本發(fā)明涉及通信譯碼技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)計(jì)一種用于高速抗干擾卷積碼的前向糾錯(cuò)方法及裝置。

背景技術(shù)：

在信息傳遞和處理的過(guò)程中，存在著信號(hào)失真和噪聲干擾，如何從信號(hào)失真和噪聲污染中獲得原始信號(hào)，一直是工程界和學(xué)術(shù)界十分關(guān)心的問(wèn)題。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，信息領(lǐng)域中，移動(dòng)通信、深空通信、衛(wèi)星導(dǎo)航、遙控、遙感等迅速發(fā)展。相對(duì)而言，與之密切相關(guān)的fec(forwarderrorcorrection，前向糾錯(cuò))技術(shù)，則長(zhǎng)期處于技術(shù)發(fā)展的瓶頸狀態(tài)。

fec屬于高可靠性通信技術(shù)，依據(jù)的是可靠性編碼理論，研究如何利用抗干擾編碼的規(guī)律性和關(guān)聯(lián)性，解決最佳接收的問(wèn)題。fec采用單向傳輸信道，信源端負(fù)責(zé)對(duì)信息進(jìn)行抗干擾編碼處理，信宿端則執(zhí)行抗干擾的譯碼處理過(guò)程，糾正傳輸過(guò)程產(chǎn)生的錯(cuò)誤，盡最大可能提高信息的可靠性和實(shí)時(shí)性。因此，fec不僅適用于一般通信應(yīng)用，更適用于深空通信、同播通信等特殊場(chǎng)合。fec受到重視的另一個(gè)原因是其譯碼算法在智能信息技術(shù)領(lǐng)域同樣具有重要的影響。

在現(xiàn)代通信與數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)，維特比教授提出的卷積譯碼算法沿用至今。該譯碼器的基本運(yùn)算過(guò)程涉及相加、比較和選擇(英文縮寫(xiě)為acs)三個(gè)步驟，其譯碼進(jìn)程的每一步都需要重復(fù)進(jìn)行一次acs運(yùn)算，最后再通過(guò)回溯從中選擇一條誤碼最小的路徑，回避了誤碼較大的路徑，因而該算法不能抗拒強(qiáng)干擾。當(dāng)前的各種概率譯碼算法都存在這種“避重就輕”的現(xiàn)象。在信息化社會(huì)中，環(huán)境干擾與人為干擾日益嚴(yán)重，所有“避重就輕”的算法都難以稱(chēng)為最優(yōu)算法。目前，提高譯碼性能的手段只有增大卷積編碼器的狀態(tài)數(shù)m，而在增大狀態(tài)數(shù)m的同時(shí)會(huì)使度量存儲(chǔ)器和路徑存儲(chǔ)器的長(zhǎng)度倍增，同時(shí)還會(huì)使acs運(yùn)算量的陡然增加。因此，上述譯碼器對(duì)于約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼就相當(dāng)復(fù)雜了。

另外，當(dāng)信噪比非常低時(shí)，上述譯碼器的編碼增益變?yōu)樨?fù)值，在無(wú)誤碼的區(qū)域會(huì)產(chǎn)生大量的譯碼錯(cuò)誤，形成噪聲放大作用(即門(mén)限效應(yīng))，使得利用糾錯(cuò)碼后的性能劣于信源端不編碼直接傳輸原始信號(hào)的過(guò)程。

發(fā)明人在研究中發(fā)現(xiàn)，基于最大似然算法的現(xiàn)有卷積譯碼器，存在提高譯碼性能的手段對(duì)于約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程復(fù)雜且本身存在門(mén)限效應(yīng)的問(wèn)題，針對(duì)該問(wèn)題，目前尚未提出較好的解決方式。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法、裝置及譯碼器，對(duì)約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程簡(jiǎn)單有效并且能夠可靠解決現(xiàn)有譯碼器存在的門(mén)限效應(yīng)問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，包括：

接收信源端發(fā)送的被噪聲干擾后的卷積碼序列；所述卷積碼序列包括多個(gè)卷積字，所述卷積字是所述信源端根據(jù)生成矩陣生成的且其攜帶有信元序列信息和疊加的干擾序列；

抽取所述卷積碼序列中的待搜索序列；

根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)所述待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼；所述平滑貫穿特性為所述卷積碼具有連貫性且所述連貫性符合生成矩陣設(shè)定的約束規(guī)律；

若是，對(duì)待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，利用譯碼處理得到的譯碼序列生成正解卷積碼序列，并利用正解卷積碼序列覆蓋所述被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼；

根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列；

對(duì)所述后續(xù)干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)所述待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼，包括：

將所述待搜索序列劃分為多個(gè)反卷積時(shí)隙組，使多個(gè)反卷積時(shí)隙組滿(mǎn)足以下第一設(shè)定條件；所述待搜索序列包括第一設(shè)定位數(shù)的比特；所述第一設(shè)定條件為：任意兩個(gè)相鄰的所述反卷積時(shí)隙組中包括第二設(shè)定位數(shù)重疊的比特；

利用反卷積公式分別對(duì)劃分的多個(gè)反卷積時(shí)隙組進(jìn)行反卷積計(jì)算，生成與所述反卷積時(shí)隙組對(duì)應(yīng)的多個(gè)譯碼序列；每一個(gè)所述譯碼序列均包括多個(gè)反卷信元；

檢測(cè)多個(gè)譯碼序列中任意相鄰譯碼序列中重疊的多個(gè)反卷信元是否相等；

若是，確定所述待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列，包括：

根據(jù)用于生成卷積碼的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建用于分離處理所述卷積碼序列的多個(gè)多階平滑式；所述平滑式包括：無(wú)關(guān)比特和用于分離處理所述卷積碼序列的相關(guān)比特；所述相關(guān)比特包括用于檢測(cè)所述卷積碼序列的特征參數(shù)：每個(gè)所述多階平滑式包括的所述相關(guān)比特不同，且不同的所述相關(guān)比特檢測(cè)的所述特征參數(shù)不同；所述相關(guān)比特為所述歐拉圖包括的任意一條邊上的點(diǎn)；所述無(wú)關(guān)比特則為所述歐拉圖包括的任意一條邊外的點(diǎn)；

根據(jù)多個(gè)多階平滑式，從所述卷積碼序列中分離所述后續(xù)干擾序列和所述信元序列信息。

結(jié)合第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，根據(jù)用于生成卷積碼的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建用于分離處理所述卷積碼序列的多個(gè)多階平滑式，包括：

根據(jù)所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建最短多階平滑式；

根據(jù)所述最短多階平滑式，構(gòu)建多個(gè)多階平滑式，每一個(gè)所述多階平滑式的階數(shù)均大于所述最短多階平滑式的階數(shù)。

結(jié)合第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第四種可能的實(shí)施方式，其中，所述卷積碼是信源端按照[3,1,8]非系統(tǒng)卷積碼的生成矩陣生成的；

所述最短多階平滑式為[3375]，[3375]為四階平滑式且對(duì)應(yīng)的相關(guān)比特和無(wú)關(guān)比特依次為：110、110、111、101；所述多階平滑式至少包括：九階平滑式[614000023]和十四階平滑式[51324000000556]。

結(jié)合第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第五種可能的實(shí)施方式，其中，根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列之前，還包括：

抽取所述卷積碼序列中的待分級(jí)序列；所述待分級(jí)序列包括第三設(shè)定位數(shù)的比特；

根據(jù)卷積碼序列的特征參數(shù)對(duì)所述待分級(jí)序列進(jìn)行分級(jí)處理，得到多個(gè)多級(jí)序列；每一個(gè)所述多級(jí)序列均對(duì)應(yīng)第一設(shè)定個(gè)數(shù)的干擾圖案；所述干擾圖案對(duì)應(yīng)特征參數(shù)具有共性；所述特征參數(shù)至少包括：反卷等效值和糾錯(cuò)等效值；所述反卷等效值為對(duì)所述待分級(jí)序列進(jìn)行反卷處理得到的信元序列相同。

結(jié)合第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第六種可能的實(shí)施方式，其中，對(duì)所述干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列之后，還包括：

對(duì)得到的所述最大似然譯碼序列進(jìn)行卷積編碼處理，得到覆蓋卷積碼序列；

利用所述覆蓋卷積碼序列覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，包括：

接收模塊，用于接收信源端發(fā)送的被噪聲干擾后的卷積碼序列；所述卷積碼序列包括多個(gè)卷積字，所述卷積字是所述信源端根據(jù)生成矩陣生成的且其攜帶有信元序列信息和干擾序列；

抽取模塊，用于抽取所述卷積碼序列中的待搜索序列；

檢測(cè)模塊，用于根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)所述待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼；所述平滑貫穿特性為所述卷積碼具有連貫性且所述連貫性符合生成矩陣設(shè)定的約束規(guī)律；

覆蓋模塊，用于在所述待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼時(shí)，對(duì)所述待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，利用譯碼處理得到的譯碼序列生成得到的正解卷積碼序列，并利用正解卷積碼序列對(duì)應(yīng)的正解卷積碼覆蓋所述被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼；

分離模塊，用于根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列；

譯碼處理模塊，用于對(duì)所述后續(xù)干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列。

結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，所述檢測(cè)模塊，包括：

劃分單元，用于將所述待搜索序列劃分為多個(gè)反卷積時(shí)隙組，使多個(gè)反卷積時(shí)隙組滿(mǎn)足以下第一設(shè)定條件；所述待搜索序列包括第一設(shè)定位數(shù)的比特；所述第一設(shè)定條件為：任意兩個(gè)相鄰的所述反卷積時(shí)隙組中包括第二設(shè)定位數(shù)重疊的比特；

