JP2004180322A - 信号推定方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】送信器からチャンネルを通して受信器へ送信された信号の系列の信号のための尤度値を推定する方法と装置を提供する。
【解決手段】方法は複数の粒子を採用し、各粒子は仮定された送信信号履歴を含む。方法の実施例は、一組の前記粒子を初期化し、発展した組の粒子の継承を発生させるため時間上で前記組の粒子を発展させ、時間に遡って発展された組の前記継承を通して複数のパスを追跡し、前記パスを使用して信号の前記送信された系列のための尤度値の系列を決定することを含む。発明は、受信器がMIMO(多入力多出力)システムなどの複数の送信アンテナを有する送信器から信号を受信する通信システムのために特に役立つ。
【選択図】 図８

Description

この発明は一般に、信号、特に移動通信システムのための送信器からの信号を推定するための方法、装置、およびコンピュータプログラムコードに関する。発明は受信器がMIMO（多入力多出力）システムのような複数の送信アンテナを有する送信器からの信号を受信する通信システムに特に役立つ。

すべてのディジタル通信受信器は、できるだけ速くかつ簡単に操作を実行する一方で、最大の精度で送信された信号を推定するタスクに直面する。実際に、デコーディングの精度と処理の速度との間には避けられないトレードオフがある。
チャンネルによって変更されるとき、受信された信号にもたらされることができた可能な信号組み合わせのすべてを徹底的に捜すことは可能である。あいにく、特定の信号を発生させたかもしれない考えられるあらゆる信号の組み合わせを考慮するこの過程は非常に複雑である。問題は多重要素送信および受信アンテナを使用する高データレートシステムのために一層ひどくなる。

特定の問題は、1つ以上の送信アンテナを有する送信器が使われ、異なる送信アンテナから受信された信号が互いに干渉する通信リンクで起こる。これは、いわゆるマルチストリーム干渉(MSI)をもたらし、デコードすることを困難にする。しかしながら、潜在的利点はそのような通信リンクのスループット(すなわち、より高いビットレート)を大いに増加させることである。このタイプのMIMO(多入力多出力)通信リンクでは、“入力”(マトリクスチャンネルへの)は送信器の複数の送信アンテナにより供給され、“出力”(マトリクスチャンネルからの)は複数の受信アンテナにより提供される。その結果、各受信アンテナはすべての送信器の送信アンテナから信号の線形結合を受信し、各送信アンテナから送られた別々の信号はこの結合から抽出されなければならない。

典型的な無線のネットワークは、アクセスポイント(AP)または各ネットワークの基地局と各々無線通信にある多くの移動端末(MT)を含む。アクセスポイントはまた、中央コントローラ(CC)と通信にあり、それは順次他のネットワーク、例えば、固定イーサネットタイプネットワークにリンクを持っているかもしれない。最近まで、特に無線のLAN(ローカル・エリア・ネットワーク)および他の移動通信環境で一般に行われる、マルチパス伝播の知覚された有害な影響を緩和するように、システムを設計することにかなりの努力が投入された。しかしながら、マルチパス伝播が有利に使用することができると認められ、事実上、これが受信器における信号の重ね合わせの分離を容易にしている空間的パスに唯一影響を及ぼしまたはラベルを貼る。Work G.J.Foschini and M.J.Gans,“On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas”Wireless Personal Communications vol.pp.311-335、1998は、送信器と受信器(いわゆる多入力多出力(MIMO)構造)の両方で多アンテナ構造を利用することによって、増加されたチャンネル容量が可能(有効で、空間的なマルチプレクシング)であることを示した。また、関心は広帯域チャンネルのための空間-時間コード化技術(OFDMにおいて、空間周波数コード化) の採用に移った。このようなコード化の最尤検出に関する典型的なチャンネル状態の情報(CSI)はトレーニング系列を通して取得され、結果として起こるCSI推定は次にビタビデコーダへ供給される。

周期的なパイロット系列と挿入フィルタの使用に基づくMIMOシステムにおける空間-時間コード検出の別の技術は、A.Naguib、V.Tarokh、N Seshadri、and A.Calderbank“A space-time coding based model for high data rate wireless communications”IEEE J-SAC vol.16、pp.1459-1478.Oct 1998で説明される。しかしながら、これはビットレートを直接増加させないダイバーシティ技術である。

図1はMIMO通信システム100の簡単な例に示し、その中に情報源102が、同時に送信された、すなわち、送信アンテナ104から空間的に多重化された時間tで情報記号s(t)を提供する。これらの記号がコード化することを通して相互に関係付けられることができる。複数Mの受信アンテナ106が受信器108に対する入力である各信号r_１(t)、…r_Ｍ(t)を受信する。

送信および受信アンテナ間に多くのチャンネルがあり、例えばすべてのチャンネルが２つの送信アンテナおよび２つの受信アンテナを有する。送信された信号の周期的なパイロット系列は、これらのチャンネルの応答を変えながら時間を推定するのに使用されるかもしれない。

第三世代移動電話ネットワークは、移動局と基地局との無線インタフェースを介して通信するCDMA(符号分割多重接続) スペクトル拡散信号を使用する。これらの3Gネットワークは国際移動遠距離通信IMT-2000規格(www.ituint)により包含され、UMTS(Universal Ｍobile Telecommunications System)システムは第三世代パートナーシッププロジェクト(3GPP、3GPP2)によって作られた規格の主題であり、その技術的な仕様はwww.3gpp.orgで見出すことができる。まだ定義されていないが、第四世代移動電話ネットワークと他の通信システムはMIMOベースの技術を使うかもしれない。

実用的なデータ通信システムでは、チャンネル中のマルチパス伝播はシンボル間干渉(ISI)をもたらし、それはしばしば等化と順方向のエラー訂正(FEC)コード化の組み合わせで修正される。例えば、線形等化器はチャンネルインパルスからの受信されたデータを有効に逆回旋し、実質的に取り除かれたISIを有するデータ推定値を生成する。代わりにOFDMは、一連の狭い帯域チャンネルを有効に定義して、ガードインターバルすなわちサイクリックプレフィックスの使用によりISIを避けるように使われるかもしれない。最適の等化器は、例えば、ビタビアルゴリズムを使用して、最尤(ML)系列推定または最大の先験的推定(MAP)を使うことができる。データが畳み込み符号で保護されたところでは、ソフト入力ビタビデコーダは、バーストエラーの影響を減少させるため通常データインターリービングと共に使われるかもしれない。そのようなアプローチは最適の等化を提供するが、記号アルファベットサイズとして非実用的になり、系列の長さ(即ち、等化的にチャンネルインパルス応答の長さ)は増加する。

