CN101491046A - 软性决策处理 - Google Patents

Abstract

本发明是一种对信号产生软性决策的方法，其中一模型对用于一信号的对数概度比(LLR)提供一表示式，该对数概度比(LLR)的表示式是取决于该信号中的噪声功率且可使其成为与该噪声功率无关的形式，其中该方法包含利用自该信号的数值计算该噪声功率独立表示式以产生软性决策；计算一权重，其表示影响一软性决策的该噪声功率相对于影响至少一其余软性决策的该噪声功率；以及对各软性决策应用该权重。

Description

软性决策处理

技术领域

本发明是关于一种对信号产生软性决策的方法。

背景技术

在一典型无线系统中(请参考图1)，讯息是通过一发射机调制为一无线载波。之后这信号经过一未知且变动的环境传送至该接收机。对于一接收机的效能，将环境的影响自该信号移除的能力通常为关键。

该发射机101通过附加一错误保护编码区块102且之后通过一数字调制区块103传递讯息位，该调制区块103将编码位b_n的序列映像至多个符码g_n。错误修正编码是通常应用于C输入取样并产生D编码取样的区块。在数字调制区块103中的映像是根据所使用的调制方式而执行。举例来说，在第三代合作伙伴计划组织标准(3GPP standard)的高速下行链路分组接入(HSPDA)中，QPSK及16QAM调制两者均可使用。在该数字调制区块103输出处取样M的数目是依据所使用的调制方式。最后，RF处理单元104将所述多个符码g_n调制为一无线载波。

一旦传输，之后该无线信号于接收机106之前经过该无线信道105。该无线信道频繁地使码间干扰(ISI)上升，之后其必须通过该接收机移除以确保正确接收。于通过该接收机区块处理之前，该信号亦同时获有干扰及噪声。当该噪声是自该环境而来的热噪声时，该干扰是因该频谱的其它使用者而提高。之后附加的噪声是因该信号通过该Rx前端区块107而附加。

该接收机106于该Rx前端区块107中将该模拟无线信号转换为一数字基频信号。之后该信号是通过该解调制区块108。这样提供估测存在于该码间干扰(ISI)、干扰以及因无线信道及Rx前端所附加的噪声中的传输编码位。之后该信号是经错误译码区块109以产生所述最终接收的讯息位。

错误修正编码的使用提升了在存在码间干扰(ISI)及噪声及干扰中的传输链接的效能。通过使用错误修正编码所提供的增益是与在错误解码区块109中所实行的解码算法一样，依据在附加错误保护编码区块102中所使用的编码方式。用于该错误解码区块109的算法根据所使用的输入形式可分为两种主要类别。对应于接收机的第一类别其是使用硬性决策解码。这些解码技术仅使用编码位

的估测以产生未编码位

的估测。对应于接收机的第二类别其是使用软性决策解码。这些解码技术不仅根据估测位

的序列且亦利用有关位序列的可靠度的讯息。因为该软性决策编码方式使用估测位

的可靠度的讯息，软性决策编码接收机通常较硬性决策编码接收机表现更好。

当使用该软性决策方法时，该讯息输入至该错误解码区块109是该对数概度比(LLR)，其用于该编码位b_k是表示为：

${\mathrm{\λ}}_k=\log \left(\frac{P(b_k=1|R)}{P(b_k=0|R)}\right)$

其中R表示所述接收符码序列R＝{r_k}_{k∈{，...M}}。

由此，可观察到所述编码位的估测使用下列规则而能自这些对数概度比(LLR)产生：

${\hat{b}}_k=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{if}{\mathrm{\&lambda;}}_k<0\\ 1& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

注意在此例中，其中λ_k＝0，同时b_k＝0以及b_k＝1是同样地相似，因此这些判断是有效的。

产生所述软性决策值λ_k一般需要通过该接收信号中噪声功率的反函数数量的调整。这叙述之后将以本发明的一具体实施例应用于在高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中所使用的QPSK及16QAM调制方法而证明。该噪声功率反函数的调整对于软性决策数值的动态范围需求具有影响力。举例来说，在一静态传播信道，当信号噪声比(SNR)是等于30dB时，产生的软性决策将比在具有信号噪声比(SNR)等于10dB的信道大20dB。

在软性决策的范围中的改变对于需要精确表示这些数量的位的数目具有影响力。在位的数目上软性决策的量是尽可能的小以使接收机所需的存储器尽可能的低。所述软性决策λ_k在其在错误解码区块109处理为D取样之前一般需缓冲存储。这些缓冲通常必要，因为错误保护编码的结构是以区块为基础或是因为执行数据的插入以提供时间分码。对于该接收机所需的存储器将与区块尺寸D以及表示各软性决策数值λ_k所需位的数目而线性增加。当该区块尺寸D大时，例如高速下行链路分组接入(HSPDA)的高数据率系统的情况，抑制所述软性决策的尺寸是特别重要。当所述软性决策数值是通过噪声功率的反函数调整而产生时，对于软性决策数量所需的位的数量则需够大以妥善处理信道条件，其中该信号噪声比(SNR)是在最大及最小值间变化。因此，噪声功率的调整增加了需表示软性决策的位数量。然而其应指出对于一些解码技术，例如Viterbi以及Max-Log-MAP算法，所述软性决策的绝对程度并不会改变解码结果。

有鉴于此，本发明提供一种对信号产生软性决策的方法，其中一模型对用于一信号的对数概度比(LLR)提供一表示式，该对数概度比(LLR)的表示式是取决于该信号中的噪声功率且可使其成为与该噪声功率无关的形式，其中该方法包含利用自该信号的数值计算该噪声功率独立表示式以产生软性决策；计算一权重，其表示影响一软性决策的该噪声功率相对于影响至少一其余软性决策的该噪声功率；以及对各软性决策应用该权重。

发明内容

根据本发明的一样态，其是提供一种对信号产生软性决策的方法，其中一模型对用于一信号的对数概度比(LLR)提供一表示式，该对数概度比(LLR)的表示式是取决于该信号中的噪声功率且可使其成为与该噪声功率无关的形式，其中该方法包含利用自该信号的数值计算该噪声功率独立表示式以产生软性决策；计算一权重，其表示影响一软性决策的该噪声功率相对于影响至少一其余软性决策的该噪声功率；以及对各软性决策应用该权重。

