KR102012706B1 - 연접 코딩 시스템의 개선된 반복 디코딩 및 채널 추정을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents
연접 코딩 시스템의 개선된 반복 디코딩 및 채널 추정을 위한 시스템 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
블록 및 연접 코드들을 디코딩하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 이러한 시스템 및 방법은 보다 고 밀도 패리티 검사 매트릭스들을 가진 코드들에 적용될 때 특별한 이점들을 갖는 신뢰도 확산(belief propagation) 알고리즘들에 기초한 개선된 반복 디코딩 기술들을 포함한다. 상기 신뢰도 확산의 반복들 동안에, 변수-투-검사(variable-to-check) 메시지들이 계산될 수 있다. 몇몇 실시예들에 따르면, 스케일링 팩터(scaling factor)는 변수-투-검사 메시지들의 세트 내 가장 작은 절대 값들을 기초로 계산될 수 있고, 상기 신뢰도 확산 동안에 패스된 상기 메시지들을 스케일하기 위해 사용될 수 있다. 다른 실시예들에 따르면, 상기 변수-투-검사 메시지들의 양 또는 음의 부호들은 변형된 변수-투-검사 메시지를 생성하기 위해 비교되고 사용될 수 있다. 다른 실시예들에 따르면, 희소 패리티 검사 매트릭스들(sparse parity check matrices)이 소프트-입력 소프트-출력 메시지 패싱(soft-input soft-output message passing)을 가진 업데이트된 로그-우도 비(log-likelihood ratio)들을 만들기 위해 생성되고 사용될 수 있다. 이들 및 다른 개선들은 HD 라디오 시스템들에서 사용될 수 있는 리드-솔로몬 코드들을 포함하는 H/M/LDPC 코드들의 디코딩을 향상시킨다.
Description
본 발명은 통신 시스템들(특히, HD 라디오 통신에 사용되는 리시버들) 및 다른 시스템들을 위한 개선된 반복 채널 상태 정보 추정 및 다중 연접 코드들의 개선된 반복 디코딩을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이러한 시스템 및 방법은 상기 리시버들의 성능을 향상시킴으로써, (가급적) 기존의 HD 라디오 기반 구조(HD Radio infrastructure)의 변형 없이 디지털 라디오의 범위/커버리지를 확장시키고, 전력 소모를 감소시킨다. 본 명세서의 특정 부분들이 HD 라디오 기술에 포커스를 맞추기는 하지만, 발명의 상세한 설명의 관련 부분들에서 더욱 상세하게 설명될 바와 같이, 본 발명의 다양한 양상들이 무선 또는 유선 방송 및 전송 시스템들, 가전 제품들, 저장 매체들, 컴퓨터 응용들과 같은 많은 다른 용도들, 표준들 및 시스템들에 이점을 제공하고 사용될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
잡음이 있는 통신 채널들을 통해 정보가 전송될 때 에러들을 제어하기 위하여 무선 또는 유선 통신 시스템들은 종종 순방향 에러 정정(forward error correction; FEC)에 의존한다. 이러한 시스템들에서는, 발송자(sender)가 에러 정정 코드들을 이용하여 전송될 정보를 인코딩(encoding)한다. 예시적인 에러 정정 코드들은 블록 코드(block code)들(즉, 고정된 사이즈 패킷들 상에서 동작하는 것들), 컨볼루션 코드(convolution code)들(즉, 임의 길이의 스트림들 상에서 동작할 수 있는 것들) 또는 연접 코드(concatenated code)들(즉, 블록 코드들과 컨볼루션 코드들을 결합한 것들)을 포함한다. 특정 블록 코드들은 고(high), 중(medium) 및 저(low) 밀도 패리티 검사(H/M/LDPC) 코드들과 같은 패리티 검사 매트릭스들(parity check matrices)로 표현될 수 있다. 리드-솔로몬(Reed-Solomon; RS) 코드들은 잘 알려진 블록 코드들의 예이다. 리드-솔로몬 코드들은 방송 시스템들(아래에서 더 설명되는 HD 라디오 시스템들을 포함)과 같은 많은 무선 또는 유선 통신 시스템들에 채용되고 있을 뿐만 아니라, 디스크 드라이브들, CD들, DVD들과 같은 가전 제품들 및 데이터 저장 시스템들에서도 채용되고 있다.
신뢰도 확산(belief propagation; BP) 알고리즘들에 기초한 것들과 같은 LDPC 코드들의 디코딩을 위한 많은 방법들이 존재하지만, 이러한 방법들은 RS 또는 BCH 코드들과 같은 MDPC 및 HDPC 코드들을 포함하는 보다 높은 패리티 검사 매트릭스 밀도들을 가진 코드들을 디코딩하기 위해 사용되는 경우 일반적으로 좋은 성능을 낼 수 없다. 따라서, 계산 복잡도(computational complexity)를 합리적으로 유지하면서 성능을 향상시키는 방식으로 블록 코드들(또는, 블록 코드들을 포함하는 연접 코드들)(특히, H/M/LDPC 코드들 또는 RS 코드들을 포함하는 패리티 검사 매트릭스들에 의해 표현될 수 있는 코드들)을 디코딩하기 위한 향상된 시스템들 및 방법들이 요구된다.
또한, 통신 시스템들 내 적합한 FEC 디코딩은 실제로 가능한 한 최선으로 통신 채널의 특정 속성들을 결정하는 능력을 필요로 한다. 예를 들어, 잡음 전력 추정(noise power estimation)과 채널 응답(channel response)(이들은 함께 채널 상태 정보(channel state information; CSI)로 명명됨)은 그들의 프로세싱 업무들에 의해 제안된 최대-가능 성능 이득들을 달성하기 위하여 에러 정정뿐 만 아니라 코히어런트 복조(coherent demodulation) 및 다이버시티 결합(diversity combining)과 같은 다른 프로세싱 기능들을 위해 종종 추정(estimate)(또는, 평가)되고 사용된다. CSI 추정은 다이버시티 결합 시스템들에서 또한 중요하다.
CSI 추정을 용이하게 하기 위해, 파일럿 심볼(pilot symbol)들이 일반적으로 데이터 심볼들의 스트림(stream)에 삽입된다. 이러한 파일럿 채널 추정은 잡음 효과들 또는 채널 다이내믹스(channel dynamic)들(즉, 채널 변화의 빠르기)을 최적으로 처리하지 않는 필터 길이들을 전형적으로 사용해 온 필터링 기술들에 의존한다. 따라서, 종래 필터 구조들이 특정 시나리오들에서는 적합할 수 있을 지라도, 이들은 상기 시스템이 채널 다이내믹스들의 넓은 범위 상에서 동작하는 것을 필요로 하는 경우에 최적이 아니어서 성능에 나쁜 영향을 미치게 된다. 이에, 부가 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise; AWGN) 및 페이딩 통신 채널(fading communication channel)들에서 향상된 디코딩 성능을 만들 수 있는 채널 추정 기술들을 향상시키는 것이 요구된다.
상술한 바와 같이, RS 코드들을 포함한 다양한 코드들을 디코딩하고, HD 라디오 리시버들과 같은 방송 시스템들(채널 추정을 향상시키는 것이 요구됨)뿐 만 아니라 가전 제품들 및 데이터 저장 시스템들을 포함하는 다양한 시스템들에서 사용될 수 있는 향상된 기술들이 필요하다. HD 라디오는 디지털 오디오 및 데이터의 송수신을 가능하게 하는 디지털 라디오 기술(오래된 아날로그 방송 전송 기술의 한계를 해결함)을 말한다.
현재 HD 라디오 시스템들은 직교 주파수 분할 다중(orthogonal frequency-division multiplexing; OFDM)으로 알려진 특정 유형의 멀티캐리어(multicarrier) 기술을 기초로 하고 있다. 아날로그 라디오 방송 신호들 및 디지털 라디오 신호들을 동일한 주파수 밴드에서 동시에 전송하는 하이브리드(hybrid) 방법은 인-밴드 온-채널(in-band on-channel; IBOC) 전송으로 명명된다. IBOC 전송은 방송 기기(broadcaster)들이 진폭 변조(amplitude modulation; AM) 또는 주파수 변조(frequency modulation; FM) 주파수 범위에서 그들의 존재하는 할당된 채널들 상에서 아날로그 신호와 디지털 신호 모두를 전송하는 것을 허용한다. 반면에, 미래의 올-디지털(all-digital) HD 라디오 시스템들(아직 배치되어 있지 않음)은 디지털 HD 라디오 신호만을 전송할 것으로 예상된다.
HD 라디오 시스템들은 시스템 제어 데이터 동기(system control data synchronization) 및 (어쩌면) 채널 추정의 목적으로 시스템 제어 데이터 시퀀스를 일반적으로 전송한다. 예를 들어, FM HD 라디오에서의 시스템 제어 데이터 시퀀스는 기준 서브캐리어(reference subcarrier)들로 일반적으로 명명되는 파일럿 톤(pilot tone)들 상에서 전송되는 동기 비트들, 제어 비트들 및 패리티 비트들로 구성된다. 차동 위상 편이 변조(differential phase-shift keying; DPSK) 변조된 파일럿 심볼들은 데이터 심볼들과 함께 OFDM 심볼 상으로 멀티플렉싱된다(multiplexed). 파일럿 심볼들이 전송되는 기준 서브캐리어들은 OFDM 스펙트럼 상에서 분산된다. 제어 및 상태 정보는 시스템 제어 데이터 시퀀스들을 형성하기 위해 수집되고, 기준 서브캐리어들 상에 전송된다. 포착(acquisition), 추적(tracking), 채널 추정 및 코히어런트 복조를 위한 시스템 제어 데이터 시퀀스의 사용은 미국등록특허 제6,549,544호에 설명되어 있다. 시스템 제어 데이터 시퀀스의 디코딩은 시스템 성능에 있어 중요하다. 패리티 비트들은 차동 인코딩에 기인한 각 변수 영역의 끝(end)에서 에러 확산을 방지하고 에러를 검출하기 위해 시스템 제어 데이터 시퀀스의 변수 영역(variable field)들로 삽입된다.
정보가 인접한 비트들 사이의 위상차(phase difference)로 들어오는 DPSK 변조된 파일럿 심볼들은 리시버에서 비-코히어런트하게(non-coherently) 디코딩된다. 시스템 제어 데이터 시퀀스 내 선택된 정보 비트들은 동일한 시스템 제어 데이터 시퀀스 내에서 반복될 수 있고, 그러한 반복된 비트들은 주파수 밴드에서의 위치들이 리시버에게 알려진 기준 서브캐리어들의 세트 상에서 전송된다. 그에 따라, 주파수 다이버시티가 리시버에서 디코딩 프로세스 동안에 활용될 수 있다.
현재 HD 라디오 리시버들에서, 기준 서브캐리어들 상에서 전달되는 모든 전송된 DPSK-변조된 시스템 제어 데이터 시퀀스들은 먼저 비-코히어런트하게 복조된 후, 모든 반복된 비트들의 최종 비트를 일괄적으로 결정하기 위해 상기 반복된 비트들에 다수결(majority voting)이 행해진다. 시스템 제어 데이터 시퀀스 내 반복된 비트들의 몇몇들이 수신될 때 손상될 수 있을 지라도, 다수결에 기초한 최종 비트 결정은 시스템 제어 데이터 시퀀스 내 반복된 비트들의 정정 디코딩(correct decoding)을 용이하게 한다. 이러한 프로세스는 일반적으로 다수결 결합으로 명명된다. 시스템 제어 데이터 시퀀스 내 몇몇 비트들의 반복에 더하여, 시스템 제어 데이터 시퀀스 내 비트들의 작은 세트는 패리티 비트에 의해 보호된다. 이 때, 패리티-커버드(parity-covered) 비트들의 세트 내 비트 에러들의 존재가 검출된다.
채널 추정에 대해 살펴보면, 패리티가 매치(match)되지 않는 경우, 패리티 영역은 신뢰할 수 없는 것으로 고려된다. 따라서, 상기 패리티 영역은 채널 응답(또는, 잡음 전력)을 추정하기 위해 사용될 수 없다. 이러한 경우, 불균일 인터폴레이션(non-uniform interpolation)이 적용될 수 있다.
또한, 기존의 HD 라디오 리시버들은 경-판정(hard-decision) 디코딩된 비트들을 만드는 방식으로 컨볼루션 코드들을 디코딩하기 위해 비터비 디코더(Viterbi decoder)들에 의존한다. 오디오 채널들을 위해, 이러한 경-판정 출력들은 에러 검출을 위한 종래의 순환 중복 검사(cyclic redundancy check; CRC) 디코더로 전달된 후 소스 오디오 디코더로 전달된다. 데이터 채널들을 위해, 경-판정 출력들은 에러 검출을 위한 종래의 CRC 디코더가 뒤따르는 대수적 RS 디코더(algebraic RS decoder)로 전달된다. 이 때, 경-판정 비트들이 만들어진다. 종래에는, 각 동작이 한번 수행되고 순차적인 방식으로 수행된다. 그러나, 비터비 디코더 바깥의 경-비트-판정(hard bit decision)들에 대한 대수적 RS 디코딩은 최적 상태에 못 미치는 성능을 야기시킨다. 또한, 이러한 접근은 잠재적 반복 디코딩 향상들을 이루어낼 수 없다.
앞선 설명으로부터, 통신 및 다른 시스템들에서 디코더들의 성능(보다 일반적으로, 채널 추정뿐 만 아니라 블록 코드들(또는, 블록 코드들을 포함하는 연접 코드들)을 디코딩하는 것)을 향상시킬 필요가 있다는 것은 명확하다. 게다가, (선호하게는) 기존 HD 라디오 전송 또는 기반 구조를 변형시키지 않고 디지털 라디오의 범위/커버리지를 확장하기 위해 AM 및 FM HD 라디오 리시버들의 디코딩 성능을 향상시키는 시스템들 및 방법들은 특히 필요하다.
본 발명의 일 목적은 RS 코드들 및 보다 고 밀도 패리티 검사 매트릭스들을 가진 다른 코드들에 적용될 때 특별한 이점들을 가지면서 BP 알고리즘들에 기반한 개선된 반복 디코딩 기술들을 통해 패리티 검사 매트릭스들에 의해 표현될 수 있는 블록 코드들(또는, 이러한 블록 코드들을 포함하는 연접 코드들)의 디코딩을 포함하는 FER 디코더들의 성능을 향상시키는 시스템들 및 방법들을 제공하는 것이다.
코드가 (N-K)xN 치수(dimension)의 패리티 검사 매트릭스에 의해 표현될 수 있는 시스템들 및 방법들에 따르면, N-K 희소 열(sparse column)들을 가진 하나 이상의 패리티 검사 매트릭스들이 생성될 수 있다. N-K 희소 열들까지는 열 당 1에 해당하는(equal to) 단일 엔트리(single entry)만을 포함할 수 있다. 여기서, P개의 패리티 검사 매트릭스들 각각의 희소 열들은 N-K+R 최소 신뢰 비트 로그-우도 비들 중에서 N-K 비트 로그-우도 비들의 서로 다른 서브세트들에 상응한다. 이 때, 단일 패리티 검사 매트릭스만이 사용된다면,
은 패리티 검사 매트릭스의 밀접 부분에서 R개의 최소 신뢰 비트들을 정의하는 변경 가능한(configurable) 정수이다. 채널 로그-우도 비(LLR)들은 희소 열들을 가진 P개의 패리티 검사 매트릭스들을 이용하여 디코딩되어 업데이트된 LLR들을 만들 수 있다. 이것은 반복(iteration)들의 원하는 개수에 도달할 때까지 또는 P개의 매트릭스들의 적어도 하나를 이용하는 디코딩인 유효한 코드워드(codeword)를 만들 때까지 소프트-입력 소프트-출력(soft-input soft-output; SISO) 메시지 패싱 디코딩을 이용하여 수행될 수 있다. 만약 유효한 코드워드가 만들어지지 않는다면, 업데이트된 LLR들의 시퀀스들의 대수적 디코딩에 적어도 부분적으로 기초하는 추가적인 디코딩이 수행될 수 있다.
SISO 메시지 패싱 디코딩 알고리즘은 신뢰도 확산 알고리즘들 또는 그들의 변형들에 기초할 수 있다. SISO 메시지 패싱 디코딩은 검사-변수 메시지들을 생성할 수 있고, 그들을 팩터(
)로 스케일링할 수 있다. 이 때, 
이고, 
과 
은 변수-투-검사 메시지들의 세트 내에서 2개의 가장 작은 절대 값들일 수 있다. 그 대신에 또는 그에 더하여, SISO 메시지 패싱 디코딩은 검사식 업데이트들의 단순 그리디 스케줄링을 포함할 수 있다. 이 때, 스케줄링 순서 결정을 위한 메트릭 값들(
)은 업데이트되지 않은 검사 노드들의 세트를 위해 계산될 수 있다. 
은 
로서 계산될 수 있고, 세트(
)는 벡터 순서화(ordering vector)를 얻기 위해 작아지는 순서로 소팅(sort)될 수 있다. 따라서, L개의 검사 노드 식들은 이 벡터에 따라 업데이트될 수 있고, 상응하는 검사-투-변수 메시지들이 계산되고 확산될 수 있다. 또한, 변수-투-검사 메시지들이 검사-투-변수 메시지들을 수신하는 모든 변수들을 위해 업데이트될 수 있고, 이러한 단계들은 상응하는 검사-투-변수 메시지들을 계산하고 확산시킴으로써 모든 검사 노드들이 업데이트될 때까지 반복될 수 있다. 메시지 패싱 업데이트들은 최소-합(min-sum), 합-곱(sum-product) 또는 다른 적절한 알고리즘을 이용하여 계산될 수 있다. SISO 메시지 패싱 디코딩 반복들의 과정 동안에, 하나 이상의 패리티 검사 매트릭스들이 업데이트된 비트 LLR들에 기초하여 업데이트될 수 있다.
특정 상황들에서, 변수-투-검사 메시지들은 2개의 연속적인 반복들에서 서로 다른 부호들을 가질 수 있다. 이것은 해당 노드를 위한 수렴이 아직 이루어지지 않았음을 시사한다. 몇몇 실시예들에서, 수렴되지 않은 변수-투-검사 메시지들은 변형되고, 그 결과, 아웃고잉 변수-투-검사 메시지가 서로 다른 부호들을 가진 2개의 비수렴된 연속적인 메시지들의 가중 평균과 동등할 수 있다. 가중 팩터(weighting factor)는 특정 코드에 의존할 수 있다. 또한, 전형적으로, 더 많은 가중치가 더 최근의 메시지에 주어진다.
또한, 최적 필터 길이, 적응형 판정-지향 채널 추정(adaptive decision-directed channel estimation) 및/또는 더 짧은 필터들을 이용한 반복적인 추정 수행을 이용함으로써 파일럿 채널 추정을 향상시키는 개선된 CSI 추정을 수행하는 시스템들 및 방법들이 제공된다. 예를 들어, 필터 길이들은 알려진 파일럿 심볼들 및 알려진 데이터 심볼들의 프랙션(fraction)를 이용하여 추정되는 채널 선택도(channel selectivity)에 기초하여 선택될 수 있다. 이러한 선택된 필터 길이들을 가지고, 채널 응답의 추정이 이용 가능한 파일럿 심볼들과 상대적으로 신뢰성이 있다고 고려되는 데이터 심볼들을 이용하여 수행될 수 있다. 신뢰성이 덜 있다고 고려될 수 있는 데이터 심볼들에 대해 말하자면, 채널 응답이 파일럿 심볼들로부터 얻어진 채널 추정의 추정된 값들과 신뢰성이 더 있는 데이터 심볼들을 이용한 인터폴레이션에 의해 추정될 수 있다. 채널 응답 추정들은 잡음 전력을 추정하고 및/또는 FEC 디코딩을 향상시키기 위해 사용될 수 있다. 또한, 다중 추정 및 FEC 디코딩 반복들이 수행될 수 있다. 이후 반복들에서, 하나 이상의 필터들의 길이는 감소될 수 있고, 향상된 FEC 디코딩을 이용하여 얻어진 데이터 심볼들의 프랙션은 증가할 수 있다.
신뢰성이 더 있는 데이터 심볼들의 프랙션을 선택하기 위한 예시적인 기준(exemplary criterion)은 제1 쓰레시홀드보다 큰 주어진 심볼 위치에서의 채널 응답 또는 제2 쓰레시홀드보다 큰 주어진 심볼 위치에서의 신호-대-잡음 비(signal to noise ratio)(또는, 신호-대-잡음-플러스-간섭 비(signal to noise plus interference ratio))에 기초할 수 있다. 여기서, 상기 쓰레시홀드들은 추정된 채널 선택도에 기초하여 결정될 수 있다.
나아가, OFDM을 이용하여 디지털 데이터를 인코딩하는 것들과 같은 멀티캐리어 시스템들에서 하이브리드 디지털 라디오 신호들을 포함하는 디지털 라디오 신호들을 디코딩하는 시스템들 및 방법들이 특별하게 제공된다. 이러한 시스템들 및 방법들은 예를 들어, 복수의 기준 서브캐리어들 상에서 전달된 반복되는 제어 데이터 비트들의 소프트-값들의 소프트-다이버시티 결합, 소프트-결합과 다중 심볼 검출을 일괄하여(collectively) 이용하는 기술들, 및/또는 패리티 검출 비트들을 이용하여 비트 에러들을 정정하는 기술들에 의존함으로써 HD 라디오 리시버들을 향상시킨다. 또한, 그들은 소프트-다이버시티 결합의 일부 및/또는 다중 심볼 검출과 소프트-다이버시티 결합의 일괄 이용의 일부로서 정정된 패리티 검출 비트들을 이용한다.
예를 들어, 하이브리드 디지털 라디오 OFDM 신호는 수신된 OFDM 신호로부터 얻어진 왜곡된 변조된 심볼들을 이용한 초기 CSI 추정을 수행하고, OFDM 신호의 라디오 프레임 내 전달된 하나 이상의 논리 채널들과 연계된 하나 이상의 컨볼루션 코드들의 SISO 디코딩을 이용하여 컨볼루션 코드 코딩된 비트들의 소프트 추정들을 생성하며, 소프트 컨볼루션 코드 코딩된 비트들 추정들의 적어도 몇몇을 이용함으로써 CSI 추정의 적어도 하나 이상의 추가적인 반복을 수행하고, 상기 적어도 하나 이상의 추가적인 CSI 반복에 의해 얻어진 향상된 CSI를 이용하여 논리 채널을 디코딩함으로써 디코딩될 수 있다. 디코딩이 향상될 수 있는 예시적인 논리 채널 정보는 프로그램 서비스 데이터(program service data; PSD) 프로토콜 데이터 유닛(PUD)들, 프라이머리 IBOC 데이터 서비스(Primary IBOC Data Service; PIDS) PDU들, 스테이션 정보 서비스(station information service; SIS) PDU들, 개선된 응용 서비스(advanced application service; AAS) PDU들, 메인 프로그램 서비스(main program service; PDU) 헤더들, 및/또는 오디오 패킷 데이터를 포함한다.
이러한 OFDM 멀티캐리어 시스템을 위한 CSI 추정은 상술한 기술들을 이용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 이러한 프로세서의 일부는 동일한 심볼 값을 전달하는 제어 데이터 시퀀스 심볼들의 소프트-다이버시티 결합에 의해 수행될 수 있는 기준 서브캐리어들 상에서 알려지지 않은 심볼들의 추정 및 상응하는 디코딩된 제어 데이터 시퀀스 비트들을 얻기 위한 소프트-다이버시티 결합된 심볼들의 차동 디코딩을 포함한다. 그 후, 제어 데이터 시퀀스 심볼들은 디코딩된 제어 데이터 시퀀스 비트들로부터 다시 만들어질 수 있다. 특정 실시예들에서, 제어 데이터 시퀀스 심볼들은 단일 패리티 검사 코드 비트들을 이용하여 향상된 디코딩된 제어 데이터 시퀀스로부터 다시 만들어질 수 있다. 여기서, 상기 패리티가 검사하지 않는 경우 가장 낮은 신뢰도 소프트-디코딩된 제어 데이터 시퀀스 비트가 플립(flip)된다. 그렇지 않으면, 어떠한 비트도 플립되지 않는다. 게다가, 채용된 컨볼루션 코드들의 SISO 리스트 Log-MAP 디코딩이 CSI 추정과 함께 여기서 채용될 수 있다.
상기 시스템들 및 방법들은 제어 데이터 시퀀스들을 보다 신뢰성 있게 디코딩하는 것을 도울 뿐만 아니라 기준 서브캐리어들을 채용하는 더 나은 CSI 추정을 용이하게 함으로써 HD 라디오 리시버 성능을 향상시킨다. 이것은 모든 HD 라디오 논리 채널들의 향상된 디코딩에 기여한다.
비터비 알고리즘을 사용하는 것을 대신한 컨볼루션 코드들의 SISO 디코딩은 반복적인 CSI 추정뿐만 아니라 적용 가능한 논리 채널들을 위한 외부(outer) RS 코드들의 소프트-디코딩을 용이하게 하기 위해 사용된다. 몇몇 실시예들에서, 소프트-출력들에 더하여, 가장 예상되는 시퀀스들의 리스트가 만들어진다. 이것은 리스트 SISO 디코딩으로 명명된다. 향상된 CSI 추정은 리스트 SISO 디코딩과 결합하여 가장 예상되는 시퀀스들의 후보 리스트의 더 나은 추정을 가능하게 함으로써 특히 유익한 결과를 낳는다.
더욱이, SISO RS 디코더는 컨볼루션 코드의 소프트 정보 비트들 출력들을 디코딩하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 리스트 SISO 디코딩은 그것이 디코딩 복잡도를 현저하게 줄일 수 있기 때문에 적용 가능한 논리 채널들을 위한 외부 RS 코드들의 디코딩과 결합하여 사용될 때 이점을 갖는다. 리스트 SISO 컨볼루션 디코딩은 대부분의 시간에서 리스트 상에 정정된 시퀀스를 생성할 것이고, 외부 SISO RS 디코딩은 케이스(case)들의 상대적으로 작은 프랙션에서만 요구될 것이다. 이러한 개선된 RS 디코딩 기술들은 또한 오디오 채널들(예를 들어, MPS PDU들)에 있는 헤더들뿐만 아니라 데이터 채널들의 더 나은 디코딩을 가능하게 하고, 그에 의해 HD 라디오 리시버들을 더 향상시킴으로써 HD 라디오 시스템 성능에 있어 향상을 가져온다. 앞서 설명한 향상들은 기존의 HD 라디오 시스템 기반 구조 또는 무선 인터페이스(air interface)의 변형 없이 디지털 라디오 리시버들의 범위/커버리지의 확장을 가져온다.
유선 전송 시스템들, 가전 제품들, 저장 매체들 및 컴퓨터 응용들뿐만 아니라 무선 전송 시스템들의 다른 분야들로의 적용 가능성을 포함하는 본 발명의 다른 이점들 및 특징들은 첨부된 도면들과 함께 고려되는 후술할 상세한 설명들로부터 명백해질 것이다. 그러나, 첨부된 도면들은 설명의 목적으로만 그려진 것일 뿐 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해지는 본 발명의 범위들을 정의하기 위해 그려진 것은 아님을 이해하여야 한다.
본 발명의 시스템들 및 방법들은 RS 코드들 및 보다 고 밀도 패리티 검사 매트릭스들을 가진 다른 코드들에 적용될 때 특별한 이점들을 가지면서 BP 알고리즘들에 기반한 개선된 반복 디코딩 기술들을 통해 패리티 검사 매트릭스들에 의해 표현될 수 있는 블록 코드들(또는, 이러한 블록 코드들을 포함하는 연접 코드들)의 디코딩을 포함하는 FER 디코더들의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 명세서에 병합되고 일부를 구성하는 첨부 도면들은 본 발명의 선호되는 실시예들 및 본 발명의 종래기술과의 관계를 도시한다. 또한, 첨부 도면들은 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 다양한 양상들의 이점들과 원리들을 설명하기 위해 제공된다.
도 1은 단일 FEC 인코더/디코더, 변조기/복조기 및 채널을 포함하는 트랜스미터 및 리시버의 간략화된 블록도이다.
도 2는 외부(outer) 및 내부(inner) FEC 인코더들/디코더들, 변조기/복조기 및 다른 관련된 트랜스미터 및 리시버 블록들을 포함하는 연접 FEC를 가진 트랜스미터 및 리시버의 간략화된 블록도이다.
도 3은 플러딩(flooding) BP 및 짧은 사이클을 나타내는 패리티 검사 매트릭스에 의해 정의된 선형 코드(linear code)의 간략화된 팩터 그래프(factor graph)이다.
도 4는 레지듀얼 BP(Residual BP; RBP) 알고리즘을 이용한 인폼드(informed) BP 스케줄링을 나타내는 패리티 검사 매트릭스에 의해 정의된 선형 코드의 간략화된 팩터 그래프이다.
도 5는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 단순 그리디(simple greedy) BP 디코딩을 나타내는 패리티 검사 매트릭스에 의해 정의된 선형 코드의 간략화된 팩터 그래프이다.
도 6은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 디코딩을 위한 실시예들(특히, 관련된 엘리먼트(element)들과 프로세스 단계들을 보여줌)을 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 다중 패리티 검사 매트릭스들, 단순 그리디 BP 및 Berlekamp-Massey(BM) 디코딩과 결합된 단순 그리디 BP를 이용하는 RS(255,239)의 성능을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 종래기술에서 알려진 방법들과 비교하여 본 발명의 특정 실시예들을 이용하는 RS(255,239)의 성능을 나타내는 도면이다.
도 9는 단일 캐리어 시스템들에서 파일럿 심볼들의 전형적인 배치들을 보여준다. 이 때, 도 9a는 파일럿 심볼들의 연속적인 스트림(또한, 파일럿 채널로 명명됨)을 나타내고, 도 9b는 파일럿 심볼들 및 데이터의 스트림 내 프리앰블(preamble)을 나타내며, 도 9c는 파일럿 심볼들 및 데이터의 스트림 내 미드앰블(midamble)을 나타내고, 도 9d는 인터리빙된(interleaved) 파일럿 심볼들을 나타내며, 도 9e는 파일럿 심볼들 및 데이터의 스트림 내 다중 파일럿 심볼 버스트(burst)들을 나타낸다.
도 10은 멀티캐리어 시스템들에서 파일럿 심볼들의 전형적인 배치들을 나타낸다. 이 때, 도 10a는 전용(dedicated) 파일럿 서브캐리어들의 배치를 나타내고, 도 10b는 인터리빙되고 엇갈린(staggered) 파일럿 심볼들의 배치를 나타낸다.
도 11은 페이딩 채널들에서 채널 응답 다이내믹스들을 나타낸다. 이 때, 도 11a는 느린 페이딩 채널에서의 응답 다이내믹스들을 나타내고, 도 11b는 적당하게 빠른(또는, 중간-속도) 페이딩 채널에서의 응답 다이내믹스들을 나타내며, 도 11c는 빠른 페이딩 채널에서의 응답 다이내믹스들을 나타낸다.
도 12는 채널 추정 상의 잡음 효과뿐만 아니라 필터 길이들과 채널 다이내믹스들 사이의 미스매치(mismatch)를 고려하여 특정 실시예들에서 최적 필터 길이들을 어떻게 결정하는지에 대한 개념적인 구현(conceptual realization)을 나타낸다.
도 13은 소음 플러스 간섭 프로파일(noise plus interference profile)들의 예들을 나타낸다. 이 때, 멀티캐리어 시스템들에서 도 13a는 시간 상의 상기 프로파일을 나타내고, 도 13b는 주파수 상의 상기 프로파일을 나타낸다.
도 14는 특정 실시예들에 따른 판정-지향 채널 추정(decision-directed channel estimation) 및 파일럿의 혼합 상에서 신호-대-신호 비(signal to signal ratio; SNR)의 영향(impact)들을 나타낸다. 이 때, 도 14a는 느린 페이딩 채널들(즉, 더 긴 필터 길이들)에서 시간 상의 채널 응답을 나타내고, 도 14b는 빠른 페이딩 채널들(즉, 더 짧은 필터 길이들)에서 시간 상의 채널 응답을 나타내며, 도 14c는 더 높은 쓰레시홀드(threshold)를 가진 주파수 상의 채널 응답을 나타내고, 도 14d는 더 낮은 쓰레시홀드를 가진 주파수 상의 채널 응답을 나타낸다.
도 15는 CSI 추정을 위한 초기 알고리즘의 순서도를 보여준다.
도 16은 합동(joint), 반복 CSI 추정 및 SISO 디코딩을 위한 블록도를 보여준다.
도 17은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 2개의 다이버시티 채널들의 예를 위한 시변 신호-대-잡음-플러스-간섭 비(time-varying signal to noise plus interference ratio; SNIRs)들을 나타낸다.
도 18은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 연접 FEC를 가진 트랜스미터 및 리시버(내부 및 외부 FEC 디코더들 사이의 가능한 반복 구조 및 개선된 CSI 추정과 내부 FEC 디코더 사이의 가능한 반복 구조뿐만 아니라, 외부 및 내부 FEC 인코더들/디코더들, 외부 및 내부 인터리버(interleaver)들/디-인터리버(de-interleaver)들, 심볼 맵퍼(mapper)/디-맵퍼(de-mapper), 채널, 개선된 CSI 추정을 포함함)의 블록도이다.
도 19는 M 레벨들을 가진 일반적인 멀티-레벨(multi-level) 코드의 인코딩(심볼 맵퍼뿐만 아니라 각 레벨을 위한 인터리버들, 개별적인 FEC 인코더들 및 정보의 구획(partitioning)을 포함함)의 블록도이다.
도 20은 멀티-스테이지(multi-stage) 디코딩을 이용하는 M 레벨들을 가진 일반적인 멀티-레벨 코드의 디코딩(더 높은 레벨 FEC 디코더들에서 더 낮은 레벨 디-맵퍼들까지의 가능한 반복 구조뿐만 아니라 각 레벨을 위한 디-인터리버들, FEC 디코더들, 개별적인 디-맵퍼들 및 더 낮은 레벨 FEC 디코더들에서 더 높은 레벨 디-맵퍼들까지의 인터리버들을 통한 디코딩된 정보의 전송을 포함함)의 블록도이다.
도 21은 16-직교 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation; QAM) 계층 변조 스킴(여기서, 베이스(base) 층과 인헨스먼트(enhancement) 층 모두는 직교 위상 편이 변조(Quadrature Phase Shift Keying; QPSK) 변조를 이용하여 인코딩되어 베이스 층 비트들이 인헨스먼트 층 비트들보다 더 큰 유클리드 거리(Euclidean distance)를 가짐)을 보여준다.
도 22는 8-위상 편이 변조(Phase Shift Keying; PSK) 계층 변조 스킴(여기서, 2개의 베이스 층 비트들이 QPSK 인코딩되고, 인헨스먼트 층은 1비트임)을 보여준다(나아가, 인헨스먼트 층 비트들보다 베이스 층 비트들을 위한 더 넓은 유클리드 거리를 보여줌).
도 23은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 연접 FEC 및 계층 변조를 가진 트랜스미터 및 리시버(베이스 층과 인헨스먼트 층 모두를 위한 개선된 CSI 추정과 내부 FEC 디코더 사이의 가능한 반복 구조 및 내부 및 외부 FEC 디코더들 사이의 가능한 반복 구조뿐만 아니라, 베이스 층과 인헨스먼트 층 모두를 위한 외부 인터리버/디-인터리버와 외부 및 내부 FEC 인코더들/디코더들, 내부 인터리버/디-인터리버, 계층 심볼 맵퍼/디-맵퍼, 채널, 개선된 CSI 추정을 포함함)의 블록도이다.
도 24a는 시간 도메인(time domain)에서 복수의 정보 시퀀스들을 단일 스트림으로 멀티플렉싱하는 HD 라디오 트랜스미터의 기능(functionality)을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 24b는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 HD 라디오 리시버의 기능성을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 25는 시간 도메인에서 복수의 이진(binary) 시퀀스들을 단일 스트림으로 멀티플렉싱하는 HD 라디오 트랜스미터의 기능을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 26은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 HD 라디오 리시버의 기능을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 27은 기준 및 데이터 서브캐리어들의 멀티플렉싱/디멀티플렉싱을 보여주는 FM HD 라디오 OFDM 시스템의 블록도이다.
도 28은 FM HD 라디오 시스템들에서 제어 데이터 시퀀스 영역들을 나타낸다.
도 29는 FM HD 라디오 시스템들에서 시간-주파수 평면(time-frequency plane)에서의 데이터 서브캐리어들 및 (시스템 제어 데이터 시퀀스를 전달하는) 기준 서브캐리어들의 개념적인 표현이다.
도 30은 종래의 리시버들에서 다수결 및 경-판정들로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 31은 본 발명의 특정 실시예들에서 소프트-다이버시티 결합(soft diversity combining)으로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 32는 소프트-다이버시티 및 다중 DPSK 심볼 간격(interval) 검출로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 33은 패리티 비트 정정으로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 34는 2 KPH(시간 당 킬로미터(kilometer per hour))의 이동 속도를 가진 URBAN-SLOW(USLOW로 약칭) 멀티-경로(multi-path) 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된(computer-simulated) 비트 에러 비율(bit error rate; BER)들을 나타낸다.
도 35는 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예와 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된 프레임 에러 비율(frame error rate; FER)들을 나타낸다.
도 36은 URBAN-FAST(UFAST로 약칭) 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된 BER들을 나타낸다.
도 37은 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 38은 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들의 주파수 도메인에서 OFDM 신호의 주파수 파티션(partition)들을 포함하는 단일 구조를 나타낸다.
도 39는 HD 라디오 시스템에서 PDU들의 간략화된 구조들을 나타낸다. 이 때, 도 39a는 논리 채널(logical channel) P1 상의 PDU 헤더(header), 복수의 오디오 패킷들 및 PSD를 나타내는 MPS PDU의 간략화된 구조이고, 도 39b는 논리 채널 PIDS 상의 SIS PDU의 간략화된 구조이며, 도 39c는 논리 채널 P3 상의 AAS PDU의 간략화된 구조이다.
도 40은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 MPS PDU 헤더를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 41은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 PSD를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 42는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 오디오 패킷을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 43은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 SIS PDU를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 44는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 AAS PDU를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 45는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 리스트(list) Log-MAP 디코더의 출력에서 리스트 시퀀스들 및 LLR들을 바이트(byte) 디-인터리빙하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 46은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 MPS, SIS 및 AAS PDU들의 반복 디코딩을 나타내는 도면이다.
도 47은 호스트 FM 간섭이 있고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 48은 호스트 FM 간섭이 있고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 멀티-경로 페이딩 채널에서 기준 서브캐리어들로부터 추정된 CSI를 가진 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 49는 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 2 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 50은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 60 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 51은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 100 KPH의 3광(3-ray)(3RAYS로 축약) 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 52은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 60 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다. 이 때, 도 50 및 다른 도면들에서의 10 dB과는 대조적으로, 디지털 신호 레벨이 2010년 FCC Order에 따른 오리지널 HD 라디오 표준에 의해 허용된 레벨에 대하여 6 dB만큼 부스팅되어(boosted) 있다.
도 53은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 프로그램 PSD PDU들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 54는 호스트 FM 간섭이 있고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 메인 프로그램 서비스 MPS PDU 헤더들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 55는 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 메인 프로그램 서비스 MPS PDU 헤더들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 56은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 3RAYS 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 PIDS 프레임들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 57은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 60 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 P3 AAS 데이터의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 1은 단일 FEC 인코더/디코더, 변조기/복조기 및 채널을 포함하는 트랜스미터 및 리시버의 간략화된 블록도이다.
도 2는 외부(outer) 및 내부(inner) FEC 인코더들/디코더들, 변조기/복조기 및 다른 관련된 트랜스미터 및 리시버 블록들을 포함하는 연접 FEC를 가진 트랜스미터 및 리시버의 간략화된 블록도이다.
도 3은 플러딩(flooding) BP 및 짧은 사이클을 나타내는 패리티 검사 매트릭스에 의해 정의된 선형 코드(linear code)의 간략화된 팩터 그래프(factor graph)이다.
도 4는 레지듀얼 BP(Residual BP; RBP) 알고리즘을 이용한 인폼드(informed) BP 스케줄링을 나타내는 패리티 검사 매트릭스에 의해 정의된 선형 코드의 간략화된 팩터 그래프이다.
도 5는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 단순 그리디(simple greedy) BP 디코딩을 나타내는 패리티 검사 매트릭스에 의해 정의된 선형 코드의 간략화된 팩터 그래프이다.
도 6은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 디코딩을 위한 실시예들(특히, 관련된 엘리먼트(element)들과 프로세스 단계들을 보여줌)을 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 다중 패리티 검사 매트릭스들, 단순 그리디 BP 및 Berlekamp-Massey(BM) 디코딩과 결합된 단순 그리디 BP를 이용하는 RS(255,239)의 성능을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 종래기술에서 알려진 방법들과 비교하여 본 발명의 특정 실시예들을 이용하는 RS(255,239)의 성능을 나타내는 도면이다.
도 9는 단일 캐리어 시스템들에서 파일럿 심볼들의 전형적인 배치들을 보여준다. 이 때, 도 9a는 파일럿 심볼들의 연속적인 스트림(또한, 파일럿 채널로 명명됨)을 나타내고, 도 9b는 파일럿 심볼들 및 데이터의 스트림 내 프리앰블(preamble)을 나타내며, 도 9c는 파일럿 심볼들 및 데이터의 스트림 내 미드앰블(midamble)을 나타내고, 도 9d는 인터리빙된(interleaved) 파일럿 심볼들을 나타내며, 도 9e는 파일럿 심볼들 및 데이터의 스트림 내 다중 파일럿 심볼 버스트(burst)들을 나타낸다.
도 10은 멀티캐리어 시스템들에서 파일럿 심볼들의 전형적인 배치들을 나타낸다. 이 때, 도 10a는 전용(dedicated) 파일럿 서브캐리어들의 배치를 나타내고, 도 10b는 인터리빙되고 엇갈린(staggered) 파일럿 심볼들의 배치를 나타낸다.
도 11은 페이딩 채널들에서 채널 응답 다이내믹스들을 나타낸다. 이 때, 도 11a는 느린 페이딩 채널에서의 응답 다이내믹스들을 나타내고, 도 11b는 적당하게 빠른(또는, 중간-속도) 페이딩 채널에서의 응답 다이내믹스들을 나타내며, 도 11c는 빠른 페이딩 채널에서의 응답 다이내믹스들을 나타낸다.
도 12는 채널 추정 상의 잡음 효과뿐만 아니라 필터 길이들과 채널 다이내믹스들 사이의 미스매치(mismatch)를 고려하여 특정 실시예들에서 최적 필터 길이들을 어떻게 결정하는지에 대한 개념적인 구현(conceptual realization)을 나타낸다.
도 13은 소음 플러스 간섭 프로파일(noise plus interference profile)들의 예들을 나타낸다. 이 때, 멀티캐리어 시스템들에서 도 13a는 시간 상의 상기 프로파일을 나타내고, 도 13b는 주파수 상의 상기 프로파일을 나타낸다.
도 14는 특정 실시예들에 따른 판정-지향 채널 추정(decision-directed channel estimation) 및 파일럿의 혼합 상에서 신호-대-신호 비(signal to signal ratio; SNR)의 영향(impact)들을 나타낸다. 이 때, 도 14a는 느린 페이딩 채널들(즉, 더 긴 필터 길이들)에서 시간 상의 채널 응답을 나타내고, 도 14b는 빠른 페이딩 채널들(즉, 더 짧은 필터 길이들)에서 시간 상의 채널 응답을 나타내며, 도 14c는 더 높은 쓰레시홀드(threshold)를 가진 주파수 상의 채널 응답을 나타내고, 도 14d는 더 낮은 쓰레시홀드를 가진 주파수 상의 채널 응답을 나타낸다.
도 15는 CSI 추정을 위한 초기 알고리즘의 순서도를 보여준다.
도 16은 합동(joint), 반복 CSI 추정 및 SISO 디코딩을 위한 블록도를 보여준다.
도 17은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 2개의 다이버시티 채널들의 예를 위한 시변 신호-대-잡음-플러스-간섭 비(time-varying signal to noise plus interference ratio; SNIRs)들을 나타낸다.
도 18은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 연접 FEC를 가진 트랜스미터 및 리시버(내부 및 외부 FEC 디코더들 사이의 가능한 반복 구조 및 개선된 CSI 추정과 내부 FEC 디코더 사이의 가능한 반복 구조뿐만 아니라, 외부 및 내부 FEC 인코더들/디코더들, 외부 및 내부 인터리버(interleaver)들/디-인터리버(de-interleaver)들, 심볼 맵퍼(mapper)/디-맵퍼(de-mapper), 채널, 개선된 CSI 추정을 포함함)의 블록도이다.
도 19는 M 레벨들을 가진 일반적인 멀티-레벨(multi-level) 코드의 인코딩(심볼 맵퍼뿐만 아니라 각 레벨을 위한 인터리버들, 개별적인 FEC 인코더들 및 정보의 구획(partitioning)을 포함함)의 블록도이다.
도 20은 멀티-스테이지(multi-stage) 디코딩을 이용하는 M 레벨들을 가진 일반적인 멀티-레벨 코드의 디코딩(더 높은 레벨 FEC 디코더들에서 더 낮은 레벨 디-맵퍼들까지의 가능한 반복 구조뿐만 아니라 각 레벨을 위한 디-인터리버들, FEC 디코더들, 개별적인 디-맵퍼들 및 더 낮은 레벨 FEC 디코더들에서 더 높은 레벨 디-맵퍼들까지의 인터리버들을 통한 디코딩된 정보의 전송을 포함함)의 블록도이다.
도 21은 16-직교 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation; QAM) 계층 변조 스킴(여기서, 베이스(base) 층과 인헨스먼트(enhancement) 층 모두는 직교 위상 편이 변조(Quadrature Phase Shift Keying; QPSK) 변조를 이용하여 인코딩되어 베이스 층 비트들이 인헨스먼트 층 비트들보다 더 큰 유클리드 거리(Euclidean distance)를 가짐)을 보여준다.
도 22는 8-위상 편이 변조(Phase Shift Keying; PSK) 계층 변조 스킴(여기서, 2개의 베이스 층 비트들이 QPSK 인코딩되고, 인헨스먼트 층은 1비트임)을 보여준다(나아가, 인헨스먼트 층 비트들보다 베이스 층 비트들을 위한 더 넓은 유클리드 거리를 보여줌).
도 23은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 연접 FEC 및 계층 변조를 가진 트랜스미터 및 리시버(베이스 층과 인헨스먼트 층 모두를 위한 개선된 CSI 추정과 내부 FEC 디코더 사이의 가능한 반복 구조 및 내부 및 외부 FEC 디코더들 사이의 가능한 반복 구조뿐만 아니라, 베이스 층과 인헨스먼트 층 모두를 위한 외부 인터리버/디-인터리버와 외부 및 내부 FEC 인코더들/디코더들, 내부 인터리버/디-인터리버, 계층 심볼 맵퍼/디-맵퍼, 채널, 개선된 CSI 추정을 포함함)의 블록도이다.
도 24a는 시간 도메인(time domain)에서 복수의 정보 시퀀스들을 단일 스트림으로 멀티플렉싱하는 HD 라디오 트랜스미터의 기능(functionality)을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 24b는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 HD 라디오 리시버의 기능성을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 25는 시간 도메인에서 복수의 이진(binary) 시퀀스들을 단일 스트림으로 멀티플렉싱하는 HD 라디오 트랜스미터의 기능을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 26은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 HD 라디오 리시버의 기능을 나타내는 간략화된 블록도이다.
도 27은 기준 및 데이터 서브캐리어들의 멀티플렉싱/디멀티플렉싱을 보여주는 FM HD 라디오 OFDM 시스템의 블록도이다.
도 28은 FM HD 라디오 시스템들에서 제어 데이터 시퀀스 영역들을 나타낸다.
도 29는 FM HD 라디오 시스템들에서 시간-주파수 평면(time-frequency plane)에서의 데이터 서브캐리어들 및 (시스템 제어 데이터 시퀀스를 전달하는) 기준 서브캐리어들의 개념적인 표현이다.
도 30은 종래의 리시버들에서 다수결 및 경-판정들로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 31은 본 발명의 특정 실시예들에서 소프트-다이버시티 결합(soft diversity combining)으로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 32는 소프트-다이버시티 및 다중 DPSK 심볼 간격(interval) 검출로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 33은 패리티 비트 정정으로 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 34는 2 KPH(시간 당 킬로미터(kilometer per hour))의 이동 속도를 가진 URBAN-SLOW(USLOW로 약칭) 멀티-경로(multi-path) 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된(computer-simulated) 비트 에러 비율(bit error rate; BER)들을 나타낸다.
도 35는 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예와 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된 프레임 에러 비율(frame error rate; FER)들을 나타낸다.
도 36은 URBAN-FAST(UFAST로 약칭) 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된 BER들을 나타낸다.
