(57)【要約】    【課題】      演算量及びメモリ容量を削減すると共に、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐこと。    【解決手段】  移行確率算出部２０１はシステマチックビットＹ１、パリティビットＹ２、及び、事前値Ｌａ１から移行確率を算出し、前方確率算出部２０２はデータ系列を複数のウィンドウに分割し、前方確率をウィンドウ毎に算出する。メモリ２０４には、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率が記憶されており、後方確率算出部２０３は、データ系列を複数のウィンドウに分割し、メモリ２０４に記憶された後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出する。算出された前方確率及び後方確率を用いて尤度算出部２０５において尤度情報が算出される。  【選択図】      図２
2005167513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ系列を複数のウィンドウに分割し、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出する後方確率算出手段と、
前記後方確率算出手段が算出した所定時点の後方確率を記憶する記憶手段と、
前記後方確率算出手段によって算出された後方確率を用いて尤度情報を算出する尤度算出手段と、
を具備することを特徴とする復号装置。
【請求項２】
前記後方確率算出手段は、復号の繰り返し回数に応じてウィンドウの位置を後方にシフトして後方確率を算出することを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記後方確率算出手段がウィンドウの位置を後方にシフトすることに応じて、次回の繰り返し復号における開始時点の後方確率を記憶することを特徴とする請求項２に記載の復号装置。
【請求項４】
データ系列を複数のウィンドウに分割し、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の前方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に前方確率を算出する前方確率算出手段と、
前記前方確率算出手段が算出した所定時点の前方確率を記憶する記憶手段と、
前記前方確率算出手段によって算出された前方確率を用いて尤度情報を算出する尤度算出手段と、
を具備することを特徴とする復号装置。
【請求項５】
データ系列を複数のウィンドウに分割し、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出することを特徴とする復号方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、復号装置及び復号方法に関し、例えば、ターボ復号を行う復号装置及び復号方法に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、第四世代移動体通信に採用される方式の最も有力な候補として、ＶＳＦ−ＯＦＣＤＭ（Variable Spreading Factor-Orthogonal Frequency and Code Division Multiplexing：可変拡散率直交周波数・符号分割多重）が注目されている。ＶＳＦ−ＯＦＣＤＭが採用された場合には、およそ５０〜１００ＭＨｚの帯域幅を用いて、１００Ｍｂｐｓ以上の最大伝送速度を実現することが可能となる。このような超高速な通信方式には、誤り訂正方式としてターボ符復号を採用することが有効である。
【０００３】
ターボ符復号方式は、送信データに対して、畳み込み符号化とインタリーブを併用し、復号時に繰り返し復号することを特徴としている。繰り返し復号処理をすることにより、ランダム誤りはもちろんのこと、バースト誤りに対しても優れた誤り訂正能力を示すことが知られている。
【０００４】
ここで、ターボ復号のアルゴリズムについて式を用いて簡単に説明する。ターボ復号では、尤度情報Ｌ（ｄｋ）が算出され、算出された尤度情報Ｌ（ｄｋ）が閾値“０”と比較される。比較の結果、尤度情報Ｌ（ｄｋ）が“０”以上であれば、時点ｋで送信されたシステマチックビットｄｋ＝１と硬判定され、尤度情報Ｌ（ｄｋ）が“０”未満であれば、時点ｋで送信されたシステマチックビットｄｋ＝０と硬判定される。
【０００５】
そこで、尤度情報Ｌ（ｄｋ）について説明する。尤度情報Ｌ（ｄｋ）は前方確率αｋと後方確率βｋの積で定義される確率λｋを用いると以下の式で表すことができる。
【０００６】
【数１】
2005167513.tif 000003
【０００７】
【数２】
2005167513.tif 000004
ただし、ｍは状態遷移トレリス上における状態を示す。前方確率αｋ及び後方確率βｋはそれぞれ以下の式で表すことができる。
【０００８】
【数３】
2005167513.tif 000005
