JP4048668B2

JP4048668B2 - Soft decision information output method, decoding / error correction apparatus, data receiving apparatus

Info

Publication number: JP4048668B2
Application number: JP35150899A
Authority: JP
Inventors: 明徳平
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1999-12-10
Filing date: 1999-12-10
Publication date: 2008-02-20
Anticipated expiration: 2019-12-10
Also published as: JP2001168738A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、移動体通信等の通信システムで、データ送信装置から送られた信号を受信し誤り訂正復号を行う復号・誤り訂正装置、この復号・誤り訂正装置を有するデータ受信装置、および軟判定情報出力方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
移動体通信の分野では，電波による情報伝送中に誤りが発生することを前提とし、受信装置側では誤り訂正装置（回路）を用いて誤りを訂正した後に復号処理を行うことが一般的に行なわれている。
図８は、無線通信における受信装置の一般的な構成を示す構成図である。
図８中、受信装置は、アンテナ１００と、ダウンコンバート部１０１と、復調部１０２と、復号・誤り訂正部１０３とから主に構成されている。
【０００３】
アンテナ１００で受信された高周波信号Ｓｉ１０１は、ダウンコンバート部１０１に送られる。ダウンコンバート部１０１では、高周波信号Ｓｉ１０１からベースバンド信号Ｓｉ１０２を取り出し、復調部１０２に送る。復調部１０２では、ベースバンド信号Ｓｉ１０２の検波・復調を行って受信情報Ｓｉ１０３を取り出し、復号・誤り訂正部１０３に送る。復号・誤り訂正部１０３では、受信信号Ｓｉ１０３の誤りを訂正し、最終的な出力Ｓｉ１０４を得る。
【０００４】
次に、復号・誤り訂正部１０３の構成について説明する。
図９は、復号・誤り訂正部１０３の構成図である。
図９中、復号・誤り訂正部１０３は、第１のバッファ２００と、第１のインタリーバ２０１と、第１の軟入力・軟出力復号器２０２と、第２のバッファ２０３と、第２のインタリーバ２０４と、第２の軟入力・軟出力復号器２０５と、デインタリーバ２０６と、スイッチ２０７とで主に構成されている。
【０００５】
復調部１０２から出力された受信情報Ｓｉ１０３は、変換されて通信路値Ｓｉ２００となり、第１のバッファ２００に送られる。なお、本明細書では、通信路値は、符号の拘束条件に関する受信情報を含むものとしている。第１のバッファ２００では、１バースト分の通信路値Ｓｉ２００を保持し、順次に個々の通信路値Ｓｉ２０１を第１の軟入力・軟出力復号器２０２に送る。
【０００６】
また、スイッチ２０７が動作し、最初の場合には、各ビットに対する事前確率情報の初期値Ｓｉ２０２を、２回目以降の繰り返し処理の場合には事前情報Ｓｉ２０３を第１の軟入力・軟出力復号器２０２に送る。
第１の軟入力・軟出力復号器２０２では、送られてきた通信路値Ｓｉ２０１と事前情報Ｓｉ２０３（最初の時は、各ビットに対する事前確率情報の初期値Ｓｉ２０２）を使用して各ビットの０である確からしさと１である確からしさの比である尤度比（「軟判定情報」とも称す）Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を出力する。なお、尤度比Ｓｉ２０４は通常使用されない。
【０００７】
第１の軟入力・軟出力復号器２０２から出力された外部情報Ｓｉ２０５は、第２のインタリーバ２０４でインタリーブされた後、事前情報Ｓｉ２０６として第２の軟入力・軟出力復号器２０５に送られる。また、通信路値Ｓｉ２００は、第１のインタリーバ２０１でインタリーブされて通信路値Ｓｉ２０７とされ、第２のバッファ２０３に送られる。第２のバッファ２０３では、１バースト分の通信路値Ｓｉ２０７を保持し、順次に個々の通信路値Ｓｉ２０８を第２の軟入力・軟出力復号器２０５に送る。
【０００８】
第２の軟入力・軟出力復号器２０５では、第１の軟入力・軟出力復号器２０２と同様に、事前情報Ｓｉ２０６と通信路値Ｓｉ２０８を使用して各ビットの尤度比Ｓｉ２０９と外部情報Ｓｉ２１０を出力する。
【０００９】
第２の軟入力・軟出力復号器２０５から出力された外部情報Ｓｉ２１０は、デインタリーバ２０６でインタリーブが解除されて事前情報Ｓｉ２０３となり、第１の軟入力・軟出力復号器２０２に送られる。
また、最終的な復号処理の停止条件が満足されると、第２の軟入力・軟出力復号器２０５から出力された各ビットの尤度比Ｓｉ２０９が復号・誤り訂正部１０３の出力として外部に渡される。
【００１０】
復号・誤り訂正部１０３の中心となるのは第１の軟入力・軟出力復号器２０２および第２の軟入力・軟出力復号器２０５であり、これらの復号器のアルゴリズムとして何種類かの理論が知られている。
図１０は、「Shannon限界への道標： “parallel concatenated (Turbo) coding”、“Turbo (iterative) decoding”とその周辺」（電子情報通信学会技術報告 IT98-51）、および、“Iterative Decoding of Binary Block and Convolutional Codes”（IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, Vol 42, No.2, pp 429-445（１９９６年３月））に記載された従来のHagenuaer−SOVA (Soft OutputViterbi Algorithm)を使用した軟入力・軟出力復号器での軟判定処理を示すフロー図である。
【００１１】
図１０に基づき、従来の軟入力・軟出力復号器での動作について説明する。
まず、ウインドウ内のパス情報から各送信情報のLLR（対数尤度比）を計算するためのSOVAウインドウを設定する（ステップ（以降、「Ｓｔ」とする）１００）。次に、与えられたメトリック情報を利用して，通常のビタビアルゴリズムにより最尤パスを決定する（Ｓｔ１０１）。なお、この最尤パスをPath-0と表記する。
【００１２】
次に、時点jに初期値１を設定し（Ｓｔ１０２）、時点jに１を加える（Ｓｔ１０３）。この場合、ウインドウは時点ｊを右端とし、ウインドウサイズδの範囲で設定されることになる。次に、時点jがNを超えたかの判定を行う（Ｓｔ１０４）。なお、NはSOVAアルゴリズムを適用するブロックの全データ長である。SOVAでは、時点jで最尤パスに合流するパス（Path-1と表記）とPath-0のメトリック差Δｌを利用して各情報のLLRを計算するため、j＝１〜Nの範囲で演算を行えば基本的によい。
【００１３】
次に、時点jで最尤パスに合流するパス:Path-1の検索を行い（Ｓｔ１０５）、Path-1とPath-0のメトリック差Δｌを計算する（Ｓｔ１０６）。次に、LLRの更新をするための時点であるkにj-1を設定した（Ｓｔ１０７）後、kにk-1を設定する（Ｓｔ１０８）。
【００１４】
