JP2012182559A - Decoder - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a decoder in which the operation amount concerning the decoding is reduced when compared with prior art.SOLUTION: In the decoder decoding received data subjected to convolution coding, a Trellis diagram deformed so that the number of bits of encoded data per branch is equal to a common multiple C of logM and the 1/R is used as a Trellis diagram deformed based on a modulation multi-value number M and a code rate R applied to a received signal. Branch metric of each branch of the deformed Trellis diagram is calculated based on the demodulation results of the received signal, and a survival path is specified based on the branch metric thus calculated.

Description

本発明は、通信装置(受信機)において畳み込み符号化されたデータを復号する復号装置に関する。   The present invention relates to a decoding device that decodes convolutionally encoded data in a communication device (receiver).

畳み込み符号はkビットの情報ビットに対してnビットの符号語が出力される符号である。畳み込み符号器は遅延素子を持ち、nビットの符号語はK×kビットの過去の情報ビットの影響を受けて生成される。このとき、Kを拘束長、k/nを符号化率Rと呼ぶ。また、畳み込み符号化されたデータの復号には、一般的にビタビ復号がよく使われ、ビタビ復号では、畳み込み符号の内部状態の遷移とそのときの入出力を表したトレリス線図が用いられる。   The convolutional code is a code that outputs an n-bit code word for k information bits. The convolutional encoder has a delay element, and an n-bit code word is generated under the influence of K × k past information bits. At this time, K is called a constraint length, and k / n is called a coding rate R. In addition, Viterbi decoding is generally used for decoding convolutionally encoded data. In Viterbi decoding, a trellis diagram representing transition of internal states of convolutional codes and input / output at that time is used.

K=3,R=1/2とした場合の畳み込み符号器の構成例を図8に示す。また、図8の符号器で作られる畳み込み符号をビタビ復号する際に用いられるトレリス線図を図9に示す。トレリス線図において、四角は状態を表し、状態を結ぶ線をブランチと呼ぶ。また、ブランチを結んでできる経路をパスと呼ぶ。また、各ブランチには対応する「情報ビット/符号語ビット」が示されている。図では情報ビットが0のブランチを実線,1のブランチを点線で示している。一般に各ブランチの情報ビットは1ビット、符号語ビットは1/Rビットである。   FIG. 8 shows a configuration example of a convolutional encoder when K = 3 and R = 1/2. FIG. 9 shows a trellis diagram used when Viterbi decoding a convolutional code generated by the encoder of FIG. In the trellis diagram, a square represents a state, and a line connecting the states is called a branch. A route formed by connecting branches is called a path. Each branch has a corresponding “information bit / codeword bit”. In the figure, the branch where the information bit is 0 is indicated by a solid line and the branch where the information bit is 1 is indicated by a dotted line. In general, the information bit of each branch is 1 bit, and the codeword bit is 1 / R bit.

ビタビ復号時は、まず受信データの復調結果を用いてブランチメトリックを求める。得られたブランチメトリックは、そのブランチの始点となる状態の生き残りパスメトリックと足し合わされ、ブランチの終点となる状態では、その状態に終端するパスの中から最も尤度の高いパスが新たな生き残りパスとして選択される。これを繰り返し、最後に残った生き残りパスにより、受信データの復号結果が得られる。   At the time of Viterbi decoding, first, a branch metric is obtained using a demodulation result of received data. The obtained branch metric is added to the surviving path metric of the state that is the start point of the branch, and in the state that is the end point of the branch, the path with the highest likelihood among the paths that end in that state is the new surviving path. Selected as. This is repeated, and the decoding result of the received data is obtained by the remaining surviving path.

ここで、ブランチメトリックを求める際は、受信データの尤度を用いてブランチメトリックを計算する。ビタビ復号(拘束長K,符号化率R)でのブランチメトリックを求める際には、各ブランチに対応する1/Rビットの符号語ビットに対する尤度が必要となる。   Here, when obtaining a branch metric, the branch metric is calculated using the likelihood of the received data. When obtaining a branch metric with Viterbi decoding (constraint length K, coding rate R), the likelihood for 1 / R bit codeword bits corresponding to each branch is required.

しかし、受信データを復調することで得られるのは、信号の変調多値数をMとすると、1シンボル(すなわちlog2Mビット)のデータに対応したM通りの尤度である。一方、ビタビ復号には1/Rビットの尤度が必要であるため、以下の計算が必要となる。 However, what is obtained by demodulating the received data is M likelihoods corresponding to data of one symbol (that is, log 2 M bits), where M is the modulation multi-level number of the signal. On the other hand, since Viterbi decoding requires a likelihood of 1 / R bit, the following calculation is required.

(1)復調により1シンボル(すなわちlog2Mビット)の尤度を得る。
(2)1シンボルの尤度から1ビット当たりの尤度を求める。
(3)1ビット当たりの尤度から1/Rビット当たりの尤度を求める。
例えば変調方式としてFSKを用いる場合の(2)の計算方法が、非特許文献1に提案されている。
(1) A likelihood of one symbol (that is, log 2 M bits) is obtained by demodulation.
(2) The likelihood per bit is obtained from the likelihood of one symbol.
(3) The likelihood per 1 / R bit is obtained from the likelihood per bit.
For example, Non-Patent Document 1 proposes a calculation method (2) when FSK is used as a modulation method.

Daisuke Nojima, Yuhei Nagao, Masayuki Kurosaki, Hiroshi Ochi, "Soft Decision Viterbi Decoder for FSK Demodulation Under Fast Fading Channel", The Third International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2010), Aug., 2010.Daisuke Nojima, Yuhei Nagao, Masayuki Kurosaki, Hiroshi Ochi, "Soft Decision Viterbi Decoder for FSK Demodulation Under Fast Fading Channel", The Third International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2010), Aug., 2010.

