DE60207186T2

DE60207186T2 - Kanal- und ortsinformationsbasierte Skalierung der Viterbi-Dekodierung

Info

Publication number: DE60207186T2
Application number: DE60207186T
Authority: DE
Inventors: Joseph Paul.c/o Broadcom Corpo Lauer
Original assignee: Broadcom Corp
Current assignee: Broadcom Corp
Priority date: 2001-12-20
Filing date: 2002-12-19
Publication date: 2006-07-20
Anticipated expiration: 2022-12-20
Also published as: US20030118133A1; US7027532B2; DE60207186D1; EP1326358A1; EP1326358B1

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die Erfindung betrifft Verfahren, die zur Decodierung von faltungscodierten Daten verwendet werden, und insbesondere Ausführungsbeispiele von Verfahren zur Verbesserung der Viterbi-Decodierung.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Die Viterbi-Decodierung wird im allgemeinen als ein Verfahren zur Wiederherstellung der wahrscheinlichsten Sequenz von Informationsbits verwendet, die mit der Faltungscodierung codiert worden sind und durch die Übertragung durch einen Kommunikationskanal degradiert worden sind. Ein Viterbi-Decoder verwendet eine Trellis-Diagramm-Darstellung des Faltungscodes, um den Code als einen Satz von Zuständen und Zweigen zu modellieren. Zu einer Zeit n nimmt der Code den Zustand Sein. Die Zweige des Trellis-Diagramms bezeichnen zulässige Übergänge zwischen Zuständen. Bei der Viterbi-Decodierung ist jedem Zustand und jedem Übergang zwischen Zuständen (Zweig) eine Metrik zugeordnet. Die Metrik reflektiert die Wahrscheinlichkeit, dass der Code aufgrund der vorgegebenen empfangenen Bits diesen Zustand zu diesem Zeitpunkt einnimmt. Im Allgemeinen impliziert ein höherer Metrikwert, dass ein Zustand zu diesem Zeitpunkt weniger wahrscheinlich ist, obwohl niedrigere Werte für weniger wahrscheinliche Zustände in äquivalenter Weise benutzt werden können. Wenn man die Zustandsmetrik bei der Zeit n – 1 benutzt, wird die Metrik für jeden möglichen nächsten Zustand zu der Zeit n durch den dreistufigen Viterbi-Algorithmus (three step Viterbi algorithm) berechnet. In dem dreistufigen Viterbi-Algorithmus werden die Pfadmetriken, die die Wahrscheinlichkeit des Eintretens in einen Zustand von einem zulässigen Pfad repräsentieren, addiert. Die Pfadmetriken für verschiedene Pfade werden verglichen, und die niedrigste Metrik wird dann als der wahrscheinlichste Pfad ausgewählt. Durch die Verwendung dieses Addier-, Vergleichs-, Auswahlalgorithmus kann ein Viterbi-Decoder die wahrscheinlichste Sequenz an Informationsbits bestimmen, indem die Sequenz der Zweige verfolgt wird, die die maximale Wahrscheinlichkeit hat, wobei dies zu einem bestimmten Zustand führt. Die Viterbi-Decodierung ist zwar einfacher als iterative Formen der Decodierung wie z.B. MAP (Maximum A Posteriori) oder die Soft-Viterbi-Decodierung, aber im Allgemeinen zeigt sie keine so gute Performanz. Deshalb besteht eine Notwendigkeit auf dem Fachgebiet bezüglich einer verbesserten Viterbi-Decodierung, die weniger komplex als die iterativen Formen der Decodierung ist.
Die EP 0 465 428 A1 befasst sich mit der Übertragung oder der Aufzeichnung eines digitalen Signals mit Hilfe der digitalen Amplituden- und Phasenmodulation, insbesondere mit der Aufzeichnung in und der Reproduktion davon aus einem magnetischen Aufzeichnungsmedium. Ein digitales amplituden-/phasenmoduliertes Signal, das demoduliert werden soll, wird im Allgemeinen von den nichtlinearen Amplitudencharakteristiken und den Auswirkungen einer ungewollten Jitter- und Envelope-Schwankung beeinträchtigt. Als Folge davon wird die Fehlerrate der decodierten Daten ansteigen. Zur Kompensation wird das Viterbi-Decodier-Verfahren unter Verwendung eines gewichteten Abstandswertes verwendet, der durch die Multiplikation eines euklidischen Abstands zwischen dem Signalpunkt eines Wiedergabesignals und dem Bezugspunkt jedes Codes mit einem positiven Gewichtungsfaktor berechnet wird, der kleiner bestimmt wird, wenn sich der Codebezugspunkt weiter weg von dem Nullpunkt eines Koordinatensystems befindet. Folglich kann der gewichtete Abstand jedes Wiedergabesignalpunkts von seinem entsprechenden Bezugspunkt ungefähr einheitlich sein, wodurch im Allgemeinen ein weniger fehlerhaftes Decodieren gewährleistet wird.
ZUSAMMENFASSUNG DER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE DER ERFINDUNG
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine verbesserte Viterbi-Decodierung bereitzustellen, die weniger komplex ist.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren, das die Merkmale gemäß Anspruch 1 aufweist, und eine Signalverarbeitungs-Vorrichtung erzielt, die die Merkmale gemäß Anspruch 5 aufweist. Bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Unteransprüchen definiert.
In einer Ausführungsform der Erfindung veranschaulicht die Offenbarung ein Verfahren zum Berücksichtigen der Geometrie einer Signalkonstellation, die einige Bits fehleranfälliger als andere macht. Die Chancen, dass ein Bit fehlerhaft ist, hängen von der Lage des Bits in Bezug auf die anderen Bits in der Konstellation ab. Wenn benachbarte Konstellationspunkte an einem bestimmten Ort den gleichen Bitwert aufweisen, ist es weniger wahrscheinlich, dass sie fehlerhaft sind, als wenn die Konstellation benachbarte Bits mit entgegengesetzten Werten aufweisen würde. Es ist mehr Abweichung notwendig, um im ersten Fall einen Fehler zu verursachen, bei dem benachbarte Symbolkonstellationspunkte den gleichen Wert aufweisen. Ein vorgegebener Betrag an Rauschabweichung im ersten Fall kann keinen Fehler erzeugen, wohingegen in dem zweiten Fall der exakt gleiche Betrag an Rauschabweichung einen Fehler verursachen kann. Diese Tatsache kann in den Zweigmetriken reflektiert werden, die von einem Viterbi-Decoder verwendet werden, was zu einer Verbesserung der Decoderperformanz führt.
In einer anderen Ausführungsform der Erfindung wird zusätzlich zu der Information über den Ort des Punktes in der Konstellation noch das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) eines empfangenen Signals verwendet, um die Zweigmetriken so zu skalieren, dass das Decodieren die tatsächliche Kanalperformanz genauer modelliert. Zusätzlich zur genaueren Modellierung der Ortsinformation durch das Skalieren der Zweigmetriken kann das weitere Skalieren der Zweigmetriken gemäß dem SNR die Decodierfähigkeit weiter verbessern.
