JP5411984B2 - Channel coding method for information having various lengths using block codes - Google Patents

Description

本発明は、移動通信システムの符号化方法に係り、特に、ブロックコード（Ｂｌｏｃｋ Ｃｏｄｅ）を用いて様々な長さを有する情報に效率的にチャネルコーディングを行う方法に関する。   The present invention relates to a coding method of a mobile communication system, and more particularly, to a method of efficiently performing channel coding on information having various lengths using a block code.

まず、基本的な符号化（ｃｏｄｉｎｇ）理論のうち、本発明の説明のために必要な内容について述べる。   First, the contents necessary for explaining the present invention will be described in the basic coding theory.

一般の２進誤り訂正コード（ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｎｃｏｄｅ）を、［ｎ，ｋ，ｄ］と表示すると、ｎは、符号化された符号語（ｃｏｄｅｗｏｒｄ）のビット数、ｋは、符号化前の情報ビット数、ｄは、符号語間の距離のうち最小値を意味する。ここでは二進符号を考慮するので、符号語の符号長は２^ｎであり、符号化された符号語の総個数は２^ｋとなる。また、便宜上、最小距離が内容においてさほど重要でない場合は、上記の二進誤り訂正コードは［ｎ，ｋ］で表示することもできる。本文書では、特別な言及がない限り、ｎ、ｋ及びｄが表す値は、上記の内容を意味するとする。 When a general binary error correction code (error correction ncode) is represented as [n, k, d], n is the number of bits of an encoded codeword (codeword), and k is an information bit before encoding. The number d means the minimum value among the distances between codewords. Here, since binary codes are considered, the code length of the code word is 2 ⁿ and the total number of encoded code words is 2 ^k . Also, for convenience, when the minimum distance is not so important in the content, the above binary error correction code can also be displayed as [n, k]. In this document, unless otherwise stated, the values represented by n, k, and d mean the above contents.

この場合、誤り訂正コードをＸ個の行及びＹ個の列で構成される行列形態のブロックコードと混同してはならない。   In this case, the error correction code should not be confused with a block code in the form of a matrix composed of X rows and Y columns.

一方、符号率Ｒは、情報ビット数を符号語のビット数で除算した値で定義される。すなわち、Ｒ＝ｋ／ｎで定義される。   On the other hand, the code rate R is defined by a value obtained by dividing the number of information bits by the number of bits of the code word. That is, it is defined by R = k / n.

以下、ハミング距離（Ｈａｍｍｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ）について説明する。   Hereinafter, the Hamming distance will be described.

ハミング距離は、同じビット数を有する２進符号の間において対応するビット値が一致しないビットの個数を意味する。一般に、ハミング距離ｄがｄ＝２ａ＋１なら、ａ個の誤りを訂正することができる。例えば、２つの符号語が１０１０１１と１１００１０であれば、両符号語のハミング距離は３である。   The Hamming distance means the number of bits whose corresponding bit values do not match between binary codes having the same number of bits. In general, if the Hamming distance d is d = 2a + 1, a errors can be corrected. For example, if the two codewords are 101011 and 110010, the Hamming distance between both codewords is 3.

一方、符号化理論において最小距離（ｍｉｎｉｍｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ）は、符号に属する任意の２つの符号語間の距離の最小値を意味する。このような最小距離は、符号の性能を示す重要な評価量の一つとなり、距離としては上述のハミング距離が用いられる場合が多い。符号化過程により生成された符号語間の距離が遠いほど、該当の符号語が他の符号語と判断される確率が低くなるので、符号化性能が向上する。また、全体符号の性能は、最も悪い性能を有する符号語間の距離、すなわち、符号語間における最小距離により評価される。要するに、最小距離が最大化した符号が良い性能を示すこととなる。   On the other hand, the minimum distance in coding theory means the minimum value of the distance between any two codewords belonging to a code. Such a minimum distance is one of the important evaluation quantities indicating the performance of the code, and the above-mentioned Hamming distance is often used as the distance. The longer the distance between codewords generated by the encoding process, the lower the probability that the corresponding codeword is determined to be another codeword, thus improving the encoding performance. The performance of the entire code is evaluated by the distance between codewords having the worst performance, that is, the minimum distance between codewords. In short, a code with the smallest minimum distance shows good performance.

次世代移動通信システムで、制御情報は、システムの構成及び伝送チャネルの情報などを伝送することによってシステムの性能を決定する非常に重要な情報である。このような制御情報は、システムのリソースをできるだけ少なく使用する目的で、短い長さで構成され、チャネル誤りに強い優れた符号化手法を用いて符号化された後に伝送される。例えば、３ＧＰＰ移動通信システムで制御情報のための符号化手法には、ＲＭ（Ｒｅｅｄ−Ｍｕｌｌｅｒ）符号ベースの短い長さのブロック符号、テールバイティング畳み込み（ｔａｉｌ−ｂｉｔｉｎｇ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ）符号、シンプレックス（ｓｉｍｐｌｅｘ）符号の反復符号などが考慮されている。   In the next-generation mobile communication system, control information is very important information that determines system performance by transmitting system configuration and transmission channel information. Such control information is configured with a short length for the purpose of using as little system resources as possible, and is transmitted after being encoded using an excellent encoding method that is resistant to channel errors. For example, a coding method for control information in a 3GPP mobile communication system includes a short-length block code based on an RM (Reed-Muller) code, a tail-biting convolutional code, and a simplex. A code repetition code or the like is considered.

一方、上述した３ＧＰＰ移動通信システムの進化型である３ＧＰＰ ＬＴＥシステムにおいては、制御情報が、ブロックコード（Ｂｌｏｃｋ Ｃｏｄｅ）を用いた符号化を経て伝送されることが議論されている。具体的に、伝送される情報ビットの長さをＡとする場合、２０個の行とＡ個の列で構成されるブロックコード（すなわち、（２０，Ａ）ブロックコード）を用いて制御情報を伝送することが論議されている。   On the other hand, in the 3GPP LTE system, which is an evolution of the 3GPP mobile communication system described above, it has been discussed that control information is transmitted through encoding using a block code. Specifically, when the length of the transmitted information bits is A, the control information is expressed using a block code (that is, (20, A) block code) composed of 20 rows and A columns. It is discussed to transmit.

ただし、（２０，Ａ）の形態を有するブロックコードには様々な形態のものがあり、それぞれのブロックコードの全てに対して、様々な長さを有する情報ビットの符号化性能をそれぞれ確認することで最適の形態を見出すことは困難である。   However, there are various types of block codes having the form (20, A), and the encoding performance of information bits having various lengths must be confirmed for each of the block codes. It is difficult to find the optimum form.

上記問題を解決するために、本発明の一側面では、様々な長さを有する情報の効率的な（２０，Ａ）ブロック符号化方法を提案する。すなわち、情報ビットの長さが様々に変わり、符号化された符号語のビット長も様々に変わる状況で、上述したように様々なビット長の組合せを效果的に支援する（２０，Ａ）ブロック符号化方法を提案する。   In order to solve the above problem, an aspect of the present invention proposes an efficient (20, A) block coding method for information having various lengths. That is, in the situation where the length of the information bits changes and the bit length of the encoded code word also changes variously, as described above, the combination of various bit lengths is effectively supported (20, A) block. An encoding method is proposed.

一方、上記符号化ビット数は２０以下の場合もあり、情報ビット数も様々に変更されることがある。したがって、本発明の他の側面では、長い長さの情報ビット／符号化ビット数に対して提案されたブロック符号のうち、必要な部分のみを效率的に使用する方法を提案する。   On the other hand, the number of encoded bits may be 20 or less, and the number of information bits may be changed variously. Accordingly, another aspect of the present invention proposes a method for efficiently using only a necessary portion of block codes proposed for a long information bit / number of encoded bits.

上述の課題を解決するための本発明の一実施形態は、２０個の行（Ｒｏｗ）及び情報ビット長に該当するＡ個の列（Ｃｏｌｕｍｎ）を含むコード生成行列を用いて前記情報ビットをチャネルコーディングする方法であって、
前記Ａの長さを有する情報ビットを、前記コード生成行列の各列に対応する２０ビット長を有する基本シーケンス（Ｂａｓｉｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を用いてチャネルコーディングを行い、
前記Ａが１０の場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、ＴＦＣＩ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｆｏｒｍａｔ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）情報のコーディングに用いられた３２個の行及び１０個の列で構成されたコード行列のうち、２，５，８，１１，１５，１６，２１，２２，２５，２９，３０及び３１番目の行を除く２０個の行を選択した時に構成される２０個の行及び１０個の列で構成された第１行列、または、前記第１行列における一つ以上の行間及び一つ以上の列間のうち一つ以上に対して相互順序を換えてなる第２行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応することができる。 According to an embodiment of the present invention for solving the above-described problem, the information bits are channelized using a code generator matrix including 20 rows and A columns corresponding to the information bit length. A coding method,
Channel coding the information bits having the length of A using a basic sequence (Basis Sequence) having a 20-bit length corresponding to each column of the code generation matrix,
When A is 10, each basic sequence of the code generation matrix is 2 out of a code matrix composed of 32 rows and 10 columns used for coding TFCI (Transport Format Combination Indicator) information. , 5, 8, 11, 15, 16, 21, 22, 25, 29, 30 and 31st row, and 20 rows and 10 columns formed when 20 rows are selected. Corresponding to the first matrix or the column direction sequence of the second matrix in which the mutual order is changed for one or more of one or more rows and one or more columns in the first matrix. Can do.

好ましくは、前記Ａが１０よりも大きい場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、
前記第１行列または第２行列に、最小ハミング距離の最大値が４を満足し、長さ２０の追加基本シーケンスのうち、Ａ−１０の長さに該当する個数の基本シーケンスを列方向シーケンスとして追加した第３行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する。 Preferably, when A is greater than 10, each basic sequence of the code generator matrix is
In the first matrix or the second matrix, the maximum value of the minimum Hamming distance is 4, and among the additional basic sequences having a length of 20, the number of basic sequences corresponding to the length of A-10 is used as a column direction sequence. Each corresponds to the column direction sequence of the added third matrix.

好ましくは、前記Ａが１０よりも大きい場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、
前記第１行列または第２行列に、“０”を４個含む長さ２０の追加基本シーケンスのうち、Ａ−１０の長さに該当する個数の基本シーケンスを列方向シーケンスとして追加した第３行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する。 Preferably, when A is greater than 10, each basic sequence of the code generator matrix is
A third matrix in which the number of basic sequences corresponding to the length of A-10 among the additional basic sequences of length 20 including four “0” s is added to the first matrix or the second matrix as a column direction sequence. Correspond to the column direction sequence.

好ましくは、前記追加基本シーケンスは、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，０，０］、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，１，１，０，０］、
［０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０］、及び
［０，０，１，１，１，０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１］
のうち、一つ以上を含む。 Preferably, the additional basic sequence is:
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0],
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0],
[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0] and [0,0,1, 1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
Including one or more of them.

好ましくは、前記Ａは１４以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、 Preferably, A is 14 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes

のような第４行列の列方向シーケンスのうち、左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する。 Among the column-direction sequences of the fourth matrix, the number of column-direction sequences corresponding to the length A corresponds sequentially from the left side.

好ましくは、前記Ａは１３以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、 Preferably, A is 13 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes

のような第５行列の列方向シーケンスのうち、左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する。 Among the column-direction sequences of the fifth matrix, the number of column-direction sequences corresponding to the length A corresponds sequentially from the left side.

上記の課題を解決するための本発明の他の実施形態は、２０個の行（Ｒｏｗ）及び情報ビット長に該当するＡ個の列（Ｃｏｌｕｍｎ）を含むコード生成行列を用いて前記情報ビットをチャネルコーディングする方法であって、
前記Ａの長さを有する情報ビットを、前記コード生成行列の各列に対応する２０ビット長を有する基本シーケンス（Ｂａｓｉｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を用いてチャネルコーディングを行い、
前記Ａが１０の場合、前記コード生成行列の列に対応する各基本シーケンスは、 According to another embodiment of the present invention for solving the above-described problem, the information bits are generated using a code generator matrix including 20 rows and A columns corresponding to the information bit length. A channel coding method,
Channel coding the information bits having the length of A using a basic sequence (Basis Sequence) having a 20-bit length corresponding to each column of the code generation matrix,
When A is 10, each basic sequence corresponding to a column of the code generator matrix is

のような第１行列、または、前記第１行列の一つ以上の行間及び一つ以上の列間のうち一つ以上に対して相互順序を換えてなる第２行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する。 Corresponding to the first matrix such as the above, or the column-wise sequence of the second matrix in which the mutual order is changed for one or more of one or more rows and one or more columns of the first matrix. To do.

好ましくは、前記Ａが１０よりも大きい場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、
前記第１行列または第２行列に、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，０，０］、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，１，１，０，０］、
［０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０］、及び
［０，０，１，１，１，０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１］
のようなシーケンスのうち、Ａ−１０の長さに該当する個数のシーケンスを列方向シーケンスとして追加した第３行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する。 Preferably, when A is greater than 10, each basic sequence of the code generator matrix is
In the first matrix or the second matrix,
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0],
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0],
[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0] and [0,0,1, 1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
Among the sequences, the number of sequences corresponding to the length of A-10 are respectively added to the column direction sequence of the third matrix added as the column direction sequence.

好ましくは、前記Ａは１４以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、 Preferably, A is 14 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes

のような第４行列の列方向シーケンスのうち、左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する。 Among the column-direction sequences of the fourth matrix, the number of column-direction sequences corresponding to the length A corresponds sequentially from the left side.

好ましくは、前記Ａは１３以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、 Preferably, A is 13 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes

のような第４行列の列方向シーケンスのうち左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する。 The number of column-direction sequences corresponding to the length of A from the left side of the column-wise sequences of the fourth matrix sequentially correspond.

好ましくは、前記情報ビットは、チャネル品質情報ビット、前符号化行列指示子（ＰＭＩ）、チャネルランク指示子（ＲＩ）及びＡＣＫ／ＮＡＣＫのうち一つ以上を含む。   Preferably, the information bits include at least one of a channel quality information bit, a precoding matrix indicator (PMI), a channel rank indicator (RI), and an ACK / NACK.

好ましくは、チャネルコーディングされた前記情報ビットは、物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送される。   Preferably, the channel-coded information bits are transmitted through a physical uplink control channel (PUCCH).

上述した本発明の各実施形態によると、既存に３ＧＰＰシステムでＴＦＣＩ情報コーディングに用いられたコードを再使用して、容易に（２０，ｋ）ブロックコーディングを具現することができ、これにより、生成される符号語間の最大の最小距離を増加させ、性能を向上させることができる。   According to each embodiment of the present invention described above, a (20, k) block coding can be easily realized by reusing a code used for TFCI information coding in the existing 3GPP system, thereby generating The maximum minimum distance between codewords to be generated can be increased to improve performance.

本発明の一実施形態によって、（３２，１０）ＴＦＣＩ情報コードから效率的に（２０，１０）ブロックコードを生成する方法を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a method for efficiently generating a (20, 10) block code from a (32, 10) TFCI information code according to an exemplary embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態によって、（２０，１０）、（１８，１０）及び（１６，１０）形態のコード生成行列をそれぞれ、（３２，１０）形態を有する基本コードから生成する方式を説明するための図である。According to an embodiment of the present invention, a method for generating (20, 10), (18, 10) and (16, 10) form code generation matrices from basic codes having (32, 10) form, respectively, will be described. FIG. 本発明の他の実施形態によって、（３２，１０）形態を有する基本コードから（２０，１０）コードを生成した後、これを用いて（１８，１０）コード及び（１６，１０）コードをそれぞれ生成する方式を説明するための図である。According to another embodiment of the present invention, after the (20, 10) code is generated from the basic code having the (32, 10) form, this is used to convert the (18, 10) code and the (16, 10) code, respectively. It is a figure for demonstrating the system to produce | generate. 本発明のさらに他の実施形態によって、（３２，１０）形態を有する基本コード生成行列から（２０，１０）コード生成行列を生成し、生成された（２０，１０）コード生成行列を用いて（１８，１０）コード生成行列を生成し、生成された（１８，１０）コード生成行列を用いて（１６，１０）コード生成行列を生成する方式を説明するための図である。According to still another embodiment of the present invention, a (20, 10) code generation matrix is generated from a basic code generation matrix having the (32, 10) form, and the generated (20, 10) code generation matrix is used ( It is a figure for demonstrating the system which produces | generates a (18,10) code generation matrix and produces | generates a (16,10) code generation matrix using the produced | generated (18,10) code generation matrix. 本発明のさらに他の実施形態によって、（３２，１０）形態を有する基本コード生成行列から（２０，１０）コード生成行列を生成し、生成された（２０，１０）コード生成行列を用いて（１６，１０）コード生成行列を生成し、生成された（１６，１０）コード生成行列を用いて（１８，１０）コード生成行列を生成する方式を説明するための図である。According to still another embodiment of the present invention, a (20, 10) code generation matrix is generated from a basic code generation matrix having the (32, 10) form, and the generated (20, 10) code generation matrix is used ( It is a figure for demonstrating the system which produces | generates a (16,10) code generation matrix and produces | generates a (18,10) code generation matrix using the produced | generated (16,10) code generation matrix. 本発明の一実施形態によって提案された（２０，Ａ）、（１８，Ａ）符号化性能を示す図である。It is a figure which shows the (20, A) and (18, A) encoding performance proposed by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態によって提案された（２０，Ａ）、（１８，Ａ）符号化性能を示す図である。It is a figure which shows the (20, A) and (18, A) encoding performance proposed by one Embodiment of this invention.

