JP2573567B2 - 等化器 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はデジタル伝送システムにおけるひずみの修
正、より具体的には、ノイズの大きな伝送チャンネル内
で向上された性能を提供する横等化器に関する。

横等化器はデジタル データの伝送チャンネルを通じ
ての伝送の際に導入される時間と伴に変化するひずみを
修正するために長年に渡って使用されている。横等化器
はタップ遅延ライン、個々のタップ内のデジタル信号に
タップ重み係数を掛けるための掛け算器、及び個々の掛
け算器、によって生成された積を加算するための結合器
を含む。個々のタップ重み係数のその最適値への調節は
各種の技術によって遂行される。ここで使用される用語
“最適値”は、ある特定の値あるいはこの特定の値から
小さな係数エラーを加えた或いは引いた値を指す。

自動等化器においては、タップ重み係数のそれらの適
当な値への収れんは即知のシーケンスのデジタル デー
タが伝送され、係数がエラー信号に基づいて調節される
トレーニング期間を使用することによって実現される。
このエラー信号は遅延ライン タップ出力の合計と期待
されるデータ値との差に等しい。適応等化器において
は、この係数は既に知られていないが、理想デジタル信
号レベルの最も近いものを等化信号とみなす量子化器に
よってその値が推測される受信データに基づいて絶えず
調節される。適応等化器は、勿論、最初にタップ重み係
数をその適当な値に設定するためのトレーニグ期間を使
用することもできる。

タップ重み係数を調節するためのトレーニング期間の
使用には、ノイズの多い伝送チャンネルにおいては，エ
ラー信号がタップ重み係数の不正確さに起因する成分及
びノイズに起因する成分を含むため問題を含む。より詳
細には、データ シーケンスは知られているが、受信さ
たデータと期待されるデータとの間の差のどれだけがタ
ップ重み係数の設定の不正確さち起因し、そしてどれだ
けがその伝送チャネル内のノイズに起因するかは未知で
ある。この区別はノイズがランダムであり、その規模が
長期的には平均ゼロなる急速に変化する現象であるため
非常に重要である。つまり、タップ重み係数をノイズに
起因するエラー信号成分に応答して調節することは適当
でなく、これはタップ重み係数がそれらの最適値に収れ
んするのに要する時間、並びに結果としての係数エラー
を増大することとなる。

ノイズの大きな伝送チャネル内においてプロセスを向
上するための１つの方法としては、トレーニング期間に
おいて等化器の利得を減少させる方法がある。この方法
は任意のサンプルに応答してのタップ重み係数の調節の
ステップ−サイズを小さくし、従って、係数エラーを許
容できる範囲にとどめることができるが、一方で、係数
をその最適値に収れんするのに要求される時間が大きく
増加する。多くの電信用途においては、この収れん時間
の増加はシステム性能の目的を越えるものである。従っ
て、トレーニング期間の間に等化器のタップ重み係数を
その最適値に調節するのに必要とされる時間を減少し、
しかも係数エラーか許容範囲内に納まるような方法が要
求される。

本発明は等化器がノイズの多い伝送チャネル内に置か
れたような状況において、横等化器のタップ重み係数を
それら最適値に収れんするための問題に関する。本発明
においては、複数の第一トレーニング シーケンスから
なるトレーニング期間の伝送がおこなわれる。このトレ
ーニング期間の間に、個々のトレーニング シーケンス
内の対応する信号サンプルの結合が行われ、これら結合
が等化出力信号の生成、及びタップ重み係数の調節に使
用される。開示の実施態様においては、対応する信号サ
ンプルの個々の結合が平均、あるいは平均の近似を与え
る関数を得るのに使用される。トレーニング期間が終了
すると、等化器は従来の動作にもどる。本発明の長所と
して、トレーニング期間中に対応するサンプルを結合す
ることによって、タップ重み係数を許容できる係数エラ
ーに収れんするのに要求される時間が大きく減少され
る。

