1) SISO decoding of iteration
软输出迭代译码
2) Soft-In-Soft-Out iterative decoding
软输入/软输出迭代译码
3) Soft-in-soft-out iterative decoding algorithm
软输入/软输出迭代译码算法
4) soft output decoding
软输出译码
5) iterative soft-decision decoding
迭代软判决译码
6) iteration decoding
迭代译码
1.
Turbo codes, with a PCCC coding architecture and a SISO&iteration decoding strategy, is a new class of error correction codes whose performances are close to Shannon s limit under computer simulation.
Turbo码是一类新的纠错码,具有并行级联的编码结构,使用了软输入软输出迭代译码策略,在计算机仿真中获得了近Shannon限的优异性能,被认为是信道编码发展过程中的一个里程碑。
2.
Turbo codes, with a PCCC coding architecture and a SISO & iteration decoding strategy, are a very powerful error correction codes that bring the performance of practi.
Turbo码是一类新的纠错码，具有并行级联的编码结构，使用了软输入软输出迭代译码策略，在计算机仿真中获得了近Shannon限的优异纠错性能，被认为是信道编码发展过程中的一个里程碑。
补充资料：软判决译码
利用数字技术对纠错码实现最佳或接近最佳译码的技术。软判决译码的性能接近最佳的最大似然译码，而译码器却比最大似然译码的简单。如果所有码字都是等可能发送，则最佳的译码方法是：收到序列r后,译码器对所有2k个码字进行条件概率p(r│ci)(也称似然函数)计算，i=1，2，...,2k。若对某一个l似然函数P(r|cl)取最大值，则译码器认为码字cl就是最可能发送的码字。这种译码方案称为最大似然译码，它的译码错误概率最小，但复杂性却随码长n呈指数增长。
纠错码中常用的译码方法是只利用码的代数结构的硬判决译码。由解调器供给译码器的是二进制序列，即解调器仅对接收序列进行0、1硬判决，这样就损失了接收信号中所含的有关信道差错统计特性的信息。如果对解调器输出的抽样电压进行量化，并用这些量化值近似代替码元似然函数送入译码器译码。因此供给译码器的值不止二个，而有Q个（通常为 2m个）。另一方面，在某些情况下也可由解调器输出的未量化的模拟电压序列或其变换序列作为似然函数，送入译码器译码。
译码器利用解调器送入的 Q进制量化序列或模拟序列,并利用码的代数结构译码的方法称为软判决译码,它是一种概率译码方法。在高斯白噪声信道中，软判决译码比硬判决要高 2分贝的编码增益，而在以突发错误为主的信道，如短波、散射、有线等信道中则要高 8分贝，因而有较大的实用价值。
分组码的软判决译码分为两类：一是使符号(码元)错误概率最小；一是使码字（组）错误概率最小。使符号错误概率最小的软判决译码方法有删除译码、广义最小距离译码、信息集译码、格图译码和契斯译码算法等，其中以契斯算法应用最普遍。使码字错误概率最小的软判决译码方法有最大后验概率 (APP)译码、HR算法和重量删除 (WED)译码算法，其中以重量删除算法应用较多。
卷积码的软判决译码算法中，除了最大后验概率译码方法外，1961年实现了序贯译码的软判决译码，但用得最广泛的是1967年由A.J.维特比提出的维特比算法及其软判决译码。在高斯白噪声信道中,当误码率为10-5时，这种译码算法能获得5分贝的编码增益,故目前广泛应用于卫星、深空等信道的差错控制设备，但这种译码算法仅适用于约束度较短的卷积码。1978年R.M.F.古德曼提出的最小距离序贯译码的软判决译码方法，能适用于约束度较长的卷积码，从而可获得较低的误码率，但译码器的复杂性比维特比译码算法为高。
纠错码中常用的译码方法是只利用码的代数结构的硬判决译码。由解调器供给译码器的是二进制序列，即解调器仅对接收序列进行0、1硬判决，这样就损失了接收信号中所含的有关信道差错统计特性的信息。如果对解调器输出的抽样电压进行量化，并用这些量化值近似代替码元似然函数送入译码器译码。因此供给译码器的值不止二个，而有Q个（通常为 2m个）。另一方面，在某些情况下也可由解调器输出的未量化的模拟电压序列或其变换序列作为似然函数，送入译码器译码。
译码器利用解调器送入的 Q进制量化序列或模拟序列,并利用码的代数结构译码的方法称为软判决译码,它是一种概率译码方法。在高斯白噪声信道中，软判决译码比硬判决要高 2分贝的编码增益，而在以突发错误为主的信道，如短波、散射、有线等信道中则要高 8分贝，因而有较大的实用价值。
分组码的软判决译码分为两类：一是使符号(码元)错误概率最小；一是使码字（组）错误概率最小。使符号错误概率最小的软判决译码方法有删除译码、广义最小距离译码、信息集译码、格图译码和契斯译码算法等，其中以契斯算法应用最普遍。使码字错误概率最小的软判决译码方法有最大后验概率 (APP)译码、HR算法和重量删除 (WED)译码算法，其中以重量删除算法应用较多。
卷积码的软判决译码算法中，除了最大后验概率译码方法外，1961年实现了序贯译码的软判决译码，但用得最广泛的是1967年由A.J.维特比提出的维特比算法及其软判决译码。在高斯白噪声信道中,当误码率为10-5时，这种译码算法能获得5分贝的编码增益,故目前广泛应用于卫星、深空等信道的差错控制设备，但这种译码算法仅适用于约束度较短的卷积码。1978年R.M.F.古德曼提出的最小距离序贯译码的软判决译码方法，能适用于约束度较长的卷积码，从而可获得较低的误码率，但译码器的复杂性比维特比译码算法为高。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条