次に、kがj-δ未満か否かを判定する（Ｓｔ１０９）。Ｓｔ１０９で、kがj-δ以上の場合には、時点kにおけるPath-0の送信情報uｋ⁰とPath-1の送信情報uk¹を比較する（Ｓｔ１１０）。Ｓｔ１１０で、uk⁰＝uk¹の場合にはＳｔ１０８に移動し以降を実施する。また、uk⁰≠uk¹ならば前時点までのLLRであるＬk(j-1)とメトリック差Δｌを比較し、｜Ｌk(j-1)｜＞Δｌの場合にはＬk=±Δｌ（uk⁰＝０の時＋、１の時−）とし、それ以外の場合はＬk(j)=Ｌk(j-1)とする（Ｓｔ１１１）。その後、Ｓｔ１０８に移動し以降を実施する。
【００１５】
このようにすることで、LLRの更新をk=j-1からk=j-δの範囲で、kが大きい方から小さい方に向かって実行することになる。
また、Ｓｔ１０９で、kがj-δ未満の場合には、ウインドウ内の全ての更新が終わった事を意味すので、Ｓｔ１０３に移行し、jに１を加えて、ウインドウ位置を次の位置へ移動させ、以降を実行する。なお、本操作の概念図を図１１に示す。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の方法では、各送信情報のLLRはウインドウサイズ内のパス情報のみを基に計算している。従って、最尤パスと競合するべきパス（時点kにおける推定送信情報ukがPath-0と異なるパスの中で，最大尤度を持つもの）がウインドウサイズを越えて継続する場合、LLRの計算対象となるパスの選択を誤るため、通信システムの特性が劣化する。また、競合するパスを算出する際にSOVAウインドウの移動に伴って、以前探索したパスの一部分を再探索する必要があり無駄な計算が発生する。
【００１７】
また、このようなパス選択ミスを防ぐためには、ウインドウサイズを大きく設定する必要があるが、従来のアルゴリズムではウインドウサイズの増大とともにＳｔ１０８からＳｔ１１１を繰り返す回数が増えるので、計算量が飛躍的に増加する欠点を有する。
【００１８】
特に、フェージングチャネルでは最尤パスから長い期間にわたって逸脱するパスが多くなり、パスの選択ミスによるLLRの計算誤差が増加する。
【００１９】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、移動体通信装置計算量の増大、およびこれに伴い発生する回路の大規模化を抑えつつ性能を向上させ、良好な受信特性を有する誤り訂正装置を得ることを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
この発明における軟判定情報出力方法においては、通信路値と事前情報とから受信系列のトレリスを構築し、最尤パスを決定する第１のステップと、トレリスと最尤パスとから時点ｋ＋１における各パスの状態を求め、さらに、時点ｋ＋１で最尤パスと分離するパスを検索してこれを消滅させ、時点ｋ＋１で互いに分離するパスを検索し、最尤パスとの合流点におけるメトリック差が大きい方のパスを消滅させることことで生き残りパスを求め、生き残りパスから時点ｋでのＬＬＲを計算する処理をｋがＮ−１（Ｎ：通信路値のデータ長）から０になるまで繰り返す第２のステップと、ＬＬＲと事前情報とから軟判定情報を求める第３のステップとを有しているものとした。
【００２１】
また、この発明における軟判定情報出力方法においては、通信路値と事前情報とから受信系列のトレリスを構築し、最尤パスを決定する第１のステップと、トレリスと最尤パスとから時点ｋにおける各パスの状態を求め、さらに、時点ｋで最尤パスに合流するパスを検索してこれを消滅させ、時点ｋで互いに合流するパスを検索し、最尤パスとの分離点におけるメトリック差が大きい方のパスを消滅させることことで生き残りパスを求め、生き残りパスから時点ｋでのＬＬＲを計算する処理をｋが０からＮ−１（Ｎ：通信路値のデータ長）になるまで繰り返す第２のステップと、ＬＬＲと事前情報とから軟判定情報を求める第３のステップとを有しているものとした。
【００２２】
また、この発明にかかる軟判定情報出力方法においては、通信路値を最初からＭ（Ｎ＞Ｎ：Ｎは通信路値のデータ長）個づつグループ化して、１番目からＬ番目までの複数のグループとし、このグループ毎に、通信路値と事前情報とから受信系列のトレリスを構築し、最尤パスを決定した後に、ＬＬＲを計算する第１のステップと、ＬＬＲと事前情報とから軟判定情報を求める第２のステップとを有しているものとした。
【００２３】
さらに、第１のステップは、ｇ番目（Ｌ≧ｇ≧１）のグループに対しては、トレリスと最尤パスとから時点ｋ＋１における各パスの状態を求め、さらに、時点ｋ＋１で最尤パスと分離するパスを検索してこれを消滅させ、時点ｋ＋１で互いに分離するパスを検索し、最尤パスとの合流点におけるメトリック差が大きい方のパスを消滅させることで生き残りパスを求め、生き残りパスから時点ｋでのＬＬＲを計算する処理をｋがｇＭ−１からｇ（Ｍ−１）になるまで繰り返すＬＬＲ計算ステップを有するものとした。
【００２４】
さらに、第１のステップは、ｇ番目（Ｌ≧ｇ≧１）のグループに対しては、トレリスと最尤パスとから時点ｋにおける各パスの状態を求め、さらに、時点ｋで最尤パスに合流するパスを検索してこれを消滅させ、時点ｋで互いに合流するパスを検索し、最尤パスとの分離点におけるメトリック差が大きい方のパスを消滅させることで生き残りパスを求め、生き残りパスから時点ｋでのＬＬＲを計算する処理をｋがｇ（Ｍ−１）からｇＭ−１になるまで繰り返すＬＬＲ計算ステップを有するものとした。
【００２５】
また、この発明にかかる軟入力・軟出力復号器を有する復号・誤り訂正装置においては、軟入力・軟出力復号器は、通信路値と事前情報から受信系列のトレリスを生成し、最尤パスを決定するトレリス生成・最尤パス決定手段と、時点ｋ(Ｎ≧k≧１:Ｎは通信路値のデータ長)での最尤パスとトレリスの情報とから生き残りパスを抽出するパス操作手段と、生き残りパスを用いて時点ｋにおけるＬＬＲを計算するＬＬＲ計算手段と、ＬＬＲを用いて軟判定情報を計算する軟判定出力情報計算手段とを有しているものとした。
【００２６】
さらに、パス操作手段は、少なくとも１以上のパスのうち、時点ｋ＋１で最尤パスと分離するパスを検索してこれを消滅させることにより生き残りパスを抽出することとした。
【００２７】
さらに、パス操作手段は、時点ｋ＋１で互いに分離するパスを検索し、最尤パスとの合流点におけるメトリック差が大きい方のパスを消滅させることにより生き残りパスを抽出するようにした。
【００２８】
さらに、アンテナと、ダウンコンバート部と、復調部と、上記の復号・誤り訂正装置とを有するデータ受信装置とした。
【００２９】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における軟入力・軟出力復号器の構成を示すブロック図である。なお、ここでは、図９での第１の軟入力・軟出力復号器に対応するものとして記載する。
【００３０】
図１中、軟入力・軟出力復号器は、入力される通信路値Ｓｉ２０１、および事前情報Ｓｉ２０３またはＳｉ２０２から受信系列のトレリスを構築し、最尤パスを決定するトレリス作成・最尤パス決定手段１と、最尤パスとトレリスの情報とから競合パスの候補を検索し、いわゆる生き残りパスを抽出するパス操作手段２と、時点ｋにおけるLLRを計算するLLR計算手段３と、LLRおよび通信路値Ｓｉ２０１、事前情報Ｓｉ２０３またはＳｉ２０２から尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を計算する軟判定出力情報計算手段４とで主に構成されている。また、パス操作手段２は、処理中生き残りパスに関する情報を保持するパスバッファ５を有している。
