JP2008099048A - 復号装置及び復号方法 - Google Patents

Abstract

【課題】Ｌｏｇ−ＭＡＰの訂正能力の劣化を低減することができる復号装置及び復号方法を提供すること。
【解決手段】復号装置は、受信データと外部情報からＬｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムにおけるブランチメトリックを算出するＢＭ計算部１１と、ブランチメトリックに基づきパスメトリックの最大値を算出するＡＣＳ演算部１２と、パスメトリックのヤコビアン補正値を算出する補正項計算部１３と、受信データの大きさに基づきヤコビアン補正値の値を調整して最大値に加算することで当該パスメトリックを補正する補正演算部１４とを有する。
【選択図】図３

Description

本発明は、Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムに従って復号処理する復号装置及び復号方法に関する。

ディジタル通信システムでは、伝送路において生じる誤りを訂正する誤り訂正符号が用いられている。特に移動通信システムでは、フェージングの影響により電波強度が激しく変動して誤りが生じ易いため、誤り訂正符号には高い訂正能力が要求される。誤り訂正符号の一例であるターボ符号は、シャノン限界に近い誤り訂正能力を有する符号として注目されており、例えば、第３世代の移動通信方式であるＷ−ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）やＣＤＭＡ−２０００で使用されている。

図８のブロック図は、ターボ符号を生成するための一般的な符号化装置の構成を示している。この符号化装置１０１は、例えば、通信システムの送信側に設けられ、符号化前データである情報ビット（Systematic Bits：組織部）Ｕを、並列連接畳込み符号（ＰＣＣＣｓ：Parallel Concatenated Convolutional Codes）のターボ符号に符号化し、伝送路等の外部へ出力する。なお、ターボ符号は、並列連接符号に限らず、直列連接畳み込み符号など、ターボ復号が可能であればよい。

符号化装置１０１は、図８に示すように、組織的畳み込み符号化器（Systematic Convolutional Coder）である第１の符号化器１０２及び第２の符号化器１０３と、データをインタリーブする（並び替える）インタリーバ（Interleaving）１０４とを備えている。

第１の符号化器１０２は、入力された組織部Ｕを符号化して冗長ビット（パリティビット：Parity Bits）１Ｐを生成し、この冗長ビット１Ｐを外部へ出力する。インタリーバ１０４は、入力された組織部Ｕの各ビットを所定のインタリーブパターンに並べ替えて組織部Ｕ^ｉｎｔを生成し、この組織部Ｕ^ｉｎｔを第２の符号化器１０３へ出力する。第２の符号化器１０３は、組織部Ｕ^ｉｎｔを符号化して冗長ビット２Ｐを生成し、この冗長ビット２Ｐを外部へ出力する。

符号化装置１０１では、組織部Ｕ、冗長ビット１Ｐ、組織部Ｕ^ｉｎｔ、冗長ビット２Ｐが生成される。組織部Ｕと冗長ビット１Ｐの組（Ｕ，１Ｐ）を第１の要素符号（Elemental Code）Ｅといい、組織部Ｕ^ｉｎｔと冗長ビット２Ｐの組（Ｕ^ｉｎｔ，２Ｐ）を第２の要素符号Ｅ^ｉｎｔという。

ターボ復号の特徴は次の２点にある。
１）比較的簡易で小さい構成の組織符号化器を複数個使用する
２）それぞれの符号化器は、符号化器入力である情報ビットに対して、インターリーバ（並べ替え器）を介して連接されている。

上記において、２）の目的は、情報ビットの順番を入換えて符号化器に入力することで、符号化器間において異なる符号語系列を生成することにある。これは、復号側にて、それぞれの符号語の復号結果を、互いの符号語間で補完しあうことにより、誤り訂正能力を向上させるためである。

１）の目的は、符号語間における復号結果の相互補完を、情報ビットを用いて行うためである。例えば３ＧＰＰ（3rd Generation Partnership Project）では、１）に、８状態の組織的畳み込み符号化器（8 states Systematic Convolutional Coder)を２個用いている。この３ＧＰＰでは、Ｗ−ＣＤＭＡなどの第３世代の移動体通信システムの標準化が行なわれている。

図８における符号化器１０２の出力{Ｕ,１Ｐ}の組を第１の要素符号（Elemental Code 1）、他方の出力{Ｕ^ｉｎｔ,２Ｐ}の組を第２の要素符号（Elemental Code 2）と呼んでいる。ただし、Ｕ^ｉｎｔは実際は出力されずＵ、１Ｐ、２Ｐの３つが後段に出力される。なお、実際はターミネーションビット（Termination bits）も出力されるが、ここでは、説明簡易化のため省略する。このため、３ＧＰＰ規定のターボ符号の符号化率（Coding Rate）は１／３ということになる。

このように符号化されたターボ符号を復号することをターボ復号という。ターボ復号では、第１の要素符号Ｅを復号する１番目の復号器と第２の要素符号Ｅ^ｉｎｔを復号する２番目の復号器との間で外部情報を交換しながら繰り返し復号が行われる。なお、復号器は、２つに限らず、ターボ符号の要素符号数に従って２以上の複数段の復号器を用いてもよい。

図９に代表的なターボ復号の復号装置を示す。ターボ復号の特徴は次の１点にある。
１）複数の要素符号間にて外部情報（Extrinsic Information）を交換しながら、複数回処理を繰り返す。

図９に示すように、代表的な復号装置２０１は、第１の復号器２０２、第２の復号器２０２、インタリーブメモリ２０４、デインタリーブメモリ２０５及び硬判定・ＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）判定部２０６を有する。

