CN1172448C - 解码数据信号的方法 - Google Patents

Abstract

一种用在数据信号按组解码方法中的高速解码器，该信号在发送端是防差错码且在接收器被检测，高速解码器包括两个反馈符号估计量。为了计算它的输出值，根据所针对的数据块，至少一个符号估计量执行在数据块子区间(VR1，VR2；RR1，RR2)上的多个向前和/或向后递归。

Description

解码数据信号的方法

本发明涉及一种解码数据信号的方法，该数据信号通过无线电信道发送且是借助于高速编码(turbo code)的防差错码。

在通讯系统中，例如移动无线电系统中，发送的信号(例如语言信号)是以信道编码单元的源编码器为条件的。信道编码单元使要发送的信号适合发送信道的性能。在这种情况下，一种有效的防差错码特别是通过引入冗余码到发送的信号中而获得。

将二进制，平行-串联的递归卷积码设计为所谓的“高速编码”，高速编码建立防差错码的强大格式，特别是在大型数据块的发送情况中。

为了解码高速编码，在接收器中使用高速编码器。高速编码器包括两个单独的卷积解码器，这两个解码器以反馈的形式互相连接。

在卷积解码器的情况下区别码元估计器—利用逐字运算-和顺序估计器来操作。MAP码元估计器具有码元估计器的特殊形式。这就是使用所谓的MAP(最大后验)算法来操作。MAP码元估计器具有能满足你的尽可能低的误码率的优点。

具有两个递归连接的MAP码元估计器的高速编码器在书中已经公开，它代表最接近的现有技术，该书作者是P.Jung，Stuttgart，B.G.Teubner，题目为“Analyse und Entwurfdigitaler Mobilfunkesysteme”(“数字化移动无线电系统的分析和设计”)，1997年，343-368页，特别是在附图E.2中。高速编码交织器设置在两个MAP码元估计器之间。

在高速按组编码解码的情况下，解码的数据码元根据比特的有限数字N的输入序列来估计。N由块的大小来表示。

为了计算解码的数据值，在每个MAP码元估计器中使用递归方法。该递归方法包括一向前的递归和一向后的递归。两个递归都在整个块的长度(即从块的第一个比特到块的最后一个比特或从块的最后一个比特到块的第一个比特)上进行。

这将导致需要缓冲结果数据，该结果数据是从MAP码元估计器的递归中获得。因此MAP码元估计器需要一存储器，它的大小足够能存储根据至少一个数据块的向前和向后递归的结果数据。

因此，在MAP码元估计器中具有大型存储要求的需要(特别是在解码大型数据块的情况下，在这种情况中高速解码具有特殊优点)。

因为在移动电台中所需存储器的大小是费用因素的基本组成部分，这是不利的。

本发明的目的是提供一种解码数据信号的方法，该信号是借助于高速编码的防差错码，该方法需要尽可能少的存储空间，也就是说可以实现高速解码器的成本效益。

要实现本发明的目的，需要使用一种借助于高速解码器对数据信号进行按组解码的方法，该数据信号在发送器端借助于高速编码进行了防差错编码，通过无线电信道发送并在接收器处被检测，该高速解码器包括两个反馈码元估计器，在这种方法的情况中，所述码元估计器中的至少一个码元估计器执行向前和向后的递归，以便计算输出值，

其特征在于：

该码元估计器在数据块子区间上执行多个向前和/或向后的递归，以便计算数据块的输出值；

用于向前递归的子区间是DVR数据值长，

用于向后递归的子区间是DRR数据值长，并且

DRR＝DVR×L成立，L是在编码中使用的卷积编码器的低效运行深度。

因此，根据本发明的方法，预先在分组模式中实现的向前递归运算和/或预先在分组模式中实现的向后递归运算由多个在逐段中实现的向前和向后递归运算来代替(根据所评价的数据块)。计算所针对的MAP码元估计器的具体解码数据值的入口是需要通过数据块合适选择的子区间的向前和/或向后递归来代替固定分组的递归。

在所针对的MAP码元估计器中，这基本上减少了要缓冲的结果数据的数量，即允许有较多成本效益的硬件结构。

特别地，限定递归区间范围的最佳规定是因为每个向前递归的子区间指定为向后递归的子区间，该子区间包括向前递归的子区间，并且数据块的第n个输出值的计算仅仅是根据在包括第n个数据值的子区间上的向前递归，和在给定的子区间上的向后递归。

