CN104584440A - 接收机、发送机以及通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供接收机、发送机以及通信方法，即使在产生相位滑移时也发挥接近于同步检波的性能。具备发送在纠错编码后实施了调制的发送信号的发送机(10)、和接收机(20)，该接收机(20)包含接收发送信号并取得同步而进行解调的相位补偿部(21、22)以及对解调后的接收数据进行解码处理的纠错解码部(23～25)，发送机将由多个导频序列构成的信号作为发送信号的一部分进行发送，接收机具有相位滑移估计处理功能：利用多个导频序列通过相位补偿部估计相位滑移，通过纠错解码部估计相位差成分，由此校正接收数据的相位。

Description

接收机、发送机以及通信方法

技术领域

本发明涉及接收机、发送机以及通信方法，其通过改善通信系统用的同步方式以及差动调制时的相位变动成分的估计方式来实现性能提高。

背景技术

作为现有的同步方式，发送使用了前导码中的训练符号或导频信号的多个已知的同步用调制波，使用该已知的同步信号来取得同步。另外，在相位变动显著的情况下，通过差动调制等降低了相位变动量的影响(例如，参照专利文献1)。

图14是现有的光通信系统的电路结构图。在发送机侧，在FEC(Forward ErrorCorrection：前向纠错)编码部中对发送信息实施纠错编码，在光调制部中生成并发送QPSK(Quadrature Phase Shift Keying：正交相位键控)等的调制信号。此时，在高速的光通信中存在相位变动大这样的特征。因此，一般情况下，在发送机侧，将信息映射到符号(调制解调信号的单位)之间的相位差中进行调制，在接收机侧，使用检测所接收的符号间的相位差的差动检波或差动同步检波等进行解调。

例如，在差动调制的情况下，即使在较长的L个符号区间中相位变动了θ，只要在平均θ/L的变动中就不要紧。因此，具有难以受到相位变动的影响且能够维持稳定的解调性能这样的特征。

另一方面，在取得完全符号同步而进行解调的同步检波中，在较长的L个符号区间中相位线性地变动了θ的情况下，当以i＝0、1、2、……、L-1来表述符号的顺序时，第i个符号受到i×θ/L相位的变动。因此，在相位变动中受到的影响变大，解调性能也大幅劣化。

但是，关于忽视相位变动时的AWGN(加性高斯噪声)上的解调性能(解调后的错误率)，已知的是，差动检波以及差动同步检波相对于同步检波在解码后的BER＝1.E-5点以下等中分别产生3dB以及1.4dB左右的劣化。

下面，说明一般性的相位补偿部。图14所示的电路是基于4次方法则(fourth-power method)的相位补偿方式的框图。在假定为已补偿了线性失真以及非线性信道间失真的情况下、且假定为QPSK解调器时的第k个符号可表述为：

这里，表示第k个数据的相位，取±π/4、±3π/4中的任一值。另外，表示由激光引起的相位噪声或非线性相移所产生的相移。

接着，根据图14来说明相位补偿部100。

(1)首先，对接收符号进行4次方运算(相当于图14中的码101)。这里，由于是±π/4、±3π/4中的任一值，因此的4次方始终为-1。结果是，可通过4次方运算来去除调制的数据成分。

(2)接着，可以通过平均化(相当于图14中的码102)来去除高斯噪声n_k。

(3)另外，因为的4次方始终为所以进行反相补偿(相当于图14中的103)，在原理上，仅提取

(4)最后，针对利用角度函数Arg()提取角度并除以4，由此可获得估计相移值：

【数1】

(相当于图14中的104)。

通过将该值变换为下值并与接收符号相乘(相当于图14中的106)，来去除相移成分：

【数2】

(相当于图14中的105)。

通过以上这样的动作，相位补偿电路进行动作，使得能够实施基于相移的校正并能在适当的符号的信号点进行接收。但是，该4次方法则的问题点在于，平均化后的仅在±π/4以内的情况下发挥功能，当存在超过该范围的变动时，会导致进行动作而锁定在偏移了±π/2、π的位置上。

这样，将由于相位锁定在偏移了±π/2、π的位置而引起的连续的相位偏移(换言之，在通信中，在±π/2以及π处显著产生同步偏移，每当同步发生偏移时就会持续同步偏移的状态)表述为相位滑移(phase slip)。由于此现象，在同步检波的情况下，对于产生了相位滑移的位置，产生突发状的错误，且难以通过FEC解码部来更正错误。因此，在光通信设备中，使用此方式的同步检波是困难的。

另一方面，在差动检波以及差动同步检波的情况下，基于相位滑移的错误至多是1比特(实际上，当相位滑移现象在多个符号徐徐变动时，为该变动区间所包含的比特数的一部分)。因此，差动检波以及差动同步检波对于相位滑移现象比较鲁棒。根据以上这样的理由，在现有方式中，采用基于差动调制的光通信系统结构。

现有技术文献

非专利文献

非专利文献1：Zhenning T.等，高性能光学相干接收机的数字载波相位恢复算法的改进，量子电子学报选集IEEE期刊，第16卷、第5期、2010年9/10月(ZhenningT.et al."Improvements to Digital Carrier Phase Recovery Algorithm forHigh-Performance Optical Coherent Receivers",IEEE Jornal of Selected Topics inQuantum Electronics,VOL.16,No.5,September/Octorber 2010)。

发明内容

发明所要解决的课题

但是，在现有技术中存在以下这样的课题。

存在当在前导码或导频信号中不能取得充分的同步时或者存在从取得同步的时刻开始的变动时，产生相位误差而导致性能劣化的课题。另外，在相位变动显著的情况下，同步检波变困难，所以存在利用相位变动鲁棒的差动调制进行发送，在接收侧进行差动检波的情况。但是，在此情况下，存在如下这样的问题：与同步检波相比，差动检波在某检波后的SNR与比特错误率(BER)之比中产生约3dB的劣化。

本发明是为了解决上述这样的课题而作出的，其目的在于，能够获得即使在产生相位滑移时也发挥接近于同步检波的性能的接收机、发送机以及通信方法。

解决问题的手段

本发明的接收机在产生相位滑移或相位变动的环境下使用，该接收机接收如下发送信号作为接收信号，该发送信号在其一部分中包含由多个导频序列构成的信号且在纠错编码之后被实施了调制，其中，该接收机包括：相位补偿部，其取得接收信号的同步而进行解调；以及纠错解码部，其对解调后的接收数据进行解码处理，该接收机具有如下相位滑移估计处理功能：利用多个导频序列，通过相位补偿部估计相位滑移，通过纠错解码部估计相位差成分，由此校正接收数据的相位。另外，本发明的发送机在产生相位滑移或者相位变动的环境下使用，在接收机侧能执行对接收数据的相位进行校正的相位滑移估计处理功能，其中，该发送机发送纠错编码之后实施了调制的发送信号，并且将由多个导频序列构成的信号作为发送信号的一部分进行发送。

