JP4741254B2 - 決定フィードバックイコライザ及びフィードバックフィルタ係数のアップデート方法 - Google Patents

Description

本発明は、デジタルビデオ放送受信機に係り、具体的には、多様なデジタル情報を受信する決定フィードバックイコライザの係数をアップデートする装置及びその方法に関する。

デジタルビデオ放送などのデジタル情報受信に使用されるイコライザは、音声、データ、ビデオ通信などの多くのデジタル情報を使用するための、非常に重要な要素の一つである。そのようなデジタル情報は、多様な伝送媒体を通じて送受信され、それらは相異なる伝送特性を有する。しかし、それらのいずれも完璧にはデータを送受信できない。すなわち、あらゆる媒体は、周波数従属位相及び振幅歪曲、多重経路受信、ボイスエコーなどの異種のゴースティング及びレイリーフェーディングのような伝送された信号での変化を引き起こす。更に、そのあらゆる種類のデータ伝送は、付加的な白色ガウスノイズのようなノイズを受ける。したがって、そのようなエコー、ビデオゴーストの削除、及び無線モデムや電話用信号調節のためにイコライザが使用される。

デジタル通信において、理論的または実際的に問題となるものの一つが、シンボル間の干渉（Ｉｎｔｅｒ−Ｓｙｍｂｏｌ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ：以下、ＩＳＩ）チャンネル上のデータ伝送に関するものである。ＩＳＩは、振幅変調されたデジタル伝送のようなパルス処理された情報が、電話線または空中波放送のようなアナログチャンネルを通じて伝送される時に生じる。

最近４０年間、ＩＳＩを有するチャンネルについても様々なイコライゼーション技術が続けて研究され、多くの論文で提案された。
そのような技術の一つは、最大確率論的シーケンス推定（Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｌｉｋｅｈｏｏｄ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ：以下、ＭＬＳＥ）技法である。そのＭＬＳＥ技法は、シンボルエラー率（ＳＥＲ）面から見れば最適のアルゴリズムであるが、複雑すぎてチャンネルの時分散の長さが幾何級数的に増加する。また、ＭＬＳＥ技法の複雑性のため、一般的には実際に使用されていなかった。

ＩＳＩを検出し、イコライジングする他の技法として、線型イコライザ（Ｌｉｎｅ Ｅｑｕａｌｉｚｅｒ：以下、ＬＥ）技術がある。その技法は、チャンネル分散の長さでは、複雑な線型関数を有する。しかし、その技法は、深刻なノイズの増加により問題となる。したがって、ＬＥは、一般的にＭＬＳＥ技法より好ましくない。
他の技法であるイコライゼーション技術の決定フィードバックイコライゼーション（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｆｅｅｄａｃｋ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ：以下、ＤＦＥ）は、相対的に複雑性が低く、ソリューションの実行能力が好ましいため、実際に広く使用される。

図１は、ＤＦＥの一般的な構造を示した図である。
ＤＦＥ開発背景の主論理は、ＩＳＩを計算して除去するために、デコーディングされたデータシンボルをあらかじめ使用させることにある。ＤＦＥは、その実現は非常に簡単であるが、ＤＦＥの実行率は、決定フィードバックフィルタでの間違った決定値により深刻に低下することがある。そのような、間違った決定は、主にチャンネルが強いゴーストを有している時、すなわちデジタルテレビ放送で単一周波数ネットワーク動作中に発生する。

図１を参照すれば、ＤＦＥは、フィードフォワードフィルタ１０２、フィードバックフィルタ１０３、スライサ１０４及び加算器１０５により構成される。受信されたデジタル信号１０１は、まずフィードフォワードフィルタ１０２に入力される。

フィードフォワードフィルタ１０２は、入力されるデジタル信号の大きさに反するフィルタを通じて、ある程度エラーを修正する役割を行う。スライサ１０４は、例えば８ＶＳＢシステムで、±１、±３、±５及び、±７の正規化された信号値に対応するシンボルに入力を分類するために、０、±２、±４及び、±６の決定値を有する、受信された信号の大きさに基づく決定デバイスである。他の例として、スライサは、直交振幅変調（‘ＱＡＭ’）システムに利用されたような、多重次元であってもよい。

加算器１０５は、フィードフォワードフィルタ１０２の出力とフィードバックフィルタ１０３の出力とを加算して、スライサ１０４に出力する機能を有している。フィードフォワードフィルタ１０２は、受信される信号の各シンボルの大きさに反するフィルタを通じて、ある程度にノイズを除去する機能を有している。

ＩＳＩチャンネルに対する他の検出アルゴリズムとしては、決定フィードバックシーケンス推定（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ−Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ：以下、ＤＦＳＥ）アルゴリズムがある。そのアルゴリズムは、ＤＦＥで実行能力と複雑性の均衡とを考慮したものである。
一方、現在使用されるほとんどの無線通信システムは、トレリスコードモジュレーション（Ｔｒｅｌｌｉｓ Ｃｏｄｅｄ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ：以下、ＴＣＭ）を使用する。

図２は、８レベルの幅を有する復調された信号についてのＴＣＭの概略図である。
図２を参照すると、ＴＣＭ、すなわちトレリスエンコーダは、８ＶＳＢトレリスエンコーダ２０１及び８レベルシンボルマッパ２０３を具備する。当業界で公知のように、８ＶＳＢトレリスエンコーダは、８−レベル、３−ビット１次元配列を利用する。また、８ＶＳＢトレリスエンコーダは、２／３レートトレリスコードを利用できる。

ＩＳＩのないチャンネルでのトレリスコーディングされたシンボル検出に最も広く使用される方法は、ＭＬＳＥ技法である。それは、ＴＣＭに使用されるコードで、トレリス段階の数が一般的に小さいため、ＭＬＳＥの複雑性がそれほど大きくなく、効率的なビタビデコーディングアルゴリズムを使用して、容易に実現できるためである。したがって、ＩＳＩのないチャンネルを通じて伝送されたＴＣＭシンボルは、ほとんど最適の実行率で検出できる。

しかし、チャンネルがＩＳＩを含んでいれば、チャンネルを通じて持ち込まれたＩＳＩを考慮せねばならない最適のＭＬＳＥ検出器及びＴＣＭは非常に複雑となり、非現実的なものとなる。ＩＳＩチャンネルでトレリスコーディングされたシンボルを検出する他の最適の方法は、チャンネルＩＳＩの補償にＤＦＥを使用し、ＴＣＭのデコーディングにＭＬＳＥビタビデコーダを使用することである。

図３は、ＴＣＭデコーダが結合されたＤＦＥの一般的な構成図である。
図３に示すＴＣＭデコーダが結合されたＤＦＥは、図１に示すＤＦＥと同じく、フィードフォワードフィルタ３０２、フィードバックフィルタ３０３、スライサ３０４及び加算器３０５を具備して、そこにトレリスコーディングされたシンボルをデコーディングするためのＴＣＭデコーダ３０６を更に具備する。受信されたデジタル信号は、入力ライン３０１を介してイコライザに入力され、ＴＣＭデコーダ３０６に連結された出力ライン３０７を介して出力される。

