JP3109710B2 - 予測形同期検波器 - Google Patents
予測形同期検波器Info
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- JP3109710B2 JP3109710B2 JP06265437A JP26543794A JP3109710B2 JP 3109710 B2 JP3109710 B2 JP 3109710B2 JP 06265437 A JP06265437 A JP 06265437A JP 26543794 A JP26543794 A JP 26543794A JP 3109710 B2 JP3109710 B2 JP 3109710B2
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- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ディジタル無線通信
に用いられ、受信信号を複素シンボル系列候補で逆変調
して逆変調信号系列を得、現時点の逆変調信号を除く逆
変調信号系列を重み付け合成して予測値を生成し、その
予測値と現時点の逆変調信号との差の推定誤差を得、そ
の推定誤差を尤度情報として最尤系列推定を行って複素
シンボル系列候補と判定信号を出力する予測形同期検波
器に関するものである。
に用いられ、受信信号を複素シンボル系列候補で逆変調
して逆変調信号系列を得、現時点の逆変調信号を除く逆
変調信号系列を重み付け合成して予測値を生成し、その
予測値と現時点の逆変調信号との差の推定誤差を得、そ
の推定誤差を尤度情報として最尤系列推定を行って複素
シンボル系列候補と判定信号を出力する予測形同期検波
器に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル無線通信における受信機の構
成例を図４に示す。アンテナ１１に到来した受信波は低
雑音アンプ１２で増幅される。その増幅出力は周波数発
振器１３からのＲＦ基準周波数信号とミキサ１４で乗算
され、そのミキサ１４の出力はバンドパスフィルタ１５
を通過してＲＦ周波数帯からＩＦ周波数帯へダウンコン
バートされる。そのＩＦ周波数帯信号はＡＧＣアンプ１
６により検波に適するレベルに増幅される。ＡＧＣ（Ａ
ｕｔｏ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アンプ１６の出力
は、直交検波器１７で周波数発振器１８からのＩＦ基準
周波数信号を用いて直交検波され、ベースバンド受信信
号の同相成分と直交成分とが出力される。これらの信号
はＡ／Ｄ変換器２１，２２でそれぞれサンプリングさ
れ、ディジタル信号へと変換される。ここで、サンプリ
ング周期は受信波における変調のシンボル周期Ｔとし、
サンプリングオフセットは零とする。検波器２３はＡ／
Ｄ変換器２１，２２でサンプリングされた受信信号を入
力し、ディジタル信号処理の技術を用いて検波し判定信
号を出力端子２４に出力する。
成例を図４に示す。アンテナ１１に到来した受信波は低
雑音アンプ１２で増幅される。その増幅出力は周波数発
振器１３からのＲＦ基準周波数信号とミキサ１４で乗算
され、そのミキサ１４の出力はバンドパスフィルタ１５
を通過してＲＦ周波数帯からＩＦ周波数帯へダウンコン
バートされる。そのＩＦ周波数帯信号はＡＧＣアンプ１
６により検波に適するレベルに増幅される。ＡＧＣ（Ａ
ｕｔｏ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アンプ１６の出力
は、直交検波器１７で周波数発振器１８からのＩＦ基準
周波数信号を用いて直交検波され、ベースバンド受信信
号の同相成分と直交成分とが出力される。これらの信号
はＡ／Ｄ変換器２１，２２でそれぞれサンプリングさ
れ、ディジタル信号へと変換される。ここで、サンプリ
ング周期は受信波における変調のシンボル周期Ｔとし、
サンプリングオフセットは零とする。検波器２３はＡ／
Ｄ変換器２１，２２でサンプリングされた受信信号を入
力し、ディジタル信号処理の技術を用いて検波し判定信
号を出力端子２４に出力する。
【０００３】以下では全ての信号を、同相成分を実数部
で、直交成分を虚数部で表す複素表示で表すことにし、
時刻ｔ＝ｉＴでサンプリングされた受信信号をｙ
s （ｉ）とする。なお、サンプリングされた受信信号ｙ
s （ｉ）には、送信側と、受信側とのＲＦ及びＩＦ基準
周波数の周波数差のため、キャリア周波数オフセット成
分Δｆc が含まれる。
で、直交成分を虚数部で表す複素表示で表すことにし、
時刻ｔ＝ｉＴでサンプリングされた受信信号をｙ
s （ｉ）とする。なお、サンプリングされた受信信号ｙ
s （ｉ）には、送信側と、受信側とのＲＦ及びＩＦ基準
周波数の周波数差のため、キャリア周波数オフセット成
分Δｆc が含まれる。
【０００４】サンプリングされた受信信号ｙs （ｉ）
は、キャリア周波数オフセットΔｆcにより時間的に変
動するだけでなく、伝搬路のフェージング変動によって
大幅に変動する。以下では、移動通信の下り回線を例
に、図５を用いてこのフェージング変動について説明す
る。図５Ａで、受信側の移動体２５は速度ｖで移動し、
移動伝搬路は多重波伝搬であり、３波の素波＃１〜＃３
が到来するものとし、これらの素波は基地局から或る遅
延時間後移動体に到来するが、素波間の遅延時間差はシ
ンボル周期Ｔに較べて無視できるものとする。第１素波
＃１が移動体の進行方向ｖに対して到来角φ１で到来す
ると、ｆD ｃｏｓ（φ１）のドップラーシフトを受け
る。ここで、ｆ D は最大ドップラー周波数であり、ｖ／
λ（λ：電波の波長）である。他の第２、第３素波＃
２，＃３も同様であり、到来角をφ２，φ３とすると、
ｆD ｃｏｓ（φ２），ｆD ｃｏｓ（φ３）のドップラー
シフトを受ける。熱雑音電力が無視できる場合、受信信
号ｙs （ｉ）を逆変調操作により変調成分を除去し無変
調受信信号を生成すると、無変調受信信号の周波数スペ
クトラムは図５Ｂに示すように、ΔｆC ＋ｆD ｃｏｓ
（φ１），ΔｆC ＋ｆD ｃｏｓ（φ２），ΔｆC ＋ｆD
ｃｏｓ（φ３）に対応する３つの線スペクトラムが現わ
れる。
は、キャリア周波数オフセットΔｆcにより時間的に変
動するだけでなく、伝搬路のフェージング変動によって
大幅に変動する。以下では、移動通信の下り回線を例
に、図５を用いてこのフェージング変動について説明す
る。図５Ａで、受信側の移動体２５は速度ｖで移動し、
移動伝搬路は多重波伝搬であり、３波の素波＃１〜＃３
が到来するものとし、これらの素波は基地局から或る遅
延時間後移動体に到来するが、素波間の遅延時間差はシ
ンボル周期Ｔに較べて無視できるものとする。第１素波
＃１が移動体の進行方向ｖに対して到来角φ１で到来す
ると、ｆD ｃｏｓ（φ１）のドップラーシフトを受け
る。ここで、ｆ D は最大ドップラー周波数であり、ｖ／
λ（λ：電波の波長）である。他の第２、第３素波＃
２，＃３も同様であり、到来角をφ２，φ３とすると、
ｆD ｃｏｓ（φ２），ｆD ｃｏｓ（φ３）のドップラー
シフトを受ける。熱雑音電力が無視できる場合、受信信
号ｙs （ｉ）を逆変調操作により変調成分を除去し無変
調受信信号を生成すると、無変調受信信号の周波数スペ
クトラムは図５Ｂに示すように、ΔｆC ＋ｆD ｃｏｓ
（φ１），ΔｆC ＋ｆD ｃｏｓ（φ２），ΔｆC ＋ｆD
ｃｏｓ（φ３）に対応する３つの線スペクトラムが現わ
