JP2000295145A - 決定帰還等化器及び決定帰還等化方法 - Google Patents

決定帰還等化器及び決定帰還等化方法

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JP2000295145A JP2000021517A JP2000021517A JP2000295145A JP 2000295145 A JP2000295145 A JP 2000295145A JP 2000021517 A JP2000021517 A JP 2000021517A JP 2000021517 A JP2000021517 A JP 2000021517A JP 2000295145 A JP2000295145 A JP 2000295145A
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feedback equalizer
data
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equalizer according
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Jacques Palicot
ジャック・パリコ
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Telediffusion de France ets Public de Diffusion
France Telecom SA
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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】品質基準が誤差伝搬現象によって乱されること
がなく、且つ従来技術と比較してあまり複雑でない決定
帰還等化器を提供すること。 【解決手段】本発明による決定帰還等化器は、フィルタ
係数が所定の品質基準を最適化するように決定されたフ
ォワードフィルタ（ＦＦ）１１及びフィードバックフィ
ルタ（ＦＢ）１２とを備える。フォワードフィルタ１１
に入力される入力データｘを受信すると共に、フォワー
ドフィルタ１１の出力とフィードバックフィルタ１２の
出力との加算結果に対応する等化データｙ’を出力す
る。重み付けデータＹfe edbackはフィードバックフィル
タ１２に入力さる。これらの重み付けデータの値は、等
化データｙと、対応する信頼度とを考慮して決定され
る。こうした信頼度に依存する重み付けによって、誤差
伝搬は効率的に減少する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル信号が外
乱状態の送信チャネルを介して送信されるときの受信技
術に関する。本発明は、特に、このタイプの信号の等化
技術（イコライゼーション）に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタル信号受信機は、受信アンテナに
接続された無線周波数（ＲＦ）ヘッド、アナログ・デジ
タル変換器、等化器（イコライザ）、及びチャネル復号
器から成る直列接続されたモジュールに分解できる。チ
ャネル復号器の役割は、信号送出中に使用される対応す
る符号化の関数として、ノイズに対して送信性能を改善
することにある。
【０００３】等化器の目的は、送信チャネルに帰因する
不完全性（例えば、エコーや減衰など）を克服すること
である。換言すれば、その目的は、受信した信号をフォ
ーマットすること、又は従来の「アイ・ダイアグラム
（eye diagram）」を参照して「オープン・アイする（o
pen the eye）」ことである。
【０００４】等化器は、３つの要素、すなわち、 ・ 一つ以上のフィルタ、 ・ 品質基準（quarity criterion）、 ・ フィルタ係数の計算アルゴリズム、 に基づいている。
【０００５】このアルゴリズムは、フィルタリングを最
適化する係数を決定する（換言すれば、例えばもし品質
基準がアイ・アパーチャ（eye aperture）ならばそれ
（フィルタリング）を最大化し、あるいは、もし品質基
準が２乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差ならばそれを最小化
するので、それ故に等化器も最適化される）。それ故
に、従来では、等化器は閉ループの使用に基づいてい
る。
【０００６】等化器の使用に応じて、等化器は以下のよ
うな２つの主なタイプに区別され得る。 − 適応型等化器 品質基準は、受信器において既知でありかつ送信機によ
って送信されるリファレンス（参照）から決定される
（明らかに、有用な処理量を損なう）。 − 自己適応（又は自己教示又は「ブラインド」）型等
化器 リファレンス（例えば、「判定主導型」操作（"decisio
n directed"operation）においてリファレンスとして使
用される復号化後の判定値（decisions））を必要とし
ない。
【０００７】また、下記のような３つの主な等化器構造
に区別することも可能である。 − 従来のトランスバースフィルタに対応する有限パル
ス応答（ＦＰＲ）フィルタ − 「フォーワード」ＦＰＲフィルタと等化器の出力に
折り返し接続（loop back）されたフィードバックＦＰ
Ｒフィルタとを使用する線形無限パルス応答（線形ＩＰ
Ｒ）フィルタ − 受信データの値に対してなされる判定（判定値はフ
ィードバックフィルタに入力されている）を考慮する非
線形無限パルス応答（非線形ＩＰＲ）フィルタ
【０００８】より正確には、本発明は、従来より決定帰
還等化器（又は決定帰還形等化器）（ＤＦＥ；Decision
