SE514792C2 - Förfarande och anordning för avkodning vid kanaloptimerad vektorkvantisering - Google Patents

Description

20 25 30 5 1,4 7 9 2 2 _, kanalfel tar COVQ hänsyn till kanalens statistiska egenskaper redan vid kodbokskon- struk-tionen. idén bakom COVQ är att fastän ett felaktigt kodboksindex kan ha mottagits, kan den avkodade kodboksvektorn ändå ligga ”nära” den ursprungliga sampelvektom. En karaktäristisk egenskap hos COVQ är att antalet index som kan sändas är lägre än antalet index som kan mottagas. På detta sätt kan kodboken innehålla vektorer ”mellan” kodboksvektorer som svarar mot faktiskt utsända index. Ett kanalfel kan därför fortfarande resultera i en avkodad vektor som ligger ”nära” den avsedda vektom. COVQ erbjuder därför ett system som är optimerat både med avseende på vektor-kvantisering och kanalskydd. Eftersom långa kodord ej erfordras kan den extra för-dröjning som introduceras av FEC-kodning undvikas. En karaktäris- tisk egenskap för konventionell COVQ är att den har mycket stora lagringsbehov, eftersom antalet kodboksvektorer är mycket stort. Det finns redan ett antal metoder för att reducera dessa lagringsbehov på kodarsidan ner till behoven för nonnal VQ, Se [3].

Liknande metoder finns dock ej för erhållande av en reduktion av lagringsbehovet på avkodarsidan.

SUMMERING AV UPPFINNINGEN Ett syftemål för föreliggande uppfinning är erbjudande av ett COVQ-avkodnings- förfarande och en COVQ-avkodningsanordning i vilka lagringsbehoven i avkodaren är väsentligt reducerade.

Detta syftemål uppnås genom ett förfarande och en anordning i enlighet med de bifogade patentkraven.

Kort uttryckt uppnår föreliggande uppfinning detta syftemål genom lagring av centroid- vektorer som svarar mot aktiva index (index som faktiskt kan sändas) i avkodaren och beräkning av den resulterande avkodarutsignalvektom ur dessa vektorer, lagrade källsannolikheter, ett transmissionskanalkvalitetsmått samt ett faktiskt mottaget index.

Såsom kommer att visas nedan reducerar detta väsentligt lagringsbehoven. 10 15 20 25 30 5 'i 4 7 9 2 3 KoRr BEsKR|vN|Nc Av RnNmcARNA Uppfinningen samt ytterligare syftemål och fördelar som uppnås med denna förstås bäst genom hänvisning till nedanstående beskrivning och de bifogade ritningama, i vilka: Figur 1 är ett blockschema av ett kanalskyddat vektorkvantiseringssystem; Figur 2 är ett blockschema av ett kanaloptimerat vektorkvantiseringssystem; Figur 3 är ett mera detaljerat blockschema av ett kanaloptimerat vektorkvantise- ringssystem; Figur 4 är ett tvådimensionellt Voronoi-diagram som illustrerar begreppet aktiva kodarcentroider; ' Figur 5 är ett blockschema av en utföringsforrn av ett kanaloptimerat vektorkvanti- seringssystem i enlighet med föreliggande uppfinning; Figur 6 är ett flödesschema som illustrerar en utföringsfonn av ett avkodningsförfa- rande i enlighet med föreliggande uppfinning; Figur 7 är ett flödesschema som illustrerar en utföringsfonn av ett suboptlmalt avkodningsförfarande i enlighet med föreliggande uppfinning; Figur 8 är ett flödesschema som illustrerar en annan utföringsforrn av ett subopti- malt avkodningsförfarande i enlighet med föreliggande uppfinning; och Figur 9 är ett flödesschema som illustrerar en modifierad utföringsforrn av det suboptimala avkodningsförfarandet i figur 8.

DETALJERAD BESKRIVNING AV DE FÖREDRAGNA UTFÖRINGSFORMERNA l följande beskrivning används samma hänvisningsbeteckningar för element med samma eller liknande funktion.

Innan uppfinningen beskrivs i detalj ges en kort summering av kanalskyddad vektor- kvantisering och kanaloptimerad vektorkvantisering under hänvisning till figur 1-3.

Figur 1 är ett blockschema som illustrerar principema för ett kommunikationssystem som använder kanalskyddad vektorkvantisering. En vektorkälla 10 utmatar sampel- vektorer till en VQ-kodare 12. VQ-kodaren 12 genomsöker en kodbok 14 som lO 20 25 30 innehåller en uppsättning kodboksvektorer för att finna den ”närmaste” vektorn. Index i för denna kodboksvektor leds till en kanalkodare 16, som förser detta index med felskydd. Det skyddade indexet leds till en modulator 18 och sänds över en brusig kanal. Den mottagna signalen demoduleras i en demodulator 2D. Såsom indikeras bildar modulatorn 18, demodulatom 20 och den brusiga kanalen tillsammans en digital kanal. Den demodulerade signalen kanalavkodas i en kanalavkodare 22, och ett mottaget indexj leds till en VQ-avkodare 24. VQ-avkodaren 24 är en enkel uppslag- ningstabell som hämtar en kodboksvektor som svarar mot index j ur en kopia av kodboken 14. Det faktum att samma kodbok används i kodaren och avkodaren har indikerats genom den streckade linjen från kodboken 14 till avkodaren 24. Slutligen leds den hämtade kodboksvektom till en användare 26.

