【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及信道解码，尤其是涉及一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法。
技术介绍
1、目前卷积码的解码方式主要是viterbi解码和顺序解码。viterbi解码以待解码序列最接近的路径作为结果，但是解码复杂程度呈指数形式增长。顺序解码的复杂度相对较低，但同时准确率也较低。顺序解码包括栈式(stack)算法以及fano算法，此两者的差异主要体现在以下三点；(1)在每次解码步骤之后，栈式算法需对栈堆中的度量大小进行排序，并根据度量计算方式丢弃最差的结果，此步骤导致解码的复杂度大幅度提升。而对于fano算法来说，其每次重新计算当前节点之后各路径的度量值，并选择最好的那个，不需要排序步骤，具有低复杂度的特点。(2)栈式算法利用有限的栈堆记录每次解码步骤后的结果，丢弃最差的结果并在最好的结果路径上继续解码，一旦发现当前解码路径与待解码序列差异过大，则跳回上一个次好的节点，由于此节点并不一定与之前节点相连，导致栈式算法可能损失了部分路径与节点的探索机会。与之相比，fano算法每次只能回退一步，然后再访问同层的其余节点，因此通常可以探索比栈式算法更多的路径。(3)与栈式算法需要栈堆储存节点度量不同，fano算法基本上不需要存储空间用于储存度量值，只需少量空间用于记录编码器的历史编码状态。虽然这一优点是以更多的计算量为代价，但在实际情况中，硬件上的优势完全可以弥补这一问题。因此，比起栈式算法，fano算法更利用于硬件的实施。
2、fano算法虽然解码复杂度低，但只适用于低噪音环境。当噪音变大，传输错误率增加，fan
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题
2、一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，解决顺序解码中fano算法在较高噪声环境下，信道传输错误率高，解码复杂程度高、速度慢的问题。
3、本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案
4、一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，包括：
5、正向解码器和反向解码器从待解码序列的两端同时开始解码，解码器计算每层码树所有后继节点的度量值，寻找码树下一层的最佳后继节点，所述最佳后继节点为该层码树中度量值最大的节点；若最佳后继节点的度量值μlook大于等于阈值t，解码器前进到所述最佳后继节点；若最佳后继节点的度量值μlook小于阈值t，比较解码器上一节点的度量值μpre和阈值t，解码器退回码树上一层重新寻找前进路径，或降低阈值t重新寻找前进路径；
6、正向解码器和反向解码器到达到同一解码状态后停止解码，结合正向解码器和反向解码器输出的预测序列得到最终的预测序列；
7、其中，所述方法的初始参数设置为：阈值t＝0，当前度量值μcur＝0，前一节点度量值μpre＝-∞。
8、进一步的，所述方法还包括：解码器到达的码树节点为首次访问，通过增加解码器的阈值t寻找前进路径，令t≤μcur<t+δ，其中，μcur为解码器当前所处节点的度量值，δ为步长。
9、进一步的，若μpre<t，解码器降低阈值t，并尝试向码树下一层继续前进；若μpre≥t，解码器退回码树上一层寻找码树当前层次佳后继节点；所述次佳后继节点为度量值小于所述最佳后继节点且度量值最接近的节点。
10、进一步的，若μpre<t，解码器降低阈值t，并尝试向码树下一层继续前进具体包括：将解码器的阈值t降低为t＝t-δ，若解码器的降低后的阈值t小于等于最佳后继节点的度量值，解码器向码树下一层最佳后继节点前进，δ为步长。
11、进一步的，若所述次佳后继节点为码树该层中度量值最小的节点，解码器继续回退，解码器到达的后继节点为非度量值最小的节点后，重新判断后继节点的度量值与阈值t的大小，寻找前进路径。
12、进一步的，若正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时，正向解码器和反向解码器位于码树同一层，即正向解码器和反向解码器的间隔变量g＝0，则所述正向解码器和反向解码器达到同一解码状态具体为：sfd＝sbd；其中sfd为正向解码器卷积码状态与漂移变量组合的联合状态，sbd反向解码器卷积码状态与漂移变量组合的联合状态。
13、进一步的，若正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时，正向解码器和反向解码器的间隔变量g<0，正向解码器位于反向解码器所处历史层数，所述正向解码器和反向解码器达到同一解码状态具体为：正向解码器卷积码状态与漂移变量组合的联合状态sfd与反向解码器在该层上的历史状态pbd(b+m-tfd)相同；pbd为反向解码器的历史路径，tfd为停止解码时正向解码器所在码树层数，b为初始码组数，所述m为附加的终止码；
14、若正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时，正向解码器和反向解码器的间隔变量g<0，反向解码器位于正向解码器所处历史层数，所述正向解码器和反向解码器达到同一解码状态具体为：反向解码器卷积码状态与漂移变量组合的联合状态sbd与正向解码器在该层上的历史状态pfd(b+m-tbd)相同；pfd为正向解码器的历史路径，tbd为停止解码时反向解码器所在码树层数，b为初始码组数，所述m为附加的终止码。
15、进一步的，当正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时位于码树同一层，结合正向解码器和反向解码器输出的预测序列得到最终的预测序列具体包括：若正向解码器的预测序列为反向解码器的预测序列为则所述最终预测序列为：所述[0,…,0]为终止码。
