JP3279579B2 - 畳込み符号化データの幅優先復号におけるメトリック移動 - Google Patents
畳込み符号化データの幅優先復号におけるメトリック移動Info
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の背景 本発明は、誤り制御符号を復号するときの計算処理上
の労力の削減に関し、より詳細には、畳込み符号の幅優
先復号の方法の改良に関する。
の労力の削減に関し、より詳細には、畳込み符号の幅優
先復号の方法の改良に関する。
デジタル通信システムでは、信頼性のあるデータ受信
を維持するために誤り制御符号を用いるのが普通であ
る。誤り制御符号化においては、冗長度がシンボルのシ
ーケンスに付加され、またその受信機では、この冗長度
が、雑音性の受信シーケンス中の誤りを訂正するのに使
用される。
を維持するために誤り制御符号を用いるのが普通であ
る。誤り制御符号化においては、冗長度がシンボルのシ
ーケンスに付加され、またその受信機では、この冗長度
が、雑音性の受信シーケンス中の誤りを訂正するのに使
用される。
誤り制御符号は、伝統的に２つのカテゴリー即ちブロ
ック符号及び畳込み符号に分けられる。ブロック符号の
場合は、ｋ個の情報シンボルがｎ個の符号シンボルから
なる１つの大ブロックに符号化され、率k/nの符号が生
成される。畳込み符号の場合は、情報シンボルの進行す
るストリームが連続的に符号化され、ｋ個の情報シンボ
ルをシフトレジスタに繰り返しシフトすることによって
符号化率k/nで符号化される。符号化器は、ｋ個の情報
シンボルの各セットに対して、シフトレジスタ及び符号
化器機構内でその情報シンボルに基づいてｎ個の符号化
シンボルを生成する。
ック符号及び畳込み符号に分けられる。ブロック符号の
場合は、ｋ個の情報シンボルがｎ個の符号シンボルから
なる１つの大ブロックに符号化され、率k/nの符号が生
成される。畳込み符号の場合は、情報シンボルの進行す
るストリームが連続的に符号化され、ｋ個の情報シンボ
ルをシフトレジスタに繰り返しシフトすることによって
符号化率k/nで符号化される。符号化器は、ｋ個の情報
シンボルの各セットに対して、シフトレジスタ及び符号
化器機構内でその情報シンボルに基づいてｎ個の符号化
シンボルを生成する。
符号化がブロックであるか畳込みであるかに関わら
ず、計算上の労力の大部分は復号器に集中し、復号器の
タスクは、どの符号化シンボルシーケンスがどのシンボ
ルの受信した雑音性のシーケンスに最も良く対応するか
を推定することである。周知の復号器としてビタビアル
ゴリズム（VA）があるが、これは最大確率のシーケンス
推定を生成するので、最適である（各情報シーケンスが
均等に誤りを起こすものとして、シーケンス誤りの確率
を最小化するという意味で）。VAは、最初は畳込み符号
化の意味で使われたが、その後シンボル間の干渉シーケ
ンスの推定に使われ、最近ではブロック符号を復号する
という意味で使われている。VAの拝啓情報及びその応用
については、文献G.D.Forney Jr.による“The Viterbi
algorithm"Proc.IEEE,vol.61,pp.268−278,及びJ.K.wol
fによる“Efficient maximum likelihood decoding of
linear block codes using a trellis,"IEEE Trans.Inf
orm.Theory,vol.IT−24,pp.76−80,Jan.1978が参照され
る。しかしながら、ビタビアルゴリズム及びその派生物
の使用はデジタル通信については制限されていなくて、
他の確率的意志決定過程やパターンマッチング過程、例
えばコンピュータの周辺蓄積装置での音声または文字の
認識或いは復号に使うことができる。
ず、計算上の労力の大部分は復号器に集中し、復号器の
タスクは、どの符号化シンボルシーケンスがどのシンボ
ルの受信した雑音性のシーケンスに最も良く対応するか
を推定することである。周知の復号器としてビタビアル
ゴリズム（VA）があるが、これは最大確率のシーケンス
推定を生成するので、最適である（各情報シーケンスが
均等に誤りを起こすものとして、シーケンス誤りの確率
を最小化するという意味で）。VAは、最初は畳込み符号
化の意味で使われたが、その後シンボル間の干渉シーケ
ンスの推定に使われ、最近ではブロック符号を復号する
という意味で使われている。VAの拝啓情報及びその応用
については、文献G.D.Forney Jr.による“The Viterbi
algorithm"Proc.IEEE,vol.61,pp.268−278,及びJ.K.wol
fによる“Efficient maximum likelihood decoding of
linear block codes using a trellis,"IEEE Trans.Inf
orm.Theory,vol.IT−24,pp.76−80,Jan.1978が参照され
る。しかしながら、ビタビアルゴリズム及びその派生物
の使用はデジタル通信については制限されていなくて、
他の確率的意志決定過程やパターンマッチング過程、例
えばコンピュータの周辺蓄積装置での音声または文字の
認識或いは復号に使うことができる。
残念ながら、VAの計算上の複雑さは、受信機において
最も目立つ計算上の負荷となり得る。VAが潜在的に大き
いトレリス線図を通った全てのパスの検索を実行すると
いう事実により、VAの計算上の労力が必要となる。この
トレリスでは、枝が符号の許容シーケンスを表し、節点
が可能な符号化器の状態（例えば、畳込み符号の場合、
シフトレジスタの内容）を表している。トレリスの幅
（可能な符号化器の状態の数の意味）は、符号のメモリ
（例えば、畳込み符号の場合でのシフトレジスタの長
さ）に指数関数的に依存する。計算上での負荷が大きい
と、多くのアプリケーション例えば電池電力に依存して
いるデジタルセルラ電話や高速復号が必要なアプリケー
ションでは不利である。
最も目立つ計算上の負荷となり得る。VAが潜在的に大き
いトレリス線図を通った全てのパスの検索を実行すると
いう事実により、VAの計算上の労力が必要となる。この
トレリスでは、枝が符号の許容シーケンスを表し、節点
が可能な符号化器の状態（例えば、畳込み符号の場合、
シフトレジスタの内容）を表している。トレリスの幅
（可能な符号化器の状態の数の意味）は、符号のメモリ
（例えば、畳込み符号の場合でのシフトレジスタの長
さ）に指数関数的に依存する。計算上での負荷が大きい
と、多くのアプリケーション例えば電池電力に依存して
いるデジタルセルラ電話や高速復号が必要なアプリケー
ションでは不利である。
その結果、符号化の性能及び複雑さとの間で調整する
努力が重ねられてきた。このような努力の一部は、VAの
ような最大確率復号器の実行効率を改良する方向に向け
られてきたが、その一方で他のアプローチ法として、部
分最適（非最大確率）復号器を使って、希望的に複雑さ
をかなり減少させている。各種の部分最適復号スキーム
文献に要約してある。例えば、J.B.AndersonとS.Mohan
による“Sequential decoding algorithms:A survey an
d cost analysis,"IEEE Trans.Commun.,vol.COM−32,p
p.169−176,Feb.1984がある。これらのアプローチに
は、スタックアルゴリズム，ファノアルゴリズム（R.M.
Fanoによる“A heuristic discussion of probabilisti
c decoding,"IEEE Trans.Inform.Theory,pp.64−74,Ap
r.1963及び米国特許第3,457,562号を参照），及びＭ−
アルゴリズムを例とする幅優先復号スキームが含まれ
る。
努力が重ねられてきた。このような努力の一部は、VAの
ような最大確率復号器の実行効率を改良する方向に向け
られてきたが、その一方で他のアプローチ法として、部
分最適（非最大確率）復号器を使って、希望的に複雑さ
をかなり減少させている。各種の部分最適復号スキーム
文献に要約してある。例えば、J.B.AndersonとS.Mohan
による“Sequential decoding algorithms:A survey an
d cost analysis,"IEEE Trans.Commun.,vol.COM−32,p
p.169−176,Feb.1984がある。これらのアプローチに
は、スタックアルゴリズム，ファノアルゴリズム（R.M.