ターボ等化は最適に近いが、非繰り返しの結合チャンネル等化およびデコード化と比較して実質的に減少された複雑さを有する結果を達成する。概してターボ等化は繰り返し処理と呼ばれ、そのソフト(尤度)情報はコンセンサスに達するまで等化器とデコーダの間で交換される。データ記号のチャンネル応答の影響は同様にエラー訂正コードに取り扱われ、典型的にソフト出力ビタビアルゴリズム(SOVA)は両方に使用される。しかしながら、再びこのような技術は大きいディレイスプレッドおよび記号アルファベットについて、特にいくつかの繰り返し処理が単一のデータブロックの収束を達成するのに必要であるかもしれないときに非実用的に複雑である。これらの困難は、１つ以上の送信アンテナからの信号が、各送信アンテナまたは送-受信アンテナ対の異なったチャンネル応答で分離されかつ等化されなければならないというところで著しく悪化させられる。

上述された徹底的な捜索は、チャンネルタップの数、コンスタレーションのサイズ、およびMIMOサブチャンネルの数が関係する指数関数的複雑さになる。実用的なMIMOシステムに関しては、この最適な解決策ははるかに重過ぎる重荷を受信器のプロセッサに課す。
徹底的な捜索への代替の検出方法は計算上より簡単な線形フィルタリングを使用することであり、それは最小平均二乗エラー(MMSE)のような幾つかのエラー尺度の最小化に基づいてデコーディングを行う。あいにく、これらの方法は、MIMOシステムにとって比較的不十分な性能を有する。

異なった問題が遭遇される、遠距離通信システムに関する文脈の外では、粒子フィルタリングベースの統計的な技術がスピーチ処理に使用された（W.Fong、S.J.Godsill、A.Doucet、and M.West、“Monte Carlo smoothing with applications to audio signal enhancements”、IEEE Trans Signal Proc、vol 50、no2、pp 438-488、2002参照）。

したがって、減少された計算の複雑さの等化と、例えばMIMOシステムにおけるアプリケーションのためのデコーディング方法と装置の必要性がある。

したがって、本発明によると、送信器からチャンネルを通して、受信された信号を提供する受信器に送信された信号の系列の信号の値を推定する方法が提供され、方法は複数の粒子を採用し、各粒子は仮定された送信信号履歴を含み、方法は、一組の前記粒子を初期化し、前記受信された信号を使用して発展された粒子の組の継承を発生させるように時間上で前記粒子の組を発展させ、発展された組の粒子の前記継承を通して複数のパスを時間に遡って追跡し、前記パスを使用して信号の前記送信された系列のための値の系列を決定することを含む。

一般に、推定された値はソフト出力を提供している信号尤度値になるであろう。幾つかの実施例においてハード出力が提供されるかもしれないが、通常、これは、信号の系列の信号のために内部的に決定されたソフト確率または尤度値の判断を成すことにより決定されるであろう。一般に、尤度値が決定されている信号は変調記号を含む。先験的情報は前記発展させること、または前記追跡すること、あるいは両方で採用されるかもしれない。

概して方法は、可能な組み合わせの部分集合だけを考慮することによって徹底的な捜索を回避する統計的なツールを使う。方法の実施例は最もありそうな組み合わせのみを見るので、計算上の負荷をかなり減少させて良好な性能を得る。その結果、良好な性能であるが高い複雑さを有する上述された徹底的な状態空間捜索戦略と、簡単であるが比較的不十分な性能を有するMMSEのような受信された信号の線形フィルタリングに基づく技術との間に役に立つ妥協が得られるかもしれない。

実施例において、粒子フィルタリングタイプアプローチが採用され、いわゆる粒子が信号履歴の部分を表わし、粒子はこの信号履歴の尤度によって左右される関連する重みを持っている。すべての可能な信号履歴を捜索する代わりに、これらの粒子によって表されるそれらの部分集合のみが調べられる。主に統計的に重要な項のみを選択することによって大きな合計に近似するモンテカルロベースの技術が粒子を選択することに使われるかもしれないか、またはある他の選択方法が使用されるかもしれない。望ましくは各粒子は関連する重みを有し、粒子の組が、候補継承粒子の大きい組と関連する候補粒子重みとから選択することにより、時間の連続した瞬間に対応している粒子の連続した組を選択することにより発展させられる。選択はすべての可能な候補から成され、または大きな数の潜在的状態、したがって候補がいるところでは、例えば、ギブスサンプラ（Gibbs Sampler）のようなマークロチェーン（Markor Chain）モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムの手段により可能な候補の部分集合が選択されてもよい。前の組の各粒子からのすべての可能な発展を含む群から一組の新しい粒子を選ぶことにより粒子の組を発展させることが望ましい。したがって、組から連続した組まで行くことにおいて、各粒子が継承するものを有する場合が必ずあるというわけではない。

望ましくはチャンネルインパルス応答を考慮に入れて、受信された信号を使用して、望ましくは候補継承粒子のための重みが決定される。受信された信号とチャンネル応答を知るこの方法において、送信された信号の尤度は、比較的よりありそうな送信された信号に対応する粒子がそれほどありそうでない送信された信号に対応する粒子より大きい重みを与えられることができるように決定することができる。この方法において、発展させられた粒子の各連続した組はよりありそうなそれらの送信された信号についてより多くの粒子を含む傾向がある。選択的に、送信された信号に関連する先験的な任意の情報がまたこの重みに含まれてもよい。候補のための重みは粒子を選択するための確率分布を決定する。比較的わずかな粒子が採用されるところでは、ピーク分布の正確な表現は困難であり、この場合、例えば平坦にする関数によりそれを乗算することにより分布を平坦にすることが好ましい。