れる。
【０００５】移動体の速度ｖが速く、使用する電波の周
波数帯が高いとき、最大ドップラー周波数ｆD は非常に
大きくなり受信信号ｙs （ｉ）は高速に変動する。検波
方式として代表的なものに同期検波と遅延検波とがある
が、通常の同期検波ではこの変動に追従できず特性が大
幅に劣化する。一方、遅延検波は変動に対する追従性は
同期検波に較べて優れているが、ｆD が非常に大きい場
合には同期検波と同様に劣化する。
波数帯が高いとき、最大ドップラー周波数ｆD は非常に
大きくなり受信信号ｙs （ｉ）は高速に変動する。検波
方式として代表的なものに同期検波と遅延検波とがある
が、通常の同期検波ではこの変動に追従できず特性が大
幅に劣化する。一方、遅延検波は変動に対する追従性は
同期検波に較べて優れているが、ｆD が非常に大きい場
合には同期検波と同様に劣化する。
【０００６】受信信号の変動に対する追従性が優れ、最
大ドップラー周波数ｆD の値によらず検波可能な検波器
としては、Ｌｏｄｇｅたちが提案した予測形同期検波が
知られている（Ｌｏｄｇｅ，Ｈ．Ｊ．，ａｎｄ Ｍ．
Ｌ．Ｍｏｈｅｒ，“Ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏ
ｏｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ
ＣＰＭ ｓｉｇｎａｌｓ ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ ｏ
ｖｅｒ Ｒａｙｌｅｉｇｈ ｆｌａｔ−ｆａｄｉｎｇ
ｃｈａｎｎｅｌｓ，“ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍ
ｕｎ．，ｖｏｌ．ＣＯＭ−３８，Ｎｏ．６，ｐｐ．７８
７−７９４，Ｊｕｎｅ １９９０）。図６にこの予測形
同期検波の構成を示す。まず、入力端子２６からサンプ
リングされた受信信号ｙs （ｉ）が入力する。図中で、
ｙs （ｉ）は同相成分及び直交成分の２成分を持つが、
１本線で表している。以下では、同相成分及び直交成分
の２成分を併せ持つ信号は全て、１本線で表すことにす
る。ｙs （ｉ）は式で表すと ｙs （ｉ）＝ｈ（ｉ）ａ（ｉ）＋ｎs （ｉ） （１） となる。ここで、ｈ（ｉ）は時刻ｔ＝ｉＴの複素フェー
ジング振幅、ａ（ｉ）は時刻ｔ＝ｉＴの変調の複素シン
ボル、ｎs （ｉ）は時刻ｔ＝ｉＴの熱雑音信号である。
ｈ（ｉ）のスペクトラムは図５Ｂに示したように線スペ
クトラムで表され、ｈ（ｉ）は時間的に激しく変動す
る。ａ（ｉ）はＰＳＫ（Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅ
ｙｉｎｇ）変調の場合絶対値が１となり、特にＢＰＳＫ
（Ｂｉｎａｒｙ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎ
ｇ）変調のとき±１の値をとる。
大ドップラー周波数ｆD の値によらず検波可能な検波器
としては、Ｌｏｄｇｅたちが提案した予測形同期検波が
知られている（Ｌｏｄｇｅ，Ｈ．Ｊ．，ａｎｄ Ｍ．
Ｌ．Ｍｏｈｅｒ，“Ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏ
ｏｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ
ＣＰＭ ｓｉｇｎａｌｓ ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ ｏ
ｖｅｒ Ｒａｙｌｅｉｇｈ ｆｌａｔ−ｆａｄｉｎｇ
ｃｈａｎｎｅｌｓ，“ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍ
ｕｎ．，ｖｏｌ．ＣＯＭ−３８，Ｎｏ．６，ｐｐ．７８
７−７９４，Ｊｕｎｅ １９９０）。図６にこの予測形
同期検波の構成を示す。まず、入力端子２６からサンプ
リングされた受信信号ｙs （ｉ）が入力する。図中で、
ｙs （ｉ）は同相成分及び直交成分の２成分を持つが、
１本線で表している。以下では、同相成分及び直交成分
の２成分を併せ持つ信号は全て、１本線で表すことにす
る。ｙs （ｉ）は式で表すと ｙs （ｉ）＝ｈ（ｉ）ａ（ｉ）＋ｎs （ｉ） （１） となる。ここで、ｈ（ｉ）は時刻ｔ＝ｉＴの複素フェー
ジング振幅、ａ（ｉ）は時刻ｔ＝ｉＴの変調の複素シン
ボル、ｎs （ｉ）は時刻ｔ＝ｉＴの熱雑音信号である。
ｈ（ｉ）のスペクトラムは図５Ｂに示したように線スペ
クトラムで表され、ｈ（ｉ）は時間的に激しく変動す
る。ａ（ｉ）はＰＳＫ（Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅ
ｙｉｎｇ）変調の場合絶対値が１となり、特にＢＰＳＫ
（Ｂｉｎａｒｙ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎ
ｇ）変調のとき±１の値をとる。
【０００７】入力端子２６からの受信信号ｙs （ｉ）は
遅延素子＃１、遅延素子＃２、遅延素子＃３によりそれ
ぞれ遅延されて信号ｙs （ｉ−１），ｙs （ｉ−２），
ｙs（ｉ−３）が出力される。逆変調回路＃１は、ｙs
（ｉ）と、複素シンボル系列候補に含まれる時刻ｔ＝ｉ
Ｔの複素シンボル候補ａm （ｉ）とを入力し、ｙ
s （ｉ）にａm （ｉ）-1を乗算することにより逆変調操
作を行い、時刻ｔ＝ｉＴの逆変調信号ｚm （ｉ）を出力
する。ここで、ａm （ｉ）が真の複素シンボルａ（ｉ）
に一致するとき、ｚm （ｉ）は ｚm （ｉ）＝ｈ（ｉ）＋ｎs （ｉ）ａ（ｉ）-1 （２） となり、式（２）の右辺第２項の雑音成分が無視できれ
ば、複素フェージング振幅ｈ（ｉ）に等しくなる。
遅延素子＃１、遅延素子＃２、遅延素子＃３によりそれ
ぞれ遅延されて信号ｙs （ｉ−１），ｙs （ｉ−２），
ｙs（ｉ−３）が出力される。逆変調回路＃１は、ｙs
（ｉ）と、複素シンボル系列候補に含まれる時刻ｔ＝ｉ
Ｔの複素シンボル候補ａm （ｉ）とを入力し、ｙ
s （ｉ）にａm （ｉ）-1を乗算することにより逆変調操
作を行い、時刻ｔ＝ｉＴの逆変調信号ｚm （ｉ）を出力
する。ここで、ａm （ｉ）が真の複素シンボルａ（ｉ）
に一致するとき、ｚm （ｉ）は ｚm （ｉ）＝ｈ（ｉ）＋ｎs （ｉ）ａ（ｉ）-1 （２） となり、式（２）の右辺第２項の雑音成分が無視できれ
ば、複素フェージング振幅ｈ（ｉ）に等しくなる。
【０００８】逆変調回路＃２、逆変調回路＃３、逆変調
回路＃４も同様に、それぞれｙs （ｉ−１），ｙs （ｉ
−２），ｙs （ｉ−３）と、ａm （ｉ−１），ａm （ｉ
−２），ａm （ｉ−３）とを入力し、逆変調信号ｚ
m （ｉ−１），ｚm （ｉ−２），ｚm （ｉ−３）を出力
する。ここで、遅延素子＃１から＃３及び逆変調回路＃
１から＃４は逆変調手段２７に相当し、現時点から過去
ＬＴ（Ｌ＝３）までの受信信号をそれぞれ逆変調して逆
変調信号系列を出力する。
回路＃４も同様に、それぞれｙs （ｉ−１），ｙs （ｉ
−２），ｙs （ｉ−３）と、ａm （ｉ−１），ａm （ｉ
−２），ａm （ｉ−３）とを入力し、逆変調信号ｚ
m （ｉ−１），ｚm （ｉ−２），ｚm （ｉ−３）を出力
する。ここで、遅延素子＃１から＃３及び逆変調回路＃
１から＃４は逆変調手段２７に相当し、現時点から過去
ＬＴ（Ｌ＝３）までの受信信号をそれぞれ逆変調して逆
変調信号系列を出力する。
【０００９】複素フェージング振幅ｈ（ｉ）のスペクト
