專利名稱：差值上限獲取方法及裝置、維特比譯碼方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明實(shí)施例涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種差值上限獲取方法及裝置、維特 比譯碼方法及裝置。
背景技術(shù)：
卷積碼可以使用維特比譯碼算法(Viterbi Decoding Algorithm，簡(jiǎn)稱VA)進(jìn)行 譯碼。VA是最大似然序列估計(jì)的最優(yōu)解碼算法，其主要思想是將接收的信號(hào)序列和所有可 能的發(fā)射碼字序列進(jìn)行相關(guān)，然后從中選取似然值最大的序列，VA通過(guò)在網(wǎng)格中有效的搜 索全局最優(yōu)路徑來(lái)完成前向糾錯(cuò)。然而，在很多實(shí)際應(yīng)用中，如果不僅知道最優(yōu)路徑，而且 還知道全局次優(yōu)路徑，甚至知道全局再次優(yōu)選路徑等，將會(huì)得到較為明顯的性能改進(jìn)。并 行卷積碼次優(yōu)路徑維特比譯碼算法(Parallel List Viterbi Decoding Algorithm，簡(jiǎn)稱 PLVA)就是通過(guò)同時(shí)尋找多條全局優(yōu)選路徑(包括全局最優(yōu)路徑、全局次優(yōu)路徑及全局再 次優(yōu)選路徑等)，利用多條全局優(yōu)選路徑的信息來(lái)改善性能。在PLVA算法中，需要對(duì)不同路徑的累積度量值進(jìn)行大小比較來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑選擇，累 積度量值是通過(guò)分支度量的不斷累加計(jì)算得到。累積度量值的絕對(duì)大小可能很大，但是真 正起作用的只是累計(jì)度量值之間的相對(duì)大小。因此在算法實(shí)現(xiàn)時(shí)，并不需要依據(jù)累積度量 值的絕對(duì)大小來(lái)設(shè)定位寬，只需要根據(jù)累積度量值的相對(duì)大小來(lái)設(shè)定位寬，能夠降低節(jié)省 資源消耗。具體方法如下當(dāng)兩個(gè)定點(diǎn)數(shù)A和B做減法時(shí)，假如滿足 可以看到，假如能夠確定定點(diǎn)數(shù)A和B的差值上限，那么就可以在A和B的計(jì) 算過(guò)程中對(duì)其取模，而此處取模的操作實(shí)際就是任由其η位以上的數(shù)據(jù)溢出。因此， 若能夠事先估計(jì)出累積度量值的差值上限△，那么就可以將累積度量值的位寬設(shè)定為 ceil (Iog2 ( Δ )) +1，然后任由其高位溢出，不會(huì)影響性能。通過(guò)這種方法獲取的定點(diǎn)位寬是 在保證性能前提下的最小位寬?，F(xiàn)有技術(shù)中提供了兩種累積度量值的差值上限的獲取方法，具體說(shuō)明如下現(xiàn)有技術(shù)一給出了 VA中任意時(shí)刻各狀態(tài)最優(yōu)路徑的累積度量值之間的差值上限 的獲取方法，其結(jié)論是在卷積碼的基四VA定點(diǎn)算法中，任意時(shí)刻任意兩個(gè)狀態(tài)的最優(yōu)路
徑的累積度量值的差值存在上界，這個(gè)上界是ceil — XAmax,其中卷積編碼器的約束長(zhǎng)度
為Μ+1，λ _為基四算法分支度量的差值上限，CeilO函數(shù)的作用是求不小于給定實(shí)數(shù)的
最小整數(shù)。b是信道軟信息的定點(diǎn)位寬，R是卷積碼的碼率。但是，現(xiàn)有技
術(shù)一僅僅給出了 VA中不同狀態(tài)最優(yōu)路徑的累積度量值之間的差值上限，只能用于VA中路徑度量的定點(diǎn)位寬選取?，F(xiàn)有技術(shù)二給出了 PLVA在歸零卷積碼譯碼時(shí)任意路徑的累積度量值的差值上限 的獲取方法，其結(jié)論是在基四LVA定點(diǎn)算法中，進(jìn)入同一狀態(tài)的前L條優(yōu)選路徑之間的累積度量值的差值存在上界，這個(gè)上界是
,其中L是LVA中的優(yōu)選路徑數(shù)，顯然L > 2，M+1為卷積編碼的約束長(zhǎng)度，λ_為基四分支度量的差值上限，
是信道軟信肩、的定點(diǎn)位寬，R是卷積 ι馬的 ι馬率。但是，現(xiàn)有技術(shù)二僅僅給
出了在歸零卷積碼的情況下，PLVA中同一狀態(tài)不同優(yōu)選路徑之間的累積度量值的差值上 限，因此只能用于歸零卷積碼的PLVA中的路徑度量的定點(diǎn)位寬選取。對(duì)于PLVA中咬尾卷積碼的情況，也需要獲取不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑之間的累積度 量值的差值上限，但是現(xiàn)有技術(shù)一和現(xiàn)有技術(shù)二的結(jié)論都不能應(yīng)用于基四PLVA算法中。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例提供了一種差值上限獲取方法及裝置、維特比譯碼方法及裝置，用 以獲取不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量值的差值上限，以及維特比譯碼方法。本發(fā)明實(shí)施例提供了一種差值上限獲取方法，包括獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差 值上限，所述第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第二差 值上限，所述第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。本發(fā)明實(shí)施例提供了一種維特比譯碼方法，包括獲取并行卷積碼次優(yōu)路徑維特比譯碼算法PLVA中分支度量的差值上限λ max ；獲取優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度M+1 ；根據(jù)所述差值上限Amax、所述優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及所述卷積編碼器的約束長(zhǎng)度
