Bộ giải mĩ là sự kết hợp của nhiều bộ giải mĩ (thường là hai bộ giải mĩ) và giải mĩ lặp (interatively). Phần lớn tập trung ở giải thuật Viterbi cung cấp giỏ trị ra mềm (soft output or reliability information) cho một bộ so sỏnh giỏ trị ra mềm được dựng để quyết định bit ngừ ra. Một giải thuật khỏc cũng được quan tõm là symbolby- symbol Maximum A Posteriori (MAP) của Balh được cụng bố
Deinter
Hỡnh 3.6: Bộ giải mĩ lặp MAP
Giải thuật giải mĩ được thực hiện như sau:
1.Tỏch tớn hiệu nhận ra thành 2 chuỗi tương ứng cho bộ giải mĩ 1 và bộ giả mĩ 2
2.Ở vũng lặp đầu tiờn,thụng tin a priori (thụng tin tiền nghiệm) của bộ giải mĩ 1 được đưa về 0. Sau khi bộ giải mĩ 1 đưa ra được thụng tin extrinsic
( thụng tin ngoại lai )thỡ sẽ được chốn và đưa tới bộ giải mĩ 2 đúng vai trũ là thụng tin a priori của bộ giải mĩ này. Bộ giải mĩ 2 sau khi đưa ra thụng tin
extrinsic thỡ vũng lặp kết thỳc.Thụng tin extrinsic của bộ giải mĩ thứ 2 sẽ
được giải chốn và đưa về bộ giải mĩ 1 như là thụng tin a priori.
3. Quỏ trỡnh giải mĩ giải mĩ cứ lặp lại như vậy cho đến khi thực hiện đủ số lần lặp đĩ qui định.
4. Sau vũng lặp cuối cựng, giỏ trị ước đoỏn cú được tớnh bằng cỏch giải chốn thụng tin ở bộ giải mĩ thứ 2 và đưa ra quyết định cứng.
3.3.3 Nguyên lý của bộ giải mã Viterbi ngõ ra mềm
Đối với cỏc mĩ tớch chập thỡ thuật toỏn Viterbi cho ra chuỗi ngừ ra ML. Cũn đối với cỏc mĩ Turbo, chỳng ta gặp hai trở ngại khi sử dụng cỏc bộ giải mĩ Viterbi thụng thường. Thứ nhất, bộ giải mĩ Viterbi bờn trong cho ra một loạt lỗi bit làm giảm đi việc thực hiện của cỏc bộ giải mĩ Viterbi bờn ngồi. Thứ hai, bộ giải mĩ Viterbi bờn trong cho ra cỏc ngừ ra quyết định cứng làm ngăn chặn bộ giải mĩ Viterbi bờn ngồi nhận được cỏc lợi điểm của cỏc quyết định mềm. Cả hai trở ngại này cú thể được khắc phục và việc thực hiện giải
Inter
Deinter
Hard deinter
mĩ cú thể được cải tiến một cỏch đỏng kể nếu cỏc bộ giải mĩ Viterbi cú thể cho ra cỏc giỏ trị tin cậy. Cỏc giỏ trị tin cậy này đi qua cỏc bộ giải mĩ Viterbi tiếp sau đú và được xem như là một thụng tin ưu tiờn nhằm để cải tiến việc thực hiện giải mĩ. Bộ giải mĩ Viterbi bổ sung này được tham khảo như là bộ giải mĩ thuật toỏn Viterbi ngừ ra mềm (SOVA)
Hỡnh 3.7 Bộ giải mĩ SOVA kết nối
Trong hỡnh trờn y biểu diễn cỏc giỏ trị kờnh nhận được, u biểu diễn cỏc giỏ trị ngừ ra quyết định cứng, L biểu diễn cỏc giỏ trị tin cậy liờn kết.
