JP2000036777A - 定数モジュラス・アルゴリズムとマルチモジュラス・アルゴリズムの両方を使用するブラインド形等化アルゴリズム - Google Patents
定数モジュラス・アルゴリズムとマルチモジュラス・アルゴリズムの両方を使用するブラインド形等化アルゴリズムInfo
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- H04L25/03012—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain
- H04L25/03019—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain adaptive, i.e. capable of adjustment during data reception
- H04L25/03038—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain adaptive, i.e. capable of adjustment during data reception with a non-recursive structure
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- Signal Processing (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、通信装置における受信機のブライ
ンド形等化に関し、特に、対角解の発生率を低減する適
応イコライザのブラインド形等化の際に使用するため技
術を提供する。 【解決手段】 本発明は、通信受信機で使用する方法で
あって、受信信号を処理するために、Ｎ個のタップ係数
ベクトルを含む適応フィルタ構成を使用する段階と、非
対称の収束アルゴリズムを使用して、Ｎ個のタップ係数
ベクトルの中の少なくとも２つをブラインド的に収束さ
せる段階からなることを特徴とする。上記適応フィルタ
は２つのフィルタを含む構成である。上記受信機は、非
対称アルゴリズムを使用して、ＣＭＡ−ＭＭＡブライン
ド形等化を行う。この結合ＣＭＡ−ＭＭＡ技術は、対角
解の発生率を低減する。
ンド形等化に関し、特に、対角解の発生率を低減する適
応イコライザのブラインド形等化の際に使用するため技
術を提供する。 【解決手段】 本発明は、通信受信機で使用する方法で
あって、受信信号を処理するために、Ｎ個のタップ係数
ベクトルを含む適応フィルタ構成を使用する段階と、非
対称の収束アルゴリズムを使用して、Ｎ個のタップ係数
ベクトルの中の少なくとも２つをブラインド的に収束さ
せる段階からなることを特徴とする。上記適応フィルタ
は２つのフィルタを含む構成である。上記受信機は、非
対称アルゴリズムを使用して、ＣＭＡ−ＭＭＡブライン
ド形等化を行う。この結合ＣＭＡ−ＭＭＡ技術は、対角
解の発生率を低減する。
Description
【０００１】
【発明の分野】本発明は、通信装置に関し、特に受信機
のブラインド形等化に関する。尚、1996年９月１８日付
のWerner他の米国特許出願08／717,582号「２つのフィ
ルタ適応イコライザのブラインド形収束を改善する技術
(Technique for Improving theBlind Convergence of a
Two-Filer Adaptive Equalizer)」、および1996年１１
月８日付のWerner他の米国特許出願08/744,908「遷移ア
ルゴリズムを使用する適応イコライザのブラインド形収
束を改善する技術(Technique for Improving the Blind
Convergence of an Adaptive Equalizer Using a Tran
sition Algorithm)」において、関連主題が開示されて
いる。
のブラインド形等化に関する。尚、1996年９月１８日付
のWerner他の米国特許出願08／717,582号「２つのフィ
ルタ適応イコライザのブラインド形収束を改善する技術
(Technique for Improving theBlind Convergence of a
Two-Filer Adaptive Equalizer)」、および1996年１１
月８日付のWerner他の米国特許出願08/744,908「遷移ア
ルゴリズムを使用する適応イコライザのブラインド形収
束を改善する技術(Technique for Improving the Blind
Convergence of an Adaptive Equalizer Using a Tran
sition Algorithm)」において、関連主題が開示されて
いる。
【０００２】
【発明の背景】ブラインド形等化(blind equalization)
の場合には、受信機の適応フィルタは、トレーニング信
号を使用しないでも収束する。当業者なら周知のよう
に、ブラインド形等化は２つの技術により行われる。す
なわち、一方の技術は、本明細書において、「低減立体
配座アルゴリズム(Ｒeduced Ｃonstellation Ａlgorith
m：ＲＣＡ）」と呼ばれるものであり、（例えば、１９
７５年６月発行のIEEE Trans.Commun.の第６７９頁乃至
第６８２頁掲載の、Ｙ．Satoの「多重レベル振幅変調シ
ステムに対する自力回復形等化方法(A Method of Self-
recovering Equalization for Multilevel Amplitude M
odulation Systems)」、１９８０年１０月７日付のゴダ
ール（Ｇｏｄａｒｄ）の米国特許第４，２２７，１５２
号参照）、他方の技術は、いわゆる「定数モジュラス・
アルゴリズム（Ｃonstant ＭodulusＡlgorithm）」と呼
ばれるものである（例えば、１９８０年１１月発行のIE
EE Trans.Commun.第２８巻、第１１号の第1867乃至1875
頁掲載の、Ｄ．Ｎ．ゴダールの「二次元データ通信シス
テムの自力回復形等化およびキャリヤ・トラッキング(S
elf-Recovering Equalization and Carrier Tracking i
n Two-Dimensional Data Communications System)」、
１９９２年発行のIEEE Trans.Signal Processing 第４
０巻、第６号の第1383頁乃至第1398頁掲載の、Ｎ．Ｋ．
ジャブロン（Ｊａｂｌｏｎ）の「高次ＱＡＭ信号立体配
座用の結合ブラインド形等化、キャリヤ回復およびタイ
ミング回復(Joint Blind Equalization, Carrier Recov
ery, and Timing Recovery fro High-Order QAM Signal
Constellations)」参照。）。さらに、Werner外の１９
９６年５月７日付出願の米国特許出願08/646,404号「ブ
