JP3589471B2 - シンボル間干渉を低下させる適応等化方法、該方法を実施する受信装置及びその適用システム - Google Patents
シンボル間干渉を低下させる適応等化方法、該方法を実施する受信装置及びその適用システム Download PDFInfo
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Description
【産業上の利用分野】
本発明はディジタル信号の受信に関する。より正確には本発明は、特にシンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化することに関する。
【0002】
【従来の技術】
受信ディジタル信号の特性(振幅、符号、位相など)は、ただ1つのシンボルではなくて連続して伝送される複数の情報シンボルに従う。この依存性は、特に受信機に到達するために伝送された信号が取る多重経路や、または例えばセル無線システムの場合には使用する変調技術にあずかっている。
【0003】
伝送された各シンボルを独立に認識することは難しい。これを行なうためには、等化プロセスによって1つだけ保持するために、種々のシンボルの作用素(contribution)を連続的に区別することが必要である。他の作用素は、シンボル間干渉として知られているものを構成する。
【0004】
本発明は、全てのタイプのディジタル信号の受信、特に移動体中での受信に適用される。(移動体の位置及び速度と共に)受信条件が連続的に変化するが故に、シンボル間干渉から生じる問題は移動体においてより懸念される。従って、等化処理はこのような変化に対処するよう適応せねばならない。
【0005】
本発明の特定の用途は、例えばGSM(Groupe Special Mobile)ディジタルセル無線システムに使用されるような、その内容が受信機に既知の学習シーケンスを含む信号を等化することにある。GSMは、その勧告において実現される全ヨーロッパセル無線電話システムの仕様を定義している。情報は、ベースステーションと移動体の間を約1GHzの搬送周波数のパケットで、271kbit/sで動作するGMSK変調装置を使用して伝送される。
【0006】
伝送される各パケットは、学習シーケンスと称される一連の既知のシンボルと、伝送されるデータに従って変化する一連のシンボルとで構成されている。学習シーケンスは、パケットの中央で第1及び第2のデータシーケンスの間にある。
【0007】
種々の適応等化方法が既に知られている。GSMにおいては、チャネルのインパルス応答を推定することによりその係数が決定される再帰的等化器を使用することができる。この方法は、無線チャネルにおいて頻繁に起こる選択的フェーディングの存在下に生じるような、信号対ノイズ比が低いケースでは幾分信頼性がない。
【0008】
−最尤基準を使用してデータシンボルのシーケンスを推定するステップと、
−シンボル間干渉を減じるステップ
との2つのステップで動作するビタビ(Viterbi)等化器を使用することもできる。
【0009】
第1のステップは処理時間の点で比較的コストがかかり、この時間は、Nrをシンボル周期の数で表わされるインパルス応答時間とすると、2Nrに比例する。
【0010】
本発明の特定の目的は、従来方法の上記欠点を解消することである。
【0011】
より正確には、本発明の目的は、全ての受信条件下、特に選択的フェーディングの存在下に効果的でありしかも良好に動作する、シンボル間干渉に対処するための等化方法及び装置を提供することである。
【0012】
本発明の別の目的は、ビタビ等化器のような公知の方法と比較して、実行が比較的単純であり且つ処理時間において比較的経済的である、上記種類の方法を提供することである。
【0013】
本発明の別の目的は、伝送されたシンボルを推定し且つ同時にシンボル間干渉を除去する、上記種類の方法を提供することである。
【0014】
本発明の別の目的は、移動体中で受信すること、特に無線通信システムに適用可能な方法及び装置を提供することである。本発明の別の目的は、種々のGSM勧告と全く互換性のある方法及び装置を提供することである。
【0015】
【課題を解決するための手段】
1つの態様において、本発明は、受け取ったサンプルの各々を、伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化するための方法であって、各反復段が、先行の反復段においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
−前記サンプルを少なくとも1つの信頼しきい値と比較し、前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えているならば、
−前記サンプルに、それが超えたしきい値に値が従う推定シンボルを対応付け、
従って前記サンプルの値が決定され、
−前記推定シンボルによって惹起されたシンボル間干渉を、前記受信サンプル組に属する他のサンプルにおいて除去する
ことを含む、シンボル間干渉を除去する反復ステップを含む方法を提供する。
【0016】