Μ+1，獲得差值上限為 根據(jù)所述差值上限確定定點(diǎn)位寬，根據(jù)所述定點(diǎn)位寬進(jìn)行譯碼操作。本發(fā)明實(shí)施例提供了一種差值上限獲取裝置，包括第一獲取模塊，用于獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度 量值之間的第一差值上限，所述第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；第二獲取模塊，用于獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度 量值之間的第二差值上限，所述第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；比較模塊，用于比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。本發(fā)明實(shí)施例提供了一種維特比譯碼裝置，包括第三獲取模塊，用于獲取并行卷積碼次優(yōu)路徑維特比譯碼算法PLVA中分支度量 的差值上限；第四獲取模塊，用于獲取優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1 ；
第五獲取模塊，用于根據(jù)所述差值上限λ _、所述優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及所述卷積
編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1，獲得差值上限為 第六獲取模塊，用于根據(jù)所述差值上限，獲得定點(diǎn)位寬；譯碼模塊，用于根據(jù)所述定點(diǎn)位寬，進(jìn)行譯碼操作。本發(fā)明實(shí)施例提供的差值上限獲取方法及裝置、維特比譯碼方法及裝置，能夠在 基四PLVA算法中獲取不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量值的差值上限，且計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，簡(jiǎn) 化了算法復(fù)雜度，節(jié)省了硬件資源。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng) 域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附 圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例一提供的差值上限獲取方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例二提供的差值上限獲取方法的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例三提供的維特比譯碼方法的流程示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例四提供的差值上限獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例五提供的維特比譯碼裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。圖1為本發(fā)明實(shí)施例一提供的差值上限獲取方法的流程圖。如圖1所示，本實(shí)施 例包括步驟101、獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間 的第一差值上限，該第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；步驟102、獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值之間 的第二差值上限，該第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；步驟103、比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。以基四PLVA算法為例，在本發(fā)明實(shí)施例中，基四PLVA算法在咬尾卷積碼譯碼的情 況下需要進(jìn)行累積度量值大小比較的場(chǎng)景共有三個(gè)，分別為第一場(chǎng)景、第二場(chǎng)景和第三場(chǎng)1)第一場(chǎng)景為任一時(shí)刻進(jìn)入任一狀態(tài)的所有優(yōu)選路徑的累積度量值之間進(jìn)行比 較的場(chǎng)景。對(duì)于基四PLVA算法，任一時(shí)刻將有4個(gè)狀態(tài)的優(yōu)選路徑進(jìn)入任一狀態(tài)，設(shè)某一狀 態(tài)的優(yōu)選路徑的個(gè)數(shù)為L(zhǎng)，則任一時(shí)刻進(jìn)入任一狀態(tài)的所有優(yōu)選路徑的個(gè)數(shù)為4L，第一場(chǎng)景中需要對(duì)該4L個(gè)優(yōu)選路徑的累積度量值進(jìn)行比較。