JP2000091968A - 無線受信機において等化を行う方法および装置 - Google Patents
無線受信機において等化を行う方法および装置Info
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- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 送信機から信号を受信する無線受信機におい
て等化を行うイコライザ１００を提供する。 【解決手段】 送信機と受信機との間には、チャネル・
インパルス応答（ＣＩＲ）を有するチャネルがある。イ
コライザ１００は、複数のタップ係数を生成するＣＩＲ
推定手段１と、ＣＩＲ推定手段が生成するタップ係数を
評価し、評価信号を出力する評価手段２と、評価信号を
受信し、この評価信号に基づいて、複数の異なるイコラ
イザ・アルゴリズムから１つを選択し実行するイコライ
ザ・アルゴリズム処理ユニット５とを備える。１つ以上
のタップ係数を無視する場合、ＣＩＲ推定手段１が生成
する係数全てを考慮するアルゴリズムに優先して、最少
の処理パワーを必要とするアルゴリズムを選択し実行す
ることができる。
て等化を行うイコライザ１００を提供する。 【解決手段】 送信機と受信機との間には、チャネル・
インパルス応答（ＣＩＲ）を有するチャネルがある。イ
コライザ１００は、複数のタップ係数を生成するＣＩＲ
推定手段１と、ＣＩＲ推定手段が生成するタップ係数を
評価し、評価信号を出力する評価手段２と、評価信号を
受信し、この評価信号に基づいて、複数の異なるイコラ
イザ・アルゴリズムから１つを選択し実行するイコライ
ザ・アルゴリズム処理ユニット５とを備える。１つ以上
のタップ係数を無視する場合、ＣＩＲ推定手段１が生成
する係数全てを考慮するアルゴリズムに優先して、最少
の処理パワーを必要とするアルゴリズムを選択し実行す
ることができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、無線受信機におい
て等化(equalisation)を行う方法および装置に関する。
特に、本発明は、ＧＳＭハンドセントにおいて効率的な
等化を行う方法およびそのための装置に関するものであ
る。
て等化(equalisation)を行う方法および装置に関する。
特に、本発明は、ＧＳＭハンドセントにおいて効率的な
等化を行う方法およびそのための装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】移動電話機のハンドセットは、チャネル
・イコライザを含む。これは受信回路の一部を形成し、
マルチ・パス信号散乱(multi-path signal dispersion)
によって発生する信号の転化(corruption)を補償するも
のである。多くのデジタル移動電話システム（例えば、
ＧＳＭ）では、標準が設定されており、とりわけ、シス
テムの一部を形成することを意図した各ハンドセットの
イコライザに対して、最小限の要件を設定している。
・イコライザを含む。これは受信回路の一部を形成し、
マルチ・パス信号散乱(multi-path signal dispersion)
によって発生する信号の転化(corruption)を補償するも
のである。多くのデジタル移動電話システム（例えば、
ＧＳＭ）では、標準が設定されており、とりわけ、シス
テムの一部を形成することを意図した各ハンドセットの
イコライザに対して、最小限の要件を設定している。
【０００３】イコライザに最低限要求される標準は、最
悪の場合の状況（例えば、丘陵性の環境等）を考慮する
ため、通常非常に高くなっている。しかしながら、従来
のイコライザでは、この高い動作標準のためにはイコラ
イザは大量の電力を消費しなければならなかった。スタ
ンバイ・モードの間、イコライザの電力消費は、ハンド
セットの全電力消費のかなりの量に上る。
悪の場合の状況（例えば、丘陵性の環境等）を考慮する
ため、通常非常に高くなっている。しかしながら、従来
のイコライザでは、この高い動作標準のためにはイコラ
イザは大量の電力を消費しなければならなかった。スタ
ンバイ・モードの間、イコライザの電力消費は、ハンド
セットの全電力消費のかなりの量に上る。
【０００４】イコライザの機能は複雑であるが、まずマ
ルチ・パス散乱ならびに送信および受信回路によって発
生する、送信機と受信機との間で送られるデジタル信号
の転化に対応する等価なデジタル・フィルタを同定しよ
うとし（これを、チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ：
Channel Impulse Response）を推定すると呼ぶ）、次に
このようにして得られたＣＩＲを用いて、（転化した）
受信信号から元来送られた信号を可能な限り最良に復元
することによって、かなり高いレベルで記述することが
できる。
ルチ・パス散乱ならびに送信および受信回路によって発
生する、送信機と受信機との間で送られるデジタル信号
の転化に対応する等価なデジタル・フィルタを同定しよ
うとし（これを、チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ：
Channel Impulse Response）を推定すると呼ぶ）、次に
このようにして得られたＣＩＲを用いて、（転化した）
受信信号から元来送られた信号を可能な限り最良に復元
することによって、かなり高いレベルで記述することが
できる。
【０００５】ＣＩＲ推定値を得るために、送信機は、受
信機には既にわかっている信号（ミッドアンブル）を
（各フレームの一部として）頻繁に送信し、受信信号を
送信した信号と一致させようとする（これは、前述のよ
うに、受信機には既にわかっている。即ち、受信機内に
格納されている）。このプロセスでは、本質的には、イ
コライザは受信信号と受信機内に格納されている送信信
号との間で同期を取ろうとする。しかしながら、マルチ
パス散乱の結果、多数の異なる時点において（少なくと
も部分的に）同期が適切となる可能性がある。
信機には既にわかっている信号（ミッドアンブル）を
（各フレームの一部として）頻繁に送信し、受信信号を
送信した信号と一致させようとする（これは、前述のよ
うに、受信機には既にわかっている。即ち、受信機内に
格納されている）。このプロセスでは、本質的には、イ
コライザは受信信号と受信機内に格納されている送信信
号との間で同期を取ろうとする。しかしながら、マルチ
パス散乱の結果、多数の異なる時点において（少なくと
も部分的に）同期が適切となる可能性がある。
【０００６】例えば、典型的なＧＳＭ移動局受信機で
は、受信機内に格納されているミッドアンブルと受信信
号との間の相関は、１０または１１の異なる時点で測定
され、異なる時点の各々の間の時間期間は、単一の情報
ビットを送信するために要する時間長に等しい。これら
の時点の各々における相関の強度を測定し、この値をタ
ップ係数またはタップと名付ける。この時点で、同期を
取り、最も関連のあるタップを識別し、その後固定数の
５つのタップを保持し、更に処理を行う。このようにし
て導出した５つのタップ係数はＣＩＲを表し、等化の第
２段階（即ち、送信信号の未知部分を復元する）におい
て用いることができる。国際公開特許出願番号第ＷＯ９
２／１１７０８号は、本願に採用可能な、かかるイコラ
イザ記載する。
は、受信機内に格納されているミッドアンブルと受信信
号との間の相関は、１０または１１の異なる時点で測定
され、異なる時点の各々の間の時間期間は、単一の情報
ビットを送信するために要する時間長に等しい。これら
の時点の各々における相関の強度を測定し、この値をタ
ップ係数またはタップと名付ける。この時点で、同期を
取り、最も関連のあるタップを識別し、その後固定数の
５つのタップを保持し、更に処理を行う。このようにし
て導出した５つのタップ係数はＣＩＲを表し、等化の第
２段階（即ち、送信信号の未知部分を復元する）におい
て用いることができる。国際公開特許出願番号第ＷＯ９
２／１１７０８号は、本願に採用可能な、かかるイコラ
イザ記載する。
【０００７】等化プロセスの第２段階の間、イコライザ
は本質的にあるアルゴリズムを実行するが、受信データ