上記方法においては、まず始めに、最も信頼性のあるサンプルに対応するシンボル値を固定し、それらが惹起する干渉を、他のサンプルにおいて除去する。対応するシンボルの値は、あとに続く反復段においてより容易に決定され得る。
【0017】
受信機に知られているシンボルを含む少なくとも1つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも1つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号を等化するケースでは、本発明の方法は、前記既知のシンボルの各々によって惹起されたシンボル間干渉を、前記パケットの有用シンボルに対応するサンプル組において除去する予備ステップを含んでおり、前記反復ステップにおいて前記パケットの全ての有用シンボルが考慮されるのが有利である。
【0018】
既知のシンボルは、いかなる推定エラーもなく、第1のパスにおいてシンボル間干渉の第1の部分を除去する確実な方法を提供する。
【0019】
上記パケットは例えば、GSMによって指定された学習シーケンスによって分離された2つのデータシーケンスを含み得る。
【0020】
本発明の方法は、受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化するステップと、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定するステップと、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理するステップとを含んでおり、前記シンボル間干渉を除去するステップが、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ci(ここでiは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす)との積を減算するのが好ましい。
【0021】
有利な実施例においては、前記信頼しきい値は自己相関係数C0に比例する。
【0022】
チャネルの応答に従って信頼しきい値の値を変更することが有利である。
【0023】
前記信頼しきい値は、C0以外の全ての自己相関係数Ciの和よりも絶対値で大きいのが好ましい。
【0024】
前記信頼しきい値は、前記反復ステップが進行するにつれて小さくなるのが有利である。
【0025】
反復ステップが進行するにつれて、シンボル間干渉は除去される。即ち、より小さいしきい値を用いて決定が行われ得る。
【0026】
ディジタル信号が、2つの正反対の値のいずれかを取り得るシンボルで構成されている場合には、少なくとも1つのしきい値と比較する演算は、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルを対応付ける演算では前記シンボルの符号が考慮されるのが有利である。
【0027】
第2の態様においては本発明は、適用の分野に拘わらず上述の方法を実行する任意の等化装置を提供する。該装置は、限定的ではないが、特にセル無線システムにおける等化処理に適用される。
【0028】
第3の態様においては本発明は、上述の方法をセル無線システムに任意に適用することからなる。
【0029】
本発明の他の特性及び利点は、添付の図面を参照しながら非限定的な実施例によって与える本発明の好ましい態様の説明から明らかとなろう。
【0030】
【実施例】
本発明は、1組の受信サンプルのなかで、或るものは他のものよりもシンボル間干渉から受ける影響が少なく、従って、より影響の少ないシンボルの値を決定する方がより容易であるという解析に基づいている。
【0031】
本発明はこれを、少なくとも2つの連続パス、即ち、
−その値が所定の信頼度で確定されているシンボルによって惹起されるシンボル間干渉を除去するパス、
−幾つかのシンボル間干渉は既に除去されているが故に、第1のパスにおけるよりもずっと容易にその値が決定され得る少なくとも幾つかの他のシンボルによって惹起されるシンボル間干渉を除去するパス
において等化処理を使用することにより行なう。
【0032】
この反復法は当然ながら2つ以上のパスを含み得る。
【0033】
推定シンボルによって惹起されるシンボル間干渉を除去する手段が備わっているという条件で、この方法は任意のタイプのディジタル信号を等化することに適用し得ることは明らかである。
【0034】
以下に実施例によって詳細説明する態様は、特にGSMセル無線システムに関係するものである。前述したように、このシステムにおいてはデータはパケットの形態で交換される。
【0035】
図1はパケット構造を示す。パケットは、学習シーケンス13によって分離されている有用データを含む2つの領域11及び12を含んでいる。
【0036】
学習シーケンス13は特に、伝送チャネルを特性化して、そこからシンボル間干渉値を導出するために使用される。これは、チャネルの特性が1パケット周期の間で安定性を維持することを前提としている。シンボル間干渉を減じるためには、データシンボルを識別することが残っている。
【0037】
パケット間にはガードタイム(guard time)が与えられる。
【0038】
図2は、本発明の方法を実行する装置のブロック図である。