【００３１】
次に、この軟入力・軟出力復号器でLLRを計算する概念について、図２に基づいて説明する。
Hagenauer−SOVAの定義から、LLRの算出に関しては最尤パスPath-0に直接接続するパスと、そのメトリック差のみを考慮すれば良い。
図２において、S0、S1、S2、…、S7はトレリス上の各状態を表わしており、Path-0は最尤パス、Path-A、Path-B、…、Path-Jは各時点において最尤パスに接続するパス、ΔA、ΔB、…、ΔJは各パスが最尤パスに接続した際のメトリック差を表わしているものとする。なお、メトリック情報も対数領域で与えられるものとする。
【００３２】
ここで、Path-0、Path-A、Path-B、…、Path-Jの各パスの時点kにおける送信情報を以下の様に表わす。
uk⁰、uk^A、uk^B、uk^C、uk^D、uk^E、uk^F、uk^G、uk^J
さらに、今回は、各パスの送信情報には以下の関係があるものとする。
uk^C＝uk^D＝uk^F＝uk^G＝uk^J＝uk⁰
uk^A＝uk^B＝uk^E、uk^A≠uk⁰
【００３３】
この場合に、最尤パスPath-0と競合するパスになる可能性があるのは、Path-A、Path-B、Path-Eの３本である。よって、時点ｋにおける送信情報ukのLLRはΔA、ΔB、ΔEの中の最小値に等しくなる。すなわち、Hagenauer−SOVAでは、更新位置kからトレリスの終点までの間に最尤パスと合流する全てのパスについて、時点kにおける送信情報を効率よく検索できれば、性能が向上することになる。
【００３４】
次に、図１の軟入力・軟出力装置での尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を出力するまでの動作を、図３の動作フロー図に基づいて説明する。
まず、トレリス作成および最尤パス決定手段１で、入力された通信路値Ｓｉ２０１、および事前情報Ｓｉ２０３またはＳｉ２０２から通常のビタビアルゴリズムを用いて受信系列のトレリスを構築し、最尤パス(Path-0)を決定する（Ｓｔ１）。このトレリス情報と最尤パスはパス操作手段２に送られる。パス操作手段２では、まず、パス操作手段２のパスバッファ５をクリアにする（Ｓｔ２）。これは、送信情報ukのLLRを計算するには競合するパスの情報が必要となるので、このパスの情報をバッファに確保する時に、前回処理を行った時の情報が誤り等を発生させることを防止するためである。
次に、LLRの更新位置kの初期値としてN(N:通信路値のデータ長)をセットし（Ｓｔ３）、kをデクリメントする（Ｓｔ４）。
【００３５】
次に、kが負であるか否か判定する（Ｓｔ５）。
Ｓｔ５で、kが負でないと判定した場合には、時点kの更新処理として、まずパスバッファ中の生き残りパスを更新する（Ｓｔ６）。これは、時点k+1における各パスの状態を求めるのと同じことである。
【００３６】
続いて、パスバッファ５内の生き残りパス相互、あるいは最尤パスとの間で時点k+1において分離するパスを調べ、選択することがありえないパスを消去する（Ｓｔ７）。手順としては、時点k+1において最尤パスと分離するパスは無条件に消滅させ、生き残りパス同士が時点k+1において分離する場合には、双方のパスの最尤パスとの合流点におけるメトリック差を比較し、その結果、メトリック差の大きなパスを消滅させる。
続いて時点k+1において最尤パスに合流するパスを生成し、パスバッファに登録する（Ｓｔ８）。
【００３７】
ここで、Ｓｔ８の具体例について図４に基づき説明する。
なお、図４では、Path-0は最尤パス、Path-A、Path-B、Path-C、Path-D、Path-Eは各時点において最尤パスに合流する生き残りパス（各パスの最尤パスとの合流時におけるメトリック差をΔAからΔEとする）とし、Path-Fは時点k+1で最尤パスから分離し，時点NまでのどこかでPath-0に合流するパスとしている。また、時点k+1における生き残りパスはPath-BからPath-Fの5本とし、状態数はＳ０からＳ７の８状態であるとしている。
【００３８】
この時、時点kにおけるパスバッファの更新処理としては、まず、Path-B、Path-C、Path-D、Path-E、Path-Fの時点k+1における状態を調べ、バッファに書き込む。次に、各パス相互、あるいは生き残りパスと最尤パスで状態が一致（時点k+1において2つのパスが分離）していないかどうかをチェックする。この例では、時点k+1において、Path-Fが最尤パスPath-0から分離している。よって，Path-Fは時点kにおける送信情報の尤度計算には使われないため、パスを消滅させる。また、Path-DとPath-Eは時点k+1で分離しており、ΔD＞ΔEであるとすると時点kの尤度計算ではPath-Dは使われることはない。よって、Path-Dを消滅させる。このように、全ての生き残りパスに関するチェックが実行した後に、時点k+1で最尤パスに合流するパスPath-Aを生成し、パスバッファ５に登録する。このようにして、パスバッファの更新を行う。
【００３９】
次に、LLR計算手段３で、時点kにおける送信情報ukに関するLLRを計算する（Ｓｔ９）。これは、以下の様にして行う。まず、全ての生き残りパスについて，時点kにおける送信情報を算出する。その後、生き残りパスのうち、最尤パスの競合パスになるのは最尤パスの送信情報と異なる情報を伝送したパスであるから、このパス群の中で、最尤パス接続時に最尤パスとのメトリック差が最も小さくなるものを検索し、LLRとする。例えば、この最尤パスとのメトリック差が最も小さくなるパスをPath-1とし、Path-1と最尤パスPath-0の合流時におけるメトリック差をΔ1とすると、時点kにおける送信情報に関するLLRは±Δ1（uk⁰＝０の時＋、１の時−）となる。
【００４０】
次に、Ｓｔ４に戻り、LLRの更新位置kをデクルメントした後に、以降を実施する。なお、Ｓｔ５で、kが負となった場合には、軟判定出力情報計算手段４でLLRおよび通信路値Ｓｉ２０１、事前情報Ｓｉ２０３またはＳｉ２０２から尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を計算し、出力することになる（Ｓｔ１０）。
【００４１】
このように、生き残りパスをトレリス上において消滅させて行くことにより，無駄なパス検索を防ぐことができる。
【００４２】
さらに、無駄なパス検索を防ぐことにより負荷が減るので、計算量をあまり増加させること無くSOVAウインドウサイズを必要なだけ大きくすることができるようになり、ウインドウサイズを越えて継続するパスの取りこぼしによる特性劣化（不適切なパス選択によるLLRの計算）を防ぎ、良好な誤り訂正能力を有するデータ受信装置を得ることができる。
【００４３】
実施の形態２．
実施の形態１では、SOVAのトレリス上におけるメトリック計算を開始点から終了点（k＝0→k＝N）に向かって行ったが、この計算を終了点から開始点に向かって逆向きに行うようにしてもよい。その場合には、生き残りパスと最尤パスの分岐点におけるメトリック差情報を基に各送信情報のLLR計算を行うことになる。
【００４４】
図５は、この考えを適用した場合の、軟入力・軟出力装置での尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を出力するまでの動作を示す動作フロー図である。