生成單元，用于利用反卷積公式分別對(duì)劃分的多個(gè)反卷積時(shí)隙組進(jìn)行反卷積計(jì)算，生成與所述反卷積時(shí)隙組對(duì)應(yīng)的多個(gè)譯碼序列；每一個(gè)所述譯碼序列均包括多個(gè)反卷信元；

檢測(cè)單元，用于檢測(cè)多個(gè)譯碼序列中任意相鄰譯碼序列中重疊的多個(gè)反卷信元是否均相等；

確定單元，用于在檢測(cè)到多個(gè)譯碼序列中任意相鄰譯碼序列中重疊的多個(gè)反卷信元均相等時(shí)，確定所述待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼。

第三方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種譯碼器，譯碼器用于執(zhí)行第一方面任一項(xiàng)的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法。

本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法、裝置及譯碼器，采用第一機(jī)制抽取卷積碼序列中的待搜索序列，并根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼；若是，對(duì)待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，利用得到的正解卷積碼覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼，然后采用第二機(jī)制基于卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的卷積碼中分離后續(xù)干擾序列，并對(duì)該后續(xù)干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列，與現(xiàn)有技術(shù)中的基于最大似然卷積譯碼算法的譯碼器，提高譯碼性能的手段對(duì)于約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程復(fù)雜且譯碼器本身存在門(mén)限效應(yīng)的問(wèn)題相比，其基于數(shù)學(xué)思想，采用第二機(jī)制以先譯碼后糾錯(cuò)的方式對(duì)信源端的發(fā)送卷積碼進(jìn)行譯碼處理，譯碼速度快且準(zhǔn)確度高；并且還實(shí)時(shí)啟動(dòng)第一機(jī)制對(duì)第二機(jī)制進(jìn)行監(jiān)測(cè)，督促第二機(jī)制維持在正確的譯碼路徑上，有效地解決了第二機(jī)制步入錯(cuò)誤路徑的問(wèn)題，可靠地解決了只啟動(dòng)一個(gè)機(jī)制的門(mén)限效應(yīng)問(wèn)題。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說(shuō)明如下。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對(duì)范圍的限定，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法的流程圖；圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的另一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法的流程圖；圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的另一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法的流程圖；圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的另一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法的流程圖；圖5示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的另一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法的流程圖；圖6示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的另一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法的流程圖；圖7示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置的流程圖；圖8示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的信宿端的[3,1,8]非系統(tǒng)卷積碼的譯碼器的結(jié)構(gòu)框圖。

圖標(biāo)：11、接收模塊；12、第一抽取模塊；13、檢測(cè)模塊；14、第一覆蓋模塊；15、分離模塊；16、譯碼處理模塊。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí)施例的組件可以以各種不同的配置來(lái)布置和設(shè)計(jì)。因此，以下對(duì)在附圖中提供的本發(fā)明的實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

在現(xiàn)代通信與數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)，a.j.viterbi教授的貢獻(xiàn)是人所共知的。他于40多年前提出的最大似然卷積譯碼算法作為fec的典型譯碼技術(shù)沿用至今(基于該技術(shù)的譯碼器具體詳見(jiàn)在背景技術(shù)中詳細(xì)說(shuō)明)。

但是，上述基于最大似然卷積譯碼算法的譯碼器，存在對(duì)于約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程復(fù)雜且本身存在門(mén)限效應(yīng)的問(wèn)題。

基于上述問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例選擇抗干擾編碼中最具代表性的卷積碼作為研究對(duì)象。選擇研究卷積碼的譯碼技術(shù)的意義如下：第一，美國(guó)qualcomm(高通)公司提出的數(shù)字蜂窩擴(kuò)頻碼分多址系統(tǒng)(cdma)被通信工業(yè)協(xié)會(huì)(tia)接受為is-95標(biāo)準(zhǔn)。is-95標(biāo)準(zhǔn)選擇的抗干擾編碼是卷積碼。第二，在移動(dòng)通信、深空通信之外，最現(xiàn)代化的電子技術(shù)中(如高速計(jì)算機(jī)、語(yǔ)音識(shí)別、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和高速光通信等)也采用了前向糾錯(cuò)技術(shù)，它被學(xué)術(shù)界公認(rèn)為是21世紀(jì)最矚目的信息技術(shù)之一。第三，21世紀(jì)要實(shí)現(xiàn)個(gè)人通信的目標(biāo)，必須依賴(lài)無(wú)線(xiàn)通信和移動(dòng)通信技術(shù)。2016年，全世界的智能手機(jī)用戶(hù)達(dá)到20億以上，由于cdma是一個(gè)自干擾系統(tǒng)，fec是提高cdma系統(tǒng)的有效用戶(hù)密度、降低輻射、降低功耗的關(guān)鍵技術(shù)之一?？傊?，在國(guó)際上，fec已作為一門(mén)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)而被廣泛采用。

本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法、裝置及譯碼器(本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法簡(jiǎn)稱(chēng)w算法)，在fec諸多方面提出了新認(rèn)識(shí)、新觀點(diǎn)，明顯提升了譯碼糾錯(cuò)能力。

在說(shuō)明w算法之前，首先引述《古今數(shù)學(xué)思想》一書(shū)的兩個(gè)觀點(diǎn)：第一，“不要承認(rèn)任何事物是真的，除非它在思想上明白清楚到毫無(wú)疑問(wèn)的程度”。第二，“在一切領(lǐng)域里建立真理的方法是數(shù)學(xué)方法”。因?yàn)閿?shù)學(xué)歷來(lái)以嚴(yán)密的證明為基礎(chǔ)，追求無(wú)懈可擊的結(jié)論。

基于這兩點(diǎn)，w算法形成了基于數(shù)學(xué)方法的fec的譯碼算法，w算法至少具有兩個(gè)突出特點(diǎn)：第一，w算法首次提出“卷積碼的前向糾錯(cuò)技術(shù)屬于決定性現(xiàn)象，因而存在精確譯碼的可能性”。第二，fec學(xué)術(shù)界已成定論：“門(mén)限效應(yīng)是所有利用糾錯(cuò)碼的差錯(cuò)控制系統(tǒng)所共有的”絕癥。w算法認(rèn)為：“無(wú)論干擾多么嚴(yán)重，利用糾錯(cuò)碼的差錯(cuò)控制系統(tǒng)理應(yīng)優(yōu)于不編碼的系統(tǒng)，否則就是違背了《信息論》的宏觀認(rèn)知”。堅(jiān)持此信念，w算法終于找到了克服卷積碼的“門(mén)限效應(yīng)”方法，下面具體詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明實(shí)施提供了一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，參考圖1，所述方法包括如下步驟：

s101、接收信源端發(fā)送的被噪聲干擾后的卷積碼序列；所述卷積碼序列包括多個(gè)卷積字，所述卷積字是所述信源端根據(jù)生成矩陣生成的且其攜帶有信元序列信息和疊加在信元序列信息上的干擾序列。

具體的，信源端將傳輸信息發(fā)送給信宿端，在該傳輸信息發(fā)給信宿端的過(guò)程中會(huì)存在信號(hào)失真和噪聲干擾，因此，信源端在發(fā)送該傳輸信息之前，首先按照卷積碼生成式(即生成矩陣)把該傳輸信息的信息序列(即信元序列信息)轉(zhuǎn)換為卷積碼序列(即一種抗干擾編碼)，然后將轉(zhuǎn)換的卷積碼序列發(fā)送給信宿端。

信宿端接收該卷積碼序列，此時(shí)的卷積碼序列包括信元序列信息，可能包括噪聲干擾序列。通常情況下，卷積碼序列是既包括信元序列信息又包括疊加其上的干擾序列，且上述卷積碼序列呈現(xiàn)強(qiáng)收斂特性。

作為一種可選的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置一個(gè)主譯碼器，通過(guò)該主譯碼器執(zhí)行上述步驟101。

s102、抽取所述卷積碼序列中的待搜索序列。

針對(duì)現(xiàn)有編碼器存在的門(mén)限效應(yīng)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例中從這些卷積碼序列分離干擾序列之前，首先對(duì)這些卷積碼序列進(jìn)行檢測(cè)，即從卷積碼序列中抽取待搜索序列，該待搜索序列包括第一設(shè)定位數(shù)的比特；作為一種可選的實(shí)施方式，上述第一設(shè)定位數(shù)為n0的整數(shù)倍([3,1,8]卷積碼的n0＝3)。

作為一種可選的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置一個(gè)輔助譯碼器，通過(guò)該輔助譯碼器執(zhí)行上述步驟102。

s103、根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)所述待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼。

具體的，每個(gè)卷積碼序列包括多個(gè)卷積字，相鄰的任意兩個(gè)所述卷積字均表示從上一時(shí)隙的狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一時(shí)隙的狀態(tài)；上述平滑貫穿特性表示卷積碼之間具有連貫性且所述連貫性符合生成矩陣設(shè)定的約束規(guī)律；

具體的檢測(cè)方法中，若上述卷積碼序列符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，則確定待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼。

作為一種可選的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置一個(gè)輔助譯碼器，通過(guò)該輔助譯碼器執(zhí)行上述步驟103。

s104、若是，對(duì)所述待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，利用譯碼處理得到的譯碼序列生成得到的正解卷積碼序列，并利用正解卷積碼序列對(duì)應(yīng)的正解卷積碼覆蓋所述被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼。