【0039】
Xkは伝送されたシンボル(学習シーケンスシンボルまたは有用データシンボルのいずれか)であり、xkは、ベースバンドに置換され且つサンプル抽出された受信信号サンプルである。伝送チャネルの特性をh(t)とすると、
【0040】
【数1】
【0041】
但し、Nrは、シンボル周期の数で表わされるインパルス応答時間である。
【0042】
信号xkは、伝送チャンルによって導入される妨害を補償するようにされた整合フィルタ21に供給される。即ち整合フィルタ21の特性はh*(−t)である。フィルタ21は濾波サンプルVkを与える。
【0043】
フィルタ21の特性は、インパルス応答推定処理モジュール23によってサンプルxkから生成されるチャネルのインパルス応答の係数hjを使用して連続的に適合される。モジュール23は更に、後述する等化処理を実行するのに使用される自己相関係数Ciをも与える。
【0044】
伝送チャネル/フィルタ21の組合せは、
【0045】
【数2】
【0046】
と表わすことができる。
【0047】
従って
【0048】
【数3】
【0049】
である。
【0050】
以上から、
【0051】
【数4】
【0052】
となる。
【0053】
等化処理モジュール24の機能は、等化サンプルVEk=Xk×C0を得るために、上記第2項の和を消去することである。
【0054】
以降の説明においては、この項:
【0055】
【数5】
【0056】
を干渉項と表記する。
【0057】
即ち伝送チャネルは、インパルス応答を推定することにより特性化される。ベースバンドに置換され且つサンプル抽出された受信信号は整合フィルタに供給される。このフィルタ処理の後、干渉項は、受信信号の自己相関係数の実部と等しくなる。本発明の等化方法は、整合フィルタからの出力信号の実部を処理する。
【0058】
本発明は、この等化処理を実行するための新規の有利な方法を提供する。図3はこの方法の単純化された流れ図である。
【0059】
各データパケットに対して、第1のステップ31は、学習シーケンスの既知のシンボルAkの各々によって惹起されるシンボル間干渉を除去することからなる。ステップ31は、勿論、学習シーケンスを含む信号またはパケットのケースにのみ存在する(特定の実施例においては、数個のパケットのみが学習シーケンスを含むように準備することができ、例えば、特別の学習パケットが規則的に及び/または請求時に送られる)。これは、各受信機は学習シーケンスを知っているので、信頼性のある値を使用してシンボル間干渉の第1の部分を除去するという長所を有する。
【0060】
次に、パケットの有用シンボルを表わす濾波サンプルVkの各々を説明する。この次のステップ(32)は、先行の反復段において対応するシンボルEkの値が既に決定されたどうかを判定することからなる。サンプルによって惹起されたシンボル間干渉は一回だけ除去されるべきであることは明らかである。勿論、最初の反復段においてはこのステップ32(“Ekが決定されたか?”を問うステップ)は実行されず、即ち無条件通過(transparent)である。
【0061】
この決定が既に行われているのであれば、次のサンプルに直接進む(33)。そうでなければ、濾波サンプルの値を1つの以上の信頼しきい値と比較する(34)。
【0062】
比較結果が良好でない、即ち問題のサンプルの値が、認定シンボルのうちの1つの値に十分に近似でないならば、処理は実行されず、次のサンプルへ進む(35)。
【0063】
そうでなければ、濾波サンプルVkに対応するシンボルEkを、比較を満足する認定シンボルの値を濾波サンプルV k に割り当てることにより推定する(36)。そうすると、ステップ32と同じ意味でEkについて決定が行われたことになる。
【0064】
このサンプルによって惹起されたシンボル間干渉は、送られたのはシンボルEkであるという仮定のもとに除去される(37)。前述したようにこの除去処理は、例えば該当の各サンプルから積Ek×Ciを減算することからなる。この演算は、決定がまだ行われていないサンプルに対してのみ適用されるのが有利である。
【0065】
既に処理したサンプルからシンボル間干渉を続けて除去する必要はない。
【0066】
次のステップ(38)は、次のサンプルVk+1の処理へ進む(39)ために、サンプルカウンタを増分することからなる。もしそれがパケットの最後のサンプルであるならば、次の反復段(40)へ進む。
【0067】
最後の反復段が行われたならば、等化処理は終了し、次のデータパケットの処理へ進む(41)。
【0068】
そうでなければ、ステップ34で使用されたしきい値がより小さい値に変更され(42)、新たな反復段へと向かう(43)。
【0069】
しきい値変更ステップ42は必須ではないが、特に有利である。その都度シンボル間干渉が減少されるので、連続反復段の各々においてより多くのサンプルを容認することができる。
【0070】
好ましい実施例においては、しきい値は自己相関係数C0に比例する。所与の時点で伝送チャネルに影響する妨害に従ってしきい値を変えることは有益である。
【0071】
決定するためには、種々のしきい値Sが、
【0072】
【数6】
【0073】
