JP4073753B2 - マルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiple）方式を適用するマルチキャリア通信方法及びその実施に用いるマルチキャリア通信装置に関し、詳しくは携帯電話機等の送受信、デジタルＴＶ放送等の送受信、無線ＬＡＮ等の送受信に適用されるマルチキャリア通信方法及びその実施に用いるマルチキャリア通信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＯＦＤＭ方式は、複数の直交する周波数の波に複数の情報を乗じて加算し、同時に送信する方式であるが、乗じる情報によっては加算した送信信号に極めて高いピークが生じ、これを送信するためには広い領域で線形性を保つ増幅器が必要とされており、装置の拡大化を招いていた。このピーク電力を抑圧する方法として、下記の論文及び特許出願が公開されている。
論文１（非特許文献１）には、送信情報を所定の変調方式に対応させてデジタル変調し、デジタル変調して得られたデータシンボル時系列を直並列変換し、直並列変換した各データシンボルの位相をランダムに回転させた状態で逆離散フーリエ変換し、得られた送信信号のピーク電力を測定して、基準を満たす位相回転量の組み合わせを採用して送信するマルチキャリア通信方法が記載されている。この方法は、ＳＬＭ法と呼ばれ、位相回転量は、side informationと呼ばれる別チャネルを用いて送信される。
【０００３】
論文２（非特許文献２）に記載されたピーク電力抑圧通信方法においては、各データシンボルを逆離散フーリエ変換部（ＩＤＦＴ部）により逆離散フーリエ変換した後のＩＤＦＴ部からの出力をそれぞれブロック化し、各ブロック毎に位相を回転させてピークを抑圧する。この方法においては、ブロック数を少なくすることで、全ての回転の組合せについてピークを測定することが可能となる。そして、最小ピークに対応する位相回転を実施して送信する。この方法はＰＴＳ法と呼ばれる。
【０００４】
論文３（非特許文献３）には、ＳＬＭ法、ＰＴＳ法を改良したものであり、位相回転量を所定の範囲に限定することで、計算量を削減するマルチキャリア通信方法が記載されている。
【０００５】
論文４（非特許文献４）には、ＰＴＳ法を改良したピーク電力抑圧方法が記載されている。この方法においては、パイロット信号を挿入することで、side informationを用いることなく、位相回転量の情報を送信することができる。
【０００６】
また、特開平９−０９８１４６号公報（特許文献１）、特開平９−０９８１４７号公報（特許文献２）、特開平９−１１６５２１号公報（特許文献３）及び特開２００１−３３９３６１号公報（特許文献４）には、論文１と同様に、所定のピーク電力を得るまで位相反転量を試行錯誤的に算出する方法が開示されている。
特開平９−１０７３４５号公報（特許文献５）には、論文２と同様に、ＩＤＦＴ部の出力後にブロック化し、ブロック毎にピーク電力を検出し、所定値以上のピーク電力が検出された場合には、他のブロックの極性を所定値以上のピーク電力を打ち消す方向に設定するピーク電力抑圧方法が開示されている。
特開２００２−０９４４７９号公報（特許文献６）には、ピーク電力が小さくなるように、直並列変換したデータシンボルを間引いて送信する方法が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開平９−０９８１４６号公報
【特許文献２】
特開平９−０９８１４７号公報
【特許文献３】
特開平９−１１６５２１号公報
【特許文献４】
特開２００１−３３９３６１号公報
【特許文献５】
特開平９−１０７３４５号公報
【特許文献６】
特開２００２−０９４４７９号公報
【非特許文献１】
アール・ダブリュー・ボーム，アール・エフ・エッチ・フィッシャー，ジェイ・ビー・ヒューバー（R.W.Bauml,R.F.H.Fischer and J.B.Huber ），「リデューシング・ザ・ピーク・ツー・アヴァリッジ・パワー・レイショ・オブ・マルチキャリア・モデュレーション・バイ・セレクティッド・マッピンング」(Reducing the peak-to-average power ratio of multicarrier modulation by selected mapping) ，エレクトロニクス(Electronics) レター（Lett.),Vol.32,No.22,pp.2056-2057,1996
【非特許文献２】
エス・エッチ・ミューラー，アール・ダブリュー・ボーム，アール・エフ・エッチ・フィッシャー，ジェイ・ビー・ヒューバ(S.H.Muller,R.W.Bauml,R.F.H.Fischer and J.B.Huber), 「オウ・エフ・ディー・エム・ウイズ・リデュースト・ピーク・ツー・アヴァリッジ・パワー・レイショ・バイ・マルチプル・シグナル・リプリゼンテーション」(OFDM with Reduced Peak-to-Average Power Ratio by Multiple Signal Representation) ，アナルズ・オブ・テレコミュニケーションズ(Annals of Telecommunications),Vol.52,No.1-2,pp58-67,1997
【非特許文献３】
レオナルド・ジェイ・チミニ，ネルソン・アール・ゾーレンバーガー(Leonald J.Cimini,Nelson R.Sollenberger)，「ピーク・ツー・アヴァリッジ・パワー・レイショ・リダクション・オブ・アン・オウ・エフ・ディー・エム・シグナル・ユージング・パーシャル・トランスミット・シーケンス」Peak-to-Average Power Ratio Reduction of an OFDM Signal Using Partial Transmit Sequence)，アイ・イー・イー・イー・コミュニーションズ・レターズ(IEEE Communications Letters,Vol.4,No.3,2000
【非特許文献４】
タケオ・フジイ，マサオ・ナカガワ(Takeo Fujii,Masao Nakagawa)，「ウエイティング・ファクター・エスティメーション・メソッズ・フォア・パーシャル・トランスミット・シーケンシーズ・オウ・エフ・ディー・エム・ツー・リデュース・ピーク・パワー(Weighting Factor Estimation Methods for Partial Transmit Sequences OFDM to Reduce Peak Power ，アイ・イー・アイ・シー・イー・トランズ・コミュン(IEICE TRANS.COMMUN.) ， Vol.E85-B,No.1,2002
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述の論文１、特開平９−０９８１４６号公報、特開平９−０９８１４７号公報、特開平９−１１６５２１号公報及び特開２００１−３３９３６１号公報に開示されたピーク電力抑圧方法においては、ピーク電力抑圧性が不十分であるとともに、ランダムに位相反転量を設定するのを複数回繰り返し、ピーク電力が最小となる位相反転量のパターンを選択するので、多くの試行錯誤が必要であり、計算量の増大を招いていた。
論文２及び特開平９−１０７３４５号公報に開示されたピーク電力抑圧方法においては、各ブロック毎に位相反転量を設定するのを前提とし、全ての位相反転の組合せを全探索して最適な位相反転量を決定する。
また、ブロック数が少ない場合には計算量は少ないが、ピーク抑圧性が低下する。ピーク抑圧性が低い場合、増幅器で増幅した場合に、増幅器の上限利得に対応して信号のピーク部分が削られてしまい、通信品質が劣化する。大型の増幅器を用いた場合、装置全体が大型化するという問題が生じる。
ブロック数が多い場合、指数関数的に組合せの数が増えるので、全探索すると所定の時間内に処理を終了させることができないという問題があった。
【０００９】
論文３及び論文４のピーク電力抑圧方法は、論文１及び２を改良するものとして提案されているが、上述の問題は解決されおらず、ピーク電力の抑圧性は不十分であった。
特開２００２−０９４４７９号公報に開示されたピーク電力抑圧方法においては、デジタルを変調する方法としてＢＰＳＫ(Binariphase Phase Shift Keying)が提案されているが、デジタルＴＶ放送で用いられる６４ＱＡＭ(Quadrature Amplitude Modulation) では１波当たりの伝送ｂｉｔ数が多く、この方法のようにデータシンボルを間引く方法では、伝送能力が低下するという問題があった。
【００１０】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、送信信号のピーク電力を抑圧するデータシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くことにより、良好な伝送能力及び通信品質を維持した状態でピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができるマルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置を提供することを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、前記位相反転量をブロックごとに決定することにより、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができるマルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置を提供することを目的とする。
さらに、本発明は、送信情報をデジタル変調する前に、送信情報の時系列をブロック毎に分割し、その先頭にパイロット信号を挿入することにより、side informationを用いることなく、位相反転量情報を送信情報と同時に送信することができるマルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置を提供することを目的とする。
【００１２】
そして、本発明は、評価関数の値を確実に小さくし、かつ、ニューラルネットワークを構成し易い式を変形した目的関数につき、その最小化問題をニューラルネットワークにより解くことにより、さらに良好な解が得られ、ピーク電力をさらに良好に抑圧することができるマルチキャリア通信方法を提供することを目的とする。
【００１３】
さらに、本発明は、前記最小化問題をホップフィールドニューラルネットワークにより解くことにより、ニューロンの出力が収束することが保障されているので、内部状態の更新毎に、より良好な解であるか否かの判断をすることを要しないマルチキャリア通信方法を提供することを目的とする。
【００１４】
また、本発明は、前記最小化問題をカオスニューラルネットワークにより解くことにより、局所最適解から脱出する能力を有するので、さらに良好な近似解が得られてピーク電力を良好に抑圧することができるマルチキャリア通信方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
第１発明のマルチキャリア通信方法は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調するマルチキャリア通信方法において、予め、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧する前記位相反転量を求めるための目的関数を定義し、位相反転量は、各データシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、各データシンボルの位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作すべく構成しておき、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルが出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求める過程と、該過程により求めた助変数に基づきニューロンを動作させ、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作過程と、該ニューロン動作過程により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定過程と、該位相反転量決定過程により決定された位相反転量に、データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルに、前記位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程とを含むことを特徴とする。
【００１６】
第２発明のマルチキャリア通信方法は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調するマルチキャリア通信方法において、予め、送信情報をデジタル変調して得られたデータシンボルを直並列変換してブロック毎に出力すべく構成し、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧するブロック毎の位相反転量を求めるための目的関数を定義し、前記位相反転量は、ブロック内のデータシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、前記位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作すべく構成しておき、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルがブロック毎に出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求める過程と、該過程により求めた助変数に基づきニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作過程と、該ニューロン動作過程により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定過程と、該位相反転量決定過程により決定された各ブロックの位相反転量に、当該ブロックの各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルをブロック毎に出力する離散フーリエ変換過程と、該離散フーリエ変換過程により出力された各ブロックの各データシンボルに、当該ブロックの位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程とを含むことを特徴とする。
【００１７】
第３発明のマルチキャリア通信方法は、第２発明において、送信情報をデジタル変調する前に、前記送信情報の時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑビットにパイロット信号を挿入する過程と、前記離散フーリエ変換により出力された各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、パイロット信号に乗じられた各ブロックの位相反転量情報を復調して出力する位相反転量情報復調過程と、前記離散フーリエ変換過程により出力された各ブロックの各データシンボルに、前記位相反転量情報復調過程により得られた当該ブロックの位相反転量を乗じて、データシンボルの位相を反転させる過程と、受信情報を復調した後に、パイロット信号を除去する過程とを含むことを特徴とする。但し、Ｌ：ブロックのデータシンボル数、Ｑ：１データシンボル当たりのビット数、ｑ：１以上Ｑ以下の整数とする。
【００１８】
第４発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第３発明のいずれかにおいて、前記ニューロン動作過程は、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、各ニューロンの出力に−１から１までの範囲の乱数を初期値として与える過程と、前記助変数に基づきニューロンを動作させて、ｔ回目の各ニューロンの出力を得る状態更新過程と、前記出力が収束したか否かを判断する第１判断過程と、該第１判断過程により前記出力が収束していないと判断した場合に、ｔが予め設定した所定値であるか否かを判断する第２判断過程と、前記第２判断過程によりｔが前記所定値でないと判断した場合に、状態更新を繰り返す過程とを含み、前記位相反転量決定過程は、前記第１判断過程により前記出力が収束したと判断した場合に、又は前記第２判断過程によりｔが前記所定値であると判断した場合に、前記出力に基づき前記位相反転量を決定することを特徴とする。