此外，本发明的通信方法适用于在产生相位滑移或者相位变动的环境下使用的通信装置，该通信装置具备：发送机，其发送纠错编码之后实施了调制的发送信号；和接收机，其包含：相位补偿部，其接收从所述发送机发送的所述发送信号作为接收信号，并取得同步而进行解调；以及纠错解码部，其对解调后的接收数据进行解码处理，该通信方法具有以下步骤：在上述发送机中将由多个导频序列构成的信号作为上述发送信号的一部分进行发送；以及在上述接收机中执行相位滑移估计处理功能：利用上述多个导频序列，并且采用纠错码的软判决迭代解码或硬判决迭代解码，根据在解码后或者解码过程中输出的判决信息来估计相位差成分，利用估计到的上述相位差成分来校正上述接收数据的相位。

发明效果

根据本发明，对包含多个导频符号的纠错码进行判定迭代解码，采用解码后或者解码过程中输出的判决信息估计相位差成分，利用所估计的相位差成分校正接收数据的相位，并以校正后的值为基础继续进行迭代解码，由此能够获得即使在产生相位滑移时也发挥接近于同步检波的性能的接收机、发送机以及通信方法。

附图说明

图1是本发明的实施方式1中的通信系统的结构图。

图2是示出在基于现有的4次方法则的相位补偿之后进行了导频符号的校正时的相位滑移的状况的图。

图3是示出在本发明实施方式1的通信系统中采用的帧结构的图。

图4是示出利用本发明实施方式1的通信系统能将相位误差抑制在有限的相位滑移的状况的图。

图5是在本发明实施方式1的接收机中采用的相位滑移估计/校正LDPC解码方式的流程图。

图6是示出在本发明的实施方式1中从接收信号y_k的相位中减去发送信号的相位所得的“净相位误差(net phase error)”、与从接收信号y_k的相位中减去根据LDPC解码后的临时估计信号估计出的相位后进行平均化所得的Δθ_k ^A之间的关系的图。

图7是示出与本发明实施方式1中的通信装置相关的基于实际的计算机仿真的评价结果的图。

图8是示出本发明实施方式2中的多数决定相位估计方式的解码前的Q值特性的图。

图9是示出本发明实施方式2中的最大似然序列相位估计方式的解码前Q值特性的图。

图10是示出在应用本发明实施方式2的最大似然序列相位估计方式之后进行似然旋转并实施LDPC解码后的BER特性的图。

图11是示出进行本发明实施方式3中的来自FEC的判决反馈之前的建议估计器的初始BER特性的图。

图12是示出基于本发明实施方式3中的迭代处理的特性增益的图。

图13是示出本发明实施方式5中的同时估计方式的BER特性的图。

图14是现有的光通信系统的电路结构图。

具体实施方式

以下，采用附图来说明本发明的接收机、发送机以及通信方法的优选实施方式。

实施方式1.

在本实施方式1中，以构建即使在产生相位滑移时也发挥接近于同步检波的性能的通信系统作为目的，对采用LDPC(Low-Density Parity-Check：低密度检验)码作为FEC为一例的情况进行说明。此外，在本实施方式1中虽然作为例子采用了LDPC码，但不限于LDPC码，turbo码、乘积码(product code)、级联码(concatenated code)、BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem)码、RS(Reed-Solomon)码或者卷积码(convolutional code)等所有的纠错码也能够以同样的步骤进行应用。

图1是本发明实施方式1中的通信系统的结构图。图1所示的通信系统由发送机10、接收机20以及连接两者的通信路径30构成。此外，虽然图1中不包含图14所具有的ADC部、均衡部、帧同步部，但因为与本发明没有直接关联所以进行了省略，这些部件即使如现有例那样存在也没有问题。

这里，发送机10构成为具备发送信息生成部11、LDPC编码部12、导频插入部13以及光调制部14。另外，接收机20构成为具备光解调部21、相位补偿部22、似然校正部23、LDPC解码部24以及相位误差检测/校正部25。此外，接收机20内的相位误差检测/校正部25包含相位差检测表251、平均计算部252、旋转角判定部253以及接收点旋转部254。

另外，图2是示出在基于现有的4次方法则进行相位补偿之后校正导频符号时的相位滑移的状况的图。横轴是符号数，纵轴表示相位角。

另外，图3是示出在本发明实施方式1的通信系统中采用的帧结构的图。如图3所示，假设在本实施方式1中应用的帧结构为按照一定的符号间隔插入有已知的导频符号。

对于图2这样的相位滑移的产生应用图3所示的帧结构，并进行导频符号的检测，由此能够检测相位滑移并将相位误差抑制在有限的相位滑移。图4是示出利用本发明实施方式1中的通信系统能够将相位误差抑制在有限的相位滑移的状况的图。

接着，说明图1所示的本实施方式1中的通信系统的动作。

向LDPC编码部12输入由发送信息生成部11生成的二进制的信息序列b_i∈{0、1}、i＝1、2、…、K。这里，K是信息序列的长度。

LDPC编码部12生成码字序列(b₁、b₂，…、b_K、p₁、p₂、…、p_N-K)。这里，N是码字(codeword)长度，(p₁、p₂、…、p_N-K)是奇偶性序列(parity sequence)。

接着，导频插入部13针对由LDPC编码部12生成的码字序列如先前的图3所示按照一定符号间隔插入导频符号。此外，光调制部14利用以下的步骤将码字映射到发送信号u_i。

【数3】

对于1≤i≤K

$u_i=\left\{\begin{array}{cc}1& (b_i=0)\\ -1& (b_i=1)\end{array}\right.,---\left(1\right)$

对于K<i≤N

$u_i=\left\{\begin{array}{cc}1& (p_{i-K}=0)\\ -1& (p_{i-K}=1)\end{array}\right.$

接着，如下这样地表述对发送信号u_i进行QPSK调制而得到的复数表述的码字序列c_k、k＝1、2、…、N/2。此外，本方式利用QPSK以外的其它调制方式也能够起到相同的效果。

【数4】

c_k＝u_2k-1+j·u_2k    (2)

在接收机20侧，在通信路径30中接收复数的加性白色高斯(AWGN)噪声n_k。这里，n_k为：

E[|n_k|²]＝2σ₀ ²。

另外，σ₀ ²是高斯噪声的离散值。

另外，当将通信路径30中的激光产生的相位噪声或者非线性相移、以及通过基于4次方法则等的相位估计校正而产生的相移设为时，如下这样可获得QPSK调制后的复数表述的接收码字序列y_k。

【数5】

y_k＝exp(jφ_k)·c_k+n_k＝r_2k-1+j·r_2k    (3)

其中，r_2k-1和r_2k是接收码字序列的复数成分。假定输入上式(3)所示的接收码字序列y_k，以下采用流程图说明有关解码算法。图5是在本发明实施方式1的接收机20中采用的相位滑移估计/校正LDPC解码方式的流程图。此外，图5中的LLR表示对数似然比(Log Likelihood Ratio)。

为了恢复由通信路径30中的激光引起的相位噪声或者非线性相移以及通过基于4次方法则等的相位估计校正而产生的相移所导致的同步性能劣化，在本实施方式1中提出了使用来自LDPC解码方法的硬判决输出比特来估计相位误差的方法。不过，本实施方式1中的相位误差估计方法使用软判决信息来取代硬判决信息也能够计算估计值。

