专利名称：传输格式检测设备和方法
技术领域：
本发明涉及传输格式检测设备和方法，特别涉及用于根据接收到的数据序列的解码尺寸来检测传输格式的传输格式检测设备和方法。
背景技术：
3GPP(第三代合作伙伴计划)已经推出第三代移动通信系统标准。作为符合3GPP的标准通信系统的例子，已知有W-CDMA(宽带码分多址)系统。
W-CDMA移动通信系统中发送/接收的数据格式描述参见例如因特网址URL<http://www.3gpp.org/ftp/Specs/archive/25_series/25.212/25212-650.zip>中的“3GPP(第三代合作伙伴计划)TS(技术规范)25.212 V6.5.0”(2005年6月对该规范进行在线搜索)。在W-CDMA系统中，多个物理信道在无线电传输路径上进行多路复用，并且另外，各传输信道(下面称之为“TrCH”)在每一个物理信道上进行多路复用。由于提供多个TrCH，因此可以通过单个信道同时发送/接收诸如声音或图像等各种类型信息，并且具有适合于每一个服务的传输质量。
在W-CDMA系统中，在物理信道上传输由多个TrCH组成的复合式组合传输信道(复合式组合TrCH；下面称之为“CCTrCH”)。每一个TrCH包括具有预定数据长度的任意数目个数据。数据长度被定义为传输格式(下面称之为“TF”)。此外，CCTrCH格式是由传输格式组合来定义的(下面称之为“TFC”)，并且TFC定义TrCH和每一个TrCH中的TF组合。
可以根据任意TFC来对在物理信道上传输的每一个CCTrCH采用任何组合。TFC可以在数据通信期间改变。例如，根据传输的数据量(数据尺寸)来改变TF，从而提高通信效率。由于TFC在有些情况下发生改变，因此接收端需要指定用于当前通信的TFC。除非使用适合对每一个TrCH进行解码的尺寸(TF)来解码数据，否则接收到的数据无法被正确解码。
在因特网址URL<http://www.3gpp.org/ftp/Specs/archive/25_series/25.212/25212-650.zip>中的“3GPP(第三代合作伙伴计划)TS(技术规范)25.212 V6.5.0”(2005年6月对该规范进行在线搜索)中讲述了确定TFC的几种方法。例如，存在使用传输格式组合指示符(下面称之为“TFCI”)的几种方法。TFCI是用于识别CCTrCH的TFC的信息。根据使用TFCI的方法，CCTrCH和TFCI在物理信道上进行传输。接收端在解码CCTrCH之前先解码TFCI，以识别对应于THCI的TFC。然后，根据由TFC定义的每一个TrCH的TF来解码CCTrCH的每一个TrCH，以获得被正确解码的数据。
此外，作为另一种确定TFC的方法，如果在物理信道上没有TFCI传输，则已知有一种根据明显可检测的TrCH的解码尺寸而不使用TFCI来确定TFC的方法。明显可检测的TrCH是CCTrCH中的TrCH之一。接收端首先解码CCTrCH中明显可检测的TrCH，以便在解码CCTrCH时根据解码数据的尺寸来检测明显可检测的TrCH的TF。然后，根据检测到的TF来识别TFC，并且根据由TFC定义的每一个TrCH的TF来对CCTrCH的每一个TrCH进行解码。因此，根据明显可检测的TrCH的解码数据尺寸来检测TF的方法被称为“盲传输格式检测”(下面称之为“BTFD”)。
图7示出了在BTFD中使用的明显可检测的TrCH的格式。如图7所示，明显可检测的TrCH是由数据区、CRC(循环冗余校验)区和空区域组成。数据区存储诸如声音等通信数据。CRC区存储用于检测数据区的错误的CRC值。空区域仅存储不包括通信数据的空数据，也就是仅包括通信路径中的噪声。明显可检测的TrCH的整个尺寸是标准的TrCH的最大长度，并且TF对应于数据区和CRC区的总尺寸。正如图7中从TF#0至#3的区域所示，在明显可检测的TrCH中可用的候选TF(候选尺寸)被事先定义，并且多个候选TF中的一个是真正的TF。在图7中，TF#2是真正的TF。
明显可检测的TrCH在发送端通过卷积码进行编码。
下面来讲述卷积码。图8示出了卷积编码器的结构例子。卷积编码器对输入数据(信息序列)U进行卷积编码，输出编码数据(编码序列)X。编码数据X由编码位为X0和X1的2位数据的重复数据序列组成。
在卷积编码器中，输入数据U被级联寄存器(延迟元件)D0和D1依次延迟一位，并且输入数据U和其延迟位的异或运算结果被称为“编码数据X”。也就是说，编码位X0是输入数据U和1位延迟以及2位延迟的异或(X0＝U+D0+D1)，并且编码位X1是输入数据U和2位延迟的异或(X1＝U+D1)。一般地，约束长度对应于“寄存器个数+1”，并且该卷积编码器的约束长度k为3。卷积编码器对于1位的输入数据得到2位的编码数据，因此码率r为1/2。
