JP4497744B2 - ターボ符号に関するノイズの評価方法および装置及びそれらを使用するシステム - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明はターボ符号に関するノイズ評価する方法及び装置及びそれら使用するシステムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
ターボ符号は信号対雑音比(SNR)が低い状態において非常に有利である。従来型のターボエンコーダは図1に示すように配置された2つの繰り返し組織畳み込み(Recursive Systematic Convolution=RSC)エンコーダ、及び1つのインタリーバによって構成される。ターボエンコーダは、出力として3つの直列2進エレメント(x、y1、y2)を供給する。ここで、xはいわゆるターボエンコーダの組織出力(systematic output)、即ち、入力信号xに関して一切の処理を受けない出力であり、y1は第1RSCエンコーダによって符号化された出力であり、y2はインタリーバを通過した後で第2RSCエンコーダによって符号化された出力である。
【0003】
ターボ符号についての一層の詳細に関しては、C.Berrou、A.Glavieux、及び、P.Thitimajshimaによる「Near Shannon limit error−correcting coding and decoding:turbo−codes」(ほぼシャノン限界エラー訂正コード化および復号:「ターボ符号」)(ICC、1993年、ジュネーブ)と題する論文を参照されたい。
【0004】
図2は、図1に示すようなターボエンコーダによって供給されたデータを復号することができる従来型ターボデコーダの一例を示している。ターボデコーダの入力x'、y1’、y2'は送信チャネルおよび送受信処理によって変更されたターボエンコーダの出力である。この種のターボデコーダは当該技術分野の当業者にはよく知られているので、ここではその詳細については記述しないこととする。
【0005】
詳細には、2つのデコーダ、即ち、図2に示す例えばBCJRタイプ、すなわち、Bahl、Cocke、Jelinek、及び、Ravivアルゴリズム、又は、SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)タイプのアルゴリズムを使用する「デコーダ1」および「デコーダ2」が必要である。デコーダ1及び2に入力として供給されるデータ2では信号対雑音比が考慮される。
【0006】
また、いわゆる「本質的でない」情報を第2デコーダから第1デコーダへ伝達するためには、従来型ターボデコーダはディインタリーバπ2の出力の第1デコーダ入力へのループバックも必要とする。
【0007】
復号結果が送受信送受信処理とともに送信路に悪影響を及ぼすノイズにも依存することは実証可能である。
【0008】
理論研究またシミュレーションにおいて、問題における「ノイズ」パラメータは一般に既知である。
【0009】
他方、実世界への適用において、ノイズは通信路も関係する特性であり、データ送信毎に、又は、同一データ送信であっても変化し得る。実際、ノイズについて知り得ることは概略統計のみのものでしかない。
【0010】
ターボ符号の場合、復号システムは高度な誤りノイズの推定の下で作動可能であるが、それでもなお、チャネルノイズ(通信路雑音)によって導入されたエラー(誤り)を訂正する能力は低下することになる。この場合、データの冗長度に相当する符号化コストは性能における利得に比較して高く、当該システムを不適当にする。
【0011】
ノイズの統計的評価の実施には種々異なる技法が知られている。
【0012】
例えば、データ送信モデムの出現以来、ノイズ統計学を確立するために様々な信号(信号の集合体)を使用することの可能性が知られている。従って、送信された諸点がNRZ(非ゼロ復帰)変調に従って符号化されるとき、元のシンボルは集合{−1;+1}に属する。受信済みシンボルにはガウス形ホワイトノイズ(白色雑音)が付加されるものと仮定すれば、これらのシンボルは図3に示す分布に従って分布される。
【0013】
従って、図3に示す場合に、送信されたシンボルに中央を置く平均値に関する受信シンボルの標準偏差に対応するノイズの推定を抽出することが可能である。理論上のシンボルに中央を置くことはガウス形ホワイトノイズを使用する結果であることに注意されたい。
【0014】
実際の送信に際して、チャネル上のノイズはガウス形に近似するものと仮定する。ただし、この受信済みシンボルから最短距離に位置する理論上のシンボルに対して受信済み各シンボルの偏差測定値を累積し、次に、この累積値を受信済みシンボルの全数で除算することによってノイズの推定を得ることが可能である。ここで、受信済みシンボルをその最も近い隣接シンボルに同化させる最尤決定基準が適用される。従って、1次元または2次元のどちらによってフレネル平面上にプロットされるかに関する変調に関するノイズBの評価は次の演算によって実施される。
B={Σi=1 Nmini[(・−Si)2]}/N
ここで、iは整数であり、Nはフレーム又はブロック当たりのシンボルの個数を示し、「min」は受信済みシンボルと当該集合体の理論上の諸点の間の最小ユークリッド距離を示し、符号「・」は受信済みシンボルの位置を示し、Siは理論上のシンボルの位置を示す。
【0015】
この技法はモデムの分野においてはよく知られている。この場合、この技法はチャネルの状態の関数としてシンボル1つ当たりのビットレートについてネゴシエーションを得るために用いられる。
