CN1742471A - 接收通信信号的通信单元和方法 - Google Patents

Abstract

一种数字通信单元(200)包括数字接收机(210)，其包括对于将接收信号转换为数字化的解调数据的数字解调器，以及用于接收和去映射解调数据以便将信道解码数据提供给迭代或者软输入解码器的去映射功能(400)。标准化功能(412)，与去映射功能(400)可操作地耦合或者作为其部分来工作，用于将接收的解调数据标准化，从而使得标准化解调数据的去映射运算产生软输入位序列(414)，以及组合功能(424)，用于接收外部数据(426)并且将该接收的外部数据(426，428)与软输入位序列(414)组合以产生去映射信号(434)。

Description

接收通信信号的通信单元和方法

技术领域

本发明涉及数字通信接收机结构。本发明适用于但不限于无线接收机中的块去映射器结构。

背景技术

无线通信系统，例如数字蜂窝式电话或者数字专用移动无线电通信系统，通常在多个基站收发信台(BTS)和多个用户单元之间设置无线电电信链路，所述用户单元常常被称为移动台(MS)。无线通信系统与诸如公共交换电话网(PSTN)之类的固定通信系统不同，其主要区别在于移动台在BTS和/或不同的服务供应商之间移动。在这种情况下，无线通信单元遇到变化的无线电传播环境。因而，已经开发出无线数字通信技术来解决例如雷利衰落、变化信号强度、变化传播条件等等的特质。

此外，许多现代通信接收机被设计为对由无线通信信道对所传输数据产生的影响进行估计。信道估计是必需的，以便可以均衡接收数据，来减少、恢复或者最小化由传输信道恶化所引起的信号恶化。因而，已经开发出许多数字编码/解码和数字调制/解调技术来最佳地使用实际很有限的射频频谱量。

在数字通信单元的发射机中，一般来讲，信息位被映射为复数码元合成体(complex symbol constellation)，诸如二进制移相键控(BPSK)，四相移相键控(QPSK)，16点正交调幅(16QAM)，64点正交调幅(64QAM)等等。

接收机中的对应逆运算被称作“去映射”，其包括为每一信息位计算量度，来输入给所述解码器。已经公知了许多不同类型的去映射结构。各结构设计首先取决于发射机中使用的映射类型，其次取决于编码器/解码器结构。

许多现代的编码器/解码器采用迭代算法，例如P.Magniez、B.Muquet、P.Duhamel、V.Buzenac和M.de Courville在‘Optimal Decodingof Bit-Interleaved Modulations：Theoretical Aspects and PracticalAlgorithms’(在Proc.Int.Symp.on Turbo Codes and Related topics中，Brest，France，2000年9月，第169-172页)中描述的卷积编码器。第二范例是：“Trellis coded modulation with bit interleaving and iterativedecoding”，IEEE Journal on Selected Areas in Communications，vol.17，no.4，pp.715-724，App.1999，由X.Li和J.A.Ritchey撰写。这些论文描述了在依旧使用经典编码器结构的同时增加标准系统的性能的技术。在这一结构中，所述解码器或者是如L.R.Bahl、J.Cocke、F.、J.Raviv：Optimal Decoding of Linear Codes for Minimizing Symbol ErrorRate(IEEE Transactions on Information Theory，March 1974)中描述的BCJR，或者是如J.Hagenauer和P.Hoeher：A Viterbi algorithm with soft-decision outputs and its applications(GLOBECOM，1989，vol.3，pp.1680-1686)中描述的SOVA。

由去映射器计算的量度是概率测度，其指示所接收的位是逻辑‘1’或者逻辑‘0’的可能性是多少。通过将解码器输出作为a-先验信息，来迭代计算所述量度。

众所周知，接收机电路可以使用众多形式，即它们能够包括基于硬件的结构，或者所述接收机功能性可以主要以软件代码方式来执行。替代地，所述接收机功能性可以包括硬件和软件两者的混合，其通常称为“固件”。不管由接收机设计者选择什么结构，所述软件和/或硬件资源均是贵重的商品。接收机设计者的主要实现目标是以较少的成本来提供具有足够性能的机制。

在这点上，软件实现方式的主要优点在于，其能够被重新配置(重新编程)，以及将软件代码引入操作中的便利和快速。软件实现方式的主要缺点在于它的顺序执行，以及受限于固定硬件资源。

相反地，基于硬件的实现方式对于专门应用是优选的并且精确地履行职责，即定制概念(the notion of customisation)。硬件资源可以被并行化或者流水线化，以便加速因子(factors)的执行，而这有时增加少许成本。基于硬件的实现方式的主要缺点在于其专一性，并且难以操作。换言之，在处理器上开发软件要比设计专门的集成电路更容易。然而，与通用处理机相比，专用集成电路通常消耗较少功率，并且需要更少的“占用面积”。这一点对于手持或者嵌入式系统是很重要的。