도 37은 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 비교하여 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 제어 데이터 시퀀스의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 38은 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들의 주파수 도메인에서 OFDM 신호의 주파수 파티션(partition)들을 포함하는 단일 구조를 나타낸다.
도 39는 HD 라디오 시스템에서 PDU들의 간략화된 구조들을 나타낸다. 이 때, 도 39a는 논리 채널(logical channel) P1 상의 PDU 헤더(header), 복수의 오디오 패킷들 및 PSD를 나타내는 MPS PDU의 간략화된 구조이고, 도 39b는 논리 채널 PIDS 상의 SIS PDU의 간략화된 구조이며, 도 39c는 논리 채널 P3 상의 AAS PDU의 간략화된 구조이다.
도 40은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 MPS PDU 헤더를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 41은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 PSD를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 42는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 오디오 패킷을 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 43은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 SIS PDU를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 44는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 AAS PDU를 디코딩하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 45는 본 발명의 특정 실시예들에 따른 리스트(list) Log-MAP 디코더의 출력에서 리스트 시퀀스들 및 LLR들을 바이트(byte) 디-인터리빙하는 프로세싱을 나타내는 순서도이다.
도 46은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 MPS, SIS 및 AAS PDU들의 반복 디코딩을 나타내는 도면이다.
도 47은 호스트 FM 간섭이 있고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 48은 호스트 FM 간섭이 있고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 멀티-경로 페이딩 채널에서 기준 서브캐리어들로부터 추정된 CSI를 가진 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 49는 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 2 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 50은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 60 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 51은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 100 KPH의 3광(3-ray)(3RAYS로 축약) 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 52은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 60 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 멀티-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 오디오 패킷들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다. 이 때, 도 50 및 다른 도면들에서의 10 dB과는 대조적으로, 디지털 신호 레벨이 2010년 FCC Order에 따른 오리지널 HD 라디오 표준에 의해 허용된 레벨에 대하여 6 dB만큼 부스팅되어(boosted) 있다.
도 53은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 프로그램 PSD PDU들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 54는 호스트 FM 간섭이 있고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 메인 프로그램 서비스 MPS PDU 헤더들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 55는 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 2 KPH의 이동 속도를 가진 USLOW 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 메인 프로그램 서비스 MPS PDU 헤더들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 56은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 3RAYS 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 PIDS 프레임들의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
도 57은 호스트 FM에 첫 번째 인접 FM 간섭이 더해지고 60 KPH의 이동 속도를 가진 UFAST 다중-경로 페이딩 채널에서 본 발명의 특정 실시예들과 종래기술에서의 FM HD 라디오 리시버들의 P3 AAS 데이터의 컴퓨터-시뮬레이션된 FER들을 나타낸다.
특정 실시예들은 통신 시스템들을 위한 개선된 반복 채널 상태 정보 추정 및 다중 연접 코드들의 개선된 반복 디코딩을 위한 시스템들 및 방법들을 나타낸다. 본 섹션에서 많은 실시예들이 전기 통신(telecommunications) 시스템들을 배경으로 설명(일부는 HD 라디오 리시버들에 포커스됨)되지만, 본 섹션의 다양한 부분들에서 더욱 상세하게 설명될 바와 같이, 본 발명의 다양한 양상들이 많은 무선 또는 유선 방송 및 전송 시스템들, 가전 제품들, 저장 매체들, 컴퓨터 응용들과 같은 많은 다른 용도들, 표준들 및 시스템들에 이점을 제공하고 사용될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 섹션은 4개의 중요한 서브섹션들로 편성된다. 서브섹션들 각각은 디코딩 및 채널 추정의 개선들에 관한 서로 다른 양상들과 관련된다. 또한, 서브섹션들은 모두 HD 라디오 통신 시스템들(구체적으로, 기존의 표준들을 이용하는 이러한 시스템들 내의 리시버들과 디코더들) 및 줄곧 언급되는 다른 시스템들에 적용될 수 있다. 첫 번째 서브섹션은 다중 연접 코드들의 향상된 디코딩에 포커스를 맞춘다. 첫 번째 서브섹션은 블록 코드들 및 특히 고, 중 및 저 밀도 패리티 검사 코드들과 같은 특정 패리티 검사 코드들을 사용하는 에러 정정 기술들을 설명한다. 두 번째 서브섹션은 에러 정정 및 디코딩을 향상시키기 위해 부분적으로 사용될 수 있는 향상된 CSI 추정 기술들에 포커스를 맞춘다. 세 번째 서브섹션은 추가적인 양상들뿐만 아니라 디코딩을 향상시키기 위한 세 번째 서브섹션의 초반에 언급된 다양한 연접 코딩 시스템들 및 표준들에 대한 디코딩 및 CSI 추정 기술들의 적용 가능성을 설명한다. 마지막으로, 네 번째 서브섹션은 FM HD 라디오에서 논리 채널 데이터 및 시스템 제어 데이터 시퀀스들을 포함하는 반복적인 디코딩 HD 라디오 신호들을 위한 특정 실시예들을 설명한다.
I. 고/중/저 밀도 패리티 검사 코드들의 개선된 디코딩
본 서브섹션은 패리티 검사 매트릭스들에 의해 표현될 수 있는 코드들뿐만 아니라 고, 중 및 저 밀도 패리티 검사(H/M/LDPC) 코드들의 디코딩을 위한 기술들을 설명한다. 구체적으로, 여기서 설명되는 본 발명의 일 양상은 신뢰도 확산(BP) 알고리즘들에 기초한 반복적인 소프트-디코딩(iterative soft decoding) 기술들과 관련되어 있다. 제안된 시스템들 및 방법들은 컴포넌트 코드들 중 하나가 H/M/LDPC 코드인 연접 코드들 또는 스탠드얼론(standalone) H/M/LDPC 코드들의 디코딩을 위해 사용될 수 있다. 이러한 기술들은 리드-솔로몬(RS) 코드들에 적용될 때 설명된 특정 이점들을 갖는 적정한(affordable) 계산 복잡도의 향상된 성능을 제공한다. 이러한 양상들 및 특정 상응하는 실시예들은 H/M/LDPC 코드들이 채용된 시나리오에서 뿐만 아니라 무선 및 와이어라인(wireline) 통신들에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 이러한 양상들은 다른 무선 시스템들(이동 전화, 무선 LAN, 마이크로웨이브(microwave) 또는 위성(satellite) 링크, 방송, 메쉬(mesh) 또는 애드-혹(ad-hoc) 네트워크, 적외선(infrared), 수중 음향(underwater acoustic) 등), 와이어라인 시스템들(동축 케이블(coaxial cable), 구리 배선(copper wires), 광 섬유(fiber optic) 등) 또는 심지어 저장 매체들(디스크, 드라이브, 자기 테이프 등)뿐만 아니라 HD 라디오 시스템들에 적용될 수 있다.
본 발명의 특정 실시예들에서, 적응형 정규화(adaptive normalized) 최소합 알고리즘(min-sum algorithm; MSA)이 MSA 성능을 향상시키기 위해 적용된다. 신규 적응형 정규화 스케일링 팩터가 가급적 MSA에 맞게 만들어진다. 몇몇 실시예들에서, 메시지들을 검사하기 위한 비수렴된(non-converged) 변수의 가중 평균법(weighted averaging)이 채용된다. 연속적인 반복들에서 서로 다른 부호들을 가진 노드 메시지(node message)들을 검사하기 위한 변수를 위해, 메시지들의 가중 평균은 몇몇 코드들에서 유리하다. 일 실시예에서, 단순 그리디 BP 스케줄링은 예를 들어, 인폼드 BP 스케줄링에서처럼 매 반복마다 모든 레지듀얼 값(residual value)들을 계산하는 것 없이 특정한 유리한 순서의 검사식(check equation)들의 디코딩을 수행하기 위해 채용된다. 이것은 패리티 검사 매트릭스의 밀집한 부분에 상응하는 위치들에서 에러들을 가질 확률이 낮은 검사식들을 먼저 업데이트하는 개념에 기초한다. 상기 방법의 간단함은 각 검사 노드/식을 위해 오직 하나의 스케줄링 메트릭(metric) 값이 아웃고잉 메시지(outgoing message)들에만 기초하여 가급적 계산되고 할당된다는 사실에 기인한다. 이러한 값들에 기초하여, 검사식들을 업데이트하는 순서가 얻어진다. 다른 실시예에서, 대안적인 단순 그리디 BP 알고리즘이 사용된다. 여기서는, 초반에 모든 검사식들의 메트릭 값들을 정리(order)하는 대신에, 최대값을 가진 검사식만이 가급적 결정되고 업데이트된다. 이후, 모든 검사식들의 메트릭 값들이 재평가되고, 다시 최대 메트릭 값을 가진 다음 검사식이 결정되고 업데이트된다. 이러한 프로세스는 모든 검사 노드들/식들이 가급적 업데이트될 때까지 반복될 수 있다. 일 실시예에서, 다중 패리티 검사 매트릭스들을 이용하는 향상된 베스트 그래프(best graph) BP 디코딩이 소개된다. 이 방법은 단일 매트릭스에 비해 더 많은 에러들을 검출(capture)하고 정정하기 위해 서로 다른 희소 및 밀집 부분들을 갖는 다중 패리티 검사 매트릭스들을 이용한다. 이 방법은 각 매트릭스를 위해 BP 반복들을 수행하기 위하여 단순 그리디 BP 알고리즘을 채용한다. 반복들의 끝에서, 대수적 디코딩에 적어도 부분적으로 기초한 최종 디코딩이 비수렴된 매트릭스들의 LLR들에 수행된다. 다른 실시예들에서, 다중 패리티 검사 매트릭스들을 이용하는 향상된 베스트 그래프 BP 디코딩에서는, 단순 그리디 BP 알고리즘 대신에, 인폼드 BP 스케줄링(RBP, 노드-와이즈 스케줄링(Node-Wise Scheduling; NWS) 등)뿐만 아니라 플러딩 BP(합-곱 알고리즘(sum-product algorithm; SPA), MSA, 정규화된 MSA 등)와 같은 다른 BP 디코딩 방법들 어느 하나가 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 비수렴된 매트릭스들의 LLR들에 적용되는 최종 디코더는 에러 및 삭제(erasure) 디코딩을 이용하여 향상될 수 있다. 서로 다른 매트릭스들의 업데이트된 LLR 벡터들 사이의 부호 불일치 위치(sign disagreement position)들이 실제로 비트 에러들일 가능성이 높다는 것을 고려할 때, 다른 실시예에서, 불일치 위치들은 에러 확산(error propagation)을 피하기 위해 매트릭스들의 희소 부분들로 밀려 들어간다. 일 실시예에서, 다중 패리티 검사 매트릭스들을 이용하는 향상된 베스트 그래프 BP 디코딩과 불일치 위치들을 가진 대안의 조합이 채용된다. 먼저, 원래의 제안된 디코더가 적용된다. 만약 실패하면, 불일치 위치들을 가진 상기 대안이 적용된다. 마지막 실시예에서, 제안된 방법들이 고 밀도 이진 이미지 패리티 검사 매트릭스들로 특징지어진 RS 코드들을 디코딩하기 위해 사용되고 설명된다.
고, 중 및 저 밀도 패리티 검사(H/M/LDPC) 코드들의 디코딩을 위한 해당 기술 분야의 많은 기존의 방법들은 BP에 기초한다. 패리티 검사 매트릭스에 의해 표현되는 코드들의 디코딩을 설명하기 위해, 도 1에 도시된 시스템 모델을 먼저 고려하기로 한다. 그것은 순방향 에러 정정(FEC) 인코더(101) 및 디코더(105), 심볼 맵퍼/디-맵퍼(102, 104) 및 통신 채널(103)을 포함하는 통신 시스템의 간략화된 블록도를 보여준다. 앞서 참조된 바와 같이, 통신 채널은 무선 또는 와이어라인 채널, 저장 매체들, 또는 H/M/LDPC 코드들이 채용되는 다른 예일 수 있다. 본 도면에서, (n,k) 선형 블록 코드(101)를 이용하는 채널 인코딩은 코딩된 비트들(심볼들)을 변조 심볼(modulcation symbol)들(109)로 맵핑하기 위해 k개의 정보 비트들(심볼들)(107)을 심볼 맵퍼(102)가 따르는 n개의 코딩된 비트들(심볼들)(108)로 변환함으로써 수행된다. 변조 심볼들은 확산 채널(103)을 통과하고, 리시버에서 잡음 변조 심볼(noisy modulation symbol)들(110)이 수신된다. 심볼 디-맵핑(104)은 잡음 변조 심볼들을 그들의 LLR들(111)뿐만 아니라 코딩된 비트들(심볼들)로 변환한다. 이후, BP 디코딩(105)에 기초한 소프트 채널 디코더가 소프트 LLR들(111)을 n개의 디코딩된 비트들(심볼들)(112)로 디코딩하기 위해 사용된다. 마지막으로, k개의 정보 비트들(심볼들)(113)이 106에서 추출된다. 채널 디코더(105)로의 소프트-입력들은 채널 LLR들 또는 다른 동등한 매트릭스들에 기초할 수 있다. 단순화를 위해 도 1에는 도시되지 않았지만, 상기 시스템은 또한 소스 인코더/디코더, 인터리버/디-인터리버, 프로토콜 스택(protocol stack)의 다른 층들, 에러 검출 인코더/디코더, 라디오 주파수 프론트-엔드(front-end) 회로, 필터들, 증폭기들 및 하나 이상의 안테나들, 시스템 클럭 및 로컬 오실레이터들과 같은 다른 블록들을 포함할 수 있다. 상기 리시버는 또한 캐리어 위상(carrier phase) 및 주파수 회복(frequency recovery), 진폭/전력 추정, 타이밍 동기 등을 위한 추가적인 블록들을 포함할 수 있다. 모든 이러한 추가적인 블록들/엘리먼트들은 그들이 해당 기술 분야에서 알려진 것처럼 또는 다른 실시예들에 나타난 바와 같이 구현될 수 있다.
다른 시나리오에서, 연접 스킴(concatenated scheme)은 도 2에 도시되어 있다. 내부 FEC 코드(205)는 컨볼루션 코드, 터보 코드, LDPC 코드 또는 다른 블록 코드일 수 있다. 내부 FEC 코드 대신에 또는 내부 FEC 코드에 더하여, 멀티유저 채널(multiuser channel), MIMO 디-맵퍼/검출기 및 유사한 것들을 나타내는 다른 유한 상태 머신(finite state machine)이 있을 수 있다. 상기 시스템은 또한 도 1과 관련하여 상술한 바와 같이 해당 기술 분야에서 알려진 다른 블록들을 포함할 수 있다. 외부 FEC 코드(202)는 BCH 코드, RS 코드 또는 M/H/LDPC 코드와 같은 이진 패리티 검사 매트릭스로 표현 가능한 선형 블록 코드일 수 있다. 외부 FEC 코드를 위해, Galois Field 
상의 비-이진(non-binary) 코드의 일반적인 경우는 각 코드 심볼이 m개의 비트들을 포함하고, m=1인 경우 이진 코드가 되는 것으로 고려된다. 내부 Fec 코드에 대해서도 동일한 가정이 이루어진다. 도 2에서의 입력(213)은 
상의 k개의 심볼들로 변환(즉, 블록(201)에서 214로 표시)되는 km개의 정보 비트들을 포함한다. 이러한 k개의 심볼들은 (n,k) 선형 블록 코드(202)를 이용하여 인코딩되어 n개의 코딩된 심볼들(215)를 생성한다. 이후, n개의 코딩된 심볼들(215)은 블록(203)에서 nm개의 비트들(216)로 변환된다. 외부 FEC 코드 비트들(216)은 블록(204)에서 인터리빙되고, 인터리빙된 외부 FEC 코드 비트들(217)은 (N,K) 내부 FEC 인코더(205)로 인코딩된다. N개의 내부 FEC 코드 비트들(218)은 심볼 맵퍼(206)를 이용하여 변조 심볼들(219)로 변환된다. 변조 심볼들은 채널(207)을 통과하고, 잡음 변조 심볼들(220)은 리시버에서 수신된다. 디-맵퍼(208)는 잡음 변조 심볼들을 내부 FEC 디코더(209)를 이용하여 다음에 디코딩될 N개의 내부 FEC 코드 비트들 LLR들(221)로 변환한다. 내부 FEC 디코더(222)의 출력에서의 K개의 업데이트된 LLR들은 블록(210)에서 디-인터리빙되고, 디-인터리빙된 코드 LLR들(223)은 외부 FEC 디코더(211)를 이용하여 디코딩된다. 따라서, 디코딩된 비트들(224)이 생성된다. 마지막으로, 정보 비트들(225)은 블록(212)에서 추출된다. BP(211)에 기초한 소프트 채널 디코더는 외부 FEC 코드를 디코딩하기 위해 사용될 수 있다. 그에 의해, BP(211)에 기초한 외부 FEC 디코더로의 소프트-입력들은 내부 디코더 블록(209) 또는 동등한 것에 의해 제공될 수 있다.
알려진
BP
방법들에 대한 설명
BP 디코딩을 설명하기 위해, 도 3(설명을 위해 n=6, k=3이라고 가정함)에 (n,k) 선형 블록 코드의 이분 그래프(bipartite graph)가 도시되어 있다. 그것은 레이트(rate)가 r=k/n인 코드를 위한 (n-k) x n 매트릭스인 코드의 패리티 검사(PC) 매트릭스(H)를 이용하여 형성된다. 이 그래프에서, 2개의 유형의 노드들이 있다. 즉, (n-k) 검사 노드들(도 3에서 307, 308, 309)과 n개의 변수 노드들(도 3에서 301, 302, 303, 304, 305, 306)이 있다. 이 코드의 코드워드(c)를 위해, 
(여기서, T는 전치 동작(transpose operation)을 나타냄)이다. 이 식은 코드워드 비트들에 의해 만족되는 선형 제약(linear constraint)들의 세트를 명시하고 있다. 본 이분 그래프에서, 변수 노드들의 세트는 코드워드 비트들을 나타내고, 검사 노드들의 세트는 코드워드 비트들에 의해 만족된 패리티-검사 제한들의 세트를 나타낸다. 또한, 모든 검사 노드를 그것의 검사식에 포함된 모든 변수 노드들에 연결시키는 에지(edge)들의 세트가 있다.
BP 디코딩은 코드워드 비트들의 신뢰도들에 상응하는 소프트-비트들을 LLR들과 같은 채널로부터 수신하는 반복적인 디코딩 방법이다. 또한, BP 디코딩은 상기 코드의 이분 그래프를 이용하여 (변수 노드들에서 검사 노드들까지 및 검사 노드들에서 변수 노드들 까지) 메시지 패싱을 수행하여 패리티 검사 제한들을 기초로 신뢰도 정보를 업데이트한다(도 3 참조). BP 디코딩의 알고리즘(종종 합-곱 알고리즘(SPA)을 이용하여 수행됨)을 설명하기 위해, 검사식 i에 참여하는 변수 노드들의 세트로서 
를 정의하고, 변수 노드 j가 연관된 검사 노드들의 세트로서 
를 정의한다. 전형적인 SPA 구현은 보통의 변동(variation)들을 가진 바로 아래에 있는 알고리즘에서 요약된다.
합-곱 알고리즘에 기초한 신뢰도 확산 디코딩
2개의 제로 매트릭스(zero matrix)들을 매트릭스(H)로서 동일한 사이즈를 갖는 Mvc 및 Mcv를 정의한다. Mvc(i,j)는 변수 노드(j)에서 검사 노드(i)까지의 변수-투-검사 노드 메시지를 나타낸다. Mcv(i,j)는 검사 노드(i)에서 변수 노드(j)까지의 검사-투-변수 메시지를 나타낸다.
모든 (i,j)에 대해 H(i,j)=1이 되기 위해:
*1. 초기화: 
여기서, 
는 이전 블록(예를 들어, 채널, 디-맵퍼 또는 내부 코드)으로부터의 소프트-출력을 나타내고, 보통 LLR들에 관하여 표현된다.
2. 수평 단계(검사 노드들 업데이트들):
여기서, 
는 변수 노드(j)를 제외하고 검사식(i)에 참여하는 모든 변수 노드들의 세트이다.
3. 수직 단계(변수 노드들 업데이트들):
여기서, 
는 검사 노드(i)를 제외하고 변수 노드(j)와 관련된 모든 검사 노드들의 세트이다. 
는 검사 노드(k)에서 변수(j)까지의 부대적인 정보(entrinsic information) 정보를 나타낸다.
단계들 2와 3은 알고리즘이 코드워드로 수렴하거나 또는 반복들의 최대 개수에 도달할 때까지 반복된다.
4. 출력 LLR:
어떤 판정들이 만들어질 수 있는지에 기초하여, 선형 블록 코드 디코더에서 이전 블록으로의 피드백이 있는 경우(예를 들어, 반복적인 연접 디코딩을 수행하기 위해 도 2에서는 외부 디코더(211)에서 내부 디코더(209)로의 피드백이 있음) 부대적인 정보가 계산될 수 있다.
도 3의 파선(dashed line)들은 변수 노드들(301, 306)이 모두 검사 노드들(307, 309)과 관련되어 있음을 의미하는 그래프 내 4-사이클을 보여준다. 짧은 사이클들의 단점은 예를 들어, 변수 노드(301)에 에러가 있다면, 검사 노드 및 변수 노드 업데이트들 동안에 이러한 에러가 변수 노드(306)으로 확산될 수 있다는 것이다.
SPA에서 검사 노드 업데이트들을 수행하기 위해, tanh 및 역 tanh 함수들의 개수를 평가할 필요가 있다. 이것은 구현의 높은 복잡성을 야기시킨다. 그러므로, SPA의 단순화에 기초한 다른 방법(최소-합 알고리즘(MSA)으로 불려짐)이 제안되어 왔다. MSA의 성능이 상당히 적은 복잡성으로 대개 SPA의 성능에 가깝다는 것은 실험에 의해 보여져 왔다.
최소-합 알고리즘
해당 기술 분야에서 잘 알려진 바와 같이, 수직 단계(변수 노드 업데이트)는 합-곱 알고리즘에서의 그것과 유사하다. 차이점은 수평 단계(검사 노드 업데이트)에 있다. 여기서, 모든 tanh 및 역 tanh 함수들을 계산하는 대신에, 더 간단한 거의 비슷한 대안(approximate alternative)이 tanh 함수의 형태에 기초하여 사용된다. 각각의 검사 노드를 위해, 먼저 아래의 것들을 계산할 필요가 있다.
다음, 검수 노드들이 업데이트된다.
여기서, 
는 댐핑 팩터(damping factor)로 불린다. 보여질 수 있는 바와 같이, MSA는 SPA와 비교할 때 훨씬 더 낮은 복잡성을 낳는 각각의 검사 노드를 업데이트하기 위해 단일 플로팅 곱셈(single floating multiplication) 및 모듈로-2 덧셈(modulo-2 additon)(또는, + 및 - 부호들의 카운팅)만을 요구한다. 해당 기술 분야에서 동일한 것에 대한 관찰된 과대 평가(observed overestimation of same)를 줄이기 위해 MSA 생성된 부대적인 정보의 정규화를 구현하기 위한 많은 접근들이 있다. 증배 팩터(multiplicative factor)(
)에 의한 스케일링/정규화 대신에, 해당 기술 분야에서 부가 오프셋(additive offset)이 때때로 이용된다. 또한, 특정 종래의 시스템들에서는, 정규화 팩터가 조정될 수 있다. 몇몇 종래의 시스템들에서는, 스케일링 팩터를 이용하는 덤핑(dumping) 또는 부가 오프셋이 수직 단계에서 적용될 수 있다. 이러한 접근들은 다른 알고리즘 유형들뿐만 아니라 SPA 및 MSA 알고리즘들 모두에서 유용하다. MSA의 정규화를 향상시키려는 수많은 시도들은 적용된 정규화 팩터들의 작은 계산 복잡도를 가지고 메시지들에 기초한 정확한 MSA를 제공하는 것의 필요성을 입증하고 있다. 본 발명의 일 양상에서, 신규하고 단순한 적응형 정규화 팩터가 MSA 검사-투-변수 메시지들의 구조에 맞게 만들어진다.
변수-투-검사 메시지들에서
오실레이션들을
억제하는 방법
변수 노드에서 검사 노드로의 메시지들이 연속되는 BP 반복들에서 부호들을 교번할 때, 변수 노드 및/또는 코드 그래프의 일부가 수렴되지 않는 경우가 종종 있고, 가능한 에러 확산을 최소화하기 위해 그러한 메시지들을 억제하는 것이 바람직할 수 있다. 교번하는 부호들을 가진 그러한 메시지들을 삭제하는 것이 LDPC 코드들을 위해서 좋은 전략이라는 것은 해당 기술 분야에 알려져 있다. 유사하게, 2개의 연속되는 반복들에서 변수-투-검사 메시지들의 단순 평균을 취하는 것이, 그들이 서로 다른 부호들을 갖는다면, 정칙(regular) 및 비정칙(irregular) LDPC 코드들의 성능을 향상시킨다는 것도 해당 기술 분야에서 입증되어 왔다. 코드들의 서로 다른 종류(class)들을 위하여 비수렴된 변수들을 다루기 위한 일반적인 전략을 갖는 것이 이점을 가질 수 있다. 본 발명의 일 양상에서, 2개의 연속되는 반복들에서 변수-투-검사 메시지들의 가중 평균은, 그들이 서로 다른 부호를 갖는다면, 채용될 수 있다. 이것은 일반적으로 최신 메시지에 더 많은 가중치를 부여한다.
인폼드
BP
스케줄링
오리지널 BP 알고리즘에서, 모든 변수 노드들이 이전 검사-투-변수 메시지들을 이용하여 동시에 업데이트된 후, 모든 검사 노드들이 이전 변수-투-검사 메시지들을 이용하여 동시에 업데이트된다. 이러한 접근은 종종 플러딩 스케줄링으로 명명된다. 메시지들의 흐름은 도 3에 도시되어 있다.
반면에, 순차 스케줄링(sequential scheduling)은 수렴 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 주어진 개수의 반복들을 위해 플러딩 스케줄링을 능가하기 위하여 노드들을 순차적으로 업데이트한다. 일반적으로 서로 다른 수렴 레이트(convergence rate) 및/또는 성능을 낳는 순차 스케줄링에서 오더링(ordering)를 구현하는 많은 방법들이 있다.
인폼드 다이내믹 스케줄링(Informed Dynamic Scheduling; IDS)에서, 상기 스케줄링은 그래프에서 메시지들의 현재 상태를 이용하여 동적으로 업데이트된다. 레지듀얼 신뢰도 확산(Residual Belief Propagation; RBP)은 현재 반복에서 생성된 메시지와 이전 반복에서 수신된 메시지 사이의 차이의 절대 값에 기초하여 메시지 업데이트들을 수행한다. 더 큰 차이는 그래프의 이 부분이 수렴으로부터 멀다는 것을 의미한다. 그러므로, 더 큰 차이들을 가진 메시지들을 확산하는 것은 우선 BP 수렴을 더 빠르게 만들 것이다. 도 4는 검사 노드들(407, 408, 409) 및 변수 노드들(401, 402, 403, 404, 405, 406)을 가진 선형 블록 코드의 이분 그래프를 보여준다. 도 4는 RBP 디코딩에서 메시지들의 흐름 및 순서를 도시한다. 우선, Mvc 값들을 이용하여 모든 Mcv 값들이 계산된다. 최대 레지듀얼(maximum residual)을 가진 Mcv(i,j)(도 4에서 검사 노드(409)에서 변수 노드(401)까지의 Mcv)가 Mvc(i,j)(도 4에서 변수 노드(401)에서 검사 노드(409)까지의 Mvc)를 업데이트 하기 위해 선택되어 사용된다. 이후, Mvc(i,j)가 검사 노드(i)(여기서는 409)를 제외한 그것에 연결된 모든 검사 노드들로 확산된다. 도 4에서, 이것은 검사 노드(407)로의 확산을 의미한다. 이러한 검사 노드들을 위한 Mcv 값들은 새로운 레지듀얼 값들을 얻기 위해 계산되고 사용된다. 이러한 프로세스는 가장 큰 레지듀얼 값을 가진 다음 Mcv 값을 선택하고 그것을 확산시킴으로써 계속된다.
변수-투-검사 레지듀얼 신뢰도 확산(Variable-to-Check Residual Belief Propagation; VCRBP)으로 불리는 다른 방법에서, 최대 레지듀얼들을 가진 Mvc들이 Mcv들을 업데이트 하기 위해 확산되고 사용된다. 이후, 각각의 업데이트된 Mcv는 새로운 정보를 수신한 것만 제외하고 그것에 연결된 모든 변수 노드들로 확산된다. 대부분의 그리디 알고리즘들과 유사하게, VCRBP 및 RBP는 더 빠르게 코드워드로 수렴되나, 정확한 코드워드로는 덜 자주 수렴된다.
노드-와이즈 스케줄링(Node-Wise Scheduling; NWS)은 RBP보다 더 나은 성능과 수렴을 가진 레스-그리디 IDS 전략(less-greedy IDS strategy)이다. NWS에서, 가장 큰 레지듀얼을 가진 메시지를 확산만 시키는 것 대신에, 동일한 검사 노드에 상응하는 모든 검사-투-변수 메시지들이 동시에 업데이트되고 확산된다. 이러한 프로세스는 도 5에 도시되어 있다. 도 5는 검사 노드들(507, 508, 509) 및 변수 노드들(501, 502, 503, 504, 505, 506)을 가진 선형 블록 코드의 이분 그래프 및 메시지 업데이트 루틴(message updating routine)을 보여준다. 먼저, Mvc 값들을 이용하여, 레지듀얼 값이 매 검사 노드를 위해 계산된다. 최대 레지듀얼 값(도 5에서 509)을 가진 검사 노드가 먼저 업데이트된다. 이후, 검사 노드(509)에 연결된 변수 노드들(도 5에서 501, 504, 506)이 업데이트된다. 업데이트된 Mvc 값들을 이용하여, 남은 검사 노드들을 위한 레지듀얼들이 업데이트된다. 다시, 가장 큰 레지듀얼을 가진 검사 노드가 선택(도 5에서 507)되고, 새로이 업데이트된 변수 노드들(여기서 501, 506)을 병합하면서 업데이트된다. 이러한 프로세스는 반복된다. 하나의 변수 노드만 변하는 RBP와 비교할 때, NWS에는 변하는 많은 변수 노드들이 있다. 그러므로, 다음 업데이트에서 새로운 에러들로부터 정보가 확산될 가능성이 적다. RBP 및 NWS 모두에서, 업데이트할 메시지를 고르기 위해, 많은 메시지들이 계산되고, 디코딩의 높은 복잡성을 낳는 메시지들은 통과되지 않는다. 동일한 성능을 유지하면서도, 오더링 메트릭(ordering metric)을 단순화시키고, 양 전략들의 복잡성을 현저하게 감소시키기 위해, MSA가 사용될 수 있다. 특히, 단순화된 방법들조차도 레지듀얼들의 반복되는 오더링에 기인하여 상당한 복잡성을 가질 뿐만 아니라 사용되지 않을 아웃고잉 메시지들의 수많은 계산들을 요구한다. 그러므로, H/M/LDPC 코드들의 디코딩을 위해 인폼드 다이내믹 스케줄링의 성능을 향상시키고 및/또는 복잡성을 감소시킬 필요가 여전히 있다. 본 발명의 일 양상에서, 직렬 스케줄링, RBP 및 NWS 접근들에 비해 상당히 더 작은 복잡성을 갖고 유사하거나 더 나은 성능을 가진 단순 그리디 BP 알고리즘이 제안된다.
H/M/
LDPC
코드들을 위한
BP
디코딩
표준 BP 반복 디코딩은 RS 코드들과 같은 H/MDPC 코드들에 적합하지 않다. 그 이유는 이러한 코드들이 팩터 그래프(factor graph)에서 더 많은 개수의 짧은 사이클들을 낳는 높은 밀도 패리티 검사 매트릭스를 갖기 때문이다. 짧은 사이클들의 존재는 메시지들 사이에 상관 관계(correlation)를 야기시키고, 상기 그래프에서 에러 확산을 낳는다. 적응형 BP 알고리즘(adaptive BP algorithm; ABP)은 H/MDPC 코드들을 위한 해당 기술 분야에서의 가장 먼저 성공한 BP-기반 디코딩 방법이다.
패리티 검사 매트릭스의 확장에 기초한 방법들
BP 디코딩의 성능에 나쁜 영향을 미치는 짧은 사이클들의 개수를 감소시키기 위하여 패리티 검사 매트릭스를 확장하려는 많은 시도들이 있었다. 이러한 방법들 중에서 몇몇은 짧은 코드들의 경우에는 상대적으로 성공을 보여주었지만, 긴 코드들에서는 향상의 증거를 보여주지 못하였다. 더 긴 코드들, RS 코드들의 디코딩을 위한 해당 기술 분야에서 제안된 다른 방법에서는, 이진 패리티 검사 매트릭스가 짧은 사이클들의 개수를 감소시키기 위해 행(row)과 열(column)로 확장될 수 있다. 이러한 방법은 알맞은 복잡성을 가지나, 그 성능이 후술할 ABP 알고리즘에 근접할 만큼 좋지는 못하다.
다중 패리티 검사 매트릭스들에 기초한 방법들
특정 종래의 시스템들에서, 밀집한(dense) 패리티 검사 매트릭스를 가진 짧은 코드들의 향상된 디코딩을 위해 반복들 상에서 다중 랜덤 매트릭스들이 채용된다. 짧은 코드들을 위한 고 밀도 패리티 검사 매트릭스들의 향상된 디코딩 또한 다중, 고정, 패리티 검사 매트릭스들을 채용함으로써 해당 기술 분야에서 증명되어 왔다. 그러한 향상들이 더 긴 코드들을 위해서는 보여지지 않았다. 이러한 방법들의 성능 상의 향상(특히, 더 긴 코드들을 위한)이 요구된다. 본 발명의 일 양상에서, 다중 적합 선택 패리티 검사 매트릭스들(multiple suitably chosen parity check matrices)이 채용된다. 이러한 매트릭스들은 특정 신뢰도 기준에 기초하여 선택되고, 반복들 상에서 보다 개작(adapted)된다.
적응형
BP
알고리즘
(n,k) 선형 블록 코드의 적응형 BP 알고리즘에서, 각 반복에서의 LLR들은 변수 노드들을 2개의 그룹들(즉, (n-k)개의 저 신뢰(low reliable; LR) 노드들 및 k개의 고 신뢰(high reliable; HR) 노드들)로 나누기 위해 사용된다. (n-k)개의 독립적이고 최소 신뢰 비트 위치들에 상응하는 이진 패리티 검사 매트릭스의 열들은 항등 서브매트릭스(identity submatrix)로 줄여진다. 이후, BP 반복은 변형된 패리티 검사 매트릭스에 의해 형성된 팩터 그래프 상에서 수행된다. (n-k)개의 최소 신뢰 비트들이 사이클들에 포함되지 않기 때문에, 에러 확산은 제한된다. 또한, 이러한 비트들은 정확할 것으로 예상되는 검사 노드에 연결된 다른 비트들의 신뢰도에 기초한 하나의 검사 노드로부터 오직 부대적인 정보만을 수신한다. 그러므로, BP 디코딩의 성능은 향상된다. p번째 반복 동안에, 먼저 패리티 검사 매트릭스는 LLR 벡터(
)(처음에는 
가 채널 출력으로부터 결정됨)에 기초하여 원하는 형태로 줄여진다. 두 번째 단계에서, BP 디코딩이 부대적인 LLR들(
)을 만들기 위해 적용된다. 여기서, 
이다. 이후, 업데이트된 신뢰도들은 다음과 같다.
여기서, 댐핑 계수(damping coefficient)는 
이다.
오리지널 ABP 방법에서, 각 BP 반복 이후에, 디코더가 업데이트된 신뢰도들 상에 적용된다. 이러한 디코더는 H/M/LDPC 코드를 위한 기존의 디코더 또는 단순한 경-판정 어플리케이션일 수 있다.
예를 들어, RS 코드들을 위해, 이러한 디코더는 아래들 중에서 하나일 수 있다.
* 경-판정: 업데이트된 LLR들에 대해 경-판정들을 실시한다. 그 결과들이 패리티 검사식들을 만족시키면 디코딩 성공이 표시된다.
* BM: 경-판정들 이후에 LLR들에 대한 Berlekamp-Massey(BM) 알고리즘을 실행한다. BM 알고리즘이 코드워드를 찾으면 디코딩 성공이 표시된다.
* KV: LLR들 상에서 Koetter-Vardy(KV) 연-판정 디코더를 실행시킨다. ABP 알고리즘과 결합된 KV는 RS 코드들을 위한 이전에 알려진 연-판정 디코딩 알고리즘들 상에서 인상적인 코딩 게인들을 낳는다. 그러나, KV 연-판정 디코더들은 BM 알고리즘에 비교하여 매우 높은 계산 복잡도로 특징지어진다. 본 단계에서 BM 알고리즘을 가진 것보다 더 나은 디코딩을 갖고, KV 알고리즘을 가진 것보다 더 작은 복잡성을 가질 필요가 있다. 본 발명의 일 양상에서, BM 디코딩 상에서 향상된 성능을 낳기 위해 신뢰성이 없는 심볼들이 추정/플래그(flag)되고 소거 BM 디코딩을 위해 사용된다.
ABP 알고리즘 내 중지 기준(stopping criterion)은 디코딩 성공이 디코더에 의해 표시될 때 또는 반복들의 최대 개수에 도달할 때이다. 최종 성능은 각 BP 반복 이후에 사용된 디코더의 유형에 의존한다.
베스트
그래프 알고리즘
베스트 그래프 알고리즘(best graph algorithm; BGA)은 그것을 BP에 적합하게 만들기 위해 즉, 덜 신뢰성이 있는 변수들을 패리티 검사 매트릭스의 희소 부분에 위치시키기 위해 각 반복에서 코드의 그래프를 변형하는 동일한 아이디어에 기초한다. ABP와 BGA 간의 차이는 그래프가 변형된 이후에 비트 신뢰도들이 업데이트되도록 하는 방법에 있다. p번째 반복에서, 오리지널(H)은 이전 반복에서 얻어진 LLR 벡터에 기초하여 감소된다. 이후, BP는 이러한 새로운 매트릭스 상에서 정정된 BP 메시지 패싱을 이용하여 수행된다. 각 반복에서의 매트릭스(H)가 다르기 때문에, 새로운 매트릭스를 위해 Mvc의 엘리먼트들을 찾을 필요가 있다. 새로운 Mvc 값들을 얻기 위해 아래 룰(rule)이 이용된다.
완료 조건(complete condition): Mvc(i,j)를 위해, 이전 Mvc 매트릭스들로부터, 비-제로(non-zero) Mvc(i,j)를 가진 가장 최근의 것이 찾아지고, 그에 따라, 동시에 변수 노드(j)가 고 신뢰(high reliable; HR) 노드이다. 그러나, 검사 노드(i)와 변수 노드(j) 사이에 연결이 없었거나 또는 이전 연결이 변수 노드(j)가 저 신뢰(low reliable; LR) 노드였던 경우라면, j번째 변수의 입력 LLR은 Mvc(i,j)로서 사용된다.
BGA에서, 에러 확산을 방지하기 위해, 특정 반복에서 특정 확률(Proba)을 가진 Mvc(i,j)를 위한 j번째 변수 노드의 입력 LLR이 항상 사용될 수 있다. 그러므로, 상기 조건은 확률(1-Proba)을 가지고 오직 사용된다. 이러한 확률은 이전 Mvc(i,j)를 선택함으로써 수도-루프(pseudo-loop)를 생성할 확률에 의존하고, 시뮬레이션들을 이용하여 조정될 수 있다. 향상들에도 불구하고, 몇몇 경우에서는, ABP 방법 상에서, BGA가 특히 더 긴 코드들을 위해 더 나은 성능을 여전히 요구한다. 본 발명의 일 양상에서, BGA 디코딩은 신뢰도 기준에 기초한 패리티 검사 매트릭스의 다중 표현들의 적합한 선택을 이용함으로써 향상된다.
H/M/
LDPC
디코딩과 관련된 본
발명에 대한 설명
신규한
적응형 정규화된 최소-합 알고리즘
몇몇 실시예들에서, 적응형 정규화된 MSA 알고리즘이 채용된다. 가급적, 단순한 스케일링 팩터 적응(scaling factor adaptation)이 MSA에 맞게 만들어진다. 신규한 적응형 정규화된 스케일링 팩터는 MSA 성능을 향상시킨다.
검사-투-변수 메시지들을 스케일링 팩터를 이용하여 댐핑하는 것은 부대적인 값들의 과대평가를 감소시킬 수 있고, 그 결과로서, 종래기술에 보여진 바와 같이 최소-합 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 도울 수 있다. 스케일링된 검사-투-변수 메시지는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, 단순한 적응형 스케일링 팩터는 다음과 같이 주어진다.
여기서, 
은 특정 코드를 위한 실험/시뮬레이션들에 의해 결정될 수 있다. 
과 
는 세트(
)에서 2개의 가장 작은 값들이다. 상기 제안된 방법을 사용하는 스케일링 팩터는 검사 노드(i)에 연결된 모든 변수 노드들을 위해 세트(
)의 3개의 가장 작은 값들만을 이용하여 매우 알맞은 복잡성을 가지고 쉽게 계산될 수 있다. 변수-투-검사 메시지들의 이러한 3개의 가장 작은 절대 값들을 L1, L2 및 L3로 명칭하고, L1과 L2를 변수 노드들(jmin1, jmin2)에 상응하는 것으로 가정하면, 단순한 적응형 스케일링 팩터는 다음과 같이 쓰여질 수 있다.
따라서, 
이다. 상시 식들에서 분자(numerator)는 또한 검사 노드(i)로부터의 검사-투-변수 메시지들의 절대 값에 상응한다. 따라서, 
이 더 크면, 상응하는 
는 더 작고, 그 반대도 성립한다. 즉, 스케일링 팩터는 적응형 방식으로 더 큰 메시지들 및 더 작은 메시지들을 억제하기 위해 설정된다. 상기 식에서 분모(denominator)는 항상 상기 분자보다 더 크거나 같다. 그리고, 상기 분모는 상응하는 검사 노드에 연결된 남은 변수들의 신뢰도의 대략적인 측정(rough measure)을 나타낸다. 따라서, 동일한 검사 식의 남은 변수들이 더 신뢰성이 있으면, 부대적인 정보의 억제가 덜 이루어지고, 그 반대도 성립한다. 다른 실시예에서, 적응형 스케일링 팩터는 또한 SPA에서 사용될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 적응형 스케일링 팩터는 BP 알고리즘들의 다른 적합한 병형들에서 사용될 수 있다. RS(255,239) 코드의 예에 대한 일반적인 MSA와 비교하여 본 발명의 특정 양상들의 적응형 정규화된 MSA(adaptive normalized MSA; ANMSA)의 성능 이득은 [표 1]에 나타나 있다.
[표 1]
비수렴된
변수-투-검사 메시지들의 가중 평균
다른 실시예에서, 몇몇 코드들을 위해서는 변수-투-검사 노드 메시지들이 연속적인 반복들에서 서로 다른 부호들을 갖는 경우 변수-투-검사 노드 메시지들의 가중 평균을 채용하는 것이 유리할 수 있다. 구체적으로, Mvc(i,j) 메시지들의 부호들이 반복들 n과 n-1에서 서로 다른 경우, 변형된 Mvc(i,j)가 다음과 같이 주어진다.
여기서, 
이다. 따라서, "나쁜(bad)" 메시지의 잠재적인 확산을 여전히 억제할지라도 몇몇 선호들(더 많은 가중치)을 더 새로운 메시지에 준다. [표 2]는 변수-투-검사 메시지들의 평균이 채용될 때 RS(255,239) 코드를 디코딩함에 있어 ANMSA 상의 성능 향상을 보여준다. g=0.5 경우는 종래기술에서의 동등한 가중 평균에 상응하고, opt. g는 가중 팩터가 최적화된 본 실시예에 따른 접근에 상응한다. 최적화된 가중 평균을 가진 본 실시예에서 본 발명의 양상이 본질적으로 동일한 계산 복잡도를 가지면서 종래 방법들에 비해 성능을 보다 향상시킨다는 것이 확인될 수 있다.
[표 2]
단순 그리디
BP
스케줄링
이 방법은 매 반복에서 모든 레지듀얼 값들을 계산하는 것 없이 인폼드 BP 디코딩을 수행하려는 시도이다. 주 아이디어는 우선 패리티 검사 매트릭스의 밀집 부분에 에러들을 가질 것 같지 않은 식들을 업데이트하는 것이다. 각 검사 노드(i)를 위해, 오직 하나의 값이 오직 아웃고잉 메시지들에 기초하여 계산되고 할당된다. 이 값은 세트(
) 내 가장 작은 2개의 값들의 합이다. BP 디코딩의 어떠한 반복에서, 제안된 단순 그리디 스케줄링은 4개의 메인 단계들을 갖는다.
1. 매 검사 노드를 위해, 스케줄링 메트릭 값(scheduling metric value)을 계산한다.
여기서, 
과 
는 세트(
) 내 가장 작은 2개의 값들이다. 이러한 값들(Val's)은 내림 차순(즉, 감소하는 순서)으로 소팅(sorting)되고, 오더링 벡터(
)는 결정되고 저장된다.
2. 단계 1로부터의 오더링을 기초로 그리디 알고리즘을 이용하여 검사-투-변수 업데이트들을 수행한다. 이러한 프로세스는 도 5에서 보여진 것과 유사하다. 검사 노드는 오더링에 기초하여 선택된다. 상기 검사 노드들에 상응하는 모든 Mcv 메시지들이 업데이트된다. Mcv 값들의 변화들이 상기 검사 노드에 연결된 변수 노드들에 상응하는 Mvc 메시지들을 업데이트하기 위해 사용된다. 이후, 다음 검사 노드가 선택되고, 그것의 Mcv 값들이 가장 최근의 Mvc 값들을 이용하여 업데이트된다. 이러한 프로세스는 아래 단계들에 나타나 있다.
a) 입력들: 이전 변수-투-검사 및 검사-투-변수 메시지들(
, 
)
b) 초기화: 이진 패리티 검사 매트릭스와 동일한 사이즈의 제로 매트릭스(Del)를 정의함. 이러한 매트릭스는 Mcv 값들의 변화들을 보여줌. 이러한 변화들은 이후에 Mvc 값들을 업데이트하기 위해 사용됨.
c) 단계 1의 오더링 벡터(I) 내 첫 번째 위치(
)에 상응하는 검사 노드에서 시작함. 검사 노드의 모든 검사-투-변수 메시지들을 업데이트하기 위해 파라미터(
)를 가진 정규화된 MSA(대안적으로, 해당 기술 분야에서 알려진 다른 알고리즘이 사용될 수 있음)를 사용함. 또한, 가급적 검사-투-변수 메시지들을 스케일링 상수(
)와 곱함. 새로운 업데이트된 메시지들은 
에 의해 표현됨.
d) 매트릭스(Del)를 다음과 같이 업데이트함.
e) Mvc 값들을 업데이트함.
f) 오더링 세트(I)의 다음 위치들을 위해 상기 프로시저 c)~e)를 반복함.
3. 변수-투-검사 업데이트들을 수행함.
이 부분을 향상시키기 위해, 아래 룰을 사용한다. 변수-투-검사 메시지의 부호가 이전 반복으로부터 변하는 경우들에서는, 이러한 2개의 메시지들 사이의 평균이 계산될 수 있다.
여기서, 
는 각 메시지에 주어지는 가중치를 결정한다.
4. 업데이트된 Mvc's를 이용하여, 패리티 검사식들 중에서 어느 것이 반복의 끝에서 만족되는지를 결정하는 것은 가능하다. 만족된 검사들의 개수가 이 단계에서 측정된다. 모든 검사들이 만족될 때 상기 알고리즘이 코드워드에 수렴된 것으로 확인될 수 있다.
이 방법은 RBP 및 NWS에 비해 훨씬 적은 계산들을 요구한다. 하지만, 이 방법은 뛰어난 성능을 제공한다. 다음 업데이트할 검사 노드를 선택하기 위하여 모든 남은 업데이트되지 않은 검사 노드 식들에 대해 각 검사 노드 업데이트 이후 레지듀얼들을 계산할 필요가 없다. 그러므로, 그것은 검사 노드 업데이트들의 순서를 결정하기 위해 사용되지 않은 레지듀얼 업데이트들을 계산하는 것을 피하게 하고, 그에 일치하여 평균 상에서 대략 
(여기서, N은 검사식들의 개수이고, V는 검사 노드에 연결된 변수 노드들의 평균 개수임)만큼 레지듀얼 계산들의 복잡도를 감소시킨다. 검사 노드들로의 할당된 값들은 초반에 한번 계산되고 소팅된다. 검사 노드 스케줄은 최대 값(Val)을 가지고 상기 검사 노드로부터 시작하여 계산된 오더링 벡터를 따라 계속한다. 또한, Val의 계산이 오직 아웃고잉 메시지들에 의존하고, 실제 검사 노드 업데이트들이 요구되지 않으므로, Val을 계산하는 것은 매우 쉽다. 이것은 매우 적정한 복잡성을 낳는다.
