CN105122655A - 用于级联编码系统的先进迭代解码和信道估计的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于解码分组码和级联码的系统和方法。这些系统和方法包括基于置信度传播算法的先进迭代解码技术，其中当其应用于具有较高密度奇偶校验矩阵的代码时尤为有利。在置信度传播的迭代期间，可以计算变量-校验消息。根据一些实施方式，可以基于变量-校验消息的集合中的最小绝对值计算缩放因子，且可以使用所述缩放因子来缩放所述置信度传播期间传递的所述消息。根据其它实施方式，可以比较且使用所述变量-校验消息的正号或负号以生成经修改的变量-校验消息。根据其它实施方式，可以生成且使用稀疏奇偶校验矩阵以依软输入软输出消息传递产生更新的对数似然比。这些和其它改善增强了H/M/LDPC码的解码，所述H/M/LDPC码包括HD无线电系统中可以使用的里德所罗门码(Reed-Solomon？code)。

Description

用于级联编码系统的先进迭代解码和信道估计的系统和方法
对相关申请的交叉参考
本申请要求2012年12月3日由相同发明人提交的名为“SystemsandMethodsforAdvancedIterativeDecodingandChannelEstimationofConcatenatedCodingSystems(用于级联编码系统的先进迭代解码和信道估计的系统和方法)”的第13/693,023号美国专利申请的优先权，所述专利申请以引用方式全部并入本文中。
技术领域
本发明涉及用于多个级联码的先进迭代解码和用于通信系统且尤其是用于HD无线电通信和其它系统的接收器的先进迭代信道状态信息估计的系统和方法。这些系统和方法改善了这些接收器的性能，借此优选地扩大数字无线电的范围/覆盖区域而不修改现有的HD无线电基础设施，且还最小化功耗。虽然说明书的某些部分可以集中在HD无线电技术，但是应了解，本发明的各个方面还可有利于且可以用于许多其它应用、标准和系统，包括无线或有线广播和传输系统、消费者电子器件、存储介质、计算机应用程序等等，如详述的相关部分中更详细地讨论。
背景技术
无线或有线通信系统通常依赖于前向纠错(FEC)以控制通过嘈杂的通信信道传输信息时出现的误差。在这些系统中，发送器使用纠错码来编码要传输的信息。示例性纠错码包括分组码(即，作用于固定大小的数据包)、卷积码(即，可以作用于任意长度的流)或级联码(即，组合分组码和卷积码)。某些分组码可由奇偶校验矩阵表示，诸如高、中和低密度奇偶校验(H/M/LDPC)码。里德所罗门(RS)码是熟悉的分组码的实例，因为其不但用于许多无线或有线通信系统(诸如广播系统(包括下文进一步讨论的HD无线电系统))，而且用于消费者电子器件和数据存储系统，诸如磁盘驱动器、CD和DVD。
虽然存在用于解码LDPC码的许多方法(诸如基于置信度传播(BP)算法的方法)，但是这些方法在用来解码具有更高奇偶校验密度的代码(包括MDPC和HDPC码，诸如RS或BCH码)时通常不会产生良好的性能。因此，需要用于以改善性能同时使计算复杂度保持合理的方式解码分组码(或包括分组码的级联码)、尤其是H/M/LDPC码或可由奇偶校验矩阵表示的任何代码(包括RS码)的改善系统和方法。
通信系统中的适当FEC解码还依赖于尽可能实际上最优地确定通信信道的某些属性的能力。例如，信道响应以及噪声功率估计(其可统称为信道状态信息(CSI))通常被估计且不但用于纠错，而且用于其它处理功能(诸如相干解调和分集合并)以实现由所述处理任务提供的最大可能性能增益。CSI估计在分集合并系统中也是至关重要的。
为了促进CSI估计，通常在数据符元的流中插入导频符元。此导频信道估计依赖于通常使用滤波器长度的滤波技术，滤波器长度没有最优地考虑噪声影响或信道动态学(即，信道变动的迅速性)。因此，虽然先前技术滤波器结构可以适用于某些案例，但是当系统需要在信道动态学的大范围内操作时，所述滤波器结构并非最优，借此不利地影响性能。因此，还需要改善加性高斯白噪声(AWGN)和衰落通信信道中的信道估计技术，这将造成改善解码性能。
如上文讨论，需要改善用于解码多种代码(包括RS码)的技术，其可以用于包括消费者电子器件和数据存储系统以及诸如HD无线电接收器中的广播系统(其中还需要改善信道估计)的各种系统。HD无线电是指实现数字音频和数据的传输和接收的数字无线电技术，其解决了模拟广播传输技术老化的限制。
目前的HD无线电系统是基于称作正交频分复用(OFDM)的特定类型的多载波技术。同时在相同频率频带上传输模拟无线电广播信号和数字无线电信号的混合方法称作带内同频(IBOC)传输。IBOC传输允许广播器在振幅调制(AM)或频率调制(FM)频率范围中在其现有指派信道上传输模拟信号和数字信号两者。另一方面，希望未来的全数字HD无线电系统(尚未研发)只携带数字HD无线电信号。
HD无线电系统通常针对系统控制数据同步和可能信道估计的目的传输系统控制数据序列。例如，FMHD无线电中的系统控制数据序列是由同步位、控制位和奇偶位组成，所述位是在统称为参考子载波的导频音上传输。差分相移键控(DPSK)调制导频符元连同数据符元被复用到OFDM符元上。上面传输导频符元的参考子载波分布在OFDM频谱内。控制和状态信息被收集来形成系统控制数据序列且在参考子载波上传输。第6,549,544号美国专利中已描述用于获取、跟踪、信道估计和相干解调的系统控制数据序列的使用。系统控制数据序列的解码对于系统性能来说至关重要。奇偶位被插入到系统控制数据序列的变量字段中以用于误差检测且防止每一变量字段结束时归因于差分编码产生的误差传播。
其中信息是以相邻位之间的相差携带的DPSK调制导频符元在接收器处非相干地解码。系统控制数据序列中的选定信息位可以在相同系统控制数据序列内重复，且所述重复位是在参考子载波的集合上传输，所述参考子载波在频率频带中的位置为接收器所已知使得接收器处的解码过程期间可善用频率分集。
在目前的HD无线电接收器中，参考子载波上携带的所有传输的DPSK调制系统控制数据序列首先进行非相干解调，且然后应用多数表决于所述重复位以共同地作出所有重复位的末位判决。基于多数表决的末位判决促进系统控制数据序列中重复的所述位的正确解码，但是系统控制数据序列中的一些重复位在接收时可能被破坏。此过程通常称作多数表决合并。除了系统控制数据序列中的一些位的重复以外，系统控制数据序列中的位的小集合受奇偶位保护，从而允许检测奇偶覆盖位的集合中位误差的存在。
至于信道估计，如果奇偶性不匹配，那么奇偶字段被认为不可靠且无法用来估计信道响应(或噪声功率)。在此情况中，可应用非均匀插值。
此外，现有的HD无线电接收器依赖于维特比解码器(Viterbidecoder)以依产生硬判决解码位的方式对卷积码进行解码。对于音频信道，这些硬判决输出被传递到常规的循环冗余校验(CRC)解码器以用于误差检测，且然后被传递到源音频解码器。对于数据信道，硬判决输出被传递到也产生硬判决位的代数RS解码器，然后被传递到常规的CRC解码器以用于误差检测。先前技术中每一操作进行一次且以循序方式进行。然而，缺少维特比解码器时对硬位判决的代数RS解码造成性能次优，且此方法不适合潜在的迭代解码改善。
根据前述讨论，显而易见的是，需要改善解码器的性能，且更一般地需要解码分组码(或包括分组码的级联码)以及通信和其它系统中的信道估计。此外，尤其需要改善AM和FMHD无线电接收器的解码性能以扩大数字无线电的范围/覆盖且优选地不修改现有的HD无线电传输或基础设施的系统和方法。
发明内容
本发明提供了用于改善FER解码器的性能的系统和方法，所述方法包括通过基于BP算法的先进迭代解码技术来解码可由奇偶校验矩阵表示的任何分组码(或包括这些分组码的级联码)的解码，其中当其应用于RS码和以较高密度的奇偶校验矩阵为特征的其它代码时尤为有利。
根据其中代码可以由尺寸(N-K)xN的奇偶校验矩阵表示的这些系统和方法，可以生成具有N-K个稀疏列的一个或多个奇偶校验矩阵。多达N-K个稀疏列中的每一列只可以包括等于1的单个条目，其中P个奇偶校验矩阵中的每一个的稀疏列对应于N-K+R个最不可靠位对数似然比的N-K个位对数似然比的不同子集，其中如果只使用单个奇偶校验矩阵，那么R≥P是可配置整数，其定义奇偶校验矩阵的密集部分中的R个至少可靠位。可以使用具有稀疏列的P个奇偶校验矩阵来解码信道对数似然比(LLR)以产生更新的LLR。此可以使用软输入软输出(SISO)消息传递解码直到达到所需次数的迭代为止或直到使用P个矩阵中的至少一个的解码产生有效码字为止来完成。如果不产生有效码字，那么可以执行至少部分基于更新的LLR的序列的代数解码的额外解码。
SISO消息传递解码算法可以基于置信度传播算法或其变体。SISO消息传递解码可以生成校验-变量消息且将其缩放系数1-β·Min1/Min2，其中0≤β≤1，且Min1和Min2可以是变量-校验消息的集合中的两个最小绝对值。替代地或此外，SISO消息传递解码可以包括校验等式更新的简单贪婪调度，其中可以对未更新校验节点的集合计算用于调度次序确定的指标值Vali,i＝1,2,…,L，且L≥1。Vali可以被计算为Vali＝Min1+Min2，且集合{Vali}可以依降序排序以获得排序向量，使得可以根据此向量更新L个校验节点等式，且可以计算并传播对应的校验-变量消息。还可以对接收校验-变量消息的所有变量更新变量-校验消息，且可以重复这些步骤直到通过计算和传播对应校验-变量消息更新所有校验节点为止。可以使用最小和、和积或任何其它适当的算法计算消息传递更新。在SISO消息传递解码迭代的过程期间，可以基于更新位的LLR更新奇偶校验矩阵中的一个或多个。
在某些情况中，变量-校验消息可以在两次连续迭代中具有不同符号，这表明对所述节点的收敛尚未实现。在一些实施方式中，未收敛的变量-校验消息被修改使得导出变量-校验消息等于具有不同符号的这两个非收敛连续消息的加权平均值。加权因子可以取决于具体代码，且通常给更近消息赋予更大加权。
本发明还提供用于执行先进CSI估计的系统和方法，所述先进CSI估计通过使用最优滤波器长度、自适性判决引导信道估计和/或使用较短滤波器迭代地执行估计来增强导频信道估计。例如，滤波器长度可以基于信道选择性而选择，信道选择性是使用已知的导频符元和未知数据符元的部分来估计。运用这些选定的滤波器长度，可以使用被认为相对可靠的可用导频符元和数据符元来执行信道响应的估计。至于可以被认为较为不可靠的数据符元，可以通过使用获自导频符元和更可靠的数据符元的信道响应的估计值的插值来估计信道响应。信道响应估计可用于估计噪声功率和/或改善FEC解码，且可执行多次估计和FEC解码迭代。在后续迭代中，可以降低一个或多个滤波器的长度，且可以增加使用改善的FEC解码获得的数据符元的部分。
用于选择更可靠数据符元的部分的示例性准则可以基于给出符元位置处大于第一阈值的信道响应，或给出符元位置处大于第二阈值的信噪比(或信号干扰噪声比)，其中阈值可以基于所估计的信道选择性而确定。
此外，特别提供用于解码多载波系统(诸如使用OFDM编码数字信号的系统)中的数字无线电信号(包括混合数字无线电信号)的系统和方法。这些系统和方法通过例如依赖于多个参考子载波上携带的重复控制数据位的软值的软分集合并、用于共同地利用软合并和多符元检测的技术和/或用于使用奇偶校验位纠正误码的技术来改善HD无线电接收器。其还利用所纠正的奇偶校验位作为软分集合并的部分和/或作为软分集合并和多符元检测的共同使用的部分。
例如，混合数字无线电OFDM信号可以通过以下项来进行解码：使用获自所接收的OFDM信号的失真调制符元执行初始CSI估计、使用与OFDM信号的无线帧中携带的一个或多个逻辑信道相关的一个或多个卷积码的SISO解码产生卷积码编码位的软估计、通过使用软卷积码编码位估计中的至少一些来执行CSI估计的至少一次额外迭代，和使用由所述至少一次额外CSI迭代获得的改善CSI来解码任何逻辑信道。解码可以得意改善的示例性逻辑信道信息包括程序服务数据(PSD)协议数据单元(PDU)、主IBOC数据服务(PIDS)PDU、站点信息服务(SIS)PDU、高级应用程序服务(AAS)PDU、主程序服务(MPS)PDU标首和/或音频分组数据。
用于此OFDM多载波系统的CSI估计可以使用上文说明的技术来执行。例如，此过程的部分涉及估计参考子载波上的未知符元，这可以通过携带相同符元值的控制数据序列符元的软分集合并和对软分集合并的符元进行差分解码以获得对应解码的控制数据序列位来进行。此后，控制数据序列符元可以从解码的控制数据序列位再构造。在某些实施方式中，控制数据序列符元可以使用单个奇偶校验码位从改善的解码控制数据序列再构造，在单个奇偶校验码位中，如果奇偶没有校验，那么翻转最不可靠的软解码控制数据序列位(否则，不翻转任何位)。此外，可以结合本文中的CSI估计采用所采用的卷积码的SISO列表对数MAP解码。
以上系统和方法不但通过帮助更可靠地解码控制数据序列而且通过促进采用参考子载波的更优CSI估计来改善HD无线电接收器性能，这促成所有HD无线电逻辑信道的改善解码。
使用卷积码的SISO解码代替使用维特比算法来促进迭代CSI估计，而且促进用于可适用逻辑信道的外部RS码的软解码。在一些实施方式中，除了软输出以外，还产生最可能序列的列表，这称作列表SISO解码。改善的CSI估计通过实现最可能序列的候选列表结合更优估计进行的列表SISO解码尤为有利。
此外，SISORS解码器可以用于解码卷积码的软信息位输出。列表SISO解码在结合用于可适用逻辑信道的外部RS码的解码时也是有利的，因为其可显著地减小解码复杂度。这是考虑到只有相对较少部分情况中将需要外部SISORS解码，因为列表SISO卷积解码将大部分时间在列表上产生正确的序列。这些先进RS解码技术还造成通过实现数据信道的更优解码来改善HD无线电系统性能以及存在于音频信道中的标首(例如MPSPDU)，借此进一步改善HD无线电接收器。前述改善造成扩大数字无线电接收器的范围/覆盖区域，而不修改现有HD无线电系统基础设施或空中界面。
根据结合附图考虑的以下详述可以明白本发明的其它优点和特征，包括本发明对无线传输系统的其它区域以及有线传输系统、消费者电子器件、存储介质和计算机应用程序的适用性。然而，应了解，附图仅仅被设计用于说明目的且不被设计为定义本发明的限制，本发明应参考随附权利要求书。
附图说明
并入说明书中且构成说明书的部分的附图说明本发明的优选实施方式及其与先前技术的关系，且连同详述一起用来解释本发明的各个方面的原理和优点：
图1是传输器和接收器的简化方框图，包括单个FEC编码器/解码器、调制器/解调器和信道；
图2是具有级联FEC的传输器和接收器的简化方框图，包括外部和内部FEC编码器/解码器、调制器/解调器和其它相关传输器和接收器块；
图3是由奇偶校验矩阵界定的线性码的简化因子图，说明泛洪BP和短循环；
图4是由奇偶校验矩阵界定的线性码的简化因子图，说明使用剩余值BP(RBP)算法的通知式BP调度；
图5是根据本发明的某些实施方式的由奇偶校验矩阵界定的线性码的简化因子图，说明简单贪婪BP解码；
图6是说明根据本发明的某些实施方式的用于解码的实施方式的流程图，尤其展示相关元件和程序步骤；
图7是根据本发明的某些实施方式的说明诸如使用多个奇偶校验矩阵、简单贪婪BP和结合Berlekamp-Massey(BM)解码的简单贪婪BPRS(255,239)的性能的图表；
图8是根据本发明的某些实施方式的与先前技术中的已知方法相比使用本发明的某些实施方式说明RS(255，239)的性能的图表；
图9展示单载波系统中的导频符元的典型布置，其中图9a说明导频符元(也称作导频信道)的连续流，图9b说明数据和导频符元的流中的前导码，图9c说明数据和导频符元的流中的中间码，图9d说明交错导频符元，且图9e说明数据和导频符元的流中的多个导频符元脉冲串；
图10说明多载波系统中的导频符元的典型布置，其中图10a说明专用导频子载波的布置，且图10b说明交错和交织导频符元的布置；
图11说明衰落信道中的信道响应动态学，其中图11a说明慢衰落信道中的响应动态学，图11b说明中快(或中速)衰落信道中的响应动态学，且图11c说明快衰落信道中的响应动态学；
图12说明在考虑对信道估计的噪声影响而且考虑滤波器长度与信道动态学之间的失配的情况下如何确定某些实施方式中的最优滤波器长度的概念实现；
图13展示噪声加干扰曲线的说明性实例，其中图13a说明随时间变化的曲线且图13b说明随多载波系统中的频率变化的曲线；
图14说明根据某些实施方式的信噪比(SNR)阈值对导频和判决导向信道估计的混合的影响，其中图14a说明慢衰落信道(即，较长滤波器长度)中随时间变化的信道响应，图14b说明快衰落信道(即，较短滤波器长度)中随时间变化的信道响应，图14c说明随具有较高阈值的频率变化的信道响应，且图14d说明随具有较低阈值的频率变化的信道响应；
图15展示用于CSI估计的初始算法的流程图；
图16展示用于联合、迭代CSI估计和SISO解码的说明性方框图；
图17说明根据本发明的某些实施方式的用于两个分集信道的实例的时变信号干扰噪声比(SNIR)；
图18是根据本发明的某些实施方式的具有级联FEC的传输器和接收器的方框图，包括外部和内部FEC编码器/解码器、外部和内部交错器/解交错器、符元映射器/解映射器、信道、先进CSI估计以及内部FEC解码器与外部FEC解码器之间的可能迭代结构和先进CSI估计与内部FEC解码器之间的可能迭代结构；
图19是具有M级的一般多级码的解码的方框图，包括信息分区、每一级的个别FEC编码器和交错器以及符元映射器；
图20是使用多阶段解码的具有M级的一般多级码的解码的方框图，包括用于每一级的个别解映射器、FEC解码器和通过交错器从更低级FEC解码器到更高级解映射器以及从更高级FEC解码器到更低级解映射器的可能迭代结构的解码信息的传输；
图21展示16-QAM(正交调幅)分层调制方案，其中使用正交相移键控(QPSK)调制对基层和增强层编码使得基层位具有大于增强层位的欧几里得距离；
图22展示8-PSK(相移键控)分层调制方案，其中两个基层位是经QPSK编码且增强层是一个位，且图22还展示基层位的欧几里得距离大于增强层位；
图23是根据本发明的某些实施方式的具有级联FEC及分层调制的传输器和接收器的方框图，包括用于基层和增强层两者的外部和内部FEC编码器/解码器和外部交错器/解交错器、内部交错器/解交错器、分层符元映射器/解映射器、信道、先进CSI估计以及内部FEC解码器与外部FEC解码器之间的可能迭代结构和用于基层和增强层两者的先进CSI估计与内部FEC解码器之间的可能迭代结构；
图24a是说明将多个信息序列复用到时域中的单个流中的HD无线电传输器的功能的简化方框图；
图24b是说明根据本发明的某些实施方式的HD无线电接收器的功能的简化方框图；
图25是说明将多个二进制序列复用到时域中的单个流中的HD无线电传输器的功能的简化方框图；
图26是说明根据本发明的某些实施方式的HD无线电接收器的功能的简化方框图；
图27是展示参考和数据子载波的复用/分用的FMHD无线电OFDM系统的方框图；
图28描绘FMHD无线电系统中的控制数据序列字段；
图29是FMHD无线电系统中的时间-频率平面中的参考子载波(携带系统控制数据序列)和数据子载波的概念表示；
图30是用于使用常规接收器中的硬判决和多数表决解码系统控制数据序列位的处理流程图；
图31是根据本发明的某些实施方式的用于使用软分集合并解码系统控制数据序列位的处理流程图；
图32是使用软分集和多个DPSK符元间隔检测解码系统控制数据序列位的处理流程图；
图33是用于使用奇偶位纠正解码系统控制数据序列位的处理流程图；
图34说明与具有每小时2千米[KPH]的移动速度的URBAN-SLOW(缩写为USLOW)多路径衰落信道中的某些实施方式相比，先前技术中的FMHD无线电接收器的控制数据序列的计算机仿真误码率(BER)；
图35说明与具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中的某些实施方式相比，先前技术中的FMHD无线电接收器的控制数据序列的计算机仿真误帧率(FER)；
图36说明与URBAN-FAST(缩写为UFAST)多路径衰落信道中的某些实施方式相比，先前技术中的FMHD无线电接收器的控制数据序列的计算机仿真BER；
图37说明与UFAST多路径衰落信道中的某些实施方式相比，先前技术中的FMHD无线电接收器的控制数据序列的计算机仿真FER；
图38说明包括混合FMHD无线电系统的频域中的OFDM信号的频率分区的信号结构；
图39说明HD无线电系统中的PDU的简化结构，其中图39a是说明逻辑信道P1上的PDU标首、多个音频数据包和PSD的MPSPDU的简化结构，图39是逻辑信道PIDS上的SISPDU的简化结构，且图39c是逻辑信道P3上的AASPDU的简化结构；
图40是根据本发明的某些实施方式的用于解码MPSPDU标首的处理流程图；
图41是根据本发明的某些实施方式的用于解码PSD的处理流程图；
图42是根据本发明的某些实施方式的用于解码音频数据包的处理流程图；
图43是根据本发明的某些实施方式的用于解码SISPDU的处理流程图；
图44是根据本发明的某些实施方式的用于解码AASPDU的处理流程图；
图45是根据本发明的某些实施方式的用于列表对数MAP解码器的输出处的LLR和列表序列的字节解交错的处理流程图；
图46是根据本发明的某些实施方式的MPS、SIS和AASPDU的迭代解码的图；
图47说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中且存在主FM干扰的FMHD无线电接收器的音频数据包的计算机仿真FER；
图48说明先前技术中具有从具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中且存在主FM干扰的参考子载波估计的CSI的FMHD无线电接收器的音频数据包的计算机仿真FER；
图49说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的音频数据包的计算机仿真FER；
图50说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有60KPH的移动速度的UFAST多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的音频数据包的计算机仿真FER；
图51说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于100KPH的3射线(缩写为3RAYS)多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的音频数据包的计算机仿真FER；
图52说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有60KPH的移动速度的UFAST多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的音频数据包的计算机仿真FER；根据2010年FCCOrder，数字信号电平与图50和其它图中的10dB相比(相对于,原始HD无线电标准允许的电平)提高6dB；
图53说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的程序PSDPDU的计算机仿真FER；
图54说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中且存在主FM干扰的FMHD无线电接收器的主程序服务MPSPDU标首的计算机仿真FER；
图55说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有2KPH的移动速度的USLOW多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的主程序服务MPSPDU标首的计算机仿真FER；
图56说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于3RAYS多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的PIDS帧的计算机仿真FER；且
图57说明本发明的先前技术和某些实施方式中处于具有60KPH的移动速度的UFAST多路径衰落信道中且存在主FM加第一相邻FM干扰的FMHD无线电接收器的P3AAS数据的计算机仿真FER。
具体实施方式
某些实施方式涉及用于通信系统的多个级联码的先进迭代和先进迭代信道状态信息估计的系统和方法。虽然此章节中的许多实施方式是在电信系统的背景中讨论且其中一些实施方式集中于HD无线电接收器，但是应了解，本发明的各个方面还有利于且可以用于许多其它应用、标准和系统，包括许多无线或有线广播和传输系统、消费者电子器件、存储介质、计算机应用程序等等，如此以下章节的各个部分中更详细地讨论。
此章节被组织为四个主要子章节，每一子章节涉及不同方面，所述不同方面大体上涉及解码和信道估计的改善且全部可适用于HD无线电通信系统且具体地说可适用于使用现有标准的这些系统以及遍及本文提及的其它系统中的接收器/解码器。第一子章节集中于多个级联码的改善解码，且讨论使用分组码且特定地说某些奇偶校验码(诸如高、中和低密度奇偶校验码)的纠错技术。第二子章节集中于可部分用于增强纠错和解码的改善CSI估计技术。第三子章节讨论解码和CSI估计技术对第三子章节的开始以及额外方面中提及的各种级联编码系统和标准的适用性，以改善这些系统中的解码。最后，第四子章节讨论用于迭代地解码HD无线电信号(包括FMHD无线电中的系统控制数据序列和逻辑信道数据)的某些实施方式。
I.高/中/低密度奇偶校验码的先进解码
此子章节讨论用于高、中和低密度奇偶校验(H/M/LDPC)码以及可由奇偶校验矩阵表示的任何代码的解码的技术。具体地说，本文中讨论的本发明的一个方面涉及基于置信度传播(BP)算法的迭代软解码技术。所提出的系统和方法可用于独立H/M/LDPC码或其中组件码之一是H/M/LDPC码的级联码的解码。这些技术以可负担的计算复杂度提供改善性能，当所述技术应用于里德所罗门(RS)码时说明特定优点。这些方法和某些对应实施方式可用于无线和有线通信以及其中采用H/M/LDPC码的任何案例中。例如，这些方面可适用于HD无线电系统以及其它无线系统(移动蜂窝、无线LAN、微波或卫星链路、广播、无线网状网或专用网络、红外线、水下声学等等)、有线系统(同轴电缆、铜线、光纤等等)或甚至存储介质(磁盘、驱动器、磁带等等)。
在本发明的某些实施方式中，应用自适性归一化最小和算法(MSA)以改善MSA性能。新颖的自适性归一化缩放因子优选地为MSA所定制。在一些实施方式中，采用非收敛变量-校验消息的加权平均化。对于连续迭代中具有不同符号的变量-校验节点消息，消息的加权平均可有利于一些代码。在一个实施方式中，采用简单贪婪BP调度以尝试按特定有利次序执行校验等式的解码，但是如例如通知式BP调度中一样无需计算每次迭代的所有剩余值。其是基于首先更新校验等式使得对应于奇偶校验矩阵的密集部分的位置中的误差的机率更小的概念。所述方法的简单性源于以下事实：对于每一校验节点/等式，只有一个调度指标值被优选地计算且只基于导出消息而指派。基于这些值，获得用于更新校验等式的次序。在另一实施方式中，使用替代简单贪婪BP算法，其中优选地只确定和更新具有最大值的校验等式，而不会一开始便排序所有校验等式的指标值。然后再估计所有校验等式的指标值，且再次确定和更新具有最大指标值的下一个校验等式。此过程可以被重复直到优选地更新所有校验节点/等式为止。在一个实施方式中，引入使用多个奇偶校验矩阵进行的改善最优图表BP解码。此方法使用具有不同稀疏和密集部分的多个奇偶校验矩阵以与单个矩阵相比捕获和纠正更多误差。此方法采用简单贪婪BP算法以对每一矩阵执行BP迭代。在迭代结束时，对非收敛矩阵的LLR执行至少部分基于代数解码的最终解码。在其它实施方式中，在使用多个奇偶校验矩阵的改善最优图表BP解码中，可使用其它BP解码方法中的任一个(诸如泛洪BP(和积算法(SPA)、MSA、归一化MSA等等)以及通知式BP调度(RBP、逐节点调度(NWS)等等)，而非使用简单贪婪BP算法。在另一实施方式中，应用于非收敛矩阵的LLR的最终解码器可使用误差抹除解码加以改善。考虑到不同矩阵的更新LLR向量之间的符号分歧位置有很大概率是实际上位误差的事实，在另一实施方式中，分歧位置被迫进入矩阵的稀疏部分中以避免误差传播。在一个实施方式中，采用使用多个奇偶校验矩阵的改善最优图表BP解码和具有分歧位置的替代解码的组合。首先应用最初提出的解码器。如果其失败，那么应用具有分歧位置的替代解码。在最后的实施方式中，针对解码以高密度二进制图像奇偶校验矩阵为特征的RS码使用并讨论所提出的方法。