现在参看图1，其显示出典型数字通信系统体系结构100的概观。数字通信系统体系结构100包括发射机110。发射机110接收数据流112d_i，并且对该数据流执行前向纠错(FEC)编码115，以产生输出b_i 117。编码输出b_i 117被输入给映射函数120，该映射函数120将位子集x_k 122与合成体上的位置关联起来。由发射机110生成的合成体被馈送给调制器125采用的调制方案。然后调制器经由通信信道130输出所述调制信号。

接收机150经由通信信道130接收调制信号。实际上，接收机150执行发射机110的逆运算。在这点上，接收机150包括解调器155，以便将接收的采样翻译为多个码元。然后码元被输入给去映射函数160。在去映射功能160中，计算比特量度，并将其输入给解码器165。这一计算涉及频率信道系数，该频率信道系数必须因此被周期性地估计。

目前已经有大量的研究力量面向软输入/软输出解码器体系结构。此类研究已经集中于理论背景(参见上面引用的‘Optimal Decoding ofBit-Interleaved Modulations：Theoretical Aspects and PracticalAlgorithms’和实际VLSI实现问题(参见作为02年9月的IEEETransaction on Communications的学报论文公布的“VLSI Architecturesfor the MAP Algorithm”)。

然而，在上述方法中存在多个重大缺点。具体来讲，即使有，也只有极少的焦点是聚焦于改善去映射模块的性能方面。缺乏对于去映射模块性能的任何最佳化总是导致次最佳的功率消耗。对于表面积缺乏的超大规模集成电路(VLSI)实现而言，格外关注这一点。在软件和硬件资源都很非常贵重的便携式通信产品情况中，一般而言，开发低复杂性接收机体系结构被认为是关键性的需求。

因此，在本发明的领域中存在一种需求，即提供具有优化和高效去映射模块的通信单元以及接收通信信号的改进方法，其至少能够减轻上述的某些缺点。

发明内容

根据本发明，提供了一种数字通信单元和接收通信信号的方法，如所附权利要求书中所述。

概括地说，本发明的最佳实施例建议了一种具有改进去映射功能的数字通信单元，其优选的是采用硬件实现结构，并能够考虑到待解码位的a-先验概率。所述建议的结构提供了帮助对于每一时钟周期一个码元的去映射操作的快速计算结构，并且以小占地面积和低功率耗费来实现。此外，在专用于迭代解码的去映射的同时，本发明还建议了一种和的对数计算的新颖实现方式，其能够被重新用于各种turbo解码器。

本发明的最佳实施例引入了a-先验标准化、欧几里德距离计算和细分矩阵的独特功能，其也适用于基于软件的方法。

附图说明

图1图示出已知的基础无线通信系统体系结构。

现在将参考附图，仅仅以举例的方式说明本本发明的示例性实施例，其中：

图2图示出依照本发明的最佳实施例而适配的无线数字通信单元；

图3图示出指示葛雷映射(Gray Mapping)的16QAM合成体图表，这在现有技术中是已知的；

图4图示出依照本发明的最佳实施例的块去映射；

图5图示出用于实施基于指数的和的对数的Max-star的已知拓扑；

图6图示出依照本发明的优选增强实施例的用于实施指数的和的对数的拓扑；

图7呈现校正项的可能近似值；

图8示出公知的用于实施指数的和的对数的基于树的结构，其可被用于本发明的一最佳实施例中；以及

图9图示出当被应用到不同环境中时，依照本发明的最佳实施例的指数的和的对数的模拟结果。

具体实施方式

依照本发明的最佳实施例，提供了一种改进的通信单元，借此可以容易和顺利地实施改进的去映射功能，特别是以硬件配置的方式来实施。本发明的最佳实施例中的接收机可以以任何数目的迭代解码器结构来实施，例如以软输出维特比译码器(SOVA)、前向-后向解码器等等。

现在参看图2，其图示出适于支持本发明的最佳实施例的发明构思的一种无线数字通信单元的方框图，例如移动台(MS)200。

正如现有技术中所公知的，MS 200例如包括标准射频组件和电路，诸如优选的是与天线开关204耦合的天线202，所述天线开关204在MS 200中的接收机链和发射机链之间提供隔离。正如现有技术中已知的，接收机链通常包括接收机前端电路206(有效地提供接收、滤波和中介或者基带变频)。前端电路206与信号处理功能208串联祸合。来自信号处理功能的输出被提供给适当的输出设备210，比如扬声器。

信号处理功能208为MS 200执行所有信号处理功能，例如包括解调、去映射、位去交织信道估计和解码，如现有技术中所已知的。

依照本发明的最佳实施例，信号处理功能208的操作已经被适配为支持此处描述的发明构思。具体来讲，所述信号处理功能208已经被适配为执行去映射功能，或者以硬件的形式来被去映射功能替换，如下文中将参照图4说明的。信号处理功能208还被适配为通过应用双曲余弦函数来纳入对于指数的和的任意对数的计算，如相对于图6所进一步说明的。

