JP4043503B2 - 低減された電力消費式ａｄｃ変換のための方法及び装置 - Google Patents

Description

［技術分野］
本発明は、アナログ信号とディジタル信号との間の変換に関する。
［背景］
無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）は、近い将来データを搬送する主方法となることが期待されている。しかしながら、ＧＰＲＳ又はＵＭＴＳのような現在又は将来のセルラ・システムを用いてサービスの連続性を提供するため、ＷＬＡＮとセルラ・システムとを結合することを必要とするであろう。

デュアル（二重）ＷＬＡＮ／セルラ端末装置に関して予見される１つの重大な問題は、電力消費である。相当の電力を消費する典型的な移動端末装置内の様々な部品の中に、アナログ／ディジタル変換器（ＡＤＣ）がある。

ＩＥＥＥ８０２．１１ａ又はＢＲＡＮ ＨＩＰＥＲＬＡＮ／２ ＷＬＡＮの典型的な実行においては、２つのＡＤＣが、同相位相及び直交位相（Ｉ／Ｑ）の別々の経路に対して必要とされる。

一例として、アナログ・デバイス社（Ａｎａｌｏｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ）は、ＡＤ７７５ ＡＤＣを製作し、当該ＡＤ７７５ ＡＤＣの仕様は、それが２０メガサンプル／秒を８ビット解像度で与え、６０ｍＷ電力を必要とすることを記述し、６０ｍＷ電力は、その仕様書に「非常に低い」と記述されている。

前述のＷＬＡＮフレームワーク内では、これは、１２０ｍＷの合計のＡＤＣ電力消費に相当する。
このレベルの電力消費は、セルラ・ネットワークにのみ接続されている類似の端末装置と比較して、上記端末装置内のバッテリの寿命を低減するであろう。有り得る解法は、結果的により大きく且つより重い端末装置をもたらすことになりそうである一層大きいバッテリを用いることを含むか、又はデュアルＷＬＡＮ／セルラ端末装置内のＡＤＣの電力消費を低減するための手段を見つけることである。

より一般的には、ＡＤＣ内の、そしてより少ない規模でディジタル／アナログ変換器（ＤＡＣ）内のより低い電力消費が、音声レコーダ、携帯型ステレオ及びトランシーバのような多くの携帯型装置で望ましい。

より一般的には、ＡＤＣ内の、そしてより少ない規模でディジタル／アナログ変換器（ＤＡＣ）内のより低い電力消費が、音声レコーダ、携帯型ステレオ及びトランシーバのような多くの携帯型装置で望ましい。
米国特許明細書Ｎｏ．４，３９５，７３２は、ＡＤＣ量子化レベルがアナログ入力信号の変化する分布に適合され、それにより各スレッショルドが統計的に全ての他のスレッショルドと同じように有意であり、従って量子化器の動的範囲が無駄にされないシステムを開示する。特に、上記米国特許明細書は、テレビジョン画像の各ラインの後でＡＤＣ量子化レベルを適合させることを提案する。しかしながら、単一の適合が実行される仕方の記載がなく、特に、その明細書は、どんなアルゴリズムを用いて、スレッショルドの各単一の適合を実行するかを記載していない。

［発明の概要］
本発明は、特許請求の範囲に記載されたようなアナログ／ディジタル変換のための方法及び装置を提供する。

［詳細な説明］
典型的なＡＤＣ内で、電力消費は、到来信号を量子化するため用いられるビット数に比例する。Ｐａｔｒｉｃ Ｌｏｕｍｅａｕ及びＪｅａｎ−Ｆｒａｎｃｏｉｓ Ｎａｖｉｎｅｒによる「無線周波数信号のディジタル化、受信機ＰＣＳ１９００、アナログ／ディジタル変換器パイプラインのアーキテクチャ（Ｎｕｍｅｒｉｓａｔｉｏｎ ｄｕ ｓｉｇｎａｌ ｒａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｅｓ， Ｒｅｃｅｐｔｏｒ ＰＣＳ １９００， Ａｒｃｈｔｅｃｔｕｒｅ ｄｅ ｃｏｎｖｅｒｔｉｓｓｅｕｒｓ ａｎｌｏｇｉｑｕｅ−ｎｕｍｅｒｉｑｕｅ ｐｉｐｌｅｌｉｎｅ）」（Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｉｎｕｅ、電気通信国立高等学校（Ｅｃｏｌｅ Ｎａｔｉｏｎａｌｅ Ｓｕｐｅｒｉｅｕｒｅ ｄｅｓ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）（ＥＮＳＴ）、パリ、２００２年）において、電力消費経験則は、典型的なＡＤＣデバイスに対して次式ように与えられる。

