JP2002534844A - モバイル無線システムにおける適応等化技法の改良された方法 - Google Patents
モバイル無線システムにおける適応等化技法の改良された方法Info
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- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
Abstract
Description
4号の利益を請求するものであり、その全体が参照として本明細書に組み込まれ
る。
ステムにも関する。特に、本発明は、チャネル損傷条件下で受信信号を符号化す
るための復調技法に関する。
下で復調するには、特殊化されたデジタル信号処理技法を用いる必要がある。こ
の場合における復調とは、変調されたキャリヤが送信(無線)チャネルを伝搬し
て通過した後、その変調キャリヤからメッセージ信号を抽出することをいう。
ある。例えば、無線ユニットの移動性が原因で、ドプラー効果として知られてい
るチャネル変動が発生する。そのうえ、複数の伝搬経路を介して信号を受信する
と遅延拡散が発生し、これがまた、受信信号内に記号相互間干渉を引き起こし、
これが加算されて破壊的なことになりかねない。
号同士間干渉が時間とともに急速に変化しかねない。したがって、受信を最適化
するには、伝搬による信号損傷を解消するか、又は、信号データの復調性を改善
できるように利用しなければならない。
ンスによって、前置きされているかもしくは後置きされているか又は、送信され
る記号シーケンスへのフレーム中間に位置している、受信機にとって周知の記号
シーケンスであるチャネルを推定しなければならない。複数タップチャネル係数
という形態の損傷のモデルが受信機にわかっており、チャネルの入出力特性が少
なくとも1つの記号間隔中は一定であるとみなせると仮定すると、MLSE(最
尤シーケンス推定)イコライザプロセスを用いて、受信信号を復調することがで
きる。この検出技法はチャネル特性の推定モデルを用いて、ビテルビ復調プロセ
スで用いられる分岐計量値を更新することができる。チャネル特性は移動局の移
動の関数であるので、チャネルは信号通信間隔毎に変化し得る。したがって、厳
しいチャネル損傷条件下で復調性能を信頼性あるものとするには、チャネルモデ
ルを頻繁に更新しなければならない。
ィードバックイコライザがしばしば用いられる。また、一般的なMLSE方式及
び適応MLSE方式も用いられる。しかしながら、最も一般的に用いられている
先行技術によるチャネル推定技法は、その精度が十分でなく、また、固有の判断
遅延のために過度の遅れを有する。したがって、受信機の全体的な性能がかなり
劣化することがある。
頼性のある復調プロセスを提供する適応予測推定スキームを提供することによっ
て先行技術の欠点を克服することである。
させる方法であり、この方法は、初期チャネル推定値を発生するステップと、記
号シーケンスを含む受信された入力信号の既知の記号に基づいてトレリスの計量
状態の初期集合を決定するステップと、前記初期チャネル推定値および前記受信
信号に従って前記計量状態集合を更新するステップと、前記受信信号の記号を遅
延暫定判断して計量状態に対する1組の経路を更新して生存経路の集合を決定す
るステップと、更新された計量値、遅延暫定判断及び受信信号に基づいて前記チ
ャネル推定値を更新するステップとを含んでいる。
性あるものとすることができる。
下の説明のために、検出される信号は、前置きされているかもしくは後置きされ
ているか又は既知の記号シーケンス(トレーニングパターン)を持つフレーム中
の中間にある送信される記号シーケンスであると解釈される。MLSEイコライ
ザはビテルビプロセス又はアルゴリズムを用いるが、これは、送信済みシーケン
スの尤度に関連する計量値の計算プロセスが伴う。用いられる計量値は、予測値
とユークリッド計量値として知られている受信されたサンプルデータとの差の平
方である。その結果生じる値は尤度比率の式で用いられる。本発明によるプロセ
スの1つの実施形態に含まれる動作を図1のブロック図で示し、以下に説明する
。
態では、トレーニングシーケンスを受信されたデータと相関させ、また、モデル
係数を適応的に細分することによって、チャネルの係数を推定している。この相
関は、復調される信号セグメントが、自身の相関という点で疑似ランダム特性を