【００１９】
第５発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第３発明のいずれかにおいて、前記ニューロン動作過程は、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、各ニューロンの出力に−１から１までの範囲の乱数を初期値として与える過程と、前記助変数に基づきニューロンを動作させて、ｔ回目の各ニューロンの出力を得る状態更新過程と、該状態更新過程により得られた前記出力に基づき前記位相反転量を仮決定する過程と、該過程により仮決定した位相反転量に基づいて前記評価関数の値を求める過程と、該過程により得られた前記評価関数の値が、これまでに保存された位相反転量に基づく評価関数の値の最良値より良いか否かを判断する過程と、該過程により最良値より良いと判断した場合に、前記位相反転量を保存する保存過程と、ｔが予め設定した所定値であるか否かを判断する判断過程と、該判断過程によりｔが前記所定値でないと判断した場合に、状態更新を繰り返す過程とを含み、前記位相反転量決定過程は、前記判断過程によりｔが前記所定値であると判断した場合に、前記保存過程により保存された前記最良値に対応する位相反転量を実際に使用する位相反転量に決定する過程であることを特徴とする。
【００２０】
第１乃至第５発明においては、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くので、ピーク電力を良好に抑圧できる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【００２１】
第２発明においては、ブロック毎に位相反転量を決定するので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができる。
第３発明においては、各ブロックの先頭にパイロット信号を挿入するので、side informationを用いることなく、位相反転量の情報を送信情報と同時に送信することができる。
【００２２】
第６発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第５発明のいずれかにおいて、前記目的関数は、次の式を元関数とすることを特徴とする。
【００２３】
【数２】
【００２４】
第６発明においては、評価関数の値を確実に小さくし、かつ、ニューラルネットワークを構成し易い、上述の式を変形した目的関数につき、その最小化問題をニューラルネットワークにより解くので、さらに良好な解が得られ、ピーク電力をさらに良好に抑圧することができる。
【００２５】
第７発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第６発明のいずれかにおいて、前記ニューラルネットワークは、ホップフィールドニューラルネットワークであることを特徴とする。
【００２６】
第７発明においては、ニューロンの出力が収束することが保障されているので、内部状態の更新毎に、より良好な解であるか否かの判断をすることを要しない。
【００２７】
第８発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第３、第５及び第６発明のいずれかにおいて、前記ニューラルネットワークは、カオスニューラルネットワークであることを特徴とする。
【００２８】
第８発明においては、局所最適解から脱出する能力を有するので、良好な近似解が得られる。
【００２９】
第９発明のマルチキャリア通信装置は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調すべく構成されているマルチキャリア通信装置において、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧する位相反転量を求めるための目的関数を定義し、位相反転量は、各データシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、各データシンボルの位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作手段と、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルが出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求め、該助変数を前記ニューロン動作手段手段へ出力する手段と、前記ニューロン動作手段により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定手段と、該位相反転量決定手段により決定された位相反転量に、各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルに、前記位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段とを備えることを特徴とする。
【００３０】
第１０発明のマルチキャリア通信装置は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調すべく構成されているマルチキャリア通信装置において、送信情報をデジタル変調して得られたデータシンボルを直並列変換してブロック毎に出力する手段と、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧するブロック毎の位相反転量を求めるための目的関数を定義し、前記位相反転量は、ブロック内のデータシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、前記位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作手段と、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルがブロック毎に出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求め、求めた助変数を前記ニューロン動作手段へ出力する手段と、前記ニューロン動作手段により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定手段と、該位相反転量決定手段により決定された各ブロックの位相反転量に、当該ブロックの各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルをブロック毎に出力する離散フーリエ変換手段と、該離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの各データシンボルに、当該ブロックの位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
第１１発明のマルチキャリア通信装置は、第１０発明において、送信情報をデジタル変調する前に、前記送信情報の時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑビットにパイロット信号を挿入する手段と、前記離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、パイロット信号に乗じられた位相反転量情報を復調して出力する位相反転量情報復調手段と、前記離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックのデータシンボルに、前記位相反転量情報復調手段により得られた当該ブロックの位相反転量を乗じて、データシンボルの位相を反転させる手段と、受信情報を復調した後に、パイロット信号を除去する手段とを含むことを特徴とする。
但し、Ｌ：ブロックのデータシンボル数、Ｑ：１データシンボル当たりのビット数、ｑ：１以上Ｑ以下の整数とする。
【００３２】
第９乃至第１１発明においては、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くべく構成されているので、ピーク電力を良好に抑圧することができる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【００３３】
第１０発明においては、ブロック毎に位相反転量を決定すべく構成されているので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができる。
第１１発明においては、ブロック毎にパイロット信号を挿入すべく構成されているので、side informationを用いることなく、位相反転量の情報を送信情報と同時に送信することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。
この送信機は、デジタル変調部１、Ｓ／Ｐ（直並列）変換部２、最適位相反転量算出部３、位相反転部４、逆離散フーリエ変換部（ＩＤＦＴ部）５、Ｐ／Ｓ変換部６、反転情報変調部（ＰＭ部）７、並びにＤ／Ａ変換部及び高周波回路８を備える。
【００３５】
デジタル変調部１は、送信情報（０又は１の２値データ）を予め決めておいた複素平面上の点（信号点）に写像し、複素シンボル（データシンボル）を生成する。
図２は、デジタル変調の一例としてＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying ）の信号点配置を示した図である。ＱＰＳＫの場合、送信したい情報を２bit ずつの組にし、図２の複素平面上の信号点配置に従って、それぞれに対応する複素シンボルを決定する。送信情報が０，０，１，０，１，１…の場合、それぞれ１＋ｊ，１−ｊ，−１−ｊ，…（ｊ＝√−１。それぞれの複素数を複素シンボルという）に変調される。本実施の形態に係るマルチキャリア通信装置のデジタル変調部１においては、ＱＰＳＫに限らず、ＢＰＳＫ、８ＰＳＫ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ、２５６ＱＡＭ等の種々のデジタル変調方式に対応可能である。
【００３６】
Ｓ／Ｐ変換部２は、デジタル変調部１により得られた複素シンボル時系列を、Ｎ個を１つの組として並列に出力する。以後、この組をフレームという。Ｘn を複素シンボルを表すものとし、各フレームをＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）と表記する。
Ｓ／Ｐ変換部２の出力をＩＤＦＴ部５に入力するときに、各シンボルに適当な位相反転を施すと、最終の送信信号のピークを低く抑えることができる。最適位相反転量算出部３は、この反転量のｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐN-1 ）（ｐn は複素シンボルＸn を反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数）をＳ／Ｐ変換部２の出力Ｘより算出する。この演算はニューラルネットワークにより実現される。演算の詳細は後述する。
【００３７】
位相反転部４は、最適位相反転量算出部３によって算出された位相反転量ｐに従って複素シンボルＸをそれぞれ反転させる。具体的には、乗算回路からなり、（ｐ0 Ｘ0 ，ｐ1 Ｘ1 ，…，ｐN-1 ＸN-1 ）を出力する。
ＩＤＦＴ部５は、位相反転部４により得られた信号（ｐ0 Ｘ0 ，ｐ1 Ｘ1 ，…，ｐN-1 ＸN-1 ）を入力として、次式によって定義される線形変換を実行し、送信信号ベクトルＹ＝（Ｙ0 ，Ｙ1 ，… ，ＹN-1 ）を算出して出力する。
【００３８】
【数３】
【００３９】
Ｐ／Ｓ変換部６は、ＩＤＦＴ部５により得られた１フレームの送信信号ベクトルＹ＝（Ｙ0 ，Ｙ1 ，… ，ＹN-1 ）を時系列に並べて出力する。
反転情報変調部（ＰＭ部）７は、位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐN-1 ）を受信側に送信するために、所定のデジタル変調を施す。
【００４０】
Ｄ／Ａ変換部及び高周波回路８は、Ｐ／Ｓ変換部６により得られた送信信号時系列に対しＤ／Ａ変換、直交変調等の必要な処理を施し、アップコンバータを介して所定の周波数帯（Ａ）で送信する。また、同時に反転情報変調部７の出力に同様にＤ／Ａ変換等を施し、（Ａ）と異なる周波数帯（Ｂ）にアップコンバージョンして送信する。
【００４１】
図３は、実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。
受信機は、高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１、Ｓ／Ｐ変換部１２、離散フーリエ変換部（ＤＦＴ部）１３、反転情報復調部（ＰＤ部）１４、位相反転部１５、Ｐ／Ｓ変換部１６、デジタル復調部１７を備える。
【００４２】
高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１は、周波数帯（Ａ）の信号をダウンコンバージョンし、直交復調とＡ／Ｄ変換を施し、受信信号時系列を生成する。
Ｓ／Ｐ変換部１２は、周波数帯（Ａ）から得られた受信信号時系列をＮ個１組のチルダＹ＝（チルダＹ0 ，チルダＹ1 ，… ，チルダＹN-1 ）として並列にし、ＤＦＴ部１３へ出力する。
反転情報復調部（ＰＤ）１４は、高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１が、周波数帯（Ｂ）の信号をダウンコンバージョンし、直交復調等の処理を施して生成したデータをデジタル復調し、位相反転量チルダｐ＝（チルダｐ0 ，チルダｐ1 ，…，チルダｐN-1 ）を生成する。位相反転量チルダｐは、位相反転量ｐと同一の値を示す。
【００４３】
ＤＦＴ部１３は、離散フーリエを実行する。具体的な計算は、次の位相反転部１５における計算と合わせて定義する。
位相反転部１５は、次式に従い、ＤＦＴ部１３の出力に反転情報復調部１４の出力を乗じ、算出したチルダＸ＝（チルダＸ0 ，チルダＸ1 ，… ，チルダＸN-1 ）を出力する。
【００４４】
【数４】
【００４５】
Ｐ／Ｓ変換部１６は、チルダＸ＝（チルダＸ0 ，チルダＸ1 ，… ，チルダＸN-1 ）を複素シンボル時系列に整列する。
デジタル復調部１７は、Ｐ／Ｓ変換部１６により得られた複素シンボル時系列をデジタル復調し、受信情報を復調する。
【００４６】
以下に、最適位相反転量算出部３が、ＩＤＦＴ部５により生成される送信信号ベクトルＹのピーク電力を十分に抑圧できる位相反転量ｐを算出する方法について説明する。
ピーク電力は、次式ＰＡＰＲ(Peak-to-average power ratio) によって評価される。このＰＡＰＲ値が小さくなるように位相反転量ｐを決定することでピークを抑圧することができる。
【００４７】
【数５】
【００４８】
ＰＡＰＲ値が小さくなる位相反転量ｐを決定するために、次式の実数値関数を定義する。ここで、ｐn （ｎ＝０，…，Ｎ−１）（ｐn は複素数）の大きさは１となるように決定する。
【００４９】
【数６】
【００５０】
この関数を目的関数として、Ｊ( ｐ* ) ＝０を満たすｐ* を発見できれば、ピーク電力を最も抑圧する位相反転量であることが保障される。しかしこの関数は多峰性であるので、原理的には全探索以外に解を探索できない。従って効率的な大域探索手法が必要である。
ところで、ｐn を複素数ではなく、実数ｐn ＝＋１又はｐn ＝−１のいずれかであると限定することで、この目的関数の最小化問題は組合せ最適化問題となる。目的関数Ｊ（ｐ）は、係数が全て実数であるようなｐn に関する４次多項式として次式のように再定義できる。
【００５１】
【数７】
【００５２】
ここで、Ａnm，Ｂnm，ｃは、次式で定義される実数である。
【００５３】
【数８】
【００５４】
組合せ最適化問題の近似解法としてホップフィールドニューラルネットワーク(Hopfield neural network, ＨＮＮ）と、カオスニューラルネットワーク(Chaotic neural network,ＣＮＮ）とがある。
ニューラルネットワークは多入力１出力素子であるニューロンが多数結合した構造を有する。ＨＮＮの各ニューロンは次式の動作式により並列にその状態を更新する。
【００５５】
【数９】
【００５６】
ここで、ｘi （ｔ）、ｕi （ｔ）は第ｉ番目のニューロンの時刻ｔ（計算回数ｔ回目）における出力及び内部状態、Ｔimは第ｍ番目のニューロンから第ｉ番目のニューロンへの結合荷重（シナプス結合）、Ｉi は第ｉ番目ニューロンのしきい値を示すパラメータ、εは所定の定数である。
このネットワークにおいて、Ｔim＝Ｔmi（対称結合）とＴii＝０（自己結合なし）の条件が全てのニューロンについて満たされているとき、次式で定義されるエネルギー関数がニューロンの状態更新に伴って必ず減少する（正確には非増加）ことが保障されている。
