CN101103533B - 编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供编码方法、解码方法及其装置。在对通过对信息符号追加奇偶符号而构成的组织码进行收发的系统中，(1)在K个信息符号中追加K0个哑元符号而生成K1(＝K+K0)个第一信息符号；(2)将由该K1个第一信息符号生成的M个奇偶符号追加到该K1个第一信息符号中，同时将K0个哑元符号删除而生成N(＝K+M)个符号的组织码；(3)在接收侧接收该组织码，对接收到的组织码追加K0个哑元符号，并对得到的N1个数据进行解码处理。

Description

编码方法

技术领域

本发明涉及收发通过对信息符号(information alphabet)追加奇偶符号(parity alphabet)而构成的组织码(organization code)的系统中的编码方法。

背景技术

·组织码和分组码(block code)

一般，对于使用具有q个不同值的信息符号(典型例为q＝2的位)进行的编码而言，如图35所示那样，将K个信息符号(信息位，informationbit)作为一组分组I₁，针对该分组的可能的所有模式(有q^K组)，将比K大的N个码符号(码位，code bit)的分组I₂进行1对1的对应。

此时，将信息符号和码符号的组相同、N个码中的K个由原始信息符号构成这样的码称作组织码。剩余的M＝N-K个符号被称作奇偶符号，其通常是通过对信息符号进行加法运算等规定处理而得到的。

即，将在由N个位构成的码字(code word)的构成位中，K个位为信息且剩余的M(＝N-K)个位为用于检错和纠错的奇偶检验位(paritybit)的码称作分组码，将码字起始的K个位为信息位、在其后排列(N-K)个位的奇偶检验位的分组码称作组织码。

在发送侧，对K个信息符号u＝(u₀，u₁，...，u_k-1)使用K×N的生成矩阵

G＝(gij)；i＝0，...，K-1；j＝0，...，N-1

如果通过下式

x＝uG    (1)

生成N个码符号x＝(x₀，x₁，...，x_N-1)，则该码符号成为分组码，对信息符号u进行分组编码。

在接收侧，根据针对码向量x的接收数据估计信息符号u。因此，使用针对x的以下的奇偶校验关系式

xH^T＝0(2)。

其中，

H＝(hij)；i＝0，…，M-1；j＝0，…，N-1

为奇偶校验矩阵(parity check matrix)，H^T表示H的转置(行与列的调换)。通过(1)、(2)式，H和G满足以下的关系。

GH^T＝0(3)

由此，如果提供H和G中的某一个则唯一地确定编码规则。

图36是在发送机中进行分组编码、在接收机中进行解码的通信系统的结构图，发送机1包括将由K个位构成的信息u进行编码后生成N个位的分组码x的编码部1a和将该分组码调制后发送的调制部1b。接收机2包括将经由传输路径3接收到的信号解调的解调部2a和由N个位的接收信息对原始发送的K个位的信息进行解码的解码部2b。

编码部1a包括生成M(＝N-K)个奇偶检验位p的奇偶生成器1c以及将K个位的信息u和M个位的奇偶检验位p合成后输出N(＝K+M)个分组码x的P/S变换部1d。编码部1a按照(1)式输出分组码x，作为一例，如果将x作为组织码，则编码部1a在算式上可通过图37所示的生成矩阵G表现。解码部2b包括解码器2c，该解码器2c对接收似然度数据y施加检错纠错处理，从而将原始发送的K个位的信息解码后输出估计信息。由发送机1发送的分组码x由于受到传输路径3的影响而作为似然度数据输入解码器2c，并不是按照向解码器2c进行了发送的状态输入解码器2c。似然度数据由码位为“0”或“1”的可信度和码(“+1”则为“0”，“-1”则为“1”)构成。解码器2c基于针对各码位的似然度数据进行规定的解码处理，进行信息位u的估计。解码部2b按照(2)式进行解码，作为一例，在将x设为组织码，同时将生成矩阵G设为图37所示的矩阵时，解码部2b可通过图38所示的奇偶校验矩阵H的转置矩阵表现。

·LDPC码

LDPC码(Low-Density Parity-CheckCode，低密度奇偶校验码)是由如下比例的校验矩阵H定义的码的总称，所述比例如下：在分组码中，与“0”不同的要素的个数(在q＝2的情况下为“1”的个数)相对于所有要素个数少。

特别是在校验矩阵H的行和列各自的要素的个数(“1”的个数)为一定的情况下，称作“规则(regular)LDPC码”，其特征是由码长N以及作为行和列各自的要素个数的权重数(w_c，w_r)来决定的。另一方面，将在校验矩阵H的各列、各行允许不同的权重数的类型称作“不规则(irregular)LDPC码”，其特征是由码长N以及行和列的权重数分布((λ_j，ρ_k)；j＝1，…，j_max；k＝1，…，k_max)来决定的。这里，λ_j表示属于权重数j的列的与0不同的要素个数(“1”的个数)相对于整体的比例。图39是权重数分布的说明图，在M×N的校验矩阵H中，如果将“1”的个数为j个的列数设为N_j，并将校验矩阵H中的1的总数设为E，则权重数分布λ_j为

λ_j＝j×N_j/E，

“1”的个数为j个的列数相对于所有列的比例f_j为

f_j＝N_j/N。

例如，如果设j＝3、N_j＝4，则λ₃＝12/E，f_j＝4/N。ρ_k表示属于权重数k的行的与0不同的要素个数(“1”的个数)相对于整体的比例，其可以与λ_j同样地进行定义。另外，规则LDPC码还可以视作不规则LDPC码的特殊情况。

LDPC码不论是规则还是不规则，仅仅确定码长N和权重数分布的情况下，还不能唯一确定具体的校验矩阵。换言之，满足规定的权重分布的具体的“1”的配置方法(与“0”不同的要素的配置方法)可能存在多种，这些多种配置方法将会分别定义不同的码。而且，误码率特性取决于权重数分布和满足该权重数分布的校验矩阵中的具体的“1”的配置方法。另外，编码器和解码器的电路规模、处理时间、处理量等基本上仅受权重数的分布的影响。

·Turbo码

Turbo码为组织码，其通过采用最大后验概率解码(MAP解码：Maximum A Posteriori Probability Decoding)，在每次重复解码重复次数时能够减少解码结果的错误。

图40是包含Turbo编码器和Turbo解码器的通信系统的结构图中的Turbo编码部1a的结构图，图41是Turbo解码部2b的结构图。

在图40中，u(＝[u1，u2，u3，…，u_N])是要传输的长度为N的信息数据，xa、xb、xc是通过Turbo编码部1a对信息数据u进行编码而得到的编码数据，ya，yb，yc是编码数据xa、xb、xc在传输路径3中传播而受到噪声、衰减(fading)的影响后得到的接收信号，u’是在Turbo解码部2b中将接收信号ya、yb、yc解码而得到的解码结果。

在Turbo编码部1a中，编码数据xa为信息数据u本身，编码数据xb是由编码器ENC1对信息数据u进行卷积编码而得到的数据，编码数据xc是对信息数据u进行交织(interleave)(π)后由编码器ENC2进行卷积编码而得到的数据。即，Turbo码是使用两个以上的要素码来合成得到的组织码，xa是信息位，xb、xc是奇偶检验位。P/S变换部1d对编码数据xa、xb、xc进行串行变换后对它们进行输出。

在图41的Turbo解码部2b中，第一要素解码器DEC1使用接收信号ya、yb、yc中的ya和yb进行解码。要素解码器DEC1是软判定输出的要素解码器，输出解码结果的似然度。接着，第二要素解码器DEC2使用从第一要素解码器DEC1输出的似然度和yc进行同样的解码。第二要素解码器DEC2也是软判定输出的要素解码器，输出解码结果的似然度。在该情况下，yc是与对将原始数据u进行交织的结果进行编码而得到的xc对应的接收信号，因此从第一要素解码器DEC1输出的似然度在被输入到第二要素解码器DEC2之前进行交织(π)。从第二要素解码器DEC2输出的似然度在被进行解交织(π^-1)之后，作为对第一要素解码器DEC1的输入而得到反馈。另外，对第二要素解码器DEC2的解交织结果进行“0”、“1”的硬判定的结果成为Turbo解码结果(解码数据)u’。以后，通过反复进行规定次数的上述解码操作，解码结果u’的误差率降低。作为这样的Turbo要素解码器中的第一、第二要素解码器DEC1、DEC2，可以使用MAP要素解码器。

