JP2017200163A - Ｑに基づくゼロ強制適応制御 - Google Patents

Abstract

【課題】適応制御の方法が提供される。
【解決手段】方法は、相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉（ＩＳＩ）の第１の組の平均符号値の第１の組を測定することを含んでよい。方法は、Ｑ値の第１の組を決定することを更に含んでよい。方法は、Ｑ値の第１の組に基づき制御パラメータの組を調整することを更に含んでよい。方法は、逆相関を用いてＩＳＩの平均符号値の第２の組を測定することを含んでよい。方法は、Ｑ値の第２の組を決定することを更に含んでよい。方法は、Ｑ値の第１の組とＱ値の第２の組との間の差を決定することを更に含んでよい。方法は、Ｑ値の第１の組とＱ値の第２の組との間の差に基づき制御パラメータの組を調整することを更に含んでよい。方法は、制御パラメータの組に基づき出力信号を調整することを更に含んでよい。
【選択図】図１

Description

本願で議論される実施形態は、データ信号等化（data signal equalization）に関係があり、より具体的には、通信システムのための適応イコライザ制御に関係がある。

高速電気通信では、受信された信号は、例えば、表皮効果及び誘電素質のような、周波数依存の損失に起因してしばしば歪み、シンボル間干渉（ＩＳＩ；inter-symbol interference）を引き起こす。イコライザは、ＩＳＩを補償して、最大チャネル長さを増大させたり、あるいは、通信速度を上げたりするために、使用されてよい。

本願で請求されている主題は、上記のような環境でのみ動作する実施形態、又は上記のような如何なる欠点も解消する実施形態に制限されない。むしろ、この背景技術は、本願で記載される少なくとも１つの実施形態が実施され得る一例となる技術分野を説明するためにのみ与えられている。

本開示の少なくとも１つの実施形態は、適応制御の方法を含んでよい。方法は、非反転の相関についてシンボル間干渉（ＩＳＩ）の平均符号値の第１の組を測定することを含んでよい。方法は、平均符号値の第１の組に基づき第１のＱ値を決定することを更に含んでよい。方法は、逆相関についてＩＳＩの平均符号値の第２の組を測定することを含んでよい。方法は、平均符号値の第２の組に基づき第２のＱ値を決定することを更に含んでよい。方法は、第１のＱ値と第２のＱ値との間の差を決定することを更に含んでよい。方法は、第１のＱ値と第２のＱ値との間の差に基づき適応行列を計算することを更に含んでよい。方法は、適応行列に基づき制御パラメータを調整することを更に含んでよい。方法は、制御パラメータに基づき出力を等化することを更に含んでよい。

実施形態の目的及び利点は、特許請求の範囲において特に示されている要素、機能、及び組み合わせによって少なくとも実現及び達成される。前述の概要及び以下の詳細な説明はいずれも例及び説明であって、限定ではない。

例となる実施形態は、添付の図面の使用を通じて、更なる特定及び詳細をもって記載及び説明される。

１つ以上のイコライザを含む適応制御システムの例のシステムブロック図である。

線形イコライザ（“ＬＥ”）、１タップ判定帰還型イコライザ（“ＤＦＥ”）、エラー検出器、及びイコライザ制御ロジックを含んでよい適応イコライザ制御システム２００の例を表すブロック図である。

例となる伝送チャネルの例となるパルス応答を表す。

１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でＩＳＩを検出する２つの例となるフィルタパターンＨ及びＬを表す。

２つのフィルタパターンの間の１つ以上のエラー値の差に基づくＩＳＩの検出の例を表す。

１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でＩＳＩを検出する２つの例となる最小値フィルタパターンＨ_ｍ及びＬ_ｍを表す。

２つの最小値フィルタパターンの間の１つ以上のエラー値の差に基づくＩＳＩの検出の例を表す。

例となる符号に基づく又はＱに基づくゼロ強制方法を用いるイコライザ制御ロジックの例を表す。

拡張された符号に基づく又はＱに基づくゼロ強制方法を用いる適応イコライザコントローラの例となる実施形態のブロック図を表す。

フィルタパターンデコーダの例となる実施形態のブロック図を表す。

長期にわたるＩＳＩを検出するよう構成される一対の拡張フィルタパターンの例となる実施形態を表す。

Ｑに基づくゼロ強制適応制御による勾配降下（Gradient-Descent）アルゴリズムを使用してよい適応制御システムの例のブロック図を表す。

Ｑに基づくゼロ強制適応制御によるガウス・ニュートン（Gauss-Newton）アルゴリズムを使用してよい適応制御システムの例のブロック図を表す。

Ｑに基づくゼロ強制適応制御の方法のフロー図を表す。 Ｑに基づくゼロ強制適応制御の方法のフロー図を表す。 Ｑに基づくゼロ強制適応制御の方法のフロー図を表す。

本開示の少なくとも１つの実施形態に全く従う適応イコライザ制御のコンピュータシステムの例のブロック図を表す。

高速電気通信では、受信された信号は、例えば、表皮効果及び誘電素質のような、周波数依存の損失に起因してしばしば歪み、シンボル間干渉（ＩＳＩ）を引き起こし得る。ＩＳＩを補償するよう、等化（equalization）が、信号に対する効果を無効にするために使用されてよい。いくつかの等化技術は、ＩＳＩの様々なメトリクスを最小限とするよう、通信システムのためのイコライザパラメータのような制御パラメータを適応させることを含んでよい。少なくとも１つの実施形態では、制御パラメータは、フィルタパターン又は拡張（extended）フィルタパターンによって測定されるＩＳＩの平均符号値のＱ値の二乗の和を最小限とするよう適応されてよい。

いくつかの等化技術は、適応下システム（ＳＵＡ；system under adaptation）の出力を測定し、出力においてエラーを最小限とすることを含んでよい。適応制御のために符号に基づくゼロ強制（Ｓ−ＺＦ；Sign-based Zero Forcing）を使用するシステムは、出力に基づき符号誤りベクトルを計算してよい。Ｓ−ＺＦシステムは、最小限とするよう出力におけるエラーに重み付けするために適応行列を使用してよい。Ｓ−ＺＦの利点は、適応行列が最適化されると、Ｓ−ＺＦが、符号誤り値（アナログエラー値でない。）のみを用いて、アナログに基づくゼロ強制（Ａ−ＺＦ；Analog-based Zero Forcing）のような他の方法と同じ最終状態に収束し得る点である。アナログエラー値によらないと、しかしながら、Ｓ−ＺＦの適応行列は、最適化が通常はアナログエラー値を使用することから、最適化することが困難であり得る。よって、いくつかの現在のシステムにおけるＳ−ＺＦの適応行列は、自動的には最適化されず、代わりにしばしば手動で最適化されてよい。

本開示の態様は、いくつかの実施形態において、通信システムのための適応イコライザ制御のＱに基づくゼロ強制を提供することによって、いくつかの従来技術のそれら及び他の欠点に対処する。少なくとも１つの実施形態では、適応行列を最適化するためにアナログエラー値を使用することに代えて、記載される技術は、フィルタパターン又は拡張フィルタパターンを用いて測定され得るＩＳＩの平均符号値について逆誤差関数（inverse error function）によって計算されるＱ値を使用してよい。Ｑ値は、特性化モード（characterize mode）の間にアナログエラー値の代わりに使用されてよい。更に、アナログエラー値の代わりにＱ値を使用することによって、適応イコライザ制御システムは、適応行列を自動的に及び／又は動的に最適化してよい。これは、通常、アナログエラー値を使用しないＳ−ＺＦによっては不可能である。更に、適応イコライザ制御システムは、夫々のチャネルについて適応行列を最適化するためにＱ値を使用してよい。通信システムのための適応イコライザ制御のＱに基づくゼロ強制は、他のタイプのイコライザの中でもとりわけ、いずれかの２次元イコライザ、いずれかの判定帰還型イコライザ（ＤＦＥ；decision feedback equalizer）、いずれかのＬＥ、例えば、連続時間線形イコライザ（ＣＴＬＥ；continuous-time linear equalizer）、いずれかの低周波イコライザ（ＬＦＥ；low-frequency equalizer）のために含める如何なる制御パラメータ及びフィルタ構造にも適用可能であってよい。

本開示における少なくとも１つの実施形態では、適応制御の方法は、非反転の相関についてシンボル間干渉（ＩＳＩ）の平均符号値の第１の組を測定することを含んでよい。方法は、平均符号値の第１の組に基づき第１のＱ値を決定することを更に含んでよい。方法は、逆相関についてＩＳＩの平均符号値の第２の組を測定することを含んでよい。方法は、平均符号値の第２の組に基づき第２のＱ値を決定することを更に含んでよい。方法は、第１のＱ値と第２のＱ値との間の差を決定することを更に含んでよい。方法は、第１のＱ値と第２のＱ値との間の差に基づき適応行列を計算することを更に含んでよい。方法は、適応行列に基づき制御パラメータを調整することを更に含んでよい。方法は、制御パラメータに基づき出力を等化することを更に含んでよい。

本開示の実施形態は、添付の図面を参照して説明される。

図１は、１つ以上のイコライザ１０４を含む、例となる適応制御システム１００のシステムブロック図である。少なくとも１つの実施形態では、適応制御システム１００は、チャネル１０２の後に若しくは前に又はチャネル１０２の部分的に後に若しくは部分的に前に通信上結合される適応イコライザ１０４を含んでよい。

チャネル１０２は、送信器から受信器へ信号を送るよう構成されてよい。イコライザ１０４は、信号を受信してよい。信号は、ＩＳＩのような何らかの歪み又は干渉を含んでよい。それにより、チャネル１０２は、ＩＳＩを含む歪み信号を送信するよう構成されてよい。イコライザ１０４は、受信した信号の減衰された高周波成分を増幅して、ＩＳＩを低減してよい。

イコライザ１０４は、ＩＳＩを低減し、且つ、制御パラメータを受け入れてその動作を調整するよう構成された如何なるイコライザであってもよい。例えば、イコライザ１０４は、連続時間線形イコライザ（ＣＴＬＥ）、判定帰還型イコライザ（ＤＦＥ）、フィードフォワードイコライザ（ＦＦＥ）、又は他のタイプのイコライザ、のうちの１つ以上であってよい。イコライザ１０４は、ＩＳＩを低減するよう構成されてよい。いくつかの実施形態では、イコライザ１０４は、データ及びエラー検出器１０６へ通信上結合されてよく、等化信号を送信するよう構成されてよい。データ及びエラー検出器１０６は、イコライザ１０４へ通信上結合され、フィードバックデータを送信するよう構成されてよい。例えば、判定帰還型イコライザ（ＤＦＥ）は、データ及びエラー検出器１０６によって検出されたフィードバックデータに基づき等化信号へフィードバックを行ってよい。代替的に、イコライザ１０４並びにデータ及びエラー検出器１０６は、イコライザ１０４とデータ及びエラー検出器１０６との間の等化信号及びフィードバックデータのループを強化するために、一緒に実装されてよい。

データ及びエラー検出器１０６は、等化信号によって運ばれたデータ値と、等化信号のＩＳＩに関連したエラー値とを決定してよい。データ及びエラー検出器１０６は、適応イコライザコントローラ１０８（すなわち、イコライザの適応制御１０８）へ通信上結合されてよく、等化信号のデータ及びエラーを適応イコライザコントローラ１０８へ送るよう構成されてよい。

イコライザの適応制御１０８は、データ及びエラーのフィルタパターンマッチングに基づきイコライザ１０４の動作のための制御パラメータを決定するよう構成されてよい。いくつかの実施形態では、イコライザの適応制御１０８は、短期的なＩＳＩを検出するためのフィルタパターンと、長期にわたるＩＳＩを検出するための拡張フィルタパターンとを実装するために、１つ以上の有限状態機械を使用してよい。

イコライザの適応制御１０８は、データ及びエラーのフィルタパターンマッチング及び／又は拡張フィルタパターンマッチングに基づきイコライザ１０４の動作のための制御パラメータを決定するためにフィルタパターン及び／又は拡張フィルタパターンを使用するよう構成されてよい。適応イコライザコントローラ１０８は、制御パラメータを供給するようイコライザ１０４へ通信上結合されてよい。イコライザ１０４は、制御パラメータに基づきその動作を調整するよう構成されてよい。

図２は、例となる適応イコライザ制御システム２００を表すブロック図である。適応イコライザ制御システム２００は、入力ポート２０６で送信器からチャネルを通じて歪み信号を受信し、歪み信号に適用すべき補償の量を指定する制御パラメータに従ってゲイン、オフセット、又は他の変更を歪み信号に適用する如何なるイコライザ又はイコライザの組み合わせも含んでよい。そのような制御パラメータは適応的であってよい。一実施形態では、表されているように、適応イコライザ制御システム２００は、線形イコライザ（“ＬＥ”）２０２、１タップ判定帰還型イコライザ（“ＤＦＥ”）２０４、及びエラー検出器２０５を含んでよい。適応制御システム２００は、そのような制御パラメータを調整するイコライザ制御ロジック２０８を更に含んでよい。参照により本願に援用される、２０１０年７月２０日付けで発行された、「System and Method for adjusting Compensation Applied to a Signal」と題された米国特許第７７６０７９８号明細書には、信号歪みを補償するよう制御パラメータを調整することが更に記載されている。適応イコライザ制御システム２００におけるイコライザの１つ以上は、歪み信号における歪みを補償するよう、制御パラメータによって指定される補償を適用してよい。本開示は、歪み信号における歪みの補償を適用する回路コンポーネントを、適応イコライザ又は適応イコライザ制御システムの部分であると言うことがある。例えば、図２で、適応制御システム２００は、２次元適応イコライザ制御を提供するようＬＥ２０２及び１タップＤＦＥ２０４を含む。

