JPH05152894A - 適応等化器 - Google Patents
適応等化器Info
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- JPH05152894A JPH05152894A JP13702192A JP13702192A JPH05152894A JP H05152894 A JPH05152894 A JP H05152894A JP 13702192 A JP13702192 A JP 13702192A JP 13702192 A JP13702192 A JP 13702192A JP H05152894 A JPH05152894 A JP H05152894A
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Error Detection And Correction (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 伝送路のインパルス応答を、伝送路推定部で
時間変化に対して正確に推定し、等化器のシンボルエラ
ー率を小さくする。 【構成】 伝送路のインパルス応答推定にＬＭＳ適応ア
ルゴリズムを用いた最尤系列推定法で適応制御する適応
等化器において、１タイムスロットまたは複数のシンボ
ルについて、データまたは制御情報シンボル区間で、伝
送路推定部８０の異なる複数のＬＭＳ適応アルゴリズム
のパラメータ修正係数を用いて各々の最尤系列推定を実
施する。そして、ビタビ・アルゴリズム処理部７０で算
出されるパスメトリックの最大値が最大となる送信シン
ボル系列の推定値を出力する。または、前記最尤系列推
定を実施し、加算器８４のｅn （線路推定誤差）の２乗
の和が最小となる送信シンボル系列の推定値を出力す
る。
時間変化に対して正確に推定し、等化器のシンボルエラ
ー率を小さくする。 【構成】 伝送路のインパルス応答推定にＬＭＳ適応ア
ルゴリズムを用いた最尤系列推定法で適応制御する適応
等化器において、１タイムスロットまたは複数のシンボ
ルについて、データまたは制御情報シンボル区間で、伝
送路推定部８０の異なる複数のＬＭＳ適応アルゴリズム
のパラメータ修正係数を用いて各々の最尤系列推定を実
施する。そして、ビタビ・アルゴリズム処理部７０で算
出されるパスメトリックの最大値が最大となる送信シン
ボル系列の推定値を出力する。または、前記最尤系列推
定を実施し、加算器８４のｅn （線路推定誤差）の２乗
の和が最小となる送信シンボル系列の推定値を出力す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル通信の受信
機等において、伝送路または伝送路の特性の等化等に用
いられる適応等化器に関するものである。
機等において、伝送路または伝送路の特性の等化等に用
いられる適応等化器に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；J.G.Proakis “ディジタル コミュニケーション
ズ（Digital Communications) ”（１９８３）McGraw-H
ill （米）Ｐ．６１０−６４２ 近年、ディジタル移動通信等のディジタル無線通信の開
発が急速に行われている。このディジタル無線通信にお
いては、０、１のディジタル信号を通常周波数の有効利
用の観点から、数ビット毎に符号化（符号化後の信号を
シンボルという）し、無線周波で変調し送信している。
ディジタル無線通信における伝送路では、電波の反射・
回析・散乱・マルチパスの他に、通信体が移動する場合
にはドップラー周波数によりフェージング現象が発生す
る。さらに、送・受信機等では熱雑音をメインとする白
色雑音が加わる。これらのフェージングと白色雑音は、
符号間干渉等により、受信機における復調後のシンボル
のエラーの要因となる。通常、同一のチャンネル内の符
号間干渉は、隣接チャンネルによる符号間干渉に比べて
十分大きい。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；J.G.Proakis “ディジタル コミュニケーション
ズ（Digital Communications) ”（１９８３）McGraw-H
ill （米）Ｐ．６１０−６４２ 近年、ディジタル移動通信等のディジタル無線通信の開
発が急速に行われている。このディジタル無線通信にお
いては、０、１のディジタル信号を通常周波数の有効利
用の観点から、数ビット毎に符号化（符号化後の信号を
シンボルという）し、無線周波で変調し送信している。
ディジタル無線通信における伝送路では、電波の反射・
回析・散乱・マルチパスの他に、通信体が移動する場合
にはドップラー周波数によりフェージング現象が発生す
る。さらに、送・受信機等では熱雑音をメインとする白
色雑音が加わる。これらのフェージングと白色雑音は、
符号間干渉等により、受信機における復調後のシンボル
のエラーの要因となる。通常、同一のチャンネル内の符
号間干渉は、隣接チャンネルによる符号間干渉に比べて
十分大きい。
【０００３】このような符号間干渉等が生じると、受信
信号波形が著しく歪むため、等化器によってこの歪みを
補償する必要がある。この等化器を構成するための最尤
系列推定は、伝送路の遅延特性に起因して歪んだ受信信
号波形から、正しい送信データを得るための最も有効な
等化方式の一つである。まず、図２〜図４を参照しつ
つ、ディジタル移動通信について簡単に説明する。
信号波形が著しく歪むため、等化器によってこの歪みを
補償する必要がある。この等化器を構成するための最尤
系列推定は、伝送路の遅延特性に起因して歪んだ受信信
号波形から、正しい送信データを得るための最も有効な
等化方式の一つである。まず、図２〜図４を参照しつ
つ、ディジタル移動通信について簡単に説明する。
【０００４】ディジタル移動通信では、限られた周波数
帯域を効率的に利用するため、また、固定通信網で実施
されているＩＳＤＮ（Integrated Service Digital Net
work、ディジタル総合ネットワーク）サービスと容易に
接続できるようにするため、時分割多重方式（Time Div
ision Multiple Access;ＴＤＭＡ）が用いられる見込み
である。例えば、北米標準の場合のＴＤＭＡのフレーム
構成図を図２に示す。図２において、１フレームは６個
のタイムスロットＳｌｏｔ１〜６から構成されており、
一つまたは二つのタイムスロットを一加入者に割り当て
る。各タイムスロットＳｌｏｔ１〜６は、１４シンボル
の同期及び等化器のトレーニングのためのトレーニング
系列ＳＹＮＣ、６シンボルの制御用情報の系列ＳＡＣＣ
Ｈ、６シンボルの隣接チャネル識別用の系列ＣＤＶＣ
Ｃ、１３０シンボルのデータ部ＤＡＴＡ、及び６シンボ
ルの未使用領域ＲＳＶＤより構成されている。ここで、
系列ＳＡＣＣＨ及びＣＤＶＣＣが制御情報シンボル区間
である。
帯域を効率的に利用するため、また、固定通信網で実施
されているＩＳＤＮ（Integrated Service Digital Net
work、ディジタル総合ネットワーク）サービスと容易に
接続できるようにするため、時分割多重方式（Time Div
ision Multiple Access;ＴＤＭＡ）が用いられる見込み
である。例えば、北米標準の場合のＴＤＭＡのフレーム
構成図を図２に示す。図２において、１フレームは６個
のタイムスロットＳｌｏｔ１〜６から構成されており、
