CN110709821A - 解码卷积码的提前终止 - Google Patents

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Abstract

一种解码器，具有输入，被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；和解码电路，被配置为：作为解码过程的一部分，确定在码字的网格表示中的最大似然(ML)幸存路径；确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码的码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码码字不满足提前终止标准，则继续解码过程。

Description

解码卷积码的提前终止
背景技术
当以盲方式解码卷积编码的码字时，接收器不知道码字在哪里开始和/或结束。由于这个原因，解码器可以尝试解码码字的片段、不同码字的片段的级联，或甚至噪声和码字的片段的级联。这被称为网格的不同步，并且导致终止的CC码字的加窗解码以及咬尾卷积编码(TBCC)码字的迭代解码的解码问题。连续解码不同步的网格会浪费功率并增加处理延迟。
网格的不同步与长期演进(LTE)物理下行链路控制信道(PDCCH)盲检测有关，但也适用于卷积编码的其他非LTE应用，诸如非LTE蜂窝/无线通信、有线通信和数据存储访问。本文描述的解码器和解码方法方面适用于解码器不知道码字在哪里开始和/或结束的任何情况。
在LTE PDCCH中，用户设备(UE)接收器盲尝试多个PDCCH候选的TBCC解码，直到通过循环冗余校验(CRC)匹配找到指向特定UE的正确解码的TBCC码字为止。PDCCH候选可以由三个参数确定：码字大小(CS)、聚合等级(AL)和在OFDMA子帧的控制区域中的位置(L)。在该盲检测过程中，可能会尝试对许多不同的候选对象进行解码，这有时会导致功率浪费并增加处理等待时间。
因为在LTE中，在UE完成PDCCH盲检测之前UE不能提取有用的下行链路用户业务，因此盲检测中的等待时间增加随后导致功率和复杂度的间接增加。随着PDCCH检测时间的增加，需要为潜在的后续处理完全缓冲的完整正交频分多址(OFDMA)符号的数量也会增加。由于UE尚不知道其分配位于哪些子载波中，因此对OFDM符号进行的快速傅立叶变换(FFT)处理应该是完整的。当不存在针对UE的分配时，UE达到节能状态所花费的时间量将增加。当存在针对UE的分配时，可用于用户业务处理的时间量将减少，从而需要更多的计算能力才能及时完成。对于低功率LTE设备，期望能加速PDCCH盲检测的过程。
附图说明
图1示出了根据本公开的方面的提前终止的咬尾卷积码(TBCC)迭代解码的方法的流程图。
图2示出了根据本公开的方面的提前终止的卷积码(CC)加窗解码的方法的流程图。
图3示出了根据本公开的方面的包括解码器的接收机的示意图。
图4示出了根据本公开的方面的修改的基数2加-比较-选择(ACS)蝶形，以使得能够提前终止。
图5示出了根据本公开的方面的改进的基数2的ACS电路。
图6示出了根据本公开的方面的用于64状态网格的一组平行的修改的基数2ACS蝶形。
图7示出了根据本发明的方面的咬尾卷积码64状态网格中的维特比算法正向递归提前终止结构。
图8示出了根据本公开内容的方面的窗口卷积码64状态网格中的维特比算法正向递归提前终止结构。
具体实施方式
本公开针对一种解码器和解码方法，其用于检测网格的不同步并提前终止卷积编码的码字的解码。
作为概述，解码中止标准，称为“提前终止标准”，是基于评估接收到的软比特序列是正确的卷积码(CC)编码的码字的可能性。换句话说，存在允许解码器尽快检测“格式错误”的码字然后中止解码过程的附加度量。提前终止标准可以是基于幸存路径初始状态分布的启发式分类。例如，可以基于该分布和阈值来确定度量，该阈值设置为在正确格式的和错误格式的码字之间进行分类。可以设计不同的启发式分类器，包括参数分类器或非参数分类器，诸如神经网络，而不仅限于单个启发式。
图1示出了根据本公开的方面的提前终止的咬尾卷积码(TBCC)迭代解码的方法的流程图100。解码方法是环绕维特比算法(WAVA)，并且使用LTE PDCCH为例。
解码器被配置为接收被认为与由咬尾卷积编码器生成的码字相对应的软比特序列。解码器中的解码电路被配置为根据由假定已经用于生成接收的编码比特序列的卷积码所定义的网格来处理输入软比特序列。