在本实施方式1中，提出了采用相位误差检测/校正的LDPC解码算法，该相位误差检测/校正是基于使用了平均化(Averaging)的滤波(filtering)。该算法在迭代解码中执行具有以下A～D这4个步骤的进程。

(A)步骤11：基于LDPC解码部24的相位误差检测用LDPC解码处理

(B)步骤12：基于相位误差检测/校正部25的每个符号的相位差检测以及校正处理

(C)步骤13、步骤14：基于似然校正部23的相位差校正后的后验LLR(posteriorLLR)的更新处理

(D)步骤15：基于LDPC解码部24的采用了相位误差校正后的后验LLR的LDPC解码处理

接着，详细说明各个步骤。

(A)关于步骤11：基于LDPC解码部24的相位误差检测用LDPC解码处理

(A-1)：初始化

现在，当假设图5的步骤11～步骤13的处理结束且在步骤14中判断的外循环计数器(outer loop counter)的值为l_out时，将第l_out次迭代解码后的相对于u_j的后验对数似然比(下面，称为后验LLR)设为下式。

【数6】

其中，仅将下式中示出的初始值设为从AWGN通信路径获得的对数似然比。

【数7】

因此，该初始值成为下式(4)。此外，AWGN通信路径仅为一例，对于除此以外的通信路径也能够获得初始值。此外，从似然校正部23中取得初始值。另外，初始值不进行校正。

【数8】

$L_u^0\left(u_i\right):=\ln \frac{\mathrm{Pr}\{u_i=+1|r\}}{\mathrm{Pr}\{u_i=-1|r\}}=\frac{1/\sqrt{{2\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_0^2}\exp (-{(r_i-1)}^2/{2\mathrm{\&sigma;}}_0^2)}{1/\sqrt{{2\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_0^2}\exp (-{(r_i+1)}^2/{2\mathrm{\&sigma;}}_0^2)}=\frac{{2r}_i}{{\mathrm{\&sigma;}}_0^2}---\left(4\right)$

这里，上式(4)中的σ₀ ²设为AWGN噪声的离散值，r是接收符号块(block)，设为r＝(r₁、r₂、…、r_N)。另外，将初始的外循环计数器的变量设为lout＝0，将最大迭代计数(maximum iteration count)的变量设定为下值：

【数9】

(A-2)：LDPC解码

LDPC解码部24将

【数10】

设为输入值而执行LDPC解码(内部的迭代次数执行l_A次)。

(B)关于步骤12：基于相位误差检测/校正部25的每个符号的相位差检测以及校正处理

(B-1)：硬判决比特输出

在上述(A-2)的LDPC解码中，LDPC解码部24输出迭代l_A次后的临时估计信号

【数11】

${\hat{u}}_i,i=\mathrm{1,2},...,N.$

(B-2)：导出接收信号与临时估计信号之间的相位差

针对该临时估计信号，相位误差检测/校正部25利用以下的处理来导出接收信号与临时估计信号之间的相位差Δθk。

【数12】

${\mathrm{\&Delta;\&theta;}}_k={\mathrm{\&theta;}}_k-{\tan }^{-1}\frac{{\hat{u}}_{2k}}{{\hat{u}}_{2k-1}},k=\mathrm{1,2},...,N/2$

这里， ${\mathrm{\&theta;}}_k={\tan }^{-1}\frac{r_{2k}}{r_{2k-1}}$

此外，在实施上，可利用参照表等而简单地实施tan^-1的计算等。例如，参照图1中的相位差检测Table251等即可。

(B-3)：相位差成分的平均化

相位误差检测/校正部25根据下式将S个连续的符号的相位差成分平均化。

【数13】

${\mathrm{\&Delta;\&theta;}}_k^A=\frac{1}{S}\underset{i=k-S}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&Delta;\&theta;}}_i$

例如，S＝8～16等具有效果，但这样的S值要根据通信状况来进行调整。该平均化处理对应于由图1中的平均计算部252进行的处理。此外，当S是例如8、16等2的次方的整数时，可利用S个相加器和移位寄存器来实现，从而具有削减电路的效果。

(B-4)：相位滑移判定

进而，相位误差检测/校正部25针对接收信号采用在(B-3)中求出的Δθ_k ^A，按照以下的步骤进行相位滑移判定和相位误差校正，得到校正接收信号

【数14】

【数15】

结果是，

此外，作为用于上述校正接收信号中的±π/2＝±90°、π＝180°的修正的阈值而使用的π/4＝45°以及3π/4＝135°是可调整的值，也可以取这些值以外的值。这样的获得校正接收信号的处理对应于由图1中的旋转角判定部253以及接收点旋转部254进行的处理。此外，进行阈值比较的是比较器，90°、180度旋转仅通过同相成分和正交成分的选择和符号的选择就能够实现，所以可简单地实施。

图6是示出在本发明的实施方式1中从接收信号y_k的相位中减去发送信号的相位所得的“净相位误差”、与从接收信号y_k的相位中减去根据LDPC解码后的临时估计信号估计出的相位后进行平均化所得的Δθ_k ^A之间的关系的图。此外，图6所示的净相位差成分表示产生相位滑移并且此期间横跨100个符号的状况。

(C)关于步骤13、步骤14：基于似然校正部23的相位差校正后的后验LLR的更新处理

似然校正部23将外循环计数器的变量设为

l_OUT＝l_OUT+1。

利用基于硬判决比特的临时相位误差的更正而更新的外循环计数器第l_OUT次的后验LLR

【数16】

通过下式来赋予

【数17】

$L_u^{l_{\mathrm{out}}}\left(u_i\right):=\ln \frac{\mathrm{Pr}\{u_i=+1|\hat{r}\}}{\mathrm{Pr}\{u_i=-1|\hat{r}\}}=\frac{{2\hat{r}}_i}{{\mathrm{\&sigma;}}_0^2}.$

其中，

【数18】

是估计接收符号块，

【数19】

$\hat{r}:=({\hat{r}}_1,{\hat{r}}_2,...,{\hat{r}}_N).$

似然校正部23当在步骤14中判断为l_OUT<l_OUT ^max时，使处理返回至(A-1)。另一方面，当似然校正部23判断为l_OUT＝l_OUT ^max时，作为下一步骤，进入(D)步骤15的处理。

(D)步骤15：关于基于LDPC解码部24的采用了相位误差校正后的后验LLR的LDPC解码

(D-1)：LDPC解码

LDPC解码部24将

【数20】

作为输入值而执行LDPC解码(内部的迭代次数执行l_D次)。

(D-2)：奇偶性检查

LDPC解码部24在(D-1)的LDPC解码所输出的估计码字(estimated word)

【数21】

满足下式(5)时，

【数22】

$H\&CenterDot;{({\hat{b}}_1,{\hat{b}}_2,...,{\hat{b}}_K,{\hat{p}}_1,{\hat{p}}_2,...,{\hat{p}}_{N-K})}^T=0---\left(5\right)$

判断为错误已全部更正，而另一方面，在不满足时，判断为还残留有错误。

此信息有时作为参考信息使用。另外，上式(5)中的H是LDPC码的校验矩阵，()^T表示转置。

此外，上述的实施方式1在(A)的步骤11和(D)的步骤15各自的LDPC解码中，将迭代次数分别固定为l_A以及l_D。但是，也可以构成为，使用迭代途中输出的临时估计码字，通过上式(5)的计算来观察错误是否已全部更正，当满足上式(5)时，结束计算。在此情况下，具有减少计算量的效果。

