(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄＲａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用いたターボデコーダであって、
該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段を有することを特徴とする高速ターボデコーダ。
【請求項２】
前記ステートメトリック更新手段においてスライディングウィンドウ型とし、該ウィンドウ内で前記Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積することを特徴として構成される請求項１に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項３】
ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄＲａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用いたターボデコーダであって、
該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化された複数段のガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする高速ターボデコーダ。
【請求項４】
前記Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化されたガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果は該ＡＣＳ演算に用いられたステートメトリックとガンマメトリックの演算結果であって、その演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴として構成される請求項３に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項５】
ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄＲａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用いたターボデコーダであって、
該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において蓄積されたステートメトリックの複数段（Ｋ段）毎の値を第一の入力とし、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを第二の入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする高速ターボデコーダ。
【請求項６】
ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄＲａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用いたターボデコーダであって、
該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段を有することを特徴として構成し、
該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内のもう一方の演算は、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化されたガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有して構成し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を尤度演算の為の第一の入力として構成され、
パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、前記蓄積されたＫ段毎のステートメトリックの値を第一の入力とし、該パイプライン化されたガンマメトリックを第二の入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算の為の第二の入力として構成され、
該尤度演算は、前記尤度演算の為の第一の入力及び第二の入力に対し遅延手段を用いて同期を合わせて尤度演算を行うことを特徴とする高速ターボデコーダ。
【請求項７】
前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段であって、
該複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の内、初段の演算を加算演算とし、二段目以降を並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を特徴として構成された請求項１または２に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項８】
前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段であって、
該ステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段は、更新前のステートを示す全てのノードから更新後のステートを示す各ノードへの第一の入力とし、前記複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算結果を第二の入力として構成され、ステートを示すノード数分の入力によるＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）を特徴として構成された請求項１、２または７に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項９】
前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化された複数段のガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする構成であって、
前記パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の内、初段の演算を加算演算とし、二段目以降を並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を特徴として構成された請求項３または４に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項１０】