であることと仮定する。
【0074】
これは通常のケースである。
【0075】
図1のごとき特定のパケットのケースでは、処理は2つのフェーズで行なうことができる。第1のフェーズでは、学習シーケンスの一部である既知のシンボルNaによって惹起される干渉項を消去する。次いで、学習シーケンスの両側にあるデータシーケンスの一部であるデータシンボルによって惹起されるシンボル間干渉項を消去する。
【0076】
即ち除去処理は、連続反復処理によって行われる。反復処理は、データシンボルに対応する実際のシンボルの全てについて行なわれる。各サンプルに対して、対応する伝送シンボルの値を決定し、検出されたシンボルによって生成された干渉項を消去するために、まず対応するシンボルが決定されたかどうか、次いで、決定は行われず且つサンプルの絶対値が特定のしきい値を超えているかどうかが検証される。
【0077】
この状況におけるアルゴリズムを以下に説明する。パラメータは次のように定義した。
【0078】
Na :学習シーケンスの長さ、
Am(1,Na):学習シーケンスの実際の値、
ifir :学習シーケンスの最初のシンボルに対応するサンプルの位置、
ilas :学習シーケンスの最後のシンボルに対応するサンプルの位置、
ista :等化処理のための整合フィルタ出力におけるシリーズの最初のサンプルの位置、
iend :等化処理のための整合フィルタ出力におけるシリーズの最後のサンプルの位置、
Nr :シンボル周期の数で表わされるインパルス応答時間、
iter :反復回数(例えば2)
thrj(1,iter):比較用しきい値のシリーズ、
Np :整合フィルタ出力におけるシリーズの長さ。
【0079】
入力
Vk(k=1,Np):濾波後の実際のサンプルのシリーズ、
Ci(i=0,Nr−1):自己相関係数。
【0080】
出力
VEk(k=ista,iend):等化された実際のサンプルのシリーズ。
【0081】
処理は下記のごとき行われる。
【0082】
1.シリーズVEkの値の初期化:
VEk=Vk 但し、k=ista,iend
2.学習シーケンスのシンボルによって生成された、対応サンプルに影響する干渉項を消去する:
【0083】
3.決定標識Dkを初期化する:
Dk=0 但し、k=ista,ifir−1及びk=ilas+1,iend
4.データシンボルによって生成された干渉項を消去する:
【0084】
上記アルゴリズムは、図1に記載のパケットの特性を使用していることに留意されたい。学習シーケンス13を基準にしてデータシーケンス11及び12のサンプルを同時に考慮することにより、干渉項を消去する。
【0085】
しきい値処理は単一演算で行われており、サンプルの絶対値を考慮していることに留意されたい。シンボルは2つの値−1及び+1のみを取り得る。決定されるとき(しきい値の方が小さいとき)は、推定シンボルとして採用されたサンプルの符号のみが考慮される。
【0086】
また、上記アルゴリズムは、
−パラメータ値:
Np =148 Na =26
ifir=62 ilas=87
ista=4 iend=145
Nr =5 iter=2
を有する所謂ノーマルパケット(例えばGSM勧告のトラフィックチャネル(TCH)に対応するパケット)
−パラメータ値:
Np =148 Na =64
ifir=43 ilas=106
ista=4 iend=145
Nr =5 iter=2
を有する所謂SCHパケット(例えばGSM同期化チャネルに対応するパケット)
を復調するために、ST18930信号プロセッサにおいて実行された。
【0087】
上記実施例においては、本発明の等化器は、2つの反復段を実行するのであればたった55回の計算サイクルしか必要でない。同じことを実行するのに16状態のビタビ等化器は、1つのシンボルを処理するのに170回のサイクルを必要とする。
【0088】
シミュレーションによると、本発明の等化器のパフォーマンスは、信号対ノイズ比が12dB以下のとき及びGSMによって仕様提供されるプロファイルのほとんどにおいて、ビタビ等化器のパフォーマンスに等価であることが判った。
【0089】
また、全てのケースで、GSM基準の必要条件を満足する。
【0090】
反復回数が増大すれば、パフォーマンスが増強されることは明らかである。
【0091】
本発明の方法の利点は、伝送されたシンボルを推定できると同時に、かかるシンボルによって惹起された干渉を除去し得ることである。従って、処理時間はNr及びiterに比例する。
【0092】
本発明の他のアルゴリズム及び他の実行態様も当然ながら考え得る。起こり得る種々の状況に必要となる適合は当業者には明らかであろう。本発明は、パケットの形態で伝送されようとされまいと、また学習シーケンスを含もうと含むまいと、全てのタイプのディジタル信号に適合することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】好ましい実施例におけるデータパケットフォーマットを示す図である。
【図2】本発明の受信機のブロック図である。
【図3】本発明の等化方法の流れ図である。
Claims (24)