依此方式，可产生包含噪声功率影响的软性决策，如此，所述软性决策的动态范围并不会如同依据对数概度比(LLR)表示计算的噪声功率的动态范围一样巨大。

在一定的具体实施例中，分配给一软性决策的权重是该软性决策的一品质度量及该至少一其余软性决策的品质度量的函数。典型地，这些品质度量需要如低阶噪声功率的高品质；举例来说可使用该噪声功率反函数的品质度量。

在本发明的一具体实施例中，所述软性决策是以群组处理以达到权重测定的目的，其以一般权重分配予一群组的所有元件。

在本发明的一具体实施例中，其中所述软性决策落入预先定义的编码区块，当在该编码区块中一或更多的软性决策结合自一或更多的其它编码区块的对应软性决策结合所述权重是用于计算该编码区块本身所使用的一权重以产生增强地软性决策，例如，增加冗余度(IR)的机制。

本发明亦延伸至模拟装置。

根据本发明的一样态，本发明提供一种产生权重的方法以用于软性决策，该方法包含处理一信号，通过一实体信道接收，通过一均衡器，其中滤波器系数的向量是以包含计算量值h^HR^-1h的步骤而获得，其中h是该信道的一信道脉冲响应(CIR)估测且R是该信号的相关矩阵以提供至该均衡器；以及该方法还包含通过使用该量值的均衡器对软性决策计算权重，所述软性决策是自作为输出的信号获得，其中所述权重表示软性决策间的噪声功率的相对变化，所述软性决策是通过均衡器自作为输出的信号而获得。

依此方式，可获得用于软性决策的权重而不需通过重新使用均衡器控制流程附带产生的结果明确地计算噪声功率数值。

本发明亦延伸至对应装置。

根据本发明的一样态，本发明提供一种对信号计算软性决策的方法，其中一模型对用于一信号的对数概度比(LLR)提供一表示式，该表示式包含一常数乘法因子且该方法包含自该必要的信号取得用于软性决策计算的参数以及使用该表示式的一修正形式，其中该因子不存在，自所述参数计算一软性决策。

依此方式，可简化软性决策的计算为常数乘法因子，当其取得传播的讯息时，不会影响到软性决策的转换。

本发明亦延伸至对应装置。

根据本发明的一样态，本发明提供一种对信号产生软性决策的方法，其中该信号可使用一第一调制机制以及一第二调制机制，当使用该第一调制机制时，一第一模型提供对于该信号的一对数概度比(LLR)提供一第一表示式，当使用该第二调制机制时，一第二模型提供对于该信号的一对数概度比(LLR)提供一第二表示式，该第二表示式包含该第一表示式所缺乏的一常数调整因子且该方法包含提供使用该第二调制机制的一信号以及自该第二表示式以其是调整的一形式计数该因子对该信号计算软性决策。

依此方式，需要表示一软性决策的变量的动态范围其可同时减少调制机制。

在一定的具体实施例中，该第一及第二调制机制是QPSK及16QAM且该因子为

本发明亦延伸至对应装置。

根据本发明的一样态，本发明提供一种加强软性决策的方法，该方法包含使用一第一调制机制接收一讯息的一第一传输；使用一第二调制机制接收该讯息的一第二传输；自该第一传输对该讯息产生第一软性决策；自该第二传输对该讯息产生第二软性决策以及结合一第一软性决策及一第二软性决策以对该讯息的部分产生一加强的软性决策，其中在该结合步骤中，该第二软性决策是与该第一软性决策成比例相关。

依此方式，可避免自不同传输取得的软性决策间人为偏差的来源。

本发明亦延伸至对应装置。

根据本发明的一样态，本发明提供一种加强软性决策的方法，该方法包含通过一第一接收机组态接收一讯息的第一传输；通过一第二接收机组态接收该讯息的一第二传输；自该第一传输产生第一软性决策；自该第二传输产生第二软性决策以及结合一第一软性决策及一第二软性决策以对该讯息的部分产生一加强的软性决策，其中在该结合步骤中，该第二软性决策是与该第一软性决策成比例相关以改善在该第一及第二结构中的不同所造成的偏差。

本发明亦延伸至对应装置。

根据本发明的一样态，本发明提供一种加强软性决策的方法，该方法包含接收一讯息的第一传输；接收该讯息的一第二传输，对所述传输决定品质度量以及以参考其各自的品质度量的方式结合一第一软性决策及一第二软性决策。

本发明亦存在于对应装置。

虽然本发明已以数种装置及方法主要地描述，其需注意本发明亦可以软件配合适当地数据处理硬件而实现。

附图说明

图1是表示一数字信元系统中不同的处理步骤；

图2是表示一数字调制单元的典型实现方式；

图3是表示先前技术软性决策调整的实现方式；

图4是表示根据本发明的一具体实施例软性决策调整的实现方式；

图5是表示定义于高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中，16QAM数字调制的映像；

图6是表示定义于高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中，QPSK数字调制的映像；以及

图7是表示当使用增加冗余度时，根据本发明的一具体实施例软性决策调整的实现方式。

具体实施方式

为充分了解本发明的目的、特征及功效，现通过下述具体的实施例，并配合附图，对本发明做一详细说明，说明如后：

本发明是描述一种使用品质估测间的比例来产生软性决策的接收机组态。以处理K个别子区块的信息来产生制造编码区块的D软性决策值。每个子区块的位的最初软性决策产生时不需要任何噪声功率。每一个子区块也产生品质度量(例如，品质度量可以是噪声功率的反函数)。接着利用由相关的品质度量比例得到的最初软性决策值来产生传送到错误修正解码器的信息。因此，所提出的软性决策调整方法是使用品质度量间的比例来调整传送到错误修正解码器的信息而非使用噪声功率值。

在大多数典型的传输环境下，与品质度量比有关的动态范围是低于噪声功率的动态范围。所以提出的方法会减少软性决策值的延展度。这个减少则会依序转变为储存软性决策值的存储空间的减少。