本発明は回路の複雑さをほとんど増すことなく、自動
あるいは適応横等化器に組みことが可能である。

第１図には、一例としての先行技術による自動等化器
100がリード101上に受信デジタル信号の連続サンプルを
受信するためにデジタル通信システムの受信機内に置か
れている。受信デジタル信号は実数でも複素数でもよ
く、いずれの場合にも、リード101上の信号サンプルは
ノイズ及びひずみをふくむ。受信信号サンプル（図示な
し）の生成は、各種の周知の方法、例えばサンプリング
回路のクロック信号によるストロービングなどを使用行
われる。以降CLKと呼ばれるクロック信号は従来のクロ
ック回復回路を使用して受信デジタル信号から抽出され
るか、あるいは自発発振機によって生成される。

リード101上のデジタル信号サンプルは個々のCLKパル
スにおいて桁送りレジスタ102の40個のセルを通じて連
続的に結合される。この40個の格納さたサンプルはX0、
X1、...X33と命名され、ここで、X0はこの40個の格納さ
たサンプルの最初のサンプルであり、X39は格納さた40
個の最後のサンプルである。掛け算器104−０から104−
39はそれぞれ桁送りレジタ102内の40個の連続信号サン
プルのそれぞれに係数適応回路150−０から150−39内の
RAM103から供給される関連するタップ重み係数を掛け
る。次に、加算器105を使用して加算器104−０から104
−39によって生成された積を加算することによってリー
ド106上に等化デジタル信号が生成される。

受信デジタル信号の等化には最適値を持つ特定のセッ
トのタップ重み係数が必要である。さらに、信号伝搬の
際に導入されるひずみが時間とともに変化するのに伴っ
て、この特定のセットのタップ重み係数も時間とともに
変化する。特定のセットのタップ重み係数を得るために
は、周知のシーケンスのデジタル信号がトレーニング期
間として知られる時間間隔内で反復して伝送される。ト
レーニング シーケンスはシステム用途によって異なる
複数のデジタル信号からなるが、この一連のデジタル信
号の数は、タップ重み係数をそれら最適値に収れんする
ために第１図に104−０から104−39の番号で示されるタ
ップ重み掛け算器の数と等しいかあるいはそれ以上であ
ることが要求される。換言すれば、一連のデジタル信号
の数は等化された信号を生成するために結合されるデジ
タル信号の数に等しいかあるいはそれ以上であることが
要求さる。ノイズの大きな伝送チャネル内の等化器で
は、個々のトレーニング期間は複数の同一のトレーニン
グ シーケンスから構成される。この一例としてのシス
テム用途においては、個々のトレーニング シーケンス
は64個のデジタル信号から成り、このシーケンスが個々
のトレーニング期間において60回反復される。

個々のトレーニング期間においては、タップ重み係数
が適応回路150−０から150−39によってそれらの最適値
に向けて誘導される。適応回路150−０から150−39は周
知の最少平均二乗法アルゴリズムを使用して収れんを行
なう。個々のトレーニング期間の始まりにおいて、１つ
のトーンが送信機から受信機に伝送されるが、これはマ
イクロプロセッサ（図示なし）にスイッチ110及び111を
閉じる制御信号を生成させる。スイッチ110は閉じる
と、CLKを６ビットカウンタ112に結合する。個々のCLK
パルスニに応答して増分するカウンタ112は、ROM113に
１つのアドレスを提供する。ROM113は個々のトレーニン
グ シーケンスにおいて順次位置に64個の期待されるデ
ジタル信号値を格納し、個々のアドレスに応答しリード
114に１つの期待されるデジタル信号値を読み出す。減
算器115はリード106上に個々の等化されたデジタル信号
とリード114上のこのデジタル信号の期待される値の間
に差を計算することによってリード125上にエラー信号
を生成する。次に、掛け算器116によってこのエラー信
号に適当な利得定数が掛けられ、そして結果としての積
がリード117を通じて係数適応回路150−０から150−39
に加えられる。

個々の適応回路の掛け算器118はこの定数を掛けられ
たエラー信号に桁送りレジデスタ102内に格納されたデ
ジタル信号サンプルの関連する１つを掛ける。リード11
9上に出現するこの積はRAM103内に格納されるタップ重
み係数に要求される正あるいは負の増分変化を表す。

