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技術 復号器及びその復号方法

出願人 日本電気株式会社
発明者 林華
出願日 2006年9月20日 (14年3ヶ月経過) 出願番号 2006-253654
公開日 2008年4月3日 (12年9ヶ月経過) 公開番号 2008-078839
状態 特許登録済
技術分野 符号誤り検出・訂正
主要キーワード 補償関数 補正部分 フォワードパス フォワード処理 近似線 時間遷移 絶対値演算回路 最大対
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図面 (10)

課題

ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算補正機能を簡単に実現可能なターボ復号方法を提供する。

解決手段

減算器11は入力x1 と入力x2 とに対して減算(x1 −x2 )を行い、その結果によって、多重回路12の出力を入力x1 か入力x2 かを選択する。一方、減算器11の減算結果は絶対値演算回路13を通って、選択回路14経由で補正処理部分に入る。補正処理部分では複数の乗算器15−1〜15−n及び加算器16−1〜16−n(a1 とb1 ,a2 とb2 ,・・・)のユニットから構成されており、その結果は多重回路17経由で出力され、加算器18にて多重回路12の出力と多重回路17の出力との加算を行う。

概要

背景

近年、C.Berrouらによりシャノン限界に近い誤り訂正符号として、いわゆるターボ符号(Turbo codes)が提示され、移動体通信情報記録システムディジタル放送等を含む広範囲の分野において用いられる高性能高信頼性の符号として研究開発が進められている。

ここで、まず、一般的なターボ符号器及びターボ復号器の動作について説明する。図4は公知のターボ符号器の構成を示すブロック図であり、図5は公知のターボ復号器の構成を示すブロック図である。図4においては符号化率=1/3のターボ符号器を示しており、要素符号器31,33と、インタリーバ(Interleaver)32とを備えている。

符号化ビット系列(Information Bit to be encoded)101は分岐されて組織ビット(Systematic bit)系列102として送出されると共に、要素符号器31とインタリーバ32とに入力される。

要素符号器31は誤り訂正符号によって被符号化ビット系列101を符号化し、冗長ビット系列(Parity Bit)103を出力する。インタリーバ32は、一般的に、被符号化ビット系列101を一度メモリ(図示せず)に書込み、これを異なる順序読出すことによってデータの順序を交錯して要素符号器33に送出する。

要素符号器33はインタリーブされた被符号化ビット系列を要素符号によって符号化し、冗長ビット系列104を送出する。要素符号器31,33には、通常、再帰組織畳み込み符号器(RSC:Recursive Systematic Convolutional Encoder)が用いられる。

図5に示すターボ復号器は、要素復号器(Decoder)41,43と、インタリーバ42と、デインタリーバ(De−interleaver)44と、硬判定器45とを備えている。要素復号器41には図4の組織ビット系列102に対応する組織情報系列(Systematic Information)201と、図4の冗長ビット系列103に対応する冗長情報系列(Parity Information)D02と、外部情報(Extrinsic Information)209とが入力され、外部情報203を出力する。この出力した外部情報203は次の要素復号器43に利用される。

さらに、要素復号器41で得られた外部情報203及び組織情報系列201は、インタリーバ42を介して(外部情報204及び組織情報系列205)、図4の冗長ビット系列104に対応する冗長情報系列(Parity Information)206と共に、要素復号器43に入力される。要素復号器43にて得られた軟出力情報(Soft Output Information )207及び外部情報208はデインタリーバ44に送出される。

デインタリーバ44はインタリーバ42によるデータの入れ替え順番とは逆の順番に出力する。すなわち、インタリーブされた軟出力情報207及び外部情報208各々をインタリーブ前の順序に戻し、軟出力情報210及び外部情報209として出力する。さらに、硬判定器45は軟出力情報210を硬判定して最終復号結果を出力する。外部情報209は、次の復号処理のために、要素復号器41にフィードバックされる。

以上のように、図5に示すターボ復号器では、二つの要素復号器の外部情報209,204を更新しながら復号処理が繰り返し行われ、複数回のループの後、軟出力情報210が硬判定される。

