JP2002208882A - 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、受信器、データを符号化し、符号化されたデータを変調する方法、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、受信器、データを符号化し、符号化されたデータを変調する方法、送信器並びに通信システム

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JP2002208882A
JP2002208882A JP2001232142A JP2001232142A JP2002208882A JP 2002208882 A JP2002208882 A JP 2002208882A JP 2001232142 A JP2001232142 A JP 2001232142A JP 2001232142 A JP2001232142 A JP 2001232142A JP 2002208882 A JP2002208882 A JP 2002208882A
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Bertrand Penther
ベルトラン・ペンテール
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MITSUBISHI ELECTRIC INF TECHNOL CENTER EUROP BV
Mitsubishi Electric Information Technology Corp
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MITSUBISHI ELECTRIC INF TECHNOL CENTER EUROP BV
Mitsubishi Electric Information Technology Corp
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  • Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
  • Detection And Prevention Of Errors In Transmission (AREA)
  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】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（および対応するデバイ
ス）を提供する。 【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、この方法は使用
可能なリソースＲを使用する処理ステップＥiのシーケ
ンスを含み、各処理ステップＥiは該処理ステップＥiに
よって実行されるアルゴリズムに関連するパラメータＴ
ijに応じたリソースコストＲ i（Ｔij）を含み、前記パ
ラメータＴijの少なくともサブセットは、

Description

【発明の詳細な説明】
【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。
【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。
【０００３】
【数２】
【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−アレイ変調されたシンボ
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、シンボル毎にＩＳ
Ｉ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（Decision 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。
【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。
【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。
【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 sequenc
e estimation with set partitioning and decision fe
edback」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。
【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。
【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、次にステップにお
いて保持されること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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【００２１】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Ｅｘ
ｔk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。
【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。
【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−
アレイからバイナリ軟復号器を備える。
【００２５】全体的な等化プロセスは、複数の専用処理
ユニットによって実行される場合があるが、実際には単
一のディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）が好まれる。
このような場合には、ＤＳＰは種々の等化ステップ、す
なわちデインタリーブ化、チャネル復号化をそれ自体と
して実行し、ソース復号化を実行する場合もある。しか
しＤＳＰの処理容量が限定されているため、処理時間は
電話送信に通常許容される最大遅延を超える場合があ
る。もちろん、より大きい容量のＤＳＰを選択すると、
追加のコストが必要となる。
【００２６】伝送路上の伝搬条件が変化すると、副次的
な問題が生じる。最新技術から、チャネル符号器／復号
器のパンクチャリングレートを変更すること、またはソ
ース符号器／復号器の圧縮アルゴリズムを変更すること
などによって、等化器（たとえば可変数のタップを伴う
