Procedimiento y dispositivo para la cuantificación de cocientes de probabilidad.

Procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación de coeficientes de probabilidad devariables aleatorias binarias,

siendo éstos probabilidades cuantificadas, transmitiéndose loscoeficientes entre dos o más unidades de procesamiento de señales, caracterizado pormaximizar (10) la información mutua entre las variables aleatorias binarias y lascorrespondientes cuantificadas en una distribución de probabilidad predeterminada de loscoeficientes de probabilidad mediante la variación de los intervalos de cuantificación y de los valoresde cuantificación, y

determinar los intervalos de cuantificación y los valores de cuantificación de la informaciónmutua máxima, y

cuantificar (18) los coeficientes de probabilidad utilizando el intervalo de cuantificación y losvalores de cuantificación de la de información mutua máxima.

PROCEDIMIENTO Y DISPOSITIVO PARA LA CUANTIFICACIÓN DE COCIENTES DE PROBABILIDAD

Campo técnico La invención se refiere a un procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación del cociente de probabilidad aleatoria binaria en una transmisión entre dos o más unidades de procesamiento de señales.

Además, la invención se refiere a un dispositivo de procesamiento de señales para la cuantificación del cociente de probabilidad aleatoria binaria en una transmisión entre dos o más unidades de procesamiento de señales.

Estado de la técnica Son conocidos diversos procedimientos de procesamiento de señales donde las unidades de procesamiento de las señales conectadas intercambian valores de probabilidad para realizar determinadas tareas en una cadena de procesamiento de señales o para facilitar un procesamiento de señales iterativo. Un ejemplo conocido en la técnica de tal tipo de procesamiento de señales es la codificación de “código turbo” que se emplea en redes de telefonía móvil de tercera generación (por ejemplo UMTS) . En este ejemplo, dos decodificadores generan cada uno una hipótesis en relación con un patrón de utilización de bit recibido. Para ello se derivan y se utilizan probabilidades, los denominados valores de probabilidad. Los decodificadores intercambian los valores de probabilidad y generan cada uno una nueva hipótesis teniendo en cuenta los valores de probabilidad del otro decodificador. Este procedimiento se repite de forma iterativa las veces necesarias para que ambos decodificadores proporcionen la misma hipótesis para el patrón de utilización de bits.

A menudo se generan los denominados cocientes de probabilidad log y se intercambian como valores de probabilidad entre las diferentes unidades de procesamiento de señales. El cociente de probabilidad log de una variable aleatoria binaria X ∈ {+1, -1} se define como:

donde PX (x) describe la probabilidad de que la variable aleatoria X adopte el valor x. Las variables aleatorias como X o L (X) se identifican aquí con su letra mayúscula y su valor x, l con su letra minúscula. Por “log” se entiende el logaritmo natural. El cociente de probabilidad log L (X) también se denomina en lo que sigue valor L o LLR (Log-Likelihood-Ratio) de la variable aleatoria X. El rango de valores de L (X) va desde -∞ hasta + ∞.

El signo de L (X) determina si x = +1 ó x = -1. Esta determinación se llama también Hard-Decision. El valor |L (X) | describe la fiabilidad de esta determinación.

La distribución de los valores L en el rango de valores ± ∞ o bien la densidad de los valores L depende del ruido que aparece en un canal utilizado para la transmisión de los valores x. Para un canal gaussiano los valores L siguen una distribución gaussiana bimodal.

Debido a que para el valor medio μ y la varianza σ2 se aplica la relación μL = σL2/2, la densidad LLR pL (l) depende únicamente de un valor σL o σL2 a partir de:

La suposición de un canal gaussiano se aplica al AWGN (ruido gaussiano adicional blanco) o a los canales 40 planos Rayleigh y en general, por aproximación, a bloques de datos de grandes longitud.

Los valores L deben transmitirse con una exactitud finita entre las diferentes unidades de procesamiento de señales para su procesamiento digital. El necesario paso de cuantificación genera inevitables ruidos de cuantificación, que son equivalentes a una pérdida de información del sistema de procesado. En general una cuantificación escalar genera valores L continuos en un conjunto limitado de valores r¡ discretos de R, denominados valores de cuantificación, nivel de cuantificación o niveles de reconstrucción. Para ello, se determinan los valores límite D (= R + 1) o los niveles de determinación di en el rango de valores ± ∞ de L. Un valor L en un intervalo [di, di+1) se plasma en el correspondiente nivel de reconstrucción ri. En lo que sigue se utilizan las denominaciones nivel de reconstrucción y nivel de determinación.