具體的，當(dāng)上述卷積碼序列符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性時(shí)，確定待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼，此時(shí)，對(duì)上述待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，得到譯碼序列，然后在對(duì)該譯碼序列進(jìn)行編碼處理，得到正解卷積碼序列，最后利用該正解卷積碼序列對(duì)應(yīng)的正解卷積碼覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼。

作為一種可選的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置一個(gè)輔助譯碼器，通過(guò)該輔助譯碼器執(zhí)行上述步驟104。具體的，輔助譯碼器在待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼，其可以直接確定主譯碼器對(duì)該待搜索序列的處理過(guò)程無(wú)效，后期輔助譯碼器得到的正解卷積碼直接覆蓋主譯碼器的處理結(jié)果，并確定后期對(duì)該正解卷積碼進(jìn)行譯碼處理，確定該正解卷積碼的譯碼輸出結(jié)果為正確結(jié)果。

s105、根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列。

具體的，多階平滑式可分離信宿端接收的卷積碼序列，發(fā)現(xiàn)污染與無(wú)誤的卷積碼區(qū)域，其中，無(wú)誤的卷積碼區(qū)域包括兩種：第一，卷積碼區(qū)域完全沒(méi)有被噪聲污染；第二，卷積碼區(qū)域本身被噪聲污染但是污染后無(wú)需要糾錯(cuò)仍然可以正確譯碼。

故，本發(fā)明實(shí)施例中，可以首先構(gòu)建用于分離處理卷積碼序列的多個(gè)多階平滑式，根據(jù)這多個(gè)多階平滑式，從卷積碼序列中分離所述干擾序列和所述信元序列信息。

本發(fā)明實(shí)施例中，步驟102和步驟103中在抽取新的待搜索序列以及對(duì)該待搜索序列進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程，與步驟105中對(duì)該新的待搜索序列的經(jīng)過(guò)檢測(cè)的前一個(gè)待搜索序列的處理過(guò)程可以同時(shí)進(jìn)行，提高了譯碼過(guò)程的處理速度。

作為一種可選的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置一個(gè)主譯碼器，通過(guò)該主譯碼器執(zhí)行上述步驟105。

s106、對(duì)所述干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列。

具體的，根據(jù)與信源端的生成矩陣匹配的方式對(duì)該干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列。

作為一種可選的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置一個(gè)主譯碼器，通過(guò)該主譯碼器執(zhí)行上述步驟106。

下面整理說(shuō)明一下對(duì)應(yīng)于本發(fā)明實(shí)施例中步驟101-步驟106的過(guò)程：

本發(fā)明實(shí)施例中分三個(gè)部分闡述，第一部分：認(rèn)知方面的不同看法；第二部分：處理方面的不同做法；第三部分：譯碼器總框圖概述。

幾十年來(lái)，各種fec算法均認(rèn)為：“信源產(chǎn)生的是一些隨機(jī)事件，信道傳送的也是隨機(jī)事件，信道中存在的干擾也是某種隨機(jī)事件，因此需要用概率論、隨機(jī)過(guò)程這樣一些統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)工具來(lái)描述和分析”。因此，當(dāng)前各種譯碼算法都是以“最大似然法則”為基礎(chǔ)的概率譯碼算法。w算法質(zhì)疑“因此需要用概率論、隨機(jī)過(guò)程這樣一些統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)工具來(lái)描述和分析”的觀點(diǎn)。

w算法認(rèn)為：在任何一次具體的通信過(guò)程中，信宿端接收的全部信息都是已發(fā)生的確定事件。無(wú)論信號(hào)的失真和噪聲污染有多么嚴(yán)重，信宿端接收的一定是一組確定的數(shù)據(jù)；而絕非尚未發(fā)生的、隨機(jī)變化的數(shù)據(jù)。對(duì)于已發(fā)生的確定事件，不應(yīng)該采用概率論、隨機(jī)過(guò)程這樣一些統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)工具來(lái)描述和分析。

基于該認(rèn)知，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法是基于數(shù)學(xué)算法的，而非現(xiàn)有技術(shù)中基于概率論的最大似然卷積譯碼算法，通過(guò)本發(fā)明實(shí)施例提供的方法能夠?qū)s束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程簡(jiǎn)單有效并且能夠解決現(xiàn)有譯碼器存在的門(mén)限效應(yīng)問(wèn)題。

第一部分：認(rèn)知方面的不同看法

第二點(diǎn)：概率論的最佳運(yùn)用場(chǎng)合是對(duì)尚未發(fā)生的事件做出預(yù)測(cè)。就預(yù)測(cè)效果看，概率論對(duì)高概率事件可以做出合理的判斷，而對(duì)于低概率事件則無(wú)能為力，甚至做出錯(cuò)誤的判斷。概率論的另一個(gè)運(yùn)用場(chǎng)合是建立宏觀理論，著名的《信息論》就是以概率論作為分析工具建立的通信理論，它對(duì)信息技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了持久而深刻的影響。然而，在具體的信息處理事件中，往往不屬于預(yù)測(cè)的事件或建立宏觀理論，盡可能不采用概率分析。這一最新觀點(diǎn)不僅僅適用于fec，很可能也適用于其它信息處理領(lǐng)域。

w算法認(rèn)為：“在一次具體的通信過(guò)程中，信宿端接收的全部信息都是已發(fā)生的確定事件”。據(jù)此，w算法進(jìn)一步明確：卷積碼前向糾錯(cuò)技術(shù)不屬于處理隨機(jī)現(xiàn)象，而屬于處理決定性現(xiàn)象的問(wèn)題。決定性現(xiàn)象(在一定條件下，必然發(fā)生的現(xiàn)象)是隨機(jī)現(xiàn)象的對(duì)立面；存在用數(shù)學(xué)方法精確分析的基礎(chǔ)，存在精確譯碼的可能性。由此推論：采用“概率論、隨機(jī)過(guò)程這樣一些統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)工具來(lái)描述和分析”處理決定性現(xiàn)象是造成前向糾錯(cuò)技術(shù)復(fù)雜，譯碼精度低的根本原因。

進(jìn)一步的，參考圖2，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，步驟103中，根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)所述待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼，包括：

s1031、將所述待搜索序列劃分為多個(gè)反卷積時(shí)隙組，使多個(gè)反卷積時(shí)隙組滿(mǎn)足以下第一設(shè)定條件；所述待搜索序列包括第一設(shè)定位數(shù)的比特；所述第一設(shè)定條件為：任意兩個(gè)相鄰的所述反卷積時(shí)隙組中包括第二設(shè)定位數(shù)重疊的比特；

s1032、利用反卷積公式分別對(duì)劃分的多個(gè)反卷積時(shí)隙組進(jìn)行反卷積計(jì)算，生成與所述反卷積時(shí)隙組對(duì)應(yīng)的多個(gè)譯碼序列；每一個(gè)所述譯碼序列均包括多個(gè)反卷信元；

s1033、檢測(cè)多個(gè)譯碼序列中任意相鄰譯碼序列中重疊的多個(gè)反卷信元是否相等；

s1034、若是，確定所述待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼。

下面結(jié)合步驟1031～步驟1034整體對(duì)上述步驟103進(jìn)行說(shuō)明：幾十年來(lái)，各種fec算法均采用概率論、隨機(jī)過(guò)程這樣一些統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)工具來(lái)描述和分析。若以數(shù)學(xué)角度看待fec，會(huì)發(fā)現(xiàn)大部分的變量可以獲得精確解。只有少部分變量難以直接推算出精確解，這類(lèi)變量作為因變量又和其它變量存在函數(shù)關(guān)系(本發(fā)明實(shí)施例稱(chēng)為轉(zhuǎn)移函數(shù))。因?yàn)榫矸e碼是由時(shí)序網(wǎng)絡(luò)生成的記憶性信源，依據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù)即可推知這些因變量。

主譯碼器承擔(dān)fec的全部糾錯(cuò)、譯碼工作。一次通信的信息量可達(dá)數(shù)兆比特，主譯碼器難免會(huì)產(chǎn)生譯碼錯(cuò)誤，基于該問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例中增加輔助譯碼器，該輔助譯碼器是防止和消除主譯碼器步入錯(cuò)誤路徑的關(guān)鍵措施(故先說(shuō)明輔助譯碼器)。

輔助譯碼器功能介紹：

步入錯(cuò)誤路徑是譯碼糾錯(cuò)過(guò)程的心腹大患。錯(cuò)誤路徑是一個(gè)漸進(jìn)的蔓延過(guò)程，錯(cuò)誤路徑必然有一個(gè)初始點(diǎn)，“防微杜漸”是一種有效措施。嚴(yán)酷的是：即使主譯碼器設(shè)計(jì)的再?lài)?yán)謹(jǐn)，依然存在步入錯(cuò)誤路徑的危險(xiǎn)，輔助譯碼器的作用就是降低這種危險(xiǎn)的可能性。

輔助譯碼器包括兩個(gè)功能：

第一功能：利用13比特的反卷積公式持續(xù)地生成13位譯碼序列，并且連續(xù)地比較前后生成的13位譯碼序列(參見(jiàn)表1)。

表1：輔助譯碼器的功能描述

表1中的b(3x-24)～b(3x+26)為污染區(qū)，但其中的b(3x+0)～b(3x+26)的27比特稱(chēng)為“潛在的無(wú)污染區(qū)”(可能的無(wú)誤染區(qū))。