RAM103はCIKにてストローブされ、個々のCLKパルスに
おいてリード120上にこの格納された係数を読み出す。
減算器121は次に格納された係数と増分変化の差をリー
ド119上に生成する。この差は次にCIKパルスによってRA
M103にかき書込まれる。トレーニング期間が終了、ある
いは所定の期間が経過した後、このマイクロプロセッサ
にて生成された制御信号がスイッチ110及び111を開き、
格納されるタップ重み係数が次のトレーニング期間まで
固定さる。

トレーニング期間を使用してタップ重み係数をそれら
の最適値に収れんするこのプロセスが必要なだけ反復さ
れる。通常、伝送チャネル転送関数の変化が速ければ速
いほど、より多くの頻度のトレーニング期間が必要とさ
れる。ここでは適応回路150−０から150−39は周知の最
小平均二乗法アルゴリズムを使用してタップ重み係数の
収れんを行うように構成されるが、他の幾つかの周知の
アルゴリズム、例えば、ゼローフォーシングあるいはハ
イブリッド最小平均二乗法アルゴリズムをこの等化器及
び後に説明の本発明の実施態様に使用することもでき
る。

トレーニング期間を使用を使用することの問題点は、
ノイズの高い伝送チャネルにおいては、リード125に生
成されるエラー信号のどの程度がタップ重み係数の設定
によるもので、またどの程度がノイズに起因るエラー信
号であるか知ることができないことである。ノイズはゼ
ロの平均規模を持ち情報速度と匹敵する速度にて変動す
るためタップ重み係数の調節はノイズに起因するエラー
信号成分に応じて行うべきではない。つまり、タップ重
み係数をノイズに応答して行なうと、これら係数をそれ
らの最適値に誘導するのに要する時間を増加させ、また
結果として係数エラーを増大させることとなる。

個々のRAM103内に格納されるタップ重み係数の調節に
ノイズが存在が与える影響を減少するため、本発明によ
る自動等化器ではあるトレーニング期間内に連続の同一
のトレーニング シーケンス内の個々の対応するデジタ
ル信号が結合される。別の言葉で説明すると、あるトレ
ーニング期間において、任意のトレーニング シーケン
ス内のXJサンプルが全ての他のトレーニングシーケンス
内のXJサンプルと結合さる。ここでＪ＝０から63であ
る。開示の実施態様にといては、この対応するサンプル
の結合はこれらのサンプルの平均を生成し、あるいはこ
れらサンプルの平均の近似を与える関数となる。

第２図にはあるトレーニング期間内に対応する信号サ
ンプルの平均を生成するように修正された第１図の自動
等化器が示される。このサンプルの平均を計算するため
に、リード101上に受信されるサンプル各々にはパラメ
ータCOが掛けられ、そして前のサンプル、つまり桁送り
レジスタ102及び202を通じて結合されるサンプルの各々
にはパラメータCIが掛けられる。あるトレーニング期間
において、60の同一のトレーニング シーケンスに１か
ら60までの番号が与えられるものと仮定すると、パラメ
ータCOは個々のトレーニング シーケンスとともに漸進
的に減少し、１を現在のトレーニング シーケンス番号
で割った値に等しく、パラメータCIは１−COと等しくさ
れる。従って、第１のトレーニング シーケンス内の64
のサンプルについては、CO＝１及びCI＝０となり、第２
のトレーニング シーケンス内の64のサンプルについて
は、CO及びCI＝1/2となり...そして、第60番目のシーケ
ンス内の64のサンプルについては、CO＝1/60及びCI＝59
/60となる。

第２図に示されるごとく、リード101の受信サンプル
の各々は掛け算器206に結合されるが、ここでこれらに
はパラメータCOが掛けられ、次に加算器205を通じて桁
送りレジスタ102に接合される。ROMレジスタ207はCOの
適当な値を60の連続する位置に格納し、またカウンタ20
8によって提供される個々のアドレスに応答してCOの値
を読み出す。０カウントに初期化されるカウンタ208は
トレーニング期間において64番目のCLKパルスのたびに
これに応答してカウントを１だけ増分する。このパルス
は個々のトレーニング シーケンスの開始に対応して、
そしてこれらはCLKパルスから÷64回路209によって生成
される。トレーニング期間以外の時間においては、カウ
ンタ208はリード211上にマイクロプロセッサにて生成さ
れた制御信号によって抑止され、そして０カウントに保
持される。ゼロにてアドレスされると、ROMレジスタ207
は好ましくはCO＝１の値を提供する。従って受信サンプ
ルはトレーニング期間を除いて掛け算器206によって影
響されない。