信号と、このアルゴリズムに用いるデータとして、第１
段階で導出したタップ係数を共に用いる。このアルゴリ
ズムの実行は、必要な処理パワー量に関して非常に集約
的である（１秒当たり百万回の命令（ＭＩＰＳ）を単位
として表す）。典型的に用いられるこの種のアルゴリズ
ムをビタビ・アルゴリズム(Viterbi algorithm)と呼
び、このアルゴリズムに必要な処理パワー量は、２Lに
比例する。ここで、Ｌは１ビットを送信するために要す
る時間量を単位とする制約長であり、従来のＧＳＭシス
テムでは、タップ係数から１減じた数に数値的に等しい
（即ち、このＧＳＭシステムでは４）。
は本質的にあるアルゴリズムを実行するが、受信データ
信号と、このアルゴリズムに用いるデータとして、第１
段階で導出したタップ係数を共に用いる。このアルゴリ
ズムの実行は、必要な処理パワー量に関して非常に集約
的である（１秒当たり百万回の命令（ＭＩＰＳ）を単位
として表す）。典型的に用いられるこの種のアルゴリズ
ムをビタビ・アルゴリズム(Viterbi algorithm)と呼
び、このアルゴリズムに必要な処理パワー量は、２Lに
比例する。ここで、Ｌは１ビットを送信するために要す
る時間量を単位とする制約長であり、従来のＧＳＭシス
テムでは、タップ係数から１減じた数に数値的に等しい
（即ち、このＧＳＭシステムでは４）。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、無線受信機
において等化を行い、ある状況の下でイコライザが消費
するパワー量を低減することが可能な方法および装置を
提供しようとするものである。
において等化を行い、ある状況の下でイコライザが消費
するパワー量を低減することが可能な方法および装置を
提供しようとするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の態様によ
れば、送信機から信号を受信する無線受信機において等
化を実行するイコライザを提供する。送信機と受信機と
の間には、チャネル・インパルス応答ＣＩＲを有するチ
ャネルがある。このイコライザは、複数のタップ係数を
生成するＣＩＲ推定手段と、ＣＩＲ推定手段が生成する
タップ係数を評価し、評価信号を出力する評価手段と、
評価信号を受信するように構成され、評価信号に基づい
て、複数の異なるイコライザ・アルゴリズムから１つを
選択し実行する処理ユニットであって、１つ以上のタッ
プ係数を無視する場合、ＣＩＲ推定手段が生成する係数
全てを考慮するアルゴリズムに優先して、処理パワーが
少なくて済むアルゴリズムを選択し実行可能な処理ユニ
ットとから成る。
れば、送信機から信号を受信する無線受信機において等
化を実行するイコライザを提供する。送信機と受信機と
の間には、チャネル・インパルス応答ＣＩＲを有するチ
ャネルがある。このイコライザは、複数のタップ係数を
生成するＣＩＲ推定手段と、ＣＩＲ推定手段が生成する
タップ係数を評価し、評価信号を出力する評価手段と、
評価信号を受信するように構成され、評価信号に基づい
て、複数の異なるイコライザ・アルゴリズムから１つを
選択し実行する処理ユニットであって、１つ以上のタッ
プ係数を無視する場合、ＣＩＲ推定手段が生成する係数
全てを考慮するアルゴリズムに優先して、処理パワーが
少なくて済むアルゴリズムを選択し実行可能な処理ユニ
ットとから成る。
【００１０】本発明の第２の態様によれば、送信機から
信号を受信する無線受信機において等化を実行する方法
を提供する。送信機と受信機との間には、チャネル・イ
ンパルス応答ＣＩＲを有するチャネルがある。この方法
は、複数のタップ係数を生成することによりＣＩＲを推
定する段階と、こうして生成したタップ係数を評価する
段階と、タップ係数を評価する段階の結果に基づいて、
複数の異なるイコライザ・アルゴリズムから１つを選択
し実行し、１つ以上のタップ係数を無視する場合、ＣＩ
Ｒ推定段階で得られた係数全てを考慮するアルゴリズム
に優先して、処理パワーが少なくて済むアルゴリズムを
選択し実行可能とする段階とから成る。
信号を受信する無線受信機において等化を実行する方法
を提供する。送信機と受信機との間には、チャネル・イ
ンパルス応答ＣＩＲを有するチャネルがある。この方法
は、複数のタップ係数を生成することによりＣＩＲを推
定する段階と、こうして生成したタップ係数を評価する
段階と、タップ係数を評価する段階の結果に基づいて、
複数の異なるイコライザ・アルゴリズムから１つを選択
し実行し、１つ以上のタップ係数を無視する場合、ＣＩ
Ｒ推定段階で得られた係数全てを考慮するアルゴリズム
に優先して、処理パワーが少なくて済むアルゴリズムを
選択し実行可能とする段階とから成る。
【００１１】好ましくは、タップ係数を評価する段階
は、送信機が送信した直前のフレームを等化したときに
無視したタップ係数の数を考慮することを組み込む。こ
れは、既に送信したフレームの等化の間に、イコライザ
によって用いられ、イコライザ内において生成されるあ
る点における制約長の統計的分析を行うように構成され
た、制約長平均化手段によって行うことができる。
は、送信機が送信した直前のフレームを等化したときに
無視したタップ係数の数を考慮することを組み込む。こ
れは、既に送信したフレームの等化の間に、イコライザ
によって用いられ、イコライザ内において生成されるあ
る点における制約長の統計的分析を行うように構成され
た、制約長平均化手段によって行うことができる。
【００１２】タップ係数を評価する段階は、好ましく
は、送信機と受信機との間の距離を考慮することを含
む。これは、送信機から受信機に送信されるパラメータ
を、かかるパラメータを受信する移動局対基地送信局間
距離推定手段と共に用いることによって、最も容易に得
られる。このような優れたパラメータは、適用可能な場
合、受信機が送信機に信号を送信する必要がある場合に
どの位のパワーが必要かを受信機に知らせる。更に、タ
ップ係数を評価するステップは、送信機および／または
受信機が位置する環境を考慮することも、付加的に含む
とよい。これは、基地送信局によって送信され、この種
の情報を含むパラメータを分析する環境分析手段によっ
て、最も都合よく行われる。かかるパラメータは、ＵＭ
ＴＳのように、将来の電気通信規格に含まれる可能性が
ある。
は、送信機と受信機との間の距離を考慮することを含
む。これは、送信機から受信機に送信されるパラメータ
を、かかるパラメータを受信する移動局対基地送信局間
距離推定手段と共に用いることによって、最も容易に得
られる。このような優れたパラメータは、適用可能な場
合、受信機が送信機に信号を送信する必要がある場合に
どの位のパワーが必要かを受信機に知らせる。更に、タ
ップ係数を評価するステップは、送信機および／または
受信機が位置する環境を考慮することも、付加的に含む
とよい。これは、基地送信局によって送信され、この種
の情報を含むパラメータを分析する環境分析手段によっ
て、最も都合よく行われる。かかるパラメータは、ＵＭ
ＴＳのように、将来の電気通信規格に含まれる可能性が
ある。
【００１３】好ましくは、タップ係数を評価する段階
は、タップ係数のいくつかを変更する追加の段階を含
む。これは、１つ以上のタップ係数が所定のスレシホル
ド未満の場合、これらをゼロにセットすることを含むと
都合が良い場合がある。好ましくは、このスレシホルド
は、受信信号の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）の逆にしたが
って可変であり、これにより、ＳＮＲが低い程、スレシ
ホルドの設定値は高くなる。
は、タップ係数のいくつかを変更する追加の段階を含
む。これは、１つ以上のタップ係数が所定のスレシホル
ド未満の場合、これらをゼロにセットすることを含むと
都合が良い場合がある。好ましくは、このスレシホルド
は、受信信号の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）の逆にしたが
って可変であり、これにより、ＳＮＲが低い程、スレシ
ホルドの設定値は高くなる。
【００１４】タップ係数を評価する段階は、好ましく
