一種咬尾卷積碼譯碼方法技術

本發明專利技術公開了一種咬尾卷積碼譯碼方法，該方法基于循環維特比譯碼算法，根據接收到的軟信息序列，通過迭代對不可能的起始狀態逐一排除，最終尋找到最優咬尾路徑。本發明專利技術通過多次迭代將所有不可能的狀態排除，只有和接收序列最相似的咬尾路徑的起始狀態才幸存下來，最后算法收斂到最優的咬尾路徑輸出；此外，它還通過得到的幸存咬尾路徑來更新最大似然咬尾路徑的度量值或者從起始狀態中將不可能的起始狀排除，有效地解決了循環陷阱問題導致的算法不收斂性，解決了咬尾卷積碼沒有實用的最優譯碼算法的困境，降低了現有譯碼方案的復雜度。

【技術實現步驟摘要】
一種咬尾卷積碼譯碼方法
本專利技術屬于信息
，涉及一種譯碼方法，尤其涉及一種咬尾卷積碼譯碼方法。
技術介紹
采用咬尾方式編碼的卷積碼不僅消除了用已知比特初始化編碼器所導致的碼率損失，同時咬尾結構可以對所有的信息比特提供相同的保護能力。正是因為咬尾卷積碼的這些優點，它被廣泛應用在各種通信系統中，作為控制信令的編碼方式。對于較短的信息序列，咬尾編碼對碼率的保護是很可觀的，比如LTE中廣播信道，在加了循環冗余校驗比特之后共有40比特，這40比特的信息序列如果不用咬尾方式編碼的話，碼率損失將達到13％。目前采用咬尾卷積碼作為控制信道編碼方式通信標準的系統有：EDGE、WiMax和LTE等。咬尾卷積碼雖然有很多優點，但是對于譯碼器來說，由于不知道譯碼的起始狀態和終止狀態，基于維特比算法的最優譯碼方案實現過于復雜，因此目前還沒有實用的基于維特比算法的最優譯碼方案。現有的大量譯碼算法都是次優譯碼算法，比如基于循環維特比譯碼的WAVA算法。為了尋找咬尾卷積碼的最優譯碼算法，一些學者將圖論中的最短路徑搜索算法用在咬尾卷積碼的譯碼算法中，通過合理設計啟發函數(heuristicfunction)，得到了一種兩步的最大似然譯碼算法。算法的第一步通過修正的維特比算法得到每個時刻各條幸存路徑的累積度量值，算法的第二步通過最短徑搜索算法得到最優路徑輸出。這類譯碼器在兩個步驟里面采用了完全不同的搜索方法，這對實際應用來說復雜度過高。且此類算法雖然減少了部分計算量，但是采用的啟發式搜索需要大量的入棧、出棧操作，隊列排序操作，最重要的是對存儲空間的利用率低。由于分配空間的時候必須按照最大存儲空間來分配，這就導致了大量存儲空間的低利用率。雖然在第二步中這類算法搜索的分支相對于WAVA算法來說大大減少，但是由于是在啟發函數的指導下去搜索當前f函數值最小的路徑，所以整個算法是串行執行，實際的執行周期要大于2循環的維特比算法。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是：提供一種咬尾卷積碼譯碼方法，該譯碼方法可以在低復雜度下實現咬尾卷積碼的最優譯碼。為解決上述技術問題，本專利技術采用如下技術方案。一種咬尾卷積碼譯碼方法，包括以下步驟：步驟一，第一次迭代，即i＝1時，初始化所有從位置0處進入到狀態s的幸存路徑的度量值為0，其中s∈S0，S0表示位置0處的狀態空間，i表示迭代次數；令最優的最大似然咬尾路徑的度量值執行修正的維特比算法，尋找最大似然咬尾路徑；對所有s∈S0，令狀態s的凈增量步驟二，如果當前迭代找到的最大似然咬尾路徑的凈增量大于所述最優的最大似然咬尾路徑的度量值即則更新所述最優的最大似然咬尾路徑為當前迭代找到的最大似然咬尾路徑即更新所述最優的最大似然咬尾路徑的度量值為當前迭代找到的最大似然咬尾路徑的凈增量即步驟三，對于s∈SL，其中L為信息序列的長度，SL表示位置L處的狀態空間；比較狀態s的凈增量Mstate,net(s)和最后更新的最大似然咬尾路徑的度量值的大小，若則令Mstate,net(s)＝0，否則令并判斷是否成立，若成立則更新狀態s的狀態凈增量為統計狀態凈增量大于的狀態個數，并將所述狀態個數保存在sum(i)中；步驟四，若sum(i)＝0，則停止迭代，輸出最優的最大似然咬尾路徑否則，若sum(i)＝sum(i-1)，則以狀態β(s)作為固定的起始和終止狀態作一次維特比譯碼，獲得咬尾路徑PTB(β(s),β(s))及其度量值MTB(β(s),β(s))；若則更新最優的最大似然咬尾路徑為PTB(β(s),β(s))，更新最優的最大似然咬尾路徑的度量值為MTB(β(s),β(s))；并令狀態β(s)的狀態度量值Mstate,net(β(s))＝0，步驟五，令sum(i)＝0，執行下一次迭代，即重復步驟二至四。