所提出的方法亦能够有效的处理混合自动重复(H-ARQ)及增加冗余度(IR)。对每一个传输编码区块来说，单一品质度量是由原本自不同子区块计算而得到的K品质度量得来的。例如，可利用子区块品质度量值的平均值当做该单一品质度量。或是使用跨过不同K子区块的最大值。该单一品质度量和一组跨越整个编码区块的软性决策有关。当使用增加冗余度(IR)时，由数次传输得来的软性决策需在传送到该信道解码器前整合在一起，并使用与不同版本的接收编码区块有关的品质度量来估测每一个不同的软性决策值。当需要由同一个讯息得到数次传输时，使用此方法可帮助减少用来储存已整合的软性决策值的位数。

当增加冗余度(IR)与数个不同的调整系统一起使用时，所提出的方法也可以降低群集解对应处理步骤的设备复杂度。用来表现经估测的跨越多次传输的软性决策组合的品质度量可被群集解对应处理步骤修改以反映出调整软性决策时产生的不同处。

当选择能适应传播信道状况的信号调节区块设备时，所提出的方法亦可以被延伸到有效操作。依据该信号调节区块的设备可对品质度量使用不同的修正因子。如此一来可保证由不同信号调节区块产生的软性决策能够在传送到信道解码器前与正确估测结合。

在所提出的架构的两个具体实施例中，其显示品质度量可直接由信号调节步骤的计算中得到。

图2显示了解调制区块108的典型设备。接收到的信号r_n先被传送到信号调节区块201以产生信号s_n。该信号调节区块201根据传输形式及传播环境来处理信号。例如，在码分多址(CDMA)系统中，为了结合不同传播途径产生的贡献而使用Rake接收机是很常见的(CDMA-Principles of Spread Spectrum Communication，Andrew J.，Viterbi，Addison-Wesley Communications Series)。然而我们也必须注意到Rake接收机的表现会因码间干扰(ISI)的出现而降低。

最近有许多新的接收机架构出现，但是它们为了改善解调制的正确性而提高了实行的复杂度。线性最小平均方差(LMMSE)均衡器就是一个这样的设备(Chip-Level Channel Equalization in WCDMA Downlink，K.Hooli，M.Juntii，M.J.Heikkila，P.Komulainen，M.Latva-aho，J.Lilleberg，EURASIP Journalon Applied Signal Processing，August 2002)。线性最小平均方差(LMMSE)均衡器是利用减低传播信道产生的失真而改善解调制单元的表现。传统的Rake接收机为了移除信道产生的码间干扰(ISI)而使用线性滤波器，线性最小平均方差(LMMSE)均衡器则使用包含前置滤波器的Rake构造(Equalization in WCDMA terminals，Kari Hooli，PhD these，2003)。该信号调节区块201的目的是移除传播信道(包括在Tx及Rx两端的RF步骤)产生的损害以产生已调整符码gn的传播序列的预测值。

该信号调节区块201产生的信号可以下列方程式表示：

s_n＝α×g_n+υ

α是表示该接收机链中不同增益级的实数调整因子。该因子的值可当场得知或是由接收到的信号估测而来。ν是该信号调节区块201后信号中的噪声。通常以白色Gaussian噪声以及跟σ_ν ²相等的变量来塑造ν。在特定的传播环境下，噪声σ_ν ²的功率与该信号调节区块201的设备有关。譬如，线性最小平均方差(LMMSE)的噪声功率通常低于Rake接收机。

该群集解对应区块202由信号S_n产生的对数概度比(LLR)是使用下列方程式：

${\mathrm{\&lambda;}}_k=\log \left(\frac{\underset{g_m|b_k=1}{\mathrm{\&Sigma;}}P\left(s_n\right|g_m)}{\underset{g_m|b_k=0}{\mathrm{\&Sigma;}}P\left(s_n\right|g_m)}\right)$

s_n是一个和计算对数概度比(LLR)的传输位b_k有关的符码。传输及接收的调整记号可通过它们实数及虚数元件表示。

$\left\{\begin{array}{c}{s}_n=a+\mathrm{jb}\\ g_m=I+\mathrm{jQ}\end{array}\right.$

n及m用来表示实数/虚数以进一步简化方程式。

使用标记和计算对数概度比(LLR)时被删去的的常数值(包括倍数项)，条件机率P(s_n|g_m)可以下列方程式表示：

$P\left(s_n\right|g_m)=\exp \left(\frac{1}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2}\left(I(\mathrm{a\&alpha;}-\frac{{\mathrm{\&alpha;}}^{2}I}{2})\right)\right)\&times;\exp \left(\frac{1}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2}\left(Q(\mathrm{b\&alpha;}-\frac{{\mathrm{\&alpha;}}^{2}Q}{2})\right)\right)$

该方程式可用来产生由该信号调节区块201产生的信号而来的对数概度比(LLR)。现在开始更详尽的讲解如何于在高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中被定义的正交相移键控(QPSK)及16位正交振幅调制(16QAM)调整架构中使用此法。

图6显示了在高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中被定义的正交相移键控(QPSK)调整映象。如果用于定义群体符码的每组两个不同位可以{b_k，b_k+1}(k为一多个)表示时，可以下列方程式表示：

$\left\{\begin{array}{ccccc}{\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{2\&times;a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2}& \mathrm{when}& k& \mathrm{is}& \mathrm{even}\\ {\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{2\&times;b\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2}& \mathrm{when}& k& \mathrm{is}& \mathrm{odd}\end{array}\right.$

如前述的方程式，其表示产生软性决策需将接收到的信号的实数及虚数元件以噪声功率σ_ν ²的反函数调整。

图5显示了对于16位正交振幅调制(16QAM)调整映象的相同分析。其用来定义全体符码的每组四个位为{b_k，b_k+1，b_k+2，b_k+3}(k mod 4＝0)。第一组的位(k mod 4＝0)的对数概度比(LLR)可以下列方式表示：