チャンネル応答はトレーニング系列を使用して通常の方法で決定されてもよく、またはそれは送信された信号系列の推定と一緒に決定されてもよい。後者は、データ通信量内にトレーニング系列を取り入れることにより課せられるオーバーヘッドを減少させる利点があり、それは最大15〜20%であり得る。例えば初期のチャンネル推定は送信された信号系列のための推定値を決定するために採用され、それは順次より良いチャンネル推定値を決定するために採用され、必要なら、幾度かまたは収束の所望の程度が得られるまで、この手順は繰り返されてもよい。チャンネル応答の初期の推定はチャンネル応答の仮定であるか、または大体のチャンネル応答に基づくがそれが所望されるよりも異なった周波数および／または時間について決定されるかもしれない。別のアプローチでは、アルゴリズムはチャンネル応答(マーコビアン（Markovian）方法で発展する)および信号系列を一緒に決定する交差接続方式で事実上、二度実施されてもよく、チャンネル応答は入力を提供する1つのアルゴリズムから信号推定アルゴリズムへ、およびその逆へ出力する。また、チャンネル中のノイズの変形の推定は、信号系列推定アルゴリズムの中で使用のためこれらの技術(チャンネル推定のための)を使用して得られるかもしれない。
パス追跡は望ましくは最後に発展された組の粒子で開始し、この粒子から前の(時間の)組の粒子へ変遷を選択することにより続き、前の組への連続した変遷はパスを確立するため一歩づつの方式で選択される。再び望ましくは、変遷は変遷の尤度に依存する重み付けに従って選択される;禁止変遷はゼロの重み付けを与えられるかもしれない。許された変遷がチャンネル長さ上の共通の履歴であるがより少ない１つのタップ(1つの状態が与えられているので)を有する粒子のそれらの間にある。許された変遷は、利用できるところでは先験的情報に依存しているかもしれない変遷の重みのために割り当てられる一定の重みであるかもしれない。利用可能なオプションから変遷を選択する過程は、例えば、最もありそうな変遷を選択する無作為であるか、または決定論的であるかもしれない。しかしながら、前方向(発展している)に粒子の選択をするとき、無作為の選択は統計的な理由で好ましい。(これは、ありそうにないがそれにも拘わらず可能な結果を保持する傾向がある)。

信号の送信された系列のための尤度値の系列は、発展された組の粒子の1つによって表される各時間の瞬間に、最もありそうな送信された信号値の尤度を決定することによって決定されるかもしれない。最もありそうな送信された信号値は、粒子の組の粒子および関連時間の瞬間を通してパスの数を数えることによって決定するかもしれない。時間の瞬間の最もありそうな信号値はパスを通る関連された粒子の最大数を持っているものである。送信された信号がパスの数を数えることにより信号値を選択することによって単に推定されるかもしれないので、ソフト出力よりむしろハードが好まれるところでは、送信された信号の尤度値の決定が暗黙でのみ必要であることが認識されるであろう。技術がソフト出力、すなわち、信号の送信された系列の尤度値の系列、またはハード出力、すなわち、事実上信号の尤度を利用した判定に基づいた送信された系列の推定を提供するために使われるかもしれないことが認識されるであろう。

上で説明された信号系列推定手順が、例えば手順のその後の適用のため先験的情報を提供する方法の第１のパス適用の出力を使用して、繰り返しの仕方で１回以上適用されてもよいことが認識されるであろう。
対応する態様では、発明は送信器からチャンネル通して、受信された信号を提供する受信器へ送信される信号の系列の信号の値を推定する信号推定器を提供し、推定器は複数の粒子を採用し、各粒子は仮定された送信された信号履歴を含み、推定器は、一組の前記粒子を初期化するための手段と、発展された組の粒子の継承を発生させるために前記受信された信号を使用して時間がたつにつれて前記粒子の組を発展させる手段と、時間に遡って粒子の発展された組の前記継承を通して複数のパスを追跡する手段と、前記パスを使用して信号の前記送信された系列の値の系列を決定する手段とを含む。

発明はさらに、受信された信号から送信された信号値のソフト出力を提供するように構成された信号プロセッサを提供し、信号プロセッサは、前記受信された信号を使用して重み付けされた候補サンプルの集団からサンプルの組の時間系列を発生させるように構成され、各サンプルが送信された信号値の系列に対応している第１のフィルタと、サンプルの組の前記時間系列から前記サンプルの複数の時間系列を選択する第２のフィルタと、前記ソフト出力を提供するために前記複数のサンプル時間系列から送信された信号値の系列を推定する信号推定器とを含む。

望ましくは、第１のフィルタは粒子フィルタを含み、望ましくは、第２のフィルタは統計的なサンプラを含む。
熟練した人は、上で説明された方法、装置がプロセッサコントロールコードで使用および／または具体化されて実施されるかもしれないと認識するであろう。したがって、さらなる態様において、発明は、例えば、ディスクのようなキャリヤー媒体、CD-またはDVD-ROM、読み出し専用メモリ（ファームウェア）のようなプログラムされたメモリ、または光学または電気信号キャリヤーのようなデータキャリヤー上のそのようなコードを提供する。発明の実施例はDSP(デジタル信号プロセッサ)、ASIC(特定用途向け集積回路)またはFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)で実行されるかもしれない。したがって、コードは通常のプログラムコード、またはマイクロコード、または例えばASICかFPGAを設定または制御するためのコードを含むかもしれない。幾つかの実施例において、コードはVerilog(商標)やVHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language非常に高速の集積回路ハードウェア記述言語)などのハードウェア記述言語のためにコードを含むかもしれない。熟練した人が認識するように、発明の実施例のためのプロセッサコントロールコードは相互の通信において複数の結合されたコンポーネント間に分布されてもよい。

発明のこれらと他の態様は、添付図面を参照して例だけの方法でさらに説明される。
受信器において、分散的なチャンネルを通り抜けた信号ｓ_ｉ，ｔ, ｉ=1,・・・,m, t=１,・・・K,T、（ここにmは送信アンテナの数、Tはデコーディングが起こる送信された信号の持続時間である）の系列を推定するため、その処理アルゴリズムを考える。図2はBPSK(2相位相シフト変調) 信号について、開始時間τから可能な信号組み合わせの数がいかに時間に関して指数関数的になるかを示す。

ｎ_ｓ（多分複素数）記号の集合(または、アルファベット)を使用して、m個の送信およびｎ個の受信アンテナで多入力、多出力(MIMO) チャンネルを考える場合、受信信号は以下として記述できる：

