一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法

摘要

本发明请求保护一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法，涉及到移动通信技术领域。为降低译码复杂度，提高译码效率，本发明提出了一种基于循环维特比算法(Circular Viterbi Algorithm，CVA)的译码算法，根据接收到信息序列的似然比信息来确定出可靠性最高的译码起始位置，从该起始位置开始进行修正的维特比译码，通过加比选过程，删除不可能的状态位置，经过几次迭代搜索后，幸存路径会收敛到较少的幸存状态，选择最大度量值的状态作为最终译码的起始位置，根据其相对应的幸存路径估计出译码结果。该算法具有更快的收敛速度，译码效率得到了进一步提高，降低了译码时延。

权利要求

1.一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、输入数据流，根据接收到数据流信息序列的似然比信息，确定出可靠性最高的译码起始位置，从该起始位置开始进行修正的维特比译码；

102、执行第i次迭代译码，到达每个状态有2条路径，分别计算到达每个状态的2条分支之间的分支度量值，选择最优的一个，此过程为加比选操作，通过加比选过程并更新译码参数，删除不可能的状态，开始下次迭代译码；

103、经过几次迭代搜索后，根据迭代停止准则，选择最大度量值的状态作为最终译码的起始位置，依据最终起始位置和对应的网格路径，估计出译码结果；

所述步骤101在译码开始的时候，对接收到的信息进行处理，选择可靠性最高的位置lopt作为译码的起始位置，接收到的符号为rl(j)，计算得到似然比信息 定义lopt的计算公式为式中(l+Q)L＝(l+Q)modL，其中Q是待确定的量，在具体应用中将根据不同的码字选择合适的值，当Q为接收序列的长度，此时每个位置的可靠度完全一样，那么译码从头开始；

所述步骤101还包括初始化的步骤，i＝0， 其中，

表示第i次迭代中，状态sj的度量值，j为译码器的状态数，j＝1，2，3...2v，v是移位寄存器的个数， 表示最优路径的度量值， 表示执行一次迭代译码后状态sj的度量值的净增量；

所述步骤102具体包括步骤：通过加比选操作，步进每个序列位置各状态的度量值，循环一周后更新各个状态的度量值和似然路径，检测出最大度量值 和相应的咬尾路径维特比Viterbi算法采用接收码元条件概率的乘积的最大值作为估计序列，采用对数似然函数来表示为 其中，y表示码字序列经过传输映射的结果，r表示接收端得到的序列，简化上式中的对数函数求和运算，可以定义如下码元度量 其中，令 b＝-logε，此种情况下，Viterbi算法中的码元度量值就是在编码网格上选择与接收序列r之间汉明距离最小的码字；

所述步骤102执行第i次迭代译码，如果当前迭代得出的状态净增量最大值大于存储的最大度量值 即 则更新最大度量值和相应的最大咬尾路径

说明书

一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法

技术领域

[0001] 本发明属于移动通信的信道编译码技术领域，特别涉及到LTE中PBCH解码的咬尾卷积码译码方法。

背景技术

[0002] 随着通信技术的发展，数字通信逐步取代模拟通信成为通信技术的主流。然而，数字信息在信道中传输时，会受到噪声的干扰，误码的产生总是不可避免的。为了在已知信噪比的情况下达到一定的误码率指标，在合理设计基带信号，选择调制、解调方式，并采用频域均衡或时域均衡措施的基础上，还应该采用差错控制编码等信道编码技术，使误码率进一步降低。卷积码和分组码是差错控制编码的两种主要形式，在编码器复杂度相同的情况下，卷积码的性能优于分组码，因此卷积码被应用在许多无线通信的标准中。

[0003] 自卷积码被发明以来，它一直作为一种高效的信道编码技术应用在通信系统中。LTE系统作为3GPP标准化组织提出的无线空口技术演进，目前正在全球范围内得到大力的发展和部署，该系统需要实现更高的带宽、更大的容量、更高的数据传输速率、更低的传输时延、更低的运营成本、同时为满足用户对于广播及多播业务等实时业务的高速率需求，LTE系统在信道编码过程中根据不同传输信道采用了Turbo编码和咬尾卷积码编码，其中咬尾卷积编码主要用于广播信道PBCH、上下行的控制信道信息DCI、UCI编码过程，并且对于不同类型的传输信道和控制信道使用的编码方案和编码速率也有所不同。咬尾卷积码编码过程首先会用到咬尾技术，即保证格形起始和结尾在同一个状态，这就需要将被编码的数据块的最后几个比特作为寄存器的初始状态。

