CN113824452A - 基于网格图的译码方法、分量译码器和信道译码器 - Google Patents

基于网格图的译码方法、分量译码器和信道译码器 Download PDF

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CN113824452A CN202111389573.4A CN202111389573A CN113824452A CN 113824452 A CN113824452 A CN 113824452A CN 202111389573 A CN202111389573 A CN 202111389573A CN 113824452 A CN113824452 A CN 113824452A
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Abstract

本申请提供了一种基于网格图的译码方法、分量译码器和信道译码器。该基于网格图的译码方法包括在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态；将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。本申请能够减少译码的状态数，从而降低译码的计算量和工程实现复杂度。

Description

基于网格图的译码方法、分量译码器和信道译码器
技术领域
本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种基于网格图的译码方法、分量译码器和信道译码器。
背景技术
在通信系统中，由于通信环境的多样性以及接收端的移动特性等导致接收端接收到的信号是叠加了各种噪声的有噪信号。当各种噪声较多时就会使有噪信号中存在较多的错误，严重时甚至无法进行信号中有用信息的传输。
为了保证有用信息的有效传输，通常发送端采用信道编码的方法在有用信息中添加冗余信息，接收端采用信道译码的方法基于这些冗余信息将信息传输过程中出现的错误进行纠正。其中，接收端所采用信道译码的方法直接决定了译码复杂度及译码性能的好坏。
通常，从信息转换/提取以及计算方式的层面进行简化译码的复杂度。例如，最大后验概率（Maximum Aprior Probility, MAP）算法虽有优良的译码性能，但是这种译码方法是以高复杂度以及超大的计算量为代价的。基于MAP算法，将网格(Trellis)图上传递的概率域信息转变为对数域信息，将乘法转换为加法，从而提出了对数域的MAP(Log-MAP)译码算法；为了进一步降低网格图上每个状态的计算量，对计算状态的过程进行了简化，从而提出了最大对数域的MAP(Max-Log-MAP)译码算法。再例如，基于软输出维特比算法（SoftOutput Viterbi Algorithm，SOVA），利用双向SOVA提高译码性能等。
然而，这些译码方法中均没有从译码的流程上进行优化。这些译码方法的计算量主要集中在前向状态度量和后向状态度量的计算过程中，且要根据网格（Trellis）图的拓扑结构遍历每一时刻的所有状态，而后针对每一时刻的所有状态进行前向状态度量和后向状态度量的计算，因而这些译码方法的复杂度仍然较高且计算量仍然较大。
发明内容
有鉴于此，本申请致力于提供一种基于网格图的译码方法、分量译码器和信道译码器，能够减少译码的状态数，从而降低译码的计算量和工程实现复杂度。
本申请的第一方面提供了一种基于网格图的译码方法。该基于网格图的译码方法包括在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态；将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
在一实施例中，上述根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，包括：将M个状态中状态度量较大的前N1个状态确定为N1个有效状态，其余M-N1个状态确定为R1个无效状态，其中，N1为固定数值。
在一实施例中，上述根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，包括：若M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态，其中，无效数据为不可能存在的状态度量。
在一实施例中，在上述若M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态之后，还包括：确定预设数值N2；若N1>N2，则将N1个有效状态中状态度量较大的前N2个有效状态确定为N2个有效状态，其余M-N2个状态确定为R2个无效状态；其中，上述将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，包括：将N2个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
在一实施例中，上述若M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态，包括：若至少一个时刻为初始时刻，将M个状态中已知状态的状态度量设置为0，已知状态以外的其他状态的状态度量设置为无效数据；将已知状态确定为N1个有效状态；将其余M-N1个状态确定为R1个无效状态。
在一实施例中，当M=16时，12≤N2≤15。
在一实施例中，在上述将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量之前，该基于网格图的译码方法还包括：接收待译码信息，待译码信息包括系统信息、校验信息和先验信息；根据待译码信息计算N1个有效状态对应的分支度量；其中，上述将N1个有效状态参考计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量包括：根据N1个有效状态并结合分支度量计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
本申请的第二方面提供了一种分量译码器。该分量译码器包括划分模块，用于在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态；计算模块，用于将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
本申请的第三方面提供了一种信道译码器。该信道译码器包括至少一个本申请的第二方面所提供的任一种分量译码器。