3.3.3.1 Độ tin cậy của bộ giải mã SOVA tơng quát
Độ tin cậy trong giải mĩ SOVA được tớnh toỏn từ biểu đồ trellis như hỡnh 4.8 y L= 0 u2 L2 u1 L1 SOVA SOVA 1
Hỡnh 3.8: Cỏc đường survivor và đường cạnh tranh để ước đoỏn độ tin cậy
Trong hỡnh 3.8 trỡnh bày biểu đồ Trellis 4 trạng thỏi. Đường liền nột chỉ ra đường survivor (giả thiết ở đõy là một phần của đường ML) và đường đứt nột chỉ ra đường cạnh tranh (xảy ra đồng thời) tại thời điểm t đối với trạng thỏi 1. Để đơn giản thỡ cỏc đường survivor và cạnh tranh cho cỏc nỳt khỏc khụng được vẽ ra. Nhĩn S1,t biểu diễn trạng thỏi 1 tại thời điểm t. Cũng vậy, cỏc {0,1} được viết trờn mỗi đường chỉ ra quyết định nhị phõn được ước đoỏn cho cỏc đường. Một metric tớch lũy Vs(S1,t) gỏn cho đường survivor đối với mỗi nỳt và metric tớch lũy Vc(S1,t) gỏn cho đường cạnh tranh đối với mỗi nỳt. Thụng tin cơ bản cho việc gỏn giỏ trị tin cậy L(t) đến đường survivor của nỳt S1,t là giỏ trị tuyệt đối của 2 metric tớch lũy.
L(t) = |Vs(S1,t) − Vc(S1,t)| (3.1)
Giỏ trị này càng lớn thỡ đường survivor càng đỏng tin cậy. Để tớnh toỏn độ tin cậy này, giả thiết metric (số đo)tớch lũy của survivor thỡ luụn luụn lớn hơn metric tớch lũy của cạnh tranh. Để giảm độ phức tạp, cỏc giỏ trị tin cậy chỉ cần được tớnh cho đường survivor ML và khụng cần thiết tớnh cho cỏc đường survivor khỏc bởi vỡ chỳng sẽ được bỏ qua sau này.
Để minh hoạ rừ hơn khỏi niệm độ tin cậy, hai vớ dụ sau đõy được đưa ra. Trong cỏc vớ dụ này, thuật toỏn Viterbi chọn đường survivor như là đường cú metric tớch lũy nhỏ nhất. Trong vớ dụ đầu tiờn, giả thiết tại nỳt S(1,t) cú metric survivor tớch lũy là Vs(S1,t) = 50 và metric cạnh tranh tớch lũy là Vc(S1,t) = 100. Giỏ trị tin cậy liờn kết đến việc chọn đường survivor này là L(t) = |50 - 100| = 50. Trong vớ dụ thứ hai, giả thiết metric survivor tớch lũy khụng đổi Vs(S1,t)= 50 và metric cạnh tranh tớch lũy là Vc(S1,t) = 75. Kết quả giỏ trị tin cậy là L(t) = |50 - 75| = 25. Mặc dự trong cả hai vớ dụ này, đường survivor cú cựng metric tớch lũy, nhưng giỏ trị tin cậy được liờn kết với đường survivor thỡ khỏc nhau. Giỏ trị tin cậy trong vớ dụ đầu tiờn cú nhiều tin tưởng hơn (gấp 2 lần) trong việc chọn đường survivor hơn là giỏ trị trong vớ dụ thứ hai. Hỡnh 3.9 minh họa vấn đề sử dụng trị tuyệt đối giữa cỏc metric survivor và cạnh tranh tớch lũy như là phộp đo độ tin cậy của quyết định.
Trong hỡnh, cỏc đường survivor và cỏc đường cạnh tranh tại S1,t tỏch ra tại thời điểm t-5. Cỏc đường survivor và cỏc đường cạnh tranh cho ra cỏc quyết định nhị phõn ước đoỏn đối lập tại cỏc thời điểm t, t - 2 và t - 4 như cỏc chữ in đậm ở trong hỡnh. Để minh họa, chỳng ta giả thiết cỏc metric tớch lũy của survivor và cạnh tranh tại S1,t là bằng nhau, Vs(S1,t) = Vc(S1,t) = 100. Điều này cú nghĩa là cả hai đường survivor và đường cạnh tranh cú cựng xỏc suất là đường ML. Hơn nữa chỳng ta giả thiết là metric tớch lũy survivor thỡ tốt hơn metric tớch lũy cạnh tranh tại thời điểm t - 2 và t - 4 được trỡnh bày trong hỡnh. Để giảm bớt độ phức tạp của hỡnh vẽ, cỏc đường cạnh tranh này tại cỏc thời điểm t - 2 và t - 4 khụng đưa ra. Từ giả thiết này, chỳng ta thấy rằng giỏ trị tin cậy gỏn cho đường survivor tại thời điểm t là L(t) = 0, điều này cú nghĩa là khụng cú độ tin cậy liờn kết với việc chọn đường survivor. Tại cỏc thời điểm t - 2 và t - 4, cỏc giỏ trị tin cậy gỏn cho đường survivor thỡ lớn hơn 0 (L(t-2) = 25 và L(t-4) = 10) nghĩa là kết quả cỏc metric tớch lũy “tốt hơn” cho đường survivor. Tuy nhiờn, tại thời điểm t, đường cạnh tranh cũng cú thể là đường survivor bởi vỡ chỳng cú cựng metric. Vỡ vậy cú thể cú cỏc quyết định nhị phõn được ước đoỏn trỏi ngược nhau tại cỏc thời điểm t, t- 2, t - 4 mà khụng làm giảm cỏc giỏ trị tin cậy liờn kết suốt dọc theo đường survivor.
