JP2002208881A - 伝送路から受信されたシンボルを等化し、そこからデータを復号化する方法、データを符号化する方法、受信器、送信器並びに通信システム - Google Patents
伝送路から受信されたシンボルを等化し、そこからデータを復号化する方法、データを符号化する方法、受信器、送信器並びに通信システムInfo
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L25/03171—Arrangements involving maximum a posteriori probability [MAP] detection
-
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】伝送路内の遅延拡散が低い時連続的反復にわた
る推定の確実性が低下。 【解決手段】伝送路から受信されたシンボルを等化し、
そこからデータを復号化する方法に関し、受信されたシ
ンボル上のターボ等化シーケンスを含む第１の処理、ま
たは等化ステップおよびそれに続くターボ復号化シーケ
ンスを含む第２の処理のいずれかを実行することであ
り、第１の処理または第２の処理の選択は、伝送路の遅
延拡散の推定に基づいて行われる。
る推定の確実性が低下。 【解決手段】伝送路から受信されたシンボルを等化し、
そこからデータを復号化する方法に関し、受信されたシ
ンボル上のターボ等化シーケンスを含む第１の処理、ま
たは等化ステップおよびそれに続くターボ復号化シーケ
ンスを含む第２の処理のいずれかを実行することであ
り、第１の処理または第２の処理の選択は、伝送路の遅
延拡散の推定に基づいて行われる。
Description
【０００１】本発明は、伝送路から受信されたシンボル
を等化し、そこからデータを復号化するための方法に関
する。さらに具体的には、本発明は伝送路の遅延拡散に
適応される等化および復号化の方法に関する。
を等化し、そこからデータを復号化するための方法に関
する。さらに具体的には、本発明は伝送路の遅延拡散に
適応される等化および復号化の方法に関する。
【０００２】等化は、伝送路に影響を与えるシンボル間
干渉（Inter Symbol Interference：ＩＳＩ）を除去す
るためのよく知られた方法である。チャネル出力におけ
る信号サンプルは次のように表現することが可能であ
る。
干渉（Inter Symbol Interference：ＩＳＩ）を除去す
るためのよく知られた方法である。チャネル出力におけ
る信号サンプルは次のように表現することが可能であ
る。
【０００３】
【数１】
【０００４】上記式において、ｃiは、伝送路のインパ
ルス応答を定義するチャネル係数（ＣＩＲ）、Ｌはチャ
ネルの遅延拡散、Ｄk-iはＭ−ａｒｙ変調されたシンボ
ル、さらにηkは、チャネルに影響を与えるサンプリン
グされた付加白色ガウス（additive white Gaussiaon：
ＡＷＧ）ノイズである。式（１）から、伝送路はＬタッ
プを有する有限インパルス応答フィルタと見なすことが
可能である。
ルス応答を定義するチャネル係数（ＣＩＲ）、Ｌはチャ
ネルの遅延拡散、Ｄk-iはＭ−ａｒｙ変調されたシンボ
ル、さらにηkは、チャネルに影響を与えるサンプリン
グされた付加白色ガウス（additive white Gaussiaon：
ＡＷＧ）ノイズである。式（１）から、伝送路はＬタッ
プを有する有限インパルス応答フィルタと見なすことが
可能である。
【０００５】等化方法の第１の種類は、シンボルごとの
等化に関連する。簡単な等化方法は、ＩＳＩを打ち消す
トランスバース線形フィルタを使用することにある。も
ちろん、トランスバーサルフィルタのタップ係数は、チ
ャネル特性の変化を追跡するように構成することも可能
である。しかし、ノイズ強化の効果により、線形等化は
性能が悪い。この効果は、非線形判定帰還型等化（Deci
sion Feedback Equalization：ＤＦＥ）で緩和される。
等化に関連する。簡単な等化方法は、ＩＳＩを打ち消す
トランスバース線形フィルタを使用することにある。も
ちろん、トランスバーサルフィルタのタップ係数は、チ
ャネル特性の変化を追跡するように構成することも可能
である。しかし、ノイズ強化の効果により、線形等化は
性能が悪い。この効果は、非線形判定帰還型等化（Deci
sion Feedback Equalization：ＤＦＥ）で緩和される。
【０００６】判定帰還型等化器は、トランスバース線形
フィルタと同一のフィードフォワード部分と、受信され
たシンボルに対する決定ステップを含むフィードバック
部分という２つの部分を備える。フィードバック部分は
以前に決定されたシンボルによって寄与されたＩＳＩを
推定し、この推定値をトランスバース線形フィルタ出力
から除算してから、現行のシンボルに関する決定が行わ
れる。
フィルタと同一のフィードフォワード部分と、受信され
たシンボルに対する決定ステップを含むフィードバック
部分という２つの部分を備える。フィードバック部分は
以前に決定されたシンボルによって寄与されたＩＳＩを
推定し、この推定値をトランスバース線形フィルタ出力
から除算してから、現行のシンボルに関する決定が行わ
れる。
【０００７】等化方法の第２の種類は最尤シーケンスア
プローチから派生し、そのため、最尤シーケンス推定
（Maximum Likelihood Sequence Estimation：ＭＬＳ
Ｅ）と呼ばれる。この手法によれば、離散メモリチャネ
ルは有限状態のマシンとしてモデリングされ、その内部
のレジスタはチャネルメモリの長さを有する。受信され
たシーケンスＲkおよびチャネル係数が既知であるの
で、送信された可能性がもっとも高いシーケンスＤkが
ビタビアルゴリズムによって得られる。
プローチから派生し、そのため、最尤シーケンス推定
（Maximum Likelihood Sequence Estimation：ＭＬＳ
Ｅ）と呼ばれる。この手法によれば、離散メモリチャネ
ルは有限状態のマシンとしてモデリングされ、その内部
のレジスタはチャネルメモリの長さを有する。受信され
たシーケンスＲkおよびチャネル係数が既知であるの
で、送信された可能性がもっとも高いシーケンスＤkが
ビタビアルゴリズムによって得られる。
【０００８】ビタビアルゴリズムに含まれるトレリスの
状態の数はチャネルメモリの長さにしたがって指数関数
的に大きくなるので、考慮すべき状態の数を削減するた
めにいくつかの提案が行われてきた。この効果を緩和す
る最初の試みでは、ＤＤＦＳＥ（遅延判定帰還型シーケ
ンス推定）はチャネルメモリを低減された数の項に切り
取り、早いステップで生き残ったシーケンスについて行
われた決定（一時的な決定）を使用してＩＳＩのテール
をブランチメトリックスで除去することにより、ＭＬＳ
Ｅ技法とＤＦＥ技法を組み合わせている。
状態の数はチャネルメモリの長さにしたがって指数関数
的に大きくなるので、考慮すべき状態の数を削減するた
めにいくつかの提案が行われてきた。この効果を緩和す
る最初の試みでは、ＤＤＦＳＥ（遅延判定帰還型シーケ
ンス推定）はチャネルメモリを低減された数の項に切り
取り、早いステップで生き残ったシーケンスについて行
われた決定（一時的な決定）を使用してＩＳＩのテール
をブランチメトリックスで除去することにより、ＭＬＳ
Ｅ技法とＤＦＥ技法を組み合わせている。
【０００９】エラー伝播に関するさらなる改良はＲＳＳ
Ｅ（限定状態シーケンス推定）と呼ばれ、Ungerboeck状
の組を区画化する原理からヒントを得た。このＲＳＳＥ
アルゴリズムは、もともと１９８８年１月の、ＩＥＥＥ
Trans. CommuＮ・, Vol. ３６の１３〜２０ページに発
表された、V.M. Eyubogluらによる「Reduce-state seque
