数字通信系统中使用涡轮解码来减少位误差率和帧误差率的装置和方法制造方法及图纸

一种用于在通信系统中通过使用涡轮（ｔｕｒｂｏ）解码来减少位误差率和帧误差率的ＦＥＣ装置和方法。在用于解码涡轮码的组成解码器（ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ　ｄｅｃｏｄｅｒ）中，第一加法器通过计算涡轮解码框架的任意状态中码元为１的概率与码元为０的概率之间的差值来计算所接收的码元的ＬＬＲ。第二加法器将编码码元的传输信息与先验信息相加。第三加法器计算第一和第二加法器的输出之间的差值，作为非本征信息。第一乘法器将第三加法器的输出相乘。校正值计算器通过使用所述编码码元的最佳计量与次佳计量之间的差值来计算校正值。第四加法器将所述校正值与第一乘法器的输出相加。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术通常涉及一种数字通信系统中的前向纠错(FEC)装置和方法，特别是涉及一种用于涡轮解码(turbo decoding)的装置和方法。
技术介绍
一般而言，涡轮码(turbo code)用于高速数据通信，尤其是在1xEV-DO或1xEV-DV中。Berrou et.al.等人在1993年就提出了涡轮码。涡轮编码器是两个并行连接的组成递归系统卷积(RSC)编码器，其间具有一个随机交织器。因此，涡轮码是通过在RSC组成编码器(constituent encoder)中对信息位进行编码和交织所产生的。涡轮解码涉及两个串行连接的组成解码器，每一解码器用于迭代解码，并且与另一个组成解码器交换它的非本征信息(extrinsicinformation)。对于每一组成解码器，有三种可适用的算法Log-MAP、Max-Log-MAP、和软输出维特比算法(SOVA)。所述Log-MAP算法是MAP算法的对数域实现，其最适于对框架(trellis)中的信息字解码。所述Max-Log-MAP算法可以通过计量(metric)计算的近似，很容易地从Log-MAP算法中推导出来。尽管和Log-MAP算法相比，Max-Log-MAP算法具有易于执行的优势，但是在接收器具有理想信噪比(SNR)时，所述Max-Log-MAP算法会导致性能下降。对于Log-MAP算法，则计算状态计量和对数似然比(LLR)。在解码时间k时框架中的状态(s和s’)的状态计量(state metric)α和β具有递归关系，表示如下log(αk(s))=log(Σsαk-1(s′)γk(s′,s)),log(βk-1(s′))=log(Σkβk(s)γk(s′,s))---(1)]]>其中γ是信道上所接收的码元所定义的分支计量(branch metric)。通过使用状态计量和分支计量，第k码元的LLR可以通过以下等式得到 =M0(0)-M1(0)+fc]]>其中，fc=log(1+Σ1≠0e-(M0(0)-M0(i)))-log(1+Σ1≠0e-(M1(o)-M1(i)))---(2)]]>在等式(2)中，Mn(i)是在时间k时状态组(s’、s)中信息码n(0或1)的、以递减次序排列的计量(log(αk-1(s’)γk(s’，s)βk(s)))的第i计量。因此，M0(0)和M1(0)是时间k时信息码元1和0的最佳计量(best metric)，而fc是通过每个信息码元的最佳计量与其他计量的差值所定义的校正值。因此，通过使用时间k时信息码元0和1之间的最佳计量差值和校正值fc来更新LLR。总而言之，所述Log-MAP算法通过等式(1)来生成每个组成解码器的框架中的所有状态计量，并且通过等式(2)采用状态计量来计算框架中的编码码元的LLR。每个组成解码器将从LLR中所推导出的非本征信息反馈到另一个组成解码器以进行迭代解码。在这种方式下进行涡轮解码。Max-Log-MAP算法是Log-MAP算法的简化版本，其通过将等式(1)中的状态计量计算归纳为最大值运算，表示如下logαk(s)≈maxs′(log(αk-1(s′)γk(s′,s)))]]>logβk-1(s′)≈maxs(log(βk(s)γk(s′,s)))---(3)]]>以相同方式，通过最大值运算简单地计算出第k解码码元的LLR。