JP2016213837A - 選択的なチャネル評価 - Google Patents

Abstract

【課題】チャネル間クロストークを、同期シンボルのノイズ成分に基づいて求める。【解決手段】シンボル（２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）を第１チャネルにおいて受信し、所定の同期シンボル（２０１−２）のノイズ成分、および少なくとも１つのシンボル（２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分を推定する。第１チャネルと第２チャネルとの間におけるクロストーク結合係数を決定する場合に、ノイズ成分および参照ノイズ成分に基づき、所定のシンボル（２０１−２）を選択的に考慮する。【選択図】図２

Description

本発明は、各実施形態において、２つのチャネル間のクロストーク結合係数を決定する際に、所定の同期シンボルのノイズ成分および少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分に応じて、シンボルシーケンスにおける同期シンボルを選択的に考慮に入れることに関する。特に、各実施形態は、ベクトル化通信システムにおいて、同期シンボルの信頼値を考慮に入れることで、選択的な方式に従ってチャネル評価を行うことに関する。

従来、例えばＡＤＳＬ、ＡＤＳＬ２、（Ｓ）ＨＤＳＬ、ＶＤＳＬ、ＶＤＳＬ２や間もなく導入されるＧ．ｆａｓｔを含むデジタル加入者線（ＤＳＬ）技術は、その全ての歴史の中で、より多くのブロードバンドサービスを顧客へ提供することを目的として、ビットレートを向上しようとする試みが成されてきた。しかし、中央局（ＣＯ）と顧客の構内機器（ＣＰＥ）との間に展開されている銅回線は、非常に長いため、毎秒数メガビット以上のビットレートでのデータ送信ができない。したがって、顧客の利用可能なビットレートを増加させるために、現代のアクセスネットワークでは、ストリートキャビネット、ＭＤＵ−キャビネット、および配布ポイント（ＤＰ）とも呼ばれる類似の構成が用いられている。該キャビネットまたは他のＤＰは、例えばギガビット受動光ネットワーク（ＧＰＯＮ）などの高速ファイバ通信ラインによってＣＯに接続されると共に、顧客の構内機器付近に設置されている。これらのキャビネットは、超高速ビットレートＤＳＬ（ＶＤＳＬ）などの高速ＤＳＬシステムによってＣＰＥとの接続を実現している。現在展開されているＶＤＳＬシステム（ＩＴＵ−Ｔ推奨Ｇ．９９３．２）は、約１ｋｍの範囲を有し、毎秒数十メガビットの範囲のビットレートを提供している。そして、キャビネットから展開されるＶＤＳＬシステムのビットレートを増加させるために、最新のＩＴＵ−Ｔ推奨Ｇ．９９３．５では、上りストリームおよび下りストリームのビットレートを１００Ｍｂ/ｓ以上にまで増加させることが可能なベクトル化伝送が定義されている。なお、該ベクトル化は、間もなく導入されるＧ．ｆａｓｔにも用いられる。

ＤＳＬシステムにおける重要な構成要素または段階の１つは、初期化（またはトレーニング）である。初期化において、ベクトル化グループに加わるチャネルは、新しいチャネルからのクロストークに適応する機能を現存するアクティブなチャネルに提供し、そして、アクティブなチャネルおよび他の加わるチャネルからのクロストークに適応する機能を加わるチャネルに提供し、最後に、適切な送信パワーおよびビットロードを加わるチャネルに提供する。

本願は、中でもベクトル化チャネルの初期化および適合について扱う。ベクトル化チャネルは、特に非常に高い周波数（例えば、５ＭＨｚ以上）が用いられた場合、強いクロストークという深刻な問題が伴う。初期化およびトレーニングの過程では、複数のラインを含むケーブル束におけるライン上に確立されたチャネル同士間のＦＥＸＴ（遠端クロストーク）が低減または除去されない場合、チャネルを「飛び越えて」送信された信号が他の全てのチャネル内に出現することは、言うまでもない。ＦＥＸＴは、データ送信の主要な妨害になり得るが、一般的にはＣＯ側においてベクトル化によって除去可能である。

一般的に、下りストリーム方向では、チャネル上に送られるプリコーディング送信信号によってＦＥＸＴを除去することができる。上りストリーム方向では、チャネル上で受信されるポスト処理信号によってＦＥＸＴを除去することができる。いずれの場合でも、一般的には、ベクトル化プロセッサ（ＶＰ）がケーブル束内の全チャネルの信号にアクセスし続ける必要がある。除去は、通常、全チャネルにおけるシンボルの加重送信および加重受信の周波数域において、上りストリーム方向および下りストリーム方向の各々のいわゆる除去用行列を用いて行う。したがって、除去用行列には、ケーブル束のライン上におけるいずれか２つのチャネル間のＦＥＸＴが記述されている。

除去用行列は、例えば初期化の過程中に、チャネル評価から得られたパラメータを用いて算出することができる。一般的に、ＶＰは、チャネルを直接評価し、そのチャネル評価に基づいて除去用行列を算出するか、中央局およびＣＰＥから提供された値を利用して除去用行列の算出または適応を行う。通常、放送中に、初期化が終わった後、例えば適応アルゴリズムを用いてクロストークのパラメータを適合させる。そして、除去用行列を適宜に更新／改修する。

通常、チャネル評価のために、該チャネルを介して送信されるストリームまたはシンボルシーケンス内に同期シンボルが含まれている。時には、１つ以上の同期シンボルが、チャネル上の現在の非ＦＥＸＴノイズ、例えばバックグラウンドノイズやインパルスノイズに著しく影響される場合がある。このような構成において、もし除去用行列を決定／改修するために同期シンボルを用いると、ＦＥＸＴの低減精度が低下する結果となる虞がある。特に、チャネル上の現在のインパルスノイズは、除去用行列の決定精度に対して相当強い影響を与えるかもしれない。

この問題をある程度に対処するために、ＩＴＵ−Ｔ Ｒｅｃ．Ｇ．９３３．５の７．２．３．１節によれば、ＣＰＥがメッセージ内のいわゆる信頼性ビットを用いてエラーベクトルを報告することが知られている。信頼性ビットは、報告されたエラー値が信頼的なものであるか否かを、シークして示すものである。しかし、このような信頼性ビットの利用が正確でない場合や、信頼性ビットが正確に決定されたものであるか否かが疑わしい場合がある。また、信頼性ビットの生成は、ＣＰＥの一機能であり、ＣＰＥによっては、制御信号の送受信（ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ）、および、信頼性ビットの決定における非正確性が増加することがある。

また、ＵＳ２０１２／０１０６６０５Ａ１によれば、報告されたフィードバックのエラー値に基づき、混入ノイズを推定することも知られている。しかし、このような手法も同様にバックグラウンドノイズ、特にインパルスノイズに敏感である。