上述の通り、ビタビ復号を行うためには、1シンボルの尤度から1ビット当たりの尤度を求める必要がある。しかし、この1ビット当たりの尤度を求める演算は複雑であり、演算量が大きい問題がある。   As described above, in order to perform Viterbi decoding, it is necessary to obtain the likelihood per bit from the likelihood of one symbol. However, the calculation for obtaining the likelihood per bit is complicated, and there is a problem that the calculation amount is large.

また、FSKのような一部の変調方式においては、1シンボルに対する尤度から1ビットの尤度を正確に計算する方法が存在しない。このような場合には、あくまで近似値が得られるのみである。よって、得られる1ビット当たりの尤度には誤差が存在する。このため、例えば低C/Nの領域では軟判定利得が次第に低下し、BER特性などの誤り率特性が劣化する問題が生じる。   Further, in some modulation schemes such as FSK, there is no method for accurately calculating the likelihood of 1 bit from the likelihood for one symbol. In such a case, only an approximate value can be obtained. Therefore, there is an error in the obtained likelihood per bit. For this reason, for example, in the low C / N region, the soft decision gain gradually decreases, and there is a problem that error rate characteristics such as BER characteristics deteriorate.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、復号処理にかかる演算量を従来よりも低く抑えた復号装置を得ることを目的とする。また、性能を向上させた復号装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made in view of the above, and it is an object of the present invention to obtain a decoding device in which the amount of calculation required for decoding processing is suppressed to be lower than that of the conventional one. Another object is to obtain a decoding device with improved performance.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、畳み込み符号化された受信データを復号する復号装置であって、受信信号に適用されている変調多値数Mおよび符号化率Rに基づいて変形した変形後トレリス線図として、1ブランチあたりの符号化データのビット数がlog2Mと1/Rの公倍数Cとなるように変形したトレリス線図を使用し、受信信号の復調結果に基づいて当該変形後トレリス線図の各ブランチのブランチメトリックを算出し、当該算出したブランチメトリックに基づいて生き残りパスを特定することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention is a decoding apparatus for decoding convolutionally-encoded received data, which is a modulation multilevel number M and a coding rate applied to the received signal. As a modified trellis diagram modified based on R, a trellis diagram modified so that the number of bits of encoded data per branch is log 2 M and a common multiple C of 1 / R is used. A branch metric of each branch of the post-transform trellis diagram is calculated based on the demodulation result, and a surviving path is specified based on the calculated branch metric.

本発明によれば、復号処理において1ビット当たりの尤度を求める必要が無くなり、復号処理にかかる演算量を従来よりも低く抑えた復号装置を実現できる、という効果を奏する。また、1ビット当たりの尤度を正確に求められない変調方式の場合には、誤り率特性を改善できる、という効果を奏する。   According to the present invention, there is no need to obtain the likelihood per bit in the decoding process, and there is an effect that it is possible to realize a decoding apparatus in which the amount of calculation required for the decoding process is kept lower than before. Further, in the case of a modulation method in which the likelihood per bit is not accurately obtained, there is an effect that the error rate characteristic can be improved.

図1は、本発明にかかる復号装置の構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a decoding device according to the present invention. 図2は、トレリス線図の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a trellis diagram. 図3は、変形後のトレリス線図の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a trellis diagram after deformation. 図4は、変形後のトレリス線図の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a trellis diagram after deformation. 図5は、パスメトリック値の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a path metric value. 図6は、ブランチメトリック値の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the branch metric value. 図7は、変形後のトレリス線図に含まれている状態SiとSjの間のブランチとブランチメトリックを例示した図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a branch and a branch metric between states Si and Sj included in the trellis diagram after deformation. 図8は、畳み込み符号器の構成例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of a convolutional encoder. 図9は、トレリス線図の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a trellis diagram.

以下に、本発明にかかる復号装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。   Embodiments of a decoding device according to the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments.

実施の形態.
図1は、本発明にかかる復号装置の構成例を示す図である。この復号装置は、復調部11、復調結果メモリ12、ブランチメトリック演算部13、ACS演算部14およびパスメモリ15を備え、復号方法としてはビタビ復号法を用いる。
Embodiment.
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a decoding device according to the present invention. This decoding apparatus includes a demodulation unit 11, a demodulation result memory 12, a branch metric calculation unit 13, an ACS calculation unit 14, and a path memory 15, and uses a Viterbi decoding method as a decoding method.

図1に示した復号装置において、復調部11は、受信信号を復調する。復調結果メモリ12は、復調部11から復調結果を受け取って記憶する。ブランチメトリック演算部13は、復調結果メモリ12で記憶されている復調結果に基づいてブランチメトリックを算出する。ACS演算部14は、ACS演算(詳細は後述する)を行う。パスメモリ15は、パスメトリックを記憶する。   In the decoding apparatus shown in FIG. 1, the demodulator 11 demodulates the received signal. The demodulation result memory 12 receives and stores the demodulation result from the demodulation unit 11. The branch metric calculator 13 calculates a branch metric based on the demodulation result stored in the demodulation result memory 12. The ACS calculation unit 14 performs ACS calculation (details will be described later). The path memory 15 stores a path metric.

まず、本実施の形態におけるビタビ復号法について例を挙げて説明する。本実施の形態では、変調多値数をMとするとき、1ビットに対する尤度を求めずに復調部にて得られる1シンボルlog2Mビットに対する尤度そのものを用いてビタビ復号を行う。 First, the Viterbi decoding method in the present embodiment will be described with an example. In this embodiment, when the modulation multilevel number is M, Viterbi decoding is performed using the likelihood itself for one symbol log 2 M bits obtained by the demodulation unit without obtaining the likelihood for one bit.