${\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{5\&times;a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}-\log \left(\frac{\cosh (\frac{a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}-\frac{2\&times;{\mathrm{\&alpha;}}^2}{5\&times;{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2})}{\cosh (\frac{a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}+\frac{2\&times;{\mathrm{\&alpha;}}^2}{5\&times;{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2})}\right)$

上述的表示法可利用片断线性等效来简化。

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{4\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}\&times;(a-\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\sqrt{5}})\mathrm{ifa}>\frac{2\&times;\mathrm{\&alpha;}}{\sqrt{5}}\\ {\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{4\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}\&times;(a+\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\sqrt{5}})\mathrm{ifa}<\frac{2\&times;\mathrm{\&alpha;}}{\sqrt{5}}\\ {\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{2\&times;a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}\mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

与正交相移键控(QPSK)调整一样，其可看到接收到的信号α会乘以噪声功率的反函数。由接收到的信号a的实数部分被接收到的信号b的虚数部分取代的第二组位(k mod 4＝1)可得到理想的表示法。

第三组位的软性决策值(k mod 4＝2)可计算如下：

${\mathrm{\&lambda;}}_k=-\left(\frac{4\&times;{\mathrm{\&alpha;}}^2}{5\&times;{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2}\right)-\log \left(\frac{\cosh \left(\frac{a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}\right)}{\cosh \left(\frac{3\&times;a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}\right)}\right)$

其可使用以下列表示估算：

${\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{2\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2\sqrt{5}}\&times;(\frac{2\&times;\mathrm{\&alpha;}}{\sqrt{5}}-\left|a\right|)$

接收到的信号a的实数部分被接收到的信号b的虚数部分取代的最后一组位(kmod 4＝3)可得到类似的表示法。

软性决策值λ_n在量化区块204被量子化以产生量子化的软性决策值γ_n。此量子化过程的目的为减少在不大幅度降低解码器的解码能力的情况下表示软性决策值时所需的位数。就像之前提到的，用来储存软性决策值的位数γ_n直接影响接收机的存储器需求。

对于正交相移键控(QPSK)及16位正交振幅调制(16QAM)这两个调整架构以及其中不同的位形式，是以把接收到的信号除以噪声功率的方式而得到对数概度比(LLR)值。典型产生软性决策值的方法如图3所述。接收到的信号γ_n首先被传送到该信号调节区块201以产生信号s_n。接着在由信号s_n得来的噪声估测区块203中预估接收到的信号中的噪声功率σ_ν ²。为了产生对数概度比(LLR)值λ_k，群集解对应区块202将预估噪声功率值σ_ν ²与接收到的信号s_n结合。根据之前的方程式以及使用的调整架构来计算而产生软性决策值。接着在量化区块204量子化软性决策λ_k，然后作为缓冲直到完整编码区块值产生。此时，错误修正解码步骤可在错误解码区块109中开始运作。

需注意的是产生噪声功率估测的速率和传输环境以及信号调节区块201的设备有关。在快速变化的环境中，通常需要使用一个较小更新时段。通常是使用和调整信号调节区块结构速率相近的更新速率。

在先前技术的软性决策调整设备中(图3)，软性决策是使用与噪声功率反函数相等的调整来产生的。当噪声功率值σ_ν ²占有的范围变大时，量子化软性决策γ_n所需的位数会增加。如果接收机是在一个信号噪声比(SNR)会使用变化相当大的值的环境下操作时，量子化软性决策所需的位数会变得非常多。这会增加缓冲器205的存储器需求。

然而如之前所述，多数错误解码区块109可以在不调整数据流的状况下使用固定因子来调整软性决策。将以噪声功率值一致的不同软性决策间的比例控制在一个不同软性决策的绝对值不影响解码结果的解码区块中是很重要的。这个软性决策的性质可用于减少用来表示量子化软性决策的位数。图4表示了一个使用这个特征的解调制区块108的具体实施例。

和之前相同，接收到的信号γ_n首先被传送到信号调节区块201以产生信号s_n。接着为了产生第一组最初软性决策值ξ_n，信号s_n被传送到群集解对应区块207。值得强调的是该群集解对应区块207的设备与先前技术的群集解对应区块202相当不同。在先前技术中，群集解对应区块需要噪声功率σ_ν ²以产生软性决策(见描述如何产生LLRs的方程式)。在该群集解对应区块207中，使用噪声功率值的调整被忽略了。下列方程式举例说明两个方法在正交相移键控(QPSK)调整中处理第一组位的相异处：

${\mathrm{\&lambda;}}_k=-\frac{2\&times;a\&times;\mathrm{\&alpha;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&upsi;}}^2}$

先前技术的群集解对应区块202

ξ_k＝-2×a×α群集解对应区块207设备

所提出的群集解对应处理器207的设备产生软性决策值ξ_n时并不需要知道噪声功率σ_ν ²。这些最初软性决策值ξ_n接着会被传送到量子化单元204，产生的值γ_n则被储存在缓冲器205中。

由该信号调节区块201所产生的信号s_n也被用来得到区块品质估测单元206中接受到的信号Ξ_n。在不失去一般性的情况下，可以假设组成一个编码区块的D软性决策值可以被分开到L值的K子区块中。每一个子区块产生单一预估值Ξ_n，和编码区块有关的K值则被储存于缓冲器209中。

在区块品质估测单元206中有不同设备是可能的。在本发明的其中一个具体实施例中，和子区块k有关的区块品质度量可由接收到的信号的噪声功率σ_ν ²的反函数得到。在这样一个具体实施例中，不同的技术可用来得到噪声功率σ_ν ²。譬如，可由接收到的信号功率得到噪声功率。另外，接收机也可利用当场得知的符码来估测噪声功率

接着会更详细地描述此发明的另一个具体实施例，在该信号调节区块201中可由处理的讯息直接得到品质度量。

为了产生错误修正解码步骤109需要的软性决策值χ_n，储存于缓冲器205的软性决策γ_n及储存于缓冲器209的品质度量Ξ_n会在软性决策调整单元208中被结合。一旦软性决策调整单元208操作最初软性决策值，则会产生整个编码区块的品质度量。由品质度量Ξ_n得到的比率得来的值可用来调整最初软性决策值γ_n，然后产生对数概度比(LLR)值χ_n。