このような復号装置２０１におけるターボ復号は以下の工程からなる。
Ａ）第２の復号器２０３の外部情報をデインタリーブメモリ２０５から読み出し、第１の要素符号と共に第１の復号器２０２に入力する。第１の復号器２０２から外部情報を出力し、インタリーブメモリ２０４に書き込む。
Ｂ）第１の復号器２０２の外部情報をインタリーブメモリ２０４から読出し、第２の要素符号と共に第２の復号器２０３に入力する。第２の復号器２０３から外部情報を出力し、デインタリーブメモリ２０５に書き込む。
Ｃ）復号の最終繰り返しでは、第２の復号器２０３の対数尤度比ＬＬＲをデインタリーブメモリ２０５から読出し、硬判定・ＣＲＣ判定部２０６にて硬判定を行なった後、ＣＲＣによりエラーチェックを行なっている。

そして、先ず、Ａ）を実行する。このときの第２の復号器からの外部情報は初期値（＝０）とする。次に、Ｂ）を実行する。そして、再びＡ）を実行し、任意の回数だけＢ）とＡ）とを繰り返す。そして、最終繰り返しにおいて、Ｂ）を実行する。この際、第２の復号器２０３は、外部情報ではなく対数尤度比を出力する。最後にＣ）を実行する。

ターボ符号は組織符号であるため、受信系列には情報ビットＵが含まれている。外部情報とはこの情報ビットＵに対して復号の前に分かっている、"０"らしさ（"１"らしさと同義）を表す値（事前値）である。つまりターボ復号とは、第１、第２の要素符号間の復号において、それぞれの情報ビットが"０"である確率を交換（相互補完）しながら、その確率の確度を上げ、誤り訂正能力を強化する処理である。

この外部情報は軟出力復号化器の出力（対数尤度比ＬＬＲ：Log Likelihood Ratio）から生成することができる。この軟出力を生成する方法にはＭＡＰ系とＳＯＶＡ系の２種類があり、誤り訂正能力がより高いＭＡＰ系の手法が一般によく用いられている。ＭＡＰ系には主に、ＭＡＰ、Ｌｏｇ−ＭＡＰ、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの３種が知られている。

次に、ＭＡＰ、Ｌｏｇ−ＭＡＰ、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの各アルゴリズムについて説明するが、ここでは先ず、上記対数尤度比ＬＬＲについて説明する。対数尤度比ＬＬＲも外部情報と同様に、情報ビットＵの"０"'らしさを表す値であるが、外部情報が事前値であるのに対し、対数尤度比ＬＬＲは事後値と呼ばれる。

対数尤度比は、下記式（１）にて表される。

ここで、
Ｐ（）：確率
ｕ_ｋ：ｋ番目の情報ビット
ｙ：受信系列
Ｐ（ｕ_ｋ＝＋１|ｙ）：受信系列ｙを受信したときにｋ番目の情報が＋１（＝"０"）である確率
Ｐ（ｕ_ｋ＝−１|ｙ）受信系列ｙを受信したときにｋ番目の情報が−１（＝"１"）である確率
を示す。

ここで、ｓｉｇｎ［］：硬判定
を示す。

ＬＬＲは上記式（１）で表される。ここでは、"０"を＋１、"１"を−１で表現している。上記の"０"である確率と"１"である確率の対数比を取ることで、"０"と"１"のどちらがより確からしいかの尤度値を得ることができる。すなわち、"０"である確率の方が大きければ、両者の比は１より大きくなり、対数比は０より大（正の数）となる。逆に"１"である確率が大きければ、両者の比は１未満の小数点以下の数値となり、対数比は０よりも小（負の数）となる。よって、"０"であるか"１"であるかの確率の高さは、対数尤度比の符号（正又は負）により判定することができる。よって、"０"である確率と"１"である確率が等しければ両者の比は１となり、その対数は０となり、いずれの確率が高いかは不明となる。

上記式（２）は、ｋ番目の情報ビットｕ_ｋに関するＬＬＲを表している。上記式（２）で表されるｕ_ｋ＾はｋ番目の情報ビットに対する受信側での推定値であり、ＬＬＲを硬判定した結果（＝"０"又は"１"）となる。硬判定ｓｉｇｎ[ ]は、２進数値の符号ビットを取り出す処理であり、値が正の場合は"０"、負では"１"となる。よって、上記式（２）は、ｋ番目の情報ビットに対するＬＬＲの硬判定を意味する。

次に、ＭＡＰ、Ｌｏｇ−ＭＡＰ、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの各アルゴリズムについて説明する。

ＭＡＰアルゴリズム(Maximum A priori Probability)アルゴリズム
ＭＡＰとはMaximum A priori Probabilityの略であり、事後値（事後確率：A priori Probability）であるＬＬＲを最大にする復号方法であり、事後確率最大復号とも呼ばれる。

ＭＡＰでは上記式（１）に幾つかの数式変換を施した、下記式（３）を用いて対数尤度比Ｌ（ｕ_ｋ）を算出する。γはトレリスの遷移確率を表し、αは始点から終点の方向へ遷移した場合の、トレリスの各状態への到達確率を示し、βは逆に終点からの到達確率を表している。ここで、トレリスとは符号化器の状態遷移図を時間軸上に展開したものである。これをトレリス線図という。

ＭＡＰアルゴリズムでは、トレリス線図（状態遷移図）に基づいてビタビ復号を行う。トレリス線図で各時点の各状態を結ぶパスが復号すべき符号系列に対応しており、とりうるパスに対する尤度（パスメトリック）を計算し、最も尤度の高いパスを生き残りパスとして復号する。

先ず、トレリス線図について説明する。図１０は、再帰的畳込み符号を出力する再帰的畳込み符号化器を示す図、図１１は、その状態遷移を示す模式図である。

再帰的畳込み符号化器では、入力ＩＮＰＵＴからの入力ビットによって、Ｄ１、Ｄ２に格納される値が変化する。再帰的符号化器では、Ｄ２の出力が入力ＩＮＰＵＴ側へ戻されることで、再帰的な畳込み符号を実現する。図１１は、このＤ１、Ｄ２のとりうる値（００）、（０１）、（１０）、（１１）の状態遷移図を示し、図中、０／０のように示すのは、入力ビット／出力ビットを表している。入力ＩＮＰＵＴからの入力ビットが"０"、又は"１"に応じてＤ１、Ｄ２の値が遷移する。例えば、畳込み符号化器では、（Ｄ１ Ｄ２）が（００）の状態のとき、入力ＩＮＰＵＴから"０"が入力された場合、出力ＯＵＴＰＵＴから"０"を出力し、Ｄ１、Ｄ２は、（００）の状態に戻る。また、"１"が入力された場合には"１"を出力し、Ｄ１、Ｄ２は（１０）の状態に遷移する。