Fanoによる“A heuristic discussion of probabilisti
c decoding,"IEEE Trans.Inform.Theory,pp.64−74,Ap
r.1963及び米国特許第3,457,562号を参照），及びＭ−
アルゴリズムを例とする幅優先復号スキームが含まれ
る。
「幅優先」とは、復号検索が、符号ツリー（或いはト
レリス：符号ツリーのより簡潔な表現である）を通して
パスを延長せしめることを意味する。ここで蓄積されて
いるパスは全て同じ長さである。VAは幅優先検索であり
全てのトレリスを検索する。Ｍ−アルゴリズムもまた幅
優先検索であるが、このＭ−アルゴリズムでは最良Ｍ個
のパスのみがツリー（又はトレリス）の各深度で保持さ
れる。符号ツリーの幅優先部分検索は、これら検索が固
有にパラレルであり、パラレルなハードウェアでの実行
が容易である点で特に魅力的である。Ｍ−アルゴリズム
の詳細についてさらに参照するには、J.A.Andersen及び
S.MohanによるCoding:An Algorithmic Approach,Kluwe
r,1990と、S.Mohan及びA.K.Soodによる“A multiproces
sor architecture for the（M,L）−algorithm suitabl
e for VLSI implementation,"IEEE Trans.Commun.,vol
COM−34,pp.1218−1224,Dec.1986がある。
レリス：符号ツリーのより簡潔な表現である）を通して
パスを延長せしめることを意味する。ここで蓄積されて
いるパスは全て同じ長さである。VAは幅優先検索であり
全てのトレリスを検索する。Ｍ−アルゴリズムもまた幅
優先検索であるが、このＭ−アルゴリズムでは最良Ｍ個
のパスのみがツリー（又はトレリス）の各深度で保持さ
れる。符号ツリーの幅優先部分検索は、これら検索が固
有にパラレルであり、パラレルなハードウェアでの実行
が容易である点で特に魅力的である。Ｍ−アルゴリズム
の詳細についてさらに参照するには、J.A.Andersen及び
S.MohanによるCoding:An Algorithmic Approach,Kluwe
r,1990と、S.Mohan及びA.K.Soodによる“A multiproces
sor architecture for the（M,L）−algorithm suitabl
e for VLSI implementation,"IEEE Trans.Commun.,vol
COM−34,pp.1218−1224,Dec.1986がある。
Ｍ−アルゴリズムにおける誤り制御符号の復号で最も
顕著な計算上の隘路は、ツリー（或いはトレリス）中の
各深度における最良Ｍ個のメトリックを探すタスクであ
った。このタスクをメトリック移動という。A.D.Kotに
よる“A linear−time method for contender sifting
in breadth−first decoding of error control code
s,"1993 Canadian Conference on Electrical and Comp
uter Engineering,Vancouver Canada,Sept.1993,（Kot9
3）において、Ｍの比較だけを用いたバイナリ線形ブロ
ック符号のＭ−アルゴリズムによる復号の間に、メトリ
ックのソートされたセットを提供し得る方法が記載され
ている。これは、位数Ｏ（Mlog2M）個の比較を必要とす
る比較式ソーティングに対して著しい改良である。これ
は、また、ヘディアン・ソベルの比較式選択法（D.E.Kn
uth,The Art of Computer Programming:Volume III,Sor
ting and Searching,Addison Wesley,1973を参照）に対
しても著しい改良であり、ここでは、位数に関係なく最
良のメトリックが見つかる。非比較式方法の例は、S.J
Simmonsによる“A nonsorting VLSI structure for imp
lementing the（M,L）algorithm,"IEEE J.Selected Are
as Commun.,Vol.JSAC−6,pp.538−546,Apr.1988に報告
があるが、これは、直接且つ正しく比較できない。とい
うのは、演算のタイプが類似していないからである。
顕著な計算上の隘路は、ツリー（或いはトレリス）中の
各深度における最良Ｍ個のメトリックを探すタスクであ
った。このタスクをメトリック移動という。A.D.Kotに
よる“A linear−time method for contender sifting
in breadth−first decoding of error control code
s,"1993 Canadian Conference on Electrical and Comp
uter Engineering,Vancouver Canada,Sept.1993,（Kot9
3）において、Ｍの比較だけを用いたバイナリ線形ブロ
ック符号のＭ−アルゴリズムによる復号の間に、メトリ
ックのソートされたセットを提供し得る方法が記載され
ている。これは、位数Ｏ（Mlog2M）個の比較を必要とす
る比較式ソーティングに対して著しい改良である。これ
は、また、ヘディアン・ソベルの比較式選択法（D.E.Kn
uth,The Art of Computer Programming:Volume III,Sor
ting and Searching,Addison Wesley,1973を参照）に対
しても著しい改良であり、ここでは、位数に関係なく最
良のメトリックが見つかる。非比較式方法の例は、S.J
Simmonsによる“A nonsorting VLSI structure for imp
lementing the（M,L）algorithm,"IEEE J.Selected Are
as Commun.,Vol.JSAC−6,pp.538−546,Apr.1988に報告
があるが、これは、直接且つ正しく比較できない。とい
うのは、演算のタイプが類似していないからである。
Kot93で報告されたメトリック移動方法の効率は、メ
トリックに固有の順番付けを実行することから発生す
る。バイナリ線形ブロック符号のための方法は、以下の
ように簡潔に要約することができる。符号ツリー検索で
Ｍ個のパス（生き残り）があると仮定すると、このメト
リックは、拡張されて2M個のメトリックを形成する。こ
のタスクは、これらの2M個のメトリックの中から最良Ｍ
個のメトリックを移動することである、拡張前のＭ個の
メトリックがソートされた順番で使用可能であると仮定
する。その2M個の拡張メトリックを組織化して２つのサ
ブセットにすることにより、この方法は進行し、一方の
サブセットが０ビットによる拡張に対応し、もう一方が
１ビットによる拡張に対応する。この組織が各サブセッ
ト内にメトリック順番を保存することは、Kot93（特に
図３）に示されている。既に順番付けされたサブセット
は、次いでマージ（ソーティングよりはるかに効率的で
ある）され、ソートされたＭ個の生き残りメトリックの
セットを提供する。
トリックに固有の順番付けを実行することから発生す
る。バイナリ線形ブロック符号のための方法は、以下の
ように簡潔に要約することができる。符号ツリー検索で
Ｍ個のパス（生き残り）があると仮定すると、このメト
リックは、拡張されて2M個のメトリックを形成する。こ
のタスクは、これらの2M個のメトリックの中から最良Ｍ
個のメトリックを移動することである、拡張前のＭ個の
メトリックがソートされた順番で使用可能であると仮定
する。その2M個の拡張メトリックを組織化して２つのサ
ブセットにすることにより、この方法は進行し、一方の
サブセットが０ビットによる拡張に対応し、もう一方が
１ビットによる拡張に対応する。この組織が各サブセッ
ト内にメトリック順番を保存することは、Kot93（特に