nce estimation with set partitioning and decision
feedback」という題名の論文の中で開示されたものであ
る。
Ｅ（限定状態シーケンス推定）と呼ばれ、Ungerboeck状
の組を区画化する原理からヒントを得た。このＲＳＳＥ
アルゴリズムは、もともと１９８８年１月の、ＩＥＥＥ
Trans. CommuＮ・, Vol. ３６の１３〜２０ページに発
表された、V.M. Eyubogluらによる「Reduce-state seque
nce estimation with set partitioning and decision
feedback」という題名の論文の中で開示されたものであ
る。
【００１０】概して、ＲＳＳＥでは、シンボルはサブセ
ットに区画化され、ビタビ復号化がサブセットトレリス
に関して実行され、サブセットトレリスのノードまたは
サブセット状態は、（ＤＤＦＳＥのようにシンボルのベ
クトルではなく）サブセットラベルのベクトルである。
ＲＳＳＥがＤＤＦＳＥに比べて優れている点は、ＲＳＳ
Ｅは一時的な決定を使用せず、チャネル応答の不確実性
をトレリス構造の中に埋め込んでいることである。
ットに区画化され、ビタビ復号化がサブセットトレリス
に関して実行され、サブセットトレリスのノードまたは
サブセット状態は、（ＤＤＦＳＥのようにシンボルのベ
クトルではなく）サブセットラベルのベクトルである。
ＲＳＳＥがＤＤＦＳＥに比べて優れている点は、ＲＳＳ
Ｅは一時的な決定を使用せず、チャネル応答の不確実性
をトレリス構造の中に埋め込んでいることである。
【００１１】トレリスの復号化における制限を緩和する
他の可能な方法は、ビタビアルゴリズムのリストタイプ
の一般化（ＧＶＡ）であり、これは１９８７年１１月
に、ＩＥＥＥ Trans. Inform. Theory, vol. ＩＴ−３
３，Ｎ°６の８６６〜８７６ページで発表された、「A
list-type reduced-constraint generalization of the
Viterbi algorithm」という題名の論文の中でT. Hashim
otoによって提案された。
他の可能な方法は、ビタビアルゴリズムのリストタイプ
の一般化（ＧＶＡ）であり、これは１９８７年１１月
に、ＩＥＥＥ Trans. Inform. Theory, vol. ＩＴ−３
３，Ｎ°６の８６６〜８７６ページで発表された、「A
list-type reduced-constraint generalization of the
Viterbi algorithm」という題名の論文の中でT. Hashim
otoによって提案された。
【００１２】ビタビアルゴリズムは、トレリスダイアグ
ラム内の所与の状態に関して、従来のビタビアルゴリズ
ムにおけるように単一ではなく、その状態を導く予め設
定された数Ｓのパス（生き残り）が、各ステップにおい
て保持されるという意味で一般化されている。保持され
たパスはついで、受信されたと仮定されたシンボルに対
応する１つのブランチによって拡張され、拡張されたパ
スは選択手順に渡され、ここで再び、状態ごとにＳの生
き残りが残される。
ラム内の所与の状態に関して、従来のビタビアルゴリズ
ムにおけるように単一ではなく、その状態を導く予め設
定された数Ｓのパス（生き残り）が、各ステップにおい
て保持されるという意味で一般化されている。保持され
たパスはついで、受信されたと仮定されたシンボルに対
応する１つのブランチによって拡張され、拡張されたパ
スは選択手順に渡され、ここで再び、状態ごとにＳの生
き残りが残される。
【００１３】ＧＶＡは、上記の論文の中でHashimoto自
身によって等化およびリストタイプのビタビ等化器に適
用され、また、のちに、Proc. ＩＥＥＥ International
Conference on Universal Personnal Comm. ‘９８の
１２０９〜１２１３ページで発表された、「A List-out
put Viterbi equalizer with two kind of metric crit
eria」という題名の論文で、Kudoらによって開発され
た。
身によって等化およびリストタイプのビタビ等化器に適
用され、また、のちに、Proc. ＩＥＥＥ International
Conference on Universal Personnal Comm. ‘９８の
１２０９〜１２１３ページで発表された、「A List-out
put Viterbi equalizer with two kind of metric crit
eria」という題名の論文で、Kudoらによって開発され
た。
【００１４】ＲＳＳＥおよびＬＯＶＥ（リスト出力ビタ
ビ等化）は両方とも、１９９３年７月に、Digital Sign
al Processing Ｎ°３の１７５〜１８７ページに発表さ
れた、R. Raheliらの「Per Survivor Processing」とい
う題名の論文に記述された、Per Survivor Processing
（ＰＳＰ）の特定の場合と見なすことが可能である。Ｐ
ＳＰは一般に、ビタビアルゴリズムの中にチャネル係数
のデータ補助された推定値を組み込むことにより、共同
のチャネル推定および等化を可能にしている。この技法
は高速フェーディングチャネルの等化に関して、移動通
信において特に有用である。
ビ等化）は両方とも、１９９３年７月に、Digital Sign
al Processing Ｎ°３の１７５〜１８７ページに発表さ
れた、R. Raheliらの「Per Survivor Processing」とい
う題名の論文に記述された、Per Survivor Processing
（ＰＳＰ）の特定の場合と見なすことが可能である。Ｐ
ＳＰは一般に、ビタビアルゴリズムの中にチャネル係数
のデータ補助された推定値を組み込むことにより、共同
のチャネル推定および等化を可能にしている。この技法
は高速フェーディングチャネルの等化に関して、移動通
信において特に有用である。
【００１５】近年、等化の新しい方法が、C. Berrou,
Ａ・ Glavieux, P. Thitimajshimaによって発見された
ターボ復号化の独創的な原理から導出され、１９９３年
５月の、ＩＣＣ’９３ Vol.２／３、１０６４〜１０７
１ページの、「Near Shannon limit error-correcting
coding and decoding: Turbo-coding」という題名の論
文の中で説明されている。この原理は、European Tran
s. Telecomm., Vol. ６, Ｎ°５，Ｓｅｐｔ．／Ｏｃ
ｔ．９５の５０７〜５１１ページに発表された、「Iter
ative correction of Intersymbol Interference: Turb
o-equalization」という題名の論文の中で説明されたよ
うに、C. Douillardらによってうまく等化に応用されて
いる。
Ａ・ Glavieux, P. Thitimajshimaによって発見された
ターボ復号化の独創的な原理から導出され、１９９３年
５月の、ＩＣＣ’９３ Vol.２／３、１０６４〜１０７
１ページの、「Near Shannon limit error-correcting
coding and decoding: Turbo-coding」という題名の論
文の中で説明されている。この原理は、European Tran
s. Telecomm., Vol. ６, Ｎ°５，Ｓｅｐｔ．／Ｏｃ
ｔ．９５の５０７〜５１１ページに発表された、「Iter
ative correction of Intersymbol Interference: Turb
o-equalization」という題名の論文の中で説明されたよ