以下、本発明の好適な実施形態を、添付の図面を参照しつつ詳細に説明する。添付の図面と共に以下に開示される詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を説明するためのもので、本発明が実施されうる唯一の実施形態を示すためのものではない。例えば、以下の説明は、理解を助けるために、３ＧＰＰ ＬＴＥ（３^ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）システムに適用される具体的な例を挙げて説明するか、本発明は、３ＧＰＰ ＬＴＥシステムの他に、一般的に様々な長さを有する制御情報をブロックコードを用いてチャネルコーディングを行う必要があるいずれの通信システムにも適用可能である。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The detailed description disclosed below in connection with the appended drawings is intended as a description of exemplary embodiments of the invention and is not intended to represent the only embodiments in which the invention may be practiced. For example, the following description, for easy ^{understanding, 3GPP LTE (3 rd Generation Partnership} Project Long Term Evolution) or be described with a concrete example that is applied to the system, the present invention may contain other 3GPP LTE system In addition, it is generally applicable to any communication system in which control information having various lengths needs to be channel-coded using a block code.

以下の詳細な説明は、本発明の完全な理解を提供するために具体的な細部事項を含む。しかし、当業者には、本発明がこのような具体的な細部事項なしにも実施可能であるということが理解できる。場合によっては、本発明の概念が曖昧になることを避けるために、公知の構造及び装置を省略したり、各構造及び装置の核心機能を中心にしたブロック図の形式で示す。また、本明細書全体にわたって同一の構成要素には同一の図面符号を付して説明する。   The following detailed description includes specific details in order to provide a thorough understanding of the present invention. However, it will be understood by those skilled in the art that the present invention may be practiced without such specific details. In some instances, well-known structures and devices are omitted or block diagrams are shown focusing on the core functions of each structure and device to avoid obscuring the concepts of the present invention. Further, throughout the present specification, the same constituent elements will be described with the same reference numerals.

上述したように、本発明の一側面では、様々な長さを有する情報に效率的に（２０，Ａ）ブロック符号化を行う方法を提案する。そのために、本発明の一実施形態では、既存システムで用いられたブロック符号の生成行列に基づいて符号を構成し、符号化及び復号化を減らす方法を提案する。具体的に、本実施形態では、長い長さの情報を符号化するための生成行列を探す過程で、特定条件を付加して探すことによって、より効率的で迅速に大きい生成行列を探す方法を提案する。   As described above, one aspect of the present invention proposes a method for efficiently performing (20, A) block coding on information having various lengths. Therefore, in one embodiment of the present invention, a method is proposed in which a code is configured based on a block code generation matrix used in an existing system to reduce encoding and decoding. Specifically, in the present embodiment, a method of searching for a large generation matrix more efficiently and quickly by adding a specific condition in the process of searching for a generation matrix for encoding long-length information. suggest.

一方、上述した通り、本発明の他の側面では、長い長さの情報ビット／符号化ビット数に対して提案されたブロック符号の中から必要な部分のみを效率的に使用する方法を提案する。そのため、本発明の一実施形態では、様々な長さを有する情報をブロック符号化する際に、それぞれの長さに該当する生成行列を最大限共通するように具現することによって、効率的な符号化を行うことを提案する。すなわち、本実施形態では、最大情報量の長さに応じて生成された大きい生成行列に基づいて、該記最大長さより小さいまたは等しい長さの情報を符号化するための生成行列を構成することによって、それぞれの情報長さのための生成行列間の共通点を最大限に維持する方法を提案する。   On the other hand, as described above, another aspect of the present invention proposes a method for efficiently using only a necessary portion of block codes proposed for a long information bit / number of encoded bits. . Therefore, in an embodiment of the present invention, when block-encoding information having various lengths, an efficient code is realized by implementing a generator matrix corresponding to each length as much as possible. It is proposed that That is, in the present embodiment, a generation matrix for encoding information having a length smaller than or equal to the maximum length is configured based on a large generation matrix generated according to the length of the maximum information amount. In this way, we propose a method for maximizing the common point between generator matrices for each information length.

その具体的な第一の方法としては、最大長さより小さいまたは等しいそれぞれの情報量に応じて、個別的に最適化して生成行列を構成することが可能である。第二の方法としては、前記最大長さより小さいまたは等しい情報長さを符号化するための生成行列を構成する際に、長い長さの情報のための生成行列が、短い長さの情報のための生成行列を必ず含むようにする入れ子構造（ｎｅｓｔｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）で生成行列を構成することが可能である。第三の方法としては、情報長さのそれぞれに対して最適化された生成行列を構成する上でできるだけ入れ子構造となるように変形する複合構造（Ｈｙｂｒｉｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）とすることが可能である。   As a specific first method, it is possible to configure the generator matrix by individually optimizing according to each information amount smaller than or equal to the maximum length. As a second method, when a generator matrix for encoding an information length smaller than or equal to the maximum length is configured, a generator matrix for long-length information is converted to a short-length information. It is possible to construct the generator matrix with a nested structure that always includes the generator matrix. As a third method, it is possible to adopt a composite structure (Hybrid structure) that is deformed so as to have a nested structure as much as possible in constructing a generation matrix optimized for each information length.

以下では、上記の本発明の一側面を、下記のような過程によって（２０，Ａ）ブロック符号を最終的に（２０，１４）ブロック符号まで用意し、これを用いてＡの長さを有する情報にチャネルコーディングを行う方法を挙げて説明する。   In the following, according to one aspect of the present invention, a (20, A) block code is finally prepared up to a (20, 14) block code by the following process, and this is used to have a length of A. A method for performing channel coding on information will be described.

第１の過程としては、既存の３ＧＰＰで用いられたＴＦＣＩ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｆｏｒｍａｔ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）情報のコーディングに用いられた（３２，１０）符号から（２０，１０）符号を生成する方法について述べる。   As a first process, a method of generating a (20, 10) code from a (32, 10) code used for coding TFCI (Transport Format Combination Indicator) information used in the existing 3GPP will be described.

第２の過程としては、情報ビットの長さが１０ビット以上である場合に備えて、上述したような（２０，１０）符号に、情報ビット数に応じて基本シーケンス（Ｂａｓｉｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を追加して、最大（２０，１４）符号まで生成する場合について述べる。   As a second process, a basic sequence (Basis Sequence) is added to the (20, 10) code as described above in accordance with the number of information bits in preparation for the case where the length of information bits is 10 bits or more. A case where the maximum (20, 14) code is generated will be described.

第３の過程としては、上述した（２０，１４）符号を修正して、性能を改善する方法について説明する。   As a third process, a method for improving the performance by correcting the above-described (20, 14) code will be described.

一方、上述した過程によって生成された（２０，１４）符号に基づいて１８ビット、１６ビット長の符号語を生成できるブロック符号化方法を挙げて、本発明の他の側面を説明する。   On the other hand, another aspect of the present invention will be described with reference to a block coding method capable of generating 18-bit and 16-bit code words based on the (20, 14) code generated by the above-described process.

本発明は、３ＧＰＰ ＬＴＥシステムで、チャネル品質指示子（ＣＱＩ）情報を物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送する場合に行われるチャネルコーディングに好適に適用可能である。ただし、本発明の適用範囲がそれに限定されることはなく、様々な長さを有する制御情報のチャネルコーディングを必要とする様々なシステムに適用可能である。
１．第１側面−（２０，Ａ）ブロックコーディング
（１）第１段階−（２０，１０）ブロックコード生成 The present invention can be suitably applied to channel coding performed when channel quality indicator (CQI) information is transmitted through a physical uplink control channel (PUCCH) in a 3GPP LTE system. However, the scope of application of the present invention is not limited thereto, and the present invention is applicable to various systems that require channel coding of control information having various lengths.
1. First aspect-(20, A) block coding
(1) First stage-(20, 10) Block code generation

本実施形態では、次世代移動通信システムで用いられるＰＲＭ（Ｐｕｎｃｔｕｒｅｄ Ｒｅｅｄ−Ｍｕｌｌｅｒ）符号の生成行列を提案する。この符号に使用される生成行列は、３ＧＰＰ Ｒｅｌ’９９でＴＦＣＩ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｆｏｒｍａｔ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）情報のチャネルコーディングに用いられた（３２，１０）符号の生成行列に基づいて、符号化される符号語の長さに応じて穿孔（Ｐｕｎｃｔｕｒｉｎｇ）された形態を有するように設計することを提案する。   In the present embodiment, a PRM (Punctured Reed-Muller) code generator matrix used in the next generation mobile communication system is proposed. The generator matrix used for this code is based on the (32,10) code generator matrix used for channel coding of TFCI (Transport Format Combination Indicator) information in 3GPP Rel'99. It is proposed to design to have a punctured form according to length.

このような（３２，１０）ＴＦＣＩ情報コードの再使用は、色々な利点を有する。第一、ＴＦＣＩ情報コードそのものがＲｅｅｄ−Ｍｕｌｌｅｒ符号に基づいて設計されたので、穿孔されたＴＦＣＩ符号も変形されたＲｅｅｄ−Ｍｕｌｌｅｒ符号構造を有する。このようなＲｅｅｄ−Ｍｕｌｌｅｒベース符号は、復号過程で速いハダマード変換（Ｆａｓｔ Ｈａｄａｍａｒｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のような方法を使用するから速い復号が可能である。第二、ＴＦＣＩ符号化方式は、様々な長さの情報ビットと符号化ビットを支援する。このように情報ビットの長さ及び符号化ビットの長さが様々に変化可能なため、現在３ＧＰＰ ＬＴＥのＣＱＩ伝送のための要求事項をよく満たすこととなる。   Such reuse of the (32,10) TFCI information code has various advantages. First, since the TFCI information code itself is designed based on the Reed-Muller code, the punched TFCI code also has a modified Reed-Muller code structure. Since such a Reed-Muller base code uses a method such as Fast Hadamard Transform in the decoding process, fast decoding is possible. Second, the TFCI encoding scheme supports information bits and encoded bits of various lengths. As described above, since the length of the information bits and the length of the encoded bits can be changed variously, the requirement for CQI transmission of 3GPP LTE is well satisfied.

下記の表１は、３ＧＰＰ Ｒｅｌ’９９でＴＦＣＩ情報チャネルコーディングに用いられた長さ３２ビット、   Table 1 below shows a 32 bit length used for TFCI information channel coding in 3GPP Rel'99,

の符号語を生成する（３２，１０）符号の生成行列を表す。 Represents a (32, 10) code generation matrix that generates

以下では、上記の表１のような（３２、１０）ブロックコードをＴＦＣＩ情報コードまたはＴＦＣＩ情報コーディング用ブロックコードと呼ぶ。 Hereinafter, the (32, 10) block code shown in Table 1 above is referred to as a TFCI information code or a TFCI information coding block code.

一般に、ブロックコードにおいて行間または列間の位置を互いに換えても、生成される符号語に性能差は生じないものと知られている。このような点に着目して、下記の表２は、上述したＴＦＣＩ情報コーディングに用いられた（３２，１０）ブロックコードと等価であるブロックコードを表す。   In general, it is known that there is no difference in performance between generated codewords even if the positions of rows or columns in a block code are changed. Focusing on this point, Table 2 below shows block codes equivalent to the (32, 10) block codes used in the above-described TFCI information coding.

上記表２に表示されたブロックコードは、上記ＴＦＣＩコーディングに用いられた（３２，１０）コードの行と列の位置が変更されたし、いくつかの列（表１のＴＦＣＩ情報コード基準では行）間に互いに位置が換わっている形態を表している。 The block codes displayed in Table 2 have changed the positions of the rows and columns of the (32, 10) code used for the TFCI coding, and some columns (the rows in the TFCI information code standard of Table 1) ) Represents a form in which the positions are changed.

すなわち、本実施形態では、上述した通り、（３２，１０）の形態を有するＴＦＣＩ情報コード（表１）またはその等価形態行列（表２）のうち、１２個の行（表２のブロックコードでは列）を穿孔したり、２０個の行（表２のブロックコードでは列）を選択して（２０，１０）ブロックコードを構成することを提案する。上記表１を利用する場合と上記表２を利用する場合においてモード性能に差がないので、以下では、説明の便宜のために、特別な表記がない限り、上記表２のようなＴＦＣＩ情報コードの等価形態を利用すると仮定する。   That is, in the present embodiment, as described above, in the TFCI information code (Table 1) having the form (32, 10) or its equivalent form matrix (Table 2), 12 rows (in the block code of Table 2) It is proposed to construct a block code (20, 10) by drilling columns) or selecting 20 rows (columns in the block code of Table 2). Since there is no difference in mode performance between the case of using Table 1 and the case of using Table 2, below, for convenience of explanation, unless otherwise indicated, the TFCI information code as shown in Table 2 is used. Assume that the equivalent form is used.

一方、上記ＴＦＣＩ情報符号化に用いられた（３２，１０）符号は、Ｒｅｅｄ−Ｍｕｌｌｅｒ（ＲＭ）符号に基づいて生成された。ここで、誤り訂正の性能のために符号語の最小距離
が最大となる穿孔パターンを探すことが重要である。 On the other hand, the (32, 10) code used for the TFCI information encoding is generated based on the Reed-Muller (RM) code. Where the minimum codeword distance for error correction performance
It is important to look for a drilling pattern that maximizes.

まず、本実施形態との対比のために、ＴＦＣＩ符号化に用いられた（３２，１０）符号の生成行列に対して最適の穿孔パターンを探す全数探索を行う場合について説明する。３２＊１０行列で穿孔されるべき生成行列の列（Ｃｏｌｕｍｎ）の個数をｐとする時、あらゆる可能な穿孔パターンの数は
である。ここで、
は、３２個のうちｐ個を選択する場合の数を表す。 First, for comparison with the present embodiment, a case will be described in which an exhaustive search for searching for an optimum puncturing pattern is performed with respect to a (32, 10) code generation matrix used for TFCI encoding. When p is the number of columns (Columns) of the generator matrix to be punctured in a 32 * 10 matrix, the number of possible puncturing patterns is
It is. here,
Represents the number in the case of selecting p out of 32.

例えば、ｐ＝１２の場合、
個の異なる１０＊２０生成行列が存在し、該それぞれの生成行列を用いて１０ビットで構成可能な
個の情報が２０ビットの符号語に符号化される。これらそれぞれの生成行列から生成される符号語間の最小ハミング距離
を計算し、これら最小ハミング距離の中から最も大きい値を有する生成行列を探す。この最大
を有する生成行列を生成するために用いられた穿孔パターンが、最終的に探そうとするパターンとなる。これを段階別に詳細にまとめると、下記の通りである。 For example, if p = 12,
There are 10 different 20 * 20 generator matrices, each of which can be configured with 10 bits
Pieces of information are encoded into a 20-bit codeword. Minimum Hamming distance between codewords generated from each of these generator matrices
And the generator matrix having the largest value among these minimum Hamming distances is searched for. This maximum
The puncturing pattern used to generate the generator matrix with the final pattern to be searched. This is summarized in detail by stage as follows.

段階１（Ｓｔｅｐ １）：３２＊１０行列で任意の１２個の列を穿孔した
個の２０＊１０生成行列を構成する。 Stage 1 (Step 1): drilling any 12 columns in a 32 * 10 matrix
Construct 20 * 10 generator matrices.

段階２（Ｓｔｅｐ ２）：上述した２２５，７９２，８４０個の生成行列のそれぞれから、それぞれ
個の情報を入力した１，０２４個の符号語を生成し、これらの符号語間の最小ハミング距離を計算する。 Step 2 (Step 2): From each of the 225, 792, 840 generator matrices described above,
1,024 codewords with the pieces of information input are generated, and the minimum Hamming distance between these codewords is calculated.

段階３（Ｓｔｅｐ ３）：これらの符号語間の最小ハミング距離のうち最大値を示す生成行列に基づいて所望の穿孔パターンを探す。     Step 3 (Step 3): A desired puncturing pattern is searched based on a generator matrix indicating the maximum value among the minimum Hamming distances between these codewords.

ただし、上述した過程を通じた最適の（２０，１０）ブロックコードの生成は、多すぎる演算が必要とされ、好ましくない。   However, generation of the optimal (20, 10) block code through the above-described process is not preferable because too many operations are required.

したがって、本実施形態では、上述したような穿孔パターンを定める際に、特定制約条件を加え、最適の
を獲得するための探索空間（ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｓｐａｃｅ）の範囲を減らす方法を提案する。 Therefore, in the present embodiment, when determining the drilling pattern as described above, a specific constraint condition is added, and the optimum
A method for reducing the range of a search space for acquiring is proposed.

次に、本実施形態によって
を有する符号語を生成する（２０，１０）符号の生成行列をより效率的に探す方式について考えてみる。目標（Ｔａｒｇｅｔ） Next, according to this embodiment
Consider a method for more efficiently searching for a (20, 10) code generator matrix that generates codewords having. Target

をｄとすれば、（２０，１０）符号の生成行列の各行ベクトル（ｒｏｗ ｖｅｃｔｏｒ）
のハミング重み（Ｈａｍｍｉｎｇ ｗｅｉｇｈｔ）
は、下記のような必要条件を有する。 Where d is a row vector of the (20,10) code generator matrix.
Hamming weight
Has the following requirements:

一例として、ｄ＝６の場合、上記の数学式１は、下記のように表すことができる。 As an example, when d = 6, the above mathematical formula 1 can be expressed as follows.