前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化された複数段のガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする構成であって、
該ステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段は、更新前のステートを示す全てのノードから更新後のステートを示す各ノードへの第一の入力とし、前記複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算結果を第二の入力として構成され、ステートを示すノード数分の入力によるＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）を特徴として構成された請求項３、４または９に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項１１】
該ターボコードの符号化方法は並列連接型を用いたことを特徴とする請求項１ないし１０のうちのいずれか１項に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項１２】
該ターボコードの符号化方法は直列連接型を用いたことを特徴とする請求項１ないし１０のうちのいずれか１項に記載の高速ターボデコーダ。
【請求項１３】
ＡＣＳ演算においてヤコビアンロガリズムによる補正値を加算したことを特徴とする請求項１ないし１２のうちのいずれか１項に記載の高速ターボデコーダ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ターボデコーダに関し、特にタイムラグの小さい高速動作で特性劣化の少ないターボデコーダに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ターボコードと呼ばれるシャノン限界に近い復号誤り率を達成する新しい符号化法がＢｅｒｒｏｕらによって提案されている。その詳しい記載が「１９９３年５月、プロシーディング・オブ・インタナショナル・コンファレンス・オブ・コミュニケーション、１０６４〜１０７０頁、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｉｎｔａｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ｐｐ１０６４〜１０７０」に開示されている。
【０００３】
このターボコードの復号は復号複雑度が高い符号を複雑度の小さい複数の要素に分解し、それらの間の相互作用により特性を逐次的に向上させる点に特徴がある。その小さい要素に分解した復号器はＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ  ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）復号器で構成されており、軟入力軟出力復号となっている。このＭＡＰ復号を忠実に実現するＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ，Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄ  Ｒａｖｉｖ）アルゴリズムが知られているが、必要とされる計算量が大きく、近似による計算量を軽減する手法としてＭａｘ―ＬｏｇＭＡＰやＳＯＶＡといったアルゴリズムが知られている。ここで、Ｍａｘ―ＬｏｇＭＡＰはＢＣＪＲにおける演算過程を対数領域で近似したものであり、ＳＯＶＡは、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムをベースに軟入力軟出力を得られる様にしたものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ターボコードの復号は復号複雑度が高い符号を複雑度の小さい複数の要素に分解し、それらの間の相互作用により特性を逐次的に向上させる点に特徴があるが、そのための繰り返し動作が必要になり、高速動作が困難であるという欠点が存在する。
【０００５】
この欠点を克服するため、二種類の方法が考えられる。まず図１５に示す方法は、Ｎ回の繰り返し機能を持つターボデコーダを複数個用いてスウィッチにより切り替えながら並列動作させるもので平均処理能力としては並列動作させた分向上が見込める。しかしながら同図に示す様に入力から出力迄のタイムラグが有り、インタラクティブな動作が要求される通信には適さないという欠点がある。更に、同図に示す様に各ターボデコーダは軟判定データの繰り返し動作に必要なメモリを必要とし、全体の処理に対するメモリの比率が高く、その結果回路規模の大きなものとなるといった欠点がある。
【０００６】
もう一方の方法を図１６に示す。この方法は、一回の繰り返し動作を有するターボデコーダを複数個縦続接続してパイプライン動作をさせようというものである。しかしその場合も入力から出力迄のタイムラグが存在し、インタラクティブな動作が要求される通信には適さないといった欠点がある。また同様に各デコーダに軟判定情報の受け渡しの為のメモリを必要とし、回路規模の大きなものとなるといった欠点がある。
【０００７】
ところで、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムをベースに軟入力軟出力を得られる様に近似したＳＯＶＡを用いれば高速動作は可能であるが、近似の代償として特性劣化を引き起こすといった欠点がある。
【０００８】
［発明の目的］
次世代移動通信システムにおいて、要求されるサービスはＱｏｓ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）によってクラス分けされており、インタアクティブ性の高いＶｏＩＰ（Ｖｏｉｃｅ  ｏｖｅｒ  ＩＰ）やテレコンファレンスといったクラスではタイムラグが非常に重要になってくる。
【０００９】
本発明の高速ターボデコーダは、この様な高速性とインタラクティブ性が要求される通信に用いられる強力な誤り訂正手段を提供するというものであり、並列化で生じた軟判定情報のやりとりの為のメモリの増大といった回路規模の増加を生じることなく、強力な誤り訂正能力を有する高速ターボデコーダを実現するものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の高速ターボデコーダは、ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄ  Ｒａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用い、該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の高速ターボデコーダは、前記ステートメトリック更新手段においてスライディングウィンドウ型とし、該ウィンドウ内で前記Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積することを特徴として構成される。