うに、C. Douillardらによってうまく等化に応用されて
いる。
【００１６】ターボ等化の元にある基本原理は、ＩＳＩ
チャネルは畳込み符号器と見なすことができ、したがっ
て、符号器、インタリーバ、および伝送路自体の連鎖は
ターボ符号器と同等とみなすことができるということで
ある。
チャネルは畳込み符号器と見なすことができ、したがっ
て、符号器、インタリーバ、および伝送路自体の連鎖は
ターボ符号器と同等とみなすことができるということで
ある。
【００１７】ターボ等化は、反復共同等化およびチャネ
ル復号化プロセスに基づいている。図１は、ターボ等化
を使用する送信システムの例を示す。送信器は系統畳込
み符号器（Ｋ、Ｒ）などの系統符号器１００を備え、Ｋ
は制限長でありＲはバイナリレートであり、系統符号器
は入力データＩkをエラー制御符号化されたデータＹnに
符号化し、さらに送信器は、インタリーブされたデータ
Ｙn ’を出力するインタリーバ１１０、および、たとえ
ばＢＰＳＫ変調器またはＱＡＭ変調器などのＭ−ａｒｙ
変調器１２０を備える。
ル復号化プロセスに基づいている。図１は、ターボ等化
を使用する送信システムの例を示す。送信器は系統畳込
み符号器（Ｋ、Ｒ）などの系統符号器１００を備え、Ｋ
は制限長でありＲはバイナリレートであり、系統符号器
は入力データＩkをエラー制御符号化されたデータＹnに
符号化し、さらに送信器は、インタリーブされたデータ
Ｙn ’を出力するインタリーバ１１０、および、たとえ
ばＢＰＳＫ変調器またはＱＡＭ変調器などのＭ−ａｒｙ
変調器１２０を備える。
【００１８】受信側では、ターボ等化器ＴＥが点線で表
されている。ＩＳＩによって影響を受けたシンボルＲn
’は軟等化器１４０に供給され、軟等化器１４０はＹn
’の推定値の確実性を表す軟値Λn ’を出力する。軟等
化は、Proc. ＩＥＥＥ Globecom’８９の４７．１．１
〜４７．１．７ページに発表された、「A Viterbi algo
rithm with soft-decision outputs and its applicati
ons」という題名のJ. HagenauerおよびP. Hoeherの論文
に説明されているように、軟出力ビタビアルゴリズム
（ＳＯＶＡ）によって実装される場合がある。代替とし
ては、１９７４年３月の、ＩＥＥＥ on Information Th
eory vol. ＩＴ−２０の２８４〜２８７ページに発表さ
れた、L. Bahl, J. Cocke, F. JelinekおよびJ. Raviv
の論文で最初に説明された最大事後確率シーケンス推定
（ＭＡＰ）アルゴリズムまたはその変形例（たとえば、
Ｌｏｇ ＭＡＰ、Ｍａｘ Ｌｏｇ ＭＡＰ）を使用するこ
とが可能である。
されている。ＩＳＩによって影響を受けたシンボルＲn
’は軟等化器１４０に供給され、軟等化器１４０はＹn
’の推定値の確実性を表す軟値Λn ’を出力する。軟等
化は、Proc. ＩＥＥＥ Globecom’８９の４７．１．１
〜４７．１．７ページに発表された、「A Viterbi algo
rithm with soft-decision outputs and its applicati
ons」という題名のJ. HagenauerおよびP. Hoeherの論文
に説明されているように、軟出力ビタビアルゴリズム
（ＳＯＶＡ）によって実装される場合がある。代替とし
ては、１９７４年３月の、ＩＥＥＥ on Information Th
eory vol. ＩＴ−２０の２８４〜２８７ページに発表さ
れた、L. Bahl, J. Cocke, F. JelinekおよびJ. Raviv
の論文で最初に説明された最大事後確率シーケンス推定
（ＭＡＰ）アルゴリズムまたはその変形例（たとえば、
Ｌｏｇ ＭＡＰ、Ｍａｘ Ｌｏｇ ＭＡＰ）を使用するこ
とが可能である。
【００１９】後者のアルゴリズムは、決定されるべき各
ビットに関して事後的な確率を提供するので、以下では
ＡＰＰタイプのアルゴリズムとして包括的に呼ばれる。
たとえば、図１の軟等化器はＬｏｇ ＭＡＰアルゴリズ
ムを実装し、Ｌｏｇ 尤度比Λ n ’＝Λ（Ｙn ’）の形で
確実性情報を便利に表現する。軟値Λn ’はついで、デ
インタリーバ１５０によってデインタリーブされ、軟出
力復号器に供給され、軟出力復号器はここでもＳＯＶＡ
復号器またはＡＰＰタイプの復号器であってもよい。
ビットに関して事後的な確率を提供するので、以下では
ＡＰＰタイプのアルゴリズムとして包括的に呼ばれる。
たとえば、図１の軟等化器はＬｏｇ ＭＡＰアルゴリズ
ムを実装し、Ｌｏｇ 尤度比Λ n ’＝Λ（Ｙn ’）の形で
確実性情報を便利に表現する。軟値Λn ’はついで、デ
インタリーバ１５０によってデインタリーブされ、軟出
力復号器に供給され、軟出力復号器はここでもＳＯＶＡ
復号器またはＡＰＰタイプの復号器であってもよい。
【００２０】軟復号器はこれらの軟値および符号化アル
ゴリズムの知識を使用して、最初のデータＩkの軟推定
値Λk＝Λ（Ｉk）を形成し、軟推定値は受信されたシン
ボルの推定値の精度を高めることを可能にする。このた
めに、後者の推定値は等化段に渡して戻される。さらに
正確には、復号化段によって生成された付帯情報Ｅｘｔ
k、すなわち、この段が推定値の確実性に与える寄与
は、１９１において復号器の軟入力から軟出力を減算す
ることによって得られる。付帯情報Ｅｘｔkはついでイ
ンタリーバ１８０内でインタリーブされ、軟等化器１４
０に演繹的な情報としてフィードバックされる。
ゴリズムの知識を使用して、最初のデータＩkの軟推定
値Λk＝Λ（Ｉk）を形成し、軟推定値は受信されたシン
ボルの推定値の精度を高めることを可能にする。このた
めに、後者の推定値は等化段に渡して戻される。さらに
正確には、復号化段によって生成された付帯情報Ｅｘｔ
k、すなわち、この段が推定値の確実性に与える寄与
は、１９１において復号器の軟入力から軟出力を減算す
ることによって得られる。付帯情報Ｅｘｔkはついでイ
ンタリーバ１８０内でインタリーブされ、軟等化器１４
０に演繹的な情報としてフィードバックされる。
【００２１】ターボ復号化の原理によれば、段から導出
された付帯情報は同じ段の軟入力内に含まれてはならな
い。したがって、付帯情報Ｅｘｔkは１９１において、
軟等化器の出力から減算される。反復プロセスは、推定
値が収束するまで、または時間限度に達するまで反復す
る。復号器の軟出力はついで閾値１７０に比較され、硬
出力たとえば、ビット値に関する決定「ハットＩk」を
提供する。
された付帯情報は同じ段の軟入力内に含まれてはならな
い。したがって、付帯情報Ｅｘｔkは１９１において、
軟等化器の出力から減算される。反復プロセスは、推定
値が収束するまで、または時間限度に達するまで反復す
る。復号器の軟出力はついで閾値１７０に比較され、硬
出力たとえば、ビット値に関する決定「ハットＩk」を
提供する。
【００２２】限定状態手法は、これをターボ等化に適用
する目的でＭＡＰアルゴリズムに正常に移行されてい
る。具体的には、リストタイプのＭＡＰ等化器は、出願
者によって２０００年１月４日および２０００年２月１
５日にそれぞれ提出された、公開されていないフランス
特許出願ＦＲ−Ａ−００００２０７およびＦＲ−Ａ−０
００２０６６の中で説明されており、両出願とも参照に
より本明細書に組み込まれている。
する目的でＭＡＰアルゴリズムに正常に移行されてい
る。具体的には、リストタイプのＭＡＰ等化器は、出願
者によって２０００年１月４日および２０００年２月１
５日にそれぞれ提出された、公開されていないフランス
特許出願ＦＲ−Ａ−００００２０７およびＦＲ−Ａ−０
００２０６６の中で説明されており、両出願とも参照に
より本明細書に組み込まれている。
【００２３】共同チャネル推定および等化のアイディア
