La importancia de los turbo códigos es que permiten una comunicación fiable y su eficiencia energética está muy cerca del límite teórico predicho por Shannon.Esto constituye un aumento significativo en la eficiencia energética sobre otras técnicas de codificación conocidas en el momento.Pero, más tarde, otros investigadores comenzaron a validar los resultados de forma independiente, y se comenzó una investigación masiva con el objetivo de explicar y mejorar notablemente los turbo códigos.El conjunto es equivalente a un único codificador convolucional de memoria tan grande como la profundidad del dispersor pero con un proceso de decodificación simplificado que en ningún caso alcanza la complejidad del convolucional equivalente.Cuantas más iteraciones se aplican a este proceso más refinada y fiable es la decisión hard definitiva, y se reduce en cada iteración la probabilidad de error.El dispersor α es en general un dispersor pseudo-aleatorio, que mueve los bits de la posición i a la posición α (i) de acuerdo con una prescripción (regla), que se generada aleatoriamente.El dispersor opera en bloques, intercalado grupos de bits a la vez, y por tanto los turbo códigos son en realidad bloques de códigos.Un turbo código, como ya hemos dicho anteriormente, se basa en la utilización de dos o más códigos constituyentes, la decodificación se basa en aplicar el criterio MAP para poder tener tanto entradas como salidas soft (decodificador soft in - soft out).Al igual que con los códigos convolucionales, se puede obtener una solución ML utilizando la ecuaciónEsto hace que para descodificar los turbo códigos , se tenga que buscar una solución de menor complejidad, aunque sea una solución subóptima."A" es log-likelihood ratio (LLR) o la medida logarítmica de similitud (LLR), y z es la información extrínseca que se relaciona con LLR a través de: El sistema de ecuaciones se puede resolver iterativamente mediante la estructura que se muestra en la figura.Aunque el algoritmo de [3] se puede utilizar directamente para calcular los LLR's, el algoritmo es computacionalmente complejo y sensible a las precisión numérica y no se usa.Hay muchos factores que afectan el rendimiento de los turbo códigos.Esto implicaría que se debería escoger el tamaño más grande posible.Sin embargo, a medida que aumenta el tamaño del dispersor también aumenta la latencia del descodificador, ya que se ha de recibir todo el código para poder decodificarlo completamente.Por lo tanto los turbo códigos poseen un equilibrio inherente entre el rendimiento y la latencia.Otro parámetro que afecta el rendimiento es la tasa general del código.El diseño del dispersor juega un papel importante en el diseño de un turbo código, para obtener una relación de señal a ruido SNR buena.Además, el número de iteraciones necesarias está en función del tamaño del dispersor cuanto mayor es el dispersor se requieren más iteraciones.Para relaciones señal-ruido altas, puede ser mejor utilizar un código convolucional.Turbo codes: desirable and designable, Alexandre Giulietti,Bruno Bougard,Liesbet van der Perre 2.Sistemes de Transmissió Joan Claudi Socoró, José A. Morán i Rosa María Alsina