2)第二場(chǎng)景為在回溯之前，所有狀態(tài)的最優(yōu)路徑的累積度量值之間進(jìn)行比較的場(chǎng)景.3)第三場(chǎng)景為在第二場(chǎng)景中選擇出L個(gè)優(yōu)選狀態(tài)，所述L個(gè)優(yōu)選狀態(tài)的所有優(yōu)選 路徑的累積度量值之間進(jìn)行比較的場(chǎng)景。在比較完所有狀態(tài)的最優(yōu)路徑的累積度量值之后，根據(jù)比較結(jié)果，選擇出前L個(gè) 最優(yōu)路徑的累積度量值較小的狀態(tài)作為L(zhǎng)個(gè)優(yōu)選狀態(tài)，第三場(chǎng)景中需要對(duì)該L個(gè)優(yōu)選狀態(tài) 的L*L條優(yōu)選路徑的累積度量值進(jìn)行比較。由于上述三種場(chǎng)景中，參與比較的都是累積度量值，因此本發(fā)明實(shí)施例需要根據(jù) 這三種場(chǎng)景中差值上限的最大值來(lái)決定累積度量的定點(diǎn)位寬。其中，第一場(chǎng)景和第三場(chǎng)景 都可以采用圖1所示的方法獲取各自場(chǎng)景下的差值上限。在上述第一場(chǎng)景中，可以采用本發(fā)明實(shí)施例提供的差值上限獲取方法來(lái)獲取第一 場(chǎng)景的差值上限。具體說(shuō)明如下。在第一場(chǎng)景中，需要對(duì)任一時(shí)刻進(jìn)入任一狀態(tài)的4L條優(yōu)選路徑的累積度量值進(jìn) 行大小比較，選擇出L條累積度量值較小的優(yōu)選路徑作為當(dāng)前狀態(tài)的優(yōu)選路徑。這4L條優(yōu) 選路徑分別來(lái)自4個(gè)不同的狀態(tài)，設(shè)其被分為4組，每一組的優(yōu)選路徑來(lái)自同一狀態(tài)，對(duì)于 每一組來(lái)說(shuō)，屬于該組的L條優(yōu)選路徑已經(jīng)按照從小到大的順序排列好了。由于只需要從 中選擇出L條累積度量值較小的優(yōu)選路徑，因此參與比較的優(yōu)選路徑數(shù)目實(shí)際小于4L條。 下面通過(guò)一個(gè)具體的例子做進(jìn)一步說(shuō)明。假設(shè)L = 4，則4L條優(yōu)選路徑及其累積度量值之間的大小關(guān)系分別為PMa [1] ^ PMa [2] ^ PMa [3] ^ PMa [4]PMb [1] ^ PMb [2] ^ PMb [3] ^ PMb [4]PMc [1] ^ PMc [2] ^ PMc [3] ^ PMc [4]PMd [1] ^ PMd [2] ^ PMd [3] ^ PMd [4] (3)其中，A、B、C和D表示4個(gè)狀態(tài)，PMA[1]表示來(lái)自狀態(tài)A的最優(yōu)路徑的累積度量 值，PMa [2]表示來(lái)自狀態(tài)A的次優(yōu)選路徑的累積度量值，PMa [3]表示來(lái)自狀態(tài)A的再次優(yōu) 選路徑的累積度量值，PMA[4]表示來(lái)自狀態(tài)A的又次優(yōu)選路徑的累積度量值，其他狀態(tài)與此 類似。第一場(chǎng)景的比較過(guò)程如下 else if (min(X1, x2, x3, x4) = = x4)1++ ；}上述比較過(guò)程為一段C語(yǔ)言程序，通過(guò)執(zhí)行這段C語(yǔ)言程序可以得到L條累積度 量值較小的優(yōu)選路徑。從比較過(guò)程中，能夠發(fā)現(xiàn)如下特點(diǎn)1、當(dāng)任意一組的一條優(yōu)選路徑因?yàn)槔鄯e度量值最小而被選中后，從該組中挑選出 來(lái)參與下一次比較的優(yōu)選路徑的累積度量值必然大于當(dāng)前被選中的優(yōu)選路徑的累積度量值。2、第一次參與比較的i，j，k，1四個(gè)標(biāo)號(hào)的取值必然是{1，1，1，1}，而最后一次參 與比較的i，j，k，1四個(gè)標(biāo)號(hào)的取值有可能為{1，1，1，L}，這也說(shuō)明了被選中的優(yōu)選路徑的 標(biāo)號(hào)之間差值的最大值為L(zhǎng)-I。上述第一個(gè)特點(diǎn)說(shuō)明比較過(guò)程中每次總是首先挑選小的累積度量值(即挑選出 的累積度量值總是比沒(méi)有挑選到的累積度量值小)，然后用一個(gè)比挑選出的累積度量值更 大累積度量值來(lái)與上次挑選剩下的繼續(xù)比較，這個(gè)新挑選出的累積度量值與剩下的累積度 量值的差值其實(shí)比一開(kāi)始挑選出的累積度量值與剩下的累積度量值的差值更小?；谏鲜龇治?，結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)一和現(xiàn)有技術(shù)二的結(jié)論，本發(fā)明實(shí)施例二提供了第 一場(chǎng)景的差值上限的獲取方法。圖2為本發(fā)明實(shí)施例二提供的差值上限獲取方法的流程圖。如圖2所示，該方法 包括步驟201、獲取來(lái)自同一狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第三差值上限。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)二的結(jié)論，來(lái)自同一狀態(tài)且進(jìn)入同一狀態(tài)的前m條優(yōu)選路徑之間的
累積度量值的差值上限存在上界，該上界(即第三差值上限)為