所属领域中用于高、中和低密度奇偶校验H/M/LDPC码的解码的许多现有方法是基于BP。为了解释有奇偶校验矩阵表示的代码的解码，首先考虑图1中所示的系统模型。其展示包括前向纠错(FEC)编码器101和解码器105、符元映射器102/解映射器104以及通信信道103的通信系统的简化方框图。如上文引用，通信信道可以是任何无线或有线信道，或存储介质，或其中采用H/M/LDPC码的任何其它实例。在此图中，使用(n,k)线性分组码的信道编码101是通过将k个信息位(符元)107转换为n个编码位(符元)108且然后由符元映射器102将编码位(符元)映射到调制符元109而执行。调制符元通过传播信道103且在接收器处接收到嘈杂的调制符元110。符元解映射104将嘈杂的调制符元转换为编码位(符元)以及其LLR111。然后，使用基于BP解码的软信道解码器105以将软LLR111解码为n个解码位(符元)112。最后，在106中提取k个信息位(符元)113。信道解码器105的软输入可基于信道LLR或其它等效指标。系统还可以包括(为了简单起见图1中没有展示)其它方框，诸如源编码器/解码器、交错器/解交错器、其它层的协议堆栈、误差检测编码器/解码器、射频前端电路、滤波器、放大器和一个或多个天线、系统时钟和本机振荡器。接收器还可以包括用于载波相位和频率恢复、振幅/功率估计、时序同步等等的额外方框。所有这些额外方框/元件可如同其在所属领域中众所周知一样或根据其它实施方式实施。
在另一案例中，图2中展示级联方案。内部FEC码205可为卷积码、涡轮码、LDPC码或任何其它分组码。代替或除了内部FEC码，可以存在表示多用户信道、MIMO解映射器/检测器和类似物的有限状态机。系统还可以包括如所属领域中众所周知的其它方框，如上文结合图1讨论。外部FEC码202可为可用二进制奇偶校验矩阵表示的线性分组码，诸如BCH码、RS码或任何M/H/LDPC码。对于外部FEC码，考虑伽罗瓦域GF(2m)内的非二进制码的一般情况，其中每一代码符元包括m个位且情况m＝1产生二进制码。可对内部FEC码作出相同假设。图2中的输入213包括km个信息位，其在方框201中被转换为GF(2m)内的k个符元214。这些k个符元使用(n,k)线性分组码202编码以生成n个编码符元215，其然后在方框203中被转换为nm个位216。外部FEC码位216在204中进行交错且用(N,K)内部FEC编码器205对经交错外部FEC码位217进行编码。N个内部FEC码位218使用符元映射器206转换为调制符元219。调制符元通过信道207且在接收器处接收到嘈杂的调制符元220。解映射器208将嘈杂的调制符元转换为N个内部FEC码位LLR221，其然后使用内部FEC解码器209进行解码。内部FEC解码器的输出处的K个更新LLR222在210中进行解交错且使用外部FEC解码器211对经解交错码LLR223进行解码以生成解码位224。最后，在方框212中提取信息位225。基于BP的软信道解码器211可用于解码外部FEC码，借此基于BP的外部FEC解码器211的软输入可由内部解码器方框209或等效物提供。
已知BP方法的描述
为了解释BP解码，图3中展示(n,k)线性分组码的二分图(假设以n＝6和k＝3表示)。二分图是使用代码的奇偶校验(PC)矩阵H形成，所述矩阵是码率r＝k/n的(n-k)×n矩阵。在此图中，存在两种类型的节点：(n-k)个校验节点(图3中的307、308和309)和n个变量节点(图3中的301、302、303、304、305和306)。对于此代码的任何码字c，HcT＝0，其中‘T’标示转置运算。此等式指定由码字位满足的线性约束集合。在二分图中，变量节点的集合表示码字位，且校验节点的集合表示由码字位满足的奇偶校验约束的集合。还存在连接每个校验节点与其校验等式中涉及的变量节点的边沿集合。
BP解码是迭代解码方法，其从信道接收对应于码字位的可靠度的软位(诸如LLR)且使用代码的二分图执行消息传递(从变量节点到校验节点，且反之亦然)以基于奇偶校验约束更新可靠度信息(图3)。为了解释通常使用和积算法(SPA)执行的BP解码的算法，将Nci定义为参与校验等式i的变量节点集合，且将Nvj定义为与变量节点j相关联的校验节点集合。下文紧接着的算法中以常见变体总结典型的SPA实施方式。
基于和积算法的置信度传播解码
定义大小与矩阵H相同的两个零矩阵Mvc和Mcv。Mvc(i,j)表示从变量节点j到校验节点i的变量-校验节点消息。Mcv(i,j)表示从校验节点i到变量节点j的校验-变量消息。
对于所有(i,j)使得H(i,j)＝1：
1.初始化：Mvc(i,j)＝ρ(j)
其中ρ(j)表示来自先前方框(例如信道、解映射器或内部码)的软输出且通常是以LLR表达；
2.水平步骤(校验节点更新)：
M c v ( i , j ) = 2 tanh - 1 ( Π k ∈ N c i \ j tanh ( M v c ( i , k ) 2 ) ) - - - ( 1 )
其中Nci\j是参与校验等式i的除了变量节点j以外的所有变量节点的集合。
3.垂直步骤(变量节点更新)：
M v c ( i , j ) = ρ ( j ) + Σ k ∈ N v j \ i M c v ( k , j ) - - - ( 2 )
其中Nvj\i是与变量节点j相关联的除了校验节点i以外的所有校验节点的集合。Mcv(k,j)表示从校验节点k到变量j的非本征信息；
重复步骤2和3直到算法收敛于码字或达到最大次数的迭代为止。
4.输出LLR：
ρ x ( j ) = ρ ( j ) + Σ k ∈ N v j M c v ( k , j ) - - - ( 3 )
基于可作出何种判决，或存在从线性分组码解码器到先前方框的反馈(例如，从图2中的外部解码器211到内部解码器209以执行迭代级联解码的反馈)时可计算非本征信息。
图3中的虚线展示图中的4循环，其意指校验节点307和309中涉及变量节点301和306两者。短循环的缺点是，如果例如变量节点301出现误差，那么此误差可在校验节点和变量节点更新期间传播到变量节点306。
为了执行SPA中的校验节点更新，需要估计多个双曲正切函数和反双曲正切函数。此造成实施方式的复杂度更高。因此，提出基于SPA的简化的另一方法，其称作最小和算法(MSA)。实验表明，MSA的性能通常接近SPA，且要考虑的复杂度更小。
最小和算法
如所属领域中众所周知，垂直步骤(变量节点更新)类似于和积算法中的垂直步骤。差别在于水平步骤(校验节点更新)中，基于双曲正切函数的形状使用更简单的逼近替代，而非计算所有双曲正切和反双曲正切函数。对于每一校验节点，需要首先计算
S c i = Π k ∈ N c i s i g n ( M v c ( i , k ) ) , - - - ( 4 )
i m i n = arg m i n k ∈ N c i | M v c ( i , k ) | , - - - ( 5 )
i m i n 2 = arg min k ∈ N c i \ i min | M v c ( i , k ) | . - - - ( 6 )
然后更新校验节点：
Mcv(i,j)＝α.Sci.|Mvc(i,imin)|.sign(Mvc(i,j)),j≠imin，(7)
Mcv(i,imin)＝α.Sci.|Mvc(i,imin2)|.sign(Mvc(i,imin))(8)
其中α称作阻尼因子。如可知，MSA只需要单浮点乘法和以2为模数的加法(或+和-符号的计数)以更新每一校验节点，造成复杂度远低于SPA。所属领域中存在用于实施MSA产生的非本征信息的归一化以减小所观察到的所述非本征信息的过高估计的数种方法。所属领域中有时候使用附加补偿，而非通过乘以乘积因子α进行缩放/归一化。此外，在某些先前技术的系统中，归一化因子可以具有自适性。在一些先前技术的系统中，垂直步骤中可应用使用缩放因子或附加补偿的任一阻尼。这些方法可有用于SPA和MSA算法两者以及其它算法类型。数次尝试改善MSA的归一化表明需要提供精确的基于MSA的消息，其中所应用归一化因子的计算复杂度更小。在本发明的一个方面，为MSA校验-变量消息的结构定制新颖而又简单的自适性归一化因子。
用于抑制变量-校验消息中的振荡的方法
当来自变量-校验节点的消息的符号在连续BP迭代中交替时，通常指示变量节点和/或码图的部分并未收敛，且可希望抑制这些消息以最小化可能的误差传播。所属领域中表明，抹除具有交替符号的这些消息是LDPC码的良好策略。类似地，所属领域中表明，在两次连续迭代中取变量-校验消息的简单平均值(如果所述消息具有不同符号)改善规则和不规则LDPC码的性能。将有利的是，一般策略处置不同类别的代码的非收敛变量将是有利的。在本发明的一个方面中，采用两次连续迭代中的变量-校验消息的加权平均值(如果其具有不同符号)，通常最新的消息被赋予更大加权。
通知式BP调度
在最初的BP算法中，使用先前的校验-变量消息同时更新所有变量节点且然后使用先前的变量-校验消息同时更新所有校验节点。此方法通常称作泛洪调度且图3中说明消息的流动。
另一方面，循序调度努力循序地更新节点，这不但改善了收敛速度(迭代更少)而且胜过给定次数的迭代的泛洪调度。如何实施循序调度中的排序(通常产生不同收敛速率和/或性能)存在多种方式。
在通知式动态调度(IDS)中，使用图中的消息的当前状态动态地更新调度。剩余值置信度传播(RBP)基于当前迭代中生成的消息与先前迭代中接收的消息之间的差的绝对值执行消息更新。较大差意指图的此部分远未收敛。因此，传播具有较大差的消息首先将使BP更快收敛。图4展示具有校验节点407、408、409和变量节点401、402、403、404、405、406的线性分组码的二分图，且说明消息的流动和RBP解码的次序。首先，使用Mvc值，计算所有Mcv值。选择具有最大剩余值的Mcv(i,j)(从图4中的校验节点409到变量节点401的Mcv)且使用其来更新Mvc(i,j)(从图4中的变量节点401到校验节点409的Mcv)。然后Mvc(i,j)被传播到连接到其的除了校验节点i(这里是409)以外的所有校验节点。在图4中，此意指传播到校验节点407。计算这些校验节点的Mcv值且将使用其以获得新的剩余值。所述过程通过选择具有最大剩余值的下一个Mcv值且传播其而继续。
在称作变量-校验剩余值置信度传播(VCRBP)的另一方法中，传播具有最大剩余值的Mvc且使用其来更新Mcv。然后每一更新的Mcv被传播到连接到其的所有变量节点，除了Mcv从其接收到新信息的变量节点以外。类似于大部分贪婪算法，VCRBP和RBP更快地收敛到码字，但是可以收敛到正确码字的频率通常较低。
逐节点调度(NWS)是比RBP具有更好性能和收敛的较小贪婪IDS策略。在NWS中，同时更新和传播对应于相同校验节点的所有校验-变量消息，而非只传播具有最大剩余值的消息。图5中说明所述过程，展示具有校验节点507、508、509和变量节点501、502、503、504、505、506和消息更新常式的线性分组码的二分图。首先使用Mvc值，计算每个校验节点的剩余值。首先更新具有最大剩余值的校验节点(图5中的509)。然后更新连接到校验节点509的变量节点(图5中的501、504和506)。使用已更新的Mcv值，更新用于剩余校验节点的剩余值且再次选择和更新具有最大剩余值的校验节点(并有最近更新的变量节点(这里是501和506))(图5中的507)，且重复所述过程。在NWS中，存在与其中只改变一个变量节点的RBP相比发生改变的许多变量节点。因此，下一次更新中不太可能传播来自新误差的信息。在RBP和NWS两者中，为了挑选要更新的消息，计算且不传递许多消息，这造成解码的复杂度高。可使用MSA来简化排序指标且大幅降低所述两种策略的复杂度，并同时维持相同的性能。然而，更简化的方法也需要多次计算将不会被使用的导出消息以及归因于剩余值的重复排序而产生的相当大的复杂度。因此，仍然需要减小复杂度和/或改善用于解码H/M/LDPC的通知式动态调度的性能。在本发明的一个方面中，提出了简单贪婪BP算法，其相对于连续调度、RBP和NWS方法具有相当小的复杂度和相称或更好的性能。
用于H/M/LDPC码的BP解码
标准的BP迭代解码不适用于诸如RS码的H/MDPC码。原因是，这些代码具有高密度奇偶校验矩阵，这在因子图中产生极多个短循环。短循环的存在使消息之间产生关联且在图中产生误差传播。自适性BP算法(ABP)是所属领域中用于H/MDPC码的基于首次成功的BP解码方法。
基于扩展奇偶校验矩阵的方法
多次尝试扩展奇偶校验矩阵以最小化不利地影响BP解码的性能的短循环的数量。一些这样的方法展示了短码的情况中的相对成功，但是没有证据表明能够改善长码。在所属领域中提出的用于解码较长码(RS码)的另一方法中，可用行和列扩展二进制奇偶校验矩阵以减小短循环的数量。此方法具有可承受的复杂度，但是性能却不及下文描述的ABP算法。
基于多个奇偶校验矩阵的方法
在某些先前技术系统中，在多次迭代内采用多个随机矩阵，以改善具有密集奇偶校验矩阵的短码的解码。所属领域中还通过采用多个固定的奇偶校验矩阵表明改善短码的高密度奇偶校验矩阵。较长码没有展示这些改善。需要改善这些方法的性能且尤其是针对较长码需要改善性能。在本发明的一个方面中，采用多个适当选取的奇偶校验矩阵。矩阵是基于一定的可靠度准则加以选择且在多次迭代内加以进一步调适。
自适性BP算法
在(n,k)线性分组码的适性BP算法中，使用每一次迭代的LLR以将变量节点分为两组：(n-k)个低可靠度(LR)节点和k个高可靠度(HR)节点。对应于(n-k)个独立且最不可靠位的位置的二进制奇偶校验矩阵的列被降低到身份子矩阵。然后对由已修改的奇偶校验矩阵形成的因子图执行BP迭代。因为任何循环中均未涉及(n-k)个最不可靠位，所以限制误差传播。此外，这些位只从一个校验节点只接收非本征信息，所述非本征信息是基于连接到此校验节点且希望正确的其它位的可靠度。因此，改善BP解码的性能。在第p次迭代期间，首先将奇偶校验矩阵降低到基于LLR向量Lp(最初L0是由信道输出确定)的所需形式。在第二步骤中，应用BP解码以产生非本征LLRLp-ext。(其中 L p - e x t ( j ) = Σ k ∈ N v j M c v ( k , j ) . 已更新的可靠度然后
Lp+1＝Lp+αLp-ext(9)
其中0＜α≤1是阻尼系数。
在最初的ABP方法中，在每一次BP迭代之后，对已更新的可靠度应用解码器。此解码器可为简单硬判决应用程序或用于H/M/LDPC码的任何现有解码器。
例如，对于RS码，此解码器可为以下项之一：
·硬判决：对已更新的LLR执行硬判决。如果结果满足奇偶校验等式，那么表明解码成功。
·BM：在硬判决之后对LLR运行Berlekamp-Massey(BM)算法。如果BM算法找到码字，那么表明解码成功。
·KV：对LLR运行Koetter-Vardy(KV)软判决解码器。KV结合ABP算法相对于用于RS码的先前已知的软判决解码算法产生显著的编码增益。然而，KV软判决解码器相对于BM算法以极高计算复杂度为特征。此步骤中需要具有优于BM算法的解码且具有小于KV算法的复杂度。在本发明的一个方面中，估计/标记不可靠的符元且使用其抹除BM解码以产生优于BM解码的性能。
ABP算法中的停止准则是解码器表明解码成功或达到最大次数的迭代。最终性能取决于每一次BP迭代之后使用的解码器的类型。
最优图表算法
最优图表算法(BGA)是基于在每一次迭代时修改码图以使其适用于BP(即，在奇偶校验矩阵的稀疏部分中放置较为不可靠的变量)的相同思想。ABP与BGA之间的区别在于修改图之后用于更新位可靠度的方法。在低p次迭代中，基于先前迭代中获得的LLR向量减小最初的H。然后使用正确的BP消息传递对此新的矩阵执行BP。因为每一次迭代时的矩阵H是不同的，所以需要为新矩阵寻找Mvc元素。为了获得新的Mvc值，使用以下规则：
完成条件：对于Mvc(i,j)，从先前Mvc矩阵中寻找具有非零Mvc(i,j)的最近Mvc使得同时变量节点j是高可靠度(HR)节点。然而，如果校验节点i与变量节点j之间从未连接或先前连接对应于其中变量节点j是低可靠度(LR)节点的情况，那么第j个变量的输入LLR用作Mvc(i,j)。
在BGA中，为了防止误差传播，在任何一次迭代，可总是以某一概率Proba对Mvc(i,j)使用第j个变量节点的输入LLR。因此，以上条件只在概率(1-Proba)下使用。此概率取决于通过选择先前Mvc(i,j)创建“伪循环”的概率且可使用仿真加以调整。尽管在一些情况中相对于ABP方法有所改善，但是BGA仍然希望针对较长码具有更好的性能。在本发明的一个方面中，BGA解码是通过基于可靠度准则使用奇偶校验矩阵的多个表示的适当选取而改善。
涉及H/M/LDPC解码的发明方面的描述
新颖的自适性归一化最小和算法
在一些实施方式中，采用自适性归一化MSA算法。优选地，为MSA定制简单缩放因子调适。新颖的自适性归一化缩放因子改善MSA性能。
使用缩放因子抑制校验-变量消息可减小非本征值的过高估计且可因此有助于改善如先前技术中所示的最小和算法的性能。缩放的校验-变量消息可被表示为
Mcv(i，j)＝δ(i，j)*Mcv(i，j)(10)
其中简单自适性缩放因子是由以下项给出：
δ ( i , j ) = 1 - β Min 1 Min 2 - - - ( 11 )
其中0≤β≤1可通过对特定代码的实验/仿真而确定。Min1和Min2是集合{|Mcv(i:)|\|Mcv(i:j)|}中的两个最小值。只使用集合{|Mcv(i:)|}中的三个最小值可容易对连接到校验节点i的所有变量节点计算使用上文提出的方法的缩放因子，其中所述计算的复杂度恰好可承受。由L1、L2和L3标示变量-校验消息的这样的三个最小绝对值且假设L1和L2对应于变量节点jmin1和jmin2，简单自适性缩放因子可被写为：
δ ( i , j m i n 1 ) = 1 - β L 2 L 3 - - - ( 12 )
δ ( i , j m i n 2 ) = 1 - β L 1 L 3 - - - ( 13 )
δ ( i , j ) = 1 - β L 1 L 2 , j ≠ j m i n 1 , j m i n 2. - - - ( 14 )
使得0≤δ≤1。以上等式中的分子还对应于来自校验节点i的校验-变量消息的绝对值。因此当|Mcv(i,j)|较大时，对应的δ(i,j)较小，且反之亦然。即，缩放因子被设置来以自适性方式抑制更多较大消息和更少较小消息。以上等式中的分母总是大于或等于分子且表示连接到对应校验节点的剩余变量的可靠度的粗略测量。因此，如果相同校验等式的剩余变量更可靠，那么对非本征信息的抑制更少，且反之亦然。在另一实施方式中，自适性缩放因子还可用于SPA。在又其它实施方式中，自适性缩放因子可用于BP算法的其它适当变体。表1中展示本发明的某些方面的自适性归一化MSA(ANMSA)的性能增益(与对RS(255,239)码的实例的标准MSA相比)。
表1：新颖的自适性归一化MSA(NANMSA)的BER性能
Eb/No(dB) 6.5 7.0 7.5 7.75
MSA 0.007 0.004 0.002 0.001
ANMSA 0.0043 0.0014 0.00047 0.0002
非收敛变量-校验消息的加权平均化
在另一实施方式中，对于一些代码，如果变量-校验消息在连续迭代中具有不同符号，那么采用这些消息的加权平均可能是有利的。具体来说，如果Mvc(i,j)消息的符号在迭代n和n-1中是不同的，那么由以下项给出所修改的Mvc(i,j)：
M ~ v c ( i , j ) ( n ) = g × M v c ( i , j ) ( n ) + ( 1 - g ) × M v c ( i , j ) ( n - 1 ) ,
其中0.5≤g≤1，因此给出对较新消息的一定优先权(更多加权)，但是仍然抑制“坏”消息的潜在传播。表2展示当采用变量-校验消息的平均化时在解码RS(255,239)码方面相对于ANMSA的性能改善。g＝0.5情况对应于先前技术中的相等加权平均化，而最优的g(opt.g)对应于根据此实施方式的方法，即，当优化加权因子时。可知，此实施方式中的本发明的方面(优化加权平均化)相对于先前技术方法进一步改善了性能，且本质上具有相同的计算复杂度。
表2：归因于Mcv的平均化造成的BER性能改善
Eb/No(dB) 6.5 7.0 7.5 7.75
ANMSA 0.0043 0.0014 0.00047 0.0002
ANMSA,g＝0.5 0.003 0.00046 0.00007 0.000011
ANMSA,opt.g 0.002 0.00023 0.00003 0.0000052
简单贪婪BP调度
此方法尝试执行通知式BP解码而不计算每次迭代中的所有剩余值。主要思想是首先更新奇偶校验矩阵的密集部分中不太可能具有误差的等式。对于每一校验节点i，只计算一个值且只基于导出消息来指派所述一个值。此值是集合{|Mvc(i,:)|}中的两个最小值的和。在BP解码的任何迭代中，所提出的简单贪婪调度具有四个主要步骤：
1.对于每一校验节点，计算调度指标值：
Vali＝Min1+Min2,(15)
其中Min1和Min2是集合{|Mvc(i,:)|}中的两个最小值。这些值(Val)是以降序排序且确定并保存排序向量I＝{I1,I2,…,I(n-k)}。
2.使用贪婪算法基于来自步骤1的排序执行校验-变量更新。所述过程类似于图5中所示的过程。基于排序选择校验节点。更新对应于所述校验节点的所有Mcv消息。使用Mcv值的变化来更新对应于连接到所述校验节点的变量节点的Mvc消息。然后选择下一个校验节点且使用最近的Mvc值更新下一个校验节点的Mcv值。所述程序在以下步骤中加以展示：
a)输入：先前变量-校验消息Mvcold和校验-变量消息Mcvold。
b)初始化：定义大小与二进制奇偶校验矩阵相同的零矩阵Del。此矩阵展示Mcv值的变化。随后使用这些变化来更新Mvc值。
c)开始于对应于步骤1的排序向量I中的第一位置的校验节点I1。使用具有参数β的归一化MSA(替代地可以使用所属领域中已知的另一算法)以更新校验节点I1的所有校验-变量消息。此外，优选地，使校验-变量消息乘以缩放常数α。新的更新消息是由Mcvnew(I1,:)表示。
d)将矩阵Del更新为：
Del(I1,:)＝Del(I1,:)+Mcvnew(I1,:)-Mcvold(I1,:)(16)
e)更新Mvc值：
Mvcnew(I1,:)＝Mvcola(I1,:)+Del(I1,:)(17)
f)对排序集合I的下一批位置重复以上程序c)到e)。
3.执行变量-校验更新：
Mvc n e w ( i , j ) = ρ ( j ) + Σ k ∈ N v j \ i M c v ( k , j ) - - - ( 18 )
为了改善此部分，使用以下规则。在其中变量-校验消息的符号从先前迭代改变的情况中，可以计算两个消息之间的平均值：
Mvcnew(i，j)＝g.Mvcnew(i，j)
+(1-g).Mvcold(i，j)(19)
其中0.5≤g≤1确定赋予每一消息的加权。
4.使用更新的Mvc，可确定迭代结束时满足哪一个奇偶校验等式。所满足校验的数量在此步骤中加以测量。可知，当满足所有校验时，算法收敛到码字。
此方法需要的计算与RBP和NWS大幅减小，但是仍然提供优越的性能。对于所有剩余的未更新的校验节点等式，无需计算每一校验节点更新之后的剩余值，以便选取下一次要更新的校验节点。因此，其避免了计算用于确定校验节点更新的次序的未使用剩余值更新且因此平均将剩余值计算的复杂度减小了近似其中N是校验等式的数量且V是连接到校验节点的变量节点的平均数量。开始对指派给校验节点的值只进行一次计算和排序，且校验节点调度开始于具有最大值Val的校验节点且根据所计算的排序向量继续进行。此外计算Val极为容易，因为其只取决于导出消息且不需要实际校验节点更新。此造成复杂度恰好可承受。
在表3中，比较简单贪婪算法的性能与最小和算法以及包括非收敛变量-校验消息的加权平均化的归一化最小和算法。后者在表中称作最小和2D算法。此外比较所述性能与除了不执行步骤1且执行从第一校验节点到最后一个校验节点的校验节点更新且不具有任何额外排序含义I＝{I1,I2,…,I(n-k)}＝{1,2,…,(n-k)}以外类似于简单贪婪的连续调度。对RS(255,223)执行比较且对每一解码器执行3次迭代。如表3中可知，所提出的简单贪婪算法具有最优性能。
表3：简单贪婪算法与其它BP解码技术的比较
替代简单贪婪BP算法
在另一实施方式中，在简单贪婪算法的步骤1中，只确定具有最大Val的校验节点，而不排序所有值Val。然后在步骤2中，对步骤1中指示的校验节点执行校验-变量更新。然后和之前一样执行步骤3。此后回到步骤1，只确定剩余的未更新的校验等式之间具有最大Val的行的索引。然后在步骤2中，对最近确定的校验节点执行校验-变量更新，然后执行步骤3。回到步骤1，选择具有最大Val的下一个校验节点且继续所述过程直到更新所有校验节点为止。步骤4将类似于之前。因此，在此替代方法中，在每一次校验节点更新之前，找到剩余的未更新校验节点的集合的Val的最小值，而非最初对N个值Val进行排序，其中复杂度N·logN成比例。此造成计算复杂度与N·(N-1)/2成比例。在一些情况中，此替代方法产生稍微更优结果。
使用多个奇偶校验矩阵的改善最优图表BP
已发明一种基于置信度传播方法的用于H/M/LDPC码的软解码算法。所述方法是基于用多个奇偶校验矩阵扩展的BG算法。ABP和BGA两者的性能改善均是归因于以下事实：对应于低可靠度位的列被稀疏化，从而防止具体针对M/HDPC码传播误差。这这里，所描述的一些方法通过开始于代码的主要奇偶校验矩阵给BGA添加分集且生成具有不同的稀疏化部分的多个矩阵。以此方式，k个高可靠度(HR)组中的甚至一些较低可靠度位也将被置于矩阵之一的稀疏部分中。以此方式，也可以防止从较高可靠度位进行误差传播。此将有助于以两种方式改善最终性能。首先，其允许位位置中出现误差，所述误差通常将以ABP和BG方法产生于奇偶校验矩阵的密集部分中。其次，多个矩阵提供“解码分集方法”，其中一个矩阵可以使解收敛，而其它矩阵无法使解收敛，这实际上是由广泛仿真来确认。下文中解释解码器中的步骤。图6中还展示主要步骤1到7。
步骤1：输入位LLR608基于其绝对值在601中排序。所得索引向量609称作I_sort。
步骤2：在BP解码中，应使用代码的二进制奇偶校验矩阵。在ABP中，对应于(n-k)个最不可靠位位置(LRB)的H矩阵的列转换为1阶列。以此方式，防止低可靠度位中的误差传播到密集部分中的“健康”位。为了大幅改善性能，通过生成具有不同位置中的1阶列的N_mat个矩阵添加分集(图6，602)：
1st：通过将其对应于最不可靠位的(n-k)-L列转换为1阶来修改H。称作新矩阵Hp。
2nd：对于v＝1:N_mat，开始于Hp且将对应于I_sort((n-k)-L+(v-1)L+1:(n-k)-L+vL)的L列转换为1阶且称作所得矩阵Hv。最后，线610、611、……、612中将存在N_mat个矩阵H1,H2,…,HN_mat。行加法用来使选定列的阶等于1。所有矩阵均具有具备1阶(对应于最低可靠度位)的(n-k)-L列的共同集合。此外，矩阵中的每一个具有具备1阶的L列的另一不同集合。这样的L列的位置对于每一矩阵来说是不同的，从而提供矩阵分集且允许不同的较高可靠度位在稀疏部分中，以防这些更可靠位置中产生误差。
图7中针对RS(255,239)调查上文解释的矩阵分集、对每一矩阵的迭代次数和上文解释的值L的影响。根据两个右侧曲线，与只使用已更新的LLR的硬判决相比，迭代结束时使用BM解码器的性能改善是显著的。如可知，通过增加矩阵数量，误帧率降低。左侧的两个曲线均使用10个矩阵，但是所述2个曲线之一对每一矩阵执行2次简单贪婪BP迭代，而另一曲线执行10次迭代，从而产生极轻微的更优性能。简单贪婪BP算法不需要许多迭代来实现良好性能。应使用仿真对每一代码调整L的值。例如，对于RS(255,239)码，L＝16提供最优结果。
步骤3：对于N_mat个矩阵中的每一个，基于输入可靠度615定义Mvc矩阵使得：Mvc(i,j)＝ρ(j)，对于所有(i,j)，其中HV(i,j)＝1且Mvc(i,j)＝0，对于所有(i,j)，其中HV(i,j)＝0。图6中展示用于H1的过程，其中BGA方框603用来使用线614中的H1和线615中的输入LLR形成Mvc1616。对于第一次迭代，线621中没有输入，因为没有保存Mvc矩阵。