ここにTはマトリクス転置のオペレーションを表し、ｈ_i,j∈C^Ｌ×１はTXアンテナiからRXアンテナjへのチャンネルインパルス応答(CIR)であり、LはチャンネルのCIRのタップの数であり、ξ_j,tはチャンネルノイズであり、ｘ_i,t=(s_i,t s_i,t-1 ・・・ s_i,t-Ｌ+1)^Tは時間tにTXアンテナiに(L)送信された記号s_i,tの信号履歴である。すべてのTXアンテナから信号を集めることによって完全な信号履歴はx_t=(x_1,t ^T x_2,t ^T ・・・ x_m,t ^T)^Tである。
実際には、送信されることができた全ての信号履歴x_tを考慮することは不可能であるかもしれず、したがってそれらは‘粒子' qと呼ばれる最も可能性のある信号履歴の部分集合によって表されるかもしれない。さらに以下でこれらについて議論する。

送信された信号が推定されることができる必要な(ソフト)出力は周辺事後確率分布から得られる：

BCJRアルゴリズム（Bahl、Cocke、Jelinek、and Raviv: L.Bahl、J.Cocke、F.Jelinek、and J.Raviv、“Optimal Decoding of Linear Codes for Minimizing Symbol Error Rate” IEEE Trans.on Inf.Theory、pp.284-287、March1974、以後その発明者で命名される）として知られている効率的なアルゴリズムは、この分布を決定するために既に存在している。このアルゴリズムはチャンネル等化とデコーディングなどの事後確率情報を必要とする多くのトレリスベースの処理アプリケーションで使用される。あいにく、処理の複雑さは状態の数に比例しており、集合サイズ、送信するアンテナの数、およびチャンネルの長さに応じて、それは指数関数的になる。したがって、多くのアプリケーションのため、複雑さはBCJRアルゴリズムが実用的であるように思えないほど高い。

以下で説明される方法は複雑さと性能の間の妥協であり、処理ハードウェアに現れる範囲の中にある解決策を提供する。BCJRアルゴリズムの代わりに、粒子フィルタリングは周辺事後分布を推定するために使用される。
方法は、BCJRアルゴリズムへの計算上それほど複雑でない近似であり、統計的に重要な項だけを選択することによって大きな合計を近似する、粒子フィルタリングとして知られているモンテカルロベースの技術を使用する。すべての可能な信号履歴を捜すことの代わりに、それらの部分集合だけが検査される。これらは、チャンネル長さ上の信号履歴、L、およびこの信号履歴の尤度によって左右される関連する重みを有する粒子によって表される。

粒子は、信号がすべてのアンテナからの正味の結合信号であるところに送信された最後のL信号を表す。新しい組の粒子は、時間Tに増大する各新しい時間について発生されなくてはならない。また、数値が粒子と関連され、数値は粒子が表す信号履歴の部分の尤度に関係している重みと呼ばれる。

アウトラインでは、アルゴリズムは各時間の瞬間tに粒子のような一組のNを選択する。粒子の組は、すべての可能な信号履歴(長さLの)またはこれらの予め選択された部分集合を含むより大きい組から選択される。各時間の瞬間に、前の粒子によって保有された信号履歴から新しい可能な信号履歴が次の瞬間に発展され、新しい組のN粒子が描かれる。この過程は総持続時間Tの間繰り返され、結果としてN.T粒子がここに粒子格子として言及される。複雑さを指数関数的に増加させることが緩和されるならば、アルゴリズムは格子が各時間の瞬間に粒子の任意の数を保有するように一般化されるかもしれない。格子が各前の粒子の可能な発展を含む必要はなく、同じ粒子が組に一度以上含まれてもよい。拡張された信号履歴の大きい組から引出された各粒子は、それが選択される尤度を決定する関連する重みを持っている。重みが受信された信号に基づくので、受信された信号が与えられたとき比較的ありそうな粒子には、より大きい重みがある。また、重みは送信器と受信器の間のチャンネルの応答と根本的な信号に関する任意の先験的な情報も考慮に入れる。粒子格子の構造は手順の第一段階である。

粒子格子が組み立てられた後に、多くのパスが格子を通してたどられ、その結果、第２の統計サンプリング演算を提供する。各パスは時間tに最終組からランダムに選択された選定で始まり、それは次に前の時間t-1で粒子に変遷により結合され、これはパスを構築するため粒子格子の出発点に戻るように繰り返される。変遷はチャンネル長さマイナス１(格子に隣接している回数の粒子は、それらの履歴に重複を有する)の共通の信号履歴を共有する粒子の間に許容されるだけであり、可能な変遷の数は格子で利用可能な粒子に依存する。変遷の選択は手当たりしだいになされるか、または例えば、ターボ等化器のデコーダから何らかの先験的知識を考慮に入れて、(望ましくは)荷重するランダムベースでなされてもよい。後方のパスの構成は手順の第二段階である。

複数のこのようなパスがいったん構成されると、それらは送信された信号を推定するために使用することができる。例えば、時間tで、送信アンテナｉについて、ｓ_itが値+1を有する尤度を決定するために、パスに横たわってかつｓ_i,t=+1の値を有するその時間の瞬間に粒子の数がｓ_i,t=+1の確率をもたらすようにパスの総数によって計数されかつ分割される。(他の時間の瞬間の粒子は、それらがｓ_ｉ,tの値を含むかもしれないが、計数されない)。これは、受信信号が与えられるなら、特定の記号が与えられた時間に送信される確率の推定を与え、これは例えば、チャンネルデコーダのために記号の決定をしまたはソフト出力を提供するために使用されてもよい。繰り返しの過程において、先験的情報は順方向で粒子選択重みを調整する粒子フィルタの過程に、および/または逆方向で変遷重みを調整するパス追跡過程で使用されるかもしれない。粒子格子内で１つの送信された記号に関して情報を運ぶ多くの粒子があることが認識されるであろう。また、送信された信号または記号を正しく決定する方法のために、送信された信号履歴に実際に対応している信号履歴を有する粒子がある必要はないと認識されるであろう。

より詳細に、アルゴリズムの演算は以下の通りである:
０.初期化
アルゴリズムの始めに、すべての粒子は通常ゼロに初期化され、それは前のどんな信号履歴も示さない。しかしながら、BCJRアルゴリズムのときには、何らかの初期状態が使用されるかもしれない。
1.粒子フィルタを通して順方向のフィルタリング
その後の時、t+1に、受信信号ｙ_t+1(y_1,t+1 y_2,t+1 ・・・ y_n,t+1)が得られる。考えられるm個の送信アンテナと、ｎ_sから引出される各追加信号で、可能な信号ｎ_s ^m、粒子ｑ_k,tの可能な発展が生成され、ここにkはｋ番目の粒子を表す。