第一步骤105在解码过程开始时仅执行一次，该步骤是初始化所有幸存路径，即初始化网格中的所有幸存路径度量(SPM)和所有幸存路径初始状态(SPIS)。例如，在TBCC情况下，所有SPM都初始化为零，而每个SPIS都初始化为幸存路径索引。同样，在LTE中，例如，在网格中有64个幸存路径。在步骤110中，存在幸存路径更新，幸存路径更新是维特比算法的前向递归。更具体地说，读取软比特、计算分支度量(BM)、更新SPM和SPIS、并存储幸存路径决策踪迹。重复该过程，直到用尽码字中的所有软比特，即，直到生成了码字的完整网格表示为止。
在步骤115中，针对所有幸存路径评估咬尾属性。如果网格中的幸存路径的初始状态和结束状态相同，则称该幸存路径为咬尾。
在步骤120中，找到码字的最大似然(ML)幸存路径。通过选择最佳(取决于解码器实现方式，是最小还是最大)幸存路径度量来执行此步骤。
然后，解码电路确定ML幸存路径是否是咬尾(步骤125)。如果解码电路确定存在ML咬尾路径(MLTB)(步骤125)，则对MLTB路径进行解码(步骤130)。否则，解码电路确定码字是否格式错误，即是否满足提前终止标准(135)；该确定是启发式的，下面将详细讨论。解码是维特比算法的后向递归，也就是说，反向跟踪所选存活路径的决策轨迹以反向解码一个码字。
如果解码电路确定码字格式不正确(即，符合提前终止标准)(步骤135)，则解码电路将中止解码过程(步骤140)，以避免浪费额外的代码幸存路径更新迭代和循环冗余校验(CRC)。如果没有高置信地确定码字格式错误，则将尝试另一个幸存路径更新迭代。
幸存路径更新迭代的次数(例如4、6或8)通常受到限制(步骤145)。如果解码器尝试解码不是码字的内容，则会产生浪费的迭代，并且在达到幸存路径更新迭代的最大次数之后，会生成导致CRC校验失败的解码的比特序列。
如果存活路径更新迭代的次数小于所允许的迭代的最大次数，则解码器准备用于另一存活路径更新迭代(步骤150)。为了使解码器为另一个迭代做准备，所有先前存储的存活路径决策轨迹被丢弃，存活路径初始状态(SPIS)被初始化，并且存活路径度量(SPM)将为下一次迭代保留。
如果幸存路径更新迭代的次数不少于允许的迭代的最大次数，即存在太多的迭代，则解码器电路被配置为确定最佳的咬尾幸存路径(步骤155)；这可以通过在所有咬尾幸存路径之间进行完全搜索，或者通过执行迭代的预追溯直到找到最佳的咬尾幸存路径来实现。如果找到了咬尾幸存路径，则解码电路对咬尾幸存路径进行解码(步骤170)。另一方面，如果没有找到咬尾的幸存路径，则解码电路对非咬尾的ML幸存路径进行解码(步骤165)。
图2示出了根据本公开的方面的提前终止的卷积码(CC)加窗解码的方法的流程图200。
当使用非咬尾CC时，定义了两个变量：(1)编码器初始状态和(2)编码器最终状态。编码器初始状态对应于将信息比特推送通过编码移位寄存器之前该编码器移位寄存器的值与相。为了迫使编码器以特定的最终状态结束，在移动所有信息比特通过编码器移位寄存器之后，将与所需的最终状态相对应的比特移位到编码器移位寄存器中。例如，如果所需的编码器最终状态为01(0为最高有效比特)，则在将所有信息比特移入编码器移位寄存器后，然后将比特0紧接着是比特1移入编码器移位寄存器，以便编码器以状态01结束。
当解码大尺寸甚至连续编码的流的无咬尾CC码字时，码字的最佳解码(即，维特比算法)可能导致非常大的解码等待时间。在这些情况下，通常在不重叠的窗口中分割完整的码字并执行加窗解码，从而在保持足够的解码性能的同时减少解码等待时间。
解码器具有输入，被配置为接收软比特的序列，该软比特序列被假定为与由非咬尾卷积编码器生成的码字相对应。在仅在解码过程开始时执行的第一步骤205中，解码电路被配置为初始化SPM和SPIS。例如，在非TBCC情况下，SPM被非均匀地初始化以产生对应于已知初始状态的SPM的偏差，并且每个SPIS被初始化为幸存路径索引。
在步骤210中，解码电路对码字的第一窗口执行幸存路径更新，这是维特比算法的前向递归。对于幸存路径更新，解码算法读取软比特、计算BM、更新SPM和SPIC并存储幸存路径决策轨迹。
在步骤215中，如果解码过程在除最后一个窗口(迭代)以外的窗口(迭代)中，则解码电路更新下一窗口(迭代)的幸存路径，即通过处理与下一个窗口相对应的软比特来更新SPM和SPIS。
解码电路然后被配置为选择将用于在下一窗口上进行追溯的幸存路径(步骤220)，该幸存路径称为追溯幸存路径。追溯幸存路径可以对应于确定的ML幸存路径，也可以对应于默认(用户配置)的幸存路径。
解码电路在步骤225中确定解码幸存路径。解码幸存路径对应于下一个窗口初始状态。换句话说，对选定的追溯幸存路径执行预追溯。除了第一个窗口之外，每个窗口都被追溯到它的开始处，以找到在前一个窗口中解码的解码幸存路径。通过选择与选定的追溯幸存路径相对应的SPIS，可以立即执行预追溯，而不会引起延迟。