ＥＰ２８５８２５５Ａ１ ＥＰ２８３５９１１ ＵＳ２０１１／０００７７８８

それゆえ、異なるチャネル間のクロストーク結合係数を決定する手法の改良が求められている。特に、ＤＳＬ技術において、ＦＥＸＴを軽減させるベクトル化手法に用いられる除去用行列の結合係数を決定する手法の改良が求められている。さらに、結合係数を決定するために用いられるパラメータとして報告されたパラメータの信頼性、特に同期シンボルの信頼性に関する情報を提供する手法が求められている。

これらの要求に対して、本願の独立請求項の特徴が対応している。その形態について、本願の従属請求項が定義をしている。

本発明の一態様によれば、装置を提供する。該装置は、第１チャネルにおいて、シンボルのシーケンスを受信するように構成されたインターフェースを含む。該装置は、シンボルのシーケンスにおける所定の同期シンボルのノイズ成分を推定するように構成された少なくとも１つのプロセッサをさらに含む。上記少なくとも１つのプロセッサは、さらに、シンボルのシーケンスにおける少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分を推定するように構成されている。上記少なくとも１つのプロセッサは、第１チャネルと第２チャネルとの間におけるクロストーク結合係数を決定する場合に、所定の同期シンボルのノイズ成分、および少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分に基づき、所定の同期シンボルを選択的に考慮するように構成されている。

本発明の一態様によれば、方法を提供する。該方法は、第１チャネルにおいて、シンボルのシーケンスを受信するステップを含む。該方法は、シンボルのシーケンスにおける所定の同期シンボルのノイズ成分を推定するステップをさらに含む。該方法は、シンボルのシーケンスにおける少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分（４０２）を推定するステップをさらに含む。該方法は、第１チャネルと第２チャネルとの間におけるクロストーク結合係数を決定する場合に、所定の同期シンボルのノイズ成分、および少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分に基づき、所定の同期シンボルを選択的に考慮するステップをさらに含む。

上記シンボルのシーケンス内において上記所定の同期シンボルに近接する複数のデータシンボルに基づき、上記所定の同期シンボルのノイズ成分を推定してもよい。

上記少なくとも１つの別のシンボルは、上記シンボルのシーケンス内において上記所定の同期シンボルと連なる少なくとも１つの別の同期シンボルを含んでもよい。

上記少なくとも１つの別のシンボルは、上記シンボルのシーケンス内において上記所定の同期シンボルに近接して配置された複数のデータシンボル、好ましくは１〜３００個のデータシンボル、より好ましくは１００〜２５６個のデータシンボルを含んでもよい。

上記複数のデータシンボルのノイズ成分の平均値に基づき、上記少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分を特定してもよい。

ビタビ復号器の復号化信頼性に基づき、上記少なくとも１つの別のシンボルの少なくとも１つの参照ノイズ成分と、上記所定の同期シンボルのノイズ成分とを推定してもよい。

各シンボルにおける少なくとも１つのトーンのエラー値に基づき、上記少なくとも１つの別のシンボルの少なくとも１つの参照ノイズ成分と、上記所定の同期シンボルのノイズ成分を推定してもよい。

該方法は、上記所定の同期シンボルのノイズ成分と、上記少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分との差分を特定するステップと、上記差分と予め定義された閾値との閾値比較を実行するステップとをさらに含んでもよい。結合係数を決定する場合に、上記閾値比較の実行結果に基づいて上記所定の同期シンボルを選択的に考慮してもよい。

上述した特徴および後述の特徴は、示された各形態の組み合わせのみならず、本発明の範囲を逸脱しない別の組み合わせ、若しくは個別の形態にも適用され得ることが理解される。

本発明の上記の特徴と、付加的な特徴と、効果とは、同様の要素を示す同一参照番号を含む添付の図面を後の詳細な説明と併せて閲読することにより、明らかになるのであろう。

本発明の各実施形態に係る技法を実現できるＤＳＬ通信システムを例示する図である。ＤＳＬ通信システムは、プロバイダ機器と、ケーブル束内の各ラインに対応するそれぞれのチャネルを介して該プロバイダ機器と結合された複数のＣＰＥと、を含む。 アップリンク方向において第１チャネルを介して送信され、データシンボルおよび同期シンボルを含む、シンボルシーケンスを例示する図である。 複数のトーンを含む同期シンボルを例示する図である。 シンボルシーケンスにおける所定の同期シンボルのノイズ成分と、シンボルシーケンスにおける少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分との対比を例示する図である。 本発明の各実施形態に係る方法を例示するフローチャートである。

以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態の詳細を説明する。各実施形態の以下の説明は、限定的なものではないと理解すべきである。本発明の範囲は、下記の実施形態または図面によって限定されることが意図されておらず、これらの実施形態または図面は単に例示的なものである。

また、図面は、図形的表現と見做すべきであり、図面に例示された手段は実物比率で示す必要がない。さらに、各手段は代表的なものであるため、その機能および一般的用途は、当業者にとって明白なものである。図面若しくは本明細書に記載された如何なる機能的ブロック、デバイス、コンポーネント、または他の物理的若しくは機能的ユニットの互いの接続または結合も、間接的な接続または結合によって実現されてもよい。コンポーネント同士間の結合は、ワイヤレス接続によって確立されてもよい。機能的ブロックは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせによって実現され得る。

以下、第１チャネルと第２チャネルとの間のクロストーク結合係数を比較的高精度に決定できる技法を説明する。特に、結合係数の決定は、比較的に信頼できるものであり、すなわち、結合係数を決定する際に用いられる所定の同期シンボルが干渉されたか否かを確実に検出することが可能である。この検出を、同期シンボルに関連付けられた信頼性値として表現してもよい。この技法によって、ＶＰは、除去用行列の係数、例えばベクトル化ＤＳＬ通信システムの係数を決定する場合に、同期シンボルを選択的に考慮することができる。

例を挙げると、第１同期シンボルが非ＦＥＸＴノイズに干渉されていないと判明した場合、ＶＰは、結合係数を決定する際に第１同期シンボルを使用することができる。一方、第２同期シンボルが非ＦＥＸＴノイズに干渉されたと判明した場合、ＶＰは、結合係数を決定する際に第２同期シンボルを除外することができる。一般的には、同期シンボルを含むトレーニングシーケンスが時間上における周期的なものであるため、一定の時間が経過した後、干渉された同期シンボルの情報を、後の時点で送信される別の同期シンボルから導出することが可能である。このような手法は、ＣＰＥがシンボルシーケンスを送信する必要のない場合における下りストリーム方向には、特に有用である。