向前递归的子区间的长度最好是在10-30之间，特别是20。

为了降低信号处理的费用，根据本发明的方法可有利地同计算码元估计器输出值的计算方法相结合，该方法是基于次优MAP算法。次优MAP算法是降低费用的MAP算法形式(与MAP算法对比)，它不可能提供输出值的任何最大误码率，但是具有较少的计算步骤，这是公认的。所述的结合(逐段递归，次优MAP算法)产生高速解码的方法，在所需的存储空间和计算费用之间折中，这在实际应用中确实是有利的。

附图1示意性地图解了具有发送器和接收器的移动无线电系统的空中界面；

附图2示出了生成高速编码的高速编码器(turbo coder)的框图；

附图3示出了在附图2中的RSC卷积编码器的框图；

附图4示出了在附图1中的高速解码器的框图；

附图5示意性地图解说明了根据本发明在计算高速解码器码元估计器的可靠性信息的情况下的逐段向前和向后递归；和

附图6示意性地图解说明了执行计算对数后验概率的计算步骤。

附图1示出了移动无线电系统的发送器S和接收器E。例如，发送器S包括在移动无线电系统的基地电台，而接收器E在移动电台。

发送器S具有一高速编码器TCOD，一调制器MOD和一发送天线SA。

高速编码器TCOD以数字码元(例如比特)u₁，u₂……的形式接收数字输入信号，包括N个输入信号数字码元(比特)U_n，n＝1，2，..，N的有限序列U＝(U₁，U₂，..，U_N)将在下面根据按组编码进行评价。如前面所提到的，数字N按块大小来表示。

输入信号将一条有用的信号传送给发送器，例如语言信息。例如可通过扩音器-放大器-模拟/数字转换线路链(未示出)生成。

高速编码器为防差错码增加冗余码到数字输入信号中。以包括k个数据码元(比特)D＝(d₁，d₂，..，d_k)的序列D为形式的防差错码数据信号在高速编码器D中输出。

比率N/K(输入比特的数量/输出比特的数量)指定为编码器的编码率R_C。

调制器MOD调制防差错码数据信号到载波信号上。由防差错码数据信号调制的载波信号在通过发送天线SA以无线电信号FS发送以前，以未示出的方式由传输滤波器整形并由话筒放大器放大。

接收器E具有一接收天线EA，一解调器DMOD和一高速解码器TDEC。

接收天线EA接收无线电信号FS并将它提供给解调器DMOD，该信号受环境和其它用户无线电信号的干扰。

考虑信道中信号的干扰，解调器DMOD补偿接收到的无线电信号FS。在解调器DMOD的输出端提供的补偿数据信号以码元序列 $\hat{D}=({\hat{d}}_1,{\hat{d}}_2,\·\·\·,{\hat{d}}_k)$ 的形式存在，其元素 是防差错码数据信号序列D的数据码元

的连续估计值。

把补偿数据信号发送到高速解码器TDEC，在其输出端输出解码输出信号序列 $\hat{U}=({\hat{u}}_1,{\hat{u}}_2,\·\·\·,{\hat{u}}_N).$ 解码输出信号序列

的元素

假定是在发送端以输入信号的码元库存(例如0，1)中的离散值为形式的输入信号数据码元u₁，u₂，..，u_N。

误码率定义为错估 $u_n\≠{\hat{u}}_n,$ n＝1，2，…的相对频率。在移动无线电应用中它不能超过一特定的最大允许值。

为了更好地理解本发明，在根据本发明描述解码方法的示范性实施例之前首先参照附图2说明高速编码的生成。

高速编码器TCOD具有两个相同的二进制递归系统卷积编码器RSC1和RSC2，这在编码技术中是公知的。连接到第二个递归系统卷积编码器RSC2的输入侧上游的是高速编码交织器IL，该交织器以分组模式进行编码。两个卷积编码器RSC1和RSC2分别通过击穿器(puncturer)PKT1和PKT2连接到多路器MUX中。此外，将等同于数字输入信号序列U的信号序列X提供给多路器MUX。