Hỡnh 3.9 : Vớ dụ trỡnh bày việc gỏn độ tin cậy bằng cỏch sử dụng cỏc giỏ trị metric trực tiếp
Để cải tiến cỏc giỏ trị tin cậy của đường survivor, một phộp tớnh truy ngược để cập nhật cỏc giỏ trị tin cậy được giả thiết. Thủ tục cập nhật này được tớch hợp vào trong thuật toỏn Viterbi như sau :
* Đối với nỳt Sk,t trong biểu đồ trellis (đỏp ứng đến trạng thỏi k tại thời điểm t),lưu L(t) = | Vs(S1,t) – Vc(S1,t)|.
* Nếu cú nhiều hơn một đường cạnh tranh, thỡ sau đú nhiều giỏ trị tin cậy phải được tớnh và giỏ trị tin cậy nhỏ nhất được lấy là L(t) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
* Khởi tạo giỏ trị tin cậy Sk,t bằng +∞ (tin cậy nhất)
* So sỏnh cỏc con đường survivor và cạnh tranh tại Sk,t và lưu lại cỏc cấp độ nhớ (MEM) trong đú cỏc quyết định nhị phõn được ước đoỏn của hai con đường là khỏc nhau.
* Cập nhật cỏc giỏ trị tin cậy tại cỏc MEM này với thủ tục như sau : + Tỡm MEM thấp nhất lớn hơn 0, coi như là MEMlow mà giỏ trị tin cậy của nú khụng được cập nhật.
+ Cập nhật giỏ trị tin cậy của MEMlow L(t-MEMlow) bằng cỏch gỏn giỏ trị
tin cậy thấp nhất giữa MEM = 0 và MEM = MEMlow
3.3.3.2 Sơ đồ khối của bộ giải mã SOVA
Bộ giải mĩ SOVA cú thể được thực hiện theo nhiều cỏch khỏc nhau. Nhưng cú lẽ theo khuynh hướng tớnh toỏn thỡ dễ dàng thực hiện bộ giải mĩ SOVA cho cỏc mĩ cú chiều dài bắt buộc K lớn và kớch cỡ khung dài bởi vỡ sự cần thiết cập nhật tất cả cỏc đường survivor. Do thủ tục cập nhật chỉ cú ý nghĩa cho đường ML, nờn việc thực hiện của bộ giải mĩ SOVA chỉ thực hiện thủ tục cập nhật đối với đường ML được trỡnh bày trong hỡnh 3.10
Thanh ghi dịch L(u’) L(u) SOVA khụng cú thủ tục u’
Lcy Chuỗi trạngthỏi SOVA
Le2(u’) - - - I{L2(u’)} y2 y1 y3
Độ tin cậy kờnh 4Eb/N0
SOVA1 SOVA2 thanh ghi CS thanh ghi CS thanh ghi CS thanh ghi CS
2 thanh ghi dịch song song
2 thanh ghi dịch song song
I I-1 I-1 + + I u’ Le1(u’) L1(u’) - CS : dịch vũng I : bộ chốn I-1: bộ giải chốn
Hỡnh 3.10: Sơ đồ khối bộ giải mĩ SOVA
Bộ giải mĩ SOVA lấy ngừ vào là L(u) và Lcy, là giỏ trị tin cậy và giỏ trị nhận được đĩ qua cõn bằng tương ứng, và cho ra u’ và L(u’), tương ứng là cỏc quyết định bit ước đoỏn và cỏc thụng tin a posteriori L(u’). Việc thực hiện bộ giải mĩ SOVA này bao gồm hai bộ giải mĩ SOVA riờng biệt. Bộ giải mĩ SOVA đầu tiờn chỉ tớnh cỏc metric của đường ML và khụng tớnh (giữ lại) cỏc giỏ trị tin cậy. Cỏc thanh ghi dịch được sử dụng để đệm cho cỏc ngừ vào trong khi bộ giải mĩ SOVA đầu tiờn đang xử lý đường ML. Bộ giải mĩ SOVA thứ hai (cú thụng tin đường ML) tớnh lại đường ML và cũng tớnh và cập nhật cỏc giỏ trị tin cậy. Ta thấy rằng phương phỏp thực hiện này làm giảm độ phức tạp trong tiến trỡnh cập nhật. Thay vỡ truy ngược và cập nhật 2m đường survivor, thỡ chỉ cú đường ML cần được xử lý.