本明細書に記載の技術は、ＶＰには大容量のメモリおよび／または高い演算能力が必要ないという点で有利である。

各実施形態において、所定の同期シンボルのノイズ成分は、該所定の同期シンボルのみに基づいて評価するのではなく、むしろ、該ノイズ成分は、少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分に対応して存在する。これにより、何らかの同期シンボルが干渉されたか否かを判断する際に、シンボルシーケンスにも左右される参照値を得ることができる。上記参照値は、システムの電流ノイズ環境に特化しており、例えば調整された一定のレイテンシをかけて、ノイズ環境の変化に適合させてもよい。それゆえ、所定の同期シンボルのノイズ成分を絶対的な方式に従って特定するのではなく、所定の同期シンボルのノイズ成分を相対的に特定することができる。この構成によれば、所定の同期シンボルが干渉されたか否かを推定する際に、より高い信頼性を実現できる。

このように、一般的には、シンボルシーケンスにおける所定の同期シンボルのノイズ成分を推定し、さらに、シンボルシーケンスにおける少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分を推定することができる。そして、第１チャネルと第２チャネルとの間のクロストーク結合係数を決定する際に、所定の同期シンボルのノイズ成分と少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分とに基づき、所定の同期シンボルを選択的に考慮することができる。

例えば、上記少なくとも１つの別のシンボルは、同期シンボルよりも前にチャネル上に送信された複数のシンボル、および／または、同期シンボルよりも後にチャネル上に送信される複数のシンボルを含んでもよい。例を挙げると、複数のシンボルのエラー値の平均値、例えば移動平均値および／または加重平均値を算出することが可能である。上記の技法によって、チャネル上の送信環境に起こる突然の変化を、決められた時間内（例えば、幾つかの同期シンボルの送信完了後）に参照値に反映させることは確実となる。したがって、上記から分かるように、参照値は、一定のレイテンシをかけて適合させることが可能である。つまり、インパルスノイズが発生する典型的な時間スケールよりも上記レイテンシのほうが長い場合には、インパルスノイズを確実に検出できると共に、参照値を送信環境の変化に適合させることができる。特に、ＩＴＵ−Ｔ Ｒｅｃ．Ｇ．９９３．２によるＶＤＳＬ２などの場合における１２５μｓ若しくは２５０μｓの典型的なシンボル持続期間、または、ＩＴＵ−Ｔ Ｒｅｃ．Ｇ．９７０１によるＧ．ｆａｓｔの約２１μｓの典型的なシンボル持続期間を考慮すると、多数の連続するシンボル（例えば１０個を超えるシンボル、または５０個を超えるシンボル）に１つのノイズイベントが影響を及ぼす可能性は比較的低いが、１つのノイズイベントが、１つのシンボルまたは少数の連続するシンボル（例えば、１０個未満のシンボル、または５個未満のシンボル）に影響を及ぼす可能性は高い。それゆえ、完全に干渉されるかも知れない所定の同期シンボルのノイズ成分を特定する場合には、少なくとも１つの別のシンボルに基づく参照値を提供するのが有利であろう。所定の同期シンボルの送信と、上記少なくとも１つの別のシンボルの少なくとも一部の送信との時間差は、チャネル上に発生すると予測されるインパルスノイズの平均持続時間（例えば、シンボル１０個若しくは５０個分に相当する時間）よりも長いことが好ましい。

図面に戻って説明する。図１は一実施形態に係る通信システムを示す。図１のシステムは、複数のＣＰＥユニット１８０−１〜１８０−３と通信するプロバイダ機器１００を含む。なお、図１に３つのＣＰＥユニット１８０−１〜１８−３が示されているが、これは単なる一例にすぎず、任意の数のＣＰＥユニット１８０−１〜１８０−３を備えてもよい。プロバイダ機器１００は、ＣＯ装置、配布ポイント（ＤＰ）内の装置、またはプロバイダ側において使用される何らかの別の装置であってもよい。プロバイダ機器１００がＤＰの一部である場合に、光ファイバ接続を介してネットワークからデータを受信し、ネットワークへデータを送信してもよい。なお、別の実施形態において、他の種類の接続を利用してもよい。

図１に示す実施形態では、プロバイダ機器１００は、それぞれの通信チャネル１７０−１〜１７０−３を介してＣＰＥユニット１８０−１〜１８０−３と通信する複数のトランシーバ１２１−１〜１２１−３を含む。通信チャネル１７０−１〜１７０−３は、銅線（例えば、ツイストペア銅線）上において実現されてもよい。図１に示す線が全て１つのケーブル束内に含まれているため、隣り合う線間のＦＥＸＴが著しくなる。チャネル１７０−１〜１７０−３を介しての通信は、離散型マルチトーン変調（ＤＭＴ；Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｍｕｌｔｉｔｏｎｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）および／または直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ；Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）のようなマルチ搬送波変調に基づいてもよい。例えば、ＡＤＳＬ、ＶＤＳＬ、ＶＤＳＬ２、Ｇ．Ｆａｓｔ等のようなｘＤＳＬ通信、すなわち、複数の搬送波においてデータを変調するような通信は、トーンとも呼ばれる。プロバイダ機器１００からＣＰＥユニット１８０−１〜１８０−３に向かう通信方向は、下りストリーム方向とも呼ばれ、ＣＰＥユニット１８０−１〜１８０−３からプロバイダ機器１００に向かう通信方向は、上りストリーム方向とも呼ばれる。また、下りストリーム方向上のベクトル化は、クロストーク事前補償（ｃｒｏｓｓｔａｌｋ ｐｒｅ−ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）とも呼ばれ、逆に、上りストリーム方向上のベクトル化は、クロストーク除去またはクロストーク平均化とも呼ばれる。プロバイダ機器１００および／またはＣＰＥユニット１８０−１〜１８０−３は、従来から通信システムに用いられる別の通信回路（図示せず）、例えば、変調回路、ビットロード回路、フーリエ変換回路を含んでもよい。

一部の実施形態において、通信システムは、ＦＥＸＴを低減させるベクトル化を利用してもよい。ベクトル化の機能性は、図１に示すＶＰ１１１によって実現される。ベクトル化は、ＦＥＸＴを減らすために、送信または受信されるべき信号の複合化処理を含む。

ベクトル群に新たなチャネル１７０−１〜１７０−３が加わる場合、ＶＰ１１１は、加わるチャネル１７０−１〜１７０−３からアクティブな全チャネル１７０−１〜１７０−３へのクロストークの結合係数と、アクティブなチャネル１７０−１〜１７０−３から加わるチャネル１７０−１〜１７０−３へのクロストークの結合係数と、を算出する。幾つかのチャネル１７０−１〜１７０−３が並行して加わる場合には、加わるチャネル１７０−１〜１７０−３間のクロストークの結合係数を追加算出する。全てのチャネル１７０−１〜１７０−３が放送中であるとき、ＶＰ１１１は通常、ノイズ環境の変化に追従するためにクロストーク結合係数を時々再決定（更新）する。

