DE69908820T2

DE69908820T2 - Verfahren und system zur schnellen maximale-a-posteriori-dekodierung

Info

Publication number: DE69908820T2
Application number: DE69908820T
Authority: DE
Inventors: Jürgen LERZER
Original assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Current assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Priority date: 1998-12-18
Filing date: 1999-12-13
Publication date: 2004-04-15
Anticipated expiration: 2019-12-14
Also published as: WO2000038366A1; EP1142183A1; WO2000038366A8; ATE242945T1; EP1142183B1; CN1357181A; DE69908820D1; AU1978000A; CN1143471C; AU758505B2; JP2002533991A

Description

HINTERGRUND
Die vorliegende Erfindung betrifft Fehlerbehandlung auf dem Gebiet von Kommunikationssystemen und insbesondere Dekodiersignale, die unter Verwendung von Fehlerkorrekturkodes übertragen worden sind, eine Maximum-A-Posteriori- bzw. MAP-Dekodiertechnik verwendend.
Das Zunehmen kommerzieller Kommunikationssysteme und insbesondere das explosive Wachstum von Zellularfunktelefonsystemen haben Systemdesigner gezwungen, nach Wegen zum Erhöhen von Systemkapazität zu suchen ohne das Reduzieren von Kommunikationsqualität unter vom Verbraucher tolerierbare Schwellwerte. Eine Technik zum Erreichen dieser Ziele erforderte das Ändern von Systemen, bei denen Analogmodulation zum Einprägen von Daten auf eine Trägerwelle verwendet worden ist in Systeme, in denen Digitalmodulation zum Einprägen der Daten auf Trägerwellen verwendet wird.
In Drahtlos-Digital-Kommunikationssystemen spezifizieren standardisierte Luftschnittstellen die meisten der Systemparameter einschließlich Modulationstyp, Burst-Format, Kommunikationsprotokoll etc. Beispielsweise hat das Europäische Telekommunikations-Standardinstitut (ETSI) einen GSM-Standard bzw. Globalsystem-für-Mobilkommunikations-Standard spezifiziert, der Zeitvielfachzugriff bzw. TDMA verwendet zum Kommunizieren von Steuer-, Sprach- und Dateninformation über physikalische Funkfrequenzkanäle (RF-Kanäle) oder Verbindungen unter Verwendung eines GMSK-Modulationsschemas (Gaussian Minimum Shift Keying modulation scheme) bei einer Symbolrate von 271 ksps. In den Vereinigten Staaten von Amerika hat die Telekommunikations-Industrievereinigung (TIA) eine Anzahl von Zwischenstandards veröffentlicht wie zum Beispiel IS-54 und IS-136, die verschiedene Versionen des digitalen weiterentwickelten Mobiltelefondienstes (D-AMPS) beschreiben, ein TDMA-System, das ein DQPSK-Modulationsschema (Differential Quadrature Phase Shift Keying modulation scheme) zur Kommunikation von Daten über RF-Verbindungen verwendet.
TDMA-Systeme unterteilen das verfügbare Frequenzband in einen oder mehrere RF-Kanäle, die weiter unterteilt werden in eine Anzahl physikalischer Kanäle, Zeitschlitzen in den TDMA-Rahmen entsprechend. Logische Kanäle werden aus einem oder einigen physikalischen Kanälen gebildet, wobei Modulation und Kodierung spezifiziert ist. In diesen Systemen kommunizieren die Mobilstationen mit einer Vielzahl von verteilten Basisstationen durch Senden und Empfangen von Bursts von Digitalinformation über Aufwärtsstreckenverbindungs- bzw. Uplink- und Abwärtsstreckenverbindung- bzw. Downlink-RF-Kanäle.
Die zunehmende Anzahl von heute verwendeten Mobilstationen hat den Bedarf für mehr Sprach- und Daten-Kanäle innerhalb von Zellulartelekommunikationssystemen generiert. Als ein Ergebnis sind Basisstationen näher beieinander angeordnet worden mit einem Zunehmen von Interferenz zwischen Mobilstationen, die auf derselben Frequenz in benachbarten oder nahe beieinander angeordneten Zellen arbeiten. Obwohl Digitaltechniken eine größere Anzahl benutzbarer Kanäle bereitstellen aus einem gegebenen Frequenzspektrum, verbleibt immer noch ein Bedarf des Reduzierens von Interferenz oder genau des Erhöhens des Verhältnisses von Trägersignalstärkezu-Interferenz (d. h. Träger-zu-Interferenz-Verhältnis bzw. C/I-Verhältnis).
Um verschiedenartige Kommunikationsdienste bereitzustellen, ist eine entsprechende minimale Benutzerbitrate erforderlich. Beispielsweise entspricht für Sprach- und/oder Datendienste die Benutzerbitrate der Sprachqualität und/oder dem Datendurchsatz, wobei eine höhere Benutzerbitrate bessere Sprachqualität produziert und/oder einen höheren Datendurchsatz. Die Gesamtbenutzerbitrate ist bestimmt durch eine ausgewählte Kombination von Techniken für Sprachkodierung, Fehlerkorrektur (Kanalkodierung), Modulationsschema und die Anzahl von zuordenbaren Ressourcen (z. B. Kodes, Zeitschlitzen, Frequenzen etc.) pro Verbindung.
Von besonderem Interesse in dieser Spezifikation sind Fehlerkorrektur- oder Kanalkodes. Digital-Kommunikationssysteme verwenden verschiedene Techniken zum Behandeln fehlerhaft empfangener Information. Allgemein gesprochen schließen diese Techniken jene ein, die einem Empfänger helfen, die fehlerhafte empfangene Information zu korrigieren, z. B. Vorwärtsfehlerkorrekturtechniken- bzw. FEC-Techniken und jene, die fehlerhafte empfangene Information in die Lage versetzen, wieder zu dem Empfänger übertragen zu werden, z. B. Automatikwiederübertragungsanfragetechniken (ARQ-Techniken). FEC-Techniken schließen beispielsweise Faltungs- oder Blockkodierung der Daten vor der Modulation ein, welche Codierung dazu gedacht ist, die Korrektur von Fehlern, die durch Rauschen und Interferenz eingefügt werden, zuzulassen. FEC-Codierung bezieht das Repräsentieren einer gewissen Zahl von Datenbits unter Verwendung einer großen Zahl von Kodebits ein. Demnach ist es üblich, auf Faltungskodes durch ihre Koderate zum Beispiel 1/2 oder 1/3 Bezug zu nehmen, wobei die niedrigeren Koderaten größeren Fehlerschutz, aber niedrigere Benutzerbitraten für eine gegebene Kanalbitrate bereitstellen.