少なくとも１つの実施形態では、適応イコライザ制御システム２００は、例えば、残留ＩＳＩのアナログエラー値を測定しなくてよいＱに基づくゼロ強制（Ｑ−ＺＦ）アルゴリズムのような１つ以上の適応制御アルゴリズムに基づく適応制御を使用してよい。特定の実施形態では、ＬＥは（ＤＦＥに加えて）、１つ以上の適応制御アルゴリズムを利用してよい。

少なくとも１つの実施形態では、ＬＥ２０２は、約２．０ユニットインターバル（ＵＩ）以上の遅延をもってＩＳＩを低減してよい。ＬＥ２０２が適用する補償が少なすぎる場合には、パルス応答は、複数のＵＩの遅延にわたってゼロよりも大きい正ＩＳＩを含むことがある。例えば、パルス応答は、約２．５、３．０、及び３．５ＵＩの遅延にわたってゼロよりも大きい正ＩＳＩを示し得る。他方で、ＬＥが適用する補償が多すぎる場合には、パルス応答は、複数のＵＩの遅延にわたってゼロに満たない負ＩＳＩを含むことがある。適応制御システムのために選択される特定のコンポーネントは、伝送チャネルの１つ以上の特性に依存してよい。例えば、特定の伝送チャネルを通る通信は、仮にあったとしても、ＬＥの使用からわずかにしか恩恵を受けない。

表されているように、ＤＦＥ２０４は１タップＤＦＥである。１タップＤＦＥは、１．０ＵＩの遅延後に現れるＩＳＩをキャンセルするために、判定回路２０３からのフィードバックループを使用してよい。特定の実施形態では、ＬＥ及び１タップＤＦＥは、特定の数のＵＩの遅延の後に現れる残留ＩＳＩを低減及びキャンセルする補償を適用してよい。

表されているように、エラー検出器２０５は、目標振幅と判定回路２０３の出力との積を判定回路２０３の入力から減じることによって、判定回路２０３の入力及び出力からエラー値を生成してよい。少なくとも１つの実施形態では、エラー検出器２０５の出力は、エラー値の符号が正又は負のいずれかであるかを示す符号誤り値を有してよい。他の実施形態では、エラー検出器２０５の出力は、エラー値の符号に加えて、エラー値の大きさを示すアナログエラー値を有してよい。

表されているように、１タップＤＦＥ２０４の出力（例えば、データ）及びエラー検出器２０５の出力（例えば、エラー）は、クロック周波数に合わせるようＤＭＵＸ（デマルチプレクサ）によって逆多重化されてよく、次いで、イコライザ制御ロジック２０８によって使用されてよい。それら及び他の実施形態では、逆多重化されたデータは、回復データ出力として使用されてよい。

イコライザ制御ロジック２０８は、逆多重化されたデータ及びエラーを受け取ってよく、イコライザが適用し得る補償の量を制御するための制御パラメータを生成し送信してよい。特定の実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、逆多重化されたデータ及びエラーから残留ＩＳＩベクトルを検出するために１つ以上のフィルタパターンデコーダを使用し、且つ、制御パラメータを生成するために積分器を使用する。本願で使用されるように、語「残留（residual）ＩＳＩ」は、特定の“残留ＩＳＩ成分”が指定されない限り、１つ以上の“残留ＩＳＩベクトル”又は残留ＩＳＩの１つ以上のベクトル値を指してよい。残留ＩＳＩベクトルは、例えば、スカラーデータ及びベクトルデータのような、如何なるタイプのデータからもベクトル出力を生成する如何なる数学演算によっても生成されてよく、如何なる長さも有してよい。ベクトル値を生成するために使用される数学演算は、ベクトルがいくつあってもベクトル値をいくつでも生成するよう進歩的な方法において及び／又は何回でも実施されてよい。例えば、積分器は、積分器に対応する夫々の行について又は夫々の要素について行列乗算の部分的な実行の後に１つずつ更新されてよい。特定の実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、アナログエラー値を測定するために、ＡＤＣ（アナログ−デジタルコンバータ）回路のような追加のハードウェアを使用してよい。代替的に、イコライザ制御ロジック２０８は、ＡＤＣ回路のような追加のハードウェアを使用しないスキームを用いて制御パラメータを適応制御してよい。イコライザ制御ロジック２０８は、例えば、ＬＥパラメータ、１タップＤＦＥ係数、ＬＥゲイン、及びオフセットコードのような何らかの適切な制御パラメータ、又は適切な制御パラメータの何らかの組み合わせを適応制御してよい。

少なくともいくつかの実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、適応行列Ｍを含み及び／又は利用してよい。例えば、イコライザ制御ロジック２０８は、残留ＩＳＩを検出し、夫々の残留ＩＳＩ成分を適応行列に従って異なった重みを有して積分することによって、残留ＩＳＩの加重和を強制的にゼロにしてよい。このとき、重みは、少なくともイコライザタイプ及び残留ＩＳＩに依存する。いくつかの実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、残留ＩＳＩ成分の符号（例えば、＋、−）を表すバイナリ値のベクトルを含んでよい。いくつかの実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、単調数列（例えば、繰り返される０−１−０−１パターン）を含む、如何なる相関データ列に適合してよい。

少なくとも１つの実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、ゼロ強制アルゴリズムのような技術を用いて実装されてよい。ゼロ強制アルゴリズムによれば、適応行列は、平衡状態において制御パラメータのベクトルに関して結合されたイコライザ及びチャネルのインパルス応答（又は残留ＩＳＩベクトル）のヤコビアン（偏導関数）行列として計算されてよい。それは、平衡状態において残留ＩＳＩの二乗の和を低減してよい。ゼロ強制アルゴリズムは、アナログに基づくゼロ強制（Ａ−ＺＦ）アルゴリズム、符号に基づくゼロ強制（Ｓ−ＺＦ）アルゴリズム、又はＱに基づくゼロ強制（Ｑ−ＺＦ）アルゴリズムであってよい。

適応行列は、結合された制御パラメータの最良値を持ったイコライザ及び最悪の場合のチャネルについて静的に固定されるか、あるいは、適応下のイコライザ及びチャネルについて動的に変化してよい。

適応行列が、結合された制御パラメータの最良値を持ったイコライザ及び最悪の場合のチャネルについて静的に固定される場合に、それは、最悪の場合のチャネルについて平衡状態において残留ＩＳＩの二乗の和を最小限にしてよい。他のチャネルについては、残留ＩＳＩの二乗の和は、必ずしも平衡状態において最小限にされなくてよく、残留ＩＳＩの二乗の和は、平衡状態においてしばしば十分に低減され得る。これは、動作マージンが、広範囲なチャネル特性について最悪の場合のチャネルよりも通常は大きいからである。

適応行列が適応下のイコライザ及びチャネルについて動的に変化する場合に、残留ＩＳＩの二乗の和は、平衡状態において最小限にされてよい。

適応行列が、結合された制御パラメータの最良値を持ったイコライザ及び最悪の場合のチャネルについて静的に固定される場合に、適応行列の計算は、シミュレーション又は測定のいずれか一方に基づいてよい。適応行列がシミュレーションに基づく場合には、計算された適応行列は、測定に基づき確認又は調整されてよい。

適応行列が適応下のイコライザ及びチャネルについて動的に変化する場合に、適応行列の計算は、測定に基づくべきである。

ゼロ強制アルゴリズムがＡ−ＺＦアルゴリズムである場合には、残留ＩＳＩベクトルはアナログエラー値を有し、適応行列は、残留ＩＳＩベクトルのアナログエラー値に基づいてよい。従って、適応行列が静的に固定されるか又は動的に変化するかに関わらず、残留ＩＳＩベクトルのアナログエラー値の測定は、Ａ−ＺＦアルゴリズムを実施するために必要とされてよい。

ゼロ強制アルゴリズムがＳ−ＺＦアルゴリズムである場合には、残留ＩＳＩベクトルは符号誤り値を有してよく、適応行列は、残留ＩＳＩベクトルのアナログエラー値に基づいてよい。従って、適応行列が動的に変化する場合には、残留ＩＳＩベクトルのアナログエラー値の測定は、Ｓ−ＺＦアルゴリズムを実施するために使用されてよい。他方で、適応行列が静的に固定される場合には、残留ＩＳＩベクトルの符号誤り値のみの測定が、Ｓ−ＺＦアルゴリズムを実施するために使用されてよい。

ゼロ強制アルゴリズムがＱ−ＺＦアルゴリズムである場合には、残留ＩＳＩベクトルは符号誤り値しか有さなくてよく、適応行列は、残留ＩＳＩベクトルの平均符号誤り値のＱ値に基づいてよい。従って、適応行列が静的に固定されるか又は動的に変化するかに関わらず、残留ＩＳＩベクトルの符号誤り値の測定は、Ｑ−ＺＦアルゴリズムを実施するために使用されてよい。

少なくとも１つの実施形態では、イコライザ制御ロジック２０８は、Ｓ−ＺＦ又はＱ−ＺＦアルゴリズムを使用してよい。少なくとも１つの実施形態では、Ｓ−ＺＦ又はＱ−ＺＦアルゴリズムは、長期にわたってＡ−ＺＦアルゴリズムの結果と統計的に等価な結果を達成するよう構成されてよい。Ｓ−ＺＦ又はＱ−ＺＦアルゴリズムを実施するよう、イコライザ制御ロジック２０８は、符号誤り値のみを測定してよく、符号誤り値しか有さない残留ＩＳＩベクトルを計算してよい。次いで、イコライザ制御ロジック２０８は、制御パラメータを生成するよう簡単な算術演算しか実行しなくてよい（すなわち、乗算なしで加算又は減算のみ）。これは、残留ＩＳＩベクトルが、大きさを有さない符号値を有するからである。図５に関連する以下の記載は、適応イコライザ制御のための符号に基づく又はＱに基づくゼロ強制方法を用いるイコライザ制御ロジック２０８について更に説明する。

本開示は、特定の適応制御アルゴリズムを用いる特定の適応制御のための特定のコンポーネントの特定の組み合わせを含む特定のイコライザについて記載及び図示してよいが、本開示は、いずれかの２次元イコライザ、いずれかのＤＦＥ、いずれかのＬＥ、いずれかのＣＴＬＥ、又はいずれかのＬＦＥを含む如何なる適切な適応制御アルゴリズムも用いる如何なる適切な適応制御のための如何なる適切なコンポーネントの如何なる適切な組み合わせも含む如何なる適切なイコライザも考えている。例えば、特定の実施形態は、例えば、最小平均二乗（ＬＭＳ；Least-Mean-Square）アルゴリズム、サイン−サイン最小平均二乗（ＳＳ−ＬＭＳ；Sign-Sign- Least-Mean-Square）アルゴリズム、又はＱに基づくＺＦアルゴリズムのような、１つ以上の適応制御アルゴリズムに基づく適応制御を使用してよい。

図３Ａは、例となる伝送チャネルの例となるパルス応答を表す。伝送チャネルは、送信器から、イコライザを含む受信器へ信号を送ってよい。イコライザは、受信信号を処理してよい。イコライザは、処理された信号を如何なる適切な様態においても判定回路又は何らかの他の回路コンポーネントへ送ってよい。伝送チャネルにわたる送信後に、パルスの受信信号は、伝送チャネルにおける高周波損失に起因してロングテイル（long tail）を有することがある。ロングテイルは、ロングテイルが送信に成功したシンボルと干渉し得るので、シンボル間干渉（“ＩＳＩ”）を引き起こすことがある。

いくつかの実施形態では、（０と１）又は（−１と＋１）のシンボルセットのような、送信され得る２つのレベルを持ったシンボルが存在してよい。そのような実施形態では、“０”又は“−１”は、論理０又は“偽”値を表してよく、一方、“１”は、論理１又は“真”値を表してよい。他の実施形態では、３つのレベルを持ったシンボルが、（０，１，２）又は（−２，０，＋２）又は（０，１／２，１）又は（−１，０，１）のシンボルセットのように、使用されてよい。更なる他の実施形態では、４つのレベルを持ったシンボルが、（０，１，２，３）又は（−３，−１，＋１，＋３）又は（０，１／３，２／３，１）又は（−１，−１／３，＋１／３，＋１）のシンボルセットのように、使用されてよい。本開示は、如何なる適切なレベル数も有するシンボルを考えている。２つのレベルを持ったシンボルを使用する信号は、ＮＲＺ信号として知られ得る。４つのレベルを持ったシンボルを使用する信号は、ＰＡＭ４信号として知られ得る。イコライザはＩＳＩをキャンセルしてよい。イコライザは、１．０ＵＩの遅延のような、特定の数のユニットインターバル（ＵＩ）の遅延の後に現れるＩＳＩをキャンセルするために、判定回路からのフィードバックデータを使用してよい。