したがって、本実施形態では、上述の全数探索過程の段階１で生成される１０＊２０行列の各行ベクトルｇ_{１０ｂｙ２０}［ｉ］が上記の数学式２の制約を有するように追加すると、
の符号語を生成する生成行列を探すための探索空間の数
を減少させることができる。一般に、文献によると、（２０，１０）符号の最大
は６であると知られている。これについての具体的な事項は、“Ｔｈｅ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｅｒｒｏｒ−Ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ Ｃｏｄｅｓ （ｂｙ Ｆ．Ｊ． ＭａｃＷｉｌｌｉａｍｓ ａｎｄ Ｎ．Ｊ．Ａ． Ｓｌｏａｎｅ）”を参照されたい。したがって、本実施形態では、上記の数学式１の条件に
の条件を適用し、これにも基づいて下記のような方式で（２０，１０）コードを生成することを提案する。 Therefore, in the present embodiment, when each row vector g _10by20 [i] of the 10 * 20 matrix generated in stage 1 of the exhaustive search process described above is added so as to have the constraint of Equation 2 above,
Number of search spaces to find the generator matrix that generates the codeword
Can be reduced. In general, according to the literature, the maximum of (20,10) codes
Is known to be 6. Refer to “The Theory of Error-Correcting Codes (by FJ MacWilliams and NJA Slone)” for specific details. Therefore, in this embodiment, the condition of the above mathematical formula 1 is satisfied.
Based on this, it is proposed to generate a (20, 10) code in the following manner based on this condition.

図１は、本発明の一実施形態によって、（３２，１０）ＴＦＣＩ情報コードから效率的に（２０，１０）ブロックコードを生成する方法を説明するための図である。   FIG. 1 illustrates a method for efficiently generating a (20, 10) block code from a (32, 10) TFCI information code according to an embodiment of the present invention.

具体的に、段階Ｓ１０１では、（３２，１０）構造を有するＴＦＣＩ情報コードから（２０，１０）ブロックコードを任意に生成する。その後、段階Ｓ１０２では、各行に対応する基本シーケンスの重み値が上記の数学式２の条件を満たすか否かを判定する。この時、上記の数学式２の条件を満たさないと、段階Ｓ１０１に戻り、上記の数学式２の条件を満たすと段階Ｓ１０３に進む。段階Ｓ１０３では、生成された（２０，１０）コードを用いて１，０２４個の符号語を生成する。このように生成された１，０２４個の符号語は、段階Ｓ１０４で
の条件を満たすか否かを判定する。この時、
の条件を満たさない場合は再び段階Ｓ１０１に戻り、
の条件を満たす場合は段階Ｓ１０５に進み、重み値分布（Ｗｅｉｇｈｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を計算する。その後、段階Ｓ１０６で、最適の重み値分布でないと判定される場合は、再び段階Ｓ１０１に戻り、最適の重み値分布と判定される場合は段階Ｓ１０７に進み、最適の行列パターンの一つとして選択される。 Specifically, in step S101, a (20, 10) block code is arbitrarily generated from a TFCI information code having a (32, 10) structure. Thereafter, in step S102, it is determined whether or not the weight value of the basic sequence corresponding to each row satisfies the condition of the mathematical formula 2. At this time, if the condition of the mathematical expression 2 is not satisfied, the process returns to step S101, and if the condition of the mathematical expression 2 is satisfied, the process proceeds to step S103. In step S103, 1,024 codewords are generated using the generated (20, 10) code. The 1,024 codewords generated in this way are determined in step S104.
It is determined whether or not the above condition is satisfied. At this time,
If the above condition is not satisfied, the process returns to step S101 again.
If the above condition is satisfied, the process proceeds to step S105, and a weight distribution (Weight Distribution) is calculated. Thereafter, if it is determined in step S106 that the distribution is not the optimum weight value distribution, the process returns to step S101 again. If it is determined that the distribution is the optimum weight value distribution, the process proceeds to step S107, and is selected as one of the optimal matrix patterns. Is done.

図１に示すような過程から得られた結果
が、最大に得られる最小距離であり、この時、最小距離６の符号語を生成する生成行列の個数は総３６０個である。（２０，１０）符号の可能な最大の
は６であり、図１のように本実施形態で提案された方法でも、最大
が６の符号の生成が可能なため、本実施形態で用いた方法を通じて最適の符号語を生成する（２０，１０）符号の生成行列をより效率的に探すことができる。 Results obtained from the process shown in FIG.
Is the minimum distance obtained at the maximum. At this time, the total number of generator matrices for generating codewords with the minimum distance 6 is 360. The maximum possible (20,10) code
Is 6 and the method proposed in this embodiment as shown in FIG.
6 can be generated, the code generation matrix of the (20, 10) code that generates the optimal codeword can be searched more efficiently through the method used in this embodiment.

また、ここで、最適の符号は、最小距離の特性によって決定される。すなわち、一般的に符号の性能は、最小距離が大きいほど向上し、最小距離に該当する符号語の数が少ないほど性能が向上する。したがって、最適の符号は、最小距離が最大であり、且つ、最小距離を示す符号語の数が最小の場合に得られる。より詳細には、ハミング重み分布（Ｈａｍｍｉｎｇ ｗｅｉｇｈｔ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を多項式で表現する場合に、定数項以外の最も低い次数が最大でありながら、該当の次数の係数が最小である場合を意味する。もし、２つの符号が存在し、２つの符号語のハミング重み分布を多項式で表した時、両符号の性能は、次数と係数で比較可能である。すなわち、両符号のハミング重み分布間の最小次数が大きい方が性能がより良い。もし、最小次数が同一であれば、該当の最小次数の係数（すなわち、最小次数に該当するハミング重みを有する符号語の個数）が小さい方の性能が良くなる。一方、２つの符号間におけるハミング重み分布多項式を比較するときに、最小次数の他に最小次数の係数まで同一であれば、その次の次数を比較して性能を比較することができる。   Here, the optimum code is determined by the characteristic of the minimum distance. That is, generally, the performance of a code improves as the minimum distance increases, and the performance improves as the number of codewords corresponding to the minimum distance decreases. Therefore, the optimum code is obtained when the minimum distance is the maximum and the number of code words indicating the minimum distance is the minimum. More specifically, when the Hamming weight distribution is expressed by a polynomial, it means that the lowest order other than the constant term is maximum, but the coefficient of the corresponding order is minimum. If there are two codes and the Hamming weight distributions of the two codewords are expressed by polynomials, the performance of both codes can be compared by the order and the coefficient. That is, the larger the minimum order between the Hamming weight distributions of both codes, the better the performance. If the minimum order is the same, the performance with the smaller minimum order coefficient (that is, the number of codewords having a Hamming weight corresponding to the minimum order) is improved. On the other hand, when comparing the Hamming weight distribution polynomial between two codes, if the coefficient of the minimum order is the same as the minimum order, the performance can be compared by comparing the next order.

図１と関連して上記の方法を用いると、（３２，１０）ＴＦＣＩ情報符号から穿孔過程によって
の３６０個の１０＊２０行列を得ることができる。一方、これらの生成行列のハミング重み分布を計算して分類すると、下記の３つの場合となる。これは、下記の数学式３〜５の多項式形態で表現することができる。 Using the above method in conjunction with FIG. 1, the (32,10) TFCI information code
360 10 * 20 matrices can be obtained. On the other hand, when the Hamming weight distribution of these generation matrices is calculated and classified, the following three cases are obtained. This can be expressed in the form of polynomial equations 3-5 below.

下記の表３は、上記の数学式３のハミング重み分布に従う生成行列の例
を、表４は、上記の数学式４のハミング重み分布に従う生成行列の例
を、表５は、上記の数学式５のハミング重み分布に従う１０＊２０生成行列の例
である。上記の数学式３〜５のようなハミング重み分布の特性を有する全ての穿孔パターンにより生成された１０＊２０行列はいずれも、最小距離の側面で誤り訂正能力が同一の特性を有する。 Table 3 below shows an example of a generator matrix that follows the Hamming weight distribution of Equation 3 above.
Table 4 shows an example of a generator matrix that follows the Hamming weight distribution of Equation 4 above.
Table 5 shows an example of a 10 * 20 generator matrix that follows the Hamming weight distribution of Equation 5 above.
It is. Any of the 10 * 20 matrices generated by all the puncturing patterns having the characteristics of the Hamming weight distribution as shown in the mathematical formulas 3 to 5 have the same error correction capability in terms of the minimum distance.

実際に同一のハミング重み分布を示す生成行列は多数個存在し、全数検査によると総３６０個が探索される。これらの３６０個の穿孔パターンは、本発明者により発明されて出願されたし、本出願の優先権主張の基礎となる米国仮出願第６１／０１６，４９２号（ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＶＡＲＩＯＵＳ ＳＨＯＲＴ ＬＥＮＧＴＨ ＢＬＯＣＫ ＣＯＤＥＳ ＷＩＴＨ ＮＥＳＴＥＤ ＳＴＲＵＣＴＵＲＥ ＢＹ ＰＵＮＣＴＵＲＩＮＧ Ａ ＢＡＳＥ ＣＯＤＥ）のＡｐｐｅｎｄｉｘ Ａに、上記表２に基づいて穿孔される列のインデックスがいちいち開示されており、本願明細書では紙面関係上それを省略する。 There are actually a large number of generator matrices showing the same Hamming weight distribution, and a total of 360 is searched according to exhaustive inspection. These 360 perforation patterns were invented and filed by the inventor and are the basis of the priority claim of this application, US Provisional Application No. 61 / 016,492 (GENERATION METHOD OF VARIOUS SHORT LENGTH BLOCK CODES). Appendix A of WITH NESTED STRUCTURE BY PUNCTURING A BASE CODE) discloses the index of the columns to be perforated based on Table 2 above, and is omitted in the present specification for the sake of space.

この３６０個の穿孔パターンをより詳細にハミング重み分布別に分類すると、次の通りである。上記の数学式３に該当するハミング重み分布を示す（２０，１０）符号の生成行列のための穿孔パターンは総２９０個が存在する。また、上記の数学式４に該当するハミング重み分布を示す（２０，１０）符号の生成行列のための穿孔パターンは総６０個が存在する。一方、上記の数学式５に該当するハミング重み分布を示す（２０，１０）符号の生成行列のための穿孔パターンは総１０個が存在する。   The 360 perforation patterns are classified in more detail by Hamming weight distribution as follows. There are a total of 290 puncturing patterns for the generator matrix of the (20, 10) code indicating the Hamming weight distribution corresponding to the above mathematical formula 3. In addition, there are a total of 60 puncturing patterns for the (20, 10) code generator matrix indicating the Hamming weight distribution corresponding to the mathematical formula 4. On the other hand, there are a total of 10 puncturing patterns for the (20, 10) code generator matrix indicating the Hamming weight distribution corresponding to the mathematical formula 5.

本発明についての説明においては、これら３６０個の穿孔パターンのうち、下記のパターンを取り上げる。   In the description of the present invention, the following pattern is taken out of these 360 drilling patterns.

下記の表６は、上記の数学式４のハミング重み分布を示す６０個の穿孔パターンの一つを表す。   Table 6 below represents one of 60 drilling patterns showing the Hamming weight distribution of Equation 4 above.

上記表６の穿孔パターンは、上述した本出願の優先権主張の基礎となる米国仮出願第６１／０１６，４９２号のＡｐｐｅｎｄｉｘ Ａ、表Ａ．２の６番目のインデックスに対応する穿孔パターンである。この時、上記表６において“０”は該当の列を穿孔することを表し、“１”は、該当の列を穿孔せずに（２０，１０）ブロックコードに選択することを意味する。 The perforation pattern in Table 6 above is shown in Appendix A, U.S. Provisional Application No. 61 / 016,492, which is the basis of the above-mentioned priority claim of the present application. 2 is a drilling pattern corresponding to a sixth index of 2. At this time, in Table 6 above, “0” indicates that the corresponding column is punctured, and “1” indicates that the corresponding column is selected as a (20, 10) block code without puncturing.

上記表６の穿孔パターンを上記表２に適用した例は、次の通りである。   An example in which the perforation pattern of Table 6 is applied to Table 2 is as follows.

この時、上記表７は、上記表２と対比して行と列の方向が変わって表現されたが、同じ意味を有し、右側には、それぞれの行方向シーケンスのうち、穿孔される１２個の行を表示している。これによって生成される（２０，１０）ブロックコードは、下記表８の通りである。 At this time, Table 7 is expressed by changing the row and column directions as compared with Table 2, but has the same meaning, and the right side of each row direction sequence is perforated 12. Lines are displayed. The (20, 10) block code generated thereby is as shown in Table 8 below.

一方、上記表７または表８の行の順序は、３ＧＰＰで用いられるＴＦＣＩ符号化のための行列順序とはやや相違している。上述した通り、コーディング理論において各行の位置を変更する場合にも、生成された符号語の性能には差がないので、上記表７または表８の行の順序をＴＦＣＩ符号行列のように整列すると、下記の表９のように表すことができる。 On the other hand, the order of the rows in Table 7 or Table 8 is slightly different from the matrix order for TFCI encoding used in 3GPP. As described above, even when the position of each row is changed in coding theory, there is no difference in the performance of the generated codeword. Therefore, if the order of the rows in Table 7 or Table 8 is aligned as in the TFCI code matrix, Can be expressed as shown in Table 9 below.

上述したように、上記表９は、上記表７と行の順序にのみ変化があり、他の事項は全く同一である。この場合は、符号化理論によって符号特性は完全に同一となる。上記表９のような表現方法の利点は、（２０，１０）符号から（１８，１０）符号へと穿孔時に最後の２ビットを穿孔して生成できる利点があり、その詳細な事項については後述する。 As described above, Table 9 is different from Table 7 only in the order of the rows, and other matters are completely the same. In this case, the code characteristics are completely the same according to the coding theory. The advantage of the expression method as shown in Table 9 is that it can be generated by punching the last two bits at the time of punching from the (20, 10) code to the (18, 10) code. To do.

（２）第２段階−（２０，１４）ブロックコード生成
上述したように、本発明の一実施形態によって生成される（２０，Ａ）ブロックコードは、３ＧＰＰ ＬＴＥシステムでチャネル品質情報を表すＣＱＩがＰＵＣＣＨを通じて伝送されるためのチャネルコーディング方法に利用されるとする。また、上記の第１段階では、３ＧＰＰ ＬＴＥシステムでＣＱＩ情報のビット数は４ビットから１０ビットまで様々でありうるという点を勘案して、最大（２０，１０）ブロック符号まで提案したわけである。ただし、ＭＩＭＯの場合には、ＣＱＩの情報ビット数が１０ビットよりも大きくなる場合もある。しかし、実際ＣＱＩ伝送量は、ＣＱＩの生成方式によって決定されるので、符号化過程のためには概略的に４から１４ビット程度までの様々な情報ビット数を全て支援する方式を考慮する。 (2) Second stage— (20, 14) Block code generation As described above, the (20, A) block code generated according to an embodiment of the present invention is a CQI representing channel quality information in the 3GPP LTE system. Suppose that it is used for the channel coding method for transmitting through PUCCH. In the first stage, the maximum number of (20, 10) block codes is proposed in consideration of the fact that the number of bits of CQI information can vary from 4 bits to 10 bits in the 3GPP LTE system. . However, in the case of MIMO, the number of CQI information bits may be larger than 10 bits. However, since the actual CQI transmission amount is determined by the CQI generation method, a scheme that supports all the various information bit numbers from 4 to 14 bits is considered for the encoding process.

そこで、本段階では、第１段階で考慮した（２０，１０）ブロックコードに情報ビット数によって列を追加して最大１４ビットまで支援できる（２０，１４）ブロックコーディング方法について説明する。   Therefore, in this stage, a (20, 14) block coding method capable of supporting up to 14 bits by adding a column according to the number of information bits to the (20, 10) block code considered in the first stage will be described.

このように追加される列を全数探索を通じて探すためには極めて多い演算を行わなければならない。例えば、上記表９に表した（２０，１０）ブロックコードに一つの列を追加するためにも２^２０≒１０^２４個の天文学的な場合の探索が必要である。したがって、あらゆる場合に対して全数探索を行うことは効率的でない。 In order to search for an added column through exhaustive search, an extremely large number of operations must be performed. For example, in order to add one column to the ( ^20, 10) block code shown in Table 9, 2 ²⁰ ≈10 ²⁴ astronomical cases are required. Therefore, performing an exhaustive search for every case is not efficient.

本段階では、上記表９の６番目の列が全て１で構成された基本シーケンス（Ｂａｓｉｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）であることに注目する。したがって、追加される列が最小距離ｄを満足しなければならないとすれば、最小限の“０”の個数はｄより大きいまたは同一でなければならない。本例では“０”の個数が符号語間の最小距離となるからである。   At this stage, it is noted that the sixth sequence in Table 9 is a basic sequence (basis sequence) composed of all ones. Therefore, if the added column must satisfy the minimum distance d, the minimum number of “0” s must be greater than or equal to d. This is because the number of “0” is the minimum distance between codewords in this example.

