Max-Log-MAP譯碼算法中計算復(fù)雜度最低的分段向量的高效生成方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種分段向量Vetsec的生成方法，具體涉及一種 Max-Log-MP譯碼算法中計算復(fù)雜度最低的分段向量的高效生成方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在基帶傳輸中，信道編碼（糾錯碼）往往消耗了通信設(shè)備的很大一部分能量，如 在 B. Bougard et al. , "Energy-scalability enhancement of wireless local area network transceivers, " in Proc. 2004IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications, pp. 449 - 453 中，維特比譯碼在一個典型的 802. 11 接收 器中，占據(jù)了其總能量消耗的35%。能量消耗的問題制約著通信設(shè)備小型化和移動性， 如何提高編碼的碼率，使得單位長度的生成碼字能傳輸更多的信息比特，具有很大的應(yīng)用 價值。對于Turbo碼譯碼來說，要提高總碼率，一般采取刪余的方式，如M.A. Kousa and A. Η· Mugaibel, "Puncturing effects on turbo codes, ''IEEE Proc. Commun. , vol. 149, no .3, pp. 132-138, June 2002中所介紹的方法。另外一種提高總碼率的方法是使用高碼率的 成員碼，對于卷積碼C(n，k，V)來說，這種方法具有提高單位時間內(nèi)的通過率、降低時延等 作用，但隨著k的增加，譯碼的復(fù)雜度會隨著k的增加而呈指數(shù)倍增長。
[0003] 卷積碼C(n，k，v)可以用一個半無限的網(wǎng)格圖來表示，這個網(wǎng)格圖是周期的，它的 最短周期稱為網(wǎng)格模塊。對于一個碼率為k/n的網(wǎng)格模塊來說，它含有/5個分段，在深度i 有2 V<個狀態(tài)，每個狀態(tài)發(fā)射出#條邊，％ (OS i Sn-I)表示連接深度i的某一狀態(tài)與深度 i+Ι的某一狀態(tài)的邊所代表的輸出碼字的比特數(shù)，總的約束長度是V^dPbi分別被稱為該 網(wǎng)格模塊在深度i上的狀態(tài)復(fù)雜度和分支復(fù)雜度，對于Viterbi算法而言，網(wǎng)格圖模塊的復(fù) 雜度定義為：
【主權(quán)項】
1. 一種Max-Log-MP譯碼算法中計算復(fù)雜度最低的分段向量的高效生成方法，其特征 在于，包括以下步驟： 1) 根據(jù)Max-Log-MAP譯碼算法的最小網(wǎng)格圖Mmin，獲取所述最小網(wǎng)格圖Mmin上各深度對 應(yīng)的狀態(tài)向量及信息比特向量； 2) 根據(jù)步驟1)的最小網(wǎng)格圖Mmin±各深度對應(yīng)的狀態(tài)向量及信息比特向量得到最小 網(wǎng)格圖Mmin中各段的分段向量； 3) 組合步驟2)得到的最小網(wǎng)格圖Mmin中各段的分段向量，得到對于Max-Log-MP譯碼 算法計算復(fù)雜度最低的分段向量Vetsec。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的Max-Log-MP譯碼算法中計算復(fù)雜度最低的分段向量的高效 生成方法，其特征在于，步驟2)的具體過程為： 判斷最小網(wǎng)格圖Mmin上深度i上對應(yīng)的狀態(tài)向量Vi及信息比特向量bi與深度i+1上 對應(yīng)的狀態(tài)向量vi+1的大小，其中，i=0,1，...，11-2，11為最小網(wǎng)格圖^11上深度的總數(shù)； 當(dāng)vi=Vi+i_l時，則最小網(wǎng)格圖MmincI3第i+1段的分段向量vetseci+1=1; 當(dāng)vi=vi+i+1時，則最小網(wǎng)格圖MmincI3第i+1段的分段向量vetseci+1=0; 當(dāng)vi= v i+i，且最小網(wǎng)格圖Mmin上深度i上對應(yīng)的信息比特向量13i=1時，則最小網(wǎng)格 圖Mmin中第i+1段的分段向量vetseci+1=0; 當(dāng)vi= v i+i，且最小網(wǎng)格圖Mmin上深度i上對應(yīng)的信息比特向量13i=0時，則最小網(wǎng)格 圖Mmin中第i+1段的分段向量vetseci+1=1。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種Max-Log-MAP譯碼算法中計算復(fù)雜度最低的分段向量的高效生成方法，包括以下步驟：1)根據(jù)Max-Log-MAP譯碼算法的最小網(wǎng)格圖Mmin，獲取所述最小網(wǎng)格圖Mmin上各深度對應(yīng)的狀態(tài)向量及信息比特向量；2)根據(jù)步驟1)的最小網(wǎng)格圖Mmin上各深度對應(yīng)的狀態(tài)向量及信息比特向量得到最小網(wǎng)格圖Mmin中各段的分段向量；3)組合步驟2)得到的最小網(wǎng)格圖Mmin中各段的分段向量，得到對于Max-Log-MAP譯碼算法計算復(fù)雜度最低的分段向量Vetsec。本發(fā)明可以高效率地生成Max-Log-MAP譯碼算法計算復(fù)雜度最低的分段向量Vetsec。
【IPC分類】H03M13-39
【公開號】CN104779962
【申請?zhí)枴緾N201510154848
【發(fā)明人】李盈, 向遠(yuǎn)明, 王雅
【申請人】西安交通大學(xué)
【公開日】2015年7月15日
【申請日】2015年4月2日