Aumentando el número R del nivel de reconstrucción ri, se reduce la pérdida de información en la tarea de transmisión de datos y de procesado adicional. Por este motivo se limita el número R de niveles de reconstrucción ri. Se puede reducir aún más la pérdida de información mediante una determinación adecuada de los niveles de reconstrucción ri y de los niveles de determinación di. Por otro lado, la cuantificación adecuada facilita una reducción ventajosa de la tasa de datos.

Para una distribución gaussiana bimodal de los valores L, una cuantificación uniforme a intervalos uniformes [di, di+1] y niveles de reconstrucción ri en el centro de estos intervalos conlleva considerables errores o bien un alto ruido de cuantificación. Muchos valores L diferentes en los niveles de reconstrucción ri generan menos intervalos, mientras que otros niveles de reconstrucción ri rara vez se utilizan. En particular, no se considera la distribución de probabilidad de los valores L y el contenido de información de los valores L. Los errores de cuantificación se mantienen especialmente durante el procesado iterativo de señales e influyen negativamente en el conjunto del procesado de señales.

Un procedimiento de cuantificación no uniforme conocido para valores escalares es la cuantificación Lloyd Max, según S. Lloyd, "Least squares quantization in PCM, " (unpubl Bell Lab. Techn. Note, 1957) IEEE Trans. Inf. Theor y , vol. IT-28, pp. 129 -137, 1982 y J. Max, "Quantizing for minimum distortion", IEEE Trans. Inf. Theor y , vol. 6, pp. 7-12, 1960. En esta cuantificación se minimiza el error cuadrático medio (MSE: Mean Square Error) entre las densidades de probabilidad de los valores continuos y cuantificados. Para ello, se adaptan a varios pasos iterativos los niveles de determinación di y los niveles de reconstrucción ri. Cuando se trata de cocientes de probabilidad logarítmicos, este procedimiento tiene la desventaja de utilizar muchos niveles de valores L de gran tamaño para mantener el error cuadrático medio en valores pequeños, aunque una modificación de la fiabilidad ya es muy pequeña para estos valores L.

En el artículo de S. Khattak, W. Rave y G. Fettweis, "Distributed Iterative Multiuser Detection through Base Station Cooperation", EURASIP J. on Wireless Comm. and Networking Volume 2008, Article ID 390489, se describe una cuantificación no uniforme para cocientes de probabilidad logarítmicos. Para generar los valores L se usan los denominados "Soft-Bits" A (X) = E{X} = tanh (L (X) /2) . Con esta transformación se limita el rango de valores a [-1, 1] y se consigue una saturación con creciente fiabilidad o una alta magnitud para los valores L. La cuantificación Lloyd Max se aplica ahora a una expresión para la densidad "Soft-Bit" para determinar los niveles de determinación di y los niveles de reconstrucción ri adecuados. Con esta medida se adaptan mejor los niveles di y ri a una distribución existente y a un contenido de información de los valores L.

Sin embargo, sigue existiendo la necesidad de un procedimiento optimizado para la cuantificación de cocientes de probabilidad log para minimizar los errores durante el procesado de señales y el esfuerzo necesario. Especialmente el error cuadrático medio entre los cocientes de probabilidad log continuos y cuantificados no es un criterio óptimo para determinar los niveles de determinación di y los niveles de reconstrucción ri.

Descripción de la invención

Así un objetivo de la invención es evitar las desventajas del estado de la técnica actual y optimizar la sintonización mutua de la tasa de datos y de la exactitud de la cuantificación de cocientes de probabilidad durante una transmisión.

Según la invención, este objetivo se alcanza mediante un procedimiento según la reivindicación 1 y mediante un dispositivo de cuantificación según la reivindicación 6.

La información mutua entre las variables binarias y los cocientes de probabilidad cuantificados se puede obtener como función de los niveles de reconstrucción y de determinación cuando existe una distribución de probabilidad y una densidad de probabilidad predeterminadas. Según la invención, se maximiza la información mutua antes de una cuantificación de los cocientes de probabilidad mediante la variación de los niveles de reconstrucción y de determinación. Para ello se puede utilizar, por ejemplo, un procedimiento de descenso más inclinado y otro procedimiento de optimización numérica adecuado. Los niveles optimizados se utilizan a continuación para cuantificar los cocientes de probabilidad.