- 受け取ったサンプルの各々を、伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化する方法であって、該方法が、シンボル間干渉を除去する反復される段階を含み、
各反復が、先行の反復においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
前記サンプルを少なくとも1つの信頼しきい値と比較するステップと、
前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えている場合に、前記サンプルに推定シンボルを対応付けるステップであって、該推定シンボルの値は前記サンプルが超えたしきい値に依存するものであり、従って前記サンプルの値が決定される、前記対応付けるステップと、
次のサンプルについての前記比較を実施する前に、前記推定シンボルによって前記受信サンプル組に属する他のサンプルに惹起されたシンボル間干渉を除去するステップと
を含む、ディジタル信号を等化する方法。 - 受信機に知られているシンボルを含む少なくとも1つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも1つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号に適用され、前記既知のシンボルの各々によって前記パケットの有用信号に対応するサンプル組に惹起されたシンボル間干渉を除去する予備段階を含んでおり、前記反復される段階が、前記パケットの全ての前記有用シンボルに基づくものであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化する段階と、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定する段階と、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理する段階とを含んでおり、前記シンボル間干渉を除去するステップが、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ci(ここでiは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす)との積を減算することを含む請求項1に記載の方法。
- 前記信頼しきい値が前記自己相関係数C0に比例している請求項3に記載の方法。
- 前記信頼しきい値の絶対値が、C0以外の全ての自己相関係数Ciの和以上である請求項4に記載の方法。
- 前記信頼しきい値が、前記反復が進行するにつれて小さくなる請求項1に記載の方法。
- 前記データパケットの各々が、学習シーケンスによって分離されている2つのデータシーケンスを含んでいる請求項1に記載の方法。
- 少なくとも1つの前記信頼しきい値との前記比較が、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルの前記対応付けが前記シンボルの符号に基づくものであることを特徴とする、そのシンボルが2つの正反対の値のいずれかをとり得るディジタル信号を等化するための請求項1に記載の方法。
- 受け取ったサンプルの各々を伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける方法を使用する、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化する装置であって、該装置が、シンボル間干渉を除去する反復される段階を実行する実行手段を含み、該実行手段が、
各反復で、先行の反復においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
前記サンプルを少なくとも1つの信頼しきい値と比較する比較手段と、
該比較手段からの出力に応答し、前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えている場合に、前記サンプルに推定シンボルを対応付ける対応付け手段であって、該推定シンボルの値は前記サンプルが超えたしきい値に依存するものであり、従って前記サンプルの値が決定される、前記対応付け手段と、
該対応付け手段からの出力に応答し、次のサンプルについて前記比較手段による前記比較を実施する前に、前記推定シンボルによって前記受信サンプル組に属する他のサンプルに惹起されたシンボル間干渉を除去する除去手段と
を含む、ディジタル信号を等化する装置。 - 受信機に知られているシンボルを含む少なくとも1つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも1つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号に適用され、前記装置が、前記既知のシンボルの各々によって前記パケットの有用信号に対応するサンプル組に惹起されたシンボル間干渉を除去する予備除去手段を含んでおり、前記実行手段が、前記パケットの全ての前記有用シンボルに基づくものであることを特徴とする請求項9に記載の装置。