【００５７】
【数１０】
【００５８】
これは、ニューロンの内部状態の動作式がエネルギー関数を用いて次のように表現できることに起因する。
【００５９】
【数１１】
【００６０】
また、各ニューロンの出力は＋１又は−１であり、かつエネルギー関数の極小点であるような点に収束することが保障されている。従って、この性質を利用して組合せ最適化問題を解くことができる。
【００６１】
ニューラルネットワークのエネルギーが組合せ最適化問題の目的関数と同じであれば、このネットワークを動作させ、収束後のニューロンの状態を取り出すだけでその状態に対応する点が目的関数の極小点であるといえる。多くの場合、目的関数は多くの谷を持つ。ニューラルネットワークは必ずエネルギーを減少させる方向にしか状態更新できないので（最急降下法と同等である）、最初のネットワークの状態により必ず最小点を探索できるという保障はないが、所定の処理により良好な近似解を得ることができる。
【００６２】
上述のエネルギー関数はニューロンの出力ｘi （ｔ）に関する２次関数として定義されているが、ｘi （ｔ）の二乗以上の項（ｘi k （ｔ），ｋ≧２）を含まない高次の多項式の関数である場合、上述の性質を有し、組合せ最適化問題の解法に利用できる。二乗項以上の項を削除しない場合、ｘi （ｔ）が必ず＋１又は−１に収束するとは保障できず、組合せ最適化問題の解として無意味な解（無効解）を出力してしまうことがある。
【００６３】
Ｊ（ｐ）はｐi に関する４次関数である。この多項式からｐi 2 ，ｐi 3 ，ｐi 4 の項を省くことができればＨＮＮを用いてＪ（ｐ）を最小とするｐを発見できる可能性がある。単純に二乗項以上の項を削除すると当然目的関数が変形し、問題の意味が変質するが、この目的関数のｐi の取り得る値は＋１又は−１であり、ｐi 2 及びｐi 4 は必ず１であるので、単純な式変形により二乗項を削除することができる。
例えば、２ｐi 2 ｐm ｐk のような項があれば、ｐi 2 ＝１であるので、２ｐm ｐk のように変形しても元の目的関数の意味を変質させない。このような変形を行ってできた関数をバーＪ（ｐ）とすると、この関数からＨＮＮの動作式は次式で定義できる。
【００６４】
【数１２】
【００６５】
この動作式に従って、Ｎ個のニューロンを動作させれば、ｘ（ｔ）（ｔは無限大）をｐとすればＪ（ｐ）を十分に小さくすることができ、ピーク電力を抑圧できる。
【００６６】
次に、目的関数の二乗項を削除する変形及びＨＮＮの動作式の導出方法について説明する。
Ｎ＝３の場合
例としてＮ＝３の場合の目的関数の変形方法及びＨＮＮの導出方法について説明する。
まず、変形前の目的関数Ｊ（ｐ）は数７の式より次式のように定義できる。
【００６７】
【数１３】
【００６８】
ここで、Σ内の第１、２、３、７、８、９項はｐ0 2、ｐ1 2、ｐ2 2を含み、ｐ0 2＝ｐ1 2＝ｐ2 2＝１であるので、次式のように変形できる。
【００６９】
【数１４】
【００７０】
次に、次式のようにＤnij を定義する。
【００７１】
【数１５】
【００７２】
これを用いて式を展開すると、次式のようになる。
【００７３】
【数１６】
【００７４】
ここで、第２式から第３式への変形にはｐ0 2＝ｐ1 2＝ｐ2 2＝１を用いる。
数１６の式の目的関数は定数項としてＤn01 2＋Ｄn12 2＋Ｄn20 2を有しているが、この項を省略した次の目的関数バーＪ（ｐ）を考えると、この関数の最小点を与える（ｐ0 ，ｐ1 ，ｐ2 ）は数１６の式の目的関数のそれと当然一致する。
【００７５】
【数１７】
【００７６】
従って、この関数をピーク電力抑圧問題の目的関数と再定義し、これを用いてＨＮＮを構成する。２つのニューロンｘ0 、ｘ1 、ｘ2 を用意し、次式
【００７７】
【数１８】
【００７８】
より次の動作式によって動作させる。
【００７９】
【数１９】
【００８０】
ｘi （０）（ｉ＝０，１，２）に適当な初期値を与え、ｘi （ｔ）が収束するまで上述の微分方程式に従って状態更新を繰り返すと、Ｊ（ｐ）の準最適解ｐ＝ｘ（∞）が得られる。
【００８１】
一般のＮの場合
二乗項を削除する前の目的関数は数７の式より次式のように表される。
【００８２】
【数２０】
【００８３】
二乗項を削除した目的関数は次式のように表される。
【００８４】
【数２１】
【００８５】
ＨＮＮの動作式は、次式のように表される。
【００８６】
【数２２】
【００８７】
上述のように二乗項の削除のために状態更新式は極めて複雑になる。
ＨＮＮは上述したように原理的には最急降下法と同等であるので、局所最適解に一旦陥るとそこから脱出できず、解の精度が悪い。ＣＮＮはカオス的な振る舞いによって局所最適解から脱出する能力を有しているので、ＨＮＮと比較して良好な近似解を得ることができる。ＣＮＮの動作式を次式に示す。ここで、ｒは０から１までの間の定数、ε1 ，ε2 は所定の定数である。
【００８８】
【数２３】
【００８９】
ＣＮＮは、その動作方程式内に自己結合の項が内在するので、ＨＮＮのように目的関数の二乗項を削除する必要はない。また、ＣＮＮは解を発見しても必ず収束するとは限らないので、状態更新毎に解であるか否かの判定を要する。
【００９０】
次に、最適位相反転量算出部３で実行される具体的なアルゴリズムについて説明する。
〔実施例１〕
図４は、実施例１における最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理を示すフローチャートである。
まず、最適位相反転量算出部３は、Ｓ／Ｐ変換部２から入力した複素シンボルベクトルＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）を用いて、Ａnm，Ｂnm（ｎ，ｍ＝０，…，Ｎ−１）及びｃを求め、パラメータ（助変数）を設定する（ステップＳ１）。
【００９１】
【数２４】
【００９２】
次に、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、実数変数ｘi （ｔ），ｕi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）に−１から＋１の範囲の乱数を初期値として与える（ステップＳ２）。ｘi （ｔ）は第ｉ番目のニューロンの出力に対応する。
【００９３】
そして、ｔ＝ｔ＋１とし（ステップＳ３）、次式に従って、ｘi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）の状態更新を行う（ステップＳ４）。
ここで、バーＪ（ｐ）は上述した目的関数である。
【００９４】
【数２５】
【００９５】
バーＪ（ｐ）のｐi による偏微分は、次式で表される。
【００９６】
【数２６】
【００９７】
次に、次式
【００９８】
【数２７】
【００９９】
か否かを判定し、ｘが収束しているか否かを判断する（ステップＳ５）。
ステップＳ５において、ｘが収束したと判断した場合、ステップＳ４で得られたｘ（ｔ）＝（ｘ0 （ｔ），…，ｘN-1 （ｔ））から位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐN-1 ）を次式により決定して（ステップＳ６）を処理を終了する。
【０１００】
【数２８】
【０１０１】
ステップＳ５において、ｘが収束していないと判断した場合、ｔが予め設定した繰り返し計算回数の上限であるか否かを判断する（ステップＳ７）。
ステップＳ７において、ｔが繰り返し計算回数の上限であると判断した場合、処理をステップＳ６に進める。
ステップＳ７において、ｔが繰り返し計算回数の上限でないと判断した場合、処理をステップＳ３に戻す。
【０１０２】
〔実施例２〕
〔実施例１〕のステップＳ３における式を次式に置き換えて処理を実施する。この動作式による場合はｘの収束性が向上する。ここで、ε′は正の定数である。
【０１０３】
【数２９】
【０１０４】
〔実施例３〕
図５は、実施例３における最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理を示すフローチャートである。
まず、〔実施例１〕と同様にして、パラメータを設定する（ステップＳ１１）。
次に、〔実施例１〕と同様にして、ニューラルネットワークの初期化を実施する（ステップＳ１２）。また、ＰＡＰＲbest＝∞とする。
そして、ｔ＝ｔ＋１とし（ステップＳ１３）、次式に従って、ｘi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）の状態更新を行う（ステップＳ１４）。
【０１０５】
【数３０】
【０１０６】
ステップＳ１４で得られたｘ（ｔ）＝（ｘ0 （ｔ），…，ｘN-1 （ｔ））から位相反転量ｐ′（ｔ）＝（ｐ0 ′（ｔ），…，ｐN-1 ′（ｔ））を次式により仮決定する（ステップＳ１５）。
【０１０７】
【数３１】
【０１０８】
ｐ′（ｔ）を用いて数３の式よりＹn を求め、数５の式よりＰＡＰＲを求めてＰＡＰＲ（ｔ）とする（ステップＳ１６）。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいか否かを判断する。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいと判断した場合、そのＰＡＰＲ（ｔ）をＰＡＰＲbestとして保存し、また、そのｐ′（ｔ）を位相反転量ｐとして保存し（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に処理を進める。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより大きいと判断した場合、ステップＳ１９に処理を進める。
【０１０９】
ステップＳ１９において、ｔが予め設定した繰り返し計算回数の上限であるか否かを判断する。
ｔが繰り返し計算回数の上限である場合、処理をステップＳ２０に進める。
ｔが繰り返し計算回数の上限でない場合、処理をステップＳ１３に戻す。
【０１１０】
ステップＳ２０において、保存されたｐの最良解を解として決定し、処理を終了する。
【０１１１】
〔実施例４〕
〔実施例３〕のステップＳ１４における式を次式に置き換えて処理を実施する。この動作式による場合は計算量が削減する。
【０１１２】
【数３２】
【０１１３】
〔実施例５〕
ＣＮＮを用いる。
〔実施例３〕のステップＳ１４における式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１１４】
【数３３】
【０１１５】
〔実施例６〕
ＣＮＮを用いる。
〔実施例３〕のステップＳ１４における式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１１６】
【数３４】
【０１１７】
図６乃至図８は、実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、Ｐｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
サブチャネル数Ｎは、図６、図７、図８それぞれ１２８、２５６、１０２４である。また、図６、図７、図８は、それぞれ実施例２、実施例５、実施例５のマルチキャリア通信装置を用いて、Ｐｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べたものである。
ここで、ＰＡＰＲthとはＰＡＰＲを増幅器の利得（単位ｄＢ）に換算したものであり、Ｐｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝はＰＡＰＲが所定のＰＡＰＲth値を超える確率である。ＰＡＰＲ値が小さい程、ピーク電力抑圧性が良好であり、増幅器の倍率を小さくし、増幅器を小型化できることを示す。図中、実線は実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＨＮＮ法又はＣＮＮ法により位相反転量を決定した場合の結果、破線は従来のマルチキャリア通信装置を用いて、ＳＬＭ法により位相反転量を決定した場合の結果を示す。Ｍは、ＳＬＭ法については試行錯誤の回数、ＣＮＮ法については繰り返し計算回数を表す。
【０１１８】
図６乃至図８より、本発明のマルチキャリア通信装置を用いてＨＮＮ法又はＣＮＮ法により位相反転量を決定することにより、ＳＬＭ法以上にピーク電力を抑圧できることが判る。特に、ＣＮＮ法においては、Ｍの数が同一である場合、より小さいＰＡＰＲth値について、ＰＡＰＲが該ＰＡＰＲth値を超える確率が小さくなっており、ピーク電力の抑圧性が向上して増幅器を小型化することができることが判る。
【０１１９】
実施の形態２．
図９は実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。図中、図１と同一部分は同一符号を付してある。
【０１２０】
この実施の形態に係るマルチキャリア通信装置の送信機は、パイロット信号挿入部（ＰＳ部）９を有する。
パイロット信号挿入部９は、送信情報にパイロット信号を挿入する。送信情報の時系列をＬＱ−１〔ｂｉｔ（ビット）〕毎のブロックに分割し、その先頭にパイロット信号（ＰＳ）「１」を挿入する。ここで、Ｑは後段のデジタル変調部１の変調率〔bit/simbol〕を、Ｌは位相反転部４のブロックサイズを示す。
【０１２１】
Ｓ／Ｐ変換部２は、デジタル変調部１が出力した複素シンボル時系列をＮ個を１組として取り込み、これを要素数ＬのＭ個のブロックに分割し（Ｎ＝Ｍ×Ｌ）、このＭ個のブロックを並列に出力するように構成されている。
以下、Ｎ個の複素シンボルの組をフレームと呼び、要素をＬ個ずつ分割したものをブロックという。フレーム内の第ｎ番目の（ｎ＝０，１，…，Ｎ−１）の複素シンボルをＸn と表し、フレーム全体をＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）と表記する。この表記によると、フレーム内の第ｍ番目の複素シンボルＸm は、第
【０１２２】
【数３５】
【０１２３】
ブロックに属すると表現でき、第ｋ番目のブロックに属する複素シンボルは、（ＸkL，ＸkL+1，… ，ＸkL+L-1）と表現できる。簡単のためにＮはＬで割り切れるように選ぶ。
【０１２４】
最適位相反転量算出部３は、各ブロック毎の位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐM-1 ）をＳ／Ｐ変換部２の出力Ｘより算出する。ここで、ｐk は第ｋ番目のブロックに属する複素シンボル（ＸkL，ＸkL+1，… ，ＸkL+L-1）を反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数である。最適位相反転量算出部３はニューラルネットワークにより実現される。具体的な実現方法は後述する。
【０１２５】
位相反転部４は、最適位相反転量算出部３によって算出された位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐM-1 ）に従って、複素シンボルＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）をそれぞれ反転させる。具体的には、単純な乗算回路によって実現され、複素シンボルＸm は、位相反転量
【０１２６】
【数３６】
【０１２７】
によって反転させられ、
【０１２８】
【数３７】
【０１２９】
として出力される。
【０１３０】
ＩＤＦＴ部５は、位相反転部４で得られた信号
【０１３１】
【数３８】
【０１３２】
を入力して、次式によって定義される線形変換を実行し、出力Ｙ＝（Ｙ0 ，Ｙ1 ，… ，ＹN-1 ）を出力する。
【０１３３】
【数３９】
【０１３４】
Ｄ／Ａ変換部及び高周波回路部８は、Ｐ／Ｓ変換部６により得られた送信信号時系列に対しＤ／Ａ変換、直交変調等の必要な処理を施し、アップンバータを介して所定の周波数帯で送信する。
【０１３５】
図１０は実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。図中、図１と同一部分は同一符号を付してある。
この受信機の高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１は、周波数帯の信号をダウンコンバージョンし、直交復調とＡ／Ｄ変換を施し、受信信号時系列を生成する。
【０１３６】
反転情報復調部（ＰＤ部）１４は、ＤＦＴ部１３から得られた複素シンボル時系列をＬシンボル毎にＭ個のブロックに分割し、各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、先頭ビットを位相反転量チルダｐ＝（チルダｐ0 ，チルダｐ1 ，…，チルダｐM-1 ）として復調する。