对于每个解码窗口，解码电路被配置为确定解码过程是否应该由于迄今为止形成错误的码字而提前终止(步骤230)。如果通过了提前终止标准确定，即码字看起来是不正确的，则解码电路中止解码过程，以避免浪费的解码迭代和CRC检查(步骤235)。另一方面，如果提前终止标准确定失败，则解码电路对幸存路径进行解码(步骤240)。仅在步骤230和235中未提前终止解码过程的情况下，才会在步骤240中对窗口进行解码。在步骤240中，除了码字中的最后一个窗口之外，每个窗口都从其相应的解码幸存路径中解码。
在步骤245中，解码电路被配置为确定解码窗口是否为最后的解码窗口。如果是，则解码电路被配置为在步骤255中解码该最后窗口的追溯幸存路径。在步骤255，从终止状态解码用于终止网格的最后一个窗口。否则，解码电路重新初始化SPIS，保持SPM，并将解码窗口移位以进行下一次迭代。可选地，提前终止度量可以跨窗口向前推进度量(并启发式地组合它们)，以便为提前终止决策提供更多信息(并获得更高的准确性)。
图3示出了根据本公开的方面的包括解码器的接收器300的示意图。
为了将接收器300放置于上下文中，图3还示出了包括编码器32和调制器31的发送器，该调制器输出经卷积的信息比特的调制序列。
接收器300包括解调器310和具有解码电路322的解码器320。接收器可以是用户设备(UE)的接收器，但是本公开不限于此。解码器320具有其他应用，诸如任何蜂窝/无线通信、有线通信以及涉及网格不同步的存储访问。
解调器310被配置为接收卷积编码信息比特的调制序列，并将来自复数域的连续时间信号转换为软比特。例如，在具有复数的二进制调制的单个载波上，解调器310将复数转换为在[-1，1]范围内的实数，称为软比特，该实数的符号指示所携带的比特(例如负数对应于比特1，而正数对应于比特0)，而其幅值则表示这种决策的可能性。解码电路322不是一次检测一个比特，而是考虑码字中的软比特序列，并进行ML序列解码。解码电路然后输出解码的比特序列。
图4和图5示出了根据本公开的方面的修改的基数2加-比较-选择(ACS)蝶形400，以实现提前终止。图6示出了根据本公开的方面的用于64状态网格600的一组并行的修改的基数2ACS蝶形。
ACS位于解码器的路径度量电路中，并且被配置为确定路径度量。对于任何n，基数2ACS蝶形的速率为1/n，但可以推广到基数-2m。这种修改过的蝶形还可以跟踪幸存路径的初始状态。λij表示从第i个输入状态到第j个输出状态的分支度量，γi表示第i个幸存路径的SPM，πi表示第i个幸存路径的SPIS。下标ps#表示上一个状态#，而ns#表示下一个状态#，其中#∈{1，2}表示两个可能的输入状态，或基数2的两个可能的输出状态。δi表示幸存路径决策，即存储在幸存存储器中的幸存路径信息。在这里，使用相同的决策来选择SPM和向前进位SPIS。
作为维特比解码中的背景，解码算法使用两个度量：分支度量和路径度量。分支度量是发送内容和接收内容之间的“距离”的度量，并为网格中的每个分支定义度量。在硬判决解码中，在存在数字化奇偶校验位的序列的情况下，分支度量是预期奇偶校验比特与接收到的奇偶校验比特之间的汉明距离。
路径量度是与网格中的状态(节点)相关联的值。对于硬判决解码，它对应于网格中从初始状态到当前状态的最可能路径上的汉明距离。“最可能的”是指在初始状态和当前状态之间具有最小汉明距离的路径，该距离在两种状态之间的所有可能路径上测量。具有最小汉明距离的路径最小化了比特错误的总数，并且很可能在BER低时最小化误码的总数。维特比算法使用先前计算的状态的路径度量和分支度量来递增地计算(状态，时间)对的路径度量。在解码算法中，重要的是要记住哪条路径对应于最小值，因此解码器电路可以从最终状态到初始状态遍历该路径，该路径保持跟踪所使用的分支，然后最终将比特的顺序反转以产生最可能的消息。
图7示出了根据本公开的方面的咬尾卷积码(TBCC)64状态网格中的维特比算法前向递归提前终止结构700。图8示出了根据本公开的方面的处于窗口卷积码64状态网格中的维特比算法前向递归提前终止结构800。
在每个网格步骤，所有SPIS都可容易地用于形成初始状态分布720、820。具有可用的初始状态分布使得能够快速评估每个路径上的咬尾条件(用于图7的TBCC解码)，或立即评估幸存路径追溯(用于图8的加窗CC解码)，即预追溯。
SPIS分布720、820，每个幸存路径710、810的咬尾标记以及可能的其他信息(例如，哪个路径是ML路径还是MLTB路径)用于确定码字是否不正确的(上文的图1和2中的步骤135和230)。该确定是确定解码过程是否将提前终止的启发式分类。例如，这种启发式可以是数据训练的分类器(如人工神经网络)或基于阈值的参数算法。