为完整起见，接收机链还包括与接收机前端电路206和信号处理功能208耦合的接收信号强度指示器(RSSI)电路212(一般来讲通过数字信号处理器(DSP)实现)。控制器214也与接收机前端电路206和信号处理功能208耦合(一般来讲通过数字信号处理器(DSP)实现)。因此，控制器214可以从恢复信息中接收误码率(BER)或者帧差错率(FER)数据。控制器214与存储设备216耦合，以存储操作规程，比如解码/编码功能等等。计时器218通常与控制器214耦合以控制MS200中的操作(发送或者接收随时间变化的信号)的定时。在本发明的环境中，计时器218规定在发送(编码)路径和/或接收(解码)路径中的语言信号的定时。

对于发射链而言，同样在现有技术中已知的是，其实质上包括诸如麦克风转换器的输入设备，其经由发送信号处理器228与发射机/调制电路222串联耦合。之后，任何发射信号穿过功率放大器224，从天线202辐射出去。发射机/调制电路222和功率放大器224对控制器操作性地作出响应，并且从功率放大器的输出与双工滤波器或者循环器204耦合。发射机/调制电路222和接收机前端电路206包括上变频和下变频功能(未示出)。

当然，MS 200中的各组件可以以能够利用本发明的发明构思的任何适当的功能拓扑结构来配置。此外，MS 200中的各组件可以以分立的或者集成的组件形式来实现，因此最终结构仅仅是一种任意选择。去映射功能优选的是是以硬件实施，但是在一些情况下可以以软件或者固件实施。

发射机信号处理器228优选的是包括卷积编码器或者turbo编码功能，其中仅仅为了清晰的目的，所述发射机信号处理器228被显示为与接收机信号处理器208分离。

在本发明的最佳实施例中，我们将接收的通信码元考虑为yk：

y_k＝H_k·x_k+v_k                 [1]

其中：

H_k是信道系数，

x_k是原始发送的码元，和

v_k是信道噪声。

一般来讲，我们假定基于相应的合成体类型，将M个编码信息位d_k ⁰，…，d_k ^M-1调制到第k个码元上，例如对于M＝4个位，能够使用QAM-16合成体300，正如图3中所示出的。

实部和虚部的对应振幅优选的是通过因子K来标准化，通常是为了确保平均码元能量为‘1’。位矢量(d_k ⁰，d_k ¹，d_k ²，d_k ³)和对应码元振幅之间的关系被称作“映射”。图3中所示的优选映射算法是所谓的葛雷映射，其中相邻的合成体点相差一个位值。尽管是参考‘葛雷映射’实现方式来说明本发明的最佳实施例的，但是本发明的意图在于此处所述的发明构思同样地适用于任何映射类型。具体来讲，此处所述的发明构思有助于接收机设计者提供允许容易地和顺利地实施不同映射类型的体系结构。

在下文中，为便于理解和简单性起见，所有计算均是相对于16QAM调制方案来提供的。值得注意的是，所述计算同样地适用于、并且可以直接地适用于所有合成体类型。

正如Muquet所提供的，去映射块为每一码元计算以下表达式：

$P\left(d_k^0\right|y_k)\≈\underset{d_k^1,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{P\left(y_k\right|S(d_k^0,...,d_k^3))\·P\left(d_k^0\right)\·P\left(d_k^1\right)\·P\left(d_k^2\right)\·P\left(d_k^3\right)}{P\left(y_k\right)},---\left[2\right]$

$P\left(d_k^1\right|y_k)\≈\underset{d_k^0,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{P\left(y_k\right|S(d_k^0,...,d_k^3))\·P\left(d_k^0\right)\·P\left(d_k^1\right)\·P\left(d_k^2\right)\·P\left(d_k^3\right)}{P\left(y_k\right)}$

$P\left(d_k^2\right|y_k)\≈\underset{d_k^0,d_k^1,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{P\left(y_k\right|S(d_k^0,...,d_k^3))\·P\left(d_k^0\right)\·P\left(d_k^1\right)\·P\left(d_k^2\right)\·P\left(d_k^3\right)}{P\left(y_k\right)}$

$P\left(d_k^3\right|y_k)\≈\underset{d_k^0,d_k^1,d_k^2\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{P\left(y_k\right|S(d_k^0,...,d_k^3))\·P\left(d_k^0\right)\·P\left(d_k^1\right)\·P\left(d_k^2\right)\·P\left(d_k^3\right)}{P\left(y_k\right)}$

其中：

d_k ^l，k＝0，…，N-1；l＝0，1，2，3是被调制到第k个发送码元上的第1位x_k。

P(d_k ^l)是a-先验概率，其指示位是逻辑‘0’或者逻辑‘1’的概率，d_k ^l，k＝0，…，N-1；l＝0，1，2，3是逻辑‘0’或者逻辑‘1’以及

S(d_k ⁰，…，d_k ³)是对应的复数合成体振幅，正如图4所示出。

在下面的计算中，将仅仅考虑对于第一位d_k ⁰的表达式。剩余表达式被直接地计算。

现在参看图4，其描述了用于迭代去映射400的对数方案的新颖体系结构。去映射体系结构400基于等式：

${\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dem}}\left(d_k^0\right|y_k)=\ln \left(K_1\right)+\underset{d_k^1,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{Sum}}*({\mathrm{\Γ}}_p\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3))+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^1\right)+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^2\right)+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^3\right))---\left[3\right]$

