传统，特播码自1993年发表以来，由于其高编码增益而备 受注目，正在研究应用于下一代移动通信系统等的通信路径编码。
特播码的概要在例如文献(Claude Berrou「Near Optimum error correcting cording And Decoding：Turbo cordes」，IEEE Transactionson Communications，Vol.44 No.10，October 1996，1262页～1271页)，或文 献(井坂元彦—今井秀樹「Shannon限界ヘの道標：″parallel concatenated (Turbo)cording″，″Turbo(iterative)decording″とその周辺」，电子情报 通信学会技报IT98-51，(1998-12))中有详细记载。
以下简单说明特播码的要点。
(i)串联或并联多个相同构成的编码器。
(ii)对于输入各个编码器的数据串采用交织器，使它们不相关。 最好是随机性高的交织器。
(iii)解码一侧中，根据软判定输入数据，进行与似然信息相关的 软判定解码数据及其软判定似然数据的输出。
(iv)解码一侧中，将软判定似然数据用作新似然信息，进行重复 解码。
另外，软判定数据不是1和0的2值数据，而是指用特定的比 特数表现的值；软判定输入数据是指接收的软判定数据。软判定似然 数据是指将解码的数据的似然作为软判定数据进行表示的数据；软判 定解码数据是指根据软判定输入数据和软判定似然数据计算的解码 数据。
简单说明特播编码的原理。这里，采用编码器并联的一般结构， 令编码率为1/3，约束长度K＝3。特播编码器的构成如图10 所示。
特播编码器由递归卷积(RSC：Recursive Systematic Convolutional)编码器400递归卷积编码器410及交织器42 0概略构成。
RSC编码器400、410是相同的构成、实施递归卷积的 编码器。
交织器420是置换输入数据串X、用与X相同的要素生成顺 序不同的数据串X’的置换部。
说明RSC编码器400及410的动作。如图11所示，该 编码器可由2个寄存器430构成的移位寄存器和2个模加法器4 40构成。
该编码器中的内部状态(b1，b2)由移位寄存器的值表示， 有内部状态(00)、内部状态(01)、内部状态(10)、内 部状态(11)的4个内部状态。因而施加输入时，可迁移的内部 状态总是有两种。
RSC编码器400及410中的状态迁移如图12所示。
在内部状态(00)的场合，输入为0时迁移到内部状态(0 0)，编码输出为0；输入为1时迁移到内部状态(10)，编码 输出为1。
在内部状态(01)的场合，输入为0时迁移到内部状态(1 0)，编码输出为0；输入为1时迁移到内部状态(00)，编码 输出为1。
在内部状态(10)的场合，输入为0时迁移到内部状态(1 1)，编码输出为1；输入为1时迁移到内部状态(01)，编码 输出为0。
在内部状态(11)的场合，输入为0时迁移到内部状态(0 1)，编码输出为1；输入为1时迁移到内部状态(11)，编码 输出为0。
使通过RSC编码器400对输入数据串X进行卷积编码后的 数据串为Y1。另外，输入数据串X由交织器420交织后生成输 入数据串X’，使通过RSC编码器410对该输入数据串X’进 行卷积编码后的数据串为Y2。
即，由输入数据串X生成第1编码系列Y1和第2编码系列Y 2。RSC编码器并行输出X、Y1、Y2。
令输入数据串X为(0，1，1，0，0，0，1)，用交织 器420交织后的数据串X’为(0，0，1，0，1，0，1) 时，它们的卷积编码结果为Y1(0，1，0，0，1，1，1)、 Y2(0，0，1，1，0，1，1)。此时的RSC编码器内的 内部状态迁移状态如图13和图14所示。图13表示与Y1相关 的内部状态迁移图，图14表示与Y2相关的内部状态迁移图。图 13、图14中的粗线表示状态迁移状态。
接着，特播解码器的基本构成例如图15所示。记为迭代 (Iteration)1～迭代n的模块600、610、620、630成 为解码的1个单位。迭代形成彼此连接的构成，表示处理重复执行。
图16是表示解码单位模块即各迭代处理中采用的构成的方框 图。解码单位模块由软判定解码器10、11；交织器20、21； 复原用交织器22及解码计算部33构成。另外，输入第一个模块 600的似然信息E表示初始值(0，0，0，0，...0，0：值0)。
软判定解码器10、11是根据软判定输入输出软判定输出的 解码器。
交织器20、21是与RSC编码器侧使用的交织器420进 行相同动作的置换部。