16、进一步的，当正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时，一方位于另一方历史所处层数时，结合正向解码器和反向解码器输出的预测序列得到最终的预测序列具体包括：若正向解码器的预测序列为反向解码器的预测序列为且正向解码器位于反向解码器历史所处层数则所述最终预测序列为：且反向解码器位于正向解码器历史所处层数则所述最终预测序列为：所述[0,…,0]为终止码。
17、
18、进一步的，若正向解码器和反向解码器始终未相遇，则最终预测序列为先完成解码的一方的预测序列。
19、本专利技术的有益效果
20、本专利技术所述的一种校正卷积码同步错误的解码方法，同时使用正向解码器和反向解码器对待解码序列进行解码，结合正向解码器和反向解码器的解码结果得到最终的预测结果，减少了解码所需的步骤，提高了解码的速度，减少了解码所需的时间；同时，一方解码器进程卡住时另一方解码器仍可继续解码，降低了解码的复杂度，能够有效避免单向解码器由于传输错误率高、传输错误频繁导致的解码进程卡顿。
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1.一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，所述方法还包括：解码器到达的码树节点为首次访问，通过增加解码器的阈值T寻找前进路径，令T≤μcur<T+Δ，其中，μcur为解码器当前所处节点的度量值，Δ为步长。
3.根据权利要求1所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若μpre<T，解码器降低阈值T，并尝试向码树下一层继续前进；若μpre≥T，解码器退回码树上一层寻找码树当前层次佳后继节点；所述次佳后继节点为度量值小于所述最佳后继节点且度量值最接近的节点。
4.根据权利要求3所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若μpre<T，解码器降低阈值T，并尝试向码树下一层继续前进具体包括：将解码器的阈值T降低为T＝T-Δ，若解码器的降低后的阈值T小于等于最佳后继节点的度量值，解码器向码树下一层最佳后继节点前进，Δ为步长。
5.根据权利要求3所述的一种基于
6.根据权利要求1所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时，正向解码器和反向解码器位于码树同一层，即正向解码器和反向解码器的间隔变量g＝0，则所述正向解码器和反向解码器达到同一解码状态具体为：SFD＝SBD；其中SFD为正向解码器卷积码状态与漂移变量组合的联合状态，SBD反向解码器卷积码状态与漂移变量组合的联合状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，当正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时位于码树同一层，结合正向解码器和反向解码器输出的预测序列得到最终的预测序列具体包括：若正向解码器的预测序列为反向解码器的预测序列为则所述最终预测序列为：所述[0,…,0]为终止码。
9.根据权利要求7所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，当正向解码器和反向解码器达到同一解码状态时，一方位于另一方历史所处层数时，结合正向解码器和反向解码器输出的预测序列得到最终的预测序列具体包括：若正向解码器的预测序列为反向解码器的预测序列为且正向解码器位于反向解码器历史所处层数则所述最终预测序列为：若反向解码器位于正向解码器历史所处层数则所述最终预测序列为：所述[0,…,0]为终止码。
10.根据权利要求1所述的一种基于Fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若正向解码器和反向解码器始终未相遇，则最终预测序列为先完成解码的一方的预测序列。
...【技术特征摘要】
1.一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，所述方法还包括：解码器到达的码树节点为首次访问，通过增加解码器的阈值t寻找前进路径，令t≤μcur<t+δ，其中，μcur为解码器当前所处节点的度量值，δ为步长。
3.根据权利要求1所述的一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若μpre<t，解码器降低阈值t，并尝试向码树下一层继续前进；若μpre≥t，解码器退回码树上一层寻找码树当前层次佳后继节点；所述次佳后继节点为度量值小于所述最佳后继节点且度量值最接近的节点。
4.根据权利要求3所述的一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若μpre<t，解码器降低阈值t，并尝试向码树下一层继续前进具体包括：将解码器的阈值t降低为t＝t-δ，若解码器的降低后的阈值t小于等于最佳后继节点的度量值，解码器向码树下一层最佳后继节点前进，δ为步长。
5.根据权利要求3所述的一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若所述次佳后继节点为码树该层中度量值最小的节点，解码器继续回退，解码器到达的后继节点为非度量值最小的节点后，重新判断后继节点的度量值与阈值t的大小，寻找前进路径。
6.根据权利要求1所述的一种基于fano算法校正卷积码同步错误的解码方法，其特征在于，若正向解码器和反...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨庭雯，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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