開的用于維特比均衡器的“每狀態(tài)的信道模型”算法。
本發(fā)明的堆棧均衡器接著這樣進行，將路徑從具有指示最高概率的量度(最低量度值)的節(jié)點擴展，假定S2的所有可能值，以便從迄今最佳的節(jié)點生成進一步的分支。路徑擴展繼續(xù)進行，直到分支到達(dá)假定了最后的未知碼元、例如碼元S(n-4)處。因為其余的碼元S(n-3)、S(n-2)...S(n)都是已知的，此時可以將尚未使用的其余公式一起用于先前所述的突發(fā)方式的擴展，以便完成咬尾圓周，從而得到最后未知碼元S(n-4)的各個值的最終量度。如果這些最終量度之一仍是所有存儲的量度中的最佳量度(最低量度)，可能具有足夠的余量，則與該最終量度相關(guān)聯(lián)的路徑歷史則是接收信號的期望的最大似然性均衡。
當(dāng)采用本發(fā)明的堆棧均衡器時，它可以有利地從已知碼元子集合或者在時間上向后擴展路徑或者在時間上向前擴展路徑，這取決于是信道系數(shù)C(L-1)還是C0更大。在現(xiàn)有技術(shù)、例如通過引用結(jié)合于此的Dent的美國專利第5335250號中已知，利用維特比算法可以有利地向前或向后解調(diào)。當(dāng)正在處理的信號塊內(nèi)發(fā)生衰落時，向前或向后解調(diào)對于維特比算法是有用的，當(dāng)然這不是為本發(fā)明的堆棧均衡器選擇向前或向后解調(diào)的目的。在堆棧均衡器中，如果信道系數(shù)C0是較大的信道系數(shù)，則最好采用向前均衡，因為這將最大限度地影響下一分支上的量度，從而快速地放棄錯誤路徑。另一方面，如果信道系數(shù)C(L-1)較大，為了類似原因最好采用逆時間均衡。
如Zangi和Hui的1999年8月20日提交的美國專利申請第09/378314中所述，最好C0或C(L-1)是所有信道系數(shù)中最大的，以便降低稱為MLSE-PSP(每幸存者的最大似然序列估算處理)的維特比算法的復(fù)雜性?？梢岳眠m當(dāng)確定的預(yù)濾波器對接收信號進行預(yù)濾波來確保這一點。但是，當(dāng)不能使用咬尾時，該維特比算法必須從已知碼元子集合在時間上向前和向后都均衡信號。這需要用于使信道系數(shù)C0最大的向前解調(diào)的第一預(yù)濾波器的計算和應(yīng)用，以及用于使信道系數(shù)C(L-1)最大的向后解調(diào)的第二預(yù)濾波器的計算。但是，在咬尾均衡器的情況中，由于循環(huán)擴展的原因，解調(diào)可以在同一個方向上或者向前或者向后繼續(xù)，對所有碼元進行解調(diào)。因此，對于咬尾維特比均衡器只需要單個預(yù)濾波操作，而對于堆棧均衡器可能完全不需要預(yù)濾波。然而，并非把預(yù)濾波排除在外，因為眾所周知，通過例如匹配濾波器或白噪聲濾波器進行預(yù)濾波在解調(diào)接收信號時可能是有利的。
在與維特比算法相對的堆棧均衡器中，對于不同長度的路徑比較量度。不同于堆棧解碼器，分支量度不是簡易地特征化為具有“零”或“非零”校正子。因此，要給出不同長度的路徑之間的有效比較，可以采用Fano型量度。例如，可以將這些量度加上一個值，與路徑保留以完成圓周的碼元的數(shù)目成比例。所加的值等于各個接收樣本的均方噪聲電平，這可以在信道估算過程中推導(dǎo)出來。當(dāng)最初估算信道或隨后利用已知碼元更新信道時，只包含已知碼元的公式被求出，剩余誤差的平方和除以用于獲取每接收樣本值的噪聲估算值的公式的數(shù)量。此值再乘以剩余碼元的數(shù)量，并加上該路徑量度。例如，噪聲估算值可以乘以咬尾圓周中碼元的數(shù)量，并用作初始節(jié)點的起始量度。此后，在每次路徑擴展之后，減去該噪聲值，使得增長得不如每樣本的期望噪聲電平快的路徑量度不被過早放棄。如果路徑擴展之后更新信道系數(shù)和更新噪聲估算值，則在加上新噪聲值乘以新的剩余碼元數(shù)目之前，減去原來的噪聲值乘以原來的剩余碼元數(shù)目。