复原用交织器22是将通过交织器20、21置换的数据串复 原成原来的数据串的置换部。
解码运算部33是作成纠错后的数据的单元。
输入模块的信号为接收系列(X，Y1，Y2)及信号的似然 信息E。其中，以信号(X，Y1，E)为一组，由软判定解码器 10执行最初的软判定软输出的纠错处理。从而，执行与RSC编 码器400中的编码对应的纠错处理，以生成各信号的新似然信息 E1。
接着，以增加了新似然信息E1的信号(X，Y2，E1)的 组合，再度执行软判定软输出纠错处理。此时，由于在RSC编码 器410中的卷积编码化之前由交织器420进行数据的置换(参 照图10)，因而，由交织器20对上述似然信息E1进行数据置 换，由交织器21对信号X进行数据置换，生成新数据串(X’， E1’)。软判定解码器11采用该新数据串(X’，E1’)， 执行与RSC编码器410中的编码所对应的纠错处理，以生成各 信号的新似然信息E2。这里，由于进行下一个重复处理时的RS C编码器410系列中的编码所对应的纠错处理所必要的数据串 (X’，E1’)被交织器20及交织器21进行了重排，因而， 似然信息E2由复原用交织器22进行数据置换，成为似然信息E 2’。似然信息E2’用作重复迭代(Iteration)处理时的似然信息。
另外，解码计算部33中，可以获得该时刻的解码结果X”。
特播编码的解码方法可考虑有各种方法，主流有以采用维特比 处理来软输出输出数据为特长的SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm：软输出维特比算法)或提高最大似然判定法的计算效率 的Log-MAP(Maximum A Posteriori Probability)。这里，说明采用 Log-MAP处理时的一个计算例。
首先，说明中使用的记号定义如下。
m：内部状态
m’：内部状态(迁移前)
St：时刻t的内部状态
Xt：时刻t的输出信息
X：估计输出
Yt：时刻t的接收数据信息
(a)：pt(m|m’)：内部状态为m’时，迁移到内部状态m的 概率
pt(m|m’)＝Pr(St＝m|St-1＝m’)
(b)：qt(X|m，m’)：内部状态从m’迁移到m的场合，此 时的输出为X的概率
qt(X|m，m’)＝Pr(Xt＝X|St＝m；St-1＝m’)
(c)：R(Yt，X)：发送数据为X、接收数据为Yt的概率。
(d)：γt(m，m’)：接收数据为Yt时，内部状态从m’迁移 到m的概率。
${\gamma }_t(m,m^{\prime })=\underset{X}{\Sigma }{p}_t\left(m\right|m^{\prime })·q_t\left(X\right|m,m^{\prime })·R(Y_t,X)$
...对所有可能的X (e)：αt(m)：时刻t的内部状态为m的概率。
${\alpha }_t\left(m\right)=\underset{m^{\prime }}{\max }\{{\alpha }_{t-1}\left(m^{\prime }\right)+{\gamma }_t(m,m^{\prime })\}$
...对所有可能的m (f)：βt(m)：时刻t的内部状态为m的概率。
${\beta }_t\left(m\right)=\underset{m^{\prime }}{\max }\{{\beta }_{t+1}\left(m^{\prime }\right)+{\gamma }_{t+1}(m+m^{\prime })\}$
...对所有可能的m’ (g)：σt(m，m’)：时刻t的内部状态从m’变化到m的概率
σt(m，m′)＝αt-1(m′)+γt(m′，m)+βt(m)
接着，说明计算顺序。
对可预先计算的上述(a)：pt(m|m’)，(b)：qt(X|m， m’)事先进行计算或优化。顺便说一下，如图10所示特播编码 器的(a)：Pt(m|m’)如下表1所示，
【表1】
t＝1时，
pt(0|0)＝0.5，    pt(1|0)＝0，    pt(2|0)＝0.5，    pt(3|0)＝0，
pt(0|1)＝0，      pt(1|1)＝0，    pt(2|1)＝0，      pt(3|1)＝0，
pt(0|2)＝0，      pt(1|2)＝0，    pt(2|2)＝0，      pt(3|2)＝0，
pt(0|3)＝0，      pt(1|3)＝0，    pt(2|3)＝0，      pt(3|3)＝0，
t＝2时，
pt(0|0)＝0.5，    pt(1|0)＝0，    pt(2|0)＝0.5，    pt(3|0)＝0，
