作者：韩婷婷 李建广turbo码停止准则交叉熵分级选择
摘要：本文提出一种比特交织编码调制加迭代译码（ BICM-ID）内嵌的Turbo码译码分级选择停止准则。该分级选择停止准则按照信息比特的后验对数似然比（ LLR）绝对值大小对信息比特进行不同可靠性级别分类，针对不同类别设置相应收敛测试准则。较可靠的类别通常更早停止迭代，以节省计算量，而可靠性较低的类别则进行更多次的迭代以获得更高的译码精准。对于较早收敛的类别，关于这些信息比特的计算几乎停止，除了对前向度量和后向度量构成的马尔科夫链的更新。由于对早期收敛的类别的不必要的计算被省略，本分级选择停止准则节省了后期迭代的计算量。结果显示，本停止准则比典型的整帧交叉熵（ CE）停止准则节省将近10%的迭代处理时间，而BER性能则接近。
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