CN102349255A - 通过概率固定的组合码来提供不等差错保护码设计的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明描述了一种编码方法，使用如线性编码器和解码器等标准编解码器，以不同级别的抗差错强度对数据进行编码和解码。在一个配置中，可以使用多个编码器，并且编码器之一可以使用如turbo码的标准编码器，所述标准编码器之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布。在另一配置中，可以使用将消息输出表示为“信道”的编码器，所述信道构建数据前向纠错编码器中的状态转移(或符号差错)。对数据的编码和解码可由无线通信设备执行。

Description

通过概率固定的组合码来提供不等差错保护码设计的方法和设备

技术领域

本发明总体涉及无线通信以及无线通信相关技术。更具体地，本发明涉及用于通过概率固定的组合码来提供不等差错保护码设计的方法和设备。

背景技术

信道编码又称前向纠错(FEC)，是一种用于数据传输的差错控制系统，通过该系统，发送方可以向所发送的消息添加冗余数据。信道编码可以允许消息的接收方在某些情形下以及在某些边界内检测出并纠正消息中的差错。FEC可以通过使用预定算法向所发送的信息添加冗余数据来实现。传统上，该类编码的重点在于设计逼近信道容量的码，例如turbo码和低密度奇偶校验(LDPC)码。因此，大多数研究人员的主要课题在于：针对一类消息，设计达到率失真曲线上特定点的码。

如此处所使用的，嵌入式编码可以指代一种用于数据传输的差错控制系统，通过该系统，发送方可以向多个同时发送的消息添加冗余数据。因此，嵌入式编码可以是用于多种类型的消息的信道编码。术语“嵌入式”源于以下事实：一种或多种类型的信息可以隐藏在另一消息的码字中。术语“消息”和“信息”可以互换使用。

在该情况下，如果编码适配于信道的固有可靠度，则嵌入式编码可以提供对信道资源的更加灵活和可靠的使用。该方法的某些方面已通过发送高阶调制得到了解决；如2009年1月13日公开的美国专利7,477,622(Attar；Rashid A.和Kiran；Kiran)所述。然而，由于该方法强制采用高峰均功率比，因而不利于发送功率的节约。

如此处所使用的，嵌入式编码解决与传统信道编码不同的问题。具体地，所解决的问题是以下情形，其中，针对不同类型的信息/消息寻求不同多种级别的可靠度(以差错概率来度量)。换言之，嵌入式编码的一个优点在于：支持具有不同服务质量(QoS)要求的多种应用的能力。因此，提供不等差错保护(UEP)是嵌入式编码的功能之一。与不等差错保护码设计有关的改进的系统和方法可以实现益处。

发明内容

公开了一种用于嵌入式不等差错保护编码的方法。对第一数据和第二数据进行编码。使用线性编码器对第一数据进行编码和对第二数据进行编码。第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度。通过信道向接收机发送信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。

用于对第一数据进行编码的码可以包括标准码，所述标准码之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布。所述标准码可以选自由turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码、里德-索洛蒙码和卷积码组成的组。

用于对第一数据进行编码的码可以包括标准码，其中，编码数据的一部分之后可以跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布。所述标准码选自由turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码、里德-索洛蒙码和卷积码组成的组。

用于对第一数据进行编码的码可以包括标准码，所述标准码之后跟随有码字集合中不包含任何码字的补码的码。所述标准码可以选自由turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码、里德-索洛蒙码和卷积码组成的组。

所述非线性可以通过对逆分布函数的近似来构建。所述非线性可以被连续应用于来自原始码的码字序列。所述非线性中的码字可以被选为不相等，还可以被选为使码字间的汉明距度量最大化。

所述第二数据可以是用于前向纠错的控制数据。可以使用概率过程对控制数据进行编码。

对第二数据进行编码可以包括：将消息输出表示为信道，所述信道构建数据前向纠错编码器中的状态转移或符号差错。对第二数据进行编码可以包括：基于期望的随机矩阵，将先前编码的数据序列映射为所选的经验分布。

第一数据可以包括用户数据。第二数据可以包括消息。编码消息可以被映射为用户数据的编码序列，以在保持表示前向纠错编码消息的给定经验分布的条件下，保持对数据编码的无差错解码。可选地，编码消息可以被映射为用户数据的编码序列，以在保持编码后的用户数据和嵌入消息的编码数据之间的汉明权重最小的条件下，保持对数据编码的无差错解码。

所要编码的消息可以是信道质量指示符(CQI)值。所述用户数据可以是3GPP长期演进(LTE)系统或类似3GPP LTE系统中的上行链路共享数据。

第二数据可以是严密保护的数据。第一数据可以是次严密保护的数据。严密保护的数据和次严密保护的数据的输入可以包括下行链路控制信息。

公开了一种用于嵌入式不等差错保护解码的方法。接收信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度。解码第一数据和第二数据。使用线性解码器来解码第一数据和解码第二数据。

公开了一种无线通信设备，被配置为实现嵌入式不等差错保护编码。所述无线通信设备包括：处理器、与处理器电子通信的存储器以及存储在存储器中的指令。所述指令可由处理器执行，以对第一数据进行编码和对第二数据进行编码。使用线性编码器对第一数据进行编码和对第二数据进行编码。第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度。所述指令还可以被执行为，通过信道向接收机发送信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。