ラムが、図５Ｂに示すように３つの線スペクトラムで表
されるとき、ｈ（ｉ）は３次以上のＡＲモデル（Ａｕｔ
ｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｍｏｄｅｌ）で表すことがで
きる（Ｓ．Ｈａｙｋｉｎ著、Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌ
ｔｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ，Ｐｒｅｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ出
版、第２章、１ｓｔ ｅｄ．，１９８６）。ｈ（ｉ）を
３次のＡＲモデルで表すと、 ｈ（ｉ）＝Σｗk ｈ（ｉ−ｋ）＋ｖ（ｉ） （３） となる。ここで、Σはｋ＝１から３まで、｛ｗk ｝は
ＡＲパラメータ、ｖ（ｉ）は生成雑音であり白色雑音で
ある。
ラムが、図５Ｂに示すように３つの線スペクトラムで表
されるとき、ｈ（ｉ）は３次以上のＡＲモデル（Ａｕｔ
ｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｍｏｄｅｌ）で表すことがで
きる（Ｓ．Ｈａｙｋｉｎ著、Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌ
ｔｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ，Ｐｒｅｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ出
版、第２章、１ｓｔ ｅｄ．，１９８６）。ｈ（ｉ）を
３次のＡＲモデルで表すと、 ｈ（ｉ）＝Σｗk ｈ（ｉ−ｋ）＋ｖ（ｉ） （３） となる。ここで、Σはｋ＝１から３まで、｛ｗk ｝は
ＡＲパラメータ、ｖ（ｉ）は生成雑音であり白色雑音で
ある。
【００１０】複素シンボル候補ａm （ｉ）が真の複素シ
ンボルａ（ｉ）に一致するとき、ｚ m （ｉ）は複素フェ
ージング振幅ｈ（ｉ）にほぼ等しくなることと、式
（３）を考慮し、現時点の逆変調信号ｚm （ｉ）の推定
値を Σｗk ｚm （ｉ−ｋ） （４） とする。ここで、Σはｋ＝１から３までである。この
推定値は前方予測値であり、逆変調回路＃２から＃４の
各出力ｚm （ｉ−１）〜ｚm （ｉ−３）にそれぞれ乗算
器＃１から＃３で重みｗ1 〜ｗ3 をそれぞれ乗算し、こ
れら乗算出力を加算器２８を用いて加算し、つまり現時
点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して式（４）の
推定値（前方予測値）が得られる。減算器２９は、この
前方予測値と現時点の逆変調信号ｚm （ｉ）との差分を
計算し、前方推定誤差αfm（ｉ）として出力する。 こ
の前方推定誤差αfm（ｉ）の絶対値２乗は、複素シンボ
ル系列候補ａm （ｉ）〜ａm （ｉ−３）が真の複素シン
ボル系列に一致するとき小さくなり、一致しないと大き
くなる。従って、｜αfm（ｉ）｜2 に負の定数を乗算し
たものをブランチメトリックとし、ブランチメトリック
の累積値を対数尤度関数とすれば、対数尤度関数を最大
にする複素シンボル系列候補が最尤系列となる。従って
２乗演算回路３１で前方推定誤差αfm（ｉ）の絶対値２
乗に負の定数を乗算したものを生成し、最尤系列推定回
路３２で、この前方推定誤差αfm（ｉ）の絶対値２乗を
尤度情報として、上述の操作、即ち最尤系列推定を行
い、複素シンボル系列候補ａm （ｉ）〜ａm （ｉ−３）
を出力し、最尤系列を判定信号として出力端子３３から
出力する。ここで、可能性のある全ての複素シンボル系
列候補に対して対数尤度関数を計算すると演算量が膨大
になる。そこで、明らかに最尤系列とはならない複素シ
ンボル系列候補を順次除外し、演算量を削減する。その
アルゴリズムとして、例えば、ビタビアルゴリズム（Ｆ
ｏｒｎｅｙ，Ｇ．Ｄ．，Ｊｒ．，“Ｔｈｅ Ｖｉｔｅｒ
ｂｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，”Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｖ
ｏｌ．１６，ｐｐ．２６８−２７８，Ｍａｒｃｈ １９
７３）や、ツリーサーチアルゴリズム（Ａｎｄｅｒｓｏ
ｎ，Ｊ．，Ｂ．，ａｎｄ Ｓ．Ｍｏｈａｎ，“Ｓｅｑｕ
ｅｎｔｉａｌ ｃｏｄｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：
Ａ ｓｕｒｖｅｙ ａｎｄ ｃｏｓｔ ａｎａｌｙｓｉ
ｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏ
ｌ．ＣＯＭ−３２，ｐｐ．１６９−１７６，Ｆｅｂ．１
９８４）が知られており、これらを適用する。 前述の
前方予測値を生成する際の重み付け係数、即ちＡＲパラ
メータは、図中のパラメータ推定回路３４が推定する。
具体的には、前方推定誤差αfm（ｉ）と逆変調信号系列
ｚm （ｉ）〜ｚm （ｉ−３）とを入力として、α
fm（ｉ）の平均２乗が最小になるように最小２乗法を用
いて推定する。最小２乗法としては、正規方程式を厳密
に逐次的に解くＲＬＳアルゴリズムや、近似的に解くＬ
ＭＳアルゴリズム等が知られている（Ｓ．Ｈａｙｋｉｎ
著、Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ，
Ｐｒｅｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ出版，１ｓｔ ｅｄ．，１９
８６）。
ンボルａ（ｉ）に一致するとき、ｚ m （ｉ）は複素フェ
ージング振幅ｈ（ｉ）にほぼ等しくなることと、式
（３）を考慮し、現時点の逆変調信号ｚm （ｉ）の推定
値を Σｗk ｚm （ｉ−ｋ） （４） とする。ここで、Σはｋ＝１から３までである。この
推定値は前方予測値であり、逆変調回路＃２から＃４の
各出力ｚm （ｉ−１）〜ｚm （ｉ−３）にそれぞれ乗算
器＃１から＃３で重みｗ1 〜ｗ3 をそれぞれ乗算し、こ
れら乗算出力を加算器２８を用いて加算し、つまり現時
点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して式（４）の
推定値（前方予測値）が得られる。減算器２９は、この
前方予測値と現時点の逆変調信号ｚm （ｉ）との差分を
計算し、前方推定誤差αfm（ｉ）として出力する。 こ
の前方推定誤差αfm（ｉ）の絶対値２乗は、複素シンボ
ル系列候補ａm （ｉ）〜ａm （ｉ−３）が真の複素シン
ボル系列に一致するとき小さくなり、一致しないと大き
くなる。従って、｜αfm（ｉ）｜2 に負の定数を乗算し
たものをブランチメトリックとし、ブランチメトリック
の累積値を対数尤度関数とすれば、対数尤度関数を最大
にする複素シンボル系列候補が最尤系列となる。従って
２乗演算回路３１で前方推定誤差αfm（ｉ）の絶対値２
乗に負の定数を乗算したものを生成し、最尤系列推定回
路３２で、この前方推定誤差αfm（ｉ）の絶対値２乗を
尤度情報として、上述の操作、即ち最尤系列推定を行
い、複素シンボル系列候補ａm （ｉ）〜ａm （ｉ−３）
を出力し、最尤系列を判定信号として出力端子３３から
出力する。ここで、可能性のある全ての複素シンボル系
列候補に対して対数尤度関数を計算すると演算量が膨大