この状態遷移図を時間軸上に展開したものが図１２に示すトレリス線図となる。図１２において、実線の矢印は、入力ビットが"０"である場合のＤ１、Ｄ２の状態遷移を示し、破線の矢印は、入力ビットが"１"である場合のＤ１、Ｄ２の状態遷移を示している。横軸は、時間軸を示し、ｋ−１、ｋは任意のタイミングを示す。

トレリス線図上で順方向にビタビ復号を行ってパスメトリックを算出する処理をフォワード処理といい、フォワード処理とは逆方向にビタビ復号を行ってパスメトリックを算出する処理をバックワード処理という。フォワード処理で算出されるパスメトリック値をαパスメトリック、バックワード処理で算出されるパスメトリック値をβパスメトリック値という。そして、γは、タイミング（ｋ−１）におけるある状態（例えば状態（１１））からタイミングｋにおけるある状態（例えば状態（１１））へ遷移する確率（ブランチメトリック）を示す。α、βは、タイミング（ｋ−１）、ｋにおけるその状態（例えば状態（１１））である確率を示している。αパスメトリック、βパスメトリック及びブランチメトリック（γ）から対数尤度比ＬＬＲが算出される。

図１３は、トレリス線図を使用した遷移確率の求め方を説明する図である。また、α、βの算出式を下記式（４）、（５）に示す。上述の通り、γはトレリスの一時点上の各状態における遷移確率である。αは、下記式（４）により示され、順方向（トレリス線図上の始点から終点へ向かう方向：後方向））への各状態の到達確率であり、順方向にγを積算してくことになる。βは下記式（５）で示され、逆方向（終点から始点へ向かう方向：前方向）への積算になる。

例えばα_ｋ（００）を、タイミングｋにおける状態（００）（以下状態（００）_ｋと記載する）にある（存在する）順方向の到達確率とすると、このα_ｋ（００）は、図１３及び式（４）に示すように、例えば、α_ｋ−１（００）と、状態（００）_ｋ−１にある到達確率α_ｋ―1（００）から状態（００）_ｋへ遷移する遷移確率γ_ｋ（００,００）との積と、状態（０１）_ｋ−１にある到達確率α_ｋ−１（０１）と、状態（００）_ｋ−１から状態（００）_ｋへ遷移する遷移確率γ_ｋ（０１,００）との積との和となる。

また、β_ｋ−１（００）を、タイミングｋ−１における状態（００）（以下状態（００）_ｋと記載する）にある逆方向の到達確率とすると、このβ_ｋ−１（００）は、図１３及び式（５）に示すように、例えば、β_ｋ−１（００）と、状態（００）_ｋ−１にある到達確率β_ｋ―1（００）から状態（００）_ｋへ遷移する遷移確率γ_ｋ（００,００）との積と、状態（０１）_ｋ−１にある到達確率β_ｋ−１（００）と、状態（００）_ｋ−１から状態（１０）_ｋへ遷移する遷移確率γ_ｋ（００,１０）との積との和となる。

なお、上記式（４）、（５）において、α（ｓ）、β（ｓ）は現在の状態ｓ、前回の状態ｓ' におけるパスメトリック、γ（ｓ',ｓ）は、ｓ'からｓへ状態遷移する確率を示す。

図１４は、α、β、γから対数尤度比ＬＬＲを算出する方法を説明する図である。図１４に示すように、順方向の到達確率αと、逆方向の到達確率βと、状態間の遷移確率γとを乗算することにより、トレリスの全時点を考慮した場合の、該当時点の遷移確率が求まる。このうちの、入力"０"に対応する遷移確率の積をδ０、"１"に対応する確率積をδ１と呼ぶ。δ０とδ１の対数比ｌｏｇ（δ０／δ１）が、上記式（３）に示す対数尤度比ＬＬＲとなる。

対数尤度比と外部情報は下記の数式（６）を満たす。すなわち、ターボ復号では、この対数尤度比ＬＬＲを示す式（６）の両辺から内部情報を減算することで外部情報を算出する。

Ｌ_ｃ：通信路により決まる定数
ｙ_ｋ ^ｓ：組織部
Ｌ^ｅ（ｕ_ｋ）：前の外部情報（事前情報）
Ｌ_ｃｙ_ｋ ^ｓ＋Ｌ^ｅ（ｕ_ｋ）：内部情報

Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズム（非特許文献５参照）
次に、Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムについて説明する。上述のように、ＭＡＰアルゴリズムでは確率の積を求めるため、乗算器が必要になり、回路規模が著しく増加する。ゆえに、実使用上ではＭＡＰにおける確率演算を対数領域にて近似し、又は簡略化したＬｏｇ−ＭＡＰ、又はＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰが使用される。近似式を下記式（７）乃至（１１）に示す。

上記のように、α、γ、βを式（７）〜（９）に示すように、それぞれ対数ｌｏｇで近似してＡ、Γ、Ｂと定義し、上記（４）、（５）を変形した式が下記（１０）、（１１）である。ただし、下記（１０）、（１１）は、ｅｘｐ内の演算をＡ_ｉに置き換えて示すと式（１２）となる演算が含まれており、実使用上問題となる。そこで、式（１２）を更に分解して式(１３)を導く。