可使用两个不同的技术来产生对数概度比(LLR)值χ_n，接下来我们开始描述两个可能的设备。γ^k _l表示kth子区块中的1th软性决策(因此1在0与L-1中变化而k可使用0到K-1中的值)。形成部分kth子区块和软性决策值有关的品质度量以Ξ_n表示。在kth子区块中1th软性决策相对应的对数概度比(LLR)值则以γ^k _l表示。软性决策调整单元208使用以下调整产生最终软性决策值：

${\mathrm{\&chi;}}_l^k={\mathrm{\&gamma;}}_l^k\&times;f_k({\mathrm{\&Xi;}}_0,{\mathrm{\&Xi;}}_1,...,{\mathrm{\&Xi;}}_{K-1})$

其中f_k是一个特别针对于k子区块的累积整个编码区块的品质度量的函数。

在本发明的一个具体实施例中，使用下列的方程式产生调整函数：

$f_k({\mathrm{\&Xi;}}_0,{\mathrm{\&Xi;}}_1,...,{\mathrm{\&Xi;}}_{K-1})=K\&times;\frac{{\mathrm{\&Xi;}}_k}{\underset{m=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&Xi;}}_m}$

或者，亦可以用以下方式产生调整函数：

$f_k({\mathrm{\&Xi;}}_0,{\mathrm{\&Xi;}}_1,...,{\mathrm{\&Xi;}}_{K-1})=\frac{{\mathrm{\&Xi;}}_k}{\underset{m\&Element;\{0,...,K-1\}}{\max }\left({\mathrm{\&Xi;}}_m\right)}$

对于该领域熟悉此技术者是很容易就能产生不同的调整函数。调整函数通常的目的是给予在一个编码区块中子区块的品质度量Ξ_n较大者的软性决策值较大的影响力。

储存软性决策值的位数越少越好，为了达到这点所以在软性决策调整区块208前后的软性决策值都被量子化。通常使用一定点记号来储存这些值。然而总是要提的是由调整函数f_k产生的值可能不是整数或是有理数。因此，在使用调整函数f_k产生最初软性决策值γ^k _l后，其增加需要被循环，饱和及/或截断。

值得一提的是对于函数f_k的两种使用方法，当品质度量Ξ_n在单一编码区块中没有改变时，该调整永远等于1。在软性决策值χ^k _l传送到错误解码区块109的情况下，则等于最初软性决策值γ^k _l。此外，接收到的信号可在不使用噪声功率调整的情况下产生这些最初软性决策值。因此当单一编码区块的品质度量

没有改变时，软性决策χ^k _l所需的动态范围与传播环境信号噪声比(SNR)值的延展无关。因此，此方法对于变化很慢的信道来说，此结构可有效减少用来储存软性决策值χ^k _l的位数。

另外应该注意的是用来表现最初软性决策值γ^k _l所需的位数不一定要与用于对数概度比(LLR)值χ^k _l的位数相等。譬如，用于对数概度比(LLR)值χ^k _l的位数可能会少于用来表现最初软性决策值γ^k _l所需的位数。可使用特征化软性决策调整区块208前后的软性决策分布这个方法来减少用来储存软性决策值的位数。

如前所述，使用群集解对应区块207不需以噪声功率σ_ν ²的反函数做任何调整。该群集解对应区块207的用法因而变简单了。利用忽略不同方程式中相同的倍数可进一步减少操作计算所需的数目。

因此正交相移键控(QPSK)调整的群集解对应区块可使用下列两个方程式(忽略常数倍数2xα)。

$\left\{\begin{array}{ccccc}{\mathrm{\&xi;}}_k=-a& \mathrm{when}& k& \mathrm{is}& \mathrm{even}\\ {\mathrm{\&xi;}}_k=-b& \mathrm{when}& k& \mathrm{is}& \mathrm{odd}\end{array}\right.$

同样地，16位正交振幅调制(16QAM)调整前两个位的软性决策值可以下列方式得到(以a取代第二组的位b)：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&xi;}}_k=-\frac{1}{\sqrt{5}}\&times;(2a-\mathrm{\&beta;})\mathrm{if\; a}>\mathrm{\&beta;}\\ {\mathrm{\&xi;}}_k=-\frac{1}{\sqrt{5}}\&times;(2a+\mathrm{\&beta;})\mathrm{if\; a}<\mathrm{\&beta;}\\ {\mathrm{\&xi;}}_k=-\frac{1}{\sqrt{5}}\&times;\mathrm{a\; otherwise}\end{array}\right.$

其中 $\mathrm{\&beta;}=\frac{2\&times;\mathrm{\&alpha;}}{\sqrt{5}}$

16位正交振幅调制(16QAM)调整两个位的软性决策值可以下列方式得到(以a取代第二组的位b)：

${\mathrm{\&xi;}}_k=-\frac{1}{\sqrt{5}}\&times;(\mathrm{\&beta;}-\left|a\right|)$

显而易见的，这些方程式比起先前技术的群集解对应区块202用法简单多了。

由这些方程式也可观察出正交相移键控(QPSK)及16位正交振幅调制(16QAM)调整产生值的范围。对于正交相移键控(QPSK)调整来说，偶数软性决策等于a。对于16位正交振幅调制(16QAM)调整来说，偶数软性决策通常等于

将接收到的信号a的真实部分以接收到的信号b的想象部分取代可对奇数软性决策做出相似的观察。由此简单观察吾人可知由正交相移键控(QPSK)调整得到的软性决策值值会比由16位正交振幅调制(16QAM)得到者大

倍。这并不令人讶异，因为和16位正交振幅调制(16QAM)比较起来，正交相移键控(QPSK)的调整符码间有较大的距离。然而这表示软性决策值的范围与使用的调整结构有关。使用不同的调整结构时，软性决策的整体动态范围需要大到可以处理不同调整结构。结果，使用不同的调整结构会导致用于储存软性决策的位数的增加。

然而如前所述，常数倍数因子不会调整错误解码区块109所做的决策。因此，在不改变单一边码区块解码时所做的决策的情况下，把16位正交振幅调制(16QAM)调整产生的软性决策值乘以