は、可能な場合、制約長の短縮を行うことを含む。この
場合、１つ以上の端部のタップ係数を選択して無視す
る。端部のタップ係数は、最も遅れが少ないタップ係数
または最も遅れが多いタップ係数に対応付けることがで
きる。異なる状況において、無視できない各タップ係数
の後に一定数のタップ係数を無視することができる場
合、疑似制約長短縮を実行するとよい。これは、無視し
ない各タップ係数の後に無視するタップ係数の数に１を
加算した値で制約長を除算し（イコライザ・アルゴリズ
ムを実行する目的のために）、受信データ信号即ちサン
プルの同数のサブフローの各々について別個に、同じ回
数だけイコライザ・アルゴリズムを実行することから成
る。各サブフローは、無視しない各タップの後に除去さ
れたタップが１つか、２つか、３つか等に応じて、各サ
ブフロー内のサンプルを２つ毎、３つ毎、４つ毎等のみ
考慮することによって、２つ、３つ、４つ等のサブフロ
ーを生成する。言い換えると、残っているタップ間にＮ
の間隔がある場合、Ｎ個のサブフローについて等化を別
個に実行する。
は、可能な場合、制約長の短縮を行うことを含む。この
場合、１つ以上の端部のタップ係数を選択して無視す
る。端部のタップ係数は、最も遅れが少ないタップ係数
または最も遅れが多いタップ係数に対応付けることがで
きる。異なる状況において、無視できない各タップ係数
の後に一定数のタップ係数を無視することができる場
合、疑似制約長短縮を実行するとよい。これは、無視し
ない各タップ係数の後に無視するタップ係数の数に１を
加算した値で制約長を除算し（イコライザ・アルゴリズ
ムを実行する目的のために）、受信データ信号即ちサン
プルの同数のサブフローの各々について別個に、同じ回
数だけイコライザ・アルゴリズムを実行することから成
る。各サブフローは、無視しない各タップの後に除去さ
れたタップが１つか、２つか、３つか等に応じて、各サ
ブフロー内のサンプルを２つ毎、３つ毎、４つ毎等のみ
考慮することによって、２つ、３つ、４つ等のサブフロ
ーを生成する。言い換えると、残っているタップ間にＮ
の間隔がある場合、Ｎ個のサブフローについて等化を別
個に実行する。
【００１５】
【発明の実施の形態】本発明をより良く理解するため
に、その一実施例について添付図面を参照しながらこれ
より説明する。
に、その一実施例について添付図面を参照しながらこれ
より説明する。
【００１６】イコライザ１００は、チャネル・インパル
ス応答（ＣＩＲ）推定手段１，評価手段２，およびイコ
ライザ・アルゴリズム処理ユニット５を備えている。評
価手段２は、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）計算手段２０，
スレシホルド決定手段(threshold ponderation means)
２１，タップ除去手段２２，ノイズ平均化手段３１，制
約長平均化手段３２，移動局（ＭＳ）対基地送信局（Ｂ
ＴＳ）間距離推定手段３３，環境分析手段３４，Ｌｍａ
ｘ計算手段３５，および制約長調節手段４０を備えてい
る。処理ユニット５は、アルゴリズム選択手段５０，ビ
タビ・シーケンス推定手段５１，マッチド・フィルタリ
ング手段５２，参照テーブル５３を備えている。
ス応答（ＣＩＲ）推定手段１，評価手段２，およびイコ
ライザ・アルゴリズム処理ユニット５を備えている。評
価手段２は、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）計算手段２０，
スレシホルド決定手段(threshold ponderation means)
２１，タップ除去手段２２，ノイズ平均化手段３１，制
約長平均化手段３２，移動局（ＭＳ）対基地送信局（Ｂ
ＴＳ）間距離推定手段３３，環境分析手段３４，Ｌｍａ
ｘ計算手段３５，および制約長調節手段４０を備えてい
る。処理ユニット５は、アルゴリズム選択手段５０，ビ
タビ・シーケンス推定手段５１，マッチド・フィルタリ
ング手段５２，参照テーブル５３を備えている。
【００１７】イコライザ１００は受信機（図示せず）の
一部を形成し、一方受信機はデジタル移動電話ハンドセ
ット（ＭＳ）の一部を形成する。イコライザは、基地局
送信機（ＢＴＳ）から送信され、マルチ・パス歪みの結
果としてＢＴＳとＭＳとの間で転化した信号を等化する
ように作用する。これを行うために、受信機に格納して
あるミッドアンブルを、ＢＴＳによって各データ・フレ
ームと共に送信されるミッドアンブルと比較することに
よって、ＢＴＳとＭＳとの間の通信チャネルのＣＩＲを
推定する。イコライザ１００の出力は、ＢＴＳが送信す
るビット・ストリームに対応すべきビット・ストリーム
である。イコライザ１００は、４つの主要な入力１０
１，１０２，１０３，１０４および１つの主要な出力１
０５を有するものとして示されている。ＣＩＲ推定手段
１には２つの入力がある。ＣＩＲ推定手段１への第１入
力は、受信し、復調し、ＭＳの受信機によって検波され
た信号のサンプル１０１を受信する。ＣＩＲ推定手段１
への第２入力は、受信機内に格納されているミッドアン
ブル１０２を受信する。ＣＩＲ推定手段１は、ある数の
タップ係数即ちタップを生成する。これらのタップは、
送信信号が異なる長さの経路に沿って伝達する際に、Ｂ
ＴＳが送信データの１フレーム内で１ビットを送信する
ために要する時間量に等しい相対的遅延をそれぞれの間
に引き起こす、異なる成分の大きさを表す。この種のＣ
ＩＲ推定手段は既知であり、したがってこのコンポーネ
ントの構造および動作についてはこれ以上説明しない。
一部を形成し、一方受信機はデジタル移動電話ハンドセ
ット（ＭＳ）の一部を形成する。イコライザは、基地局
送信機（ＢＴＳ）から送信され、マルチ・パス歪みの結
果としてＢＴＳとＭＳとの間で転化した信号を等化する
ように作用する。これを行うために、受信機に格納して
あるミッドアンブルを、ＢＴＳによって各データ・フレ
ームと共に送信されるミッドアンブルと比較することに
よって、ＢＴＳとＭＳとの間の通信チャネルのＣＩＲを
推定する。イコライザ１００の出力は、ＢＴＳが送信す
るビット・ストリームに対応すべきビット・ストリーム
である。イコライザ１００は、４つの主要な入力１０
１，１０２，１０３，１０４および１つの主要な出力１
０５を有するものとして示されている。ＣＩＲ推定手段
１には２つの入力がある。ＣＩＲ推定手段１への第１入
力は、受信し、復調し、ＭＳの受信機によって検波され
た信号のサンプル１０１を受信する。ＣＩＲ推定手段１
への第２入力は、受信機内に格納されているミッドアン
ブル１０２を受信する。ＣＩＲ推定手段１は、ある数の
タップ係数即ちタップを生成する。これらのタップは、
送信信号が異なる長さの経路に沿って伝達する際に、Ｂ
ＴＳが送信データの１フレーム内で１ビットを送信する
ために要する時間量に等しい相対的遅延をそれぞれの間
に引き起こす、異なる成分の大きさを表す。この種のＣ
ＩＲ推定手段は既知であり、したがってこのコンポーネ
ントの構造および動作についてはこれ以上説明しない。
【００１８】図示のイコライザは、一例に過ぎないが、
ＧＳＭシステムに用いて好適であり、したがってＣＩＲ
推定手段１は５つのタップを生成する。勿論、ＧＳＭ以
外のシステムでは、それよりも多いタップを生成する必
要がある場合や、それよりも少ないタップを生成すれば
よい場合もある。本発明は、かかるシステムに等しく用
いて好適であることを意図するものであるが、そのため
には図示のコンポーネントのあるもの（例えば、ＣＩＲ
推定手段）に多少の変更が必要となる場合もあり得る。
ＧＳＭシステムに用いて好適であり、したがってＣＩＲ
推定手段１は５つのタップを生成する。勿論、ＧＳＭ以
外のシステムでは、それよりも多いタップを生成する必
要がある場合や、それよりも少ないタップを生成すれば
よい場合もある。本発明は、かかるシステムに等しく用
いて好適であることを意図するものであるが、そのため
には図示のコンポーネントのあるもの（例えば、ＣＩＲ
推定手段）に多少の変更が必要となる場合もあり得る。
【００１９】ＣＩＲ推定手段１が生成するタップを、In
itial#Tapsと呼ぶことにする。Initial#Tapsは、ＳＮＲ
計算手段２０およびタップ除去手段２２双方に伝達され