ラインド形等化(Blind Equalization)」は、上記ＲＣＡ
およびＣＭＡアプローチに代わるものとして、新しいブ
ラインド形等化技術、マルチモジュラス・アルゴリズム
（ＭultiＭodule Ａlgorithm：ＭＭＡ）を開示してい
る。
の場合には、受信機の適応フィルタは、トレーニング信
号を使用しないでも収束する。当業者なら周知のよう
に、ブラインド形等化は２つの技術により行われる。す
なわち、一方の技術は、本明細書において、「低減立体
配座アルゴリズム(Ｒeduced Ｃonstellation Ａlgorith
m：ＲＣＡ）」と呼ばれるものであり、（例えば、１９
７５年６月発行のIEEE Trans.Commun.の第６７９頁乃至
第６８２頁掲載の、Ｙ．Satoの「多重レベル振幅変調シ
ステムに対する自力回復形等化方法(A Method of Self-
recovering Equalization for Multilevel Amplitude M
odulation Systems)」、１９８０年１０月７日付のゴダ
ール（Ｇｏｄａｒｄ）の米国特許第４，２２７，１５２
号参照）、他方の技術は、いわゆる「定数モジュラス・
アルゴリズム（Ｃonstant ＭodulusＡlgorithm）」と呼
ばれるものである（例えば、１９８０年１１月発行のIE
EE Trans.Commun.第２８巻、第１１号の第1867乃至1875
頁掲載の、Ｄ．Ｎ．ゴダールの「二次元データ通信シス
テムの自力回復形等化およびキャリヤ・トラッキング(S
elf-Recovering Equalization and Carrier Tracking i
n Two-Dimensional Data Communications System)」、
１９９２年発行のIEEE Trans.Signal Processing 第４
０巻、第６号の第1383頁乃至第1398頁掲載の、Ｎ．Ｋ．
ジャブロン（Ｊａｂｌｏｎ）の「高次ＱＡＭ信号立体配
座用の結合ブラインド形等化、キャリヤ回復およびタイ
ミング回復(Joint Blind Equalization, Carrier Recov
ery, and Timing Recovery fro High-Order QAM Signal
Constellations)」参照。）。さらに、Werner外の１９
９６年５月７日付出願の米国特許出願08/646,404号「ブ
ラインド形等化(Blind Equalization)」は、上記ＲＣＡ
およびＣＭＡアプローチに代わるものとして、新しいブ
ラインド形等化技術、マルチモジュラス・アルゴリズム
（ＭultiＭodule Ａlgorithm：ＭＭＡ）を開示してい
る。
【０００３】しかし、ブラインド形等化技術の最も基本
的な性能問題は、信頼性の高い初期収束を行うことがで
きることである。仮にそうでないと、適応フィルタは、
周知の「対角解」のような間違った解に収束する恐れが
ある。
的な性能問題は、信頼性の高い初期収束を行うことがで
きることである。仮にそうでないと、適応フィルタは、
周知の「対角解」のような間違った解に収束する恐れが
ある。
【０００４】一般的にいって、ＣＭＡまたはＭＭＡアル
ゴリズムと比較すると、ＲＣＡアルゴリズムの収束の信
頼性は低い。ＣＭＡアルゴリズムとＭＭＡアルゴリズム
との間のように、これらのアルゴリズムは利点も欠点も
持っている。例えば、不正確な対角解を避けるために、
ＣＭＡ技術の収束はより信頼性が高いが、ＣＭＡアルゴ
リズムの場合には高価なローテータが必要になる。比較
した場合、ＭＭＡアルゴリズムは、高価なローテータを
必要としないが、ＣＭＡアルゴリズムより不正確な収束
の影響を受け易い。
ゴリズムと比較すると、ＲＣＡアルゴリズムの収束の信
頼性は低い。ＣＭＡアルゴリズムとＭＭＡアルゴリズム
との間のように、これらのアルゴリズムは利点も欠点も
持っている。例えば、不正確な対角解を避けるために、
ＣＭＡ技術の収束はより信頼性が高いが、ＣＭＡアルゴ
リズムの場合には高価なローテータが必要になる。比較
した場合、ＭＭＡアルゴリズムは、高価なローテータを
必要としないが、ＣＭＡアルゴリズムより不正確な収束
の影響を受け易い。
【０００５】Werner他の米国特許出願は、対角解を防止
するのに使用する代わりの技術を開示している。Werner
外の１９９６年９月１８日付出願の米国特許出願第08/7
17,582「２つのフィルタ適応イコライザのブラインド形
収束を改善する技術(Technique for Improving the Bli
nd Convergence of a Two-filter Adaptive Equalize
r)」は、制約付きヒルベルト・コスト関数（Ｃonstrain
ed Ｈilbert Ｃost Ｆunction：ＣＨＣＦ）と呼ばれ
る、ブラインド形等化アルゴリズムを開示している。Ｃ
ＨＣＦアルゴリズムは、対角解の発生を防止するため
に、ヒルベルト伝達関数および同相および直交フィルタ
のドット積特性(dot-product properties)を使用する。
Werner他の１９９６年１１月８日付出願の米国特許出願
第08/744,908号「遷移アルゴリズムを使用する適応イコ
ライザのブラインド形収束を改善する技術(Technique f
or Improving the Blind convergence of an Adaptive
Equalizer Using a Transition Algorithm)」は、遷移
アルゴリズムと呼ばれる、ブラインド形等化技術アルゴ
リズムを開示している。後者の場合、一般的にいって、
適応フィルタは、最初、ＣＭＡアルゴリズムを使用し、
その後で切り替えて、ＭＭＡアルゴリズムを使用する。
するのに使用する代わりの技術を開示している。Werner
外の１９９６年９月１８日付出願の米国特許出願第08/7
17,582「２つのフィルタ適応イコライザのブラインド形
収束を改善する技術(Technique for Improving the Bli
nd Convergence of a Two-filter Adaptive Equalize
r)」は、制約付きヒルベルト・コスト関数（Ｃonstrain
ed Ｈilbert Ｃost Ｆunction：ＣＨＣＦ）と呼ばれ
る、ブラインド形等化アルゴリズムを開示している。Ｃ
ＨＣＦアルゴリズムは、対角解の発生を防止するため
に、ヒルベルト伝達関数および同相および直交フィルタ
のドット積特性(dot-product properties)を使用する。
Werner他の１９９６年１１月８日付出願の米国特許出願
第08/744,908号「遷移アルゴリズムを使用する適応イコ
ライザのブラインド形収束を改善する技術(Technique f
or Improving the Blind convergence of an Adaptive
Equalizer Using a Transition Algorithm)」は、遷移
アルゴリズムと呼ばれる、ブラインド形等化技術アルゴ
