JP2012070348A

JP2012070348A - 適応誤差予測フィルタを有する情報通信システム

Info

Publication number: JP2012070348A
Application number: JP2010229055A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Yamazaki; 悟史山崎; Asano David; デービッドアサノ
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2010-09-21
Filing date: 2010-09-21
Publication date: 2012-04-05

Abstract

【課題】無線通信環境下におけるフェージング歪みを補償する適応誤差予測フィルタを有する情報通信システムを提供する。
【解決手段】トレーニング期間においてＲＬＳアルゴリズム、トラッキング期間においてＬＭＳアルゴリズムに切り換えてフィルタ係数を更新する適応等化器において、トラッキング期間における収束特性を改善すべく、従来用いていた適応等化器の前段に適応誤差予測型フィルタを縦続接続し、入力信号の周波数特性を平坦化する効果により、収束特性の改善を実現する。
【選択図】図３

Description

本発明は、無線通信環境下におけるフェージング歪みを補償する適応等化技術、適応等化器を用いる情報通信システムに関する。

近年、携帯電話や高速無線ＬＡＮ、地上波ディジタルＴＶなどディジタル通信放送システムの普及が急速に進んでいる。しかし、無線通信環境下では、熱雑音による影響に加えて、建物などによる反射、回折、散乱や移動体の走行に伴って、受信信号の包絡線（振幅）と位相を急激に変化させるフェージングの影響が顕著となる。このようなフェージングの影響は、信号を構成する周波数成分が一様に減衰する周波数非選択性フェージングと、信号の周波数成分によって異なる減衰を受ける周波数選択性フェージングの２種類に分類される。伝送路の特性に依存するが、後者は、一般に広帯域信号を伝送する場合に検討すべきフェージングであり、多重波伝播遅延を無視することができない。よって、無線通信などのフェージング通信路においては、何らかのフェージング補償対策の考慮が必須となる。

主なフェージング補償技術として、適応等化技術、ダイバーシチ技術、アダプティブアレーアンテナ技術などが挙げられる（［非特許文献１］）。このうち、ダイバーシチ、アダプティブアレーアンテナでは受信アンテナが複数本必要となり、装置の小型化に適さない。一方、適応等化であれば、１本の受信アンテナに発生した信号をディジタル信号処理することによって、フェージングで発生した歪みを低減させることができる。また、適応等化技術は、受信側のみでの対策により周波数利用効率が低下しない利点を有す。よって、この適応等化技術、適応等化器に着目し、新たな発明システムを提案する。

適応等化器の分類の一つとして、線形等化器と非線形等化器という見方がある（［非特許文献２］）。線形等化は、簡易な構成であるが、高速な移動通信環境など、特性が極端に落ち込む周波数成分をもつ伝送路に対しては、等化が困難になる上に回路規模が大きくなる問題点を有す。一方、信号処理過程において２値判定などの非線形演算を含む非線形等化器があり、一般に、線形等化器より良好な特性を示すことが知られている。代表的な非線形等化器として、判定帰還形適応等化器（ＤｅｃｉｓｉｏｎＦｅｅｄｂａｃｋＥｑｕａｌｉｚｅｒ；ＤＦＥ）、最尤系列推定等化器があり、原理的には、最尤系列推定等化器の方がＤＦＥより良好な特性を示すが、多重遅延波数や変調多値数の増加に伴い、演算量が増加する。一方、ハードウェアへの実装、動作面を考慮した場合、ＤＦＥが実用的であるといえる。ＤＦＥは、判定後の信号は歪成分のない信号と考えることができるため、線形等化器より符号間干渉などによる送信信号の劣化の補償が期待できる。