る。ＳＮＲ計算手段は、加えて、既知のミッドアンブル
１０２を入力として受信する。これら２つの入力（ミッ
ドアンブル１０２およびInitial#Taps)に基づいて、Ｓ
ＮＲ計算手段は、受信信号のＳＮＲを生成することがで
きる。この種のＳＮＲ計算手段は既知であり、これ以上
詳しくは説明しない。
itial#Tapsと呼ぶことにする。Initial#Tapsは、ＳＮＲ
計算手段２０およびタップ除去手段２２双方に伝達され
る。ＳＮＲ計算手段は、加えて、既知のミッドアンブル
１０２を入力として受信する。これら２つの入力（ミッ
ドアンブル１０２およびInitial#Taps)に基づいて、Ｓ
ＮＲ計算手段は、受信信号のＳＮＲを生成することがで
きる。この種のＳＮＲ計算手段は既知であり、これ以上
詳しくは説明しない。
【００２０】ＳＮＲ計算手段によって生成したＳＮＲ
は、スレシホルド決定手段２１に伝達される。スレシホ
ルド決定手段２１は、大きさがＳＮＲの逆数に依存す
る、スレシホルド・レベルを生成する。スレシホルド決
定手段に可能な一実施態様は、参照テーブルを用いるこ
とである。他の実施態様も当業者には明白であろう。
は、スレシホルド決定手段２１に伝達される。スレシホ
ルド決定手段２１は、大きさがＳＮＲの逆数に依存す
る、スレシホルド・レベルを生成する。スレシホルド決
定手段に可能な一実施態様は、参照テーブルを用いるこ
とである。他の実施態様も当業者には明白であろう。
【００２１】スレシホルド決定手段２１によって生成し
たスレシホルドは、タップ除去手段２２に伝達される。
タップ除去手段２２は、ＣＩＲ推定手段１が生成したIn
itial#Tapsも入力として受信する。タップ除去手段２２
は、Initial#Tapsをスレシホルドと比較し、スレシホル
ド未満のあらゆるタップをゼロにセットする。この手順
によって得られたタップを、Modified#Tapsと呼ぶこと
にする。このようにタップを変更することによって、事
実上ＣＩＲ推定が改善する。何故なら、スレシホルド・
レベル未満のタップは実際には有用な信号以上にノイズ
を含むからである。
たスレシホルドは、タップ除去手段２２に伝達される。
タップ除去手段２２は、ＣＩＲ推定手段１が生成したIn
itial#Tapsも入力として受信する。タップ除去手段２２
は、Initial#Tapsをスレシホルドと比較し、スレシホル
ド未満のあらゆるタップをゼロにセットする。この手順
によって得られたタップを、Modified#Tapsと呼ぶこと
にする。このようにタップを変更することによって、事
実上ＣＩＲ推定が改善する。何故なら、スレシホルド・
レベル未満のタップは実際には有用な信号以上にノイズ
を含むからである。
【００２２】ノイズ低減を図るためのスレシホルド決定
およびタップの除去の原理については、米国特許番号第
５，２５１，２３３号に更に詳しく記載されている。そ
の内容は、本発明のスレシホルド決定およびタップ除去
部分に関して、本発明でも使用可能である。しかしなが
ら、米国特許番号第５，２５１，２３３号では、タップ
のいくつかをゼロにセットするものの、イコライザがイ
コライザ・アルゴリズムを実行する場合、それらを尚も
考慮しており、したがってその複雑性は全く減少しない
ことを注記しておく。
およびタップの除去の原理については、米国特許番号第
５，２５１，２３３号に更に詳しく記載されている。そ
の内容は、本発明のスレシホルド決定およびタップ除去
部分に関して、本発明でも使用可能である。しかしなが
ら、米国特許番号第５，２５１，２３３号では、タップ
のいくつかをゼロにセットするものの、イコライザがイ
コライザ・アルゴリズムを実行する場合、それらを尚も
考慮しており、したがってその複雑性は全く減少しない
ことを注記しておく。
【００２３】タップ除去手段２２は、加えて、変更制約
長Ｌも生成する。これをModified#Lと呼ぶことにする。
これは、米国特許番号第５，２５１，２３３号では行わ
ないことである。制約長Ｌは、本質的に、最初のタップ
と最後のタップとの間の時間であり、バースト内の隣接
ビット間の時間を単位として測定する。ＧＳＭシステム
では、この時間は３．６９μＳであり、最初のタップと
最後のタップとの間の時間的分離、即ち、４*３．６９
μｓを表す５つのタップが生成され、無変更の制約長４
を与える。しかしながら、タップ除去手段２２が外縁側
のタップの一方（即ち最初のタップまたは最後のタッ
プ）をゼロにセットした場合、ゼロにセットされた各タ
ップを無視することによって、制約長を短縮することが
できる。
長Ｌも生成する。これをModified#Lと呼ぶことにする。
これは、米国特許番号第５，２５１，２３３号では行わ
ないことである。制約長Ｌは、本質的に、最初のタップ
と最後のタップとの間の時間であり、バースト内の隣接
ビット間の時間を単位として測定する。ＧＳＭシステム
では、この時間は３．６９μＳであり、最初のタップと
最後のタップとの間の時間的分離、即ち、４*３．６９
μｓを表す５つのタップが生成され、無変更の制約長４
を与える。しかしながら、タップ除去手段２２が外縁側
のタップの一方（即ち最初のタップまたは最後のタッ
プ）をゼロにセットした場合、ゼロにセットされた各タ
ップを無視することによって、制約長を短縮することが
できる。
【００２４】ＳＮＲ計算手段２０によって生成するＳＮ
Ｒは、（スレシホルド決定手段２１に伝達されるのに加
えて）ノイズ平均化手段３１にも伝達される。ノイズ平
均化手段３１は、バースト毎にＳＮＲがどのように時間
的に変化するのか追跡し、ＢＴＳからの送信で最新のあ
る数の受信バースト（例えば３０）のＳＮＲの平均値お
よび分散を示すパラメータを生成する。これらのパラメ
ータをNoise#averageおよびNoise#varianceと呼ぶこと
にする。加えて、同様のバーストを同様のバーストと確
実に比較するために、ノイズ平均化手段３１は、どのモ
ードでＭＳが動作しているかを示すモード・パラメータ
も入力として受信する。加えて、モード・パラメータに
よって、イコライザは、あるＢＴＳから別のＢＴＳへの
ハンドオーバの場合に、その平均化手段（即ち、ノイズ
および制約長平均化手段）を再度初期化することができ
る。
Ｒは、（スレシホルド決定手段２１に伝達されるのに加
えて）ノイズ平均化手段３１にも伝達される。ノイズ平
均化手段３１は、バースト毎にＳＮＲがどのように時間
的に変化するのか追跡し、ＢＴＳからの送信で最新のあ
る数の受信バースト（例えば３０）のＳＮＲの平均値お
よび分散を示すパラメータを生成する。これらのパラメ
ータをNoise#averageおよびNoise#varianceと呼ぶこと
にする。加えて、同様のバーストを同様のバーストと確
実に比較するために、ノイズ平均化手段３１は、どのモ
ードでＭＳが動作しているかを示すモード・パラメータ
も入力として受信する。加えて、モード・パラメータに
よって、イコライザは、あるＢＴＳから別のＢＴＳへの
ハンドオーバの場合に、その平均化手段（即ち、ノイズ
および制約長平均化手段）を再度初期化することができ
る。
【００２５】制約長平均化手段３２は、タップ除去手段
２２が出力するModified#Lパラメータ，ＳＮＲ計算手段
２０からのＳＮＲ，およびノイズ平均化手段３１が生成
したNoise#varianceおよびNoise#averageパラメータ
を、入力として受信する。制約長平均化手段の主要な機
能は、最後に受信したバーストのModified#Lパラメータ
を考慮に入れて、より小さい制約長を代わりに用いるこ
とができる場合に、Modified#Lの不当に高い値を用いる
のを防止することである。これは、ある数の直前のModi
fied#L値の中間値を出力するアルゴリズムによって、最
も容易に行われる。これは、各Modified#L値に関連する
ＳＮＲに応じて、Modified#Lの値に重みを適用すること
によって、改善することができる。更に、これは、Nois
e#varianceおよびNoise#averageパラメータに応じて、
特定のＳＮＲと関連する重みを様々に変化させることに
よって、更に改良することができる。制約長平均化手段
３２の出力は、平均化制約長であり、Lmax#32と呼ぶこ
とにする。