リズムを開示している。後者の場合、一般的にいって、
適応フィルタは、最初、ＣＭＡアルゴリズムを使用し、
その後で切り替えて、ＭＭＡアルゴリズムを使用する。
【０００６】
【発明の概要】本発明者は、対角解の発生率を低減する
適応イコライザのブラインド形等化の際に使用するため
の他の技術を発見した。特に、本発明の場合、受信機
は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡブラインド形等化アルゴリズム
を使用してブラインド形等化を行う。
適応イコライザのブラインド形等化の際に使用するため
の他の技術を発見した。特に、本発明の場合、受信機
は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡブラインド形等化アルゴリズム
を使用してブラインド形等化を行う。
【０００７】本発明の一実施例の場合には、受信機は、
２つのフィルタ構成を持つ適応フィルタからなる。上記
受信機は、非対称アルゴリズムを使用して、ＣＭＡ−Ｍ
ＭＡブラインド形等化を行う。
２つのフィルタ構成を持つ適応フィルタからなる。上記
受信機は、非対称アルゴリズムを使用して、ＣＭＡ−Ｍ
ＭＡブラインド形等化を行う。
【０００８】
【発明の詳細な記述】図１は、本発明の原理を実行する
通信システムの一部の例示としての高いレベルのブロッ
ク図である。例示としての目的のためだけに、受信機１
０は、下記式で表されるＣＡＰ（キャリヤを含まない、
振幅変調、位相変調）信号を受信するものと仮定する。
通信システムの一部の例示としての高いレベルのブロッ
ク図である。例示としての目的のためだけに、受信機１
０は、下記式で表されるＣＡＰ（キャリヤを含まない、
振幅変調、位相変調）信号を受信するものと仮定する。
【数１】
【０００９】
【外１】
【００１０】式（１）のＣＡＰ信号は、通信チャネル９
を伝播している間に歪を生じ、シンボル間妨害（Ｉnter
Ｓymbol Ｉnterference：ＩＳＩ）を起こしていると仮
定する。このＩＳＩは、チャネルＩＳＩ（相互に干渉す
るａnおよびｂnシンボル）と、チャネルＩＳＩ（相互に
干渉するａnおよびｂnシンボル）からなる。受信機１０
の目的は、信号ｒ’（ｔ）を供給するために、上記ＩＳ
Ｉを除去し、付加ノイズξ（ｔ）の影響を最小限度にま
で低減することである。受信機１０で使用するための、
結合ＣＭＡおよびＭＭＡブラインド形等化アルゴリズム
により、本発明のコンセプトを説明する。これは例示と
してのものに過ぎない。しかし、本発明のコンセプトを
説明する前に、適応フィルタの背景となるいくつかの情
報について説明し、上記ＣＭＡおよびＭＭＡアルゴリズ
ムについて説明する。また、本明細書においては、適応
フィルタは、例えば、以降の説明では、単にＦＳＬＥイ
コライザや単にイコライザと呼ぶ、分別間隔付き線形等
化器(fractionally spacedlinear equalizer)を意味す
る。
を伝播している間に歪を生じ、シンボル間妨害（Ｉnter
Ｓymbol Ｉnterference：ＩＳＩ）を起こしていると仮
定する。このＩＳＩは、チャネルＩＳＩ（相互に干渉す
るａnおよびｂnシンボル）と、チャネルＩＳＩ（相互に
干渉するａnおよびｂnシンボル）からなる。受信機１０
の目的は、信号ｒ’（ｔ）を供給するために、上記ＩＳ
Ｉを除去し、付加ノイズξ（ｔ）の影響を最小限度にま
で低減することである。受信機１０で使用するための、
結合ＣＭＡおよびＭＭＡブラインド形等化アルゴリズム
により、本発明のコンセプトを説明する。これは例示と
してのものに過ぎない。しかし、本発明のコンセプトを
説明する前に、適応フィルタの背景となるいくつかの情
報について説明し、上記ＣＭＡおよびＭＭＡアルゴリズ
ムについて説明する。また、本明細書においては、適応
フィルタは、例えば、以降の説明では、単にＦＳＬＥイ
コライザや単にイコライザと呼ぶ、分別間隔付き線形等
化器(fractionally spacedlinear equalizer)を意味す
る。
【００１１】
【適応フィルタ、ＣＭＡおよびＭＭＡ】図２は、例示と
しての分相ＦＳＬＥイコライザ１０である。ＦＳＬＥイ
コライザ１００は、Ｎ次元を持つものとして特徴づける
ことができる入力信号上で動作するものと仮定する。こ
の例の場合、Ｎ＝２である。すなわち、入力信号は、２
つの構成要素次元、すなわち、同相構成要素および直交
構成要素を含む。（また、本明細書においては、「チャ
ネル」という用語は、各次元を表すのに使用される。例
えば、同相次元はまた同相チャネルとも呼ばれることに
留意されたい。）ＦＳＬＥイコライザ１００は、有限イ
ンパルス応答（Ｆinite Ｉmpulse Ｒesponse：ＦＩＲ）
フィルタ１１０および１２０の形をした、２つの並列デ
ジタル適応フィルタを備える。イコライザ１００は、
「分相ＦＳＬＥ(phase-splitting ＦＳＬＥ」と呼ばれ
る。何故なら、２つのＦＩＲフィルタ１１０および１２
０は、収束して同相および直交フィルタになるからであ
る。図３は、上記イコライザ構成のいくつかの部分を詳
細に示すが、これは例示としてのものに過ぎない。２つ
のＦＩＲフィルタ１１０および１２０は、連続アナログ
−デジタル変換器（Ａ／Ｄ）１２５の、サンプルｒkの
シーケンスを記憶する同じタップ付き遅延ライン１１５
を共有する。Ａ／Ｄ１２５のサンプリング速度１／Ｔ’
は、通常、シンボルレート１／Ｔより３〜４倍速く、真
の信号に対するサンプリング定理を満足するように選択
される。Ｔ／Ｔ’＝ｉであると仮定する。この場合、ｉ
は整数である。
しての分相ＦＳＬＥイコライザ１０である。ＦＳＬＥイ
コライザ１００は、Ｎ次元を持つものとして特徴づける
ことができる入力信号上で動作するものと仮定する。こ
の例の場合、Ｎ＝２である。すなわち、入力信号は、２
つの構成要素次元、すなわち、同相構成要素および直交
構成要素を含む。（また、本明細書においては、「チャ
ネル」という用語は、各次元を表すのに使用される。例
えば、同相次元はまた同相チャネルとも呼ばれることに
留意されたい。）ＦＳＬＥイコライザ１００は、有限イ
ンパルス応答（Ｆinite Ｉmpulse Ｒesponse：ＦＩＲ）
フィルタ１１０および１２０の形をした、２つの並列デ
ジタル適応フィルタを備える。イコライザ１００は、
「分相ＦＳＬＥ(phase-splitting ＦＳＬＥ」と呼ばれ
る。何故なら、２つのＦＩＲフィルタ１１０および１２
０は、収束して同相および直交フィルタになるからであ
る。図３は、上記イコライザ構成のいくつかの部分を詳
細に示すが、これは例示としてのものに過ぎない。２つ
のＦＩＲフィルタ１１０および１２０は、連続アナログ
−デジタル変換器（Ａ／Ｄ）１２５の、サンプルｒkの
シーケンスを記憶する同じタップ付き遅延ライン１１５
を共有する。Ａ／Ｄ１２５のサンプリング速度１／Ｔ’
は、通常、シンボルレート１／Ｔより３〜４倍速く、真
の信号に対するサンプリング定理を満足するように選択