Auf der Empfängerseite wird die empfange Folge dekodiert zum Ermöglichen fernerer Verarbeitung der Daten. Selbstverständlich gestaltet der Kanal, über den das Signal übertragen worden ist, diesen Dekodierprozess herausfordernder. Diese Herausforderung ist grafisch in 1 dargestellt. Darin wird ein Strom von Symbolen u in einen Faltungskodierer 10 eingegeben. Der kodierte Symbolstrom x wird über einen Übertragungskanal 12 übertragen, z. B. über eine Luftschnittstelle oder eine Drahtleitung und von einer empfangenden Einheit als Symbolstrom y empfangen zum Widerspiegeln des Einflusses des Kanals auf das übertragene Signal. Der MAP-Decoder 14 interpretiert den empfangenen Symbolstrom y zum Ausgangssymbolstrom û, der eine Schätzung des Ursprungssymbolstrom u ist. Beachte, dass zur Vereinfachung dieser Diskussion die Beschreibungen verschiedener anderer Prozesse, die in Fachkreisen wohl bekannt sind, z. B. die Modulations- und Demodulationsprozesse, die auf der Sender- und Empfängerseite ausgeführt werden, jeweils weggelassen worden sind.
Der MAP-Dekodieralgorithmus, der im Decoder 14 verwendet werden kann und auch bekannt ist als Symbol-pro-Symbol-Maximum-a-posteriori-Algorithmus oder BCJR-Algorithmus, wurde von Bahl, Cocke, Jelinek und Raviv vorgeschlagen in "Optimal Decoding of Linear Codes for Minimizing Symbol Error Rate", IEEE Trans. Inform. Theory, Bd. IT-20, S. 284–287, März 1974. Variationen des MAP-Algorithmus sind vorgeschlagen worden, welche Variationen aus Sicht einer Implementierung kommerziell eher verwendbar sind. Beispielsweise sind der Log-Map-(Verarbeitung wird im logarithmischen Bereich ausgeführt) und der Max-Log-Map-(eine vereinfachte Version von Log-Map)-Algorithmus in der Literatur beschrieben worden, zum Beispiel "Iterative Decoding of Binary Block and Convolutional Codes" von Hagenauer et al., IEEE Trans. Inform. Theory, Bd. IT-42, S. 429–445, März 1996.
Bedingt durch ihre Rechenkomplexität und relativ moderate Performance-Zunahme bezogen auf weniger komplexe Decoder (z. b. Viterbi-Decoder) unter den meisten Bedingungen haben MAP-Decoder relativ geringe Polarität genossen seit ihrer Einführung in den 70-iger Jahren. Jedoch, als die Entwicklung von Fehlerkorrekturkodierung fortgeschritten war, ist das Interesse an MAP-Decodern wieder erwacht, als die Shannon-Grenze erreicht worden ist. Fachleute werden einsehen, dass die Shannon-Grenze das kleinste Verhältnis von Energie pro Bit zur Einseitenrauschdichte (E_b/N₀) für zuverlässige Übertragung festlegt. Obwohl Shannon diese Grenze in den späten 40-iger Jahren belegt hat, sind Fehlerkorrekturcodes noch nicht entwickelt worden, die diese theoretisch mögliche Performance bereitstellen. Jedoch eine bestimmte Klasse von sogenannten "Turbo-Codes" kommt viel näher zu dem Betrieb an der Shannon-Grenze heran. Mit der Ankunft dieser und anderer neuer Arten von Fehlerkorrekturcodes ist der MAP-Decoder wieder prominenter geworden.
Die detaillierte Operation des MAP-Algorithmus wird nachstehend beschrieben und die Metriken, die in dem MAP-Algorithmus eingebunden sind, werden leichter verstanden auf das Betrachten der darin gefundenen Gleichungen. Eine mögliche Implementierung eines MAP-Decoders ist, einfach einen Decoder bereitzustellen, der den MAP-Algorithmus in einer Geradeausweise implementiert. Das heißt, für eine empfangene Folge mit N-Symbolen in einem ersten Schritt Berechnen und Speichern aller Zweigübergangsmetriken bzw. Branch-Transition-Metriken und Vorwärtszustandsmetriken bzw. Forward-State-Metriken. Nachdem die N-te Branch-Transition-Metrik und die N-te Forward-State-Metrik berechnet worden sind, dann Berechnen aller N Umgekehrt-Zustand-Metriken bzw. Reverse-State-Metriken. Schließlich, nachdem die Reverse-State-Metriken berechnet worden sind, werden die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse berechnet. Jedoch ist die Verarbeitungsverzögerung, die in einer solchen Geradeaus-Implementierung des MAP-Dekodierprozesses einbezogen ist, relativ hoch, selbst wenn leistungsfähige Prozessoren verwendet werden zum Durchführen der Berechnungen. Heutige Kommunikationssysteme benötigen höhere und höhere Bitraten und sind weniger und weniger tolerant bezüglich Verarbeitungsverzögerungen.
Ein Versuch, der in der Literatur gefunden wurde zum Reduzieren der Verarbeitungsverzögerung, die einhergeht mit der Implementierung des MAP-Algorithmus, ist in der Offenbarung von WO 98/20617 gefunden worden mit dem Titel "Soft Decision Output Decoder for Decoding Convolutionally Encoded Codewords". Darin wird ein Logmap-Decoder beschrieben, wobei ein erster "verallgemeinerter" Viterbi-Decoder bei einem Anfangszustand t₀ beginnt und eine Vielzahl von Forward-State-Metriken bereitstellt für jeden Zustand bei jedem Zeitintervall über eine Fensterlänge 2L. Ein zweiter "verallgemeinerter" Viterbi-Decoder ist ebenfalls vorgesehen, der zu einer zweiten Zeit t_2L startet und eine Vielzahl von Reverse-State-Metriken für jeden Zustand bei jedem Zeitintervall bereitstellt. Ein Prozessor führt dann eine Doppel-Maximumberechnung bei jedem Zustand unter Verwendung einer Forward-State-Metrik für einen ersten Zustand, einer Reverse-State-Metrik für einen zweiten Zustand und einer Branch-Transition-Metrik für den Pfad zwischen den ersten und zweiten Zuständen durch.
Obwohl diese MAP-Dekodier-Implementierung die Verarbeitungsverzögerung relativ zu einer Geradeaus-Implementierung des MAP-Algorithmus reduzieren mag, hat sie eine relativ hohe Komplexität und ist suboptimal im Sinne, dass die Anfangsschätzungen bei jedem Start des zweiten "verallgemeinerten" Viterbi-Decoders zur Berechnung der Reverse-State-Metriken verwendet werden. Entsprechend würde es wünschenswert sein, eine MAP-Decoder-Implementierung bereitzustellen, die die Verarbeitungsverzögerung reduziert mit einer beschränkten (wenn überhaupt) zusätzlichen Komplexität und ohne Neuordnen zu suboptimalen Variationen des Algorithmus zum Befähigen einer effizienten Dekodierung der leistungsfähigen Fehlerkorrekturcodes, die für Kommunikationssysteme der nächsten Generation in die Überlegung einbezogen werden.