·删截(puncturing)

如假设提供了信息长为K、码长为N1的码C1，则码C1的编码率为R1＝K/N1。有时希望使用该码C1构成编码率比R1大的码，从而进行删截。即，如图42所示，发送机在N1个码位中除去N0个位后将码长设为N(＝N1-N0)而进行发送。由于除去的位位置为已知的，因此接收机补充数据，以使各位为等概率，从而进行解码处理以估计码C1。在该删截中，编码率R＝K/N(＞R1)。

·重复(repetition)

在提供了信息长为K、码长为N1的码C1时，有时希望使用该码C1构成编码率比R1(＝K/N1)小的码，从而进行重复。即，如图43所示，发送机共计追加N0个针对N1个码中的几个符号(不限于奇偶校验)重复了一次以上的符号，作为N(＝N1+N0)个码符号的码进行发送。接收机对重复符号的数据分别进行分集(diversity)合成(最简单的方法为仅进行加法运算)，对码C1进行解码。

·LDPC码的置零(nulling)

在LDPC码的置零法中，为了调整编码率R(其中，R＜R1)，如图44所示，在K个信息位的前端设定K0个all 0(全部为“0”)的位而进行编码以及解码处理(参照非专利文献1)。在LDPC码的置零法中，编码率为R1＝(K0+K)/N1。通过密度演化法(Density Evolution)得到对编码率R1的码的校验矩阵赋予特征的权重分布系数L_i ^(R1)(参照非专利文献2)。

另外，编码率R(＝K/N)的编码等价于，在K个位的信息位的前端追加K0个all 0的信息位，使用K1×N1的生成矩阵进行编码后进行发送，在接收侧通过从M×N1校验矩阵的开始处除去K0个列而得到的M×N校验矩阵进行解码。因此，对于编码率为R的LDPC码的M×N校验矩阵的N个列的权重数分布L_j ^(R)成为

$L_j^{\left(R\right)}=\frac{1-R1}{1-R}{L}_j^{\left(R1\right)}---\left(4\right)$

另外，由于奇偶数量M不变，因此M＝N-K＝N1-K1，存在

$1-R1=\frac{M}{N1},1-R=\frac{M}{N}\⇒N=\frac{1-R1}{1-R}N1---\left(5\right)$

的关系。另外，在LDPC码的置零法中，关于使用K1×N1的生成矩阵进行编码得到的码的发送方法没有任何规定。

·填充位追加(码分割，code segmentation)

在基于3GPP的第三代无线移动通信系统IMT-2000的W-CDMA系统中，已经标准化了通过Turbo码对数据进行编码。这里，为了在信息位尺寸不到40位的情况下，将信息位设为40位，或者在信息位尺寸为超过5114的大的尺寸的情况下，尽可能地分割为成为相同尺寸的多个分组(block)，从而将一半的数量合并，如图45所示，在前端插入“0”的值来作为填充位(filler bit)。然后，将各个分组编码，在包含填充位在内的情况下进行调制后进行传输。

从而，在附加规定位来进行编码这一点与图44中的相应方式相同，但这里为编码率基本不变的位数。

·课题

(1)在进行相同格式(码长为N、信息长为K)的编码的情况下，误差率特性根据编码方法而不同。在信息通信系统中，如果用于安装的电路规模或处理量的程度相同，针对每个位的功率相同，则需要选择使误差率尽可能减小的编码方法。

特别是关于LDPC码，如果在相同格式(码长为N、信息长为K)下想要使特性提升，则需要校验矩阵H的权重分布的优化处理，这需要进行复杂的数值计算。另外，能够以必要的编码率的码简单地进行配置的码不一定是特性最佳的码。

(2)当在信息通信系统中，适应性地对数据传输使用多种格式(码长、信息长)这样的情况下，需要准备与各个不同格式对应的编码器，导致电路规模变大。在速率匹配(rate matching)法中，如前所述，仅准备与一种编码率对应的码(称作“母码”)的编码器，从由该编码器进行编码得到的码中除去(删截)一部分或者进行重复，从而对应于不同的格式，由此削减电路规模。

但是，在速率匹配法中，以编码率小的码作为母码，然后使用删截以准备其它的编码率更大的码，但由于通过删截而删除了解码所需的信息，因此存在特性恶化增大的问题。反之，在准备编码率大的码，并通过重复来准备编码率小的码的情况下，由于通过码长小的码来进行解码，因此存在得不到充分的特性的问题。

此外，如果在编码器和解码器中限定于使用相同格式的码，则在删截(参照图42)中，在编码、解码处理中需要对要删除的符号进行处理(删除、估计)。另一方面，在重复(图43)中，重复符号的数据需要通过传输路径进行发送，需要用于实现该发送的资源。

(3)为了解决上述课题(1)、(2)，考虑应用现有例子的“置零法”。但是，以往的置零法由于还传输所附加的all0而进行解码处理，因此存在由于传输误差而使可信度降低，解码误差增大的问题。

(4)此外，现有的置零法限定于all 0的模式，存在未有效地使用码定义的自由度的问题。

(5)此外，在置零法中，校验矩阵的权重分布由母码的权重分布L_j ^(R1)基于编码率，通过(4)式来得到调整。但是，存在这不是对得到的编码率提供最佳的特性的分布的问题。

(6)在现有的追加填充位的方法中，由于以原始状态传输填充位，因此存在需要无用的传输成本的问题。

根据以上所述，本发明的目的在于，在对信息位中附加哑元位(dummy bit)来进行编码的编码方法、解码方法及其装置中提高误差率特性。

本发明的另一目的在于由一个编码器实现多种编码率的码而不会产生速率匹配法中的问题。

本发明的又一目的在于，对于所提供的编码率所得到的权重分布的LDPC码实现最佳的哑元位的分布。

本发明的其它目的在于，通过使哑元位的位模式不同而定义不同的码，由此加大码的自由度，实现码的优化，或者实现多个终端的认证等用途。

本发明的其它目的在于，不将哑元位从发送侧发送到接收侧，从而削减收发机的功耗和传输路径的使用带宽。

本发明的其它目的在于，不将哑元位从发送侧发送到接收侧，而在接收侧将使似然度最大的哑元位追加到接收数据中进行解码，从而减少解码误差。

非专利文献1：T.Tian，C.Jones，and J.D.Villasensor“Rate-CompatibleLow-Density Parity-Check Codes”，submitted to Int.Sym，on InformationTheory，2004.

非专利文献2：S.Chung，T.Richardson，and R.Urbanke“Analysis ofsum-product decoding of low-density parity-check codes using a Gaussianapproximation”IEEE Trans，Inform.Theory，vol.47，pp.657-670，Feb.2001

本发明的第一方面的编码方法用于对通过在信息符号中追加奇偶符号而成的组织码进行收发的系统，该编码方法的特征在于，该编码方法包括执行如下处理的步骤：在K个信息符号中追加K0个规定模式的哑元符号而生成K1个第一信息符号，其中，K1为K+K0；以及将由该K1个第一信息符号生成的M个奇偶符号追加到该K1个第一信息符号中，同时将K0个所述规定模式的哑元符号删除而生成N个符号的组织码，其中，N为K+M，所述生成N个符号的组织码的步骤分为：第一步骤，生成N1个第二信息符号，其中，所述N1个第二信息符号是通过在该K1个第一信息符号中追加由该K1个第一信息符号生成的M个奇偶符号而成的，且N1为K1+M；以及第二步骤，从该N1个第二信息符号中删除K0个所述规定模式的哑元符号而生成N个符号的组织码，其中，N为K+M，作为哑元符号的规定模式，对移动终端分配不同的模式，使用规定移动终端的规定模式进行编码后将该编码数据发送给该移动终端。

在上述编码方法中，在将K个信息符号均匀地分割为K0个时，在各分割位置插入所述规定模式中的K0个哑元符号。

在上述编码方法中，在将所述组织码设为LDPC码的情况下，在将解码所使用的N1×M校验矩阵的已知的权重分布设为(λ_j，ρ_k)、并且将从该校验矩阵中除去K0个列而得到的N×M校验矩阵的最佳的权重分布设为(λ_j’，ρ_k’)时，确定使得从N1×M校验矩阵中除去K0个列而得到的N×M校验矩阵的权重分布为所述最佳的权重分布(λ_j’，ρ_k’)的K0个列，将与通过该确定得到的K0个列对应的位置设为所述规定模式的K0个哑元符号插入位置。

