KR100850744B1 - LLR computing device and method - Google Patents

LLR computing device and method Download PDF

Info

Publication number
KR100850744B1
KR100850744B1 KR20060120672A KR20060120672A KR100850744B1 KR 100850744 B1 KR100850744 B1 KR 100850744B1 KR 20060120672 A KR20060120672 A KR 20060120672A KR 20060120672 A KR20060120672 A KR 20060120672A KR 100850744 B1 KR100850744 B1 KR 100850744B1
Authority
KR
Grant status
Grant
Patent type
Prior art keywords
value
llr
probability
transition
method
Prior art date
Application number
KR20060120672A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20070061363A (en )
Inventor
김병조
박성수
서종현
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Grant date

Links

Images

Abstract

본 발명은 MAP 알고리즘을 향상시킨 블록 콤바이닝(block combining)을 사용한 LLR을 계산하는데 효과적인 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an efficient method and apparatus to calculate the LLR using a block which komba inning (combining block) improve the MAP algorithm.
본 발명의 사상을 구현한 LLR 계산 방법은, 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값, 베타값, 감마값을 구하는 단계; LLR computation methods that implement the concept of the present invention, the method to obtain the alpha, beta, gamma value of at least two time intervals; 각 스테이트의 상기 2개 이상의 타임 구간에서의 천이 확률값을 구하는 단계; Obtaining a transition probability of the at least two time intervals in each state; 상기 천이 확률값들 중 일부에 서로 비교 연산을 수행하여 큰 값을 판정하고, 상기 결정된 값에 따라 상기 천이 확률값들 중 나머지에서 하나의 값을 선택하고, 상기 판정된 값과 선택된 값을 비교하여 큰 값을 선택하는 방식으로, 상기 천이 확률값 중 최대값을 구하는 단계; The transition probability values ​​of and of determining a value to each other to perform a comparison operation on the part, the in accordance with the determined value, select one of the remaining ones of the transition probability, and large as compared to the determined value and the selected value value by selecting a scheme, obtaining the maximum value of the transition probability; 및 상기 최대값에 따라 적용할 연산을 결정하여 LLR을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. And it characterized in that it comprises a step to obtain the LLR to determine the operation to be applied in accordance with the maximum value.
LLR, 천이 확률값, 비터비 디코더 LLR, transition probabilities, the Viterbi decoder

Description

LLR 계산 장치 및 계산 방법{LLR computing device and method} LLR calculation apparatus and method of calculating LLR computing device {and} method

도 1은 종래기술의 4-state의 시간 k-1에서 k+1까지의 트렐리스 다이어그램(trellis diagram). 1 is a trellis diagram to k + 1 at time k-1 of the 4-state of the prior art (trellis diagram).

도 2는 개선된 종래기술의 4-state의 시간 k-1에서 k+1까지의 블록 프로세싱 기법을 적용한 트렐리스 다이어그램. 2 is applied to the block processing techniques in the time k-1 of the 4-state of an improved prior art to the k + 1 Trellis diagram.

도 3은 본 발명에 따라, 2타임 구간의 입력 데이터에 의해 결정되는 4-state의 시간 k-1에서 k+1까지의 블록 통합 트렐리스 다이어그램. 3 is in accordance with the present invention, a block of up to k + 1 at time k-1 of the 4-state, which is determined by the input data of the second time period integrates the Trellis diagram.

도 4는 본 발명에 따라 천이 확률값 중 최대값을 구하는 과정을 도시한 순서도 Figure 4 is a flow chart illustrating a process of calculating the maximum value of the transition probability in accordance with the invention

도 5는 본 발명 일실시예에 따른 LLR 계산 장치를 도시한 블록도. Figure 5 is a block diagram illustrating an LLR calculation apparatus according to the invention one embodiment.

도 6은 도 5의 천이 확률값 계산부의 일실시예를 도시한 회로도. 6 is a circuit diagram showing the transition probability calculation portion embodiment of Fig.

본 발명은 MAP(Maximum a Posteriori) 알고리즘을 향상시킨 블록 콤바이닝(block combining)을 사용한 LLR을 계산하는데 효과적인 방법 및 장치에 관한 것이 다. The invention is not related to an effective method and apparatus to calculate the LLR using a komba inning (combining block) block that improves the MAP (Maximum a Posteriori) algorithm.

통신 시스템의 발달로 정보 전송이 고속의 신뢰성 있는 채널 코딩 방식이 요구되고 있다. Information sent to the development of a communication system there is a need for high-speed reliable channel coding scheme that the. 그러나 통신채널의 잡음이나, 페이딩, 간섭 등에 의한 정보 손실이 발생한다. However, the loss of information due to noise or fading, and interference in a communication channel occurs. 이로 인해 발생하는 정보 손실을 최소화하고 오류를 정정해주기 위해 오류정정부호의 사용이 필수적이다. Minimizing the loss of information arising therefrom and the use of error correcting code now essential to correct the error. 오류정정부호의 연구는 1948년 Shannon 연구결과 발표 이후 많은 곳에서 연구되어지고 있고 그 중 터보코드는 1993년 Berrou, Glavieux, Thitimaishima에 의해 제안되어졌고, Shannon 방법의 한계에 근접하는 매우 우수한 오류정정 능력을 제공함으로써 이에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. Study of error correction code is being studied in many places after Shannon findings published in 1948 and a turbo code of which were proposed by the 1993 Berrou, Glavieux, Thitimaishima, excellent error correction capability close to the limits of Shannon's way by providing it has been actively conducted research on this. 터보코드의 복호화는 MAP(Maximum a Posteriori) 복호기 혹은 SOVA(Soft-Output Viterbi Algorithm)복호기를 이용한 반복 복호를 통하여 원래의 정보를 복원하게 된다. Decoding of turbo codes is to restore the original information through an iterative decoding using MAP (Maximum a Posteriori) decoder or a SOVA (Soft-Output Viterbi Algorithm) decoder. MAP 알고리즘은 SOVA 알고리즘에 비해 복잡성은 크나, 성능면에서 우수성을 가지므로 BER 성능이 우수한 MAP 알고리즘이 많이 사용되고 있다. MAP algorithm is compared to the SOVA algorithm complexity keuna, because the kind of excellence in performance has been widely used superior BER performance MAP algorithm.

MAP 알고리즘은 Bahl 등에 의해 1974년 처음 제안되었으며 잡음이 섞인 신호로부터 APP를 계산하는 알고리즘이다. MAP algorithm is an algorithm that calculates the APP from the noisy signal was first proposed in 1974 by Bahl. MAP 디코딩 알고리즘의 목적은 데이터가 수신된 후 수신된 심볼에 대해서 가장 확률이 큰 정보 비트를 결정하게 된다. The purpose of the MAP decoding algorithm the data is determined to have the largest probability of information bits for the received symbol after the reception. 이는 LLR(Log Likelihood Ratio)라고 한다. This is referred to as LLR (Log Likelihood Ratio). 도 1은 4-스테이트의 시간 k-1에서 k+1까지의 격자도(trellis diagram)를 보여주고 있다. Figure 1 shows the grid also (trellis diagram) at time k-1 of the four-state to k + 1.