Mediante tal optimización directa de los niveles de reconstrucción y de determinación... [Seguir leyendo]

1. Procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación de coeficientes de probabilidad de variables aleatorias binarias, siendo éstos probabilidades cuantificadas, transmitiéndose los coeficientes entre dos o más unidades de procesamiento de señales, caracterizado por

maximizar (10) la información mutua entre las variables aleatorias binarias y las correspondientes cuantificadas en una distribución de probabilidad predeterminada de los coeficientes de probabilidad mediante la variación de los intervalos de cuantificación y de los valores de cuantificación, y

determinar los intervalos de cuantificación y los valores de cuantificación de la información mutua máxima, y

cuantificar (18) los coeficientes de probabilidad utilizando el intervalo de cuantificación y los valores de cuantificación de la de información mutua máxima.

2. Procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación de coeficientes de probabilidad según la reivindicación 1, caracterizado porque se calcula (14) una varianza del cociente de probabilidad antes de la cuantificación para determinar los mencionados intervalos de cuantificación y los valores de cuantificación.

3. Procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación de coeficientes de probabilidad según la reivindicación 2, caracterizado porque se ajusta (12) una función de aproximación como función de la varianza de los valores de cuantificación determinados o de los intervalos de cuantificación en diferentes varianzas de los mencionados coeficientes de probabilidad y se determinan (16) los valores de cuantificación y los intervalos de cuantificación en la cuantificación mediante dicha función de aproximación.

4. Procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación de coeficientes de probabilidad según las reivindicaciones 1 a 3, caracterizado porque se emplea una tabla de valores y/o una interpolación en la determinación de los citados valores de cuantificación o intervalos de cuantificación.

5. Procedimiento de procesamiento de señales para la cuantificación de coeficientes de probabilidad según las reivindicaciones 1 a 4, caracterizado porque se lleva a cabo una codificación entrópica

(20) de los valores de cuantificación.

6. Dispositivo de cuantificación para el procesamiento de señales para la cuantificación de los coeficientes de probabilidad de variables aleatorias binarias, donde los citados coeficientes de probabilidad cuantificados se trasmiten entre dos o más unidades de procesamiento de señales, caracterizado porque

se proporcionan medios (10) para maximizar la información mutua entre las variables binarias y los correspondientes coeficientes de probabilidad cuantificados para una densidad de probabilidad dada de los coeficientes de probabilidad mediante la variación de los intervalos de cuantificación y de los valores de cuantificación, y

medios para determinar los intervalos de cuantificación y los valores de cuantificación de la información mutua máxima y

medios para cuantificar (18) los coeficientes de probabilidad utilizando los intervalos de cuantificación y los valores de cuantificación de la información mutua máxima.

7. Dispositivo de cuantificación para el procesamiento de señales para la cuantificación de los coeficientes de probabilidad según la reivindicación 6, caracterizado porque se proporciona una unidad de registro para registrar una varianza de los coeficientes de probabilidad antes de la cuantificación para determinar los mencionados intervalos de cuantificación y los valores de cuantificación.

8. Dispositivo de cuantificación para el procesamiento de señales para la cuantificación de los coeficientes de probabilidad según la reivindicación 7, caracterizado porque incluye medios de aproximación para ajustar una función de aproximación como función de la varianza en los intervalos de cuantificación determinados o en los valores de cuantificación para diferentes varianzas de los

mencionados coeficientes de probabilidad y un generador para determinar los valores de cuantificación y los intervalos de cuantificación en la cuantificación con la función de aproximación.

5 9. Dispositivo de cuantificación para el procesamiento de señales para la cuantificación de los coeficientes de probabilidad según las reivindicaciones 6 a 8, caracterizado porque el ajuste de cuantificación dispone de una memoria con una tabla de valores y/o una unidad de interpolación para determinar los valores de cuantificación o los intervalos de cuantificación.

10. Dispositivo de cuantificación para el procesamiento de señales para la cuantificación de los coeficientes de probabilidad según las reivindicaciones 6 a 9, caracterizado porque se proporciona un codificador entrópico para los valores de cuantificación.

Entropía H (σ2L) , longitud identificador media