pt(0|1)＝0，      pt(1|1)＝0，    pt(2|1)＝0，      pt(3|1)＝0，
pt(0|2)＝0，      pt(1|2)＝0.5，  pt(2|2)＝0，      pt(3|2)＝0.5，
pt(0|3)＝0，      pt(1|3)＝0，    pt(2|3)＝0，      pt(3|3)＝0，
t＝3时，
pt(0|0)＝0.5，    pt(1|0)＝0，    pt(2|0)＝0.5，    pt(3|0)＝0，
pt(0|1)＝0.5，    pt(1|1)＝0，    pt(2|1)＝0.5，    pt(3|1)＝0，
pt(0|2)＝0，      pt(1|2)＝0.5，  pt(2|2)＝0，      pt(3|2)＝0.5，
pt(0|3)＝0，      pt(1|3)＝0.5，  pt(2|3)＝0，      pt(3|3)＝0.5，
(b)：qt(X|m，m’)如下表2所示。
【表2】
qt(0|0，0)＝1，    qt(1|2，0)＝1，
qt(1|0，1)＝1，    qt(0|2，1)＝1，
qt(1|1，2)＝1，    qt(0|3，2)＝1，
qt(0|1，3)＝1，    qt(1|3，3)＝1，
上述以外的qt(X|m，m’)＝0
...这里，仅考虑X为发送数据信息的情况。
接着，对每个接收数据求出(c)：R(Yt，X)，从而，对所有 的接收数据重复进行(d)：γt(m，m’)、(e)：αt(m)的计算。 对于(c)，例如，可假定标准偏差σ的高斯分布。该场合的概率密度 函数P(X)由下式表示，图17表示了其曲线。另外，m＝-1 或+1。
$P\left(X\right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi {\sigma }^2}}{e}^{-\frac{{(x-m)}^2}{2{\sigma }^2}}$
图17中，第1系列500表示输入数据为1(-1)时的数 据p(Yt|Xt＝-1)，第2系列510表示输入数据为0(+1) 时的数据p(Yt|Xt＝+1)。横轴表示Yt值，纵轴表示p(Yt| Xt＝-1)及p(Yt|Xt＝+1)的值。考虑这些，用下式求出上 述R(Yt，X)。
$R(Y_t,X)=\log \left[\frac{p\left(Y_t\right|X_t=+1)}{P\left(Y_t\right|X_t=-1)}\right]$
$=\log \left[\frac{\frac{1}{\sqrt{2\pi {\sigma }^2}}{e}^{-\frac{{(Y}_t{-1)}^2}{2{\sigma }^2}}}{\frac{1}{\sqrt{2\pi {\sigma }^2}}{e}^{-\frac{{(Y}_t{+1)}^2}{2{\sigma }^2}}}\right]$
$=-\frac{1}{2}{\left(\frac{Y_t-1}{\sigma }\right)}^2+\frac{1}{2}{\left(\frac{Y_t+1}{\sigma }\right)}^2$
$=\frac{2}{{\sigma }^2}{Y}_t$
...假定σ＝1时，＝2Yt
另外，(e)：αt(m)的运算的初始值为，α0(0)＝0，α0(1)＝ -∞，α0(2)＝-∞，α0(3)＝-∞。
接着，根据上述求出的αt求出(f)：βt(m)，从而计算(g)：σ t(m，m’)。根据(g)，进行输入数据的假设，计算MAP估计候 补。对所有数据重复进行该处理。
另外，(f)的运算的初始值为βn(0)＝0，βn(1)＝-∞，βn(2) ＝-∞，βn(3)＝-∞。
对于MAP候补的估计，求出下式并用作解码器的似然信息。
$\log \left[\frac{{\Sigma }_{X_t=+1}{\sigma }_t(m,m^{\prime })}{{\Sigma }_{X_t=-1}{\sigma }_t(m,m^{\prime })}\right]$ ...对所有可能的m和m’的∑
$=\mathrm{ma}{x}_{X_t=+1}\left\{{\sigma }_t(m,m^{\prime })\right\}-\mathrm{ma}{x}_{X_t=-1}\left\{{\sigma }_t(m,m^{\prime })\right\}$
这可通过由下示Log-MAP的近似处理导出。
(αi中的最大值)
·log(eP1·eP2)＝P1+P2