位相反転部１５は、次式に従い、ＤＦＴ部１３の出力にＰＤ部１４の出力を乗じ、チルダＸ＝（チルダＸ0 ，チルダＸ1 ，… ，チルダＸN-1 ）を出力する。
【０１３７】
【数４０】
【０１３８】
パイロット信号除去部（ＲＰ部）１８は、デジタル復調部１７の出力時系列内にＬbit 毎に挿入されているパイロット信号を除去し、情報信号のみを出力する。
【０１３９】
以下に、最適位相反転量算出部３が、ＩＤＦＴ部５により生成される送信信号ベクトルＹのピーク電力を十分に抑圧できる位相反転量ｐを算出する方法について説明する。
実施の形態２においては、実施の形態１と比較して、複素シンボルをＭ個のブロックに分割し、それぞれのブロックに対して位相反転量を決定するため、目的関数を、次のように再定義する。
【０１４０】
【数４１】
【０１４１】
ここで、Ａnm，Ｂnm，ｃは、数８の式により定義される。Ａnm′，Ｂnm′は次式で定義される実数である。
【０１４２】
【数４２】
【０１４３】
次に、最適位相反転量算出部３で実行される具体的なアルゴリズムについて説明する。
〔実施例７〕
実施例７における最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理は、実施の形態１の図５に示すフローチャートの処理と同様にして実施する。実施の形態１と比較して、パラメータが異なり、ニューロンの出力を各ブロックの位相反転量に見立てる点が異なる。
まず、最適位相反転量算出部３は、Ｓ／Ｐ変換部２から入力した複素シンボルベクトルＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）を用いて、数４２の式によりＡnm′，Ｂnm′（ｎ＝０，…，Ｎ−１，ｍ＝０，…，Ｍ−１）及びｃを求め、パラメータ（助変数）を設定する（ステップＳ１１）。
【０１４４】
次に、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、実数変数ｘi （ｔ），ｕi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｍ−１）に−１から＋１の範囲の乱数を初期値として与える（ステップＳ１２）。ｘi （ｔ）は第ｉ番目のニューロンの出力に対応する。
そして、ｔ＝ｔ＋１とし（ステップＳ１３）、次式に従って、ｘi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｍ−１）の状態更新を行う（ステップＳ１４）。
【０１４５】
【数４３】
【０１４６】
ステップＳ１４で得られたベクトルｘ（ｔ）＝（ｘ0 （ｔ），…，ｘM-1 （ｔ））から位相反転量ｐ′（ｔ）＝（ｐ0 ′（ｔ），…，ｐM-1 ′（ｔ））を次式により仮決定する（ステップＳ１５）。
【０１４７】
【数４４】
【０１４８】
ｐ′（ｔ）を用いて数３の式よりＹn を求め、数５の式よりＰＡＰＲ（ｔ）を算出し（ステップＳ１６）、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいか否か判断する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいと判断した場合、そのＰＡＰＲ（ｔ）をＰＡＰＲbestとして保存し、また、その位相反転量ｐ′（ｔ）を位相反転量ｐとして保存し（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に処理を進める。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより大きいと判断した場合、ステップＳ１９に処理を進める。
【０１４９】
ステップＳ１９において、ｔが予め設定した繰り返し計算回数の上限であるか否かを判断する。
ｔが繰り返し計算回数の上限である場合、処理をステップＳ２０に進める。
ｔが繰り返し計算回数の上限でない場合、処理をステップＳ１３に戻す。
【０１５０】
ステップＳ２０において、保存されたｐの最良解を解として決定し、処理を終了する。
【０１５１】
〔実施例８〕
実施例８においては、実施例７の数４３の式を次式に置き換えて処理を実施する。この動作式による場合は、実施例７より計算量が削減する。
【０１５２】
【数４５】
【０１５３】
〔実施例９〕
ＣＮＮを用いる。
実施例７の数４３の式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１５４】
【数４６】
【０１５５】
〔実施例１０〕
ＣＮＮを用いる。
実施例７の数４３の式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１５６】
【数４７】
【０１５７】
実施の形態１においては、位相反転量情報を送信するために周波数帯（Ｂ）を用いているが、実施の形態２においては、パイロット信号を送信情報に挿入させることにより周波数帯（Ｂ）が不要となる。
この実施の形態２においても、ピーク電力を良好に抑圧できることが確認された。
【０１５８】
なお、実施の形態２においては、送信情報の時系列をＬＱ−１ビット毎のブロックに分割し、その先頭にパイロット信号を挿入する場合につき説明しているが、これに限定されるものではなく、前記時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑ（１以上Ｑ以下の整数）ビットにパイロット信号を挿入することにしてもよい。
【０１５９】
また、実施の形態２においては、最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理を、実施の形態１の図５に示すフローチャートの処理と同様にして行った場合につき説明しているが、これに限定されるものではなく、位相反転量の算出処理を、実施の形態１の図４に示すフローチャートの処理と同様にして行うことにしてもよい。
【０１６０】
以上のように、本発明においては、送信信号のピーク電力を抑圧する複素シンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解く過程を含むので、良好な伝送能力及び通信品質を維持した状態でピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【０１６１】
なお、実施の形態１及び２においては、送信機及び受信機の各構成部（Ｓ／Ｐ変換部２及び位相反転部４等）をハードウエアにより構成した場合につき説明しているがこれに限定されるものではなく、ソフトウエアを用いて構成することにしてもよい。
【０１６２】
【発明の効果】
以上、詳述したように、第１乃至第５発明による場合は、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くので、ピーク電力を良好に抑圧できる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【０１６３】
第２発明による場合は、ブロック毎に位相反転量を決定するので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができる。
第３発明による場合は、各ブロックの先頭にパイロット信号を挿入するので、side informationを用いることなく、位相反転量情報を送信情報と同時に送信することができる。
【０１６４】
第６発明による場合は、評価関数の値を確実に小さくし、かつ、ニューラルネットワークを構成し易い、上述の式を変形した目的関数につき、その最小化問題をニューラルネットワークにより解くので、さらに良好な解が得られ、ピーク電力をさらに良好に抑圧することができる。
【０１６５】
第７発明による場合は、ホップフィールドニューラルネットワークにより組合せ最適化問題を解くので、ニューロンの出力が収束することが保障されており、内部状態の更新毎に、より良好な解であるか否かの判断をすることを要しない。
【０１６６】
第８発明による場合は、カオスニューラルネットワークにより組合せ最適化問題を解くことで、局所最適解から脱出する能力を有するので、良好な近似解が得られる。
【０１６７】
第９乃至第１１発明による場合は、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くので、ピーク電力を良好に抑圧できる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【０１６８】
第１０発明による場合は、ブロック毎に位相反転量を決定すべく構成されているので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作するための手段を小型化することがきる。
第１１発明による場合は、ブロック毎にパイロット信号を挿入すべく構成されているので、side informationを用いることなく、位相反転量情報を送信情報と同時に送信することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。
【図２】デジタル変調の一例としてＱＰＳＫの信号点配置を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例１における最適位相反転量算出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例３における最適位相反転量算出処理を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＨＮＮ法により位相反転量を決定して通信した場合のＰｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
【図７】実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＣＮＮ法により位相反転量を決定して通信した場合のＰｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
【図８】実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＣＮＮ法により位相反転量を決定して通信した場合のＰｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
【図９】本発明の実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ デジタル変調部
２ Ｓ／Ｐ変換部
３ 最適位相反転量算出部
４ 位相反転部
５ ＩＤＦＴ部
６ Ｐ／Ｓ変換部
７ ＰＭ部
９ ＰＳ部
１２ Ｓ／Ｐ変換部
１３ ＤＦＴ部
１４ ＰＤ部
１５ 位相反転部
１６ Ｐ／Ｓ変換部
１７ デジタル復調部
１８ ＲＰ部
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiple）方式を適用するマルチキャリア通信方法及びその実施に用いるマルチキャリア通信装置に関し、詳しくは携帯電話機等の送受信、デジタルＴＶ放送等の送受信、無線ＬＡＮ等の送受信に適用されるマルチキャリア通信方法及びその実施に用いるマルチキャリア通信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＯＦＤＭ方式は、複数の直交する周波数の波に複数の情報を乗じて加算し、同時に送信する方式であるが、乗じる情報によっては加算した送信信号に極めて高いピークが生じ、これを送信するためには広い領域で線形性を保つ増幅器が必要とされており、装置の拡大化を招いていた。このピーク電力を抑圧する方法として、下記の論文及び特許出願が公開されている。
論文１（非特許文献１）には、送信情報を所定の変調方式に対応させてデジタル変調し、デジタル変調して得られたデータシンボル時系列を直並列変換し、直並列変換した各データシンボルの位相をランダムに回転させた状態で逆離散フーリエ変換し、得られた送信信号のピーク電力を測定して、基準を満たす位相回転量の組み合わせを採用して送信するマルチキャリア通信方法が記載されている。この方法は、ＳＬＭ法と呼ばれ、位相回転量は、side informationと呼ばれる別チャネルを用いて送信される。
【０００３】
論文２（非特許文献２）に記載されたピーク電力抑圧通信方法においては、各データシンボルを逆離散フーリエ変換部（ＩＤＦＴ部）により逆離散フーリエ変換した後のＩＤＦＴ部からの出力をそれぞれブロック化し、各ブロック毎に位相を回転させてピークを抑圧する。この方法においては、ブロック数を少なくすることで、全ての回転の組合せについてピークを測定することが可能となる。そして、最小ピークに対応する位相回転を実施して送信する。この方法はＰＴＳ法と呼ばれる。
【０００４】
論文３（非特許文献３）には、ＳＬＭ法、ＰＴＳ法を改良したものであり、位相回転量を所定の範囲に限定することで、計算量を削減するマルチキャリア通信方法が記載されている。
【０００５】
論文４（非特許文献４）には、ＰＴＳ法を改良したピーク電力抑圧方法が記載されている。この方法においては、パイロット信号を挿入することで、side informationを用いることなく、位相回転量の情報を送信することができる。
【０００６】
また、特開平９−０９８１４６号公報（特許文献１）、特開平９−０９８１４７号公報（特許文献２）、特開平９−１１６５２１号公報（特許文献３）及び特開２００１−３３９３６１号公報（特許文献４）には、論文１と同様に、所定のピーク電力を得るまで位相反転量を試行錯誤的に算出する方法が開示されている。
特開平９−１０７３４５号公報（特許文献５）には、論文２と同様に、ＩＤＦＴ部の出力後にブロック化し、ブロック毎にピーク電力を検出し、所定値以上のピーク電力が検出された場合には、他のブロックの極性を所定値以上のピーク電力を打ち消す方向に設定するピーク電力抑圧方法が開示されている。
特開２００２−０９４４７９号公報（特許文献６）には、ピーク電力が小さくなるように、直並列変換したデータシンボルを間引いて送信する方法が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開平９−０９８１４６号公報
【特許文献２】
特開平９−０９８１４７号公報
【特許文献３】
特開平９−１１６５２１号公報
【特許文献４】
特開２００１−３３９３６１号公報
【特許文献５】
特開平９−１０７３４５号公報
【特許文献６】
特開２００２−０９４４７９号公報
【非特許文献１】
アール・ダブリュー・ボーム，アール・エフ・エッチ・フィッシャー，ジェイ・ビー・ヒューバー（R.W.Bauml,R.F.H.Fischer and J.B.Huber ），「リデューシング・ザ・ピーク・ツー・アヴァリッジ・パワー・レイショ・オブ・マルチキャリア・モデュレーション・バイ・セレクティッド・マッピンング」(Reducing the peak-to-average power ratio of multicarrier modulation by selected mapping) ，エレクトロニクス(Electronics) レター（Lett.),Vol.32,No.22,pp.2056-2057,1996
【非特許文献２】
エス・エッチ・ミューラー，アール・ダブリュー・ボーム，アール・エフ・エッチ・フィッシャー，ジェイ・ビー・ヒューバ(S.H.Muller,R.W.Bauml,R.F.H.Fischer and J.B.Huber), 「オウ・エフ・ディー・エム・ウイズ・リデュースト・ピーク・ツー・アヴァリッジ・パワー・レイショ・バイ・マルチプル・シグナル・リプリゼンテーション」(OFDM with Reduced Peak-to-Average Power Ratio by Multiple Signal Representation) ，アナルズ・オブ・テレコミュニケーションズ(Annals of Telecommunications),Vol.52,No.1-2,pp58-67,1997
【非特許文献３】
レオナルド・ジェイ・チミニ，ネルソン・アール・ゾーレンバーガー(Leonald J.Cimini,Nelson R.Sollenberger)，「ピーク・ツー・アヴァリッジ・パワー・レイショ・リダクション・オブ・アン・オウ・エフ・ディー・エム・シグナル・ユージング・パーシャル・トランスミット・シーケンス」Peak-to-Average Power Ratio Reduction of an OFDM Signal Using Partial Transmit Sequence)，アイ・イー・イー・イー・コミュニーションズ・レターズ(IEEE Communications Letters,Vol.4,No.3,2000
【非特許文献４】