実際に図３に示されたＴＣＭデコーダが結合されたＤＦＥが時々使用されるが、一つの深刻な問題がある。すなわち、ＴＣＭデコーダがアンコーディングされたシンボルを使用する前にフィードバック動作を行うために、ＤＦＥが動作するためにアンコーディングされたシンボルの信頼性は、一般的に非常に低い。したがって、図３に示すような構成の実行能力は、チャンネルとＴＣＭとが結合されたＭＬＳＥ技法より非常に劣る。

図４は、従来のＴＣＭデコーダと結合されたＤＦＥの更に他の構成を示した図である。
一方、前述のＤＦＳＥアルゴリズムが、ＩＳＩチャンネルを通じて伝送されたＴＣＭシンボルをデコーディングするのに使用されることもある。
その構成は、フィードバックフィルタでスライサ決定値を使用する代わりに、ビタビデコーダの最も可能性のあるサバイビング経路からのシンボル決定値を利用する。

いわゆる“グローバル検出フィードバックを有するビタビデコーダ”と称されるその構成は、図４に示すような構成となっている。図４を参照すると、フィードフォワードフィルタ４０２とフィードバックフィルタ４０３との出力は、加算器４０７で合算されてＴＣＭデコーダ４０４に入力され、ＴＣＭデコーダ４０４でデコーディングされたシンボル４０５は、再びフィードバックフィルタ４０３に入力される。前述のように、図４では、フィードバックフィルタの入力としてスライサ決定値が利用されず、ＴＣＭ（ビタビ）デコーダの最も可能性のあるサバイビング経路からのシンボル決定値を利用する。ＴＣＭデコーダの出力のうち最も信頼性の高いデコーディングデプスのＮ番目のシンボルが出力信号４０６となる。

図４に示すＤＦＥとＴＣＭ（ビタビ）デコーダとの結合からなる構成は、図３に示す構成と比較すれば、ＴＣＭ（ビタビ）デコーダの最も可能性のあるサバイビング経路からの決定値が、平均的に更に信頼性が高いため、更に好ましい実行力を有する。

図５は、従来のフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、ＬＭＳアルゴリズムを利用するＤＦＥの構成を示した図である。
ＭＬＳＥ及びＤＦＥチャンネル伝送機能のアプリケーションは、受信者には一般的に知られておらず、よく変更される。したがって、無線通信受信機で使用される検出及び／またはイコライザ構成は、適応性がなければならない。すなわち、そのような検出及びイコライザの構成は、イコライザとトラックチャンネル可変での係数を変化させうるものが好ましい。

係数を変化させうる最も広く知られた方法の一つは、最小平均自乗（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ：以下、ＬＭＳ）適応構成である。ＬＭＳ原理によれば、イコライザ係数は、アルゴリズムが繰り返される毎に、反復的にアップデートされねばならない。例えば、ＤＦＥのフィードバックフィルタ係数は、下記の数式（１）に表したＬＭＳアルゴリズムにより反復的にアップデートされうる。

ここで、ｂ_i ^(k)は、ｋ番目の繰返しでＤＦＥのｉ番目のフィードバック係数（５１８、５１９、・・・、５２０）であり、Ｌ_bは、フィードバックフィルタ係数の数であり、ｄ^_kは、遅延ライン（５２１、５２２、・・・、５２３）に保存されたフィードバックフィルタの決定値であり、μは、小さなステップサイズのパラメータ（正の定数）であり、ｅ_xは、エラー信号５０８であって、ＤＦＥ出力５２４と決定値ｄ^_k５２５との差である。トレーニング期間に伝送されたデータシーケンスｄ_k値は知られ、イコライザは、その伝送されたデータシーケンスｄ_ｋを数式（１）で表わしたＬＭＳアルゴリズムにより、係数ｂ_i ^(k)のアップデートに使用する。

また、数式（１）を実現したＬＭＳ適応構成を利用するＤＦＥは、図５に示される。すなわち、図５は、図１のスライサを利用したＤＦＥに数式（１）を実現したＬＭＳ適応構成を利用した例を示したものである。
トレーニング期間が終われば、出力スライサ５１０での決定値ｄ^_kは、一般的に十分に信頼性があり、その決定値は、トレーニング期間が終わった後に、ＬＭＳアルゴリズム１によりイコライザ係数のアップデートに利用することができる。

図６は、従来のフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、ＬＭＳアルゴリズムと‘Ｓｔｏｐ−ａｎｄ−Ｇｏ’（以下、ＳＡＧ）メカニズムとを利用したＤＦＥの構成を示す図である。
ブラインドモード、すなわちトレーニングシーケンスがない場合にも、数式（１）のＬＭＳアルゴリズムを使用できる。ＳＡＧ ＬＭＳアルゴリズムは、そのアルゴリズムの変形である。そして、そのような構成が図６に示されている。
ＳＡＧアルゴリズムの主なアイデアでは、決定値の信頼性がなければ適応をディセーブルさせ、スライサ決定値が正しいような時のみにイコライザ係数をアップデートする。信頼できない決定値の検出及びイネーブル／ディセーブルフラグ６２３の生成は、ＳＡＧブロックで行われる。

図７は、従来のフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、ＬＭＳ適応アルゴリズムを利用するトレリスデコーダが結合されたＤＦＥの構成を示した図である。
数式（１）のＬＭＳアルゴリズムとそのＳＡＧ変形とは、図４に示すＤＤＦＳＥ構成のように使用することができる。ＬＭＳ適応アルゴリズムと図４のＤＤＦＳＥの構成に適用させた変形の例とを、図７に示す。

シミュレーション及び実験的な研究の結果、図７に示すようなＬＭＳ適応アルゴリズムとイコライザ／デコーダとが結合された構成では、長期間では不安定の問題があるということが分っている。そのような構成の不安定の例を、図８に示す。
図８は、図７に示すフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、従来のＬＭＳアルゴリズムを利用するトレリスデコーダが結合されたＤＦＥについて、繰返し回数に対する出力信号対ノイズ比を示したグラフである。

図８に示す結果は、図７のイコライザとＴＣＭビタビデコーダとのシミュレーション結果のグラフである。この場合、チャンネルは、三つの同等振幅経路を有し、伝送システムは、図２に示す８レベル振幅変調された信号を利用する。図８に示されたイコライザの正常状態反応は、イコライザ係数やオーバーフロー結果の解像度によらず、ＴＣＭ決定フィードバックの特性の結果のみによる。

図８を参照しながら、イコライザ動作についてのいくつかの直観的な説明を以下に行う。すなわち、図８を参照すると、最初のある期間の繰返し回数では、イコライザの動作は、出力信号対ノイズ比において非常に安定的に動作する。しかし、その後のある期間の繰返しでは、安定度が非常に落ち、安定度の変化が繰返し回数の進行により周期的に繰り返されることが分かる。