桁送りレジスタ102を通じて結合されるデジタル信号
サンプルは24位置桁送りレジスタ202に供給される。レ
ジスタ202内に格納されるサンプルにはＸ−１にはＸ−2
4までの番号をあたえられ、個々のCLKパルスにおいて順
次これを通じて結合される。桁送りレジスタ202はトレ
ーニング シーケンスに対応する64個のサンプルを格納
し、対応するサンプルが同時に加算器205に到達するよ
うにする。

桁送りレジスタ202からクロック出力されるサンプル
はリード210上に出現し、掛け算器203に結合され、ここ
でパラメータCIはROMレジスタ215内の60個の位置内に格
納され、カウンタ208によって生成されるアドレスに応
答して読み出される。ROM215へのゼロ アドレスは、掛
け算器203がトレーニング期間を除いて加算器205に０の
積をあたえるように０のCI値を供給する。しかし、トレ
ーニング期間においては、パラメータCIが漸進的に増分
され、加算器205によって桁送りレジスタ102に提供され
る合計があるトレーニング期間の連続トレーニング シ
ーケンス内の対応するサンプルの平均となる。従って、
リード106上の等化信号及びタップ重み係数の調節は対
応するサンプルの平均に基づいて行われ、この結果タッ
プ重み係数をそれらの最適値に収れんするために必要と
される時間が大きく減少され，また結果として係数エラ
ーが減少される。係数適応回路の動作及びエラー信号の
生成は第１図に説明のそれと同様であり、第１図及び第
２図の対応する回路には同一の参照番号が与えられてい
る。

第２図の自動等化回路はまた好ましくはスイッチ212
を含むが、これは個々のトレーニング期間の第１の部分
において掛け算器118に高利得定数あるいは大きな換算
係数を提供するようにセットされる。この第１の部分が
経過した後、スイッチ212は、マイクロプロセッサ生成
の制御信号の制御下において、掛け算器116に低利得あ
るいは低換算定数をトグルする。この適応利得制御はさ
らにタップ重み係数の収れんの際にノイズの影響を減少
し、より正確な係数調節を与える。

トレーニング期間の終わりにおいて、スイッチ111は
開き、スイッチ212は高利得位置にスイッチする。しか
し、好ましくは、スイッチ110は第１のトレーニング期
間の後に閉じたままとなり後続のトレーニング期間のた
めの同期を与えるようにする。より詳細には、スイッチ
110を閉じることによってカウンタ112をランしたままに
しておくという事実は、後続のトレーニング期間の開始
時にスイッチ111を閉じる時間にミリ秒のエラーを与え
る。このミリ秒のエラーはCLKパルス期間よりかなり大
きい。

第２図の回路は、120個のROM位置に格納されるパラメ
ータCO及びCIを使用して対応するサンプル平均を生成す
るかわりに、パラメータCOを0.1とCI＝１−COの範囲に
制限される減衰指数関数として計算することによって、
第３図に示されるように修正できる。減衰指数の使用は
回路のコストを削減できる一方で対応するサンプル平均
をほぼ最適性能に近似できる長所を持つ。