其全部推导如下。

接收机输入信号Yk 402被馈送给信道估计功能404，以估计信道脉冲响应。设定可以使用任何已知的信道估计功能，例如基于训练序列的信道估计，基于采用统计特性的(半)盲算法的信道估计，等等。输入信号Yk 402还被馈送给乘法器功能406，以提供输入信号的a-先验标准化。在这点上，输入信号除以一个与噪声偏差相关的值，即，

408。

来自信道估计功能404的输出410与相乘后的输入信号一起输入到功能412，功能412实际上对信道合成体施加权重。在这点上，已经使用

对输入信号y_k加权，并且还使用

对信道估计块的输出加权。

在本发明的最佳实施例中，合成体的加权是使用专用集成电路(ASIC)上的硬布线模块执行的。特别是，ASIC不需要复数乘法器来实施加权功能。通过执行硬布线的乘法，在变量H_k和恒定值s(d_k ⁰，…，d_k ³)之间，在硬件资源方面实现最多达75％的节省。

本领域技术人员将理解的是，在硬件实现方式中(特别是在ASIC设计中)，乘法器是非常复杂的，并且从而消耗显著的占用空间和功率。此外，复数乘法器比实数乘法器复杂的多。因而，可取的是将乘法器的数目限制到严格的最小。此外，众所周知，除法器功能更是有问题的，即它们不仅仅极其复杂(并且应该只要有可能就要避免)，并且由于通常用迭代算法实现它们，而引入大的处理延迟(等待时间)。

具体来讲，合成体加权功能412的结构基于非标准化的合成体幅值是整数值这一事实。例如，图3的16QAM合成体具有幅值：

$s(d_k^0,...,d_k^3)=\±\left(\mathrm{1,3}\right)\±j.\left(\mathrm{1,3}\right)---\left[4\right]$

通常，在去映射文献中，随后是执行 ${\mathrm{\Γ}}_p=\frac{{|y_k-H_k\·s(d_k^0,...,d_k^3)|}^2}{{2\·\mathrm{\σ}}^2}$ 形式的“方模计算”块运算。然而，如上所解释的，在ASIC实现方式中，除法运算是极其复杂的，费用大的，并且消耗功率的。

因此，有益的是，本发明提出了一种用于处理已接收通信信号的更加有效的机制。具体来讲，在16QAM合成体的情况中，例如已知的去映射方法在每一输入样本的“方模计算块”中需要十六次‘除法’计算。而正如下文所述，本发明提供了一种借以仅仅需要对输入的样本y_k进行一次乘法计算

是预先计算的)的机制。

采用了新的平方计算功能416，借此在平方计算功能416之前执行欧几里德距离的标准化，并将其直接应用到输入信号上。这允许平方计算功能416为每一输入信号执行一次除法计算，而不是象已知技术中那样，需要为每一计算的欧几里德距离执行一次除法计算。

概括地说，从‘方模计算’块中除去标准化功能的体系结构极大地减少了计算复杂性。由于假定不太经常调整信道脉冲响应估计，所以将信道系数标准化为

的复杂性实际上并不重要。此外，假定也仅仅不太经常地估计信道噪声方差σ²。因此，仅仅在适当的持续时间内执行一次除法 并且该结果被缓存并馈送给输入乘法器。因此，仅仅需要对输入样值y_k进行一次乘法。与此相反，当在已知的体系结构中的“方模计算”块内部执行标准化时，在16QAM合成体的范例中往往需要以下种类的十六次乘法：

${\mathrm{\Γ}}_p=\left(\frac{1}{{2\·\mathrm{\σ}}^2}\right)\·{|y_k-H_k\·s(d_k^0,...,d_k^3)|}^3.$

还假定，基于信道噪声方差不快速改变的假定，已经对于相对长的时间计算了一次因子

因此，并且值得注意的是，新的平方计算功能416也不包括细分矩阵运算，其现在是在细分矩阵功能420中单独处理的。用这样的方式，在新的平方计算功能416执行的‘欧几里德距离计算’现在仅仅取决于合成体类型。因此，当使用一个新的合成体类型时，可以容易地和顺利地替换平方计算功能416。

该体系结构允许通过独立的细分矩阵(Patch Matrix)功能420来控制和执行去映射功能。有益的是，如图3中所的，定义与每一合成体点相关联的位组合的‘映射’类型现在仅仅影响一个单块：细分矩阵功能420。因此，不同的映射配置是通过对细分矩阵功能420进行简单改变来提供的，而图4中的去映射体系结构实际上未受影响。值得注意的是，细分矩阵功能420仅仅由相对于选定标记映射互连起来的线路组成，例如集合分裂映射(set-partitioning mapping)或者葛雷映射，例如参看John G.Proakis的“Digital Communications”(McGraw-Hilleditions，3^rd edition，1995)。因此，接收机设计者可以实现若干并行细分矩阵单元，来以最小成本应用不同的标记映射。