になる。そこで、明らかに最尤系列とはならない複素シ
ンボル系列候補を順次除外し、演算量を削減する。その
アルゴリズムとして、例えば、ビタビアルゴリズム（Ｆ
ｏｒｎｅｙ，Ｇ．Ｄ．，Ｊｒ．，“Ｔｈｅ Ｖｉｔｅｒ
ｂｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，”Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｖ
ｏｌ．１６，ｐｐ．２６８−２７８，Ｍａｒｃｈ １９
７３）や、ツリーサーチアルゴリズム（Ａｎｄｅｒｓｏ
ｎ，Ｊ．，Ｂ．，ａｎｄ Ｓ．Ｍｏｈａｎ，“Ｓｅｑｕ
ｅｎｔｉａｌ ｃｏｄｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：
Ａ ｓｕｒｖｅｙ ａｎｄ ｃｏｓｔ ａｎａｌｙｓｉ
ｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏ
ｌ．ＣＯＭ−３２，ｐｐ．１６９−１７６，Ｆｅｂ．１
９８４）が知られており、これらを適用する。 前述の
前方予測値を生成する際の重み付け係数、即ちＡＲパラ
メータは、図中のパラメータ推定回路３４が推定する。
具体的には、前方推定誤差αfm（ｉ）と逆変調信号系列
ｚm （ｉ）〜ｚm （ｉ−３）とを入力として、α
fm（ｉ）の平均２乗が最小になるように最小２乗法を用
いて推定する。最小２乗法としては、正規方程式を厳密
に逐次的に解くＲＬＳアルゴリズムや、近似的に解くＬ
ＭＳアルゴリズム等が知られている（Ｓ．Ｈａｙｋｉｎ
著、Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ，
Ｐｒｅｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ出版，１ｓｔ ｅｄ．，１９
８６）。
【００１１】次に、図５Ｃに示すバースト構成で変調波
が送信される場合について、より詳細にパラメータ推定
について述べる。図５Ｃに示すバースト構成では、既知
のトレーニング信号３５の後にデータ信号３６が続く構
成であり、バースト長は、伝搬状況がバースト区間で大
幅に変化しないように設定する。最初はトレーニング信
号３５を使ってパラメータ推定を収束させる。即ち、図
６の最尤系列推定回路３２が出力する複素シンボル系列
候補を、トレーニング信号３５に対応する複素シンボル
系列に設定する。トレーニング信号区間でパラメータ推
定を収束させるため、収束が一番速いＲＬＳアルゴリズ
ムを適用する。ＲＬＳアルゴリズムは Ｋ(i) ＝Ｐ(i-1) Ｃ(i) ／（１＋ＣH (i) Ｐ(i-1) Ｃ(i) (5-a) αfm（ｉ）＝ｚm （ｉ）−ＣH (i) Ｘ（ｉ−１） (5-b) Ｘ（ｉ）＝Ｘ（ｉ−１）＋Ｋ（ｉ）αfm（ｉ） (5-c) Ｐ（ｉ）＝Ｐ（ｉ−１）−Ｋ(i) ＣH (i) Ｐ（ｉ−１） (5-d) となる。ここで、Ｃ（ｉ）及びＸ（ｉ）は以下で定
めるＬ（Ｌ＝３）次元ベクトルである。
が送信される場合について、より詳細にパラメータ推定
について述べる。図５Ｃに示すバースト構成では、既知
のトレーニング信号３５の後にデータ信号３６が続く構
成であり、バースト長は、伝搬状況がバースト区間で大
幅に変化しないように設定する。最初はトレーニング信
号３５を使ってパラメータ推定を収束させる。即ち、図
６の最尤系列推定回路３２が出力する複素シンボル系列
候補を、トレーニング信号３５に対応する複素シンボル
系列に設定する。トレーニング信号区間でパラメータ推
定を収束させるため、収束が一番速いＲＬＳアルゴリズ
ムを適用する。ＲＬＳアルゴリズムは Ｋ(i) ＝Ｐ(i-1) Ｃ(i) ／（１＋ＣH (i) Ｐ(i-1) Ｃ(i) (5-a) αfm（ｉ）＝ｚm （ｉ）−ＣH (i) Ｘ（ｉ−１） (5-b) Ｘ（ｉ）＝Ｘ（ｉ−１）＋Ｋ（ｉ）αfm（ｉ） (5-c) Ｐ（ｉ）＝Ｐ（ｉ−１）−Ｋ(i) ＣH (i) Ｐ（ｉ−１） (5-d) となる。ここで、Ｃ（ｉ）及びＸ（ｉ）は以下で定
めるＬ（Ｌ＝３）次元ベクトルである。
【００１２】 ＣH (i) ＝〔ｚm （ｉ−１）ｚm （ｉ−２）ｚm （ｉ−３）〕 (6-a) ＸH (i) ＝〔ｗ1 * （ｉ）ｗ2 * （ｉ）ｗ3 * （ｉ）〕 (6-b) なお、＊は複素共約を、 Hは複素共約転置を表し、ｗl
（ｉ）（ｌ＝１，２，３)のｗl の時刻ｔ＝ｉＴの推定
値である。Ｐ（ｉ）はＬ×Ｌ行列で、Ｃ（ｉ）の自
己相関行列の逆行列、Ｋ（ｉ）はＬ次元ゲインベクト
ルである。
（ｉ）（ｌ＝１，２，３)のｗl の時刻ｔ＝ｉＴの推定
値である。Ｐ（ｉ）はＬ×Ｌ行列で、Ｃ（ｉ）の自
己相関行列の逆行列、Ｋ（ｉ）はＬ次元ゲインベクト
ルである。
【００１３】データ信号区間では、（ｉ）現時点で最大
尤度となる複素シンボル系列候補のαfm（ｉ）を用い
る、又は（ii）生き残った全ての複素シンボル系列候補
のαfm（ｉ）を用いて、αfm（ｉ）の平均２乗が最小に
なるようにパラメータ推定する方法等が考えられる。
尤度となる複素シンボル系列候補のαfm（ｉ）を用い
る、又は（ii）生き残った全ての複素シンボル系列候補
のαfm（ｉ）を用いて、αfm（ｉ）の平均２乗が最小に
なるようにパラメータ推定する方法等が考えられる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】最小２乗法によるパラ
メータ推定において、パラメータ推定精度は熱雑音信号
の平均電力に伴って劣化し、時定数が大きくなるに従っ
て改善される。従って、受信信号のレベルが低く相対的
に熱雑音信号の平均電力が大きいとき、パラメータ推定
精度は劣化する。トレーニング終了時における推定精度
が悪いと、熱雑音電力が見かけ上増加することになるの
で、検波器の誤り率は劣化する。今、トレーニング信号
長をＮT とすると、トレーニング終了時における時定数
はＮT −Ｌとなる。トレーニング終了時における推定精
度を改善するためには、トレーニング信号長を長くする
必要がある。しかし、トレーニング信号長は固定であ
り、トレーニング終了時における推定精度は改善でき
ず、検波器の誤り率特性は改善できなかった。特に、相
対的に熱雑音信号の平均電力が大きいとき、トレーニン
グ終了時における推定精度が劣化し、それに伴い、誤り
率特性は大幅に劣化した。
メータ推定において、パラメータ推定精度は熱雑音信号
の平均電力に伴って劣化し、時定数が大きくなるに従っ
て改善される。従って、受信信号のレベルが低く相対的
に熱雑音信号の平均電力が大きいとき、パラメータ推定
精度は劣化する。トレーニング終了時における推定精度
が悪いと、熱雑音電力が見かけ上増加することになるの
で、検波器の誤り率は劣化する。今、トレーニング信号
長をＮT とすると、トレーニング終了時における時定数
はＮT −Ｌとなる。トレーニング終了時における推定精
度を改善するためには、トレーニング信号長を長くする
必要がある。しかし、トレーニング信号長は固定であ
り、トレーニング終了時における推定精度は改善でき
ず、検波器の誤り率特性は改善できなかった。特に、相
対的に熱雑音信号の平均電力が大きいとき、トレーニン
グ終了時における推定精度が劣化し、それに伴い、誤り
率特性は大幅に劣化した。
【００１５】この発明の課題は、キャリア周波数オフセ
ット及びフェージング変動による特性劣化を克服し、か
つ熱雑音による劣化が少ない予測形同期検波器を提供す