根据以上的操作，通过迭代解码能够高精度地进行相位误差估计。因此，即使在不得不应用差动调制的通信路径中也能够应用同步检波，对于差动检波以及差动同步检波可分别获得最大3dB左右以及最大1.4dB左右的增益。

图7是示出与本发明实施方式1的通信装置相关的实际计算机仿真的评价结果的图。仿真条件是：在AWGN噪声环境下的SNR(将Es/N0表述为图7中的横轴)中，相位滑移在1个码字中产生1次，连续符号错误被设为200个符号。调制采用QPSK。

在图7中从上到下依次示出以下的5种结果。

(1)用实线示出的Uncoded BER(QPSK)(未编码的BER(QPSK))表示无编码时的性能。

(2)用○和虚线表示的Phase Error(相位错误)：200sym.err.是在产生了200个符号错误的相位滑移时未特别地进行相位校正而是进行了通常的LDPC解码处理的结果。

(3)用□和虚线表示的Phase Error(相位错误)：0sym.err.是在不产生相位滑移时的进行了通常的LDPC解码处理的结果。

(4)用黑三角和实线表示的、处于(2)线的下侧的Phase Correct TB out-lo5、pre-ite1、ite 11：200sym.err.是应用了本实施方式1的方式的性能，out-lo5是指最大外循环计数器l_OUT ^max为5次，pre-ite1表示l_A＝1，ite11表示l_D＝11。

(5)用黑三角和实线表示的、处于(4)线的下侧的Phase Correct TB out-lo10、pre-ite2、ite 10：200sym.err.是应用了本实施方式1的方式的性能，out-lo10是指最大外循环计数器l_OUT ^max为10次，pre-ite2表示l_A＝2，ite16表示l_D＝16。

由图7可知，l_OUT ^max、l_A、l_D各自的迭代次数越增加，则性能越获得改善，具有接近于没有产生相位滑移的性能即(3)线的倾向。

此外，采用图5说明的结构是依次执行(A)步骤11、(B)步骤12、(C)步骤13，在(A)步骤11中LDPC解码迭代l_A次，采用所获得的硬判决比特进行(B)步骤12、(C)步骤13的处理。

因此，在这种结构的情况下，在分别执行步骤11～步骤13之后，需要等待直至其它的步骤结束。例如，在电路安装了本结构的情况下，具有(A)步骤11的功能的电路块组在暂时结束了(A)步骤11的处理时处于不进行处理的状态，直至(B)步骤12、(C)步骤13结束。

但是，这样的结构是一例，对于部分数据来说，可并行执行(A)步骤11、(B)步骤12、(C)步骤13。例如，在本结构中，当(A)步骤11中执行了内部迭代次数为l_A次的解码之后，不输出全部LDPC码字的硬判决比特，而是在每次迭代之后，向(B)步骤12输出与LDPC码字的一部分对应的硬判决比特。

在下一时刻，针对所输出的硬判决比特数据执行(B)步骤12、(C)步骤13，与此同时还进行(A)步骤11中的LDPC解码，向(B)步骤12输出与上次输出不同的部分的硬判决比特。此外，在下一时刻采用在(C)步骤13中已更新一部分的相位差校正后的后验LLR进行(A)步骤11中的LDPC解码，(B)步骤12、(C)步骤13采用在前一时刻输出的硬判决比特进行处理。

通过这样的结构，与前一步骤结束之后依次执行下一步骤的结构相比，能够高效地执行(A)步骤11、(B)步骤12、(C)步骤13，能够提高安装有本发明的电路的吞吐量。

如以上这样，根据实施方式1，利用纠错码的判定迭代解码，采用其解码后或者解码过程中输出的判决信息来估计相位差成分，并根据该估计值对解码电路的输入判定值进行相位误差的修正，以修正后的值为基础继续进行迭代解码。由此，每当迭代解码的次数增加时都要更正相位误差，从而降低最终的解码结果的错误概率。

结果是，能够实现大幅去除了相位误差的影响的解码，即使在相位变动显著的通信路径中，也能够获得接近于同步检波的解码性能。更具体地说，即使在不得不应用差动调制的通信路径中也能够应用同步检波，并能够获得相对于差动检波最大3dB左右、相对于差动同步检波最大1.4dB左右的增益。

实施方式2.

在本实施方式2中说明进行考虑了基于先前图1所示的相位补偿部22的滑动概率的、高精度的相位滑移检测的具体例。在相位补偿部22中产生相位滑移的概率依赖于SNR或非线性相移以及光源的相位噪声/波长偏移(wavelength offset)。在本实施方式2中利用马尔可夫模型来记述相位滑移的产生过程。

在最简单的4状态马尔可夫模型中，第k个符号中的相位补偿后的相位仅依赖于前个符号的相位这里，相位是s_kπ/2，s_k取0、1、2、3这4个状态中的任一值。当将从状态s_k-1向状态s_k的转移概率表示为

【数23】

$\mathrm{Pr}\left(s_k\right|s_{k-1})=q_{s_k,s_{k-1}},$

马尔可夫状态转移概率矩阵Q如下式所示。

【数24】

$Q=\left[\begin{array}{cccc}{q}_{\mathrm{0,0}}& q_{\mathrm{1,0}}& q_{\mathrm{2,0}}& q_{\mathrm{3,0}}\\ q_{\mathrm{0,1}}& q_{\mathrm{1,1}}& q_{\mathrm{2,1}}& q_{\mathrm{3,1}}\\ q_{\mathrm{0,2}}& q_{\mathrm{1,2}}& q_{\mathrm{2,2}}& q_{\mathrm{3,2}}\\ q_{\mathrm{0,3}}& q_{\mathrm{1,3}}& q_{\mathrm{2,3}}& q_{\mathrm{3,3}}\end{array}\right]$

上式的转移概率矩阵一般可利用如下这样的循环矩阵进行表示。

【数25】

$Q=\underset{m=0}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{q}_{m,0}{\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1\\ 1& 0& 0& 0\end{array}\right]}^m$

只要采用转移概率矩阵，则相隔多个符号的相位状态间的条件概率(conditionalprobability)也能够利用Q的幂乘容易地求出。此外，上述循环矩阵可通过以下的傅里叶正交基底来进行对角化，所以能够容易地计算转移概率矩阵的幂乘。

【数26】

$F=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}1& 1& 1& 1\\ 1& j& -1& -j\\ 1& -1& 1& -1\\ 1& -j& -1& j\end{array}\right]$

另外，为了对相位补偿部22的行为进行更高精度模型化，还可以利用采用了跨越多个符号的条件概率的高阶马尔可夫模型。通过在寄存器中初始设定与实际的通信系统结构相对应的适当的状态转移概率