概括地说，‘映射类型’和‘合成体类型’定义了通信信号的不同方面。合成体类型定义合成体点的数目以及它们在复平面上的位置。如上所述，映射类型定义了哪一输入位流与合成体点相关联。值得注意的是，在本发明的情况中，这两个方面现在被认为是不同的功能。

最终，在本发明的环境中，重点集中于去映射器输出处的所谓的外部概率γ_dem(d_k ^l|y_k)。这种外部概率的定义还被Muquet如下描述：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dem}}\left(d_k^{01}\right|y_k)=K_1\·\frac{P_{\mathrm{dem}}\left(d_k^0\right|y_k)}{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^0\right)}=K_1\·\underset{d_k^1,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}P\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3)){\·\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^1\right){\·\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^2\right){\·\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^3\right),---\left[5\right]$

其中：

γ_dec(d_k ^l)，l＝0，1，2，3是a-先验概率，其或者被设置为 ${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^l\right)=\frac{1}{2},l=\mathrm{0,1,2,3}$ (当没有a-先验信息的时候)，或者被设置为对应的值，例如其可以是基于软输出译码器的先前解码步骤的结果；

K₁是标准化因子，被选择以便 ${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dem}}(d_k^l=0)+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dem}}(d_k^l=1)=1.$ 并且

S(d_k ⁰，…，d_k ³)是对应的复数合成体振幅，正如图4所示出。

相对于硬件实现方式，γ_dem(d_k ^l|y_k)的上述表示不是对于多个译码算法都有用的，正如由Muquet所说明的。这是由于硬件实现通常需要非常大的精确度范围，并因此需要相当多的位数。在这里，γ_dem(d_k ^l|y_k)的每一次计算需要二十四次乘法，八次加法和八次指数计算。因此，并没有选择外部概率，而是选择了所谓的对数表达式：

${\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dem}}\left(d_k^l\right|y_k)=\ln \left({\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dem}}\left(d_k^l\right|y_k)\right)---\left[6\right]$

其中优选ln(e)＝1。结果，a-先验概率γ_dec(d_k ^l)，l＝0，1，2，3在以对数表示时，成为 ${\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^l\right)=\ln \left({\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^l\right)\right).$ 在白高斯噪声的情况中，所述表达式：

$P\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3))=c_0\·e^{-\frac{1}{{2\·\mathrm{\σ}}^2}\·{|y_k-H_{k}s(d_k^0,...,d_k^3)|}^2}---\left[7\right]$

其中：

$c_0=\frac{1}{\sqrt{2\·\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}$ 是常数，并且

σ²是噪声方差。

因此定义：

${\mathrm{\Γ}}_p=\ln \left(P\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3))\right)=\ln \left(c_0\right)-\frac{1}{{2\·\mathrm{\σ}}^2}\·|y_k-H_k\·s(d_k^0,...,d_k^3){|}^2=\ln \left(c_0\right)-|\frac{y_k}{\sqrt{2}\·\mathrm{\σ}}-\frac{H_k}{\sqrt{2}\·\mathrm{\σ}}\·{s(d_k^0,...,d_k^3)|}^2---\left[8\right]$

其中：通常不需要按照例如Boutillon在上文给出的参考文献中所说明的那样计算成分ln(c₀)。因此，在下列推导中，忽略ln(c₀)。

结果得到的用于Γ_dem(d_k ⁰|y_k)的表达式是：

${\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dem}}\left(d_k^0\right|y_k)=\ln (K_1\·\underset{d_k^1,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}P\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3)){\·\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^1\right){\·\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^2\right){\·\mathrm{\γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^3\right))$

$=\ln \left(K_1\right)+\ln \left(\underset{d_k^1,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{\Σ}}{e}^{{\mathrm{\Γ}}_p\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3))+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^1\right)+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^2\right)+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^3\right)}\right)$

$=\ln \left(K_1\right)+\underset{d_k^1,d_k^2,d_k^3\∈\left(\mathrm{0,1}\right)}{\mathrm{Sum}}*({\mathrm{\Γ}}_p\left(y\right|s(d_k^0,...,d_k^3))+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^1\right)+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^2\right)+{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{dec}}\left(d_k^3\right))---\left[9\right]$

在第一解码步骤期间，不知道待解码位的a-先验知识，所以逻辑‘0’或者逻辑‘1’的概率是0.5。然而，在第一解码步骤之后，使用获得的解码结果，以便在第二解码迭代步骤中引入待解码位的a-先验概率426。‘a先验’计算单元428将a-先验概率426传送到组合功能，该组合功能在下文中被称为‘求和单元’424。在实际的实现方式中，a-先验计算单元实际上缓存第一解码步骤的软输出。在本发明的环境中，求和单元424计算待由多个Sum^*块处理的项，Sum^*块实际上是计算(两个或更多)指数的和的对数。在本发明的环境中，这一计算被称作Sum-star(或者Sum^*)运算符432。

