JP3560991B2

JP3560991B2 - 適応型最尤系列推定装置

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Publication number: JP3560991B2
Application number: JP23287893A
Authority: JP
Inventors: 稔行方
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1993-09-20
Filing date: 1993-09-20
Publication date: 2004-09-02
Anticipated expiration: 2019-09-02
Also published as: JPH0795107A; US5579344A; US5673294A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ディジタル通信の受信機において、受信信号が伝送路から受けた歪みを補償する等化器として利用される最尤系列推定器に関しており、特に伝送路推定能力の向上を目指したものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ディジタル移動通信機器の開発が急速に行われているが、陸上移動通信を行う上では、移動体を取り巻く物理的な環境より生じる伝搬遅延を伴った多重波伝搬干渉と移動体の高速移動によって、受信信号は複雑で著しい歪みを受ける。この歪みを一般に周波数選択性フェージングによる歪みと称する。移動体端末では、更に雑音が重畳されたこの受信信号から何等かの信号処理手段を用いて、雑音を含む歪み成分を補償する必要がある。ディジタル移動通信における波形等化技術は、これらの歪みを補償するための技術であり、主に２種類がある。１つは、判定帰還型等化器（ＤＦＥ：ＤｅｃｉｓｉｏｎＦｅｅｄｂａｃｋＥｑｕａｌｉｚｅｒ）であり、もう１つが適応型最尤系列推定器（ＭＬＳＥ：ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＳｅｑｕｅｎｃｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ）である。前者は、演算量やハード規模等から評価しての実現し易さから検討されていた。また、後者は、波形等化技術の中では最強であり、近年のＬＳＩ微細加工技術の目ざましい発達やディジタル信号処理に適した高速ディジタル信号処理プロセッサ（ＤＳＰ）の登場による実現が可能となってきた。
【０００３】
最尤系列推定器は、受信信号系列が与えられたとき、その系列に最も合致する送信信号系列を、送信されると考えられる全ての送信信号系列の中からヴィタビアルゴリズムを用いて１つだけ選び出すものである。また、最尤系列推定器では、伝送路インパルス応答が何等かの手段により既知であることを前提として動作する。ゆえに、自動車電話のような陸上移動通信では、伝送路特性が時々刻々と変動するので、最尤系列推定器でもその変動に追随して伝送路インパルス応答を変化させねばならない。例えば、約２０ｋｓｙｍｂｏｌ／ｓの伝送速度で通信を行う際に、移動体の速度が１００ｋｍ／ｈ程度になると、約２４０シンボル時間程度の周期のフェージングが生じる。したがって、１２０シンボン周期で受信信号のフェードが生じることになる。このような高速変動伝送路に追随するために高速収束及び高速追随性を有する様々な適応アルゴリズムが、最尤系列推定器の伝送路推定部に採用される。その多くは、演算量の少なさからＬＭＳアルゴリズムが採用されている。また、ＬＭＳアルゴリズムよりも収束性能が高速であるが、演算量が多いＲＬＳアルゴリズムも演算量を削減する工夫がなされて採用されている例もある。
【０００４】
一般にディジタル方式の陸上移動通信では、その通信方式としてＴＤＭＡ方式を採用し、同一周波数のチャネルをスロットと呼ばれる単位に時分割し、複数のユーザーを割り当てて加入者容量を上げている。そして、時分割されたスロット同士の判別の意味と受信機の同期確立の意味で、スロット内には既知信号系列が組み込まれている。例として図１２に米国ＴＩＡのＩＳ−５４で規定されている北米ディジタルセルラーのスロット構成９２（ダウンリング）を掲載する。スロット先頭に位置する１４シンボルが既知信号系列９３（ＳＹＮＣ）である。この既知信号系列とこの既知信号系列に相当する受信信号系列から伝送路インパルス応答推定初期値を求め、既知信号系列以降に続く未知データ系列を推定しながら伝送路インパルス応答を逐次更新しなければならない。したがって、この短期間の既知信号系列で可能な限り真の伝送路応答に近付く（収束する）ことが受信機の性能を左右するので、先に述べた高速収束性能を有するＲＬＳアルゴリズム等の採用も検討されているのである。
【０００５】
次に、最尤系列推定器の動作を簡単に具体的に説明する。前述の通り、最尤系列推定器は、前提として伝送路インパルス応答が既知であり、考え得る全ての送信信号系列（これら系列を候補系列と称する）から最も良好に合致する送信信号系列を唯一求めるものである。これを決定するために尤度がある。最尤系列推定器における尤度は、ヴィタビアルゴリズムを用いて効率的に計算される。
【０００６】
図１３は、変調方式としてＱＰＳＫ変調を採用した場合を説明する状態遷移図である。ＱＰＳＫ変調の場合、１時刻に送信され得るシンボルは４種類存在し、これらを状態０、状態１、状態２、状態３とする（９９，９１０，９１１，９１２）。ある時刻の各状態から次の時刻の状態へ遷移する経路をパス（９１７，９１８，９１９，９２０）と称する。時刻ｋにおける状態０に注目すると、
（１）時刻ｋ−１の各状態から時刻ｋの状態０へのパスは４本ある。
（２）時刻ｋの状態０へ至るパスも４本ある。
【０００７】
時刻ｉｋｋ−１ｋ−２ｋ−３ｋ−４
パス０→０−０−２−３−１ … →ｘ_０（ｋ）
パス１→０−１−４−３−１ … →ｘ_１（ｋ）
パス２→０−２−１−２−１ … →ｘ_２（ｋ）
パス３→０−３−０−２−１ … →ｘ_３（ｋ）
ここで、ｘ_ｊ（ｋ）は、時刻ｋにおける状態ｊ（ｊ＝０，…，３）に至るパスに沿った送信信号候補系列から所定の変調方式に応じてマッピング処理が施された信号で構成される送信信号ベクトルを意味する。
（３）時刻ｋ−１の各状態に至る唯一のパスは、生き残りパス（９１３，９１４，９１５，９１６）と呼ばれ、それら生き残りパスにより推定された伝送路インパルス応答をそれぞれｈ_０（ｋ−１），ｈ_１（ｋ−１），ｈ_２（ｋ−１），ｈ_３（ｋ−１）とする。
（４）上記（２）の４つの候補系列をそれぞれパスに沿って推定された伝送路インパルス応答を用いて各パスの時刻ｋでの推定受信信号ｒ _ｋ，０，ｒ _ｋ，１，ｒ _ｋ，２，ｒ _ｋ，３を算出する。
【０００８】
ｒ _ｋ，ｊ＝ｘ_ｊ ^ｔ（ｋ）ｈ_ｊ（ｋ−１） →時刻ｋ、パスｊの推定受信信号
但し、添え字ｔは行列の転置を意味する。
（５）時刻ｋの受信信号をｒ_ｋとし、推定した受信信号との自乗誤差をブランチメトリック（ｂｍ）と称する。
【０００９】
ｂｍ_ｋ，ｊ＝｜ｒ_ｋ −ｒ _ｋ，ｊ｜^２ →時刻ｋ、パスｊのブランチメトリック
（６）ブランチメトリックは、生き残りパスに沿って各時刻で算出されており、時刻ｋの状態０に至る４つのパスにおいての累積値を求める。これをパスメトリック（ｐｍ）と称する。
【００１０】
ｐｍ_{ｋ，０，ｊ} ＝ｐｍ_{ｋ−１，ｊ} ＋ｂｍ_ｋ，ｊ
但し、ｊ＝１，…，３、≧１で、ｐｍ_０，ｊ＝０である。
（７）（６）で求めた時刻ｋ、状態０での４つのパスメトリックの中で最小のパスメトリックを有するパス（パス０〜パス３のどれか）が時刻ｋ、状態０での生き残りパスとなる。
（８）時刻ｋ、状態０に至る生き残りパスに沿った有限長の推定送信信号系列と、実際の受信信号系列から適応アルゴリズムを用いて、生き残りパスに沿った推定伝送路インパルス応答ｈ_０（ｋ）を求める。