Figur 2 är ett blockschema som illustrerar principema för ett kommunikationssystem som använder sig av kanaloptimerad vektorkvantisering. En vektorkälla 10 utrnatar sampelvektorer till en COVQ-kodare 13. COVQ kodaren 13 använder en kodbok 28, som innehåller en uppsättning kodboksvektorer, för att finna den ”närmaste” vektorn.

Ett index i som kännetecknar den kvantiserade sampelvektom leds till en modulator 18 och sänds över en brusig kanal. Den mottagna signalen demoduleras i en demodulator 20. Det mottagna och demodulerade indexetj leds till en COVQ-avkodare 25. COVQ- avkodaren 25 är en enkel uppslagningstabell som hämtar en kodboksvektor som svarar mot indexetj från en kodbok 28. Slutligen leds den hämtade kodboksvektom till en användare 26.

Det noteras att i fallet COVQ i enlighet med figur 2 är kodboken 28 i allmänhet mycket stor. Såsom indikeras ifigur 3 består kodboken 28 av en uppsättning M kodboksvektor 60, Ö1,..., öm. Principema för bestämning av denna kodboksvektor beskrivs i referens [1,2]. Såsom har indikerats i figur 3 är ej alla vektorer i kodboken aktiva, dvs. alla vektorer har ej en källsannolikhet pj>O att tilldelas en given källvektor x. De vektorer som aldrig kommer att tilldelas har markerats med "*” i figur 3. Sålunda är vektorema med index 1, 2, 3 och M-1 inaktiva i figur 3. Detta innebär att dessa index aldrig kommer att sändas till avkodaren oavsett vilken källvektor x som kodas. Uppsättningen aktiva vektorer beror av kanalkvaliteten och bestäms under en träningsprocedur, såsom förklaras i [1,2]. 10 15 20 25 30 514 792 5 Figur 3 illustrerar ”matchnings”-processen l COVQ-avkodaren mera i detalj. En distorslonsberäknare 32 beräknar i typfallet (se [1]) en uppsättning distorsionsmått a;(x) enligt 2 pjli l2|1 =f]= “f llx-e, -a,-(x)=E[||x-êj där E[-] betecknar väntevärde, ||-||2 betecknar det kvadrerade euklidiska avståndet, J, I är stokastiska variabler, M är antalet vektorer i kodboken och pm är den betingade kanalövergångssannolikheten, som erhålles från block 34, att kodboksindexj mottagits när index i faktiskt sänts över kanalen (uttrycket j|i betecknar "j givet í"). För en binär symmetrisk kanal kan de betingade kanalövergångssannolikhetema Pm beräknas såsom pjii ___ ¿-d11(13i)(1_¿)N-d11(j.i) där N betecknar antalet bitpositioner i ett index, dHÜJ) betecknar Hemming-avståndet (antalet skiljaktliga bitar) mellan j och i, och g betecknar kanalens bitfelshalt (BER).

Kvantiteten w(x) representerar det förväntade avkodningsfelet eller distorsionen för en sampelvektor x som har vektorkvantiserats (kodats) till index l. l COVQ väljs det index i som ger den minsta distorsionen ui(x) för en given sampelvektor x såsom kodningsin- dex. Blocket 36 finner indexet i för det distorsionsmått i uppsättningen som har det minsta värdet. Detta är det index som kommer att sändas.

Avkodningen i en konventionell COVQ-avkodare är enkel. Såsom illustrerats i figur 3 består den av en enkel uppslagning i blocket 25 av den avkodarkodboksvektor Ö,- som svarar mot det mottagna indexet j. Såsom noterats ovan kräver detta enkla avkod- ningsschema dock stort minnesutrymme för den stora COVQ-kodboken. Såsom ett exempel innebär kodning av LSF-parametrar (LSF=Line Spectral Frequency) kvantlse- ring av flyttalsvektorer innehållande 3 element. En typisk COVQ-kodboksstorlek för detta exempel är M=21°=262 144 vektorer. 10 15 20 25 514 792 6 ldén bakom föreliggande uppfinning är att det ej är nödvändigt att lagra hela COVQ- kodboken för erhållande av den avkodade vektorn. En annan möjlighet är istället att dynamiskt beräkna eller skatta denna vektor. Såsom utgångspunkt för denna beräk- ning kan det visas att (se [3]) M-1 êj =E[X|J=J']=E[C1|J=f]= Zcrqijj i=0 där qm betecknar den betingade kanalövergångssannolikheten att ett index i har sänts, givet att ett index j har mottagits. Vidare utgör cr kodningens aktiva kodarcentroider eller Voronoi-regioner som definieras genom (se [1,2]) Kf=lx;a,(x)saj(x),j=o,1,...,M-1} eller uttryckt i ord, cr är vektorema till ”masscentrum” av regioner Kr, där varje region Kr omsluter spetsarna av alla källvektorer x som kommer att tilldelas index i. Figur 4 illustrerar detta för tvådimensionella vektorer x. De heldragna linjerna i figur 4 repre- senterar gränsema mellan olika kodningsregioner Kr, medan punkterna representerar centroiderna cr. Eftersom inaktiva index ej kommer att ha någon kodningsregion, inses att det endast kommer att flnnas Ma aktiva kodningscentroider cr.