される。Ｔ／Ｔ’＝ｉであると仮定する。この場合、ｉ
は整数である。
【００１２】図３に示す２つの適応ＦＩＲフィルタ１１
０および１２０の出力は、シンボルレート１／Ｔとして
計算される。上記イコライザ・タップおよび入力サンプ
ルは、対応するＮ次元ベクトルにより表すことができ
る。それ故、下記式のように定義される。
０および１２０の出力は、シンボルレート１／Ｔとして
計算される。上記イコライザ・タップおよび入力サンプ
ルは、対応するＮ次元ベクトルにより表すことができ
る。それ故、下記式のように定義される。
【００１３】 rn T=[rk.,rk-1.,...,rk-N.]＝遅延ラインのＡ／Ｄサンプルのベクトル（２） cn T=[c0.,c1.,c2.,...,cN.]＝同相タップ係数のベクトル （３） dn T=[d0.,d1.,d2.,...,dN.]＝直交位相タップ係数のベクトル （４）
【００１４】ここで、上付き文字Ｔはベクトル転置を示
し、下付き文字ｎはシンボル周期ｎＴを示す。ｋ＝
（ｉ）（ｎ）である。
し、下付き文字ｎはシンボル周期ｎＴを示す。ｋ＝
（ｉ）（ｎ）である。
【００１５】
【外２】
【数２】
【００１６】
【外３】
【００１７】
【外４】
【００１８】
【数３】
【００１９】Ｅnは、イコライザ１００のタップ係数を
更新するのに使用される。最も普通のタップ更新アルゴ
リズムは、下記式で表される平均二乗誤差（Ｍean Ｓqu
areＥrror：ＭＳＥ）を最小にする確率論的勾配アルゴ
リズムである、ＬＭＳアルゴリズムである。
更新するのに使用される。最も普通のタップ更新アルゴ
リズムは、下記式で表される平均二乗誤差（Ｍean Ｓqu
areＥrror：ＭＳＥ）を最小にする確率論的勾配アルゴ
リズムである、ＬＭＳアルゴリズムである。
【数４】
【外５】
【数５】
【００２０】２つの適応フィルタのタップ係数は、下記
式で表される上記の最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズ
ムを使用して更新される。
式で表される上記の最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズ
ムを使用して更新される。
【数６】 ここで、αは、タップ調整アルゴリズムで使用するステ
ップ・サイズである。
ップ・サイズである。
【００２１】動作の定常状態モードとは反対に、始動モ
ードは、上記タップ係数値を、数値の初期設定に収束す
るために使用される。ある種のシステムの場合には、ト
レーニング・シーケンスは、始動中（すなわち、Ａnシ
ンボルの予め定義したシーケンス）中に使用される。受
信機は、上記始動からイコライザ出力信号Ｙn、および
送信したシンボルＡnの既知のシーケンスを使用して、
意味のある誤差Ｅnを計算することができる。この場
合、「理想的な参照」に関してタップ適応を行うとい
う。
ードは、上記タップ係数値を、数値の初期設定に収束す
るために使用される。ある種のシステムの場合には、ト
レーニング・シーケンスは、始動中（すなわち、Ａnシ
ンボルの予め定義したシーケンス）中に使用される。受
信機は、上記始動からイコライザ出力信号Ｙn、および
送信したシンボルＡnの既知のシーケンスを使用して、
意味のある誤差Ｅnを計算することができる。この場
合、「理想的な参照」に関してタップ適応を行うとい
う。
【００２２】しかし、トレーニング・シーケンスを利用
することができない場合には、イコライザ１００は、ブ
ラインド(blind)的に収束させなければならない。この
ことは、通常、２つの主ステップを含む。最初に、「ア
イ図(eye diagram)」を開くために、ブラインド形等化
アルゴリズムが使用され、その後で、アイが十分に開い
てから、受信機は、例えば、上記のＬＳＭタップ適応ア
ルゴリズムに切り替える。ブラインド形等化の原理は、
式（８）で表されるＭＳＥより、イコライザ１００を最
初に収束するのにより適している、コスト関数を最小に
するタップ適応アルゴリズムを使用することである。上
記２つのブラインド形等化アルゴリズムは、ＣＭＡアル
ゴリズムおよびＭＭＡアルゴリズムである。ＣＭＡアル
ゴリズムは、下記式で表されるコスト関数（ＣＦ）を最
小にする。
することができない場合には、イコライザ１００は、ブ
ラインド(blind)的に収束させなければならない。この
ことは、通常、２つの主ステップを含む。最初に、「ア
イ図(eye diagram)」を開くために、ブラインド形等化
アルゴリズムが使用され、その後で、アイが十分に開い
てから、受信機は、例えば、上記のＬＳＭタップ適応ア
ルゴリズムに切り替える。ブラインド形等化の原理は、
式（８）で表されるＭＳＥより、イコライザ１００を最
初に収束するのにより適している、コスト関数を最小に
するタップ適応アルゴリズムを使用することである。上
記２つのブラインド形等化アルゴリズムは、ＣＭＡアル
ゴリズムおよびＭＭＡアルゴリズムである。ＣＭＡアル
ゴリズムは、下記式で表されるコスト関数（ＣＦ）を最
小にする。
【００２３】
【数７】 ここで、Ｌは正の整数であり、Ｙnは等化したサンプル
であり、Ｒは円の半径である。実際には、Ｌ＝２のケー
スが最も普通に使用される。式（１３）のコスト関数
は、半径Ｒに関するイコライザの複素出力信号Ｙnのバ
ラツキを最小にする真の二次元コスト関数である。ＣＭ
Ａアルゴリズムによる収束は、信頼性が最も高いもので
あり、そのため不正確な対角解を避けることができる
が、高価なローテータを必要とする。
であり、Ｒは円の半径である。実際には、Ｌ＝２のケー
スが最も普通に使用される。式（１３）のコスト関数
は、半径Ｒに関するイコライザの複素出力信号Ｙnのバ
ラツキを最小にする真の二次元コスト関数である。ＣＭ
Ａアルゴリズムによる収束は、信頼性が最も高いもので
あり、そのため不正確な対角解を避けることができる
が、高価なローテータを必要とする。
【００２４】比較した場合、マルチモジュラス・アルゴ
リズムは、下記式で示すコスト関数を最小にする。
リズムは、下記式で示すコスト関数を最小にする。
【００２５】
【数８】 ここで、Ｌは正の整数であり、Ｒ（Ｙn）および〜Ｒ
（Ｙn）は、イコライザの出力Ｙnにより異なる正の離散
数値である。ＭＭＡアルゴリズムは、区分的なリニア同
相および直交輪郭の周囲のイコライザ出力サンプルｙn
および〜ｙnのバラツキを最小にする。
（Ｙn）は、イコライザの出力Ｙnにより異なる正の離散
数値である。ＭＭＡアルゴリズムは、区分的なリニア同
相および直交輪郭の周囲のイコライザ出力サンプルｙn
および〜ｙnのバラツキを最小にする。
【００２６】
【外６】
【００２７】
【数９】
【００２８】式（１３）で表されるＣＭＡとは異なり、
式（１５）は、真の二次元コスト関数ではない。むし
ろ、式（１５）は２つの独立した一次元コスト関数ＣＦ
lおよびＣＦqである。Ｌ＝２であるので、ＭＭＡのコス
ト関数は、下記式により表すことができる。
式（１５）は、真の二次元コスト関数ではない。むし
ろ、式（１５）は２つの独立した一次元コスト関数ＣＦ