假設(shè)瞬間的b(3x+0)～b(3x+26)的27比特沒(méi)有被污染，表1中的1～5時(shí)隙將分別反卷積生成各自的13位譯碼系列，且相鄰時(shí)隙的12位信元重疊逐對(duì)相等，當(dāng)5個(gè)時(shí)隙充分滿(mǎn)足這個(gè)條件時(shí)，相當(dāng)可靠地獲得了s(x+0)～s(x+16)的17位信元序列信息的正解。如果不滿(mǎn)足這個(gè)判斷，b(3x+0)～b(3x+26)的27比特一定被污染了。這是依據(jù)歐拉圖上的點(diǎn)和邊具有連貫性所決定的；其中，上述歐拉圖上的點(diǎn)和邊對(duì)應(yīng)卷積碼的點(diǎn)和邊。

第二功能：當(dāng)充分滿(mǎn)足相鄰五個(gè)時(shí)隙的12位信元逐對(duì)相等時(shí)，注定潛在的無(wú)誤染區(qū)b(3x+0)～b(3x+26)確實(shí)沒(méi)有被污染，勢(shì)必反卷生成的17位譯碼序列s(x+0)～s(x+16)為全部正解。依據(jù)17位正解的譯碼序列，可以生成51比特?zé)o誤的卷積碼序列b(3x-24)～b(3x+26)；即利用無(wú)誤的27比特卷積碼獲得了51比特?zé)o誤的卷積碼序列b(3x-24)～b(3x+26)，充分體現(xiàn)了編碼增益的技術(shù)價(jià)值。輔助譯碼器用b(3x-24)～b(3x+26)強(qiáng)制覆蓋主譯碼器的線(xiàn)路卷積碼b(3x-24)～b(3x+26)，確保主譯碼器恢復(fù)到正確的譯碼路徑上。輔助譯碼器是克服主譯碼器“門(mén)限效應(yīng)”的有效的措施。

除了13比特反卷積公式之外，w算法還提供另外兩組反卷積公式，三組判決結(jié)果的重合性是關(guān)鍵。隨著干擾環(huán)境的不斷惡化，連續(xù)≥27比特?zé)o干擾區(qū)將隨之減少?？少F的是第二部分的第二點(diǎn)提出的“反卷積等效”現(xiàn)象彌補(bǔ)了這個(gè)問(wèn)題，客觀存在著部分≥27比特“反卷積等效”干擾圖案，它們同樣可以起到防止“門(mén)限效應(yīng)”作用。

圖8中，輔助譯碼器右下角的半加矩陣完成三組反卷信元序列信息的比較。通常情況下，三組公式的反卷積結(jié)果不同，半加矩陣關(guān)閉“覆蓋控制b”使能“覆蓋控制a”，由主譯碼器實(shí)施覆蓋功能。一旦三組反卷積形成完全相同的≥17位信元時(shí)，必然是接收卷積碼序列出現(xiàn)了≥27比特的無(wú)干擾區(qū)域。半加矩陣關(guān)閉“覆蓋控制a”使能“覆蓋控制b”，這組17位信元再生的51比特?zé)o誤卷積碼覆蓋對(duì)應(yīng)的線(xiàn)路卷積碼區(qū)段，強(qiáng)制譯碼器恢復(fù)到正確的譯碼路徑上，有效地避免了fec的“門(mén)限效應(yīng)”。輔助譯碼器能夠快速、精確恢復(fù)正確路徑的功能，保障了主譯碼器不會(huì)持續(xù)停留在錯(cuò)誤路徑上。

目前，學(xué)術(shù)界認(rèn)為“卷積碼是靠相鄰符號(hào)間的相關(guān)性提供保護(hù)，卷積碼抗突發(fā)錯(cuò)誤能力很差”；對(duì)此，w算法有著不同認(rèn)識(shí)和實(shí)踐結(jié)果。w算法認(rèn)為：為驗(yàn)證卷積碼的抗干擾能力，須采用“干擾全集”的方式，所謂的“干擾全集”就是遍歷的干擾圖案。本發(fā)明實(shí)施例將用“反卷積等效”和“糾錯(cuò)等效”兩點(diǎn)證明卷積碼抗突發(fā)錯(cuò)誤能力很強(qiáng)，絕非很差。

在證明之前，首先引述[3,1,8]卷積碼與有向歐拉圖相關(guān)的部分內(nèi)容：

走遍每個(gè)頂點(diǎn)的通路就是歐拉通路(回路)，存在歐拉回路的圖就是歐拉圖，而[3,1,8]卷積碼完全符合上述歐拉圖的特征。

具體的，把信元序列信息的狀態(tài)值視為歐拉圖的頂點(diǎn)，[3,1,8]卷積碼則是相對(duì)于歐拉圖上的歐拉通路。[3,1,8]卷積碼有256個(gè)頂點(diǎn)，其中包括兩個(gè)特殊頂點(diǎn)a和b。特殊頂點(diǎn)a是8位移存器的[00000000]狀態(tài)，特殊頂點(diǎn)b是[11111111]狀態(tài)。實(shí)際運(yùn)用中，通常把特殊頂點(diǎn)a定義為起點(diǎn)(起點(diǎn)為通信雙方的初始狀態(tài)或待機(jī)狀態(tài))。

w算法已證明：譯碼算法與信噪比的關(guān)聯(lián)性越小，譯碼效果越好(表2)。為此，必須充分利用信宿端無(wú)誤的初始狀態(tài)，盡可能減少反卷積公式中涉及污染區(qū)的因子項(xiàng)。表2列出利用污染區(qū)的[b27～b33]的7比特反卷積13位信元序列信息的[s0,s2,s4,s12]的四條公式。

w算法雖不認(rèn)同“漸近編碼增益值”，但是承認(rèn)編碼增益的概念。由于實(shí)現(xiàn)了7比特反卷積13位信元序列信息，編碼增益＝10log(39/7)＝7.46db，大幅度突破了硬譯碼的理論漸近值4.77db，根本動(dòng)搖了“理論漸近值γ(db)”的存在性。

說(shuō)明3：信宿端初始狀態(tài)的24比特全0只是一個(gè)良好開(kāi)端，如果持續(xù)地獲得污染區(qū)一系列的信元正解，就可以把初始的無(wú)誤區(qū)一直向后延續(xù)，從而可以繼續(xù)利用7比特反卷積13位信元序列信息的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。必須申明：“持續(xù)地獲得污染區(qū)一系列的信元正解”是所有fec一致追求的最高目標(biāo)，絕非w算法的特殊苛求。

說(shuō)明4：除了前述的13比特反卷13位信元之外，表2的反卷積公式的相關(guān)比特≤7比特，是一種更高效率的“反卷積等效現(xiàn)象”。表2的“反卷積等效現(xiàn)象”是指完全不同的256個(gè)干擾圖案的反卷積生成的譯碼結(jié)果完全相同！通常用“舉一反三”表示通用性強(qiáng)，此刻則有“舉一反256”的效果。它不僅僅提高譯碼效率，同時(shí)大幅度降低了量化分析的工作量。

反卷積等效：與無(wú)干擾的12比特[全√]圖案完全等效的干擾圖案有256個(gè)，表3列舉了其中的6個(gè)。表3中最大的干擾強(qiáng)度為83.3％，如此強(qiáng)的干擾竟然和無(wú)干擾的[全√]圖案反卷積等效(反卷積生成的[s8～s12]五位信元完全相同！)；進(jìn)一步的與無(wú)干擾的18比特[全√]圖案完全等效的干擾圖案有4096個(gè)?！胺淳矸e等效”體現(xiàn)了卷積碼具有極強(qiáng)的收斂性。它根本動(dòng)搖了“編碼增益…與信噪比有關(guān)”的觀點(diǎn)；尤其動(dòng)搖了“卷積碼是靠相鄰符號(hào)間的相關(guān)性提供保護(hù)，卷積碼抗突發(fā)錯(cuò)誤能力很差”的觀點(diǎn)?！胺淳矸e等效”的現(xiàn)象為w算法確立了“先譯碼后糾錯(cuò)”的譯碼規(guī)則。

②糾錯(cuò)等效：表3的反卷積等效著眼于干擾與譯碼信元之間的映射關(guān)系。表4的糾錯(cuò)等效則是關(guān)注于卷積碼序列中是否出現(xiàn)干擾，判斷碼流中每一位是否遭受干擾。

w算法可以實(shí)現(xiàn)的糾錯(cuò)等效范圍比較大，運(yùn)算范圍跨越60比特以上(還可以實(shí)現(xiàn)更大范圍)。本發(fā)明實(shí)施例用表4的小范圍判斷進(jìn)行介紹。

說(shuō)明5：表4僅顯示相關(guān)項(xiàng)，省略了無(wú)關(guān)項(xiàng)。例如判斷污染區(qū)ⅰ的b28，僅決定于污染區(qū)ⅱ的b34b35，只要b34b35沒(méi)有受到干擾或者受到偶數(shù)個(gè)干擾，均可以準(zhǔn)確判斷b28是否受到干擾。

說(shuō)明6：初始狀態(tài)的b9～b23屬于初始無(wú)誤區(qū)，如果初始無(wú)誤區(qū)的相關(guān)比特偏差被推算為1(稱(chēng)之誣告現(xiàn)象)，必然是污染區(qū)ⅰ、ⅱ的相關(guān)比特存在奇數(shù)的干擾，這是一個(gè)輔助性糾錯(cuò)判斷方法。

