[發(fā)明專利]基于軟輸出維特比譯碼算法SOVA的譯碼方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610878471.1 | 申請日: | 2016-10-08 |
| 公開(公告)號: | CN107919877B | 公開(公告)日: | 2020-06-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 裴睿淋;黃勤;王加慶;孫韶輝 | 申請(專利權(quán))人: | 電信科學(xué)技術(shù)研究院 |
| 主分類號: | H03M13/41 | 分類號: | H03M13/41 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291 | 代理人: | 劉松 |
| 地址: | 100191*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 輸出 譯碼 算法 sova 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了一種基于SOVA的譯碼方法和裝置,解決了隨著接收序列對應(yīng)的信息比特的長度的增加,SOVA的復(fù)雜度也在增加的問題。方法包括:采用維特比算法,在設(shè)定的網(wǎng)格圖中,確定接收序列對應(yīng)的最大似然路徑,并計算所述最大似然路徑上每個狀態(tài)節(jié)點的競爭路徑與所述最大似然路徑的度量差,所述網(wǎng)格圖用于表征不同時刻編碼器的狀態(tài)變化;根據(jù)所述度量差的值,從所述最大似然路徑上的狀態(tài)節(jié)點中,選擇K個狀態(tài)節(jié)點確定為采樣點,K為正整數(shù);將所述采樣點作為回溯節(jié)點,進行回溯處理,以更新所述接收序列包含的每個信息比特的對數(shù)似然比LLR值。從而在保證了系統(tǒng)性能的前提下,降低了譯碼復(fù)雜度,提高了譯碼速度,更易于硬件實現(xiàn)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于軟輸出維特比譯碼算法(SoftOutput Viterbi Algorithm,簡稱SOVA)的譯碼方法和裝置。
背景技術(shù)
Turbo碼是一種前向糾錯的信道編碼技術(shù),目前長期演進(Long Term Evolution,簡稱LTE)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)信道采用Turbo碼進行編碼。由于傳統(tǒng)的最大對數(shù)后驗概率(max-log-map)譯碼算法實現(xiàn)復(fù)雜度較高,功耗效率不高,并行度低,因此max-log-map譯碼算法不適用要求實現(xiàn)高吞吐量的場景。如3GPP定義了5G新空口下行(DL)的吞吐量至少為20Gbps,因此為了降低功耗,實現(xiàn)5G要求的高吞吐量指標(biāo),要求采用低復(fù)雜度的快速Turbo碼譯碼算法。
軟輸出維特比譯碼算法(SOVA)是一種基于維特比算法(Viterbi Algorithm,簡稱VA)的譯碼算法,SOVA在維特比算法的基礎(chǔ)上,利用路徑的累積度量差定義了比特錯誤概率和路徑錯誤概率,并將這些錯誤轉(zhuǎn)化為對數(shù)似然比(Log-Likelihood Ratio,簡稱LLR),作為軟輸出進行譯碼。由于SOVA復(fù)雜度較低,易于實現(xiàn),廣泛應(yīng)用于卷積碼、Turbo碼譯碼。采用SOVA進行譯碼處理的過程如下:
第一步,采用維特比算法,確定接收序列對應(yīng)的最大似然(Maximum Likelihood,簡稱ML)路徑。其中,通過編碼狀態(tài)的網(wǎng)格(trellis)圖,找到具有最大度量的路徑,這條路徑稱為最大似然路徑,VA算法可描述如下:
step 1:在起始時刻t=m,計算各個狀態(tài)節(jié)點的路徑度量,記錄上述度量以及相應(yīng)的路徑;
step 2:令t=t+1,計算進入各個狀態(tài)節(jié)點的所有分支的路徑度量與上一個時刻的路徑度量求和得到的路徑度量,選取具有最大路徑度量的路徑確定為幸存路徑;
step 3:如果th+m,返回step 2,其中,h為編碼信息長度;否則,最后一個時刻對應(yīng)的幸存路徑即為最大似然路徑。
第二步,對所有被標(biāo)記的競爭路徑進行回溯,更新接收序列的LLR值。
具體的,引入了路徑錯誤概率和比特錯誤概率,通過維特比算法來尋找ML路徑后,再對每一個狀態(tài)進行回溯,更新相應(yīng)的比特錯誤率,由比特錯誤率得到LLR值。假設(shè)m(s,t)為在t時刻終止于狀態(tài)s的ML路徑的路徑度量,cm(s,t)為在t時刻終止于狀態(tài)s的競爭路徑的路徑度量,mdiff(s,t)=m(s,t)-cm(s,t)為路徑度量差。假設(shè)在求解ML路徑的過程中,每個時刻的各個狀態(tài)的mdiff(s,t)都被計算得到,那么回溯過程表述如下:
(1)初始化幸存路徑上每個狀態(tài)節(jié)點的LLR值為+∞;
(2)從最后一個時刻t=L的狀態(tài)節(jié)點開始往前回溯,直到起始狀態(tài)節(jié)點為止;
(3)比較該狀態(tài)節(jié)點的競爭路徑與幸存路徑上的每個信息比特,如果兩個路徑上的比特值相同,則不更新相應(yīng)的比特所對應(yīng)的LLR值,如果不相同,則以該比特的LLR值與mdiff(s,t)中的最小值來更新該比特的LLR值;
(4)t=t-1,繼續(xù)回溯,直至開始節(jié)點;
(5)用硬判決的比特符號調(diào)整LLR的符號。
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