lおよびＣＦqである。Ｌ＝２であるので、ＭＭＡのコス
ト関数は、下記式により表すことができる。
【数１０】 ＭＭＡアルゴリズムは、立体配座を回転することはでき
るが、時々対角解に収束する場合がある。
るが、時々対角解に収束する場合がある。
【００２９】
【結合ＣＭＡ−ＭＭＡ技術】本発明者は、対角解の発生
率を低減する適応イコライザのブラインド形等化の際に
使用するための１つの技術を発見した。特に、本発明の
場合、受信機は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡブラインド形等化
アルゴリズムを使用して、ブラインド形等化を行う。
率を低減する適応イコライザのブラインド形等化の際に
使用するための１つの技術を発見した。特に、本発明の
場合、受信機は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡブラインド形等化
アルゴリズムを使用して、ブラインド形等化を行う。
【００３０】結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズムのコスト
関数は下記式により表される。
関数は下記式により表される。
【数１１】
【００３１】
【外７】
【数１２】 本発明のコンセプトの説明の残りの部分においては、式
（１８）および（１９）により表されるコスト関数を使
用するものと仮定する。
（１８）および（１９）により表されるコスト関数を使
用するものと仮定する。
【００３２】本発明のコンセプトは、二次元および一次
元のコスト関数の集合み合わせを使用しているので、全
体のコスト関数は非対称の等高線を持つ。すなわち、結
合ＣＭＡ−ＭＭＡコスト関数を最小にすることは、図４
および図５の２つの異なる輪郭に関連する。同相チャネ
ルは、図４の円形等高線に関連し、直交位相チャネルは
図５の二本の直線に関連する。
元のコスト関数の集合み合わせを使用しているので、全
体のコスト関数は非対称の等高線を持つ。すなわち、結
合ＣＭＡ−ＭＭＡコスト関数を最小にすることは、図４
および図５の２つの異なる輪郭に関連する。同相チャネ
ルは、図４の円形等高線に関連し、直交位相チャネルは
図５の二本の直線に関連する。
【００３３】コスト関数の勾配は、下記式に示すよう
に、式（１８）および（１９）から得られる。
に、式（１８）および（１９）から得られる。
【数１３】
【００３４】これらの式から、確率論的勾配タップ更新
は下記式のようになる。
は下記式のようになる。
【数１４】 図６は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡによる、２つのフィルタを
含む構成のタップ更新のグラフを示す。各チャネルは、
例えば、μcmaおよびμmmaのような異なる誤差修正項を
使用する。式（２４）および（２５）（および図６）を
見れば分かるように、図１の受信機１０は、タップ・ベ
クトルを更新するために、非対称アルゴリズムを使用し
て、結合ＣＭＡ−ＭＭＡブラインド形等化を行う。
含む構成のタップ更新のグラフを示す。各チャネルは、
例えば、μcmaおよびμmmaのような異なる誤差修正項を
使用する。式（２４）および（２５）（および図６）を
見れば分かるように、図１の受信機１０は、タップ・ベ
クトルを更新するために、非対称アルゴリズムを使用し
て、結合ＣＭＡ−ＭＭＡブラインド形等化を行う。
【００３５】すでに説明したように、結合ＣＭＡ−ＭＭ
Ａアルゴリズムは、イコライザのタップ更新アルゴリズ
ムに非対称を導入し、一方、他のブラインド形等化アル
ゴリズムは、何時でも２つのフィルタを含むイコライザ
用に対称アルゴリズムを使用する。結合ＣＭＡ−ＭＭＡ
アルゴリズムで使用する非対称は下記の通りである。
Ａアルゴリズムは、イコライザのタップ更新アルゴリズ
ムに非対称を導入し、一方、他のブラインド形等化アル
ゴリズムは、何時でも２つのフィルタを含むイコライザ
用に対称アルゴリズムを使用する。結合ＣＭＡ−ＭＭＡ
アルゴリズムで使用する非対称は下記の通りである。
【００３６】・非対称コスト関数 − 結合ＣＭＡ−Ｍ
ＭＡアルゴリズムは、一方のチャネルに対して二次元ア
ルゴリズムを使用し、他方のチャネルに対して一次元ア
ルゴリズムを使用する。 ・同相チャネルおよび直交位相チャネルに対する異なる
定数Ｒcmaおよび、Ｒmma。例えば、式（１８）および
（１９）により表されるコスト関数に対して、定数Ｒは
下記のようになる。これは例示としてのものに過ぎな
い。同相チャネルおよび直交チャネルに対して、それぞ
れ、Ｒcma＝３．６およびＲmma＝２．８６。 ・異なるステップ・サイズμcmaおよびμmma２つのコス
ト関数において異なるステップ・サイズを使用すると、
対角解および収束の速度の発生速度が、さらに制御され
る。しかし、性能をほどほどにするには、これらの数値
を相互に、例えば、０．０１のように等しくすることが
できる。
ＭＡアルゴリズムは、一方のチャネルに対して二次元ア
ルゴリズムを使用し、他方のチャネルに対して一次元ア
ルゴリズムを使用する。 ・同相チャネルおよび直交位相チャネルに対する異なる
定数Ｒcmaおよび、Ｒmma。例えば、式（１８）および
（１９）により表されるコスト関数に対して、定数Ｒは
下記のようになる。これは例示としてのものに過ぎな
い。同相チャネルおよび直交チャネルに対して、それぞ
れ、Ｒcma＝３．６およびＲmma＝２．８６。 ・異なるステップ・サイズμcmaおよびμmma２つのコス
ト関数において異なるステップ・サイズを使用すると、
対角解および収束の速度の発生速度が、さらに制御され
る。しかし、性能をほどほどにするには、これらの数値
を相互に、例えば、０．０１のように等しくすることが
できる。
【００３７】結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズムは、ＣＭ
ＡアプローチおよびＭＭＡアプローチと比較すると、異
なる利点を持つ。ＣＭＡの場合には、結合ＣＭＡ−ＭＭ
Ａアルゴリズムは立体配座を回転させる（結合ＣＭＡ−
ＭＭＡアルゴリズムによる立体配座が回転は、数学的に
表すことができる。しかし、この証明は、本発明のコン
セプトにとっては必要ないので、ここでは説明しな
い。）。反対に、ＣＭＡアルゴリズムによる収束は信頼
性が高く、それにより不正確な対角解を避けることがで
きるが、ＣＭＡは高価なローテータを使用しなければな
らないし、定常動作モードの場合でも、上記ローテータ
を使用しなければならない。ＭＭＡの場合には、タップ
更新用の２つのチャネルの間の結合により、結合ＣＭＡ
−ＭＭＡアルゴリズムによる収束の信頼性は、ＭＭＡの
それよりも高い（例えば、図６参照）。比較した場合、
ＭＭＡアルゴリズムは、対角解に収束する恐れがある。
何故なら、このアルゴリズムは２つの独立したコスト関
数を持つからである。
ＡアプローチおよびＭＭＡアプローチと比較すると、異
なる利点を持つ。ＣＭＡの場合には、結合ＣＭＡ−ＭＭ