【0016】
【発明が解決しようとする問題】
ただし、元のシンボルに影響するノイズが、元のシンボルと異なる理論上のシンボルから、元のシンボルそれ自体からよりも小さい距離に受信済みシンボルが位置するように位置決定され得るので、この解決方法は不正確さが発生するという欠点を持つ。
【0017】
信号対雑音比が大きければ大きい程、この解決において示される推定が一層精確であることが理解される。同様に、それに関してノイズが評価されるシンボルの個数が多ければ多い程、統計値は一層精確となる。
【0018】
【問題を解決するための手段】
この観点から、本発明は全てのシンボルに関して、それらのシンボルが組織的なデータ項目またはパリティデータの任意の1つのいずれを表わすかどうかに拘わらず、同一構造を持つ評価部(estimator)においてノイズを評価することを目標とする。また、本発明は、統計的な精確度には逆行するがデコーダの性能改良を可能にするターボデコーダに適合されるノイズを評価する方法を提案する。
【0019】
従って、本発明は少なくとも第1および第2エンコーダを備えるターボエンコーダから発するデータストリームに関係するノイズを評価する方法を提案する。この場合、これらのデータストリームは少なくとも第1および第2基本デコーダを備えるターボデコーダを対象とする。本方法に従って、以下のステップが実施される。
− ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズの推定、第1エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定、および、第2エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定で構成されるノイズ推定演算が実施される。この方法は、それに従って以下の演算が実施されるステップも含むという点において注目される。
− 組織出力に関係するノイズの推定値、第1エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値、および、第2エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値のうちの少なくとも2つの推定値を加算する加算演算、
− 加算演算において加算される被加算数の個数により加算演算の結果を除算する除算演算、
− 除算演算の結果の反転を雑音係数として決定するための反転演算、
− 第1エンコーダ、第2エンコーダ、及び、組織出力の少なくとも1つから発せられるデータストリームに雑音係数を乗算する乗算演算
である。
【0020】
従って、本発明はターボデコーダの構成に適合されるノイズの統計データ確立を可能にし、その結果としてビットエラーレート(BER)に関する性能改良を可能にする。
【0021】
本発明は、信号プロセッサ及びFPGA(「Field Programmable Gate Arrays」(書換え可能ゲートアレイ))において、即ち、ハードワイヤードまたはプログラムされた論理によって実行され得る。
【0022】
特定の特性に従って以下のステップが実施される。
− 加算演算において、組織出力に関するノイズの推定値、第1エンコーダから発せられるデータストリームへに関係する推定値、および、第2エンコーダから発せられるデータストリームへに関係する推定値が加算され、
− 除算演算において、加算演算の結果が3で除算され、
− 前記の乗算演算において、雑音係数が第1エンコーダ、第2エンコーダ、および、組織出力から発せられるデータストリームの各々に乗算される。
【0023】
特定の特性に従って以下のステップが実施される。
− 第1および第2加算演算を含む加算演算。ここで第1加算演算は組織出力に関係するノイズの推定値および第1エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値を加算するステップを含み、第2加算演算は組織出力に関係するノイズの推定値および第2エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値を加算するステップを含む。
− 第1および第2除算演算を含む除算演算。ここで第1除算演算は第1加算演算の結果を2で除算するステップを含み、第2除算演算は第2加算演算の結果を2で除算するステップを含む。
− 反転演算。ここで第1および第2除算演算の結果の反転がそれぞれ第1および第2雑音係数として決定される。
− 第1、第2、第3、第4乗算演算を含む乗算演算。ここで、第1乗算演算は第1エンコーダから発せられるデータストリームに第1雑音係数を乗算するステップを含み、第2乗算演算は組織出力から発せられ、第1基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに第1雑音係数を乗算するステップを含み、第3乗算演算は第2エンコーダから発せられるデータストリームに第2雑音係数を乗算するステップを含み、そして、第4乗算演算は組織出力から発せられ、第2基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに第2雑音係数を乗算するステップを含む。
【0024】
特定の特性に従い、ノイズ評価処理中に、受信済みの各ノイズ信号から最も近い理論上のシンボルまでのユークリッド距離の和の移動平均が、それぞれ組織出力から発せられるデータストリームの各シンボル、第1エンコーダから発せられるデータストリームの各シンボル、及び、第2エンコーダから発せられるデータストリームの各シンボルに関して決定される。