図３）に示されている。既に順番付けされたサブセット
は、次いでマージ（ソーティングよりはるかに効率的で
ある）され、ソートされたＭ個の生き残りメトリックの
セットを提供する。
Kot93のメトリック移動方法は、畳込み符号の復号に
も応用することができる。マージ移動を畳込み符号に応
用する場合は、２つのサブセットをマージし且つ枝のｎ
個のビットのそれぞれについて繰り返す方法が、Kot93
で説明されており、これはビット毎マージ移動と称す
る。この方法は、バイナリブロック符号及び畳込み符号
の双方に適用可能であるが、ブロック符号用として符号
化率1/2の畳込み符号の場合で、計算上の効率としては
約３分の１である。
も応用することができる。マージ移動を畳込み符号に応
用する場合は、２つのサブセットをマージし且つ枝のｎ
個のビットのそれぞれについて繰り返す方法が、Kot93
で説明されており、これはビット毎マージ移動と称す
る。この方法は、バイナリブロック符号及び畳込み符号
の双方に適用可能であるが、ブロック符号用として符号
化率1/2の畳込み符号の場合で、計算上の効率としては
約３分の１である。
従って、畳込み符号の幅優先復号の効率を更に改良す
る必要性がまだ残っている。
る必要性がまだ残っている。
本発明の概要 本発明の目的は、畳込み符号の幅優先復号中でのメト
リック移動の複雑さを少なくしようとするものである。
リック移動の複雑さを少なくしようとするものである。
本発明の目的のためには、畳込み符号は、枝当たりｎ
（ｎは１より大きい整数）ビットを有していることのみ
で特徴付けられる。以下の論議では、この符号化率1/n
として検討する。というのは、これらが最も知られてお
り、また、パンクチュアリングとして知られている技術
によって、高率の符号が普通に構築されるからである。
（ｎは１より大きい整数）ビットを有していることのみ
で特徴付けられる。以下の論議では、この符号化率1/n
として検討する。というのは、これらが最も知られてお
り、また、パンクチュアリングとして知られている技術
によって、高率の符号が普通に構築されるからである。
ビット毎マージ移動の代わりに、ここでは２つのサブ
セットをマージするｎ個のステージが用いられ、本発明
は2n個のサブセットをマージする単一ステージを用い
る。この2n個のサブセットは、ｎビット枝ラベルに従っ
て、枝メトリックを分割することにより形成される。こ
の技術を枝マージ移動と称する。１つのステージで2n個
のサブセットをマージすることが、ｎ個のステージで２
つだけのサブセットをマージすることよりも効果的であ
ろうということは反直観的のようにみえる。ビット毎マ
ージ移動では、しかしながら、ステージによっては、枝
マージ移動によるアプローチの２倍の大きさであるセッ
トにマージしなければならないことがある。特に、ビッ
ト毎マージ移動では、最初の（ｎ−１）ビットのそれぞ
れでマージされる2M個の変数がある。ここでＭ個の生き
残りを得るための最終のより小さいマージングは除く。
枝マージによるアプローチの場合は、（ｎ−１）個のよ
り大きなマージングステップを回避するが、より多くの
サブセットを用いるコストがかかる。各種手段で実行し
得るこのトレードオフの効果は、多重セットマージング
の効果によって影響を受ける。ビット毎マージ移動に比
べて全体を効率的に実行するために、多重セットマージ
ングを効率的に実行するための手段について論議する。
セットをマージするｎ個のステージが用いられ、本発明
は2n個のサブセットをマージする単一ステージを用い
る。この2n個のサブセットは、ｎビット枝ラベルに従っ
て、枝メトリックを分割することにより形成される。こ
の技術を枝マージ移動と称する。１つのステージで2n個
のサブセットをマージすることが、ｎ個のステージで２
つだけのサブセットをマージすることよりも効果的であ
ろうということは反直観的のようにみえる。ビット毎マ
ージ移動では、しかしながら、ステージによっては、枝
マージ移動によるアプローチの２倍の大きさであるセッ
トにマージしなければならないことがある。特に、ビッ
ト毎マージ移動では、最初の（ｎ−１）ビットのそれぞ
れでマージされる2M個の変数がある。ここでＭ個の生き
残りを得るための最終のより小さいマージングは除く。
枝マージによるアプローチの場合は、（ｎ−１）個のよ
り大きなマージングステップを回避するが、より多くの
サブセットを用いるコストがかかる。各種手段で実行し
得るこのトレードオフの効果は、多重セットマージング
の効果によって影響を受ける。ビット毎マージ移動に比
べて全体を効率的に実行するために、多重セットマージ
ングを効率的に実行するための手段について論議する。
より詳細には、本発明は、トレリスまたはツリーの部
分検索を用いて、符号化率1/n畳込み符号化バイナリデ
ータの幅優先復号中のメトリック移動方法を含むもの
で、各々の枝復号ステージの終端に、複数Ｍ個のパスが
保持されている。この方法の各ステージ内では、2n個の
枝メトリックが形成され、これは１つのｎビット枝の2n
個の可能性があるラベルに対応する。Ｍ個のパスメトリ
ックのそれぞれは、拡張されて2M個のメトリックを形成
し、ここで、各拡張はその拡張された枝に対して枝メト
リックを用いる。このパスメトリック拡張では、パスメ
トリックは、枝ラベルに対応する枝メトリックを単に加
えることによって更新される。その結果、2M個のメトリ
ックからなるセットが、拡張枝のｎビットラベルに従っ
て、2n個のサブセットにグループ化される。サブセット
内の2M個のメトリックは、マージされて、ソートされた
出力セットを形成する。このセットは、サブセット内の
2M個のメトリックの中からの最良Ｍ個のメトリックを有
している。これらの最良Ｍ個のメトリック及び対応する
枝ラベルは、この復号ステージのために蓄積されている
パスを更新するのに使われる。このＭ個のパス及び対応
するメトリックは、本方法の次の枝復号ステージへの入
力としてて使用される。
分検索を用いて、符号化率1/n畳込み符号化バイナリデ
ータの幅優先復号中のメトリック移動方法を含むもの
で、各々の枝復号ステージの終端に、複数Ｍ個のパスが
保持されている。この方法の各ステージ内では、2n個の
枝メトリックが形成され、これは１つのｎビット枝の2n
個の可能性があるラベルに対応する。Ｍ個のパスメトリ
ックのそれぞれは、拡張されて2M個のメトリックを形成
し、ここで、各拡張はその拡張された枝に対して枝メト
リックを用いる。このパスメトリック拡張では、パスメ
トリックは、枝ラベルに対応する枝メトリックを単に加
えることによって更新される。その結果、2M個のメトリ
ックからなるセットが、拡張枝のｎビットラベルに従っ
て、2n個のサブセットにグループ化される。サブセット
内の2M個のメトリックは、マージされて、ソートされた
出力セットを形成する。このセットは、サブセット内の
2M個のメトリックの中からの最良Ｍ個のメトリックを有
している。これらの最良Ｍ個のメトリック及び対応する
枝ラベルは、この復号ステージのために蓄積されている
パスを更新するのに使われる。このＭ個のパス及び対応
するメトリックは、本方法の次の枝復号ステージへの入
力としてて使用される。
各枝復号ステージまたはサイクル内では、マージング
ステップは、前記メトリックの2n個のサブセットのそれ
ぞれからの最良メトリックを比較することによって実行
され、前記サブセット内から最良生き残り未マージメト
リックが選択される。これは、2M個のメトリック全部に
対する一連の２路比較でなすことができるが、バイナリ
ツリーベースによるマージング方法を用いるのが好まし
い。この方法では、2n個のメトリックサブセットの一組
からの最良メトリックが比較される。このような比較だ
けは、メトリックを最も新しく提供したメトリックサブ
セットを出力セットに接続するバイナリ比較ツリー中の
節点で実行する必要がある。
ステップは、前記メトリックの2n個のサブセットのそれ
ぞれからの最良メトリックを比較することによって実行
され、前記サブセット内から最良生き残り未マージメト