现在参看图5，进一步描述Sum^*运算符的具体操作。这里：

Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y)    [10]

并且可以表示为：

Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y)＝max(x，y)+ln(1+e^-|x-y|)  [11]

该作为max(x，y)加上校正项的Sum-star表达式被广义地称为“max-star(或者Max^*)运算”540。实现指数的和的对数的传统方法是使用所谓的‘Max-Star’(Max^*)方法。Max-star方法500在图5中图示出，并且在刊登在IEEE Transactions on Communications上的、作者为Boutillon等人的标题为‘VLSI Architectures for the MAPAlgorithm’的论文中描述。

在这点上，正如图5中所示出的，Max^*运算540根据函数max(x，y)510的总和530来得到，假定：

x，y的最大值为：

Max(x，y)＝x  如果x＞＝y；

y，否则；

以及项：

ln(1+e^-|x-y|)520，

其中|.|表示计算绝对值，并且‘ln’是自然对数。

在Max^*运算内，项ln(1+e^-|x-y|)被称作“校正项”。所述校正项具有以下特征：

(i)ln(1+e^-|x-y|)→0 for|x-y|→∞.         [12]

实际上，近似值ln(1+e^-|x-y|)→0已经对于中等大小的|x-y|有效。

(ii)难以以简单的方式(即通过若干简单函数)来分析地近似函数ln(1+e^-|x-y|)520。因此，值得注意地是，它的值总是被写入到查找表里。

在硬件接收机实现方式中，如果可能的话应避免使用查找表。查找表需要相当大的存储器量，因此提高了成本和占用空间。此外，提高诸如通信接收机之类的电路中的存储器需求随之需要附加的测试。

此外，如上所述，先前不曾通过可以以硬件实现的简单函数来容易地近似所述‘校正项’ln(1+e^-|x-y|)。这在某些欢迎基于硬件的方法的实现方式(无论基于什么原因)中，是有问题的。

概括地说，本发明的这一增强特征提出了计算指数的和的对数的双曲余弦方法。具体来讲，此处所述的发明构思引入了用于以非常简单的方式计算‘非平凡’表达式Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y)的非常高效的机制。

有益的是，已经发展了双曲余弦方法，以便能够以具有最小性能成本的简单拓扑结构来实现该双曲余弦方法。因此，本发明的最佳实施例的双曲余弦方法对于硬件或者固件通信接收机设计特别有用。这一优点是通过以简单函数近似指数的和的对数，并从而在不需要额外存储器元件/查找表等等的情况下直接实现指数的和的对数来实现的。

依照本发明的该增强实施例，提出了用于实现Sum^*运算符(即计算指数的和的对数)的新方法。发明人提出：如下表示Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y)，而不使用任何近似值：

${\mathrm{Sum}}^{*}(x,y)=\ln (e^x+e^y)=\ln \left(e^{\frac{x+y}{2}}\right)+\ln (e^{\frac{x-y}{2}}+e^{\frac{(x-y)}{2}})=\frac{x+y}{2}+\ln (2\·\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right)).---\left[13\right]$

值得注意是，在这里，所述表达式：

$\ln (2\·\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right))---\left[14\right]$

可以被定义为‘校正项’。双曲余弦(cosh)函数具有以下特性：

(i)ln(2·cosh(x))＝ln(2)+ln(cosh(x))  (i)是对称的：如cosh(x)＝cosh(-x).；并且

(ii)求导 $\frac{\∂}{\∂x}\ln (2\·\cosh \left(x\right))=\tanh \left(x\right)\→1\mathrm{forx}\→\∞.$

因此，以下[15]中的表达式产生了非常简单的渐近函数：

ln(2·cosh(x))＝ln(2)+ln(cosh(x))    [15]

实际上，当x＞3时，对于充分大的x，等式[15]通常可以近似地由它的渐近函数来替代。

现在参看图6，其图示出依照本发明的最佳实施例的用于实现指数的和的对数计算的拓扑结构。如图6所示，函数[15]可以由两个函数610，620表示而不使用任何近似值：

(i)(x+y)/2；通常以硬件的形式实现，而不使用任何近似值，以及

(ii)

该项通常是作为近似值来实现的(例如校正项620的近似值)。

这两个函数610、620被合并成总和函数630，来产生Sum-star运算640。这特别优越于已知的方案，因为Sum^*运算不是通过查找表执行的，而是通过实数函数的近似值来执行的。

图4的去映射体系结构实现方式的输出包含真对数相似值加上加法常数项‘-ln(K1)’。通常，不需要知道该值。本领域的技术人员将理解的是，在文献中描述了多种已知的机制来估计该值，因而此处不描述这些机制。

现在参看图7，图表700通过两个简单的线性函数图示出等式[14]的近似值。该近似值不是理想的，但是适度良好地来工作。值得注意的是，为第二或者第三阶近似值获得接近理想的近似值。图9演示了通过两个线性函数近似等式[14]产生了可接受的结果。

