CN1335731A - 级联卷积码解码的外赋信息处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法,是一种对因简化解码器算法造成性能损失作一定程度补偿的方法。在级联卷积码解码器的反馈结构中,用最佳的外赋信息处理因子处理从一个译码器传到另一个译码器的反馈信息,即用最佳的常数因子乘以译码器输出的反馈信息,即作移位与加法运算。该最佳常数因子,是针对级联卷积码解码器的算法、通过搜索法进行常数因子搜索得到的,变化范围取为0.4—1.0。该方法在大大提高译码速度的同时,性能损失也不大,且在一定程度上简化实现的复杂度。
Description
本发明涉及一种数据、移动通信技术，更确切地说是涉及一种前向(FEC)信道纠错码类技术中级联卷积码(Turbo-code)类反馈解码方法，是对解码中外赋信息的一种处理方法。
级联卷积码(Turbo-code)，是先由法国人于1993年提出的一种非常新颖的信道编、解码方法，在一定条件下，与Shannon(香农)限仅相差0.7dB左右，因其自身非常优异的性能，因此一经问世，就引起整个编码界的轰动，有些学者甚至评价它是信道编码技术领域内的一次革命。鉴于此，国际电信联盟(ITU-International Telecommunication Union)也将其列为第三代移动通信系统(IMT-2000)编码领域的标准。Turbo-code编、解码的基本原理可参见图1、图2。
参见图1，图中示出具有1/2、1/3编码效率的Turbo-code编码器结构。输入数据信息，也是系统信息X。输入数据信息X经过系统码卷积编码器-RSC编码器1的作用形成一个分量码信息Y(冗余位)，输入数据信息X经过交织器及系统码卷积编码器-RSC编码器2的作用形成又一个分量码信息Y’(冗余位)。后续的打孔单元只对两个系统码卷积编码器-RSC编码器1、RSC编码器2的输出信息Y、Y’作处理，处理后的信息与系统信息X再经复接器作用后输出编码数据，得到所要的编码效率。
参见图2，图中示出一个典型的Turbo-code双核迭代译码器结构，接收数据RX经解打孔单元恢复为三部分信息RX、RY、RY’，其中两个分别对应两个RSC编码器的输出信息Y、Y’，并分别送两个软输入/软输出(SISO)译码器-SISO译码器1和SISO译码器2(形成双核迭代结构)，其中还有交织/去交织(由交织器与解交织器完成)的过程。
该典型的Turbo-code双核迭代译码器之间相互协作完成多次迭代的译码过程是：开始先由SISO译码器1进行译码运算，其输入数据为RX、RY和由SISO译码器2输出的外赋信息Z2，(在初始译码时该外赋信息Z2恒为0)，SISO译码器1的译码运算结束后输出一个新的外赋信息Z1，经交织器的交织作用后形成信息Z1’，并作为先验信息送入SISO译码器2，同时送/入SISO译码器2的还有经解打孔单元恢复出的信息RY和经解打孔单元恢复(RX)并经交织器交织作用后的信息RX’，在SISO译码器2的译码运算结束后，会得到一个新的外赋信息，经解交织器的去交织作用后，该外赋信息Z2被送入SISO译码器1，完成一次完整的迭代过程，然后重复开始上述过程，如此循环往复，直至满足系统性能时为止，因此整个解码过程就是一个多次迭代的过程。图2中SISO译码器2产生的另一个似然值信息，经解交织器的去交织作用后用于判决，产生经纠错后的输出。
上述解码过程中，因外赋信息Z1、Z2是被反馈使用的，即称为反馈解码，反馈解码的好处是可以充分挖掘冗余信息对系统信息的贡献，但另一方面，为了防止引入正反馈，常常需要对反馈的外赋信息Z1、Z2作某种处理。
另一方面，根据SISO译码器所采用的译码算法的不同，Turbo-code解码器又有MAP类译码器、MAX-LOG-MAP类译码器和SOVA类译码器三种。无论是哪一类译码器，由于Turbo-code的译码算法(标准译码算法指的是MAP算法)很复杂，所需运算量非常大，要实时地实现较高速率下的Turbo-code的译码算法几乎是一件不可能的事，因此在具体实现时，都要对算法公式进行一定程度的简化，才能用电路来实现一个接近可用的Turbo-code编、译码器，由此而带来一定的性能损失。若以标准MAP性能为基准，MAX-LOG-MAP类译码器和SOVA类译码器的性能损失分别为0.5dB、1.0dB左右，在一些性能要求严格的场合，如此“大”的性能损失是难以忍受的。鉴于此，就必须采用某些“补偿”的办法来“挽”回一些性能损失，其主要方法就是对信道作“拟和”，即在每两次迭代(译码)之间进行外赋信息处理(也可称压缩)，从而部分补偿因简化译码算法而引起的性能损失。