上記クロストーク結合係数は、除去用行列のクロストーク除去係数と呼ばれることもあり、通常、チャネル評価から得た結果、すなわち関連パラメータに基づいて算出される。Ｇ．ＶＥＣＴＯＲ規格およびＧ．ＦＡＳＴ規格によれば、これらのパラメータは、例えば４−直交振幅変調（ＱＡＭ；Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）のように比較的に小さな集合サイズを有する各同期シンボルに亘って、算出されることができる。一般的に、送信機は、これらの同期シンボルの幾つか若しくは全てのトーンを専用シーケンスとして変調する。この点に関し、Ｇ．ＶＥＣＴＯＲ規格では、専用シーケンスに−１および＋１の値が用いられているが、Ｇ．ＦＡＳＴ規格では−１、０、および＋１の値が変調のために用いられる。変調シーケンスは、受信機へ通知されるか、または、受信機が、受信した信号に基づいて、送信されてきたシーケンスから推定する。なお、Ｇ．ＶＥＣＴＯＲ規格では、同期シンボルにおける大多数のトーンが「ベンダ決定シーケンス（ｖｅｎｄｏｒ−ｄｉｓｃｒｅｔｉｏｎａｒｙ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）」によって変調される。これら大多数のトーンは、通常、プローブトーンと呼ばれる。残りのトーンは、フラグトーンと呼ばれる。これらのトーンは、ビットスワップのような信号変化に適用され、通常、チャネル評価中に定数シーケンスとして変調される。

参考の実行例として、下りストリーム方向では、通常、チャネル評価は、ＣＰＥからＣＯへ報告された判断エラーに基づいて行なわれる。上りストリーム方向では、チャネル評価は、判断エラーおよび／または受信した信号に基づいて算出することができる。また、参考の実行例として、下りストリーム方向では、通常、ＣＰＥ１８０−１〜１８０−３が、各同期シンボルに亘る判断エラーの情報をＶＰ１１１に提供する。上りストリーム方向では、プロバイダ機器１００、例えばＣＯが、判断エラーまたは受信されたシンボルに関する情報をＶＰ１１１に提供する。なお、上記情報は、クロストーク結合係数を決定する際に利用可能である。

クロストーク結合係数を推定するために、一般的に、ＶＰ１１１は、シンボルの、専用の周期性トレーニングシーケンスの一周期に亘って、全チャネル１７０−１〜１７０−３に関して報告されたパラメータを収集し、行列とする。この行列は、送信されたシーケンスの逆によって構成された別の行列と乗算される。この計算は、送信されたシーケンスが直交しており、かつ、報告されたエラー値と、対応する直交シーケンスとが関連付けられていることで、ＶＰ１１１がチャネル評価アルゴリズムのコアを実行できるという場合には、かなり簡易化することができる。

上述した参照的な実行例は、干渉に比較的に敏感であり、特にシーケンス内の１つ若しくは少数の連続するシンボルに衝突するインパルスノイズに敏感であるという不利な点がある。この点について、次の例を挙げて説明する。例えば通信ラインが独立のケーブル束として収束されているために所定のチャネル１７０−１〜１７０−３上に、他の全てのチャネル１７０−１〜１７０−３と結合する無視できる程度のＦＥＸＴが存在すると仮定した場合、所定のチャネル１７０−１〜１７０−３に関して報告されるエラー値は、比較的に小さいものと思われる。もし、チャネル評価のために用いられる１つの同期シンボルが、強いインパルスノイズイベントによって干渉されると、対応するエラー値はかなり高くなる。ここで、通常は、エラーのどの部分がＦＥＸＴまたはバックグラウンドノイズに起因したものであるか、どの部分がインパルスノイズイベントに起因したものであるかを特定することができないかもしれない。このように、インパルスノイズイベントの結果、該所定のチャネル１７０−１〜１７０−３に対する全ての干渉の除去係数が０ではなくなる。したがって、この場合、ＶＰは、疑似ノイズを取り入れることになる。このように、上記の構成では、ＦＥＸＴとインパルスノイズとを区別することが困難となり、これにより、クロストーク結合係数を決定する際にエラーが生じ得る。

この問題を緩和するために、以下は、報告されたパラメータの信頼性に関する情報、特に同期シンボルに関する情報（信頼値）にＶＰ１１１がアクセスできるようにする手法を説明する。同期シンボルが干渉されたことが高精度（低精度）に判明された場合、クロストーク結合係数を決定する際に当該同期シンボルを選択的に除外する（含める）ことができる。

図２は、通信チャネル１７０−１〜１７０−３を介したデータ通信をより詳細に示している。一部の実施形態では、通信チャネル１７０−１〜１７０−３を介した通信は、フレームに基づく通信である。複数のフレームがスーパーフレームを構成していてもよい（図２にはフレームおよびスーパーフレームが示されていない）。図２には、シンボル２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４のシーケンス２００が示されている。シーケンス２００は、データシンボル２０２−１〜２０２−１４と、同期シンボル２０１−１〜２０１−３とを含む。シーケンス２００内の同期シンボル２０１−１〜２０１−３の密集度は変更することができる。例えば、連続する同期シンボル２０１−１〜２０１−３の間に２５６個のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４が存在し得る。一般的に、データシンボル２０２−１〜２０２−１４は、トレリスコードを復号するビタビ復号器によって保護される。また、通常、同期シンボル２０１−１〜２０１−３は、例えばトレリスコードに基づく符号化のようなビタビコードによって保護される必要がない。同期シンボル２０１−１〜２０１−３は、ケーブル束内の配線上の各チャネル１７０−１〜１７０−３と、別のチャネル１７０−１〜１７０−３との間におけるクロストークの結合係数の決定を可能にする情報を搬送する。そして、データシンボル２０２−１〜２０２−１４は、ペイロードデータを搬送する。

上述と同様に、シンボル２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４のいずれかの持続期間は、採用される通信技術に応じて、例えば２０μｓから２５０μｓの間で異なり得る。

以下、所定の同期シンボル２０１−２について各実施形態を説明する。結合係数を決定する際は、所定の同期シンボル２０１−２を選択的に考慮する。所定の同期シンボル２０１−２を考慮するかどうかは、（ｉ）所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分に基づいて決定してもよく、（ｉｉ）複数の近接データシンボル２０２−１〜２０２−１４および／または近接同期シンボル２０１−１、２０１−３の参照ノイズ成分に基づいて決定してもよい。そのため、参照ノイズ成分は参照値の役割を果たす。所定の同期シンボル２０１−２を考慮するかどうかは、例えば、暗黙的または明示的に決定してもよい各信頼値に応じて決めてもよい。