여기서 알파(α)는 순방향 상태 메트릭(FSM: forward state metric)이라 하며, 이것은 정보비트를 가지고 시간 k-1의 이전 상태(S')부터 시간 k에 대한 다음 상태(S)로 천이를 위한 상태 메트릭을 나타낸다. The alpha (α) is the forward state metrics: state for transitions to the next state (S) to (FSM forward state metric) referred to, and this time from the previous state (S ') of a time k-1 with the information bits k It represents the metric. 베타(β)는 역방향 상태 메트릭 (BSM : Backward state metric)이라고 하며, 알파와 마찬가지로 모든 정보를 수신한 후, 이전상태의 베타값에서 현재의 베타값을 반복적으로 구할 수 있다. Beta (β) is the reverse state metric: is called (BSM Backward state metric), may then receive all of the information as in the alpha, beta in the value of the previous state is now available beta of repeatedly. 감마(γ)는 가지 메트릭(BM : Branch metric)으로 정의 된다. Gamma (γ) is the metric of: is defined as (BM Branch metric).

LLR을 계산하기 위해서는 먼저 받은 데이터를 가지고 감마값을 구하고, 구한 감마값을 이용해서 알파값과 베타값을 구하게 된다. With the first received data in order to calculate the LLR to obtain a gamma value, saving the alpha and beta values ​​determined using the gamma values. 이 과정에 적용되는 수식은 수학식 1 및 수학식 2와 같다. Formula applied to the process is the same as equation (1) and equation (2).

LLR을 계산하기 위해서는 먼저 받은 데이터를 가지고 감마 값을 구하고, 감마값을 이용해서 알파값과 베타값을 구하게 된다. In order to calculate the LLR with the data received first to obtain a gamma value, by using a gamma value is rescued the alpha and beta values. 계산식은 아래와 같다. Calculation is as follows:

Figure 112006089476240-pat00001

Figure 112006089476240-pat00002

Figure 112006089476240-pat00003

여기서, u k 는 데이터 비트이고, v k 는 패리티 비트이다. Here, u k is the data bit, v k is a parity bit. x k 는 채널을 통과한 노이즈가 섞인 데이터 비트이고, y k 는 채널을 통과한 노이즈가 섞인 패리티 비트이 다. x k is the data bit mixed with the noise that has passed through the channel, y k is a parity biteuyi mixed with the noise that has passed through the channel. 알파, 베타, 감마 값을 구했으면 이 값들을 가지고 LLR을 다음과 같이 계산할 수 있다. If you obtain the alpha, beta and gamma value with these values, the LLR can be calculated as follows:

Figure 112006089476240-pat00004

Figure 112006089476240-pat00005

상기 수학식 4 및 수학식 5는 시간 k, k+1에서 각각 LLR을 계산하기 위한 공식이다. Equation (4) and Equation (5) is a formula for calculating the LLR at each time k, k + 1. 상기 수학식들의 의미는 이전상태에서 현재 상태로 넘어 올 때 확률이 가장 큰 정보 비트를 결정하는 것이다. The meaning of the equation is to determine the greatest chance when it comes to information bits beyond its current state from the previous state.

그러나, 상기와 같은 방식의 MAP 알고리즘의 경우 많은 메모리 사이즈와 복잡한 연산량을 필요로 하여, 시스템의 설계부담이 가중되며 구현에 고비용이 소요된다는 문제점이 있었다. However, in the case of the MAP algorithm in the same manner as above and it requires a large memory size and the amount of computation complexity, and weight of the system design pressure there is a problem that high cost is required for implementation.

상기와 같이 많은 메모리 사이즈를 요구하는 MAP 알고리즘의 단점을 개선하기 위해, 블록 프로세싱 알고리즘이 제안된 바 있다. In order to improve the disadvantages of the MAP algorithm which requires a large memory size as described above, the block processing algorithm has been proposed. 즉, 상기 블록 프로세싱 알고리즘은 메모리를 보다 효율적으로 사용할 수 있는 MAP 알고리즘으로, 그 원리는 다 음과 같다. That is, the block processing algorithm by MAP algorithm that can use memory more efficiently, the principle is as follows.

도 2는 4-스테이트의 시간 k-1에서 k+1까지의 블록 프로세싱 기법을 적용한 격자도(trellis diagram)이다. Figure 2 is (trellis diagram) lattice applying the block processing techniques to k + 1 at time k-1 of the four-state. 블록 프로세싱 기법을 이용한 알고리즘은 시간 k-1에서 시간 k+1까지의 알파값과 베타값을 시간 k에 대해서 계산하지 않고 k+1에서 계산함하는 방식으로서, 중간 과정인 시간 k에서의 알파값과 베타값을 저장할 메모리를 줄일수 있는 장점이 있다. Algorithm using block processing method is an alpha value at the time k as a way to also calculated in the k + 1 without counting for the alpha and beta values ​​of the time up to k + 1 to the time k at time k-1, the intermediate process and it has the advantage of reducing the memory storing the beta values. 알파값과 베타값을 구하는 수식은 아래의 수학식 6내지 수학식 8과 같다. Formula to obtain the alpha and beta is equal to the equation (6) to Equation (8) below.

Figure 112006089476240-pat00006

Figure 112006089476240-pat00007

Figure 112006089476240-pat00008

그러나, 상기 블록 프로세싱 기법을 이용한 알고리즘에서는 기존의 MAP 알고리즘에서 효율적인 메모리 사용으로 데이터 억세스의 횟수를 줄임으로 메모리 소요량 및 전력을 감소시켰으나, LLR을 계산할 때 기존의 MAP 알고리즘에 비해 곱셈연산이 많아지게 되어, 디코딩 속도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. However, in the algorithm using the above block processing method sikyeoteuna reduce the existing memory requirements, and power to reduce the number of times of data access in the MAP algorithm in an efficient use of memory, to calculate the LLR is becomes a multiplication operation more than the conventional MAP algorithm , the falling speed of decoding the problem occurred.

본 발명은 상기 문제점들을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 터보 디코딩시 메모리 사용 효율을 높이면서도 디코딩 속도를 향상시킬 수 있는 LLR 계산 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다. The present invention been made in view of solving the above problems, to provide a turbo decoding the memory, while increasing the use efficiency of ways to improve the decoding speed LLR calculation apparatus and it is an object.

또한, 본 발명은 하드웨어 구성을 보다 간략화하면서도 디코딩 효율을 유지할 수 있는 LLR 계산 방법 및 장치를 제공하는데 다른 목적이 있다. In addition, the present invention has a further object to provide an LLR calculation method and apparatus that can maintain a decoding efficiency, yet more simplified hardware configuration.

