一种Turbo码译码方法

技术领域

本发明属于通信编译码技术领域，涉及一种Turbo码译码方法。

背景技术

自1993年Turbo码的论文发表以后，由于其接近Shannon极限的优异译码性能在编码界引起了轰动。从早期的3G，到如今正在广泛应用的4G，以及最近正在激烈讨论中的5G备选编码方案，可以说Turbo码在整个移动通信的发展中占据着举足轻重的地位。

Turbo码优异的性能源自于它独特的编码结构和迭代译码的思想。Turbo码的编码器主要由两个递归系统卷积码分量编码器、交织器、删余矩阵和复接器组成。如附图1所示。

与Turbo码的编码相比较，Turbo码的译码过程就显得较为复杂。Turbo译码方法主要有基于最大后验概率(MAP)的软输出算法和软输出Viterbi(SOVA)算法两大类。MAP类算法还包括Log-MAP和Max-Log-MAP。Log-MAP算法是将标准MAP算法取对数运算，使乘除法运算变成加减法运算，在硬件实现时可以大大简化，译码性能与MAP算法相同，Max-Log-MAP算法对Log-MAP算法进一步简化，译码性能有所下降。因为Log-MAP和Max-Log-MAP算法复杂度较低且更适合并行计算，与FPGA等超大规模集成电路的优势相符，所以工程实现中基本采用这两种译码算法。

附图2为Turbo码的迭代译码结构，译码器工作过程简单介绍如下，其中k表示时间索引，数据上标或者下标中p代表并行数据，1和2代表并行的第几路数据。

串并转换：将接收到的串行数据序列转换为并行的信息序列x

迭代计算：此步骤是Turbo码译码过程的关键，包括改进型Max-Log-Map在内的译码算法都应用于此步计算中。将经过串并转换后的x

判决输出：达到预定的迭代次数后，对子译码器2产生的似然值输出Le

Log-MAP算法中，当Turbo码编码器中的寄存器个数为M个时，译码器中存在2

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是：为了保证Turbo码的强纠错性能的同时尽可能降低硬件实现复杂度，本发明将现有Turbo码译码方法中普通的串行结构进行改进，提出一种时延低、存储资源少的改进型Turbo码译码方法。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供一种Turbo码译码方法，其包括以下步骤：

S1：计算分支度量；

S2：计算前向状态度量和后向状态度量；

S3：计算信息比特的后验概率对数似然比；

S4：计算外部信息；

S5：硬判决。

其中，步骤S1中，计算分支度量γ

式中：k为时间索引，状态转移栅格图中的任一个路径为e，r

其中，步骤S1中，信道置信度定义为

其中，步骤S2中，计算前向状态度量A

式中：s表示k时刻网格图的状态，

其中，步骤S3中，计算信息比特的后验概率对数似然比Le

式中：

其中，步骤S4中，计算外部信息La

式中：La(μ

其中，步骤S5中，按照步骤S1～S4迭代计算，达到设定的迭代次数后，利用Le

至此，译码结束。

其中，步骤S3中，计算信息比特的后验概率对数似然比过程中的max﹡(·)运算定义如下：

mnx*(f(e))＝ln(Σe

式中f(e)泛指任意的函数。

其中，max﹡(·)在运算中有两种变形情况：

(1)对于两个变量x和y的情况，有：

max*(x,y)＝ln(e

＝max(x,y)+f

式中，max(x,y)为取x和y中的最大值的运算，f

(2)对于多个变量的情况，由Log-MAP算法用递归的形式实现max﹡(·)的计算，定义：

计算得到S

将上述各式中的max﹡(·)简化为取最大值的运算，忽略函数f

S

(三)有益效果

上述技术方案所提供的Turbo码译码方法，具有以下有益效果：

(1)复杂度：改进型Max-Log-MAP算法与Log-MAP算法相比，存储资源消耗大大降低，而与传统Max-Log-MAP算法相比只多一个一维查找表。

(2)性能：对以上三种算法进行Matlab仿真：调制方式为BPSK，帧长选312，码率为1/5，随即交织，AWGN信道，迭代次数选8次。结果表明，改进型Max-Log-MAP算法的性能接近Log-MAP算法，而传统Max-Log-MAP算法性能要比Log-MAP算法降低0.5～0.8dB。

附图说明

附图1为典型的Turbo码编码结构；

附图2为Turbo码的迭代译码结构；

附图3为8个变量情况下传统的Log-MAP算法实现框图；

附图4为8个变量情况下改进型Max-Log-MAP算法实现框图；

附图5为Log-MAP、传统Max-Log-MAP以及改进型Max-Log-MAP算法性能仿真图。

具体实施方式

为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。

本发明基于Log-MAP算法进行分支度量、前后向状态度量、信息比特的后验概率对数似然比以及外部先验信息的计算，最后进行硬判决完成译码。对于其中的max﹡(·)运算，对只具有2个输入变量的按Log-MAP算法进行精确计算，对具有多个输入变量的按Max-Log-MAP算法简化为取最大值的max运算，这样两者相融合，能够达到复杂度低、性能损失极小的效果。

总结来说，改进型Max-Log-MAP译码算法有针对性地改进Turbo译码计算中间参数过程中的局部步骤，达到复杂度与性能的最优化解，其核心思想有如下两点：

a、对只具有2个输入变量的max﹡(·)运算进行精确计算。

b、对具有多个输入变量的max﹡(·)运算简化为取最大值的max运算。

具体地，本实施例Turbo译码方法将各种软信息在两个子译码器之间不断迭代传递，达到一定迭代次数后，对最终输出的软信息就行硬判决就能得到原始信息比特，主要包括以下步骤：

S1：计算分支度量；

S2：计算前向状态度量和后向状态度量；

S3：计算信息比特的后验概率对数似然比；

S4：计算外部信息；

S5：硬判决。

本实施例Turbo译码方法采用改进型Max-Log-MAP译码算法进行。

步骤S1中，计算分支度量γ

式中：k为时间索引，状态转移栅格图中的任一个路径为e，r

步骤S2中，计算前向状态度量A

式中：s表示k时刻网格图的状态，

步骤S3中，计算信息比特的后验概率对数似然比Le

式中：

步骤S4中，计算外部信息La

式中：La(μ

步骤S5中，按照步骤S1～S4迭代计算，达到设定的迭代次数后，利用Le

至此，译码结束。

在上述运算中，计算信息比特的后验概率对数似然比过程中的max﹡(·)运算定义如下：

max*(f(e))＝ln(Σe

式中f(e)泛指任意的函数。通常可对上述max﹡(·)操作进行变形：

(1)对于两个变量(x和y)的情况，有：

max*(x,y)＝ln(e

＝max(x,y)+f

式中，max(x,y)为取x和y中的最大值的运算，f

(2)对于多个变量的情况，传统的Log-MAP算法可以用递归的形式实现max﹡(·)的精确计算。定义

假设已经计算得到S

如果将上述各式中的max﹡(·)操作均简化为取最大值的运算，相当于忽略函数f

S

假设Turbo码编码器中使用M＝3个寄存器，用传统的Log-MAP算法进行译码，计算信息比特的后验概率对数似然比需要进行2

本文提出的改进型Max-Log-MAP算法，即在计算信息比特的后验概率对数似然比Le

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。