公开了一种无线通信设备，被配置为实现嵌入式不等差错保护解码。所述无线通信设备包括：处理器、与处理器电子通信的存储器以及存储在存储器中的指令。所述指令可由处理器执行，以接收信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度。所述指令还可以被执行为，解码第一数据和解码第二数据。使用线性解码器来解码第一数据和解码第二数据。

结合附图，考虑以下对本发明的详细描述，本发明的前述和其他目的、特征以及优势将更加易于理解。

附图说明

图1是示出了无线通信系统的框图，在所述无线通信系统中可以实现此处公开的方法；

图2是示出了通信信道的框图，所述通信信道可以存在于无线通信系统的发射机和接收机之间；

图3是示出了不等差错保护(UEP)系统的框图，所述不等差错保护(UEP)系统可以用于本发明的系统和方法中；

图4是示出了针对符号字母表具有多于两个符号的情形的UEP编码系统和信道的框图；

图5示出了K元离散无记忆信道的示例，其中K＝4；

图6是示出了另一不等差错保护编码方法的框图；

图7示出了以反馈实现的FEC不等差错保护编码器；

图8示出了可用于通信设备中的各种组件；以及

图9是示出了未对所有编码数据应用控制信息的嵌入式编码的方案的框图。

具体实施方式

此处公开的系统和方法涉及以下问题：使用相同的时间/频率资源，使用原本为了通过具有在不同数据符号之间不相关的噪声的信道进行信息传输而开发的码，以变化的可靠度，来高效地利用信道发送数据。当前实践的优势在于：对于控制消息和用户数据，不使用相同的时间和频率，而是使用时间和频率的正交划分。然而，已知存在Shannon编码定理的形式，表明：使用相同的时间和频率资源对任意长序列进行编码更加高效。因此，与信息的正交化分离传输相比，UEP编码和解码系统可以提供更大的信息可靠度和/或更大的容量。

图1是示出了无线通信系统100的框图，在无线通信系统100中可以实现此处公开的方法。基站102可以与多个用户设备104(还可以被称为用户设备、移动台、订户单元、接入终端等)无线通信。图1中示出了第一用户设备104a、第二用户设备104b和第N用户设备104n。基站102可以通过射频(RF)通信信道106向用户设备104发送数据并从用户设备104接收数据。

如此处所使用的，术语“发射机”指代发射信号的任何组件或设备。发射机可以实现在向一个或多个用户设备104发送信号的基站102中。可选地或附加地，发射机可以实现在向一个或多个基站102发送信号的用户设备104中。

术语“接收机”指代接收信号的任何组件或设备。接收机可以实现在从一个或多个基站102接收信号的用户设备104中。可选地或附加地，接收机可以实现在从一个或多个用户设备104接收信号的基站102中。

通信系统100可以是第三代合作伙伴项目(3GPP)长期演进(LTE)系统或类似3GPP LTE系统(例如，3GPP LTE-Advanced)。3GPP是全球标准组织的协作团体。3GPP的目标为：在由国际电信联盟定义的IMT-2000(国际移动电信-2000)标准的框架内，制定全球适用的第三代(3G)移动电话系统规范。3GPP LTE(长期演进)是被赋予给3GPP内一个项目的名称，该项目用于改进通用移动电信系统(UMTS)移动电话标准以应对未来的技术演进。目前，3GPP正在对3GPP LTE-Advanced进行标准化，作为3GPPLTE的增强。

图2是示出了可能存在于无线通信系统200中的发射机204和接收机202之间的通信信道的框图。如图所示，从发射机204到接收机202的通信可以发生在通信信道214上。如果发射机204实现在基站102中，并且接收机202实现在用户设备104中，则通信信道214可以被称为下行链路、前向链路等。如果发射机204实现在用户设备104中，并且接收机202实现在基站102中，则通信信道214可以被称为上行链路、反向链路等。

通过将对控制数据208的编码过程建模为对离散消息集合中的一个消息进行编码，可以在相同的时间/频率资源中实现对控制数据208和用户数据210的前向纠错(FEC)。因此，控制数据208可以被建模为具有一个或多个离散消息的消息集合v。每个消息可以与随机矩阵同构，随机矩阵规定了如何修改FEC编码的用户数据210序列。该修改可以是确定性的或(伪)随机的。用户数据210可以是3GPP LTE系统或类似3GPPLTE系统中的上行链路共享数据。

在发射机204处，可以使用UEP编码系统212对控制数据208(第一数据)和用户数据210(第二数据)进行编码。UEP编码系统212可以使用标准编解码器(如线性编码器)，以不同级别的抗差错强度对数据进行编码。接着，编码后的数据可以通过通信信道214被发送至接收机202，接收机202接收包括编码后的第一数据和编码后的第二数据在内的信号。不等差错保护解码系统212可以对接收到的编码后的数据进行解码。不等差错保护解码系统212可以使用标准编解码器(如线性解码器)对接收到的编码后的第一和第二数据进行解码，以不同级别的抗差错强度对数据进行解码。

图3是示出了可用于本系统和方法的不等差错保护(UEP)系统300的框图。假设在信道Γ上，希望发送符号序列{u₁，...u_k}316并同时发送(取自K个可能消息的固定集合的)消息v 318。这些符号{u₁，...u_k}本身可以表示信道编码器的编码输出；例如，它们可以是turbo编码器、LDPC编码器或卷积编码器的输出。从而，如果将这些符号表示为二进制符号，则它们自身可以分布或近似分布为独立同分布的二进制符号，其中为1或为0的概率为1/2。希望与符号序列316的差错率相比，v 318错误接收的概率相对较小。图3示出了消息集合v＝{a，b}取二进制值的情况。因此，K＝2。此外，符号的集合{u₁，...u_k}316由k比特的序列组成。消息集合v可以表示控制信息或控制数据208。例如，消息集合v可以是CQI值。符号的集合{u₁，...u_k}316可以表示用户数据210。