附图3示出了在RSC1例子中的递归卷积编码器的设计。卷积编码器RSC1在输入侧具有第一加法器ADD1和一移位寄存器，例如把第一加法器ADD1的下游同三个存储单元T连接。在它的输出端，卷积编码器RSC1提供一由第二加法器ADD2形成的冗余码数据序列Y1＝(y1₁，y1₂，..，y1_N)。

在输出端具体时刻的冗余码数据码元y1_n(n＝1，2..，N)是输入信号序列U的当前输入数据码元Un和移位寄存器状态的函数。移位寄存器的状态又是最后3个输入数据码元的函数。将数据码元(二元字符)的数量指定为低效运行深度L，可以在用于合并的加法器ADD1中使用，也就是说在这里L＝4。

第二卷积编码器RSC2的设计与第一卷积编码器RSC1的设计是一样的；RSC2在输出端提供冗余码数据序列Y2＝(y2₁，y2₂，..，y2_N)。

把不变的输入信号序列U作为第一卷积编码器RSC1的第二输出端，也就是说从这个观点看，第一卷积编码器RSC1包括第二输出端，在第二输出端输出数据序列X，该序列的元素X₁，X₂，..，X_N与输入信号序列U的元素U₁，U₂，..，U_N相同。相似的叙述适合第二卷积编码器RSC2且在后的第二输出端，与交织输入信号序列U相同。通常将具有这种性质的编码器指定为系统编码器。

确切地说，两个输出数据码元X_n和y1_n或x_n和y2_n由每个卷积编码器RSC1和RSC2输出各自的输入数据码元U_n。因此每个卷积编码器RSC1和RSC2具有一编码率R_c＝0.5。

多路器MUX用作设置高速编码器TCOD的编码率。也为了达到这个编码率，例如TCOD的R_c＝0.5，两个冗余码序列Y1和Y2交替击穿(punctured)并多路传输。导致这种情况的冗余码数据序列Y＝(Y1₁，Y2₂，Y1₃，Y2₄，..，y1_N，Y2_N)随后交替地多路使用系统数据序列X。在这种高速编码形式的情况中产生防差错码数据信号，因此该信号具有D＝(x₁，y1₁，x₂，y2₂，x₃，y1₃，x₄，y2₄，..，X_N，y2_N)的形式(N假定为平均数字)。

卷积编码器RSC1可以认为是有限的，自动定时的并通过具有M个可能状态的所谓格构图来描述。具有3个单元移位寄存器的卷积编码器RSC1的格构图有M＝2³＝8个节点，该节点相当于移位寄存器的可能状态。通过输入一输入比特(u_n＝0或1)进入第二状态m’的第一(任意)状态m在格构图中通过一连接线连接。每个冗余码Y1相当于沿着通过RSC1编码器的格构图连接线的具体通道。

图解编码器状态的格构图是公知的，在后面将不再说明。

下面将参照示出在附图4中的高速解码器TDEC，解释根据本发明的解码方法。

高速编码器TDEC包括第一和第二多路分解器DMUX1和DMUX2，一存储MEM，第一和第二卷积解码器DEC1和DEC2，一交织器IL和第一和第二去交织器DIL1和DIL2，和一判定逻辑(判定元件的阈值)TL。

卷积解码器DEC1和DEC2是码元估计器。

通过解调器DMOD供给高速解码器TDEC的补偿数据序列 $(\hat{D}={\hat{x}}_1,\hat{y}{1}_1,{\hat{x}}_2,\hat{y}{2}_2,{\hat{x}}_3,\hat{y}{1}_3,{\hat{x}}_4,\hat{y}{2}_4,\·\·\·,{\hat{x}}_N,\hat{y}{2}_N)$ 通过第一多路分解器DMUX1分解成补偿系统数据序列

(输入信号序列U(＝X)的检测形式)和补偿冗余码序列

(冗余码Y的检测形式)。

第二多路分解器DMUX2分解补偿冗余码序列

为两个补偿冗余码序列 和

(冗余码序列Y1和Y2的检测形式)。出现在发送端的数据码元x_n，y1_n，y2_n的补偿形式由 (n＝1，2，..，n)来表示。

从序列 和反馈序列Z开始，第一解码器DEC1计算可靠性信息Λ1＝(Λ1(u₁)，Λ1(u₂)，…，Λ1(u_N))的序列。

序列Λ1的每个元素Λ1(u_n)是输入信号序列U未编码的数据码元u_n的连续估计对数概率，

${\mathrm{\Λ}}_1=\ln \left\{\frac{P(u_n=1|{\hat{X}}_1,{\hat{Y}}_1,Z)}{P(u_n=0|{\hat{X}}_1,{\hat{Y}}_1,Z)}\right\}--\left(1\right)$

