JP4765863B2

JP4765863B2 - 復号器及びその復号方法

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Publication number: JP4765863B2
Application number: JP2006253654A
Authority: JP
Inventors: 華林
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2006-09-20
Filing date: 2006-09-20
Publication date: 2011-09-07
Anticipated expiration: 2026-09-20
Also published as: JP2008078839A

Description

本発明は復号器及びその復号方法に関し、特にターボ復号器における復号演算の最適化実現方法に関する。

近年、Ｃ．Ｂｅｒｒｏｕらによりシャノン限界に近い誤り訂正符号として、いわゆるターボ符号（Ｔｕｒｂｏｃｏｄｅｓ）が提示され、移動体通信、情報記録システム、ディジタル放送等を含む広範囲の分野において用いられる高性能、高信頼性の符号として研究開発が進められている。

ここで、まず、一般的なターボ符号器及びターボ復号器の動作について説明する。図４は公知のターボ符号器の構成を示すブロック図であり、図５は公知のターボ復号器の構成を示すブロック図である。図４においては符号化率＝１／３のターボ符号器を示しており、要素符号器３１，３３と、インタリーバ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｒ）３２とを備えている。

被符号化ビット系列（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＢｉｔｔｏｂｅｅｎｃｏｄｅｄ）１０１は分岐されて組織ビット（Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｂｉｔ）系列１０２として送出されると共に、要素符号器３１とインタリーバ３２とに入力される。

要素符号器３１は誤り訂正符号によって被符号化ビット系列１０１を符号化し、冗長ビット系列（ＰａｒｉｔｙＢｉｔ）１０３を出力する。インタリーバ３２は、一般的に、被符号化ビット系列１０１を一度メモリ（図示せず）に書込み、これを異なる順序で読出すことによってデータの順序を交錯して要素符号器３３に送出する。

要素符号器３３はインタリーブされた被符号化ビット系列を要素符号によって符号化し、冗長ビット系列１０４を送出する。要素符号器３１，３３には、通常、再帰的組織畳み込み符号器（ＲＳＣ：ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＳｙｓｔｅｍａｔｉｃＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＥｎｃｏｄｅｒ）が用いられる。

図５に示すターボ復号器は、要素復号器（Ｄｅｃｏｄｅｒ）４１，４３と、インタリーバ４２と、デインタリーバ（Ｄｅ−ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｒ）４４と、硬判定器４５とを備えている。要素復号器４１には図４の組織ビット系列１０２に対応する組織情報系列（ＳｙｓｔｅｍａｔｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）２０１と、図４の冗長ビット系列１０３に対応する冗長情報系列（ＰａｒｉｔｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）Ｄ０２と、外部情報（ＥｘｔｒｉｎｓｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）２０９とが入力され、外部情報２０３を出力する。この出力した外部情報２０３は次の要素復号器４３に利用される。

さらに、要素復号器４１で得られた外部情報２０３及び組織情報系列２０１は、インタリーバ４２を介して（外部情報２０４及び組織情報系列２０５）、図４の冗長ビット系列１０４に対応する冗長情報系列（ＰａｒｉｔｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）２０６と共に、要素復号器４３に入力される。要素復号器４３にて得られた軟出力情報（ＳｏｆｔＯｕｔｐｕｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）２０７及び外部情報２０８はデインタリーバ４４に送出される。

デインタリーバ４４はインタリーバ４２によるデータの入れ替え順番とは逆の順番に出力する。すなわち、インタリーブされた軟出力情報２０７及び外部情報２０８各々をインタリーブ前の順序に戻し、軟出力情報２１０及び外部情報２０９として出力する。さらに、硬判定器４５は軟出力情報２１０を硬判定して最終復号結果を出力する。外部情報２０９は、次の復号処理のために、要素復号器４１にフィードバックされる。

以上のように、図５に示すターボ復号器では、二つの要素復号器の外部情報２０９，２０４を更新しながら復号処理が繰り返し行われ、複数回のループの後、軟出力情報２１０が硬判定される。