なお、この場合でも装置構成としては図１に記載したものと同様である。
図７の動作フローに従って、動作の詳細につき説明する。
【００４５】
まず、Ｓｔ１、Ｓｔ２を実行する。
次に、LLRの更新位置kの初期値として０をセットし（Ｓｔ２０）、kをインクリメントする（Ｓｔ２１）。
【００４６】
次に、kがN以上か否かを判定する（Ｓｔ２２）。
Ｓｔ２２で、kがNを以上でないと判定した場合には、時点kの更新処理として、まずパスバッファ中の生き残りパスを更新する（Ｓｔ２３）。これは、時点kにおける各パスの状態を求めるのと同じことである。
【００４７】
続いて、パスバッファ５内の生き残りパス相互、あるいは最尤パスとの間で時点kにおいて合流するパスを調べ、選択することがありえないパスを消去する（Ｓｔ２４）。手順としては、時点kにおいて最尤パスに合流するパスは無条件に消滅させ、生き残りパス同士が時点kにおいて合流する場合には、双方のパスの最尤パスとの分離点におけるメトリック差を比較し、その結果、メトリック差の大きなパスを消滅させる。
続いて時点kにおいて最尤パスから分離するパスを生成し、パスバッファに登録する（Ｓｔ２５）。
【００４８】
次に、LLR計算手段３で、時点kにおける送信情報ukに関するLLRを計算する（Ｓｔ２６）。その後、Ｓｔ２１に戻り、以降を実行する。
また、Ｓｔ２２でｋがＮ以上と判断された場合には、Ｓｔ１０で尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を計算し、出力することになる。
【００４９】
実施の形態３．
SOVAアルゴリズムでの計算においては，ターボ符号器のインターリーブサイズと同じ長さのデータ系列を対象に復号アルゴリズムを適用することで、最も良い特性を得ることができる。しかし、データ系列途中に特定の状態を通るようにする既知パターンを入れるとか、あるいは、復号の並列処理などの観点からデータ系列をいくつかのブロックに分割して、それぞれにSOVAアルゴリズムを適用することも考えられる。
【００５０】
図６は、この発明の実施の形態３における受信データの概念図を示したものである。例えば、送信するデータ系列（通常，長さはターボ符号器のインターリーブサイズに一致）をいくつかの小さなブロック、例えばM個ずつに1番目からL番目までのブロックに分割した場合，各ブロックの先頭および最後部のトレリスにおける状態が決まっている場合には各状態に収束するように，収束すべき状態が不明な場合には全状態を等確率として扱うようにする。
【００５１】
図７は、この考えを適用した場合の、軟入力・軟出力装置での尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を出力するまでの動作を示す動作フロー図である。
ここでは、全データ数がN個の入力に対して、M個づつのブロックに分割し、並列処理するようにしている。
なお、装置構成としては図１に記載したものと同様である。
【００５２】
次に、図７の動作フローに従って、動作の詳細につき説明する。
まず、並列に処理を行なう必要から、１つのプロセスで処理する範囲を決定する（Ｓｔ３０）。例えば、ここでg=1と設定した場合には、その後のプロセスでは1番目からM番目までのデータに関する処理を行なうことになる。また、g=２と設定した場合には、そのプロセスではM+1番目から2M番目までのデータに関する処理を行なうことになる。
【００５３】
次に、各プロセス毎にＳｔ１・Ｓｔ２を実施し、Ｓｔ３で、LLRの更新位置kの初期値としてｇＭをセットする（Ｓｔ３１）。次に、Ｓｔ４でkをデクリメントした後に、kが(g-1)M未満であるか否かを判定する（Ｓｔ３２）。
Ｓｔ３２で、(g-1)M未満でないと判定した場合には、以降Ｓｔ６からＳｔ９までを繰り返す。
また、Ｓｔ３２で、(g-1)M未満であると判定した場合には、g=1〜Lで設定した全ての処理が終了するまで待ち（Ｓｔ３３）、終了を確認した時点で、Ｓｔ１０にて、LLRおよび通信路値Ｓｉ２０１、事前情報Ｓｉ２０３またはＳｉ２０２から尤度比Ｓｉ２０４と外部情報Ｓｉ２０５を計算し、出力することになる。
【００５４】
このようにすることで、誤り訂正能力をさほど落とすこと無く並列処理などにより高速な復号が可能となり、優れた通信特性を有するデータ受信装置を得ることができる。
【００５５】
なお、SOVAのトレリス上におけるメトリック計算を終了点から開始点に向かって逆向きに行うようにしてもよい。
【００５６】
【発明の効果】
このように、この発明では、生き残りパスをトレリス上において消滅させて行くので、無駄なパス検索を防ぐことができる。
【００５７】
さらに、無駄なパス検索を防ぐことにより負荷が減るので、計算量をあまり増加させること無くSOVAウインドウサイズを必要なだけ大きくすることができるようになる。
【００５８】
また、通信路値を複数のグループに分割した後に処理を行なうので、誤り訂正能力をさほど落とすこと無く並列処理などにより高速な復号が可能となり、優れた通信特性が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１における軟入力・軟出力装置の構成図である。
【図２】実施の形態１における軟入力・軟出力装置で、LLRを計算する概念を示す図である。
【図３】実施の形態１における軟入力・軟出力装置の動作を示すフロー図である。
【図４】実施の形態１における軟入力・軟出力装置で、生き残りパスを求める概念を示す図である。
【図５】実施の形態２における軟入力・軟出力装置の動作を示すフロー図である。
【図６】実施の形態３におけるデータ概念を示す図である。
【図７】実施の形態３における軟入力・軟出力装置の動作を示すフロー図である。
【図８】データ受信装置の構成図である。
【図９】復号・誤り訂正部の構成図である。
【図１０】従来の軟入力・軟出力装置で使用されたＳＯＶＡアリゴリズムのフロー図である。
【図１１】実施の形態１における軟入力・軟出力装置で、LLRを計算する概念を示す図である。
【符号の説明】
１トレリス作成・最尤パス決定手段、２パス操作手段、
３ LLR計算手段、４軟判定出力情報計算手段、
５パスバッファ、１００アンテナ、１０１ダウンコンバート、
１０２復調部、１０３復号・誤り訂正部、
２００第１のバッファ、２０１第１のインタリーバ、
２０２第１の軟入力・軟出力復号器、２０３第２のバッファ、
２０４第２のインタリーバ、２０５第２の軟入力・軟出力復号器、
２０６デインタリーバ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a decoding / error correction apparatus that receives a signal transmitted from a data transmission apparatus and performs error correction decoding in a communication system such as mobile communication, a data reception apparatus having the decoding / error correction apparatus, and soft decision It relates to an information output method.