すなわち、図７に示すイコライザで、決定値の信頼性がなく、イコライザは、決定フィードバックメカニズムに依存できないため、ＩＳＩ補償で、イコライザの決定フィードバック部分の収斂領域の寄与度は無意味となる。したがって、その領域で決定値エラーは、イコライザの安全性には大きな影響を及ぼさず、出力信号対ノイズ比（ＳＮＲ）は非常に安定的である。

しかし、決定値が、平均的に更に信頼性が高まる何回かの繰返し回数の後では、イコライザはその決定値に依存し、ＩＳＩ補償に対してほぼフィードバックフィルタを使用する。

図９Ａは、スライサとＴＣＭデコーダとの出力で、不正確な決定値の比率を時間関数として表現したグラフである。
ＴＣＭ決定値のエラーは、一つの重要な特性を有する。すなわち、ＴＣＭ決定値のエラーは互いに相関関係があり、スライサ決定値でのように、時間上でランダムに分布されておらず、エラーバストでグループ化される傾向がある。
それは、ＴＣＭデコーダの出力で一つのエラーが発生すれば、シリーズのエラーまたはエラーバストを引き起こし、ある時間の周期では、フィードバックフィルタの決定値エラーの数が普段よりはるかに高いということを意味する。すなわち、図９Ａは、そのような特性を概略的に示したグラフである。

図９Ａを参照すると、決定フィードバックフィルタでのエラーの比率と時間との関係を示したグラフが示されている。図７に示すＴＣＭフィードバック構成を使用する場合、フィードバックフィルタでエラーとなる決定の数は、全体的な時間から見れば非常に少ない。しかし、ＴＣＭデコーダは時々エラーバストを引き起こし、エラーとなる決定の数は大幅に増加する。

図９Ａを参照すると、図５に示すスライサを利用する場合には、エラーとなる決定の比率は約２０％であって、非常に安定的であることが分かる。一方では、エラーとなる決定のそのような約２０％の高比率は、イコライザ実行能力を全体的に減少させうるが、他方では、そのようなＬＭＳアルゴリズムがフィードバックメカニズムにそれほど依存しないため、適応構成を安定化させることができる。

逆に、図７に示すＴＣＭフィードバックメカニズムを利用する場合、ほとんどの時間にはフィードバックフィルタにエラーがなく、ＬＭＳアルゴリズムは、フィードバックフィルタのエラーフリー状態によってイコライザ係数をアップデートさせる。その場合、イコライザは、主にフィードバックＩＳＩ補償に依存し、決定エラーに非常に敏感になる。その結果、ＴＣＭデコーダがエラーバストを引き起こし、イコライザ実行能力は、図８に示すように極端に低下する。

また、図６に示すＳＡＧアルゴリズムを利用する場合には、問題が更に深刻になる。ＳＡＧアルゴリズムに設計される適応構成は、決定を信頼できない場合には適応をディセーブルさせるためである。

本発明が解決しようとする技術的課題は、トレリスデコーダと結合されたＤＦＥフィードバック係数をアップデートさせる方法を提供することにある。
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、トレリスデコーダの出力で、エラーの拡大という否定的な結果を減少させ、従来の適応方法と比較して、トレリスデコーダと結合されたＤＦＥの更に軟らかく、且つ更に安定した正常状態の動作を提供するＤＦＥの係数をアップデートする方法を提供することにある。

本発明の一実施例は、イコライザ（すなわち、ＤＦＥ）を提供する。イコライザは、デコーダとフィルタとを含む。フィルタは、複数のフィルタアップデータ部を含み、フィルタアップデータ部は、デコーダから決定値と所定の値とを受けて、フィルタ係数をアップデートする。フィルタアップデータ部は、デコーダの決定値のうち何れか一つを第１値と乗算するための第１乗算部、フィルタ係数のうち何れか一つを定数と乗算するための第２乗算部、及び第１乗算部の出力と第２乗算部の出力とを加算して、フィルタ係数をアップデートする第１加算部を含む。

本発明の他の実施例は、フィルタ係数をアップデートする方法を提供する。この方法は、エラー信号を出力し、出力されたエラー信号にパラメータ値を乗算して、第１部分値及び第２部分値を求め、その部分値を加算してアップデートする。

本発明の他の実施例は、フィルタを提供する。このフィルタは、フィルタ係数をアップデートするためのアップデータを含む。フィルタアップデートは、第１乗算部、第２乗算部及び加算部を含む。第１乗算部は、デコーダから出力された決定値に第１値を乗算し、第２乗算部は、フィルタ係数に定数を乗算し、加算部は、第１乗算部の出力及び第２乗算部の出力を加算して、フィルタ係数をアップデートする。

本発明の他の実施例は、アップデータを提供する。アップデータは、決定値に第１値を乗算するための第１乗算部、フィルタ係数に定数を乗算するための第２乗算部、及び第１乗算部の出力及び第２乗算部の出力を加算して、フィルタ係数をアップデートするための第１加算部を含む。

本発明の他の実施例は、ロジック選択部を含む。ロジック選択部は、フィルタ係数の値を自乗するための複数の自乗部、複数の自乗部により生成された複数のフィルタ係数の自乗値を乗算するための複数の乗算部、複数の乗算部から出力された複数の出力を加算する加算部、加算部の出力を蓄積するための蓄積部、及び蓄積部から出力された複数の値を一つ以上のスレショルド値と比較して、比較結果によって一つ以上の定数を選択するための比較器を含む。

本発明の他の実施例は、フィルタ係数をアップデートするための方法を提供する。この方法は、決定値及び第１値を乗算する第１段階、フィルタ係数及び定数を乗算する第２段階、及び第１段階の結果値と第２段階の結果値とを加算して、フィルタ係数をアップデートする第３段階を含む。

本発明の他の実施例は、定数を選択する方法を提供する。この方法は、複数のフィルタ係数値を自乗する段階、複数の自乗されたフィルタ係数を複数の定数と乗算する段階、乗算された複数の値をいずれも加算する段階、加算された値を蓄積する段階、及び蓄積された値を一つ以上のスレショルド値と比較して、比較結果によって一つ以上の定数を選択する段階を含む。

本発明の一実施例で、デコーダはＴＣＭデコーダであり得る。
本発明の一実施例で、イコライザは、デコーダの決定値のうち何れか一つからイコライザの出力を引いてエラー信号を生成する第２加算部、及び第２加算部で生成されたエラー信号にパラメータ値を乗算して第１値を生成する第３乗算部を更に含みうる。
本発明の一実施例で、パラメータはステップサイズのパラメータであり得る。