本发明还意图的是，能够使用校正项[14]的许多其他近似值。类似的，本发明还意图的是，可以使用许多其他实现函数，例如高阶近似或者使用超过两个线性函数等等。数学实现方式的一个范例是：

$\ln (2\&CenterDot;\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right))\&ap;\left\{\begin{array}{cc}0.7& \mathrm{if}\left|\frac{x-y}{2}\right|<0.7\\ \left|\frac{x-y}{2}\right|& \mathrm{if}\left|\frac{x-y}{2}\right|\&GreaterEqual;0.7\end{array}\right..---\left[16\right]$

另一可能范例是：

应注意的是，在等式[16]中，依据使用的实现方式，所述‘0.7’可以被替换为其他更适当的值。因此，值‘0.7’应该仅仅被视为优选数学实现方式范例中的一个优选值。

优选的双曲余弦函数在硬件接收机实现方式中特别有用，因为它提供了函数Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y)的非常简单的近似值。随后，这产生新的容易实现的校正项。这与基于查找表的传统方形成直接对比。

本发明还意图的是，Sum-star方法可以以软件、固件或者硬件来实现。此外，该发明构思适用于许多应用程序，包括所有涉及Sum^*运算符的算法，诸如turbo代码。

现在参看图8，例如通式[11]是通过使用公知的运算符[12]的树结构来实现的。如图所示，运算Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y)是在树状结构的每一分支处执行的。上文提供了这一运算的可能的实现方案。有益地是，用这样的方式，本发明的最佳实施例可以被应用于公知的实现方式，以便使用该树状结构计算两个或更多指数的和的对数。

现在参看图9，图表900图示出采用依照上述发明构思的Sum^*运算的接收机的模拟性能。图9呈现了基于64载波频率正交的频分多路复用(OFDM)调制的模拟结果，其使用了16QAM合成体和瑞利衰减信道。相对于信噪比(SNR)示出了误码率(BER)，该信噪比被定义为数据码元功率相对于噪声功率。图9清楚地图示出与完全精确的实现方式相比，即使非常简单的双曲余弦函数近似也将产生极少的性能损失。在该情况下，双曲余弦近似是通过简单地采用两个线性函数实现的，正如图6中所示出。

因此，本发明还意图的是，需要计算

Sum^*(x，y)＝ln(e^x+e^y).或更一般来讲           [11]的任何应用，比如turbo解码器、BCJR解码器、turbo解调等等，均可受益于此处所述的建议Sum^*实现方式。更一般而言，该实现方式可以被应用于任何数目的估计算法和/或概率计算，其中出现诸如[11]和[12]之类的表达式。

尽管已经相对于在数字通信单元的接收机中计算指数的和的对数来说明本发明的增强实施例，但设定包括用于执行一个或多个概率计算的处理器的任何设备都可以受益于以上描述的发明构思。作为多个实施例之一，设定语音识别装置可以使用上述的概念来在处理待识别的语言信号过程中计算指数的和的对数。

然而，本发明还意图的是，此处描述的发明构思适用于任何解码器，即它适用于任何速率和任何穿孔方案。具体来讲，本发明的解码方案可以被应用于可由软输出解码器解码的任何编码数据，即任何卷积或者turbo编码器。

很清楚的是，如上所述的接收机体系结构特别是去映射器块的体系结构、以及接收(去映射)通信信号的方法倾向于提供至少一个或多个以下优点：

(i)允许去映射器的容易硬件实现；

(ii)建议的去映射器体系结构提供极低复杂性；以及

(iii)所提出的去映射器体系结构提供基于迭代解码的方法的重新配置，从而允许接收机设计者/接收通信单元将接收机运算适应到不同的映像和/或合成体类型。

还将理解的是，例如通信单元的设备以及如上所述计算指数的和的对数的方法倾向于提供至少一个或多个以下优点：

(i)使用双曲余弦方法的Sum^*运算符的建议实现方式可被用于许多不同的体系结构和应用程序，包括在通信接收机中应用的那些体系结构和应用程序。实际上，以上描述的发明构思可以被应用于需要Sum-star运算的任何地方。应用实例包括不同的迭代过程，turbo解码，BCJR解码，turbo解调等等。

(ii)使用双曲余弦方法的Sum^*运算符的建议实现方式不需要供查找表使用的额外的存储器。因此，其在硬件实现中提供了特定优点，其中存储器需要额外成本、空间和外围设备，例如用于执行测试等等。有益地是，使用双曲余弦方法的Sum^*运算符的建议实现方式同样地适用于基于软件的设计。

尽管上文中说明了本发明的具体的并且优选的实现方式，清楚的是，本领域中的普通技术人员可以容易地对这种发明构思应用进一步的变动和改进。

因此，已经提供了接收机体系结构、特别是实现去映射器功能的体系结构以及接收(去映射)通信信号的方法，其中已经减轻了现有技术方案的一些上述缺点。

Claims (18)