·log(eP1/eP2)＝P1-P2
为了获得最终的进行了纠错的结果，根据来自前级软判定解码 器10的似然信息E1和来自后级软判定解码器11的似然信息E 2’，生成解码结果。
解码结果的计算采用下式(1)。
Lc·X+E1+E2’；Lc4Ec/No＝2/σ2(1)
通过确认上式(1)的计算结果的符号，可进行发送数据的估 计。可以假设：计算结果的符号若为(+)则发送了(+1)，若 为(-)则发送了(-1)。
该特播编码的纠错特性如图18所示。
图18中，no-coding 700表示无编码的情况。图中表示了进 行特播解码处理的各种情况的误码率(Bit Error Rate)特性，其中， IT＝1∶710表示重复处理1次的情况，IT＝2∶720表 示重复处理2次的情况，IT＝3∶730表示重复处理3次的场 合，IT＝4∶740表示重复处理4次的情况，IT＝5∶75 0表示重复处理5次的情况。
另外，Viterbi(维特比)：760表示5比特软判定维特比解码 (约束长度9，编码率＝1/3)中的误码率特性。
如图18所示的误码率特性，根据特播编码，重复的设定次数 越多，纠错能力越高。
但是，特播编码中，虽然通过重复解码可以提高纠错特性，但 是由于处理量增加，重复解码的次数受到限制。
换言之，处理量的限制导致对纠错特性的限制。
图18所示传统例纠错特性中，在需要实现误码率为10-6的场 合，若重复次数为2，则Eb/No为3.0。若重复次数为3， 则Eb/No为小于2.2。即，根据所需的纠错特性来选择重复 次数。
从而，根据处理量，当重复次数不能设定为3次的场合，不得 不将重复次数设定为2，从而Eb/No变成3.0，导致纠错能 力相对下降。
本发明鉴于解决上述的问题点，其目的为提供可以进行细微的 重复控制的特播解码器。
发明的公开
本发明为了达到上述的目的，具有以下的构成。
本发明的第1方面，是一种特播解码器，接收信息信号、第1 附加信号及第2附加信号，将信息信号的解码处理所生成的解码数 据的似然数据作为上次似然数据，再度用于信息信号的解码处理， 它包括：第1解码部，采用信息信号、第1附加信号及上次似然数 据进行信息信号的第1解码处理，输出第1似然数据；解码计算部， 采用信息信号、上次似然数据及第1似然数据进行信息信号的解码 处理，输出解码数据。
根据第1方面，不是采用“后级的似然数据”，而是采用“上 次似然数据”在解码计算部进行解码计算，从而，可以以与传统不 同的重复定时或者细微的重复定时进行解码计算。
即，传统中，由第1解码部采用信息信号、第1附加信号及上 次似然数据来求出解码数据的前级的第1似然数据，采用该第1似 然数据、信息信号及第2附加信号进行后级的解码处理，求出解码 数据的“后级的似然数据”，采用该“后级的似然数据”或“第1 似然数据和后级的似然数据”等进行解码计算。与此相对，第1方 面中采用“上次似然数据和第1似然数据”进行信息信号的解码处 理，因而可以以传统的一半的重复定时进行解码计算。
本发明的第2方面，是一种特播解码器，接收信息信号、第1 附加信号及第2附加信号，将信息信号的解码处理所生成的解码数 据的似然数据作为上次似然数据，再度用于信息信号的解码处理， 它包括：第1解码部，采用信息信号、第1附加信号及上次似然数 据进行信息信号的第1解码处理，输出第1似然数据；第1交织器， 根据规定规则置换第1似然数据并输出置换后的置换第1似然数 据；第2交织器，根据规定规则置换信息信号并输出置换后的置换 信息信号；第2解码部，采用置换信息信号、第2附加信号及置换 第1似然数据进行信息信号的第2解码处理，输出第2似然数据； 第3交织器，根据规定规则置换第2似然数据并输出置换后的置换第 2似然数据；解码计算部，采用信息信号、上次似然数据及第1似然 数据进行信息信号的解码处理，输出解码数据。
另外，本发明的第3方面是方面2所述的特播解码器，其特征 在于：解码计算部也可以输出用信息信号、第1似然数据及置换第 2似然数据解码的解码数据。
根据本发明的第2、3方面，取代“置换第2似然数据”或者 附加信号的数所对应的“后级的似然数据”而采用“上次似然数据” 进行解码计算，从而，可以在与传统不同的重复定时或者更细微的 重复定时进行解码计算。
即，传统中采用“置换第2似然数据”、“后级的似然数据” 或“第1似然数据和置换第2似然数据”等进行信息信号的解码计 算，与此相对，第2、3方面中，采用“上次似然数据和第1似然 数据”进行信息信号的解码处理，因而，可以以传统的一半的重复 定时进行解码计算。
本发明的第4方面是方面2或3所述的特播解码器，其特征在 于：置换第2似然数据用作下一次的第1解码部中的上次似然数据。