可以用Bern(δ)码对比特序列进行编码。图3中示出了Bern(δ)编码器320。术语“Bern(δ)”指代以下二进制码：其码字符号(即，码字中的比特)除具有其他属性外，分布或近似分布为具有概率δ的伯努利分布；即，(不失一般性地)码字中第r个符号为0的概率是δ，为1的概率是1-δ。该方案可以被推广至指定使用特定的固定组合的码。例如，如对不等差错保护编码的先前报告的情况，每个单个码字可以具有特定的分布，或者所有码字可以具有针对每个符号的数目。

使用Bern(1/2)码对消息v 318进行编码。图3示出了Bern(1/2)编码器322。第一1比特消息编码器322的码率为

符号序列{u₁，...u_k}码的编码器320具有码率

可以用按位异或函数328(模2加)将编码后的用户数据324和编码后的控制数据326加在一起。接着，可以通过信道Γ332发送组合的编码信号330。信道Γ332可以被建模为Bern(γ)信道。

Bern(γ)信道是类似于Bern(δ)码的信道：它是无记忆二进制对称信道，以概率γ使比特翻转，而以概率1-γ保持比特不翻转，从而对于恒定输入(全1或全0)，输出是伯努利随机变量的序列。这些信道模型(如，源)用于说明性的目的，并用于启示不等差错保护系统的实际设计。UEP系统本身不依赖于这样的信道的实际存在。可选地，信道可以是加性白高斯噪声信道。

如果信道Γ332相对良好，即，γ相对较小，则将无差错地接收到数据和消息；然而，当信道引起适量差错时，与数据符号{u₁，...u_k}相比，希望以更大的概率接收到消息v。

图4是示出了针对符号字母表具有多于两个符号的情形的UEP编码系统400的框图。需要严密保护的消息v的集合418被输入至编码器422，编码器422的输出码字被分布为如同它们是来自码率为

的离散无记忆信道(DMC)(如图5所示)的符号。此外，使用相似的类似DMC编码器420以码率

对数据416进行编码。特别地，这些DMC编码器420、422可以被建模为(如图5中的)K元对称信道.在该情况下，可以用模K加法器428替代(图3中的)模2加法器328。图5示出了K元离散无记忆信道的示例，其中K＝4。

下面将描述产生比特值的不等分布的编码器的一种可能设计。考虑比特序列{b₁，b₂，...b_n}＝b，其元素独立同分布，服从p[b_k＝0]＝p[b_k＝1]＝1/2的伯努利分布。将这样的序列称为“伯努利(1/2)”序列。考虑2ⁿ中刚好存在2^k个可能序列(因而b中存在2^k个可能矢量)的情况。因此，b的像对GF(2ⁿ)“取样”，其是“内(into)”映射而非“满(onto)”映射；

寻找函数y＝f(b)，使得：

I.y是长度m≥n的二进制序列，其元素至少近似独立同分布，服从p[b_k＝1]＝δ且p[b_k＝1]＝1-δ的伯努利分布。将这样的序列称为“伯努利(δ)”序列。

II.存在g＝f¹(y)，并且g＝f¹(y)易于计算。此外，

b＝f^-1(f(b))，即，反函数是唯一的。

III.优选地，g＝f¹(y)能够确定地实现；即，f¹的函数形式自身不依赖于b。

以下是该函数的某些属性以及与该问题的解相关的问题。

对于给定的b，权重谱可以表示为式1：

$w\left(b\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{n}I[b_i=1]={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{b}_i---\left(1\right)$

其中，I[]表示指标函数。根据上述，w(b)服从二项分布。当n变大时，可以应用棣莫弗-拉普拉斯定理，因此w(b)和w(y)均是渐进正态的。此外，如式2和式3所示：

$E\left[\mathrm{\ω}\left(b\right)\right]=\frac{n}{2}---\left(2\right)$

E[ω(y)]＝mδ    (3)

由于以上的II，并非所有m、n和d的值都能产生有用的结果。例如，作为一种显而易见的情况，考虑m＝n＝4，k＝2和δ＝0.01。此时，无法建模序列使其能够“取样”δ＝0.01。一般地，对于任何码字，适用式4：

并且，期望：

并且，该式的变形可以是mδ(1-δ)。一般地，m应足够大，使得在b和f(b)之间存在一一映射。

函数b可以是能够被看做来自如turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码、以及其他“近Shannon极限”码之类的码的输出的抽象或近似。

为了确定上述问题的解，考虑式6中的映射：

$b=\{b_1,b_2,...b_n\}\↔\underset{r=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_r{2}^{-r}=v---\left(6\right)$

如果b服从p[b_k＝0]＝p[b_k＝1]＝1/2分布，则v从0.0000至0.111...1₂均匀分布，其中，当所有n个比特均为1时达到上界。而如果p[b_k＝1]＝δ且p[b_k＝1]＝1-δ，则存在累积分布函数(CDF)。

为了产生伯努利(δ)码字，接着可以执行以下步骤：

第一，产生n比特伯努利(1/2)码字，

第二，执行映射：

$b=\{b_1,b_2,...b_n\}\↔\underset{r=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_r{2}^{-r}=v$