２２が出力するModified#Lパラメータ，ＳＮＲ計算手段
２０からのＳＮＲ，およびノイズ平均化手段３１が生成
したNoise#varianceおよびNoise#averageパラメータ
を、入力として受信する。制約長平均化手段の主要な機
能は、最後に受信したバーストのModified#Lパラメータ
を考慮に入れて、より小さい制約長を代わりに用いるこ
とができる場合に、Modified#Lの不当に高い値を用いる
のを防止することである。これは、ある数の直前のModi
fied#L値の中間値を出力するアルゴリズムによって、最
も容易に行われる。これは、各Modified#L値に関連する
ＳＮＲに応じて、Modified#Lの値に重みを適用すること
によって、改善することができる。更に、これは、Nois
e#varianceおよびNoise#averageパラメータに応じて、
特定のＳＮＲと関連する重みを様々に変化させることに
よって、更に改良することができる。制約長平均化手段
３２の出力は、平均化制約長であり、Lmax#32と呼ぶこ
とにする。
【００２６】ＭＳ対ＢＴＳ間距離推定手段３３は、ＭＳ
とＢＴＳとの間の距離の指示を与える、１つ以上のパラ
メータを入力として受信する。かかるパラメータは、例
えば、MS#TX#Powerパラメータとすることができる。こ
れは、ＢＴＳによって送信され、特定のセル内のアイド
リングＭＳに、ＢＴＳによる良好な受信を確保するため
にそれらの送信に必要なパワーを示す。このパラメータ
は、ＭＳとＢＴＳとの間において可能な最大距離によっ
て左右される。ある状況では、セルは非常に小さい場合
もあり（例えば、ピコ・セル環境）、その場合MS#TX#Po
werパラメータも小さくなり、マルチ・パス歪みの可能
性は非常に低くなる。したがって、必要な最大制約長
は、少なくとも、システムによって与えられるものより
も小さい量となるという想定を基準とすることができ
る。つまり、この場合、参照テーブルを備え、MS#TX#Po
werの値に応じて制約長パラメータを出力する。このパ
ラメータをLmax#33と呼ぶことにする。参照テーブルの
詳細は、フィールド・トライアル(field trial)によっ
て最も簡単に確立されるが、当業者には既知の式を用い
て、前もって推定することも可能である。
とＢＴＳとの間の距離の指示を与える、１つ以上のパラ
メータを入力として受信する。かかるパラメータは、例
えば、MS#TX#Powerパラメータとすることができる。こ
れは、ＢＴＳによって送信され、特定のセル内のアイド
リングＭＳに、ＢＴＳによる良好な受信を確保するため
にそれらの送信に必要なパワーを示す。このパラメータ
は、ＭＳとＢＴＳとの間において可能な最大距離によっ
て左右される。ある状況では、セルは非常に小さい場合
もあり（例えば、ピコ・セル環境）、その場合MS#TX#Po
werパラメータも小さくなり、マルチ・パス歪みの可能
性は非常に低くなる。したがって、必要な最大制約長
は、少なくとも、システムによって与えられるものより
も小さい量となるという想定を基準とすることができ
る。つまり、この場合、参照テーブルを備え、MS#TX#Po
werの値に応じて制約長パラメータを出力する。このパ
ラメータをLmax#33と呼ぶことにする。参照テーブルの
詳細は、フィールド・トライアル(field trial)によっ
て最も簡単に確立されるが、当業者には既知の式を用い
て、前もって推定することも可能である。
【００２７】環境分析手段３４は、ＭＳ対ＢＴＳ間距離
推定手段と同様であるが、ＭＳが位置するセルの環境
（例えば、屋内，農村，都市，丘陵等）に関する明示的
な情報を与えるパラメータを受信するように構成されて
いることが異なる。また、これは、参照テーブルに基づ
いて、制約長パラメータを出力する。このパラメータを
Lmax#34と呼ぶことにする。加えて、これは、ある種の
環境（例えば、ある種の丘陵性の農村環境）では、ある
中間タップを無視してもよく、特殊な形式の複雑性を少
なくしたイコライザ・アルゴリズムを用いてもよいこと
を示すパラメータを出力することができる。これについ
ては、以下で更に詳しく説明する。この種の環境パラメ
ータは、現行ではＧＭＳシステムにおいて見られない
が、今後のシステム（例えば、ＵＭＴＳ）に用いられる
可能性がある。
推定手段と同様であるが、ＭＳが位置するセルの環境
（例えば、屋内，農村，都市，丘陵等）に関する明示的
な情報を与えるパラメータを受信するように構成されて
いることが異なる。また、これは、参照テーブルに基づ
いて、制約長パラメータを出力する。このパラメータを
Lmax#34と呼ぶことにする。加えて、これは、ある種の
環境（例えば、ある種の丘陵性の農村環境）では、ある
中間タップを無視してもよく、特殊な形式の複雑性を少
なくしたイコライザ・アルゴリズムを用いてもよいこと
を示すパラメータを出力することができる。これについ
ては、以下で更に詳しく説明する。この種の環境パラメ
ータは、現行ではＧＭＳシステムにおいて見られない
が、今後のシステム（例えば、ＵＭＴＳ）に用いられる
可能性がある。
【００２８】Ｌｍａｘ計算手段３５は、パラメータLmax
#32，Lmax#33およびLmax#34を受信し、これらの間で調
停を行い、総合的なＬｍａｘパラメータ、即ち、Lmax#o
verallを生成する。調停の好適な方法は、使用可能であ
ればLmax#34を用いることであるが（従来のＧＳＭシス
テムにはない）、さもなければ、Lmax#overallをLmax#3
2およびLmax#33の内小さい方にセットすることである。
加えて、Ｌｍａｘ計算手段は、ＭＳが動作しているモー
ドを考慮に入れて、例えば、Lmax#32が基準とすべきハ
ンドオーバの状況を検出し、更に、Lmax#33がLmax#32よ
りも信頼性が低い場合に、例えば、非常のノイズの多い
バーストを検出するために用いることができる、Noise#
varianceおよびNoise#averageパラメータを検出するこ
とも可能である。
#32，Lmax#33およびLmax#34を受信し、これらの間で調
停を行い、総合的なＬｍａｘパラメータ、即ち、Lmax#o
verallを生成する。調停の好適な方法は、使用可能であ
ればLmax#34を用いることであるが（従来のＧＳＭシス
テムにはない）、さもなければ、Lmax#overallをLmax#3
2およびLmax#33の内小さい方にセットすることである。
加えて、Ｌｍａｘ計算手段は、ＭＳが動作しているモー
ドを考慮に入れて、例えば、Lmax#32が基準とすべきハ
ンドオーバの状況を検出し、更に、Lmax#33がLmax#32よ
りも信頼性が低い場合に、例えば、非常のノイズの多い
バーストを検出するために用いることができる、Noise#
varianceおよびNoise#averageパラメータを検出するこ
とも可能である。
【００２９】パラメータLmax#overallは、タップ除去手
段２２が出力するModified#TapsおよびModified#L出力
と共に、制約長調節手段４０に伝達される。制約長調節
手段４０は、最初にModified#LをLmax#overallと比較
し、更に、Modified#LがLmax#overallよりも大きい場合
（制約長を短縮しても差し支えないことを示す）、Modi
fied#Tapsを変更する。制約長を短縮するためには、１
つ以上の外縁側のタップを除去する必要がある。これ
は、最も大きなタップを維持するように行わなければな
らないことは明らかである。したがって、タップを１つ
だけ除去すればよい場合、最初のタップと最後のタップ
を比較し、最も小さいものを除去すべきである。２つの
タップを除去する場合、除去し得る３つの異なる対のタ
ップ、即ち、最初の２つのタップ、最後の２つのタッ
プ、または最初と最後のタップ（即ち各端部にあるタッ
プ）がある。これらの異なる対を互いに加算し、比較
し、最も小さい対を除去する。このプロセスを確実に行
う適切なアルゴリズムは正確に実行され、これは当業者
の範囲では明白であろう。
段２２が出力するModified#TapsおよびModified#L出力
と共に、制約長調節手段４０に伝達される。制約長調節