[표 3]에서, 단순 그리디 알고리즘의 성능이 최소-합 알고리즘 및 비수렴된 변수-투-검사 메시지들의 가중 평균을 포함하는 정규화된 최소-합 알고리즘과 비교된다. 후자는 [표 3]에서 최소-합 2D 알고리즘으로 명명된다. 또한, 상기 성능은 일부(단계 1이 수행되지 않고, 검사 노드 업데이트들이 첫 번째 검사 노드로부터 마지막 검사 노드까지 
을 의미하는 추가적인 오더링 없이 수행된다는 것)를 제외하고 단순 그리디와 유사한 직렬 스케줄링과 비교된다. 이러한 비교는 각 디코더를 위한 3개의 반복들 및 RS(255,223)에 대해 수행된다. [표 3]에서 확인될 수 있는 바와 같이, 제안된 단순 그리디 알고리즘은 최상이 성능을 갖는다.
[표 3]
대안적인 단순 그리디
BP
알고리즘
다른 실시예에서, 단순 그리디 알고리즘의 단계 1에서는, 모든 값들(Val's)을 소팅하는 것 대신에, 최대 Val을 갖는 검사 노드만을 결정한다. 이후, 단계 2에서, 단계 1에서 지시된 검사 노드를 위한 검사-투-변수 업데이트들을 수행한다. 이후, 단계 3이 이전처럼 수행된다. 단계 1로 되돌아간 이후에, 남은 업데이트되지 않은 검사식들 중에서 최대 Val을 가진 행의 인덱스(index)만이 결정된다. 다음, 단계 2에서, 검사-투-변수 업데이트들이 단계 3이 따르는 새로이 결정된 검사 노드를 위해 수행된다. 단계 1로 되돌아가면서, 최대 Val을 가진 다음 검사 노드가 선택되고, 상기 프로세스는 모든 검사 노드들이 업데이트될 때까지 계속된다. 단계 4는 이전과 유사할 것이다. 따라서, 본 대안적인 접근에서는, 처음에 N개의 값들(Val)의 복잡성을 
에 비례하는 복잡성으로 소팅하는 것 대신, 각 검사 노드 업데이트 이전에, 남은 업데이트되지 않은 검사 노드들의 세트를 위한 Val의 최대 값이 찾아진다. 이것은 
에 비례하는 계산 복잡도를 낳는다. 몇몇 경우에서는, 이러한 대안적인 접근이 약간 더 나은 결과들을 산출한다.
다중 패리티 검사 매트릭스들을 이용한 개선된
베스트
그래프
BP
신뢰도 확산 방법에 기초한 H/M/LDPC 코드들을 위한 소프트 디코딩 알고리즘이 개발되어 왔다. 이러한 방법은 다중 패리티 검출 매트릭스들로 확장된 BG 알고리즘에 기초한다. ABP 및 BGA 방법들 모두의 성능 향상은 특히 M/HDPC 코드들을 위해 에러들이 확산되는 것을 방지되도록 저 신뢰 비트들에 상응하는 열들이 희소하게(sparsified) 된다는 사실에 기인한다. 이 때, 상기 방법들 중 몇몇은 상기 코드의 메인 패리티 검사 매트릭스와 함께 시작함으로써 BGA에 다이버시티를 더하고, 서로 다른 희소화된 부분들을 가지고 다중 매트릭스들을 생성한다. 이러한 방식으로, k 고 신뢰(HR) 그룹의 더 낮은 신뢰 비트들의 일부조차도 상기 매트릭스들의 하나의 희소 부분들에 넣어질 것이다. 이러한 방식으로, 더 높은 신뢰 비트들로부터의 에러 확산도 방지될 것이다. 이것은 2가지 방식들에서 최종 성능을 향상시키는 것을 도와줄 것이다. 먼저, 그것은 ABP 및 BG 방법들에서 대개 패리티 검사 매트릭스의 밀집 부분에 있는 비트 위치들 내 에러들을 감안한다. 다음으로, 다중 매트릭스들이 "디코딩 다이버시티 방법"을 제공한다. 거기서, 하나의 매트릭스는 다른 것들이 그러하지 못할 때 해법(solution)에 수렴하는 것을 가능하게 한다. 이것은 실제로 광범위한 시뮬레이션들에 의해 확인되어 왔다. 상기 디코더 내 단계들이 아래에서 설명된다. 또한, 주 단계들인 1-7은 도 6에 도시된다.
단계 1: 입력 비트 LLR들(608)은 그들의 절대 값들에 기초하여 블록(601)에서 소팅된다. 그 결과 생긴 인덱스 벡터(609)는 I-소트(I sort)로 불린다.
단계 2: BP 디코딩에서, 상기 코드의 이진 패리티 검사 매트릭스가 사용되어야만 한다. ABP에서, (n-k) 최소 신뢰 비트 위치(least reliable bit position; LRB)들에 상응하는 H 매트릭스의 열들은 디그리(degree) 1 열들로 변환된다. 이러한 방법으로, 저 신뢰 비트들 내 에러들이 밀집 부분에 있는 "건강한(healthy)" 비트들로 확산되는 것이 방지된다. 성능을 보다 더 향상시키기 위해, 다이버시티가 서로 다른 위치들(도 6에서 602)에서 디그리 1 열들을 갖는 N-mat 매트릭스들을 생성함으로써 더해질 수 있다.
1st: 최소 신뢰 비트들에 상응하는 H의 (n-k)-L 열들을 디그리 1로 변환함으로써 H를 변형함. 새로운 매트릭스 Hp를 호출.
2nd: 
를 위해, Hp로 시작함. 또한, L개의 열들(즉, 상기 열들은 
에 상응함)을 디그리 1로 변환하고, 그 결과 매트릭스 
를 호출함. 결국, 라인들(610, 611, ..., 612)에 N_mat개의 매트릭스들(
)이 있을 것임. 선택된 열들의 디그리들을 1과 동등하게 만들기 위해 행 추가(row addition)들이 사용됨. 매트릭스들의 모두는 가장 낮은 신뢰 비트들에 상응하는 디그리 1을 가진 (n-k)-L 열들의 공통 세트를 가짐. 또한, 매트릭스들 각각은 디그리 1을 가진 L 열들의 다른 상이한 세트를 가짐. 이러한 L 열들의 위치는 각 매트릭스를 위해 상이함. 이것은 더 많은 신뢰 위치들에서 에러들이 발생하는 경우에, 매트릭스 다이버시티를 제공하고, 상이한 더 높은 신뢰 비트들이 희소 부분에 있도록 허용함.
상술한 매트릭스 다이버시티의 효과, 각 매트릭스를 위한 반복들의 개수 및 상술한 값(L)은 도 7의 RS(255,239)를 위해 살펴진다. 2개의 오른쪽 커브들로부터, 반복들의 끝에서 BM 디코더를 사용하는 것의 성능 향상은 업데이트된 LLR들의 경-판정들을 오직 이용하는 것과 비교할 때 명백하다. 확인될 수 있는 바와 같이, 매트릭스들의 개수를 증가시킴으로써, 프레임 에러 레이트가 감소된다. 좌측에 있는 2개의 커브들 모두는 10개의 매트릭스들을 사용한다. 그러나, 이들 중 하나는 각 매트릭스를 위해 2개의 단순 그리디 BP 반복들을 수행하고, 다른 것들은 매우 약간 더 나은 성능을 낳는 10개의 반복들을 수행한다. 단순 그리디 BP 알고리즘은 좋은 성능에 도달하기 위해 많은 반복들을 필요로 하지 않는다. L의 값은 시뮬레이션들을 이용하여 각 코드를 위해 조정되어야만 한다. 예를 들어, RS(255,239) 코드를 위해, L=16이 가장 나은 결과들을 제공한다.
단계 3: N_mat개의 매트릭스들 각각을 위해, Mvc 매트릭스가 입력 신뢰도들(615)에 기초하여 정의된다. 그 결과, 
이고, 모든 (i,j)에서 
, 
일 때, 모든 (i,j)에서 
이다. 
을 위한 프로세스가 도 6에 도시되어 있다. 여기서, BGA 블록(603)은 라인(614)의 
및 라인(615)의 입력 LLR들을 이용하여 
매트릭스(616)을 형성하기 위해 사용된다. 첫 번째 반복을 위해, 저장된 Mvc 매트릭스들이 없기 때문에 라인(621)에 입력이 없다.
단계 4: 마지막 단계에서 생성되는 N-mat 매트릭스들의 각각을 위해, 
개의 BP 반복들이 블록(604)에서 제안된 단순 그리디 BP 알고리즘을 이용하여 수행된다. 대안적으로, 다른 BP 알고리즘들이 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, N_mat개의 업데이트된 비트 신뢰도(
)들의 세트가 생성된다. 
을 위한 업데이트된 LLR이 라인(617)에 보여진다. 모든 N_mat 경우들을 위한 모든 N_mat개의 최종 Mvc 매트릭스들이 저장된다. 
을 위한 최종 
가 블록(607)에 저장되는 라인(620)에 보여진다.
단계 5: 
를 위해, 
벡터는 그것의 절대 값들(도 6에서 605)에 기초하여 소팅되고, 이것은 
을 위한 라인(618)에 보여지는 인덱스 벡터(I_v)를 낳는다. 이후, 
가 변형되어 
및 
에 상응하는 열들이 디그리 1로 변환된다. 블록(606)은 
(619) 및 그것의 상응하는 인덱스(618)를 수신하고, 변형된 새로운 
(613)을 생성한다. 많은 이러한 열들이 이미 디그리 1을 갖고 있음을 알아야만 한다. 따라서, 디그리 1이 아닌 그러한 열들만 디그리 1로 변환할 필요가 있다. 결국에는, N_mat개의 변형된 매트릭스들이 존재할 것이다.
단계 6: N_mat개의 경우들 각각을 위한 정정된 BP 반복들을 계속할 수 있기 위해, 변형된 N_mat개의 패리티 검사 매트릭스들 각각에 상응하는 새로운 업데이트된 Mvc 매트릭스들이 계산될 필요가 있다. 베스트 그래프 알고리즘의 원리들이 이 일을 위해 사용된다. 각 경우를 위해, 새로운 매트릭스(
을 위한 613), 이전에 저장된 Mvc 매트릭스들(
을 위한 621) 및 입력 LLR들(615)이 새로운 Mvc 매트릭스(
을 위한 616)를 얻기 위하여 블록(603)에서 BGA 알고리즘에 의해 사용된다. 본 발명의 특정 양상들에 따르면, 상기 BGA의 설명에서 언급된 완료 조건 대신에, 아래의 단순 조건이 눈에 띄는 성능 저하 없이 사용될 수 있다.
단순 조건: 
을 위해, 이전 Mvc 매트릭스들로부터, 비-제로(non-zero) 
를 가진 가장 최근의 것이 찾아지고, 그것의 값은 새로운 
을 위해 사용된다. 그러나, 검사 노드(i)와 변수 노드(j) 사이에 연결이 존재하지 않는다면, j번째 변수의 입력 LLR은 
로서 사용된다.
완료 조건과 유사하게, j번째 변수 노드의 입력 LLR은 특정 확률(Proba)을 가진 
를 위해 항상 사용될 수 있다. 상기 조건은 오직 확률(1-Proba)로 적용된다. 광범위한 예들과 시뮬레이션들에 기초하여, RS(255,223)과 같은 더 긴 HDPC 코드들을 위해, Proba=1을 의미하는 BGA보다는 새로운 Mvc 값들을 위해 입력 LLR들을 사용하는 것이 더 나을 수 있다.
단계 7: 단계들 4-6은 
번 반복되거나 또는 상기 매트릭스들의 적어도 하나 이상의 반복들이 유효한 RS 코드워드로 수렴할 때까지 반복된다.
단계 8: 이 단계에서, 
매트릭스들 각각을 위해, 디코딩된 RS 코드워드 또는 업데이트된 LLR들(
)의 세트가 존재한다. 상기 코드워드들은 리스트에 저장된다. 코드워드로 수렴되지 않는 경우들에서는, 업데이트된 LLR들(
)은 그 코드를 위해 알려진 경-판정 더코더 또는 몇몇 종류의 소거 또는 연-판정 디코더에 의해 디코딩된다. 코드워드가 디코딩되는 경우, 그것은 코드워드들의 리스트에 더해질 것이다. 입력 LLR들 및 
의 평균도 그 코드를 위해 알려진 경-판정 디코더 또는 몇몇 종류의 소거 또는 연-판정 디코더에 의해 디코딩된다.
단계 9: 상기 리스트에 다중 코드워드들이 존재하면, 수신된 신호로부터 최소 유클리드 거리를 가진 것이 선택된다. 그러나, 상기 디코더가 하나의 코드워드조차 생성하는 것을 실패하면, BP 반복으로부터 N_mat개의 LLR 벡터들의 평균(mean)이 선택되거나 또는 상기 디코더의 출력으로서 입력 LLR들이 단순하게 선택될 수 있다.
다른
BP
알고리즘들을 이용한 제안된 디코더
다른 실시예들에서, 상기 제안된 알고리즘의 단계 4에서, 단순 그리디 BP 알고리즘 대신에, 인폼드 BP 스케줄링(RBP, NWS 등)뿐만 아니라 플러딩 BP(SPA, MSA, 정규화된 MSA 등)와 같은 다른 BP 디코딩 방법들 중에서 아무거나 사용될 수 있다.
베스트
LLR의
선택
단계 9에서, 디코더가 하나의 코드워드조차 생성하는 것에 실패하면, 입력 LLR들, N_mat개의 LLR들의 평균 또는 N_mat LLR들 중의 하나가 상기 디코더의 출력으로서 사용될 수 있다. 최종 비트 에러 레이트를 감소시키기 위해 가장 좋은(the best) 가능한 LLR 벡터를 선택하려는 목적으로 광범위한 실험들이 수행되어 왔다. N_mat LLR 세트들의 평균 및 입력 LLR들뿐만 아니라, N_mat개의 서로 다른 매트릭스들에 상응하는 BP 디코더들의 모든 출력 LLR 세트들이 고려되었다. 긴 RS 코드들에 대한 실험들로부터, 그 차이가 매우 작을 지라도 첫 번째 매트릭스로부터의 LLR들 및 평균 LLR들이 일반적으로 가장 좋은 비트 에러 레이트를 산출하는 것으로 보인다. 상기 성능에 대한 보다 체계적인 측정들은 다중 매트릭스들로부터의 LLR들의 평균(mean)이 전반적으로 가장 좋은(즉, 베스트(best)) 성능을 만들고 있음을 시사하고 있다.
BP
반복들의 끝에서의 에러 및 소거 디코딩
다른 실시예에서, 단계 8에서는, 비수렴된 매트릭스들의 LLR들에 적용된 최종 디코더가 에러 및 소거 디코딩을 이용하여 개선될 수 있다. 예로서, RS 코드들을 위해, 최종 디코더는 경-판정 BM 디코더 또는 연-판정 KV 디코더일 수 있다. BM 디코더는 KV 디코더보다 훨씬 단순하지만 성능은 나쁘다. 그러므로, BP에 기초한 전체 디코더는 KV 알고리즘을 사용(그러나 매우 높은 복잡도를 가짐)하여 훨씬 나은 성능을 가질 수 있다. 소거 디코딩은 BM 디코더와 같은 경-판정 디코더에 비해 더 나은 성능을 가지고, KV와 같은 소프트 디코더에 비해 더 낮은 복잡도를 가지려는 시도이다. 본 실시예에 따르면, 먼저, 업데이트된 LLR들(
)이 신뢰할 수 없는 심볼 위치들의 세트를 결정하기 위해 사용된다. 신뢰할 수 없는 심볼 위치들이 소거된다면, BM 디코더는 성공적으로 디코딩할 수 있다. 잠재적인 소거 심볼들은 심볼들이 정정되는(정확한) 확률에 기초하여 식별될 수 있다. 일 실시예에서, 최소 신뢰 심볼들의 특정 개수(
)는 소거들을 위해 플래그될 수 있다. 이 때, 
는 특정 코드를 위한 소거들의 최대 가능한 개수이다. 대체 실시예에서, 쓰레시홀드보다 더 작은 정확도 확률을 갖는 모든 심볼들은 소거될 수 있고, 그에 따라, 소거들의 개수는 
를 넘어설 수 없다. 상기 소거들을 선택한 이후에, 소거 위치들에 따른 신뢰도들의 각 세트에 대한 경-판정들이 BM 에러 및 소거 디코더에 적용된다.
* 불일치 위치들을 이용한 제안된 디코더
다른 실시예에서, 제안된 디코더는 N-mat LLR 벡터들(
) 사이의 부호 불일치 위치들이 실제로 비트 에러들일 매우 높은 확률(가능성)을 갖는다는 사실을 이용할 수 있다. 불일치 위치들의 대략 반이 에러들에 상응한다는 것이 광범위한 실험을 통해 관찰되어 왔다. 그러므로, 이러한 부호 불일치 위치들을 매트릭스의 희소 부분에 위치시키는 것은 이러한 위치들로부터의 에러 확산을 방지할 수 있고, 결과적으로 최종 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 관찰을 이용하여, 본 실시예에서, 제안된 알고리즘의 단계 5가 다음과 같이 변형될 수 있다.
단계 5: 마지막 단계에서 생성된 N_mat개의 LLR 벡터들(
)을 위해, 그들 모드 사이의 부호 불일치 위치들이 찾아진다. 선택된 위치들의 벡터는 I_dis로 불려진다. 
을 위해, 
벡터가 인덱스 벡터(I_v)를 만드는 그것의 절대 값들에 기초하여 소팅된다. 이후, 
가 변형되어 
및 
에 상응하는 열들이 상기 언급된 동일한 순서로 디그리 1로 변환된다. 매트릭스의 랭크(rank)에 의존하여, 모든 언급된 열들을 디그리 1로 변환하는 것은 가능하지 않을 수 있고, 언급된 마지막 위치들의 몇몇은 1보다 더 큰 디그리들을 가질 수 있다(예를 들어, 2, 3 등). 많은 이러한 열들이 이미 디그리 1을 갖는다는 것을 알아야만 한다. 따라서, 디그리 1이 아닌 열들만 컨버팅하는 것이 필요하다. 결국, N_mat개의 변형된 매트릭스들이 계산된다. 여기서, N_mat개의 변형된 매트릭스들 모두에서 불일치 위치들이 희소 부분에 위치된다.
RS(255, 239)를 위해, 제안된 디코더의 성능은 [표 4]의 불일치 위치들을 이용하여 그것의 대안과 비교된다. 양 방법들에서, 소팅(sorting) 및 매트릭스 적응(matrix adaptation)의 7개의 라운드(round)들이 사용된다. 각 라운드 동안에, 9개의 반복들이 수행되는 마지막 라운드를 제외하고, 단순 그리디 BP 알고리즘의 3개의 반복들이 수행된다. 각 매트릭스를 위한 반복들의 끝에서, BM 에러 및 소거 디코딩이 사용된다. 매트릭스들의 개수는 
으로 설정된다. 이 표로부터 확인될 수 있는 바와 같이, 양 방법들 중에서 어느 것이 절대적으로 더 나은 성능을 주는지는 명확하지 않다. 이러한 관찰에 기초하여, 새로운 디코더가 아래에서 제안된다.
원래 제안된 디코더와 불일치 위치들을 가진 대안
실시예의
조합
다른 실시예에서, 먼저, 원래 제안된 디코더가 적용된다. 그것이 실패하면, 불일치 위치들을 가진 대안이 적용된다. RS(255, 239)를 위해, 제안된 디코더의 성능도 [표 4]에 주어져 있다. 이것은 특히 더 높은 SNR 값들에서 첫 번째 2개의 디코더들을 분명히 능가한다. 구체적으로, 본 실시예의 결합된 디코더가 BER 및 FER을 2개의 개별적인 디코더들 각각에 대해 여러 번 감소시키는 것을 확인할 수 있다. 디코더 2(불일치들을 이용한 제안된 디코더)가 오직 디코더 1이 실패한 경우에만 개입되기(invoked) 때문에, 결합된 디코더가 높은 SNR에서 디코더 1(제안된 디코더)보다 약간 더 높은 복잡도만을 갖는다는 것을 알아야 한다.
[표 4]
제안된 방법을 이용한
RS
코드들의 디코딩
다른 실시예에서, 이전 실시예들에서 설명된 제안된 방법들의 성능은 RS 코드들을 위해 살펴본 것이다. RS 코드들은 비-이진(non-binary) 선형 블록 코드들이다. 첫 번째 단계는 주어진 RS 코드를 위한 이진 패리티 검사 매트릭스를 얻는 것이다. Galois Field 
상에서 정의된 RS 코드를 위해, 원시 엘리먼트(primitive element)(
)는 컴패니언(companion) 
이진 매트릭스(c)를 갖는다. 
의 다른 비-제로 엘리먼트는 
형태의 컴패니언 
이진 매트릭스와 함께 
(단, 
)로 쓰여질 수 있다. 그러므로, 
패리티 검사 매트릭스의 모든 비-이진 엘리먼트들은 
이진 패리티 검사 매트릭스를 낳는 
이진 매트릭스들로 교체될 수 있다. 상기 이진 패리티 검사 매트릭스를 찾은 후에는, 이전 실시예들에서의 모든 논의된 방법들이 RS 코드들에 적용 가능하다. 도 8에서, 원래의 제안된 디코더와 불일치 위치들을 가진 것의 조합들에 기초한 제안된 디코더의 성능은 RS(255, 239)를 위한 문헌(literature)에서의 RS 코드들을 위한 다른 기존의 디코딩 방법들과 비교된다. [표 4]에서 보여진 결과들과 유사하게, 매트릭스들의 개수는 
로 설정된다. 소팅과 매트릭스 적응의 7개의 라운드들은 9개의 반복들이 수행되는 마지막 라운드를 제외하고 매 라운드를 위한 단순 그리디 BP 알고리즘의 3개의 반복들을 가지고 수행된다. 각 매트릭스를 위한 반복들의 끝에서, BM 에러 및 소거 디코딩이 사용된다. 그러므로, 제안된 방법은 단순 그리디 알고리즘을 이용한 
개의 BP 반복들뿐만 아니라 
개의 소팅 및 매트릭스 적응들로 구성된다. 반복들의 끝에서, BP 디코더들이 반복들 동안에 코드워드로 수렴하지 않는다면, 최대 
개의(6개의 매트릭스들, 입력 LLR들 및 6개의 매트릭스들로부터의 모든 LLR들의 평균) BM 에러 및 소거 디코딩들이 수행된다. 이러한 개수들은 원래 제안된 디코더가 실패하여 불일치 위치들을 가진 방법이 수행되는 것이 필요할 때 종종 2배가 된다. ABP 알고리즘과 El-Khamy (ABP-ASD, #20*50)에 의해 제안된 KV 디코딩의 조합에 기초한 방법은 상기 문헌에서 최대의 성능을 갖는다. 이러한 방법은 50 라운드들의 디코딩을 수행하고, 각 라운드는 20개의 ABP 반복들을 갖는다. 각 라운드에서, 비트 위치들의 서로 다른 세트가 패리티 검사 매트릭스에서 디그리 1로 변환된다. 또한, 각 ABP 반복 이후에, KV 디코딩이 업데이트된 LLR들 상에서 수행된다. 그러므로, 이러한 방법은 BP 반복들 및 KV 디코딩들뿐만 아니라 
개의 소팅 및 매트릭스 적응들을 필요로 한다. KV 알고리즘의 복잡도에서 주요한(dominant) 부분은 
(여기서, 
는 인터폴레이션 코스트(interpolation cost)에 의해 결정되는 복잡도 파라미터임)의 시간 복잡도(time complexity)를 가진 인터폴레이션 부분이다. KV 알고리즘의 성능은 
의 값을 증사시킴으로써 향상된다. KV의 높은 복잡도는 대부분 실제 시나리오들에서 적용 불가능 하게 만든다. BM 알고리즘은 
의 시간 복잡도를 갖는다. 도 8로부터 확인할 수 있는 바와 같이, 본 발명의 특정 양상들에 따른 제안된 발명은 현저하게 더 작은 복잡도를 가지고 El-Khamy의 ABP-ASD, #20*50을 약 0.15dB로 능가한다. 소팅, 매트릭스 적응들 및 BP 반복들 면에서, 제안된 방법들은 ABP-ASD, #20*50보다 적어도 
배만큼 더 단순하다. 또한, ABP-ASD, #20*50은 1000개의 KV 디코딩들을 수행하는 반면에 제안된 방법은 8개의 BM 에러 및 소거들 디코딩들을 사용한다. 이것은 이 부분을 위해 대략 
배만큼 더 단순한 디코딩 복잡도를 만든다.
II. 개선된 채널 상태 정보 추정
본 서브섹션은 개선된 채널 상태 정보를 수행(또한, CSI 추정으로 명명됨)하는 기술들을 설명한다. 구체적으로, 여기서 설명되는 본 발명의 특정 양상들은 최적 필터 길이, 적응형 판정-지향 채널 추정 및/또는 더 짧은 필터들을 이용한 반복적인 추정 수행을 이용함으로써 파일럿 채널 추정을 향상시키는 것과 관련된다. 이러한 양상들은 (예를 들어, 채널 속성들의 더 나은 이해가 규명될 수 있고, 그것이 전송을 채널 조건들에 적응시키는데 사용될 수 있음을 고려하여 리시버 성능을 향상시키기 위해) HD 라디오 시스템들에 적용 가능하다. 또한, 상기 양상들은 채널 응답이 시간에 따라 변하는 다른 통신 시스템(예를 들어, 다양한 방송 또는 이동 전화 시스템들)에도 적용 가능하다. 몇몇 실시예들에서, 파일럿 구조도 채널 선택도를 적절하게 매치시키기 위해 트랜스미터에서 개작될(adapted) 수 있다. 그에 따라, 리시버에서 더 나은 CSI 추정이 가능하게 된다.
CSI 추정은 일반적으로 잡음 전력 추정뿐만 아니라 (채널 응답으로 명명될 수 있는) 수신된 심볼 상의 진폭 및 채널-유도 위상(channel-induced phase)의 추정을 포함한다. 이러한 속성들은
코히어런트 복조, 다이버시티 결합, FEC 디코딩 및 해당 기술 분야에서 알려진 다른 것들과 같은 통신 리시버들에서의 서로 다른 프로세싱 태스크들을 위해 이용된다. CSI의 정확한 추정은 이러한 프로세싱 태스크들을 적절하게 용이하게 하고 상기 프로세싱 태스크들에 의해 제공된 최대-가능 성능 게인들을 달성하기 위해 매우 중요하다. CSI 추정을 용이하게 하기 위해, 파일럿 심볼들은 데이터 심볼들의 스트림에 삽입된다. 도 9는 단일 캐리어 시스템들에의 파일럿 심볼들의 전형적인 배치들을 보여준다. 몇몇 코드-분할 다중-접근(code-division multiple-access; CDMA) 시스템들에서, 전용 파일럿 채널(dedicated pilot channel)(2101)은 도 9a에 도시된 파일럿 심볼들(2102)의 연속되는 스트림을 전달하기 위해 사용된다. 다른 시스템들에서, 파일럿 심볼들은 모아질(clustered) 수 있고, 도 9b에 도시된 프리앰블(2103) 또는 도 9c에 도시된 GSM 시스템들 내 미드앰블(2107)과 같은 패킷의 프랙션을 점유할 수 있다. 다른 시스템들에서, 도 9d 및 도 9e에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 파일럿 심볼들(2113, 2121)이 데이터(2114, 2120)와 함께 인터리빙될 수 있다.
직교 주파수-분할 다중(orthogonal frequency-division multiplexing; OFDM)과 같은 멀티캐리어 시스템들에서, 파일럿 심볼들은 시간 및 주파수 도메인들에서 배치될 수 있다. 도 10은 멀티캐리어 시스템들에서 파일럿 심볼들의 전형적인 배치들을 나타낸다. 도 10a에 도시된 바와 같이, OFDM 서브캐리어들의 선택 세트는 파일럿 심볼들(2132)에 전용되고, 다른 서브캐리어들은 데이터 심볼들(2131)에 전용된다. 도 10b는 서브캐리어들의 선택 세트가 다른 서브캐리어들이 데이터 심볼들만을 전달하는 동안에 인터리빙된 파일럿(2143)과 데이터(2144) 심볼들 모두를 전달하는 다른 배치를 보여준다. 또한, 파일럿 심볼들은 파일럿 심볼들을 전달하는 2개의 인접하는 서브캐리어들(2145, 2146) 상에서 시간에 있어 엇갈릴(staggered) 수 있다. 파일럿 심볼들은 또한 기준 심볼들 또는 훈련 심볼(training symbol)처럼 해당 기술 분야에서 알려져 있다.
수신된 채널
심볼들에
기초한 CSI 추정
몇몇 실시예들에서, 본 발명의 특정 양상들은 반복 채널 추정이 사용되지 않는 시스템들에 적용 가능하다. 상응하는 방법들은 또한 반복, 조이트 CSI 추정 및 FEC 디코딩이 채용된 시스템들에서 초기 CSI 추정으로서 사용될 수 있다. 여기서 설명된 특정 양상들은 일반적으로 도 9 및 도 10에 도시된 다양한 파일럿 배치들에 적용될 지라도, 몇몇 세부적인 사항들(details)을 가진 구체적인 구현은 상이한 배치들을 위해 다를 수 있다. 도 9a 및 도 10a에 도시된 연속되는 파일럿 심볼들을 가진 첫 번째 파일럿 심볼 배치들을 고려한다. 도 9a의 파일럿 채널 상 또는 도 10a의 하나의 파일럿 서브캐리어 상의 수신된 파일럿 심볼들은 다음과 같이 수학적으로 모델링될(modeled) 수 있다.
여기서, 
는 채널 응답을 나타내고, 
는 전송된 파일럿 심볼이고, 
는 제로 평균 및 분산(zero mean and variance)을 갖는 부가 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise; AWGN)이다. 
이다. 채널 응답은 
(여기서, 
와 
는 채널 응답의 진폭과 위상을 각각 나타냄)로 쓰여질 수 있다.
수신된 심볼들을 
와 곱함으로써, 우리는 다음과 같은 식을 얻는다.
여기서, 잡음(
)은 
와 동일한 통계(statistics)를 갖고, 
은 보편성(generality)의 손실 없이 가정된다. 시퀀스(
)는 채널 응답 및 잡음 전력을 추정하기 위해 사용된다. 멀티캐리어 시스템들(MC)에서, 식(21)은 다음과 같이 다시 쓰여질 수 있다.
여기서, 서브스크립트(아래 기재한 문자)(k)는 MC 시스템의 k번째 서브캐리어를 나타낸다.
식(21)로부터 확인될 수 있는 바와 같이, i번째 수신된 샘플(
)은 잡음에 의해 왜곡된 채널 응답을 나타낸다. 채널 추정에 대한 부가 잡음 영향(additive noise impact)은 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 스무딩 필터(smoothing filter)의 사용에 의해 감소될 수 있다. 예를 들어, 채널 응답이 N(여기서, N은 홀수)개의 연속적인 샘플들 상에서 상수라고 가정하면, l번째 채널의 최대 공산 추정(maximum likelihood estimate)은 다음과 같이 주어진다.
여기서, 직사각형(rectangular)(즉, 상수 필터-탭(filter-tap) 이득들) FIR 필터가 사용된다. 필터 길이(N)를 증가시킴으로써, 잡음의 영향은 감소되고, 채널 응답 에러도 감소된다. 그러나, 상기 필터 길이는 또한 채널 변화들의 속도에 의존한다. 도 11a 내지 도 11c는 느린 페이딩 채널, 적당하게 빠른(또는, 중간-속도) 페이딩 채널 및 빠른 페이딩 채널의 전형적인 예들을 각각 보여준다. 스무딩 필터의 길이(N)는 채널 변화들이 필터의 길이 상에서 사소하도록 선택되어야만 한다. 그렇지 않으면, 변화하는 채널 응답에 상응하는 과도한 개수의 샘플들 상의 스무딩이 채널 변화들과 필터 길이 사이의 미스매치(mismatch)에 기인한 채널 에러를 야기시킬 것이다. 이러한 트레이드오프(tradeoff)가 도 11에 도시된 느린 페이딩 채널(2151), 적당하게 빠른 페이딩 채널(2152) 및 빠른 페이딩 채널(2153)의 예들을 위해 도 12에 도시되어 있다. 추정 에러의 분산(variance)은 2개의 컴포넌트들을 갖는다. 하나는 부가 노이즈(2163)에 기인하고, 다른 하나는 필터 길이와 채널 변화(즉, 채널 다이내믹스(2167) 또는 미스매치에 기인한 분산 에러들이 3개의 커브들(즉, 느린 페이딩(2166), 적당하게 빠른 페이딩(2165) 및 빠른 페이딩(2164))로 보여지는 시간 선택도로 명명됨)의 속도 사이의 미스매치에 기인한다. 일반적으로, 식(23)에 보여지는 바와 같이, 잡음에 기인한 분산은 필터 길이(N)를 증가시킴으로써 감소된다. 반면에, 추정 에러의 분산은 채널 변화들이 사소한 범위 너머에서(beyond) N을 증가시킴으로써 증가할 수 있다. 그러므로, 채널 변화(즉, 시간 선택도)의 주어진 레이트를 위해, 필터 길이와 채널 다이내믹스 사이의 미스매치 및 노이즈의 전체 영향을 최소화시키는 최적 필터 길이가 존재한다. 만약 채널이 느리게 변하면, 더 긴 필터 길이들이 채널 추정의 평균 제곱 에러(mean square erro; MSE)를 감소시킬 것이다. 반면에, 빠른 페이딩 채널을 위해 더 긴 필터 길이가 선택되면, 그것은 원치 않는 성능 저하를 야기시킬 것이다. 그러므로, 탭 길이 선택(tap length selection)은 채널 다이내믹스들에 의존하여 리시버에서 적절하게 이루어져야만 한다. 도 12에 도시된 바와 같이, 최적 필터 길이는 미스매치와 잡음에 기인한 추정 에러들의 전체 분산을 최소화하도록 선택(예를 들어, 빠른 페이딩을 위한 
, 적당하게 빠른 페이딩을 위한 
, 느린 페이딩을 위한 
)(여기서, 
)된다. 명확하게는, 채널의 시간 선택도가 증가할수록 더 짧은 필터 길이가 요구된다.
몇몇 실시예들에서, 비-사각형(non-rectangular) 필터들이 현재 샘플에 가까운 샘플들에 더 많은 가중치를 주고 더 멀리 있는 샘플들에 더 작은 가중치를 주기 위해 사용될 수 있다. 충격성 잡음(impulsive noise)이 있는 경우, 가능한 경우 추가적인 스무딩을 갖는 메디안 필터(median filter)가 그러한 충격성 잡음의 영향을 최소화하기 위해 선호될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 충격성 잡음이 존재할 때 강건한(robust) 새로운 필터링 방법이 채용될 수 있다. 예를 들어, 강한 잡음을 가진 샘플들이 예를 들어, 메디안 필터링 및 스무딩을 이용함으로써 먼저 식별될 수 있다. 즉, 스무딩된(smoothed) 메디안 채널 응답으로부터 현저하게 벗어나는(편차가 있는) 샘플들이 충격성 잡음에 의해 손상된 샘플들로서 식별된다. 강한 잡음을 가진 샘플들이 식별되고 제거된(예를 들어, 상기 샘플들에 할당된 제로의 진폭을 가지고) 이후에, 최적 필터링이 상기 시퀀스에서 남아있는 불균일하게 간격된(remaining non-uniformly spaced) 샘플들에 적용될 수 있다. 대안적으로, 강한 잡음을 가진 샘플들로서 식별된 것들을 제거하는 대신에, 상기 필터 길이 안에 남아있는 샘플들의 메디안 값이 최적 필터링을 진행하기 이전에 사용될 수 있다. 이러한 후자의 접근은 균일하게 간격된 샘플들이 항상 사용되는 곳에서 필터링을 단순하게 한다. 몇몇 예들에서, 강건한 필터링 접근은 메디안 필터링보다 더 나은 결과들을 제공할 수 있다. 또한, 강건한 필터링 접근은 많은 예들에서 메디안 필터링-기반 접근처럼 유사하게 수행할 수 있다.
다른 실시예들에서, 대안적인 접근이 강한 잡음을 가진 샘플들을 검출하기 위해 채용된다. 수신된 신호(
)는 그것의 추정된 변조 심볼의 복소 공액(complex conjugate)으로 곱해진다. 그 결과 샘플은 다음과 같이 쓰여질 수 있다.
여기서, 
는 k번째 서브캐리어 상의 i번째 변조 심볼의 추정을 나타낸다. 또한, 단순화를 위해, 변조 심볼들이 단위 전력(unity power)을 갖는 것으로 가정된다. 
이기 때문에 다음과 같이 계산될 수 있다.
하나의 잡음 샘플이 인접하는 것보다 훨씬 더 강한 경우(이것은 실제 충격성 잡음 환경에서는 합당한 가정임), 
는 절대 값 면에서 클 것이다. 이후, 
를 
및 
과 비교함으로써, 강한 잡음 샘플의 인덱스가 결정될 수 있다. 유사한 분석은 2개의 잡음 샘플들이 대략 서로를 캔슬(cancel)(예를 들어, 반대 위상과 동일한 진폭을 가짐)하지 않는 한, 큰(별로 일어날 것 같지 않음) 2개의 연속되는 샘플들을 식별하는 것을 도와줄 수 있다. 강한 잡음 샘플들이 상술한 바와 같이 식별되면, 강건한 필터링이 이전의 강건한 필터링 실시예들 중에서 하나를 따라 적용될 수 있다.
넓은 범위의 이동 속도들로 동작하는 이동 통신 시스템들에서의 주된 어려움은 적절한 필터 길이를 선택하는 것이다. 이것은 이동 장치의 속도 및 상응하는 채널 선택도가 미리 알려져 있지 않기 때문이다. 전형적으로, 필터 길이는 채널 다이내믹스의 더 낮은 레이트들에서 최적에 못 미치는 성능(suboptimum performance)을 낳는 빠른 채널 변화들에 대처하기 위해 미리 설정된다. 일 실시예에서, 시간 면에서의 레벨 채널 선택도는 예를 들어, GPS 능력을 가진 리시버들에서 이동 장치 속도를 측정함으로써 쉽게 정해질 수 있다. 그러나, GPS는 모든 상황들에서 이용 가능할 수는 없다. 또한, 리시버들(또한, 다른 기술들)은 채널의 시간 선택도를 추정하기 위해 제공되어야만 한다. 일 실시예에서, 레벨 크로싱 레이트(level crossing rate; LCR)-기반 추정기가 채널의 선택도를 추정하기 위해 사용된다. LCR 값들이 채널 다이내믹스들을 나타냄에 따라, 도 12에 도시된 바와 같이, 하나의 예가 최적 필터 길이들을 채널 다이내믹스들에 관계시킨다. 따라서, 룩-업 테이블(LUT)들은 최적 필터 길이들과 채널의 시간 선택도 사이의 관계(그러므로, 맵핑)을 정의하기 위해 구성된다. 그러한 LUT의 예시적인 예가 [표 5]에 나타나 있다. [표 5]는 이동 장치의 속도, LCR 및 최적 필터 탭 길이 사이의 개념적인 상호 관계를 보여준다.
[표 5]
시간 선택도가 미리 알려져 있지 않기 때문에, 채널 응답은 빠른 채널들에 적절한 보수적인(conservative) 필터 길이를 이용하여 추정된다. 그렇게 얻어진 채널 응답으로부터 LCR이 측정된다. LCR이 측정될 수 있는 다양한 방법들이 존재한다. 일 실시예에서, 채널 진폭 응답의 평균 레벨이 추정되고, 진폭 응답이 평균 진폭 레벨을 크로싱하는 횟수들이 LCR 추정으로서 사용된다. 다른 실시예에서, 평균 진폭 레벨 주위의 작은 변화(minor variation)들의 영향을 최소화하기 위해, 평균 레벨 주위의 2개 이상의 레벨들이 레벨 크로싱들을 카운트하기 위해 사용될 수 있다.
시뮬레이션들 또는 분석 기술들에 의해 실제로 미리 결정되는 LUT의 사용을 설명하기 위해, 측정된 
이 
과 동일하고, 
인 것을 고려한다. 그러면, 최적 필터 길이는 다음과 같이 찾아질 수 있다.
여기서, Interp는 원하는 인터폴레이션 함수(예를 들어, 단순화를 위해 선형 인터폴레이션)이다. LCR의 추정에서 몇몇 잡음들이 있을 지라도, 적합한 필터 길이를 선택하기 위한 이러한 접근은 모든 채널 선택도 조건들을 위해 하나의 필터 길이를 사용하는 것에 유리하다.
광범위한 시뮬레이션들에 기초한 LUT의 구체적인 예가 아래 [표 6]에 나타나 있다. 이러한 결과들은 상이한 이동 장치 속도에서 어반 주파수 선택적 다중경로 채널 모델(urban frequency selective multipath channel model)을 시뮬레이션하고, 컨볼루션 디코딩을 채용한 OFDM 리시버에서 다양한 필터 길이들을 위한 BER 및 FER를 측정함으로써 하나의 예시적인 실시예에서 얻어진다. 상이한 속도들에서의 최적 필터 길이들은 매우 넓은 범위(즉, 어떤 수치에서 10배까지의 범위(one order of magnitude)) 상에서 변할 수 있다는 것은 명백하다. 이것은 적절한 필터 길이 선택의 중요성을 의미한다.
[표 6]
LCR 추정의 신뢰도는 멀티캐리어 시스템들에서 증가할 수 있다. 보다 신뢰성이 있는 LCR은 상이한 주파수들에서 다중 파일럿/기준 서브캐리어들 상에서 추정된 LCR들을 평균함으로써 추정될 수 있다. 이러한 경우, 평균 LCR은 탭 길이를 보다 정확하게 추정하는 것을 도와줄 수 있다. 일 실시예에서, 평균 LCR은 모든 기준 서브캐리어들 상에서 측정된다. 다른 실시예에서, 최상의 SNR을 가진 
서브캐리어들이 LCR을 계산하기 위해 잡음 전력 측정을 기초로 선택된다.
최적 필터 길이가 LUT에 기초하여 선택되면, 이전 실시예들에서 설명된 접근들 중의 하나에 기초하여, 채널 응답 추정은 최적 추정된 필터 길이를 이용하여 반복된다. 다음, 파일럿 심볼들을 이용하여 잡음 전력을 정확하게 추정하는 것이 요구된다.
위상 및 진폭 추정들과 함께 잡음 전력 추정들(일괄하여 여기서 CSI 추정들로 명명됨)이 FEC 디코딩 및 다이버시티 결합과 같은 다양한 리시버 신호 프로세싱 함수들을 위해 사용된다. 또한, 본 발명의 일 양상에서, 잡음 및 신호 전력 추정들은 적응형 데이터 심볼-기반 판정 지향 채널 추정(decision directed channel estimation; DDCE)을 용이하게 하기 위한 SNR 추정을 위해 사용된다. 이것은 이후에 설명될 것이다.
순간 잡음 추정(instantaneous noise estimate)들은 다음과 같이 찾아질 수 있다.
여기서, 
는 I번째 심볼 간격을 위한 채널 추정이다. 잡음이 복합적일 때, 그것의 실(real) 부분(
) 및 허(imaginary) 부분(
)이 개별적으로 계산될 수 있다. 대부분의 통신 시스템들에서 잡음이 부가(additive)되고 백색(white)이기 때문에, 잡음 전력 추정은 아래 제시된 바와 같이 많은 개수의 샘플들 상에서 잡음 전력을 단순하게 평균함으로써 이루어진다.
그러나, 간섭이 우세한 몇몇 실제 통신 시스템들에서(특히, 시변 및 충격성 간섭(time-varying and impulsive interference)의 경우들에서), 잡음이 백색이 아닐 수 있다. 잡음 플러스 시간 및 주파수 선택적인 간섭(noise plus time and frequency selective interference)의 전형적인 예가 도 13에 도시되어 있다. 잡음 전력 레벨의 추정을 위해 상대적으로 긴 기간 동안 잡음 전력을 평균하는 것이 적절하지 않다는 것이 도 13(시간 및 주파수 도메인들에서 예시적인 잡음 전력 변화들을 보여줌)으로부터 명백하다. 오히려, 잡음 전력 추정들은 시간 및 주파수 도메인들 상에서 잡음 전력 변화들의 디그리에 의존하여 더 짧은 필터 길이들을 이용해 얻어져야만 한다. 실 및 허 잡음 전력 추정들은 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, 
이고, 
은 잡음 전력 추정 필터를 위한 탭 길이이다. 채널 추정에서와 유사하게, LCR에 기초한 상이한 채널 모델들의 잡음 전력 추정을 위한 적합한 탭 길이들은 개별적인 LUT에서 준비되어야 한다. 멀티캐리어 시스템들에서, 데이터 서브캐리어들을 위한 잡음 전력 추정들은 충격성 및 비충격성 잡음 케이스들 모두를 위해 주파수 도메인 상에서 인터폴레이션(예를 들어, 선형 인터폴레이션)을 이용함으로써 찾아질 수 있다. 잡음 전력 추정을 위한 LCR 대 필터 길이(LCR versus filter length) 및 이동 장치 속도를 위한 예시적인 LUT는 [표 7]에 주어진다. [표 7]을 만드는 통신 시나리오는 호스트 및 첫 번째 인접한 FM 간섭이 존재하는 FM HD 라디오 시스템에 상응한다.
[표 7]
많은 종래의 시스템들에서, 데이터 심볼들을 위한 CSI 추정들은 파일럿-기반 CSI 추정들의 인터폴레이션에 기초하여 얻어진다. 이러한 접근은 느린 페이딩 채널들 및 높은 SNR 조건들에 있는 것과 같이 채널 변화들이 쉽게 추적될 수 있다면 적합하다. 파일럿 심볼들의 전체 개수가 전형적으로 충분하지 않거나 또는 채널이 보다 많은 선택도를 갖는 케이스들에서는, 몇몇 종래의 시스템들에서 데이터 심볼들을 가진 판정-지향 채널 추정이 사용되었다. 그러나, 판정-지향 채널 추정은 낮은 SNR 상황(regime)에서는 형편없이 동작한다.
본 발명의 일 양상에서, 데이터 심볼들을 가진 적응형 판정-지향 채널 추정은 파일럿-기반 채널 추정의 성능을 향상시키기 위해 사용된다. 게다가, 하이브리드 채널 추정이 파일럿 심볼들 및 알려지지 않은 데이터 심볼들의 프랙션 모두로부터 얻어진 채널 상태 정보를 활용하기 위해 사용된다. 본 발명의 특정 양상들의 이러한 적응적 특성은 판정-지향 채널 추정을 위해 선택된 데이터 심볼들의 개수가 채널이 함수로서 프레임마다(from frame to frame) 변할 수 있다는 데에 있다. 예를 들어, 데이터 심볼들의 개수는 채널 선택도 또는 다이내믹스들에 이존할 수 있다. 보다 구체적으로, 심볼들의 개수는 채널의 변화의 레이트, 속도 또는 민첩성에 기초하여 선택될 수 있다. 다른 예로서, 심볼들의 개수는 잡음 구현(noise realization)에 기초할 수 있다. 이것은 아래에서 보다 상세하게 설명될 것이다. 즉, 판정-지향 방법은 미리 설정된 쓰레시홀드보다 더 높은 SNR을 가진 데이터 심볼들만을 이용한다. 따라서, 일 실시예에서, 수신된 심볼 시퀀스에서 데이터 심볼들의 프랙션(보다 신뢰성이 있는 것들)만이 DDCE를 위해 사용된다. 판정-지향 심볼들의 바람직한 프랙션은 리시버에서의 잡음 레벨뿐만 아니라 통신 채널의 선택도에 의존한다. 일 목적은 약한 SNR을 갖는 "나쁜(bad)" 데이터 심볼들(이것들은 CSI 추정에서 에러 확산을 야기시킬 수 있음)의 사용을 최소화하는 것이다. 즉, 데이터 심볼들을 덜 사용하는 것이다. 다른 목적은 잡음이 존재하는 특히, 더 많은 선택적인 채널들에서 CSI 추정을 향상시키기 위해 보다 많은 데이터 심볼들을 사용하는 것이다. 이러한 2개의 목적들이 서로 상반되기 때문에, 채널 선택도 즉, 채널 응답의 변화들의 다이내믹스에 의해 변하는 트레이드오프가 분명히 존재한다.