ここで、ｉは、ある状態へ遷移するパスの数を示し、例えば図１３に示す例では、順方向において状態（００）_ｋに遷移するパスの数は２であり、Ａ_Ｍは、このうちの大きい方を示す。実際は、この式（１３）として演算を進めることになる。これがＬｏｇ−ＭＡＰであり、特に式（１３）の右辺第２項を、ｌｏｇ(１＋ｅ^−ｘ)としてＬＵＴで実装する手法が一般的である。その他には、固定値や、−ａｘ＋ｂで更に近似する方法も知られている。このｌｏｇ(１＋ｅ^−ｘ)加算の操作を、特にＬｏｇ−ｓｕｍと呼ぶこともある。また、第２項の｜Ａ_ｉ−Ａ_Ｍ｜をパスメトリック値という。

ＭＡＸ−Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズム
Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰは、上記（１０）、（１１）に示すＬｏｇ−ＭＡＰを更に近似した方法である。その近似式を下記式（１４）、（１５）に示す。すなわち、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムでは、上記式（１０）、（１１）からＬｏｇ−ｓｕｍの項（これをＬｏｇ−ｓｕｍ補正項ともいうが、以下ではヤコビアン補正項という。）を省いたものである。ｍａｘ（ )は最大値を選択する操作であり、ビタビアルゴリズムのＡＣＳ（Add Compare Select）演算と同義である。つまり、確率演算をビタビアルゴリズムで行うことができる、一番安価で簡易な方法になる。

ところで、非特許文献１には、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰやＬｏｇ−ＭＡＰなどのアルゴリズムと、ＳＮＲとの関係が論じられている。この中で、一般的なＬｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムが解説されており、これによれば、上記式（９）に示すΓ（ＢＭ：Branch Metric）演算及び通信路定数Ｌｃの演算に、下記のようにＳＮＲ（Signal to Noise ratio：ＳＮ比）（Ｅ_ｂ／Ｎ_０）が現れる。

図１５は、一般的なＬｏｇ−ＭＡＰデコーダを示す図である。図１５に示すように、一般的なＬｏｇ−ＭＡＰデコーダ３０１は、ＳＮＲ推定部３１５、正規化部３１６、ＢＭ計算部３１１、ＡＣＳ演算部３１２、補正項計算部３１３、及び補正演算部３１４を有する。ＳＮＲ推定部３１５は受信データからＳＮＲを推定し、正規化部３１６がこれを正規化する。ＢＭ計算部３１１は、式（９）、（１６）、（１７）に基づき、ＳＮＲ推定値、受信データ及び外部情報とからブランチメトリックＢＭ（式（９）参照）を計算する。

ＡＣＳ演算部３１２は、ＢＭ計算部３１１からのＢＭと、補正演算部３１４からの、１つ前のパスメトリックＰＭとが入力され、現在のパスメトリックＰＭを演算する。２つのＰＭにそれぞれＢＭを加算し、その結果Ａ_ｉのうち大きい方（最大値）を現在のパスメトリックＰＭ'（＝Ａ_Ｍ）として出力する。また、絶対値回路を有し、｜Ａ_ｉ−Ａ_Ｍ｜、すなわち２つのＰＭにそれぞれＢＭを加算したパスメトリック候補Ａ_ｉの差の絶対値をパスメトリック値（Path Metric Difference：ＰＭＤ）として求め、補正項計算部３１３へ出力する。

補正項計算部１３は、式（１３）に示すヤコビアン補正項を演算する。補正演算部１４は、ヤコビアン補正項をＡＣＳ演算部１２で求めた現在のパスメトリックＰＭ'に加算し補正済みパスメトリックを算出する。このパスメトリックは、次のＡＣＳ演算で使用されると共に、ＢＭと共に対数尤度比の算出に使用される。

ここで、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰでは、外部情報がＳＮＲに比例するという仮定の下でこの係数を無視することができるが、Ｌｏｇ−ＭＡＰの演算ではこのＳＮＲ（Ｅ_ｂ／Ｎ_０）という係数を取り除くことができない。このため、Ｌｏｇ−ＭＡＰではＳＮＲの推定が必要となるが、推定値と、実際のＳＮＲとの誤差が大きい場合に訂正能力が劣化し、特に条件によっては、Ｌｏｇ−ＭＡＰとＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの訂正能力が逆転する現象が報告されている。

また、非特許文献２には、初回はＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰと平行してＳＮＲ推定を、次回以降はＳＮＲ推定値を用いたＬｏｇ−ＭＡＰを行う方法が記載されている。

さらに、非特許文献３には、ＳＮＲ誤差によってはＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰとＬｏｇ−ＭＡＰの訂正能力が逆転することを利用した技術が開示されている。該逆転現象が発生するケースを、ＳＮＲ推定とは別の指標、誤り検出手法を用いて判断し、繰返しの中で、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰとＬｏｇ−ＭＡＰを選択切替する。

さらにまた、非特許文献４には、パラメータ化した繰返し回数において、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰとＬｏｇ−ＭＡＰを切り替える技術が開示されている。

また、特許文献１には、信号対干渉比（ＳＩＲ：signal to interference power ratio）を推定し、その結果に基づき訂正能力の劣化を検出し、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰか、Ｌｏｇ−ＭＡＰかを選択して使用する技術が開示されている。
特開２００４−１４７３２９号公報 Alexander WORM et al., "Turbo-Decoding Without SNR Estimation", IEEE COMM. LETT. Vol. 4, No. 6, Jun. 2000. Mohammad Ali Khalighi, "Effect of Mismatched SNR on the Performance of Log-MAP Turbo Decoder", IEEE Transactions on Vehicular Tech., Vol. 52, No. 5, Sep. 2003. S. -J. Park, "Combined Max-Log-MAP and Log-MAP of turbo codes", IEEE ELECTRONICS LETTERS, Vol. 40, No. 4, 19th Feb. 2004. Chun Ling KEI, Wai Ho MOW, "A Class of Switching Turbo Decoders against Severe SNR Mismatch", 0-7803-7467-3/02/$17.00, IEEE, 2002. Petteri Luukkanen, "Comparison of Optimum and Sub-optimum Turbo Decoding Schemes in 3rd Generation cdma2000 Mobile System", 0-7803-5668-3/99/$10.00, IEEE, 1999