约束长度是用于获得编码数据所需的过去输入数据的位速率(位长度)。如果约束长度增加，则错误校正能力提高，但是解码器端的结构被复杂化。码率是输入数据和输出的编码数据之间的位比率。在码率较小的情况下，也就是说，输出数据相对于输入数据的位速率较高的情况下，传输速度下降，但是错误检测能力增加。
图9是trellis图，示出了图8的卷积编码器的状态变化。在图9中，圈表示每一个时点(T0、T1)的状态，并且状态之间的线连接是分支。此外，在多个分支之间有路径连接。
状态S00(S0)、S01(S1)、S10(S2)和S11(S3)表示寄存器D0和D1的寄存状态。S后面的第一位表示寄存器D0的状态，并且S后面的第二位表示寄存器D1的状态。例如，当寄存器D0的值为0，并且寄存器D1的值为1时，状态为S01。分配给每一个分支的2位数是在状态转换时从编码器输出的编码位X0和X1。例如，如果在状态S10下输入值1，则输出“X0，X1＝“0，1”，并且状态转换到状态S11。
图10示出了由图8的卷积编码器对输入数据进行编码而获得的编码数据的例子。图11为trellis图，示出了生成图10的编码数据时的状态转换。在时刻T0，也就是说，在编码开始时，设置了状态S00。如果输入了输入数据U＝“10011”，则状态的转换顺序为时刻T0的状态S00-时刻T1的状态S10-时刻T2的状态S01-时刻T3的状态S00-时刻T4的状态S10-时刻T5的状态S11。结果，输出了每一个分支的编码位，并且编码数据X＝“1110111101”。
因此，通过卷积编码来对明显可检测的TrCH进行编码，并且接收端通过Viterbi解码来对明显可检测的TrCH进行解码。Viterbi解码是一种最大似然解码方法，用于将输入数据解码成最大似然码(最接近码)。基于类似于卷积编码器的trellis图，Viterbi解码对输入数据进行解码，并且计算出到达trellis图中的每一状态的路径的似然性，以对作为幸存路径(survival path)的具有最大似然性的那条路径的数据进行解码。
在明显可检测的TrCH中，空区域不存储通信数据，仅存储噪声。因此，如果明显可检测的TrCH从第一位开始被Viterbi解码，则在有空区域出现的真正TF的位置处似然性变高，并且CRC判决结果为OK。也就是说，明显可检测的TrCH从第一位开始被Viterbi解码，并且在似然性增加的位置处可以检测到TF，并且CRC判决结果为OK。
图12为在因特网址URL<http://www.3gpp.org/ftp/Specs/archive/25_series/25.212/25212-650.zip>中的“3GPP(第三代合作伙伴计划)TS(技术规范)25.212 V6.5.0”(2005年6月对该规范进行在线搜索)中讲述的现有检测TF的方法的流程图。
首先，获得最小候选TF，用于定义解码范围(S901)。接着，从明显可检测的TrCH的第一位到下一位执行ACS(加-比较-选择)计算(S902)。根据ACS计算，计算并比较trellis图中每一状态的路径的似然性，并且选择幸存路径。然后，重复执行ACS计算，直到候选TF的位置(S903)。
接下来，确定似然比S是否为阈值或更低的值(S904)。似然比S是从“S＝-10log(状态S0的当前似然性-当前最小似然性)/(当前最大似然性-当前最小似然性)”得到的。随着错误率变小，似然比S变得更小(似然性变高)。
如果似然比S等于或小于阈值，则从候选TF位置开始执行回溯(trace back)处理，并且然后执行解码(S905)。接下来，对解码序列执行CRC计算(S906)，紧接着执行CRC判决(S907)。如果CRC判决结果为OK，则确定当前似然比S是否为最小值(S908)。如果似然比S为最小值，则保持当前似然比S和当前TF(S909)。
如果在S904中似然比S大于阈值，在S907中CRC判决结果为NG，似然比S在S908中不是最小值，或者似然比S和TF在S909中得到保持，则接着确定候选TF的位置是否达到TrCH的最大长度(S910)。如果当前位置没有达到最大长度，则获得下一个候选TF，并且重复接在S902之后的处理(S911)。此外，如果当前位置达到最大长度，则将处于最小似然比S的TF作为真正的TF进行输出(S912)。
顺便说一下，在IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATIONTHEORY，VOL.IT-26，NO.5，September，1980，PP.540-54中的HIROSUKE YAMAMOTO和KOHJI ITOH的“Viterbi DecodingAlgorithm for Convolutional Codes with Repeat Request”描述的技术中，当进行Viterbi解码时，trellis图的每一状态下的各路径之间的似然性差值被最小化以提高错误校正能力。