在上述编码方法中，确定所述规定模式的K0个哑元符号插入位置，以使最小码间距离变得更大。

在上述编码方法中，作为哑元符号的模式，对移动终端分配不同的模式，使用规定的移动终端的规定模式进行编码后将该编码数据发送给该移动终端。

在上述编码方法中，预先执行与所述奇偶检验位的生成所需的所述规定模式的哑元符号对应的运算结果而保持在存储器中，在运算所述奇偶符号时利用该保持的运算结果。

本发明的第二方面是由上述编码方法进行编码得到的码的解码方法，上述解码方法包括：从编码侧接收由N个符号构成的组织码的步骤；对该接收到的组织码中追加K0个所述规定模式的哑元符号的步骤；以及对得到的N1个信息符号进行解码处理的步骤。

在上述解码方法中，预先求出与所述解码所需的所述哑元符号的所述规定模式相关联的运算结果而存储在存储器中，在进行解码时利用该保持的运算结果。

本发明的第三方面是一种编码装置，该编码装置用于收发通过对信息符号追加奇偶符号而成的组织码的系统，该编码装置包括：规定模式追加部，其在K个信息符号中追加K0个规定模式的哑元符号而生成K1(＝K+K0)个第一信息符号；编码部，其生成N1(＝K1+M)个第二信息符号，该N1(＝K1+M)个第二信息符号是通过将由该K1个信息符号生成的M个奇偶符号追加到该K1个第一信息符号中而构成的；以及组织码产生部，其从该N1个第二信息符号中删除K0个规定模式的哑元符号而生成N＝(K+M)个符号的组织码。

所述编码部包括：奇偶生成器，其由所述K1个第一信息符号生成M个奇偶符号；以及合成部，其在所述K1个第一信息符号中追加M个奇偶符号而生成N1(＝M+K1)个第二信息符号。

此外，本发明的编码装置包括：哑元位追加部，其在信息位中追加哑元位；Turbo编码部，其在该信息位中附加由该信息位生成的奇偶检验位后对其进行Turbo编码；哑元位删除部，其从该Turbo码中删除所述哑元位；以及发送部，其发送通过删除该哑元位而构成的组织码，在接收侧接收该组织码，在该接收到的组织码中对在发送侧删除的哑元位进行追加而使其似然度最大，从而进行Turbo解码。

本发明的第四方面是接收由上述编码装置进行编码得到的码而对其进行解码的接收机，该接收机包括：接收部，其从编码侧接收由N个符号构成的组织码；规定模式追加部，其在该接收到的组织码中追加K0个所述规定模式的符号；以及解码器，其对得到的N1个信息符号进行解码处理。

附图说明

图1是本发明的编码方法的说明图。

图2是对在信息符号中追加奇偶检验位而成的组织码进行收发的无线通信系统的结构图。

图3是本发明的生成矩阵G1、校验矩阵H1的说明图。

图4是Tanner图的说明图。

图5是Tanner图的另一说明图。

图6是校验矩阵H的第0列为[111000...0]^T时的Tanner图的子图。

图7是校验矩阵H的第0行为[1110100...0]时的Tanner图的子图。

图8是在Sum-Product algorithm(和积算法)(SPA)中使用的用语的定义说明图。

图9是消息q_ij(b)、r_ji(b)的说明图。

图10是哑元位的追加位置的说明图。

图11是按照等间隔配置K0个哑元位的插入位置的情况下的配置方法说明图。

图12是哑元位追加部的结构图。

图13是第三实施例的最佳哑元位追加位置的确定法说明图。

图14是第三实施例的哑元位追加位置确定处理流程。

图15是第四实施例的哑元位追加位置确定处理流程。

图16是第五实施例的说明图。

图17是第六实施例的编码器的结构图。

图18是第七实施例的解码器的结构图。

图19是第七实施例的使用对数似然比的Sum-Product algorithm(SPA)的第一处理流程。

图20是第七实施例的使用对数似然比的Sum-Product algorithm(SPA)的第二处理流程。

图21是第八实施例的使用Turbo码的编码/解码方法说明图。

图22是作为移动通信系统中的编码器的Turbo编码器的结构图。

图23是移动通信系统中的解码部的结构图。

图24是第八实施例的第一变形例的编码/解码方法说明图。

图25是第一变形例的无线通信系统的结构图。

图26是第八实施例的第二变形例的编码/解码方法说明图。

图27是第二变形例的效果说明图。

图28是第二变形例的无线通信系统的结构图。

图29是第三变形例的编码/解码方法说明图。

图30是第三变形例的无线通信系统的结构图。

图31是第四变形例的编码/解码方法说明图。

图32是第四变形例的无线通信系统的结构图。

图33是第五变形例的编码/解码方法说明图。

图34是第五变形例的无线通信系统的结构图。

图35是组织码和分组码说明图。

图36是在发送机中进行分组编码、在接收机中进行解码的通信系统的结构图。

图37是编码部的生成矩阵G的说明图。

图38是解码器的校验矩阵H的说明图。

图39是权重数分布的说明图。

图40是包含Turbo编码器和Turbo解码器的通信系统的结构图。

图41是Turbo解码器的结构图。

图42是删截说明图。

图43是重复说明图。

图44是LDPC码的置零法说明图。

图45是填充位追加的说明图。

具体实施方式

(A)第一实施例

(a)编码方法

图1是收发对信息符号中追加奇偶符号而构成的组织码的系统中的编码方法的说明图。以下，在说明中，设为q＝2，代替符号这样的用语而使用位这样的词，但本发明不限定于q＝2。

在K个信息位100中追加K0个规定模式的哑元位200而成为K1(＝K+K0)个第一信息位。另外，哑元位不限定于全部为“1”的模式或将“1”和“0”交替重复的1010...10模式等特定模式，而可以使用规定的模式。这在以下的所有实施例中也相同。

接着，将使用该K1个第一信息位生成的M个奇偶检验位300追加到K1个所述第一信息位中而生成N1(＝N1+M)个第二信息位(组织编码)。接着，从该第二信息位中删除K0个哑元位200而生成N(＝K+M)位的组织码400。由发送机将如上进行编码得到的组织码发送到接收机，并在接收机中进行解码。

(b)无线通信系统

图2是对在信息符号中追加奇偶检验位而构成的组织码进行收发的无线通信系统的结构图。发送机10的编码部11为了进行可信度高的传输而对信息位u应用前向纠错编码(FEC：Forward Error Correction)，调制部12进行结果的码位x的调制，并通过无线传输路径30向接收机20进行发送。接收机20的解调部21对接收数据进行解调，对解码部22输入由码位为“0”或“1”的可信度和硬判定码(+1→0，-1→1)构成的似然度数据y。解码部22基于对各码位的似然度数据进行规定的解码处理，并进行信息位u的估计。作为FEC的码C1使用LDPC码，将码的类型设为组织码。另外，可以使用Turbo码作为FEC码，在第八实施例中对此进行说明。

发送机10的编码部11中的哑元位追加部11a针对K个信息位u，在其随机选择的位置作为哑元位追加K0个随机选择的“0”、“1”的位，从而输出K1＝K+K0个信息位

(u，a)＝(u₀，...，u_k-1，a₀，...，a_k0-1)

(参照图1)。编码器11b使用K1×N1的生成矩阵

G1＝(g₁ij)；j＝0～K1-1；j＝0～N1-1

通过下式

(u，a)G1

输出N1(＝K+K0+M)个信息位x₁(u，a，p)。其中，p为M个奇偶检验位，是

p＝(p₀，...，p_M-1)。

如果假设不插入哑元位时的K×N的生成矩阵G如图3(A)所示，则上述K1×N1的生成矩阵G1如图3(B)所示，奇偶检验位p成为

p＝(uP，aQ)。

此外，在解码中使用的校验矩阵H1如图3(C)这样。

哑元位删除部11c从由编码器11b输出的N1个信息位x₁(u，a，p)中删除K0个哑元位a而生成N个信息位

x＝(u，p)＝(x₀，x₁，...，x_N-1)。

调制部12对该信息位x施加调制后进行发送。

编码器11b按照以上的原理输出信息位(u，a，p)，但实际上，奇偶生成器11b-1被输入K1个信息位(u，a)而生成M个奇偶检验位p，合成部11b-2将K1个信息位(u，a)和M个奇偶检验位p合成而输出N1个信息位(u，a，p)。