所定の同期シンボル２０１−２に近接する複数のデータシンボル２０２−１〜２０２〜１４がとは、シーケンス２００内で所定の同期シンボル２０１−２の近傍に配置される複数のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４のことを指す。つまり、所定の同期シンボル２０１−２と、該所定の同期シンボル２０１−２の前後に位置する２つの最近接（next-neighbor）同期シンボル２０１−１、２０１−３との間に、複数のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４を配置することが可能である。

各実施形態によれば、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分は、所定の同期シンボル２０１−２の少なくとも１つのトーン３０１、３０２の判断エラーに基づいて特定される（図３を参照）。少なくとも１つのトーン３０１、３０２は、例えばフラグトーン３０２であってもよい。一般的に、フラグトーン３０２は、各々の同期シンボル２０１−１〜２０１−３に亘って、同様に変調される。これにより、同期シンボル２０１−１〜２０１−３の判断エラーを高精度に特定することができる。通常、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分を推定する際に、Ｎ個である多数のトーン３０１、３０２について考慮すれば、より高い精度を実現することができる。

一般的に、プローブトーン３０１は、チャネル依存型シーケンス（ｃｈａｎｎｅｌ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）として送信機によって変調される。そのため、１つのプローブトーン３０１のエラー値は、顕著な時間依存性を示すことがある。ＦＥＸＴが主要なノイズ源である場合、プローブトーン３０１上のノイズは、主に幾つかの干渉によるＦＥＸＴの合計から構成される。そして、送信される同期シンボル２０１−１、２０１−２、２０１−３は、これら幾つかの干渉によってチャネル特有型シーケンス（ｃｈａｎｎｅｌ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）として変化するため、同期シンボル２０１−１、２０１−２、２０１−３から同期シンボル２０１−１、２０１−２、２０１−３まで、これら各々のノイズ成分の合計が著しく変化することがある。上述のように、ノイズ成分を特定する際は、フラグトーン３０１、３０２について考慮するのが有利である。なぜなら、上記のような構成において、各々の同期シンボル２０１−１〜２０１−３のノイズ成分の違いが、主として外界の非ＦＥＸＴノイズに左右されるからである。なお、以上の内容は、クロストーク環境が変化しないままの状態、すなわち、チャネルが加わることおよび離脱がなく、上記数個の同期シンボル２０１−１〜２０１−３の送信において、対応するクロストーク結合係数が変化しないままの状態を想定したものである。

フラグトーン３０２が変調される場合も考えられる。例えば、再構築の手順を示すためにフラグトーン３０２は変調され得る。一般的には、所定の同期シンボル２０１−１〜２０１−３の全てのフラグトーン３０２が、対応する送信機によって同時に符号反転される。それゆえ、ＶＰ１１１が本明細書において説明される技法を用いてチャネル評価を実行する間は、チャネル１７０−１〜１７０−３の再構築ができないようにすることが望ましい。

上記の構成において、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分Ｘ１（ｋ）を下記のように表現できる。

式中、指数ｊは、所定の同期シンボル２０１−２において重要なトーン３０１、３０２について繰返すものであり、ｅ（ｊ）は、トーンｊ、３０１、３０２の判断エラーを表す。必要に応じて、Ｘ１（ｋ）は、Ｎについて規格化されるか、別の方法で規格化されてもよい。式（１）の絶対値の代わりに、二乗絶対値など、別の関数を考慮に入れてもよい。

一般的に、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分は、所定の同期シンボルのみ、例えば所定の同期シンボル２０１−２の上記トーン３０１、３０２のみに基づいて特定されるのではない。例えば、所定の同期シンボルのみに基づく上記手法に対する代替的または付加的な構成として、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分を特定する際に、該所定の同期シンボル２０１−２に近接するデータシンボル２０２−１〜２０２−１４も考慮に入れることが可能である。

図２の構成では、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分を推定するために、近接するデータシンボル２０２−６〜２０２−９（図２では、市松模様で示されている）の特性を考慮に入れることが想定されている。

ここで、最近接データシンボル２０２−６〜２０２−９について考慮されるが、より離れたデータシンボル２０２−１〜２０２−１４についても考慮することが可能である。いずれの場合でも、データシンボル２０２−６〜２０２−９が暗号化されたトレリスコードをビタビ復号器が復号化するときの復号化信頼性に基づいて、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分を推定することができる。

これは、例えば最も信頼性の高い復号化経路に対応する復号メトリックと、２番目に信頼性の高い別の復号化経路に対応する復号メトリックとを比較して、該２つのメトリックの相違が大きい（小さい）ほど、対応の信頼性が低く（高く）なることを意味するかもしれない。このことは、例えばＨ．Ｋ．Ｓｉｍ 、 Ｄ．Ｇ．Ｍ．Ｃｒｕｉｃｋｓｈａｎｋ共著「Ａ ｓｕｂ−ｏｐｔｉｍｕｍ ＭＬＳＥ ｄｅｔｅｃｔｏｒ ｗｉｔｈ ａ ｆｏｌｄｅｄ ｓｔａｔｅ−ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｔｒｅｌｌｉｓ ｐｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ」，『３Ｇ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍ．Ｔｅｃｈ．』，２０００年，２７１〜２７５頁を参考すればよい。

図２では、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分を特定する際に考慮されるデータシンボル２０２−６〜２０２−９は、シーケンス２００内において、所定の同期シンボル２０１−２の直前および直後に位置する。これにより、所定の同期シンボル２０１−２と、所定の同期シンボル２０２−２のノイズ成分を推定する際に考慮される近接データシンボル２０２−６〜２０２−９との両方に、シーケンス２００の対応部分に衝突したインパルスノイズが影響を及ぼすことを回避する。

一般的に、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分を特定する際に考慮される近接データシンボル２０２−１〜２０２−１４の数が変化し得る。考慮されるデータシンボル２０２−１〜２０２−１４の数は、インパルスノイズが一般的に発生している持続時間に相当することが好ましい。インパルスノイズは、一般的に０．５ｍｓから１０ｍｓの時間スケールで発生するが、より長い時間に亘って発生することもある。これに応じて、１〜１００個の近接データシンボル、好ましくは１〜８個の近接データシンボル、より好ましくは２〜４個の近接データシンボルを考慮に入れることが可能である。