이를 위해, 본 발명은 곱셈 연산 및 비교 연산을 최소화할 수 있는 LLR 계산 방법 및 장치를 제공하는데 그 심화된 목적이 있다. To this end, the present invention is that the depth intended to provide the LLR calculation method and apparatus that can minimize the multiplication and comparison operations.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 LLR 계산 방법은, 앞서 설명한 블록 프로세싱을 사용하면서도, LLR을 구하기 위해 종래 개선 기술에서 사용되는 복잡한 공식을 사용하는 대신, 각 스테이트의 천이 확률값들 중 어느 것이 가장 큰 가에 따라, 복수개의 LLR 계산 공식들 중 하나를 선택하여 사용하는 것에 개선사항이 존재한다. LLR computation method of the present invention for achieving the abovementioned objects is, while using the above block processing, instead of using complex formula is conventionally used in the improved technique to obtain the LLR, the transition of each state the probability value of which is the largest of the as the, improvements exist to the use of a selection of the plurality of LLR calculation formula.

즉, 상기 각 스테이트의 천이 확률값들 중 최대값을 구하는데 상기 천이 확률값들 중 일부에 서로 비교 연산을 수행하여 큰 값을 판정하고, 상기 결정된 값에 따라 상기 천이 확률값들 중 나머지에서 하나의 값을 선택하고, 상기 판정된 값과 선택된 값을 비교하여 큰 값을 선택하는 방식을 사용하는 것을 주된 사상으로 한 다. That is, to obtain the maximum value of the transition probability of each state and the transition is determined to a large value by performing a comparison operation with each other in some of the probability values, one value from the other of said transition probability values ​​according to the determined value selection, and the one compares the determined value with the selected value to the main idea to use the method for selecting a larger value.

상기와 같은 본 발명은, 블록 프로세싱 기법을 적용한 LLR 계산 방법에 있어서, 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값, 베타값, 감마값을 구하는 단계; The present invention as described above, in the LLR calculation method applied to the block processing technique, and finding an alpha, beta, gamma value of at least two time intervals; 각 스테이트의 상기 2개 이상의 타임 구간에서의 천이 확률값을 구하는 단계; Obtaining a transition probability of the at least two time intervals in each state; 상기 천이 확률값들 중 일부에 서로 비교 연산을 수행하여 큰 값을 판정하고, 상기 결정된 값에 따라 상기 천이 확률값들 중 나머지에서 하나의 값을 선택하고, 상기 판정된 값과 선택된 값을 비교하여 큰 값을 선택하는 방식으로, 상기 천이 확률값 중 최대값을 구하는 단계; The transition probability values ​​of and of determining a value to each other to perform a comparison operation on the part, the in accordance with the determined value, select one of the remaining ones of the transition probability, and large as compared to the determined value and the selected value value by selecting a scheme, obtaining the maximum value of the transition probability; 및 상기 최대값에 따라 적용할 연산을 결정하여 LLR을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. And it characterized in that it comprises a step to obtain the LLR to determine the operation to be applied in accordance with the maximum value.

이하, 본 발명의 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하면서 상세히 설명하기로 한다. With reference to the accompanying drawings, with respect to the embodiment of the present invention will be described in detail. 2타임 구간에서 천이에 대한 4-스테이트에 대한 LLR을 구하는 과정으로 구체화하여 설명하겠다. It will be described with embodiment 2 as the process in the time interval to obtain the LLR for a 4-state of the transition.

본 실시예의 LLR 계산 방법은, 우선 2개의 타임 구간(k-1에서 k+1)에서의 각 스테이트에 대한 알파값(FSM), 베타값(BSM) 및 감마값(BM)을 구한다. Example LLR calculation method of this embodiment, first, (k + 1 in the k-1) 2 of the time interval is determined on the alpha value (FSM), Beta value (BSM), and the gamma value (BM) for each state in the.

본 실시예에서는 상기 블록 프로세싱 기법을 적용한 MAP 알고리즘에서의 곱셈연산을 줄이기 위해 블록 통합 기법을 사용한다. In this embodiment, to reduce the multiplication of the MAP algorithm is applied to the block processing techniques are used to block integration techniques. 도 3은 4-스테이트의 시간 k-1에서 k+1까지의 트렐리스 다이어그램(trellis diagram)이다. 3 is a trellis diagram (trellis diagram) at time k-1 of the four-state to k + 1. 도 3에서는 2타임 구간의 입력 데이터에 따라 두 번의 디코딩 과정을 한번으로 통합하여 디코딩 하는 과정을 보여주고 있다. In Figure 3 illustrates the step of decoding by integrating once the two decoding process according to the input data of the second time interval. 각 상태별로 통합 계산된 감마(BM)값을 가지고 알파(FSM), 베타(BSM)값을 구한다. Have integrated the calculated gamma (BM) value for each state alpha (FSM), beta (BSM) calculate the value. 각 상태별로 통합된 감마(BM)값의 의미는 시간 k-1에서 시간 k까지의 감마(BM)값과 시간 k에서 k+1까지의 감마(BM)값을 통합 계산된 것이다. The meaning of the gamma (BM) value integrated for each state is integrated gamma (BM) value of the gamma (BM) value and time of time k to k at time k-1 to k + 1 calculated. 이때 사용되는 수식은 아래의 수학식 9내지 수학식 11과 같다. The formula used is shown in equation (9) to Equation (11) below.

Figure 112006089476240-pat00009

Figure 112006089476240-pat00010

Figure 112006089476240-pat00011

γ k s',s" 값은 시간 k-1의 상태(S')에서 시간 k의 상태(S)로 천이한 다음, 시간 k의 상태(S)에서 다음 상태(S")로 천이된 것을 통합 계산한 값이다. γ k s ', s "value of state (S time k-1' in the following, in the time k states (S) transits to (S) state of the time k in) the next state (S" that the transition to) integrating calculation is a value. 통합된 감마값을 가지고 시간 k+1의 알파값과 베타값을 구하게 된다. With integrated gamma value is rescued the alpha and beta values ​​of the time k + 1. 여기서 알파값과 베타값을 구하는 것은 기존 MAP 알고리즘의 계산방식과 동일하다. Here it is to obtain the alpha and the beta value is the same as the calculation method of conventional MAP algorithm. 즉, 알파는 시간 k-1의 모든 스테이트에서 시간 k+1의 어느 한 스테이트로 천이될 상태 메트릭을 나타내고 있다. That is, the alpha denotes a state metric to be shifted to any one state of the time k + 1 in every state of the time k-1. 베타도 마찬가지로 이전 상태의 베타값에서 반복적으로 구한다. Beta is similarly calculated repeatedly in the beta value of the previous state.

또는, 개선된 종래기술로서 앞서 설명된 블록 프로세싱 알고리즘에서와 동일한 방식으로 상기 수학식 6 내지 수학식 8을 사용하여 구해질 수도 있다. Alternatively, in the same manner as in the previously described as an improved prior art block processing algorithm it may be found using the equation (6) to Equation (8).