タケオ・フジイ，マサオ・ナカガワ(Takeo Fujii,Masao Nakagawa)，「ウエイティング・ファクター・エスティメーション・メソッズ・フォア・パーシャル・トランスミット・シーケンシーズ・オウ・エフ・ディー・エム・ツー・リデュース・ピーク・パワー(Weighting Factor Estimation Methods for Partial Transmit Sequences OFDM to Reduce Peak Power ，アイ・イー・アイ・シー・イー・トランズ・コミュン(IEICE TRANS.COMMUN.) ， Vol.E85-B,No.1,2002
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述の論文１、特開平９−０９８１４６号公報、特開平９−０９８１４７号公報、特開平９−１１６５２１号公報及び特開２００１−３３９３６１号公報に開示されたピーク電力抑圧方法においては、ピーク電力抑圧性が不十分であるとともに、ランダムに位相反転量を設定するのを複数回繰り返し、ピーク電力が最小となる位相反転量のパターンを選択するので、多くの試行錯誤が必要であり、計算量の増大を招いていた。
論文２及び特開平９−１０７３４５号公報に開示されたピーク電力抑圧方法においては、各ブロック毎に位相反転量を設定するのを前提とし、全ての位相反転の組合せを全探索して最適な位相反転量を決定する。
また、ブロック数が少ない場合には計算量は少ないが、ピーク抑圧性が低下する。ピーク抑圧性が低い場合、増幅器で増幅した場合に、増幅器の上限利得に対応して信号のピーク部分が削られてしまい、通信品質が劣化する。大型の増幅器を用いた場合、装置全体が大型化するという問題が生じる。
ブロック数が多い場合、指数関数的に組合せの数が増えるので、全探索すると所定の時間内に処理を終了させることができないという問題があった。
【０００９】
論文３及び論文４のピーク電力抑圧方法は、論文１及び２を改良するものとして提案されているが、上述の問題は解決されおらず、ピーク電力の抑圧性は不十分であった。
特開２００２−０９４４７９号公報に開示されたピーク電力抑圧方法においては、デジタルを変調する方法としてＢＰＳＫ(Binariphase Phase Shift Keying)が提案されているが、デジタルＴＶ放送で用いられる６４ＱＡＭ(Quadrature Amplitude Modulation) では１波当たりの伝送ｂｉｔ数が多く、この方法のようにデータシンボルを間引く方法では、伝送能力が低下するという問題があった。
【００１０】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、送信信号のピーク電力を抑圧するデータシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くことにより、良好な伝送能力及び通信品質を維持した状態でピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができるマルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置を提供することを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、前記位相反転量をブロックごとに決定することにより、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができるマルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置を提供することを目的とする。
さらに、本発明は、送信情報をデジタル変調する前に、送信情報の時系列をブロック毎に分割し、その先頭にパイロット信号を挿入することにより、side informationを用いることなく、位相反転量情報を送信情報と同時に送信することができるマルチキャリア通信方法及びマルチキャリア通信装置を提供することを目的とする。
【００１２】
そして、本発明は、評価関数の値を確実に小さくし、かつ、ニューラルネットワークを構成し易い式を変形した目的関数につき、その最小化問題をニューラルネットワークにより解くことにより、さらに良好な解が得られ、ピーク電力をさらに良好に抑圧することができるマルチキャリア通信方法を提供することを目的とする。
【００１３】
さらに、本発明は、前記最小化問題をホップフィールドニューラルネットワークにより解くことにより、ニューロンの出力が収束することが保障されているので、内部状態の更新毎に、より良好な解であるか否かの判断をすることを要しないマルチキャリア通信方法を提供することを目的とする。
【００１４】
また、本発明は、前記最小化問題をカオスニューラルネットワークにより解くことにより、局所最適解から脱出する能力を有するので、さらに良好な近似解が得られてピーク電力を良好に抑圧することができるマルチキャリア通信方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
第１発明のマルチキャリア通信方法は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調するマルチキャリア通信方法において、予め、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧する前記位相反転量を求めるための目的関数を定義し、位相反転量は、各データシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、各データシンボルの位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作すべく構成しておき、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルが出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求める過程と、該過程により求めた助変数に基づきニューロンを動作させ、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作過程と、該ニューロン動作過程により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定過程と、該位相反転量決定過程により決定された位相反転量に、データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルに、前記位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程とを含むことを特徴とする。
【００１６】
第２発明のマルチキャリア通信方法は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調するマルチキャリア通信方法において、予め、送信情報をデジタル変調して得られたデータシンボルを直並列変換してブロック毎に出力すべく構成し、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧するブロック毎の位相反転量を求めるための目的関数を定義し、前記位相反転量は、ブロック内のデータシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、前記位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作すべく構成しておき、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルがブロック毎に出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求める過程と、該過程により求めた助変数に基づきニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作過程と、該ニューロン動作過程により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定過程と、該位相反転量決定過程により決定された各ブロックの位相反転量に、当該ブロックの各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルをブロック毎に出力する離散フーリエ変換過程と、該離散フーリエ変換過程により出力された各ブロックの各データシンボルに、当該ブロックの位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程とを含むことを特徴とする。
【００１７】
第３発明のマルチキャリア通信方法は、第２発明において、送信情報をデジタル変調する前に、前記送信情報の時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑビットにパイロット信号を挿入する過程と、前記離散フーリエ変換により出力された各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、パイロット信号に乗じられた各ブロックの位相反転量情報を復調して出力する位相反転量情報復調過程と、前記離散フーリエ変換過程により出力された各ブロックの各データシンボルに、前記位相反転量情報復調過程により得られた当該ブロックの位相反転量を乗じて、データシンボルの位相を反転させる過程と、受信情報を復調した後に、パイロット信号を除去する過程とを含むことを特徴とする。但し、Ｌ：ブロックのデータシンボル数、Ｑ：１データシンボル当たりのビット数、ｑ：１以上Ｑ以下の整数とする。
【００１８】
第４発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第３発明のいずれかにおいて、前記ニューロン動作過程は、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、各ニューロンの出力に−１から１までの範囲の乱数を初期値として与える過程と、前記助変数に基づきニューロンを動作させて、ｔ回目の各ニューロンの出力を得る状態更新過程と、前記出力が収束したか否かを判断する第１判断過程と、該第１判断過程により前記出力が収束していないと判断した場合に、ｔが予め設定した所定値であるか否かを判断する第２判断過程と、前記第２判断過程によりｔが前記所定値でないと判断した場合に、状態更新を繰り返す過程とを含み、前記位相反転量決定過程は、前記第１判断過程により前記出力が収束したと判断した場合に、又は前記第２判断過程によりｔが前記所定値であると判断した場合に、前記出力に基づき前記位相反転量を決定することを特徴とする。
【００１９】
第５発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第３発明のいずれかにおいて、前記ニューロン動作過程は、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、各ニューロンの出力に−１から１までの範囲の乱数を初期値として与える過程と、前記助変数に基づきニューロンを動作させて、ｔ回目の各ニューロンの出力を得る状態更新過程と、該状態更新過程により得られた前記出力に基づき前記位相反転量を仮決定する過程と、該過程により仮決定した位相反転量に基づいて前記評価関数の値を求める過程と、該過程により得られた前記評価関数の値が、これまでに保存された位相反転量に基づく評価関数の値の最良値より良いか否かを判断する過程と、該過程により最良値より良いと判断した場合に、前記位相反転量を保存する保存過程と、ｔが予め設定した所定値であるか否かを判断する判断過程と、該判断過程によりｔが前記所定値でないと判断した場合に、状態更新を繰り返す過程とを含み、前記位相反転量決定過程は、前記判断過程によりｔが前記所定値であると判断した場合に、前記保存過程により保存された前記最良値に対応する位相反転量を実際に使用する位相反転量に決定する過程であることを特徴とする。
【００２０】
第１乃至第５発明においては、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くので、ピーク電力を良好に抑圧できる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【００２１】
第２発明においては、ブロック毎に位相反転量を決定するので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができる。
第３発明においては、各ブロックの先頭にパイロット信号を挿入するので、side informationを用いることなく、位相反転量の情報を送信情報と同時に送信することができる。
【００２２】
第６発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第５発明のいずれかにおいて、前記目的関数は、次の式を元関数とすることを特徴とする。
【００２３】
【数２】
第６発明においては、評価関数の値を確実に小さくし、かつ、ニューラルネットワークを構成し易い、上述の式を変形した目的関数につき、その最小化問題をニューラルネットワークにより解くので、さらに良好な解が得られ、ピーク電力をさらに良好に抑圧することができる。
【００２５】
第７発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第６発明のいずれかにおいて、前記ニューラルネットワークは、ホップフィールドニューラルネットワークであることを特徴とする。
【００２６】
第７発明においては、ニューロンの出力が収束することが保障されているので、内部状態の更新毎に、より良好な解であるか否かの判断をすることを要しない。
【００２７】
第８発明のマルチキャリア通信方法は、第１乃至第３、第５及び第６発明のいずれかにおいて、前記ニューラルネットワークは、カオスニューラルネットワークであることを特徴とする。
【００２８】
第８発明においては、局所最適解から脱出する能力を有するので、良好な近似解が得られる。
【００２９】
第９発明のマルチキャリア通信装置は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調すべく構成されているマルチキャリア通信装置において、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧する位相反転量を求めるための目的関数を定義し、位相反転量は、各データシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、各データシンボルの位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作手段と、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルが出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求め、該助変数を前記ニューロン動作手段手段へ出力する手段と、前記ニューロン動作手段により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定手段と、該位相反転量決定手段により決定された位相反転量に、各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルに、前記位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段とを備えることを特徴とする。
【００３０】
第１０発明のマルチキャリア通信装置は、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調すべく構成されているマルチキャリア通信装置において、送信情報をデジタル変調して得られたデータシンボルを直並列変換してブロック毎に出力する手段と、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧するブロック毎の位相反転量を求めるための目的関数を定義し、前記位相反転量は、ブロック内のデータシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、前記位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作手段と、デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルがブロック毎に出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求め、求めた助変数を前記ニューロン動作手段へ出力する手段と、前記ニューロン動作手段により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定手段と、該位相反転量決定手段により決定された各ブロックの位相反転量に、当該ブロックの各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と、前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルをブロック毎に出力する離散フーリエ変換手段と、該離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの各データシンボルに、当該ブロックの位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