適合フィルタ）のパラメータを適合させるまたは、復号
器を修正する（符号器と協調して）ことが知られてい
る。この変更はＤＳＰの処理容量が一時的に超過する原
因となる場合がある。他方、「最悪の場合」の要件に応
じて必要以上に大きいＤＳＰを選択することは、経済的
に費用がかかり、技術的には不満足なものである。
【００２７】本発明の目的は、上記に指摘した問題を解
決するもので、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（および対応する
デバイス）を提案することである。
【００２８】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２３）。
【００２９】本発明の元にある基本的な考えは、使用可
能なリソースに対する制限の下に、ＤＳＰに基づく受信
器の全体的な性能を最適化することである。このリソー
スはたとえば処理時間、動作の数、メモリのサイズ、回
路の複雑さなどである。次の説明では、ＤＳＰは、等
化、チャネルの復号化を管理し、ソースの復号化を管理
する可能性もあると仮定している。場合に応じて、性能
の基準はビットエラーレート、ブロックエラーレート、
ゆがみの測定値、サービス品質（ＱｏＳ）、送信容量な
どである。
【００３０】等化、チャネルの復号化および可能性とし
てはソースの復号化に関係する種々の処理ステップＥi
は、一組のパラメータＴijに応じたアルゴリズムに基づ
いており、Ｔijの少なくともサブセットはＤＳＰによっ
て制御可能であると仮定されている。より具体的には、
システムの一部のパラメータは固定され（たとえば変調
アルファベットのサイズ）、他のパラメータ（たとえば
トレリスの状態の数）はＤＳＰによって修正される場合
がある。各ステップＥiが、Ｔijが上記のアルゴリズム
パラメータであるリソースコストＲj（Ｔij）を必要と
する場合、本発明による方法は、リソースの制限が以下
の式を満たしつつ、性能の基準を最大化することを提案
する。
【数３】 上式で、Ｒは使用可能なリソースである。言い換えれ
ば、異なるプロセスのステップが共通のリソースＲを共
有して、上記の性能の基準を最大化する。
【００３１】本発明による方法はリソースで制限された
ターボ等化に関する例で説明されるが、明らかに本発明
はこれに限定されるものではない。図２は、本発明によ
る、次に説明される方法を実装するターボ等化器を示
す。
【００３２】ターボ等化器はＡＰＰタイプの軟等化器２
４０、好ましくはＬｏｇ ＭＡＰ等化器を備える。ＡＰ
Ｐ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は送信の遅延拡散、す
なわちサンプルの数で表されたチャネルの制限長である
（言い換えれば、チャネルメモリのサイズはＬ−１サン
プルに等しい）。しかし、大きなメモリ長に関しては、
限定状態技法を使用する第２の構成が好ましい。考慮さ
れる状態の数は、制限長を厳密にＪ＜Ｌである正の整数
に切り捨てることによってＭJ-1に低減される。（すな
わち、チャネルメモリはＪ−１に切り捨てられる）。た
とえば、上記の特許出願の中で開示されたリストタイプ
のＡＰＰ等化器は、このような場合に使用される可能性
がある。
【００３３】反対に、拡大された状態トレリスは、伝送
路が高速に変化する特性である場合に選択される可能性
がある。トレリス内のより多い状態の数は、ＭJ-1であ
り、Ｊ＞Ｌであって、上記のL. Davisの記事の中で説明
されたように、チャネル係数およびデータの同時推定が
可能になる。
【００３４】一般に、たとえば、チャネルインパルス応
答の形状および変動などの伝搬条件にしたがって、Ｊは
Ｌよりも大きく、または低く設定される。たとえば、移
動伝送路上の伝搬がラインオブサイト（ＬＯＳ）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、移動局の速度が速い
ために伝送路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。
【００３５】軟等化器に続いて、デインタリーバ２５０
および軟復号器２６０がある。第１の実施の形態では、
符号の制限長Ｋの値は可変とされる。軟復号器２６０
（および送信器側の関連する符号器）は、Ｋの異なる
値、したがって異なるトレリスのサイズで動作する適応
性を持つ。より具体的には、Ｌ（より一般的にはＪ）が
減少するとＫの値は増加し、Ｌ（またはＪ）が増加する
とＫの値は減少する。実際には、伝送路の遅延拡散が小
さい時には、ターボ等化の動作の効率が悪くなることが
発見されている。
【００３６】より具体的には、同じ数の反復に関して、
反復プロセスによって達成されるＢＥＲゲイン（「ター
ボ効果」とも呼ばれる）は、大きな遅延拡散よりも小さ
な遅延拡散の場合のほうが低い。これは、伝送路の遅延
拡散は符号の制限長と等価であるとみなすことができ、
ターボ等化は小さな制限長に関しては効率がよくないと
いう事実によって説明することが可能である。
【００３７】本発明は、符号化段で制限長を増大するこ
とにより、伝送路の小さな遅延拡散を補償することを提
案する。本発明によれば、Ｋはたとえば複雑さの制限な
どリソースの制限を満たすように選択される。ターボ等
化器の全体的な複雑さは、次のように表現できる。 Ｃturbo.＝Ｃequalizer＋Ｃdeinterleaver＋Ｃdecoder
【００３８】上式で、Ｃequalizer、Ｃdeinterleaver、
Ｃdecoderはそれぞれ、等化器、デインタリーバおよび
復号器の複雑さを説明する。デインタリーバの複雑さは
一定であり、すなわち、ＫまたはＪには依存していな
い。ＭＡＰ復号器の複雑さはトレリスに含まれる状態の
数に比例し、すなわち、ａ・２K-1として表現すること
が可能であり、上式でａは固定係数である。
【００３９】同様に、軟等化器の複雑さは軟等化器がＭ
ＡＰ等化器である場合はｂ・ＭJ-1として表現でき、軟
等化器がＬのタップを伴うトランスバーサル線形フィル
タに基づいている場合はｂ’・Ｌとして表現でき、ｂ、
ｂ’は固定係数である。したがって、複雑さの制限は次
のように書き表せる。軟等化器２２１がＭＡＰ等化器で
ある時は、 ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1＜Ｃmax （２） 軟等化器２２１が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）
【００４０】パラメータＫの値は、制限（２）または
（３）の下でＢＥＲを最適化するように選択される。好
ましくは、所与のＪまたはＬに対して、Ｋは制限を満た