有するトレーニングシーケンスを含んでいる場合に実現される。含んでいない場
合、開始値はゼロに設定される。ある1つの実施形態では、初期チャネル推定値
は盲目推定値である。
り、チャネル測定値は、現在のチャネル推定値を用いて各受信済みデータサンプ
ル中の予測誤差を補正することによって細分される。この適応動作は同じデータ
に対して繰り返して実行され、チャネル推定値をより細分化して収束させる。こ
の繰り返し毎にトレーニングシーケンスが逆転されて、チャネル変動を調整する
。
スの初期状態は確定的である。トレリスは既知のトレーニングシーケンスで始ま
り、既知の前置き/後置きのアンブル記号で終わる。この状態の計量値は0に設
定されるが、この場合、他のすべての状態の計量値は大きい正の値に設定され、
これによって、前記の既知の初期状態がさらなる計量値更新において唯一の生存
物となることを保証している。
態が決定される。一般的に、前のステージにおけるあらゆる状態に対して計算さ
れた計量値が利用できるので、記号ステージへの許可されるあらゆる遷移の計量
値が計算される。この計算には、考慮中の状態遷移からの対応する記号を得るこ
とによって、チャネル推定値と受信された信号データが用いられる。
は記号k−1で利用可能な計量値に基づいて与えられる。k−1での状態がmで
インデックスされ、また、kでの状態がnでインデックスされると仮定すると、
記号k−1での状態mに対する計量計算値は次のように示される。
される。
して、チャネル推定値並びに状態k−1及びkに基づいて計算される。したがっ
て、記号kにおける計量値は次のように各nに対して更新される。
ことによって実行される。
ある1つの実施形態では、チャネル推定値は、各計量値集合が更新される毎に更
新されるが、その理由は、例えばフェージングのためにチャネルが全く急速に変
化することがあるからである。
ように得られる。
基づいて前の状態が決定される。
更新がLMS適応によって実現される。次に、LMS適応の結果がフィルタリン
グされて、チャネルのメモリーが考慮される。
測を改善している。フェージングチャネルは、通常はシステム中の最大ドプラー
周波数に関連するスペクトルを有している。複数経路環境下では、経路が違って
もスペクトルは同じであるが、その理由は、モバイルユニットが移動することに
よってフェージング損傷が発生するからである。したがって、フェージングチャ
ネル係数は固有の自動相関を有する。ある1つの実施形態では、この固有の自動
相関を用いる予測フィルタを用いて、数個の記号の前のチャネル係数を遅延暫定
判断に基づいて予測する。
なオーダーのARMA(自己回帰移動平均)モデルとして構成されていて、尤も
重要な性能要件、すなわち最高のドプラー周波数に対して最適化される。
値がソーティングされて、最良の最終状態が決定される。次に、状態経路を逆に
辿って最良の(最尤の)記号シーケンスを決定する。これで、送信シーケンスを
復号化するために用いられるビットを、このように得られたシーケンスから抽出
(復号化)することが可能となる。
を最小化するという点で最適な性能を提供している。初期チャネル推定値を用い
ることによって、MLSEをを実行するために必要な情報が提供される。暫定適
応判断を用いることによって、チャネル変動により良好に追随する機能が受信機
に与えられる。そのうえ、様々なシーケンスの相対的な尤度を判断するために計
算される経路計量値が、改善された(更新された)チャネル推定値によって更新
される。
岐計量値としては粗雑であるが現行値であるチャネル推定値を提供することが分
かるであろう。その結果、受信機の性能が改善される。
判断を用いて、チャネル推定値を更新し、また、予測フィルタを用いてチャネル
予測を実行する。この予測フィルタの誘導はフェージングチャネルのスペクトル
に基づいている。しかしながら、この暫定的な判断は誤っているかも知れず、し
たがって、チャネル推定値の信頼性を損ないかねない。
に、チャネル推定値を各ステージでの各々の最終状態に対して更新する。このよ
うに、計量値を更新している間は、チャネル推定値は各発信状態に対応している
。次に、この発信状態を用いて、この状態から目的地の状態への遷移に対して遷
移計量値を計算する。計量値が更新され、生存経路が選択されたら、チャネルを
各生存経路毎に推定することができる。したがって、次のステージでは、各発信
状態に対するチャネル推定値が利用可能となる。このように、幾分かの処理能力