常用的外赋信息处理(压缩)方法有两种：高斯逼近法和对数压缩法。其中的高斯逼近法可参考文献[1]Berrou，Near Optimum Error Correcting Coding And Decoding：Turbo-Codes，IEEE Transactions on Communications，Vol.44，NO.10，October 1996..；其中的对数压缩法可参考文献[2]Berrou，Error-Correction coding method with at least two systematicconvolutional codings in parallel，corresponding iterative decoding method，decoding module anddecoder.United States Patent，patent number：5.446，747，Aug.29，1995.，和文献[3]Berrou et al.Method for a maximum likelihood decoding of a convolutional code with decision weighting，andcorresponding decoder，United States Patent，patent number：5,406,570，Apr.11，1995.。这两种方法之中以对数压缩法的性能为佳。
结合参见图3，图中示出带有外赋信息处理的Turbo-code译码器结构，与图2所示Turbo-code译码器结构的最大区别是：在SISO译码器1与SISO译码器2及SISO译码器2与SISO译码器1之间，采用高斯逼近法或对数压缩法对两次迭代之间的外赋信息进行处理，从而达到部分补偿因算法简化而引起的性能损失问题。
经过高斯逼近法或对数压缩法的外赋信息处理后，虽然可以挽回大约0.2～0.3dB的性能损失，但由此却带来了另一方面的问题：处理过程复杂了；尤其是高斯逼近法，由于还要“知道”信道的统计特性，而这一点在实际系统中又是很难获得的。除去以上两个原因外，要在硬件系统中精确实现高斯逼近方法和对数压缩方法也是极困难的，高斯逼近法需要作除法运算，对数压缩法需要作乘、除、求log的运算，显然，用硬件去实现这种位数极长的复杂的运算是相当困难的事。
文献[1]中采用高斯逼近法对外赋信息的处理方法是：假设外赋信息为X(是一软值，即非整数值)，先假设X满足高斯(Gauss)分布，所谓高斯逼近就是将X乘上一个与信道特性相关的变量，从而得到修正后的“新”信道值：(2m/σ2)×X，其中：m为均值、σ2为方差。一般而言，信道是时变的，即(2m/σ2)将会随着时间(包括数据帧和迭代)的变化而变化，因此每次迭代和每帧都要计算这个值，相当麻烦，而且效果并不理想。
文献[2]、[3]中采用的对数压缩方法，即将外赋信息X变为d×log(1+|X|/d)的形式，其中d是常数(实质上是一帧的外赋信息取绝对值之后的平均值)，采用这种方法的性能要比前一种好一些，但是计算比较复杂，如需要求平均值和作log运算等，虽然在实际电路的实现中，可以考虑采用查表的方式，但是仍需要求平均值，同时会带来额外存储器的开销。
总之，不管采用以上两种方法中的哪一种，从总体来说计算比较麻烦，而且随着信噪比的增加，还会较早出现“地板(Floor)效应”，即信噪比增加到一定程度，即使再大幅度增加信噪比，系统的误码率会下降很慢甚至出现上升现象。具体地说，所谓地板效应，是指在Turbo-code解码中，在其它条件固定不变，信噪比(SNR)从小变大时，Turbo-code的译码性能会越来越好，即误码率(BER)越来越小，但当信噪比(SNR)达到某个值时，误码率(BER)的改善就不明显了，会出现一个明显的缓坡，这种现象就被称为地板(Floor)效应。
鉴于以上已有的外赋信息处理方法的缺点，本发明的目的是提出一种新的级联卷积码(Turbo-code)解码的外赋信息处理方法，使实现简单且性能更好，利用该外赋信息处理办法可以更简单、更实用地实现Turbo-code的快速解码，同时能对因简化算法带来的性能损失达到优于已有方法的补偿。
本发明的目的是这样实现的：一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于包括：在级联卷积码解码器的反馈结构中，用最佳的外赋信息处理因子处理从一个译码器传到另一个译码器的反馈信息。
所述的用最佳的外赋信息处理因子处理，就是用最佳的常数因子乘以由译码器输出的反馈信息。