はまた、ターボ等化を普及させてきた。L. Davis, I. C
ollingsおよびP. Hoeherは、Proc. ＩＥＥＥ Globecom
’９８の５３〜５８ページに発表された「Joint MAP e
qualization and channel estimation for frequency-s
elective fast fading channels」という題名の論文の
中でターボ等化器を提案しており、このターボ等化器
は、拡大された状態トレリスを使用するＭＡＰ等化器を
備える。チャネルメモリ長を超えて状態トレリスを拡張
すると追加の自由度が導入され、チャネルパラメータの
推定に使用される。この方法は特に、たとえば高速移動
端末を含む伝送路の場合など、急速に変化する特性を示
すチャネルに有用である。
はまた、ターボ等化を普及させてきた。L. Davis, I. C
ollingsおよびP. Hoeherは、Proc. ＩＥＥＥ Globecom
’９８の５３〜５８ページに発表された「Joint MAP e
qualization and channel estimation for frequency-s
elective fast fading channels」という題名の論文の
中でターボ等化器を提案しており、このターボ等化器
は、拡大された状態トレリスを使用するＭＡＰ等化器を
備える。チャネルメモリ長を超えて状態トレリスを拡張
すると追加の自由度が導入され、チャネルパラメータの
推定に使用される。この方法は特に、たとえば高速移動
端末を含む伝送路の場合など、急速に変化する特性を示
すチャネルに有用である。
【００２４】ターボ等化器の別の可能な構成は、９７年
９月、BrestにおけるInternationalSymposium on Turbo
-codesでの、Ａ・ Glavieuxらによる、「Turbo-equaliz
ation over a frequency selective channel」という題
名の論文の中で説明されている。ターボ等化器の第１の
段は、図１に示されたＭＡＰ等化器の代わりに、判定指
向モードで受信されたシンボルからＩＳＩを取り消すト
ランスバーサル線形フィルタ、およびそれに続く、Ｍ−
ａｒｙからバイナリ軟復号器を備える。
９月、BrestにおけるInternationalSymposium on Turbo
-codesでの、Ａ・ Glavieuxらによる、「Turbo-equaliz
ation over a frequency selective channel」という題
名の論文の中で説明されている。ターボ等化器の第１の
段は、図１に示されたＭＡＰ等化器の代わりに、判定指
向モードで受信されたシンボルからＩＳＩを取り消すト
ランスバーサル線形フィルタ、およびそれに続く、Ｍ−
ａｒｙからバイナリ軟復号器を備える。
【００２５】ターボ等化器がどのような構造であって
も、伝送路内の遅延拡散が低い時、または低いダイバー
シチで動作している時に、移動通信内で問題が生じる。
このような場合、いわゆる「ターボ効果」すなわち、連
続的な反復にわたる推定の確実性の改善は大幅に低減す
る。この現象は、反復プロセスの２つの連続的な反復間
のゲインが、所与の信号ノイズ比Ｅb／Ｎ0に関して減少
することを意味し（Ｅbは、情報ビットごとに受信され
た平均エネルギであり、Ｎ0は、ノイズ双方向スペクト
ル密度である）、この現象、ターボ等化は、大きな制限
長を示す符号上でよりよく実行されるという事実、およ
び、チャネルの遅延拡散は、ある程度まで符号の制限長
と等化であると見なすことが可能であるという事実によ
って説明することが可能である。
も、伝送路内の遅延拡散が低い時、または低いダイバー
シチで動作している時に、移動通信内で問題が生じる。
このような場合、いわゆる「ターボ効果」すなわち、連
続的な反復にわたる推定の確実性の改善は大幅に低減す
る。この現象は、反復プロセスの２つの連続的な反復間
のゲインが、所与の信号ノイズ比Ｅb／Ｎ0に関して減少
することを意味し（Ｅbは、情報ビットごとに受信され
た平均エネルギであり、Ｎ0は、ノイズ双方向スペクト
ル密度である）、この現象、ターボ等化は、大きな制限
長を示す符号上でよりよく実行されるという事実、およ
び、チャネルの遅延拡散は、ある程度まで符号の制限長
と等化であると見なすことが可能であるという事実によ
って説明することが可能である。
【００２６】本発明の目的は、上に示した問題を解決す
る等化方法およびデバイスを提案することである。
る等化方法およびデバイスを提案することである。
【００２７】この問題は、請求項１の特徴的な部分に記
載された方法のステップを（それぞれ、技術的な特徴を
実装することによって）実行することによって解決され
る（それぞれ、請求項１８）。
載された方法のステップを（それぞれ、技術的な特徴を
実装することによって）実行することによって解決され
る（それぞれ、請求項１８）。
【００２８】本発明の元にある基本的な考えは、伝送路
の遅延拡散が小さすぎて、ターボ等化が効率的に実行で
きない時に、ターボ等化から等化およびターボ復号化に
切り換えることにある。遅延拡散によって、チャネルイ
ンパルス応答のパワー分布の幅の測定（たとえば統計的
な測定）を理解する。逆に、遅延拡散が十分に大きい時
には、ターボ等化が使用される。言い換えれば、伝送路
が十分な「情報の冗長性」を提供する場合はターボ等化
が好ましいが、その反対の場合は冗長性が符号化段で導
入され、受信器内のターボ復号器によって使用される。
概して、本発明は、伝送路の小さな遅延拡散を補償する
１つの方法と見なすことが可能である。
の遅延拡散が小さすぎて、ターボ等化が効率的に実行で
きない時に、ターボ等化から等化およびターボ復号化に
切り換えることにある。遅延拡散によって、チャネルイ
ンパルス応答のパワー分布の幅の測定（たとえば統計的
な測定）を理解する。逆に、遅延拡散が十分に大きい時
には、ターボ等化が使用される。言い換えれば、伝送路
が十分な「情報の冗長性」を提供する場合はターボ等化
が好ましいが、その反対の場合は冗長性が符号化段で導
入され、受信器内のターボ復号器によって使用される。
概して、本発明は、伝送路の小さな遅延拡散を補償する
１つの方法と見なすことが可能である。
【００２９】図２に示されるように、スイッチ２００は
受信されたシンボルを低い処理ブランチ２２０または高
い処理ブランチ２１０のいずれかに供給する。低い処理
ブランチはターボ等化器を含み、高いブランチは軟等化
器２１１およびそれに続くターボ復号器２１２を含む。
スイッチ２００は、伝送路の遅延拡散を推定し、それを
予め設定された閾値と比較する推定器２３０によって制
御される。遅延拡散が閾値より上にある場合には低いブ
ランチが選択され、逆に遅延拡散が閾値より下にある場
合には高いブランチが選択される。有利には、２つの閾
値を使用することによってヒステリシスが提供される。
遅延拡散が第１の閾値より上がると低いブランチが選択
され、遅延拡散が第２の閾値より下がると高いブランチ
が選択される。代わりに、連続的な遷移の間における最
小の時間間隔はチャタリングを防ぐために提供される。
受信されたシンボルを低い処理ブランチ２２０または高
い処理ブランチ２１０のいずれかに供給する。低い処理
ブランチはターボ等化器を含み、高いブランチは軟等化
器２１１およびそれに続くターボ復号器２１２を含む。
スイッチ２００は、伝送路の遅延拡散を推定し、それを
予め設定された閾値と比較する推定器２３０によって制
御される。遅延拡散が閾値より上にある場合には低いブ
ランチが選択され、逆に遅延拡散が閾値より下にある場
合には高いブランチが選択される。有利には、２つの閾
値を使用することによってヒステリシスが提供される。
遅延拡散が第１の閾値より上がると低いブランチが選択
