Ngoài sự kết nối cỏc bộ mó tớch chập cựng việc sử dụng một thành phần đặc biệt là cỏc bộ chốn, cũn một thành p hần quan trọng khỏc trong chất lượng Turbo là qui trỡnh giải mó mềm được thực hiện lặp đi lặp lại và độ phức tạo chỉ tăng tuyến tớnh theo kớch thước khung. Mó PCCC cú cấu trỳc mó hoỏ kết nối song song tuy nhiờn quỏ trỡnh giải mó PCCC lại dựa trờn sơđồ giải mó kết nối nối tiếp. Mó Turbo sử dụng bộ giải mó kết nối nối tiếp vỡ sơ đồ kết nối nối tiếp cú khả năng chia xẻ thụng tin giữa cỏc bộ giải mó kết nối, trong khi đú cỏc bộ giải mó cú sơ đồ kết nối song song chủ yếu giải mó độc lập nhau. Cỏc thụng tin này nhờđặc tớnh mềm, được trao đổi, khai thỏc nhiều lần qua cỏc vũng lặp sẽ làm tăng đỏng kể chất lượng giải mó.
Trong khi thực hiện một vũng lặp giải mó cỏc thụng tin mềm được trao đổi giữa cỏc bộ giải mó thành phần, Forney đó chứng minh được rằng ngừ ra mềm tối ưu cho bộ giải mó phải là xỏc suất a posteriori (APP) là xỏc suất của một bit nào đú được truyền dựa trờn tớn hiệu nhận được. Vỡ độ phức tạp của cỏc mó TC chủ yếu là do bộ giải mó lặp nờn điều cần thiết trước nhất là tỡm hiểu cỏc thuật toỏn giải mó và tỡm ra cỏch tốt nhất để giải mó mà khụng làm giảm chất lượng.
Phỏt triển cỏc thuật toỏn giải mó hiệu quả là mối quan tõm hàng đầu khi cải tiến mó TC. Hỡnh 2.1 trỡnh bày cỏi nhỡn tổng quan về cỏc họ thuật toỏn giải mó dựa trờn sơđồ trellis.
Đỗ Tuấn Anh 28 ĐTVT_2008-2010
Hỡnh 2.1 : Tổng quan cỏc thuật toỏn giải mó
Họ thứ nhất là họ cỏc thuật toỏn MAP cũn gọi là thuật toỏn BCJR (Bahl-Cocke- Jelinek-Raviv, tờn bốn người đó tỡm ra thuật toỏn này). Thuật toỏn này liờn quan đến cỏc thuật toỏn giải mó khả năng xảy ra lớn nhất (ML) nhằm làm giảm tối đa xỏc suất lỗi bit. Họ này bao gồm cỏc thuật toỏn symbol-by-symbol MAP, là phương phỏp tối ưu để tớnh cỏc thụng tin APP, đõy là thuật toỏn dạng tớch, độ phức tạp rất cao. Trong họ này cũn cú hai loại thuật toỏn làm gần đỳng thuật toỏn MAP để trở thành thuật toỏn dạng tổng độ phức tạp ớt hơn mà chất lượng giải mó gần như tương đương là Log-MAP và phiờn bản gần đỳng của Log-MAP là Max-log-MAP. Một họ thuật toỏn giải mó khỏc là một họ thuật toỏn dựa trờn việc sửa đổi thuật toỏn Viterbi (VA) cú sử dụng thờm metric bổ sung vỡ VA truyền thống khụng tớnh cỏc thụng tin APP, metric bổ sung làm điều đú. Họ thuật toỏn giải mó này bao gồm thuật toỏn nổi tiếng là thuật toỏn Viterbi ngừ ra mềm (SOVA) và thuật toỏn ớt được biết đến hơn là thuật toỏn Viterbi ngừ ra liệt kờ nối tiếp (SLVA). Ngoài hai họ thuật toỏn giải mó này cũn cú một số kỹ thuật giải mó lặp khỏc.