각 스테이트의 알파값, 베타값 및 감마값들을 구하였으면, 구해진 값들을 사용하여 각 스테이트의 2 타임 구간에서의 천이 확률값들을 구한다. Once you obtain the alpha, beta and gamma values ​​for each state, using the calculated value is obtained from the transition probability value of the second time interval of each state.

시간 k-1의 모든 4 스테이트에서 시간 k+1의 '0'스테이트 로 천이될 경우는 데이터를 (0,0)을 수신했을 경우이고, 시간 k+1의 '1'스테이트로 천이될 경우는 데이터를 (0,1)을 수신한 경우이다. If the transition to the "0" state of the time k + 1 at time k-1 of all four state is when it receives the data (0, 0), when the transition to the "1" state of the time k + 1 is data to a case where the received (0,1). 그리고 시간 k+1의 '2'스테이트로 천이될 경우는 데이터를 (1,0)을 수신했을 경우가 되고, 시간 k+1의 '3'스테이트로 천이될 경우는 데이터를 (1,1)을 수신했을 경우가 된다. And when the transition to the '2' state of the time k + 1 is the case it receives the data (1, 0), the time is (1, 1) if the data changes to the "3" state of the k + 1 It is the case when the reception. 각각의 스테이트로 천이될 경우에 대한 확률값을 계산하면 아래 수학식 12 내지 수학식 15와 같다. When calculating the probability values ​​for when the transition to the respective states shown in Equation 12 to Equation 15 below.

Figure 112006089476240-pat00012

Figure 112006089476240-pat00013

Figure 112006089476240-pat00014

Figure 112006089476240-pat00015

p(u k =00:y k )는 데이터 y k 을 받았을 때 받은 데이터값이 (0,0)일 확률을 나타내고, p(u k =01:y k )는 데이터 y k 을 받았을 때 받은 데이터가 (0,1)일 확률을 나타낸다. p (u k = 00: y k) is the data value is received when receiving the data y k represents the probability (0,0), p (u k = 01: y k) is the data received when it receives the data y k represents the probability that a (0,1). 마찬가지로 p(u k =11:y k )는 (1,0)일 확률, p(u k =11:y k )는 (1,1)일 확률을 나타낸다. Similarly, p (u k = 11: y k) is (1,0) probability, p (u k = 11: y k) represents the probability of (1, 1).

각각에 대한 확률값을 구하고 나면 이들 중 최대값을 결정하게 된다. Once you obtain the probabilities for each of these will determine the maximum value. 최대값을 결정하는 이유는 시간 k-1에서 k+1로 천이될 때의 경로를 결정해서 LLR을 계산할 때 최대값에 따라 달라지는 계산과정 때문이다. The reason of determining the maximum value is due to the calculation process varies according to the maximum value in calculating the LLR to determine the path when the transition to the k + 1 at time k-1. 터보 디코딩 알고리즘의 특성을 이용해 상기 최대값을 구하는 과정을 보다 간략화할 수 있는데, 이에 따라 간략화된 최대값 구하는 방법은 다음과 같다. There can be more simplified the process of calculating the maximum value by using the characteristics of the Turbo decoding algorithm, to obtain a maximum value accordingly simplified as follows.

도 4은 천이 확률값 중 가장 큰 값을 판정하는 본 실시예의 최대 확률값을 구하는 과정을 도시한 개략적인 순서도이며, 도시한 바와 같이 최대 확률값을 구하는 단계는 다음의 세부 과정으로 나눠볼 수 있다. Figure 4 is a schematic showing a process of obtaining the courtesy maximum probability value of the present embodiment for determining the maximum value of the transition probability a flow chart, and finding the maximum probability as shown may be divided as follows: the detail.

제1 과정 : (0,0)에 대한 천이 확률값과 (0,1)에 대한 천이 확률값을 비교하여 큰 값을 선택하는 단계. Part A: selecting a larger value as compared to the transition probability for the transition probabilities and the (0,1) to (0,0).

제2 과정 : 상기 제1 과정에서 (0,0)에 대한 천이 확률값이 더 크면, (1,0)에 대한 천이 확률값을 선택하고, (0,1)에 대한 천이 확률값이 더 크면, (1,1)에 대한 천이 확률값을 선택하는 단계. Part B: transition probability for selecting the transition probability for the transition probability value for the in the first step (0,0) is greater, (1,0), and (0,1) is greater, (1 , selecting a transition probability to the first).

제3 과정 : 상기 제1 과정의 선택값과 상기 제2 과정 선택값 중 큰 값을 최대값으로 선택하는 단계. A third process comprising the steps of: selecting the greater of the selected value and the second value selection process of step 1 to the maximum value.

상기 제1 과정 에서는 A1과 A2를 비교하여 큰 값을 선택하게 되고 제1 레지스터에 저장된다. Wherein in the first process is to select a larger value as compared to the A1 and A2 is stored in the first register. 만약 제1 과정에서 A1이 선택 된다면 제2 레지스터에는 A3가 저장된다. If the first course is selected, the second register A1 is stored in the A3. 반면, 상기 제1 과정에서 A2가 선택되어졌다면 제2 레지스터에는 A4가 저장되게 된다. On the other hand, in the first process Reporting A2 is selected, there is a second register to be A4 is stored. 최종적으로 제3 과정에서 제1 레지스터 및 제2 레지스터의 저장값들을 비교하여 큰 값을 판정하여 출력하게 된다. Finally determining a first register and a value to compare the value stored in the second register in the third process and is output.

도 6은 상기 최대 확률값을 구하는 과정을 수행할 수 있는 회로 구조를 도시하고 있다. 6 illustrates a circuit structure to perform the process of obtaining the maximum probability value. 도 6에서 제1 MUX(242)의 선택으로서 상기 제1 레지스터의 기능을 수행하며, 스위치(244)의 스위칭으로서 상기 제2 레지스터의 기능을 수행한다. In Figure 6, a selection of the first MUX (242) performs the function of the second register of the switching in and perform the functions of the first register, a switch 244. The

도 5 및 도 6의 A1(0,0), A2(0,1), A3(1,0), A4(1,1) 4개 데이터 중 A1(0,0), A2(0,1)를 MUX1(242)에서 비교하여 둘 중 하나를 선택하게 된다. 5 and A1 (0,0) of Fig 6, A2 (0,1), A3 (1,0), A4 (1,1) of the four data A1 (0,0), A2 (0,1) a is compared in MUX1 (242) selected one or the other. 만약 MUX1(242)이 A1(0,0)을 선택했다면 제어 신호(control signal)는 스위치(244)로 하여금 자동적으로 A3(1,0)을 선택하도록 한다. If and MUX1 (242) is A1 (0,0) if a control signal (control signal) is selected to cause the switch 244 to automatically select the A3 (1,0). 그렇지 않고 MUX1(242)이 A2를 선택하였다면 제어 신호(control signal)는 자동적으로 A4(1,1)을 선택하게 한다. Otherwise MUX1 (242) a control signal (control signal) you selected A2 will be automatically select A4 (1,1). MUX2(246)에서는 MUX1(242)에서 선택한 값과 제어 신호(control signal)에서 선택 한 두 개의 값 중 큰 값을 선택해서 출력으로 내보내게 된다. MUX2 (246) in the by selecting the greater of two values ​​selected from MUX1 (242) value and the control signal (control signal) is selected in the output to be exported.

