CN1258888C - 快速译码器的标桩的有损压缩 - Google Patents

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Abstract

一种利用滑动窗口算法的快速译码器可以进行快速的计算，最近的发展已经通过在迭代运算之间存储标桩的办法，在增加的存储器使用开销同时减少了迭代译码器的计算量，用于改进的滑动窗口算法的标桩是可以被压缩的，使得译码器具有最小的附加存储量，而通过在迭代之间存储标桩的办法保留计算量方面的优势。优选地，状态度量的位置代表了存储标桩内的最低代价。

Description

快速译码器的标桩的有损压缩
技术领域
本发明涉及一种迭代译码器，它使用一种滑动窗口算法对输入的具有一定信噪比的编码信号进行译码，其中存储标桩(stake)的状态度量是为了用作未来迭代中的反向递归的起始点。
本发明更进一步涉及一种译码方法，它使用一种滑动窗口算法对输入的具有一定信噪比的编码信号进行译码，其中存储标桩的状态度量是为了用作未来迭代中的反向递归的起始点。
背景技术
这样的迭代译码器是由如下文件中被公开：the document′Organisation de la memoire dans un turbo decodeur utilisantl′algorithme SUB-MAP′by Adod Dingninou，Fathi Raouafi and ClaudeBen-on，Departement d′electronique，BNST Bretagne，BP 832，29285Brest Cedex，France.
该文件公开了一种使用滑动窗口的迭代快速译码器。为了使用滑动窗口算法来对数据块译码，译码器在数据块之前和/或之后开始对格状篱笆(trellis)步骤作一定数量的译码，以使得到达数据块的第一个和最后一个状态度量矢量的较好的预估状态度量，这是可行的，因为格状篱笆码的状态度量具有收敛特性。若不考虑假设的起始状态度量，状态度量将在几个格状步骤之后朝着正确的解答收敛，从而得到用于对数据字节编码的码的结果。这样在一个系统中，其中2u个状态都在一个格状步骤可能中以组成一个状态度量矢量，快速译码器在数据块之前和/或之后启动大约5u个格状篱笆步骤，以确信该状态度量已经充分地收敛，在需要解码的数据块的开始和结束生成了一个合理的状态度量的预测值。数据块的开始和结束的状态度量矢量就称为标桩，在滑动窗口算法中，数据块之前和/或之后的5u个格状步骤将在每个迭代中被计算。
作为对滑动窗口算法的改进，下列文件′Organisation de lamemoire clans un turbo decodeur utilisant l′algorithme SUB-MAP′公开了对于迭代译码器存储用于下一次迭代的标桩是有利的。
这增加了存储器的用处，在减少用于开始数据块之外的格状5u步骤的同时，导致处理的减少，这是因为从前一个迭代中获取的标桩已经相当准确地预测到数据块的起始和终止处的状态，并且启动于格状之外5u的一个重复的前向和后向递归将不会产生明显更多的关于数据块的起始和终止状态度量的准确预测。只有标桩的状态度量需要被存储。
在每个度量中具有8个状态和10个比特的系统中，这将带来每个标桩80比特的存储要求。
对总共有5000个格状度量，一个标桩有40个格状步骤的，存储需求则有125*8*10＝10Kbit。
有关这个译码器的一个问题是，与常规滑动窗口算法比较起来，附加存储器需求是不合适宜的。
发明内容
本发明通过提供一个解码器解决了这个问题，该解码器的特征在于具有标桩的状态度量通过有损压缩而被压缩。
通过压缩标桩的状态度量，存储需求的数量便进一步的减少。
这是基于这样的认识，经过使用有损压缩，标桩中的状态度量的一些信息丢失了，但是如果这个结果误差可以与启动于数据外5u的反向递归的误差相比，则反向递归不会从这个丢失中受损。因此，没有必要存储无损标桩的状态度量。
一个本发明的实例具有这样的特征，迭代译码器可以通过选择一个具体的状态并只存储标桩内的这个具体状态的位置来压缩状态度量。