しかしながら、非特許文献１、２の方法では、ＳＮＲ推定の演算、及び推定したＳＮＲを用いた演算が必要となり、演算量、処理時間を悪化させる。ＳＮＲ推定とは、信号と雑音の比(Signal-Noise Ratio)を推定する処理であり、受信した信号に、ノイズがどの程度混入しているのかを計測する処理である。一般式は下式になるが、ノイズには多くの種類があり、運用システムによって最適なＳＮＲ推定アルゴリズムが変わるため、その推定が極めて困難である。
ＳＮＲ＝１０ｌｏｇ（ＰＳ／ＰＮ）
ＰＮ：雑音電力［Ｗ］
ＰＳ：信号電力[Ｗ]

また、非特許文献１の方法では、ＳＮＲ推定をしなければ、条件によって誤り訂正能力が劣化する。別に、ＳＮＲ推定誤差によっても訂正能力の劣化が起こるが、ＳＮＲ推定精度の向上にはさらなる演算が必要となる可能性がある。また非特許文献２の方法では、ＳＮＲ推定処理のオーバーヘッドがない分処理時間派短縮されるが、初回にＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰを用いることから、訂正能力が劣化する恐れがある。

また、非特許文献３の方法では、誤り検出処理が必要になる。また、非特許文献３、４は共にＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰを使用するため、訂正能力が低いという問題点がある。

また、特許文献１の方法においても、Ｌｏｇ−ＭＡＰの演算にはＳＮＲ値が必要となる。また、ヤコビアン補正項を、式ｌｏｇ（１＋ｅ^{−｜ｘ−ｙ｜}）を元に算出し、算出値を加工せずそのまま使用する。よって、Ｌｏｇ−ＭＡＰにおけるＳＮＲ推定のために演算量が増大する。上述したように、ＳＮＲ推定は、受信した信号にノイズがどの程度混入しているのかを計測する処理であるが、ノイズには多くの種類があり、最適なＳＮＲ推定アルゴリズムの選択が困難で、ＳＮＲの推定は極めて困難である。

また、事前にＳＮＲを推定する必要があり、オーバーヘッド処理が発生し処理時間を遅延させる。加えて、ＳＮＲ誤差の大きい場合、誤り訂正の性能が悪化するが、ＳＮＲ推定精度を向上させる場合、さらなる演算量の増加を招くことになりかねない。

本発明に係る復号装置は、受信データと外部情報とから得られたブランチメトリックに基づきＬｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムにおけるパスメトリックの最大値又は最小値を算出するＡＣＳ算出部と、前記パスメトリックの補正値を算出するヤコビアン補正項算出部と、前記受信データの大きさに基づき前記補正値の値を調整して前記最大値又は最小値に加算することで当該パスメトリックを補正する補正演算部とを有するものである。

本発明にかかる復号方法は、受信データと外部情報とから得られたブランチメトリックに基づきＬｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムにおけるパスメトリックの最大値又は最小値を算出し、前記パスメトリックのヤコビアン補正項を算出して補正値を求め、前記受信データの大きさに基づき前記補正値の値を調整し、前記調整済みの補正値を前記最大値又は最小値に加算することで、当該最大値又は最小値の補正を行い、補正済パスメトリックを求めるものである。

本発明においては、受信データの大きさ、すなわち受信値の振幅に基づきヤコビアン補正項（Ｌｏｇ−ｓｕｍ補正項）の値を調整し、これを最大値又は最小値に加算する。このことにより、Ｌｏｇ−ＭＡＰにおける誤り訂正能力の性能劣化を防止を図ることができる。

本発明によれば、Ｌｏｇ−ＭＡＰの訂正能力の劣化を低減することができる復号装置及び復号方法を提供することができる。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。この実施の形態は、本発明を、Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムを利用したターボ復号装置に適用したものである。

上述したように、Ｌｏｇ−ＭＡＰは、（６）、（１６）、（１７）式に示すように、演算にＳＮＲ（Ｅ_ｂ／Ｎ_０）の値を必要とする。しかし、ノイズには多くの種類があり、運用システムによって最適なＳＮＲ推定アルゴリズムが変わるため、ＳＮＲの推定は容易ではない。

そこで、本実施の形態においては、このＳＮＲに固定値を用いることとする。ＳＮＲの値は、目標となるＢＬＥＲ（block error rate）に基づき決定することができる。なお、ＳＮＲの値は、例えば、パケットデータの場合、ＷＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）ではＢＬＥＲが大体１０^−１〜１０^−２になるように、送信パワーが調整される。これは、ノイズが多い場合に、送信パワーを上げることでＢＬＥＲを合わせるような操作であり、このような操作に基づきＳＮＲを一定範囲に保つことができる。さらに、本実施の形態においては、符号長を調整するためパンクチャード符号を用いる。なお、本実施の形態においては、特に本発明の効果が顕著となる、ＳＮＲ固定値、及びパンクチャード符号を採用した場合について説明するが、ＳＮＲ推定を行なっても、パンクチャを行なわなくても、同様に本発明を適用することができる。

先ず、パンクチャード処理について説明する。図１、図２は、送信装置、受信装置を示すブロック図である。送信装置２０は、符号化装置２１、パンクチャ処理部２２、変調部２３、ＲＦ部２４、増幅部２５、制御部２６などを有する。送信側は、情報数をＬ、例えば符号化率Ｒを１／３とすると、符号化後のデータ数はＬ／Ｒ＝Ｍとなるようパンクチャード処理する。すなわち、パンクチャとは、このＭ（個）のデータをＮ（個）に削減する処理である。

例えば送信データがＤ０〜Ｄ９まであって、データＤ２、Ｄ４、Ｄ７、Ｄ８をパンクチャード処理により間引く。この場合、最終的に送信データは、Ｄ０，Ｄ１，Ｄ３，Ｄ５，Ｄ６，Ｄ９となる。パンクチャ処理された送信データは、変調部２３、ＲＦ部２４、増幅部２５を介してＮ（個）のデータとして送信される。

