CN102064838A - 基于新型无冲突交织器的低延迟并行Turbo译码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于新型无冲突交织器的低延迟并行Turbo译码方法，主要解决MAP类算法中因迭代和递推计算引起较大译码延迟的问题。其实现步骤是：对接收的信道信息进行分块和分窗；初始化先验信息和状态度量初值；第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II同时逐窗向前滑动译码；利用新型无冲突交织器分别对第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II产生外信息进行交织和解交织；当迭代达到最大迭代次数，将得到的对数似然比L(x_k)与门限0比较，进行硬判决，得到译码比特的估计值

。本发明具有译码延迟小、吞吐率高且性能损失小的优点，可用于LTE接收机的Turbo译码器。

Description

基于新型无冲突交织器的低延迟并行Turbo译码方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及一种低延迟的并行Turbo译码方法，可用于下一代宽带无线通信***中的Turbo译码器。

背景技术

实时性和高吞吐率的Turbo码译码是下一代宽带无线通信***中的一个核心技术。Turbo码译码一般采用MAP类算法，在译码过程中由于存在状态度量值的递归计算和外信息在两级软输入软输出处理器(SISO)之间的迭代交换，导致产生较大的译码延迟，因而必须通过修改算法来降低译码延迟。目前，学术界已经提出了许多低延迟Turbo译码器的研究成果，如：Hsu J M等学者在“IEEE International Symposium on Circuits and Systems”上发表文章“A Parallel Decoding Scheme For Turbo Codes”提出了并行结构的Turbo译码器，该译码器将数据包等分成M个子块，然后各子块并行译码，从而降低译码时延；Marandian M等人在“IEEE International Sysposium on Personal，Indoorand Mobile Radio Communications”上发表文章“Performance analysis of turbodecoder for 3GPP standard using the sliding window algorithm”提出了滑动窗结构的Turbo译码器，此译码器将数据包等分成W个滑动窗，然后逐个滑动窗译码，从而不仅减小了译码延迟，同时也减少了递归计算中度量值占用的存储单元；日前，Taskaldiran M等人在“Research in Microelectronics andElectronics”上发表文章“Increasing the Speed of Parallel Decoding of TurboCode”提出了一种改进的并行结构的Turbo译码器，此译码器通过引入快速无冲突交织器进一步减小了译码延迟。但是上述译码器都没有做到两级SISO之间传递外信息的实时性，即没有解决由于两级SISO之间需要传递外信息作为彼此的先验信息，致使两级SISO必有一级处于idle的问题。因此传统译码方法的译码延迟相对较高，不能满足下一代宽带无线通信***的实时性和高吞吐率译码需求。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于新型无冲突交织器的低延迟并行Turbo译码方法，以有效地降低译码延迟和提高译码速率，满足下一代宽带无线通信***对实时性和高吞吐率译码需求。

实现本发明的技术方案，包括如下步骤：

(1)译码开始前，先将接收到的信道信息序列等分成M个子块，然后将每个子块等分成W个窗，令信道信息序列的长度为N，窗长为L，40≤N≤6144；

(2)设迭代次数i＝1，初始化第一级软输入软输出处理器SISO I的先验信息，同时初始化第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II的前向状态度量初值和后向状态度量初值；

(3)设第i次迭代从t时刻开始，在t：t+L的时间段内，第一级软输入软输出处理器SISO I对M个子块的第一个窗进行第一次分量译码，如果i＝1，则第二级软输入软输出处理器SISO II处于idle状态，否则，对M个子块的第W个窗进行第i-1次迭代译码的第二次分量译码；

(4)对交织块进行分块和分窗处理，通过两级交织构成新型无冲突交织器，利用该新型无冲突交织器分别对第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II产生的外信息进行交织和解交织；

(5)在t+L时刻，用第一级软输入软输出处理器SISO I从第二个窗开始逐窗向前滑动进行第一次分量译码，同时用第二级软输入软输出处理器SISO II从第一个窗开始逐窗向前滑动进行第二次分量译码，直到t+WL时刻，一次迭代结束；

(6)令i＝i+1，如果i＜＝最大迭代次数I，重复步骤(3)～(5)，否则执行下一步，最大迭代次数I＝8；

(7)用第二级软输入软输出处理器SISO II对第W个窗进行最后一次分量译码；

(8)先用新型无冲突交织器对第二级软输入软输出处理器SISO II输出的对数似然比{L₁，L₂，L，L_M}进行解交织，得到与译码输出比特x_k对应的对数似然比L(x_k)，k＝1，2，L，N，N是信息序列的长度；再对对数似然比L(x_k)进行硬判决，得到译码输出比特x_k的估计值，译码结束。