不过，在图12的现有TF检测方法中，执行解码直到达到明显可检测的TrCH的最大长度，并且然后停止解码以输出真正的TF。也就是说，如果数据区尺寸较小(TF较小)，例如，如果通信数据量较小，白白对所有空区域进行解码。这会带来一个问题，就是需要花费太多时间来检测TF，并且用于检测TF的TF检测设备的电路尺寸或计算量增加，导致电流消耗增加。
尺寸减少、电池寿命延长以及成本降低尤其是移动通信终端等所需要的，但是电流消耗增加的问题比较严重。
发明内容
根据本发明的一个方面，传输格式检测设备包括解码单元，基于接收到的序列，计算到达trellis图的每一状态的多条路径的似然信息，以生成解码序列；差分运算单元，计算每一状态的似然信息之差；解码控制单元，根据似然信息之差，使解码单元停止解码序列的生成；以及检测单元，根据生成的解码序列的尺寸来检测传输格式。根据该传输格式检测设备，可以基于似然信息之差完成其尺寸小于最大长度的解码处理，从而可以减少用于检测传输格式所需的时间和电流消耗。
根据本发明的另一个方面，传输格式检测方法包括基于接收到的序列，计算到达trellis图的每一状态的多条路径的似然信息，以生成解码序列；计算每一状态的似然信息之差；根据似然信息之差，使解码单元停止解码序列的生成；以及根据生成的解码序列的尺寸来检测传输格式。根据该传输格式检测方法，可以基于似然信息之差完成其尺寸小于最大长度的解码处理，从而可以减少用于检测传输格式所需的时间和电流消耗。
根据本发明，可以提供能够缩短用于检测传输格式所需的时间和节省电流消耗的传输格式检测设备和方法。
下面结合附图来进行讲述，将使本发明的上述和其他目的、优势和特征更加清楚，其中图1为框图，示出了根据本发明的实施例的传输格式检测设备的结构；图2为根据本发明的实施例的传输格式检测方法的流程图；图3为trellis图，示出了根据本发明的实施例的传输格式检测方法的处理；图4为trellis图，示出了根据本发明的实施例的传输格式检测方法的处理；图5为trellis图，示出了根据本发明的实施例的传输格式检测方法的处理；图6示出了根据本发明的实施例的传输格式检测方法的模拟结果；图7示出了明显可检测的TrCH的数据格式；图8示出了卷积编码器的结构；图9为trellis图，示出了卷积编码器的状态转换；图10示出了由卷积编码器进行编码的数据的编码位的例子；图11为trellis图，示出了卷积编码器如何执行编码的例子；以及图12为现有传输格式检测方法的流程图。
具体实施例方式
下面参考解释性实施例来讲述本发明。本领域的一般技术人员都知道，使用本发明的讲解可以完成许多可选实施例，并且本发明并不限于用于解释性目的的实施例。
第一实施例首先，来讲述根据本发明的第一实施例的传输格式(TF)检测设备。该实施例的TF检测设备的特征是，如果执行Viterbi解码直到空区域，则停止解码以输出真正的TF。
现在参考图1，来讲述该实施例的TF检测设备的结构。TF检测设备1用在符合3GPP的W-CDMA移动通信系统中，并且位于通过无线电通信路径来发送/接收数据的移动终端一侧或基站一侧上的接收单元中。TF检测设备1对接收到的数据进行解码，并且基于接收到的数据的尺寸来检测TF。也就是说，TF检测设备1是BTFD TF检测设备。如果物理信道不包括TFCI，则TF检测设备1基于接收到的数据而不是TFCI来检测TF。
如图1所示，TF检测设备1包括Viterbi解码单元10、接收到的数据存储单元21、候选TF存储单元22、差分运算单元23、解码控制单元24、CRC计算单元25、解码数据存储单元26、TF输出单元27、似然比存储单元28以及TF存储单元29。
接收到的数据存储单元21是将接收到的数据(接收到的序列)作为输入数据存储起来的存储器。输入的接收到的数据是在预定物理信道上传输的CCTrCH中的明显可检测的TrCH，并且该数据格式如图7所示。此外，接收到的数据包括无线电通信路径的噪声。
候选TF存储单元22是将明显可检测的TrCH中可得到的多个候选TF(候选尺寸)存储起来的存储器。候选TF存储单元22预存储多个(例如，16个)候选TF。例如，多个候选TF以升序排列，并且按照从上开始的顺序被读出。TF检测设备1从多个候选TF中选择和输出真正的TF(数据尺寸)。
Viterbi解码单元10是根据Viterbi算法来对接收到的数据进行解码的解码器。Viterbi解码单元10读出存储在接收到的数据存储单元21中的明显可检测的TrCH的数据，并且从该数据的第一位到检测到TF的位置处对该数据进行解码。
通过卷积编码对作为接收到的数据的明显可检测的TrCH进行编码。例如，卷积编码的约束长度为9。如果在约束长度为9的条件下对经过卷积编码的数据进行解码，则trellis图包括256个状态。Viterbi解码单元10针对256种状态中的每一种计算似然信息并且执行解码。