第三，以某个m＞n开始。通过在b的二进制扩展(即，以上的v)上填充0，根据字b来产生字v。对于由长度为m的伯努利(δ)码字v确定的分布F_ζ，形成Fζ^-1，其中

$v=\{v_1,v_1,...v_m\}\↔\underset{r=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{v}_r{2}^{-r}=\mathrm{\ζ}---\left(7\right)$

由于Fζ是两个序列间的关系，简单地，Fζ^-1是该关系的逆。Fζ可以通过递归来计算：

第四，如果m并非对于所有原始的2ⁿ个码字都得到1:1映射，则增大m，并返回以上第三步。否则，过程终止。

可选地，可以通过取2ⁿ个码字的伪随机产生的子集直至实现1:1映射，由2^m个码字产生1:1映射。采用类似的方式，2ⁿ个码字的随机子集可以被选择为具有一定的属性，如，码字间最小汉明距最大化。

随着二项分布序列p{b_k＝1}＝δ中比特数目的增加，可以观察到序列CDF收敛。然而，对于任意有限数目的比特，“实际δ”(即，码字中1的相对频率)不同于“设计”δ，尽管随着比特数目增加该差异似乎消失了(理应如此)。例如，在18个比特的情况下，(可能重复的)码字中的该相对频率大于“设计”δ的98.6％，所述“设计”δ的值为0.625。如前所述，对于与同样的输出比特数目相等的输入比特数目，在码字中将存在线性曲线(因此，没有来自编码的效果)或者重复项目；并且，可以通过增加比特数目来减轻该现象。可选方案可以是通过用非冗余项目来替换冗余项目来修改并非一对一的非线性，以及修改该非线性。

前述内容未考虑到：所构造的非线性实际是码率为的码，并且因此应提供某种级别的增强的信道差错恢复能力。

一种实现可以包括附加的抗信道差错强度的该技术的可选方式可以是：选择码字分布取自

的m比特表示、码字近似伯努利(δ)分布、但码字被选为使得码字间汉明距最大化的码。这可以通过根据均匀分布从近似

的长度为m比特的2^m个码字中伪随机地选择2ⁿ个码字的多个集合并选择具有最小均值或最小的码字间汉明距的2ⁿ个码字的集合来实现。

下面将描述对于较大n值的非线性实现。随着n变大，扩展式

$\underset{r=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_r{2}^{-r}=v$

中作为“字长”(即，比特数目n)函数的分布具有“分形(fractally)”表现。此时，这启示了一种针对大比特长度实现非线性的方式。第一，将“长”码字分解为一系列短码字。第二，对每个较短的码字使用较小的非线性。

产生该非线性的可选方法可以是：使用适于原始逆分布的多项式，以及使用该多项式代替查找表来计算该非线性。

由于此处针对{u₁，...u_k}描述的码是{u₁，...u_k}的同构，在无噪情况下，可以经由查找表根据伯努利(δ)序列恢复{u₁，...u_k}的原始伯努利(1/2)序列；或者在信噪比较高的情况下，可以使用查找表通过一系列迭代，根据伯努利(δ)序列恢复{u₁，...u_k}的原始伯努利(1/2)序列。可选地，当信噪比适度或较低时，可以执行对数似然比率解码，针对{u₁，...u_k}产生软输出。接着，这些软输出可以用作解码器的输入，以解码出被编码为{u₁，...u_k}的基本信息。还应注意的是，伯努利(δ)序列可以由多个伯努利(δ)子序列组成。

在又一可选方案中，如果有噪声地接收码，则可以采用伴随式解码(syndrome decoding)对(子)序列进行解码；或者可以将伯努利(δ)码本身并入软判决解码器(如，turbo码解码器或维特比解码器)，以产生被编码为{u₁，...u_k}的基本信息。

图9示出了使用turbo码962对信息进行编码的该方案的应用示例。turbo码962对未编码数据进行编码，产生编码输出序列{u₁，...u_k}。将该序列直接输入信道964，或者可选地，使编码输出通过如上所述对非线性进行建模的非平衡码966。接着，将该输出与控制信息968进行模2加970，控制信息968可以是ACK(肯定应答)或NAK(否定应答)。如果未使用非平衡码966，则不将ACK或NAK比特与turbo编码输出进行模2加。特别地，非平衡码966可以是码率为3/5的码，具有如下表所示的特性：

表1码率3/5的非平衡码的示例

输入比特	输出比特
		000	00111
001	01011
		010	01101
011	10000
		100	10101
101	10110
		110	11001
110	11111

通过利用该示例中描述的方案，不对全部编码数据应用控制信息的嵌入式编码，并且可以使用不存在控制信息的嵌入式编码的编码比特来辅助数据解码器974的解码，并对存在嵌入式编码的区域进行控制编码972，从而最小化编码数据和嵌入式控制数据的差错率。此时，控制数据的嵌入量可以改变，以在编码数据和嵌入式控制数据的传输可靠度之间取得权衡。

在接收机处，通过对连续的n比特组(对于此处的示例，n＝5)采用基于对数似然比率的检测方案，对似然值求和，以及接着(关于0)进行阈值比较，可以从有噪的接收比特流中检测出ACK/NAK控制数据信号：

其中，λ_j(y)表示n(＝5)的接收数据块的对数似然值。在接收到J个这些数据块后，可以通过将对数似然值之和进行阈值比较来做出判决：

$\mathrm{\Λ}(y_1...y_J)=\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j\left(y_j\right)$