詳細に説明すると、追加される列と全て１で構成された既存６番目の列との差が両符号語間の距離であり、したがって、追加される列の“０”の個数が符号語間の距離と一致することとなる。   More specifically, the difference between the added column and the existing sixth column consisting of all 1s is the distance between both codewords, and therefore the number of “0” s in the added column is between codewords. Will be the same as the distance.

一般に、（２０，１０）コードで可能な最大の最小距離が６である反面、本出願の方法で構成された（２０，１１）コードで可能な最大の最小距離は４である。具体的に、２０ビット符号語において様々な情報ビット数による最大の最小距離特性は、下記の通りである。   In general, the maximum minimum distance possible with the (20, 10) code is 6, whereas the maximum minimum distance possible with the (20, 11) code configured by the method of the present application is 4. Specifically, the maximum minimum distance characteristics with various numbers of information bits in a 20-bit codeword are as follows.

したがって、本発明の一実施形態では、追加される列の最大の最小距離を“４”とすることを目標として列を追加する方法を提案する。これは、追加される列に“０”の個数が４以上である列を追加することを意味する。 Therefore, an embodiment of the present invention proposes a method of adding a column with the goal of setting the maximum minimum distance of the added column to “4”. This means that a column in which the number of “0” is 4 or more is added to the column to be added.

まず、探索個数を最小化するために、本実施形態では、追加される列は“０”を４個含む列に限定する。このように“０”を４個含み、“１”を１６個含む追加列は様々なものが存在でき、その一例として、下記の表１１は、上記表９の（２０，１０）コードを（２０，１４）コードまで拡張した形態を表したものである。   First, in order to minimize the number of searches, in this embodiment, the added columns are limited to columns including four “0” s. In this way, there can be various additional columns including four “0” and sixteen “1”. As an example, Table 11 below shows the (20, 10) code in Table 9 above as ( 20, 14) represents an extended form of the code.

上記表１１において、追加される４個列は、右側の４個の列であり、追加される列において“０”は太字で表した。 In Table 11 above, the four columns to be added are the four columns on the right side, and “0” is shown in bold in the added column.

（３）第３段階−ブロックコードの変形／最適化
本発明の一実施形態では、最大情報量の長さに応じて生成された大きい生成行列に基づいて、この最大長さよりも小さいまたは等しい情報長を符号化するための生成行列を構成することによって、それぞれの情報長のための生成行列間の共通点を最大限に維持する方法を提案する。その具体的な第一の方法としては、最大長さより小さいまたは等しいそれぞれの情報量に応じて、個別的に最適化して生成行列を構成することが可能である。第二の方法として、最大長さより小さいまたは等しい情報長を符号化するための生成行列を構成する際に、長い長さの情報のための生成行列は短い長さの情報のための生成行列を必ず含むようにする入れ子構造（ｎｅｓｔｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）とすることも可能である。第三の方法として、情報長さのそれぞれに対して最適化された生成行列を構成する時に、できるだけ入れ子構造となるように変形する複合構造（Ｈｙｂｒｉｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）とすることも可能である。 (3) Third stage-block code modification / optimization In one embodiment of the present invention, information smaller than or equal to this maximum length based on a large generator matrix generated according to the length of the maximum information amount. We propose a method for maximizing the common points between generator matrices for each information length by constructing generator matrices for encoding lengths. As a specific first method, it is possible to configure the generator matrix by individually optimizing according to each information amount smaller than or equal to the maximum length. As a second method, when constructing a generator matrix for encoding an information length smaller than or equal to the maximum length, a generator matrix for long-length information is changed to a generator matrix for short-length information. It is also possible to adopt a nested structure that is necessarily included. As a third method, when constructing a generator matrix optimized for each of the information lengths, it is possible to adopt a composite structure (Hybrid structure) that is deformed so as to have a nested structure as much as possible.

まず、上述した表１１の情報ビット長によるハミング重み分布は、下記の表１２の通りである。   First, the Hamming weight distribution according to the information bit length in Table 11 is as shown in Table 12 below.

上記表１２で最小ハミング距離は陰影で表示された。我々の関心事は、少なくとも情報ビット数ｋが４である場合にあるから、表１２において情報ビットの長さｋが３以下の場合は、便宜上省略した。また、それぞれのｋ値を最小距離によってグルーピングすることができる。すなわち、ｋ＝４〜６は、最小距離８のグループに、ｋ＝７〜１０は最小距離６のグループに、ｋ＝１１〜１４は最小距離４のグループに分類可能であり、これは、上記表１０に対応することがわかる。 In Table 12 above, the minimum Hamming distance is indicated by shading. Since our concern is at least when the number of information bits k is 4, when the information bit length k is 3 or less in Table 12, it is omitted for convenience. In addition, each k value can be grouped by the minimum distance. That is, k = 4 to 6 can be classified into a minimum distance 8 group, k = 7 to 10 can be classified into a minimum distance 6 group, and k = 11 to 14 can be classified into a minimum distance 4 group. It can be seen that this corresponds to Table 10.

本段階では、小さい符号率を有する符号を生成する際に、符号語間の最小距離が最大となるように符号を構成し、符号の構成も簡単な方法で生成する方法を提案する。   In this stage, when a code having a small code rate is generated, a code is configured so that the minimum distance between codewords is maximized, and a method of generating a code structure by a simple method is proposed.

例えば、上記の表１１で情報ビットの長さが４の場合、今までは、前から４個の列を選択して情報ビットの順に左側列に対応させる方法を考慮してきたが、実際には１４個の列の中から任意の４個を選択しても符号構成が可能である。ただし、この時、最小距離が最大化するように構成することが好ましい。もし、１４個の列の中から４個を選択する際に、７番の列から１４番の列の中から任意の一つのみ含まれても、前から最初の４個の列を選択する時に得られる最小距離８が維持されない場合が生じうる。しかし、上記表１２及び表１０を参照すると、列５と列６は最小距離８のグループであるから、本来の４個の列を選択する際に６番までの列の中から任意の４個を選択することが考えられる。   For example, when the length of the information bits is 4 in Table 11 above, so far, the method of selecting the four columns from the front and corresponding to the left column in the order of the information bits has been considered. The code structure can be formed even if any four of 14 columns are selected. However, at this time, it is preferable that the minimum distance is maximized. If four columns are selected from the 14 columns, the first four columns from the front are selected even if only one arbitrary column is included from the 7th column to the 14th column. Sometimes the minimum distance 8 obtained can not be maintained. However, referring to Table 12 and Table 10 above, since columns 5 and 6 are groups with a minimum distance of 8, when selecting the original four columns, any four columns up to number 6 are selected. Can be considered.

したがって、それぞれの情報ビットによる列選択において、本来の該当の情報ビット数によって得られる最小距離より大きいまたは等しい最小距離を表す列の中から最も特性の良い列を選択することが可能である。   Therefore, in the column selection by each information bit, it is possible to select a column having the best characteristics from among columns representing a minimum distance that is greater than or equal to the minimum distance obtained by the original number of information bits.

例えば、情報ビット数１１〜１４の範囲のみを最適化するために、一応、１番から１０番までの列は固定させた状態で、情報ビット数によるハミング重み分布を調べると、下記の表１３〜１５の通りである。   For example, in order to optimize only the range of the number of information bits 11 to 14, when the Hamming weight distribution according to the number of information bits is examined with the columns 1 to 10 fixed, the following Table 13 ~ 15.

上記表１３〜表１５において、それぞれの場合において最も良い重み分布を示す場合を陰影で表示した。良い性能を有する符号とは、重み分布で“０”でない重みの値、すなわち、最小距離を有する重み値が大きい場合を意味する。また、重み値に該当する符号語の個数が少ないほど良い性能を示す。もし、最小重みの性能が２符号間で同一であれば、その次の最小重みにおける特性により符号の性能が決定される。すなわち、２番目に小さい重み値が、できるだけ大きいほど性能が良いし、この２番目に小さい重み値が同一であれば、該当の重み値を構成する符号語の個数が小さいほど良い性能を示す。 In Tables 13 to 15, cases where the best weight distribution is shown in each case are shown by shading. A code having good performance means a case where a weight value other than “0” in the weight distribution, that is, a weight value having a minimum distance is large. Further, the smaller the number of codewords corresponding to the weight value, the better the performance. If the performance of the minimum weight is the same between the two codes, the performance of the code is determined by the characteristic at the next minimum weight. That is, as the second smallest weight value is as large as possible, the performance is better. If the second smallest weight value is the same, the smaller the number of codewords constituting the corresponding weight value, the better the performance is.

上記の表１３〜表１５のような過程を反復して、各情報ビット長別に最適の性能を表すように列を割り当てると、下記の表１６のようになる。ここでは、情報ビット長ｋが４以上の場合に主たる関心がおかれているので、３ビットまでは本来のまま固定して使用し、４ビット以上でのみ最適の列を探して、下記の表１６に表した。   Table 16 below is obtained by repeating the processes shown in Tables 13 to 15 and assigning columns so as to represent optimum performance for each information bit length. In this case, the main interest is given when the information bit length k is 4 or more. Therefore, up to 3 bits are used as they are, and an optimum column is searched only for 4 bits or more. This is shown in FIG.

もし、ｋが３以下の場合に対しても列間位置交換を考慮しなければならないなら、もう少し多い過程を経るだけで、同様の論理的過程を経て最適列割当を探せばいい。 If inter-column position exchange must be taken into account even when k is 3 or less, it is only necessary to go through a little more process and search for an optimal column assignment through a similar logical process.

情報ビット数ｋが４以上の場合に関心がおかれているなら、それぞれの情報ビット別に最適の列割当をした場合は、上記の表１６の通りである。一方、上記表１６を参照すると、情報ビット数が大きくなる時に利用される列に、小さい情報ビットに割り当てられた列が常に含まれない。すなわち、大きい情報ビットの割当列が小さい情報ビットの割当列を含む入れ子構造（ｎｅｓｔｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を維持しなくなる。   If the number of information bits k is 4 or more, if interest is given, the optimum column assignment for each information bit is as shown in Table 16 above. On the other hand, referring to Table 16, the column used when the number of information bits increases does not always include the column assigned to the small information bits. That is, a nested structure including a large information bit allocation sequence and a small information bit allocation sequence is not maintained.

入れ子構造でない場合は、それぞれの情報ビットごとに割り当てられる列を別に表示せねばならず、面倒である。したがって、最適の割当を維持したままでできるだけ入れ子構造を形成する方法を提案する。   If it is not a nested structure, the columns assigned to each information bit must be displayed separately, which is troublesome. Therefore, a method for forming a nested structure as much as possible while maintaining an optimal allocation is proposed.

まず、同一の最小距離を有するグループ内において列間順序変化のための位置交換（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）が考えられる。例えば、最小距離４のグループである列１１，１２，１３，１４において列の順序を換えて１１，１３，１４，１２へと位置移動をする。すると、最適マッピングパターンはｋ＝１１では［１〜１０］＋［１１］になり、ｋ＝１２では［１〜１０］＋［１１，１３］になり、ｋ＝１３では［１〜１０］＋［１１，１３，１４］になり、ｋ＝１４では［１〜１０］＋［１１，１２，１３，１４］になる。すなわち、列の順序を換えた状態では、ｋ値によって順次に列を割り当てればよい。   First, permutation for changing the order between columns in a group having the same minimum distance can be considered. For example, in the columns 11, 12, 13, and 14 that are groups of the minimum distance 4, the position of the columns is changed and the position is moved to 11, 13, 14, and 12. Then, the optimal mapping pattern is [1-10] + [11] when k = 11, [1-10] + [11,13] when k = 12, and [1-10] + when k = 13. [11, 13, 14], and when k = 14, [1-10] + [11, 12, 13, 14]. That is, in the state where the order of the columns is changed, the columns may be sequentially assigned according to the k value.

上述したように、ｋ値が増加するにつれて順次に列を割り当てると、最適の割当パターンとなるように列の順序を換えることを考慮することができ、これを下記の表１７に表す。   As described above, if the columns are sequentially allocated as the k value increases, it is possible to consider changing the order of the columns so as to obtain an optimal allocation pattern, which is shown in Table 17 below.

もちろん、上記表１６のような最適割当パターンを満たしながら列の順序を換える方法は、上記の表１７の他にも様々なものが存在でき、その他の例を下記の表１８に表す。 Of course, various methods other than the above Table 17 can be used to change the column order while satisfying the optimal allocation pattern as shown in Table 16 above, and other examples are shown in Table 18 below.

上記表１７または表１８のように生成行列を構成すると、情報ビット数ｋが増加するにつれて順次に列を割り当てても、左側の列から順次に割り当てても、最適の割当となる利点がある。 If the generator matrix is configured as shown in Table 17 or Table 18 above, there is an advantage that optimum allocation is achieved regardless of whether the columns are allocated sequentially or sequentially from the left column as the number of information bits k increases.

なお、本発明のさらに他の実施形態として、情報ビット数４以下の場合に対する列方向シーケンス（基本シーケンス）位置に変更を与えることができる。具体的に、上記表１１を参照すると、６番目の列、すなわちＭ_ｉ，５が、全てのビットが“１”である基本シーケンス（ｂａｓｉｓ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）であることがわかる。このような基本シーケンスは、該当のビットの全体符号語に対する寄与度を高めることとなる。したがって、該当のビットの観点からはこのように重み値（ｗｅｉｇｈｔ）の多い基本シーケンスが好ましい。 As still another embodiment of the present invention, it is possible to change the column direction sequence (basic sequence) position for the case where the number of information bits is 4 or less. Specifically, referring to Table 11, it can be seen that the sixth column, ie, M _{i, 5} , is a basic sequence in which all bits are “1”. Such a basic sequence increases the degree of contribution of the corresponding bits to the entire codeword. Accordingly, a basic sequence having a large weight value is preferable from the viewpoint of the corresponding bit.

しかし、全体符号語は様々なビットが“ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ ｏｒ”で演算されるので、複合した結果を考慮しなければならない。したがって、互いに結合される場合の数を減らすために、上述したように、全てのビットが“１”である基本シーケンスを先頭に移して寄与度を高める方法が考慮できる。このような方法として、ビット数が少ない場合における符号化において、あらゆるビットが１である基本シーケンスを、先頭に移す方法が考慮でき、これを下記の表１９に表す。   However, since various bits are calculated by “exclusive or” in the entire codeword, a combined result must be considered. Therefore, in order to reduce the number of cases where they are combined with each other, as described above, it is possible to consider a method of increasing the contribution by moving the basic sequence in which all the bits are “1” to the head. As such a method, in the encoding when the number of bits is small, a method of moving a basic sequence in which all bits are 1 to the head can be considered, which is shown in Table 19 below.

上記表１９は、本来列方向基本シーケンスのうち６番目のシーケンス、すなわち、“１”のみを含むシーケンスインデックスを最初の基本シーケンスに位置を変更し、他の基本シーケンスの順序は変更しない場合に該当する。 Table 19 above is applicable when the position of the sixth basic sequence sequence, that is, the sequence index including only “1” is changed to the first basic sequence and the order of the other basic sequences is not changed. To do.

なお、下記の表２０は、上記表１９に従う最小距離性能を表す。   Table 20 below shows the minimum distance performance according to Table 19 above.

上記表２０から、本実施形態によると、情報ビット数が１または２の時に性能が良くなることがわかる。 From Table 20, it can be seen that according to the present embodiment, the performance is improved when the number of information bits is 1 or 2.

符号理論によると、基本的に、生成行列の行位置を互いに交換したり、列の位置を交換しても、符号の特性は同一なので、このような変形は本発明の説明では省略するものとする。   According to the code theory, basically, even if the row positions of the generator matrix are exchanged with each other or the column positions are exchanged, the characteristics of the code are the same. Therefore, such a modification is omitted in the description of the present invention. To do.

しかし、可変長の情報ビットを支援する生成行列において情報ビットの符号化に基本シーケンスを順次に割り当てる場合は、列間の位置交換が該当の可変長の情報ビットの生成行列を変更させることがあるので注意しなければならない。   However, when a basic sequence is sequentially assigned to encoding information bits in a generator matrix that supports variable-length information bits, position exchange between columns may change the corresponding variable-length information bit generator matrix. So be careful.

また、符号理論によると、符号語において“０”と“１”の値を反転する場合も同じ符号であるから、このような変形は本発明についての説明では省略する。   Further, according to the code theory, since the same code is used when the values of “0” and “1” are inverted in the code word, such a modification is omitted in the description of the present invention.

以下、上述した本発明の各実施形態において共通して考慮しなければならない点について簡単に述べる。   Hereinafter, points that should be considered in common in each of the embodiments of the present invention described above will be briefly described.

［ｎ，ｋ］符号は、符号化ビット数がｎで、情報ビット数がｋである符号を意味する。上述の説明で、特別な言及がない限り、符号の生成行列は基本シーケンス形態の表で表示している。   The [n, k] code means a code having n encoded bits and k information bits. In the above description, unless otherwise stated, the code generator matrix is displayed in a basic sequence form table.

上述したように、提案されたブロックコードを用いた実際符号化方法は、３ＧＰＰ ｒｅｌａｓｅ ９９のＴＦＣＩ符号などにおけると略同様の方法を用いる。すなわち、情報ビットを左側の基本シーケンスから順次に割り当て、この基本シーケンスと情報ビットとを乗じ、このように乗じられたシーケンスを情報ビット数だけ２進演算で加算して（Ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ ＯＲ ｓｕｍ）符号化ビットを生成する方法を取る。   As described above, the actual encoding method using the proposed block code uses a method that is substantially the same as that in the 3GPP release 99 TFCI code. That is, information bits are sequentially assigned from the left basic sequence, the basic sequence and the information bit are multiplied, and the sequence thus multiplied is added by the number of information bits by binary operation (Exclusive OR sum). Take the way to generate bits.