所述的用最佳的常数因子乘上反馈信息就是作移位运算和加法运算。
所述的最佳的常数因子，是针对级联卷积码解码器的算法、通过搜索法进行常数因子搜索得到的；所述的搜索法是随着常数因子的变化，使误码率曲线呈现出近似“V”字型变化，误码率曲线的“V”字型底部最小误码率所对应的常数因子就是最小误码率下最佳的常数因子。
所述的级联卷积码解码器包括并行级联卷积码解码器和串行级联卷积码解码器，所述的最佳常数因子的变化范围取为0.4-1.0，且该最佳常数因子是随所述级联卷积码解码器的简化算法而变化的。
本发明提出的级联卷积码解码的外赋信息处理方法，实际上是一种因简化译码器算法后对其性能做一定程度补偿的方法，该方法简单易行，是一种可用硬件电路实现的、可实用的Turbo-code解码器。在Turbo-code解码器采用简化的算法并应用本发明的外赋信息处理方法后，在大大提高译码速度的同时，且性能损失也不大，如相对于标准MAP算法，性能只损失0.15dB左右(在码长＝2000，编码效率＝1/3，迭代6次，平均交织的条件下)。因此，从复杂度和性能损失的折衷上讲，本发明是一个具有有益效果的方法，其最终的处理能力将大大高于2.048Mbps(也是3GPP-Third Generation Partnership Project标准中的用户最高接入速率)。
采用本发明的最佳常数因子方法对外赋信息进行相乘(压缩)后，可以将对外赋信息的处理复杂度减到最低限度，便于实际系统中的软硬件电路实现；同时还可以提高Turbo-code的译码性能，如相对于背景文献中的处理方法可以有0.1db左右的增益，对于不采用任何处理方法的解码器而言，有将近0.3-0.4dB的增益，还可降低“地板”(Floor)效应的影响；进一步的分析还表明，采用本发明的方法后，还有利于提高迭代的收敛性与稳健性，使这种Turbo-code编码更能适应复杂的无线信道。
下面结合实施例及附图进一步说明本发明的技术。
图1是背景技术中Turbo-code编码器的结构示意图。
图2是背景技术中Turbo-code译码器的结构示意图。
图3是背景技术中带有外赋信息处理的Turbo-code解码器的结构示意图。
图4是本发明具有外赋信息处理单元的Turbo-code解码器的结构示意图。
图5是将采用本发明方法的Turbo-code解码器应用于第三代移动通信系统接收链路中的应用结构示意图。
图6是在码长为3066、信噪比(SNR)为1.4dB、1/2编码效率、不同的常数因子下、采用软输出Viterbi(SOVA)算法的并行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图7是在码长为3066、信噪比(SNR)为1.4dB、1/2编码效率、不同的常数因子下、采用BCJR-MAP算法的并行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图8是在码长为3066、信噪比(SNR)为1.0dB、1/2编码效率、不同的常数因子下、采用BCJR-MAP算法的并行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图9是在码长为3066、信噪比(SNR)为1.2dB、1/2编码效率、不同的常数因子下、采用BCJR-MAP算法的并行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图10是在码长为3066、信噪比(SNR)为1.3dB、1/2编码效率、不同的常数因子下、采用取对数的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法的并行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图11是在码长为1000、信噪比(SNR)为0.6dB、1/3编码效率、不同的常数因子下、采用取对数的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法的并行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图12是在码长为1000、信噪比(SNR)为0.6dB、1/3编码效率、不同的常数因子下、采用BCJR-MAP算法的串行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图13是在码长为1000、信噪比(SNR)为1.0dB、1/3编码效率、不同的常数因子下、采用MAX-LOG-MAP算法的串行Turbo-code解码器的误码率(BER)曲线。