一つまたは二つのタイムスロットを一加入者に割り当て
る。各タイムスロットＳｌｏｔ１〜６は、１４シンボル
の同期及び等化器のトレーニングのためのトレーニング
系列ＳＹＮＣ、６シンボルの制御用情報の系列ＳＡＣＣ
Ｈ、６シンボルの隣接チャネル識別用の系列ＣＤＶＣ
Ｃ、１３０シンボルのデータ部ＤＡＴＡ、及び６シンボ
ルの未使用領域ＲＳＶＤより構成されている。ここで、
系列ＳＡＣＣＨ及びＣＤＶＣＣが制御情報シンボル区間
である。
【０００５】図３は、ディジタル移動通信の送受信機を
示す構成ブロック図である。この送受信機では、送信機
１０の出力側に、伝送路２０を介して受信機３０が接続
されている。送信機１０は、符号化器１１、送信ローパ
スフィルタ（ＬＰＦ）１２、及び変調器１３等で構成さ
れている。受信機３０は、復調器３１、受信ローパスフ
ィルタ（ＬＰＦ）３２、適応等化器３３、及び復号器３
４等で構成されている。
示す構成ブロック図である。この送受信機では、送信機
１０の出力側に、伝送路２０を介して受信機３０が接続
されている。送信機１０は、符号化器１１、送信ローパ
スフィルタ（ＬＰＦ）１２、及び変調器１３等で構成さ
れている。受信機３０は、復調器３１、受信ローパスフ
ィルタ（ＬＰＦ）３２、適応等化器３３、及び復号器３
４等で構成されている。
【０００６】この送受信機の機能を図４を参照しつつ説
明する。送信機１０では、入力ビットデータｂm を符号
化器１１で送信シンボルｘn に変換し、送信ローパスフ
ィルタ１２によって帯域制限して送信複素ベースバンド
信号ｓ（ｔ）を生成する。変調器１３では、送信複素ベ
ースバンド信号ｓ（ｔ）を搬送波によって変調し、信号
ｓc （ｔ）として伝送路２０へ送信する。受信機３０
は、伝送路２０を通った信号ｒc （ｔ）を復調器３１で
複素ベースバンド信号ｒ（ｔ）に変換し、さらに受信ロ
ーパスフィルタ３２を通して帯域制限された受信複素ベ
ースバンド信号ｙ（ｔ）を得る。この信号ｙ（ｔ）をシ
ンボル間隔Ｔでサンプリングする。適応等化器３３で
は、信号ｙ（ｔ）のサンプル値ｙn から、周波数選択性
フェージングによる伝送路２０の特性を補償し、送信シ
ンボルを推定する。最後に、復号器３４で送信シンボル
の推定値Ｅｘn （但し、Ｅは推定の意味）を復号し、送
信されたデータＥｂm を得る。
明する。送信機１０では、入力ビットデータｂm を符号
化器１１で送信シンボルｘn に変換し、送信ローパスフ
ィルタ１２によって帯域制限して送信複素ベースバンド
信号ｓ（ｔ）を生成する。変調器１３では、送信複素ベ
ースバンド信号ｓ（ｔ）を搬送波によって変調し、信号
ｓc （ｔ）として伝送路２０へ送信する。受信機３０
は、伝送路２０を通った信号ｒc （ｔ）を復調器３１で
複素ベースバンド信号ｒ（ｔ）に変換し、さらに受信ロ
ーパスフィルタ３２を通して帯域制限された受信複素ベ
ースバンド信号ｙ（ｔ）を得る。この信号ｙ（ｔ）をシ
ンボル間隔Ｔでサンプリングする。適応等化器３３で
は、信号ｙ（ｔ）のサンプル値ｙn から、周波数選択性
フェージングによる伝送路２０の特性を補償し、送信シ
ンボルを推定する。最後に、復号器３４で送信シンボル
の推定値Ｅｘn （但し、Ｅは推定の意味）を復号し、送
信されたデータＥｂm を得る。
【０００７】例えば、北米標準の場合、符号化器１１で
の符号化方式は、π／４シフト４相差動位相変調（ＤＱ
ＰＳＫ）を用いている。π／４シフトＤＱＰＳＫは、ま
ず、０、１の２進データ系列である入力ビットデータｂ
m を２ビットずつ区切り、その４通りの値の組合せに応
じて−３π／４、−π／４、π／４、３π／４のいずれ
かの位相差を割り当てる。割り当てた位相差をΔΦ
n （ｎ＝１，２，…）、時刻ｎの送信シンボルの絶対位
相をΦn として、 Φn ＝Φn-1 ＋ΔΦn …（１．１） ｘn ＝ｅ-jΦn …（１．２） により送信シンボルｘn を生成する。これにより、入力
ビットデータｂm は、π／４シフトＤＱＰＳＫの説明図
である図４に示すように、信号空間上の点に変換され
る。図４において、○印中の＋は奇数番目のシンボル
を、○印中の×は偶数番目のシンボルを表し、ある時刻
ｎから次の時刻ｎ＋１への位相変化は−３π／４、−π
／４、π／４、３π／４のいずれかとなる。
の符号化方式は、π／４シフト４相差動位相変調（ＤＱ
ＰＳＫ）を用いている。π／４シフトＤＱＰＳＫは、ま
ず、０、１の２進データ系列である入力ビットデータｂ
m を２ビットずつ区切り、その４通りの値の組合せに応
じて−３π／４、−π／４、π／４、３π／４のいずれ
かの位相差を割り当てる。割り当てた位相差をΔΦ
n （ｎ＝１，２，…）、時刻ｎの送信シンボルの絶対位
相をΦn として、 Φn ＝Φn-1 ＋ΔΦn …（１．１） ｘn ＝ｅ-jΦn …（１．２） により送信シンボルｘn を生成する。これにより、入力
ビットデータｂm は、π／４シフトＤＱＰＳＫの説明図
である図４に示すように、信号空間上の点に変換され
る。図４において、○印中の＋は奇数番目のシンボル
を、○印中の×は偶数番目のシンボルを表し、ある時刻
ｎから次の時刻ｎ＋１への位相変化は−３π／４、−π
／４、π／４、３π／４のいずれかとなる。
【０００８】次に、前記文献に記載された最尤系列推定
について説明する。最尤系列推定は、ある有限区間での
受信信号系列ｙN ＝｛ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙN ｝が得られ
たときに、伝送路のインパルス応答ｈ（ｔ）を既知とし
てｙN を実現する確率（尤度）の最も大きい送信シンボ
ル系列ｘN ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘN ｝を推定するもの
である。この最尤系列は、伝送路雑音として白色ガウス
雑音を仮定すると、結局、 を最大にする系列｛ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘN ｝を求めるこ
とによって得られる。（２）式は、畳み込み符号の復号
法として知られるビタビ・アルゴリズム（Viterbi algo
rithm ）を用いて効率的に計算される。
について説明する。最尤系列推定は、ある有限区間での
受信信号系列ｙN ＝｛ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙN ｝が得られ
たときに、伝送路のインパルス応答ｈ（ｔ）を既知とし
てｙN を実現する確率（尤度）の最も大きい送信シンボ
ル系列ｘN ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘN ｝を推定するもの
である。この最尤系列は、伝送路雑音として白色ガウス
雑音を仮定すると、結局、 を最大にする系列｛ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘN ｝を求めるこ
とによって得られる。（２）式は、畳み込み符号の復号
法として知られるビタビ・アルゴリズム（Viterbi algo
rithm ）を用いて効率的に計算される。
【０００９】以下、図３の伝送路モデルを示す図５を参
照しつつ、最尤系列推定におけるビダビ・アルゴリズム
の原理について簡単に説明する。今、伝送路を図５に示
すインパルス応答が有限の離散時間モデルで仮定する。
図５において、４０はシンボル間隔Ｔの遅延素子、４１
は乗算器、４２は累算器、４３は加算器である。ｈ
j （j ＝０，…，Ｌ）は図３における送・受信ローパス
