專利名稱：非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字通信系統(tǒng)中的糾錯(cuò)編譯碼方法，尤其是采用并行級(jí)聯(lián)卷積Turbo碼的數(shù)字通信系統(tǒng)中的最大后驗(yàn)概率(MAP)迭代譯碼方法。
背景技術(shù)：
在數(shù)字通信系統(tǒng)中，尤其是無(wú)線數(shù)字通信系統(tǒng)中，糾錯(cuò)碼對(duì)于保障可靠的通信、提高通信質(zhì)量起著重要的作用。此外，糾錯(cuò)碼還被廣泛應(yīng)用于降低計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和運(yùn)算系統(tǒng)中的誤碼率，以延長(zhǎng)計(jì)算機(jī)無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間。
C.貝努，A.格拉維休仕(C.Berrou，A.Glavieux，et.al.)等人于1993年在″near Shannon limit error-correcting coding and decodingTurbo codes，″Proc.1993 Int.Conf.Communication，pp.1064-1070，(“接近香農(nóng)限的糾錯(cuò)編譯碼方案Turbo碼”，1993年國(guó)際通信大會(huì)論文集，第1064頁(yè)至1070頁(yè))論文中首次提出Turbo(特博)碼的編譯碼方法。標(biāo)準(zhǔn)Turbo碼編碼器是由兩個(gè)1/2碼率的遞歸系統(tǒng)卷積碼(RSC，Recursive Systematic Convolutional code)編碼器通過(guò)一個(gè)隨機(jī)交織器并行并置而成，編碼后的校驗(yàn)位經(jīng)過(guò)穿孔刪余處理后，從而產(chǎn)生不同碼率的碼字。由于兩個(gè)RSC分量編碼器RSC1和RSC2是通過(guò)并行的方式進(jìn)行級(jí)聯(lián)編碼，所以這種Turbo碼也被稱之為并行級(jí)聯(lián)卷積碼(PCCC，Parallel Concatenated Convolutional Code)。Turbo碼巧妙地將卷積編碼與隨機(jī)交織器結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)編碼的思想。在解碼處理時(shí)，Turbo碼通過(guò)迭代譯碼來(lái)逼近最大似然譯碼Turbo碼在解碼時(shí)采用了軟輸入軟輸出(SISO，Soft-Input Soft-Output)譯碼模塊，它由兩個(gè)SISO譯碼模塊SISO0和SISO1串行級(jí)聯(lián)組成；譯碼模塊SISO0對(duì)分量碼RSC0進(jìn)行軟輸入軟輸出譯碼，產(chǎn)生關(guān)于信息序列中每一比特的似然比信息，并將其中的外信息(Extrinsic Information)，即先驗(yàn)概率的似然比，經(jīng)過(guò)交織處理以后作為SISO1在對(duì)分量碼RSC1進(jìn)行軟輸入軟輸出譯碼時(shí)的先驗(yàn)信息；譯碼模塊SISO1對(duì)分量碼RSC1進(jìn)行軟輸入軟輸出譯碼，產(chǎn)生關(guān)于交織信息序列中每一比特的先驗(yàn)概率的似然比，并經(jīng)過(guò)解交織處理后，作為下一次SISO0在對(duì)分量碼RSC0進(jìn)行軟輸入軟輸出譯碼時(shí)的先驗(yàn)信息；經(jīng)過(guò)多次迭代，SISO0和SISO1的外信息將趨于穩(wěn)定，最大后驗(yàn)概率的似然比漸近值逼近于整個(gè)碼的最大似然譯碼。C.貝努等人的仿真研究表明，基于(1，21/37八進(jìn)制)系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器的并行級(jí)聯(lián)Turbo碼，在編碼分組長(zhǎng)度為65536，編碼碼率為1/2時(shí)，迭代次數(shù)達(dá)到18次時(shí)，誤碼率下降到10-5以下系統(tǒng)所需的信噪比僅為0.7dB，達(dá)到了接近香農(nóng)限的性能。因其優(yōu)異的糾錯(cuò)性能，近些年來(lái)Turbo碼一直成為糾錯(cuò)編碼領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)，并獲得了大量成果。其中一個(gè)主要的研究領(lǐng)域是圍繞Turbo碼迭代譯碼算法的研究工作。到目前為止，人們已經(jīng)先后提出了差錯(cuò)控制性能最優(yōu)的最大后驗(yàn)概率譯碼(MAP，Maximum APosteriori)算法(包括標(biāo)準(zhǔn)的BCJR算法，對(duì)數(shù)域上的LOG-MAP算法。
Turbo碼雖然表現(xiàn)出了優(yōu)異的系統(tǒng)性能，但Turbo碼的譯碼算法所需要的較大的迭代譯碼計(jì)算量，導(dǎo)致了它的譯碼延時(shí)很大。因此，到目前為止，Turbo碼還難以滿足大多數(shù)實(shí)時(shí)通信系統(tǒng)的要求。
為了盡可能地降低Turbo碼的譯碼延時(shí)，滿足數(shù)字通信系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)傳輸要求，不少文獻(xiàn)和專利提出了各種方法來(lái)設(shè)法降低Turbo碼的迭代譯碼延時(shí)。如對(duì)數(shù)域LOG-MAP算法及其簡(jiǎn)化算法MAX-LOG-MAP、LOG-MAP與MAX-LOG-MAP混合算法、減少狀態(tài)搜索的M-BCJR和T-BCJR算法、滑動(dòng)窗SW-MAP算法、僅僅包括前向迭代的OSA算法、軟輸出Viterbi(SOVA，Soft-Output Viterbi Algorithm)算法、使用提前停止迭代準(zhǔn)則的近似算法等譯碼算法。但是，除LOG-MAP算法以外，上述各種減少譯碼延時(shí)的方法都要以降低差錯(cuò)控制性能為代價(jià)。就目前能夠檢索到的文獻(xiàn)研究成果而言，SOVA算法的譯碼時(shí)延最小，但差錯(cuò)控制性能最差。LOG-MAP算法與標(biāo)準(zhǔn)MAP算法在差錯(cuò)控制能力上基本相同，而它的譯碼延時(shí)比標(biāo)準(zhǔn)MAP算法減少了50％～60％。MAX-LOG-MAP算法以犧牲較多的差錯(cuò)控制能力為代價(jià)，將譯碼時(shí)延進(jìn)一步降低到標(biāo)準(zhǔn)MAP算法的9％～12％，已經(jīng)非常接近SOVA算法的譯碼時(shí)延。目前的專利以及文獻(xiàn)主要集中于對(duì)數(shù)域的最大后驗(yàn)概率譯碼(LOG-MAP)算法的實(shí)現(xiàn)及其快速譯碼方法上，與本發(fā)明類似的基于標(biāo)準(zhǔn)MAP算法的非對(duì)數(shù)域的快速實(shí)現(xiàn)方法，至2005年5月8日止，在歐洲、美國(guó)和中國(guó)的專利文獻(xiàn)中還未檢索到。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，該方法可以大幅度降低Turbo碼的譯碼延時(shí)并且保證Turbo碼的譯碼可靠性。