ターボ復号の要素復号器に適用される軟出力復号アルゴリズムとしてはＬｏｇ−ＭＡＰ（ＬｏｇＭａｘｉｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ：最大対数事後確率復号法）を用いる方法が現在のところ最良であると言われているが、装置規模や処理量が格段に大きくなるので、実装に際しては送られてきたデータが‘１’か‘０’かを尤度の最大値に基づいて決定することで処理を簡略化したＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰ（ＭａｘＬｏｇａｒｉｔｈｍｉｃＭａｘｉｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）を使用した方式が一般的に広く用いられている。しかしながら、Ｍａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰの方式はＬｏｇ−ＭＡＰの方法よりも復号性能が劣化することになる。

Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムは、トレリス線図を利用した最尤復号法アルゴリズムである（例えば、特許文献１参照）。図６（ａ）はある要素符号器の構成の例である（レジスタ数：３）。トレリス線図とは、図６（ｂ）に示すように、この要素符号器に対して、ある値を入力した時の出力値と、レジスタ状態との関係を表したものである。図６（ａ）において、要素符号器は加算器５１〜５４と、レジスタ（Ｄ）５５〜５７とから構成されている。

ＭＡＰアルゴリズムは大きく分けて、
（ａ）フォワード処理：トレリス線図の先頭から各時点の各状態へ到達する確率（フォワードパスメトリック）を算出する
（ｂ）バックワード処理：トレリス線図の終端から各時点の各状態へ到達する確率（バックワードパスメトリック）を算出する
（ｃ）軟出力生成処理および外部値計算：上記の（ａ）、（ｂ）の処理結果を用いて各時点における組織ビットの軟出力値を算出し、この軟出力値を用いて、外部値計算を行う
という３種類の処理から構成される。

トレリス線図において、時点ｔ、状態ｓにおけるフォワード処理、バックワード処理で算出されるフォワードパスメトリック及びバックワードパスメトリックをそれぞれＡｌｐｈａ（ｔ，ｓ），Ｂｅｔａ（ｔ，ｓ）と表す。また、状態ｓから状態ｓ’への時点ｔにおける遷移の確率をＧａｍｍａ（ｔ，ｓ，ｓ’）と表す（Ｇａｍｍａはブランチメトリックと呼ばれる）。Ｇａｍｍａ（ｔ，ｓ，ｓ’）は、受信値（組織情報系列、冗長情報系列、外部情報）から求める確率である。

復号演算の中に、一番基本的な部分はＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）ユニットから構成されており、

・・・（１）

・・・（２）
という式で表される。

ここで、

は、実際、ＬＵＴ（ＬｏｏｋｕｐＴａｂｌｅ）で実装し、図７に示すように、ＬＵＴは基本的にメモリの構造となる。ＬＵＴを利用しない場合、Ｍａｘ＊＝Ｍａｘとなるため、Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムもＭａｘ−Ｌｏｇ−ＭＡＰとなる。また、ＭＭＡＸ＊はＭＡＸ＊の拡張であり、入力が三つ以上の場合、複数のＭＡＸ＊組み合わせ回路となる。

図８は従来のＬｏｇ−ＭＡＰ復号が使うＡＣＳＯの回路の構成を示している。ＡＣＳＯの二つ入力に対して、その差値に基づいてＬＵＴにある適切な値を選択し、二つ入力の最大値との加算を行う。図８において、減算器（ｘ₁−ｘ₂）６１と、多重回路（ＭＵＸ：ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｒ）６２と、ＬＵＴ６３と、加算器６４とから構成されている。

続いて、復号時の実際の例について説明する。フォワード処理、バックワード処理、軟出力生成処理及び外部値計算は以下のように実行される。
（ａ）フォワード処理は、
Ａｌｐｈａ（ｔ，ｓ）
＝Ｍａｘ＊｛Ａｌｐｈａ（ｔ−１，ｓ’）
＋Ｇａｍｍａ（ｔ，ｓ’，ｓ）｝
という式にて表される。ここで、Ｍａｘ＊関数の定義は（１）式及び（２）式を参照する。Ｍａｘ＊処理はすべての状態ｓ’についてとることを意味する。