如图1所示，Viterbi解码单元10包括ACS计算单元11、路径存储器12和回溯单元13。
ACS计算单元11获取接收到的数据存储单元21中的接收到的数据和候选TF存储单元22中的候选TF，以从第一位直到候选TF对接收到的数据依次执行ACS计算。路径存储器12是存储似然信息和幸存路径信息的存储器。通过ACS计算单元11，路径存储器12存储有关连接在各状态之间的分支的分支量度(branchmetric)或有关每一状态的路径的路径量度(pathmetric)的信息，以及有关多条路径中的哪一条是幸存路径的信息。回溯单元13根据路径存储器12来对幸存路径执行回溯处理，以生成和输出解码数据。
差分运算单元23计算由Viterbi解码单元10的ACS计算单元11生成的每一状态的似然信息之间的差值(似然差)。差分运算单元23将计算的差值与预定阈值进行比较，以确定差值确定是成功还是以失败而告终。
解码控制单元24根据使用差分运算单元23得到的差值确定结果，来停止用Viterbi解码单元10进行的解码数据的生成，从而完成解码处理。也就是说，解码控制单元24根据当前时间点的所有状态下的差值确定结果，停止Viterbi解码单元10的ACS计算单元11和回溯单元13的处理。此外，在解码控制单元24(或ACS计算单元11)中，似然比S是从当前时间点的似然信息得到的，并且根据该似然比S，使用回溯单元13来生成解码数据。
CRC计算单元(循环冗余校验计算单元)25对由回溯单元13生成的解码数据执行CRC(循环冗余校验)，然后进行CRC判决。
解码数据存储单元26是用于存储解码数据的存储器。当CRC计算单元25执行CRC判决时，解码数据存储单元26存储解码数据。存储的解码数据然后与上层中的声音一样作为通信数据来处理。
似然比存储单元28是用于存储由解码控制单元24(或ACS计算单元11)确定的似然比S的存储器，并且根据CRC判决结果来存储最小似然比S。TF存储单元29是用于存储对应于似然比存储单元28的似然比S的TF的存储器，并且最终存储真正的TF。
TF输出单元27根据由CRC计算单元25得到的CRC判决结果，将当前似然比S存储在似然比存储单元28中，并且将当前TF存储在TF存储单元29中。如果完成解码直到最大长度或者根据差值确定结果对所有状态完成解码，则TF输出单元27将存储在TF存储单元29中的TF作为真正的TF进行输出。顺便说一下，根据该检测到的TF来对CCTrCH的当前TFC进行识别，并且另一个解码器根据识别到的TFC的定义来对其余的TrCH进行解码。
接下来参考图2的流程图，讲述该实施例的TF检测方法。该TF检测方法通过使用TF检测设备1来对接收到的数据进行解码，以检测出TF。
首先，获得最小候选TF，以用于定义解码范围(S201)。也就是说，如果接收到的数据存储单元21将接收到的数据作为明显可检测的TrCH进行存储，则Viterbi解码单元10的ACS计算单元11从候选TF存储单元22中检索到最小候选TF。
接下来，对接收到的数据从第一位到其下一位执行ACS计算(S202)。也就是说，ACS计算单元11从头位置开始，从接收到的数据存储单元21中依次读出接收到的数据，计算trellis图中每一状态的路径的似然信息，比较这些似然信息，并且选择幸存路径。
此时，例如，如图3所示，抵达每一状态的有两条路径。对这两条路径的路径量度进行计算和相互比较。通过将从之前点至当前点的分支的分支量度加到之前幸存路径的路径量度，计算出当前路径量度。例如，对于分支量度，使用汉明(hamming)距离(硬判决)或信号空间上的距离(软判决)。然后，选择这两条路径中具有更高似然性的路径来作为幸存路径。ACS计算单元11将有关计算的路径量度和幸存路径的信息存储在路径存储器12中。ACS计算单元11计算路径量度，并且在当前点，针对所有状态(例如，256个状态)选择幸存路径。
在图3的解释性例子中，两条路径P1和P2从时刻t-1到达时刻t时的状态S0。顺便说一下，在到达每一状态的这两条路径或分支中，图3的上面的一条被称为上路径或上分支，并且在图3的下面的一条被称为下路径或下分支(对于其他附图也是一样)。
在时刻t-1对状态S0的路径量度被称为PM10，将时刻t-1的状态S0和时刻t的状态S0连接起来的分支B1的分支量度被称为B10，在时刻t-1对状态S1的路径量度被称为PM11，并且将时刻t-1的状态S1和时刻t的状态S0连接起来的分支B2的分支量度被称为B11。在这种条件下，上路径P1的路径量度PM10’等于“PM10+BM10”，并且下路径P2的路径量度PM11’等于“PM11+BM11”。然后，对两个路径量度PM10’和PM11’进行比较，将其中较大的一个路径量度选出作为幸存路径。所选路径的路径量度是时刻t的状态S0的路径量度PM20。