本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題，所采用的技術(shù)方案是一種非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，該方法采用兩個(gè)完全相同的軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器對(duì)通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列和校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列進(jìn)行譯碼，每個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器內(nèi)部包括前向迭代、后向迭代和外信息計(jì)算三個(gè)運(yùn)算模塊，其特點(diǎn)是(1)第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器有三個(gè)實(shí)數(shù)輸入信號(hào)序列，分別是指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值xk′＝exp(Lcxk)、指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值yj，k′＝exp(Lcyj，k)和信息比特先驗(yàn)概率似然比l(j+1)mod2，k，其中，xk是通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的第k個(gè)信息比特Xk的實(shí)數(shù)觀測(cè)值，yj，k是第j(j＝0，1)個(gè)系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器輸入信息比特Xk時(shí)輸出的校驗(yàn)比特Yj，k的實(shí)數(shù)觀測(cè)值，Lc為信道可靠性測(cè)度，Lc＝4/N0，N0為高斯白噪聲(AWGN)的單邊功率譜密度；(2)第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器有兩個(gè)實(shí)數(shù)輸出信號(hào)序列，分別是送到另一個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的先驗(yàn)概率似然比lj，k和用作譯碼判決的后驗(yàn)概率似然比Λ(Xk)，其中，Λ(Xk)＝xk′l0，kl1，k，當(dāng)Λ(Xk)≥1時(shí)，將Xk譯為1，否則將Xk譯為0；(3)第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器輸出的關(guān)于第k個(gè)信息比特Xk的先驗(yàn)概率似然比為lj,k=Σs′αk-1(s′)γk(e)(Ys′(1))βk(ts′(1))Σs′αk-1(s′)γk(e)(Ys′(0))βk(ts′(0)),]]>其中，當(dāng)Ys′(1)=0(i=0,1)]]>時(shí)，信息比特Xk的先驗(yàn)概率似然比的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度γk(e)(Ys′(i))=1,]]>否則，當(dāng)Ys′(i)=1]]>時(shí)，γk(e)(Ys′(1))=yj,k′;]]>而前向迭代計(jì)算公式為αk(s)=Σs′Σiαk-1(s′)γk(i,Ys′(i))ΣsΣs′Σiαk-1(s′)γk(i,Ys′(i)),]]>(i＝0，1)，后向迭代計(jì)算公式為
βk(s)=Σs′Σiβk+1(s′)γk+1(i,Yt(i))ΣsΣs′Σiαk(s′)γk+1(i,Ys′(i)),]]>(i＝0，1)計(jì)算，其中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度γk(i，Ym(i))的全部4種可能值按下表計(jì)算，即

本發(fā)明的有益效果是采用單極性二進(jìn)制信號(hào){0，1)取代傳統(tǒng)的雙極性二進(jìn)制信號(hào){+1，-1)來(lái)表達(dá)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度，從而在不增加存儲(chǔ)器需求的條件下，能夠?qū)⒆g碼器的輸入(來(lái)自解調(diào)器的輸出信號(hào))轉(zhuǎn)變成指數(shù)值作為軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的輸入，因而在兩個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器內(nèi)部的迭代譯碼過(guò)程中，第k步前向或者后向迭代時(shí)，計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度所需的運(yùn)算量由標(biāo)準(zhǔn)MAP算法的多次乘法、加法和至少兩次指數(shù)運(yùn)算下降到兩次乘法運(yùn)算；此外，由于采用信息比特的先驗(yàn)概率的似然比而不是先驗(yàn)概率的對(duì)數(shù)似然比作為兩個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的外信息，辟免了標(biāo)準(zhǔn)MAP算法計(jì)算外信息所必須的對(duì)數(shù)函數(shù)運(yùn)算，因此極大地提高了計(jì)算效率，降低了譯碼時(shí)延。并且，本發(fā)明的計(jì)算公式源于精確的最大后驗(yàn)概率公式推導(dǎo)，從理論上講，不會(huì)引起差錯(cuò)控制性能的減低。
計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)表明，本發(fā)明的MAP譯碼實(shí)現(xiàn)方法產(chǎn)生的譯碼時(shí)延只相當(dāng)于標(biāo)準(zhǔn)MAP譯碼算法的15％左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于LOG-MAP算法并非常接近MAX-LOG-MAP算法的譯碼時(shí)延；該方法在任意幀長(zhǎng)(N從100～80,000)條件下，無(wú)論是1/2碼率還是1/3碼率，都不會(huì)使差錯(cuò)控制性能減低。如果采用并行處理技術(shù)，譯碼時(shí)延將進(jìn)一步減低，從而滿足實(shí)時(shí)譯碼需要。該方法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是不需要增加任何額外的存儲(chǔ)器開銷。