[0004] 采用咬尾方式编码的卷积码不仅消除了用已知比特初始化编码器所导致的误码率损失，同时咬尾结构可以对所有的信息比特提供相同的保护能力。正是因为咬尾卷积码的这些优点，它被广泛应用在各种通信系统中，作为控制信令的编码方式。对于较短的信息序列，咬尾编码对码率的保护是很可观的，比如LTE中广播信道，在加了循环冗余检验比特之后共有40比特，这40比特的信息序列如果不用咬尾编码技术，码率损失将达到13％。目前采用咬尾卷积码作为控制信道编码方式通信标准的系统有：EDGE、WIMAX和LTE等。

[0005] 咬尾卷积码虽然有很多优点，但是对于译码器来说，由于不知道译码的起始状态和终止状态，基于维特比算法的最优译码方案实现过于复杂，而基于循环维特比译码方法在达到最大迭代次数前，可能已检测出最优咬尾路径，多余的迭代造成了译码时延的加长和资源的浪费。目前还没有实用的基于循环维特比算法的最优译码方案，基于以上问题，本发明设计出了一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法，适合工程实际应用。

发明内容

[0006] 本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种可以在低复杂度下实现咬尾卷积码最优译码的基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法。本发明的技术方案如下：

[0007] 一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法，其包括以下步骤：

[0008] 101、输入数据流，根据接收到数据流信息序列的似然比信息，确定出可靠性最高的译码起始位置，从该起始位置开始进行修正的维特比译码；

[0009] 102、执行第i次迭代译码，到达每个状态有2条路径，分别计算到达每个状态的2条分支之间的分支度量值，选择最优的一个，此过程成为加比选操作。通过加比选过程并更新译码参数，删除不可能的状态，开始下次迭代译码。

[0010] 103、经过几次迭代搜索后，根据迭代停止准则，选择最大度量值的状态作为最终译码的起始位置，依据最终起始位置和对应的网格路径，估计出译码结果。

[0011] 进一步的，所述步骤101在译码开始的时候，对接收到的信息进行处理，选择可靠性最高的位置lopt作为译码的起始位置。接收到的符号为 计算得到似然比信息定义lopt的计算公式为

[0012]

[0013] 式中(l+Q)L＝(l+Q)modL，其中Q是待确定的量，在具体应用中将根据不同的码字选择合适的值，当Q为接受序列的长度，此时每个位置的可靠度完全一样，那么译码从头开始。

[0014] 进一步的，所述步骤101还包括初始化的步骤，i＝0，其中， 表示第i次迭代中，状态sj的度量值，j为译码器状态数，j＝1,2,
3...2v，v是移位寄存器的个数， 表示最优路径的度量值， 表示执行一次译码后状态sj的度量值的净增量。

[0015] 进一步的，所述步骤102具体包括步骤：通过加比选操作，步进每个序列位置各状态的度量值，循环一周后更新各个状态的度量值和似然路径，检测出最大度量值和相应的咬尾路径

[0016] 维特比Viterbi算法采用接收码元条件概率的乘积的最大值作为估计序列，采用对数似然函数来表示为 其中，y表示码字序列经过传输映射的结果，r表示接收端得到的序列，简化上式中的对数函数求和运算，可以定义如下码元度量 其中，令

[0017]

[0018] 此种情况下，Viterbi算法中的码元度量值就是在编码网格上选择与接收序列r之间汉明距离最小的码字作为译码输出。

[0019] 进一步的，所述步骤102执行第i次迭代译码，如果当前迭代得出的状态净增量最大值 大于存储的最大度量值 即 则更新最大度量值和相应的最大咬尾路径

[0020] 本发明的优点及有益效果如下：

[0021] 本发明设计了一种迭代停止准则，通过统计当前迭代完成时各状态度量值的净增量 大于存储的最大度量值 的数量num(i)，若num(i)＜＝num(i-1)，则停止迭代；否则继续迭代直到达到最大迭代次数。这样当译码提前完成时，减小了译码延时，提高了译码效率。

附图说明

[0022] 图1是本发明的咬尾卷积码译码流程图；

[0023] 图2生成多项式为(7，5)的卷积码编译码格形图。

具体实施方式

[0024] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

[0025] 本发明解决上述技术问题的技术方案是：

[0026] 本发明所述的一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法适用于现有移动通信系统(如EDGE、LTE、WIMAX)，也适用于下一代移动通信系统中咬尾卷积码译码。根据接收到的信息序列，通过迭代对不可能的起始状态逐一排除，最终寻找到最优咬尾路径。本发明所述译码方法通过对循环陷阱的有效处理，加快了译码器的收敛速度，同时算法简单、易于实现，有重要应用价值。