Eine Parallelblock-Verarbeitungsarchitektur für einen MAP-Decoder ist in "MAP Channel Decoding: Algorithm and VLSI Architecture" von Dawid H., Lehnen G. und Meyr H. in Proceedings of IEEE workshop on VLSI signal processing, Veldhoven, Niederlande, Bd. VI, 20.–22. Oktober 1992, Seiten 141–149, New York, USA, offenbart. In dieser Veröffentlichung werden parallele MAP-Decoder von unterschiedlichen kontinuierlichen Blöcken eines kontinuierlichen Datenstroms verwendet, hierdurch eine linear mit der Anzahl von parallel verarbeiteten Blöcken zunehmende Dekodiergeschwindigkeit erreichend.
WO-96/13105 offenbart ein Übertragungssystem mit Weichausgangsdekodierung bzw. Softausgangsdekodierung unter Verwendung des Symbol-pro-Symbol-MAP-Algorithmus, welcher die Speicherkapazitätserfordernisse für die Rearward-Metriken bzw. Rückwärts-Metriken um den Faktor von L reduziert, wenn L die Einflusslänge des Faltungscodes ist, der im Sender des Übertragungssystems verwendet wird.
RESÜMEE
Diese und andere Nachteile und Beschränkungen von konventionellen Verfahren und Systemen zur Kommunikation von Information werden gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie in dem unabhängigen Verfahrensanspruch 1 und dem unabhängigen Anordnungsanspruch 14 definiert ist, ausgeräumt, die Verarbeitungsverzögerung kann reduziert werden (beispielsweise um einen Faktor von näherungsweise Zwei relativ zur Geradeaus-Implementierung) durch Implementieren eines Decoders und einer Dekodiertechnik, wobei die Vorwärts-Zustands-Metrik-Berechnung bzw. FSMC (Forward State Metric Calculation) und die Rückwärts-Zustands-Metrik-Berechnung bzw. RSMC (Reverse State Metric Calculation) parallel verarbeitet werden. Die Implementationskomplexität wird ebenfalls bezogen auf beispielsweise WO98/20617 reduziert und kann ferner reduziert werden durch das Beachten der Verarbeitungszeitabstimmung, die den verschiedenen Aufgaben zugeordnet ist und das Eliminieren nicht erforderlicher, zusätzlicher Verarbeitungseinheiten, z. B. Abzweigübergangsmetrik-Berechnungseinheiten und Wahrscheinlichkeitsverhältnis-Berechnungseinheiten.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Dieses und andere Ziele, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden auf das Lesen der folgenden Beschreibung hin, betrachtet im Zusammenhang mit den beiliegenden Zeichnungen offenbarer, in denen zeigt:
1 ein allgemeines Blockdiagramm vom Senden und Empfangen eines Signals über einen Kanal unter Einbeziehung der Verwendung von Fehlerkorrekturcodierung;
2 ein Blockdiagramm eines beispielhaften Decoders gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
3 ein Flussdiagramm, das einen beispielhaften Dekodierprozess gemäß der beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellt;
4 ein Zeitdiagramm, das Zeitaspekte des Betriebs des beispielhaften Decoders der 2 und des beispielhaften Prozesses der 3 darstellt;
5 ein anderes Zeitdiagramm, das Zeitabstimmungsaspekte des Betriebs des beispielhaften Decoders der 2 und des beispielhaften Prozesses der 3 darstellt;
6 ein Blockdiagramm eines Decoders gemäß einer anderen beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung; und
7 ein Diagramm eines beispielhaften Funkkommunikationssystems, in dem die vorliegende Erfindung anwendbar ist.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
In der folgenden Beschreibung werden zum Zwecke der Erläuterung und nicht zur Beschränkung spezifische Details wie spezielle Schaltungen, Schaltungskomponenten, Techniken etc. weitergeführt, um ein umfassendes Verständnis der vorliegenden Erfindung bereitzustellen. Jedoch wird Fachleuten ersichtlich werden, dass die vorliegende Erfindung in anderen Ausführungsformen, die von diesen spezifischen Details abweichen, umgesetzt werden kann. An anderen Stellen wurden detaillierte Beschreibungen wohlbekannter Verfahren, Einrichtungen und Schaltungen weggelassen, um die Beschreibung der vorliegenden Erfindung nicht zu verschleiern.
Zum Einleiten dieser Diskussion ist es angemessen, einige zusätzliche Details bezüglich des MAP-Dekodier-Algorithmus bereitzustellen sowie beispielhafte Varianten wie zum Beispiel den Log-MAP-Algorithmus und den Max-Log-MAP-Algorithmus, um etwas von dem Umfeld bereitzustellen, in dem die vorliegende Erfindung zu betrachten ist. In der folgenden Diskussion werden bestimmte Variablen verwendet, wie unten definiert.
S_k: ist der Zustand des k-ten Knotens in den Trellis (Gitter)
Die Metrik-Berechnungen verwenden Wahrscheinlichkeiten, deren Benennung folgendermaßen ist.