ターボ復号の要素復号器に適用される軟出力復号アルゴリズムとしてはLog−MAP(Log Maximum A Posteriori Probability:最大対事後確率復号法)を用いる方法が現在のところ最良であると言われているが、装置規模処理量が格段に大きくなるので、実装に際しては送られてきたデータが‘1’か‘0’かを尤度最大値に基づいて決定することで処理を簡略化したMax−Log−MAP(Max Logarithmic Maximum A Posteriori)を使用した方式が一般的に広く用いられている。しかしながら、Max−Log−MAPの方式はLog−MAPの方法よりも復号性能劣化することになる。

Log−MAPアルゴリズムは、トレリス線図を利用した最尤復号法アルゴリズムである(例えば、特許文献1参照)。図6(a)はある要素符号器の構成の例である(レジスタ数:3)。トレリス線図とは、図6(b)に示すように、この要素符号器に対して、ある値を入力した時の出力値と、レジスタ状態との関係を表したものである。図6(a)において、要素符号器は加算器51〜54と、レジスタ(D)55〜57とから構成されている。

MAPアルゴリズムは大きく分けて、
(a)フォワード処理:トレリス線図の先頭から各時点の各状態へ到達する確率(フォワードパスメトリック)を算出する
(b)バックワード処理:トレリス線図の終端から各時点の各状態へ到達する確率(バックワードパスメトリック)を算出する
(c)軟出力生成処理および外部値計算:上記の(a)、(b)の処理結果を用いて各時点における組織ビットの軟出力値を算出し、この軟出力値を用いて、外部値計算を行う
という3種類の処理から構成される。

トレリス線図において、時点t、状態sにおけるフォワード処理、バックワード処理で算出されるフォワードパスメトリック及びバックワードパスメトリックをそれぞれAlpha(t,s),Beta(t,s)と表す。また、状態sから状態s’への時点tにおける遷移の確率をGamma(t,s,s’)と表す(Gammaはブランチメトリックと呼ばれる)。Gamma(t,s,s’)は、受信値(組織情報系列、冗長情報系列、外部情報)から求める確率である。

復号演算の中に、一番基本的な部分はACSO(Add−Compare−Select−Offset)ユニットから構成されており、



・・・(1)



・・・(2)
という式で表される。

ここで、



は、実際、LUT(Lookup Table)で実装し、図7に示すように、LUTは基本的にメモリの構造となる。LUTを利用しない場合、Max*=Maxとなるため、Log−MAPアルゴリズムもMax−Log−MAPとなる。また、MMAX*はMAX*の拡張であり、入力が三つ以上の場合、複数のMAX*組み合わせ回路となる。

図8は従来のLog−MAP復号が使うACSOの回路の構成を示している。ACSOの二つ入力に対して、その差値に基づいてLUTにある適切な値を選択し、二つ入力の最大値との加算を行う。図8において、減算器(x1 −x2 )61と、多重回路(MUX:multiplexer)62と、LUT63と、加算器64とから構成されている。

続いて、復号時の実際の例について説明する。フォワード処理、バックワード処理、軟出力生成処理及び外部値計算は以下のように実行される。
(a)フォワード処理は、
Alpha(t,s)
=Max*{Alpha(t−1,s’)
+Gamma(t,s’,s)}
という式にて表される。ここで、Max*関数の定義は(1)式及び(2)式を参照する。Max*処理はすべての状態s’についてとることを意味する。

図9(a)に示すように、時点tのあるState(S3)に対するAlpha(t,S3)は、次のように計算される。2つの前段Stateの持つパスメトリックAlpha(t−1,S1)、Alpha(t−1,S2)にそれぞれのブランチメトリックGamma(t,S1,S3)、Gamma(t,S2,S3)を加算し、その加算値を比較する。その差値に従ってLUTに保存された対応の値を読出し計算値の大きいほうと加算を行い、Alpha(t,S3)のAlpha値が得られる(AlphaACSO演算と呼ぶ)。この処理を、全時間遷移tの全Stateに対して行い、全StateのAlpha値を保持しておく。

(b)バックワード処理は、
Beta(t,s)
=Max*{Beta(t+1,s’)
+Gamma(t+1,s,s’)}
という式にて表される。

図9(b)に示すように、時点tのあるState(S4)に対するBeta(t,S4)は、次のように計算される。2つの後段Stateの持つパスメトリックBeta(t+1,S5)、Beta(t+1,S6)にそれぞれのブランチメトリックGamma(t+1,S4,S5)、Gamma(t+1,S4,S6)を加算し、その加算値を比較する。その差値に従ってLUTに保存された対応の値を読出し、計算値の大きいほうと加算を行い、Beta(t,S4)が得られる(BetaACSO演算と呼ぶ)。この処理を、全時間遷移tの全Stateに対して、Alphaとは逆方向から(トレリス最終State側から)、Beta算出処理を行う。

