JP2005020501A - 相関行列を利用した通信システム、相関行列学習方法、相関行列学習装置及びプログラム - Google Patents
相関行列を利用した通信システム、相関行列学習方法、相関行列学習装置及びプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】送信装置100から受信装置200へ元符号語Yを送信する場合、先ず、符号化器101により、元符号語Yを所定の符号化率でブロック符号化し、冗長部が付加された符号語Xを生成する。その後、並替回路102により、符号語Xの冗長部が、符号語中の複数部分に分散配置されるように、符号語Xの成分を並び替え、並び替え後の符号語Xaを受信装置200へ送信する。この並び替え後の符号語Xaは、受信装置200内の受信部201で受信される。演算部202は、受信部201が受信した並び替え後の符号語Xaと、並替回路102における並び替え規則と同じ並び替え規則で行の並び替えが行われている相関行列との演算を行うことにより、元符号語Yを復号する。
【選択図】 図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、冗長部を有する符号語から元符号語を復号するための相関行列を利用した通信システム及びこの通信システムで利用する相関行列を学習により生成する相関行列学習技術に関し、特に、バーストエラーに強い相関行列を利用した通信システム及びこの通信システムにおいて利用する相関行列を生成する相関行列学習技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
送信装置と受信装置との間で通信を行う際、送信装置において、元符号語を所定の符号化率でブロック符号化してから受信装置へ送信し、受信装置において、送信装置から送られてきたブロック符号化された符号語を、相関行列を用いて元符号語に復号するということは従来から行われている。また、復号に使用する相関行列を学習により生成するということも従来から行われている。従来の相関行列学習方法では、符号化後の符号語と相関行列の演算を行い、その演算結果の各成分をあらかじめ設定された閾値「±TH」と比較し相関行列を更新する。そして、符号化前の元符号語の成分が「+1」であれば閾値として「+TH」を設定し、演算結果が「+TH」より小さい場合にのみ、相関行列の各成分を「±ΔWk」だけ更新する。また、符号化前の元符号語の成分が「0」であれば閾値として「−TH」を設定し、演算結果が「−TH」より大きい場合にのみ、相関行列の各成分を「±ΔWk」だけ更新する。そして、すべての符号語についてこの相関行列の学習を繰り返し行い、全ての符号語について演算結果の絶対値が閾値の絶対値以上であれば、相関行列の学習が収束したことになり相関行列が求められる。また全ての符号語について相関行列の学習前後における符号化後の演算結果に変化が無い場合は相関行列の更新値を「±ΔWk」から「±ΔWk+1」(ΔWk>ΔWk+1)に変化させて相関行列の学習を行い、学習が収束するまで相関行列の更新値を段階的に変化させる。さらに、全ての符号語について相関行列学習時の閾値を学習が進むにつれて「TH0」から「TH1 ,TH2 ,TH3 ……THn ,THn+1……」(TH0 <TH1 <TH2 <TH3 <……THn <THn+1……)と段階的に変化させる(例えば、特許文献1、2参照)。
【0003】
【特許文献1】
特開2002−111515号公報
【特許文献2】
特開2002−314434号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の技術において送信装置から受信装置へ送られる符号語は、ブロック符号であり、元符号語の後ろに、符号語間の距離を確保するための冗長部を一纏めにして付加した形式の符号語である。このため、伝送路上でバースト的なビットエラー(バーストエラー)が発生し、それが符号語間の距離を確保するための冗長部に発生した場合、同じ数のビットエラーが元符号語に発生した場合に比較して誤り訂正能力が低下するという問題があった。
【0005】
本発明はこのような問題点を解消するためになされたものであり、その目的とするところは、バーストエラーにより誤り訂正能力が低下する確率を極めて小さくすることにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明にかかる相関行列を利用した通信システムは、上記目的を達成するため、