本発明の一実施例で、フィルタは、第１及び第２グループのセル、アップデータ部及び加算部を更に含む。第１群のセルは、デコーダから出力された決定値及び第１乗算部の出力を受信する。第２群のセルは、デコーダの決定値のうち何れか一つを遅延させて得た値をそれぞれ受信する。アップデータ部は、フィルタ係数をアップデートする。加算部は、第１群のセルから出力された複数の出力値に、第２群のセルから出力された複数の出力値を加算する。第１及び第２群のセルのそれぞれは、フィルタ係数をアップデートするアップデータ部、及び前記決定値のうち何れか一つとフィルタ係数のうち何れか一つとを乗算して、その結果を出力する係数乗算部をそれぞれ含む。
本発明の一実施例で、アップデータ部のそれぞれは、下記の数式、

（ここで、α_iは、ｉ番目のトレースバックデプスに対応する決定値の信頼性を示す信頼度定数、ｂ_i ^(k)は、イコライザのｋ番目の繰返しでイコライザのｉ番目の係数、Ｌ_bは係数の全体個数、ｄ^_kは決定値、μはパラメータ値、ｅ_kはエラー信号）
によって、前記フィルタ係数をアップデートする。
本発明の一実施例で、ロジック選択部は、下記の数式、

を満足させる定数のセットを算出する。

本発明の一実施例で、ロジック選択部はフィルタ内に含まれうる。
本発明の一実施例で、係数は不等号関係を満足させうる。
本発明の一実施例で、イコライザは他のフィルタを含み、デコーダはビタビデコーダであり得る。

本発明の一実施例で、デコーダはＮ＋１個のトレースバックデプスを有し、フィルタ部は、複数のセルと前記セルの出力値とを合算する加算部を含み、信頼性係数のＮ＋１番目グループのそれぞれは、Ｎ番目のトレースバックデプスに対応するＮ＋１番目の値を有し、Ｎ番目のトレースバックデプスに対応する決定値のそれぞれは、Ｎ＋１番目の遅延ライングループに入力され、セルのそれぞれは、アップデータ部と各決定値とを、フィルタ係数のうち何れか一つと乗算して、その乗算結果を生成する係数乗算部を含みうる。

本発明の一実施例で、デコーダはビタビデコーダであり得る。
本発明の一実施例で、イコライザはＳＡＧ部を更に含み、ＳＡＧ部は決定値を入力され、信頼できない決定値を検出してイネーブル／ディセーブル信号を生成し、決定値の信頼性がなければ、適応アルゴリズムをディセーブルさせ、決定値の信頼性があれば、フィードバックフィルタの係数をアップデートさせうる。

本発明の一実施例で、前記方法は複数のフィルタ係数に対して繰り返されうる。
本発明の一実施例で、前記方法は偏差決定段階、偏差をパラメータ値で乗算する段階、及び前記結果に１を加算し、その逆数を取って定数を生成する段階を含みうる。
本発明の一実施例で、前記方法は、フィルタ係数のそれぞれを自乗する段階、自乗された値に定数を乗算して複数の結果を生成する段階、複数の結果を加算して蓄積する段階、及び蓄積された値をスレショルド値と比較して、比較結果によって定数を選択する段階を含む。

本発明に係るトレリスデコーダＴＣＭと結合されたＤＦＥのフィードバックフィルタ係数をアップデートする方法は、ＴＣＭ決定エラーの拡大により生じるイコライザの不安定性を減らし、トレリスデコーダＴＣＭと結合されたＤＦＥの総合的な実行能力を向上させる。また、その方法は、ＨＤＴＶ８−ＶＳＢ受信機の性能を向上させうる。

本発明と本発明の動作性の利点、及び本発明の実施によって達成される目的を十分に理解するには、本発明の好ましい実施例を例示する添付図面、及び添付図面に記載された内容を参照しなければならない。
以下、添付された図面を参照して、本発明の好ましい実施例を説明することで、本発明を詳細に説明する。各図面に付された同一参照符号は同一部材を示す。

図９Ｂは、本発明に係る適応アルゴリズムを導出するための図９Ａのグラフの単純化されたモデルである。
ＤＦＥのメカニカルな分析と安定した適応アルゴリズムの開発とを可能にするために、ＴＣＭ決定値のエラーとＳＡＧ適応メカニズムの単純化されたモデルとを使用する。本発明による適応は、図９Ｂに示すフィードバックフィルタのエラーフリー決定値を常に利用して行うが、図８に示すような時々ＳＮＲが悪化する場合を除去するために、決定フィードバックフィルタが多様なエラー決定値（すなわち、エラーバストとなる間の決定）より構成される場合にも、最小ＭＳＥと共に動作しうる安定したアルゴリズムを提供するためのものである。

安定した適応アルゴリズムの開発は、前述したモデルと適応フィルタリングに関する一般的な理論に基づきうる。そのような理論による最適のアルゴリズムは下記の数式（２）のコスト関数を最小化しなければならない。

ここで、ｙ_kは、ＤＦＥの加算器７０７の出力信号７１３、すなわちフィードフォワードフィルタ７２１の出力信号と、フィードバックフィルタ７２２の出力信号との和であり、ｄ_kは、エラーフリー状態で伝送されたシンボルである。幾つかの数学的な分析を通じて、数式（２）のコスト関数の最小化は、下記の数式（３）の修正されたＬＭＳアルゴリズムで表わすことができる。

ここで、

は、ｉ番目のデプスに対応するＴＣＭシンボル決定値のエラーの偏差である。

値は、コンピュータの実験により容易に求められる。また、概略的な理論的計算でも求めうる。一つの例として、典型的なＴＣＭデコーダと３経路同等振幅チャンネルモデルについての概略的な

値が表１に表わされている。

図１０Ａは、本発明に係るフィードバックフィルタ係数のアップデート方法を利用するトレリスデコーダ結合ＤＦＥの構成を示した図である。

すなわち、図１０Ａは、数式（３）の適応アルゴリズムを使用するＤＦＥと結合された適応ＴＣＭデコーダの構造を示している。図１０Ａを参照すると、ＴＣＭデコーダ１０１９が結合されたＤＦＥは、フィードフォワードフィルタ１０２１、フィードバックフィルタ１０２２、加算器１００７及びＴＣＭ（ビタビ）デコーダ１０１９を含む。図１０ＡのＤＦＥで、数式（３）に示す本発明に係るフィードバックフィルタ係数のアップデートは、乗算器１０１０＿１ないし１０１０＿５、加算器１０１１＿１ないし１０１１＿５、遅延ライン１０１２＿１ないし１０１２＿５及び乗算器１００９＿１ないし１００９＿５の手段を通じて行われる。その時、遅延ライン１０１２＿１ないし１０１２＿５は、現在のフィルタ係数値ｂ_i ^(k+1)を計算するために以前のフィルタ係数値ｂ_i ^(k)を保存する手段である。

フィードバックフィルタ１０２２は、複数のフィードバックフィルタセルと一つの加算器とにより構成され、具体的には、ＴＣＭデコーダから出力される所定個数の決定値のうちそれぞれ対応する決定値と、第１乗算部の出力信号を受信する１群のセルと、ＴＣＭデコーダの最後のシンボル決定値を対応する数だけを遅延させて得た値と、第１乗算部の出力信号を受信してフィードバックフィルタ係数をアップデートするためのフィードバックフィルタ係数アップデータ部を含む２群のセル、及び第１群のセルと第２群のセルとの出力値を合算する加算器１００８、及びフィードバックフィルタ係数から信頼度定数を算出するロジック選択部１０２３を含む。