[0002]
[Prior art]
In the field of mobile communication, it is assumed that an error occurs during information transmission by radio waves, and the receiving device generally performs decoding after correcting the error using an error correction device (circuit). It is.
FIG. 8 is a configuration diagram illustrating a general configuration of a receiving device in wireless communication.
In FIG. 8, the reception apparatus mainly includes an antenna 100, a down-conversion unit 101, a demodulation unit 102, and a decoding / error correction unit 103.
[0003]
A high-frequency signal Si 101 received by the antenna 100 is sent to the down-conversion unit 101. The down-converter 101 extracts the baseband signal Si102 from the high frequency signal Si101 and sends it to the demodulator 102. The demodulator 102 detects and demodulates the baseband signal Si102 to extract the reception information Si103 and sends it to the decoding / error correction unit 103. The decoding / error correction unit 103 corrects the error of the reception signal Si103 to obtain a final output Si104.
[0004]
Next, the configuration of the decoding / error correction unit 103 will be described.
FIG. 9 is a configuration diagram of the decoding / error correction unit 103.
In FIG. 9, the decoding / error correction unit 103 includes a first buffer 200, a first interleaver 201, a first soft input / soft output decoder 202, a second buffer 203, and a second interleaver. 204, a second soft input / soft output decoder 205, a deinterleaver 206, and a switch 207.
[0005]
The reception information Si103 output from the demodulator 102 is converted into a communication channel value Si200 and sent to the first buffer 200. In the present specification, the channel value includes reception information related to a code constraint condition. The first buffer 200 holds a channel value Si 200 for one burst and sequentially sends each channel value Si 201 to the first soft input / soft output decoder 202.
[0006]
Further, the switch 207 operates, and in the first case, the initial value Si202 of the prior probability information for each bit, and in the case of the second and subsequent iterations, the prior information Si203 is used as the first soft input / soft output decoder. 202.
The first soft input / soft output decoder 202 uses the transmitted channel value Si 201 and the prior information Si 203 (initially, the initial value Si 202 of the prior probability information for each bit at the beginning), and 0 of each bit. Likelihood ratio (also referred to as “soft decision information”) Si 204 and external information Si 205 are output. In addition, likelihood ratio Si204 is not normally used.
[0007]
The external information Si 205 output from the first soft input / soft output decoder 202 is interleaved by the second interleaver 204 and then sent to the second soft input / soft output decoder 205 as prior information Si 206. Further, the communication path value Si 200 is interleaved by the first interleaver 201 to become the communication path value Si 207 and is sent to the second buffer 203. The second buffer 203 holds a channel value Si 207 for one burst, and sequentially sends each channel value Si 208 to the second soft input / soft output decoder 205.
[0008]
Similarly to the first soft input / soft output decoder 202, the second soft input / soft output decoder 205 uses the prior information Si 206 and the channel value Si 208 to estimate the likelihood ratio Si 209 of each bit and the external information. Si210 is output.
[0009]
The external information Si 210 output from the second soft input / soft output decoder 205 is deinterleaved by the deinterleaver 206 to become prior information Si 203 and is sent to the first soft input / soft output decoder 202.
When the final decoding process stop condition is satisfied, the likelihood ratio Si209 of each bit output from the second soft input / soft output decoder 205 is output to the outside as the output of the decoding / error correction unit 103. Passed.
[0010]
The first soft input / soft output decoder 202 and the second soft input / soft output decoder 205 are the center of the decoding / error correction unit 103, and several kinds of theories are used as algorithms of these decoders. It has been known.
Figure 10 shows the “signpost to Shannon limit:“ parallel concatenated (Turbo) coding ”,“ Turbo (iterative) decoding ”and its surroundings” (Technical Report IT98-51), and “Iterative Decoding of Binary”. Soft input using the conventional Hagenuaer-SOVA (Soft Output Viterbi Algorithm) described in "Block and Convolutional Codes" (IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, Vol 42, No. 2, pp 429-445 (March 1996)) It is a flowchart which shows the soft decision process in a soft output decoder.
[0011]
The operation of the conventional soft input / soft output decoder will be described with reference to FIG.
First, an SOVA window for calculating the LLR (log likelihood ratio) of each transmission information from the path information in the window is set (step (hereinafter referred to as “St”) 100). Next, the maximum likelihood path is determined by a normal Viterbi algorithm using the given metric information (St101). This maximum likelihood path is denoted as Path-0.
[0012]
Next, an initial value 1 is set to the time point j (St102), and 1 is added to the time point j (St103). In this case, the window is set in the range of the window size δ with the time point j as the right end. Next, it is determined whether the time point j exceeds N (St104). N is the total data length of the block to which the SOVA algorithm is applied. In SOVA, the LLR of each information is calculated using the metric difference Δl between the path (denoted as Path-1) that joins the maximum likelihood path at time point j and Path-0. Is basically good.
[0013]
Next, the path: Path-1 that joins the maximum likelihood path at time j is searched (St105), and the metric difference Δl between Path-1 and Path-0 is calculated (St106). Next, after setting j−1 to k which is a time point for updating the LLR (St107), k−1 is set to k (St108).
[0014]
Next, it is determined whether k is less than j-δ (St109). When St is 109 and k is greater than or equal to j-δ, transmission information uk of Path-0 at time point k⁰And Path-1 transmission information uk¹Are compared (St110). At St110, uk⁰= Uk¹In this case, the process moves to St108 and the subsequent steps are performed. Also uk⁰≠ uk¹Then, Lk (j-1), which is the LLR up to the previous time point, is compared with the metric difference Δl, and when | Lk (j-1) |> Δl, Lk = ± Δl (uk⁰= 0, + 1,-), otherwise Lk (j) = Lk (j-1) (St111). Thereafter, the process moves to St108 and the subsequent steps are performed.
[0015]
By doing so, the LLR is updated in the range from k = j−1 to k = j−δ from the larger k to the smaller k.
In addition, when k is less than j−δ at St109, it means that all the updates in the window have been completed, so the process proceeds to St103, 1 is added to j, and the window position is moved to the next position. Move and execute the following. A conceptual diagram of this operation is shown in FIG.
[0016]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional method, the LLR of each transmission information is calculated based only on the path information within the window size. Therefore, if the path that should compete with the maximum likelihood path (estimated transmission information uk at time point k is different from Path-0 and has the maximum likelihood) exceeds the window size, the LLR calculation target Since the path to be selected is erroneously selected, the characteristics of the communication system deteriorate. In addition, when calculating a competing path, it is necessary to re-search a part of the previously searched path with the movement of the SOVA window, and useless calculation occurs.
[0017]
Further, in order to prevent such a path selection error, it is necessary to set a large window size. However, in the conventional algorithm, the number of repetitions of St108 to St111 increases as the window size increases, so the amount of calculation increases dramatically. Have the disadvantages.
[0018]
In particular, in the fading channel, there are many paths that deviate from the maximum likelihood path over a long period of time, and an LLR calculation error due to a path selection error increases.