In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist ein Verfahren zur Viterbi-Decodierung offenbart. Ein abgetastetes Signal wird empfangen. Eine Hard Decision wird getroffen, welchen Konstellationspunkt das abgetastete Signal repräsentiert. Ein Skalierfaktor (k) wird entsprechend dem Hard Decision Punkt bestimmt, und der Skalierfaktor (k) und die Hard Decision werden einem Viterbi-Decoder zugeführt.
In noch einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung wird ein Verfahren zur Signaldecodierung offenbart. Ein empfangenes Signal wird aufgenommen. Das empfangene Signal wird auf einen Punkt in einer Signalkonstellationsebene quantisiert, um einen quantisierten Punkt bereitzustellen. Eine Hard Decision wird dahingehend getroffen, welchen Konstellationspunkt der quantisierte Punkt repräsentiert. Skalierungsfaktoren (ks), die mit jedem Konstellationspunkt assoziiert sind, werden bestimmt. Die Skalierungsfaktoren und der Hard Decision Punkt werden verwendet, um die Decodermetriken zu bestimmen, und die Decodermetriken und die quantisierten Punkte werden einem Viterbi-Decoder bereitgestellt.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die Merkmale, Ausführungsformen und Vorteile der vorliegenden Erfindung, die in der obigen Zusammenfassung beschrieben worden sind, werden im Hinblick auf die nachfolgende Beschreibung, die angehängten Ansprüche und die beigefügten Zeichnungen besser verständlich, wobei:
1 eine grafische Veranschaulichung einer Umgebung ist, in der Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung verwendet werden können.
2 eine grafische Veranschaulichung einer 16-Quadratur-Amplituden-Modulation(QAM)-Signalkonstellation ist.
3 eine grafische Veranschaulichung einer Hard Decision Decodierung in zwei Kanälen ist, die unterschiedliche Signal-Rausch-Verhältnisse aufweisen.
3A eine grafische Veranschaulichung eines Abschnitts eines Trellis-Diagramms ist, das eine Hamming-Metrik veranschaulicht.
4 eine grafische Darstellung einer Rauschverteilung für einen Kanal ist, der eine 'Additive White Gaussian Noise (AWGN)'-Rauschverteilung aufweist.
5 eine grafische Veranschaulichung der Decodierung mit Kanalinformationen ist.
6 eine grafische Veranschaulichung der Decodierung mit Kanal- und Ortsinformationen ist.
7 eine grafische Veranschaulichung der Ortsinformation ist, die in einer 16-QAM-Konstellation integriert ist.
8 eine grafische Veranschaulichung der Ortsinformation ist, die in einer 64-QAM-Konstellation integriert ist.
9 ein Blockdiagramm auf einem hohen Level eines Systems für die Viterbi-Decodierung mit Kanal- und Ortsinformationen ist.
10 ein Blockdiagramm eines Demapper ist, wie er in 9 veranschaulicht ist.
11 ein Blockdiagramm des Viterbi-Decoders ist, wie er in 9 veranschaulicht ist.
12 ein Blockdiagramm des Designs der Addier-, Vergleichs-, Auswahlmaschine von 11 ist.
13A eine grafische Darstellung ist, die die Decoderperformanz hinsichtlich der Bit-Fehlerrate gegenüber dem Signal-Rausch-Verhältnis für eine Hard Decision vergleicht, wobei mit Kanalinformationen und mit Kanal- und Ortsinformationen decodiert wird.
13B eine grafische Darstellung ist, die die Decoderperformanz hinsichtlich der Bit-Fehlerrate gegenüber dem Signal-Rausch-Verhältnis für eine Hard Decision vergleicht, wobei mit Kanalinformationen und mit Kanal- und Ortsinformationen decodiert wird.
13C eine grafische Darstellung ist, die die Decoderperformanz hinsichtlich der Bit-Fehlerrate gegenüber dem Signal-Rausch-Verhältnis für eine Hard Decision vergleicht, wobei mit Kanalinformationen und mit Kanal- und Ortsinformationen decodiert wird.
13D eine grafische Darstellung ist, die die Decoderperformanz hinsichtlich der Bit-Fehlerrate gegenüber dem Signal-Rausch-Verhältnis für ei ne Hard Decision vergleicht, wobei mit Kanalinformationen und mit Kanal- und Ortsinformationen decodiert wird.
GENAUE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE DER ERFINDUNG
Dementsprechend veranschaulichen die aufgelisteten Figuren, die Beschreibung und die beigefügten Ansprüche verschiedene Ausführungsbeispiele der Erfindung, um die erfinderischen Konzepte der hier offenbarten Erfindung zu lehren.
1 ist eine grafische Veranschaulichung einer Umgebung, in der Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung arbeiten können. Die bei 101 veranschaulichte Umgebung ist ein Datenverteilungssystem, wie es etwa in einem Kabelfernsehen-Verteilungssystem vorgefunden werden kann.
In 1 werden Daten zu dem Übertragungssystem von einer Informationsquelle 103 bereitgestellt. Zu Zwecken der Veranschaulichung sei angenommen, dass die Informationsquelle, die in 1 gezeigt ist, eine Kabelfernsehensystem-Kopfstelle ist, die Videodaten für Endbenutzer bereitstellt. Aber Ausführungsbeispiele der Erfindung sind nicht auf eine spezielle Art von Informationsquelle beschränkt, und jede andere Datenquelle könnte äquivalent als Ersatz dienen.
Ein Formatierer 105 nimmt Daten von der Informationsquelle 103 auf. Die von der Informationsquelle 103 bereitgestellten Daten können analoge oder digitale Signale umfassen, wie etwa (aber nicht beschränkt auf) Videosignale, Audiosignale und Datensignale. Der Formatierer-Block 105 formatiert die empfangenen Daten in eine geeignete Form, wie z.B. die Daten, die bei 107 veranschaulicht sind. Die formatierten Daten 107 werden dann einem Kanalcodierer 109 bereitgestellt. Der Kanalcodierer 109 codiert die ihm bereitgestellten formatierten Daten 107. In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung kann der Kanalcodierer 109 eine Codierung zur Verbesserung der Performanz über den Kanal bereitstellen.
Der Kanalcodierer 109 stellt die codierten Daten einem Sender 111 bereit. Der Sender 111 überträgt die codierten Daten, die von dem Kanalcodierer 109 bereitgestellt worden sind, zum Beispiel unter Verwendung einer Antenne 113. Das von der Antenne 113 übertragene Signal wird von einem Weiterübertragungssatelliten (relay satellite) 115 aufgenommen und dann zurück zu einer terrestrischen Aufnahmeantenne wie z.B. eine Bodenstationsantenne 117 übertragen. Die Bodenstationsantenne 117 sammelt das Satellitensignal und stellt das gesammelte Signal einem Empfänger 119 bereit. Der Empfänger 119 verstärkt und demoduliert/erfasst das Signal auf geeignete Weise und stellt das erfasste Signal einem Decoder 121 bereit.