根据第4方面，取代“置换第2似然数据”，采用“上次似然 数据”进行解码计算，从而，可以以与传统不同的重复定时或者更 细微的重复定时，以紧凑的结构进行解码计算。
本发明的第5方面是方面2或3所述的特播解码器，其特征在 于：第2解码部与第1解码部共用；另外，本发明的第6方面是方 面2或3所述的特播解码器，其特征在于：第1、第2及第3交织 器的任意2个或者3个共用。
根据第5、6方面，通过形成共用执行相同动作的解码部或交 织器的结构，可以形成更紧凑的特播解码器。
本发明的第7方面是方面1、2或3所述的特播解码器，其特 征在于：设置用于设定解码处理的重复次数的重复次数设定部，解 码计算部根据重复次数设定部设定的重复次数进行信息信号的解码 处理，输出解码数据。
根据第7方面，由于可以设定重复次数，因而可以考虑处理量， 进行最佳的纠错能力的调节。
本发明的第8方面，是一种特播解码方法，接收信息信号、第 1附加信号及第2附加信号，将信息信号的解码处理所生成的解码 数据的似然数据作为上次似然数据，再度用于信息信号的解码处理， 它包括：第1解码步骤，采用信息信号、第1附加信号及上次似然 数据进行信息信号的第1解码处理，输出第1似然数据；第1置换 步骤，根据规定规则置换第1似然数据，输出置换后的置换第1似 然数据；第2置换步骤，根据规定规则置换信息信号，输出置换后 的置换信息信号；第2解码步骤，采用置换信息信号、第2附加信 号及置换第1似然数据进行信息信号的第2解码处理，输出第2似 然数据；第3置换步骤，置换第2似然数据，输出置换第2似然数 据；解码计算步骤，采用信息信号、上次似然数据及第1似然数据 进行信息信号的解码处理，输出解码数据。
根据第8方面，可以以传统的一半的重复步骤的定时进行解码 计算。
本发明的第9方面是存储方面8记载的特播解码方法的存储介 质。
根据第9方面，通过在存储介质如半导体存储器、旋转型存储 器等中存储特播解码方法，可以在CPU、DSP等的控制装置中 简单地进行特播解码处理，在各种通信机器中进行通用的处理。
图面的简单说明
图1是本发明第1实施例的特播解码器的方框图。
图2是表示本发明第1实施例的特播编码内的交织构成的方框 图。
图3是表示本发明第1实施例的特播编码内的交织构成的方框 图。
图4是本发明第2实施例的特播解码器的方框图。
图5是本发明第3实施例的特播解码器的方框图。
图6是本发明第4实施例的特播解码器的方框图。
图7是本发明第5实施例的特播解码器的方框图。
图8是本发明第5实施例的特播解码器的误码率特性图。
图9是用软件实现本发明第1实施例的特播解码器时的处理顺 序的流程图。
图10是传统的特播编码器的方框图。
图11是传统的RSC编码器的方框图。
图12是表示传统的特播编码器中的状态迁移的说明图。
图13是表示传统的特播编码器中的状态迁移的说明图。
图14是表示传统的特播编码器中的状态迁移的说明图。
图15是传统的特播解码处理中重复处理的说明图。
图16是传统的特播解码器的方框图。
图17是标准偏差σ的高斯分布图。
图18是传统的特播解码器的误码率特性图。
实施发明的最佳形式
以下，参照图面详细说明本发明的第1实施例。
图1是第1实施例的特播解码器的构成方框图。另外，与上述 构成相同的构成标示相同符号并省略其说明。
第1实施例的特播解码器包括：软判定解码器10、11；交 织器20、21；复原用交织器22及选择器/解码计算部33。
软判定解码器10、11是根据软判定输入而输出软判定解码 数据和软判定似然数据的解码器。交织器20、21是与RSC编 码器侧所使用的交织器420执行相同动作的置换部。
复原用交织器22是用以将由交织器20、21置换的数据串 复原成原来的数据串的复原用置换部。
参照图2，说明交织器的交织处理。
交织器包括：地址计数器300；对地址计数器的值生成唯一 的变换数据的地址变换数据作成用单元310；根据模式状态进行 数据的切换的数据切换单元320；源数据存储区域330以及置 换后数据用存储区域340。
地址变换数据作成用单元310通过逻辑电路或采用存储列表 数据的存储器的构成来实现。
数据切换单元320中的模式信号由特播编码的动作状态决 定。模式为交织动作时，地址计数器300的值设定成置换后数据 用存储区域340的地址数据，经由地址变换数据作成用单元31 0输出的数据设定在源数据存储区域330中。通过将源数据存储 区域330中的数据映射到不同的地址来实现交织。
复原用交织器22是用以将由交织器20、21置换的数据串 复原成原来的数据串的复原用置换部。