受信器は、入力ポートで送信器からの信号を受信し、信号に適用すべき補償の量を指定する制御パラメータに従ってゲイン、オフセット、又は他の変更を信号に適用する如何なる適切なイコライザ又はイコライザの組み合わせも含んでよい。そのような制御パラメータは適応的であってよく、これは、伝送チャネルの１つ以上の特性が未知である場合に好ましい。

いくつかの実施形態では、受信器におけるイコライザの１つ以上は、制御パラメータを使用してよい。それら及び他の実施形態では、制御パラメータは、信号における歪みを補償するよう送信器からの信号に適用すべき補償の量を指定してよい。本開示は、信号における歪みの補償を適用する回路コンポーネントを、適応イコライザ又は適応イコライザ制御システムの部分であると言うことがある。適応イコライザへの言及は、必要に応じて、適応イコライザ制御システムを包含してよく、その逆も同様である。

図３Ｂは、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でＩＳＩを検出する２つの例となるフィルタパターンＨ及びＬを表す。フィルタパターンＨ及びＬは、図３Ｂで表されているような順序で送受信が成功した２つのシンボルデータ＋１及び−１から成ってよい。２つのフィルタパターンを使用したＩＳＩの検出は、参照により本願に援用される、２０１０年８月６日付けで発行された、「Detecting residual ISI components using two data patterns」と題された米国特許第８５０３５１９号明細書において記載されている技術に従って実施されてよい。

フィルタパターンＨ及びＬは、二者択一的にサンプリングされてよく、所与の時間にわたって、２つのフィルタパターンＨ及びＬは、略同じ数の時点をサンプリングされてよい。いくつかの実施形態では、２つのフィルタパターンは、エラー値の極性に関して反対に振る舞ってよい。いくつかの実施形態では、略同じ数の時点をサンプリングされ得る２つのフィルタパターンの間のエラー値の平均の統計的な差は、たとえフィルタパターンＨがフィルタパターンＬよりもずっと頻繁に受信されるとしても、如何なる入来データ列についても長期にわたる２つのフィルタパターンの間のエラー値の実際の差に対応し得る。ＩＳＩが検出されると、記載されるシステムは、ＩＳＩをキャンセルするようイコライザの制御パラメータを調整してよい。

図３Ｃは、２つのフィルタパターンＨ及びＬの間のエラー値の差に基づくＩＳＩの検出の例を表す。少なくとも１つの実施形態では、ＩＳＩは、測定されるべきＩＳＩに対応するデータビットにおいて異なったデータ値を有する２つのフィルタパターンの間のエラー値の平均において差をとることによって測定されてよい。表されている例では、ｈ_＋１．５は、Ｄ_３で異なったデータ値を有する２つのフィルタパターンについてＤ_４とＤ_５との間のエラー値Ｅ_４．５の平均において差をとることによって測定されてよい。データ値Ｄ_０、Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_４、Ｄ_５及びＤ_６は、両方のフィルタパターンについて同じであってよい。夫々のデータ値及びエラー値は、ロー（low）値、ハイ（high）値、何らかの値、あるいは、ハイ値又はロー値のいずれか一方をランダムにとるランダム値を含んでよい。いくつかの実施形態では、エラー値は、例えば、全範囲で正確なアナログエラー値で、測定され得る量を含んでよい。いくつかの実施形態では、エラー値は符号誤り値を含んでよい。少なくとも１つの実施形態では、Ｑ値がアナログエラー値の代わりに使用されてよい。Ｑ値は、ノイズの標準偏差に対するアナログエラー値の比を表してよく、逆誤差関数ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（ｘ）］）を用いて符号誤り値Ｅ［ｓｇｎ（ｘ）］から計算されてよい。

少なくとも１つの実施形態では、ＩＳＩは、２つのフィルタパターンについてバイナリエラー値の平均の統計的な差をとることによって、ある程度まで、その符号について且つその大きさについて測定され得る。例えば、＋１（又は−１）のエラー値の確率は、ＩＳＩ ｈ_＋１．５が絶対的に０である場合には、図３Ｃでは２つのフィルタパターンについて同じであってよい。そうでない場合には、＋１のエラー値の確率は、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩが正（又は負）であるかどうかに応じて、−１に等しいＤ_３を有するフィルタパターンよりも、＋１に等しいＤ_３を有するフィルタパターンについて高く（又は低く）てよい。２つのフィルタパターンについてのバイナリエラー値の平均の統計的な差の量は、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩの大きさを示してよい。例えば、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩが、より高い（又はより低い）大きさを有して正になる場合に、−１に等しいＤ_３を有するフィルタパターンについての＋１のエラー値の確率を減じられた、＋１に等しいＤ_３を有するフィルタパターンについての＋１のエラー値の確率は、より高い（又はより低い）大きさを有して正になる。

バイナリエラー値が統計的に飽和する場合には、２つのフィルタパターンの間のバイナリエラー値における差はゼロであり、ＩＳＩを測定するために使用され得ない。２つのフィルタパターンの間のバイナリエラー値の統計的な飽和を防ぐよう、２つのフィルタパターンの共通部分の総ＩＳＩの大きさは低減され得る。２つのフィルタパターンの共通部分の総ＩＳＩの大きさを低減するよう、２つのフィルタパターンの共通部分のデータ値は、おおよそバランスをとられてよい。例えば、２つのフィルタパターンの間のバイナリエラー値の差を計算するために使用される２つのフィルタパターンの共通部分（例えば、２つのフィルタパターンの共通部分であり得るデータ値であって、図３ＣにおけるＤ_０、Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_４、Ｄ_５及びＤ_６）に存在するハイ値の数は、２つのフィルタパターンの間のバイナリエラー値の差を計算するために使用される２つのフィルタパターンの共通部分（例えば、図３ＣにおけるＤ_０、Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_４、Ｄ_５及びＤ_６）に存在するロー値の数に近くてよい（よって、バランスをとられてよい）。

２つのフィルタパターン又は２つの拡張フィルタパターンの共通部分の総ＩＳＩ（例えば、図３ＣにおけるＤ_０、Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_４、Ｄ_５及びＤ_６）は“μ”と呼ばれてよい。少なくとも１つの実施形態では、μは、ｈ_−１．５×（−１）＋ｈ_−０．５×（＋１）＋ｈ_＋０．５×（−１）＋ｈ_＋２．５×（＋１）＋ｈ_＋３．５×（−１）＋ｈ_＋４．５×（−１）として表されてよい。フィルタパターン及び拡張フィルタパターンは、フィルタパターンの共通部分の総ＩＳＩ（“μ”）の大きさが低減される場合に、最も有効であり得る。μの大きさを低減することによる２つのフィルタパターン及び／又は拡張フィルタパターンの最適化は、参照により本願に援用される、２０１５年１２月１４日付けで出願された、「Sign-based Adaptive Control with Automatically-Selected Filter Patterns」と題された米国特許出願１４／９６８６２１号において記載されている技術に従って実施されてよい。

図４Ａは、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でＩＳＩを検出する２つの例となる最小値フィルタパターンＨ_ｍ及びＬ_ｍを表す。最小値フィルタパターンＨ_ｍは、非反転の相関を含んでよく、最小値フィルタパターンＬ_ｍは、逆相関を含んでよい。最小値フィルタパターンＨ_ｍ及びＬ_ｍは、図４Ａで表されるように特定のデータ値で送信される２つのレベル＋１及び−１を持ったデータシンボルから成ってよい。最小値フィルタパターンは、軽い又は簡単な相関測定のために使用されてよい。少なくとも１つの実施形態では、最小値フィルタパターンを使用する場合にほとんど又は全くフィルタリングは起こり得ない。

最小値フィルタパターンＨ_ｍ及びＬ_ｍは、二者択一的にサンプリングされてよく、所与の時間にわたって、２つの最小値フィルタパターンＨ_ｍ及びＬ_ｍは、略同じ数の時点をサンプリングされてよい。いくつかの実施形態では、２つの最小値フィルタパターンは、エラー値の極性に関して反対に振る舞ってよい。いくつかの実施形態では、略同じ数の時点をサンプリングされ得る２つの最小値フィルタパターンの間のエラー値の平均の統計的な差は、たとえフィルタパターンＨ_ｍがフィルタパターンＬ_ｍよりもずっと頻繁に受信されるとしても、如何なる入来データ列についても長期にわたる２つのフィルタパターンの間のエラー値の実際の差に対応し得る。ＩＳＩが検出されると、記載されるシステムは、ＩＳＩをキャンセルするようイコライザの制御パラメータを調整してよい。

図４Ｂは、２つの最小値フィルタパターンＨ_ｍ及びＬ_ｍの間のエラー値の差に基づくＩＳＩの検出の例を表す。少なくとも１つの実施形態では、ＩＳＩは、測定されるべきＩＳＩに対応するデータビットにおいて異なったデータ値を有する２つの最小値フィルタパターンの間のエラー値の平均において差をとることによって測定されてよい。表されている例では、ｈ_＋１．５は、Ｄ_３で異なったデータ値を有する２つの最小値フィルタパターンについてＤ_４とＤ_５との間のエラー値Ｅ_４．５の平均において差をとることによって測定されてよい。データ値Ｄ_０、Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_４、Ｄ_５及びＤ_６は、両方のフィルタパターンについて如何なる値であってよい（すなわち、ハイ値又はロー値のいずれか一方を表し、ゼロの期待値を有する‘Ｘ’によって示される。）。夫々のデータ値及びエラー値は、ロー値、ハイ値、何らかの値、あるいは、ハイ値又はロー値のいずれか一方をランダムにとるランダム値を含んでよい。

少なくとも１つの実施形態では、ＩＳＩは、２つの最小値フィルタパターンについてバイナリエラー値の平均の統計的な差をとることによって、ある程度まで、その符号について且つその大きさについて測定され得る。例えば、＋１（又は−１）のエラー値の確率は、ＩＳＩ ｈ_＋１．５が絶対的に０である場合には、図４Ｂでは２つの最小値フィルタパターンについて同じであってよい。そうでない場合には、＋１のエラー値の確率は、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩが正（又は負）であるかどうかに応じて、−１に等しいＤ_３を有するフィルタパターンよりも、＋１に等しいＤ_３を有するフィルタパターンについて高く（又は低く）てよい。２つの最小値フィルタパターンについてのバイナリエラー値の平均の統計的な差の量は、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩの大きさを示してよい。例えば、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩが、より高い（又はより低い）大きさを有して正になる場合に、−１に等しいＤ_３を有する最小値フィルタパターンについての＋１のエラー値の確率を減じられた、＋１に等しいＤ_３を有する最小値フィルタパターンについての＋１のエラー値の確率は、より高い（又はより低い）大きさを有して正になる。

２つの最小値フィルタパターンの共通部分の総ＩＳＩ（例えば、図４ＢにおけるＤ_０、Ｄ_１、Ｄ_２、Ｄ_４、Ｄ_５及びＤ_６）は“μ_ｍ”と呼ばれてよい。２つの最小値フィルタパターンの共通部分における夫々の値は、正又は負のいずれかである如何なる値であってもよく、従って、その平均効果は何もない。少なくとも１つの実施形態では、μ_ｍは、ｈ_−１．５×（０）＋ｈ_−０．５×（０）＋ｈ_＋０．５×（０）＋ｈ_＋２．５×（０）＋ｈ_＋３．５×（０）＋ｈ_＋４．５×（０）として表されてよい。２つの最小値フィルタパターンの共通部分を考慮しないことによって、測定されるＩＳＩは、非反転の相関と逆相関との間の差に等しくてよい。

図５は、例となる符号に基づく又はＱに基づくＺＦ方法を使用する、例となるイコライザ制御ロジック５００を表す。少なくとも１つの実施形態では、図５の符号に基づく又はＱに基づくＺＦ方法は、長期においてアナログに基づくゼロ強制アルゴリズムの結果に対して統計的に等価な結果を達成するよう構成されてよい。符号に基づく又はＱに基づく方法は、バイナリ形式で残留ＩＳＩの符号誤り値を使用してよく、乗算の代わりに加算及び減算を実行してよい。