と引き替えにして性能上の利得が与えられる。
れによって、モバイルユニットの速度に関連するフェージング信号中の最大ドプ
ラー周波数を推定することによって動的に最適化される。この実施形態は、モバ
イルユニットの現行速度に対して最適化されるチャネル予測を微細にチューニン
グする。
れているチャネルモデルに対して最適化される。すなわち、最適なサンプリング
時点とは、MLSEに対して用いられるチャネル係数に対応する位置で拡散遅延
信号中の全エネルギが最大化されるような時点である。これは、タイミングをト
レーニングパターンから誘導した状態で、低域再サンプリングフィルタを用いて
データを再サンプリングすることによってデジタルサンプリングされた信号中で
遂行される。
サンプラ90を介してチャネルからサンプリング済み信号を受信している。この
プロセッサは、整合されたフィルタ100とタイミング回路110を含んでいる
。タイミング回路110の出力は、トレリス計量エンジン120と適応チャネル
エスティメータ/プレディクタ130の双方に供給される。適応チャネルエステ
ィメータ/プレディクタ130は、トレリス計量エンジン120の性能を向上さ
せる情報を提供する。トレリス計量エンジン120の出力は最適経路デコーダ1
40に提供され、このデコーダ140の出力が、受信されたメッセージがデコー
ディングされるようにチャネルデコーダに提供される。トレリス計量エンジン1
20の出力もまた、暫定判断ブロック150に提供され、遅延160を付けられ
、次に、適応チャネル推定/予測値130を細分するために用いられる。
そのうえ、本発明は、結果の生存度を試験するための平均値が存在する、パラメ
ータの推定と追跡を利用した他の製品などの場合のように、モバイル無線端末を
越えた応用分野を有する。
ムの様々な実施形態が開示されているが、その各々の実施形態が、厳しいチャネ
ル損傷と低い信号対ノイズ比が存在する場合でさえも、送信された記号シーケン
スの推定と、その推定値からの変調されたビットデータの誘導の機能を向上させ
る。そのうえ、この開示の方法の実施形態は、パラメータの推定と追跡を実行す
る他のデバイスで用いることができる。
精神と範囲から逸脱することなく、多くの修正と変更が当業者にとっては可能で
あろう。
Claims (32)
- 【請求項1】 初期チャネル推定値を発生するステップと、 記号のシーケンスを含む受信された入力信号の既知の記号に基づいてトレリス
の計量値状態の初期集合を決定するステップと、 前記初期チャネル推定値と前記受信信号に従って前記計量値状態の集合を更新
するステップと、 前記受信信号の記号の遅延暫定判断を用いて前記計量値状態の経路の集合を更
新して生存経路の集合を決定するステップと、 前記更新された計量値、遅延暫定判断及び受信信号に基づいて前記チャネル推
定値を更新するステップと、 を含むデジタル通信チャネルの出力を適応等化する方法。 - 【請求項2】 前記初期チャネル推定値発生ステップが盲目推定値を発生す
るステップを含む請求項1に記載の方法。 - 【請求項3】 前記初期チャネル推定値発生ステップが、最小平均平方(L
MS)推定値を発生するステップを含み、さらに、既知の記号の逆転シーケンス
で繰り返しトレーニングするステップを含む請求項1に記載の方法。 - 【請求項4】 前記チャネル推定値が前記計量値集合が更新される毎に更新
される請求項1に記載の方法。 - 【請求項5】 前記初期チャネル推定値発生ステップが最大尤度シーケンス
推定(MLSE)プロセスを開始するステップを含み、 前記計量値状態集合決定ステップがビテルビアルゴリズムを開始するステップ
を含み、 前記初期チャネル推定値、受信信号及び遅延暫定判断に基づいて前記計量値状
態集合が更新され、 前記チャネル推定値更新ステップが前記チャネル推定値を更新するために双方
向最小平方適応ステップを含み、 前記方法がさらに、 前記更新されたチャネル推定値を用いて、各受信済みメッセージ記号に対し
て前記計量値状態と前記経路集合を更新するステップと、 前記更新された計量値状態をソーティングして最良の最終状態を決定するス
テップと、 前記経路を逆に辿って送信済みメッセージ記号の最大尤度シーケンスを決定
しまた前記暫定判断を交換するステップと、 前記最大尤度シーケンスから前記送信済みメッセージを回復するステップと
、 を含む 請求項1に記載の方法。 - 【請求項6】 前記経路集合の生存経路集合の各々に対して前記チャネル推
