咬尾码的最大似然译码算法制造技术

本发明专利技术提供一种咬尾码的最大似然译码算法，所述最大似然译码算法包括：首先初始化幸存状态集合、起始于幸存状态集合中任一幸存状态的路径累计度量值、结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值、以及最优咬尾路径度量值；接着进行i次迭代，得到第i+1次迭代的幸存状态集合，为第i+1次迭代做准备；最后，停止译码并输出和最优最大似然咬尾路径相关的码字。本发明专利技术所述的咬尾码的最大似然译码算法是基于维特比算法，其在执行过程中所需存储单元是所有已知译码算法中最少的，并且所述译码算法复杂度低，实现起来简单，能够使得译码器快速收敛到全局最优结果。

【技术实现步骤摘要】
咬尾码的最大似然译码算法
本专利技术无线通信的信道译码领域，涉及一种译码算法，特别是涉及一种咬尾码的最大似然译码算法。
技术介绍
卷积码根据其编码器初始化方式的不同，可分为传统卷积码和咬尾卷积码(Tail-BitingConvolutionalCodes,TBCC)。有些分组码可以用咬尾格形图来表示，所以称这样的分组码和咬尾卷积码为咬尾码。传统卷积码的编码器采用已知比特(一般是全0比特)初始化，并在编码结束的时候使其结束于某个已知状态；TBCC的编码器采用信息序列的最后v'位来初始化，其中v'≤v,v是编码器中的寄存器长度。根据v'和v的关系，TBCC可分为全咬尾卷积码(v'＝v)和部分咬尾卷积码(v'<v)。采用咬尾方式编码可以消除用已知比特初始化编码器所导致的码率损失，因此，咬尾卷积码被广泛应用在增强型数据GSM环境(enhanceddataGSMenvironment，EDGE)，微波存取全球互通(worldwideinteroperabilityformicrowaveaccess，WiMAX)和3GPP长期演进(longtermevolution，LTE)中作为控制信道和广播信道的编码方式。对咬尾码来说，目前已有的最大似然(maximumlikelihood，ML)译码算法有：两阶段最大似然译码算法(two-phaseMLdecoder，TP-MLdecoder)和双向树搜索算法(bidirectionalefficientalgorithmforsearchingcodetrees，BEAST)，这些算法在实际应用中存在诸多问题。对于TP-ML译码器来说，它的两个阶段采用不同的搜索方式使得对于实现来说过于复杂，且在第二阶段的搜索过程中所采用的启发式搜索需要消耗大量存储器。BEAST算法在译码之前要先构造咬尾码的传统格形图，然后才能译码；且BEAST算法在咬尾格形图上的译码效率过低，几乎和理论最大似然译码算法复杂度相当，这些缺点导致现有最大似然译码算法无法在实际中使用。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种咬尾码的最大似然译码算法，用于解决现有技术中咬尾码译码算法计算复杂度高、存储器消耗大、以及算法不收敛的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种咬尾码的最大似然译码算法，所述咬尾码的最大似然译码算法包括：S1，初始化幸存状态集合、起始于幸存状态集合中任一幸存状态的路径累计度量值、结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值、以及最优咬尾路径度量值；S2，进行i次迭代，得到第i+1次迭代的幸存状态集合，为第i+1次迭代做准备；其中，i≥1；S3，停止译码并输出和最优最大似然咬尾路径相关的码字。优选地，于所述步骤S1还包括：将幸存状态集合初始化为幸存起始状态集合，将起始于幸存状态集合中任一幸存状态的路径累积度量值初始化为0；将结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值初始化为0，将最优咬尾路径度量值初始化为无穷大。优选地，于所述步骤S2还包括：S21，以幸存状态集合中的状态为起始点，执行以最优咬尾路径净增量为界的维特比译码搜索；S22，若发现第i次迭代中得到的最大似然咬尾路径比前i-1次迭代中得到的最优咬尾路径度量值小，则更新最优最大似然咬尾路径及最优咬尾路径度量值；S23，对幸存状态集合中的所有状态，更新结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值为前i次迭代中获得的最大的一个值，从幸存状态集合中删除结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界不小于最优咬尾路径度量值的状态，得到第i+1次迭代的幸存状态集合；S24，若发现第i+1次迭代的幸存状态集合为空集时，执行步骤S3；若发现第i次迭代的幸存状态集合与第i+1次迭代的幸存状态集合相同，则从第i次迭代中得到的最大似然路径的起始状态开始执行有界维特比译码搜索，得到咬尾路径，若该咬尾路径净增量小于最优咬尾路径度量值，则更新最优最大似然咬尾路径及最优咬尾路径度量值，并从第i+1次迭代的幸存状态集合中删除起始状态；S25，为第i+1次迭代做初始化，将结束于幸存状态集合中任一幸存状态的路径的累积度量值赋值给下一次迭代开始时从所述幸存状态集合中任一幸存状态起始的路径的初始路径度量值，返回步骤S2，执行第i+1次迭代。优选地，于所述步骤S21还包括：在搜索过程中，若发现所述幸存状态集合中任一幸存状态的路径净增量不小于最优咬尾路径度量值，则停止在该状态之后搜索；若发现结束于各个幸存状态的咬尾路径净增量不小于最优咬尾路径度量值，执行步骤S3，即停止译码。优选地，从幸存状态集合中删除结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值不小于最优咬尾路径度量值的状态，得到新的幸存状态集合优选地，连续两次迭代得到的幸存状态集合相同为译码器收敛控制启动判定条件。如上所述，本专利技术所述的咬尾码的最大似然译码算法，具有以下有益效果：1、本专利技术在执行过程中所需要的存储单元是所有已知算法中最少的；2、本专利技术译码复杂低、可简单实现；3、本专利技术可以使得译码器快速收敛到全局最优结果。附图说明图1显示为本专利技术的咬尾码的最大似然译码算法所采用的生成多项式{7，5}的(8，4)咬尾卷积码格形图。图2显示为本专利技术的咬尾码的最大似然译码算法的算法流程图。图3显示为本专利技术的咬尾码的最大似然译码算法中进行i次迭代的流程示意图。图4显示为本专利技术的咬尾码的最大似然译码算法采用(8，4)咬尾卷积码的译码过程的示意图。图5显示为BFS-ML译码器、TP-ML译码器和BEAST译码器在对咬尾卷码(120，40)进行译码过程中所需存储单元示意图。图6显示为BFS-ML译码器、TP-ML译码器和BEAST译码器在对咬尾卷码(120，40)进行译码过程中平均访问节点数示意图。图7显示为BFS-ML译码器、TP-ML译码器和BEAST译码器在对(24，12)Golay码进行译码过程中所需存储单元示意图。图8显示为BFS-ML译码器、TP-ML译码器和BEAST译码器在对(24，12)Golay码进行译码过程中平均访问节点数示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。请参阅附图。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。下面结合实施例和附图对本专利技术进行详细说明。图1给出了生成多项式{7，5}的(8，4)咬尾卷积码的咬尾格形图的示例，所示的咬尾格形图长度为8段，每段有4个状态。在咬尾格形图中，起始并结束于同一状态的路径对应于一个咬尾码字，这条路径称为咬尾路径。属于同一状态的所有咬尾路径构成此状态的咬尾格形图。例如，图1中的实线构成了状态“00”的咬尾格形图。所以，基于咬尾格形图，定义一些用于描述算法的术语和变量。咬尾格形图的长度为L，位置k处的状态空间为Sk，其本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种咬尾码的最大似然译码算法，其特征在于，所述最大似然译码算法包括：S1，初始化幸存状态集合、起始于幸存状态集合中任一幸存状态的路径累计度量值、结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值、以及最优咬尾路径度量值；S2，进行i次迭代，得到第i+1次迭代的幸存状态集合，为第i+1次迭代做准备；其中，i≥1；S3，停止译码并输出和最优最大似然咬尾路径相关的码字。