【数27】

本方式进行动作。

本实施方式2提出的方式执行具有以下步骤的进程：

(A)步骤21：基于相位补偿部22的导频信号中的相位检测处理

(B)步骤22：基于似然校正部23的与相位检测相对应的似然旋转/校正处理

(C)步骤23：基于LDPC解码部24的纠错解码处理

(D)步骤24：基于相位误差检测/校正部25的采用了硬判决值的相位检测更新处理

接着，对各步骤详细地进行说明。

关于(A)步骤21：基于相位补偿部22的导频信号中的相位检测处理

假定利用先前图1所示的发送机10内的导频插入部13如先前的图3那样周期性地插入短符号长度的已知序列信号。这里，为了简单，假定QPSK调制后的单一符号长度的导频序列来进行说明。

将第m个周期的已知导频复数发送符号设为c’_m，将接收符号设为y’_m。另外，当用K表示导频的插入间隔时，由于导频插入而导致的冗长度的增加是1/(K-1)，发送信号序列成为：

【数28】

{...,c′_m,c_m(K-1)+1,c_m(K-1)+2,...,c_(m+1)(K-1),c′_m+1,c_(m+1)(K-1)+1,...}。

在本步骤21中，在接收机20侧，由于发送数据序列起初是未知的，所以仅采用已知导频信号每隔K符号间隔进行相位滑移的检测。第m导频信号的接收信号在经由盲相位补偿部之后与上式(3)同样地表示为下式(6)。

【数29】

$y_m^{\&prime;}=\exp \left(j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_m^{\&prime;}\right)\&CenterDot;c_m^{\&prime;}+n_m^{\&prime;}---\left(6\right)$

估计相位滑移状态s_k的最简易的方法是下式(7)的单一导频最大似然估计法。

【数30】

这里x*以及Re[x]、Im[x]分别表示复数自变量的共轭、实数部、虚数部。在如上述这样仅利用单一导频序列来检测相位滑移时，受噪声n’_m的影响较大，所以频繁产生相位滑移的估计错误。为了降低噪声的影响，需要将导频序列长设定得较长，但插入较长的导频序列会导致冗长度的增加。因此，在本实施方式2中，根据相位滑移的马尔可夫转移概率来进行利用了多个导频序列的相位检测。

如上所述，相隔作为导频插入间隔的K个符号的相位状态间的转移概率可采用马尔可夫模型以Q^K进行记述。当导频间隔变大时，转移为其它相位状态的概率高，在指数函数上渐渐接近于稳定的等概率状态。可利用渐渐接近于稳定概率状态之前的符号间隔来决定在相位估计中有效的邻近导频序列数。以下，提出与可实施的运算量大小相对应的3种高精度相位滑移检测方法。

(A-1)基于与同相间隔相对应的多数决定判决(majority decision determination)的高精度相位滑移检测方法

采用马尔可夫模型，预先计算高概率地持续处于同相位的最大符号长度。即，预先求出Q^KM的对角成分超过某阈值(例如0.9)的最大的导频序列数M。首先，针对全部导频序列单体临时地进行上式(7)的最大似然估计。

然后，利用其前后M个导频符号的临时估计值的多数决定来判定第m个周期的导频符号位置中的最终相位估计值。本方式可预先设定取得多数决定的导频序列的数M，可利用运算量低的多数决定处理，所以是与最大似然估计同等程度的运算量，并且能够大幅降低滑动检测错误。

(A-2)经由基于最小均方误差的线性滤波器相位估计进行的高精度相位滑移检测方法

与方式(A-1)同样地考虑采用其前后M个导频符号进行第m个周期的导频符号位置中的相位估计。但是，与方式(A-1)不同的是，对M(这里称为滑动窗尺寸)的设定没有限制，可采用充分大的值来进一步降低噪声。

这里，当利用尺寸为2M+1的矢量

【数31】

y′_m＝[y′_m-M,...,y′_m,...,y′_m+M]^T

来表述前后M个导频符号的接收信号时，上式(6)改写为如下这样的下式(8)。

【数32】

这里，exp[X]表示每个矩阵元素的指数函数，

【数33】

XοY

表示每个矩阵元素的积(哈达马积(Hadamard product))。另外，矢量μ’_m、c’_m、n’_m分别定义为下式。

【数34】

s′_m＝[s′_m-M,...,s′_m,...,s′_m+M]^T

c′_m＝[c′_m-M,...,c′_m,...,c′_m+M]^T

n′_m＝[n′_m-M,...,n′_m,...,n′_m+M]^T

如下式这样地进行滑动窗的中心m中的相位估计。

【数35】

${\hat{s}}_m^{\&prime;}=\arg \underset{s_m^{\&prime;}}{\max \mathrm{Re}}\left[\exp (-j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_m^{\&prime;})w_m^H{y}_m^{\&prime;}\right]$

这里，X^H是矩阵的厄米特转置(Hermitian transpose)，利用最小均方误差准则如下式(9)这样地表示线性滤波器的加权。

【数36】

$w_m=R_m^{-1}{b}_m---\left(9\right)$

矩阵R_m和矢量b_m分别表示接收信号的自相关矩阵以及与相位的互相关矢量，可利用下式进行记述。

【数37】

$\begin{array}{c}{R}_m=E\left[y_m{y}_m^H\right]\\ =\mathrm{diag}\left[c_m^{\&prime;}\right]E\left[\exp \right[j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_m^{\&prime;}\left]\exp {\left[j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_m^{\&prime;}\right]}^H\right]\mathrm{diag}{\left[c_m^{\&prime;}\right]}^H+{2\mathrm{\&sigma;}}_0^2{I}_{2M+1}\end{array}$

$\begin{array}{c}{b}_m=E\left[y_m\exp (-j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_m^{\&prime;})\right]\\ =\mathrm{diag}\left[c_m^{\&prime;}\right]E\left[\exp \right[j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}(s_m^{\&prime;}-s_m^{\&prime;}{1}_{2M+1})\left]\right]\end{array}$

这里，diag[x]是将矢量自变量排列为对角元素的对角正方矩阵，I_N是尺寸N的单位矩阵，1_N是由尺寸N的全部元素1构成的矢量。在本实施方式2中，可通过利用马尔可夫模型来预先分析地求出关于上述自相关/互相关的平均处理E[X]。具体地说，如下式(10)所示。

【数38】

$E\left[\exp \left(j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}(s_{m+n}^{\&prime;}-s_m^{\&prime;})\right)\right]=\frac{1}{4}\underset{s_{m+n}^{\&prime;},s_m^{\&prime;}}{\mathrm{\&Sigma;}}{q^{\left[\mathrm{Kn}\right]}}_{s_{m+n}^{\&prime;},s_m^{\&prime;}}\exp \left(j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}(s_{m+n}^{\&prime;}-s_m^{\&prime;})\right)---\left(10\right)$

这里，q^[Kl] _m、n是马尔可夫转移概率矩阵的Kl次方即Q^Kl的第m行n列的元素。一般情况下，因为是循环矩阵，所以上式(10)可写为：

【数39】

$q_{\mathrm{0,0}}^{\left[\mathrm{Kn}\right]}-q_{\mathrm{2,0}}^{\left[\mathrm{Kn}\right]}+j\&CenterDot;(q_{\mathrm{1,0}}^{\left[\mathrm{Kn}\right]}-q_{\mathrm{3,0}}^{\left[\mathrm{Kn}\right]}).$

此外，通常，相位滑移的方向是对称的，因此

【数40】

$q_{\mathrm{1,0}}^{\left[\mathrm{Kn}\right]}=q_{\mathrm{3,0}}^{\left[\mathrm{Kn}\right]}$

