联合判决估计在软判决Viterbi译码中的应用

该文利用相邻判决数据间的相互关系,提出了一种Viterbi截尾译码的改进算法,并将其应用到Turbo码的SOVA译码中.仿真表明,可以很好地降低复杂性和功耗.对Viterbi译码,可使留选存储的规模和功耗减少约20％,回溯单元的规模和功耗减少约30％.对Turbo码的SOVA译码,可使可靠值存储和输出单元的规模和功耗降低约15％,或迭代次数减少一半.

联合判决估计的Viterbi译码算法

利用相邻几组判决数据之间的相互关系,对这几组数据进行联合判决估计,从而提高了Viterbi译码性能。从理论分析和仿真结果来看,当译码深度t=2m左右时,译码性能相当于深度2t传统算法的性能。此外,仿真表明参考状态的位置对性能影响不大。因此该算法在保证同等性能前提下,对留选路径存储的规模和功耗减少约20%,对回溯单元减少达30%。

一种Viterbi译码的改进算法

Viterbi译码是一种应用广泛的最大似然估计算法。本文利用相邻几组判决数据之间的相互关系,对这几组数据进行联合判决估计,从而提高了译码性能。从仿真结果来看,当译码深度不大时,译码性能得到明显的改善。因此该算法可以在保证同等性能前提下,减小硬件规模,降低功耗。