１つ以上のフィルタパターンデコーダ５０５（例えば、フィルタパターンデコーダ１乃至４）は、符号に基づく又はＱに基づくＺＦ方法を使用して残留ＩＳＩの符号を検出してよい。フィルタパターンデコーダ１乃至４は、フィルタパターンの複数の組を切り替えてよい。夫々のフィルタパターンデコーダ５０５は、如何なるフォーマットにおいても如何なるフィルタパターン、データ列、又はフィルタパターン若しくはデータ列の組も用いて残留ＩＳＩの符号を検出するようプログラムされてよい。例えば、第１のフィルタパターンデコーダ１は、図３Ｂで示されたようなフィルタパターンＨ及びフィルタパターンＬを実装して、図３Ｃで説明されたようにフィルタパターンＨとフィルタパターンＬとの間で符号誤り値の平均の統計的な差をとることによって、１．５ＵＩの遅延（ｈ_＋１．５）でのＩＳＩの符号を検出するようプログラムされてよい。第２のフィルタパターンデコーダ２は、図３Ｂで示された真理値表におけるＤ_２の値が区別されてよく且つＤ_３の値が同じであってよい２つのフィルタパターンＨ_２及びＬ_２を実装することによって、２．５ＵＩの遅延（ｈ_＋２．５）でのＩＳＩの符号を検出するようプログラムされてよい。夫々のフィルタパターンデコーダ５０５は、適応制御アクションの如何なるインターフェイスモード及びアプリケーションも使用してそれらを切り替え、初期化中、初期化後、及び使用中のような、如何なる動作期間の間も動作し、それらの期間を切り替えてよい。これは、最適化の所望の（又は必要とされる）レベル及び適応のための利用可能なデータ列のような種々の要件が存在し得るからである。

符号に基づく又はＱに基づくゼロ強制方法は、アナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）によって残留ＩＳＩの量（例えば、アナログエラー値）を測定し且つ行列とベクトルとの間の乗算を実行する従来のアナログに基づくゼロ強制アルゴリズムを使用する適応制御と比べて、より効率的であってよく、且つ、使用するハードウェアがより少なくてよい。少なくとも１つの実施形態では、符号に基づく又はＱに基づくゼロ強制方法はＡＤＣを使用しない。

適応行列が適応下のイコライザ及びチャネルについて動的に変化する場合に、Ｑに基づくゼロ強制方法は、アナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）によって残留ＩＳＩの量（例えば、アナログエラー値）を測定し且つ適応行列の計算を実行する従来のアナログに基づくゼロ強制アルゴリズム又は符号に基づくゼロ強制方法を使用する適応制御と比べて、より効率的であってよく、且つ、使用するハードウェアがより少なくてよい。少なくとも１つの実施形態では、Ｑに基づくゼロ強制方法はＡＤＣを使用しない。

少なくとも１つの実施形態では、マイクロコントローラが、Ｑに基づく方法における使用のために逆行列を計算するよう及び／又は逆誤差関数を計算するよう使用されてよい。符号に基づく又はＱに基づく方法は、残留ＩＳＩの符号誤り値に応じて制御パラメータに対する重みを加減してよい。少なくとも１つの実施形態では、符号に基づく又はＱに基づく方法は、残留ＩＳＩ成分の間（及び任意の制御パラメータの間）で演算の数のバランスをとってよい。少なくとも１つの実施形態では、符号に基づく又はＱに基づく方法は、如何なる制御パラメータも有するいずれかの２次元イコライザ、いずれかのＤＦＥ及びいずれかのＬＥ、例えばＣＴＬＥ含む如何なるイコライザについても実装されてよい。

イコライザ制御ロジック５００は、１つ以上のフィルタパターンバランサ５１０を含んでよい。フィルタパターンバランサ５１０は、一度に１つのフィルタパターンデコーダ５０５を選択してよく、選択されたフィルタパターンデコーダ５０５から一列に２つの結果（例えば、図３ＢにおけるフィルタパターンＨについての結果及びフィルタパターンＬについての他の結果）を処理してよい。フィルタパターンバランサ５１０が、選択されたフィルタパターンデコーダ５０５から一列に２つの結果を処理した後、フィルタパターンバランサ５１０は、順に又はランダムに次のフィルタパターンデコーダ５０５を選択する。特定の実施形態では、長期にわたって、フィルタパターンバランサ５１０は、同じ回数だけ夫々のフィルタパターンデコーダ５０５からの結果を考慮に入れてよい。これは、たとえ１つのフィルタパターンデコーダ５０５と入来データ列とのマッチングがかなり頻繁に起こり、一方で、他のフィルタパターンデコーダ５０５と入来データ列とのマッチングがめったにあり得ないとしても、如何なる入来データ列についても実施されてよい。

フィルタパターンバランサ５１０によって選択されたフィルタパターンデコーダ５０５が、フィルタパターンデコーダ５０５が探しているフィルタパターンと一致する入来データ列を検出する場合に、重みセレクタは、フィルタパターンバランサ５１０（行）及びフィルタパターンデコーダ（列）によって索引付けされた２次元の重みレジスタファイルから重み値を読み出してよい。次いで、非反転又は反転のいずれであろうと、フィルタパターンとともに受信されたエラー値の符号によって及びフィルタパターンの極性によって示される残留ＩＳＩの符号に応じて、重み値は、制御パラメータの値に対して加算又は減算される。制御パラメータは、例えば、ＬＥパラメータ又は１タップＤＦＥ係数のいずれか一方である。重みレジスタファイルは、適応行列と同等の情報を含むようプログラムされてよい。

図６は、拡張されたＳに基づく又はＱに基づくゼロ強制方法を使用する適応イコライザコントローラ６００の例となる実施形態のブロック図を表す。一実施形態では、適応イコライザコントローラ６００は、拡張された符号に基づく又はＱに基づくゼロ強制を使用するよう構成されてよい。適応イコライザコントローラ６００は、図５のイコライザ制御ロジックの１つ以上の部分によって部分的に実装されてよい。一実施形態では、適応イコライザコントローラ６００は、図５のイコライザ制御ロジックへの機能強化又は追加を含んでよい。適応イコライザコントローラ６００は、例えば、図１の適応イコライザコントローラ１０８、又は何らかの他の適応イコライザコントローラを実装してよい。

適応イコライザコントローラ６００は、エラー６０２のための入力と、データ６０４のための入力とを含んでよい。いくつかの実施形態では、エラー６０２及びデータ６０４は、例えば、図１のデータ及びエラー検出器１０６から、受け取られてよい。

少なくとも１つの実施形態では、適応イコライザコントローラ６００は、短期の残留ＩＳＩの符号を検出するよう構成された１つ以上のフィルタパターンデコーダ６０６を含んでよい。適応イコライザコントローラ６００は、短期の残留ＩＳＩを適切に検出するよう必要とされるだけの又は望まれるだけの数のフィルタパターンデコーダ６０６を含んでよい。フィルタパターンデコーダ６０６の夫々は、例えば、図５のフィルタパターンデコーダ５０５によって実装されてよい。フィルタパターンデコーダ６０６の夫々は、短期の残留ＩＳＩの符号値を出力してよい。

適応イコライザコントローラ６００は、１つ以上の拡張フィルタパターンデコーダ６０６を含んでよい。適応イコライザコントローラ６００は、長期の残留ＩＳＩを適切に検出するよう必要とされるだけの又は望まれるだけの数の拡張フィルタパターンデコーダ６０８を含んでよい。拡張フィルタパターンデコーダ６０８の夫々は、長期の残留ＩＳＩを検出するよう構成されてよい。一実施形態では、拡張フィルタパターンデコーダ６０８の夫々は、長期の残留ＩＳＩの符号を検出するよう構成されてよい。拡張フィルタパターンデコーダ６０８の夫々は、如何なるフォーマットでも何らかの適切なデータパターン、データ列、又はデータパターン若しくはデータ列の組についてのための拡張フィルタパターンを用いて長期の残留ＩＳＩを検出するよう構成されてよい。例となる拡張フィルタパターンは、以下、図８に関連して更に詳細に説明される。拡張フィルタパターンデコーダ６０８の夫々は、適応制御アクションの如何なるインターフェイスモード及びアプリケーションも使用してそれらを切り替え、初期化中、初期化後、及び使用中のような、如何なる動作期間の間も動作し、それらの期間を切り替えてよい。

拡張フィルタパターンデコーダ６０８の夫々は、関連するイコライザが長期ＩＳＩのための信号のその補償を増大又は低減する必要があることを当該デコーダの入力が示すかどうかを示す長期残留ＩＳＩに対応する符号値を出力するよう構成されてよい。一実施形態では、拡張フィルタパターンデコーダ６０８の夫々は、関連するイコライザがその補償を増大させるべきであることを当該デコーダの入力が示す場合に“＋１”を、そして、関連するイコライザがその補償を低減する必要があることを当該デコーダの入力が示す場合に“−１”を出力するよう構成されてよい。

適応イコライザコントローラ６００は、フィルタパターンデコーダ６０６及び／又は拡張フィルタパターンデコーダ６０８の出力に適用すべき１つ以上の重み６１０を含んでよい。重み６１０は、出力制御パラメータ６１６に対して加算又は減算すべき部分を保持するよう構成される。重み６１０の使用は、残留ＩＳＩ成分の間で、そして、任意に、制御パラメータの間で、演算の効果を重み付けるよう構成されてよい。一実施形態で、重み６１０は、図５の重みセレクタ及び重みレジスタファイルによって完全に又は部分的に実装されてよい。重み６１０の選択は、制御パラメータが生成されるイコライザのタイプに基づき行われてよい

適応イコライザコントローラ６００は、適応イコライザコントローラ６００のフィルタパターンデコーダ６０６と拡張フィルタパターンデコーダ６０８との間で更に動作の影響のバランスをとるよう構成されたフィルタパターンバランサ６１２を含んでよい。フィルタパターンバランサ６１２は、このようにして、適応制御アルゴリズムが様々なデータ列の中から一貫した適応結果を提供することを可能にしてよい。フィルタパターンバランサ６１２は、図５のフィルタパターンバランサ５１０によって全体的に又は部分的に如何なる適切な方法でも実装されてよい。適応イコライザコントローラ６００は、フィルタパターンバランサ６１２の結果を積分するよう構成された積分器６１４を含んでよい。積分器６１４は、イコライザによる使用のために受け入れられる制御パラメータ６１６を生成するために、フィルタパターンバランサ６１２の結果をコンパイル、正規化、制限、又は別なふうに調整するよう構成されてよい。

一実施形態では、適応イコライザコントローラ６００は、拡張フィルタパターンデコーダ６０８のみを用いて実装されてよい。そのような実施形態では、適応イコライザコントローラ６００は、低周波連続時間線形イコライザのような、長期の残留ＩＳＩのためのイコライザを適応制御するよう特に構成されてよい。他の実施形態では、フィルタパターンバランサ６１２及び重み６１０は、短期の残留ＩＳＩ及び長期の残留ＩＳＩについて適切に応答のバランスをとるよう構成されてよい。よって、そのような実施形態では、適応イコライザコントローラ６００は、短期及び長期の両方の残留ＩＳＩのためにイコライザを適応制御するよう構成されてよい。

図７は、フィルタパターンデコーダ７００の例となる実施形態のブロック図を表す。一実施形態では、フィルタパターンデコーダ７００は、図５のフィルタパターンデコーダ５０５の１つ以上、図６のフィルタパターンデコーダ６０６の１つ以上又は拡張フィルタパターンデコーダ６０８の１つ以上を実装してよい。データ７０２及びエラー７０４は、フィルタパターンデコーダ７００によって受け取られてよい。いくつかの実施形態では、データ７０２及びエラー７０４は、例えば、図１のデータ及びエラー検出器１０６から受け取られてよい。遅延ブロック７０８は、データ７０２に対して実施される様々なアクションを補償するようエラー７０４を遅延させてよい。フィルタパターンデコーダ７００は、有限状態機械７１０によって比較、照合、及び評価され得る離散化された部分にデータ７０２を分けるよう構成されたシフトレジスタ７０６を含んでよい。

有限状態機械７１０は、残留ＩＳＩ又は長期の残留ＩＳＩを検出するためにデータ７０２をフィルタパターンと又は拡張フィルタパターンと照合し、そのような照合が行われると、対応するエラー７０４を更に使用して残留ＩＳＩ又は長期の残留ＩＳＩの適切な符号を決定してよい。有限状態機械７１０は、如何なる適切な方法においても、例えば、アナログ又はデジタル回路の如何なる適切な組み合わせによっても、実装されてよい。一例では、有限状態機械７１０は、プロセッサによる実行のためのコンピュータ可読媒体上の命令によって実装されてよい。有限状態機械７１０は、有限状態機械７１０がデータ７０２内で一致を探しているひと組以上のフィルタパターン又は拡張フィルタパターンを含んでよい。そのような一致は、残留ＩＳＩ又は長期の残留ＩＳＩの符号の決定を実施するのに必要な比較を提供してよい。有限状態機械７１０の構成は、１つ以上の真理値表によって表されてよい。

図８は、長期ＩＳＩを検出するよう構成された一対の拡張フィルタパターン８０２，８０４の例となる実施形態を表す。拡張フィルタパターン（ＥＦＰ；extended filter-pattern）８０２、８０４は、歪み信号を評価するよう図１の適応制御システム１００によって使用されてよい。拡張フィルタパターン８０２、８０４は、照合されるべき受信データの部分を表す１つ以上の論理セクションを夫々含んでよい。２つの拡張フィルタパターンを使用した長期ＩＳＩの検出は、参照により本願に援用される、２０１５年４月８日付けで発行された、「Adaptive Control of Low-Frequency Equalizer」と題された米国特許第９０２００８２号において記載されている技術に従って実施されてよい。