【００１２】
更に本発明の高速ターボデコーダは、ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄ  Ｒａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用い、該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化された複数段のガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする。
【００１３】
また本発明の高速ターボデコーダは、前記Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化されたガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果は該ＡＣＳ演算に用いられたステートメトリックとガンマメトリックの演算結果であって、その演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴として構成される。
【００１４】
更に本発明の高速ターボデコーダは、ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄ  Ｒａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用い、該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において蓄積されたステートメトリックの複数段（Ｋ段）毎の値を第一の入力とし、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを第二の入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする。
【００１５】
更に本発明の高速ターボデコーダは、ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、ａｎｄ  Ｒａｖｉｖ）アルゴリズム或いはＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用い、該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内少なくとも一方の演算において、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段を有することを特徴として構成し、該ＢＣＪＲアルゴリズムにおけるアルファメトリック演算及びベータメトリック演算の内のもう一方の演算は、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化されたガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有して構成し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を尤度演算の為の第一の入力として構成され、パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、前記蓄積されたＫ段毎のステートメトリックの値を第一の入力とし、該パイプライン化されたガンマメトリックを第二の入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算の為の第二の入力として構成され、該尤度演算は、前記尤度演算の為の第一の入力及び第二の入力に対し遅延手段を用いて同期を合わせて尤度演算を行うことを特徴とする。
【００１６】
更に本発明の高速ターボデコーダは、前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段であって、該複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の内、初段の演算を加算演算とし、二段目以降を並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を特徴として構成される。
【００１７】
更に本発明の高速ターボデコーダは、前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリックを蓄積する手段であって、該ステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段は、更新前のステートを示す全てのノードから更新後のステートを示す各ノードへの第一の入力とし、前記複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算結果を第二の入力として構成され、ステートを示すノード数分の入力によるＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）を特徴として構成される。
【００１８】
更に本発明の高速ターボデコーダは、前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化された複数段のガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする構成であって、前記パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の内、初段の演算を加算演算とし、二段目以降を並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を特徴として構成される。
【００１９】
更に本発明の高速ターボデコーダは、前記パイプライン化された複数段のガンマメトリックを供給する手段を有し、該パイプライン化されたガンマメトリックを入力として複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該演算結果を入力としてステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段を有し、該Ｋ段毎のステートメトリック更新結果とパイプライン化された複数段のガンマメトリックを入力とした複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算手段を有し、該縦続構成からなるＡＣＳ演算手段の各段の演算結果を元に尤度演算を行うことを特徴とする構成であって、該ステートメトリックを複数段（Ｋ段）毎に更新する手段は、更新前のステートを示す全てのノードから更新後のステートを示す各ノードへの第一の入力とし、前記複数段の縦続構成からなるＡＣＳ演算結果を第二の入力として構成され、ステートを示すノード数分の入力によるＡＣＳ演算（Ａｄｄ、Ｃｏｍｐａｒｅ、Ｓｅｌｅｃｔ演算）を特徴として構成される。