フィルタ１２，３２も含めた伝送路２０のインパルス応
答ｈ（ｔ）のシンボル間隔Ｔでのサンプル値ｈ（ｔ−ｊ
Ｔ）であり、インパルス応答の長さは（Ｌ＋１）Ｔであ
る。また、ｗn は伝送路の雑音で、加法的な白色ガウス
雑音である。この仮定により、（２）式は となる。従って、（３）式においてｋ＝ｎまでの和ｊn
は、ｋ＝ｎ−１までの和ｊn-1 を用いて、 と表される。ここで、ｊn はｋ＝１からｎまでの受信信
号系列の対数尤度に比例する量であり、パスメトリック
（経路規準）と呼ばれる。また、（４）式の右辺第２項
は、次に述べる状態遷移についての対数尤度に比例する
量であり、ブランチメトリック（状態遷移規準）と呼ば
れる。
照しつつ、最尤系列推定におけるビダビ・アルゴリズム
の原理について簡単に説明する。今、伝送路を図５に示
すインパルス応答が有限の離散時間モデルで仮定する。
図５において、４０はシンボル間隔Ｔの遅延素子、４１
は乗算器、４２は累算器、４３は加算器である。ｈ
j （j ＝０，…，Ｌ）は図３における送・受信ローパス
フィルタ１２，３２も含めた伝送路２０のインパルス応
答ｈ（ｔ）のシンボル間隔Ｔでのサンプル値ｈ（ｔ−ｊ
Ｔ）であり、インパルス応答の長さは（Ｌ＋１）Ｔであ
る。また、ｗn は伝送路の雑音で、加法的な白色ガウス
雑音である。この仮定により、（２）式は となる。従って、（３）式においてｋ＝ｎまでの和ｊn
は、ｋ＝ｎ−１までの和ｊn-1 を用いて、 と表される。ここで、ｊn はｋ＝１からｎまでの受信信
号系列の対数尤度に比例する量であり、パスメトリック
（経路規準）と呼ばれる。また、（４）式の右辺第２項
は、次に述べる状態遷移についての対数尤度に比例する
量であり、ブランチメトリック（状態遷移規準）と呼ば
れる。
【００１０】一方、図５に示した伝送路モデルの時刻ｎ
−１における状態は、状態ベクトル Ｓn-1 ＝｛ｘn-1 ，…，ｘn-L ｝ …（５） によって表される。π／４シフトＤＱＰＳＫの場合、伝
送路のとり得る状態は４L 個ある。
−１における状態は、状態ベクトル Ｓn-1 ＝｛ｘn-1 ，…，ｘn-L ｝ …（５） によって表される。π／４シフトＤＱＰＳＫの場合、伝
送路のとり得る状態は４L 個ある。
【００１１】次に、時刻ｎ−１の状態Ｓn-1 から時刻ｎ
における状態Ｓn への遷移を考えると、４L 個の状態Ｓ
n の各々に対して、４通りの状態Ｓn-1 からの遷移があ
る。例として、π／４シフトＤＱＰＳＫ、Ｌ＝１の場合
における伝送路状態の時間についての遷移を表す図（ト
リレス図）を図６に示す。図６では４通りのとり得る状
態について０、１、２、３の番号を付して表しており、
各時刻における各状態の数字は図４に示した送信シンボ
ルの番号を表す。時刻間の状態遷移をブランチと呼び、
また、各状態をたどる４n 通りの経路をパスと呼ぶ。図
６の各時刻の４個のとり得る状態の各々に対して、一つ
前の時刻の４個の状態からのパスがある。ビタビ・アル
ゴリズムは、各時刻毎に、各状態における４通りの可能
なパスについて（４）式のパスメトリックを計算し、最
も値の大きいパスを選択する。従って、各時刻毎に常に
４L 通りのパスが残され、過去のパスは次第に一つに絞
られてくる。最終的に一つに収束したパスより、送信シ
ンボル系列の推定値が得られる。
における状態Ｓn への遷移を考えると、４L 個の状態Ｓ
n の各々に対して、４通りの状態Ｓn-1 からの遷移があ
る。例として、π／４シフトＤＱＰＳＫ、Ｌ＝１の場合
における伝送路状態の時間についての遷移を表す図（ト
リレス図）を図６に示す。図６では４通りのとり得る状
態について０、１、２、３の番号を付して表しており、
各時刻における各状態の数字は図４に示した送信シンボ
ルの番号を表す。時刻間の状態遷移をブランチと呼び、
また、各状態をたどる４n 通りの経路をパスと呼ぶ。図
６の各時刻の４個のとり得る状態の各々に対して、一つ
前の時刻の４個の状態からのパスがある。ビタビ・アル
ゴリズムは、各時刻毎に、各状態における４通りの可能
なパスについて（４）式のパスメトリックを計算し、最
も値の大きいパスを選択する。従って、各時刻毎に常に
４L 通りのパスが残され、過去のパスは次第に一つに絞
られてくる。最終的に一つに収束したパスより、送信シ
ンボル系列の推定値が得られる。
【００１２】図７は、最尤系列推定法を用いた図３中の
従来の適応等化器の構成例を示すブロック図である。こ
の適応等化器は、整合フィルタ５０、ビタビ・アルゴリ
ズム処理部５１、及び伝送路推定部５２で構成されてい
る。受信信号のサンプル値ｙn は整合フィルタ５０と伝
送路推定部５２に入力される。伝送路推定部５２では、
まず、トレーニング系列（図２のフレームフォーマット
のＳＹＮＣ）とこれに対応する受信信号のサンプル値ｙ
n を用いて伝送路のインパルス応答をＬＭＳ（Least Me
an Sguare ）等の適応アルゴリズムにより推定する。さ
らに、伝送路推定部５２では、ｙn と送信シンボルの推
定値Ｅｘn を用いて伝送路のインパルス応答の推定を続
ける。
従来の適応等化器の構成例を示すブロック図である。こ
の適応等化器は、整合フィルタ５０、ビタビ・アルゴリ
ズム処理部５１、及び伝送路推定部５２で構成されてい
る。受信信号のサンプル値ｙn は整合フィルタ５０と伝
送路推定部５２に入力される。伝送路推定部５２では、
まず、トレーニング系列（図２のフレームフォーマット
のＳＹＮＣ）とこれに対応する受信信号のサンプル値ｙ
n を用いて伝送路のインパルス応答をＬＭＳ（Least Me
an Sguare ）等の適応アルゴリズムにより推定する。さ
らに、伝送路推定部５２では、ｙn と送信シンボルの推
定値Ｅｘn を用いて伝送路のインパルス応答の推定を続
ける。
【００１３】推定された伝送路のインパルス応答｛Ｅｈ
j ｝（j ＝０，…，Ｌ）は、受信信号の信号／雑音比
（Ｓ／Ｎ比）を最大にする整合フィルタ５０と、ビダビ
・アルゴリズム処理部５１に入力される。ビタビ・アル
ゴリズム処理部５１では、整合フィルタ５０からの受信
信号のサンプル値ｙnと、推定された伝送路のインパル
ス応答｛Ｅｈj ｝を用い、先に述べたビタビ・アルゴリ
ズムの原理に従って送信シンボルの推定を行う。
j ｝（j ＝０，…，Ｌ）は、受信信号の信号／雑音比
（Ｓ／Ｎ比）を最大にする整合フィルタ５０と、ビダビ
・アルゴリズム処理部５１に入力される。ビタビ・アル
ゴリズム処理部５１では、整合フィルタ５０からの受信
信号のサンプル値ｙnと、推定された伝送路のインパル
ス応答｛Ｅｈj ｝を用い、先に述べたビタビ・アルゴリ
ズムの原理に従って送信シンボルの推定を行う。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
適応等化器では、ディジタルセルラ等の移動無線通信に
適用する場合、反射・回析、散乱・マルチパスの他に通
信体が移動することによる周波数選択性フェージングが
発生する。そのため、伝送路の変化量が時間に対して一
様でなく、図７の伝送路推定部５２における伝送路のイ
ンパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝に誤差が発生し、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部５１から出力される推定送信シ
ンボル系列｛Ｅｘn｝に推定誤差が生じ、適応等化器の
シンボルエラー率が大きくなるという問題があり、それ
を解決することが困難であった。本発明は、前記従来技
術が持っていた課題として、伝送路推定部における伝送