Feedback Equalizer）と呼ばれているこの後者のタイ
プの等化器に関連している。等化器の動作は２つの段
階、すなわち、最初の収斂段階（convergence phase）
（リファレンスは使用されてもされなくてもよい）と次
の追跡段階（trackingphase）とに分けられる。
【０００９】本発明は、追跡段階と収斂段階に対して使
用されてよい。別の（例えば、リファレンスを使用す
る）技術も収斂段階に対して使用できる。
【００１０】種々な周知の等化器及びそれらの利用法に
ついての更なる情報は、既存の技術の概要を示した、オ
ーディル・マッチ氏の論文「通信におけるデジタル等
化」（Ａｎｎ．テレコム第５３巻第１−２号、１９９８
年発行）に示されている。
【００１１】この論文に記述されているように、最大確
率等化器（ＭＬＳＥ（maximun probability equalize
r））は、最も効率的である。しかしながら、それはい
くつかの不利な点を有し、特に実際には（特に、相当に
多数の状態を有する変調に対しては）、使用することが
不可能なほど可成り複雑である。そのため、ＤＦＥシス
テムは、等化性能と実現の複雑さとの間の最良の割合を
与えるものと考えられる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ＤＦＥ
システムは、構造に固有の欠陥、すなわち誤差伝搬現象
を有する。この誤差伝搬現象は、等化器のフィードバッ
ク部分に誤差が注入されること、並びに、品質判定基準
がこれらの誤差によって乱されるときにフィルタ係数を
計算するために使用されるアルゴリズムが発散すること
が、原因の一部になっている。さらに、ＤＦＥの発散に
おけるそれぞれの影響の相対的な重要性を区別すること
は非常に難しい。これはよく知られている主要な問題で
あるが、しかし満足に解決されていない。
【００１３】ＤＦＥは、数量化及び予測が難しいという
リスクのために、実際はあまり使用されていない。唯一
の周知の利用例は、外乱が非常に弱いチャネル、例えば
ケーブルネットワーク上でのデジタルＴＶ配信に関する
ものである。
【００１４】しかしながら、ある１つの技術が、ジェ
ー．ラバト氏とオー．マッチ氏によって、「適応決定帰
還等化器：トレーニング期間を省略できますか？」（通
信に関するＩＥＥＥトランザクション、第４６巻第７
号、１９９８年７月発行）と題された論文の中で提案さ
れている。この技術では、チャネルが既に正確に別の方
法によって等化されるときにだけ、ＤＦＥ等化が実行さ
れる。これは、構造的な情報伝達と、所定の基準（この
論文の中では、ＲＭＳ）の機能としての可逆アルゴリズ
ムを必要とする。そのため、この技術を実現するには、
比較的高価となりかつ複雑になる。
【００１５】明らかに、もう１つの方法は、誤差が伝搬
するときにＤＦＥを再初期化するために十分に長いリフ
ァレンス・シーケンス（リファレンス列）を非常に規則
的に送信することである。この方法の明白な不利な点
は、サービスの役に立たない処理量の消費が大きい点で
ある。そのために、全てのサービスに対する処理量が増
加する傾向があるので、明らかにその方法は将来的な解
決法にはならない。
【００１６】本発明の一つの目的は、現在の技術の様々
な欠点を克服することにある。特に、本発明の課題の一
つは、従来の技術と比較して誤差伝搬の効果を制限する
決定帰還等化技術を提供することである。本発明のもう
一つの目的は、ラバト氏とマッチ氏によって既に言及さ
れた従来技術と比較して、使用することがあまり複雑で
はない等化技術を提供することにある。本発明のさらに
もう一つの課題は、一部の状況において他の等化方法に
切り替える必要のない等化技術を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】これらの目的、及び、以
下において明らかとなるであろうその他の目的は、フィ
ルタ係数が所定の品質基準を最適化するように決定され
るフォワードフィルタ（ＦＦ）及びフィードバックフィ
ルタ（ＦＢ）とを備える決定帰還等化器により達成され
る。この場合、前記決定帰還等化器は、前記フォワード
フィルタ（ＦＦ）に供給される入力データを受信し、前
記フォワードフィルタ（ＦＦ）及び前記フィードバック
フィルタ（ＦＢ）の出力の加算結果に対応する等化デー
タを出力する。
【００１８】本発明によれば、重み付きデータ（weight
ed data）が前記フィードバックフィルタ（ＦＢ）に入
力されるが、その重み付きデータの値は、前記等化デー
タを考慮し、かつ信頼度（confidence）情報に応じたも
のである。
【００１９】従って、フィードバックフィルタに入力さ
れるシンボル（又はデータ）は、もはや（少なくともシ
ステマチックに）等化データではなく、伝搬するであろ
う誤差をときどき持ち込む。この誤差伝搬を避けるため
に、このデータ項目は、等化データ項目に割り当てられ
た信頼度が不十分なときに、適切な方法で修正される。
【００２０】それ故に、本発明は、誤差伝搬を効率的に
減少させるために、その信頼度に依存する重み付けを導
入している。
【００２１】本発明は、等化追跡段階に対して使用でき
るが、収斂段階にも使用できる。
【００２２】前記品質判定基準の最適化も前記信頼度情
報を含むのが有利である。換言すれば、フィルタ係数を
計算するためのアルゴリズムを制御するために使用され
る誤差は、もはやシステマチックに、等化データと、対
応する最尤シンボル（最確シンボル）との間の差ではな
い。この誤差は、少なくとも信頼度が不十分であると
き、誤差伝搬現象を減少させるように適合させられる。
【００２３】本発明の好ましい実施形態によれば、前記
決定帰還等化器は、前記等化データに関する信頼度情報