実際問題として、集合の信号集団および送信アンテナの数は、それが1つの時間の瞬間から次へ動く状態においてまだ大きな増殖があるほど非常に大きいかもしれない。その結果、いくつかの情況では、それらを全て発生させて次にそれらの大部分を選別するよりもむしろ、これらの状態の部分集合を予め選択することが良いかもしれない。例えば、これはギブスサンプラ、またはより一般にMCMCサンプラによって実行されるかもしれない。より詳細には、参照がLiu,J.S. (2001).Monte Carlo Stategies in Scientific Computing. Springer-Verlag; Gilks et al. (1998), Markov chain Monte Carlo in Practice, Chapham & Hall; and Casella, G. and George, E.I.(1992), Explaining the Gibbs sampler, American Statistician, 46 167-174になされる。

チャンネルインパルス応答は、技術に熟練した者に周知のとおり、トレーニング系列を使用して通常の方法で推定されるかもしれない。例えば、1つのチャンネル推定手順では、フィルタの行動はできるだけ密接にモデル化されている送信チャンネルの行動に整合するように、適応型のデジタルフィルタの係数が変更される。既知のトレーニング信号は送信チャンネルとチャンネル推定を提供する適応型のフィルタの両方に適用される。推定されたチャンネル応答は、再帰的最小二乗法(RLS)または最小平均二乗法(LMS)アルゴリズムまたはその変形、あるいはモンテカルロまたはEM技術に依頼するより高性能な方法のような適応アルゴリズムにしたがって、フィルタ係数を更新するためフィードバックされるエラー信号を作るように実際の応答から引き算される。このようなアルゴリズムは熟練した人にとって周知であり、参照がまたLee and Messerschmitt,“Digital Communication”, Kluwer Academic Publishers, 1994になされる。

MIMOシステムでは、受信器で分離されるべきトレーニング系列と送信アンテナから受信アンテナへの各リンクを決定されるべきチャンネル推定とを許容する、一組の実質的に直交するトレーニング系列の１つを各送信アンテナが送信する。そのようなチャンネル推定器の例は、Ye Geoffrey Li,“Simplified channel estimation for OFDM systems with multiple transmit antennas” IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol.1, No.1, pg. 67,Jan 2002,に記述され、ここに引用文献として組み込まれる。望まれるならば、実施例では、付加的なトレーニング記号として推定された送信された記号を使用して、チャンネル推定が繰り返し実行されるかもしれない。

事実上、この確率分布は式3の重みの正規化である。
可能な信号履歴の数が時間がたつにつれて指数関数的に成長するのを防ぐために、N粒子はそれらの重みに従って合計の組N・n_s ^mから選択される。1つの可能な選択方法が確率分布ｆ_t+1(k,j)からN粒子を手当たりしだいに引出すことを含む。

これは、低い尤度の粒子を完全に捨てるわけではないが、最もありそうな粒子を選択することを容易にする。勿論、N粒子の選択をする他の多くの方法があり(例えば、最も大きい重みがあるそれらを選択する)、上記は好ましい例ではあるが、ただの1つに過ぎない。

我々は、粒子が受信された信号と任意の先験的情報から計算された確率分布から如何にして引出されるかを説明した。いくつかの情況では、これは考慮される信号履歴の減少された組を選択する最適な解決策でないかもしれず、したがって、特に粒子の数がわずかであるところでは、完全に真の確率密度関数(PDF)を代表していないかもしれない。これらの場合では、数学的変形により(例えば、平準化関数により乗算することにより) PDFを平準にすることにより改良が得られるかもしれないので、信号履歴の多様性は増加される。前にあまりにもありそうにないと考えられたある信号履歴を保持することによって、これらの履歴の確率が将来の瞬間に劇的に向上するというチャンスがある。この過程はあまりにわずかな粒子を使用することに対する何らかの保護を提供して、システム損傷に増加された弾力を提供することができる。わずかな数の時間ステップのため‘前方へ捜索する'戦略が増加する複雑さを犠牲にしてグローバルな画像を得るのに使用されるかもしれない。

図５は、このモンテカルロ粒子フィルタ技術を使用して、複雑さの指数関数的増大を避けるために可能な信号履歴を選別して、候補の数の統計的な減少を例証する。例えば、２つの送信および２つの受信アンテナ(m=2)、およびL＝７のチャンネル長を有するBPSK MIMOシステムにおいて、100の粒子(N=100)の選択は満足に証明された。しかしながら、一般に、Nのための適当な値は、それが集合n_sの大きさおよびアンテナの数mに応じて増大するので、最もよく経験的に決定され、また、チャンネルの特性およびノイズ/干渉のレベルに従属させる。一般に、Nを大きめに決定し、即ちエラーの限界を提供するために、大きいNの側で間違えることが好ましい。

この順方向のフィルター処理は系列の端に達するまで、即ち、ｔ＝Tまで繰り返される。これは粒子時間格子を形成する粒子値の合計N×Tをもたらし、ここでは粒子格子と呼ばれる。
図６は、さらに以下で説明されるような格子における粒子間の許容変遷の例を示す粒子格子のような簡易化された例を示す。図６で示された変遷は、これが各粒子を別々に発展させることによって実行されるのではなく、(現に説明された実施例で)すべての可能な候補を表している集団から粒子を選択することにより実行されるので、上で説明された順方向発展の過程を表さないことが認識されるべきである。したがって、これらの粒子が独立に選ばれるので、q_k,tおよびq_k,t+1間の結合を必要としないことを見ることができる。図６は規則的なパターンを示すように見えるが、実際には、許容された変遷はよりランダムに現れるであろう。しかしながら、粒子はよりありそうな信号履歴と信号値の回りに群がる傾向があるであろう。
２．フィルタ格子における後方スムージング
後方のアルゴリズムの目的は、粒子格子(t=Tから1へ) を通して逆方向パスMのファミリーを手当たりしだいに選択することであり、ここにMはNより多いか少ないかもしれない。一実施例において、各パスは最後の時間の瞬間Tに開始し、粒子の1つおよびその関連する信号履歴を(一様に)手当たりしだいに選択することによって発生される(最初の粒子を選択する他の方法が使われるかもしれないが)。そして、時間t-1において粒子はその尤度に従って手当たりしだいに選ばれる。