더 긴 채널 추정기 필터 길이들을 가진 더 느린 채널들에서, 더 나은 CSI 인터폴레이션이 가능하다. 또한, DDCE를 위한 데이터 심볼들을 덜 사용하여 낮은 SNR을 가진 데이터 심볼들의 사용을 최소화할 수 있다. 반면에, 더 많은 채널 변화들이 따르는 더 빠른 채널들에서는, 더 짧은 필터 길이들이 바람직하다. 또한, 더 많은 데이터 심볼들을 사용하는 것이 선호된다. 후자의 경우에는, 더 낮은 SNR들을 갖는 더 많은 심볼들을 이용하는 것이 그들 중에 일부에 에러가 있을지라도 유리하다. 또한, 더 많은 데이터 심볼들의 사용은 보다 나은 CSI 추정들을 제공할 것이다. 이러한 원리들은 후술할 예시적인 실시예를 고려함으로써 보다 잘 이해될 것이다.
몇몇 실시예들의 특정 양상들은 다양한 MC 시스템들에 적용될 수 있다. 도 10b에 도시된 엇갈린 파일럿 심볼들을 가진 MC 시스템의 예를 위해, 도 14에 도시된 시간 및 주파수 도메인에서 채널 응답 변화들의 예들을 고려하는 것은 도움이 된다. 보다 구체적으로, 도 14는 판정-지향 채널 추정 및 파일럿의 혼합 상에서 쓰레시홀드들의 영향을 나타낸다. 도 14a에 그려진 느린 데이딩 채널들에서, 시간에서의 채널 응답 변화는 느리고, 그에 따라, 상대적으로 긴 시간 구간(즉, 
, 2176)에서, 채널 이득(
)이 빠르게 변하지 않는다. 결과적으로, 채널 이득이 미리 설정된 쓰레시홀드(예를 들어, 
) 위에 있는 영역(2176)에서, 파일럿 플러스 DDCE 채널 추정은 더 높은 정확도로 수행될 수 있다. 채널 이득이 상기 쓰레시홀드(예를 들어, 
) 아래에 있는 영역(2177)에서는, 느린 채널 변화들 때문에 파일럿-기반 채널 추정에 기초한 인터폴레이션이 잘 수행된다. 더 낮은 쓰레시홀드(
)의 사용은 꽤 완만한 채널 변화들 때문에 인터폴레이션 성능을 필수적으로 향상시키지는 않는다. 그러나, DDCE 내 에러가 있는 데이터 심볼들(2178)을 사용할 위험(risk)이 있고, 잠정적으로는, 채널 추정의 정확도를 망가뜨릴 수 있다. 따라서, 채널 이득이 작고, 데이터 심볼들이 전송 에러들을 보다 잘 일으키는 영역에서는 DDCE를 사용할 필요가 적다.
다음, 도 14b에 도시된 빠른 페이딩 시나리오를 고려한다. 빠른 페이딩 시나리오에서 더 높은 쓰레시홀드(
)가 사용되는 경우, 대부분의 시간에서, 채널 추정은 파일럿들(2179) 및 파일럿 심볼 위치들 사이의 인터폴레이션에 기초할 것이다. 그러나, 빠른 채널 변화들 때문에, 인터폴레이션이 빠른 채널 변화들을 추적함에 있어 충분히 정확하지는 않다. 이러한 경우, 더 긴 시간 구간들(2180, 2181) 상에서 파일럿 플러스 DDCE를 채용함으로써 채널 변화들을 보다 잘 뒤따르기 위해 Thin과 같은 더 낮은 쓰레시홀드를 사용하는 것이 선호된다. 
을 채용함으로써 DDCE에서의 몇몇 데이터 심볼 판정들에 에러가 있을 수 있을 지라도, 이것은 채널 다이내믹스를 추적하기 위해 DDCE에서 더 많은 데이터 심볼들을 사용함에 따라 보상되는 것 이상일 수 있다. 더 낮은 쓰레시홀드에 의해, 채널 추정이 단지 파일럿들과 인터폴레이션(2182)에 기초하는 영역에서의 인터폴레이션이 충분히 정확하지 않을 수 있음에도 불구하고, 상기 영역은 전체 성능에 대한 더 작은 영향을 갖도록 부합하게(correspondingly) 더 작을 수 있다. 부합되게, DDCE를 위한 더 낮은 쓰레시홀드가 선호된다. 따라서, 일반적으로, 느린 채널들에서는, DDCE에서 더 높은 쓰레시홀드 및 더 정확한 데이터 심볼들을 덜 사용하는 것이 선호된다. 또한, 더 빠른 채널들에서는, DDCE에서 더 낮은 쓰레시홀드 및 덜 정확한 데이터 심볼들을 더 사용하는 것이 선호된다.
요약하면, 채널 이득이 도 14b의 예에서의 DDCE(2180, 2181)를 위한 특정된 쓰레시홀드 위에 있는 시간 구간들에서, 파일럿 심볼들(2179)과 데이터 심볼들(2178)은 다른 실시예들에서 설명된 채널 추정을 위해 채용된다. 채널 이득이 도 14b의 예에서의 DDCE(2182)를 위한 특정 쓰레시홀드 아래에 있는 영역들에서, 다른 실시예들에서 설명한 바와 같이, 채널 추정이 채널 다이내믹스들에 상응하는 적절한 필터 길이를 가진 로우 패스 필터링으로 파일럿 심볼들을 이용해 수행된다. 이후, 시간 구간(2182)에서의 데이터 심볼 위치들을 위해, 채널은 상응하는 영역에서의 파일럿-기반 채널 추정들 및 인접하는 세그먼트(segment)들(2180, 2181)로부터의 채널 추정들(여기서, 파일럿-기반 추정 및 DDCE가 모두 채용되었음)을 이용하여 해당 기술 분야에서 알려진 인터폴레이션 기술들(예를 들어, 선형 또는 다항식(polynomial) 인터폴레이션)에 의해 추정된다. 그러한 채널 추정이 수행된 이후에, LCR이 이전에 설명된 실시예들의 일부를 따라 추정될 수 있다. 잡음 전력 추정은 몇몇 시간 구간들에서 파일럿 및 데이터 심볼들 모두에 기초(여기서는 채널 이득이 쓰레시홀드 위에 있음) 및 파일럿들 및 인터폴레이션에 기초(여기서는 채널 이득이 쓰레시홀드 아래에 있음)하여 채널 추정과 유사하게 수행된다.
도 14b에 도시된 엇갈린 파일럿 심볼들을 가진 MC 시스템을 다시 참조하면, 파일럿 심볼들을 전달하는 기준 서브캐리어들 상의 채널 추정이 시간 도메인에서 수행되면, 오직 데이터 심볼들을 전달하는 데이터 서브캐리어들 상에서 채널을 추정하는 것이 바람직하다. 도 14c에 도시된 느린 페이딩 채널 시나리오를 고려한다. 시간 도메인 채널 추정에 기초한 채널 추정들이 파일럿 서브캐리어들(2189)를 위해 이용 가능하다. 다시, 파일럿 심볼들 상의 채널 이득이 쓰레시홀드 위에 있는 주파수 영역(2183)에서의 서브캐리어들을 위해, 채널 추정이 DDCE를 이용하여 파일럿 및 데이터 심볼들 모두에 기초할 수 있다. 반면에, 영역(2184)에서는, 시간 도메인 케이스에서 설명한 것과 유사하게, 데이터 서브캐리어들 상의 채널 응답이 파일럿 위치 채널 추정들을 이용하여 인터폴레이션을 수행함으로써 얻어질 수 있다. 유사한 접근이 도 14d(여기서는, 시간 상의 특정 지점에서 채널 주파수 응답이 빠른 및 느린 (시간 상의) 페이딩 채널을 위해 동일하다고 가정)에 상응하는 빠른 페이딩 케이스에 적용된다. 그 차이는 LCR 고려에 기초하여 더 먼저 설명한 쓰레시홀드 섹션에 따라 빠른 페이딩 케이스를 위한 쓰레시홀드가 더 낮다는 점이다. 그에 따라, 더 많은 데이터 서브캐리어들이 DDCE에서 사용될 것이며, 주파수들의 상대적으로작은 영역에서 인터폴레이션이 가급적 사용될 것이다. 따라서, 전체적으로 시간 및 주파수 도메인들을 모두 고려할 때, 빠른 페이딩 채널들에서는 느린 페이딩 채널들에서보다, 채널 추정기가 채널 응답의 추정을 위한 더 많은 데이터 심볼들을 가질 것이다. 이것이 느린 페이딩 케이스보다 빠른 페이딩 케이스에서 채널 추정을 위해 사용되는 에러가 있는 심볼들의 더 높은 확률을 야기시킬 수 있음에도 불구하고, 이것은 빠른 페이딩 케이스에서 채널 선택도의 더 나은 추적을 가능하게 한다. 이것은 느린 페이딩 케이스에서보다 빠른 페이딩 케이스에서 매우 중요(critical)하다. 따라서, 채널 다이내믹스를 추적하는 빠른 페이딩에서 사용되는 더 많은 심볼들이 더 낮은 쓰레시홀드에 기인한 더 많은 에러가 있는 심볼들의 존재 가능성을 보다 보상할 것이다. 일 실시예에서, LCR을 이용하는 추정된 시간 선택도가 필터 계수들의 최적 선택뿐만 아니라 DDCE를 위한 데이터 심볼들의 서브세트를 선택하기 위한 SNR 쓰레시홀드를 용이하게 하기 위해 사용된다. 즉, 채널의 시간 선택도의 주어진 레벨을 위해, 선택도의 레벨에 상응하는 특정 쓰레시홀드보다 더 큰 추정된 SNR을 가진 모든 심볼들은 DDCE를 위해 사용된다. 추정된 SNR이 각각의 쓰레시홀드보다 작은 심볼 위치들에서, 인터폴레이션이 더 나은 SNR들을 가진 인접한 세그먼트들에서 파일럿 심볼들 및 가능하다면 DDCE 추정들에 기초하여 사용된다. 이러한 대안적인 실시예는 잡음 플러스 간섭 전력이 시간 및 주파수 변화들(그에 따라, 채널 응답 게인이 단독으로 어떠한 심볼들이 DDCE를 위해 사용될 수 있는지를 판정하는데 충분하지 않음)을 표시할 때 사용될 수 있다. [표 6] 및 [표 7]을 얻기 위해 사용되는 이러한 예시적인 실시예는 또한 고려 중인 예시적인 시스템의 BER 및 FER을 최소화하기 위해 다양한 이동 장치 속도들을 위한 DDCE의 최적 쓰레시홀드들을 결정하는 데에 사용되었다. 광범위한 시뮬레이션들에 의해 얻어진 상응하는 결과들은 [표 8]에 요약되어 있다. 검사에 의해, 이동 장치 속도 및 상응하는 채널 LCR이 증가할 때, 더 작은 쓰레시홀드가 선호된다는 것이 확인될 수 있다. 이것은 더 높은 이동 속도들에서 더 많은 데이터 심볼들이 DDCE를 위해 사용될 수 있음을 의미하고, 본 발명의 특정 양상들의 이전 설명들과 부합되는 것이다.
[표 8]
멀티캐리어 시스템들에서, 주파수 도메인에서 스무딩을 위한 최적 필터 길이는 채널 응답에서의 주파수 선택도의 레벨에 기초하여 선택될 수 있다. 이것은 채널의 시간 선택도를 매치(match)하기 위해 LCR 추정으로 수행된 방법과 유사하다. 이것을 용이하게 하기 위해, 일 실시예에서, LUT가 예를 들어, 시뮬레이션들, 측정, 분석 또는 채널의 주파수 선택도와 주파수 도메인에서의 필터링을 위한 최적 필터 길이 사이의 관계를 정하는 다른 기술들에 기초하여 구성된다.
본 발명의 일 양상에서, 최적으로 선택된 필터 길이를 가진 주파수 도메인 스무딩이 시간 도메인 프로세싱 이후에 채널 및 잡음 전력 추정에 적용된다. 채널의 주파수 선택도가 추정될 수 있는 많은 방식들이 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 주파수 선택도는 주파수들의 특정 범위 상에서 채널 변화들의 변화 레이트를 측정함으로써 추정된다. 측정된 채널 변화들이 주파수들(
)의 범위 상에서 더욱 뚜렷할수록, 채널 주파수 응답이 더욱 선택적일 가능성이 크다. 그에 부합되게, 주파수 도메인에서의 스무딩을 위한 더 짧은 필터 길이들이 사용되어야만 하고, 그 반대도 성립한다.
최적 필터 길이들 대(versus) 주파수 선택도를 위한 LUT를 구성된다. 이에, 주파수 도메인 프로세싱을 위한 최적 필터 길이에 대한 주파수 선택도의 영향을 분석하기 위하여, 어반, 서브-어반, 루럴(rural) 등과 같은 로우(low)에서 하이(high)로의 주파수 선택도의 변하는 레벨들을 가진 여러 채널 모델들이 HD 라디오 OFDM 시스템의 시뮬레이터에서 사용된다. 대안적으로, LUT가 분석 기술들에 의해 얻어지거나, 측정들로부터 얻어지거나, 다른 접근들을 이용하여 얻어질 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 중간 값들은 인터폴레이션에 의해 얻어질 수 있다. 잡음 및/또는 간섭이 주파수 도메인 상에서 백색이 아닌 경우에, 잡음 전력 추정의 필터 길이 선택(즉, 다른 케이스들을 위해 앞서 설명한 바와 유사하게, 주파수 도메인 상에서의 스무딩)을 위한 LUT를 정하는 것이 필요하다. 주파수 선택도는 다중 OFDM 심볼 간격들로 측정된 K개의 서브캐리어들에 상응하는 주파수들의 범위 상에서의 채널 이득 변화의 측정으로서 추정될 수 있다. 이는 Q개의 가장 큰 측정된 채널 이득 변화들의 평균값을 나타낸다. 이러한 평균화는 잡음의 영향을 최소화시키기 위해 적용된다. [표 9]로부터 확인할 수 있는 바와 같이, 더 높은 주파수 선택도는 더 짧은 필터 길이를 의미하고, 그 반대도 성립한다. 고려된 채널 시나리오들 중에서 필터 길이가 최대 및 최소 선택적인 채널들 사이에서 2.4의 팩터만큼 변할 수 있다는 점에 주목하는 것은 중요하다. 분석된 예시적인 실시예를 위한 LUT는 [표 9]에 주어져 있다.
[표 9]
몇몇 실시예들에서, 이전 실시예들의 양상들은 리시버들의 성능을 실질적으로 향상시킬 수 있는 개선된 초기 CSI 추정을 제공하기 위해 통합된다. 그러한 접근은 반복적인 CSI 추정 및 FEC 디코딩을 가진 리시버들의 초기 스테이지에서 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 반복 디코딩을 가지지 않은 리시버들에서도 사용될 수 있다. 도 15는 그러한 개선된 CSI 추정을 위한 예시적인 프로세싱 흐름을 나타낸다.
개선된 CSI 추정(2190)으로의 입력(즉, 전체 프로세싱 흐름으로의 입력)은 라인(2191)이다. 상기 라인(2191)은 파일럿 심볼들 및 데이터 심볼들을 포함하는 수신된 신호(또한, 간결하게 "수신된 컴포지트 신호"로 명명됨)를 나타낸다. 이 때, 수신된 컴포지트 신호의 파일럿-심볼 부분(간결하게 "수신된 파일럿 신호"로 명명됨)은 기준 서브캐리어들 상에 전송된 복합 파일럿 심볼(complex pilot symbol)들을 전달한다.
블록(2192)의 CSI 추정기(estimator)는 이전 실시예들에서 설명한 바와 같이 파일럿 심볼들을 이용하고 빠른 채널들에 상응하는 필터 탭 길이를 채용하여 채널 추정들을 만든다. 예시적인 실시예에서, 전용 파일럿 서브캐리어들을 가진 멀티캐리어 시스템이 고려된다.
이후, 블록(2192)로부터의 CSI 추정들은 레벨 크로싱 레이트(level crossing rate; LCR) 및 필터 탭 길이들을 본 발명의 실시예들에 따른 LUT에 기초하여 추정함으로써 채널의 시간 선택도가 추정되는 블록(2193)에서 더 프로세싱된다.
블록(2193)으로부터의 업데이트된 필터 탭 길이들은 최적화된 필터 길이를 가진 향상된 채널 추정들을 얻기 위해 블록(2194)에서 사용된다. 유사하게, 잡음 전력 추정 또한 시간 선택도의 주어진 레벨을 위한 LUT로부터 선택된 최적화된 필터 탭 길이를 사용함으로써 수행된다.
이후, 파일럿 서브캐리어들을 위한 블록(2194)으로부터의 채널 및 잡음 전력 추정들은 블록(2195)에서 주파수 도메인 상에서 로우-패스(low-pass) 인터폴레이션된다. 그에 따라, 심볼 시퀀스 내 데이터 서브캐리어들에 상응하는 잡음 전력 추정들 및 인터폴레이션된 채널 응답이 만들어진다.
다음, 그 결과로서 생기는 데이터 신호를 위한 CSI 추정들이 본 실시예들에 따른 적응형 판정-지향(Adaptive Decision Directed; ADD) 접근 블록(2196)에서 더욱 정제된다(refined). 여기서, 채널의 시간 선택도에 의존하는 쓰레시홀드 위에 있는 SNR을 가진 선택된 신뢰성 있는 심볼들은 채널 및 잡음 전력을 추정하기 위해 사용된다.
블록(2197)에서, 채널 응답의 주파수 선택도는 추정되고, 그에 부합되게, 필터 탭 길이가 이전에 설명한 실시예들에 따른 LUT로부터 선택된다.
파일럿 및 데이터 심볼들을 모두 이용하는 추가적인 주파수 도메인 스무딩이 블록(2197)에서 추정된 최적 필터 탭 길이를 이용하여 블록(2198)에서 수행된다. DDCE들이 이용 가능하지 않을 때 쓰레시홀드보다 아래에 있는 SNR을 가진 심볼들을 위해 인터폴레이션이 채용된다.
마지막으로, 상기 정제된 CSI 추정들이 리시버의 후속 디코딩 스테이지에서 사용되기 위해 라인(2199)으로 출력된다. 이것은 아래에서 보다 자세하게 설명될 것이다.
데이터 심볼들의 서브세트만이 사용되고, DDCE를 위해 사용되는 데이터 심볼들의 일부에 에러(그에 부합되게 CSI 추정이 손상됨)가 있을 수 있기 때문에, 초기 단계에서의 판정-지향 채널 추정은 제한된 이득들을 제공한다. 일 실시예에서, 도 16에 도시된 바와 같이, CSI 추정 및 FEC 디코딩은 반복적으로 수행된다. 일반적으로, 도 15의 프로시저(2190)를 뒤따르는 개선된 초기 CSI 추정 이후에, FEC/SISO 디코딩(2215)이 수행된다. FEC 디코딩 이후에, 코딩된 심볼들의 더 나은 추정들이 이용 가능하고, 개선된 CSI 추정의 다른 반복을 위해 사용된다. 보다 구체적으로, 도 16에서, 도 15에 상응하는 실시예 및 다른 CSI 추정 실시예들에서 설명된 바와 같이, 블록(2212)이 초기 CSI 추정을 수행한다. 블록(2212)에 의해 만들어진 CSI 추정들 및 수신된 잡음이 있는 채널 심볼들은 코딩된 비트 LLR들을 만들기 위해 디-맵핑 블록(2213)에서 프로세싱된다. 이것은 다른 실시예들에서 설명된 바와 같고, 해당 기술 분야에서 알려진 바와 같다. 인터리빙이 트랜스미터에 채용된 경우 코딩된 비트 LLR들은 블록(2215)에서 선택적으로(optionally) 디-인터리빙된다.
SISO 디코더(2215)는 다양한 실시예들(FEC 코드가 채용될 수 있음)을 따라 FEC 디코딩을 수행한다. SISO 디코더는 2개 유형의 출력들(즉, 1) 최종 판정들을 하거나 리시버의 후속 스테이지들에서 프로세싱하기 위한 정보 비트들의 LLR들 또는 2) 라인(2216) 상의 코딩된 비트 LLR들)을 생성한다. 후자가 반복적인 CSI 추정을 위해 관심이 있다. 반복들을 위한 피드백 루프에서, 인터리버가 트랜스미터에 채용된 경우 코딩된 비트 LLR들이 선택적으로 인터리빙된다. 또한, 코딩된 비트 LLR들은 다음 CSI 추정 반복을 위해 개선된 CSI 추정기(2212)로 피드백되는 블록(2218)에서 채널 심볼들을 형성하기 위해 사용된다.
디-맵핑 블록(2213) 이전에, 추가적인 소거 검출이 매우 큰 잡음 구현(noise realization)들을 가진 샘플들의 식별에 기초하여 수행될 수 있다. 이것은 충격성 잡음 및/또는 간섭을 가진 시나리오들에서 일어날 수 있다. 이러한 경우에, 큰 잡음 샘플들을 가진 소거 위치들의 인덱스들이 상응하는 컴포지트 신호 샘플들을 위해 계산된 LLR들 대신 제로(zero)들을 집어넣기 위해 또한 공급된다. 그렇지 않으면, 각(each) 또는 매(every) 수신된 심볼을 위해 LLR 계산이 수행된다. 설명된 소거 접근이 첫 번째 FEC 디코딩 이전의 CSI 추정 및 LLR 계산들의 첫 번째 스테이지에 나타날 수 있다는 것을 알아야 한다.
FEC 디코딩(2215)으로부터 얻어진 코딩된 비트들의 추정들(즉, 라인(2216) 상의 코딩된 비트들의 LLR들)이 초기 단계(반복 프로세싱 이전 블록(2215) 내)에서 계산된 판정-지향 심볼들보다 더 신뢰성이 있는 채널 심볼들의 추정들을 만들기 위해 사용된다. SISO 디코더(2215)로부터의 출력이 인터리빙 블록(2217)을 거쳐 맵핑 블록(2218)으로 피드백된다. 맵퍼(2218)는 FEC 디코딩 이후의 코딩된 비트들의 LLR 추정들을 채널 심볼들에 맵핑하다. 그 결과, 블록(2218)로부터의 출력은 CSI 추정의 다음 반복을 위해 사용되는 전송된 심볼 시퀀스의 보다 신뢰성이 있는 추정들을 제공한다. 일 실시예에서, 상기 재구성된 채널 심볼들은 "하드(hard)(또는, 경)" 심볼들이다. 즉, 이진 코딩된 비트들이 트랜스미터에서 변조 콘스텔레이션(modulation constellation)으로 맵핑된다. 다른 실시예에서, "소프트(soft)(또는, 연)" 심볼들이 채용된다. 소프트 심볼들은 블록(2215)의 FEC/SISO 디코딩 동안에 추정된 코딩된 비트들의 신뢰도를 설명한다(나타낸다).
BPSK 시그널링(signaling)을 위한 소프트 심볼들이 다음과 같이 심볼들(
)로 구성될 수 있다.
여기서, 
은 비트(
)를 위한 LLR를 나타낸다. 
는 해당 기술 분야에서 알려지고 다른 실시예들에서 설명된 것과 같은 수신된 신호로부터 계산된다. QPSK 변조의 경우, 인-페이즈(in-phase)(I) 및 쿼드러쳐(quadrature)(Q) 채널들을 위한 소프트 비트들(각각 
와 
)이 상기 보여진 바와 같이 상응하는 LLR들로부터 계산될 수 있다. 또한, 소프트, 복합, QPSK 심볼들이 
로서 구성될 수 있다.
또한, 각 후속 반복에서, 채널 및 잡음 전력 추정이 라인(2219) 상의 소프트 심볼들에 의해 이루어진다. 개선된 초기 CSI 추정을 설명한 실시예와 비교하여 주요 차이는 추정된 소프트 심볼들이 채용될 때 후속 반복들에서 적응형 DDCE가 없다는 것이다. 즉, 라인(2219) 상의 모든 재생성된 데이터 심볼들은, 심볼 시퀀스 내 파일럿 심볼들과 함께, CSI 추정을 위해 사용된다. 하드 심볼들이 사용되는 경우, 가장 낮은 신뢰성이 있는 것들은 앞서와 같이 CSI 추정에서 건너뛸(skipped) 수 있다. 첫 번째 반복과 유사하게, 추가적인 메디안 및 스무딩 필터들이 또한 블록(2212)에서 적용된다. 시간 및 주파수 선택도의 추정은 또한 이 블록에서 상기 반복에서 사용된 더 많은 신뢰성이 있는 심볼들을 가지고 업데이트될 수 있다. 동일한 단계들이 두 번째 반복에서의 블록(2212) 이후의 프로세싱을 위해 계속 이어질 수 있다.
초기 개선된 CSI 추정과 비교하여 다른 주요 차이는 충분히 정확한 더 많은 개수의 추정된 데이터 심볼들이 CSI 추정을 위해 이용 가능하기 때문에 다소 더 짧은 필터 길이들이 후속 반복들에서 최적인 것으로 찾아진다는 것이다. 후속 반복들을 위한 이러한 더 짧은 필터 길이들은 앞선 [표 6]에 도시되어 있다. CSI 추정 및 FEC 디코딩을 위한 원하는 개수의 반복들이 수행될 수 있다. 종래의 방법들에서, CSI 추정 및 FEC 디코딩을 위한 여러 반복들이 종종 수행된다. 특정 실시예들에서, 블록(2212)에서 블록(2215)까지의 초기 프로세싱(즉, 초기 순방향-경로 프로세싱(initial forward-path processing)) 이후의 하나의 추가적인 반복이 충분할 수 있다. 이것은 다양한 실시예들에서 설명된 본 발명의 특정 양상들에 따른 채널 선택도에 기초한 상응하는 단계들에서의 개선된 초기 CSI 추정 및 CSI 추정 파라미터들의 최적화에 의해 가능해진다. 따라서, 특정 실시예들을 채용한 반복적인 CSI 추정은 반복적인 CSI 추정의 다른 종래의 방법들에 비해 전체 계산 복잡도 면에서의 현저한 감소 및 성능 면에서의 상당한 이득을 달성한다. 그러나, 비반복적인 CSI 추정을 위해, CSI 추정의 성능 향상은 종래의 방법들보다 다소 더 높은 계산 복잡도라는 희생을 감수해야 달성된다.
다이버시티
결합 시스템들을 위한 CSI 추정
최대 비율 결합(maximal ratio combining; MRC)은 하나 이상의 다이버시티 채널들이 낮은 SNR 조건들을 경험하고 미스매칭된 결합을 낳을 수 있는 시나리오들에서 중대한 도전들을 직면한다. 즉, 잡음이 있고 에러가 있는 CSI 추정들에 기인하여, 나쁜 채널에 적절한 것 이상의 가중치가 주어지고, 그에 따라, 다이버시티-결합된 신호를 오염(pollute)시킨다. 이것은 성능 저하를 야기시킨다.
본 발명의 일 실시예에서, 앞서 설명된 비-다이버시티 시스템들을 위한 CSI 추정의 획기적인 양상들이 다이버시트 시스템들로 확장된다.
LCR을 추정하기 위해 더 짧은 필터 길이를 이용하는 CSI 추정의 초기 단계에서, 가장 좋은 다이버시티 채널이 LCR을 추정하기 위해 사용된다. 시간 도메인에서의 최적 필터-탭 길이들의 LCR-기반 선택을 이용하여, 파일럿-기반 CSI 추정이 다이버시티 채널들을 동등-이득 결합(equal-gain combine)하기 위해 수행된다. 동등 이득 결합(equal gain combining; EGC)은 본질적으로 동등한 가중치를 가진 서로 다른 채널들의 위상-코히어런트 결합(phase-coherent combining)을 의미한다. 즉, 이 단계를 위해 위상 추정만이 요구된다. 개별적인 다이버시티 채널들 및 동등-이득 결합된 SNR들은 2차(second-order) 다이버시트 시스템을 위해 도 17에 도시되어 있다. 쓰레시홀드(Threshold1에서 Treshold4)(2221)에 의존하여, 개별적인 다이버시티 채널들(2224, 2225)에서 시간의 중대한 프랙션을 위해 SNR들이 상기 쓰레시홀드 아래에 있을 수 있음이 확인될 수 있다. 또한, 상응하는 신호 세그먼트들이 판정-지향 CSI 추정을 위해 유용하지 않을 수 있음이 확인될 수 있다. 반면에, 합리적인 쓰레시홀드 선택을 위해, 동등 이득 결합된 SNIR(2223)이 대부분의 시간에서 판정-지향 CSI 추정을 용이하게 하기 위해 데이터 심볼 판정들을 하는 데에 적절할 수 있다. 따라서, 선택된 쓰레시홀드보다 더 큰 SNR을 갖는 심볼들의 선택된 세트 상에서, 동등-이득 결합된 신호에 기초하여, 데이터 심볼 판정들이 완전한 CSI 추정을 위해 이루어지고 사용된다. 이것은 본질적으로 비-다이버시티 CSI 추정 실시예들에서 앞서 언급된 적응형 DDCE 접근과 유사하다. 구체적으로, 다이버시티 채널들 각각을 위한 더 정확한 위상, 진폭 및 잡음 전력 추정들을 얻기 위해, 동등 이득 결합 이후에 보다 신뢰성 있게 디코딩된 데이터 심볼들의 선택된 세트와 파일럿 심볼들 모두가 사용된다. 이러한 향상된 CSI 추정들을 가지고, 해당 기술 분야에서 알려진 바와 같이 다이버시티 채널들의 MRC 결합이 수행된다. CSI 추정의 모든 다른 양상들은 앞서 설명된 비-다이버시티 CSI 실시예들에서와 실질적으로 동일하다.
다이버시티 결합을 위한 또 다른 실시예에서 추가적인 향상이 가능하다. 완전한 CSI 추정들이 이전 실시예에서 설명한 바와 같이 각 개별적인 채널을 위해 이용 가능하면, MRC 및 EGC가 선택적으로 적용된다. 
이 되도록 SNR을 위한 쓰레시홀드(
)를 정의하면, CSI 추정 에러가 받아들여지지 않고, MRC 성능을 저하시킬 수 있다.
선택적인 MRC 및 EGC 접근이 다음과 같이 구현된다.
1. 
(여기서, 
이고, L은 다이버시티 채널들의 개수임)이 되도록 모든 심볼 영역들/세그먼트들(
)을 식별함.
2. 데이터 심볼이 상기 세트(
)에 속한다면 MRC를 수행하고, 데이터 심볼이 상기 세트(
)에 속하지 않으면 EGC를 수행함.
다른 실시예에서, 시간, 가능하면 주파수 및/또는 SNR에 있어 채널 선택도에 기초하여 파일럿 신호들의 최적 또는 최적에 가까운 구조를 알리기 위한 피드백 채널이 리시버에 제공된다.
3G/4G 이동 전화 및 WiFi와 같은 현대의 통신 시스템들에서, 변조 및 FEC 코딩 레이트 및 가능하면 MIMO 파라미터들이 리시버에서 수신된 신호 측정들에 기초하여 적응적으로 조정된다. 또한, 몇몇 시스템들에서는, 적응형 전력 제어가 채용될 수 있다. 이것은 SNR이 상대적으로 높을 때 더 높은 처리량(throughput)을 허용하고 SNR이 상대적으로 낮을 때 더 낮은 처리량을 허용함으로써 링크 처리량(link throughput)을 상당히 향상시킨다. 그러나, 이러한 접근은 파일럿 구조가 고정되어 있고 더 많은 파일럿 심볼들이 높은 채널 선택도 조건들 및/또는 더 낮은 SNR 동안에 선호되는 곳에서 여전히 최적에 못 미친다. 예를 들어, 더 높은 채널 선택도의 시간들 동안에는, 더 높은 차수(order)의 변조 스킴들을 지원하기 위해, 파일럿들의 더 높은 밀도가 더 나은 CSI 추정을 가능하게 한다. 결국, 이것은 증가된 파일럿 오버헤드(overhead)를 보상하는 더 많은 데이터의 전송을 가능하게 한다. 대안적으로, 동일한 변조 차수를 위한 더 많은 파일럿 심볼들은 데이터 심볼들을 보다 정확하게 수신하는 것을 가능하게 한다. 따라서, 현대의 통신 시스템들의 처리량이 적응형 변조 및 FEC 코딩 레이트 및 가능하면 MIMO 파라미터들에 더하여 적응형 파일럿 구조를 이용함으로써 향상될 수 있다. 이들 모두는 리시버에서 수신된 신호의 측정들에 의해 용이해질 수 있고, 적합한 메트릭(metric) 또는 메트릭들을 피드백 채널을 거쳐 트랜스미터에 알릴 수 있다.
다른 실시예에서, 파일럿 구조는 채널 선택도 및 가능하면 신호 세기(singal strenth)에 기초하여 최적화될 뿐만 아니라 가능한 변조 및 FEC 코딩 스킴 동작 지점들과 협력하여 최적화될 수 있다. 예를 들어, 더 높은 차수의 변조 시킴들 및/또는 더 낮은 FEC 리던던시(redundancy)는 전형적으로 더 정확한 CSI 추정을 요구한다. 그에 부합되게, 더 많은 파일럿 심볼들이 요구된다. 변조 유형, FEC코드 레이트 및 가능하면 MIMO 파라미터들의 조합은 종종 변조-코딩 스킴(modulation-coding scheme; MCS) 인덱스로 명명된다. 일 실시예에서, 파일럿 구조는 각 가능한 MCS 인덱스를 위해 채널 선택도에 기초하여 선택되거나 최적화될 수 있다. 각 MCS 인덱스는 채널 선택도에 기초하여 다중 MCS 옵션(option)들로 보다 세분화될 수 있다. 따라서, MCS 인덱스들의 더 큰 세트가 기본적으로 만들어질 수 있다. 이 때, 전송 스킴은 전송 스킴이 채널 변화들과 보다 조화되도록(in tune with) 조정될 수 있고, 그에 의해, 성능 향상이 가능해질 수 있다.
예시적인 실시예에서, 4개의 파일럿 구조들이 파일럿 심볼들의 밀도들의 증가에 상응하는 낮은, 중간의, 빠른 및 매우 빠른 이동 장치 속도들을 위해 채용될 수 있다. 따라서, 추가적인 정보 피드백의 2개의 비트들을 가지고, 적응형 파일럿 구조가 구현될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 파일럿 구조 피드백의 이러한 2개의 비트들이 적응형 변조, FEC 코딩 레이트 및 MIMO 파라미터들을 위한 채널 품질 표시자(channel quality indicator)들에 더하여 전송될 수 있다. 다른 실시예에서, 파일럿 구조 지시자 비트들이 다른 언급된 목적들을 위해 채널 품질 지시자들과 결합될 수 있다. 그 결과, 하나의 지시자가 통신 전송의 파일럿 구조를 포함한 다중 속성(attribute)들을 표현할 수 있다. 파일럿 구조 피드백은 다중 측정된 수신된 신호 속성들에 기초할 수 있다. 예를 들어, 그것은 채널의 시간 선택도에 기초할 수 있다. 또는, 멀티캐리어 시스템들의 경우에, 시간 및 주파수 선택도 모두가 선호되는 파일럿 구조를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 선호되는 파일럿 심볼 구조 또는 밀도의 선택은 하나 이상의 룩-업 테이블들의 이용에 의해 용이해질 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 쓰레시홀드들이 사용될 수 있다. 또는 미리 저장된 성능 커브들과 같은 다른 기술들이 사용될 수 있다.
또한, 앞서 언급한 바와 같이, SNR이 보다 정제된 파일럿 구조 선택을 제공하기 위해 또한 채용될 수 있다. 예를 들어, 주어진 SNR에서, 장치의 더 높은 속도는 프레임/패킷 당 더 많은 파일럿 심볼들을 가진 파일럿 구조를 요구한다. 그러나, 패킷 당 평균 SNR이 더 높은 경우, 이동 장치 속도들의 몇몇 범위에서는 파일럿 심볼들이 덜 필요로 될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 더 높은 속도의 기간들 동안에 SNR이 더 높을 때 더 낮은 장치 속도를 위한 동일한 파일럿 구조를 사용하는 것이 가능하고, 더 낮은 속도의 기간들 동안에 SNR이 더 높을 때 더 높은 장치 속도를 위한 동일한 파일럿 구조를 이용하는 것이 가능하다. 대안적으로, SNR 대신에, 해당 기술 분야에서 알려져 있는 채널 품질의 다른 지시자들(예를 들어, 수신된 신호 전력, 수신된 신호 세기 지시자, CDMA 시스템들에서의 수신된 코드 전력 및/또는 BER 또는 FER)을 사용할 수 있다. 시스템 설계자가 복잡도와 성능 이득들 사이에 균형을 이루기(balance) 위해 원하는 개수의 가능한 파일럿 구조들을 이용하고, 최적 또는 최적에 근접한 파일럿 구조를 추정하기 위하여, 다중 측정된 수신된 신호 속성들을 이용할 수 있음은 명백하다.
III. 연접 코딩 시스템들로의 응용들
본 서브섹션은 연접 코딩 시스템들의 개선된 디코딩을 위한 추가적인 양상들뿐만 아니라 이전의 2개의 서브섹션들에서 설명된 기술들을 결합하는 시스템들 및 방법들을 설명한다. 이러한 양상들은 연접 코딩 스킴들을 활용하는 다양한 통신 시스템들(이들의 예들은 아래서서 설명됨)에서 사용될 수 있다.
연접 인코딩 및 디코딩을 위한 일반적인 시스템 모델이 도 18에 주어져 있다. 외부 FEC 인코더(3101)는 정보 비트들(3114)을 코딩된 비트들(3115)로 인코딩하고, 전형적으로 후술될 표준들에서의 RS 코드 또는 BCH 코드와 같은 선형 블록 코드를 채용한다. 그러나, 다른 외부 코드들이 사용될 수도 있다. 외부 인터리버(3102)는 전형적으로 리시버에서 매칭(matching) 외부 디-인터리버(3110)와 함께 외부 FEC 인코더(3101)를 뒤따른다. 외부 인터리버(3102)는 인터리빙 알고리즘을 따라 코딩된 비트들(3115)의 순서(order)를 바꿔 상이한 순서의 코딩된 비트들(3116)을 생성한다. 외부 인터리버 및 디-인터리버 쌍(pair)은 외부 FEC 디코더(3111)가 정확하게 디코딩하는 것을 가능하게 하기 위해 리시버 내 내부 FEC 디코더(3109)의 출력으로부터의 에러 버스트들을 분산시키는 데에 사용된다. 외부 인터리버는 비트 또는 바이트/심볼 기반일 수 있다. 이러한 외부 FEC 코드 및 외부 인터리버를 채용한 종래의 시스템들의 예들은 Digital Video Broadcasting-Handheld (DVB-H), Digital Video Broadcasting-Terrestrial (DVB-T), Digital Audio Broadcasting (DAB), Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB), World Space System, China Mobile Multimedia Broadcasting (CMMB), Satellite Digital Radio (SDR) systems (US, Europe), and MediaFLO을 포함할 수 있다.
DVB-H 표준에서, 188 바이트들의 각 MPEG-2 패킷이 RS(255,239) 코드로부터 줄여진(shortened) RS(204,188) 외부 FEC 코드를 이용하여 인코딩된다. RS(255,239) 코드는 다음과 같이 구현된다. 즉, 51개의 올-제로(all-zero) 바이트들이 188-바이트 패킷의 초반에 부가되어 239-바이트 블록을 형성한다. 이러한 블록은 시스테마틱(systematic) RS(255,239) 코드를 이용하여 인코딩된다. 인코딩 이후에, 첫 번째 51 바이트들이 버리지고(discarded), 남은 204 바이트들이 전송된다. 외부 인터리버는 Forney 접근에 기초하여 구현된 깊이(depth) 
인 바이트-와이즈 컨볼루셔널 인터리버(byte-wise convolutional interleaver)이다. 이러한 인터리빙은 SYNC 바이트들이 서로로부터 204 바이트들의 거리를 두고 위치하도록 한다.
디지털 지상파 텔레비전(digital terrestrial television)의 방송 전송을 위한 DVB-T는 외부 FEC 코드로서 RS(204,188) 코드를 채용한다. DAB에서, 순방향 에러 정정 및 외부 에러 보호를 위해, RS(204,188) 및 외부 인터리빙이 패킷 모드에서 서비스 컴포넌트들을 전달하는 서브-채널들에 적용될 수 있다. 이것은 DAB 데이터 전달의 에러 강건함을 보다 증가시킬 수 있다. T-DMB에서, 외부 FEC 코더(coder)는 RS 코더 및 Forney 컨볼루션 인터리버를 갖는다. RS(204,188)는 T-DMB에서 사용되고, RS(255,239)로부터 얻어진다. 월드 스페이스 시스템(world space system)에서, 방송 채널은 블록 인터리버가 뒤따르는 RS(255,223) 블록 코더를 연접함으로써 코딩된 FEC이다. CMMB는 블록 바이트 외부 인터리버와 함께 외부 FEC 코드로서 RS 코드를 사용한다.
유럽 전기 통신 표준 협회(European Telecommunications Standards Institute; ETSI) SDR 시스템들에서, MPEG 트랜스포트 스트림(MPEG Transport Stream; MPEG-TS)은 외부 BCH 코드에 의해 보호된다. 각각이 188 바이트들의 사이즈를 가진 8개까지의 MPEG-TS 패킷들이 동시에 전송된다. 에러 정정 및 검출이 각 2개의 MPEG-TS 패킷들을 위해 하나의 짧아진 BCH(3057,3008) 코드를 이용함으로써 수행된다. 외부 에러 정정 코드(전체 최소 거리 dmin = 10)는 실제로 내부 단일-패리티 검출 코드(3057,3056,1)에 의해 연접된 (최소 거리 dmin = 0을 가진) 외부 BCH(3056,3008,9) 코드이다. BCH 코드는 협의-이진(narrow-sense binary) BCH(4095,4047,9) 코드를 짧게 함으로써 얻어진다.
미국(시리우스(Sirius) 및 XM 위성 시스템들)에서의 SDR은 2320 MHz와 2345 MHz 사이의 주파수들 상에서 동작한다. 시리우스 위성 라디오는 2320 MHz와 2332.5 MHz 사이의 S-밴드 스펙트럼의 더 낮은 12.5 MHz 블록에서 동작하고, XM은 더 높은 2332.5 MHz와 2345 MHz 사이의 일부에서 동작한다. 시리우스 밴드 플랜(band plan)은 3개의 가능한 신호들 사이에서 나누어진다(단일 캐리어 전송을 채용한 2개의 위성 신호들과 리피터 신호(repeater signal)에 기초한 지상파 OFDM). 위성들의 사이트 리셉션(sight reception)의 라인이 어렵거나 불가능한 도시 영역들에서는, 멀티-캐리어 변조 스킴(즉, OFDM)을 채용한 지상파 리피터들에 의해 서비스가 제공된다(covered). 시리우스 SDR에서의 외부 FEC 코드는 RS(255,223) 코드이다.
위에서 언급한 시스템들의 대부분에서, 내부 FEC 인코더(3103)은 터보 또는 LDPC 코드들과 같은 다른 코드들이 아닌 컨볼루션 코드들에 기초하거나 또는 격자(trellis) 또는 블록 코드가 채용될 수 있다. 예를 들어, "Systems and Methods for Encoding of Check-Irregular Non-Systematic IRA Codes"라는 제목의 미국특허출원 제13/693,029호에서 설명된 것(여기서는, 검사-비균일 비-시스테마틱(non-systematic) IRA 코드들과 관련된 발명들로 명명됨)과 같은 비-시스테마틱 IRA 코드가 내부 FEC 코드로서 채용될 수 있다. 미국특허출원 제13/693,029호는 여기에 참조로서 그 전체로 완전히 병합된다. 인터리빙된 코딩된 비트들(3116)은 내부 FEC 인코더(3103)에 의해 내부 FEC 코드 비트들(3117)의 시퀀스로 인코딩된다.
내부 터보 코드에 의존하는 연접 시스템의 일 예가 퀄컴(Qualcomm) 사의 MediaFLO이다. Forward Link Only (FLO) 무선 인터페이스(air interface)는 VHF, UHF 또는 L-밴드에서의 TV 및 멀티-미디어 채널 대역폭들을 이용하여 다중 멀티-미디어 스트림들을 이동 장치들로 효율적으로 전송하기 위한 대안적인 이동 멀티캐스트(mobile multicast) 기술로서 퀄컴 사에 의해 개발된 MediaFLO 시스템의 중요한(key) 컴포넌트이다. FLO 물리적인 레이어(physical layer)는 전송 기술로서 OFDM을 이용한다. FLO 무선 인터페이스들에서, 코드 레이트 1/5인 터보 내부 코드가 중요한 오버헤드(critical overhead) 정보를 전송하기 위해 사용되고, 레이트들({1/3, 1/2, 2/3})은 멀티캐스트 논리 채널들을 전송하기 위해 사용된다. 더 높은 코드 레이트들은 베이스 코드(base code)로부터 펑크처링(puncturing)을 이용하여 얻어진다. RS 소거 정정 코드는 외부 FEC 코드로서 사용된다. 그것은 256 엘리먼트들을 가진 Galois Field(즉, GF(256)) 상의 RS(N,K)(여기서, N=16이며, K는 세트({8, 12, 14, 16})로부터 선택됨)이다. K=16인 케이스는 RS 인코딩이 실제로 수행되지 않는 케이스에 상응한다. 다른 예로서, CMMB는 외부 FEC 코드를 RS 코드를 사용하고, 내부 FEC 코드로서 LDPC 코드(레이트들 1/2, 3/4)를 사용한다.
선택적인(optional) 내부 인터리버(3104) 및 내부 디-인터리버(3108)는 채널의 출력에서 에러 버스트들을 해체(break up)하고 분산(disperse)시키기 위해 일반적으로 채용된다. 이것은 일반적으로 상관 페이딩 조건(correlated fading condition)들에서 일어난다. 컨볼루션 또는 블록 비트 인터리버들이 보통 채용된다. 그러나, LDCP 코드들의 경우에는, 비트 인터리빙된 코딩된 변조를 가진 몇몇 예들에서는 여전히 유용할 수 있을 지라도 내부 인터리버가 요구되지 않을 수 있다. 내부 FEC 코드 비트들(3117)은 블록(3104)에서 인터리빙되어 비트들(3118)의 인터리빙된 시퀀스를 생성한다. 비트들(3118)의 인터리빙된 시퀀스는 심볼 맵퍼(3105)로 전해진다.
내부 컨볼류션 코딩의 사용의 몇몇 예들이 아래에 제공된다. DVB-H에서는, 내부 FEC 코드가 머더 64-상태 레이트 1/2 컨볼루션 코드(mother 64-state rate 1/2 convolutional code)로 구성된다. 1/2(펑크처링 없음), 2/3, 3/4, 5/6, 7/8과 같은 상이한 코드 레이트들을 달성하는 것을 고려하기 위해 상이한 펑크쳐링 패턴들이 표기된다(designated). 트랜스미터는 비-계층(non-hierarchical) 또는 계층(hierarchical) 모드들로 동작할 수 있다. 계층 모드에서, 데이터는 높은-우선(High-Priority; HP) 및 낮은-우선(Low-Priority; LP) 부분들을 포함한다. 계층 전송의 경우, 트랜스미터는 HP 데이터를 위해 더 낮은 코드 레이트(보다 리던던시함)를 할당하고, LP 데이터를 위해 더 높은 코드 레이트를 할당하는 능력을 갖는다. 디지털 지상파 텔레비전 방송 전송을 위한 DVB-T는 내부 FEC 코드로서 5개의 유효한 코딩 레이트들(1/2, 2/3, 3/4, 5/6, 7/8)을 가진 펑크처된 컨볼루션 코드(punctured convolution code)를 채용한다. DAB에서, 채널 코딩은 제한 길이(constraint length) 7을 갖는 컨볼루션 코드에 기초한다. 상이한 코드 레이트들을 달성하는 것을 고려하기 위해 상이한 펑크처링 패턴들이 표기된다. T-DMB에서는, 펑크처링을 가진 컨볼루션 코딩이 내부 FEC 코드로서 사용된다. 월드 스페이스 시스템에서, 레이트 1/2 컨볼루션 코더(coder)가 사용된다. SDR 시스템들에서는, 내부 FEC 코드가 2개의 시스테마틱, 순환(recursive), 컨볼루션 인코더들을 채용한 터보 코드이다. 상기 인코더들은 두 번째 컨볼루션 인코더에 선행하는 터보 인터리버에 평행하게(in parallel) 연결된다. 컨볼루션 인코더들의 출력들은 상이한 코드 레이트들을 달성하기 위해 펑크처된다.
