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Turbo碼自1993年問世以來，以其出色的性能，在工業和科研領域都引起了廣泛的關注。Turbo碼性能逼近（信噪比差為0.7dB或更小）由Claude E. Shannon確定的信道容限。Berrou、Glavieux和Thitimajshima最先提出了Turbo碼，其結構由兩個并行級聯卷積編碼器組成。Turbo碼編碼方案產生同一信息序列的兩個不同交織形式的分量碼。解碼時，由兩個MAP解碼器以迭代方式對判決結果進行解碼。MAP 解碼算法利用接收數據和校驗符號（以真實和交織形式的數據計算而來的校驗位），以及其他的解碼軟輸出（外部的）信息，得到更加可靠的判決結果。 本文將討論在ADI Blackfin通用定點DSP處理器上如何高效實現Turbo MAP 解碼器的技術。 TURBO解碼器 在Turbo解碼過程中,MAP算法被用于確定最接近傳輸數據的信息位。MAP算法先對每個傳送的數據位計算一個后驗概率值（APPs），然后根據最大的后驗概率值為該數據位分配一個判決值，再進行解碼。MAP 算法使用后驗概率值APP計算每一個傳送位Cn的最大似然比LLR，使誤碼率（BER）最小，其計算公式如下： (1) 其中，Y1N=[y1,y2,…,yN]。 譯出的信息位通過以下硬判決得到： 在UMTS Turbo解碼器中，應用一個八狀態的RSC編碼網格，在n時刻，當輸入序列為Y1N時，比特“1”和比特“0”的APP可分別由式（2）和式（3）求得。 (3) 其中，分別是的對數, 是在n時刻和狀態m下的前向狀態度量， 是n時刻和狀態m下的分支度量，是n+1時刻和狀態k下的反向狀態度量。每級中，只需要兩個（當采用BPSK調制來傳輸數據比特流時）分支度量，而這些分支度量值可以由解碼輸入和另一個解碼器的中間軟輸出計算得到。 式（4）中，前向狀態度量根據編碼器狀態（對應于每級或時刻n）的網格表示從n=0時刻進行遞歸計算（由于在對數域內，采用累加）得到，這里假定的初值為，當1≤k≤2M-1時，。其中，M是編碼生成多項式(1+D2+D3)的冪。類似的，式（5）中的反向狀態度量從網格級n=N+1開始進行遞歸計算得到，同樣假定的初始狀態為和，其中1≤k≤2M-1。狀態度量和的遞歸算法如下。 (4) (5) 其中，b(i,m)和f(i,m)分別是與第n級的狀態m相關的第n-1級和第n+1級狀態值。在α，β和LLR的計算中，我們必須解一個形如ez=ex+ey的方程。其和的近似值可由ex=emax(x,y)(1+e-|x-y|)或z=max(x,y)+ln(1+e-|x-y|)= max*(x, y)計算得到。該算子被稱為Log-MAP算子。修正項ln(1+e-|x-y|) 是一個非線性函數，它對MAP解碼器在低信噪比下的性能增益帶來最高0.5dB的提高。如果我們忽略了這個修正項，算子z=max(x,y)則被稱為Max-Log-MAP算子。本文只考慮Turbo MAP解碼器實現中的Max-Log-MAP算子。 TURBO解碼器的實現 Turbo解碼器由兩個MAP解碼器組成，這兩個解碼器由一個交織器和解交織器分隔開。由于篇幅有限，我們將不討論Turbo解碼器的完全實現而只討論性能敏感度最高的“度量計算”部分。 1度量計算 式（1）中LLR的值由APP求得，而APP則由式（2）和式（3）計算得到。在計算APP時，我們要用到第n級所有狀態下的α (前向狀態度量)，β(后向狀態度量)和γ(分支度量)。在第n級，γ值根據已接收到的信息和第n級的外部信息計算得到，而α用第n-1級的α和第n級的γ計算得到，β則由第n+1級的β和第n級的γ計算得到。換句話說，為了計算第n級的LLR值，我們要同時利用由前n級計算出的α值和由后N-n級計算出的β值，如圖1所示。 圖1 第n級LLR的計算圖解 2 基于窗口的算法實現 如圖1所示，Turbo解碼器工作于符號長度為N的序列或結構上。因此，Turbo解碼器的實現就需要一個超大容量的存儲器（用來存儲所有N級的α、β、γ、LLR、外部信息、接收序列、緩存等等），但是可以通過加窗的方法降低對存儲容量的要求。