このような方法で符号を表すと、情報ビットの数が可変である場合にも、一つの基本シーケンス表を用いて符号化できるという利点がある。このような利点から、様々な情報ビット数の支援が可能となる。したがって、上述した実施形態において基本シーケンス表は最大サイズの情報ビット数を考慮して表示された。もし、実際応用において必要な最大情報ビット数が、ここで提示した大きさよりも小さいとすれば、該当の最大ビット数以上のための基本シーケンスを削除した表を使用することが好ましい。   When the code is expressed by such a method, there is an advantage that even if the number of information bits is variable, encoding can be performed using one basic sequence table. Because of such advantages, it is possible to support various numbers of information bits. Therefore, in the above-described embodiment, the basic sequence table is displayed in consideration of the maximum number of information bits. If the maximum number of information bits required in actual application is smaller than the size presented here, it is preferable to use a table from which the basic sequence for the maximum number of bits is deleted.

上述したような本発明の各実施形態で提示した基本シーケンスは、情報ビットの数を可変とするように設計された他、符号化ビット数も可変とするように設計した。したがって、特定基本シーケンス表で特定列を削除した符号も本実施形態の設計に当たって既に考慮された符号である。すなわち、簡単な一例として、基本シーケンス表が（３２，１５）なら、下から連続した１２個の行を削除し、右側から１個の列を削除した基本シーケンス表も同様、（３２，１５）基本シーケンス表の一適用例に該当する。   The basic sequence presented in each embodiment of the present invention as described above was designed so that the number of information bits is variable, and the number of encoded bits is also variable. Therefore, the code from which the specific column is deleted in the specific basic sequence table is also a code that has already been considered in the design of this embodiment. That is, as a simple example, if the basic sequence table is (32, 15), the basic sequence table in which 12 consecutive rows from the bottom are deleted and one column is deleted from the right side is also (32, 15). This corresponds to an application example of the basic sequence table.

要するに、本発明の実施形態では、基本シーケンス表の行と列が最大のサイズを基準にしたものであり、小さいサイズの行と列は、大きいサイズの基本シーケンス表の行と列を順次に削除して使用することができる。もちろん、上述したように、減少したサイズの基本シーケンス表において行と列の位置を換えたり、“０”と“１”を交換した表も同一の符号であることに留意しなければならない。   In short, in the embodiment of the present invention, the rows and columns of the basic sequence table are based on the maximum size, and the rows and columns of the small size are sequentially deleted from the rows and columns of the large size of the basic sequence table. Can be used. Of course, as described above, it should be noted that the same code is used for the table in which the position of the row and the column is changed in the reduced size basic sequence table and “0” and “1” are exchanged.

参考として、本発明の各実施形態における表記は、基本シーケンス表の表現において、情報ビットは、左側列から情報ビットに対応し始まって右側列で終わり、符号化ビットは最上側の行から生成し始まって最下側の行で終わるように設定するものとする。これにより、下記の表２１は、情報ビットの長さが最大１３ビットである場合を仮定し、上記表１９のような基本シーケンス表において最も右側に位置している一つの基本シーケンスを削除した例を表している。   For reference, in the representation of each embodiment of the present invention, in the representation of the basic sequence table, the information bits start corresponding to the information bits from the left column and end at the right column, and the encoded bits are generated from the uppermost row. Set to start and end on the bottom line. Accordingly, Table 21 below is an example in which one basic sequence located on the rightmost side in the basic sequence table as shown in Table 19 is deleted assuming that the length of information bits is 13 bits at the maximum. Represents.

一方、特定チャネル推定方法などで、特定のパターンの基本シーケンスは使用しないことが好ましい場合もある。このような場合には、本発明の各実施形態によって提案された表のうち、システムによって特定基本シーケンスを除去した表も考慮可能である。その場合は、符号化の観点で該当の基本シーケンスは常に０である場合と考慮できるので、符号性能は同一であり、情報ビット数のみ減少した形態を意味する。したがって、本発明の各実施形態によって提案された基本シーケンス表から特定基本シーケンスを除去した基本シーケンス表も、本発明の範囲に属する。 On the other hand, it may be preferable not to use a basic sequence of a specific pattern in a specific channel estimation method or the like. In such a case, among the tables proposed by the embodiments of the present invention, a table in which a specific basic sequence is removed by the system can be considered. In that case, it can be considered that the corresponding basic sequence is always 0 from the viewpoint of encoding, and therefore, the encoding performance is the same and only the number of information bits is reduced. Therefore, a basic sequence table obtained by removing a specific basic sequence from the basic sequence table proposed by each embodiment of the present invention also belongs to the scope of the present invention.

以下では、上述したように提案された（２０，Ａ）ブロックコードに基づいて、符号語の長さが１８ビットまたは１６ビットに該当する（１８，Ａ）または（１６，Ａ）ブロックコードを、本発明の他の側面として説明する。   In the following, based on the proposed (20, A) block code as described above, the (18, A) or (16, A) block code whose code word length corresponds to 18 bits or 16 bits is This will be described as another aspect of the present invention.

２．第２側面−（１８，Ａ）及び（１６，Ａ）ブロックコーディング
上述したように（１８，Ａ）及び（１６，Ａ）ブロックコードには、（２０，Ａ）ブロックコードと同様に、既存（３２，１０）構造を有するＴＦＣＩ情報コードを用いることができる。したがって、以下、（１８，Ａ）及び（１６，Ａ）ブロックコードについての説明においても、まず、（１８，１０）及び（１６，１０）ブロックコード生成について説明し、その変更を通じて任意の（１８，Ａ）及び（１６，Ａ）ブロックコードについて説明する。 2. Second aspect-(18, A) and (16, A) block coding As described above, the (18, A) and (16, A) block codes have the same existing ( A TFCI information code having a 32,10) structure can be used. Therefore, in the following description of the (18, A) and (16, A) block codes, first, the (18, 10) and (16, 10) block code generation will be described, and any (18 , A) and (16, A) block codes will be described.

本実施形態では、下記の３つの方法を通じて穿孔パターンを探して、最適の（１８，１０）符号及び（１６，１０）符号の生成行列を提示する。以下の説明は、特別の言及がない限り、まず、上記表２に表した通り、ＴＦＣＩ情報コードの等価形態を基準（３２，１０）コードとして説明する。   In the present embodiment, the perforation pattern is searched through the following three methods, and the optimal (18, 10) code and (16, 10) code generator matrix are presented. In the following description, unless otherwise stated, first, as shown in Table 2 above, the equivalent form of the TFCI information code is described as a reference (32, 10) code.

第一の方法としては、全ての符号の生成行列を（３２，１０）符号の生成行列から穿孔して生成することができる（以下、“方法１”という）。すなわち、（２０，１０）符号の生成行列を（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して探す他、（１８，１０）符号の生成行列も（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して生成する。また、（１６，１０）符号の生成行列も（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して構成する。このような方法で（２０，１０）符号、（１８，１０）符号及び（１６，１０）符号を生成すると、それぞれの符号が最適の穿孔パターンを考慮して生成されることとなる。   As a first method, a generation matrix of all codes can be generated by puncturing from a generation matrix of (32, 10) codes (hereinafter referred to as “method 1”). That is, the (20,10) code generator matrix is searched by punching the (32,10) code generator matrix, and the (18,10) code generator matrix is also punched by the (32,10) code generator matrix. To generate. The (16, 10) code generator matrix is also configured by punching the (32, 10) code generator matrix. When the (20, 10) code, the (18, 10) code, and the (16, 10) code are generated by such a method, the respective codes are generated in consideration of the optimum drilling pattern.

この方法１を、図２に示す。   This method 1 is shown in FIG.

図２は、本発明の一実施形態によって（２０，１０）、（１８，１０）及び（１６，１０）形態のコード生成行列をそれぞれ、（３２，１０）形態を有する基本コードから生成する方式を説明するための図である。   FIG. 2 illustrates a method of generating code generation matrices of (20, 10), (18, 10) and (16, 10) forms from basic codes having (32, 10) forms, respectively, according to an embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating.

しかし、図２に示すようにそれぞれのブロックコードを生成する場合、実際に考慮しなければならない穿孔パターンの数が幾何級数的に増加する不具合がある。すなわち、（２０，１０）符号では、本来（３２，１０）符号の生成行列の３２個の列から１２個の列を除去しなければならないので、全体考慮しなければならないパターンの個数は
となる。また、（１８，１０）符号は、考慮しなければならない穿孔パターンの個数がさらに増加して
個となり、（１６，１０）符号は、総
個の穿孔パターンを考慮しなければならない。このようにあらゆる穿孔パターンの場合を考慮することは、計算に非常に負担となるので、效果的に穿孔パターンを探す方法を考慮してみる。 However, when each block code is generated as shown in FIG. 2, there is a problem that the number of drilling patterns that must actually be considered increases geometrically. That is, in the (20, 10) code, 12 columns must be removed from the 32 columns of the (32, 10) code generation matrix, so the number of patterns that must be considered as a whole is
It becomes. In addition, the (18, 10) code further increases the number of drilling patterns that must be considered.
The (16,10) code is
The perforation pattern must be considered. Considering the case of all drilling patterns in this way is very burdensome for calculation, so consider a method for effectively searching for drilling patterns.

本発明の他の実施形態では、全ての符号の生成行列を（３２，１０）符号の生成行列から穿孔して生成せずに、まずは（２０，１０）符号の生成行列を探した後に、この（２０，１０）符号の生成行列を基本として（１８，１０）符号及び（１６，１０）符号の生成行列を構成することも可能である（以下“方法２”という）。ここで、（１８，１０）符号も（１６，１０）符号も（２０，１０）符号を基本として生成されたことに留意しなければならない。この方法２を、図３に示す。   In another embodiment of the present invention, the generator matrix of all codes is not punctured and generated from the generator matrix of (32,10) code, but first, after searching for the generator matrix of (20,10) code, It is also possible to construct (18, 10) code and (16, 10) code generation matrices based on the (20, 10) code generation matrix (hereinafter referred to as “method 2”). Here, it should be noted that both the (18, 10) code and the (16, 10) code are generated based on the (20, 10) code. This method 2 is shown in FIG.

図３は、本発明の他の実施形態によって、（３２，１０）形態を有する基本コードから（２０，１０）コードを生成した後、これを用いて（１８，１０）コード及び（１６，１０）コードをそれぞれ生成する方式を説明するための図である。   FIG. 3 shows that, according to another embodiment of the present invention, a (20, 10) code is generated from a basic code having the (32, 10) form, and then the (18, 10) code and (16, 10) are used. It is a figure for demonstrating the system which each produces | generates a code | cord | chord.

上述した本発明の第１側面で説明した通り、既存（３２，１０）符号の生成行列から穿孔により（２０，１０）符号の生成行列を構成する方法によると、最大
の３６０個の（２０，１０）符号の生成行列が存在する。ここでは、（２０，１０）符号の生成行列から２個の列をさらに穿孔して（１８，１０）符号の生成行列を構成し、また、先立て探した（１８，１０）符号とは別に、（２０，１０）符号の生成行列から４個の列をさらに穿孔して（１６，１０）符号の生成行列構成する方法を考慮する。このような方法では、全ての可能なパターンを全数探索し、それらの中から最大
を有する１０＊１８、１０＊１６生成行列を１０＊２０生成行列から探すことができる。 As described in the first aspect of the present invention described above, according to the method of constructing the (20, 10) code generation matrix by puncturing from the existing (32, 10) code generation matrix, the maximum
There are 360 (20,10) code generator matrices. Here, two columns are further punctured from the (20, 10) code generator matrix to form the (18, 10) code generator matrix, and separately from the previously searched (18, 10) code. Consider a method in which four columns are further punctured from the (20,10) code generator matrix to construct a (16,10) code generator matrix. In this way, all possible patterns are exhausted and the maximum is found among them.
A 10 * 18, 10 * 16 generator matrix with can be searched from the 10 * 20 generator matrix.

また、本発明のさらに他の実施形態では、（３２，１０）基本符号生成行列の列を順次に穿孔して（２０，１０）符号、（１８，１０）符号、そして（１６，１０）符号の生成行列を探す方法（以下“方法３”という）を考慮する。その詳細は、次の通りである。   In yet another embodiment of the present invention, the columns of the (32, 10) basic code generator matrix are sequentially punctured to form (20, 10) code, (18, 10) code, and (16, 10) code. A method for searching the generator matrix (hereinafter referred to as “method 3”) is considered. The details are as follows.

まず、（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して最適の、すなわち、最大
を有し、最適のハミング重み分布特性を有する（２０，１０）符号の生成行列を得る。この得られた最適の（２０，１０）符号の生成行列から穿孔過程を通じて最適の、すなわち、最大
を有し、最適のハミング重み分布特性を有する（１８，１０）符号の生成行列を求める。同様の方法で、（１８，１０）符号の生成行列を穿孔して最適の、すなわち、最大
を有し、最適のハミング重み分布特性を有する（１６，１０）符号の生成行列を得る。このような過程を、図４に示す。 First, the optimal matrix, ie, maximum
And a generator matrix of (20, 10) codes having optimal Hamming weight distribution characteristics. From this obtained optimal (20,10) code generator matrix, the optimal, ie, maximum
And (18, 10) code generator matrix having the optimum Hamming weight distribution characteristic. In a similar manner, the (18,10) code generator matrix is punctured to obtain the optimal, ie, maximum
And a generator matrix of (16, 10) codes having optimal Hamming weight distribution characteristics. Such a process is shown in FIG.

図４は、本発明のさらに他の実施形態によって、（３２，１０）形態を有する基本コード生成行列から（２０，１０）コード生成行列を生成し、生成された（２０，１０）コード生成行列を用いて（１８，１０）コード生成行列を生成し、そして生成された（１８，１０）コード生成行列を用いて（１６，１０）コード生成行列を生成する方式を説明するための図である。   FIG. 4 illustrates a (20,10) code generation matrix generated from a basic code generation matrix having a (32,10) form according to still another embodiment of the present invention. FIG. 6 is a diagram for explaining a method of generating a (18, 10) code generation matrix using the, and generating a (16, 10) code generation matrix using the generated (18, 10) code generation matrix. .

その詳細は次の通りである。（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して（２０，１０）符号の生成行列を生成し、この（２０，１０）符号の生成行列から２個の列を穿孔して最大
を有する（１８，１０）符号の生成行列である１０＊１８行列を生成し、この１０＊１８生成行列からさらに２個の列を穿孔して、最大
を有する（１６，１０）符号の生成行列１０＊１６生成行列を得る。
このような方法を通じて構成された生成行列は、同一の部分を最大限に共有するので、生成行列において共通する部分を多く有するという長所がある。一方、（１６，１０）符号の最大
は４と知られているが、上記方法３を通じて生成可能な符号の最大
は３である。したがって、上記方法３で生成行列を構成すると、（１６，１０）符号の性能が悪くなるという短所がある。 The details are as follows. A (32,10) code generator matrix is punctured to generate a (20,10) code generator matrix, and two columns are punctured from the (20,10) code generator matrix to obtain the maximum.
A 10 * 18 matrix that is a generator matrix of (18,10) codes having, and puncturing two more columns from this 10 * 18 generator matrix
A generator matrix 10 * 16 of (16, 10) code having
Since the generator matrix constructed through such a method shares the same part to the maximum extent, it has an advantage of having many common parts in the generator matrix. On the other hand, the maximum of (16,10) code
Is known as 4, but the maximum number of codes that can be generated through Method 3 above.
Is 3. Therefore, if the generator matrix is configured by the method 3, the performance of the (16, 10) code is deteriorated.

このような短所を改善するために、まず（１８，１０）符号と（１６，１０）符号の生成順序を換えることを提案する（以下“方法４”という）。すなわち、まず（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して最適の、すなわち、最大
を有し、最適のハミング重み分布特性を有する（２０，１０）符号の生成行列を得る。この得られた最適の（２０，１０）符号の生成行列から穿孔過程を通じて最適の、すなわち、最大
を有し、最適のハミング重み分布特性を有する（１６，１０）符号の生成行列を求める。この（１６，１０）符号の生成行列を求めるために穿孔された４個の列のうちの２個の列を追加して（１８，１０）符号の生成行列を求める。このような過程を、図５に示す。 In order to improve such a disadvantage, it is first proposed to change the generation order of the (18, 10) code and the (16, 10) code (hereinafter referred to as “method 4”). That is, first, the optimal (ie, maximum)
And a generator matrix of (20, 10) codes having optimal Hamming weight distribution characteristics. From this obtained optimal (20,10) code generator matrix, the optimal, ie, maximum
And a (16,10) code generator matrix having the optimum Hamming weight distribution characteristic. In order to obtain the (16, 10) code generator matrix, two of the four columns punched are added to obtain the (18, 10) code generator matrix. Such a process is shown in FIG.