Sannolikhetema qrfl kan beräknas ur sannolikheterna Pm och p; genom användning av Bayes teorem. Sålunda kan qrj uttryckas såsom _ P jji 'Pi qflj ' M-l zpjlf 'Pi i=o Detta ger följande uttryck för kodboksvektorn 10 15 20 514 792 7 I M-1 Zci'Pj|¿'Pi _ i=0 _ M-1 Epil' 'Pf i=0 ”f Såsom noterats ovan finns dock endast Ma aktiva kodarcentroider ca. Detta innebär att summeringen endast behöver utföras över aktiva index i. Kodboksvektom från avkodaren kan därför uttryckas som Z Ci 'Pj|i 'Pi endast aktiva index Å I c- = ïi-i 1 Z Pjji 'Pi endast aktiva index r Av denna fonnel framgår att vad som faktiskt erfordras vid avkodare för beräkning av ÖJ- är en uppsättning Ma aktiva kodarcentroider o., en motsvarande uppsättning käll- sannolikheter pi och kanalövergångssannolikheterna pm- Såsom noterats ovan kan dock bitfelshalten g användas för beräkning av sannoiikhetema pm i enlighet med pjli = ¿-dH(J}i)(1 _ ¿-)N*dH(Jli) Vid den ovan nämnda kodningen av LSF-parametrar antogs COVQ-kodboken bestå av M=2w=262 144 vektorer. Om en bitfelshalt på 10% antages, kommer tränings- processen i typfallet att resultera i Ma=500 aktiva kodarcentroider ci, vilket är en väsentlig reduktion av lagringsbehovet.

Figur 5 är ett blockschema av en utföringsfonn av ett system med kanaloptimerad vektorkvantisering i enlighet med föreliggande uppfinnlng. Eftersom endast aktiva index används av avkodaren är det tillräckligt att lagra endast en uppsättning 40 av aktiva kodarcentroider ca. Denna uppsättning 40 kommer att innehålla endast de aktiva lO 15 20 25 5 'l 4 7 9 2 S centroidvektorema och deras motsvarande index. En vektorberäknare 42 beräknar kodboksvektorn Ö,- som svarar mot ett mottaget indexj genom användning av uppsätt- ningen 40, de lagrade (i blocket 44) källsannolikheterna pi och den lagrade (i blocket 46) bitfelshalten g. I en typisk utföringsform implementeras vektorberäknaren 42 av en mikroprocessor eller en mikro/signalprocessor kombination.

Ett flödesschema som illustrerar detta förfarande visas i figur 6. I steg S1 mottages ett index j från kodaren. Steg S3 sätter täljaren och nämnaren i ovanstående uttryck för Ö,- till 0. Vidare initialiserar steg S3 i till det första aktiva indexet. l steg S5 ökas täljaren med q-pjli-pi och ökas nämnaren med plz-pi. Steg S7 testar huruvida det aktuella indexet i är det sista aktiva indexet. Om så är fallet bildas resultatvektorn ÖJ- genom att täljaren divideras med nämnaren i steg S9. l annat fall uppdateras i till nästa aktiva index i steg S11. l ovanstående diskussion har det antagits att alla Ma källsannolikheter p;>0 används i summeringen. Komplexiteten kan dock reduceras genom att en suboptimal skattning av f; accepteras, ivilken skattning antalet termer i summeringen har reducerats.

En sådan suboptimal metod att beräkna en approximation av Ö,- är att inkludera endast de mest signifikanta terrnema, dvs. termer för vilka pl>5, där 5 är ett litet positivt tal, till exempel 0,01/Ma. l detta fall kan en skattning av ÖJ- uttryckas såsom Z Ci 'pjli 'pi aktiva index iflâr vilka x z p,>ó' Z Pjli ' Pi aktiva index i för vilka Ett flödesschema som illustrerar denna metod framgår av figur 7. Detta flödesschema skiljer sig från flödesschemat i figur 6 genom det tillagda steget S4. Steget S4 testar huruvida källsannolikheten överskrider en tröskel 5. Om så är fallet, inkluderas detta 10 15 20 25 30 514 792 q. index i summeringen. l annat fall exkluderas detta index från summoma i täljaren och nämnafefl.

En annan suboptimal metod att beräkna att beräkna en approximation av ÖJ- är att summera L termer efter sjunkande betingad kanalövergångssannolikhet. Denna metod kan summeras enligt följande C.