一个示例的通用基于阈值的启发式涉及幸存路径初始状态分布扩展。首先，找到分布中可用的一组独特的(不同的)幸存路径初始状态(SPIS)；这被称为独特SPIS集。其次，测量独特的SPIS集基数。最后，根据独特SPIS集基数的阈值确定码字是否是不正确的。
仅适用于迭代TBCC解码的第二示例基于阈值的启发式方法涉及最佳的咬尾幸存路径初始状态。首先，找到迭代的最佳TB路径，并获取其对应的幸存路径初始状态(SPIS)；这称为最佳咬尾初始状态(BTPIS)。其次，确定以BTPIS为初始状态的幸存路径的数量；这称为BTPIS集。第三，测量BTPIS集的基数。最后，基于BTPIS集基数的阈值确定码字是否是不正确的。
替代地，启发式方法可以基于训练的模型，例如神经网络。图7和图8中的云740、840可以是神经网络。神经网络是对将输入转换为输出的方式进行建模的模型。在最终确定设计之前，通过离线提供大量数据来训练模型。在这种情况下，输入是幸存路径度量分布710、810，初始状态分布720、820和咬尾状态730(在TBCC的情况下)；码字的的输出是错误中止)或正确(再次迭代)。
本文描述的解码器和解码方法具有许多实现选项。这些实现包括但不限于专用集成电路(ASIC)的特定功能数字知识产权(IP)块、作为专用指令处理器(ASIP)的指令扩展、作为微控制器单元(MCU)的解耦加速器扩展，并作为通用处理器(GPP)中的软件实现。
本文描述的解码器和解码方法是对现有解决方案的改进。在LTEPDDCH盲检测的情况下，在OFDMA控制区域紧密堆积尽可能多的PDCCH的高度拥塞的网络中，先前的基于相关性的方法不会提供大量的丢弃候选者，因此它们仅有助于提高功率消耗和处理等待时间。在具有接近灵敏度的信噪比(SNR)和高SNR的不同情况下，本公开的各方面以高精度实现了高的提前终止率。为了该讨论的目的，术语电路应被理解为电路、处理器、逻辑、软件或其组合。例如，电路可以包括模拟电路、数字电路、状态机逻辑、其他结构的电子硬件或其组合。处理器可以包括微处理器、数字信号处理器(DSP)或其他硬件处理器。根据本文所述的方面，可以利用指令对处理器进行“硬编码”以执行相应的功能。可选地，处理器可以访问内部和/或外部存储器以检索存储在存储器中的指令，该指令在由处理器执行时执行与处理器相关联的相应功能，和/或与其中包括处理器的组件的操作有关的一个或多个功能和/或操作。在本文描述的一个或多个示例性方面中，一种电路可以包括存储数据和/或指令的存储器。存储器可以是任何公知的易失性和/或非易失性存储器，包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存、磁存储介质、光盘、可擦除可编程只读存储器(EPROM)和可编程只读存储器(PROM)。存储器可以是不可移动的、可移动的或两者的组合。
以下示例涉及其他实施例。
示例1是解码器，包括：输入，被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；和解码电路，被配置为：作为解码过程的一部分，确定在码字的网格表示中最大似然(ML)幸存路径；确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码的码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码码字不满足提前终止标准，则继续解码过程。
在示例2中，示例1的主题，其中，提前终止标准基于训练后的模型。
在示例3中，示例1的主题，其中确定假定的卷积编码码字是否满足提前终止标准包括：对不同的幸存路径初始状态的个数进行计算；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例4中，示例1的主题，其中确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对具有与所述ML幸存路径相同的初始状态的路径个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例5中，示例1的主题，其中，解码电路还被配置为：确定ML幸存路径是否为ML咬尾路径(MLTBP)；以及如果ML幸存路径不是MLTBP，则确定假定的卷积编码码字是否满足提前终止标准。
在示例6中，示例5的主题，其中，如果ML幸存路径是MLTBP，则解码电路配置为对MLTBP进行解码，而无需确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准。