本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现如本申请的第一方面中任一种基于网格图的译码方法。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过采用状态度量的大小作为划分M个状态的划分准则，将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，且在前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中仅将有效状态参与计算，而无效状态不参与计算，从而减少了译码过程中参与计算的状态数，因而能够有效减少译码信息生成的过程中译码的计算量，进而降低译码的工程实现复杂度。此外，由于无效状态对前向状态度量和/或后向状态度量的计算贡献很小甚至没有贡献，因而可以保证优良的译码性能。
附图说明
图1所示为本申请一实施例提供的一种通信系统的框图。
图2A所示为本申请一实施例提供的一种分量编码器中寄存器的状态变化图。
图2B所示为本申请一实施例提供的一种分量编码器对应的网格图的示意图。
图3所示为本申请第一实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。
图4所示为本申请第二实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。
图5所示为本申请第三实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。
图6所示为本申请第四实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。
图7所示为本申请一实施例提供的一种分量译码器的示意图。
图8所示为本申请一实施例提供的一种信道译码器的示意图。
图9A所示为本申请一实施例提供的一种仿真过程中使用的信道编码器的示意图。
图9B所示为本申请一实施例提供的一种仿真处理后译码性能对比的示意图。
图10所示为根据本申请一实施例提供的一种电子设备的框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1所示为本申请一实施例提供的一种通信系统的框图。如图1所示，该通信系统100中包括发送端110、信道120和接收端130。发送端110将信号通过信道120发送给接收端130。发送端110中设置有信道编码器1101，信道编码器1101中包含有至少一个分量编码器11011。接收端130中设置有信道译码器1301，信道译码器1301中包含有至少一个分量译码器13011。
信道编码器1101用于在有用信息中添加冗余信息，以生成编码后的信息。应当理解，发送端110还可以对编码后的信息进行交织、脉冲成形和调制等方式进行处理，从而形成信号，之后将信号通过信道120传输给接收端130。
信道译码器1301用于将待译码信息进行译码以检查并纠正信道传输过程中出现的错误，最终输出有用信息。应当理解，待译码信息为信道译码器所接收的信息，具体地，待译码信息可以是接收端130对信号进行解调、采样判决和去交织等方式进行处理后形成的信息。
由于不管发送端110发送的比特是比特1还是比特0，接收端130都可能误判。如果收到信号r，正确判为0的概率与正确判为1的概率的比值就是似然比，再取个自然对数就是对数似然比了，所以接收端130还可以采用公式LLR = ln[p(r|b=0)/p(r|b=1)]计算出对数似然比。待译码信息也可以为接收端130进一步进行对数似然比计算后的信息。
应当理解，图1所示的通信系统仅仅是示例性的一种单向通信系统，还可以是双向通信系统等，例如，接收端130也可以将信号通过信道120发送给发送端110，本申请对通信系统的类型不做具体限定。
图2A所示为本申请一实施例提供的一种分量编码器中寄存器的状态变化图。图2B所示为本申请一实施例提供的一种分量编码器对应的网格图的示意图。
如图2A所示，分量编码器11011中有4个寄存器11011a，4个寄存器11011a一共有24=16个状态，分别表示为s0、s1、s2、…、s15,对于每个状态均有比特0和比特1两种输入。假设4个寄存器11011a的初始状态为sp，将比特
Figure 381137DEST_PATH_IMAGE001
输入分量编码器中，则经4个寄存器11011a后输出
Figure 313190DEST_PATH_IMAGE002
,其中
Figure 674288DEST_PATH_IMAGE003
，而后更新4个寄存器的状态得到末状态sq，针对上述状态转移过程记作
Figure 973683DEST_PATH_IMAGE004
，由于输出的两比特中有一位是系统信息(与输入的比特相同)，因此可以将该状态转移过程简记作
Figure 75500DEST_PATH_IMAGE005
。
举例来说，图2A中，寄存器的初始状态为s2(即二进制0010)，输入的比特为1，则经4个寄存器11011a后输出(1，0)，后更新寄存器得到末状态s1(即二进制0001)，将状态转移过程可以记作
Figure 393218DEST_PATH_IMAGE006
。
将状态的这种变化可以转变为图2B所示的网格图。如图2B所示，网格图中共有k节，且每节均相同，k表示输入分量编码器的比特个数，同时每一时刻都有16个状态，每个状态伸出两条边，分别对应比特0和比特1,因此，每节共有16×2=32条边，用
Figure 469758DEST_PATH_IMAGE007
表示输入为
Figure 974557DEST_PATH_IMAGE008
且从状态p转移到状态q的边。例如
Figure 427536DEST_PATH_IMAGE009
表示输入为比特0且从状态s0转移到状态s0的边。同时令集合
Figure 614408DEST_PATH_IMAGE010
，表示在状态转移过程中所有输入为x的边，例如
Figure 861850DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 401416DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 641773DEST_PATH_IMAGE013
等等共计16条边均属于集合
Figure 419236DEST_PATH_IMAGE014
的元素。同理
Figure 86847DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure 582550DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 361019DEST_PATH_IMAGE017
等等共计16条边均属于集合
Figure 258568DEST_PATH_IMAGE018
的元素。
从图2B中能够清楚地反映寄存器状态的变化以及编码过程。例如待编码比特为(1,0,1,...)，假设从s0状态出发，第一时刻(t=0)输入比特1(虚线)，经边
Figure 100010DEST_PATH_IMAGE019
输出(1,1)，寄存器状态更新为s8；第二时刻(t=1)，输入比特0(实线)，经边