以來(lái)自同一狀態(tài)A為例，則有 其中，卷積編碼器的約束長(zhǎng)度為M+l，λ max為基四算法分支度量的差值上限。步驟202、根據(jù)第三差值上限，獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑 的累積度量值之間的第一差值上限，其中第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最 優(yōu)路徑。設(shè)第一優(yōu)選路徑為來(lái)自狀態(tài)A的第m優(yōu)選路徑，第二優(yōu)選路徑為來(lái)自狀態(tài)B的第 η優(yōu)選路徑，第m優(yōu)選路徑和第η優(yōu)選路徑中至少一個(gè)不是其所來(lái)自狀態(tài)的最優(yōu)路徑，也就 是說(shuō)，m和η中至少有一個(gè)大于1。很顯然，在之前的比較過(guò)程中，必然有一次滿足PMA[m_l] < PMb[η]或者ΡΜΑ[η_1] <PMB[m]；不妨設(shè) PMA[m-l] < PMb [η]，根據(jù)公式(4)則有 考慮到存在PMA[n-l] <PMB[m]的情況，可以得到來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限為 步驟203、獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值之間 的第二差值上限，其中第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑。由于第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑，根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)一的 結(jié)論，任一時(shí)刻兩個(gè)不同狀態(tài)的最優(yōu)路徑的累積度量值的差值存在上界，該上界(即第二差值上限)為 上述第一優(yōu)選路徑、第二優(yōu)選路徑、第三優(yōu)選路徑或第四優(yōu)選路徑為基四PLVA算 法中任一時(shí)刻進(jìn)入任一狀態(tài)的所有優(yōu)選路徑之一，即是第一場(chǎng)景中的優(yōu)選路徑。步驟204、比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值，由此得到第一場(chǎng)景 的差值上限。比較上述第一差值上限和第二差值上限可知，第一差值上限為較大值。進(jìn)一步的， 在第一場(chǎng)景中，實(shí)際參與比較的累積度量值是優(yōu)選路徑的累積度量值與分支度量之和，又 有max (m，η)彡L，可以得到第一場(chǎng)景的差值上限應(yīng)為 上述第一場(chǎng)景的差值上限對(duì)應(yīng)的累積路徑度量的定點(diǎn)位寬應(yīng)為
其中
是信道軟信息的定點(diǎn)位寬，R是卷積碼的碼率。在第二場(chǎng)景中，只需要考慮不同狀態(tài)之間的最優(yōu)路徑的累積度量值的差值上限，可直接利用現(xiàn)有技術(shù)一的結(jié)論，得出第二場(chǎng)景的差值上限為
，其中，卷積編碼器的約束長(zhǎng)度為Μ+1，λ max為基四算法分支度量的差值上限，其對(duì)應(yīng)的累積路徑度量的位寬應(yīng)為 第三場(chǎng)景的情況與第一場(chǎng)景的情況類似，都是需要比較來(lái)自不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑 的累積度量值，第三場(chǎng)景的差值上限的獲取方法可以參見(jiàn)圖2對(duì)應(yīng)的描述，也可以直接利 用第一場(chǎng)景的分析結(jié)果。如果利用第一場(chǎng)景的分析結(jié)果，需要注意的是第一場(chǎng)景參與比較的是優(yōu)選路徑 的累積度量值與分支度量之和，而第三場(chǎng)景參與比較的是優(yōu)選路徑的累積度量值，因此第三場(chǎng)景的差值上限應(yīng)為
，其中，卷積編碼器的約束長(zhǎng)度為M+l，λ max為基四PLVA算法分支度量的差值上限，其對(duì)應(yīng)的累積路徑度量的定點(diǎn)位寬應(yīng)為
,其中;
是信道軟信息的定點(diǎn)位寬，R是卷積碼的碼率。。綜合上述第一場(chǎng)景、第二場(chǎng)景和第三場(chǎng)景的分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)第一場(chǎng)景的差值 上限是最大的，因此基四PLVA算法在咬尾卷積碼譯碼的情況下累積度量值的差值上限應(yīng) 本發(fā)明實(shí)施例給出了基四PLVA算法在咬尾卷積碼譯碼的情況下需要進(jìn)行累積度 量值大小比較的場(chǎng)景，分別獲取三個(gè)場(chǎng)景的差值上限，進(jìn)而獲取三個(gè)場(chǎng)景的差值上限的最 大值，將該最大值作為不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑之間累積度量值的差值上限。進(jìn)一步的，獲得定點(diǎn)位寬是維特比譯碼的首要條件，在維特比譯碼器中采用本實(shí) 施例提供的算法計(jì)算差值上限以及定點(diǎn)位寬，也可以節(jié)省硬件資源，從而簡(jiǎn)化維特比譯碼 的過(guò)程。圖3為本發(fā)明實(shí)施例三提供的維特比譯碼方法的流程圖。如圖3所示，本實(shí)施例 包括步驟301、獲取PLVA算法中分支度量的差值上限λ _ ；步驟302、獲取優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1 ；步驟303、根據(jù)差值上限λ _、優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1，獲