Der Decoder 121 wird im Wesentlichen den Prozess des Kanalcodierers 109 umkehren und die Daten 123 wiederherstellen, die eine gute Schätzung der Daten 107 darstellen sollten, die gesendet worden sind. Der Decoder 121 kann eine Vorwärts-Fehlerkorrektur (FEC; Forward Error Correction) verwenden, um Fehler in dem empfangenen Signal zu korrigieren. Die Daten 123, die von dem Decoder bereitgestellt werden, werden dann einer Formatierungseinheit 125 bereitgestellt, die die empfangenen Daten zur Verwendung durch eine Nachrichtensenke, wie z.B. den Fernseher, der bei 127 veranschaulicht ist, vorbereitet.
2 ist eine grafische Veranschaulichung einer 16-QAM-Signalkonstellation. Eine 16-QAM-Signalkonstellation umfasst 16 Punkte, die mit vier Bits kenntlich gemacht (labeled) sind. Aus Gründen der Bequemlichkeit sind zwei Bits verwendet, um die X-Dimension der Konstellation kenntlich zu machen, und zusätzliche zwei Bits werden verwendet, um die Y-Dimension der Konstellation kenntlich zu machen. In der X-Dimension sind die Punkte mit 00, 01, 11 und 10 benannt, wie bei 201 veranschaulicht ist. Die beiden Bits 201 umfassen die zwei höchstwertigen Bits, die jeden Punkt definieren. Die Punkte in der Y-Dimension können in ähnlicher Weise benannt sein, wie bei 203 gezeigt ist. Demgemäß wird ein Etikett (label) für einen Punkt 205 durch das Lesen zuerst der X-Dimension-Bits (11) und zweitens der Y-Dimension-Bits (01) generiert. Dem Punkt 205 wird dadurch ein Wert von 1101 zugeordnet, wie in 2 veranschaulicht ist.
Obwohl die hier offenbarten Verfahren mit jeder Dimensionssignalkonstellation verwendet werden können, wird zur Vereinfachung der Offenbarung eine einzige Dimension veranschaulicht. Entsprechend sind die Beispiele in 3 nur unter Verwendung der X-Dimension veranschaulicht. Die Analyse kann natürlich auf jede Anzahl von Dimensionen oder Punkten ausgeweitet werden.
3 ist eine grafische Veranschaulichung einer Hard Decision Decodierung in zwei Unterkanälen, die unterschiedliche Signal-Rausch-Verhältnisse (SNR-Verhältnisse) aufweisen. Im Unterkanal 301 beträgt das Signal-Rausch-Verhältnis 13 dB (Dezibel). In dem zweiten Unterkanal 302 beträgt das Signal-Rausch-Verhältnis 0 dB. Zu Zwecken der Veranschaulichung ist der Punkt x₁ der auf dem Unterkanal 301 empfangen wird, bei 305 veranschaulicht. Der Punkt x₂, der auf dem Unterkanal 302 empfangen wird, ist bei 307 veranschaulicht.
Wenn eine einfache Hard Decision Viterbi-Decodierung verwendet würde, dann fällt der Punkt 305 in dem Unterkanal 301 in den Entscheidungsbereich (decision range) 309, der in 3 durch die schraffierte Fläche gekennzeichnet ist, und folglich würde ihm ein Wert von 00 zugeordnet. In ähnlicher Weise würde dem Punkt 307 im Unterkanal 302, der in den Entscheidungsbereich 311 fällt, der Wert von 01 zugeordnet.
Die Metriken, die mit dem Erzeugen eines Bit-Fehlers im Unterkanal 301 assoziiert sind, sind so, wie sie in der Gleichung 1, 2, 3 und 4 veranschaulicht sind. Die Gleichung 1 impliziert, dass der Hamming-Abstand D zwischen dem empfangenen Punkt x in der höchstwertigen Bit-(MSB; most significant bit)-Position und Null gleich 0 ist. Die Gleichung 2 impliziert ebenfalls, dass der Hamming-Abstand zwischen dem empfangenen Punkt x und einem niedrigstwertigen Bit (LSB; least significant bit) von 0 ebenfalls 0 ist. Die Gleichung 3 impliziert, dass der Hamming-Abstand zwischen dem empfangenen Punkt x und einem MSB von 1 gleich 1 ist. Die Gleichung 4 impliziert, dass der Hamming-Abstand zwischen dem empfangenen Punkt x und einem LSB von 1 gleich 1 ist. Dieser Typ von Abstandsmetrik, bei dem nur die Werte von 1 und 0 erlaubt sind, wird als Hamming-Metrik bezeichnet. Eine Hamming-Metrik, die zwischen zwei Größen genommen wird, ist 0, wenn die Größen gleich sind, und ist 1, wenn diese nicht gleich sind. Die Gleichungen können in äquivalenter Weise auch als Abstände betrachtet werden, wobei eine "0" einem Nullabstand zwischen dem postulierten Punkt und der Hard Decision entspricht und eine "1" einen Nicht-Null-Abstand zwischen dem postulierten Punkt und dem Hard Decision Punkt repräsentiert.
In ähnlicher Weise impliziert die Metrikgleichung 5 im Hinblick auf den Unterkanal 302, dass der Abstand zwischen dem empfangenen Punkt x und einem MSB von 0 gleich 0 ist, weil die Hard Decision lautet, dass das MSB 0 ist. Die Gleichung 7 impliziert, dass der Abstand zwischen einem MSB von 1 und der Hard Decision gleich einer 1 ist, weil die Hard Decision angibt, dass das MSB nicht gleich einer 1 ist. In ähnlicher Weise impliziert die Gleichung 6, dass der Abstand zwischen dem Hard Decision LSB und 0 gleich 1 ist (d.h. ein Nicht-Null-Abstand). Die Gleichung 8 impliziert, dass der Abstand zwischen dem empfangenen LSB und 1 gleich 0 ist, weil die Hard Decision der LSB-Position einen Wert von 1 zuordnet.
Mit anderen Worten, wenn eine Hard Decision getroffen wird, ist die Metrik 0, wenn die Hard Decision mit dem postulierten Punkt in der Metrikgleichung übereinstimmt, und ist 1, falls sie nicht damit übereinstimmt. Auf solch eine Weise wird den Metriken ein Wert von 0 oder 1 zugeordnet.