步骤4：对于上一个步骤中生成的N_mat个矩阵中的每一个，在方框604中使用所提出的简单贪婪BP算法执行Bpit_in次BP迭代。替代地，可使用其它BP算法。以此方式，生成N_mat个更新位可靠度的集合LtV，v＝1:N_mat。线617中展示H1、Lt1的更新LLR。保存所有N_mat种情况的所有N_mat个最终Mvc矩阵。线620中展示H2的最终Mvc1，其保存在方框607中。
步骤5：对于v＝1:N_mat，LtV向量是基于其绝对值而排序(图6，605)，这产生线618中所示的用于H1的索引向量I_v。然后修改HV使得对应于I_v(1:(n-k)-L)和I_v(((n-k)-L+(v-1)L+1:(n-k)-L+vL)的列被转换为1阶。方框606接收H1619和其对应索引618且生成所修改的新H1613。应注意，许多这样的列已经具有1阶。因此，可以只需要将并非1阶的列转换为1阶。最后，将存在N_mat个所修改的矩阵。
步骤6：为了能够继续对N_mat种情况中的每一个进行正确BP迭代，需要计算对应于所修改的N_mat个奇偶校验矩阵中的每一个的新更新的Mvc矩阵。最优图表算法的原理用于此任务。对于每一种情况，新矩阵(613，对于H1)、先前保存的Mvc矩阵(621，对于H1)和输入LLR615是在方框603中由BGA算法使用以获得新的Mvc矩阵(616，对于H1)。根据本发明的某些方面，提出可在无明显性能损失的情况下使用以下简单条件，而不使用上文讨论BGA时解释的完整条件：
简单条件：对于Mvc(i,j)，从先前的Mvc矩阵找到具有非零Mvc(i,j)的最近Mvc(i,j)且其值用于新的Mvc(i,j)。然而，如果校验节点i与变量节点之间从未连接，那么第j个变量的输入LLR用作Mvc(i,j)。
类似于完整条件，第j个变量节点的输入LLR可总是以某个概率Proba用于Mvc(i,j)。以上条件只在概率(1-Proba)下应用。基于大量实例和仿真，对于较长的HDPC码(诸如RS(255,223))，可以更好地对新的Mvc值使用输入LLR而非使用BGA，意指Proba＝1。
步骤7：步骤4到6重复Bpit_max次直到矩阵中的至少一个的迭代收敛于有效RS码字。
步骤8：在此步骤中，对于v＝1:N_mat个矩阵中的每一个，存在已解码的RS码字或更新的LLR集合LtV。码字保存在列表中。对于没有收敛于码字的情况，通过已知的硬判决或某种抹除或软判决解码器对所述代码解码更新的LLRLtV。如果码字被解码，那么其将会被添加到码字的列表。输入LLR和LtV的平均值也是通过已知的硬判决或某种抹除或软判决解码器对所述代码而解码。
步骤9：如果列表中存在多个码字，那么从所接收信号中选取具有最小欧几里得距离的一个码字。然而，当解码器甚至不能生成一个码字时，可从BP迭代选择N_mat个LLR向量的平均值或仅仅选择输入LLR作为解码器的输出。
所提出的使用其它BP算法的解码器
在其它实施方式中，在上文提出的算法的步骤4中，可使用其它BP解码方法中的任一个(诸如泛洪BP(SPA、MSA、归一化MSA等等)以及通知式BP调度(RBP、NWS等等))，而非使用简单贪婪BP算法。
选取最优LLR
在步骤9中，当解码器甚至未能生成一个码字时，可使用输入LLR、N_mat个LLR的平均值或N_mat个LLR之一作为解码器的输出。已执行大量实验以选取最优可能LLR向量以减小最终的误码率。考虑对应于N_mat个不同矩阵的BP解码器的所有输出LLR集合以及这样的N_mat个LLR集合的平均值，且还考虑输入LLR。根据长RS码的实验，显而易见的是，来自第一矩阵的LLR通常产生最优误码率且平均值LLR通常也产生最优误码率，但是差别极小。性能的更系统测量表明，来自多个矩阵的LLR的平均值产生整体最优性能。
BP迭代结束的误差抹除解码
在另一实施方式中，在步骤8中，可使用误差抹除解码改善应用于非收敛矩阵的LLR的最终解码器。作为实例，对于RS码，最终解码器可以是硬判决BM解码器或软判决KV解码器。BM解码器远比KV解码器简单，但是其性能更加糟糕。因此，基于BP的整个解码器将具有远优于使用KV算法的性能，但是其复杂度极高。抹除解码尝试具有优于硬判决解码器(诸如BM解码器)的性能，且具有小于软解码器(诸如KV)的复杂度。根据此实施方式，首先使用更新的LLRLtV以确定如果被抹除那么可有助于BM解码器成功解码的不可靠符元位置的集合。可基于符元正确的概率识别潜在抹除符元。在一个实施方式中，可标记要抹除的某个数量(NE<＝NEmax)的最不可靠符元，其中NEmax对于所述特定代码来说是最大可能的抹除数量。在替代实施方式中，可抹除正确概率小于阈值的所有符元，使得抹除数量不超过NEmax。在选择抹除之后，应用可靠度的每一集合的硬判决连同抹除位置于BM误差抹除解码器。
所提出的使用分歧位置的解码器
在另一实施方式中，所提出的解码器可利用以下事实：N_mat个LLR向量Lt之间的符号分歧位置出现实际上位误差的概率极高。大量实验观察到，近似一半的分歧位置对应于误差。因此，将这些符号分歧位置放置在矩阵的稀疏部分中可有助于防止从这些位置传播误差且因此改善最终性能。使用此观察，在此实施方式中，所提出的算法的步骤5可被修改为
步骤5：对于上一个步骤中生成的N_mat个LLR向量Lt，找到所有LLR向量Lt之间的符号分歧位置。选定位置的向量称作I_dis。对于v＝1:N_mat，LtV向量是基于其绝对值而排序，这产生索引向量I_v。然后修改HV，使得对应于I_dis的列I_v(1:(n-k)-L)和I_v(((n-k)-L+(v-1)L+1:(n-k)-L+vL)以所提及的相同次序转换为1阶。取决于矩阵的秩，不可能将所有提及的列转换为1阶且所提及的一些最后位置可具有大于1的阶(例如2、3等等)。应注意，许多这些列已具有1阶。因此，只需要转换并非1阶的列。最后，计算N_mat个修改矩阵，其中在所有修改矩阵中，分歧位置被放置在稀疏部分中。
对于RS(255,239)，比较所提出的解码器的性能与使用表4中的分歧位置的解码器的替代性能。在所述两种方法中，使用7轮排序和矩阵调适。在每一轮期间，除了其中执行9次迭代的最后一轮以外，对简单贪婪BP算法执行3次迭代。在每一矩阵的迭代结束时，使用BM误差抹除解码。矩阵的数量被设置为N_mat＝6。如根据此表可知，这样的两种方法中的哪种方法绝对赋予更优性能并不明显。基于此观察，下文中提出新的解码器。
最初提出的解码器和具有分歧位置的替代实施方式的组合
在另一实施方式中，首先应用最初提出的解码器。如果失败，那么应用具有分歧位置的替代解码器。对于RS(255,239)，表4中也给出此提出的解码器的性能，所述解码器尤其在较高SNR值下明显胜过前面的两个解码器。具体来说，可知此实施方式的组合解码器相对于所述两个个别解码器中的任一个多次减小BER和FER。还应注意，组合解码器在高SNR下的复杂度只稍微高于解码器1(所提出的解码器)，因为如果解码器1失败，那么只调用解码器2(所提出的使用分歧的解码器)。
表4：所提出的解码器的性能和其使用分歧位置的替代解码器的性能以及使用其组合的方法的性能的比较
使用所提出方法解码RS码
在另一实施方式中，针对RS码调查先前实施方式中描述的所提出方法的性能。RS码是非二进制线性分组码。第一步骤是针对给出的RS码推导二进制奇偶校验矩阵。对于定义在伽罗瓦域GF(2m)中的RS码，本原元素α具有伴随m×m二进制矩阵c。GF(2m)的任何其它非零元素均可被写成αs,0≤s≤2m-2，其中伴随m×m二进制矩阵具有形式cs。因此，(n-k)×n奇偶校验矩阵的所有非二进制元素可用m×m个二进制矩阵替代，这产生(n-k)m×nm二进制奇偶校验矩阵。在找到二进制奇偶校验矩阵之后，先前实施方式的所有讨论方法可应用于RS码。在图8中，比较基于最初提出的解码器和具有分歧位置的解码器的组合的所提出解码器的性能与RS(255,239)的文献中用于RS码的其它现有解码方法。类似于表4中所示的结果，矩阵的数量被设置为N_mat＝6。执行7轮排序和矩阵调适，其中除了执行9次迭代的最后一轮以外，对每一轮执行简单贪婪BP算法的3次迭代。在每一矩阵的迭代结束时，使用BM误差抹除解码。因此，所提出方法是由6×7＝42次排序和矩阵调适以及使用简单贪婪算法的6×27＝162次BP迭代组成。在迭代结束时，如果BP解码器在迭代期间没有收敛于码字，那么执行最大为6+2＝8次(6个矩阵、输入LLR和来自6个矩阵的所有LLR的平均值)的BM误差抹除解码。当最初提出的解码器失败且需要执行具有分歧位置的方法时，这些数字被偶然加倍。基于ABP算法和由El-Khamy提出的KV解码(ABP-ASD,#20*50)的组合的方法具有文献中的最优性能。此方法执行50轮解码，其中每一轮解码具有20次ABP迭代。在每一轮中，位位置的不同集合被转换为奇偶校验矩阵中的1阶。此外，在每一次ABP迭代之后，对更新的LLR执行KV解码。因此，此方法需要50×20＝1000次排序和矩阵调适以及BP迭代和KV解码。KV算法的复杂度中的主导部分是具有时间复杂度0(n2λ4)的插值部分，其中λ是由插值成本确定的复杂度参数。KV算法的性能通过增加λ值而改善。KV的高复杂度使其在大部分实际案例中是不适用的。BM算法具有时间复杂度o(n(n-k+1))。如根据图8可知，根据本发明的某些实施方式的所提出方法胜过El-Khamy的ABP-ASD,#20*50大约0.15dB，且其复杂度明显更小。就排序、矩阵调适和BP迭代来说，所提出方法比ABP-ASD,#20*50简单至少1000/(2*42)≌12倍。此外，所提出方法使用8次BM误差抹除解码，而ABP-ASD,#20*50执行1000次KV解码，从而就此部分来说所提出方法的解码复杂度比ABP-ASD,#20*50小近似倍。
II.先进信道状态信息估计
此子章节讨论用于执行先进信道状态信息(也称作CSI)估计的技术。具体来说，本文中讨论的本发明的某些方面涉及通过使用最优滤波器长度、自适性判决导向信道估计增强导频信道估计和/或使用较短滤波器迭代地执行估计。这些方面可适用于HD无线电系统(例如，改善接收器性能，前提是信道属性的更好理解可得到确认且用来使传输适应信道条件)以及其中信道响应可以随时间变化的任何其它通信系统，诸如各种广播或移动蜂窝系统。在一些实施方式中，导频结构还在传输器中加以调适以适当地匹配信道选择性，借此实现接收器中的更优CSI估计。
CSI估计通常包括信道引发相位和振幅对所接收符元的估计(可以称作信道响应)以及噪声功率估计。这些属性用于通信接收器中的不同处理任务，诸如相干解调、分集合并、FEC解码和如所属领域中众所周知的其它任务。CSI的精确估计对适当地促进这些处理任务且实现由所述处理任务提供的最大可能性能增益极为重要。为了促进CSI估计，将导频符元插入在数据符元的流中。图9展示单载波系统中的导频符元的典型布置。在一些分码多址访问(CDMA)系统中，使用专用导频信道2101以携带如图9a中所示的导频符元2102的连续流。在其它系统中，导频符元可被聚合且占用数据包的部分，诸如如图9b中说明的前导码2103或如图9c中说明的GSM系统中的中间码2107。在其它系统中，一个或多个导频符元2113、2121可与如图9d和图9e中所示的数据2114、2120交错。
在多载波系统(诸如正交频分复用(OFDM))中，可在时域和频域中布置导频符元。图10说明多载波系统中的导频符元的典型布置。如图10a中所示，OFDM子载波的选择集合专用于导频符元2132，而其它子载波专用于数据符元2131。图10b展示其中子载波的选择集合携带交错的导频符元2143和数据符元2144而其它子载波只携带数据符元的另一布置。此外，导频符元在时间上可以交织在携带导频符元的两个相邻子载波2145、2146上。导频符元在所属领域中还称作参考符元或训练符元。
基于所接收的信道符元的CSI估计
在一些实施方式中，本发明的某些方面可适用于其中不使用迭代信道估计的系统。对应方法还可用作其中采用迭代、联合CSI估计和FEC解码的系统中的初始CSI估计。虽然本文中描述的某些方法通常应用于图9和图10中所示的导频布置，但是具有一些细节的实施方式的具体细节对于不同布置来说可以不同。考虑具有图9a和图10a中所示的连续导频符元的第一导频符元布置。图9a中的导频信道上或图10a中的一个导频子载波上的所接收导频符元可以数学方式建模为
r(i)＝h(i)p(i)+n(i)，其中i＝1,2,…(20)
其中h(i)表示信道响应，p(i)是所传输的导频符元，n(i)是具有零平均值和方差的加性高斯白噪声(AWGN)。信道响应可被写成h(i)＝a(i)eiθ(i)，其中a(i)和θ(i)分别表示信道响应的振幅和相位。
通过使所接收符元乘以p*(i)，我们获得
y(i)＝r(i)p*(i)＝h(i)+n′(i),其中i＝1,2,…(21)
其中噪声{n’(i)}具有与{n(i)}相同的统计数据，且假设|p(i)|＝1但不损失一般性。序列{y(i)}用来估计信道响应和噪声功率。在多载波系统(MC)中，(21)可被重写为
y k ( i ) = r k ( i ) p k * ( i ) = h k ( i ) + n k &prime; ( i ) , 其中i＝1,2,…(22)
其中下标k标示MC系统的第k个子载波。
如根据(21)可知，第i个接收样本y(i)表示由于噪声而失真的信道响应。对信道估计的加性噪声影响可通过使用有限脉冲响应(FIR)平滑滤波器而减小。例如，假设信道响应在N个连续样本中恒定，其中N是奇数，第l个信道的最大似然估计由以下项给出
h ^ ( l ) = 1 N &Sigma; i = l - N - 1 2 l + N - 1 2 y ( i ) = h ( l ) + 1 N &Sigma; i = l - N - 1 2 l + N - 1 2 n &prime; ( i ) - - - ( 23 )
其中使用矩形(即，恒定滤波器抽头增益)FIR滤波器。通过增加滤波器长度N，减小噪声的影响且减小信道估计误差。然而，滤波器长度还取决于信道变化的迅速性。图11a到图11c分别展示慢、中快(或中速)和快衰落信道的典型实例。应选择平滑滤波器的长度N使得信道变化相对于滤波器的长度来说不显著。否则，对应于变化信道响应的过量样本的平滑将归因于信道变化与滤波器长度之间的失配而产生估计误差。图12中针对图11中所示的慢衰落信道2151、中快衰落信道2152和快衰落信道2153说明此权衡。估计误差的方差具有两个组成部分，归因于加性噪声2163产生的一个组成部分和归因于滤波器长度与信道变化的迅速性产生的另一组成部分(即，信道动态学2167或还称作时间选择性，其中三个曲线中(即，针对慢衰落2166、中快衰落2165和快衰落2164)展示归因于失配产生的方差误差)。一般来说，如(23)中所示，通过增加滤波器长度N降低归因于噪声产生的方差。另一方面，估计误差的方差可以通过增加N超出其内信道变化不显著的范围而增加。因此，对于给出速率的信道变化(即，时间选择性)，存在最小化噪声的整体影响和滤波器长度与信道动态学之间的失配的最优滤波器长度。如果信道正缓慢变化，那么较长滤波器长度将会降低信道估计的均方误差(MSE)。另一方面，如果较长滤波器长度被选择用于快衰落信道，那么其将造成非所需的性能降级。因此，接收器处必须取决于信道动态学适当地进行抽头长度选择。如图12中说明，选取最优滤波器长度以便最小化归因于噪声和失配产生的估计误差的总方差，例如，快衰落、中快衰落和慢衰落的估计误差的总方差分别是N3、N2和N1，其中N3<N2<N1。显而易见，当信道的时间选择性增加时，需要较短滤波器长度。
在一些实施方式中，非矩形滤波器可用来对更接近当前样本的样本赋予更大加权且对更远离的样本赋予更小加权。当存在脉冲噪声时，可能具有额外平滑的中值滤波器可以优选地用于最小化此脉冲噪声的影响。在又另一实施方式中，可采用新的滤波方法，当存在脉冲噪声时所述方法是稳定的。例如，可首先例如通过使用中值滤波器和平滑识别具有强噪声的样本。即，显著偏离平滑的中值信道响应的样本被识别为被脉冲噪声破坏的样本。在识别并移除具有强噪声的样本之后(例如给所述样本指派零振幅)，可应用最优滤波于序列中的剩余非均匀间隔的样本。替代地，在进行最优滤波之前可使用滤波器长度内的剩余样本的中值，而非移除识别为具有强噪声的样本的所述样本。后一方法简化了滤波：总是使用均匀间隔的样本。在一些实例中，此稳定滤波方法可提供优于中值滤波的结果，且在许多实例中类似于基于中值滤波的方法执行。
在其它实施方式中，采用替代方法来检测具有强噪声的样本。所接收的信号rk(i)乘以其估计调制符元的共轭复数且所得样本可被写作：
y k ( i ) = s ^ k * ( i ) r k ( i ) = h k ( i ) + s ^ k * ( i ) n k ( i ) = h k ( i ) + n ~ k ( i ) - - - ( 24 )
其中表示第k个子载波上的第i个调制符元的估计，且为了简单起见还可假设调制符元具有单位功率。因为所以可计算
&Delta;y k ( i ) = y k ( i ) - y k ( i - 1 ) , i = 2 , ... = h k ( i ) - h k ( i - 1 ) + n ~ k ( i ) - n ~ k ( i - 1 ) = n ~ k ( i ) - n ~ k ( i - 1 ) - - - ( 25 )
如果一个噪声样本远强于相邻噪声样本(这是真正脉冲噪声实验中的合理假设)，那么Δyk(i)将具有大的绝对值。然后通过比较Δyk(i)与Δyk(i-1)和Δyk(i+1)，可确定强噪声样本的索引。类似分析将有助于识别较大的两个连续样本(这是不太可能的事件)，前提是所述两个噪声样本并未如此接近彼此抵消，例如振幅相同但是相位相反。一旦如上所述般识别强噪声样本，可根据先前稳定滤波实施方式之一应用稳定滤波。
在大范围的移动速度内操作移动通信系统的主要难题是选择适当的滤波器长度，因为移动装置的速度和因此信道选择性并不会提前已知。通常，预定滤波器长度以应对快速信道变化，其然后又在较低速率的信道动态学下产生次优性能。在一个实施方式中，时间中的水平信道选择性可通过例如以具有GPS能力的接收器测量移动装置速度而轻易建立。然而，GPS无法在所有情形中和接收器使用，且还必须提供其它技术来估计信道的时间选择性。在一个实施方式中，使用基于电平交叉率(LCR)的估计器以估计信道的选择性。由于LCR值表示信道动态学且如图12中所示，一个实例使最优滤波器长度与信道动态学相关。因而，查找表(LUT)被构造来定义最优滤波器长度与信道的时间选择性之间的关系(和因此映射)。表5中展示此LUT的说明性实例。表5概念性地展示移动装置的速度、LCR和最优滤波器抽头长度之间的相互关系。
表5：LCR对滤波器长度N的LUT
因为预先不知道时间选择性，所以使用适用于快信道的守恒滤波器长度估计信道响应，且根据因此获得的信道响应测量LCR。存在其中可测量LCR的多种方式。在一个实施方式中，估计信道振幅响应的平均电平，且振幅响应与平均振幅电平交叉的次数用作LCR估计。在另一实施方式中，为了最小化平均振幅电平周围的最小变化的影响，可使用关于平均电平的两个或两个以上电平来计数电平交叉。
为了说明LUT(其实际上是由仿真或分析技术预定)的使用，考虑所测量的LCR等于LCRm使得LCRi<LCRm<LCRi+1。然后最优滤波器长度可被发现为
Nm＝Interp[LCRm，(LCRi，Ni)，(LCRi+1，Ni+1)](26)
其中Interp是所需插值函数，例如为了简单起见是线性插值。即使LCR的估计中存在一定量的噪声，用于选择适当的滤波器长度的此方法仍然喜欢对所有信道选择性条件使用一个滤波器长度。
以下表6中展示基于大量仿真的LUT的具体实例。在一个示例性实施方式中通过以不同移动装置速度仿真都市频率选择性多路径信道模型且对采用卷积解码的OFDM接收器中的各个滤波器长度测量BER和FER获得这些结果。显而易见的是，针对不同速度的最优滤波器长度可在极广泛范围内(即，一个量级内)改变，从而表明适当滤波器长度选择的重要性。
表6：移动装置速度和用于初始和迭代信道估计的LCR对滤波器长度的LUT
多载波系统中可以增加LCR估计的可靠度。可通过平均化对不同频率的多个导频/参考子载波估计的LCR来估计更可靠的LCR。在此情况中，平均LCR有助于更精确地估计抽头长度。在一个实施方式中，对所有参考子载波测量平均LCR。在另一实施方式中，还基于噪声功率测量选择具有最优SNR的M>＝1个子载波以计算LCR。
一旦基于LUT选择最优滤波器长度，使用最优估计的滤波器长度、使用先前实施方式中描述的方法之一重复信道响应估计。然后希望使用导频符元精确地估计噪声功率。
噪声功率估计连同本文中统称为CSI估计的相位和振幅估计一起用于各种接收器信号处理功能，诸如FEC解码和分集合并。此外，在本发明的一个方面中，使用噪声和信号功率估计以估计SNR以促进基于自适性数据符元的判决导向信道估计(DDCE)，如随后将加以解释。
瞬间噪声估计可被发现为
n ^ ( i ) = ( r ( i ) - h ^ ( i ) p ( i ) ) , 其中i＝1,2,…(27)
其中是用于第i个符元时间间隔的信道估计。虽然噪声是复数，但是其实部和虚部 ( n ^ Re ( i ) = Re ( n ^ ( i ) ) , n ^ I m ( i ) = I m ( n ^ ( i ) ) ) 可单独计算。因为在大部分通信系统中，噪声是既附加又是白色的，所以通过仅仅如下所述般对极多个样本平均化噪声功率进行噪声功率估计；
| n ^ Re | 2 = 1 M &Sigma; i = 1 M | n ^ Re ( i ) | 2 | n ^ Im | 2 = 1 M &Sigma; i = 1 M | n ^ Im ( i ) | 2 - - - ( 28 )
然而，在其中干扰占优势的一些实际通信系统中，尤其是在时变和脉冲干扰的情况中，噪声可以是非白色。图13中展示噪声加时间和频率选择干扰的典型实例。根据展示时域和频域中的示例性噪声功率变化的图13显而易见，为了估计噪声功率级，平均化相对较长周期内的噪声功率是不适当的。相反，取决于噪声功率变化在时域和频率内的程度，应使用较短滤波器长度获得噪声功率估计。实部和虚部噪声功率估计可被表达为
| n ^ Re ( i ) | 2 = 1 L n &Sigma; l = i - U n i + U n | n ^ Re ( l ) | 2 | n ^ Im ( i ) | 2 = 1 L n &Sigma; l = i - U n i + U n | n ^ Im ( l ) | 2 - - - ( 29 )
其中Un＝(Ln-1)/2和Ln是噪声功率估计滤波器的抽头长度。类似于信道估计，单独LUT中应准备基于LCR的不同信道模型的噪声功率估计的适当抽头长度。在多载波系统中，可通过对脉冲和非脉冲噪声情况在频域内使用插值(例如线性插值)来寻找数据子载波的噪声功率估计。表7中给出移动装置速度和用于噪声功率估计的LCR对滤波器长度的示例性LUT。用于表7中的结果的通信案例对应于存在主FM干扰和第一相邻FM干扰的FMHD无线电系统。
表7：用于噪声功率估计的LCR对滤波器长度的LUT
在许多先前技术系统中，基于对基于导频的CSI估计进行的插值获得对数据符元的CSI估计。如果诸如在慢衰落信号和高SNR条件中可容易地跟踪信道变化，那么所述方法是适当的。对于其中信道具有更多选择性或导频符元的总数通常不足的情况，在一些先前技术系统中，还对数据符元使用判决导向信道估计。然而，判决导向信道估计在低SNR状况中不良地执行。
在本发明的一个方面中，对数据符元使用自适性判决导向信道估计以增强基于导频的信道估计的性能。此外，使用混合信道估计以利用获自导频符元和未知数据符元的部分两者的信道状态信息。本发明的某些方面的自适性特性是，针对判决导向信道估计选择的数据符元的数量在帧之间可以依据信道变化而变化。例如，数据符元的数量可以取决于信道选择性或动态学。更具体地说，符元的数量可以基于信道变化的迅速性、速度或速率而选择。作为另一实例，符元的数量可以基于噪声实现，如下文将更详细地解释。即，判决导向方法只利用具有高于预定阈值的SNR的数据符元。因此，在一个实施方式中，所接收的符元序列中只有数据符元的部分(更可靠的数据符元)用于DDCE。判决导向符元的所需部分取决于通信信道的选择性以及接收器处的噪声级。一个目标是最小化具有可导致CSI估计中的误差传播的不良SNR的“坏”数据符元的使用，即，使用较少数据符元。另一目标是使用更多数据符元以当尤其更多选择性信道中存在噪声时改善CSI估计。由于这样的两个目标是对立的，显而易见会存在权衡，其随着信道选择性(即，信道响应的变化的动态学)而变化。
在具有较长信道估计器滤波器长度的较慢信道中，更优CSI插值是可能的且可对DDCE使用较少数据符元以便最小化具有低SNR的数据符元的使用。另一方面，在较快信道中，为了更好地遵循信道变化，需要较短的滤波器长度且优选地使用更多数据符元。在后一情况中，使用具有较低SNR的更多符元可能是有利的，即便一些符元可能出错也是如此，且更多数据符元的使用将提供更优CSI估计。这些原则将通过考虑下文讨论的示例性实施方式而更好地理解。
一些实施方式的某些方面可以应用于各种MC系统。对于具有如图10b中所示的交织导频符元的MC系统的实例，考虑图14中说明的时域和频域中的信道响应变化的实例具有指导意义。更具体地说，图14说明阈值对导频和判决导向信道估计的混合的影响。在图14a中描绘的慢衰落信道中，时间中的信道响应变化是慢的，使得在相对较长的时间周期内(即，导频+DDCE周期，2176)，信道增益|H(f)|并未迅速变化。结果，在其中信道增益高于预定阈值(例如Thr2)的区域2176中，可以更高精确度执行导频加DDCE信道估计。在其中信道增益低于阈值(例如Thr2)的区域2177中，基于基于导频的信道估计的插值由于信道变化慢而将充分作用。较低阈值(例如Thr1)的使用由于相当平稳的信道变化而将不一定改善插值性能，但是在DDCE中将有使用错误数据符元2178的风险，从而潜在地折损信道估计的精确度。因此，并未强烈要求在其中信道增益为小且其中数据符元更容易出现传输误差的区域中使用DDCE。
然后考虑如图14b中说明的快衰落案例。如果较高阈值Thr2用于快衰落案例，那么信道估计大部分时间将基于导频2179和导频符元位置之间的插值。然而，归因于快信道变化，插值不一定足够精确跟踪迅速信道变化。在此情况中，优选地使用较低阈值(诸如Thr1)以通过在较长时间周期2180和2181内采用导频加DDCE更好地遵循信道变化。因此，即使DDCE中的一些数据符元判决由于采用Thr1而可能出错，此仍然将通过使用DDCE中的更多数据符元而得到更多补偿以跟踪信道动态学。在较低阈值下，其中信道估计单独基于导频和插值2182的区域因此较小且对整体性能的影响较小，即便所述区域中的插值不一定足够精确。结果，用于DDCE的较低阈值是优选地。因此，一般来说，在慢信道中，优选地使用DDCE中的较高阈值和更少但是更精确的数据符元；在较快信道中，优选地使用DDCE中的较低阈值和更多但是不精确的数据符元。
总而言之，在其中信道增益高于DDCE的指定阈值的时间周期(图14b的实例中的2180和2181)中，如其它实施方式中描述般对信道估计采用导频符元2179和数据符元2178两者。在其中信道增益低于DDCE的指定阈值的区域(图14b的实例中的2182)中，如其它实施方式中描述般在具有对应于信道动态学的适当滤波器长度的低通滤波下使用导频符元执行信道估计。然后，对于时间周期2182中的数据符元位置，通过如所属领域中已知的插值技术(例如线性或多项式插值)使用对应区域中的基于导频的信道估计和来自相邻段2180和2181(其中采用基于导频的估计和DDCE两者)的信道估计来估计信道。在执行此信道估计之后，可根据先前描述的一些实施方式估计LCR。类似于信道估计执行噪声功率估计；在一些时间周期中，基于其中信道增益高于阈值的导频和数据符元两者且只基于导频和其中信道增益低于阈值的插值。
