基于软输出维特比译码算法SOVA的译码方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于SOVA的译码方法和装置，解决了随着接收序列对应的信息比特的长度的增加，SOVA的复杂度也在增加的问题。方法包括：采用维特比算法，在设定的网格图中，确定接收序列对应的最大似然路径，并计算所述最大似然路径上每个状态节点的竞争路径与所述最大似然路径的度量差，所述网格图用于表征不同时刻编码器的状态变化；根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，K为正整数；将所述采样点作为回溯节点，进行回溯处理，以更新所述接收序列包含的每个信息比特的对数似然比LLR值。从而在保证了系统性能的前提下，降低了译码复杂度，提高了译码速度，更易于硬件实现。

Decoding method and device based on soft output Vitby decoding algorithm SOVA

The invention discloses a decoding method and device based on SOVA, and solves the problem that the complexity of SOVA increases with the increase of the length of information bits corresponding to the receiving sequence. The method includes: using the Vitby algorithm, in the setting of the grid map, determine the maximum likelihood path corresponding to the received sequence, measure the maximum likelihood path on each state node competition path with the maximum likelihood path and calculate the difference, the grid map is used to represent the change of state at different moment encoder measurement errors; according to the value, from the maximum likelihood state nodes on the path, identified as sampling points in K state nodes, K is a positive integer; the sampling point as the backtracking node, through processing, to update the log likelihood of receiving each information bit sequence contains the value of LLR. In order to ensure the performance of the system, the decoding complexity is reduced, the decoding speed is improved, and the hardware implementation is easier.

【技术实现步骤摘要】
基于软输出维特比译码算法SOVA的译码方法和装置
本专利技术涉及通信
，特别涉及一种基于软输出维特比译码算法(SoftOutputViterbiAlgorithm，简称SOVA)的译码方法和装置。
技术介绍
Turbo码是一种前向纠错的信道编码技术，目前长期演进(LongTermEvolution，简称LTE)系统中数据业务信道采用Turbo码进行编码。由于传统的最大对数后验概率(max-log-map)译码算法实现复杂度较高，功耗效率不高，并行度低，因此max-log-map译码算法不适用要求实现高吞吐量的场景。如3GPP定义了5G新空口下行(DL)的吞吐量至少为20Gbps，因此为了降低功耗，实现5G要求的高吞吐量指标，要求采用低复杂度的快速Turbo码译码算法。软输出维特比译码算法(SOVA)是一种基于维特比算法(ViterbiAlgorithm，简称VA)的译码算法，SOVA在维特比算法的基础上，利用路径的累积度量差定义了比特错误概率和路径错误概率，并将这些错误转化为对数似然比(Log-LikelihoodRatio，简称LLR)，作为软输出进行译码。由于SOVA复杂度较低，易于实现，广泛应用于卷积码、Turbo码译码。采用SOVA进行译码处理的过程如下：第一步，采用维特比算法，确定接收序列对应的最大似然(MaximumLikelihood，简称ML)路径。其中，通过编码状态的网格(trellis)图，找到具有最大度量的路径，这条路径称为最大似然路径，VA算法可描述如下：step1：在起始时刻t＝m，计算各个状态节点的路径度量，记录上述度量以及相应的路径；step2：令t＝t+1，计算进入各个状态节点的所有分支的路径度量与上一个时刻的路径度量求和得到的路径度量，选取具有最大路径度量的路径确定为幸存路径；step3：如果t<h+m，返回step2，其中，h为编码信息长度；否则，最后一个时刻对应的幸存路径即为最大似然路径。第二步，对所有被标记的竞争路径进行回溯，更新接收序列的LLR值。具体的，引入了路径错误概率和比特错误概率，通过维特比算法来寻找ML路径后，再对每一个状态进行回溯，更新相应的比特错误率，由比特错误率得到LLR值。假设m(s,t)为在t时刻终止于状态s的ML路径的路径度量，cm(s,t)为在t时刻终止于状态s的竞争路径的路径度量，mdiff(s,t)＝m(s,t)-cm(s,t)为路径度量差。假设在求解ML路径的过程中，每个时刻的各个状态的mdiff(s,t)都被计算得到，那么回溯过程表述如下：(1)初始化幸存路径上每个状态节点的LLR值为+∞；(2)从最后一个时刻t＝L的状态节点开始往前回溯，直到起始状态节点为止；(3)比较该状态节点的竞争路径与幸存路径上的每个信息比特，如果两个路径上的比特值相同，则不更新相应的比特所对应的LLR值，如果不相同，则以该比特的LLR值与mdiff(s,t)中的最小值来更新该比特的LLR值；(4)t＝t-1，继续回溯，直至开始节点；(5)用硬判决的比特符号调整LLR的符号。SOVA的复杂度主要由其回溯操作决定，回溯过程的计算复杂度为O(δSL)，其中δ为回溯长度，S为状态节点的数目，L为接收序列对应的信息比特的长度。一般情况下，SOVA在实现时，只对ML路径上的状态节点进行回溯，因此回溯过程的计算复杂度可以缩短为O(δL)。可见，随着接收序列对应的信息比特的长度的增加，SOVA的复杂度也在增加。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于软输出维特比译码算法(SOVA)的译码方法和装置，解决了随着接收序列对应的信息比特的长度的增加，SOVA的复杂度也在增加的问题。第一方面，提供了一种基于SOVA的译码方法，所述方法包括：采用维特比算法，在设定的网格图中，确定接收序列对应的最大似然路径，并计算所述最大似然路径上每个状态节点的竞争路径与所述最大似然路径的度量差，所述网格图用于表征不同时刻编码器的状态变化；根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，K为正整数；将所述采样点作为回溯节点，进行回溯处理，以更新所述接收序列包含的每个信息比特的对数似然比LLR值。一种可能的实施方式中，所述L为所述接收序列对应的信息比特的长度，所述M为设定的采样系数，表示向上取整运算。一种可能的实施方式中，根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，包括：将所述度量差按照从小到大的顺序进行排序，选择排序位置位于前K个的度量差对应的状态节点确定为采样点；或者将所述度量差划分为P组，根据每组度量差的值，从每组度量差中选择至少一个度量差对应状态节点确定为采样点，所述P为正整数。一种可能的实施方式中，将所述度量差划分为P组，包括：按照所述度量差的编号，依次将所述度量差划分为P组，每组包含的度量差的编号连续；或者按照所述度量差的编号，依次将编号间隔为P的度量差划分为一组。一种可能的实施方式中，所述P的取值为K；或者所述P的取值为所述L为所述接收序列对应的信息比特的长度，n为正整数，M为设定的采样系数，表示向上取整运算。一种可能的实施方式中，根据每组度量差的值，从每组度量差中选择至少一个度量差对应状态节点确定为采样点，包括：若所述P的取值为K，根据所述度量差的值，从每组度量差中，选择最小的度量差对应状态节点确定为采样点；或者若所述P的取值为从每组度量差中，选择度量差按照从小到大的顺序排列在前n个的度量差对应的状态节点确定为采样点。第二方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有可执行的程序代码，该程序代码用以实现第一方面所述的方法。第三方面，提供了一种基于SOVA的译码装置，所述装置包括：路径确定模块，用于采用维特比算法，在设定的网格图中，确定接收序列对应的最大似然路径，并计算所述最大似然路径上每个状态节点的竞争路径与所述最大似然路径的度量差，所述网格图用于表征不同时刻编码器的状态变化；采样模块，用于根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，K为正整数；回溯模块，用于将所述采样点作为回溯节点，进行回溯处理，以更新所述接收序列包含的每个信息比特的对数似然比LLR值。一种可能的实施方式中，所述L为所述接收序列对应的信息比特的长度，所述M为设定的采样系数，表示向上取整运算。一种可能的实施方式中，所述采样模块具体用于：将所述度量差按照从小到大的顺序进行排序，选择排序位置位于前K个的度量差对应的状态节点确定为采样点；或者将所述度量差划分为P组，根据每组度量差的值，从每组度量差中选择至少一个度量差对应状态节点确定为采样点，所述P为正整数。一种可能的实施方式中，所述采样模块具体用于：按照所述度量差的编号，依次将所述度量差划分为P组，每组包含的度量差的编号连续；或者按照所述度量差的编号，依次将编号间隔为P的度量差划分为一组。一种可能的实施方式中，所述P的取值为K；或者所述P的取值为所述L为所述接收序列对应的信息比特的长度，n为正整数，M为设定的采样系数，表示向上取整运算。一种可能的实施方式中，所述采样模块具体用于：若所述P的取值为K，根据所述度量差的值，从每组度量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于软输出维特比译码算法SOVA的译码方法，其特征在于，所述方法包括：采用维特比算法，在设定的网格图中，确定接收序列对应的最大似然路径，并计算所述最大似然路径上每个状态节点的竞争路径与所述最大似然路径的度量差，所述网格图用于表征不同时刻编码器的状态变化；根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，K为正整数；将所述采样点作为回溯节点，进行回溯处理，以更新所述接收序列包含的每个信息比特的对数似然比LLR值。