Mottag indexj Sätt täljaren till 0 Sätt nämnaren till 0 Sätt index k (antalet termer) till 0 Sätt det aktuella Hamming-avståndet till 0 Sök efter alla aktiva index som har det aktuella Hamming-avståndet till det mottagna indexet j Sätt i till det första aktiva indexet som har det aktuella Hamming-avståndet tillj Addera ci-pfltp; till täljaren Addera pip-pa till nämnaren Öka k med 1 Om k=L (maximala antalet termer) gå till C. i annat fall, om i är det sista aktiva indexet med det aktuella Hamming- avståndet till j öka det aktuella Hamming-avståndet med 1 och gå till A. i annat fall, hämta nästa aktiva index i med det aktuella Hamming- avståndet och gå till B.

Sätt ÖJ- till täljaren/nämnaren.

Ett flödesschema som illustrerar denna metod framgår av figur 8. I steg S1 mottages index j. Steg S12 initialiserar täljaren, nämnaren, antalet ackumulerade termer k samt det aktuella Hamming-avståndet till index j. Steg S14 söker den uppsättning aktiva index i som har det aktuella Hamming-avståndet till det mottagna indexet j. Steg S16 sätter i till det första aktiva indexet med detta Hamming-avstånd. Steg S18 ökar täljaren, nämnaren och det ackumulerade antalet termer k. Steg S20 testar huruvida lO 20 25 30 5 1 4 7 9' 2 íO alla L termer har ackumulerats. Om så är fallet nås steg S9, i vilket den slutliga vektom beräknas. Om k ming-avståndet till det mottagna indexet j har behandlats. Om så är fallet ökar steg S24 det aktuella Hamming-avståndet med 1, därefter återgår rutinen till steg S14 för att finna den uppsättning aktiva index som har detta Hamming-avstånd till i. I annat fall sätts i till nästa index i den bestämda uppsättningen med det aktuella Hemming- avståndet till j, och återgår rutinen till steg S18 för att addera nästa temn till respektive Sümma.

Ett annat sätt att summera ett flxt antal (L) termer består i att sortera de Ma aktiva indexen i efter Hamming-avstånd till det mottagna indexet j. Detta kan göras genom att utföra en XOR-operation på det mottagna indexet] och varje aktivt index i och att summera antalet 1-bitar i resuitatet. Dessa resultat lagras i en sorterad tabell. De index i som resulterar i det minsta antalet 1-bitar har det kortaste Hamming-avståndet till j och förekommer först i tabellen. De aktiva index i som svarar mot de första L bidragen i denna tabell används sedan i de trunkerade summoma av täljaren och nämnaren i skattningen av ÖJ.

Det har konstaterats att mycket goda resultat kan uppnås med mycket få termer.

Experiment har sålunda visat att ett L i intervallet 1-10 ger tillfredsställande resultat. l ejäwa verket ger |_'~'5 eller högre en knappt märkbar distorsion relativt det fullständiga antalet (Ma=500) termer. Till och med värdet L=1 (en enda term) resulterar i endast en liten distorsion. Detta beror på det faktum att det i de flesta fall är den enda valda centroiden i avkodaren (dvs. den nännaste Hamming-grannen till det mottagna indexet j) faktiskt den korrekta vektom, dvs. densamma som den centroid som svarar mot det utsända indexet i. I dessa fall skulle därför ytterligare tenner endast förvränga resulta- tet.

Eftersom det föreligger en hög sannolikhet att det mottagna indexet j är detsamma som det utsända indexet i, eller ligger nära detta i Hamming-avstånd, kan den tidigare beskrivna suboptimala metoden modifieras genom att summeringen stoppas innan gränsen L uppnåtts. l ett sådant fall har de summerade tennema hög kanalövergångs- sannolikhet pip (vikt), och ytterligare termer skulle endast ge små bidrag till resultatet. l 10 15 20 25 30 5 1 4 7 9 2 ll denna modifierade utföringsform ackumuleras de betingade kanalövergångssannolik- hetema pm av summerade termer och stoppas summeringen om en förutbestämd sannolikhetströskel pr har överskridits av den ackumulerade sannolikheten p innan L har uppnåtts. En fördel med en sådan modifierad metod ligger i de batteribesparingar (i en mobilstation) som uppnås genom reducering av antalet aritmetiska operationer som behöver utföras. Denna metod kan summeras enligt följande: Mottag indexj Sätt täljaren till 0 Sätt nämnaren till 0 Sätt k (antalet termer) till 0 Sätt p (ackumulerad betingad kanalövergångssannolikhet) till 0 Sätt aktuella Hamming-avståndet till 0 A. Sök alla aktiva index som har det aktuella Hamming-avståndet till det mottagna indexetj Sätt i till det första aktiva indexet med det aktuella Hamming-avståndet tillj B. Addera cf-pjii-pi till täljaren Addera Pippi till nämnaren Öka k med 1 Öka p med pm Om p>pf (sannolikhetströskel) eller om k=L (maximala antalet tenner) gå till C. i annat fall, om i är det sista indexet med det aktuella Hamming- avståndet till j öka det aktuella Hamming-avståndet med 1 och gå till A. i annat fall, hämta nästa aktiva i med det aktuella Hamming- avståndet och gå till B.