第三點(diǎn)：為驗(yàn)證卷積碼的抗干擾能力，w算法采用遍歷“干擾全集”的方式。因此，要求w算法具有精確識(shí)別干擾圖案的能力。

說(shuō)明8：表5列出7條公式，可以把[b27～b38]的2¹²＝4096個(gè)干擾圖案精確劃分為2⁷＝128個(gè)共性子集。精確判斷128個(gè)共性子集，每個(gè)共性子集對(duì)應(yīng)著16個(gè)具體的12比特干擾圖案?？梢?jiàn)w算法明顯優(yōu)于概率譯碼算法。第一，方法簡(jiǎn)單明瞭(一步鎖定16個(gè)嫌疑干擾圖案，其中一定包括實(shí)際干擾圖案)。第二，判斷結(jié)果與干擾強(qiáng)度基本無(wú)關(guān)(w算法依據(jù)的正交判斷，而不是誤碼率)。

說(shuō)明9：請(qǐng)注意表5的[b24～b26]標(biāo)示為◆，它們是污染區(qū)的開(kāi)始(罪魁禍?zhǔn)?，w算法稱(chēng)之為“斬首字節(jié)”，無(wú)誤地正確處理斬首字節(jié)是持續(xù)地精確譯碼的保障和捷徑。但是“斬首字節(jié)”難以直接精確判斷，需要采用多種正交綜合判斷。

第四點(diǎn)：利用抗干擾編碼的規(guī)律性和關(guān)聯(lián)性，解決最佳地恢復(fù)原始信息。

w算法認(rèn)為：卷積碼的fec技術(shù)屬于決定性現(xiàn)象，決定性現(xiàn)象應(yīng)存在唯一的精確解。在表5中“斬首字節(jié)”對(duì)應(yīng)的是信元s8，污染區(qū)[b27～b38]有2¹²＝4096個(gè)干擾圖案，w算法借助7比特的反卷積公式推算s8。具體方法是把[b27～b38]的2¹²＝4096個(gè)干擾圖案分為兩個(gè)子集(子集a、b)，子集a和子集b分別包括2048個(gè)干擾圖案，對(duì)應(yīng)子集a的2048個(gè)干擾圖案，7比特的反卷積公式精確推算出s8的正解。對(duì)應(yīng)子集b的2048個(gè)干擾圖案，7比特的反卷積公式精確推算出s8的反解。更重要的是：除了s8的判斷不同之外，子集a和子集b的共計(jì)256個(gè)等效干擾圖案反卷積生成的s9～s12相同！正確判斷干擾圖案屬于子集a或b是糾錯(cuò)的捷徑，但是干擾圖案屬于子集a或b難以精確判斷(存在可能性)。

很明顯，w算法回避了難以實(shí)現(xiàn)的糾錯(cuò)思路，因?yàn)楦蓴_圖案的數(shù)量很大，精確地判斷每一個(gè)干擾圖案，并進(jìn)行修正幾乎是不可能的事情。惟有按其共性分類(lèi)，直接建立譯碼信元與干擾圖案之間的映射關(guān)系，可以大幅度簡(jiǎn)化fec譯碼的復(fù)雜性，提高了譯碼精度。

說(shuō)明10：表6中列舉了子集a中的16個(gè)干擾圖例，自12比特?zé)o干擾(全√)到12比特中存在11位干擾，干擾強(qiáng)度自0升至0.92％。若按照概率譯碼的糾錯(cuò)思路，難以設(shè)想如何判斷并糾正如此眾多、復(fù)雜、強(qiáng)烈的干擾！又何談實(shí)現(xiàn)最佳地恢復(fù)原始信息呢？所以，在第一部分的第七點(diǎn)中，w算法認(rèn)為：前向糾錯(cuò)(fec)的稱(chēng)謂偏離了最終目標(biāo)，因?yàn)榧m錯(cuò)的思路難以實(shí)現(xiàn)(甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn))，因此不利于恢復(fù)原始信息。表6充分地說(shuō)明：處理過(guò)程≠最終目標(biāo)，由于認(rèn)識(shí)上的模糊，形成譯碼方法和效果的明顯差異。

第三點(diǎn)：在fec領(lǐng)域，廣泛采用碼樹(shù)圖或生成矩陣的描述方式。對(duì)于不同的抗干擾編碼，碼樹(shù)圖或生成矩陣一律描述為發(fā)散的樹(shù)形結(jié)構(gòu)或者是一個(gè)半無(wú)窮的矩陣，顯然不能令人信服。維特比教授采用網(wǎng)格圖(也稱(chēng)籬笆圖)描述卷積碼，它所描述的卷積碼呈現(xiàn)了收斂的特征。但是，用網(wǎng)格圖描述、分析卷積碼的概念非常復(fù)雜；最簡(jiǎn)單的(2,1,2)卷積碼的網(wǎng)格圖了采用四行多列的描述；要看懂繁雜的網(wǎng)格圖上各節(jié)點(diǎn)與路徑變化非常困難，更不用說(shuō)發(fā)現(xiàn)和理解糾錯(cuò)方法了，對(duì)此，參考圖3，本發(fā)明實(shí)施例提供的前向糾錯(cuò)方法，步驟104，根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列，包括：

s1041、根據(jù)用于生成卷積碼的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建用于分離處理所述卷積碼序列的多個(gè)多階平滑式；所述平滑式包括：無(wú)關(guān)比特和用于分離處理所述卷積碼序列的相關(guān)比特；所述相關(guān)比特包括用于檢測(cè)所述卷積碼序列的特征參數(shù)：每個(gè)所述多階平滑式包括的所述相關(guān)比特不同，且不同的所述相關(guān)比特檢測(cè)的所述特征參數(shù)不同；所述相關(guān)比特為所述歐拉圖包括的任意一條邊上的點(diǎn)；所述無(wú)關(guān)比特則為所述歐拉圖包括的任意一條邊外的點(diǎn)。

s1042、根據(jù)多個(gè)多階平滑式，從所述卷積碼序列中分離所述后續(xù)干擾序列和所述信元序列信息。

下面結(jié)合上述步驟1041～步驟1042對(duì)上述步驟104進(jìn)行整體說(shuō)明：1948年c.e.仙農(nóng)在《通信的數(shù)學(xué)理論》中，闡明了在有擾信道中實(shí)現(xiàn)可靠通信的方法，提出了著名的有擾信道編碼理論，奠定了抗干擾編碼的基石。此后，由于通信工作者和數(shù)學(xué)家的重視，在理論和實(shí)際中產(chǎn)生了多種抗干擾編碼及其有效譯碼技術(shù)。

fec屬于高可靠性通信問(wèn)題，是研究如何利用抗干擾編碼的規(guī)律性和關(guān)聯(lián)性，解決最佳地恢復(fù)原始信息，實(shí)現(xiàn)可靠通信的技術(shù)。必須強(qiáng)調(diào)：糾錯(cuò)是恢復(fù)原始信息的重要手段而非最終目的。w算法認(rèn)為：在某種程度上，前向糾錯(cuò)(fec)的稱(chēng)謂偏離了“利用抗干擾編碼的規(guī)律性和關(guān)聯(lián)性，解決最佳地恢復(fù)原始信息”的最終目標(biāo)。因?yàn)榧m錯(cuò)只是一個(gè)有利于恢復(fù)原始信息的處理過(guò)程，而不是高可靠性通信之目的。應(yīng)該強(qiáng)調(diào)：處理過(guò)程≠最終目標(biāo)，認(rèn)識(shí)上的模糊，將造成譯碼方法的巨大差別(詳見(jiàn)本發(fā)明實(shí)施例第二部分的分析)。

w算法建議：從高精度譯碼的總體目標(biāo)看，前向糾錯(cuò)(forwarderrorcorrection)更名為前向信息恢復(fù)(forwardinformationrenovation)可能更合理、更精確。

第二部分：處理方面的不同做法

第一點(diǎn)：從接收的卷積碼序列中，分離污染區(qū)與無(wú)誤區(qū)是fec的首要問(wèn)題

用平滑式掃描整個(gè)接收序列，從中分離出污染區(qū)與無(wú)誤區(qū)。實(shí)際的一次通信量可能達(dá)到數(shù)兆比特，干擾圖案千變?nèi)f化。為實(shí)現(xiàn)嚴(yán)密的監(jiān)視效果，w算法采用了11條平滑式(監(jiān)視寬度仍為24比特)，分離效果接近100％。其實(shí)，只有24個(gè)連續(xù)的(0000…00000)才是純正的沒(méi)有受到污染情況，這種情況只占整個(gè)干擾圖案全集的2²⁴次方之一。

識(shí)別接收數(shù)據(jù)是否被污染分為兩種情況，第一種，準(zhǔn)確判斷了接收數(shù)據(jù)中的污染區(qū)，這是絕大部分的情況。第二種，受到污染而沒(méi)有發(fā)現(xiàn)(本發(fā)明實(shí)施例稱(chēng)為漏判)。一般而言，平滑式的跨度越長(zhǎng)、越多，漏判可能性越低。但是，即使采用更長(zhǎng)、更嚴(yán)密的平滑式，依然存在漏判，本發(fā)明實(shí)施例稱(chēng)為“偽無(wú)污染區(qū)”。

對(duì)于漏判現(xiàn)象不必過(guò)慮，只要公式足夠嚴(yán)密，即使很微小的干擾也會(huì)被發(fā)現(xiàn)。真正漏判的反而是(表7)列出的具有明顯規(guī)律性的干擾圖案。更為重要的是：偽無(wú)污染序列與無(wú)干擾的[全√]序列之間存在共性現(xiàn)象。所謂共性現(xiàn)象是指：疊加了漏判圖案[1～4]與沒(méi)有疊加干擾[全√]的接收卷積碼序列構(gòu)成一個(gè)共性子集，同一個(gè)共性子集存在“反卷積等效”或“糾錯(cuò)等效”現(xiàn)象，即它們判斷的恢復(fù)的信元序列信息或糾錯(cuò)圖案大體相同。表7中的最大的干擾強(qiáng)度為75％，如此強(qiáng)的干擾竟然和無(wú)干擾具有共性，動(dòng)搖了“編碼增益…與信噪比有關(guān)”的觀點(diǎn)。

w算法認(rèn)為：恰如語(yǔ)言是人際交流的工具一樣，碼樹(shù)圖或生成矩陣描述方式絕非分析fec方面得心應(yīng)手的工具；最大自由距離df有利于譯碼器的糾錯(cuò)，但是要看懂繁雜的網(wǎng)格圖上各節(jié)點(diǎn)與路徑的變化非常困難，更難以發(fā)現(xiàn)和理解糾錯(cuò)方法。所以，網(wǎng)格圖依然不是理想的工具。