（９）時刻ｋにおいてこの操作を状態０〜状態３まで同様に繰り返し、時刻ｋでの全ての状態へ至る生き残りパスと推定伝送路インパルス応答を決定する。
（１０）処理すべき系列の最後のシンボルに達したら、生き残りパスに沿って求められるパスメトリックが最小である系列を最終的な推定送信信号系列として決定する。
【００１１】
次に、最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定に用いられる適応アルゴリズムに関して簡単に説明する。前述項目（８）で生き残りパスに沿って伝送路インパルス応答を推定する際に、以下に示すＬＭＳアルゴリズムまたは、ＲＬＳアルゴリズムで推定することが多い。時刻ｋ、任意の状態における生き残りパスに沿った送信信号候補系列から所定の変調方式に応じてマッピングされた系列から構成される送信信号ベクトルをｘ（ｋ）＝［ｘ_ｋ，ｘ_ｋ−１，…，ｘ_{ｋ−Ｌ＋１} ］^ｔとする。添え字ｔは行列の転置を意味する。Ｌは伝送路インパルス応答を模擬するトランスバーサルフィルタのタップ長である。時刻ｋでは、時刻ｋ−１での伝送路インパルス応答ｈ（ｋ−１）により推定受信信号ｒ _ｋを算出する。そして、実際の受信信号ｒ_ｋとの差を誤差信号ｅ_ｋと称して以下の通り与えられる。
【００１２】
ｅ_ｋ＝ｒ_ｋ −ｒ _ｋ＝ｒ_ｋ −ｘ^ｔ（ｋ）ｈ（ｋ−１）
ＬＭＳアルゴリズムでは、時刻ｋにおける推定伝送路インパルス応答ｈ（ｋ）を次のように算出する。
【００１３】
ｈ（ｋ）＝ｈ（Ｋ−１）＋μｅ_ｋｘ^＊（ｋ） →ＬＭＳアルゴリズム …（ａ）
但し、μは、ステップサイズ、添え字＊は、行列の共役を意味する。
ＲＬＳアルゴリズムでは、同ｈ（ｋ）を次のように算出する。誤差信号ｅ_ｋは前述と同じである。
【００１４】
Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ−１）ｘ^＊（ｋ）／｛ω＋ｘ^ｔ（ｋ）Ｐ（ｋ−１）ｘ^＊（ｋ）｝
Ｐ（ｋ）＝｛Ｐ（ｋ−１） −Ｋ（ｋ）ｘ^ｔ（ｋ）Ｐ（ｋ−１）｝／ω
ｈ（ｋ）＝ｈ（ｋ−１）＋Ｋ（ｋ）ｅ_ｋ →ＲＬＳアルゴリズム …（ｂ）
但し、Ｋ（ｋ）は、時刻ｋにおけるカルマンゲインベクトル、Ｐ（ｋ）は、時刻ｋにおける誤差信号ｅ_ｋの共分散行列、ωは、忘却係数である。
【００１５】
以上より理解できる通り、ＬＭＳアルゴリズムに対してＲＬＳアルゴリズムは、複雑で多くの行列演算を必要とするので、総演算量が莫大になり、従来では殆ど採用されていない。また、既知信号区間では、Ｋ（ｋ）が既知であることから、既知信号区間では、ＬＭＳアルゴリズムのμｘ^＊（ｋ）の代わりにＫ（ｋ）を使用することで、ＬＭＳアルゴリズムと同じ演算量でＲＬＳアルゴリズムの高速収束性能を有する伝送路インパルス応答推定部を備えた最尤系列推定器も存在する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した２つの適応アルゴリズムは、逐次更新型のアルゴリズムであるために、幾ら高速収束性を有する適応アルゴリズムでも、最適解に到達するには、ある程度の長さの既知信号系列長と繰り返し演算が必要となる。収束するまでの既知信号系列長は、ＬＭＳアルゴリズムでは、ステップサイズに依存し、ＲＬＳアルゴリズムでは、忘却係数に依存するが、先に示した図１２の北米仕様スロットの１４シンボルの既知信号系列長では、十分とは言いがたい。最尤系列推定器において、既知信号系列に続いて受信される未知信号系列（情報データ）の系列推定性能（符号誤り率）は、既知信号系列区間での精度の良い付加雑音の影響も含めた初期伝送路インパルス応答推定に大きく依存している。十分に付加雑音の影響を抑圧せず、また、真値の伝送路インパルス応答に収束しないうちにヴィタビアルゴリズムを動作させると、最尤系列推定を誤る場合が生じてしまう。
【００１７】
また、上述の適応アルゴリズムでは、どちらにしても既知信号系列区間においても、毎時刻、上述した（ａ）式もしくは（ｂ）式の演算処理をして逐次的に最適解に近付ける操作が必要である。
【００１８】
更に、従来の逐次更新型の最尤系列推定器では、伝送路インパルス応答を模擬するトランスバーサルフィルタのタップ長が固定であり、一般的に伝送路のマルチパス遅延時間の最大値で決定されていた。しかし、マルチパス遅延量が情報伝送周期の整数倍でない場合では、受信信号における符号間干渉の量が多くなり、伝送路のマルチパス遅延量の最大値で決まるタップ数では、足りないことが殆どである。そして、最適と思われるタップ数は、マルチパス遅延量に応じて変化するものである。
【００１９】
本発明の適応型最尤系列推定装置はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、最尤系列推定器の動作性能を大きく左右する既知信号系列区間内での伝送路インパルス応答初期値の推定をより確実に行なうとともに演算量を削減して、従来の様な逐次更新型の適応アルゴリズムが有していた収束速度問題と演算量の問題とを解決できる適応型最尤系列推定装置を提供することにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段及び作用】
上記の目的を達成するために、第１の発明に係る適応型最尤系列推定装置は、推定された伝送路インパルス応答に基づいて受信信号から送信信号系列を推定するヴィタビアルゴリズム処理部と、既知信号系列もしくは前記ヴィタビアルゴリズム処理により推定される送信信号系列と、時刻ｋ−１に推定された伝送路インパルス応答から時刻ｋにおける推定受信信号を算出する推定受信信号算出手段と、時刻ｋでの受信信号と時刻ｋでの前記推定受信信号との誤差信号を生成する誤差信号生成手段と、前記誤差信号を基に適応アルゴリズムを用いて時刻ｋにおける伝送路インパルス応答を推定する伝送路インパルス応答推定部とを具備した適応型最尤系列推定装置であって、前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信号のうち既知信号系列が受信されている区間では、前記既知信号系列を要素とするＬ×Ｎの既知信号行列から生成される自己相関行列の逆行列に前記Ｌ×Ｎの既知信号行列を乗算して得られるＬ×Ｎの行列と、前記既知信号系列に相応する前記受信信号からなるＮ×１の受信信号ベクトルとの乗算を実行して前記伝送路インパルス応答を推定し、前記受信信号のうちデータ信号系列が受信されている区間内では、前記伝送路インパルス応答を逐次的な演算により推定する。
【００２１】
また、第２の発明は、第１の発明に係る適応型最尤系列推定装置において、前記自己相関行列の逆行列に前記Ｌ×Ｎの既知信号行列を乗算して得られるＬ×Ｎの行列を記憶するための記憶手段をさらに有する。
また、第３の発明は、第１又は第２の発明に係る適応型最尤系列推定装置において、前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信号のうち既知信号系列が受信されている区間では、前記伝送路インパルス応答を推定するための行列乗算を少なくとも１回以上行い、前記受信信号のうちデータ系列が受信されている区間内では、前記推定された伝送路インパルス応答を初期値として前記逐次的な演算を行う。
【００２２】
【実施例】
以下図面を参照して本発明の第１、第２実施例を詳細に説明する。まず、第１実施例の構成の概略を説明する。