在图2的S202处理完成之后，执行用于计算在由ACS计算单元11计算的似然信息之间的差值的差值计算处理(S203)。也就是说，差分运算单元23计算trellis图中每一状态的路径的路径量度之间的差值。在ACS计算单元11中，计算出到达每一状态的两条路径的当前路径量度，以用于选择幸存路径，并且差分运算单元23计算两个路径量度之间的差值。差分运算单元23针对所有当前状态计算出差值。
例如，在图3的位于时刻t的状态S0中，计算到达状态S0的两条路径P1和P2的路径量度PM10’和PM11’之间的差值。也就是说，从“PM10’-PM11’＝(PM10+BM10)-(PM11+BM11)”得到似然信息之差。
正如HIROSUKE YAMAMOTO和KOHJI ITOH在IEEETRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY，VOL.IT-26，NO.5，September，1980，PP.540-547中的“Viterbi Decoding Algorithm forConvolutional Codes with Repeat Request”一文中所讲述的，如果似然信息之差较大，则幸存路径正确(接近)的似然性强。如果两条路径的似然信息之差较小，则幸存路径错误的似然性强。为此，在该实施例中，差分运算单元23将计算的似然信息之差与阈值进行比较。如果似然信息之差等于或大于该阈值，则幸存路径正确的似然性强，因此差值确定成功。如果似然信息之差为阈值或更小，则幸存路径错误的似然性强，因此差值确定最终以失败告终。
在图2中的S203处理完成之后，确定所有当前状态的差值确定是否以失败告终(S204)。也就是说，解码控制单元24根据所有状态，针对trellis图的所有状态来确定使用差分运算单元23得到的差值确定结果是为正还是为负。如果在S204中所有状态的差值确定结果为负，则处理进行到S214以完成解码。也就是说，在该实施例中，如果针对所有状态的差值确定以失败告终，并且所有状态的解码失败的似然性强，则确定解码处理完成直到空区域，并且解码处理停止。顺便说一下，当前差值确定以失败告终的效果的信息可以被传递到下一个点。例如，在图3的例子中，PM10’-PM11’差值确定在时刻t以失败告终。即使(PM20+BM20)-(PM21+BM21)的值在时刻t+1时大于阈值(此时，PM20+BM20的似然性高于PM21+BM21的似然性)，确定差值“(PM20+BM20)-(PM21+BM21)”的结果为负。也就是说，如果在图3的时刻t+1选择PM20-PM30的路径，则PM10’-PM11’差值确定结果被反映在路径量度PM30上。如果选择PM21-PM30的路径，则直到路径量度PM21的差值确定结果被反映在路径量度PM30上。
如果在S204中存在差值确定成功的状态，则确定ACS计算和差值计算是否完成到候选TF(S205)。也就是说，ACS计算单元11将当前解码位置与候选TF进行比较。如果当前位置没有达到候选TF，则处理返回到S202，并且重复进行ACS计算和差值计算。
如果在S205中当前解码位置达到候选TF，则确定在当前状态S0下差值确定是否以失败告终(S206)。3GPP定义初始状态和最终状态为S0。因此，在这种情况下，在状态S0下进行该确定。也就是说，解码控制单元24参考来自差分运算单元23的每一状态的差值确定结果当中的候选TF的状态S0下的差值确定结果，以确定该确定是否以失败告终。如果在S206中状态S0的差值确定结果为负，则处理进行到S212，并且该处理继续进行到下一个候选TF。
如果在S206中状态S0的差值确定结果为正，则确定似然比S是否为最小值。与现有技术类似，解码控制单元24根据“似然比S＝-10log(当前状态S0的似然性-当前最小似然性)/(当前最大似然性-当前最小似然性)”来执行控制。也就是说，解码控制单元24计算当前似然比S，将存储在似然比存储单元28中的似然比S与当前似然比S进行比较，并且确定当前似然比S是否较小。如果在S207中似然比S不是最小值，则处理进行到S212，并且执行处理直到下一个候选TF。顺便说一下，足够大的值(无限大值)作为初始值被存储在似然比存储单元28中。
如果在S207中似然比S是最小值，则从该候选TF的位置开始执行回溯处理(S208)。也就是说，回溯单元13参考路径存储器12以回溯幸存路径，并且执行硬判决以生成解码数据。
接下来，对生成的解码数据进行CRC计算(S209)，并且确定CRC计算结果是为正还是为负(S210)。也就是说，CRC计算单元25参考解码数据中的数据区以执行CRC计算，并且将CRC计算结果和CRC区域的值进行比较。如果匹配，则CRC判决结果为OK。此时，解码数据经历CRC计算，并且被存储在解码数据存储单元26中。