接收机20的接收部21通过传输路径30接收附加了噪声的数据并进行解调，将对于各码位的似然度数据

y＝(y₀，y₁，...，y_N-1)

输入到解码部22。解码部22的哑元位似然度追加部22a追加与在发送机中附加的哑元位对应的概率为“1”的似然度数据a后，将其作为N1(＝N+K0)个似然度数据输入到解码器22b。解码器22b对N1个似然度数据(y，a)进行LDPC解码处理或Turbo解码处理并输出信息位的估计结果。另外，在LDPC的解码处理的情况下，通过公知的Sum-Product法进行解码处理并输出信息位的估计结果。

编码部11配置成使其能够实现最大编码率R1(＝(K+K0)/N1)的编码。在变更K0来实现多种编码率的码的情况下，由编码部11适当输出与该编码率的大小对应的码。这样，不会产生速率匹配法中的问题，可以由一个编码器实现多种编码率的码。

(c)Sum-Product法

·Tanner图(Tanner graph)

对于Sum-Product法的理解，Tanner图是很方便的。Tanner图是通过如下方式得到的：如图4(A)所示，与M×N的校验矩阵的各行对应地将M个检验节点f₀，y₁，…，f_M-1排列在上段，而且与各列对应地将N个变量节点c₀，c₁，…，c_N-1排列在下段，在i行j列的矩阵交点为“1”的情况下，将检验节点f_i和变量节点c_j之间用边(edge)来连接。例如，如果校验矩阵H如图4(B)所示，则Tanner图如图4(C)所示。

在变量节点c₀，c₁，…，c₅中输入似然度数据y＝(y₀，y₁，…，y₅)。如果y＝x，则

xH^T＝0(6)

成立，在图4(C)的例子中，如图5所示，

x₀+x₁+x₂＝0

x₂+x₃＝0

x₃+x₄+x₅＝0

成立。

·重复解码算法

Sum-Product法是基于Tanner图重复求出后述的后验概率(Posteriorprobability)APP或似然比LR或者对数似然比LLR而估计x，并求满足(6)式的估计值的方法。另外，以下在说明中，假设使用c来代替x，并发送代码c＝(c₀，c₁，...，c_N-1)。在该情况下，虽然变量节点的标记也使用c₀，c₁，...，c_N-1，但附加码、节点的用语来加以区别。

发送码c＝(c₀，c₁，...，c_N-1)，在接收到似然度数据y＝(y₀，y₁，...，y_N-1)的时刻的后验概率APP、似然比LR、对数似然比LLR由下式

APP：Pr(ci＝1/y)

表现。

在Tanner图中，各变量节点c_i具有来自检验节点的输入消息和似然度数据y_i，将输出消息传送到邻接的检验节点。如图6(A)所示，校验矩阵H的第0列为[11000...0]^T时的Tanner图的子图如图6(B)所示，在变量节点c₀上连接检验节点f₀、f₁、f₂，输入似然度数据y₀。从变量节点c₀到检验节点f₂的消息m↑₀₂如图6(C)所示，是输入从检验节点f₀、f₁到变量节点c₀的消息和似然度数据y₀的输出消息。该输出消息m↑₀₂表示码c₀是“0”还是“1”的后验概率Pr(c₀＝b|输入消息)、b∈{0，1}或者概率比、或者对数概率比。按照重复的半周期计算对于所有节点c_i/f_j的组合的m↑_ij。

如图7(A)所示，校验矩阵H的第0行为[1110100...0]时的Tanner图的子图如图7(B)所示，在检验节点f₀上连接变量节点c₀、c₁、c₂、c₄。从检验节点f₀到变量节点f₄的消息m↓₀₄如图7(C)所示，是输入从变量节点c₀、c₁、c₂到检验节点f₀的消息的输出消息。该输出消息m↓₀₄表示检验式f₀对于输入消息得到满足的概率、或者概率比、或者对数概率比。检验式f₀对于输入消息得到满足的概率表现为

Pr(检验式f₀得到满足|输入消息)、b∈{0，1}。

按照重复的另一半周期计算对于所有节点f_j/c_i的组合的m↓_ji。

·使用后验概率的Sum-Product algorithm(SPA)

首先进行以下使用的用语的定义。

如图8(A)所示，将要与检验节点f_j连接的所有变量节点的集合表现为V_j，将从要与检验节点f_j连接的所有变量节点中除去变量节点c_i后的集合表现为V_j|i。

此外，如图8(B)所示，将要与变量节点c_i连接的所有检验节点的集合表现为C_i，将从要与变量节点c_i连接的所有检验节点中除去检验节点f_j后的集合表现为C_i|j。

此外，将来自除去节点c_i后的所有变量节点的消息表现为M_v(～i)，将来自除去节点f_j后的所有检验节点的消息表现为M_c(～j)，将接收到似然度数据y_i时的码c_i为“1”的后验概率表现为P_i＝Pr(c_i＝1|y_i)，将包含码C_i的检验式满足的现象表现为S_i。

进而，设为

q_ij(b)＝Pr(c_i＝b|Si，yi，M_c(～j))。

其中，b∈{0，1}。如图8(C)所示那样，在后验概率APP算法的情况下，m↑_ij＝q_ij(b)，在LR算法的情况下，m↑_ij＝q_ij(0)/q_ij(1)，在LLR算法的情况下，m↑_ij＝log[q_ij(0)/q_ij(1)]。

此外，设为

r_ji(b)＝Pr(检验式f_j得到满足|c_i＝b，M_v(～i))。

其中，b∈{0，1}。如图8(D)所示那样，在后验概率APP算法的情况下，m↓_ji＝r_ji(b)，在LR算法的情况下，m↓_ji＝r_ji(0)/r_ji(1)，在LLR算法的情况下，m↓_ji＝log[r_ji(0)/r_ji(1)]。

根据以上的定义，图9(A)所示的消息q_ij(b)由下式得到。

$q_{\mathrm{ij}}\left(0\right)=\mathrm{Pr}(c_i=0{|y}_i,S_i,M_c(~j)$

$=(1-P_i)\mathrm{Pr}(S_i{|c}_i=0,y_i,M_c(~j))/\mathrm{Pr}\left(S_i\right)---\left(8\right)$

$=K_{\mathrm{ij}}(1-P_i)\underset{j\∈C_i\backslash j}{\mathrm{\Π}}{r}_{j\′i}\left(0\right)$

$q_{\mathrm{ij}}\left(1\right)=K_{\mathrm{ij}}\mathrm{Pi}\underset{j\∈C_i\backslash j}{\mathrm{\Π}}{r}_{j\′i}\left(0\right)---\left(9\right)$

K_ij是满足q_ij(0)+q_ij(1)＝1的系数。

在M个二进制数字a_i的顺序中，a_i为“1”的概率表示为Pr(a_i＝1)＝p_i。此时，该顺序

${\left\{{\mathrm{\α}}_i\right\}}_{i=1}^M$

包含偶数个“1”的概率为

$\frac{1}{2}+\frac{1}{2}\underset{l=i}{\overset{M}{\mathrm{\Π}}}(1-2p_i)---\left(10\right).$

如考虑到上式和p_i→q_ij(1)，则得到下式(参照图9(B))。

$r_{\mathrm{ji}}\left(0\right)=\frac{1}{2}+\frac{1}{2}\underset{i\′\∈V_j\backslash i}{\mathrm{\Π}}(1-2q_{i\′j}\left(1\right))---\left(11\right).$

这在因为：在码c_i＝0时，为了使检验式f_j得到满足，以下所示的位

{c_i＇∶i＇∈V_j\i}

必须具有偶数个“1”。另外，如果检验式f_j有偶数个“1”，则f_jmod2＝0。

接着，下式成立。

r_ji(1)＝1-r_ji(0)        (12)

根据以上所述，使用后验概率的Sum-Productalgorithm(SPA)如下。

步骤1：对于i＝0，1，...，n-1分别将接收到第i似然度数据y_i时的码c_i为“1”的概率设为P_i＝Pr(c_i＝1|y_i)。此时，对于h_ij＝1的所有i、j设为q_ij(0)＝1-P_i，q_ij(1)＝P_i。

步骤2：通过(11)式、(12)式更新{r_ji(b)}。

步骤3：通过(8)式、(9)式更新{q_ji(b)}。

步骤4：对于i＝0，1，...，n-1通过下式计算Q_i(0)、Q_i(1)。

$Q_i\left(0\right)=K_i(1-P_i)\underset{j\∈C_i}{\mathrm{\Π}}{r}_{\mathrm{ji}}\left(0\right)---\left(13\right)$

