[发明专利]高可靠的Turbo译码器后向边界初始化方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信领域中的信道编译码领域，更具体地涉及Turbo译码器的译码方法，尤其是一种适用于分量译码器采用log-map算法或max-log-map算法的Turbo译码器的高可靠Turbo译码器后向边界初始化方法。

背景技术

为了提高无线通信的传输可靠性，一般在通信系统中采用前向信道编码技术。1993年，C.Berrou，A.Glavieux和P.Thitimajshima首先提出Turbo码的概念，Turbo码是一种并行级联卷积码，Turbo编码器中使用了两个并行的卷积码分量编码器，其中第二个分量码的输入信息序列会经过随机交织器的处理，然后进行卷积编码，编码后的信息会进行复用并进行打孔处理，以提高码率。Turbo码的提出是信道编码领域中里程碑式的突破，以其可以逼近香农极限的优异性能引起了学者们的广泛关注和研究，基于迭代的思想迅速在无线通信领域中得到普遍应用，比如迭代接收机和基于迭代方法的信道估计等。

由于Turbo码性能可以逼近香农极限，因此被多个无线通信标准采用作为前向纠错编码方案，比如高速下行分组接入(High Speed Download Packet Access，HSDPA)协议、第三代合作伙伴(3rd Generation Partnership Project，3GPP)组织的长期演进(Long Term Evolution，LTE)协议。同时Turbo码已逐渐被应用到卫星通信等系统中。

在Turbo码的应用中，接收端的译码器为了避免存储整个码块的状态度量，减少存储器的使用，一般采用滑动窗算法。为了提高传输效率，Turbo编码方案中一般都采用打孔技术删除校验比特以提升码率，在3GPP LTE系统中码率最高可达0.95。删除的校验比特对应的对数似然比(Log Likelihood Ratios，LLR)用0来填充，由于大量有效的LLR信息被删除，会导致明显的译码性能损失。传统方法通过增加训练序列长度和译码窗口长度，来提升高码率下的性能，但会导致存储器开销和译码延迟增加。

发明内容

有鉴于此，本发明为了解决现有技术方案在采用滑动窗算法的译码算法时，在高码率下存在性能下降明显的问题，特别提出了一种高可靠的Turbo译码器后向β边界初始化方法。

具体地，本发明提出了一种Turbo译码器后向边界初始化方法，其特征在于，包括以下步骤：

同时结合训练序列和迭代之间边界传递的方法，将第k-1次迭代时的第i个译码窗口起始位置的β边界值进行存储，在第k次迭代时将上一次迭代时第i个窗口起始位置的β边界值传递给第i-2个译码窗口对应的训练窗口作为其β边界初始值，通过训练窗口的后向递归计算产生第i-2个译码窗口的β边界初始值，其中i为自然数，i≥3。

其中，在第一次迭代中，除最后一个译码窗口外，译码窗口的边界初始值只通过训练序列产生，训练序列的β初始值设置为等概率值。

其中，在每次迭代时，从第三个译码窗口开始到最后一个译码窗口，需要将这些译码窗口的头部起始位置的β边界值存储到SMP存储器中。

其中，在第二次及后续的迭代中，对第一个译码窗口的训练序列而言，其β边界初始值设置为上一次迭代时SMP存储器中保存的第三个译码窗口的β边界初始值。

其中，最后两个译码窗口不需要上次迭代传递的边界值作为训练序列的边界初始值。

其中，所述Turbo译码器采用log-map译码算法或max-log-map译码算法的分量译码器。

本发明还提供了一种Turbo译码器后向边界初始化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，进行数据分窗，假设码块长度为N，窗口的长度为W，则共有个译码窗口，其中表示向上取整，N和W均为正整数；训练序列的长度和译码窗口长度一致均为W；

步骤S2，在第一次迭代时，先同时进行前向递归计算和训练序列的后向递归计算，由此通过前向递归计算得到前向递归状态度量α，并将其存储到后进先出存储器，通过训练序列的后向递归计算得到译码窗口的β边界初始值；

然后开始译码窗口内的后向递归计算，在后向递归计算的过程中，将得到的β边界初始值和从后进先出存储器中取出的α值送给对数似然比计算单元计算对应比特的对数似然比值；当第一个译码窗口内的所有比特的对数似然比值都计算结束后，计算下一个译码窗口，并重复上面操作；

从第三个译码窗口开始，将译码窗口的头部起始位置的β值存储到SMP存储器中，用来在下一次迭代中作为相依训练序列的β边界初始值；