如果在S210中CRC判决结果为NG，则处理进行到S212，并且执行该处理直到下一个候选TF。如果在S210中CRC计算结果为OK，则TF输出单元27将当前似然比S和当前TF存储在似然比存储单元28和TF存储单元29中(S211)。
如果在S206中状态S0的差值确定结果为负，在S207中似然比S不是最小值，在S210中CRC判决结果为NG，或者在S211中似然比S和TF得到保持，则接下来确定候选TF位置是否对应于最大长度(S212)。也就是说，解码控制单元24将当前候选TF与TrCH的最大长度进行比较。如果候选TF达到最大长度，则处理进行到S214，并且完成解码处理。如果在步骤S212中候选TF没有达到最大长度，则ACS计算单元11以尺寸的降序从候选TF存储单元22中获得下一个候选TF，以重复接着S202的解码处理(S213)。
如果在S204中所有状态的差值确定都以失败告终，或者在S212中候选TF达到最大长度，则TF输出单元27将存储在TF存储单元29中的最小似然比S作为真正的TF进行输出(S214)。也就是说，TF输出单元27输出在针对所有状态的差值确定以失败告终之前其CRC判决结果为OK的最小似然比S的TF，或者输出在解码完成到最大长度之前其CRC判决结果为OK的最小似然比S的TF。
接下来参考图4和图5，讲述该实施例的TF检测方法的具体例子。在该例子中，图2的TF检测方法对接收到的数据进行解码，以检测TF。图4和图5示出了根据具有四种状态的trellis图来对约束长度为3的编码序列进行解码的简单例子。不过在实际中，要根据具有256种状态的trellis图来对约束长度为9的编码序列进行解码。
顺便说一下，在该例子中，对图8至图11的卷积编码数据进行解码。与图10的例子相类似，在接收到的数据中，在通过对输入数据U＝“10011”进行编码而获得的编码数据X＝“1110111101”之后的是空区域的噪声。
首先，图4的trellis图示出了如何从第一位到空区域之前的位置对接收到的数据进行解码的。该trellis图示出了类似于图9的状态转换。在图4中，连接在各状态之间的各分支之中的由实线箭头表示的分支代表在每一状态下选择的幸存路径，由粗箭头表示的分支代表最终选择和回溯的幸存路径，并且由虚线箭头表示的分支代表没有被选择为幸存路径的路径。
在每一状态下，圆圈上的数值代表使用的路径中的上路径的路径量度，圆圈下方的数值代表使用的路径中的下路径的路径量度。这两个路径量度中的带下划线的路径量度是幸存路径的路径量度。圆圈中的数值代表这两个路径量度之差。
与图9的例子相类似，被分配给每一个分支的2位数值是在进行状态转换时期望作为编码器的输出位的编码位X0、X1。Viterbi解码计算对应于接收到的数据的2位等于每一个分支的编码位的似然性的分支量度，并且加幸存路径的分支量度作为路径量度。
可以使用各种方法来计算分支量度。在该例子中，分支量度被设置为两个位序列之间的汉明距离。汉明距离对应于两个位序列之间的位数。例如，对于“00”和“11”，有2位的差值，因此汉明距离为2。
在选择路径量度的情况下，从到达每一状态的各路径中选择较小路径量度的路径来作为较高似然性的路径，并且在此使用它来作为幸存路径。如果路径量度相等，则可以选择任何路径。在该例子中，选择上路径。
首先，当输入接收到的数据(Y)时，在trellis图的每一点以2比特执行ACS计算(S202)和差分计算(S203)。在时刻T1，在状态S00至S11的每一个中，将接收到的数据(Y)的“11”与每一个分支的编码位进行比较，以计算分支量度并计算路径量度。
例如，在时刻T1的状态S00下，上分支的分支量度为2，并且下分支的分支量度为0。这里，直到时刻T0为止都没有路径，因此分支＝路径，并且分支量度在时刻T1变成路径量度。因此，下路径的路径量度小于上路径的路径量度，因此下路径被选为幸存路径。此外，从上路径的路径量度减去下路径的路径量度，并且似然信息之差为2。
同样，在下一个时刻T2，类似地，在每一状态下将接收到的数据(Y)的“10”与每一个分支的编码位进行比较，从而计算分支量度和路径量度之差。例如，在时刻T2的状态S11下，上分支的分支量度为2，并且下分支的分支量度为0。当将上述加到时刻T1的路径量度时，上路径的路径量度变成2，并且下路径的路径量度变成1，从而选择下路径来作为幸存路径。此外，从上路径的路径量度减去下路径的路径量度，并且似然信息之差为1。
重复上述处理直到时刻T5，并且状态S00的上路径、状态S01的上路径、状态S10的上路径以及状态S11的上路径被定义为幸存路径。在状态S11下的幸存路径(粗线路径)的路径量度变成0，也就是被最小化。