C. Sätt f; till täljaren genom nämnaren Ett flödesschema som illustrerar denna metod framgår av figur 9. Detta flödesschema skiljer sig fràn flödesschemat i figur 8 på tre sätt. Den första skillnaden är att steg S12 har ersatts med ett steg S13, i vilket både en ackumulerad sannolikhet p och en räknare k sätts till 0. Wdare har steg S18 ersatts med ett steg S19, i vilket den 10 15 20 25 30 5 “l 4 7 9 2 12 ackumulerade sannolikheten p ökas med pjjr och k ökas med 1. Slutligen har steg S20 ersatts med ett steg S21, som testar huruvida den ackumulerade sannolikheten p överskrider sannolikhetströskeln pr eller om alla L tenner har summerats.

Ett annat sätt att utföra denna modiflerade metod består i att sortera de Ma aktiva indexen i efter Hamming-avstånd till det mottagna indexet j. Detta kan göras genom utförande av en XOR-operation på det mottagna indexet j och varje aktivt index i samt summering av antalet 1 -bitar i resultatet. Dessa resultat lagras i en sorterad tabell. De index i som har det minsta antalet 'l-bitar har det kortaste avståndet till j och förekommer först i tabellen. De aktiva index i som svarar mot de mest signifl- kanta bidragen i denna tabell används sedan i de trunkerade summorna av täljaren och nämnaren i skattningen av ÖJ; Summoma trunkeras när sannolikhetströskeln pr har överskridits av de ackumulerade betingade kanalövergångssannolikheterna pjji för de ingående termerna eller när L termer har inkluderats. l ovanstående beskrivning av suboptimala utföringsformer har den betingade kanalövergångssannolikheten pH.- använts såsom ett godhetsmått för bestämning av de mest signifikanta termerna. Det är dock även möjligt att använda andra godhets- mått, t.ex. qjjr, pr, och jcijz, eller en aritmetisk kombination av dessa. l dessa fall summeras tenner i sjunkande ordning av dessa andra godhetsmått istället. l ovanstående beskrivning har uppfinningen beskrivits under hänvisning till hård avkodning, i vilken bitarna för ett mottaget indexj har bestämts till att vara antingen 1 eller 0. Samma principer kan dock även tillämpas vid mjuk avkodning, vid vilken bitarna för mottagna index ej kvantiseras till 1 eller 0 utan bibehåller sina faktiskt demodulerade flyttalsvärden. Mjuk avkodning i allmänhet beskrivs i [4].

Huvudskillnaden mellan hård och mjuk avkodning är att de betingade kanalöver- gångssannolikheterna pm ersätts av betingade kanalövergångssannolikhetstäthets- funktioner frajrqji) som representerar sannolikhetstätheten att ett ”mjukt index” r_' har mottagits när ett ”hårt” index i har sänts (möjligheten till mjuk avkodning har indike- rats genom det mjuka indexet r_' i parentes under den digitala kanalen i figur 5). 5 1 41 7 9 2 .få Vid mjuk avkodning är det vedertaget att representera ett index som en vektor, i vilken varje bitposition representerar en dimension. Vidare representeras ”O” och ”1” vanligen av +1 respektive -1. Om index i utgörs av heltalet 101001 (i binär repre- sentation) transformerar således en transfonnation b detta index till vektorn b(i)=(-1, 5 1,-1, 1, 1, -1). På liknande sätt gäller att den mjukt avkodade indexvektorn r= (n, rg, ..., m4), där varje komponent är ett flyttal mellan -w och +00. Med dessa definitioner kan en lämplig sannolikhetstäthetsfunktion fR||(r|i) för en binär symmetrisk kanal uttryckas såsom fruar-F 'àflk-ÉÛÜHZ 1 e Zfza' 10 där ||-j|2 betecknar det kvadrerade euklidiska avståndet och 02 betecknar kanalens brusvarians. Variansen 0-2 är relaterad till bitfelshalten g i enlighet med ekvationen 1 °° 2 ¿'=-- Iefl dz J; 1 O' IQ 15 Sålunda kan kanalkvaliteten representeras av antingen bitfelshalten g eller brusvarian- sen 52, såsom indikerats i blocket 46 ifigur 5.

Uttrycket för beräkning av den avkodade vektorn i vektorberäknaren 42 i figur 5 kan nu 2 0 skrivas som z Ci 'f1¿|1(L|l)'Pi endast aktiva index x 1 cl' . z fR|1 (ill) ' Pi endast aktiva iindex z Det noteras att i detta uttryck är f! i allmänhet ej exakt lika med någon av kodboks- vektorema 5,-, eftersom den mjukt avkodade indexvektom r ej nödvändigtvis exakt svarar mot ett index j. 10 514 792 iff En suboptimal metod ivilken endast terrner med pi>5 bibehålls kan uttryckas såsom Z Ci 'fR1(L'1)'Pi I aktiva index iför vilka A h, pi >å c ~ L Z fR|1(Ii1)'Pi aktiva index i för vilka p,»>à” Såsom vid hård avkodning finns även motsvarande suboptimala uttryck baserade på sortering av termer i sjunkande ordning av fR1|(§|i) och inkluderande endast ett begrän- sat antal tenner.

