优化的维特比解码器和全球导航卫星系统接收器的制造方法
【专利说明】优化的维特比解码器和全球导航卫星系统接收器
[0001]分案申请的相关信息
[0002]本申请是国际申请号为PCT/EP2008/064530，申请日为2008年10月27日，优先权日为2007年10月26日，发明名称为“优化的维特比解码器和全球导航卫星系统接收器”的PCT申请进入国家阶段后申请号为200880119377.1的中国发明专利申请的分案申请。
技术领域
[0003]本发明涉及一种用于全球导航卫星系统(GNSS)的接收器，其包括用以解码经卷积编码的数据的接收器。明确地说，但不排他地说，本发明的实施例涉及一种能够解码由对地静止的卫星(如WAAS/EGNOS卫星)发射的增强数据的GPL接收器，以及一种用于根据伽利略标准的经卷积编码的数据的伽利略接收器。
【背景技术】
[0004]在GPS中，现有的基于卫星的增强系统(SBAS)的对地静止的卫星由不同国家操作，用于提供额外信息以增强可从便携式GPS接收器装置得到的GPS定位质量和完整性。
[0005]所述信息提供关于大气校正的额外信息，其可应用于改进定位的质量和关于卫星完整性的信息。
[0006]归因于较大的轨道半径和SBAS卫星的对地静止的轨道，已针对数据传送使用较复杂的卷积编码，这需要在接收器中具有较复杂的解码能力，通常是维特比解码器，这对系统产生增加的处理负荷。在SBAS实施方案的情况下，维特比解码通常适用于单个SV且已知通过由通用处理器执行的软件解码器来实施所述维特比解码。此解决方案是简单的，但就速度和功率经济受到关注来说为次优的。
[0007]所提议的伽利略系统信号也将针对群集中的所有SV上的数据信道利用此卷积编码机制，所述数据信道利用相同的基本卷积编码技术，然而有可能使用不同的生成多项式和符号速率。
[0008]这种新的导航信号格式的效应将显著增加处理开销，因为所述解决方案中所使用的所有伽利略SV将要求同时操作维特比解码算法，使得维特比解码器对系统资源的负荷变得非常显著。尽管理论上有可能以软件来执行所有这些，但处理开销和额外存储器要求将对GNSS导航解决方案产生额外成本和功率要求，这直接与小尺寸、低功率和低成本的市场目标冲突。
[0009]用于此问题的一个解决方案是以硬件实施维特比解码器以从处理器完全卸载处理。尽管这种处理方式减少了对主要处理器的负荷，但仅仅将成本和功率迀移到不同子系统中。
[0010]因此，需要提供一种低功率GNSS接收器，其能够在不对系统资源产生高负荷的情况下解码经卷积编码的信号。此外，本发明旨在提供一种低功率GNSS接收器，其可与此项技术中已知的接收器相比较快地且使用较少功率来解码卷积编码信号。
【发明内容】
[0011 ] 本发明的目标通过所附权利要求书的对象而获得。在本发明的变型中，此目标通过基于在处理器中实施的特殊指令集的软件维特比解码器而获得，所述指令集使得其能够在不显著增加硬件复杂性的情况下以低得多的CPU负荷处置维特比处理。
[0012]通过谨慎地应用SV导航特有的适当设计约束并分析维特比算法，可实现用于有效地将维特比加速逻辑嵌入到GNSS芯片组中的优化架构。
[0013]此外，通过硬件与软件之间的紧密整合，这可在不显著增加系统资源的情况下通过扩展常规RISC处理器的指令集来执行。
【附图说明】
[0014]图1表示网格状态图。
[0015]图2说明图1的图中的最低成本路径。
[0016]图3表示汉明距离的计算。
[0017]图4说明成本分布。
[0018]图5说明累积状态成本图。
[0019]图6示意性展示维特比算法中的不同数据存取方法。
[0020]图7说明与本发明实施例相关的指令架构。
[0021]图8和图9涉及与本发明相关的指令的隐式寻址。
[0022]图10说明所发射位的序列。
[0023]图11和图12表示图10的位序列的解码。
[0024]图13示意性说明根据本发明一方面的以特殊指令集操作处理器。
【具体实施方式】
[0025]维特比编码和解码算法是此项技术中一般已知的且在技术文献中有所描述。在下文中，将仅论述GNSS实施方案特有的若干方面。