すことが可能なもっとも高い整数として選択される。
【００４１】受信器がＫを修正することを決定する時、
受信器は逆チャネル上でＫをインクリメントまたはデク
リメントする要求を送信器へ送信する。システムが移動
通信システムである場合、これは専用物理制御チャネル
（ＤＰＣＣＨ）上で制御ビットを送信することによって
実行できる。
【００４２】第２の実施の形態によれば、変調アルファ
ベットのサイズＭは可変とされ、制限長は一定に維持さ
れる。ＭＡＰ等化器２４０（同時に送信器側の関連する
変調器）は、Ｍの異なる値、すなわち異なるトレリスサ
イズで動作する適応性を持つ。より具体的には、Ｍの値
すなわち伝送路の容量はＬ（より一般的にはＪ）が減少
すると増加し、Ｌ（またはＪ）が増加すると減少する。
Ｍは、制限（２）を満たすように選択される。変調は典
型的には、２ＱＡＭまたはＢＰＳＫから６４ＱＡＭの間
の範囲に渡る可能性がある。しかし、ＢＥＲは変調レベ
ルと共に増大するので、使用可能な受信されたパワー
は、より高い変調レベルに切り換わるのに十分な程度に
高くなければならない。
【００４３】第３の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、可変になされる。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
大する。したがって、たとえばＤＳＰの処理パワーなど
使用可能なリソースに対する制限を満たしながら、Ｎを
増大させるのが望ましい場合がある。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
形的に増加し（しかし場合によっては、ＤＳＰは並列計
算から利益を受け、Ｎに対する増加は線形的よりも小さ
い場合もある）、制限（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。 Ｎ・（ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1）＜Ｃmax （２’） 軟等化器２２１がトランスバーサル線形フィルタに基づ
いている時は、 Ｎ・（ａ・２K-1＋ｂ’・Ｌ＜Ｃmax （３’）
【００４４】一般に、ターボ等化器のパラメータＭ、
Ｊ、Ｋ、Ｎは可変であり、（２）または（３）（または
別法としては（２’）、（３’））によって与えられる
複雑さの制限の下で性能の基準（ＢＥＲ、容量）を満た
すように選択される。より一般的には、システムがチャ
ネル復号器の後にソース復号器を備える場合、圧縮比を
変更するさらなるパラメータが考慮される場合がある。
どの場合でも、受信器は送信器に、１つまたは複数のパ
ラメータＭ、Ｊ、Ｋなどを修正する要求を送信しなけれ
ばならない。これは、そのビットが対応するパラメータ
を増加または減少させることを示す制御ワードを送信す
ることによって、実行される可能性がある。
【００４５】図３は、図２の受信器と共に使用する送信
器の構造を概略的に示す。送信器は制限長が可変である
系統畳込み符号器などの系統符号器３００、インタリー
バ３１０、およびＭアレイ変調器３３０を備える。さら
に、送信器はパラメータをインクリメントまたはデクリ
メントする要求を受信するコントローラ３３０を備え、
パラメータはここで受信器からのＭおよびＫである。コ
ントローラは異なるパラメータを更新し、更新された値
Ｋを符号器に供給し、更新された値Ｍを変調器に供給す
る。さらに受信器は、コントローラ３３０によって同様
に制御される可能性があるチャネル符号器３００の前
に、ソース符号器を含む場合がある。
【００４６】さらに、コントローラ３３０は、送信器の
送信パワーを制御する場合がある。実際、パラメータ
Ｍ、Ｊ、Ｋ、Ｎの修正はＢＥＲの減少という結果になる
場合がある。したがって、受信側で信号対雑音比を下
げ、同時に許容可能な目標のＢＥＲレベルを維持するこ
とが可能である。この方法は特に、セルラ通信システム
内で干渉レベルを下げるために指定される。
【図面の簡単な説明】
【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。
【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。
【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。
───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｂ 27/01 27/00 Ｋ Ｆターム(参考） 5J065 AA01 AB01 AC02 AD10 AE06 AF02 AF04 AG05 AG06 AH06 5K004 AA05 AA08 FA03 FH03 JA02 JH02 5K014 AA01 BA10 EA01 FA16 HA10 5K046 AA05 BA05 EE02

Claims (27)

    【特許請求の範囲】
  1. 【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、該方法
    は、使用可能なリソースＲを使用する処理ステップＥi
    のシーケンスを含み、各処理ステップＥiは該処理ステ
    ップＥiによって実行されるアルゴリズムに関するパラ
    メータＴijに応じてリソースコストＲi（Ｔij）を含む
    方法であって、 少なくとも前記パラメータＴijのサブセットは、 【数１】 の制限の下で性能の基準を最大化するように制御される
    ことを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 前記パラメータＴijのサブセットは、送
    信条件が変化すると動的に適合されることを特徴とする
    請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記処理ステップは、前記伝送路から受
    信されたシンボルを等化する軟等化ステップ、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または２に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記軟等化ステップは、状態数ＭJ ― 1を
    含むＡＰＰタイプのアルゴリズムにしたがって実行さ
    れ、Ｍは、前記伝送路上で使用される変調のアルファベ
    ットサイズであり、Ｊは、厳密に正の整数であり、 前記軟復号化ステップは、状態数２K-1を含むＡＰＰタ
    イプのアルゴリズムにしたがって実行され、Ｋは、前記
    データを符号化するために使用される畳込み符号の制限