ビタビ復号器がシンボルｋを復号するときの判断エラーをＶ（ｋ）とすると、所定の同期シンボル２０１−２に関するノイズ成分Ｘ２（ｋ）を下記のように表現できる。

式中、指数ｉは、シーケンス内のデータシンボルについて繰返すものであり、ｋは、シーケンス２００内の全てのシンボル２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４を連続的に指し、Ｖ（ｋ）は、データシンボルｋのビタビ復号化（ビタビメトリック）の信頼性を示す。

ビタビ信頼性を用いることには、各々のデータシンボル２０１−１〜２０２−１４に亘って、ビタビメトリックを比較的速く特定でき、大量の演算処理が必要ないという利点がある。また、一般的に、ビタビメトリックは、加わるチャネル１７０−１〜１７０−３が通常、初期トレーニング状態において同期シンボルしか送信しないため、加わるチャネル１７０−１〜１７０−３の初期トレーニング状態に影響されない。また、ビタビメトリックは、データシンボル２０１−１〜２０２−１４の伝送中には動作しない。

以上、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１を推定する２つの構成を説明した（図４参照）。各実施形態において、ノイズ成分４０１は、１つ以上の別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４の参照ノイズ成分４０２と関連付けられる。これにより、所定の同期シンボル２０１−２用の信頼性値を特定する際の相対的なベースラインを実現でき、上記の技法が、送信環境またはノイズ背景の動向や変化に対してより強固なものになる。

以下は、上記相対的なベースラインを実現できる技法、すなわち１つ以上の別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４の参照ノイズ成分４０２を特定することが可能な技法を説明する。

一般的に、１つ以上の別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４が、シーケンス２００内において所定の同期シンボル２０１−２に近接することが好ましい。これにより、所定の同期シンボル２０１−２の信頼性値を推定する場合に、確実に最新の参照値が考慮される。なお、上記１つ以上の別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４が所定の同期シンボル２０１−２の最近接シンボルである必要はない。

さらに、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１の特定に用いられる特定のメトリックによっては、上記少なくとも１つの別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４の参照ノイズ成分４０２の特定が必要となる場合がある。

例えば、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１を、所定の同期シンボル２０１−２におけるトーン３０１、３０２の判断エラーに基づいて特定する場合には、参照ノイズ成分４０２についても、シーケンス２００内において所定の同期シンボル２０１−２と連なる少なくとも１つの別の同期シンボル２０１−１、２０１−３、すなわち、シーケンス２００内においてデータシンボル２０２−１〜２０１−１４のみを挟んだ２つの最近接同期シンボル２０１の少なくとも一方におけるトーン３０１、３０２の判断エラーに基づいて、特定することが可能である。好ましくは、シーケンス２００内において所定の同期シンボル２０１−２と連なる複数の別の同期シンボル２０１−１、２０１−３について考慮する。

式１を考慮すると、少なくとも１つの別の同期シンボルの参照ノイズ成分４０２であるＸ１_ｒｅｆを下式で求めることができる。

式中、ｋは、同期シンボル２０１−１、２０１−３、例えば所定の同期シンボル２０１−２の前の最近接同期シンボル２０１−１を表し、ａは、０から１までの範囲のパラメータである。式３は、移動平均値に相当する。但し、Ｘ１_ｒｅｆを求める際に、式３による移動平均値の代わりに、別の種類の平均値を考慮してもよい。例えば、より多くの連続する同期シンボル２０１−１、２０１−３、すなわち二番目で最近接の同期シンボル等を考慮に入れることが可能である。

少なくとも１つの別の同期シンボルの参照ノイズ成分４０２と、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１との差分４５０について考慮することによって得られる信頼性値Ｙ１を、下式によって得ることができる。

代替的若しくは付加的な構成として、Ｙ１（ｋ）を下式によって求めてもよい。

クロストーク結合係数の決定時に所定の同期シンボル２０１−１について考慮すべきかどうかを判断する際に、信頼性値Ｙ１と予め定義された閾値とを閾値比較において比較することができる。そして閾値比較の結果により、所定の同期シンボル２０１−２を考慮するかどうかを決定する。

以上から分かるように、所定の同期シンボル２０１−２および１つ以上の別の同期シンボル２０１−１、２０１−３のみに基づいて、信頼性値を求めることができる。但し、式２についての説明のように、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１を特定する際に、近接データシンボル２０２−６〜２０２−９を考慮に入れることも可能である。同様に、少なくとも１つの別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４の参照ノイズ成分４０２を特定する際に、シーケンス２００内において所定の同期シンボル２０１−２に近接して配置されたデータシンボル２０２−１〜２０２−１４を考慮に入れることも可能である。一般的には、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１を特定する際に考慮される近接データシンボル２０２−６〜２０２−９の数は、複数の別のデータシンボル２０２−１〜２０１−１４の参照ノイズ成分４０２の特定する際に考慮される近接データシンボル２０２−１〜２０１〜１４の数よりも少ない。

式３は、シーケンス２００の送信中に新たなチャネル１７０−１〜１７０−３が加わる場合が考慮されたものである。そのため、受け入れられるＦＥＸＴが突然変化する。例えば、ＦＥＸＴが突然に増加することがある。そして、参照ノイズ成分４０２は、平均値として特定されるため、その時点で変化したＦＥＸＴ環境に追随して、一定のレイテンシが経過した後に変化する。したがって、クロストーク結合係数を決定する際に、少数の同期シンボル２０１−１〜２０１−３が非信頼的なものとしてマークされ、これらについて考慮されない可能性がある。式３のパラメータａを調節することにより、上述のレイテンシを必要に応じて調節することができる。

例えば、参照ノイズ成分４０２を特定する際に、比較的多数の近接データシンボル２０１−１〜２０２−１４を考慮に入れてもよい。例えば、所定の同期シンボル２０１−２と、シーケンス２００内の所定の同期シンボル２０１−２の前の最近接同期シンボル２０１−１との間に配置された１個から３００個のデータシンボル、好ましくは１００〜２５６個のデータシンボル、より好ましくは全てのデータシンボルを考慮に入れることが可能である。代替的若しくは付加的な構成として、参照ノイズ成分４０２を特定する際に、シーケンス２００内において所定の同期シンボル２０１−２の後の全ての最近接データシンボル２０２−８〜２０２−１４を考慮に入れることも可能である。そして、複数のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４のノイズ成分の平均値に基づき、複数のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４の参照ノイズ成分４０２を特定することが可能となる。

数学的な表現として、所定の同期シンボル２０１−２に対応する複数のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４の参照ノイズ成分４０２を、例えば下記のように表すことができる。

式中、Ｎ＝２５６、Ｍ＝０であることが好ましく、ｉは、シーケンス２００内の全データシンボル２０２−１〜２０２−１４についての繰返しである。ｋは、所定の同期シンボル２０１−２の位置を表す。