路のインパルス応答の推定に誤差が発生し、適応等化器
の送信シンボル推定誤差が生じてシンボルエラー率が大
きくなるという点について解決した適応等化器を提供す
るものである。
適応等化器では、ディジタルセルラ等の移動無線通信に
適用する場合、反射・回析、散乱・マルチパスの他に通
信体が移動することによる周波数選択性フェージングが
発生する。そのため、伝送路の変化量が時間に対して一
様でなく、図７の伝送路推定部５２における伝送路のイ
ンパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝に誤差が発生し、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部５１から出力される推定送信シ
ンボル系列｛Ｅｘn｝に推定誤差が生じ、適応等化器の
シンボルエラー率が大きくなるという問題があり、それ
を解決することが困難であった。本発明は、前記従来技
術が持っていた課題として、伝送路推定部における伝送
路のインパルス応答の推定に誤差が発生し、適応等化器
の送信シンボル推定誤差が生じてシンボルエラー率が大
きくなるという点について解決した適応等化器を提供す
るものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、伝送路のインパルス応答推定値に基
づきビタビ・アルゴリズムに従って受信信号から送信シ
ンボルの推定値を求めるビタビ・アルゴリズム処理部
と、トレーニング系列または前記送信シンボルの推定値
と前記受信信号とを入力し、適応アルゴリズムにより伝
送路のインパルス応答を更新して前記伝送路のインパル
ス応答推定値を前記ビタビ・アルゴリズム処理部に与え
る伝送路推定部とを、備えた適応等化器において、次の
ような手段を講じている。即ち、前記伝送路推定部は、
ＬＭＳアルゴリズムを用い、前記受信信号のデータまた
は制御情報シンボル区間で前記ＬＭＳアルゴリズムにお
いて１タイムスロット毎または複数シンボル毎に複数の
修正係数で複数回、前記伝送路のインパルス応答を推定
する構成にしている。さらに、前記ビタビ・アルゴリズ
ム処理部は、複数の異なる前記修正係数毎に、前記１タ
イムスロットまたは複数のシンボル区間で、パスメトリ
ックが最大となる送信シンボルを推定して、算出された
該パスメトリックの最大値が最大となる送信シンボル系
列の推定値を出力する構成にしている。
を解決するために、伝送路のインパルス応答推定値に基
づきビタビ・アルゴリズムに従って受信信号から送信シ
ンボルの推定値を求めるビタビ・アルゴリズム処理部
と、トレーニング系列または前記送信シンボルの推定値
と前記受信信号とを入力し、適応アルゴリズムにより伝
送路のインパルス応答を更新して前記伝送路のインパル
ス応答推定値を前記ビタビ・アルゴリズム処理部に与え
る伝送路推定部とを、備えた適応等化器において、次の
ような手段を講じている。即ち、前記伝送路推定部は、
ＬＭＳアルゴリズムを用い、前記受信信号のデータまた
は制御情報シンボル区間で前記ＬＭＳアルゴリズムにお
いて１タイムスロット毎または複数シンボル毎に複数の
修正係数で複数回、前記伝送路のインパルス応答を推定
する構成にしている。さらに、前記ビタビ・アルゴリズ
ム処理部は、複数の異なる前記修正係数毎に、前記１タ
イムスロットまたは複数のシンボル区間で、パスメトリ
ックが最大となる送信シンボルを推定して、算出された
該パスメトリックの最大値が最大となる送信シンボル系
列の推定値を出力する構成にしている。
【００１６】第２の発明では、第１の発明の伝送路推定
部を次のように構成している。即ち、前記伝送路推定部
は、ＬＭＳアルゴリズムを用い、前記受信信号のデータ
または制御情報シンボル区間で前記ＬＭＳアルゴリズム
において１タイムスロット毎または複数シンボル毎に複
数の修正係数で複数回、前記伝送路のインパルス応答を
推定する機能を有している。さらに、前記伝送路推定部
の各シンボル毎の推定誤差の２乗の和が、複数の異なる
前記修正係数毎に、前記１タイムスロットまたは複数の
シンボル区間で、前記ビダビ・アルゴリズム処理部にお
いてパスメトリックが最大になる送信シンボルを推定し
て、前記伝送路推定部の各シンボル毎の推定誤差の２乗
の和が最小になる送信シンボル系列の推定値を出力する
機能を有する構成にしている。
部を次のように構成している。即ち、前記伝送路推定部
は、ＬＭＳアルゴリズムを用い、前記受信信号のデータ
または制御情報シンボル区間で前記ＬＭＳアルゴリズム
において１タイムスロット毎または複数シンボル毎に複
数の修正係数で複数回、前記伝送路のインパルス応答を
推定する機能を有している。さらに、前記伝送路推定部
の各シンボル毎の推定誤差の２乗の和が、複数の異なる
前記修正係数毎に、前記１タイムスロットまたは複数の
シンボル区間で、前記ビダビ・アルゴリズム処理部にお
いてパスメトリックが最大になる送信シンボルを推定し
て、前記伝送路推定部の各シンボル毎の推定誤差の２乗
の和が最小になる送信シンボル系列の推定値を出力する
機能を有する構成にしている。
【００１７】
【作用】第１の発明によれば、以上のように適応等化器
を構成したので、伝送路のインパルス応答推定にＬＭＳ
適応アルゴリズムを用いた最尤系列推定法で適応制御さ
れる適応等化器において、伝送路推定部は、１タイムス
ロットまたは２個以上のシンボルについて、データまた
は制御情報シンボル区間で、伝送路推定部の異なる２個
以上のＬＭＳ適応アルゴリズムのパラメータ修正係数を
用いて伝送路を推定し、異なる修正係数で推定された各
々の伝送路のインパルス応答を用いて、ビタビ・アルゴ
リズム処理部でパスメトリックが最大となる送信シンボ
ル系列の推定を実行し、算出されたパスメトリックの最
大値が最大となる送信シンボル系列を出力する。出力さ
れた送信シンボル系列は伝送路推定部の最適なＬＭＳの
修正係数を選択しており、従って、伝送路のインパルス
応答の推定誤差を低減し、該伝送路のインパルス応答を
時間変化に対して正確に推定する。これにより、適応等
化器のシンボルエラー率が小さくなる。第２の発明によ
れば、第１の発明と同様に、伝送路のインパルス応答推
定にＬＭＳ適応アルゴリズムを用いた最尤系列推定法で
適応制御される適応等化器において、伝送路推定部は、
１タイムスロットまたは２個以上のシンボルについて、
データまたは制御情報シンボル区間で、伝送路推定部の
異なる２個以上のＬＭＳ適応アルゴリズムのパラメータ
修正係数を用いて伝送路を推定し、異なる修正係数で推
定された各々の伝送路のインパルス応答を用い、前記ビ
ダビ・アルゴリズム処理部においてパスメトリックが最
大になる送信シンボルを推定し、伝送路推定部の各シン
ボル毎の推定誤差の２乗の和が最小になる送信シンボル
系列の推定値を出力する。出力された送信シンボル系列
は、第１の発明と同様に、伝送路推定部の最適なＬＭＳ
の修正係数を選択しており、従って、伝送路のインパル
ス応答の推定誤差を低減し、該伝送路のインパルス応答
を時間変化に対して正確に推定する。これにより、適応
等化器のシンボルエラー率が小さくなる。従って、前記
課題を解決できるのである。
を構成したので、伝送路のインパルス応答推定にＬＭＳ
適応アルゴリズムを用いた最尤系列推定法で適応制御さ
れる適応等化器において、伝送路推定部は、１タイムス
ロットまたは２個以上のシンボルについて、データまた
は制御情報シンボル区間で、伝送路推定部の異なる２個
以上のＬＭＳ適応アルゴリズムのパラメータ修正係数を