簡単化のため、変調多値数Mを8、つまり1変調シンボル当たり3ビット(=log28)伝送を行い、畳み込み符号として、符号化率R=1/2,拘束長K=3で生成多項式がG1(D)=1+D2,G2(D)=1+D+D2の符号を用いる場合を例に説明する。この符号の符号器は図8に示した構成となる。トレリス線図を図2に示す。図9のトレリス線図と同様に、四角は状態を表し、情報ビットが0のブランチを実線,1のブランチを点線で示している。 For simplification, the modulation multi-level number M is transmitted with 8 bits, that is, 3 bits per modulation symbol (= log 2 8), and is generated as a convolutional code with a coding rate R = 1/2 and a constraint length K = 3. An example in which the polynomial uses codes of G1 (D) = 1 + D 2 and G2 (D) = 1 + D + D 2 will be described. The encoder of this code has the configuration shown in FIG. A trellis diagram is shown in FIG. As in the trellis diagram of FIG. 9, the square represents a state, and a branch with an information bit of 0 is indicated by a solid line and a branch of 1 by a dotted line.

符号化率R=1/2であるため、各ブランチには2ビットの符号化データが対応する。一方、復調結果より符号化データ3ビットに対する尤度が求まる。従来のビタビ復号では2ビットの尤度が必要となるため、復調により得られる3ビットの尤度から、各ビットの尤度を求め、各ブランチに対応する2ビットの尤度の和を計算し、それをそのブランチのメトリックとする。ここで、もしトレリス線図の各ブランチに対応する符号化データのビット数が3×A(A:自然数)であれば、対応するA個のシンボルの尤度の和を計算すると、それが3×Aビットの尤度となるため、それをブランチメトリックとすることが可能である。よって、ビット毎の尤度を計算する必要はなくなる。したがって、そのようにトレリス線図を変形することを考える。   Since the coding rate R = 1/2, 2-bit encoded data corresponds to each branch. On the other hand, the likelihood for 3 bits of encoded data is obtained from the demodulation result. Since conventional Viterbi decoding requires a 2-bit likelihood, the likelihood of each bit is obtained from the 3-bit likelihood obtained by demodulation, and the sum of the 2-bit likelihood corresponding to each branch is calculated. Let that be the metric for that branch. Here, if the number of bits of the encoded data corresponding to each branch of the trellis diagram is 3 × A (A: natural number), the sum of the likelihoods of the corresponding A symbols is 3 Since it has a likelihood of xA bits, it can be used as a branch metric. Therefore, it is not necessary to calculate the likelihood for each bit. Therefore, consider transforming the trellis diagram as such.

トレリス線図の1回の状態遷移に対しては2ビットの符号化データが対応するため、連続する3回の状態遷移に対しては2×3=6ビットの符号化データが一意に対応する。従って、この連続する3回の状態遷移を1回の状態遷移にまとめるようにトレリス線図を変形すると、変形後のトレリス線図の各ブランチには6ビットの符号化データが一意に対応する。このようにトレリス線図を変形できれば(方法は後述する)、ブランチメトリックは符号化データ6ビット、つまりシンボル2個の尤度とできるため、対応するシンボル2個の尤度の和をブランチメトリックとすればよい。つまり、ビット当たりの尤度を求めることなくブランチメトリックを求めることができる。   Since the encoded data of 2 bits corresponds to one state transition in the trellis diagram, the encoded data of 2 × 3 = 6 bits uniquely corresponds to three consecutive state transitions. . Therefore, when the trellis diagram is modified so that the three consecutive state transitions are combined into one state transition, 6-bit encoded data uniquely corresponds to each branch of the trellis diagram after the modification. If the trellis diagram can be modified in this way (the method will be described later), the branch metric can be 6 bits of encoded data, that is, the likelihood of two symbols, so the sum of the likelihood of the two corresponding symbols is taken as the branch metric. do it. That is, the branch metric can be obtained without obtaining the likelihood per bit.

以下、図2のトレリス線図を変形する方法の具体例を示す。図2に示した連続する3回の状態遷移を1回の状態遷移にまとめると図3のようなトレリス線図となる。なお、図3は簡単化のため、状態“00”から出る8本のブランチのみを記載している。実際には他の状態からも8本のブランチが出ている。   Hereinafter, a specific example of a method for modifying the trellis diagram of FIG. 2 will be described. When the three consecutive state transitions shown in FIG. 2 are combined into one state transition, a trellis diagram as shown in FIG. 3 is obtained. Note that FIG. 3 shows only eight branches from the state “00” for simplification. Actually, there are 8 branches from other states.

図2において、例えば3回の状態遷移を経て状態00から状態00へ至るパス(ブランチを結んでできる経路)は図に太字で示した以下の2本である。
(パス#1)状態00→状態00→状態00→状態00(ブランチA,B,C)
(パス#2)状態00→状態10→状態01→状態00(ブランチa,b,c)
In FIG. 2, for example, there are the following two paths that are shown in bold in the drawing from the state 00 to the state 00 through three state transitions (routes formed by connecting branches).
(Path # 1) State 00 → State 00 → State 00 → State 00 (branches A, B, C)
(Path # 2) State 00 → State 10 → State 01 → State 00 (branches a, b, c)

パス#1の3回の00→00の状態遷移には各々符号化データ“00”および情報データ“0”が対応する。従って、状態00から状態00へのパス#1よる状態遷移には符号化データ“000000”,情報データ“000”が対応する。また、パス#2の1回目の00→10の状態遷移には符号化データ“11”および情報データ“1”、2回目の10→01の状態遷移には符号化データ“01” および情報データ“0”、3回目の01→00の状態遷移には符号化データ“11”および情報データ“0”が対応する。従って、状態00から状態00へのパス#2による状態遷移には符号化データ“110111”,情報データ“100”が対応する。   Encoded data “00” and information data “0” correspond to the three state transitions of 00 → 00 in pass # 1, respectively. Therefore, the encoded data “000000” and the information data “000” correspond to the state transition by the path # 1 from the state 00 to the state 00. Also, the encoded data “11” and the information data “1” are used for the first state transition of 00 → 10 in pass # 2, and the encoded data “01” and the information data are used for the second state transition of 10 → 01 The encoded data “11” and the information data “0” correspond to “0” and the third state transition from 01 to 00. Therefore, the encoded data “110111” and the information data “100” correspond to the state transition by the path # 2 from the state 00 to the state 00.