미국에서의 SDR에서, 위상 및 지상파 신호들은 RS 보호(외부 FEC 인코딩)를 갖는 432 msec 프레임된 패킷에 포함되는 동일한 페이로드 채널들(Payload Channels; PC)을 전달한다. 시리우스 위성들의 컨텐츠는 연접 RS-컨볼루션 코딩 및 컨볼루션 채널 인터리빙을 포함한 다중 채널 코딩 스킴들을 가지고 FEC 코딩된다. (레이트 1/3의 머더 코드로부터의) 펑크처된 레이트 3/8 컨볼루션 내부 FEC 인코더가 사용된다. 각 위성은 비-펑크처되고 인터리빙된 코딩된 비트들의 반을 전송한다. 이것은 3/4의 효과적인(effective) 내부 인코더 레이트를 만들고, 그에 따라, 2개의 레이트 3/4 코드들이 상보적(complementary)이다. 향상된 변조 포맷(개선된 채널 코딩과 결합된 계층 변조)이 시스템의 전체 처리량을 5.4 Mbps까지 증가시키기 위해 추가되어 왔다. 지상파 비트-스트림은 위성 신호들과 상이한 FEC 인코딩 및 변조를 갖지만 위성 신호들과 동일한 컨텐츠를 전달하는 리피터 신호이다. 지상파 리피터들을 위한 내부 FEC 인코더는 (레이트 1/3의 머더 코드로부터의) 레이트 3/5의 펑크처된 레이트 컨볼루션 코드를 채용한다. 결국, 위성 및 지상파 리시버 체인(chain)들로부터의 소프트 비트들은 오버랩된 지상파 및 위성 커버리지 범위에서 향상된 성능을 위해 다이버시티 결합될 수 있다.
인터리버(3118)로부터의 코딩된 비트들과 변조 심볼들(3119)의 맵핑은 해당 기술 분야에서 잘 알려진 방법(예를 들어, BPSK, QPSK, M-QAM의 다양한 형태들, M-PSK 또는 ASK와 PSK의 조합들 등)으로 블록(3105)에서 수행된다. 전송은 시스템-특정(system-specific) 수 있는 단일-캐리어 유형 또는 OFDM과 같은 멀티-캐리어 유형일 수 있다. 나아가, 스프레드 스펙트럼(spread spectrum)의 몇몇 형태들이 또한 채용될 수 있다. 그에 대한 상세한 내용들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여기서 설명된 실시예들 및 양상들과 함께 그러한 기술들을 사용하는 방법을 알 것이기 때문에 여기서는 생략하기로 한다. 무선 로컬 영역 네트워크(wireless local area network)들, 이동 전화 네트워크들, 적외선, 음향, 와이어라인 및 광섬유 시스템들과 같은 통신 시스템들의 다양한 다른 예들이 또한 상술한 일반적인 연접 구조로 표현될 수 있다.
연접 코드들의 디코딩
외부 FEC 디코딩은 해당 기술 분야에서 알려진 방법들로 구현될 수 있다. 그러나, 외부 FEC 디코딩은 가급적 이전 실시예들에서 설명된 본 발명의 양상들을 활용함으로서 수행된다. 구체적으로, 외부 FEC 코드들은 전형적으로 이진 패리티 검사 매트릭스들로 표현될 수 있고, H/M/LDPC 코드들의 디코딩에 기초한 BP와 관련된 첫 번째 서브섹션에서 상술한 이전 실시예들에서 설명되는 디코딩 알고리즘들에 기초한 BP를 이용하여 디코딩될 수 있다. 적정한 복잡도의 대단한 성능이 아닌, 디코딩 방법들에 기초한 BP의 다른 이점은 소프트 디코더 출력이 내부 FEC 디코더의 소프트 연역적 입력(soft a priori input)으로 피드백되는 부대적인 정보(extrinsic information)를 얻기 위해 사용될 수 있다는 것이다. 이것은 내부 및 외부 FEC 디코더들 사이의 반복적인 디코딩을 용이하게 할 수 있다. 외부 FEC 코드의 디코딩에 기초한 BP가 코드워드로 수렴하는 경우에는, 출력 LLR들이 향상 즉, 변경 가능한(configurable) 큰 절대 값을 갖도록 양자화(quantized)될 수 있다. 예를 들어, 이것은 디코딩된 코드 워드(들)이 순환 중복 검사(CRC) 디코더와 같은 에러 검출 디코더에 의해 에러 프리(error free)로서 검증되는 확인(confirmation)으로 그 타당성을 보여줄 수 있다. 검출되지 않은 코드워드 에러의 확률이 비트 디코딩 에러들의 확률보다 훨씬(예를 들어, 2자리수 이상(orders of magnitude)만큼) 작기 때문에, 향상된 LLR들은 부대적인 정보 즉, 내부 FEC 디코더를 위한 연역적 정보(a priori information)로서 사용될 수 있다. 따라서, 그러한 코드워드들로부터 얻어진 향상된 LLR들은 내부 FEC 디코더로의 소프트 연역적 입력들로서 사용된다. 본 발명의 일 실시예는 반복적인 디코딩 프로세스에서의 부대적인 정보에 기초한 향상된 LLR들의 병합뿐만 아니라 BP-기반 디코딩 알고리즘들 및 소프트 신뢰도 값(soft reliability value)들을 가진 반복적인 디코딩의 특정한 구현이다.
보다 구체적으로, 본 발명의 특정 실시예들에 따른 리시버 블록도가 도 18에 도시되어 있다. 리시버에서, 초기 채널 상태 정보(initial channel state information; CSI) 추정이 수신된 잡음이 있는 변조 심볼들(3120)에 대해 블록(3106)에서 수행된다. CSI 추정(3121)의 출력 및 잡음이 있는 변조 심볼들(3120)을 이용하여 (코딩된) 비트 LLR들(3122)을 생성하는 심볼 디-맵핑(3107)이 상기 블록(3106)을 뒤따른다. 초기 CSI 추정을 위해 기존의 방법들이 채용될 수 있다. 대안적으로, CSI 추정을 위한 다양한 실시예들을 상술한 두 번째 서브섹션에서 설명된 본 발명의 양상들이 리시버의 전체 성능을 향상시키기 위해 사용될 수 있다. 이후, 내부 디-인터리빙이 블록(3108)에서 상기 (코딩된) 비트 LLR들(3122)에 대해 수행된다. 이후, 디-인터리버(3123)의 출력이 내부 FEC 디코더(3109)에 의해 디코딩된다. 몇몇 실시예들에서, 내부 인터리버/디-인터리버가 앞서 설명한 바와 같이 생략될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 내부 FEC 디코딩은 소프트 비트 출력들 즉, LLR들의 시퀀스를 생성한다. 예를 들어, 이것은 전형적인 예들로서 Log-MAP 디코더 또는 BP 디코더의 수단들에 의해 이루어질 수 있다. 내부 FEC 디코더로부터의 소프트 비트 출력들(3124) 즉, LLR들의 시퀀스는 외부 디-인터리버(3110)에서 디-인터리빙되고, 디-인터리빙된 출력(3125)은 외부 FEC 디코더(3111)로 넣어진다. 블록(3110) 내 디-인터리빙은 외부 FEC 코드의 구조 및 특성(nature)에 의존하여 비트 또는 심볼/바이트 기반일 수 있거나 또는 생략될 수 있다. 추정된 전송된 정보가 라인(3130)에서 외부 FEC 디코더의 출력으로부터 추출된다. 상술한 프로세스는 해당 기술 분야에서의 기존의 비-반복적인 디코딩 또는 연접 코드들의 반복적인 디코딩 내 첫 번째 디코딩 반복과 같은 단순 순차 디코딩(simple sequential decoding)을 나타낸다.
다른 실시예들에서, 소프트 비트 출력들의 시퀀스에 더하여, 내부 FEC 디코더는 또한 경-판정 시퀀스들(이들 중에 전송된 시퀀스는 높은 가능성으로 찾아질 수 있음)의 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 내부 FEC 코드가 컨볼류션 코드 또는 터보 코드인 경우들에서, 리스트 Log-MAP 디코더는 정정될 가능성에 기초하여 정렬된(ordered) M개의 경-판정 시퀀스들의 리스트와 함께 소프트 비트 출력들(예를 들어, LLR들)의 세트를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 즉, 상기 리스트 상의 첫 번째 경-판정 시퀀스는 가장 가능성이 높은 것이고, 상기 리스트 상의 두 번째 경-판정 시퀀스는 두 번째로 가능성이 높은 것이다. 인터리빙/디-인터리빙이 채용된 경우, 이러한 시퀀스들은 소프트 비트 출력들과 함께 디-인터리빙된다. 블록(3111)에서 라인(3125) 상의 디-인터리빙된 LLR들을 이용하여 소프트 외부 FEC 디코딩을 수행하기 전에, 먼저 상기 리스트 내 디-인터리빙된 경-판정 시퀀스들은 그들 중에 어느 것이 외부 코드의 유효한 코드워드에 상응하는지를 확인하기 위해 검사된다. 그러한 경우, 소프트 외부 FEC 디코딩을 수행할 필요가 없을 것이다. 몇몇 실시예들에서, 내부 FEC 디코더/디코더들이 유효한 코드워드(들)을 만들지 않은 경우, 외부 연-판정 디코딩이 수행된다. 소프트 외부 FEC 디코딩 이후에 유효한 코드워드가 만들어지지 않는 경우, 반복적인 디코딩을 용이하게 하기 위해 소프트 부대적인 정보(3126)가 블록(3112)에서 인터리빙되고, 내부 FEC 디코더(3109)로 피드백(3127)된다. 다른 실시예들에서, 시퀀스들 중에서 어느 것도 유효한 외부 코드워드에 상응하지 않는 경우에도, 단순 경-판정 에러 또는 에러 및 소거 디코딩이 상기 리스트 상의 모든 시퀀스들 또는 일부 시퀀스들(상기 리스트에서 순위가 높게 평가된 시퀀스들)에 대해 해당 기술 분야에서 알려진 알고리즘(예를 들어, 이전 실시예들에서 설명된 예시적인 Berlekamp-Massey (BM) 알고리즘)을 이용하여 블록(3111)에서 적용될 수 있다. 그것이 실패해야만 소프트 채널 디코딩이 수행된다. 다시, 소프트 외부 FEC 디코딩 이후에 유효한 코드워드가 만들어지지 않는 경우, 소프트 부대적인 정보가 내부 디코더로 피드백되어 앞서 설명한 바와 같이 반복적인 디코딩을 용이하게 할 수 있다. 외부 코드 소프트 디코딩 이전에 리스트 디코딩 및/또는 경-판정 에러 또는 에러 및 소거 디코딩을 수행하는 단계들은 외부 코드 디코딩의 전체 복잡도를 감소시키고 성능을 향상시킨다. 리스트 디코딩 및 경-판정 에러 및 소거 디코딩의 단계들이 에러 패턴들 대부분을 정정하기 때문에 상기 복잡도는 감소된다. 또한, 그들의 복잡도가 일반적으로 소프트 외부 FEC 디코딩의 복잡도보다 훨씬 작기 때문에 전체 디코딩 복잡도가 감소된다. 성능 이득은 몇몇 에러 패턴들이 그들이 소프트 외부 FEC 디코더에 의해 정정 가능하지 않을 수 있는 데 반해 상기 단계들에 의해 정정될 수 있다는 관찰들에 기인한다. 외부 FEC 코드와 함께 리스트 디코딩이 어떻게 수행될 수 있는지(즉, 특정 세부 사항들)는 예를 들어, 외부 코드 코드워드들이 가능하다면 디-인터리빙을 통해 내부 코드 코드워드들에 어떻게 관련되는지에 의존한다. 본 발명의 이러한 양상에 대한 더 많은 세부 사항들은 개선된 HD 라디오 디코딩에 관한 아래 네 번째 서브섹션에서 설명되는 예들에서 제공된다. 구체적으로, P1 채널에서의 MPS PDU 헤더 디코딩의 경우에서처럼 하나의 외부 코드 코드워드가 (외부 인터리빙/디-인터리빙 없이) 하나의 내부 코드 코드워드에 상응하는 경우 리스트 디코딩(list decoding)이 어떻게 수행되는지가 설명될 것이다. 또한, P3 채널에서의 AAS 데이터 디코딩의 경우에서처럼 하나의 외부 코드 코드워드가 외부 바이트 인터리빙/디-인터리빙을 통해 연결된 2개 이상의 내부 코드 코드워드들로부터의 비트들/심볼들을 포함하는 경우 리스트 디코딩이 어떻게 수행되는지도 설명될 것이다. 다른 가능한 변화들을 위한 구현들은 이러한 2개의 제시된 예들로부터 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
많은 시스템들에서, 외부 FEC 디코더(3101) 이전 또는 외부 코드가 채용되지 않은 경우 일반적으로 FEC 인코딩 이전에, 몇몇 종류의 에러 검출 코드 인코딩이 존재한다. 일반적으로, CRC 코드가 에러 검출을 위해 채용된다. 그러한 경우에, 외부 디코더(3111) 이후에 CRC 디코더가 있을 수 있다. 이러한 CRC 디코드를 이용하여, 외부 디코딩된 코드워드의 유효성(validity)이 검사된다. 코드워드가 CRC 검사를 통과하자마자 그 코드워드는 받아들여진다. 외부 코드가 시스테마틱할 때, CRC 코드는 또한 리스트 Log-MAP 디코딩을 용이하게 할 수 있다. 그렇지 않으면, 외부 코드는 리스트 디코딩을 용이하게 하기 위해 에러를 검출하는 데에 사용될 수 있다. 이러한 접근들은 해당 기술 분야에 알려져 있다. CRC 코드가 채용된 경우에, 유효한 외부 코드워드는 그것이 CRC 검사를 통과한다면 받아들여진다.
앞서 언급한 바와 같이, 리시버의 성능을 향상시키기 위해서는, 몇몇 실시예에서, 도 18의 파선들로 도시된 바와 같이 반복적인 디코딩이 수행된다. 소프트 출력 디코더(3109)는 내부 FEC 코드(이 때, 내부 FEC 코드는 블록(3110)에서의 소프트 출력들(3124)의 디-인터리빙 이후에 소프트 입력들(3125)을 외부 FEC 디코더(3111)로 제공함)를 디코딩하기 위해 사용될 수 있다. 이전에 설명한 바와 같이, 이진 패리티 검사 매트릭스에 의해 표현될 수 있는 외부 코드는 여기서 설명된 것들을 포함하는 BP-기반 소프트 채널-디코딩 방법들에 의해 디코딩될 수 있다. 특정 시스템에 의존하여, 하나의 내부 코드워드는 특정 개수(G)의 외부 코드워드들을 포함한다. 외부 디코더에서, 모든 이러한 G개의 코드워드들이 디코딩된다. 그러한 디코딩으로부터 초래되는 많은 가능성들이 있다. 모든 이러한 G개의 코드워드들의 디코딩이 성공적인 경우, 반복(interation)은 수행되지 않고, 정보 비트들이 라인(3130)에서 추출된다. 그러나, 몇몇 예들에서, 이러한 코드워드들은 2개의 그룹들(G1 및 G2 코드워드들)로 나누어질 수 있다. 첫 번째 그룹의 코드워드들은 성공적으로 디코딩되지 않고, 연역적 정보로서 인터리버(3112)를 거쳐 내부 디코더(3109)로 피드백하기 위해 부대적인 LLR들의 세트가 이러한 코드워드들 각각을 위하여 소프트 외부 FEC 디코더(3126)의 출력에서 생성된다. 두 번째 그룹의 G2 코드워드들은 성공적으로 디코딩되고, 앞서 설명한 바와 같이, 향상된 LLR들의 세트, 향상된 부대적인 정보가 디코딩된 코드워드 비트들을 이용하여 라인(3126)에서 생성되고, 연역적 정보로서 내부 디코더(3109)로 피드백된다. G1=0 및 G2=G인 경우는 위에서 먼저 언급된 경우에 해당한다. G1=G이고 G2=0인 다른 특별한 경우에서는, 외부 코드워드들 중에 어느 것도 정확하게 디코딩되지 않는다. 두 번째 반복에서, 외부 인터리빙/디-인터리빙이 채용된 경우, 라인(3126) 상의 생성된 부대적인 정보가 블록(3112)에서 인터리빙되고, 그 결과(3127)는 연역적 정보로서 내부 디코더(3109)로 피드백된다. 외부 FEC 디코더로부터의 부대적인 정보를 사용하는 것은 후속 외부 FEC 디코딩을 위한 보다 신뢰성이 있는 소프트 정보를 생성하기 위해 내부 FEC 디코더의 성능을 향상시키는 데에 도움이 된다. 내부 및 외부 FEC 디코더들 사이의 반복들은 모든 외부 코드워드들이 성공적으로 디코딩되거나 또는 최대 개수의 반복들에 도달하였을 때까지 계속된다. 도 18로부터 확인할 수 있는 바와 같이, 2개의 반복 루프(iteration loop)들이 존재한다. 하나의 반복 루프는 내부 및 외부 FEC 디코더들(3109, 3111) 사이에 있다. 상술한 바와 같이, 몇몇 실시예들에서, 이들은 리스트 디코딩(즉, 내부 FEC 디코더에서 외부 FEC 디코더로 소프트 비트 출력들 즉, LLR들과 M개의 가장 가능성 있는 경-판정 시퀀스들을 모두 전달)을 포함한다. 다른 실시예에서, 이들은 리스트 디코딩(즉, 내부 FEC 디코더에서 외부 FEC 디코더로 소프트 비트 출력들만을 전달)을 포함한다. 두 번째 반복 루프는 개선된 CSI 추정(3106)과 내부 FEC 디코더(3109) 사이에 있다. 내부 FEC 디코더는 또한 내부 인터리버(3113)로 전달되는 내부 코드 코딩된 비트들 향상된(inner code coded bits improved) LLR들을 그것의 출력(3128)에서 생성할 수 있다. 또한, 인터리빙된 코딩된 비트 LLR들(3129)은 개선된 CSI 추정 블록(3106)으로 피드백된다. CSI 추정 및 일부 실시예들에서 적용 가능한 주파수 및 타이밍 추정들과 관련하여 상기 두 번째 서브섹션에서 논의된 다양한 실시예들에서 설명된 바와 같이, 향상된 코딩된 비트 LLR들은 진폭, 위상, 잡음 및 간섭 전력을 포함하는 더 나은 채널 정보를 용이하게 한다. 따라서, 이것은 내부 FEC 디코더의 입력에서 보다 신뢰성이 있는 소프트 정보를 만들고, 내부 FEC 디코딩에 향상들을 가져올 것이다. 또한, 두 번째/내부 루프의 일부로서, 다른 실시예들(예를 들어, 검사-비균일 비-시스테마틱 IRA 코드들과 관련된 발명들을 참고)에서 설명한 바와 같이, 잡음이 있는 채널 심볼들의 채널 비트 LLR들로의 반복적인 디-맵핑이 수행된다. 몇몇 실시예들에서, 2개의 반복 루프들(내부 및 외부)이 분리되어 개별적으로 수행될 수 있다. 즉, 하나는 다른 하나 없이 실행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 내부 및 외부 반복 루프들 모두가 수행된다. 일 실시예에서, 내부 및 외부 루프가 모두 수행되면, 최대 개수의 반복들에 도달하거나 또는 모든 코드워드들이 정확하게 디코딩되거나 또는 몇몇 다른 중지 기준(stopping criterion)이 만족될 때까지, 하나의 내부 루프 반복은 다른 하나의 내부 루프 반복이 뒤따르는 하나의 외부 루프 반복이 뒤따른다. 다른 실시예에서, 양 루프들이 수행되는 경우에, 그 순서는 다음과 같다.
1. 개선된 CSI 추정(3106)(블록(3107)의 디-맵핑과 블록(3108)의 디-인터리빙을 포함함)과 내부 FEC 디코더(3109) 사이에서 
반복들이 수행된다.
2. 내부 FEC 디코더(3124)의 소프트 출력이 블록(3110)에서 디-인터리빙되고, 외부 FEC 디코더(3111)를 이용하여 디코딩된다.
3. 모든 외부 코드워드들이 성공적으로 디코딩(및 그것이 채용되는 경우 CRC 검사를 통과)되거나 또는 다른 중지 기준이 만족되는 경우, 정보 비트들이 라인(3130)에서 추출된다. 그렇지 않으면, 외부 FEC 디코더(3126)로부터의 부대적인 정보가 블록(3112)에서 인터리빙되고, 연역적 정보로서 내부 FEC 디코더(3109)로 피드백된다.
위의 단계들 2와 3은 외부 반복 루프의 하나의 반복을 구성한다. 중지 기준이 만족하지 않으면, 
까지의 외부 루프 반복들이 수행된다.
또 다른 실시예에서, 외부 루프의 매 
반복들 이후에, 하나 이상의 내부 루프 반복들(개선된 CSI 추정 및 가능하다면 디-맵핑을 포함함)이 수행되고, 상기 내부 루프 반복들을 외부 루프의 N3개의 반복들이 뒤따른다. 이러한 수행은 앞서 설명한 바와 같이 전체 반복들의 최대 개수에 도달하거나 또는 다른 중지 기준이 만족할 때까지 계속된다.
또 다른 실시예들에서, 외부 코드는 CRC 코드이다. 이 때, 몇몇 실시예들에서, 하나의 CRC 코드는 내부 코드의 모든 코드워드들 또는 패킷들을 위해 채용된다. 다른 실시예에서는, 내부 코드의 다른 코드워드들 또는 패킷들에 상응하는 다중 CRC 코드들이 존재한다.
하나의 CRC 코드가 내부 코드의 모든 코드워드들을 위해 사용되는 경우, 외부 (CRC) 코드를 디코딩하기 위한 2개의 옵션(option)들이 존재한다. 일 실시예에서, 선택적인(optional) 외부 인터리빙/디-인터리빙이 채용된 경우, 내부 FEC 디코더(3124)의 출력 상에 또는 외부 디-인터리버(3125) 출력에서 오직 CRC 검사만이 적용된다. 이러한 출력이 소프트 LLR들인 경우, CRC 검사가 그들의 경-판정들 상에 수행된다. 또한, CRC 검사가 통과된다면, 정보 비트들이 경-판정들로부터 추출된다. 내부 코드의 리스트 디코딩의 경우, CRC 검사가 리스트 디코더의 출력 리스트 내 시퀀스들 상에 수행된다. 리스트 내 시퀀스들의 하나가 CRC 검사를 통과하면, 그것은 받아들여질 것이고, 그것으로부터 정보 비트들이 추출된다. 위의 모든 경우들에서, CRC가 통과하지 못한다면, 그것은 디코딩이 성공하지 않았고, 소프트 LLR들이 완전히 정정되지 않은(정확하지 않은) 정보 비트들을 추출하기 위해 사용됨을 의미한다. CRC 검사가 경-판정 프로세스이기 때문에, 내부 및 외부 디코더들 사이에서 아무런 반복이 수행될 수 없다. 다른 실시예에서, 시퀀스들 또는 소프트 LLR들 중 어느 하나도 CRC 검사를 통과하지 않기 때문에, SISO CRC 디코딩이 본 발명의 특정 양상들에 따라 제시된 H/M/LDPC 디코딩 접근을 이용하거나 또는 CRC Log-MAP 또는 해당 기술 분야에서 알려진 다른 알고리즘을 이용하여 수행될 수 있다. 소프트 디코딩이 코드워드를 낳았다면, 정보 비트들이 라인(3130)에서 출력으로서 추출되고 사용된다. 그러나, 소프트 디코딩이 성공적이지 않았다면, 부대적인 LLR들의 세트가 SISO CRC 디코더의 출력에서 생성된다. 이러한 부대적인 LLR들(3126)은 (적용 가능하다면) 인터리빙될 수 있고, 다음 반복에서 내부 FEC 디코더(3109)에 연역적 정보로서 피드백될 수 있다. 이것은 내부 FEC 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다. 내부 및 외부 디코더들 사이의 반복들은 성공적인 외부 디코딩 결과가 도출되거나 또는 최대 개수의 반복들에 도달할 때까지 계속된다. 이전과 유사하게, 내부 및 외부 루프들은 개별적으로 수행될 수 있다. 또는, 그들은 상술한 3개의 단계들 이후에 함께 수행될 수 있다.
다중 CRC 코드들이 내부 코드의 상이한 코드워드들을 위해 사용되는 경우, 각 내부 코드워드는 G개의 CRC 코드워드들을 포함할 수 있다. 외부 디코딩을 위한 동일한 2개의 옵션들 이후에, 일 실시예에서, CRC 검사만이 각 CRC 코드워드에 적용된다. G개의 CRC 코드워드들은 2개의 그룹들(즉, CRC 검사를 통과한 G1개의 코드워드들을 가진 첫 번째 그룹 및 CRC 검사를 통과하지 못한 G2개의 코드워드들을 가진 두 번째 그룹)로 나누어진다. G1=G이고 G2=0이면, 디코딩은 성공적이고, 정보 비트들은 라인(3130)에서 추출된다. G1=0이고 G2=G이면, 디코딩은 성공적이지 않고, 정보 비트들은 소프트 LLR들로부터 추출되며, 그들은 완전히 정확하지는 않다. 이러한 경우, 아무런 반복도 수행될 수 없다. 그러나, 
이고 
이면, CRC 검사를 통과한 G1개의 CRC 코드워드들이 향상된 LLR들로 변환되고, (가능하다면) 다음 반복을 위해 CRC 검사를 통과하지 못한 G2개의 CRC 코드워드들에 상응하는 소프트 LLR들과 함께 인터리버를 통해 내부 디코더로 피드백된다. 다른 반복이 CRC 코드워드들 중에 적어도 하나 이상이 CRC 검사를 통과한다면 가능하고, 향상된 LLR들로 변환될 수 있다는 것을 알아야 한다. 다른 실시예에서, SISO CRC 디코딩이 CRC 검사를 통과하지 못한 G2개의 CRC 코드워드들에 적용될 수 있다. 본 실시예에서, G1개의 향상된 LLR들 및 소프트 CRC 디코더로부터의 G2개의 업데이트된 부대적인 LLR들은 (가능하다면) 다음 반복에서 외부 인터리버를 통해 내부 FEC 디코더(3109)로 피드백된다. 이것은 내부 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다.
개선된 HD 라디오 디코딩 기술들과 관련된 아래의 네 번째 서브섹션은 상술한 CRC의 사용에 관한 보다 구체적인 예들을 제공한다. 또한, 다양한 설명된 조합들을 구현하는 방법은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
멀티레벨 코딩 및 디코딩(
Multilevel
Coding
and
Decoding
)
*다른 실시예에서, 도 18에서, 연결 스킴(concatenated scheme)(3103)에서의 상기 내부 FEC 코드는 상기 선행 기술로부터의 멀티레벨 코드일 수 있다. 멀티레벨 코딩의 메인 아이디어는 최선의 송신 성능을 가지기 위한 코딩 및 변조의 공동 최적화(joint optimization)이다. 멀티레벨 인코딩의 일반적인 시스템 모델이 도 19에 도시되어 있다. 정보 비트들(3120)의 세트가 3201에서 M 그룹들, 서브세트들로 우선 분리된다. 첫 번째 그룹(3214)은 FEC 인코더(3205)를 이용하여 인코딩만 되나, 다른 모든 그룹들(3211, 3212, ..., 3213)은 FEC 인코더들 M-1 , M-2, ..., 1(3202, 3203, ..., 3204)을 이용하여 우선 인코딩되고, 그 후 이들 각각의 코딩된 비트들(3215, 3216, ..., 3217)이 블록들(3206, 3207, ..., 3208)에서 인터리빙된다. 출력되는 코딩된 비트들(3218) 및 인터리빙된 출력들(3219, 3220, ..., 3221)은 상기 비트들이 변조 심볼들(3222)로 변환되는 단일 맵퍼(3209)를 지난다. 이러한 타입의 채널 코딩은, 예를 들어 상기 선행 기술에서의 DRM(Digital Radio Mondiale) 표준에서 이용된다. DRM에서, 상기 데이터 스트림의 서로 다른 부분들에 대하여 동일한 모 코드(mother code)로부터 도출된 서로 다른 레이트들의 펑쳐링된 컨볼루셔널 코드들로 형성된 서로 다른 성분 코드들을 이용하여 서로 다른 레벨들의 보고가 달성될 수 있다. 그러나, 일반적으로 서로 다른 스트림들에 대하여 서로 다른 코드들이 이용될 수 있다.
표준 맵핑에 더하여, DRM과 같은 멀티레벨 코딩을 가진 연결 시스템은 계층적 변조(hierarchical modulation)를 또한 이용할 수 있다. 일 실시예에서, 3 레벨 코딩 및 64-QAM 변조가 채용된다. 상기 비트 스트림은 우선 두 개의 부분들, 즉 강하게 보호되는 부분(strongly protected part, SPP) 및 매우 강하게 보호되는 부분(very strongly protected part, VSPP)으로 구분된다. 상기 VSPP의 비트 스트림은 레벨 0의 인코더로 전송된다. 상기 SPP는 두 개의 스트림들로 분리되어, 보다 높게 보호되는 부분(higher protected part)의 비트들은 레벨 1의 인코더에 공급되고, 보다 낮게 보호되는 부분(lower protected part)의 비트들은 레벨 2의 인코더에 공급된다.
전체적인 ML(Maximum Likelihood) 또는 MAP(Maximum-A-Posteriori) 디코더를 가진 멀티레벨 코딩 스킴의 선택적 디코딩은 매우 많은 수의 상태들 때문에 실행 불가능하다. 그러므로, 일부 선행 기술 시스템들에서, 차선의(suboptimum) MSD(Multi Stage Decoding)가 상기 수신기에 적용된다. 레벨 0으로부터 시작하여 서로 다른 레벨들이 연속적으로 디코딩되고, 상기 추정 데이터(estimated data)가 모든 보다 높은 레벨 디-맵퍼들(de-mappers)에 전달된다. 이러한 처리는 실선들을 이용한 도 20에 도시되어 있다. 도 20에서의 입력(3315)은 상기 어드밴스드 CSI 추정으로부터 온 것으로 가정되고, 노이즈를 가진 채널 심볼들 및 CSI를 포함한다. 이러한 입력은 3316, 3317, ..., 3318을 통하여 서로 다른 디코딩 레벨들로 전달된다. 레벨 0에서, 3301에서의 입력 심볼들(3316)의 코딩된 비트 LLR들(3319)로의 디맵핑 후, 정보의 첫 번째 그룹이 라인(3332)에서의 상기 첫 번째 그룹에 대한 정보 비트들을 생성하는 3306에서의 FEC 디코더를 이용하여 디코딩된다. decoder 0(3324)으로부터의 상기 디코딩된 정보는 모든 보다 높은 레벨 디맵퍼들(3302, 3303)에 공급된다. 모든 다른 레벨들 (1 내지 M-1)에서, 3302, ..., 3303에서의 디맵핑이 모든 이전 레벨들의 디코더들로부터 정보 및 라인들 3320, ..., 3321에서 생성된 코딩된 비트들을 이용하여 상기 입력 심볼들 및 상응하는 CSI 3317, ..., 3318에 대하여 수행된다. 디맵핑 후, 3304, .., 3305에서의 디인터리빙이 상기 코딩된 비트들에 수행된다. 그 후, 디인터리빙된 코딩된 비트들(3322, ..., 3323)은 블록들(3307, ..., 3308)에서 상기 FEC 디코더들 1, ..., M-1을 이용하여 디코딩된다. 그러면, FEC 디코더 출력들(3325, ..., 3326)은 인터리빙되고(3309, ..., 3310), 인터리빙된 출력들(3327, ...)은 모든 보다 높은 레벨 디맵퍼들에 전송된다. 하나의 레벨로부터 다른 레벨로 전송되는 정보는 소프트(soft) 또는 이진(binary)일 수 있다. 소프트 정보를 이용하는 것은 SISO(Soft Input Soft Output) 디코더들과 같은 보다 복잡한 디코더들을 요구한다. 이진 정보의 경우, 경판정 디코더들(예를 들어 컨볼루셔널 코드들을 위한 비터비(Viterbi)-알고리즘)만이 요구되고, 이는 SISO 디코더를 이용하는 것보다 덜 복잡하다. 경판정 출력들로 디코딩하는 것에 비교하여 SISO의 보다 높은 복잡도에도 불구하고, 소프트 정보를 이용함으로써, 상기 디코딩의 성능이 상당히 향상된다. 경판정 디코딩에서, 이전 레벨들의 데이터는 상기 판정의 신뢰성에 대한 어떠한 정보도 포함하지 않는다. 그러므로, 다음 레벨의 디코더는 이러한 판정이 1의 확률로 알려진/정확한 것으로 가정해야 한다. 이러한 가정이 유효하지 않으면, 이러한 디코더의 성능이 저하된다.
상기 디코딩 성능을 더욱 향상시키기 위하여, 개별적인 레벨들의 반복적인 디코딩이 일부 선행 기술 시스템들에서 적용될 수 있다. 그러므로, 모든 다른 레벨들로부터 획득된 정보는 상기 디맵핑 및 결과적으로 어떠한 레벨의 디코딩에 이용될 수 있다. 반복 디코딩에서, 보다 높은 레벨들에 의해 제공된 정보는 보다 낮은 레벨들의 디코딩을 향상시키도록 이용될 수 있다. 인터리버들(3328, ..., 3329)의 출력들이 모든 낮은 레벨 디맵퍼들에 피드백되는 두 번째 반복에 대한 처리가 점선들을 이용하여 도 20에 도시되어 있다.
본 실시예에서, 상술한 바와 같이, 상기 멀티레벨 코딩은 도 18의 내부 코딩(3103)으로서 이용된다. 이 경우, 내부 코딩(3109)은 (일방향으로(straightforward) 또는 반복적으로) 상기 MSD 디코딩을 이용하여 수행될 수 있다. 상기 MSD의 각 디코더에 SISO 디코딩이 이용되는 경우에서, 디코더들(3332, 3331, ..., 3330)의 출력에서의 상기 소프트 LLR들은 함께 상기 출력 스트림을 형성하도록 멀티플렉싱된다. 그러나, 상기 MSD의 각 디코더가 리스트 디코딩을 이용하는 경우에는, 각 디코더의 출력은 소프트 LLR들의 세트 및 경판정 시퀀스들의 리스트를 포함한다. 모든 디코더들의 상기 소프트 LLR들은 상기 출력 LLR 스트림을 형성하도록 멀티플렉싱된다. 상기 M 디코더들 각각에 대하여 M1 하드 시퀀스들이 존재하는 것으로 가정하면, 각 디코더로부터의 하나의 시퀀스가 선택되고, 상기 M 시퀀스들은 최종 경판정 시퀀스를 형성하도록 멀티플렉싱된다. 모든 조합들을 고려하면, 결국 M1M 최종 시퀀스들이 생성된다. 상술한 바와 같이, 각 디코더의 시퀀스들은 가장 가능한 것(most likely one)부터 가장 가능하지 않은 것(least likely one)까지의 순서를 가진다. 서로 다른 디코더들로부터의 시퀀스들을 조합할 때, 서로 다른 조합들은 정확한 것일 것에 대한 서로 다른 확률들을 가진다. 예를 들어, 모든 디코더들로부터의 첫 번째 시퀀스들의 조합은 정확한 것일 가장 높은 확률을 가진다. 상기 조합들은 이들의 정확한 것일 확률들에 기초하여 순서가 정해진다. 이러한 방식으로, 상기 M1M 경판정 시퀀스들 또한 가장 높은 확률을 가진 것부터 가장 낮은 확률을 가진 거까지의 순서를 가진다. 그래서, 상기 내부 MSD 디코더의 출력에서, M1M 이진 시퀀스들과 함께 소프트 LLR들의 스트림이 생성된다.
계층적 변조(
Hierarchical
Modulation
)
일부 실시예들에서, 개시된 예시적인 시스템들의 일부에 대하여 상술한 바와 같은 예들과 함께, 계층적 변조가 채용된다. 계층적 변조에서, 두 개의 개별적인 비트 데이터 스트림들이 변조 심볼들의 단일한 스트림으로 변조된다. 고우선순위(High Priority, HP) 비트 스트림들, 즉 상기 베이스 레이어(base layer)가 저우선순위(Low Priority, LP) 비트 스트림, 즉 인핸스먼트 레이어(enhancement layer) 내에 조합되어, 16-QAM에 대하여 도 21 및 8-PSK에 대하여 도 22의 예시적인 실시예들에 도시된 바와 같은 변조 심볼들이 생성된다. 예를 들어, 도 21의 16-QAM의 계층적 변조와 관련하여, 상기 베이스 및 인핸스먼트 레이어들이 QPSK 인코딩된다. 상기 베이스 레이어는 두 개의 비트들로 인코딩되고, 16-QAM 콘스텔레이션의 사분면에 상응한다. 각 사분면에서 보다 밀집한 QPSK 콘스텔레이션은 두 개의 인핸스먼트 레이어 비트들에 상응한다. 따라서, 베이스 레이어 비트들에 대한 유클리드(Euclidean) 거리(d_H, 3401)가 인핸스먼트 레이어 비트들에 대한 것(d_L, 3402)보다 크다. 보다 낮은 SNR 조건들에서, 베이스 레이어 비트들만 신뢰성 있게 디코딩하는 것이 가능할 수 있다. 보다 나은 SNR 조건들에서, 상기 디텍터(detector)/디맵퍼(de-mapper)는 밀집한 QPSK 클러스터들에 상응하는 인핸스먼트 레이어 비트들을 또한 복구하도록 보다 정확하게 상기 위상 및 진폭을 형성할 수 있다. 도 22에서, 8-PSK 계층적 변조에 대하여, 상기 베이스 레이어는 8-PSK 콘스텔레이션의 사분면에 상응하는 두 개의 비트들로 QPSK 인코딩된다. 상기 인핸스먼트 레이어는 각 사분면에서 두 개의 콘스텔레이션 포인트들 중 하나에 상응하는 하나의 비트이다. 유사하게, 베이스 레이어 비트들에 대한 유클리드 거리(d_H, 3501)는 인핸스먼트 레이어 비트들에 대한 유클리드 거리(d_L, 3502)보다 크다.
비트들의 일부 서브세트들이 비트들의 다른 서브세트들에 대하여 서로 다른 유클리드 거리 속성들로 특징지어지는 한, 다른 계층적 심볼 콘스텔레이션들이 가능하다. 다른 실시예들에서, LP 및 HP 비트들의 서로 다른 유클리드 거리 속성들에 더하여, 원하는 스펙트럼 효율-성능 트레이드오프(trade off)를 달성하도록 LP 및 HP 비트들은 서로 다른 레벨들의 FEC 리던던시(redundancy)/보호(protection)를 더욱 가질 수 있다. 메인 아이디어는, 좋지 못한 수신 조건들을 가진 수신기들은 상기 HP 스트림만 정확하게 디코딩할 수 있으나, 양호한 수신 SNR과 같은 양호한 수신 조건들을 가진 수신기들이 두 스트림들을 정확하게 디코딩할 수 있는 것에 있다.
계층적 변조는 커버리지(coverage) 영역 내의 서로 다른 유저들의 강건한 신호 수신을 가능하게 하는 데에 이용될 수 있다. 예를 들어, 표준 화질(표준 definition) SDTV 신호(HP 스트림) 및 고 화질(high definition) HDTV 신호(LP 스트림)가 동일한 캐리어 또는 동일한 복합 OFDM 신호 상에 함께 변조될 수 있다. 일반적으로, 상기 SDTV 신호는 상기 HDTV 신호보다 더욱 강건하다. 상기 수신된 신호의 품질에 따라, 상기 유저는 상기 HDTV 및 SDTC 스트림들 모두를 디코딩할 수 있거나, 상기 SDTV 스트림만을 디코딩할 수 있다. 상기 송신 위치(transmission site) 근처의 (양호한 수신 신호 세기를 가지는) 유저들 또는 어드밴스드(advanced) 수신기들을 가지는 유저들은 양 레이어들을 정확하게 디코딩하여 고충실 신호(high fidelity signal)를 수신하나, 보다 약한 신호 및/또는 적게 어드밴스된(less advanced) 수신기들을 가지는 다른 유저들은 베이스 레이어만을 디코딩할 수 있고, 즉 저충실 신호(low fidelity signal)를 수신한다.
다중 레이어들을 제공함으로써, 계층적 변조 및 코딩은 덜 바람직한 채널 조건들에서 우아한 성능 저하(graceful degradation)를 가능하게 한다. 계층적 변조는 다양한 시스템들, 예를 들어 DVB-T, DVB-H, MediaFLO, DVB-SH, DRM 등에 선택 사항으로서 또는 표준 특징으로 포함되고 있다. 예를 들어, DVB-H에서, 비계층적 및 계층적 전송들의 두 개의 선택사항들이 포함된다. 비계층적 전송에서, 이용 가능한 맵핑들은 QPSK, 16-QAM, 또는 64-QAM이다. 계층적 전송에서는 16-QAM 및 64-QAM만이 이용될 수 있다. 계층적 전송의 경우, 내부 인터리버(interleaver)는 각 16-QAM 또는 64-QAM 심볼이 두 개의 HP 비트들 및 상기 LP 스트림으로부터의 이의 나머지 비트들을 포함하도록 이의 출력을 생성한다. 상기 HP 비트들을 탐색하기 위해서는, 상기 수신기에서의 상기 디맵퍼가 (QPSK 디맵핑을 적용하여) 상기 심볼이 위치한 알맞은 사분면의 일 평면을 식별하는 것으로 충분하다. 계층적 전송에서, r 파라미터는 상술한 추정(assumed) QPSK 포인트들의 최소 거리로 정의된다. r = l, 2 또는 4의 선택들이 가능하다. r = 2 또는 4인 경우는 비균일(non-uniform) QAM 맵핑이다. 보다 큰 r은 상기 HP 비트들에 대한 보다 높은 보호를 제공한다.
상기 계층적 변조 도 23에 도시된 일반적인 연결(concatenated) 시스템에 이용될 수 있다. 상기 송신기에서, HP 및 LP 비트 스트림들(3662 및 3666)은 두 개의 브랜치들을 지나고, 여기서 이들은 외부 FEC 인코더들(encoders) 1 및 2(3641 및 3644)를 이용하여 우선 인코딩된다. 코딩된(coded) 비트들(3663 및 3667)은 다음으로 외부 인터리버들(3642 및 3645)을 지나고, 인터리빙된 코딩된 비트들(3664 및 3668)은 내부 FEC 인코더들(3643 및 3646)로 인코딩된다. 내부 FEC 인코더들 1 및 2의 출력들에서의 내부 FEC 코드 비트들(3665 및 3669)은, 모든 S_1 HP 비트들에 이이서 이와 함께 S_1 HP 비트들 더하기 S_2 LP 비트들을 운반하는 심볼을 생성하도록 이용되는 S_2 LP 비트들이 뒤따르도록 인터리빙된 코딩된 비트들(3670)의 단일한 스트림을 생성하는 내부 인터리버(3647)를 지난다. 3648에서의 비트들로부터 변조 심볼들로의 맵핑이, 변조된 심보들(3671)에서 S_2 LP 비트들보다 S_1 HP 비트들이 보다 큰 유클리드 거리를 가지도록 수행된다.
도 23의 수신기에서, 어드밴스드 CSI 추정(estimation)(3649)이 수신된, 노이즈를 가지는(noisy) 변조 심볼들(3672) 및 노이즈를 가지는 채널 심볼들을 포함하는 출력(3673)에 수행되고, CSI는 코딩된 비트 LLR들(3674)을 생성하는 디맵퍼(3650)에 전송된다. HP 비트들이 LP 비트들보다 큰 유클리드 거리를 가지는 것에 기인하여, 상기 HP 비트들 LLR들은 LP 비트들 LLR들보다 신뢰성 있을 수 있다. 디맵핑 후, 두 개의 스트림들의 LP 및 HP 코드 비트 LLR들(3675 및 3679)을 생성하도록 내부 디인터리빙(3651)이 적용된다. 스트림들 모두가 내부 FEC 디코더들(decoders)(3652 및 3656)을 지나고, 출력들(3676 및 3680)이 디인터리버들(de-interleavers) 1 및 2(3653 및 3657)를 이용하여 디인터리빙된다. 다음으로, 디인터리버들(3677 및 3681)의 출력들은 외부 FEC 디코더들 1 및 2(3654 및 3658)를 이용하여 디코딩되고, 상기 정보 비트들 또는 LLR들이 라인들(3678 및 3682)에서 생성된다. 각 브랜치에서, 내부 및 외부 FEC 코드들은 도 18과 관련하여 설명된 것들과 유사할 수 있다. 도 18을 참조하여 설명된 처리와 유사하게 각 브랜치에서 내부 및 외부 코드들 사이의 반복적인 디코딩이 수행될 수 있다. 내부 FEC 디코더들 1 및 2(3652 및 3656)와 상기 CSI 추정 블록(3649) 사이에 추가적인 루프들이 각각 존재할 수 있다. 각 내부 FEC 디코더는 내부 코드 코딩된 비트 향상된 LLR들을 생성할 수 있다. 두 개의 내부 FEC 디코더들로부터의 이러한 코딩된 비트 LLR들(3687 및 3688)은 어드밴스드 CSI 추정 블록(3649)으로 피드백되는 인터리빙된 스트림의 코딩된 비트 LLR들(3689)을 생성하도록 내부 인터리버(3661)를 지난다. 내부 FEC 디코더들로부터의 향상된 코딩된-비트 LLR들은, CSI 추정에 관한 두 번째 서브섹션에서의 다양한 실시예들에서 상술한 바와 같이, 진폭, 위상, 및 노이즈 및 간섭 파워를 포함하여, 채널 정보의 보다 나은 추정을 가능하게 한다. 이어서, 이로 인해 내부 FEC 디코더들 모두의 입력에서 보다 신뢰성 있는 소프트 정보 및 내부 FEC 디코딩에서 추가적인 개선이 가능하다. 게다가, 상기 어드밴스드 CSI 추정 및 내부 FEC 디코더들 사이의 상기 루프의 일부로서, 노이즈를 가진 채널 심볼들의 채널 비트 LLR들로의 반복적인 디맵핑이 다른 실시예들에서 개시된 바와 같이(예를 들어, 불규칙-검사(check-irregular) 비시스템적(non-systematic) IRA 코드들에 관한 발명들 참조) 수행된다.
일부 실시예들에서, 내부 및 외부 FEC 디코더들 1 및 2 사이의 루프들(외부 루프들)에서의 상기 반복들은 어드밴스드 CSI 추정 및 내부 FEC 디코더들 1 및 2 사이의 루프들(내부 루프)에서의 상기 반복들과 별개로 원하는 횟수만큼 수행될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 반복들이 블록(3649)에서의 어드밴스드 CSI 추정과 내부 FEC 디코더들(3652 및 3656) 사이의 내부 루프들에서 수행될 수 있다. 그 후, 상기 내부 루프들에서의 하나 이상의 반복들에 이어서 내부 디코더들(3652 및 3656)과 외부 FEC 디코더들(3654 및 3658) 사이의 상기 외부 루프들에서 하나 이상의 반복들이 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 상기 내부 루프들에서의 한 번의 반복을 뒤따르는 상기 외부 루프들에서 한 번의 반복이 하나의 글로벌 반복을 구성하고, 최대 반복수에 도달할 때까지, 양 브랜치들에 대한 모든 코드워드들이 정확하게 디코딩될 때까지, 또는 일부 다른 정지 기준이 만족될 때까지 복수의 글로벌 반복들이 수행될 수 있다. 반복의 횟수들 및 내부 및 외부 루프들 사이의 상호 작용들의 다양한 조합이 가능하다. 하나의 예시적인 실시예에서, 순서가 다음과 같다.
1. 상기 내부 루프들의 N1≥1 반복들이 3649에서의 어드밴스드 CSI 추정(3650에서의 디맵핑 및 3651에서의 디인터리빙을 포함)과 내부 FEC 디코더들(3652 및 3656) 사이에서 수행됨.
2. 양 쪽의 브랜치들에 대하여 내부 FEC 인코더들(3652 및 3656)의 소프트 출력들이 3653 및 3657에서 디인터리빙되고, 외부 FEC 디코더들(3654 및 3658)을 이용하여 디코딩됨.
3. 양 쪽의 브랜치들에 대하여 모든 외부 코드워드들이 성공적으로 디코딩된 경우(또한, 채용된 경우 CRC 체크가 통과된 경우), 또는 다른 정지 기준이 만족된 경우, 라인들(3678 및 3682)에서 정보 비트들이 추출됨. 그렇지 않은 경우, 외부 FEC 디코더들(3683 및 3685)로부터의 상기 외적(extrinsic) 정보가 블록들(3659 및 3660)에서 인터리빙되고, 결과들(3684 및 3686)이 선험적(priori) 정보로서 상기 내부 FEC 디코더들 1 및 2에 피드백됨.
상술한 단계들 2 및 3은 상기 외부 반복적 루프들의 하나의 반복을 구성한다. N2≥1까지의 외부 루프 반복들이 정지 기준이 만족되지 않는 한 수행된다.
또 다른 실시예에서, 외부 루프들의 모든 N3≥1 반복들 후, 하나 이상의 내부 루프 반복들(CSI 추정을 포함하고, 디맵핑을 포함 가능)이 수행되고, 이어서 상기 외부 루프의 후속 N3 반복들 등등이 상술한 바와 같이 전체 반복들의 최대 수에 도달할 때까지, 또는 다른 정지 기준이 만족될 때까지 수행된다.
일 실시예에서, 3643 및 3646에서 유사한 내부 FEC 인코딩이 상기 스트림의 HP 및 LP 부분들 모두에 적용된다. 다른 실시예에서, 원하는 레벨의 성능 최적화를 제공하도록, 상기 계층적 콘스텔레이션의 서로 다른 거리 속성들에 더하여 서로 다른 레벨들의 FEC 보호가 상기 HP 및 LP 비트들에 적용된다.