Ein Problem bei der Hamming-Metrik-Lösung ist dasjenige, dass der Wert der Metrikgleichung unabhängig von der Stärke des empfangenen Signals entweder 0 oder 1 ist. Aber bei den Beispielen, die beim Unterkanal 301 gezeigt sind, ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Hard Decision korrekt ist, größer als bei dem Beispiel, das bei dem Unterkanal 302 gezeigt ist. Dies liegt daran, weil in dem Unterkanal 301 das Signal-Rausch-Verhältnis 13 dB beträgt und das Signal im Verhältnis zu dem Rauschen viel stärker ist als dasjenige, das im Unterkanal 302 vorhanden ist, und deshalb ist es wahrscheinlicher, dass es ein korrekter Wert ist. Mit anderen Worten, je stärker das Signal im Verhältnis zum Rauschen ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass es korrekt ist. Eine Hamming-Metrik besitzt aber keinen Mechanismus, um das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) des Kanals zu berücksichtigen. Folglich muss das Hamming-Metrik-Schema modifiziert werden, um das SNR, das in dem Kanal vorhanden ist, zu berücksichtigen. Eine derartige Modifikation würde die Tatsache wider spiegeln, dass ein Wert, der in dem Unterkanal 301 empfangen wird, aufgrund der größeren Signalstärke mit größerer Wahrscheinlichkeit korrekt ist, als ein Wert, der in dem Unterkanal 302 empfangen wird. Deshalb ist ein Fehler im Unterkanal 301 ein weniger wahrscheinliches Ereignis als ein Fehler in dem Unterkanal 302. Ein Beispiel eines Schemas, bei dem das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) des Kanals berücksichtigt wird, ist in 5 veranschaulicht.
3A ist eine grafische Veranschaulichung eines Abschnitts eines Trellis-Diagramms, das eine Hamming-Metrik veranschaulicht. In 3A kann von dem Zustand So in den Zustand S eingetreten werden, indem eine Eingangs-Bit-Sequenz von 00 (323) empfangen wird. In den Zustand S kann auch von dem Zustand S, eingetreten werden, indem eine Eingangs-Bit-Sequenz 11 (325) empfangen wird. Dementsprechend ist die Berechnung der Hamming-Metrik einfach. Der Unterschied zwischen der empfangenen Eingangssequenz 321 (die die Bits B₁ und B₀ umfasst) wird auf einer Bit-um-Bit-Basis überprüft und mit den Eingangssequenzen 323 und 325 verglichen, die notwendig sind, um einen Übergang in den Zustand S zu verursachen. Jeder Ortsequenz (place sequence), in der sich die Sequenz 321 von der Sequenz 323 unterscheidet, wird ein Wert von 1 zugeordnet. Deshalb ist die Metrik für den Übergang von S₀ zu S gleich 0, wenn das Eingangsbit B₁ 0 ist und das Eingangsbit B₀ 0 ist. Der Wert der Metrik ist gleich einer 1, wenn nur eines der Bits B₁ oder B₀ gleich 1 ist. Und der Wert der Zweigmetrik ist gleich 2, wenn beide Bits B₁ und B₀ gleich 1 sind. Je höher der Wert für die Zweigmetrik ist, desto weniger wahrscheinlich ist es, dass dieser Übergang genommen worden ist. In ähnlicher Weise wird zur Berechnung der Zweigmetrik für einen Übergang vom Zustand S₁ in den Zustand S der Unterschied zwischen der Sequenz 11, d.h. 325, und der Eingangssequenz 321 berechnet. Wenn die Eingänge B₁ und B₀ beide jeweils 1 sind, dann stimmt die Eingangssequenz mit der Sequenz 325 überein und die Metrik ist 0. Wenn eines der Eingangsbits B₁ oder B₀ gleich 1 ist, dann ist der Wert der Metrik für einen Übergang zwischen dem Zustand S₁ und S gleich einer 1. Wenn die Eingangssequenz 321 gleich 00 ist, dann ist die Zweigmetrik für einen Übergang zwischen dem Zustand S₁ und S gleich 2. Wenn die Zweigmetriken einmal bestimmt sind, können sie in dem Addier-, Vergleichs- und Auswahlmechanismus des Viterbi-Algorithmus verwendet werden. Obwohl das Addier-Abstands-Verfahren zur Berechnung der Zweig-Hamming-Metrik einfach ist, können andere Verfahren eine bessere Decoder performanz erzielen. Dies liegt daran, weil die Hamming-Metriken jeden Bit-Fehler als gleich wahrscheinlich wie jeden anderen Bit-Fehler behandeln. Das Hamming-Metrik-Verfahren berücksichtigt nicht, dass einige Bits zuverlässiger sein können als andere. Wenn Informationen zur Verfügung stehen, dass einige Bits zuverlässiger als andere sind, können diese genutzt werden, um die Decoderperformanz zu verbessern.
Zweigmetriken repräsentieren im Allgemeinen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Übergang (d.h. Zweig) zwischen Zuständen genommen wird. Demgemäß ist die Wahrscheinlichkeit eines Übergangs zwischen mehreren Zuständen proportional zu dem Produkt der Wahrscheinlichkeiten von Übergängen, die die beiden Endzustände miteinander verknüpfen. Mit anderen Worten, wenn ein Übergang zwischen einem Zustand A und einem Zustand C auftritt und der wahrscheinlichste Pfad zwischen A und C gleich A, B, C ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit des Übergangs zwischen dem Zustand A und dem Zustand C gleich der Wahrscheinlichkeit des Übergangs zwischen dem Zustand A und dem Zustand B mal der Wahrscheinlichkeit des Übergangs zwischen dem Zustand B und dem Zustand C. Dies ist im Wesentlichen die Argumentation hinter der Funktionsweise des Viterbi-Decoders.
Da die Wahrscheinlichkeit des Übergangs zwischen Zuständen eine Multiplikation der Wahrscheinlichkeiten des Übergangs durch Zwischenzustände umfasst, werden Wahrscheinlichkeiten in einem Viterbi-Decoder im Allgemeinen in logarithmischen (log) Termen ausgedrückt. Die Wahrscheinlichkeiten in einem Viterbi-Decoder werden im Allgemeinen in logarithmischen Termen ausgedrückt, so dass statt der Notwendigkeit der Multiplikation von Übergangswahrscheinlichkeiten eine äquivalente Operation des Addierens von Logarithmen von Übergangswahrscheinlichkeiten verwendet werden kann. Die Multiplikation ist eine komplexe elektronische Operation, und durch deren Ersetzung durch eine Addieroperation, wie z.B. die Addition von logarithmischen Wahrscheinlichkeiten, kann die Geschwindigkeit der Berechnungen verbessert werden.
Wenn P so definiert wird, dass es gleich der Wahrscheinlichkeit eines Übergangs zwischen Zuständen ist, dann ist
Die Gleichung 9 repräsentiert den log der Wahrscheinlichkeit des Empfangens eines fehlerhaften Bit. Q ist eine Funktion, die später beschrieben wird, und die bei dem Wert
evaluiert wird, wobei d der Abstand zwischen zwei Konstellationspunkten und die Standard-Abweichung des Rauschens ist. Zu Zwecken der vorliegenden Offenbarung wird angenommen, dass das Rauschen eine Additive White Gaussian Noise (AWGN) ist. Die Q-Funktion ist der Bereich unter dem Anfangspunkt einer Gaußschen Verteilung, deren allgemeine Form in 4 veranschaulicht ist.