【０００９】
【数４】
2005167513.tif 000006
なお、ｍ’も状態遷移トレリス上における状態を示し、移行確率γｉは以下の式で表される。
【００１０】
【数５】
2005167513.tif 000007
ここで、Ｒｋは時点ｋにおける復号器への入力を表し、ｐ（・／・）は離散ガウス型メモリレス通信路の遷移確率を表している。また、ｑは０又は１に相当し、πはトレリスの状態遷移確率である。
【００１１】
ターボ復号では、このような演算を行うことにより情報ビットｄｋの復号を行っているが、膨大なメモリ容量を必要とする。そこで考えられたのが、スライディングウィンドウ法と呼ばれる方法である。
【００１２】
このスライディングウィンドウ法を用いることにより、メモリ容量を大幅に削減することができる。ターボ復号の処理手順は、上述したように前方確率αの算出（以下、「Ａ演算」という）、後方確率βの算出（以下、「Ｂ演算」という）、及び尤度情報Ｌ（ｄｋ）の算出に大きく分けられるが、スライディングウィンドウは、Ａ演算及びＢ演算を効率的に行う方法である。
【００１３】
以下、スライディングウィンドウについて説明する。スライディングウィンドウ法は、データの全系列を所定のウィンドウ単位に分割し、各ウィンドウにトレーニング区間を設けることにより、系列の最後方から計算しなければならない後方確率を、系列の途中から計算する方法である。このスライディングウィンドウ法によれば、ウィンドウ単位で後方確率を蓄積すれば良く、時点ｋ〜１のすべての後方確率を蓄積する場合に比べてメモリ容量を大幅に削減することができる。
【００１４】
ここでは、さらに具体的にＢ演算を行う場合のスライディングウィンドウ法について図を用いて説明する。図６は、従来のＢ演算の繰り返し処理を概念的に示す模式図である。ここでは、ウィンドウサイズを３２とし、説明の便宜上３つのウィンドウを用いて説明する。この図において、時点０〜３１のウィンドウをＢ＃０とし、時点３２〜６３のウィンドウをＢ＃１とし、時点６４〜９５のウィンドウをＢ＃２とする。また、Ｂ演算は時点を遡る方向に演算を進めていくため、トレーニング区間は各ウィンドウの最後の時点に外挿され、一般に、拘束長の４〜５倍以上の長さである。
【００１５】
従来のＢ演算の繰り返し処理は、各トレーニング区間の初期値を繰り返し復号毎に“０”に初期化し、前回の復号処理で得られたウィンドウ毎の信頼度情報を用いて演算を行う。
【非特許文献１】Claude Berrou, “Near Optimum Error Correcting Coding And Decoding: Turbo-Codes,” IEEE Trans. On Communications, Vol.44, No10, Oct. 1996.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、従来のスライディングウィンドウ法では、トレーニング区間が長いため、ターボ復号器の演算量及びメモリ容量が大きいという問題がある。また、トレーニング区間の長さを固定しているので、符号化率が高くなると特性の劣化が大きくなる可能性があり、特性を維持するためには、トレーニング区間を長くしなければならないという問題がある。
【００１７】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、演算量及びメモリ容量を削減すると共に、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐ復号装置及び復号方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の復号装置は、データ系列を複数のウィンドウに分割し、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出する後方確率算出手段と、前記後方確率算出手段が算出した所定時点の後方確率を記憶する記憶手段と、前記後方確率算出手段によって算出された後方確率を用いて尤度情報を算出する尤度算出手段と、を具備する構成を採る。
【００１９】
本発明の復号装置は、上記構成において、前記後方確率算出手段が、復号の繰り返し回数に応じてウィンドウの位置を後方にシフトして後方確率を算出する構成を採る。
【００２０】
これらの構成によれば、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出することにより、繰り返し回数が増えるにつれて初期値の精度が向上するので、トレーニング区間を短くすることができ、これにより、演算量及びメモリ容量を削減することができる。また、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐことができる。
【００２１】
本発明の復号装置は、上記構成において、前記記憶手段が、前記後方確率算出手段がウィンドウの位置を後方にシフトすることに応じて、次回の繰り返し復号における開始時点の後方確率を記憶する構成を採る。
【００２２】