図５は、本発明のさらに他の実施形態によって（３２，１０）形態を有する基本コード生成行列から（２０，１０）コード生成行列を生成し、生成された（２０，１０）コード生成行列を用いて（１６，１０）コード生成行列を生成し、生成された（１６，１０）コード生成行列を用いて（１８，１０）コード生成行列を生成する方式を説明するための図である。   FIG. 5 illustrates a (20, 10) code generation matrix generated from a basic code generation matrix having a (32, 10) form according to still another embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating the system which produces | generates a (16,10) code generation matrix using, and produces | generates a (18,10) code generation matrix using the produced | generated (16,10) code generation matrix.

その詳細は次の通りである。（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して（２０，１０）符号の生成行列を得る。この（２０，１０）符号の生成行列からまず４個の列を穿孔して最大
を有する（１６，１０）符号の１０＊１６生成行列を得る。（１８，１０）符号の１０＊１８生成行列は、（２０，１０）符号の１０＊２０生成行列から１０＊１６行列を生成するために穿孔された４個の列のうち２個の列を１０＊１６行列に追加して生成する。 The details are as follows. The (32,10) code generator matrix is punctured to obtain a (20,10) code generator matrix. From this (20,10) code generator matrix, 4 columns are first punctured
A 10 * 16 generator matrix of (16,10) code with The 10 * 18 generator matrix of the (18,10) code is obtained by substituting two of the four columns punctured to generate a 10 * 16 matrix from the 10 * 20 generator matrix of the (20,10) code. Generate by adding to the 10 * 16 matrix.

ここで、追加される位置によって性能が変わることはないが、便宜上、１０＊１６行列の最も右側に追加することとする。また、ここで（１８，１０）符号のハミング重み分布特性が最適である、すなわち、
と同一のハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する１０＊１８行列となるように２個の列を追加することを提案する。 Here, the performance does not change depending on the added position, but for the sake of convenience, it is added to the rightmost side of the 10 * 16 matrix. Also, the Hamming weight distribution characteristic of the (18, 10) code is optimal here, that is,
It is proposed to add two columns so as to be a 10 * 18 matrix that generates the least number of codewords having the same Hamming weight value.

以下、上述したそれぞれの方法による具体的な生成行列について説明する。   Hereinafter, specific generation matrices by the above-described methods will be described.

ここでは、上記の方法１のように、（２０，１０）符号、（１８，１０）符号、そして（１６，１０）符号のそれぞれの生成行列をいずれも、独立して（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して生成する場合は考慮しないものとする。なぜなら、このような符号生成方法は、場合の数が多すぎるので、現実的に効果的な符号構成が困難であるからである。したがって、次の例では、まず（３２，１０）符号の生成行列から穿孔を通じて最適の（２０，１０）符号の生成行列を構成し、この（２０，１０）符号の生成行列に基づいて（１８，１０）符号と（１６，１０）符号の生成行列を構成する場合（すなわち、方法２〜方法４）のみを考慮する。   Here, as in method 1 above, the (20, 10) code, the (18, 10) code, and the (16, 10) code are all independently generated as (32, 10) codes. It is not considered when generating by generating the generation matrix of. This is because such a code generation method has too many cases, so that it is difficult to make a practically effective code configuration. Therefore, in the next example, first, an optimal (20,10) code generation matrix is constructed from the (32,10) code generation matrix through puncturing, and based on this (20,10) code generation matrix (18 , 10) and (16, 10) code generator matrix (ie, method 2 to method 4) are considered only.

まず、（１８，１０）符号、（１６，１０）符号の生成行列ともそれぞれ（２０，１０）符号の生成行列から穿孔して独立的に構成する上記方法２について説明する。   First, the above-described method 2 in which both the (18, 10) code and (16, 10) code generation matrices are punctured from the (20, 10) code generation matrix and configured independently will be described.

まず（２０，１０）符号の生成行列は、（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して構成する。最適の（２０，１０）符号の生成行列は、本発明の第１側面によって図１に示すような方法で得ることとなり、総３６０個の最大
の（２０，１０）符号の生成行列が存在する。（１８，１０）符号の生成行列は、最適の（２０，１０）符号の生成行列から２個の列を穿孔して生成され、（１６，１０）符号の生成行列も、（２０，１０）符号の生成行列から４個の列を穿孔して生成される。（１８，１０）符号の生成行列、（１６，１０）符号の生成行列とも、それぞれ独立して（２０，１０）符号の生成行列から穿孔されて構成されたので、両符号間の共通穿孔パターンの個数はその都度可変する。 First, the (20,10) code generator matrix is constructed by puncturing the (32,10) code generator matrix. The optimal (20,10) code generator matrix is obtained by the method shown in FIG. 1 according to the first aspect of the present invention, and a total of 360 maximum values are obtained.
There is a (20,10) code generator matrix. The (18,10) code generator matrix is generated by punching two columns from the optimal (20,10) code generator matrix, and the (16,10) code generator matrix is also (20,10). It is generated by puncturing four columns from the code generation matrix. Since both the (18, 10) code generation matrix and the (16, 10) code generation matrix are formed by being punctured independently from the (20, 10) code generation matrix, a common puncturing pattern between the two codes is used. The number of is variable each time.

その詳細は次の通りである。（１８，１０）符号の生成行列のための（２０，１０）符号からの穿孔パターンは総
個が存在し、この中で最大
は４である。最大
を有し、ハミング重み分布特性が最適の、すなわち、
と同一のハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する最適の（１８，１０）符号の生成行列は、総７００個存在する。このような最適の（１８，１０）符号の生成行列のハミング重み分布は、次の通りである。 The details are as follows. The perforation pattern from the (20,10) code for the (18,10) code generator matrix is the total
Pieces exist, the largest of which
Is 4. maximum
And the Hamming weight distribution characteristic is optimal, that is,
There are 700 optimal (18,10) code generation matrices that generate the least number of codewords having the same Hamming weight value. The Hamming weight distribution of such an optimal (18,10) code generator matrix is as follows.

ここで、上記の数学式６のハミング重み分布を有する１０＊１８生成行列構成のために利用される１０＊２０生成行列は、下記の２つのハミング重み分布を有する。 Here, the 10 * 20 generator matrix used for constructing the 10 * 18 generator matrix having the Hamming weight distribution of Equation 6 has the following two Hamming weight distributions.

（１６，１０）符号の生成行列の場合は、（２０，１０）符号からの穿孔パターンは総
個が存在し、この中最大
は４である。最大 In the case of a (16,10) code generator matrix, the puncturing pattern from the (20,10) code is
Exist, the largest of which
Is 4. maximum

であり、ハミング重み分布特性が最適の、すなわち、
と同じハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する最適の（１６，１０）符号の生成行列は総４０個存在する。このような最適の（１６，１０）符号の生成行列のハミング重み分布は、下記の通りである。 And the Hamming weight distribution characteristic is optimal, that is,
There are 40 optimal (16,10) code generation matrices that generate the least number of codewords having the same Hamming weight value. The Hamming weight distribution of such an optimal (16, 10) code generator matrix is as follows.

上記の数学式９のハミング重み分布を有する（１６，１０）符号の生成行列の構成のために利用される１０＊２０生成行列は、下記のようなハミング重み分布を有する。 The 10 * 20 generator matrix used for constructing the generator matrix of the (16, 10) code having the Hamming weight distribution of the mathematical formula 9 has the following Hamming weight distribution.

下記の表２２は、上記の数学式６に従う１０＊１８生成行列の例、表２３は、上記の数学式９のハミング重み分布に従う１０＊１６生成行列の一例である。 Table 22 below is an example of a 10 * 18 generator matrix according to Equation 6 above, and Table 23 is an example of a 10 * 16 generator matrix according to the Hamming weight distribution of Equation 9 above.

上記の数学式６または数学式９のようなハミング重み分布の特性を有するあらゆる穿孔パターンによって生成された生成行列は、最小距離の側面でそれぞれ誤り訂正能力がいずれも同一の特性を有する。つまり、上記の数学式６のハミング重み分布の特性を有するあらゆる穿孔パターンによって生成された１０＊１８行列はいずれも誤り訂正能力が同一なので、いずれの行列を使用しても構わない。そして、上記の数学式９の重み分布の特性を有するあらゆる穿孔パターンによって生成された１０＊１６行列も誤り訂正能力がいずれも同一なので、いずれの行列を使用しても構わない。 The generation matrix generated by any puncturing pattern having the characteristics of the Hamming weight distribution as in the mathematical formula 6 or the mathematical formula 9 has the same characteristic in terms of the minimum distance and the same error correction capability. In other words, any 10 * 18 matrix generated by any puncturing pattern having the characteristics of the Hamming weight distribution of Equation 6 above has the same error correction capability, and thus any matrix may be used. Since the 10 * 16 matrix generated by any puncturing pattern having the weight distribution characteristic of the mathematical formula 9 has the same error correction capability, any matrix may be used.

次に、以上の（１８，１０）符号と（１６，１０）符号のハミング重み分布特性を示す生成行列とこの生成行列を示すための穿孔パターンについて詳細に説明するが、特に、ハミング重み分布別に説明する。全数調査方式によって探した穿孔パターンは、次の通りである。   Next, a generation matrix indicating the Hamming weight distribution characteristics of the (18, 10) code and the (16, 10) code and a puncturing pattern for indicating the generation matrix will be described in detail. explain. The drilling pattern searched by the exhaustive survey method is as follows.

（１８，１０）符号の生成行列のうち、上記の数学式６のハミング重み分布を示す穿孔パターンは７００個存在し、それぞれは、上述した本出願の優先権主張の基礎となる米国仮出願第６１／０１６，４９２号のＡｐｐｅｎｄｉｘに開示されている。   Of the (18,10) code generator matrix, there are 700 puncturing patterns showing the Hamming weight distribution of Equation 6 above, each of which is a US provisional application that forms the basis of the priority claim of the present application described above. 61 / 016,492, Appendix.

ここで、（１８，１０）符号の生成行列は、（２０，１０）符号の生成行列を穿孔してなり、これら先立って（２０，１０）符号の生成行列は（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して生成されたことに留意しなければならない。したがって、まず、（３２，１０）符号の生成行列から（２０，１０）符号の生成行列構成のための穿孔をした後に、（２０，１０）符号の生成行列から（１８，１０）符号の生成行列構成のための穿孔を行うこととなる。   Here, the generator matrix of the (18, 10) code is formed by puncturing the generator matrix of the (20, 10) code, and the generator matrix of the (20, 10) code is the generation of the (32, 10) code. Note that it was generated by puncturing the matrix. Therefore, first, after performing puncturing for generating a (20,10) code generation matrix from a (32,10) code generation matrix, generating a (18,10) code from a (20,10) code generation matrix Drilling for matrix construction will be performed.

一方、（１６，１０）符号の生成行列のうち、上記の数学式９のハミング重み分布を示す穿孔パターンは４０個存在する。この４０個のパターンも、上記の米国仮出願第６１／０１６，４９２号のＡｐｐｅｎｄｉｘに開示されている。ここで、（１６，１０）符号の生成行列は（２０，１０）符号の生成行列を穿孔してなり、これに先立って（２０，１０）符号の生成行列は（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して生成されることに留意しなければならない。したがって、まず、（３２，１０）符号の生成行列から（２０，１０）符号の生成行列構成のための穿孔をした後に、（２０，１０）符号の生成行列から（１６，１０）符号の生成行列を構成することとなる。   On the other hand, of the (16, 10) code generation matrix, there are 40 puncturing patterns indicating the Hamming weight distribution of the above mathematical formula 9. These 40 patterns are also disclosed in Appendix of the above provisional application 61 / 016,492. Here, the generator matrix of (16, 10) code is formed by puncturing the generator matrix of (20, 10) code, and prior to this, the generator matrix of (20, 10) code is the generation of (32, 10) code. Note that it is generated by puncturing the matrix. Therefore, first, after puncturing for generating the (20,10) code generation matrix from the (32,10) code generation matrix, generating the (16,10) code from the (20,10) code generation matrix A matrix is formed.

次に、（２０，１０）符号の生成行列を穿孔して（１６，１０）符号の生成行列を生成し、この（１６，１０）符号の生成行列のために穿孔された４個の列のうち２個の列を選択して（１６，１０）符号の生成行列に添加し、（１８，１０）符号の生成行列を生成する上記方法４について説明する。   Next, the (20,10) code generator matrix is punctured to generate a (16,10) code generator matrix, and the four columns punctured for this (16,10) code generator matrix are generated. The method 4 will be described in which two columns are selected and added to the (16, 10) code generator matrix to generate the (18, 10) code generator matrix.

まず、（２０，１０）符号の生成行列を（３２，１０）符号の生成行列を穿孔して生成する。最適の（２０，１０）符号の生成行列は、本発明の第１側面で説明した図１の方法により得られ、総３６０個の最大
の（２０，１０）符号の生成行列が存在する。（１６，１０）符号の生成行列は、最適の（２０，１０）符号の生成行列から４個の列を穿孔して生成する。この穿孔された４個の列のうち２個の列を選択して（１６，１０）符号の生成行列に追加し、（１８，１０）符号の生成行列を生成する。 First, a (20,10) code generator matrix is generated by punching a (32,10) code generator matrix. The optimal (20,10) code generator matrix is obtained by the method of FIG. 1 described in the first aspect of the present invention, and a total of 360 maximums.
There is a (20,10) code generator matrix. The (16, 10) code generation matrix is generated by punching four columns from the optimal (20, 10) code generation matrix. Two of the four columns that have been punctured are selected and added to the (16, 10) code generation matrix to generate a (18, 10) code generation matrix.

より詳細には、（１６，１０）符号は、本発明の第１側面で説明した方法により得た３６０個の最大
の１０＊２０行列から、上述の方法により、最大
であり、最適のハミング重み分布特性である上記の数学式９に従う、すなわち、
と同一のハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する最適の（１６，１０）符号の生成行列を総４０個生成することができる。 More particularly, the (16,10) code is the 360 maximum obtained by the method described in the first aspect of the invention.
From the 10 * 20 matrix of
And according to Equation 9 above, which is the optimal Hamming weight distribution characteristic, ie
A total of 40 optimal (16,10) code generation matrices that generate the least number of codewords having the same Hamming weight value can be generated.

次に、これら生成された４０個の１０＊１６行列から最適の（１８，１０）符号の生成行列を生成する。すなわち、最適の（１８，１０）符号の生成行列は、（２０，１０）符号の生成行列から１０＊１６行列を生成するために穿孔された４個の列のうち２個の列を選択して（１６，１０）符号の生成行列の右側に追加することによって生成することができる。参考として、ここでは、便宜上、（１６，１０）符号の生成行列の最も右側に２個の列を追加したが、実際にはいずれの部分に追加しても性能には影響を及ぼさない。したがって、追加する部分によって様々な変形が可能となる。一方、追加する
個の組合せのうち、（１８，１０）符号のハミング重み分布特性が最適（
と同一のハミング重み値を有する符号語の数が最も少ない）の１０＊１８行列を生成できる２個の列を選択する。このような方法により、最大
の総
個の生成行列のうち、ハミング重み分布特性が最適の行列は１６０個存在し、この最適の生成行列から得られるハミング重み分布は、下記の数学式１１の通りである。 Next, an optimal (18, 10) code generation matrix is generated from the 40 generated 10 * 16 matrices. That is, the optimal (18,10) code generator matrix selects two of the four columns punctured to generate a 10 * 16 matrix from the (20,10) code generator matrix. (16, 10) code can be generated by adding to the right side of the generator matrix. For reference, here, for convenience, two columns are added on the rightmost side of the (16, 10) code generator matrix. However, in actuality, adding to any part does not affect the performance. Therefore, various modifications are possible depending on the added portion. Meanwhile, add
Of the combinations, the Hamming weight distribution characteristic of the (18, 10) code is optimal (
Select the two columns that can generate the 10 * 18 matrix with the least number of codewords having the same Hamming weight value. In this way, the maximum
Total
Among the generation matrices, there are 160 matrices having the optimal Hamming weight distribution characteristics, and the Hamming weight distribution obtained from the optimal generation matrix is expressed by the following mathematical formula 11.

この場合、上記の数学式１１のハミング重み分布を有する（１８，１０）符号の生成行列構成のために用いられる上位１０＊２０生成行列は、下記のようなハミング重み分布を有する。 In this case, the upper 10 * 20 generator matrix used for generating the generator matrix of the (18, 10) code having the Hamming weight distribution of the mathematical formula 11 has the following Hamming weight distribution.

上記の数学式１１のハミング重み分布特性を有する（１８，１０）符号の生成行列は１６０個存在し、下記の表２４にその一例を表す。 There are 160 generator matrices of (18, 10) code having the Hamming weight distribution characteristic of the above mathematical formula 11, and an example is shown in Table 24 below.

上記の数学式１１のようなハミング重み分布の特性を有するあらゆる穿孔パターンにより生成された生成行列はいずれも、最小距離の側面で誤り訂正能力が同一の特性を有する。したがって、上記の数学式１１のハミング重み分布の特性を有するあらゆる穿孔パターンにより生成された１０＊１８行列はいずれも誤り訂正能力が同一なので、いずれの行列を使用しても構わない。 Any of the generation matrices generated by any puncturing pattern having the characteristics of the Hamming weight distribution as shown in the mathematical expression 11 has the same error correction capability in terms of the minimum distance. Accordingly, any 10 * 18 matrix generated by any puncturing pattern having the characteristics of the Hamming weight distribution of the above mathematical formula 11 has the same error correction capability, and any matrix may be used.