연결 코딩(concatenated coding) 및 CSI 추정에 관한 본 발명의 일부 측면들의 보다 상세한 구현이 다음 서브섹션의 HD 라디오(Radio) 디코딩에 대한 예시적인 실시예들을 참조하여 설명될 것이다. 이러한 서브섹션에 기재된 다양한 다른 실시예들의 구현이, 다른 서브섹션들에서 개시된 다양한 실시예들의 설명뿐만 아니라 이러한 서브섹션의 설명들로부터 해당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들에게 자명하게 될 것이다.
IV.
어드밴스드
HD 라디오 디코딩(
Advanced
HD
Radio
Decoding
)
본 서브섹션은 하이브리드 HD 라디오 신호들을 포함하는 HD 라디오 신호들을 디코딩하는 일부 실시예들을 개시한다. 이러한 실시예들의 일부는 FM HD 라디오 시스템들에서 기준(reference) 서브캐리어들에 의해 운반되는 시스템 컨트롤 데이터의 디코딩에 집중한다. 특히, 여기에 개시된 발명의 일부 측면들은, 복수의 기준 서브캐리어들 상에 운반되는 반복되는 제어 데이터 비트들의 소프트 값들의 소프트-다이버시티 조합(soft-diversity combining)에 대한 기술들, 소프트 조합 및 다중 심볼 검출을 종합적으로 이용하는 기술들, 및/또는 패리티 검사 비트들을 이용하여 비트 에러들을 교정하고, 상기 소프트 조합 및 다중 심볼 검출을 종합적으로 이용하는 기술들에서 뿐만 아니라 상기 소프트-다이버시티 조합의 기술들에서 상기 교정된 패리티 비트들을 이용하는 기술들을 통하여 FM HD 라디오 시스템들의 성능을 향사시키는 통합된(integrated), 반복적인(iterative) 수신기들/디코더들을 제공하는 것에 관한 것이다. 이러한 개선들은 제어 데이터 시퀀스들을 보다 신뢰성 있게 디코딩하는 것을 도울 뿐만 아니라 기준 캐리어들을 채용하는 보다 나은 CSI 추정을 가능하게 하고, 이는 모든 HD 라디오 논리 채널들의 향상된 디코딩에 기여한다.
게다가, 향상된 소프트-입력(soft-input) 소프트-출력(soft-output) RS 디코딩뿐만 아니라, 상기 채용된 컨볼루셔널(convolutional) 코드들의 소프트-입력 소프트-출력 리스트 로그-맵(Log-MAP) 디코딩과 함께 향상된 및 반복적 CSI 추정을 포함하여 HD 라디오 논리 채널들의 디코딩에 대한 다른 개선들이 다양한 실시예들에서 개시된다. 이러한 개선들은, 기존 HD 라디오 시스템 인프라(infrastructure) 또는 라디오 인터페이스(air-interface)의 수정 없이, HD 라디오 수신기들에서의 상응하는 구현들에 의한 디지털 라디오의 범위/커버리지를 확장시킬 수 있다. 후술되는 바와 같이, 본 서브섹션에서 개시되는 대부분의 원리들은 비-HD 라디오 시스템들 및 표준들에도 적용 가능하다.
도 24a는, 하이브리드 및 올-디지털(all-디지털)뿐만 아니라 AM 및 FM을 포함하는 HD 라디오 시스템들에 적용 가능한, 시간 도메인에서 복수의 정보 시퀀스들을 단일한 스트림으로 멀티플렉싱하는 송신기의 기능을 나타낸다. HD 라디오 시스템들의 서로 다른 버전들(versions)/변형들(variations)의 어떠한 특정한 수비학(numerology) 및 세부사항들이 단순화를 위하여 생략되었고, 일부 관련 사항들이 포함 및/또는 지적된다.
정보 소스 1(4002)은 각각이 복수의 오디오 패킷들 및 프로그램 서비스 데이터(program service data, PSD) 프로토콜 데이터 유닛(Protocol Data Unit, PDU)을 포함하는 라인(4033) 상의 일련의 메인 프로그램 서비스(Main Program Service, MPS) PDU들을 모은다(assemble). 오디오 인코더(4003)에 대한 입력은, 좌측 및 우측 오디오 채널들에 대하여 일반적인 오디오 샘플 레이트, 예를 들어 매초 44.1 킬로-샘플들(kSa/s)로 동작하는 오디오 인터페이스에 의해 생성되는 오디오 프레임들의 스트림이다. 상기 오디오 인코더는 각 오디오 채널을, 오디오 프레임들로 알려진, 세그먼트(segment)들로 분리하고, 각 세그먼트를 처리하며, 라인(4028) 상에 인코딩된 오디오 패킷들을 전달한다. 이어서, 각 인코딩된 오디오 패킷이 상기 수신기에서의 무결성 검사(integrity check)를 위하여 CRC 인코더(4004)에 의해 처리된다. 상기 프로그램 오디오와 함께 전송을 위해 PSD가 블록(4005)에서 생성된다. PSD는 PDU를 형성하기 위하여 특정한 포맷에 위치할 수 있고, 한 바이트의 플래그에 의해 범위가 정해질(delimited) 수 있다. 이어서, 상기 PSD PDU는 상기 수신기에서의 무결성 검사를 위하여 CRC 인코더(4006)에 의해 처리된다. MPS PDU들은 블록(4007)에서 고정 헤더 부분(fixed header portion)(즉, 제어 워드(Control Word)), 가변 헤더 부분(가변 개수의 오디오 패킷 위치 필드들 및 선택적인 헤더 확장 필드를 포함), PSD PDU, 및 인코딩된 오디오 패킷들로 생성된다. 상기 제어 워드는 블록(4008)에서 RS (96,88) 코드에 의해 보호된다. 상기 RS 코드워드가 고정된 사이즈, 즉 96 바이트들을 가지므로, 상기 헤더 확장 필드, PSD PDU 필드, 및 경우에 따라 상기 인코딩된 오디오 패킷 비트들의 일부의 부분들에 걸칠 수 있다. 96 바이트들을 넘는 상기 MPS PDU 비트들의 나머지는 블록(4008)에서 변경되지 않는다. RS 인코더(4008)로부터의 출력은 HD 라디오 시스템들에서 논리 채널, 예를 들어 논리 채널 P1을 형성한다. 상기 논리 채널의 상기 비트 스트림은 컨볼루셔널 인코딩(4009)에 의해 테일-바이팅(tail-biting) 컨볼루셔널 코드로 처리된다. 컨볼루셔널 인코딩은 모(mother) 코드 생성, 예를 들어 코드 레이트 1/3, 및 이와 함께 상기 논리 채널에 대한 상기 코드 레이트(예를 들어 HD 라디오 시스템들의 일부 동작 모드들에 대하여 코드 레이트 2/5)를 결정하는 펑쳐링(puncturing)을 포함할 수 있다. 라인(4034) 상의 상기 코딩된 비트 스트림은 더욱 비트-인터리빙된다. 그러나, 블록(4010)에서의 이러한 비트-인터리빙은, 두 개의 논리 채널 비트들이 라인(4036) 상의 단일한 비트 스트림을 형성하도록 멀티플렉싱(즉, 블록(4035))될 때, 다른 논리 채널, 예를 들어 HD 라디오 시스템들에서 이용되는 주요 IBOC 데이터 서비스(Primary IBOC Data Service, PIDS)로부터의 코딩된 비트 스트림에 대한 다른 인터리버(4015)와 공동으로 수행될 수 있다.
라인(4039) 상의 상기 코딩된 비트 스트림은, HD 라디오 시스템들에서의 스테이션 정보 서비스(Station Information Service, SIS)에 대한 정보 소스 2(4011)로부터 생성된다. SIS 데이터 생성기(4012)로부터의 출력은 상기 수신기에서의 무결성 검사를 위하여 CRC 인코딩(4013)에 의해 처리된다. 상기 CRC 인코더로부터의 라인(4038) 상의 출력은 논리 채널, 예를 들어, HD 라디오 시스템들에서의 논리 채널 PIDS를 형성한다. 상기 논리 채널의 상기 비트 스트림은 테일-바이팅 컨볼루셔널 코드로 컨볼루셔널 인코딩(4014)에 의해 처리된다.
정보 소스 3(4016)은 HD 라디오 시스템들에서와 같은 고정된 및/또는 기회적인(opportunistic) 데이터를 위한 일련의 어드밴스드 어플리케이션 서비스(Advanced Application Service, AAS) PDU들을 모은다. AAS 데이터 생성기(4017)는 상기 서비스 인터페이스들로부터 AAS 데이터를 수신하고, 그 후 AAS 패킷들을 생성하도록 상기 데이터를 인코딩 및 인캡슐(encapsulate)한다. 각 AAS 패킷은 CRC 인코더(4018)에 의해 처리된다. FEC가 라인(4042) 상의 상기 인코딩된 패킷 스트림에 적용되어 다음의 방법들: 즉, 에러 교정을 위한 블록(4019)에서의 RS (255,223) 블록 코딩, 에러 버스트들로부터의 보호를 위한 블록(4020)에서의 바이트 인터리빙, 및 도면에서 편의상 생략된 블록 동기화 메커니즘을 이용하여 패킷 손실 및 에러들을 제어할 수 있다. 라인(4044) 상의 출력은 논리 채널, 예를 들어 HD 라디오 시스템들에서의 논리 채널 P3(또는 추가적인 데이터 처리가 수행되는 경우 P4, 즉 논리 채널 P3에서와 같이 정보 소스 4)을 형성한다. 논리 채널 P3(및/또는 P4)의 상기 비트 스트림은 컨볼루셔널 인코딩(4021)에 의해 컨볼루셔널 코드로 처리된다. 컨볼루셔널 인코딩은 논리 채널 P1에 대한 것과 동일한 모 코드로 수행될 수 있으나, 서로 다른 코드 레이트, 예를 들어 코드 레이트 1/2이 도출되도록 서로 다른 펑쳐링 패턴으로 수행될 수 있다. 그 후, 라인(4045) 상의 상기 코딩된 비트 스트림은 블록(4022)에서 비트-인터리빙된다. 상술한 바와 같이, 다른 실시예에서, 추가적인 정보 소스, 즉 논리 채널 P4에 대한 정보 소스 4(미도시)가 HD 라디오 시스템들에 존재할 수 있다. 이 경우, 컨볼루셔널 인코딩(블록(4021)) 및 인터리버 (블록(4022))를 위한 추가적인 블록들이 상기 논리 채널 P4 비트 스트림을 처리하도록 추가된다.
시스템 제어 데이터 시퀀스 어셈블러(4023)는 시스템 제어 채널(System Control Channel, SCCH) 정보를 시스템 제어 데이터 시퀀스들의 세트로 처리한다. 상기 FM HD 라디오 시스템에서, 32 비트 길이를 가지는 61 개의 시스템 제어 데이터 시퀀스들이 매트릭스 Rd(또는 해당 기술분야에서 매트릭스 r(소문자)로 알려짐)로 표시되는 처리 블록에 존재하고, 라인(4047) 상의 각 출력 시퀀스는 상기 OFDM 스펙트럼에 걸쳐 분포된 상기 61 개의 기준 서브캐리어들 중 하나에 의해 운반된다. 그러면, 상기 차동 인코더(4024)는 상기 FM HD 라디오 시스템에서 시간상으로(in time) 각 32-비트 시퀀스를 차동적으로 인코딩한다. 차동적으로 인코딩되고 후속하여 전치된(transposed) 모든 61 개의 시퀀스들로, 라인(4048) 상의 결과적인 출력은 고정된 치수 32 x 61의 매트릭스 R(대문자)이 된다. 상기 R의 로우 치수(즉, 32)는 소정의 시간 구간마다의 OFDM 심볼들의 개수에 상응하고, 컬럼 치수(즉, 61 )는 각 OFDM 심볼마다의 활성(active) 기준 서브캐리어들의 최대 개수에 상응한다. 상기 AM HD 라디오 시스템에서, 시스템 제어 데이터 어셈블러(4023)는 동기화, 패리티 및 예약(reserved) 비트들과 함께 SCCH 정보를 시스템 제어 데이터 시퀀스들의 스트림으로 처리한다. 라인(4047) 상의 결과적인 출력은 상기 AM HD 라디오 시스템에서의 BPSK 변조를 가진 두 개의 기준 서브캐리어들이 될 컬럼 벡터 R이 된다.
심볼 및 OFDM 서브캐리어 맵핑(4025)은 논리 채널들 P1 및 PIDS에 대한 라인(4036) 상에 상기 인터리버 매트릭스들을 할당하고, 이는 상기 FM HD 라디오 시스템에서의 매트릭스 PM으로 불리고, 논리 채널 P3에 대한 라인(4046) 상에 상기 인터리버 매트릭스들을 할당하며, 이는 상기 FM HD 라디오 시스템에서 매트릭스 PX1(및 존재하는 경우 논리 채널 P4에 대하여 매트릭스 PX2)로 불리며, 상기 OFDM 서브캐리어들에 대하여 라인(4048) 상에 상기 시스템 제어 매트릭스 R을 할당한다. 상기 OFDM 서브캐리어 맵핑으로의 입력들은 한 로우의 각 활성 인터리버/ 시스템 제어 매트릭스이고, 이는 매 OFDM 심볼 구간(즉, Ts)에서, 여기서 상기 신호의 주파수-도메인 표현인 X로 일컬어지는, 출력 벡터를 생성하도록 처리된다. 각 OFDM 심볼에 대한 심볼 및 OFDM 서브캐리어 맵핑으로부터의 상기 출력 벡터 X는 길이 1093의 복소수(complex) 벡터이다. 상기 벡터는 k = 0, 1, 2, ..., 1092로 인덱싱된다. 상기 X의 k-번째 요소는 서브캐리어 (k - 546)에 상응한다. 심볼 및 OFDM 서브캐리어 맵핑(4025)은 우선 비트들을 변조 심볼들로 맵핑한다. 예를 들어, 인터리버 파티션들(partitions), PM으로부터 판독된 비트들, 상기 FM HD 라디오 시스템에서의 PX1 (및 PX2), 및 R로부터 판독된 개별적인 비트들이 복소수 변조-콘스텔레이션 값들로 맵핑되고, 적당한 진폭 스케일링 요소(factor)가 이러한 복소수 콘스텔레이션 값들에 적용된다. AM HD 라디오 시스템들에서, 인터리버 매트릭스 멀티플렉싱 및 서브캐리어들로의 맵핑은 다소 서로 다르고 또한 서로 다른 노테이션(notation)을 가지나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 잘 이해될 것이고, 상세한 설명들은 간결성을 위하여 생략된다. 데이터 서브캐리어들에 대한 이러한 변조 심볼 맵핑은 서로 다른 모드들의 HD 라디오 시스템들에서 서로 다른 변조 스킴(scheme)들, 예를 들어 QPSK, 16-QAM 및 64-QAM로 수행될 수 있다. 예를 들어, QPSK 변조에 대하여, 다음의 맵핑이 채용될 수 있다.
기준 서브캐리어들에 대하여, 매트릭스 R에서의 상기 비트들의 심볼 맵핑은 다음의 규칙들을 따를 수 있다.
그러면, 블록(4025)은 상기 스케일링된 복소수 콘스텔레이션 값들을 상기 출력 벡터 X의 적당한 엘리먼트들(elements)에 맵핑한다. 미사용(unused) 서브캐리어들에 상응하는 X의 엘리먼트들은 복소수 값 0 + jO으로 설정된다.
OFDM 신호 생성(4026)은 상기 심볼 및 OFDM 서브캐리어 맵핑으로부터 복소수, 주파수-도메인, OFDM 심볼들을 수신하고, 상기 FM (또는 AM 또는 올 디지털) HD 라디오 신호의 상기 디지털 부분을 나타내는 시간-도메인 신호를 출력한다. 상기 OFDM 신호 생성은 역 이산 푸리에 변환(inverse discrete Fourier transform, IDFT)을 이용하여 달성된다. 또한, 가드 인터벌(guard interval)(αT)(여기서, α는 상기 사이클릭 프리픽스 폭, 예를 들어 7/128이고, T = 1/Δf는 상기 OFDM 서브캐리어 간격의 역수임)이 상기 OFDM 심볼 구간 Ts의 시작에 위치한다. 단순화를 위하여 도면에 도시되지는 않았으나, 상기 OFDM 신호 생성으로부터의 라인(4050) 상의 출력은 해당 기술분야에서 잘 알려진 방법으로 라디오-주파수 (RF) 캐리어를 변조하고, 라디오 채널(4027)을 통하여 송신된다. 상기 라디오 채널을 통하여 전송될 때, 상기 송신되는 신호는 다양한 형태의 간섭과 같은 다른 장애들(impairments)뿐만 아니라, 실제(real-world) 라디오 송신에서 일반적으로 발생하는 다중경로 페이딩(multipath fading)을 겪는다. 상기 라디오 채널의 라인(4051) 상의출력은 도 24b에 도시된 수신기(4060)에 의해 수신 및 처리된다.
도 24b에 도시된 수신기(4060)에서, 수신기 전단(Front-end)(4061)은 캐리어 복조에 대한 선행 기술에서 일반적으로 채택되는 상기 방법들로 (도 24a의 라인(4051) 상의) 상기 수신된 라디오 신호를 처리하고, 이에 한정되지는 않으나 캐리어 복원 및 타이밍 동기화, 및 적당한 샘플링, 즉, 아날로그-디지털 변환을 포함하고, 궁극적으로 이산 베이스밴드 신호를 생성하며, 상기 베이스밴드 신호를 라인(4074) 상에 출력한다. 그러면, OFDM 복조 및 서브캐리어 디맵핑(4062)은 상기 푸리에 변환 및 서브캐리어 디맵핑을 수행하여 베이스밴드 신호들의 두 개의 스트림들, 정보 소스들 1 , 2, 및 3에 대한 라인(4077) 상에 하나 및 상기 시스템 제어 데이터에 대한 라인(4075) 상에 다른 하나를 각각 생성한다. 상기 시스템 제어 데이터 비트들은 라인(4075) 상의 상기 시스템 제어 데이터 신호로부터 블록(4063)에서 우선 디코딩되어 라인(4076) 상의 미처리(raw) 시스템 제어 데이터 신호뿐만 아니라 재상(regenerated) 시스템 제어 데이터 비트들을 생성한다. 상기 재생 시스템 제어 비트들 및 미처리 시스템 제어 데이터 신호를 이용하여, 어드밴스드 CSI 추정 블록(4064)은 채널 상태 정보 (channel state information, CSI) 추정을 수행하고, 이는 여기서 더욱 설명되는 상기 채널 응답 및 노이즈 파워 추정들을 생성하며, 라인(4077)의 상기 신호의 위상 교정, 즉, 코히런트(coherent) 복조를 수행한다. 라인(4078) 상의 결과적인 신호는 위상-교정된 복소수 심볼들의 스트림이다. 심볼-비트 디맵핑(4065)은 라인(4078)상의 상기 심볼들로부터 LLR들을 계산하고, 상응하는 코딩된-비트 위치들에 이들을 할당한다. 코딩된-비트 위치들 상의 이러한 LLR들은 또한 채널 LLR들로 일컬어질 수 있다. 이어서, 라인(4079) 상의 상기 채널 LLR들은 블록(4066)에서 디인터리빙 및 디멀티플렉싱되어 라인(4080) 상에 상기 논리 채널 신호 P1(즉, 논리 채널 P1의 상기 코딩된-비트 위치들에 상응하는 채널 LLR들), 라인(4081) 상에 상기 논리 채널 신호 PIDS, 및 라인(4082) 상에 적용되는 경우 상기 논리 채널 신호 P4(도 24b에서 도시되지 않음)뿐만 아니라 상기 논리 채널 신호 P3을 생성한다. 그러며, 이러한 논리 채널 신호들은, 상기 송신기에서 컨볼루셔널 코드로 채널-인코딩된 상기 논리 채널 비트들의 디코딩을 위하여, 블록들(4067, 4068, 및 4069)에서 SISO 디코더들에 의해 각각 처리된다. SISO 디코딩은 로그-맵 디코더들, 또는 맥스(Max)-로그-맵 또는 소프트-출력 비터비(Viterbi) 알고리즘(SOVA), 소프트-출력 순차 디코딩 또는 다른 "트리(tree)" 기반 알고리즘들, 또는 해당 기술분야에서 알려진 다른 알고리즘들과 같은 다양한 차선의(sub-optimum) 구현들을 이용하여 수행될 수 있거나, 일부 실시예들에서 설명된 바와 같은 또한 HD 라디오 시스템들에서의 특정한 구현들에 대하여 이어서 설명될 바와 같은 리스트 로그-맵 알고리즘을 이용하여 일부 단계들이 구현될 수 있다. 이어서, 상기 CSI 추정 및 디코딩 정확성을 향상시키기 위하여, 상기 SISO/로그-맵 디코더들로부터의 코딩된 비트 LLR들인 라인(4083, 4084, 및 4085) 상의 상기 출력 LLR들은 상기 인터리버 및 MUX 블록(4070)에서 처리될 수 있다. 블록(4070)에서, 모든 세 개의 (또는 논리 채널 P4가 존재하는 경우 네 개의) 논리 채널 신호들이 상기 송신기에서, 즉, 도 24a의 블록(4040)에서 처리된 것과 동일한 방식으로 인터리빙 및 멀티플렉싱된다. 그러면, 라인(4089) 상의 이의 출력 신호는 이전 실시예들에서 개시된 바와 같이 CSI 추정의 다른 반복을 위하여 어드밴스드 CSI 추정(4064)에 공급된다. 향상된 CSI 추정들을 가지는 신호는 다음 디코딩 반복을 위하여 블록들(4065-4069)에 순차적으로 전송된다. 이전 실시예들에서 개시된 바와 같이, 공동 반복(joint iterative) 디코딩 및 CSI 추정을 구현하기 위한 다수의 대안들이 존재하고, 반복들의 수는 정지 기준에 의존한다. 하나의 대안적인 방법으로서, 어드밴스드 CSI 추정(4064) 및 SISO 디코더들 1, 2 및 3(4067-4069)을 포함하는 상기 루프에서 공동 CSI 추정 및 SISO 디코딩의 최종 반복 이후, 리스트 로그-맵 알고리즘을 채용하는 상기 SISO 디코더들이 상기 정보, 즉 블록(4071)에서의 MPS PDU들, 블록(4072)에서의 SIS PDU들 및 블록(4073)에서의 AAS PDU들 각각에 대한 후속 디코딩을 위하여, 상술한 바와 같이, 라인(4086), 라인(4087), 및 라인(4088) 상에 상기 논리 채널들의 정보-비트 위치들에 상응하는 상기 출력 LLR들 및 M 개의 가장 가능한(most likely) 하드-디코딩된 시퀀스들을 모두 생성한다. 본 발명의 어떠한 관련 측면들의 보다 상세한 설명들이 아래에 후술된다.
여기에 개시된 방법들은, 시스템-특정 파라미터들, 예를 들어 상기 컨볼루셔널 코드의 제한 길이(constraint length)(예를 들어 FM에 대하여 7, AM에 대하여 9), 코드 레이트, 또는 서브캐리어들의 개수, 변조, 및 수비학(numerology)의 다른 엘리먼트들을 고려하여 FM 및 AM 모두, 하이브리드 및 올-디지털 HD 라디오 시스템들에 적용될 수 있다. 각각의 모드들의 HD 라디오 시스템들에 대한 상세한 수비학은 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 잘 이해할 수 있으므로 생략되고, 특정한 수비학이 관련된 경우 이 것이 고려될 것이다.
제어 채널 디코딩(
Control
Channel
Decoding
)
도 24b의 블록(4063)과 관련하여, 본 실시예의 방법들은 HD 라디오 시스템들의 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스의 검출을 향상시키도록 상기 차동적으로 인코딩된 제어 데이터 시퀀스 비트들(또는 어떠한 실시예들에서 적용되는 변조-심볼들)의 소프트 값들의 다이버시티 조합에 기반한다. 상기 방법들을 보다 상세히 설명하도록, 이들의 예시적인 치수들과 함께 표시된 인터리버 매트릭스들 PM, PX1 , PX2 및 R뿐만 아니라 정보 소스 4로부터의 추가적인 논리 채널 P4를 가지는 상기 FM HD 라디오 시스템에 대한 도 24a의 송신기(4001)를 단순하게 표현한 도 25를 참조한다. 특히 중요한 것으로서, 상기 제어 데이터 시퀀스 어셈블러(4104)는 라인(4116) 상에 매트릭스 Rd(또한 교호적으로 이진 기준 매트릭스로 일컬어짐)로 표시된 논리 비트들의 세트를 생성한다. Rd의 사이즈는 (P x M)이고, 예를 들어, 도시된 바와 같이 P=61 및 M=32이다. R의 각 로우에서 상기 M-비트 시퀀스는 차동적으로 인코딩되고 전치되며, P 시퀀스들은 종합적으로 라인(4112) 상에 사이즈 (M x P)의 매트릭스 R(또한 교호적으로 R 매트릭스로 일컬어짐)을 생성한다. Rd의 로우 치수(또는 R의 컬럼 치수, 즉, P=61)는 각 OFDM 심볼에 대한 활성 기준 서브캐리어들의 최대 개수에 상응하고, Rd의 컬럼 치수(또는 R의 로우 치수, 즉, M=32)는 각 소정의 시간 구간에서 OFDM 심볼들의 개수에 상응한다. (P x M) 매트릭스 Rd에서의 상기 M-비트 시퀀스들의 전부 또는 일부(예를 들어, U)는 (도 28에 도시된 SYNC 비트들 및/또는 제어 비트들과 같이) 각 시퀀스 내에 지정된 비트 위치들에서 동일한 비트 패턴(또는 패턴들)을 포함할 수 있다. 게다가, 복수의 (P x M) Rd 매트릭스들이 연결되어 Rd의 로우들에서 보다 긴 시퀀스들을 생성할 수 있고, 이에 따라 q 번 연결된 경우 (P x qM) Rd 매트릭스가 생성되고, 따라서 R의 컬럼들에서 qM-비트 시퀀스들이 생성된다. 이 경우, (P x M) Rd 매트릭스 내의 상기 시퀀스들의 모든(예를 들어, U=P) 또는 일부(예를 들어, U < P)에 위치한 상기 동일한 비트 패턴(또는 패턴들)은 상기 연결된 (P x qM) Rd 매트릭스에서 q·U 번 나타날 수 있다. 예를 들어, q 개의 (P x M) Rd 매트릭스들이 연결된 경우, q=32, M=32, 및 P=61인 결과적인 ((q·M) x P) R 매트릭스가 도 25의 라인(4112) 상에 도시되어 있다. 차동 인코딩(4105)의 출력, 즉 R 매트릭스는 전술한 실시예들에서 개시된 바와 같이 심볼 및 OFDM 맵핑 블록(4106))에서 처리된다.
도 26은 일부 실시예들에 따른 도 24b의 수신기의 기능을 나타내는 대안적인 블록도이다. 라인(4128) 상의 상기 베이스밴드 신호(도 24b의 라인(4074) 상의 신호와 동일)는 OFDM 복조 및 서브캐리어 디맵핑(4121)에 공급된다. 라인(4129) 상의 이의 출력은 R의 어드밴스드 디코딩(4122)에 공급된다. 상기 R 매트릭스 디코딩 블록은 매트릭스 R'd뿐만 아니라 도 25의 상기 R 매트릭스에 상응하는 R'로 표시된 복소수 심볼들의 세트를 추출한다. 라인(4132) 상의 상기 R' 매트릭스는 데이터 서브캐리어들 상에 운반된 라인(4134) 상의 신호(즉, 정보 소스들로부터의 정보 비트들)의 CSI 추정 및 위상 교정을 위하여 어드밴스드 CSI 추정(4124)에 공급된다. 어드밴스드 CSI 추정(4124)은 또한 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스의 타이밍 추정뿐만 아니라 상기 전체의 OFDM 서브캐리어들에 대한 주파수 오프셋 추정을 수행한다. 상기 디코딩된 출력 R'd 매트릭스는 후속 처리를 위하여 시스템 제어 데이터 시퀀스의 어드밴스드 디코딩(4123)에 공급된다. 블록(4123)에서의 처리는 R'd 매트릭스를 이용한 R 매트릭스의 재생을 포함하고, 이의 출력(4133)은 CSI/시간/주파수 추정의 개선을 위하여 어드밴스드 CSI 추정 블록(4124)으로 피드백된다. 심볼-비트 디맵핑(4125)은 라인(4135) 상의 상기 심볼들로부터 채널 LLR들을 계산하고, 이들을 상응하는 코딩된-비트 위치들에 할당한다. 상기 채널 LLR들은 디-MUX 블록(4126)에 더욱 공급되어 라인들(4137, 4138, 및 4139) 상에 상기 채널 LLR들의 인터리버 매트릭스들이 생성된다. 그 후, 상기 인터리버 매트릭스들은 상응하는 논리 채널 인터리버들, 즉, P1에 대하여 타입 I, PIDS에 대하여 타입 II, 및 P3 및 P4에 대하여 타입 IV에 의해 디인터리빙되고, 이어서 블록(4127)에서 SISO 디코딩된다.
도 27은 도 25의 OFDM 신호 생성 블록(4107)의 동작을 도식적으로 설명하는 도면이다. 블록(4141)에서의 변조된 데이터 심볼들은 도 25의 데이터 스트림들(4109, 4110, 4111) 상의 QPSK 심볼들을 나타낸다. 라인(4142) 상의 상기 데이터 심볼들은, 심볼 및 OFDM 서브캐리어 맵핑 후, 길이 N의 역 고속 푸리에 변환 (IFFT) 블록(4146)에 공급된다. 이와 유사하게, 전체적인 HD 라디오 시스템 동작을 위한 다른 제어 기능들뿐만 아니라, 채널 추정, 동기화를 용이하게 하도록 제어 데이터 시퀀스 비트들을 포함하는 상기 Rd 매트릭스가 블록(4143)에서 형성되고, 블록(4144)에서 상기 DPSK 변조기에 의해 변조된다. 도 25의 라인(4112) 상의 R 매트릭스와 동등한 라인(4145) 상의 상기 DPSK 변조된 제어 심볼들은 IFFT 블록(4146)에 공급된다. 상기 데이터 및 제어 데이터 심볼들(후자는, 다른 기능들 중에서도, 블록 동기화 및 채널 추정을 용이하게 하도록 상기 수신기에서 이용될 수 있음) 모두는 블록(4146)에서 상기 길이 N의 IFFT에 의해 처리되어 상기 데이터 및 제어 심볼 시퀀스들이 시간 도메인으로 변환된다. 상기 결과적인 시간 도메인 신호는 또한 블록(4147)에 공급되고, 여기서, 심볼간 간섭(inter symbol interference, ISI)을 회피하도록, 길이가 예상되는 딜레이 스프레드(expected delay spread)보다 길게 선택된, 예를 들어 상기 OFDM 심볼 구간 Ts의 7/127의 서픽스(suffix)가 형성된다. 블록(4146) 및 블록(4147)의 출력들은 병렬-직렬 (P/S) 블록(4148)에 의해 처리 되어 OFDM 심볼들의 세트를 형성하고, RF 캐리어(도시되지 않음) 상의 전송 전에 아날로그 OFDM 신호로 변환된다.
OFDM 신호는 다중경로 채널(도 27의 블록(4149))을 통하여 송신되고, 이 후 상기 수신기에서의 열적 노이즈를 나타내고, 가능하게는 간섭의 다른 소스들을 나타낼 수 있는 노이즈가 부가(블록(4150))된다. 초기의 주파수 및 타이밍 동기화, 및 주파수 다운 변환(RF 복조) 후, 상기 수신된 신호는 직렬-병렬 (S/P) 블록(4151)에 의해 샘플링 및 처리되고, 이의 출력은 각각 상기 서픽스 부분의 제거 및 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 블록(4152) 및 블록(4153)에 공급되어 상기 데이터 및 제어 시퀀스들이 다시 상기 주파수 도메인 샘플들로 변환된다. 라인(4154) 상의 상기 FFT 블록의 출력은 블록(4155)에 공급되어 상기 수신기에서 Rrec으로 표시된 상기 수신된 DPSK-변조된 신호 매트릭스 R을 형성하고, 이는 R의 어드밴스드 디코딩 블록(4156)에서 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스 매트릭스 R'd를 디코딩하도록 이용될 수 있다. 선행 기술의 방법 또는 바람직하게는 일부 실시예들이, 블록(4159)에서 상기 데이터를 코히런트하게 디코딩하도록 필요한 정보를 운반하는 상기 DPSK-변조된 매트릭스 Rrec을 디코딩하도록 블록(4156)에 적용될 수 있다. 라인(4158) 상의 상기 FFT 블록이 출력은 또한 블록(4159)에 공급되어 블록(4156)으로부터의 라인(4157) 상의 상기 신호를 이용하여 상기 데이터 심볼들을 복원한다.
도 28은 상기 M-비트 시스템 제어 데이터 시퀀스(SCDS)의 도식적 표현을 나타낸다. HD 라디오 시스템들에서, M = 32이나, 라디오 시스템 설계에 적용될 수 있는 바와 같이 다른 값의 M이 이용될 수 있다. 이러한 시스템 제어 데이터 시퀀스는 또한 도 25의 라인(4116) 상의 Rd 매트릭스의 상기 P 로우들 중 하나에 상응한다. 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스는 동기화, 제어, 패리티, 및 예약 비트들을 포함한다. 도 28에 도시된 바와 같이, 서른두 개(32)의 비트들 중 열한 개(11)는 상기 알려진 동기화 시퀀스(SYNC)를 나타내고, 상기 SYNC 비트들은 필드들(4176, 4173, 4169, 및 4165)에 패치되며, 블록 동기화 및 채널 추정 목적들로 이용된다. 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스는 또한 필드들(4162, 4164, 4167, 4171 및 4172)에서 제어 비트들, 및 필드들(4163, 4168, 및 4175)에서 예약 비트들을 포함하고, 이는 송신 블록 개수 대한 정보, 및 도 25에서 데이터 시퀀스들(4109, 4110 및 4111)을 운반하는 상기 프레임 구조에 적절한 다른 정보를 운반한다. 게다가, 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스는 또한, 패리티 필드들(4177, 4178, 4179 및 4180)에서의 비트들을 보호하도록, 필드들(4161, 4166, 4170 및 4174)에서 네 개의 패리티 비트들을 포함하고, HD 라디오 시스템들에서의 상기 패리티 비트들 가능한 발명의 사용이 이어서 설명될 것이다.
[표 10]
하나 또는 그 이상의 특정한 필드들(또는 비트 패턴들)이 처리 블록, 즉, (P x M) 매트릭스 Rd의 U 시스템 제어 데이터 시퀀스들에서 반복적으로 이용되는 경우, 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스 내에 이러한 필드들(또는 비트 패턴들)에 상응하는 상기 송신된 비트들이 U 기준 서브캐리어들 상에 반복(즉, 운반)된다. 표 10은 하이브리드 FM HD 라디오 시스템에서 우선 서비스 모드(Primary Service Mode)의 동작에 이용되는 바와 같이, 30 개의 기준 서브캐리어들, 즉, P=30에 대한 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스의 특정한 필드들 또는 비트 패턴들의 이러한 반복의 예를 나타낸다. 상기 표에 도시된 바와 같이, 본 예에서, 상기 HD 라디오 시스템에서 상기 기준 서브캐리어 식별 (RSID) 비트들이 송신되는 필드(4172)의 제어 5 비트들을 제외하고, 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스의 대부분의 비트들은 모든 서브캐리어들에 걸쳐 반복된다. 이러한 제어 비트들에서, 이들의 보호 비트, 필드(4170)의 패리티 2는 이들 각각의 기준 서브캐리어들 상에서 서로 다를 수 있다. 그러나, 명확하게, 상기 FM HD 라디오 시스템에서, 다중 기준 서브캐리어들 및/또는 서브밴드들 상의 상기 동일한 변조된 심볼들의 송신에 의해 주파수 다이버시티가 이러한 특정한 필드들 및/또는 비트 패턴들에 제공된다. 이와 유사하게, q·M OFDM 심볼들 상에 송신된 복수의(예를 들어, q) (P x M) Rd 매트릭스들의 상기 연결로, 시간적으로 q 개의 연속적인 (P x M) 블록들에 걸친 시퀀스에서 이러한 특정한 필드들 및/또는 비트 패턴들에 시간 다이버시티가 제공된다.
도 29는 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들(또는 심볼 맵핑 후의 변조 심볼들)의 기준 서브캐리어들(4192)의 세트 및 복수의 OFDM 심볼들(4191)로의 맵핑을 나타낸다. 상기 제어 데이터 시퀀스 비트들(또는 변조 심볼들)은 (주파수 축 상의) OFDM 스펙트럼에 걸쳐 분포된 상기 기준 서브캐리어들(빗금 친 것들) 상에 운반된다. 전술한 일부 실시예들과 관련하여, P(= 61개까지) 기준 서브캐리어들이 존재하고, 이러한 P 기준 서브캐리어들이 상기 OFDM 스펙트럼에 걸쳐서 분포된다. 본 예시적인 실시예에서, 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들(또는 변조 심볼들)의 기준 서브캐리어들로의 상기 맵핑은, 이의 정의된 스펙트럼 밴드 내에서 주요(primary) 사이드밴드들을 이용하는 상기 HD 라디오 FM 에어 인터페이스의 확장된 하이브리드 스펙드럼에서의 상기 방법과 유사하다.
도 25의 라인(4116) 상의 상기 이진 기준 매트릭스 Rd는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, 인덱스들 및 M은 기준 서브캐리어들의 개수 및 OFDM 심볼들의 전체 개수에 각각 상응한다. 상술한 바와 같이, 상기 Rd 매트릭스의 일부 엘리먼트들은 상기 수신기에서의 상기 성능을 향상시키도록 상기 소정의 로우들에서 반복된다. 다음으로, 매트릭스 Rd의 각 로우는 DPSK-변조되고, 도 29의 기준 서브캐리어들(4191) 중 하나 상에 송신된다.
매트릭스 Rd의 상기 DPSK 변조와 관련하여, 상기 차동적으로 인코딩된 시퀀스 cp,m은 Rd의 상기 엘리먼트들, {dp,m}으로부터 dp,m과 직전의 인코딩된 비트, cp,m -1의 모듈로(modulo)-2 가산(addition)을 취하여 생성될 수 있고, 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, 
는 모듈로-2 가산을 나타낸다. 도 25의 라인(4112) 상의(또는, 동등하게, 도 27의 라인(4145) 상의) 상기 R 매트릭스의 상기 결과적인 변조된 신호 엘리먼트, Rp,m에 대한 상기 콘스텔레이션은 다음과 같이 주어진다.
도 26 및 도 27과 관련하여, 도 26의 라인(4128) 상의 상기 수신된 OFDM 신호는 도 27의 FFT 블록(4153)에 의해 복조되고, 도 27에서 DPSK-변조된 기준 심볼들(4154)이 상기 기준 서브캐리어들로부터 추출되어 Rrec을 형성하며, 이는 다음과 같이 표현된다.
여기서, ri,j(i=1,...,P, j=1,...,M)는 복소수들이다. 도 26의 매트릭스 R의 디코딩 블록들(4122 및 4123)(또는 동등하게, 도 27의 블록(4156))의 목적은 상기 수신기에서 도 26의 블록(4124)에서 CSI 추정 및 동기화를 위하여 더욱 이용될 수 있는 상기 Rd 매트릭스를 획득하는 것이다.
이하에서는 본 발명의 일부 원리들에 따라 소프트 다이버시티 조합을 이용하여 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들의 디코딩을 위한 처리들이 개시된다. 이러한 처리들을 위한 맥락을 제공하는 것을 돕도록, 해당 기술분야에서 잘 알려진 예시적인 방법이 우선 개시된다. 이러한 방법은, 미국특허번호 제7,724,850호에 개시된 바와 같이, 개별적인 기준 서브캐리어들에 대한 경판정(hard decision)들의 다수결 논리(majority logic) 조합에 기반한다. 여기서, 이러한 기술은 다수결 투표 조합(Majority Voting Combining)(약칭으로 "MVC")으로 일컬어진다. 도 30에 도시된 처리 순서와 관련하여, 이는 다음과 같이 더욱 요약될 수 있다.
단계 1: 라인(4207) 상의 상기 수신된 복조된 OFDM 신호로부터, 상기 Rrec 매트릭스를 형성(블록(4201)).
단계 2: 라인(4209) 상의 출력이 다음과 같이 표현되도록 Rrec -1로 표시된 Rrec의 쉬프트된 버전을 생성
여기서, I(P,1)는, 이의 엘리먼트들이 -1의 진폭에 맵핑된 0의 논리 비트 값인 P
1 제로 벡터이다.
단계 3: 상기 엘리먼트-단위 곱 매트릭스 Rs를 다음과 같이 구함(블록(4203)).
여기서, ●는 엘리먼트-대-엘리먼트 곱셈 동작을 나타내고, 
는 복소수의 실수 부분을 선택하는 연산자이다. '수학식 35'에서 일반적으로 받아들여지는 표현 x(m:n)는 벡터 x에서 엔트리들 m 내지 n을 추출하도록 이용되고, 표현 X(m1:n1,m2:n2)는 로우들 m1 내지 n1 및 컬럼들 m2 내지 n2로부터 서브매트릭스를 추출하는 것이다. 상기 DPSK 변조된 신호의 초기값은 각 기준 서브캐리어에 대하여 "-1"로 설정된다. 상기 곱 매트릭스 Rs는 다음과 같이 표현될 수 있고,
표현의 편의상, Rs의 (p,m)번째 엘리먼트를 
로 표현하면, 다음과 같이 표현될 수 있다.
단계 4: 상기 Rs 매트릭스의 각 엘리먼트의 경판정 획득(블록(4204)). 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, m1 및 m2는 비트 "0" 및 비트 "1"에 각각 상응하는 
의 판정 값들이다. '수학식 39'가 도출되는 상술한 네 개의 단계들은 실제로 비-코히런트 차동 복조에 대한 것이다. 상기 비-코히런트 차동 복조는, Rrec의 상기 엔트리들이 상기 송신기에서의 상기 DPSK-변조된 신호 매트릭스 R의 상기 엔트리들에 상응하는 상기 선행 기술에서 채용된다.
단계 5: Um 번 반복되고 Um 기준 서브캐리어들에 배치된 m번째 제어 시퀀스 비트에 대하여, Rs의모든 엘리먼트들에 대한 경판정들을 검출 후 다수결 투표(4205)(다수결 투표 조합으로 일컬어짐)가 수행됨. 일반적으로, Um은 상기 다수결 투표의 용이성을 위하여 홀수이다. 상기 (p,m)번째 엘리먼트에 대한 최종 판정은 다음과 같다.
여기서, 우변의 항은 상기 다수결 투표에 대한 임계값이고, Um이 홀수인 경우 일반적으로 홀수일 수 있고, 판정값들 m1 및 m2는 각각 비트 0 및 비트 1이며, 
에서 
는 상기 시스템의 상기 P 기준 서브캐리어들 중 Um 서브캐리어들 중 하나에 대한 서브캐리어 인덱스를 나타낸다. '수학식 40'은 모든 Um 서브캐리어들에 대하여 계산될 수 있지만, 상기 Um 결과들이 동일할 수 있으므로, 세트 
에서 서브캐리어에 대하여 한 번만 수행될 수 있다. 상기 선행 기술 방법의 대안적인 실시예에서, Um이 짝수인 경우, 올림(즉, ceil()) 또는 내림(floor()) 동작, 즉 올림/내림 
이 상기 우변의 상기 임계값에 대하여 수행되거나, 또는 단순히, 동률의 경우 값을 랜덤하게 선택, 즉 동전 던지기를 통하여 해결될 수 있다.
단계 6: 이어서, 라인(4212) 상의 상기 동일한 비트 판정이 블록(4206)에서 이의 m번째 비트 위치에서의 상기 반복된 제어 시퀀스 비트들 중 하나를 운반하는 모든 Um 서브캐리어들에 대하여 적용된다.
상기 실시예들 중 하나에 대하여, 도 31은 비-코히런트 DPSK와의 소프트 다이버시티(약칭으로 'sd') 조합으로 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들의 디코딩에 대한 처리 순서를 나타낸다. 소프트 다이버시티 조합은 제어 데이터 시퀀스의 더 나은 비-코히런트 DPSK 디코딩을 용이하게 할 수 있다. 도 31에 도시된 바와 같이, 단계들 1 내지 3(4221, 4222, 4223)은 도 30에 도시된 처음의 세 개의 단계들에 상응할 수 있고, 이들은 상기 매트릭스가 라인(4230) 상에 출력되도록 '수학식 38'에 정의된 상기 Rs 매트릭스를 찾도록 적용된다. 다음 단계, 단계 4에서, 상기 반복된 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트를 운반하는 Um 서브캐리어들에서의 '소프트' 값들이 블록(4224)에서 다음과 같이 합산된다.
여기서, 위첨자 'sc'는 소프트 조합을 나타낸다. 다음 단계, 단계5에서, 상기 소프트 조합 후, Rs의 상기 (p,m)번째 엘리먼트에 대한 경판정이 블록(4225)에서 다음과 같이 획득된다.
여기서, 상기 선행 기술 방법과 같이, m1 및 m2는 비트 "0" 및 비트 "1"에 각각 상응하는 
의 판정값들이다. 최종적으로, 라인(4232) 상의 상기 동일한 비트 판정이 블록(4226)에서 이의 m번째 비트 위치에서의 상기 반복된 비트들 중 하나를 운반하는 모든 Um 서브캐리어들에 대하여 적용되고, 이는 수학적으로 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, 상술한 선행 기술 방법의 '수학식 40'에 대하여 상술한 바와 같이, 
이면서, 
이다.
도 32에 도시된 다른 실시예와 관련하여, 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들의 상기 디코딩은 소프트 다이버시티 조합에 더하여 다중 심볼 검출을 활용하도록 확장된다. 도 30의 상기 방법(MVC) 및 도 31의 소프트 다이버시티 조합(sd) 실시예는 상기 실제 위상이 두 개의 연속적인 심볼들의 상기 수신된 위상들 상의 차이에 의해 결정되는 상기 종래의 비-코히런트 DPSK 복조를 이용한다. DPSK 복조를 위하여 두 개를 초과하는 연속적인 심볼들을 채용하는 Divsalar 및 Simon의 다중-심볼 차동 검출(MSDD) 방법은 종래의 DPSK 복조보다 더 나은 에러 레이트 성능을 제공한다. MSDD에서, 상기 수신된 캐리어 위상은 검출에 이용되는 상기 복수의 연속적인 심볼 간격들에 상응하는 시간 구간에 걸쳐서 일정한 것으로 가정된다. 도 32에 도시된 다른 실시예에서, 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스 비트들의 상기 디코딩은 소프트 다이버시티 조합 및 다중 심볼 검출(약칭으로 "sdm")을 채용한다. 예로서, 상기 무선 채널의 상기 주파수 응답이 시간에 걸쳐서 변화하는 경우, 세 개의 연속적인 심볼들이 상기 MSDD에 이용된다. 보다 구체적으로, 도 32와 관련하여, "sdm"은 다음의 단계들로 수행된다.
단계 1: 라인(4252) 상의 상기 수신된 복조된 OFDM 신호로부터, '수학식 34'에 도시된 바와 같이, 상기 Rrec 매트릭스를 형성(블록(4241)).
단계 2: Rrec -1로 표시된 Rrec의 쉬프트된 버전을 생성(블록(4242)), 및 라인(4254) 상에 출력. 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, I(P,1)는 -1의 진폭에 맵핑된 0의 각 로직 비트 값을 가지는 P
1 제로 매트릭스이다.
단계 3: Rrec -2로 표시된 Rrec의 다른 쉬프트된 버전을 생성(블록(4243)), 및 라인(4255) 상에 출력. 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, Z(P,1)는 P
1 제로 벡터를 나타낸다.
단계 4: 본 실시예에서 DPSK를 위한 상기 MSDD는 세 개의 심볼 간격들에 대한 가장 가능한 시퀀스 추정(maximum-likelihood sequence estimation, MLSE)에 기반한다. 이러한 방법은 네 개의 위상 차동 시퀀스들을 도출한다. 상기 네 개의 경우들에 대하여 다음의 수식들을 이용하여 RCx(x=1,2,3,4)를 계산한다(블록(4259)).
여기서, 
이다. 이에 의해, 라인(4256) 상에 출력되는 RC1(4245), RC2(4246), RC3(4247) 및 RC4(4248)가 도출되고, 이들은 각각 다음과 같이 표현될 수 있다.
단계 5: 상기 m번째 심볼에 대하여, Um 번 반복되고, 상기 서브캐리어들 
(
) 상에 운반되며, 상기 네 개의 경우들에 대하여 블록(4249)에서 상기 서브캐리어들 상에 소프트 다이버시티 조합의 매트릭스들 
을 다음과 같이 계산.
'수학식 52 내지 55'는 정의된 경우들의 확률들을 나타낸다. 
