JP4227481B2

JP4227481B2 - 復号装置および復号方法

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Publication number: JP4227481B2
Application number: JP2003273378A
Authority: JP
Inventors: 継峰李
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2003-07-11
Filing date: 2003-07-11
Publication date: 2009-02-18
Anticipated expiration: 2023-07-11
Also published as: US20060176945A1; US7539256B2; EP1655846A1; WO2005006564A1; EP1655846A4; DE602004012417D1; EP1655846B1; CN1823474A; DE602004012417T2; KR20060035743A; KR100671619B1; CN100547935C; JP2005033705A

Description

本発明は、復号装置および復号方法に関し、特に、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムを用いたターボ復号を行う復号装置および復号方法に関する。

近年、第四世代移動体通信に採用される方式の最も有力な候補として、ＶＳＦ−ＯＦＣＤＭ（Variable Spreading Factor-Orthogonal Frequency and Code Division Multiplexing：可変拡散率直交周波数・符号分割多重）が注目されている。ＶＳＦ−ＯＦＣＤＭが採用された場合には、およそ５０−１００ＭＨｚの帯域幅を用いて、１００Ｍｂｐｓ以上の最大伝送速度を実現することが可能となる。このような超高速な通信方式には、誤り訂正方式としてターボ符復号の適用が有効である。

ターボ符復号方式は、送信データに対して、畳み込み符号化とインタリーブを併用し、復号時に繰り返し復号することを特徴としている。繰り返し復号処理をすることにより、ランダム誤りはもちろんのこと、バースト誤りに対しても優れた誤り訂正能力を示すことが知られている。

以下、ターボ復号の手順について簡単に説明する。

ターボ復号の処理手順は、大きく前方確率算出、後方確率算出、および尤度情報算出に分けられる。

前方確率αの算出は、下記の式（１）により状態ごとに行われる。

上式（１）において、ｌｏｇαは対数領域での前方確率、ｋは時点、ｍおよびｍ′は状態遷移トレリス上における状態をそれぞれ示している。すなわち、式（１）の左辺は、時点ｋの状態ｍにおける前方確率を自然対数で示している。また、上式（１）において、ｌｏｇγは対数領域での移行確率、ｍ’∃(ｍ’→ｍ)は状態ｍへ遷移可能なすべての状態ｍ′、ｂは送信信号の組み合わせ、すなわちシステマチックビットとパリティビットの取り得る組み合わせを示している。

式（１）から明らかなように、前方確率α_kは、前時点（ｋ−１）における前方確率α_k-1から算出される。

次に、後方確率βの算出は、下記の式（２）により状態ごとに行われる。

計算法は前方確率とほぼ同様であるが、大きく異なる点は、後方確率β_kは、後時点（ｋ＋１）における後方確率β_k+1から算出される点である。つまり、前方確率は、時間軸上の順方向に計算していくのに対して、後方確率は、時間軸上の逆方向に計算していくことになる。

次に、尤度情報Ｌ（ｕ_k）の算出は、下記の式（３）によって行われる。

式（３）において、分子は送信信号中のシステマチックビットｕ_k＝０となるすべての状態遷移の組み合わせにおける演算を表し、分母はｕ_k＝１となるすべての状態遷移の組み合わせにおける演算を表す。

上式（１）〜（３）の計算は、非常に煩雑であるため、ターボ復号の１つのアルゴリズムであるＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムにおいては、式（４）に示す近似式が用いられる。

式（４）を用いて式（１）および式（２）を変形すると、それぞれ以下の式（５）および式（６）のようになる。

さらに、これらの式（５），（６）を用いて式（３）を変形すると、以下の式（７）のようになる。

Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムを用いたターボ復号においては、式（７）を用いて算出された尤度情報Ｌ（ｕ_k）が閾値０と比較され、尤度情報Ｌ（ｕ_k）が０以上であれば、時点ｋで送信されたシステマチックビットｕ_k＝１と硬判定され、尤度情報Ｌ（ｕ_k）が０未満であれば、時点ｋで送信されたシステマチックビットｕ_k＝０と硬判定される。