第１群のセル及び第２群のセルのそれぞれは、フィードバックフィルタ係数アップデータ部、及び決定値とフィードバックフィルタ係数を乗算して出力する係数乗算部１０１３＿ｉとを含む。

図１０Ａを参照すると、ｂ_i ^(k)（ｉ＝１、２、・・・Ｌ_b）は、ＤＦＥ動作中のｋ番目の繰返しで、ＤＦＥのｉ番目のフィードバックフィルタの係数１０１４＿ｉであり、Ｌ_bは、フィードバックフィルタ係数の全体個数である。また、ｄ^_Kは、フィードバックフィルタの決定値であり、μは、小さなステップサイズのパラメータ（正の定数）であり、ｅ_kは、エラー信号であって、ＤＦＥ出力１０１５と決定値ｄ^_Kとの差である。

図１０Ｂは、図１０Ａの構成のうちｉ番目のフィードバック係数をアップデートする部分回路を示す図である。
図１０Ｂを参照すると、加算器１０１６を通じて、ＤＦＥの出力１０１５と決定値ｄ^_Kとの差によってエラー信号ｅ_kが生成され、エラー信号は、乗算器１０１７を通じて、ステップサイズのパラメータμが乗算される。そして、また乗算器１０１０＿ｉを通じて、決定値ｄ^_Kと乗算されてμｅ_kｄ^_k-1値が生成される。その値に、信頼度定数α_iと、ＤＦＥ動作中のｋ番目の繰返しでＤＦＥのｉ番目のフィードバックフィルタ係数ｂ_i ^(k)とが乗算器１００９＿ｉで乗算される。そして、ＤＦＥの次のｋ＋１番目の繰返し演算に対応する新たなｉ番目のフィードバックフィルタ係数ｂ_i ^(k+1)が、加算器１０１１＿ｉを通じて、遅延ライン１０１２＿ｉの出力と乗算器１０１０＿ｉの出力とを加算して生成される。

したがって、最終的に数式（３）のフィードバックフィルタ係数のアップデートアルゴリズムが達成されうる。
前述したように、α_iは、信頼度定数（０＜α_i＜１）であり、ｉ番目のトレースバックデプスに対応するＴＣＭシンボル決定値の信頼度を表わし、図１０Ａ及び図１０Ｂのロジック選択部１０２３を通じて算出される。

信頼度定数の最適のセット（０＜α₁≦α₂≦・・・≦α_Lb≦１）は、チャンネルプロフィールの多重経路によって異なる。例えば、あるチャンネルが、順方向フィルタ１０２１により効果的に補償され得ない程度の幾つかの非常に強いゴーストを有するチャンネルであれば、イコライザの動作は、フィードバックフィルタの決定値の信頼度に非常に敏感になる。そのような場合、イコライザの不安定性を防ぐために、更に小さな値が定数｛α_i｝に割当てられなければならない。一方、チャンネルが孤立された強いゴーストを有していなければ、イコライザは、不安定性の問題を表わさないため、｛α_i｝値が非常に小さく設定されれば、イコライザの実行能力を全体的にやや落とすことがある。

しかし、一般的にそのような実行能力の低下は深刻ではなく、定数のセットα₁，α₂，・・・，α_Lbは、強いゴーストチャンネルでの実行能力と、弱いゴーストチャンネルでの実行能力とに鑑みて選択することができる。したがって、チャンネル統計によって定数のセットα₁，α₂，・・・，α_Lbを適応的に選択することが好ましい解決方法である。

図１０Ｃは、信頼度定数の最適セットを選択するのに利用されるロジック選択部構成の一実施例を示した図である。

信頼度定数のセットα₁，α₂，・・・，α_Lbを選択する方法として、副最適構成の一実施例である図１０Ｃに示された構成を利用することができる。図１０Ｃに示す構成によれば、まずフィードバックフィルタ係数ｂ₁，ｂ₂，・・・，ｂ_Lbの絶対値の自乗が、絶対値自乗部１５０１，１５０３，・・・１５０４で計算される。また、自乗された係数の絶対値［ｂ₁］²，［ｂ₂］²，・・・，［ｂ_Lb］²は、加重値部１５０５で固定加重係数ｗ₁，ｗ₂，・・・，ｗ_Lbによってそれぞれ乗算され、ここで算出された値は、加算部１５０６で合算される。その時、固定加重係数ｗ₁，ｗ₂，・・・，ｗ_Lbは、ｗ₁≧ｗ₂，≧・・・≧ｗ_Lbの関係を有する。

次いで、ノイズの影響を減らすために、蓄積部１５０７で求めた値を蓄積する。蓄積する時間は、一般的に十分に長く設定する。すなわち、例えば数百個のシンボルが蓄積されるように設定される。その後に蓄積された値は、選択部１５０８で幾つかの所定のスレショルド値と比較され、適切な信頼性定数のセットα₁，α₂，・・・，α_Lbは、その比較の結果によって選択される。

図１１は、例示的なインターリーバを有するＴＣＭエンコーダの構成を示す図である。
本発明に係る適応アルゴリズムは、多重ＴＣＭデコーダとインターリビングとを具備するシステム、例えばデジタルビデオ放送に利用される８−ＶＳＢトレリスコーディングシステムにも適用されうる。一般的に、そのようなシステムでは、同じＴＣＭエンコーダの対応する数が利用される。そのようなデコーダの構造を図１１に示す。

図１１を参照すると、８−ＶＳＢ放送システムは、１２個の並列ＴＣＭデコーダを利用し、１ｓｔ，１３ｔｈ，２５ｔｈ・・・のシンボルは第１グループに、２ｎｄ，１４ｔｈ，２６ｔｈ，・・・のシンボルは第２グループに、３ｒｄ，１５ｔｈ，２７ｔｈ・・・のシンボルは第３グループにし、そのような方式で、合計１２個のグループがＴＣＭエンコーディングによってコードインターリビングが行われる。

そのようなインターリビングシステムのように使用されうるＤＦＥ（またはＤＤＦＳＥ）と結合された適応ＴＣＭデコーダの一実施例を、図１２に示す。
図１２は、フィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、本発明に係る方法を利用するトレリスデコーダとディインターリーバとが結合されたＤＦＥの構成の一実施例を示した図である。

図１２に示された本発明の他の実施例に係るＤＦＥのフィードバックフィルタ１２２４は、１２個ずつグループ化された複数のセルと、この複数のセルから出力された値を加算する加算器１２１３、及び信頼度定数を算出するロジック選択部１２３１とを含む。