本專利技術的有益效果在于：本專利技術所述的咬尾卷積碼譯碼方法通過多次迭代將所有不可能的狀態排除，只有和接收序列最相似的咬尾路徑的起始狀態才幸存下來，最后算法收斂到最優的咬尾路徑輸出；此外，它還通過得到的幸存咬尾路徑來更新最大似然咬尾路徑的度量值或者從起始狀態中將β(s)排除，有效地解決了循環陷阱問題導致的算法不收斂性，解決了咬尾卷積碼沒有實用的最優譯碼算法的困境，降低了現有譯碼方案的復雜度。附圖說明圖1為咬尾格形圖。具體實施方式針對現有算法存在的這些問題，本專利技術提出了一種完全基于循環維特比算法的實用的最優的譯碼算法，即咬尾卷積碼譯碼方法。該譯碼方法可以在低復雜度下實現咬尾卷積碼的最優譯碼，同時對于可以用咬尾格形圖表示的分組碼，本專利技術所述方法同樣可以實現低復雜度的最優譯碼。本專利技術所述的咬尾卷積碼譯碼方法適用于現有無線通信系統(如EDGE)，也適用于下一代移動通信系統(如WiMax,LTE)中咬尾卷積碼的譯碼；同時，對于可以用咬尾格形圖表示的分組碼也是有效的(如(24,12)的Golay碼)。本專利技術所述的咬尾卷積碼譯碼方法是咬尾卷積碼的一種低復雜度的、實用的最優譯碼方案，即極大似然譯碼算法。本專利技術基于循環維特比譯碼算法(CircularViterbiAlgorithm，CVA)，根據接收到的軟信息序列，通過迭代對不可能的起始狀態逐一排除，最終尋找到最優咬尾路徑。本專利技術所述譯碼方法通過對循環陷阱的有效處理，加快了譯碼器的收斂速度，同時算法簡單、易于實現，有重要應用價值。下面結合附圖對本專利技術的具體實施方式作進一步詳細說明。實施例一對于咬尾卷積碼來說，編碼器的初始狀態是用信息比特的最后幾位來初始化的，這樣當編碼結束的時候，編碼器的結束狀態和初始狀態是一致的，這就是“咬尾”。本實施例提供一種咬尾卷積碼譯碼方法，該方法通過執行循環維特比算法尋找最優的咬尾路徑。在循環的過程中，可能會出現兩次循環得到的所有幸存路徑完全一樣的情況，這種情況被稱為循環陷阱。所述咬尾卷積碼譯碼方法會對循環陷阱進行檢測，并通過對循環陷阱的有效處理加快算法的收斂速度。如圖1所示的格形圖，它由生成多項式為{7，5}(八進制)卷積編碼器得到。其中每個位置k處有4個狀態，格形圖總長度為L＝8，即0≤k≤7。圖中每個位置k處的狀態空間為Sk＝{00,01,10,11}。設：格形圖在每個位置k處有2v個狀態，其中0≤k≤L-1，v為編碼寄存器的個數，L為信息序列的長度，Sk表示位置k處的狀態空間，k＝L即為k＝0處。設：在第i次迭代中，表示的是在位置k處進入到狀態s的幸存路徑的度量值。Pi(β(s),s)表示第i次迭代中起始于狀態β(s)，結束于狀態s的幸存路徑，這里s∈SL。在第i次迭代中，幸存路徑Pi(β(s),s)的凈增量表示為它表示本次迭代中該路徑上所有分支的度量值之和，即設第i次迭代中獲得的最大似然路徑(maximumlikelihoodpath，MLP)為獲得最大似然咬尾路徑(maximumlikelihoodtail-bitingpath，MLTBP)及其路徑凈增量分別為同理，定義狀態s的凈增量為用來記錄到當前迭代為止找到的最優的最大似然咬尾路徑及其度量值。第i次迭代結束以后，結束于各個狀態的幸存路徑的路徑凈增量中有大于的也有小于的。用變量sum(i)記錄本次迭代結束時路徑凈增量大于的幸存路徑的條數。