- 受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化するディジタル化手段と、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定する推定手段と、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理するフィルタ処理手段とを含んでおり、前記除去手段が、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ci(ここでiは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす)との積を減算する請求項9に記載の装置。
- 前記信頼しきい値が前記自己相関係数C0に比例している請求項11に記載の装置。
- 前記信頼しきい値の絶対値が、C0以外の全ての自己相関係数Ciの和以上である請求項12に記載の装置。
- 前記信頼しきい値が、前記反復が進行するにつれて小さくなる請求項9に記載の装置。
- 前記データパケットの各々が、学習シーケンスによって分離されている2つのデータシーケンスを含んでいる請求項9に記載の装置。
- 少なくとも1つの前記信頼しきい値との前記比較が、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルの前記対応付けが前記シンボルの符号に基づくものであることを特徴とする、そのシンボルが2つの正反対の値のいずれかをとり得るディジタル信号を等化するための請求項9に記載の装置。
- 受け取った信号の各々を伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化する方法が適用されたセル無線システムであって、該システムが、シンボル間干渉を除去する反復される段階を実行する実行手段を含み、該実行手段が、
各反復で、先行の反復においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
前記サンプルを少なくとも1つの信頼しきい値と比較する比較手段と、
該比較手段からの出力に応答し、前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えている場合に、前記サンプルに推定シンボルを対応付ける対応付け手段であって、該推定シンボルの値は前記サンプルが超えたしきい値に依存するものであり、従って前記サンプルの値が決定される、前記対応付け手段と、
該対応付け手段からの出力に応答し、次のサンプルについて前記比較手段による前記比較を実施する前に、前記推定シンボルによって前記受信サンプル組に属する他のサンプルに惹起されたシンボル間干渉を除去する除去手段と
を含む、セル無線システム。 - 受信機に知られているシンボルを含む少なくとも1つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも1つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号に適用され、前記システムが、前記既知のシンボルの各々によって前記パケットの有用信号に対応するサンプル組に惹起されたシンボル間干渉を除去する予備除去手段を含んでおり、前記実行手段が、前記パケットの全ての前記有用シンボルに基づくものであることを特徴とする請求項17に記載のシステム。
- 受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化するディジタル化手段と、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定する推定手段と、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理するフィルタ処理手段とを含んでおり、前記除去手段が、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ci(ここでiは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす)との積を減算する請求項17に記載のシステム。
- 前記信頼しきい値が前記自己相関係数C0に比例している請求項19に記載のシステム。
- 前記信頼しきい値の絶対値が、絶対値において、C0以外の全ての自己相関係数Ciの和以上である請求項20に記載のシステム。
- 前記信頼しきい値が、前記反復が進行するにつれて小さくなる請求項17に記載のシステム。
- 前記データパケットの各々が、学習シーケンスによって分離されている2つのデータシーケンスを含んでいる請求項17に記載のシステム。
- 少なくとも1つの前記信頼しきい値との前記比較が、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルの前記対応付けが前記シンボルの符号に基づくものであることを特徴とする、そのシンボルが2つの正反対の値のいずれかをとり得るディジタル信号を等化するための請求項17に記載のシステム。
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