(c)軟出力生成処理及び外部値計算
すでに算出しておいたAlpha(t−1,s’)の値とBeta(t,s)及びGamma(t,s’,s)とを加算し、時点tにおける全パスメトリック値を求める。この時に、上記の(2)式のMMAX*関数を利用する。そして、‘デコード結果が0となるパス最大パスメトリック’と‘デコード結果が1となるパスの最大パスメトリック’との差分が時点tの軟出力値となる。

また,Log−MAPアルゴリズムでは,上記の処理で求めた軟出力値(事後値)から通信路値(受信値から求める値)と事前値(前段の復号器から与えられる外部情報)とを減算した値が外部情報となる。

特開2002−215608号公報

概要

ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算の補正機能を簡単に実現可能なターボ復号方法を提供する。減算器11は入力x1 と入力x2 とに対して減算(x1 −x2 )を行い、その結果によって、多重回路12の出力を入力x1 か入力x2 かを選択する。一方、減算器11の減算結果は絶対値演算回路13を通って、選択回路14経由で補正処理部分に入る。補正処理部分では複数の乗算器15−1〜15−n及び加算器16−1〜16−n(a1 とb1 ,a2 とb2 ,・・・)のユニットから構成されており、その結果は多重回路17経由で出力され、加算器18にて多重回路12の出力と多重回路17の出力との加算を行う。

目的

そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算の補正機能を簡単に実現できる復号器及びその復号方法を提供することにある。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

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請求項1

ACSO(Add−Compare−Select−Offset)ユニットにて復号演算を行う復号器であって、近似分段線形関数を用いて前記ACSOユニットの出力を補正する補正処理回路を有することを特徴とする復号器。

請求項2

前記補正処理回路は、前記近似分段線形関数を分段乗算加算とで実装することを特徴とする請求項1記載の復号器。

請求項3

前記近似分段線形関数において、適切な勾配を選択することで、前記分段乗算の実装をシフト演算及び加算にて行うことを特徴とする請求項2記載の復号器。

請求項4

前記近似分段線形関数において、ある閾値を超えると定数となることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか記載の復号器。

請求項5

前記近似分段線形関数において、各直線の交点で分段関数適用範囲を決定することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか記載の復号器。

請求項6

ターボLog−MAP(LogMaximumAPosterioriProbability)復号装置であることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか記載の復号器。

請求項7

ACSO(Add−Compare−Select−Offset)ユニットにて復号演算を行う復号器に用いる復号方法であって、前記復号器が、近似分段線形関数を用いて前記ACSOユニットの出力を補正することを特徴とする復号方法。

請求項8

前記ACSOユニットの出力を補正する際に、前記近似分段線形関数を分段乗算と加算とで実装することを特徴とする請求項7記載の復号方法。

請求項9

前記近似分段線形関数において、適切な勾配を選択することで、前記分段乗算の実装をシフト演算及び加算にて行うことを特徴とする請求項8記載の復号方法。

請求項10

前記近似分段線形関数において、ある閾値を超えると定数となることを特徴とする請求項7から請求項9のいずれか記載の復号方法。

請求項11

前記近似分段線形関数において、各直線の交点で分段関数の適用範囲を決定することを特徴とする請求項7から請求項10のいずれか記載の復号方法。

請求項12

前記復号器が、ターボLog−MAP(LogMaximumAPosterioriProbability)復号装置であることを特徴とする請求項7から請求項11のいずれか記載の復号方法。

技術分野

0001

本発明は復号器及びその復号方法に関し、特にターボ復号器における復号演算の最適化実現方法に関する。

背景技術

0002

近年、C.Berrouらによりシャノン限界に近い誤り訂正符号として、いわゆるターボ符号(Turbo codes)が提示され、移動体通信情報記録システムディジタル放送等を含む広範囲の分野において用いられる高性能高信頼性の符号として研究開発が進められている。