4 ist eine grafische Darstellung einer Rauschverteilung für einen Signalkanal, der eine Additive White Gaussian Noise (AWGN) aufweist, wobei die "Q"-Funktion veranschaulicht ist. Die Gaußsche Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion ist allgemein bei 401 gezeigt. Die Q-Funktion, die bei einem Wert x evaluiert wird, repräsentiert die Wahrscheinlichkeit, dass eine beliebige Variable mit Gaußscher Verteilung größer als x ist. Die Q-Funktion, die die Wahrscheinlichkeit repräsentiert, dass die AWGN genügend groß ist, um einen Bit-Fehler zu verursachen, ist allgemein bei 403 veranschaulicht. Die Q-Funktion gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Rauschsignal mit einem Wert, der größer als der Punkt 405 ist, welches die Bit-Fehlerschwelle ist, vorhanden sein wird und folglich einen Fehler in dem empfangenen Bit verursachen wird. Mit anderen Worten, das Rauschen ist bei Werten, die größer als der Punkt 405 sind, so stark, dass es einen Bit-Fehler verursacht, wenn es zu dem übertragenen Punkt addiert wird. In Kanälen, in denen das Signal stark ist und das SNR hoch ist, bewegt sich der Punkt 405 nach rechts, was angibt, dass ein größeres Rauschen notwendig ist, um einen Fehler zu verursachen, und dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Rauschen genügend groß ist, um einen Fehler verursachen zu können, niedrig ist. In Kanälen mit niedrigeren SNRs bewegt sich der Punkt 405, der in 4 veranschaulicht ist, nach links, was angibt, dass ein geringeres Rauschen einen Fehler in einem empfangenen Bit verursachen kann, und dass die Wahrscheinlichkeit von genügend Rauschen zur Verursachung eines Fehlers hoch ist. Durch die Verwendung von gewöhnlichen Hamming-Metriken werden die Informationen, die dem Ort des Punkts 405 innewohnen, d.h. die Q-Funktion, nicht verwendet. Die Gleichung 9 imp liziert, dass das Signal-Rausch-Verhältnis eines Kanals verwendet werden kann, um die Zweigmetriken der Gleichungen 1 bis 8 zu skalieren. Ein derartiges Skalieren ist in 5 veranschaulicht.
Das Signal-Rausch-Verhältnis eines Kanals erlaubt es, dass (d/2) berechnet werden kann. Der Wert von (d/2) erlaubt die Berechnung des Wertes von log P wie in der Gleichung 9. Der Wert für log P kann auf eine Anzahl von Bits quantifiziert werden, was verwendet werden kann, um den Skalierfaktor für die Zweigmetriken unter gegebenen Signal-Rausch-Bedingungen zu bestimmen.
5 ist eine grafische Veranschaulichung der Decodierung mit Kanalinformationen. In 5 sind die Gleichung 3 und die Gleichung 4 von 3 in die Gleichungen 3A und 4A geändert worden, um die Kanal-SNR-Informationen zu berücksichtigen. In der Gleichung 3A ist der Wert der Zweigmetrik auf 4 erhöht worden, was anzeigt, dass das Empfangen eines MSB, das fehlerhaft ist, aufgrund des starken Signals, das von dem Kanal bereitgestellt wird, weniger wahrscheinlich ist.
6 ist eine grafische Veranschaulichung der Decodierung mit Kanal- und Ortsinformationen. Zur Veranschaulichung der Ortsinformationen sei der empfangene Punkt 601 in dem Unterkanal-302-Diagramm berücksichtigt. Wenn der Punkt 601 empfangen wird, wird ihm ein Wert von 01 zugeordnet, das heißt, eine Hard Decision wird getroffen, dass Punkt 613 übertragen wurde. Der Punkt 613 kann tatsächlich falsch sein, wobei er einen Fehler in einem oder in beiden empfangen Bits aufweist. Wenn das höchstwertige Bit von 601 fehlerhaft ist, dann wurde 603 höchstwahrscheinlich gesendet. Wenn 601 einen Fehler in dem LSB aufwies, dann wurde höchstwahrscheinlich 605 gesendet. Im Gegensatz dazu sei Punkt 607 im Unterkanal 301 betrachtet. Dem Punkt 607 wird ein Wert von 00 zugeordnet, das heißt, eine Hard Decision, dass der Punkt 615 übertragen wurde, wird getroffen. Wenn Punkt 615 tatsächlich fehlerhaft ist, dann musste das LSB oder das MSB des empfangenen Punktes 607 fehlerhaft sein. Wenn das LSB des Punktes 607 fehlerhaft war, dann wurde 609 höchstwahrscheinlich übertragen. Aber wenn im Gegensatz dazu der Punkt 607 einen Fehler in dem MSB aufwies, dann wurde 611 höchstwahrscheinlich übertragen. Wie in 6 gesehen werden kann, ist der Betrag an Rauschen, der notwendig ist, um Punkt 611 in den Punkt 607 umzuwandeln, beträchtlich höher als der Betrag an Rauschen, der notwendig ist, um den Punkt 609 in den Punkt 607 umzuwandeln. Folglich zeigt ein Fehler in dem empfangenen Bitmuster von 607 an, dass die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers für das LSB größer ist als für das MSB. Die größere Fehlerwahrscheinlichkeit in dem höchstwertigen Bit wird in den Zweigmetrikgleichungen 3B und 4B reflektiert.
Die Metrikgleichungen können deshalb durchgeführt werden, um den Einfluss von sowohl der Signalstärke als auch der Ortsinformation der empfangenen Bitkonstellation widerzuspiegeln. Der Wert von 4 der Metrikgleichung 4B zeigt an, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fehler in dem niedrigstwertigen Bit, das empfangen wurde, erzeugt wurde (d.h. eine "0" wurde in eine "1" ungewandelt), geringer ist als die Wahrscheinlichkeit eines Bit-Fehlers in dem Unterkanal 302, der einen maximalen Metrikwert von 1 aufweist. Dies spiegelt wider, dass das Signal-Rausch-Verhältnis an dem Kanal 13 dB ist, was viel höher ist als dies bei dem Unterkanal 302 der Fall ist.
Der Metrikwert für die Gleichung 3B ist gleich 7, was sowohl angibt, dass das Signal-Rausch-Verhältnis im Unterkanal 301 höher ist als im Unterkanal 302, als auch dass, um einen Fehler in dem höchstwertigen Bit zu erzeugen, der Konstellationspunkt um einen größeren Abstand abweichen wird als für einen Fehler in dem niedrigstwertigen Bit. Diese größere Abweichung zur Erzeugung eines MSB-Fehlers stellt eine größere Rauschunempfindlichkeit und folglich die verringerte Wahrscheinlichkeit eines MSB-Fehlers bereit. Die niedrigere Wahrscheinlichkeit spiegelt sich in dem höheren Wert der Metrik wider, d.h. 7, wie in der Gleichung 3B veranschaulicht ist. Die höherwertigen Metriken zeigen die Kosten für die Erzeugung eines Fehlers an. Die Kosten sind umgekehrt proportional zur Wahrscheinlichkeit.