Figure 817430DEST_PATH_IMAGE020
输出(0,1)，寄存器状态更新为s12；第三时刻(t=2)，输入比特1(虚线)，经边
Figure 399590DEST_PATH_IMAGE021
输出(1,1)，寄存器状态更新位s14；以此类推，直至输入所有待编码比特。通过上述过程分量编码器输出码字(11,01,11,......)。其中,未经分量编码器编码的所有待编码比特可以称为系统信息，经分量编码器编码后的码字可以称为校验位信息。
图2A所示仅仅为示例性地一种分量编码器，应当理解，分量编码器中寄存器的数量包括但不限于4个，例如还可以为2个或6个等，本申请对此不做具体限定。寄存器的数量可以与卷积码中的约束长度相关，举例来说，约束长度为K，则寄存器的数量为K-1个，每个时刻对应的所有状态(对应于本申请实施例中的M个状态)的数量M为2K-1。图2B所示仅仅为示例性地一种分量编码器对应的网格图，当寄存器的数量为除4以外的其他数量时，分量编码器对应的网格图也会适应性的改变，本申请对此不做具体限定。
图3所示为本申请第一实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。该基于网格图的译码方法的执行主体可以为接收端中信道编码器的任一分量译码器，也可以是处理器、控制器等，本申请对此不做具体限定。以下以分量译码器为例。如图1所示，该基于网格图的译码方法包括以下步骤。
S110：在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态。
在一些实施例中，可以针对每一时刻对应的M个状态，将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，不同时刻对应的M个状态的划分方式可以相同或不同。在另一些实施例中，可以针对某些特定时刻对应的M个状态，将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态。
根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态可以是从M个状态中选取状态度量较大的前N1个状态为有效状态，其他状态为R1个无效状态，也可以是从M个状态中选取状态度量大于或大于等于某个预设状态度量的状态为N1个有效状态，其他状态为R1个无效状态，还可以是判断从M个状态中是否存在预设的无效状态，当M个状态中存在预设的无效状态时，则这些预设的无效状态定义为R1个无效状态，其余为N1个有效状态。应当理解，M=N1+R1，优选地，N1<M。N1的数值可以预先设置，也可以根据不同的划分方式确定，还可以实时获取等，本申请对此不做具体限定。M个状态的划分可以只应用于前向状态度量的计算过程中，也可以只应用于后向状态度量的计算过程中，还可以应用于前向状态度量和后向状态度量的计算过程中，本申请对此不做具体限定。
状态度量可以被定义为达到某一状态的概率。以前向状态度量的计算为例，概率越大则说明这一状态在当前时刻出现的可能性就越大，对下一时刻对应状态的状态度量的计算做出的贡献越大，也就是说拥有较大概率的状态度量在前向状态度量的计算中起到主导作用，拥有较小概率的状态度量在前向状态度量的计算中起的作用较小，当概率非常小时可以认为此状态对前向状态度量的计算不做任何贡献，即可以省略关于其的计算。后向状态度量的计算与前向状态度量的计算类似，此处不再赘述。
有效状态可以为对前向状态度量和/或后向状态度量的计算具有贡献的状态或者贡献较大的状态，无效状态可以为对前向状态度量和/或后向状态度量的计算没有贡献的状态或者贡献较小的状态。
分量编码器的网格图与分量译码器的网格图类似，可以参考图2B所示的网格图对本申请实施例中基于网格图的译码方法进行举例说明。参考图2B，M=16时，M个状态可以为s0、s1、s2、…、s15，至少一个时刻可以为第一时刻(t=0)至最后时刻(t=k)中的所有时刻，也可以是部分时刻。
若至少一个时刻为多个时刻，N1的数值可以相同或不同。在一些实施例中，N1的数值可以设置成相同的，也即将多个时刻中每一时刻对应的M个状态划分成相同数量的有效状态和相同数量的无效状态，从而可以采用相同的划分方式对M个状态进行划分，使得划分M个状态的过程相对简单。在另一些实施例中，N1的数值可以设置成不同的，也即将多个时刻中任意至少两个时刻对应的M个状态划分成不同数量的有效状态和不同数量的无效状态，从而可以采用不同的划分方式对M个状态进行划分，使得针对多个时刻对应的M个状态的具体情况，可以精准地划分出有效状态和无效状态。
S120：将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
具体而言，将N1个有效状态参与至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量的计算（对应于前向状态度量的计算），或者，将N1个有效状态参与至少一个时刻的上一时刻对应状态的状态度量的计算（对应于后向状态度量的计算），或者，将N1个有效状态参与至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和上一时刻对应状态的状态度量的计算。相应地，R1个无效状态不再参与至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量的计算。
本申请所提供的任何一种基于网格图的译码方法可以应用于所有需要计算前向状态度量和/或后向状态度量的译码方法中，包括但不限于MAP算法、Log-Map算法、Max-Log-Map算法或SOVA。以下以Max-Log-Map算法为例。
在前向状态度量的计算过程中，通常，Max-Log-Map算法中所采用的前向状态度量的计算公式为
Figure 151645DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 161058DEST_PATH_IMAGE023
，其中，p为所有能够前向到达q的状态，αt(p)为当前时刻t对应的p状态的状态度量，αt+1(q)为下一时刻t+1对应的q状态的状态度量，
Figure 365775DEST_PATH_IMAGE024
为在当前时刻t下，从状态p前向到状态q对应的分支度量，因而需要针对M个状态中每个状态计算其下一时刻的所有状态的状态度量。一共有两个状态可以前向到达状态q，例如参考图2B，状态s0和s1分别经边
Figure 751626DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 358187DEST_PATH_IMAGE026
前向都到达状态s0。因此，计算当前时刻t对应的下一时刻t+1的所有状态中每个状态的状态度量时，总的计算量为2M次。