是可行的。进行此计算时，以下方程序可描述群集解对应区块的用法：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&xi;}}_k=-(2a-\mathrm{\&beta;})\mathrm{if\; a}>\mathrm{\&beta;}\\ {\mathrm{\&xi;}}_k=-(2a+\mathrm{\&beta;})\mathrm{ifa}<-\mathrm{\&beta;for\; even\; bits}\left(\mathrm{b\; replacees\; a\; for\; the\; set\; of}{3}^{\mathrm{rd}}\mathrm{bits}\right)\\ {\mathrm{\&xi;}}_k=-\frac{1}{\sqrt{5}}\&times;\mathrm{a\; otherwise}\end{array}\right.$

以及

ξ_k＝-(β-|α|偶数位(第四组位中b取代了a)

这个调整过的群集解对应区块的用法展现了许多先前技术的群集解对应区块202没有的优点。第一，现在软性决策值ξ_k可在不需要任何倍数操作的状况下产生(当使用定点表示法时，倍数2可当作一个转换)。因此，比起先前技术的群集解对应区块202，的群集解对应区块207的使用简单多了。此外，和正交相移键控(QPSK)软性决策一样，现在16位正交振幅调制(16QAM)的软性决策值和a一起变化。因此现在软性决策的动态范围与选用哪个调整结构无关。储存软性决策所需的位数减少了，因此也减少了接收机的存储器需求。

然而值得注意的是当使用混合自动重复(H-ARQ)及跨过数个调整结构的增加冗余度(IR)时，此法不能使用。混合自动重复(H-ARQ)及增加冗余度(IR)是利用传输数个版本的使用者信息直到完成解码来改善传输连结的品质。软性决策需在接收机被缓冲及结合数次传输直到它们的品质好到错误修正解码区块能够复原有用的信息。通常会把同一个信息位及数次传输接收到的软性决策加总以用来结合增加冗余度(IR)缓冲器中的软性决策。

不同的传输可使用不同的调整结构。譬如，在高速下行链路分组接入(HSPDA)中的增加冗余度(IR)结构中，同一信息产生的不同传输可选择正交相移键控(QPSK)或是16位正交振幅调制(16QAM)调整架构。因此，接收机需要结合不同调整架构产生的软性决策。当群集解对应区块被调整到在不需要倍数的情况下就能产生软性决策时，16位正交振幅调制(16QAM)会大于原本应是的

倍。当一个特定信息位的所有传输都使用同样的调整架构时，这并对解码没有任何影响。然而，若需要结合来自于16位正交振幅调制(16QAM)及正交相移键控(QPSK)的软性决策时，使用群集解对应区块207在连结层次的表现上并不是最好的。因为16位正交振幅调制(16QAM)软性决策大于原本应是的

倍，因此在结合软性决策值时会产生比例错误的影响力。

图7显示了一个软性决策调节接收机在增加冗余度(IR)使用多个调整架构时仍可以使用简化的群集解对应区块207的使用法。调整软性决策调整区块208使和不同K子区块有关的单一品质度量Ξ_n可与软性决策值χ_n一起被输出就可以支持不同的调整架构。

在一个具体实施例中，Ξ_n的值是等于函数f_k的分母。然而，此法并不局限于这个特定的案例。任何和可形成一个编码区块的不同K子区块有关的品质度量Ξ_n都可使用。

品质度量被用来提供由不同的传输以及根据所用的调整结构在增加冗余度结合区块211结合得到的软性决策不同的影响力。增加冗余度结合区块211结合了由不同版本的传输信息得来的软性决策。在被错误解码区块109使用前，经结合的软性决策被储存于缓冲器212中。增加冗余度结合区块211同时也产生了和储存在缓冲器212有关的品质度量Ω。

品质度量Ω被储存于缓冲器210中。当接收到新传输的软性决策值时，品质度量Ω及软性决策ρ_n都会被更新。

现在开始描述另一个增加冗余度结合区块的可能用法。假设已复原m个不同的信息传输。为了使数目对传输的影响显而易见，储存在缓冲器210的品质度量Ω记为Ω(m)。相同地，储存在缓冲器212的软性决策则记为ρ_n(m)。接收到新的软性决策值χ_n以及其相关的品质度量Ξ_n后，缓冲器210及212的内容会被更新。在一个使用此接收机的具体实施例中，使用下列方程式来进行更新：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&Omega;}(m+1)=\max (\mathrm{\&Omega;}\left(m\right),\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&Xi;}})\\ {\mathrm{\&rho;}}_n(m+1)=\frac{1}{\mathrm{\&Omega;}(m+1)}\&times;((\mathrm{\&Omega;}\left(m\right)\&times;{\mathrm{\&rho;}}_n\left(m\right))+(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&Xi;}}\&times;{\mathrm{\&chi;}}_n))\end{array}\right.$

应该一提的是这只是一个增加冗余度结合区块的可能用法。很明显的此分法可以简单的被延伸到不同的结合操作中。通过已评估影响力的先前Ω(m)总值以及新的品质度量Ξ_n可更新品质度量值Ω(m+1)。

在增加冗余度结合区块处理的先前技术使用法中，横跨数个传输的软性决策值通常会被加在一起。因此结合的软性决策的强度会随着传输次数增加而增加。因此，用来储存软性决策的位数会随着传输次数增加而增加(或是位数需大到可以处理最大的可能传输次数)。由描述增加冗余度结合区块计算的方程式中可以知道软性决策强度的增加是有限度的。这是因为软性决策会被最大品质度量值调整。

如前所述，在增加冗余度结合区块中使用的不同值通常以定位点表示法储存。因此需对增加冗余度结合区块211进行循环，饱和及/或截断。

现在应该强调在图7中描述的方法使得增加冗余度结合区块传输使用不同调整结构时一样可以有效操作。之前曾提过群集解对应区块207在不使用倍数操作时不会给予不同调整架构的软性决策正确的影响力。例如，16位正交振幅调制(16QAM)调整产生的软性决策就超过它原本应该是的