成立，相关值仅为实部。

相位状态的相关可如上所述预先进行计算，线性滤波器的加权公式(9)如W_m＝diag[c’_m]W那样可分解为时不变的相关加权矢量W和导频符号序列c’_m。

该(A-2)的方式需要线性滤波器，所以虽然与先前的方式(A-1)相比运算量变大，但由于同时考虑了基于马尔可夫模型的相位滑移和噪声的影响，因此相位检测性能得到大幅改善。

(A-3)基于最大似然序列估计的高精度相位滑移检测方法

这里，对虽然运算量最大但在估计按照马尔可夫模型的相位滑移方面最优的序列估计方法进行说明。为了方便，将进行相位估计的全部导频序列数设为2M+1，与上式(8)同样地记述接收信号序列。在先前的方式(A-2)中以估计序列的中心相位为主要目标，但此处是估计序列整体的相位转移。

此时，将赋予了相位滑移状态序列s’_m时接收序列y’_m的条件概率称为似然，当考虑相位滑移仅依赖于之前的相位状态的情况时，其表示为如下这样的式子。

【数41】

$\mathrm{Pr}\left(y_m^{\&prime;}\right|s_m^{\&prime;})=\frac{1}{4}\underset{k}{\mathrm{\&Pi;}}\mathrm{Pr}\left(y_k^{\&prime;}\right|s_k^{\&prime;})\mathrm{Pr}\left(s_k^{\&prime;}\right|s_{k-1}^{\&prime;})$

即，对数似然为整个序列的单个接收符号的对数似然与相位转移概率的对数之和。在高斯噪声下，可采用马尔可夫转移概率矩阵的K次方即Q^K的元素q^[K] _m、n来写为下式(11)：

【数42】

$\begin{array}{c}\ln \mathrm{Pr}\left(y_m^{\&prime;}\right|s_m^{\&prime;})=-\ln 4+\underset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}\{\ln \mathrm{Pr}\left(y_k^{\&prime;}\right|s_k^{\&prime;})+\ln \mathrm{Pr}\left(s_k^{\&prime;}\right|s_{k-1}^{\&prime;})\}\\ =-\ln 4+\underset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}\{-\ln \left({2\mathrm{\&pi;\&sigma;}}_0^2\right)-\frac{1}{{2\mathrm{\&sigma;}}_0^2}{|y_k^{\&prime;}-\exp \left(j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_k^{\&prime;}\right)\&CenterDot;c_k^{\&prime;}|}^2+\ln {q^{\left[K\right]}}_{s_k^{\&prime;},s_{k-1}^{\&prime;}}\}\end{array}---\left(11\right).$

如上式(11)那样，最大似然序列是各对数元素之和为最小的路径，作为最短路线搜索算法利用了效率良好的迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)等，由此能够进行最大似然序列估计。此外，在4状态马尔可夫模型中，由于可写为4状态格线图，所以能够实现利用了维特比算法的固定存储器长的最短路线搜索。

关于(B)步骤22：基于似然校正部23的与相位检测相对应的似然旋转/校正处理

根据在步骤21中估计出的导频位置处的相位状态，在步骤22中利用似然校正部23来校正信息符号区间的似然。在QPSK调制中，当取得相位完全同步时，如上式(4)那样，通过将接收信号的复数成分与2/σ₀ ²相乘能够计算对数似然比。

当在步骤21中估计出的相位状态在第m导频中是

【数43】

时，如下式这样旋转其前后K/2个符号的对数似然。

【数44】

$\{L_u^0\left(u_{2k-1}\right),L_u^0\left(u_{2k}\right)\}=\left\{\begin{array}{cc}\{L_u^0\left(u_{2k-1}\right),L_u^0\left(u_{2k}\right)\}& (s_m^{\&prime;}=0)\\ \{L_u^0\left(u_{2k}\right),-L_u^0\left(u_{2k-1}\right)\}& (s_m^{\&prime;}=1)\\ \{-L_u^0\left(u_{2k-1}\right),-L_u^0\left(u_{2k}\right)\}& (s_m^{\&prime;}=2)\\ \{-L_u^0\left(u_{2k}\right),L_u^0\left(u_{2k-1}\right)\}& (s_m^{\&prime;}=3)\end{array}\right.$

即，根据相位状态对LLR的符号进行反相或实部/虚部的置换。因此，不需要特别的运算。

由于首次的相位估计仅在导频位置上进行，所以实际上无法判定由于信息符号区间的哪个符号而产生相位转移。因此，提出了通过对旋转的似然进行加权后校正LLR来提高特性的方法。以下，记载了3种不同的加权方法。

(B-1)指数加权校正

在马尔可夫模型中，当考虑成为相同相位状态的概率相对于符号长度大致呈指数函数地减少时，需要使距离导频位置的信息似然降低的加权。因此，将对于距离最接近导频位置的符号距离k的指数函数加权exp(-αk)乘以LLR。这里，根据实际的通信系统来适当地设定指数α。

(B-2)马尔可夫转移相关加权校正

利用马尔可夫转移概率来更正确地进行LLR的校正。如上式(10)所示，间隔k个符号的相位滑移状态间的相关通过

【数45】

来赋予。该相关值越低，则作为同相位状态的确信度越低，所以将对于距离最接近导频的符号距离k的该相关函数加权乘以LLR。

(B-3)相位软判决加权校正

先前的方式(B-1)和(B-2)是降低相隔导频位置的信息符号的似然的方法，但没有考虑到在步骤21中估计的相位产生错误的可能性。可根据估计值的误差来近似地求出相位估计值的软判决输出。

但是，在进行(A-3)的最大似然序列估计时，通过采用软判决输出维特比算法可求出更正确的软判决值。因此，在乘以指数加权(B-1)或相关加权(B-2)之后，再乘以最邻接导频的软判决值的绝对值。

关于(C)步骤23：基于LDPC解码部24的纠错解码处理

在步骤22中校正了向解码器的LLR输入之后，进行与先前的实施方式1的步骤11(A-2)同样的解码。

(D)关于步骤24：基于相位误差检测/校正部25的采用了硬判决值的相位检测更新处理

在步骤22中获得信息符号的硬判定值之后，不光已知导频信号，还可以将信息符号区间也作为导频信号进行相位滑移状态的重新估计。即，将导频插入间隔K设定为1，在达到某规定次数之前或奇偶性检查通过之前反复进行步骤21到步骤24。

图8是示出本发明实施方式2中的步骤21的多数决定相位估计方式(A-1)的解码前的Q值特性的图。在波长复用的光通信传播路中，输入功率的增加使得非线性位移或相位噪声增大，导致Q值劣化。当没有采用导频信号或差动调制时，在0dBm以上的输入功率下会频繁地产生相位滑移，特性相比于差动调制极端恶化(参照图8中的“曲线1”)。与此相对，当使导频信号的插入间隔为100个符号左右时，根据多数决定相位，估计即使在4dBm的高功率中也能够使特性优于差动调制(参照图8中的“曲线2”)。

图9是示出本发明实施方式2中的最大似然序列相位估计方式(A-3)的解码前Q值特性的图。假定为在AWGN环境下以BER的1/10的概率产生相位滑移。此时可知，即使在接近于香农极限的5.2dB的SNR中特性也优于差动调制(参照图9中的“曲线1”)。

图10是示出在应用本发明实施方式2中的最大似然序列相位估计方式(A-3)之后进行似然旋转并实施LDPC解码后的BER特性的图。假定为在AWGN环境下以从BER的1/10至1/1000的概率产生相位滑移。由图10可知，LDPC解码后的BER在设导频插入区间为50左右而相位滑移频度是BER的1/100左右的情况下(参照图10中的“曲线1”)，其特性优于现有的差动解码。此外，与先前的实施方式1同样地还可以通过反复估计来抑制特性劣化。

如以上这样，根据实施方式2，通过应用如在3种具体例中示出的高精度相位滑移检测方法，在考虑了基于相位补偿器的滑动概率的基础上可进行高精度的相位滑移检测。

实施方式3.