ここで、Ｐは電力消費（例えば、ｍＷで）であり、Ｃは定数であり、Ｆ_ｄａｔａはデータ出力速度（例えば、メガワード／秒（Ｍｗｏｒｄｓ／ｓ）で）であり、ＥＮＯＢは量子化における実効ビット数である。

そのようなＡＤＣ（及び、逆にディジタル／アナログ変換器、即ちＤＡＣ）の目的は、到来信号の値を出来るだけ正確に表すことにある。この精度は、有り得る値の範囲を量子化するため用いられるビット数により達成され、その結果として起こる電力消費の変動は、式１で表される。

従って、出来るだけ正確に表すことを達成するため、ＡＤＣは、典型的には、線形量子化を用い、即ち、それらＡＤＣは、２^ＥＮＢＯにより定義される使用可能な値にわたり、値の範囲を等しく分割する。こうして、例えば、８ビットが用いられる場合、有り得る値の範囲は、２５６個の等しいビンに分割される。所与のビンのサブ範囲内に入る入力値は、量子化されたレベル又は値を、通常はビンのサブ範囲の中心値を割り当てられる。

対照的に、多くのデータ通信（ソース・コーディング）プロトコル内で、量子化のねらいは、伝送のため用いられるビット数を圧縮することにあり、その結果として、信号の完全性が幾らかの損失を被る。典型的には、Ｖｉｎａｙ Ａｎａｎｔ Ｖａｉｓｈａｍｐａｙａｎによる「多重記述スカラー量子化器の設計（Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｓｃａｌａｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅｒｓ）」（情報理論のＩＥＥＥ会報（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ）、１９９３年）、又はＡ．Ｇｅｒｓｈｏ及びＲ．Ｍ．Ｇｒａｙによる「ベクトル量子化と信号圧縮（Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）」（Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ（出版社）、米国マサチューセッツ州Ｎｏｒｗｅｌｌ、１９９２年）に説明されているように、用いられる量子化プロセスは、極めて非線形である。

しかしながら、本発明の発明者は、例えば、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）された信号のような不均一の確率密度分布（ＰＤＤ）を有する信号源に対して、ＡＤＣは、それにも拘わらず量子化プロセス内で非線形性を採用し得て、それにより、圧縮に起因した信号完全性の関連の損失が、最低の確率入力値範囲内に集中されることが分かった。

特に、本発明は、この利点が入力条件が変化しても維持されるように、（非線形）量子化を常に適合させるための手段を提供する。
これは、非線形ＡＤＣプロセスを可能にして、少なくとも１つの実効性のより少ないビット数を用いて、線形ＡＤＣプロセスのビット誤り率（ＢＥＲ）に対して最終の解釈された信号で実質的に類似のビット誤り率を達成する。その結果は、用いられるＡＤＣに対して電力消費のおおよそ二等分化することである。

逆に、電力消費の問題がバッテリ技術の開発により緩和される場合、本発明は、現在のＡＤＣに比べて所与の量子化ビット数に対してＢＥＲを改善するであろう。所与のビット数に対する改善されたＢＥＲは、例えば、ＡＤＣに結合され得る他の技術により有り得るビット数が抑制される場合有利である。

図１及び図２を参照して、非線形伝達関数（１２６，２１０）、例えば、適切に適合されたダイオードを有するアナログ・デバイス（アナログ装置）（１２０）を通る入力信号を考えてみる。