ＥＦＰ８０２、８０４の夫々は、データ列の異なる部分に対応するパターンを含んでよい。そのような部分は、例えば、フィルタパターン（filter pattern）、ミドルパターン（middle pattern）、テイルパターン（tail pattern）を含んでよい。フィルタパターン（“ＦＰ”）は、エラー値の前及び後の値の組を含んでよい。エラー値“Ｅ”は、残留長期ＩＳＩの検出を提供してよい。ＦＰは、ミドルパターン（“ＭＰ”）及びテイルパターン（“ＴＰ”）によって先行されてよい。ＴＰは、検出されるエラーＥに対するＴＰからのＩＳＩが長期ＩＳＩによるパルス応答のロングテイルによって引き起こされる観測条件によって参照されてよい。

一実施形態では、一致するＥＦＰの組は、夫々のＥＦＰの各自のＴＰによって異なってよい。よって、図８の例では、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ０８_０４は夫々が、エラー値Ｅ８１４の前及び後で同じＦＰ８１２を含み、且つ、同じＭＰ８１０を含んでよい。なお、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４は、異なるＴＰを含んでよい。具体的に、ＥＦＰ_０８０４は、ＥＦＰ_１８０２に含まれ得るＴＰ８０６の補完物である〜ＴＰ８０８を含んでよい。ＥＦＰ_０８０４におけるＥ８１４をＥＦＰ_１８０２におけるＥ８１４から減じることによって、Ｅ８１４に対するＦＰ８１２及びＭＰ８１０からの影響はキャンセルされる。それにより、長期ＩＳＩは、エラーＥ８１４に対するＴＰ８０６からの非反転の効果及び〜ＴＰ８０８からの逆の効果（例えば、補完物）として検出される。

一実施形態では、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４は、ＭＰ８１０のようなミドルパターンを夫々含んでよい。他の実施形態では、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４は、ミドルパターンを含まなくてよい。ＭＰ８１０は、異なる値を持ったバランスのとれた数のデータを有する如何なるデータ列とも一致してよい。例えば、複数の“０”及び複数の“１”を持ったデータ列について、ＭＰ８１０は、厳密に又は近似的に同数の“０”及び“１”と一致してよく、それにより、ＭＰ８１０からの総ＩＳＩは無視可能である。ＭＰ８１０の大部分のビットからのＩＳＩは、同程度の大きさ及び同じ符号を有しながら互いに類似すると考えられてよい。従って、ＭＰ８１０と一致するデータ列が厳密に同数の“０”及び“１”を有する場合には、総ＩＳＩは無視可能であると考えられてよい。更に、ＭＰ８１０は、略等しい数の“０”及び“１”との一致を受け入れるよう構成されてよい。ＭＰ８１０によって許容される“０”及び“１”の数の差が大きければ大きいほど、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４によって行われ得るＩＳＩの決定はますます正確でない。一実施形態では、ＭＰ８１０は、±５パーセントの誤差範囲をもって同数の“０”及び“１”との一致を受け入れるよう構成されてよい。他の実施形態では、ＭＰ８１０と照合される“０”及び“１”は整列されていなくてよい。結果として、ＭＰ８１０がランダムなデータ列と一致する確率は、長い列のＭＰ８１０であってさえ高くなり得る。よって、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４の有効性は、わずかに等しくない数の“０”及び“１”並びにＭＰ８１０がランダムなデータ列と一致する確率を高め得る整列されていない“０”及び“１”を許すことによって、高められてよい。このような有効性の高まりは、“０”及び“１”の数に違いに起因した精度の低下を犠牲にして達成され得る。なお、ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４の夫々におけるＭＰ８１０に同じ制限を適用することによって、ＭＰ８１０と照合されるデータ列によるＩＳＩに対する期待される効果は、ＥＦＰ_１８０２とＥＦＰ_０８０４との間で同じようであり得る。

ＥＦＰ_１８０２及びＥＦＰ_０８０４のテイルパターンは、“１”よりも相当に多い“０”又は“０”よりも相当に多い“１”を有する如何なるデータ列とも一致してよい。そのような条件のいずれもが、テイルパターンＴＰ８０６又は〜ＴＰ８０８と照合されるデータ列からエラーＥ８１４までの総ＩＳＩに有意な大きさを持たせ得る。“０”及び“１”の数の間の関係のための要件は、総ＩＳＩがＥＦＰ_１８０２とＥＦＰ_０８０４との間で逆の符号を有し得るように、ＥＦＰ_１８０２とＥＦＰ_０８０４との間で交換されてよい。結果として、ＥＦＰ_１８０２はＴＰ８０６を含んでよく、一方、ＥＦＰ_０８０４は、ＴＰ８０６の補完物であってよい〜ＴＰ８０８を含んでよい。ＴＰ８０６が“１”よりも相当に多い“０”を含む場合に、〜ＴＰ８０８は、“０”よりも相当に多い“１”を含むことが起こり得る。反対に、ＴＰ８０６が“０”よりも相当に多い“１”を含む場合に、〜ＴＰ８０８は、“１”よりも相当に多い“０”を含むことが起こり得る。更に、〜ＴＰ８０８が“１”よりも相当に多い“０”を含む場合に、ＴＰ８０６は、“０”よりも相当に多い“１”を含むことが起こり得る。反対に、〜ＴＰ８０８が“０”よりも相当に多い“１”を含む場合に、ＴＰ８０６は、“１”よりも相当に多い“０”を含むことが起こり得る。ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８における“０”及び“１”の順序は、制限されなくてよい。結果として、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８がランダムなデータ列と一致する確率は、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８の長さが長い（例えば、１００ビットよりも多い）場合でさえ、ＥＦＰ_１８０２又はＥＦＰ_０８０４の使用のために実際的であるほど十分に高い。

総ＩＳＩの大きさは、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８における“０”及び“１”の数の不釣り合いが大きくなるにつれて増大し得る。更に、総ＩＳＩを測定する精度は、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８における“０”及び“１”の数の不釣り合いが大きくなればなるほど増大し得る。しかし、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８を照合するために必要とされる“０”及び“１”の数の不釣り合いが大きければ大きいほど、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８がランダムなデータ列と一致する確率は低下する。従って、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８は、ＩＳＩ測定の精度及び速さの間でトレードオフを含んでよい。ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８における“０”及び“１”の相対数についての所与の閾値の選択は、それらの懸案事項のバランスをとりながら行われてよい。一実施形態では、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８は、“０”及び“１”の数において１０、１５、２０、２２、２５、２８又は３０パーセントの差を指定してよい。

ＭＰ８１０は、ランダムなデータ列におけるパターンを検出する確率を実際的であるほど十分に高く保ちながら、長期ＩＳＩのみが検出されるように、非長期ＩＳＩの影響をキャンセルするよう、且つ、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８をＥ８１４から十分に分離するよう構成されてよい。少なくとも１つの実施形態では、ＭＰ８１０は、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８がＦＰ８１２に直接先行する場合に省略されてよい。

ＦＰ８１２は、長期ＩＳＩに対して有意であり得る短期ＩＳＩの影響を正確にキャンセルするよう構成されてよい。少なくとも１つの実施形態では、ＦＰ８１２は、Ｅ８１４の位置がＭＰ８１０の終わり近くにある場合に省略されてよい。少なくとも１つの実施形態では、ＦＰ８１２及びＭＰ８１０は両方とも、ＴＰ８０６及び〜ＴＰ８０８の終わり近くでＥ８１４の検出を引き起こすことによって省略されてよい。

図９は、Ｑ−ＺＦ適応制御による勾配降下（Gradient-Descent）アルゴリズムを使用してよい、例となる適応制御システム９００のブロック図を表す。勾配降下アルゴリズムは、二乗された誤差の和が最急降下とともに小さくなる方向において制御パラメータ
（外１）

を繰り返し更新することによって、制御パラメータ
（外２）

を最適化する最適化アルゴリズムである。

適応制御システム９００は、適応下システム（ＳＵＡ；system under adaptation）９０５を含んでよい。適応制御システム９００は、制御パラメータ（例えば、
（外３）

として表されるベクトル）をＳＵＡ９０５へ供給してよい。ＳＵＡ９０５はデータ及びエラーを出力してよい。

適応制御システム９００は、適応アルゴリズムからの
（外４）

の更新を積分することによって、制御パラメータ
（外５）

を繰り返し生成してよい。適応制御システムは、２つのモード、すなわち、通常モード及び特性化モードにおいて実行されてよい。適応制御システム９００の実線矢印は、通常モード及び特性化モードの両方で起こり得る様々な動作を示してよい。通常モードでは、制御パラメータ
（外６）

は、微小偏差∂ｃ_ｐなしでＳＵＡ９０５へ与えられる。適応制御システム９００の破線は、微小偏差∂ｃ_ｐが夫々のｐについて１つずつ制御パラメータ
（外７）

に投入され得る、特性化モードでのみ起こり得る様々な動作を示してよく、エラーベクトルの対応する偏差
（外８）

観測される。

特性化モードにおいて、適応制御システム９００は、微小偏差（∂ｃ_ｐ）を制御パラメータ
（外９）

に投入してよい。適応制御システム９００は、制御パラメータ
（外１０）

に投入された微小偏差（∂ｃ_ｐ）の結果として、ＳＵＡ９０５の出力での如何なる変化（例えば、エラーベクトルの変化）もモニタするために、適応アルゴリズムを使用してよい。適応制御システム９００は、異なる制御パラメータ
（外１１）

についてＳＵＡ９０５の出力での差を識別してよく、それらの差を使用してＳＵＡ９０５を特性化してよい。Ｑ−ＺＦシステムについて、フィルタパターンデコーダ９１０は、ＳＵＡ９０５からのデータ及びエラーに基づき残留ＩＳＩ符号値を検出してよい。残留ＩＳＩ符号値は、１つ以上のフィルタパターンによって測定されてよい。残留ＩＳＩ符号値は、適応アルゴリズム９１５へ入力されて、制御パラメータ
（外１２）

を調整するために使用されてよい。制御パラメータ
（外１３）

は、ＳＵＡ９０５において歪み信号を等化するために使用されてよい。ＳＵＡ９０５が特性化されていない通常モードにおいて、微小偏差（∂ｃ_ｐ）は制御パラメータ
（外１４）

に投入されない。

フィルタパターンデコーダ９１０は、残留ＩＳＩ符号値を生成するためにフィルタパターンを使用してよい。中心極限定理（Central Limit Theorem）に従って、フィルタパターンが多数のＩＳＩをカバーする場合に、残りのわずかのＩＳＩの和はガウス分布に従ってよい。よって、残留ＩＳＩの符号値の期待値（又は平均）Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、

Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））

のように近似されてよい。この式で、λ_ｋは残留ＩＳＩのアナログ値であり、ｓｇｎ（ｘ）は符号関数であり、Ｅ［ｘ］はｘの期待値（又は平均）であり、σは、フィルタパターンによってカバーされないわずかのＩＳＩ又はクロストーク若しくは熱雑音のような外部ノイズに起因した測定ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｘ）は、
（外１５）

として定義されるｘの誤差関数である。上記の式の両側に逆誤差関数ｅｒｆｉｎｖ（・）を適用することによって、結果は

ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
≒ｅｒｆｉｎｖ（ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２）））＝λ_ｋ／√（２σ^２）

と表されてよい。上記の式で、ｅｒｆｉｎｖ（ｘ）は、−１≦ｘ≦＋１についてｅｒｆ（ｅｒｆｉｎｖ（ｘ））＝ｘと定義されるｘの逆誤差関数であり、−∞≦ｙ≦＋∞についてｙ＝ｅｒｆｉｎｖ（ｘ）を用いてｅｒｆｉｎｖ（ｅｒｆ（ｙ））＝ｙと書き直されてよい。従って、ＩＳＩのＱ値は、ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σと表されてよく、これは、測定ノイズσに対する残留ＩＳＩλ_ｋの比であってよく、

ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）

のように残留ＩＳＩの符号値の期待値（又は平均）Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］の逆誤差関数をとることによって近似的に推定される。適応アルゴリズム９１５は、Ｑを決定するときにこの式を使用してよい。測定ノイズσが一定であるならば、ＩＳＩのＱ値ｑ_ｋは、残留ＩＳＩλ_ｋのアナログ値に比例してよい。少なくとも１つの実施形態では、フィルタパターンデコーダの出力（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）は、第１の（すなわち、非反転の）フィルタパターンＦＰ１_ｋについてのＥ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］と、第２の（すなわち、反転された）フィルタパターンＦＰ０_ｋについての−Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］との間で二者択一的に交換してよい。Ｑ−ＺＦについて、ｑ_ｋ＝√２ｅｒｆｉｎｖ（ｘ）＝√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）の出力は、ｑ_ｋ＝√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］）−√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］）として、第１の（すなわち、非反転の）フィルタパターンＦＰ１_ｋについてのＥ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］と、第２の（すなわち、反転された）フィルタパターンＦＰ０_ｋについての−Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］との間の差であってよい。

少なくとも１つの実施形態では、適応アルゴリズム９１５は、フィルタパターンデコーダ９１０とともに、Ｑ値を決定するために少なくとも２つのフィルタパターンを使用してよい。残留ＩＳＩの符号値の期待値（又は平均）は、

Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ＦＰ１ｋ／√（２σ^２））、及び
Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ＦＰ０ｋ／√（２σ^２））

のように近似的に記述されてよい。この式で、λ_ＦＰ１ｋ及びλ_ＦＰ０ｋは、第１の（すなわち、非反転の）フィルタパターンＦＰ１_ｋ及び第２の（反転された）フィルタパターンＦＰ０_ｋによって夫々測定される総ＩＳＩのアナログ値である。このとき、ＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋは、同じようであるが、測定されるべき残留ＩＳＩλ_ｋについて区別される。上記の式の両側に逆誤差関数を適用することによって、結果は

ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］）
≒ｅｒｆｉｎｖ（ｅｒｆ（λ_ＦＰ１ｋ／√（２σ^２）））＝λ_ＦＰ１ｋ／√（２σ^２）、及び
ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］）
≒ｅｒｆｉｎｖ（ｅｒｆ（λ_ＦＰ０ｋ／√（２σ^２）））＝λ_ＦＰ０ｋ／√（２σ^２）

のように表されてよい。このとき、測定されるべき残留ＩＳＩλ_ｋは、

λ_ｋ＝λ_ＦＰ１ｋ−λ_ＦＰ０ｋ

のように、第１の（すなわち、非反転の）フィルタパターンについての総ＩＳＩのアナログ値λ_ＦＰ１ｋと、第２の（すなわち、反転された）フィルタパターンについての総ＩＳＩのアナログ値λ_ＦＰ０ｋとの間の差であってよい。残留ＩＳＩのＱ値ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σは、ＦＰ１_ｋとＦＰ０_ｋとの間の残留ＩＳＩの符号値の期待値（又は平均）の逆誤差関数の差をとることによって推定されてよい。これは、

ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ＝λ_ＦＰ１ｋ／σ−λ_ＦＰ０ｋ／σ
≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］）−√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］）

のように表されてよい。

一次偏導関数ｖ_ｐ，ｋ＝∂λ_ｋ／∂ｃ_ｐは、次のように定義されるヤコビアン行列Ｖを構成するように、計算されメモリ要素Ｍに記憶されてよい：

上記の式で、ｖ_ｐ，ｋは、

ｖ_ｐ，ｋ＝∂λ_ｋ／∂ｃ_ｐ

と表されるように、ｐ番目の制御パラメータｃ_ｐに対するｋ番目の残留ＩＳＩ値λ_ｋの一次偏導関数である。

通常モードにおいて、微小偏差∂ｃ_ｐは、制御パラメータ
（外１６）

において投入されなくてよく、残留ＩＳＩベクトルの符号
（外１７）

又はその平均
（外１８）

は、偏差なしで観測されてよく、Ｖは、メモリ要素において一定に保たれる。ヤコビアン行列Ｖは、適応行列Ｗとして使用されてよい。次いで、残留ＩＳＩベクトルの符号
（外１９）

又はその平均
（外２０）

は、Ｗ及ぶループ定数−Ｋを乗じられてよく、そして、
（外２１）

又はその平均
（外２２）

は、制御パラメータ
（外２３）

を生成するよう積分されてよい。少なくともいくつかの実施形態では、適応制御システム９００は、繰り返しごとにヤコビアン行列Ｖを特性化しなくてよい。これは、Ｖが、制御パラメータ
（外２４）

の少しの更新について比較的一定であり得るからである。

図１０は、Ｑ−ＺＦによるガウス・ニュートン（Gauss-Newton）アルゴリズムを使用してよい、例となる適応制御システム１０００のブロック図を表す。適応制御システム１０００は、適応下システム（ＳＵＡ）１００５を含んでよい。適応制御システム１０００は、制御パラメータ（例えば、
（外２５）

として表されるベクトル）をＳＵＡ１００５へ供給してよく、ＳＵＡ１００５はデータ及びエラーを出力してよい。適応制御システム１０００は、ヤコビアン行列Ｖの擬似逆行列が適応行列Ｗとして使用されてよい点を除き、図９の適応制御システム９００と同様に動作してよい。一実施形態では、Ｖの擬似逆行列は、Ｗ＝（ＶＶ^Ｔ）^−１Ｖとして計算されてよい。このとき、Ｖ^Ｔは、ＶＶ^Ｔが反転可能（すなわち、非特異）であるという条件で、Ｖの転置行列である。他の実施形態では、Ｕ及びＲがユニタリ行列であり、Ｓが対角値として負でない特異値を有してＶと同じサイズの矩形対角行列であるとして、Ｖが特異値分解（singular value decomposition）を用いてＶ＝ＵＳＲ^Ｔに分解される場合に、Ｖの擬似逆行列はＷ＝ＵΣＲ^Ｔと計算されてよい。このとき、Σは、対角値として、Ｓの対応する正の特異値の逆数、又はＳの対応するゼロである特異値についてはゼロを有して、Ｖと同じサイズの矩形対角行列である。

通常モードにおいて、微小偏差∂ｃ_ｐは、制御パラメータ
（外２６）

において投入されなくてよく、残留ＩＳＩベクトルの符号
（外２７）

又はその平均
（外２８）

は、偏差なしで観測されてよく、適応行列Ｗは、メモリ要素において一定に保たれる。次いで、残留ＩＳＩベクトルの符号
（外２９）

又はその平均
（外３０）

は、Ｗ及ぶループ定数−Ｋを乗じられてよく、そして、
（外３１）

又はその平均
（外３２）

は、制御パラメータ
（外３３）

を生成するよう積分されてよい。少なくともいくつかの実施形態では、適応制御システム１０００は、繰り返しごとにヤコビアン行列Ｖを特性化しなくてよい。これは、Ｖが、制御パラメータ
（外３４）

の少しの更新について比較的一定であり得るからである。

図１１Ａ〜Ｃは、Ｑに基づくゼロ強制適応制御の方法１１００のフロー図を表す。方法１１００は、ハードウェア（回路、専用ロジック、など）、ソフトウェア（例えば、汎用コンピュータシステム又は専用マシンによって実行されるもの）、又は両者の組み合わせを含んでよいプロセッシングロジックによって実施されてよい。プロセッシングロジックは、適応イコライザ制御システム１００又は他のコンピュータシステム若しくはデバイスにおいて含まれてよい。説明の簡単のために、本願で記載される方法は、動作の連続として表現及び説明される。しかし、本開示に従う動作は、様々な順序で及び／又は同時に、本願で提示及び記載されていない他の動作を伴って起こってよい。更に、表されている全ての動作が、開示されている主題に従って方法を実施するために必要とされなくてもよい。その上、当業者には当然に、方法は、相互に関連付けられた状態の連続として状態図又は事象を介して代替的に表されてよい。その上、本明細書で開示されている方法は、そのような方法をコンピューティングデバイスへ搬送又は転送するのを助けるよう、非一時的なコンピュータ可読媒体のような製品において記憶されることが可能である。本願で使用される語「製品（article of manufacture）」は、如何なるコンピュータ可読デバイス又は記憶媒体からもアクセス可能なコンピュータプログラムを包含するよう意図される。個別のブロックとして表されているとしても、様々なブロックは、所望の実施に応じて、更なるブロックに分けられても、より少ないブロックへとまとめられても、あるいは、削除されてもよい。

図１１Ａにおいて、ブロック１１０５で、プロセッシングロジックは、１つ以上の制御パラメータを初期化してよい。少なくとも１つの実施形態では、制御パラメータは、ベクトル
（外３５）

として表され得る複数の値を含んでよい。

ブロック１１１０で、プロセッシングロジックは、フィルタパターンの組を用いて制御パラメータ
（外３６）

によりデータシーケンスにおけるＩＳＩの平均符号値（例えば、＋１、−１）を測定してよい。一例として、ＩＳＩの平均符号値Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、２つのフィルタパターンＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋを用いて測定されてよい。プロセッシングロジックは、ＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋが同じようであるが、測定されるべきＩＳＩについて区別される場合に、

Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］＝Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］−Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］

のように、２つのフィルタパターンＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの間の総ＩＳＩの平均符号値の差として、
（外３７）

によりＩＳＩの平均符号値Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］を測定してよい。

通常モード（特性化モードでない。）において、上記の式は、ＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋについて二者択一的にＩＳＩの単一の符号値の測定により変更されてよい。これは、長期にわたる平均と同じ効果を有してよく、

ｓｇｎ（λ_ｋ）＝ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）
ｓｇｎ（λ_ｋ）＝−ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）

と表されてよい。

ブロック１１１５で、プロセッシングロジックは、プロセッシングロジックが制御パラメータ
（外３８）

を特性化すべきかどうかを判定してよい。通常モードが有効にされる場合に（例えば、ブロック１１１５での“いいえ”）、プロセッシングロジックは、制御パラメータ
（外３９）

を特性化しないと決定してよく、図１１Ｃに関連して更に記載されるように、ブロック１１６０へ（例えば、参照Ｃを介して）進んでよい。

特性化モードが有効にされる場合に（例えば、ブロック１１１５での“はい”）、プロセッシングロジックは、制御パラメータ
（外４０）

を特性化すると決定してよく、ブロック１１２０へ進んでよい。ブロック１１２０で、プロセッシングロジックは、制御パラメータ
（外４１）

を用いてＩＳＩのＱ値を計算してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、例えば、式
（外４２）

において、逆誤差関数を用いて、
（外４３）

として、制御パラメータ
（外４４）

によりＩＳＩのＱ値を計算してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、ＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの夫々について逆誤差関数を用いて、２つのフィルタパターンＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの間の総ＩＳＩの平均符号値のＱ値の差として、制御パラメータ
（外４５）

によりＩＳＩのＱ値を計算してよい。これは、式：

ｑ_ｋ＝√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］）−√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］）

を使用してよい。

ブロック１１２５で、プロセッシングロジックは、制御パラメータインデックスｐを設定してよい。制御パラメータインデックスｐは、制御パラメータベクトル
（外４６）

における夫々の制御パラメータｃ_ｐを個々に索引付けするために使用されてよい。このとき、夫々の制御パラメータｃ_ｐは、異なるインデックス識別子に関連付けられてよく、ｐ＝１，２，３，・・・，ｎであり、ｎは、制御パラメータベクトル
（外４７）

における制御パラメータの数である。

ブロック１１３０で、プロセッシングロジックは、
（外４８）

と表され得る変更後の制御パラメータを定義してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、
（外４９）

として、制御パラメータｃ_ｐに微小偏差を一時的に投入してよい。このとき。｛∂ｃ_ｐ｝は、インデックスｐを有する制御パラメータにおいては∂ｃ_ｐであり、他の全てのインデックスについてはゼロである。

ブロック１１３５で、プロセッシングロジックは、フィルタパターンの組を用いて、変更後の制御パラメータによりＩＳＩの平均符号値を測定してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、フィルタパターン及び／又は拡張フィルタパターンを用いて、
（外５０）

として、
（外５１）

によりＩＳＩの平均符号値を測定してよい。例えば、
（外５２）

によるＩＳＩの平均符号値は、２つのフィルタパターンＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの間の差として測定されてよい。これは、

Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ＋∂λ_ｋ）］＝Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ＋∂λ_ＦＰ１ｋ）］−Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ＋∂λ_ＦＰ０ｋ）］

と表されてよい。

ブロック１１４０で、プロセッシングロジックは、変更後の制御パラメータを用いてＩＳＩのＱ値を計算してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、逆誤差関数を用いて、
（外５３）

によりＩＳＩのＱ値を計算してよい。例えば、
（外５４）

によるＩＳＩのＱ値は、ＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの夫々について逆誤差関数を用いて、２つのフィルタパターンＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの間の総ＩＳＩの平均符号値のＱ値の差として計算されてよい。これは、

ｑ_ｋ＋∂ｑ_ｋ＝√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ＋∂λ_ＦＰ１ｋ）］）
−√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ＋∂λ_ＦＰ０ｋ）］）

と表されてよい。

ブロック１１４５で、プロセッシングロジックは、変更後の制御パラメータｃ_ｐに関してＩＳＩのＱ値の導関数を計算してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、

として、変更後の制御パラメータｃ_ｐに関して
（外５５）

でのＩＳＩのＱ値の一次導関数を計算してよい。

ブロック１１５０で、ＩＳＩのＱ値に対するＩＳＩの平均符号値の比は、ＩＳＩのＱ値に対する２つのフィルタパターンＦＰ１_ｋ及びＦＰ０_ｋの間の総ＩＳＩの平均符号値の差の比として計算されてよい。これは、

Ｅ［ｓｇｎ（λｋ）］／ｑ_ｋ＝（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ１ｋ）］−Ｅ［ｓｇｎ（λ_ＦＰ０ｋ）］）／ｑ_ｋ

と表されてよい。

プロセッシングロジックは、ＩＳＩのＱ値に対するＩＳＩの平均符号値の比と、変更後の制御パラメータｃ_ｐに関するＩＳＩのＱ値の導関数との積を計算してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、ＩＳＩのＱ値に対するＩＳＩの平均符号値の比と、変更後の制御パラメータｃ_ｐに関するＩＳＩのＱ値の導関数との積を計算するときに、変更後の制御パラメータｃ_ｐに関して
（外５６）