Ａアルゴリズムは立体配座を回転させる（結合ＣＭＡ−
ＭＭＡアルゴリズムによる立体配座が回転は、数学的に
表すことができる。しかし、この証明は、本発明のコン
セプトにとっては必要ないので、ここでは説明しな
い。）。反対に、ＣＭＡアルゴリズムによる収束は信頼
性が高く、それにより不正確な対角解を避けることがで
きるが、ＣＭＡは高価なローテータを使用しなければな
らないし、定常動作モードの場合でも、上記ローテータ
を使用しなければならない。ＭＭＡの場合には、タップ
更新用の２つのチャネルの間の結合により、結合ＣＭＡ
−ＭＭＡアルゴリズムによる収束の信頼性は、ＭＭＡの
それよりも高い（例えば、図６参照）。比較した場合、
ＭＭＡアルゴリズムは、対角解に収束する恐れがある。
何故なら、このアルゴリズムは２つの独立したコスト関
数を持つからである。
【００３８】図７および図８は、図１の受信機１０で使
用するための、本発明のコンセプトの例示としての実施
例を示す。図７は、本発明の原理に従って、ＦＳＬＥを
実行するようにプログラムされている、デジタル信号プ
ロセッサ４００の代表的な実施例である。デジタル信号
プロセッサ４００は、中央処理装置（プロセッサ）４０
５およびメモリ４１０を備える。メモリ４１０の一部
は、プロセッサ４０５により実行された時、結合ＣＭＡ
−ＭＭＡアルゴリズムを実行するプログラム命令を記憶
する。メモリの上記部分を参照番号４１１で示す。メモ
リ４１２の他の部分は、本発明のコンセプトに従って、
プロセッサ４０５により更新される、タップ係数値を記
憶するために使用される。受信信号４０４は、プロセッ
サ４０５に送られ、このプロセッサ４０５は、出力信号
４０６を供給するために、本発明のコンセプトに従って
上記信号を等化する。例示としてのためだけのものであ
るが、出力信号４０６は、イコライザの出力サンプルの
シーケンスを表すものと仮定する（当業者なら周知のよ
うに、出力信号プロセッサは、出力信号４０６を入手す
る前に受信信号４０４をさらに処理することができ
る。）。本明細書では、例示としてのソフトウエア・プ
ログラムについての説明は行わない。何故なら、本明細
書で説明した結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズムについて
知ったからには、当業者なら当然そのようなプログラム
を理解することができるからである。また、すでに説明
したような任意のイコライザ構成は、本発明のコンセプ
トに従って、デジタル信号プロセッサ４００により実行
することができる。
用するための、本発明のコンセプトの例示としての実施
例を示す。図７は、本発明の原理に従って、ＦＳＬＥを
実行するようにプログラムされている、デジタル信号プ
ロセッサ４００の代表的な実施例である。デジタル信号
プロセッサ４００は、中央処理装置（プロセッサ）４０
５およびメモリ４１０を備える。メモリ４１０の一部
は、プロセッサ４０５により実行された時、結合ＣＭＡ
−ＭＭＡアルゴリズムを実行するプログラム命令を記憶
する。メモリの上記部分を参照番号４１１で示す。メモ
リ４１２の他の部分は、本発明のコンセプトに従って、
プロセッサ４０５により更新される、タップ係数値を記
憶するために使用される。受信信号４０４は、プロセッ
サ４０５に送られ、このプロセッサ４０５は、出力信号
４０６を供給するために、本発明のコンセプトに従って
上記信号を等化する。例示としてのためだけのものであ
るが、出力信号４０６は、イコライザの出力サンプルの
シーケンスを表すものと仮定する（当業者なら周知のよ
うに、出力信号プロセッサは、出力信号４０６を入手す
る前に受信信号４０４をさらに処理することができ
る。）。本明細書では、例示としてのソフトウエア・プ
ログラムについての説明は行わない。何故なら、本明細
書で説明した結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズムについて
知ったからには、当業者なら当然そのようなプログラム
を理解することができるからである。また、すでに説明
したような任意のイコライザ構成は、本発明のコンセプ
トに従って、デジタル信号プロセッサ４００により実行
することができる。
【００３９】図８は、本発明のコンセプトのもう１つの
他の実施例である。回路５００は、中央処理装置（プロ
セッサ）５０５およびイコライザ５１０を備える。この
イコライザ５１０は、例示としてのものであり、上記の
ような分相ＦＳＬＥであると仮定する。イコライザ５１
０は、（例えば、図３に示すような）、対応するタップ
係数ベクトルに対する数値を記憶するための、少なくと
も１つのタップ係数レジスタを含む。プロセッサ５０５
は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズムを実行するため
に、図７のメモリ４１０類似の、図示していないメモリ
を含む。イコライザ出力サンプルのシーケンスを表すイ
コライザ・デジタル信号５１１は、プロセッサ５０５に
送られる。プロセッサ５０５は、正しい解に収束するよ
うに、タップ係数の数値を適応させるために、本発明の
コンセプトに従って出力信号５１１を分析する。
他の実施例である。回路５００は、中央処理装置（プロ
セッサ）５０５およびイコライザ５１０を備える。この
イコライザ５１０は、例示としてのものであり、上記の
ような分相ＦＳＬＥであると仮定する。イコライザ５１
０は、（例えば、図３に示すような）、対応するタップ
係数ベクトルに対する数値を記憶するための、少なくと
も１つのタップ係数レジスタを含む。プロセッサ５０５
は、結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズムを実行するため
に、図７のメモリ４１０類似の、図示していないメモリ
を含む。イコライザ出力サンプルのシーケンスを表すイ
コライザ・デジタル信号５１１は、プロセッサ５０５に
送られる。プロセッサ５０５は、正しい解に収束するよ
うに、タップ係数の数値を適応させるために、本発明の
コンセプトに従って出力信号５１１を分析する。
【００４０】図９は、図１の受信機１０で使用するため
の、本発明の原理によるブラインド形始動手順である。
ステップ６０５においては、受信機１０は、例えば、図
８のイコライザ５１０のようなイコライザのブラインド
形収束をスタートさせるために、対応するタップ更新ア
ルゴリズムにより、結合ＣＭＡ−ＭＭＡコスト関数を使
用する。ステップ６１０においては、結合ＣＭＡ−ＭＭ
Ａアルゴリズムから、ＬＭＳ適応アルゴリズムに切り替
えるのかどうか、または結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズ
ムを引続き使用するのかどうかについての判断が行われ
る。通常、当業者は、（すでに説明したように）、この
判断をアイが十分に開いているかどうかについての判断
と呼んでいる。ブラインド形始動手順のステップ６１０
は、スケジュール駆動にすることもできるし、イベント
駆動にすることもでき、または両方にすることもでき