在本实施方式3中说明采用FEC的软判决反馈信息进行考虑了相位补偿部22的滑动概率的、相位滑移与发送数据的同时估计的方式。在先前的实施方式1、2中，仅在插入已知的导频信号的位置上进行初始相位估计，并利用解码的硬判决结果进行重新估计，由此能够改善特性。只要能够同时进行信息符号区间的数据序列的估计和相位滑移状态的估计就能够进一步改善特性。

因此，在本实施方式3的方式中执行具有以下A～C这3个步骤的进程。

(A)步骤31：基于似然校正部23的同时相位/数据估计处理

(B)步骤32：基于LDPC解码部24的LDPC解码处理

(C)步骤33：基于相位误差检测/校正部25的软判决值的迭代处理

接着，对各个步骤进行详细说明。

关于(A)步骤31：基于似然校正部23的同时相位/数据估计处理

这里，遵循与先前的实施方式2的最大似然序列估计方式(A-3)同样的定义。关于插入导频信号的数据符号序列考虑与上式(11)同样的序列似然。但是，在本实施方式3中，使得赋予接收信号时的数据序列和相位状态序列的同时后验概率最大化。即，利用下式赋予对数后验概率。

【数46】

$\begin{array}{c}\ln \mathrm{Pr}(s,u|y)\\ =C+\underset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}\{\ln \mathrm{Pr}\left(y_k\right|s_k,u_{2k-1},u_{2k})+\ln \mathrm{Pr}\left(s_k\right|s_{k-1})+\ln \mathrm{Pr}\left(u_{2k-1}\right)+\ln \mathrm{Pr}\left(u_{2k}\right)\}\\ =C^{\&prime;}+\underset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}\{-\frac{1}{{2\mathrm{\&sigma;}}_0^2}{|y_k-\exp \left(j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}{s}_k\right)\&CenterDot;(u_{2k-1}+j\&CenterDot;u_{2k})|}^2+\ln {q^{\left[1\right]}}_{s_k,s_{k-1}}+\frac{u_{2k-1}{L}_u^l\left(u_{2k-1}\right)}{2}+\frac{u_{2k}{L}_u^l\left(u_{2k}\right)}{2}\}\end{array}$

这里，C以及C’是不依赖于估计序列的固定值。另外，相位状态序列s以及发送序列u、接收序列y全部包含导频符号和编码符号的两个区间。在获得来自解码器的软判决输出之前的初始状态中，信息符号区间的先验信息LLR为0。另一方面，由于导频插入位置处的先验信息已知，因而为无限大。

与先前的实施方式2中的最大似然序列估计方式(A-3)相同，在搜索上述的最大后验概率时，写成基于马尔可夫模型的4状态格线图较为简便。与上述最大似然序列估计方式的较大区别之处在于，同时搜索相位状态序列s和发送序列u以及采用发送序列的先验信息。

此时，4状态格线图具有将相位状态4×4＝16种分支和发送符号4种分支合并后的共计16×4＝64种转移。沿着该格线图，通过利用Log-MAP、Max-Log-MAP以及软判决输出维特比算法等，能够对全部分支如上式那样地乘以对数概率并同时进行整个序列的相位状态和数据的估计。

关于(B)步骤32：基于LDPC解码部24的LDPC解码处理

在利用步骤31生成针对编码数据序列u的LLR之后，与先前的实施方式1以及2同样地执行解码。

关于(C)步骤33：基于相位误差检测/校正部25的软判决值的迭代处理

在步骤32中当承认奇偶性检查的错误时或者到达规定的迭代次数之前，向步骤31的最大后验概率同时估计器反馈解码的软判决输出，并反复进行到达步骤33的进程。在先前的实施方式1以及2中，在迭代时使用了解码结果的硬判决输出，但在本方式中，在迭代时采用软判决输出的外部值。

即，将从LDPC解码部24的后验LLR输出减去对解码器的输入LLR之后的外部信息作为先验值反馈到同时估计器。同样，将从输入LLR减去作为同时估计器的输出的后验LLR所得的外部信息重新输入解码器。此时，LDPC解码部24可通过保持在此之前传播而获得的确信度来提高迭代增益。

图11是示出进行来自本发明实施方式3中的FEC的判定反馈之前的建议估计器的初始BER特性的图。因为通过同时估计相位滑移和数据来自动地进行LLR的校正(作为一例，参照图11中的“曲线1”)，所以可知与仅采用导频符号的最大似然序列相位估计方式(作为一例，参照图11中的“曲线2”)相比，具有接近1.5dB的特性改善。

图12是示出基于本发明实施方式3中的迭代处理的特性增益的图。在100个符号间隔的导频插入中虽然仅发现0.3dB左右的改善效果(作为一例，参照图12中的“曲线1”)，但在50个符号间隔的导频插入中可发现较大的改善(作为一例，参照图12中的“曲线2”)。

在进行了16次迭代时(作为一例，参照图12中的“曲线2”)，可将劣化抑制为从不产生相位滑移的理想特性(作为一例，参照图12中的“曲线3”)下降0.3dB，与现有的差动调制方式(作为一例，参照图12中的“曲线4”)相比也能够实现优化1dB左右的性能。

如以上那样，根据实施方式3，采用FEC的软判决反馈信息，在考虑了相位补偿部的滑动概率的基础上可实现相位滑移与发送数据的同时估计。结果是，与现有的差动调制方式相比能够获得抗噪声性良好的性能。

实施方式4.

在本实施方式4中，说明不光FEC的软判决反馈信息还采用来自相位补偿部22的补偿量信号进行相位滑移和发送数据的同时估计的方式。现有的图14中的相位补偿部在生成信号y_k时进行

【数47】

的相位旋转补偿。

与此相对，在本实施方式4中通过将其补偿量也输入同时相位估计器，可以进一步提高相位滑移状态的估计精度。此时，利用接收信号序列y和相位补偿序列

【数48】

的同时概率。另外，通过统计性地分析相位补偿序列

【数49】

与相位滑移概率的同时概率，可构建时变马尔可夫模型。

如以上那样，根据实施方式4，除了FEC的软判决反馈信息之外还采用来自相位补偿部的补偿量信号，在考虑到相位补偿部的滑动概率的基础上可实现相位滑移和发送数据的同时估计。结果，能够进一步提高相位滑移状态的估计精度。

实施方式5.