图14是在码长为3066、1/3编码效率、采用MAX-LOG-MAP算法、不同的信噪比(SNR)条件下，采用本发明最佳常数因子方法和采用背景技术的对数压缩方法时的Turbo-code解码器的误码率(BER)性能比较曲线。
图15是在码长为3066、1/2编码效率、采用BCJR-MAP算法、不同的信噪比(SNR)条件下，采用本发明最佳常数因子方法和采用背景技术的对数压缩方法时的Turbo-code解码器的误码率(BER)性能比较曲线。
图16是在帧长为2000、迭代6次、不同信噪比条件下，采用本发明最佳常数因子方法和采用背景技术的对数压缩方法时的Turbo-code解码器的误码率(BER)性能比较曲线。
参见图4，图中示出采用本发明新的外赋信息处理方法之后的Turbo-cod解码器模型。图4中的核心单元有：SISO的算法核1(SISO译码器DEC1)、SISO的算法核2(SISO译码器DEC2)、交织器、去(解)交织器、两个外赋信息处理单元和判决单元。SISO译码器DEC1和SISO译码器DEC2可以采用标准MAP、次优MAP(MAX-LOG-MAP)、SOVA等算法，但不限于这些算法。SISO的算法核1(SISO译码器DEC1)的输出11经过一外赋信息处理单元的作用后输出信息12，信息12再经交织器交织作用后作为另一个SISO的算法核2(SISO译码器DEC2)的先验信息输入，SISO的算法核2(SISO译码器DEC2)的输出经去交织器作用和经过另一外赋信息处理单元作用后的输出信息，再输入SISO算法核1(SISO译码器DEC1)，如此反复迭代下去(实施时可根据需要和所要求的硬件规模，采用多个这样的SISO算法核进行反馈连接)。
本发明的核心内容就是采用最佳常数因子乘以译码器输出的外赋信息，来替代常用的复杂算法对译码器输出的外赋信息进行处理。对于影响译码性能的不同因素，例如：编码器结构、编码约束长度、帧长、不同的译码器算法等，常数因子的选择范围会有所不同，但分析及试验表明：这些经简化实现的算法都存在一个最优的常数因子，在此最佳常数因子下，误码率性能最好(其它条件相同的情况下)。可以通过计算机搜索的方法，得到不同情况下的最佳常数因子，附图6至附图13示出这种计算机搜索过程。
图6至图13中分别示出Turbo-code解码器采用SOVA、BCJR-MAP、MAX-LOG-MAP、并行/串行Turbo-code等算法，在不同的常数因子作用下的误码率(BER)性能曲线，用X轴表示常数因子的变化，用Y轴表示在各种常数因子下的误码率，从图中可以看出：这些曲线图基本呈“V”字型变化；在这些曲线图中都存在一个性能最好即BER最小的点，即“V”字型的底部BER最小的点所对应的常数因子，就对应于此种条件下的最佳常数因子。不管在何种情况下，该最佳常数因子的范围在0.4～1.0之间。如图6、图7、10所示的最佳常数因子为0.7，如图8、图9、图12所示的最佳常数因子为0.9，如图13所示的最佳常数因子为0.5左右，如图11所示的最佳常数因子为0.6-0.8。图7所示的“V”字型曲线，其右半部分几乎变成平的了，其它附图中也有常数因子随信噪比不同稍有不同的情况，但不违背结合较低信噪比情况进行总体分析的结论，且更进一步地说，还可根据信噪比的不同调节该常数因子。
通过上述所列的用计算机搜索方法获得的搜索结果，可以证明确实存在这样的最佳常数因子，可以使得在一定条件下的译码性能达到最佳。
图14和图15比较说明了采用本发明的最佳常数因子方法和采用背景技术的对数压缩方法，Turbo-code解码的性能比较。用X轴表示信噪比，用Y轴表示误码率。
图14中浅色曲线表示的是采用本发明的最佳常数因子方法获得的误码率变化，深色曲线表示的是采用背景技术的对数压缩方法获得的误码率变化，两者比较可以看出：在同样的信噪比条件下，采用常数因子的外赋信息处理方法的性能要优于采用对数压缩的处理方法，而且处理过程十分简单。
图15中浅色曲线(实线)表示的是采用本发明的最佳常数因子方法获得的误码率变化，深色曲线(虚线)表示的是采用背景技术的对数压缩方法获得的误码率变化，两者比较可以看出：在同样的信噪比条件下，采用常数因子的外赋信息处理方法的性能要优于采用对数压缩的处理方法，而且处理过程十分简单。
进一步的仿真表明：该常数因子处理方法对串行Turbo-code同样有效。而且采用这种压缩外赋信息的方法，还可以有效地降低“地板(Floor)效应”。
图16示出采用本发明的最佳常数因子方法和采用背景技术的对数压缩方法，对地板(Floor)效应的影响。图中用X轴表示信噪比(SNR)，用Y轴表示误码率(BER)。