定値を更新するステップをさらに含む請求項5に記載の方法。 - 【請求項7】 前記初期チャネル推定値が、送信される前に前記受信信号に
対して前置きされた又は後置きされた既知のトレーニングシーケンスを相関させ
ることによって、チャネル係数を推定する操作に基づいており、また、前記LM
S適応アルゴリズムを用いて前記推定されたチャネル係数を適応させて細分する
、請求項5に記載の方法。 - 【請求項8】 前記計量値状態集合更新ステップが次式の関係を利用して累
積計量値を更新するステップを含む請求項5に記載の方法。 ここで、kとk−1は記号状態、 nとmはそれぞれ記号状態kとk−1の指数、 d[k−1,m]=記号k−1での状態mに対する累積計量値、 w[k,m→n]=k−1での状態mからkでの状態nへの遷移に対する
計量値。 - 【請求項9】 前記経路集合更新ステップが次式の関係を利用した経路を更
新するステップを含む請求項5に記載の方法。 ここで、p[k、n]=記号k−1から記号kに至る更新済み経路。 - 【請求項10】 前記チャネル推定値更新ステップが、記号kでの暫定判断
Tk及び先行する状態k−1、k−2、…での暫定判断Tk−1、Tk−2、…
を決定するステップを含む請求項5に記載の方法。 及び Tk-1=p[k,Tk], Tk-2=p[k-1,Tk-2], ... - 【請求項11】 前記チャネル推定動作がLMS適応化によって実現される
請求項10に記載の方法。 - 【請求項12】 予測フィルタを用いて前記暫定判断から見て複数個の記号
分だけ前方にあるチャネル係数を予測する請求項11に記載の方法。 - 【請求項13】 前記予測フィルタが前記受信信号中の最大ドプラー周波数
を推定することによって最適化される請求項12に記載の方法。 - 【請求項14】 前記受信信号が遅延拡散を有しており、また前記受信信号
の前記拡散遅延中の全エネルギを最大化する事に基づいて前記受信信号が最適な
速度でサンプリングされる請求項5記載の方法。 - 【請求項15】 記号から成るメッセージシーケンスで変調され、また記号
から成る既知のトレーニングシーケンスを有する送信済み信号を受信するステッ
プと、 初期チャネル推定を実行するステップと、 前記送信済みの記号から成る既知のトレーニングシーケンスに基づいて計量値
状態の初期集合を決定するステップと、 前記初期チャネル推定値と前記受信信号データに基づいて前記計量値集合を更
新するステップと、 前記計量値状態の経路の集合を更新し、生存経路の集合を決定し、前記計量値
集合が更新される毎に、前記更新済み計量値と前記受信信号データに基づいて前
記チャネル推定値を更新するステップと、 を含む デジタル無線モバイル受信機中のチャネル推定値を更新する方法。 - 【請求項16】 前記チャネル推定値が前記生存経路の各々に対して更新さ
れる請求項15に記載の方法。 - 【請求項17】 デジタル通信チャネルの出力のための適応イコライザデバ
イスにおいて、前記デバイスが、 初期チャネル推定値を発生し、 記号のシーケンスを含む受信された入力信号の内の既知の記号に基づいてトレ
リスの計量値状態の初期集合を決定し、 前記初期チャネル推定値と前記受信信号に従って前記計量値状態集合を更新し
、 前記受信信号の記号の遅延暫定判断を用いて前記計量値状態のための経路集合
を更新して生存経路の集合を決定し、 前記更新された計量値、遅延暫定判断及び受信信号に基づいて前記チャネル推
定値を更新する、 ように構成されているデバイス。 - 【請求項18】 初期チャネル推定値を発生するように構成されている前記
デバイスが、盲目推定値を発生するように構成されている前記デバイスを含む請
求項17に記載のデバイス。 - 【請求項19】 初期チャネル推定値を発生するように構成されている前記
デバイスが、最小平均平方(LMS)推定値を発生するように構成されている前
記デバイスを含み、また、前記デバイスがさらに、既知の記号の逆転シーケンス
でのトレーニングを繰り返すように構成されている請求項17に記載のデバイス
。 - 【請求項20】 前記計量値集合が更新される毎に前記チャネル推定値を更
新するように構成されている請求項17に記載のデバイス。 - 【請求項21】 初期チャネル推定値を発生するように構成されている前記
デバイスが最大尤度シーケンス推定(MLSE)プロセスを開始するように構成