る。スケジュール駆動アプローチの場合には、２つの異
なるタップ更新アルゴリズムの間の切り替えは、（例え
ば、カウンタにより決定することができる）反復のある
固定回数Ｍの後で発生する。このアプローチは、Ｍ回の
反復が行われた後では、アイがある角度だけ開いている
と仮定する。イベント駆動アプローチの場合には、アイ
がある角度開くと切り替えが行われる。例えば、このこ
とは、ＭＳＥを継続的に監視し、ＭＳＥがあるしきい値
Ｔより下に下がったときに切り替えを行うことにより実
行することができる。アイが十分に開いた場合には、受
信機１０は、ステップ６１５において、ＬＳＭ適応アル
ゴリズムに切り替える。
の、本発明の原理によるブラインド形始動手順である。
ステップ６０５においては、受信機１０は、例えば、図
８のイコライザ５１０のようなイコライザのブラインド
形収束をスタートさせるために、対応するタップ更新ア
ルゴリズムにより、結合ＣＭＡ−ＭＭＡコスト関数を使
用する。ステップ６１０においては、結合ＣＭＡ−ＭＭ
Ａアルゴリズムから、ＬＭＳ適応アルゴリズムに切り替
えるのかどうか、または結合ＣＭＡ−ＭＭＡアルゴリズ
ムを引続き使用するのかどうかについての判断が行われ
る。通常、当業者は、（すでに説明したように）、この
判断をアイが十分に開いているかどうかについての判断
と呼んでいる。ブラインド形始動手順のステップ６１０
は、スケジュール駆動にすることもできるし、イベント
駆動にすることもでき、または両方にすることもでき
る。スケジュール駆動アプローチの場合には、２つの異
なるタップ更新アルゴリズムの間の切り替えは、（例え
ば、カウンタにより決定することができる）反復のある
固定回数Ｍの後で発生する。このアプローチは、Ｍ回の
反復が行われた後では、アイがある角度だけ開いている
と仮定する。イベント駆動アプローチの場合には、アイ
がある角度開くと切り替えが行われる。例えば、このこ
とは、ＭＳＥを継続的に監視し、ＭＳＥがあるしきい値
Ｔより下に下がったときに切り替えを行うことにより実
行することができる。アイが十分に開いた場合には、受
信機１０は、ステップ６１５において、ＬＳＭ適応アル
ゴリズムに切り替える。
【００４１】上記説明は単に本発明の原理を説明するた
めのものであり、当業者なら、本明細書にはっきりと記
載されていなくても、本発明の原理を使用し、本発明の
精神および範囲内に含まれる、多くの別の装置を考案す
ることができることを理解することができるだろう。例
えば、本明細書においては、本発明のコンセプトは、例
えば、イコライザ５１０等の個々の機能構造ブロックに
より実施されているが、これら構造ブロックの任意の１
つまたはそれ以上の機能を、１つまたはそれ以上の適当
にプログラムされたプロセッサ、または、例えば、デジ
タル信号プロセッサ、個々の回路素子、集積回路等のよ
うな処理回路を使用して実行することもできる。
めのものであり、当業者なら、本明細書にはっきりと記
載されていなくても、本発明の原理を使用し、本発明の
精神および範囲内に含まれる、多くの別の装置を考案す
ることができることを理解することができるだろう。例
えば、本明細書においては、本発明のコンセプトは、例
えば、イコライザ５１０等の個々の機能構造ブロックに
より実施されているが、これら構造ブロックの任意の１
つまたはそれ以上の機能を、１つまたはそれ以上の適当
にプログラムされたプロセッサ、または、例えば、デジ
タル信号プロセッサ、個々の回路素子、集積回路等のよ
うな処理回路を使用して実行することもできる。
【図１】本発明の原理を実行する通信システムの一部の
例示としてのブロック図である。
例示としてのブロック図である。
【図２】分相イコライザの例示としてのブロック図であ
る。
る。
【図３】イコライザで使用するための適応フィルタの一
部の例示としてのブロック図である。
部の例示としてのブロック図である。
【図４】本発明の原理による全コスト関数の非対称等高
線を示す図である。
線を示す図である。
【図５】本発明の原理による全コスト関数の非対称等高
線を示す図である。
線を示す図である。
【図６】本発明の２つのフィルタを持つ構成のタップ更
新を示すブロック図である。
新を示すブロック図である。
【図７】本発明の原理を実行する受信機の一部の例示と
してのブロック図である。
してのブロック図である。
【図８】本発明の原理を実行する受信機の一部の例示と
してのブロック図である。
してのブロック図である。
【図９】本発明の原理による例示としてのブラインド形
開始手順を示す図である。
開始手順を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジァン ヤング アメリカ合衆国 07746 ニュージャーシ ィ，マールボロー，ホワイトニー ドライ ヴ 10
Claims (8)
- 【請求項１】 通信受信機で使用する方法であって、 受信信号を処理するために、Ｎ個のタップ係数ベクトル
を含む適応フィルタ構成を使用する段階と、 非対称の収束アルゴリズムを使用して、Ｎ個のタップ係
数ベクトルの中の少なくとも２つをブラインド的に収束
させる段階からなることを特徴とする方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、該ブラ
インド的に収束させる段階が、タップ係数ベクトルの１
つを適応させるために、定数モジュラスをベースとする
アルゴリズムを使用する段階と、 第２のタップ係数ベクトルを適応させるために、マルチ
モジュラスをベースとするアルゴリズムを使用する段階
とを含むことを特徴とする方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載の方法において、ブライ
ンド的に収束させる段階が、該タップ係数ベクトルの１
つを適応させるために、第１のアルゴリズムを使用する
段階と、 第２のタップ係数ベクトルを適応させるために、第１の
アルゴリズムより高次のアルゴリズムを使用する段階と
を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項４】 請求項３に記載の方法において、該第１
のタップ更新アルゴリズムが、一次元アルゴリズムであ
り、第２のタップ更新アルゴリズムが、二次元アルゴリ
ズムであることを特徴とする方法。 - 【請求項５】 受信機でブラインド形等化を行う改良型
適応フィルタであって、該フィルタが、 ２つのフィルタ構造を有する適応フィルタからなり、該
２つのフィルタの各々はさらにタップ係数値のそれぞれ
の集合からなり、タップ係数値の各集合が、異なる適応
アルゴリズムにより適応していることを特徴とするフィ
ルタ。 - 【請求項６】 請求項５に記載の改良において、一方の
適応アルゴリズムが定数モジュラスに基づくアルゴリズ
ムに基づいており、他方のタップ適応アルゴリズムが、
マルチモジュラスに基づくアルゴリズムに基づいている
ことを特徴とする改良。 - 【請求項７】 請求項５に記載の改良において、一方の
適応アルゴリズムが、他方の適応アルゴリズムより低次