Seien A, B und C Ereignisse, dann gelten die folgenden Definitionen:
P(A): Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A
P(A, B): Wahrscheinlichkeit der gemeinsamen Ereignisse A und B
P(A, B, C): Wahrscheinlichkeit der gemeinsamen Ereignisse A, B und C
P(A|B): bedingte Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A unter der Voraussetzung des Auftretens des Ereignisses B
P(A, B|C): bedingte Wahrscheinlichkeit des gemeinsamen Ereignisses A und B unter der Voraussetzung des Auftretens des Ereignisses C
P(A|B, C): bedingte Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A unter der Voraussetzung des gemeinsamen Ereignisses B und C
Der MAP-Algorithmus
Der MAP-Algorithmus schließt die folgenden vier Schritte ein:

1. Verzweigungsübergangsmetrik-Berechnung bzw. Branch-Transition-Metrik-Berechnung (BTMC): Berechnung der Branch-Transition-Metriken γ_k(S_k–1, S_k) der Symbole y_k, die über den Kanal 12 empfangen worden sind: γk(Sk–1, Sk) = P(yk, Sk|Sk–1) = P(yk|Sk–1, Sk)·P(Sk|Sk–1) (1)
2. Vorwärts-Zustands-Metrik-Berechnung bzw. Forward-State-Metrik-Berechnung (MSMC): Rekursive Berechnung der Forward-State-Metriken α_k(S_k) mit den Anfangsmetriken α₀(S₀), die entsprechend dem Anfangszustand des Faltungskodierers definiert sind:
3. Rückwärtszustands-Metrik-Berechnung bzw. Reverse-State-Metrik-Berechnung (RSMC): Rekursive Berechnung der Reverse-State-Metrik β_k(S_k) mit den Anfangsmetriken β_N(S_N), die entsprechend dem Endzustand des Faltungskodierers definiert sind:
4. Wahrscheinlichkeitsverhältnis-Berechnung (LRC): Berechnung der Weichausgangsgrößen bzw. Softausgangsgrößen Λ_k, die äquivalent dem Wahrscheinlichkeitsverhältnis von u_k unter der Voraussetzung von y sind. Beachte, dass die Summationen von Nenner und Zähler jeweils über die Paare von Zuständen sind, für die gilt u_k = +1 und u_k = –1:

Der Log-MAP-Algorithmus
Wenn der Logarithmus aller betrachteter Parameter (1–4) genommen wird und die Symbole a = 1nα, b = 1nβ, c = 1nγ und L = 1nΛ definiert sind, werden die Gleichungen (1–4) für BTMC, FSMC, RSMC und LRC die Gleichungen (1'–4') unten und die vier Schritte bei der Verarbeitung des Log-MAP-Algorithmus sind:

1. BTMC: ck(Sk–1, Sk) = ln(P(yk|Sk–1, Sk)) + ln(P(Sk|Sk–1)) (1')
2. FSMC mit Anfangsmetriken a₀(S₀) = l_n(α₀(S₀)):
3. RSMC mit den Anfangsmetriken b₀(S₀) = l_n(β₀(S₀)):
4. LRC:

Der Max-Log-MAP-Algorithmus
Wenn die Approximation:
verwendet wird, werden die Gleichungen (1'–4') zu (1''-4'') unten und der Log-MAP-Algorithmus wird der Max-Log-MAP-Algorithmus. Die vier Schritte bei der Verarbeitung des Max-Log-MAP-Algorithmus sind die folgenden:

1. BTMC: ck(Sk–1, Sk) = ln(P(yk|Sk–1, Sk)) + ln(P(Sk|Sk–1)) (1'')
2. FSMC mit Anfangsmetriken a₀(S₀) = ln(α₀(S₀)):
3. RSMC mit den Anfangsmetriken b₀(S₀) = ln(β₀(S₀))
4. LRC:

Wie bei vielen in der Literatur gefundenen Algorithmen ist die MAP-Theorie interessant, aber die Implementation der Theorie stellt realistische Probleme an die Entwicklungsingenieure. In dem Falle des MAP-Algorithmus und Varianten davon, die oben beschrieben worden sind, stellt ein solches Problem die Verarbeitungsverzögerung dar. Eine beispielhafte Implementierung wurde oben beschrieben unter Bezugnahme auf WO 98/20617, welche Implementierung dazu gedacht ist, die Verarbeitungsverzögerung, die mit dem MAP-Algorithmus einhergeht, zu reduzieren. Beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung stellen eine alternative Implementierung bereit, die auch die Verarbeitungsverzögerung reduziert mit weniger Rechenkomplexität und ohne die Verwendung von Schätzwerten für jede Reverse-State-Metrik-Berechnung.
Ein Blockdiagramm für eine beispielhafte Ausführungsform ist in 2 gezeigt. Da die vorliegende Erfindung auf den Ursprungs-MAP-Algorithmus sowie den Log-MAP und Max-MAP-Algorithmus (und irgendwelche anderen Varianten) anwendbar ist, sehen die beispielhaften Ausführungsformen hier folgende Signalnamenbezugszeichen in den Figuren und der folgenden Beschreibung vor. Die Signalnamen, die für die oben beschriebenen Konventionen für den MAP-Algorithmus gelten, werden als das oberste oder erste Signalbezugszeichen auf jeder Signalleitung angegeben. Danach oder unterhalb des MAP-Signalnamens sind die alternativen Signalnamen, die für das Benennen der dem Log-MAP-Algorithmus oder dem Max-Log-MAP-Algorithmus zugeordneten Konventionen gültig sind, in Klammern bereitgestellt. Beispielsweise hat beim Betrachten der oberen linken Ecke der 2 die Signalleitung, die dem oberen Eingang zu der BTMC-Einheit 20 zugeordnet ist, ein MAP-Signalbezugszeichen von P(y_k|S_k-1, S_k)) ein Log-MAP- (oder Max-Log-MAP-)Signalbezugszeichen von ln (P(y_k|S_k-1, S_k)).
Der beispielhafte Decoder der 2 hat eine Anzahl unterschiedlicher Funktionsblöcke, die folgendermaßen in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung arbeiten. Die BTMs werden in BTMC-Einheiten 20 und 22 berechnet in einer Weise, die bestimmt wird durch die spezielle Version des MAP-Algorithmus, der von dem Decoder verwendet wird. Beispielsweise werden Branch-Metriken gemäß der Gleichung (1) berechnet, wenn der MAP-Algorithmus verwendet wird gemäß der Gleichung (1'), wenn der Log-MAP-Algorithmus verwendet wird oder gemäß der Gleichung (1''), wenn der Max-Log-MAP-Algorithmus verwendet wird.
In analoger Weise werden die Forward-State-Metriken in der FSMC-Einheit 24 auf eine Art berechnet, die von der in dem Decoder zu verwendenden MAP-Variante abhängt. Das heißt, die FSMs werden gemäß Gleichung (2) berechnet, wenn der MAP-Algorithmus verwendet wird, gemäß Gleichung (2'), wenn der Log-MAP-Algorithmus verwendet wird und gemäß Gleichung (2''), wenn der Max-Log-MAP-Algorithmus verwendet wird. Auf ähnliche Weise werden die Reverse-State-Metriken in der RSMC-Einheit 26 gemäß der Gleichung (3) berechnet, wenn der MAP-Algorithmus verwendet wird, gemäß der Gleichung (3'), wenn der Log-MAP-Algorithmus verwendet wird und gemäß der Gleichung (3''), wenn der Max-Log-MAP-Algorithmus verwendet wird.
Die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse werden in den LRC-Einheiten 28 und 30 unter Verwendung der Branch-Metriken, der Forward-State-Metriken und der Reverse-State-Metriken berechnet, die in den Einheiten 20, 22, 24 und 26 bestimmt worden sind. Speziell werden die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse gemäß der Gleichung (4) berechnet, wenn der MAP-Algorithmus verwendet wird, gemäß der Gleichung (4'), wenn der Log-MAP-Algorithmus verwendet wird und gemäß der Gleichung (4''), wenn der Max-Log-MAP-Algorithmus verwendet wird.
2 schließt auch Verzögerungselemente 32 und 34 ein, sowie Speicherelemente 36 und 38. Diese Elemente werden verwendet zum Puffern und Steuern der Präsentation von Metrikwerten zu den LRC-Einheiten 28 und 30 durch die Zeitabstimmungs- und Steuereinheit 40. Zum Vermeiden von Unübersichtlichkeit in der Figur sind die Signalleitungen von der Zeitabstimmungs- und Steuereinheit 40 zu den anderen Funktionsblöcken der 2 weggelassen worden. Jedoch werden Fachleute wissen, dass die Zeitabstimmungs- und Steuereinheit 40 die Zeitabstimmung (Eingabe/Ausgabe) jedes Blocks in 2 derart steuert, dass Metrikwerte berechnet werden und beispielsweise in der unten unter Bezugnahme auf die 3–5 beschriebenen Weise weitergeleitet werden, und dass Signalleitungen bereitgestellt werden können zwischen der Zeitabstimmungs- und Steuereinheit 40 und jedem Funktionsblock in 2.