【技术特征摘要】
1.一种咬尾码的最大似然译码算法，其特征在于，所述最大似然译码算法包括：步骤S1，初始化幸存状态集合、起始于幸存状态集合中任一幸存状态的路径累计度量值、结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值、以及最优咬尾路径度量值；步骤S2，进行i次迭代，得到第i+1次迭代的幸存状态集合，为第i+1次迭代做准备；其中，i≥1；所述步骤S2包括：S21，以幸存状态集合中的状态为起始点，执行以最优咬尾路径净增量为界的维特比译码搜索；S22，若发现第i次迭代中得到的最大似然咬尾路径比前i-1次迭代中得到的最优咬尾路径度量值小，则更新最优最大似然咬尾路径及最优咬尾路径度量值；S23，对幸存状态集合中的所有状态，更新结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界值为前i次迭代中获得的最大的一个值，从幸存状态集合中删除结束于各个幸存状态的咬尾路径度量值的下界不小于最优咬尾路径度量值的状态，得到第i+1次迭代的幸存状态集合；S24，若发现第i+1次迭代的幸存状态集合为空集时，执行步骤S3；若发现第i次迭代的幸存状态集合与第i+1次迭代的幸存状态集合相同，则从第i次迭代中得到的最大似然路径的起始状态开始执行有界维特比译码搜索，得到咬尾路径，若该咬尾路径净增量小于最优咬尾路径度量值，则更新最优最大似然咬尾路径及最优咬尾路径度量值，并从第i+1次迭代的幸存状态集合...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓涛，钱骅，徐景，杨旸，
申请(专利权)人：上海无线通信研究中心，
类型：发明
国别省市：