手段４０は、最初にModified#LをLmax#overallと比較
し、更に、Modified#LがLmax#overallよりも大きい場合
（制約長を短縮しても差し支えないことを示す）、Modi
fied#Tapsを変更する。制約長を短縮するためには、１
つ以上の外縁側のタップを除去する必要がある。これ
は、最も大きなタップを維持するように行わなければな
らないことは明らかである。したがって、タップを１つ
だけ除去すればよい場合、最初のタップと最後のタップ
を比較し、最も小さいものを除去すべきである。２つの
タップを除去する場合、除去し得る３つの異なる対のタ
ップ、即ち、最初の２つのタップ、最後の２つのタッ
プ、または最初と最後のタップ（即ち各端部にあるタッ
プ）がある。これらの異なる対を互いに加算し、比較
し、最も小さい対を除去する。このプロセスを確実に行
う適切なアルゴリズムは正確に実行され、これは当業者
の範囲では明白であろう。
【００３０】一旦この性質のいずれかの変更をModified
#Tapsに更に行ったなら、制約長調節手段４０は、Final
#tapsを、このFinal#tapsに関する情報を与える１つ以
上のパラメータと共に生成する。かかる情報は、例え
ば、元の５つのタップのどれを除去したのかを指定す
る。どのタップを除去したかに関する情報を与える追加
のパラメータを供給する代わりとして、この段階では未
だ５つのタップを全て保持しておき、後に(downstream)
無視すべきパラメータにゼロをセットしておくことも可
能である。
#Tapsに更に行ったなら、制約長調節手段４０は、Final
#tapsを、このFinal#tapsに関する情報を与える１つ以
上のパラメータと共に生成する。かかる情報は、例え
ば、元の５つのタップのどれを除去したのかを指定す
る。どのタップを除去したかに関する情報を与える追加
のパラメータを供給する代わりとして、この段階では未
だ５つのタップを全て保持しておき、後に(downstream)
無視すべきパラメータにゼロをセットしておくことも可
能である。
【００３１】加えて、制約長調節手段は、例えば、交互
のタップ（例えば、タップ１，３）または２つ以外の全
てのタップを無視することが可能な場合、疑似制約長短
縮を行おうとすることも可能である。これらの状況で
は、イコライザのアルゴリズムの目的のみのために、フ
レーム内のビット間の時間長の疑似増大を行うことがで
きる。これによって、制約長は、疑似増大と同じ量だけ
短縮したように見える。例えば、タップ１，３を除去す
る場合、タップ０，２，４は、制約長を２とし、７．３
８μｓ毎にのみビットを送信するシステムを表すものと
見なすことができる。全てのサンプルに対するデータを
復元するためには、このアルゴリズムを２回行う必要が
ある。１回目に「偶数」のサンプルを用い、次の回では
「奇数」サンプルを用いる（ここでは、それぞれの時間
的順序に関して、「偶数」はサンプル０，２，
４，．．．を意味し、「奇数」は１，３，５，．．．を
意味する）。第２の例として、タップ１，２，３を除去
し、タップ０，４のみが残っている場合、これは、制約
長が１であり、隣接するビット間の期間が１４．７６μ
ｓであるシステムとして見なすことができる。全てのサ
ンプルに対するデータを復元するためには、このアルゴ
リズムを４回、次の４つのサンプルのサブセット、４
ｍ，４ｍ＋１，４ｍ＋２，４ｍ＋３について実行する必
要がある。ここで、ｍは、０とサンプルの総数を４で除
算した値との間で変化する整数である。
のタップ（例えば、タップ１，３）または２つ以外の全
てのタップを無視することが可能な場合、疑似制約長短
縮を行おうとすることも可能である。これらの状況で
は、イコライザのアルゴリズムの目的のみのために、フ
レーム内のビット間の時間長の疑似増大を行うことがで
きる。これによって、制約長は、疑似増大と同じ量だけ
短縮したように見える。例えば、タップ１，３を除去す
る場合、タップ０，２，４は、制約長を２とし、７．３
８μｓ毎にのみビットを送信するシステムを表すものと
見なすことができる。全てのサンプルに対するデータを
復元するためには、このアルゴリズムを２回行う必要が
ある。１回目に「偶数」のサンプルを用い、次の回では
「奇数」サンプルを用いる（ここでは、それぞれの時間
的順序に関して、「偶数」はサンプル０，２，
４，．．．を意味し、「奇数」は１，３，５，．．．を
意味する）。第２の例として、タップ１，２，３を除去
し、タップ０，４のみが残っている場合、これは、制約
長が１であり、隣接するビット間の期間が１４．７６μ
ｓであるシステムとして見なすことができる。全てのサ
ンプルに対するデータを復元するためには、このアルゴ
リズムを４回、次の４つのサンプルのサブセット、４
ｍ，４ｍ＋１，４ｍ＋２，４ｍ＋３について実行する必
要がある。ここで、ｍは、０とサンプルの総数を４で除
算した値との間で変化する整数である。
【００３２】制約長調節手段４０からの出力は、全体と
して評価手段２からの出力を形成し、次いでイコライザ
・アルゴリズム処理ユニット５に伝達され、ここでイコ
ライザ・アルゴリズムが選択され実行される。イコライ
ザ・アルゴリズム処理ユニット５内では、アルゴリズム
選択手段５０が、制約長調節手段４０が発生したパラメ
ータを入力として受信する。これらのパラメータから、
アルゴリズム選択手段５０は、複雑性を最少に抑えるた
め、したがってアルゴリズムを実行する際にプロセッサ
が消費するＭＩＰＳの数を最少に抑えるために、イコラ
イザ・アルゴリズムをどのように実行すべきかについて
正確に確定することができる。また、イコライザ・アル
ゴリズムを正確に実行することを保証するために必要
な、イコライザ・アルゴリズム処理ユニットの別の部分
に必要とされるあらゆる細かい調節にも対処する。アル
ゴリズム選択手段の動作については、以下で更に詳しく
説明する。
して評価手段２からの出力を形成し、次いでイコライザ
・アルゴリズム処理ユニット５に伝達され、ここでイコ
ライザ・アルゴリズムが選択され実行される。イコライ
ザ・アルゴリズム処理ユニット５内では、アルゴリズム
選択手段５０が、制約長調節手段４０が発生したパラメ
ータを入力として受信する。これらのパラメータから、
アルゴリズム選択手段５０は、複雑性を最少に抑えるた
め、したがってアルゴリズムを実行する際にプロセッサ
が消費するＭＩＰＳの数を最少に抑えるために、イコラ
イザ・アルゴリズムをどのように実行すべきかについて
正確に確定することができる。また、イコライザ・アル
ゴリズムを正確に実行することを保証するために必要
な、イコライザ・アルゴリズム処理ユニットの別の部分
に必要とされるあらゆる細かい調節にも対処する。アル
ゴリズム選択手段の動作については、以下で更に詳しく
説明する。
【００３３】制約長調節手段からの出力は、更に、ビタ
ビ・シーケンス推定手段５１，マッチド・フィルタリン
グ手段５２，および参照テーブル５３の各々にも供給さ
れる。これら３つのエレメントの基本的動作は当技術分
野では既知である。したがって、本発明によれば、これ
らには従来のビタビ・シーケンス推定器における対応す
るエレメントとは、どのような重要な相違があるかに関
する説明を除いて、詳細には説明しない。尚、イコライ
ザ１００は、ビタビ・シーケンス・アルゴリズムをその
イコライザ・アルゴリズムとして用いるが、当業者には
明らかなように、判断フィードバック・アルゴリズム(d
ecision feedback algorithm)のような、代わりのアル
ゴリズムも使用可能であることを注記しておく。また、
参照テーブル５３は、ビタビ・アルゴリズムの使用と関
連するものであり、別のイコライザ・アルゴリズムを代
わりに用いる場合、これは省略可能であることも注記し
ておく。
ビ・シーケンス推定手段５１，マッチド・フィルタリン
グ手段５２，および参照テーブル５３の各々にも供給さ
れる。これら３つのエレメントの基本的動作は当技術分
野では既知である。したがって、本発明によれば、これ
らには従来のビタビ・シーケンス推定器における対応す
るエレメントとは、どのような重要な相違があるかに関
する説明を除いて、詳細には説明しない。尚、イコライ
ザ１００は、ビタビ・シーケンス・アルゴリズムをその