同様に、左端の各状態から右端の各状態に至る全ての状態遷移に対応する符号化データ,情報データを決定することができる。このようにして、連続する3回の状態遷移を1回にまとめ、まとめた後の各状態遷移に対応する6ビットの符号化データをまとめることにより図3に示すトレリス線図が得られる。   Similarly, encoded data and information data corresponding to all state transitions from each state at the left end to each state at the right end can be determined. Thus, the trellis diagram shown in FIG. 3 can be obtained by combining three consecutive state transitions into one and combining the 6-bit encoded data corresponding to each state transition after the combination.

このようにして作成したトレリス線図では各ブランチが6ビットの符号化データ、つまり2シンボルに対応している。6ビットの尤度は連続する対応する2シンボルの尤度の和により求めることができ、これをそのままブランチメトリックとすることができる。例えば図3の00→00の状態遷移に対応するブランチは2個(パス#1,パス#2)あり、1番目のブランチ(パス#1)に対応する符号化データは“000000”、2番目のブランチ(パス#2)に対応する符号化データは“110111”である。1番目のブランチのメトリックとしては、1シンボル目が000の場合の尤度と2シンボル目が000の場合の尤度の和を用いればよい。2番目のブランチのメトリックとしては、1シンボル目が110の場合の尤度と2シンボル目が111の場合の尤度の和を用いればよい。他の状態遷移のブランチについても、同様に計算可能である。   In the trellis diagram created in this way, each branch corresponds to encoded data of 6 bits, that is, 2 symbols. The 6-bit likelihood can be obtained by the sum of the likelihoods of two consecutive corresponding symbols, and this can be used as a branch metric as it is. For example, there are two branches (path # 1, path # 2) corresponding to the state transition of 00 → 00 in FIG. 3, and the encoded data corresponding to the first branch (path # 1) is “000000”, the second The encoded data corresponding to the branch (pass # 2) is “110111”. As the metric of the first branch, the sum of the likelihood when the first symbol is 000 and the likelihood when the second symbol is 000 may be used. As the metric of the second branch, the sum of the likelihood when the first symbol is 110 and the likelihood when the second symbol is 111 may be used. The same calculation can be made for other state transition branches.

この図3のトレリス線図を用いるビタビ復号は、符号化率1/2の符号を符号化率3/6の符号とみなして復号することと等価である。   The Viterbi decoding using the trellis diagram of FIG. 3 is equivalent to decoding by regarding a code with a coding rate of 1/2 as a code with a coding rate of 3/6.

この方法は、従来のトレリス線図における1ブランチ当たりの符号化データのビット数2とシンボル1個あたりのビット数3の公倍数のうちの1つである6(この場合は、最小公倍数)に着目し、1ブランチ当たりの符号化データのビット数が6となるようにトレリス線図をまとめることで実現している。   This method focuses on 6 (in this case, the least common multiple), which is one of the common multiples of the number of bits 2 of encoded data per branch and the number of bits 3 per symbol in the conventional trellis diagram. This is achieved by putting together a trellis diagram so that the number of bits of encoded data per branch is six.

この処理を一般化すると次のようになる。変調多値数がM、つまり1変調シンボルでlog2Mビットの伝送を行い、符号化率Rの畳み込み符号を用いる場合を考える。log2Mと1/Rの公倍数の1つをCとすると、1ブランチ当たりの符号化データのビット数がCとなるようにトレリス線図を変形する。これは、従来のトレリス線図の連続するC×R回の状態遷移を1回の状態遷移にまとめることで実現する。そして、このトレリス線図を用いて復号を行う。 This process is generalized as follows. Consider a case where the modulation multilevel number is M, that is, log 2 M bits are transmitted with one modulation symbol, and a convolutional code with a coding rate R is used. If one of the common multiples of log 2 M and 1 / R is C, the trellis diagram is modified so that the number of bits of encoded data per branch is C. This is realized by combining the continuous C × R state transitions of the conventional trellis diagram into one state transition. Then, decoding is performed using this trellis diagram.

従来のトレリス線図では、各ブランチに対応する情報データのビット数は1,符号化データのビット数は1/R,各状態に入力されるブランチ数、および各状態から出力されるブランチ数は共に2である。一方、本実施の形態で用いる連続するC×R回の状態遷移を1回の状態遷移にまとめたトレリス線図(図3)では、各ブランチに対応する情報データのビット数はC×R、符号化データのビット数はC、各状態に入力されるブランチ数、および各状態から出力されるブランチ数は共に2C×Rとなる。 In the conventional trellis diagram, the number of bits of information data corresponding to each branch is 1, the number of bits of encoded data is 1 / R, the number of branches input to each state, and the number of branches output from each state is Both are 2. On the other hand, in the trellis diagram (FIG. 3) in which continuous C × R state transitions used in the present embodiment are combined into one state transition, the number of bits of information data corresponding to each branch is C × R, The number of bits of encoded data is C, the number of branches input to each state, and the number of branches output from each state are both 2 C × R.

ビタビ復号時には、連続するC/log2Mシンボルの尤度の和をブランチメトリックとして用いる。なお、Cとしてはlog2Mと1/Rの公倍数であれば何でも良い。どの値にするかによらずBER特性などの誤り率特性は同じである。ただし、Cが小さいほどビタビ復号に要する演算量は小さくなる。したがって、演算量を小さくするためにはCはlog2Mと1/Rの最小公倍数とすることが望ましい。 At the time of Viterbi decoding, the sum of the likelihoods of consecutive C / log 2 M symbols is used as a branch metric. C may be anything as long as it is a common multiple of log 2 M and 1 / R. The error rate characteristics such as the BER characteristics are the same regardless of the value. However, the smaller the C, the smaller the amount of computation required for Viterbi decoding. Therefore, in order to reduce the amount of calculation, it is desirable that C be the least common multiple of log 2 M and 1 / R.