でのＩＳＩのＱ値の一次導関数を使用してよい。

ブロック１１５２で、プロセッシングユニットは、ヤコビアン行列の行として積を格納してよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、ヤコビアン行列Ｖのｐ番目の行として積を格納してよい。これは、

と表されてよい。このとき、Ｎは、測定されたＩＳＩの数である。

ブロック１１５５で、プロセッシングロジックは、制御パラメータ
（外５７）

における他の制御パラメータ（例えば、ｃ_ｐ＋１）が特性化されるべきかどうかを判定してよい。制御パラメータ
（外５８）

における他の制御パラメータ（例えば、ｃ_ｐ＋１）が特性化されるべき場合に（例えば、ブロック１１５５での“はい”）、プロセッシングロジックはブロック１１２５へループしてよく、プロセッシングロジックは、ブロック１１２５〜１１５５において、他の索引付けされた制御パラメータを使用してよい。

制御パラメータ
（外５９）

における他の制御パラメータが特性化されるべきでない場合に（例えば、ブロック１１５５での“いいえ”）、プロセッシングロジックは、図１１Ｂのブロック１１６５へ参照Ｂを介して進んでよい。

図１１Ｂにおいて、参照Ｂを介して到達され得るブロック１１６５で、プロセッシングロジックは、Ｑに基づくゼロ強制適応制御がガウス・ニュートンアルゴリズムを使用するよう設定されているかどうかを判定してよい。

Ｑに基づくゼロ強制適応制御がガウス・ニュートンアルゴリズムを使用するよう設定されている場合に（例えば、ブロック１１６５での“はい”）、ブロック１１７０で、プロセッシングロジックは、ヤコビアン行列Ｖの擬似逆行列を適応行列Ｗとして記憶してよい。一実施形態では、Ｖの擬似逆行列は、Ｗ＝（ＶＶ^Ｔ）^−１Ｖとして計算されてよい。このとき、Ｖ^Ｔは、ＶＶ^Ｔが反転可能（すなわち、非特異）であるという条件で、Ｖの転置行列である。他の実施形態では、Ｕ及びＲがユニタリ行列であり、Ｓが対角値として負でない特異値を有してＶと同じサイズの矩形対角行列であるとして、Ｖが特異値分解を用いてＶ＝ＵＳＲ^Ｔに分解される場合に、Ｖの擬似逆行列はＷ＝ＵΣＲ^Ｔと計算されてよい。このとき、Σは、対角値として、Ｓの対応する正の特異値の逆数、又はＳの対応するゼロである特異値についてはゼロを有して、Ｖと同じサイズの矩形対角行列である。

ブロック１１７０で、プロセッシングロジックは、参照Ｃを介して図１１Ｃのブロック１１６０へ進んでよい。

Ｑに基づくゼロ強制適応制御がガウス・ニュートンアルゴリズムを使用するよう設定されていない場合に（例えば、ブロック１１６５での“いいえ”）、プロセッシングロジックは、別のアルゴリズムを使用するよう構成されてよい。例えば、プロセッシングロジックは、勾配降下アルゴリズムを使用するよう構成されてよい。このとき、適応行列Ｗはヤコビアン行列Ｖであってよい。ブロック１１７５で、プロセッシングロジックは、ヤコビアン行列Ｖを適応行列Ｗとして記憶してよい。ブロック１１７５の後、プロセッシングロジックは、参照Ｃを介して図１１Ｃのブロック１１６０へ進んでよい。

図１１Ｃにおいて、参照Ｃを介して到達され得るブロック１１６０で、プロセッシングロジックは、ＩＳＩの測定された平均符号値に適応行列を乗じてよく、乗算の積を制御パラメータ
（外６０）

に加えてよい。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッシングロジックは、ＩＳＩの測定された平均符号値
（外６１）

に−ＫＷを乗じてよい。このとき、Ｗは適応行列であり、Ｋは微小な正のループ定数である。乗算の積を制御パラメータ
（外６２）

に加えるときに、プロセッシングロジックは、式：

を使用してよい。ブロック１１６０の後、プロセッシングロジックは、参照Ａを介して図１１のブロック１１１０へ進んでよい。

図１２は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従って、適応イコライザ制御の例となるコンピュータシステム１２００のブロック図を表す。図１の適応制御システム１００は、例となるコンピュータシステム１２００のようなコンピューティングシステムとして実装されてよい。コンピュータシステム１２００は、本開示の１つ以上の動作を実装するよう構成されてよい。

コンピュータシステム１２００は、マシンに本願で説明されている方法のいずれか１つ以上を実施させるひと組以上の命令１２２６を実行する。マシンは、クライアント−サーバ・ネットワーク環境ではサーバ又はクライアントマシンという役割で、あるいは、ピア・ツー・ピア（すなわち、分散）環境においてはピアマシンとして、動作してよい。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話機、ウェブ機器、サーバ、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、又はそのマシンによって行われるべきアクションを指定する命令の組（シーケンシャル又は他）を実行可能な何らかのマシンであってよい。更に、単一のマシンしか表されていないが、語「マシン（machine）」はまた、本願で論じられている方法のいずれか１つ以上を実行するよう命令１２２６の組を個々に又は連帯して実行するマシンの如何なる集合も含むと解釈されるべきである。

コンピュータシステム１２００は、プロセッサ１２０２、メインメモリ１２０４（例えば、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）（例えば、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）又はラムバスＤＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ））、など）、静的メモリ１２０６（例えば、フラッシュメモリ、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、など）、及びデータ記憶デバイス１２１６を含み、これらは、バス１２０８を介して互いと通信する。

プロセッサ１２０２は、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置、又は同様のもののような、１つ以上の汎用プロセッシングデバイスに相当する。特に、プロセッサ１２０２は、複数命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装するプロセッサ若しくは命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってよい。プロセッサ１２０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、又は同様のもののような、１つ以上の専用プロセッシングデバイスであってよい。プロセッサ１２０２は、本願で論じられている動作及びステップを実施するための命令を実行するよう構成される。

コンピュータシステム１２００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エクストラネット、又はインターネットのようなネットワーク１２１８上で他のマシンとの通信を提供するネットワークインターフェイスデバイス１２２２を更に含んでよい。ネットワークインターフェイスデバイス１２２２は、物理的又は論理的インターフェイスをいくつでも含んでよい。ネットワークインターフェイスデバイス１２２２は、ネットワークにおいてネットワークコンポーネント間の通信を可能にする又は助けるよう構成された如何なるデバイス、システム、コンポーネント、又はコンポーネントの集合も含んでよい。例えば、ネットワークインターフェイスデバイス１２２２は、制限なしに、モデム、ネットワークカード（無線若しくは有線）、赤外線通信デバイス、光通信デバイス、無線通信デバイス（例えば、アンテナ）、及び／又はチップセット（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．６デバイス（例えば、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ））、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）デバイス、ＷｉＭａｘ（登録商標）デバイス、セルラー通信設備、など）、及び／又は同様のものを含んでよい。ネットワークインターフェイスデバイス１２２２は、データがネットワーク（例えば、２、３例を挙げると、セルラーネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ＭＡＮ、光ネットワーク、など）及び／又は本開示で記載される何らかの他のデバイス（遠隔デバイスを含む。）と交換されることを可能にしてよい。少なくとも１つの実施形態では、ネットワークインターフェイスデバイス１２２２は、単一の物理コンポーネント上の論理的な区別、例えば、単一の物理ケーブル又は光信号にわたる複数の通信ストリームであってよい。

コンピュータシステム１２００は、ディスプレイデバイス１２１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は陰極線管（ＣＲＴ））、英数字入力デバイス１２１２（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス１２１４（例えば、マウス）、及び信号発生デバイス１２２０（例えば、スピーカ）を更に含んでよい。

データ記憶デバイス１２１６は、本願で記載される方法又は機能のいずれか１つ以上を具現する命令１２２６の組が記憶されているコンピュータ可読媒体１２２４を含んでよい。命令１２２６の組は、コンピュータシステム１２００によるそれらの実行中に、メインメモリ１２０４内に及び／又はプロセッサ１２０２内に、完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。メインメモリ１２０４及びプロセッサ１２０２もコンピュータ可読記憶媒体を構成する。命令１２２６の組は更に、ネットワークインターフェイスデバイス１２２２を介してネットワーク１２１８上で送信又は受信されてよい。

コンピュータ可読記憶媒体１２２４の例は単一の媒体として示されているが、語「コンピュータ可読記憶媒体（computer-readable storage medium）」は、命令１２２６の組を記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、中央集権化された若しくは離散的なデータベース、並びに／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含んでよい。語「コンピュータ可読記憶媒体」は、マシンによる実行のための命令の組を記憶、符号化、又は実行することが可能であって、マシンに本開示の方法のいずれか１つ以上を実施させる如何なる媒体も含んでよい。語「コンピュータ可読記憶媒体」は、制限なしに、ソリッドステートメモリ、光学媒体、及び磁気媒体を含んでよい。
例となる実施形態では、デバイスは、メモリと、該メモリへ動作上結合されたプロセッサシステムとを含んでよい。プロセッシングシステムは、初期制御パラメータによりシンボル間干渉（ＩＳＩ）の平均符号値の第１の組を測定し、該平均符号値の第１の組及び前記初期制御パラメータに基づき第１のＱ値を決定し、前記初期制御パラメータに基づき変更された制御パラメータを定義し、該変更された制御パラメータによりＩＳＩの平均符号値の第２の組を測定し、該平均符号値の第２の組及び前記変更された制御パラメータに基づき第２のＱ値を決定し、第１のＱ値と第２のＱ値との間の差を決定し、第１のＱ値と第２のＱ値との間の差に基づき出力を等化するよう構成されてよい。第１のＱ値は、測定されたノイズに対する測定されたシンボル間干渉（“ＩＳＩ”）の比を含んでよい。平均符号値の第１の組及び初期制御パラメータに基づき第１のＱ値を決定するときに、プロセッシングシステムは、測定されたＩＳＩの符号値の組の第１の逆誤差関数を計算するよう構成されてよい。符号値の組は、式：Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））により表されてよい。このとき、λ_ｋは、測定されたＩＳＩのアナログ値を含んでよく、ｓｇｎ（λ_ｋ）は符号関数を含んでよく、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値を含んでよい、σは、わずかのＩＳＩによる測定ノイズの標準偏差を含んでよく、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数を含んでよい。第１のＱ値は、式：ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）を用いて決定されてよい。このとき、ｑ_ｋは第１のＱ値である。第１のＱ値は、計算された第３のＱ値及び計算された第４のＱ値の差を計算することに基づき決定されてよい。

変更、追加、又は削除は、本開示の適用範囲から逸脱することなしに、コンピュータシステム１２００に対して行われてよい。例えば、少なくとも１つの実施形態では、コンピュータシステム１２００は、明示的に図示及び記載されていない他のコンポーネントをいくつでも含んでよい。

本開示で使用されるように、語「モジュール（module）」又は「コンポーネント（component）」は、モジュール又はコンポーネントのアクションを実施するよう構成された具体的なハードウェア実施、且つ／あるいは、コンピューティングシステムの汎用のハードウェア（例えば、コンピュータ可読媒体、プロセッシングデバイス、など）に記憶され及び／又はそれによって実行されるソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンに言及してよい。少なくとも１つの実施形態では、本開示で記載される種々のコンポーネント、モジュール、エンジン、及びサービスは、コンピューティングシステムにおいて（例えば、別個のスレッドとして）実行するオブジェクト又はプロセスとして実装されてよい。本開示で記載されるシステム及び方法のいくつかは、ソフトウェア（汎用のハードウェアに記憶され及び／又はそれによって実行される。）において実装されるものとして一般的に記載されるが、具体的なハードウェア実施又はソフトウェアと具体的なハードウェア実施との組み合わせも可能であり、考えられている。本明細書において、「コンピューティングエンティティ（computing entity）」は、本開示において以前に定義された如何なるコンピュータシステム、又はコンピューティングシステムで実行される如何なるモジュール若しくは組み合わせであってもよい。

本開示で、特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本文）で使用される語は、一般的に、“非限定的な（open）”用語として意図されている（例えば、語「含んでいる（including）」は、“〜を含んでいるが、〜に制限されない”との意に解釈されるべきであり、語「備えている（having）」は、「少なくとも〜を備えている」との意に解釈されるべきであり、語「含む（includes）」は、“〜を含むが、〜に制限されない”との意に解釈されるべきである、など。）。

加えて、導入されたクレーム記載（introduced claim recitation）において特定の数が意図される場合、そのような意図は当該クレーム中に明確に記載され、そのような記載がない場合は、そのような意図も存在しない。例えば、理解を促すために、後続の添付された特許請求の範囲では、「少なくとも１つの（at least one）」及び「１つ以上の（one or more）」といった導入句を使用し、クレーム記載を導入することがある。しかし、このような句を使用するからといって、「a」又は「an」といった不定冠詞によりクレーム記載を導入した場合に、たとえ同一のクレーム内に、「１つ以上の」又は「少なくとも１つの」といった導入句と「a」又は「an」といった不定冠詞との両方が含まれるとしても、当該導入されたクレーム記載を含む特定のクレームが、当該記載事項を１しか含まない例に限定されるということが示唆されると解釈されるべきではない（例えば、「a」及び／又は「an」は、「少なくとも１つの」又は「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。）。定冠詞を使用してクレーム記載を導入する場合にも同様のことが当てはまる。

