Turbo碼是近年來通信系統(tǒng)糾錯編碼領域的重大突破，他以其接近Shannon限的優(yōu)越性能博得眾多學者的青睞。本文采用基于Max-Log-Map的優(yōu)化譯碼算法，對狀態(tài)量度歸一化計算和滑動窗算法等關鍵技術進行優(yōu)化，在滿足性能要求的情況下，大大降低算法復雜度。

　　1 Turbo編碼器.譯碼器及算法

　　Turbo編碼器采用3GPP的編碼方案，由約束長度K為4，碼率為1/2的RSC編碼器通過1個交織器并行級聯(lián)而成，為提高性能對2個譯碼器分別附加3個尾比特使譯碼器的最終狀態(tài)為全0。

　　譯碼器采用反饋迭代結構，每級譯碼模塊除了交織器，解交織器外主要包括兩個級聯(lián)的分量譯碼器;一個分量譯碼器的輸出的軟判決信息經過處理成為外信息輸入另一個分量譯碼器，形成迭代譯碼，在迭代一定級數后硬判決輸出。

　　編碼網格表貫穿整個譯碼過程，任意時刻k～k+1的RSC網格結構如圖3所示，圖中編碼器輸入的0～7狀態(tài)可以由二進制表示。

　　下面介紹Max-Log-Map算法。

　　由于需要進行大量的乘法運算和指數運算，Map算法不適用于硬件實現。ERFanian和Pasupanthy最早提出了Map算法在對數域的簡化算*og-Map算法。通過轉換到對數域運算，避免了指數運算，同時乘法變成加法，而加法則變成Max運算，不過由此也會帶來了一定的性能損失。下面簡要描述Max-Log-Map算法。設Ak(s)，Bk(s)，Γk(s)分別代表對數域的前向狀態(tài)度量、后向狀態(tài)度量和分支度量，其表達式分別可表示為：

　　如圖3所示，每個節(jié)點狀態(tài)s都對應于一個Ak(s)，1個Bk(5)和2個Γk(s)。因此編碼網絡貫穿整個編譯碼過程，譯碼前要先按圖3建立網格映射表。

　　2譯碼器實現的關鍵改進與優(yōu)化

　　Turbo碼譯碼是一個復雜的過程，之所以這么說，除了算法本身復雜外，還有兩個主要的原因，一個是遞推計算過程中前、反向度量不斷增大給信號處理器帶來的麻煩，即經常說的溢出;另一個是大存儲量需求。這里，就這兩個細節(jié)問題進行討論和總結，并且給出詳細解決方案。

　　2.1狀態(tài)量度歸一化問題

　　由式(1)，式(2)可注意到，隨著計算的不斷深入，狀態(tài)量度值不斷增加，為防止計算溢出和減小硬件復雜度，必須對其進行歸一化處理。一種方法是減去前一時刻狀態(tài)度量的最小值，這種方法在每個時刻都需要減法器和用于計算最小值的比較器，當狀態(tài)數較多時，由此帶來的額外的時延和硬件消耗是不能忽略的。本算法采用一種十分有效的歸一化方法(以Ak(s)為例)，在每個計算時刻，判斷有沒有狀態(tài)度量值(A或B)大于某一門限值T，若有則所有節(jié)點的狀態(tài)度量值(A或B)都減去T，若沒有則保持原值不變。這樣便大大減少了減法器使用的次數，也無需計算最小值。由于所有的節(jié)點都減去了相同的值，因此式(5)的結果不會受到影響。T值不宜設置太大，但設置得太小，歸一化發(fā)生的很頻繁，會增加譯碼時延和硬件開銷。通過試驗仿真，若q代表狀態(tài)量度值的量化字長，則T設為2q-2為合適。

　　2.2 引入滑動窗減小存儲量

　　由于Turbo碼譯碼算法的迭代特性，每一級Map譯碼器需要大量存儲器。在譯碼時引入滑動窗，能有效減少所需的存儲量。采用滑動窗的Map譯碼步驟為：每次譯碼過程被分為若干段以間隔L(假設滑動窗的長度為L，L《N)連續(xù)進行，只需在對nL長的數據進行前向處理后，每個反向子處理過程即可執(zhí)行，而未使用滑動窗時，需要對整個數據塊處理后才能進行。實驗證明，滑動窗大小選擇7～8倍的約束長度時對誤碼率的性能影響幾乎可以忽略。本算法中約束長度為4，選擇窗口大小為32。下面給出采用滑動窗譯碼前后兩種算法存儲空間分配情況的比較。假設編碼幀長為L，B表示窗口長度，L為B的整數倍。

　　按照表1，這個存儲空間為26L，當L=1K時，為26K。如果我們采用分塊譯碼，按照表2，那么整個譯碼的存儲需求為20B+8L，B一般取編碼約束長度的5～10倍，對于8狀態(tài)編碼，取B=32，那么這個存儲空間為640+8L，與表1的26L相比要小的多。

　　當L=1K時，存儲空間只占原來的33.2%。當編碼幀長L的取更大值時，存儲空間的節(jié)約更加可觀，比較得知采用滑動窗后，Turbo譯碼能夠大大節(jié)省硬件的存儲資源。[!--empirenews.page--]3 Turbo譯碼的DSP實現

　　3.1 TMS320C6416簡介

　　TM S320C6416是TI公司推出的功能強大的DSP產品，他采用先進的VelociTI結構，將超長指令字VLIW結構和高并行性結合起來，通過增加指令級的并行性使其性能有了較大的飛躍。C6416的最高工作時鐘達到1 GHz，指令周期僅為1 ns，最大處理能力可以達到9 000 MIPS，比TMS320C62系列芯片性能高出15倍之多，是當前市場上最先進的定點數字信號處理器。