図９（ａ）に示すように、時点ｔのあるＳｔａｔｅ（Ｓ３）に対するＡｌｐｈａ（ｔ，Ｓ３）は、次のように計算される。２つの前段Ｓｔａｔｅの持つパスメトリックＡｌｐｈａ（ｔ−１，Ｓ１）、Ａｌｐｈａ（ｔ−１，Ｓ２）にそれぞれのブランチメトリックＧａｍｍａ（ｔ，Ｓ１，Ｓ３）、Ｇａｍｍａ（ｔ，Ｓ２，Ｓ３）を加算し、その加算値を比較する。その差値に従ってＬＵＴに保存された対応の値を読出し、計算値の大きいほうと加算を行い、Ａｌｐｈａ（ｔ，Ｓ３）のＡｌｐｈａ値が得られる（ＡｌｐｈａＡＣＳＯ演算と呼ぶ）。この処理を、全時間遷移ｔの全Ｓｔａｔｅに対して行い、全ＳｔａｔｅのＡｌｐｈａ値を保持しておく。

（ｂ）バックワード処理は、
Ｂｅｔａ（ｔ，ｓ）
＝Ｍａｘ＊｛Ｂｅｔａ（ｔ＋１，ｓ’）
＋Ｇａｍｍａ（ｔ＋１，ｓ，ｓ’）｝
という式にて表される。

図９（ｂ）に示すように、時点ｔのあるＳｔａｔｅ（Ｓ４）に対するＢｅｔａ（ｔ，Ｓ４）は、次のように計算される。２つの後段Ｓｔａｔｅの持つパスメトリックＢｅｔａ（ｔ＋１，Ｓ５）、Ｂｅｔａ（ｔ＋１，Ｓ６）にそれぞれのブランチメトリックＧａｍｍａ（ｔ＋１，Ｓ４，Ｓ５）、Ｇａｍｍａ（ｔ＋１，Ｓ４，Ｓ６）を加算し、その加算値を比較する。その差値に従ってＬＵＴに保存された対応の値を読出し、計算値の大きいほうと加算を行い、Ｂｅｔａ（ｔ，Ｓ４）が得られる（ＢｅｔａＡＣＳＯ演算と呼ぶ）。この処理を、全時間遷移ｔの全Ｓｔａｔｅに対して、Ａｌｐｈａとは逆方向から（トレリス最終Ｓｔａｔｅ側から）、Ｂｅｔａ算出処理を行う。

（ｃ）軟出力生成処理及び外部値計算
すでに算出しておいたＡｌｐｈａ（ｔ−１，ｓ’）の値とＢｅｔａ（ｔ，ｓ）及びＧａｍｍａ（ｔ，ｓ’，ｓ）とを加算し、時点ｔにおける全パスメトリック値を求める。この時に、上記の（２）式のＭＭＡＸ＊関数を利用する。そして、‘デコード結果が０となるパスの最大パスメトリック’と‘デコード結果が１となるパスの最大パスメトリック’との差分が時点ｔの軟出力値となる。

また，Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムでは，上記の処理で求めた軟出力値（事後値）から通信路値（受信値から求める値）と事前値（前段の復号器から与えられる外部情報）とを減算した値が外部情報となる。

特開２００２−２１５６０８号公報

以上のように、Ｌｏｇ−ＭＡＰアルゴリズムではＡｌｐｈａ、Ｂｅｔａの演算を一度に全復号対象データに対して行う。ＡＣＳＯ演算に使うＬＵＴはメモリの構成であり、より多いほど補正値を保存すると、よりいい精度の演算結果が得られるが、膨大のメモリを使うと、回路規模も増える。復号時のＡＣＳ演算の精度を保持したうえ、簡単な回路で実現できるような補正関数の実装方法は課題となっている。

そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、ターボＬｏｇ−ＭＡＰ復号によく使われているＡＣＳＯ演算の補正機能を簡単に実現できる復号器及びその復号方法を提供することにある。