比较图16中采用本发明的最佳常数因子方法获得的误码率(BER)曲线(用浅色线表示)，和采用背景技术的对数压缩方法获得的误码率(BER)曲线(用深色线表示)，随着信噪比的增大，采用最佳常数因子方法出现的地板效应的时间要晚于采用背景技术的对数压缩方法。
参见图5，图中示出用本发明方法实现的高速Turbo-code解码器在第三代(3G)移动通信系统中的应用实例。在由前端射频单元、解调/解扩器、模/数变换器、Turbo-code解码器和基带复/分接器组成的接收单元中，Turbo-code解码器就可采用本发明的用最佳常数因子的方法处理外赋信息，并设计出商用化的Turbo-code解码器产品。
本发明的方法是：在Turbo-code的解码器中，采用用最佳常数因子乘以外赋信息的方法代替高斯逼近或对数压缩的方法；在实际的实现电路中，只需简单地对译码输出的外赋信息乘以该最佳常数因子即可；该最佳常数因子的选择范围为0.4-1.0，随不同的译码简化算法而变化；本发明对外赋信息的处理办法适用于MAP、LOG-MAP(取对数的最大后验算法)、MAX-LOG-MAP、SOVA、串行/并行Turbo-code解码器。
Claims (11)
1.一利级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于包括：在级联卷积码解码器的反馈结构中，用最佳的外赋信息处理因子处理从一个译码器传到另一个译码器的反馈信息。
2.根据权利要求1所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：所述的用最佳的外赋信息处理因子处理，就是用最佳的常数因子乘以由所述译码器输出的反馈信息。
3.根据权利要求2所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：所述的用最佳的常数因子乘上反馈信息就是作移位运算和加法运算。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：所述的最佳的常数因子，是针对级联卷积码解码器的算法、通过搜索法进行常数因子搜索得到的；所述的搜索法是随着常数因子的变化，使误码率曲线呈现出近似“V”字型变化，误码率曲线的“V”字型底部最小误码率所对应的常数因子就是最小误码率下最佳的常数因子。
5.根据权利要求4所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：所述的级联卷积码解码器包括并行级联卷积码解码器和串行级联卷积码解码器，所述的最佳常数因子的变化范围取为0.4-1.0，且该最佳常数因子是随所述级联卷积码解码器的简化算法而变化的。
6.根据权利要求5所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：在所述的并行级联卷积码解码器的简化算法为软输出Viterbi(SOVA)算法时，所述的最佳常数因子为0.7。
7.根据权利要求5所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：在所述的并行级联卷积码解码器的简化算法为BCJR-MAP算法时，所述的最佳常数因子为0.7-0.9。
8.根据权利要求5所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：在所述的并行级联卷积码解码器的简化算法为取对数的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法时，所述的最佳常数因子为0.6-0.8。
9.根据权利要求5所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：在所述的串行级联卷积码解码器的简化算法为BCJR-MAP算法时，所述的最佳常数因子为0.9。
10.根据权利要求5所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：在所述的串行级联卷积码解码器的简化算法为取对数的最大值MAP(MAX-LOG-MAP)算法时，所述的最佳常数因子为0.5。
11.根据权利要求1所述的一种级联卷积码解码的外赋信息处理方法，其特征在于：所述的从一个译码器传到另一个译码器的反馈信息是包括交织或去交织处理后的信息。
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