A1(0,0)이라는 것은 첫 번째 디코딩 데이터가 '0'인 확률, 두 번째 디코딩 데이터가 '0'가 될 확률 각각이 더해져 있는 값이다. A1 (0,0) that is the first decoding probability data is '0', the second decoded data values ​​deohaejyeo the probabilities be zero. 즉 L(u k )가 '0'일 확률과 L(u k+1 )이 '0'일 확률 값이 더해진 것이다. In other words, the probability value plus one L (u k) is "0" and the probability L (u k + 1) is "0". A2(0,1)은 첫 번째 디코딩 데이터가 '0'일 확률, 두 번째 디코딩 데이터가 '1'일 확률 값이 각각 더해져 있는 값이고 A3(1,0)은 첫번째 데이터가 '1', 두 번째 데이터가 '0'일 확률이 더해진 값이다. A2 (0,1) is the first decoded data is '0', the probability, and the second decoded data value is '1', respectively, and the probability value deohaejyeo A3 (1,0) is the first data is "1", both a second data value is '0', the probability added. A4(1,1) 또한 첫 번째 데이터가 '1'인 확률과 두 번째 데이터가 '1'일 확률이 더해진 확률 값이다. A4 (1,1) In addition, the probability value of the first data is added is '1', the probability of the second data is "1" probability.

MUX1(242)에서 A1(0,0)을 선택했을 때 제어 신호(control signal)가 A3(1,0)를 선택해야 하는 이유는 A1(0,0)이라는 것이 L(u k )가 '0'일 확률값과 L(u k+1 )가 '0'일 확률 값이 더해진 값이, L(u k )가 '0', L(u k+1 )가 '1'일 확률값이 더해 진 것 보다 크기 때문이다. The reason for MUX1 (242) a control signal (control signal) When selecting the A1 (0,0) from the need to choose the A3 (1,0) is (u k) that of A1 (0,0) L is 0 "this value is the probability value added, L (u k) is" "one probability value, and L (u k + 1) are '0 0', L (u k + 1) is" a one probability value 1 "to binary addition because more size. 즉, L(u k )가 '0'일 확률값은 같으면서 L(u k+1 )가 '0'일 확률값은 '1'일 확률값보다 크기 때문에, L(u k+1 )가 '1'일 확률값의 비교는 다음 단계에서 제외되고, L(u k )가 '0'일 확률값과 '1'이 될 확률값만을 비교해 주면 된다. That is, L (u k) is '0', one probability value is gateumyeonseo L (u k + 1) is "0" one probability value is "1" because of their size than one probability value, L (u k + 1) is "1" day comparing the probability value is excluded from the next step, the L (u k) is compared to main surface only '0' probability and the probability value becomes "1". 그러므로 a1(0,0)이 선택된다면 자동적으로 제어 신호(control signal)는 L(u k )가 '1' 인 확률값과 '0'인 확률값만을 비교하면 되기 때문에 A3(1,0)을 선택하게 스위치(244)를 제어한다. Therefore, a1 (0,0) automatically in a control signal (control signal), if selected, since only the comparison of the probability L (u k) "1" and the probability value '0' selects the A3 (1,0) It controls the switch 244.

마찬가지로 MUX1(242)에서 A2(0,1)을 선택했다면 제어 신호(control signal) 가 a4(1,1)을 선택한다. Similarly, the selection of a4 (1,1) MUX1 If you choose A2 (0,1) in 242 control signal (control signal). 이는 a2(0,1)이라는 것이 L(u k )가 '0'일 확률값과 L(u k+1 )가 '1'일 확률값이 더해진 값이, L(u k )가 '0', L(u k+1 )가 '0'일 확률값이 더해 진 것 보다 크다는 것이다. This a2 (0,1) that is L (u k) is "0" and one probability value is L (u k + 1) is "1" one probability value is added, L (u k) is "0", L is greater than a binary addition (u k + 1) is "0" one probability value. 즉, L(u k )가 '0'일 확률값은 같으면서 L(u k+1 )가 '1'일 확률값은 '0'일 확률 값보다 크기 때문에, L(u k+1 )가 '0'일 확률 값의 비교는 다음 단계에서 제외되고, L(u k )가 '0'일 확률값과 '1'이 될 확률값만을 비교해 주면 된다. That is, L (u k) is '0', one probability value is gateumyeonseo L (u k + 1) is "1" one probability value because '0' greater than the probability value, L (u k + 1) is "0" comparing the probability value is excluded from the next step, the L (u k) is compared to main surface only '0' probability and the probability value becomes "1". 그러므로 A2(0,1)이 선택된다면 자동적으로 제어 신호(control signal)는 L(u k )가 '1'인 확률과 '0'인 확률 값만을 비교하면 되기 때문에 A4(1,1)을 선택하게 된다. Therefore A2 (0,1) the automatic control signal (control signal), if the choice is because the comparison of the probability value is L (u k) "1" and the probability of "0" only select A4 (1,1) It is.

상기와 같은 과정으로 최대 확률값이 판정되면, 판정된 최대 확률값에 따라 각각 다른 공식을 적용하는 방식으로 LLR을 구하게 되는데, 각 최대 확률값에 따라 적용되는 LLR 계산 공식은 다음 수학식 16 내지 수학식 19와 같다. When the maximum probability value is determined by the process as described above, in accordance with the determined maximum probability value there is rescued the LLR in a manner to apply a different formula, respectively, LLR calculation formula to be applied depending on the maximum probability value is the following equation 16 to equation (19) and same.

Figure 112006089476240-pat00016

Figure 112006089476240-pat00017

Figure 112006089476240-pat00018

Figure 112006089476240-pat00019

L(u k )는 시간 k에서의 디코딩된 값이 되고, L(u k+1 )는 시간 k+1에 대한 디코딩된 값이 된다. L (u k) are the decoded values at time k, L (u k + 1 ) is the decoded value with respect to time k + 1. case1의 L(u k )에서 p(u k =10:y k )을 p(u k =00:y k )로 나누어 주는 것은 p(u k =00:y k )이 시간 k-1에서 k로 가는데 0을 받아서 천이되는 확률값과 시간 k에서 k+1로 가는데 0을 수신해서 천이되는 확률값이 곱해진 것이기 때문에 시간 k+1에서 디코딩한 값을 상쇄시켜 주어야 한다. from the L (u k) of the case1 p (u k = 10: y k) to p (u k = 00: y k) is p (u k = 00: y k) , which is divided into k from this time k-1 to go to give to the time k in the probability that transition takes zero going into k + 1 receives a zero offset to the value decoded from the time k + 1 because it made the transition probability value is multiplied by that. 그러기 위해서 수학식 16과 같이 p(u k =10:y k )을 p(u k =00:y k )로 나누어 주었다. As shown in Equation 16. To this end, p (u k = 10: y k) a p: was divided by (u k = 00 y k) .