を計算する手段と、前記フィードバックフィルタ（Ｆ
Ｂ）に入力される前記信頼度情報を利用する手段を備え
る。
【００２４】異なった方法が、フィルタ係数計算及び信
頼度情報の利用のために使用されてよい。
【００２５】本発明による決定帰還等化器の第１の有利
な実施形態では、前記信頼度情報は、少なくとも、前記
等化データとこの等化データに対応する最尤シンボルと
の距離を考慮する。
【００２６】特に、前記距離は少なくとも１つの閾値と
比較され、その閾値化（thresholding）の結果に応じて
前記データは処理される。この特定の場合には、前記少
なくとも一つの閾値は繰り返して最適化されてよい。明
らかに、それはユーザの要求に応じて固定又は調整が可
能である。
【００２７】本発明による決定帰還等化器のある一つの
特定の実施形態では、唯一の閾値が使用され、前記フィ
ードバックフィルタ（ＦＢ）に入力される前記重み付き
データは、 − 前記距離が前記閾値未満ならば、前記最尤シンボ
ル、 − 前記距離が前記閾値以上ならば、前記等化データ、 である。
【００２８】この場合、前記品質基準の最適化におい
て、誤差は、 − 前記距離が前記閾値以下ならば、前記最尤シンボル
から前記等化データを引いた値、 − 前記距離が前記閾値以上ならば、ゼロ、に等しくな
るように最小化される。
【００２９】本発明による決定帰還等化器の１つの有利
な実施形態によれば、前記距離は独立に処理される２つ
の成分に分けられる。
【００３０】本発明による決定帰還等化器の第２の有利
な実施形態によれば、前記信頼度情報は、 Ｃｙ＝Ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+）／Δ に等しい。ここで、ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+は、前
記等化データと、その内部でデータが前記最尤シンボル
に関連付けられる領域を画定する境界との間のｘ軸とｙ
軸に沿った４つの距離、Δは、前記境界と前記最尤シン
ボルとの間の距離である。
【００３１】従って、前記フィードバックフィルタ（Ｆ
Ｂ）に入力される前記重み付きデータは、 Ｙfeedback＝Ｃy・ｙ’＋（１−Ｃy）・ｙ であることが好ましい。ここで、ｙ’は前記最尤シンボ
ル、ｙは前記等化データである。
【００３２】さらに、前記品質基準の最適化において、 誤差＝ｆ（Ｃy）・（ｙ−ｙ’）、 が最小化される。ここで、ｙ’は前記最尤シンボル、ｙ
は前記等化データである。
【００３３】このアプローチは、ｇとｇ’とを所定の関
数とすると、 Ｙfeedback＝ｇ（Ｃy）・ｙ’＋（１−ｇ’（Ｃy））・
ｙ を使用することにより一般化できる。
【００３４】好ましくは、前記所定の関数ｇ及びｇ’の
うちの少なくとも一つは、高い信頼度の効果を増大し、
低い信頼度の効果を減少する関数である。例えば、前記
所定の関数ｇ及びｇ’のうちの少なくとも一つは、Ｓ字
型関数（sigmoid function）である。前記所定の関数ｇ
及びｇ’は、同一であると有利である。
【００３５】同じように、誤差の計算は、 誤差＝ｆ（Ｃy）・（ｙ−ｙ’） により一般化できる。ｆ関数は、好ましくは、所定の関
数ｇ及びｇ’と同一のタイプの関数である。
【００３６】本発明によるもう１つのアプローチでは、
２つの直交軸に沿って定義される２つの成分のうちの一
つにそれぞれ対応する２つの距離が考慮に入れられる。
【００３７】この場合、前記信頼度情報は、 ＣＩy＝ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｘ-）／Δ ＣＱy＝ｍｉｎ（ｄｙ+，ｄｙ-）／Δ によってそれぞれ与えられる２つの成分（Ｉ，Ｑ）に分
けられる。ここで、ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+は、前
記等化データと、その内部でデータが前記最尤シンボル
に関連付けられる領域を画定する境界との間のｘ軸とｙ
軸に沿った４つの距離、Δは、前記境界と前記最尤シン
ボルとの間の距離である。
【００３８】前記フィードバックフィルタ（ＦＢ）に入
力される前記重み付きデータは、 ＹfeedbackＩ＝ＣＩy（ｙＩ’）＋（１−ＣＩy）（ｙ
Ｉ） ＹfeedbackＱ＝ＣＱy（ｙＱ’）＋（１−ＣＱy）（ｙ
Ｑ） で与えられる２つの成分に分けられることが好ましい。
ここで、ｙＩ’及びｙＱ’は、前記最尤シンボルの２つ
の成分、ｙＩ及びｙＱは、前記等化データの２つの成分
である。
【００３９】この場合、前記品質基準を最適化すること
は、２つのエレメント、すなわち、 誤差Ｉ＝ＣＩy（ｙＩ’−ｙＩ） 誤差Ｑ＝ＣＱy（ｙＱ’−ｙＱ） を最小化することにより行われる。なお、ｆ1 及びｆ2
は所定の関数である。
【００４０】上と同じように、これらの数式は関数ｇ，
ｇ’及びｆ，ｆ’と同じタイプの関数ｇ1 〜ｇ4 及び関
数ｆ1 ，ｆ2 を使用して一般化される。すなわち、 ＹfeedbackＩ＝ｇ1（ＣＩy）（ｙＩ’）＋（１−ｇ
2（ＣＩy））（ｙＩ） ＹfeedbackＱ＝ｇ3（ＣＱy）（ｙＱ’）＋（１−ｇ
4（ＣＱy））（ｙＱ） 及び、 誤差Ｉ＝ｆ1（ＣＩy）・（ｙＩ’−ｙＩ） 誤差Ｑ＝ｆ2（ＣＱy）・（ｙＱ’−ｙＱ） である。
【００４１】明らかに、本発明による決定帰還等化器
は、上記アプローチを適合された形で同時に使用でき
る。
【００４２】本発明による決定帰還等化器の好ましい実
施形態では、前記等化データは、前記最尤シンボルによ
って画定されたコンステレイション（constellation ）
の外側に位置するとき、異なった処理をされる。
【００４３】信頼度が低いときでも、誤差のリスクは低
く抑えられたままであることが見出される。
【００４４】特に、前記コンステレイションの外側のデ