元のアルゴリズムであることを特徴とする改良。 - 【請求項８】 請求項５に記載の改良において、一方の
適応アルゴリズムが一次元アルゴリズムであり、他方の
適応アルゴリズムが二次元アルゴリズムであることを特
徴とする改良。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/066,189 US6314134B1 (en) | 1998-04-24 | 1998-04-24 | Blind equalization algorithm with joint use of the constant modulus algorithm and the multimodulus algorithm |
| US09/066189 | 1998-04-24 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000036777A true JP2000036777A (ja) | 2000-02-02 |
Family
ID=22067848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11115631A Pending JP2000036777A (ja) | 1998-04-24 | 1999-04-23 | 定数モジュラス・アルゴリズムとマルチモジュラス・アルゴリズムの両方を使用するブラインド形等化アルゴリズム |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6314134B1 (ja) |
| EP (1) | EP0952712A3 (ja) |
| JP (1) | JP2000036777A (ja) |
| KR (1) | KR19990083149A (ja) |
| CA (1) | CA2266166A1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100442255B1 (ko) * | 2002-02-27 | 2004-07-30 | 엘지전자 주식회사 | 채널 등화 장치 |
| JP2015516706A (ja) * | 2012-02-20 | 2015-06-11 | タイコ エレクトロニクス サブシー コミュニケーションズ エルエルシー | 直交振幅変調システムにおけるブラインド等化およびキャリア位相復元のためのシステムおよび方法 |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6433835B1 (en) * | 1998-04-17 | 2002-08-13 | Encamera Sciences Corporation | Expanded information capacity for existing communication transmission systems |
| JP2000078060A (ja) * | 1998-08-27 | 2000-03-14 | Mitsubishi Electric Corp | 適応等化器装置及び適応等化器の制御方法 |
| US6493381B1 (en) * | 1999-06-24 | 2002-12-10 | Agere Systems Inc. | Blind equalization algorithm with the joint use of the constant R and the sliced symbols |
| US6490318B1 (en) * | 1999-06-24 | 2002-12-03 | Agere Systems Inc. | Phase-compensating constant modulus algorithm |
| BRPI0101198B1 (pt) * | 2001-03-02 | 2015-09-01 | Unicamp | Processo concorrente para desconvolução autodidata de sinais digitais |
| US7180942B2 (en) | 2001-12-18 | 2007-02-20 | Dotcast, Inc. | Joint adaptive optimization of soft decision device and feedback equalizer |
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| US8064542B1 (en) * | 2006-03-16 | 2011-11-22 | Marvell International Ltd. | Systems and methods for I/Q imbalance correction and calibration of variable modulus signals |
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| US8478135B2 (en) * | 2010-06-30 | 2013-07-02 | Alcatel Lucent | Method and apparatus for polarization-division-multiplexed optical receivers |
| US8805208B2 (en) * | 2012-02-03 | 2014-08-12 | Tyco Electronics Subsea Communications Llc | System and method for polarization de-multiplexing in a coherent optical receiver |
| US10560289B1 (en) | 2018-09-13 | 2020-02-11 | Viasat, Inc. | Adaptive equalizer system |
| CN111107025A (zh) * | 2018-10-26 | 2020-05-05 | 上海晟矽微电子股份有限公司 | Gfsk接收机中的自适应均衡器 |
| CN112468419B (zh) * | 2020-11-23 | 2021-08-31 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种自适应的双模式盲均衡方法及系统 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| IT1188626B (it) * | 1986-03-25 | 1988-01-20 | Gte Telecom Spa | Metodo e dispositivo di equalizzazione adattiva cieca |
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