再次参考具有如图14b中说明的交织导频符元的MC系统，一旦在时域中执行对携带导频符元的参考子载波的信道估计，希望对只携带数据符元的数据子载波估计信道。考虑图14c中说明的慢衰落信道案例。基于时域信道估计的信道估计可用于导频子载波2189。再次针对其中导频符元上的信道增益高于阈值的频域区域2183中的子载波，信道估计将基于使用DDCE的导频和数据符元两者，而在区域2184中，将通过使用类似于针对时域情况解释的导频位置信道估计执行插值来获得数据子载波位置上的信道响应。类似方法应用于对应于图14b的快衰落情况中，其中假设在具体时刻，信道频率响应对于快和慢(时间上)衰落信道来说是相同的。区别是，根据早期基于LCR考虑解释的阈值选择，用于快衰落情况的阈值较低，且因此更多数据子载波将用于DDCE中且插值将优选地用于相对较小的频率区域中。因此，整体来说，考虑时域和频域两者，与慢衰落信道中相比，在快衰落信道中，信道估计器将具有更多数据符元用于估计信道响应。即便此可以造成用于快衰落情况中的信道估计的错误符元的概率高于慢衰落情况，此仍然将实现快衰落情况中的信道选择性的更优跟踪，这在快衰落中的重要性大于慢衰落情况中。因此，快衰落中用于跟踪信道动态学的更多符元由于归因于较低阈值可能存在更多错误符元而将得到更多补偿。在一个实施方式中，使用LCR的估计时间选择性不但用来促进滤波器系数的最优选择，而且促进SNR阈值的最优选择以选择数据符元的子集用于DDCE。即，对于信道的给出等级的时间选择性，具有大于对应于所述选择性等级的指定阈值的估计SNR的所有符元用于DDCE。在其中估计的SNR小于相应阈值的符元位置上，基于具有更优SNR的相邻段中的导频符元和可能DDCE估计使用插值。当噪声加干扰功率展现出时间和频率变化使得单单信道响应增益不足以判决哪些符元可用于DDCE时，可使用此替代实施方式。用以获得表6和7的示例性实施方式还用来针对各种移动装置速度确定用于DDCE的最优阈值，以便最小化考虑中的示例性系统的BER和FER。表8中总结通过大量仿真获得的对应结果。通过检验可知，随着移动装置速度和因此信道LCR增加，较小阈值是优选的，意指在较高移动速度下，更多数据符元将用于DDCE，这符合本发明的某些方面的先前解释。
表8：针对不同信道模式的LCR对DDCE阈值的LUT
移动装置速度(km/h) 电平交叉率 用于判决导向模式的阈值
2 1 阈值＝0.75
4 2 阈值＝0.65
15 6 阈值＝0.6
30 12 阈值＝0.5
60 17 阈值＝0.25
150 20 阈值＝0.2
>150 >20 阈值＝0.2
在多载波系统中，基于信道响应中的频率选择性等级选择用于频域中的平滑的最优滤波器长度，这类似于如何用LCR估计进行所述选择以匹配信道的时间选择性。为了促进所述选择，在一个实施方式中，例如基于仿真、测量、分析或在信道的频率选择性与频域中用于滤波的最优滤波器长度之间建立关系的其它技术来构造LUT。
在本发明的一方面中，用最优选定滤波器长度进行的频域平滑应用于时域处理之后的信道和噪声功率估计。存在其中可估计信道的频率选择性的多种方式。在一个示例性实施方式中，通过在某个频率范围内测量信道变化的变化速率来估计频率选择性。如果所测量的信道变化比频率范围Δf更明显，那么信道频率响应可能更具选择性，且结果应使用较短的滤波器长度以用于频域中的平滑，且反之亦然。
为了构造用于最优长度对频率选择的LUT，HD无线电OFDM系统的仿真器中使用频率选择性等级从低到高变化(诸如都市、郊区、农村等等)的若干信道模式以分析频率选择性对用于频域处理的最优滤波器长度的影响。替代地，可通过分析技术或根据测量或通过使用其它方法获得LUT。如早期解释，可通过插值获得中间值。在噪声和/或干扰在频域内可以是非白色的情况中，必须建立用于滤波器长度选择的LUT以用于噪声功率估计，即，频域内的平滑，类似于早期针对其它情况描述。频率选择性可被估计为对应于K个子载波的频率范围内的信道增益变化的测量(在多个OFDM符元时间间隔下测量)且表示Q个最大测量信道增益变化的平均值。此平均化被应用来最小化噪声的影响。如根据表9可知，较高频率选择性隐含较短滤波器长度，且反之亦然。应特别注意，滤波器长度可以在所考虑的信道案例中的最具选择性信道与最不具选择性信道之间改变多达2.4的因子。表9中给出用于已分析的示例性实施方式的LUT。
表9：针对不同频率选择性信道模型用于频率选择性参数Δ对滤波器抽头长度的LUT
在一些实施方式中，先前实施方式的方面被整合来提供初始先进CSI估计，其可实质上增强接收器的性能。此方法可用于不具有迭代解码的接收器以及具有迭代CSI估计和FEC解码的接收器中的初始阶段。图15说明此先进CSI估计的示例性处理流程。
先进CSI估计2190(且因此整体处理流程)的输入线2191表示所接收的信号，其包括导频符元和数据符元(为简明起见又称为“所接收的复合信号”)、所接收的复合信号的携带参考子载波上传输的复合导频符元的导频符元部分(为简明起见又称为“所接收的导频信号”)。
方框2192中的CSI估计器使用导频符元且采用对应于快信道的滤波器抽头长度产生信道估计，如先前实施方式中描述。在此示例性实施方式中，考虑具有专用导频子载波的多载波系统。
然后来自方框2192中的CSI估计在方框2193中加以进一步处理，在方框2193中，通过根据本发明的实施方式基于LUT估计电平交叉率(LCR)和滤波器抽头长度来估计信道的选择性。
来自方框2193的更新滤波器抽头长度在方框2194中用来以最优滤波器长度获得改善的信道估计。类似地，还通过使用选自针对给出等级的时间选择性的LUT的优化滤波器抽头长度执行噪声功率估计。
然后在方框2195中对来自方框2194的对导频子载波的信道和噪声功率估计进行时域低通插值以产生对应于符元序列中的数据子载波的插值信道响应和噪声功率估计。
然后，根据其中SNR高于取决于信道的时间选择性的阈值的选定可靠符元用于估计信道和噪声功率的实施方式，在自适性判决导向(ADD)方法方框2196中进一步完善用于数据信号的所得CSI估计。
根据先前描述的实施方式，在方框2197中，估计信道响应的频率选择性且因此从LUT选择滤波器抽头长度。
在方框2198中使用方框2197中估计的最优滤波器抽头长度执行使用导频和数据符元两者的额外频域平滑。插值用于SNR低于阈值的符元，其中DDCE不可用。
最后，将这些完善的CSI估计输出到线2199以用于接收器的后续解码阶段，如下文将更详细地解释。
初始步骤中的判决导向信道估计提供有限增益，因为只使用数据符元的子集且用于DDCE的一些数据符元仍然可能出现错误且结果破坏CSI估计。在对应于图16的一个实施方式中，迭代地执行CSI估计和FEC解码。一般来说，在遵循图15中的程序2190进行先进初始CSI估计之后，执行FEC/SISO解码2215。在FEC解码之后，编码符元的更优估计是可用的且用于先进CSI估计的另一迭代。更具体地说，在图16中，方框2212执行如对应于图15的实施方式和其它CSI估计实施方式中解释的初始CSI估计。由方框2212产生的所接收的嘈杂信道符元和CSI估计在解映射方框2213中处理以产生编码位LLR，如所属领域中已知或如其它实施方式中描述。如果传输器中采用交错，那么选用地在方框2214中对编码位LLR进行解交错。
取决于可能已采用何种FEC码，SISO解码器2215执行根据各个实施方式的FEC解码。SISO解码器可以产生两种类型的输出，1)用于作出最终判决或用于接收器的后续阶段中的处理的信息位的LLR，或2)线2216上的编码位LLR。后者对迭代CSI估计感兴趣。在迭代的反馈循环中，如果传输器中采用交错器，那么选用地对编码位LLR进行交错，且使用编码位LLR以在方框2218中形成信道符元，所述信道符元被反馈到先进CSI估计器2212以用于下一次CSI估计迭代。
在解映射方框2213之前，额外抹除检测如同其可以发生于具有脉冲噪声和/或干扰的案例中一样可以基于具有极大噪声实现的样本的识别而执行。在此情况中，具有大噪声样本的抹除位置的索引还被供应来置零而非用于对应复合信号样本的所计算LLR。否则，对每一和每个所接收的符元执行LLR计算。应注意，在第一次FEC解码之前，CSI估计和LLR计算的第一阶段中还可以隐含所描述的抹除方法。
获自FEC解码2215的编码位(即，线2216上的编码位的LLR)的估计用以产生信道符元的估计，所述信道符元的可靠度高于初始步骤(迭代处理之前的方框2215中)计算的判决导向符元。来自SISO解码器2215的输出经由交错方框2217反馈到映射方框2218。映射器2218将FEC解码之后的编码位的LLR估计映射到信道符元。结果，来自2218的输出提供的所传输符元序列的估计比其用于CSI估计的下一次迭代更可靠。在一个实施方式中，构造的信道符元是“硬”符元；即，二进制编码位被映射到如传输器中的调制星座。在另一实施方式中，采用“软”符元，其考虑方框2215中的FEC/SISO解码期间估计的编码位的可靠度。
用于BPSK传讯的“软”符元可用符元sk(i)∈{+v，-v}构造为：
s &CenterDot;&CenterDot;&CenterDot; k ( i ) = v tanh ( L L R ( s k ( i ) ) / 2 ) - - - ( 30 )
其中LLR(sk(i))标示用于位的LLR且是根据如所属领域中已知且在其它实施方式中解释的所接收信号而计算。在QPSK调制的情况中，同相(I)和正交(Q)信道的软位和分别可根据如上文所示的对应LLR计算，且软复数QPSK符元可被构造为 s &CenterDot;&CenterDot;&CenterDot; k ( i ) = s &CenterDot;&CenterDot;&CenterDot; k , I ( i ) + j &CenterDot; s &CenterDot;&CenterDot;&CenterDot; k , Q ( i ) .
此外，在每一次后续迭代中，通过线2219上的软符元进行信道和噪声功率估计。相对于描述先进初始CSI估计的实施方式的主要区别是，当采用估计的“软”符元时后续迭代中不存在自适性DDCE。即，线2219上的所有再生数据符元连同符元序列中的导频符元一起用于CSI估计。如果使用“硬”符元，那么如之前一样，CSI估计中可省略最不可靠的符元。类似于第一次迭代，方框2212中还应用额外中值和平滑滤波器。此方框中还可以用于迭代的更可靠符元来更新时间和频率选择性的估计。遵循相同步骤以供前面的第二次迭代中的方框2212之后的处理之用。
相对于初始先进CSI估计的另一主要区别是，发现稍微较短的滤波器长度在后续迭代中是最优的，因为足够精确度的极多个估计数据符元可用于CSI估计。早期表6中说明用于后续迭代的这些较短滤波器长度。可对CSI估计和FEC解码执行所需次数的迭代。在先前技术方法中，通常对CSI估计和FEC解码执行若干次迭代。在某些实施方式中，初始处理(即，从方框2212到方框2215的初始前向路径处理)之后的一次额外迭代可能已经足够了。此是通过对应步骤中的CSI估计参数的先进初始CSI估计和优化基于根据各个实施方式中描述的本发明的某些方面的信道选择性而实现。因此，采用某些实施方式的迭代CSI估计与迭代CSI估计的其它先前技术方法相比实现整体计算复杂度的大幅减小和性能的大幅增加。然而，对于非迭代CSI估计，将以稍微高于先前技术方法的计算复杂度为代价得到CSI估计的性能改善。
用于分集合并系统的CSI估计
最大比合并(MRC)在其中一个或多个分集信道经历低SNR条件且可以造成失配合并的案例中面临大量挑战。即，归因于嘈杂、错误的CSI估计，坏的信道可以被赋予大于适当情况的加权，且因此传染分集合并信号，从而造成性能降级。
在本发明的一个实施方式中，用于早期描述的非分集系统的CSI估计的创新方面扩展到分集系统。
在CSI估计的初始步骤中，通过使用较短滤波器长度来估计LCR，使用最优分集信道以估计LCR。使用时域中的最优滤波器抽头长度的基于LCR的选择，执行基于导频的CSI估计以对分集信道进行相等增益合并。相等增益合并(EGC)本质上意指具有相等加权的不同信道的相位相干合并。即，对于此步骤，只需要相位估计。图17中针对二阶分集系统说明性地展示个别分集信道和相等增益合并SNR。取决于阈值Threshold1到Threshold42221，可知对于个别分集信道2224和2225，SNR将低于阈值达有效时间部分，且对应信号段将不会有用于判决导向CSI估计。另一方面，对于合理的阈值选择，相等增益合并SNIR2223大部分时间可以适用于作出数据符元判决以促进判决导向CSI估计。因此，在SNR大于选定阈值的符元的选定集合上，基于相等增益合并信号，作出数据符元判决且将数据符元判决用于完整的CSI估计。此本质上类似于非分集CSI估计实施方式中早期提及的自适性DDCE方法。具体来说，为了获得用于分集信道中的每一个的更精确相位、振幅和噪声功率估计，使用在相等增益合并之后进行更可靠解码的导频符元和数据符元的选定集合两者。运用这些改善的CSI估计，然后如所属领域中已知般执行分集信道的MRC合并。CSI估计的所有其它方面保持实质上与早期描述的非分集CSI实施方式相同。
在用于分集合并的又另一实施方式中，促进额外改善。一旦完整的CSI估计可用于如先前实施方式中描述的每一个别信道，选择性地应用MRC和EGC。对SNR定义阈值thr，使得对于SNR<Thr，CSI估计误差是不可接受的且可以使MRC性能降级。
如下实施选择性的MRC和EGC方法：
1.识别所有符元区域/段SMRC，使得SNRi>Thr，i＝1,…,L，其中L是分集信道的数量。
2.如果数据符元属于集合SMRC，那么执行MRC，
否则如果数据不属于SMRC，那么执行EGC。
在另一实施方式中，接收器被提供反馈信道以基于时间和可能频率中的信道选择性和/或SNR报告导频信号的最优或近似最优结果。在现代通信系统(诸如3G/4G蜂窝和WiFi)中，基于接收器处的所接收信号测量自适性地调整调制和FEC编码速率和可能MIMO参数。在一些系统中，此外可以采用自适性功率控制。此通过当SNR相对较高时允许较高吞吐量且当SNR较低时允许较低吞吐量来大幅改善链路吞吐量。然而，此方法仍然是次优的，因为导频结构固定且更多导频符元在高信道选择性条件和/或较低SNR期间是优选的。例如，在较高信道选择性的时间期间，较高密度的导频使更优CSI估计能够支持更高阶调制方案。此然后又实现更多数据的传输，针对增加导频额外耗用得到更多补偿。替代地，相同调制阶的更多导频符元实现更精确地接收数据符元。因此，可以通过除了自适性调制和FEC编码速率和可能MIMO参数以外还使用自适性导频结构来改善现代通信系统的吞吐量，自适性调制和FEC编码速率和可能MIMO参数全部可通过测量接收器处的接收信号和经由反馈信道向传输器报告适当指标而促进。
在另一实施方式中，不仅基于信道选择性和可能信号强度，而且结合可能调制和FEC编码方案操作点来优化导频结构。例如，较高阶调制方案和或更少FEC冗余度通常需要更精确的CSI估计，且结果需要更多导频符元。调制类型、FEC编码速率和可能MIMO参数的组合通常称作调制编码方案(MCS)索引。在一个实施方式中，可基于每一可能MCS索引的信道选择性来选择或优化导频结构。每一MCS索引还可以基于信道选择性而被细分为多个MCS选项，因此本质上创建MCS索引的较大集合，其中可以调整传输方案使得其更符合信道变化，借此实现性能改善。
在示例性实施方式中，对应于增加导频符元的密度，可对低、中、快和极快移动装置速度采用四种导频结构。因此，运用额外信息反馈的两个位，可实施自适性导频结构。在一个示例性实施方式中，除了用于自适性调制、FEC编码速率和MIMO参数的信道质量指示符以外，还可传输导频结构反馈的这两个位。在另一实施方式中，导频结构指示符位可与信道质量指示符组合以用于其它所提及目的，使得一个指示符可描述通信传输的多个属性，包括导频结构。导频结构反馈可基于多个所测量的接收信号属性。例如，其可基于信道的时间选择性，或在多载波系统的情况中，时间和频率选择性可用来确定优选导频结构。优选导频符元结构或密度的选择可通过使用一个或多个查找表而促进。替代地，可使用一个或多个阈值，或其它技术，诸如预存储的性能曲线。
此外，如早期提及，还可采用SNR来提供更加完善的导频结构选择。例如，在给出的SNR下，装置的较高速度可能需要每个帧/数据包具有更多导频符元的导频结构。然而，当每个数据包的平均SNR较高时，移动装置速度的某个范围中可能需要较少导频符元。因此，例如当SNR在较高速度的周期期间高于较低速度的周期期间时，可对较低和较高装置速度使用相同的导频结构。替代地，可使用信道质量的其它指示符(诸如如所属领域中已知的接收信号功率、接收信号强度指示符、CDMA系统中的接收码功率和/或BER或FER)来代替SNR。显而易见的是，系统设计者可使用多个所测量的接收信号属性以估计最优或近似最优导频结构，以及使用所需数量的可能导频结构以平衡复杂度和性能增益。
III.级联编码系统的应用
此子章节讨论用于组合先前两个子章节中讨论的技术以及用于级联编码系统的先进解码的额外方面的系统和方法。这些方面可用于利用级联编码方案的各种通信系统中，所述级联编码方案的实例在下文加以讨论。
图18中给出了用于级联编码和解码的一般系统模型。外部FEC编码器3101将信息位3114编码到编码位3115中且通常采用线性分组码，诸如下文讨论的标准中的RS(RS)码或BCH码，但是还可以使用其它外部代码。外部交错器3102通常紧随外部FEC编码器3101，其中接收器中具有匹配外部解交错器3110。外部交错器3102改变编码位3115的次序以根据交错算法产生不同次序的编码位3116。外部交错器和解交错器对用来分散来自接收器中的内部FEC解码器3109的输出的误差脉冲串，以便使得外部FEC解码器3111能够正确地解码。外部交错器可基于位或字节/符元。已采取此外部FEC码和外部交错器的先前技术系统的实例包括手持数字视频广播(DVB-H)、地面数字视频广播(DVB-T)、数字音频广播(DAB)、地面数字多媒体广播(T-DMB)、自然空间系统、中国移动多媒体广播(CMMB)、卫星数字音频(SDR)系统(美国、欧洲)和MediaFLO。
在DVB-H标准中，使用从RS(255,239)码缩减的RS(204,188)外部FEC码对188个字节的每一MPEG-2数据包进行编码，188个字节如下实施：51个全零字节添加在188字节数据包的开头处以形成239字节块。此块是使用系统RS(255,239)码进行编码。在编码之后，舍弃前面的51个字节且传输剩余204个字节。外部交错器是基于Forney方法实施的具有深度I＝12的逐字节卷积交错器。交错致使SYNC字节彼此分开204个字节。
用于数字地面电视的广播传输的DVB-T采用RS(204,188)码作为外部FEC码。在DAB中，为了前向纠错和外部误差保护，RS(204,188)和外部交错可应用于以数据包模式携带服务组件的子信道以进一步增加DAB数据传递的误差稳定性。在T-DMB中，外部FEC编码器具有RS编码器和Forney卷积交错器。RS(204,188)用于T-DMB，RS(204,188)是获自RS(255,239)。在自然空间系统中，通过级联RS(255,223)分组编码器且然后级联分组交错器对广播信道进行FEC编码。CMMB使用RS码连同块字节外部交错器一起作为外部FEC码。
在欧洲电信标准协会(ETSI)SDR系统中，MPEG传输流(MPEG-TS)受外部BCH码保护。同时传输多达8个MPEG-TS数据包，其各自具有188个字节的大小。通过对每2个MPEG-TS数据包使用一个缩减BCH(3057,3008)码来执行纠错和检测。外部纠错码(整体最小距离dmin＝10)实际上是由内部单一奇偶校验码(3057,3056,1)级联的外部BCH(3056,3008,9)码(其中最小距离dmin＝9)。BCH码是通过缩减狭义二进制BCH(4095,4047,9)码而获得。
美国的SDR(天狼星和XM卫星系统)作用于2320Mhz与2345MHz之间的频率。天狼星卫星无线电在2320MHz到2332.5MHz之间的S带频谱的较低12.5MHz块中操作，且XM在2332.5MHz到2345MHz部分中操作。天狼星带计划分配在三个可能信号之间：两个卫星信号采用单载波传输且一个卫星信号采用一个基于地面OFDM的转发器信号。在其中卫星的视线接收有困难或不可能的都市区域中，服务被采取多载波调制方案(即，OFDM)的地面转发器覆盖。天狼星SDR中的外部FEC码是RS(255,223)码。
在上文提及的大部分系统中，内部FEC编码器3103是基于卷积码，但是也可以采用其它代码，诸如涡轮码或LDPC码或任何格子码或分组码。例如，非系统IRA码(诸如标题是用于校验不规则非系统IRA码的系统和方法的第13/693,029号美国专利申请(本文中称作涉及校验不规则非系统IRA码的发明)中描述的代码，所述申请的内容是以引用方式全部并入本文中)了用作内部FEC码。经交错编码位3116是由内部FEC编码器3103编码为内部FEC码位3117的序列。
依赖于内部涡轮码的级联系统的实例是Qualcomm’sMediaFLO。前向链路(FLO)空中接口是由Qualcomm开发作为使用TV和VHF、UHF或L带中的多媒体信道带宽将多媒体流有效地传输到移动装置的替代移动广播技术的MediaFLO系统的关键组件。FLO物理层使用OFDM作为传输技术。在FLO空中接口中，具有码率1/5的涡轮内部码用于传输重要的附加信息，且速率{1/3,1/2,2/3}用于传输多播逻辑信道。较高码率是获自使用打孔的基础码率。RS抹除纠正码用作外部FEC码。其是具有256个元素的伽罗瓦域(GF(256))内的RS(N,K)，其中N＝16且K选取自集合{8,12,14,16}。K＝16的情况对应于实际上没有执行RS编码的情况。作为另一实例，CMMB使用LDPC码(速率1/2、3/4)作为内部FEC码，同时使用RS码作为外部FEC码。
选用内部交错器3104和内部解交错器3108通常用来分解并分散信道的输出处通常发生在相关衰落条件下的误差脉冲串。通常采用卷积或分组位交错器，但是在LDCP码的情况中，不一定需要内部交错器，但是在一些实例中可能仍然是有用的，例如在经位交错的编码调制的情况下。内部FEC码位3117在3104中进行交错以产生位3118的交错序列，所述交错序列被进一步传递到符元映射器3105。
下文提供内部卷积编码的使用的一些实例。在DVB-H中，内部FEC码是由母64状态速率1/2卷积码组成。不同的打孔图案被指定来允许实现不同的码率，诸如1/2(没有打孔)、2/3、3/4、5/6、7/8。传输器可以非分层和分层模式操作。在分层模式中，数据包括高优先级(HP)和低优先级(LP)部分。在分层传输的情况中，传输器具有将较低码率(更多冗余度)指派给HP数据且将较高码率指派给LP数据的能力。用于数字地面电视的广播传输的DVB-T采用具有五种有效编码速率1/2、2/3、3/4、5/6和7/8的打孔卷积码作为内部FEC码。在DAB中，信道编码是基于具有约束长度7的卷积码。不同的打孔图案被指定来允许实现不同的码率。在T-DMB中，具有打孔的卷积编码用作内部FEC码。在自由空间系统中，使用速率1/2卷积编码器。在SDR系统中，内部FEC码是涡轮码，其采用与涡轮交错器并联连接的两个系统的递归卷积编码器(涡轮交错器是在第二个卷积编码器前面)。卷积编码器的输出被打孔来实现不同码率。
在美国的SDR中，卫星和地面信号携带相同的载荷信道(PC)，其包括在具有RS保护的432msec加帧数据包中(外部FEC编码)。两种天狼星卫星的内容是用多个信道编码方案(包括级联的RS卷积编码和卷积信道交错)加以FEC编码。使用打孔速率3/8卷积内部FEC编码器(来自速率1/3的母码)。每一卫星传送未打孔和经交错编码位的一半(产生3/4的有效内部编码器速率)使得两个速率3/4码是互补的。已添加增强的调制格式(与先进信道编码耦合的分层调制)来将系统的总吞吐量增加到5.4Mbps。地面位流是携带与卫星信号相同的内容但是具有不同的FEC编码和调制的转发器信号。用于地面转发器的内部FEC编码器采用速率3/5的打孔速率卷积码(来自速率1/3的母码)。最终，来自卫星和地面接收器链的软位可进行分集合并以改善重叠地面和卫星覆盖区域中的性能。
在3105中以所属领域中已知的方法(诸如BPSK、QPSK、各种形式的M-QAM、M-PSK或ASK和PSK的组合等等)对编码位执行从交错器3118到调制符元3119的映射。传输可为单载波类型或多载波类型(诸如OFDM)，其可以是系统专用的。此外，还可采用某个形式的展频。这里省略这些细节，因为所属领域技术人员将已知如何结合本文中描述的方面和实施方式使用这些技术。还可以上文描述的一般级联结构表示通信系统的各种其它实例，诸如无线局域网、蜂窝网络、红外线、声波、有线和光纤系统。
级联码的解码
外部FEC解码可以所属领域中的已知方法实施，但是优选地通过利用先前实施方式中描述的本发明的多个方面来执行。具体来说，外部FEC码可通常以二进制奇偶校验矩阵表示且使用基于BP的解码算法来解码，如上文在涉及H/M/LDPC码的基于BP的解码的第一子章节中讨论的先前实施方式中描述。除了极大性能及可负担的复杂度，基于BP的解码方法的另一优点是，软解码器输出可用来推导非本征信息以反馈到内部FEC解码器的软先验输入以促进内部FEC解码器与外部FEC解码器之间的迭代解码。如果外部FEC码的基于BP的解码收敛于码字，那么输出LLR可得到增强，即，被量化具有可配置的大绝对值。例如，此是通过确认已解码的码字被误差检测解码器(诸如例如循环冗余校验(CRC)解码器)验证为无误差而加以进一步证明。因为未检测的码字误差的概率将具有小于位解码误差的概率的数量级，所以增强的LLR可用作非本征信息，即，用于内部FEC解码器的先验信息。因此，获自这些码字的增强LLR用作内部FEC解码器的软先验输入。本发明的一个实施方式涉及基于BP的解码算法和具有软可靠度值的迭代解码的具体实现以及迭代解码过程中基于增强LLR的非本征信息的合并。
更具体地说，图18中描绘了根据本发明的某些实施方式的接收器方框图。在接收器处，对所接收的嘈杂的调制符元3120执行初始信道状态信息(CSI)估计3106，然后执行符元解映射3107，其使用CSI估计3121的输出和嘈杂的调制符元3120产生(经编码)位LLR3122。对于初始CSI估计，可采用常规方法。替代地，上文讨论CSI估计的各个实施方式的第二子章节中描述的本发明的多个方面可以用来改善接收器的整体性能。然后在3108中对(已编码)位LLR3122执行内部解交错。然后由内部FEC解码器3109对内部解交错器3123的输出进行解码。在一些实施方式中，如早期讨论，可以省略内部交错器/解交错器。在一些实施方式中，内部FEC解码产生软位输出的序列，即LLR。例如，此可通过作为典型实例的对数MAP解码器或BP解码器的方式而完成。来自内部FEC解码器的软位输出3124的序列(即，LLR)在外部解交错器3110中进行解交错，且经解交错输出3125被馈送到外部FEC解码器3111。取决于外部FEC码的本质和结构，3110中的解交错可为基于位或符元/字节，或可被省略。所估计的传输信息是在线3130处提取自外部FEC解码器的输出。上文描述的过程表示如所属领域中的常规非迭代解码中的简单循序解码或仅仅级联码的迭代解码中的第一次解码迭代。
在其它实施方式中，除了软位输出的序列以外，内部FEC解码器还产生其中可以高似然率找到传输序列的硬判决序列的列表。例如，在其中内部FEC码是卷积码或涡轮码的情况中，列表对数MAP解码器可用来生成软位输出(例如LLR)的集合连同基于其正确的似然率排序的M个硬判决序列的列表。即，列表上的第一个硬判决序列是最可能的序列，列表上的第二个硬判决序列是第二个最可能的序列，等等。如果采用交错/解交错，那么对这些序列连同软位输出进行解交错。在使用线3125上的经解交错LLR执行方框3111中的软外部FEC解码之前，首先校验列表中的经解交错硬判决序列以查看所述序列中的任一个是否对应于外部码的有效码字。如果是，那么将无需执行软外部FEC解码。在一些实施方式中，如果内部FEC解码器/多个内部FEC解码器没有产生有效码字，那么执行外部软判决解码。如果在软外部FEC解码之后没有产生有效码字，那么在3112中对软非本征信息3126进行交错且将软非本征信息3126反馈3127到内部FEC解码器3109以促进迭代解码。在其它实施方式中，即使序列均不对应于有效外部码字，3111中也可对列表上的一些序列(在列表中排名较高)或全部序列使用所属领域中已知的此算法(例如如先前实施方式中描述的Berlekamp-Massey(BM)算法)来应用简单硬判决误差或误差抹除解码，且只有当应用失败时，才执行软信道解码。此外，如果在软外部FEC解码之后没有产生有效码字，那么将软非本征信息反馈到内部解码器以促进如早期解释的迭代解码。在外部码软解码之前执行列表解码和/或硬判决误差或误差抹除解码的步骤有助于减小外部码解码的整体复杂度且改善性能。复杂度减小，这是因为列表解码和硬判决误差抹除解码的步骤可纠正大部分误差图案，且因为其复杂度通常远小于软外部FEC解码，所以减小整体解码复杂度。性能增加是起因于一些误差图案可以由上述步骤纠正且同时其无法由软外部FEC解码器纠正的观察。关于可如何结合外部FEC码执行列表解码的具体细节取决于例如外部码的码字如何与内部码的码字相关(可经由解交错)。关于本发明的此方面的更多细节是提供于下文涉及先进HD无线电解码的第四子章节中讨论的实例中。具体来说，将描述与P1信道中的MPSPDU标首解码的情况一样，当一个外部码的码字对应于一个内部码的码字(无外部交错/解交错)时如何执行列表解码，且还描述了与P3信道中的AAS数据的情况一样，如果一个外部码的码字包括来自两个或两个以上内部码的码字(经由外部字节交错/解交错耦合)的位/符元，那么如何执行列表解码。所属领域技术人员根据所述两个已提供的实例应明白用于其它可能变体的实施方式。