送信装置が、
元符号語を所定の符号化率でブロック符号化することにより、冗長部が付加された符号語を生成する符号化器と、
該符号化器で生成された符号語の冗長部が、符号語中の複数部分に分散配置されるように、符号語の成分を並び替える並替回路と、
該並替回路で並び替え後の符号語を送信する送信部とを備え、
受信装置が、
前記送信部から送られてきた並び替え後の符号語を受信する受信部と、
該受信部が受信した並び替え後の符号語と、前記並替回路における並び替え規則と同じ並び替え規則で行の並び替えが行われている相関行列との演算を行うことにより、元符号語を復号する演算部とを備えたことを特徴とする。
【0007】
本発明にかかる第1の相関行列学習方法は、上記通信システムで利用する相関行列を生成するため、
学習対象とする各符号語毎に、その符号語と相関行列との演算を行うと共に、演算結果と前記符号語の元符号語に応じた閾値とに基づいて前記相関行列を更新することにより、符号語から元符号語を復号するための相関行列を生成する相関行列学習方法において、
前記相関行列との演算を行う前に、前記符号語の冗長部を符号語中の複数部分に分散配置することを特徴とする。
【0008】
より具体的には、本発明にかかる第2の相関行列学習方法は、
冗長部を有する符号語から元符号語を復号する際に使用する相関行列を生成する相関行列学習方法において、
学習対象にする各符号語毎に、その符号語の冗長部が符号語中の複数部分に分散配置されるように、その符号語の成分を並び替えた後、前記相関行列との演算を行い、各演算結果毎に、その演算結果の各成分と、演算対象にした符号語の元符号語に応じた各成分の閾値とを比較し、比較結果が更新を行うことが必要であることを示している成分については、前記相関行列の対応する成分の値を更新値だけ更新するという学習処理を、繰り返し行うことを特徴とする。
【0009】
また、本発明にかかる第3の相関行列学習方法は、適切な閾値を用いて相関行列を生成できるようにするため、
第2の相関行列学習方法において、
1回の学習処理が終了する毎に、今回の学習処理において前記相関行列が更新されたか否かを判定し、更新されていない場合は、前記閾値の絶対値を増大させることを特徴とする。
【0010】
また、本発明にかかる第4の相関行列学習方法は、
第3の相関行列学習方法において、
前記閾値の絶対値の初期値が、0であることを特徴とする。
【0011】
また、本発明にかかる第5の相関行列学習方法は、学習速度を早めるため、
第2の相関行列学習方法において
1回の学習処理が終了する毎に、学習度が飽和状態になったか否かを判定し、飽和状態になった場合は、前記更新値を減少させ、減少させた更新値が0の場合は、学習処理を終了することを特徴とする。
【0012】
更に、本発明にかかる相関行列学習方法を実施するのに好適な装置として、本発明に第1の相関行列学習装置は、
学習対象とする各符号語毎に、その符号語と相関行列との演算を行うと共に、演算結果と前記符号語の元符号語に応じた閾値とに基づいて前記相関行列を更新することにより、符号語から元符号語を復号するための相関行列を生成する相関行列学習装置において、
前記相関行列との演算を行う前に、前記符号語の冗長部を符号語中の複数部分に分散配置する並替回路を備えたことを特徴とする。
【0013】
より具体的には、本発明にかかる第2の相関行列学習装置は、
冗長部を有する符号語から元符号語を復号する際に使用する相関行列を生成する相関行列学習装置において、
学習対象にする符号語が入力されたとき、該符号語の冗長部が符号語中の複数部分に分散配置されるように、その符号語の成分を並び替える並替回路と、
該並替回路により成分を並び替えられた符号語と前記相関行列との演算を行う演算部と、
該演算部の演算結果の各成分と、演算対象にした符号語の元符号語に応じた各成分の閾値とを比較する比較部と、
該比較部の比較結果が更新を行うことが必要であることを示している成分については、前記相関行列の対応する成分の値を更新値だけ更新し、その後、前記並替回路に対して全ての学習対象にする符号語を入力済みの場合は、再度、学習対象にする第1番目の符号語を前記並替回路に対して入力し、未入力の符号語が存在する場合は、学習対象にする次の符号語を前記並替回路に対して入力する学習度監視部とを備えたことを特徴とする。