それぞれのセルには、ＴＣＭデコーダ１２１６から出力された決定値を順次に遅延させた値と、イコライザのエラー信号に所定ステップサイズのパラメータμを乗算した値とが入力される。そして、それぞれのセルは、フィードバックフィルタをアップデートするための演算部１２０８ないし１２１０と、フィードバックフィルタ係数と入力された決定値とを乗算する乗算部１２１１とを含む。

フィードバックフィルタアップデータ部は、決定値と所定パラメータとが乗算されたエラー信号を乗算する乗算器１２０８、フィードバックフィルタ係数ｂ₁と信頼度定数α₂とを乗算する乗算部１２１０、乗算部１２１０から出力された値を遅延させる遅延部１２０７、及び遅延部１２０７から出力された値と乗算部１２０８から出力された値とを加算して、新たなフィードバックフィルタ係数を生成する加算部１２０９を具備する。

図１２を参照すると、図１２に示すＤＦＥと結合されたＴＣＭデコーダの適応アルゴリズムの特性は、図１０に示す構成の特性とほぼ同じである。相違点は、最初の１２個の信頼度定数α₁，α₂，・・・，α₁₂のいずれも、表１での０^ｔｈトレースバックデプスに対応する同じ値を有し、次の１２個の信頼度定数α₁₃，α₁₄，・・・，α₂₄のいずれも、１^ｓｔトレースバックデプスに対応する同じ値を有し、その次の１２個の信頼度定数α₂₅，α₂₆，・・・，α₃₆のいずれも、２^ｎｄトレースバックデプスに対応する同じ値を有する。また、同じ方式で、１２グループの信頼度定数が、それぞれ同じ値を有する。他の相違点は、０^ｔｈトレースバックデプスに対応する決定値は、遅延ライン１２２５，・・・１２２６に入力され、１^ｓｔトレースバックデプスに対応する決定値は、遅延ライン１２２７，・・・１２２８に入力され、そのような方式で入力されて、Ｎ^ｔｈトレースバックデプスに対応する決定値は、遅延ライン１２２９、・・・１２３０に入力されるという点が異なる。

図１２に示すＴＣＭデコーダ及びディインターリーバブロック１２１６は、図１３に具体的にその構造が示されている。
すなわち、図１３は、図１２のディインターリーバを有するＴＣＭデコーダの具体的な構成を示した図である。

図１４は、フィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、本発明に係るアルゴリズムとＳＡＧメカニズムとを利用するトレリスデコーダ１４１６と結合されたＤＦＥの構成を示した図である。

本発明の他の好ましい実施例は、適応アルゴリズムが、ブラインドＳＡＧモードで行われる。その一実施例が図１４に示される。図１４を参照すると、ＳＡＧフラグ計算部１４２４はフラグ１４２５を発生させる。フラグ１４２５は、ＴＣＭデコーダ決定値の信頼性が十分ではないと判断すれば、イコライザ係数のアップデートをディセーブルさせる役割を行う。

図１４に示す本発明の他の実施例に係るＤＦＥのフィードバックフィルタ１４１５は、１２個ずつグループ化された複数のセルと、この複数のセルから出力された値を加算する加算器１４１３、及び信頼度定数を算出するロジック選択部１４３１を含む。
それぞれのセルには、ＴＣＭデコーダ１４１６から出力された決定値を順次に遅延させた値と、イコライザのエラー信号に所定のステップサイズのパラメータμを乗算した値とが入力される。そして、それぞれのセルは、フィードバックフィルタをアップデートするための演算部１４０８ないし１４１０と、フィードバックフィルタ係数と入力された決定値とを乗算する乗算部１４１１とを含む。

フィードバックフィルタアップデータ部は、決定値と所定パラメータとが乗算されたエラー信号を乗算する乗算器１４０８、フィードバックフィルタ係数ｂ_iと信頼度定数α_iとを乗算する乗算部１４１０、乗算部１４１０から出力された値を遅延させる遅延部１４０７、及び遅延部１４０７から出力された値と乗算部１４０８から出力された値とを加算して、新たなフィードバックフィルタ係数を生成する加算部１４０９を具備する。

図１４を参照すると、図１４に示すＤＦＥと結合されたＴＣＭデコーダの適応アルゴリズムの特性は、図１２に示す構成の特性とほぼ同じである。すなわち、最初の１２個の信頼度定数α₁，α₂，・・・，α₁₂のいずれも、表１での０^ｔｈトレースバックデプスに対応する同じ値を有し、次の１２個の信頼度定数α₁₃，α₁₄，・・・，α₂₄のいずれも、１^ｓｔトレースバックデプスに対応する同じ値を有し、その次の１２個の信頼度定数α₂₅，α₂₆，・・・，α₃₆のいずれも、２^ｎｄトレースバックデプスに対応する同じ値を有する。また、同じ方式で、１２グループの信頼度定数が、それぞれ同じ値を有する。また、０^ｔｈトレースバックデプスに対応する決定値は、遅延ライン１２２５，・・・１２２６に入力され、１^ｓｔトレースバックデプスに対応する決定値は、遅延ライン１２２７，・・・１２２８に入力され、そのような方式で入力されて、Ｎ^ｔｈトレースバックデプスに対応する決定値は、遅延ライン１２２９，・・・１２３０に入力される。

また、図１４に示すＤＦＥは、図１２に示すＤＦＥにＳＡＧ部１４２６を更に含む。その時、図１４に示すＳＡＧの詳細な構成は、前述した図６に示すＳＡＧの構成と同じである。
ＳＡＧ部は、決定値を入力され、信頼できない決定値を検出し、適応アルゴリズムのイネーブル／ディセーブル信号を生成し、決定値の信頼性がなければ、適応アルゴリズムをディセーブルさせ、決定の信頼性があれば、フィードバックフィルタ係数をアップデートさせる。

最後に、本発明に係る適応構成を利用した結果を、図１５に示す。
図１５は、フィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、従来のＬＭＳアルゴリズムと本発明に係る方法とを利用するトレリスデコーダと結合されたＤＦＥに対する繰返し回数に比べた出力信号対ノイズ比を示したグラフである。

図１５に示すように、本発明に係るアルゴリズムを利用すれば、従来の適応構成を利用して得た結果と比較して、イコライザの長期間の動作が平均的に更に軟らかく、且つ向上した結果が得られる。

本発明で提案された適応アルゴリズムを利用して、下記の例のように、多くの変形された実施例が回路により構成されうる。
一実施例として、デプスＮに対応する最終ＴＣＭデコーダ決定値は、エラー信号ｅ_kを生成し、適応アルゴリズムを駆動するのに利用されうる。

他の実施例として、図１２または図１４に示された構成で、インターリビングされたＴＣＭエンコーダの個数は、いかなる数でも関係ない。すなわち、ＴＣＭエンコーダの数は、８または１６でもあり得る。
他の実施例として、乗算器を使用することを避け、その代りにシフタや加算器を利用して、純粋ハードウェア的な構成で数式（３）の適応アルゴリズムを実現して、計算上、効果的な方法を利用できる。