先前的实施方式3、4中的相位滑移和发送数据的同时估计方式还可以应用于差动调制方式。在为了减轻相位滑移的影响而采用差动调制的情况下，由于差动检波或差动同步检波而导致特性劣化。

在采用差动调制方式的情况下，可通过反馈FEC的软判决信息来抑制特性劣化，但现有方式没有考虑到实际的相位滑移状态。与此相对，在差动调制方式的迭代估计中利用本实施方式3、4所记载的同时估计的发明，由此与未考虑相位滑移状态序列的情况相比能够大幅改善特性。

图13是示出本发明实施方式5中的同时估计方式的BER特性的图。可该图可知，通过16次迭代，在本实施方式5中提出的方式(作为一例，参照与图13中的“曲线1”相对的图12的“曲线4”)实现了0.8dB左右的改善。

如以上这样，根据实施方式5，在差动调制方式的迭代估计中利用本发明，由此与不考虑相位滑移状态序列的情况相比，能够大幅改善特性。

此外，本发明的通信装置也能够安装在光通信装置、无线通信装置、有线通信装置、卫星通信装置等所谓的通信装置上。

另外，在上述实施方式1～5中说明了针对相位滑移的对策，但对于除此以外的相位变动本申请也能够获得同样的效果。

Claims (12)

1.一种接收机，其在产生相位滑移或相位变动的环境下使用，该接收机接收如下发送信号作为接收信号，该发送信号在其一部分中包含由多个导频序列构成的信号且在纠错编码之后被实施了调制，其中，

该接收机包括：

相位补偿部，其取得所述接收信号的同步而进行解调；以及

纠错解码部，其对解调后的接收数据进行解码处理，

该接收机具有如下相位滑移估计处理功能：利用所述多个导频序列，通过所述相位补偿部估计相位滑移，通过所述纠错解码部估计相位差成分，由此校正所述接收数据的相位。

2.根据权利要求1所述的接收机，其中，

所述相位补偿部通过利用马尔可夫模型对产生所述相位滑移的状态进行模型化，并按照所述马尔可夫模型的状态转移概率采用如下解码法来执行所述相位滑移估计处理功能，所述解码法求出基于所述多个导频序列的特定时刻的相位滑移概率。

3.根据权利要求2所述的接收机，其中，

所述相位补偿部采用基于维特比解码的最大似然解码法或最小均方误差法，作为使用了所述马尔可夫模型的所述相位滑移估计处理功能的算法。

4.根据权利要求1所述的接收机，其中，

所述纠错解码部采用纠错码的软判决迭代解码或者硬判决迭代解码，根据在解码后或解码过程中输出的判决信息来估计相位差成分，并利用估计出的相位差成分来校正接收数据的相位，由此执行所述相位滑移估计处理功能。

5.根据权利要求4所述的接收机，其中，

所述纠错解码部采用作为进行所述解码处理的结果生成的硬判决信息或软判决信息中的任意一个的判决信息，检测根据解码后的所述判决信息再现出的调制波与所述接收信号之间的相位差，根据采用滤波器降低了由于用于接收所述发送信号的通信路径的噪声而引起的相位差成分的偏差之后的相位差来估计相位差成分，并对所估计的所述相位差成分设置阈值，由此检测+90°、-90°、+180°的估计相位差，并在检测到的所述估计相位差的反方向上校正所述接收数据的相位，从而执行所述相位滑移估计处理功能。

6.根据权利要求5所述的接收机，其中，

所述滤波器通过求出由多个连续的符号构成的所述接收信号与根据所述判决信息再现出的调制波之间的相位差的平均值，计算降低了由于所述通信路径的噪声而引起的相位差成分的偏差之后的相位差。

7.根据权利要求4至6中任意一项所述的接收机，其中，

所述纠错解码部通过执行以下处理来进行所述接收信号的解码：

第1迭代处理，以预先设定的X(X是1以上的整数)次执行所述解码处理，由此生成所述判决信息；

第2迭代处理，以预先设定的Y(Y是1以上的整数)次执行以下的步骤：根据由所述第1迭代处理生成的所述判决信息，执行所述相位滑移估计处理功能，由此生成实施了基于所述相位差成分的校正之后的接收数据，并采用所生成的所述接收数据再次执行所述第1迭代处理；以及

第3迭代处理，在所述第2迭代处理的所述Y次结束之后，针对由第所述Y次的所述第2迭代处理生成的、实施了基于所述相位差成分的校正之后的所述接收数据，以预先设定的Z(Z是1以上的整数)次执行解码处理。

8.根据权利要求2或3所述的接收机，其中，

所述纠错解码部采用纠错码的软判决迭代解码或硬判决迭代解码，根据解码后或解码过程中输出的判决信息来估计相位差成分，并利用估计出的相位差成分来校正接收数据的相位，由此执行所述相位滑移估计处理功能。

9.根据权利要求8所述的接收机，其中，

所述纠错解码部生成硬判决信息或软判决信息中的任意一个的判决信息，作为进行所述解码处理的结果，

所述相位补偿部采用在所述纠错解码部中生成的所述判决信息作为先验值，执行采用了所述马尔可夫模型的所述相位滑移估计处理功能的算法。

10.根据权利要求9所述的接收机，其中，

所述纠错解码部通过执行以下处理来进行所述接收信号的解码：

第1迭代处理，以预先设定的X(X是1以上的整数)次执行所述解码处理，由此生成所述判决信息；

第2迭代处理，以预先设定的Y(Y是1以上的整数)次执行以下的步骤：根据由所述第1迭代处理生成的所述判决信息执行采用了所述马尔可夫模型的所述相位滑移估计处理功能，由此生成实施了基于所述相位差成分的校正之后的接收数据，并采用所生成的所述接收数据再次执行所述第1迭代处理；以及

第3迭代处理，在所述第2迭代处理的所述Y次结束之后，针对由第所述Y次的所述第2迭代处理生成的、实施了基于所述相位差成分的校正之后的所述接收数据，以预先设定的Z(Z是1以上的整数)次执行解码处理。

11.一种发送机，其在产生相位滑移或者相位变动的环境下使用，在接收机侧能执行对接收数据的相位进行校正的相位滑移估计处理功能，其中，

该发送机发送纠错编码之后实施了调制的发送信号，并且将由多个导频序列构成的信号作为所述发送信号的一部分进行发送。

12.一种通信方法，其适用于在产生相位滑移或者相位变动的环境下使用的通信装置，该通信装置具备：

发送机，其发送纠错编码之后实施了调制的发送信号；和

接收机，其包含：

相位补偿部，其接收从所述发送机发送的所述发送信号作为接收信号，并取得同步而进行解调；以及

纠错解码部，其对解调后的接收数据进行解码处理，

该通信方法具有以下步骤：

在所述发送机中将由多个导频序列构成的信号作为所述发送信号的一部分进行发送；以及

在所述接收机中执行相位滑移估计处理功能：利用所述多个导频序列，并且采用纠错码的软判决迭代解码或硬判决迭代解码，根据解码后或者解码过程中输出的判决信息估计相位差成分，利用估计出的所述相位差成分校正所述接收数据的相位。