第３図において、リード101上に受信デジタル信号の
連続サンプルは掛け算器206及び加算器205を通じて桁送
りレジスタ102に結合される。前述と同様に、トレーニ
ング期間の開始において、トーンが受信機におくられ
る。これによってマイクロプロセッサはスイッチ110及
び111を閉じ、スイッチ212を高利得位置に設定させる制
御信号を生成する。この制御信号はまた論理１をパラメ
ータC0に格納するRAMレジスタ308に結合させるようにス
イッチ309をトグルする。パラメータC0が個々のCLKパル
スにおいてRAMレジスタ308から掛け算器206にクロック
される。加算器205は掛け算器206によって提供される積
と掛け算器203によって生成される積を加算する。この
後者の積はリード210上にCIを掛けたものに等しい。こ
こで、CIは１−C0である。パラメータC1を生成するため
の１からパラメータC0を減算するための数学的演算は減
算器307によって行われる。この差が次の個々のCLKパル
スにおいて掛け算器203に供給される。スイッチ309は任
意のトレーニング期間の第一のシーケンスにおいて論理
１をC0 RAMレジスタ308に結合する。第１のトレーニン
グ シーケンスが終了すると、マイクロプロセッサにて
生成される制御信号がスイッチ309をパラメータ310を出
力するようにトグルする。結果として、RAMレジスタ308
のクロック出力C0が掛け算器311に結合され、ここでこ
れに定数0.996が掛けられる。比較器310が次に掛け算器
311によって生成された積あるいは値0.1のどちらか大き
な方をRAMレジスタ308に結合する。この演算は第１のト
レーニング シーケンス後、C0を指数的に漸進的に減少
させ、パラメータCIを指数的に漸進的に増加させる。結
果として、加算器205によって桁送りレジスタ102に提供
される合計は対応する信号サンプルの結合となるが、こ
れは実質的に算術平均の近似を与える。第３図に示され
る残りの回路の動作は第２図の回路と同一であり、同一
の要素には同一の参照番号が与えられている。リード10
6上の等化信号は及びトレーニング期間におけるタップ
重み係数の適応は対応する信号サンプルの結合に基づく
が、この結合によって算術平均が与えられる。第２図に
示される回路と同様、第３図の回路はタップ重み係数の
更新に対するノイズの影響を減少し、従って、タップ重
み係数がそれらの最適値に収れんするのに要する時間、
及び結果としての係数エラーを減少させる。本発明の上
記の説明は自動等化器に関するが、本発明は適応等化器
にも簡単に応用することができる。第４図は適応等化を
与えるように修正された第３図の自動等化器構成を示
す。この修正には単に量子化器401及びスイッチ402の追
加のみが必要である。量子化器401は加算器105の出力を
受信し、これに伝送されたデジタル信号レベルの最も近
い１つを割り当てる。この割り当てられた値はリード40
3上に出現する。トレーニング期間において、スイッチ4
02はスイッチ110及び111と同じ方法にてマイクロプロセ
ッサ制御信号によって制御され、第４図の回路は第３図
の回路と同一の方法に動作する。トレーニング期間が終
了し、未知のデータが受信機に伝送されると、スイッチ
402はリード403上に量子化された信号を減算器115に結
合する。結果として、減算器115は非トレーニング期間
にエラー信号を生成するが、これは加算器105等化器出
力からリード403上の量子化信号を引いたものである。
このエラー信号が次に値が量子化器401によって推定さ
れる未知のデータに基いてタップ重み係数を更新するの
に使用され。量子化器401及びスイッチ402の使用は第２
図の等化器の動作に組み込むことも可能である。

本発明は特定の実施態様との関連で説明されたが、当
業者にとって、本発明の精神と範囲から逸脱することな
く、多くの他の構成を考えることができることは勿論で
ある。第１に、本発明は、例えば、単に、桁行りレジス
タ用のサンプリング クロック及びトレーニング期間中
のタップ重み係数更新回路を使用して、サンプリング
クロックがタップ重み係数を更新するために使用される
クロックより速くされる分数的な間隔を持つ等化器内で
使用することもできる。第２に、本発明による自動等化
器は離散値に限定されないアナログ入力信号を等化する
ためにも使用できる。第３に、図面に示される複数の掛
け算器のかわりにマイクロプロセッサの制御下で時分割
される単一の掛け算器を使用することもできる。

【図面の簡単な説明】

第１図は先行技術による自動等化器を示す図； 第２図は本発明の原理を組み込むように修正された第１
図の自動等化器を示す図； 第３図は第２図の自動等化器のもう１つの実施態様を示
す図；そして 第４図は本発明の原理を組み込む適応横等化器を示す図
である。 （主要部分の符号の説明） 加算器……205 掛け算器……206

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭56−166620（ＪＰ，Ａ) 特開 昭52−125217（ＪＰ，Ａ) 実開 昭56−108622（ＪＰ，Ｕ)