上述的軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器輸入的指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列xk′、指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列y0，k′和y1，k′是由通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列xk、來(lái)自系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器0的校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列y0，k和來(lái)自系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器1的校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列y1，k經(jīng)過(guò)指數(shù)運(yùn)算得來(lái)，指數(shù)運(yùn)算與解調(diào)運(yùn)算操作分別采用流水線方式并行同步進(jìn)行，運(yùn)算結(jié)果(xk′、y0，k′和y1，k′)存入存儲(chǔ)器保存，然后送入SISO譯碼器進(jìn)行迭代譯碼。
采用并行同步方式進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算，使得軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的輸入信號(hào)在解調(diào)操作結(jié)束時(shí)即全部完成，因此不占用譯碼時(shí)間，使本發(fā)明的譯碼時(shí)延進(jìn)一步降低。
上述指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值xk′＝exp(Lcxk)以及指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值yj，k′＝exp(Lcyj，k)中的指數(shù)函數(shù)exp(z)，其中z＝Lcxk或Lcyj，k，exp(z)的計(jì)算采用近似方法，即exp(z)＝2p(t+1)，其中p＝floor(zlog2e)，floor(zlog2e)表示“小于或等于zlog2e的最大整數(shù)”，而t＝zlog2e-p，算式2p(t+1)通過(guò)將t+1的二進(jìn)制表示的小數(shù)點(diǎn)移位來(lái)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。
曲線擬合和譯碼仿真表明，指數(shù)函數(shù)的上述近似計(jì)算方法具有很好的擬合度并且完全不影響差錯(cuò)控制性能。由于該近似方法只需要進(jìn)行取整運(yùn)算、少量加減法和一次移位運(yùn)算，使得與解調(diào)操作并行同步進(jìn)行的指數(shù)運(yùn)算的硬件實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，使得本發(fā)明的譯碼時(shí)延進(jìn)一步降低。
上述信息比特Xk的先驗(yàn)概率的似然比lj，k的飽和限幅值取10～13比特，這是因?yàn)楫?dāng)信號(hào)與噪聲的功率比值較大或者迭代譯碼次數(shù)較多時(shí)，可能導(dǎo)致lj，k向上溢出，因此必須進(jìn)行限幅處理。仿真表明，上述限幅值不會(huì)造成差錯(cuò)控制性能減低。
以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例單個(gè)SISO譯碼器結(jié)構(gòu)2為本發(fā)明實(shí)施例編碼器結(jié)構(gòu)3為本發(fā)明實(shí)施例并行級(jí)聯(lián)雙軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器結(jié)構(gòu)4為本發(fā)明實(shí)施例與其它常見譯碼算法的譯碼時(shí)延直方5為本發(fā)明實(shí)施例與其它常見譯碼算法的誤譯率曲線圖
具體實(shí)施例方式
實(shí)施例本發(fā)明在具體實(shí)施時(shí)，其具體作法是圖1示出，非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，由兩個(gè)相同的軟輸入軟輸出SISO譯碼器，j(j＝0，1)組成。在軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器j中，包括前向迭代運(yùn)算模塊、后向迭代運(yùn)算模塊以及計(jì)算先驗(yàn)概率似然比模塊。
對(duì)于第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器，它有三個(gè)實(shí)數(shù)輸入信號(hào)序列，分別是指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值xk′＝exp(Lcxk)、指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值yj，k′＝exp(Lcyj，k)和信息比特先驗(yàn)概率似然比l(j+1)mod2，k，其中，xk是通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的第k個(gè)信息比特Xk的實(shí)數(shù)觀測(cè)值，yj，k是對(duì)應(yīng)于第j(j＝0，1)個(gè)系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器輸入信息比特Xk時(shí)輸出的校驗(yàn)比特Yj，k的實(shí)數(shù)觀測(cè)值，由于xk為第k個(gè)信息比特Xk的解調(diào)信號(hào)，yj，k是第j(j＝0，1)個(gè)系統(tǒng)遞歸卷積(RSCRecursive Systematic Convolutional)分量編碼器輸入信息比特Xk時(shí)輸出的校驗(yàn)比特Yj，k的解調(diào)信號(hào)，它們滿足關(guān)系式如下xk＝2Xk-1+ik(公式1)yj，k＝2Yj，k-1+qk， (公式2)其中，Xk，Yj，k∈{0，1}，ik，qk為高斯白噪聲(AWGN)。若高斯白噪聲的單邊功率譜密度為N0，則相應(yīng)的信道可靠性測(cè)度Lc＝4/N0。
每個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器有兩個(gè)實(shí)數(shù)輸出信號(hào)序列，一個(gè)是送到另一個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的信息比特先驗(yàn)概率似然比lj，k，另一個(gè)用于譯碼判決的關(guān)于信息比特Xk的后驗(yàn)概率似然比Λ(Xk)，其中 (公式3)當(dāng)Λ(Xk)≥1時(shí)，將Xk譯為1，否則將Xk譯為0。