并且，如果例如Δ(y₁...y_J)＞0，则检测到NAK，否则检测到ACK。

下面将结合图6描述前述不等差错保护方法的变形。为清楚起见，取K＝4，v＝{a，b，c，d}，并且具体地，对于该示例，假定要发送消息v＝a。此外，为了简单起见，假定第一FEC编码器640将序列{u₁，...u_k}616编码为序列

其中，每个具有{a，b，c，d}中的值。此外，假定m，n，＞＞K(在该特定情况下，K为4)。作为示例，可以使用3GPP TR36.212中的1/3码率的turbo码。

以下，将假定Z是具有随机矩阵W_Z的离散无记忆信道，尽管此处讨论的方法易于适于其他类型信道。此外，假定Z是对称的(尽管并非在所有情况下需要该假设，但该假设有助于问题的求解)。对称意味着满足式(11)和(12)中的条件：

W(ζ|ζ)＝1-ε对于所有ζ＝{a，b，c，d}    (11)

$W\left(\mathrm{\ζ}\right|\mathrm{\ζ})=\mathrm{\δ}=\frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1},$ ζx≠ζ                                       (12)

因此，W具有以下形式：

$W=\left[\begin{array}{cccc}1-\mathrm{\ϵ}& \frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1}& K& \frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1}\\ \frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1}& 1-\mathrm{\ϵ}& K& \frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1}\\ & O& O& \\ \frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1}& K& \frac{\mathrm{\ϵ}}{K-1}& 1-\mathrm{\ϵ}\end{array}\right]$

假设编码器第一FEC编码器640是“相当不错的码”(即，很好地适合用于离散无记忆信道)，其应当具有以下属性：

第一，它应当具有大致相同的符号分布，每个码字具有渐进正态分布的数目的符号。即，对于我们的情况，例如，码字中a的数目应当大致为正态分布，并且大致以与b的数目相同的方式分布。

第二，它应当具有“许多”码字，近似以每码字的符号数目均等加权。

如前述用于3GPP版本8的物理上行链路共享信道的turbo码之类的码具有类似于此的属性，并且可以用作对嵌入有数据的消息的不等差错保护进行编码的基础。还可以使用如低密度奇偶校验码、里德-索洛蒙码、卷积码以及其他码等编码器。

下面将描述用于“FEC编码器#2”644的一类编码器、其所需属性以及解码方法。具体地，考虑FEC编码器#2 644具有以下属性：根据所要发送的{a，b，c，d}中的消息，对于未知论观察者，给定要发送的消息，似乎存在非对称信道，使其输出符号

偏向于特定的码字分布。因此，查看了输入至编码器644的大量输入序列

的未知论观察者可以观察到输出序列{ψ₁，...ψ_m}648具有可以被表示为随机矩阵的属性，所述随机矩阵明显使输出偏向于符号a。这样的矩阵的示例可以被给出为：

$V_{v=a}=\left[\begin{array}{cccc}1& 0& K& 0\\ \mathrm{\γ}& 1-\mathrm{\γ}-\frac{\mathrm{\θ}}{K-2}& K& \mathrm{\θ}\\ & O& O& \\ \mathrm{\γ}& K& \mathrm{\θ}& 1-\mathrm{\γ}-\frac{\mathrm{\θ}}{K-2}\end{array}\right]$

其中，0≤θ＝γ＜1。(V的第i行和第j列的项目表示：假设输入符号为字母表中的第i个字母，输出符号为第j个字母的概率)。

一般地，为了使系统工作，在无噪信道中，可以用码来校正由第二消息FEC编码过程引入的“差错”；并且对于有噪信道，还可以要求与编码过程相比由信道引入的噪声相对较小，或者：

$\mathrm{\&gamma;}<<\frac{\mathrm{\&epsiv;}}{K-1}---\left(13\right)$

V_v＝b，V_v＝c和V_v＝d可以被实现为V_v＝a的重排列。例如：

$V_{v=b}=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{\&gamma;}& 1-\mathrm{\&gamma;}-\frac{\mathrm{\&theta;}}{K-2}& K& \mathrm{\&theta;}\\ 0& 1& K& 0\\ & O& O& \\ \mathrm{\&gamma;}& K& \mathrm{\&theta;}& 1-\mathrm{\&gamma;}-\frac{\mathrm{\&theta;}}{K-2}\end{array}\right]$

第二FEC编码器644可以被称为消息编码器。存在多种可能的用于实现消息编码器的方法。下面描述三种不同的方法。

方法1：可以针对{V_k}设计“(伪)随机码”，即，给定符号输入{V_k}(其全体被表示为{V_V})，基于编码器的期望随机矩阵V，将编码实现为对

进行操作的“有噪信道”。实质上，将FEC编码器#2 644实现为对

进行操作的非对称信道。这可以被认为是通过针对每个

根据伪随机数发生器映射至输出字母表来实现的，所述伪随机数发生器的输出是离散结果的集合，所述离散结果的概率选自V_v中与

的符号值相对应的行。

方法2：“FEC编码器#2”644对编码符号的整个序列进行操作，并强制输出符号的经验分布(或等价地，随机矩阵)由矩阵{V_V}确定。实现该方法的精确映射可以是产生所要求的经验分布/经验随机矩阵的任何映射。特别地，可以是基于{V_k}的值使概率最小化的任何映射。