【００２０】
更に本発明の高速ターボデコーダはその符号化方法を並列連接型としたことを特徴とする。
【００２１】
更に本発明の高速ターボデコーダはその符号化方法を直列連接型としたことを特徴とする。
【００２２】
更に本発明の高速ターボデコーダは、ＡＣＳ演算においてヤコビアンロガリズムによる補正値を加算したことを特徴とする。
【００２３】
［作用］
本発明は、インタラクティブ性の高いサービスを要求するＱｏｓに適する形で、高速でタイムラグの短い強力な誤り訂正能力を持つターボデコーダを提供するものである。
【００２４】
更に、軟判定データの繰り返し使用に必要なメモリが小さく、従って回路規模の小さい高速ターボデコーダを提供するものである。
【００２５】
更に本発明は、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムをベースに軟入力軟出力を得られる様に近似したＳＯＶＡを用いることなく高速動作が可能なので、近似の代償として特性劣化を引き起こすといった欠点の少ない高速ターボデコーダを提供できるのである。
【００２６】
更に、各ＡＣＳ演算にヤコビアンロガリズムを適用すれば、ＭＡＰを用いたＢＤＪＲアルゴリズムと等価な演算になるので特性劣化を引き起こすことがなく高速でタイムラグの短い強力な誤り訂正能力を持つターボデコーダを提供できる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施形態について式と図面を参照しながら説明する。
【００２８】
図１はＡＣＳ演算によって近似したＢＣＪＲアルゴリズムを用いた例で、高速ターボデコーダの内アルファメトリック演算を行った実施例である。本実施例を説明するに当たり、半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）の概念をまず説明する。何故ならばＡＣＳ演算による更新過程が２種類の演算で定義された抽象代数系である半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）で表すことが出来ることが知られているのである。例えば、この様な記載が「１９９６年７月、アイ・イー・イー・イー・トランザクション・オン・インフォメーション・セオリ、第４２巻、第４号、１０７２〜１０９２頁（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｈｅｏｒｙ，  Ｖｏｌ．４２  ，Ｎｏ．４，  ｐｐ．１０７２−１０９２）」  に開示されている。
【００２９】
半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）は２種類の演算
0003613134.tif 000002
が定義された集合ｓｅｍｉＲｉｎｇで構成され、任意の３つの元
0003613134.tif 000003
の間で以下の関係を満たす。
注）  半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）は環（ｒｉｎｇ）と異なり逆元を有しない。
【００３０】
（閉包則）
0003613134.tif 000004
（結合則）
0003613134.tif 000005
（単位元）
0003613134.tif 000006
（ゼロ元）
0003613134.tif 000007
（分配則）
0003613134.tif 000008
以上の性質を持つ半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）を次のようにしてＡＣＳ演算に当てはめる。
0003613134.tif 000009
【００３１】
即ち加法を大きい方を選択する演算に置き換え、乗法を通常の加算に置き換える。これによって上述のｍは
0003613134.tif 000010
に相当し、
0003613134.tif 000011
は通常のゼロに相当することになる。この置き換えによってＡＣＳ演算が半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）であることが容易に理解出来る。
【００３２】
次に、この半環の演算子を用いてステートメトリックの更新過程をて表してみると以下のようになる。
0003613134.tif 000012
【００３３】
ここでＳはステートメトリックを表しサフィックスは状態で［  ］内は遷移の順番を、またΓはガンマメトリックを表しサフィックスは遷移の順番と各遷移における取りうる値を示す。上記をマトリクス表記で表す。
0003613134.tif 000013
として、
0003613134.tif 000014
となる。さらにＡＣＳ演算による更新過程を進めると、
0003613134.tif 000015
となる。
【００３４】
一方、
0003613134.tif 000016
であり、従って
0003613134.tif 000017
であるから結局、
0003613134.tif 000018
を得ることが出来る。
【００３５】
同様に、
0003613134.tif 000019
を続ければ、
0003613134.tif 000020
として表すことが出来る。以降この関係は任意の数に対して成り立つ。即ち、上式の意味する処は、ステートメトリックからガンマメトリックにより順次更新して得たステートメトリックも、始めにガンマメトリックによる演算
0003613134.tif 000021
を行い、その結果に対してステートメトリックの更新演算を行っても得られる結果は同じということである。
【００３６】
ところで、ＡＣＳ演算のスピードのボトルネックはそのフィードバック処理にあり、その他のフィードフォワード処理に対してはパイプライン構成により処理速度を上げることが可能である。上式のガンマメトリックによる演算
0003613134.tif 000022
はフィードフォワード処理である為、高速に演算することが出来、それによって得られた結果をステートメトリックの更新に用いれば一回の遷移でＫ番目のステートメトリックを得ることが出来るのである。本実施例の場合Ｋ＝３としているが、任意の値をＫとしても本発明は適用可能である。以下Ｋ＝３の場合について本実施例を説明する。上述のフィードフォワード処理で得られた演算結果を次のように表す。