以下、フィードフォワードフィルタ（ＦＦフィルタ）とフィードバックフィルタ（ＦＢフィルタ）から構成されるＤＦＥについてその基本動作を示す。それは、主に以下の４つの部位から構成される（［非特許文献３］）。
（１）等化フィルタ部
ＦＦフィルタとＦＢフィルタから構成される。データ判定部を経てＦＢフィルタからの出力を帰還することによって、符号間干渉低減するように動作する。
（２）出力判定部
等化フィルタ部の出力を判定して、送信信号を推定する。
（３）誤差推定部
等化フィルタ部の出力の理想値ｒ（ｔ）と実際の等化出力ｚ（ｔ）との誤差ｅ（ｔ）は、理想値ｒ（ｔ）から実際の等化出力ｚ（ｔ）を減ずることで求まる。ここで、理想値ｒ（ｔ）であるが、トレーニング期間時は、既知の送信信号系列ｙ（ｎ−Ｄ）（Ｄ：遅延量）であり、トラッキング期間時は、等化後の判定出力ｙ_ｄ（ｎ）となる。ＤＦＥのトレーニング期間における基本的なシステム構成図を図１に、トラッキング期間における基本的なシステム構成図を図２に示す。
（４）係数更新部
ＲＬＳアルゴリズムやＬＭＳアルゴリズムなどの適応アルゴリズムを用いて、ＦＦフィルタとＦＢフィルタのタップ係数を更新する。

適応等化器を構成するフィルタのタップ係数を適応的に更新する代表的なアルゴリズムとして、ＬＭＳアルゴリズムとＲＬＳアルゴリズムが存在する（［非特許文献２］）。ＬＭＳアルゴリズムとは、フィルタ長をＮとすると、その演算量は２Ｎ＋１となり、演算量が低い点と処理が平易な点が長所である。一方、収束速度が遅く、追従特性が悪いという短所を有す。ＲＬＳアルゴリズムとは、フィルタ長をＮとすると、その演算量は２．５Ｎ^２＋４．５Ｎとなり、収束速度が速い点と追従特性が良い点が長所である。一方、演算量が大きく、処理が複雑になるという短所を有す。

特許文献１では、等化回路内において１シンボル前の等化信号が判定領域に存在するか、あるいは消失領域に存在するかに従って雑音の影響の度合いによりそのデータの正誤を判定し、正しい場合には判定データを帰還させ、誤りの場合にはこの判定データを帰還せず、１シンボル前の判定データの中から現在のシンボルの等化信号が判定領域に属すように判定データを決定し、その判定データを帰還させることによって、誤り伝播を低減するような構成をとっている。

特許文献２では、等化器内において等化された受信値を正のスレシホールド（判定値）および負のスレシホールド（判定値）を比較した結果に基づき、出力値を決定している。さらに、出力値が０であると判定された時、等化器は等化された受信値が正か負かによって、記憶されている補正値を調整することにより、等化回路ライン内の欠陥が生じてもそれを学習することによって、誤り伝播を低減するような構成をとっている。

しかし、上記の特許文献１、特許文献２の方法はいずれも、等化回路内において誤り伝播が発生した場合において、その伝播を低減させることに着目された手法である。よって、状態によっては、低減困難な誤りが生じた場合、その低減効果を期待するのは難しい場合がある。

特願２００１−３４５７４３判定帰還型等化器特開２００６−１０９５０１判定帰還型等化方法特開２００６−３３６６３判定帰還型等化器特開２００２−１３５１８０判定帰還型の等化方法と送受信装置特願２００８−１８４３８３多段階構成をなす適応等化フィルタ

三瓶政一、"ディジタルワイヤレス伝送技術"、ＰｅａｒｓｏｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ、２００２。Ｓ。Ｈａｙｋｉｎ、"ＡｄａｐｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒＴｈｅｏｒｙ"、ＰｒｅｎｔｉｃｅＨａｌｌ、３ｒｄＥｄｉｔｉｏｎ、１９９６。中嶋牧人、三瓶政一、"判定帰還形適応等化器による陸上移動通信の周波数選択性フェージング補償対策"、信学論（Ｂ−□）、ｖｏｌ。Ｊ７２−Ｂ−□、Ｎｏ１０、ｐｐ５１５−５２３、Ｏｃｔ。１９８９。