第１１発明のマルチキャリア通信装置は、第１０発明において、送信情報をデジタル変調する前に、前記送信情報の時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑビットにパイロット信号を挿入する手段と、前記離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、パイロット信号に乗じられた位相反転量情報を復調して出力する位相反転量情報復調手段と、前記離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックのデータシンボルに、前記位相反転量情報復調手段により得られた当該ブロックの位相反転量を乗じて、データシンボルの位相を反転させる手段と、受信情報を復調した後に、パイロット信号を除去する手段とを含むことを特徴とする。
但し、Ｌ：ブロックのデータシンボル数、Ｑ：１データシンボル当たりのビット数、ｑ：１以上Ｑ以下の整数とする。
【００３２】
第９乃至第１１発明においては、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くべく構成されているので、ピーク電力を良好に抑圧することができる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【００３３】
第１０発明においては、ブロック毎に位相反転量を決定すべく構成されているので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができる。
第１１発明においては、ブロック毎にパイロット信号を挿入すべく構成されているので、side informationを用いることなく、位相反転量の情報を送信情報と同時に送信することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。
この送信機は、デジタル変調部１、Ｓ／Ｐ（直並列）変換部２、最適位相反転量算出部３、位相反転部４、逆離散フーリエ変換部（ＩＤＦＴ部）５、Ｐ／Ｓ変換部６、反転情報変調部（ＰＭ部）７、並びにＤ／Ａ変換部及び高周波回路８を備える。
【００３５】
デジタル変調部１は、送信情報（０又は１の２値データ）を予め決めておいた複素平面上の点（信号点）に写像し、複素シンボル（データシンボル）を生成する。
図２は、デジタル変調の一例としてＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying ）の信号点配置を示した図である。ＱＰＳＫの場合、送信したい情報を２bit ずつの組にし、図２の複素平面上の信号点配置に従って、それぞれに対応する複素シンボルを決定する。送信情報が０，０，１，０，１，１…の場合、それぞれ１＋ｊ，１−ｊ，−１−ｊ，…（ｊ＝√−１。それぞれの複素数を複素シンボルという）に変調される。本実施の形態に係るマルチキャリア通信装置のデジタル変調部１においては、ＱＰＳＫに限らず、ＢＰＳＫ、８ＰＳＫ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ、２５６ＱＡＭ等の種々のデジタル変調方式に対応可能である。
【００３６】
Ｓ／Ｐ変換部２は、デジタル変調部１により得られた複素シンボル時系列を、Ｎ個を１つの組として並列に出力する。以後、この組をフレームという。Ｘn を複素シンボルを表すものとし、各フレームをＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）と表記する。
Ｓ／Ｐ変換部２の出力をＩＤＦＴ部５に入力するときに、各シンボルに適当な位相反転を施すと、最終の送信信号のピークを低く抑えることができる。最適位相反転量算出部３は、この反転量のｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐN-1 ）（ｐn は複素シンボルＸn を反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数）をＳ／Ｐ変換部２の出力Ｘより算出する。この演算はニューラルネットワークにより実現される。演算の詳細は後述する。
【００３７】
位相反転部４は、最適位相反転量算出部３によって算出された位相反転量ｐに従って複素シンボルＸをそれぞれ反転させる。具体的には、乗算回路からなり、（ｐ0 Ｘ0 ，ｐ1 Ｘ1 ，…，ｐN-1 ＸN-1 ）を出力する。
ＩＤＦＴ部５は、位相反転部４により得られた信号（ｐ0 Ｘ0 ，ｐ1 Ｘ1 ，…，ｐN-1 ＸN-1 ）を入力として、次式によって定義される線形変換を実行し、送信信号ベクトルＹ＝（Ｙ0 ，Ｙ1 ，… ，ＹN-1 ）を算出して出力する。
【００３８】
【数３】
Ｐ／Ｓ変換部６は、ＩＤＦＴ部５により得られた１フレームの送信信号ベクトルＹ＝（Ｙ0 ，Ｙ1 ，… ，ＹN-1 ）を時系列に並べて出力する。
反転情報変調部（ＰＭ部）７は、位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐN-1 ）を受信側に送信するために、所定のデジタル変調を施す。
【００４０】
Ｄ／Ａ変換部及び高周波回路８は、Ｐ／Ｓ変換部６により得られた送信信号時系列に対しＤ／Ａ変換、直交変調等の必要な処理を施し、アップコンバータを介して所定の周波数帯（Ａ）で送信する。また、同時に反転情報変調部７の出力に同様にＤ／Ａ変換等を施し、（Ａ）と異なる周波数帯（Ｂ）にアップコンバージョンして送信する。
【００４１】
図３は、実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。
受信機は、高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１、Ｓ／Ｐ変換部１２、離散フーリエ変換部（ＤＦＴ部）１３、反転情報復調部（ＰＤ部）１４、位相反転部１５、Ｐ／Ｓ変換部１６、デジタル復調部１７を備える。
【００４２】
高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１は、周波数帯（Ａ）の信号をダウンコンバージョンし、直交復調とＡ／Ｄ変換を施し、受信信号時系列を生成する。
Ｓ／Ｐ変換部１２は、周波数帯（Ａ）から得られた受信信号時系列をＮ個１組のチルダＹ＝（チルダＹ0 ，チルダＹ1 ，… ，チルダＹN-1 ）として並列にし、ＤＦＴ部１３へ出力する。
反転情報復調部（ＰＤ）１４は、高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１が、周波数帯（Ｂ）の信号をダウンコンバージョンし、直交復調等の処理を施して生成したデータをデジタル復調し、位相反転量チルダｐ＝（チルダｐ0 ，チルダｐ1 ，…，チルダｐN-1 ）を生成する。位相反転量チルダｐは、位相反転量ｐと同一の値を示す。
【００４３】
ＤＦＴ部１３は、離散フーリエを実行する。具体的な計算は、次の位相反転部１５における計算と合わせて定義する。
位相反転部１５は、次式に従い、ＤＦＴ部１３の出力に反転情報復調部１４の出力を乗じ、算出したチルダＸ＝（チルダＸ0 ，チルダＸ1 ，… ，チルダＸN-1 ）を出力する。
【００４４】
【数４】
Ｐ／Ｓ変換部１６は、チルダＸ＝（チルダＸ0 ，チルダＸ1 ，… ，チルダＸN-1 ）を複素シンボル時系列に整列する。
デジタル復調部１７は、Ｐ／Ｓ変換部１６により得られた複素シンボル時系列をデジタル復調し、受信情報を復調する。
【００４６】
以下に、最適位相反転量算出部３が、ＩＤＦＴ部５により生成される送信信号ベクトルＹのピーク電力を十分に抑圧できる位相反転量ｐを算出する方法について説明する。
ピーク電力は、次式ＰＡＰＲ(Peak-to-average power ratio) によって評価される。このＰＡＰＲ値が小さくなるように位相反転量ｐを決定することでピークを抑圧することができる。
【００４７】
【数５】
ＰＡＰＲ値が小さくなる位相反転量ｐを決定するために、次式の実数値関数を定義する。ここで、ｐn （ｎ＝０，…，Ｎ−１）（ｐn は複素数）の大きさは１となるように決定する。
【００４９】
【数６】
この関数を目的関数として、Ｊ( ｐ* ) ＝０を満たすｐ* を発見できれば、ピーク電力を最も抑圧する位相反転量であることが保障される。しかしこの関数は多峰性であるので、原理的には全探索以外に解を探索できない。従って効率的な大域探索手法が必要である。
ところで、ｐn を複素数ではなく、実数ｐn ＝＋１又はｐn ＝−１のいずれかであると限定することで、この目的関数の最小化問題は組合せ最適化問題となる。目的関数Ｊ（ｐ）は、係数が全て実数であるようなｐn に関する４次多項式として次式のように再定義できる。
【００５１】
【数７】
ここで、Ａnm，Ｂnm，ｃは、次式で定義される実数である。
【００５３】
【数８】
組合せ最適化問題の近似解法としてホップフィールドニューラルネットワーク(Hopfield neural network, ＨＮＮ）と、カオスニューラルネットワーク(Chaotic neural network,ＣＮＮ）とがある。
ニューラルネットワークは多入力１出力素子であるニューロンが多数結合した構造を有する。ＨＮＮの各ニューロンは次式の動作式により並列にその状態を更新する。
【００５５】
【数９】
ここで、ｘi （ｔ）、ｕi （ｔ）は第ｉ番目のニューロンの時刻ｔ（計算回数ｔ回目）における出力及び内部状態、Ｔimは第ｍ番目のニューロンから第ｉ番目のニューロンへの結合荷重（シナプス結合）、Ｉi は第ｉ番目ニューロンのしきい値を示すパラメータ、εは所定の定数である。
このネットワークにおいて、Ｔim＝Ｔmi（対称結合）とＴii＝０（自己結合なし）の条件が全てのニューロンについて満たされているとき、次式で定義されるエネルギー関数がニューロンの状態更新に伴って必ず減少する（正確には非増加）ことが保障されている。
【００５７】
【数１０】
これは、ニューロンの内部状態の動作式がエネルギー関数を用いて次のように表現できることに起因する。
【００５９】
【数１１】
また、各ニューロンの出力は＋１又は−１であり、かつエネルギー関数の極小点であるような点に収束することが保障されている。従って、この性質を利用して組合せ最適化問題を解くことができる。
【００６１】
ニューラルネットワークのエネルギーが組合せ最適化問題の目的関数と同じであれば、このネットワークを動作させ、収束後のニューロンの状態を取り出すだけでその状態に対応する点が目的関数の極小点であるといえる。多くの場合、目的関数は多くの谷を持つ。ニューラルネットワークは必ずエネルギーを減少させる方向にしか状態更新できないので（最急降下法と同等である）、最初のネットワークの状態により必ず最小点を探索できるという保障はないが、所定の処理により良好な近似解を得ることができる。
【００６２】
上述のエネルギー関数はニューロンの出力ｘi （ｔ）に関する２次関数として定義されているが、ｘi （ｔ）の二乗以上の項（ｘi k （ｔ），ｋ≧２）を含まない高次の多項式の関数である場合、上述の性質を有し、組合せ最適化問題の解法に利用できる。二乗項以上の項を削除しない場合、ｘi （ｔ）が必ず＋１又は−１に収束するとは保障できず、組合せ最適化問題の解として無意味な解（無効解）を出力してしまうことがある。
【００６３】
Ｊ（ｐ）はｐi に関する４次関数である。この多項式からｐi 2 ，ｐi 3 ，ｐi 4 の項を省くことができればＨＮＮを用いてＪ（ｐ）を最小とするｐを発見できる可能性がある。単純に二乗項以上の項を削除すると当然目的関数が変形し、問題の意味が変質するが、この目的関数のｐi の取り得る値は＋１又は−１であり、ｐi 2 及びｐi 4 は必ず１であるので、単純な式変形により二乗項を削除することができる。
例えば、２ｐi 2 ｐm ｐk のような項があれば、ｐi 2 ＝１であるので、２ｐm ｐk のように変形しても元の目的関数の意味を変質させない。このような変形を行ってできた関数をバーＪ（ｐ）とすると、この関数からＨＮＮの動作式は次式で定義できる。
【００６４】
【数１２】
この動作式に従って、Ｎ個のニューロンを動作させれば、ｘ（ｔ）（ｔは無限大）をｐとすればＪ（ｐ）を十分に小さくすることができ、ピーク電力を抑圧できる。
【００６６】
次に、目的関数の二乗項を削除する変形及びＨＮＮの動作式の導出方法について説明する。
Ｎ＝３の場合
例としてＮ＝３の場合の目的関数の変形方法及びＨＮＮの導出方法について説明する。
まず、変形前の目的関数Ｊ（ｐ）は数７の式より次式のように定義できる。
【００６７】
【数１３】
ここで、Σ内の第１、２、３、７、８、９項はｐ0 2、ｐ1 2、ｐ2 2を含み、ｐ0 2＝ｐ1 2＝ｐ2 2＝１であるので、次式のように変形できる。
【００６９】
【数１４】
次に、次式のようにＤnij を定義する。
【００７１】
【数１５】
これを用いて式を展開すると、次式のようになる。
【００７３】
【数１６】
ここで、第２式から第３式への変形にはｐ0 2＝ｐ1 2＝ｐ2 2＝１を用いる。
数１６の式の目的関数は定数項としてＤn01 2＋Ｄn12 2＋Ｄn20 2を有しているが、この項を省略した次の目的関数バーＪ（ｐ）を考えると、この関数の最小点を与える（ｐ0 ，ｐ1 ，ｐ2 ）は数１６の式の目的関数のそれと当然一致する。
【００７５】
【数１７】
従って、この関数をピーク電力抑圧問題の目的関数と再定義し、これを用いてＨＮＮを構成する。２つのニューロンｘ0 、ｘ1 、ｘ2 を用意し、次式
【００７７】
【数１８】
より次の動作式によって動作させる。
【００７９】
【数１９】
ｘi （０）（ｉ＝０，１，２）に適当な初期値を与え、ｘi （ｔ）が収束するまで上述の微分方程式に従って状態更新を繰り返すと、Ｊ（ｐ）の準最適解ｐ＝ｘ（∞）が得られる。
【００８１】
一般のＮの場合
二乗項を削除する前の目的関数は数７の式より次式のように表される。
【００８２】
【数２０】
二乗項を削除した目的関数は次式のように表される。
【００８４】
【数２１】
ＨＮＮの動作式は、次式のように表される。
【００８６】
【数２２】
上述のように二乗項の削除のために状態更新式は極めて複雑になる。
ＨＮＮは上述したように原理的には最急降下法と同等であるので、局所最適解に一旦陥るとそこから脱出できず、解の精度が悪い。ＣＮＮはカオス的な振る舞いによって局所最適解から脱出する能力を有しているので、ＨＮＮと比較して良好な近似解を得ることができる。ＣＮＮの動作式を次式に示す。ここで、ｒは０から１までの間の定数、ε1 ，ε2 は所定の定数である。
【００８８】
【数２３】
ＣＮＮは、その動作方程式内に自己結合の項が内在するので、ＨＮＮのように目的関数の二乗項を削除する必要はない。また、ＣＮＮは解を発見しても必ず収束するとは限らないので、状態更新毎に解であるか否かの判定を要する。
【００９０】
次に、最適位相反転量算出部３で実行される具体的なアルゴリズムについて説明する。
〔実施例１〕
図４は、実施例１における最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理を示すフローチャートである。
まず、最適位相反転量算出部３は、Ｓ／Ｐ変換部２から入力した複素シンボルベクトルＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）を用いて、Ａnm，Ｂnm（ｎ，ｍ＝０，…，Ｎ−１）及びｃを求め、パラメータ（助変数）を設定する（ステップＳ１）。
【００９１】
【数２４】
次に、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、実数変数ｘi （ｔ），ｕi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）に−１から＋１の範囲の乱数を初期値として与える（ステップＳ２）。ｘi （ｔ）は第ｉ番目のニューロンの出力に対応する。
【００９３】
そして、ｔ＝ｔ＋１とし（ステップＳ３）、次式に従って、ｘi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）の状態更新を行う（ステップＳ４）。