方法3-反馈：参照图7，“FEC编码器#2”744可以用解码器和重新编码器来实现(如图4所示)，以确保在无噪信道中对

的无差错重构。如上所述，FEC编码器#2 744可以被实现为(伪)随机信道或“方法2”编码器。该反馈机制的变形用和

之间的汉明距计算替代FEC解码器#1 740的判决机制和解码器，并输出编码序列{ψ₁，...，ψ_m}_候选748，{ψ₁，...，ψ_m}_候选748具有与编码相对应的最小汉明距。

应当考虑以下对消息编码器(“FEC编码器#2”744)的设计约束。使用以上在描述{V_V}和Z的项目时的符号，则有：

$\mathrm{\&gamma;}<<\frac{\mathrm{\&epsiv;}}{K-1}$

这对接收信号与干扰和噪声比(SINR)施加了隐式约束。

为了实现这些编码器，一般地，应当采用一定程度的反复试验。随机矩阵V可以基于对{u₁，...u_n}和{v}的差错要求凭经验找到。此外，应当通过仿真证实上述SINR约束。对于3GPP LTE，可以基于单个子帧来实现编码器，并且可以使用混合自动重传请求(HARQ)来取得信号的任何差错部分。

一般地，在两个步骤中完成解码。第一，对经由FEC编码器#2编码的“消息”进行解码。这可以通过构建接收数据符号的经验分布函数并在经验分布函数最接近于随机矩阵Vv_k所表示的分布函数的情况下判决发送了消息V_k来实现。等效地，可以使用基于似然比率的解码器。

第二解码在于：找到

其实现无需任何由FEC编码器#2的解码提供的信息；另一方面，可以通过使用显式信息对其解码，所述显式信息与由FEC编码器#2基于与判决得到的V_k相对应的随机矩阵而“出错”的符号的似然值有关。

图6和图7所示的系统600、700包括FEC解码器#2 654、754和FEC解码器#1 656、756，用于实现上述解码步骤。

根据以上讨论可以看到，本公开提供了一种编码方法，该方法使用如线性编码器和解码器等标准编解码器，用于以不同级别的抗差错强度对数据进行编码和解码。本公开还提供了一种使用来自标准编解码器的编码输出的子集来以不同级别的抗差错强度对数据进行编码和解码的方法。尽管Bern(δ)编码器320和类似DMC编码器420利用了非线性，但是典型地产生原始Bern(1/2)编码器作为线性编码器。例如，如卷积码、BCH码、里德-索洛蒙、里德-穆勒码等一样，turbo码是(时变)线性码。因此，可以提供线性编码输入(上述{u₁，...u_n})作为非线性码的输入。此外，还可以使用标准码来实现针对控制信息的“Bern(1/2)”编码器，标准编码包括但不限于当前在3GPP中针对此目的所使用的码，即，里德-穆勒码和卷积码。

根据本公开，可以使用多个编码器。编码器之一可以使用标准编码器(例如，turbo码、LDPC码、里德-索洛蒙码或卷积码)，标准编码器之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布。例如，上述Bern(δ)编码器320和类似DMC编码器420以该方式操作。编码器之一还可以使用标准编码器，其中，编码数据的一部分之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布。编码器之一还可以使用标准编码器，所述标准编码器之后跟随有码字集合中不包含任何码字的补码的码。

非线性可以通过对逆分布函数的近似来构建。逆分布函数的示例为。如上所述，分布F_ζ可以通过长度为m的伯努利(δ)码字v来确定，其中，

是F_ζ的逆。

非线性可以被连续应用于来自原始码的码字序列。例如，如上所述，对于较大的比特长度，非线性可以通过将“长”码字分解为一系列短码字，并对每个较短的码字使用较小的非线性来实现。

非线性中的码字不仅可以被选为不相等，还可以被选为使码字间的汉明距的特定度量(例如，平均或最小汉明距)优化。如上所述，这可以通过根据均匀分布从近似

的长度为m比特的2^m个码字中伪随机地选择2ⁿ个码字的多个集合并选择具有最小均值或最小码字间汉明距的2ⁿ个码字的集合来实现。

如上所述，此处公开的方法可用于对控制数据和用户数据进行编码，使得与编码后的用户数据(次严密保护的第一数据)相比，编码后的控制数据受到更严密的保护(严密保护的第二数据)。由于此处公开的方法依赖于概率，本公开还描述了概率过程的使用，所述概率过程对用于前向纠错的控制数据(第二数据)进行编码。

控制数据的编码过程可以被建模为对离散消息集合中的一个消息进行编码。消息集合可以是信道指令指示符(CQI)值。消息可以是肯定应答(ACK)消息和否定应答(NACK)消息中的至少一个。用户数据可以是3GPP LTE系统或类似3GPP LTE系统(如，3GPP LTE-Advanced)中的上行链路共享数据。

严密保护的第二数据和次严密保护的第一数据的输入可以包括下行链路控制信息，如被发送至不同的远程手机/UE的调度。例如，接近基站的UE可以接收到较强的信号，因此与更远的UE相比需要较少的差错保护。在该情况下，{u₁，...u_k}和v都可以传达控制信息。

本公开还描述了编码器的使用，在所述编码器中，控制数据(第二数据)将消息输出表示为“信道”，所述信道构建数据前向纠错编码器中的状态转移(或符号差错)。例如，如上所述，图6中的FEC编码器#2 644具有以下属性：根据所要发送的{a，b，c，d}中的消息，对于未知论观察者，给定要发送的消息，似乎存在非对称信道，使其输出符号