用いて伝送路を推定し、異なる修正係数で推定された各
々の伝送路のインパルス応答を用いて、ビタビ・アルゴ
リズム処理部でパスメトリックが最大となる送信シンボ
ル系列の推定を実行し、算出されたパスメトリックの最
大値が最大となる送信シンボル系列を出力する。出力さ
れた送信シンボル系列は伝送路推定部の最適なＬＭＳの
修正係数を選択しており、従って、伝送路のインパルス
応答の推定誤差を低減し、該伝送路のインパルス応答を
時間変化に対して正確に推定する。これにより、適応等
化器のシンボルエラー率が小さくなる。第２の発明によ
れば、第１の発明と同様に、伝送路のインパルス応答推
定にＬＭＳ適応アルゴリズムを用いた最尤系列推定法で
適応制御される適応等化器において、伝送路推定部は、
１タイムスロットまたは２個以上のシンボルについて、
データまたは制御情報シンボル区間で、伝送路推定部の
異なる２個以上のＬＭＳ適応アルゴリズムのパラメータ
修正係数を用いて伝送路を推定し、異なる修正係数で推
定された各々の伝送路のインパルス応答を用い、前記ビ
ダビ・アルゴリズム処理部においてパスメトリックが最
大になる送信シンボルを推定し、伝送路推定部の各シン
ボル毎の推定誤差の２乗の和が最小になる送信シンボル
系列の推定値を出力する。出力された送信シンボル系列
は、第１の発明と同様に、伝送路推定部の最適なＬＭＳ
の修正係数を選択しており、従って、伝送路のインパル
ス応答の推定誤差を低減し、該伝送路のインパルス応答
を時間変化に対して正確に推定する。これにより、適応
等化器のシンボルエラー率が小さくなる。従って、前記
課題を解決できるのである。
【００１８】
【実施例】第１の実施例 図１は、本発明の第１の実施例を示す適応等化器の構成
ブロック図である。この適応等化器は、例えば図３に示
す受信器３０内の適応等化器３３に代えて設けられるも
ので、受信信号のサンプル値ｙn を一時記憶するメモリ
６０を有し、その出力側には、該受信信号のＳ／Ｎ比を
最大にする整合フィルタ６１が接続され、さらにその出
力側に、ビタビ・アルゴリズム処理部７０が接続されて
いる。また、メモリ６０及びビタビ・アルゴリズム処理
部７０の出力側には、伝送路推定部８０が接続され、そ
の出力側が整合フィルタ６１及び該ビタビ・アルゴリズ
ム処理部７０に接続されている。
ブロック図である。この適応等化器は、例えば図３に示
す受信器３０内の適応等化器３３に代えて設けられるも
ので、受信信号のサンプル値ｙn を一時記憶するメモリ
６０を有し、その出力側には、該受信信号のＳ／Ｎ比を
最大にする整合フィルタ６１が接続され、さらにその出
力側に、ビタビ・アルゴリズム処理部７０が接続されて
いる。また、メモリ６０及びビタビ・アルゴリズム処理
部７０の出力側には、伝送路推定部８０が接続され、そ
の出力側が整合フィルタ６１及び該ビタビ・アルゴリズ
ム処理部７０に接続されている。
【００１９】ビタビ・アルゴリズム処理部７０は、整合
フィルタ６１からの受信信号のサンプル値ｙn を入力
し、インパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝に基づき、前記
ビタビ・アルゴリズム原理に従い、かつシンボルエラー
率を小さくした送信シンボルの推定値、つまり推定送信
シンボル系列｛Ｅｘn ｝を出力する機能を有し、従来と
同様のブランチメトリック計算手段及びパスメトリック
計算手段等の他に、シンボルエラー率を抑制するための
演算手段７１より構成されている。伝送路推定部８０
は、ＬＭＳアルゴリズムを用い、受信信号のサンプル値
ｙn をメモリ６０から入力し、図２のデータ部ＤＡＴＡ
または制御情報シンボル（ＳＡＣＣＨ，ＣＤＶＣＣ）区
間で該ＬＭＳアルゴリズムにおいて１タイムスロット毎
または複数シンボル毎に複数の修正係数βで複数回（こ
の数は修正係数βの数に同じである。１タイムスロット
または複数シンボル間では同一の修正係数βを用い
る）、等化処理を行い、実際の伝送路のインパルス応答
を推定し、その推定値｛Ｅｈj ｝を整合フィルタ６１、
及びビタビ・アルゴリズム処理部７０へ与える機能を有
している。
フィルタ６１からの受信信号のサンプル値ｙn を入力
し、インパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝に基づき、前記
ビタビ・アルゴリズム原理に従い、かつシンボルエラー
率を小さくした送信シンボルの推定値、つまり推定送信
シンボル系列｛Ｅｘn ｝を出力する機能を有し、従来と
同様のブランチメトリック計算手段及びパスメトリック
計算手段等の他に、シンボルエラー率を抑制するための
演算手段７１より構成されている。伝送路推定部８０
は、ＬＭＳアルゴリズムを用い、受信信号のサンプル値
ｙn をメモリ６０から入力し、図２のデータ部ＤＡＴＡ
または制御情報シンボル（ＳＡＣＣＨ，ＣＤＶＣＣ）区
間で該ＬＭＳアルゴリズムにおいて１タイムスロット毎
または複数シンボル毎に複数の修正係数βで複数回（こ
の数は修正係数βの数に同じである。１タイムスロット
または複数シンボル間では同一の修正係数βを用い
る）、等化処理を行い、実際の伝送路のインパルス応答
を推定し、その推定値｛Ｅｈj ｝を整合フィルタ６１、
及びビタビ・アルゴリズム処理部７０へ与える機能を有
している。
【００２０】この伝送路推定部８０は、トレーニング系
列ＳＹＮＣまたは推定送信シンボル系列｛Ｅｘn ｝を切
り換え入力する複数段のレジスタ等で構成された遅延素
子８１−０〜８１−Ｌを有し、その各入出力側には、複
数の乗算器８２−０〜８２−Ｌが接続されている。遅延
素子８１−０〜８１−Ｌは、サンプル間隔の遅延量を発
生する機能を有している。各乗算器８２−０〜８２−Ｌ
は、各遅延素子８１−０〜８１−Ｌの入出力に対して乗
数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLn（但し、添字ｎはｎサンプル目
を表す）をそれぞれ乗算する機能を有し、それらの出力
側には、加算器８３が接続されている。
列ＳＹＮＣまたは推定送信シンボル系列｛Ｅｘn ｝を切
り換え入力する複数段のレジスタ等で構成された遅延素
子８１−０〜８１−Ｌを有し、その各入出力側には、複
数の乗算器８２−０〜８２−Ｌが接続されている。遅延
素子８１−０〜８１−Ｌは、サンプル間隔の遅延量を発
生する機能を有している。各乗算器８２−０〜８２−Ｌ
は、各遅延素子８１−０〜８１−Ｌの入出力に対して乗
数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLn（但し、添字ｎはｎサンプル目
を表す）をそれぞれ乗算する機能を有し、それらの出力
側には、加算器８３が接続されている。
【００２１】加算器８３は、各乗算器８２−０〜８２−
Ｌの出力を加算する回路であり、その出力側とメモリ６
０の出力側とが加算器８４に接続されている。加算器８
４は、メモリ６０からの受信信号のサンプル値ｙn から
加算器８３の出力を減算し、エラー系列ｅn を出力する
回路であり、その出力側に演算手段８５が接続されてい
る。演算手段８５は、ＬＭＳ法に基づき、エラー系列ｅ
n を低減するための演算を行い、乗数ｈ0n，ｈ1n，…，
ｈLnの同定を行ってインパルス応答を推定し、その推定
値｛Ｅｈj ｝を整合フィルタ６１、及びビタビ・アルゴ
リズム処理部７０へ与える機能を有している。
Ｌの出力を加算する回路であり、その出力側とメモリ６
０の出力側とが加算器８４に接続されている。加算器８
４は、メモリ６０からの受信信号のサンプル値ｙn から