ータは、このコンステレイションの最も隣接する辺上に
投影される。
【００４５】投影後、重み付きデータは、前記コンステ
レイション内に位置するデータに対する方法と同じ方法
で決定される。
【００４６】本発明は、上述の決定帰還等化器によって
使用される等化プロセスにも関係している。このタイプ
の決定帰還等化方法は、 − 入力データをフォワードフィルタ（ＦＦ）に通すス
テップと、 − 入力データをフィードバックフィルタ（ＦＢ）に通
すステップと、 − 前記フォーワードフィルタ（ＦＦ）及び前記フィー
ドバックフィルタ（ＦＢ）の出力の加算結果に対応する
等化データを出力するステップと、 − 前記フォーワードフィルタ（ＦＦ）及び前記フィー
ドバックフィルタ（ＦＢ）のフィルタ係数を決定するス
テップと、 − 前記等化データのそれぞれに割り当てられた信頼度
を示す情報を決定するステップと、 − 前記等化データ及び前記信頼度情報に基づいて、重
み付きデータを 前記フィードバックフィルタへ出力
するステップと、をそれぞれ有している。
【００４７】本発明の他の特徴及び利点は、単一の図示
された限定的ではない実施として与えられた好ましい実
施形態に関しての以下の記載を読むことにより明らかに
なるであろう。
【００４８】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
好ましい実施の態様を詳細に説明する。図１を参照し
て、決定帰還等化器の原理を説明する。この原理そのも
のは従来から既に知られており、上記において既に述べ
られた。この決定帰還等化器は、送信チャネルによって
配信された、送出データ項目に対応するデータ項目ｘを
受信し、対応する送出データ項目ｙ’を出力する。この
決定帰還等化器は、第１のフォーワードフィルタ（Ｆ
Ｆ）１１と、フィードバックフィルタ（ＦＢ）１２とを
備える。それらのフィルタ係数は、最適化アルゴリズム
を使用するモジュール１３により、所定基準に基づいて
計算される。
【００４９】受信シンボル（又はデータ）ｘはフォワー
ドフィルタ１１に入力され、推定シンボル（estimated
symbol）ｙ’はフィードバックフィルタ１２に入力され
る。推定シンボルｙ’は、２つのフィルタ１１，１２の
出力を加算器１５にて加算した和１５を解析することに
よって、最尤シンボル（most probable symbol）を決定
する推定モジュール（estimating module）１４にて出
力される。
【００５０】例えば、フィルタ係数計算モジュール１３
は、ｙとｙ’との間の差に等しい誤差ｅを考慮して、最
小２乗平均（ＬＭＳ−ＤＤ（lowest mean square））誤
差を決定するためのアルゴリズムを使用してフィルタ係
数計算を実行することができる。
【００５１】図２を参照して本発明による等化器を説明
する。なお、図２においては、図１に図示された符号と
同じ符号が使用されている。ここでは、２つの新しい機
能（ある実施態様では組み合わされる場合がある）が存
在する。それらは、− フィルタ出力ｙにおける信頼度
の計算機能２１と、− この信頼度の利用機能２２、で
ある。
【００５２】特に、信頼度情報は、フィードバックフィ
ルタ（ＦＢ）１２に入力される値（Ｙfeedback）を適合
させるため、及び／又はフィルタ係数の計算（１３）に
使用される誤差ｅの値を適合させるために使用される。
従って、値ｙ’は、フィードバックフィルタへの入力と
して使用されず、それは、より効率的に等化し、特に誤
差伝搬を制限することができる適応値Ｙfeedbackに置き
換えられる。
【００５３】以下の例では、フィルタ出力の信頼度を計
算するために使用できる２つの技術が利用される。両方
の技術において、フォワードフィルタ係数及びフィード
バックフィルタ係数は、ＬＭＳ−ＤＤアルゴリズムによ
って制御される。
【００５４】図３に示された第１の技術は、フィルタに
よって実際に計算されたデータｙ３１と、最も近い判定
値３２、換言すれば最尤シンボル（最大尤度シンボル）
（それ故に、先験的に、従来のＤＦＥの場合に選ばれる
であろうシンボル）との間の距離の計算に基づいてい
る。
【００５５】同時に、次の規則が、この信頼度（換言す
れば、距離ｄ）の利用法に適用される。その規則とは、 − 信頼度が十分であるなら、換言すれば信頼度が閾値
ｄmin より大きいならば 、フィードバックフィルタ
（ＦＢ）１２へ入力されるデータ項目Ｙfeedba ck は
判定値に等しく、 − それ以外の場合は、データ項目Ｙfeedbackは判定前
のフィルタの出力ｙに等しい、というものである。
【００５６】図３において容易にわかるように、この規
則の使用は単純過ぎる。ユーザは、Δで規格化されたｄ
min と呼ばれる最小信頼度閾値を定義する（Δは、判定
値と、隣接する判定値に割り当てられた領域の境界との
距離である）。
【００５７】判定がなされたなら、シンボルの周囲に、
大きさｄmin の正方形３３又は円が描かれる。等化器の
出力におけるデータｙがこの正方形３３の内部にあるな
ら、フィードバックフィルタ（ＦＢ）１２に入力される
データは、 Ｙfeedback＝判定値（decision） であり、それ以外は、 Ｙfeedback＝ｙ である。明らかに、他の規則も同じ目的のために使用で
きる。
【００５８】フィルタ係数を計算するためのアルゴリズ
ムは、誤差ｅを決定するために次の規則を使うことがで
きる。ｄ＜ｄmin である場合には、誤差＝Ｙfeedback−
ｙであり、それ以外の場合は、 誤差＝０ である。
【００５９】この等化器の性能は、コンステレースショ
ン（constellation）外部のポイントを異なった方法で
管理することによっても改良される（対応する適合化が