Nun wird Unterkanal 302 betrachtet. Der Punkt 601 wird in dem Entscheidungsbereich 617 empfangen und ihm wird der Wert von 01 zugeordnet. Das heißt, wenn ein Fehler in dem höchstwertigen Bit aufgetreten ist, dann wurde der Punkt 603 höchstwahrscheinlich übertragen. Die Punkte 603 und 613 sind durch einen Abstand d voneinander getrennt. In ähnlicher Weise war dann, wenn ein Fehler in dem niedrigstwertigen Bit erzeugt wird, der Punkt, der als Punkt 613 interpretiert wurde, höchstwahrscheinlich Punkt 605, als er übertragen wurde. Die Punkte 605 und 613 sind durch einen Abstand d voneinander getrennt.
Im Gegensatz dazu werden nun der Unterkanal 301 und der Punkt 615 betrachtet. Wiederum ist der Abstand, der mit einem Fehler in dem niedrigstwertigen Bit assoziiert ist (d.h. zwischen dem Punkt 615 und 609) gleich einem Abstand d. Aber wenn das höchstwertige Bit fehlerhaft ist, dann wurde der empfangene Punkt, der als 615 interpretiert wurde, wahrscheinlich als Punkt 611 übertragen und war durch Rauschen um einen Abstand von 2d verschoben worden, um den Fehler zu verursachen. Diese Art von Ortsinformation kann ausgenutzt werden, um die Zuverlässigkeit der empfangenen Bits und die Wahrscheinlichkeit, dass sie korrekt sind, zu bewerten. Da die Entscheidungen, die getroffen werden, Hard Decisions sind, weiß der Viterbi-Decoder nur, dass ein Punkt, der empfangen wurde, den Wert von 00 erhalten hat, und weiß nichts darüber, wo sich der Punkt in dem Entscheidungsbereich 619 befand. Demgemäß ist der Abstand, der verwendet werden wird, um den Beitrag des Orts zu der Gesamtzuverlässigkeit des empfangenen Wertes zu berechnen, der Abstand von dem übertragenen Punkt zu dem nächstgelegenen Rand des Entscheidungsbereichs, der der Hard Decision, die getroffen wurde, entspricht.
Wenn zum Beispiel Punkt 609 übertragen worden wäre und eine Hard Decision getroffen worden wäre, dass Punkt 615 empfangen worden war, dann muss sich der Punkt 609 in den Entscheidungsbereich 619 bewegt haben, d.h. einen minimalen Abstand von d/2. Im Gegensatz dazu ist der Abstand zwischen Punkt 611 und dem Entscheidungsbereich 619 ein Abstand von 3d/2. Folglich ist die log-Wahrscheinlichkeit für das LSB gleich dem Log Q(d/2). Der log von P für das MSB ist gleich dem Log Q (3d/2d). Die log-Wahrscheinlichkeit kann verwendet werden, um die Zweigmetriken zu skalieren. Deshalb weist die Metrik zum Erzeugen eines Fehlers in dem niedrigstwertigen Bit eine Gewichtung von 4 auf, wie dies in der Gleichung 4B widergespiegelt ist. Die Metrik zum Erzeugen eines Fehlers in dem höchstwertigen Bit besitzt eine Gewichtung von 7, wie dies in der Gleichung 3B veranschaulicht ist.
Durch die Verwendung der Ortsinformation und der Signalstärkeinformation kann ein zusätzlicher Decodier-Spielraum von 1 bis 2 dB bei dem Fall realisiert werden, bei dem keine von beiden benutzt wird. Durch das Kennen des Aufbaus der Signalkonstellation und des Signal-Rausch-Verhältnisses kann der (d/2)-Wert für den Kanal berechnet werden. Die Ortsinformation, die durch die Konstruktion der Signalkonstellation vorgegeben ist, kann alleine oder zusammen mit der Signal-Rausch-Verhältnis-Information verwendet werden, um die Zweigmetriken zu skalieren. Die Ortsinformation ermöglicht die Addition eines Skalierfaktors k zur Gleichung 9, das heißt Log P = Log Q(kd/2). Der d/2-Abschnitt der Gleichung repräsentiert die Signal-Rausch-Verhältnis-Information, und der k-Abschnitt repräsentiert die Ortsinformation. Die verschiedenen Werte von k können vorher berechnet und in einer Nachschlagetabelle gespeichert werden.
7 ist eine grafische Veranschaulichung der Ortsinformation, die in eine beispielhafte 16-QAM-Konstellation integriert ist. Die beispielhafte QAM-Konstellation ist bei 701 veranschaulicht. Die entsprechenden berechneten k-Werte sind in der Nachschlagetabelle 703 veranschaulicht. Das heißt, für eine Hard Decision von 00 ist k_MSB 3 und k_LSB ist 1. Für eine Hard Decision von 01 ist k_MSB gleich 1 und k_LSB ist gleich 1. Für eine Hard Decision von 11 ist k_MSB gleich 1 und k_LSB ist gleich 1. Für eine Hard Decision von 10 ist k_MSB gleich 3 und k_LSB ist gleich 1.
8 ist eine grafische Veranschaulichung der Ortsinformation, die von einer beispielhaften QAM-Konstellation 801 abgeleitet ist. In 8 ist die beispielhafte 64-QAM-Konstellation allgemein bei 801 dargestellt. Die verschiedenen Werte für k sind in der Tabelle 803 veranschaulicht. Wie aus der Tabelle ersichtlich wird, sind die Werte für k von der Bitposition innerhalb der Signalkonstellation, d.h. der Ortsinformation in der 64-QAM-Konstellation 801 abhängig. Wenn zum Beispiel eine Hard Decision getroffen wird, dass der empfangene Punkt ein 000 ist, dann ist die Gewichtung des höchstwertigen Bits k_MSB gleich 7. Damit das MSB des Punktes 805 fehlerhaft ist, ist statt des Punktes 805, der der tatsächlich übertragene Punkt ist, der nächstliegende Punkt, in dem das MSB eine 1 anstatt eine 0 wäre, der Punkt 809. In ähnlicher Weise ist für das zweithöchstwertige Bit des Punkts 805 die Gewichtung k_2st gleich 3. Wenn eine Hard Decision von 000 empfangen wird und wenn das zweithöchstwertige Bit fehlerhaft ist, dann wurde statt des Punktes 805, der der Punkt ist, der gesendet wurde, höchstwahrscheinlich Punkt 807 gesendet. Der k für das niedrigstwertige Bit von Punkt 805 ist gleich 1, weil dann, wenn ein Fehler in dem niedrigstwertigen Bit erzeugt wird, statt des Punktes 805, der gesendet wurde, höchstwahrscheinlich der Punkt 811 gesendet worden war. Auf diese Weise können die Metriken modifiziert werden, um die Position innerhalb der Signalkonstellation zu spiegeln, wobei die weniger wahrscheinlichen Fehler schwerer gewichtet werden als die Fehler mit einer höheren Wahrscheinlichkeit.