在示例7中，示例1的主题，其中，如果解码过程的解码迭代次数小于最大解码迭代次数，则将解码电路配置为初始化幸存路径初始状态。
在示例8中，示例1的主题，其中，如果解码过程的解码迭代的次数大于或等于最大解码迭代的次数，则解码电路被配置为：确定是否找到最佳的咬尾幸存路径；如果找到最佳的咬尾幸存路径，则解码最佳的咬尾幸存路径；如果找不到最佳的咬尾幸存路径，则解码ML幸存路径。
示例9是包括示例1的解码器的接收器。
示例10是包括示例9的接收机的用户设备。
示例11是解码器，其包括：输入，其被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；解码电路，其被配置为：作为所述解码过程的一部分，确定所述码字的网格表示中的解码窗口的幸存路径；确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码的码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码的码字不满足提前终止标准，则继续解码过程。
在示例12中，示例11的主题，其中，提前终止标准基于训练的模型。
在示例13中，示例11的主题，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对不同的幸存路径初始状态的个数进行计数；以及将该计数与预定阈值进行比较。
在示例14中，示例11的主题，其中，如果假定的卷积编码的码字不满足提前终止标准，则解码电路被配置为：基于解码窗口的追溯幸存路径，对先前的解码窗口进行解码。
在示例15中，示例14的主题，其中，解码电路被配置为：确定解码窗口是否为最后的解码窗口；以及如果解码窗口是最后的解码窗口，则对解码窗口的追溯幸存路径进行解码。
在示例16中，示例14的主题，其中，解码电路被配置为：确定解码窗口是否为最后的解码窗口；以及如果解码窗口不是最后的解码窗口，则移动该解码窗口并进行另一次解码迭代。
示例17是一种解码方法，包括：在解码器的输入接收假定与卷积编码的码字对应的软比特序列；由解码器确定码字的网格表示中的最大似然(ML)幸存路径；由解码器确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码码字不满足提前终止标准，则继续解码方法。
在示例18中，示例17的主题，其中，提前终止标准基于训练的模型。
在示例19中，示例17的主题，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对幸存路径初始状态的个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例20中，示例17的主题，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对具有与ML幸存路径相同的初始状态的路径个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例21中，示例17的主题，还包括：确定ML幸存路径是否是ML咬尾路径(MLTBP)；以及如果ML幸存路径不是MLTBP，则执行确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准。
示例22是一种系统，包括：发送器，配置为输出表示卷积编码的码字的比特序列；解码器，包括解码电路，该解码电路被配置为：接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；作为解码过程的一部分，确定在码字的网格表示中的解码窗口的幸存路径；确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码的码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码的码字不符合提前终止标准，则继续解码过程。
在示例23中，示例22的主题，其中，提前终止标准基于训练的模型。
在示例24中，在示例22的主题中，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对不同的幸存路径初始状态的个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