この構成によれば、後方確率算出手段がウィンドウの位置を後方にシフトすることに応じて、次回の繰り返し復号における開始時点の後方確率、すなわち、初期値を記憶手段が記憶することにより、ウィンドウがシフトして演算開始位置が繰り返しのたびに異なる場合でも、精度の高い初期値を用いることになり、トレーニング区間を短くすることができるので、演算量及びメモリ容量を削減することができる。
【００２３】
本発明の復号装置は、データ系列を複数のウィンドウに分割し、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の前方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に前方確率を算出する前方確率算出手段と、前記前方確率算出手段が算出した所定時点の前方確率を記憶する記憶手段と、前記前方確率算出手段によって算出された前方確率を用いて尤度情報を算出する尤度算出手段と、を具備する構成を採る。
【００２４】
この構成によれば、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の前方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に前方確率を算出することにより、繰り返し回数が増えるにつれて初期値の精度が向上するので、トレーニング区間を短くすることができ、これにより、演算量及びメモリ容量を削減することができる。また、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐことができる。
【００２５】
本発明の復号方法は、データ系列を複数のウィンドウに分割し、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出するようにした。
【００２６】
この方法によれば、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いてウィンドウ毎に後方確率を算出することにより、繰り返し回数が増えるにつれて初期値の精度が向上するので、トレーニング区間を短くすることができ、これにより、演算量及びメモリ容量を削減することができる。また、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐことができる。
【発明の効果】
【００２７】
以上説明したように、本発明によれば、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いて後方確率を算出することにより、トレーニング区間を短くしても特性を向上させることができるので、演算量及びメモリ容量を削減することができ、また、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２９】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係るターボ復号器の構成を示すブロック図である。この図において、要素復号器１０１は、組織ビット系列Ｙ１及びパリティビット系列Ｙ２を、デインタリーバ１０５から伝えられた信頼度情報である事前値Ｌａ１と共に復号処理し、外部値Ｌｅ１をインタリーバ１０２に出力する。外部値とは、要素復号器によるシンボルの信頼度の増分を表す。
【００３０】
インタリーバ１０２は、要素復号器１０１から出力された外部値Ｌｅ１を並べ替え、事前値Ｌａ２として要素復号器１０４に出力する。ちなみに、１回目の繰り返しでは、要素復号器１０４での復号が行なわれていないので、事前値には“０”が代入される。
【００３１】
要素復号器１０４は、組織ビット系列Ｙ１がインタリーバ１０３で並べ替えられた系列と、パリティビット系列Ｙ３と、事前値Ｌａ２とが入力され、復号処理を行い、外部値Ｌｅ２をデインタリーバ１０５に出力する。
【００３２】
デインタリーバ１０５は、外部値Ｌｅ２に対してインタリーバによる並べ替えを戻す操作を行い、事前値Ｌａ１として要素復号器１０１に出力する。これにより、繰り返し復号が行われる。数回から十数回の繰り返し後、要素復号器１０４は、対数事後確率比として定義される事後値Ｌ２を計算し、計算結果をデインタリーバ１０６に出力する。デインタリーバ１０６は要素復号器１０４から出力された計算結果をデインタリーブし、デインタリーブ後の系列を硬判定部１０７に出力する。
【００３３】
硬判定部１０７は、デインタリーブ後の系列を硬判定することで、復号ビット系列を出力する。誤り検出部１０８が復号ビット系列の誤り検出を行って、検出結果を出力する。
【００３４】
図２は、要素復号器１０１の内部構成を示すブロック図である。なお、要素復号器１０４も要素復号器１０１と同様の内部構成を有しているものとする。また、以下の復号動作は、所定サイズのウィンドウ単位で行われるものとする。
【００３５】
まず、システマチックビットＹ１、パリティビットＹ２、及び、前回の復号結果から得られる事前値Ｌａ１が移行確率算出部２０１へ入力され、移行確率γが算出される。算出された移行確率γは、前方確率算出部２０２及び後方確率算出部２０３へ出力される。