加算器８３の出力を減算し、エラー系列ｅn を出力する
回路であり、その出力側に演算手段８５が接続されてい
る。演算手段８５は、ＬＭＳ法に基づき、エラー系列ｅ
n を低減するための演算を行い、乗数ｈ0n，ｈ1n，…，
ｈLnの同定を行ってインパルス応答を推定し、その推定
値｛Ｅｈj ｝を整合フィルタ６１、及びビタビ・アルゴ
リズム処理部７０へ与える機能を有している。
【００２２】この適応等化器は、大規模集積回路（ＬＳ
Ｉ）等の個別回路、あるいはプロセッサによるプログラ
ム制御等によって構成される。次に、図１に示す適応等
化器の動作を説明する。この適応等化器を図３のような
受信機３０内に設けた場合、該適応等化器は、１タイム
スロット分のシンボル（複素情報）、つまり受信信号の
サンプル値ｙn をメモリ６０に保持し、次の受信割り当
てタイムスロットの入力時までに等化動作を完了しなけ
ればならない。そこで、図２に示す最初の１４シンボル
のトレーニング系列ＳＹＮＣにより、トレーニングを行
い、乗数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLnの初期値を決定する。そ
して、次の制御情報領域（ＳＡＣＣＨ，ＣＤＶＣＣ）、
データ部ＤＡＴＡでは、遅延素子８１−０〜８１−Ｌ、
乗算器８２−０〜８２−Ｌ、加算器８３，８４、及び演
算手段８５の働きにより、該乗算器８２−０〜８２−Ｌ
の乗数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLnを同定しつつ、その乗数ｈ
0n，ｈ1n，…，ｈLnの情報、つまりインパルス応答の推
定値｛Ｅｈj ｝より、ビタビ・アルゴリズム処理部７０
で推定送信シンボル系列ＥＸn を出力する。
Ｉ）等の個別回路、あるいはプロセッサによるプログラ
ム制御等によって構成される。次に、図１に示す適応等
化器の動作を説明する。この適応等化器を図３のような
受信機３０内に設けた場合、該適応等化器は、１タイム
スロット分のシンボル（複素情報）、つまり受信信号の
サンプル値ｙn をメモリ６０に保持し、次の受信割り当
てタイムスロットの入力時までに等化動作を完了しなけ
ればならない。そこで、図２に示す最初の１４シンボル
のトレーニング系列ＳＹＮＣにより、トレーニングを行
い、乗数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLnの初期値を決定する。そ
して、次の制御情報領域（ＳＡＣＣＨ，ＣＤＶＣＣ）、
データ部ＤＡＴＡでは、遅延素子８１−０〜８１−Ｌ、
乗算器８２−０〜８２−Ｌ、加算器８３，８４、及び演
算手段８５の働きにより、該乗算器８２−０〜８２−Ｌ
の乗数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLnを同定しつつ、その乗数ｈ
0n，ｈ1n，…，ｈLnの情報、つまりインパルス応答の推
定値｛Ｅｈj ｝より、ビタビ・アルゴリズム処理部７０
で推定送信シンボル系列ＥＸn を出力する。
【００２３】乗数ｈ0n，ｈ1n，…，ｈLnの同定には、ア
ルゴリズムがシンプル等である等の観点から、ＬＭＳ法
が適用されている。例えば、加算器８４から出力される
エラー系列ｅn を低減するＬＭＳアルゴリズムは、次式
（６）で表される。 ｈ0n＝ｈ0n-1＋βｅn ・Ｅｘ* n ｈ1n＝ｈ1n-1＋βｅn ・Ｅｘ* n-1 ｈLn＝ｈLn-1＋βｅn ・Ｅｘ* n-L ・・・（６） 但し、＊；複素共役 （６）式のβは修正係数であり、ＬＭＳアルゴリズムを
適応する系に依存しており、実際の設計を行う場合に
は、その値の選び方が問題になる。推定する系が時間的
に変化が小さければ、シミュレーション等により決定す
ることができる。ディジタルセルラの伝送路推定に適応
する場合には、フェージング現象のため、最適な修正係
数は時間と共に変化していると推定できる。従って、図
２に示すタイムスロット毎、あるいはシンボル毎に、最
適な修正係数βは変化している。この第１の実施例で
は、１タイムスロット毎あるいは複数のシンボル毎に適
切に選択された複数の修正係数βを用い、演算手段８５
により、（６）式に基づき伝送路を推定し、その推定さ
れたインパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝を整合フィルタ
６１とビタビ・アルゴリズム処理部７０へ与える。ビタ
ビ・アルゴリズム処理部７０では、パスメトリックを
（４）式より計算し、さらに演算手段７１により、該パ
スメトリックが最大になる送信シンボル系列を推定し、
該送信シンボル系列を推定したパスメトリックの最大値
を、１タイムスロットまたは複数のシンボルで集計し、
それが最大となる推定送信シンボル系列｛Ｅｘn ｝をこ
の適応等化器の出力とする。
ルゴリズムがシンプル等である等の観点から、ＬＭＳ法
が適用されている。例えば、加算器８４から出力される
エラー系列ｅn を低減するＬＭＳアルゴリズムは、次式
（６）で表される。 ｈ0n＝ｈ0n-1＋βｅn ・Ｅｘ* n ｈ1n＝ｈ1n-1＋βｅn ・Ｅｘ* n-1 ｈLn＝ｈLn-1＋βｅn ・Ｅｘ* n-L ・・・（６） 但し、＊；複素共役 （６）式のβは修正係数であり、ＬＭＳアルゴリズムを
適応する系に依存しており、実際の設計を行う場合に
は、その値の選び方が問題になる。推定する系が時間的
に変化が小さければ、シミュレーション等により決定す
ることができる。ディジタルセルラの伝送路推定に適応
する場合には、フェージング現象のため、最適な修正係
数は時間と共に変化していると推定できる。従って、図
２に示すタイムスロット毎、あるいはシンボル毎に、最
適な修正係数βは変化している。この第１の実施例で
は、１タイムスロット毎あるいは複数のシンボル毎に適
切に選択された複数の修正係数βを用い、演算手段８５
により、（６）式に基づき伝送路を推定し、その推定さ
れたインパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝を整合フィルタ
６１とビタビ・アルゴリズム処理部７０へ与える。ビタ
ビ・アルゴリズム処理部７０では、パスメトリックを
（４）式より計算し、さらに演算手段７１により、該パ
スメトリックが最大になる送信シンボル系列を推定し、
該送信シンボル系列を推定したパスメトリックの最大値
を、１タイムスロットまたは複数のシンボルで集計し、
それが最大となる推定送信シンボル系列｛Ｅｘn ｝をこ
の適応等化器の出力とする。
【００２４】なお、情報（シンボル）が複素数となるた
めに、（６）式は複素数を示し、伝送路推定部８０はそ
の実数部と虚数部を処理する構成になっている。図８
は、１タイムスロットに第１の実施例を適用した場合の
ビット誤り率のシミュレーション結果を示すもので、図
１の遅延量１Ｔ（４０μsec)のビットエラー特性図であ
る。フレーム構成は図２に示す北米標準ディジタルセル
ラ方式を採用し、２波モデルを適用している。この図８
の横軸は１ビット当たりの信号電力対雑音電力比（Ｅｂ
／Ｎ0 ）［ｄＢ］、縦軸はビット誤り率ＢＥＲである。
シミュレーション条件は、シンボル間隔Ｔが４０μsec
、フェージング周波数６０Ｈz 、遅延波の遅延量が
１．０Ｔである。この図８より、第１の実施例の適応等
化器では、従来の適応等化器に比べてビット誤り率ＢＥ
Ｒが小さくなっていることが分かる。このように、この
第１の実施例では、伝送路推定部８０により、インパル
