Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ ПРИЕМА ВОСХОДЯЩЕГО СИГНАЛА И СООТВЕТСТВУЮЩЕЕ ЕМУ УСТРОЙСТВО

Область техники

Раскрываемая информация относится к области технологий связи и, в частности, к способу приема восходящего сигнала и устройству для приема восходящего сигнала.

Уровень техники

Основной задачей декодера по максимуму апостериорной вероятности (MAP, Maximum A Posteriori) является максимизация апостериорной вероятности правильно декодированного информационного бита u_l в момент времени l, где l=0, 1, … K-1, r представляет собой принятый символ, u_l представляет собой символ, действительно переданный в момент времени l, представляет собой оценку символа, переданного в момент времени l, а K является целым положительным числом, и его конкретное значение определяется на основе фактических потребностей.

Вероятность может быть получена путем суммирования вероятностей перехода между состояниями в сетчатой диаграмме. Подход BCJR (Bahl, Cocke, Jelinek и Raviv), как декодер MAP, предназначен для минимизации частоты ошибочных битов (BER, Bit Error Rate) с точки зрения полной вероятности и представляет собой оптимальный декодер с мягким выходом.

Существующий алгоритм BCJR основан на неизменной во времени модели канала и имеет высокую производительность в низкоскоростном канале, но низкую производительность в высокоскоростном канале с селективными частотными замираниями (таком как на высокоскоростной железной дороге) и, особенно при высокой скорости кодирования, его производительность может резко снизиться.

Балансная демодуляция в основном предназначена для устранения влияния канала и восстанавливает переданный сигнал, в то время как исключение влияния канала в наибольшей степени основано на точной оценке импульсной характеристики канала. Существующие алгоритмы MAP по большей части основаны на неизменном во времени канале для оценки импульсной характеристики канала путем отправки группы известных обучающих последовательностей и использовании принятых данных, соответствующих обучающим последовательностям. Однако этот способ в высокоскоростном канале имеет два следующих недостатка.

С использованием группы обучающих последовательностей может быть оценена только одна характеристика канала, не являющаяся постоянной в пределах временного периода группы известных обучающих последовательностей, в связи с чем оцененная импульсная характеристика канала не является точной.

Разность между импульсной характеристикой канала, оцененной с использованием обучающей последовательности, и реальной импульсной характеристикой канала будет возрастать с ростом расстояния между текущим символом и символом обучающей последовательности, поэтому надежность будет по абсолютному значению становиться хуже, если для балансной демодуляции используется неизменная во времени оценка импульсной характеристики канала.

Резюмируя, существующие алгоритмы MAP не могут применяться для высокоскоростных каналов с селективными частотными замираниями.

Раскрытие изобретения

Варианты осуществления раскрываемого решения предоставляют способ приема восходящего сигнала и устройство для приема восходящего сигнала для детектирования принятого сигнала, в частности для детектирования MAP принятого сигнала в высокоскоростном канале.

Способ приема восходящего сигнала, предлагаемый вариантом осуществления раскрываемого решения, включает:

определение метрики ветви (branch metric), прямой метрики (forward metric) и обратной метрики (backward metric) для каждого состояния в текущий момент времени с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени; и

определение MAP принятого сигнала в текущий момент времени с использованием метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени.

Процесс определения метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени предпочтительно может включать:

определение значения оценки характеристики канала для текущего состояния в текущий момент времени;

определение метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени, с использованием значения оценки характеристика канала для текущего состояния в текущий момент времени и принятого сигнала; и

определение прямой метрики и обратной метрики для текущего состояния в текущий момент времени с использованием метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени.

Процесс определения значения оценки характеристики канала для текущего состояния в текущий момент времени предпочтительно может включать:

определение всех метрик ветвей, каждая из которых соответствует переходу из состояния в предыдущий момент времени в состояние в текущий момент времени;

вычисление всех прямых метрик, каждая из которых соответствует переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени l-1 в состояние S в текущий момент времени l в соответствии со всеми метриками ветвей;

принятие максимальной прямой метрики среди всех прямых метрик как прямой метрики в текущий момент времени l и регистрацию исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора, соответствующего прямой метрике;

вычисление ошибки перехода для перехода из исходного состояния s′ в состояние S с использованием исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора; и

определение значения оценки характеристики канала для состояния S в текущий момент времени l с использованием ошибки перехода.

Процесс вычисления ошибки перехода для перехода из исходного состояния s′ в состояние S с использованием исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора предпочтительно может включать:

вычисление ошибки перехода с использованием выражения

где представляет собой ошибку перехода, r_l представляет собой последовательность принятых сигналов в текущий момент времени l, представляет собой символьный вектор, и представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию s′ в предыдущий момент времени l-1.

Процесс определения значения оценки характеристики канала для состояния S в текущий момент времени l с использованием ошибки перехода предпочтительно может включать:

вычисление значения оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, с использованием выражения

где представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, Δ представляет собой длину шага обновления канала, e^s′→s представляет собой ошибку перехода, и представляет собой вектор, сопряженный символьному вектору.

Устройство для приема восходящего сигнала, предлагаемое вариантом осуществления раскрываемого решения, содержит:

первый модуль обработки, выполненный с возможностью определения метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени; и

второй модуль обработки, выполненный с возможностью определения MAP принятого сигнала в текущий момент времени с использованием метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени.

Первый модуль обработки предпочтительно может включать:

процессор отбора, выполненный с возможностью определения значения оценки характеристики канала текущего состояния в текущий момент времени;

блок оценки метрики ветви, выполненный с возможностью определения метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени, с использованием значения оценки характеристика канала для текущего состояния в текущий момент времени и принятого сигнала;

блок оценки прямой метрики, выполненный с возможностью определения прямой метрики для текущего состояния в текущий момент времени с использованием метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени; и

блок оценки обратной метрики, выполненный с возможностью определения обратной метрики для текущего состояния в текущий момент времени с использованием метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени.

Блок оценки метрики ветви может быть дополнительно выполнен с возможностью определения всех метрик ветвей, каждая из которых соответствует переходу из состояния в предыдущий момент времени в состояние в текущий момент времени;

блок оценки прямой метрики может быть дополнительно выполнен с возможностью вычисления всех прямых метрик, каждая из которых соответствует переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени l-1 в состояние S в текущий момент времени l, в соответствии со всеми метриками ветвей; и

процессор отбора может быть дополнительно выполнен с возможностью принятия максимальной прямой метрики среди всех прямых метрик как прямой метрики в текущий момент времени l, регистрации исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора, соответствующего прямой метрике; вычисления ошибки перехода для перехода из исходного состояния s′ в состояние S с использованием исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора; и определения значения оценки характеристики канала для состояния S в текущий момент времени l с использованием ошибки перехода.

Процессор отбора может быть, в частности, предпочтительно выполнен с возможностью вычисления ошибки перехода с использованием выражения

где представляет собой ошибку перехода, r_l представляет собой последовательность принятых сигналов в текущий момент времени l, представляет собой символьный вектор, и представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию s′ в предыдущий момент времени l-1.

Процессор отбора может быть, в частности, предпочтительно выполнен с возможностью вычисления значения оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, с использованием выражения

где представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, Δ представляет собой длину шага обновления канала, e^s′→s представляет собой ошибку перехода, и представляет собой вектор, сопряженный символьному вектору.

В вариантах осуществления раскрываемого решения метрика ветви, прямая метрика и обратная метрика для каждого состояния в текущий момент времени определяются использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени; и с использованием метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени определяется MAP принятого сигнала в текущий момент времени, так что высокоскоростной канал, изменяющийся во времени, может отслеживаться в режиме реального времени путем комбинирования балансировки MAP с обновлением канала и адаптивного определения значения оценки характеристики канала для каждого состояния в каждый момент времени, тем самым эффективно преодолевая вышеуказанные недостатки уровня техники и значительно улучшая производительность балансного алгоритма MAP в высокоскоростном канале.

Краткое описание чертежей

На фиг.1 представлена диаграмма, показывающая конструкцию устройства для определения апостериорной вероятности, представляемого вариантом осуществления раскрываемого решения.

На фиг.2 представлена диаграмма, показывающая схему хода отбора в момент времени l+1, обеспечиваемую вариантом осуществления раскрываемого решения.

На фиг.3 показана схема, иллюстрирующая способ определения апостериорной вероятности, обеспечиваемый вариантом осуществления раскрываемого решения.

Осуществления изобретения

Варианты осуществления раскрываемого решения предоставляют способ приема восходящего сигнала и устройство для приема восходящего сигнала для детектирования MAP принятого сигнала в высокоскоростном канале.

Варианты осуществления раскрываемого решения применяются в процессе приема восходящего сигнала и выполнены с возможностью применения в области приема и детектирования сигналов в цифровой связи, в частности, для цифрового приема и детектирования в быстром изменяющемся во времени канале.

Варианты осуществления раскрываемого решения предоставляют алгоритм MAP для адаптивного отслеживания канала в высокоскоростном канале с помощью способа отбора на основе MAP и более детально описаны далее со ссылкой на чертежи.

Устройство для определения апостериорной вероятности, обеспечиваемое вариантом осуществления раскрываемого решения, описано со ссылкой на фиг.1 и 2.

Блок 101 инициализации выполнен с возможностью оценки начального канала для получения начального значения оценки канала и инициализации прямой метрики и обратной метрики для определения начальных значений прямой метрики и обратной метрики.

Блок 102 оценки метрики ветви выполнен с возможностью вычисления метрик ветвей, соответствующих всем состояниям, переходящим из предыдущего момента времени в текущий момент времени для использования блоком 103 оценки прямой метрики, блоком 104 оценки обратной метрики и блоком 106 вычисления MAP.

Например, если каждый момент времени соответствует пяти состояниям, 5² (т.е. 25) состояний соответственно переходят из момента времени l-1 в момент времени l, следовательно, имеются 25 соответствующих метрик ветвей.

Блок 103 оценки прямой метрики выполнен с возможностью вычисления прямой метрики для использования блоком 106 вычисления MAP.

Блок 104 оценки обратной метрики выполнен с возможностью вычисления обратной метрики для использования блоком 106 вычисления MAP.

Процессор 105 отбора (per-survivor processor) соединен с блоком 103 прямой метрики и выполнен с возможностью получения всех прямых метрик, каждая из которых соответствует переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в состояние S в текущий момент времени, выдаваемых блоком 103 оценки прямой метрики, для каждого состояния S в текущий момент времени, выбора максимальной прямой метрики среди всех прямых метрик в качестве прямой метрики, соответствующей состоянию S в текущий момент времени, и регистрации состояния s′ (исходного состояния) в предыдущий момент времени, состояния S в текущий момент времени и символьного вектора, соответствующего прямой метрике. Далее переход из состояния s′ в предыдущий момент времени в состояние S в текущий момент времени называется оптимальным переходом, соответствующим состоянию S в текущий момент времени. Для каждого состояния в каждый момент времени процессор 105 отбора обновляет значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию S в текущий момент времени, с использованием состояния s′ (исходного состояния) в предыдущий момент времени, состояния S в текущий момент времени и символьного вектора, соответствующего оптимальному переходу, и выводит значение оценки характеристики канала в блок 102 оценки метрики ветви; и блок 102 оценки метрики ветви вычисляет метрику ветви, соответствующую переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в состояние S в текущий момент времени, с использованием обновленного значения оценки характеристики канала, соответствующего состоянию S в текущий момент времени.

Другими словами, процессор 105 отбора обновляет значение оценки характеристики канала для каждого состояния в каждый момент времени в режиме реального времени с использованием оптимального перехода. Блок 102 оценки метрики ветви вычисляет метрики ветвей, соответствующие всем переходам между состояниями с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния в каждый момент времени, определенного в режиме реального времени. Следовательно, алгоритм MAP может применяться для высокоскоростных каналов с частотными селективными замираниями.

Блок 106 вычисления MAP вычисляет MAP символа. В частности, блок 106 вычисления MAP перемножает метрику ветви, полученную блоком 102 оценки метрики ветви, прямую метрику, полученную блоком 103 оценки прямой метрики, и обратную метрику, полученную блоком 104 оценки обратной метрики, для получения MAP символа.

Блок 107 мягкого выхода выполнен с возможностью вывода MAP, полученного блоком 106 вычисления MAP.

Начальное значение оценки канала, определяемое блоком 101 инициализации, получают путем оценки по обучающей последовательности, и, в частности, оно может быть вычислено с использованием скользящей корреляции, методом наименьших квадратов (LS, Least Square), линейным алгоритмом минимума средней квадратичной ошибки (LMMSE, Linear Minimum Mean Square Error) или других алгоритмов; а начальные значения прямой метрики и обратной метрики получают путем инициализации соответствующих прямой метрики и обратной метрики при вероятности 1 в соответствии с начальным состоянием и конечным состоянием, например, начальные значения как прямой метрики, так и обратной метрики могут быть определены как 0.

Метрика ветви, определяемая блоком 102 оценки метрики ветви, относится к метрике перехода из состояния в предыдущий момент времени в состояние в текущий момент времени, т.е. среднее расстояние Эйлера между принятой последовательностью символа и ожидаемой последовательностью символа. Беспроводной канал может быть эквивалентен системе кодирования Витерби (способ декодирования по максимуму правдоподобия) с одним выходом; ожидаемая последовательность символа и фактически принятая последовательность символа являются одномерными; ожидаемый принятый символ может быть получен как скалярное произведение значения оценки характеристики канала для состояния в предыдущий момент времени и вектора перехода символа; а метрику ветви перехода получают вычитанием ожидаемого символа из символа, принятого в этот момент времени.

Прямая метрика и обратная метрика, полученные блоком 103 оценки прямой метрики и блоком 104 оценки обратной метрики, соответственно относятся к прямой метрике и обратной метрике для состояния в текущий момент времени и могут быть получены, в частности, с помощью рекурсивного алгоритма. Соответственно, прямую метрику получают с помощью прямого рекурсивного алгоритма, а обратную метрику получают с помощью обратного рекурсивного алгоритма. Прямую метрику в текущий момент времени получают путем умножения метрики ветви на прямую метрику в предыдущий момент времени; а обратную метрику в текущий момент времени получают путем умножения метрики ветви на обратную метрику в следующий момент времени.

Оптимальный переход для каждого состояния, полученный процессором 105 отбора, т.е. оставшийся(«выживший») путь, относится к оптимальному переходу, приводящему в состояние в текущий момент времени. Процессор 105 отбора выполнен с возможностью обработки оптимального перехода в соответствии с правилом наименьшей среднеквадратичной ошибки (LMS, Least Mean Square) для получения значения оценки характеристики канала для каждого состояния в текущий момент времени. Способ работы, в частности, включает в себя:

Шаг 1: Путем скалярного произведения символьного вектора перехода, соответствующего оптимальному переходу, и состояния в предыдущий момент времени, соответствующего оптимальному переходу, получают ожидаемый символ, соответствующий оптимальному переходу.

Шаг 2: Путем вычитания ожидаемого символа, соответствующего оптимальному переходу, из символа, фактически принятого в текущий момент времени, получают ошибку перехода.

Шаг 3: Путем перемножения длины шага обновления канала, ошибки перехода и вектора, сопряженного символьному вектору, соответствующему оптимальному переходу, получают элемент обновления канала.

Шаг 4: Путем добавления значения оценки характеристики канала в предыдущий момент времени, соответствующего оптимальному переходу, к элементу обновления канала, полученному на шаге 3, получают значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию в текущий момент времени.

Длина шага обновления канала на шаге 3 является вещественным числом, которое больше 0 и меньше 1, а оптимальное значение длины шага обновления канала может быть получено путем моделирования на основе фактических потребностей.

Таким образом, устройство для приема восходящего сигнала, предлагаемое вариантом осуществления раскрываемого решения, включает в себя:

первый модуль обработки, выполненный с возможностью определения метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени; причем

значение оценки характеристики канала для каждого состояния в текущий момент времени получают путем обновления значения оценки характеристики канала для каждого состояния в предыдущий момент времени в соответствии с прямой метрикой в предыдущий момент времени; и

второй модуль обработки, выполненный с возможностью определения MAP принятого сигнала в текущий момент времени с использованием метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени.

Первый модуль обработки предпочтительно содержит

процессор отбора, выполненный с возможностью определения значения оценки характеристики канала текущего состояния в текущий момент времени;

блок оценки метрики ветви, выполненный с возможностью определения метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени, с использованием значения оценки характеристика канала для текущего состояния в текущий момент времени и принятого сигнала;

блок оценки прямой метрики, выполненный с возможностью определения прямой метрики для текущего состояния в текущий момент времени с использованием метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени; и

блок оценки обратной метрики, выполненный с возможностью определения обратной метрики для текущего состояния в текущий момент времени с использованием метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени.