基于加窗口的方法就是將整個數據結構分成一些小的數據塊或數據窗（有6K級窗口的重疊，K=M+1，是編碼器的約束長度），每次只在一個窗口上執行解碼操作。在 MAP 解碼中，三個主要的算子是α估計，β估計和LLR估計。在計算當前窗的β和LLR的同時，計算下一個窗中的α，這樣就可以平衡ALU和DAG（加載/存儲）單元對帶寬的需求，如圖2所示。 圖 2 基于窗口的Turbo解碼器的高效實現 BLACKFIN處理器上MAP解碼器度量計算實現 在這一部分，將討論Turbo MAP解碼器中復雜的度量計算如何在ADI Blackfin處理器上實現，并充分利用Blackfin處理器提供的專用特性高效實現Turbo解碼器。 1 狀態度量計算實現 圖3 第n+1級和第n級計算的蝶形算法 狀態度量α和β可由式（4）和式（5）求得，該狀態度量的計算可用圖3所示的方法得以實現。α由正向（從左到右）計算得到，而β則由反向（從右到左）計算得到。圖中，實線和虛線分別對應于輸入“1”和“0”的編碼。雖然通過分支度量（γ），可以由兩個輸入狀態度量計算出兩個輸出狀態度量（α和β），但這兩個度量的輸出狀態卻根據它們各自的輸入狀態而有所不同。在執行過程中，這一輸入和輸出狀態度量的位置改變，在將數據從ALU寄存器存入存儲器和將數據從存儲器載入ALU寄存器時，可以通過加載/存儲（DAG）模塊解決。 圖4 UMTS Turbo解碼器狀態度量估計的高效實現 UMTS Turbo解碼過程中，α和β計算在Blackfin處理器上的高效實現如圖4。由于Blackfin處理器能以向量模式運行，在單個指令周期執行四個16位加/減操作或兩個16位求最大值操作，每一級α的計算需要8個循環周期來完成，而每一級β的計算則需要另外8個周期來完成。 2 LLR的實現 對于UMTS Turbo解碼器，MAP算法的LLR可由式（1），式（2）和式（3）計算得到。式（2）和式（3）分別說明了通過α、γ和β來計算位“1”和位“0”的APP值的關系。這些MAP LLR的關系如圖5(a)和圖5(b)所示。 圖5(a) 位“1”的 MAP關系，(b)位“0”的MAP關系 對于兩個相同的輸入和輸出，位“1”和位“0”的MAP關系并不相似（極少情況下狀態被交換），而這類不對稱流程使我們無法利用Blackfin中計算單元和加載/存儲單元的最大帶寬。例如，圖5（a）和圖5（b）中標示的部分，我們考慮與式（2）和式（3）的前兩項相對應的頂端蝶形運算。 圖6 在Blackfin ALU上的LLR計算 由于Blackfin只需要三個周期就能完成四個16位加法和兩個16位求最大值操作，要平衡加載/存儲（DAG）單元的帶寬和計算單元，只能用三個周期來加載數據。假設三個寄存器在三個周期中分別加載了α0|α0, α1|α1和 β4|β0，如圖6所示。那么通過16位加法操作，我們可以在兩個周期中計算出α0+β4|α0+β0和α1+β4|α1+β0。但是，MAX 操作要求仿照式（3）從反方向由α1+β0|α1+β4求得輸出的第二項。Blackfin的16位加法指令所支持的交叉選項（CO）選項可用來換回加法的中間輸出，如圖6所示。如果沒有交叉選項（CO），我們將耗費四個周期來計算四次加法，而不是兩個。采用（CO）選項換回之后，執行最大向量操作（一個周期）即可得到兩個Log-Max 輸出。這一部分程序代碼如圖7所示。有了（CO）選項，就可以在18個Blackfin指令周期內計算某一級上的LLR值。 圖7 利用BF5xx處理器交叉選項（CO）的LLR高效實現 總結 本文介紹了在ADI BF5xx處理器上Turbo MAP解碼器的高效實現，詳細說明了基于窗口的存儲空間降低方法，并利用16位加/減和16位求最大值向量指令以及交叉選項（CO），高效地在Blackfin嵌入式處理器上實現了Turbo MAP解碼。該方法耗費大約36個BF5xx周期，即可計算得到一個LLR輸出。同時，利用約50kB的BF5xx存儲空間，完成了UMTS Turbo MAP解碼算法的數據和程序存儲。 |