ス応答の推定値｛Ｅｈj ｝に生じる誤差を低減し、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部７０から出力される送信シンボ
ル推定誤差、つまりビット誤り率ＢＥＲ（シンボルエラ
ー率）を小さくできる。そのため、この適応等化器は、
例えば図３のような受信機に設けることにより、該受信
機の性能を著しく向上できる。
めに、（６）式は複素数を示し、伝送路推定部８０はそ
の実数部と虚数部を処理する構成になっている。図８
は、１タイムスロットに第１の実施例を適用した場合の
ビット誤り率のシミュレーション結果を示すもので、図
１の遅延量１Ｔ（４０μsec)のビットエラー特性図であ
る。フレーム構成は図２に示す北米標準ディジタルセル
ラ方式を採用し、２波モデルを適用している。この図８
の横軸は１ビット当たりの信号電力対雑音電力比（Ｅｂ
／Ｎ0 ）［ｄＢ］、縦軸はビット誤り率ＢＥＲである。
シミュレーション条件は、シンボル間隔Ｔが４０μsec
、フェージング周波数６０Ｈz 、遅延波の遅延量が
１．０Ｔである。この図８より、第１の実施例の適応等
化器では、従来の適応等化器に比べてビット誤り率ＢＥ
Ｒが小さくなっていることが分かる。このように、この
第１の実施例では、伝送路推定部８０により、インパル
ス応答の推定値｛Ｅｈj ｝に生じる誤差を低減し、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部７０から出力される送信シンボ
ル推定誤差、つまりビット誤り率ＢＥＲ（シンボルエラ
ー率）を小さくできる。そのため、この適応等化器は、
例えば図３のような受信機に設けることにより、該受信
機の性能を著しく向上できる。
【００２５】第２の実施例 第２の実施例では、図１に示す第１の実施例と同様に、
１タイムスロット毎あるいは複数のシンボル毎に適切に
選択された複数の修正係数βを用い、演算手段８５によ
り、（６）式に基づき伝送路を推定し、その推定された
インパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝を整合フイルタ６１
とビタビ・アルゴリズム処理部７０へ与える。ビタビ・
アルゴリズム処理部７０では、第１の実施例と同様、パ
スメトリックを（４）式より計算し、さらに演算手段７
１により、該パスメトリックが最大になる送信シンボル
系列を推定し、伝送路推定部８０の加算器８４から出力
されるエラー系列｛ｅn ｝の各々の２乗を、１タイムス
ロットまたは複数のシンボル区間で加算し、それが最小
となる推定送信シンボル系列｛Ｅｘn ｝をこの適応等化
器の出力とする。これにより、第１の実施例とほぼ同様
の効果が得られる。なお、本発明は上記実施例に限定さ
れず種々の変形が可能である。その変形例としては、例
えば次のようなものがある。 （ｉ） 上記実施例では、パスメトリックの計算式とし
て（４）式に示した対数尤度に比例する量を用いて説明
しているが、（４）式の絶対値をパスメトリックとして
もよい。 （ii） 図１の整合フィルタ６１を白色化フィルタ等の
他のフィルタに代えたり、あるいは該整合フィルタ６１
を省略してメモリ６０の出力をビタビ・アルゴリズム処
理部７０へ直接入力してもよい。これらの構成の適応等
化器は、パスメトリックの計算式が異なるだけであり、
従ってこれらの構成の適応等化器にも、上記実施例を同
様に適用できる。 (iii） 上記実施例では、図２に示すように北米標準の
場合のＴＤＭＡフレーム構成を用いて送信シンボルの推
定値を求めるようにしたが、他のデータ系列を用いて上
記実施例を適用することも可能である。
１タイムスロット毎あるいは複数のシンボル毎に適切に
選択された複数の修正係数βを用い、演算手段８５によ
り、（６）式に基づき伝送路を推定し、その推定された
インパルス応答の推定値｛Ｅｈj ｝を整合フイルタ６１
とビタビ・アルゴリズム処理部７０へ与える。ビタビ・
アルゴリズム処理部７０では、第１の実施例と同様、パ
スメトリックを（４）式より計算し、さらに演算手段７
１により、該パスメトリックが最大になる送信シンボル
系列を推定し、伝送路推定部８０の加算器８４から出力
されるエラー系列｛ｅn ｝の各々の２乗を、１タイムス
ロットまたは複数のシンボル区間で加算し、それが最小
となる推定送信シンボル系列｛Ｅｘn ｝をこの適応等化
器の出力とする。これにより、第１の実施例とほぼ同様
の効果が得られる。なお、本発明は上記実施例に限定さ
れず種々の変形が可能である。その変形例としては、例
えば次のようなものがある。 （ｉ） 上記実施例では、パスメトリックの計算式とし
て（４）式に示した対数尤度に比例する量を用いて説明
しているが、（４）式の絶対値をパスメトリックとして
もよい。 （ii） 図１の整合フィルタ６１を白色化フィルタ等の
他のフィルタに代えたり、あるいは該整合フィルタ６１
を省略してメモリ６０の出力をビタビ・アルゴリズム処
理部７０へ直接入力してもよい。これらの構成の適応等
化器は、パスメトリックの計算式が異なるだけであり、
従ってこれらの構成の適応等化器にも、上記実施例を同
様に適用できる。 (iii） 上記実施例では、図２に示すように北米標準の
場合のＴＤＭＡフレーム構成を用いて送信シンボルの推
定値を求めるようにしたが、他のデータ系列を用いて上
記実施例を適用することも可能である。
【００２６】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、伝送路推定部により、１タイムスロットまた
は複数のシンボルについて、データまたは制御情報シン
ボル区間で異なる複数のＬＭＳ適応アルゴリズムのパラ
メータ修正係数を用いてそれぞれ最尤系列推定を実施
し、ビタビ・アルゴリズム処理部において算出されたパ
スメトリックの最大値が最大となるように最適なＬＭＳ
の修正係数を選択し、その修正係数で伝送路推定部の推
定動作を行うようにしている。そのため、伝送路のイン
パルス応答の推定値に生じる誤差が小さくなり、ビタビ
・アルゴリズム処理部から出力される送信シンボル推定
誤差が小さくなって適応等化器のシンボルエラー率を小
さくできる。第２の発明によれば、伝送路推定部によ
り、１タイムスロットまたは複数のシンボルについて、
データまたは制御情報シンボル区間で異なる複数のＬＭ
Ｓ適応アルゴリズムのパラメータ修正係数を用いてそれ
ぞれ最尤系列推定を実施し、伝送路推定部の各シンボル
毎の推定誤差の２乗の和が最小になるように最適なＬＭ
Ｓの修正係数を選択し、その修正係数で伝送路推定部の
推定動作を行うようにしている。そのため、第１の発明
と同様に、伝送路のインパルス応答の推定値に生じる誤
差が小さくなり、ビタビ・アルゴリズム処理部から出力
される送信シンボル推定誤差が小さくなって適応等化器
のシンボルエラー率を小さくできる。従って、本発明の
適応等化器をディジタルセルラ等の移動無線通信の受信
機等に設ければ、該受信機等の性能を著しく向上でき
る。
によれば、伝送路推定部により、１タイムスロットまた
は複数のシンボルについて、データまたは制御情報シン
ボル区間で異なる複数のＬＭＳ適応アルゴリズムのパラ
メータ修正係数を用いてそれぞれ最尤系列推定を実施
し、ビタビ・アルゴリズム処理部において算出されたパ
スメトリックの最大値が最大となるように最適なＬＭＳ
の修正係数を選択し、その修正係数で伝送路推定部の推
定動作を行うようにしている。そのため、伝送路のイン
パルス応答の推定値に生じる誤差が小さくなり、ビタビ
・アルゴリズム処理部から出力される送信シンボル推定
誤差が小さくなって適応等化器のシンボルエラー率を小