Fackmannen inser att olika modifieringar och förändringar kan göras vid föreliggande uppfinning utan awikelse från dess grundtankeoch ram, som definieras av de bifogade patentkraven. 10 15 514 7912 /s REFERENSER Nariman Farvardín, “A Study of Vector Quantization for Noisy Channels IEEE »Transaction on Information Theory, Vol. IT-36, Nr. 4, sid. 799-809, Juli 1990.

Nariman Farvardín, \finay Vaishampayan, “On the Performance and Complexity of Channel-Optimized Vector Quantizers", IEEE Transaction on Inforrnation Theory, Vol. 37, Nr. 1, sid. 155-160, Januari 1991.

P. Hedelin, P. Knagenhjeim, M. Skoglund, "Theory for Transmission of Vector Quantization Data", Kapitel 10 I "Speech coding and Synthesis", Elsevier Scien- ce B.V., 1995.

Mikael Skoglund, Per Hedelin, “Vector Quantization over a Noisy Channel Using Soft Decision Decoding”, Proceedings of IEEE lntemational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. 5, sid. 605-608, Adelaide, Au- stralien, April 1994.

Claims (26)

514 792 lb PATENTKRAV

1. Avkodningsförfarande i ett kommunikationssystem som använder kanaloptime- rad vektorkvantisering och inkluderar en kodare och en avkodare, kännetecknat av 5 utförande av följande steg vid avkodaren: lagring av aktiva kodarcentroider c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index definieras såsom ett index som har en förutbestämd källsannolikhet p,>0 att väljas av kodaren för sändning till avkodaren över en transmissionskanal; lagring av källsannolikhetema p,, 1 0 lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmått; dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitetsmàttet, av en uppsättning betingade kanalövergångssannolikheter pm att ett indexj har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren; och beräkning av en skattning E] av en avkodad vektor i enlighet med formeln: 15 Z Ci 'P jlz 'Pi delmängd av aktiva x _ indexi z .Ûjli pi delmängd av aktiva indexi där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i.

2. Förfarande enligt krav 1, kännetecknat av beräkning av skattningen êj av en 2 0 avkodad vektor i enlighet med formeln 2 Ci 'Pj|i 'Pi aktiva index i för vilka j ï Z Pjli 'Pi aktiva index i or vilka där ö är en förutbestämd liten positiv konstant. 10 15 20 25 30

3. Förfarande enligt krav 1, kännetecknat av summering av termer i sjunkande betingad kanalövergångssannolikhetsordning; och avbrytande av summeringen senast när ett fömtbestärnt antal L, som är mindre än antalet aktiva index, termer har summerats.

4. Förfarande enligt krav 3, kännetecknat av ackumulering av betingade kanalövergångssannolikheter för summerade termer, och avbrytande av summeringen när en förutbestämd sannolikhetströskel har överskridits av de ackumulerade betingade kanalövergàngssannolikhetema innan L termer har summerats.

5. Förfarande enligt något av kraven 1-4, kännetecknat av att transmissionskanal- kvalitetsmàttet utgörs av transmissionskanalens bitfelshalt e.

6. Förfarande enligt krav 5, kännetecknat av beräkning av nämnda uppsättning betingade kanalövergàngssannolikheter pH, att ett indexj har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren, i enlighet med fonneln = sdH _. g)N_dH(j1l-) där N betecknar antalet bitpositioner i ett index, och dHGJ) betecknar Hemming-avståndet mellanj och i.

7. Avkodningsförfarande i ett kommunikationssystem som använder kanaloptime- rad vektorkvantisering och inkluderar en kodare och en avkodare, kännetecknat av utförande av följande steg vid avkodaren: lagring av aktiva kodaroentroider c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index definieras sàsom ett index som har en förutbestämd källsannolikhet p,>0 att väljas av kodaren för sändning till avkodaren över en transmissionskanal; 5 l 4 7 9 2 lagring av källsannolikhetema pi, lg lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmàtt; dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitetsmåttet, av en uppsättning betingade kanalövergàngssannolikhetstäthetsfunktionsvärden fR,,(_r|i) repre- 5 senterande sannolikhetstätheten att ett mjukt avkodad index r har mottagits av avko- daren, givet att ett index i har sänts av sändaren; och beräkning av en skattning êj av en avkodad vektori enlighet med formeln: Z Ci 'fRlÅCIÛ ' pi delmängd av aktiva A índexi c _ z Z fR|[(L°|i)'Pi dehåxgd aivndexïa l 0 där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i.

8. Förfarande enligt krav 7, kännetecknat av beräkning av skattningen êL av den avkodade vektom i enlighet med formeln: l 5 Z Ci 'fRlflïlÛ 'pi aktiva index íför vilka Pi>5 Z f1a|1('-'|') 'Pi aktiva index i för vilka P95 fb där ö är en förutbestämd liten positiv konstant. 2 0

9. Förfarande enligt krav 7, kännetecknat av summering av tenner i sjunkande ordning av betingat kanalövergàngs- sannolikhetstäthetsfunktionsvärde; och avbrytande av summeringen när ett förutbestämt antal L, som är mindre än antalet aktiva index, termer har summerats. 10 15 20 25 30 514 792 /9

10. Förfarande enligt krav 9, kännetecknat av ackumulering av betingade kanal- övergångssannolikhetstäthetsfunktionsvärden för summerade termer; och avbrytande av summeringen när en förutbestämd tröskel har överskridits av de ackumulerade betingade kanalövergångssannolikhetstäthetsfunktionsvärdena innan L termer har summerats.