[0027] 一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法，其特征在于，包括以下步骤：

[0028] Step1.在译码开始的时候，对接收到的信息进行处理，选择可靠性最高的位置lopt作为译码的起始位置。接收到的符号为 计算得到似然比信息 定义lopt的计算公式为

[0029]

[0030] 式中(l+Q)L＝(l+Q)modL，其中Q是待确定的量，在具体应用中将根据不同的码字选择合适的值。当Q值越小时，可靠度的作用越明显；由于接受序列服从正态分布，因此当Q值越大时，由式计算得到的每个位置的可靠度越接近；极限情况是Q为接受序列的长度，此时每个位置的可靠度完全一样，那么译码从头开始。

[0031] Step2.初始化，i＝0，

[0032] 其中， 表示第i次迭代中，状态sj的度量值，j为译码器的状态数，j＝1,2,v3...2 ，v是移位寄存器的个数。 表示最优路径的度量值。 表示执行一次译码后状态sj的度量值的净增量。

[0033] Step3.执行维特比译码，通过加比选操作，步进每个序列位置各状态的度量值，循环一周后更新各个状态的度量值和似然路径，检测出最大度量值 和相应的咬尾路径

[0034] Viterbi算法采用接收码元条件概率的乘积的最大值作为估计序列，采用对数似然函数来表示为 其中，y表示码字序列经过传输映射的结果，r表示接收端得到的序列。简化上式中的对数函数求和运算，可以定义如下码元度量其中，令

[0035]

[0036] 此种情况下，Viterbi算法中的码元度量值就是在编码网格上选择与接收序列r之间汉明距离最小的码字作为译码输出。

[0037] Step4.执行第i次迭代译码，如果当前迭代得出的状态净增量最大值大于存储的最大度量值 即 则更新最大度量值和相应的最大咬尾路径

[0038] Step5.统计第i次迭代各状态度量值净增量大于上次迭代状态净增量最大值的状态数量num(i)，即 若num(i)＜＝num(i-1)，则停止迭代，输出最大似然的咬尾路径 所对应的译码结果；否则，从净增量大于最大度量值的状态继续迭代译码，其它起始状态舍去。

[0039] Step6.执行下一次迭代，重复Step3、4、5。

[0040] 咬尾卷积码是指用输入的信息序列的尾比特初始化寄存器，这样编码的初始状态和结束状态相同，通过减小冗余比特从而提高了编码效率，通常用八进制来表示编码器(n,k,m)的生成多项式，(n,k,m)表示输入k比特，输出n比特，移位寄存器个数为m。如图2所示，给出了(2,1,2)卷积码的网格图，生产多项式为(7,5)，输入1比特生成2比特的编码信息，码率为1/2，格形图的每个位置有2m种状态，输入0时状态转移对应的是上支路，输入1时状态转移对应的是下支路，输出的编码结果如图2右边所示。

[0041] 实施例子：

[0042] S1.在译码开始的时候，对接收到的信息进行处理，由公式(1)计算得出可靠性最高的位置lopt作为译码的起始位置,即令位置lopt为译码开始位置l。接收到的符号为 计算得到似然比信息

[0043] S2.当i＝1时，即第一次译码，初始化所有状态的度量值 最优路径度量值 各状态的度量值净增量 状态集合{sj}包含所有状态。

[0044] S3.开始执行维特比译码，通过步进加比选操作，每个位置的各状态选择度量值最大值所在的状态，并保存相应的路径信息，译码结束后，检查出度量值最大的咬尾路径，并将其度量值设为最优路径度量值，其相对应的路径设为最优咬尾路径，并将各状态的度量值设为下次迭代的初始度量值。

[0045] S4.执行第i次迭代，译码结束后比较各状态的度量值 和存储的最大度量值若存在 情况，则更新最大度量值，即 并将 的状态删除，跟新状态集合{sj}，下次只从集合{sj}包含的状态开始迭代译码。

[0046] S5.每次迭代译码结束后，检测各状态度量值净增量大于上次迭代状态净增量最大值的状态数量num(i)，即 的状态数。若num(i)＞num(i-1)，则继续进行迭代译码过程，否则，停止迭代，此时的最大度量值所在的状态即为最大咬尾路径的起始状态，根据相应的咬尾路径估计出译码序列。

[0047] 由于循环维特比译码可能在达到最大迭代次数前，就已经检测出了最优咬尾路径，之后的迭代都是不必要的，本发明所述的一种基于CVA的咬尾卷积码信道译码方法的迭代停止准则可以很好的避开这种循环陷阱，提高了译码效率。

[0048] 以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。