倍。在这个方法中，这个问题可以简单的被品质度量Ξ_n的产生补偿。

品质度量Ξ_n可以被调整到修正在群集解对应步骤中省略的影响力。在使用正交相移键控(QPSK)及16位正交振幅调制(16QAM)调整的IR中，可将为了16位正交振幅调制(16QAM)而产生的品质度量除以Ξ_n。结果，在增加冗余度结合区块处理中，比较起正交相移键控(QPSK)软性决策，16位正交振幅调制(16QAM)有较小的影响力。也可以将和正交相移键控(QPSK)调整有关的品质度量Ξ_n乘以品质度量Ξ_n来达成这个目的。

因此，此方法使得群集解对应区块207的操作在有多个调整结构与增加冗余度(IR)一起使用的情况下变得很简单。可以利用品质度量Ξ_n来修正软性决策间的错误调整而达到这个目的。

之前曾指由接收到的信号s_n通过估测噪声功率可得到品质度量Ξ_n。在此接收机构造的一个特定具体实施例中，可直接通过信号调节区块201的计算来估测品质度量Ξ_n。当最小变异无失真响应(MVDR)平均化在信号调节区块201中进行时，品质度量Ξ_n可直接由平均滤波器系数得到。

在最小变异无失真响应(MVDR)平均中，通过一个有系数的线性FIR滤波器接收到的信号r_n的取样记为w。滤波器的系数w可由以下错误信号得到并最小化：

w＝arg min(E(|w^Hr|²))其w^Hh＝1

其中该传播信道记为h。

该滤波器的系数可由下列方程式得到(Efficient Linear Equalisation forHigh Data Rate Downlink CDMA Signaling，J.Zhang，T.Bhatt and G.Mandyam)。

$w=\frac{R^{-1}h}{h^H{R}^{-1}h}$

其中所接收到的信号的相关矩阵记为R。

使用这样的信号调节区块时，由计算滤波器系数时得到的数量值ψ＝h^HR^-1h可直接得到品质度量Ξ_n。

在一个较佳的具体实施例中，可使用下列方程式得到品质度量：

${\mathrm{\&Xi;}}_n-\frac{\mathrm{\&Psi;}}{1-\mathrm{\&Psi;}}$

在另一个具体实施例中，可使用下列方程式得到品质度量：

Ξ_n＝Ψ²

很有趣的是两个具体实施例都不需要接收到的信号s_n的噪声功率的精确估测值就可以得到品质度量Ξ_n。

如前所述，取样s_n的噪声功率不只和传播环境有关也和选择使用哪一种信号调节区块有关。通常使用更复杂的信号调节操作来降低噪声功率。例如，前置滤波器Rake会消除多数码间干扰(ISI)，因此其产生的信号的噪声功率低于传统Rake接收机产生者。在许多通讯系统中，有数个逻辑信道被传送然后需要被接收机处理。例如，包含控制信息的信道可能会乘以携带使用者信息的信道。在高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中，高速共享控制信道(HS-SCCH)信道以高速共享数据讯息信道(HS-DSCH)的格式携带信息。为了得到以高速共享数据讯息信道(HS-DSCH)传送的使用者数据信息，接收机首先需要解调制及解码高速共享控制信道(HS-SCCH)信道。因此，接收机可能需要处理使用不同传输格式的不同逻辑信道。不同的逻辑孔道可能使用不同的调整结构。譬如在高速下行链路分组接入(HSPDA)系统中，使用Rake接收机来接收高速共享控制信道(HS-SCCH)信道而用预滤波Rake来处理高速共享数据讯息信道(HS-DSCH)是可能的。在这样一个案例里，此法同样让用于不同逻辑信道的群集解对应区块207的用法变简单。不同信号调节方法的噪声功率的任何改变都之后以品质度量Ξ_n说明。

信号调节区块的理想用法和传播环境有关。在单一路径信道中，前置滤波器Rake接收机没有比简单Rake接收机更好。另外一方面，在有多个传播途径的信道中，前置滤波器Rake接收机比Rake接收机好很多。因此，信号调节区块因应不同传播情况而在两个者间转换是有可能的。这些不同用法的噪声程度也会不一样。使用IR时，可能必须结合由前置滤波器Rake产生的软性决策与由传统Rake接收机产生的软性决策。在这样一个案例中，确定这些不同的软性决策具有正确的相对影响力是很重要的(通常由Rake接收机产生的软性决策的影响力应该低于比前置滤波器Rake接收机产生者)。对品质度量Ξ_n使用一个修正因子使这件事能够有效进行。修正因子的值和信号调节区块的用法有关。前面的章节提到一个可结合来自不同调整结构的软性决策的发明。此法可延伸到利用特定方法改变品质度量值Ξ_n以处理不同的信号调节区块。

本发明在上文中已以较佳实施例揭露，然熟悉本项技术者应理解的是，该实施例仅用于描绘本发明，而不应解读为限制本发明的范围。应注意的是，凡是与该实施例等效的变化与置换，均应设为涵盖于本发明的范畴内。因此，本发明的保护范围当以下文的本申请权利要求范围所界定的为准。

Claims (20)

1.一种对信号产生软性决策的方法，使用一模型对一信号的对数概度比提供一表示式，该对数概度比的表示式是取决于该信号中的噪声功率且可使其成为与该噪声功率无关的形式，其中该方法包含：

利用自该信号的多个数值，找出一与该噪声功率无关的表示式，以产生多个软性决策；

计算一权重，其表示影响一软性决策的该噪声功率相对于影响至少一其余软性决策的该噪声功率；以及

使用该权重于各自的软性决策。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该权重是该软性决策的品质度量及该至少一其余软性决策的品质度量的函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述品质度量是该噪声功率的反函数。

4.根据权利要求1至3之任一项所述的方法，其特征在于，所述软性决策是以群组进行处理以达到权重测定的目的。

5.一种产生权重的方法，用于软性决策，该方法包含：

通过一均衡器处理一信号，该信号通过一实体信道被接收，其中该均衡器中的滤波器系数的向量产出于一包含计算量值h^HR^-1h的程序中，其中h是该信道的一信道脉冲响应估测，R是该信号的相关矩阵以提供至该均衡器；以及