なされれるなら、このことは全ての実施態様において有
効である）。フィルタ出力がそのコンステレーション外
部にあるなら、ｄmin を越える距離にあっても誤差のリ
スクは非常に低く、この場合には、出力ｙはコンステレ
ーションの辺上に投影される。
【００６０】より正確には、ＭＡＱ６４を変調の一例と
して使用すると、ある一つの軸と外部のポイントとの距
離は７δであることが知られている（２δは２つの連続
したポイントの間の距離である）。上記アプローチによ
れば、議論されたサンプルの距離が７δ＋ｄmin を越え
ると、そのサンプルは議論された軸（少なくとも一つの
軸）に沿って７δの距離に引き戻される。換言すれば、 Ｄｘ＞７δ＋ｄmin であれば、Ｄｘ＝７δ Ｄｙ＞７δ＋ｄmin であれば、Ｄｙ＝７δ ということである。その後、Ｙfeedbackと誤差ｅの規則
は、同じ方法で適用される。ユーザは、ｄmin の値を固
定してもよい。反復アルゴリズムを使用して、ｄmin の
最適値を自動的に探すことも可能である。
【００６１】図４に示された第２の実施態様では、次の
数式を使用して信頼度が計算される。その数式は、 Ｃy＝Ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+）／Δ で与えられる。
【００６２】この第２の方法による規則は、 − Ｙfeedback＝Ｃy・ｙestimated＋（１−Ｃy）・ｙ − 誤差＝Ｃy・（ｙestimated−ｙ） で与えられると有利である。
【００６３】Ｙfeedbackの計算のための数式は、以下の
ように一般化できる。すなわち、 Ｙfeedback＝ｇ1（Ｃy）・ｙestimated＋（１−ｇ2（Ｃ
y））・ｙ ここで、ｇ1 及びｇ2 は、好ましくは高い信頼度の値を
優先し、それに対応して低い信頼度の値を減少させるよ
うに設計された非線形の所定関数である。特に、それは
ニューロンシステムで使用される関数のようなＳ字型関
数でよい。関数ｇ1 及びｇ2 はもちろん互いに等しくて
よく、すなわちｇ1 ＝ｇ2 ＝ｇが成立してよい。ｇが恒
等関数であるとき、以前の数式が再び得られることに留
意する。
【００６４】同じように、誤差の計算は、 誤差＝ｆ（Ｃy）・（ｙestimated−ｙ） によって一般化できる。ここで、ｆも関数ｇ1 及びｇ2
と同様の所定関数（恒等関数、Ｓ字型関数、…）であ
る。
【００６５】コンステレーションの外部に位置するポイ
ントは、以下の投影（ＭＡＱ６４の場合）を使用して、
もう１度再び異なった処理をすることができる。すなわ
ち、Ｄｘ＞７δならば、Ｄｘ＝７δであり、Ｄｙ＞７δ
ならば、Ｄｙ＝７δである。その後、既に提案された規
則を使用することができる。
【００６６】明らかに、他の実施態様を考えることがで
きる。特に、上記において定義されたアプローチは「組
み合わせ」可能であって、いくつかの閾値に対応するい
くつかの図３に図示された実施態様における正方形を含
めることができる。ただしそれぞれの閾値に対してそれ
ぞれ異なった処理がなされる。距離がｄmin 以下である
ときは第１の規則が適用され、距離がｄmin 以上のとき
は第２の規則が適用されることも可能である。
【００６７】図５（Ａ）及び図５（Ｂ）は、本発明によ
る技術の有効性を実証するシミュレーションを示してい
る。シミュレーションの内容は、ディー．モチア氏によ
る「スペクトル効率の高い変調のための等化機能、同期
機能及びチャネル復号化機能の結合」と題された論文
（ＩＮＳＡ論文、レンヌ、１９９７年１１月発行）から
引用された。これには、２つの異なった定常チャネル
（stationary channel）（図５（Ａ）及び図５（Ｂ）参
照）を介するＤＶＢケーブルシステムを使用したＭＡＱ
６４変調送信が記述されている。
【００６８】最初のチャンネル（図５（Ａ）参照）は、
３０周期（３０Ｔｓ）において１０ｄＢのエコーを含む
僅かに乱されたチャネルに対応する。第２のチャネル
（図５（Ｂ）参照）は、以下のパルス応答によって定義
される非常に強く乱されたチャネルで、それ故に等化す
ることが非常に困難である。
【００６９】そのパルス応答は、 Ｈ＝（０．８２６４；−０．１６５３；０．８５１２；
０．１６３６；０．８１） である。
【００７０】これらの２つのチャネルに関して言えば、
外乱５１は、従来のＤＦＥのケース５２の部分において
誤差伝搬現象を生成するために、等化器が追跡段階にあ
る間に、故意に加えられた。図示された全ての等化器
は、ＬＭＳ−ＤＤによって最適化され、学習シーケンス
（learning sequence）を使用して収斂された。
【００７１】示された結果は、最適なＤＦＥ５３（管理
されたＤＦＥ（supervised DFE））を使って得られた。
なお、ＤＦＥ５３は、その送出データがフィードバック
フィルタ及びアルゴリズムへの入力データとして使用さ
れる「仮想の」等化器であり、通常、現実の等化器と比
較されるべき最適性能を備えたＤＦＥであるものとして
考えられる。
【００７２】これら２つの図は、非定常性（外乱）５１
が生じるとき、従来のＤＦＥ５２では非常に急速に誤差
伝搬が始まることを示している。他方、本発明による技
術５４（ＷＤＦＥ又は重み付けされたＤＦＥ）は両方の
場合に安定したままである。この場合、我々はｄmin ＝
０．６を持つ上記第１の実施態様を使用する。
【００７３】図５（Ｃ）は、第２の実施態様が使用され
たときの図５（Ｂ）と同じ状況を示している。従来のＤ
ＦＥ５２とは異なって、曲線５４の発散は一切ないこと
が見て取れる。
【００７４】図５（Ｄ）は、 − １６ｄＢに等しいノイズ５５（１００００回の反復
に対応する瞬間における）と、 − エコー５６（２００００回の反復に対応する瞬間に
おける）と、を続けざまに受けた、ＭＡＱ１６変調を処