本发明由于采用新型无冲突交织器，使第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II之间仅有一个数据窗的延迟，即当用第一级软输入软输出处理器SISO I从第二个数据窗开始逐窗向前滑动进行第一次分量译码时，第二级软输入软输出处理器SISO II也同时从第一个数据窗开始逐窗向前滑动进行第二次分量译码，从而有效地降低译码延迟和提高译码速率。

仿真结果表明，本发明降低译码延迟所造成的译码性能损失很小，满足下一代宽带无线通信***对实时性、高吞吐率和误比特率性能的要求。

附图说明

图1是本发明的实现流程框图；

图2是本发明的软输入软输出处理器SISO对单数据窗的译码示意图；

图3是本发明的新型无冲突交织器的实现框图；

图4是本发明的性能仿真图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明进行详细描述。

参照附图1，本发明的具体实现步骤如下：

步骤1：对接收的信道信息序列进行分块和分窗处理。

译码开始前，将接收到第一级软输入软输出处理器SISO I的***信息序列y^s和校验信息序列y^1p分别等分成M个子块

和

并且对应输入到第一级软输入软输出处理器SISO I的M个子软输入软输出处理器中；将接收到第二级软输入软输出处理器SISO II的***信息序列y^s′和校验信息序列y^2p分别等分成M个子块

和

并且对应输入第二级软输入软输出处理器SISO II的M个子软输入软输出处理器中；再将每个子块等分成W个窗，令***信息序列和校验信息序列的长度为N，40≤N≤6144，则窗长L＝N/MW，所述的第二级软输入软输出处理器SISO II的***信息序列y^s′，由y^s交织得到。

步骤2：设迭代次数i＝1，初始化第一级软输入软输出处理器SISO I的先验信息，同时初始化第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II的前向状态度量初值和后向状态度量初值。

2a)初始化第一级软输入软输出处理器SISO I的先验信息{La1₁，La1₂，K，La1_M}＝{0，0，L，0}，其中，M为子块的个数，La1₁，La1₂，K，La1_M为对应各子块的先验信息向量；

2b)初始化第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II的前向状态度量初值和后向状态度量初值，具体初始化过程为：

2b1)由于第一个子块的初始状态和第M个子块的结束状态都为0，所以当选用Max-Log-MAP算法时，第一子分块的前向状态度量初值α₀(s)和第M个子块的后向状态度量初值β_N(s)分别初始化为：

${\mathrm{\α}}_0\left(s\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& s=0\\ -\∞,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---1)$

${\mathrm{\β}}_N\left(s\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& s=0\\ -\∞,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---2)$

2b2)对于其余子块和数据窗，由于初始状态和结束状态都未知，假设各状态等概出现，则前向状态度量初值α(s)和后向状态度量初值β(s)初始化为：

α(s)＝β(s)＝1/2^v，any s    3)

其中，s表示分量编码器的状态，s＝0，1，L，2^v-1，v是分量编码器的寄存器单元数。

步骤3：设第i次迭代从t时刻开始，在t：t+L的时间段内，第一级软输入软输出处理器SISO I对M个子块的第一个窗进行第一次分量译码，如果i＝1，则第二级软输入软输出处理器SISO II处于idle状态，否则，对M个子块的第W个窗进行第i-1次迭代译码的第二次分量译码。

参照附图2，本步骤的具体实现过程为：

3a)在t：t+L的时间段内，正序读取数据窗的信道信息，计算前向状态度量α＝[α₁，α₂K，α_L]，存入第一存储器，同时逆序读取数据窗的信道信息，计算后向状态度量β＝[β₁，β₂，...，β_L]，存入第二存储器，其中L为数据窗的长度，具体步骤为：

3a1)计算分支度量γ_k(s′，s)：

${\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)=\mathrm{La}\left(x_k\right)\·x^s+\frac{\mathrm{Lc}}{2}\·(y_k^s\·x^s+y_k^p\·x^p)---4)$

其中，1≤k≤L，γ_k(s′，s)表示从k-1时刻状态s′转移到k时刻状态s的分支度量，x_k表示译码输出信息比特，La(x_k)表示译码输出信息比特x_k的先验信息，Lc表示信道可信度量值，

分别表示k时刻接收到的***信息和校验信息，x^s、x^p分别表示分量编码器从状态s′转移到状态s输出的***比特和校验比特；

3a2)递归计算前向状态度量α_k(s)和后向状态度量β_k-1(s′)为：

${\mathrm{\α}}_k\left(s\right)=\underset{s^{\′}}{\max }[{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)]---5)$

${\mathrm{\β}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)=\underset{s}{\max }[{\mathrm{\β}}_k\left(s\right)+{\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)]---6)$