$P(u_n=1|{\hat{X}}_1,{\hat{Y}}_1,Z)$ 和 $P(u_n=0|{\hat{X}}_1,{\hat{Y}}_1,Z)$ 各自指定条件概率，如果遵守序列 Z，则数据码元u_n等于1或等于0。这些条件概率是“后验概率”，因为根据已经出现的事件(检测序列

Z)的未编码数据码元(这里是比特)u₁到U_N的概率从此事件中推导出来。

将可靠性信息序列Λ1的元素Λ1(u_n)指定为LLRs(对数似然比)。

可靠性信息序列Λ1通过交织器IL交织使用并作为可靠性信息交织序列Λ1_I提供给第二卷积解码器DEC2。第二卷积解码器DEC2计算来自可靠性信息交织序列Λ1_I和序列

中的交织反馈序列Z_I和交织序列Λ1_I。

通过第一去交织器DIL1将交织反馈序列Z_I去交织，并生成反馈序列Z。序列Λ2_I的元素Λ2_I(u_n)同样是输入信号序列U的未编码数据码元u₁到U_N的连续估计后验概率，即

$\mathrm{\Λ}{2}_I\left(u_n\right)=\ln \left\{\frac{P(u_n=1|\mathrm{\Λ}{1}_I,{\hat{Y}}_2)}{P(u_n=0|\mathrm{\Λ}{1}_I,{\hat{Y}}_2)}\right\}--\left(2\right)$

这些码元已经在使用中说明。

通过第二去交织器DIL2将序列Λ2_I去交织，并作为去交织序列Λ2提供给判定逻辑TL。判定逻辑TL为值≤0的序列Λ2的每个元素Λ2(u_n)确定重构的数据码元 ${\hat{u}}_n=0,$ 和为值＞0的序列Λ2的每个元素确定重构的数据码元(比特) ${\hat{u}}_n=1.$

LLRsΛ2(u_n)和Λ2_I(u_n)的计算模式表征了高速的解码方法。下面解释Λ1的递归计算。

卷积编码器RSC1在时刻n(即在输入数据码元u_n的情况下)的状态通过S_N表示。

等于1的后验条件概率是编码器RSC1的M个可能状态的单个后验

$\mathrm{\Λ}1\left(u_n\right)=\ln \left\{\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}P(u_n=1,S_n=m|\hat{X},\hat{Y}1,Z)}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}P(u_n=0,S_n=m|\hat{X},\hat{Y}1,Z)}\right\}--\left(3\right)$

概率的总和：

单个的概率写成下面的形式：

$P(u_n=i,S_n=m|\hat{X},\hat{Y}1,Z)={\mathrm{\α}}_n^i\left(m\right)\·{\mathrm{\β}}_n\left(m\right)i=\mathrm{0,1}$

其中

${\mathrm{\α}}_n^i\left(m\right)=P(u_n=i,S_n=m|R_1^n)$

${\mathrm{\β}}_n\left(m\right)=\frac{P\left(R_{n+1}^N\right|S_n=m)}{P\left(R_{n+1}^N\right|R_1^N)}--\left(4\right)$

序列

$R_v^{\mathrm{\&mu;}}=(R_v,...,R_{\mathrm{\&mu;}}),1\&le;v<\mathrm{\&mu;}\&le;N--\left(5\right)$

为了表示的简单化，定义构成系统信息，冗余码信息和递归信息的三部分合成的值R_n＝(x_n，y1_n，z_n)。

表达式α_n ⁱ(m)通过向前递归来计算，而表达式β_n(m)通过向后递归来计算。因此将这些表达式指定为向前和向后的度量标准。递归(使用(最优的)MAP码元估计器)的详细描述在作者为P.Jung，书名为“Rekursive MAP-Symbol schatzung”(递归MAP码元估计器)，353-361页，第E.3.3章中给出。递归运行整个块，即向前递归开始于时刻1(序列 Z的第一比特)，在时刻N结束(序列 Z的最后比特)并且向后递归在时刻N开始而在时刻1结束。