実際に同一のハミング重み分布を示す生成行列は多数個存在する。最適の（１６，１０）符号のための生成行列を示すために必要な穿孔パターンの総数は４０個であり、この穿孔パターンは、上述した方法２による例と同一である。   There are actually many generator matrices showing the same Hamming weight distribution. The total number of puncturing patterns required to show the generator matrix for the optimal (16,10) code is 40, and this puncturing pattern is the same as in the method 2 method described above.

一方、本方法による例、すなわち、生成行列の列の穿孔と追加（ａｄｄｉｎｇ）という２つの過程を行う方法を考慮した理由は、最大   On the other hand, the reason for considering the method according to the present method, that is, the method of performing two processes of generating a column of a generator matrix and adding it is the maximum.

を有する（１６，１０）符号の生成が優先して考慮されなければならないためである。 This is because the generation of a (16, 10) code having λ must be considered with priority.

もし、上記の方法３のように、まず、３６０個の最大
の１０＊２０行列から２個の列をまず穿孔し、最大
であり、最適のハミング重み分布特性である上記の数学式６に従う、すなわち、
と同一のハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する最適の（１８，１０）符号の生成行列７００個から、２個の列をさらに穿孔して（１６，１０）符号の生成行列を生成する場合を考慮してみよう。この場合は、（１６，１０）符号の最大
は３になる。このような方法により生成された最大
の（１６，１０）符号の生成行列のうち、ハミング重み分布特性が最適の、すなわち
と同一のハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する（１６，１０）符号の生成行列は、総２，１８０個存在し、この場合、ハミング重み分布は下記の通りである。
If, like method 3 above, first 360 max
First drill two columns from a 10 * 20 matrix of
And according to Equation 6 above, which is the optimal Hamming weight distribution characteristic, ie
From the optimal (18,10) code generator matrix that generates the smallest number of codewords having the same Hamming weight value, two columns are further punctured to generate a (16,10) code generator matrix Let's consider the case of generating In this case, the maximum of (16,10) code
Becomes 3. The maximum generated by such a method
Of the (16,10) code generator matrix, the Hamming weight distribution characteristic is optimal, that is,
There are a total of 2,180 (16,10) code generation matrices that generate the least number of codewords having the same Hamming weight value, and in this case, the Hamming weight distribution is as follows.

上述したように、方法３を通じて生成された（１６，１０）符号は、最大
が３である。この最大
を伸ばして、最大
の（１６，１０）符号の生成行列を生成するためには、まず、上記の数学式１１のハミング重み分布特性を有する１６０個の（１８，１０）符号の生成行列において最も右側に追加された２個の列を穿孔すればいい。このような方法を構造的に示したものが方法４である。 As described above, the (16, 10) code generated through Method 3 is the maximum
Is 3. This maximum
Extend the maximum
In order to generate a (16,10) code generator matrix, the 160 (18,10) code generator matrix having the Hamming weight distribution characteristic of Equation 11 is added to the rightmost side. Just drill two rows. Method 4 shows such a method structurally.

要するに、方法２は（２０，１０）符号、（１８，１０）符号、（１６，１０）符号のそれぞれの場合に対して独立した生成行列が必要とされる反面、方法４は、１０＊１６、１０＊１８行列が一つの１０＊２０行列から生成されることができる。   In short, Method 2 requires an independent generator matrix for each case of (20, 10) code, (18, 10) code, and (16, 10) code, while Method 4 is 10 * 16. A 10 * 18 matrix can be generated from one 10 * 20 matrix.

以下では、上述した内容に基づき、本発明の第１側面で説明した（２０，Ａ）コード生成行列におけると同様に説明する。   Below, based on the above-mentioned content, it demonstrates similarly to the (20, A) code generation matrix demonstrated by the 1st side surface of this invention.

まず、説明の便宜のために、上記の説明で（３２，１０）構造の基本生成行列として利用した上記表２の生成行列を、下記の表２５のように表すことができるということは、上述した通りである。すなわち、表２５は、上記表２を立てて表示しただけであり、表２５と同一なものある。   First, for convenience of explanation, the generation matrix of Table 2 used as the basic generation matrix of the (32, 10) structure in the above description can be expressed as shown in Table 25 below. That's right. That is, Table 25 is the same as Table 25 except that Table 2 is displayed in an upright manner.

これを用いた実際符号化過程についてより詳細に説明する。まず、ｋ個の情報ビットをａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４，…，ａ_ｋ−１とすれば、該情報ビットは、本発明の各実施形態によるコード生成行列を用いて符号化されてビットｂ_ｉとして出力され、これら出力ビットが符号語を構成する。ここで、符号化されたビットｂ_ｉを数式的に表現すると、下記の通りである。 The actual encoding process using this will be described in more detail. First, if k information bits are a ₀ , a ₁ , a ₂ , a ₃ , a ₄ ,..., A _k−1 , the information bits use the code generation matrix according to each embodiment of the present invention. encoded Te is output as bit b _i, these output bits constitute a code word. Here, the encoded bits b _i are expressed mathematically as follows.

次に、符号化ビットの数が２０ビットの場合と１８ビットの場合の両方に最適の符号の生成行列について考慮する。このような場合は、符号化ビットの数が可変的な場合のための符号設計である。すなわち、上記の方法を通じて探した１０＊２０、１０＊１８行列のうち、それぞれ
が最大であり、ハミング重み分布特性が最も最適の、すなわち、
と同一のハミング重み値を有する符号語の数を最も少なく生成する（２０，１０）、（１８，１０）符号の生成行列を探す。このような探索方法は上記の方法４に基づくとする。ここで、生成された（２０，１０）符号の最小距離は６であり、ハミング重み分布は下記の数学式１５の通りである。また、生成された（１８，１０）符号の最小距離は４であり、ハミング重み分布は下記の数学式１６の通りである。 Next, an optimal code generator matrix is considered for both the case of 20 bits and 18 bits. In such a case, the code design is for a case where the number of coded bits is variable. That is, among the 10 * 20 and 10 * 18 matrices searched through the above method,
Is the largest, and the Hamming weight distribution characteristic is most optimal, that is,
A generation matrix of (20, 10) and (18, 10) codes that generates the smallest number of code words having the same Hamming weight value is searched. Such a search method is assumed to be based on Method 4 described above. Here, the minimum distance of the generated (20, 10) code is 6, and the Hamming weight distribution is expressed by the following mathematical formula 15. Further, the minimum distance of the generated (18, 10) code is 4, and the Hamming weight distribution is represented by the following mathematical formula 16.

上記ハミング重み分布を満たす最適符号の例は、下記の表の通りである。（２０，１０）符号のための穿孔パターンは上記表６に表した通りであり、説明の便宜のために、下記の表２６として再び表した。 Examples of optimum codes that satisfy the Hamming weight distribution are shown in the following table. The perforation pattern for the (20, 10) code is as shown in Table 6 above, and is shown again as Table 26 below for convenience of explanation.

すなわち、上記表２６は、上記表２５の総３２個の行から１２個の行を穿孔して（２０，１０）符号を生成する穿孔パターンを表す。上記表２６で、０は穿孔された行を意味し、１は、使用される行を意味する。一方、（１８，１０）符号のための穿孔パターンは、下記の表２７に表している。 That is, Table 26 represents a drilling pattern in which 12 rows are punched from the total 32 rows of Table 25 to generate a (20, 10) code. In Table 26 above, 0 means a drilled line and 1 means a used line. On the other hand, the perforation pattern for the (18, 10) code is shown in Table 27 below.

すなわち、上記表２７は、上記表２６の総２０個の行の中から２個の行をさらに穿孔して、（１８，１０）符号を作る穿孔パターンを表す。したがって、表２６の生成行列は、表２７の生成行列を含む構造を有するようになる。上記表２７でも、０は穿孔された行を意味し、１は、使用される行を意味する。 That is, Table 27 represents a drilling pattern that further drills two rows out of the total 20 rows of Table 26 to create a (18, 10) code. Therefore, the generator matrix of Table 26 has a structure including the generator matrix of Table 27. In Table 27 above, 0 means a punched line, and 1 means a used line.

上記表２６は、上記表２７を含む構造を有するので、下記のように統合して表すことができる。   Since Table 26 has a structure including Table 27, it can be expressed as a unit as follows.

一方、表２８の行の順序は３ＧＰＰで用いられるＴＦＣＩ符号化のための行列順序とはやや異なっている。したがって、表２８の行の順序をＴＦＣＩ符号行列の順序にすると、下記の表２９のようになる。 On the other hand, the order of the rows in Table 28 is slightly different from the matrix order for TFCI encoding used in 3GPP. Therefore, when the order of the rows in Table 28 is the order of the TFCI code matrix, the following Table 29 is obtained.

上記の表２９は、上記表２８と行の順序が異なるだけで、その他の事項は全く同一である。この場合は、符号化理論によって符号特性は完全に同一である。ただし、上記表２９のような表現方法によると、（２０，１０）符号から（１８，１０）符号へと穿孔時に、最後の２ビットを穿孔して生成できるという利点が得られる。より詳細には、まず（２０，１０）符号を作った後に、符号化ビット２０個のうち最後の２個を穿孔することで、（１８，１０）符号が生成される。すなわち、（２０，１０）符号が（１８，１０）符号を含む構造の特性を用いて便利に符号を生成することができる。 The above table 29 is exactly the same as the above table 28 except for the order of the rows. In this case, the code characteristics are completely the same according to the coding theory. However, according to the expression method as shown in Table 29 above, there is an advantage that the last two bits can be generated by punching from the (20, 10) code to the (18, 10) code. More specifically, after the (20, 10) code is created, the last two of the 20 encoded bits are punctured to generate the (18, 10) code. In other words, the code can be generated conveniently using the characteristics of the structure in which the (20, 10) code includes the (18, 10) code.

一方、本発明の第１側面の第２段階では、（２０，１０）コード生成行列に４個の列を追加して（２０，１４）コード生成行列に拡張する内容を開示している。これによれば、（２０，１４）コード生成行列として上記表１１のような生成行列形態を提案している。また、各情報ビット長による最大の最小距離特性は、上記表１０と同一であることは上述した通りである。２０ビット符号化長に加えて、１８ビット符号化長に対しても上記表１１の構造を利用する場合における最大の最小距離特性を表すと、下記の通りである。   On the other hand, in the second stage of the first aspect of the present invention, the content of adding four columns to the (20, 10) code generation matrix and extending to the (20, 14) code generation matrix is disclosed. According to this, a generator matrix form as shown in Table 11 is proposed as a (20, 14) code generator matrix. Further, as described above, the maximum minimum distance characteristic according to each information bit length is the same as in Table 10 above. In addition to the 20-bit coding length, the maximum minimum distance characteristic when the structure of Table 11 is used for the 18-bit coding length is as follows.

一方、上記表１１に基づく符号の実際チャネルにおける性能は下記の通りである。 On the other hand, the performance of the codes based on Table 11 in the actual channel is as follows.

図６及び図７は、本発明の一実施形態によって提案された（２０，Ａ）、（１８，Ａ）符号化性能を示す図である。   6 and 7 are diagrams illustrating (20, A) and (18, A) coding performance proposed by an embodiment of the present invention.

特に、（２０，１０）符号と（１８，１０）符号のＡＷＧＮにおける性能は、図６に示し、様々な情報ビット長を有する（２０，ｋ）符号の性能は、図７に示す。   In particular, the performance of (20, 10) code and (18, 10) code in AWGN is shown in FIG. 6, and the performance of (20, k) code having various information bit lengths is shown in FIG.

一方、本発明の第１側面の第３段階で、上記表１９は、全ての成分が“１”の基本シーケンスが最も左側に位置するように、列の位置が変更された形態の生成行列を提案している。したがって、（１８，１４）構造の生成行列も、この構造によって下記のように変形されることができる。   On the other hand, in the third stage of the first aspect of the present invention, Table 19 shows a generator matrix in which the column positions are changed so that the basic sequence having all components “1” is located on the leftmost side. is suggesting. Therefore, the generator matrix of the (18, 14) structure can also be modified as follows by this structure.

すなわち、（１８，１４）コード生成行列は、上記表１９の生成行列から最後の２行を穿孔した形態を有することができる。 That is, the (18, 14) code generation matrix can have a form in which the last two rows are punched from the generation matrix of Table 19 above.

（２０，１４）生成行列及び（１８，１４）生成行列を、上記表１９及び表３１のように利用する場合、情報ビット数による最小距離特性は、下記の通りである。   When the (20, 14) generator matrix and the (18, 14) generator matrix are used as shown in Table 19 and Table 31, the minimum distance characteristics depending on the number of information bits are as follows.

本来の（３２，１０）符号から穿孔して（２０，１０）符号を作るにあたり、（２０，１０）符号だけでなく、（１８，１０）符号及び（１６，１０）符号においても良い性能を示すように設計した。表２８に表した（３２，１０）符号は、本来用いられる表２９の３ＧＰＰ ｒｅｌｅａｓｅ ９９（３２，１０）ＴＦＣＩ符号において行のみを互いに置き換えた符号であるから、符号理論観点では同一の符号である。ただし、穿孔観点でインデックスが互いに変わることがあり、これを下記の表に表示する。 When creating a (20, 10) code by punching from the original (32, 10) code, not only the (20, 10) code but also the (18, 10) code and the (16, 10) code have good performance. Designed as shown. Since the (32, 10) code shown in Table 28 is a code in which only the rows are replaced with each other in the 3GPP release 99 (32, 10) TFCI code of Table 29 that is originally used, it is the same code from the viewpoint of code theory. . However, the index may change from the viewpoint of drilling, and this is displayed in the table below.

上記表３３は、３ＧＰＰ ｒｅｌｅａｓｅ ９９の（３２，１０）ＴＦＣＩ符号の行インデックスを基準に良い性能を示す（２０，１０）、（１８，１０）及び（１６，１０）符号の穿孔位置を表したものである。また、上記表３４は、生成された（２０，１０）符号のインデックスを基準に（１８，１０）及び（１６，１０）符号への穿孔位置を表したものである。また、上記表３５は、（３２，１０）形態を有する上記表２８のインデックスを基準に穿孔パターンを表したものである。 Table 33 shows the puncturing positions of the (20, 10), (18, 10), and (16, 10) codes showing good performance based on the row index of the (32, 10) TFCI code of 3GPP release 99. Is. Further, the above table 34 shows the drilling positions to the (18, 10) and (16, 10) codes based on the index of the generated (20, 10) code. Table 35 shows the drilling pattern based on the index of Table 28 having the (32, 10) form.

一方、下記の表３６は、最適の穿孔位置を共に表示した既存シーケンス表である。   On the other hand, Table 36 below is an existing sequence table displaying the optimum drilling positions together.

上記表３６で、（１８，１０）と（１６，１０）の穿孔位置が最大限に重なっていることがわかる。また、この時の最小距離性能を下記の表３７に表す。 From Table 36 above, it can be seen that the drilling positions of (18, 10) and (16, 10) are overlapped to the maximum. The minimum distance performance at this time is shown in Table 37 below.

上記表３７で、“２０”は、（２０，ｋ）符号を意味し、“１８ ｌａｓｔ ｔｗｏ”は（２０，ｋ）符号において最後の２行が穿孔された（１８，ｋ）符号を意味し、“１８
ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ”は上記表３６の（２０，ｋ）符号に基づいて５番目と１８番目の行が穿孔された（１８，ｋ）符号を意味する。また、“１６ ｌａｓｔ ｆｏｕｒ”は（２０，ｋ）符号において最後の４行が穿孔された（１６，ｋ）符号を意味し、“１６ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ”は、上記表３６の（２０，ｋ）符号に基づいて５番目、７番目、１４番目及び１８番目の行が穿孔された（１６，ｋ）符号を意味し、“１６（ｆｉｒｓｔ２＋ｌａｓｔ２）”は、最初の２行と最後の２行が穿孔された（１６，ｋ）符号を意味する。 In Table 37 above, “20” means a (20, k) code, and “18 last two” means a (18, k) code in which the last two lines are punched in the (20, k) code. , "18
"intermediate" means a (18, k) code in which the fifth and 18th rows are punctured based on the (20, k) code in Table 36. Also, "16 last four" is (20, k). “16 intermediate” means the fifth, seventh, fourteenth, and eighteenth codes based on the (20, k) code in Table 36 above. Means a (16, k) code in which the first row is punctured, and “16 (first2 + last2)” means a (16, k) code in which the first two rows and the last two rows are punctured.

一方、（１８，ｋ）符号と（１６，ｋ）符号のために列の順序を換えた（ｎ，ｋ）符号（ｎ＝２０、１８、１６、ｋ≦１４）について説明する。   On the other hand, (n, k) code (n = 20, 18, 16, k ≦ 14) in which the order of columns is changed for the (18, k) code and the (16, k) code will be described.

下記の表３８は、（１６，１１）で符号の性能を向上させるために１０番目の基本シーケンスＭ_ｉ，１０と１１番目の基本シーケンスＭ_ｉ，１１を互いに換えた場合における基本シーケンス表である。 Table 38 below is a basic sequence table when _{the tenth} basic sequence M _{i, 10} and the eleventh basic sequence M _{i, 11} are interchanged with each other in order to improve the code performance at (16,11). .

上記表３８による場合における最小距離性能を、下記の表３９に表す。 The minimum distance performance in the case of Table 38 is shown in Table 39 below.

上記表３９で、（１６，１１）の最小距離が１から２に伸びたことがわかる。 From Table 39 above, it can be seen that the minimum distance of (16, 11) has increased from 1 to 2.