Die k-Werte werden so zugeordnet, dass dann, wenn statt eines zu empfangenden Punktes ein benachbarter Konstellationspunkt übertragen worden war, k den Wert von 1 erhält. Wenn der benachbarte Punkt den gleichen Bitwert aufweist und ein Punkt zwei Konstellationspunkte weiter weg übertragen worden ist, um den Fehler zu erzeugen, wird eine Gewichtung von 3 zugeordnet; wenn zwei benachbarte Punkte den gleichen Bitwert aufweisen, aber ein Punkt übertragen worden ist, der sich 3 Konstellationspunkte entfernt befindet, um den Fehler zu erzeugen, wird eine Gewichtung von 5 zugeordnet, und so weiter. Mit anderen Worten, für jeden zusätzlichen Konstellationspunkt, den ein Fehler durchqueren muss, wird ein Wert von 2 zu k addiert.
9 ist ein Blockdiagramm auf einem hohen Level eines Viterbi-Decoders, der sowohl Kanal-SNR- als auch Ortsinformationen verwendet. In 9 empfängt der Demapper 905 einen SNR-Wert 903 und empfängt den Signalpunkt 901. Der Demapper 905 berechnet die Hard Decision des empfangenen Punktes sowie auch die Zweigmetriken (die von einer Nachschlagetabelle bezogen werden können) und stellt diese einem Viterbi-Decoder 907 bereit. Der Viterbi-Decoder decodiert dann die Hard Decisions und stellt die decodierten Bits 909 bereit.
10 ist ein Blockdiagramm des Demapper 905, der in 9 veranschaulicht ist. Innerhalb des Demapper wird das empfangene Signal 901 von einem Block 1001 angenommen, der den Wert des Punktes, der empfangen worden war, bestimmt. Mit anderen Worten, der Block 1001 lokalisiert den Punkt, der empfangen worden war, in der Konstellationsebene. Der empfangene Punkt wird dann in Block 1003 in Bitwerte umgewandelt. Die Ortsinforma tions-Skalierungsfaktoren, d.h. die k's, werden in Block 1005 bestimmt. Unter Verwendung der geeigneten Skalierungsfaktoren von Block 1005 und des Signal-Rausch-Verhältnisses 903 wird eine geeignete Zweigmetrik-Nachschlagetabelle aufgebaut 1007. Die Metriken 1009 zusammen mit den empfangenen Bits 1011 werden dann dem Viterbi-Decoder bereitgestellt, der in 11 veranschaulicht ist.
11 ist ein Blockdiagramm des in 9 veranschaulichten Viterbi-Decoders. Die empfangenen Bits 1011 und die Zweigmetriken 1009 werden in der Addier-, Vergleichs-, Auswahleinheit 1101 angenommen. Die Addier-, Vergleichs-, Auswahleinheit bestimmt die Sequenz von Bits, die mit größter Wahrscheinlichkeit zum Zustand S führen. Die überlebenden Bits bzw. Überlebensbits (survivor bits) von dem Addier-, Vergleichs-, Auswahlalgorithmus werden dann in einem Überlebensbit-Speicher 1103 gespeichert, und die assoziierten Metriken werden in einem Metrikspeicherblock 1105 gespeichert. Der minimale Metrikwert wird in einem Minimummodul 1107 ausgewählt, und die Überlebensbits, die mit dem minimalen Metrikzustand assoziiert sind, werden dann in der Zurückverfolgungseinheit (traceback unit) 1109 zurückverfolgt. Als eine Folge davon werden die decodierten Bits 909 erzeugt.
12 ist ein Blockdiagramm des Designs der Addier-, Vergleichs-, Auswahlmaschine von 11. In der Addier-, Vergleichs-, Auswahlmaschine wird ein bestimmter Zustand S, d.h. 1200, angenommen. In der Addier-, Vergleichs-, Auswahlmaschine 1101 wird ein Zustand, der 1200 vorausgegangen ist, in Block 1201 und in Block 1203 nachgeschlagen. Der Block 1201 schaut den vorhergehenden Zustand nach, der den Index 0 trägt, und der Block 1203 schaut einen vorhergehenden Zustand nach, der den Index 1 trägt. Der Block 1201 bestimmt den vorhergehenden Zustand, der mit dem 0-Pfad assoziiert ist, und der Block 1203 bestimmt den vorhergehenden Zustand, der mit dem 1-Pfad assoziiert ist. Wenn der Vorgängerzustand S'₀ im Falle des Blocks 1201 und S', im Falle des Blocks 1203 bestimmt ist, wird die spezielle Metrik dieses Zustands in dem Block 1205 und 1209 nachgeschlagen. In Block 1207 und 1211 werden die Bits, die mit dem bestimmten Zweig assoziiert sind, der den Übergang in den Zustand S, 1200, umfasst, nachgeschlagen. Die nachgeschlagenen Bits werden dann mit den empfangenen Bits in den exklusiven ODER-Blöcken 1213 und 1215 verglichen. Wenn die empfangenen Bits mit den nachgeschlagenen codierten Bits übereinstimmen, dann wird keine Metrik in Block 1213 oder 1215 akkumuliert. Wenn die empfangenen Bits nicht übereinstimmen, dann wird die exklusive ODER 1213 oder 1215 gleich einer 1 sein. Die Punkte, die nicht übereinstimmen, werden dann mit der Zweigmetrik 1217 oder 1219 multipliziert. In dem Fall, bei dem die Bits nicht übereinstimmen, wird die Zweigmetrik mit einer 1 multipliziert, was der Ausgang des exklusiven ODER 1213 oder 1215 ist, und dann zu der Metrik des vorhergehenden Zustands in entweder dem Block 1221 oder dem Block 1223 addiert. Die Metriken, die in 1221 und 1223 berechnet werden, werden dann in einem Block 1225 verglichen, der dann den geringsten Wert auswählt, der das korrekte Überlebensbit und die korrekte Überlebensmetrik repräsentiert.
Die 13A bis 13D sind grafische Darstellungen, die die Decoderperformanz im Hinblick auf Bitfehlerraten gegenüber dem Signal-Rausch-Verhältnis für eine Hard Decision vergleichen, wobei mit Kanalinformationen sowie auch mit Kanal- und Ortsinformationen decodiert wird. Die durchgehende Linie stellt Hard Decisions dar, die Hamming-Metriken verwenden. Die gestrichelte Linie stellt eine Verbesserung dar, die durch die Verwendung von Kanalinformationen erzielt wird. Die strichpunktierte Linie stellt die Verbesserung dar, die durch die Verwendung von Ortsinformationen erzielt wird.