第四點(diǎn)：w算法認(rèn)為：“卷積碼的生成矩陣符合有向歐拉圖的特征”。在有向歐拉圖上，要求“筆不離紙”地經(jīng)過(guò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)及其鏈接相鄰節(jié)點(diǎn)之間的邊。在信源端，卷積碼沒(méi)有疊加任何干擾，信元序列信息生成卷積碼過(guò)程就是一個(gè)“筆不離紙”的過(guò)程，所形成的卷積碼是一系列圓潤(rùn)貫通的數(shù)據(jù)流。在傳輸過(guò)程中存在失真和噪聲干擾，信宿端通常是受到污染的卷積碼信息序列，失去了圓潤(rùn)貫通的特征，呈現(xiàn)出“筆離開(kāi)紙”的跳躍感。

w算法認(rèn)為：在同樣的n0k0下，構(gòu)造卷積碼的更重要方向是尋找“最短平滑式”。因?yàn)樽疃唐交降目缍仍蕉?，各高階平滑式也更緊湊，利于區(qū)分各種干擾圖案。w算法已分析出：按照最大自由距構(gòu)造的生成式為g(0)＝[557]、g(1)＝[663]、g(2)＝[711]的非系統(tǒng)卷積碼之最短平滑式為12比特。如果按照有向歐拉圖的概念重新構(gòu)造生成式，有可能形成更短的平滑式。目前，w算法惟有沿用業(yè)已形成的最大自由距離df＝18卷積碼生成式。

多階平滑式可分離信宿端接收的卷積碼序列，發(fā)現(xiàn)污染與無(wú)誤的卷積碼區(qū)域[表8]。

說(shuō)明1：b(3m+0)～b(3m+23)為卷積碼序號(hào)；表8內(nèi)標(biāo)注”1”的為相關(guān)比特；標(biāo)注”0”的為無(wú)關(guān)比特。在平滑式中，相關(guān)比特是一系列圓潤(rùn)貫通的卷積碼數(shù)據(jù)流軌跡上的點(diǎn)；無(wú)關(guān)比特則是軌跡之外的點(diǎn)。這是w算法在fec領(lǐng)域首次提出的概念。著名的維特比譯碼算法是基于籬笆圖(trellis)的最佳的概率譯碼算法。其譯碼算法就是在網(wǎng)格圖上計(jì)算、比較、累計(jì)每一條路徑，從中選擇一條誤碼最小的路徑。維特比譯碼算法沒(méi)有相關(guān)比特的概念，全部卷積碼一律參與acs處理過(guò)程，增大了判斷的模糊性。

實(shí)際分析表明：12比特平滑式可以發(fā)現(xiàn)50％的污染區(qū)域；若使用12、15比特兩個(gè)平滑式，可以發(fā)現(xiàn)75％的干擾；若采用12、15、18比特三個(gè)平滑式則可以發(fā)現(xiàn)87.5％的干擾，隨著平滑式的長(zhǎng)度增加，過(guò)濾的效果也迅速遞增。表8中的5條平滑式可以發(fā)現(xiàn)96.9％的污染區(qū)域；若采用更多的平滑式可以發(fā)現(xiàn)極微小的污染區(qū)域。表1判別公式的總跨度為24比特(本發(fā)明實(shí)施例稱(chēng)為監(jiān)視寬度)。

論證卷積碼的生成矩陣符合有向歐拉圖，目的在于更清晰地分析卷積碼的特征，以發(fā)現(xiàn)卷積碼一切潛在的規(guī)律性；而不限于研究歐拉閉跡問(wèn)題(通過(guò)圖中每條邊一次且僅一次，并且過(guò)每一頂點(diǎn)的回路)。采用有向歐拉圖的方式描述和分析卷積碼是一種相當(dāng)理想的工具，有助于尋找、搜索、分析卷積碼的糾錯(cuò)公式。

進(jìn)一步的，參考圖4，本發(fā)明實(shí)施例中，步驟1041中，根據(jù)用于生成卷積碼的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建用于分離處理所述卷積碼序列的多個(gè)多階平滑，包括：

1041a，根據(jù)所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建最短多階平滑式。

第五點(diǎn)：在fec的理論敘述中，往往把信元序列信息與疊加其上的干擾序列視為一個(gè)整體進(jìn)行描述和分析，造成了fec問(wèn)題的復(fù)雜化。

w算法認(rèn)為：由信元序列信息生成的卷積碼序列與疊加其上的干擾序列不是一個(gè)整體。在相當(dāng)大的程度上，可以分為兩個(gè)獨(dú)立的部分。多階平滑式是分離兩者的理想工具，兩者的分離使fec變得清晰。突顯了fec所關(guān)注的糾錯(cuò)僅限于干擾序列部分，而與信源的信息序列無(wú)關(guān)。

多階平滑式的方法暗合于《并元論》?！恫⒃摗贩Q(chēng)“非正弦正交變換在處理離散信號(hào)的綜合性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于傅立葉變換，而絕大部分非正弦正交變換都以并元論為基礎(chǔ)”?！皵?shù)字通信系統(tǒng)中，噪聲對(duì)信道的干擾過(guò)程實(shí)際上就是噪聲序列與信息序列的并元相加的過(guò)程”。

利用卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性和歐拉圖特征，發(fā)現(xiàn)接收信息序列被干擾的情況。

利用卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性和歐拉圖特征，搜索糾正干擾的公式。

利用并元論，執(zhí)行接收信息序列“以錯(cuò)糾錯(cuò)”的方法。

利用并元論，直接恢復(fù)接收信息序列的方法。

近十年，風(fēng)靡世界的“數(shù)獨(dú)游戲”起源于歐拉發(fā)明的《拉丁方塊》，它是進(jìn)行嚴(yán)密邏輯運(yùn)算的理想工具，w算法推演的邏輯公式完全暗合于《拉丁方塊》。如果把干擾視為肆意篡改“正確的數(shù)獨(dú)矩陣”，其結(jié)果必然是漏洞百出。

本發(fā)明實(shí)施例所討論的n0,k0,m＝[3,1,8]卷積編碼器屬于時(shí)不變的卷積編碼器，故本發(fā)明實(shí)施例所提供的公式均可在[3,1,8]非系統(tǒng)卷積碼內(nèi)大范圍驗(yàn)證。

為闡述清晰準(zhǔn)確之目的，約定本發(fā)明實(shí)施例的公式和表格描述如下：

s(m)表示信元序列信息第m位信元；

b(3m+0)～b(3m+2)表示對(duì)應(yīng)s(m)信元的3比特卷積碼元；

w(m)表示對(duì)應(yīng)s(m)信元的卷積字，即第(3m+0)～(3m+2)的3比特碼元；

本發(fā)明實(shí)施例通常采用二進(jìn)制描述，對(duì)于較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)則采用八進(jìn)制描述。按照數(shù)據(jù)通信的規(guī)則，信息序列先發(fā)送低位，8進(jìn)制的計(jì)數(shù)也是自低位向高位計(jì)值。按此約定：s(10)對(duì)應(yīng)著w10的b30、b31、b32，若w10＝2表示b30b31b32＝010，w10＝4表示b30b31b32＝001。

1041b，以所述最短多階平滑式為基準(zhǔn)，構(gòu)建多個(gè)多階平滑式；每一個(gè)所述多階平滑式的階數(shù)均大于所述最短多階平滑式的階數(shù)。

現(xiàn)提供如下的四條平滑式供讀者驗(yàn)證。

s(m)＝b(3m-2)⊕b(3m-1)⊕b(3m+2)⊕b(3m+4)⊕b(3m+5)公式1

公式1是用卷積碼直接恢復(fù)信元s(m)的反卷積公式。該公式包括5個(gè)相關(guān)比特，只要該5個(gè)相關(guān)比特沒(méi)有受到干擾或者受到偶數(shù)個(gè)干擾，均可以獲得s(m)的正解。

平滑式:[30425]公式2

公式2是一條15比特的平滑式。

平滑式:[614000023]公式3

公式3是一條跨越12個(gè)無(wú)關(guān)比特的27比特的平滑式。

平滑式:[51324000000556]公式4

公式4是一條跨越18個(gè)無(wú)關(guān)比特的51比特的平滑式。

公式2～公式4用于發(fā)現(xiàn)卷積碼序列是否出現(xiàn)干擾，沒(méi)有干擾或者出現(xiàn)偶數(shù)個(gè)干擾時(shí)，平滑式結(jié)果為0，否則為1。充足的平滑式可以發(fā)現(xiàn)極其微量的干擾，實(shí)現(xiàn)分離數(shù)據(jù)信元序列信息與干擾序列的重要目的，為前向糾錯(cuò)提供有利條件。

w算法可以提供數(shù)百條以上的各類(lèi)平滑式，其中部分公式的應(yīng)用價(jià)值非常高(參見(jiàn)輔助譯碼器的內(nèi)容)。鑒于w算法是純數(shù)學(xué)的方法譯碼，自然采用公式的方式進(jìn)行描述。在實(shí)際譯碼器中，這些公式完全轉(zhuǎn)化為具體的邏輯電路。綜上所述，“卷積碼的生成矩陣符合有向歐拉圖”的觀點(diǎn)極具實(shí)用價(jià)值，它是fec領(lǐng)域的最佳分析工具，也是信宿端最佳的譯碼方法。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，所述卷積碼是信源端按照[3,1,8]非系統(tǒng)卷積碼的生成矩陣生成的；