アナログ・デバイスの非線形伝達関数は、Ｓ字状関数（１２６，２１０）として事前定義され、そのＳ字状関数の勾配は、入力信号に対して想定されたガウス確率密度分布（ＰＤＤ）の関数（２２０）である。従って、非線形伝達関数は、実質的にガウスＰＤＤの平均値（２２２）で最大勾配と、ゼロに近づくガウスＰＤＤの値に対してゼロに近づく勾配とを有する。

その効果が図２に示され、その図２において、入力値間隔δ_ｉｎ１とδ_ｉｎ２とは、同一であるが、しかし出力値間隔δ_ｏｕｔ１は圧縮され、一方δ_ｏｕｔ２は伸張される。
こうして、非線形伝達関数の効果は、それらの発生確率に比例して値間隔を伸張又は圧縮することである。

次いで、アナログ・デバイスの非線形出力は、線形ＡＤＣ（１３０）を用いて量子化される。なお、その線形ＡＤＣは、匹敵する従来技術のシステムのＡＤＣで見つけられるであろうような少なくとも１ビットより小さいビット量子化精度（少なくとも２倍の大きさのビン）を有する。これは、式１によりほぼ５０％の電力消費の節約を提供する。

有り得る入力値間隔が非線形により伸張されるので、それらの入力値間隔は、入力の線形バージョンがより小さい量子化器ビンに適合するであろうと同じくらい、より大きい量子化器ビンに適合する。圧縮され且つ有り得ることがより少ない値に対して、量子化器ビンは、比例してより大きく現れるが、しかしいずれのその結果生じる不正確さは、発生の低い頻度により、そしてＯＦＤＭタイプの伝送の場合、最終の解釈されたビット誤り率に対するそのような量子化エラーの重みが低いことにより緩和される。

次いで、ＡＤＣの非線形量子化された出力は、出力についてアナログ・デバイスの逆伝達関数を実質的に実行する関数を計算することにより、又は出力を事前定義された値のルックアップ・テーブルと関連付けることにより、線形化される。

次いで、線形化された出力は、標準の線形ＡＤＣ（１５０）の出力として処理される。
例えば本発明は以前から存在するシステム内の線形ＡＤＣの直接の代用品として用いられるのではないので、上記出力が標準の線形ＡＤＣの出力として処理される必要がない場合、線形化手段（１４０）は、後続のプロセスが非線形出力を用いるよう設計され得るので任意であることに注目されたい。

前述の非線形伝達関数に向けての近似は、アナログ構成要素によって変わることは明らかである。
しかしながら、上記技術の主な不利点は、アナログ・デバイスの非線形伝達関数が入力の現在の確率密度関数に向けての粗の近似のみであることである。

ここで、図４を参照して、非線形変換器の一例が説明される。
現在、非線形量子化は、例えば、電話応用（音声量子化、例えば、Ｓｉｍｏｎ Ｈａｙｋｉｎ著「通信システム（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ）」、第４版、Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ、２００１年、３章参照）の枠組みにおいて用いられる。ここで、非線形圧縮／圧縮解除デバイスが、線形ＡＤＣと組み合って用いられる。そのような非線形デバイスは、主に、非常に単純で非常に狭帯域応用（例えば、音声コーディング）に適用される。

そのような応用における問題は、非線形圧縮構成要素が（いずれの非線形デバイスがそうであるように）信号の帯域幅を増大させることである。しかしながら、ＡＤＣは、通常、本来的な低域通過フィルタを有し、従って、信号は、ＡＤＣデバイスにより歪まされる。従って、提案された解法は、量子化デバイスを信号分配に適応させることである。

本発明の発明者は、非線形ＡＤＣが入力範囲内で変化するサイズの量子化ビンを用いて製作されることができることを想定している。
入力信号が非線形ＡＤＣに通され、その非線形ＡＤＣ内で、量子化ビンは、次のプロセスに従って区切られる。