而在本申请实施例中，由于将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，仅将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量，也即p为所有能够前向到达q的有效状态，因此，计算当前时刻t对应的下一时刻t+1的所有状态中每个状态的状态度量时，简化后的总的计算量为2N1次，那么，简化后的总的计算量2N1是原总的计算量2M的N1/M，因而本申请实施例地译码方法可以有效地降低计算量。
在后向状态度量的计算过程中，通常的Max-Log-Map算法中所采用的后向状态度量的计算公式为
Figure 541432DEST_PATH_IMAGE027
，q为所有能够后向到达p的状态。一共有两个状态可以后向回溯至状态p，例如，参考图2B，状态s0和s8分别经边
Figure 233444DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 157407DEST_PATH_IMAGE029
后向都可回溯至状态s0。因此，计算当前时刻t对应的上一时刻t-1的所有状态中每个状态的状态度量时，总的计算量为2M次。
而在本申请实施例中，由于将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，仅将N1个有效状态参与计算下一时刻对应状态的状态度量的计算，也即q为所有能够后向到达p的有效状态，因此，计算当前时刻对应的下一时刻的所有状态的状态度量时，简化后的总的计算量为2N1次，那么，简化后的总的计算量2N1是原总的计算量2M的N1/M，因而本申请实施例地译码方法可以有效地降低计算量。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过采用状态度量的大小作为划分M个状态的划分准则，将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，且在前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中仅将有效状态参与计算，而无效状态不参与计算，从而减少了译码过程中参与计算的状态数，因而能够有效减少译码信息生成的过程中译码的计算量，进而降低译码的工程实现复杂度。此外，由于无效状态对前向状态度量和/或后向状态度量的计算贡献很小甚至没有贡献，因而可以保证优良的译码性能。因此，本申请实施例具有流程简单、几乎不损失译码性能等优点，能够为低复杂度、低功耗的译码工程实现提供理论指导与参考。
图4所示为本申请第二实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。图4所示实施例为图3所示实施例的一变型例。如图4所示，与图3所示实施例的不同之处在于，步骤S1101为图3所示实施例中的步骤S110的一种示例性的实现方式。
S1101：将M个状态中状态度量较大的前N1个状态确定为N1个有效状态，其余M-N1个状态确定为R1个无效状态，其中，N1为固定数值。
具体而言，将M个状态对应的M个状态度量依照从大到小的顺序进行排序，并从M个状态度量中选取状态度量较大的前N1个状态度量，将前N1个状态度量对应的状态确定为N1个有效状态，其余的状态确定为R1个无效状态。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过N1设置为固定数值，且将M个状态中状态度量较大的前N1个状态确定为N1个有效状态，其余状态确定为R1个无效状态，从而采用了较为简便的方式将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，使得前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程更为简单，因而降低了译码的复杂度。
在本申请一实施例中，该基于网格图的译码方法还可以包括步骤S101和S102，S1201对应于图3所示实施例中的步骤S120。
S101：在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，接收待译码信息，待译码信息包括系统信息、校验信息和先验信息。
具体而言，经信道传输后，分量译码器可以接收到系统信息、校验信息以及先验信息，系统信息、校验信息和先验信息可以统称为待译码信息。先验信息可以由外部系统如另一分量译码器等提供。
以Max-Log-Map算法为例，系统信息可以为系统位对数似然比
Figure 884054DEST_PATH_IMAGE030
，校验信息可以为校验位对数似然比
Figure 235270DEST_PATH_IMAGE031
，先验信息可以为
Figure 414578DEST_PATH_IMAGE032
。应当理解，在不同的算法中，系统信息、校验信息和先验信息可以采用不同的方式进行表示。
S102：根据待译码信息计算N1个有效状态对应的分支度量。
以Max-Log-Map算法为例，在当前时刻t下，状态p对应的分支度量可以表示为
Figure 142232DEST_PATH_IMAGE033
，可以采用公式
Figure 192228DEST_PATH_IMAGE034
计算出状态p对应的分支度量，状态p为能够前向到达状态q的有效状态。
S1201：根据N1个有效状态并结合分支度量计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
举例来说，在计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量时，可以采用公式
Figure 248433DEST_PATH_IMAGE035
进行计算，在计算至少一个时刻的上一时刻对应状态的状态度量时，可以采用公式
Figure 383879DEST_PATH_IMAGE036
进行计算。
本申请实施例中，通过根据待译码信息计算N1个有效状态对应的分支度量，由于不再计算R1个无效状态对应的分支度量，因而进一步降低了译码过程中的计算量。
图5所示为本申请第三实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。图5所示实施例为图3所示实施例的一变型例。如图5所示，与图3所示实施例的不同之处在于，步骤S1102为图3所示实施例中的步骤S110的一种示例性的实现方式。
S1102：在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，若M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态。其中，无效数据为不可能存在的状态度量。
具体而言，分量译码器可以判断M个状态中是否存在状态度量为无效数据的状态，若判断结果为M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态。
