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[導(dǎo)讀]Turbo碼雖然具有優(yōu)異的譯碼性能,但是由于其譯碼復(fù)雜度高,譯碼延時大等問題,嚴(yán)重制約了Turbo碼在高速通信系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此,如何設(shè)計一個簡單有效的譯碼器是目前Turbo碼實用化研究的重點。本文主要介紹了短幀Turbo譯碼器的FPGA實現(xiàn),并對相關(guān)參數(shù)和譯碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行了描述。

Turbo碼自1993年提出以來[1],由于其接近香農(nóng)極限的優(yōu)異譯碼性能,一直成為編碼界研究的熱點。近年來,用戶對通信質(zhì)量的要求越來越高,學(xué)者們已將研究重點從理論分析轉(zhuǎn)移到Turbo碼的實用化上來。Turbo碼現(xiàn)已成為深空通信的標(biāo)準(zhǔn),即第三代移動通信(3G)信道編碼方案[2]。

  Turbo碼雖然具有優(yōu)異的譯碼性能,但是由于其譯碼復(fù)雜度高,譯碼延時大等問題,嚴(yán)重制約了Turbo碼在高速通信系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此,如何設(shè)計一個簡單有效的譯碼器是目前Turbo碼實用化研究的重點。本文主要介紹了短幀Turbo譯碼器的FPGA實現(xiàn),并對相關(guān)參數(shù)和譯碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行了描述。

  1 幾種譯碼算法比較

  Turbo碼常見的幾種譯碼算法中,MAP算法[1][3]具有最優(yōu)的譯碼性能。但因其運算過程中有較多的乘法和指數(shù)運算,硬件實現(xiàn)很困難。簡化的MAP譯碼算法是LOG-MAP算法和MAX-LOG-MAP算法,它們將大量的乘法和指數(shù)運算轉(zhuǎn)化成了加減、比較運算,大幅度降低了譯碼的復(fù)雜度,便于硬件實現(xiàn)。簡化算法中,LOG-MAP算法性能最接近MAP算法,MAX-LOG-MAP算法次之,但由于LOG-MAP算法后面的修正項需要一個查找表,增加了存儲器的使用。所以,大多數(shù)硬件實現(xiàn)時,在滿足系統(tǒng)性能要求的情況下,MAX-LOG-MAP算法是硬件實現(xiàn)的首選。通過仿真發(fā)現(xiàn),采用3GPP的編碼和交織方案[2],在短幀情況下,MAX-LOG-MAP算法同樣具有較好的譯碼性能。

  如圖1所示,幀長為128,迭代6次,BER=10-5的數(shù)量級時, MAX-LOG-MAP算法的譯碼性能比MAP算法差大約0.6dB,比LOG-MAP算法差0.2dB左右。所以,本文采用3GPP的交織和(13,15)編碼方案,MAX-LOG-MAP譯碼算法進(jìn)行短幀Turbo碼譯碼器的FPGA實現(xiàn)與設(shè)計。

  2 MAX-LOG-MAP算法

  為對MAP算法進(jìn)行簡化,通常將運算轉(zhuǎn)換到對數(shù)域上進(jìn)行,避免了MAP算法中的指數(shù)運算,同時,乘法運算變成了加法運算,而加法運算用雅可比公式簡化成MAX*運算[4]。

  將運算轉(zhuǎn)化到正對數(shù)域進(jìn)行運算,則MAX*可等效為:

  按照簡化公式(3)對MAP譯碼算法[1][3]的分支轉(zhuǎn)移度量、前向遞推項、后向遞推項及譯碼軟輸出進(jìn)行簡化。

  分支轉(zhuǎn)移度量:

  為防止迭代過程中數(shù)據(jù)溢出,對前后向遞推項(5)、(6)式進(jìn)行歸一化處理:

  3 FPGA實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)

  3.1 數(shù)據(jù)量化

  在通信系統(tǒng)中,譯碼器的接收數(shù)據(jù)并不是連續(xù)不變的模擬量,而是經(jīng)過量化后的數(shù)字量。接收數(shù)據(jù)的量化會引入量化噪聲,從而影響譯碼的性能。所以,接收數(shù)據(jù)量化的精度直接影響到譯碼的性能。由參考文獻(xiàn)[5~6]可知,采用3位量化精度就能得到與沒有經(jīng)過量化的浮點數(shù)據(jù)相近的譯碼性能。為了簡化FPGA的設(shè)計,本文采用了統(tǒng)一的定點量化標(biāo)準(zhǔn)F(9,3),即最高位為符號位,整數(shù)部分8位,小數(shù)部分3位。由此,前后遞推項(9)、(10)式的初始值可表示為:

  3.2 MAX*運算單元

  由前面的MAX-LOG-MAP算法介紹可知,MAX*運算單元是整個譯碼的主要運算單元,它與viterbi譯碼的ACS(加比選)運算單元一樣,先分別進(jìn)行加法操作,然后對所得結(jié)果進(jìn)行比較,最后將較小的一個結(jié)果作為運算結(jié)果輸出。實現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3.3 前后向遞推運算單元

  由公式(5)~(8)可知,前后向遞推單元除了需要進(jìn)行MAX*與運算外,還需要進(jìn)行歸一化處理。為得到較快的運算速度,首先,計算上一時刻所有狀態(tài)的最小值,然后對當(dāng)前時刻的每一狀態(tài)進(jìn)行MAX*運算,并將運算結(jié)果減去上一時刻的最小狀態(tài)值,即得到當(dāng)前時刻遞推各狀態(tài)的歸一化值。實現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

  3.4 8狀態(tài)值最小值運算單元

  由MAX-LOG-MAP算法可知,在進(jìn)行前后向遞推歸一化處理和計算譯碼軟輸出時,均需要計算每一時刻8個狀態(tài)的最小值。為了減小計算延時,采用了8狀態(tài)值并行比較的結(jié)構(gòu),與串行的8狀態(tài)值比較結(jié)構(gòu)相比較,要少4級延時。實現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

  4 仿真結(jié)果

  按照以上所分析的簡化譯碼算法、FPGA實現(xiàn)的相關(guān)參數(shù)和結(jié)構(gòu),整個譯碼采用Verilog HDL語言編程,以Xilinx ISE 7.1i、Modelsim SE 6.0為開發(fā)環(huán)境,選定Virtex4芯片xc4vlx40-12ff668進(jìn)行設(shè)計與實現(xiàn)。整個譯碼器占用邏輯資源如表1所示。

  MAX-LOG-MAP譯碼算法,幀長為128,迭代4次的情況下,MATLAB浮點算法和FPGA定點實現(xiàn)的譯碼性能比較如圖5所示。

  由MAX-LOG-MAP算法的MATLAB浮點與FPGA定點的性能比較仿真結(jié)果可知,采用F(9,3)的定點量化標(biāo)準(zhǔn),F(xiàn)PGA定點實現(xiàn)譯碼性能和理論的浮點仿真性能基本相近,并具有較好的譯碼性能。

 

  綜上所述,在短幀情況下,MAX-LOG-MAP算法具有較好的譯碼性能,相對于MAP,LOG-MAP算法具有最低的硬件實現(xiàn)復(fù)雜度,并且Turbo碼譯碼延時也較小。所以,在特定的短幀通信系統(tǒng)中,如果采用Turbo碼作為信道編碼方案,MAX-LOG-MAP譯碼算法是硬件實現(xiàn)的最佳選擇。

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