以上を踏まえ、本実施の形態の復号装置における処理の流れについて、図1を用いて説明する。復調部11では受信信号の復調を行い、各シンボルに対するM個の尤度を得る。そして、それらの値は復調結果メモリ12に入力され記憶される。ブランチメトリック演算部13は復調結果メモリ12で記憶されている尤度を用いてトレリス線図におけるブランチメトリックを計算する。具体的には、各ブランチに対応した連続するC/log2Mシンボルの尤度の和を計算し、これをブランチメトリックとする。 Based on the above, the flow of processing in the decoding apparatus of the present embodiment will be described with reference to FIG. The demodulator 11 demodulates the received signal to obtain M likelihoods for each symbol. These values are input and stored in the demodulation result memory 12. The branch metric calculator 13 calculates the branch metric in the trellis diagram using the likelihood stored in the demodulation result memory 12. Specifically, the sum of the likelihood of consecutive C / log 2 M symbols corresponding to each branch is calculated, and this is used as the branch metric.

ACS演算部14は、トレリス線図における各状態について以下のACS演算を行う。ここでACS演算とは、Add(加算),Compare(比較),Select(選択)の処理を意味する。
<ステップ#1>
まず、ある状態への2C×R個のすべてのパスについて、ブランチメトリック演算部13により算出されたブランチメトリックと、そのブランチの始点となる状態への生き残りパスのパスメトリック(パスメモリ15に格納されている)とを加算する(Add)。
<ステップ#2>
次に、加算後のパスメトリックを比較して(Compare)、2C×R個のパスの中から最も尤度の大きいパスを生き残りパスとして選択する(Select)。この場合は、パスメトリックが最大のパスを最も尤度の大きいパスとすればよい。
<ステップ#3>
次に、選択した生き残りパスとそのパスメトリックを、パスメモリ15に格納する。
The ACS calculation unit 14 performs the following ACS calculation for each state in the trellis diagram. Here, the ACS calculation means processing of Add (addition), Compare (comparison), and Select (selection).
<Step # 1>
First, for all 2 C × R paths to a certain state, the branch metric calculated by the branch metric calculation unit 13 and the path metric of the surviving path to the state that is the starting point of the branch (stored in the path memory 15) Is added) (Add).
<Step # 2>
Next, the path metrics after the addition are compared (Compare), and the path with the highest likelihood is selected from the 2 C × R paths as the surviving path (Select). In this case, the path with the largest path metric may be the path with the highest likelihood.
<Step # 3>
Next, the selected survivor path and its path metric are stored in the path memory 15.

ACS演算部14は、上記のステップ#1〜#3の処理をトレリス線図における状態毎に行う。トレリス線図の最後まで到達し、ビタビ復号が終了すると、パスメモリ15に格納された生き残りパスにより、元の情報データを得る。これを復号結果として出力する。   The ACS calculation unit 14 performs the processes of steps # 1 to # 3 for each state in the trellis diagram. When the end of the trellis diagram is reached and Viterbi decoding ends, the original information data is obtained by the surviving path stored in the path memory 15. This is output as a decoding result.

ここで、ACS演算部14の処理について、具体例を挙げて説明する。変調多値数M=16、つまり1シンボルで4ビットの伝送を行うとする。また拘束長K=3,符号化率R=1/2の畳み込み符号を使用し、符号化器は図8に示すものを用いる。このときの従来のトレリス線図は図9の通りとなる。Cの値は、log2M=4と1/R=2の最小公倍数4とする。このとき、1ブランチ当たりの符号化データのビット数が4となるように、つまり従来のトレリス線図の2回の状態遷移を1回にまとめた図4に示すトレリス線図を用いて復号を行う。1ブランチは符号化データ4ビットに対応するが、これは1シンボルのビット数と同じである。よって、復調により得られる1シンボルの尤度をそのままブランチメトリックとして用いる。 Here, the processing of the ACS calculation unit 14 will be described with a specific example. It is assumed that the modulation multilevel number M = 16, that is, 4 bits are transmitted in one symbol. Further, a convolutional code with constraint length K = 3 and coding rate R = 1/2 is used, and the encoder shown in FIG. 8 is used. The conventional trellis diagram at this time is as shown in FIG. The value of C is the least common multiple of 4 with log 2 M = 4 and 1 / R = 2. At this time, decoding is performed using the trellis diagram shown in FIG. 4 so that the number of bits of encoded data per branch is 4, that is, the two state transitions of the conventional trellis diagram are combined into one. Do. One branch corresponds to 4 bits of encoded data, which is the same as the number of bits of 1 symbol. Therefore, the likelihood of one symbol obtained by demodulation is used as it is as a branch metric.

いま、パスメモリ15に格納されている各状態までの生き残りパスのパスメトリックが図5のようであったとする。また、ブランチメトリック演算部13にて得られるブランチメトリック(1シンボルの尤度)が図6のようであったとする。まず、状態00へ入力されるパスについて処理を行う。上記ステップ#1の動作を実行することにより、状態00へ入力される4本のパスのパスメトリックは以下のように求められる。   Now, it is assumed that the path metrics of the surviving paths up to the respective states stored in the path memory 15 are as shown in FIG. Further, it is assumed that the branch metric (the likelihood of one symbol) obtained by the branch metric calculation unit 13 is as shown in FIG. First, processing is performed for the path input to state 00. By executing the operation of step # 1, the path metrics of the four paths input to the state 00 are obtained as follows.