【0014】
また、本発明にかかる第3の相関行列学習装置は、
第1または第2の相関行列学習装置において、
前記相関行列は前記並替回路と同じ並び替えの規則により行の並び替えが行われていることを特徴とする。
【0015】
また、本発明にかかる第4の相関行列学習装置は、適切な閾値を用いて相関行列を生成できるようにするため、
第2の相関行列学習装置において、
前記学習度監視部が、学習対象にする第1番目の符号語から最後の符号語までを前記並替回路に入力する毎に、前記相関行列が更新されたか否かを判定し、更新されていない場合には、前記閾値の絶対値を増大させる構成を有することを特徴とする。
【0016】
また、本発明にかかる第5の相関行列学習装置は、
第4の相関行列学習装置において、
前記閾値の絶対値の初期値が、0であることを特徴とする。
【0017】
また、本発明にかかる第6の相関行列学習装置は、学習速度を早めるため、
第2の相関行列学習装置において、
前記学習度監視部が、学習対象にする第1番目の符号語から最後の符号語までを前記並替回路に入力する毎に、学習度が飽和状態になったか否かを判定し、飽和状態になった場合は、前記更新値を減少させ、減少させた更新値が0の場合は、学習処理を終了する構成を有することを特徴とする
【0018】
【作用】
送信装置から受信装置へ送信される符号語は、冗長部を符号語中の複数部分に分散配置した形式になっている。従って、バーストエラーが発生した場合、冗長部のみにその影響が及ぶ確率は、冗長部を一纏めにしていた従来に技術に比較して小さくなる。その結果、バーストエラーにより誤り訂正能力が低下する確率を小さくすることができる。
【0019】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【0020】
図1は本発明にかかる相関行列を利用した通信システムの実施の形態のブロック図であり、送信装置100と受信装置200とを備えている。
【0021】
送信装置100は、符号化器101と、並替回路102と、送信部103とを備えている。
【0022】
符号化器101は、受信装置200へ送信するMビットの元符号語Yを符号化率(N,M)でブロック符号化し、Nビットの符号語Xを出力する。並替回路102は、符号化器101から出力された符号語Xの冗長部が、符号語中の複数部分に均等に振り分けられるように、符号語Xの成分を並び替え、符号語Xaを出力する。送信部103は、並替回路102で並び替え後の符号語Xaを受信装置200へ送信する。
【0023】
なお、送信装置100は、コンピュータによって実現することが可能である。コンピュータによって実現する場合は、ディスク、半導体メモリ、その他の記録媒体に、符号化器101、並替回路102、送信部103を実現するためのプログラムを記録しておき、このプログラムをコンピュータに読み取らせる。コンピュータは、読み取ったプログラムに従って自身の動作を制御することで、コンピュータ上に、符号化器101、並替回路102、送信部103を実現する。
【0024】
受信装置200は、受信部201と、演算部202とを備えている。
【0025】
受信部201は、送信部103から送られてきた並び替え後の符号語Xaを受信する。演算部202は、受信部201が受信した並び替え後の符号語Xaと、並替回路102における並び替え規則と同じ並び替え規則で行の並び替えが行われている相関行列Wとの演算を行うことにより、元符号語Yを復号する。
【0026】
なお、受信装置200は、コンピュータによって実現することが可能である。コンピュータによって実現する場合には、ディスク、半導体メモリ、その他の記録媒体に、受信部201、演算部202を実現するためのプログラムを記録しておき、そのプログラムをコンピュータに読み取らせる。コンピュータは、読み取ったプログラムに従って、自身の動作を制御し、コンピュータ上に受信部201、演算部202を実現する。
【0027】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
【0028】
送信装置100内の符号化器101は、受信装置200へ送信するMビットの元符号語Yが入力されると、符号化率(N,M)で元符号語Yをブロック符号化し、Nビットの符号語Xを出力する。この符号語Xは、図2(a)に示すように、元符号語Yの後ろに、(N−M)ビットの冗長部が付加された構成となっている。