リックが選択される。これは、2M個のメトリック全部に
対する一連の２路比較でなすことができるが、バイナリ
ツリーベースによるマージング方法を用いるのが好まし
い。この方法では、2n個のメトリックサブセットの一組
からの最良メトリックが比較される。このような比較だ
けは、メトリックを最も新しく提供したメトリックサブ
セットを出力セットに接続するバイナリ比較ツリー中の
節点で実行する必要がある。
この方法によると、畳込み符号の幅優先復号でメトリ
ックの移動をするのに、実質的に計算を少なくすること
ができるようになる。
ックの移動をするのに、実質的に計算を少なくすること
ができるようになる。
本発明について、前述及び他の目的、特徴及び利点
は、添付の図面を参照しながら以下の本発明の好適な実
施態様の詳細な説明からより明らかになるであろう。
は、添付の図面を参照しながら以下の本発明の好適な実
施態様の詳細な説明からより明らかになるであろう。
図面の簡単な説明 図１は、本発明を実施するデジタルデータ通信システ
ムのブロック図である。
ムのブロック図である。
図２は、１つの枝を復号するための復号演算を示すも
ので、先行技術であるビット毎マージ移動方法のブロッ
ク図である。
ので、先行技術であるビット毎マージ移動方法のブロッ
ク図である。
図３は、１つの枝を復号するための復号演算を示すと
共に図１の復号器の一部を形成するもので、本発明によ
る枝マージ移動方法のブロック図である。
共に図１の復号器の一部を形成するもので、本発明によ
る枝マージ移動方法のブロック図である。
図４は、図２の先行技術マージ移動方法で実行したメ
トリック処理演算をより詳細に説明するための図であ
る。
トリック処理演算をより詳細に説明するための図であ
る。
図５は、直接マージ法を用いて図３の枝マージ移動方
法で実行したメトリック処理演算をより詳細に説明する
ための図である。
法で実行したメトリック処理演算をより詳細に説明する
ための図である。
図６は、バイナリツリーマージ法を用いて図３の枝マ
ージ移動方法で実行したメトリック処理演算をより詳細
に説明するための図である。
ージ移動方法で実行したメトリック処理演算をより詳細
に説明するための図である。
図７は、比較式マージ移動を用いる先行技術と比較し
た本発明の相対的効果を示すグラフである。
た本発明の相対的効果を示すグラフである。
発明の詳細な説明 本発明は、畳込み符号の復号化について、符号トレリ
ス（またはツリー）を検索する改良された方法を用いた
ものである。検索を減らすと、計算負荷が減少するの
で、電力消費を減少させることになり、携帯用装置例え
ば電話などでは特に利点があって、計算用ICの面積及び
複雑さも減少させることができる。本発明の削減した検
索アルゴリズムでは、畳込み符号を復号化するのに必要
な比較数を減らすことによって、畳込み符号を復号化す
る計算負荷を更に減らすために、Kot93で説明したマー
ジ移動方法の改良を用いる。
ス（またはツリー）を検索する改良された方法を用いた
ものである。検索を減らすと、計算負荷が減少するの
で、電力消費を減少させることになり、携帯用装置例え
ば電話などでは特に利点があって、計算用ICの面積及び
複雑さも減少させることができる。本発明の削減した検
索アルゴリズムでは、畳込み符号を復号化するのに必要
な比較数を減らすことによって、畳込み符号を復号化す
る計算負荷を更に減らすために、Kot93で説明したマー
ジ移動方法の改良を用いる。
図１において、データ通信システム10の簡略化説明に
は、データソース12,畳込み符号化器14及び変調器16が
含まれている。データソースは、例えばコンピュータの
ようなデジタルデータの起源のもの、または例えばセル
ラ電話への音声入力のようなデジタル−アナログ変換回
路付きのトランスジューサのいずれであってもよい。変
調デジタルデータは、チャネル20を経て受信機へ伝送さ
れるが、受信機には、本発明に従って復調器24,復号器2
6,及びデータ宛先28が含まれている。一般的に言うと、
このチャネルは雑音が多くて時間不定（time−varyin
g）しており、例えば移動無線チャネルようなものであ
る。しかしながら、このチャネルは、他の形態、例えば
コンピュータのデジタルデータ蓄積に用いる磁気蓄積媒
体を取り得る。
は、データソース12,畳込み符号化器14及び変調器16が
含まれている。データソースは、例えばコンピュータの
ようなデジタルデータの起源のもの、または例えばセル
ラ電話への音声入力のようなデジタル−アナログ変換回
路付きのトランスジューサのいずれであってもよい。変
調デジタルデータは、チャネル20を経て受信機へ伝送さ
れるが、受信機には、本発明に従って復調器24,復号器2
6,及びデータ宛先28が含まれている。一般的に言うと、
このチャネルは雑音が多くて時間不定（time−varyin
g）しており、例えば移動無線チャネルようなものであ
る。しかしながら、このチャネルは、他の形態、例えば
コンピュータのデジタルデータ蓄積に用いる磁気蓄積媒
体を取り得る。
復調器24は、復号器26に軟判定を供する。軟判定と
は、判定信頼性情報に伴う仮のシンボル判定である。バ
イナリシンボルの場合は、軟判定は、記号化等級値の形
を取ることができ、ここでの記号は仮ビット判定を示
し、等級は判定信頼性（対数確率比）を示す。硬判定
（バイナリ量子化された軟判定であると考えることがで
きる）も使うことが可能であるが、実行の際なんらかの
ロスを生じる。一般論として、軟判定は多くの形式で表
現することができる。軟判定メトリックに用いる正確な
形式を考慮しなければ、最良メットリックという用語
は、最もありそうなメトリックを指すと自然に考えられ
る。
は、判定信頼性情報に伴う仮のシンボル判定である。バ
イナリシンボルの場合は、軟判定は、記号化等級値の形
を取ることができ、ここでの記号は仮ビット判定を示
し、等級は判定信頼性（対数確率比）を示す。硬判定
（バイナリ量子化された軟判定であると考えることがで
きる）も使うことが可能であるが、実行の際なんらかの
ロスを生じる。一般論として、軟判定は多くの形式で表
現することができる。軟判定メトリックに用いる正確な
形式を考慮しなければ、最良メットリックという用語
は、最もありそうなメトリックを指すと自然に考えられ
る。
図２は、先行技術であるビット毎マージ移動方法のの
ブロック図で、符号化率1/2の畳込み符号の１つの枝を
復号するための復号演算を示している。ビット毎マージ
移動方法では、ｎ個のステージのｎビット枝を処理す
る。この例では、ｎ＝２である。
ブロック図で、符号化率1/2の畳込み符号の１つの枝を
復号するための復号演算を示している。ビット毎マージ
移動方法では、ｎ個のステージのｎビット枝を処理す
る。この例では、ｎ＝２である。
軟判定は、復調器24からメトリック拡張器50への入力
であり、ｎビット枝の１つのみを用いることに対応する
２つのメトリックを形成し、これらの（１ビット枝）メ
トリックを用いるＭ個のパスメトリックを拡張し、拡張
されたビットが０か１かによってメトリックを２つのサ
ブセットにグループ化する。この演算は、図４の152で
より詳しく説明されており、ここでＭ個のメトリック15
1は、拡張されて2M個のメトリック153を形成して２つの
メトリックサブセット155とする。なお、メトリックを
サブセットに整理するため、各メトリックサブセット15
5は、ソートされたメトリックを有する。
であり、ｎビット枝の１つのみを用いることに対応する
２つのメトリックを形成し、これらの（１ビット枝）メ
トリックを用いるＭ個のパスメトリックを拡張し、拡張
されたビットが０か１かによってメトリックを２つのサ
ブセットにグループ化する。この演算は、図４の152で
より詳しく説明されており、ここでＭ個のメトリック15
1は、拡張されて2M個のメトリック153を形成して２つの
メトリックサブセット155とする。なお、メトリックを
サブセットに整理するため、各メトリックサブセット15
5は、ソートされたメトリックを有する。
図２のマージブロック52は、メトリック拡張器50によ