[0019]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and improves performance while suppressing an increase in the calculation amount of a mobile communication device and an increase in the scale of a circuit generated thereby, and good reception characteristics. An object of the present invention is to obtain an error correction apparatus having
[0020]
[Means for Solving the Problems]
In the soft decision information output method according to the present invention, a trellis of a received sequence is constructed from the channel value and prior information, and the maximum likelihood path is determined. The trellis and the maximum likelihood path are used at each time point k + 1. The path state is obtained, and the path that is separated from the maximum likelihood path at time point k + 1 is searched and disappeared. The paths that are separated from each other are searched at time point k + 1, and the metric difference at the confluence point with the maximum likelihood path is large. A surviving path is obtained by eliminating the other path, and the process of calculating the LLR at the time point k from the surviving path is repeated until k becomes 0 from N−1 (N: the data length of the channel value). And a third step for obtaining soft decision information from the LLR and prior information.
[0021]
In the soft decision information output method according to the present invention, a trellis of a reception sequence is constructed from a channel value and prior information, and a first step of determining a maximum likelihood path, and a time point k from the trellis and the maximum likelihood path. Further, a path that joins the maximum likelihood path at time point k is searched for and eliminated, and paths that join each other at time point k are searched, and the metric difference at the separation point from the maximum likelihood path is obtained. The surviving path is determined by eliminating the path with the larger value, and the process of calculating the LLR from the surviving path at time point k is repeated until k becomes 0 to N-1 (N: data length of the channel value). The second step and the third step for obtaining the soft decision information from the LLR and the prior information are included.
[0022]
In the soft decision information output method according to the present invention, the channel values are grouped from the beginning by M (N> N: N is the data length of the channel value), and a plurality of first to L-th values are grouped. For each group, a trellis of a received sequence is constructed from the channel value and prior information, and after the maximum likelihood path is determined, the first step of calculating the LLR, and soft decision from the LLR and the prior information And a second step for obtaining information.
[0023]
Further, in the first step, for the g-th group (L ≧ g ≧ 1), the state of each path at the time point k + 1 is obtained from the trellis and the maximum likelihood path, and the maximum likelihood path is determined at the time point k + 1. Search for the path to be separated and eliminate it, search for paths that are separated from each other at the time point k + 1, find the surviving path by eliminating the path with the larger metric difference at the confluence with the maximum likelihood path, and survive the path To an LLR calculation step that repeats the process of calculating the LLR at time point k from kM-1 to g (M-1).
[0024]
Further, in the first step, for the g-th group (L ≧ g ≧ 1), the state of each path at time point k is obtained from the trellis and the maximum likelihood path, and further, the maximum likelihood path is determined at time point k. Search for merged paths and eliminate them, search for paths that merge with each other at time k, find the surviving path by eliminating the path with the larger metric difference at the separation point from the maximum likelihood path, and survive To an LLR calculation step that repeats the process of calculating the LLR at the time point k until k changes from g (M−1) to gM−1.
[0025]
In the decoding / error correction apparatus having the soft input / soft output decoder according to the present invention, the soft input / soft output decoder generates a trellis of the received sequence from the channel value and the prior information, and generates a maximum likelihood path. Trellis generation / maximum likelihood path determination means for determining the path, and path operation means for extracting a survivor path from the maximum likelihood path and trellis information at time k (N ≧ k ≧ 1: N is the data length of the channel value) And LLR calculation means for calculating the LLR at the time point k using the surviving path, and soft decision output information calculation means for calculating the soft decision information using the LLR.
[0026]
Further, the path operation means extracts a surviving path by searching for a path that is separated from the maximum likelihood path at a time point k + 1 from at least one or more paths and annihilating it.
[0027]
Further, the path operation means searches for paths that are separated from each other at the time point k + 1, and extracts the surviving path by eliminating the path with the larger metric difference at the junction with the maximum likelihood path.
[0028]
Furthermore, the data receiving device includes an antenna, a down-converter, a demodulator, and the decoding / error correction device.
[0029]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a soft input / soft output decoder according to Embodiment 1 of the present invention. Here, it is described as corresponding to the first soft input / soft output decoder in FIG.
[0030]
In FIG. 1, the soft input / soft output decoder constructs a trellis of a received sequence from the input channel value Si201 and the prior information Si203 or Si202 and determines a maximum likelihood path and a maximum likelihood path determination means. 1, path operation means 2 for retrieving a so-called survivor path from the maximum likelihood path and trellis information, so-called survivor path extraction, LLR calculation means 3 for calculating LLR at time k, LLR and channel value It consists mainly of soft decision output information calculation means 4 for calculating likelihood ratio Si204 and external information Si205 from Si201, prior information Si203 or Si202. In addition, the path operation means 2 has a path buffer 5 that holds information related to the surviving path being processed.
[0031]
Next, the concept of calculating the LLR with this soft input / soft output decoder will be described with reference to FIG.
From the Hagenauer-SOVA definition, the LLR calculation need only take into account the path directly connected to the maximum likelihood path Path-0 and its metric difference.
In FIG. 2, S0, S1, S2,..., S7 represent each state on the trellis, Path-0 is the maximum likelihood path, Path-A, Path-B,. It is assumed that the paths connected to the likelihood path, ΔA, ΔB,..., ΔJ represent metric differences when each path is connected to the maximum likelihood path. Note that the metric information is also given in the logarithmic region.
[0032]
Here, the transmission information at the time point k of each path of Path-0, Path-A, Path-B,..., Path-J is expressed as follows.
uk⁰, Uk^A, Uk^B, Uk^C, Uk^D, Uk^E, Uk^F, Uk^G, Uk^J
Furthermore, this time, it is assumed that the transmission information of each path has the following relationship.
uk^C= Uk^D= Uk^F= Uk^G= Uk^J= Uk⁰
uk^A= Uk^B= Uk^E, Uk^A≠ uk⁰
[0033]
In this case, there are three paths, Path-A, Path-B, and Path-E, that may possibly compete with the maximum likelihood path Path-0. Therefore, the LLR of the transmission information uk at the time point k is equal to the minimum value among ΔA, ΔB, and ΔE. That is, in Hagenauer-SOVA, performance can be improved if transmission information at time point k can be efficiently searched for all paths that merge with the maximum likelihood path from the update position k to the end point of the trellis.
[0034]
Next, the operation until the likelihood ratio Si204 and the external information Si205 in the soft input / soft output device of FIG. 1 are output will be described based on the operation flow diagram of FIG.
First, the trellis creation and maximum likelihood path determination means 1 constructs a trellis of a received sequence from the input channel value Si201 and the prior information Si203 or Si202 using a normal Viterbi algorithm, and the maximum likelihood path (Path-0 ) Is determined (St1). The trellis information and the maximum likelihood path are sent to the path operation means 2. In the path operation means 2, first, the path buffer 5 of the path operation means 2 is cleared (St2). This is because competing path information is required to calculate the LLR of the transmission information uk, so when this path information is secured in the buffer, the information from the previous processing may cause an error or the like. It is for preventing.
Next, N (N: data length of channel value) is set as an initial value of the LLR update position k (St3), and k is decremented (St4).
[0035]
Next, it is determined whether or not k is negative (St5).
If it is determined at St5 that k is not negative, the surviving path in the path buffer is first updated (St6) as update processing at time k. This is the same as obtaining the state of each path at time point k + 1.