本実施例に係る適応型最尤系列推定装置（適応型最尤系列推定器）の第１の構成は、推定された伝送路インパルス応答に基づいて受信信号から送信信号系列を推定するヴィタビアルゴリズム処理部と、既知信号系列もしくは前記ヴィタビアルゴリズム処理により推定される送信信号列と、時刻ｋ−１に推定された伝送路インパルス応答から時刻ｋにおける推定受信信号を算出する推定受信信号算出手段と、時刻ｋでの受信信号と時刻ｋでの前記推定受信信号との誤差信号を生成する誤差信号手段と、前記誤差信号を元に適応アルゴリズムを用いて時刻ｋにおける伝送路インパルス応答を推定する伝送路インパルス応答推定部とを具備した最尤系列推定装置において、前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信号のうち既知信号系列が受信されている区間内では、少なくとも１回のＬＳ（ＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ）アルゴリズムを実行して、逐次的な繰り返し演算無しに伝送路インパルス応答を推定し、データ信号系列が受信されている区間内では、ＬＭＳ（ＬｅａｓｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅｓ）アルゴリズムを用いて伝送路インパルス応答を逐次的に推定する。
【００２３】
本実施例の第２の構成において、前記伝送路インパルス応答推定部は、伝送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタのタップ長Ｌと前記行列演算に用いる時間窓幅Ｎとの和で決まる系列長（実際にはＬ＋Ｎ−２となる）を、前記既知信号系列全て、もしくは前記既知信号系列の部分系列（一部の連続する系列）に割り当て、割り当てた前記既知信号系列から予め計算して求めておいた行列演算で利用するＬ×Ｎ行列（以下Ｇ行列と呼ぶ）を記憶するＧ行列記憶手段と、このＧ行列記憶手段から読み出されたＧ行列と、前記Ｇ行列の算出に用いた前記既知信号系列に相当する前記受信信号系列からなるＮ元受信信号ベクトル（以下ｒベクトルと呼ぶ）との行列乗算を行う乗算手段とを具備し、その乗算結果として得られるＬ元ベクトルが前記既知信号区間内の推定伝送路インパルス応答になるような構成にする。
【００２４】
本実施例の第３の構成は、第１及び第２の構成において、前記既知信号区間内でＬＳアルゴリズムにより求める推定伝送路インパルス応答のタップ数Ｌ_１を、前記既知信号区間に続いて到来するデータ系列区間での推定伝送路インパルス応答のタップ数Ｌ_２よりも多く設定して、伝送路インパルス応答を推定するものである。
【００２５】
本実施例の第４の構成は、第３の構成において、前記既知信号系列区間内で推定された伝送路インパルス応答のＬ_１個ある各タップの電力を算出する手段と、Ｌ_１個のタップの中から連続するＬ_２個のタップの電力の総和が最大になる組み合わせを選択する手段を備え、選択された連続するＬ_２個のタップを有する伝送路インパルス応答を推定初期値とするものである。
【００２６】
本実施例の第５の構成は、第３の構成において、前記既知信号系列区間内で推定された伝送路インパルス応答のＬ_１個のタップの電力を算出する手段と、Ｌ_１個の各タップの電力をあらかじめ決めておいた閾値よりも大きい連続したタップを選択する手段を備え、選択されたタップ数を前記データ系列区間内での伝送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタのタップ数Ｌ_２に設定するものである。
【００２７】
本実施例の第６の構成は、第３の構成において、前記既知信号系列区間内で推定された伝送路インパルス応答のＬ_１個ある各タップの電力を算出する手段と、Ｌ_１個の各タップの電力の総和に対してあらかじめ決めておいた伝送路インパルス応答が持つべき電力の閾値よりも大きくなる連続したタップを選択する手段を備え、選択されたタップ数を前記データ系列区間内での伝送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタのタップ数Ｌ_２に設定するものである。
【００２８】
前記第１の構成によれば、適応型最尤系列推定器における伝送路インパルス応答推定処理部の適応アルゴリズムにＬＳアルゴリズムを採用する構成としたので、有限長の既知信号系列区間内で適応アルゴリズムの最適解が１回の行列の乗算で求まり、従来の適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定処理部に採用されている逐次更新型の適応アルゴリズムのような初期収束性能を考慮する必要がない上に、逐次更新型のような最適解へ収束未達のままでヴィタビアルゴリズム処理を開始した結果、最尤系列推定に誤りが生じるという点を避けることができ、受信機の性能向上が図れる。また、既知信号系列区間内で算出した伝送路インパルス応答推定値は、以後のデータ信号系列区間内での適応アルゴリズムであるＬＳＭアルゴリズムの初期値として非常に有効に利用される。初期収束性能が良好ではない点を大目に見て、演算量が少ないことから適応型最尤系列推定器の適応アルゴリズムとして多く採用されているＬＭＳアルゴリズムの欠点を補った上に、従来と演算量や構成を同じくすることができる。
【００２９】
第２の構成によれば、以上のような適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定処理部における既知信号系列区間内での伝送路インパルス応答推定にＬＳアルゴリズムを用いたが、予め既知信号系列に従って固有に演算処理が施されて記憶領域に記憶されているＧ行列を既知信号系列をアドレスにして読み出し、ＬＳアルゴリズムによる最適解を算出する対象となる有限系列区間長で決まる受信信号ベクトルと行列の乗算をするだけで、その有限系列区間長内の最適解が求められる。これにより、既知信号系列区間内で少なくとも１回のＬＳアルゴリズム、しかも１回の行列の乗算をするだけなので、従来の逐次更新型と比較して、演算量が非常に少なく演算量削減の効果が図られる。
【００３０】
第２の構成による演算量の削減を図る策としての既知信号系列区間でのＬＳアルゴリズムのＧ行列について簡単に以下の通り説明する。
図１４は、従来におけるディジタル通信用送受信機の構成を示すブロック図である。同図において、送信機１０１の符号化器１０３にディジタル情報信号ｓ（ｋ）１０１２が入力され、所定の符号化方式で符号化され、その符号系列ｓ′（ｋ）１０１３は、ＬＰＦ１０４にて帯域制限されてｘ（ｋ）１０１４となった後に、変調器１０５で変調される。変調された送信信号ｘ_ｃ（ｔ）１０１５は、伝送路１０６を経て受信機１０２に入力される。受信機１０２に入力された受信信号ｒ_ｃ（ｔ）は、復調器１０７にてベースバンド信号ｒ_ｂ（ｔ）１０１７に変換され、受信ベースバンド信号ｒ_ｂ（ｔ）１０１７は、ＬＰＦ１０８にて帯域制限される。帯域制限された信号ｒ_ｂ ′（ｔ）１０１８は、サンプリング回路１０９にて、情報シンボル伝送周期Ｔに等しいサンプリング周期でサンプリングされて信号系列ｒ（ｋ）１０１９となって適応等化器１０１０に入力される。適応等化器１０１０の出力ｘ（ｋ）１０２０は、復号化器１０１１で復号化されて受信ディジタル情報源ｓ（ｋ）１０２１になる。また、時刻は、順序数ｋを用いて時刻ｋＴのように表すことになる。ここで、伝送路インパルス応答は、タップ間隔Ｔ、タップ数Ｌのトランスバーサルフィルタで模擬し、次式のようにタップ利得系列を要素とするＬ元ベクトルで表現する。
【００３１】
ｈ（ｋ）＝［ｈ_０，ｈ_１，ｈ_２，…，ｈ_Ｌ−２，ｈ_Ｌ−１］^ｔ（ｔは転置）（１）
また、送信信号ベクトルとしてＬシンボルからなるベクトルをｓ（ｋ）とし、これに対応した受信信号ベクトルとしてＮシンボルからなるベクトルをｒ（ｋ）とする。送信信号ベクトルｓ（ｋ）は、既知信号系列もしくは、ヴィタビアルゴリズムにより最尤推定された信号系列から成る送信信号候補系列である。そして、このｓ（ｋ）を所定の変調方式に応じてマッピング処理された系列で構成される送信信号ベクトルをｘ（ｋ）と記し、これらを以下の通りに定義する。
【００３２】
ｓ（ｋ）＝［ｓ_ｋ，ｓ_ｋ−１，ｓ_ｋ−２，…，ｓ_{ｋ−Ｌ＋２} ，ｓ_{ｋ−Ｌ＋１} ］^ｔ（２）
ｘ（ｋ）＝［ｘ_ｋ，ｘ_ｋ−１，ｘ_ｋ−２，…，ｘ_{ｋ−Ｌ＋２} ，ｘ_{ｋ−Ｌ＋１} ］^ｔ（３）