理する一例を示している。
【００７５】これらの２つの大きな外乱にもかかわら
ず、誤差の伝搬による発散は一切存在しない。
【００７６】収斂段階が（例えばリファレンス・シーケ
ンスを用いて）実行されたので、上の４つの実施例は追
跡段階に適用可能である。しかしながら、図５（Ｅ）に
示された実施例では、本発明によれば自己学習作業が実
行できることを見て取ることができる。この場合には、
３０ｄＢのノイズが与えられ、ＭＡＱ１６変調が使用さ
れる。収斂及び追跡段階は第２の実施態様を使って実行
される。
【００７７】さらにもっと良い有効性を与えることがで
きるもう１つのアプローチによれば、距離はもはや大域
的（全体的）には計算されないが、しかし図４に示され
たようにそれぞれの軸に沿って独立に計算される。この
場合、上に与えられた数式はそれぞれの軸に沿って独立
に適用される。
【００７８】ある一点の（それぞれの軸に関連する）こ
れら２つの成分の中の一つ（Ｉ又はＱ）が数式に関連す
るとしても、その点が（全体として）数式に関連しない
ことがあり得る。その結果は、軸が別々に処理される場
合と比較して、計算ノイズが増大し、性能が劣化する。
【００７９】こうして、図４に示された方法の一変形例
である図６に示された例では、大域的な（全体的な）信
頼度Ｃｙはゼロであることが見出されるが、しかし、 − 軸Ｉに沿って：ＣＩyは良（good）、 − 軸Ｑに沿って：ＣＱy＝０、 である。
【００８０】そこで、以下の２つの独立な信頼度の計
算、すなわち、 ＣＩy＝ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｘ-）／Δ ＣＱy＝ｍｉｎ（ｄｙ+，ｄｙ-）／Δ が実行されることが提案される。
【００８１】これらの２つの信頼度の値は以前の方法と
同じように使用される。すなわち、 ＹfeedbackＩ＝ＣＩy（ｙＩ’）＋（１−ＣＩy）（ｙ
Ｉ） ＹfeedbackＱ＝ＣＱy（ｙＱ’）＋（１−ＣＱy）（ｙ
Ｑ） 及び、 誤差Ｉ＝ＣＩy（ｙＩ’−ｙＩ） 誤差Ｑ＝ＣＱy（ｙＱ’−ｙＱ）
【００８２】以前に記述されたように、これら数式は関
数を使って一般化できる。ただし、その目的は、好まし
く高い信頼度を強化し、低い信頼度を減少させることに
ある。例えば、それらはＳ字型関数でよい。これらの関
数（ｇ1 、ｇ2 、ｇ3 、ｇ4、ｆ1 及びｆ2 ）は、お互
いに異なっていても、いなくてもよい。
【００８３】一般化された数式は以下のように書かれ
る。すなわち、 ＹfeedbackＩ＝ｇ1（ＣＩy）（ｙＩ’）＋（１−ｇ
2（ＣＩy））（ｙＩ） ＹfeedbackＱ＝ｇ3（ＣＱy）（ｙＱ’）＋（１−ｇ
4（ＣＱy））（ｙＱ） ここで、ｙＩ’及びｙＱ’は、前記最尤シンボルの２つ
の成分である。
【００８４】ｙＩ及びｙＱは、前記等化データの２つの
成分で、また誤差については、 誤差Ｉ＝ｆ1（ＣＩy）・（ｙＩ’−ｙＩ） 誤差Ｑ＝ｆ2（ＣＱy）・（ｙＱ’−ｙＱ） である。ここで、ｆ1 及びｆ2 は、所定関数である。
【００８５】同様に、議論された第１の数式に関して、
距離がそれぞれの軸に沿って大きさｄmin の正方形内に
存在することがチェックできる。
【００８６】本明細書及び図面に記述された特定の実施
態様は、本発明の範囲を限定することを意図するもので
はなく、あくまでも説明目的のため本発明の具体例とし
て提供されたものである。従って、本発明の特許請求の
範囲を逸脱することなく、様々な変更と修正が可能であ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＤＦＥ等化器（決定帰還等化器）の公知の原理
図である。
【図２】本発明によるＤＦＥ等化器を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施態様に係る図２のＤＦＥ等
化器における信頼度計算の原理を説明するための図であ
る。
【図４】本発明の第２の実施態様に係る図２のＤＦＥ等
化器における信頼度計算の原理を説明するための図であ
る。
【図５】（Ａ）から（Ｅ）はそれぞれ従来のＤＦＥ等化
器と比較したときの本発明による等化法の有効性を示し
た図である。
【図６】２つの領域が独立に処理される図４の一変形例
を示した図である。
【符号の説明】
１１ フォワードフィルタ（ＦＦ） １２ フィードバックフィルタ（ＦＢ） １３ フィルタ係数計算モジュール １４ 推定モジュール １５ 加算器 ２１ 信頼度計算モジュール ２２ 信頼度利用処理モジュール ３１ 等化データ ３２ 最尤シンボル
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１２年６月２３日（２０００．６．２
３）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００７９】こうして、図４に示された方法では、大域
的な（全体的な）信頼度Ｃｙはゼロであることが見出さ
れるが、しかし、 − 軸Ｉに沿って：ＣＩyは良 (good)、 − 軸Ｑに沿って：ＣＱy＝０、 である。
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図６
【補正方法】削除

Claims (36)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 フィルタ係数（１３）が所定の品質基準
    を最適化するように決定されたフォワードフィルタ（Ｆ
    Ｆ）（１１）及びフィードバックフィルタ（ＦＢ）（１
    ２）とを備え、前記フォワードフィルタ（ＦＦ）に供給
    される入力データ（ｘ）を受信し、前記フォワードフィ
    ルタ（ＦＦ）の出力と前記フィードバックフィルタ（Ｆ