이렇게 함으로써 L(u k )에 대한 디코딩된 값을 얻어 낼 수 있다. In this way it can be obtained a decoded value for the L (u k). L(u k+1 )도 마찬가지로 시간 k-1에서 k로 가는 확률값을 상쇄시켜 줌으로 해서 L(u k+1 )을 얻어 낼 수 있다. L (u k + 1) similarly to offset the probability to go to k at time k-1 can be obtained by the L (u k + 1) with zoom. case2일 때, case3일 때 그리고 case4일 때도 마찬가지로 L(u k ), L(u k+1 )을 계산하게 된다. When case2, is case3 one time and case4 one when calculating a similarly L (u k), L ( u k + 1).

한편, 상기 수학식 12는 아래의 수학식 20과 같이 좀 더 간략화 시킬 수도 있다. On the other hand, Equation (12) may be further simplified as shown in Equation 20 below.

Figure 112006089476240-pat00020

상기 수학식 20에서 수신한 데이터가 (0,0)일 확률값은 시간 k+1의 알파값이 이전상태의 모든 state에 대한 알파값을 포함하고 있으므로 현재 상태의 알파와 베타만으로 수식이 간략화 될 수 있다. The data received from the Equation (20) (0, 0) be the probability value is time k + 1, the alpha value of the alpha value may be included for all the state from the previous state, and the formula is simplified because only the alpha and beta of the current state have. 마찬가지로 수학식 13 내지 수학식 15도 동일하게 간략화시킬 수 있다. Similarly, it is possible to equation 13 to equation (15) to make the same simplicity.

상술한 LLR 계산 방법을 수행하기 위한 LLR 계산 장치의 일실시예를 도 5에 도시하였다. One embodiment of an LLR calculation apparatus for performing the above-mentioned LLR calculation method shown in Fig. 도시한 LLR 계산 장치는, 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값을 구하기 위한 순방향 상태 메트릭(FSM) 계산부(140); The illustrated LLR calculation apparatus comprises a forward state metric (FSM) calculating for obtaining an alpha value of at least two time intervals 140; 2개 이상의 타임 구간에서의 베타값을 구하기 위한 역방향 상태 메트릭(BSM) 계산부(160); Reverse state metric (BSM) for determining the value of beta from the two or more time interval calculating unit 160; 2개 이상의 타임 구간에서의 감마값을 구하기 위한 가지 메트릭(BM) 계산부(120); Branch metric (BM) for calculating the gamma values ​​of the two or more time interval calculating portion 120; 상기 알파값, 베타값 및 감마값으로부터 각 스테이트의 상기 2개 이상의 타임 구간에서의 천이 확률값을 구하기 위한 천이 확률값 계산부(220); The alpha, beta values ​​and a transition probability calculation unit 220 for determining the transition probability in the two or more time intervals in each state from the gamma value; 상기 천이 확률값들 중 최대값을 구하기 위한 최대 확률값 판정부(240); The maximum probability value determining section 240 for determining the maximum value of the transition probability; 및 상기 천이 확률값들에 대하여, 상기 최대 확률값에 따라 특정되는 연산을 수행하여 LLR을 계산하기 위한 LLR 계산부(260)를 포함한다. And a, LLR computation unit 260 for calculating an LLR by performing certain operations in response to the maximum probability value with respect to the transition probability.

상기 가지 메트릭 계산부(120)는 상기 블록 프로세싱 알고리즘 방식으로 상기 수학식 9를 사용하여 2개 이상의 타임 구간에서의 감마값을 구한다. The branch metric calculation unit 120 using the above equation (9) in the processing block algorithmically calculate the gamma values ​​at two or more time intervals.

상기 순방향 상태 메트릭 계산부(140)는, 상기 가지 메트릭 계산부(120)가 구한 감마값을 입력받아, 상기 블록 프로세싱 알고리즘 방식으로 상기 수학식 11을 적용하여 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값을 구한다. The forward state metric calculation unit 140 receives the branch metric calculation unit 120 inputs the calculated gamma values, by applying the equation (11) in the block processing algorithmically calculate the alpha value of at least two time intervals .

상기 역방향 상태 메트릭 계산부(160)는, 상기 가지 메트릭 계산부(120)가 구한 감마값을 입력받아, 상기 블록 프로세싱 알고리즘 방식으로 상기 수학식 10을 적용하여 2개 이상의 타임 구간에서의 베타값을 구한다. The reverse state metric calculation unit 160 receives the branch metric calculation unit 120 inputs the calculated gamma values, by applying the equation (10) in the block processing algorithmically calculate the beta value of the at least two time intervals .

상기 천이 확률값 계산부(220)는, 상기 가지 메트릭 계산부(120), 순방향 상태 메트릭 계산부(140) 및 역방향 상태 메트릭 계산부(160)에서 구한 감마값, 알파값 및 베타값을 입력받아, 상기 수학식 12 내지 수학식 15를 적용하여 천이 확률값을 구한다. Wherein said transition probability calculation unit 220 receives the branch metric calculation unit 120, enter the gamma, alpha and beta values ​​determined at the forward state metric calculation section 140, and a reverse state metric calculation section 160, applying equation 12 to equation 15 to calculate the transition probabilities.

상기 도 5의 LLR 계산 장치에 사용되는 상기 최대 확률값 판정부(240)의 일실시예를 도 6에 도시하였다. One embodiment of the maximum probability judgment unit 240 used in the LLR calculation apparatus of Figure 5 is shown in Fig. 도시한 상기 최대 확률값 판정부(240)는, (0,0)에 대한 천이 확률값과 (0,1)에 대한 천이 확률값을 비교하여 큰 값을 선택하기 위한 제1 비교기로서 MUX1(242); It illustrated the maximum probability judgment unit 240, MUX1 (242) a first comparator for selecting a value for comparison to the transition probability and the transition probability values ​​(0,1) to (0,0); 상기 MUX1(242)의 선택값이 (0,0)이면, (1,0)에 대한 천이 확률값을 선택하고, 상기 MUX1(242)의 선택값이 (0,1)이면, (1,1)에 대한 천이 확률값을 선택하기 위한 스위칭부로서 스위치(244); If the MUX1 select the transition probability for the back surface, (1,0), and a selection value of (242) (0, 0) is selected, a value of the MUX1 242 (0,1), (1,1) switch 244 as a switching unit for selecting a transition probability for; 및 상기 MUX1(242)의 선택값과 상기 스위치(244)의 선택값을 비교하여 큰 값을 선택하기 위한 MUX2(246)를 포함한다. And a MUX2 (246) for selecting a value by comparing the selected value of the selected value and the switch 244 of the MUX1 (242).