【0029】
並替回路102は、符号化器101から出力された符号語Xの冗長部が、符号語中の複数部分に均等に振り分けられるように、符号語Xの成分を並び替え、符号語Xaを出力する。図2(b)に並び替え後の符号語Xaの構成例を示す。なお、図2(b)では、冗長部を斜線により表している。また、本実施の形態では、冗長部を符号語中の複数部分に均等に振り分けるようにしたが、複数部分に振り分けるのであれば、均等でなくても良い。
【0030】
送信部103は、並替回路102から出力された並び替え後の符号語Xaを受信装置200へ送信する。伝送路上では、図2(b)に示すように、冗長部が符号語中の複数部分に分散配置された形式になっているので、バーストエラーが発生しても、冗長部のみにその影響が及ぶ確率を従来の技術に比較して小さくすることができる。従って、バーストエラーにより誤り訂正能力が低下する確率を小さくすることができる。
【0031】
並び替え後の符号語Xaは、受信装置200内の受信部201で受信される。演算部202は、受信部201が受信した並び替え後の符号語Xaと、並替回路102における並び替え規則と同じ並び替え規則で行の並び替えが行われている相関行列Wとの演算を行うことにより、元符号語Yを復号する。
【0032】
ここで、符号語Xaは図2(b)に示されるように並替回路102により冗長部が符号語の中に均等に割り振られる形で並び替えられており、また相関行列Wは、図3(b)に示されるように符号語Xaと同じ規則で行成分が並び替えられている。従って、並び替え後の符号語Xaと相関行列Wの演算結果は従来の演算結果と同じである。つまり図2(a)と図3(a)の演算結果と、図2(b)と図3(b)の演算結果とは同じであるため、Mビットの演算結果(復号結果)を再度並び替える必要はない。なお、相関行列Wの生成方法については、この後、詳細に説明する。
【0033】
図4は、図1に示した演算部202で使用する相関行列を生成する、本発明の相関行列学習方法が適用される相関行列学習装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【0034】
この図4に示す相関行列学習装置は、演算部1と、学習度監視部3と、元符号語入力部4と、符号化器5と、比較部6と、閾値更新部7と、並替回路8とから構成されている。
【0035】
元符号語入力部4は、Mビットの元符号語Yを入力する。符号化器5は、元符号語入力部4から入力された元符号語Yを、符号化率(N,M)でブロック符号化し、Nビットの符号語Xを出力する。符号語Xは、元符号語Yの後ろに(N−M)ビットの冗長部が付加された構成を有する。
【0036】
並替回路8は、符号化器5から出力された符号語Xの冗長部が、符号語中の複数部分に均等に振り分けられるように、符号語Xの各成分を並び替え、並び替え後の符号語Xaを出力する。なお、並替回路8における並び替え規則は、図1の並替回路102における並び替え規則と同一規則である。
【0037】
演算部1は、符号語入力部11と、相関行列保持部12とを有している。符号語入力部11は、並替回路8によって並び替えの行われた符号語Xaを保持する。相関行列保持部12は、N行M列の相関行列Wを保持する。演算部1は、符号語入力部11に保持されている符号語Xaと、相関行列保持部12に保持されている相関行列Wとの積を計算し、M列の演算結果y1〜yMを出力する。
【0038】
閾値更新部7は、元符号入力部4から入力された元符号語Yに応じた閾値であって、学習収束度に応じて段階的に変化する閾値を出力する。
【0039】
比較部6は、M個の比較回路6−1〜6−Mを有している。各比較回路6−1〜6−Mは、それぞれ演算部1の演算結果y1〜yMと、閾値更新部7から入力された閾値とを比較する。
【0040】
学習度監視部3は、閾値制御部31と、相関行列更新部32とを備えている。閾値制御部31は、各比較回路6−1〜6−Mの比較結果を監視し、その比較結果に応じて学習収束度を判定し、閾値更新部7に対して閾値の更新を指示する。相関行列更新部32は、学習飽和度に応じた更新値を用いて相関行列Wを更新する。
【0041】
次に、本実施の形態の動作を各図を参照して詳細に説明する。
【0042】