ここで、式（７）に示したように、時点ｋにおける尤度情報算出のためには、時点（ｋ−１）における前方確率α_ｋ−１、ならびに時点ｋにおける後方確率β_ｋおよび移行確率γ_ｋが必要となる。このとき、時点１〜ｋにおける各時点での前方確率および後方確率をそれぞれ算出し、その後、尤度情報を算出する場合は、全状態の全時点での確率値を記憶する必要があるため、メモリ量は膨大なものとなる。

このメモリ量を削減するためには、例えば以下のような算出手順を取ることが考えられる。すなわち、まず後方確率を時点ｋ〜１について算出し、メモリへ蓄積する。次に時点ごとに前方確率を算出し、この前方確率および先に算出した後方確率より、尤度情報を逐次的に算出する。この方法によれば、算出された前方確率が即座に尤度情報の算出に用いられるため、前方確率の蓄積は行われず、前方確率の蓄積の分だけメモリ量を削減することができる。

また、後方確率を蓄積するためのメモリ量の削減方法として、例えば非特許文献１に記載されたスライディングウィンドウ法がある。スライディングウィンドウ法は、データの全系列を所定のウィンドウ単位に分割し、各ウィンドウにトレーニング区間を設けることにより、系列の最後方から計算しなければならない後方確率を、系列の中途から計算する方法である。このスライディングウィンドウ法によれば、ウィンドウ単位で後方確率を蓄積すれば良く、時点ｋ〜１のすべての後方確率を蓄積する場合に比べてメモリ量を大幅に削減することができる。

さらに、スライディングウィンドウ法において、確率値および尤度情報の演算をパラレルに行うことにより、演算の高速化を図ることができる。すなわち、例えば図５（ａ）に示すように、全系列ｎＷのデータがｎ個のウィンドウに分割される場合、このウィンドウを並列に処理することにより、演算の高速化を図ることができる。例えば図５（ｂ）に示すように、＃１および＃２の２つの処理系統によって並列に演算を行うことにより、演算時間を半分にすることができる。
Andrew J. Viterbi, "An Intuitive Justification and a Simplified Implementation of the MAP Decoder for Convolutional Codes", IEEE J. Sel. Areas Commun., vol.16, no.2, pp.260-264, Feb.1998

しかしながら、上述のようにパラレルにスライディングウィンドウ法を行う場合でも、ウィンドウサイズに対応する処理遅延が生じるという問題がある。特に、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムを用いて尤度情報Ｌ（ｕ_k）を算出する場合、時点ｋが小さい方から順に算出する必要があるが、尤度情報Ｌ（ｕ_k）の算出に必要な確率値は、各ウィンドウ内ではシリアルに算出されるため、ウィンドウを並列に処理しても、結局尤度情報Ｌ（ｕ_k）の算出には遅延が生じることになる。

この問題について、図６を参照して具体的に説明する。

図６は、スライディングウィンドウ法のウィンドウサイズが６４である場合に、２つの処理系統＃１，＃２によって尤度情報Ｌ（ｕ_k）を算出するタイミングの例を示す図である。図６（ａ）は、後方確率β_kを算出するタイミングを示し、図６（ｂ）は、前方確率α_kを算出するタイミングを示し、図６（ｃ）は、尤度情報Ｌ（ｕ_k）を算出するタイミングを示している。

図６（ａ）において、後方確率β₆₃〜β₀および後方確率β₁₂₇〜β₆₄を算出するために、それぞれトレーニング区間が設けられている。トレーニング区間の先頭（ここでは、β₉₅およびβ₁₅₉）は、常に０と仮定され、トレーニング区間内で上記の式（６）の演算が行われることにより、ウィンドウ内の後方確率β₆₃〜β₀および後方確率β₁₂₇〜β₆₄を正しく算出することができる。したがって、トレーニング区間としては、少なくとも２０程度のサイズが必要となる。

図６（ａ）においては、時刻Ｔ１で後方確率β₀，β₆₄の算出が完了する。各処理系統＃１，＃２は、引き続き後方確率β₁₉₁〜β₁₂₈および後方確率β₂₅₅〜β₁₉₂を算出する。

そして、図６（ｂ）に示すように、時刻Ｔ１から前方確率α₀〜α₆₃およびα₆₄〜α₁₂₇の算出が開始される。このとき、前方確率α₆₄〜α₁₂₇の算出に関しては、α₃₂を０と仮定し、α₃₂〜α₆₃がトレーニング区間となっている。