在第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器內(nèi)部，前向迭代運(yùn)算模塊進(jìn)行的計(jì)算由下面的前向迭代公式給出，即 (公式4)
αk(s)=Σs′Σiαk-1(s′)γk(i,Ys′(i))ΣsΣs′Σiαk-1(s′)γk(i,Ys′(i))]]>(公式5)k＝1，2，...，N-1(N為幀長(zhǎng))，s，s′∈{0，1，...，2M-1}而后向迭代運(yùn)算模塊由下面的后向迭代公式給出，即βN(s)=1N,s=0,1,...,2M-1]]>(公式6)βk(s)=Σs′Σiβk+1(s′)γk+1(i,Yi(i))ΣsΣs′Σiαk(s′)γk+1(i,Ys′(i))]]>(公式7)k＝N-1，N-2，...，1，s∈{0，1，...，2M-1}，其中，t表示當(dāng)卷積碼編碼器送入信息比特i時(shí)，編碼器狀態(tài)轉(zhuǎn)移到s′時(shí)的編碼器初始狀態(tài)。
在上述前向和后向迭代公式中，γk(i，Ym(i))表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度。其中，Ym(i)表示在卷積碼編碼器狀態(tài)處于m(m＝s′或t)時(shí)，送入信息比特i以后編碼器輸出的校驗(yàn)比特，此處，i，Ym(i)∈{0,1}.]]>在第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器內(nèi)部，計(jì)算先驗(yàn)概率似然比模塊執(zhí)行的操作是根據(jù)前向迭代以及后向迭代運(yùn)算模塊得到的全部αk(s)和βk(s)值計(jì)算第k個(gè)信息比特Xk的先驗(yàn)概率似然比，計(jì)算公式如下lj,k=Σs′αk-1(s′)γk(e)(Ys′(1))βk(ts′(1))Σs′αk-1(s′)γk(e)(Ys′(0))βk(ts′(0))]]>(公式8)其中，狀態(tài)ts′(i)(i＝0，1)是卷積碼編碼器處于狀態(tài)s′時(shí)，送入信息比特i以后發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移以后的狀態(tài)，顯然ts′(i)∈{0,1,...,2M-1}.]]>以上公式中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度γk(i，Ym(i))由表1計(jì)算，而先驗(yàn)概率似然比的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度γk(e)(Ys′(i))由表2計(jì)算。
表1

表2

為了減低硬件復(fù)雜度，進(jìn)一步降低譯碼時(shí)延，將指數(shù)觀測(cè)值xk′，y1，k′的計(jì)算與解調(diào)運(yùn)算操作采用流水線方式并行同步進(jìn)行，運(yùn)算結(jié)果(xk、y0，k′和y1，k′)存入存儲(chǔ)器保存，然后送入軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器進(jìn)行迭代譯碼。
為了避免真正地計(jì)算指數(shù)函數(shù)，采用以下近似算法實(shí)現(xiàn)指數(shù)運(yùn)算。
exp(z)=ez=2zlog2e=2p·2t≈2p(t+1)]]>(公式9)其中，p＝floor(zlog2e)，t＝zlog2e-p，floor(zlog2e)表示″小于或等于zlog2e的最大整數(shù)″。于是0≤t＜1，有2t≈t+1。
采用公式9計(jì)算指數(shù)函數(shù)時(shí)，乘以2p的操作只需要進(jìn)行小數(shù)點(diǎn)的移位，因此極大地降低了計(jì)算復(fù)雜性。
信息比特Xk的先驗(yàn)概率的似然比lj，k的飽和限幅值取10～13比特，這是因?yàn)楫?dāng)信號(hào)與噪聲的功率比值較大或者迭代譯碼次數(shù)較多時(shí)，可能導(dǎo)致lj，k向上溢出，因此必須進(jìn)行限幅處理。
下面更詳細(xì)地給出本發(fā)明應(yīng)用于UMTS以及3GPP推薦的8狀態(tài)系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量碼構(gòu)成的1/2碼率并行級(jí)聯(lián)Turbo碼進(jìn)行迭代譯碼的具體過(guò)程、譯碼結(jié)果、譯碼時(shí)延以及比特誤碼率曲線。
進(jìn)行迭代譯碼前，需要用現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行編碼，其編碼過(guò)程簡(jiǎn)述如下。
編碼流程圖2示出，UMTS以及3GPP推薦的8狀態(tài)系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量碼構(gòu)成的1/2碼率并行級(jí)聯(lián)Turbo碼的編碼器結(jié)構(gòu)圖該結(jié)構(gòu)圖與標(biāo)準(zhǔn)的并行級(jí)聯(lián)卷積Turbo碼相同。圖2中，RSC編碼器0與RSC編碼器1完全相同，其生成函數(shù)為UMTS以及3GPP推薦的(1，15/13八進(jìn)制)，即前饋支路的生成多項(xiàng)式為1+D+D3(15八進(jìn)制)，反饋支路的生成多項(xiàng)式為1+D2+D3(13八進(jìn)制)。該RSC編碼器共有8個(gè)狀態(tài)，碼率為1/2。
為了使總的碼率為1/2，需要將每個(gè)RSC編碼器輸出的校驗(yàn)比特進(jìn)行刪余(puncturing)。本實(shí)施例采用的刪余方法是刪去每個(gè)RSC編碼器輸出的第偶數(shù)個(gè)比特，于是每個(gè)編碼器輸出的校驗(yàn)比特被刪去一半，而兩個(gè)RSC編碼器的校驗(yàn)比特合起來(lái)與信息比特?cái)?shù)相同，得到總的1/2碼率。
信息比特流按幀進(jìn)行編碼和譯碼。長(zhǎng)度為N的信息幀包含有N個(gè)信息比特。每幀數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼前，先將兩個(gè)RSC編碼器0，1的初始狀態(tài)設(shè)置為0。N個(gè)信息比特依次送入RSC編碼器0，經(jīng)過(guò)交織后的信息比特送入RSC編碼器1，編碼器輸出經(jīng)過(guò)偶刪余的N個(gè)校驗(yàn)比特，加上N個(gè)信息比特，總共得到2N個(gè)比特，其中，前面N個(gè)比特為信息元，緊接著的N/2個(gè)比特為RSC編碼器0輸出的校驗(yàn)元，最后是RSC編碼器1產(chǎn)輸出的N/2個(gè)校驗(yàn)元，這2N個(gè)二進(jìn)制信號(hào)經(jīng)過(guò)BPSK(二進(jìn)制移相鍵控)調(diào)制后送入AWGN(高斯白噪聲)信道。