ここで、バーＪ（ｐ）は上述した目的関数である。
【００９４】
【数２５】
バーＪ（ｐ）のｐi による偏微分は、次式で表される。
【００９６】
【数２６】
次に、次式
【００９８】
【数２７】
か否かを判定し、ｘが収束しているか否かを判断する（ステップＳ５）。
ステップＳ５において、ｘが収束したと判断した場合、ステップＳ４で得られたｘ（ｔ）＝（ｘ0 （ｔ），…，ｘN-1 （ｔ））から位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐN-1 ）を次式により決定して（ステップＳ６）を処理を終了する。
【０１００】
【数２８】
ステップＳ５において、ｘが収束していないと判断した場合、ｔが予め設定した繰り返し計算回数の上限であるか否かを判断する（ステップＳ７）。
ステップＳ７において、ｔが繰り返し計算回数の上限であると判断した場合、処理をステップＳ６に進める。
ステップＳ７において、ｔが繰り返し計算回数の上限でないと判断した場合、処理をステップＳ３に戻す。
【０１０２】
〔実施例２〕
〔実施例１〕のステップＳ３における式を次式に置き換えて処理を実施する。この動作式による場合はｘの収束性が向上する。ここで、ε′は正の定数である。
【０１０３】
【数２９】
〔実施例３〕
図５は、実施例３における最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理を示すフローチャートである。
まず、〔実施例１〕と同様にして、パラメータを設定する（ステップＳ１１）。
次に、〔実施例１〕と同様にして、ニューラルネットワークの初期化を実施する（ステップＳ１２）。また、ＰＡＰＲbest＝∞とする。
そして、ｔ＝ｔ＋１とし（ステップＳ１３）、次式に従って、ｘi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）の状態更新を行う（ステップＳ１４）。
【０１０５】
【数３０】
ステップＳ１４で得られたｘ（ｔ）＝（ｘ0 （ｔ），…，ｘN-1 （ｔ））から位相反転量ｐ′（ｔ）＝（ｐ0 ′（ｔ），…，ｐN-1 ′（ｔ））を次式により仮決定する（ステップＳ１５）。
【０１０７】
【数３１】
ｐ′（ｔ）を用いて数３の式よりＹn を求め、数５の式よりＰＡＰＲを求めてＰＡＰＲ（ｔ）とする（ステップＳ１６）。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいか否かを判断する。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいと判断した場合、そのＰＡＰＲ（ｔ）をＰＡＰＲbestとして保存し、また、そのｐ′（ｔ）を位相反転量ｐとして保存し（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に処理を進める。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより大きいと判断した場合、ステップＳ１９に処理を進める。
【０１０９】
ステップＳ１９において、ｔが予め設定した繰り返し計算回数の上限であるか否かを判断する。
ｔが繰り返し計算回数の上限である場合、処理をステップＳ２０に進める。
ｔが繰り返し計算回数の上限でない場合、処理をステップＳ１３に戻す。
【０１１０】
ステップＳ２０において、保存されたｐの最良解を解として決定し、処理を終了する。
【０１１１】
〔実施例４〕
〔実施例３〕のステップＳ１４における式を次式に置き換えて処理を実施する。この動作式による場合は計算量が削減する。
【０１１２】
【数３２】
〔実施例５〕
ＣＮＮを用いる。
〔実施例３〕のステップＳ１４における式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１１４】
【数３３】
〔実施例６〕
ＣＮＮを用いる。
〔実施例３〕のステップＳ１４における式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１１６】
【数３４】
図６乃至図８は、実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、Ｐｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
サブチャネル数Ｎは、図６、図７、図８それぞれ１２８、２５６、１０２４である。また、図６、図７、図８は、それぞれ実施例２、実施例５、実施例５のマルチキャリア通信装置を用いて、Ｐｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べたものである。
ここで、ＰＡＰＲthとはＰＡＰＲを増幅器の利得（単位ｄＢ）に換算したものであり、Ｐｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝はＰＡＰＲが所定のＰＡＰＲth値を超える確率である。ＰＡＰＲ値が小さい程、ピーク電力抑圧性が良好であり、増幅器の倍率を小さくし、増幅器を小型化できることを示す。図中、実線は実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＨＮＮ法又はＣＮＮ法により位相反転量を決定した場合の結果、破線は従来のマルチキャリア通信装置を用いて、ＳＬＭ法により位相反転量を決定した場合の結果を示す。Ｍは、ＳＬＭ法については試行錯誤の回数、ＣＮＮ法については繰り返し計算回数を表す。
【０１１８】
図６乃至図８より、本発明のマルチキャリア通信装置を用いてＨＮＮ法又はＣＮＮ法により位相反転量を決定することにより、ＳＬＭ法以上にピーク電力を抑圧できることが判る。特に、ＣＮＮ法においては、Ｍの数が同一である場合、より小さいＰＡＰＲth値について、ＰＡＰＲが該ＰＡＰＲth値を超える確率が小さくなっており、ピーク電力の抑圧性が向上して増幅器を小型化することができることが判る。
【０１１９】
実施の形態２．
図９は実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。図中、図１と同一部分は同一符号を付してある。
【０１２０】
この実施の形態に係るマルチキャリア通信装置の送信機は、パイロット信号挿入部（ＰＳ部）９を有する。
パイロット信号挿入部９は、送信情報にパイロット信号を挿入する。送信情報の時系列をＬＱ−１〔ｂｉｔ（ビット）〕毎のブロックに分割し、その先頭にパイロット信号（ＰＳ）「１」を挿入する。ここで、Ｑは後段のデジタル変調部１の変調率〔bit/simbol〕を、Ｌは位相反転部４のブロックサイズを示す。
【０１２１】
Ｓ／Ｐ変換部２は、デジタル変調部１が出力した複素シンボル時系列をＮ個を１組として取り込み、これを要素数ＬのＭ個のブロックに分割し（Ｎ＝Ｍ×Ｌ）、このＭ個のブロックを並列に出力するように構成されている。
以下、Ｎ個の複素シンボルの組をフレームと呼び、要素をＬ個ずつ分割したものをブロックという。フレーム内の第ｎ番目の（ｎ＝０，１，…，Ｎ−１）の複素シンボルをＸn と表し、フレーム全体をＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）と表記する。この表記によると、フレーム内の第ｍ番目の複素シンボルＸm は、第
【０１２２】
【数３５】
ブロックに属すると表現でき、第ｋ番目のブロックに属する複素シンボルは、（ＸkL，ＸkL+1，… ，ＸkL+L-1）と表現できる。簡単のためにＮはＬで割り切れるように選ぶ。
【０１２４】
最適位相反転量算出部３は、各ブロック毎の位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐM-1 ）をＳ／Ｐ変換部２の出力Ｘより算出する。ここで、ｐk は第ｋ番目のブロックに属する複素シンボル（ＸkL，ＸkL+1，… ，ＸkL+L-1）を反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数である。最適位相反転量算出部３はニューラルネットワークにより実現される。具体的な実現方法は後述する。
【０１２５】
位相反転部４は、最適位相反転量算出部３によって算出された位相反転量ｐ＝（ｐ0 ，ｐ1 ，…，ｐM-1 ）に従って、複素シンボルＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）をそれぞれ反転させる。具体的には、単純な乗算回路によって実現され、複素シンボルＸm は、位相反転量
【０１２６】
【数３６】
によって反転させられ、
【０１２８】
【数３７】
として出力される。
【０１３０】
ＩＤＦＴ部５は、位相反転部４で得られた信号
【０１３１】
【数３８】
を入力して、次式によって定義される線形変換を実行し、出力Ｙ＝（Ｙ0 ，Ｙ1 ，… ，ＹN-1 ）を出力する。
【０１３３】
【数３９】
Ｄ／Ａ変換部及び高周波回路部８は、Ｐ／Ｓ変換部６により得られた送信信号時系列に対しＤ／Ａ変換、直交変調等の必要な処理を施し、アップンバータを介して所定の周波数帯で送信する。
【０１３５】
図１０は実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。図中、図１と同一部分は同一符号を付してある。
この受信機の高周波回路及びＡ／Ｄ変換部１１は、周波数帯の信号をダウンコンバージョンし、直交復調とＡ／Ｄ変換を施し、受信信号時系列を生成する。
【０１３６】
反転情報復調部（ＰＤ部）１４は、ＤＦＴ部１３から得られた複素シンボル時系列をＬシンボル毎にＭ個のブロックに分割し、各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、先頭ビットを位相反転量チルダｐ＝（チルダｐ0 ，チルダｐ1 ，…，チルダｐM-1 ）として復調する。
位相反転部１５は、次式に従い、ＤＦＴ部１３の出力にＰＤ部１４の出力を乗じ、チルダＸ＝（チルダＸ0 ，チルダＸ1 ，… ，チルダＸN-1 ）を出力する。
【０１３７】
【数４０】
パイロット信号除去部（ＲＰ部）１８は、デジタル復調部１７の出力時系列内にＬbit 毎に挿入されているパイロット信号を除去し、情報信号のみを出力する。
【０１３９】
以下に、最適位相反転量算出部３が、ＩＤＦＴ部５により生成される送信信号ベクトルＹのピーク電力を十分に抑圧できる位相反転量ｐを算出する方法について説明する。
実施の形態２においては、実施の形態１と比較して、複素シンボルをＭ個のブロックに分割し、それぞれのブロックに対して位相反転量を決定するため、目的関数を、次のように再定義する。
【０１４０】
【数４１】
ここで、Ａnm，Ｂnm，ｃは、数８の式により定義される。Ａnm′，Ｂnm′は次式で定義される実数である。
【０１４２】
【数４２】
次に、最適位相反転量算出部３で実行される具体的なアルゴリズムについて説明する。
〔実施例７〕
実施例７における最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理は、実施の形態１の図５に示すフローチャートの処理と同様にして実施する。実施の形態１と比較して、パラメータが異なり、ニューロンの出力を各ブロックの位相反転量に見立てる点が異なる。
まず、最適位相反転量算出部３は、Ｓ／Ｐ変換部２から入力した複素シンボルベクトルＸ＝（Ｘ0 ，Ｘ1 ，… ，ＸN-1 ）を用いて、数４２の式によりＡnm′，Ｂnm′（ｎ＝０，…，Ｎ−１，ｍ＝０，…，Ｍ−１）及びｃを求め、パラメータ（助変数）を設定する（ステップＳ１１）。
【０１４４】
次に、ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、実数変数ｘi （ｔ），ｕi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｍ−１）に−１から＋１の範囲の乱数を初期値として与える（ステップＳ１２）。ｘi （ｔ）は第ｉ番目のニューロンの出力に対応する。
そして、ｔ＝ｔ＋１とし（ステップＳ１３）、次式に従って、ｘi （ｔ）（ｉ＝０，…，Ｍ−１）の状態更新を行う（ステップＳ１４）。
【０１４５】
【数４３】
ステップＳ１４で得られたベクトルｘ（ｔ）＝（ｘ0 （ｔ），…，ｘM-1 （ｔ））から位相反転量ｐ′（ｔ）＝（ｐ0 ′（ｔ），…，ｐM-1 ′（ｔ））を次式により仮決定する（ステップＳ１５）。
【０１４７】
【数４４】
ｐ′（ｔ）を用いて数３の式よりＹn を求め、数５の式よりＰＡＰＲ（ｔ）を算出し（ステップＳ１６）、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいか否か判断する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより小さいと判断した場合、そのＰＡＰＲ（ｔ）をＰＡＰＲbestとして保存し、また、その位相反転量ｐ′（ｔ）を位相反転量ｐとして保存し（ステップＳ１８）、ステップＳ１９に処理を進める。
ステップＳ１７において、ＰＡＰＲ（ｔ）がＰＡＰＲbestより大きいと判断した場合、ステップＳ１９に処理を進める。
【０１４９】
ステップＳ１９において、ｔが予め設定した繰り返し計算回数の上限であるか否かを判断する。
ｔが繰り返し計算回数の上限である場合、処理をステップＳ２０に進める。
ｔが繰り返し計算回数の上限でない場合、処理をステップＳ１３に戻す。
【０１５０】
ステップＳ２０において、保存されたｐの最良解を解として決定し、処理を終了する。
【０１５１】
〔実施例８〕
実施例８においては、実施例７の数４３の式を次式に置き換えて処理を実施する。この動作式による場合は、実施例７より計算量が削減する。
【０１５２】
【数４５】
〔実施例９〕
ＣＮＮを用いる。
実施例７の数４３の式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１５４】
【数４６】
〔実施例１０〕
ＣＮＮを用いる。
実施例７の数４３の式を次式に置き換えて処理を実施する。ここで、ｒは０から１までの間の定数である。また、ε1 、ε2 は所定の定数である。
【０１５６】
【数４７】
実施の形態１においては、位相反転量情報を送信するために周波数帯（Ｂ）を用いているが、実施の形態２においては、パイロット信号を送信情報に挿入させることにより周波数帯（Ｂ）が不要となる。
この実施の形態２においても、ピーク電力を良好に抑圧できることが確認された。
【０１５８】
なお、実施の形態２においては、送信情報の時系列をＬＱ−１ビット毎のブロックに分割し、その先頭にパイロット信号を挿入する場合につき説明しているが、これに限定されるものではなく、前記時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑ（１以上Ｑ以下の整数）ビットにパイロット信号を挿入することにしてもよい。
【０１５９】
また、実施の形態２においては、最適位相反転量算出部３の位相反転量の算出処理を、実施の形態１の図５に示すフローチャートの処理と同様にして行った場合につき説明しているが、これに限定されるものではなく、位相反転量の算出処理を、実施の形態１の図４に示すフローチャートの処理と同様にして行うことにしてもよい。
【０１６０】
以上のように、本発明においては、送信信号のピーク電力を抑圧する複素シンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解く過程を含むので、良好な伝送能力及び通信品質を維持した状態でピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【０１６１】
なお、実施の形態１及び２においては、送信機及び受信機の各構成部（Ｓ／Ｐ変換部２及び位相反転部４等）をハードウエアにより構成した場合につき説明しているがこれに限定されるものではなく、ソフトウエアを用いて構成することにしてもよい。
【０１６２】
【発明の効果】
以上、詳述したように、第１乃至第５発明による場合は、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くので、ピーク電力を良好に抑圧できる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【０１６３】
第２発明による場合は、ブロック毎に位相反転量を決定するので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作させるための手段を小型化することができる。
第３発明による場合は、各ブロックの先頭にパイロット信号を挿入するので、side informationを用いることなく、位相反転量情報を送信情報と同時に送信することができる。
【０１６４】