在许多系统中，在外部FEC编码器3101之前或通常在FEC编码之前，如果没有采用外部码，那么存在某种误差检测码编码。通常CRC码用于误差检测。在所述情况中，外部解码器3111之后可存在CRC解码器。使用此CRC解码器，校验外部解码的码字的有效性。一旦码字通过CRC校验，便立即接受所述码字。CRC码还可促进当外部码系统化时的列表对数MAP解码，另外如同所属领域中众所周知的这些方法，外部码可用于误差检测以促进列表解码。在采用CRC码时的情况中，如果有效外部码字通过CRC校验，那么接受有效外部码字。
为了改善接收器的性能，如早期提及，在一些实施方式中，如图18中的虚线所示般执行迭代解码。软输出解码器3109可用于解码内部FEC码，这在3110中对软输出3124进行解交错之后将提供软输入3125到外部FEC解码器3111。如之前解释，可由二进制奇偶校验矩阵表示的任何外部码可通过包括本文中描述的方法的基于BP的软信道解码方法来解码。取决于特定系统，一个内部码字可能包括具体数量(G)的外部码字。在外部解码器中，解码全部这些G个码字。这种解码可引起多种可能性。如果全部这些G个码字的解码是成功的，那么不执行迭代且于线3130处提取信息位。然而，在一些实例中，这些码字可能被分为两组G1个码字和G2个码字。第一组中的码字的解码不成功且非本征LLR的集合针对这些码字中的每一个生成于软外部FEC解码器3126的输出处以经由交错器3112反馈到内部解码器3109作为先验信息。第二组中的G2个码字的解码成功，且如早期解释，使用已解码的码字位于线3126中生成增强LLR的集合(增强非本征信息)且将LLR的集合反馈到内部解码器3109作为先验信息。情况G1＝0和G2＝G对应于上文首先提及的情况。另一特殊情况是G1＝G且G2＝0，其中外部码字的解码均不正确。在第二次迭代中，如果采用外部交错/解交错，那么在3112中对线3126上的所生成的非本征信息进行交错，且将结果3127反馈到内部解码器3109作为先验信息。使用来自外部FEC解码器的非本征信息有助于改善内部FEC解码器的性能以产生更可靠的软信息以供后续外部FEC解码之用。内部FEC解码器与外部FEC解码器之间的迭代继续进行直到所有外部码字解码成功或达到最大次数的迭代为止。如根据图18可知，存在两个迭代循环。一个迭代循环是在内部FEC解码器3109与外部FEC解码器3111之间，分别如上文解释，在一些实施方式中，所述迭代循环可以包括列表解码(即，将软位输出(即，LLR)和M个最可能的硬判决序列两者从内部FEC解码器传递到外部FEC解码器)，且在其它实施方式中，只将软位输出从内部FEC解码器传递到外部FEC解码器。第二个迭代循环是在先进CSI估计3106与内部FEC解码器3109之间。内部FEC解码器还可在其输出3128处产生内部码经编码位的改善LLR，所述LLR被传递到内部交错器3113且经交错编码位LLR3129被反馈到先进CSI估计方框3106。改善的编码位LLR促进更好的信道信息，包括振幅、相位、噪声和干扰功率，如上文涉及CSI估计的第二子章节中讨论的各个实施方式中描述，且当所述信道信息可能可应用于一些实施方式中时还包括频率和时序估计。此然后又将在内部FEC解码器的输入处产生更可靠的软信息和内部FEC解码的进一步改善。此外，作为第二个/内部循环的部分，如其它实施方式中描述般执行嘈杂的信道符元到信道位LLR的迭代解映射(参见，例如涉及校验不规则的非系统IRA码的发明)。在一些实施方式中，可单独且个别地执行所述两个迭代循环(内部和外部)，即，每一个迭代循环可被执行但不执行另一个。在其它实施方式中，执行内部和外部迭代循环两者。在一个实施方式中，当执行内部和外部循环两者时，每一内部循环迭代后面接着一个外部循环迭代，后面还接着另一内部循环迭代，以此类推，直到达到最大次数的迭代为止，或直到正确解码所有码字为止，或直到满足某个其它停止准则为止。在另一实施方式中，在执行两个循环的情况中，次序如下：
1.在先进CSI估计3106(包括3107中的解映射和3108中的解交错)与内部FEC解码器3109之间执行N1≥1次迭代。
2.在3110中对内部FEC解码器3124的软输出进行解交错且使用外部FEC解码器3111解码所述软输出。
3.如果成功解码所有外部码字(且采用CRC校验时所有外部码字通过CRC校验)或满足其它停止准则，那么于线3130处提取信息位。否则，在3112中对来自外部FEC解码器3126的非本征信息进行交错且将所述非本征信息反馈到内部FEC解码器3109作为先验信息。
以上步骤2和3构成了外部迭代循环的一次迭代。除非满足停止准则，否则执行多达N2≥1次外部循环迭代。
在又另一实施方式中，在外部循环的每隔N3≥1次迭代之后，执行一次或多次内部循环迭代(包括先进CSI估计和可能解映射)，然后执行外部循环的另外N3次迭代，以此类推，直到达到最大次数的整体迭代为止或直到满足另一停止准则之后，如早期讨论。
在又其它实施方式中，外部码是CRC码，其中在一些实施方式中，一个CRC码用于内部码的所有码字或数据包，且在其它实施方式中，存在对应于内部码的不同码字或数据包的多个CRC码。
如果一个CRC码用于内部码的所有码字，那么存在用于解码外部(CRC)码的两个选项。在一个实施方式中，如果采用选用外部交错/解交错，那么只有CRC校验应用于内部FEC解码器3124的输出上或外部解交错器3125的输出处。如果此输出是软LLR，那么对软LLR的硬判决执行CRC校验，且如果通过CRC校验，那么从硬判决提取信息位。在内部码的列表解码的情况中，对列表解码器的输出列表中的序列执行CRC校验。如果列表中的序列之一通过CRC校验，那么所述一个序列将被接受且从其提取信息位。在以上两种情况中，如果没有通过CRC，那么其意指解码不成功且使用软LLR来提取不完全正确的信息位。因为CRC校验是硬判决过程，所以内部解码器与外部解码器之间可不执行迭代。在另一实施方式中，如果没有序列或软LLR通过CRC校验，那么可使用根据本发明的某些方面呈现的H/M/LDPC解码方法或使用所属领域中已知的CRC对数MAP或其它算法来执行SISOCRC解码。如果软解码产生码字，那么提取信息位且将其用作线3130中的输出。然而，如果软解码不成功，那么在SISOCRC解码器的输出处生成非本征LLR的集合。这些非本征LLR3126可被交错(如果可适用)且反馈到内部FEC解码器3109作为下一次迭代中的先验信息以有助于改善内部FEC解码性能。内部解码器与外部解码器之间的迭代继续进行直到成功的外部解码结果为止或直到达到最大次数的迭代为止。类似于之前，可以个别地进行内部和外部循环，或在上文讨论的三个步骤之后可以一起进行进行内部和外部循环。
如果多个CRC码用于内部码的不同码字，那么每一内部码字可以包括G个CRC码字。在用于外部解码的相同两个选项之后，在一个实施方式中，只有CRC校验应用于每一CRC码字。G个CRC码字被分为两组，第一组具有通过CRC校验的G1个码字且第二组具有没有通过CRC校验的G2个码字。如果G1＝G且G2＝0，那么解码成功且于线3130处提取信息位。如果G1＝0且G2＝G，那么解码不成功且从软LLR提取信息位，且信息位不完全正确。在此情况中可不执行迭代。然而，如果0<G1、G2<G，那么通过CRC校验的G1个CRC码字被转换为增强LLR且通过交错器(如果可适用)连同对应于没有通过CRC校验的G2个CRC码字的软LLR一起反馈到内部解码器以供下一次迭代之用。应注意，另一迭代只在以下情况中可行：CRC码字中的至少一个通过CRC校验且可被转换为增强LLR。在另一实施方式中，SISOCRC解码可应用于没有通过CRC校验的G2个CRC码字。在此实施方式中，来自软CRC解码器的G1个增强LLR和G2个更新非本征LLR在下一次迭代中通过外部交错器(如果可适用)反馈到内部FEC解码器3109，以改善内部解码性能。
下文涉及先进HD无线电解码技术的第四子章节提供了上文描述的CRC的使用的更多具体实例，且所属领域技术人员将明白如何实施各个描述的组合。
多级编码和解码
在图18中的另一实施方式中，级联方案中的内部FEC码3103可为来自先前技术的多级码。多级编码的主要思想是尝试编码和调制的联合优化以具有最优传输性能。图19中展示了用于多级编码的一般系统模型。信息位3210的集合首先在3201中分区为M组子集。第一组3214只使用FEC编码器3205来编码，而所有其它组3211、3212、……、3213是首先使用FEC编码器M-1、M-2、……、1、3203、3203、……、3204来编码，且其相应编码位3215、3216、……、3217然后在方框3206、3207、……、3208中进行交错。输出编码位3218和经交错输出3219、3220、……、3221通过单一映射器3209，其中位被转换为调制符元3222。例如，此类型的信道编码用于先前技术中的数字无线电调幅联盟(DRM)标准。在DRM中，对于数据流的不同部分，可使用以不同速率的打孔卷积码形成的不同组件码实现不同程度的保护，所有卷积码是由相同的母码推导。但是一般来说，不同码可用于不同的流。
除了标准映射以外，具有多级编码(诸如DRM)的级联系统还可以使用分层调制。在一个实施方式中，采用三级编码和64-QAM调制。位流首先被分为两个部分：强保护部分(SPP)和极强保护部分(VSPP)。VSPP的位流被发送到0级上的编码器。SPP被分区为两个流：较高保护部分的位被馈送到1级上的编码器，且较低保护部分的位被馈送到2级上的编码器。
使用整体最大似然(ML)或最大后验(MAP)解码器的多级编码方案的最优解码由于极多种状态而不可行。因此，在某些先前技术系统中，在接收器处应用次优多阶段解码(MSD)。相继地从0级开始解码不同级，且将估计数据传递到所有较高级解映射器。图20中使用实线展示了此过程。假设图20中的输入3315来自先进CSI估计，所述输入包括嘈杂的信道符元和CSI。此输入经由3316、3317、……、3318转到不同解码级。在0级中，在3301中将输入符元3316解映射到编码位LLR3319之后，在3306中使用FEC解码器0解码第一组信息，从而针对线3332中的第一组生成信息位。来自解码器03324的解码信息被馈送到所有较高级解映射器3302、……、3303。在所有其它级(1到M-1)中，使用来自所有先前级的解码器的信息对输入符元和对应的CSI3317、……、3318执行3302、……、3303中的解映射，且于线3320、……3321中生成编码位。在解映射之后，对编码位执行3304、……、3305中的解交错。然后使用方框3307、……3308中的FEC解码器1、……、M-1对经解交错编码位3322、……、3323进行解码。然后对FEC解码器输出3325、……、3326进行交错3309、……、3310，且经交错输出3327……转到所有较高级解映射器。从一级传递到另一级的信息可为软或二进制的。软信息的使用需要更复杂的解码器，诸如软输入软输出(SISO)解码器。在二进制信息的情况中，只需要硬判决解码器(例如用于卷积码的维特比算法)，这样做的复杂度不及使用SISO解码器。尽管SISO的复杂度与使用硬判决输出的解码相比相对较高，通过使用软信息仍然可大幅改善解码的性能。在硬判决解码中，先前级的数据不包括关于判决的可靠度的任何信息。因此，下一级中的解码器必须假设此判决在概率1下是已知的/正确的。如果此假设无效，那么此解码器的性能降级。
为了进一步改善解码性能，可以在某些先前系统中应用个别级的迭代解码。因此，获自所有其它级的信息可用于某一级的解映射和因此解码。在迭代解码中，由较高级提供的信息可用来改善较低级的解码。图20中使用虚线展示了第二次迭代的过程，其中交错器3328、……3329的输出被反馈到所有较低级解映射器。
在此实施方式中，如早期提及，多级编码用作图18中的内部编码3103。在此情况中，可使用MSD解码(直接或迭代)执行内部解码3109。在其中SISO解码用于MSD的每一解码器的情况中，解码器(3332、3331、……、3330)的输出处的软LLR在一起复用以形成输出流。然而，如果MSD的每一解码器使用列表解码，那么每一解码器的输出包括软LLR的集合和硬判决序列的列表。所有解码器的软LLR被复用来形成输出LLR流。假设对于M个解码器中的每一个，存在M1个硬序列的列表，从每一解码器选择一个序列且M个序列被复用来形成最终硬判决序列。考虑所有组合，最后生成M1M个最终序列。照之前所说，从最大可能的一个到最不可能的一个以对来自每一解码器的序列排序。当组合来自不同解码器的序列时，不同组合正确的概率不同。例如，来自所有解码器的第一序列的组合正确的概率最高。所述组合是基于其正确概率而排序。以此方式，M1M个硬判决序列也是从最高可能的一个到最低可能的一个进行排序。因此，在内部MSD解码器的输出处，产生软LLR的流和M1M个二进制序列。
分层调制
在一些实施方式中，采用分层调制，其中如先前提及的实例用于一些所描述的示例性系统。在分层调制中，将两个单独的位数据流调制到调制符元的单一流上。高优先级(HP)位流或基层在在低优先级(LP)位流或增强层内组合为如图21中针对16-QAM和图22中针对8-PSK的示例性实施方式中所示的调制符元。作为实例，考虑图21中的使用16-QAM的分层调制，其中对基层和增强层进行QPSK编码。基层是用两个位编码且对应于16-QAM星座的象限。每一象限中的较密集QPSK星座对应于两个增强层位。因此，用于基层位的欧几里得距离d_H3401大于用于增强层位的欧几里得距离d_L3402。在较低SNR条件下，只可能可靠地解码基层位。在更优SNR条件下，解码器/解映射器可更精确地建立相位和振幅，以又恢复对应于密集QPSK群集的增强层位。在图22中，对于8-PSK分层调制，基层是用对应于8-PSK星座的象限的两个位进行QPSK编码。增强层是对应于每一象限中的两个星座点之一的一个位。类似地，用于基层位的欧几里得距离d_H3501大于用于增强层位的欧几里得距离d_L3502。
其它分层符元星座是可能的，前提是位的一些子集是以不同于位的其它子集的欧几里得距离性质为特征。在其它实施方式中，除了LP和HP位的不同欧几里得距离性质以外，LP和HP还可具有不同级别的FEC冗余/保护以实现所需频谱效率-性能权衡。主要思想是，具有良好的接收条件(诸如良好的接收SNR)的接收器可正确地解码两个流，而具有不良接收条件的接收器只可以正确解码HP流。
分层调制可用来促进覆盖区域内的不同用户的稳定信号接收。例如，标准清晰度SDTV信号(HP流)和高清晰度HDTV信号(LP流)可以一起在相同载波或相同复合OFDM信号上调制。一般来说，SDTV信号比HDTV信号更加稳定。取决于接收信号的质量，用户能够解码HDTV和SDTC流两者或只解码SDTV流。传输站点(具有良好的接收信号强度)附近的用户或具有先进接收器的用户可正确地解码两层以接收高保真度信号，而具有较弱信号和/或较为不先进接收器的其它用户只能够解码基层，即，低保真度信号。
通过提供多层，分层调制和编码实现较为不利信道条件中的平稳降级。分层调制已包括在各种系统(诸如DVB-T、DVB-H、MediaFLO、DVB-SH、DRM等等)中作为选项或标准特征。例如，在DVB-H中，包括非分层和分层传输的两个选项。在非分层传输中，可用映射是QPSK、16-QAM或64-QAM。在分层传输中，只可使用16-QAM和64-QAM。在分层情况中，内部交错器生成其输出使得每一16-QAM或64-QAM符元包括2个HP位，且其剩余位来自LP流。为了找到HP位，接收器处的解映射器(通过应用QPSK解映射)识别其中符元所在之处的适当四分之一平面便已足够。在分层传输中，参数r被定义为上文讨论的假设QPSK点的最小距离。r＝1、2、4的选项是可能的。r＝2、4结果是非均匀QAM映射。较大的r提供较高保护的HP位。
分层调制可以用于图23中所示的通用级联系统中。在传输器处，HP位流3662和LP位流3666通过两个分支，其中所述位流首先使用外部FEC编码器13641和23644进行编码。编码位3663和3667然后通过外部交错器3642和3645且经交错编码位3664和3668用内部FEC编码器3643和3646进行编码。内部FEC编码器1和2的输出处的内部FEC码位3665和3669通过内部交错器3647，其生成经交错编码位3670的单一流使得每隔S_1HP个位后面跟随S_2LP个位，所述S_2LP个位一起使用来产生携带S_2LP个位加上S_2LP个位的符元。3648中执行从位到调制符元的映射使得在调制符元3671中，用于S_1HP个位的欧几里得距离大于用于S_2LP个位的欧几里得距离。
在图23中的接收器处，对所接收的嘈杂调制符元3672和包括嘈杂信道符元的输出3673执行先进CSI估计3649，且将CSI传递到解映射器3650，其产生编码位LLR3674。由于HP位的欧几里得距离大于LP位的欧几里得距离，HP位LLR比LP位LLR更可靠。在解映射之后，应用内部解交错3651以生成LP码位LLR3675和LP码位LLR3679的两个流。两个流均通过内部FEC解码器3652和3656，且使用解交错器13653和23657对输出3676和3680进行解交错。然后使用外部FEC解码器13654和23658对解交错器3677和3681的输出进行解码，且于线3678和3682中生成信息位或LLR。在每一分支中，内部和外部FEC码可类似于图18的背景中解释的代码。每一分支中的内部码与外部码之间的迭代解码可类似于针对图18解释的过程而进行。内部FEC解码器13652与23656分别和CSI估计方框3649之间存在额外循环。每一内部FEC解码器可产生内部码编码位改善的LLR。来自两个内部FEC解码器的这些编码位LLR3687和3688通过内部交错器3661以生成编码位LLR3689的交错流，其被反馈到先进CSI估计方框3649。来自内部FEC解码器的改善编码位LLR促进信道信息的更优估计，包括如上文讨论CSI估计的第二子章节中描述的各个实施方式中描述的振幅、相位和噪声和干扰功率。此然后又将在两个内部FEC解码器的输入处产生更可靠的软信息，且导致进一步改善内部FEC解码。此外，作为先进CSI估计与内部FEC解码器之间的循环的部分，如其它实施方式中描述般执行嘈杂信道符元到信道位LLR的迭代解映射(参见例如涉及校验不规则非系统IRA码的发明)。
在一些实施方式中，内部FEC解码器1和2与外部FEC解码器1和2之间的循环(外部循环)中的迭代可执行所需次数，所述迭代与先进CSI估计与内部FEC解码器1和2之间的循环(内部循环)中的迭代分离。例如，可在方框3649中的先进CSI估计与内部FEC解码器3652和3656之间的内部循环中执行一次或多次迭代。内部循环中的一次或多次迭代然后可以后面跟着内部解码器3652和3656与外部FEC解码器3654和3658之间的外部循环中的一次或多次迭代。在其它实施方式中，内部循环中的一次迭代后面跟着外部循环中的一次迭代，这构成了一次全局迭代，且可以执行多次全局迭代直到达到最大次数的迭代为止，或直到正确地解码两个分支的所有码字为止，或直到满足某个其它停止准则为止。迭代次数和内部循环与外部循环之间的交互的各个组合是可能的。在一个示例性实施方式中，次序如下：
1.在3649中的先进CSI估计(包括3650中的解映射和3651中的解交错)与内部FEC解码器3652和3656之间执行内部循环的N1≥1次迭代。
2.对于两个分支，在3653和3657中对内部FEC编码器3652和3656的软输出进行解交错，且使用外部FEC解码器3654和3658对所述软输出进行解码。
3.如果对于两个分支成功地解码所有外部码字(且所有外部码字在采用CRC校验时通过CRC校验)或满足其它停止准则，那么于线3678和3682处提取信息位。否则，在方框3659和3660中对来自外部FEC解码器3683和3685的非本征信息进行交错，且结果3684和3686被反馈到内部FEC解码器1和2作为先验信息。
以上步骤2和3构成了外部迭代循环的一次迭代。除非满足停止准则，否则执行多达N2≥1次外部循环迭代。
在又另一实施方式中，在每隔N3≥1次外部循环迭代之后，执行一次或多次内部循环迭代(包括CSI估计和可能解映射)，后面跟着执行外部循环的另外N3次迭代，以此类推，直到达到最大次数的完整迭代为止，或直到满足另一停止准则之后，如早期讨论。
在一个实施方式中，应用3643和3646中的类似内部FEC编码于流的两个HP和LP部分。在另一实施方式中，除了分层星座的不同距离性质以外，还应用不同级别的FEC保护于HP和LP位以提供所需级别的性能优化。
示例性实施方式的背景中将针对下一个子章节中的HD无线电解码解释关于级联编码和CSI估计的本发明的一些方面的更详细实施方式。所属领域技术人员根据此子章节中的描述以及其它子章节中的各个所描述的实施方式的描述将明白此子章节中描述的各个其它实施方式的实施方式。
IV.先进HD无线电解码
此子章节讨论用于解码HD无线电信号(包括混合HD无线电信号)的某些实施方式。一些实施方式集中于由FMHD无线电系统中的参考子载波携带的系统控制数据序列的解码。具体来说，本文中讨论的本发明的某些方面涉及提供集成、迭代接收器/解码器，其通过以下技术改善FMHD无线电系统的性能：用于多个参考子载波上携带的重复控制数据位的软值的软分集合并的技术、用于共同地利用软合并和多个符元检测的技术，和/或用于使用奇偶校验位且利用软分集合并的技术以及共同地利用软合并和多个符元检测的技术中的经纠正奇偶位来纠正位误差的技术。这些改善不但有助于更可靠地解码控制数据序列，而且促进采用参考子载波的更优CSI估计，这促成所有HD无线电逻辑信道的改善解码。
此外，各个实施方式中描述了其它改善，其包括结合所采用的卷积码的软输入软输出列表对数-MAP解码的改善且迭代CSI估计以及用于HD无线电逻辑信道的解码的改善软输入软输出RS解码。这些改善导致通过HD无线电接收器中的对应实施扩大数字无线电的范围/覆盖区域，而不修改现有HD无线电系统基础设施或空中接口。如下文进一步讨论，此子章节中讨论的大部分原理也可应用于非HD无线电系统和标准。
图24a说明传输器的功能，传输器与可应用于包括AM和FM以及混合和全数字的HD无线电系统一样将多个信息序列复用到时域中的单一流。虽然为了简单起见省略了HD无线电系统的不同版本/变体的某些具体命理和细节，但是还包括和/或指出了一些相关命理和细节。
信息源14002将一系列主程序服务(MPS)协议数据单元(PDU)汇编在线4033上，程序服务(MPS)协议数据单元(PDU)中的每一个包括多个音频数据包和程序服务数据(PSD)PDU。音频编码器4003的输入是由音频接口针对(左声道和右声道)以典型的音频取样速率(例如每秒钟44.1千克样本(kSa/s))运行而生成的音频帧的流。音频编码器将每一声道分解为段(称作音频帧)、处理每一段且将已编码的音频数据包传递到线4028上。每一已编码的音频数据包然后由CRC编码器4004处理以在接收器处进行完整性校验。PSD在方框4005中生成以连同程序音频一起传输。PSD可以依具体格式放置以形成PDU且由一个字节的标记加以限定。PSDPDU然后由CRC编码器4006处理以在接收器处进行完整性校验。MPSPDU生成在方框4007中，MPSPDU具有固定标首部分(即，控制字)、可变标首部分(包括可变数量的音频数据包位置字段和选用标首扩展字段)、PSDPDU和已编码的音频数据包。控制字受方框4008中的RS(96,88)码的保护。因为RS码字具有固定大小(即，96个字节)，所以其可以横跨标首扩展字段的部分、PSDPDU字段和可能已编码的音频数据包位的部分。超出96个字节的MPSPDU位的剩余部分在方框4008中保持不变。来自RS编码器4008的输出形成逻辑信道，例如HD无线电系统中的逻辑信道P1。逻辑信道的位流是由卷积编码4009以截尾卷积码处理。卷积编码可以包括母码生成(例如码率1/3)和打孔，其一起确定用于HD无线电系统中的一些操作模式的逻辑信道的码率(例如码率2/5)。线4034上的编码位流还进行位交错。但是方框4010中的此位交错可以结合来自另一逻辑信道(例如HD无线电系统中使用的主IBOC数据服务(PIDS))的编码位流的另一交错器4015来执行(当所述两个逻辑信道位被复用(即，方框4035)以于线4036上形成单一位流时)。
线4039上的编码位流是由信息源24011生成，信息源24011是用于HD无线电系统中的基站信息服务(SIS)。来自SIS数据生成器4012的输出是由CRC编码4013处理以在接收器处进行完整性校验。线4038上来自CRC编码器的输出形成逻辑信道，例如HD无线电系统中的逻辑信道PIDS。逻辑信道的位流是由卷积编码4014以截尾卷积码处理。
信息源34016如HD无线电系统中一样汇编固定的一系列先进应用服务(AAS)PDU和/或机会数据。AAS数据生成器4017从服务接口接收AAS数据，且然后编码并封装所述数据以生成AAS数据包。每一AAS数据包是由CRC编码器4018处理。FEC可以应用于线4042上的编码数据包流以使用以下方法控制数据包损失和误差：方框4019中用于纠错的RS(255,223)分组编码、方框4020中用于防止误差脉冲串的字节交错，和图中为了简单起见省略的块同步机制。线4044上的输出形成逻辑信道，例如HD无线电系统中的逻辑信道P3(或如果与逻辑信道P3中一样执行额外数据处理，那么形成P4，即，信息源4)。逻辑信道P3(和/或P4)的位流是由卷积编码4021以卷积码处理。卷积编码可以依与逻辑信道P1的次序相同的次序但以不同打孔图案执行，以产生不同码率，例如码率1/2。线4045上的编码位流然后在方框4022中进行位交错。如上文指示，在另一实施方式中，HD无线电系统中可存在额外信息源，即，用于逻辑信道4的信息源4(没有展示)。在此情况中，添加用于卷积编码(方框4021)和交错器(方框4022)的额外方框来处理逻辑信道P4位流。
系统控制数据序列汇编器4023将系统控制信道(SCCH)信息处理为系统控制数据序列的集合。在FMHD无线电系统中，处理方框中存在由矩阵Rd(或所属领域中还称作矩阵r(小写字体))标示的32位长的61个系统控制数据序列，且线4047上的每一输出序列是由遍及OFDM频谱分布的61个参考子载波之一携带。差分编码器4024然后在FMHD无线电系统中以时间差分地编码每一32位序列。在所有61个序列被差分编码且进一步转置之后，线4048上的所得输出是固定尺寸32x61的矩阵R(大写字母)。R的行尺寸(即，32)对应于每个预定义持续时间的OFDM符元的数量，且列尺寸(即，61)对应于每个OFDM符元的有源参考子载波的最大数量。在AMHD无线电系统中，系统控制数据汇编器4023将SCCH信息连同同步、奇偶和预留位一起处理为系统控制数据序列的数据流。线4047上的所得输出是针对AMHD无线电系统中经BPSK调制的两个参考子载波的列向量R。因此，方框4024不适应于AMHD无线电系统。
符元和OFDM子载波映射4025将线4036上的交错矩阵指派给逻辑信道P1和PIDS(称作FMHD无线电系统中的矩阵PM)，且将线4046上的交错矩阵指派给FMHD无线电系统中的逻辑信道P3(称作矩阵PX1(如果存在逻辑信道P4，那么将矩阵PX2指派给逻辑信道P4))，且将线4048上的系统控制矩阵R指派给OFDM子载波。OFDM子载波映射的输入是每一有源交错器/系统控制矩阵的列，所述矩阵每隔OFDM符元持续时间(即，Ts)进行处理以产生输出向量，这里称作X，X是信号的频域表示。来自对每一OFDM符元的符元和OFDM子载波映射的输出向量X是长度1093的复数向量。向量以k＝0、1、2、……、1092加索引。X的第k个元素对应于子载波(k-546)。符元和OFDM子载波映射4025首先将位映射到调制符元中。例如，读取自FMHD无线电系统中的交错器分区PM、PX1(和PX2)的位和读取自R的个别位被映射到复数调制星座值，且应用适当的振幅缩放因子于这些复数星座值。在AMHD无线电系统中，交错矩阵复用和映射到子载波稍微不同且具有不同注释，但是将会被所属领域技术人员充分理解，且为了简单起见省略这些细节。可以对不同调制方案(诸如QPSK、16-QAM和64-QAM)以HD无线电系统的不同模式执行用于数据子载波的此调制符元映射。例如，对于QPSK调制，可以采用以下映射：
1位 Q位 星座值
0 0 (-1-j1)
0 1 (-1+j1)
1 0 (1-j1)
1 1 (1+j1)
对于参考子载波，可以通过以下规则对矩阵R中的位进行符元映射：
位值 星座值