されている前記デバイスを含み、 計量値状態の初期集合を決定するように構成された前記デバイスが、ビテルビ
アルゴリズムを開始するように構成されている前記デバイスを含み、 前記デバイスが、前記初期チャネル推定値、受信信号及び遅延暫定判断に基づ
いて前記計量値状態集合を更新するように構成されており、 前記デバイスが、双方向最小平方適応を用いて前記チャネル推定値を更新する
ように構成されており、 前記デバイスがさらに、 前記更新されたチャネル推定値を用いて受信されたメッセージの記号の各々
に対して前記計量値状態と前記経路集合を更新し、 前記更新済み計量値状態をソーティングして最良の最終状態を決定し、 前記経路を逆に辿って送信済みメッセージ記号から成る最大尤度シーケンス
を決定しまた前記暫定判断を交換し、 前記最大尤度シーケンスから前記送信済みメッセージを回復する、 ように構成されている、 請求項17に記載のデバイス。 - 【請求項22】 さらに、前記経路集合の内の生存経路の集合の各々に対し
て前記チャネル推定値を更新するように構成されている請求項21に記載のデバ
イス。 - 【請求項23】 前記受信信号に対して、それが送信される前に前置きされ
た又は後置きされた既知のトレーニングシーケンスを相関させることによってチ
ャネル係数の推定値に基づいて初期チャネル推定させるように、また、LMS適
応アルゴリズムを用いて前記推定されたチャネル係数を適応させて細分するよう
に構成された請求項21に記載のデバイス。 - 【請求項24】 前記計量値状態集合を更新するように構成されている前記
デバイスが、次式で与えられる関係を利用して累積計量値を更新するように構成
されている前記デバイスを含む請求項21に記載のデバイス。 ここで、kとk−1は記号状態、 nとmはそれぞれ記号状態kとk−1の指数、 d[k−1,m]=記号k−1で状態mに対する累積計量値、 w[k,m→n]=k−1での状態mからkでの状態nへの遷移に対する
計量値。 - 【請求項25】 前記経路集合を更新するように構成されている前記デバイ
スが次式で与えられる関係を利用して経路を更新するように構成されている前記
デバイスを含む請求項21に記載のデバイス。 ここで、p[k,n]=記号k−1から記号kへの更新された経路。 - 【請求項26】 前記チャネル推定値を更新するように構成されている前記
デバイスが、以下の条件で、記号kでの暫定判断Tk及び先行する状態k−1、
k−2、…での暫定判断Tk−1、Tk−2、…を決定するように構成されてい
る前記デバイスを含む、請求項21に記載のデバイス。 及び Tk-1=p[k,Tk], Tk-2=p[k-1,Tk-2],... - 【請求項27】 LMS適応を用いてチャネル推定を実現するように構成さ
れた請求項26記載のデバイス。 - 【請求項28】 さらに、予測フィルタを用いて前記暫定判断から見て複数
個の記号分だけ前方のチャネル係数を予測するように構成された請求項27記載
のデバイス。 - 【請求項29】 前記受信信号中の最大ドプラー周波数を推定することによ
って前記予測フィルタを最適化するように構成された請求項28に記載のデバイ
ス。 - 【請求項30】 前記受信信号が拡散遅延を有し、また、前記デバイスが、
前記受信された信号の前記拡散遅延中の全エネルギを最大化することによって最
適な速度で前記受信された信号をサンプリングするように構成された請求項21
に記載のデバイス。 - 【請求項31】 デジタル無線モバイル受信機中のチャネル推定値を更新す
るチャネルエスティメータ更新デバイスにおいて、前記デバイスが、 記号から成るメッセージシーケンスで変調され、また、記号から成る既知のト
レーニングシーケンスを有する送信済み信号を受信し、 初期チャネル推定を実行し、 送信された記号から成る前記既知のトレーニングシーケンスに基づいて計量値
状態の初期集合を決定し、 前記初期チャネル推定値と前記受信信号データに基づいて前記計量値状態集合
を更新し、 前記計量値状態の経路の集合を更新して、前記更新された計量値と前記受信さ
れた信号データに基づいて、前記計量値集合が更新される毎に、生存経路の集合
を決定し、また、前記チャネル推定値を更新する、 ように構成されたデバイス。 - 【請求項32】 前記生存経路が更新される毎に前記チャネル推定値を更新
するように構成された請求項31に記載のデバイス。
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