其中，1≤k≤L，α_k(s)表示k时刻的前向状态度量，β_k-1(s′)表示k-1时刻的后向状态度量，s和s′表示分量编码器的状态，取值为0，1，L，2^v-1，v是分量编码器的寄存器单元数。式5)和式6)初值的选取：如果当前译码的窗是第一个窗，则前向状态度量α的初值取前一次译码的前一个子块的最后一个前向状态度量值，否则取本次迭代译码的前一个数据窗的最后一个前向状态度量值，而后向状态度量β的初值始终取前一次译码的后一个数据窗的第一个后向状态度量值；

3b)在t+L/2：t+L的时间段内，同时计算前半个窗的外信息向量Le₁＝[Le₁，Le₂，K，Le_L/2]和后半个窗的外信息向量Le₂＝[Le_L/2+1，Le_L/2+2，K，Le_L]，其中L为数据窗的长度，具体步骤为：

3b1)计算译码输出信息比特x_k的对数似然比L(x_k)：

$L\left(x_k\right)=\underset{x_k=1}{\underset{(s^{\′},s)}{\max }}[{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\β}}_k\left(s\right)]$

$-\underset{x_k=0}{\underset{(s^{\′},s)}{\max }}[{\mathrm{\α}}_{k-1}\left(s^{\′}\right)+{\mathrm{\γ}}_k(s^{\′},s)+{\mathrm{\β}}_k\left(s\right)]---7)$

3b2)利用对数似然比L(x_k)计算输出信息比特x_k的外信息Le_k：

${\mathrm{Le}}_k=L\left(x_L\right)-\mathrm{La}\left(x_k\right)-\mathrm{Lc}\·y_k^s---8)$

其中，1≤k≤L，La(x_k)表示译码输出信息比特x_k的先验信息，Lc表示信道可信度量值，

表示k时刻接收到的***信息。

步骤4：对交织块进行分块和分窗处理，通过两级交织构成新型无冲突交织器。

参照附图3，新型无冲突交织器的实现过程为：

4a1)先将交织长度为N的信息块等分成M个子块，再将每个子块等分成W个数据窗，共MW个数据窗，且窗长L＝N/MW；

4a2)选用交织长度为L的S-Random交织器对每个数据窗进行交织，完成第一级交织FGI；

4a3)将同一时刻到达第r个第二级交织器的M个数据：{m₁，m₂，L，m_M}，随机置换为数据序列：{m₁′，m₂′，L，m_M′}，完成第二级交织SGI，r＝1，2，L，W；

4a4)将数据序列{m₁′，m₂′，L，m_M′}按顺序分配到M个子块的第r个数据窗中，即可构成新型无冲突交织器。

图3中标出了各子块的第r个窗的第i个位置的交织情况，交织后的交织地址

仍位于不同子块的第r个窗内，显然满足本发明的译码过程，其中П[·]表示交织操作。

步骤5：利用步骤4所述的新型无冲突交织器先对第一级软输入软输出处理器SISO I产生的M个外信息向量{Le1₁，Le1₂，L，Le1_M}进行交织，得到M个先验信息向量{La2₁，La2₂，L，La2_M}；再利用该新型无冲突交织器对第二级软输入软输出处理器SISO II产生的M个外信息向量{Le2₁，Le2₂，L，Le2_M}进行解交织，得到M个先验信息向量{La1₁，La1₂，L，La1_M}，其中，M为子块的个数。

步骤6：在t+L时刻，用第一级软输入软输出处理器SISO I从第二个窗开始逐窗向前滑动进行第一次分量译码，同时用第二级软输入软输出处理器SISO II从第一个窗开始逐窗向前滑动进行第二次分量译码，直到t+WL时刻，一次迭代结束。

步骤7：令i＝i+1，如果i＜＝最大迭代次数I，重复步骤(3)～(6)，否则执行下一步，最大迭代次数I＝8；

步骤8：用第二级软输入软输出处理器SISO II对第W个窗进行最后一次分量译码。

8a)在第W个窗的前一半译码时间内，正序读取前半个窗的信道信息，计算前向状态度量α，存入第一存储器，同时逆序读取后半个窗的信道信息，计算后向状态度量β，存入第二存储器；

8b)在第W个窗的后一半译码时间内，计算后半个窗的前向状态度量α，并利用步骤8a)中第二存储器的后向状态度量β计算外信息Le₂；同时计算前半个窗的后向状态度量β，并利用步骤8a)中第一存储器的前向状态度量α计算外信息Le₁。

步骤9：先用新型无冲突交织器对第二级软输入软输出处理器SISO II输出的对数似然比{L₁，L₂，L，L_M}进行解交织，得到与译码输出比特x_k对应的对数似然比L(x_k)，k＝1，2，L，N，N是信息块的长度；再对对数似然比L(x_k)进行硬判决，得到译码输出比特x_k的估计值

${\hat{x}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L\left(x_k\right)<0\end{array}\right.---9)$