假定从该点开始执行回溯处理，则通过所有状态下的最小路径来回溯路径量度。在图4中，粗线路径的回溯顺序为时刻T5的状态S11-时刻T4的状态S10-时刻T3的状态S00-时刻T2的状态S01 -时刻T1的状态S10-时刻T0的状态S00。此时，如果每一状态被切换到上端或状态S00，则解码位被设置为0。如果每一状态被转换到下端或状态S11，则解码位被设置为1。这样，在回溯处理中，解码位在T5-T4时变为1，解码位在T4-T3时变为1，解码位在T3-T2时变为0，解码位在T2-T1时变为0，并且解码位在T1-T0时变为1。获得了“11001”的位序列。如果以逆序进行解码，则该位序列为“10011”，并且可以获得正确的解码数据(D)。
图5的trellis图示出了如何在图4的解码处理之后对空区域进行解码的。空数据是噪声数据，而不是0或1。在该例子中，空数据是0.5，其是0和1之间的中间值。
同样，在该例子中，与图4的例子相似，执行ACS计算(S202)和差值计算(S203)。也就是说，在时刻T6，在每一状态下，将接收到的数据(Y)的“0.5，0.5”与每一个分支的编码位进行比较，以计算路径量度和路径量度之差。例如，在时刻T6的状态S01下，上分支的分支量度变成1，并且下分支的分支量度变成1。当将上述加到时刻T5的路径量度，则上路径的路径量度变成4，并且下路径的路径量度变成1，从而选择下路径来作为幸存路径。此外，从上路径的路径量度减去下路径的路径量度，并且似然信息之差变为3。
然后，从时刻T5至时刻T10重复上述处理，因此所有状态的路径量度变成等于5，并且难以确定哪一个状态得到最大似然性。顺便说一下，如果从时刻T10回溯路径，则各分支被切转换到同一状态下，因此解码数据(D)变成“00000”。
如图4和图5所示，在从时刻T0至时刻T5对0或1的数据进行解码情况下，具有高似然性的路径的路径量度和错误路径的路径量度之差趋向于增加。此外，在从时刻T5至时刻T10对空数据进行解码的情况下，路径量度之差趋向于减小。例如，在时刻T5的状态S11下，路径量度之差为6，并且在时刻T10的所有状态的路径量度之差为0。
因此，如果从第一位开始依序对路径量度进行计算，当路径量度差值大时，解码结果的可靠性高，并且目标区域是数据区域或CRC区域的可能性高。如果路径量度差值小，则解码结果的可靠性低，并且目标区域是空区域的可能性高。因此，如果在该实施例中所有状态的路径量度之差小，则确定解码处理完成到达空区域，并且解码处理在中途完成。
例如，在图4和图5中，如果用于确定路径量度差值的阈值为0，则在时刻T8时所有状态的路径量度之间的差值为0，所有状态的路径量度之间的差值的确定结果是NG，并且解码处理完成。然后，例如，在时刻T8之前的时刻T5时的TF被作为真正的TF进行输出。
图6示出了该实施例的TF检测方法的模拟结果例子。在图6中，横轴表示用于差值确定的阈值，并且曲线601表示解码处理在小于最大长度的位置处完成的概率。如图6所示，随着阈值的增加，解码处理中途完成的概率变高。在图6的例子中，如果阈值为15，则解码处理中途完成的概率为50％。顺便说一下，与图4和图5的例子不同，图6示出了输入数据是软输入数据(-1至+1)的模拟结果的例子。曲线根据诸如噪声或选择的TF(候选TF)的数据长度等模拟条件大大改变，并且阈值或概率也发生改变。
如果阈值增加，则解码处理中途完成的概率变高，但是解码处理被错误地停止的概率变高。相比之下，如果阈值减小，则解码处理中途完成的概率降低，但是解码处理被错误停止的概率降低。
例如，优选情况下该阈值适合于通信路径的各条件(噪声发生的概率)。如果通信路径的质量高，则阈值被设得较大，使得解码处理容易在中途完成。如果通信路径的质量不高，则阈值被设置得较小，使得解码处理很难中途完成。
如上所述，在该实施例中，当对接收到的数据进行解码时，计算似然信息之间的差值，并且根据该差值来完成解码处理，以检测TF。结果，可以在小于最大长度的位置处完成解码处理，因此可以避免数据被白白地解码到最大长度这种情况，并且显著降低了解码量。因此，可以减少用于检测TF所需的时间，并且可以减少TF检测设备的电路尺寸或计算量，以节省功耗。
其他实施例顺便说一下，在图2的流程图中，如果还没有CRC计算结果为OK的TF，则确定所有状态的路径量度之间的差值的结果是NG，并且该确定可以完成。在图6的模拟结果的例子中，曲线602表示解码处理被错误地完成的概率。在图6的例子中，如果阈值为14，则解码处理被错误完成的概率为大约0.5％。因此，即使所有状态的差值确定以失败告终，优选情况下继续解码处理，除非检测到CRC判决结果为OK的至少一个TF。
此外，在上述例子中，使用似然信息之差来作为用于检测空区域和中途停止解码处理的参考。不过，本发明并不限于这些，并且可以根据其他信息来检测到空区域，以完成解码。
很明显，本发明并不限于上述实施例，只要不偏离本发明的范围和精神，可以对其进行修订和更改。
权利要求