得差值上限為 步驟304、根據(jù)差值上限確定定點(diǎn)位寬，根據(jù)定點(diǎn)位寬進(jìn)行譯碼操作。進(jìn)一步的，根 據(jù)上述差值上限確定的定點(diǎn)位寬具體為 本實(shí)施例將上述分析結(jié)果應(yīng)用于VA的譯碼過(guò)程中。具體地說(shuō)，根據(jù)上述分析結(jié) 果，首先獲取PLVA算法中分支度量的差值上限λ max、優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約 束長(zhǎng)度M+1 ；然后，將獲得的上述參數(shù)代入公式得到差值上限；根據(jù)該差值上限確定定點(diǎn)位 寬；該定點(diǎn)位寬決定了 VA譯碼過(guò)程中所有數(shù)據(jù)應(yīng)該采用多少長(zhǎng)度的比特序列來(lái)表示，例 如用011來(lái)表示3，還是用0011來(lái)表示3，是根據(jù)定點(diǎn)位寬確定的；因此，獲得了定點(diǎn)位寬 之后，就可以開(kāi)始進(jìn)行譯碼操作。在維特比譯碼器的譯碼過(guò)程中，采用本實(shí)施例提供的方法根據(jù)PLVA算法中分支 度量的差值上限、優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度M+1，代入上述公式即可 獲得差值上限，根據(jù)差值上限獲取定點(diǎn)位寬。本實(shí)施例利用上述公式，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)化 了算法復(fù)雜度，節(jié)省了硬件資源。上述定點(diǎn)位寬能夠在保證性能不損失的前提下，將資源消 耗降低到最少，從而節(jié)約了產(chǎn)品的成本。圖4為本發(fā)明實(shí)施例四提供的差值上限獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖4所示，本 實(shí)施例包括第一獲取模塊11、第二獲取模塊12和比較模塊13，其中第一獲取模塊11用于獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積 度量值之間的第一差值上限，該第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；第二獲取模塊12用于獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第二差值上限，該第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；比較模塊13用于比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。進(jìn)一步的，第一獲取模塊11具體用于根據(jù)來(lái)自同一狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量 值之間的第三差值上限，獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值 之間的第一差值上限。根據(jù)上述方法實(shí)施例的相關(guān)描述，基四PLVA算法中需要進(jìn)行累計(jì)度量值大小比 較的場(chǎng)景共有三個(gè)，分別為上述第一場(chǎng)景、第二場(chǎng)景和第三場(chǎng)景。其中，第一場(chǎng)景和第三場(chǎng) 景都可以采用圖4所示的裝置獲取各自場(chǎng)景下的差值上限。具體地說(shuō)，在第一場(chǎng)景中，需要對(duì)任一時(shí)刻進(jìn)入任一狀態(tài)的4L條優(yōu)選路徑的累積
度量值進(jìn)行大小比較，選擇出L條累積度量值較小的優(yōu)選路徑作為當(dāng)前狀態(tài)的優(yōu)選路徑。
第一獲取模塊11根據(jù)來(lái)自同一狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第三差值上限，獲取
來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限。其中第
三差值上限可以根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)二的結(jié)論得到，具體為(講-1) ceil — +1 Amax。第一獲取模
塊11根據(jù)公式(5)得到第一差值上限為(max(m, )-1) ceil — +1 Anm第二獲取模塊12
根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)一的結(jié)論，得到第二差值上限為ceil — Amax。比較模塊13比較得到第一差值