Claims

Verfahren zur Signal-Decodierung mit folgenden Schritten: Aufnehmen eines empfangenen Signals; Quantisieren des empfangenen Signals auf einen Punkt in einer Signalkonstellationsebene, um einen quantisierten Punkt bereitzustellen; Treffen einer Hard Decision, welchen Konstellationspunkt der quantisierte Punkt repräsentiert; Bestimmen von Skalierungsfaktoren durch Quantifizieren eines Werts für log (P) auf eine Anzahl von Bits mittels log(P) = logQ(Kd/2σ);wobei die Q-Funktion der Bereich unter der Flanke einer Gaußschen Verteilung ist, d der Abstand zwischen zwei Konstellationspunkten, σ die Standard-Abweichung des Rauschens und K die durch die Konstruktion der Signalkonstellation gegebene Ortsinformation; und Erstellen einer Decodermetrik-Nachschlagetabelle aus den Skalierungsfaktoren, um Decodermetrik zu erzeugen; und Bereitstellen von Decodermetrik und Hard Decision für einen Viterbi-Decoder, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Treffens einer Hard Decision des Weiteren die folgenden Schritte umfasst: Bestimmen, welcher Konstellationspunkt dem quantisierten Punkt am nächsten liegt; und Zuordnen eines Werts des nächstgelegenen Konstellationspunkts zu dem quantisierten Punkt, wobei das Bestimmen, welcher Konstellationspunkt dem quantisierten Punkt am nächsten liegt, die folgenden Schritte umfasst: Berechnen eines quadrierten euklidischen Abstands zwischen dem quantisierten Punkt und dem Kandidaten-Konstellationspunkt; und Auswählen des Konstellationspunkts mit dem kleinsten quadrierten euklidischen Abstand als nächstgelegener Konstellationspunkt durch: (a) Quadrieren eines X-Richtungs-Abstands zwischen dem quantisierten Punkt und dem Kandidaten-Konstellationspunkt, um einen quadrierten X-Richtungs-Abstand bereitzustellen; (b) Quadrieren eines Y-Richtungs-Abstands zwischen dem quantisierten Punkt und dem Kandidaten-Abstand, um einen quadrierten euklidischen Abstand zu finden; (c) Addieren des quadrierten X-Richtungs-Abstands zu dem quadrierten Y-Richtungs-Abstand, um einen quadrierten euklidischen Abstand zu finden; (d) Wiederholen der Schritte a, b und c für alle Kandidaten-Punkte; und (e) Auswählen des Kandidaten-Punkts mit dem kleinsten quadrierten euklidischen Abstand.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen der mit jedem quantisierten Punkt assoziierten Skalierungsfaktoren des Weiteren gekennzeichnet ist durch: Bestimmen einer Bit-Fehlerschwelle durch die Q-Funktion, die die Wahrscheinlichkeit repräsentiert, dass die Additive White Gaussian Noise genügend groß ist, um einen Bit-Fehler zu verursachen; und anteiliges Zuteilen des Skalierungs-Faktors zu der Menge der Additive White Gaussian Noise, die genügend groß ist, um einen Bit-Fehler zu verursachen.
Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren gekennzeichnet ist durch: Multiplizieren der Ortsinformations-Skalierungsfaktoren mit einem Signal-Rauschverhältnis (signal to noise ratio; SNR)-Skalierungsfaktor, um ein skaliertes SNR-Ergebnis bereitzustellen; und Verwenden der Ortsinformations-Skalierungsfaktoren und des Signal-Rauschverhältnisses, um die Decodermetrik zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Verwendung des skalierten SNR-Ergebnisses zum Bestimmen der Decodermetrik des Weiteren gekennzeichnet ist durch: Verwenden der Ergebnisse als Index in einer Zweigmetrik-Tabelle; und Lesen der mit dem Index assoziierten Metrik.
Signalverarbeitungs-Vorrichtung mit: einem Eingang zum Aufnehmen eines empfangenen Signals; einem Quantisierer, der das empfangene Signal von dem Eingang annimmt und den Eingang auf einen Punkt in einer Signalkonstellationsebene quantisiert, um einen quantisierten Punkt bereitzustellen; einer Hard Decision Einheit, die den quantisierten Punkt annimmt und einen Konstellationspunkt bestimmt, den der quantisierte Punkt repräsentiert; einer Skalierfaktor-Einheit, die mit dem Konstellationspunkt assoziierte Skalierfaktoren bestimmt durch Quantifizieren eines Werts für log (P) auf eine Anzahl von Bits mittels log(P) = logQ(Kd/2σ);wobei die Q-Funktion der Bereich unter der Flanke einer Gaußschen Verteilung ist, d der Abstand zwischen zwei Konstellationspunkten, σ die Standard-Abweichung des Rauschens und K die durch die Konstruktion der Signalkonstellation gegebene Ortsinformation; und einem Metrik-Kalkulator, der die Skalierfaktoren annimmt, um eine Decodermetrik-Nachschlagetabelle zu erstellen und Decodermetrik zu erzeugen, dadurch gekennzeichnet, dass Einrichtungen zum Berechnen eines quadrierten euklidischen Abstands zwischen dem quantisierten Punkt und dem Kandidaten-Konstellationspunkt bereitgestellt werden; und Einrichtungen zum Auswählen des Konstellationspunkts mit dem kleinsten quadrierten euklidischen Abstand als nächstgelegener Konstellationspunkt bereitgestellt werden durch: (a) Quadrieren eines X-Richtungs-Abstands zwischen dem quantisierten Punkt und dem Kandidaten-Konstellationspunkt, um einen quadrierten X-Richtungs-Abstand bereitzustellen; (b) Quadrieren eines Y-Richtungs-Abstands zwischen dem quantisierten Punkt und dem Kandidaten-Abstand, um einen quadrierten euklidischen Abstand zu finden; (c) Addieren des quadrierten X-Richtungs-Abstands zu dem quadrierten Y-Richtungs-Abstand, um einen quadrierten euklidischen Abstand zu finden; (d) Wiederholen der Schritte a, b und c für alle Kandidaten-Punkte; und (e) Auswählen des Kandidaten-Punkts mit dem kleinsten quadrierten euklidischen Abstand.
Signalverarbeitungs-Vorrichtung nach Anspruch 5, die des Weiteren gekennzeichnet ist durch: einen Viterbi-Decoder, der die Konstellationspunkte und die Zweigmetrik annimmt und decodierte Bits erzeugt.
Signalverarbeitungs-Vorrichtung nach Anspruch 6, wobei der Metrik-Kalkulator des Weiteren gekennzeichnet ist durch: einen Eingang, der ein Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) annimmt; einen Eingang, der Skalierfaktoren annimmt; und eine Kombinationsschaltung, die die Skalierfaktoren und das Signal-Rausch-Verhältnis kombiniert, um eine Zweigmetrik zu schaffen.