0003

ここで、まず、一般的なターボ符号器及びターボ復号器の動作について説明する。図4は公知のターボ符号器の構成を示すブロック図であり、図5は公知のターボ復号器の構成を示すブロック図である。図4においては符号化率=1/3のターボ符号器を示しており、要素符号器31,33と、インタリーバ(Interleaver)32とを備えている。

0004

符号化ビット系列(Information Bit to be encoded)101は分岐されて組織ビット(Systematic bit)系列102として送出されると共に、要素符号器31とインタリーバ32とに入力される。

0005

要素符号器31は誤り訂正符号によって被符号化ビット系列101を符号化し、冗長ビット系列(Parity Bit)103を出力する。インタリーバ32は、一般的に、被符号化ビット系列101を一度メモリ(図示せず)に書込み、これを異なる順序読出すことによってデータの順序を交錯して要素符号器33に送出する。

0006

要素符号器33はインタリーブされた被符号化ビット系列を要素符号によって符号化し、冗長ビット系列104を送出する。要素符号器31,33には、通常、再帰組織畳み込み符号器(RSC:Recursive Systematic Convolutional Encoder)が用いられる。

0007

図5に示すターボ復号器は、要素復号器(Decoder)41,43と、インタリーバ42と、デインタリーバ(De−interleaver)44と、硬判定器45とを備えている。要素復号器41には図4の組織ビット系列102に対応する組織情報系列(Systematic Information)201と、図4の冗長ビット系列103に対応する冗長情報系列(Parity Information)D02と、外部情報(Extrinsic Information)209とが入力され、外部情報203を出力する。この出力した外部情報203は次の要素復号器43に利用される。

0008

さらに、要素復号器41で得られた外部情報203及び組織情報系列201は、インタリーバ42を介して(外部情報204及び組織情報系列205)、図4の冗長ビット系列104に対応する冗長情報系列(Parity Information)206と共に、要素復号器43に入力される。要素復号器43にて得られた軟出力情報(Soft Output Information )207及び外部情報208はデインタリーバ44に送出される。

0009

デインタリーバ44はインタリーバ42によるデータの入れ替え順番とは逆の順番に出力する。すなわち、インタリーブされた軟出力情報207及び外部情報208各々をインタリーブ前の順序に戻し、軟出力情報210及び外部情報209として出力する。さらに、硬判定器45は軟出力情報210を硬判定して最終復号結果を出力する。外部情報209は、次の復号処理のために、要素復号器41にフィードバックされる。

0010

以上のように、図5に示すターボ復号器では、二つの要素復号器の外部情報209,204を更新しながら復号処理が繰り返し行われ、複数回のループの後、軟出力情報210が硬判定される。

0011

ターボ復号の要素復号器に適用される軟出力復号アルゴリズムとしてはLog−MAP(Log Maximum A Posteriori Probability:最大対事後確率復号法)を用いる方法が現在のところ最良であると言われているが、装置規模処理量が格段に大きくなるので、実装に際しては送られてきたデータが‘1’か‘0’かを尤度最大値に基づいて決定することで処理を簡略化したMax−Log−MAP(Max Logarithmic Maximum A Posteriori)を使用した方式が一般的に広く用いられている。しかしながら、Max−Log−MAPの方式はLog−MAPの方法よりも復号性能劣化することになる。

0012

Log−MAPアルゴリズムは、トレリス線図を利用した最尤復号法アルゴリズムである(例えば、特許文献1参照)。図6(a)はある要素符号器の構成の例である(レジスタ数:3)。トレリス線図とは、図6(b)に示すように、この要素符号器に対して、ある値を入力した時の出力値と、レジスタ状態との関係を表したものである。図6(a)において、要素符号器は加算器51〜54と、レジスタ(D)55〜57とから構成されている。

0013

MAPアルゴリズムは大きく分けて、
(a)フォワード処理:トレリス線図の先頭から各時点の各状態へ到達する確率(フォワードパスメトリック)を算出する
(b)バックワード処理:トレリス線図の終端から各時点の各状態へ到達する確率(バックワードパスメトリック)を算出する
(c)軟出力生成処理および外部値計算:上記の(a)、(b)の処理結果を用いて各時点における組織ビットの軟出力値を算出し、この軟出力値を用いて、外部値計算を行う
という3種類の処理から構成される。