利用可能であるならば、任意の先験的情報が変遷確率p(s_t)としてアルゴリズムに入る。例えば、s_tが知られているならば、これは変遷を決定するが、任意の先験的情報が利用可能でないならば、例えばBPSKにおいて p(+1) =0.5のような一定の確率が選ばれるかもしれない。

各トレースバックは完全な信号履歴ｓ_1:m,1:Tの1つの可能な不測の事態を提供する。パスのこのサンプリングは結合事後確率分布に従って略分布される一組の履歴を発生するために合計M回繰り返される。この過程は図７でそのような６つのパスについて例証する。
３．分布に関する推定
最終的な段階はこれらのMパスから周辺事後確率分布を計算することである。これは次に送信された系列を推定するのに使用されるか、または入力としてターボデコーダに使用されるかもしれない。実際には、これは各時間の瞬間tにおいて段階２で作成されたパスが特定の粒子を通り抜ける回数を考慮することにより達成される。各粒子q_k,t, k=1, ・・・, Nがその関連する信号履歴を通してs_tの特定の値に関係するとき、s_tの分布はq_k,tの分布から推定することができる。例として、M＝９パス、N＝４粒子があり、q_1,tおよびq_3,tがs_i,tに関連され、q_2,tおよびq_4,tがs_i,t=-1に関連付けられる。q_1,t, q_2,t, q_3,t, q_4,tを通る3、1、0、5パスがあるならば、その時各確率は以下の通りである：

上で説明された粒子フィルタ技術を使用する必要な確率分布の計算が平行で部分的に行われるかもしれなくて、その結果、この‘半徹底的な'捜索戦略がそれ自身急速な処理を与え、近い期間の実用的な実施に魅力的な技術になると認識されるであろう。例えば、順方向のアルゴリズムにおいて、各複数のプロセッサが候補から粒子を選択するため何回も分布をサンプルするように構成されるかもしれないか、または極端な場合は、１つのプロセッサが各選択された粒子に割り当てられるかもしれない。逆方向のアルゴリズムにおいて、追跡のためのパスは利用可能なプロセッサ間に分配され、各プロセッサは追跡するいくつかのパスまたは正に1つのパスを割り当てられるかもしれない。

上述された技術特許はチャンネルHの知識とノイズ平方偏差σ^２を仮定した。これがその場合でないところでは、ギブスサンプラまたは期待値最大化(EM)アルゴリズムがチャンネルパラメタまたは受信された信号を推定するために交互に使用されるかもしれない。代わりに、アルゴリズムの“オンライン”バージョンが使用され、それはチャンネルパラメタと信号を同時に推定する。

技術は何らかの相互の依存を粒子に課すチャンネルにおいて、時間がたつにつれて信号の発展に特に関連して説明された。しかしながら、熟練した人は、技術がデータ要素間に相互依存があるところでどんな座標上でもデータを発展する際に使用されるかもしれないことを認識するであろう。したがって、技術の変形は例えば、粒子格子の中の変遷確率が意味のあるような周波数を横切ってコード化することがある周波数領域で採用されるかもしれない。同様に技術の変形は時間と周波数領域の両方に共同発展があるところで採用されるかもしれない。
熟練した人は、上で説明された減少された複雑さのデコーディングが通信受信器で一般的に使用されると認識するであろう。それは多アンテナを使用し、および/または非常に時間的に分散したチャンネルで作動し、および/または高いデータレートを有するシステムでは特に有利である。アプリケーションは無線ローカル・エリア・ネットワーク(WLAN)および将来のセルラ方式(3Gと以降)を含んでいる。

図８を参照すると、送信された記号を推定するために上で説明された方法により作動するように構成された等化器を組み込んでいる受信器700の実施例を示す。
受信器700は1つ以上の受信アンテナ702a、702b（図の実施例では２つが示される）を含み、その各々はそれぞれRFフロントエンド704a、704bに接続され、そこからそれぞれアナログデジタル変換器706a、706bおよびディジタル信号プロセッサ(DSP)708へ接続される。DSP 708は典型的に１つ以上のプロセッサ708a(例えばフィルタの平行実施のために)および幾つかのワーキングメモリ708bを含むであろう。DSP 708はデータ出力710およびアドレス、データ、およびコントロールバス712を有し、バスはフラッシュRAMやROMなどの永久的なプログラムメモリ714にDSPを結合する。永久的なプログラムメモリ714はコードおよび任意にデータ構造またはDSP 708のためのデータ構造定義を記憶する。

例証されるように、プログラムメモリ714は初期化コード、粒子格子発生コード、パス発生コード、信号尤度決定コード、および系列推定コード(決定された信号尤度値に基づく送信された記号系列を推定するため)を含むSISO等化コード714aを含んでいる。このコードは、DSP 708で実行するとき、前に詳細に説明されたように対応する関数を実行する。データメモリ708bは粒子格子を記憶する。また、プログラムメモリ714はMIMO CIR推定を提供するためにMIMOチャンネル推定コード714b、および選択的にターボ等化器実施例では、デインターリーバコード714c、インターリーバコード714d、および空間時間(または他の) SISOデコーダコード714e(それの例は技術に熟練した者によく知られている) を含んでいる。選択的に永久的なプログラムメモリ714のコードは、光学的または電気的信号担体のような、または図８でフロッピーディスク716で示されたような、担体で提供されるかもしれない。DSP 708からのデータ出力710は望まれとき(図８に示されない) 受信器700のさらなるデータ処理要素に提供される。これらはリード-ソロモンデコーダ(これがターボデコーダの一部であるかもしれないが)のようなブロックエラーデコーダ、およびより高いレベルのプロトコルを実行するためのベースバンドデータプロセッサを含むかもしれない。

一般に、受信器フロントエンドはハードウェアで実施され、一方受信器処理は、1つ以上のASICおよび／またはFPGAが採用されるけれども通常少なくとも部分的にソフトウェアで実施されるであろう。熟練した人は、受信器のすべての機能がハードウェアで実行されることができ、信号がソフトウェア無線でデジタル化される正確なポイントが一般にコスト/複雑さ/電力消費のトレードオフに依存すると認めるであろう。