ることにある。
ット及びフェージング変動による特性劣化を克服し、か
つ熱雑音による劣化が少ない予測形同期検波器を提供す
ることにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】この発明による予測形同
期検波器は、（１）一定のサンプリング周期Ｔでサンプ
リングされた受信信号と複素シンボル系列候補とを入力
して、現時点から過去ＬＴ（Ｌ：自然数）までの受信信
号を逆変調して逆変調信号系列を出力する逆変調手段、
（２）現時点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して
前方予測値を生成し、前方予測値と現時点の逆変調信号
との差分を前方推定誤差として出力し、一方、過去ＬＴ
の時点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して後方予
測値を生成し、後方予測値と過去ＬＴの時点の逆変調信
号との差分を後方推定誤差として出力する推定誤差生成
手段、（３）前方推定誤差と後方推定誤差を尤度情報と
して最尤系列推定を行い、複素シンボル系列候補と判定
信号を出力する最尤推定手段から構成されている。
期検波器は、（１）一定のサンプリング周期Ｔでサンプ
リングされた受信信号と複素シンボル系列候補とを入力
して、現時点から過去ＬＴ（Ｌ：自然数）までの受信信
号を逆変調して逆変調信号系列を出力する逆変調手段、
（２）現時点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して
前方予測値を生成し、前方予測値と現時点の逆変調信号
との差分を前方推定誤差として出力し、一方、過去ＬＴ
の時点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して後方予
測値を生成し、後方予測値と過去ＬＴの時点の逆変調信
号との差分を後方推定誤差として出力する推定誤差生成
手段、（３）前方推定誤差と後方推定誤差を尤度情報と
して最尤系列推定を行い、複素シンボル系列候補と判定
信号を出力する最尤推定手段から構成されている。
【００１７】推定誤差生成手段において、前方予測値と
後方予測値を生成する際の重み付け係数は、前方推定誤
差と後方推定誤差と該逆変調信号系列とを用いて、前方
推定誤差と後方推定誤差の２乗和が最小になるように制
御することが望ましい。ダイバーシチ受信を行なうため
には、各ダイバーシチブランチごとに逆変調手段と該推
定誤差生成手段を設け、ダイバーシチランチごとの前方
推定誤差と後方推定誤差とを尤度情報とする。
後方予測値を生成する際の重み付け係数は、前方推定誤
差と後方推定誤差と該逆変調信号系列とを用いて、前方
推定誤差と後方推定誤差の２乗和が最小になるように制
御することが望ましい。ダイバーシチ受信を行なうため
には、各ダイバーシチブランチごとに逆変調手段と該推
定誤差生成手段を設け、ダイバーシチランチごとの前方
推定誤差と後方推定誤差とを尤度情報とする。
【００１８】
【作用】この発明における基本的な作用は次のようなも
のである。（１）逆変調手段では、現時点から過去ＬＴ
（Ｌ：自然数）までの受信信号を逆変調して逆変調信号
系列を出力する。（２）推定誤差生成手段では、現時点
を除く逆変調信号系列から前方予測値を生成し、前方予
測値と現時点の逆変調信号との差分を前方推定誤差とし
て出力し、一方、過去ＬＴの時点を除く逆変調信号系列
から後方予測値を生成し、後方予測値と過去ＬＴの時点
の逆変調信号との差分を後方推定誤差として出力する。
（３）最尤推定手段では、前方推定誤差と後方推定誤差
を尤度情報として最尤系列推定を行い、複素シンボル系
列候補と判定信号を出力する。
のである。（１）逆変調手段では、現時点から過去ＬＴ
（Ｌ：自然数）までの受信信号を逆変調して逆変調信号
系列を出力する。（２）推定誤差生成手段では、現時点
を除く逆変調信号系列から前方予測値を生成し、前方予
測値と現時点の逆変調信号との差分を前方推定誤差とし
て出力し、一方、過去ＬＴの時点を除く逆変調信号系列
から後方予測値を生成し、後方予測値と過去ＬＴの時点
の逆変調信号との差分を後方推定誤差として出力する。
（３）最尤推定手段では、前方推定誤差と後方推定誤差
を尤度情報として最尤系列推定を行い、複素シンボル系
列候補と判定信号を出力する。
【００１９】この発明は従来技術とは、以下の点が異な
る。現時点を除く逆変調信号系列から前方予測値を生成
し、前方予測値と現時点の該逆変調信号との差分を前方
推定誤差として出力するのみならず、この発明では過去
ＬＴの時点を除く逆変調信号系列から後方予測値を生成
し、後方予測値と過去ＬＴの時点の逆変調信号との差分
を後方推定誤差として出力する。この前方推定誤差と後
方推定誤差を尤度情報として最尤系列推定を行うこと。
る。現時点を除く逆変調信号系列から前方予測値を生成
し、前方予測値と現時点の該逆変調信号との差分を前方
推定誤差として出力するのみならず、この発明では過去
ＬＴの時点を除く逆変調信号系列から後方予測値を生成
し、後方予測値と過去ＬＴの時点の逆変調信号との差分
を後方推定誤差として出力する。この前方推定誤差と後
方推定誤差を尤度情報として最尤系列推定を行うこと。
【００２０】
【実施例】請求項１及び請求項２の発明の実施例１を図
１に示し、図６と対応する部分に同一符号を付けてあ
る。入力端子２６からサンプリングされた受信信号ｙs
（ｉ）が逆変調手段２７に入力する。逆変調手段２７
は、従来技術と同様、複素シンボル系列候補ａ
m （ｉ），ａm （ｉ−１），ａm （ｉ−２），ａm （ｉ
−３）を用いて現時点から過去ＬＴ（Ｌ＝３）までの受
信信号ｙs （ｉ），ｙs （ｉ−１），ｙs （ｉ−２），
ｙs （ｉ−３）をそれぞれ逆変調して逆変調信号系列
｛ｚ m （ｉ），ｚm （ｉ−１），ｚm （ｉ−２），ｚm
（ｉ−３）｝を出力する。また従来技術と同様、前方予
測値は、図中の乗算器＃１から＃３及び加算器２８を用
いて、現時点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して
得られる。減算器２９により、その前方予測値と現時点
の逆変調信号ｚm （ｉ）との差分を計算し、前方推定誤
差αfm（ｉ）として出力する。
１に示し、図６と対応する部分に同一符号を付けてあ
る。入力端子２６からサンプリングされた受信信号ｙs
（ｉ）が逆変調手段２７に入力する。逆変調手段２７
は、従来技術と同様、複素シンボル系列候補ａ
m （ｉ），ａm （ｉ−１），ａm （ｉ−２），ａm （ｉ
−３）を用いて現時点から過去ＬＴ（Ｌ＝３）までの受
信信号ｙs （ｉ），ｙs （ｉ−１），ｙs （ｉ−２），
ｙs （ｉ−３）をそれぞれ逆変調して逆変調信号系列
｛ｚ m （ｉ），ｚm （ｉ−１），ｚm （ｉ−２），ｚm
（ｉ−３）｝を出力する。また従来技術と同様、前方予
測値は、図中の乗算器＃１から＃３及び加算器２８を用
いて、現時点を除く逆変調信号系列を重み付け合成して
得られる。減算器２９により、その前方予測値と現時点
の逆変調信号ｚm （ｉ）との差分を計算し、前方推定誤
差αfm（ｉ）として出力する。
【００２１】この乗算器＃１から＃３及び加算器２８を
前方線形予測フィルタ（Ｆｏｒｗａｒｄ Ｌｉｎｅａｒ
Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｉｌｔｅｒ）と見做すなら