偏向于特定的码字分布。因此，查看了输入至编码器644的大量输入序列

的未知论观察者可以观察到输出序列{ψ₁，...，ψ_m}648具有可以被表示为随机矩阵的属性，所述随机矩阵明显使输出偏向于符号a。

本公开还描述了一种用于消息编码的码设计方法，基于期望的随机矩阵，将(先前编码的)数据的序列映射为所选的经验分布。这在以上结合FEC编码器#2 644的“方法2”实现进行了讨论。如上所述，FEC编码器#2 644对编码符号

的整个序列进行操作，并强制输出符号的经验分布(或等价地，随机矩阵)由矩阵{V_V}确定。如上所述，可以使用基于{V_k}的值使概率

最小化的任何映射。

本公开还描述了自适应消息编码方法的使用，所述方法将编码消息映射为用户数据的编码序列(即，对先前编码的数据的序列进行映射)，使得在保持(表示前向纠错编码消息)的给定或选定的经验分布的条件下，保持对数据编码的无差错解码。这在以上结合FEC编码器#2744的“方法3”实现(即，基于期望的随机矩阵)进行了讨论，如图7所示。

本公开还描述了使用自适应消息编码方法将编码消息映射为用户数据(第一数据)的编码序列，使得在保持编码后的用户数据和嵌入消息的编码数据之间的汉明距最小的条件下，保持对数据编码的无差错解码。在该方法中，第二数据包括用于消息编码的消息。这在以上结合FEC编码器#2 744的“方法3”实现进行了讨论。如上所述，可以计算

和

间的汉明距，并且可以输出编码序列{ψ₁，...，ψ_m}_候选748，编码序列{ψ₁，...，ψ_m}_候选748具有与编码相对应的最小汉明距。

图8示出了可用于通信设备802中的各种组件。通信设备802可以包括任何类型的通信设备，如移动台、蜂窝电话、接入终端、用户设备、基站收发机、基站控制器等。通信设备802包括处理器806，控制通信设备802的操作。处理器806还可以被称为CPU。存储器808可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、或者可以存储信息的任何类型的设备，存储器808向处理器806提供指令807a和数据809a。存储器808的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。可选地或者附加地，指令807b和数据809b可以驻留在处理器806中。加载至处理器806中的指令807b还可以包括来自存储器808的指令807a，指令807a被加载用于由处理器806执行。

通信设备802还可以包括外壳，外壳包含发射机810和接收机812，允许数据的发送和接收。发射机810和接收机812可以被组合为收发机820。天线818附接至外壳，并且与收发机820电耦合。还可以使用附加天线(未示出)。

通信设备802的各种组件被总线系统826耦合在一起，除了数据总线，总线系统826还可以包括电源总线、控制信号总线和状态信号总线。然而，为了清楚起见，在图8中将各种总线示意为总线系统826。通信设备802还可以包括数字信号处理器(DSP)814，用于处理信号。通信设备802还可以包括通信接口824，提供对通信设备802功能的用户访问。图8所示的通信设备802是功能框图，而非具体组件的列举。

例如，功能框图可以包括无线通信设备，被配置为执行根据以上公开的方法的嵌入式不等差错保护编码。无线通信设备可以包括：第一编码器(处理器806)，用于对第一数据进行编码；第二编码器(处理器806)，用于对第二数据进行编码，其中，使用线性编码器对第一数据进行编码和对第二数据进行编码，并且第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度；以及发射机(810)，用于通过通信信道向接收机发送信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。

例如，功能框图可以包括无线通信设备，被配置为执行根据以上公开的方法的嵌入式不等差错保护解码。无线通信设备可以包括：接收机(接收机812)，用于接收信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据，其中，第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度；第一解码器(处理器806)，用于解码第一数据；以及第二解码器(处理器806)，用于解码第二数据，其中，使用线性解码器来解码第一数据和解码第二数据。

如这里所使用的，术语“确定”包含各种动作，因而“确定”可以包括计算、处理、推导、调查、查找(例如，在表、数据库或另一数据结构中查找)、断定等。此外，“确定”可以包括接收(例如，接收信息)、访问(例如，访问存储器中的数据)等。此外，“确定”可以包括解析、选择、确立等。

短语“基于”并不表示“仅基于”，除非明确说明。换言之，短语“基于”描述了“仅基于”和“至少基于”二者。

术语“处理器”应当广义地被解释为包括通用处理器、中央处理单元(CPU)、微处理器、数字信号处理器(DSP)、控制器、微控制器、状态机等。在一些环境下，“处理器”可以指专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)等。术语“处理器”可以指处理设备的组合，例如DSP和微处理器的组合、多个微处理器的组合、一个或多个微处理器结合DSP核心的组合、或任何其它这种配置的组合。

术语“存储器”应该广义地解释为包括能够存储电子信息的任何电子组件。术语存储器可以指各种类型的处理器可读介质，如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性随机存取存储器(NVRAM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、闪存、磁或光数据存储器、寄存器等。如果处理器可以从存储器读取信息和/或将信息写入存储器，则称存储器与处理器电子通信。存储器可以是构成处理器整体的一部分，并且仍称其与存储器进行电子通信。

术语“指令”和“代码”应该广义地解译为包括任何类型的计算机可读语句。例如术语“指令”和“代码”可以指一个或多个程序，例程、子例程、函数、过程等。“指令”和“代码”可以包括单个计算机可读语句或许多计算机可读语句。