模式为复原交织动作时，地址计数器300的值设定成源数据 存储区域330的地址数据，经由地址变换数据作成用单元310 输出的数据设定在置换后数据用存储区域340中。形成与交织相 反的流程，可实现复原时的数据置换。
选择器/解码计算部30是执行选择必要数据及生成纠错后的解 码数据的判定、处理部。
解码模块(特播解码器)将接收系列(X，Y1，Y2)和信 号的似然信息E作为输入信号，其中，信号(X，Y1，E)为一 组，由软判定解码器10执行最初的软判定软输出的纠错处理。从 而，执行与RSC编码器400中的编码对应的纠错处理，以生成 各信号的新似然信息E1。
接着，用增加了新似然信息E1的信号(X，Y2，E1)的 组合再度执行软判定软输出纠错处理。
RSC编码器410中进行卷积编码前，由于通过交织器42 0执行了数据的置换(参照图10)，因而通过交织器20和交织 器21对上述似然信息E1和信号X分别执行数据置换，并作为新 数据串(X’，E1’)。采用该新数据串(X’，E1’)，在 软判定解码器11执行与RSC编码器410中的编码对应的纠错 处理，以生成各信号的新似然信息E2。这里，由于执行下一次重 复处理时的RSC编码器410系列中的编码所对应的纠错处理所 必需的数据串(X’，E1’)通过交织器20及交织器21执行 了重排，因而似然信息E2通过复原用交织器22进行数据的置换 后，成为似然信息E2’。似然信息E2’用作重复迭代处理时的 似然信息。
本实施例中重复处理的单位模块中，形成将输入最初的软判定 解码器10的信号的似然信息E输入选择器/解码计算部30的构 成。在选择器/解码计算部30中，可进行下式(2)的计算。
Lc·X+E+E1(2)
上式(2)中的E与上次重复时的E2’等价。
另外，由于本实施例中也可选择传统例的解码路径，因而也可 执行(Lc·X+E1+E2’)的解码计算。
即，选择器/解码计算部30中，可选择(Lc·X+E1+E 2’)和(Lc·X+E+E1)之一作为解码结果。传统例中的 解码结果仅仅是(Lc·X+E1+E2’)，而本第1实施例中 可使用新解码结果(Lc·X+E+E1)。
本第1实施例的纠错特性如图3所示。
图中，IT＝1∶800表示重复处理1次的情形，IT＝2∶8 10表示重复处理2次的情形，IT＝3∶820表示重复处理3次 的情形，IT＝4∶830表示重复处理4次的情形，IT＝5∶84 0表示重复处理5次的情形。
另外，IT＝1.5∶850表示第2次重复处理的(Lc·X +E+E1)，IT＝2.5∶860表示第3次重复处理的(Lc·X +E+E1)，IT＝3.5∶870表示第4次重复处理的(Lc·X +E+E1)，及IT＝4.5∶880表示第5次重复处理的(L c·X+E+E1)。
从图3可以明白，使用上式(Lc·X+E+E1)时的纠错 特性起到对使用传统的式(Lc·X+E1+E2’)时的纠错特 性的补充。
从而，可提供这样的特播解码器，即，与传统的特播解码处理 相比可增加重复次数的选择范围，可选择重复次数和纠错特性最佳 的处理，执行更细微的重复控制的特播解码器。
上述实施例中，说明了使用相同构成的2个软判定解码器10、 11的情况，但是通过1个软判定解码器也可进行同样的特播解码， 以下作为第2实施例进行说明。
参照图4说明本发明的第2实施例。另外，与上述构成相同的 构成标示相同符号，省略其说明。
本实施例的特播解码器由软判定解码器10；2个交织器20、 21；复原用交织器22；选择器/解码计算部130以及4个输入 信号选择单元(SW)120～123构成。
上述实施例中设置了输入信号选择单元(SW)120～12 3，以便通过1个软判定解码器10可进行重复解码，各输入信号 选择单元(SW)是发挥所谓开关功能作用的电气导通切换电路， 根据未图示的控制部的控制信息进行电气的导通路径的切换。例如， 可根据适宜性、功能、目的等来选择晶体管等的电气控制开关或机 械控制开关等。
SW120中输入似然信息E和后述的似然信息E”，选择输 出其中一个似然信息，SW121中输入接收信号X和该接收信号 X用交织器21交织后的X’，选择输出其中一个。另外，SW1 22中输入接收信号Y1、Y2，选择输出其中一个。根据SW1 20～122选择输出的信号，软判定解码器10进行软判定软输 出的纠错处理，将新似然信息E’输入交织器20及复原用交织器 22。SW123将由交织器20及复原用交织器22交织的似然 信息作为输入，选择输出其中一个的似然信息E”。该似然信息E” 用作上述SW120和选择器/解码计算部130的输入信息。