背景技術で述べたように、これまで、判定帰還形適応等化器について、等化器内の演算量の削減や干渉除去の実現を目的とした発明がなされているが、適応アルゴリズムの利点と欠点について着目した発明提案は見受けられない。

適応等化器の全体動作を考えると、トレーニング期間では、伝送効率を考えるとトレーニング系列はなるべく短くすべきであり、高速に収束することが望ましく、トラッキング期間では、伝送時の負荷軽減を重視し、演算量の少ないことが望ましい。このような観点に立った場合、トレーニング期間ではＲＬＳアルゴリズムを用いて、トラッキング期間ではＬＭＳアルゴリズムを用いることが考えられる。トレーニング期間は全体動作の期間に比べて短いので、ＲＬＳアルゴリズムを用いてもその演算量の多さは許容できるとしても、トラッキング期間におけるＬＭＳアルゴリズムの収束特性は改善されるべきである。

トレーニング期間においてＲＬＳアルゴリズム、トラッキング期間においてＬＭＳアルゴリズムに切り換えてフィルタ係数を更新する適応等化器において、トラッキング期間における収束特性を改善すべく、従来用いていた適応等化器の前段に適応誤差予測型フィルタを縦続接続する。これは、入力信号とこのフィルタ出力信号の誤差信号の平均自情誤差が最小になるようにＬＭＳアルゴリズムを用いて更新されるため、入力信号の周波数特性を平坦化する効果を与え、収束特性の改善が期待できる。

適応等化器として、ＤＦＥを用いた場合、トラッキング期間において適応誤差予測型フィルタ（ＡｄａｐｔｉｖｅＥｒｒｏｒＰｒｅｄｅｃｔｉｏｎＦｉｌｔｅｒ；ＡＥＰＦ）とＤＦＥを縦続接続したシステム（ＡＥＰＦ−ＤＦＥ）の構成図を図３に示す。

従来用いていた適応等化器の前段に適応誤差予測型フィルタを縦続接続したシステムを発明したシステムとし、その効果を述べる。

発明したシステムを用いた場合、トラッキング期間において、適応誤差予測フィルタを用いることにより、収束速度が単にＬＭＳを用いたＤＦＥのそれより改善される。

発明したシステムを用いた場合、収束後、平均自乗誤差値がより小さな値で安定している。これは、マルチパスによる干渉成分の除去を実現しており、高品質な受信特性を与えることが期待できる。

発明したシステムを用いた場合、受信時のＢＥＲ（ＢｉｔＥｒｒｏｒＲａｔｅ）特性について、従来方式より、良好なＢＥＲ特性を与えている。これは、［発明の効果］の［００４０］に起因する。

演算量とは、システム全体としてアルゴリズムを一巡させるのに必要な計算量と定義すると、トラッキング時における演算量について、フィルタ長Ｎとした時、従来方式ではＮの２乗のオーダを要していたが、発明したシステムを用いると、Ｎの１乗のオーダで済み、低い演算量で処理できる。

トレーニング期間における判定帰還型適応等化器のシステム構成図トラッキング期間における判定帰還型適応等化器のシステム構成図トラッキング期間における適応誤差予測型フィルタと判定帰還型適応等化器を縦続接続させたシステム構成図適応誤差予測型フィルタのシステム構成図シミュレーションモデル図シミュレーション緒元を示した図表最小位相系通信路において収束特性のシミュレーション結果を示す図非最小位相系通信路において収束特性のシミュレーション結果を示す図最小位相系通信路においてＢＥＲ特性のシミュレーション結果を示す図非最小位相系通信路においてＢＥＲ特性のシミュレーション結果を示す図

以下、適応等化器として、ＤＦＥを用いた場合、トラッキング期間において適応誤差予測型フィルタ（ＡｄａｐｔｉｖｅＥｒｒｏｒＰｒｅｄｅｃｔｉｏｎＦｉｌｔｅｒ；ＡＥＰＦ）とＤＦＥを縦続接続したシステム（ＡＥＰＦ−ＤＦＥ）を例にとり、本発明の実施の形態について説明する。