若判断结果为M个状态中不存在状态度量为无效数据的状态，则可以将M个状态均确定为N1个有效状态，也可以进一步设置约束条件，减少M个状态的数量，例如后续设置预设数值N2的方式，本申请对此不做具体限定。
无效数据可以采用任何不可能存在的状态度量的数值表示，例如-33333、-99999或-∞等，本申请对此不做具体限定。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过若M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态，从而使得N1的数值可以根据不同时刻对应的M个状态的具体情况确定，更为精准地划分出有效状态和无效状态，简化译码复杂度的同时也能够保证译码性能。
在本申请一实施例中，在步骤S1102之后还可以包括S111和S112，步骤S1201对应于图3所示实施例中的步骤S120。
S111：确定预设数值N2。
预设数值N2可以是根据经验预先设定的数值，也可以是根据仿真结果预先设定的数值，还可以是根据训练结果预先设定的数值，N2可以为小于M的任意数值，本申请对此不做具体限定。
举例来说，当预设数值N2是根据仿真结果预先设定的数值时，可以采用相同的编码方法生成待仿真的译码信息，将N2的数值设为多个数值，且将N2的数值设为单一变量，采用仿真软件对待仿真的译码信息进行仿真，从而获得多个数值对应的多个仿真结果，从多个仿真结果中选取综合译码性能和译码复杂度均较优的仿真结果，从而将该仿真结果对应的数值确定为最终选取的预设数值N2。这种方法确保了在后续仅将N2个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量之后，最终生成的译码信息的译码性能和译码复杂度达到一个平衡，也即在降低译码复杂度的同时能够保证优良的译码性能。待仿真的译码信息为用于进行仿真的待译码信息。待仿真的译码信息可以在仿真过程中形成的，也可以是自行设置的。待仿真的译码信息可以与待译码信息相同或不同。
S112：若N1>N2，则将N1个有效状态中状态度量较大的前N2个有效状态确定为N2个有效状态，其余M-N2个状态确定为R2个无效状态。
具体而言，分量译码器可以判断N1是否大于N2，若N1>N2，则将N1个有效状态中状态度量较大的前N2个有效状态确定为N2个有效状态，其余M-N2个状态确定为R2个无效状态。若N1≤N2，则可以直接将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
在本申请一实施例中，当M=16时，12≤N2≤15。
举例来说，参考图2B，针对任一时刻对应的所有状态共有16个状态，也即M=16，可以设置N2从12≤N2≤15的范围内选取。
本申请实施例中，通过设置当M=16时，12≤N2≤15，从而在简化计算量的同时，保证了优良的译码性能。
S1202：将N2个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
本申请实施例中，综合考虑到在N1个有效状态的状态数仍然较多的情况下，通过设置预设数值N2，若N1>N2，则将N1个有效状态中状态度量较大的前N2个有效状态确定为N2个有效状态，其余M-N2个状态确定为R2个无效状态，从而将参与计算的有效状态的数量控制在N2个有效状态，进一步减少了参与计算的有效状态的数量，降低了译码过程的计算量和复杂度。
图6所示为本申请第四实施例提供的一种基于网格图的译码方法的流程示意图。图6所示实施例为图5所示实施例的一变型例。如图6所示，与图5所示实施例的不同之处在于，步骤S11021至S11023为图5所示实施例中的步骤S1102的一种示例性的实现方式。
S11021：在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，若至少一个时刻为初始时刻，将M个状态中已知状态的状态度量设置为0，已知状态以外的其他状态的状态度量设置为无效数据。
举例来说，参考图2B，无效数据设置为-∞，在前向状态度量的计算过程中，初始时刻为第一时刻（t=0），初始时刻时所有状态的状态度量可以采用ɑ0来表示，假设已知状态为状态s0，可以将状态s0的状态度量设置为0，表示为ɑ0（0）=0，除状态s0以外的其他状态的状态度量设置为-∞，从而ɑ0=（0，-∞，-∞，…，-∞）。该已知状态可以为分量编码器已知的初始状态。
在后向状态度量的计算过程中，初始时刻为最后时刻(t=k)，初始时刻时所有状态的状态度量可以采用β0来表示，假设已知状态为状态si，可以将状态si的状态度量设置为0，表示为β0（i）=0，除状态s0以外的其他状态的状态度量设置为-∞，从而β0=（-∞，-∞，…，β0（i）=0，…，-∞），该已知状态可以为已知分量编码器的末状态。该已知状态可以为分量编码器已知的末状态。应当理解，若分量编码器的末状态未知，则可以将所有状态的状态度量均设置为0，即
Figure 180803DEST_PATH_IMAGE037
，此时可以采用上述实施例中的其他方式对所有状态进行划分。
S11022：将已知状态确定为N1个有效状态。
举例来说，在前向状态度量的计算过程中，若已知状态为状态s0，则将状态s0确定为有效状态，此时N1=1。在后向状态度量的计算过程中，若已知状态为状态si，则将状态si确定为有效状态，此时N1=1。
S11023：将其余M-N1个状态确定为R1个无效状态。
举例来说，在前向状态度量的计算过程中，将除状态s0以外的其他状态确定为R1个无效状态。在后向状态度量的计算过程中，将除状态si以外的其他状态确定为R1个无效状态。
应当理解，步骤S11021至S11023可以为图5所示实施例中的步骤S1102的一种示例性的实现方式，也可以为图5所示实施例中的步骤S1102在初始时刻时的一种示例性的实现方式，在其他时刻时，可以采用图5所示实施例中的其他方式实现，本申请对此不做具体限定。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过在初始时刻时，将已知状态确定为有效状态，已知状态以外的其他状态设置为无效状态，从而使得针对初始时刻的特殊性，精准地确定有效状态和无效状态，极大地降低了初始时刻对应状态的前向状态度量和/或后向状态度量的计算量。
图7所示为本申请一实施例提供的一种分量译码器的示意图。如图7所示，该分量译码器700包括划分模块710和计算模块720。划分模块710用于在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R个无效状态，其中，M、N和R为正整数，M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态。计算模块720用于将N个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过采用状态度量的大小作为划分M个状态的划分准则，利用划分模块将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，且利用计算模块进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中仅将有效状态参与计算，而无效状态不参与计算，从而减少了译码过程中参与计算的状态数，因而能够有效减少译码信息生成的过程中译码的计算量，进而降低译码的工程实现复杂度。此外，由于无效状态对前向状态度量和/或后向状态度量的计算贡献很小甚至没有贡献，因而可以保证优良的译码性能。