在一个格状篱笆步骤中，不同的状态只有相对的重量是相关的，它表明到达一个特定状态的代价。通过只存储最相关状态的位置，存储需求便极大地减少了。在以上例子中，存储最相关状态的位置只需要3比特，将存储量从10Kbit减少到125*3＝375bit。
本发明的更进一步的实例的特征是，特定状态是标桩的所有状态中具有最低代价的状态。
一个标桩最可能的状态与反映最低代价的度量相关。通过只存储具有最低代价的度量的状态的标桩的位置，度量值丢失了，留下的仅有的信息就是格状中哪个状态是最可能的。上述例子中，存储量从4Kbit减少到125*3＝375bit，而信息中最有用的部分——最可能状态的位置则保留了下来。这表明了存储量有极大的减少而又为反向递归提供了适当的起始点。
而本发明的更进一步的实例的特征在于，迭代译码器通过对已存储的特定状态所指示的标桩状态赋予0值来重建标桩，并且对标桩的所有其它状态赋予相等的、非零的代价值。
标桩的重建是基于已有的信息的，即在具有代表最低代价的度量的状态的标桩中的位置，其它状态的状态度量都被设置为相同的值，然后这个重建的标桩就在下一个迭代中用作反向递归的起始点。
而本发明更进一步的实例的特征在于，预设的不相同的代价由对已编码码字确定，已编码码字是无噪声的，并且用一个等于0的状态度量来选择第一个状态度量矢量，用作重建标桩的第一个译码状态，该标桩具有一个等于0的状态度量，被所存储的特定状态度量位置所指示。
重建标桩的最佳状态度量通过编码码字和对该码字译码来确定，同时确定该码字仍然是任意无噪声的。当编码器通过一个状态，比如说位于x的状态2，在对数据字编码时，译码器将发现在同样的位置，如果编码码字是无噪声的，状态2将具有最低代价。该实例中，该状态度量矢量将会发现关联于常数，并被认为是常数，例如存储于一个固定的存储器。当一个译码器在由上一次迭代存储的位置指示的某个状态重建一个标桩时，该存储于固定存储器中的状态矢量便被选择为与同样状态相关联。
而本发明更进一步的实例的特征在于，代价与输入信号的信噪比成正比。
格状状态的状态度量的绝对值反映了到达该状态的代价，因此，如果该信号具有高的信噪比则可能的状态将更加不同于低信噪比的时候。所以，到达一个状态的代价，它由状态度量反映出来，在一个具有高信噪比的系统的状态矢量中会更加不同，在高信噪比的情形下处于某个状态的可能性会明显地比较大，并且到达其它可能状态的代价会较高。
在低信噪比的情形，没有哪个状态表现出更大的可能性，到达任何一个状态的的代价都是相似的。因此，本发明为应用于标桩的所有状态的所有度量的代价提供了一个比例因子，来反映信号的信噪比。
附图说明
本发明将采用图示来解释。
图1显示了滑动窗口算法的概念。
图2显示了存储标桩的概念，用来在存储器使用方面减少计算量。
图3显示了有损压缩和标桩重建。
图4显示了用来重建标桩的状态度量矢量的判定。
图5显示了一个具有4个状态的系统的格状篱笆，以及用在标桩重建过程中的状态度量矢量的判定。
具体实施方式
图1显示了在一个数据字中一个解码器执行的用于两个连续迭代的滑动窗口算法的概念。
一个窗口内被放置于数据字7的数据块1将被译码，为此，解码器将在距离数据块的起始和/或终止3个、5个5u距离上开始译码。当递归在数据块1的起始和/或终止位置到达状态度量矢量9、11时，状态度量矢量9、11的预测将是相当准确的，状态9、11可以用来作为对数据块1译码的起始点。
在下一个迭代将重复这样的处理，译码器将在距离数据块19的起始和/或终止位置5u的距离上开始译码。当格状篱笆在数据块在数据块19的起始和/或终止位置到达状态度量矢量15、17，那么状态度量矢量15、17的预测会是相当准确的，因为作为前一次迭代的结果数据字13的精确性已经被改进了，而作为状态度量矢量15的结果，在当前迭代中发现的17′与上次迭代相比在一定程度上有所不同，状态度量矢量9、11、15、17不被存储，但在每次需要时被计算，这就导致计算量的增加，而同时在迭代之间存储状态度量矢量不需要附加的存储器。