의 (p,m)번째 엘리먼트들 중, 최대값의 인덱스가 선택(블록(4249))되고, 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, 
및 
는 
중 최대 값 및 벡터 
에서 이의 인덱스를 각각 나타낸다.
단계 6: 그 후, 라인(4257) 상의 상기 인덱스로, dp,m에 대한 최종 판정은 다음과 같이 결정된다.
단계 7: 라인(4258) 상의 dp,m의 동일한 판정값을 상기 반복된 심볼들을 나타내는 상기 엘리먼트들의 나머지에 적용(블록(4251)).
본 발명의 일부 측면들은 또한 소정의 기준이 만족될 때 비트 플립핑(bit flipping)을 수행하여 각 패리티 필드에서 상기 (짝수 또는 홀수) 패리티 비트를 교정하는 방법을 더욱 포함할 수 있다. 상기 비트 플립핑을 포함하는 하나의 실시예는 선행 기술에서의 종래의 비트 플립핑을 채용한다. 상기 선행 기술에서, 각 패리티 필드에 대한 상기 패리티 비트가 상기 수신기에서 계산되고, 상기 수신된 패리티 비트와 비교된다. 이들이 동일한 경우, (짝수 또는 홀수 패리티 코드가 단일한-비트 에러들만을 정확하게 검출할 수 있으므로) 상기 디코딩된 시스템 제어 데이터 시퀀스의 상기 패리티 필드에서 비트 에러가 없는 것으로 추정되고, 그렇지 않은 경우 상기 패리티 필드에 오류가 생긴 것으로 추정된다. 상기 패리티 필드에 에러가 있는 경우, DPSK 신호를 재생하도록 상기 디코딩된 시스템 제어 데이터 시퀀스에 차동 인코딩이 수행될 때, 상기 에러가 상기 시퀀스의 나머지로 전파된다. 상기 패리티 필드에서의 상기 단일-비트 에러에 의해 유발되는 이러한 에러 전파를 방지하도록, 상기 수신된 패리티 비트는 이것이 상기 계산된 패리티 비트와 일치하지 않을 때 플립될(flipped) 수 있다. 이러한 종래의 패리티 플립핑(약칭으로 "cpf")은 상기 시스템 성능을 향상시키도록 상술한 실시예들, 즉 약칭으로 "MVC"인 상기 선행 기술 방법뿐만 아니라, 약칭으로 "sd" 및 "sdm"인 실시예들에 적용될 수 있다. 결과적인 실시예들이 종래의 패리티 플립핑을 가진 MVC(즉, MVC-wcpf), 종래의 패리티 플립핑을 가진 sd(즉, sd-wcpf), 및 종래의 패리티 플립핑을 가진 sdm(즉, sdm-wcpf)로 각각 표시될 수 있다.
상기 패리티 비트 플립핑을 포함하는 다른 실시예는 패리티-필드 비트들의 신뢰성들을 이용하여 각 패리티 필드에서 플립될 비트를 선택할 수 있다. 본 발명의 이러한 측면에서, 각 패리티 필드에서 가장 신뢰성이 낮은 비트가 플립된다. 보다 구체적으로, 일부 실시예들에 따라, 짝수 패리티 코드의 예에서, 상기 Rd 매트릭스가 상기 송신기에서 패리티 비트들(4161, 4166, 4170 및 4174)을 포함하는 도 28에 도시된 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스로 형성된다(도 25의 블록(4104)). 패리티 필드의 상기 패리티 비트는 dp,m +D로 표시될 수 있고, 다음과 같다.
여기서, dp,m +j(j=1,...,D-1)는 상기 짝수 패리티 코드에 의해 커버되는 패리티 필드에서의 상기 패리티-필드 소스 비트들이다. 그 후, 도 33에 도시된 바와 같이, 수신기(4260)에서, 다른 실시예들에서와 같이 상기 Rrec 매트릭스가 형성된다(블록(4261)). 이어서, 경(hard) 비트-판정들이 상기 패리티-필드 비트들에 대하여 수행되고, 
로 표시되며(블록(4262)), 소프트 값의 이의 신뢰도들은 
로 표현된다(블록(4263)). 라인(4271) 상의 상기 경 비트-판정들로, 상기 패리티 필드에서 짝수 패리티가 만족되는지 여부가 검사된다(블록(4264)). 상기 짝수 패리티 검사에 대하여 아래의 기준이 이용된다.
짝수 패리티가 만족된 경우(또는 동등하게, 상기 패리티 검사가 통과된 경우)(4272), 상기 패리티-필드 코드 워드의 송신에서 에러들이 발생되지 않은 것으로 추정되고, 상기 송신된 시퀀스의 경판정들의 라인(4271) 상의 벡터 
가 정확한 송신된 벡터로서 이용된다(블록(4265)). 짝수 패리티가 만족되지 않은 경우(4273), 이는 상기 코드 워드에서 하나의 에러가 발생된 것, 또는 일반적으로 홀수 개의 에러들이 발생한 것을 나타내고, 그러면 상기 코드 워드의 다른 것들 중 가장 신뢰도가 낮은, 에러일 가능서이 가장 높은 비트가 플립된다. 패리티 비트-플립핑에 의해 이러한 에러 교정 처리의 보다 상세한 설명이 다음의 단계들 1-2에서 개시된다.
단계 1: 
에서 모든 엘리먼트들의 절대 값들을 구하고(블록(4266)), 라인(4275) 상에 결과 
를 출력함. 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
단계 2: 상기 벡터에서 가장 신뢰성이 낮은 비트를 나타내는, 
에서의 가장 작은 값의 인덱스를 구함. 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
'수학식 63'은 상기 벡터에서 최소값의 인덱스 k를 반환한다. 상기 인덱스 k를 이용함으로써, 블록(4268)에서 
의 k-번째 엘리먼트가 플립되고, 이는 수학적으로 다음과 같이 표현될 수 있다.
가장 신뢰성이 낮은 비트의 플립핑(약칭으로 "flr")이 상기 시스템 성능을 향상시키도록 약칭으로 "sd" 및 "sdm"인 상술한 실시예들에 적용된다. 결과적인 실시예들이 패리티 검사를 가진 sd(즉, sd-wflr), 및 패리티 검사를 가진 sdm(즉, sdm-wflr)로 각각 표시될 수 있다.
일부 실시예들의 R-매트릭스 디코딩 성능이 본 발명의 어떠한 장점들을 나타내고 확인하도록 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 종래의 방법 및 다양한 실시예들의 성능을 평가 및 비교하도록 사용된 페이딩 채널 모델들(fading channel models)의 파라미터들이 어반 슬로우(urban slow, USLOW) 및 어반 패스트(urban fast, UFST)에 대하여 표 11에 요약되어 있다.
[표 11]
도 34 및 도 35는 종래의 패리티 플립핑을 가진 다수결 투표 조합(MVC-wcpf) 수신기의 BER 및 FER 성능을 약칭으로 sd-wcpf, sdm-wcpf, sd-wflr 및 sdm-wflr인 일부 실시예들과 상기 USLOW 페이딩 채널 모델에 대하여 각각 비교한다. 이러한 두 개의 도면들에서, 이러한 실시예들이 상기 MVC-wcpf로 불리는 상기 선행 기술 방법을 능가하는 것이 명확히 확인된다. 또한, 상기 MVC-wcpf에 대한 이러한 실시예들의 상기 검출 이득(즉, 동일한 BER을 얻기 위한 Eb/No 값에서의 dB상의 차이)은 상기 Eb/No(또는 SNR)이 증가될수록 증가된다.
게다가, 소프트 다이버시티 조합(즉, "sd") 및 소프트 다이버시티 조합 및 다중 심볼 검출(즉, "sdm")에 기반한 일부 실시예들에 대하여, 상기 가장 신뢰성이 낮은 비트의 플립핑(즉, "fir")은 상기 종래의 패리티 플립핑(즉, "cpf")과 비교하여 상기 디코딩 성능을 향상시키는 데에 더욱 효율적이다. 또한, 상기 sd-wflr이 sdm-wflr보다 낮은 복잡도를 가지나, 상기 sd-wflr 및 sdm-wflr은 상당한 성능을 가진다. 상기 R 매트릭스 디코딩에 대한 일부 실시예들의 상기 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 관찰된 이득들이 상기 종래의 방법과 비교되어 표 12에 요약되어 있다.
[표 12]
상기 종래의 방법 및 일부 실시예들은 또한, 도 36 및 도 37에서 상기 UFAST 채널에서의 BER 및 FER 관전에서 각각 비교된다. USLOW 및 UFAST에서의 FER 커브들을 비교하면, 상기 선행 기술 방법 및 일부 실시예들의 상기 디코딩 성능이 상기 UFAST 채널에서 약간(slightly) 저하된다. 그러나, 일부 실시예들이 10-3의 원하는 FER에서 상기 UFAST 채널에서도 상기 MVC-wcpf에 비하여 상기 검출 이득을 유지함을 명확하게 알 수 있다. 상기 R 매트릭스 디코딩에 대한 일부 실시예들의 상기 컴퓨터 시뮬레이션으로부터의 상기 관찰된 이득들이 상기 종래의 방법과 비교하여 표 13에 요약되어 있다.
[표 13]
AM
HD 라디오 시스템들에서의 R-매트릭스 디코딩에 적용(
Application
to
R-matrix
Decoding
in
AM
HD
Radio
Systems
)
상기 FM HD 라디오 시스템들 및 AM HD 라디오 시스템들은 모두, 동기화 및 패리티 필드들이 상기 M-비트 시퀀스에서 동일한, 길이 M(=32) 비트들의 유사한 시스템 제어 데이터 시퀀스 구조를 가진다. 그러나, 도 25와 관련하여, 차동 인코딩이 채용되지 않으므로, 상기 AM HD 라디오 시스템들에서 R = Rd이다. 또한, 상기 R 매트릭스는, 여덟 개(8)의 M(=32)-비트 컬럼 벡터들이 연결됨에 따라, 256 비트들의 컬럼 벡터이다. BPSK 신호 콘스텔레이션으로의 상기 심볼 맵핑과 관련하여 다음의 규칙,
및 다음과 같은 두 개의 서브캐리어들로의 OFDM 서브캐리어 맵핑,
을 고려하면 상기 두 개의 캐리어들 상의 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스들은 동일한, 즉, -R* 및 R의 엘리먼트들이다. 그래서, 상기 주파수 도메인 상의 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스의 상기 반복 인자 U는 상기 시퀀스의 모든 비트들에 대하여 2이다(한편, 상기 시퀀스의 상기 필들에 따라, 테이블에 앞서 도시된 바와 같이 상기 FM HD 라디오 시스템에서의 주요 서비스 모드의 예에 대하여 훨씬 클 수 있다).
이 경우, 도 26의 블록(4123)에서의 Rd의 상기 디코딩에 대하여, 상위 및 하위 기준 서브캐리어가 상기 하위 기준 서브캐리어의 음의 복소수 콘주게이션(conjugation)을 고려하여 우선 동등 이득 조합된다. 다음으로, 일 실시예에서, 다중 심볼 검출이 또한 수행되고, 또한 선택적으로 상기 시간 도메인에서의 두 개 또는 그 이상의 후속되는 블록들 상의 추가적인 조합이 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 상기 "종래의 패리티 플립핑" 및 바람직하게는 상기 "상기 가장 신뢰성이 낮은 비트의 플립핑"이 상기 AM HD 라디오 시스템들에 적용 가능하다. 상세한 설명이 생략되었으나, 상기 송신기에서 차동 인코딩이 채용되지 않았으므로, 상기 R (=Rd) 매트릭스의 디코딩이 도 26의 블록(4122)에서의 비-코히런트 디코딩을 수반하지 않고, AM 캐리어 및 다른 보조 및 제어 신호들의 존재에 의해 코히런트 복조가 가능함을 해당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들에게 명확할 것이다.
HD 라디오 시스템들에서의 채널 추정(
Channel
Estimation
in
HD
Radio
Systems)
HD 라디오 시스템들에서의 CSI 추정의 세부 사항들은 특정한 버전, 예를 들어 올-디지털 또는 하이브리드, AM 또는 FM 등에 따른다. 보편성의 상실 없이, 도 38에 도시된 하이브리드 FM 모드를 참조한다. 본 예에서, 아날로그 FM 신호(4803)가 중간에 도시된 반면, 상기 디지털 신호는 4801 및 4802로서 선택된 하위 및 상위 주요 사이드밴드들에서 각각 송신된다. 각 사이드밴드는 다중 주파수 파티션들을 포함한다. 하나의 주파수 파티션(4804)은 18개의 데이터 서브캐리어들(4805) 및 제어/동기화를 위한 하나의 기준 서브캐리어(4806)를 포함하는 19개의 OFDM 서브캐리어들의 그룹으로 정의된다.
HD 라디오 시스템에서의 각 기준 서브캐리어(4806)는 차동적으로 인코딩된 시스템 제어 데이터 시퀀스들을 운반한다. 상기 제어 데이터 시퀀스의 일부 필드들은 예를 들어 SYNC 비트들로 알려져 있고, 다른 필드들은, 이전 실시예들에서 개시된 바와 같이, 서브캐리어들 및/또는 시간적으로 연속적인 블록들 상에 반복될 수 있는 제어 정보를 운반할 수 있다. N 기준 서브캐리어들이 OFDM 스펙트럼에 걸쳐서 분포되고, N은 특정한 버전 및 모드에 따른다.
상기 기준 서브캐리어들 상에 수신된 상기 시스템 제어 데이터 시퀀스는, 이전 R-매트릭스 실시예들에서 개시된 발명의 방법들에 따라 상기 송신된 신호의 상기 알려진 구조를 이용하여 상기 수신기에서 디코딩된다. 도 34 내지 도 37에서 이러한 발명의 방법들이 훨씬 더 나은 성능을 가지고, 보통 하위 BEFR들의 범위에서 10dB만큼 향상된 것이 도시되어 있다. 이러한 디코딩 및 재생된 기준 서브캐리어 심볼들은 어드밴스드 CSI 추정 실시예들의 상기 발명의 방법들에 따른 CSI 추정을 용이하게 하도록 상기 "파일롯(pilot)" 신호들로서 채용된다. HD 라디오 시스템들에서의 기준 서브캐리어들의 상기 특정한 콘스텔레이션은 도 10a에서의 상기 전용 서브캐리어들 경우와 유사하다. 주요한 차이점은 HD 라디오 시스템들 경우는 상기 기준 서브캐리어들 상의 일부 "파일롯" 심볼들이 알려지나, 다른 것들은 상술한 어드밴스드 디코딩 방법들에 기초하여 재생되고, 종종 에러 있는 재생 "파일롯" 심볼들을 나타낼 수 있으며, 이는 결국 CSI 추정에 안 좋은 영향을 미칠 수 있다.
특히 상기 하이브리드 FM 경우에 대하여, CSI 추정은 어드밴스드 CSI 추정의 다양한 실시예들에서 전술된 바와 같이 상기 전용 파일롯 시나리오를 이용하여 수행된다. 우선, 초기의 어드밴스드 CSI 추정은 도 15, 관련 설명 및 표 6 내지 표 9의 LUT들에서 개시된 상기 알고리즘에 따라 수행된다. 미디언(median) 및 스무딩(smoothing) 필터들이 가산적 노이즈 및 간섭, 호스트 FM 및 가능하게는 첫째로 인접한 FM 간섭의 영향을 감소시키도록 적용된다. 반복적인 CSI 추정이 또한 도 16 및 상응하는 설명에서의 상기 구조에 따라 채용될 수 있다. 슬로우 어반 채널 모델에 대한 시뮬레이션들에 의해, 오디오 및 데이터 HD 라디오 채널들의 상기 디코딩된 FER들이, 여기에 개시된 (예를 들어, 두 번째 서브섹션에서의) 어드밴스드 CSI 방법들을 채용함으로써, 완벽하게 알려진 파일롯들과 상기 발명의 방법들 또는 R-매트릭스 실시예들을 이용하여 디코딩된 재생된 파일롯들의 경우들에 대하여 유사한 및 우수한 성능들을 보이는 것이 증명되었다. 이와 대조적으로, 예를 들어 미국특허번호 제6,549,544호 및 제7,724,850호에 개시된 바와 같이, 채널 시나리오들의 일정 범위에 적합한 고정된 필터 길이들을 가지는 종래의 단일 스테이지 CSI 추정 방법들에서는, 재생된 파일롯들에 대한 상기 FER 성능이 완벽히 알려진 파일롯들에 비하여 특정한 시나리오에 따라 0.5-1.0 dB만큼 악화되었다.
일 실시예에서, AM HD 라디오 시스템들에서의 CSI 추정은 상기 AM 캐리어, 기준 서브캐리어들 및 인터리빙된 데이터 시퀀스들에 삽입된 트레이닝 비트들을 이용하여 수행된다. 상기 AM 캐리어의 CSI 추정은 해당 기술분야에서 잘 알려진 방법들에 의해 수행될 수 있다. 전술한 실시예들에 따라 기준 서브캐리어들 상의 알려진 디코딩된 비트들이 또한 CSI 추정에 이용될 수 있다. 이와 유사하게, 데이터 서브캐리어들 상에 송신된 트레이닝 비트들의 CSI 추정은 상기 어드밴스드 CSI 추정의 실시예들에 따라 디코딩된다. 모든 이러한 구성들의 종합적 사용은 더 나은 CSI 추정을 가능하게 한다.
정보 소스 1(논리 채널 P1)의 디코딩(
Decoding
Information
Source
1 (Logical
Channel
P1))
도 39a에 도시된 바와 같이, 정보 소스 1로부터의 MPS PDU(4401)는 다수의 정보 비트들의 그룹들, 예를 들어 MPS PDU 헤더(4402), 오디오 패킷들(4404, 4405, 4406), 및 프로그램 서비스 데이터(4403)로 구성된다. MPS PDU 헤더 필드(4402)는 상기 PDU의 적절한 처리를 위한 필요한 제어 정보를 포함하고, 적당한 RS 코드, 예를 들어, (96,88)에 의해 커버된다. 상기 RS 코드 블록(4407)의 길이에 따라, PSD 필드(4403)의 일부분이 상기 RS 코드 블록에 포함될 수 있다. 상기 RS 패리티 바이트들은 상기 MPS PDU의 시작에 배치된다.
PSD 필드(4403)는 이의 시작을 알리는 플래그(4411)로 시작되고, PSD 제어(4412) 및 PSD 페이로드(4413)는 순환 중복 검사 (CRC) 패리티 비트들 필드(4414)에 의해 보호된다. MPS PDU 내에서, 복수의 오디오 패킷들, 예를 들어, 1-n이 존재할 수 있다. 오디오 패킷 길이는 사용된 오디오 코덱에 따라 서로 다를 수 있다. 각 오디오 패킷은 이의 CRC 패리티 비트들 필드, 예를 들어, 4416, 4418, 또는 4420에 의해 보호된다.
도 39b에 도시된 바와 같이, SIS PDU(4431)는 다양한 필드들(4433-4441)로 구성되고, 및 이러한 필드들은 CRC 패리티 비트들 필드(4442)에 의해 보호된다. SIS PDU들의 길이는 상기 MPS PDU의 길이에 비교하여 상대적으로 짧을 수 있고, 일반적으로 고정, 예를 들어, 80일 수 있다.
도 40은 MPS PDU 헤더의 디코딩을 위한 하나의 실시예를 나타낸다. 도 40의 라인(4495) 상의 신호는 채널 LLR들의 스트림이고, 이는 또한 도 24b의 라인(4080) 상에 도시되어 있다. 블록(4481)에서의 상기 LLR 스트림의 디-펑쳐링 후, 즉, 상기 코딩된 스트림을 펑쳐링 전의 상기 원본 코드 레이트, 예를 들어 1/3으로 하도록 상기 송신기에서 상기 코딩된 비트들이 펑쳐링된 위치들에 제로 값들을 삽입한 후, 길이 96 바이트들의 RS 코드워드에 상응하고, 상기 MPS PDU 헤더에 상응하는 상기 LLR 시퀀스가 라인(4496) 상의 상기 스트림으로부터 블록(4482)에서 추출된다. 라인(4497) 상의 이러한 RS 코드워드 출력은 리스트 로그-맵 디코딩 알고리즘을 이용하여 블록(4483)에서 디코딩된다. 상기 리스트 로그-맵 디코더 블록은 출력 LLR들의 세트, 양쪽 정보 및 코딩된 비트 LLR들, 즉, 상기 RS (96,88) 코드워드의 시스템적 및 패리티 비트들, 및 상기 RS 코드워드에 상응하는 소정의 개수의 (0's 및 1's를 포함하는) 가장 가능한 경판정 시퀀스들(4498)을 생성한다. 이러한 소정의 개수는 M_value로 일컬어지고, 2 이상의 임의의 정수(M_value=1인 특별한 경우는 리스트 디코딩이 없는 것에 상응함)일 수 있다. M_value를 증가시킴으로써, 리스트 디코딩의 성능이 향상되나, 보통의 M_value, 예를 들어 32를 넘는 경우 향상이 줄어든다. MPS PDU 헤더 디코딩, M_value=32의 특정한 시뮬레이션 예들이 채용되었다.
HD 라디오 시스템들에 채용된 테일-바이팅 컨볼루셔널 코드의 경우에 대하여, 테일-바이팅 리스트 로그-맵 디코딩이 4483에서 채용된다. 테일-바이팅 컨볼루셔널 코드들에 대하여 상기 초기의 인코더 상태가 상기 종료 시 인코더 상태와 동일하므로, 헤드 및 테일 비트 시퀀스들이 테일-바이팅 디코딩을 용이하게 하도록 이용된다. 특히, 디코딩되고 있는 주어진 코딩된 비트 세그먼트, 예를 들어 
에 대하여, 헤드 및 테일 비트 시퀀스들, 각각, 비트 c1 전 및 비트 cN 후, 각각, 추가된다. 헤드 및 테일 비트들이 
및 
로 주어지고, 다음의 시퀀스, 
가 디코드된다. 로그-맵 알고리즘에서의 전방향 재귀(forward recursions)의 초기화를 위하여, 헤드 시퀀스의 상기 첫 번째 비트로부터 테일 시퀀스의 마지막 비트를 향하여 상기 헤드 시퀀스의 시작에서 트렐리스(trellis) 상태들이 동등한 확률들로 초기화된다. 예를 들어, 메모리 m을 가진 컨볼루셔널 코드에 대하여, 2m개의 상태들이 존재하고, 각 상태는 l/2m의 확률이 할당된다. 이와 유사하게, 후방향 로그-맵 재귀의 초기화를 위하여, 상기 테일 시퀀스의 마지막 비트로부터 시작되어 상기 헤드 시퀀스의 첫 번째 비트를 향하여, 모든 상태들에 테일 시퀀스의 끝에서 동등한 확률 l/2m이 할당된다. 헤드 및 테일 시퀀스들의 길이들, 각각 h 및 t는 상기 컨볼루셔널 코드의 몇몇의 제한 길이들로 선택된다. 예를 들어, 제한 길이 7의 컨볼루셔널 코드에 대하여, h = t = 50의 선택은, 50 이상으로 이들의 길이들을 증가하는 것에 의한 뚜렷한 이득이 관찰되지 않도록, 양호한 결과들을 제공한다. 이는 컨볼루셔널 디코더가 적은 제한 길이들 내에서 상기 정확한 시퀀스로 수렴하는 것이 원인이 되고, 이는 컨볼루셔널 코드들의 디코딩에서 유한(finite) 디코더 메모리를 이용하도록 해당 기술분야에서 이전에 이용되었다. 상술한 헤드 및 테일 방식을 이용하여, 테일-바이팅 디코딩에 대한 상기 디코딩 복잡도가, 비테일-바이팅 디코딩과 비교하여, 인자 1 + (h + t)/N만큼 증가되고, 이는 N >> h + t인 경우에 무시할만하게 된다. 기준점으로서, MATLAB 테일-바이팅 비터비 알고리즘은 2·N에 비례하는 처리를 요구하나, 페이딩 채널들에 대한 시뮬레이션 결과들에 기초하여, 하위 BER 값들에서 약 1/4 dB만큼 성능이 저하된다.
리스트 디코딩이 Lanneman 및 Sundberg의 상기 방법들에 따라 구현된다. 일 실시예에서, 상기 가장 가능한 시퀀스들의 리스트의 최적 생성이 채용된다. 다른 실시예에서, 차선 방법이 이용된다. 상기 길이 M_value의 경판정 시퀀스들의 리스트는, 상기 가장 가능한 시퀀스가 상기 리스트에서 처음에 위치하고, 다음으로 가장 가능한 것이 상기 리스트에서 두 번째에 위치하는 등의 순서를 가진다. 후술되는 시뮬레이션 결과들에서, 상기 차선 리스트 생성 방법이 이용되었다. 상기 최적 리스트 생성 방법을 이용함으로써, AWGN 채널들에서 충분히 큰 M_value의 경우 무시해도 될 정도의 개선이 되었으나, 페이딩 채널들에서 성능의 작은 개선이 달성될 수 있다.
블록(4484)은, 라인(4498) 상의 상기 경판정 시퀀스들의 리스트에서의 상기 첫 번째 엔트리부터 시작하여, 상기 시퀀스가 RS 코드워드인지를 판단하도록 검사한다. 즉, 상기 RS (96,88) 코드가 에러 검출에 채용된다. 유효한 RS 코드워드가 시사된 경우, 라인(4499) 상의 상기 코드워드는 블록(4485)에 더욱 전달되어, 상기 MPS PDU 헤더에서의 다양한 필드들에 대한 상기 일관성 조건들을 검사함으로써 상기 디코딩된 시퀀스가 유효한 MPS PDU 헤더인지를 검사할 수 있다. 상기 일관성 검사는 상기 RS (96,88) 코드에 의해 제공되는 것 이상의 추가적인 수준의 에러 검출 가능성을 제공한다. 상기 일관성 검사는 상기 헤더의 일부 필드들과 상기 이전 라디오 프레임에서의 상응하는 필드들의 결정론적(deterministic) 관계, 예를 들어 도 39a에 도시된 고정 헤더 부분(4409)에서의 PDU 시퀀스 넘버는 하나의 프레임으로부터 다음 프레임으로 1만큼 증가되는 것을 이용하여, 또한 이와 유사하게 상기 고정 헤더(4409)의 다른 필드들을 이용하여 수행된다. 또한, 상기 일관성 검사는 하나의 MPS PDU 헤더 내의 서로 다른 필드들 사이의 관계를 이용한다. 예를 들어, 서 연속적인 오디오 패킷들을 기술하는 바이트 위치들을 가리키는, 상기 HD 라디오 표준에 정의된 로케이터 필드들, NOP_Lc는 다음의 관계: NOP_Lc(i) < NOP_Lc(i + 1)를 만족해야 한다. 다른 실시예에서, RS (96,88)이 매우 양호한 에러 검출 능력을 가지므로, 에러 미검출 확률의 원하는 수준에 따라 상기 일관성 검사는 생략될 수 있다. 상기 시퀀스가 일관성을 가지는 헤더를 나타내는 경우, 이는 라인(4500) 상에서 블록(4492)으로 전달되어 라인(4514) 상에 관련 정보 비트들을 추출하고, 또한 이는 블록(4493)에 전달되어 라인(4513) 상에 강화된 LLR들을 생성하며, 반복적인 디코딩 또는 반복적인 CSI 추정을 위하여 요구되는 경우, 이들은 블록(4494)에 전달되어 이들이 상기 패킷의 다른 부분들로부터의 LLR들과 조합되어 라인(4515) 상에 출력 LLR들이 생성된다. 강화된 LLR들은 단순히 상대적으로 큰 숫자가 곱해진 경판정들, +1 또는 -1이다. 강화된 LLR들은 상기 상응하는 세그먼트가 정확한 것으로 시사될 때 반복적인 디코딩을 위하여 이용되고, 이러한 비트 LLR들은 정확한 것으로 시사되지 않은 다른 세그먼트들로부터의 LLR들 및 일반 LLR들이 이용되는 경우보다 더 큰 가중치를 줄 수 있고, 이는 반복적인 디코딩 또는 CSI 추정을 경미하게 향상시킬 수 있다.
라인(4498) 상의 어떠한 유효한 시퀀스들도 유효한 RS 코드워드가 아닌 경우, 상기 Berlekamp Massey (BM) 알고리즘에 기반한 경판정 RS 디코딩이 블록(4486)에서 상기 M_value 시퀀스들의 적어도 LBM에 수행되고, 여기서 LBM은 M_value 이하의 정수이다. 이와 유사하게, 라인(4499) 상의 유효한 RS 코드워드들의 모두가 블록(4485)에서 상기 일관성 검사를 통과하지 못하는 경우, 상기 M_value 시퀀스들의 세트는 상술한 바와 같이 BM 디코딩을 위하여 블록(4486)에 전달된다. BM 디코딩이 임의의 이러한 LBM 시퀀스들에 대하여 성공적인 경우, 라인(4504) 상의 결과적인 최상위 랭크 RS 코드워드가 이것이 유효한 MPS PDU 헤더인지를 확인하도록 블록(4488)에 공급된다. 그러한 경우, 이로부터 정보 비트들이 라인(4514)에 추출되고, 또한 라인(4515) 상의 상기 출력 LLR들로서 이용될 수 있도록 라인(4513) 상의 강화된 LLR들로 변환된다.
그러나, 상기 결과들 모두가 유효한 MPS PDU 헤더가 아니거나(라인(4507)) 또는 BM 디코딩이 모든 LBM 시퀀스들에 대하여 성공적이지 않은 경우(라인(4505)), 상기 RS 코드워드 비트들에 상응하는 로그-맵에 의해 생성된 상기 LLR들이 블록(4489)의 종종 '소프트' RS 디코더로 일컬어지는 소프트-입력 소프트-출력 (SISO) RS 디코더에 공급된다. 소프트 RS 디코더의 동작 및 성능은 이전 실시예들에서 자세하게 설명되었다. 소프트 RS 디코딩에 의해 유효한 RS 코드워드가 도출된 경우(라인(4509)), 이는 블록(4491)에서 유효한 MPS PDU 헤더인지를 확인하도록 더욱 테스트된다. 그러한 경우, 라인(4514) 상에서 이로부터 정보 비트들이 추출되고, 또한 라인(4513) 상에서 강화된 LLR들로 변환되며, 라인(4515) 상에서 상기 출력 LLR들로 이용된다. 상기 결과적인 RS 코드워드가 유효한 MPS PDU 헤더가 아닌 경우(라인(4511)), 상기 소프트 RS 디코더의 상기 입력 LLR들이 블록들(4492 및 4494)로 전달되어 이들로부터 정보 비트들 및 출력 LLR들이 각각 도출된다. 블록(4489)에서의 상기 소프트 RS 디코더에 의해 유효한 RS 코드워드가 도출되지 않은 경우(라인(4512)), 상응하는 실시예들에서 개시된 바와 같이, BP 디코딩을 채용한 소프트 RS 디코딩에 기초하여 업데이트된 LLR들의 세트가 출력된다. 이러한 LLR들은 블록들(4492 및 4494)에서 이들로부터 각각 정보 비트들 및 출력 LLR들이 도출되도록 이용된다. 상기 출력 LLR들은 도 46에 도시된 후속된 반복적인 처리에 이용될 수 있다.
상기 MPS PDU 헤더가 상기 시스템에 대한 중요한 정보를 포함하고, 이의 정보 비트들이 논리 채널 P1에 운반되므로, 이러한 헤더를 가능한 정확하게 디코딩하는 것이 중요하다. 일 실시예에서, 상기 MPS PDU 헤더 디코딩은, 연속적인 프레임 인터벌들에 걸쳐서, 또는 연속적인 필드들 사이에서, 서로 다른 필드들의 결정론적(deterministic) 또는 확률론적(probabilistic) 관계들을 이용하여 더욱 향상된다. 특정한 필드들의 구조를 이용함으로써, 상기 헤더의 RS 디코딩 전에 상응하는 비트들을 향상시키는 것이 가능하다. 이러한 방식으로 일부 비트 에러들을 교정함으로써, 상기 RS 코드에 대한 에러 교정 부담이 감소되고, 결과적으로 보다 많은 에러있는 코드 워드들을 교정할 수 있다.
예를 들어, HD 라디오 시스템들에서 상기 MPS PDU 헤더의 상기 고정 부분의 몇몇 필드들, 예를 들어 스트림 ID, 블렌드 제어, 레이턴시 등은 거의 변경되지 않고, 매 프레임마다 일정한 것으로 추정될 수 있다. 따라서, 상기 MPS PDU 헤더가 프레임 (i-1)에서 정확하게 디코딩된 경우, 즉, 상기 RS 코드에 의해 에러가 검출되지 않은 경우, 상기 상응하는 필드들은 프레임 i에서 동일한 값을 가지는 것으로 추정될 수 있고, 따라서 이러한 필드들의 상기 위치들의 일부에서의 가능한 비트 에러들을 제거할 수 있다. 당연하게도, 이러한 필드들 중 하나가 변경되는 경우(이는 거의 발생하지 않음), 상기 상응하는 필드의 상기 수신된 비트들이 정확하더라도, 상기 제안된 방식은 에러를 유도할 수 있다. 그러나, 변경의 주파수가 상기 비트 에러 레이트보다 훨씬 느린 경우, 상기 제안된 방식은 성능 개선을 위하여 여전히 유익하다. 이와 달리, 상기 이전 프레임으로부터 상기 필드 값을 추정하는 것의 상기 악영향을 최소화하도록, 상기 이전 프레임으로부터의 상기 필드 값에 다음 프레임에서 상기 필드가 동일한 값을 가질 확률과 비례하는 확률이 할당되고, 이에 상응하게 다른 가능한 필드 값들에 보다 작은 확률들이 할당될 수 있다.
일부 필드들은 매 프레임마다 결정론적 관계를 가진다. 예를 들어, 상기 고정 헤더 부분에서의 PDU 시퀀스 넘버는 프레임 (i-1 )에서 프레임 I로 1만큼 증가되고, 상기 시퀀스 넘버 범위로 나눈 나머지일 수 있다. 따라서, 한 번 상기 MPS PDU 헤더가 정확하게 디코딩되면, 이러한 필드는 알려진 것으로 추정될 수 있고, 매 프레임마다 결정론적으로 변경하는 것으로 추정될 수 있다.
다른 필드들은 서로 다른 타입들의 관계들을 가질 수 있다. 예를 들어, 상기 HD 라디오 표준에서 Loc로 일컬어지는 오디오 패킷들 로케이터 필드들은 상기 오디오 패킷의 마지막 바이트(CRC 바이트 위치)를 가리킨다. 상대적으로 많은 수의 예를 들어, 24 내지 40 개의 Loc 필드들이 존재하고, 각각이 16 개의 비트들을 포함할 수 있으므로, RS 디코딩에 이러한 필드들/비트들의 신뢰성을 향상시키는 것이 매우 중요하다. 이를 가능하게 하도록, 우선 다음 Loc 필드가 이전 Loc 필드보다 큰 값을 가지는 것을 하고, 즉 Loc(i)<Loc(i+1), 여기서 i=0,1 ,..., NOP-2이고, NOP는 상기 프레임에서의 오디오 패킷들의 전체 개수이고, 이는 일반적으로 매 프레임마다 가변적이다. 이는 Loc 필드들의 시퀀스의 기억을 도입하여, 트렐리스 기반 알고리즘으로 이를 전처리할 수 있게 한다. 비록 일반적으로 각 16-비트 필드가 216 개의 가능한 값들 중 임의의 것을 취함으로써, 216 개의 상태들을 가지는 트렐리스를 제안하나, 모든 상태들이 가능한 것은 아닐 수 있다. 예를 들어, Loc(j)에 상응하는 상기 트렐리스의 스테이지 j를 고려하고, Loc(j)에 대한 m번째 상태를 고려할 수 있다. Loc(j)<Loc(j+1)인 속성을 이용함으로써, Loc(j)의 스테이지 m이 Loc(j+1)의 상태들 (m+1),(m+2),...,216 로의 천이(transition)들만이 가능한 것이 명확하다. 따라서, 이에 의해 계속하여 감소되는 개수의 트렐리스 브랜치들/천이들을 가지는 가변 트렐리스가 도출될 수 있다.
게다가, 상기 오디오 패킷들은 다양한 오디오 트래픽 타입들 및 코덱 레이트들 오디오 샘플들의 측정들에 의해 결정되는 최소 및 최대 오디오 패킷 길이들, 각각 Nmin 및 Nmax에 의해 특징지어 질 수 있다. 이러한 정보는 사이드 정보로서 상기 MPS PDU 디코더에 전달 수 있다. 이러한 정보는 상기 트렐리스에서 상태들의 수를 대폭 감소시키는 데에 도움을 줄 수 있다. 이에 의해, Loc(j)의 상태 m에서 Loc(j+1)의 상태들로의 천이들의 범위가, (m+1)~216에서 (m+Nmin)~(m+Nmax)으로 감소되었고, 이는 트렐리스 복잡도를 상당히 감소시킬 수 있고, 또한 종종 상기 실제 패킷 길이가 Nmin 보다 작거나 Nmax 보다 클 때 상기 트렐리스 설명이 완전하지 않을 수 있더라도, 보다 제약된 트렐리스에 기인하여 상기 디코딩 이득을 향상시킬 수 있다. 이에 상응하여, Nmin-Nmax의 범위를 좁힘으로써 감소된 트렐리스 복잡도 및 보다 큰 전처리 이득이 달성될 수 있으나, 불완전한 트렐리스 설명의 증가된 확률로 인해 낮은 비트 에러 레이트들에서 에러 플로어를 유발할 수 있다. 따라서, 낮은 SNR에서의 상기 이득과 높은 SNR에서의 에러 플로어 사이의 바람직한 균형이 시스템 설계자에 의해 달성될 수 있다.
상기 오디오 스트림의 일부 추가적인 속성들을 이용함으로써 추가적인 개선이 달성될 수 있다. 예를 들어, 각 오디오 프레임의 시작에서의 어떠한 수의 비트들은 각 오디오 프레임에서 일정할 수 있고, 이는 상기 오디오 코덱으로부터 상기 MPS PDU 디코더에 사이드 정보로서 제공될 수 있다. 각 오디오 패킷의 시작에서의 어떠한 비트들의 이러한 선험적 지식은 상기 트렐리스를 통한 천이들의 성향을 도출하도록 더욱 이용될 수 있다. 예를 들어, 각 오디오 패킷의 시작에서의 L 개의 비트들, b_1,...,b_L이 알려진 것으로 가정할 수 있다. 그러면, Loc(j)의 상기 트렐리스에서 각 상태에 대하여, 상기 Loc(j)의 상태에 의해 표시되는 패킷 j의 끝을 따른 상기 오디오 비트 시퀀스에서의 상기 상응하는 L 개의 비트들을 검사할 수 있고, 이들이 값들 b_1,...,b_L을 가지는 확률을 계산할 수 있다. 다음으로, 이러한 확률들은 Loc(j)의 상기 상응하는 상태들에 적절하게 관련될 수 있고, 따라서 일부 상태들이 다른 것들보다 가능한 것으로 할 수 있으며, 이러한 방식으로 MPS PDU 헤더의 디코딩을 더욱 향상시킬 수 있다. 이러한 방식을 "다이버시티" 접근을 이용하는 것으로 생각할 수 있다. 즉, 서로 다른 비트들, 오디오 비트들의 시퀀스를 이용하고, 각 오디오 프레임의 시작에서의 어떠한 오디오 비트들에 이용 가능한 사이드 정보를 활용함으로써 MPS PDU 헤더에서의 상기 비트들의 시퀀스의 디코딩이 향상될 수 있고, 한편 상기 오디오 프레임의 시작은 상기 이전 오디오 패킷의 상기 Loc 필드에 관련된다.
따라서, 예를 들어 LLR들의 형태로 제공된, 상기 SISO 컨볼루셔널 디코더 출력으로부터 소프트 비트들을 취함으로써, 상술한 트렐리스 구조 및 속성들이 로그-맵과 같은 SISO 가변 트렐리스 알고리즘에 이용되어, 예를 들어, 상기 RS 디코더에 의해 후속 처리될 수 있는 LLR들을 생성할 수 있고, 부정확한 디코딩이 낮은 확률로 발생되게 할 수 있다. 상술한 기술들을 채용함으로써, MPS PDU 헤더의 디코딩에서 상당한 성능 이득이 달성될 수 있다.
PSD의
처리(
Processing
of
PSD
)
도 41은 PSD PDU들의 디코딩에 대한 하나의 실시예를 나타낸다. 라인(4528) 상의 MPS PDU에 대한 채널 LLR들의 스트림으로부터(또한 이는 도 40의 라인(4496) 상에 도시됨), PSD PDU이 블록(4521)에서 추출된다. PSD PDU의 위치가 상기 MPS PDU 내로 고정되지 않으므로, 이의 위치는 알려진 정보에 기초하여 탐색된다. 일 실시예는, 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 이용하여, 상기 하드 디코딩된 시퀀스를 상호 상관함(cross-correlating)으로써, 도 39a의 PSD 플래그(4411)와 같은 상기 FLAG 비트 패턴을 탐색하는 것을 포함할 수 있다. 알려진 FLAG 패턴으로, 상관 피크를 최대화하는 위치가 선택된다. 다른 실시예는 상기 FLAG 패턴의 적당한 배열(alignment)에 상응하도록 하드 디코딩된 시퀀스를 대신하여 LLR들을 이용하여 여 상관 피크를 최대화할 수 있다.
상기 PSD PDU가 탐색되면, 리스트 로그-맵 디코딩이 블록(4522)에서 상기 PSD PDU 비트들에 상응하는 상기 채널 LLR들을 입력으로서 이용하여 수행된다. 상기 리스트 로그-맵 디코더는, 경로 시퀀스들, 즉 라인(4530) 상의 0 또는 1의 이진 값의 경판정 시퀀스들의 세트(즉, 리스트)뿐만 아니라, 상기 PSD PDU의 상기 정보 비트들의 비트 판정들 및 상기 출력 LLR들을 출력한다. 그 후, 해당 기술분야에서 알려진 바와 같이, 블록(4523)에서 상기 PSD PDU의 MAP(maximum a posteriori probability) 비트 판정들에 대한 CRC 검사가 수행된다. 상기 PSD PDU가 상기 CRC 검사를 통과한 경우(4531), 이의 비트 판정들은 블록(4529)에서 상기 PSD PDU의 상기 정보 비트들을 위한 상기 최종 비트 판정들로서 출력되고, 각 LLR 값은 4524에서 이의 극성(polarity)을 유지하면서 보다 큰 값, 예를 들어, 논리 비트 1 또는 0에 대하여 100 또는 -100으로(또는 상기 시스템의 상기 이진 비트 맵핑에 따라 역으로도 가능) 강화된다. 상기 MAP PSD PDU 시퀀스가 CRC 검사에 실패한 경우(4532), 상기 리스트 디코더로부터의 상기 PSD PDU의 상기 M_value 경로 시퀀스들은, 상기 리스트에서의 경로 시퀀스가 상기 CRC 검사를 통과할 때 까지, 블록(4523)에서 이들이 상기 리스트 내에 위치한 순서대로 한 번에 하나씩 CRC-검사된다. 상기 리스트 내의 일부 경로 시퀀스들은 동일할 수 있고, 따라서 이러한 동작을 수행하는 데에 요구되는 처리 시간을 감소시키기 위하여, 임의의 중복된 경로 시퀀스들은 이러한 CRC 검사 전에 제거될 수 있다. CRC 검사를 통과하는 첫 번째 경로 시퀀스가 검색된 경우(4523), 상기 경로 시퀀스는 상기 PSD PDU의 상기 정보 비트들의 최종 비트 판정들(4529)로서 출력되고, 이들의 LLR 값들은 전술한 바와 같이 강화된다(4524). 블록(4523)에서 상기 CRC 검사를 통과하는 경로 시퀀스가 발견되지 않은 경우(4532), 일 실시예에서 블록(4522)으로부터의 상기 디코더-출력 LLR들에 CRC 로그-맵 디코딩이 수행된다(4526). 그러면, 상기 PSD PDU의 상기 정보 비트들에 대한 상기 LLR들이 (라인(4537) 상의) 상기 CRC 로그-맵 디코더의 상기 출력 LLR들로부터 결정되고, 라인(4538)으로 전송된다. 또한, 상기 PSD PDU의 상기 정보 비트들에 대한 상기 최종 비트 판정들이 블록(4529)에서 상기 CRC 로그-맵 디코더의 상기 출력 LLR들 상기 극성에 대하여 수행된다. 다른 실시예에서, 대안적인 실시예로서, 4522에서 리스트 디코딩이 채용되는 경우, 4526에서의 CRC Log-MAP 디코딩이 전체적인 성능의 큰 희생 없이 처리 복잡도를 감소시키도록 스킵될 수 있다. 이러한 경우에서, 또한 CRC 검사(4523)가 모든 시퀀스들에 대하여 실패한 경우, 상기 LLR들 및 상기 PSD PDU의 상기 정보 비트들의 비트 판정들은 블록(4522)으로부터의 상기 출력 LLR들로부터 획득되고, 라인들(4532, 4534 및 4538)을 경유하여 블록들(4529 및 4527)로 전달된다. 따라서, 상기 CRC 로그-맵 디코더(4526)는 선택적이고, 4522에서 로그-맵 디코딩만이 이용되는 경우 더욱 유익하며, 4522에서 리스트 로그-맵 디코딩이 채용된 경우 이득을 적게 제공한다. 정보 및/또는 코딩된 비트들의 상기 출력 LLR들은 도 46에 도시된 후속 반복 처리에 이용될 수 있다.
오디오의 처리(
Processing
of
Audio
)
도 42는 오디오 패킷들의 디코딩에 대한 일 실시예를 나타낸다. 라인(4549) 상의 MPS PDU에 대한 채널 LLR들의 스트림으로부터(이는 또한 도 40의 라인(4496) 상에 도시됨), 각각이 CRC 필드 및 임의의 프로토콜 제어 정보 (PCI) 비트들을 가지는 오디오 패킷을 포함하는 오디오 프레임들이 블록(4541)에서 추출된다.
블록(4541)으로부터 출력된 각 오디오 프레임에 대하여, MPS PDU 헤더에 대하여 전술한 것과 유사하게, 리스트 로그-맵 디코딩이 블록(4542)에서 수행된다. 상기 리스트 로그-맵 디코더는, 라인(4551)상의 이진 값들 0 및 1로 구성되고 상기 가장 가능한 것부터 가장 가능하지 않은 것까지의 경판정 시퀀스들의 길이 M_value의 순차적인 리스트뿐만 아니라, 상기 오디오 프레임에서의 상기 정보 비트들의 디코더-출력 LLR들 및 상응하는 비트 판정들을 출력한다. 그 후, 블록(4543)에서, PCI 비트들은 식별 및 추출되고, 이들의 디코더-출력 LLR들은 블록(4565)에서의 추가적인 처리를 위하여 수집된다. 블록(4543)은 또한, 상기 오디오 프레임으로부터 PCI 비트들의 펑쳐링 후, 라인(4552) 상에 상기 비트 판정들, 이들의 디코더-출력 LLR들, 및 상기 오디오 패킷의 하드 시퀀스들의 상기 리스트를 출력한다. 그 후, 상기 CRC 검사가 블록(4544)에서 상기 오디오 패킷의 상기 MAP 비트 판정들에 대하여 수행된다. 상기 오디오 패킷이 CRC 검사를 통과한 경우(라인(4553)), 이의 비트 판정들은 블록(4563)에 의해 상기 오디오 패킷의 상기 정보 비트들에 대한 상기 최종 비트 판정들로서 라인(4564)에 출력된다. 또한, 각 LLR 값은 4545에서 이의 극성을 유지하면서 보다 큰 값, 예를 들어, 논리 비트 1 또는 0에 대하여 100 또는 -100으로(또는 상기 시스템의 상기 이진 비트 맵핑에 따라 역으로도 가능) 강화된다. 상기 오디오 패킷이 4544에서 상기 MAP 판정들에 대한 상기 CRC 검사에 실패한 경우, 상기 오디오 패킷의 시퀀스들의 리스트는, 상기 리스트에서의 경로 시퀀스가 상기 CRC 검사를 통과할 때 까지, 블록(4544)에서 이들이 상기 리스트 내에 위치한 순서대로 한 번에 하나씩 CRC-검사된다. 상기 리스트 내의 일부 경로 시퀀스들은 동일할 수 있고, 따라서 이러한 동작을 수행하는 데에 요구되는 처리 시간을 감소시키기 위하여, 임의의 중복된 경로 시퀀스들은 이러한 CRC 검사 전에 제거될 수 있다. CRC 검사를 통과하는 첫 번째 경로 시퀀스가 검색된 경우(4553), 상기 경로 시퀀스는 상기 오디오 패킷의 상기 정보 비트들의 최종 비트 판정들로서 블록(4563)에서 출력되고, 이들의 LLR 값들은 블록(4545)에서 이의 극성을 유지하면서 보다 큰 값, 예를 들어, 논리 비트 1 또는 0에 대하여 100 또는 -100으로 강화된다. 상기 CRC 검사를 통과하는 경로 시퀀스가 발견되지 않은 경우(라인(4554)), 라인(4554)을 통하여 블록(4543)으로부터의 상기 디코더-출력 LLR들에 대하여, 특히 4542에서 리스트 디코딩이 수행된 경우, 블록(4547)에서 CRC 로그-맵 디코딩이 선택적으로 수행된다. 그러면, 상기 오디오 패킷의 상기 정보 비트들의 상기 LLR들은 블록(4547)에서 상기 CRC 로그-맵 디코더의 상기 출력 LLR들(전체 또는 외적 LLR들)로부터 결정된다. 또한, 상기 오디오 패킷의 상기 정보 비트들에 대한 상기 최종 비트 판정들이 블록(4563)에서 상기 CRC 로그-맵 디코더의 상기 출력 LLR들 상기 극성에 대하여 수행된다. 다른 실시예에서의 구현 대안으로서, 블록(4547)에서의 CRC Log-MAP 디코딩이 전체적인 성능의 큰 희생 없이 처리 복잡도를 감소시키도록 스킵될 수 있다. 이 경우, 상기 오디오 패킷의 상기 정보 비트들의 상기 LLR들 및 비트 판정들은 블록(4543)으로부터의 상기 출력 LLR들로부터 획득된다. 블록(4542)에서 로그-맵 디코딩만이 이용되는 경우, 선택적 CRC 로그-맵 디코딩에 기인한 상기 성능 이득은, 블록(4542)이 리스트 디코딩을 더욱 수행하는 경우보다 더 클 수 있다. 상기 출력 LLR들은 도 46에 도시된 후속 반복 처리에 이용될 수 있다.