所述最短多階平滑式為[3375]，[3375]為四階平滑式且對(duì)應(yīng)的相關(guān)比特和無(wú)關(guān)比特依次為：110、110、111、101；所述多階平滑式至少包括：九階平滑式[614000023]和十四階平滑式[51324000000556]。

第六點(diǎn)：目前，學(xué)術(shù)界認(rèn)為：“編碼增益是評(píng)價(jià)糾錯(cuò)碼性能的重要指標(biāo)”。并定義編碼增益為：“在某一誤碼率下，應(yīng)用某特定的糾錯(cuò)碼系統(tǒng)后，相對(duì)沒(méi)有應(yīng)用時(shí)所能獲得的信噪比的減少分貝數(shù)”。同時(shí)提出兩個(gè)結(jié)論，第一，“編碼增益不僅與糾錯(cuò)碼有關(guān)，而且與信噪比有關(guān)”。第二，“當(dāng)信噪比非常低時(shí)，編碼增益變?yōu)樨?fù)值，這說(shuō)明利用糾錯(cuò)碼后的性能(比不編碼)更差。這種門(mén)限效應(yīng)是所有利用糾錯(cuò)碼的差錯(cuò)控制系統(tǒng)所共有的”。此結(jié)論令所有的fec糾錯(cuò)碼黯然失色，是“所有利用糾錯(cuò)碼的差錯(cuò)控制系統(tǒng)”頭上的緊箍咒！w算法認(rèn)同“編碼增益是評(píng)價(jià)糾錯(cuò)碼性能的重要指標(biāo)”的觀點(diǎn)，但是w算法質(zhì)疑隨后的兩個(gè)結(jié)論，對(duì)兩個(gè)結(jié)論分析如下：

如果“編碼增益與信噪比有關(guān)”，勢(shì)必產(chǎn)生如下悖論；“當(dāng)信噪比非常低時(shí)，編碼增益變?yōu)樨?fù)值”。當(dāng)信噪比非常高(甚至沒(méi)有干擾)時(shí)，編碼增益也是負(fù)值。因?yàn)闆](méi)有干擾時(shí)，不編碼的系統(tǒng)沒(méi)有錯(cuò)碼，而編碼的系統(tǒng)卻浪費(fèi)著帶寬。綜合的結(jié)論是：信噪比非常低或非常高的兩種情況下，編碼增益都變?yōu)樨?fù)值。人們不禁要問(wèn)：什么情況下編碼增益達(dá)到最佳？理論界沒(méi)有給出明確答案。

至于“門(mén)限效應(yīng)”，本發(fā)明實(shí)施例已有明確的解決方法(詳見(jiàn)本發(fā)明實(shí)施例第三部分)。克服了門(mén)限效應(yīng)就是解除了利用卷積碼糾錯(cuò)的差錯(cuò)控制系統(tǒng)的緊箍咒，令人放心大膽地利用和改進(jìn)卷積碼糾錯(cuò)的差錯(cuò)控制系統(tǒng)。本發(fā)明實(shí)施例希望w算法的思路對(duì)其它糾錯(cuò)編碼系統(tǒng)有所幫助。

第七點(diǎn)：學(xué)術(shù)界對(duì)于特定的糾錯(cuò)碼，提出了理論的漸近編碼增益值γ(db)。漸近值是特定條件下的理想結(jié)果，通常代表著“無(wú)限逼近卻不可達(dá)到”的理想值。

w算法質(zhì)疑“漸近編碼增益值γ(db)”的觀點(diǎn)。w算法已經(jīng)做到：依據(jù)無(wú)誤的13比特卷積碼序列可以精確譯出13位信元序列信息，即卷積碼的編碼增益＝10log(39/13)＝4.77db，達(dá)到了硬譯碼的理論漸近值，動(dòng)搖了理論漸近值γ(db)的存在性。

w算法進(jìn)一步證明：譯碼算法與信噪比的關(guān)聯(lián)性越小，譯碼效果越好。在表9中，信元s(m+2)的相關(guān)反卷積比特只有b(3m+4)、b(3m+5)、b(3m+8)、b(3m+10)、b(3m+11)5位比特，其它8位是無(wú)關(guān)比特。顯示譯碼算法與信噪比的關(guān)聯(lián)性越小，譯碼效果越好。需要再次指出：“如果與信元s(m+2)相關(guān)的5位比特都沒(méi)有受到干擾或者是遭受偶數(shù)個(gè)干擾(負(fù)負(fù)為正)，反卷積生成的信元s(m+2)均為精確譯碼結(jié)果”。

說(shuō)明2：b(3m+1)～b(3m+13)為卷積碼序號(hào)；s(m-8)～s(m+4)是利用13比特卷積碼反卷積生成的13位信元。表9內(nèi)標(biāo)注”1”的為相關(guān)比特；標(biāo)注”0”的為無(wú)關(guān)比特。在反卷積式中，相關(guān)比特是與譯碼結(jié)果密切相關(guān)的卷積碼位；無(wú)關(guān)比特則是與譯碼結(jié)果不相關(guān)的卷積碼位。簡(jiǎn)言之，無(wú)關(guān)比特?zé)o論是否遭受干擾與譯碼結(jié)果無(wú)關(guān)。

實(shí)際的fec處理過(guò)程中，在信宿端的卷積碼流中，出現(xiàn)13比特?zé)o誤區(qū)域的機(jī)會(huì)還是比較高的，利用表9的公式可以一次反卷積產(chǎn)生出13位正確的信元序列信息，相當(dāng)于跨越了(或者說(shuō)忽略了)前面b(3m-23)～b(3m+0)的24比特的干擾影響，譯碼效率相當(dāng)可觀。

進(jìn)一步的，參考圖5，本發(fā)明實(shí)施例中提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法中，步驟105，根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列之前，還包括：

s1051、抽取所述卷積碼序列中的待分級(jí)序列；所述待分級(jí)序列包括第三設(shè)定位數(shù)的比特；

s1052、根據(jù)卷積碼序列的特征參數(shù)對(duì)所述待分級(jí)序列進(jìn)行分級(jí)處理，得到多個(gè)多級(jí)序列；每一個(gè)所述多級(jí)序列均對(duì)應(yīng)第一設(shè)定個(gè)數(shù)的干擾圖案；所述干擾圖案對(duì)應(yīng)特征參數(shù)具有共性；所述特征參數(shù)至少包括：反卷等效值和糾錯(cuò)等效值；所述反卷等效值為對(duì)所述待分級(jí)序列進(jìn)行反卷處理得到的信元序列信息相同。

進(jìn)一步的，參考圖6，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，步驟106，對(duì)所述干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列之后，還包括：

s1061、對(duì)得到的所述最大似然譯碼序列進(jìn)行卷積編碼處理，得到覆蓋卷積碼序列。

s1062、利用所述覆蓋卷積碼序列覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列。

由于存在著輔助譯碼器的強(qiáng)勁可靠的支持，主譯碼器幾乎不必?fù)?dān)心譯碼器步入錯(cuò)誤路徑的危險(xiǎn)。但是，隨著干擾環(huán)境的不斷惡化，連續(xù)≥27比特?zé)o干擾區(qū)將隨之減少，輔助譯碼器的功能將在一定程度上略有降低。主譯碼器必須充分利用發(fā)現(xiàn)的卷積碼的規(guī)律性，利用多重正交公式壓縮準(zhǔn)確解的范圍，增大獲得精確解的可能性，主動(dòng)避免步入錯(cuò)誤路徑。

本發(fā)明實(shí)施例中確定卷積碼前向糾錯(cuò)技術(shù)不屬于處理隨機(jī)現(xiàn)象，而屬于處理決定性現(xiàn)象的問(wèn)題。w算法的譯碼精度正比于“監(jiān)視寬度”，“監(jiān)視寬度”越大可用的正交公式和規(guī)律性越多，譯碼精度也越高。

為獲得精確解，純數(shù)學(xué)方法的臺(tái)下工作量相當(dāng)大。究其原因有三個(gè)。第一，當(dāng)前的卷積碼生成式是按照“最大自由距”產(chǎn)生的，未必符合“最短平滑式”的規(guī)律性。第二，w算法的譯碼精度正比于干擾全集的規(guī)模，規(guī)模越大可用的正交公式和規(guī)律性越多，數(shù)獨(dú)矩陣也越大越嚴(yán)密。第三，卷積碼生成矩陣存在著對(duì)稱(chēng)性，因而準(zhǔn)確解的極限范圍是兩個(gè)。

有限于此，從通用性來(lái)看，w算法將有三類(lèi)推算結(jié)果，第一類(lèi)是精確判斷；第二類(lèi)是準(zhǔn)確判斷(兩個(gè)以上的有限解)；第三類(lèi)是依據(jù)準(zhǔn)確解的干擾強(qiáng)度做出選擇判斷。