1.一种传输格式检测设备，包括解码单元，基于接收到的序列来计算到达trellis图的每一状态的多条路径的似然信息，以生成解码序列；差分运算单元，计算每一状态下的似然信息之差；解码控制单元，基于该似然信息之差，停止用解码单元进行的解码序列的生成；以及检测单元，基于生成的解码序列的尺寸来检测传输格式。
2.如权利要求1所述的传输格式检测设备，其中解码控制单元基于处于预定时间点的所有状态的似然信息之差来停止解码序列的生成。
3.如权利要求1所述的传输格式检测设备，其中如果该似然信息之差小于预定阈值，则解码控制单元停止解码序列的生成。
4.如权利要求2所述的传输格式检测设备，其中如果该似然信息之差小于预定阈值，则解码控制单元停止解码序列的生成。
5.如权利要求1所述的传输格式检测设备，其中该似然信息之差对应于到达每一状态的多条路径的路径量度之差。
6.如权利要求2所述的传输格式检测设备，其中该似然信息之差对应于到达每一状态的多条路径的路径量度之差。
7.如权利要求3所述的传输格式检测设备，其中该似然信息之差对应于到达每一状态的多条路径的路径量度之差。
8.如权利要求4所述的传输格式检测设备，其中该似然信息之差对应于到达每一状态的多条路径的路径量度之差。
9.如权利要求1所述的传输格式检测设备，其中解码单元包括加-比较-选择单元，用于计算到达每一状态的多条路径的似然信息并从多条路径中选择幸存路径；以及回溯单元，用于回溯选择的幸存路径，以生成解码序列，并且解码控制单元在计算出似然信息之后来计算似然信息之差，并且停止加-比较-选择单元和回溯单元的处理。
10.如权利要求2所述的传输格式检测设备，其中解码单元包括加-比较-选择单元，用于计算到达每一状态的多条路径的似然信息并从多条路径中选择幸存路径；以及回溯单元，用于回溯选择的幸存路径，以生成解码序列，并且解码控制单元在计算出似然信息之后来计算似然信息之差，并且停止加-比较-选择单元和回溯单元的处理。
11.如权利要求3所述的传输格式检测设备，其中解码单元包括加-比较-选择单元，用于计算达到每一状态的多条路径的似然信息并从多条路径中选择幸存路径；以及回溯单元，用于回溯选择的幸存路径，以生成解码序列，并且解码控制单元在计算出似然信息之后来计算似然信息之差，并且停止加-比较-选择单元和回溯单元的处理。
12.如权利要求4所述的传输格式检测设备，其中解码单元包括加-比较-选择单元，用于计算到达每一状态的多条路径的似然信息并从多条路径中选择幸存路径；以及回溯单元，用于回溯选择的幸存路径，以生成解码序列，并且解码控制单元在计算出似然信息之后来计算似然信息之差，并且停止加-比较-选择单元和回溯单元的处理。
13.如权利要求1所述的传输格式检测设备，其中解码单元执行解码直到传输格式的多个候选尺寸，并且检测单元输出小于解码序列的生成被停止的位置的候选尺寸来作为传输格式。
14.如权利要求2所述的传输格式检测设备，其中解码单元执行解码直到传输格式的多个候选尺寸，并且检测单元输出小于解码序列的生成被停止的位置的候选尺寸来作为传输格式。
15.如权利要求3所述的传输格式检测设备，其中解码单元执行解码直到传输格式的多个候选尺寸，并且检测单元输出小于解码序列的生成被停止的位置的候选尺寸来作为传输格式。
16.如权利要求4所述的传输格式检测设备，其中解码单元执行解码直到传输格式的多个候选尺寸，并且检测单元输出小于解码序列的生成被停止的位置的候选尺寸来作为传输格式。
17.如权利要求1所述的传输格式检测设备，其中解码单元基于对生成的解码序列执行循环冗余校验的结果来检测传输格式。
18.如权利要求2所述的传输格式检测设备，其中解码单元基于对生成的解码序列执行循环冗余校验的结果来检测传输格式。
19.如权利要求3所述的传输格式检测设备，其中解码单元基于对生成的解码序列执行循环冗余校验的结果来检测传输格式。
20.一种传输格式检测方法，包括基于接收到的序列，计算出到达trellis图的每一状态的多条路径的似然信息，以生成解码序列；计算每一状态下的似然信息之差；基于该似然信息之差，来停止用解码单元进行的解码序列的生成；以及基于生成的解码序列的尺寸来检测传输格式。
全文摘要
本发明提出了一种传输格式检测设备和方法，其能够减少用于检测传输格式所需的时间并节省电流消耗。根据本发明的实施例的传输格式检测设备包括Viterbi解码单元，基于接收到的序列，计算到达trellis图的每一状态的多条路径的似然信息，以生成解码序列；差分运算单元，计算每一状态下的似然信息之差；解码控制单元，基于似然信息之差，来停止用解码单元进行的解码序列的生成；以及传输格式输出单元，基于生成的解码序列的尺寸来检测传输格式。
文档编号H04J13/00GK1996808SQ20071000141
公开日2007年7月11日 申请日期2007年1月5日 优先权日2006年1月5日
发明者高梨光教 申请人:恩益禧电子股份有限公司