在本申请一实施例中，划分模块710还用于将M个状态中状态度量较大的前N1个状态确定为N1个有效状态，其余M-N1个状态确定为R1个无效状态，其中，N1为固定数值。
在本申请一实施例中，划分模块710还用于若M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为N1个有效状态，其中，无效数据为不可能存在的状态度量。
在本申请一实施例中，划分模块710还用于若N1>N2，则将N1个有效状态中状态度量较大的前N2个有效状态确定为N2个有效状态，其余M-N2个状态确定为R2个无效状态。计算模块720还用于将N2个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
在本申请一实施例中，划分模块710还用于若至少一个时刻为初始时刻，将M个状态中已知状态的状态度量设置为0，已知状态以外的其他状态的状态度量设置为无效数据；将已知状态确定为N1个有效状态；将其余M-N1个状态确定为R1个无效状态。
在本申请一实施例中，当M=16时，12≤N2≤15。
在本申请一实施例中，该分量译码器700还可以包括接收模块701，接收模块701用于接收待译码信息，待译码信息包括系统信息、校验信息和先验信息。计算模块720还用于根据待译码信息计算N1个有效状态对应的分支度量；根据N1个有效状态并结合分支度量计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
应当理解，上述实施例中的划分模块710、计算模块720和接收模块701的具体工作过程和功能可以参考上述图3所示实施例至图6所示实施例提供的基于网格图的译码方法中的描述，为了避免重复，在此不再赘述。
图8所示为本申请一实施例提供的一种信道译码器的示意图。如图8所示，信道译码器800可以包括第一分量译码器810和第二分量译码器820，其中，第一分量译码器810和第二分量译码器820中任一个或两个可以采用图7所示实施例中的分量译码器。此外，信道译码器800还可以包括交织器830、交织器840和逆交织器850。
具体而言，信道译码器800接收到对数似然比(Log Likelihood Ratio,LLR)
Figure 350884DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 43902DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 197803DEST_PATH_IMAGE040
，其中，
Figure 1680DEST_PATH_IMAGE041
对应系统位对数似然比（也可以称为系统信息）；
Figure 291847DEST_PATH_IMAGE042
对应第一分 量译码器810的校验位对数似然比（也可以称为校验信息1）；
Figure 412557DEST_PATH_IMAGE040
对应第二分量译码器820 的校验位对数似然比（也可以称为校验信息2）。第一分量译码器810利用系统信息
Figure 788174DEST_PATH_IMAGE043
和校 验信息1
Figure 661321DEST_PATH_IMAGE044
以及第二分量译码器820提供给第一分量译码器810的先验信息(prior)
Figure 71574DEST_PATH_IMAGE045
进行译码，其输出的信息是关于比特向量X的对数似然比
Figure 106395DEST_PATH_IMAGE046
（也可以称为第一分 量译码器810输出的软信息），而后去除已知的系统信息
Figure 234888DEST_PATH_IMAGE047
和先验信息
Figure 380568DEST_PATH_IMAGE048
后，得到第一 分量译码器810输出的外信息
Figure 569628DEST_PATH_IMAGE049
。第一分量译码器810输出的外信息
Figure 244192DEST_PATH_IMAGE050
经交织器830交 织后作为先验信息
Figure 594402DEST_PATH_IMAGE051
输入给第二分量译码器820，第二分量译码器820结合 系统信息
Figure 278193DEST_PATH_IMAGE052
（
Figure 646726DEST_PATH_IMAGE053
为
Figure 39661DEST_PATH_IMAGE054
经交织器840交织后对应的信息）、校验信息2
Figure 863785DEST_PATH_IMAGE055
和 先验信息
Figure 367579DEST_PATH_IMAGE056
进行译码，其输出的信息也是关于比特向量的对数似然比（也可 以称为第二分量译码器820输出的软信息），不同的是其顺序是经过交织的，而后去除已知 的系统信息和先验信息后，得到第二分量译码器820输出的外信息
Figure 590619DEST_PATH_IMAGE057
，其经过逆交织器 850后的信息作为第一分量译码器810在下一次迭代时的先验信息
Figure 420035DEST_PATH_IMAGE058
。信 道译码器依照上述过程反复迭代，直到达到最大次数为止，同时将
Figure 728525DEST_PATH_IMAGE059
作为最终 输出。
其中，第一分量译码器820和第二分量译码器820输出的软信息可以采用公式
Figure 36010DEST_PATH_IMAGE060
，（0<t≤k）获取，其中，
Figure 379135DEST_PATH_IMAGE061
，p、q为选取使得
Figure 113873DEST_PATH_IMAGE062
成立的状态；
Figure 912589DEST_PATH_IMAGE063
，p、q为选取使得
Figure 758185DEST_PATH_IMAGE064
成立的状态。αt(p)和βt+1(q)可以采用图3至图6中任一种基于网格图的译码方法计算，本申请对此不做具体限定。