[0036]
Subsequently, the paths separated at the time point k + 1 from the surviving paths in the path buffer 5 or the maximum likelihood path are checked, and the paths that cannot be selected are deleted (St7). As a procedure, when the path that is separated from the maximum likelihood path at the time point k + 1 is unconditionally extinguished, and the surviving paths are separated at the time point k + 1, at the confluence point of the maximum likelihood paths of both paths Compare metric differences and, as a result, eliminate paths with large metric differences.
Subsequently, a path that merges with the maximum likelihood path at the time point k + 1 is generated and registered in the path buffer (St8).
[0037]
Here, a specific example of St8 will be described with reference to FIG.
In FIG. 4, Path-0 is the maximum likelihood path, and Path-A, Path-B, Path-C, Path-D, and Path-E are surviving paths that merge with the maximum likelihood path at each time point (the maximum path of each path). The metric difference at the time of merging with the likelihood path is ΔA to ΔE), and Path-F is separated from the maximum likelihood path at time k + 1 and is a path that merges with Path-0 somewhere until time N . Further, the surviving paths at the time point k + 1 are five paths from Path-B to Path-F, and the number of states is eight states from S0 to S7.
[0038]
At this time, as a path buffer update process at time point k, first, the state at time point k + 1 of Path-B, Path-C, Path-D, Path-E, and Path-F is checked and written into the buffer. Next, it is checked whether the states match each other or the surviving path and the maximum likelihood path (the two paths are separated at the time point k + 1). In this example, at time point k + 1, Path-F is separated from maximum likelihood path Path-0. Therefore, since Path-F is not used for calculating the likelihood of transmission information at time point k, the path is extinguished. Path-D and Path-E are separated at time point k + 1. If ΔD> ΔE, Path-D is not used in the likelihood calculation at time point k. Therefore, Path-D is extinguished. In this way, after the check regarding all the surviving paths is executed, a path Path-A that merges with the maximum likelihood path at the time point k + 1 is generated and registered in the path buffer 5. In this way, the path buffer is updated.
[0039]
Next, the LLR calculation means 3 calculates the LLR related to the transmission information uk at the time point k (St9). This is done as follows. First, transmission information at time k is calculated for all surviving paths. After that, among the surviving paths, the competitive path of the maximum likelihood path is a path that transmits information different from the transmission information of the maximum likelihood path. The one with the smallest metric difference is searched for as LLR. For example, if the path with the smallest metric difference from the maximum likelihood path is Path-1, and the metric difference at the time of merging Path-1 and the maximum likelihood path Path-0 is Δ1, the LLR related to transmission information at time point k is ± Δ1 (uk⁰= 0 when +, 1 when-).
[0040]
Next, after returning to St4 and decrementing the update position k of LLR, the subsequent steps are performed. When k becomes negative at St5, the soft decision output information calculation means 4 calculates the likelihood ratio Si204 and the external information Si205 from the LLR and the channel value Si201, the prior information Si203 or Si202, and outputs them. (St10).
[0041]
In this way, useless path searches can be prevented by eliminating surviving paths on the trellis.
[0042]
Furthermore, since the load is reduced by preventing unnecessary path searches, the SOVA window size can be increased as much as necessary without increasing the amount of computation so much, and the path is continuously lost beyond the window size. It is possible to prevent characteristic degradation (LLR calculation due to inappropriate path selection) and obtain a data receiving apparatus having good error correction capability.
[0043]
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the metric calculation on the SOVA trellis is performed from the start point to the end point (k = 0 → k = N), but this calculation is performed in the reverse direction from the end point to the start point. You may do it. In that case, the LLR calculation of each transmission information is performed based on the metric difference information at the branch point between the surviving path and the maximum likelihood path.
[0044]
FIG. 5 is an operation flow diagram showing an operation until the likelihood ratio Si204 and the external information Si205 are output in the soft input / soft output device when this idea is applied.
Even in this case, the apparatus configuration is the same as that shown in FIG.
The details of the operation will be described according to the operation flow of FIG.
[0045]
First, St1 and St2 are executed.
Next, 0 is set as the initial value of the LLR update position k (St20), and k is incremented (St21).
[0046]
Next, it is determined whether or not k is greater than or equal to N (St22).
If it is determined at St22 that k is not equal to or greater than N, the surviving path in the path buffer is first updated (St23) as update processing at time k. This is the same as obtaining the state of each path at time k.
[0047]
Subsequently, the paths that merge with the surviving paths in the path buffer 5 or between the maximum likelihood paths at the time point k are checked, and the paths that cannot be selected are deleted (St24). As a procedure, the path that joins the maximum likelihood path at time point k is unconditionally extinguished, and when surviving paths join at time point k, the metric difference at the separation point between the maximum likelihood path of both paths is compared. As a result, paths with large metric differences are eliminated.
Subsequently, a path separated from the maximum likelihood path is generated at the time point k and registered in the path buffer (St25).
[0048]
Next, the LLR calculation means 3 calculates the LLR related to the transmission information uk at the time point k (St26). Thereafter, the process returns to St21 and the subsequent steps are executed.
If it is determined at St22 that k is greater than or equal to N, the likelihood ratio Si204 and the external information Si205 are calculated and output at St10.
[0049]
Embodiment 3 FIG.
In the calculation using the SOVA algorithm, the best characteristics can be obtained by applying the decoding algorithm to a data sequence having the same length as the interleave size of the turbo encoder. However, putting a known pattern that passes a specific state in the middle of the data series, or dividing the data series into several blocks from the viewpoint of parallel processing of decoding, and applying SOVA algorithm to each Is also possible.
[0050]
FIG. 6 shows a conceptual diagram of received data in the third embodiment of the present invention. For example, if the data sequence to be transmitted (usually the length matches the interleave size of the turbo encoder) is divided into several small blocks, for example, M blocks from 1st to Lth, the head of each block When the state in the trellis at the end is determined, the state converges to each state. When the state to be converged is unknown, all states are treated as equal probabilities.
[0051]
FIG. 7 is an operation flow diagram showing an operation until the likelihood ratio Si204 and the external information Si205 are output in the soft input / soft output device when this idea is applied.
Here, the total number of data is divided into M blocks for N inputs and processed in parallel.
The apparatus configuration is the same as that described in FIG.
[0052]
Next, details of the operation will be described according to the operation flow of FIG.
First, since it is necessary to perform processing in parallel, a range to be processed by one process is determined (St30). For example, when g = 1 is set here, processing for the first to Mth data is performed in the subsequent processes. If g = 2 is set, the process on the M + 1th to 2Mth data is performed in the process.
[0053]
Next, St1 and St2 are performed for each process, and in St3, gM is set as an initial value of the LLR update position k (St31). Next, after decrementing k at St4, it is determined whether or not k is less than (g-1) M (St32).
If it is determined in St32 that it is not less than (g-1) M, St6 to St9 are repeated thereafter.
If it is determined at St32 that the value is less than (g-1) M, the process waits until all the processes set at g = 1 to L are completed (St33). Thus, the likelihood ratio Si204 and the external information Si205 are calculated from the LLR and the communication channel value Si201 and the prior information Si203 or Si202, and output.