され、遅延拡散が第２の閾値より下がると高いブランチ
が選択される。代わりに、連続的な遷移の間における最
小の時間間隔はチャタリングを防ぐために提供される。
【００３０】受信器の上（upper）のブランチ内で使用
される軟等化器は、ＡＰＰタイプの等化器または従来の
等化器である場合があり、これに続いてＭ−ａｒｙから
バイナリ軟変換器がある場合がある。
される軟等化器は、ＡＰＰタイプの等化器または従来の
等化器である場合があり、これに続いてＭ−ａｒｙから
バイナリ軟変換器がある場合がある。
【００３１】ターボ等化器内で使用される軟等化器はＡ
ＰＰタイプでもよく、好ましくはＬｏｇ ＭＡＰ等化器
である。第１の実施の形態においては、ＡＰＰトレリス
内の状態の数は、ＭL-1に等しく、Ｍは変調アルファベ
ットのサイズであり、Ｌは遅延拡散、すなわち多くのサ
ンプルで表されたチャネルの制限長である（チャネルメ
モリのサイズはＬ−１に等しい）。しかし大きなメモリ
長に関しては、限定状態手法を使用する第２の実施の形
態が好ましい。そこで考慮される状態の数は、制限長を
厳密に正の整数に切り取ることによってＭJ-1に低減さ
れ、ここでＪ＜Ｌである（チャネルメモリのサイズはＪ
−１に切り取られる）。たとえば、上述の特許出願内で
開示されたリストタイプのＡＰＰ等化器は，この目的を
達成することが可能である。反対に、拡大された状態ト
レリスは、伝送路の高速に可変する特性の場合に選択さ
れる可能性がある。このような場合には、「Ｊ＞Ｌであ
りＭJ-1であって、トレリス内の状態の数が多いの
で」、チャネル係数およびデータの共同の推定が可能に
なる。
ＰＰタイプでもよく、好ましくはＬｏｇ ＭＡＰ等化器
である。第１の実施の形態においては、ＡＰＰトレリス
内の状態の数は、ＭL-1に等しく、Ｍは変調アルファベ
ットのサイズであり、Ｌは遅延拡散、すなわち多くのサ
ンプルで表されたチャネルの制限長である（チャネルメ
モリのサイズはＬ−１に等しい）。しかし大きなメモリ
長に関しては、限定状態手法を使用する第２の実施の形
態が好ましい。そこで考慮される状態の数は、制限長を
厳密に正の整数に切り取ることによってＭJ-1に低減さ
れ、ここでＪ＜Ｌである（チャネルメモリのサイズはＪ
−１に切り取られる）。たとえば、上述の特許出願内で
開示されたリストタイプのＡＰＰ等化器は，この目的を
達成することが可能である。反対に、拡大された状態ト
レリスは、伝送路の高速に可変する特性の場合に選択さ
れる可能性がある。このような場合には、「Ｊ＞Ｌであ
りＭJ-1であって、トレリス内の状態の数が多いの
で」、チャネル係数およびデータの共同の推定が可能に
なる。
【００３２】有利には、Ｊの値は、特にチャネル応答の
形状（たとえばパワープロファイル）など伝播の状態に
関して変化する。たとえば、移動通信チャネルの場合、
伝播がラインオブサイト構成要素を含む場合、言い換え
れば、チャネルがRicean分散によって影響を受ける場
合、限定状態トレリス（Ｊ＜Ｌ）が使用される可能性が
ある。他方、移動端末の速度が所与の閾値よりも速く、
したがってチャネルが高速フェーディングを受ける場
合、拡大された状態トレリス（Ｊ＞Ｌ）が選択される可
能性がある。
形状（たとえばパワープロファイル）など伝播の状態に
関して変化する。たとえば、移動通信チャネルの場合、
伝播がラインオブサイト構成要素を含む場合、言い換え
れば、チャネルがRicean分散によって影響を受ける場
合、限定状態トレリス（Ｊ＜Ｌ）が使用される可能性が
ある。他方、移動端末の速度が所与の閾値よりも速く、
したがってチャネルが高速フェーディングを受ける場
合、拡大された状態トレリス（Ｊ＞Ｌ）が選択される可
能性がある。
【００３３】好ましくは、制限長Ｋの値はＬ（より一般
的にはＪに）に従って変化する。この実施の形態では、
軟復号器２２３（および次に示されるように送信器側の
関連する符号器）は、Ｋの異なる値、すなわち異なるト
レリスのサイズに対応するように再構成可能である。上
に説明された同じ補償原理にしたがって、Ｌが減少する
とＫは増加し、Ｌが増加するとＫは減少する。
的にはＪに）に従って変化する。この実施の形態では、
軟復号器２２３（および次に示されるように送信器側の
関連する符号器）は、Ｋの異なる値、すなわち異なるト
レリスのサイズに対応するように再構成可能である。上
に説明された同じ補償原理にしたがって、Ｌが減少する
とＫは増加し、Ｌが増加するとＫは減少する。
【００３４】好ましくは、ターボ等化のすべてのステッ
プは、ディジタル信号プロセッサなどの単一のディジタ
ルでプログラミング可能なデバイスによって実行され、
ターボ等化プロセスは、本出願人によって提出された
「Resource constrained turbo-equalization」という
題名の、同時に出願係属中のヨーロッパ特許出願に説明
された複雑制限の下で最適化される。
プは、ディジタル信号プロセッサなどの単一のディジタ
ルでプログラミング可能なデバイスによって実行され、
ターボ等化プロセスは、本出願人によって提出された
「Resource constrained turbo-equalization」という
題名の、同時に出願係属中のヨーロッパ特許出願に説明
された複雑制限の下で最適化される。
【００３５】軟等化器２２１、デインタリーバ２２２お
よび軟復号器２２３の複雑さは、最大複雑値によって制
限される。ＫまたはＪが変化する時にはデインタリーバ
の複雑さは変化させる必要はないので、複雑さの制限条
件は次のように表現される。軟等化器２２１がＭＡＰ等
化器の時は、 ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1＜Ｃmax （２） 軟等化器２２１がＬタップを有するトランスバーサル線
形フィルタに基づいている時は ａ・２K-1＋ｂ’・Ｌ＜Ｃmax （３）
よび軟復号器２２３の複雑さは、最大複雑値によって制
限される。ＫまたはＪが変化する時にはデインタリーバ
の複雑さは変化させる必要はないので、複雑さの制限条
件は次のように表現される。軟等化器２２１がＭＡＰ等
化器の時は、 ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1＜Ｃmax （２） 軟等化器２２１がＬタップを有するトランスバーサル線
形フィルタに基づいている時は ａ・２K-1＋ｂ’・Ｌ＜Ｃmax （３）
【００３６】項２K-1はＭＡＰ復号器の複雑さを説明
し、項ＭJ-1はＭＡＰ等化器の複雑さを説明し、ａ、
ｂ、ｂ’は、固定係数である。好ましくは、所与のＬま
たはＪに関して、Ｋは制限条件（２）または（３）を満
足させる、可能なもっとも高い整数として選択される。
し、項ＭJ-1はＭＡＰ等化器の複雑さを説明し、ａ、
ｂ、ｂ’は、固定係数である。好ましくは、所与のＬま
たはＪに関して、Ｋは制限条件（２）または（３）を満
足させる、可能なもっとも高い整数として選択される。
【００３７】さらなる実施の形態によれば、ターボ等化
プロセスの反復の数Ｎは可変に作成される。ターボ等化
によって達成されるＢＥＲゲインは、反復の数Ｎと共に
増加する。したがって、使用可能なリソース（たとえば
ＤＳＰの処理パワー）上の制限条件が満足させられる間
は、Ｎを増加することが好ましい場合がある。一般に、
ターボ等化によって必要とされる処理パワーの量はＮに
対して線形的に増大し（しかし、場合によっては、ＤＳ
Ｐは並列計算から利益を得て、Ｎに対する増加は線形よ
り小さい場合もある）、制限条件（２）および（３）は
それぞれ、（２’）および（３’）によって置き換えな
ければならない。
プロセスの反復の数Ｎは可変に作成される。ターボ等化
によって達成されるＢＥＲゲインは、反復の数Ｎと共に
増加する。したがって、使用可能なリソース（たとえば
ＤＳＰの処理パワー）上の制限条件が満足させられる間