ば、後方線形予測フィルタ（Ｂａｃｋｗａｒｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｉｌｔｅｒ）は乗算
器＃４から＃６及び加算器４１となる。ここで、乗算器
＃４は逆変調信号ｚm （ｉ）にｗ3 * を乗算し、乗算器
＃５は逆変調信号ｚm（ｉ−１）にｗ2 * を乗算し、乗
算器＃６は逆変調信号ｚm （ｉ−２）にｗ3 *を乗算す
る。後方予測値は、乗算器＃４から＃６の各乗算出力を
加算器４１で加算して、つまり過去ＬＴの時点を除く逆
変調信号系列を重み付け合成して得られる。減算器４２
により、加算器４１からの後方予測値と過去ＬＴ（Ｌ＝
３）の時点の逆変調信号ｚm （ｉ−３）との差分を計算
し、後方推定誤差αbm（ｉ）として出力する。ここで、
乗算器＃１から＃６、加算器２８，４１、減算器２９，
４２は推定誤差生成手段４３に相当する。
前方線形予測フィルタ（Ｆｏｒｗａｒｄ Ｌｉｎｅａｒ
Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｉｌｔｅｒ）と見做すなら
ば、後方線形予測フィルタ（Ｂａｃｋｗａｒｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｆｉｌｔｅｒ）は乗算
器＃４から＃６及び加算器４１となる。ここで、乗算器
＃４は逆変調信号ｚm （ｉ）にｗ3 * を乗算し、乗算器
＃５は逆変調信号ｚm（ｉ−１）にｗ2 * を乗算し、乗
算器＃６は逆変調信号ｚm （ｉ−２）にｗ3 *を乗算す
る。後方予測値は、乗算器＃４から＃６の各乗算出力を
加算器４１で加算して、つまり過去ＬＴの時点を除く逆
変調信号系列を重み付け合成して得られる。減算器４２
により、加算器４１からの後方予測値と過去ＬＴ（Ｌ＝
３）の時点の逆変調信号ｚm （ｉ−３）との差分を計算
し、後方推定誤差αbm（ｉ）として出力する。ここで、
乗算器＃１から＃６、加算器２８，４１、減算器２９，
４２は推定誤差生成手段４３に相当する。
【００２２】前方推定誤差αfm（ｉ）及び後方推定誤差
αbm（ｉ）の絶対値２乗は、複素シンボル系列候補が真
の複素シンボル系列に一致するとき小さくなり、一致し
ないと大きくなる。従って、｜αfm（ｉ）｜2 ＋α
bm（ｉ）｜2 に負の定数を乗算したものをブランチメト
リックとし、ブランチメトリックの累積値を対数尤度関
数とすれば、その対数尤度関数を最大にする複素シンボ
ル系列候補が最尤系列となる。２乗演算回路３１からの
前方推定誤差が絶対値２乗に負の定数を乗算したもの
と、２乗演算回路４４により後方推定誤差の絶対値２乗
に負の定数を乗算したものとを、加算器４５で加算して
尤度情報として最尤系列推定回路３２に入力して、上述
の操作、即ち最尤系列推定を行い、複素シンボル系列候
補を出力し、最尤系列を判定信号として出力端子３３か
ら出力する。従来技術と同様、最尤系列推定にビタビア
ルゴリズムやツリーサーチアルゴリズムを適用して、演
算量を減らすことも可能である。なお、β｜αfm（ｉ）
｜2 ＋（１−β）｜αbm（ｉ）｜ 2 （０≦β≦１）に負
の定数を乗算したものをブランチメトリックとすること
も可能である。ここで、２乗演算回路３１，４４、加算
器４５、最尤系列推定回路３２は最尤推定手段４６に相
当する。
αbm（ｉ）の絶対値２乗は、複素シンボル系列候補が真
の複素シンボル系列に一致するとき小さくなり、一致し
ないと大きくなる。従って、｜αfm（ｉ）｜2 ＋α
bm（ｉ）｜2 に負の定数を乗算したものをブランチメト
リックとし、ブランチメトリックの累積値を対数尤度関
数とすれば、その対数尤度関数を最大にする複素シンボ
ル系列候補が最尤系列となる。２乗演算回路３１からの
前方推定誤差が絶対値２乗に負の定数を乗算したもの
と、２乗演算回路４４により後方推定誤差の絶対値２乗
に負の定数を乗算したものとを、加算器４５で加算して
尤度情報として最尤系列推定回路３２に入力して、上述
の操作、即ち最尤系列推定を行い、複素シンボル系列候
補を出力し、最尤系列を判定信号として出力端子３３か
ら出力する。従来技術と同様、最尤系列推定にビタビア
ルゴリズムやツリーサーチアルゴリズムを適用して、演
算量を減らすことも可能である。なお、β｜αfm（ｉ）
｜2 ＋（１−β）｜αbm（ｉ）｜ 2 （０≦β≦１）に負
の定数を乗算したものをブランチメトリックとすること
も可能である。ここで、２乗演算回路３１，４４、加算
器４５、最尤系列推定回路３２は最尤推定手段４６に相
当する。
【００２３】前述の前方予測値及び後方予測値を生成す
る際の重み付け係数、即ちＡＲパラメータは、図中のパ
ラメータ推定回路４７が推定する。具体的には、前方推
定誤差αfm（ｉ）、後方推定誤差αbm（ｉ）と逆変調信
号系列とを入力として、αfm（ｉ）とαbm（ｉ）の２乗
和、即ち、｜αfm（ｉ）｜2 ＋｜αbm（ｉ）｜2 が最小
になるように最小２乗法を用いて推定する。
る際の重み付け係数、即ちＡＲパラメータは、図中のパ
ラメータ推定回路４７が推定する。具体的には、前方推
定誤差αfm（ｉ）、後方推定誤差αbm（ｉ）と逆変調信
号系列とを入力として、αfm（ｉ）とαbm（ｉ）の２乗
和、即ち、｜αfm（ｉ）｜2 ＋｜αbm（ｉ）｜2 が最小
になるように最小２乗法を用いて推定する。
【００２４】図５Ｃに示したバースト構成で変調波が送
信される場合について、より詳細にパラメータ推定につ
いて述べる。最初はトレーニング信号３５を使ってパラ
メータ推定を収束させる。即ち、図１の最尤系列推定回
路３２が出力する複素シンボル系列候補を、トレーニン
グ信号に対応する複素シンボル系列に設定する。トレー
ニング信号区間でパラメータ推定を収束させるため、収
束が一番速いＲＬＳアルゴリズムを適用する。この場合
の、ＲＬＳアルゴリズムは式（５）と異なり、 Ｋe(i) ＝Ｐe(i-1) Ｃe(i) ／（Ｉ2 ＋Ｃe H (i) Ｐe(i-1) Ｃe (i) ） (7-a) αe(i) ＝ｚ(i) −Ｃe H (i) Ｘ(i-1) (7-b) Ｘ(i) ＝Ｘ(i-1) ＋Ｋe (i) αe (i) (7-c) Ｐe(i) ＝Ｐe(i-1) −Ｋe(i) Ｃe H (i) Ｐe(i-1) (7-d) となる。ここで、Ｉ2 は２次元の単位行列、α
e（ｉ）及びｚe（ｉ）は以下で定める２次元ベクトル
である。
信される場合について、より詳細にパラメータ推定につ
いて述べる。最初はトレーニング信号３５を使ってパラ
メータ推定を収束させる。即ち、図１の最尤系列推定回
路３２が出力する複素シンボル系列候補を、トレーニン
グ信号に対応する複素シンボル系列に設定する。トレー
ニング信号区間でパラメータ推定を収束させるため、収
束が一番速いＲＬＳアルゴリズムを適用する。この場合
の、ＲＬＳアルゴリズムは式（５）と異なり、 Ｋe(i) ＝Ｐe(i-1) Ｃe(i) ／（Ｉ2 ＋Ｃe H (i) Ｐe(i-1) Ｃe (i) ） (7-a) αe(i) ＝ｚ(i) −Ｃe H (i) Ｘ(i-1) (7-b) Ｘ(i) ＝Ｘ(i-1) ＋Ｋe (i) αe (i) (7-c) Ｐe(i) ＝Ｐe(i-1) −Ｋe(i) Ｃe H (i) Ｐe(i-1) (7-d) となる。ここで、Ｉ2 は２次元の単位行列、α
e（ｉ）及びｚe（ｉ）は以下で定める２次元ベクトル
である。