Tuy cựng là cỏc thuật toỏn ngừ ra mềm dựa trờn sơ đồ trellis nhưng khỏc với VA là một thuật toỏn giải mó trellis ML và giảm thiểu xỏc suất lỗi từ mó, thuật toỏn MAP lại nhắm tới giảm tối đa xỏc suất lỗi bit. MAP là một phương phỏp tối
Cỏc thuật toỏn giải mó dựa trờn Trellis Viterbi Max-Log-MAP SOVA cải tiến SOVA Log-MAP MAP
Đỗ Tuấn Anh 29 ĐTVT_2008-2010
ưu đểước đoỏn cỏc trạng thỏi và ngừ ra của cỏc quỏ trỡnh Markov trong điều kiện nhiễu trắng. Tuy nhiờn MAP ớt khả năng được ứng dụng thực tế bởi cỏc khú khăn về số học liờn quan đến việc biểu diễn xỏc suất, cỏc hàm phi tuyến cựng một số cỏc phộp nhõn và cộng khi tớnh toỏn cỏc giỏ trị này.
Log-MAP là một biến thể của MAP, chất lượng gần như tương đương mà khụng gặp trở ngại trong việc ứng dụng trong thực tế. Log-MAP được thực hiện hoàn toàn trong miền logarit, nhờ đú phộp nhõn chuyển thành phộp cộng và ta cú được một hàm tương đối dễ thực hiện hơn.
Max-Log-MAP và SOVA là thuật toỏn gần tối ưu dựng để giảm bớt độ phức tạp tớnh toỏn nhưng trong kờnh nhiễu Gauss thỡ chất lượng hai loại này cũng khụng cao, đặc biệ trong vựng SNR thấp. Max -Log-MAP hầu như giống với Log-MAP chỉ cú duy nhất một điểm khỏc là sử dụng một hàm đơn giản hơn rất nhiều. Cỏc nghiờn cứu cho thấy Max-Log-MAP làm giảm chất lượng khoảng 0.5 dB so với MAP/Log-MAP trong kờnh nhiễu Gauss.
Cỏc khỏc biệt trong việc thực hiện giữa cỏc thuật toỏn giải mó này cú thể giỳp giải thớch được sự khỏc biệt về chất lượng. Tại mỗi bước thứ k trong một trellis, MAP/Log-MAP chia tất cả cỏc đường ra thành hai tập ; một tập cỏc đường khi bit thụng tin ngừ vào bằng 1 và một tập cỏc đường khi bit thụng tin ngừ vào bằng 0. MAP/Log-MAP sẽ tớnh tỉ số xỏc suất log (LLR) của hai tập này theo cụng thức. Ngược lại Max -Log-MAP sẽ tỡm trong tất cả cỏc đường để chọn cỏc đường thớch hợp, một đường cú khả năng lớn nhất cho bit thụng tin ngừ vào bằng 0. Ngừ ra mềm của Max-Log-MAP là LLR của hai đường này.
Cũn SOVA thỡ bổ sung vào VA một số giỏ trị thực và lưu giữ . Thuật toỏn này chỉ tỡm đường “tồn tại” và một đường cạch tranh với đường “tồn tại” đú. Về bản chất, SOVA sử dụng cựng một loại metric và cú quyết định cứng như Max-log- MAP. Mặc dự, SOVA luụn tỡm đường cú khả năng lớn nhất nhưng đường cạnh tranh tốt nhất cú thể bị loại ra trước khi kết hợp với đường ML. Kết quả là ngừ ra mềm của SOVA cú thể bị sai đường so với ngừ ra mềm của Max-Log-MAP và chất lượng của bộ giải mó lặp SOVA kộm hơn Max -Log-MAP.
Đỗ Tuấn Anh 30 ĐTVT_2008-2010
Mặc dự thuật toỏn MAP tốt hơn thuật toỏn SOVA nhưng nú cú cấu trỳc phần cứng và quỏ trỡnh tớnh toỏn giải mó lại phức tạp hơn nhiều.