상기 LLR 계산부(260)는 상기 최대 확률값 판정부(240)의 판정 결과에 따라 상기 수학식 16 내지 수학식 19 중 하나를 선택 적용하여 LLR을 구한다. The LLR calculation unit 260 calculates the LLR by selecting apply one of the above Equation 16 to Equation 19 according to the determination results of the maximum probability judgment unit 240.

상기 도 5에 도시한 LLR 계산부의 세부 동작은 상기 본 발명의 방법 설명으로부터 용이하게 유추가능하므로 자세한 설명은 생략한다. Because a detailed operation by the LLR calculation unit shown in Figure 5 can be readily inferred from methods described in the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

본 발명은 블록 프로세싱을 사용함에 있어서 각 스테이트의 천이 확률값들 중 최대값에 따라 간략화된 복수개의 LLR 계산 공식들 중 하나를 선택하여 LLR을 계산함으로써, 종래의 복잡한 공식을 사용하는 LLR 계산 방법보다 효율적으로 LLR 계산을 수행할 수 있다. The present invention is more efficient than LLR calculation method using a conventional complex formula by calculating the LLR by selecting one of the two LLR calculating a simplified plurality formula according to the maximum value of the transition probability of each state, in using a block processing as it can perform LLR calculation.

Claims (13)

  1. (a) 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값, 베타값, 감마값을 구하는 단계; (A) step to obtain the alpha, beta, gamma value of at least two time intervals;
    (b) 상기 알파값, 베타값, 감마값을 이용하여 상기 2개 이상의 타임 구간에서의 천이 확률값을 구하는 단계; (B) obtaining a transition probability in the alpha, beta, gamma-time using the at least two sections;
    (c) 상기 천이 확률값들 중 일부에 서로 비교 연산을 수행하여 큰 값을 판정하고, 상기 결정된 값에 따라 상기 천이 확률값들 중 나머지에서 하나의 값을 선택하고, 상기 판정된 값과 선택된 값을 비교하여 큰 값을 선택하는 방식으로, 상기 천이 확률값 중 최대값을 구하는 단계; (C) comparing a selected one value, and the selected and the determined value of the value in the remainder of the transition is determined to a large value by performing a comparison operation with each other in some of the probability values, and wherein the transition according to the determined value of probability as to how to choose a large value, and finding the maximum of the transition probabilities; And
    (d) 상기 최대값에 따라 적용할 연산을 결정하여 LLR을 구하는 단계 (D) calculating the LLR to determine the operation to be applied in accordance with the maximum value
    를 포함하는 LLR 계산 방법. LLR calculation method comprising a.
  2. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서는 2개의 타임 구간 동안 (0,0), (0,1), (1,0) 및 (1,1)값에 대하여 수행되는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 방법. The step (a) and (b) the LLR calculation characterized in that the two performed with respect to the number of time intervals during the (0,0), (0,1), (1,0) and (1,1) value Way.
  3. 제2항에 있어서, 상기 (c) 단계는, The method of claim 2, wherein the step (c),
    (c1) (0,0)에 대한 천이 확률값과 (0,1)에 대한 천이 확률값을 비교하여 큰 값을 선택하는 단계; (C1) selecting a value by comparing the transition probability for the transition probabilities and the (0,1) to (0,0);
    (c2) 상기 (c1) 단계에서 (0,0)에 대한 천이 확률값이 더 크면, (1,0)에 대 한 천이 확률값을 선택하고, (0,1)에 대한 천이 확률값이 더 크면, (1,1)에 대한 천이 확률값을 선택하는 단계; (C2) selecting a transition probability for a larger, (1, 0) transition probability to the (c1), (0,0) in phase, and the transition to the (0,1) probability value is greater, ( selecting a transition probability for 1, 1); And
    (c3) 상기 (c1) 단계의 선택값과 상기 (c2) 단계의 선택값 중 큰 값을 최대값으로 선택하는 단계 (C3) selecting a value of the selected values ​​and the selected value of the (c2) the step of (c1) step, the maximum value
    를 포함하는 LLR 계산 방법. LLR calculation method comprising a.
  4. 제3항에 있어서, 상기 (a) 단계는, 4. The method of claim 3, wherein the step (a),
    하기 수학식들을 적용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 방법. To LLR calculation method, it characterized in that is carried out by applying the following equation.
    Figure 112006089476240-pat00021
    Figure 112006089476240-pat00022
    Figure 112006089476240-pat00023
  5. 제3항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 4. The method of claim 3, wherein the step (b),
    하기 수학식들을 적용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 방법. To LLR calculation method, it characterized in that is carried out by applying the following equation.
    Figure 112006089476240-pat00024
    Figure 112006089476240-pat00025
    Figure 112006089476240-pat00026
    Figure 112006089476240-pat00027
  6. 제3항에 있어서, 상기 (d) 단계는, According to claim 3, wherein said step (d),
    상기 (c) 단계에서 구한 최대 천이 확률값에 따라 하기 수학식들 중 선택된 하나를 적용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 방법. LLR calculation method being performed by applying a selected one of the transition to the maximum probability value in accordance with the formula derived in the step (c).
    Figure 112006089476240-pat00028
    Figure 112006089476240-pat00029
    Figure 112006089476240-pat00030
    Figure 112006089476240-pat00031
  7. 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값을 구하기 위한 순방향 상태 메트릭(FSM) 계산부; Forward state metric (FSM) calculation unit for calculating an alpha value of at least two time intervals;
    2개 이상의 타임 구간에서의 베타값을 구하기 위한 역방향 상태 메트릭(BSM) 계산부; Reverse state metric (BSM) calculation unit for calculating a value of beta from the at least two time intervals;
    2개 이상의 타임 구간에서의 감마값을 구하기 위한 가지 메트릭(BM) 계산부; Branch metric (BM) calculation unit for calculating the gamma values ​​of at least two time intervals;
    상기 알파값, 베타값 및 감마값으로부터 각 스테이트의 상기 2개 이상의 타임 구간에서의 천이 확률값을 구하기 위한 천이 확률값 계산부; Transition probability calculation portion for obtaining a transition probability of the at least two time intervals in each state from the alpha, beta and gamma;
    상기 천이 확률값들 중 최대값을 구하기 위한 최대 확률값 판정부; The maximum probability judgment unit for obtaining a maximum value of the transition probability; And
    상기 천이 확률값들에 대하여, 상기 최대 확률값에 따라 특정되는 연산을 수행하여 LLR을 계산하기 위한 LLR 계산부 With respect to the transition probability value, LLR calculation unit for calculating an LLR by performing the operation that is specified according to the maximum probability value
    를 포함하는 LLR 계산 장치. LLR computation device comprising a.
  8. 제7항에 있어서, 상기 최대 확률값 판정부는, The method of claim 7, wherein the maximum probability value determining section,
    (0,0)에 대한 천이 확률값과 (0,1)에 대한 천이 확률값을 비교하여 큰 값을 선택하기 위한 제1 비교기; A first comparator for selecting a larger value compared to a transition probability for the transition probabilities and the (0,1) to (0,0);
    상기 제1 비교기의 선택값이 (0,0)이면, (1,0)에 대한 천이 확률값을 선택하고, 상기 제1 비교기의 선택값이 (0,1)이면, (1,1)에 대한 천이 확률값을 선택하기 위한 스위칭부; If the selected value of the first comparator (0,0), the transition probability value is selected for the (1,0), and the selected value of the first comparator (0,1), for the (1, 1) a switching unit for selecting a transition probability; And
    상기 제1 비교기의 선택값과 상기 스위칭부의 선택값을 비교하여 큰 값을 선택하기 위한 제2 비교기 Comparing the selected value and the selected value of the switching part of the first comparator a second comparator for selecting a value
    를 포함하는 LLR 계산 장치. LLR computation device comprising a.
  9. 제7항에 있어서, 상기 가지 메트릭 계산부는, The method of claim 7, wherein the branch metric calculation section,
    하기 수학식을 적용하여 2개 이상의 타임 구간에서의 감마값을 구하는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 장치. To LLR computation unit, characterized in that by applying the equation to obtain a gamma value of at least two time intervals.
    Figure 112006089476240-pat00032
  10. 제9항에 있어서, 상기 순방향 상태 메트릭 계산부는, 10. The method of claim 9, wherein the forward state metric calculation section,
    하기 수학식을 적용하여 2개 이상의 타임 구간에서의 알파값을 구하는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 장치. To LLR computation unit, characterized in that by applying the equation to obtain the alpha values ​​at two or more time intervals.
    Figure 112006089476240-pat00033
  11. 제9항에 있어서, 상기 역방향 상태 메트릭 계산부는, 10. The method of claim 9, wherein the reverse state metric calculation section,
    하기 수학식을 적용하여 2개 이상의 타임 구간에서의 베타값을 구하는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 장치. To LLR computation unit, characterized in that by applying the equation to obtain the values ​​of beta in more than one time interval.
    Figure 112006089476240-pat00034
  12. 제9항에 있어서, 상기 천이 확률값 계산부는, 10. The method of claim 9, wherein the transition probability calculation portion,
    하기 수학식들을 적용하여 천이 확률값을 구하는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 장치. To LLR computation unit, characterized in that by applying the equation to obtain the transition probability.
    Figure 112006089476240-pat00035
    Figure 112006089476240-pat00036
    Figure 112006089476240-pat00037
    Figure 112006089476240-pat00038
  13. 제9항에 있어서, 상기 LLR 계산부는, The method of claim 9, wherein said LLR computation unit includes:
    상기 최대 확률값 판정부에서 판정한 최대 천이 확률값에 따라 하기 수학식들 중 선택된 하나를 적용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 LLR 계산 장치. LLR computation unit, characterized in that the application is carried out by one up to the transition probability depending on the selected one of the equations is determined from the maximum probability judgment unit.
    Figure 112006089476240-pat00039
    Figure 112006089476240-pat00040
    Figure 112006089476240-pat00041
    Figure 112006089476240-pat00042
KR20060120672A 2005-12-08 2006-12-01 LLR computing device and method KR100850744B1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20050119388 2005-12-08
KR1020050119388 2005-12-08