本発明の一実施例は、音声、データまたはビデオ通信と関連して説明したが、本発明は、いかなる通信技術またはそれらの結合技術にも利用されうる。
本発明の一実施例は、ビデオゴースト及び／またはエコーと関連して説明したが、本発明は、いかなるフェーディング及び／または干渉を減少させる技術にも利用されうる。
本発明の一実施例は、無線モデム及び／または電話機と関連して説明したが、本発明は、いかなる無線または地上波通信システムにも利用されうる。

本発明の一実施例は、トレリスまたはビタビデコーダと関連して説明したが、本発明は、いかなる他のデコーダにも利用されうる。
本発明の一実施例は、デジタルビデオ放送のための８−ＶＳＢトレリスコーディングシステムと関連して説明したが、本発明は、いかなる他のビデオオーディオ及び／またはデータシステムにも利用されうる。
本発明の一実施例は、１２個のセルを含むイコライザと関連して説明したが、セルの個数は、システムの特性によっても変わり得る。

本発明は、図示された一実施例を参考して説明したが、これは例示的なものに過ぎず、当業者ならば、これから多様な変形及び均等な他実施例が可能であるということが理解できるであろう。したがって、本発明の真の技術的保護の範囲は、特許請求の範囲の技術的思想により決まらなければならない。

本発明は、音声、データまたはビデオ通信技術に利用されうる。また、ビデオゴースト及び／またはエコー技術、及びあるフェーディング及び／または干渉を減少させる技術に利用されうる。また、無線モデム及び／または電話機、及びいかなる無線または地上波通信システムに利用されうる。

ＤＦＥの一般的な構造を示した図である。 ８レベルの幅を有する復調された信号についてのＴＣＭの概略図である。 ＴＣＭデコーダが結合されたＤＦＥの一般的な構成図である。 従来のＴＣＭデコーダと結合されたＤＦＥの更に他の構成を示した図である。 従来のフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、ＬＭＳアルゴリズムを利用するＤＦＥの構成を示した図である。 従来のフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、ＬＭＳアルゴリズムとＳＡＧメカニズムとを利用したＤＦＥの構成を示した図である。 従来のフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、ＬＭＳ適応アルゴリズムを利用するトレリスデコーダが結合されたＤＦＥの構成を示した図である。 図７に示したフィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、従来のＬＭＳアルゴリズムを利用するトレリスデコーダが結合されたＤＦＥについての、繰返し回数と出力信号対ノイズ比との関係を示したグラフである。 スライサとＴＣＭデコーダとの出力で、不正確な決定値の比率を時間関数として表現したグラフである。 本発明に係る適応アルゴリズムを導出するための図９Ａのグラフの単純化されたモデルである。 本発明に係るフィードバックフィルタ係数を、アップデート方法を利用するトレリスデコーダの結合ＤＦＥの構成を示した図である。 図１０Ａの構成中、ｉ番目のフィードバック係数をアップデートする部分回路を示した図である。 信頼度定数の最適セットの選択に利用されるロジック選択部の構成の一実施例を示した図である。 例示的なインターリーバを有するＴＣＭエンコーダの構成を示した図である。 フィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、本発明に係る方法を利用するトレリスデコーダとディインターリーバとが結合されたＤＦＥの構成の一実施例を示した図である。 図１２のディインターリーバを有するＴＣＭデコーダの具体的な構成を示した図である。 フィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、本発明に係るアルゴリズムとＳＡＧメカニズムとを利用するトレリスデコーダと結合されたＤＦＥの構成を示した図である。 フィードバックフィルタ係数をアップデートするのに、従来のＬＭＳアルゴリズムと本発明に係る方法とを利用するトレリスデコーダと結合されたＤＦＥに対する繰返し回数と出力信号対ノイズ比との関係を示したグラフである。

符号の説明

１００７ 加算器
１００８ 加算器
１００９＿１〜１００９＿５ 乗算器
１０１０＿１〜１０１０＿５ 乗算器
１０１１＿１〜１０１１＿５ 加算器
１０１２＿１〜１０１２＿５ 遅延ライン
１０１３＿ｉ 係数乗算部
１０１４＿ｉ ｉ番目のフィードバックフィルタの係数
１０１５ ＤＦＥ出力
１０１９ ＴＣＭ（ビタビ）デコーダ
１０２１ フィードフォワードフィルタ
１０２２ フィードバックフィルタ
１０２３ ロジック選択部

Claims (26)

1. 入力デジタル信号に基づいた信号を受信し、複数の決定値を出力するデコーダと、
   前記デコーダから複数の決定値及び第１値を受信し、複数のフィルタ係数をアップデートする、第１フィルタとを含み、
   前記第１フィルタは、
   複数のセル及び加算器を含み、
   前記複数のセルそれぞれは出力を発生し、前記加算器は前記複数のセルからの出力を互いに加算し、
   前記複数のセルそれぞれは前記複数のフィルタ係数のうち一つをアップデートするための決定値とこれに対応するフィルタ係数と乗算して、その結果を出力する係数乗算部と、
   前記デコーダの前記決定値のうち何れか一つを、前記第１値と乗算するための第１乗算部と、前記フィルタ係数のうち何れか一つを、前記デコーダのトレースバックデプスに対応する決定値の信頼性を表す信頼性定数と乗算するための第２乗算部と、前記第１乗算部の出力と前記第２乗算部の出力が遅延ラインにより遅延された出力とを加算して、前記フィルタ係数をアップデートする第１加算部と、を含む複数のフィルタアップデータ部をそれぞれ含み、
   前記第１フィルタの前記加算器の出力信号に前記入力デジタル信号をフィードフォワードフィルタにより処理した信号を加算した信号を、前記入力デジタル信号に基づいた信号として前記デコーダに入力することを特徴とするイコライザ。
2. 前記デコーダは、トレリスコード変調デコーダであることを特徴とする請求項１に記載のイコライザ。
3. 前記デコーダの前記決定値のうち何れか一つから、前記イコライザの出力を引いてエラー信号を生成する第２加算部と、
   前記第２加算部で生成されたエラー信号に、パラメータ値を乗算して前記第１値を生成する第３乗算部と、を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のイコライザ。
4. 前記パラメータは、ステップサイズのパラメータであることを特徴とする請求項１に記載のイコライザ。
5. 前記複数のセルは、
   前記デコーダから出力された前記決定値、及び前記第１値の出力を受信する第１群のセルと、
   前記デコーダの決定値のうち何れか一つを遅延させて得た値をそれぞれ受信する第２群のセルと、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のイコライザ。
6. 前記アップデータ部のそれぞれは、下記の数式、
   

   

   （ここで、α_iは、ｉ番目のトレースバックデプスに対応する前記決定値の信頼性を示す信頼度定数、ｂ_i ^(k)は、前記イコライザのｋ番目の繰返しで前記イコライザのｉ番目の係数、Ｌ_bは係数の全体個数、ｄ^_kは前記決定値、μはパラメータ値、ｅ_kはエラー信号）によって、前記フィルタ係数をアップデートすることを特徴とする請求項５に記載のイコライザ。
7. 下記の数式、
   