【００２５】 αe H (i) ＝〔αfm * （ｉ）αbm（ｉ）〕 (8-a) ｚe H (i) ＝〔ｚm * （ｉ）ｚm（ｉ−３）〕 (8-b)Ｃe (i) は以下で定めるＬ×２行列である。 Ｐe（ｉ）はＬ×Ｌ行列で、Ｃe（ｉ）の自己相関行
列の逆行列、Ｋe（ｉ) はＬ×２のゲイン行列であ
る。
列の逆行列、Ｋe（ｉ) はＬ×２のゲイン行列であ
る。
【００２６】データ信号区間では、（ｉ）現時点で最大
尤度となる複素シンボル系列候補のαfm（ｉ）とα
bm（ｉ）を用いる、又は（ii）生き残った全ての複素シ
ンボル系列候補のαfm（ｉ）とαbm（ｉ）を用いて、α
fm（ｉ）とαbm（ｉ）の２乗和の平均が最小になるよう
にパラメータ推定する方法等が考えられる。ここで、式
（５）のアルゴリズムは１回の更新で前方推定誤差αfm
（ｉ）のみを使っているが、式（７）のアルゴリズムは
前方推定誤差αfm（ｉ）及び後方推定誤差αbm（ｉ）を
使っている。前方推定誤差αfm（ｉ）と後方推定誤差α
bm（ｉ）が無相関と近似できるならば、式（７）のアル
ゴリズムは１回の更新で式（５）のアルゴリズムに較べ
て２倍の情報を用いており、トレーニング終了時におけ
る時定数を実質２倍にすることができる。従って、トレ
ーニング終了時におけるパラメータ推定精度を改善する
ことができ、検波器の誤り率特性を改善することができ
る。
尤度となる複素シンボル系列候補のαfm（ｉ）とα
bm（ｉ）を用いる、又は（ii）生き残った全ての複素シ
ンボル系列候補のαfm（ｉ）とαbm（ｉ）を用いて、α
fm（ｉ）とαbm（ｉ）の２乗和の平均が最小になるよう
にパラメータ推定する方法等が考えられる。ここで、式
（５）のアルゴリズムは１回の更新で前方推定誤差αfm
（ｉ）のみを使っているが、式（７）のアルゴリズムは
前方推定誤差αfm（ｉ）及び後方推定誤差αbm（ｉ）を
使っている。前方推定誤差αfm（ｉ）と後方推定誤差α
bm（ｉ）が無相関と近似できるならば、式（７）のアル
ゴリズムは１回の更新で式（５）のアルゴリズムに較べ
て２倍の情報を用いており、トレーニング終了時におけ
る時定数を実質２倍にすることができる。従って、トレ
ーニング終了時におけるパラメータ推定精度を改善する
ことができ、検波器の誤り率特性を改善することができ
る。
【００２７】この発明の実施例１の有効性を調べるため
に、計算機シミュレーションを行った。その結果を図２
に示す。変調方式は２０ｋｂ／ｓＢＰＳＫ変調、平均Ｅ
b ／Ｎ0 は３０ｄＢ、伝搬路は４素波で構成されるレイ
リーフェージングとし、キャリア周波数オフセット成分
Δｆc は零とした。また、Ｌは５とし、２5 状態のビタ
ビアルゴリズムを最尤系列推定に用いた。横軸は最大ド
ップラ周波数であり、縦軸は平均ビット誤り率であり、
本発明を黒丸、従来技術を白丸で示している。従来技術
に較べて、本発明は平均ビット誤り率が改善されている
ことがわかる。
に、計算機シミュレーションを行った。その結果を図２
に示す。変調方式は２０ｋｂ／ｓＢＰＳＫ変調、平均Ｅ
b ／Ｎ0 は３０ｄＢ、伝搬路は４素波で構成されるレイ
リーフェージングとし、キャリア周波数オフセット成分
Δｆc は零とした。また、Ｌは５とし、２5 状態のビタ
ビアルゴリズムを最尤系列推定に用いた。横軸は最大ド
ップラ周波数であり、縦軸は平均ビット誤り率であり、
本発明を黒丸、従来技術を白丸で示している。従来技術
に較べて、本発明は平均ビット誤り率が改善されている
ことがわかる。
【００２８】なお、図１の構成で、追従性は犠牲にする
がパラメータ推定を行わず、乗算器＃１から＃６に設定
するＡＲパラメータを定数にすることにより、演算量を
削減することも可能である。次に、請求項３の発明の実
施例２を図３に示す。本実施例は実施例１をダイバーシ
チ受信に拡張したものであり、ここで、ダイバーシチブ
ランチ数は２とし、図１と対応する部分には、同一符号
にブランチ＃１は添字１を付けて、ブランチ＃２は添字
２を付けて示す。入力端子２６1 からブランチ＃１のサ
ンプリングされた受信信号が、入力端子２６2 からブラ
ンチ＃２のサンプリングされた受信信号が入力する。各
ダイバーシチブランチごとに、逆変調手段２７1 ，２７
2 と推定誤差生成手段４３1 ，４３2 とがそれぞれ設け
られている。ブランチ＃１側の推定誤差生成手段４３1
が生成する前方推定誤差及び後方推定誤差をα
fm (1) （ｉ），αbm (1) （ｉ）とし、ブランチ＃２側の
推定誤差生成手段４３2 が生成する前方推定誤差及び後
方推定誤差をαfm (2) （ｉ），αbm (2) （ｉ）とする。
前方推定誤差αfm (1) （ｉ），αfm (2) （ｉ）及び後方
推定誤差αbm (1) （ｉ），αbm (2) （ｉ）の絶対値２乗
は、複素シンボル系列候補が真の複素シンボル系列に一
致するとき小さくなり、一致しないと大きくなる。従っ
て、｜αfm (1) （ｉ）｜2 ＋｜αbm (1) （ｉ）｜2 ＋｜
αfm (2) （ｉ）｜2 ＋｜αbm (2) （ｉ）｜2に負の定数
を乗算したものを加算器４５1 ，４５2 及び加算器４９
を用いて生成してブランチメトリックとし、ブランチメ
トリックの累積値を対数尤度関数とすれば、その対数尤
度関数を最大にする複素シンボル系列候補が最尤系列と
なる。最尤系列推定回路３２は、各ダイバーシチブラン
チごとの前方推定誤差及び後方推定誤差を尤度情報とし
て、上述の操作、即ち最尤系列推定を行い、複素シンボ
ル系列候補を出力し、最尤系列を判定信号として出力端
子３３から出力する。従来技術と同様、最尤系列推定に
ビタビアルゴリズムやツリーサーチアルゴリズムを適用
して、演算量を減らすことも可能である。なお、β２β
１｜αfm (1) （ｉ）｜2 ＋β２（１−β１）｜αbm (1)
（ｉ）｜2 ＋（１−β２）β１｜αfm (2)（ｉ）｜2 ＋
（１−β２）（１−β１）｜αbm (2) （ｉ）｜2 （０＜
β１＜１，０＜β２＜１）に負の定数を乗算したものを
ブランチメトリックとすることも可能である。ここで、
２乗演算回路３１1 ，３１2 ，４４1 ，４４2 、加算器
４５ 1 ，４５2 ，４９、最尤推定回路３２は最尤推定手
段５１に相当する。
がパラメータ推定を行わず、乗算器＃１から＃６に設定
するＡＲパラメータを定数にすることにより、演算量を
削減することも可能である。次に、請求項３の発明の実
施例２を図３に示す。本実施例は実施例１をダイバーシ
チ受信に拡張したものであり、ここで、ダイバーシチブ
ランチ数は２とし、図１と対応する部分には、同一符号
にブランチ＃１は添字１を付けて、ブランチ＃２は添字
２を付けて示す。入力端子２６1 からブランチ＃１のサ
ンプリングされた受信信号が、入力端子２６2 からブラ
ンチ＃２のサンプリングされた受信信号が入力する。各
ダイバーシチブランチごとに、逆変調手段２７1 ，２７
2 と推定誤差生成手段４３1 ，４３2 とがそれぞれ設け
られている。ブランチ＃１側の推定誤差生成手段４３1
が生成する前方推定誤差及び後方推定誤差をα
fm (1) （ｉ），αbm (1) （ｉ）とし、ブランチ＃２側の
推定誤差生成手段４３2 が生成する前方推定誤差及び後
方推定誤差をαfm (2) （ｉ），αbm (2) （ｉ）とする。
前方推定誤差αfm (1) （ｉ），αfm (2) （ｉ）及び後方
推定誤差αbm (1) （ｉ），αbm (2) （ｉ）の絶対値２乗
は、複素シンボル系列候補が真の複素シンボル系列に一
致するとき小さくなり、一致しないと大きくなる。従っ
て、｜αfm (1) （ｉ）｜2 ＋｜αbm (1) （ｉ）｜2 ＋｜