图2显示了存储标桩以减少在存储器使用方面的计算量，使用基本的滑动窗口算法，将第一个迭代中的数据字25译码，为此，译码器在距离数据块27的起始和/或终止29、31个5u的位置开始译码，当迭代在数据块27的起始和或终止位置到达状态矢量33、35，则状态矢量的估测将会非常准确。到此为止，数据块被译码了，通过数据块27的前向和反向迭代使得状态矢量33和35的准确度进一步增加了。状态矢量33和35被称作标桩，标桩状态矢量33和/或35存储为标桩以用于下一次迭代，在数据块27的起始位置的状态矢量33被用作状态度量矢量37，作为在数据块39中下一次迭代的起始点，在数据块27终止位置的状态度量矢量35被用作状态度量矢量38以在数据块39中开始下一次反向迭代。
因此没有更多的必要来在距离数据块开始和/或终止位置5u距离来开始译码，在增加的存储量方面减少计算量。
图3显示了标桩的有损压缩和重建。
图2中解释了在迭代中发现的标桩43被存储用于下一次迭代。为减少存储量，不是标桩43的所有的状态度量45、47、49、51都要存储，只有特定状态度量45、47、49、51被存储，这意味着这个处理过程中所有状态度量45、47、49、51的值都丢失了。图3显示了一个具有4个可能状态的系统的一个标桩43，如果状态度量45被选择来作为特定状态，比如由于它只与到达该状态的最低代价相关，只将标桩43中的状态度量45的位置存储到存储器53，此例中，位置是位置0，而且只需存储0值。在一个具有4个状态的系统中，为每个标桩存储一个位置只需2比特，对8状态的系统则只需3比特。
在下一个迭代，译码器从存储器53取出位置，以及重建装置63基于从存储器53和65取出的信息来重建标桩67，存储器65中，为系统中的每个可能状态状态度量矢量55、57、59、61，重建装置63从存储器65选择状态度量矢量55、57、59、61，该存储器与由存储器53中取出的位置指示的系统状态相关联，并且通过将从所选择的状态度量矢量55、57、59、61的适当的状态度量0、A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、、L拷贝到将被重建的标桩67。
这种方式将使存储量大大增加，而又保留滑动窗口算法的优越性，并且减少图2中的概念提供的计算量。
图4显示了用于重建标桩的状态度量矢量的判定。
图4中，编码器42在对一个数据字编码时在时刻T传输了状态48，这意味着当数据字被译码器46译码时，在通过无噪声信道44之后，译码器将会发现状态58在时刻T具有最低的代价，与之相关的状态矢量52可以被认为是状态58的典型，通过确信编码器42通过所有状态62、48、64，可以为每个状态56、58、60获得典型状态度量矢量50、52、54，这样的操作只需执行一次并且存储所得的状态度量矢量50、52、54以供将来使用。对一个有4个可能状态的系统来说，可获得4个典型的状态度量矢量，这些状态度量矢量有效地成为图3中的存储于存储器65的状态度量矢量55、57、59、61，当译码器46在迭代之前重建标桩时，存储于前一次迭代的位置为标桩指示状态以重建，然后，译码器46通过将选择状态度量矢量的状态度量矢量拷贝到需重建的标桩。
图5显示了一个具有4状态的系统的格状篱笆，以及将要用于标桩重建的状态度量矢量的判定。
对具有4个可能状态的系统来讲，译码器用来计算状态度量矢量S0、S1、S2、S3的MAX-OG-MAP型的公式为：
S0(k+l)＝min(SO(k)+0，S1+2A)
S1(k+1)＝min(S2+A，S3+A)＝A+min(S2，S3)
S2(k+1)＝min(S0+2A，S1+0)
S3(k+1)＝min(S2+A，S3+A)＝A+min(S2，S3)
解这些方程就可得到0码字的状态度量矢量SMV0＝(0，3A，2A，3A)。
如图4所示，其余3个状态度量矢量SMV1，SMV2，SMV3可以从状态度量矢量SMVO中推导出来。