   

   を満足させる定数のセットを算出するロジック選択部を更に含むことを特徴とする請求項６に記載のイコライザ。
8. 前記決定エラーは、前記ｉ番目のデプスに対応することを特徴とする請求項７に記載のイコライザ。
9. 前記ロジック選択部は、前記第１フィルタ内に含まれることを特徴とする請求項７に記載のイコライザ。
10. 前記ロジック選択部は、
    前記第１フィルタ係数の値を自乗する複数の自乗部と、
    前記自乗されたフィルタ係数に定数を乗算する複数の第４乗算部と、
    前記第１乗算部から出力された複数の出力を加算する第３加算部と、
    前記第１加算部から出力された複数の出力を蓄積させるための蓄積部と、
    前記蓄積部から出力される複数の蓄積された値を複数の所定のスレショルド値と比較し、前記入力デジタル信号が伝送されるチャネルの特性に応じて前記複数の蓄積された値のうち一部を信頼性定数のセットとして適応的に選択する比較選択部と、を更に含むことを特徴とする請求項７または８に記載のイコライザ。
11. 前記入力デジタル信号をフィードフォワードフィルタリングする第２フィルタ部と、前記第１フィルタの出力と前記第２フィルタの出力とを加算し、加算結果を前記入力デジタル信号に基づいた信号として前記デコーダに提供する第４加算部とを更に含むことを特徴とする請求項５に記載のイコライザ。
12. 前記デコーダは、ビタビデコーダであることを特徴とする請求項５に記載のイコライザ。
13. 前記デコーダは、第１乃至第Ｎ＋１トレースバックデプスを有し、前記フィルタ部は、複数のセルと前記セルの出力値とを合算する加算部と、前記第１乃至第Ｎ＋１トレースバックデプスに対応する決定値をそれぞれ遅延するための第１乃至第Ｎ＋１遅延ラインを含み、
    前記複数のセルそれぞれに対する信頼性定数を含む複数の信頼性定数は第１乃至第Ｎ＋１グループに区分され、前記第１乃至第Ｎ＋１グループのそれぞれは相等しい値を有する信頼性定数を含み、
    前記第１乃至第Ｎ＋１トレースバックデプスに対応する決定値のそれぞれは前記第１乃至第Ｎ＋１遅延ラインにそれぞれ入力され、
    前記セルのそれぞれは、前記アップデータ部と、各決定値を前記フィルタ係数のうち何れか一つと乗算して、その乗算結果を生成する係数乗算部と、を含むことを特徴とする請求項３に記載のイコライザ。
14. 前記アップデータ部のそれぞれは、下記の数式、
    

    

    （ここで、α_iは、ｉ番目のトレースバックデプスに対応する前記決定値の信頼性を示す信頼度定数、ｂ_i ^(k)は、前記イコライザのｋ番目の繰返しで前記イコライザのｉ番目の係数、Ｌ_bは係数の全体個数、ｄ^_kは前記決定値、μはパラメータ値、ｅ_kはエラー信号）によって、前記フィルタ係数をアップデートすることを特徴とする請求項１３に記載のイコライザ。
15. 下記の数式、
    

    

    を満足させる定数のセットを算出するロジック選択部を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載のイコライザ。
16. 前記ロジック選択部は、前記第１フィルタ内に含まれることを特徴とする請求項１５に記載のイコライザ。
17. 前記ロジック選択部は、
    前記第１フィルタ係数の値を自乗する複数の自乗部と、
    前記自乗されたフィルタ係数に定数を乗算する複数の第４乗算部と、
    前記第１乗算部から出力された複数の出力を加算する第３加算部と、
    前記第１加算部から出力された複数の出力を蓄積させるための蓄積部と、
    前記蓄積部から出力される複数の蓄積された値を複数の所定のスレショルド値と比較し、前記入力デジタル信号が伝送されるチャネルの特性に応じて前記複数の蓄積された値のうち一部を信頼性定数のセットとして適応的に選択する比較選択部と、を更に含むことを特徴とする請求項１５または１６に記載のイコライザ。
18. 前記入力デジタル信号をフィードフォワードフィルタリングする第２フィルタ部と、前記第１フィルタの出力と前記第２フィルタの出力とを加算し、加算結果を前記入力デジタル信号に基づいた信号として前記デコーダに提供する第４加算部とを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載のイコライザ。
19. 前記デコーダは、ビタビデコーダであることを特徴とする請求項１３に記載のイコライザ。
20. ＳＡＧ部を更に含み、
    前記ＳＡＧ部は、前記決定値を入力され、信頼できない決定値を検出し、イネーブル／ディセーブル信号を生成して、前記決定値の信頼性がなければ、適応アルゴリズムをディセーブルさせ、決定値の信頼性があれば、前記フィードバックフィルタの係数をアップデートさせることを特徴とする請求項１３に記載のイコライザ。
21. 前記アップデータ部のそれぞれは、下記の数式、
    

    

    （ここで、α_iは、ｉ番目のトレースバックデプスに対応する前記決定値の信頼性を示す信頼度定数、ｂ_i ^(k)は、前記イコライザのｋ番目の繰返しで前記イコライザのｉ番目の係数、Ｌ_bは係数の全体個数、ｄ^_kは前記決定値、μはパラメータ値、ｅ_kはエラー信号）によって、前記フィルタ係数をアップデートすることを特徴とする請求項２０に記載のイコライザ。
22. 下記の数式、
    

    

    を満足させる定数のセットを算出するロジック選択部を更に含むことを特徴とする請求項２１に記載のイコライザ。
23. 前記ロジック選択部は、前記第１フィルタ内に含まれることを特徴とする請求項２２に記載のイコライザ。
24. 前記ロジック選択部は、
    前記第１フィルタ係数の値を自乗する複数の自乗部と、
    前記自乗されたフィルタ係数に定数を乗算する複数の第４乗算部と、
    前記第１乗算部から出力された複数の出力を加算する第３加算部と、
    前記第１加算部から出力された複数の出力を蓄積させるための蓄積部と、
    前記蓄積部から出力される複数の蓄積された値を複数の所定のスレショルド値と比較し、前記入力デジタル信号が伝送されるチャネルの特性に応じて前記複数の蓄積された値のうち一部を信頼性定数のセットとして適応的に選択する比較選択部とを更に含むことを特徴とする請求項２２または２３に記載のイコライザ。
25. 前記入力デジタル信号をフィードフォワードフィルタリングする第２フィルタ部と、前記第１フィルタの出力と前記第２フィルタの出力とを加算し、加算結果を前記入力デジタル信号に基づいた信号として前記デコーダに提供する第４加算部とを更に含むことを特徴とする請求項２０に記載のイコライザ。
26. 前記デコーダは、ビタビデコーダであることを特徴とする請求項２０に記載のイコライザ。

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