當(dāng)完成圓周時，可能會要求最終最佳量度比次佳量度小噪聲的某個整數(shù)倍，例如3-6倍，使得所發(fā)現(xiàn)最佳量度可能通過另一路徑變得更好的機會有3西格瑪或6西格瑪級的不可能性。一般來說，堆棧均衡器不需要是咬尾均衡器，且通過適當(dāng)選擇量度、例如Fano量度，可用于對連續(xù)傳輸進行解碼。
上面描述了堆棧算法的許多新應(yīng)用和修改，包括對咬尾卷積碼進行解碼，以及對通過色散媒體接收且受到明顯碼間干擾的信號進行均衡。對于前者，提出一種新的有利量度，它具有如下特性具有指示所有其他部分解碼測試的最高概率的量度(最低量度值)的發(fā)現(xiàn)的第一個完整解碼必須是最大似然解碼。在不違背如以下權(quán)利要求書所述的本發(fā)明的精神或范圍的前提下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以選擇性地采用現(xiàn)有技術(shù)中已知的其他量度。
權(quán)利要求
1.一種用于傳遞數(shù)字編碼信號的方法，所述方法包括如下步驟將所述數(shù)字編碼信號分成碼元塊；對所述碼元塊進行糾錯編碼，從而產(chǎn)生用于傳輸?shù)木幋a碼元塊；接收所傳輸?shù)木幋a碼元塊；計算所述碼元塊的似然值，具體步驟為連續(xù)擴展具有最大相關(guān)似然指示的部分碼元塊，并更新與之相關(guān)的似然值，直到或者(a)得到完整碼元塊的似然值，或者(b)超過預(yù)設(shè)的處理時間；當(dāng)?shù)玫酵暾a元塊的似然值時，利用所得到的完整碼元塊重構(gòu)所述數(shù)字編碼信號；以及當(dāng)超過所述處理時間時，利用先前或隨后得到的完整碼元塊重構(gòu)所述數(shù)字編碼信號。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)字編碼信號是語音信號。
3.一種對已被編碼器利用咬尾糾錯碼字編碼的信息信號進行解碼的方法，所述方法包括如下步驟將與編碼器的所有可能的起始狀態(tài)對應(yīng)的若干解碼器狀態(tài)初始化成具有相等的相關(guān)似然量度；接收表示前面若干編碼碼元的信息信號，并且已知所接收的信息信號，為各個解碼器狀態(tài)更新相關(guān)似然量度；接收表示另一些編碼碼元的另一些信息信號，并且通過已知所述另一些接收的信息信號、更新相關(guān)似然量度而生成關(guān)于各個可能的假定擴展解碼信息碼元的新似然量度，從而擴展具有最高似然量度的解碼器狀態(tài)，以及將所述擴展解碼信息碼元的假定值添加到所述擴展的解碼器狀態(tài)的碼元歷史中；繼續(xù)接收又一些信息信號，并通過假定附加的信息碼元來生成又一些擴展的解碼器狀態(tài)，從而擴展具有最高似然量度的解碼器狀態(tài)，直到假定了以咬尾碼字編碼的最后的信息碼元；當(dāng)假定了最后的信息碼元時，通過接收和處理隨所述咬尾碼字而定的所有其余的信息信號，完成對各個相應(yīng)的擴展解碼器狀態(tài)的最終量度的計算；確定所述最終量度之一是否表現(xiàn)出所有最終和部分量度中的最高似然量度；如果所述最終量度之一表現(xiàn)出最高似然量度，則將相關(guān)的解碼器狀態(tài)的碼元歷史用作解碼信息；以及如果一個部分量度表現(xiàn)出比任何最終量度都高的似然量度，則繼續(xù)擴展與最高似然性的部分量度相關(guān)的解碼器狀態(tài)，直到或者所有部分量度都表現(xiàn)出低于最佳的最終量度的似然性，或者計算出另一些最終量度而其中至少一個表現(xiàn)出高于先前得到的最終量度的似然性。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述起始狀態(tài)被初始化為具有零量度。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述接收的信號是來自信號解調(diào)器的軟值。