イコライザ・アルゴリズムとして用いるが、当業者には
明らかなように、判断フィードバック・アルゴリズム(d
ecision feedback algorithm)のような、代わりのアル
ゴリズムも使用可能であることを注記しておく。また、
参照テーブル５３は、ビタビ・アルゴリズムの使用と関
連するものであり、別のイコライザ・アルゴリズムを代
わりに用いる場合、これは省略可能であることも注記し
ておく。
【００３４】エレメント５１，５２，５３の基本動作
は、以下の通りである。マッチド・フィルタリング手段
５２は、サンプル１０１を受信し、受信サンプル１０１
のデジタル・フィルタリングを行い、ＢＴＳの送信機と
ＭＳの受信機との間のチャネルのＣＩＲの効果を部分的
に考慮する。このデジタル・フィルタリングを行うに
は、Final#Tapsによって表されるＣＩＲの時間反転複素
共役(time-inverted complex-conjugate)で受信サンプ
ル１０１に畳み込みを行う。一旦受信サンプル１０１が
フィルタリングされたなら、これらをビタビ・シーケン
ス推定手段５１に渡す。参照テーブル５３は、制約長調
節手段４０から出力パラメータを受信し、その中に含ま
れるＣＩＲ情報を用いて自己相関係数を生成し、更にこ
れらの自己相関係数を用いこれらに基づいて複数の値を
生成し、ビタビ・シーケンス推定手段５１による効率的
な使用のために、参照テーブル５３内に格納する。これ
らの値を所与の制約長について算出する方法は、既知で
あり、ここではこれ以上説明しない。
は、以下の通りである。マッチド・フィルタリング手段
５２は、サンプル１０１を受信し、受信サンプル１０１
のデジタル・フィルタリングを行い、ＢＴＳの送信機と
ＭＳの受信機との間のチャネルのＣＩＲの効果を部分的
に考慮する。このデジタル・フィルタリングを行うに
は、Final#Tapsによって表されるＣＩＲの時間反転複素
共役(time-inverted complex-conjugate)で受信サンプ
ル１０１に畳み込みを行う。一旦受信サンプル１０１が
フィルタリングされたなら、これらをビタビ・シーケン
ス推定手段５１に渡す。参照テーブル５３は、制約長調
節手段４０から出力パラメータを受信し、その中に含ま
れるＣＩＲ情報を用いて自己相関係数を生成し、更にこ
れらの自己相関係数を用いこれらに基づいて複数の値を
生成し、ビタビ・シーケンス推定手段５１による効率的
な使用のために、参照テーブル５３内に格納する。これ
らの値を所与の制約長について算出する方法は、既知で
あり、ここではこれ以上説明しない。
【００３５】ビタビ・シーケンス推定手段５１は、参照
テーブル５３に格納されている値を、マッチド・フィル
タ手段５２からのフィルタリングしたサンプルと共に、
適切なビタビ・アルゴリズムに対する入力として用い、
ビタビ・アルゴリズムは復元ビット・ストリームを生成
する。このビット・ストリームは、送信ＢＴＳが送った
ビット・ストリームに対応していなければならない。所
与の制約長に対するこの目的のための適切なアルゴリズ
ムは、既知であり、ここではこれ以上説明しない。
テーブル５３に格納されている値を、マッチド・フィル
タ手段５２からのフィルタリングしたサンプルと共に、
適切なビタビ・アルゴリズムに対する入力として用い、
ビタビ・アルゴリズムは復元ビット・ストリームを生成
する。このビット・ストリームは、送信ＢＴＳが送った
ビット・ストリームに対応していなければならない。所
与の制約長に対するこの目的のための適切なアルゴリズ
ムは、既知であり、ここではこれ以上説明しない。
【００３６】ビタビ・アルゴリズムの複雑性を最少に抑
えるために、アルゴリズム選択手段５０は、Final#Tap
s，Final#constraint#length，およびどのタップを除去
したか（いずれかのタップを除去した場合）に関する情
報を与える１つ以上のパラメータを分析し、どのように
してビタビ・アルゴリズムを最良に実行すべきかを決定
する。例えば、最後のタップを除去した場合、またはゼ
ロにセットした場合、４つのタップのみを考慮するビタ
ビ・アルゴリズム（制約長は３に短縮する）を用いるこ
とができる。参照テーブル５３も、これらの状況では同
様にさほど多くの値を算出しなくてもよいことは明らか
である。したがって、アルゴリズム選択手段は、ビタビ
・シーケンス推定手段５１および参照テーブル５３が４
つのタップ（即ち、最初の４つのタップ）を受信する
（または処理すればよい）ように、これらに通信する。
かかるアルゴリズムは、かなりの工程数が省略可能であ
ることを除いて、５つのタップを処理するために用いら
れるものと殆ど同一であることは明らかである。これに
よって、このアルゴリズムを実行するために必要なＭＩ
ＰＳ数の大量の減少が図れる。
えるために、アルゴリズム選択手段５０は、Final#Tap
s，Final#constraint#length，およびどのタップを除去
したか（いずれかのタップを除去した場合）に関する情
報を与える１つ以上のパラメータを分析し、どのように
してビタビ・アルゴリズムを最良に実行すべきかを決定
する。例えば、最後のタップを除去した場合、またはゼ
ロにセットした場合、４つのタップのみを考慮するビタ
ビ・アルゴリズム（制約長は３に短縮する）を用いるこ
とができる。参照テーブル５３も、これらの状況では同
様にさほど多くの値を算出しなくてもよいことは明らか
である。したがって、アルゴリズム選択手段は、ビタビ
・シーケンス推定手段５１および参照テーブル５３が４
つのタップ（即ち、最初の４つのタップ）を受信する
（または処理すればよい）ように、これらに通信する。
かかるアルゴリズムは、かなりの工程数が省略可能であ
ることを除いて、５つのタップを処理するために用いら
れるものと殆ど同一であることは明らかである。これに
よって、このアルゴリズムを実行するために必要なＭＩ
ＰＳ数の大量の減少が図れる。
【００３７】第２の例として、最初のタップを除去する
ことが可能な場合、アルゴリズム選択手段はこの場合も
ビタビ・シーケンス推定手段５１および参照テーブル５
３に、これらは４つのタップ（即ち、最初の４つのタッ
プ）のみを受信する（即ち、処理すればよい）ことを通
知する。しかしながら、サンプルとタップとの間に想定
した対応関係が間違っていないことを確認するために、
アルゴリズム選択手段は、マッチド・フィルタリング手
段５２においてサンプルをシフトさせ、５つのタップの
場合と比較して、チャネル内の追加の遅延に対応するも
のに対処する。このために、アルゴリズム選択手段５０
は、マッチド・フィルタリング手段５２とも通信状態に
ある。
ことが可能な場合、アルゴリズム選択手段はこの場合も
ビタビ・シーケンス推定手段５１および参照テーブル５
３に、これらは４つのタップ（即ち、最初の４つのタッ
プ）のみを受信する（即ち、処理すればよい）ことを通
知する。しかしながら、サンプルとタップとの間に想定
した対応関係が間違っていないことを確認するために、
アルゴリズム選択手段は、マッチド・フィルタリング手
段５２においてサンプルをシフトさせ、５つのタップの
場合と比較して、チャネル内の追加の遅延に対応するも
のに対処する。このために、アルゴリズム選択手段５０
は、マッチド・フィルタリング手段５２とも通信状態に
ある。
【００３８】第３の例として、タップ１，３を除去し
た、またはゼロにセットした場合、アルゴリズム選択手
段５０は、ビタビ・シーケンス推定手段５１および参照
テーブル５３に、これらは３つのタップ（即ち、最初の
タップ，３番目のタップ，および５番目のタップ）のみ
を受信する（即ち、処理すればよい）ことを通知する。
しかしながら、この場合も、アルゴリズムを２回実行す
るため、アルゴリズム選択手段は、サンプルを２群のサ
ンプル（偶数および奇数）に分割するように配列しなけ
ればならない。即ち、各サンプル群毎に１回ずつ実行
し、復元したビット・ストリームを出力する前に、（２
つの出力ストリームをインターリーブすることによっ
て）復元したビット・ストリームを再び組み立てる。２
つのタップのみが残っている場合にも、アルゴリズム選
択手段は同様の作用を行い、確実に最少のＭＩＰＳ集約
アルゴリズムを実行する。