為了簡(jiǎn)明清晰地說(shuō)明上述編碼過(guò)程，下面用一個(gè)具體的示例來(lái)說(shuō)明。
假定信息幀長(zhǎng)N＝10，待通信的10個(gè)信息比特組成的序列為X＝(X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10)＝(0，1，1，0，0，0，1，0，1，0)假定采用一種隨機(jī)交織器，其交織映射如下所示1,2,3,4,5,6,7,8,9,107,2,4,8,1,3,9,5,10,6]]>則反交織映射為交織映射的反函數(shù)。
于是，經(jīng)過(guò)交織器變換以后送入RSC編碼器1的信息比特序列為X′＝(X7，X2，X4，X8，X1，X3，X9，X5，X10，X6)＝(1，1，0，0，0，1，1，0，0，0)。
RSC編碼器0產(chǎn)生的N個(gè)完整的校驗(yàn)比特是Y0＝(Y0，1，Y0，2，Y0，3，Y0，4，Y0，5，Y0，6，Y0，7，Y0，8，Y0，9，Y0，10)＝(0，1，0，0，0，1，1，0，1，1)RSC編碼器1產(chǎn)生的N個(gè)完整的校驗(yàn)比特是Y1＝(Y1，1，Y1，2，Y1，3，Y1，4，Y1，5，Y1，6，Y1，7，Y1，8，Y1，9，Y1，10)＝(1，0，0，0，1，1，1，1，1，1)經(jīng)過(guò)刪余處理，最后在加上載波信號(hào)之前的2N個(gè)BPSK二進(jìn)制信號(hào)時(shí)間序列是C＝(-1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，1，1，1，-1，1，1，1)迭代譯碼流程圖3給出了本實(shí)施例兩個(gè)相同的SISO譯碼器聯(lián)合工作的模塊結(jié)構(gòu)圖。該結(jié)構(gòu)圖與標(biāo)準(zhǔn)MAP譯碼體制的主要區(qū)別是軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的輸入與輸出以及每個(gè)SISO譯碼器內(nèi)部的譯碼方法。此外，與標(biāo)準(zhǔn)MAP譯碼體制相比，本實(shí)施例增加了并行同步計(jì)算指觀測(cè)值模塊，其功能是用公式9的近似計(jì)算方法將解調(diào)器匹配濾波器的輸出的實(shí)數(shù)信號(hào)xk，yj，k轉(zhuǎn)變?yōu)橹笖?shù)觀測(cè)值xk′，yj，k′。
來(lái)自解調(diào)器輸出端的實(shí)數(shù)信號(hào)xk，yj，k(j＝0，1)首先經(jīng)過(guò)并行同步指數(shù)計(jì)算，得到指數(shù)觀測(cè)值xk′，yj，k′并送入存儲(chǔ)器，然后將指數(shù)觀測(cè)值xk′，yj，k′分解為兩個(gè)序列，即(xk′，y0，k′)和(xm′，y1，m′)，實(shí)數(shù)序列(xk′，y0，k′)送入軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器0，而實(shí)數(shù)序列(xm′，y1，m′)送入軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器1，其中xm′是xk′的交織序列，而xk′是xm′的反交織序列。兩個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器進(jìn)行迭代譯碼，軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器0輸出的先驗(yàn)概率似然比序列l(wèi)0，k經(jīng)過(guò)交織變換后送入軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器1，而軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器1輸出的先驗(yàn)概率似然比序列l(wèi)1，m經(jīng)過(guò)反交織變換以后送入軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器0。每輸出一次完整的先驗(yàn)概率似然比序列l(wèi)j，k(j＝0，1且k＝1，2，...，N)，就完成了一次迭代。經(jīng)過(guò)多次迭代以后，兩個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器停止迭代，最后軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器1輸出后驗(yàn)概率似然比序列Λ(Xm)并進(jìn)行譯碼判決。本實(shí)施例中，軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器0的后驗(yàn)概率似然比序列Λ(Xk)被棄置不用，因此圖3中未畫出。
下面接前面的示例，詳細(xì)說(shuō)明譯碼過(guò)程。
前面示例中給出的2N(N＝10)個(gè)二進(jìn)制雙極性調(diào)制信號(hào)經(jīng)過(guò)接收端解調(diào)，得到含有高斯白噪聲的2N個(gè)實(shí)數(shù)觀測(cè)值，假定信噪比Eb/N0(每信息比特能量/高斯白噪聲單邊功率譜密度)為SNRdB＝1dB，則在對(duì)符號(hào)能量進(jìn)行規(guī)一化處理的前提下，解調(diào)器輸出的高斯白噪聲的單邊功率譜密度N0=1Rcexp(ln1010SNRdB)=1.5887,]]>其中Rc＝1/2，表示碼率，于是信道可性測(cè)度Lc＝4/N0＝2.5179。此時(shí)，如果解調(diào)器輸出的2N個(gè)含有噪聲的實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列為r＝(-1.4424，1.2049，0.8903，-1.6562，-2.3847，0.6825，1.5161，0.3196，0.8344，-0.5740，-1.5454，0.2807，-0.9291，1.1879，0.6753，2.3015，-2.1767，0.7356，0.1764，-0.3818)如果采用觀測(cè)值的符號(hào)對(duì)上述接收信號(hào)的前面10個(gè)信息比特進(jìn)行硬判決譯碼，譯碼后的信息比特組應(yīng)為x~=(0,1,1,0,0,1,1,1,1,0),]]>對(duì)比發(fā)送序列X＝(0，1，1，0，0，0，1，0，1，0)，可知發(fā)生了兩位錯(cuò)，即第6位和第8位。
這2N個(gè)實(shí)數(shù)觀測(cè)值首先進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算并存入存儲(chǔ)器中。下面的兩個(gè)序列，ra表示用公式9的近似方法得到的指數(shù)變換結(jié)果，rexp表示精確的指數(shù)函數(shù)值。