その上、導入されたクレーム記載において特定の数が明示されている場合であっても、そのような記載は、通常、少なくとも記載された数を意味するように解釈されるべきであることは、当業者には理解されるであろう（例えば、他に修飾語のない、単なる「２つの記載事項」という記載がある場合、この記載は、少なくとも２つの記載事項、又は２つ以上の記載事項を意味する。）。更に、「Ａ、Ｂ及びＣなどのうち少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ及びＣなどのうちの１つ以上」に類する表記が使用される場合、一般的に、そのような構造は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢの両方、ＡとＣの両方、ＢとＣの両方、及び／又はＡとＢとＣの全て、などを含むよう意図される。

更に、２つ以上の選択可能な用語を表す如何なる離接語及び／又は離接句も、明細書、特許請求の範囲、又は図面のいずれであろうと、それら用語のうちの１つ、それらの用語のうちのいずれか、あるいは、それらの用語の両方を含む可能性を意図すると理解されるべきである。例えば、「Ａ又はＢ」という句は、「Ａ又はＢ」、あるいは、「Ａ及びＢ」の可能性を含むことが理解されるべきである。

ここで挙げられている全ての例及び条件付き言語は、当該技術の促進に本発明者によって寄与される概念及び本発明を読者が理解するのを助ける教育上の目的を意図され、そのような具体的に挙げられている例及び条件に制限されないと解釈されるべきである。本発明の実施形態が詳細に記載されてきたが、様々な変更、置換、及び代替が、本発明の主旨及び適用範囲から逸脱することなしに行われてよい。

上記の実施形態に加えて、以下の付記を開示する。
（付記１）
相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉の第１の組の平均符号値の第１の組を測定し、
前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組に基づきＱ値の第１の組を決定し、
前記Ｑ値の第１の組に基づき前記制御パラメータの組を調整し、
前記制御パラメータの組に基づき前記出力信号を調整する
ことを有する方法。
（付記２）
前記Ｑ値の第１の組は、ノイズに対する前記シンボル間干渉の第１の組の比を含む、
付記１に記載の方法。
（付記３）
前記平均符号値の第１の組に基づき前記Ｑ値の第１の組を決定することは、前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組を計算することを有する、
付記２に記載の方法。
（付記４）
前記平均符号値の第１の組は、式：
Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））
により表され、ｋは、前記平均符号値の第１の組におけるインデックス番号であり、λ_ｋは、測定されたシンボル間干渉のアナログ値であり、ｓｇｎ（λ_ｋ）は、λ_ｋの符号関数であり、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値であり、σは、ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数である、
付記３に記載の方法。
（付記５）
前記Ｑ値の第１の組は、式：
ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
を用いて決定され、ｑ_ｋは、前記Ｑ値の第１の組である、
付記４に記載の方法。
（付記６）
逆相関を用いて前記制御パラメータの組により前記出力信号のシンボル間干渉の第２の組の平均符号値の第２の組を測定し、
前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組に基づきＱ値の第２の組を決定し、
前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差に基づき前記制御パラメータの組を調整する
ことを更に有する付記１に記載の方法。
（付記７）
前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差は、（ａ）前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組と、（ｂ）前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組の逆誤差関数の第２の組との間の差に基づく、
付記６に記載の方法。
（付記８）
システムによって実行される場合に、該システムに、
相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉の第１の組の平均符号値の第１の組を測定する動作と
前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組に基づきＱ値の第１の組を決定する動作と
前記Ｑ値の第１の組に基づき前記制御パラメータの組を調整する動作と
前記制御パラメータの組に基づき前記出力信号を調整する動作と
を実行させるよう構成される命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記９）
前記Ｑ値の第１の組は、ノイズに対する前記シンボル間干渉の第１の組の比を含む、
付記８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１０）
前記平均符号値の第１の組に基づき前記Ｑ値の第１の組を決定する動作は、前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組を計算することを有する、
付記９に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１１）
前記平均符号値の第１の組は、式：
Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））
により表され、ｋは、前記平均符号値の第１の組におけるインデックス番号であり、λ_ｋは、測定されたシンボル間干渉のアナログ値であり、ｓｇｎ（λ_ｋ）は、λ_ｋの符号関数であり、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値であり、σは、ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数である、
付記１０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１２）
前記Ｑ値の第１の組は、式：
ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
を用いて決定され、ｑ_ｋは、前記Ｑ値の第１の組である、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１３）
前記命令は、前記システムによって実行される場合に、該システムに、
逆相関を用いて前記制御パラメータの組により前記出力信号のシンボル間干渉の第２の組の平均符号値の第２の組を測定する動作と、
前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組に基づきＱ値の第２の組を決定する動作と、
前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差に基づき前記制御パラメータの組を調整する動作と
を更に実行させるよう構成される、付記８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１４）
前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差は、（ａ）前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組と、（ｂ）前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組の逆誤差関数の第２の組との間の差に基づく、
付記１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１５）
メモリと、該メモリへ動作上結合されるプロセッシングシステムとを有し、
前記プロセッシングシステムは、
相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉の第１の組の平均符号値の第１の組を測定し、
前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組に基づきＱ値の第１の組を決定し、
前記Ｑ値の第１の組に基づき前記制御パラメータの組を調整し、
前記制御パラメータの組に基づき前記出力信号を調整する
よう構成される、デバイス。
（付記１６）
前記Ｑ値の第１の組は、ノイズに対する前記シンボル間干渉の第１の組の比を含む、
付記１５に記載のデバイス。
（付記１７）
前記平均符号値の第１の組に基づき前記Ｑ値の第１の組を決定することは、前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組を計算することを有する、
付記１６に記載のデバイス。
（付記１８）
前記平均符号値の第１の組は、式：
Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））
により表され、ｋは、前記平均符号値の第１の組におけるインデックス番号であり、λ_ｋは、測定されたシンボル間干渉のアナログ値であり、ｓｇｎ（λ_ｋ）は、λ_ｋの符号関数であり、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値であり、σは、ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数である、
付記１７に記載のデバイス。
（付記１９）
前記Ｑ値の第１の組は、式：
ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
を用いて決定され、ｑ_ｋは、前記Ｑ値の第１の組である、
付記１８に記載のデバイス。
（付記２０）
前記プロセッシングシステムは、
逆相関を用いて前記制御パラメータの組により前記出力信号のシンボル間干渉の第２の組の平均符号値の第２の組を測定し、
前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組に基づきＱ値の第２の組を決定し、
前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差に基づき前記制御パラメータの組を調整する
よう更に構成される、付記１５に記載のデバイス。

１００，９００，１０００ 適応制御システム
１０２ チャネル
１０４ イコライザ
１０６ データ及びエラー検出器
１０８，６００ 適応イコライザコントローラ
２００ 適応イコライザ制御システム
２０２ 線形イコライザ（“ＬＥ”）
２０４ １タップ判定帰還型イコライザ（“ＤＦＥ”）
２０５ エラー検出器
２０８，５００ イコライザ制御ロジック
５０５，６０６，７００，９１０ フィルタパターンデコーダ
５１０，６１２ フィルタパターンバランサ
６０８，８０２，８０４ 拡張フィルタパターンデコーダ
６１０ 重み
６１４ 積分器
６１６ 出力制御パラメータ
９１５ 適応アルゴリズム
１２００ コンピュータシステム
１２２４ コンピュータ可読媒体
１２２６ 命令

Claims (20)

1. 相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉の第１の組の平均符号値の第１の組を測定し、
   前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組に基づきＱ値の第１の組を決定し、
   前記Ｑ値の第１の組に基づき前記制御パラメータの組を調整し、
   前記制御パラメータの組に基づき前記出力信号を調整する
   ことを有する方法。
2. 前記Ｑ値の第１の組は、ノイズに対する前記シンボル間干渉の第１の組の比を含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記平均符号値の第１の組に基づき前記Ｑ値の第１の組を決定することは、前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組を計算することを有する、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記平均符号値の第１の組は、式：
   Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））
   により表され、ｋは、前記平均符号値の第１の組におけるインデックス番号であり、λ_ｋは、測定されたシンボル間干渉のアナログ値であり、ｓｇｎ（λ_ｋ）は、λ_ｋの符号関数であり、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値であり、σは、ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数である、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記Ｑ値の第１の組は、式：
   ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
   を用いて決定され、ｑ_ｋは、前記Ｑ値の第１の組である、
   請求項４に記載の方法。
6. 逆相関を用いて前記制御パラメータの組により前記出力信号のシンボル間干渉の第２の組の平均符号値の第２の組を測定し、
   前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組に基づきＱ値の第２の組を決定し、
   前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差に基づき前記制御パラメータの組を調整する
   ことを更に有する請求項１に記載の方法。
7. 前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差は、（ａ）前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組と、（ｂ）前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組の逆誤差関数の第２の組との間の差に基づく、
   請求項６に記載の方法。
8. システムによって実行される場合に、該システムに、
   相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉の第１の組の平均符号値の第１の組を測定する動作と
   前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組に基づきＱ値の第１の組を決定する動作と
   前記Ｑ値の第１の組に基づき前記制御パラメータの組を調整する動作と
   前記制御パラメータの組に基づき前記出力信号を調整する動作と
   を実行させるよう構成される命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
9. 前記Ｑ値の第１の組は、ノイズに対する前記シンボル間干渉の第１の組の比を含む、
   請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
10. 前記平均符号値の第１の組に基づき前記Ｑ値の第１の組を決定する動作は、前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組を計算することを有する、
    請求項９に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
11. 前記平均符号値の第１の組は、式：
    Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））
    により表され、ｋは、前記平均符号値の第１の組におけるインデックス番号であり、λ_ｋは、測定されたシンボル間干渉のアナログ値であり、ｓｇｎ（λ_ｋ）は、λ_ｋの符号関数であり、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値であり、σは、ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数である、
    請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
12. 前記Ｑ値の第１の組は、式：
    ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
    を用いて決定され、ｑ_ｋは、前記Ｑ値の第１の組である、
    請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
13. 前記命令は、前記システムによって実行される場合に、該システムに、
    逆相関を用いて前記制御パラメータの組により前記出力信号のシンボル間干渉の第２の組の平均符号値の第２の組を測定する動作と、
    前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組に基づきＱ値の第２の組を決定する動作と、
    前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差に基づき前記制御パラメータの組を調整する動作と
    を更に実行させるよう構成される、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
14. 前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差は、（ａ）前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組と、（ｂ）前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組の逆誤差関数の第２の組との間の差に基づく、
    請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
15. メモリと、該メモリへ動作上結合されるプロセッシングシステムとを有し、
    前記プロセッシングシステムは、
    相関を用いて制御パラメータの組により出力信号のシンボル間干渉の第１の組の平均符号値の第１の組を測定し、
    前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組に基づきＱ値の第１の組を決定し、
    前記Ｑ値の第１の組に基づき前記制御パラメータの組を調整し、
    前記制御パラメータの組に基づき前記出力信号を調整する
    よう構成される、デバイス。
16. 前記Ｑ値の第１の組は、ノイズに対する前記シンボル間干渉の第１の組の比を含む、
    請求項１５に記載のデバイス。
17. 前記平均符号値の第１の組に基づき前記Ｑ値の第１の組を決定することは、前記シンボル間干渉の第１の組の前記平均符号値の第１の組の逆誤差関数の第１の組を計算することを有する、
    請求項１６に記載のデバイス。
18. 前記平均符号値の第１の組は、式：
    Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］≒ｅｒｆ（λ_ｋ／√（２σ^２））
    により表され、ｋは、前記平均符号値の第１の組におけるインデックス番号であり、λ_ｋは、測定されたシンボル間干渉のアナログ値であり、ｓｇｎ（λ_ｋ）は、λ_ｋの符号関数であり、Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の期待値であり、σは、ノイズの標準偏差であり、ｅｒｆ（ｓｇｎ（λ_ｋ））は、ｓｇｎ（λ_ｋ）の誤差関数である、
    請求項１７に記載のデバイス。
19. 前記Ｑ値の第１の組は、式：
    ｑ_ｋ＝λ_ｋ／σ≒√２ｅｒｆｉｎｖ（Ｅ［ｓｇｎ（λ_ｋ）］）
    を用いて決定され、ｑ_ｋは、前記Ｑ値の第１の組である、
    請求項１８に記載のデバイス。
20. 前記プロセッシングシステムは、
    逆相関を用いて前記制御パラメータの組により前記出力信号のシンボル間干渉の第２の組の平均符号値の第２の組を測定し、
    前記シンボル間干渉の第２の組の前記平均符号値の第２の組に基づきＱ値の第２の組を決定し、
    前記Ｑ値の第１の組と前記Ｑ値の第２の組との間の差に基づき前記制御パラメータの組を調整する
    よう更に構成される、請求項１５に記載のデバイス。

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