は、Ｎを増加することが好ましい場合がある。一般に、
ターボ等化によって必要とされる処理パワーの量はＮに
対して線形的に増大し（しかし、場合によっては、ＤＳ
Ｐは並列計算から利益を得て、Ｎに対する増加は線形よ
り小さい場合もある）、制限条件（２）および（３）は
それぞれ、（２’）および（３’）によって置き換えな
ければならない。
【００３８】 Ｎ・（ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1）＜Ｃmax （２’） Ｎ・（ａ・２K-1＋ｂ’・Ｌ）＜Ｃmax （３’） どちらの場合でも、ＫおよびＮのうち少なくとも１つが
選択されて、リソースの制限条件（２’）または
（３’）を満たす。
選択されて、リソースの制限条件（２’）または
（３’）を満たす。
【００３９】図３は、図２の受信器と共に使用する送信
器の構造を概念的に示す。送信器は、符号化されるべき
データＩkを、インタリーバ３１２と直列なターボ符号
器３２０または系統符号器３１１どちらかに向けるスイ
ッチ３００を備える。高いブランチの出力および低いブ
ランチの出力は両方とも、変調器３４０の入力に接続さ
れている。受信器が純粋な切換モードで動作する場合、
受信器は逆チャネルＲＣ（たとえば、移動通信システム
内の専用物理制御チャネル（ＤＰＣＣＨ））上で位置切
換信号を送信器に送信する。この信号はコントローラ３
３０によって受信され、コントローラ３３０は信号にし
たがってスイッチを制御する。
器の構造を概念的に示す。送信器は、符号化されるべき
データＩkを、インタリーバ３１２と直列なターボ符号
器３２０または系統符号器３１１どちらかに向けるスイ
ッチ３００を備える。高いブランチの出力および低いブ
ランチの出力は両方とも、変調器３４０の入力に接続さ
れている。受信器が純粋な切換モードで動作する場合、
受信器は逆チャネルＲＣ（たとえば、移動通信システム
内の専用物理制御チャネル（ＤＰＣＣＨ））上で位置切
換信号を送信器に送信する。この信号はコントローラ３
３０によって受信され、コントローラ３３０は信号にし
たがってスイッチを制御する。
【００４０】有利には、符号器の制限長Ｋは可変に作成
することが可能である。受信器がＬ（またはＪ）の変化
によって制限長Ｋの値を修正することを決定すると、受
信器は要求を送信器に送って返し、Ｋを増加または減少
させる。要求は逆チャネル上を送信され、コントローラ
３３０によって受信される。コントローラはそれにした
がってＫをインクリメントまたはデクリメントし、符号
器の制限値を更新する。
することが可能である。受信器がＬ（またはＪ）の変化
によって制限長Ｋの値を修正することを決定すると、受
信器は要求を送信器に送って返し、Ｋを増加または減少
させる。要求は逆チャネル上を送信され、コントローラ
３３０によって受信される。コントローラはそれにした
がってＫをインクリメントまたはデクリメントし、符号
器の制限値を更新する。
【００４１】さらに、コントローラは送信器の送信パワ
ーを制御する場合もある。実際、Ｋの増大はより低いＢ
ＥＲという結果になる。したがって、受信器側で信号対
ノイズ比を下げながら、許容可能なＢＥＲの目標レベル
を保持することが可能である。この方法は特に、セルラ
通信システム内の干渉レベルを低くするために指定され
る。
ーを制御する場合もある。実際、Ｋの増大はより低いＢ
ＥＲという結果になる。したがって、受信器側で信号対
ノイズ比を下げながら、許容可能なＢＥＲの目標レベル
を保持することが可能である。この方法は特に、セルラ
通信システム内の干渉レベルを低くするために指定され
る。
【００４２】説明の部分は本発明による方法を処理ブロ
ック（たとえば符号器、インタリーバ、変調器など）の
点から説明したが、当業者であれば、これらのブロック
は利便性のために表示されているに過ぎず、処理ステッ
プの一部またはすべては単一または複数のディジタルデ
ータプロセッサによって実行できることが明らかであろ
う。
ック（たとえば符号器、インタリーバ、変調器など）の
点から説明したが、当業者であれば、これらのブロック
は利便性のために表示されているに過ぎず、処理ステッ
プの一部またはすべては単一または複数のディジタルデ
ータプロセッサによって実行できることが明らかであろ
う。
【図１】 ターボ等化器を備える既知の送信システムを
概念的に示す図である。
概念的に示す図である。
【図２】 本発明による受信器の構造を概念的に示す図
である。
である。
【図３】 本発明による送信器の構造を概念的に示す図
である。
である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｌ 1/00 Ｈ０４Ｌ 1/00 Ｇ Ｆターム(参考） 5J065 AA01 AB01 AC02 AD10 AE06 AG06 AH21 5K014 AA01 BA10 FA11 FA16 5K046 EE06 EE50
Claims (21)
- 【請求項１】 伝送路から受信されたシンボルを等化
し、そこからデータを復号化する方法であって、 前記受信されたシンボルに関するターボ等化シーケンス
を含む第１の処理、または等化ステップおよびそれに続
くターボ復号化のシーケンスを含む第２の処理のいずれ
かを実行し、 前記第１の処理または第２の処理の選択は、前記伝送路
の遅延拡散の推定に基づいて行われることを特徴とする
方法。 - 【請求項２】 前記第１の処理は、前記伝送路の遅延拡
散の値が高い時に選択され、 前記第２の処理は、前記遅延拡散の値が低い時に選択さ
れることを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 前記第１の処理は、前記遅延拡散の値が
第１の閾値よりも上に上昇した時に選択され、 前記第２の処理は、前記遅延拡散の値が第２の閾値より
も下に下降した時に選択されることを特徴とする請求項
２に記載の方法。 - 【請求項４】 前記ターボ等化シーケンスは、ＡＰＰタ
イプのアルゴリズムにしたがった軟等化ステップ、デイ
ンタリーブ化ステップ、および軟復号化ステップの反復
を含むことを特徴とする請求項１、２または３のいずれ
か一項に記載の方法。 - 【請求項５】 前記ＡＰＰタイプのアルゴリズムはリス
トタイプのＡＰＰアルゴリズムであることを特徴とする
請求項４に記載の方法。 - 【請求項６】 前記ＡＰＰトレリスの状態数はＭJ-1に
等しく、Ｍは前記伝送路上で使用される変調アルファベ
ットサイズであり、Ｊは前記伝送路の特性にしたがって
選択される厳密な正の整数であることを特徴とする請求
項４または５のいずれか一項に記載の方法。 - 【請求項７】 前記伝送路が高速フェーディングによっ
て影響を受けている場合に、Ｊは前記遅延拡散の値より
も高く選択されることを特徴とする請求項６に記載の方
法。 - 【請求項８】 伝播がラインオブサイト（Line of Sigh
t：視線）要素を含む場合に、Ｊは前記遅延拡散の値よ
りも低く選択されることを特徴とする請求項６に記載の
方法。 - 【請求項９】 Ｊは、チャネルインパルス応答のパワー
プロファイルに従って選択されることを特徴とする請求
項６に記載の方法。 - 【請求項１０】 前記軟復号化ステップは、２K-1の状
態を含むＡＰＰタイプのアルゴリズムに基づいており、
Ｋは、Ｊが減少すると増加し、Ｊが増加すると減少する
ことを特徴とする請求項７、８または９のいずれか一項
に記載の方法。 - 【請求項１１】 Ｋは、ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1が予め設
定されたリソースの値よりも低くなるように、もっとも
高い整数として決定され、上記式でａおよびｂは固定係
数であることを特徴とする請求項７、８、９または１０