ｒ（ｋ）＝［ｒ_ｋ，ｒ_ｋ−１，ｒ_ｋ−２，…，ｒ_{ｋ−Ｎ＋２} ，ｒ_{ｋ−Ｎ＋１} ］^ｔ（４）
更に、ベクトルｘ（ｋ）からベクトルｘ（ｋ−Ｎ＋１）までのＮ個の送信信号ベクトルで定義されるＮ×Ｌ行列をＸ（ｋ）とする。
【００３３】
Ｘ（ｋ）＝［ｘ^ｔ（ｋ），ｘ^ｔ（ｋ−１），…，ｘ^ｔ（ｋ−Ｎ＋１）］^ｔ（５）
伝送路インパルス応答ｈ（ｋ）が未知であるとき、Ｘ（ｋ）ｈ（ｋ）＝ｒ（ｋ）をｒ（ｋ）に近付けることを考える。ｒ（ｋ）が時刻ｋにおける推定受信信号ベクトルとなる。この最適化問題を解くには、以下の評価関数Ｅ（ｋ）を最小化することを考えればよい。
【００３４】
【数１】

【００３５】
そして、評価関数Ｅ（ｋ）を最小化する最適解ｈ_ｏｐｔ（ｋ）は、次式で表現される。
ｈ_ｏｐｔ（ｋ）＝［Ｘ^＊ｔ（ｋ）Ｘ（ｋ）＋δＩ］^−１Ｘ^＊ｔ（ｋ）ｒ（ｋ）（７）
ここで、ＩはＬ次単位行列である。（６）式の右辺における［Ｘ^＊ｔ（ｋ）Ｘ（ｋ）＋δＩ］は、必ず正則行列となるので、その逆行列は存在する。
【００３６】
最尤系列推定器では、行列Ｘ（ｋ）は、時刻ｋまでの有限長Ｎの既知信号系列もしくは、ある状態における時刻ｋ−１の生き残りパスと、その状態から時刻ｋにおける任意の状態へのパスのみで決定されるので、（７）式による最適伝送路インパルス応答において、［Ｘ^＊ｔ（ｋ）Ｘ（ｋ）＋δＩ］^−１Ｘ^＊ｔ（ｋ）は、時刻ｋまでの送信信号系列が既知であるならば、予め算出することが可能である。
【００３７】
ここで、Ｌ×Ｎ行列であるＧ（ｋ）行列を改めて定義する。
Ｇ（ｋ）＝［Ｘ^＊ｔ（ｋ）Ｘ（ｋ）＋δＩ］^−１Ｘ^＊ｔ（ｋ）（８）
（８）式で記述されるＧ（ｋ）を用いて最適伝送路インパルス応答応答推定値ｈ_ｏｐｔ（ｋ）を表現すると、
ｈ_ｏｐｔ（ｋ）＝Ｇ（ｋ）ｒ（ｋ）（９）
となる。
【００３８】
ゆえに、本実施例における第２の構成が得られる。またこの構成を採用した最尤系列推定器では、伝送路インパルス応答推定に際して、既知信号系列もしくはヴィタビアルゴリズムによって最尤推定された系列のどちらでも成立するので、極端な場合、既知信号系列が存在せずとも、最尤系列推定を行うことが可能である。
【００３９】
第３の構成によれば、第１及び第２の構成を受けて、既知信号系列区間内で少なくとも１回の伝送路インパルス応答推定を少演算量で行える。したがって、データ信号系列区間での伝送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタのタップ長よりも既知信号系列区間での同伝送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタのタップ長を長く設定しても演算量は、あまり増大しない。したがって、符号間干渉が多い受信信号における伝送路インパルス応答がより正確に把握することができ、データ信号系列区間内での最適なタップ数が決められる。符号間干渉の量は、トランスバーサルフィルタのタップ間隔を情報シンボル伝送周期間隔に設定した場合、各タップ利得の電力に比例するので、多くのタップで電力が算出された場合、符号間干渉が多いという指標になる。
【００４０】
第４の構成によれば、第３の構成を受けて、既知信号系列区間で推定された伝送路インパルス応答の複数のタップ利得の中で連続した複数のタップが持つ電力が最大になる組合せが、推定受信信号のＳＮ比を最大にし、最適な最尤系列推定をすることから、データ信号系列区間でのタップ数よりも多いタップ数で既知信号系列区間内の伝送路インパルス応答推定値を求め、その中からデータ信号区間内でのタップ数相当をタップの総電力が最大になる組合せで選択することで最適な伝送路インパルス応答推定に必要なタップ数を決定することができ最尤系列推定能力の向上が図れる。
【００４１】
第５の構成によれば、第３の構成を受けて、既知信号系列区間内で算出した伝送路インパルス応答の各タップの電力を予め決めた閾値よりも大きい連続したタップの数を求め、このタップ数を以降のデータ信号系列区間内の伝送路インパルス応答用トランスバーサルフィルタのタップ数に設定することで、受信信号に含まれる符号間干渉の量に応じた最適な伝送路インパルス応答推定に必要なタップ数が決定できて最尤系列推定の性能向上が図れる。
【００４２】
第６の構成によれば、第３の構成を受けて、既知信号系列区間内で算出した伝送路インパルス応答の各タップの電力の総和に対して、予め決めた伝送路インパルス応答が持つべき総電力の敷居値よりも大きくなる連続したタップの数を以後のデータ信号系列区間内の伝送路インパルス応答用トランスバーサルフィルタのタップ数に設定することで、受信信号に含まれる符号間干渉の量に応じた最適な伝送路インパルス応答推定に必要なタップ数が決定できて最尤系列推定の性能向上が図れる。
【００４３】
以下に図面を参照して上記した第１実施例をさらに詳細に説明する。
図１は、本発明の第１実施例を示す適応型最尤系列推定器の機能ブロック図である。同図内のヴィタビアルゴリズム処理部１４や伝送路インパルス応答推定部１５や推定受信信号算出部や誤差信号生成部は、ゲートアレイなどの高集積ＬＳＩやディジタル信号処理専用デバイス（ＤＳＰ）によって構成される。適応型最尤系列推定器の入力端１１には、図１４に示される情報伝送周期間隔でサンプリングされた受信信号ｒ_ｋ１２が入力される。ヴィタビアルゴリズム処理部１４は、受信信号ｒ_ｋ１２を受信信号系列｛ｒ_ｋ｝１３として取り込み、伝送路インパルス応答推定部１５で推定された伝送路インパルス応答を用いて推定受信信号算出部１６で算出された推定受信信号１９と受信信号ｒ_ｋ１２との誤差を誤差信号生成部１７で生成し、その誤差信号ｅ_ｋ１１０を利用して、ブランチメトリックの演算並びにパスメトリック演算を行う一連の処理機能を有している。
【００４４】
伝送路インパルス応答推定部１５は、適応アルゴリズムを用いて送信信号候補系列｛ｓ_ｋ｝１８と受信信号ｒ_ｋ１２から伝送路インパルス応答を推定し、推定受信信号算出部１６に推定した伝送路インパルス応答を供給する機能を有する。この伝送路インパルス応答推定部１５には、２種類の適応アルゴリズムによる伝送路インパルス応答推定が可能であり、１つがＬＳアルゴリズム処理部１１５であり、他方がＬＭＳアルゴリズム処理部である。ＬＳアルゴリズム処理部１１５は、ヴィタビアルゴリズム処理部１４から既知信号系列もしくは最尤列推定系列のどちらかが送信候補系列｛ｓ_ｋ｝１８としてスイッチ１１１を経由して供給され、更に適応型最尤系列推定器の入力端１１から入力された受信信号ｒ_ｋ１２を用いて伝送路インパルス応答推定値ｈ_ＬＳ（ｋ）を算出する。ＬＭＳアルゴリズム処理部１１６は、同様にヴィタビアルゴリズム処理部１４から送信候補系列｛ｓ_ｋ｝１８がスイッチ１１２を経由して供給され、更に誤差信号生成部１７から誤差信号ｅ_ｋが供給される。そして、伝送路インパルス応答推定値ｈ_ＬＭＳ（ｋ）を算出する。ＬＳアルゴリズム処理部１１５は、スイッチ１１３を介して推定受信信号算出部１６のトランスバーサルフィルタのタップ利得１２４，１２５，１２６，１２７，１２８，１２９に伝送路インパルス応答推定値を供給すると共に、ＬＭＳアルゴリズム処理部１１６内部の適応アルゴリズム初期値となるためにＬＭＳアルゴリズム処理部１１６に供給する。ＬＳアルゴリズム処理部１１５がスイッチ１１３を介して伝送路インパルス応答推定値を推定受信信号算出部１６に供給するのは、図２に示すスロット２１構成におけるトレーニング信号２２によってアルゴリズムが動作する期間２４だけである。従って、スイッチ１１３はこの期間２４だけＯＮ状態であり、次に続く期間２５ではＯＦＦ状態である。スイッチ１１１もスイッチ１１３と同期して動作する。また、ＬＭＳアルゴリズム処理部１１６がスイッチ１１４を介して伝送路インパルス応答推定値を推定受信信号算出部１６に供給するのは、図２に示すスロット２１構成におけるデータフィールド信号２３系列によってアルゴリズムが動作する期間２５だけである。従って、スイッチ１１４はこの期間２５だけＯＮ状態であり、その前の期間２４ではＯＦＦ状態である。スイッチ１１２もスイッチ１１４と同期して動作する。