り生成されたメトリックサブセットをマージし、その結
果としてソートされたセットを形成する。この演算は、
図４の156でより詳細に示してあり、ここで、２入力比
較器157が最良（例えば最低距離）のメトリックを２つ
のサブセットの中から選択する。なお、比較器157への
各入力は、サブセット中の最低生き残り末マージメトリ
ックである。また、比較器157の出力もソートされたメ
トリック158の出力セット内の次に使用可能なスポット
に配されている。このソート演算は、メトリックを参照
するポインタを用いて適所メトリックを用いるか、また
は、例えば比較器157に適切なメトリックを提供し、出
力シフトレジスタにメトリックに適切な位置を提供する
メトリックサブセットのためのシフトレジスタを用い
て、非適切メトリック蓄積部をもちいることにより実行
することができる。
り生成されたメトリックサブセットをマージし、その結
果としてソートされたセットを形成する。この演算は、
図４の156でより詳細に示してあり、ここで、２入力比
較器157が最良（例えば最低距離）のメトリックを２つ
のサブセットの中から選択する。なお、比較器157への
各入力は、サブセット中の最低生き残り末マージメトリ
ックである。また、比較器157の出力もソートされたメ
トリック158の出力セット内の次に使用可能なスポット
に配されている。このソート演算は、メトリックを参照
するポインタを用いて適所メトリックを用いるか、また
は、例えば比較器157に適切なメトリックを提供し、出
力シフトレジスタにメトリックに適切な位置を提供する
メトリックサブセットのためのシフトレジスタを用い
て、非適切メトリック蓄積部をもちいることにより実行
することができる。
図２のメトリック拡張器54は、メトリック格調器50と
同一である。しかしながら、Ｍ個のメトリックの入力セ
ットからではなく、2M個の入力メトリックからの2M個の
メトリックのセットを生成する。この違いは、畳込み符
号枝上で、ｎビットの第２または次のビットは制約され
ている（またはパリティである）、即ちそれらは自由に
選べる情報ビットではないという事実から発生してい
る。符号化率1/2符号の第２ビットに対する2M個のメト
リックの拡張は、図４の160に示してある。
同一である。しかしながら、Ｍ個のメトリックの入力セ
ットからではなく、2M個の入力メトリックからの2M個の
メトリックのセットを生成する。この違いは、畳込み符
号枝上で、ｎビットの第２または次のビットは制約され
ている（またはパリティである）、即ちそれらは自由に
選べる情報ビットではないという事実から発生してい
る。符号化率1/2符号の第２ビットに対する2M個のメト
リックの拡張は、図４の160に示してある。
図２のマージブロック56は、メトリック拡張器54によ
って生成されたメトリックサブセットをマージする。こ
の演算は、図４の164により詳細に示されており、マー
ジング演算156を説明したものと類似している。ただ
し、ここでは2M個の入力の内Ｍ個だけがマージされて、
Ｍ個のソートされた生き残りメトリックをもたらす。
って生成されたメトリックサブセットをマージする。こ
の演算は、図４の164により詳細に示されており、マー
ジング演算156を説明したものと類似している。ただ
し、ここでは2M個の入力の内Ｍ個だけがマージされて、
Ｍ個のソートされた生き残りメトリックをもたらす。
図２のパス蓄積更新ブロック58は、実行されたばかり
の拡張及び移動に従って、Ｍ個の生き残りパスの蓄積を
更新する。パス蓄積部は、例えば状態のシーケンスや情
報ビットのシーケンスを蓄積することなどいかなる等価
手段であってもよい。
の拡張及び移動に従って、Ｍ個の生き残りパスの蓄積を
更新する。パス蓄積部は、例えば状態のシーケンスや情
報ビットのシーケンスを蓄積することなどいかなる等価
手段であってもよい。
図２のシンボル解放ブロック60は、適正な復号遅延後
に、出力シンボルを解放する。復号遅延は、典型的に
は、従来より周知のように、いくつかの拘束長がとられ
ると理解される。同様に、復号遅延後に解放するシンボ
ルをどれにするか決定するために、従来の周知技術では
多くの手段がある。
に、出力シンボルを解放する。復号遅延は、典型的に
は、従来より周知のように、いくつかの拘束長がとられ
ると理解される。同様に、復号遅延後に解放するシンボ
ルをどれにするか決定するために、従来の周知技術では
多くの手段がある。
ハードウェア及びソフトウェアの実行を含むＭ−アル
ゴリズム復号の一般演算理論は、先行技術で説明されて
いるので、ここで更に詳細に述べる必要はない。
ゴリズム復号の一般演算理論は、先行技術で説明されて
いるので、ここで更に詳細に述べる必要はない。
符号化率1/nの畳込み符号化のためのビット毎マージ
移動方法の先行技術で説明したばかりであるが、各枝
は、ｎ個の単一ビット枝の連結として見られ、ｎステー
ジのメトリック拡張及びマージ方法が使われ、２つのメ
トリックサブセットが用いられる。同様に、Ｍ個の生き
残りを得るための最終のより小さいマージングを除いて
最初の（ｎ−１）ビットのそれぞれでマージされる2M個
のメトリックがある。このアプローチは、バイナリブロ
ック符号のマージ移動に対してかなり効率的ではある
が、符号化率1/2の畳込み符号に対しては約３倍の計算
が必要である。
移動方法の先行技術で説明したばかりであるが、各枝
は、ｎ個の単一ビット枝の連結として見られ、ｎステー
ジのメトリック拡張及びマージ方法が使われ、２つのメ
トリックサブセットが用いられる。同様に、Ｍ個の生き
残りを得るための最終のより小さいマージングを除いて
最初の（ｎ−１）ビットのそれぞれでマージされる2M個
のメトリックがある。このアプローチは、バイナリブロ
ック符号のマージ移動に対してかなり効率的ではある
が、符号化率1/2の畳込み符号に対しては約３倍の計算
が必要である。
ビット毎マージ移動の代わりに、図３で示すように、
本発明は、単一のメトリック拡張ステージと単一のマー
ジングステージを利用する。メトリック拡張器100は、
ｎビット枝のｎビット全てを用いていることに対応して
2n個のメトリックを形成する。またｎビット枝のメトリ
ックを用いてＭ個のパスメトリックを拡張し、拡張され
た枝のｎビットラベルに従ってメトリックを2n個のサブ
セットにグループ化する。
本発明は、単一のメトリック拡張ステージと単一のマー
ジングステージを利用する。メトリック拡張器100は、
ｎビット枝のｎビット全てを用いていることに対応して
2n個のメトリックを形成する。またｎビット枝のメトリ
ックを用いてＭ個のパスメトリックを拡張し、拡張され
た枝のｎビットラベルに従ってメトリックを2n個のサブ
セットにグループ化する。
この演算は、符号化率1/2符号（ｎ＝２）の例につい
て、図５で記号202でより詳細に説明されているが、Ｍ
個のメトリック201がｎビット枝により拡張されて、2M
個のメトリック203を４つのメトリックサブセット205に
形成する。この例では、枝ラベルついては４つの値（即
ち00,01,10,11）の可能性があり、結果的には202で示す
４つの枝がある可能性がある。なお、メトリックを４つ
のサブセットの整理により、各サブセット205は、ソー
トしたメトリックを含んでいる。パス蓄積更新ブロック
104とシンボル解放ブロック106は、それぞれブロック58
とブロック60に対して述べたように動作する。
て、図５で記号202でより詳細に説明されているが、Ｍ
個のメトリック201がｎビット枝により拡張されて、2M
個のメトリック203を４つのメトリックサブセット205に
形成する。この例では、枝ラベルついては４つの値（即
ち00,01,10,11）の可能性があり、結果的には202で示す
４つの枝がある可能性がある。なお、メトリックを４つ
のサブセットの整理により、各サブセット205は、ソー
トしたメトリックを含んでいる。パス蓄積更新ブロック
104とシンボル解放ブロック106は、それぞれブロック58
とブロック60に対して述べたように動作する。