Claims (14)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】引き続くシーケンスにて構成されたトレー
   ニング信号であって、各シーケンスは複数個のサンプル
   を含み任意のシーケンス中の各サンプルが別のシーケン
   ス中に対応するサンプルを有しているようにトレーニン
   グ信号を受信するための手段と、 該シーケンス中の該サンプルの対応するもののみを結合
   するための手段と、等化器出力信号を形成するため結合
   されたサンプルを処理するための手段とを含み、 該処理するための手段は第１段および最終段を含む複数
   個のシフトレジスタを含んでおり、そして 該結合するための手段は、受信されたサンプルを該複数
   個のシフトレジスタの最終段からの出力サンプルと引き
   続いて結合し、結合されたサンプルを該複数個のシフト
   レジスタの第１段目に印加するよう動作するものである
   ことを特徴とする等化器。
2. 【請求項２】特許請求の範囲第１項に記載の等化器にお
   いて、 該処理する手段が、該結合されたサンプルの選択された
   ものにそれと関連する係数を掛け算する手段と、該掛け
   算する手段によって形成された積の総和をとって、該等
   化器出力を形成する手段とを含むものである等化器。
3. 【請求項３】特許請求の範囲第２項に記載の等化器にお
   いて、さらに 該関連する係数を該等化器出力の関数として修正するた
   めの手段を含むものである等化器。
4. 【請求項４】特許請求の範囲第１項に記載の等化器にお
   いて、 該結合する手段が該サンプルの該対応するものの各々の
   平均を形成するものである等化器。
5. 【請求項５】特許請求の範囲第１項に記載の等化器にお
   いて、 該結合する手段が、該サンプルの該対応するものの各々
   の平均化を近似する指数関数を利用するものである等化
   器。
6. 【請求項６】特許請求の範囲第２項に記載の等化器にお
   いて、 該結合されたサンプルの該選択されたものが、該結合さ
   れたサンプルのすべてに等しいものである等化器。
7. 【請求項７】特許請求の範囲第２項に記載の等化器にお
   いて、 該結合されたサンプルの該選択されたものが、該結合さ
   れたサンプルのすべてよりは少ないものである等化器。
8. 【請求項８】特許請求の範囲第７項に記載の等化器にお
   いて、 該結合されたサンプルの該選択されたものが、連続した
   ディジタル信号サンプルから成るものである等化器。
9. 【請求項９】特許請求の範囲第２項に記載の等化器にお
   いて、 該結合されたサンプルの該選択されたものが、時間の関
   数として変化するものである等化器。
10. 【請求項１０】特許請求の範囲第２項に記載の等化器に
    おいて、 該結合する手段が、トレーニング時間間隔の間に動作す
    るものであり、その該引き続くシーケンスは受信された
    トレーニング信号に雑音及び歪が存在しない場合に互い
    に同一である等化器。
11. 【請求項１１】特許請求の範囲第10項に記載の等化器に
    おいて、 該掛け算する手段が、該トレーニング時間間隔以外の時
    間の間に複数個の該受信されたサンプルと該関連する係
    数を掛け算するものである等化器。
12. 【請求項１２】特許請求の範囲第11項に記載の等化器に
    おいて、 該総和をとる手段が、該掛け算する手段により形成され
    た積を加算して該トレーニング時間間隔以外の時間に該
    等化器出力を形成するものである等化器。
13. 【請求項１３】特許請求の範囲第12項に記載の等化器に
    おいて、 該トレーニング時間間隔以外の時間に該関連する係数を
    該等化器出力の関数として修正する手段を含むものであ
    る等化器。
14. 【請求項１４】等化器のタップ重みづけ係数を調整する
    方法において、 引き続くシーケンスにて構成されたトレーニング信号で
    あって、該シーケンスの各々は複数個のサンプルを含み
    シーケンス中の各サンプルが別のシーケンス中に対応す
    るサンプルを有しているようなトレーニング信号のサン
    プルを受信するステップと、 予め定められた時間間隔の間に該シーケンス中の該サン
    プルの対応するもののみを結合するステップと、第１段
    及び最終段を含む複数個のシフトレジスタを通して結合
    されたサンプルを処理して等化器出力を形成するステッ
    プとを含み、 該結合するステップは、受信されたサンプルを該複数個
    のシフトレジスタの最終段からの出力サンプルと引き続
    いて結合し、結合されたサンプルを該複数個のシフトレ
    ジスタの第１段に印加するよう動作することを特徴とす
    る方法。