のいずれか一項に記載の方法。 - 【請求項１２】 Ｎ・（ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1）が予め
設定されたリソースの値よりも低くなるように、Ｋ、お
よびターボ等化シーケンスの反復の数Ｎのうち少なくと
も１つが適応され、上記式でａおよびｂは固定係数であ
ることを特徴とする請求項７、８、９または１０のいず
れか一項に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記ターボ等化シーケンスは、 前記伝送路上のシンボル間の干渉を打ち消すための濾波
ステップを含み、前記フィルタはＬタップを有し、Ｌは
前記伝送路の遅延拡散によって与えられる可変パラメー
タである、軟等化ステップと、 デインタリーブ化ステップと、 軟復号化ステップとの反復を含むことを特徴とする請求
項１、２または３のいずれか一項に記載の方法。 - 【請求項１４】 前記軟復号化ステップは、２K-1の状
態を含むＡＰＰタイプのアルゴリズムに基づいており、
Ｋは、ａ・２K-1＋ｂ’・Ｌが予め設定されたリソース
の値よりも低くなるように、もっとも高い整数として選
択され、ａおよびｂ’は固定係数であることを特徴とす
る請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１５】 Ｎ・（ａ・２K-1＋ｂ・’Ｌ）が予め
設定されたリソースの値よりも低くなるように、Ｋ、お
よびターボ等化シーケンスの反復の数Ｎのうち少なくと
も１つが適応され、ａおよびｂ’は固定係数であること
を特徴とする請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１６】 データを符号化する方法であって、符
号化ステップおよびそれに続くインタリーブ化ステップ
を含む第１の処理、または前記データをターボ符号化す
るためのターボ符号化ステップを含む第２の処理のうち
いずれかを実行し、第１または第２の処理の選択は、前
記伝送路の遅延拡散上の情報に基づいて行われることを
特徴とする方法。 - 【請求項１７】 前記符号化ステップは、可変制限長を
有する畳込み符号を使用することを特徴とする請求項１
６に記載のデータを符号化する方法。 - 【請求項１８】 請求項１から１５のいずれか一項に記
載の方法を実行するための手段を備える受信器。 - 【請求項１９】 請求項１６または１７のいずれか一項
に記載の方法を実行するための手段を備える送信器。 - 【請求項２０】 請求項１９に記載の送信器および請求
項１８に記載の受信器を備え、該受信器は該送信器に、
前記伝送路の遅延拡散に関する情報を送信して戻す通信
システム。 - 【請求項２１】 前記送信器は畳込み符号器を備え、該
畳込み符号器の制限長は、前記受信器からの要求に応じ
て増加または減少することを特徴とする請求項２０に記
載の通信システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP00402273A EP1179935B1 (en) | 2000-08-11 | 2000-08-11 | Channel delay spread adaptive equalization and decoding |
| EP00402273.7 | 2000-08-11 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002208881A true JP2002208881A (ja) | 2002-07-26 |
Family
ID=8173810
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001232095A Withdrawn JP2002208881A (ja) | 2000-08-11 | 2001-07-31 | 伝送路から受信されたシンボルを等化し、そこからデータを復号化する方法、データを符号化する方法、受信器、送信器並びに通信システム |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7010064B2 (ja) |
| EP (1) | EP1179935B1 (ja) |
| JP (1) | JP2002208881A (ja) |
| AT (1) | ATE314770T1 (ja) |
| DE (1) | DE60025197T2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004025876A1 (ja) * | 2002-09-10 | 2004-03-25 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 無線通信装置、受信装置、および受信方式選択方法 |
| JP2007515913A (ja) * | 2003-12-22 | 2007-06-14 | フラリオン テクノロジーズ，インコーポレーテッド | メッセージ通過デコーダにおいてエラーフロアを低下させる方法及び装置 |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3714910B2 (ja) * | 2001-02-20 | 2005-11-09 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | ターボ受信方法及びその受信機 |
| US7236536B2 (en) * | 2001-07-26 | 2007-06-26 | Lucent Technologies Inc. | Method and apparatus for detection and decoding of signals received from a linear propagation channel |
| US7254192B2 (en) * | 2002-07-12 | 2007-08-07 | Texas Instruments Incorporated | Iterative detection in MIMO systems |
| US20050018794A1 (en) * | 2003-07-22 | 2005-01-27 | Xiangguo Tang | High speed, low-cost process for the demodulation and detection in EDGE wireless cellular systems |
| US7602863B2 (en) * | 2004-09-24 | 2009-10-13 | Seagate Technology Llc | Method and apparatus for providing iterative timing recovery |
| US7409622B1 (en) * | 2005-11-10 | 2008-08-05 | Storage Technology Corporation | System and method for reverse error correction coding |
| US7957484B2 (en) * | 2006-12-08 | 2011-06-07 | Texas Instruments Incorporated | Candidate list generation and interference cancellation framework for MIMO detection |
| US8306139B2 (en) * | 2007-01-30 | 2012-11-06 | Texas Instruments Incorporated | Systems and methods for low-complexity MIMO detection using leaf-node prediction via look-up tables |