本発明による復号器は、ＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）ユニットにて復号演算を行う復号器であって、
近似分段線形関数を用いて前記ＡＣＳＯユニットの出力を補正する補正処理回路を備え、
前記補正処理回路は、前記近似分段線形関数を分段乗算と加算とで実装し、
前記近似分段線形関数において、適切な勾配を選択することで、前記分段乗算の実装をシフト演算及び加算にて行うとともに、
前記勾配が、２のｎ乗及び複数の２のｎ乗の和であることを特徴とする。

本発明による復号方法は、ＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）ユニットにて復号演算を行う復号器に用いる復号方法であって、
前記復号器が、近似分段線形関数を用いて前記ＡＣＳＯユニットの出力を補正し、
前記ＡＣＳＯユニットの出力を補正する際に、前記近似分段線形関数を分段乗算と加算とで実装し、
前記近似分段線形関数において、適切な勾配を選択することで、前記分段乗算の実装をシフト演算及び加算にて行うとともに、
前記勾配が、２のｎ乗及び複数の２のｎ乗の和であることを特徴とする。

すなわち、本発明の復号方法は、ターボ復号器における復号演算の最適化実現方法に関するものであり、ターボＬｏｇ−ＭＡＰ（ＬｏｇＭａｘｉｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ：最大対数事後確率復号法）復号装置にあるＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）演算において、近似分段線形関数で実装することを特徴とする。

この場合、近似分段線形関数は分段乗算と加算で実装し、近似分段線形関数において、適切な勾配を選択すると、乗算の実装はシフト演算及び加算となる。また、近似分段線形関数においては、ある閾値を超えると定数（水平線）となり、適切な勾配が決まると、近似分段線形関数が決まり、各直線の交点で分段関数の適用範囲が決まる。

上記のように、本発明の復号方法では、分段線形誤差補償関数の最適化によって、ＭＡＸ―ＬＯＧ−ＭＡＰ（ＭａｘＬｏｇａｒｉｔｈｍｉｃＭａｘｉｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）のベースで、ＭＡＸ―ＬＯＧ−ＭＡＰとＬＯＧ−ＭＡＰ（理想）との復号化演算の違いによる系統的誤りを補償する。すなわち、本発明のターボ復号方法では、簡単な回路追加でＬＯＧ−ＭＡＰに近い性能が得られる。

これによって、本発明の復号方法では、近似分段線形関数を利用することで、ターボＬｏｇ−ＭＡＰ復号によく使われているＡＣＳＯ演算の補正機能を簡単に実現することが可能となる。その場合には、分段段数が多いほど、補正精度も上げられるが、回路の実装もやや複雑になるため、実用上、分段段数と補正精度とのトレードオフを考慮しなければならない。

本発明は、上記のような構成及び動作とすることで、ターボＬｏｇ−ＭＡＰ復号によく使われているＡＣＳＯ演算の補正機能を簡単に実現することができるという効果が得られる。

次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例によるＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）回路の構成を示すブロック図である。図１においてはターボ復号に良く使われているＡＣＳＯ部の補正演算回路を示しており、最適な近似分段線形補正関数を設け、復号時のＡＣＳＯ演算の精度を保持しつつ、簡単なかつ小規模の回路（加算、乗算あるいはシフトレジスタ）で実装している。

本発明の一実施例によるＡＣＳＯ回路は、減算器（ｘ₁−ｘ₂）１１と、多重回路（Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｒ）１２，１７と、絶対値演算［ＡＢＳ（整数の絶対値を計算する関数）］回路１３と、選択回路（ＳＥＬ：Ｓｅｌｅｃｔｏｒ）１４と、乗算器１５−１〜１５−ｎと、加算器１６−１〜１６−ｎ，１８とから構成されている。

減算器１１は入力ｘ₁と入力ｘ₂とに対して減算（ｘ₁−ｘ₂）を行い、その結果によって、多重回路１２の出力を入力ｘ₁か入力ｘ₂かを選択する。一方、減算器１１の減算結果は絶対値演算回路１３を通って、選択回路１４経由で補正処理部分に入る。