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20070061363A true KR20070061363A (en) 2007-06-13
KR100850744B1 true KR100850744B1 (en) 2008-08-06

Family

ID=38357280

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20060120672A KR100850744B1 (en) 2005-12-08 2006-12-01 LLR computing device and method

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100850744B1 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000005787A (en) * 1998-06-09 2000-01-25 이데이 노부유끼 Punctured viterbi decoding method
EP1154578A2 (en) 2000-05-12 2001-11-14 Nec Corporation High-speed turbo decoder
US6516437B1 (en) 2000-03-07 2003-02-04 General Electric Company Turbo decoder control for use with a programmable interleaver, variable block length, and multiple code rates
EP1383246A2 (en) 2002-07-19 2004-01-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Modified Max-LOG-MAP Decoder for Turbo Decoding
KR100606023B1 (en) 2004-05-24 2006-07-26 삼성전자주식회사 The Apparatus of High-Speed Turbo Decoder
KR100744367B1 (en) 2004-05-24 2007-07-30 삼성전자주식회사 The Apparatus And Method for Turbo Decording With Variable sliding window size

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000005787A (en) * 1998-06-09 2000-01-25 이데이 노부유끼 Punctured viterbi decoding method
US6516437B1 (en) 2000-03-07 2003-02-04 General Electric Company Turbo decoder control for use with a programmable interleaver, variable block length, and multiple code rates
EP1154578A2 (en) 2000-05-12 2001-11-14 Nec Corporation High-speed turbo decoder
EP1383246A2 (en) 2002-07-19 2004-01-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Modified Max-LOG-MAP Decoder for Turbo Decoding
KR100606023B1 (en) 2004-05-24 2006-07-26 삼성전자주식회사 The Apparatus of High-Speed Turbo Decoder
KR100744367B1 (en) 2004-05-24 2007-07-30 삼성전자주식회사 The Apparatus And Method for Turbo Decording With Variable sliding window size

Also Published As

Publication number Publication date Type
KR20070061363A (en) 2007-06-13 application

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6715120B1 (en) Turbo decoder with modified input for increased code word length and data rate
US6606725B1 (en) MAP decoding for turbo codes by parallel matrix processing
US7200799B2 (en) Area efficient parallel turbo decoding
US6484285B1 (en) Tailbiting decoder and method
US6192501B1 (en) High data rate maximum a posteriori decoder for segmented trellis code words
US6725409B1 (en) DSP instruction for turbo decoding
US6738948B2 (en) Iteration terminating using quality index criteria of turbo codes
US6088405A (en) Optimal decoder for tall-biting convolutional codes
US5933462A (en) Soft decision output decoder for decoding convolutionally encoded codewords
US20090185643A1 (en) Methods and Apparatus for Map Detection with Reduced Complexity
US6145114A (en) Method of enhanced max-log-a posteriori probability processing
US6452979B1 (en) Soft output decoder for convolutional codes
US6788750B1 (en) Trellis-based decoder with state and path purging
US6597743B1 (en) Reduced search symbol estimation algorithm
US6947506B2 (en) Method and apparatus for improved turbo multiuser detector
US6226773B1 (en) Memory-minimized architecture for implementing map decoding
US20010052104A1 (en) Iteration terminating using quality index criteria of turbo codes
US20060176945A1 (en) Decoding device and decoding method
US6848069B1 (en) Iterative decoding process
US6885711B2 (en) Turbo decoder with multiple scale selections
US20040205445A1 (en) Turbo decoder employing simplified log-map decoding
US6223319B1 (en) Turbo code decoder with controlled probability estimate feedback
US6665357B1 (en) Soft-output turbo code decoder and optimized decoding method
US6757865B1 (en) Turbo-code error correcting decoder, turbo-code error correction decoding method, turbo-code decoding apparatus, and turbo-code decoding system
US20020124227A1 (en) High speed turbo codes decoder for 3G using pipelined SISO log-map decoders architecture

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee