[发明专利]一种咬尾卷积码译码方法

摘要

本发明公开了一种咬尾卷积码译码方法，该方法基于循环维特比译码算法，根据接收到的软信息序列，通过迭代对不可能的起始状态逐一排除，最终寻找到最优咬尾路径。本发明通过多次迭代将所有不可能的状态排除，只有和接收序列最相似的咬尾路径的起始状态才幸存下来，最后算法收敛到最优的咬尾路径输出；此外，它还通过得到的幸存咬尾路径来更新最大似然咬尾路径的度量值或者从起始状态中将不可能的起始状排除，有效地解决了循环陷阱问题导致的算法不收敛性，解决了咬尾卷积码没有实用的最优译码算法的困境，降低了现有译码方案的复杂度。

主权项

一种咬尾卷积码译码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，第一次迭代，即i＝1时，初始化所有从位置0处进入到状态s的幸存路径的度量值为0，其中s∈S0，S0表示位置0处的状态空间，i表示迭代次数；令最优的最大似然咬尾路径的度量值执行修正的维特比算法，寻找最大似然咬尾路径；对所有s∈S0，令状态s的净增量表示在第一次迭代时在位置L处进入到状态s的幸存路径的度量值；步骤二，如果当前迭代找到的最大似然咬尾路径的净增量大于所述最优的最大似然咬尾路径的度量值即则更新最优的最大似然咬尾路径为当前迭代找到的最大似然咬尾路径，更新所述最优的最大似然咬尾路径的度量值为当前迭代找到的最大似然咬尾路径的净增量步骤三，对于s∈SL，其中L为信息序列的长度，SL表示位置L处的状态空间，比较状态s的净增量Mstate,net(s)和最后更新的最大似然咬尾路径的度量值的大小，若则令Mstate,net(s)＝0，否则令并判断是否成立，若成立则更新状态s的状态净增量为统计状态净增量大于的状态个数，并将所述状态个数保存在sum(i)中；步骤四，若sum(i)＝0，则停止迭代，输出最优的最大似然咬尾路径否则，若sum(i)＝sum(i‑1)，则以状态β(s)作为固定的起始和终止状态作一次维特比译码，获得咬尾路径PTB(β(s),β(s))及其度量值MTB(β(s),β(s))；若则更新最优的最大似然咬尾路径为PTB(β(s),β(s))，更新最优的最大似然咬尾路径的度量值为MTB(β(s),β(s))；并令状态β(s)的状态净增量Mstate,net(β(s))＝0，其中，当方程sum(i)＝sum(i‑1)成立时，即出现循环陷阱的时候，状态β(s)为上次迭代中得到的最大似然路径的起始状态；步骤五，令sum(i)＝0，执行下一次迭代，即重复步骤二至四。