[0026]在维特比实施方案中必须考虑若干准则:符号大小、符号解译、生成多项式和长度以及符号速率。对于GNSS应用，约束长度K = 7 (存储器m = 6)，其意味着所发射符号随当前数据位和先前六个数据位而变，码速率位为2，其意味着对于每一数据位，发射两个符号，符号速率大体上在250或500符号/秒左右，且生成多项式可变化。
[0027]维特比为对路径成本表进行操作的卷积编码和解码技术，所述路径成本表基于先前接收的符号的潜在解译而计算处于特定状态的最大概率。由于多项式的长度为7，所以实施方案需要表示先前六个数据位的62个状态。
[0028]所使用的卷积码针对所发射的每一数据位产生两个位符号，所述数据位被表示为两个状态之间的转变，且具有64个状态(K = 7)，从每一状态开始，具有由两个潜在符号表示的两个可能的下一状态，且对于每一状态，具有可永不被发射的两个潜在符号。针对数据位发射的实际符号由生成多项式确定且随先前6个数据位与正被发射的位而变。
[0029]因此，对于每一数据状态，符号由多项式确定，且状态可如下预测:如果位为“1”，则下一状态为32+(current_state/2)，否则其仅为current_state/2，因此不需要状态转变表。
[0030]在发射每一符号时，所述表示因此由七个数据位确定，且当接收到所述符号时，由解码器基于多项式和先前六个数据位来对其进行解译。在接收每一符号时，其被解译并被赋予概率值，所述概率值是基于其与潜在有效的符号的相似性且用以计算特定符号序列解译为正确的概率。
[0031]为了实现此，维特比解码器保持记录针对所有可能状态找到的最低成本路径，且针对每一可能状态，其记录正被接收的先前最可能的符号序列及其累积成本。
[0032]—旦已接收到足够的符号，便通过挑选最低成本状态且回顾历史以确定最可能被发射以产生所述状态的数据位序列来解码所述数据。
[0033]维特比编码和解码的原则一般为熟悉卷积编码机制的人员所理解，且可用的分析表明这些方案所获得的整体SNR改进均受益于向每一符号赋予一潜在值范围，而非简单的二进制决策，且通常可用针对每一符号的高达八级解译来实现显著增益。
[0034]对于K = 7，在可针对最佳性能、针对保持表示处于特定状态的累积成本的至少两组状态信息所需要的此处理，并针对保持记录产生所述用于获得最佳解码性能的状态的通常先前34个转变(数据位)所需要的每一状态而提取第一数据位之前，常用的维特比解码算法需要处理至少35个符号。
[0035]在给定这些约束的情况下，可首先选择适当的最小数据结构来表示维特比解码状态且接着优化这些状态以用于嵌入式实施方案，假定特定考虑HW/SW交互和处理器子系统架构。
[0036]在每一潜在当前状态中，存在由两个符号编码表示的两个有效状态转变(分支)，且存在表示无效转变的两个符号编码，因此针对每一状态，仅存在两个潜在后续者状态和两个潜在前驱者状态。这些状态可由图1的网格图表示。
[0037]依据每一潜在当前状态，有效和无效分支由不同符号指示，因此对于每一状态，需要知道两个潜在的下一状态(其可以一般方式进行计算)和与所述分支相关联的适当符号，所述符号也可使用专用逻辑来计算，但可更易于从表中加载，因此采用与多项式无关的实施方案。
[0038]由于正在实施软决策解码器，所以首先需要针对根据所接收符号的强度而加权的所有潜在符号对来确定成本因素，且由于针对所有状态的所有有效状态转变具有相等的概率，所以此加权与当前状态无关且仅取决于所接收符号对以及所接收符号对与和所述分支相关联的实际符号对之间的汉明距离。这意味着对于每一符号，软件必须计算与汉明距离相关联的加权表，且这可接着应用于所有状态和使用汉明距离与状态之间的映射进行的分支成本计算。
[0039]基本的维特比算法因此将针对所接收的每一符号对执行以下计算序列，实际的实施方案将使这些过程并行，以通过谨慎设计相关联的数据结构和实施自定义指令(在适当时)来最小化负荷/存储量和复杂指令序列。
[0040]对于所接收的符号对，计算与符号对解译与四个可能的所发射符号对之间的汉明码相关联的一组四个成本。汉明成本表实际上是表示与解译每一可能路线中的实际所接收输入符号对相关联的成本的四个值(即，00、01、10、11)的表。
[0041]对于每一潜在当前状态(64个状态)，针对所接收符号对的两个潜在解译中的每一者计算达到下一状态中的每一者的成本(分支成本)，这是基于状态当前成本和针对所接收