Một sơ đồ chi tiết của một bộ giải mĩ SOVA lặp được trỡnh bày ở hỡnh 3.11
Hỡnh 3.11: Bộ giải mĩ SOVA lặp
Bộ giải mĩ xử lý cỏc bit kờnh nhận được trờn một khung cơ bản. Như được trỡnh bày trong hỡnh 3.11, cỏc bit kờnh nhận được tỏch thành dũng bit hệ
thống y1 và 2 dũng bit parity y2 và y3 từ cỏc bộ mĩ húa 1 và 2 tương ứng. Cỏc bit này được cõn bằng bởi giỏ trị tin cậy kờnh và được lấy ra qua cỏc thanh ghi CS. Cỏc thanh ghi trỡnh bày trong hỡnh được sử dụng như cỏc bộ đệm để lưu trữ cỏc chuỗi cho đến khi chỳng ta cần. Cỏc khúa chuyển được đặt ở vị trớ mở nhằm ngăn ngừa cỏc bit từ cỏc khung kế tiếp đợi xử lý cho đến khi khung hiện hành được xử lý xong.
Bộ giải mĩ thành phần SOVA cho ra thụng tin a posteriori L(ut’) và bit được ước đoỏn ut’ (ở thời điểm t). Thụng tin a posteriori L(ut’) được phõn tớch thành 3 số hạng
L(u’t)=L(ut) + Lcyt,1 + Le(ut’) (3.2)
L(ut) là giỏ trị a priori và được sinh ra bởi bộ giải mĩ thành phần
SOVA trước đú.
Lcyt,1 là giỏ trị kờnh hệ thống nhận được đĩ qua cõn bằng.
Le(ut’) là giỏ trị extrinsic được sinh ra bởi bộ giải mĩ thành phần
SOVA hiện tại. Tin tức đi xuyờn qua giữa cỏc bộ giải mĩ thành phần SOVA là giỏ trị extrinsic.
Le(ut’)=L(u’t) – Lcyt,1 – L(ut) (3.3)
Giỏ trị a priori L(ut) được trừ đi từ số bị trừ là thụng tin a osteriori (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
L(ut’) để ngăn ngừa tin tức đi ngược lại bộ giải mĩ mà từ đú sinh ra nú. Cũng vậy, giỏ trị kờnh hệ thống nhận được đĩ qua cõn bằng Lcyt,1 được trừ đi nhằm để xúa tin tức “thụng thường” trong cỏc bộ giải mĩ thành phần SOVA. Hỡnh 4.11 trỡnh bày bộ giải mĩ mĩ PCCC là sự kết nối theo thứ tự vũng kớn của cỏc bộ giải mĩ thành phần SOVA. Trong sơ đồ giải mĩ vũng kớn này, mỗi một bộ giải mĩ thành phần SOVA ước đoỏn chuỗi tin bằng cỏch sử dụng dũng bit parity đĩ qua cõn bằng. Hơn nữa, bộ giải mĩ PCCC thực hiện giải mĩ lặp nhằm cho ra cỏc ước đoỏn a priori /độ tin cậy đỏng tin tưởng hơn từ 2 dũng bit parity đĩ qua cõn bằng khỏc nhau, với hy vọng thực hiện giải mĩ tốt hơn. Thuật toỏn mĩ Turbo lặp với lần lặp thứ n như sau:
1. Bộ giải mĩ SOVA1 cú ngừ vào là chuỗi Lcy1(hệ thống), Lcy2
khụng cú giỏ trị a priori (khụng cú giỏ trị extrinsic từ SOVA2). Thụng tin
extrinsic từ SOVA1 được tớnh bằng
Le1(u’)= L1(u’) - Le2(u’)- Lcy1 (3.4)
trong đú : Lc = N rate E o b ì 4
2. Cỏc chuỗi Lcy1 và Le1(u’) được chốn là I{(Lcy1)}và I{Le1(u’)}.
3. Bộ giải mĩ SOVA2 cú ngừ vào là cỏc chuỗi Lcy1 (hệ thống), và
I(Lcy3)(parity đĩ được chốn ở bộ giải mĩ) và I{Le1(u’)} (thụng tin a priori) và
cho ra cỏc chuỗi I{L2(u’)} và I{u’}.