多くの数のサブセットをマージすることが、ビット毎
マージ移動で２つだけのサブセットをマージすることよ
りも効率的であり得ることは、反直観的であるようにも
見える。しかしながら、ビット毎マージ移動の欠点と
は、もっとステージがあって、半分或いはそれ以上のス
テージが２倍の大きさのセットをマージしなければなら
ないということである。本発明の枝マージアプローチに
よると、より多くのサブセットの使用コストがかかると
は言え、ビット毎マージングで必要な（ｎ−１）個のよ
り大きなマージングステップが回避できる。
マージ移動で２つだけのサブセットをマージすることよ
りも効率的であり得ることは、反直観的であるようにも
見える。しかしながら、ビット毎マージ移動の欠点と
は、もっとステージがあって、半分或いはそれ以上のス
テージが２倍の大きさのセットをマージしなければなら
ないということである。本発明の枝マージアプローチに
よると、より多くのサブセットの使用コストがかかると
は言え、ビット毎マージングで必要な（ｎ−１）個のよ
り大きなマージングステップが回避できる。
図３でのマージブロック102を実行する１つの手順
は、図５中の206で示してある。この手順は、直接枝マ
ージングと呼び、これは、2n入力比較器207を用いて、2
n個のサブセットの中から最低のメトリックを選択す
る。この比較器は、一連の（2n−１）個の２入力比較と
して実現される。
は、図５中の206で示してある。この手順は、直接枝マ
ージングと呼び、これは、2n入力比較器207を用いて、2
n個のサブセットの中から最低のメトリックを選択す
る。この比較器は、一連の（2n−１）個の２入力比較と
して実現される。
以下の直接枝マージ移動方法に対しては、比較数の上
界を定めることができる。先ず、ｎ＝２（即ち、率1/2
符号）について計算の数を論議し、次いでその結果をよ
り大きなｎに拡張する。
界を定めることができる。先ず、ｎ＝２（即ち、率1/2
符号）について計算の数を論議し、次いでその結果をよ
り大きなｎに拡張する。
ｎ＝２の場合は、４つのメトリックサブセットがあ
り、Ｍ個の生き残りを拡張すると、2M個のコンテンダが
発生し、このコンテンダは4,3または２個のサブセット
の中で何らかの方法で分割される。この分割は、符号，
メトリック及びＭに依存する。（常に少なくとも２つの
サブセットがあるという理由は、各節点から拡張された
枝が、情報ビットに対して必ず０及び１を含み、少なく
とも２つのサブセットを従えていなければならないとい
うことである）。
り、Ｍ個の生き残りを拡張すると、2M個のコンテンダが
発生し、このコンテンダは4,3または２個のサブセット
の中で何らかの方法で分割される。この分割は、符号，
メトリック及びＭに依存する。（常に少なくとも２つの
サブセットがあるという理由は、各節点から拡張された
枝が、情報ビットに対して必ず０及び１を含み、少なく
とも２つのサブセットを従えていなければならないとい
うことである）。
なお、タスクは、各サブセットからの最小の生き残り
エレメントの中で比較することによって、これらのサブ
セットの中から最低のＭ個のエレメントをマージするこ
とを思い出すこと。次に、サブセットの数を減らすこと
によってのみ、比較の数を減少させる（または、同じ数
のままにする）ことができることを考えること。（これ
を証明するために、逆が正しい、即ち、サブセットの数
を減らすことによってのみ、比較の数を増やすことがで
きると仮定する。しかしながら、これは誤りである。１
つのサブセットの場合への拡張は最大の比較数をもつこ
とになり、この場合、実際には丁度ゼロ回の比較が必要
となるからである。） 結果的に、最大数の比較は、最大数のサブセットとな
る。即ちｎ＝２に対して４つのサブセットとなる。次
に、いずれの所定数のサブセットの場合でも、各サブセ
ット中の等しい数のエレメントについて最大数の比較が
なされることを考慮すること。そして、エレメントの等
しい分布をもつことは、次のことを認めるのに充分であ
ると考えられる。即ち、上述のごとく、いずれのサブセ
ットからの最大数のエレメントでも、いずれかのサブセ
ットが空になる前にマージされねばならないし、その後
サブセットの数は少なくなって、比較の数を減らす。ま
とめると、2n個のサブセットについて、最大数の比較が
発生する（2M個のコンテンダを等しく分割して、サブセ
ット当たり（2M）/2n＝M/2(n-1)個のエレメントにする
ことによる）。（2n−１）の数の比較を用いて、2n個の
サブセットの中から、次のマージすべきエレメントを見
つけることができる。こうして、直接枝マージ移動方法
の場合は、次式（１）で、Ｍ個の生き残りを見つけるた
めの比較数の上界を定めることができる。
エレメントの中で比較することによって、これらのサブ
セットの中から最低のＭ個のエレメントをマージするこ
とを思い出すこと。次に、サブセットの数を減らすこと
によってのみ、比較の数を減少させる（または、同じ数
のままにする）ことができることを考えること。（これ
を証明するために、逆が正しい、即ち、サブセットの数
を減らすことによってのみ、比較の数を増やすことがで
きると仮定する。しかしながら、これは誤りである。１
つのサブセットの場合への拡張は最大の比較数をもつこ
とになり、この場合、実際には丁度ゼロ回の比較が必要
となるからである。） 結果的に、最大数の比較は、最大数のサブセットとな
る。即ちｎ＝２に対して４つのサブセットとなる。次
に、いずれの所定数のサブセットの場合でも、各サブセ
ット中の等しい数のエレメントについて最大数の比較が
なされることを考慮すること。そして、エレメントの等
しい分布をもつことは、次のことを認めるのに充分であ
ると考えられる。即ち、上述のごとく、いずれのサブセ
ットからの最大数のエレメントでも、いずれかのサブセ
ットが空になる前にマージされねばならないし、その後
サブセットの数は少なくなって、比較の数を減らす。ま
とめると、2n個のサブセットについて、最大数の比較が
発生する（2M個のコンテンダを等しく分割して、サブセ
ット当たり（2M）/2n＝M/2(n-1)個のエレメントにする
ことによる）。（2n−１）の数の比較を用いて、2n個の
サブセットの中から、次のマージすべきエレメントを見
つけることができる。こうして、直接枝マージ移動方法
の場合は、次式（１）で、Ｍ個の生き残りを見つけるた
めの比較数の上界を定めることができる。
Nc2≦Ｍ（2n−１） （１） 比較対照として、Kot93からビット毎マージ移動の比
較数を、次式（２）で示す。
較数を、次式（２）で示す。
N1≦Ｍ（2n−１）−（ｎ−１） （２） 図３のマージブロック102を実行する他の手順を、図
６の256に示す。この手順は、バイナリツリー枝マージ
移動と呼ばれ、２入力比較演算のバイナリツリー配列を
用いて、2n個のサブセットの中から最低のメトリックを
選択する。
６の256に示す。この手順は、バイナリツリー枝マージ
移動と呼ばれ、２入力比較演算のバイナリツリー配列を
用いて、2n個のサブセットの中から最低のメトリックを
選択する。
この手順では、第１のステップは、バイナリツリーで
の全比較器で比較の初期セットを実行することである。
このような比較は（2n−１）個ある。次のステップは、
これらの比較で示された最良（例えば、最低距離）メト
リックを取得し、このメトリックを出力セットに入れる
ことである。このステップは、また、そのサブセット中
で次のメトリックを露呈させる。次のステップ及び続く
全ステップには、そのツリー内の比較の“更新”（或い
は、再計算）、次いで、最低の生き残り未マージメトリ
ックを出力へ移動することが含まれる。更新を行うに
は、サブセット中で新たなメトリックが露呈された時
は、前記サブセットから最終節点まで従えたツリー中の
節点で比較をするだけで済む。換言すれば、この手順で
は、メトリックサブセットからの最良メトリックのバイ
ナリツリーベースによる比較が用いられ、このような比
較だけは、メトリックを最も新しく提供したメトリック
サブセットを前記出力セットに接続するバイナリ比較ツ