0003613134.tif 000023
【００３７】
アルファメトリックの更新過程は次の様になる。
0003613134.tif 000024
と置くと、
0003613134.tif 000025
【００３８】
図１のアルファメトリック更新回路１０１が上式の演算の相当する。尚、図中の
0003613134.tif 000026
は通常の加算を表しており上述の半環における比較選択とは異なるものである。図１に示すように、アルファメトリックはＫ＝３段毎に更新されていくことになり、その演算結果はアルファメトリック用メモリ１０２に蓄積される。この時の蓄積されるメモリアドレスはアドレス制御用のアップダウンカウンタ１０３で指定される。
【００３９】
尚、この実施例では、１フレームに相当するアルファメトリックを蓄積しているが、スライディングウィンドウ型としてウィンド内でＫ段毎のアルファメトリックを蓄積する様に本発明を適用出来るのはいうまでもない。
【００４０】
即ちこれによって、アルファメトリック用メモリ容量を１／Ｋに削減出来、更新速度をＫ倍に向上することができるのである。
【００４１】
次にアルファメトリック更新回路１０１の動作を説明する。更新前のアルファメトリックα００［［Ｋ・（ｎ−２）］、α０１［［Ｋ・（ｎ−２）］、α１０［［Ｋ・（ｎ−２）］、及びα１１［［Ｋ・（ｎ−２）］、はレジスタ構成となっており、更新後のアルファメトリックα００［［Ｋ・（ｎ−１）］、α０１［［Ｋ・（ｎ−１）］、α１０［［Ｋ・（ｎ−１）］、及びα１１［［Ｋ・（ｎ−１）］、へは全てのアルファメトリックを示すノードからＡＣＳ演算処理を介して接続されており、新たに生じたアルファメトリックをまた更新前のアルファメトリックとして用いるためフィードバック接続がなわれている。各ＡＣＳ演算処理は、この実施例の場合４ステート型の符号化を用いているので４入力構成となっており、その入力は更新前の全てのアルファメトリックα００［［Ｋ・（ｎ−２）］、α０１［［Ｋ・（ｎ−２）］、α１０［［Ｋ・（ｎ−２）］、及びα１１［［Ｋ・（ｎ−２）］とこの後説明するガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算結果ａ１１〜ａ１４，ａ２１〜ａ２４，ａ３１〜ａ３４，ａ４１〜ａ４４の加算結果である。
【００４２】
図中最上部のＡＣＳ演算を例として説明すると、上式における
0003613134.tif 000027
に相当することになる。図と式の対応関係は、図中の加算機
0003613134.tif 000028
を式の
0003613134.tif 000029
に、また四入力の比較選択回路を式の中の四項を演算する
0003613134.tif 000030
となる。
【００４３】
他の項α０１［［Ｋ・（ｎ−１）］、α１０［［Ｋ・（ｎ−１）］、及びα１１［［Ｋ・（ｎ−１）］についても同様である。
【００４４】
また図中のガンマメトリック演算結果１０４はａ１１〜ａ１４，ａ２１〜ａ２４，ａ３１〜ａ３４，ａ４１〜ａ４４をベクトル表記したもので、以下の関係になっている。
0003613134.tif 000031
また次のアルファメトリックの更新のためＡ１［ｎ−１］，  Ａ２［ｎ−１］，  Ａ３［ｎ−１］，及びＡ４［ｎ−１］が待機して淀みなく供給される様になっている。
【００４５】
次にガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算結果ａ１１〜ａ１４，ａ２１〜ａ２４，ａ３１〜ａ３４，ａ４１〜ａ４４を得る手段について図２を参照しながら説明する。
【００４６】
図中初段２０１はガンマメトリックの加算演算を示し、その詳細な構成を図３にしめす。即ちこれは、
0003613134.tif 000032
を行っており、これを
0003613134.tif 000033
とおくと、図３の最上部を例として示すと、
0003613134.tif 000034
に相当することになる。図と式の対応関係は、図中の加算機
0003613134.tif 000035
を式の
0003613134.tif 000036
となる。
【００４７】
また図中のベクトル表記との関係は、以下の様になっている。
0003613134.tif 000037
【００４８】
他のＡ２，Ａ３，及びＡ４についても上述の関係と同様である。この様にしてえられた結果は、図２に示す二段目以降の並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段２０２へと入力する。この実施例では並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を一段としているが、それはＫ＝３の場合であるためでそれ以上の値のＫを用いた場合この部分は複数段の構成となる。並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段の詳細な構成を図４に示す。
【００４９】
図４の動作は、
0003613134.tif 000038
に相当し、これを
0003613134.tif 000039
と置くと、例えば図４の最上部の演算を例として示すと、
0003613134.tif 000040
に相当することになる。図と式の対応関係は、図中の加算機
0003613134.tif 000041
を式の
0003613134.tif 000042
となる。また二入力の比較選択回路を式の中の二項を演算する
0003613134.tif 000043
となる。
【００５０】
また図２のベクトル表記との関係は、以下の様になっている。
0003613134.tif 000044
【００５１】
他のＡ２（ｎ−１），Ａ３（ｎ−１），及びＡ４（ｎ−１）についても上述の関係と同様である。この様にしてえられた結果が、図２の出力となる。即ち、図２の全体を通して、
0003613134.tif 000045
に相当する演算を行っているのである。
【００５２】
尚、この例ではＫ＝３の場合を示したが、並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段２０２を縦続構成で増やすことにより容易に段数を増やせることはいうまでもない。
【００５３】
この様な構成へのガンマメトリックの供給方法を図２の２０３に示す。同図に示す様にガンマメトリックの供給は各段毎にパイプライン化されており、初段については上述の説明の様に加算演算のみですむ為並列に供給され、後段については段が進む毎に１ステップ遅らせて供給するようになっており、これによって、処理が淀みなく進むことが出来るようになっている。
【００５４】
以上説明したように、図１によるＫ段毎のアルファメトリック更新と蓄積動作、及び図２に示したように、そのＫ段毎のアルファメトリック更新動作を実現す為のＡＣＳ縦続構成からなるガンマメトリック演算手段により動作速度をＫ倍に、且つアルファメトリック用メモリ容量を１／Ｋに削減出来るのである。