図３を参照すると、ｂ_ｉが量子化器ビンの境界値であり、そしてａ_ｉが量子化レベル（典型的には、各ビン範囲の中心値）である場合、量子化ビン同士の最適間隔は、個々のビンの全てにわたり量子化器レベルの全体の（ｇｌｏｂａｌ）平均二乗量子化誤差（ＭＳＥ）を最小にすることにより達成される。

この全体ＭＳＥを最小にすることは、全てのビンに対する最小全体ＭＳＥが達成されるまで、入力ｘの有り得る値に対してビンをより小さくして、ｂ_ｉ＜ｘ≦ｂ_ｉ＋１のとき、有りそうもない値のビンをより大きくするという犠牲を払って（ｘ−ａ_ｉ）^２を最小にすることである。入力ｘの値の確率は、例えば、分散σ^２ _ｇを有するガウス関数に基づく確率密度関数ｐ（ｘ）により定義される。

誤差関数Ｊは、次式のように定義される。

ここで、

であり、そして

を選択する。
従って、量子化器ビン幅ｂ_ｉ，ｂ_ｉ＋１の調整と量子化器レベルａ_ｉの調整とは、相互依存であることに注目されたい。式２を拡張することにより、１つの量子化ビンにわたるその結果生じる誤差は次式のように与えられる。

ここで、ｅｘｐ（ ）は指数関数ｅｘｐ（ｍ）＝ｅ^ｍであり、ｅｒｆ（）は誤差関数

である。
Ｎ個の量子化レベルａ_０，…，ａ_Ｎ−１に対して、非有界のａ_−１（これは、−∞の下側の入力値境界を有する。）と、同様に、＋∞のより上側の入力値境界を有するａ_Ｎとを排除すると、有界レベルに対する全体ＭＳＥは次式のとおりである。

Ｊ_ｔｏｔの全体最小に対応する量子化レベルの集合

は、用いるべき量子化スキームを決定する。
全体最小は、最初に近似化された解を多項式シーケンスとして探索する数値多次元最適化方法、又は当該技術で知られている全体ＭＳＥを最適化する他の方法により見つけることができる。

同様に、ｐ（ｘ）が信号の種類についての知識／仮定に従って、又は経験的データを用いることにより選定されることができることは明らかである。
上記技術が前のアナログ・デバイスに対して優秀な非線形伝達関数を与える一方で、それは、入力の性質に変更がある場合ｐ（ｘ）の連続的な又は更に周期的再推定のための手段を与えない。

好適な実施形態
再び図４を参照すると、本発明の好適な実施形態は、プログラム可能な非線形ＡＤＣの量子化ビンのいずれか又はその全てを動的にサイズ変更をすることができる当該プログラム可能な非線形ＡＤＣを利用する。これは、入力電力が変化する場合、例えば、入力信号が既に自動利得制御（ＡＧＣ）を通ったときに特定の価値がある。なお、自動利得制御（ＡＧＣ）は、入力信号の確率密度関数を時間に対して潜在的に変えることができる。

この実施形態では、反復勾配下降プロセス（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ）が、量子化レベルを更新するため用いられる。量子化レベル

の初期推定値が、選定される。通常、

は、前に導出されたように記憶された値からか、又は前の更新履歴に基づくか、或いは幾つかの他の推定手段によるかによって、大部分の場合に生じるように到来信号の分布に適合される最適集合である。

反復カウンタｋは、０に設定される。
前に定義されたコスト関数Ｊを使うと、

に関して上記式内で、ｅｘｐ関数及びｅｒｆ関数は、点ａ_ｉ＝ａ_ｉ ^｛ｋ｝（即ち、ａ_ｉの現在値）の周りでのそれらの式のテイラー級数の式により置換され、任意の次数での一貫した切り捨てが実行可能であるが、好ましくは、複雑さを最小にするためそのテイラー級数の１次の項のみを取る。