【0025】
この特性は、最尤決定に基づき、理論上のシンボルに関する送信に際して受信されるシンボルの偏差の統計的測定値から得られたノイズの評価を用いてターボデコーダの復号性能の改良を可能にする。
【0026】
ハードワーイヤード又はプログラムされた論理回路において、又は、ディジタル信号プロセッサ(DSP)又はマイクロプロセッサにおける計算プログラム期間中に容易に実施可能であることは、安価なノイズ評価手段を構成する。
【0027】
特定の特性に従い、上述の移動平均を決定するために、受信したノイズシンボルがどのVoronoi領域に属するかを決定するステップから成る比較演算が実施される。
【0028】
受信済みシンボルと理論上の諸点との間のユークリッド距離を変数として計算し、次に、これら中の最も小さい距離を制定することが可能である。ただし、ユークリッド距離を計算するには二乗量の計算ならびに減算を必要とする。前述の特定特性は、Voronoi領域が容易に画定され、実施されるべき演算回数を比較演算によって減少させることが可能であるという利点を持つ。
【0029】
特定の特性に従い、本発明の方法は次のステップも含む。
− 遅延適用演算が実施される。この演算は、乗算演算に先立って組織出力、及び、第1および第2エンコーダから発せられるデータストリームへ遅延を適用するステップから成る。
【0030】
この特徴は、復号自体を開始する以前にノイズの推定を終了させることを可能にする。
【0031】
特徴的には、第1および第2エンコーダは繰り返し組織たたみこみエンコーダである。
【0032】
本発明は、上述したと同じ目的のために、少なくとも第1および第2エンコーダを備えたターボエンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズを評価するデバイスも提案する。これらのデータストリームは少なくとも第1および第2基本デコーダを備えたターボデコーダを対象とし、このデバイスは次に示すモジュールを有する。
− ノイズ推定モジュール。即ち、ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズの推定値、第1エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値、および、第2エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値を決定する。このデバイスは次に示すモジュールを有するので注目される。
− 加算モジュール。即ち、組織出力に関係するノイズの推定値、第1エンコーダから発するデータストリームに関係するノイズに推定値、および、第2エンコーダから発するデータストリームに関係するノイズに推定値のうちの少なくとも2つを加算する。
− 除算モジュール。加算モジュールによって供給された結果を加算モジュールによって加算された被加算数の個数によって除算する。
− 反転モジュール。即ち、除算モジュールによって供給された結果の反転を雑音係数として決定する。
− 乗算モジュール。即ち、第1エンコーダ、第2エンコーダ、及び、組織出力の少なくとも1つから発するデータストリームに雑音係数を乗算する。
【0033】
更に、本発明は上述の方法を実行するように形成された手段を有するディジタル信号処理装置に関する。
【0034】
更に、本発明は、上記のようなデバイスを有するディジタル信号処理装置に関する。
【0035】
更に、本発明は、上記のような方法を実施するように形成された手段を有する遠隔通信ネットワークに関する。
【0036】
更に、本発明は、上記のようなデバイスを有する遠隔通信ネットワークに関する。
【0037】
更に、本発明は、上記のような方法を実施するように形成された手段を有する遠隔通信ネットワークにおける移動局に関する。
【0038】
更に、本発明は、上記のようなデバイスを有する遠隔通信ネットワークにおける移動局に関する。
【0039】
更に、本発明は次に示す手段に関する。
− コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータまたはマイクロプロセッサよって読取り可能であり、実行されるべき上述のような方法を作動可能化する情報記憶媒体。
− 部分的または全体的に取り外し可能であり、コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータまたはマイクロプロセッサよって読取り可能であり、実行されるべき上述のような方法を作動可能化する情報記憶媒体。
【0040】
更に、本発明は、上述のように方法を実施するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品に関する。
【0041】
本ノイズ評価デバイス、種々異なるディジタル信号処理装置、種々異なる遠隔通信ネットワーク、種々異なる移動局、情報記憶手段、及び、本発明に従ったノイズ評価方法のこれらと類似のコンピュータプログラム製品の特定な特性および利点はここでは反復して記述しないものとする。
また、本発明の他の態様および利点は限定的でない例として以下に示す特定の実施形態についての詳細な記述を読むことによって明らかになるであろう。
【0042】
【発明の実施の形態】
ターボ符号へのノイズ評価適用に際して、序文に示した従来技術を図4に示すようなノイズ評価デバイスを含むデコーダの構成に適用することが可能である。