Блок оценки метрики ветви предпочтительно дополнительно выполнен с возможностью определения всех метрик ветвей, каждая из которых соответствует переходу из состояния в предыдущий момент времени в состояние в текущий момент времени;

блок оценки прямой метрики дополнительно выполнен с возможностью вычисления всех прямых метрик, каждая из которых соответствует переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени l-1 в состояние S в текущий момент времени l, в соответствии со всеми метриками ветвей; и

процессор отбора выполнен с возможностью: принятия максимальной прямой метрики среди всех прямых метрик как прямой метрики в текущий момент времени l, регистрации исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора, соответствующего прямой метрике; вычисления ошибки перехода для перехода из исходного состояния s′ в состояние S с использованием исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора; и определения значения оценки характеристики канала для состояния S в текущий момент времени l с использованием ошибки перехода.

Процессор отбора предпочтительно вычисляет ошибки перехода с использованием выражения

где представляет собой ошибку перехода, r_l представляет собой последовательность принятых сигналов в текущий момент времени l, представляет собой символьный вектор, и представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию s′ в предыдущий момент времени l-1.

Процессор отбора предпочтительно вычисляет значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию в текущий момент времени l, с использованием выражения

где представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, Δ представляет собой длину шага обновления канала, e^s′→s представляет собой ошибку перехода, а представляет собой с вектор, сопряженный символьному вектору.

Алгоритм, предлагаемый вариантом осуществления раскрываемого решения, подробно описывается далее со ссылкой на конкретные формулы.

Схема хода отбора в момент времени l+1, предлагаемая вариантом осуществления раскрываемого решения и показанная на фиг.2, в частности, описывается, беря в качестве примера балансную демодуляцию для глобальной системы мобильной связи (Global System for Mobile Communications, GSM/EDGE).

Считается, что балансный демодулятор принимает последовательность r и информационные биты имеют равную вероятность, формула для вычисления апостериорной вероятности с помощью алгоритма BCJR следующая:

В формуле (I), L(u_l) называется значением правдоподобия апостериорной вероятности (APPL, A Posteriori Probability Likelyhood) каждого информационного бита, p(u_l=+1|r) представляет собой вероятность того, что первый информационный бит равен +1 в случае принятой последовательности r, а p(u=1|r) представляет собой вероятность того, что первый информационный бит равен -1 в случае принятой последовательности r.

Выход балансного демодулятора равен:

где h=mK, а m представляет собой количество битов, занятых символом.

Кроме того,

где представляет собой набор всех информационных

последовательностей, в которых u_l=+1, a v представляет собой переданное кодовое слово, которому соответствует информационная последовательность u. Например, v=[4,7,0], ему соответствует информационная последовательность u=[100,111,000] p(r|v) p(r|v) представляет собой функцию плотности вероятности (PDF, Probability Density function), с которой принятая последовательность является r при заданной информационной последовательности u. Аналогично, если задано выражение p(u_l=-1|r), формула (I) может быть переписана в следующем виде:

где представляет собой набор всех информационных последовательностей, в которых u_l=-1.

С помощью алгоритма MAP в соответствии с формулой (IV) может быть вычислено значение L(u_l) APPL для каждого информационного бита, и затем в соответствии с формулой (II) получают восстановленный информационный бит. Однако это приводит к большим объемам вычислений.

Для кода с сетчатой структурой и имеющего конечное состояние, такого как короткий сверточный код с ограниченной длиной (фильтр FIR может приблизительно быть рассмотрен как кодер сверточного кода), процесс обработки может быть существенно упрощен с использованием рекурсивных вычислений на основе сетчатой диаграммы.

Сначала, используя структуру сетчатой диаграммы кода, формула (III) может быть переписана в следующем виде:

где представляет собой набор всех переходов между состояниями из состояния s_l в момент времени l в состояние s_l+1 в момент времени l+1, вызванных входным битом u_l=+1. Аналогично, если задано выражение p(u_l=-1|r), формула (IV) может быть переписана в следующем виде:

Формулы (VI) и (IV) эквивалентны для значения L(u_l), l=0, 1, … h-1 APPL; и путем дедукции в формуле (VI) может быть получено, что:

Определим:

где α_l(s_l) представляет собой прямую метрику, γ(s_l,s_l+1) представляет собой метрику ветви, а β_l(s_l) представляет собой обратную метрику.

Таким образом, формула (VII) может быть переписана как:

Для вероятности α_l+1(s_l+1) путем дедукции можно определить, что:

где σ₁ представляет собой набор всех состояний в момент времени l. Следовательно, прямая метрика α_l+1(s_l+1) в каждом состоянии s_l+1 в момент времени l+1 может быть вычислена прямым рекурсивным алгоритмом. Аналогично, формула вероятности β_l(s_l) может быть написана как:

где σ_l+1 представляет собой набор всех состояний в момент времени l+1. Обратная метрика β_l(s_l) в каждом состоянии s_l в момент времени l может быть вычислена обратным рекурсивным алгоритмом.