11. Förfarande enligt något av kraven 7-10, kännetecknat av att transmissionska- nalkvalitetsmåttet utgörs av transmissionskanalens brusvarians 02.

12. Förfarande enligt krav 11, kännetecknat av beräkning av nämnda uppsättning betingade kanalövergàngssannolikhetstäthetsfunktionsvärden fRI,(r|i) representerande sannolikhetstätheten att ett mjukt avkodad index r har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av sändaren, i enlighet med formeln BIt-ivvlr 0' . 1 _ fR|,= ma e 2 där _b(i) representerar ett index i såsom en vektor i vilken varje binär siffra i indexet i svarar mot antingen +1 eller -1; och ||-||2 betecknar det kvadrerade eukliniska avståndet.

13. Avkodningsanordning i ett kommunikationssystem som använder kanaloptime- rad vektorkvantisering och inkluderar en kodare och en avkodare, kännetecknad av: organ (40) för lagring av aktiva kodarcentroider c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index definieras såsom ett index som har en förutbestämd källsanno- likhet p,>0 att väljas av kodaren för sändning till avkodaren över en transmissionskanal; organ (44) för lagring av källsannolikhetema p,; organ (46) för lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmått; organ (42) för dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitets- måttet, av en uppsättning betingade kanalövergàngssannolikheter pm att ett index j har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren; och 5 1 4 F 9 2 20 organ (42) för beräkning av en skattning EJ- av en avkodad vektor i enlighet med formeln: Z Ci 'Pjli 'Pi delmängd av aktiva Å _ indexi Z P11: 'Pi delmängd av aktiva indexi 5 där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i.

14. Anordning enligt krav 13, kännetecknat av organ (42) för beräkning av skatt- ningen êj av en avkodad vektor i enlighet med formeln: Z Ci 'Pjli 'Pi aktiva index i or vška A ~ pí> c j ~ Z _ Pj|i pi aktiva index i för vilka Pi>5 1 O där ö är en förutbestämd liten positiv konstant.

15. Anordning enligt krav 13, kännetecknad av organ (42) för summering av termer i sjunkande betingad kanalövergångssan- 1 5 nolikhetsordning; och organ (42) för avbrytande av summeringen senast när ett förutbestämt antal L, som är mindre än antalet aktiva index, termer har summerats.

16. Anordning enligt krav 15, kännetecknad av 20 organ (42) för ackumulering av de summerade tennemas betingade kanalöver- gàngssannolikheter, och organ (42) för avbrytande av summeringen när en förutbestämd sannolikhets- tröskel har överskridits av de ackumulerade betingade kanalövergàngssannolikhetema innan L tenner har summerats. lO 15 20 25 ...A 5 792 21

17. Anordning enligt något av kraven 13-16, kännetecknad av organ (42) för beräkning av nämnda uppsättning betingade kanalövergàngssannolikheter pm att ett indexj har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren, i enlighet med formeln där N betecknar antalet bitpositioner i ett index, d,.,(j,i) betecknar Hamming-avståndet mellan j och i, och e betecknar transmissionkanalens bitfelshalt.

18. Avkodningsanordning i ett kommunikationssystem som använder kanaloptime- rad vektorkvantisering och inkluderar en kodare och en avkodare, kännetecknad av: organ (40) för lagring av aktiva kodarcentroider c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index definieras såsom ett index som har en förutbestämd källsanno- likhet pi>0 att väljas av kodaren för sändning till avkodaren över en transmissionskanal; organ (44) för lagring av källsannolikhetema pi; organ (46) för lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmått; organ (42) för dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitets- màttet, av en uppsättning betingade kanalövergångssannolikhetstäthetsfunktionsvär- den fR"(i_'|i) representerande sannolikhetstätheten att ett mjuk avkodat index r har mottagits av avkodaren givet att ett index i har sänts av kodaren; och organ (42) för beräkning av en skattning êj av en avkodad vektor i enlighet med formeln: Z Ci 'fR|1(L'Ií)'Pi denna-nga av aktiva x index i c! _ Z f1a|1(Z|í)'Pi delmängd av aktiva index i där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i. lO 15 20 25

19. Anordning enligt krav 18, kännetecknad av organ (42) för beräkning av skattningen ö, av den avkodade vektor i enlighet med formeln: 2 Ci 'f;¿|1(I|1)'Pz aktiva index íför vilka A ~ pi>6 C ~ C Z f1z|1(I|l)'Pi aktiva index i för vilka pl' >6 där ö är en förutbestämd liten positiv konstant.

20. Anordning enligt krav 18, kännetecknad av organ (42) för summering av termer i sjunkande ordning av betingad kanalöver- gàngssannolikhetstäthetsfunktionsvärde; och organ (42) för avbrytande av summeringen när ett förutbestämt antal L, som är mindre än antalet aktiva index, termer har summerats.

