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

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JP2002534844A
JP2002534844A JP2000591761A JP2000591761A JP2002534844A JP 2002534844 A JP2002534844 A JP 2002534844A JP 2000591761 A JP2000591761 A JP 2000591761A JP 2000591761 A JP2000591761 A JP 2000591761A JP 2002534844 A JP2002534844 A JP 2002534844A
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バハイ・アハマド・レザ
サンワル・クマッド・クマ−
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ナショナル セミコンダクター コーポレイション
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Abstract

(57)【要約】 本発明のある１つの実施形態は、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、この初期チャネル推定値と受信された信号に従ってこの計量値状態の集合を更新するステップと、この受信信号の記号の遅延した暫定判断を用いて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、この更新された計量値、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させて等化する方法である。このプロセスによって、厳しいチャネル損傷という条件下でも信頼性の高い復調性能が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （関連出願へのクロスリファレンス） 本出願は、１９９８年１２月２４日に提出された仮出願第６０／１１３，７０
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。
【０００２】 （技術分野） 本発明は、トレーニングシーケンスを用いるいかなるデジタル無線モバイルシ
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。
【０００３】 （背景技術） デジタル無線モバイルシステム技術においては、受信信号をチャネル損傷条件
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。
【０００４】 無線システムにおいては、無線チャネルがひどい信号損傷を引き起こすことが
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。
【０００５】 その上モバイルユニットが移動するので、遅延拡散の特徴とその結果生じる記
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。
【０００６】 損傷した信号を無線技術で復調するには、受信機が最初にトレーニングシーケ
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。
【０００７】 遅延拡散損傷を有する信号を復調する先行技術による方式においては、判断フ
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。
【０００８】 （発明の開示） したがって、本発明の目的は、厳しいチャネル損傷のある受信信号に対して信
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。
【０００９】 本発明のある１つの実施形態は、デジタル通信チャネルの出力を適応的に等化
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。
【００１０】 このプロセスによって、厳しいチャネル損傷という条件下での復調性能を信頼
性あるものとすることができる。
【００１１】 （発明を実施するための最良の形態） ＭＬＳＥイコライザの１つの実施形態における処理動作を以下に説明する。以
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
。
【００１２】 （１）初期チャネル推定／トレーニング（１０、２０）： チャネルは複数タップチャネルとしてモデル化されるので、ある１つの実施形
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。
【００１３】 係数の適応は最小平均平方（ＬＭＳ）アルゴリズム又はプロセスに基づいてお
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
。
【００１４】 （２）初期計量値割り当て（３０）： 送信されるシーケンスは既知の記号シーケンスで始まるので、ビテルビプロセ
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。
【００１５】 （３）計量値／経路の更新（１０、３０、４０、５０、６０）： ビテルビプロセスでデコーディングされる各記号毎に、記号ステージの最尤状
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。
【００１６】 図２に示すように、ビテルビトレリスを参照して、記号ｋでの計量値の更新値
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。
【００１７】 d[k-1,m] ｋ−１における状態ｍからｋにおける状態ｎへの遷移の計量値は次にように示
される。
【００１８】 w[k,m→n] この計量値は、ｋで受信されたサンプルと予測されたサンプルとの差の平方と
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。
【００１９】
【００２０】 また、経路の更新は、次のようにこの計量値を最小化するようなｍを選択する
ことによって実行される。
【００２１】 このようにして、各ステージに対する生存経路の集合が得られて記憶される。
【００２２】 （４）チャネルの更新（３０、４０、５０、６０、７０、８０）： 状態経路の構築と計量値の更新に加えて、チャネル推定値もまた更新される。
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。
【００２３】 記号ｋでの計量値が更新されて記憶され、これによって、暫定判断Ｔｋが次の
ように得られる。
【００２４】
【００２５】 この暫定判断によって、次のように、チャネルの更新で用いられる状態経路に
基づいて前の状態が決定される。
【００２６】 Tk-1=p[k,Tk], Tk-2=p[k-1,Tk-2], ... （４） このように、暫定判断と過去の受信済みサンプルデータに基づいて、チャネル
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。
【００２７】 ある１つの実施形態では、フェージングチャネルの特徴を利用してチャネル予
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。
【００２８】 ある１つの実施形態では、この予測フィルタは、かなりの複雑性を持った適当
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。
【００２９】 （５）ビット符号化： 復調される全データシーケンスに対して計量値が更新されると、最終的な計量
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。
【００３０】 本発明のある１つの実施形態では、ＭＬＳＥを用いて、シーケンスエラー確立
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。
【００３１】 上記の本発明によるこの実施形態が、チャネル予測を用いて更新されている分
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。
【００３２】 上記のチャネル適応／予測プロセスでは暫定的な判断が１回実行される。この
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。
【００３３】 したがって、本発明による別の実施形態では、暫定判断を１回実行する代わり
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。
【００３４】 さらに別の実施形態では、チャネル予測は、フェージングの分量を推定し、こ
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。
【００３５】 さらに別の実施形態では、サンプルデータのタイミングが、ＭＬＳＥで用いら
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。
【００３６】 ある１つの実施形態で、また、図３のブロック図を参照すると、プロセッサが
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。
【００３７】 本発明は、その適応性によって他の形態の受信機実現例にも適応可能である。
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。
【００３８】 要するに、無線モバイル受信機中でチャネル推定値を更新する適応予測スキー
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。
【００３９】 本発明の上記の実施形態は図示だけを目的とするものである。添付クレームの
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。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による方法の１つの実施形態のステップを図示するブロック図である。
【図２】 ビテルビトレリス中の状態経路を示す略図である。
【図３】 本発明によるプロセッサの１つの実施形態のブロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＺ，ＢＡ， ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，Ｃ Ｕ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ， ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，Ｌ Ｋ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ， ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，Ｔ Ｍ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 サンワル・クマッド・クマ− アメリカ合衆国 ニュージャージー 08830 イズリン ウッドブリッジ コモ ンズ ウェイ 910 Ｆターム(参考） 5K004 AA01 BA02 BD01 5K046 AA05 EE06 EE10 EE36

Claims (32)

    【特許請求の範囲】
  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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。
  5. 【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。
  6. 【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。
  7. 【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。
  8. 【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。
  9. 【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。
  10. 【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], ...
  11. 【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。
  12. 【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。
  13. 【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。
  14. 【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。
  15. 【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。
  16. 【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。
  17. 【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。
  18. 【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。
  19. 【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
    。
  20. 【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。
  21. 【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。
  22. 【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。
  23. 【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。
  24. 【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。
  25. 【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。
  26. 【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],...
  27. 【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。
  28. 【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。
  29. 【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。
  30. 【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。
  31. 【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。
  32. 【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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