4.Thụng tin extrinsic từ SOVA2 được lấy là:
I{Le2(u’)} = I{L2(u’)} - I{Le1(u’)} - I(Lcy1)
Cỏc chuỗi I{Le2(u’)} và I{u’} được giải chốn và là Le2(u’) và u’.
5. Le2(u’) được hồi tiếp về SOVA1 như là thụng tin a priori cho lần lặp kế tiếp và u’ là ngừ ra của cỏc bit được ước đoỏn cho lần lặp thứ n.
Chơng 4
ứng dụng mã turbo trong hệ thơng thơng tin di động
4.1 Giới thiệu chơng
Trong lĩnh vực viễn thụng thỡ hai hệ thống gõy nhiều khú khăn nhất là truyền thụng khụng dõy (Wireless Communication) và truyền thụng đa phương tiện (Multi Media Communication - MMC) do một số điểm đặc thự của hai loại hệ thống này gõy nhiều khú khăn cho việc truyền thụng. Mĩ Turbo ra đời đĩ thỳc đẩy một quỏ trỡnh tỡm tũi, phỏt triển mới nhờ những đặc tớnh ưu việt của nú. chương này trỡnh bày cỏc ứng dụng chung của mĩ Turbo trong hệ thống truyền thụng và trỡnh bày chi tiết ứng dụng trong hệ thống thụng tin di động CDMA 2000
4.2 Các ứng dụng truyền thơng đa phơng tiện
Ứng dụng trong truyền thụng đa phương tiện là đề tài mới được nghiờn cứu gần đõy. Vỡ thế cú một số nột chớnh về cỏc vấn đề gặp phải và một số đề nghị khi ứng dụng TC trong truyền thụng đa phương tiện.
4.2.1 Các hạn chế khi ứng dụng mã Turbo vào truyền thơng đa phơng tiện
Cỏc ứng dụng MMC gặp phải cỏc ràng buộc sau đõy :
4.2.1.1. Tớnh thời gian thực
Một hạn chế quan trọng nhất của cỏc ứng dụng MMC là thời gian eo hẹp. Vớ dụ như xột một ứng dụng MMC là Video-On-Demand (VOD), mỏy chủ VOD truyền dữ liệu phim đến cỏc khỏch hàng. Mỗi khung dữ liệu cú thể là thụng tin về một khung hỡnh của bộ phim. Nếu cỏc dữ liệu phim đến chậm thỡ khỏch hàng sẽ cú cảm giỏc chất lượng phim khụng tốt, phim khụng được chiếu trơn tru. Từ đõy ta cú thể thấy dữ liệu multimedia cú bản chất thời gian thực, sự chậm trễ của dữ liệu sẽ làm mất giỏ trị của thụng tin. Vấn đề thời gian chớnh là một rào cản lớn trong cỏc ứng dụng MMC.
Trong khi TC cần phải cú một cấu trỳc giải mĩ lặp để tăng chất lượng thỡ tớnh thời gian thực quả là một thỏch thức khi phải giải quyết mõu thuẫn giữa thời gian đỏp ứng và tỉ lệ lỗi bit (BER). Đặc tớnh thời gian thực này cho thấy cỏc mĩ Turbo ứng dụng trong MMC khụng thể cú số vũng lặp lớn.
4.2.1.2. Khối lượng dữ liệu lớn:
Một đặc tớnh khỏc của cỏc ứng dụng MMC là cỏc khối dữ liệu lớn. Chỉ cần một hỡnh ảnh trong bộ phim cũng cần tới cỡ hàng Megabit để biễu diễn. Cộng với đặc tớnh thời gian thực thỡ một số lượng lớn cỏc dữ liệu sẽ phải được xử lý trong một khoảng thời gian giới hạn và rất ngắn, nếu khụng hệ thống sẽ gõy lỗi. Kết quả là yờu cầu đối với cỏc bộ mĩ húa và giải Mĩ Turbo rất cao.
4.2.1.3. Băng thụng giới hạn:
Băng thụng là vấn đề luụn được quan tõm hàng đầu, nhất là trong cỏc ứng dụng thực tiễn trong thời gian gần đõy vỡ lượng thụng tin con người mong muốn được truyền tải ngày càng lớn mà một tài nguyờn quốc gia như băng thụng khụng thể tăng. Băng thụng sử dụng trong cỏc ứng dụng MMC rất lớn (vớ dụ như VOD thường sử dụng ATM), tuy nhiờn do khối lượng dữ liệu
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});