ra＝(0.0275，22.0281，9.8723，0.0155，0.0026，5.9162，48.2354，2.3218，8.2476，0.2394，0.0217，2.0395，0.1016，21.0390，5.8122，348.1863，0.0043，6.6889，0.6797，0.4033)rexp＝(0.0265，20.7747，9.4089，0.0155，0.0025，5.5753，45.4862，2.2360，8.1735，0.2357，0.0204，2.0276，0.0964，19.9033，5.4757，328.5805，0.0042，6.3741，0.6414，0.3824)上述近似指數(shù)變換序列ra進(jìn)一步分解為SISO譯碼器0和SISO譯碼器1的輸入信號(hào)。信號(hào)分解時(shí)，對(duì)信息比特后面的N個(gè)校驗(yàn)比特，每讀取一個(gè)校驗(yàn)比特的指數(shù)觀測(cè)值，就在其后增加一個(gè)1，即用1表示被刪除的第偶數(shù)個(gè)校驗(yàn)比特的指數(shù)觀測(cè)值(這相當(dāng)于接收到的第偶數(shù)個(gè)校驗(yàn)比特的實(shí)數(shù)觀測(cè)值為0)。于是，對(duì)應(yīng)于兩個(gè)SISO譯碼器輸入的信息比特序列和校驗(yàn)比特序列分別是
SISO譯碼器0x′＝(x1′，x2′，x3′，x4′，x5′，x6′，x7′，x8′，x9′，x10′)＝(0.0275，22.0281，9.8723，0.0155，0.0026，5.9162，48.2354，2.3218，8.2476，0.2394)y0′＝(y0，1′，y0，2′，y0，3′，y0，4′，y0，5′，y0，6′，y0，7′，y0，8′，y0，9′，y0，10′)＝(0.0217，1.0000，2.0395，1.0000，0.1016，1.0000，21.0390，1.0000，5.8122，1.0000)SISO譯碼器1x′′＝(x7′，x2′，x4′，x8′，x1′，x3′，x9′，x5′，x10′，x6′)＝(48.2354，22.0281，0.0155，2.3218，0.0275，9.8723，8.2476，0.0026，0.2394，5.9162)y1′＝(y1，1′，y1，2′，y1，3′，y1，4′，y1，5′，y1，6′，y1，7′，y1，8′，y1，9′，y1，10′)＝(348.1863，1.000，0.0043，1.0000，6.6889，1.000，0.6797，1.000，0.4033，1.0000)SISO譯碼器0輸出的先驗(yàn)概率似然比l0，k經(jīng)過(guò)交織映射以后送入SISO譯碼器1，而SISO譯碼器1輸出的先驗(yàn)概率似然比l1，k經(jīng)過(guò)反交織映射以后送入SISO譯碼器0，兩個(gè)相同的SISO譯碼器串行地或者并行地進(jìn)行譯碼，每輸出一次完整的先驗(yàn)概率似然比序列l(wèi)j，k(j＝0，1且k＝1，2，3，...，N)，就完成了一次迭代譯碼，重復(fù)進(jìn)行若干次迭代譯碼，直到兩個(gè)軟輸入軟輸出SISO譯碼器內(nèi)部的迭代停止判決測(cè)度達(dá)到閾值，或者迭代譯碼次數(shù)已經(jīng)達(dá)到設(shè)定次數(shù)時(shí)停止譯碼。在迭代譯碼開始之前，序列l(wèi)0，k和l1，k均被初始化為1(即初始時(shí)假定信息比特Xk＝1的概率和Xk＝0的概率相等)。
假定迭代次數(shù)為5次，先驗(yàn)概率的似然比的飽和值為1023(10比特)，則經(jīng)過(guò)各次迭代以后，先驗(yàn)概率似然比(外信息)序列的變化如下所示初始時(shí)I0(0)=(l0,1(0),l0,2(0),l0,3(0),l0,4(0),l0,5(0),l0,6(0),l0,7(0),l0,8(0),l0,9(0),l0,10(0))=(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)]]>I1(0)=(l1,1(0),l1,2(0),l1,3(0),l1,4(0),l1,5(0),l1,6(0),l1,7(0),l1,8(0),l1,9(0),l1,10(0))=(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)]]>第1次迭代以后I0(1)=(l0,1(1),l0,2(1),l0,3(1),l0,4(1),l0,5(1),l0,6(1),l0,7(1),l0,8(1),l0,9(1),l0,10(1))]]>＝(0.1606，1.8830，2.1911，1.8618，1.8308，0.1032，0.2482，0.5299，0.7301，1.0000)I1(1)=(l1,1(1),l1,2(1),l1,3(1),l1,4(1),l1,5(1),l1,6(1),l1,7(1),l1,8(1),l1,9(1),l1,10(1))]]>＝(1.1547，22.2996，0.5755，0.0410，1.3482，1.0000，1023.0000，0.1838，0.4887，1.6292)
第2次迭代以后I0(2)=(l0,1(2),l0,2(2),l0,3(2),l0,4(2),l0,5(2),l0,6(2),l0,7(2),l0,8(2),l0,9(2),l0,10(2))]]>＝(0.2122，2.7247，4.6947，2.0647，2.0742，0.0376，0.2054，0.6352，1.3495，1.0000)I1(2)=(l1,1(2),l1,2(2),l1,3(2),l1,4(2),l1,5(2),l1,6(2),l1,7(2),l1,8(2),l1,9(2),l1,10(2))]]>＝(1.2971，18.2611，0.5297，0.0357，1.4866，1.0000，1023.0000，0.2003，0.4786，1.9216)第3次迭代以后I0(3)=(l0,1(3),l0,2(3),l0,3(3),l0,4(3),l0,5(3),l0,6(3),l0,7(3),l0,8(3),l0,9(3),l0,10(3))]]>＝(0.2102，2.6097，4.5638，2.2039，2.2168，0.0393，0.2069，0.6401，1.3108，1.0000)I1(3)=(l1,1(3),l1,2(3),l1,3(3),l1,4(3),l1,5(3),l1,6(3),l1,7(3),l1,8(3),l1,9(3),l1,10(3))]]>＝(1.3041，17.3042，0.5322，0.0367，1.4816，1.0000，1023.0000，0.1997，0.4797，1.9094)第4次迭代以后I0(4)=(l0,1(4),l0,2(4),l0,3(4),l0,4(4),l0,5(4),l0,6(4),l0,7(4),l0,8(4),l0,9(4),l0,10(4))]]>＝(0.2103，2.6152，4.5640，2.1965，2.2093，0.0392，0.2069，0.6397，1.3122，1.0000)I1(4)=(l1,1(4),l1,2(4),l1,3(4),l1,4(4),l1,5(4),l1,6(4),l1,7(4),