根据本发明方法的示范性实施例和用于从公式(1)，(3)中计算LLRs在多个子区间上的递归运算将在下面参照附图5来说明。

例如让N＝300。从n＝0开始，例如首先，在第一向前递归运算VR1中计算最初20个值α₀ ⁱ(m)，…，α₁₉ ⁱ(m)，并在卷积解码器DEC1的向前递归存储区域(未示出)中分配缓冲区。

与之关联的最初向后递归RR1从此开始，例如在n＝79开始并直到n＝0。计算β_n(m)的对应值并在卷积解码器DEC1的向后递归存储区域(未示出)中分配缓冲区。

为了在块段n＝0，1，..，19中计算LLRs，使用α_n ⁱ(m)的所有20个计算出来的值和β_n(m)最后20个计算出来的值。

在计算最初的20个LLRs之后，两个递归区间(递归窗口)分别由20个值取代。因此第二向前递归VR2在n＝20开始并运行到n＝39。当为值α₂₀ ⁱ(m)，…，α₃₉ ⁱ(m)分配缓冲区时，在第一向前递归VR1中获得的结果数据被覆盖。与之相关联的第二向后递归RR2在n＝99时开始并向后运行到n＝20。在第一向后递归RR1中计算出的结果数据也被新数据值β_n(m)，n＝99-20覆盖。为了计算在块段n＝20，21，..，39中的LLRs，一旦开始，将所有20个计算出来的值用于α_n ⁱ(m)，且将最后20个计算出来的值用于β_n(m)。

具有不定的向前和向后递归窗口的LLRs的逐段计算以所描述的方式继续直到数据块的所有LLRs都计算出来。由于逐段计算，在块段处理中必须分配缓冲区的数据集与在先技术中使用多块递归运算相比被简化。

而且，从节省存储空间需要的观点来看，可以优选处理没有向后递归的存储区域。在这种硬件设置中，各个块段的LLRs从所存储的向前递归值和当前所计算的向后递归值中直接(即后者没有缓冲区)计算出来。

示出在附图5中的向前和向后递归总的来说具有以下优点：向前递归窗口的长度(这里＝20)通过DVR表示，且向后递归窗口(这里：80)的长度通过DRR表示。向后递归窗口的长度最好是根据关系式DRR＝L×DVR来确定，L是低效运行深度(在这个例子中，L＝4)。

计算向前和向后递归表达式α_n ⁱ(m)，β_n(m)的概率将在下面给定。

根据最初在P.Jung的上述书名为“Rekursive MAP-Symbolschatzung”(“递归MAP码元估计器”)，353-361页，第E.3.3章中详细描述的已知概率，该概率在这方面结合引用该文件的主题来

${\mathrm{\&alpha;}}_n^i\left(m\right)=\frac{\underset{m^{\&prime;}=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&gamma;}}_n^i(R_n,m^{\&prime;},m)\&CenterDot;{\mathrm{\&alpha;}}_{n-1}^j\left(m^{\&prime;}\right)}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m^{\&prime;}=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&gamma;}}_n^k(R_n,m^{\&prime;},m)\&CenterDot;{\mathrm{\&alpha;}}_{n-1}^j\left(m^{\&prime;}\right)},--\left(6\right)$

实现MAP码元估计器，结果是

i＝0，1    n＝1，..，N

用于向前递归，并且在

${\mathrm{\&beta;}}_n\left(m\right)=\frac{\underset{m^{\&prime;}=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&gamma;}}_{n+1}^i(R_{n+1},m,m^{\&prime;})\&CenterDot;{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}\left(m^{\&prime;}\right)}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m^{\&prime;}=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&gamma;}}_{n+1}^k(R_{n+1},m^{\&prime;},m)\&CenterDot;{\mathrm{\&alpha;}}_n^j\left(m^{\&prime;}\right)},--\left(7\right)$

m＝1，..，M    n＝1，..，N

用于向后递归。

表达式γ_n ⁱ(R_n，m′m)是在格构图中编码器RSC1从第一状态S_n-1＝m’进入到第二状态Sn＝m的转移概率，即

${\mathrm{\&gamma;}}_n^i(R_n,m^{\&prime;},m)=P(u_n=i,S_n=m,R_n|S_{n-1}=m^{\&prime;})--\left(8\right)$