假设fc为0，则仅通过使用最佳计量差值来更新LLR。因此， 总之，所述Max-Log-MAP算法通过等式(3)的最大值运算来搜索每个组成解码器的框架中所有状态计量，并且通过等式(4)采用信息码元0和1之间的最佳计量差值来计算框架中的编码码元的LLR。将从LLR中所推导出的非本征信息反馈到另一个组成解码器以进行迭代解码。以这种方式进行涡轮解码。一种具有反馈增益(FG)的、被称为Max-Log-MAP的算法考虑从通过等式(4)所计算出的LLR中作推导出的附加增益以提高Max-Log-MAP算法的解码性能。作为反馈增益所相乘的加权因数大约为0.588235，并且仅应用于来自第二组成解码器的非本征信息。由于Log-MAP算法是通过码元MAP解码算法所得到的最佳码元的对数域实现，所以它的性能与MAP算法一样。但是，当以硬件实现Log-MAP算法时，必须以硬件或以查询表的形式来实现定义每一计量的函数log(1+e-Δ)。在另一方面，所述Max-Log-MAP算法不需要查询表，但是性能要比Log-MAP算法差。所述Log-MAP算法和Max-Log-MAP算法的利弊列举如下(1)Log-MAP算法由于它是一种通过码元判定算法得到的最佳码元，所以它是最优的涡轮解码算法。但是，log(1+e-Δ)的实现增加了硬件的复杂性。而且，log(1+e-Δ)是非线性函数，从而需要所接收码元的准确SNR估计以计算用于定义Δ的分支计量。如果所述SNR估计含有误差，则SNR失配就会显著地降低性能。(2)Max-Log-MAP算法由于最大值运算计算出了所有的计量，所以计量计算不需要Log()计算。因此，并没有产生在Log-MAP算法中所遇到的硬件复杂性增加的问题。而且，通过最大值运算所得到的计量计算并不需要非线性函数log(1+e-Δ)，这意味着不在存在与SNR失配有关的问题。但是，由于Max-Log-MAP算法是所述Log-MAP算法的近似，所以其性能要比所述Log-MAP算法差大约0.3至0.4dB。如上所述，所述Log-MAP算法和Max-Log-MAP算法分别具有增加硬件复杂性和引起性能下降的缺点。
技术实现思路
因此，本专利技术的一个目的就是提供一种在涡轮解码中性能比所述Max-Log-MAP算法更好的涡轮解码装置和方法。本专利技术的另一个目的就是提供一种不及所述Log-MAP算法复杂的涡轮解码装置和方法。以上目的主要是通过用于解码涡轮码的组成解码器及其组成解码方法来实现的。在编码码元的涡轮解码期间，为涡轮解码框架的任意状态下所接收的编码码元的值计算最佳计量和次佳计量(second best metric)。计算编码码元的涡轮解码所需要的非本征信息。计算非本征信息与最佳计量和次佳计量的差值之间的差值。通过将所计算出的差值乘以预定加权因数以及确定所述编码码元的值来更新编码码元的LLR。通过使用两个计量之间的差值、反映SNR的输入码元和先验信息来计算非本征信息。所述加权因数小于1并接近于1，最好大于0.588235。最好，它是1/2+1/4+1/16。如果可以准确地估计SNR，则通过使用对数函数来计算所述加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于对涡轮码进行解码的组成解码方法，包括下列步骤：（１）在信息码元的涡轮解码期间的任意一个时间点，计算涡轮解码框架中所接收的信息码元的计量中的最佳和次佳计量，其中所述计量为状态计量和分支计量之和；（２）计算信息码元为０的最佳计量与信息码元为１的最佳计量之间的差值；（３）计算信息码元为０的次佳计量和信息码元为１的次佳计量之间的差值；（４）计算最佳计量差值与次佳计量差值之间的差值，并且将计算出的差值乘以加权因数，从而状态计量和分支计量之和的计量呈线性；并且（５）通过使用步骤（２）中所得到的最佳计量差值和步骤（４）中所得到乘积的来更新对数似然比（ＬＬＲ），并且根据所更新的ＬＬＲ来判定信息码元的数值。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：柳南烈，金潣龟，河相赫，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]