【0043】
このノイズ評価デバイスは、ターボエンコーダの組織出力Xk sに関係するノイズを推定するためのモジュール23(表記法「+BBAG」はデータに影響する付加ガウスホワイトノイズを示す)、第1ターボエンコーダに含まれる繰り返し組織たたみこみエンコーダから発するデータストリームXk 1pに関係するノイズを推定するモジュール21、及び、ターボエンコーダに含まれる第2繰り返し組織たたみこみエンコーダから発するデータストリームXk 2pに関係するノイズを推定するモジュール25を含む。この種のノイズ推定モジュールについては後で図7に詳述する。3つのノイズ推定モジュール23、21、25ブロックによって示されるターボエンコーダの出力から発するシンボルは各ブロックの長さ全体に亙ってノイズの推定値を供給する。
【0044】
遅延適用モジュール22、20、24はターボエンコーダの3つの出力の各々におけるノイズ推定モジュール23、21、25に並列配置される。モジュール22、20、24は、このノイズを考慮することにより、各出力から発せられ、ターボデコーダを対象とする第1シンボルに乗算係数を適用する以前に、各出力に関するノイズの推定結果を知ることを可能にする。
【0045】
加算器26は、モジュール23、21、25によって供給される3つのノイズ推定の結果を加算し、モジュール27は得られた和を3によって除算し、その次に、この除算の結果の逆数を計算する。
従って、モジュール27は正規化係数を供給する。この係数は、先ず第1パリティデータストリーム、すなわち、第1エンコーダから発せられるストリームに乗算器28によって乗算され、その次に、乗算器29によって、組織データストリームに乗算され、最終的に第2パリティデータストリーム、すなわち、第2エンコーダから発するストリームに乗算器30によって乗算される。
【0046】
エレメント31から35までは図2の場合と同様にインタリーバ33及び34、ディインタリーバ32、及び、例えば従来の技術に述べようにBCJRアルゴリズムを供給する2つの基本デコーダ31及び35で構成される従来型ターボデコーダを形成する。
【0047】
図5は、上述のものよりも優れた構造のターボデコーダを備え、更に良好な性能の獲得を可能にする、本発明におけるノイズ評価デバイスの好ましい一実施形態を示している。
【0048】
この実施形態においては、3つのノイズ推定値は合計されることなく、対を構成する。
【0049】
図5に示すノイズ評価デバイスは、既に示した実施形態と同様に、ターボエンコーダの組織ノイズ出力Xk s+BBAGに関係するノイズを推定するモジュール42、繰り返し組織畳み込みエンコーダXk 1p+BBAGから発せられるノイズデータストリームに関係するノイズを推定するモジュール41、及び、第2繰り返し組織畳み込みエンコーダXk 2p+BBAGから発せられるノイズデータストリームに関係するノイズを推定するモジュール44を有する。
【0050】
更に、ノイズ評価デバイスは、前の実施形態と同様に、ノイズ推定モジュール42、41、44にそれぞれ並列配置された3つの遅延適用モジュール39、40、43を有する。
【0051】
他方、前の実施形態と異なり、図5のノイズ評価デバイスは、1つではなく、次のように配置された2つの加算器45及び46を有する。即ち、加算器45は組織データストリームおよび第1パリティデータストリームに影響を及ぼすノイズの推定結果を加算し、同時に、加算器46は組織データストリームおよび第2パリティデータストリームに影響を及ぼすノイズの推定結果を加算する。
【0052】
モジュール47は加算器45によって供給される結果の2による除算を実施し、次に、出力として第1正規化係数または第1雑音係数を供給するように、除算結果の逆数を求める。同様に、モジュール48は、加算器46によって供給される結果の2による除算を実施し、次に、出力として第1正規化係数または第1雑音係数を供給するように、除算結果の逆数を求める。
【0053】
第1雑音係数は、乗算器50によって第1パリティデータストリームに乗算され、乗算器49によりターボデコーダの第1基本デコーダ53用の組織データストリームへ乗算される。
【0054】
同様に、第2雑音係数は、乗算器52によって第2パリティデータストリームに乗算され、乗算器51によりターボデコーダの第2基本デコーダ53用の組織データストリームへ乗算される。
【0055】
前述の実施形態と同様に、エレメント53から57までは図2の場合に類似する従来型ターボデコーダを形成し、このデコーダはインタリーバ55及び56、デインタリーバ54、及び、例えば従来の技術で述べたBCJRアルゴリズムを供給する2つの基本デコーダ53及び57を有する。特に、第1基本デコーダ53は、ターボエンコーダの第1繰り返し組織畳み込みエンコーダに用いられるトレリス(trellis)に従った復号を適用し、第2基本デコーダ57は、ターボエンコーダの第2繰り返し組織畳み込みエンコーダに用いられるトレリスに従った復号を適用する。
【0056】
ターボエンコーダの構造に適合するように形成された本実施形態は、ビットエラーレートに関して信号対ノイズ比に匹敵する観点から性能において7%以上の改良達成を可能にする。
【0057】
図7は図4におけるモジュール21、23、25、及び、図5におけるモジュール41、42、44のような特定の実施形態におけるノイズ推定モジュールを略図的に示している。
【0058】
ここで考慮に対象とされるノイズ評価部(estimator)はNRZシンボル、即ち、集合{−1;+1}に属するシンボルに適用される。ただし、これは非限定的な一例であって、2次元集合シンボルも同様に考慮対象とされ得る。