l1,8(4),l1,9(4),l1,10(4))]]>＝(1.3035，17.3536，0.5321，0.0367，1.4817，1.0000，1023.0000，0.1997，0.4797，1.9098)第5次迭代以后I0(5)=(l0,1(5),l0,2(5),l0,3(5),l0,4(5),l0,5(5),l0,6(5),l0,7(5),l0,8(5),l0,9(5),l0,10(5))]]>＝(0.2103，2.6150，4.5641，2.1969，2.2096，0.0392，0.2069，0.6397，1.3122，1.0000)I1(5)=(l1,1(5),l1,2(5),l1,3(5),l1,4(5),l1,5(5),l1,6(5),l1,7(5),l1,8(5),l1,9(5),l1,10(5))]]>＝(1.3035，17.3513，0.5321，0.0367，1.4817，1.0000，1023.0000，0.1997，0.4797，1.9098)第5次迭代以后，按公式3計(jì)算輸出的后驗(yàn)概率似然比為Λ＝(Λ(X1)，Λ(X2)，Λ(X3)，Λ(X4)，Λ(X5)，Λ(X6)，Λ(X7)，Λ(X8)，Λ(X9)，Λ(X10))＝(0.0075，999.4811，23.9740，0.0012，0.0086，0.2322，1023.0000，0.2966，5.1913，0.4572)于是譯碼判決后的輸出為X~=(X~1,X~2,X~3,X~4,X~5,X~6,X~7,X~8,X~9,X~10)]]>＝(0，1，1，0，0，0，1，0，1，0)比對(duì)發(fā)送的信息比特序列X＝(0，1，1，0，0，0，1，0，1，0)，顯然，譯碼無(wú)誤。
本實(shí)施例采用的8狀態(tài)RSC分量碼是國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)UMTS以及3GPP推薦的分量碼，1/2碼率是典型的實(shí)際應(yīng)用碼率，因而該方案具有很強(qiáng)的實(shí)用性。
本發(fā)明的實(shí)施例的譯碼延時(shí)如圖4所示。圖4中，三個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)”譯碼時(shí)延直方圖是指不采用狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度在每次前向以及后向迭代之前預(yù)先計(jì)算技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)Turbo碼譯碼算法的譯碼時(shí)延直方圖，依次分別是標(biāo)準(zhǔn)MAP算法、標(biāo)準(zhǔn)查表LUT-LOG-MAP算法和標(biāo)準(zhǔn)MAX-LOG-MAP算法譯碼時(shí)延直方圖，可見標(biāo)準(zhǔn)譯碼算法的譯碼時(shí)延最長(zhǎng)。三個(gè)“雙極性改進(jìn)”譯碼時(shí)延直方圖是指用傳統(tǒng)的雙極性二進(jìn)制信號(hào){+1，-1}實(shí)現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度并結(jié)合狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度預(yù)計(jì)算技術(shù)的算法的直方圖，依次分別是雙極性改進(jìn)MAP算法、雙極性改進(jìn)查表LUT-LOG-MAP算法和雙極性改進(jìn)MAX-LOG-MAP算法譯碼時(shí)延直方圖。三個(gè)“單極性改進(jìn)”譯碼時(shí)延直方圖，是指采用本發(fā)明所提出的單極性二進(jìn)制信號(hào){0，1}實(shí)現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概測(cè)度并結(jié)合狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度預(yù)計(jì)算技術(shù)的算法，依次分別是本發(fā)明的單極性改進(jìn)MAP算法、將單極性改進(jìn)方法用于查表LUT-LOG-MAP算法和用于MAX-LOG-MAP算法得到的譯碼時(shí)延直方圖。圖中可見，三個(gè)“單極性改進(jìn)”譯碼算法的譯碼時(shí)延最小，而本發(fā)明的譯碼時(shí)延非常接近MAX-LOG-MAP算法(MAX-LOG-MAP算法的差錯(cuò)控制性能遠(yuǎn)低于本發(fā)明)，明顯優(yōu)于IUT-LOG-MAP算法。圖4中，各譯碼算法的譯碼延時(shí)的測(cè)試條件為通用計(jì)算機(jī)，幀長(zhǎng)N＝1000，1/2碼率，信噪比Eb/N0＝1dB，LUT-LOG-MAP的表長(zhǎng)為8。每個(gè)算法分別測(cè)試了10000幀，然后將總譯碼延時(shí)進(jìn)行平均。
本發(fā)明實(shí)施例，即RSC＝(1，15/13八進(jìn)制)、1/2碼率、幀長(zhǎng)N＝1000，采用一種均勻分布隨機(jī)交織器時(shí)的差錯(cuò)控制性能如圖5所示。圖5中，縱坐標(biāo)BER(Bit Error Ratio)表示比特誤碼率，橫坐標(biāo)Eb/N0表示每信息比特能量與高斯白噪聲單邊功率譜密度之比(信噪比)。從圖5中可以看到，本發(fā)明的Turbo碼譯碼算法的比特誤碼率曲線與最優(yōu)的Turbo碼譯碼算法即標(biāo)準(zhǔn)MAP算法和最好的LUT-LOG-MAP算法的誤碼率曲線幾乎重疊，可以認(rèn)為它們具有相同的差錯(cuò)控制性能。
權(quán)利要求
1.一種非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，該方法采用兩個(gè)完全相同的軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器對(duì)通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列和校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列進(jìn)行譯碼，每個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器內(nèi)部包括前向迭代、后向迭代和外信息計(jì)算三個(gè)運(yùn)算模塊，其特征在于(1)第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器有三個(gè)實(shí)數(shù)輸入信號(hào)序列，分別是指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值xk′＝exp(Lcxk)、指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值yj，k′＝exp(Lcyj，k)和信息比特先驗(yàn)概率似然比l(j+1)mod2，k，其中，xk是通