这里描述的功能可以用硬件、软件、固件或其任何组合实现。如果用软件实现，则功能可以存储为计算机可读介质上的一个或多个指令。术语“计算机可读介质”指可以由计算机访问的任何可用介质。作为示例，以及非限制地，计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储器、磁盘存储器或其它磁存储设备、或者可以用于以指令或数据结构的形式承载或存储期望程序代码以及可以由计算机访问的任何其它介质。这里所使用的磁盘和光盘包括紧致盘(CD)、激光盘、光盘、数字通用盘(DVD)、软盘、和蓝光盘，其中磁盘通常以磁方式再现数据，而光盘利用激光以光方式再现数据。

软件或指令也可以通过传输介质传输。例如，如果软件使用同轴电缆、光纤线缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或如红外、无线电和微波的无线技术来从网站、服务器或其它远程源进行传输，则在传输介质的定义中包括同轴电缆、光纤线缆、双绞线、DSL、或如红外、无线电和微波的无线技术。

这里所公开的方法包括用于实现所描述的方法的一个或多个步骤或动作。方法步骤和/或动作可以在不偏离权利要求的范围的情况下彼此相互交换。换言之，除非针对所描述的方法的适当操作需要特定顺序的步骤或动作，否则可以在不偏离权利要求的范围的情况下修改特定步骤和/或动作的顺序和/或使用。

将理解，权利要求并不限于以上示出的确切配置和组件。可以在不偏离权利要求的范围的情况下，做出对这里所描述的系统、方法和设备的布置、操作和细节的各种修改、改变和变化。

Claims (19)

1.一种用于嵌入式不等差错保护编码的方法，包括：

以包括标准码在内的码对第一数据进行编码，所述标准码之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布；

对第二数据进行编码，其中，

使用线性编码器对第一数据进行编码和对第二数据进行编码，以及

第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度；以及

通过通信信道向接收机发送信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。

2.一种用于嵌入式不等差错保护解码的方法，包括：

接收信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据，所述第一数据是以包括标准码在内的码来编码的，所述标准码之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布；其中，

第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度；

解码第一数据；以及

解码第二数据，其中，使用线性解码器来解码第一数据和解码第二数据。

3.一种无线通信设备，被配置为实现嵌入式不等差错保护编码，所述无线通信设备包括：

第一编码器，用于以包括标准码在内的码对第一数据进行编码，所述标准码之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布；

第二编码器，用于对第二数据进行编码，其中，

使用线性编码器对第一数据进行编码和对第二数据进行编码，以及

第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度；以及

发射机，用于通过通信信道向接收机发送信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据。

4.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述标准码选自由turbo码、低密度奇偶校验LDPC码、里德-索洛蒙码和卷积码组成的组。

5.根据权利要求4所述的无线通信设备，其中，编码数据的一部分之后跟随有非线性，并且所述标准码选自由turbo码、低密度奇偶校验LDPC码、里德-索洛蒙码和卷积码组成的组。

6.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，用于对第一数据进行编码的码包括标准码，所述标准码之后跟随有码字集合中不包含任何码字的补码的码，并且所述标准码选自由turbo码、低密度奇偶校验LDPC码、里德-索洛蒙码和卷积码组成的组。

7.根据权利要求4所述的无线通信设备，其中，所述非线性是通过对逆分布函数的近似来构建的。

8.根据权利要求4所述的无线通信设备，其中，所述非线性被连续应用于来自原始码的码字序列。

9.根据权利要求4所述的无线通信设备，其中，所述非线性中的码字被选为不相等，还被选为使码字间的汉明距度量最大化。

10.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第二数据是用于前向纠错的控制数据，并且使用概率过程对控制数据进行编码。

11.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，对第二数据进行编码包括：将消息输出表示为信道，所述信道构建数据前向纠错编码器中的状态转移或符号差错。

12.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，对第二数据进行编码包括：基于期望的随机矩阵，将先前编码的数据序列映射为所选的经验分布。

13.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第一数据包括用户数据，其中，所述第二数据包括消息，还包括：将编码消息映射为用户数据的编码序列，以在保持表示前向纠错编码消息的给定经验分布的条件下，保持对数据编码的无差错解码。

14.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第一数据包括用户数据，所述第二数据包括消息，还包括：将编码消息映射为用户数据的编码序列，以在保持编码后的用户数据和嵌入消息的编码数据之间的汉明权重最小的条件下，保持对数据编码的无差错解码。

15.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第二数据包括消息，并且所要编码的消息包括：肯定应答消息ACK和否定应答消息NACK中的至少一个。

16.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第二数据包括消息，并且所要编码的消息是信道质量指示符CQI值。

17.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第一数据包括用户数据，并且所述用户数据是第三代合作伙伴项目3GPP长期演进LTE系统或3GPP LTE-Advanced系统中的上行链路共享数据。

18.根据权利要求3所述的无线通信设备，其中，所述第二数据是严密保护的数据，其中，所述第一数据是次严密保护的数据，并且针对严密保护的第二数据和次严密保护的第一数据的输入包括下行链路控制信息。

19.一种无线通信设备，被配置为实现嵌入式不等差错保护解码，所述无线通信设备包括：

接收机，用于接收信号，所述信号包括编码后的第一数据和编码后的第二数据，所述第一数据是以包括标准码在内的码来编码的，所述标准码之后跟随有非线性，所述非线性在码的二进制表示中构建了1和0的不等分布；其中，

第一数据和第二数据被编码为提供不同级别的抗差错强度；

第一解码器，解码第一数据；以及

第二解码器，解码第二数据，其中，使用线性解码器来解码第一数据和解码第二数据。

Images