【0059】
移動平均の計算には判別モジュール5およびモジュール82が用いられる。
【0060】
判別モジュール5は入力としてノイズ信号Sを受け取り、それがどのVoronoi領域に属するかを判定するためにそれを0(図7の参照番号10及び13参照)と比較する。
【0061】
一集合のVoronoi領域は当該集合の対称軸によって境界を定められる平面であり、受信のための決定領域を次のように画定することに留意されたい。即ち、受信される1点は当該集合内の、例えばユークリッド距離において最も近い点により推定され、これにより、当該集合内の所与の点によって当該集合内におけるこの点と同じVoronoi領域内に所在する全ての受信点を推定する。NRZ変調におけるVoronoi領域は点0によって境界を定められる2つの半直線である。
【0062】
比較10の結果が偽である場合には、ユークリッド距離を表す変数e1はゼロ(参照番号11)である。そうでない場合には、判別器5は、最尤決定(参照番号12)に相当する、この二乗されたユークリッド距離e1=(S−1)2を算定する。
【0063】
同様に、判別器5は、受信シンボルが別のVoronoi領域(参照番号13)に属するかどうかを決定するために当該受信シンボルを0と比較するように形成された手段を有する。この比較結果が偽である場合には、ユークリッド距離を表す変数e2はゼロである(参照番号15)。そうでない場合には、判別器5は、最尤決定(参照番号14)に相当するこの二乗されたユークリッド距離e2=(S+1)2を算定する。
【0064】
ここで説明したVoronoi領域を列挙するプロセスはNRZ変調と異なる変調モードまで容易に拡張され得る。
【0065】
加算器16は別の異なるVoronoi領域に対応する結果を加算し、受信シンボルから最も近い理論上の点までのユークリッド距離を求めることを可能にする。
【0066】
次に、モジュール82は、これらのユークリッド距離の和の移動平均を算定する。この目的のためには、増幅器84は利得1/Nを判別器5から発する結果に適用する。ここに、Nはノイズ評価部によって処理される各ブロック内のデータ項目の個数である。
【0067】
獲得された結果は、連続する2つのデータ項目の間の期間に対応する遅延を適用するモジュール86によって記憶され、次に、この結果は、利得(N−1)/Nを適用する増幅器88によって増幅される。
【0068】
加算器90は増幅器84及び88から発する結果を加算する。
【0069】
図6の流れ図は、特徴ある実施形態における、本発明に従うノイズ評価方法のステップを示している。
【0070】
先ず、ノイズ推定演算70が実行される。その際にターボエンコーダの各出力、即ち、2パリティターボエンコーダの場合における組織出力である第1パリティ出力、及び、第2パリティ出力に関係するノイズの推定値が判断される。この演算処理は、図7に関して説明した評価部のような3つのノイズ評価部によって実施され得る。
【0071】
次に、ステップ70に際して、ノイズ推定値の対について加算が実施される。すなわち、ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズ推定値とターボエンコーダに含まれる第1繰り返し組織畳み込みエンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値とが加算され、ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズの推定値とターボエンコーダに含まれる第2の繰り返し組織畳み込みエンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズ推定値とが加算される。
【0072】
次に、ステップ74では、ステップ72において実施された各加算の結果が2によって除算される。
【0073】
次のステップ76は、前の各除算の結果を反転させるステップである。これにより、第1および第2正規化係数または雑音係数を決定する。このステップ76はステップ74と共に1つの同一ステップを形成可能である。
【0074】
次に、ステップ78はターボエンコーダへの入力前に、種々異なるデータストリームへ雑音係数を適用するステップであって、
− 第1エンコーダから発するデータストリームに組織的および第1パリティ出力から算定された第1雑音係数を乗算する第1乗算演算、
− 組織出力から発せられ、ターボデコーダに含まれる第1基本デコーダを対象とするデータストリームに第1雑音係数を乗算する第2乗算演算、
− 第2エンコーダから発せられるデータストリームに組織的および第2パリティ出力から算定された第2雑音係数を乗算する第3乗算演算、
− 組織出力から発せられ、ターボデコーダに含まれる第2基本デコーダを対象とするデータストリームに第2雑音係数を乗算する第4乗算演算とを備える。
【0075】
ノイズ推定演算70と並行して行われるノイズ推定方法は、遅延適用演算80を含む。これは、ステップ78の乗算演算に先立って、ターボエンコーダの3つの出力から発するデータストリームへ遅延を適用するものである。これにより、ターボデコード化を処理する以前にノイズ推定値の計算を終了させることが可能である。
【0076】