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的第k個(gè)信息比特Xk的實(shí)數(shù)觀測(cè)值，yj，k是對(duì)應(yīng)于第j(j＝0，1)個(gè)系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器輸入信息比特Xk時(shí)輸出的校驗(yàn)比特Yj，k的實(shí)數(shù)觀測(cè)值，Lc為信道可靠性測(cè)度，Lc＝4/N0，N0為高斯白噪聲(AWGN)的單邊功率譜密度；(2)第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器有兩個(gè)實(shí)數(shù)輸出信號(hào)序列，分別是送到另一個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器的先驗(yàn)概率似然比1j，k和用作譯碼判決的后驗(yàn)概率似然比Λ(Xk)，其中，Λ(Xk)＝xk′l0，kl1，k，當(dāng)Λ(Xk)≥1時(shí)，將Xk譯為1，否則將Xk譯為0；(3)第j個(gè)(j＝0，1)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器輸出的關(guān)于第k個(gè)信息比特Xk的先驗(yàn)概率似然比為lj,k=Σs′αk-1(s′)γk(e)(Ys′(1))βk(ts′(1))Σs′αk-1(s′)γk(e)(Ys′(0))βk(ts′(0)),]]>其中，當(dāng)Ys′(1)=0(i=0,1)]]>時(shí)，信息比特Xk的先驗(yàn)概率似然比的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度γk(e)(Ys′(1))=1,]]>否則，當(dāng)Ys′(i)=1]]>時(shí)，γk(e)(Ys′(i))=yj,k′;]]>而前向迭代計(jì)算公式為αk(s)=Σs′Σiαk-1(s′)γk(i,Ys′(i))ΣsΣs′Σiαk-1(s′)γk(i,Ys′(i)),]]>(i＝0，1)，后向迭代計(jì)算公式為βk(s)=Σs′Σiβk+1(s′)γk+1(i,Yl(i))ΣsΣs′Σiαk(s′)γk+1(i,Ys′(i)),]]>(i＝0，1)計(jì)算，其中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度γk(i,Ym(i))]]>的全部4種可能值按下表計(jì)算，即
2.如權(quán)利要求1所述的一種非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，其特征在于所述的軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器輸入的指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列xk′、指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列y0，k′和y1，k′是由通信系統(tǒng)接收端解調(diào)器輸出的信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)信號(hào)序列xk、來(lái)自系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器0的校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列y0，k和來(lái)自系統(tǒng)遞歸卷積(RSC)分量編碼器1的校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值序列y1，k經(jīng)過(guò)指數(shù)運(yùn)算得來(lái)，指數(shù)運(yùn)算與解調(diào)運(yùn)算操作分別采用流水線方式并行同步進(jìn)行，運(yùn)算結(jié)果(xk′、y0，k′和y1，k′)存入存儲(chǔ)器保存，然后送入兩個(gè)軟輸入軟輸出(SISO)譯碼器進(jìn)行迭代譯碼。
3.如權(quán)利要求1所述的一種非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，其特征在于所述的指數(shù)信息比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值xk′＝exp(Lcxk)以及指數(shù)校驗(yàn)比特實(shí)數(shù)觀測(cè)值yj，k′＝exp(Lcyj，k)中的指數(shù)函數(shù)exp(z)，其中z＝Lcxk或Lcyj，k，exp(z)的計(jì)算采用近似方法，即exp(z)＝2p(t+1)，這里，p＝floor(zlog2e)，floor(zlog2e)表示“小于或等于zlog2e的最大整數(shù)”，而t＝zlog2e-p，算式2p(t+1)通過(guò)將t+1的二進(jìn)制表示的小數(shù)點(diǎn)移位來(lái)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。
4.如權(quán)利要求1所述的一種非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率Turbo譯碼方法，其特征在于所述的信息比特Xk的先驗(yàn)概率的似然比lj，k的飽和限幅值取10～13比特。
全文摘要
本發(fā)明公布了一種數(shù)字通信差錯(cuò)控制并行級(jí)聯(lián)卷積特博(Turbo)碼的非對(duì)數(shù)域高速最大后驗(yàn)概率(MAP)譯碼方法。本譯碼方法使用單極性二進(jìn)制信號(hào){0，1}代替?zhèn)鹘y(tǒng)的雙極性二進(jìn)制信號(hào){+1，－1}來(lái)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測(cè)度的計(jì)算，從而得到一種非對(duì)數(shù)域的高速軟輸入軟輸出(SISO)迭代譯碼算法。采用這種新的軟輸入軟輸出(SISO)迭代譯碼算法，能夠完全消除標(biāo)準(zhǔn)MAP迭代譯碼過(guò)程中所必需進(jìn)行的大量指數(shù)和對(duì)數(shù)運(yùn)算，因而可以極大地降低譯碼延時(shí)。該譯碼方法與標(biāo)準(zhǔn)的MAP譯碼方法相比較，具有相同的最優(yōu)糾錯(cuò)性能；與基于對(duì)數(shù)域的LOG－MAP譯碼方法相比較，具有更快的譯碼速度，其譯碼時(shí)延非常接近LOG－MAP算法的近似方法MAX－LOG－MAP。
文檔編號(hào)H03M13/29GK1710815SQ20051002101
公開日2005年12月21日 申請(qǐng)日期2005年6月1日 優(yōu)先權(quán)日2005年6月1日
發(fā)明者趙宏宇, 范平志 申請(qǐng)人:西南交通大學(xué)