用于计算向前和向后递归表达式α_n ⁱ(m)，β_n(m)的第二概率在下面给定。如同从下面等式中所看到的，与第一概率相比，基本上降低了在第二概率中的计算费用。

${\mathrm{\&alpha;}}_n^i\left(m\right)=\underset{m^{\&prime;}=0}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_{n-1}^j\left(m^{\&prime;}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&gamma;}}_n^i(R_n,m^{\&prime;},m),--\left(9\right)$

i＝0，1    n＝1，..，N

${\mathrm{\&beta;}}_n\left(m\right)=\underset{m^{\&prime;}=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}\left(m^{\&prime;}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&gamma;}}_{n+1}^j(R_{n+1},m,m^{\&prime;}),--\left(10\right)$

这里m＝1，..，M    n＝1，..，N

通过对比使用公式6和7(与公式1，3和4一起使用)计算的LLRs(第一概率)，使用公式9和10(第二概率)除了它们自己的概率在递归中直接计算外，是不可能有概率的。这可能导致计算精度的降低，但是基本上减少了计算步骤，这是有利的。因此也将第二概率指定为次优MAP码元估计器。

附图6示出了编码器RSC1的M个状态的总和，这是为了根据向前递归公式(6)或(9)和向后递归公式(7)或(10)，计算从n＝k到n＝k+19延续的块段的20个LLRS所必须执行的。

在块的第一向前递归的情况下(即k＝0)，除了初始状态m＝1的向前递归表达式外，所有向前递归表达式α₀ ⁱ(m)的初始值为0。初始状态m＝1通过事先协定为接收器所知，并被正确地初始化。在块的第一向后递归(k＝0)的情况下，向后递归的初始化状态中没有可用的知识，即每个可能状态有相同的可能性。因此，所有的初始值β₈₀(m)都设置为1/M。

在第二和所有随后的向前递归的情况下，将在各自前面向前递归中获得的向前递归表达式标准化，然后作为当前向前递归的开始值。即向前递归表达式在一个递归窗口中不是互相孤立的，而是根据下一个递归窗口。相反，在向后递归的情况下(从最后的向后递归中分离)，开始状态总是未知的，即用于向后递归的开始值总是设置为1/M。在块中只有最后的向后递归式例外，因为这里在格构图中最后的状态是已知的。

与格构图中整个可能长度比较，由于向后递归窗口相对较小的尺寸，向后递归表达式的标准化(作为从此开始向后递归的开始值)是不需要的。根据附图6在计算LLRs时考虑编码器RSC1的所有可能状态是清楚的。

Claims (6)

1、一种借助于高速解码器(TDEC)对数据信号( )进行按组解码的方法，该数据信号(

)在发送器端借助于高速编码进行了防差错编码，通过无线电信道发送并在接收器(E)处被检测，该高速解码器(TDEC)包括两个反馈码元估计器(DEC1，DEC2)，在这种方法的情况中，所述码元估计器(DEC1；DEC2)中的至少一个码元估计器执行向前递归和向后递归，以便计算输出值(LLR)，

其特征在于：

该码元估计器(DEC1，DEC2)在数据块的子区间(VR1，VR2；RR1，RR2)上执行多个向前递归和/或向后递归，以便计算对于数据块的输出值(LLR)，

用于向前递归的子区间(VR1，VR2)的长度为DVR数据值，

用于向后递归的子区间(RR1，RR2)的长度为DRR数据值，并且

DRR＝DVR×L成立，L是在编码中使用的卷积编码器(RSC1，RSC2)的低效运行深度。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于：

用于向前递归的子区间(VR1，VR2)完全覆盖该数据块，且没有重叠。

3、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：

为用于向前递归的每个子区间(VR1，VR2)指定用于向后递归的一个子区间(RR1，RR2)，所述用于向后递归的子区间(RR1，RR2)包括了所述用于向前递归的子区间(VR1，VR2)，并且

对于数据块的第n个输出值的计算仅基于在包括第n个数据值的子区间上的向前递归和在所指定的子区间上的向后递归。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于：DVR在10-30之间，特别是20。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于：在子区间(VR1，RR1)上递归的情况中，将计算得到的高速编码的度量作为在相同方向上的随后的递归(VR2，RR2)中的开始值。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于：次优MAP算法被用于计算所考虑的码元估计量(DEC1)的输出值(LLR)。

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