1.一种数字通信单元(200)，包括用于接收数字信号的数字接收机(210)，该数字接收机包含：

用于将接收的数字信号转换为数字化的解调数据的数字解调器，

与数字解调器可操作地耦合的去映射功能(400)，用于接收和去映射已调数据，以便将信道解码数据提供给迭代或者软输入解码器，

所述数字通信单元(200)特征在于：

标准化功能(412)，与去映射功能(400)可操作地耦合或者作为其部分来工作，用于将接收的解调数据标准化，从而使得标准化解调数据的去映射运算生成软输入位序列(414)，以及

组合功能(424)，用于接收外部数据(426)并且将该接收的外部数据(426，428)与软输入位序列(414)组合以生成去映射信号(434)。

2.根据权利要求1的数字通信单元(200)，其中数字通信单元(200)特征还在于与标准化功能(412)可操作地耦合的距离计算功能(416)，用于接收和计算所接收的标准化解调数据的一个或多个欧几里德距离。

3.根据权利要求2的数字通信单元(200)，其中数字通信单元(200)特征还在于细分矩阵功能(420)，用于捆束所述距离计算，以便输入到所述组合功能(424)中。

4.根据先前任一权利要求的数字通信单元(200)，其中所述组合功能(424)是加法器，用于组合对数相似值格式的信号。

5.根据先前任一权利要求的数字通信单元(200)，其中所述标准化功能(412)对接收的解调数据执行噪声标准化过程，或者对接收的解调数据执行信道标准化过程。

6.根据先前任一权利要求的数字通信单元(200)，所述数字通信单元(200)特征还在于与所述组合功能(424)可操作地耦合的处理器(432)，用于使用双曲余弦函数(320)执行指数(340)的和的对数的一个或多个概率计算。

7.根据权利要求6的数字通信单元(200)，其中所述双曲余弦函数(320)是在校正项的内部使用的，例如以ln(2.cosh(x))形式的校正项。

8.根据权利要求7的数字通信单元(200)，其中所述校正项是使用分析法实现的。

9.根据权利要求7或者8的数字通信单元(200)，其中所述校正项(320)是常数与双曲余弦函数的乘积的对数，例如：

$\ln (2\&CenterDot;\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right))$ 或 $\ln \left(\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right)\right)$

10.根据先前的权利要求6至9中的任一权利要求的数字通信单元(200)，其中所述双曲余弦函数(320)是例如使用以下中的任何一个来近似和/或实现的：高阶近似、两个或更多线性函数或者基本上如下所示的函数：

$\ln (2\&CenterDot;\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right))\&ap;\left\{\begin{array}{ccc}0.7& \mathrm{if}& \left|\frac{x-y}{2}\right|<0.7\\ \left|\frac{x-y}{2}\right|& \mathrm{if}& \left|\frac{x-y}{2}\right|\&GreaterEqual;0.7\end{array}\right.$

11.根据先前的权利要求6至10中的任一权利要求的数字通信单元(200)，其中所述指数的和的对数(340)基本上为如下形式：

${\mathrm{Sum}}^{*}(x,y)=\ln (e^x+e^y)=\frac{x+y}{2}+\ln (2\&CenterDot;\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right)).$

12.根据先前的权利要求6至11中的任一权利要求的数字通信单元(200)，其中所述指数的和的对数(340)是以树状结构来实现的。

13.依照先前任一权利要求的数字通信单元(200)，其中所述去映射功能(400)是以硬件迭代去映射器的形式实现的。

14.一种在数字接收机(210)中接收通信信号的方法，所述方法包括以下步骤：

接收数字信号；

将接收的数字信号转换为数字化解调数据；以及

去映射解调数据，以便为迭代或者软输入解码器提供信道解码数据；

所述方法特征在于以下步骤：

将接收的解调数据标准化，以致对于该标准化的解调数据的去映射运算产生软输入位序列(414)；以及

将接收的外部数据(426，428)与所述软输入位序列(414)组合，以产生去映射信号(434)。

15.根据权利要求14的在数字接收机(210)中接收通信信号的方法，其中所述方法还特征在于所述数字接收机执行以下分立的步骤：

为接收的标准化的解调数据计算一个或多个欧几里德距离；以及

通过细分矩阵功能捆束所述距离计算(420)。

16.根据权利要求14或者权利要求15的在数字接收机(210)中接收通信信号的方法，其中所述方法特征还在于以下步骤：

使用双曲余弦功能(320)计算指数的和的对数(340)。

17.根据权利要求16的在数字接收机(210)中接收通信信号的方法，其中所述使用双曲余弦函数(320)的步骤包括使用它作为校正项，例如以ln(2.cosh(x))的形式的校正项。

18.根据权利要求16或者权利要求17的在数字接收机(210)中接收通信信号的方法，其中所述使用双曲余弦函数(320)作为校正项的步骤包括计算常数与双曲余弦函数的乘积的对数，例如：

$\ln (2\&CenterDot;\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right))$ 或 $\ln \left(\cosh \left(\frac{x-y}{2}\right)\right)$

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