Для упрощения работы в процессе выполнения обычно применяется логарифмический алгоритм BCJR. Путем дедукции могут быть получены следующие формулы:

где σ² представляет собой дисперсию шума, а γ_l представляет собой вероятность перехода между состояниями от момента времени l к моменту времени l+1.

Кроме того, МАХ^*(x,y,z)=ln(e^x,e^y,e^z)=МАХ^*(МАХ^*(x,y,z).

Начальные условия рекурсии следующие:

тогда значение APPL каждого символа следующее:

Со ссылкой на фиг.3 способ отбора на основе MAP, обеспечиваемый вариантом осуществления раскрываемого решения, включает в себя:

S101: Оценивают начальное значение канала путем алгоритма LS с использованием обучающей последовательности и принятого сигнала, в соответствии с формулами (XV) и (XVI) инициализируют прямую метрику α₀(s) и обратную метрику β_K(s).

S102: В соответствии с формулой (XII) вычисляют все метрики ветвей γ_l(s′,s) перехода из состояния s′ в момент времени l-1 в состояние S в момент времени l, где l=0, 1, …, K-1 и s∈{0,1,…S-1}, s′∈{0,1,…S-1} (S - номер состояния).

S103: Для каждого состояния S в момент времени l выполняют обработку с длиной шагов, в частности, следующим образом:

Шаг А: В соответствии с формулой (XIII) вычисляют все возможные прямые метрики α_l+1(s′,s) перехода из каждого состояния в момент времени l-1 в состояние S в момент времени l.

Шаг В: Из всех возможных прямых метрик α_l+1(s,s′) шага А выбирают максимальную прямую метрику в качестве прямой метрики в момент времени l; и регистрируют исходное состояние s′, соответствующее оптимальному переходу, и символьный вектор , соответствующий оптимальному переходу.

Шаг С: Вычисляют ошибку оптимального перехода,

где r_l представляет собой l-й принятый символ, а представляет собой значение оценки характеристики канала состояния s′ в момент времени l-1.

Шаг D: Вычисляют значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию S в момент времени l в соответствии со следующей формулой:

где Δ представляет собой длину шага обновления канала, значение которого находится в диапазоне от 0 до 1 и точное значение которого может быть установлено на основе фактических потребностей.

S104: Определяют, меньше ли l чем K, когда l меньше чем K (K - длина последовательности принятого сигнала в текущий момент времени), принимают, что l=l+1, и повторяют шаги 102 и 103; в обратном случае выполняют S105.

Другими словами, каждый раз, когда выполняют шаги 102 и 103, вычисляют прямые метрики для всех состояний одного символа принятого сигнала в текущий момент времени. После вычисления прямых метрик для всех состояний всех символов принятого сигнала в текущий момент времени выполняют S105.

S105: В соответствии с формулой (XIV) вычисляют обратную метрику .

S106: В соответствии с формулой (XVII) вычисляют MAP L(u_n), n=0, 1, …, h-1 информационного бита u_n в момент времени l.

Таким образом, способ приема восходящего сигнала, предлагаемый вариантом осуществления раскрываемого решения, включает в себя:

определение метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени; и

определение MAP принятого сигнала в текущий момент времени с использованием метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени.

Процесс определения метрики ветви, прямой метрики и обратной метрики для каждого состояния в текущий момент времени с использованием значения оценки характеристики канала для каждого состояния и принятого сигнала в текущий момент времени предпочтительно включает в себя:

определение значения оценки характеристики канала для текущего состояния в текущий момент времени;

определение метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени, с использованием значения оценки характеристики канала для текущего состояния в текущий момент времени и принятого сигнала; и

определение прямой метрики и обратной метрики для текущего состояния в текущий момент времени с использованием метрики ветви, соответствующей переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени в текущее состояние в текущий момент времени.