発明提案するＡＰＥＦ−ＤＦＥシステムにおいて、ＡＰＥＦの構成として、図４に示すようにｐ次線形ＦＩＲフィルタを考える。時刻をｎとすると、過去のｐ個のデータによる入力^ｕ（ｎ）

よって、ＡＰＥＦの出力（予測誤差）を^ｘ（ｎ）とすると、入力^ｕ（ｎ）から［数１］で示される予測値を引いて、次式となる。

つまり、ＡＰＥＦを用いることによって、［数１］で表される量に相当するスペクトル特性の平坦化が期待できる。この予測誤差^ｘ（ｎ）がＤＦＥへの入力に相当する。

に、適応的に逐次更新される。ＡＰＥＦのタップ利得ベクトルを^ａ（ｎ）、タップ入力ベクトルを^ｕ（ｎ）とすると、^ａ（ｎ）は、ＬＭＳアルゴリズムを用いて、［数３］のように係数更新される。

ここで、^μはステップサイズと呼ばれるパラメータである（［非特許文献２］）。

以下、本発明の実施例について説明する。

本発明の実施例として、計算機シミュレーションを行い、発明したシステムの有効性について検証する。シミュレーションモデルを図５に、シミュレーション緒元を図６に示す。^ｄ（ｎ）は±１の擬似ランダム信号であり、情報源からの入力信号に対応する。ＡＰＥＦへの入力信号^ｕ（ｎ）は、［数４］で与えられる。

^ｈ（ｎ）は通信路のインパルス応答であり、^ｖ（ｎ）は加法性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）である。通信方式は、ベースバンド伝送とする。通信路の伝達関数^Ｈ（ｚ）は、通信路のインパルス応答のＺ変換で与えられる。通信路モデルとして、最小位相系（ＭｉｎｉｍｕｍＰｈａｓｅ、ＭＰ）と非最小位相系（ＮｏｎＭＰ、ＮＭＰ）の両方を評価する。

最小位相系として、［数５］の伝達関数で示される通信路を用いる。

非最小位相系として、［数６］のインパルス応答で示されるＲａｉｓｅｄＣｏｓｉｎｅ（レイズドコサイン）通信路を用いる。

この通信路は、パラメータＷの値により、符号間干渉の影響が変化し、Ｗの値が大きくなるほど通信路等化を困難にする。いずれも、非特許文献２等にて示されている。ここでは、Ｗ＝３。５として評価する。

発明したシステムの有効性ならびに従来技術に対する優位性を確認するために、評価対象として、以下の３つの構成を用いて評価する。
（Ａ）従来のＤＦＥにおいて、トレーニング期間およびトラッキング期間にてＬＭＳを使用した構成
（Ｂ）従来のＤＦＥにおいて、トレーニング期間およびトラッキング期間にてＲＬＳを使用した構成
（Ｃ）発明したＡＰＥＦ−ＤＦＥを用いた構成（トレーニング時はＲＬＳ、トラッキング時はＬＭＳを使用）

まず、収束特性について考察する。ＭＰの結果を図７に、ＮＭＰの結果を図８に示す。ＬＭＳの収束特性はステップサイズμ、ＲＬＳのそれは忘却係数λが大きく影響し、様々な条件を考慮して決定される。ＭＰ、ＮＭＰともに、（Ａ）と（Ｃ）の結果から、トラッキング期間において、適応誤差予測フィルタを用いることにより、単にＬＭＳを用いたＤＦＥより収束速度が改善されていることが示され、発明したシステム（ＬＭＳの利用を想定したＡＥＰＦ−ＤＦＥシステム）の有効性を確認できた。