得到译码输出比特x_k的估计值

后，译码结束。

本发明的效果可通过以下仿真进一步说明。

1)仿真条件：Turbo编码器采用生成多项式为G＝(13，15)的递归***卷积码作为分量码，标准译码方法和传统并行译码方法的交织器选用二次置换多项式交织器，调制方式为QPSK，迭代次数为8，交织长度N为2048，子块数M为4，每个子块的数据窗数W为2，码率为1/3和3/4两种，噪声环境为高斯白噪声信道。

2)仿真内容与结果：

用本发明的新并行译码方法与标准译码方法、传统并行译码方法在上述仿真条件下，对误比特率随信噪比变化的性能进行仿真比较，仿真结果如附图4所示。

由图4可见，当M＝4、W＝2时，本发明与标准译码方法、传统并行译码方法相比，其误比特率性能损失可以忽略，且本发明的译码延迟仅为标准译码方法的

传统并行译码方法的

。

Claims (4)

1.一种基于新型无冲突交织器的低延迟并行Turbo译码方法，包括如下步骤：

(1)译码开始前，先将接收到的信道信息序列等分成M个子块，然后将每个子块等分成W个窗，令信道信息序列的长度为N，窗长为L，40≤N≤6144；

(2)设迭代次数i＝1，初始化第一级软输入软输出处理器SISO I的先验信息，同时初始化第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II的前向状态度量初值和后向状态度量初值；

(3)设第i次迭代从t时刻开始，在t：t+L的时间段内，第一级软输入软输出处理器SISO I对M个子块的第一个窗进行第一次分量译码，如果i＝1，则第二级软输入软输出处理器SISO II处于idle状态，否则，对M个子块的第W个窗进行第i-1次迭代译码的第二次分量译码；

(4)对交织块进行分块和分窗处理，通过两级交织构成新型无冲突交织器，利用该新型无冲突交织器分别对第一级软输入软输出处理器SISO I和第二级软输入软输出处理器SISO II产生的外信息进行交织和解交织；

(5)在t+L时刻，用第一级软输入软输出处理器SISO I从第二个窗开始逐窗向前滑动进行第一次分量译码，同时用第二级软输入软输出处理器SISO II从第一个窗开始逐窗向前滑动进行第二次分量译码，直到t+WL时刻，一次迭代结束；

(6)令i＝i+1，如果i＜＝最大迭代次数I，重复步骤(3)～(5)，否则执行下一步，最大迭代次数I＝8；

(7)用第二级软输入软输出处理器SISO II对第W个窗进行最后一次分量译码；

(8)先用新型无冲突交织器对第二级软输入软输出处理器SISO II输出的对数似然比{L₁，L₂，L，L_M}进行解交织，得到与译码输出比特x_k对应的对数似然比L(x_k)，k＝1，2，L，N，N是信息序列的长度；再对对数似然比L(x_k)进行硬判决，得到译码输出比特x_k的估计值，译码结束。

2.根据权利要求1所述的译码方法，其中步骤(3)所述的在t：t+L的时间段内，第一级软输入软输出处理器SISO I对M个子块的第一个窗进行第一次分量译码，是通过如下步骤进行：

3a)在t：t+L/2的时间段内，正序读取前半个窗的信道信息，计算前向状态度量α，存入第一存储器，同时倒序读取后半个窗的信道信息，计算后向状态度量β，存入第二存储器；

3b)在t+L/2：t+L的时间段内，计算后半个窗的前向状态度量α，并利用步骤3a)中第二存储器的后向状态度量β计算外信息Le₂；同时计算前半个窗的后向状态度量β，并利用步骤3a)中第一存储器的前向状态度量α计算外信息Le₁。

3.根据权利要求1所述的译码方法，其中步骤(4)所述的对交织块进行分块和分窗处理，通过两级交织构成新型无冲突交织器，是通过如下步骤实现：

4a)先将交织长度为N的信息块等分成M个子块，再将每个子块等分成W个数据窗，共MW个数据窗，且窗长L＝N/MW；

4b)选用交织长度为L的S-Random交织器对每个数据窗进行交织，完成第一级交织FGI；

4c)将同一时刻到达第r个第二级交织器的M个数据：{m₁，m₂，L，m_M}，随机置换为数据序列：{m₁′，m₂′，L，m_M′}，完成第二级交织SGI，r＝1，2，L，W；

4d)将数据序列{m₁′，m₂′，L，m_M′}按顺序分配到M个子块的第r个数据窗中，即可构成新型无冲突交织器。

4.根据权利要求1所述的译码方法，其中步骤(8)所述的对对数似然比L(x_k)进行硬判决，是通过如下式进行：

${\hat{x}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& L\left(x_k\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& L\left(x_k\right)<0\end{array}\right.,$

其中，表示译码输出比特x_k的估计值，L(x_k)表示译码输出比特x_k的对数似然比。

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