6.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于量度更新包括利用所述編碼器的本地復(fù)制，基于對與解碼器狀態(tài)相關(guān)的碼元歷史再編碼來預(yù)測接收信號值；將接收信號值與預(yù)測的接收信號值進行比較以生成δ量度；以及將所述δ量度與先前解碼器狀態(tài)的似然量度組合而生成更新的似然量度。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，如果所述預(yù)測的接收信號值的符號與所述接收信號值的符號相符，則所述δ量度為零，而如果這些符號不相符，則所述δ量度為非零值。
8.一種用于對糾錯編碼的信息碼元進行解碼的堆棧解碼器，所述堆棧解碼器包括接收器，用于接收糾錯編碼的信息碼元并生成對應(yīng)于編碼碼元的輸出信號；存儲器，用于存儲若干內(nèi)部解碼器狀態(tài)，每個解碼器狀態(tài)具有相關(guān)的碼元歷史和表現(xiàn)出概率的似然性的累積量度；處理裝置，用于按一個新解碼的碼元連續(xù)擴展具有表現(xiàn)出最高似然性的量度的解碼器狀態(tài)的相關(guān)碼元歷史，并且計算所述擴展解碼器狀態(tài)的新量度，所述處理裝置包括編碼器，它對與各個擴展的解碼器狀態(tài)相關(guān)的碼元歷史再編碼來產(chǎn)生預(yù)測信號；概率電路，它接收所述預(yù)測信號和接收器輸出信號，并且如果所述預(yù)測信號和接收器輸出信號具有相同的符號，則將零加到所述解碼器狀態(tài)量度而獲得解碼器狀態(tài)的新量度，或者如果所述預(yù)測信號和接收器輸出信號具有不相同的符號，則將非零值加到所述解碼器狀態(tài)量度而獲得解碼器狀態(tài)的新量度；以及比較電路，它接收與各個可能的解碼器狀態(tài)相關(guān)的新量度，并且選擇具有表現(xiàn)出最高似然性的量度的解碼器狀態(tài)來用于擴展。
9.一種用于對受到碼間干擾(ISI)的接收信號進行解碼的方法，所述方法包括如下步驟利用所述接收信號中的已知碼元的子集估算指示ISI的若干信道系數(shù)；利用起始量度值將存儲器中的起始狀態(tài)初始化；假定與已知碼元相鄰的第一碼元，并且用所述估算的信道系數(shù)作為組合加權(quán)值將所述第一假定碼元與所述已知碼元組合，從而得出第一信號預(yù)測；將所述第一信號預(yù)測與相應(yīng)的接收信號值相比而得出分支量度，并且將所述分支量度與所述起始量度組合而得出與新存儲狀態(tài)相關(guān)的新量度；定期確定具有表現(xiàn)出最高似然概率的相關(guān)量度的狀態(tài)；通過依次假定下一個碼元，連續(xù)擴展最高似然概率的存儲狀態(tài)以獲得新狀態(tài)；根據(jù)與相應(yīng)的信號預(yù)測和相應(yīng)的接收信號樣本的比較相關(guān)的前一狀態(tài)的量度，計算新狀態(tài)的量度；以及當(dāng)計算出表現(xiàn)出最高似然概率的最終量度時，利用與之對應(yīng)的狀態(tài)的假定碼元歷史作為解碼的接收信號。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述接收信號包括利用循環(huán)擴展來連接而構(gòu)成循環(huán)塊的碼元塊。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，當(dāng)存儲狀態(tài)中至少一個被擴展為包含所述循環(huán)塊中所有碼元并且該狀態(tài)的相關(guān)量度表現(xiàn)出以足夠的余量大于任何其他狀態(tài)的似然性的似然性時，解碼終止。
12.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，連續(xù)假定的碼元對應(yīng)于遲于已知碼元的時間周期。