$Q_i\left(1\right)=K_i{P}_i\underset{j\∈C_i}{\mathrm{\Π}}{r}_{\mathrm{ji}}\left(0\right)---\left(14\right)$

其中，选择系数K_i，以使Q_i(0)+Q_i(1)＝1成立。

步骤5：如果Q_i(1)>Q_i(0)，则设为

$\widehat{c_i}=1,$

如果Q_i(1)<Q_i(0)，则设为

$\widehat{c_i}=0.$

步骤6：最后检验下式

$\widehat{c_i}{H}^T=0---\left(15\right)$

是否成立，或者是否达到最大重复次数，如果上式成立或者达到最大重复次数，则结束处理，否则重复步骤1以后的处理。

·使用对数似然比的Sum-Product algorithm(SPA)

以上为后验概率的Sum-Product algorithm(SPA)，接着说明使用对数似然比的Sum-Product algorithm(SPA)。另外，

$L\left(c_i\right)=\log \left(\frac{\mathrm{Pr}(c_i=0|y_i)}{\mathrm{Pr}(c_i=1|y_i)}\right)$

$L\left(r_{\mathrm{ji}}\right)=\log \left(\frac{r_{\mathrm{ji}}\left(0\right)}{r_{\mathrm{ji}}\left(1\right)}\right)$

$L\left(q_{\mathrm{ij}}\right)=\log \left(\frac{q_{\mathrm{ij}}\left(0\right)}{q_{\mathrm{ij}}\left(1\right)}\right)$

$L\left(Q_i\right)=\log \left(\frac{Q_i\left(0\right)}{Q_i\left(1\right)}\right).$

此外，在BEC(binary erasure channel，二进制擦除信道)中，L(q_ij)按照如下方式得到初始化。

$L\left(q_{\mathrm{ij}}\right)=L\left(c_i\right)=\{\begin{array}{c}+\&infin;,y_i=0\\ -\&infin;,y_i=1\\ 0,y_i=E\end{array}---\left(16\right)$

进而，通过下式以码和振幅表现L(q_ij)。

L(q_ij)＝α_ijβ_ij

α_ij=sign[L(q_ij)]

β_ij＝|L(q_ij)|

由此，由下式得到L(r_ji)。

$L\left(r_{\mathrm{ji}}\right)=\underset{i\&prime;\&Element;V_j\backslash i}{\mathrm{\&Pi;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i\&prime;j}\&CenterDot;\mathrm{\&phi;}\left(\underset{i\&prime;\&Element;V_j\backslash i}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{\&phi;}\left({\mathrm{\&beta;}}_{i\&prime;j}\right)\right)---\left(17\right)$

其中，

$\mathrm{\&phi;}\left(x\right)=-\log \&lsqb;\tanh (x/2)\&rsqb;=\log \left(\frac{e^x+1}{e^x-1}\right)---\left(18\right).$

此外，L(r_ij)由下式得到，

$L\left(q_{\mathrm{ij}}\right)=L\left(c_i\right)+\underset{i\&prime;C_i\backslash j}{\mathrm{\&Sigma;}}L\left(r_{j\&prime;i}\right)---\left(19\right)$

而且，L(Q_i)由下式求出。

$L\left(Q_i\right)=L\left(c_i\right)+\underset{i\&Element;C_i}{\mathrm{\&Sigma;}}L\left(r_{\mathrm{ji}}\right)---\left(20\right)$

根据以上所述，对数域中的Sum-Product algorithm(SPA)如下。

步骤1：分别针对i＝0，1，...，n-1，对于h_ij＝1的所有i、j按照(16)式将L(q_ij)初始化。

步骤2：通过(17)式更新L(r_ji)。

步骤3：通过(19)式更新L(q_ij)。

步骤4：通过(20)式求L(Q_i)。

步骤5：对于i＝0，1，...，n-1，如果L(Q_i)<0，则设为

${\hat{c}}_i=1,$

如果L(Q_i)>0，则设为

${\hat{c}}_i=0.$

步骤6：最后检验下式

$\hat{c}{H}^T=0---\left(21\right)$

是否成立，或者是否达到最大重复次数，如果上式成立或者达到最大重复次数，则结束处理，否则重复步骤1以后的处理。

根据以上的第一实施例，由于追加哑元位来进行编码，因此编码率变大，作为信息位中含有哑元位时的码的特性恶化，但由于能够在解码侧，在对应于哑元位的位位置追加对应于概率为“1”的似然度数据来进行解码，因此能够提高码特性(检错纠错特性)。这是由于，例如即使原始码为规则LDPC码，通过插入与哑元位对应的可信度无限大的似然度数据，等价于忽略哑元位位置的校验矩阵要素(根据式(18))等，仍可得到与基于特性好的不规则LDPC码的编码和解码同等的效果。而且，由于不传输哑元位，因此具有不消耗无谓的传输成本的优点(传输效率不降低的优点)。

此外，由于安装编码部以便能够进行最小编码率的编码，因此能够由一个编码器实现多种编码率的码。

(B)第二实施例

在图1中说明了在信息位100中随机追加了哑元位200的情况，具体可以如以下这样追加。图10(A)是在信息位100的后方集中追加哑元位200的例子，图10(B)是在信息位100的前方集中追加哑元位200的例子，图10(C)是在信息位100中大致均匀地追加哑元位200的例子。这里，“大致均匀”是指完全或几乎没有偏差。作为大致均匀地追加哑元位的方法，例如，可以使用由3GPP的W-CDMA所规定的速率匹配模式算法来确定位置而进行追加的方法。码特性根据哑元位位置而发生变化。

特别是将码设为不规则LDPC码的情况下，最好进行选择，以使与哑元位对应的校验矩阵H₁中的列中的同一权重的列不产生偏差。因此，各权重数与校验矩阵H₁的列一样分布或者随机分布。

图11是使第一实施例中的K1(＝K0+K)个信息位中的K0个哑元位的插入位置如图10(C)所示这样大致均匀的情况下的配置方法说明图。

在实数的[0，1]的范围中，将与各K0个哑元位对应的“实索引”r(i)定义为

r(i)＝i/K0       (22)。

此时，将实际的整数索引s(i)设为下式。

s(i)＝[K·r(i)+0.5]      (23)

其中，[z]是z以下的最小整数。通过使i按照0，1，...K0-1变化，可以通过(23)式求出K0个哑元位位置。

图12是图2中的哑元位追加部11a的结构图，缓存部11a-1临时存储K个信息位，哑元位产生部11a-2生成K0个哑元位，哑元位位置取得部11a-3通过(23)式计算K0个哑元位位置后输入合成部11a-4中。如图11所示，合成部11a-4将K0个哑元位200一样地插入信息位100的哑元位位置后进行输出。

(C)第三实施例

码特性根据哑元位追加位置而变化。因此，在第三实施例中，将码作为LDPC码来确定最佳的哑元位追加位置，并在此追加哑元位。

而且，追加了固定码时的校验矩阵H₁如图3(C)所示，为M×N1矩阵。其中，M＝N-K，N1＝N+K0。不追加哑元位的校验矩阵H’是从校验矩阵H₁中删除Q^T部分后的M×N矩阵。插入哑元位后进行编码的第一实施例的编码方法如果假定理想的状况，则特性上等同于从校验矩阵H₁删除与哑元位对应的列(Q^T部分)，使用通过该删除而得到的M×N的校验矩阵H’对接收到的N个似然度数据y进行解码。

因此，如图13所示，在将解码所使用的N1×M校验矩阵H₁的已知的权重分布设为(λ_j，ρ_k)，并且将从该校验矩阵中除去K0个列后的N×M校验矩阵H’的最佳的权重分布设为(λ_j’，ρ_k’)时，确定使得从该N1×M校验矩阵H₁中除去K0个列后的N×M校验矩阵的权重分布为所述最佳的权重分布(λ_j’，ρ_k’)的K0个列，将与该确定的K0个列对应的位置设为哑元位的K0个位插入位置。

N×M校验矩阵H’的最佳的权重分布(λ_j’，ρ_k’)可以通过应用基于作为LDPC码的解码方法的可信度传播法(BeliefPropagation)得到的、对于似然分布的密度演化法(Density Evolution)来求出。另外，可信度传播法、密度演化法为已知的方法，详细内容请参照以下的参考文献。