相関行列Wは、元符号語Yを所望信号として、並び替えられた符号語Xaと相関行列Wとの演算結果y1〜yMから予め定められた所定の学習則により決められる。
【0043】
図5は相関行列Wの学習則を示す説明図、図6は相関行列Wの学習が収束するときの比較部6への演算結果y1〜yMの入力値範囲|ym|≧THn(1≦m≦M)を示す説明図、図7はこの相関行列学習方法が適用される相関行列学習装置の動作例を示すフローチャートである。
【0044】
図7に示すフローチャートに従って説明すると、先ず、元符号語入力部4に学習対象(復号対象)とする符号語の内の、第1番目の元符号語Yを入力する。これにより、符号化器5が、元符号語入力部4に入力された第1番目の元符号語Yを符号化率(N,M)でブロック符号化し、Nビットの符号語Xを出力する。この符号語Xは、図2(a)に示すように、元符号語Yの後ろに、(N−M)ビットの冗長部が付加された構成を有する。並替回路8は、符号化器5から出力された符号語Xの冗長部が、符号語中に均等に割り振られるように、符号語Xの各成分を並び替え、並び替え後の符号語Xaを出力する(ステップS0)。並び替え後の符号語Xaの構成例を図2(b)に示す。なお、本実施の形態では、冗長部を符号語中の複数部分に均等に振り分けるようにしたが、複数部分に振り分けるのであれば、均等でなくても良い。
【0045】
並び替えられたNビットの符号語Xaは、演算部1内の符号語入力部11に入力され、演算部1は、符号語入力部11に保持されている符号語Xaと相関行列保持部12に保持されているN行M列の相関行列Wとの積を計算して演算結果y1〜yMを比較部6に出力する(ステップS1)。
【0046】
比較部6内の各比較回路6−1〜6−Mは、それぞれ演算部1の演算結果y1〜yMと、閾値変更部7から入力されている閾値とを比較する(ステップS2)。ここで、閾値変更部7は、各比較回路6−1〜6−Mに対して、元符号入力部4から入力された元符号語Yの対応するビット(Y1〜YM)の値に応じた閾値であって、且つ現在の学習収束度に応じた閾値を出力する。より具体的には、閾値更新部7は、ビットの値が“1”のときに出力する、学習収束度に応じた複数の閾値「+TH0,+TH1,…,+THn,+THn+1,…」(0=TH0≦TH1≦…≦THn≦THn+1≦…)と、ビットの値が“0”のときに出力する、学習収束度に応じた複数の閾値「−TH0,−TH1,…,−THn,−THn+1,…」とを内部に保持しており、元符号語Yのビットの値と、学習収束度に応じた閾値を出力する。例えば、元符号語Yの第mビットYmが“1”で、学習収束度が初期段階(第1段階)であれば、比較回路6−Mに対して閾値“+TH0”を出力し、学習収束度が第2段階であれば、比較回路6−Mに対して閾値“+TH1”を出力する。また、元符号語Yの第mビットYmが“0”で、学習収束度が第1段階であれば、比較回路6−Mに対して閾値“−TH0”を出力し、学習収束度が第2段階であれば、比較回路6−Mに対して閾値“−TH1”を出力する。
【0047】
その後、学習度監視部3内の相関行列更新部32が、比較回路6−1〜6−Mの比較結果と、現時点の更新値ΔWkと、並び替え後の符号語Xaと、元符号語Yと、図5(a)、(b)に示した規則とに基づいて、相関行列保持部12に保持されている相関行列Wを更新する(ステップS3、S4)。図5(a)、(b)に示した規則は、次の通りである。
【0048】
図5(a)は、元符号語Yの第mビットYmが“1”の場合の規則を示している。即ち、比較回路6−Mの出力が、ym≧THnであることを示している場合は、相関行列Wの更新は行わない。これに対して、比較回路6−Mの出力が、ym<THnであることを示している場合は、相関行列Wの第m列の各成分(第1行〜第N行)を、現時点の更新値ΔWkだけ、符号語Xaの第1ビット〜第Nビットの値に応じて±する。
【0049】
また、図5(b)は、元符号語Yの第mビットYmが“0”の場合の規則を示している。即ち、比較回路6−Mの出力が、ym≦−THnであることを示している場合は、相関行列Wの更新は行わない。これに対して、比較回路6−Mの出力が、ym>−THnであることを示している場合は、相関行列Wの第m列の各成分(第1行〜第N行)を、現時点の更新値ΔWkだけ、符号語Xaの第1ビット〜第Nビットの値に応じて±する。
【0050】
具体的には、元符号語Yの第mビットYm が“1”の場合、比較回路6−Mには閾値として“+THn”が設定され、比較回路6−Mへの入力ym が“+THn”以上であれば相関行列Wは更新されない。