リーの節点で実行されることが必要である。
の全比較器で比較の初期セットを実行することである。
このような比較は（2n−１）個ある。次のステップは、
これらの比較で示された最良（例えば、最低距離）メト
リックを取得し、このメトリックを出力セットに入れる
ことである。このステップは、また、そのサブセット中
で次のメトリックを露呈させる。次のステップ及び続く
全ステップには、そのツリー内の比較の“更新”（或い
は、再計算）、次いで、最低の生き残り未マージメトリ
ックを出力へ移動することが含まれる。更新を行うに
は、サブセット中で新たなメトリックが露呈された時
は、前記サブセットから最終節点まで従えたツリー中の
節点で比較をするだけで済む。換言すれば、この手順で
は、メトリックサブセットからの最良メトリックのバイ
ナリツリーベースによる比較が用いられ、このような比
較だけは、メトリックを最も新しく提供したメトリック
サブセットを前記出力セットに接続するバイナリ比較ツ
リーの節点で実行されることが必要である。
このステップに含まれる比較数は、丁度ツリーの深度
即ちｎ個の比較数である。よって、Ｍ個の生き残りをマ
ージするためには、このステップでは最大（Ｍ−１）ｎ
の比較数に加えて、ツリー全体の初期比較数、即ち（2n
−１）があって、バイナリツリー枝マージ移動方法の場
合は、次式（３）の比較総数が得られる。
即ちｎ個の比較数である。よって、Ｍ個の生き残りをマ
ージするためには、このステップでは最大（Ｍ−１）ｎ
の比較数に加えて、ツリー全体の初期比較数、即ち（2n
−１）があって、バイナリツリー枝マージ移動方法の場
合は、次式（３）の比較総数が得られる。
Nc3≦（Ｍ−１）ｎ＋2n−1,M≧４ （３） 表１は、ビット毎，直接枝及びバイナリツリーマージ
の移動方法で、ｎ＝2,3,4の重要なケースについて比較
の上界数の表記をまとめたものである。
の移動方法で、ｎ＝2,3,4の重要なケースについて比較
の上界数の表記をまとめたものである。
ｎ＝２（符号化率1/2）の場合、表１から、直接枝マ
ージ移動では、実質的にビット毎マージ移動と同じ数の
比較を用いることがわかる（なお、Ｍは、典型的には、
１よりかなり大きい）。また、バイナリツリー枝マージ
移動では、約３分の１の比較数を節約できることもわか
る。
ージ移動では、実質的にビット毎マージ移動と同じ数の
比較を用いることがわかる（なお、Ｍは、典型的には、
１よりかなり大きい）。また、バイナリツリー枝マージ
移動では、約３分の１の比較数を節約できることもわか
る。
ｎ＝３（符号化率1/3）の場合、表１から、枝マージ
移動では、比較数をおよそ40％までをも節約することが
わかる。
移動では、比較数をおよそ40％までをも節約することが
わかる。
マージ移動を導入する前から既知の幾つかの比較式移
動方法に対する本ソーティング上の労力の釣り合いが、
図７で理解できる。図７は、ビット毎マージ移動を用い
る符号化率1/2の場合及びバイナリツリー枝マージ移動
の場合のＭで正規化された比較数を示している。図７は
また従来の比較式スキーム例えば挿入ソーティング、マ
ージソート、ヘディアン・ソベルの選択アルゴリズムな
どに必要な上の労力を示している。なお、このヘディア
ン・ソベル選択アルゴリズムは、D.E.Knuth,“The Art
of Computer Programming:Volume III,Sorting and Sea
rching,"Addison Wesley,1973で論議されている。ビッ
ト毎マージ移動は、マージソート（漸近的に最適ソート
スキームである）とヘディアン・ソベル選択アルゴリズ
ム（実行が簡単ではない）よりも良好である。畳込み符
号の場合、本発明によるバイナリツリー枝マージ移動
は、ビット毎マージ移動方法に対して実質的に更なる改
良を提供するものである。
動方法に対する本ソーティング上の労力の釣り合いが、
図７で理解できる。図７は、ビット毎マージ移動を用い
る符号化率1/2の場合及びバイナリツリー枝マージ移動
の場合のＭで正規化された比較数を示している。図７は
また従来の比較式スキーム例えば挿入ソーティング、マ
ージソート、ヘディアン・ソベルの選択アルゴリズムな
どに必要な上の労力を示している。なお、このヘディア
ン・ソベル選択アルゴリズムは、D.E.Knuth,“The Art
of Computer Programming:Volume III,Sorting and Sea
rching,"Addison Wesley,1973で論議されている。ビッ
ト毎マージ移動は、マージソート（漸近的に最適ソート
スキームである）とヘディアン・ソベル選択アルゴリズ
ム（実行が簡単ではない）よりも良好である。畳込み符
号の場合、本発明によるバイナリツリー枝マージ移動
は、ビット毎マージ移動方法に対して実質的に更なる改
良を提供するものである。
本発明の好適な実施態様で本発明の原理を説明及び図
説したので、この原理から乖離することなく、本発明は
変更することができる。以下のクレームの精神及び範囲
内で発生する全ての訂正及び変更を請求するものであ
る。
説したので、この原理から乖離することなく、本発明は
変更することができる。以下のクレームの精神及び範囲
内で発生する全ての訂正及び変更を請求するものであ
る。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平７−288481（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−74404（ＪＰ，Ａ) 特表2000−502859（ＪＰ，Ａ) 特表2000−512116（ＪＰ，Ａ) 米国特許5901182（ＵＳ，Ａ) 欧州特許983679（ＥＰ，Ｂ１) Ｋｏｔ，Ａ．Ｄ．，Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｌｏｉｎｅａｒ−ｔｉｍｅ ｍｅｔｒ ｉｃ ｓｉｆｔｉｎｇ ｉｎ ｂｒｅａ ｄ−ｆｉｒｓｔ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｏ ｆ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｃｏ ｄｅｓ，1997 ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎ ａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅ ｏｒｙ，ＩＥＥＥ，498，1997／６／29 −1997／７／４ (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03M 13/00 H04L 1/00
Claims (15)
- 【請求項１】トレリス又はツリーの部分検索を用いて、
符号化率1/nの畳込み符号化バイナリデータの幅優先復
号中にメトリック移動を行う方法であって、複数Ｍ個の
パス及び関連するＭ個のパスメトリックは、各枝復号ス
テージの終端で蓄積部に保持されており、前記方法の各
ステージは、 ｎを１より大きい整数として、ｎビット枝の2n個の可能
性のあるラベルに対応する2n個の枝メトリックを形成す
る形成ステップと、 各拡張には拡張ｎビット枝に対応する枝メトリックを用
いて、2M個のメトリックを形成すべく、前記Ｍ個のパス
メトリックのそれぞれを拡張する拡張ステップと、 前記拡張ｎビット枝の前記ｎビットラベルに従って、前
記2M個のメトリックを2n個のサブセットにグループ化す
るグループ化ステップと、 前記サブセット内の前記2M個のメトリックの中からの最
良Ｍ個のメトリックであるＭ個のメトリックを含むソー
トされた出力セットを形成すべく、前記メトリックをマ
ージするマージステップと、 蓄積部の前記Ｍ個のパスのそれぞれを、前記最良Ｍ個の
メトリックの中からその対応するメトリックで更新する
更新ステップと、 蓄積部の前記Ｍ個のパスのそれぞれとその拡張ｎビット
枝ラベルとを連結する連結ステップと、 を備えたことを特徴とするメトリック移動方法。 - 【請求項２】請求項１に記載のメトリック移動方法にお