0 (-1-j1)
1 (1+j1)
然后，方框4025将经缩放复数星座值映射到输出向量X的适当元素。X中对应于未使用子载波的元素被设置为复数值0+j0。
OFDM信号生成4026从符元和OFDM子载波映射接收复数频域OFDM符元，且输出表示FM(或AM或全数字)HD无线电信号的数字部分的时域信号。OFDM信号生成是通过使用离散傅里叶逆变换(IDFT)来实现。此外，保护间隔αT(其中α是循环前缀宽度，例如7/128且T＝1/Δf是OFDM子载波间隔的倒数)放置在OFDM符元持续时间TS的开头。图中为了简单起见没有展示，线4050上来自OFDM信号生成的输出以所属领域中的熟悉方式调制射频(RF)载波且传输通过无线电信道4027。在传输通过无线电信道之后，所传输信号可以经历现实世界无线电传输以及其它损害中通常面临的多路径衰落，诸如各种形式的干扰。无线电信道的线4051上的输出是由图24b中的接收器4060接收并处理。
在图24b中所示的接收器4060中，接收器前端4061用先前技术中通常用于载波解调的方法(包括但不限于载波恢复和时序同步，和适当取样，即，模数信号转换)处理所接收的无线电信号(图24a中的线4051上)，最终产生离散基带信号，且于线4074上输出基带信号。然后，OFDM解调和子载波解映射4062执行傅里叶变换和子载波解映射以产生基带信号的两个流，线4077上的一个流和线4075上的另一流分别用于信息源1、2、3和系统控制数据。系统控制数据位首先在方框4063中从线4075上的系统控制数据信号解码以产生所再生的系统控制数据以及线4076上的原始系统控制数据信号。使用所再生的系统控制位和原始系统控制数据信号，先进CSI估计方框4064执行信道状态信息(CSI)估计，其产生信道响应和噪声功率估计(本文中进一步解释)，且对线4077上的信号执行相位纠正，即，相干解调。线4078上的所得信号是相位纠正的复数符元的流。符元到位解映射4065计算来自线4078上的符元的LLR且将其指派给对应的编码位位置。编码位位置上的这些LLR也称作信道LLR。然后，线4079上的信道LLR在方框4066中进行解交错和分用以于线4080上产生逻辑信道信号P1(即，对应于逻辑信道P1的编码位位置的信道LLR)、于线4081上产生逻辑信道信号PIDS，且于线4082上产生逻辑信道信号P3，以及逻辑信道信号P4(如果适用)(图24b中没有展示)。这些逻辑信道信号然后分别由方框4067、4068和4069中的SISO解码器加以处理，以用于解码在传输器处用卷积码进行信道编码的逻辑信道位。SISO解码可使用对数MAP解码器或各种次优实施方式(诸如最大对数MAP或软输出维特比算法(SOVA)、软输出循序解码或其它基于“树”的算法或所属领域中已知的其它算法)执行，或在一些步骤中可使用列表对数MPA算法(如一些实施方式中解释且其随后将针对HD无线电系统中的具体实施方式加以讨论)而实施。然后，为了改善CSI估计和解码精确度，线4083、4084和4085上来自SISO/对数MAP解码器的输出LLR(编码位LLR)可以在交错器和MUX方框4070中加以处理。在方框4070中，所有三个(如果存在逻辑信道P4，那么四个)逻辑信道信号以与传输器中处理的相同方式(即，图24a中的方框4040)进行交错和复用。然后，其在线4089上的输出信号被供应给先进CSI估计4064以用于如先前实施方式中描述的CSI估计的另一次迭代。具有改善的CSI估计的信号随后被传递到方框4065到4069以供下一次解码迭代之用。如先前实施方式中讨论，存在实施联合迭代解码和CSI估计的多种替代，且迭代次数取决于停止准则。在替代方法之一中，在循环中的联合CSI估计和SISO解码(包括先进CSI估计4064和SISO解码器1、2和34067到4069)的最终迭代之后，采用列表对数MAP算法的SISO解码器可以于线4086、线4087和线4088上产生如早期解释的输出LLR和M个最可能的硬解码序列两者，其分别对应于用于信息的进一步解码的逻辑信道的信息位位置，即，方框4071中的MPSPDU、方框4072中的SISPDU和方框4073中的AASPDU。下文还提供了本发明的某些相关方面的更多细节。
考虑到系统具体参数(诸如卷积码的约束长度(例如对于FM来说为7且对于AM来说为9)、码率或子载波数量、调制或命理的其它要素)，本文中描述的方法可应用于FM和AM、混合和全数字HD无线电系统。用于HD无线电系统的个别模式的详细命理在为所属领域技术人员充分了解时予以省略，且当具体命理相关时，其将会被考虑。
控制信道解码
参考图24b中的方框4063，此实施方式中构造的方法是基于经差分编码的控制数据序列位(或如可遍及某些实施方式适用的调制符元)的软值的分级合并，以增强HD无线电系统的系统控制数据序列的检测。为了进一步阐述所述方法，考虑图25，图25是图24a中用于具有来自信息源4的额外逻辑信道P4以及因此沿其说明性尺寸标示的交错矩阵PM、PX1、PX2和R的FMHD无线电系统的传输器4001的简化表示。控制数据序列汇编器4104特别重要，其产生由线4116上的矩阵Rd(也可互换地称作二进制参考矩阵)标示的逻辑位的集合。Rd的大小是(PxM)，例如如图中所示P＝61且M＝32。Rd的每一行中的M位序列经差分编码和转置，且P个序列共同地在线4112上产生大小(MxP)的矩阵R(也可互换地称作R矩阵)。注意，Rd的行尺寸(或R的列尺寸，即，P＝61)对应于每个OFDM符元的有源参考子载波的最大数量，且Rd的列尺寸(或R的行尺寸，即，M＝32)对应于每个预定义持续时间的OFDM符元的数量。(P×M)矩阵Rd中的所有或一些(即，U个)M位序列可以包括每一序列中的指定位位置处的相同位图案(诸如图28中所示的SYNC位和/或控制位)。此外，多个(P×M)Rd矩阵可以被级联来产生Rd的行中的较长序列，从而在级联q次时产生(P×qM)Rd矩阵，且因此产生R的列中的qM位序列。在此情况中，放置在(P×M)Rd矩阵中的所有(例如，U＝P个)或一些(例如U<P个)序列中的相同位图案在级联(PxqM)Rd矩阵中出现q·U次。例如，由于级联q个(P×M)Rd矩阵，图25中的线4112上展示所得((q·M)×P)R矩阵，其中q＝32、M＝32且P＝61。差分编码4105的输出R矩阵在如早期实施方式中描述的符元和OFDM映射方框4106中进行处理。
图26是说明根据某些实施方式的图24b中的接收器的功能的替代方框图。线4128上的基带信号(等效于图24b中的线4074上的信号)被供应给OFDM解调和子载波解映射4121。其在线4129上的输出被供应给R的先进解码4122。R矩阵解码方框提取由对应于图25中的R矩阵以及矩阵R'd的R'标示的复数符元的集合。线4132上的R'矩阵被供应给先进CSI估计4124以用于线4134上在数据子载波上携带的信号(即，来自信息源的信息位)的CSI估计和相位纠正。先进CSI估计4124还可以对整个OFDM子载波执行频率偏移估计以及对系统控制数据序列执行时序估计。解码输出R'd矩阵被供应给系统控制数据序列4123的先进解码以供进一步处理。方框4123中的处理可以包括使用R'd矩阵对R矩阵进行再生，且其输出4133可以被反馈到先进CSI估计方框4124用于改善CSI/时间/频率估计。符元-位解映射4125根据线4135上的符元计算信道LLR，且将其指派给对应的编码位位置。信道LLR还被供应给分用方框4126以在线4137、4138和4139上产生信道LLR的交错矩阵。交错矩阵然后通过对应的逻辑信道交错器(即，用于信道P1的类型I、用于PIDS的类型II和用于信道P3和P4的类型IV)且然后通过方框4127中的SISO解码来进行解交错。
图27是详述图25中的OFDM信号生成方框4107的操作的示意图。方框4141中的调制数据符元表示图25中的数据流4109、4110、4111上的QPSK符元。线4142上的数据符元在符元和OFDM子载波映射之后被供应给长度N的快速傅里叶逆变换(IFFT)方框4146。类似地，包括控制数据序列位以促进信道估计、同步以及用于整体HD无线电系统操作的其它控制功能的Rd矩阵形成于方框4143中且由方框4144中的DPSK调制器进行调制。线4145上等效于图25中的线4112上的R矩阵的经DPSK调制的控制符元被供应给IFFT方框4146。数据和控制数据符元两者(后者将在接收器中使用以除了其它功能以外还促进方框同步和信道估计)是由方框4146中长度N的IFFT进行处理以将数据和控制符元序列变换为时域。所得时域信号还被供应给方框4147，在方框4147中形成后缀，其长度被选取长于OFDM符元持续时间TS的期望延迟扩展(例如7/127)以避免符元间干扰(ISI)。方框4146和方框4147的输出是由并转串(P/S)方框4148进行处理以形成OFDM符元的集合且在于RF载波(没有展示)上传输之前被转换为模拟OFDM信号。
OFDM信号是通过多路径信道进行传输(图27中的方框4149)且然后添加噪声(方框4150)，表示接收器和可能其它干扰源中的热噪声。在初始频率和时序同步以及降频转换(RF解调)之后，所接收的信号被取样且由串转并(S/P)方框4151进行处理，且其输出被供应给方框4152和方框4153，在方框4152和方框4153中分别发生后缀部分的移除和快速傅里叶变换(FFT)以将数据和控制序列变换回到频域样本。线4154上的FFT方框的输出被供应给方框4155以形成所接收的经DPSK调制的信号矩阵R，其在接收器处被标示为Rrec且将用来在R的先进解码方框4156中对系统控制数据序列矩阵R'd进行解码。先前技术方法或优选某些实施方式可以应用于方框4156中以对经DPSK调制的矩阵Rrec进行解码，所述矩阵Rrec携带必要信息以在方框4159中对数据相干地解码。线4158上的FFT的输出还被供应给方框4159以利用线4157上的信号从方框4156恢复数据符元。
图28展示M位系统控制数据序列(SCDS)的示意表示。在HD无线电系统中，M＝32(但是M的值不同)可用作可适用于无线电系统设计。此系统控制数据序列还对应于图25中的线4116上的Rd矩阵的P行之一。系统控制数据序列包括同步、控制、奇偶和预留位。如图28中所示，三十二(32)个位中的十一(11)个表示已知的同步序列(SYNC)且SYNC位放置在字段4176、4173、4169和4165中且用于方框同步和信道估计目的。系统控制数据序列还包括字段4162、4164、4167、4171和4172中的控制位，和字段4163、4168和4175中的预留位，所述预留位携带关于传输块计数的信息和涉及携带图25中的数据序列4109、4110和4111的帧结构的其它信息。此外，系统控制数据序列还包括字段4161、4166、4170和4174中用来保护奇偶字段4177、4178、4179和4180中的位的四个奇偶位，且随后将讨论HD无线电系统中的奇偶位的可能创造性的使用。
表10
SCDS位 位位置 U
同步0/1/2/3 31-25,22,17,10-9 30
预留2/1/0 24,16,7 30
奇偶3/1/0 23,11,0 30
控制4/3/2/1 19,15-12,8,6-1 30
控制5 21-20 6/8/8/8
奇偶2 18 6/8/8/8
当一个或多个特定字段(或位图案)在处理方框中的U个系统控制数据序列(即，(P×M)矩阵Rd)中重复使用时，U个参考子载波上重复(即，携带)对应于系统控制数据序列中的所述字段(或位图案)的传输位。表10针对如用于混合式FMHD无线电系统中的主要服务操作模式的三十(30)个参考子载波(即，P＝30)的情况展示了系统控制数据序列中的特定字段或位图案的此重复的实例。如表中所示，在此实例中，系统控制数据序列中的大部分位在所有子载波上重复，除了字段4172中的控制5位以外，在字段4172中，参考子载波识别(RSID)位是在HD无线电系统中传输。在这些控制位中，其保护位(字段4170中的奇偶2)在其相应参考子载波中可以不同。然而，显而易见的是，在FMHD无线电系统中，通过在多个参考子载波和/或子频带上传输相似的调制符元对所述特定字段和/或位图案提供频率分集。同样地，由于在q·M个OFDM符元上传输的多个(例如q个)(P×M)Rd矩阵的级联，在时间上在q个连续(P×M)方框中对序列中的特定字段和/或位图案提供时间分集。
图29展示系统控制数据序列位(或符元映射之后的调制符元)到参考子载波4192的集合和多个OFDM符元4191上的映射。控制数据序列位(或调制符元)携带在分布在OFDM频谱(频率轴上)内的参考子载波(共享的子载波)上。参考早期提及的某些实施方式，存在P(＝多达61)个参考子载波，且所述P个参考子载波分布在OFDM频谱内。在此示例性实施方式中，系统控制数据序列位(或调制符元)到参考子载波上的映射类似于HD无线电FM空中界面的扩展混合频谱中的方法，混合频谱利用其定义频谱带内的主边带。
图25中的线4116上的二进制参考矩阵Rd可被表达为
其中索引P和M分别对应于参考子载波的数量和OFDM符元的总数。如早期提及，Rd矩阵的一些元素在预定行中重复以增强接收器处的性能。然后，矩阵Rd的每一行在图29中的参考子载波4191之一上进行DPSK调制和传输。
关于矩阵Rd的DPSK调制，经差分编码的序列cp,m是通过对dp,m和紧邻前面的编码位cp,m-1取以2为模数的加法从Rd的元素{dp,m}生成且可被写为
c p , m = d p , m &CirclePlus; c p , m - 1 - - - ( 32 )
其中标示以2为模数的加法。图25中的线4112(或等效地，图27中的线4145上)的R矩阵的所得调制信号元素Rp,m的星座是由以下项给出
参考图26和图27，图26中的线4128上的所接收OFDM信号是由图27中的FFT方框4153进行解调，且图27中经DPSK调制的参考符元4154是提取自参考子载波以形成Rrec且Rrec被写为
其中ri,j(i＝1,…,P且j＝1,…,M)是复数。图26中的解码矩阵R的方框4122和4123(或等效地，图27中的方框4156)的目的是在接收器处获得Rd矩阵，Rd矩阵还将用于图26中的方框4124中的CSI估计和同步。
下文旨在描述使用根据本发明的某些原理的软分集合并对系统控制数据序列位的解码的过程。为了帮助提供用于这些过程的背景，首先描述所属领域中已知的示例性方法。这种方法是基于如美国专利7,724,850中描述的个别参考子载波上的硬判决的多数逻辑合并。这种技术在本文中称作多数表决合并(简称为“MVC”)。参考图30中所示的处理流程，其还可被总结如下。
步骤1：从线4207上的所接收的经解调OFDM信号，形成Rrec矩阵(方框4201)。
步骤2：构造标示为Rrec-1的Rrec的移位版本(方框4202)使得线4209上的输出可写为
其中I(P,1)是Px1的零矩阵，其元素是被映射到-1的振幅上的逻辑位值0。
步骤3：通过以下项获得逐元素积矩阵Rs(方框4203)
R s = Re { R r e c - 1 * &CenterDot; R r e c } - - - ( 36 )
其中‘·’标示元素间乘法运算且Re{□}是用于选择复数的实部的运算元。注意在(35)中，广泛接受的注释X(m:n)用于提取向量x的项m到n，且注释X(m1:n1,m2:n2)是用于从行m1到n1且从列m2到n2提取子矩阵。经DPSK调制的信号的初始值针对每一参考子载波被设置为“-1”。积矩阵Rs还可被写为
且其中为了简化注释，被定义为Rs的第(p,m)个元素，其还被写为
步骤4：如下获得对Rs矩阵的每一元素的硬判决(方框4204)：
其中m1和m2分别是对应于位“0”和位“1”的的判决值。产生(39)的以上四个步骤确实是用于非相干差分解调。当Rrec中的项对应于传输器中的经DPSK调制的信号矩阵R的项时，先前技术中采用非相干差分解调。
步骤5：对于重复Um次且放置在Um个参考子载波上的第m个控制序列位，多数表决4205(称作多数表决合并)是在找到对Rs的所有元素的硬判决之后而执行。通常，Um是奇数以更好地促进多数表决。用于第(p,m)个元素的最终判决是由以下项给出
其中右侧的项是用于多数表决的阈值，如果Um是奇数，那么所述阈值将通常是奇数，且判决值m1和m2分别用于位0和位1，且其中pu标示系统中的P个参考子载波中的Um个子载波之一的子载波索引。虽然可针对所有Um个子载波计算(40)，但是由于Um种结果将是相同的，所以其对集合{pm}中的子载波只执行一次。在先前技术方法的替代实施方式中，如果Um是偶数，那么可对右侧中的阈值执行舍进(即，ceil())或舍出(即，floor())运算，即，舍进/舍出或简单地说，可通过随机地选择值(即，通过抛硬币)来解决约束。
步骤6：然后，在方框4206中应用线4212上的相同位判决于其第m个位位置处携带重复控制序列位之一的Um个子载波。
d ( p &Element; p m ) , m h = d p , m h d - - - ( 41 )
对于实施方式之一，图31说明用于使用具有非相干DPSK的软分集(缩写为‘sd’)合并解码系统控制数据序列位的处理流程。软分集合并将促进控制数据序列的更优非相干DPSK解码。如图31中所示，步骤1到3(4221、4222、4223)可以对应于图30中所示的前三个步骤，其应用于寻找(38)中定义的Rs矩阵使得在线4230上输出所述矩阵。在下一步骤(步骤4)中，在方框4224中如下般加总携带重复的系统控制数据序列位的Um子载波中的‘软’值
d p , m s c = ( d p 1 , m s + d p 2 , m s + ... + d p U m , m s ) - - - ( 42 )
其中上标‘sc’表示软合并。在下一步骤(步骤5)中，在软合并之后，在方框4225中通过以下项获得Rs的第(p,m)个元素上的硬判决。
其中如在先前技术方法中，m1和m2是分别对应于位“0”和位“1”的的判决值。最后，线4232上的相同位判决在方框4226中应用于携带其第m个位位置处的重复位之一的所有Um子载波，其以数学形式表示为如下：
d ( p &Element; p m ) , m h = d p , m h - - - ( 44 )
其中如在早期提及的先前技术方法(400)中，p∈{pm}具有 p m = p 1 , p 2 , ... p u ... p U m .
对于图32中所示的另一实施方式，除了软分集合并以外，系统控制数据序列位的解码还被扩展来利用多符元检测。图30中的方法(MVC)和图31中的软分集合并(sd)实施方式使用常规非相干DPSK解调，其中由接收的两个连续符元的相位之间的差确定实际相位。将两个以上连续符元用于DPSK解调的Divsalar和Simon的多符元差分检测(MSDD)方法提供比常规DPSK解调更优的误码率性能。在MSDD中，假设接收的载波相位恒定达对应于用于检测的多个连续符元间隔的持续时间。在图32中所示的另一实施方式中，系统控制数据序列位的解码采用软分集合并和多符元检测(缩写为“sdm”)。作为实例，因为无线信道的频率响应可以随时间变化，所以三个连续符元用于MSDD。更具体地说，参考图32，在以下步骤中执行“sdm”：
步骤1：根据线4252上的接收的解调OFDM信号，形成如(34)中所示的Rrec矩阵(方框4241)。
步骤2：构造由Rrec-1标示(方框4242)且在线4254上输出的Rrec的移位版本，其被写为
其中I(P,1)是具有映射到振幅-1的每一逻辑位值0的P×1零矩阵。
步骤3：计算由Rrec-2表示(方框4255)且在线4254上输出的Rrec的反褶版本，其编写为
其中Z(P,1)标示P×1零矩阵。
步骤4：在此实施方式中，用于DPSK的MSDD是基于三个符元间隔的最大似然率序列估计(MLSE)。此方法导致四个相位差分序列。对于四种情况，使用以下等式计算x＝1,2,3,4(方框4259)。
R C x = Re { ( R r e c &CenterDot; R r e c - 1 * ) e - j&Phi; k } + Re { ( R r e c - 1 &CenterDot; R r e c - 2 * ) e - j&Phi; k - 1 } + Re { ( R r e c &CenterDot; R r e c - 2 * ) e - j ( &Phi; k + &Phi; k - 1 ) } - - - ( 47 )
其中C1＝{Φk＝0,Φk-1＝0}、C2＝{Φk＝0,Φk-1＝π}、C3＝{Φk＝π,Φk-1＝π}、C4＝{Φk＝π,Φk-1＝0}。此导致在线4256上输出且可分别表示为如下的4245、RC24246、RC34247和RC44248
R C 1 = Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 1 * } + Re { R r e c - 1 &CenterDot; R r e c - 2 * } + Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 2 * } - - - ( 48 )
R C 2 = Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 1 * } - Re { R r e c - 1 &CenterDot; R r e c - 2 * } - Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 2 * } - - - ( 49 )
R C 3 = - Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 1 * } - Re { R r e c - 1 &CenterDot; R r e c - 2 * } + Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 2 * } - - - ( 50 )
R C 4 = - Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 1 * } + Re { R r e c - 1 &CenterDot; R r e c - 2 * } - Re { R r e c &CenterDot; R r e c - 2 * } - - - ( 51 )
分别将的第(p,m)个元素标示为
步骤5：对于重复Um次且在子载波p∈{pm}上携带的第m个符元，其中对于四种情况，在方框4249中计算所述子载波上进行的软分集合并的指标
r p , m c 1 = ( r p 1 , m c 1 + r p 2 , m c 1 + ... + r p U m , m c 1 ) - - - ( 52 )
r p , m c 2 = ( r p 1 , m c 2 + r p 2 , m c 2 + ... + r p U m , m c 2 ) - - - ( 53 )
r p , m c 3 = ( r p 1 , m c 3 + r p 2 , m c 3 + ... + r p U m , m c 3 ) - - - ( 54 )
r p , m c 4 = ( r p 1 , m c 4 + r p 2 , m c 4 + ... + r p U m , m c 4 ) - - - ( 55 )
等式(52到55)表示定义情况的概率。在RC1、RC2、RC3和RC4的第(p,m)个元素中，选择最大值的索引(方框4249)，其给出为
&lsqb; r p , m c , i x &rsqb; = m a x { r p , m c 1 , r p , m c 2 , r p , m c 3 , r p , m c 4 } - - - ( 56 )
其中和ix分别标示中的最大值和其在向量中的索引。
步骤6：然后，运用线4257上的索引，如下对dp,m作出最终判决：
dp,m＝0如果ix＝1或2(57)
dp,m＝1如果ix＝3或4(58)
步骤7：将线4258上的dp,m的相同判决值应用于表示重复符元的剩余元素(方框4251)：
d(p∈pm),m＝dp,m(59)
本发明的某些方面还并有在满足预定义准则时通过位翻转纠正每一奇偶字段中的(偶或奇)奇偶位的方法。并有位翻转的一个实施方式采用先前技术中的常规位翻转。在先前技术中，每一奇偶字段的奇偶位在接收器处得以计算且与接收的奇偶位相比较。如果其是相同的，那么假设解码的系统控制数据序列的奇偶字段中不存在位误差(因为偶的或奇的奇偶码只正确地检测单位误差)，否则假设奇偶字段被损坏。当奇偶字段中存在误差时，在对解码的系统控制数据序列执行差分解码以再生DPSK信号时所述误差将传播到序列的剩余部分中。为了防止因奇偶字段中的单位误差造成的此误差传播，接收的奇偶位可在其不匹配计算的奇偶位时翻转。此常规奇偶翻转(缩写为“cpf”)应用于前述实施方式(即，分别缩写为“sd”和“sdm”的实施方式以及缩写为“MVC”的先前技术方法)，以增强系统性能。所得实施方式分别标示为具有常规奇偶翻转的MVC(MVC-wcpf)、具有常规奇偶翻转的sd(sd-wcpf)和具有常规奇偶翻转的sdm(sdm-wcpf)。
并有奇偶翻转的另一实施方式利用奇偶字段位的可靠度来选择将在每一奇偶字段中翻转的位。在本发明的此方面中，每一奇偶字段中的最不可靠位翻转。更具体地说，根据某些实施方式，对于偶的奇偶码的实例，在具有图28中所示的包括奇偶位4161、4166、4170和4174的系统控制数据序列的传输器处形成Rd矩阵(图25中的方框4104)。奇偶字段中的奇偶位可由dp,m+D标示且写为
d p , m + D = d p , m &CirclePlus; d p , m + 1 &CirclePlus; ... &CirclePlus; d p , m + D - 1 - - - ( 60 )
其中dp,m+j,j＝1,...,D-1标示由偶的奇偶码覆盖的奇偶字段中的奇偶字段源位。然后，如图33中所示，在接收器4260处，如在其它实施方式中般形成Rrec矩阵(方框4261)。随后，对奇偶字段位作出硬位判决且由标示其(方框4262)，且由标示其软值可靠度(方框4263)。运用线4271上的硬位判决，校验奇偶字段中是否满足偶的奇偶性。对于偶的奇偶校验，使用以下准则：
是否 &lsqb; d p , m &CirclePlus; d p , m + 1 &CirclePlus; ... &CirclePlus; d p , m + D - 1 &CirclePlus; d p , m + D &rsqb; = 0 - - - ( 61 )
如果满足偶的奇偶性(或等效地，通过奇偶校验)4272，那么假设奇偶字段码字的传输中不存在误差且传输的序列的硬判决的线4271上的向量用作真实的传输向量(方框4265)。如果不满足偶的奇偶性4273(指示码字中存在一个误差或大体来说存在奇数个误差)，那么最可能出错(在码字中的误差中)的具有最小可靠度的位翻转。在以下步骤1到2中描述通过奇偶位翻转进行的此纠误程序的更多细节。
步骤1：寻找中的所有元素的绝对值(方框4266)且输出线4275上的结果其写为
P f a = &lsqb; a b s ( d p , m s ) , a b s ( d p , m + 1 s ) , ... , a b s ( d p , m + D - 1 s ) , a b s ( d p , m + D s ) &rsqb; - - - ( 62 )
步骤2：寻找中的最小值的索引(方框4267)，其是向量中的最不可靠位的识别：
k = arg m i n { P f a } - - - ( 63 )
等式(63)返回向量中的最小值的索引k。通过使用索引k，Pf的第k个元素在方框4268中翻转，这可以数学形式写为
P f ( k ) = P f ( k ) &CirclePlus; 1 - - - ( 64 )
翻转最不可靠位(缩写为“flr”)然后应用于前述实施方式(缩写为“sd”和“sdm”)以增强系统性能。所得实施方式分别标示为具有奇偶校验的sd(sd-wflr)和具有奇偶校验的sdm(sdm-wflr)。
经由计算机仿真估计某些实施方式的R矩阵解码性能以说明并确认本发明的某些优点。在表11中，对于城市慢(USLOW)和城市快(UFAST)概述用于估计并比较常规方法和各种实施方式的性能的衰落信道模型的参数。
图34和35分别比较多数表决合并与常规奇偶翻转(MVC-wcpf)接收器的BER和FER性能，其中在USLOW衰落信道模型内某些实施方式分别缩写为sd-wcpf、sdm-wcpf、sd-wflr和sdm-wflr。在这两个图中，清楚表明这些实施方式胜过称为MVC-wcpf的先前技术方法。还应注意，这些实施方式中的MVC-wcpf的检测增益(即，用于获得相同BER的Eb/No值的差(以dB为单位))随着Eb/No(或SNR)增大而增大。