図8に示すように、本実施形態に従ったネットワークは、参照番号64によって示されるいわゆる基地局SB、および、それぞれ参照番号661、662、...、66Mによって示される幾つかの周辺局SPiによって構成される。ここで、i=1,....,Mであり、Mは1以上の整数である。周辺局661、662、....、66Mは基地局SBからの遠く離れて所在し、それぞれ無線リンクによって基地局SBと接続され、後者は移動可能である。
【0077】
図9の構成図は、データ供給源(ソース)200および送信デバイス220を含む本実施形態に従った周辺局SPiの更に詳細な図を示す。ここで、i=1、....、Mである。
【0078】
周辺局SPiは、例えば、デジタルカメラ、コンピュータ、プリンタ、サーバ、ファクシミリマシン、スキャナ、または、デジタルビデオ装置を有する。
【0079】
送信デバイス220は、中央処理装置CPU(Central Processing Unit)260を備えたデータ処理ユニット240、一時データ記憶手段280(RAMメモリ)、データ記憶手段306(ROMメモリ)、キーボードなどのキャラクタ入力手段320、スクリーンなどの画像検索手段340、および入力/出力手段360を有する。
【0080】
RAM280は、種々異なるレジスタ内に次の項目を含む。
− データソース200から入来する入力データ「data 1_in」、
− 本実施形態のノイズ評価方法の展開の終了端において得られる出力データ「data 1_out」、
− ターボエンコーダから入来する一連のビットx、y1、y2で構成される現在のエレメント。
【0081】
また、周辺局SPiは送信ユニット380、および、1つ又は複数の変調機、フィルタ、及び、無線アンテナ(図示せず)を含む既知の送信機を含む無線モジュール400を有する。
【0082】
送信デバイス220は、ROM 300に記憶され、その命令シーケンスが本実施形態のノイズ評価方法のステップに対応するプログラム「Program」により図6に示すノイズ評価方法のステップを実行することが可能である。
【0083】
また、本実施形態における周辺局SPiは、図10に示すように既に図9を参照して記述したデータ処理ユニット240に対応するデータ処理ユニット、受信ユニット720、及び、図9に示すようなそのアンテナを備えた無線モジュール400受信デバイス700を有する。
【0084】
受信デバイス700におけるRAM280は、種々異なるレジスタ内に次の項目を含む。
− チャネルを介して通過した後で、ターボエンコーダから入来する入力データ「data2_in」、
− 本実施形態のノイズ評価方法の展開に終了端において得られる出力データ^x、^y1、^y2、
− 復号後に得られるデータ「data2_out」。
【0085】
ROM300に記憶され、それら一連の命令シーケンスが本発明のノイズ評価方法のステップに対応するプログラム「Program」により、受信デバイス700は図6に示すノイズ評価方法のステップを実行することが可能である。
【0086】
デコーダは、受信ユニット720を上流とし、データ処理ユニット240を下流とするハードワーイヤードにより配置されるように作成され得る。
【0087】
2パリティターボエンコーダシステムに関して既に説明したが、本出願は、2より多い複数のパリティを用いてターボコードシステムへ適用される。
【0088】
本実施形態は、組織シンボルと全てのパリティシンボルをまとめて転送するためにQAMシンボルが用いられるような変調の場合は別として、ノイズ統計データが全ての出力に同一結果を与えるので、直交振幅変調(QAM)を用いてシステムに容易に適用される。
【0089】
更に、本発明は、直交周波数分割多重方式(OFDM)を用いたシステムに容易に適用される。
【0090】
本発明は使用される変調のタイプとは独立している。
【図面の簡単な説明】
【図1】従来型ターボエンコーダの構造を示す概略図である。
【図2】従来型ターボデコーダの構造を示す概略図である。
【図3】ガウスホワイトノイズが加えられた受信済みシンボル(送信されたシンボルはNRZ(非ゼロ復帰)方式で符号化される)の分布を概略的に示す図である。
【図4】第1実施形態におけるノイズ評価デバイスの概略図である。
【図5】ターボエンコーダの構造に適合するように形成された本発明に従う別の実施形態におけるノイズ評価デバイスの概略図である。
【図6】本発明に従った特定の一実施形態におけるノイズ評価方法を構成する主要ステップを示す流れ図である。
【図7】特定の一実施形態において本発明のノイズ評価デバイスによって使用されるノイズ推定モジュールの概略図である。
【図8】一例としてのHyperian II、または、UMTS−3GPP規格に従ったタイプにおける本発明を実行可能な無線電気通信ネットワークを簡素化示した概略図である。
【図9】図8の場合と同様のネットワークにおいて送信に用いられ、本発明を実行可能な周辺局の概略図である。
【図10】図8の場合と同様のネットワークにおいて受信に用いられ、本発明を実行可能な周辺局の概略図である。
Claims (23)
- 第1および第2基本デコーダを有するターボデコーダ向けに生成された、少なくとも第1および第2エンコーダを有するターボエンコーダから発するデータストリームに関するノイズを評価する方法であって、
前記ターボエンコーダの組織出力に関係する前記ノイズの推定値、前記第1エンコーダから発する前記データストリームに関する前記ノイズの推定値、及び、前記第2エンコーダから発する前記データストリームに関する前記ノイズの推定値とを決定するステップを含むノイズ(70)を推定する演算工程を備え、前記方法は、