Процесс определения значения оценки характеристики канала для текущего состояния в текущий момент времени предпочтительно включает в себя:

определение всех метрик ветвей, каждая из которых соответствует переходу из состояния в предыдущий момент времени в состояние в текущий момент времени;

вычисление всех прямых метрик, каждая из которых соответствует переходу из каждого состояния в предыдущий момент времени l-1 в состояние S в текущий момент времени l в соответствии со всеми метриками ветвей;

принятие максимальной прямой метрики среди всех прямых метрик как прямой метрики в текущий момент времени l и регистрация исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора, соответствующего прямой метрике;

вычисление ошибки перехода для перехода из исходного состояния s′ в состояние S с использованием исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора; и

определение значения оценки характеристики канала для состояния S в текущий момент времени l с использованием ошибки перехода.

Процесс вычисления ошибки перехода для перехода из исходного состояния s′ в состояние S с использованием исходного состояния s′, состояния S и символьного вектора предпочтительно включает в себя:

вычисление ошибки перехода с использованием выражения

где представляет собой ошибку перехода, r_l представляет собой последовательность принятых сигналов в текущий момент времени l, представляет собой символьный вектор, и представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующее состоянию s′ в предыдущий момент времени l-1.

Процесс определения значения оценки характеристики канала для состояния S в текущий момент времени l с использованием ошибки перехода предпочтительно включает в себя:

вычисление значения оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, с использованием:

где представляет собой значение оценки характеристики канала, соответствующей состоянию S в текущий момент времени l, Δ представляет собой длину шага обновления канала, e^s′→s представляет собой ошибку перехода, и представляет собой вектор, сопряженный символьному вектору.

Резюмируя, в вариантах осуществления раскрываемого решения канал может отслеживаться в режиме реального времени путем комбинирования балансировки MAP с обновлением канала и адаптивного обновления начального значения характеристики высокоскоростного канала, изменяющегося во времени. Следовательно, значительно улучшается производительность балансного алгоритма MAP в высокоскоростном канале. Кроме того, технические решения, предоставляемые вариантами осуществления в описании, просты и легко реализуемы, имеют низкую сложность и могут значительно улучшить производительность балансного алгоритма MAP в высокоскоростном канале, в частности производительность сервисов с высокоскоростным кодированием в высокоскоростном канале.

Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что варианты осуществления раскрытого решения могут быть представлены как способ, система или компьютерный программный продукт. Следовательно, раскрытое решение может быть реализовано в форме полностью аппаратного решения, полностью программного варианта выполнения или в виде варианта осуществления, комбинирующего аппаратное и программное решение. Более того, раскрытое решение может применяться в форме компьютерного программного продукта, выполненного на одном или более считываемых компьютером носителях (включая, но не ограничиваясь, дисковую память, оптическую память и т.п.), включающего считываемые компьютером программные коды.

Раскрываемое решение описано со ссылкой на диаграмму и/или блок-схему способа, устройства (системы) и компьютерного программного продукта в соответствии с вариантами осуществления раскрываемого решения. Необходимо понимать, что каждый поток и/или блок на п диаграмме и/или блок-схеме и комбинация потока и/или блока на диаграмме и/или блок-схеме могут быть реализованы компьютерными программными командами. Такие компьютерные программные команды могут быть поданы в процессор компьютера общего назначения, специально предназначенного компьютера, встроенный процессор или другое программируемое устройство обработки данных для создания машины так, что устройство, выполненное с возможностью реализации функций, указанных в одном или более потоках на диаграмме и/или одного или более блоков в блок-схеме, могут реализовываться через инструкции, выполняемые процессором компьютера или другими программируемыми устройствами обработки данных.

Эти компьютерные программные команды также могут сохраняться в считываемой компьютером памяти, выполненной с возможностью загрузки данных в компьютер или другое программируемое устройство обработки данных для функционирования в указанном режиме так, что они создают продукт, включающий командное устройство, которое реализует функции, указанные в одном или более потоках на диаграмме и/или в одном или более блоков в блок-схеме.

Эти компьютерные программные команды также могут быть загружены в компьютер и другие программируемые устройства обработки данных для выполнения последовательности рабочих шагов для получения обработки, реализуемой компьютером, так что они обеспечивают шаги для реализации функций, указанных в одном или более потоках на диаграмме и/или в одном или более блоков в блок-схеме.

Очевидно, что специалистом в данной области техники могут быть выполнены различные модификации и изменения в отношении раскрытого решения без отступления от концепции и объема раскрытого решения. Таким образом, если эти модификации и изменения раскрытого решения находятся в пределах объема формулы изобретения и его эквивалентных технологий, раскрытое решение также считается как включающее в себя эти модификации и изменения.