此外，对于基于软分集合并(即，“sd”)以及软分集合并和多符元检测(即，“sdm”)的某些实施方式，翻转最不可靠位(即，“flr”)对改善解码性能比常规奇偶翻转(即，“cpf”)更有效。还应注意，sd-wflr和sdm-wflr具有可比较性能，而sd-wflr具有低于sdm-wflr的复杂度。在表12中相较于常规方法概述来自R增益解码的某些实施方式的计算机仿真的观察增益。
此外在图36和37中分别就UFAST信道中的BER和FER比较常规方法和某些实施方式。在比较USLOW和UFAST中的FER曲线时，应注意，先前技术方法和某些实施方式的解码性能在UFAST信道中稍微降低。然而，其清楚表明了UFAST信道中甚至在10-3是所需FER下，某些实施方式维持MVC-wcpf的检测增益。在表13中相较于常规方法概述来自R增益解码的某些实施方式的计算机仿真的观察增益。
对AMHD无线电系统中的R矩阵解码的应用
FMHD无线电系统和AMHD无线电系统两者均具有长度M(＝32)个位的类似系统控制数据序列结构，其中在M位序列中同步字段和奇偶字段是相同的。然而，参考图25，AMHD无线电系统中不采用R＝Rd来作为差分解码。此外，R矩阵是256个位的列向量，因为八(8)个M(＝32)位列向量级联。考虑通过以下规则映射到BPSK信号星座上的符元：
位0→0-j0.5位1→0+j0.5
且映射到两个子载波上的OFDM子载波为：
第-1个子载波：-R*第1个子载波：R
应注意，两个载波上的系统控制数据序列是相同的，即，-R*和R的元素。因而，对于频域内的系统控制数据序列所有位，所述序列的重复因子U是2(而举如表中早期说明的FMHD无线电系统中的主要服务模式为例，取决于所述序列中的字段，所述重复因子U可大得多)。
在此情况下，为了解码图26的方框4123中的Rd，上参考子载波和下参考子载波是通过考虑下参考子载波的负的复共轭组合的第一相等增益。然后，在一个实施方式中，还执行多符元检测，其中选择执行时域中的两个或两个以上后续方框内的额外组合。在其它实施方式中，“常规奇偶翻转”和优选地“翻转最不可靠位”可适用于AMHD无线电系统。所属领域技术人员应明白，虽然省略详细描述，但R(＝Rd)矩阵的解码不涉及图26的方框4122中的非相干解码，因为在传输器处未采用差分编码且通过AM载波和其它辅助和控制信号的存在促进相干解调。
HD无线电系统中的信道估计
HD无线电系统中的CSI估计的细节取决于特定版本，诸如全数字或混合、AM或FM。在不缺失一般性的情况下，考虑图38中说明的混合FM模式。在此实例中，分别在选定的下主要边带(如4801和4802)中传输数字信号，而在中间说明模拟FM信号4803。每一边带包括多个频率分部。出于控制/同步目的，一个频率分部4804被定义为一组19个OFDM子载波，其包括18个数据子载波4805和一个参考子载波4806。
HD无线电系统中的每一参考子载波4806携带差分编码的系统控制数据序列。已知控制数据序列的一些字段，诸如SYNC位，而其它字段可以携带可以在时间上于子载波和/或连续方框内重复的控制信息，如先前实施方式中描述。N个参考子载波跨OFDM频谱分布，其中N取决于特定版本和模式。
在接收器处通过根据先前R矩阵实施方式中描述的发明方法使用传输信号的已知结构解码在参考子载波上接收的系统控制数据序列。图34到图37中说明这些发明方法的执行比先前技术方法更优，通常在较低BER的范围中多达10dB。根据先进CSI估计的实施方式的发明方法，这些解码和重组的参考子载波符元然后用作“导频”信号以促进CSI估计。HD无线电系统中的参考子载波的具体星座类似于图10a中的专用子载波情况。主要差别在于在HD无线电系统情况中，参考子载波上的一些“导频”符元是已知的，而其它“导频”符元基于早期描述的先进解码方法得以重组且可展现出偶尔错误重组的“导频”符元，其继而又可以对CSI估计具有负面影响。
具体地说，对于混合FM情况，使用如先前在先进CSI估计的各种实施方式中描述的专用导频案例执行CSI估计。首先，根据图15所描绘的算法与对应描述和LUT表6到表9执行最初先进CSI估计。中值和平稳滤波器被应用来减小附加噪声和干扰、主FM和可能的第一相邻FM干扰的影响。还根据图16中的结构和对应描述采用迭代CSI估计。通过对慢都市信道模型的仿真验证：音频和数据HD无线电信道的解码FER通过采用本文中描述的先进CSI方法(例如，第二子章节中)展示完全已知的导频和使用发明方法或R矩阵实施方式解码的重组导频的类似和优越性能。相比之下，使用诸如在第6,549,544号、第7,724,850号美国专利中描述的常规单级CSI估计方法与适于信道案例的范围的固定滤波器长度，具有重组导频的FER性能可以比假设完全已知导频的差多达0.5dB到1.0dB，这取决于特定案例。
在一个实施方式中，使用插入到交错数据序列中的AM载波、参考子载波和训练位执行AMHD无线电系统中的CSI估计。可以通过所属领域中已知的方法完成对AM子载波的CSI估计。参考子载波上的已知解码位还用于根据先前实施方式的CSI估计。类似地，根据先进CSI估计的实施方式解码对在数据子载波上传输的训练位的CSI估计。所有这些组件的聚合使用实现更优CSI估计。
解码信息源1(逻辑信道P1)
如图39a中所示，来自信息源1的MPSPDU4401由多组信息位组成，例如MPSPDU标首4402、音频分组4404、4405、4406和程序服务数据4403。MPSPDU标首4402包括用于适当处理PDU且被适当RS码(例如，(96,88))覆盖的必要控制信息。取决于RS码块4407的长度，PSD字段4403的某个部分可以包括在RS码块中。RS奇偶字节放置在MPSPDU的开头中。
PSD字段4403开始于标志4411以指示其开头且PSD控制4412和PSD载荷4413受循环冗余校验(CRC)奇偶位字段4414保护。在MPSPDU内，可以存在多个音频分组，例如1到n。音频分组长度可以取决于使用的音频编解码器而不同。每一音频分组受其CRC奇偶位字段(例如，4416、4418或4420)保护。
如图39b中所示，SISPDU4431由各种字段4433到4441组成，且这些字段受CRC奇偶位字段4442保护。SISPDU的长度可以相对短于MPSPDU的长度且通常固定，例如，80。
图40展示用于解码MPSPDU标首的一个实施方式。图40中的线4495上的信号为也在图42b的线4080上所示的信道LLR的流。在方框4481中补孔LLR流之后(即，将零值插入其中编码位在传输器中打孔以将编码流在打孔之前带到原始码率(例如，1/3)的位置中)，在方框4482中从线4496上的流提取对应于MPSPDU标首(其对应于长度为96字节的RS码字)的LLR序列。在方框4483中使用列表对数MAP解码算法解码线4497上输出的此RS码字。列表对数MAP解码器方框产生输出LLR的集合(信息和编码位LLR两者)，(即，RS(96,88)码字的系统奇偶位)和对应于RS码字的预定义数量的最可能的硬判决序列(包括0和1)4498。称为M_值的此预定义数量可为大于或等于2的任何整数(特殊情况M_值＝1对应于无列表解码)。通过增大M_值，列表解码的性能改善，但是存在超过中等M_值的收益递减，即32。在MPSPDU标首解码的具体仿真实例中，采用M_值＝32。
对于用于HD无线电系统的截尾卷积码的情况，在4483中采用截尾列表对数MAP解码。因为对于截尾卷积码，初始编码器状态等于最终编码器状态，所以标首位序列和标尾位序列用于促进截尾解码。具体地说，对于正解码的给出编码位片段(即，C＝{c1，c2，...，ct，ct+1，…，cN-h，cN-h+1，…，cN-1，cN})，分别在位c1之前和在cN位之后分别添加标首位序列和标尾位序列。通过H＝{cN-h+1，…，cN}和T＝{c1，…，ct}给出标首位和标尾位，使得以下序列为解码的对于对数MAP算法中的从标首序列的第一位朝向标尾序列的最后一位的正向递归的初始化，以相等概率起始标首序列的开头处的格图状态。例如，对于具有存储器m的卷积码，存在2m种状态且每一状态被指派概率1/2m。类似地，对于从标尾序列的最后一位开始朝向标首序列的第一位的反向对数MAP递归，在标尾序列的终点处，所有状态被指派相同概率1/2m。标首序列和标尾序列的长度(h和t)分别被选择为卷积码的若干约束长度。例如，对于约束长度7的卷积码，选择h＝t＝50提供良好结果，使得由于将其长度增大超过50而无法观察到显著增益。此被卷积解码器收敛到少数约束长度内的正确序列的事实所刺激，其在先前技术中用于在解码卷积码时使用有限解码器存储器。使用所描述的标首和标尾方法，截尾解码相对于非截尾解码的解码复杂度增大因子1+(h+t)/N，对于N＞＞h+t所述因子变得可忽略不计。作为参考，MATLAB截尾维特比算法需要与2·N成比例的处理，同时基于衰落信道的仿真结果，在较低BER值下，仍使前述列表对数MAP截尾解码器变逊达约四分之一dB。
根据Lanneman和Subdberg的方法实施列表解码。在一个实施方式中，采用最可能的序列的列表的最优生成。在另一实施方式中，使用次优方法。对硬判决序列的长度M_值的列表排序使得最可能的序列是列表上的第一序列，下一最可能序列是列表上的第二序列等等。在随后所示的仿真结果中，使用次优列表生成方法。通过使用最优列表生成方法，可以在衰落信道中实现小幅性能改善，但是在AWGN信道中，由于M_值足够大，所述改善忽略不计。
方框4484从线4498上的硬判决序列的列表中的第一条目开始，校验每一序列以确定所述序列是否是RS码字。即，RS(96,88)码用于误差检测。如果声明有效RS码字，那么线4499上的码字还传递到方框4485以通过校验MPSPDU标首中的各种字段的一致性条件来校验解码序列是否是有效MPSPDU标首。一致性校验提供超过由RS(96,88)码提供的误差检测能力的额外水平。通过采用标首中的一些字段与先前无线帧中的对应字段的确定性关系执行一致性校验，例如，图39a中所示的固定标首部分4409中的PDU序列数量随着从一个帧到下一帧递增1，且对于固定标首4409的其它字段是类似的。此外，一致性校验采用一个MPSPDU标首内的不同字段之间的关系。例如，指向勾勒无线帧的P1逻辑信道中的连续音频分组的在HD无线电标准中定义的定位器字段必须满足以下关系NOP)Lc(i)＜NOP_Lc(i+1)。在另一实施方式中，可省略一致性校验，因为RS(96,88)码具有相当良好的误差检测能力，这取决于未检测到的误差的所需概率电平。如果序列表示一致标首，那么其在线4500上传递到方框4492以提取线4514上的相关信息位且还传递到方框4493以产生线4513上的增强LLR，所述增强LLR传递到方框4494以组合其与来自分组的其它部分的LLR且在线4515上产生输出LLR，前提是迭代解码或迭代CSI估计要求这样。增强LLR是乘以相对较大数字的简单的硬判决(+1或-1)。增强LLR用于在对应片段被声明正确时的迭代解码，且使得能够对这些位LLR赋予的加权高于来自可能未被声明正确且其中将使用正常LLR的其它片段的LLR，这将稍微改善迭代解码或CSI估计。
如果线4498上的有效序列均不是有效RS码字，那么在方框4486中对M_值序列中的至少LBM个序列执行基于BerlekampMassey(BM)算法的硬判决解码，其中LBM是小于或等于M_值的整数。类似地，如果线4499上的有效RS码字均不为通过方框4485中的一致性校验，那么M_值序列的集合传递到方框4486用于如上文描述的BM解码。如果对这些LBM序列的任一个的BM解码成功，那么线4504上的所得最高排名的RS码字馈送到方框4488以确定其是否是有效MPSPDU标首。如果是，那么信息位从其提取到线4514且其还转换为线4513上的增强LLR以用作线4515上的输出LLR。
然而，如果结果均不是有效MPSPDU标首(线4507)或对LBM个序列中的任一个的BM解码不成功(在线4505上)，那么通过对应于RS码字的对数MAP产生的LLR馈送到方框4489中有时称为‘软’RS解码器的软输入软输出(SISO)RS解码器。在先前实施方式中，详细解释软RS解码器的运算和性能。如果软RS解码产生有效RS码字(在线4509上)，那么其在方框4491进行进一步测试以确定其是否是有效MPSPDU标首。如果是，那么信息位在线4514上从其提取且还转换为线4513上的增强LLR且用作线4515上的输出LLR。如果所得RS码字不是有效MPSPDU标首(在线4511上)，那么软RS解码器的输入LLR分别传递到方框4492和4494以提取信息位并从其输出LLR。当方框4489中的软RS解码器没有产生有效RS码字时(在线4512上)，其基于采用如对应实施方式中描述的BP解码的软RS解码输出更新的LLR的集合。这些LLR分别在方框4492和4494中用于提取信息位并从其输出LLR。输出LLR可以用于图46中所示的进一步迭代处理。
因为MPSPDU标首包括关于系统的重要信息且其信息位携带在逻辑信道P1上，所以重要的是尽可能准确地解码此标首。在一个实施方式中，MPSPDU标首解码通过采用连续帧间隔内或连续字段之间的不同字段的确定性的或概率性的关系加以进一步改善。通过采用特定字段的结构，可在标首的RS解码之前改善对应位。总的来说，通过以此方式纠正一些位误差，RS码的纠错负担减小且其可以纠正更多误差错误码字。
例如，HD无线电系统中的MPSPDU标首的固定部分中的若干字段(诸如流ID、混合控制、延迟等等)极少变化且可假设在帧之间是恒定的。因此，如果MPSPDU标首在帧(i-1)中正确地解码，即，未通过RS码检测到误差，那么可假设对应字段在帧i中采用相同值，因此消除这些字段的一些位置中的可能的位误差。应了解，当这些字段之一变化时(极少发生)，所提出方法将引入误差，即使对应字段的已接收位是正确的也是如此。然而，假设变化频率远慢于误码率，那么所提出方法仍有利于性能改善。替代地，为了最小化假设来自先前帧的字段值的负面影响，来自先前帧的字段值可被指派与所述字段将在下一帧中采用相同值的概率成比例的概率，而其它可能的字段值可被指派对应的较小概率。
一些字段具有帧之间的确定性关系。例如，固定标首部分中的PDU序列数量从帧(i-1)到帧i递增1，以序列数量范围为模数。因此，当首次正确地解码MPSPDU标首时，此字段可被假设为已知且在帧之间确定性地变化。
其它字段可以具有不同类型的关系。例如，在HD无线电标准中称为Loc的音频分组定位器字段指向所述音频分组的最后一个字节(CRC字节位置)。因为存在相对极多个Loc字段(例如，24到40，每一字段可包括16位)，所以极重要的是在RS解码之前改善这些字段/位的可靠度。为了促进上述情况，可首先注意下一Loc字段采用大于先前Loc字段的值，即Loc(i)<Loc(i+1)，i＝0、1、…、NOP-2，其中NOP是帧中音频分组的总数，其大体上在帧之间是可变的。此在Loc字段的序列中引入存储器，从而使得能够用基于格图的算法预处理其。虽然每一16位字段大体上可采用216个可能值中的任一个，因此表明格图具有216种状态，但并非所有状态均有可能。例如，考虑对应于Loc(j)的格图的级j且考虑Loc(j)的第m种状态。通过采用Loc(j)<Loc(j+1)的性质，明白Loc(j)的级m只可转变到Loc(j+1)的状态(m+1)、(m+2)、…、216。因此，此产生格图分支/转变次数逐渐减小的可变格图。
此外，音频分组可通过定义最小和最大的音频分组长度(分别为Nmin和Nmax)来特征化，最小和最大的音频分组长度通过各种音频流量类型和编解码器速率音频样本的测量来确定。此信息可作为边信息传递到MPSPDU解码器。此信息还可以帮助显著地减小格图中状态的数量。现在，从Loc(j)的状态m到Loc(j+1)的状态的转变的范围从(m+1)～216减小到(m+Nmin)～(m+Nmax)，这将归因于更多受限格图而明显降低格图复杂度且还改善解码增益，但是偶尔，当实际分组度小于Nmin或大于Nmax时，格图描述不一定完整。因此，可通过缩减范围Nmin-Nmax实现降低的格图复杂度和更大的预处理增益，但是增大不完整格图描述的概率，这可以造成以低误码率的误差平层。因此，如果需要可通过系统设计者实现低SNR处的增益与高SNR误差平层之间的所需平衡。
可通过采用音频流的一些额外性质实现额外改善。例如，每一音频帧的开头处的一定数量的位在每一音频帧中可以是恒定的，其可作为边信息从音频编解码器提供到MPSPDU解码器。每一音频分组的开头处的某些位的此先验知识还可用于通过格图引入转变偏好。例如，假设每一音频分组的开头处的L个位(b_1、…、b_L)已知。然后，对于Loc(j)的格图中的每种状态，可检查由Loc(j)的状态指示的分组j的终点之后的音频位序列中的对应L个位，且计算其采用值b_1、…、b_L的概率。继而，这些概率又可适当地与Loc(j)的对应状态相关，因此使一些状态的可能性大于其它状态且以此方式还改善MPSPDU标首的解码。可认为此方法使用“分集”方法。即，通过使用不同序列的位、音频位、通过采用可用于每一音频帧的开头处的某些音频位的边信息来改善MPSPDU标首中的位的序列的解码，而音频帧的开头与先前音频分组的Loc字段相关。
因此，通过采用来自SISO卷积解码器输出的软位(即，以LLR的形式提供)，所描述的格图结构和性质可通过SISO可变格图算法(诸如对数MAP)使用以例如产生还将由RS解码器处理的改善LLR且使得其能够实现不正确解码的较低概率。通过采用所描述的技术，可实现MPSPDU的解码时的显著性能增益。
PSD的处理
图41展示用于PSDPDU的解码的一个实施方式。从线4528上的MPSPDU的信道LLR的流(其还展示在图40中的线4496上)，在方框4521中提取PSDPDU。因为PSDPDU的位置在MPSPDU内可能是不固定的，所以基于已知信息搜索其位置。一个实施方式可以包括通过使用滑动窗使硬解码序列交叉相关来搜索FLAG位图案，诸如图39a中的PSD标志4411。运用已知的FLAG图案，选择最大化相关性峰值的位置。另一实施方式可以使用LLR而非硬解码序列来最大化对应于FLAG图案的适当对准的相关性峰值。
一旦发现PSDPDU，那么在方框4522中使用对应于PSDPDU位的信道LLR作为输入来执行列表对数MAP解码。列表对数MAP解码器输出位判决且PSDPDU中的信息位的输出LLR以及路径序列(即，线4530上的0或1的二进制值的硬判决序列)的集合(即，列表)。然后，在方框4523中对PSDPDU的最大后验概率(MAP)位判决执行CRC校验，如所属技术中已知。如果PSDPDU通过CRC校验4531，那么其位判决在方框4529中输出为最终位判决用于PSDPDU的信息位且每一LLR值在4524中增强到保留其极性的量级的大值，例如对于逻辑位1或0为100或-100(或反之亦然，这取决于系统中的二进制位映射)。如果MAPPSDPDU序列无法通过CRC校验4532，那么在方框4523中每次以其放置在列表中的次序来对来自列表解码器的PSDPDU的M_值路径序列进行一次CRC校验，直到所述列表中的路径序列通过CRC校验为止。所述列表中的一些路径序列可以相同且因此可以在运行此CRC校验之前移除任何重复的路径序列以便减小执行此操作所需的处理时间。当发现第一路径序列通过CRC校验4523时，路径序列输出为PSDPDU的信息位的最终位判决4529且其LLR值增强4524，如早期描述。如果在方框4523中未发现路径序列通过方框4532中的CRC校验，那么在一个实施方式中，对来自方框4522的解码器输出的LLR执行CRC对数MAP解码4526。然后，用于PSDPDU的信息位的LLR从CRC对数MAP解码器(在线4537上)的输出LLR来确定且传递到线4538。此外，在方框4529中对CRC对数MAP解码器的输出LLR的极性作出用于PSDPDU的信息位的最终位判决。在另一实施方式中，作为实施方式替代物，如果在4522中采用列表解码，那么可跳过4526中的CRC对数MAP解码以降低处理复杂度而不会牺牲太多总性能。在此情况下且如果所有序列均未通过CRC校验4523，那么LLR和PSDPDU的信息位的位判决获自来自方框4522的输出LLR且经由线4532、4534和4538传递到方框4529和4527。因此，CRC对数MAP解码器4526是选用的，且如果在4522中只使用CRC对数MAP解码那么其更有利，且当在4522中采用列表对数MAP解码时提供较小增益。信息位和/或编码位的输出LLR可以用于图46中所示的进一步迭代处理。
音频的处理
图42展示用于音频分组的解码的一个实施方式。从线4549上的MPSPDU的信道LLR的流(其还展示在图40中的线4496上)，在方框4541中提取音频帧，其中的每一个包括具有CRC字段的音频分组和任何协议控制信息(PCI)位。
对于从方框4541输出的每一音频帧，在方框4542中执行列表对数MAP解码，类似于早期针对MPSPDU标首所述。列表对数MAP解码器输出音频帧中的信息位的解码器输出LLR和对应位判决，以及由线4551上的二进位值0和1组成的硬判决序列(从最大可能到最小可能)的长度M_值的排序列表。在方框4543中，然后识别并提取PCI位且收集其解码器输出LLR用于方框4565中的额外处理。在打孔来自音频帧的PCI位之后，方框4543还输出位判决、其解码器输出LLR和线4552上的音频分组的硬序列的列表。然后，在方框4544中对音频分组的MAP位判决执行CRC校验。如果音频分组通过CRC校验(线4553)，那么其位判决通过方框4563作为最终位判决输出到线4564用于音频分组的信息位。此外，在方框4545中，每一LLR值增强到保留其极性的量级的大值，例如对于逻辑位1或0为100或-100(或反之亦然，这取决于系统中的二进制位映射)。如果音频分组未通过无法对MAP判决进行4544中的CRC校验，那么在方框4544中每次以其放置在列表中的次序对音频分组的序列列表进行一次CRC校验，直到所述列表中的路径序列通过CRC校验为止。所述列表中的一些路径序列可以相同且因此可以在运行此CRC校验之前移除任何重复的路径序列以减小执行此操作所需的处理时间。当发现第一路径序列(线4553)通过CRC校验时，在方框4563中将所述路径序列输出为音频分组的信息位的最终位判决且在方框4545中其LLR值增强到保留其极性的量级的大值，例如对于逻辑位1或0为100或-100。如果在方框4544中未发现路径序列(线4554)通过CRC校验，那么尤其当在4542中执行列表解码时，选用地在方框4547中经由线4554对来自方框4543的解码器输出LLR执行CRC对数MAP解码。然后，根据方框4547中的CRC对数MAP解码器的输出LLR(总LLR或非本征LLR)确定用于音频分组的信息位的LLR。此外，在方框4563中对CRC对数MAP解码器的输出LLR的极性作出用于音频分组的信息位的最终位判决。在另一实施方式中，作为实施方式替代物，可跳过方框4547中的CRC对数MAP解码以降低处理复杂度而不会牺牲太多总性能。在此情况下，从来自方框4543的输出LLR获得LLR和音频分组的信息位的位判决。当在4542中只使用对数MAP解码时，归因于选用CRC对数MAP解码的性能增益大于在方框4542也执行列表解码的情况下的性能增益。输出LLR可以用于图46中所示的进一步迭代处理。
方框4565中的对数MAP解码器通过完全采用PCI码字的结构来处理用于从音频帧提取的PCI位的解码器输出LLR。方框4565表示被设计来解码短长度序列(诸如获自小码字集合的PCI位)的额外对数MAP解码器。一旦对数MAP解码器4565处理PCI位，用于PCI位的输出LLR4571传递到4573且从线4570上的码字判决获得其位判决4572。输出LLR可以用于图46中所示的进一步迭代处理。归因于PCI码字的额外编码增益，PCI位展现出更优于音频分组位的性能。
图47展示用于混合FMHD无线电系统的P1逻辑信道的音频组件的性能。比较使用实施各种实施方式的先进解码的性能与使用常规方法的性能。在此示例性实施方式中，根据2010年的FCCOrder，相对于原始HD无线电标准允许的电平，假设数字OFDM信号功率提高10dB(即，-10dBc)。考虑慢都市衰落信道USLOW2。发明方法在采用截尾对数MAP解码的P1分组的第一次次FEC解码之后采用先进初始CSI估计和一个额外迭代CSI估计级。发明R矩阵解码用于促进CSI估计。在迭代CSI估计之后，采用如早期描述的截尾列表对数MAP解码。列表解码器使用M_值＝32。常规方法包括使用随时间和频率变化的滤波器长度的单级CSI估计，其适用于移动速度的范围和信道的频率选择性。常规方法还使用早期描述的截尾对数MAP解码器，其提供类似否则本质上相同于MATLAB截尾维特比解码器的性能。以适于拉普拉斯噪声的线性斩波器的形式实施LLR指标计算，以抵消展现出近似拉普拉斯分布的主FM干扰的脉冲性。此度量产生优于用于AWGN的常用LLR度量的性能。可见在FER＝10-5时，根据本发明的某些方面的方法提供大约4dB的增益。
图48展示在用于CSI估计的参考子载波(R矩阵)数据符元已知时和在使用具有早期描述的常规方法的R矩阵解码重组其时USLOW2信道中的常规接收器的性能。可知，在此案例中，接收器性能通过基于使用先前技术方法的参考子载波的解调的CSI估计而降低多达0.5dB。相比之下，采用如关于图47描述的发明方面的先进接收器由于使用先进R矩阵解码获得的CSI和对R矩阵的完全了解展示出无性能差，图中未展示。
图49展示相同于图47的信道模型的音频分组性能，但是现在相对于主信号的-20dB处还存在第一相邻信道干扰。这个等级的干扰说明在第一相邻干扰抵消因其相对较弱而无法起作用或可对应于在施加第一相邻干扰抵消之后的残余干扰时的情况。可注意，发明方法和常规方法两者归因于还展现脉冲特性的额外干扰而降低若干dB。然而，常规方法降低更多，使得在FER＝10-3时发明方法实现6dB增益。最终，两个接收器展现误差平层性能，但是基于本发明方面的先进接收器的误差平层接近商业运作所需的目标性能FER＝10-5。
图50展示在具有每小时60km的示例性车速和在相对于主信号的-20dB处存在的第一相邻信道干扰的快速urban衰落信道(UFAST60)中的音频分组性能。采用发明方面的常规接收器和先进接收器的示例性实施方式相同于用于生成图49的实施方式，除了常规方法使用MATLAB截尾维特比解码器以外，这提供类似否则本质上相同于早期描述的截尾对数MAP解码器的性能。在商业运作所需的FER＝10-5时，具有发明方法的先进接收器在符元能量对噪声功率比(Es/No)方面实现大约7dB增益。
图51展示具有100KPH的移动装置速度和在相对于主信号的-20dB处存在的第一相邻信道干扰的3射线衰落信道(3RAYS)中的音频分组性能。采用本发明方面的常规接收器和先进接收器的示例性实施方式相同于用于生成图50的实施方式。在商业运作所期望的FER＝10-5时，具有发明方法的先进接收器在Es/No方面实现大约7dB增益。
图52展示早期描述的UFAST60中的音频分组性能。采用发明方面的常规接收器和先进接收器的示例性实施方式相同于用于生成图50的实施方式。然而，在此示例性实施方式中，根据2010中的FCCOrder，假设数字OFDM信号功率相对于原始HD无线电标准允许的电平提高达6dB，因此导致通过数字OFDM信号可见的FM干扰多于先前实例/图中的10dB功率提高情况。先进接收器提供多于图50中的10dBOFDM功率提高情况的增益。具体地说，增益在FER＝2x10-3时在Es/No方面为大约8.5dB且随着常规接收器展现误差平层而增大。此表明在干扰增大的情况下，先进接收器稳健于常规接收器。
图53展示用于混合FMHD无线电系统的P1逻辑信道的程序服务数据(PSD)PDU组件的性能。在此示例性实施方式中，假设PSUPDU的长度为1000字节。采用发明方面的常规接收器和先进接收器的示例性实施方式相同于用于生成图49的实施方式，且在相同信道模型(USLOW2)中、在于相对于主信号的-20dB处存在的相同第一相邻信道干扰下进行测试。在FER＝2x10-4时，具有发明方法的先进接收器在Es/No方面实现大约7dB增益。