【0051】
しかし、比較回路6−Mへの入力ym が“+THn未満”であれば、相関行列Wの第m列の各成分W1,m〜WN,mを以下のように更新する。
【0052】
WN,m= WN,m +Sgn(XN )・ΔWk
WN−1,m =WN−1,m +Sgn(XN−1 )・ΔWk
:
W1,m=W1,m +Sgn(X1 )・ΔWk
【0053】
一方、元符号語Yの第mビットYm が“0”の場合、比較回路6−Mには閾値として“−THn”が設定され、比較回路6−Mへの入力ym が“−THn”以下であれば相関行列Wは更新されない。
【0054】
しかし、比較回路6−Mへの入力ym が“−THn”より大きい値であれば、相関行列Wの各成分W1,m〜WN,mを以下のように更新する。
【0055】
WN,m= WN,m −Sgn(XN )・ΔWk
WN−1,m =WN−1,m −Sgn(XN−1 )・ΔWk
:
W1,m=W1,m −Sgn(X1 )・ΔWk
【0056】
ここで、ブロック符号化された符号語の各成分[ XN,XN−1,XN−2,…,X2, X1 ]は“1”,“0”の2値で表される場合、“0”を“−1”として計算する。なお、Sgn(Xn)は、Xn の±の符号を表す。
【0057】
ステップS4の処理が終了すると、学習度監視部3内の閾値制御部31が、閾値THn、更新値ΔWkでの学習を、学習対象にする全ての符号語に対して行ったか否かを判定する(ステップS5)。即ち、学習処理が一回終了したか否かを判断する。そして、学習を行っていない符号語が存在する場合(ステップS5がNO)は、次の符号語を対象にして再びステップS0〜S4の処理を行う。これに対して、全ての符号語について学習を行ったと判定した場合(ステップS5がYES)は、比較部6から送られてきている各符号語についての比較結果に基づいて、全ての符号語に対する演算部1の演算結果が、図6に示した条件|ym|≧THnを満たしているか否かを判断する(ステップS6)。即ち、今回の学習処理において、相関行列保持部12に保持されている相関行列Wが更新されたか否かを判定する。
【0058】
そして、全ての符号語に対する演算部1の演算結果が、図6の条件を満たしていると判断した場合(ステップS6がYES)は、閾値「THn 」での学習度は収束したと判断し(ステップS7)、閾値更新部7に対して閾値を「±THn 」から次の「±THn+1」に更新することを指示すると共に、相関行列更新部32に対して、再度、相関行列Wの更新値を初期値「W0」とすることを指示する(ステップS8)。その後、ステップS0に戻り、全ての符号語について学習を繰り返す。
【0059】
一方、演算部1の演算結果の中に、図6の条件を満たさないものが存在すると判断した場合(ステップS6がNO)は、今回の学習時における全ての符号語に対する演算部1の演算結果〔y〕t+1と、前回の学習時における全ての符号語に対する演算部1の演算結果〔y〕tとが同じであるか否かを判定する(ステップS9)。
【0060】
そして、全ての符号語について演算結果が前回の学習時の演算結果に対し変化していない、すなわち〔y〕t=〔y〕t + 1であれば(ステップS9がYES)、閾値「THn」における相関行列Wの更新値「ΔWk」での学習度は飽和状態にあると判定し(ステップS10)、相関行列更新部32に対して相関行列Wの更新値を「ΔWk 」から「ΔWk+1 」に更新することを指示し(ステップS11)、「ΔWk+1 」が「0」でなければ(ステップS12がNO)、ステップS0へ戻り、新たな更新値ΔWk+1 によりステップS0以下の処理を繰り返す。一方、「ΔWk+1 」が「0」であれば(ステップS12がYES)、閾値「THn」における相関行列Wの学習は終了する(ステップS13、S14)
【0061】
また、ステップS9において、〔y〕t≠〔y〕t + 1であると判断した場合は、ステップS0へ戻り、再度、更新値「ΔWk 」にて全ての符号語について学習を繰り返す。
【0062】
上記学習則により全ての並び替えられた符号語Xaについて相関行列Wの学習を行えば、全ての符号語について最適な閾値「THn 」を確保でき、比較部6への入力値が図6に示す値を満たす、バーストエラーに強い図1の通信システムの演算部202で利用する相関行列Wが得られる。