13.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，連續(xù)假定的碼元對應(yīng)于已知碼元之前的時間周期。
14.如權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，連續(xù)假定的碼元對應(yīng)于繞循環(huán)塊相對于已知碼元位于順時針方向的瞬間。
15.如權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，連續(xù)假定的碼元對應(yīng)于繞循環(huán)塊相對于已知碼元位于逆時針方向的瞬間。
16.一種對包含已知碼元模式且通過多徑信道接收的循環(huán)擴展信號段進行解碼的方法，所述方法包括如下步驟利用接收信號段中的已知碼元估算多徑信道的信道系數(shù)，將存儲器初始化為對應(yīng)于所述已知碼元的起始狀態(tài)；假定要解碼的未知碼元，并生成從所述起始狀態(tài)分支的后續(xù)狀態(tài)，各個后續(xù)狀態(tài)具有基于與所述狀態(tài)的碼元歷史組合的接收信號和估算信道系數(shù)的相關(guān)似然量度；繼續(xù)按照循環(huán)順序處理接收信號段，利用循環(huán)擴展將信號段的結(jié)尾卷繞到所述信號段的開頭上，直到處理再次返回到已知碼元；以及通過再次處理與已知碼元相關(guān)的信號樣本，并減少再次處理每個已知碼元之后的狀態(tài)數(shù)目、直到達(dá)到包含所述解碼碼元的單個終結(jié)狀態(tài)，從而終止解碼。
17.一種對包括循環(huán)擴展信號段的接收信號進行解碼的方法，所述信號段含有已知碼元模式且通過多徑信道來接收，所述方法包括如下步驟利用所述接收信號中的已知碼元模式估算所述多徑信道的信道系數(shù)，并且將存儲器初始化為對應(yīng)于所述已知碼元的起始狀態(tài)；假定要解碼的未知碼元，并生成從所述起始存儲狀態(tài)分支的后續(xù)存儲狀態(tài)，各個后續(xù)存儲狀態(tài)具有基于與所述狀態(tài)的碼元歷史組合的接收信號和估算信道系數(shù)的相關(guān)存儲似然量度；定期確定具有表現(xiàn)出最高似然性的量度的后續(xù)存儲狀態(tài)，繼續(xù)按照循環(huán)順序處理接收信號以得出從最高似然性的狀態(tài)分支的新后續(xù)狀態(tài)，利用循環(huán)擴展將信號段的結(jié)尾卷繞到所述信號段的開頭，直到處理再次返回到已知碼元；當(dāng)假定了所有的未知碼元時，處理取決于未知和已知碼元的所有其余的信號樣本，從而生成所述存儲狀態(tài)的最終量度；以及如果任何最終量度表現(xiàn)出大于任何其他狀態(tài)的似然性超過閾值的似然性，則終止解碼。
18.如權(quán)利要求17所述的方法，其特征在于還包括如下步驟定期確定是否有任何量度表現(xiàn)出低于最終量度的似然性，如果是，則刪除與此較低似然性的量度相關(guān)的狀態(tài)。
全文摘要
給定接收信息信號，更新量度以便反映各個解碼器狀態(tài)的似然量度。進一步接收信息信號，并通過更新似然量度以生成關(guān)于各個可能的假定擴展解碼信息碼元的新似然量度，擴展具有最高相關(guān)似然量度的解碼器狀態(tài)。將擴展解碼器信息碼元的假定值添加到該擴展解碼器狀態(tài)的碼元歷史中。該方法繼續(xù)進一步接收信息信號并通過假定另外的信息碼元來生成擴展解碼器狀態(tài)，從而擴展具有最高似然量度的解碼器狀態(tài)，直到假定了以咬尾碼字編碼的最后信息碼元。對于每個對應(yīng)的擴展解碼器狀態(tài)計算最終量度，如果最終量度之一表現(xiàn)出最高似然量度，則將該相關(guān)解碼器狀態(tài)的碼元歷史用作解碼信息。
文檔編號H03M13/41GK1422459SQ01807754
公開日2003年6月4日 申請日期2001年1月23日 優(yōu)先權(quán)日2000年2月7日
發(fā)明者P·W·登特 申請人:艾利森公司