图54说明用于混合FMHD无线电系统的P1逻辑信道的主程序服务(MPS)PDU标首组件的性能。在此示例性实施方式中，假设MPSPDU标首的长度为88字节长，包括固定标首、可变标首和PSDPDU的部分。采用发明方面的常规接收器和先进接收器的示例性实施方式相同于用于生成图47的实施方式，且在相同信道模型(USLOW2)中、在于相对于主信号的-20dB处存在的第一相邻信道干扰的相同电平下进行测试。在FER＝10-4时，具有发明方法的先进接收器在Es/No方面实现大约3dB增益。类似地，图55说明用于具有常规接收器和先进接收器的相同实施方式以及信道模型和干扰模型(如图49中所使用)的混合FMHD无线电系统的P1逻辑信道的主程序服务(MPS)PDU标首组件的性能。在FER＝2x10-4时，具有发明方法的先进接收器在Es/No方面实现大约8.2dB增益。
图43展示用于PIDSPDU的解码的一个实施方式。使用用于线4588上的预定义数量的PIDSPDU的信道LLR(在打孔到如图40中的4481中的码率1/3)的流，对每一PIDSPDU执行方框4581中的列表对数MAP解码。列表对数MAP解码器在PIDSPDU中输出位判决和其信息位和/或编码位的解码器输出LLR以及线4589上的0或1的二进制值的硬判决路径序列的集合(即，长度M_值的列表)。然后，在方框4582中对PIDSPDU的MAP位判决执行CRC校验。如果PIDSPDU通过CRC校验(线4590)，那么在方框4586中将MAP位判决输出为最终位判决用于PIDSPDU的信息位且在方框4583中将每一LLR值增强到保留其极性的量级的大值，例如对于逻辑位1或0为100或-100(或反之亦然，这取决于系统中的二进制位映射)。如果PIDSPDUMAP序列未通过CRC校验(线4591)，那么在方框4582中每次以其放置在列表中的次序对来自列表解码器的PIDSPDU的路径序列进行一次CRC校验，直到所述列表中的路径序列通过CRC校验为止。所述列表中的一些路径序列可以相同且因此可以在运行此CRC校验之前移除任何重复的路径序列以减小执行此操作所需的处理时间。在发现第一路径序列(线4590)通过CRC校验时，所述路径序列输出为PIDSPDU的信息位的最终位判决(方框4586)且在方框4583将其LLR值增强到保留其极性的量级的大值，例如对于逻辑位1或0为100或-100。如果4591中未发现的路径序列通过方框4582中的CRC校验，那么在方框4585中对线4591上的解码器输出LLR执行优选CRC对数MAP解码(切换到线4595)。然后，根据CRC对数MAP解码器的线4596上的输出LLR(到线4597)确定用于PIDSPDU的信息位的LLR。此外，在方框4586中对CRC对数MAP解码器的输出LLR的极性作出用于PIDSPDU的信息位的最终位判决。在另一实施方式中，作为实施方式替代物，尤其在采用列表解码时可跳过方框4585中的CRC对数MAP以降低处理复杂度而不会牺牲太多总性能。在此情况下，LLR和PIDSPDU的信息位的位判决获自来自方框4581的传递到线4597的输出LLR。因此，当方框4581中只使用CRC对数MAP解码时，归因于选用CRC对数MAP解码的性能增益大于在方框4581也执行列表解码的情况。输出LLR可以用于图46中所示的进一步迭代处理。PIDS性能优于音频分组的性能，这归因于对应于用于PIDSPDU的较短分组大小的列表解码的较大增益。
图56展示具有在相对于主信号的-20dB处存在的第一相邻信道干扰的3射线衰落信道(3RAYS)中的PIDS帧性能。采用发明方面的常规接收器和先进接收器的示例性实施方式相同于用于生成图51的实施方式。还假设PIDS帧的长度为80位长，如早期针对HD无线电系统描述。虽然常规接收器在宽范围的Es/No值(例如，多达12dB)经历相对较高的FER(例如，10-2)，但是当在采用截尾对数MAP解码的P1分组的第一次FEC解码之后以一个额外迭代CSI估计级的组合执行先进初始CSI估计时，具有发明方法的先进接收器(具有小点的实线)在FER＝10-2时在Es/No方面实现大约9dB增益。此外，在先进接收器(具有圆圈的虚线)在如早期描述的迭代CSI估计之后采用截尾列表对数MAP解码时，其在FER＝10-4时进一步改善FER达大约2.3dB，且实现商业运作所需的目标性能FER＝10-5(在Es/No<4dB时)。
P3信道的解码
图39c展示AASPDU的流4462到4466。AASPDU中的每一个包括标志4467、数据传输分组格式(DTPF)4468、数据分组4469和帧校验序列(FCS)4470(即，CRC)。每一AASPDU对(n,k)RS码形成长度k字节的信息块，例如k＝233个字节且n＝255个字节。当执行RS编码时，(n-k)个RS奇偶字节4471被添加到AASPDU以形成RS码字块4472到4476。一组连续RS码字4477然后与(如HD无线电AAS规范中一样，典型值4到64的)交错深度Rw进行字节交错。在一个示例性实施方式中，但不缺失一般性，考虑Rw＝4。为了简单起见没有展示，字节交错之后的RS块的流被分解为一系列帧用于层1处的内部卷积码编码。在示例性实施方式中，不缺失一般性，用于卷积编码的每一帧包括对应于两个RS块的长度(例如，Rw/2＝2)的位序列。
图44表示关于用于携带AAS数据的HD无线电P3信道的先进级联解码器的一个实施方式。对应于每一卷积码帧的信道LLR的流在方框4601中通过在其中编码位在传输器中被打孔的位置中插入零值来进行补孔，以将编码流带到原始码率。线4616上的每一补孔帧被馈送到列表对数MAP解码器4602。解码器生成输出LLR的集合、(信息和编码位LLR两者)和用于每一帧的最可能硬判决序列(包括0和1)的预定义数字M_value。硬判决序列的列表是从最可能序列到最不可能序列进行排序。M_value可为大于或等于2的任何整数。较大的M_value造成列表解码的更优性能，但是改善降低超过中等M_value，即32。对于具体仿真实例中的P3解码，采用M_value＝8。类似于如MPSPDU标首解码描述的背景中描述，4602中采用截尾对数MAP解码。不同实施方式中可以采用最可能序列的列表的最优和次优生成。对于计算效率，如下文描述，用于进一步处理的M_value序列的大小在线4618中减小。对于图39c中所示的AASPDU结构，Rw/2(即，2)帧对应于Rw(即，4)个RS码字。对应于Rw/2帧的输出LLR和硬判决序列在4604中进行重组和解交错以生成LLR的集合以及硬判决序列的列表用于线4619中的Rw个RS码字中的每一个。
对于字节解交错的具体细节，参考图45，其表明了对应于来自图44的列表对数MAP解码器的Rw/2帧的硬判决序列的字节解交错的过程。在每一帧的列表对数MAP解码之后，输出包括线4646中的LLR的一个集合以及线4647中的M_value硬判决序列的列表。这些序列被排序使得第一个序列具有是正确传输帧的最高概率，而最后一个序列具有是正确传输帧的最低概率。为了将这些输出馈送到下一个处理方框(解交错器)，执行以下步骤：
1.对于约束长度k的截尾卷积码，标首的最后(k-1)位应与正确的硬判决序列的分组的最后(k-1)位相同。因此，不满足此条件的序列从列表移除，同时保持剩余序列的次序。此产生M1≤M个序列。
2.在剩余的M1个序列中，一些序列可以与列表中的其它序列相同。因此，只保持唯一的序列，其是来自每一组相同序列的最低索引序列的集合。此产生M2≤M1个序列的列表，所述序列在列表中的次序不变。方框4641中执行步骤1和2。
3.在方框4642中从LLR和序列移除标首和尾部。
如之前提及，在此示例性实施方式中，Rw/2帧的每一集合对应于Rw个RS码字。在移除标首和尾部之后，将来自所有帧的软LLR发送到方框4645中具有深度Rw的解交错器。因此，在输出处，Rw/2帧的每一集合的LLR被转换为各自对应于一个RS码字的LLR的Rw个集合(线4658)。对应于一个字节符元的8个LLR一起移动以匹配传输器中的字节交错。如可知，软LLR的解交错是简单直接的。至于硬判决序列，任务变得更加复杂。考虑Rw/2帧的集合，所述帧各自具有使用以上三个步骤过程获得的硬判决序列的集合。这些帧的硬判决序列的数量不一定相同且标示为
{ M 2 ( 1 ) , M 2 ( 2 ) , ... , M 2 ( R w / 2 ) }
组合次数将为 M t o t a l = M 2 ( 1 ) &times; M 2 ( 2 ) &times; ... &times; M 2 ( R w / 2 ) . 每一组合可被馈送到方框4645中的深度Rw的解交错器以形成各自对应于一个RS码字的Rw序列的集合。最后，对于对应于Rw/2帧的集合的Rw个RS码字中的每一个，获得Mtotal个硬判决序列(线4659)。然而，仍然有一个问题要解决。如之前提及，每一帧的M2个序列是从最高概率序列到最低概率序列进行排序。当组合来自不同帧的序列时，不同组合具有正确的不同概率。例如，来自所有Rw/2帧的第一序列的组合具有正确的最高概率。因此，根据本发明的某些方面，组合是以其正确概率的次序馈送到解交错器。依此方式，每一RS码字的Mtotal个硬判决序列也是以如以下实例中描述的大概方式从最高概率序列到最低概率序列进行排序。
作为实例，对于Rw＝4，2帧的每一集合包括4个RS码字。假设帧具有个序列，组合应具有以下次序：
(1,1),(2,1)
(1,1),(2,2)
(1,2),(2,1)
(1,1),(2,3)
(1,3),(2,1)
(1,2),(2,2)
....
其中在以上(x,y)中，x标示帧数且y标示序列数。此可如下执行：
1.在方框4643中生成所有组合(x1，y1)，(x2，y2)使得x1，x2＝1，2、且 y 2 = 1 ; M 2 ( 2 ) .
2.在方框4644中排序步骤1中的组合使得y1+y2具有升序。
在解交错之后，对于每一RS码字，图44中的线4619上的Mtotal个序列在方框4605中进行校验以确定其中的任一个是否是有效RS码字，这意指RS(255,223)码用于误差检测。如果Mtotal个序列中的任一个是有效RS码字4620，那么其经进一步测试以确定其是否通过方框4606中的CRC校验。CRC校验提供误差检测能力的额外水平，其超出了由RS(255,223)码提供的水平。如果通过CRC4621，那么序列被转换为线4632上的增强LLR，且用作其中可从其提取信息位的输出。类似于上文涉及MPSPDU解码的讨论，增强LLR通过给被认为正确的片段的位LLR赋予大于来自其它片段的LLR的加权来用于迭代解码，这将稍微改善迭代解码或CSI估计。如果Mtotal个序列均非有效RS码字4622，那么在方框4607中对Mtotal个序列中的至少LBM≤Mtotal个序列执行使用BerlekampMassey(BM)算法的硬判决RS解码。类似地，如果有效RS码字均未通过方框4606中的CRC校验，那么Mtotal个序列的集合被传递到方框4607以进行如上所述的BM解码。在其它实施方式中，方框4607中可以采用所属领域中已知的其它算法，而非BM算法。因为每一RS码字的硬判决序列是基于其正确概率而排序，所以在图44中，对开始于最高概率序列的前面LBM个序列执行方框4607BM解码。此增加BM解码器更快解码的机会且造成更有效的实施。
如果对这些LBM个序列中的任一个的BM解码是成功的4625，那么将所得最高排名的RS码字馈送到CRC校验方框4609，且如果通过CRC4626，那么最高排名的RS码字被转换为线4632上的增强LLR且用作输出。然而，如果没有通过CRC校验4628或对这些LBM个序列中的任一个的BM解码不成功4627，那么将对应于RS码字的LLR馈送到方框4611中的SISO‘软’RS解码器，这在本发明的先前实施方式中已加以详细解释。如果软RS解码产生有效RS码字4630，那么其将在CRC校验方框4613中进行进一步测试，且如果通过CRC4631，那么其将被转换为增强LLR且用作线4632上的输出。如果没有通过CRC4634，那么软RS解码器的输入LLR被用作线4637上的最终输出，或其选用地行进通过方框4614中的CRC对数MAP解码器，且其输出LLR被用作整个解码器的最终输出。如果软RS解码器没有产生有效RS码字4633，那么其基于采用BP解码的软RS解码生成更新的LLR的集合，如本发明的对应实施方式中描述(参见涉及选择最优LLR的讨论，最优LLR表明了来自所有矩阵的LLR的平均值在误码率方面是最优选择且应被选择为最终LLR)。这些LLR被用作线4637上的最终输出，或其可选用地在线4646上行进通过方框4614中的CRC对数MAP解码器，且其输出可被用作最终输出LLR。输出LLR可以通过根据所述输出LLR构造如所属领域中已知的非本征信息来用于图46中所示的进一步迭代处理。
应提及，列表对数MAP解码主要用于解码复杂度的减小。原因是，在大部分情况中，序列之一是有效RS码字且通过CRC校验，或序列之一可以用简单的BM解码器进行解码且通过CRC校验。在两种情况中，跳过更复杂的软RS解码且减小总复杂度。在另一实施方式中，可以使用对数MAP解码来代替方框4602中的列表对数MAP解码。对数MAP只生成转到线4618以用于字节解交错的软LLR的集合。线4619处的输出直接转到方框4611以进行软RS解码，且跳过线4619与方框4611之间的一切。其已表明，在软RS解码之前使用列表对数MAP解码连同BM与对数MAP和软RS解码的组合相比产生更优性能。
图57展示用于混合FMHD无线电系统的P3逻辑信道的性能。比较使用实施各个实施方式的先进解码的性能与使用常规方法的性能。在此示例性实施方式中，根据2010年的FCCOrder，假设数字OFDM信号功率相对于原始HD无线电标准允许的电平提高10dB(即，-10dBc)。考虑快速都市衰落信道UFAST60，其具有主FM和第1相邻干扰两者。发明方法采用先进的初始CSI估计和P3分组的第一次FEC解码之后的一个额外迭代CSI估计级。此外，如早期描述，采用发明R矩阵解码和截尾列表对数MAP解码以及发明软RS解码。列表解码器使用M_value＝8。软RS解码器是最初提出的解码器和具有如早期描述的分歧位置的替代实施方式的组合。最初提出的解码器和其使用分歧位置的替代解码器两者均使用N_mat＝6个矩阵。除了共同的前面(n-k)-L(n＝255×8＝2040,k＝223×8＝1784)个1阶列以外，每一矩阵具有具备1阶的L列的不同集合，如早期讨论。(对于原始解码器L＝18且对于具有分歧位置的替代解码器L＝15)。对于每一矩阵，执行7轮排序和矩阵调适。在每一轮期间，除了执行9次迭代的最后一轮以外，执行简单贪婪BP算法的3次迭代，其中α1＝0.2,β1＝0.3475,g1＝0.61(对于原始解码器)且α2＝0.18,β2＝0.43,g2＝0.62(对于具有分歧位置的替代解码器)。在没有收敛到码字以及输入LLR和所有6个矩阵的平均LLR的每一矩阵的迭代结束时，使用BM误差抹除解码。对于LLR的每一集合，抹除正确概率小于0.4的所有符元，使得抹除次数不超过(255-223＝32)。如早期提及，在解码过程期间，可以在方框4607中对LBM＝3个序列执行使用BerlekampMassey(BM)算法的硬判决RS解码。常规方法包括使用随时间和频率变化的滤波器长度的单级CSI估计，其适用于移动速度的范围和信道的频率选择性。常规方法还使用早期描述的截尾对数MAP解码器，其提供的性能稍微优于MATLAB截尾维特比解码器。可知，在FER＝10-4时，如早期描述般实施的先进接收器(对应于具有‘加号’符元的线)相对于常规接收器(对应于具有‘三角形’符元的线)实现1.5dB的增加。在另一示例性实施方式中，外部RS解码器与内部卷积对数MAP(或列表对数MAP)解码器之间的多次迭代可用于进一步改善BER和FER性能，如其它实施方式中讨论。
HD无线电系统中的迭代解码
图46展示用于MPS、SIS和AASPDU的迭代解码的一个实施方式。线4688上的信号表示来自图24中的方框4067、4068和4069的输出。信道LLR的这些流被分用为三个逻辑信道流以分别用于方框4672中(此外，图24b中的方框4071中)的MPSPDU、方框4676中的SISPDU(此外，图24b中的方框4072中)和方框4677中的AASPDU(此外，图24b中的方框4073中)的进一步解码。三个信息解码器输出其相应PDU以及线4692上针对P1MPSPDU的LLR、线4693上针对PIDS上的SISPDU和线4694上针对P3上的AASPDU的位判决。用于每一PDU的LLR可以包括用于收敛到通过CRC校验的正确码字的片段的增强LLR以及用于非收敛片段的LLR(且如果迭代需要继续，那么还包括非本征信息)。作出判决(方框4679)：是否应继续迭代解码。除非所有PDU被正确解码或达到预定义次数的迭代，否则增强LLR的三个流和非本征信息被供应到SISO解码器作为用于其相应输出位(即，分别将线4692上的MPSPDU流供应到方框4681、将SISPDU流供应到方框4682且将AASPDU流供应到方框4683)的先验信息。SISO解码器4681到4683的输出处的更新的编码位LLR可以帮助改善另一轮CSI估计中的CSI估计。来自线4695、4696和4697上的SISO解码器的所有输出编码位LLR在方框4684中以与来自图24a中的方框4040的输出相同的信号格式经适当交错和复用。经交错和复用的编码位LLR被映射到所需软或硬符元以促进方框4685中的CSI估计。然后，如先前参考图24b中的方框4064、4065和4066描述，方框4685、4686和4687分别执行CSI估计、用于得到更新的信道LLR的符元-位解映射，和解交错。然后，来自方框4687的线4699上的输出信号(包括用于所有信息源流1、2和3的更新且更可靠的信道LLR)被供应到方框4671以用于后续方框中的处理的下一次迭代。
总而言之，如图24b中讨论，可以对包括多个信息源的PDU的无线帧执行CSI估计与SISO解码之间的前面的一次或多次迭代。此帮助改善CSI估计的性能且因此输出处的更可靠软信息被赋予用于不同PDU的信息解码器1、2和3。来自成功解码的PDU的“良好”位经由SISO解码器4681到4683和先进CSI估计4685传播到传输帧的其它部分和包括多个信息流的整个无线帧以改善其性能。然后，在解码器14672、24676和34677、SISO解码器4681到4683和先进CSI估计4685之间执行几次全局迭代。这些迭代改善了信息解码器的输出处的LLR的可靠性，所述信息解码器产生更可靠的解码信息序列且因此造成改善整个系统的性能。
虽然图46中没有明确展示，但是来自方框4672、4676和4677的输出LLR可以依具体PDU格式通过额外处理，如果适用，所述额外处理诸如对线4694上的信号的字节交错，因为方框4677中的AASPDU的解码涉及字节解交错。但是图46中省略的这些额外处理并未更改集中于来自信息解码器到SISO解码器和先进CSI解码器的先进输出LLR的迭代处理的本发明的某些方面，所述解码器还被放置在用于图24b中的方框4064到4069中所示的非迭代解码过程的正向路径中。图57中展示了对使用迭代解码的性能改善的说明。对于早期针对图57中的实例描述的已考虑信道案例，使用一次或多次解码迭代的迭代先进接收器(对应于具有‘圆圈’符元的线)与使用一次或多次解码迭代、只具有单个解码级的先进接收器相比提供大约2.5dB的额外增加。还应注意，关注FER的区域中通常极需要额外迭代。
虽然已展示并描述了本发明在应用于其特定实施方式时本发明的各种新颖特征，但是将了解，在不脱离本发明的精神的情况下所属领域技术人员可以对已描述和说明的系统和方法进行形式和细节上的各种省略、替代和改变。所属领域技术人员将基于以上公开内容和对公开内容的理解认识到，是FMDH和AMHD无线电系统的部分的特定硬件和装置以及由其中提供且并入其中的一般功能在本发明的不同实施方式中可以不断改变。因此，图1到图57中所示的特定系统组件是用于说明目的以如同本发明的系统和方法中实现一样促进本发明的特定实施方式的各个方面和功能的全面完整的理解和明白。所属领域技术人员将明白，本发明可实践于除了针对说明和非限制目的提出的所描述实施方式以外的实施方式中，且本发明只受以下权利要求书限制。

Claims (21)

1.一种用于在由奇偶校验矩阵表示的代码的解码中的迭代期间生成校验-变量消息的方法，所述方法包括用于至少一个变量节点的以下步骤：
a.计算从校验节点i到变量节点j的校验-变量消息Mcv(i,j)；
b.在排除从变量j到校验节点i的消息Mvc(i,j)的变量-校验消息Mvc(i,k)的集合中识别两个最小绝对值Min1和Min2，其中k≠j；
c.计算缩放因子α＝1—β·Min1/Min2，其中β是非负数使得0≤β≤1；和
d.将所述校验-变量消息Mcv(i,j)缩放为Mcv(i,j)＝α·Mcv(i,j)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中使用最小和算法计算从校验节点i到变量节点j的所述校验-变量消息Mcv(i,j)。
3.根据权利要求1所述的方法，其中使用和积算法计算从校验节点i到变量节点j的所述校验-变量消息Mcv(i,j)。
4.一种用于在由奇偶校验矩阵表示的代码的解码中的迭代期间修改变量-校验消息的方法，所述方法包括用于至少一个变量节点的以下步骤：
a.分别在迭代(n-1)和(n)中计算从变量节点j到校验节点i的变量-校验消息Mvc(i,j)(n-1)和Mvc(i,j)(n)，其中n>2；
b.比较步骤a中计算的变量-校验消息Mvc(i,j)(n-1)和Mvc(i,j)(n)的正号或负号；和
c.如果步骤b)中的所述符号不同，那么根据 生成修改的变量-校验消息其中0.5<g≤1。
5.根据权利要求4所述的方法，其中使用最小和算法计算从变量节点j到校验节点i的所述变量-校验消息Mvc(i,j)(n-1)和Mvc(i,j)(n)。
6.根据权利要求4所述的方法，其中使用和积算法计算从变量节点j到校验节点i的所述变量-校验消息Mvc(i,j)(n-1)和Mvc(i,j)(n)。
7.一种用于在由具有N-K个奇偶校验行和N列的奇偶校验矩阵表示的代码的解码中的迭代期间对至少M个等式进行校验等式更新的简单贪婪调度的方法，其中1<M≤N-K，所述方法包括以下步骤：
a.对于所述奇偶校验矩阵的M个校验节点中的每个校验节点i，计算Vali＝Min1+Min2，i＝1,2,...,L，其中L≥1且其中Min1和Min2是变量-校验消息的绝对值的集合{|Mvc(i,:)|}中的两个最小值，其中索引i对应于校验节点的集合；
b.以降序排序步骤a中计算的所述集合{Vali}以获得排序向量I＝{I1,I2,···,IM}，使得I1是具有最大值Val的校验节点的索引，I2是具有下一个最大值Val的校验节点的索引，且IM是具有最小值Val的校验节点的索引；和
c.根据步骤b中计算的所述排序向量I＝{I1,I2,···,IM}通过计算和传播对应的校验-变量消息来更新M个校验节点等式。
8.根据权利要求7所述的方法，其中使用最小和算法计算所述变量-校验消息Mvc(i,j)。
9.根据权利要求7所述的方法，其中使用和积算法计算所述变量-校验消息Mvc(i,j)。
10.一种用于在由具有N-K个奇偶校验行和N列的奇偶校验矩阵表示的代码的解码中的迭代期间对至少M个等式进行校验等式更新的简单贪婪调度的方法，其中1<M≤N-K，所述方法包括以下步骤：
a.对于所述奇偶校验矩阵的M个校验节点中的M'≤M个未更新校验节点的集合，计算Vali＝Min1+Min2,i＝1,2,...,L，其中L≥1且其中Min1和Min2是变量-校验消息的绝对值的集合{|Mvc(i,:)|}中的两个最小值，其中索引i对应于未更新校验节点的集合；
b.以降序排序步骤a中计算的集合{Vali}以获得排序向量I＝{I1,I2,···,IL}，使得I1是具有最大值Val的校验节点的索引，I2是具有下一个最大值Val的校验节点的索引，且IL是具有最小值Val的校验节点的索引；
c.根据步骤b中计算的所述排序向量I＝{I1,I2,···,IL}通过计算和传播对应的校验-变量消息来更新步骤b中选择的L个校验节点等式，且对在此步骤中接收校验-变量消息的所有变量更新变量-校验消息；和
d.重复步骤a、b和c直到通过计算和传播对应校验-变量消息更新所有校验节点为止。
11.根据权利要求10所述的方法，其中使用最小和算法计算校验-变量消息{Mcv(i,j)}。
12.根据权利要求10所述的方法，其中使用和积算法计算校验-变量消息{Mcv(i,j)}。
13.一种用于解码由维度(N-K)xN的奇偶校验矩阵表示的代码的方法，包括：
a.生成具有N-K个稀疏列的P>1个奇偶校验矩阵，其中多达N-K个稀疏列中的每一列只包括等于1的单个元素，其中P个奇偶校验矩阵中的每一个的稀疏列对应于N-K+R个最不可靠位对数似然比的N-K个位对数似然比的不同子集，其中R≥P是可配置整数；
b.使用具有稀疏列的所述P个奇偶校验矩阵对信道对数似然比进行解码以产生更新的对数似然比，采用软输入软输出消息传递解码直到达到所需次数的迭代为止或直到使用所述P个矩阵中的至少一个的所述解码产生有效码字为止；和
c.在使用所述P个奇偶校验矩阵的解码不产生有效码字的条件下，执行至少部分基于所述更新的对数似然比的序列的代数解码的额外解码。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述软输入软输出消息传递解码包括用于至少一个变量节点的以下步骤：
a.计算从校验节点i到变量节点j的校验-变量消息Mcv(i,j)；
b.在排除从变量j到校验节点i的消息Mvc(i,j)的变量-校验消息Mvc(i,k)的集合中识别两个最小绝对值Min1和Min2，其中k≠j；
c.计算缩放因子α＝1-β·Min1/Min2，其中β是非负数使得0≤β≤1；和
d.将校验-变量消息Mcv(i,j)缩放为Mcv(i,j)＝α·Mcv(i,j)。
15.根据权利要求13所述的方法，其中所述软输入软输出消息传递解码包括：在由具有N-K个奇偶校验行和N列的奇偶校验矩阵表示的代码的解码中的迭代期间对至少M个等式进行校验等式更新的简单贪婪调度，1<M≤N-K，所述方法包括以下步骤：
a.对于所述奇偶校验矩阵的M个校验节点中的M'≤M个未更新校验节点的集合，计算Vali＝Min1+Min2，i＝1,2,…L，其中L≥1且其中Min1和Min2是变量-校验消息的绝对值的集合{|Mvc(i,:)|}中的两个最小值，其中索引i对应于未更新校验节点的所述集合；
b.以降序排序步骤a中计算的所述集合{Vali}以获得排序向量I＝{I1,I2,···,IL}，使得I1是具有最大值Val的校验节点的索引，I2是具有下一个最大值Val的校验节点的索引，且IL是具有最小值Val的校验节点的索引；
c.根据步骤b中计算的所述排序向量I＝{I1,I2,···,IL}通过计算和传播对应的校验-变量消息来更新步骤b中选择的L个校验节点等式，且对在此步骤中接收校验-变量消息的所有变量更新变量-校验消息；和
d.重复步骤a、b和c直到通过计算和传播对应的校验-变量消息更新所有校验节点为止。
16.根据权利要求13所述的方法，其中所述额外解码是基于误差抹除解码。
17.根据权利要求13所述的方法，其中所述额外解码是基于仅误差解码。
18.根据权利要求13所述的方法，其中所述软输入软输出消息传递解码是基于最优图置信度传播。
19.根据权利要求13所述的方法，其中所述软输入软输出消息传递解码是基于置信度传播。
20.根据权利要求13所述的方法，其中在所述软输入软输出消息传递解码的迭代过程期间，P个奇偶校验矩阵中的一个或多个基于已更新的位对数似然比进行一次或多次更新，其中多达N-K个稀疏列中的每一列只包括等于1的单个元素，且其中所述一个或多个P奇偶校验矩阵的稀疏列对应于N-K+R个最不可靠位对数似然比的N-K个位对数似然比的不同子集。
21.根据权利要求13所述的方法，包括存储在使用P个奇偶校验矩阵进行所述软输入软输出消息传递解码的IT>1次迭代之后获得的、位对数似然比的已更新的P个序列，并且在使用所述额外解码不产生有效码字的情况下，所述方法还包括以下步骤：
a.以位对数似然比的所述P个序列的硬判决来识别Q≤N-K个分歧位置；
b.生成P个新奇偶校验矩阵使得稀疏列包括对应于所述Q≤N-K个分歧位置的N-K个列，且在Q<N-K的条件下，多达N-K-Q个稀疏列对应于位对数似然比的N-K-Q+R个最不可靠的所述已更新P个序列中的N-K-Q个的不同组合，其中R≥P是可配置整数；
c.使用所述P个新奇偶校验矩阵解码所述更新的对数似然比以进一步产生更新的对数似然比，采用软输入软输出消息传递解码直到达到所需次数的迭代为止或直到使用所述P个新奇偶校验矩阵中的至少一个产生有效码字为止；和
d.在使用所述P个奇偶校验矩阵的所述解码不产生有效码字的情况下，执行至少部分基于进一步更新的对数似然比的所述序列的代数解码的额外解码。
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