应当理解，图8所示仅仅为一种示例性的信道译码器的示意图，本申请实施例中的信道译码器可以包括一个或多个分量译码器，并不限于2个分量译码器。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过在信道译码器中设置本申请实施例中的分量译码器，从而采用状态度量的大小作为划分M个状态的划分准则，将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，且在前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中仅将有效状态参与计算，而无效状态不参与计算，因而减少了译码过程中参与计算的状态数，且能够有效减少译码信息生成的过程中译码的计算量，也降低了译码的工程实现复杂度。此外，由于无效状态对前向状态度量和/或后向状态度量的计算贡献很小甚至没有贡献，因而可以保证优良的译码性能。
图9A所示为本申请一实施例提供的一种仿真过程中使用的信道编码器的示意图。如图9A所示，信道编码器900可以包括第一分量编码器910、第二分量编码器920和交织器930。图中符号“
Figure 955817DEST_PATH_IMAGE065
”表示模2加，交织器930的作用是把输入信息的顺序打乱，使得第一分量编码器910和第二分量编码器920输出的码字不相关。
举例来说，第一分量编码器910和第二分量编码器920可以使用相同的生成多项式。待编码比特向量X=(x0，x1，…xk-1)并行分成三路，有一路不做任何处理直接输出得到
Figure 861457DEST_PATH_IMAGE066
，显然C0=X；另外一路经第一分量编码器910编码得到
Figure 144539DEST_PATH_IMAGE067
；还有一路经交织器930交织后输出
Figure 793826DEST_PATH_IMAGE068
=(
Figure 845965DEST_PATH_IMAGE069
0，
Figure 125768DEST_PATH_IMAGE069
1，…,
Figure 176374DEST_PATH_IMAGE069
k-1)，而后将
Figure 629352DEST_PATH_IMAGE068
送入第二分量编码器920进行编码得到
Figure 535997DEST_PATH_IMAGE070
。将C0称为信息位(systematic)向量，将C1和C2称为校验位(Parity)向量。生成的码字矩阵为
Figure 783439DEST_PATH_IMAGE071
。
信道编码器900产生的码字可以以一维向量的形式给出，针对码字矩阵式按照从上到下、从左到右的顺序输出得到最终码字
Figure 41114DEST_PATH_IMAGE072
。将信息位比特个数与编码后比特个数之比称为编码码率，按照上述编码规则得到的码率为0.3333。为了灵活的改变码率以适应不同通信场景，还可以将码字矩阵打孔(puncture)，打孔操作只针对校验位。例如打孔矩阵
Figure 32203DEST_PATH_IMAGE073
，其中1表示保留，0表示去除。对码字矩阵进行打孔操作后得到的打孔码字矩阵为
Figure 58934DEST_PATH_IMAGE074
(假设k为偶数)，则经打孔后最终输出码字为
Figure 477277DEST_PATH_IMAGE075
，码率为0.5。经打孔后最终输出码字也可以称为编码后的信息。
图9A中交织器930的输入X=(x0，x1，…xk-1)与输出
Figure 225178DEST_PATH_IMAGE068
=(
Figure 488800DEST_PATH_IMAGE069
0，
Figure 370037DEST_PATH_IMAGE069
1，…
Figure 490440DEST_PATH_IMAGE069
k-1)之间各比特的关系可以表示为
Figure 457128DEST_PATH_IMAGE076
，
Figure 790020DEST_PATH_IMAGE077
，其中，符号
Figure 791343DEST_PATH_IMAGE078
表示交织，
Figure 551489DEST_PATH_IMAGE079
表示逆交织。虽然第一分量编码器910和第二分量编码器920的输入不同，但是编码后码字所包含的信息量(information)是完全相同的。
应当理解，图9A所示仅仅为示例性地示意图，信道编码器900为一种Turbo编码器，仿真过程中也可以使用包含其他结构的分量编码器的信道编码器，例如，分量编码器中寄存器的数量可以为5个、6个，甚至更多个，寄存器数量不同时，网格图的连接方式会发生改变，因此，不同结构的分量编码器会导出不同连接方式的网格图，本申请对分量编码器的结构不做具体限定。信道编码器900可以是由两个或多个卷积码并行得到的，每个卷积码的生成多项式可以相同也可以不同。由于系统码中直接包含了有用信息，在信噪比较大时可以直接输出信息比特，因此信道编码器中通常选用递归系统卷积码(Recursive SystemConvolutional，RSC)作为分量码。虽然图9A给出了含有两个分量码的信道编码器的示意图，但本申请对分量码的数量不做具体限定。
图9B所示为本申请一实施例提供的一种仿真处理后译码性能对比的示意图。具体的仿真过程可以如下：令信息长度5000bit，打孔矩阵
Figure 8402DEST_PATH_IMAGE080
，调制方式为二进制相移键控(Binary Phase Shift Key, BPSK)，经高斯信道输出到信道译码器。信道译码流程采用如上述图8所示实施例中信道译码器的译码流程所述，最大迭代次数设置为30，第一分量译码器810和第一分量译码器820针对每一时刻的前向状态度量和后向状态度量的计算，均采用图5所示实施例提供的基于网格图的译码方法，每节网格图（也即每一时刻对应的网格图）的状态数M=16，选取“有效状态”数N2=13。仿真后的译码性能如图9B所示，为了便于比较图中同时给出了常规算法（也即M个状态均参与计算前向状态度量和后向状态度量的计算）的译码性能（对应于M个状态对应的曲线）。
图9B中横坐标为信噪比Eb/N0，其定义为每比特能量Eb与单边带功率谱N0之比，单位为dB。纵坐标为误比特率(Bit Error Ratio,BER)，其定义为经译码后错误的比特个数与发送的比特总数之比。从图中可以看到采用本申请实施例的译码方法（对应于有效状态对应的曲线）能够有效地对待译码信息进行译码，且随着信噪比的增加误码率随之下降；在误码率为10-5时，两种译码方法均出现了错误平层（错误平层是指误码率不再随信噪比增加而极剧下降，而是出现平层或缓慢下降的现象）；两种译码算法的性能几乎相同，例如当BER=10-5时，常规算法所需信噪比为1.1dB，减少状态数的译码算法所需信噪比为1.2dB，两者仅有0.1dB的性能差异，因而可以证实本申请实施例的译码方法可以保证优良的译码性能。
此外，采用本申请实施例的译码方法中，由于将N2=13以下的有效状态参与前向状态度量和后向状态度量的计算，因而减少了参与计算的状态数。举例来说，当某一时刻的有效状态的数量为13时，采用本申请的译码方法的计算量是常规算法的13/16=81.25%，因而降低了译码的复杂度。