开始于状态度量矢量SMV0，与在格状篱笆中从一个状态到另一个状态相关联的代价根据在格状篱笆中转换的位置被指示为0、A及2A，例如，状态0SMVO的状态矢量是(S0，S1，S2，S3)，其值为(0，3A，2A，3A)。从状态0转换到状态2，格状篱笆的代价将被加到状态度量矢量SMVO的状态度量中，这就得到一个新的状态度量矢量SMY2，其状态度量为(2A，3A，0，3A)。用同样的方式可以成功地得到状态3的状态度量矢量SMV3和状态1的状态度量矢量SMV1，当状态度量指示出到达有关存储于前次迭代中的状态，比如说状态2是具有最低的代价(由0表示)，那么，所选择的用来重建标桩的状态度量矢量便是具有状态度量(2A，3A，0，3A)的状态度量矢量SMV2。在图5的例子中，开始于一个状态度量矢量SMV0，当从状态0转到状态2时，译码器生成码比特‘11’，使得译码器从状态度量矢量SMV0变到状态度量矢量SMV2。
状态度量矢量SMV2、SMV3和SMV1是这样计算出来的：
SMV2＝(2A，3A，0，3A)
SMV3＝(3A，2A，3A，0)
SMV1＝(3A，0，3A，2A)
这些状态度量矢量S0、S1、S2和S3可以在标桩重建期间，被重建装置63作为状态度量矢量55、57、59、61存储于图3中的存储器65，由于它们可以事先被确定，这些状态度量S0、S1、S2和S3可以永久地存储于存储器65。

Claims (12)

1.用迭代方式对输入编码信号译码的译码器，它采用滑动窗口算法，其中作为在所述窗口的开始或者结尾的状态度量矢量的标桩(43)的状态度量(45，47，49，51)用来作为下一次迭代的前向递归或后向递归的起始点，所述译码器包括：
用于以一个有损压缩形式存储所述标桩的状态度量的存储器(53)；
用于通过选择一个特定的状态度量并且在迭代的结尾只将标桩内的特定状态度量的位置存储在存储器中来有损压缩所述标桩的状态度量的装置；以及
用于在下一次迭代的开始基于存储在存储器中的位置来重建标桩的重建装置(63)。
2.根据权利要求1的译码器，其特征在于，特定状态度量是代表所有标桩的状态度量中的最低代价的状态度量
3.根据权利要求2的译码器，其特征在于，译码器通过为标桩的状态度量设置代表代价为0的状态度量，该状态度量由所存储的特定状态度量的位置所指示，并且为标桩的所有其它状态度量设置预定的、相同的、非零的代价值来重建标桩。
4.根据权利要求3的译码器，其特征在于，译码器通过为标桩的状态度量设置代表代价为0的状态度量，该状态度量由所存储的特定状态度量的位置所指示，并且为标桩的所有其它状态度量设置预定的、不相同的代价值来重建标桩。
5.根据权利要求4的译码器，其特征在于，通过对一个关联的码字作反向递归来确定所述预定的不相同的代价，使得在几次反向递归之后，相对于在递归步骤中和两个连续递归步骤之间的其它状态，每个状态的代价保持相同，该反向递归便导致该状态的最低可能的代价。
6.根据权利要求4的译码器，其特征在于，通过对编码码字译码来确定不等的代价，其中编码码字通过第一个状态并且该编码码字是无噪声的，并且用为第一译码状态找到的一个等于0的状态度量来选择第一个状态度量矢量，通过所存储的特定状态度量的位置所指示的等于0的状态度量来重建标桩。
7.根据权利要求3、4、5或6的译码器，其特征在于，代价与输入信号的信噪比成比例。
8.根据权利要求3、4、5或6的译码器，其特征在于，预定的代价存储于永久存储器。
9.包括一个根据权利要求1至6的译码器的通信接收器。
10.包括一个根据权利要求9的通信接收器的移动电话。
11.包括一个根据权利要求9的通信接收器的多媒体设备。
12.一种用跌代的方式对输入编码信号进行译码的方法，该方法包括采用滑动窗口算法，其中标桩(43)的状态度量(45，47，49，51)用作下一次迭代的前向递归或后向递归的起始点，其中所述标桩是在所述窗口的开始或者结束的状态度量矢量，将所述标桩的状态度量存储在存储器(53)中；以及通过选择一个特定状态度量并且只存储所述标桩内的特定状态度量的位置来有损压缩所述标桩的状态度量。
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