示例25是解码器，其包括：输入，被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；解码装置，用于：作为解码过程的一部分，确定在码字的网格表示中的最大似然(ML)幸存路径；确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码的码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码的码字不满足提前终止标准，则继续解码过程。
在示例26中，示例25的主题，其中，提前终止标准基于训练的模型。
在示例27的主题中，示例25的主题，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对不同的幸存路径初始状态的个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例28中，示例25的主题，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对与ML路径幸存具有相同初始状态的路径个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例29中，示例25-28中的任一个的主题，其中，解码装置还用于：确定ML幸存路径是否是ML咬尾路径(MLTBP)；以及如果ML幸存路径不是MLTBP，则确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准。
在示例30中，示例29的主题，其中，如果ML幸存路径是MLTBP，则解码装置用于对MLTBP进行解码，而无需确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准。
在示例31中，示例25的主题，其中，如果解码过程的解码迭代次数小于最大解码迭代次数，则解码装置用于初始化幸存路径初始状态。
在示例32中，示例25的主题，其中，如果解码过程的解码迭代的次数大于或等于最大解码迭代的次数，则解码装置用于：确定是否找到最佳的咬尾幸存路径；如果找到最佳的咬尾幸存路径，则解码最佳的咬尾幸存路径；以及如果找不到最佳的咬尾幸存路径，则解码ML幸存路径。
示例33是解码器，包括：输入端，被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；解码装置，用于：作为解码过程的一部分，确定在码字的网格表示中的解码窗口的幸存路径；确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；如果假定的卷积编码的码字满足提前终止标准，则中止解码过程；如果假定的卷积编码的码字不满足提前终止标准，则继续解码过程。
在示例34中，示例33的主题，其中，提前终止标准基于训练的模型。
在示例35中，示例33的主题，其中，确定假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：对不同的幸存路径初始状态的个数进行计数；将该计数与预定阈值进行比较。
在示例36中，示例33的主题，其中，如果假定的卷积编码的码字不满足提前终止标准，则解码装置用于：基于解码窗口的追溯幸存路径来对先前的解码窗口进行解码。
在示例37中，示例36的主题，其中，解码装置用于：确定解码窗口是否为最后的解码窗口；以及如果解码窗口是最后的解码窗口，则对解码窗口的追溯幸存路径进行解码。
在示例38中，示例36的主题中，其中，解码电路被配置为：确定解码窗口是否为最后的解码窗口；以及如果解码窗口不是最后的解码窗口，则移位该解码窗口并执行另一次解码迭代。
尽管已经结合示例性方面描述了前述内容，但是应当理解，术语“示例性”仅意味着示例，而不是最佳或最优的。因此，本公开旨在覆盖可以包括在本公开的范围内的替代、修改和等同形式。
尽管这里已经示出和描述了特定的方面，但是本领域的普通技术人员将理解，可以在不背离本申请的范围的情况下用各种替代和/或等效的实现方式来代替所示出和描述的特定的方面。本申请旨在覆盖本文讨论的特定方面的任何改编或变型。

Claims (19)

1.一种解码器，包括：
输入，被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；和
解码装置，用于：
作为解码过程的一部分，
确定在码字的网格表示中的最大似然(ML)幸存路径；确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；
如果所述假定的卷积编码的码字满足所述提前终止标准，则中止所述解码过程；以及
如果所述假定的卷积编码的码字不满足所述提前终止标准，则继续所述解码过程。