(a)状態00までの生き残りパスのメトリック+符号化データ0000に対応するブランチメトリック=30+8=38
(b)状態01までの生き残りパスのメトリック+符号化データ1100に対応するブランチメトリック=31+18=49
(c)状態10までの生き残りパスのメトリック+符号化データ0111に対応するブランチメトリック=40+17=57
(d)状態11までの生き残りパスのメトリック+符号化データ1011に対応するブランチメトリック=49+12=61
(a) Metric of surviving path up to state 00 + branch metric corresponding to encoded data 0000 = 30 + 8 = 38
(b) Metric of surviving path up to state 01 + branch metric corresponding to encoded data 1100 = 31 + 18 = 49
(c) Survival path metric to state 10 + branch metric corresponding to encoded data 0111 = 40 + 17 = 57
(d) Metric of surviving path up to state 11 + branch metric corresponding to encoded data 1011 = 49 + 12 = 61

次に、上記ステップ#2の動作において、上記で求めた4個のパスメトリックを比較し、それが最大の(d)を選択する。そして上記ステップ#3の動作にて、状態11から状態00へ遷移するパスの情報と、対応するパスメトリック値(=61)をパスメモリ15に格納する。   Next, in the operation of step # 2, the four path metrics obtained as described above are compared, and the maximum (d) is selected. Then, in the operation of step # 3, information on the path that transitions from the state 11 to the state 00 and the corresponding path metric value (= 61) are stored in the path memory 15.

このようなステップ#1〜#3の処理を状態01,状態10,状態11へ入力されるパスについても同様に行う。   The processes in steps # 1 to # 3 are similarly performed for the paths input to the state 01, the state 10, and the state 11.

以上が、ACS演算部14の処理となる。ここで、本実施の形態の復号装置が用いるトレリス線図の特徴的な点として、ある状態からある状態へ遷移するブランチが複数存在する場合があることが挙げられる。例えば図3のトレリス線図においては、ある状態からある別の状態へ遷移するブランチが2本ずつ存在する。この場合、上記のステップ#1にて、この複数のブランチのうち最も尤度の大きいブランチを通るパスのパスメトリックのみを計算するようにすることで、演算量を削減できる。   The above is the processing of the ACS calculation unit 14. Here, a characteristic point of the trellis diagram used by the decoding apparatus according to the present embodiment is that there may be a plurality of branches that transition from a certain state to a certain state. For example, in the trellis diagram of FIG. 3, there are two branches each transitioning from one state to another state. In this case, the amount of calculation can be reduced by calculating only the path metric of the path that passes through the branch with the highest likelihood among the plurality of branches in the above step # 1.

演算量を削減できる理由について、図7を用いて説明する。図7では状態Siから状態Sjに遷移するブランチがN本存在し、各々のブランチメトリックをbm(0),bm(1),…,bm(N−1)としている。パスメモリ15に格納されている状態Siでの生き残りパスのパスメトリックをpm_prev(Si)とした場合、上記のステップ#1で算出するパスメトリック、すなわち状態SiからSjに遷移するN本のブランチを通るN本のパスのパスメトリックの各々は、以下の式(1)のようになる。   The reason why the amount of calculation can be reduced will be described with reference to FIG. In FIG. 7, there are N branches that transition from the state Si to the state Sj, and the branch metrics are bm (0), bm (1),..., Bm (N−1). When the path metric of the surviving path in the state Si stored in the path memory 15 is pm_prev (Si), the path metric calculated in the above step # 1, that is, N branches that transition from the state Si to Sj Each of the path metrics of the N paths that pass is expressed by the following equation (1).

1番目のパスメトリック=pm_prev(Si)+bm(0)
2番目のパスメトリック=pm_prev(Si)+bm(1)



N番目のパスメトリック=pm_prev(Si)+bm(N−1)
…(1)
First path metric = pm_prev (Si) + bm (0)
Second path metric = pm_prev (Si) + bm (1)



Nth path metric = pm_prev (Si) + bm (N−1)
... (1)

また、上記のステップ#2では、上記N本のパスを含む状態Sjへの全てのパスの中から最も尤度(パスメトリック)が大きいパスを選択する。   In step # 2, the path with the highest likelihood (path metric) is selected from all the paths to the state Sj including the N paths.

ここで、bm(0)〜bm(N−1)の中で最大のものをbm(k)とする(0≦k<N)と、上記の式(1)で示した各パスメトリックのうち、k+1番目のパスメトリック「pm_prev(Si)+bm(k)」が最大となり、残りのN−1個のパスがステップ#2で選択されることはない。よって、ステップ#1では、ステップ#2で選択されないN−1個のパスのパスメトリックは最初から計算する必要がない。つまり、本実施の形態の復号装置のACS演算部14は、ステップ#1においてはbm(0)〜bm(N−1)を比較し、これらN個の中からブランチメトリックが最大のものを選択し、選択したブランチメトリックを用いて対応するパスのパスメトリックを求める。Si以外の状態からSjへ至るブランチについても同様とする。このようにすることで、ACS演算におけるadd演算の回数を削減することができる。   Here, bm (0) to bm (N−1) is the largest one bm (k) (0 ≦ k <N), and among the path metrics shown in the above equation (1) , The (k + 1) th path metric “pm_prev (Si) + bm (k)” becomes the maximum, and the remaining N−1 paths are not selected in step # 2. Therefore, in step # 1, there is no need to calculate the path metrics of N−1 paths not selected in step # 2 from the beginning. That is, the ACS calculation unit 14 of the decoding apparatus according to the present embodiment compares bm (0) to bm (N−1) in step # 1, and selects the one with the largest branch metric from these N values. The path metric of the corresponding path is obtained using the selected branch metric. The same applies to a branch from a state other than Si to Sj. By doing in this way, the number of times of the add operation in the ACS operation can be reduced.

