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La unidad de métricas de transición ( Transition Metric Unit , TMU) así como la unidad sumar-comprar-seleccionar ( Add-Com...
Referencias [1] Hagenauer, J. and Hoeher, P., “A Viterbi Algorithm with Soft-Decision Outputs and Its Applications,”  GLOB...
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Algoritmo de viterbi de salida suave.
Contexto: Decodificación para canal inalámbrico

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    1. 1. Tópicos selectos de codificación para canales inalámbricos Algoritmo de Viterbi de salida suave Javier Félix Baldenegro Ensenada, B.C., 17 de Febrero de 2009
    2. 2. <ul><ul><li>Utilidad del algoritmo SOVA </li></ul></ul>El algoritmo de Viterbi de salida suave o mejor conocido como SOVA (Soft-Output Viterbi Algorithm), es de utilidad en una cadena de recepción que requiera de información de fiabilidad para realizar una mejor decodificación. ecualizador  demodulador ler etapa demodulador  decodificador 2da etapa inner decoder  outer decoder Se asume que el dispositivo de la segunda etapa puede mejorar sus prestaciones si se dispone de información de fiabilidad agregada a la decisión dura de la primera etapa.
    3. 3. En la Fig. 1 se muestra que el detector de la primera etapa entrega una estimación de la secuencia del símbolo al procesar la secuencia recibida y en el detector Viterbi. Figura 1. Detector con información de fiablidad Se desea que el detector también entregue la probabilidad de que el símbolo haya sido detectado incorrectamente (1) Ahora, para un detector de 2da etapa el canal es un discrete (binary) memoryless compound channel con salidas en pareja .
    4. 4. Si el detector de 2da etapa realiza la detección de máxima-verosimilitud (ML), una métrica de ML óptima es (2) es el k-ésimo símbolo de la m-ésima secuencia de información. es la decisión dura del 1er detector Viterbi.
    5. 5. Si llamamos al algoritmo de Viterbi (VA) de primera etapa como Soft-output Viterbi Algorithm (SOVA) debido a que entrega decisiones suaves (3) con (4) para ser procesado en la siguiente etapa del detector de ML. Con la premisa de que el VA es un algoritmo recursivo óptimo que proporciona la secuencia de estados con el menor costo [2]. El VA es optimo en el sentido de secuencia ML. Determina la secuencia de símbolo que maximiza la función de verosimilitud-logarítmica .
    6. 6. SOVA Con el propósito de simplificar restringiremos el Trellis de tal manera que solo 2 ramas lleguen a un nodo (R = K/N = 1/N). El número de estados es , donde es la memoria del código. Figura 2. Ejemplo del algoritmo SOVA
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    15. 15. La unidad de métricas de transición ( Transition Metric Unit , TMU) así como la unidad sumar-comprar-seleccionar ( Add-Compare-Select Unit , ACSU) permanece sin cambios. Lo nuevo es la unidad de actualización de trayectorias ( Path Update Unit, PAU). La PAU es utilizada para deslizarse sobre los bits de información almacenados de forma dura en la RAM de trayectorias para las 2 trayectorias divergiendo en el tiempo y empalmadas en el tiempo , como se muestra :
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    17. 17. Referencias [1] Hagenauer, J. and Hoeher, P., “A Viterbi Algorithm with Soft-Decision Outputs and Its Applications,” GLOBECOM 1989 , Dallas, Texas, pp.1680-1686, Nov. 1989. [2] G.D. Forney. The Viterbi Algorithm. Proc. of the IEEE, Vol.61. No.3, pp.268-278, Mar, 73. [3] S. Lin, D.J. Costello, Error Control Coding , 2a Edición, Prentice Hall, 2004 [4] T. Moon, Error Correction Coding , 1a Edición, Wiley, 2005
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