前記組織出力に関する前記ノイズの推定値と前記第1エンコーダから発する前記データストリームに関するノイズ前記推定値と前記第2エンコーダから発する前記データストリームに関するノイズの前記推定値の少なくとも2つの推定値を加算する加算演算(72)と、
前記加算演算の結果を前記加算演算において加算された被加算数の個数で除算する除算演算(74)と、
前記除算演算の結果の逆数を雑音係数として決定する逆数演算(76)と、
前記第1エンコーダと第2エンコーダと組織出力との少なくとも1つから発するデータストリームに前記雑音係数を乗算する乗算演算(78)と
を行うステップを含むことを特徴とする方法。 - 前記加算演算(72)においては、前記組織出力に関する前記ノイズの推定値と前記第1エンコーダから発する前記データストリームに関するノイズの前記推定値と前記第2エンコーダから発する前記データストリームに関係するノイズ前記推定値とが加算され、
前記除算演算(74)においては、前記加算演算の結果が3によって除算され、
前記乗算演算(78)において、前記第1エンコーダと第2エンコーダと組織出力から発する各データストリームに前記雑音係数が乗算される
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記加算演算(72)は、前記組織出力に関係する前記推定値と前記第1エンコーダから発するデータストリームに関する前記ノイズの前記推定値とを加算する第1加算演算と、前記組織出力に関係する前記推定値と前記第2エンコーダから発するデータストリームに関する前記ノイズの前記推定値とを加算する第2加算演算とを含み、
前記除算演算(74)は、前記第1加算演算の結果を2によって除算する第1除算演算と、前記第2加算演算の結果を2で除算する第2除算演算とを含み、
前記逆数演算(76)において、前記第1および第2除算演算の結果の逆数がそれぞれ第1および第2雑音係数として決定され、
前記乗算演算(78)は、前記第1エンコーダから発せられるデータストリームに前記第1雑音係数を乗算する第1乗算演算と、前記組織出力から発せられ、前記第1基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに前記第1雑音係数を乗算する第2乗算演算と、前記第2エンコーダから発せられる前記データストリームに前記第2雑音係数を乗算する第3乗算演算、及び、前記組織出力から発せられ、前記第2基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに前記第2雑音係数を乗算する第4乗算演算とを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ノイズ推定演算(70)に際して、組織出力から発せられるデータストリームにおける各シンボルおよび第1エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボルおよび第2エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボルに関して、それぞれ、最も近い理論上のシンボルまでの各受信済みノイズシンボルのユークリッドの距離の和の移動平均が決定されることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記移動平均を決定することに関して、比較演算が実施され、受信した各ノイズシンボルがどのVoronoi領域に属するかを決定するステップを含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 遅延適用演算(80)が前記ステップに従って実施され、乗算演算(78)に先立って前記組織出力および前記第1および第2エンコーダから発せられる前記データストリームへ遅延を適用するステップを含むことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記第1および第2エンコーダが繰り返し組織たたみこみエンコーダであることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の方法。
- 少なくとも第1および第2基本デコーダを有するターボデコーダ向けに生成された、少なくとも第1および第2エンコーダを有するターボエンコーダから発するデータストリームに関するノイズを評価する装置であって、
前記ターボエンコーダの組織出力に関係する前記ノイズの推定値、前記第1エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値、及び、前記第2エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値を判断するノイズ推定手段(21、23、25、41、42、44)を有し、
前記ターボエンコーダの組織出力に関係する前記ノイズの推定値、前記第1エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値、及び前記第2エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値との少なくとも2つの推定値を加算する加算手段(26、45、46)と、
前記加算手段(26、45、46)によって供給された結果を前記加算手段によって加算された被加算数の個数によって除算する除算手段(27、47、48)と、
前記除算手段(27、47、48)によって供給された結果の逆数を雑音係数として決定する逆数手段(27、47、48)と、