　　片內有8個可完全并行運算的功能模塊(2個乘法器和6個算術邏輯單元)，他們分為相同的兩組，屬于兩個數據通道，每個數據通道與一組32個32位寄存器相連，不同組的兩個功能模塊之間的數據交換是通過兩個寄存器組之間的交叉總線實現。典型片內資源還包括1 MB的片內RAM和一個32位的外部存儲器接口，可以支持多類型RAM，包括同步隨機訪問存儲器(SDRAM)和同步突發(fā)靜態(tài)隨機存儲器SBSRAM等。 DMA控制器包括4個可編程通道和一個輔助通道，能夠在內存、片內輔助資源及外部器件之間以CPU的時鐘速率實現高速數據傳輸，這種傳輸發(fā)生在CPU運行后臺。CPU和DMA控制器對數據存儲器的操作可以按8位字節(jié)，16位半字或者32位字的長度進行。

　　3.2 用DSP實現Turbo譯碼器的優(yōu)化措施和技術

　　TMS320C6416的特殊結構對編譯器和軟件設計結構提出了很高的要求，軟件的設計與優(yōu)化將成為整個系統(tǒng)性能的決定因素，代碼的高度并行性將是獲得超強性能的關鍵。采用流水線技術和功能模塊多重化技術是開發(fā)處理器的指令級并行性的兩個主要手段。C6416對指令獲取、指令分配、指令執(zhí)行、數據存儲等階段進行了多級流水線的劃分，不同指令執(zhí)行的流水延遲也不相等，因此各種指令的安排要盡量不中斷指令流水執(zhí)行，同時，使盡可能多的功能模塊并行運行。

　　由于TMS320C6416芯片的結構對于基于匯編語言的編程過于復雜，這里采用C語言編寫主程序。Turbo譯碼采用并行算法，為提高程序執(zhí)行效率，充分利用Max-Log-Map譯碼算法的結構特點，對程序進行寄存器級優(yōu)化：把Viusal C++實現的浮點算法改為定點算法，將前后向累積路徑度量計算的最內層循環(huán)展開，合理分配寄存器，使指令中參與運算的寄存器盡量屬于同一個數據通道，以減少交叉數據通道沖突，對于訪問頻繁的變量，置成寄存器型。同時利用功能強大TMS320C6416的C語言編譯器和優(yōu)化器對程序進行全程優(yōu)化，從而得到效率較高的代碼。

　　4測試結果及性能分析

　　首先在Visual C++6.0上完成信息比特的產生，Turbo編碼和AWGN信道加噪通過DSP的RTDX(Real-Time Data Exchange)技術，把加噪后的信息比特送到TMS320C6416的EVM板上，測試其誤碼率和完成譯碼所花費的周期。譯碼器的許多參數都可以改變，如編碼長度，滑動窗大小，歸一化門限，迭代次數等。這種靈活性便于滿足不同系統(tǒng)的需要，可移植性好。本文系統(tǒng)仿真采用BPSK調制，在AWGN環(huán)境下傳輸，發(fā)送端Turbo編碼采用約束長度為4，生成矩陣為(15，13)的分量譯碼器，交織算法為3GPP標準交織算法，譯碼算法為Max-Log- Map算法。

　　4.1 不同迭代次數

　　圖4為采用1/3碼率，交織長度為1 024，迭代3，4，5次，通過AWGN信道時的誤碼率曲線。從圖中可以看到，隨著迭代次數的增加，獲得的編碼增益越高，但增加迭代次數會帶來系統(tǒng)延時和增加系統(tǒng)的譯碼復雜性。仿真充分說明了不同迭代次數對碼字糾錯性能的改善程度。

　　4.2 不同的交織長度

　　圖5采用1/3碼率，不同交織長度，5次迭代通過AWGN信道的誤碼率曲線。從圖5仿真結果看，在同樣的碼率、生成矩陣、交織算法和迭代次數條件下，所取交織長度越長，對碼字中各個比特的交織距離就越大，誤碼率性能就越好，且隨著信噪比的增加，誤碼率性能改善越明顯。但交織長度的增加也會帶來譯碼延時的增大和存儲量的增加，所以應根據業(yè)務的要求來采用不同交織長度。

　　4.3 不同的碼率

　　圖6為1 024交織長度，迭代譯碼5次，1/2和1/3碼率的誤碼率曲線，從圖中可以看出碼率越低誤碼率性能越好，但是隨著碼率的降低，所需傳輸的冗余比特也線性增加，對于固定的信息傳輸率而言，會導致系統(tǒng)的吞吐率降低，需求的帶寬增加。

　　4.4譯碼處理時間

　　采用5次迭代譯碼，1 024交織長度，1/3碼率的Max-Log-Map算法在TMS6416EVM板上用CCS軟件測試得到所需要的周期數為45 867 356個時鐘周期，而TMS320C6416EVM的主頻為1 GHz，計算得到所花費的時間大約為4.5 ms，而在3G系統(tǒng)中最小延時為10 ms，所以滿足3G系統(tǒng)實時處理的要求。

　　5結語

　　本文從譯碼算法和硬件存儲方法對Max-Log-Map算法進行優(yōu)化，使他在譯碼性能損失滿足要求的情況下，能大大降低算法復雜度，減少運算量和緩存器數量。