Um die Weise, in der ein beispielhafter MAP-Decoder erfindungsgemäß arbeitet, leichter zu verstehen, ist 3 ein Flussdiagramm, das eine beispielhafte Dekodier-Operation erläutert. Darin wird bei Schritt 50 eine zu dekodierende Folge empfangen. Diese empfangene Folge kann beispielsweise zuvor in dem Empfänger auf verschiedene Arten verarbeitet worden sein (z. B. abwärts umgesetzt, demoduliert, etc.), die Fachleuten klar sind. Als nächstes werden bei Schritt 52 die Anfangsbedingungen, die durch die Forward-State-Metrik- und die Reverse-State-Metrik-Rekursionen zu verwenden sind, jeweils eingestellt für Einheiten 24 und 26. Die Anfangsbedingungen für die FSMC-Einheit werden aus dem Anfangszustand des Faltungskodierers bestimmt (der üblicherweise fest ist und daher dem Empfänger bekannt). Die Anfangsbedingungen für die RSMC-Einheit werden aus dem Endzustand des Faltungskodierers bestimmt, wenn der Endzustand bekannt ist, z. B., wenn der Faltungskodierer einen endenden Faltungsprozess verwendet. Andernfalls, z. B., wenn der Faltungskodierer einen schweifenden Faltungsprozess verwendet, kann eine Schätzung des Endzustandes verwendet werden.
Man stelle sich beispielsweise ein System vor, in dem der Faltungskodierer in dem Sender eine Randbedingungslänge von Drei hat, d. h. vier unterschiedliche mögliche Zustände und wobei der Empfänger den Log-MAP-Algorithmus gemäß der vorliegenden Erfindung implementiert verwendet. Wenn der Anfangszustand des Kodierers beispielsweise S₀ = 0 war, dann können die Anfangs-FSMs eingestellt werden auf a₀(S₀ = 0) = 0 und a₀(S₀ = 1) = a₀(S₀ = 2) = a₀(S₀ = 3) = –∞. Wenn der Endzustand bekannt ist als beispielsweise SN = 2, dann können die Anfangs-RSMs eingestellt werden auf b_N(S_N = 0) = 0 und b_N(S_N = 0) = b_N (S_N = 1) = b₀ (S₀ = 3) = –∞. Andernfalls, wenn der Endzustand des Faltungskodierers dem Empfänger nicht bekannt ist, dann können die Anfangs-RSMs eingestellt werden auf b_N(S_N = 0) = b_N(S_N = 1) = b_N(S_N = 2) = b_N(S_N = 3) = 0 .
Nun zurück zu 3, Index k, der in dem Dekodier-Prozess als eine Referenz verwendet wird, wird bei Schritt 54 initialisiert. Dieser Index kann beispielsweise Zeitschritten entsprechen, die basierend auf der Symbolrate und/oder Abtastrate gewählt worden sind. Zu dieser Zeit sind die FSMC-Einheit 24 und die RSMC-Einheit 26 jeweils initialisiert mit Anfangs-FSMs und Anfangs-RSMs, die bei Schritt 52 gespeichert sind. Bei Schritt 56 wird der Index k inkrementiert und der Dekodier-Prozess beginnt. Der beispielhafte Dekodier-Prozess, der in dieser Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben wird, arbeitet als eine Schleife, wobei die Forward-State-Metriken und Reverse-State-Metriken parallel berechnet werden, hierdurch die Dekodier-Verzögerung reduzierend. Die Verarbeitungsmethodologie variiert geringfügig abhängig davon, ob die Anzahl von Symbolen N in der empfangenen Folge gerade oder ungerade ist.
In dem ersten Teil der Schleife, d. h. einschließlich der Schritte 56–62, werden ein Teil der Branch-Transition-Metriken, der Forward-State-Metriken und der Reverse-State-Metriken für die empfangene Folge berechnet und gespeichert. Speziell von dem Schritt k = 1 bis zu dem Schritt k = N/2 (wenn N gerade ist) oder k = N/2 – 1/2 (wenn N ungerade ist), werden die BTMs mit Index k und N – k + 1 (Schritt 58), die FSMs mit Index k (Schritt 60) und die RSMs mit Index N – k (Schritt 60) berechnet. Die FSMs und die RSMs werden in den Einheiten 36 und 38 jeweils gespeichert. An diesem Punkt, wie im Entscheidungsblock 62 bestimmt, hat der Dekodier-Prozess ausreichende Metrikdaten zum Beginnen der Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse, während die verbleibenden Metriken berechnet werden, so dass der Prozess ausgedehnt wird, um die Wahrscheinlichkeitsberechnungen einzuschließen.
Wenn es eine ungerade Zahl von Symbolen N in der empfangenen Folge gibt, dann wird nur das Wahrscheinlichkeitsverhältnis während der ersten Iteration der erweiterten Schleife berechnet. Demnach geht bei Schritt 64, wenn k = N/2 + 1/2 gilt (d. h., was wahr sein wird, nur wenn N ungerade ist), der Prozessfluss weiter zu Schritt 66, wo die LR mit dem Index N/2 + 1/2 berechnet werden unter Verwendung von α_k–1(S_k–1), γ_k(S_k–l, S_k) und β_k(S_k). Der Ablauf schleift dann zurück zu Schritt 56 zum Inkrementieren des Index k, berechnet und speichert einen neuen Satz von Metriken und berechnet dann zusätzlich Wahrscheinlichkeitsverhältnisse. Wenn andererseits N gerade ist oder, wenn N ungerade ist, nach der ersten Iteration, geht der Ablauf von Block 64 zu Block 68, in dem zwei Wahrscheinlichkeitsverhältnisse berechnet werden für jeden Durchlauf der Schleife. Speziell aus Schritt k = N/2 + 1 (wenn N gerade ist) oder k = N/2 + 3/2 (wenn N ungerade ist) bis zum Schritt k = N, werden die BTMs mit Index k und N – k + 1, die FSMs mit Index k, die RSMs mit Index N – k und die LRs mit Index k und N – k + 1 berechnet und gespeichert. Wenn der Decoder Schritt k = N erreicht hat, folgt der Prozess der "NEIN"-Abzweigung vom Entscheidungsblock 70 aus. Dann kann die dekodierte Folge in dem Decoder bei Schritt 72 ausgegeben werden.