αfm (2) （ｉ）｜2 ＋｜αbm (2) （ｉ）｜2に負の定数
を乗算したものを加算器４５1 ，４５2 及び加算器４９
を用いて生成してブランチメトリックとし、ブランチメ
トリックの累積値を対数尤度関数とすれば、その対数尤
度関数を最大にする複素シンボル系列候補が最尤系列と
なる。最尤系列推定回路３２は、各ダイバーシチブラン
チごとの前方推定誤差及び後方推定誤差を尤度情報とし
て、上述の操作、即ち最尤系列推定を行い、複素シンボ
ル系列候補を出力し、最尤系列を判定信号として出力端
子３３から出力する。従来技術と同様、最尤系列推定に
ビタビアルゴリズムやツリーサーチアルゴリズムを適用
して、演算量を減らすことも可能である。なお、β２β
１｜αfm (1) （ｉ）｜2 ＋β２（１−β１）｜αbm (1)
（ｉ）｜2 ＋（１−β２）β１｜αfm (2)（ｉ）｜2 ＋
（１−β２）（１−β１）｜αbm (2) （ｉ）｜2 （０＜
β１＜１，０＜β２＜１）に負の定数を乗算したものを
ブランチメトリックとすることも可能である。ここで、
２乗演算回路３１1 ，３１2 ，４４1 ，４４2 、加算器
４５ 1 ，４５2 ，４９、最尤推定回路３２は最尤推定手
段５１に相当する。
【００２９】
【発明の効果】以上説明したように、この発明ではパラ
メータ推定精度を改善することができるので、キャリア
周波数オフセット及びフェージング変動による特性劣化
を克服し、かつ熱雑音による劣化が少ない予測形同期検
波器を提供できる。また、この予測形同期検波器を用い
ると、キャリア周波数オフセットを補正するＡＦＣ（Ａ
ｕｔｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）回路等
が不要となる。この発明はディジタル移動通信及びディ
ジタル衛星通信に利用すると効果的である。
メータ推定精度を改善することができるので、キャリア
周波数オフセット及びフェージング変動による特性劣化
を克服し、かつ熱雑音による劣化が少ない予測形同期検
波器を提供できる。また、この予測形同期検波器を用い
ると、キャリア周波数オフセットを補正するＡＦＣ（Ａ
ｕｔｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）回路等
が不要となる。この発明はディジタル移動通信及びディ
ジタル衛星通信に利用すると効果的である。
【図１】請求項１の発明の実施例１の構成を示すブロッ
ク図。
ク図。
【図２】従来技術と実施例１の平均ビット誤り率特性を
示す図。
示す図。
【図３】請求項３の発明の実施例２の構成を示すブロッ
ク図。
ク図。
【図４】ディジタル無線通信における受信機の構成を示
すブロック図。
すブロック図。
【図５】Ａは移動伝搬路における電波の到来を説明する
図、Ｂは移動伝搬路における無変調受信信号の周波数ス
ペクトラムを示す図、Ｃは送信変調波のバーストの構成
を示す図である。
図、Ｂは移動伝搬路における無変調受信信号の周波数ス
ペクトラムを示す図、Ｃは送信変調波のバーストの構成
を示す図である。
【図６】従来の予測形同期検波器の構成を示すブロック
図。
図。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04L 27/22 H04B 7/26 H04L 27/01
Claims (3)
- 【請求項１】 一定のサンプリング周期Ｔでサンプリン
グされた受信信号と複素シンボル系列候補とを入力し、
上記複素シンボル系列候補を用いて現時点から過去ＬＴ
（Ｌ：自然数）までの上記受信信号を逆変調して逆変調
信号系列を出力する逆変調手段と、 現時点を除く上記逆変調信号系列を重み付け合成するこ
とにより前方予測値を生成し、その前方予測値と現時点
の上記逆変調信号との差分を前方推定誤差として出力
し、過去ＬＴの時点を除く上記逆変調信号系列を重み付
け合成することにより後方予測値を生成し、その後方予
測値と過去ＬＴの時点の上記逆変調信号との差分を後方
推定誤差として出力する推定誤差生成手段と、 上記前方推定誤差と上記後方推定誤差を尤度情報として
最尤系列推定を行い、上記複素シンボル系列候補と判定
信号を出力する最尤推定手段とから構成されることを特
徴とする予測形同期検波器。 - 【請求項２】 上記推定誤差生成手段において、 上記前方予測値と上記後方予測値を生成する際の重み付
け係数は、上記前方推定誤差と上記後方推定誤差と上記
逆変調信号系列とを用いて上記前方推定誤差と上記後方
推定誤差との２乗和が最小になるように制御する手段を
含むことを特徴とする請求項１記載の予測形同期検波
器。 - 【請求項３】 各ダイバーシチブランチごとに請求項１
の上記逆変調手段と上記推定誤差生成手段とが設けら
れ、上記各ダイバーシチブランチごとの上記前方推定誤
差と上記後方推定誤差とを尤度情報として最尤系列推定
が行われて上記複素シンボル系列候補と上記判定信号と
を出力する最尤推定手段を具備することを特徴とする請
求項１又は２記載の予測形同期検波器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06265437A JP3109710B2 (ja) | 1994-10-28 | 1994-10-28 | 予測形同期検波器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06265437A JP3109710B2 (ja) | 1994-10-28 | 1994-10-28 | 予測形同期検波器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08130565A JPH08130565A (ja) | 1996-05-21 |
| JP3109710B2 true JP3109710B2 (ja) | 2000-11-20 |
Family
ID=17417144
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06265437A Expired - Fee Related JP3109710B2 (ja) | 1994-10-28 | 1994-10-28 | 予測形同期検波器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3109710B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3437445B2 (ja) | 1998-05-22 | 2003-08-18 | 松下電器産業株式会社 | 線形信号予測を用いた受信装置及び方法 |
| JP2001016135A (ja) | 1999-06-29 | 2001-01-19 | Nec Corp | 自動周波数制御方法と自動周波数制御方式とｃｄｍａ受信機 |
-
1994
- 1994-10-28 JP JP06265437A patent/JP3109710B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 信学技報ＲＣＳ９２−９３ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08130565A (ja) | 1996-05-21 |
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