上限和第二差值上限中的較大值為第一差值上限。根據(jù)第一差值上限可得到第一場(chǎng)景的差 第三場(chǎng)景的情況與第一場(chǎng)景的情況類似，都是需要比較來(lái)自不同狀態(tài)的優(yōu)選 路徑的累積度量值。如果利用第一場(chǎng)景的分析結(jié)果，得到第三場(chǎng)景的差值上限應(yīng)為 本實(shí)施例提供的裝置，可以用于實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例，差值上限獲取裝置各模塊 具體功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程可以參考上述方法實(shí)施例的相關(guān)描述，不再贅述。本實(shí)施例提供的差值上限獲取裝置能夠獲取第一場(chǎng)景和第三場(chǎng)景的差值上限，從 而使得能夠獲取三個(gè)場(chǎng)景的差值上限的最大值，將該最大值作為不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑之間 累積度量值的差值上限。圖5為本發(fā)明實(shí)施例五提供的維特比譯碼裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖5所示，本實(shí) 施例包括第三獲取模塊21、第四獲取模塊22、第五獲取模塊23、第六獲取模塊24及譯碼 模塊25，其中第三獲取模塊21用于獲取PLVA中分支度量的差值上限λ _ ；第四獲取模塊22用于獲取優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1 ；第五獲取模塊23用于根據(jù)差值上限λ _、優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束
長(zhǎng)度M+l，獲得差值上限為 第六獲取模塊24用于根據(jù)差值上限，獲得定點(diǎn)位寬；譯碼模塊25用于根據(jù)定點(diǎn)位寬，進(jìn)行譯碼操作。進(jìn)一步的，第六獲取模塊24具體用于根據(jù)差值上限，獲得定點(diǎn)位寬為 本實(shí)施例將方法實(shí)施例的分析結(jié)果應(yīng)用于VA的譯碼過(guò)程中。具體地說(shuō)，根據(jù)上述 分析結(jié)果，第三獲取模塊21獲取PLVA中分支度量的差值上限λ _，第四獲取模塊22獲取 優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1 ；第五獲取模塊23將獲得的上述參數(shù)代入 公式得到差值上限；第六獲取模塊24用于根據(jù)差值上限獲得定點(diǎn)位寬，該定點(diǎn)位寬決定了 VA譯碼過(guò)程中所有數(shù)據(jù)應(yīng)該采用多少長(zhǎng)度的比特序列來(lái)表示，例如用011來(lái)表示3，還是 用0011來(lái)表示3，是根據(jù)定點(diǎn)位寬確定的；譯碼模塊25根據(jù)定點(diǎn)位寬進(jìn)行譯碼操作。在VA的譯碼過(guò)程中，采用本實(shí)施例提供的裝置根據(jù)PLVA算法中分支度量的差值 上限、優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度Μ+1，代入上述公式即可獲得差值上 限，根據(jù)差值上限獲取定點(diǎn)位寬。本實(shí)施例利用上述公式，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)化了算法復(fù)雜 度，節(jié)省了硬件資源。上述定點(diǎn)位寬能夠在保證性能不損失的前提下，將資源消耗降低到最 少，從而節(jié)約了產(chǎn)品的成本。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過(guò) 程序指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，前述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序 在執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行包括上述方法實(shí)施例的步驟，而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括R0M、RAM、磁碟或者光 盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。最后應(yīng)說(shuō)明的是以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，而非對(duì)其限 制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng) 理解其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征 進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實(shí)施例各實(shí) 施例技術(shù)方案的精神和范圍。
權(quán)利要求
一種差值上限獲取方法，其特征在于，包括獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限，所述第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第二差值上限，所述第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的差值上限獲取方法，其特征在于，所述獲取來(lái)自不同狀態(tài)的 第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限包括根據(jù)來(lái)自同一狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第三差值上限，獲取來(lái)自不同狀態(tài) 的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的差值上限獲取方法，其特征在于，所述第一優(yōu)選路徑、 第二優(yōu)選路徑、第三優(yōu)選路徑或第四優(yōu)選路徑為基四并行卷積碼次優(yōu)路徑維特比譯碼算法 PLVA中任一時(shí)刻進(jìn)入任一狀態(tài)的所有優(yōu)選路徑之一； 所述第一差值上限和第二差值上限的較大值為 ，其中， 卷積編碼器的約束長(zhǎng)度為Μ+1，λ max為基四PLVA中分支度量的差值上限。