0014

トレリス線図において、時点t、状態sにおけるフォワード処理、バックワード処理で算出されるフォワードパスメトリック及びバックワードパスメトリックをそれぞれAlpha(t,s),Beta(t,s)と表す。また、状態sから状態s’への時点tにおける遷移の確率をGamma(t,s,s’)と表す(Gammaはブランチメトリックと呼ばれる)。Gamma(t,s,s’)は、受信値(組織情報系列、冗長情報系列、外部情報)から求める確率である。

0015

復号演算の中に、一番基本的な部分はACSO(Add−Compare−Select−Offset)ユニットから構成されており、



・・・(1)



・・・(2)
という式で表される。

0016

ここで、



は、実際、LUT(Lookup Table)で実装し、図7に示すように、LUTは基本的にメモリの構造となる。LUTを利用しない場合、Max*=Maxとなるため、Log−MAPアルゴリズムもMax−Log−MAPとなる。また、MMAX*はMAX*の拡張であり、入力が三つ以上の場合、複数のMAX*組み合わせ回路となる。

0017

図8は従来のLog−MAP復号が使うACSOの回路の構成を示している。ACSOの二つ入力に対して、その差値に基づいてLUTにある適切な値を選択し、二つ入力の最大値との加算を行う。図8において、減算器(x1 −x2 )61と、多重回路(MUX:multiplexer)62と、LUT63と、加算器64とから構成されている。

0018

続いて、復号時の実際の例について説明する。フォワード処理、バックワード処理、軟出力生成処理及び外部値計算は以下のように実行される。
(a)フォワード処理は、
Alpha(t,s)
=Max*{Alpha(t−1,s’)
+Gamma(t,s’,s)}
という式にて表される。ここで、Max*関数の定義は(1)式及び(2)式を参照する。Max*処理はすべての状態s’についてとることを意味する。

0019

図9(a)に示すように、時点tのあるState(S3)に対するAlpha(t,S3)は、次のように計算される。2つの前段Stateの持つパスメトリックAlpha(t−1,S1)、Alpha(t−1,S2)にそれぞれのブランチメトリックGamma(t,S1,S3)、Gamma(t,S2,S3)を加算し、その加算値を比較する。その差値に従ってLUTに保存された対応の値を読出し計算値の大きいほうと加算を行い、Alpha(t,S3)のAlpha値が得られる(AlphaACSO演算と呼ぶ)。この処理を、全時間遷移tの全Stateに対して行い、全StateのAlpha値を保持しておく。

0020

(b)バックワード処理は、
Beta(t,s)
=Max*{Beta(t+1,s’)
+Gamma(t+1,s,s’)}
という式にて表される。

0021

図9(b)に示すように、時点tのあるState(S4)に対するBeta(t,S4)は、次のように計算される。2つの後段Stateの持つパスメトリックBeta(t+1,S5)、Beta(t+1,S6)にそれぞれのブランチメトリックGamma(t+1,S4,S5)、Gamma(t+1,S4,S6)を加算し、その加算値を比較する。その差値に従ってLUTに保存された対応の値を読出し、計算値の大きいほうと加算を行い、Beta(t,S4)が得られる(BetaACSO演算と呼ぶ)。この処理を、全時間遷移tの全Stateに対して、Alphaとは逆方向から(トレリス最終State側から)、Beta算出処理を行う。

0022

(c)軟出力生成処理及び外部値計算
すでに算出しておいたAlpha(t−1,s’)の値とBeta(t,s)及びGamma(t,s’,s)とを加算し、時点tにおける全パスメトリック値を求める。この時に、上記の(2)式のMMAX*関数を利用する。そして、‘デコード結果が0となるパス最大パスメトリック’と‘デコード結果が1となるパスの最大パスメトリック’との差分が時点tの軟出力値となる。

0023

また,Log−MAPアルゴリズムでは,上記の処理で求めた軟出力値(事後値)から通信路値(受信値から求める値)と事前値(前段の復号器から与えられる外部情報)とを減算した値が外部情報となる。

0024

特開2002−215608号公報

発明が解決しようとする課題

0025

以上のように、Log−MAPアルゴリズムではAlpha、Betaの演算を一度に全復号対象データに対して行う。ACSO演算に使うLUTはメモリの構成であり、より多いほど補正値を保存すると、よりいい精度の演算結果が得られるが、膨大のメモリを使うと、回路規模も増える。復号時のACS演算の精度を保持したうえ、簡単な回路で実現できるような補正関数実装方法は課題となっている。