参考文献：T.J.Richardson and M.A.Shokrollahi，and R.L.Urbank“Design of Capacity-Approaching Irregular Low-Density Parity-CheckCodes”

图14是第三实施例的哑元位追加位置确定处理流程，由图12的哑元位位置取得部11a-3来进行。

最初，通过密度演化法求出N×M的校验矩阵H’的最佳权重分布(λ_j’，ρ_k’)(步骤501)。接着，从权重分布为已知的(λ_j，ρ_k)的N1×M的校验矩阵H₁中除去K0个列(步骤502)，计算除去K0个列后的剩余的N×M矩阵的权重分布λ_j”，ρ_k”(步骤503)。

然后，检验是否λ_j”＝λ_j’，ρ_k”＝ρ_k’(步骤504)，如果不成立，则返回步骤502，代替要除去的K0个列，重复以后的处理。另一方面，如果是λ_j”＝λ_j’，ρ_k””＝ρ_k’，则将此时的除去K0个列后的位置作为哑元位的位追加位置(步骤505)。

另外，在步骤504中，确定允许误差Δε，在|λ_j”-λ_j’|＜Δε，|ρ_k”-ρ_k’|＜Δε成立时，也可以将此时的除去了K0个列后的位置作为哑元位的位追加位置。

根据第三实施例，可以通过所提供的编码率得到的权重分布的LDPC码来求最佳的哑元位位置。

(D)第四实施例

码特性根据哑元位追加位置而变化。第四实施例为了选择要插入哑元位的位置，确定使最小码间距离增大的哑元位追加位置，并在此追加哑元位。这是由于如果最小码间距离大，则检错纠错能力提高，并且码特性得到改善。

如以下这样对M×N1的校验矩阵H₁按照列向量的方式进行表现。

H₁＝|h₀，h₁，......，h_N1-1]  (24)

其中，h_j＝[h_ji]^T；i＝0，...，M-1

其中，在线性分组码中，最小码间距离等于码的最小哈明权重(hamming weight)数。而且，任意的d-1个列向量线性独立，但如果d个列向量的组中有线性从属的向量，则该最小码间距离为d。

插入哑元位后的码C如果哑元位与all 0(全部为“0”)不同，则不是线性码，但在最小码间距离中，与插入了all 0模式的码等价。由于可以认为插入了all 0模式的码为线性码，因此其最小码间距离与码的最小哈明权重等价，从而，在插入了哑元位的码中，最小码间距离也仍与最小哈明权重等价。

图15是第四实施例的哑元位追加位置确定处理流程，由图12的哑元位位置取得部11a-3来进行。

假设作为基础的母码C1的最小距离(哈明权重数)为d0。在N1×M的校验矩阵H₁中，由于d0-1个列向量线性独立，因此求与任意d0-1个线性从属的列向量的索引的组(步骤601)。

接着，检验是否为K0＜k0(步骤602)，如果K0＜k0，则从k0个之中选择K0个，将选择出的列向量位置作为哑元位的位位置(步骤603)，并结束处理。此时，被插入了哑元位的码C的最小距离与根源的码C1相同。

在步骤602中，如果K0≥k0，则选择k0个并继续执行下面的步骤。此时，剩余的N1-k0的列向量中至少任意d0个向量为线性独立，所以最小距离d1为d0+1以上。在刚除去了k0个向量的N1-k0个向量中，虽然任意的d1-1个向量为线性独立，但求d1个中成为从属的(k1-k0)个向量的组(步骤604)。

接着，检验是否为k1＜K0(步骤605)，如果k1≥K0则跳至步骤603，从k1中选择K0个，并将选择出的列向量位置作为哑元位位置(步骤603)，结束处理。

另一方面，在步骤605中，如果k1＜K0，则由k1置换k0(k0＝k1，步骤606)，然后，重复步骤604以后的处理，直到完成K0个哑元位位置的选择。

根据第四实施例，能够提高码特性。

(E)第五实施例

考虑CDMA移动通信系统这样的多个移动终端可以同时访问相同的无线资源的无线移动通信系统。在该无线移动通信系统中，经由公共信道在基站与各移动终端之间进行状态信息的通信。移动终端接收经由该公共信道发送的状态信息，对其执行解调处理，并将接收码位作为似然度数据输入解码器中。

在各移动终端中，预先提供个别的哑元位作为ID。基站经由公共信道对各个移动终端通知规定的状态信息。此时，如图16所示，在进行通知给各移动终端的状态信息的编码时，应用第一实施例的编码方法，并且使用目标移动终端的ID作为哑元位。各移动终端根据公共信道的所有帧的接收数据生成似然度数据，并追加成为本终端的ID的哑元位后进行解码处理。但是，目标移动终端以外的移动终端解码失败，仅目标移动终端的解码成功，能够维持状态信息的保密性。在图16中，发给移动终端A的信息仅由移动终端A成功接收，发给移动终端B的信息仅由移动终端B成功接收。

根据第五实施例，可以仅对各移动终端发送规定的信息。

(F)第六实施例

第一实施例的发送机10中的编码器11b(参照图2)通过

x₁＝(u，a)G1

输出N1(＝K+K0+M)个信息位x₁。生成矩阵G1为图3(B)所示的矩阵，因此上式成为

$x_1=(u,\mathrm{\&alpha;})\left(\begin{array}{c}P\\ I_{\mathrm{kl}}\\ Q\end{array}\right)=(u,\mathrm{\&alpha;},\mathrm{uP},\mathrm{\&alpha;Q})=(u,\mathrm{\&alpha;},\mathrm{uP},b)---\left(25\right).$

其中，

p＝uP+b    (26)

为奇偶检验位向量，b＝aQ在对应于哑元位的部分为一定值。因此，预先计算b＝aQ并保持在表中，在(26)式的运算时对其进行利用。

图17是第六实施例的编码器11b的结构图，对与图2的编码器相同的部分附加同一标号。在哑元位奇偶表11b-3中，预先计算(26)式的b(＝aQ)并进行存储。奇偶生成器11b-1运算(26)式中的右边第一项uP，加法运算器11b-4进行(26)式的加法运算而输出奇偶检验位p。合成部11b-2在信息位(u，a)中插入奇偶检验位p后输出信息位x₁。

(G)第七实施例

在第一实施例的接收机中，解调部21将由接收数据生成的似然度数据直接输入到解码器22中。作为解码处理，应用对包含哑元位的所有码位重复进行(17)、(19)式的两个似然度运算的Sum-Product算法。再展开(17)～(19)式如下。

$L\left(r_{\mathrm{ji}}\right)=\underset{i\&prime;\&Element;V_j\backslash i}{\mathrm{\&Pi;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i\&prime;j}\&CenterDot;\mathrm{\&phi;}\left(\underset{i\&prime;\&Element;V_j\backslash i}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{\&phi;}\left({\mathrm{\&beta;}}_{i\&prime;j}\right)\right)---\left(27\right)$

其中，

$\mathrm{\&phi;}\left(x\right)=-\log \&lsqb;\tanh (x/2)\&rsqb;=\log \left(\frac{e^x+1}{e^x-1}\right)---\left(28\right)$

$L\left(q_{\mathrm{ij}}\right)=L\left(c_i\right)+\underset{j\&prime;\&Element;c_i\backslash j}{\mathrm{\&Sigma;}}\left(r_{j\&prime;i}\right)---\left(29\right)$

如果直接执行上式则导致相当大的运算量。因此，在第七实施例中，如图18所示，预先求出与哑元位相关联的运算结果并存储在存储器(哑元位表)23中，解码部22在进行解码时利用该保持的运算结果。

在(17)式的L(r_ji)中，在与检验节点f_j连接的变量节点的集合V_j|i的所有变量节点对应于哑元位位置的情况下，由于L(r_ji)能够使用哑元位进行运算，因此预先计算后存储在存储器23中。此外，在(17)式中，如果变量节点c_i’为哑元位位置，则根据(16)式，L(q_ij)＝L(c_i)＝±∞，φ(B_i’j)＝0，因此同样将该φ(B_i’j)＝0保存在存储器23中。进而，在(19)式的L(q_ij)中，如果变量节点c_i为哑元位位置，则根据(16)式，L(q_ij)＝L(c_i)＝±∞，因此将该L(q_ij)＝L(c_i)保存在存储器23中。