各重复处理中执行的前半部分的解码处理中，用SW120从 似然信息E和E”中选择输出似然信息E，用SW121从接收信 息X和X’中选择输出接收信息X，用SW122从奇偶信息Y1 和Y2中选择输出奇偶信息Y1。
结果，在软判定解码器10中使用来自外部的似然信息E、来 自外部的信息比特X和Y1。该输出似然信息E’由交织器20置 换后，经由SW123成为似然信息E”。
各重复处理中执行的后半部分的解码处理中，用SW120从 似然信息E和E”中选择输出似然信息E”，用SW121从接收 信息X和X’中选择输出置换后的接收信息X’，用SW122从 奇偶信息Y1和Y2中选择输出Y2。
结果，在软判定解码器10中使用来自外部的似然信息E”、 来自外部的信息比特X’和Y2。该输出似然信息E’由解码用交 织器22重排成原来的顺序后，经由SW123成为似然信息E”。
如上所述，选择器/解码计算部130可根据前半部分运算部中 的E’和后半部分解码中的解码交织器的输出E”求出(Lc·X +E’+E”)、根据前半部分运算部中的输入信息列E和前半部 分解码中的输出E’算出(Lc·X+E+E’)作为解码结果， 从而可抑制处理量或电路规模的增大并提高纠错特性。结果，与采 用传统构成的情况比较，在获得同等的纠错特性的情况下，可更高 的集成化并实现更低的消耗功率。在同等的电路规模的情况下，可 获得更高性能的纠错。
从而，本发明可以有效应用于需要采用特播解码器的系统。
另外，上述实施例中，说明了在特播解码器内分开使用交织器 和复原用交织器的情况，但是由于它们完全以相同的顺序进行置换， 因而作为第3实施例，后面将描述将它们集成为一体的结构。
参照图5说明本发明的第3实施例。另外，与上述构成相同的 构成标示相同符号，省略其说明。
本实施例中，在如图4所示的上述第2实施例的构成中，交织 器21、解码用交织器22集成为交织器20，同时删除SW12 3，新增加与软判定解码器10的输出串联的输入信号选择单元(S W)223。
由于对接收信号X进行交织的交织器21用交织器20代替， 因而接收信号X经由SW223输入交织器20，置换后的X’输 入SW121。
交织器(作为复原用)20的输出似然信息E”、软判定解码 器10的输出似然信息E’、来自外部的似然信息E、信息比特X 被输入选择器/解码计算部230中，可以适当用于解码处理。
各重复处理中执行的前半部分的解码处理中，用SW120从 似然信息E和E”中选择输出E，用SW121从接收信息X和X’ 中选择输出X，用SW122从奇偶信息Y1和Y2中选择输出Y 1。
结果，在软判定解码器10中使用来自外部的似然信息E、来 自外部的信息比特X和Y1。该输出似然信息E’经由SW223 被交织器20置换，成为似然信息E”。
各重复处理中执行的后半部分的解码处理中，用SW120从 似然信息E和E”选择输出E”，用SW121从接收信息X和X’ 选择X’，用SW122从奇偶信息Y1和Y2选择Y2。
结果，在软判定解码器10中使用来自外部的似然信息E”、 来自外部的信息比特X’和Y2。该输出似然信息E’经由SW2 23被交织器20重排成原来的顺序，成为似然信息E”。
如上所述，选择器/解码计算部230可根据来自前半部分运算 部中的似然信息E’和后半部分解码中的解码交织器20的输出似 然信息E”求出(Lc·X+E’+E”)、根据前半部分运算部 10中的输入信息列E和前半部分解码中的输出似然信息E’算出 (Lc·X+E+E’)作为解码结果，从而，通过更紧凑的结构， 可提供高集成、低消耗功率及执行更细微的重复控制的特播解码器。
上述实施例中，说明了根据来自前半部分运算部中的似然信息 E’和后半部分解码中的解码交织器20的输出似然信息E”求出 (Lc·X+E’+E”)、使用前半部分运算部中的输入信息列 E和前半部分解码中的输出似然信息E’的(Lc·X+E+E’) 计算结果，获得解码结果的示例，接着，作为第4实施例，说明适 当选择迭代次数的情况。
参照图6说明本发明的第4实施例。另外，与上述构成相同的 构成标示相同符号，省略其说明。
图6在图1所示第1实施例的构成上再设置重复次数用寄存器 40。该结构中，控制部50根据SIR测定部60或FER测定 部70的测定结果等，计算出用以实现期望的纠错特性的重复次数， 将该重复次数信息的控制信号输入重复次数用寄存器40，同时， 将该重复次数信息向选择器/解码计算部31输出。
另外，似然信息E2’通过反馈环记录在重复迭代处理时用作 似然信息E的情况。