0026

そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算の補正機能を簡単に実現できる復号器及びその復号方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0027

本発明による復号器は、ACSO(Add−Compare−Select−Offset)ユニットにて復号演算を行う復号器であって、
近似分段線形関数を用いて前記ACSOユニットの出力を補正する補正処理回路を備えている。

0028

本発明による復号方法は、ACSO(Add−Compare−Select−Offset)ユニットにて復号演算を行う復号器に用いる復号方法であって、
前記復号器が、近似分段線形関数を用いて前記ACSOユニットの出力を補正している。

0029

すなわち、本発明の復号方法は、ターボ復号器における復号演算の最適化実現方法に関するものであり、ターボLog−MAP(Log Maximum A Posteriori Probability:最大対数事後確率復号法)復号装置にあるACSO(Add−Compare−Select−Offset)演算において、近似分段線形関数で実装することを特徴とする。

0030

この場合、近似分段線形関数は分段乗算と加算で実装し、近似分段線形関数において、適切な勾配を選択すると、乗算の実装はシフト演算及び加算となる。また、近似分段線形関数においては、ある閾値を超えると定数水平線)となり、適切な勾配が決まると、近似分段線形関数が決まり、各直線の交点で分段関数の適用範囲が決まる。

0031

上記のように、本発明の復号方法では、分段線形誤差補償関数の最適化によって、MAX—LOG−MAP(Max Logarithmic Maximum A Posteriori)のベースで、MAX—LOG−MAPとLOG−MAP(理想)との復号化演算の違いによる系統誤り補償する。すなわち、本発明のターボ復号方法では、簡単な回路追加でLOG−MAPに近い性能が得られる。

0032

これによって、本発明の復号方法では、近似分段線形関数を利用することで、ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算の補正機能を簡単に実現することが可能となる。その場合には、分段段数が多いほど、補正精度も上げられるが、回路の実装もやや複雑になるため、実用上、分段段数と補正精度とのトレードオフを考慮しなければならない。

発明の効果

0033

本発明は、上記のような構成及び動作とすることで、ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算の補正機能を簡単に実現することができるという効果が得られる。

発明を実施するための最良の形態

0034

次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図1は本発明の一実施例によるACSO(Add−Compare−Select−Offset)回路の構成を示すブロック図である。図1においてはターボ復号に良く使われているACSO部の補正演算回路を示しており、最適な近似分段線形補正関数を設け、復号時のACSO演算の精度を保持しつつ、簡単なかつ小規模の回路(加算、乗算あるいはシフトレジスタ)で実装している。

0035

本発明の一実施例によるACSO回路は、減算器(x1 −x2 )11と、多重回路(Multiplexer)12,17と、絶対値演算[ABS整数の絶対値を計算する関数)]回路13と、選択回路(SEL:Selector)14と、乗算器15−1〜15−nと、加算器16−1〜16−n,18とから構成されている。

0036

減算器11は入力x1 と入力x2 とに対して減算(x1 −x2 )を行い、その結果によって、多重回路12の出力を入力x1 か入力x2 かを選択する。一方、減算器11の減算結果は絶対値演算回路13を通って、選択回路14経由で補正処理部分に入る。

0037

補正処理部分では複数の乗算器15−1〜15−n及び加算器16−1〜16−n(a1 とb1 ,a2 とb2 ,・・・)のユニットから構成されており、その結果は多重回路17経由で出力され、加算器18にて多重回路12の出力と多重回路17の出力との加算を行う。

0038

上記の補正処理部分では、乗算係数が、



になる場合(Pm の値は0あるいは1、mは整数)、乗算は右シフト演算及び加算となる。この変形処理によって、補正部分の回路は更に小さくなる。図1に示す本発明の一実施例によるACSO回路の変形例を図2に示す。この図2に示す変形例では、a1 =−1/2,a2 =−3/16=−(1/8+1/16)である。