いて、前記マージステップは、前記サブセット中からの
最良生き残り未マージメトリックを選択すべく、前記メ
トリックの前記2n個のサブセットのそれぞれからの最良
メトリックを比較することを含むことを特徴とするメト
リック移動方法。 - 【請求項３】請求項１に記載のメトリック移動方法にお
いて、前記マージステップは、サブセットの各組中から
の最良生き残り未マージメトリックを選択すべく、前記
メトリックの前記2n個のサブセットのそれぞれからの最
良メトリックを２路比較することを含むことを特徴とす
るメトリック移動方法。 - 【請求項４】請求項１に記載のメトリック移動方法にお
いて、前記マージステップは、前記メトリックの前記2n
個のサブセットの一組から最良メトリックをバイナリツ
リーベースにより比較することを含み、このような比較
だけが、前記出力セットにメトリックを最も新しく提供
したメトリックサブセットと接続する前記バイナリ比較
ツリーの節点で実行されることが必要であることを特徴
とするメトリック移動方法。 - 【請求項５】請求項１に記載のメトリック移動方法にお
いて、前記拡張ステップは単一メトリック拡張ステージ
で実行され、且つ、前記マージステップは単一マージス
テージで実行されることを特徴とするメトリック移動方
法。 - 【請求項６】請求項１に記載のメトリック移動方法にお
いて、各サブセット内のメトリックは、該メトリックの
最低値から最高値まで順番付けされていることを特徴と
するメトリック移動方法。 - 【請求項７】請求項１に記載のメトリック移動方法にお
いて、Ｍ個のメトリックのソートされたセットは、各ス
テージへの入力であり、前記2M個の拡張メトリックの各
々の前記サブセットがソートされるようにして、前記拡
張枝の前記ｎビットラベルに従って、前記2M個の枝メト
リックをグループ化するステップは、メトリックの順番
を維持し、ソートされたサブセットからの最良メトリッ
クをマージするステップは、Ｍ個のメトリックを含むソ
ートされた出力セットを生成することを特徴とするメト
リック移動方法。 - 【請求項８】トレリス又はツリーの部分検索を用いて、
符号化率1/nの畳込み符号化バイナリデータの幅優先復
号するための復号器であって、複数Ｍ個のパスは、各枝
復号ステージの終端に保持されており、メトリック移動
装置を含む前記復号器は、 ｎを１より大きい整数として、ｎビット枝の2n個の可能
性のあるラベルに対応する2n個の枝メトリックを形成す
る形成手段と、 各拡張には拡張ｎビット枝に対応する枝メトリックを用
いて、2M個のメトリックを形成すべく、前記Ｍ個のパス
メトリックのそれぞれを拡張する拡張手段と、 前記拡張ｎビット枝の前記ｎビットラベルに従って、前
記2M個のメトリックを2n個のサブセットにグループ化す
るグループ化手段と、 前記サブセット内の前記2M個のメトリックの中からの最
良Ｍ個のメトリックであるＭ個のメトリックを含むソー
トされた出力セットを形成すべく、前記メトリックをマ
ージするマージ手段と、 蓄積部の前記Ｍ個のパスのそれぞれを、前記最良Ｍ個の
メトリックの中からその対応するメトリックで更新する
更新手段と、 蓄積部の前記Ｍ個のパスのそれぞれとその拡張ｎビット
枝ラベルとを連結する連結手段と、 を備えたことを特徴とする復号器。 - 【請求項９】請求項８に記載の復号器において、前記マ
ージ手段は、前記サブセット中からの最良生き残り未マ
ージメトリックを選択すべく、前記メトリックの前記2n
個のサブセットのそれぞれからの最良メトリックを比較
する手段を含むことを特徴とする復号器。 - 【請求項１０】請求項８に記載の復号器において、前記
マージ手段は、サブセットの各組中からの最良生き残り
未マージメトリックを選択すべく、前記メトリックの前
記2n個のサブセットのそれぞれからの最良メトリックを
２路比較する比較器を含むことを特徴とする復号器。 - 【請求項１１】請求項８に記載の復号器において、前記
マージ手段は、前記メトリックの前記2n個のサブセット
の一組から最良メトリックを選択するように動作するバ
イナリツリーベースによる比較器を含み、このような比
較だけが、前記出力セットにメトリックを最も新しく提
供したメトリックサブセットと接続する前記バイナリ比
較ツリーの節点で実行される必要があることを特徴とす
る復号器。 - 【請求項１２】請求項８に記載の復号器において、前記
拡張手段は、単一メトリック拡張ステージを有し、且
つ、前記マージ手段は単一マージステージを有すること
を特徴とする復号器。 - 【請求項１３】請求項８に記載の復号器において、各サ
ブセット内のメトリックは、該メトリックの最低値から
最高値まで順番付けされていることを特徴とする復号
器。 - 【請求項１４】請求項８に記載の復号器において、Ｍ個
のメトリックのソートされたセットは各ステージへの入
力であり、前記2M個の拡張メトリックの各々の前記サブ
セットがソートされるようにして、前記拡張枝の前記ｎ
ビットラベルに従って、 前記2M個の枝メトリックをグループ化する手段は、メト
リックの順番を維持するよう動作し、前記ソートされた
サブセットからの最良メトリックをマージする手段は、
次のステージへの入力のためのＭ個のメトリックを含む
ソートされた出力セットを生成することを特徴とする復
号器。 - 【請求項１５】データ通信又はデータ蓄積システムにお
いて、 ｎを１より大きい整数として、符号化率1/nの畳込み符
号化バイナリデータのソースと、 通信又はデータ蓄積チャネルを介して、前記畳込み符号
化バイナリデータを伝送する送信機と、 トレリス又はツリーの部分検索を用いて、符号化率1/n
の畳込み符号化バイナリデータの幅優先復号するための
復号器を含む受信機と、 を有し、複数Ｍ個のパスは、各枝復号ステージの終端に
保持されており、メトリック移動装置を含む前記復号器
は、 ｎを１より大きい整数として、ｎビット枝の2n個の可能
性のあるラベルに対応する2n個の枝メトリックを形成す
るメトリック形成手段と、 各拡張には拡張ｎビット枝に対応する枝メトリックを用
いて、2M個のメトリックを形成すべく、前記Ｍ個のパス
メトリックのそれぞれを拡張する拡張手段と、 前記拡張ｎビット枝の前記ｎビットラベルに従って、前
記2M個のメトリックを2n個のサブセットにグループ化す
るグループ化手段と、 前記サブセット内の前記2M個のメトリックの中からの最
良Ｍ個のメトリックであるＭ個のメトリックを含むソー
トされた出力セットを形成すべく、前記メトリックをマ
ージするマージ手段と、 蓄積部の前記Ｍ個のパスのそれぞれを、前記最良Ｍ個の
メトリックの中からその対応するメトリックで更新する
更新手段と、 蓄積部の前記Ｍ個のパスのそれぞれとその拡張ｎビット
枝ラベルとを連結する連結手段と、 を備えたことを特徴とするデータ通信又は蓄積システ
ム。
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- 1998-03-25 WO PCT/JP1998/001313 patent/WO1998043388A2/en active IP Right Grant
Non-Patent Citations (1)
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|---|
| Ｋｏｔ，Ａ．Ｄ．，Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｌｏｉｎｅａｒ−ｔｉｍｅ ｍｅｔｒｉｃ ｓｉｆｔｉｎｇ ｉｎ ｂｒｅａｄ−ｆｉｒｓｔ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｃｏｄｅｓ，１９９７ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ，ＩＥＥＥ，４９８，１９９７／６／２９−１９９７／７／４ |
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