これらの項は、直接計算されることができるか、又は事前計算されたルックアップ・テーブルにより見つけられることができるか、或いは、例えば、Ａｂｒａｍｏｗｉｔｚ及びＳｔｅｇｕｎ著の「数学関数ハンドブック（Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）」（Ｄｏｖｅｒ出版社、ニューヨーク、１９７２年）により与えられるような近似を用いて見つけられることができる。

置換された式は、

として与えられる。
次いで、量子化レベルは、次の通りに更新される。
Ｎ個の線形方程式

は、当該方程式内の残りの全てのａ_ｉを近似ａ_ｉ ^｛ｋ｝に置換することにより独立に解かれ、その結果ａ_０ ^{｛ｋ＋１｝}及びａ_Ｎ−１ ^{｛ｋ＋１｝}に関する特別のケースを含む更新されたレベルａ_ｉ ^{｛ｋ＋１｝}が、以下で与えられるようになる。

及び

であり、ここで、

である。
残差

が、スレッショルドΔａより下である場合、

ａ_ｉ＝ａ_ｉ ^{｛ｋ＋１｝} （但し、ｉ＝０，１，…，Ｎ−１）

である。さもなければ、ｋ＝ｋ＋１に設定し、そして量子化レベルの更新を繰り返す。

反復最適化プロセスは、進行中のままにされ、又は周期的に再開され、或いは初期化期間中に１回用いられることができる。
上記実施形態は、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）された信号の場合に特に関心があり、そして高いピーク対平均電力比（ＰＡＰＲ）を有するシステムが典型的に実施形態が良好に適合される入力確率分布を呈するので、高いピーク対平均電力比（ＰＡＰＲ）を有する上記システム内でより一般的に特に関心がある。

本明細書で説明した非線形伝達関数、及びそれに基づく事前定義された反復的適応は、いずれのガウス状入力分布に適用可能であり、そしてガウス近似がそれにも拘わらず線形近似より優秀である多くの非ガウス入力分布のための線形変換器に対して有利さを与えるであろうことが当業者に明らかな筈である。

図１は、アナログ信号とディジタル信号との間の例示的変換方法のブロック図である。 図２は、非線形伝達関数及びそのガウス状勾配を示す。 図３は、変換器内で利用される量子化レベル及びビンを示す。 図４は、本発明の一実施形態に従ったアナログ信号とディジタル信号との間の変換方法のブロック図である。

Claims (19)

1. アナログ／ディジタル変換（ＡＤＣ）のための方法であって、変換器の量子化レベルと入力信号の関係が前記入力信号の大きさの非線形関数として変わるように非線形伝達関数を前記入力信号に適用するステップを備える前記方法において、
   前記非線形伝達関数は、前記変換器のより大きい量子化ビンが前記入力信号の有り得ることがより少ない値に対応するように、前記入力信号の確率密度関数‘ｐ（ｘ）’の少なくとも近似の測定値と関連付けられ、
   非線形伝達関数を前記入力信号に適用する前記ステップが、量子化レベルを更新することにより、前記非線形伝達関数と確率密度の前記測定値の関係を繰り返し更新するステップを含む
   ことを特徴とする方法。
2. プログラム可能な非線形アナログ／ディジタル変換器でのアナログ／ディジタル変換のための請求項１に記載の方法であって、
   前記の繰り返しの関係が、進行中であり、又は周期的に再び開始され、或いは初期期間中に１回用いられることができる、方法。
3. 前記非線形伝達関数が、当該非線形伝達関数を利用して最適化プロセスに従って量子化レベルを事前定義することにより適用される請求項１又は２記載の方法。
4. プログラム可能な非線形アナログ／ディジタル変換器でのアナログ／ディジタル変換のため、量子化レベルを事前定義するための最適化プロセスが、入力値確率密度関数ｐ（ｘ）の関数である前記プロセスに対するコスト関数Ｊにより決定される全体の二乗平均量子化誤差と、対応の量子化ビン｛ｂ_ｉ，ｂ_ｉ＋１｝の所与の量子化レベルａ_ｉに対する量子化誤差とを低減し、
   Ｎ個の量子化レベル
   

   