【００３６】
前方確率算出部２０２は、移行確率算出部２０１から出力された移行確率γを用いて、ウィンドウ毎に分割したデータ系列について上述した式（３）の演算を行って、前方確率αk（ｍ）を算出する。算出されたαk（ｍ）は尤度算出部２０５に出力される。
【００３７】
後方確率算出部２０３は、移行確率算出部２０１から出力された移行確率γと、後述するメモリ２０４に記憶された値とを用いて、ウィンドウ毎に分割したデータ系列について上述した式（４）の演算（Ｂ演算）を行って、後方確率βk（ｍ）算出する。算出された後方確率βk（ｍ）は尤度算出部２０５に出力される。また、次回の繰り返し復号に初期値として用いる後方確率をメモリ２０４に出力する。
【００３８】
メモリ２０４は、後方確率算出部２０３から出力された所定時点における後方確率を一時記憶し、後方確率算出部２０３が繰り返し復号を行う際に、記憶している前回の復号時の所定時点における後方確率を後方確率算出部２０３に出力する。なお、所定時点とは、次回の繰り返し復号で各ウィンドウの演算開始時点に相当する。
【００３９】
尤度算出部２０５は、前方確率算出部２０２から出力された前方確率αk（ｍ）及び後方確率算出部２０３から出力された後方確率βk（ｍ）を用いて、上述した式（１）の演算を行って、尤度情報を算出する。
【００４０】
次に、ターボ復号器のＢ演算を行う場合のスライディングウィンドウ法について説明する。図３は、本発明の実施の形態１におけるＢ演算の繰り返し処理を概念的に示す模式図である。ここでは、ウィンドウサイズを３２とし、説明の便宜上３つのウィンドウを用いて説明する。この図において、繰り返し数１では、時点０〜３１のウィンドウをＢ＃０とし、時点３２〜６３のウィンドウをＢ＃１とし、時点６４〜９５のウィンドウをＢ＃２とする。また、トレーニング区間はそのサイズを４とし、各ウィンドウの最後の時点に外挿されている。
【００４１】
繰り返し数１のＢ演算では、各ウィンドウについてトレーニング区間から演算を開始し、時点の高い方から遡る方に演算を進める。そして、ウィンドウＢ＃１の時点３６における後方確率をメモリ２０４に記憶し、また、ウィンドウＢ＃２の時点６８における後方確率をメモリ２０４に記憶する。
【００４２】
繰り返し数２では、繰り返し数１でメモリ２０４に記憶した時点３６における後方確率をウィンドウＢ＃０のトレーニング区間の初期値とし、また、時点６８における後方確率をウィンドウＢ＃１のトレーニング区間の初期値とする。このように、前回の復号で得られた後方確率を今回の初期値として用いることにより、前回の復号処理が今回のトレーニング区間に相当するものと考えられ、復号精度を向上させることができる。
【００４３】
また、繰り返し数２では、ウィンドウＢ＃０はウィンドウサイズを１つ大きくし、時点０〜３２とし、ウィンドウＢ＃１及びＢ＃２は時点を１つ繰り上げ、ウィンドウＢ＃１は時点３３〜６４とし、ウィンドウＢ＃２は時点６５〜９６とする。これに伴いトレーニング区間の時点も変わる。
【００４４】
繰り返し数をｉとして一般的に表すと、各ウィンドウのトレーニング区間の初期値に繰り返し数（ｉ−１）の所定時点における後方確率を用いると共に、ウィンドウＢ＃０を時点ｉ分後方に増やし、ウィンドウＢ＃１，Ｂ＃２，…を時点ｉ分後方にシフトして、Ｂ演算を行う。
【００４５】
次に、上述したスライディングウィンドウ法を用いた場合の復号特性について説明する。図４は、本発明の実施の形態１に係るターボ復号器の復号特性を示す図である。この図において、縦軸をビットエラーレート（ＢＥＲ）で、横軸をＥｂ／Ｎ０で表す。また、実線は本実施の形態に係るターボ復号器の復号特性を示し、点線は従来のターボ復号器の復号特性を示す。ただし、シミュレーション諸元は以下の通りである。
【００４６】
変調方式（データ）  ：ＱＰＳＫ
符号化率            ：５／６
拡散率              ：１６
チャネルモデル      ：ＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise）
トレーニング区間    ：３２
この図からも明らかなように、実線が示す本実施の形態のターボ復号器の復号特性が優れていることが分かる。ここでは、符号化率を５／６と高く設定しているにもかかわらず良好な復号特性が得られることから、高い符号化率でも特性の劣化を防ぐことができる。
【００４７】
また、ここではトレーニング区間を３２として比較しているが、上述したようにトレーニング区間を４とした場合でも、実線と同様の復号特性が得られるため、トレーニング区間を短くしても特性の劣化を防ぐことができる。
【００４８】
このように本実施の形態によれば、前回の復号で各ウィンドウの所定時点における後方確率を今回のトレーニング区間の初期値とすると共に、復号を繰り返す毎にウィンドウの位置を後方にシフトすることにより、繰り返しの度に初期値の精度が向上するのでトレーニング区間を短くすることができ、演算量及びメモリ容量を削減することができる。また、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐことができる。