以上が本実施の形態におけるビタビ復号方法である。なお、変調方式にはASK,PSK,QAM,APSK,FSKなどが存在するが、いずれの方式に対しても本実施の形態のビタビ復号方法を適用可能である。また、M−ary/SSのような方式に対しても適用可能である。   The above is the Viterbi decoding method in the present embodiment. Note that ASK, PSK, QAM, APSK, FSK, and the like exist as modulation schemes, but the Viterbi decoding method of this embodiment can be applied to any scheme. Also, the present invention can be applied to a method such as M-ary / SS.

本実施の形態のビタビ復号方法を用いることで、1ビットの尤度を求める演算が不要となり、演算量の削減が可能となる。さらに変形後のトレリス線図においてある状態からある状態へ遷移するブランチが複数存在する場合は、ACS演算の中の加算処理の回数を削減可能である。また、FSKやM−ary/SSなどのように1シンボルの尤度から1ビットの尤度を正確に計算できない変調方式の場合には、本実施の形態のビタビ復号方法を用いることで、誤り率特性の改善が可能である。   By using the Viterbi decoding method of the present embodiment, an operation for obtaining a 1-bit likelihood becomes unnecessary, and the amount of operation can be reduced. Furthermore, when there are a plurality of branches that change from a certain state to a certain state in the modified trellis diagram, it is possible to reduce the number of addition processes in the ACS calculation. Further, in the case of a modulation scheme such as FSK or M-ary / SS that cannot accurately calculate the likelihood of one bit from the likelihood of one symbol, the Viterbi decoding method of this embodiment can be used to generate an error. The rate characteristics can be improved.

次に、例としてM値FSK方式を用いる場合およびM−ary/SS方式を用いる場合において、1シンボルに対応するM通りの尤度を求める方法をそれぞれ示す。   Next, as an example, a method for obtaining M likelihoods corresponding to one symbol in the case of using the M-value FSK method and the case of using the M-ary / SS method will be described.

まず、M値FSKを用いる場合について説明する。この場合、送信機からはM個の搬送波のうちの1個が選択され、送信されてくる。受信機での復調の際は、M個の搬送波各々について同期検波または包絡線検波を行い、その結果、M個の搬送波に対応するM個の値を得る。そして、そのM個の値の中で最大のものに対応する搬送波が送信側より送られてきたと見なされる。このときのM個の値を1シンボルに対応するM通りの尤度として使用すればよい。   First, a case where M value FSK is used will be described. In this case, one of the M carriers is selected from the transmitter and transmitted. At the time of demodulation at the receiver, synchronous detection or envelope detection is performed on each of the M carriers, and as a result, M values corresponding to the M carriers are obtained. Then, it is considered that the carrier wave corresponding to the maximum value among the M values is transmitted from the transmission side. The M values at this time may be used as M likelihoods corresponding to one symbol.

また、送信機におけるM値FSK信号の特別な生成方法として逆離散フーリエ変換を用いる方法が考えられる。逆離散フーリエ変換のポイント数をNとすると、M値FSKにより変調する場合は、NポイントのうちのMポイントを使用して変調信号が生成される。即ち送信するデータに応じてMポイントのうちのいずれか1つを非0の値とし、残りのN−1ポイントを全て0として、逆離散フーリエ変換を行うことで、M値FSK信号を生成する。   Further, as a special method for generating the M-value FSK signal in the transmitter, a method using inverse discrete Fourier transform can be considered. Assuming that the number of points in the inverse discrete Fourier transform is N, when modulation is performed using M-value FSK, a modulation signal is generated using M points out of N points. That is, according to the data to be transmitted, any one of the M points is set to a non-zero value, and the remaining N-1 points are all set to 0 to perform an inverse discrete Fourier transform to generate an M-value FSK signal. .

このような場合、受信機の復調部では受信信号を離散フーリエ変換(ポイント数N)することで復調を行う。そして得られたN個の値の中で、送信機でFSK信号を生成する際に使用するMポイントの値を選ぶ(これらは複素数である)。そして、そのM個の値の中から絶対値が最大のものを選択することで、復調処理が行われる。このときのM個のポイントの値の絶対値を1シンボルに対応するM通りの尤度として使用すればよい(包絡線検波に相当)。或いはM個の値の中から実部の値が最大のものを選択することで、復調処理を行っても良い。この場合はM個のポイントの値の実部の値を1シンボルに対応するM通りの尤度として使用すればよい(同期検波に相当)。   In such a case, the demodulator of the receiver performs demodulation by subjecting the received signal to discrete Fourier transform (number of points N). Then, among the obtained N values, M point values used when generating the FSK signal at the transmitter are selected (these are complex numbers). Then, the demodulation process is performed by selecting the one having the maximum absolute value from among the M values. The absolute values of the M point values at this time may be used as M likelihoods corresponding to one symbol (corresponding to envelope detection). Alternatively, the demodulation process may be performed by selecting the largest real part value from among the M values. In this case, the value of the real part of the values of M points may be used as M likelihoods corresponding to one symbol (corresponding to synchronous detection).

次に、M−ary/SS方式を用いる場合について説明する。この場合、送信機では、系列長Mのウォルシュ系列などの系列をM個用意し、このM個の系列のいずれか1つを送信することにより1シンボルでlog2Mビットの伝送を行う。一方受信機では、復調部にて受信データとM個の系列との相関を取り、M個の相関値を得る。そしてこのM個のうちの最大のものを選択することで、M個の系列のいずれが送信されてきたかを判断する。このときのM個の相関値を1シンボルに対応するM通りの尤度として使用すればよい。 Next, a case where the M-ary / SS system is used will be described. In this case, the transmitter prepares M sequences such as a Walsh sequence of sequence length M, and transmits any one of these M sequences to transmit log 2 M bits with one symbol. On the other hand, in the receiver, the demodulating section correlates the received data with the M sequences to obtain M correlation values. Then, by selecting the maximum of the M pieces, it is determined which of the M series has been transmitted. The M correlation values at this time may be used as M likelihoods corresponding to one symbol.