【００５５】
以上の関係をマトリクスで表すと以下の様になる。
0003613134.tif 000046
以上はアルファメトリックについて記したがこれをベータメトリックに置き換えて、即ちベータメトリックとアルファメトリックを置き換えても本発明が適用出来ることはいうまでもない。
【００５６】
次にベータメトリックの更新過程について図５を参照しながら説明をする。
【００５７】
アルファメトリックが前方演算処理に対してベータメトリックは後方演算処理になる。従って、トレリス線図に対応するマトリクスが以下の様になる。
0003613134.tif 000047
【００５８】
また更新が後方演算処理になる為、ガンマメトリックの演算はＫ＝３で記すると、
0003613134.tif 000048
【００５９】
アルファメトリックと同様に、
0003613134.tif 000049
と置くと、
0003613134.tif 000050
【００６０】
図５のベータメトリック更新回路５０１が上式の演算の相当する。尚、図中の
0003613134.tif 000051
は通常の加算を表しており上述の半環における比較選択とは異なるものである。図５に示すように、ベータトリックはＫ＝３段毎に更新されていくことになり、その演算結果は複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部５０２へと入力される。このＡＣＳ演算は通常のベータメトリック更新で使用される処理を多段構成したもので、例えば、この様な方法については特願平１１−１９２４６６７に記載がある。従って、
0003613134.tif 000052
を初期値として後方演算処理を縦続的に行うことになり、後方演算処理に必要なガンマメトリック供給５０３も各段毎にパイプライン化されており、段が進む毎に１ステップ遅らせて（後方演算なので時間的には逆になる）供給するようになっており、これによって処理が淀みなく進むことが出来る様になっている。この様に動作した結果、縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部５０２の各段からベータメトリックとガンマメトリックの加算結果５０４をえることが出来る。図中はベクトル表記になっているので対応関係の一例を以下に示す。
0003613134.tif 000053
【００６１】
縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部５０２の各段からのベータメトリックとガンマメトリックの加算結果５０４はパイプライン化されて出力され各段が進むにしたがって１ステップずつ遅れるようになっている。従ってこの例の場合３個の値が平行して淀みなく出力され、この為、例えば特願平１１−１９２４６７に開示されている通常の方法に比べ３倍の処理速度を有することになる。またＫの値を増やすように構成することにより任意の処理速度の向上を図れることはいうまでもない。
【００６２】
また図中のガンマメトリック演算結果５０５はアルファメトリックの時に説明した内容と同様であるので説明を省略するが、更新方向がアルファメトリックが増加の方向であるのに対しベータメトリックは減少の方向である点がことなる。
【００６３】
このガンマメトリック演算結果５０５を得る手段は図６の様になっており、図中初段６０１はガンマメトリックの加算演算を示し、その詳細な構成を図７に示す。アルファメトリック同様に構成出来るが、ガンマメトリックのステップの方向と後方演算によるトレリスの違いが有り、以下の様になる。
0003613134.tif 000054
これを
0003613134.tif 000055
と置く。図７の最上部を例として示すと、
0003613134.tif 000056
に相当することになる。図と式の対応関係は、図中の加算機
0003613134.tif 000057
を式の
0003613134.tif 000058
となる。他も同様である。
【００６４】
この様にしてえられた結果は、図６に示す二段目以降の並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段６０２へと入力する。この実施例では並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を一段としているが、それはＫ＝３の場合であるためでそれ以上の値のＫを用いた場合この部分は複数段の構成となる。並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段の詳細な構成を図８に示す。
【００６５】
図８の動作は、ベータメトリックが後方演算処理のためトレリス線図に対応するマトリクスがアルファメトリックと変わり、以下のようになる。
0003613134.tif 000059
これを
0003613134.tif 000060
と置くと、例えば図８の最上部の演算を例として示すと、
0003613134.tif 000061
に相当することになる。図と式の対応関係は、図中の加算機
0003613134.tif 000062
を式の
0003613134.tif 000063
となる。また二入力の比較選択回路を式の中の二項を演算する
0003613134.tif 000064
となる。
【００６６】
他も同様である。この様にしてえられた結果が、図６の出力となる。即ち、図６の全体を通して、
0003613134.tif 000065
に相当する演算を行っているのである。
【００６７】
尚、この例ではＫ＝３の場合を示したが、並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段６０２を縦続構成で増やすことにより容易に段数を増やせることはいうまでもない。
【００６８】
この様な構成へのガンマメトリックの供給方法を図６の６０３に示す。同図に示す様にガンマメトリックの供給は各段毎にパイプライン化されており、初段については上述の説明の様に加算演算のみですむ為並列に供給され、後段については段が進む毎に１ステップ遅らせて供給するようになっており、これによって、処理が淀みなく進むことが出来るようになっている。
【００６９】
以上説明したように、図５によるＫ段毎のベータメトリックの更新とＫ倍の速度を持つベータメトリックとガンマメトリックの加算結果５０４と、そのＫ段毎のベータメトリック更新動作を実現す為のＡＣＳ縦続構成からなるガンマメトリック演算手段により動作速度をＫ倍する事が出来るのである。
【００７０】
ベータメトリックの更新過程をマトリクスで表すと以下の様になる。
0003613134.tif 000066