상기 오디오 프레임으로부터 추출된 PCI 비트들에 대한 상기 디코더-출력 LLR들은, 상기 PCI 코드워드들의 구조를 완전히 활용함으로써, 블록(4565)에서 상기 로그-맵 디코더에 의해 처리된다. 블록(4565)은, 코드 워드들의 작은 세트로부터 획득된 PCI 비트들과 같은 단(short)-길이 시퀀스를 디코딩하도록 설계된 추가적인 로그-맵 디코더를 나타낸다. 상기 PCI 비트들이 로그-맵 디코더(4565)에 의해 처리되면, 상기 PCI 비트들에 대한 상기 출력 LLR들(4571)은 4573으로 전송되고, 이들의 비트 판정들(4572)이 라인(4570) 상의 상기 코드워드 판정으로부터 획득된다. 상기 출력 LLR들은 도 46에 도시된 후속 반복 처리에 이용될 수 있다. PCI 코드워드들의 추가적인 코딩 이득에 기인하여, PCI 비트들은 오디오 패킷 비트들보다 훨씬 더 나은 성능을 보인다.
도 47은 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들을 위한 P1 논리 채널의 오디오 성분(component)의 성능을 나타낸다. 다양한 실시예들에 따른 어드밴스드 디코딩을 이용한 성능이 종래의 방법들을 이용한 성능과 비교된다. 본 예시적인 실시예에서, 디지털, OFDM 신호 파워가, 2010 년의 FCC 명령에 따라, 상기 원본 HD 라디오 표준에 의해 허용된 수준에 비교하여 10 dB(즉, -10 dBc)만큼 부스팅된 것으로 가정된다. 슬로우 어반 페이딩 채널, USLOW2가 고려된다. 상기 발명의 방법들은 어드밴스드 초기 CSI 추정 및 테일-바이팅 로그-맵 디코딩을 채용한 P1 패킷의 첫 번째 FEC 디코딩 후 하나의 추가적인 반복 CSI 추정 스테이지를 채용한다. 발명의 R-매트릭스 디코딩이 CSI 추정을 용이하게 하도록 채용된다. 반복적인 CSI 추정 후, 전술한 바와 같이, 테일-바이팅 리스트 로그-맵 디코딩이 채용된다. 상기 리스트 디코더는 M_value=32를 사용한다. 상기 종래의 방법은 이동 속도들(mobile speeds)의 범위 및 상기 채널의 주파수 선택도에 적합한 시간 및 주파수에 걸친 필터 길이들을 이용하는 단일 스테이지 CSI 추정을 포함한다. 상기 종래의 방법은 또한 전술한 테일-바이팅 로그-맵 디코더를 이용하고, 이는, 반드시 동일하지는 않더라도, MATLAB 테일-바이팅 비터비 디코더와 유사한 성능을 제공한다. LLR 메트릭 계산이, 대략적으로 라플라시안 분포를 나타내는 호스트 FM 간섭의 충격(impulsiveness)을 처리하도록, 라플라시안(Laplacian) 노이즈에 적합한 선형 클립퍼(linear clipper)의 형태로 구현된다. 이러한 메트릭은 AWGN에 대한 보통의 LLR 메트릭보다 더 나은 성능을 낳는다. FER=10-5에서 발명의 일부 측면들에 따른 상기 방법이 약 4 dB의 이득을 제공하는 것을 알 수 있다.
도 48은, CSI 추정에 이용되는 기준 서브캐리어들 (R-매트릭스) 데이터 심볼들이 알려진 경우, 및 이들이 전술한 종래의 방법들로 R-매트릭스 디코딩을 이용하여 재생되는 경우, USLOW2 채널에서의 종래의 수신기들의 성능을 나타낸다. 상기 선행 기술 방법을 이용한 기준 서브캐리어들의 복조에 기반한 CSI 추정으로, 본 시나리오에서, 상기 수신기 성능이 약 0.5 dB까지 악화됨을 알 수 있다. 이와 대조적으로, 도 47을 참조하여 상술한 발명의 측면들을 채용한 상기 어드밴스드 수신기는, 도면에 도시되지는 않았으나, 어드밴스드 R-매트릭스 디코딩을 이용하여 획득된 CSI로 또한 R-매트릭스의 완벽한 지식으로 성능 차이를 나타내지 않는다.
도 49는 도 47에 도시된 것과 동일한 채널 모델에 대한 오디오 패킷 성능을 나타내나, 상기 호스트 신호와 관련하여 -20 dB에서 우선 인접(first adjacent) 채널 간섭이 존재하는 경우를 나타낸다. 이러한 수준의 간섭은, 우선 인접 간섭 제거가 이것이 상대적으로 약하여 제대로 동작하지 않는 경우, 또는 우선 인접 간섭 제거를 적용한 후 잔여 간섭이 존재하는 경우를 나타낼 수 있다. 발명 및 종래의 방식들 모두가 충격 특징들(impulsive characteristics)을 또한 나타내는 추가적인 간섭에 기인하여 수 dB만큼 저하됨을 알 수 있다. 그러나, 상기 종래의 방식은 더욱 저하되고, 상기 발명의 방식은 FER=10-3에서 이미 약 6 dB 이득을 획득한다. 결국, 두 개의 수신기들이 에러 플로어 성능을 나타내나, 상기 발명의 측면들에 기반한 상기 어드밴스드 수신기에 대한 상기 에러 플로어가 상업적 동작에 요구되는 목표 성능 FER=10-5에 근접하다.
도 50은, 시속 60km의 예시적인 차량 속도, UFAST60 및 상기 호스트 신호와 관련하여 -20 dB에서 존재하는 우선 인접 채널 간섭을 가지는 고속 어반 페이딩 채널에서의 오디오 패킷 성능을 나타낸다. 종래 및 발명의 측면들을 채용한 어드밴스드 수신기들의 예시적인 실시예들은, 상기 종래의 방법이 전술한 테일-바이팅 로그-맵 디코더와, 반드시 동일하지는 않더라도, 유사한 성능을 제공하는 MATLAB 테일-바이팅 비터비 디코더를 이용하는 것을 제외하고, 도 49에 이용된 것들과 동일하다. 발명의 방식의 상기 어드밴스드 수신기는 상업적 동작을 위해 요구되는 FER=10-5에서 심볼 에너지 대 노이즈 파워 비(Es/No)가 약 7 dB의 이득을 가진다.
도 51은 100 KPH의 이동 장치 속도, 및 상기 호스트 신호와 관련하여 -20 dB에서 존재하는 우선 인접 채널 간섭을 가지는 3-레이 페이딩 채널, 3RAYS에서의 오디오 패킷 성능을 나타낸다. 종래 및 발명의 측면들을 채용한 어드밴스드 수신기들의 예시적인 실시예들은 도 50에 이용된 것들과 동일하다. 발명의 방식의 상기 어드밴스드 수신기는 상업적 동작을 위해 요구되는 FER=10-5에서 Es/No가 약 7 dB의 이득을 가진다.
도 52는 전술한 UFAST60에서의 오디오 패킷 성능을 나타낸다. 종래 및 발명의 측면들을 채용한 어드밴스드 수신기들의 예시적인 실시예들은 도 50에 이용된 것들과 동일하다. 그러나, 본 예시적인 실시예에서, 디지털, OFDM 신호 파워가, 2010 년의 FCC 명령에 따라, 상기 원본 HD 라디오 표준에 의해 허용된 수준에 비교하여 6 dB만큼 부스팅된 것으로 가정되고, 따라서 결과적으로 이전의 예/도면들에서의 10 dB 파워 부스팅의 경우보다 상기 디지털 OFDM 신호에 의해 더 많은 FM 간섭이 보인다. 상기 어드밴스드 수신기는 도 50의 10 dB 파워 부스팅 경우보다 더 많은 이득을 제공한다. 특히, 상기 이득은 FER=2*10-3에서 Es/No가 약 8.5 dB 이득이고, 상기 종래의 수신기가 상기 에러 플로어를 나타냄에 따라 증가한다. 이는 상기 어드밴스드 수신기가 상기 종래의 수신기와 비교하여 증가하는 간섭에 보다 강건함을 입증한다.
도 53은 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들에 대한 P1 논리 채널의 프로그램 서비스 데이터 (PSD) PDU 성분의 성능을 나타낸다. 본 예시적인 실시예에서, PSD PDU들의 길이가 1000 바이트들로 가정된다. 종래 및 발명의 측면들을 채용한 어드밴스드 수신기들의 예시적인 실시예들은 도 49에 이용된 것들과 동일하고, 상기 호스트 신호와 관련하여 -20 dB에서 존재하는 동일한 우선 인접 채널 간섭을 가지는 동일한 채널 모델, USLOW2로 테스트되었다. 발명의 방식의 상기 어드밴스드 수신기는 FER=2*10-4에서 Es/No가 약 7 dB의 이득을 가진다.
도 54는 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들에 대한 P1 논리 채널의 메인 프로그램 서비스 (MPS) PDU 헤더 성분의 성능을 나타낸다. 본 예시적인 실시예에서, MPS PDU 헤더의 길이가, 고정 헤더, 가변 헤더, 및 상기 PSD PDU의 일부를 포함하여 88 바이트들로 가정된다. 종래 및 발명의 측면들을 채용한 어드밴스드 수신기들의 예시적인 실시예들은 도 47에 이용된 것들과 동일하고, 상기 호스트 신호와 관련하여 -20 dB에서 존재하는 동일한 우선 인접 채널 간섭을 가지는 동일한 채널 모델, USLOW2로 테스트되었다. 발명의 방식의 상기 어드밴스드 수신기는 FER=10-4에서 Es/No가 약 3 dB의 이득을 가진다. 이와 유사하게, 도 55는, 도 49에 이용된 것과 같은 동일한 채널 및 간섭 모델들뿐만 아니라 상기 종래의 및 어드밴스드 수신기들에 대한 동일한 실시예들로, 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들에 대한 P1 논리 채널의 메인 프로그램 서비스 (MPS) PDU 헤더 성분의 성능을 나타낸다. 발명의 방식의 상기 어드밴스드 수신기는 FER=2*10-4에서 Es/No가 약 8.2 dB의 이득을 가진다.
도 43은 PIDS PDU들의 디코딩에 대한 하나의 실시예를 나타낸다. 라인(4588) 상의 소정의 개수의 PIDS PDU들에 대한 (도 40의 4481에서와 같은 코드 레이트 1/3로의 펑쳐링 후) 채널 LLR들의 스트림을 이용하여, 블록(4581)에서의 리스트 로그-맵 디코딩이 각 PIDS PDU에 대하여 수행된다. 상기 리스트 로그-맵 디코더는, 라인(4589) 상에 0 또는 1의 이진 값의 경판정 경로 시퀀스들의 세트(즉, 길이 M_value의 리스트)뿐만 아니라, 상기 PIDS PDU에서의 상기 정보 및/또는 코딩된 비트들의 비트 판정들 및 이들의 디코더-출력 LLR들을 출력한다. 그 후, 블록(4582)에서 상기 PIDS PDU의 상기 MAP 비트 판정들에 대한 CRC 검사가 수행된다. 상기 PIDS PDU가 CRC 검사를 성공한 경우(라인(4590)), MAP 비트 판정들이 블록(4586)에서 상기 PIDS PDU의 상기 정보 비트들에 대한 상기 최종 비트 판정들로서 출력되고, 각 LLR 값은 블록(4583)에서 이의 극성을 유지하면서 보다 큰 값, 예를 들어, 논리 비트 1 또는 0에 대하여 100 또는 -100으로(또는 상기 시스템의 상기 이진 비트 맵핑에 따라 역으로도 가능) 강화된다. 상기 PIDS PDU MAP 시퀀스가 CRC 검사에 실패한 경우(라인(4591)), 상기 리스트에서의 상기 PIDS PDU의 상기 경로 시퀀스들은, 상기 리스트에서의 경로 시퀀스가 상기 CRC 검사를 통과할 때 까지, 블록(4582)에서 이들이 상기 리스트 내에 위치한 순서대로 한 번에 하나씩 CRC-검사된다. 상기 리스트 내의 일부 경로 시퀀스들은 동일할 수 있고, 따라서 이러한 동작을 수행하는 데에 요구되는 처리 시간을 감소시키기 위하여, 임의의 중복된 경로 시퀀스들은 이러한 CRC 검사 전에 제거될 수 있다. CRC 검사를 통과하는 첫 번째 경로 시퀀스가 검색된 경우(라인(4590)), 상기 경로 시퀀스는 상기 PIDS PDU의 상기 정보 비트들의 최종 비트 판정들로서 (블록(4586)에서) 출력되고, 이들의 LLR 값들은 블록(4583)에서 이의 극성을 유지하면서 보다 큰 값, 예를 들어, 논리 비트 1 또는 0에 대하여 100 또는 -100으로 강화된다. 블록(4582)에서의 상기 CRC 검사를 통과하는 경로 시퀀스가 발견되지 않은 경우(4591), 블록(4585)에서 라인(4591) 상의 (라인(4595)으로 스위칭되는) 상기 디코더-출력 LLR들에 선택적인 CRC 로그-맵 디코딩이 수행된다. 그러면, 상기 PIDS PDU의 상기 정보 비트들에 대한 상기 LLR들이 상기 CRC 로그-맵 디코더의 (라인(4597)으로의) 라인(4596) 상의 상기 출력 LLR들로부터 결정된다. 또한, 상기 PIDS PDU의 상기 정보 비트들에 대한 상기 최종 비트 판정들이 상기 CRC 로그-맵 디코더의 상기 출력 LLR들의 극성에 대하여 블록(4586)에서 수행된다. 구현 대안으로서, 다른 실시예에서, 특히 리스트 디코딩이 채용되는 경우, 블록(4585)에서의 CRC 로그-맵이 전체적인 성능의 큰 희생 없이 처리 복잡도를 감소시키도록 스킵될 수 있다. 이 경우, 상기 PIDS PDU의 상기 정보 비트들의 상기 LLR들 및 비트 판정들이 라인(4597)으로 전달되는 블록(4581)으로부터의 상기 출력 LLR들로부터 획득된다. 블록(4581)에서 로그-맵 디코딩만이 이용되는 경우, 선택적 CRC 로그-맵 디코딩에 기인한 상기 성능 이득은, 블록(4581)이 리스트 디코딩을 더욱 수행하는 경우보다 더 클 수 있다. 상기 출력 LLR들은 도 46에 도시된 후속 반복 처리에 이용될 수 있다. PIDS PDU들에 이용되는 보다 짧은 패킷 사이즈들에 상응하는 리스트 디코딩의 보다 큰 이득에 기인하여, 상기 PIDS 성능은 오디오 패킷들의 성능보다 더 나을 수 있다.
도 56은 상기 호스트 신호와 관련하여 -20 dB에서 존재하는 우선 인접 채널 간섭을 가지는 3-레이 페이딩 채널, 3RAYS에서의 PIDS 프레임 성능을 나타낸다. 종래 및 발명의 측면들을 채용한 어드밴스드 수신기들의 예시적인 실시예들은 도 51에 이용된 것들과 동일하다. PIDS 프레임들의 길이가, 상기 HD 라디오 시스템들에 대하여 설명된 바와 같이, 80 비트들로 가정되었다. 상기 종래의 수신기는 넓은 범위의, 예를 들어, 12 dB까지의 Es/No 값들에 걸쳐서 상대적으로 높은 FER, 예를 들어 10-2를 경험하나, 발명의 방식의 상기 어드밴스드 수신기는, 어드밴스드 초기 CSI 추정이 테일-바이팅 로그-맵 디코딩을 채용한 P1 패킷의 첫 번째 FEC 디코딩 후 하나의 추가적인 반복적인 CSI 추정 스테이지와 조합되어 수행되는 경우, FER=10-2에서 Es/No가 약 9 dB의 이득을 가진다. 게다가, 상기 어드밴스드 수신기(원들을 가진 점선)가 전술한 바와 같이 반복적인 CSI 추정 후 테일-바이팅 리스트 로그-맵 디코딩을 채용한 경우, FER=10-4에서 약 2.3 dB만큼 FER을 더욱 향상시키고, 상업적 동작에 요구되는 (Es/No < 4 dB에서의) 목표 성능 FER=10-5를 달성한다.
* P3 채널의 디코딩( Decoding of P3 Channel )
도 39c는 AAS PDU들(4462-4466)의 스트림을 나타낸다. AAS PDU들 각각은 플래그(4467), 데이터 트랜스포트 패킷 포맷(DTPF)(4468), 데이터 패킷(4469), 및 프레임 검사 시퀀스(FCS)(4470)(즉, CRC)를 포함한다. 각 AAS PDU는 (n,k) RS 코드(예를 들어, k=223 바이트들, 및 n=255 바이트들)에 대하여 길이 k 바이트들의 정보 블록을 형성한다. RS 인코딩이 수행되는 경우, (n - k) RS 패리티 바이트들(4471)이 상기 AAS PDU에 첨부되어 RS 코드워드 블록(4472-4476)을 형성한다. 그 후, 연속적인 RS 코드워드들(4477)의 그룹이 (HD 라디오 AAS 표준에서 전형적인 값 4-64의) Rw의 인터리빙 깊이로 바이트-인터리빙된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 다만 보편성의 상실 없이, Rw=4가 고려된다. 단순화를 위하여 도시되지 않았으나, 바이트 인터리빙 후 RS 블록들의 스트림이 레이어 1에서의 내부 컨볼루셔널 코드 인코딩을 위한 일련의 프레임들로 나눠진다. 예시적인 실시예에서, 보편성의 상실 없이, 컨볼루셔널 인코딩을 위한 각 프레임은 두 개의 RS 블록들에 상응하는 길이(예를 들어, Rw/2=2)의 비트들의 시퀀스를 포함한다.
도 44는 AAS 데이터를 운반하는 HD 라디오 P3 채널을 위한 상기 어드밴스드 연결 디코더에 관한 하나의 실시예를 나타낸다. 각 컨볼루셔널 코드 프레임에 상응하는 채널 LLR들의 스트림은 블록(4601)에서, 상기 코딩된 스트림을 원본 코드 레이트로 하도록 상기 송신기에서 상기 코딩된 비트들이 펑쳐링된 위치들에 제로 값들을 삽입함으로써 디-펑쳐링된다. 라인(4616) 상의 각 디-펑쳐링된 프레임은 리스트 로그-맵 디코더(4602)에 공급된다. 상기 디코더는 각 프레임에 대하여 출력 LLR들의 세트, 양쪽 정보 및 코딩된 비트 LLR들, 및 (0's 및 1 's를 포함하는) 소정의 개수 M_value의 가장 가능한 경판정 시퀀스들을 생성한다. 경판정 시퀀스들의 리스트는 가장 가능한 시퀀스로부터 가장 가능하지 않은 시퀀스까지의 순서를 가진다. M_value는 2 이상의 임의의 정수일 수 있다. 보다 큰 M_value는 리스트 디코딩의 보다 나은 성능을 가져오나, 보통의 M_value, 예를 들어 32를 넘는 경우 향상이 줄어든다. 특정한 시뮬레이션 예시들에서 P3 디코딩에 대하여 M_value=8이 채용되었다. MPS PDU 헤더 디코딩 설명에서 상술한 것과 유사하게, 테일-바이팅 로그-맵 디코딩이 4602에서 채용된다. 가장 가능한 시퀀스들의 리스트의 최적 및 차선 생성 모두가 서로 다른 실시예들에서 채용될 수 있다. 계산의 효율을 위하여, 후속 처리를 위한 M_value 시퀀스들의 사이즈가 후술되는 바와 같이 라인(4618)에서 감소된다. 도 39c에 도시된 AAS PDU 구조에 대하여, Rw/2(즉, 2) 프레임들은 Rw(즉, 4) RS 코드워드들에 상응한다. Rw/2 프레임들에 상응하는 상기 출력 LLR들 및 상기 경판정 시퀀스들이 4604에서 재생 및 디인터리빙되어, 라인(4619)에서 상기 Rw RS 코드워드들 각각에 대한 경판정 시퀀스들의 리스트뿐만 아니라, LLR들의 세트가 생성된다.
상기 바이트 디인터리빙의 세부사항들에 대하여, 도 44의 상기 리스트 로그-맵 디코더로부터의 Rw/2 프레임들에 상응하는 상기 경판정 시퀀스들의 바이트 디인터리빙에 대한 처리를 나타내는 도 45를 참조할 수 있다. 각 프레임의 리스트 로그-맵 디코딩 후, 상기 출력은 라인(4647)에서의 M_value 경판정 시퀀스들의 리스트뿐만 아니라 라인(4646)에서의 LLR들의 하나의 세트를 포함한다. 이러한 시퀀스들은, 첫 번째가 상기 정확한 송신된 프레임일 가장 높은 확률을 가지고, 마지막이 정확할 확률이 가장 낮은 순서를 가질 수 있다. 다음 처리 블록(디인터리버)에 이러한 출력들을 제공하기 위하여 아래의 단계들이 수행된다.
1. 제한 길이 k의 테일-바이팅 컨볼루셔널 코드에 대하여, 헤드의 마지막 (k-1) 비트들은 정확한 경판정 시퀀스에 대한 상기 패킷의 마지막 (k-1) 비트들과 동일해야 한다. 그러므로, 이러한 조건을 만족하지 않는 시퀀스들은, 나머지 시퀀스들의 순서를 유지하면서, 제거된다. 이에 의해 M1 
M 시퀀스들이 도출된다.
2. 나머지 M1 시퀀스들 중, 일부 시퀀스들은 상기 리스트 내의 다른 것들과 동일할 수 있다. 그러므로, 특유한(unique) 시퀀스들만이 동일한 시퀀스들의 각 그룹으로부터 최저-인덱스 시퀀스의 무리(collection)로서 유지된다. 이에 의해 상기 리스트 내의 이들의 순서가 변경되지 않으면서 M2 
M 시퀀스들이 도출된다. 단계들 1 및 2는 블록(4641)에서 수행된다.
3. 블록(4642)에서 상기 LLR들 및 시퀀스들로부터 헤드 및 테일 부분들을 제거한다.
상술한 바와 같이, Rw/2 프레임들의 각 세트는, 본 예시적인 실시예에서, Rw RS 코드워드들에 상응한다. 헤드 및 테일 부분들을 제거한 후, 모든 프레임들로부터의 상기 소프트 LLR들이 블록(4645) 내의 깊이 Rw를 가진 디인터리버에 전송된다. 그러므로, 상기 출력에서, Rw/2 프레임들의 각 세트의 LLR들은 각각이 하나의 RS 코드워드에 상응하는 LLR들의 RW 세트로 변환된다(라인(4658)). 하나의 바이트 심볼에 상응하는 여덟 개의 LLR들이 상기 송신기에서의 상기 바이트 인터리빙에 정합되도록 함께 이동된다. 알 수 있는 바와 같이, 소프트 LLR들의 디인터리빙은 복잡하지 않다(straight forward). 상기 경판정 시퀀스들에 대하여, 태스크가 보다 복잡하게 된다. 각각이 상술한 세 개의 단계들을 이용하여 획득된 경판정 시퀀스들의 세트를 가지는 Rw/2 프레임들의 세트를 고려한다. 이러한 프레임들에 대한 상기 경판정 시퀀스들의 개수들은 동일하지 않을 수 있고, 다음과 같이 표현된다.
조합들의 개수는 
이 될 것이다. 각 조합은 블록(4645) 내의 깊이 Rw의 상기 디인터리버에 공급되어 각각이 하나의 RS 코드워드에 상응하는 Rw 시퀀스들의 세트를 형성할 수 있다. 결국, 상기 Rw/2 프레임들의 세트에 상응하는 상기 Rw RS 코드워드들 각각에 대하여, Mtotal 경판정 시퀀스들이 획득된다(라인(4659)). 다만, 하나의 이슈가 여전히 다루어져야 한다. 상술한 바와 같이, 각 프레임의 M2 시퀀스들은 가장 높은 확률의 것부터 가장 낮은 확률의 것까지의 순서를 가진다. 서로 다른 프레임들로부터 시퀀스들을 조합할 때, 서로 다른 조합들은 정확한 것일 확률들이 서로 다르다. 예를 들어, 모든 Rw/2 프레임들로부터 첫 번째 시퀀스들의 조합은 정확한 것일 확률이 가장 높다. 그러므로, 본 발명의 일부 측면들에 따라, 상기 조합들은 이들의 정확한 것일 확률들의 순서로 상기 디인터리버에 공급된다. 이러한 방식으로, 각 RS 코드워드의 상기 Mtotal 경판정 시퀀스들 또한, 아래의 예에서 개시된 바와 같이 비슷한 방식으로, 가장 높은 확률을 가진 것부터 가장 낮은 확률을 가진 것까지의 순서를 가진다.
예로서, Rw=4에 대하여, 2개의 프레임들의 각 세트는 4개의 RS 코드워드들을 포함한다. 상기 프레임들이 
시퀀스들을 가지는 것으로 가정하면, 상기 조합들은 아래의 순서를 가져야 한다.
(1,1), (2,1)
(1,1), (2,2)
(1,2), (2,1)
*(1,1), (2,3)
(1,3), (2,1)
(1,2), (2,2)
....
여기서, 위의 (x,y)에서, x는 상기 프레임 넘버를 나타내고, y는 상기 시퀀스 넘버를 나타낸다. 이는 다음과 같이 수행될 수 있다.
1. 블록(4643)에서 모든 조합들 (x1,y1), (x2,y2)을, x1,x2 = 1,2, y1 = 1:
및 y2 = 1:
가 되도록 생성.
2. 블록(4644)에서 단계 1에서의 상기 조합들을, y1 + y2가 오름차순이 되도록 정렬.
디인터리빙 후, 각 RS 코드워드에 대하여, 도 44의 라인(4619) 상의 상기 Mtotal 시퀀스들이, 상기 RS (255,223) 코드가 에러 검출에 이용되게 하도록, 이들 중 어느 것이 유효한 RS 코드워드인지를 확인하도록 블록(4605)에서 검사된다. Mtotal 시퀀스들 중 어느 것이 유효한 RS 코드워드인 경우(4620), 이는 블록(4606)에서 이것이 상기 CRC 검사를 성공하는지 확인하도록 더욱 테스트된다. 상기 CRC 검사는 상기 RS (255,223) 코드에 의해 제공되는 것 이상의 추가적인 수준의 에러 검출 가능성을 제공한다. CRC가 성공하면(4621), 상기 시퀀스는 라인(4632) 상에 강화된 LLR들로 변환되고, 정보 비트들이 이로부터 추출될 수 있는 상기 출력으로 이용된다. MPS PDU 디코딩에 관하여 상술한 바와 유사하게, 강화된 LLR들은, 다른 세그먼트들로부터의 LLR들과 비교하여, 정확한 것으로 간주되는 상기 세그먼트들의 비트 LLR들에 더 큰 가중치를 부여하여 반복적인 디코딩에 이용되고, 이는 반복적인 디코딩 또는 CSI 추정을 조금 향상시킬 수 있다. 상기 Mtotal 시퀀스들 중 아무것도 유효한 RS 코드워드가 아닌 경우(4622), 블록(4607)에서 BM(Berlekamp Massey) 알고리즘을 이용한 경판정 RS 디코딩이 상기 Mtotal 시퀀스들의 적어도 LBM < Mtotal에 수행된다. 이와 유사하게, 블록(4606)에서 유효한 RS 코드워드들 중 아무것도 상기 CRC 검사를 성공하지 못한 경우, 상기 Mtotal 시퀀스들의 세트는 상술한 바와 같이 BM 디코딩을 위하여 블록(4607)에 전달된다. 다른 실시예들에서, BM 알고리즘을 대신하여 해당 기술분야에서 알려진 다른 알고리즘들이 4607에서 채용될 수 있다. 각 RS 코드워드에 대한 상기 경판정 시퀀스들이 이들이 정확한 것일 확률에 기반하여 순서가 정해지므로, 도 44의 블록(4607)에서 BM 디코딩은 가장 높은 확률을 가진 것으로부터 시작하여 상기 첫 번째 LBM 시퀀스들에 수행된다. 이는 상기 BM 디코더가 보다 고속으로 디코드할 가능성을 증가시키고, 보다 효율적인 구현을 가능하게 한다.
BM 디코딩이 이러한 LBM 시퀀스들 중 임의의 것에서 성공된 경우(4625), 결과적으로 최상위 랭크 RS 코드워드가 CRC 검사 블록(4609)에 공급되고, CRC가 성공되면(4626), 이는 라인(4632) 상의 강화된 LLR들로 변환되고, 상기 출력으로서 이용된다. 그러나, CRC 검사가 성공하지 못한 경우(4628) 또는 BM 디코딩이 상기 LBM 시퀀스들 모두에서 성공적이지 않은 경우(4627), 상기 RS 코드워드에 상응하는 상기 LLR들은 블록(4611)에서의 SISO, '소프트', RS 디코더에 공급되고, 이는 본 발명의 이전 실시예들에서 자세히 설명된 바 있다. 소프트 RS 디코딩이 유효한 RS 코드워드를 야기한 경우(4630), 이는 CRC 검사 블록(4613)에서 더욱 테스트되고, CRC가 성공된 경우(4631), 이는 강화된 LLR들로 변환되고, 라인(4632) 상의 상기 출력으로서 이용된다. CRC가 성공하지 못한 경우(4634), 상기 소프트 RS 디코더에 대한 상기 입력 LLR들이 라인(4637) 상의 상기 최종 출력으로서 이용되거나, 이들이 선택적으로 블록(4614)에서의 CRC 로그-맵 디코더를 통하여 전달되고, 이의 출력 LLR들이 전체 디코더의 상기 최종 출력으로서 이용될 수 있다. 소프트 RS 디코더가 유효한 RS 코드워드를 야기하지 못한 경우(4633), 본 발명의 상응하는 실시예들에서 개시된 바와 같이(모든 매트릭스들로부터의 LLR들의 평균이 비트 에러 레이트의 관점에서 최선의 선택이고, 상기 최종 LLR로 선택되어야 함으로 개시한 상기 최선 LLR을 선택하는 것에 관한 설명 참조), 이는 BP 디코딩을 채용한 소프트 RS 디코딩에 기초하여 업데이트된 LLR들의 세트를 생성한다. 이러한 LLR들은 라인(4637) 상의 상기 최종 출력으로 이용되거나, 선택적으로 이들이 블록(4614)내의 상기 CRC 로그-맵 디코더를 통하여 라인(4636) 상에 전달되고, 이의 출력이 상기 최종 출력 LLR들로 이용될 수 있다. 상기 출력 LLR들은 해당 기술분야에서 알려진 바와 같이 이들로부터 외적 정보를 생성함으로써, 도 46에 도시된 후속 반복 처리에 이용될 수 있다.
리스트 로그-맵 디코딩이 디코딩 복잡도의 감소를 위하여 주로 이용되는 것이 언급되어야 한다. 이의 이유는 대부분의 경우에서, 상기 시퀀스들 중 하나가 유효한 RS 코드워드이고 상기 CRC 검사를 성공하거나, 또는 상기 시퀀스들 중 하나가 상기 단순한 BM 디코더로 디코딩되어 상기 CRC 검사를 성공하기 때문이다. 두 개의 경우들 모두에서, 복소수 소프트 RS 디코딩이 보다 많이 스킵될수록, 전체적인 복잡도가 감소된다. 다른 실시예에서, 로그-맵 디코딩이 블록(4602)에서 리스트 로그-맵 디코딩을 대신하여 이용될 수 있다. 로그-맵은 바이트 디인터리빙을 위하여 라인(4618)에 전달되는 소프트 LLR들의 세트만을 생성한다. 라인(4619)에서의 출력은 소프트 RS 디코딩을 위하여 블록(4611)에 직접 전달되고, 이들 사이의 다른 것들은 생략된다. 소프트 RS 디코딩 전에 BM을 가진 리스트 로그-맵 디코딩을 이용하는 것이, 로그-맵 및 소프트 RS 디코딩의 조합에 비교하여 더 나은 성능을 가져오는 것을 알 수 있다.
도 57은 하이브리드 FM HD 라디오 시스템들에 대한 P3 논리 채널의 성능을 나타낸다. 다양한 실시예들에 따라 어드밴스드 디코딩을 이용한 성능이 종래의 방법들을 이용한 성능과 비교된다. 본 예시적인 실시예에서, 디지털, OFDM 신호 파워가, 2010 년의 FCC 명령에 따라, 상기 원본 HD 라디오 표준에 의해 허용된 수준에 비교하여 10 dB(즉, -10 dBc)만큼 부스팅된 것으로 가정된다. 호스트 FM 및 우선 인접 간섭을 가지는 고속 어반 페이딩 채널, UFAST60이 고려된다. 방법의 발명은 어드밴스드 초기 CSI 추정, 및 상기 P3 패킷의 첫 번째 FEC 디코딩 후 하나의 추가적인 반복 CSI 추정 스테이지를 채용한다. 게다가, 전술한 바와 같이, 발명의 소프트 RS 디코딩뿐만 아니라 발명의 R-매트릭스 디코딩 및 테일-바이팅 리스트 로그-맵 디코딩이 채용된다. 상기 리스트 디코더는 M_value=8을 이용한다. 상기 소프트 RS 디코더는 상기 원본 제안 디코더 및 전술한 바와 같은 불일치(disagreement) 위치들을 가지는 대안적인 실시예의 조합이다. 상기 원본 제안 디코더 및 불일치 위치들을 이용하는 이의 대안 모두는 N_mat=6 매트릭스들을 이용한다. 상기 공통(common) 첫 번째 (n-k)-L (n = 255 x 8 = 2040, k = 223 x 8 = 1784) 디그리 1 컬럼들에 더하여, 각 매트릭스는 전술한 바와 같이 디그리 1을 가지는 L 컬럼들의 서로 다른 세트를 가진다(상기 원본 디코더에 대하여 L=18이고, 불일치 위치들을 가지는 대안적인 디코더에 대하여 L=15). 각 매트릭스에 대하여, 7 라운드들의 정렬 및 매트릭스 어댑테이션(adaptation)이 수행된다. 각 라운드 동안, (상기 원본 디코더에 대하여) 
및 (불일치 위치들을 가지는 상기 대안적인 디코더에 대하여) 
로 단순한 그리디(greedy) BP 알고리즘의 3 번의 반복들이 수행되고, 다만 마지막 라운드에서 9 번의 반복들이 수행된다. 상기 입력 LLR들 및 모든 6 개의 매트릭스들의 상기 평균 LLR들뿐만 아니라 코드워드로 수렴되지 않은 각 매트릭스에 대한 반복들의 끝에서, BM 에러 및 소거 디코딩이 이용된다. LLR들의 각 세트에 대하여, 소거의 횟수가 (255-223=32)를 넘지 않으면서, 정확할 확률이 0.4 보다 작은 모든 심볼들이 소거된다. 상술한 바와 같이, 상기 디코딩 과정 동안, BM(Berlekamp Massey) 알고리즘을 이용한 경판정 RS 디코딩이 블록(4607)에서 LBM = 3 시퀀스들에 수행될 수 있다. 상기 종래의 방법은 이동 속도들(mobile speeds)의 범위 및 상기 채널의 주파수 선택도에 적합한 시간 및 주파수에 걸친 필터 길이들을 이용하는 단일 스테이지 CSI 추정을 포함한다. 상기 종래의 방법은 또한 MATLAB 테일-바이팅 비터비 디코더보다 다소 나은 성능을 제공하는 전술한 테일-바이팅 로그-맵 디코더를 이용한다. FER=10-4에서, 전술한 바와 같이 구현된, ('플러스(plus)' 심볼들을 가진 상기 라인에 상응하는) 상기 어드밴스드 수신기가 ('삼각형(triangle)' 심볼들을 가지는 라인에 상응하는) 상기 종래의 수신기에 비교하여 1.5 dB의 이득을 가지는 것을 알 수 있다. 다른 예시적인 실시예에서, 상술한 바와 같이, 외부 RS 디코더와 내부 컨볼루셔널 로그-맵 (또는 리스트 로그-맵) 디코더 사이에 다중 반복들이 BER 및 FER 성능을 더욱 향상시키도록 이용될 수 있다.
HD 라디오 시스템들에서의 반복적인 디코딩(
Iterative
Decoding
in
HD
Radio
Systems)
도 46은 상기 MPS, SIS, 및 AAS PDU들의 반복적인 디코딩에 대한 하나의 실시예를 나타낸다. 라인(4688) 상의 상기 신호는 도 24b의 블록들(4067, 4068 및 4069)로부터의 상기 출력들을 나타낸다. 이러한 채널 LLR들의 스트림들은, 블록(4672)(또한 도 24b에서의 블록(4071))에서의 MPS PDU들, 블록(4676)(또한 도 24b에서의 블록(4072))에서의 SIS PDU들, 및 블록(4677)(또한 도 24b에서의 블록(4073))에서의 AAS PDU들의 후속 디코딩 각각을 위한 세 개의 논리 채널 스트림들로 디멀티플렉싱된다. 상기 세 개의 정보 디코더들은 P1 MPS PDU를 위한 라인(4692) 상, PIDS 상의 SIS PDU를 위한 라인(4693) 상, 및 P3 상의 AAS PDU를 위한 라인(4694) 상의 LLR들뿐만 아니라, 이들 각각의 PDU에 대한 비트 판정들을 출력한다. 각 PDU를 위한 상기 LLR들은, 비-수렴 세그먼트들을 위한 LLR들(및 또한 반복들이 계속될 필요가 있는 경우 외적 정보)뿐만 아니라, CRC 검사를 통과하는 정확한 코드워드들로 수렴되는 세그먼트들에 대한 강화된 LLR들을 포함할 수 있다. 상기 반복적인 디코딩이 지속되어야 하는지 여부에 대한 판정이 수행된다(블록(4679)). 모든 PDU들이 정확하게 디코딩되지는 않았거나, 반복이 소정의 횟수만큼 도달하지 않은 경우, 상기 강화된 LLR들 및 외적 정보의 세 개의 스트림들은, SISO 디코더들 각각의 출력 비트들, 즉, 블록(4681)으로의 라인(4692) 상의 상기 MPS PDU 스트림, 블록(4682)으로의 상기 SIS PDU 스트림, 및 블록(4683)으로의 상기 AAS PDU 스트림 각각을 위한 선험적 정보로서 SISO 디코더들에 공급된다. SISO 디코더들(4681 -4683)의 상기 출력에서의 상기 업데이트된 코딩된 비트 LLR들은 CSI 추정의 다른 라운드에서 상기 CSI 추정을 향상시키는 것을 도울 수 있다. 라인들(4695, 4696, 및 4697) 상의 상기 SISO 디코더들로부터의 상기 출력 코딩된 비트 LLR들 모두는, 도 24a에서의 블록(4040)으로부터의 상기 출력들과 동일한 신호 포맷을 위하여, 블록(4684)에서 적절하게 인터리빙 및 멀티플렉싱된다. 인터리빙 및 멀티플렉싱된 코딩된 비트 LLR들은 원하는 소프트 또는 하드 심볼들에 맵핑되어 블록(4685)에서의 CSI 추정을 용이하게 할 수 있다. 그러면, 블록들(4685, 4686, 및 4687)은 각각 CSI 추정, 업데이트된 채널 LLR들을 얻기 위한 심볼-비트 디맵핑, 및 도 24b에서 블록들(4064, 4065, 및 4066)과 관련하여 전술한 디인터리빙을 수행한다. 그러면, 블록(4687)으로부터의 라인(4699) 상의 모든 정보 소스 스트림들 1 , 2, 및 3을 위한 업데이트되고 보다 신뢰성 있는 채널 LLR들을 포함하는 상기 출력 신호는 후속 블록들에서의 상기 처리의 다음 반복을 위하여 블록(4671)에 공급된다.
요약하면, 도 24b에 개시된 바와 같이, CSI 추정과 SISO 디코딩 사이의 첫 번째 하나 이상의 반복들이 다중 정보 소스들의 PDU들을 포함하는 상기 라디오 프레임을 위하여 수행될 수 있다. 이는 상기 CSI 추정의 성능을 향상시키는 것을 도울 수 있고, 그 결과 상기 출력에서의 보다 신뢰성 있는 소프트 정보가 서로 다른 PDU들에 대한 정보 디코더들 1 , 2 및 3에 제공될 수 있다. 성공적으로 디코딩된 PDU들로부터의 "양호한(Good)" 비트들은 SISO 디코더들(4681-4683) 및 어드밴스드 CSI 추정(4685)을 통하여 전송 프레임들의 다른 부분들 및 다중 정보 스트림들을 포함하는 전체적인 라디오 프레임에 전파되어 이들의 성능을 향상시킬 수 있다. 그 후, 정보 디코더들 1 , 2 및 3(4672, 4676 및 4677), SISO 디코더들(4681-4683) 및 어드밴스드 CSI 추정(4685) 사이에 몇 번의 글로벌 반복들이 수행된다. 이러한 반복들은 상기 정보 디코더들의 출력에서의 LLR들의 신뢰성을 향상시키고, 이는 보다 신뢰성 있는 디코딩된 정보 시퀀스들을 유발함으로써, 결과적으로 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
도 46에 명시적으로 도시되어 있지는 않으나, 블록들(4672, 4676, 및 4677)로부터의 상기 출력 LLR들에 대하여, 적용되는 경우 특정한 PDU 포맷을 위한 추가적인 처리가 수행될 수 있고, 예를 들어, 블록(4677)에서 상기 AAS PDU들의 디코딩이 바이트 디인터리빙을 포함하는 것과 같이, 라인(4694) 상의 상기 신호를 위한 바이트-인터리빙이 수행될 수 있다. 그러나 도 46에서 생략된 이러한 추가적인 처리는 SISO 디코더들 및 어드밴스드 CSI 디코더를 통한 상기 정보 디코더들로부터의 상기 강화된 출력 LLR들의 반복적인 처리에 집중된 본 발명의 어떠한 측면들을 변경하지는 않고, 이들은 도 24b에서의 블록들(4064-4069)에 도시된 상기 비-반복적인 디코딩 처리를 위한 상기 전방향 경로에 또한 배치될 수 있다. 반복적인 디코딩으로의 상기 성능 개선이 도 57에 도시되어 있다. 도 57의 예에 대하여 상술한 채널 시나리오에 대하여, ('원(circle)' 심볼들을 가지는 라인에 상응하는) 2 이상의 디코딩 반복을 이용한 상기 반복적인 어드밴스드 수신기는, 2 이상의 디코딩 반복을 이용하는 것에 비교하여, 또한 단일한 디코딩 스테이지만을 가지는 상기 어드밴스드 수신기와 비교하여, 약 0.25 dB의 추가적인 이득을 제공한다. 또한, 관심 FER 영역에서 추가적인 반복들이 매우 드물게 요구되는 것을 알 수 있다.
본 발명의 다양한 신규 특징들을 이의 특정한 실시예들에 적용하여 도시 및 기재하였으나, 본 발명의 사상을 벗어나지 않으면서 개시 및 도시된 시스템들 및 방법들의 형태 및 세부사향들에서 다양한 생략들, 대체들 및 변경들이 해당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들에 의해 행해질 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은, 상술한 개시 및 이로부터의 이해에 기반하여, FM HD 및 AM HD 라디오 시스템들의 일부인 특정한 하드웨어 및 장치들, 및 이들에 의해 제공되거나 이들에 포함되는 일반적인 기능들이 본 발명의 서로 다른 실시예들에서 가변될 수 있음을 이해할 것이다. 이에 따라 도 1 내지 도 57에 도시된 특정한 시스템 구성요소들은 실시예들에 따른 시스템들 및 방법들에 예시적으로 구현된 것으로서 본 발명의 특정한 실시예들의 다양한 측면들 및 기능들의 전체적인 완전한 이해 및 인식을 용이하게 하도록 예시적인 목적들을 가진다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 본 발이 개시된 실시예들과 다르게 시행될 수 있는 것을 이해할 수 있을 것이고, 개시된 실시예들은 한정의 목적이 아닌 설명의 목적으로 제시된 것으로서, 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해서만 한정된다.
Claims (6)
- N-K개의 패리티 검사 행들과 N개의 열들을 가진 패리티 검사 매트릭스에 의해 표현되는 코드들의 디코딩에서 반복 동안에 적어도 M(단,)개의 식들을 위한 검사식 업데이트들을 단순 그리디(simple greedy) 스케줄링하되,
a) 상기 패리티 검사 매트릭스의 M개의 검사 노드들 중에서 각 검사 노드(i)를 위해,(단,
이며,
이고,
과
은 변수-투-검사 메시지들의 절대 값들의 세트(
)에서 가장 작은 2개의 값들이며, 인덱스(i)는 상기 검사 노드들의 세트에 상응함)을 계산하는 단계;
b) 벡터 순서화()(단,
은 가장 큰 값(
)을 가진 검사 노드의 인덱스이고,
는 다음으로 가장 큰 값(
)을 가진 검사 노드의 인덱스이며,
은 가장 작은 값(
)을 가진 검사 노드의 인덱스임)를 얻기 위해 a)에서 계산된 세트(
)를 내림차순으로 소팅하는 단계; 및
c) 상응하는 검사-투-변수 메시지들을 계산 및 전파(propagate)시킴으로써 b)에서 계산된 상기 벡터 순서화()에 따라 M개의 검사 노드 식들을 업데이트하는 단계를 포함하는 단순 그리디 스케줄링 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 변수-투-검사 메시지들()은 최소-합 알고리즘을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 단순 그리디 스케줄링 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 변수-투-검사 메시지들()은 합-곱 알고리즘을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 단순 그리디 스케줄링 방법.
- N-K개의 패리티 검사 행들과 N개의 열들을 가진 패리티 검사 매트릭스에 의해 표현되는 코드들의 디코딩에서 반복 동안에 적어도 M(단,)개의 식들을 위한 검사식 업데이트들을 단순 그리디(simple greedy) 스케줄링하되,
a) 상기 패리티 검사 매트릭스의 M개의 검사 노드들 중에서 업데이트되지 않은 검사 노드들의의 세트를 위해,
(단,
이고,
이며,
과
은 변수-투-검사 메시지들의 절대 값들의 세트(
)에서 가장 작은 2개의 값들이며, 인덱스(i)는 상기 업데이트되지 않은 검사 노드들의 세트에 상응함)을 계산하는 단계;
b) 벡터 순서화()(단,
은 가장 큰 값(
)을 가진 검사 노드의 인덱스이고,
는 다음으로 가장 큰 값(
)을 가진 검사 노드의 인덱스이며,
은 가장 작은 값(
)을 가진 검사 노드의 인덱스임)를 얻기 위해 a)에서 계산된 세트(
)를 내림차순으로 소팅하는 단계;
c) 상응하는 검사-투-변수 메시지들을 계산 및 전파(propagate)시키고, 검사-투-변수 메시지들을 수신한 모든 변수들을 위해 변수-투-검사 메시지들을 업데이트함으로써, b)에서 계산된 상기 벡터 순서화()에 따라 b)에서 선택된 L개의 검사 노드 식들을 업데이트하는 단계; 및
d) 상기 상응하는 검사-투-변수 메시지들을 계산 및 전파시킴으로써 모든 검사 노드들이 업데이트될 때까지 a), b) 및 c)를 반복하는 단계를 포함시키는 단순 그리디 스케줄링 방법. - 제 4 항에 있어서, 상기 검사-투-변수 메시지들()은 최소-합 알고리즘을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 단순 그리디 스케줄링 방법.
- 제 4 항에 있어서, 상기 검사-투-변수 메시지들()은 합-곱 알고리즘을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 단순 그리디 스케줄링 방법.
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