受信装置３０は、図２に示すように、復号装置１のほか、デパンクチャ処理部３２、復調部３３、ＲＦ部３４、増幅部３５、及びこれらを制御する制御部３６などを有し、基本的に送信側と逆の処理を行う。

すなわち、受信装置３０のアンテナにて受信した受信データは、増幅部３５に供給される。この増幅部３５にて受信データを増幅した後、受信ＲＦ部３４に供給する。ＲＦ部３４では、周波数変換などの高周波処理を行って得られた受信データを復調部３３に供給し復調する。ここで、送信されてきたＮ（個）のシンボルデータは復調等を経ると、個々のデータは例えば８[ｂｉｔ]の値域を有するものとなる。すなわち、受信後の１シンボルデータは８[ｂｉｔ]になり、８[ｂｉｔ]データをＮ個受け取ることになる。復調された受信データは、デパンクチャ処理部３２に供給される。ここでは、送信時に施されたインタリーブ処理・逆のデインタリーブ処理を行って、元のデータ配置とすると共に、送信時に間引かれたデータ位置、上述の例であれば、Ｄ２、Ｄ４、Ｄ７、Ｄ８に０ビットを挿入して、元のデータ長に復元する、上述の例では、８[ｂｉｔ]×Ｍ[個]のデータに戻すデパンクチャ処理を行う。そして、デパンクチャ処理で元のデータ長とされたデータを、復号装置１に供給して、ターボ復号を行って１［ｂｉｔ］のデータとし硬判定復号結果を得る。制御部３６は、例えば復号装置１へデータを供給するタイミング等を制御する。

次に、復号装置１について説明する。図３は、本実施の形態にいかかる復号装置を示す図である。図３に示すように、本実施の形態にかかる復号装置１は、ＢＭ計算部１１、ＡＣＳ演算部１２、補正項計算部１３、及び補正演算部１４を有する。この復号装置１は、フォワード処理とバックワード処理とで別々に用意されるが、ここではフォワード処理部として説明する。

ＢＭ計算部１１は、受信データと外部情報とからブランチメトリックＢＭ（式（９）参照）を計算する。ここで、本実施の形態においては、上述したように、ブランチメトリックの演算に使用するＳＮＲ（Ｅ_ｂ／Ｎ_０）を、目標となるＢＬＥＲ（block error rate）に基づき決定した固定値として演算する。このことにより、従来必要であったＳＮＲ推定回路及びその正規化回路部分が不要となり、ハードウェア量を削減することができる。

ＡＣＳ演算部１２は、ＢＭ計算部１１からのＢＭと、後述する補正演算部１４からの、１つ前のパスメトリックＰＭとが入力され、現在のパスメトリックＰＭを演算する。２つのＰＭにそれぞれＢＭを加算し、その結果（以下、パスメトリック候補という。）Ａ_ｉのうち大きい方（最大値、図４参照）を現在のパスメトリックＰＭ'（＝Ａ_Ｍ）として出力する。また、絶対値回路を有し、｜Ａ_ｉ−Ａ_Ｍ｜、すなわち２つのＰＭにそれぞれＢＭを加算したパスメトリック候補Ａ_ｉの差の絶対値をパスメトリック値（Path Metric Difference：ＰＭＤ）として求め、補正項計算部１３へ出力する。

補正項計算部１３は、上述した式（１３）に示すヤコビアン補正項（図４参照）を演算する。ここで、本実施の形態にかかる補正項計算部１３は、受信信号の振幅、すなわち受信データの大きさに応じて補正項の調整（図４参照）を行なう。この補正調整方法についての詳細は後述する。

補正演算部１４は、調整済み補正項をＡＣＳ演算部１２で求めた現在のパスメトリックＰＭ'に加算し補正済みパスメトリックを算出する。このパスメトリックは、適宜正規化処理されて次のＡＣＳ演算で使用されると共に、ＢＭ及びバックワード処理のパスメトリックと共に対数尤度比の算出に使用される。

次に、本実施の形態にかかる復号装置の補正項調整方法について説明する。上述したように、Ｌｏｇ−ＭＡＰは、ＭＡＸ−Ｌｏｇ−ＭＡＰに補正項を加えるものであり、ＭＡＸ−Ｌｏｇ−ＭＡＰとは、Ｌｏｇ−ＭＡＰでヤコビアン補正をしないということと等価になる。よって、一般的に、Ｌｏｇ−ＭＡＰよりその誤り訂正能力が大きい。ところが、所定の条件下では、Ｌｏｇ−ＭＡＰより、ＭＡＸ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの誤り訂正能力が高くなることがある。そこで、本願発明者は、Ｌｏｇ−ＭＡＰにおいてヤコビアン補正の度合いを受信データ（受信値）の大きさに応じて調整することで、最適な誤り訂正結果を得ることができる方法を見出した。

ＳＮＲ推定誤差が大きい場合はＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの訂正能力がＬｏｇ−ＭＡＰの訂正能力を上回ることがＩＥＥＥ文献で多々報告されている。ところで、本実施の形態においては、パンクチャード処理を行なうと共にＳＮＲ固定値を採用する。したがって、上述したように、パンクチャビットの箇所は、受信側で強制的に０にする。これは、各データ値の地域−１２８〜＋１２７の略中間値となり、パンクチャビットの位置は振幅が最小、つまりノイズが多量に混入されたと同等になる。この場合、ＳＮＲ固定値と、見かけのノイズ量に差が生じ、ＳＮＲ推定誤差となって訂正能力を劣化させる。よって、本願発明者は、ＳＮＲ固定値の場合にはパンクチャビットの箇所におけるヤコビアン補正項の補正度合いを小さくすることで、誤り訂正能力を向上させることができることを見出した。

また、実際の受信値についても、振幅の小さいものはノイズ成分が多いと判断して、補正量を小さくするような調整を施すことで同様に誤り訂正能力を改善することができる。すなわち、本実施の形態においては、受信値の大きさに応じて補正値を調整する。具体的には、受信値が小さい（振幅が小さい）とき、補正値を小さくするような調整をする。この調整ために、本実施の形態においては、ヤコビアン補正項の値を調整する調整係数を導入するが、他の方法で調整してもよい。