【００４９】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２では、トレーニング区間を設けない場合について説明する。なお、本実施の形態に係るターボ復号器の構成は図１と同じであり、要素復号器の構成は図２と同じなので、図１及び図２を援用し、その詳しい説明は省略する。
【００５０】
図５は、本発明の実施の形態２におけるＢ演算の繰り返し処理を概念的に示す模式図である。ここでは、ウィンドウサイズを３２とし、説明の便宜上３つのウィンドウを用いて説明する。この図において、繰り返し数１では、時点０〜３１のウィンドウをＢ＃０とし、時点３２〜６３のウィンドウをＢ＃１とし、時点６４〜９５のウィンドウをＢ＃２とする。
【００５１】
繰り返し数１のＢ演算では、各ウィンドウについて時点の高い方から遡る方に演算を行い、ウィンドウＢ＃１の時点３２における後方確率をメモリ２０４に記憶し、また、ウィンドウＢ＃２の時点６４における後方確率をメモリ２０４に記憶する。
【００５２】
繰り返し数２では、繰り返し数１でメモリ２０４に記憶した時点３２における後方確率をウィンドウＢ＃０のトレーニング区間の初期値とし、また、時点６４における後方確率をウィンドウＢ＃１のトレーニング区間の初期値とする。さらに、ウィンドウＢ＃０はウィンドウサイズを１つ大きくし、時点０〜３２とし、ウィンドウＢ＃１及びＢ＃２は時点を１つ繰り上げ、ウィンドウＢ＃１は時点３３〜６４とし、ウィンドウＢ＃２は時点６５〜９６とする。
【００５３】
繰り返し数をｉとして一般的に表すと、各ウィンドウの演算開始初期値に繰り返し数（ｉ−１）の所定時点における後方確率を用いると共に、ウィンドウＢ＃０を時点ｉ分後方に増やし、ウィンドウＢ＃１，Ｂ＃２，…を時点ｉ分後方にシフトして、Ｂ演算を行う。
【００５４】
上述したスライディングウィンドウ法を用いた場合の復号特性は、実施の形態１で示した図４の実線とほぼ同様の特性を示し、トレーニング区間を設けなくても特性の劣化を防ぐことができる。
【００５５】
このように本実施の形態によれば、前回の復号で各ウィンドウの所定時点における後方確率を今回の演算の初期値とすると共に、復号を繰り返す毎にウィンドウの位置を後方にシフトすることにより、繰り返しの度に初期値の精度が向上するのでトレーニング区間を設けなくても特性の劣化を防ぐことができ、演算量及びメモリ容量を削減することができる。
【００５６】
なお、上述した各実施の形態では、後方確率を算出する場合について説明したが、本発明はこれに限らず、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の前方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いて前方確率を算出するようにしてもよく、これにより、前方確率算出に用いるトレーニング区間を短くすることができ、演算量及びメモリ容量を削減することができる。
【００５７】
また、上述した各実施の形態では、ウィンドウをシフトする量は、繰り返し数をｉとしたときに時点ｉ分シフトすると説明したが、本発明はこれに限らず、（ｉ−１）×ｊをシフト量としてもよい。ただし、ｊは０を除く正数とする。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本願発明にかかる復号装置は、前回の繰り返し復号で算出した所定時点の後方確率を今回の繰り返し復号で初期値として用いて後方確率を算出することにより、演算量及びメモリ容量を削減し、また、符号化率が高くても特性の劣化を防ぐという効果を有し、ターボ復号器等に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施の形態１に係るターボ復号器の構成を示すブロック図
【図２】要素復号器の内部構成を示すブロック図
【図３】本発明の実施の形態１におけるＢ演算の繰り返し処理を概念的に示す模式図
【図４】本発明の実施の形態１に係るターボ復号器の復号特性を示す図
【図５】本発明の実施の形態２におけるＢ演算の繰り返し処理を概念的に示す模式図
【図６】従来のＢ演算の繰り返し処理を概念的に示す模式図
【符号の説明】
【００６０】
１０１、１０４  要素復号器
１０２、１０３  インタリーバ
１０５、１０６  デインタリーバ
１０７  硬判定部
１０８  誤り検出部
２０１  移行確率算出部
２０２  前方確率算出部
２０３  後方確率算出部
２０４  メモリ
２０５  尤度算出部
【図１】
2005167513.tif 000008
【図２】
2005167513.tif 000009
【図３】
2005167513.tif 000010
【図４】
2005167513.tif 000011
【図５】
2005167513.tif 000012
【図６】
2005167513.tif 000013