图19、图20是使用第七实施例的对数似然比的Sum-Productalgorithm(SPA)的处理流程。

预先计算必要的值(L(r_ji)、L(q_ij)、φ(B_i’j)＝0等)并保存在存储器23中，并且将重复次数设为I＝1(步骤701)。

接着，解码部22分别对于i＝0，1，...，n-1(其中，n＝N1)，关于h_ij＝1的所有i、j，按照(16)式将L(q_ij)初始化(步骤702)。

如果初始化结束，则解码部22基于(17)式更新L(r_ji)(步骤703)。即，首先，选择h_ij＝1的i、j(步骤703a)，判断变量节点的集合V_j|i的所有变量节点是否对应于哑元位位置(步骤703b)，如果为“是”，则使用保存在存储器23中的计算值L(r_ji)(步骤703c)。但是，如果为“否”，则计算L(r_ji)(步骤703d)。在该情况下，变量节点c_i’如果是哑元位位置，则使用φ(B_i’j)＝0。接着，解码部22对于所有h_ij＝1的i、j的组合检验是否结束了上述处理(步骤703e)，如果未完成，则改变i、j的组合(步骤703f)，并重复步骤703b以后的处理。

根据以上所述，如果所有L(r_ji)的计算完成，则通过(19)式更新L(q_ij)(步骤704)。即，首先选择h_ij＝1的i、j(步骤704a)，判断变量节点c_i是否对应于哑元位位置(步骤704b)，如果为“是”，则使用保存在存储器23中的计算值L(q_ij)(步骤704c)。但是，如果为“否”，则计算L(q_ij)(步骤704d)。

接着，解码部22对于所有h_ij＝1的i、j的组合检验是否结束了上述处理(步骤704e)，如果未完成，则改变i、j的组合(步骤704f)，并重复步骤704b以后的处理。

根据以上所述，如果所有L(q_ij)的计算完成，则通过(20)式求出L(Q_i)(步骤705)。然后，对于i＝0，1，...，n-1，如果判定为L(Q_i)<0，则设为

${\hat{c}}_i=1$

如果L(Q_i)>0，则设为

$\widehat{c_i}=0$

(步骤706)。最后，检验下式

$\widehat{c_i}{H}^T=0$

是否成立(步骤707)，如果成立则结束解码处理。但是，如果上式不成立，则检验是否达到最大重复次数(I＝I_MAX)(步骤708)，或者如果达到最大重复次数，则结束解码处理，否则递增I(步骤709)，并返回步骤703，重复以后的处理。

根据第六、第七实施例，可以减少运算量并能够进行高速处理。

(H)第八实施例

在以上的实施例中，是使用LDPC码作为码的情况，但可以使用Turbo码。另外，即使是在使用Turbo码作为码的情况下，无线通信系统也是与图2中的相应结构相同的结构。

图21是使用Turbo码的编码/解码方法说明图，示出了使哑元位200的位数与信息位100的位数K相等，以1/5的编码率进行传输的情况下的例子。

参照图2以及图21，在进行编码时，构成发送机10的编码部11的哑元位追加部11a在信息位100中追加哑元位200。然后，通过Turbo编码器11b将追加了该哑元位的信息位编码而生成编码率为1/3的Turbo码400。即，生成将使用追加了哑元位的信息位生成的奇偶检验位300附加到该信息位中而构成的Turbo码400。接着，哑元位删除部11c从Turbo码400中删除所述哑元位200而生成组织码500，经由传播路径30将该组织码发送到接收机20。接收机的解调部21接收该组织码500并进行解调，解码部22在解调后的组织码中以似然度最大的方式追加在发送侧删除的哑元位200，然后，进行Turbo解码后输出信息位100。另外，使似然度最大(可信度∞)来追加哑元位的方法通过执行以下处理来进行，即求接收信号的似然度的绝对值(可信度)来运算其平均值，将对该平均值乘以足够大的值的系数例如“10”而得到的正负的值分别作为哑元位的“0”、“1”。

图22是作为图2的移动通信系统中的编码器11b的Turbo编码器的结构图。Turbo编码器将从未图示的哑元位追加部11a(参照图2)输入的信息长为K1(＝2K)的带有哑元位的信息位u编码后以串行方式输出编码数据xa、xb、xc。

编码数据xa是信息位u本身(组织位)，编码数据xb是由要素编码器51a对信息位u进行卷积编码而得到的数据(第一奇偶检验位)，编码数据xc是通过交织部51b对信息位u进行交织(π)后由要素编码器51c进行卷积编码而得到的数据(第二奇偶检验位)，P/S变换部51d将Turbo码xa、xb、xc变换为串行数据，然后输入未图示的哑元位删除部11c(参照图2)。

另外，在图22的要素编码器51a、51c中，EOR是“异或”电路，D是构成移位寄存器的触发器。此外，在图22中，为了进行迫零(trellistermination)而设有尾位开关(tail bit switch)51d、51e(参照非专利文献3GPP TS25.212V5.9.0(2004-06))。在Turbo码中，如果迫零时的要素编码器51a、51c的移位寄存器的内容总为全零，则在Turbo解码时能够准确地进行后验概率运算，结果能够进行高精度的解码处理。因此，在信息位u的输入结束后，将尾位开关51d切换到虚线位置，要素编码器51a的最初的EOR输出一定为“0”。由此，在三分组后，移位寄存器的内容成为全零。然后，将三分组的要素编码器51a的输入和输出分别作为尾位附加在组织位xa和第一奇偶检验位xb中后输出。接着，将尾位开关51e切换到虚线位置，要素编码器51c的最初的EOR输出一定为“0”。由此，在三分组后，移位寄存器的内容成为全零。由此，将三分组的要素编码器51c的输入作为尾位xd输出，同时将要素编码器51c的输出作为尾位附加在第二奇偶检验位xc中后输出。

图23是图2的移动通信系统中的解码部22的结构图，是使用Turbo编码器作为解码器的情况的结构图。

解码前处理部22a相当于图2的哑元位似然度追加部22a，分离部61a将以串行方式输入的数据分离为编码数据ya’、yb、yc、yd，哑元位追加部61b将在发送侧删除的哑元位200以似然度最大的方式追加在组织位ya’中，将得到的编码数据ya、yb、yc、yd输入编码器22b。在Turbo解码器22b中，第一要素解码器62a使用接收信号ya、yb、yc、yd中的ya和yb进行解码。要素解码器61a是软输出要素解码器，输出解码结果的似然度。接着，第二要素解码器62b使用从第一要素解码器61a输出的似然度yc、yd进行同样的解码，并输出作为解码结果的似然度。另外，yc是对应于将原始数据u进行交织的结果进行编码后的xc的接收信号，所以从第一要素解码器62a输出的似然度由交织部62c进行交织(π)后输入第二要素解码器62b中。解交织部62d对从第二要素解码器62b输出的似然度进行解交织(π^-1)后反馈到第一要素解码器62a。然后，重复进行规定次数的上述解码操作，对解交织部62d的解交织输出进行硬判定并将判定结果作为解码结果输出。

根据第八实施例，不将哑元位发送到接收侧，而在接收侧对接收数据追加使似然度最大的哑元位后进行解码，从而能够减少解码误差。此外，通过删除哑元位后调制并传输，从而能够削减收发机的功耗和传输路径容量的使用。

(a)第一变形例

图24是第八实施例的第一变形例的编码/解码方法说明图，表示使哑元位200的位数与信息位100的位数K相等的情况的例子。图25是第一变形例的无线通信系统的结构图，对与图2的第一实施例相同的部分附加了同一标号。另外，在以后的变形例中，11a是作为编码前处理部，11c是作为编码后处理部，22a是作为解码前处理部而进行说明。

在编码时，构成发送机10的编码部11的编码前处理部11a中的哑元位追加部71将哑元位200追加在信息位100中。然后，通过Turbo编码器11b将追加了该哑元位的信息位编码后生成编码率为1/3的Turbo码400。接着，编码后处理部11c的哑元位一部分删除部72从Turbo码400中删除所述哑元位的一部分后生成组织码500，包含调制部12的发送部经由传播路径30将该组织码500发送到接收机20。

接收机20的解调部21接收到该组织码500后进行解调，解码部22的解码前处理部22a的接收哑元位删除部73从解调后的组织码中删除哑元位200’，哑元位追加部74在删除该哑元位200’后的组织码中以似然度最大的方式追加在发送侧追加的哑元位200，然后，由Turbo解码器22b进行Turbo解码后输出信息位100。