第６発明による場合は、評価関数の値を確実に小さくし、かつ、ニューラルネットワークを構成し易い、上述の式を変形した目的関数につき、その最小化問題をニューラルネットワークにより解くので、さらに良好な解が得られ、ピーク電力をさらに良好に抑圧することができる。
【０１６５】
第７発明による場合は、ホップフィールドニューラルネットワークにより組合せ最適化問題を解くので、ニューロンの出力が収束することが保障されており、内部状態の更新毎に、より良好な解であるか否かの判断をすることを要しない。
【０１６６】
第８発明による場合は、カオスニューラルネットワークにより組合せ最適化問題を解くことで、局所最適解から脱出する能力を有するので、良好な近似解が得られる。
【０１６７】
第９乃至第１１発明による場合は、送信信号のピーク電力を抑圧する各データシンボルの位相反転量を求めることを目的とする目的関数の最小化問題を、ニューラルネットワークにより解くので、ピーク電力を良好に抑圧できる位相反転量を求めることができる。従って、データシンボルを間引くことなく、良好な通信品質及び良好な伝送能力を有した状態で、ピーク電力を良好に抑圧して通信することができ、増幅器の小型化を図ることができる。
【０１６８】
第１０発明による場合は、ブロック毎に位相反転量を決定すべく構成されているので、ニューロンの数を減じ、ニューロンの内部状態の更新時間を短縮し、ニューロンを動作するための手段を小型化することがきる。
第１１発明による場合は、ブロック毎にパイロット信号を挿入すべく構成されているので、side informationを用いることなく、位相反転量情報を送信情報と同時に送信することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。
【図２】デジタル変調の一例としてＱＰＳＫの信号点配置を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例１における最適位相反転量算出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例３における最適位相反転量算出処理を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＨＮＮ法により位相反転量を決定して通信した場合のＰｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
【図７】実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＣＮＮ法により位相反転量を決定して通信した場合のＰｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
【図８】実施の形態１のマルチキャリア通信装置を用いて、ＣＮＮ法により位相反転量を決定して通信した場合のＰｒ｛ＰＡＰＲ＞ＰＡＰＲth｝とＰＡＰＲthとの関係を調べた結果を示したグラフである。
【図９】本発明の実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の送信機を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態２に係るマルチキャリア通信装置の受信機を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ デジタル変調部
２ Ｓ／Ｐ変換部
３ 最適位相反転量算出部
４ 位相反転部
５ ＩＤＦＴ部
６ Ｐ／Ｓ変換部
７ ＰＭ部
９ ＰＳ部
１２ Ｓ／Ｐ変換部
１３ ＤＦＴ部
１４ ＰＤ部
１５ 位相反転部
１６ Ｐ／Ｓ変換部
１７ デジタル復調部
１８ ＲＰ部
Claims (11)
- デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、
送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調するマルチキャリア通信方法において、
予め、逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧する前記位相反転量を求めるための目的関数を定義し、位相反転量は、各データシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、各データシンボルの位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作すべく構成しておき、
デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルが出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求める過程と、
該過程により求めた助変数に基づきニューロンを動作させ、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作過程と、
該ニューロン動作過程により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定過程と、
該位相反転量決定過程により決定された位相反転量に、各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と、
前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルに、前記位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と
を含むことを特徴とするマルチキャリア通信方法。 - デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、
送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調するマルチキャリア通信方法において、
予め、送信情報をデジタル変調して得られたデータシンボルを直並列変換してブロック毎に出力すべく構成し、
逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧するブロック毎の位相反転量を求めるための目的関数を定義し、前記位相反転量は、ブロック内のデータシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、前記位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作すべく構成しておき、
デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルがブロック毎に出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求める過程と、
該過程により求めた助変数に基づきニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作過程と、
該ニューロン動作過程により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定過程と、
該位相反転量決定過程により決定された各ブロックの位相反転量に、当該ブロックの各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と、
前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルをブロック毎に出力する離散フーリエ変換過程と、
該離散フーリエ変換過程により出力された各ブロックの各データシンボルに、当該ブロックの位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる過程と
を含むことを特徴とするマルチキャリア通信方法。 - 送信情報をデジタル変調する前に、前記送信情報の時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑビットにパイロット信号を挿入する過程と、
前記離散フーリエ変換により出力された各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、パイロット信号に乗じられた各ブロックの位相反転量情報を復調して出力する位相反転量情報復調過程と、
前記離散フーリエ変換過程により出力された各ブロックの各データシンボルに、前記位相反転量情報復調過程により得られた当該ブロックの位相反転量を乗じて、データシンボルの位相を反転させる過程と
受信情報を復調した後に、パイロット信号を除去する過程と
を含む請求項２記載のマルチキャリア通信方法。
但し、Ｌ：ブロックのデータシンボル数、Ｑ：１データシンボル当たりのビット数、ｑ：１以上Ｑ以下の整数とする。 - 前記ニューロン動作過程は、
ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、各ニューロンの出力に−１から１までの範囲の乱数を初期値として与える過程と、
前記助変数に基づきニューロンを動作させて、ｔ回目の各ニューロンの出力を得る状態更新過程と、
前記出力が収束したか否かを判断する第１判断過程と、
該第１判断過程により前記出力が収束していないと判断した場合に、ｔが予め設定した所定値であるか否かを判断する第２判断過程と、
前記第２判断過程によりｔが前記所定値でないと判断した場合に、状態更新を繰り返す過程とを含み、
前記位相反転量決定過程は、前記第１判断過程により前記出力が収束したと判断した場合に、又は前記第２判断過程によりｔが前記所定値であると判断した場合に、前記出力に基づき前記位相反転量を決定する過程である請求項１乃至３のいずれかに記載のマルチキャリア通信方法。 - 前記ニューロン動作過程は、
ニューラルネットワークの繰り返し計算回数ｔを０に初期化し、各ニューロンの出力に−１から１までの範囲の乱数を初期値として与える過程と、
前記助変数に基づきニューロンを動作させて、ｔ回目の各ニューロンの出力を得る状態更新過程と、
該状態更新過程により得られた前記出力に基づき前記位相反転量を仮決定する過程と、
該過程により仮決定した位相反転量に基づいて前記評価関数の値を求める過程と、
該過程により得られた前記評価関数の値が、これまでに保存された位相反転量に基づく評価関数の値の最良値より良いか否かを判断する過程と、
該過程により最良値より良いと判断した場合に、前記位相反転量を保存する保存過程と、
ｔが予め設定した所定値であるか否かを判断する判断過程と、
該判断過程によりｔが前記所定値でないと判断した場合に、状態更新を繰り返す過程とを含み、
前記位相反転量決定過程は、前記判断過程によりｔが前記所定値であると判断した場合に、前記保存過程により保存された前記最良値に対応する位相反転量を実際に使用する位相反転量に決定する過程である請求項１乃至３のいずれかに記載のマルチキャリア通信方法。 - 前記目的関数は、次の式を元関数とする請求項１乃至５のいずれかに記載のマルチキャリア通信方法。
- 前記ニューラルネットワークは、ホップフィールドニューラルネットワークである請求項１乃至６のいずれかに記載のマルチキャリア通信方法。
- 前記ニューラルネットワークは、カオスニューラルネットワークである請求項１乃至３、５及び６のいずれかに記載のマルチキャリア通信方法。
- デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、
送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調すべく構成されているマルチキャリア通信装置において、
逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧する前記位相反転量を求めるための目的関数を定義し、位相反転量は、各データシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、各データシンボルの位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作手段と、
デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルが出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求め、該助変数を前記ニューロン動作手段手段へ出力する手段と、
前記ニューロン動作手段により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定手段と、
該位相反転量決定手段により決定された位相反転量に、各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と、
前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルに、前記位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と
を備えることを特徴とするマルチキャリア通信装置。 - デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルにつき、位相反転量を決定し、決定した位相反転量に基づいて位相を反転させた後、全データシンボルを逆離散フーリエ変換し、変換後の各データを並直列変換して得られた送信信号時系列に対して、Ｄ／Ａ変換及び直交変調を含む処理を施し、該処理により得られた信号を所定の周波数帯にアップコンバージョンして送信し、
送信した前記信号をダウンコンバージョンし、直交復調及びＡ／Ｄ変換を含む処理を施して得られた受信信号時系列を直並列変換し、離散フーリエ変換して得られた各データシンボルにつき、前記位相反転量の情報に基づき位相を復元した上で並直列変換し、該変換により得られたデータシンボル時系列をデジタル復調して受信情報を復調すべく構成されているマルチキャリア通信装置において、
送信情報をデジタル変調して得られたデータシンボルを直並列変換してブロック毎に出力する手段と、
逆離散フーリエ変換後の各送信信号の絶対値の最大値に基づく送信信号のピーク電力の抑圧性評価関数に基づいて、前記ピーク電力を抑圧するブロック毎の位相反転量を求めるための目的関数を定義し、前記位相反転量は、ブロック内のデータシンボルを反転させるとき−１、反転させないとき＋１をとる２値変数とした上で、前記位相反転量をニューロンの出力に見立てて、前記位相反転量の組合せ最適化問題をニューラルネットワークにより解くために、前記目的関数の位相反転量に対する微分と、前記ニューラルネットワークのエネルギー関数のニューロンの出力に対する微分とが一致するように定義した、ニューロンの内部状態の動作式に従ってニューロンを動作させて、ニューロンの状態更新を所定回数繰り返すニューロン動作手段と、
デジタル変調した送信情報を直並列変換して得られた各データシンボルがブロック毎に出力された場合に、前記データシンボルの実数部及び虚数部に基づき、前記動作式の助変数を求め、求めた助変数を前記ニューロン動作手段へ出力する手段と、
前記ニューロン動作手段により得られた各ニューロンの出力に基づき、前記位相反転量を決定する位相反転量決定手段と、
該位相反転量決定手段により決定された各ブロックの位相反転量に、当該ブロックの各データシンボルを乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と、 前記離散フーリエ変換して得られた各データシンボルをブロック毎に出力する離散フーリエ変換手段と、
該離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの各データシンボルに、当該ブロックの位相反転量を乗じてデータシンボルの位相を反転させる手段と を備えることを特徴とするマルチキャリア通信装置。 - 送信情報をデジタル変調する前に、前記送信情報の時系列をＬＱ−ｑビット毎のブロックに分割し、その先頭のｑビットにパイロット信号を挿入する手段と、
前記離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの先頭シンボルに対して仮のデジタル復調を施し、パイロット信号に乗じられた位相反転量情報を復調して出力する位相反転量情報復調手段と、
前記離散フーリエ変換手段により出力された各ブロックの各データシンボルに、前記位相反転量情報復調手段により得られた当該ブロックの位相反転量を乗じて、データシンボルの位相を反転させる手段と
受信情報を復調した後に、パイロット信号を除去する手段と
を備える請求項１０記載のマルチキャリア通信装置。
但し、Ｌ：ブロックのデータシンボル数、Ｑ：１データシンボル当たりのビット数、ｑ：１以上Ｑ以下の整数とする。
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