た、またはゼロにセットした場合、アルゴリズム選択手
段５０は、ビタビ・シーケンス推定手段５１および参照
テーブル５３に、これらは３つのタップ（即ち、最初の
タップ，３番目のタップ，および５番目のタップ）のみ
を受信する（即ち、処理すればよい）ことを通知する。
しかしながら、この場合も、アルゴリズムを２回実行す
るため、アルゴリズム選択手段は、サンプルを２群のサ
ンプル（偶数および奇数）に分割するように配列しなけ
ればならない。即ち、各サンプル群毎に１回ずつ実行
し、復元したビット・ストリームを出力する前に、（２
つの出力ストリームをインターリーブすることによっ
て）復元したビット・ストリームを再び組み立てる。２
つのタップのみが残っている場合にも、アルゴリズム選
択手段は同様の作用を行い、確実に最少のＭＩＰＳ集約
アルゴリズムを実行する。
【００３９】上述のイコライザの実施態様は、デジタル
信号プロセッサ（ＤＳＰ）を適切にプログラムすること
によって実現することが好ましい。
信号プロセッサ（ＤＳＰ）を適切にプログラムすること
によって実現することが好ましい。
【図１】本発明によるイコライザのブロック図。
１ チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）推定手段 ２ 評価手段 ５ イコライザ・アルゴリズム処理ユニット ２０ 信号対ノイズ比（ＳＮＲ）計算手段 ２１ スレシホルド決定手段 ２２ タップ除去手段 ３１ ノイズ平均化手段 ３２ 制約長平均化手段 ３３ 移動局対基地送信局間距離推定手段 ３４ 環境分析手段 ３５ Ｌｍａｘ計算手段 ４０ 制約長調節手段 ５０ アルゴリズム選択手段 ５１ ビタビ・シーケンス推定手段 ５２ マッチド・フィルタリング手段 ５３ 参照テーブル １００ イコライザ １０１，１０２，１０３，１０４ 入力 １０５ 出力
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 オウリド・アブデセラム フランス国トゥルース31000、ル・マージ ８ (72)発明者 ウォルター・カートシファー フランス国トゥルース31000、ブルバー ド・ストラスバーグ36 (72)発明者 ミッシェル・ル・ジョリィ フランス国ツアーネセウル31170、バリア、 ル・デュ・モン14
Claims (9)
- 【請求項１】送信機から信号を受信する無線受信機にお
いて等化を実行するイコライザであって、前記送信機と
前記受信機との間には、チャネル・インパルス応答ＣＩ
Ｒを有するチャネルがあり、前記イコライザは：複数の
タップ係数を生成するＣＩＲ推定手段；前記ＣＩＲ推定
手段が生成する前記タップ係数を評価し、評価信号を出
力する評価手段；および前記評価信号を受信するように
構成され、前記評価信号に基づいて、複数の異なるイコ
ライザ・アルゴリズムから１つを選択し実行するイコラ
イザ・アルゴリズム処理ユニットであって、１つ以上の
前記タップ係数を無視する場合、前記ＣＩＲ推定手段が
生成する係数全てを考慮するアルゴリズムに優先して、
最少の処理パワーを必要とするアルゴリズムを選択し実
行可能とする、イコライザ・アルゴリズム処理ユニッ
ト；から成ることを特徴とするイコライザ。 - 【請求項２】前記評価手段は、既に送信したフレームの
等化の間に、前記イコライザによって用いられ、あるい
は該イコライザ内において生成されたある点における制
約長の統計的分析を行うように構成された、制約長平均
化手段を含むことを特徴とする請求項１記載のイコライ
ザ。 - 【請求項３】前記評価手段は、前記送信機によって送信
され、前記無線受信機と前記送信機との間の最大距離を
示すパラメータを受信する、移動局対基地送信局間距離
推定手段を含むことを特徴とする請求項１または２記載
のイコライザ。 - 【請求項４】前記評価手段は、前記送信機によって送信
され、該送信機が位置する環境の種類を示すパラメータ
を受信する環境分析手段を含むことを特徴とする請求項
１ないし３記載のイコライザ。 - 【請求項５】前記評価手段は、１つ以上の前記タップ係
数が所定のスレシホルド未満である場合、これらをゼロ
にセットするタップ除去手段を含むことを特徴とする請
求項１ないし４記載のイコライザ。 - 【請求項６】前記評価手段は、前記スレシホルドを前記
受信信号の信号対ノイズ比の逆にしたがってセットす
る、スレシホルド決定手段を更に備えることを特徴とす
る請求項５記載のイコライザ。 - 【請求項７】前記評価手段は、前記選択したイコライザ
・アルゴリズムを実行する目的で可能な場合、前記受信
信号の制約長を変化させる制約長調節手段を更に含むこ
とを特徴とする請求項１ないし６記載のイコライザ。 - 【請求項８】前記イコライザ・アルゴリズム処理ユニッ
トは、残りのタップ係数間にＮの間隔がある場合はいつ
でも、前記受信信号から得られるデータストリームのＮ
個のサブフローについて、等化を別個に行うように構成
されていることを特徴とする請求項１ないし７記載のイ
コライザ。 - 【請求項９】送信機から信号を受信する無線受信機にお
いて等化を実行する方法であって、前記送信機と前記受
信機との間には、チャネル・インパルス応答ＣＩＲを有
するチャネルがあり、前記方法は：複数のタップ係数を
生成することにより前記ＣＩＲを推定する段階；こうし
て生成した前記タップ係数を評価する段階；および前記
タップ係数を評価する段階の結果に基づいて、複数の異
なるイコライザ・アルゴリズムから１つを選択し実行す
る段階であって、１つ以上の前記タップ係数を無視する
場合、前記ＣＩＲ推定段階で得られた係数全てを考慮す
るアルゴリズムに優先して、最少の処理パワーを必要と
するアルゴリズムを選択し実行可能とする段階；から成
ることを特徴とする方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP98401510:7 | 1998-06-19 | ||
| EP98401510A EP0966113B1 (en) | 1998-06-19 | 1998-06-19 | Method and apparatus for performing equalisation in a radio receiver |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000091968A true JP2000091968A (ja) | 2000-03-31 |
| JP2000091968A5 JP2000091968A5 (ja) | 2006-09-14 |
Family
ID=8235408
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11169282A Pending JP2000091968A (ja) | 1998-06-19 | 1999-06-16 | 無線受信機において等化を行う方法および装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6408023B1 (ja) |
| EP (1) | EP0966113B1 (ja) |
| JP (1) | JP2000091968A (ja) |
| CN (1) | CN1157036C (ja) |
| DE (1) | DE69820421T2 (ja) |
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| JP2009524362A (ja) * | 2006-01-20 | 2009-06-25 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 無線通信システムにおけるパイロット多重化のための方法および装置 |
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- 1999-06-18 CN CNB991086457A patent/CN1157036C/zh not_active Expired - Fee Related
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