图10所示为根据本申请一实施例提供的一种电子设备的框图。
参照图10，电子设备1000包括处理组件1010，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1020所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1010的执行的指令，例如应用程序。存储器1020中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1010被配置为执行指令，以执行上述基于网格图的译码方法。
电子设备1000还可以包括一个电源组件被配置为电子设备1000的电源管理，一个有线或无线网络接口被配置为将电子设备1000连接到网络，和一个输入输出（I/O）接口。电子设备1000可以操作基于存储在存储器1020的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OSXTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由上述电子设备1000的处理器执行时，使得上述电子设备1000能够执行一种基于网格图的译码方法，该译码方法由代理程序执行，该译码方法包括：在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态；将N1个有效状态参与计算至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序校验码的介质。
本领域的技术人员可以清楚的了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置、系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
还需要说明的是，本申请实施例中各技术特征的组合方式并不限本申请实施例中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案所记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于网格图的译码方法，其特征在于，包括：
在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将所述M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，所述M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态；
将所述N1个有效状态参与计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
2.根据权利要求1所述的译码方法，其特征在于，所述根据M个状态的状态度量大小将所述M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，包括：
将所述M个状态中状态度量较大的前N1个状态确定为所述N1个有效状态，其余M-N1个状态确定为所述R1个无效状态，其中，N1为固定数值。
3.根据权利要求1所述的译码方法，其特征在于，所述根据M个状态的状态度量大小将所述M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，包括：
若所述M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为所述R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为所述N1个有效状态，其中，所述无效数据为不可能存在的状态度量。
4.根据权利要求3所述的译码方法，其特征在于，在所述若所述M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为所述R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为所述N1个有效状态之后，还包括：
确定预设数值N2；
若N1>N2，则将所述N1个有效状态中状态度量较大的前N2个有效状态确定为N2个有效状态，其余M-N2个状态确定为R2个无效状态；
其中，所述将所述N1个有效状态参与计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，包括：
将所述N2个有效状态参与计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
5.根据权利要求3所述的译码方法，其特征在于，所述若所述M个状态中存在状态度量为无效数据的状态，则将状态度量为无效数据的状态确定为所述R1个无效状态，其余M-R1个状态确定为所述N1个有效状态，包括：
若所述至少一个时刻为初始时刻，将所述M个状态中已知状态的状态度量设置为0，已知状态以外的其他状态的状态度量设置为无效数据；
将所述已知状态确定为所述N1个有效状态；
将其余M-N1个状态确定为所述R1个无效状态。
6.根据权利要求3所述的译码方法，其特征在于，当M=16时，12≤N2≤15。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的译码方法，其特征在于，在所述将所述N1个有效状态参与计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量之前，还包括：
接收所述待译码信息，所述待译码信息包括系统信息、校验信息和先验信息；
根据所述待译码信息计算所述N1个有效状态对应的分支度量；
其中，所述将所述N1个有效状态参考计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，包括：
根据所述N1个有效状态并结合所述分支度量计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量。
8.一种分量译码器，其特征在于，包括：
划分模块，用于在针对待译码信息进行前向状态度量和/或后向状态度量的计算过程中，根据M个状态的状态度量大小将所述M个状态划分为N1个有效状态和R1个无效状态，其中，M、N1和R1为正整数，所述M个状态为网格图的至少一个时刻中任一时刻对应的所有状态；
计算模块，用于将所述N1个有效状态参与计算所述至少一个时刻的下一时刻对应状态的状态度量和/或上一时刻对应状态的状态度量，以生成译码信息。
9.一种信道译码器，其特征在于，包括：如权利要求8所述的至少一个分量译码器。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于网格图的译码方法。
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