[0054]
By doing so, it becomes possible to perform high-speed decoding by parallel processing or the like without significantly reducing the error correction capability, and a data receiving apparatus having excellent communication characteristics can be obtained.
[0055]
Note that the metric calculation on the SOVA trellis may be performed in the reverse direction from the end point to the start point.
[0056]
【The invention's effect】
In this way, in the present invention, surviving paths are eliminated on the trellis, so that useless path searching can be prevented.
[0057]
Furthermore, since the load is reduced by preventing useless path searches, the SOVA window size can be increased as much as necessary without increasing the amount of calculation.
[0058]
In addition, since the processing is performed after the channel value is divided into a plurality of groups, it is possible to perform high-speed decoding by parallel processing or the like without significantly reducing the error correction capability, and excellent communication characteristics can be obtained.
[Brief description of the drawings]
1 is a configuration diagram of a soft input / soft output device according to a first embodiment;
FIG. 2 is a diagram showing a concept of calculating an LLR in the soft input / soft output device according to the first embodiment.
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the soft input / soft output device in the first embodiment.
FIG. 4 is a diagram illustrating a concept for obtaining a survival path in the soft input / soft output device according to the first embodiment;
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the soft input / soft output device in the second embodiment.
FIG. 6 is a diagram showing a data concept in the third embodiment.
FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the soft input / soft output device in the third embodiment.
FIG. 8 is a configuration diagram of a data receiving device.
FIG. 9 is a configuration diagram of a decoding / error correction unit.
FIG. 10 is a flow diagram of SOVA algorithm used in a conventional soft input / soft output device.
FIG. 11 is a diagram illustrating a concept of calculating LLR in the soft input / soft output device according to the first embodiment;
[Explanation of symbols]
1 trellis creation / maximum likelihood path determination means, 2 path operation means,
3 LLR calculation means, 4 soft decision output information calculation means,
5 path buffer, 100 antenna, 101 down-conversion,
102 demodulation unit, 103 decoding / error correction unit,
200 first buffer 201 first interleaver
202 first soft-input / soft-output decoder; 203 second buffer;
204 second interleaver, 205 second soft input / soft output decoder,
206 Deinterleaver

Claims

In the soft decision information output method for outputting soft decision information from the channel value and prior information,
A first step of constructing a trellis of a reception sequence from the channel value and the prior information, and determining a maximum likelihood path;
The state of each path at the time point k + 1 is obtained from the trellis and the maximum likelihood path, and further, a path that is separated from the maximum likelihood path is searched for at the time point k + 1, the path is extinguished, and paths that are separated from each other are searched at the time point k + 1. Then, the process of calculating the LLR at the time point k from the surviving path by obtaining the surviving path by erasing the path with the larger metric difference at the confluence with the maximum likelihood path is N−1 (N : Data length of the channel value) until the second step is repeated, and
A soft decision information output method comprising: a third step of obtaining soft decision information from the LLR and the prior information.

In the soft decision information output method for outputting soft decision information from the channel value and prior information,
A first step of constructing a trellis of a received sequence from channel values and prior information and determining a maximum likelihood path;
The state of each path at the time point k is obtained from the trellis and the maximum likelihood path, and further, a path that merges with the maximum likelihood path at the time point k is searched and eliminated, and a path that merges with each other at the time point k is searched. The process of obtaining the surviving path by eliminating the path with the larger metric difference at the separation point from the maximum likelihood path and calculating the LLR at the time point k from the surviving path is from 0 to N−1 (N : The second step that repeats until the data length of the channel value)
A soft decision information output method comprising: a third step of obtaining soft decision information from the LLR and the prior information.

In the soft decision information output method for outputting soft decision information from the channel value and prior information,
The channel values are grouped by M (N> N: N is the data length of the channel value) from the beginning to form a plurality of groups from the first to the Lth, and the channel value and the prior information for each group. A first step of calculating an LLR after constructing a trellis of a received sequence from and determining a maximum likelihood path;
A second step of obtaining soft decision information from the LLR and the prior information ,
In the first step, for the g-th group (L ≧ g ≧ 1), the state of each path at the time point k + 1 is obtained from the trellis and the maximum likelihood path, and further, at the time point k + 1, the maximum likelihood path is determined. Search for paths to be separated and eliminate them, search for paths to be separated from each other at time k + 1, find the path that has the larger metric difference at the confluence with the maximum likelihood path, determine the surviving path, and A soft decision information output method comprising an LLR calculation step of repeating an LLR calculation process at a time point k from a path until k changes from gM-1 to g (M-1) .

In the soft decision information output method for outputting soft decision information from the channel value and prior information,
The channel values are grouped by M (N> N: N is the data length of the channel value) from the beginning to form a plurality of groups from the first to the Lth, and the channel value and the prior information for each group. A first step of calculating an LLR after constructing a trellis of a received sequence from and determining a maximum likelihood path;
A second step of obtaining soft decision information from the LLR and the prior information,
In the first step, for the g-th group (L ≧ g ≧ 1), the state of each path at time point k is obtained from the trellis and maximum likelihood path, and further, the maximum likelihood path is determined at time point k. Search for merged paths and extinguish them, search for paths that merge with each other at time k, find the surviving path by eliminating the path with the larger metric difference at the separation point from the maximum likelihood path, and soft decision information outputted how to further comprising a LLR calculation step of repeating processing of calculating the LLR at time k from the path from k is g (M-1) until the gM-1.

In a decoding / error correction apparatus having at least one soft input / soft output decoder that inputs a channel value and prior information and outputs soft decision information,
The soft input / soft output decoder generates a trellis of a received sequence from the channel value and the prior information, and generates trellis / maximum likelihood path determination means for determining a maximum likelihood path;
Path operating means for extracting a surviving path from the maximum likelihood path and the trellis information at the time point k (N ≧ k ≧ 1: N is the data length of the channel value);
LLR calculation means for calculating an LLR at time k using the surviving path;
Soft decision output information calculation means for calculating soft decision information using the LLR ;
The decoding / error correction apparatus characterized in that the path operation means extracts a surviving path by searching for a path that is separated from the maximum likelihood path at a time point k + 1 from at least one path and extinguishing it.

In a decoding / error correction apparatus having at least one soft input / soft output decoder that inputs a channel value and prior information and outputs soft decision information,
The soft input / soft output decoder generates a trellis of a received sequence from the channel value and the prior information, and generates trellis / maximum likelihood path determination means for determining a maximum likelihood path;
Path operating means for extracting a surviving path from the maximum likelihood path and the trellis information at a time point k ( N ≧ k ≧ 1 : N is the data length of the channel value ) ;
LLR calculation means for calculating an LLR at time k using the surviving path;
Soft decision output information calculation means for calculating soft decision information using the LLR;
Have
The pass operation unit searches the path for separating from each other at the time k + 1, decrypt you and extracting a survivor path by eliminating the path towards metric difference is large at the confluence between the maximum likelihood path -Error correction device.

An antenna,
Down-conversion section,
A demodulator;
Data receiving apparatus characterized by comprising a decoding and error correction apparatus according to claim 5 or claim 6.