また、（Ｂ）と（Ｃ）を比較すると、発明したシステムは、単にＲＬＳを用いたＤＦＥより収束速度は劣るが、より低い平均自乗誤差値で収束していることが示されている。これは、発明したシステムが、よりマルチパスによる干渉成分を除去していることに起因しており、高品質な受信特性を与えることが期待できる。

次に、受信時のＢＥＲ（ＢｉｔＥｒｒｏｒＲａｔｅ）特性について考察する。ＭＰの結果を図９に、ＮＭＰの結果を図１０に示す。ＭＰ、ＮＭＰともに、ＢＥＲ特性に関して、発明したシステム（Ｃ）は、単にＬＭＳを用いたＤＦＥ（Ａ）や単にＲＬＳを用いたＤＦＥ（Ｂ）より、良好なＢＥＲ特性を与えていることがわかった。これは、［実施例］の［００４０］で述べたこと、つまり、発明したシステムが、よりマルチパスによる干渉成分を除去していることを裏付けている。

最後に、トラッキング時における演算量について考察する。ここでの演算量とは、システム全体としてアルゴリズムを一巡させるのに必要な計算量と定義する。（Ｂ）と（Ｃ）と比較した場合、（Ｂ）の場合、ＦＦフィルタ、ＦＢフィルタともにＲＬＳを用いるので、フィルタ長Ｎとして、システム全体で５Ｎ^２＋９Ｎと見積もれる。一方、（Ｃ）の場合、ＡＰＥＦフィルタ、ＦＦフィルタ、ＦＢフィルタ全てＬＭＳを用いるので、同じく６Ｎ＋３と見積もれる（［非特許文献２］）。（Ａ）と（Ｃ）と比較した場合、ともにＮのオーダになるので、演算量としては同等とみなせる。以上より、提案方式の優位性が示せた。

Claims

ある単一のフィルタ内における複数のタップ入力から予測値を算出し、それと入力値との誤差の平均自情誤差が最小になるように適応アルゴリズムを用いて更新される適応誤差予測型フィルタを含む情報通信システム。
フィードフォワードフィルタ、誤差計算部、送信シンボルを推定する判定部位の順に接続されると共に、該判定部位の出力がフィードバックフィルタを介して該誤差計算部に帰還されていて、トレーニング期間においてトレーニング信号を用いて、該誤差計算部が該フィードフォワードフィルタの出力および該フィードバックフィルタの出力の差を算出して、この算出値が最少になるように該両フィルタの係数を設定した後にトラッキング期間に切り替える判定帰還形適応等化器と［請求項１］で記載した適応誤差予測型フィルタを含む情報通信システム。
線形フィルタ、誤差計算部、送信シンボルを推定する判定部位の順に接続されると共に、トレーニング期間においてトレーニング信号を用いて、該誤差計算部が当該線形フィルタの出力との差を算出して、この算出値が最少になるように当該フィルタの係数を設定した後にトラッキング期間に切り替える線形適応等化器と［請求項１］で記載した適応誤差予測型フィルタを含む情報通信システム。
［請求項２］で記載した情報通信システムにおいて、フィードフォワードフィルタ、フィードバックフィルタ、［請求項１］で記載した適応誤差予測型フィルタの全フィルタにおいて、トレーニング期間ではフィルタ係数を更新する適応アルゴリズムとしてＲＬＳアルゴリズムを、トラッキング期間ではフィルタ係数を更新する適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いて、トレーニング期間では高速な収束特性を有し、トラッキング期間では低い演算量を有し、全体として良好な伝送効率と負荷軽減の低減を実現する情報通信システム。
［請求項３］で記載した情報通信システムにおいて、線形フィルタ、［請求項１］で記載した適応誤差予測型フィルタの全フィルタにおいて、トレーニング期間ではフィルタ係数を更新する適応アルゴリズムとしてＲＬＳアルゴリズムを、トラッキング期間ではフィルタ係数を更新する適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いて、トレーニング期間では高速な収束特性を有し、トラッキング期間では低い演算量を有し、全体として良好な伝送効率と負荷軽減の低減を実現する情報通信システム。