このように、本実施の形態の復号装置においては、1ビット当たりの尤度を計算せず、1シンボル当たりの尤度を用いてビタビ復号を実施することとした。例えば、変調多値数がMとされ(つまり1変調シンボルでlog2Mビットの伝送を行うこととされ)、符号化率Rの畳み込み符号を用いて送信された信号に対して、畳み込み符号の符号化率の逆数1/RとFSKシンボル1個当たりのビット数log2Mの公倍数の1つであるCに基づいて変形したトレリス線図、具体的には、1ブランチ当たりの符号化データのビット数がCとなるように変形したトレリス線図、を用いた復号を実施することとした。これにより、1ビット当たりの尤度を求める必要が無くなり、演算量を削減できる。また、変形後のトレリス線図においてある状態からある状態へ遷移するブランチが複数存在する場合は、ACS演算の中の加算処理の回数を削減できる。また、1変調シンボルの尤度から1ビットの尤度を正確に計算できない変調方式の場合には、1ビットの尤度を求める際に発生する誤差の影響を受けなくなり、BER特性などの誤り率特性を改善できる。 Thus, in the decoding apparatus according to the present embodiment, the likelihood per bit is not calculated, and the Viterbi decoding is performed using the likelihood per symbol. For example, the modulation multi-level number is M (that is, log 2 M bits are transmitted with one modulation symbol), and a signal transmitted using a convolutional code with a coding rate R is used for a convolutional code. A trellis diagram modified based on C, which is one of the common multiples of the reciprocal 1 / R of the coding rate and the number of bits log 2 M per FSK symbol, specifically, the encoded data per branch Decoding is performed using a trellis diagram modified so that the number of bits becomes C. Thereby, it is not necessary to obtain the likelihood per bit, and the amount of calculation can be reduced. Further, when there are a plurality of branches that transition from a certain state to a certain state in the trellis diagram after deformation, the number of addition processes in the ACS calculation can be reduced. Also, in the case of a modulation scheme in which the likelihood of 1 bit cannot be accurately calculated from the likelihood of 1 modulation symbol, it is not affected by errors that occur when obtaining the likelihood of 1 bit, and the error rate such as the BER characteristics. The characteristics can be improved.

以上のように、本発明にかかる復号装置は、畳み込み符号化されたデータの受信機においてデータを復号する復号装置として有用である。   As described above, the decoding apparatus according to the present invention is useful as a decoding apparatus that decodes data in a receiver of convolutionally encoded data.

11 復調部
12 復調結果メモリ
13 ブランチメトリック演算部
14 ACS演算部
15 パスメモリ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Demodulation part 12 Demodulation result memory 13 Branch metric calculation part 14 ACS calculation part 15 Path memory

Claims (5)

畳み込み符号化された受信データを復号する復号装置であって、
受信信号に適用されている変調多値数Mおよび符号化率Rに基づいて変形した変形後トレリス線図として、1ブランチあたりの符号化データのビット数がlog2Mと1/Rの公倍数Cとなるように変形したトレリス線図を使用し、受信信号の復調結果に基づいて当該変形後トレリス線図の各ブランチのブランチメトリックを算出し、当該算出したブランチメトリックに基づいて生き残りパスを特定することを特徴とする復号装置。
A decoding device for decoding convolutionally encoded received data,
As a modified trellis diagram modified based on the modulation level M and the coding rate R applied to the received signal, the number of bits of the encoded data per branch is log 2 M and a common multiple C of 1 / R. The branch metric of each branch of the trellis diagram after modification is calculated based on the demodulation result of the received signal, and the surviving path is identified based on the calculated branch metric. A decoding device characterized by the above.
前記変更後トレリス線図は、変形前のトレリス線図の連続するC×R回の状態遷移を1つにまとめたものを1回の状態遷移とする変形を実施して作成されていることを特徴とする請求項1に記載の復号装置。   The post-change trellis diagram is created by carrying out a transformation in which the continuous C × R state transitions of the trellis diagram before the transformation are combined into one state transition. The decoding device according to claim 1. 前記C×R回の状態遷移にそれぞれ対応するシンボルの尤度の和を前記ブランチメトリックとして算出するブランチメトリック算出手段と、
前記ブランチメトリック算出手段により算出されたブランチメトリックに基づいて所定の第1の状態から第2の状態への生き残りパスを特定するとともに当該生き残りパスのパスメトリックを算出するパス特定手段と、
を備えることを特徴とする請求項2に記載の復号装置。
Branch metric calculating means for calculating, as the branch metric, a sum of likelihoods of symbols respectively corresponding to the C × R state transitions;
Path specifying means for specifying a surviving path from a predetermined first state to a second state based on the branch metric calculated by the branch metric calculating means and calculating a path metric of the surviving path;
The decoding apparatus according to claim 2, further comprising:
前記変形後トレリス線図において、前記第2の状態の直前の状態から前記第2の状態へ遷移するブランチが複数存在する場合、
前記パス特定手段は、前記複数存在しているブランチのうち、ブランチメトリックが最大のブランチを選択し、このブランチを通るパスを前記第2の状態への生き残りパスとして取り扱うとともに、前記第1の状態から前記第2の状態の直前の状態への生き残りパスのパスメトリックに対して前記選択したブランチのブランチメトリックを加算して前記第2の状態への生き残りパスのパスメトリックを算出することを特徴とする請求項3に記載の復号装置。
In the post-deformation trellis diagram, when there are a plurality of branches that transition from the state immediately before the second state to the second state,
The path specifying means selects a branch having the largest branch metric from among the plurality of existing branches, treats a path passing through the branch as a surviving path to the second state, and sets the first state. The path metric of the surviving path to the second state is calculated by adding the branch metric of the selected branch to the path metric of the surviving path to the state immediately before the second state from The decoding device according to claim 3.
前記Cをlog2Mと1/Rの最小公倍数とすることを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の復号装置。 The decoding apparatus according to claim 1, wherein C is a least common multiple of log 2 M and 1 / R.
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