所述咬尾卷積碼譯碼方法的流程如所示，具體包括以下步驟：Step1：當本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種咬尾卷積碼譯碼方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，第一次迭代，即i＝1時，初始化所有從位置0處進入到狀態s的幸存路徑的度量值為0，其中s∈S0，S0表示位置0處的狀態空間，i表示迭代次數；令最優的最大似然咬尾路徑的度量值執行修正的維特比算法，尋找最大似然咬尾路徑；對所有s∈S0，令狀態s的凈增量Mstate,net(s)=Mpath,L1(s);步驟二，如果當前迭代找到的最大似然咬尾路徑的凈增量大于所述最優的最大似然咬尾路徑的度量值即則更新所述最優的最大似然咬尾路徑為當前迭代找到的最大似然咬尾路徑即更新所述最優的最大似然咬尾路徑的度量值為當前迭代找到的最大似然咬尾路徑的凈增量即MMLTBPR=MMLTBPi(s′,s′);步驟三，對于s∈SL，其中L為信息序列的長度，SL表示位置L處的狀態空間，比較狀態s的凈增量Mstate，net(s)和最后更新的最大似然咬尾路徑的度量值的大小，若則令Mstate，net(s)＝0，否則令并判斷是否成立，若成立則更新狀態s的狀態凈增量為統計狀態凈增量大于的狀態個數，并將所述狀態個數保存在sum(i)中；步驟四，若sum(i)＝0，則停止迭代，輸出最優的最大似然咬尾路徑否則，若sum(i)＝sum(i？1)，則以狀態β(s)作為固定的起始和終止狀態作一次維特比譯碼，獲得咬尾路徑PTB(β(s)，β(s))及其度量值MTB(β(s)，β(s))；若MTB(β(s)，則更新最優的最大似然咬尾路徑為PTB(β(s)，β(s))，更新最優的最大似然咬尾路徑的度量值為MTB(β(s)，β(s))；并令狀態β(s)的狀態度量值Mstate，net(β(s))＝0，步驟五，令sum(i)＝0，執行下一次迭代，即重復步驟二至四。FDA0000076847080000011.tif,FDA0000076847080000012.tif,FDA0000076847080000014.tif,FDA0000076847080000015.tif,FDA0000076847080000016.tif,FDA0000076847080000017.tif,FDA0000076847080000018.tif,FDA0000076847080000019.tif,FDA00000768470800000110.tif,FDA00000768470800000111.tif,FDA00000768470800000113.tif,FDA00000768470800000114.tif,FDA00000768470800000115.tif,FDA00000768470800000116.tif,FDA00000768470800000117.tif,FDA00000768470800000118.tif,FDA00000768470800000119.tif,FDA00000768470800000120.tif,FDA00000768470800000121.tif,FDA00000768470800000123.tif,FDA00000768470800000124.tif,FDA00000768470800000125.tif...

【技術特征摘要】
1.一種咬尾卷積碼譯碼方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，第一次迭代，即i＝1時，初始化所有從位置0處進入到狀態s的幸存路徑的度量值為0，其中s∈S0，S0表示位置0處的狀態空間，i表示迭代次數；令最優的最大似然咬尾路徑的度量值執行修正的維特比算法，尋找最大似然咬尾路徑；對所有s∈S0，令狀態s的凈增量表示在第一次迭代時在位置L處進入到狀態s的幸存路徑的度量值；步驟二，如果當前迭代找到的最大似然咬尾路徑的凈增量大于所述最優的最大似然咬尾路徑的度量值即則更新最優的最大似然咬尾路徑為當前迭代找到的最大似然咬尾路徑，更新所述最優的最大似然咬尾路徑的度量值為當前迭代找到的最大似然咬尾路徑的凈增量步驟三，對于s∈SL，其中L為信息序列的長度，SL表示位置L處的狀態空間，比較狀態s的凈增量Mstate,net(s)和最后更新的最大似然咬尾路徑的度量值的大小，若則令Mst...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王曉濤，錢驊，徐景，黃浩，楊旸，
申請(專利權)人：上海無線通信研究中心，
類型：發明
國別省市：