Wie früher erwähnt, steuert die Zeitabstimmungs- und Steuereinheit 40 (2) die Berechnung von Metriken und das Weiterleiten von Werten zwischen den verschiedenen Recheneinheiten zum Erreichen des beispielhaften Dekodier-Prozesses, der oben unter Bezugnahme auf 3 beschrieben worden ist. Da die Forward-State-Metriken und die Reverse-State-Metriken parallel verarbeitet werden und weil die Forward-State-Metriken berechnet werden beginnend mit dem ersten Symbol in der empfangenen Folge und die Reverse-State-Metriken berechnet werden beginnend mit dem letzten Symbol in der empfangenen Folge, gibt es eine Zeitdauer, während der Metriken berechnet werden für die empfangene Folge, aber keine Wahrscheinlichkeitsverhältnisse. Wie oben beschrieben kann, sobald der Index k N/2 erreicht, die Wahrscheinlichkeitsberechnung beginnen. Dieser Zeitabstimmungsaspekt der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann am besten unter Verwendung der Zeitdiagramme der 4 und 5 visualisiert werden, in denen dieselben Namenskonventionen verwendet werden wie in den 2 und 3 oben.
4 zeigt die Zeitabstimmung, die den Metrik- und Wahrscheinlichkeitsverhältnisberechnungen zugeordnet ist, wenn N gerade ist. Darin kann gesehen werden, dass FSMC 24 zur Zeit k = 0 eine Anfangs-Forward-State-Metrik ausgibt und gleichzeitig damit RSMC 26 eine Anfangs-Reverse-State-Metrik ausgibt. Jedoch stellen LRCs 28 und 30 zu diesem Zeitpunkt keine Wahrscheinlichkeitsverhältnisse bereit. Wenn der Index k inkrementiert wird, setzen FSMC 24 und RSMC 26 die Ausgabe von Forward- und Reverse-Metriken fort. Wenn k = N/2 + 1 ist, beginnen beide LRC-Einheiten 28 und 30 damit, Wahrscheinlichkeitsverhältnisse auszugeben unter Verwendung der zuvor berechneten und gespeicherten Forward- und Reverse-State-Metriken. Dies wird bis k = N fortgesetzt.
5 zeigt die Zeitabstimmung, die den Metrik- und Wahrscheinlichkeitsverhältnisberechnungen zugeordnet ist, wenn N ungerade ist. Darin kann gesehen werden, dass wieder einmal zur Zeit k = 0 FSMC 24 eine Anfangs-Forward-State-Metrik ausgibt und gleichzeitig RSMC 26 eine Anfangs-Reverse-State-Metrik ausgibt. Jedoch stellen die LRCs 28 und 30 zu dieser Zeit keine Wahrscheinlichkeitsverhältnisse bereit. Wenn der Index k inkrementiert, setzten die FSMC 24 und RSMC 26 die Ausgabe von Forward- und Reverse-Metriken fort. Wenn k = N/2 + 1 ist, gibt die LRC-Einheit 30 ein erstes Wahrscheinlichkeitsverhältnis aus. Dann, wenn k = N/2 + 2/2 ist, beginnen die LRC-Einheiten 28 und 30 beide mit der Ausgabe von Wahrscheinlichkeitsverhältnissen unter Verwendung der zuvor berechneten und gespeicherten Forward- und Reverse-State-Metriken. Dies setzt sich fort, bis k = N. Bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse gemäß der oben beschriebenen Gleichungen ist zu erkennen, dass Abschnitte der Berechnung, die verwendet werden zum Bestimmen der Forward-State-Metriken und der Reverse-State-Metriken, während der Berechnung des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses wiederholt werden. Speziell die Multiplikation (oder Addition) der Forward-State-Metrik mit der Branch-State-Metrik und die Multiplikation (oder Addition) der Reverse-State-Metrik mit der Branch-State-Metrik sind allgemeine Operationen (vergleiche beispielsweise Gleichung (2) mit Gleichung (4)). Demnach brauchen entsprechend einer anderen beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, die in 6 dargestellt ist, diese allgemeinen Operationen nur einmal ausgeführt zu werden, d. h. während der Metrik-Berechnung, statt sowohl während der Metrik-Berechnung als auch während der Wahrscheinlichkeitsverhältnisberechnung. In dieser Figur werden Bezugszeichen, die gemeinsam sind für die Einheiten mit denselben Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen wie der Decoder der 2, neu verwendet, wie es die Signalnamenskonventionen vorsehen. Daher haben nur FSMC 80 und RSMC 82 unterschiedliche Bezugszeichen und unterschiedliche Ausgangsgrößen. Es wird auch darauf hingewiesen, dass die Verzögerungselemente 32 und 34 in dem Decoder der 6 weggelassen sind, da die FSMs und RSMs jeweils direkt von den LRC-Einheiten 28 bzw. 30 verwendet werden.
Andere Variationen dieser beispielhaften Ausführungsformen werden sich Fachleuten ebenfalls erschließen. Wenn beispielsweise die Verarbeitungsverzögerung der BTMC-Einheiten 20 und 22 jeweils geringer oder gleich der Hälfte der Verarbeitungsverzögerung der FSMC-Einheit und RSMC-Einheit ist, dann kann eine BTMC-Einheit von den in den 2 und 6 gezeigten Decodern weggelassen werden. Beispielsweise kann eine einzelne BTMC-Einheit mit abwechselnder Zufuhr einer Branch-Transition-Metrik zu der FSMC-Einheit und der RSMC-Einheit versehen sein. Ein (nicht dargestellter) Multiplexer kann am Ausgang der BTMC-Einheit vorgesehen sein zum Umschalten ihres Ausgangs zwischen der FSMC- und der RSMC-Einheit. Selbstverständlich müssen auch die Eingänge der einzelnen BTMCs geschaltet werden zwischen denen, die zum Berechnen der Branch-Metriken benötigt werden von Beginn der Folgen-Trellis und denen, die zum Berechnen der Branch-Metriken benötigt werden vom Ende der Folgen-Trellis.
Entsprechend, wenn die LRC-Einheiten 28 und 30 eine Verarbeitungsverzögerung haben, die geringer ist oder gleich der Hälfte der Verarbeitungsverzögerung, die jeweils den FSMC- und RSMC-Einheiten zugehört, dann kann eine der LRC- Einheiten eliminiert werden. In einer solchen Ausführungsform kann ein Demultiplexer (nicht dargestellt) vorgesehen sein zum Umschalten des Ausgangs von FSMC und RSMC an den Eingang der einzelnen LRC-Einheit. Gemäß noch einer anderen beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können Pipeline-Verarbeitungstechniken verwendet werden zum Kombinieren der FSMC- und RSMC-Einheiten zum weiteren Reduzieren der Komplexität des Decoders gemäß der vorliegenden Erfindung.
Dekodiertechniken gemäß der vorliegenden Erfindung sind anwendbar auf irgendwelche Kommunikationssysteme und/oder Umgebungen. Jedoch, wie oben beschrieben, können diese MAP-Dekodiertechniken (und Varianten davon) speziell in der Funkkommunikationsumgebung Anwendung finden, wo der Übertragungskanal 12 eine Luftschnittstelle und der Kodierer 10 und der Decoder 14 Teile einer Basisstation und einer Mobilstation sind (oder umgekehrt). Zum Bereitstellen von etwas sehr allgemeinem Kontext stellen 7 und die folgende Beschreibung etwas allgemeine Diskussion solch eines beispielhaften Systems bereit, in dem die vorliegende Erfindung implementierbar ist.