【００４５】
推定受信信号算出部１６は、伝送路インパルス応答推定部１５から供給される推定伝送路インパルス応答をトランスバーサルフィルタの各タップ１２４，１２５，１２６，１２７，１２８，１２９にセットし、ヴィタビアルゴリズム処理部１４から供給される送信信号候補系列｛ｓ_ｋ｝１８は、所定の変調方式に従ったマッピング処理をマッピング処理部１１７で施した後に推定受信信号算出部のトランスバーサルフィルタに供給される。トランスバーサルフィルタへ入力されたマッピング信号１２３は、遅延素子１１８，１１９，１２０，１２１，１２２を介してシフトされ、各タップ１２４，１２５，１２６，１２７，１２８，１２９にセットされている伝送路インパルス応答推定値との重み付け演算がなされ加算器１３０にて加算された結果が推定受信信号ｒ _ｋ１９となって、誤差信号生成部１７への入力信号となる。
【００４６】
誤差信号生成部１７へは、推定受信信号算出部１６から推定受信信号ｒ_ｋ１９が、そして、適応型最尤系列推定器の入力端１１から受信信号ｒ_ｋ１２が供給され、誤差信号ｅ_ｋ１１０が生成される。誤差信号生成部１７にて生成された誤差信号１１０は、ヴィタビアルゴリズム処理部１４に入力され、同処理部１４内部のブランチメトリック演算やパスメトリック演算に用いられる。また、誤差信号ｅ_ｋ１１０は、伝送路インパルス応答推定部１５内部のＬＭＳアルゴリズム処理部１１６にも供給され、ＬＭＳアルゴリズムによる伝送路インパルス応答推定値更新演算時に使用される。
【００４７】
図３は、本発明の一実施例を示す適応型最尤系列推定器内部の機能の一部である伝送路インパルス応答推定部におけるＬＳアルゴリズム処理部における機能ブロック図である。同図のヴィタビアルゴリズム処理部は、図１記載のヴィタビアルゴリズム処理部１４と同じものであり、図３のヴィタビアルゴリズム処理部３４は、既知信号系列もしくは最尤推定された系列｛ｓ_ｋ｝３５をＬＳアルゴリズム処理部２６に供給する。ＬＳアルゴリズム処理部３６は、ヴィタビアルゴリズム処理部３４の他に最尤系列推定器の入力端３１から入力される受信信号ベクトルｒ（ｋ）３３も供給される。ＬＳアルゴリズム処理部３６では、ヴィタビアルゴリズム処理部３４からの系列｛ｓ_ｋ｝３５がアドレス生成部３７に接続されており入力される。アドレス生成部３７では、ＬＳアルゴリズム処理に利用されるＧ（ｋ）行列が格納されている記憶領域のアドレス信号３８を生成する。
【００４８】
Ｇ（ｋ）行列は、ヴィタビアルゴリズム処理部３４から供給される系列｛ｓ_ｋ｝と１対１の関係が成り立ので、系列｛ｓ_ｋ｝により固有のアドレス信号３８が生成可能である。アドレス信号生成部３７の信号線は、Ｇ（ｋ）行列が格納されている記憶領域３９に接続されており、アドレス信号３８により、所望のＧ（ｋ）行列が読み出される。Ｇ（ｋ）行列用の記憶領域３９は、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等で構成される。Ｇ（ｋ）行列記憶領域３９から出力された系列｛ｓ_ｋ｝に固有のＧ（ｋ）行列３１０は、Ｇ（ｋ）行列記憶領域３９の出力が接続されている行列乗算処理部３１１に入力される。行列乗算処理部３１１では、Ｇ（ｋ）行列記憶領域３９から読み出されたＧ（ｋ）行列３１０とＬＳアルゴリズム処理部３６に入力される受信信号ベクトル３３との行列乗算（Ｇ（ｋ）ｒ（ｋ））を行う。そして、その結果は、行列乗算処理部３１１から推定伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）３１２として出力される。
【００４９】
図４及び図５は、本実施例の適応型最尤系列推定器の効果を示す具体的な性能を従来の方式と非比較して表現するための図である。従来の方式は、本実施例の一例を示す図１において、スイッチ１１１及びスイッチ１１３が常にＯＦＦの状態であってスイッチ１１２及びスイッチ１１４が常にＯＮの状態である場合にほぼ一致する。図４ではＬＭＳアルゴリズムによる逐次更新処理が常時行われ、同図内に比較のために記入されている真値の伝送路インパルス応答４４への収束の様子が良く理解できる。逐次更新型アルゴリズムの場合、一般的に初期値を０に設定する。そして逐次的に伝送路インパルス応答４５を推定するが、収束するまでにτ４６だけ遅延する。
【００５０】
同図では、約４０シンボル時間も遅延していることが判る。図２で示したＴＤＭＡスロット２１に付加されている既知信号系列（トレーニング信号系列）２２長は、一般的に２０シンボル以下なので、ＬＭＳアルゴリズムだけでは、初期収束時間が遅延することによる最尤系列推定に誤りが生じ易い。図５は、伝送路インパルス応答初期推定に本実施例の伝送路インパルス応答推定部を採用した場合で、推定伝送路インパルス応答５５が真値伝送路インパルス応答５４に常時追随している。これにより、伝送路インパルス応答初期推定遅延に起因する最尤系列推定誤りが抑えられる。
【００５１】
図６は、本発明の一実施例の適応型最尤系列推定器の符号誤り率特性図である。同図において、独立２波レイリーフェージング伝送路はτ／Ｔ＝１．０、Ｄ／Ｕ＝０．０（ｄＢ）、ｆ_ｄ＝８２（Ｈｚ）である。同図には、従来のＬＭＳアルゴリズムのみによる伝送路インパルス応答推定を採用した最尤系列推定性曲線６４と、本提案方式による最尤系列推定性能曲線６５が示してある。同図より、本実施例方式による伝送路インパルス応答初期推定方式の有効性が理解できる。
【００５２】
図７は、マルチパス遅延量と受信信号に含まれる符号間干渉量との関係を示す図である。（ａ）、（ｂ）はτ＝Ｔの場合の符号間干渉量を表しており、（ｃ）、（ｄ）はτ＝０．５Ｔの場合の符号間干渉量を表している。図１４に示すディジタル通信送受信における伝送路１０６で生じる２波マルチパス遅延量が１情報伝送周期分である場合、受信信号をその情報伝送周期間隔でサンプリングしても２波に相当する分の伝送路インパルス応答７５を推定すれば良いが、伝送路１０６で生じる２波マルチパス遅延量が１情報伝送周期分でない場合、受信信号をその情報伝送周期間隔でサンプリングすると、伝送路インパルス応答７１７を推定しなければ、最尤系列推定性能が劣化する。したがって、２波マルチパスでも多くのタップを有する伝送路インパルス応答７１７を推定しなければならない。これを踏まえて、本発明の一実施例を図８に掲載する。
【００５３】
図８は、伝送路インパルス応答タップ利得初期設定及び伝送路インパルス応答模擬用トランスバーサルフィルタのタップ選択機能を表す機能を含めて示した適応型最尤系列推定器のブロック図である。同図記載のヴィタビアルゴリズム処理部８５は、図１記載のヴィタビアルゴリズム処理部１４と同機能を有し、最尤系列推定器の入力端８１から受信信号系列｛ｒ_ｋ｝８２を入力し、ヴィタビアルゴリズム処理により最尤推定された系列｛ｓ_ｋ｝８７を出力する一連の動作を行う。ヴィタビアルゴリズム処理部８５の出力端８７は、スイッチ８６を介してＬＳアルゴリズム処理部８８に接続されている。また、同じくヴィタビアルゴリズム処理部の出力端８７は、スイッチ８６を介してＬＭＳアルゴリズム処理部８１２と推定受信信号推定部８１４に接続されている。スイッチ８６は、図２に示すＴＤＭＡスロット２１におけるＬＳアルゴリズム動作期間２４だけＬＳアルゴリズム処理部８８に接続され、ヴィタビアルゴリズム処理部８５からの既知系列または最尤推定系列｛ｓ_ｋ｝８７が供給される。
【００５４】
また、図２におけるＬＭＳアルゴリズム動作期間２５だけＬＭＳアルゴリズム処理部８１２及び推定受信信号生成部８１４に接続され、同様に｛ｓ_ｋ｝８７が供給される。ＬＳアルゴリズム処理部８８では、スイッチ８６を介して入力される系列｛ｓ_ｋ｝８７と最尤系列推定器の入力端８１から入力される受信信号ベクトルｒ（ｋ）８３から伝送路インパルス応答推定値ｈ_ＬＳ（ｋ）８９を生成する。総タップ数がＬ_１である伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）８９は、タップ利得電力算出／タップ選択部８１０に供給される。タップ利得電力算出／タップ選択部８１０では、Ｌ_１個の各タップ利得の電力を算出し、選択された総タップ数Ｌ_２の伝送路インパルス応答ｈ_ＳＥＬ（ｋ）８１１が、ＬＭＳアルゴリズム処理部８１２に供給される。ＬＭＳアルゴリズム処理部８１２では、タップ利得電力算出／タップ選択部８１０からの選択された伝送路インパルス応答ｈ_ＳＥＬ（ｋ）８１１を伝送路インパルス応答推定初期値とする。図２におけるＬＭＳアルゴリズム動作期間２５では、ヴィタビアルゴリズム処理部８５から最尤系列推定｛ｓ_ｋ｝８７をスイッチ８６を介して入力され、また、誤差信号生成部８１６から誤差信号ｅ_ｋ８１７を入力してＬＭＳアルゴリズム演算を行い推定受信信号生成部８１４に推定伝送路インパルス応答ｈ（ｋ）８１３を供給する。伝送路インパルス応答推定値ｈ（ｋ）８１３を入力とする推定受信信号生成部は、ヴィタビアルゴリズム処理部８５にもスイッチ８６を介して接続されており、最尤推定系列｛ｓ_ｋ｝８５を入力して推定受信信号ｒ _ｋ８１５を生成する。誤差信号生成部８１６は、推定受信信号生成部８１４から推定受信信号ｒ _ｋを、そして最尤系列推定器の入力端８１から受信信号ｒ_ｋ８４を入力して誤差信号ｅ_ｋ１８７を生成する。
【００５５】
図９はタップ利得選択アルゴリズムを表すフローチャートである。同図に沿って動作を説明する。ここで、以下のＳ、ＳＳ、ＳＴはステップを表すものとする。
（１）ＬＳアルゴリズム処理部で推定された伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）を取得する（Ｓ１）。
（２）伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）のＬ_１個ある各タップ利得の電力を算出する（Ｓ２）。
（３）電力を算出した伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）のＬ_１個のタップ利得から連続したＬ_２個（Ｌ_１＞Ｌ_２）のタップ利得の電力の総和を算出する（Ｓ３、Ｓ４）。
（４）Ｌ_２個で構成される全ての組合せの中で、最大の組合せを選び出す（Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７）。
（５）選び出されたＬ_２個のタップ利得を持つ伝送路インパルス応答をｈ_ＳＥＬ（ｋ）とする（Ｓ８）。
（６）伝送路インパルス応答ｈ_ＳＥＬ（ｋ）をＬＭＳアルゴリズムにおける伝送路インパルス応答ｈ_ＬＭＳ（ｋ）の推定初期値とする（Ｓ９）。
【００５６】
図１０は、タップ利得選択アルゴリズムを表すフローチャートである。同図に沿って動作を説明する。
（１）ＬＳアルゴリズム処理部で推定された伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）を取得する（ＳＳ１）。
（２）伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）のＬ_１個ある各タップの電力を算出する（ＳＳ２）。
（３）予め設定してある電力敷居値Ｐ_ｔｈとＬ_１個ある各タップ利得の電力を比較する（ＳＳ３、ＳＳ４）。
（４）電力敷居値Ｐ_ｔｈよりも小さい電力を有するタップ利得だけを強制的にゼロにする（ＳＳ５）。
（５）Ｌ_１個の全てのタップ利得の比較が終了したら、Ｌ_１個のタップ利得から非ゼロタップ利得区間が最長である区間を検出する（ＳＳ６、ＳＳ７）。
（６）検出された区間長さをＬ_２と定義し、これら検出された区間のタップ利得で構成される伝送路インパルス応答をｈ_ＳＥＬ（ｋ）とする（ＳＳ８）。
（７）伝送路インパルス応答ｈ_ＳＥＬ（ｋ）を、ＬＭＳアルゴリズムにおける伝送路インパルス応答ｈ_ＬＭＳ（ｋ）の推定初期値とする（ＳＳ９）。
【００５７】
図１１は、タップ利得選択アルゴリズムを表すフローチャートである。同図に沿って動作を説明する。
（１）ＬＳアルゴリズム処理部で推定された伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）を取得する（ＳＴ１）。
（２）伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）のＬ_１個ある各タップの電力を算出する（ＳＴ２）。
（３）Ｌ_１個のタップ利得の電力の総和を算出する（ＳＴ３）。
（４）Ｌ_１個のタップ利得の中で最大の電力を有するタップの位置を検出して記憶する（ＳＴ４）。
（５）算出したＬ_１個のタップ利得の電力の総和をβ倍した電力をＰ_ｔｈとする（ＳＴ５）。
（６）検出して記憶した最大電力タップ利得を中心とした有限長窓を考え、その有限長窓内に位置するタップ利得の総電力和を算出する（ＳＴ６、ＳＴ７）。
（７）算出した総電力和が、Ｐ_ｔｈを初めて越えるまで有限長窓幅を拡大し、その時の有限長窓幅を記憶する（ＳＴ８）。
（８）その有限長窓幅をＬ_２と定義し、これら検出された区間のタップ利得で構成される伝送路インパルス応答をｈ_ＳＥＬ（ｋ）とする（ＳＴ９）。
（９）伝送路インパルス応答ｈ_ＳＥＬ（ｋ）を、ＬＭＳアルゴリズムにおける伝送路インパルス応答ｈ_ＬＭＳ（ｋ）の推定初期値とする（ＳＴ１０）。
【００５８】
ここでの実施例は、本発明を具体的に説明するための一例である。従来の適応型最尤系列推定器との大きな違いは、伝送路インパルス応答推定処理部内で初期収束遅延がないＬＳアルゴリズム部を演算量を少なく実現していることと、推定伝送路インパルス応答のタップ長を伝送路環境に応じて自動的に変化させることが可能な事である。
【００５９】
上記した第１実施例は、陸上でのディジタル移動通信に関して記述しているが、陸上ディジタル移動通信に限らず、ＴＤＭＡ通信方式を採用している衛星通信や固定網の有線通信に関しても適用範囲であることを付け加えておく。
【００６０】
提案方式と従来方式の独立２波レイリーフェージング伝送路（τ／Ｔ＝１．０、Ｄ／Ｕ＝０．０（ｄＢ）、ｆ_ｄ＝８２（Ｈｚ））における符号誤り率特性を示す図である。
【００６１】
以下に図１５乃至図１７を参照して本発明の第２実施例を説明する。
前記した適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定部には、演算量が少ないという理由と、適応アルゴリズムの初期値が未知で良いという理由から逐次更新型適応アルゴリズムが用いられている。この場合、受信信号系列に既知信号系列が付加されていないと動作しないという欠点がある。また、既知信号系列長に対する未知データ信号系列長が長くなると、受信信号が受けた歪みにより生じる誤差や適応アルゴリズムの収束及び追随不完全性から推定した伝送路インパルス応答に誤差が蓄積され、次第に推定受信信号と実受信信号との誤差が大きくなり、結果的に最尤系列推定に誤りが生じる。
【００６２】
このように前記した適応型最尤系列推定器は、送信信号系列に既知信号系列を付加しなければ受信信号を推定出来ない上に、受信機に要求される符号誤り率性能を満足する程度の比率で既知信号系列を未知データ信号系列に付加する必要がある。その結果、通信情報とは無関係な既知信号系列を送付することで伝送効率を低下させる問題があった。
【００６３】
そこで第２実施例では、送信信号系列に既知信号系列を付加せずとも伝送路インパルス応答を推定できるようにして伝送効率を従来より向上させる。
まず、第２実施例の第１の構成は、前記した第１実施例の第１及び第２の構成において、伝送路インパルス応答推定部にＬＳアルゴリズム処理部を有していることから、ある有限区間内に送信される可能性のある全ての候補系列と、その有限区間内に受信された受信信号とから、ＬＳアルゴリズムで伝送路インパルス応答を推定でき、その推定した伝送路インパルス応答を用いて受信信号推定並びにヴィタビアルゴリズム処理を行うものである。