根据第一变形例，可以按照由上位确定的物理信道的数据数(发送位速率)来删除多余的一部分哑元位后进行发送。

(b)第二变形例

图26是第八实施例的第二变形例的编码/解码方法说明图，表示将哑元位200的位数设为与信息位100的位数K相等的情况的例子。此外，图27是第二变形例的效果说明图，图28是第二变形例的无线通信系统的结构图，对与图2相同部分附加相同标号。

在编码时，构成发送机10的编码部11的编码前处理部11a中的哑元位追加部71将哑元位200追加在信息位100中。然后，通过Turbo编码器11b将追加了该哑元位的信息位编码后生成编码率为1/3的Turbo码400。接着，编码后处理部11c的哑元位删除部75从Turbo码400中删除所述哑元位后生成组织码500，重复处理部76对该组织码500施加重复处理后追加重复位600。重复处理是从组织码500中选择指定的数，生成其副本后进行追加的处理。包含调制部12的发送部经由传播路径30将追加了重复位的组织码700发送到接收机20。

接收机20的解调部21接收到该组织码700后进行解调，解码部22的解码前处理部22a的重复解码部77使用重复位进行分集合成(重复解码)，哑元位追加部78以似然度最大的方式追加在发送侧删除的哑元位，然后由Turbo解码器22b进行Turbo解码后输出信息位100。

通过对信息位追加哑元位后进行Turbo编码，从而得到编码率为R＝1/3的Turbo码，通过从该Turbo码中删除哑元位后进行发送，能使编码率R为1/3以下，并且哑元位的位数越大，则能够使编码率越小。得到规定的位误差率BER所需的Eb/No和编码率之间的关系如图27的曲线A所示。即，通过追加哑元位，能够随着编码率从1/3减小到1/5，而减小得到规定的位误差率BER所需的Eb/No。换言之，如果使Eb/No一定，则能够随着编码率从1/3减小到1/5而减小BER。但是，如果编码率为1/5以下，则特性逐渐恶化，随着编码率减少而BER增大。因此，如果第二变形例中要求的编码率大于1/5，则通过仅增加哑元位的处理来提高特性。但是，在所要求的编码率为1/5以下的情况下，通过重复处理附加重复位，从而使编码率成为所要求的编码率。这是因为即使通过重复处理附加重复位，如图27的曲线B所示，特性也不恶化。

根据以上所述，根据第二变形例，通过附加重复位而能够防止解码误差的恶化。

(c)第三变形例

第三变形例是将第二变形例的重复换为删截的例子，图29是第三变形例的编码/解码方法说明图，表示将哑元位200的位数设为与信息位100的位数K相等的情况。此外，图30是第三变形例的无线通信系统的结构图，对与图2相同部分附加相同标号。删截是从码位中选择指定的数并删除该位的处理，在接收侧作为删除位置的位数据追加固定值(0值似然度)。

在编码时，构成发送机10的编码部11的编码前处理部11a中的哑元位追加部71将哑元位200追加在信息位100中。然后，通过Turbo编码器11b将追加了该哑元位的信息位编码后生成编码率为1/3的Turbo码400。接着，构成编码后处理部11c的哑元位删除部81从Turbo码400中删除所述哑元位后生成组织码500，删截编码部82对该组织码500施加删截处理而删除(删截)奇偶检验位的规定位置、规定位数的奇偶检验位。接着，包含调制部12的发送部经由传播路径30将被删截的组织码800发送到接收机20。

接收机20的解调部21接收到该组织码800后进行解调，解码部22的解码前处理部22a的删截解码部83在所删除的奇偶检验位位置插入似然度为“0”的奇偶检验位(0值似然度)而将原始长度的奇偶检验位300复原(删截解码)。接着，哑元位追加部84以似然度最大的方式追加在发送侧删除的哑元位，然后由Turbo解码器22b进行Turbo解码后输出信息位100。

根据第三变形例，通过不发送哑元位来减少编码率而减少解码误差，而且，可以进行删截以实现希望的编码率后进行发送。

(d)第四变形例

在第二变形例中，在Turbo编码之后实施重复处理而减少解码误差，同时满足了所要求的编码率，但在Turbo解码前实施重复处理也能够期待同样的效果。因此，第四变形例在Turbo解码之前实施重复处理后进行数据发送。

图31是第四变形例的编码/解码方法说明图，表示使哑元位与重复位之间的合计位数和信息位100的位数K相等的情况。此外，图32是第四变形例的无线通信系统的结构图，对与图2相同的部分附加相同标号。

在编码时，构成发送机10的编码部11的编码前处理部11a中的重复处理部91将重复位150追加在信息位100中，并且哑元位追加部92在被追加了该重复位的信息位中追加哑元位200。然后，通过Turbo编码器11b将追加了重复位和哑元位的信息位编码后生成编码率为1/3的Turbo码400。接着，编码后处理部11c的哑元位删除部93从Turbo码400中删除所述哑元位后生成组织码500，包含调制部12的发送部经由传播路径30将该组织码500发送到接收机20。

接收机20的解调部21接收到该组织码500后进行解调，构成解码部22的解码前处理部22a的哑元位追加部94以似然度最大的方式追加在发送侧删除的哑元位200，然后Turbo解码器22b进行Turbo解码后输出信息位100。另外，由于由Turbo解码得到信息位100和重复位150以及哑元位200，因此在Turbo解码后删除哑元位，接着实施重复解码处理后输出信息位100。

(e)第五变形例

第五变形例是在Turbo解码之前实施重复处理后进行数据发送的另一例子，图33是第五变形例的编码/解码方法说明图，表示将哑元位与重复位之间的合计位设为与信息位100的位数K相等的情况。此外，图34是第五变形例的无线通信系统的结构图，对与图2相同部分附加相同标号。

在编码时，构成发送机10的编码部11的编码前处理部11a中的重复处理部91将重复位150追加在信息位100中，并且哑元位追加部92在被追加了该重复位的信息位中追加哑元位200。然后，通过Turbo编码器11b将追加了重复位和哑元位的信息位编码后生成编码率为1/3的Turbo码400。接着，作为编码后处理部11c的哑元位删除部93从Turbo码400中删除所述哑元位200，重复位删除部95删除重复位150后生成组织码500，包含调制部12的发送部经由传播路径30将该组织码500发送到接收机20。

接收机20的解调部21接收到该组织码500后进行解调，解码部22的解码前处理部22a的0值似然重复位插入部96将似然度为“0”的重复位插入到在发送侧删除的重复位150的位置，并且哑元位追加部94将在发送侧删除的哑元位200以似然度最大的方式追加在解调后的组织码中。而且，Turbo解码器22b进行Turbo解码而输出信息位100。另外，由于由Turbo解码得到信息位100和重复位150以及哑元位200，因此在Turbo解码后删除哑元位，接着实施重复解码处理后输出信息位100。

(1)发明的效果

以上，根据本发明，使用编码率大的码可以实现编码率小的码的编码。此外，根据本发明，仅通过配置一个编码率的编码器就能够应对多种编码率的编码，并且能够削减电路规模。此外，通过利用哑元位的自由度而能够简易地构成相同编码率的不同的码。

此外，根据本发明，通过删除哑元位后调制并进行传输，能够削减收发机的功耗和传输路径容量。

此外，根据本发明通过不将哑元位发送到接收侧而在接收侧对接收数据追加使似然度最大的哑元位而进行解码，从而能够减少解码误差。

Claims (1)

1.一种编码方法，该编码方法用于对通过在信息符号中追加奇偶符号而成的组织码进行收发的系统，该编码方法的特征在于，该编码方法包括执行如下处理的步骤：

在K个信息符号中追加K0个规定模式的哑元符号而生成K1个第一信息符号，其中，K1为K+K0；以及

将由该K1个第一信息符号生成的M个奇偶符号追加到该K1个第一信息符号中，同时将K0个所述规定模式的哑元符号删除而生成N个符号的组织码，其中，N为K+M，

所述生成N个符号的组织码的步骤分为：

第一步骤，生成N1个第二信息符号，其中，所述N1个第二信息符号是通过在该K1个第一信息符号中追加由该K1个第一信息符号生成的M个奇偶符号而成的，且N1为K1+M；以及

第二步骤，从该N1个第二信息符号中删除K0个所述规定模式的哑元符号而生成N个符号的组织码，其中，N为K+M，

作为所述哑元符号的规定模式，对移动终端分配不同的模式，

使用规定移动终端的规定模式进行编码后将该编码数据发送给该移动终端。

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