7 repräsentiert ein Blockdiagramm eines beispielhaften Zellularfunktelefonsystems einschließlich einer beispielhaften Basisstation 110 und Mobilstation 120. Die Basisstation schließt eine Steuer- und Verarbeitungseinheit 130 ein, die mit dem MSC (Mobilvermittlungszentrum) 140 verbunden ist, das wiederum mit dem (nicht dargestellten) PSTN (öffentliches Wählverbindungsnetz) verbunden ist. Die allgemeinen Aspekte solcher Zellularfunktelefonsysteme sind im Stand der Technik bekannt, wie beispielsweise durch das U.S-Patent Nr. 5,175,867 für Wejke et al. mit dem Titel "Neighbour-Assisted Handoff in a Cellular Communication System" und in dem U.S.-Patent Nr. 5,603,081 für Raith et al. mit dem Titel "A Method for Communicating in a Wireless Communication System" beschrieben.
Die Basisstation 110 behandelt eine Vielzahl von Sprach/Daten-Kanälen (d. h. Verkehrskanälen) durch einen Verkehrskanal-Sender/Empfänger 150, der von der Steuer- und Verarbeitungseinheit 130 gesteuert wird. Auch schließt diese Basisstation einen Steuerkanal-Sender/Empfänger 160 ein, der befähigt sein kann, mehr als einen Steuerkanal zu behandeln. Der Steuerkanal-Sender/Empfänger 160 wird von der Steuer- und Verarbeitungseinheit 130 gesteuert. Der Steuerkanal-Sender/Empfänger 160 sendet Steuerinformation über den Steuerkanal von der Basisstation oder Zelle zu auf diesen Steuerkanal eingerasteten Mobilendgeräten rund. Es ist verständlich, dass die Sender/Empfänger 150 und 160 als eine Einrichtung implementiert sein können, wie der Verkehrs- und Steuer-Sender/Empfänger 170 und dass die Zuordnung von Sender/Empfängern zu Antennen nicht dediziert sein muss. Als Teil der darin ausgeführten Signalverarbeitung kann die Basisstation 110 einen Decoder einschließen, wie er oben beschrieben worden ist zum Entfernen von Fehlerkorrekturkodierung, die den von der Mobilstation 120 entweder auf einem Steuerkanal oder einem Verkehrskanal gesendeten Signalen zugehörig ist.
Die Mobilstation 120 empfängt die auf einem Steuerkanal rundgesendete Information in ihrem Verkehrs- und Steuerkanal-Sender/Empfänger 170. Noch einmal, als ein Teil der Verarbeitung dieser empfangenen Information kann die Mobilstation 120 einen Decoder enthalten, wie er oben unter Bezugnahme auf irgendeine der vorangegangenen beispielhaften Ausführungsformen beschrieben worden ist. Dann evaluiert die Verarbeitungseinheit 180 die empfangene Steuerkanalinformation, die die Charakteristika von Zellen enthält, die Kandidaten für die Mobilstation sind, um darin einzurasten, und bestimmt, in welcher Zelle das Mobilgerät einrasten sollte. Die Verarbeitungseinheit 180 dekodiert und demoduliert auch die auf dem Verkehrskanal empfangene Information, sobald einer der Mobilstation 120 zugeordnet ist.
Obwohl die Erfindung detailliert unter Bezugnahme nur auf einige beispielhafte Ausführungsformen beschrieben worden ist, werden Fachleute einsehen, dass verschiedenartige Modifikationen vorgenommen werden können, ohne von der Erfindung abzuweichen. Beispielsweise können die oben beschriebenen Prozesse verwendet werden zum Dekodieren von turbo-kodierten empfangenen Signalfolgen, wobei die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse für eine Folge berechnet werden, bevor irgendwelche harten bzw. "Hard"-Entscheidungen getroffen werden bezüglich empfangener Symbolwerte. Demnach wird die vorliegende Erfindung als in gleicher Weise anwendbar auf Dekodiertechniken angesehen, in denen Soft-Information bzw. Weich-Information generiert worden ist zugeordnet nacheinander mit, vor oder selbst ohne das Treffen von "Hard"-Symbolentscheidungen. Entsprechend ist die Erfindung nur definiert durch die folgenden Patentansprüche, die dazu gedacht sind, alle Äquivalente davon einzuschließen.

Claims

Ein Verfahren zur Dekodierung einer Folge von N empfangenden Symbolen in Übereinstimmung mit einem MAP-Algorithmus, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist: – Berechnung von ersten Branch-Transition-Metriken γ₁, γ₂, ...; c₁, c₂, ... (20; 58), – Ermittlung von Forward-State-Metriken α₁, α₂, ...; a₁, a₂, ... (24; 60; 80) basierend auf den besagten ersten Branch-Transition-Metriken, – Ermittlung von Reverse-State-Metriken β_N–1,β_N–2, ...; b_N–1, b_N–2 ... (26; 60; 82), – Berechnung von Wahrscheinlichkeitsverhältnissen (28, 30; 66, 68) basierend auf einer Kombination von Branch-Transition-Metriken, den besagten Forward-State-Metriken und den besagten Reverse-State-Metriken, – Dekodierung der besagten Folge der empfangenden Symbolen unter Verwendung der besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse, dadurch gekennzeichnet dass – das besagte Verfahren ferner einen Verfahrensschritt der Berechnung von zweiten Branch-Transition-Metriken γ_N, γ_N–1, ...; c_N, c_N–1, ... (22; 58) aufweist, – der besagte Verfahrensschritt der Ermittlung von Reverse-State-Metriken die Ermittelung der besagten Reverse-State-Metriken basierend auf den zweiten Branch-Transition-Metriken aufweist, – der besagte Verfahrensschritt der Ermittlung der Reverse-State-Metriken parallel mit dem Verfahrensschritt der Ermittlung der Forward-State-Metriken ausgeführt wird, – der besagte Verfahrensschritt der Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse die Berechnung der besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse aufweist, nachdem eine vorbestimmte Anzahl der besagten Forward-State-Metriken und der besagten Reverse-State-Metriken ermittelt worden sind.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die besagten Branch-Transition-Metriken, die besagten Forward-State-Metriken, die besagten Reverse-State-Metriken und die besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse in Übereinstimmung mit einem Log-MAP-Algorithmus berechnet werden.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die besagten Branch-Transition-Metriken, die besagten Forward-State-Metriken, die besagten Reverse-State-Metriken und die besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse in Übereinstimmung mit einem Max-Log-MAP-Algorithmus berechnet werden.