図９は粒子格子構成手順に関するフローチャートを示し、その部分は示されるように平行で作動するかもしれない。粒子のための手順はステップS800で始まる。ステップS802では、手順はチャンネルの長さのためにゼロへの信号履歴を初期化する; ステップS804では、システムはt<=T(ここで、我々はt=1で開始を仮定する)をチェックし、ノーなら停止し、さもなくば（ｎ_s）^ｍ信号拡大を構成するためS806へ続く。S808では、手順は受信された信号とデコーダ(未知であるなら一定と仮定される確率分布)(ステップS810)からの先験的確率情報とを使用して各可能な信号拡大の重みを計算する。ステップS812では、3つ (実際にはNがある) の示された粒子のための手順が一点に集まり、ステップS814では、処理は確率を生成するため重みを正規化し、時間増加(ステップS818)およびS804へループバックする前に、計算された確率分布を使用して各時間t(長さLの信号履歴)にランダムにN粒子を選択する(ステップS816)。

図１０はパス発生手順に関するフローチャートを示し、手順はステップS820で始まる。ステップS822で手順は一定のサンプリングにより時間t=Tで粒子を選択し、次にステップS824でt=1かどうかをテストし、イエスなら停止する。さもなくばそれはステップS826へ続き、ステップS828からのデコーダ(または利用可能でないなら一定の重み)からの先験的情報を使用して、時間tで信号履歴が与えられ、重み分布P(s_ｔ)I(q_t-1,q_t)を使用して、時間ｔ−１で信号履歴(長さL-1上の自己矛盾のない履歴を有する)を記述している粒子を選択する。ステップS830で、手順は時間を減少させ、ステップS824へループバックする。

図１１は周辺事後確率決定手順に関するフローチャートを示し、t=1を有するステップS840で始まる。アルゴリズムの後方の部分からのMの記憶されたパス (ステップS844)を使用して、手順は時間のこの瞬間にMパスにより訪れられる各アルファベットキャラクタ(または集合信号)の発生回数を計数する(ステップS842)。次に手順はこの瞬間に各集合タイプの確率を得るためにパスMの総数により分割することにより訪問の数を正規化し(S846)、時間を増加し(S848)、t=Tであるか否かをチェックし(S850)、ノーならループバックし、さもなくば全体の周辺事後確率分布 (各瞬間に送信されている集合信号の各タイプの確率) を出力する(S852)。

図１２は信号デコーダのブロックダイアグラムを示す。それは受信された信号を入力し、受信された信号と任意の先験的情報(チャンネル推定からチャンネルHとノイズ変化情報を使用するか、または粒子フィルタから反復的に推論される)とから計算された選択に使用された確率分布を支配することで、T粒子格子によりランダムにNを発生させるブロック、粒子格子(確率分布により支配される)を通してMのランダムに選択された後方のパスを作成するブロック、各瞬間毎の各集合記号について、格子を通してパスによって訪問される各粒子の回数(BCJRアルゴリズムへの粒子フィルタ近似)から周辺事後確率を計算するブロックを有する。粒子フィルタは送信された系列の確率的な推定を提供する灰色の値を出力する。それは送信された系列の'最良の推測'を与える確実な値を出力し、さらなる処理(例えば、'最良の推測'を洗練する)において周辺事後確率分布を使用するかもしれない。

我々は遠距離通信信号の減少した複雑さのデコーディングのために疑似的に徹底的な状態空間捜索戦略に基づく検出方法を説明した。これらは、候補信号の数の多段の統計的な減少を採用することによって徹底的探索の明らかに手に負えない問題を処理する。これらの方法において、それは(潜在的に)関連項目を統計的に保有しているが、大きい要素によって処理しやすいサイズまで減少させられる組み合わせの数における方法であり、それは遠距離通信問題の文脈で特に役に立つ。

発明のアプリケーションは、例えば、単一送信アンテナおよび／または受信アンテナシステムの処理信号のため、単一入力チャンネル等化およびチャンネルデコーディングのような多くの他のアルゴリズムにもその技術を適用することができるが、時間領域コード化を有するMIMO等化とMIMOシステムの文脈で主に記述された。さらなる実施例は、例えばヨーロッパのHiperlan/2または54Mbps無線ネットワークのための米国のIEEE 802.11a規格の開発のように、MIMO-OFDM(直交周波数分割多重化) システムなどの周波数領域コード化システムへのアプリケーションを有する。発明の実施例はまた、例えば、多重送信器として事実上作動するディスクの多重層、1つ以上の層から“送信された”信号によって影響を及ぼされるデータを受信して読む１つ以上のヘッドのように、磁気的または光学的ディスクドライブリードヘッド回路のような非無線アプリケーションで採用されてもよい。

確かに他の多くの効果的な代替手段が熟練した人の心に浮かぶであろう。発明が説明された実施例に制限されず、ここに添付された請求の範囲の精神と範囲内に属する技術に熟練した者に明らかな変更を包含することが理解されるであろう。

既知のMIMO空間時間の符号化された通信システムを示す。 BPSKに基づいた連続した時間の瞬間に複数の送信アンテナの１つから送信される可能な信号履歴を示す。 複数（ｎ_S ^ｍ）の候補変遷で粒子の前方への発展を示す。 粒子の格子における後方の変遷候補を示す。 単一粒子のために統計サンプリングに基づく可能な信号履歴を選別することを示す。 粒子格子と格子の中の粒子間に許容される変遷の例を示す。 粒子の格子を通して統計的に選ばれた逆パスの例を示す。 本発明の態様の実施例によって作動するように構成された等化器を組み込む受信器に示す。 本発明の実施例に従って、粒子格子構成手順のフローチャートを示す。 本発明の実施例に従って、パス発生手順のフローチャートを示す。 本発明の実施例に従って、周辺事後確率決定手順のフローチャートを示す。 本発明の実施例に従って、信号デコーダのブロックダイアグラムを示す。

符号の説明

700…受信器 702a、702b…アンテナ 704a、704b…RFフロントエンド 706a、706b…アナログデジタル変換器 708…DSP 712…バス 714…永久的なプログラムメモリ 716…フロッピーディスク

Claims (32)