计算多个权重给所述软性决策，所述软性决策是由使用该量值的均衡器的输出信号所获得，其中所述权重表示所述软性决策间的噪声功率的相对变化。

6.一种对信号计算软性决策的方法，使用一模型对一信号的对数概度比提供一表示式，该表示式包含一常数乘法因子，该方法包含：

自该信号取得于软性决策计算所需的参数；以及

当该修正的表示式不存在该因子时，根据所述参数计算一软性决策。

7.一种对信号产生软性决策的方法，其中该信号使用一第一调变机制以及一第二调变机制，当使用该第一调变机制时，一第一模型提供对于该信号的对数概度比提供一第一表示式，当使用该第二调变机制时，一第二模型提供对于该信号的对数概度比提供一第二表示式，该第二表示式包含该第一表示式中不存在的一常数调整因子，该方法包含：

提供使用该第二调变机制的一信号；以及

由该第二表示式依据该因子调整的形式，对该信号计算多个各软性决策。

8.一种加强软性决策的方法，该方法包含：

使用一第一调变机制接收一讯息的一第一传输；

使用一第二调变机制接收该讯息的一第二传输；

根据该第一传输，对该讯息产生多个第一软性决策；

根据该第二传输，对该讯息产生多个第二软性决策；以及

结合一第一软性决策及一第二软性决策以对该讯息的部分产生一加强的软性决策；

其中在该结合步骤中，该第二软性决策是与该第一软性决策成比例相关。

9.一种加强软性决策的方法，该方法包含：

通过一第一接收机组态接收一讯息的一第一传输；

通过一第二接收机组态接收该讯息的一第二传输；

根据该第一传输，产生多个第一软性决策；

根据该第二传输，产生多个第二软性决策；以及

结合一第一软性决策及一第二软性决策以对该讯息的部分产生一加强的软性决策；

其中，在该结合步骤中，该第二软性决策是与该第一软性决策成比例相关以改善在该第一接收机组态及该第二接收机组态中的不同所造成的偏差。

10.一种加强软性决策的方法，该方法包含：

接收一讯息的一第一传输；

接收该讯息的一第二传输；

对所述传输决定各自品质度量；以及

根据其各自的品质度量，结合一第一软性决策及一第二软性决策。

11.一种对信号产生软性决策的装置，使用一模型对一信号的对数概度比提供一表示式，该对数概度比的表示式是取决于该信号中的噪声功率且可使其成为与该噪声功率无关的形式，其中该装置包括：

一评估装置，用于利用自该信号的多个数值，找出一与该噪声功率无关的表示式，以产生多个软性决策；

一计算装置，用于计算一权重，其表示影响一软性决策的该噪声功率相对于影响至少一其余软性决策的该噪声功率；以及

一加权装置，用于使用该权重于各自的软性决策。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，该权重是该软性决策的品质度量以及至少一其它软性决策的品质度量的一函数。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述品质度量是该噪声功率的反函数。

14.根据权利要求11至13之任一项所述的装置，其特征在于，所述软性决策是以群组进行处理以达到权重测定的目的。

15.一种产生权重的装置，用于软性决策，该装置包含：

一处理装置，用于通过一均衡器处理一信号，该信号通过一实体信道被接收，其中该均衡器中的滤波器系数的向量产出于一包含计算量值h^HR^-1h的程序中，其中h是该信道的一信道脉冲响应估测，R是该信号的相关矩阵以提供至该均衡器；以及

一计算装置，用于计算多个权重给所述软性决策，所述软性决策是由使用该量值的均衡器的输出信号所获得，其中所述权重表示所述软性决策间的噪声功率的相对变化。

16.一种对信号计算软性决策的装置，使用一模型对一信号的对数概度比提供一表示式，该表示式包含一常数乘法因子，该装置包含：

自该信号取得于软性决策计算所需的参数；以及

当该修正的表示式不存在该因子时，根据所述参数计算一软性决策。

17.一种对信号产生软性决策的装置，其中该信号使用一第一调变机制以及一第二调变机制，当使用该第一调变机制时，一第一模型提供对于该信号的对数概度比提供一第一表示式，当使用该第二调变机制时，一第二模型提供对于该信号的对数概度比提供一第二表示式，该第二表示式包含该第一表示式中不存在的一常数调整因子，该装置包含：

一调变装置，用于提供使用该第二调变机制的一信号；以及

一计算装置，用于由该第二表示式经依据该因子调整的形式，对该信号计算多个各软性决策。

18.一种加强软性决策的装置，该装置包含：

一第一接收装置，用于使用一第一调变机制接收一讯息的一第一传输；

一第二接收装置，用于使用一第二调变机制接收该讯息的一第二传输；

一第一决策产生装置，用于根据该第一传输，对该讯息产生多个第一软性决策；

一第二决策产生装置，用于根据该第二传输，对该讯息产生多个第二软性决策；以及

一结合装置，用于结合一第一软性决策及一第二软性决策以对该讯息的部分产生一加强的软性决策；

其中通过该结合装置使该第二软性决策是与该第一软性决策成比例相关。

19.一种加强软性决策的装置，该装置包含：

一第一接收装置，用于通过一第一接收机组态接收一讯息的一第一传输；

一第二接收装置，用于通过一第二接收机组态接收该讯息的一第二传输；

一第一决策产生装置，用于根据该第一传输，产生多个第一软性决策；

一第二决策产生装置，用于根据该第二传输，产生多个第二软性决策；以及

一结合装置，用于结合一第一软性决策及一第二软性决策以对该讯息的部分产生一加强的软性决策；

其中通过该结合装置使该第二软性决策是与该第一软性决策成比例相关以改善在该第一接收机组态及该第二接收机组态中的不同所造成的偏差。

20.一种加强软性决策的装置，该装置包含：

一第一接收装置，用于接收一讯息的一第一传输；

一第二接收装置，用于接收该讯息的一第二传输；

一评估装置，用于对所述传输决定各自品质度量；以及

一结合装置，用于根据其各自的品质度量，结合一第一软性决策及一第二软性决策。

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