前記第1エンコーダと第2エンコーダと組織出力との少なくとも1つから発せられるデータストリームに前記雑音係数を乗算する乗算手段(28、29、30、49、50、51、52)と
を有することを特徴とする装置。 - 前記加算手段(26)は、前記組織出力に関係する前記ノイズの前記推定値、前記第1エンコーダから発せられるデータストリームに関係する前記ノイズの推定値、及び前記第2エンコーダから発せられるデータストリームに関係する前記ノイズの推定値を加算するように形成され、
前記除算手段(27)は前記加算手段の結果を3によって除算するように形成され、
前記乗算手段(28、29、30)が前記第1エンコーダと第2エンコーダと組織出力から発せられる各データストリームに前記雑音係数を乗算するように形成される
ことを特徴とする請求項8に記載の装置。 - 前記加算手段(45、46)は、前記組織出力に関係する前記ノイズの前記推定値と前記第1エンコーダから発せられるデータストリームに関する前記ノイズの推定値とを加算するように形成される第1加算手段(45)と、前記組織出力に関する前記ノイズの前記推定値と前記第2エンコーダから発せられるデータストリームに関する前記ノイズの推定値とを加算するように形成される第2加算手段(46)とを備え、
前記除算手段(47、48)は、前記第1加算手段の結果を2によって除算するように形成される第1除算手段(47)と、前記第2加算手段の結果を2によって除算するように形成される第2除算手段(48)とを備え、
前記逆数手段(47、48)は、前記第1および第2除算手段の結果の逆数をそれぞれ第1および第2雑音係数として決定するように形成され、
前記乗算手段(49、50、51、52)は、前記第1エンコーダから発せられるデータストリームに前記第1雑音係数を乗算するように形成される第1乗算手段(49)と、前記組織出力から発せられ、前記第1基本ターボデコーダを対象とする前記データストリームに前記第1雑音計数を乗算するように形成される第2乗算手段(50)と、前記第2エンコーダから発せられるデータストリームに前記第2雑音係数を乗算するように形成される第3の乗算手段(51)と、前記組織出力から発せられ、前記第2基本ターボデコーダを対象とする前記データストリームに前記第2雑音計数を乗算するように形成される第4乗算演算手段(52)とを備える
ことを特徴とする請求項8記載の装置。 - 前記ノイズ推定手段(41、42、44)は、前記組織出力から発せられるデータストリームにおける各シンボル、第1エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボル、第2エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボル夫々毎に、受信した各ノイズシンボルからそれぞれ最も近い理論上のシンボルまでのユークリッド距離の和の移動平均を決定する手段(5,82)を含むことを特徴とする請求項9または10に記載の装置。
- 前記移動平均を決定する前記手段(5、82)は、受信した各ノイズシンボルがどのVoronoi領域に属するかを決定する比較手段(10、13)を含むことを特徴とする請求項11に記載の装置。
- 前記組織出力および第1および第2エンコーダから発せられるデータストリームへ遅延を適用する遅延適用手段(40、39、43)を有し、前記遅延適用手段(50、49、52、51)は前記乗算手段(40、39、43)の上流に配置されることを特徴とする請求項8乃至12のいずれか1項に記載の装置。
- 前記第1および第2エンコーダは繰り返し組織畳み込みエンコーダであることを特徴とする請求項8乃至13のいずれか1項に記載の装置。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法を実行するように形成されることを特徴とするデジタル信号処理装置。
- 請求項8乃至14のいずれか1項に記載の装置を有することを特徴とするデジタル信号処理装置。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法を実行するように形成された手段を有することを特徴とする遠隔通信ネットワーク。
- 請求項8乃至14のいずれか1項に記載の装置を有することを特徴とする遠隔通信ネットワーク。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法を実行するように形成された手段を有することを特徴とする遠隔通信ネットワークにおける移動局。
- 請求項8乃至14のいずれか1項に記載の装置を有することを特徴とする遠隔通信ネットワークにおける移動局。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法を実行することを特徴とし、コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータ又はマイクロプロセッサによって読み取り可能である情報記憶媒体。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法を実行することを特徴とし、部分的または全体的に取り外し可能であり、コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータ又はマイクロプロセッサによって読み取り可能である情報記憶媒体。
- 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
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