    長であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記軟等化ステップは、リストタイプの
    ＡＰＰアルゴリズムにしたがって実行されることを特徴
    とする請求項４に記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記伝送路の遅延拡散Ｌに等しいＪが選
    択され、 ＫおよびＭのうち少なくとも１つは、ａ・２K-1＋ｂ・
    ＭL-1が予め定められたリソース値よりも低くなるよう
    に制御され、ａおよびｂは固定係数であることを特徴と
    する請求項４または５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記伝送路上の伝搬条件にしたがって、
    前記伝送路の遅延拡散Ｌよりも低いかまたは高いＪが選
    択され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。
  8. 【請求項８】 前記伝搬条件は、ラインオブサイト（Li
    ne of Sight）条件または非ラインオブサイト（Non Lin
    e of Sight）条件であることを特徴とする請求項７に記
    載の方法。
  9. 【請求項９】 前記伝搬条件は、高速フェーディング条
    件または低速フェーディング条件であることを特徴とす
    る請求項７に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 Ｋ、ＭおよびＪのうち少なくとも１つ
    は、ａ・２K-1＋ｂ・ＭJ-1が予め定められたリソース値
    より低くなるように調整され、ａおよびｂは固定係数で
    あることを特徴とする請求項７、８または９のいずれか
    一項に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 Ｋ、Ｍ、Ｊ、Ｎのうち少なくとも１つ
    は、Ｎ・（ａ・２K- 1＋ｂ・ＭJ-1）が予め定められたリ
    ソース値より低くなるように調整され、ａおよびｂは固
    定係数であり、Ｎは反復の数であ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。
  12. 【請求項１２】 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６〜１１のい
    ずれか一項に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 Ｍ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６〜１１のい
    ずれか一項に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記軟等化ステップは、濾波ステップ
    を含み、前記伝送路上のシンボル間干渉を打ち消し、フ
    ィルタはＬタップを有し、Ｌは前記伝送路の遅延拡散で
    あることを特徴とする請求項５に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 前記軟復号化ステップは、状態数２
    K-1を含むＡＰＰタイプのアルゴリズムにしたがって実
    行され、Ｋは、ａ・２K-1＋ｂ’・Ｌが予め定められた
    リソース値より低くなるように調整され、ａおよびｂ’
    は固定係数であることを特徴とする請求項１４に記載の
    方法。
  16. 【請求項１６】 前記軟復号化ステップは、状態数２
    K-1を含むＡＰＰタイプのアルゴリズムにしたがって実
    行され、ＫおよびＮのうち少なくとも１つは、Ｎ・（ａ
    ・２K-1＋ｂ’・Ｌ）が予め定められたリソース値より
    低くなるように調整され、ａおよびｂ’は固定係数であ
    ることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 Ｋは、Ｌが減少すると増加し、Ｌが増
    加すると減少することを特徴とする請求項１５または１
    ６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 前記反復の数は、前記制限が満たされ
    るように調整されることを特徴とする請求項３、４また
    は５のいずれか一項に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記リソースＲは、時間間隔であるこ
    とを特徴とする請求項１〜１８のいずれか一項に記載の
    方法。
  20. 【請求項２０】 前記リソースＲは、メモリのサイズで
    あることを特徴とする請求項１〜１８のいずれか一項に
    記載の方法。
  21. 【請求項２１】 前記リソースＲは、プロセッサの処理
    パワーであることを特徴とする請求項１〜１８のいずれ
    か一項に記載の方法。
  22. 【請求項２２】 前記性能の基準は、エラーレートの関
    数であることを特徴とする請求項１〜２１のいずれか一
    項に記載の方法。
  23. 【請求項２３】 請求項１〜２２のいずれか一項にした
    がった方法を実行するための手段を備える受信器。
  24. 【請求項２４】 データを符号化し、符号化されたデー
    タを変調する方法であって、 畳込み符号化ステップと、 前記符号化されたデータをインタリーブするインタリー
    バと、 前記インタリーブされたデータを受信器へ送信されるべ
    きＭ相シンボルに変調する変調器と、 受信器の要求に応じて変化する前記畳込み符号の制限長
    を含む方法。
  25. 【請求項２５】 前記変調アルファベットのサイズＭ
    は、前記受信器の要求に応じて変化することを特徴とす
    る請求項２４に記載の方法。
  26. 【請求項２６】 請求項２４または２５にしたがった方
    法を実行するための手段を備える送信器。
  27. 【請求項２７】 請求項２０にしたがった受信器および
    請求項２６にしたがった送信器を備える通信システム。
JP2001232142A 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、受信器、データを符号化し、符号化されたデータを変調する方法、送信器並びに通信システム Withdrawn JP2002208882A (ja)

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