式５によるアプローチの代替的若しくは付加的な構成として、移動平均値を考慮に入れてもよい。

少なくとも１つの別の同期シンボルの参照ノイズ成分４０２と、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１との差分４５０について考慮することによって得られる信頼性値Ｙ２を、下式によって得ることができる。

クロストーク結合係数の決定時に所定の同期シンボル２０１−１について考慮すべきかどうかを判断する際に、信頼性値Ｙ２と予め定義された閾値とを閾値比較において比較することができる。

一般的に、Ｙ１（ｋ）およびＹ２（ｋ）は、単独で、または組み合わせて加重平均や類似の方法に用いられ、例えば下式に用いられてもよい。

式中、Ｗは最終的な信頼性値であり、ｂおよびｃは何らかのパラメータである。Ｙ１（ｋ）およびＹ２（ｋ）を例えば式７のように組み合わせて用いる場合には、少なくとも一部の異なるシンボル２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０１−４に基づくことが望ましい。

この点に関しては、所定の同期シンボルのノイズ成分４０１の特定時に考慮をなされたデータシンボル２０２−６〜２０２−９を、参照ノイズ成分４０２の特定時に除外し、および／または、その逆の除外をしてもよい。

実際、上記除外は、既に式２において各指数ｉで考慮されたデータシンボル２０２−１〜２０２−１４を示すｉについての値を、式５による合計値から除外することに相当する。

以上のように、一般的には、少なくとも１つの別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４の第１参照ノイズ成分４０２と、所定の同期シンボル２０１−２の第１ノイズ成分４０１とを、ビタビ復号器の復号化信頼性に基づいて推定することができる。さらに、少なくとも１つの別のシンボル２０１−１、２０１−３、２０２−１〜２０２−１４の第２参照ノイズ成分４０２と、所定の同期シンボル２０１−１の第２ノイズ成分４０１とを、各シンボルにおける少なくとも１つのトーン３０１、３０２のエラー値に基づいて推定することができる。

このように、各実施形態において、所定の同期シンボル２０１−２について考慮すべきかどうかを判断する際は、２つの基準、すなわちビタビ信頼性とエータ絶対値との加重合計について考慮することができる。したがって、シンボルシーケンス内の近接シンボルをさらに考慮に入れることにより、所定の同期シンボルのノイズ成分をより正確に推定することができる。

図５は、各実施形態に係る方法のフローチャートである。

ステップＡ１では、ＣＯ等のプロバイダ機器１００が、所定のチャネル１７０−１〜１７０−３を介して、シンボル２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４のシーケンス２００を受信する。

ステップＡ２では、所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１を推定する。推定は、所定の同期シンボル２０１−２のみに基づき、例えばフラグトーン３０２のエラー絶対値に基づいて行ってもよい。代替的若しくは付加的な構成として、近接データシンボル２０２−６〜２０２−９に基づいて推定を行ってもよく、例えば２個から１０個のデータシンボル２０２−６〜２０２−９を考慮に入れてもよい。ここで、トレリスコード保護済みのデータシンボル２０２−６〜２０９をビタビ復号器が復号化して得た信頼性情報を、ノイズ成分４０１を特定するためのメトリックとして用いてもよい。

所定の同期シンボル２０１−２のノイズ成分４０１は、参照値、すなわち、少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分４０２と関連付けられる。一部の実施形態において、参照ノイズ成分４０２を、同期シンボル２０１−１の前の最近接シンボルのみに基づいて推定してもよい。

より多数の同期シンボル２０１−１、２０１−３を考慮に入れてもよい。さらに、フラグトーン３０２のエラー絶対値を用いてもよい。また、複数のデータシンボル２０２−１〜２０２−１４、例えば前の最近接同期シンボル２０１−１と所定の同期シンボル２０１−２との間に存在する全てのデータシンボル２０２−１〜２０２−７を考慮することも可能である。ここで、ビタビ復号器の復号化信頼性について考慮してもよい。

ステップＡ４では、チャネル行列の決定／更新の際に所定の同期シンボル２０１−２について考慮すべきかどうかを決定する。例えば、ステップＡ２のノイズ成分４０１とステップＡ３のノイズ成分４０２との差分４５０を特定し、該差分の絶対値が予め定義された閾値よりも大きい（小さい）場合には、ステップＡ５において結合係数を決定する際に、当該所定の同期シンボル２０１−２について考慮しなくてもよい（考慮してもよい）。

チャネル行列の決定／更新の際に所定の同期シンボル２０１−２のエラー値について考慮しない場合には、次に繰返されるシーケンス２００における関連のエラー値を待つ必要があるかもしれない。これによってトレーニング時間が増えるが、トレーニングの精度が上がる。

以上を要約すると、上記例示された技法によれば、同期シンボルのために信頼性値を精度良く特定することができる。これにより、クロストーク結合係数を決定する際に同期シンボルを選択的に考慮することが可能になる。本発明の技法によれば、何らかの同期シンボルが非信頼的なものであると思われる場面に関し、明確に定義される基準の設定が可能になる。さらに、本発明の技法は、高い精度で信頼性を正確に推定することができるプロバイダ機器による全自動制御の下で使用してもよい。また、制御信号の送受信（ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ）が減少する。また、たとえ該手法を従来のトレーニングシーケンスに適用させても、トレーニング時間を追加する必要がない。また、上記技法を実行するためのメモリの必要性が低い。

信頼性ビットがＣＰＥによって特定される場合の参照的な実行例を考慮すると、各実施形態の利点は明らかである。ここで、ＣＰＥにとって、意図された方法を用いて正確に信頼性ビットを特定することが困難であるかもしれない。例えば、もし幾つかのトーンがＣＰＥ側の無線周波数妨害によって連続的に干渉されると、これらのトーンについて計画的に算出されるエラーの本来の精度および信頼性が得られなくなる。そうすると、たとえクロストーク結合係数の決定にエラーベクトルを十分に利用可能であるとしても、全てのエラーベクトルが非信頼的なものとしてマークされるという結果になる。また、もし新たなチャネルがベクトル化グループに加わると、別の問題も発生し得る。この場合、新チャネルが新たなＦＥＸＴ環境によりトレーニング中であるとき、ベクトル化グループの一部である受信側が、同期シンボル間に亘る高いエラー振幅による影響を即座に受けるおそれがある。それゆえ、上記の場合でも、たとえクロストーク結合係数の決定にエラーベクトルを十分に利用可能であるとしても、全てのエラーベクトルが非信頼的なものとしてマークされるということになる。以上の例示から、上記に示す技術と比べる場合、参考の実行例による信頼性ビットの値が限定される可能性がある。