| US8155217B2 (en) * | 2007-01-30 | 2012-04-10 | Texas Instruments Incorporated | Systems and methods for low-complexity MIMO detection with analytical leaf-node prediction |
| US7904793B2 (en) * | 2007-03-29 | 2011-03-08 | Sandisk Corporation | Method for decoding data in non-volatile storage using reliability metrics based on multiple reads |
| JP2009188640A (ja) * | 2008-02-05 | 2009-08-20 | Sharp Corp | 実行判断装置、受信装置、無線通信システム、及び実行判断方法 |
| US8774048B2 (en) * | 2009-01-29 | 2014-07-08 | Qualcomm Incorporated | Link management for multimedia content mobility |
| US8249005B2 (en) * | 2009-02-11 | 2012-08-21 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for reducing power consumption using a variable constraint length convolutional encoder |
| EP2710771B1 (en) | 2011-05-19 | 2017-08-16 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Inter symbol interference reduction by applying turbo equalization mode |
| US10304550B1 (en) | 2017-11-29 | 2019-05-28 | Sandisk Technologies Llc | Sense amplifier with negative threshold sensing for non-volatile memory |
| US10643695B1 (en) | 2019-01-10 | 2020-05-05 | Sandisk Technologies Llc | Concurrent multi-state program verify for non-volatile memory |
| US11024392B1 (en) | 2019-12-23 | 2021-06-01 | Sandisk Technologies Llc | Sense amplifier for bidirectional sensing of memory cells of a non-volatile memory |
| US11171815B2 (en) * | 2020-01-21 | 2021-11-09 | Credo Technology Group Limited | Digital equalizer with overlappable filter taps |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5414738A (en) * | 1993-11-09 | 1995-05-09 | Motorola, Inc. | Maximum likelihood paths comparison decoder |
| US5550868A (en) * | 1994-03-03 | 1996-08-27 | Lucent Technologies Inc. | π/4-DQPSK delay spread detection and compensation apparatus and method |
| US6028901A (en) * | 1994-05-19 | 2000-02-22 | Hughes Electronics Corporation | Receiver selection based on delay spread estimation |
| US6028899A (en) * | 1995-10-24 | 2000-02-22 | U.S. Philips Corporation | Soft-output decoding transmission system with reduced memory requirement |
| FR2763454B1 (fr) * | 1997-05-15 | 1999-08-06 | France Telecom | Dispositif d'egalisation et de decodage pour un canal de transmission numerique selectif en frequence |
| JPH1198066A (ja) * | 1997-09-19 | 1999-04-09 | Hitachi Denshi Ltd | 復調器及び復調方法 |
| US6522706B1 (en) * | 1998-12-10 | 2003-02-18 | National Semiconductor Corporation | Delay spread estimation for multipath fading channels |
-
2000
- 2000-08-11 EP EP00402273A patent/EP1179935B1/en not_active Expired - Lifetime
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- 2000-08-11 AT AT00402273T patent/ATE314770T1/de not_active IP Right Cessation
-
2001
- 2001-07-26 US US09/912,545 patent/US7010064B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2001-07-31 JP JP2001232095A patent/JP2002208881A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004025876A1 (ja) * | 2002-09-10 | 2004-03-25 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 無線通信装置、受信装置、および受信方式選択方法 |
| JP2007515913A (ja) * | 2003-12-22 | 2007-06-14 | フラリオン テクノロジーズ，インコーポレーテッド | メッセージ通過デコーダにおいてエラーフロアを低下させる方法及び装置 |
| JP4861192B2 (ja) * | 2003-12-22 | 2012-01-25 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | メッセージ通過デコーダにおいてエラーフロアを低下させる方法及び装置 |
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