    Ｂ）の出力との加算結果に対応する等化データ（ｙ）を
    出力する決定帰還等化器において、 前記等化データ（ｙ）及び応する信頼度情報が考慮され
    た値を有する重み付きデータ（Ｙfeedback）が、前記フ
    ィードバックフィルタ（ＦＢ）に入力されるように構成
    されたことを特徴とする決定帰還等化器。
  2. 【請求項２】 前記所定の品質基準の最適化（１３）に
    おいても前記信頼度情報が考慮されることを特徴とする
    請求項１に記載の決定帰還等化器。
  3. 【請求項３】 前記等化データにおける信頼度情報を計
    算する手段（２１）による結果、及び、前記信頼度情報
    を利用する手段（２２）による結果の双方が、前記フィ
    ードバックフィルタ（ＦＢ）に入力されることを特徴と
    する請求項１又は２に記載の決定帰還等化器。
  4. 【請求項４】 前記信頼度情報は、少なくとも、前記等
    化データと該等化データに対応する最尤シンボルとの間
    の距離（ｄ）に依存していることを特徴とする請求項１
    乃至３の何れか１項に記載の決定帰還等化器。
  5. 【請求項５】 前記距離（ｄ）は、少なくとも一つの閾
    値（ｄmin ）と比較され、前記等化データはその閾値処
    理の結果に基づいて処理されることを特徴とする請求項
    ４に記載の決定帰還等化器。
  6. 【請求項６】 前記少なくとも一つの閾値は、反復によ
    って最適化されることを特徴とする請求項５に記載の決
    定帰還等化器。
  7. 【請求項７】 唯一の閾値が使用され、 前記フィードバックフィルタ（ＦＢ）に入力される前記
    重み付きデータは、 − 前記距離が前記閾値以下ならば、前記最尤シンボ
    ル、 − 前記距離が前記閾値以上ならば、前記等化データ、
    であることを特徴とする請求項５又は６に記載の決定帰
    還等化器。
  8. 【請求項８】 前記品質基準の最適化において、 − 前記距離が前記閾値以下ならば、前記最尤シンボル
    から前記等化データを引いた値、 − 前記距離が前記閾値以上ならば、ゼロ、に等しい誤
    差が最小化されることを特徴とする請求項２又は７に記
    載の決定帰還等化器。
  9. 【請求項９】 前記距離は、独立に扱われる２つの成分
    に分けられることを特徴とする請求項２又は８に記載の
    決定帰還等化器。
  10. 【請求項１０】 ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+を、前記
    等化データと、その内部でデータが前記最尤シンボルに
    関連付けられる領域を画定する境界との間のｘ軸とｙ軸
    に沿った４つの距離とし、Δを前記境界と前記最尤シン
    ボルとの間の距離とすると、 前記信頼度情報は、 Ｃy＝Ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+）／Δ に等しいことを特徴とする請求項４に記載の決定帰還等
    化器。
  11. 【請求項１１】 ｙ’を前記最尤シンボル、ｙを前記等
    化データ、ｇ及びｇ’を所定関数とすると、 前記フィードバックフィルタ（ＦＢ）に供給される前記
    重み付きデータは、 Ｙfeedback＝ｇ（Ｃｙ）・ｙ’＋（１−ｇ’（Ｃｙ））
    ・ｙ であることを特徴とする請求項１０に記載の決定帰還等
    化器。
  12. 【請求項１２】 前記関数ｇ及びｇ’のうちの少なくと
    も一つは、恒等関数であることを特徴とする請求項１１
    に記載の決定帰還等化器。
  13. 【請求項１３】 前記所定の関数ｇ及びｇ’のうちの少
    なくとも一つは、高い信頼度の効果を増大し、低い信頼
    度の効果を減少させる関数であることを特徴とする請求
    項１２に記載の決定帰還等化器。
  14. 【請求項１４】 前記所定の関数ｇ及びｇ’のうちの少
    なくとも一つは、Ｓ字型関数であることを特徴とする請
    求項１２に記載の決定帰還等化器。
  15. 【請求項１５】 前記所定の関数ｇ及びｇ’は、同一の
    関数であることを特徴とする請求項１３又は１４に記載
    の決定帰還等化器。
  16. 【請求項１６】 前記品質基準の最適化において、ｙ’
    を前記最尤シンボル、ｙを前記等化データ、ｇとｇ’を
    所定関数とすると、 誤差＝ｆ（Ｃｙ）・（ｙ’−ｙ） であることを特徴とする請求項１３乃至１５の何れか１
    項に記載の決定帰還等化器。
  17. 【請求項１７】 前記所定の関数ｆは、恒等関数である
    ことを特徴とする請求項１６に記載の決定帰還等化器。
  18. 【請求項１８】 前記所定の関数ｆは、高い信頼度の効
    果を増大し、低い信頼度の効果を減少させる関数である
    ことを特徴とする請求項１６に記載の決定帰還等化器。
  19. 【請求項１９】 前記所定の関数ｇ及びｇ’のうちの少
    なくとも一つは、Ｓ字型関数であることを特徴とする請
    求項１８に記載の決定帰還等化器。
  20. 【請求項２０】 使用される前記２つの距離は、それぞ
    れ、２つの直交軸に沿ってそれぞれ定義された２つの成
    分であることを特徴とする請求項４乃至１９の何れか１
    項に記載の決定帰還等化器。
  21. 【請求項２１】 ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+を、前記
    等化データと、その内部でデータが前記最尤シンボルに
    関連付けられる領域を画定する境界との間のｘ軸とｙ軸
    に沿った４つの距離とし、Δを、前記境界と前記最尤シ