一方、図６（ｃ）に示すように、時刻Ｔ１から尤度情報Ｌ（ｕ₀）〜Ｌ（ｕ₆₃）の算出が開始される。時刻Ｔ１においては、後方確率β₀〜β₆₃は既に算出されており、前方確率α₀も算出されるため、処理系統＃１は、尤度情報Ｌ（ｕ₀）を算出することができる。

しかし、時刻Ｔ１において、後方確率β₆₄〜β₁₂₇が既に算出されており、前方確率α₆₄も算出されているにも拘わらず、処理系統＃２は、尤度情報Ｌ（ｕ₆₄）を算出することができずに待機する。これは、上述したように尤度情報Ｌ（ｕ_k）は、時点ｋが小さい方から順に算出される必要があるが、時刻Ｔ１においては、尤度情報Ｌ（ｕ₀）が算出されるのみであり、尤度情報Ｌ（ｕ₆₃）は後になって処理系統＃１によって算出されるためである。

したがって、図６（ｃ）に示すように、時刻Ｔ１から処理系統＃１によって尤度情報Ｌ（ｕ₀）〜Ｌ（ｕ₆₃）が算出され、時刻Ｔ２から処理系統＃２によって尤度情報Ｌ（ｕ₆₄）〜Ｌ（ｕ₁₂₇）が順次算出される。

つまり、後方確率および前方確率の算出は完了しているにも拘わらず、尤度情報の算出に際して並列処理を行うことができず、ウィンドウサイズに対応する処理遅延が生じてしまう。この処理遅延を小さくするためには、ウィンドウサイズを小さくすれば良いが、ウィンドウサイズを小さくした場合には、ウィンドウ数が増加することになり、これに伴ってトレーニング区間に対する処理量が増大する。トレーニング区間は、実際の復号には寄与しない区間であるため、トレーニング区間に対する処理量が増大すれば、全体の処理量は増大し、結果として回路規模が増大することがある。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、処理量および回路規模の増大を抑制しつつ、高速に尤度情報を算出することができる復号装置および復号方法を提供することを目的とする。

本発明の復号装置は、所定サイズのウィンドウに対して複数の処理系統で並列に復号演算を行う、スライディングウィンドウおよびＭａｘ−ＬＯＧ−ＭＡＰアルゴリズムが適用される復号装置であって、前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ前の演算対象シンボルに係る前方確率から現時点の演算対象シンボルに係る前方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている前方確率演算手段と、前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ後の演算対象シンボルに係る後方確率から現時点の演算対象シンボルに係る後方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている後方確率演算手段と、前記前方確率および前記後方確率を用いて各処理系統で並列に尤度情報を演算する尤度演算手段と、を有する構成を採る。

この構成によれば、処理系統数だけ前後の時点の前方確率および後方確率から現時点の前方確率および後方確率を演算するため、各ウィンドウ内においても複数の処理系統が並列に確率値の演算を行うことができ、確率値が演算されるごとに後段の尤度演算を行って、処理量および回路規模の増大を抑制しつつ、高速に尤度情報を算出することができる。

本発明の復号装置は、前記後方確率演算手段は、現時点で演算対象であるウィンドウより後の時点のデータをトレーニングデータとして現時点の演算対象シンボルに係る後方確率を演算する構成を採る。

この構成によれば、処理対象のウィンドウより後の時点のデータをトレーニングデータとして現時点の後方確率を演算するため、任意のウィンドウに関して後方確率の演算処理を行うことができる。

本発明の復号装置は、前記後方確率演算手段にて用いられる前記トレーニングデータは、前記複数の処理系統で共通する構成を採る。

この構成によれば、複数の処理系統で共通のトレーニングデータを用いるため、トレーニングデータに必要な演算量を削減することができ、装置全体の処理量をさらに削減することができる。