2.根据权利要求1所述的解码器，其中，所述提前终止标准基于训练的模型。
3.根据权利要求1所述的解码器，其中，对确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：
对不同的幸存路径初始状态的个数进行计数；以及
将该计数与预定阈值进行比较。
4.根据权利要求1所述的解码器，其中，确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：
对具有与所述ML幸存路径相同的初始状态的路径个数进行计数；以及
将该计数与预定阈值进行比较。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的解码器，其中，所述解码装置还用于：
确定所述ML幸存路径是否是ML咬尾路径(MLTBP)；以及
如果所述ML幸存路径不是MLTBP，则确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准。
6.根据权利要求5所述的解码器，其中，如果所述ML幸存路径是MLTBP，则所述解码装置用于对所述MLTBP进行解码，而无需确定所述假定的卷积编码的码字是否满足所述提前终止标准。
7.根据权利要求1所述的解码器，其中，如果所述解码过程的解码迭代次数小于最大解码迭代次数，则所述解码装置用于初始化幸存路径初始状态。
8.根据权利要求1所述的解码器，其中，如果所述解码过程的解码迭代次数大于或等于最大解码迭代次数，则所述解码装置用于：
确定是否找到最佳的咬尾幸存路径；
如果找到最佳的咬尾幸存路径，则解码最佳的咬尾幸存路径；以及
如果找不到最佳的咬尾幸存路径，则解码ML幸存路径。
9.一种解码器，包括：
输入，被配置为接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；和
解码装置，用于：
作为解码过程的一部分，确定在所述码字的网格表示中的解码窗口的幸存路径；
确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；
如果所述假定的卷积编码的码字满足所述提前终止标准，则中止所述解码过程；以及
如果假定的卷积编码的码字不满足所述提前终止标准，则继续所述解码过程。
10.根据权利要求9所述的解码器，其中，所述提前终止标准基于训练的模型。
11.根据权利要求9所述的解码器，其中，确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准包括：
对不同的幸存路径初始状态的个数进行计数；和
将该计数与预定阈值进行比较。
12.根据权利要求9所述的解码器，其中，如果所述假定的卷积编码的码字不满足提前终止标准，则所述解码装置用于：
基于解码窗口的追溯幸存路径，对先前的解码窗口进行解码。
13.根据权利要求12所述的解码器，其中，所述解码装置用于：
确定所述解码窗口是否为最后的解码窗口；以及
如果所述解码窗口是最后的解码窗口，则对所述解码窗口的追溯幸存路径进行解码。
14.根据权利要求12所述的解码器，其中，所述解码电路被配置为：
确定所述解码窗口是否为最后的解码窗口；以及
如果所述解码窗口不是最后的解码窗口，则移位所述解码窗口并执行另一次解码迭代。
15.一种解码方法，包括：
在解码器的输入接收假定与卷积编码的码字相对应的软比特序列；
由所述解码器确定在所述码字的网格表示中的最大似然(ML)幸存路径；
由所述解码器确定所述假定的卷积编码的码字是否满足提前终止标准；
如果所述假定的卷积编码的码字满足所述提前终止标准，则中止所述解码过程；和
如果所述假定的卷积编码的码字不满足所述提前终止标准，则继续所述解码方法。
16.根据权利要求15所述的解码方法，其中，所述提前终止标准基于训练的模型。
17.根据权利要求15所述的解码方法，其中，确定所述假定的卷积编码的码字是否满足所述提前终止标准包括：
对不同的存活路径初始状态的个数进行计数；和
将该计数与预定阈值进行比较。
18.根据权利要求15所述的解码方法，其中，确定所述假定的卷积编码的码字是否满足所述提前终止标准包括：
对具有与所述ML幸存路径相同的初始状态的路径个数进行计数；以及
将给计数与预定阈值进行比较。
19.根据权利要求15所述的解码方法，还包括：
确定所述ML幸存路径是否是ML咬尾路径(MLTBP)；以及
如果所述ML幸存路径不是MLTBP，则执行确定所述假定的卷积编码的码字是否满足所述提前终止标准。
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