   が、全体コストＪ_ｔｏｔを低減するように更新され、
   前記全体コストが、Ｎ個の選択された量子化ビンにわたるＪの和であり、
   Ｎ個の量子化レベル
   

   

   が、全体コストＪ_ｔｏｔが所与のスレッショルドより下であるとき前記のＡＤＣ又はＤＡＣ量子化構成を定義するよう取られる
   請求項３記載の方法。
5. 分散σ^２ _ｇを有するガウス関数が、入力値確率密度関数に対する近似として用いられる請求項４記載の方法。
6. 単一の量子化ビンに対するコスト関数Ｊが、
   

   

   に実質的に等しく、
   前記の全体二乗平均誤差が、
   

   

   に実質的に等しい
   請求項５記載の方法。
7. プログラム可能な非線形ＡＤＣに対して、量子化レベルが、コスト関数Ｊを利用して反復勾配下降プロセスの出力に従って更新され、
   前記コスト関数Ｊが、入力値確率密度関数ｐ（ｘ）と、対応の量子化ビン｛ｂ_ｉ，ｂ_ｉ＋１｝の所与の量子化レベルａ_ｉに対する量子化誤差との関数であり、
   前記コスト関数Ｊの勾配の計算が、現在の量子化レベル値の周りでの指数及び誤差関数のテイラー級数展開の少なくとも１次の項を利用する
   請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. テイラー級数展開の項に対する値が、ルックアップ・テーブルにより与えられる請求項７記載の方法。
9. テイラー級数展開の項に対する値が、近似関数により与えられる請求項７記載の方法。
10. 分散σ^２ _ｇを有するガウス関数が、入力値確率密度関数のため用いられる請求項７から９のいずれか一項に記載の方法。
11. 反復ステップｋでの第１の有界量子化レベルａ_０ ^｛ｋ｝が、
    

    

    として更新され、
    最後の有界量子化レベルａ_Ｎ−１ ^｛ｋ｝が、
    

    

    として更新され、
    介在量子化レベルａ_ｉ ^｛ｋ｝が、
    

    

    として更新され、
    ここで、
    

    

    及び
    

    

    であり、
    全ての項が本明細書で定義されるものである
    請求項１０記載の方法。
12. 前記反復勾配下降プロセスの収束が、初期化段階中に１回だけ求められる請求項７記載の方法。
13. 前記変換器の出力が、前記入力信号に適用される非線形伝達関数の逆数で実質的にある非線形伝達関数の適用により線形化される請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法に従ってアナログ信号とディジタル信号との間を変換する装置であって、前記変換器の量子化レベルと入力信号の関係が前記入力信号の大きさの非線形関数として変わるように非線形伝達関数を前記入力信号に適用する非線形伝達関数手段を備える前記装置において、
    前記非線形伝達関数手段が、前記非線形伝達関数を前記入力信号の確率密度関数‘ｐ（ｘ）’と関連付けるように前記入力信号の確率密度関数‘ｐ（ｘ）’の少なくとも近似の測定値に応答し、それにより前記変換器のより大きい量子化ビンが前記入力信号の有り得ることがより少ない値に対応し、
    前記非線形伝達関数手段が、前記非線形伝達関数を前記入力信号へ適用するため動作し且つ量子化レベルを更新することにより前記非線形伝達関数と確率密度の前記測定値の関係を繰り返し更新する手段を含む
    ことを特徴とする装置。
15. 請求項１４記載の装置を備える通信システム。
16. 高いピーク対平均電力比（ＰＡＰＲ）振幅を有する信号が生じる通信システムであって、請求項１４記載の装置を備える通信システム。
17. 多重搬送波変調スキーム（ｍｕｌｔｉ−ｃａｒｒｉｅｒ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ）を利用する通信システムであって、請求項１４記載の装置を備える通信システム。
18. 直交周波数分割多重化方式を利用する通信システムであって、請求項１４記載の装置を備える通信システム。
19. 請求項１４から１８のいずれか一項に記載の装置を備える移動局。

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