本発明の基地局装置は、上記のいずれかに記載の復号装置を有する構成を採る。

この構成によれば、上記のいずれかに記載の復号装置と同様の作用効果を基地局装置において実現することができる。

本発明の移動局装置は、上記のいずれかに記載の復号装置を有する構成を採る。

この構成によれば、上記のいずれかに記載の復号装置と同様の作用効果を移動局装置において実現することができる。

本発明の復号方法は、所定サイズのウィンドウに対して複数の処理系統で並列に復号演算を行う、スライディングウィンドウおよびＭａｘ−ＬＯＧ−ＭＡＰアルゴリズムが適用される復号方法であって、前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ後の演算対象シンボルに係る後方確率から現時点の演算対象シンボルに係る後方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている後方確率演算ステップと、前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ前の演算対象シンボルに係る前方確率から現時点の演算対象シンボルに係る前方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている前方確率演算ステップと、前記前方確率が演算されるごとに前記前方確率および前記後方確率を用いて各処理系統で並列に尤度情報を演算する尤度演算ステップと、を有するようにした。

この方法によれば、処理系統数だけ前後の時点の前方確率および後方確率から現時点の前方確率および後方確率を演算するため、各ウィンドウ内においても複数の処理系統が並列に確率値の演算を行うことができ、確率値が演算されるごとに後段の尤度演算を行って、処理量および回路規模の増大を抑制しつつ、高速に尤度情報を算出することができる。

本発明によれば、処理量および回路規模の増大を抑制しつつ、高速に尤度情報を算出することができる。

本発明の骨子は、ウィンドウ単位で並列処理を行うとともに、ウィンドウ内における演算処理も並列に行うことである。

以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る復号装置の全体構成を示すブロック図である。同図に示す復号装置は、インタリーバ１００、復号器１１０、インタリーバ１２０、復号器１３０、デインタリーバ１４０、デインタリーバ１５０、硬判定部１６０、および誤り検出部１７０を有している。なお、図１に示す復号装置は、ターボ符号化によって得られる情報ビットそのものであるシステマチックビットｘ_a、情報ビットを畳み込み符号化して得られるパリティビットｘ_b、および情報ビットをインタリーブ後に畳み込み符号化して得られるパリティビットｘ_cに、それぞれ通信路における雑音が付加されたシステマチックビットｙ_a、パリティビットｙ_b、およびパリティビットｙ_cを復号するものとする。

インタリーバ１００は、システマチックビットｙ_aをインタリーブする。インタリーバ１００によるインタリーブは、符号化側におけるインタリーブと同様にして行われる。

復号器１１０は、軟入力軟出力の復号器であり、前回の復号結果から得られる事前情報尤度Ｌ_eとシステマチックビットｙ_aとパリティビットｙ_bとを用いて復号を行い、復号結果をインタリーバ１２０へ出力する。復号器１１０による復号については、後に詳述する。

インタリーバ１２０は、復号器１１０の復号結果をインタリーブする。インタリーバ１２０によるインタリーブは、符号化側におけるインタリーブと同様にして行われる。

復号器１３０は、軟入力軟出力の復号器であり、インタリーバ１２０から出力される事前情報尤度とインタリーバ１００から出力されるシステマチックビットｙ_aとパリティビットｙ_cとを用いて復号を行い、復号結果をデインタリーバ１４０およびデインタリーバ１５０へ出力する。

デインタリーバ１４０およびデインタリーバ１５０は、復号器１３０の復号結果をデインタリーブする。デインタリーバ１４０およびデインタリーバ１５０によるデインタリーブは、インタリーバ１００またはインタリーバ１２０によるインタリーブを元に戻すようにして行われる。

硬判定部１６０は、デインタリーバ１５０から出力される尤度情報を硬判定し、０または１の硬判定値を出力する。具体的には、硬判定部１６０は、デインタリーバ１５０から出力される尤度情報を閾値である０と比較し、尤度情報が０以上であれば硬判定値として１を出力し、尤度情報が０未満であれば硬判定値として０を出力する。

誤り検出部１７０は、硬判定結果に付加されているＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）などの誤り検出符号を用いて誤り検出を行い、復号データを出力する。

次いで、図２および図３を用いて、上記のように構成された復号装置における復号器の動作について具体的に説明する。

図２は、復号器１１０の内部構成を示すブロック図である。同図に示すように、復号器１１０は、移行確率演算部１１１、後方確率演算部１１２、前方確率演算部１１３、記憶部１１４、および尤度演算部１１５を有している。なお、復号器１３０も復号器１１０と同様の内部構成を有しているものとする。また、以下の復号動作は、所定サイズのウィンドウ単位で行われるものとする。