重复次数用寄存器40除了通常的重复次数信息外还进行以下 设定，即，使用上述第1实施例所示的(Lc·X+E1+E2’) 和(Lc·X+E+E1)中的哪一个作为解码计算。通过该单元， 可设定特播解码处理中采用的重复次数及使用(Lc·X+E1+ E2’)和(Lc·X+E+E1)中的哪一个，可进行纠错能力 的调节，以实现所需的纠错特性。
控制部50根据SIR测定部60或FER测定部70的外部 要因等，将所需的重复次数设定到重复次数用寄存器40中。
例如，在相同功率下，将目标误码率为10-3的业务变更成目标 误码率为10-4的业务的场合，可以对应地设定较多的重复次数。
如上所述，根据本实施例，可以由控制部50根据外部要因等 自动地设定重复次数，以实现期望的纠错特性，进行最佳的处理。
另外，上述实施例中，说明了可进行(Lc·X+E+E1)和(L c·X+E1+E2’)两种解码计算的情况，但是并非总是需要 进行两种解码计算，例如，当然也可以通过只根据外部要因等进行 (Lc·X+E+E1)的解码计算，用传统的解码计算次数的一 半的计算次数的周期中提高解码的精度。接着，作为第5实施例说 明该情况。
参照图7说明本发明的第5实施例。另外，与上述构成相同的 构成标示相同符号，省略其说明。
本实施例中，由于预先只重复执行(Lc·X+E+E1)的 解码计算以提高解码的精度，因而与上述实施例不同，不必进行与 (Lc·X+E1+E2’)之间的选择。从而，图7的构成中， 取代图1的选择器/解码计算部30而采用解码计算部32，进行(L c·X+E+E1)的计算。
图8表示了本实施例中，将(Lc·X+E+E1)的各重复 次数IT设为1.5次、2.5次、3.5次及4.5次时的纠错 特性，与该重复次数IT对应地表示成符号900、910、92 0及930。可知这里的纠错特性显示出与图18所示传统例中的 纠错特性不同的特性。
这样，将(Lc·X+E+E1)用作解码用数据的手法中， 可以采用共用作为上述第2、第3实施例说明的软判定解码器的构 成或共用交织器的构成。
或，如第5实施例，在通过重复次数用寄存器40设定重复次 数的手法中，通过固定解码方法可以实现(Lc·X+E+E1) 的解码。
另外，本发明中的构成也可以通过在存储装置上安装程序，由 DSP或CPU等的控制单元实现。图9表示以软件方式实现第1 实施例的构成中的处理时的处理顺序。另外，作为存储装置，可以 是半导体存储器，例如RAM、ROM等或回转型存储器，例如激 光盘、磁盘、光盘、磁光盘、磁带等。
首先，设定接收数据X、Y1、Y2(S1)，对该接收数据 X执行交织，生成X’(S2)。
接着，设定重复次数和条件(S3)，令最初的似然信息E全 部为0(S4)。接着，采用接收数据X、Y1和似然信息E(＝ 0)进行软判定解码处理，生成似然信息E1(S5)。
在步骤S6中，比较上述步骤S3设定的重复次数、条件等， 若重复次数、条件等满足则结束解码处理，进行(Lc·X+E+ E1)的运算处理，获得解码数据(S6)。另一方面，若条件不 满足则进入步骤S7，对似然信息E1进行交织处理，生成似然信 息E1’(S7)。
接着，采用交织后的接收数据X’、接收数据Y1和似然信息 E1’进行软判定解码处理，生成似然信息E2(S8)。
接着，通过对似然信息E2进行复原用的交织处理，生成似然 信息E2’(S9)，再度比较步骤S3中设定的重复次数、条件 等，若条件不满足则将似然信息E2’置换成似然信息E(S11)， 然后进入步骤S5，重复进行处理。另一方面，若重复次数、条件 等满足则结束解码处理，进行(Lc·X+E1+E2’)的运算 处理，获得解码数据。
另外，上述的实施例中虽然说明本发明的优选例，但是本发明 当然不限于此。
例如，本实施例中，由于特播编码器侧中采用2个RSC编码 器400、410、1个交织器420的构成例，因而，特播解码 器侧也必须对应设置2个软判定解码器(解码器)或共用1个、3 个交织器或共用1个或2个的构成，当特播编码器侧的交织器42 0的个数增加，RSC编码器的个数增加时，与该RSC编码器的 个数对应，软判定解码器处理次数增多，形成软判定解码器数增加 或适当共用的结构。同样，由于交织处理次数也增加，对应于RS C编码器的增加，形成交织器也适当增加的构成。
如上所述，根据本发明，可抑制处理量或电路规模的增大并提 高纠错特性。结果，与采用传统构成的场合比较，在获得同等的纠 错特性的情况下，可更高的集成化并实现更低的消耗功率。在同等 的电路规模的情况下，可获得更高性能的纠错。
从而，本发明可以有效应用于需要采用特播解码器的系统。
工业上利用的可能性
如上所述，本发明的特播解码器及其方法以及存储该方法的存 储介质适用于采用特播码的移动通信系统的解码器及其解码方法， 可抑制处理量或电路规模的增大并提高纠错特性。