尚、以上はベータトリックについて記したがこれをアルファメトリックに置き換えても本発明が適用出来ることはいうまでもない。
【００７１】
この様にして得られた高速動作用アルファメトリックとベータメトリックを元に尤度演算を高速に行う方法について説明する。
【００７２】
先ず前述した様にＫ段毎に蓄積されたアルファメトリック用メモリ１０２から高速にアルファメトリックを復帰される手段について図９を参照しながら説明する。同図には説明の都合上既に説明したアルファメトリック用メモリ１０２とそのアドレスを制御するＵ／Ｄカウンタ１０３も再記している。このアドレスを制御するＵ／Ｄカウンタ１０３は図１で示したＫ段毎に蓄積動作ではアップカウンタ動作を行ってアドレスをインクリメントしていくが、図９では読み出し処理で、ダウンカウント動作になり、デクリメントして行くことになる。この読み出されたアルファメトリックを例としてα００［Ｋ・（ｎ−１）］，  α０１［Ｋ・（ｎ−１）］，  α１０［Ｋ・（ｎ−１）］，  及びα１１［Ｋ・（ｎ−１）］，とする。この読み出されたアルファメトリックは複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部９０１へと入力される。このＡＣＳ演算は通常のアルファメトリック更新で使用されている処理を多段構成したもので、例えばこの様な方法については特願平１１−１９２４６６７に記載がある。従って、
0003613134.tif 000067
を初期値として前方演算処理を縦続的に行うことになり、前方演算処理に必要なガンマメトリック供給９０２も各段毎にパイプライン化されており、段が進む毎に１ステップ進ませて供給するようになっており、これによって処理が淀みなく進むことが出来る様になっている。尚図中で記しているガンマメトリック供給９０２はベクトル表記になっており例えば以下の様な関係にある。
0003613134.tif 000068
【００７３】
また、ガンマメトリック供給は段毎に１ステップ進ませて供給するが、時刻に対してはＫずつ遅らせる様になっておりこれは尤度演算時にベータメトリックの後方処理にタイミングを合わせる為である。
【００７４】
この様に動作した結果、縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部９０１の各段からアルファメトリック９０３を得ることが出来る。
【００７５】
この出力結果である９０３もパイプライン化されて出力され各段が進むにしたがって１ステップずつ進むようになっている。従ってこの例の場合３個の値が平行して淀みなく出力され、この為、例えば特願平１１−１９２４６７に開示されている通常の方法に比べ３倍の処理速度を有することになる。またＫの値を増やすように構成することにより任意の処理速度の向上を図れることはいうまでもない。
【００７６】
図１０はこの様にして得られたアルファメトリックとベータメトリックを元に行う尤度演算処理を示した図である。図中１００１は図５のベータメトリックとガンマメトリックの加算結果を生み出す処理を示し、１００２は上記で説明した図９のアルファメトリックを再生する手段を示す。図中１００３は尤度演算を行う処理を示し、１００１と１００２から遅延手段１００４と１００５を介してベータメトリックとガンマメトリックの加算結果及びアルファメトリックがそれぞれＫのパラレル構成で供給されている。この遅延手段によって尤度演算に必要な処理の同期合わせが行われ、Ｋ個同時に各情報ビットに対する対数尤度比１００６を得ることが出来る様になっている。図１１は尤度演算処理を示したもので、例えば特願平１１−１９２４６７に開示されている通常の方法である。本実施例の場合、この尤度演算処理をＫ個用いて１００３を構成している。従ってＫ倍の処理速度を実現出来るのである。
【００７７】
次に、本発明を並列連接型と直列連接型のターボ符号化に適用した場合について説明する。図１２は、並列連接型のターボ符号化を、図１３は直列連接型のターボ符号化を示す。両図から分かる様にコンポーネント符号化は並列連接型も直列連接型も同じ構造を取る。従って、本発明のＢＣＪＲアルゴリズムについてみれば同様な方法で本発明が適用出来ることが分かる。詳細な方法が特願平１１−１９２４６７に開示されている。
【００７８】
また、ヤコビアンロガリズムにより補正項を加算したＡＣＳ演算を図１３に示す。本発明のＡＣＳ演算を図１４に示す手段に置き換えることによりヤコビアンロガリズムを適用したターボデコーダが実現可能である。
【００７９】
以下ヤコビアンロガリズムにより補正項を加算したＡＣＳ演算が半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）をなることを説明する。ヤコビアンロガリズムは補正項
0003613134.tif 000069
を
0003613134.tif 000070
の関数としてテーブルで参照することでＢＣＪＲアルゴリズムと等価な演算を対数領域で行うものであり、
0003613134.tif 000071
なる演算を基本としている。これを上述の半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）に当てはめると、以下の様になる。例えば、
0003613134.tif 000072
また同様に、
0003613134.tif 000073
従って、ヤコビアンロガリズムが半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）における分配則を満足することがわかる。また、演算
0003613134.tif 000074
における結合則は、
0003613134.tif 000075
となる。
【００８０】
即ち、
0003613134.tif 000076
と置くと、上式左辺は、
0003613134.tif 000077
なる演算をすることに相当し、
0003613134.tif 000078
と置くと、上式右辺は、
0003613134.tif 000079
なる演算をすることになる。従って、
ともに
0003613134.tif 000080
となるのである。
【００８１】
また、演算
0003613134.tif 000081
における単位元ｍ（＝―∞）は、
0003613134.tif 000082
となって、上述の論理をそのまま用いることが出来る。
【００８２】
その他は自明なので説明を省略する。
【００８３】
この様に半環（ｓｅｍｉｒｉｎｇ）の性質を持つヤコビアンロガリズムの演算を実際に用いてみると、
0003613134.tif 000083
【００８４】
例えば、ｎ＝４を例にとってみると、
0003613134.tif 000084
【００８５】
ここで、上式における
0003613134.tif 000085
は以下の方法で逐次的に演算出来、上述のハードウェア構成に図１４を用いて実現出来る。