21. Anordning enligt krav 20, kännetecknad av organ (42) för ackumulering av de summerade termemas betingade kanalöver- gångssannolikhetstäthetsfunktionsvärden; och organ (42) för avbrytande av summeringen när en förutbestämd tröskel har överskridits av de ackumulerade betingade kanalövergàngssannolikhetsfunktions- värdena innan L termer har summerats.

22. Anordning enligt något av kraven 18-21, kännetecknad av organ (42) för beräkning av nämnda uppsättning betingade kanalövergångs- sannolikhetstäthetsfunktionsvärden fR“(r|i) representerande sannolik-hetstätheten att ett mjuk avkodat index r har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren, i enlighet med formeln 514 792 2; 1 -zält-èvvll* e O' 21m- fglfllli) = där b(i) representerar ett index i såsom en vektor i vilken varje binär siffra i indexet i 5 svarar mot antingen +1 eller -1, ||-||2 betecknar det kvadrerade eukliniska avståndet, och G2 betecknar transmissionskanalens brusvarians.

23. Mobilstation i ett kommunikationssystem som använder kanaloptimerad 1 0 vektorkvantisering, kännetecknad av en avkodare innehållande: organ (40) för lagring av aktiva kodarcentrolder c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index definieras såsom ett index som har en fömtbestämd källsanno- Iikhet pi>0 att väljas av en kodare för sändning till avkodaren över en transmissionska- nal; 15 organ (44) för lagring av källsannolikhetema pi; organ (46) för lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmått; och organ (42) för dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitets- - måttet, av en uppsättning betingade kanalövergângssannolikheter pm att ett index j har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren; och 20 organ (42) för beräkning av en skattning êj- av en avkodad vektor i enlighet med formeln: Z Ci 'P j|i 'Pi delmängd av aktiva . _ = indexí j Z Pjli 'Pi delmängd av aktiva indexi där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i. 25

24. Mobilstation i ett kommunikationssystem som använder kanaloptimerad vektorkvantisering, kännetecknad av en avkodare innehållande: 10 15 20 25 5 'l 4 7 9 2 21: organ (40) för lagring av aktiva kodarcentroider c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index definieras såsom ett index som har en förutbestämd källsanno- likhet pi>0 att väljas av en kodare för sändning till avkodaren över en transmissionska- nal; organ (44) för lagring av källsannolikhetema pi; organ (46) för lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmàtt; och organ (42) för dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitets- màttet, av en uppsättning betingade kanalövergàngssannolikhetstäthetsfunktionsvär- den fmqli) representerande sannolikhetstätheten att ett mjuk avkodat index r har mottagits av avkodaren givet att ett index i har sänts av kodaren; och organ (42) för beräkning av en skattning êj av en avkodad vektor i enlighet med formeln: Z Ci 'fRIJQjI-ypi delmängd av aktiva index i r . ' z fglfllllypi delmångd av aktiva indexi . Q) där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i.

25. Basstation i ett kommunikationssystem som använder kanaloptimerad vektor- kvantisering, kännetecknad av en avkodare innehållande: organ (40) för lagring av aktiva kodarcentroider c, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index i definieras såsom ett index som har en förutbestämd källsanno- likhet pi>0 att väljas av en kodare för sändning till avkodaren över en transmissionska- nal; organ (44) för lagring av källsannolikhetema pi; organ (46) för lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmàtt; och organ (42)för dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitets- måttet, av en uppsättning betingade kanalövergångssannolikheter pm att ett indexj har mottagits av avkodaren, givet att ett index i har sänts av kodaren; och organ (42) för beräkning av en skattning EJ- av en avkodad vektor i enlighet med fonneln: lO 15 20 514 792 25' Z Ci 'P j|i 'Pi delmängd av aktiva Å __ indexí J Z Pj|i 'Pi delmängd av akfiva indexi där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i.

26. Basstation i ett kommunikationssystem som använder kanaloptimerad vektor- kvantisering, kännetecknad av en avkodare innehållande: organ (40) för lagring av aktiva kodarcentroider o, svarande mot aktiva index i, varvid ett aktivt index i definieras såsom ett index som har en förutbestämd källsanno- likhet pi>O att väljas av en kodare för sändning till avkodaren över en transmissionska- nal; organ (44) för lagring av källsannolikhetema pi; organ (46) för lagring av ett transmissionskanalkvalitetsmått; och organ (42) för dynamisk beräkning, ur det lagrade transmissionskanalkvalitets- måttet, av en uppsättning betingade kanalövergàngssannolikhetstäthetsfunktionsvär- den fR“(|_'|i) representerande sannolikhetstätheten att ett mjuk avkodat index _r har mottagits av avkodaren givet att ett index i har sänts av kodaren; och organ (42) för beräkning av en skattning êj av en avkodad vektor i enlighet med formeln: Z Ci 'fR|1(I|í)'Pi delmängd av aktiva . index i c, - Z fR|1(f|1) ' Pi delmängd av aktiva indexi där delmängden är begränsad till endast vissa aktiva index i.