【0063】
なお、図7に示したフローチャートに示す処理は、相関行列学習プログラムを、フレキシブルディスク、CD−ROM、光磁気ディスク、RAM、ROMなどの記憶媒体に格納しておき、これら記憶媒体に対応するドライブ装置を介してコンピュータへ読み取らせロードし実行させることで、実現できる。
【0064】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の相関行列を利用した通信システムは、符号語の冗長部が、符号語中の複数部分に分散配置されるように、符号語の成分を並び替えてから送信するので、バーストエラーにより誤り訂正能力が低下する確率を小さくすることができる。
【0065】
また、本発明の相関行列学習方法は、符号語の冗長部を符号語中の複数部分に分散配置してから相関行列との演算を行うようにしているので、符号語の冗長部が、符号語中の複数部分に分散配置されるように、符号語の成分を並び替えてから送信を行う通信システムで利用可能な相関行列を生成することができる。
【0066】
また、本発明の相関行列学習方法は、相関行列の学習度が収束した状態(相関行列が更新されない状態)になると、閾値を増大させて再度学習を行うので、適切な閾値を用いて相関行列を生成することができる。更に、学習度が飽和した状態になる毎に、相関行列に対する更新値を減少させ、更新値が0になると学習を終了するので、必要以上の学習を行う必要が無く前記相関行列の学習を早めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明にかかる相関行列を利用した通信システムの実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図2】並替回路8、102による符号語の並び替え方法の一例を示す図である。
【図3】図2に対応した相関行列の行成分の並び替えの一例を示す図である。
【図4】本発明にかかる相関行列学習装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図5】本発明にかかる相関行列学習方法における相関行列の学習則を示す説明図である。
【図6】本発明にかかる相関行列学習方法における相関行列の学習が収束するときの比較部への演算結果yの入力値範囲を示す説明図である。
【図7】本発明にかかる相関行列学習装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
1…演算部
11…符号語入力部
12…相関行列保持部
3…学習度監視部
31…相関行列更新部
32…閾値制御部
4…元符号語入力部
5…符号化器
6…比較部
7…閾値更新部
8…並替回路
100…送信装置
101…符号化器
102…並替回路
103…送信部
200…受信装置
201…受信部
202…演算部
Claims (13)
- 送信装置が、
元符号語を所定の符号化率でブロック符号化することにより、冗長部が付加された符号語を生成する符号化器と、
該符号化器で生成された符号語の冗長部が、符号語中の複数部分に分散配置されるように、符号語の成分を並び替える並替回路と、
該並替回路で並び替え後の符号語を送信する送信部とを備え、
受信装置が、
前記送信部から送られてきた並び替え後の符号語を受信する受信部と、
該受信部が受信した並び替え後の符号語と、前記並替回路における並び替え規則と同じ並び替え規則で行の並び替えが行われている相関行列との演算を行うことにより、元符号語を復号する演算部とを備えたことを特徴とする相関行列を利用した通信システム。 - 学習対象とする各符号語毎に、その符号語と相関行列との演算を行うと共に、演算結果と前記符号語の元符号語に応じた閾値とに基づいて前記相関行列を更新することにより、符号語から元符号語を復号するための相関行列を生成する相関行列学習方法において、
前記相関行列との演算を行う前に、前記符号語の冗長部を符号語中の複数部分に分散配置することを特徴とする相関行列学習方法。 - 冗長部を有する符号語から元符号語を復号する際に使用する相関行列を生成する相関行列学習方法において、