図５は、本実施の形態にかかるヤコビアン補正の一例を説明するための図である。最も簡単な調整方法は、図５に示すように、パンクチャビットの挿入位置のみヤコビアン補正を行なわない調整方法である。すなわち、上述の例と同様、Ｄ０〜Ｄ９の受信データがあって、パンクチャ位置がＤ２、Ｄ４、Ｄ７、Ｄ８である場合、当該データ位置ではヤコビアン補正をオフする。この場合、データＤ２、Ｄ４、Ｄ７、Ｄ８の位置においては、ＭＡＸ−Ｌｏｇ−ＭＡＰにおける演算結果が出力されることとなる。

図６、図７は転送ブロック（Transport Block：ＴｒＢＫ）サイズが６３２、ＣＲＣサイズが２４のＴｒＣＨ（Transport channel）条件において、パリティビットをそれぞれ１／３、１／２だけパンクチャすることにより、ターボ復号器の入力時点でのＳＮＲを見かけ上低くした場合のＢＬＥＲ（block error rate）を示す図である。ヤコビアン補正項について、上述したように、受信データの信頼度が低い場合に小さく、または高い場合に大きくするような調整を行う。本例においては、ヤコビアン補正項は、受信データが＋／−０の時に、＋／−０となるよう調整している。ターボ復号条件は、繰返し回数が最大８回となっている。Ｅｑ（０）で示すのがヤコビアン補正項調整なしのＬｏｇ−ＭＡＰ、Ｅｑ（１）〜Ｅｑ（３）で示すのがヤコビアン補正項調整有りのＬｏｇ−ＭＡＰの結果となる。この調整は、図４に示したように下記のように表すことができる。

ｉ：次時点の１状態に接続されるブランチの数
Ａ_ｉ：ｉ番目のブランチに対応するパスメトリック
ｒ：１符号語系列における符号化率の逆数
Ｆ（ｘ）：調整係数算出関数
を示す。図６、図７においては、Ｅｑ（１）〜Ｅｑ（３）は、それぞれ下記（１９）〜（２１）に示す調整係数算出関数Ｆ（ｘ）となっている。なお、Ｅｑ（０）は、Ｆ（ｘ）＝１、すなわち調整なしの例を示している。特に、図７に示す１／２パンクチャを施した場合においては、Ｅｑ（１）〜Ｅｑ（３）において、ＨＳＤＰＡ（High Speed Downlink Packet Access）の調整ターゲットである、ＢＬＥＲ＝１０^−１の符号化利得について、約０．２ｄＢ程度、改善されていることがわかる。特に本実施の形態のように、ＳＮＲ固定値を採用し、パンクチャ時に０データを挿入する場合は、ＳＮＲが悪化するため、顕著な効果を奏することがわかる。

ここで、式（１９）のＥｑ（１）のように、調整係数を０又は１とし、パンクチャビット挿入位置のみ調整係数を０としてヤコビアン補正項を加算しないものとする方法としているが、パンクチャビット挿入位置とは、上述したように、受信データが０になっている。したがって、受信データが０の位置は全て、すなわちパンクチャビット挿入位置に拘わらず受信データが０になっている位置全てについて調整係数を０としてヤコビアン補正項の調整を行なってもよい。また、本実施の形態においては、パンクチャビットに０を挿入するものとして説明しているが、例えば−１を挿入するようにしてもよい。その場合は、パンクチャビット又は受信値が−１のビット位置のデータに対し、調整係数を０としてヤコビアン補正項を加算しないように調整すればよい。

また、受信データの値域は、−１２８〜＋１２７であり、この中間値近傍、すなわち受信データの絶対値が小さければ受信データの信頼度が低い、又はノイズ成分が多いと考えられる。よって、Ｅｑ（１）ではなく、Ｅｑ（２）、Ｅｑ（３）に示すように、受信値の絶対値が所定の値以下であるような場合に、調整係数を０としてヤコビアン補正項を加算しないようにしてもよい。反対に、受信データの絶対値が所定の値以上大きい場合は、十分信頼度が高いデータと考えられ、調整係数を１とし、ヤコビアン補正項をそのまま加算するようにしてもよい。さらに、調整係数は１以下の数値であっても、１以上とすることも可能である。

また、パンクチャ時以外では、フェージングの影響で、正規化処理により部分的に受信値が０近傍になることが考えられる。ここで、正規化処理は、復調部３３とデパンクチャ処理部３２との間において、復調後のデータを、−１２８〜＋１２７を表現する８ビットの固定小数点データに変換する処理である。具体的には、復調データの最大値に合わせて、仮数部８ビット分の値より小さいデータを切捨て、０にする等する。なお、この正規化処理において最大値の代わりに平均値を用いる等してもよい。その場合、例えば、上記Ｅｑ（２）、Ｅｑ（３）や、下記（２２）に示す調整係数算出関数Ｆ（ｘ）を使用することにより、０近傍にある受信値のヤコビアン補正項を小さくすることができる。

以上説明したように、本実施の形態においては、Ｌｏｇ−ＭＡＰにおいて、受信値の大きさに基づきヤコビアン補正項の調整を行うことで、Ｌｏｇ−ＭＡＰにおける誤り訂正能力劣化を低減することができる。このとき、ＳＮＲ固定値を使用することで、ＳＮＲ推定による演算量の増加を防ぎつつ、誤り訂正能力を改善することができる。さらに、ＳＮＲ固定値を使用することで、ハードウェア量が減り、ＳＮＲ推定に必要な処理のオーバーヘッドを不要とすることで処理速度を向上することができる。また、ＳＮＲ固定値を使用した場合には、パンクチャビット位置のデータについては、ヤコビアン補正項の値を小さく又は０にすることで極めて簡単な方法でＬｏｇ−ＭＡＰにおける誤り訂正能力を改善することができる。

なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施の形態においては、ＡＣＳ演算部１２は、最大値を出力するものとして説明したが、最小値を出力するようにしてもよい。その場合、補正演算部１４は、最小値に、負の調整済みのヤコビアン補正項を加算するようにすればよい。

また、上述の実施の形態においては、補正項計算部１３が補正項を計算し、調整し、調整済みのヤコビアン補正項を補正演算部１４へ入力するものとして説明したが、補正演算部１４がヤコビアン補正項を受け取り、調整して乗算するようにしてもよいことは勿論である。

また、上述の実施の形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではなく、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータプログラムは、記録媒体に記録して提供することも可能であり、また、インターネットその他の伝送媒体を介して伝送することにより提供することも可能である。

本発明の実施の形態にかかる送信装置を示すブロック図である。 本発明の実施の形態にかかる受信装置を示すブロック図である。 本発明の実施の形態にいかかる復号装置を示す図である。 本発明の実施の形態にかかる復号装置における各ブロックの演算を説明する図である。 本発明の実施の形態にかかるＬｏｇ−ｓｕｍ補正の一例を説明するための図である。 本発明の実施の形態にかかる復号方法を適用した場合のＢＬＥＲ（block error rate）を示す図である 同じく、本発明の実施の形態にかかる復号方法を適用した場合のＢＬＥＲ（block error rate）を示す図である ターボ符号を生成するための一般的な符号化装置を示す図である。 代表的なターボ復号の復号装置を示す図である。 再帰的畳込み符号を出力する再帰的畳込み符号化器を示す図である。 図１７に示す再帰的畳込み符号の状態遷移を示す模式図である トレリス線図を示す図である。 トレリス線図を使用した遷移確率の求め方を説明する図である。 確率α、β、γから対数尤度比ＬＬＲを算出する方法を説明する図である。 一般的なＬｏｇ−ＭＡＰデコーダを示す図である。

符号の説明

１、２０１ 復号装置
１１、３１１ ＢＭ計算部
１２、３１２ ＡＣＳ演算部
１３、３１３ 補正項計算部
１４、３１４ 補正演算部
２０ 送信装置
２１ 符号化装置
２２ パンクチャ処理部
２３ 変調部
２４、３４ ＲＦ部
２５、３５ 増幅部
２６、３６ 制御部
３０ 受信装置
３２ デパンクチャ処理部
３３ 復調部
１０１ 符号化装置
１０２、１０３ 符号化器
１０４ インタリーバ
２０２、２０３ 復号器
２０４ インタリーブメモリ
２０５ デインタリーブメモリ
２０６ 判定部
３０１ Ｌｏｇ−ＭＡＰデコーダ
３１５ ＳＮＲ推定部
３１６ 正規化部

Claims (16)

1. 受信データと外部情報とから得られたブランチメトリックに基づきＬｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムにおけるパスメトリックの最大値又は最小値を算出するＡＣＳ算出部と、
   前記パスメトリックの補正値を算出するヤコビアン補正項算出部と、
   前記受信データの大きさに基づき前記補正値の値を調整して前記最大値又は最小値に加算することで当該パスメトリックを補正する補正演算部とを有する復号装置。
2. 前記補正演算部は、前記受信データの絶対値が小さいほど小さい補正係数を前記補正値に乗算することで前記調整を行なう
   ことを特徴とする請求項１記載の復号装置。
3. 前記補正演算部は、前記受信データが０又は−１のとき、前記パスメトリックの補正機能をオフする
   ことを特徴とする請求項１記載の復号装置。
4. 前記補正演算部は、前記受信データの絶対値が所定の値以下の場合は、前記パスメトリックの補正機能をオフする
   ことを特徴とする請求項１記載の復号装置。
5. 前記補正演算部は、前記受信データの絶対値が所定の値以下の場合は、当該絶対値に応じて前記補正値の調整をする
   ことを特徴とする請求項１記載の復号装置。
6. 前記補正演算部は、前記受信データの絶対値が所定の値より大きい場合は、前記調整機能をオフする
   ことを特徴とする請求項１記載の復号装置。
7. 前記受信データは、パンクチャード処理されたものである
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項記載の復号装置。
8. 予め定められた固定値からなる信号対雑音比を用いて前記ブランチメトリックを計算するＢＭ計算部を更に有する
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載の復号装置。
9. 受信データと外部情報とから得られたブランチメトリックに基づきＬｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムにおけるパスメトリックの最大値又は最小値を算出し、
   前記パスメトリックのヤコビアン補正項を算出して補正値を求め、
   前記受信データの大きさに基づき前記補正値の値を調整し、
   前記調整済みの補正値を前記最大値又は最小値に加算することで、当該最大値又は最小値の補正を行い、補正済パスメトリックを求める復号方法。
10. 前記補正値の調整の際は、前記受信データの絶対値が小さいほど小さい補正係数を前記補正値に乗算する
    ことを特徴とする請求項９記載の復号方法。
11. 前記受信データが０又は−１のとき、前記最大値又は最小値の補正を行なわない
    ことを特徴とする請求項９記載の復号方法。
12. 前記受信データの絶対値が所定の値以下の場合は、前記最大値又は最小値の補正を行なわない
    ことを特徴とする請求項９記載の復号方法。
13. 前記受信データの絶対値が所定の値以下の場合は、当該絶対値に応じて前記補正値の調整をする
    ことを特徴とする請求項９記載の復号方法。
14. 前記受信データの絶対値が所定の値より大きい場合は、前記補正値の調整を行なわず、当該補正値により前記最大値又は最小値の補正を行う
    ことを特徴とする請求項９記載の復号方法。
15. 前記受信データは、パンクチャード処理されたものである
    ことを特徴とする請求項９乃至１４のいずれか１項記載の復号方法。
16. 予め定められた固定値からなる信号対雑音比を用いて前記ブランチメトリックを計算する
    ことを特徴とする請求項９乃至１５のいずれか１項記載の復号方法。

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