基于DSP处理器的UMTS Turbo MAP 解码器（4） 处理器, 解码器, 如何

yuyang911220

图 2 基于窗口的Turbo解码器的高效实现
　　BLACKFIN处理器上MAP解码器度量计算实现
　　在这一部分，将讨论Turbo MAP解码器中复杂的度量计算如何在ADI Blackfin处理器上实现，并充分利用Blackfin处理器提供的专用特性高效实现Turbo解码器。
　　1 状态度量计算实现
　　
　　图3　第n+1级和第n级计算的蝶形算法
　　状态度量α和β可由式（4）和式（5）求得，该状态度量的计算可用图3所示的方法得以实现。α由正向（从左到右）计算得到，而β则由反向（从右到左）计算得到。图中，实线和虚线分别对应于输入“1”和“0”的编码。虽然通过分支度量（γ），可以由两个输入状态度量计算出两个输出状态度量（α和β），但这两个度量的输出状态却根据它们各自的输入状态而有所不同。在执行过程中，这一输入和输出状态度量的位置改变，在将数据从ALU寄存器存入存储器和将数据从存储器载入ALU寄存器时，可以通过加载/存储（DAG）模块解决。
　　
　　图4 UMTS Turbo解码器状态度量估计的高效实现
　　UMTS Turbo解码过程中，α和β计算在Blackfin处理器上的高效实现如图4。由于Blackfin处理器能以向量模式运行，在单个指令周期执行四个16位加/减操作或两个16位求最大值操作，每一级α的计算需要8个循环周期来完成，而每一级β的计算则需要另外8个周期来完成。                                                                                                                                                                                               

2 LLR的实现
　　对于UMTS Turbo解码器，MAP算法的LLR可由式（1），式（2）和式（3）计算得到。式（2）和式（3）分别说明了通过α、γ和β来计算位“1”和位“0”的APP值的关系。这些MAP LLR的关系如图5(a)和图5(b)所示。
　　
　　图5(a) 位“1”的 MAP关系，(b)位“0”的MAP关系
　　对于两个相同的输入和输出，位“1”和位“0”的MAP关系并不相似（极少情况下状态被交换），而这类不对称流程使我们无法利用Blackfin中计算单元和加载/存储单元的最大带宽。例如，图5（a）和图5（b）中标示的部分，我们考虑与式（2）和式（3）的前两项相对应的顶端蝶形运算。
　　
　　图6 在Blackfin ALU上的LLR计算
　　由于Blackfin只需要三个周期就能完成四个16位加法和两个16位求最大值操作，要平衡加载/存储（DAG）单元的带宽和计算单元，只能用三个周期来加载数据。假设三个寄存器在三个周期中分别加载了α0|α0, α1|α1和 β4|β0，如图6所示。那么通过16位加法操作，我们可以在两个周期中计算出α0+β4|α0+β0和α1+β4|α1+β0。但是，MAX 操作要求仿照式（3）从反方向由α1+β0|α1+β4求得输出的第二项。Blackfin的16位加法指令所支持的交叉选项（CO）选项可用来换回加法的中间输出，如图6所示。如果没有交叉选项（CO），我们将耗费四个周期来计算四次加法，而不是两个。采用（CO）选项换回之后，执行最大向量操作（一个周期）即可得到两个Log-Max 输出。这一部分程序代码如图7所示。有了（CO）选项，就可以在18个Blackfin指令周期内计算某一级上的LLR值。

　　
　　图7 利用BF5xx处理器交叉选项（CO）的LLR高效实现
　　总结
　　本文介绍了在ADI BF5xx处理器上Turbo MAP解码器的高效实现，详细说明了基于窗口的存储空间降低方法，并利用16位加/减和16位求最大值向量指令以及交叉选项（CO），高效地在Blackfin嵌入式处理器上实现了Turbo MAP解码。该方法耗费大约36个BF5xx周期，即可计算得到一个LLR输出。同时，利用约50kB的BF5xx存储空间，完成了UMTS Turbo MAP解码算法的数据和程序存储。