補正処理部分では複数の乗算器１５−１〜１５−ｎ及び加算器１６−１〜１６−ｎ（ａ₁とｂ₁，ａ₂とｂ₂，・・・）のユニットから構成されており、その結果は多重回路１７経由で出力され、加算器１８にて多重回路１２の出力と多重回路１７の出力との加算を行う。

上記の補正処理部分では、乗算係数が、

になる場合（Ｐ_mの値は０あるいは１、ｍは整数）、乗算は右シフト演算及び加算となる。この変形処理によって、補正部分の回路は更に小さくなる。図１に示す本発明の一実施例によるＡＣＳＯ回路の変形例を図２に示す。この図２に示す変形例では、ａ₁＝−１／２，ａ₂＝−３／１６＝−（１／８＋１／１６）である。

図２において、ＡＣＳＯ回路の変形例では、補正処理部分が、シフトレジスタ（ＳＦＴ）２１〜２５と、減算器２６，２８と、加算器２７とのユニットから構成されている。

このＡＣＳＯ回路では、減算器１１にて入力ｘ₁と入力ｘ₂とに対して減算（ｘ₁−ｘ₂）を行い、その結果によって、多重回路１２の出力を入力ｘ₁か入力ｘ₂かを選択する。一方、減算器１１の減算結果は絶対値演算回路１３を通って、選択回路１４経由で補正処理部分に入る。選択回路１４の閾値設定はａ_iの値に依存する。最適な閾値の定義は後述する。

ａ₁＝−１／２，ａ₂＝−３／１６に対して、それぞれの乗算は右シフト演算（１／２の場合、シフトレジスタ２１による一回右シフト）あるいは右シフト演算及び加算（３／１６の場合、シフトレジスタ２２〜２４による三回右シフトの結果とシフトレジスタ２２〜２５による四回右シフトの結果との加算器２７による加算）となる。これらの演算で得られた結果は、それぞれの定数ｂ₁，ｂ₂との減算を行う（ａ_iは負値のため）。そして、補正処理の結果は多重回路１７経由で出力され、加算器１８にて多重回路１２の出力と多重回路１７の出力との加算を行う。

次に、本発明の一実施例によるＡＣＳＯ演算の分段線形補正関数の最適な係数（ａ_i、ｂ_i、分段の閾値）を求める。図３に示すように、補正関数の実装は困難のため、本実施例では近似分段線形関数を補正関数として使用する。

まず、数学方法で近似線形関数の最適解を推定する。この場合、
ｌｎ（１＋ｅ^-x）−ａｘ−ｂの最小値を求める。
ｆ（ｘ）＝ｌｎ（１＋ｅ^-x）−ａｘ−ｂ
ｆ（ｘ）の最小値を求める時に、まずｆ’（ｘ）＝０で最適なａ値を求める。

上記で、

・・・（３）
である。

ａ値が分かると、対応点のｘ値も求められる。また、この直線ａｘ＋ｂはｌｎ（１＋ｅ^-x）の接線となる場合、ｂ値も求められる。異なるａ値に従って、図３に示すように、複数の接線が作られる。その交点は分段線形関数の閾値となる。

実際の曲線をみると、ｘ値が大きくなる（＞３）ほど、ｙ値の変化も少なくなって、接線の勾配も段々水平方向になってくる。実装容易のため、ある閾値を超えたら、近似線形関数は水平線と設定する。

本実施例では、ａ₁＝−１／２，ａ₂＝−１／４，ａ₃＝−１／８，ａ₄＝０の場合について述べており、（３）式で各接点のｘ_iが、
ｘ₁＝０
ｘ₂＝１．１０
ｘ₃＝１．９５
と求められる。ｘ₄は経験値で選ぶ。ここで、ｘ₄＝３．５０と仮定する。