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的差值上限獲取方法，其特征在于，所述第一優(yōu)選路徑、第 二優(yōu)選路徑、第三優(yōu)選路徑或第四優(yōu)選路徑為在第二場(chǎng)景中選擇出的L個(gè)優(yōu)選狀態(tài)的所有 優(yōu)選路徑之一；所述第二場(chǎng)景為基四PLVA中在回溯之前，所有狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑的累積 度量值之間進(jìn)行比較的場(chǎng)景；所述第一差值上限和第二差值上限的較大值為 ，其中，卷積編碼器的約束長(zhǎng)度為Μ+1，λ max為基四PLVA中分支度量的差值上限。
5.一種維特比譯碼方法，其特征在于，包括獲取并行卷積碼次優(yōu)路徑維特比譯碼算法PLVA中分支度量的差值上限λ max ； 獲取優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度M+1 ；根據(jù)所述差值上限λ max、所述優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及所述卷積編碼器的約束長(zhǎng)度M+1，獲得差值上限為 根據(jù)所述差值上限確定定點(diǎn)位寬，根據(jù)所述定點(diǎn)位寬進(jìn)行譯碼操作。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述定點(diǎn)位寬為
7.一種差值上限獲取裝置，其特征在于，包括第一獲取模塊，用于獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值 之間的第一差值上限，所述第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；第二獲取模塊，用于獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值 之間的第二差值上限，所述第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；比較模塊，用于比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的差值上限獲取裝置，其特征在于，所述第一獲取模塊具體用 于根據(jù)來(lái)自同一狀態(tài)的優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第三差值上限，獲取來(lái)自不同狀態(tài)的 第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限。
9.一種維特比譯碼裝置，其特征在于，包括第三獲取模塊，用于獲取并行卷積碼次優(yōu)路徑維特比譯碼算法PLVA中分支度量的差 值上限Xmax ；第四獲取模塊，用于獲取優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及卷積編碼器的約束長(zhǎng)度M+1 ； 第五獲取模塊，用于根據(jù)所述差值上限λ _、所述優(yōu)選路徑個(gè)數(shù)L以及所述卷積編碼 器的約束長(zhǎng)度Μ+1，獲得差值上限為(Z-I)X ceil — +1 Amax+Amax; 第六獲取模塊，用于根據(jù)所述差值上限，獲得定點(diǎn)位寬；譯碼模塊，用于根據(jù)所述定點(diǎn)位寬，進(jìn)行譯碼操作。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的維特比譯碼裝置，其特征在于，所述第六獲取模塊具體用于 根據(jù)所述差值上限，獲得定點(diǎn)位寬為ceil loS2 (Z-I)X ceil — +1 +1 XAmax +全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例涉及一種差值上限獲取方法及裝置、維特比譯碼方法及裝置，其中差值上限獲取方法包括獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第一差值上限，所述第一優(yōu)選路徑和第二優(yōu)選路徑中至少一個(gè)為非最優(yōu)路徑；獲取來(lái)自不同狀態(tài)的第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑的累積度量值之間的第二差值上限，所述第三優(yōu)選路徑和第四優(yōu)選路徑均為各自狀態(tài)的最優(yōu)路徑；比較得到第一差值上限和第二差值上限中的較大值。本發(fā)明實(shí)施例提供了基四PLVA算法在咬尾卷積碼譯碼的情況下不同狀態(tài)的優(yōu)選路徑之間累積度量值的差值上限。
文檔編號(hào)H04L1/00GK101841340SQ20101018740
公開(kāi)日2010年9月22日 申請(qǐng)日期2010年5月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月28日
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