【００８６】
今、
0003613134.tif 000086
を演算するに当たって、
先ず、
0003613134.tif 000087
を計算し、
次に、
0003613134.tif 000088
を計算する。
最後に、
0003613134.tif 000089
を計算すれば、
0003613134.tif 000090
となる。従って、逐次的に計算しても同じ結果が得られることになる。
一方、
0003613134.tif 000091
【００８７】
従って、ｉ、ｊを入れ替えれば上式を同じになり、結局、ヤコビアンロガリズムにおいても、
0003613134.tif 000092
が成り立ち、この関係を逐次的に用いれば、上述のＡＣＳ演算の順序変更による高速手法である、
0003613134.tif 000093
をそのままヤコビアンロガリズムに適用することが出来、同じ論理で項の数を幾らでも拡大することが可能である。
【００８８】
即ち、図１４のヤコビアンロガリズムにおけるＡＣＳを用いたとしても本発明の適用が可能である。
【００８９】
【発明の効果】
以上説明した様に、本発明の高速ターボデコーダを用いれば、高速性とインタラクティブ性が要求される通信において、強力な誤り訂正手段を提供することが出来、その為のメモリ容量の増大といった回路規模の増加を生じることなく、タイムラグの少ない誤り訂正手段を提供することが出来る。
【００９０】
更に本発明は、並列連接型のターボ符号化にも直列連接型のターボ符号化にも適用が可能であり、要求されるＱｏｓによって柔軟に構成することが出来る。
【００９１】
更に本発明は、ヤコビアンロガリズムの適用が可能であり、更に誤り訂正能力の向上を図ることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の高速ターボデコーダを適用した実施例で、アルファメトリック演算を示した図である。
【図２】アルファメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算を示した図である。
【図３】アルファメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の初段構成例を示した図である。
【図４】アルファメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の次段以降で並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を示した図である。
【図５】本発明の高速ターボデコーダを適用した実施例で、ベータメトリック演算を示した図である。
【図６】ベータメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算を示した図である。
【図７】ベータメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の初段構成例を示した図である。
【図８】ベータメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の次段以降で並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段を示した図である。
【図９】アルファメトリック再生回路を示した図である。
【図１０】尤度演算処理部を示した図である。
【図１１】尤度演算処理回路を示した図である。
【図１２】並列連接型のターボ符号化処理を示した図である。
【図１３】直列連接型のターボ符号化処理を示した図である。
【図１４】並列連接型のターボ符号化処理のヤコビアンロガリズム構成例を示した図である。
【図１５】スウィッチ切り替え型の並列動作例を示した図である。
【図１６】パイプライン型の縦続構成例を示した図である。
【符号の説明】
１０１    アルファメトリック更新回路
１０２    アルファメトリック用メモリ
１０３    アドレス制御用のアップダウンカウンタ
１０４    ガンマメトリック演算結果
２０１    アルファメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の初段
２０２    アルファメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の次段以降で並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段
２０３    ガンマメトリック供給手段
５０１    ベータメトリック更新回路
５０２    複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部
５０３    ガンマメトリック供給手段
５０４    ベータメトリックとガンマメトリックの加算結果
５０５    ガンマメトリック演算結果
６０１    ベータメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の初段
６０２    ベータメトリック演算用のガンマメトリックを入力として複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算の内の次段以降で並列成分からなるトレリス構造で構成されたＡＣＳ演算手段
６０３    ガンマメトリック供給手段
９０１    複数段の縦続接続構成からなるＡＣＳ演算処理部
９０２    ガンマメトリック供給手段
９０３    アルファメトリック再生結果
１００１    ベータメトリックとガンマメトリックを加算結果生成処理
１００２    アルファメトリック再生部
１００３    尤度演算処理部
１００４、１００５    遅延手段
１００６    情報ビット対数尤度比出力
【図１】
0003613134.tif 000094
【図２】
0003613134.tif 000095
【図３】
0003613134.tif 000096
【図４】
0003613134.tif 000097
【図５】
0003613134.tif 000098
【図６】
0003613134.tif 000099
【図７】
0003613134.tif 000100
【図８】
0003613134.tif 000101
【図９】
0003613134.tif 000102
【図１０】
0003613134.tif 000103
【図１１】
0003613134.tif 000104
【図１２】
0003613134.tif 000105
【図１３】
0003613134.tif 000106
【図１４】
0003613134.tif 000107
【図１５】
0003613134.tif 000108
【図１６】
0003613134.tif 000109