また、ｌｎ（１＋ｅ^-x）を利用して、ｙ_iも、
ｙ₁＝０．６９３
ｙ₂＝０．２８７
ｙ₃＝０．１３３
ｙ₄＝０．０３０
と求められる。

よって、上記の例の４段線形関数が、

と推定することができる。

上記の直線の交点で各直線の適用範囲が、

と決められる。また、上述したように、直線１、直線２、直線３の乗算はそれぞれ一回、二回、三回の右シフト演算で実装することができる。

このように、本実施例では、近似分段線形関数を利用することで、ターボＬｏｇ−ＭＡＰ復号によく使われているＡＣＳＯ演算の補正機能を簡単に実現することができる。この場合、分段段数が多いほど、補正精度も上げられるが、回路の実装もやや複雑になるため、実用上分段段数と補正精度とのトレードオフを考慮しなければならない。

上記のようなＡＣＳＯ実装方法は、携帯電話機のような小回路規模が厳格に要求される機器にターボ復号装置を搭載した場合に、特に要求されるものである。尚、本発明はターボＬｏｇ−ＭＡＰ復号アルゴリズムと想定しているが、実際、ＡＣＳＯ演算を利用する様々な復号アルゴリズムにも適合することができる。

本発明の一実施例によるＡＣＳＯ回路の構成を示すブロック図である。本発明の一実施例によるＡＣＳＯ回路の構成の変形例を示すブロック図である。本発明の一実施例におけるＬｏｇ−ＭＡＰの補正関数と近似分段関数との関係を示す図である。従来のターボ符号器の構成例を示すブロック図である。従来のターボ復号器の構成例を示すブロック図である。（ａ）は従来の要素符号器の構成を示すブロック図、（ｂ）はそのトレリス線図である。従来の補正関数のＬＵＴの構成を示す図である。従来のＡＣＳＯ演算回路の構成を示すブロック図である。（ａ），（ｂ）はＬｏｇ−ＭＡＰ復号におけるＡＣＳＯ演算の一例を示す図である。

符号の説明

１１減算器（ｘ₁−ｘ₂）
１２，１７多重回路
１３絶対値演算回路
１４選択回路
１５−１〜１５−ｎ乗算器
１６−１〜１６−ｎ，
１８，２７加算器１
２１〜２５シフトレジスタ
２６，２８減算器

Claims

ＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）ユニットにて復号演算を行う復号器であって、
近似分段線形関数を用いて前記ＡＣＳＯユニットの出力を補正する補正処理回路を有し、
前記補正処理回路は、前記近似分段線形関数を分段乗算と加算とで実装し、
前記近似分段線形関数において、適切な勾配を選択することで、前記分段乗算の実装をシフト演算及び加算にて行うとともに、
前記勾配が、２のｎ乗及び複数の２のｎ乗の和であることを特徴とする復号器。
前記近似分段線形関数において、ある閾値を超えると定数となることを特徴とする請求項１記載の復号器。
前記近似分段線形関数において、各直線の交点で分段関数の適用範囲を決定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の復号器。
ターボＬｏｇ−ＭＡＰ（ＬｏｇＭａｘｉｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）復号装置であることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか記載の復号器。
ＡＣＳＯ（Ａｄｄ−Ｃｏｍｐａｒｅ−Ｓｅｌｅｃｔ−Ｏｆｆｓｅｔ）ユニットにて復号演算を行う復号器に用いる復号方法であって、
前記復号器が、近似分段線形関数を用いて前記ＡＣＳＯユニットの出力を補正し、
前記ＡＣＳＯユニットの出力を補正する際に、前記近似分段線形関数を分段乗算と加算とで実装し、
前記近似分段線形関数において、適切な勾配を選択することで、前記分段乗算の実装をシフト演算及び加算にて行うとともに、
前記勾配が、２のｎ乗及び複数の２のｎ乗の和であることを特徴とする復号方法。
前記近似分段線形関数において、ある閾値を超えると定数となることを特徴とする請求項５記載の復号方法。
前記近似分段線形関数において、各直線の交点で分段関数の適用範囲を決定することを特徴とする請求項５または請求項６記載の復号方法。
前記復号器が、ターボＬｏｇ−ＭＡＰ（ＬｏｇＭａｘｉｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）復号装置であることを特徴とする請求項５から請求項７のいずれか記載の復号方法。