0039

図2において、ACSO回路の変形例では、補正処理部分が、シフトレジスタ(SFT)21〜25と、減算器26,28と、加算器27とのユニットから構成されている。

0040

このACSO回路では、減算器11にて入力x1 と入力x2 とに対して減算(x1 −x2 )を行い、その結果によって、多重回路12の出力を入力x1 か入力x2 かを選択する。一方、減算器11の減算結果は絶対値演算回路13を通って、選択回路14経由で補正処理部分に入る。選択回路14の閾値設定はai の値に依存する。最適な閾値の定義は後述する。

0041

a1 =−1/2,a2 =−3/16に対して、それぞれの乗算は右シフト演算(1/2の場合、シフトレジスタ21による一回右シフト)あるいは右シフト演算及び加算(3/16の場合、シフトレジスタ22〜24による三回右シフトの結果とシフトレジスタ22〜25による四回右シフトの結果との加算器27による加算)となる。これらの演算で得られた結果は、それぞれの定数b1 ,b2 との減算を行う(ai は負値のため)。そして、補正処理の結果は多重回路17経由で出力され、加算器18にて多重回路12の出力と多重回路17の出力との加算を行う。

0042

次に、本発明の一実施例によるACSO演算の分段線形補正関数の最適な係数(ai 、bi 、分段の閾値)を求める。図3に示すように、補正関数の実装は困難のため、本実施例では近似分段線形関数を補正関数として使用する。

0043

まず、数学方法で近似線形関数の最適解推定する。この場合、
ln(1+e-x)−ax−bの最小値を求める。
f(x)=ln(1+e-x)−ax−b
f(x)の最小値を求める時に、まずf’(x)=0で最適なa値を求める。



上記で、



・・・(3)
である。

0044

a値が分かると、対応点のx値も求められる。また、この直線ax+bはln(1+e-x)の接線となる場合、b値も求められる。異なるa値に従って、図3に示すように、複数の接線が作られる。その交点は分段線形関数の閾値となる。

0045

実際の曲線をみると、x値が大きくなる(>3)ほど、y値の変化も少なくなって、接線の勾配も段々水平方向になってくる。実装容易のため、ある閾値を超えたら、近似線形関数は水平線と設定する。

0046

本実施例では、a1 =−1/2,a2 =−1/4,a3 =−1/8,a4 =0の場合について述べており、(3)式で各接点のxi が、
x1 =0
x2 =1.10
x3 =1.95
と求められる。x4 は経験値で選ぶ。ここで、x4 =3.50と仮定する。

0047

また、ln(1+e-x)を利用して、yi も、
y1 =0.693
y2 =0.287
y3 =0.133
y4 =0.030
と求められる。

0048

よって、上記の例の4段線形関数が、



と推定することができる。

0049

上記の直線の交点で各直線の適用範囲が、



と決められる。また、上述したように、直線1、直線2、直線3の乗算はそれぞれ一回、二回、三回の右シフト演算で実装することができる。

0050

このように、本実施例では、近似分段線形関数を利用することで、ターボLog−MAP復号によく使われているACSO演算の補正機能を簡単に実現することができる。この場合、分段段数が多いほど、補正精度も上げられるが、回路の実装もやや複雑になるため、実用上分段段数と補正精度とのトレードオフを考慮しなければならない。

0051

上記のようなACSO実装方法は、携帯電話機のような小回路規模が厳格に要求される機器ターボ復号装置を搭載した場合に、特に要求されるものである。尚、本発明はターボLog−MAP復号アルゴリズムと想定しているが、実際、ACSO演算を利用する様々な復号アルゴリズムにも適合することができる。

図面の簡単な説明

0052

本発明の一実施例によるACSO回路の構成を示すブロック図である。
本発明の一実施例によるACSO回路の構成の変形例を示すブロック図である。
本発明の一実施例におけるLog−MAPの補正関数と近似分段関数との関係を示す図である。
従来のターボ符号器の構成例を示すブロック図である。
従来のターボ復号器の構成例を示すブロック図である。
(a)は従来の要素符号器の構成を示すブロック図、(b)はそのトレリス線図である。
従来の補正関数のLUTの構成を示す図である。
従来のACSO演算回路の構成を示すブロック図である。
(a),(b)はLog−MAP復号におけるACSO演算の一例を示す図である。

符号の説明

0053

11減算器(x1 −x2 )
12,17多重回路
13絶対値演算回路
14選択回路
15−1〜15−n乗算器
16−1〜16−n,
18,27加算器1
21〜25シフトレジスタ
26,28 減算器

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