さくできる。第２の発明によれば、伝送路推定部によ
り、１タイムスロットまたは複数のシンボルについて、
データまたは制御情報シンボル区間で異なる複数のＬＭ
Ｓ適応アルゴリズムのパラメータ修正係数を用いてそれ
ぞれ最尤系列推定を実施し、伝送路推定部の各シンボル
毎の推定誤差の２乗の和が最小になるように最適なＬＭ
Ｓの修正係数を選択し、その修正係数で伝送路推定部の
推定動作を行うようにしている。そのため、第１の発明
と同様に、伝送路のインパルス応答の推定値に生じる誤
差が小さくなり、ビタビ・アルゴリズム処理部から出力
される送信シンボル推定誤差が小さくなって適応等化器
のシンボルエラー率を小さくできる。従って、本発明の
適応等化器をディジタルセルラ等の移動無線通信の受信
機等に設ければ、該受信機等の性能を著しく向上でき
る。
【図１】本発明の第１の実施例を示す適応等化器の構成
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】ＴＤＭＡのフレーム構成図である。
【図３】ディジタル移動通信の送受信機を示す構成ブロ
ック図である。
ック図である。
【図４】π／４シフトＤＱＰＳＫの信号空間ダイアフラ
ムである。
ムである。
【図５】図３の伝送路モデルを示す図である。
【図６】図５のトレリス図である。
【図７】図３中の適応等化器の構成ブロック図である。
【図８】図１の遅延量１Ｔ（４０μsec)のビットエラー
特性図である。
特性図である。
７０ ビタビ・アルゴリズム処理部 ７１ 演算手段 ８０ 伝送路推定部 ８１−０〜８１−Ｌ 遅延素子 ８２−０〜８２−Ｌ 乗算器 ８３，８４ 加算器 ８５ 演算手段
Claims (2)
- 【請求項１】 伝送路のインパルス応答推定値に基づき
ビタビ・アルゴリズムに従って受信信号から送信シンボ
ルの推定値を求めるビタビ・アルゴリズム処理部と、 トレーニング系列または前記送信シンボルの推定値と前
記受信信号とを入力し、適応アルゴリズムにより伝送路
のインパルス応答を更新して前記伝送路のインパルス応
答推定値を前記ビタビ・アルゴリズム処理部に与える伝
送路推定部とを、備えた適応等化器において、 前記伝送路推定部は、リースト・ミーン・スクウェア
（ＬＭＳ）アルゴリズムを用い、前記受信信号のデータ
または制御情報シンボル区間で前記ＬＭＳアルゴリズム
において１タイムスロット毎または複数シンボル毎に複
数の修正係数で複数回、前記伝送路のインパルス応答を
推定する構成にし、 前記ビタビ・アルゴリズム処理部は、複数の異なる前記
修正係数毎に、前記１タイムスロットまたは複数のシン
ボル区間で、パスメトリックが最大となる送信シンボル
を推定して、算出された該パスメトリックの最大値が最
大となる送信シンボル系列の推定値を出力する構成にし
たことを特徴とする適応等化器。 - 【請求項２】 前記伝送路推定部は、ＬＭＳアルゴリズ
ムを用い、前記受信信号のデータまたは制御情報シンボ
ル区間で前記ＬＭＳアルゴリズムにおいて１タイムスロ
ット毎または複数シンボル毎に複数の修正係数で複数
回、前記伝送路のインパルス応答を推定し、 かつ、前記伝送路推定部の各シンボル毎の推定誤差の２
乗の和が、複数の異なる前記修正係数毎に、前記１タイ
ムスロットまたは複数のシンボル区間で、前記ビタビ・
アルゴリズム処理部においてパスメトリックが最大にな
る送信シンボルを推定し、前記伝送路推定部の各シンボ
ル毎の推定誤差の２乗の和が最小になる送信シンボル系
列の推定値を出力する構成にしたことを特徴とする請求
項１記載の適応等化器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13702192A JPH05152894A (ja) | 1991-07-29 | 1992-05-28 | 適応等化器 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3-188591 | 1991-07-29 | ||
| JP18859191 | 1991-07-29 | ||
| JP13702192A JPH05152894A (ja) | 1991-07-29 | 1992-05-28 | 適応等化器 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05152894A true JPH05152894A (ja) | 1993-06-18 |
Family
ID=26470454
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13702192A Pending JPH05152894A (ja) | 1991-07-29 | 1992-05-28 | 適応等化器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05152894A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6349112B1 (en) | 1998-10-13 | 2002-02-19 | Nec Corporation | Adaptive equalizer compensating signal distortion on transmission path |
| JP2003515972A (ja) * | 1999-11-24 | 2003-05-07 | エリクソン インコーポレイテッド | 通信信号内の信号外乱を白色化する方法と受信装置とシステム |
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| JP2006197350A (ja) * | 2005-01-14 | 2006-07-27 | National Institute Of Information & Communication Technology | 超広帯域無線信号受信機 |
| JP2009506595A (ja) * | 2005-08-23 | 2009-02-12 | リサーチ イン モーション リミテッド | 同一チャネル干渉の減少のための結合復調フィルタを含む無線通信デバイスおよび関連する方法 |
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| JP2011015160A (ja) * | 2009-07-01 | 2011-01-20 | Mitsubishi Electric Corp | 受信装置、送信装置および通信システム |
| WO2012108421A1 (ja) * | 2011-02-07 | 2012-08-16 | 日本電信電話株式会社 | デジタル信号処理装置 |
-
1992
- 1992-05-28 JP JP13702192A patent/JPH05152894A/ja active Pending
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| US8977141B2 (en) | 2011-02-07 | 2015-03-10 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Digital signal processing apparatus |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19991012 |