まず、前回の復号結果から得られる事前情報尤度Ｌ_e、システマチックビットｙ_a、およびパリティビットｙ_bが移行確率演算部１１１へ入力され、移行確率が演算される。以下では、時点ｋにおいて状態遷移トレリス上の状態ｍ′から状態ｍへ移行する移行確率をγ_k（ｍ’，ｍ）と表記する。

算出された移行確率γ_k（ｍ’，ｍ）は、後方確率演算部１１２および前方確率演算部１１３へ出力され、それぞれ後方確率および前方確率が算出される。以下では、時点ｋの状態ｍにおける後方確率をβ_k（ｍ）と表記し、時点ｋの状態ｍにおける前方確率をα_k（ｍ）と表記する。

ここで、後方確率演算部１１２および前方確率演算部１１３による確率値の算出について説明する。

上述したように、前方確率α_k（ｍ）および後方確率β_k（ｍ）は、式（５），（６）によって算出される。式（５），（６）は、それぞれ以下の式（８），（９）のように変形することができる。

これらの式（８），（９）を再度式（５），（６）へ代入すると、以下の式（１０），（１１）が得られる。

式（１０）は、時点ｋの前方確率α_kを時点（ｋ−２）の前方確率α_k-2から算出することを示し、式（１１）は、時点ｋの後方確率β_kを時点（ｋ＋２）の後方確率β_k+2から算出することを示している。

後方確率演算部１１２および前方確率演算部１１３は、それぞれ式（１０），（１１）を用いて、２つの処理系統で並列に後方確率および前方確率を演算する。つまり、例えば後方確率演算部１１２における後方確率の演算においては、一方の処理系統が後方確率β_k+2から後方確率β_kを算出する間に、他方の処理系統が並行して後方確率β_k+1から後方確率β_k-1を算出する。具体的にｋ＝1の場合を考えると、２つの処理系統によって、後方確率β₁および後方確率β₀が並行して算出されることになる。

算出された後方確率は、ウィンドウ単位で記憶部１１４へ記憶される。また、後方確率と同様に、前方確率演算部１１３においても、２つの処理系統によって、前方確率α_kと前方確率α_k+1が並行して算出される。前方確率が算出されると、尤度演算部１１５によって、前方確率および記憶部１１４に記憶されている後方確率が用いられ、上述した式（７）によって尤度情報が算出される。

このとき、従来とは異なり、前方確率演算部１１３における２つの処理系統は、前方確率α_kおよび前方確率α_k+1を並行して算出するため、時点ｋが小さい方から順に尤度情報Ｌ（ｕ_k）を算出する場合に、双方の処理系統によって算出される前方確率を同時に用いて尤度情報を算出することができる。

以下、図３を参照して、尤度情報を算出するタイミングについて、具体的に説明する。

図３（ａ）は、後方確率演算部１１２における２つの処理系統＃１，＃２による後方確率β_kの算出タイミングを示している。同図に示すように、処理系統＃１は、β₁₉₀〜β₁₂₈をトレーニング区間として、後方確率β₁₂₆〜β₀のうち時点ｋが偶数であるものを順次算出していく。同様に、処理系統＃２は、β₁₉₁〜β₁₂₉をトレーニング区間として、後方確率β₁₂₇〜β₁のうち時点ｋが奇数であるものを順次算出していく。そして、時刻Ｔ１において、後方確率β₀および後方確率β₁が算出される。

図３（ｂ）は、前方確率演算部１１３における２つの処理系統＃１，＃２による前方確率α_kの算出タイミングを示している。同図に示すように、処理系統＃１は、時刻Ｔ１から前方確率α₀〜α₁₂₆のうち時点ｋが偶数であるものを順次算出していく。同様に、処理系統＃２は、時刻Ｔ１から前方確率α₁〜α₁₂₇のうち時点ｋが奇数であるものを順次算出していく。

図３（ｃ）は、尤度演算部１１５における２つの処理系統＃１，＃２による尤度情報Ｌ（ｕ_k）の算出タイミングを示している。同図に示すように、処理系統＃１は、時刻Ｔ１において尤度情報Ｌ（ｕ₀）を算出する。そして、処理系統＃２は、時刻Ｔ１において前方確率α₀および既に記憶部１１４に記憶されている後方確率β₁を用いて尤度情報Ｌ（ｕ₁）を算出する。