1. 送信器からチャンネルを通して、受信された信号を提供する受信器に送信された信号の系列の信号の値を推定する方法であって、方法は複数の粒子を採用し、各粒子は仮定された送信信号履歴を含み、
   一組の前記粒子を初期化し、
   前記受信された信号を使用して発展された粒子の組の継承を発生させるように時間上で前記粒子の組を発展させ、
   発展された組の粒子の前記継承を通して複数のパスを時間に遡って追跡し、
   前記パスを使用して信号の前記送信された系列のための値の系列を決定することを含む方法。
2. 前記一組の粒子を発展させることが、
   一組の候補継承粒子および関連する候補粒子の重みを決定し、
   前記重みに基づいた候補粒子の前記組から発展された組の粒子を選択することを含む請求項１で請求された方法。
3. 前記継承粒子の重みを決定することが、前記受信された信号に依存することを含む請求項２で請求された方法。
4. 前記継承粒子の重みを決定することは前記チャンネルの応答によって変更された前記継承粒子と関連する仮定された送信信号を前記受信された信号と比較することを含む請求項３で請求された方法。
5. 前記チャンネル応答は信号の前記送信された系列に前記値を使用して少なくとも一部決定される請求項４で請求された方法。
6. 前記重みが前記選択のための確率分布を定義し、方法がさらに前記選択の前に前記確率分布を平坦にすることを含む請求項２乃至５のいずれか1項に請求された方法。
7. 前記信号履歴が前記チャンネルの長さ上の履歴を含む請求項１乃至６の何れか１項に請求された方法。
8. 前記パスを追跡することが、粒子の後の組から粒子の前の組に働いている連続的に発展された粒子の組の粒子間で変遷を選択することを含む請求項１乃至７の何れか１項に請求された方法。
9. 前記変遷を選択することが許容された変遷のみを選択する請求項８で請求された方法。
10. 前記許容された変遷が少なくともそれらの信号履歴の部分を共有する粒子の間の変遷を含む請求項９で請求された方法。
11. 各変遷が関連する変遷尤度値を有し、変遷の前記選択が前記変遷尤度値に依存している請求項８乃至１０のいずれか１項に請求された方法。
12. 信号の前記送信された系列のための前記値が前記系列の信号のための尤度値を含む請求項１乃至１１のいずれか１項に請求された方法。
13. 前記送信された信号系列のための尤度値の前記系列を決定することが、各発展された組の粒子について発展された組の粒子に対応する時間における最もありそうな送信された信号値のための尤度値を決定することを含む請求項１２で請求された方法。
14. 発展された組の粒子のための送信された信号尤度値の前記決定が、前記発展された組に対応する時間における前記送信された信号値を有する前記発展された組の粒子を通して前記パスの数を計数することを含む請求項１３で請求された方法。
15. 前記推定を改良するため、前記発展させること、追跡することおよび決定することを繰り返す先験的情報として前記尤度値を使用することをさらに含む請求項１１乃至１４のいずれか１項に請求された方法。
16. 信号の送信された系列を推定する方法が、請求項１１乃至１５のいずれか１項に請求されたような尤度値を推定すること、および前記尤度値を使用して前記系列の前記送信された信号の決定を成すことにより前記送信された系列を推定することを含む方法。
17. 前記送信器が複数の送信アンテナを有し、前記粒子が各前記送信アンテナの仮定された信号履歴を含む請求項１乃至１６のいずれか１項に請求された方法。
18. 前記時間上で発展させることおよび時間に遡って追跡ことが、周波数上で発展させかつ周波数の後方に追跡することを付加的または代わりに含む請求項１で請求された方法。
19. 請求項１乃至１８のいずれか1項の方法を使用して受信された信号データを等化する方法。
20. 実行するとき、請求項１乃至１９のいずれか１項の方法を実施するプロセッサコントロールコードを保持する担体。
21. 送信器からチャンネルを通して、受信された信号を提供する受信器に送信された信号の系列の信号の値を推定する信号推定器であって、推定器は複数の粒子を採用し、各粒子は仮定された送信信号履歴を含み、
    一組の前記粒子を初期化する手段と、
    前記受信された信号を使用して発展された粒子の組の継承を発生させるように時間上で前記粒子の組を発展させる手段と、
    発展された組の粒子の前記継承を通して複数のパスを時間に遡って追跡する手段と、
    前記パスを使用して信号の前記送信された系列のための値の系列を決定する手段とを含む推定器。
22. 請求項２1の信号推定器を含む等化器。
23. 受信された信号から送信された信号値のソフト出力を提供するように構成された信号プロセッサであって、
    前記受信された信号を使用して重み付けされた候補サンプルの集団からサンプルの組の時間系列を発生させるように構成され、各サンプルが送信された信号値の系列に対応している第１のフィルタと、
    サンプルの組の前記時間系列から前記サンプルの複数の時間系列を選択する第２のフィルタと、
    前記ソフト出力を提供するために前記複数のサンプル時間系列から送信された信号値の系列を推定する信号推定器とを含む信号プロセッサ。
24. 前記第１のフィルターが前記候補サンプルの前記重みに応じて前記集団からの前記サンプルの組を選択するすることにより前記時間系列を発生させるように構成された請求項２３に請求された信号プロセッサ。
25. 前記重みが前記送信器および前記受信器間のチャンネルのためのチャンネル応答にさらに依存している請求項２４で請求された信号プロセッサ。
26. 前記第２のフィルタが前記サンプルの組の前記サンプル間で許容された変遷のパスを追跡することによって前記時間系列を選択するように構成された請求項２３乃至２５のいずれかに請求された信号プロセッサ。
27. 前記追跡することが第１のサンプルから第２のサンプルへ追跡し、前記第２のサンプルは前記第１のサンプルより前の時間の信号値系列を表している請求項２６で請求された信号プロセッサ。
28. 前記第１のフィルターが粒子フィルタを含む請求項２３乃至２７のいずれか１項に請求された信号プロセッサ。
29. 請求項２３乃至２８のいずれか１項の信号プロセッサと、前記ソフト出力からハード出力を提供する決定手段とを含む、受信された信号から送信された信号値のハード出力を提供するように構成された信号プロセッサ。
30. 前記受信された信号が複数の送信装置から同時に受信された信号を含み、前記信号プロセッサが各前記送信装置について送信された信号値の系列を推定するために構成された請求項２３乃至２９のいずれか１項に請求された信号プロセッサ。
31. 請求項２３乃至３０のいずれか１項の信号プロセッサを組み込んでいる等化器。
32. 実行するとき、請求項２３乃至３０のいずれか１項の信号プロセッサを実施するプロセッサコントロールコード。

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