本発明の各実施形態は、例えば従来技術であるＵＳ２０１２／０１０６６０５Ａ１と比較する場合、更なる利点が呈される。ＵＳ２０１２／０１０６６０５Ａ１では、アクティブなチャネルと加わるチャネルとの合算よりも大きい長さを有する直交シーケンスが用いられた。ここで、ＶＰは、報告されるエラー値と、アクティブな送信機において応用されたシーケンスと直交するシーケンスと、を関連付けることにより、ノイズ環境に関する追加情報を得ることができる。この方法によれば、ＶＰは、インパルスノイズ妨害によって干渉された報告エラー値を推定することができる。上記の技法では、報告されるエラー値に完全に依存すること、および、インパルスノイズが発生してもＣＰＥが全ての計算を正確に行うと想定されていることが、不利な点である。また、上記の技法では、別途で計算すべき関連の合計値を格納するための追加メモリを、ＶＰに大量に設ける必要がある。また、受信されるエラー報告からインパルスノイズを減算しようとする場合、必要なメモリの数がさらに著しく増加する。もう１つの不利な点としては、応用される直交シーケンスが上記いずれの場合においても冗長なため、初期のトレーニング時間が増加する。

以上、幾つかの好ましい実施例について本発明を開示、説明したが、当業者は、明細書を閲読し理解した上でその均等的構成および構成の変更を想到することができる。本発明は、このようなあらゆる均等的構成および構成の変更を含むと共に、添付される特許請求の範囲のみに限定される。

Claims (20)

1. 第１チャネル（１７０−１〜１７０−３）において、シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）を受信するように構成されたインターフェース（１２１−１〜１２１−３）と、
   前記シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）における所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）を推定し、さらに、シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）における少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分（４０２）を推定するように構成された少なくとも１つのプロセッサ（１０１）とを含み、
   前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
   第１チャネル（１７０−１〜１７０−３）と第２チャネル（１０７−１〜１７０−３）との間におけるクロストーク結合係数を決定する場合に、所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）、および少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分（４０２）に基づき、所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）を選択的に考慮するように構成されていることを特徴とする装置（１００）。
2. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
   前記シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）内において前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）に近接する複数のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）に基づき、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）を推定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
3. 前記複数のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）の少なくとも１つが、シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）内において前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）の後に位置していることを特徴とする請求項２に記載の装置（１００）。
4. 前記複数のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）は、１〜１００個のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）、好ましくは１〜８個のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）、より好ましくは２〜４個のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）を含むことを特徴とする請求項２に記載の装置（１００）。
5. 前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）は、前記シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）内において前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）と連なる少なくとも１つの別の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
6. 前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）は、前記シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）内において前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）に近接して配置された複数のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）、好ましくは１〜３００個のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）、より好ましくは１００〜２５６個のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
7. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、前記複数のデータシンボル（２０２−１〜２０２−１４）のノイズ成分の平均値に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分（４０２）を特定するように構成されていることを特徴とする請求項６に記載の装置（１００）。
8. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
   ビタビ復号器の復号化信頼性に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の少なくとも１つの参照ノイズ成分（４０２）と、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）とを推定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
9. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
   各シンボル（２０１、２０１−１〜２０１〜３、２０２−１〜２０２−１４）における少なくとも１つのトーン（３０１、３０２）のエラー値に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の少なくとも１つの参照ノイズ成分（４０２）と、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）とを推定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
10. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）における少なくとも１つのフラグトーン（３０２）のエラー値に基づき、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）を推定するように構成されていることを特徴とする請求項９に記載の装置（１００）。
11. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    ビタビ復号器の復号化信頼性に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の少なくとも１つの参照ノイズ成分（４０２）と、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）を推定するように構成され、
    前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    ビタビ復号器の復号化信頼性に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の第１参照ノイズ成分（４０２）と、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）の第１ノイズ成分（４０１）とを推定するように構成され、
    前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    各シンボルにおける少なくとも１つのトーン（３０１、３０２）のエラー値に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の第２参照ノイズ成分（４０２）と、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）の第２ノイズ成分（４０１）とを推定するように構成されていることを特徴とする請求項９に記載の装置（１００）。
12. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）と、前記少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分（４０２）との差分（４５０）を特定するように構成され、
    前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    前記差分（４５０）と予め定義された閾値との閾値比較を実行するように構成され、
    前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、
    前記結合係数を決定する場合に、前記閾値比較の実行結果に基づき、前記所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）を選択的に考慮するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
13. 前記少なくとも１つのプロセッサ（１０１）は、さらに、
    放送中に、ベクトル化デジタル加入者線システム内において、前記第１チャネル（１７０−１〜１７０−３）上の遠端クロストークを、決定された前記クロストーク結合係数に基づいて除去するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置（１００）。
14. 第１チャネル（１７０−１〜１７０−３）において、シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）を受信するステップと、
    前記シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）における所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）を推定し、さらに、シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）のシーケンス（２００）における少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分（４０２）を推定するステップと、
    第１チャネル（１７０−１〜１７０−３）と第２チャネル（１０７−１〜１７０−３）との間におけるクロストーク結合係数を決定する場合に、所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）のノイズ成分（４０１）、および少なくとも１つの別のシンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３、２０２−１〜２０２−１４）の参照ノイズ成分（４０２）に基づき、所定の同期シンボル（２０１、２０１−１〜２０１−３）を選択的に考慮するステップとを含むことを特徴とする方法。
15. 前記シンボルのシーケンス内において前記所定の同期シンボルに近接する複数のデータシンボルに基づき、前記所定の同期シンボルのノイズ成分を推定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記少なくとも１つの別のシンボルは、前記シンボルのシーケンス内において前記所定の同期シンボルと連なる少なくとも１つの別の同期シンボルを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
17. 前記少なくとも１つの別のシンボルは、前記シンボルのシーケンス内において前記所定の同期シンボルに近接して配置された複数のデータシンボル、好ましくは１〜３００個のデータシンボル、より好ましくは１００〜２５６個のデータシンボルを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
18. ビタビ復号器の復号化信頼性に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボルの少なくとも１つの参照ノイズ成分と、前記所定の同期シンボルのノイズ成分とを推定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
19. 各シンボルにおける少なくとも１つのトーンのエラー値に基づき、前記少なくとも１つの別のシンボルの少なくとも１つの参照ノイズ成分と、所定の同期シンボルのノイズ成分とを推定することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
20. 前記所定の同期シンボルのノイズ成分と、前記少なくとも１つの別のシンボルの参照ノイズ成分との差分を特定するステップと、
    前記差分と予め定義された閾値との閾値比較を実行するステップとをさらに含み、
    前記結合係数を決定する場合、前記閾値比較の実行結果に基づき、前記所定の同期シンボルを選択的に考慮することを特徴とする請求項１４に記載の方法。

Images