このように従来とは異なり、処理系統＃２は尤度情報Ｌ（ｕ_k）の算出を待機することが無く、並行処理を行うことができる。このため、図３（ｃ）と図６（ｃ）とを比較すれば明らかなように、尤度情報Ｌ（ｕ_k）の演算を大幅に高速化することができる。

このように、本実施の形態によれば、処理系統数（ここでは２）だけ前または後の時点の確率値から現時点での確率値を算出する演算を、各処理系統で並列に行うため、確率値を用いた尤度情報の算出における処理遅延が無く、処理量および回路規模の増大を抑制しつつ、高速に尤度情報を算出することができる。

なお、本実施の形態においては、トレーニング区間のサイズを３２とし、ウィンドウサイズを６４として説明したが、本発明はこれらのサイズに限定されない。トレーニング区間のサイズとしては、約２０程度以上であれば良い。

また、本実施の形態においては、２つの処理系統で並列に演算する場合について説明したが、処理系統数は２以上であればいくつでも良い。この場合には、式（１０），（１１）と同様の考え方で、前方確率および後方確率を処理系統数だけ前および後の時点の前方確率および後方確率で表す式を用いれば良い。すなわち、処理系統数をｍ（ｍは２以上の整数）とすれば、前方確率α_kおよび後方確率β_kをそれぞれ前方確率α_k-mおよび後方確率β_k+mで表す式を用いて確率値を演算すれば良い。

また、例えば図４に示すように、トレーニング区間についてはいずれか１つの処理系統のみにおいて連続した演算を行い、このトレーニング結果をすべての処理系統で共通して用いることにより、装置全体の演算量をさらに削減することができる。

本発明の一実施の形態に係る復号装置の全体構成を示すブロック図一実施の形態に係る復号器の内部構成を示すブロック図一実施の形態に係る復号動作のタイミングの例を示す図一実施の形態に係る復号動作のタイミングの他の例を示す図ウィンドウを用いた処理を説明するための図スライディングウィンドウ法による復号動作のタイミングの例を示す図

符号の説明

１００、１２０インタリーバ
１１０復号器
１１１移行確率演算部
１１２後方確率演算部
１１３前方確率演算部
１１４記憶部
１１５尤度演算部
１３０復号器
１４０、１５０デインタリーバ
１６０硬判定部
１７０誤り検出部

Claims

所定サイズのウィンドウに対して複数の処理系統で並列に復号演算を行う、スライディングウィンドウおよびＭａｘ−ＬＯＧ−ＭＡＰアルゴリズムが適用される復号装置であって、
前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ前の演算対象シンボルに係る前方確率から現時点の演算対象シンボルに係る前方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている前方確率演算手段と、
前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ後の演算対象シンボルに係る後方確率から現時点の演算対象シンボルに係る後方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている後方確率演算手段と、
前記前方確率および前記後方確率を用いて各処理系統で並列に尤度情報を演算する尤度演算手段と、
を有する復号装置。
前記後方確率演算手段は、
現時点で演算対象であるウィンドウより後の時点のデータをトレーニングデータとして現時点の演算対象シンボルに係る後方確率を演算する請求項１記載の復号装置。
前記後方確率演算手段にて用いられる前記トレーニングデータは、
前記複数の処理系統で共通する請求項２記載の復号装置。
請求項１から請求項３のいずれかに記載の復号装置を有することを特徴とする基地局装置。
請求項１から請求項３のいずれかに記載の復号装置を有することを特徴とする移動局装置。
所定サイズのウィンドウに対して複数の処理系統で並列に復号演算を行う、スライディングウィンドウおよびＭａｘ−ＬＯＧ−ＭＡＰアルゴリズムが適用される復号方法であって、
前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ後の演算対象シンボルに係る後方確率から現時点の演算対象シンボルに係る後方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている後方確率演算ステップと、
前記ウィンドウ内において前記複数の処理系統の各々で当該複数の処理系統数だけ前の演算対象シンボルに係る前方確率から現時点の演算対象シンボルに係る前方確率を前記複数の処理系統数のシンボル間隔で順次演算し、各処理系統の前記現時点の演算対象シンボルが１シンボルずつ順々にずれている前方確率演算ステップと、
前記前方確率が演算されるごとに前記前方確率および前記後方確率を用いて各処理系統で並列に尤度情報を演算する尤度演算ステップと、
を有する復号方法。