学習対象にする各符号語毎に、その符号語の冗長部が符号語中の複数部分に分散配置されるように、その符号語の成分を並び替えた後、前記相関行列との演算を行い、各演算結果毎に、その演算結果の各成分と、演算対象にした符号語の元符号に応じた各成分の閾値とを比較し、比較結果が更新を行うことが必要であることを示している成分については、前記相関行列の対応する成分の値を更新値だけ更新するという学習処理を、繰り返し行うことを特徴とする相関行列学習方法。 - 請求項3記載の相関行列学習方法において、
1回の学習処理が終了する毎に、今回の学習処理において前記相関行列が更新されたか否かを判定し、更新されていない場合は、前記閾値の絶対値を増大させることを特徴とする相関行列学習方法。 - 請求項4記載の相関行列学習方法において、
前記閾値の絶対値の初期値が、0であることを特徴とする相関行列学習方法。 - 請求項3記載の相関行列学習方法において、
1回の学習処理が終了する毎に、学習度が飽和状態になったか否かを判定し、飽和状態になった場合は、前記更新値を減少させ、減少させた更新値が0の場合は、学習処理を終了することを特徴とする相関行列学習方法。 - 学習対象とする各符号語毎に、その符号語と相関行列との演算を行うと共に、演算結果と前記符号語の元符号語に応じた閾値とに基づいて前記相関行列を更新することにより、符号語から元符号語を復号するための相関行列を生成する相関行列学習装置において、
前記相関行列との演算を行う前に、前記符号語の冗長部を符号語中の複数部分に分散配置する並替回路を備えたことを特徴とする相関行列学習装置。 - 冗長部を有する符号語から元符号語を復号する際に使用する相関行列を生成する相関行列学習装置において、
学習対象にする符号語が入力されたとき、該符号語の冗長部が符号語中の複数部分に分散配置されるように、その符号語の成分を並び替える並替回路と、
該並替回路により成分を並び替えられた符号語と前記相関行列との演算を行う演算部と、
該演算部の演算結果の各成分と、演算対象にした符号語の元符号語に応じた各成分の閾値とを比較する比較部と、
該比較部の比較結果が更新を行うことが必要であることを示している成分については、前記相関行列の対応する成分の値を更新値だけ更新し、その後、前記並替回路に対して全ての学習対象にする符号語を入力済みの場合は、再度、学習対象にする第1番目の符号語を前記並替回路に対して入力し、未入力の符号語が存在する場合は、学習対象にする次の符号語を前記並替回路に対して入力する学習度監視部とを備えたことを特徴とする相関行列学習装置。 - 請求項7または8記載の相関行列学習装置において、
前記相関行列は前記並替回路と同じ並び替えの規則により行の並び替えが行われていることを特徴とする相関行列学習装置。 - 請求項8記載の相関行列学習装置において、
前記学習度監視部が、学習対象にする第1番目の符号語から最後の符号語までを前記並替回路に入力する毎に、前記相関行列が更新されたか否かを判定し、更新されていない場合には、前記閾値の絶対値を増大させる構成を有することを特徴とする相関行列学習装置。 - 請求項10記載の相関行列学習装置において、
前記閾値の絶対値の初期値が、0であることを特徴とする相関行列学習装置。 - 請求項7記載の相関行列学習装置において、
前記学習度監視部が、学習対象にする第1番目の符号語から最後の符号語までを前記並替回路に入力する毎に、学習度が飽和状態になったか否かを判定し、飽和状態になった場合は、前記更新値を減少させ、減少させた更新値が0の場合は、学習処理を終了する構成を有することを特徴とする相関行列学習装置。 - コンピュータに、
学習対象にする符号語が入力されたとき、該符号語の冗長部が符号語中の複数部分に分散配置されるように、その符号語の成分を並び替える並替ステップと、
該並替ステップにより成分を並び替えられた符号語と相関行列との演算を行う演算ステップと、
該演算ステップの演算結果の各成分と、演算対象にした符号語の元符号語に応じた各成分の閾値とを比較する比較ステップと、
該比較ステップの比較結果が更新を行うことが必要であることを示している成分については、前記相関行列の対応する成分の値を更新値だけ更新し、その後、前記並替ステップに対して全ての学習対象にする符号語を入力済みの場合は、再度、学習対象にする第1番目の符号語を前記並替ステップに対して入力し、未入力の符号語が存在する場合は、学習対象にする次の符号語を前記並替ステップに対して入力する学習度監ステップとを実行させるためのプログラム。
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