本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，采用第一機(jī)制抽取卷積碼序列中的待搜索序列，并根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼；若是，對(duì)待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，利用得到的正解卷積碼覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼，然后采用第二機(jī)制基于卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的卷積碼中分離后續(xù)干擾序列，并對(duì)該后續(xù)干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列，與現(xiàn)有技術(shù)中的基于最大似然卷積譯碼算法的譯碼器，提高譯碼性能的手段對(duì)于約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程復(fù)雜且譯碼器本身存在門(mén)限效應(yīng)的問(wèn)題相比，其基于數(shù)學(xué)思想，采用第二機(jī)制以先譯碼后糾錯(cuò)的方式對(duì)信源端的發(fā)送卷積碼進(jìn)行譯碼處理，譯碼速度快且準(zhǔn)確度高；并且還實(shí)時(shí)啟動(dòng)第一機(jī)制對(duì)第一機(jī)制進(jìn)行監(jiān)測(cè)，督促第二機(jī)制維持在正確的譯碼路徑上，有效地弱化了第二機(jī)制步入錯(cuò)誤路徑的問(wèn)題，有效解決了只啟動(dòng)一個(gè)機(jī)制的門(mén)限效應(yīng)問(wèn)題。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，所述裝置用于執(zhí)行一種卷積碼的前向糾錯(cuò)方法，參考圖7，所述裝置包括：

接收模塊11，用于接收信源端發(fā)送的被噪聲干擾后的卷積碼序列；所述卷積碼序列包括多個(gè)卷積字，所述卷積字是所述信源端根據(jù)生成矩陣生成的且其攜帶有信元序列信息和干擾序列；

第一抽取模塊12，用于抽取所述卷積碼序列中的待搜索序列；

檢測(cè)模塊13，根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)所述待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼；所述平滑貫穿特性為所述卷積碼具有連貫性且所述連貫性符合生成矩陣設(shè)定的約束規(guī)律；

第一覆蓋模塊14，用于在所述待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼時(shí)，對(duì)所述待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，利用譯碼處理得到的譯碼序列生成得到的正解卷積碼序列，并利用正解卷積碼序列對(duì)應(yīng)的正解卷積碼覆蓋所述被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼；

分離模塊15，用于根據(jù)卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的所述卷積碼中分離后續(xù)干擾序列；所述卷積碼序列包括多個(gè)卷積字，任意兩個(gè)相鄰所述卷積字表示上一時(shí)隙的狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一時(shí)隙的狀態(tài)；所述平滑貫穿特性表示卷積碼具有連貫性且所述連貫性符合生成矩陣設(shè)定的約束規(guī)律；

譯碼處理模塊16，用于對(duì)所述后續(xù)干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，檢測(cè)模塊13，包括：

劃分單元，用于將所述待搜索序列劃分為多個(gè)反卷積時(shí)隙組，使多個(gè)反卷積時(shí)隙組滿(mǎn)足以下第一設(shè)定條件；所述待搜索序列包括第一設(shè)定位數(shù)的比特；所述第一設(shè)定條件為：任意兩個(gè)相鄰的所述反卷積時(shí)隙組中包括第二設(shè)定位數(shù)重疊的比特；

生成單元，用于利用反卷積公式分別對(duì)劃分的多個(gè)反卷積時(shí)隙組進(jìn)行反卷積計(jì)算，生成與所述反卷積時(shí)隙組對(duì)應(yīng)的多個(gè)譯碼序列；每一個(gè)所述譯碼序列均包括多個(gè)反卷信元；

檢測(cè)單元，用于檢測(cè)多個(gè)譯碼序列中任意相鄰譯碼序列中重疊的多個(gè)反卷信元是否均相等；

確定單元，用于在檢測(cè)到多個(gè)譯碼序列中任意相鄰譯碼序列中重疊的多個(gè)反卷信元均相等時(shí)，確定所述待搜索序列能夠準(zhǔn)確譯碼。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，分離模塊15，包括：

構(gòu)建單元，用于根據(jù)用于生成卷積碼的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建用于分離處理所述卷積碼序列的多個(gè)多階平滑式；所述平滑式包括：無(wú)關(guān)比特和用于分離處理所述卷積碼序列的相關(guān)比特；所述相關(guān)比特包括用于檢測(cè)所述卷積碼序列的特征參數(shù)：每個(gè)所述多階平滑式包括的所述相關(guān)比特不同，且不同的所述相關(guān)比特檢測(cè)的所述特征參數(shù)不同；所述相關(guān)比特為所述歐拉圖包括的任意一條邊上的點(diǎn)；所述無(wú)關(guān)比特則為所述歐拉圖包括的任意一條邊外的點(diǎn)；

分離單元，用于根據(jù)多個(gè)多階平滑式，從所述卷積碼序列中分離所述干擾序列和所述信元序列信息。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，構(gòu)建單元，包括：

第一構(gòu)建子單元，用于根據(jù)所述卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣的最大自由距，構(gòu)建最短多階平滑式；

第二構(gòu)建子單元，用于以所述最短多階平滑式為基準(zhǔn)，構(gòu)建多個(gè)多階平滑式；每一個(gè)所述多階平滑式的階數(shù)均大于所述最短多階平滑式的階數(shù)。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，所述卷積碼是信源端按照[3,1,8]非系統(tǒng)卷積碼的生成矩陣生成的；

所述最短多階平滑式為[3375]，[3375]為四階平滑式且對(duì)應(yīng)的相關(guān)比特和無(wú)關(guān)比特依次為：110、110、111、101；所述多階平滑式至少包括：九階平滑式[614000023]和十四階平滑式[51324000000556]。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，還包括：

第二抽取模塊，用于抽取所述卷積碼序列中的待分級(jí)序列；所述待分級(jí)序列包括第三設(shè)定位數(shù)的比特；

分級(jí)處理模塊，用于根據(jù)卷積碼序列的特征參數(shù)對(duì)所述待分級(jí)序列進(jìn)行分級(jí)處理，得到多個(gè)多級(jí)序列；每一個(gè)所述多級(jí)序列均對(duì)應(yīng)第一設(shè)定個(gè)數(shù)的干擾圖案；所述干擾圖案對(duì)應(yīng)特征參數(shù)具有共性；所述特征參數(shù)至少包括：反卷等效值和糾錯(cuò)等效值；所述反卷等效值為對(duì)所述待分級(jí)序列進(jìn)行反卷處理得到的信元序列信息相同。

進(jìn)一步的，本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置，還包括：

卷積編碼處理模塊，用于對(duì)得到的所述最大似然譯碼序列進(jìn)行卷積編碼處理，得到覆蓋卷積碼序列；

第二覆蓋模塊，用于利用所述覆蓋卷積碼序列覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列。

本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種譯碼器，包括所述譯碼器用于執(zhí)行上述卷積碼的前向糾錯(cuò)方法。

本發(fā)明實(shí)施例提供的卷積碼的前向糾錯(cuò)裝置及譯碼器，采用第一機(jī)制抽取卷積碼序列中的待搜索序列，并根據(jù)卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，檢測(cè)待搜索序列是否能夠準(zhǔn)確譯碼；若是，對(duì)待搜索序列進(jìn)行譯碼處理，且利用得到的正解卷積碼覆蓋被噪聲干擾后的卷積碼序列對(duì)應(yīng)的卷積碼，然后采用第二機(jī)制基于卷積碼序列的強(qiáng)收斂特性以及卷積碼對(duì)應(yīng)的生成矩陣符合有向歐拉圖規(guī)律的平滑貫穿特性，從被覆蓋后的卷積碼中分離后續(xù)干擾序列，并對(duì)該后續(xù)干擾序列進(jìn)行譯碼處理，得到最大似然譯碼序列，與現(xiàn)有技術(shù)中的基于最大似然卷積譯碼算法的譯碼器，提高譯碼性能的手段對(duì)于約束長(zhǎng)度長(zhǎng)的編碼處理過(guò)程復(fù)雜且譯碼器本身存在門(mén)限效應(yīng)的問(wèn)題相比，其基于數(shù)學(xué)思想，采用第二機(jī)制以先譯碼后糾錯(cuò)的方式對(duì)信源端的發(fā)送卷積碼進(jìn)行譯碼處理，譯碼速度快且準(zhǔn)確度高；并且還實(shí)時(shí)啟動(dòng)第一機(jī)制對(duì)第一機(jī)制進(jìn)行監(jiān)測(cè)，督促第二機(jī)制維持在正確的譯碼路徑上，有效地弱化了第二機(jī)制步入錯(cuò)誤路徑的問(wèn)題，有效解決了只啟動(dòng)一個(gè)機(jī)制的門(mén)限效應(yīng)問(wèn)題。

本發(fā)明實(shí)施例所提供的譯碼裝置可以為設(shè)備上的特定硬件或者安裝于設(shè)備上的軟件或固件等。本發(fā)明實(shí)施例所提供的裝置，其實(shí)現(xiàn)原理及產(chǎn)生的技術(shù)效果和前述方法實(shí)施例相同，為簡(jiǎn)要描述，裝置實(shí)施例部分未提及之處，可參考前述方法實(shí)施例中相應(yīng)內(nèi)容。所述領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，前述描述的系統(tǒng)、裝置和單元的具體工作過(guò)程，均可以參考上述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過(guò)程，在此不再贅述。

在本發(fā)明所提供的實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露裝置和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，又例如，多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過(guò)一些通信接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明提供的實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以?xún)蓚€(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷(xiāo)售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：u盤(pán)、移動(dòng)硬盤(pán)、只讀存儲(chǔ)器(rom，read-onlymemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類(lèi)似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋?zhuān)送?，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”、“第三”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上所述實(shí)施例，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，其依然可以對(duì)前述實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改或可輕易想到變化，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改、變化或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。