以下では、（１８，ｋ）符号と（１６，ｋ）符号のために列の順序を換えた（ｎ，ｋ）符号であって、ｎ＝２０、１８、１６、ｋ≦１５を満たす場合について説明する。   In the following, it is an (n, k) code in which the order of the columns is changed for the (18, k) code and the (16, k) code, and n = 20, 18, 16, and k ≦ 15. explain.

下記の表４０は、１５個の情報ビットを支援するために１個の基本シーケンスが追加された（２０，１５）生成行列を表している。   Table 40 below represents a (20,15) generator matrix with one basic sequence added to support 15 information bits.

上記表４０では、便宜上、上記表３８に１５番目の基本シーケンスを追加したが、他の（２０，１４）生成行列を表す表に追加しても同一の性能を示す。また、符号化されたビットを穿孔する方法は、以上紹介した様々な方法のいずれを使用しても良く、ここでは、その一部を使用した場合を取り上げる。 In Table 40, the fifteenth basic sequence is added to Table 38 for the sake of convenience, but the same performance is exhibited even if it is added to a table representing another (20, 14) generator matrix. Further, any of the various methods introduced above may be used as a method for punching coded bits, and here, a case where a part thereof is used will be taken up.

上記表４０の例における最小距離特性を下記の表４１に表す。   The minimum distance characteristics in the example of Table 40 are shown in Table 41 below.

上述したように開示された本発明の好ましい実施形態についての詳細な説明は、当業者が本発明を具現して実施できるように提供された。以上では本発明の好適な実施形態を参照して説明してきたが、当該技術分野における熟練した当業者にとっては、添付の特許請求の範囲に記載された本発明の思想及び領域を逸脱しない範囲内で、様々な修正及び変更が可能であるということは自明である。 The detailed description of the preferred embodiments of the present invention disclosed above is provided to enable any person skilled in the art to implement and practice the invention. Although the present invention has been described with reference to the preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can use the present invention within the scope and spirit of the present invention described in the appended claims. It is obvious that various modifications and changes are possible.

したがって、本発明は、ここに開示された実施形態に制限されず、ここで開示された原理及び新規の特徴と一致する最も広い範囲を有するものである。   Accordingly, the present invention is not limited to the embodiments disclosed herein, but has the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

上述した本発明の各実施形態によるチャネルコーディング方法は、３ＧＰＰ ＬＴＥシステムにおいてＣＱＩ情報をＰＵＣＣＨを通じて伝送する時に行うチャネルコーディングに好適に適用することができる。しかし、上述した方法は、このような３ＧＰＰ ＬＴＥシステムに限って適用されることはなく、様々な長さを有しうる情報にブロックコーディングを行ういずれの通信方式にも同一原理によって適用されることができる。
本発明は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
２０個の行（Ｒｏｗ）及び情報ビット長に該当するＡ個の列（Ｃｏｌｕｍｎ）を含むコード生成行列を用いて前記情報ビットをチャネルコーディングする方法であって、
前記Ａの長さを有する情報ビットを、前記コード生成行列の各列に対応する２０ビット長を有する基本シーケンス（Ｂａｓｉｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を用いてチャネルコーディングを行い、
前記Ａが１０の場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、ＴＦＣＩ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｆｏｒｍａｔ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）情報のコーディングに用いられた３２個の行及び１０個の列で構成されたコード行列のうち、２，５，８，１１，１５，１６，２１，２２，２５，２９，３０及び３１番目の行を除く２０個の行を選択した時に構成される２０個の行及び１０個の列で構成された第１行列、または、前記第１行列における一つ以上の行間及び一つ以上の列間のうち一つ以上に対して相互順序を換えてなる第２行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する、チャネルコーディング方法。
（項目２）
前記Ａが１０よりも大きい場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、
前記第１行列または第２行列に、最小ハミング距離の最大値が４を満足し、長さ２０の追加基本シーケンスのうち、Ａ−１０の長さに該当する個数の基本シーケンスを列方向シーケンスとして追加した第３行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する、項目１に記載のチャネルコーディング方法。
（項目３）
前記Ａが１０よりも大きい場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、
前記第１行列または第２行列に、“０”を４個含む長さ２０の追加基本シーケンスのうち、Ａ−１０の長さに該当する個数の基本シーケンスを列方向シーケンスとして追加した第３行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する、項目１に記載のチャネルコーディング方法。
（項目４）
前記追加基本シーケンスは、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，０，０］、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，１，１，０，０］、
［０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０］、及び
［０，０，１，１，１，０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１］
のうち、一つ以上を含む、項目３に記載のチャネルコーディング方法。
（項目５）
前記Ａは１４以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、
のような第４行列の列方向シーケンスのうち、左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する、項目４に記載のチャネルコーディング方法。
（項目６）
前記Ａは１３以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、
のような第５行列の列方向シーケンスのうち、左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する、項目４に記載のチャネルコーディング方法。
（項目７）
前記情報ビットは、チャネル品質情報ビット、前符号化行列指示子（ＰＭＩ）、チャネルランク指示子（ＲＩ）及びＡＣＫ／ＮＡＣＫのうち一つ以上を含む、項目１に記載のチャネルコーディング方法。
（項目８）
チャネルコーディングされた前記情報ビットは、物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送される、項目１に記載のチャネルコーディング方法。
（項目９）
２０個の行（Ｒｏｗ）及び情報ビット長に該当するＡ個の列（Ｃｏｌｕｍｎ）を含むコード生成行列を用いて前記情報ビットをチャネルコーディングする方法であって、
前記Ａの長さを有する情報ビットを、前記コード生成行列の各列に対応する２０ビット長を有する基本シーケンス（Ｂａｓｉｓ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を用いてチャネルコーディングを行い、
前記Ａが１０の場合、前記コード生成行列の列に対応する各基本シーケンスは、
のような第１行列、または、前記第１行列の一つ以上の行間及び一つ以上の列間のうち一つ以上に対して相互順序を換えてなる第２行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する、チャネルコーディング方法。
（項目１０）
前記Ａが１０よりも大きい場合、前記コード生成行列の各基本シーケンスは、
前記第１行列または第２行列に、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，０，０］、
［１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０，１，１，０，０］、
［０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，０，０］、及び
［０，０，１，１，１，０，０，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，１］
のようなシーケンスのうち、Ａ−１０の長さに該当する個数のシーケンスを列方向シーケンスとして追加した第３行列の列方向シーケンスにそれぞれ対応する、項目９に記載のチャネルコーディング方法。
（項目１１）
前記Ａは１４以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、
のような第４行列の列方向シーケンスのうち、左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する、項目１０に記載のチャネルコーディング方法。
（項目１２）
前記Ａは１３以下であり、
前記コード生成行列の各基本シーケンスには、
のような第４行列の列方向シーケンスのうち左側から前記Ａの長さに該当する個数の列方向シーケンスが順次に対応する、項目１０に記載のチャネルコーディング方法。
（項目１３）
前記情報ビットは、チャネル品質情報ビット、前符号化行列指示子（ＰＭＩ）、チャネルランク指示子（ＲＩ）及びＡＣＫ／ＮＡＣＫのうち一つ以上を含む、項目９に記載のチャネルコーディング方法。
（項目１４）
チャネルコーディングされた前記情報ビットは、物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送される、項目９に記載のチャネルコーディング方法。 The above-described channel coding method according to each embodiment of the present invention can be suitably applied to channel coding performed when CQI information is transmitted through PUCCH in a 3GPP LTE system. However, the above-described method is not applied only to such a 3GPP LTE system, and can be applied to any communication scheme that performs block coding on information that can have various lengths according to the same principle. Can do.
The present invention also provides the following items, for example.
(Item 1)
A method of channel-coding the information bits using a code generation matrix including 20 rows (Row) and A columns (Columns) corresponding to information bit lengths,
Channel coding the information bits having the length of A using a basic sequence (Basis Sequence) having a 20-bit length corresponding to each column of the code generation matrix,
When A is 10, each basic sequence of the code generation matrix is 2 out of a code matrix composed of 32 rows and 10 columns used for coding TFCI (Transport Format Combination Indicator) information. , 5, 8, 11, 15, 16, 21, 22, 25, 29, 30 and 31st row, and 20 rows and 10 columns formed when 20 rows are selected. Corresponding to the first matrix or the column direction sequence of the second matrix in which the mutual order is changed with respect to one or more of one or more rows and one or more columns in the first matrix, respectively. Channel coding method.
(Item 2)
When A is greater than 10, each basic sequence of the code generator matrix is
In the first matrix or the second matrix, the maximum value of the minimum Hamming distance is 4, and among the additional basic sequences having a length of 20, the number of basic sequences corresponding to the length of A-10 is used as a column direction sequence. Item 4. The channel coding method according to Item 1, which corresponds to each column-direction sequence of the added third matrix.
(Item 3)
When A is greater than 10, each basic sequence of the code generator matrix is
A third matrix in which the number of basic sequences corresponding to the length of A-10 among the additional basic sequences of length 20 including four “0” s is added to the first matrix or the second matrix as a column direction sequence. Item 2. The channel coding method according to Item 1, corresponding to each of the column-direction sequences.
(Item 4)
The additional basic sequence is:
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0],
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0],
[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0] and [0,0,1, 1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
4. The channel coding method according to item 3, including one or more of them.
(Item 5)
A is 14 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes
5. The channel coding method according to item 4, wherein among the column direction sequences of the fourth matrix as described above, the number of column direction sequences corresponding to the length of A corresponds sequentially from the left side.
(Item 6)
A is 13 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes
5. The channel coding method according to item 4, wherein among the column-direction sequences of the fifth matrix as described above, the number of column-direction sequences corresponding to the length of A corresponds sequentially from the left side.
(Item 7)
The channel coding method according to item 1, wherein the information bits include one or more of a channel quality information bit, a precoding matrix indicator (PMI), a channel rank indicator (RI), and an ACK / NACK.
(Item 8)
The channel coding method according to item 1, wherein the channel-coded information bits are transmitted through a physical uplink control channel (PUCCH).
(Item 9)
A method of channel-coding the information bits using a code generation matrix including 20 rows (Row) and A columns (Columns) corresponding to information bit lengths,
Channel coding the information bits having the length of A using a basic sequence (Basis Sequence) having a 20-bit length corresponding to each column of the code generation matrix,
When A is 10, each basic sequence corresponding to a column of the code generator matrix is
Corresponding to the first matrix such as the above, or the column-wise sequence of the second matrix in which the mutual order is changed for one or more of one or more rows and one or more columns of the first matrix. A channel coding method.
(Item 10)
When A is greater than 10, each basic sequence of the code generator matrix is
In the first matrix or the second matrix,
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0],
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0],
[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0] and [0,0,1, 1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
10. The channel coding method according to item 9, corresponding to the column-direction sequence of the third matrix obtained by adding the number of sequences corresponding to the length of A-10 among the sequences as described above as column-direction sequences.
(Item 11)
A is 14 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes
The channel coding method according to item 10, wherein among the column-direction sequences of the fourth matrix as described above, the number of column-direction sequences corresponding to the length of A corresponds sequentially from the left side.
(Item 12)
A is 13 or less,
Each basic sequence of the code generator matrix includes
Item 11. The channel coding method according to Item 10, wherein the number of column-direction sequences corresponding to the length of A corresponds sequentially from the left side among the column-direction sequences of the fourth matrix.
(Item 13)
10. The channel coding method according to item 9, wherein the information bits include one or more of a channel quality information bit, a precoding matrix indicator (PMI), a channel rank indicator (RI), and an ACK / NACK.
(Item 14)
10. The channel coding method according to item 9, wherein the channel-coded information bits are transmitted through a physical uplink control channel (PUCCH).

Claims (9)

ブロックコードに対する複数の基本シーケンスのうちの１つ以上の基本シーケンスを用いて、情報ビットａ _０ 、ａ _１ 、ａ _２ 、・・・ａ _Ａ−１ をチャネルコーディングすることにより、コーディングされたビットｂ _０ 、ｂ _１ 、ｂ _２ 、・・・、ｂ _１９ を出力することを含む方法であって、
であり、
前記ブロックコードに対する前記複数の基本シーケンスは、以下の表１
に定義されるＭ_ｉ，０〜Ｍ_ｉ，１２ である、方法。 Using one or more base sequence of a plurality of base sequences for the block code, information bits _{a 0,} a _1, a 2, a · · · _{a A-1} by channel Turkey over loading, coded bits output b ₀ , b ₁ , b ₂ ,..., b ₁₉ , comprising:
And
The plurality of basic sequences for the block code are shown in Table 1 below.
_M i, a _{0 ~M i, 12,} a method as defined. 前記情報ビットａ _０ 、ａ _１ 、ａ _２ 、・・・ａ _Ａ−１ は、チャネル品質情報（ＣＱＩ）ビット、前符号化行列指示子（ＰＭＩ）、チャネルランク指示子（ＲＩ）及びＡＣＫ／ＮＡＣＫデータのうちの少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。 The information bits a ₀ , a ₁ , a ₂ ,..., _{A A-1} are channel quality information (CQI) bits, precoding matrix indicator (PMI), channel rank indicator (RI), and ACK / NACK. The method of claim 1 , comprising at least one of the data. 前記コーディングされたビットｂ _０ 、ｂ _１ 、ｂ _２ 、・・・、ｂ _１９ は、物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送される、請求項１または２に記載の方法。 The method according to claim 1 or 2 , wherein the coded bits b ₀ , b ₁ , b ₂ , ..., b ₁₉ are transmitted through a physical uplink control channel (PUCCH). ブロックコードに対する複数の基本シーケンスのうちの１つ以上の基本シーケンスを用いて、情報ビットａ _０ 、ａ _１ 、ａ _２ 、・・・ａ _Ａ−１ をチャネルコーディングすることにより、コーディングされたビットｂ _０ 、ｂ _１ 、ｂ _２ 、・・・、ｂ _１９ を出力することをコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
であり、
前記ブロックコードに対する前記複数の基本シーケンスは、以下の表１
に定義されるＭ_ｉ，０〜Ｍ_ｉ，１２ である、プログラム。 Using one or more base sequence of a plurality of base sequences for the block code, information bits a _0, a 1, _{a 2,} a · · · a _A-1 by channel Turkey over loading, coded bits a program for causing a computer to output b ₀ , b ₁ , b ₂ ,..., b ₁₉ ,
And
The plurality of basic sequences for the block code are shown in Table 1 below.
A program that is defined as M _{i, 0 to} M _{i, 12} . 前記情報ビットａ _０ 、ａ _１ 、ａ _２ 、・・・ａ _Ａ−１ は、チャネル品質情報（ＣＱＩ）ビット、前符号化行列指示子（ＰＭＩ）、チャネルランク指示子（ＲＩ）及びＡＣＫ／ＮＡＣＫデータのうちの少なくとも一つを含む、請求項４に記載のプログラム。 The information bits a ₀ , a ₁ , a ₂ ,..., _{A A-1} are channel quality information (CQI) bits, precoding matrix indicator (PMI), channel rank indicator (RI), and ACK / NACK. The program according to claim 4 , comprising at least one of the data. 前記コーディングされたビットｂ _０ 、ｂ _１ 、ｂ _２ 、・・・、ｂ _１９ は、物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送される、請求項４または５に記載のプログラム。 The program according to claim 4 or 5 , wherein the coded bits b ₀ , b ₁ , b ₂ , ..., b ₁₉ are transmitted through a physical uplink control channel (PUCCH). ブロックコードに対する複数の基本シーケンスのうちの１つ以上の基本シーケンスを用いて、情報ビットａ _０ 、ａ _１ 、ａ _２ 、・・・ａ _Ａ−１ をチャネルコーディングすることにより、コーディングされたビットｂ _０ 、ｂ _１ 、ｂ _２ 、・・・、ｂ _１９ を出力するように構成された装置であって、
であり、
前記ブロックコードに対する前記複数の基本シーケンスは、以下の表１
に定義されるＭ_ｉ，０〜Ｍ_ｉ，１２ である、装置。 Using one or more base sequence of a plurality of base sequences for the block code, information bits a _0, a 1, _{a 2,} a · · · a _A-1 by channel Turkey over loading, coded bits a device configured to output b ₀ , b ₁ , b ₂ ,..., b ₁₉ ,
And
The plurality of basic sequences for the block code are shown in Table 1 below.
_M i, which is defined as ₀ is _{~M i, 12,} device. 前記情報ビットａ _０ 、ａ _１ 、ａ _２ 、・・・ａ _Ａ−１ は、チャネル品質情報（ＣＱＩ）ビット、前符号化行列指示子（ＰＭＩ）、チャネルランク指示子（ＲＩ）及びＡＣＫ／ＮＡＣＫデータのうちの少なくとも一つを含む、請求項７に記載の装置。 The information bits a ₀ , a ₁ , a ₂ ,..., _{A A-1} are channel quality information (CQI) bits, precoding matrix indicator (PMI), channel rank indicator (RI), and ACK / NACK. The apparatus of claim 7 , comprising at least one of the data. 前記コーディングされたビットｂ _０ 、ｂ _１ 、ｂ _２ 、・・・、ｂ _１９ は、物理上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ）を通じて伝送される、請求項７または８に記載の装置。 The coded bits _{b 0, b 1, b 2} , ···, b 19 are transmitted via a physical uplink control channel (PUCCH), Apparatus according to claim 7 or 8.