Verfahren gemäß einem der vorherigen Patentansprüche, wobei die besagten Verfahrensschritte der Berechnung der besagten ersten Branch-Transition-Metriken und der besagten zweiten Branch-Transition-Metriken folgendes aufweisen: – Parallele Berechnung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die besagten Verfahrensschritte der Berechnung der besagten ersten und zweiten Brauch-Transition-Metriken folgendes aufweisen: – Abwechselnde Berechnung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die besagten Verfahrensschritte der Berechnung der besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse ferner den folgenden Verfahrensschritt aufweisen: – Parallele Berechnung von zwei Wahrscheinlichkeitsverhältnissen.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei der besagte Schritt der Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse ferner den Verfahrensschritt aufweist der abwechselnden Berechnung von: – einem ersten Wahrscheinlichkeitsverhältnis (28; 68) basierend auf einer der besagten Forward-State-Metriken, einer der besagten Reverse-State-Metriken und einer der besagten ersten Brauch-Transition-Metriken; und –einem zweiten Wahrscheinlichkeitsverhältnis (30; 68) basierend auf einer der besagten Forward-State-Metriken, einer der besagten Reverse-State-Metriken und einer der besagten zweiten Brauch-Transition-Metriken.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die besagten parallelen Verfahrensschritte der Ermittelung der besagten Forward- und Reverse-State-Metriken unter Verwendung von Pipeline-Verarbeitungstechniken ausgeführt werden.
Verfahren gemäß einem der vorherigen Ansprüche, ferner die folgenden Verfahrensschritte aufweisend: – Speicherung (36, 38; 60) der besagten Forward-State-Metriken und der besagten Reverse-State-Metriken, – Berechnung der besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse, nachdem eine vorbestimmte Anzahl der besagten Forward-State-Metriken und der besagten Reverse-State-Metriken gespeichert worden sind.
Verfahren gemäß Anspruch 9, ferner den folgenden Verfahrensschritt aufweisend: Speicherung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der besagte Verfahrensschritt der Dekodierung ferner den folgenden Verfahrensschritt aufweist: – Fassen von diskreten Entscheidungen über Symbolwerte für eine Folge von empfangenden Symbolen, nachdem sämtliche Wahrscheinlichkeitsverhältnisse für diese Folge berechnet worden sind.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, die folgenden Verfahrensschritte aufweisen: a) Initialisierung eines Index k (54), b) Inkrementierung des besagten Index k (56), c) Berechnung einer ersten Branch-Transition-Metrik γ_k; c_k(58) basierend auf der besagten Folge der empfangenden Symbole, d) Berechnung einer zweiten Branch-Transition-Metrik γ_N–k+1; c_N–k+1 (58) basierend auf der besagten Folge der empfangenden Symbole, e) Ermittlung einer Forward-State-Metrik α_k; a_k (60) basierend auf der besagten ersten Branch-Transition-Metrik, f) Speicherung der besagten Forward-State-Metrik (60), g) Ermittlung einer Reverse-State-Metrik β_N–k; b_N–k (60) parallel mit dem besagten Verfahrensschritt der Ermittlung der besagten Forward-State-Metrik basierend auf der besagten zweiten Branch-Transition-Metrik, h) Speicherung der besagten Reverse-State-Metrik (60), i) Wiederholung der Verfahrensschritte b) bis h) so lange, wie k < N/2 (62) gilt, danach Beginn der Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse (66, 68) basierend auf den besagten Forward-State-Metriken und den besagten Reverse-State-Metriken, und j) Dekodierung der besagten Folge der empfangenden Symbole unter Verwendung der besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse.
Verfahren gemäß Anspruch 12, wobei die Verfahrensschritte der Berechnung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken folgendes aufweisen: – Abwechselnde Berechnung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken unter Verwendung einer gemeinsamen Verarbeitungseinheit.
Ein Transceiver zur Dekodierung einer Folge von N empfangenden Symbolen in Übereinstimmung mit einem MAP-Algorithmus, wobei der besagte Transceiver folgendes aufweist: – eine Empfangsverarbeitungseinheit zum Empfang der besagten Folge von empfangenden Symbolen, – einen MAP-Fehlerkorrektur-Decoder zum Dekodieren der besagten Folge von empfangenden Symbolen, wobei der besagte MAP-Fehlerkorrektur-Decoder derart ausgelegt ist, um die besagte Folge von empfangenden Symbolen zu dekodieren, und zwar mittels: – Berechnung von ersten Branch-Transition-Metriken γ₁, γ₂, ...; c₁, c₂,... (20; 58), – Ermittlung von Forward-State-Metriken α₁, α₂, ...; a₁, a₂, ... (24; 60; 80) basierend auf den besagten ersten Branch-Transition-Metriken, – Ermittlung von Reverse-State-Metriken β_N–1, β_N–2 ...; b_N–1, b_N–2 ... (26; 60; 82), – Berechnung von Wahrscheinlichkeitsverhältnissen (28, 30; 66, 68) basierend auf einer Kombination von Branch-Transition-Metriken, den besagten Forward-State-Metriken und den besagten Reverse-State-Metriken, – Dekodierung der besagten Folge von empfangenden Symbolen unter Verwendung der besagten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse, – dadurch gekennzeichnet, dass der besagte MAP-Fehlerkorrektur-Decoder derart ausgelegt ist, um die besagte Folge von empfangenden Symbolen zu dekodieren, und zwar mittels – Berechnung von zweiten Branch-Transition-Metriken γ_N, γ_N–1, ...; c_N, c_N–1, (22; 58), – Ermittlung von Reverse-State-Metriken basierend auf den besagten zweiten Branch-Transition-Metriken, – Ermittlung der Reverse-State-Metriken parallel mit der Ermittlung der Forward-State-Metriken, – Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse, nachdem eine vorbestimmte Anzahl der besagten Forward-State-Metriken und der besagten Reverse-State-Metriken ermittelt worden sind.
Tansceiver gemäß Anspruch 14, wobei der besagte MAP-Fehlerkorrektur-Decoder die besagten Forward- und Reverse-State-Metriken unter Verwendung eines Log-MAP-Algorithmus berechnet.
Transceiver gemäß Anspruch 14, wobei der besagte MAP-Fehlerkorrektur- Decoder die besagten Forward- und Reverse-State-Metriken unter Verwendung eines Max-Log-MAP-Algorithmus berechnet.
Transceiver gemäß einem der Ansprüche 14 bis 16, wobei der besagte MAP-Fehlerkorrektur-Decoder derart ausgelegt ist, um die besagte Folge der empfangenden Symbole mittels paralleler Berechnung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken zu dekodieren.
Transceiver gemäß einem der Ansprüche 14 bis 16, wobei der besagte MAP-Fehlerkorrektur-Decoder ausgelegt ist, um die besagte Folge der empfangenden Symbole mittels abwechselnder Berechnung der besagten ersten und zweiten Branch-Transition-Metriken zu dekodieren.