【００６４】
次に第２実施例の第２の構成は、第１の構成において、未知データ信号系列を定期的に用いてＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム処理を行い、最適な伝送路インパルス応答を推定するものである。
【００６５】
第２実施例の第３の構成は、第１の構成において、未知データ信号系列でのヴィタビアルゴリズム処理の結果として、ヴィタビアルゴリズム処理内の状態遷移図の各状態が固有に有するパスメトリックのうちで最小のパスメトリック値が、予め決めておいたパスメトリック閾値を越えた時点で、ＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム処理を行い、最適な伝送路インパルス応答を推定する構成としている。
【００６６】
上記した第２実施例の第１の構成によれば、第１実施例の第１の構成を受けて、ある有限区間内に送信される可能性のある全ての候補系列と、その有限区間内に受信された受信信号とから、ＬＳアルゴリズムで伝送路インパルス応答を推定し、ヴィタビアルゴリズム処理を行うことで、受信信号系列に既知信号系列を付加しなくても最尤系列推定が可能となる。
【００６７】
第２実施例の第２の構成によれば、第１の構成を受けて、受信信号系列に既知信号系列が付加されていない場合、例えＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズムによって伝送路インパルス応答初期値が求まり、続けて逐次更新型の適応アルゴリズムで最尤系列推定を行っても、受信信号に加えられた様々な歪みによる誤差が推定伝送路インパルス応答に蓄積する。そこで、定期的にＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム処理を行うことで、誤差が蓄積した伝送路インパルス応答を捨てて、新規に伝送路インパルス応答初期値を与えることが可能となり、受信信号に既知信号系列が付加されない場合でも、最尤系列推定の性能向上が図れる。
【００６８】
第２実施例の第３の構成によれば、第１の構成を受けて、受信信号系列に既知信号系列が付加されていない場合、例えＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム処理によって伝送路インパルス応答初期値が求まり、続けて逐次更新型の適応アルゴリズムで最尤系列推定を行っても、伝送路変動特性が高速であったり、付加雑音の量が多かったりすると、受信信号が受けた歪みによる誤差がすぐに推定伝送路インパルス応答に蓄積する。逆に伝送路変動特性が低速であったり、付加雑音の量が少なかったりすると、推定伝送路インパルス応答に蓄積する誤差は少ない。このことより、推定伝送路インパルス応答に含まれる誤差成分を如実に表現するヴィタビアルゴリズム処理部の状態遷移図の各状態に固有するパスメトリック値の絶対的な大きさを基準にＬＳアルゴリズム処理による伝送路インパルス応答初期値演算を行うことで、伝送路特性に応じた初期値設定を随時できるので最尤系列推定性能の向上が図れる。
【００６９】
上記した第２実施例を図１５乃至図１７を参照してさらに詳細に説明する。
図１５は既知信号系列が付加されていない場合のアルゴリズム動作区間を示すタイミングチャートである。受信信号系列には、既知信号系列が付加されていない未知データ信号系列ストリーム１１０１とする。この未知データ信号系列ストリーム１１０１の一定区間ｔ_ＬＳ１１０３で、本発明の第１実施例を示す適応型最尤系列推定器を説明する図１の伝送路インパルス応答推定部１５のＬＳアルゴリズム処理部１１５を動作させ、図１５における未知データ信号系列ストリーム１１０１の他の一定区間ｔ_ＬＭＳ１１０４では、図１における伝送路インパルス応答推定部１５のＬＭＳアルゴリズム処理部１１６を動作させる。即ち、図１５におけるＬＳアルゴリズム動作期間ｔ_ＬＳ１１３では、図１のスイッチ１１１及びスイッチ１１３がＯＮ状態であり、スイッチ１１２及びスイッチ１１４はＯＦＦ状態である。これに反して、図１５におけるＬＭＳアルゴリズム動作期間ｔ_ＬＭＳでは、図１のスイッチ１１２及びスイッチ１１４がＯＮ状態であり、スイッチ１１１及びスイッチ１１３がＯＦＦ状態であるように動作する。
【００７０】
図１７は、アルゴリズム自動切り替え機能を付加した適応型最尤系列推定器の機能ブロック図である。同図記載のヴィタビアルゴリズム処理部１２０５は、図９のヴィタビアルゴリズム処理部１４と同機能を有し、最尤系列推定器の入力端１２０１から受信信号系列｛ｒ_ｋ｝１２０２を入力し、ヴィタビアルゴリズム処理により最尤推定された系列｛ｓ_ｋ｝１２０６を出力する。また、ヴィタビアルゴリズム処理部１２０５で生成される時刻に固有のパスメトリック値の最小値ｐｍ_ｍｉｎ（ｋ）１２０７を出力する。ヴィタビアルゴリズム処理部１２０５の出力は、スイッチｓｗ１２１０を介して、ＬＳアルゴリズム処理部１２１１または、ＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３に接続される。また、ヴィタビアルゴリズム処理部１２０５の出力は、常に推定受信信号生成部１２１５に接続されている。最小パスメトリックｐｍ_ｍｉｎ（ｋ）１２０７は、最小パスメトリック値比較部１２０８に供給される。スイッチｓｗ１２１０は、最小パスメトリック値比較部１２０８からの制御信号ｓｗ_ｓｉｇ１２０９でスイッチングされ、そのスイッチングタイミングは、図１６に示す通り、最小パスメトリック値比較部１２０８内で定義された最小パスメトリック閾値ｐｍ_ｔｈ１３０４を越えた時刻の次の時刻から一定期間ｔ_ＬＳ１３０５だけＬＳアルゴリズム処理部１２１１へ最尤推定系列｛ｓ_ｋ｝１２０６を供給し、一定期間ｔ_ＬＳ１３０５が終了した時刻の次の時刻からＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３へ最尤系列推定｛ｓ_ｋ｝１２０６が供給される。最尤系列推定｛ｓ_ｋ｝１２０６がＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３に供給されている期間ｔ_ＬＭＳ１，ｔ_ＬＭＳ２，ｔ_ＬＭＳ３，ｔ_ＬＭＳ４は、ヴィタビアルゴリズム処理部１２０５から最小パスメトリック値比較部１２０８へ供給される時刻ｋにおける最小パスメトリック値が予め決められたパスメトリック最小値ｐｍ_ｔｈを越える時刻迄であって一定ではない。
【００７１】
ＬＳアルゴリズム処理部１２１１では、スイッチｓｗ１２１０を介して入力されるヴィタビアルゴリズム処理部１２０５からの系列｛ｓ_ｋ｝１２０６と最尤系列推定器の入力端１２０１から入力される受信信号ベクトル１２０３から伝送路インパルス応答推定値ｈ_ＬＳ（ｋ）１２１２を生成する。生成された伝送路インパルス応答推定値ｈ_ＬＳ（ｋ）は、ＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３及び推定受信信号生成部１２１５へ供給される。ＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３では、ＬＳアルゴリズム処理部１２１１から供給された伝送路インパルス応答推定値ｈ_ＬＳ（ｋ）１２１２を初期値として、誤差信号生成部１２１７から供給される誤差信号ｅ_ｋ１２１８とヴィタビアルゴリズム処理部１２０５からスイッチｓｗ１２１０を介して供給される最尤系列推定された系列｛ｓ_ｋ｝１２０６から逐次的に伝送路インパルス応答ｈ（ｋ）１２１４を生成し、推定受信信号生成部１２１５へ供給する。推定受信信号生成部１２１５は、ＬＳアルゴリズム処理部１２１１とＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３から伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）、ｈ（ｋ）をそれぞれ受け取り、図１６に示したアルゴリズム動作区間に応じ、受け取った伝送路インパルス応答ｈ_ＬＳ（ｋ）、ｈ（ｋ）を図１６のｔ_ＬＳ１３０５区間ではｈ_ＬＳ（ｋ）を、図１６のｔ_ＬＭＳ１，ｔ_ＬＭＳ２，ｔ_ＬＭＳ３，ｔ_ＬＭＳ４では、ｈ（ｋ）を、図１における推定受信信号生成部１６におけるトランスバーサルフィルタの各タップ利得１２４，１２５，１２６，１２７，１２８，１２９にセットされる。