    ンボルとの間の距離とすれば、 前記信頼度情報は、 ＣＩy＝ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｘ-）／Δ ＣＱy＝ｍｉｎ（ｄｙ+，ｄｙ-）／Δ によって与えられる２つの成分（Ｉ，Ｑ）に分けられる
    ことを特徴とする請求項２０に記載の決定帰還等化器。
  22. 【請求項２２】 ｙＩ’及びｙＱ’を前記最尤シンボル
    の２つの成分、ｙＩ及びｙＱを前記等化データの２つの
    成分、ｇ1 、ｇ2 、ｇ3 、ｇ4 を所定の関数とすれば、 前記フィードバックフィルタ（ＦＢ）に入力される前記
    重み付きデータは、 ＹfeedbackＩ＝ｇ1（ＣＩy）ｙＩ’＋（１−ｇ2（Ｃ
    Ｉy））ｙＩ， ＹfeedbackＱ＝ｇ3（ＣＱy）ｙＱ’＋（１−ｇ4（Ｃ
    Ｉy））ｙＱ， で与えられる２つの成分に分けられることを特徴とする
    請求項２１に記載の決定帰還等化器。
  23. 【請求項２３】 前記所定の関数ｇ1 、ｇ2 、ｇ3 、ｇ
    4 の少なくとも一つは、恒等関数であることを特徴とす
    る請求項２２に記載の決定帰還等化器。
  24. 【請求項２４】 前記所定の関数ｇ1 、ｇ2 、ｇ3 、ｇ
    4 の少なくとも一つは、高い信頼度の効果を増大し、低
    い信頼度の効果を減少させる関数であることを特徴とす
    る請求項２２に記載の決定帰還等化器。
  25. 【請求項２５】 前記所定の関数ｇ1 、ｇ2 、ｇ3 、ｇ
    4 の少なくとも一つは、Ｓ字型関数であることを特徴と
    する請求項２４に記載の決定帰還等化器。
  26. 【請求項２６】 記所定の関数ｇ1 及びｇ2 、及び／又
    はｇ3 及びｇ4 は、同一の関数であることを特徴とする
    請求項２３乃至２５の何れか１項に記載の決定帰還等化
    器。
  27. 【請求項２７】 前記品質基準の最適化において、ｆ1
    及びｆ2 を所定の関数としたときに、 誤差Ｉ＝ｆ1（ＣＩy ）・（ｙＩ’−ｙＩ）、及び 誤差Ｑ＝ｆ2（Ｃｙ）・（ｙＱ’−ｙＱ）、 が最小化されることを特徴とする請求項２２乃至２６の
    何れか１項に記載の決定帰還等化器。
  28. 【請求項２８】 前記所定の関数ｆ1 及びｆ2 の少なく
    とも一つは、恒等関数であることを特徴とする請求項２
    ７に記載の決定帰還等化器。
  29. 【請求項２９】 前記所定の関数ｆ1 及びｆ2 の少なく
    とも一つは、高い信頼度の効果を増大し、低い信頼度の
    効果を減少させる関数であることを特徴とする請求項２
    ７に記載の決定帰還等化器。
  30. 【請求項３０】 前記所定の関数ｆ1 及びｆ2 の少なく
    とも一つは、Ｓ字型関数であることを特徴とする請求項
    ２９に記載の決定帰還等化器。
  31. 【請求項３１】 前記所定の関数ｆ1 及びｆ2 は、同一
    の関数であることを特徴とする請求項２８乃至３０の何
    れか１項に記載の決定帰還等化器。
  32. 【請求項３２】− 前記等化データと該等化データに対
    応する最尤シンボルとの間の距離（ｄ）を考慮して前記
    信頼度情報を計算する第１の手段と、 − ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+を、前記等化データ
    と、その内部でデータが前記最尤シンボルに関連付けら
    れる領域を画定する境界との間のｘ軸とｙ軸に沿った４
    つの距離とし、Δを、前記境界と前記最尤シンボルとの
    間の距離とすると、 Ｃy＝Ｍｉｎ（ｄｘ+，ｄｙ-，ｄｘ-，ｄｙ+）／Δ によって与えられる前記信頼度情報を計算する第２の手
    段と、を備えたことを特徴とする請求項４乃至９の何れ
    か１項、又は請求項１０乃至３１の何れか１項に記載の
    決定帰還等化器。
  33. 【請求項３３】 前記等化データは、前記最尤シンボル
    によって画定されるコンステレイションの外側に位置す
    る場合には、異なった処理をされることを特徴とする請
    求項４乃至３２の何れか１項に記載の決定帰還等化器。
  34. 【請求項３４】 前記コンステレイションの外側のデー
    タは、該コンステレイションの最も接近した辺上に投影
    されることを特徴とする請求項３３に記載の決定帰還等
    化器。
  35. 【請求項３５】 前記投影後に、重み付きデータ項目
    は、前記コンステレイション内に位置するデータに対す
    る方法と同じ方法で決定されることを特徴とする請求項
    ３４に記載の決定帰還等化器。
  36. 【請求項３６】− 入力データをフォワードフィルタ
    （ＦＦ）（１１）に通すステップと、 − フィードバックフィルタ（ＦＢ）（１２）に通すス
    テップと、 − 前記フォーワードフィルタ（ＦＦ）の出力と前記フ
    ィードバックフィルタ（ＦＢ）の出力との加算結果（１
    ５）に対応する等化データ（ｙ’）を出力するステップ
    と、 − 前記フォーワードフィルタ（ＦＦ）及び前記フィー
    ドバックフィルタ（ＦＢ）のフィルタ係数を決定（１
    ３）するステップと、を備えた決定帰還等化方法におい
    て、 − 前記等化データ項目のそれぞれに割り当てられた信
    頼度を表す情報を決定（２１）するステップと、 − 前記等化データ（ｙ’）及び前記信頼度情報を考慮
    して、前記フィードバックフィルタ（ＦＢ）へ重み付き
    データ（Ｙfeedback）を出力するステップと、を有する
    ことを特徴とする決定帰還等化方法。
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