【技术特征摘要】
1.一种基于软输出维特比译码算法SOVA的译码方法，其特征在于，所述方法包括：采用维特比算法，在设定的网格图中，确定接收序列对应的最大似然路径，并计算所述最大似然路径上每个状态节点的竞争路径与所述最大似然路径的度量差，所述网格图用于表征不同时刻编码器的状态变化；根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，K为正整数；将所述采样点作为回溯节点，进行回溯处理，以更新所述接收序列包含的每个信息比特的对数似然比LLR值。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述L为所述接收序列对应的信息比特的长度，所述M为设定的采样系数，表示向上取整运算。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述度量差的值，从所述最大似然路径上的状态节点中，选择K个状态节点确定为采样点，包括：将所述度量差按照从小到大的顺序进行排序，选择排序位置位于前K个的度量差对应的状态节点确定为采样点；或者将所述度量差划分为P组，根据每组度量差的值，从每组度量差中选择至少一个度量差对应状态节点确定为采样点，所述P为正整数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述度量差划分为P组，包括：按照所述度量差的编号，依次将所述度量差划分为P组，每组包含的度量差的编号连续；或者按照所述度量差的编号，依次将编号间隔为P的度量差划分为一组。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述P的取值为K；或者所述P的取值为所述L为所述接收序列对应的信息比特的长度，n为正整数，M为设定的采样系数，表示向上取整运算。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据每组度量差的值，从每组度量差中选择至少一个度量差对应状态节点确定为采样点，包括：若所述P的取值为K，根据所述度量差的值，从每组度量差中，选择最小的度量差对应状态节点确定为采样点；或者若所述P的取值为从每组度量差中，选择度量差按照从小到大的顺序排列在...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴睿淋，黄勤，王加庆，孙韶辉，
申请(专利权)人：电信科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11