【００７２】
また、ヴィタビアルゴリズム処理部１２０５から供給された送信信号候補系列｛ｓ_ｋ｝は、推定受信信号生成部のトランスバーサルフィルタにセットされたタップ利得と畳み込み演算され、推定受信信号ｒ _ｋ１２１６が生成される。生成された推定受信信号ｒ _ｋ１２１６は、誤差信号生成部１２１７へ供給される。誤差信号生成部１２１７では、最尤系列推定器の入力端１２０１から入力された受信信号ｒ_ｋ１２０４と推定受信信号生成部１２１５から供給された推定受信信号ｒ _ｋ１２１６との誤差信号ｅ_ｋ１２１８が生成され、ＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３へ供給され逐次更新時の更新ベクトルの算出に採用される。
【００７３】
上記した第２実施例の第１及び第２の構成によれば、受信した信号系列に既知信号系列が付加されていなくても、定期的にＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム処理とを行うことで、推定した伝送路インパルス応答に蓄積された過去からの誤差成分を除去できる。その結果、逐次更新型アルゴリズムを用いても最尤系列推定の誤りを抑圧することができ、最尤系列推定器の性能向上が図れる。
【００７４】
また、第２実施例の第１乃至第３の構成によれば、受信した信号系列に含まれる歪み成分を効率よく取り除くことでできなかった場合、その歪み未除去成分即ち誤差成分がすぐにパスメトリック値が現れて大きくなることに注目しているので、推定した伝送路インパルス応答に蓄積された過去からの誤差成分を適宜除去できる。その結果、逐次更新型アルゴリズムを用いても最尤系列推定の誤りを抑圧することができ、最尤系列推定器の性能向上が図れる。
【００７５】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、最尤系列推定器の動作性能を大きく左右する既知信号系列区間内での伝送路インパルス応答初期値の推定がより確実になるとともに、演算量の削減が可能となり、従来のような逐次更新型の適応アルゴリズムが有していた収束速度問題と演算量の問題とを解決した初期推定機能を有する適応型最尤系列推定器を提供することができる。
また、送信信号系列に既知信号系列を付加せずとも伝送路インパルス応答が推定できるようにして伝送効率を従来より向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例を示す適応型最尤系列推定器の機能ブロック図である。
【図２】ＴＤＭＡスロットフォーマットの図と、伝送路インパルス応答推定アルゴリズムの動作区間を示した図である。
【図３】伝送路インパルス応答推定部内のＬＳアルゴリズム処理部における機能ブロック図である。
【図４】ＬＭＳアルゴリズムによる伝送路インパルス応答推定の結果を示す図である。
【図５】ＬＳアルゴリズムによる伝送路インパルス応答推定の結果を示す図である。
【図６】本実施例による方式と従来方式の独立２波レイリーフェージング伝送路における符号誤り率特性を示す図である。
【図７】マルチパス遅延量τと符号間干渉との関係を説明する図である。
【図８】本発明の第１実施例における適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパルス応答初期推定機能を示したブロック図である。
【図９】本発明の第１実施例における適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパルス応答初期推定手段の一例を示したフローチャートである。
【図１０】本発明の第１実施例における適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパルス応答初期推定手段の一例を示したフローチャートである。
【図１１】本発明の第１実施例における適応型最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパルス応答初期推定手段の一例を示したフローチャートである。
【図１２】ＴＤＭＡフレームフォーマットの一例（北米仕様）である。
【図１３】ＱＰＳＫ変調を採用した場合の最尤系列推定器の状態遷移図である。
【図１４】ディジタル通信用送受信機能を示したブロック図である。
【図１５】本発明の第２実施例において既知信号系列が付加されていない場合のアルゴリズム動作区間を示すタイミングチャート図である。
【図１６】本発明のアルゴリズム自動切り替え機能を付加した適応型最尤系列推定器のアルゴリズム切り替えタイミングチャート図である。
【図１７】アルゴリズム自動切り替え機能を付加した適応型最尤系列推定器の各機能を示した機能ブロック図である。
【符号の説明】
１４：ヴィタビアルゴリズム処理部、１５：伝送路インパルス応答推定部、１６：推定受信信号算出部（トランスバーサルフィルタ演算部）、１７：誤差信号生成部、３４：ヴィタビアルゴリズム処理部、３６：ＳＬアルゴリズムによる伝送路インパルス応答推定部、３７：Ｇ（ｋ）行列記憶領域アドレス生成部、３９：Ｇ（ｋ）行列記憶領域、１１５：ＬＳアルゴリズム処理部、１１６：ＬＭＳアルゴリズム処理部、１１７：マッピング処理部。

Claims

推定された伝送路インパルス応答に基づいて受信信号から送信信号系列を推定するヴィタビアルゴリズム処理部と、
既知信号系列もしくは前記ヴィタビアルゴリズム処理により推定される送信信号系列と、時刻ｋ−１に推定された伝送路インパルス応答から時刻ｋにおける推定受信信号を算出する推定受信信号算出手段と、
時刻ｋでの受信信号と時刻ｋでの前記推定受信信号との誤差信号を生成する誤差信号生成手段と、
前記誤差信号を基に適応アルゴリズムを用いて時刻ｋにおける伝送路インパルス応答を推定する伝送路インパルス応答推定部と、
を具備した適応型最尤系列推定装置であって、
前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信号のうち既知信号系列が受信されている区間では、前記既知信号系列を要素とするＬ×Ｎの既知信号行列から生成される自己相関行列の逆行列に前記Ｌ×Ｎの既知信号行列を乗算して得られるＬ×Ｎの行列と、前記既知信号系列に相応する前記受信信号からなるＮ×１の受信信号ベクトルとの乗算を実行して前記伝送路インパルス応答を推定し、
前記受信信号のうちデータ信号系列が受信されている区間内では、前記伝送路インパルス応答を逐次的な演算により推定することを特徴とする適応型最尤系列推定装置。
前記自己相関行列の逆行列に前記Ｌ×Ｎの既知信号行列を乗算して得られるＬ×Ｎの行列を記憶するための記憶手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の適応型最尤系列推定装置。
前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信号のうち既知信号系列が受信されている区間では、前記伝送路インパルス応答を推定するための行列乗算を少なくとも１回以上行い、前記受信信号のうちデータ系列が受信されている区間内では、前記推定された伝送路インパルス応答を初期値として前記逐次的な演算を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の適応型最尤系列推定装置。