JP4822946B2 - 適応等化器 - Google Patents

Description

本発明は、適応等化器に関し、特にトレーニング信号とデータ信号で構成されたパケット信号を処理するための適応等化器に関する。

マルチパス環境下において、ディジタル通信の品質が劣化する場合がある。これを解決するために、等化器の使用によって、無線伝送路にて受けた歪みを補正することが有効である。等化器には多くの種類があるが、特に移動体通信では、最尤系列推定（ＭＬＳＥ：Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）が有効である。ＭＬＳＥでは、一般的に、無線伝送路推定回路とビタビアルゴリズムとが組み合わされている。このようなＭＬＳＥは、無線伝送路特性に応じて先行波と遅延波とを合成するので、受信利得を増大できる。そのため、ＭＬＳＥのＢＥＲ（Ｂｉｔ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ）特性は、先行波または遅延波の成分を除去または抑圧しながら受信する場合と比較して、一般的に向上する（例えば、非特許文献１参照。）。
堀越淳、「最尤系列推定フィルタ」、ディジタル移動通信のための波形等化技術、株式会社トリケップス、１９９６年６月、ｐ．７７−９１

ＭＬＳＥには、レプリカを生成するためのＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ部と、ＦＩＲフィルタ部でのタップ係数を推定するための伝送路特性推定部とが一般的に含まれている。ＦＩＲフィルタ部は、到来波の最大遅延シンボル数がＭである場合、少なくともＭ＋１のタップを含むように設計される。到来波の最大遅延シンボル数に対応できるように設計されたＦＩＲフィルタ部において、実際の到来波の最大遅延シンボル数がＦＩＲフィルタ部にて対応可能な最大遅延シンボル数よりも小さい場合、伝送路推定により到来波が存在していないタップであっても値を有する。例えば、ＦＩＲフィルタ部のタップ数がＭ＋１である場合において、到来波の最大遅延シンボル数がＬであるとする。

ここで、Ｌは、Ｍよりも小さい整数である。また、伝送路推定が理想的になされたと仮定すると、１番目のタップ係数からＬ＋１番目のタップ係数によって、到来波のインパルス応答が表現できる。そのため、残りのＬ＋２番目のタップ係数からＭ＋１番目のタップ係数は、「０」の値になるべきである。実際には、伝送路推定によりこれらのタップ係数も値を有するので、レプリカ信号に誤差が生じ、等化特性が劣化する場合がある。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、無線伝送路の変動にも対応しながら、タップ係数に含まれる誤差を低減する適応等化器を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の適応等化器は、トレーニング信号とデータ信号で構成されたパケット信号を受信する受信部と、受信部において受信したパケット信号に対して、予め記憶したトレーニング信号または等化処理を実行して得られた信号に対する遅延時間が異なるように配置された複数のタップを使用しながら等化処理を実行する等化部と、受信部において受信したパケット信号のトレーニング信号の期間にわたって、受信部において受信したパケット信号と予め記憶したトレーニング信号とをもとに、等化部の複数のタップに対する係数をそれぞれ推定する手段と、受信したパケット信号のデータ信号の期間にわたって、受信部において受信したパケット信号と等化部において等化処理を実行して得られた信号とをもとに、等化部の複数のタップに対する係数をそれぞれ更新する手段とを含む推定部とを備える。推定部は、トレーニング信号の終了タイミングにおいて、トレーニング信号の期間にわたって推定した複数のタップに対する係数のそれぞれをしきい値と比較し、しきい値よりも大きい値の係数のうち、遅延時間が最大となる係数よりも長い遅延時間に対応した係数の値をゼロに設定する手段と、設定を実行した後の複数の係数を初期値として適応アルゴリズムを実行することによって、データ信号の期間にわたる更新を実行する手段とを含む。推定部は、トレーニング信号の終了タイミングにおいてゼロに設定した係数に対しても、適応アルゴリズムを実行することによってデータ信号の期間にわたる更新を実行する。

この態様によると、トレーニング信号の期間の終了時点において、しきい値よりも大きい値の係数のうち、遅延時間が最大となる係数よりも長い遅延時間に対応した係数の値をゼロに設定するので、係数に含まれる誤差を低減できる。この場合、トレーニング信号の期間の終了時点において、ゼロに設定された一部の係数に対しても、データ信号の期間において更新を実行するので、無線伝送路の変動によって、ゼロに設定されたタップ係数の遅延時間にも到来波が存在するようになっても対応できる。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、無線伝送路の変動にも対応しながら、タップ係数に含まれる誤差を低減し受信特性を向上できる。

本発明を具体的に説明する前に、概要を述べる。本発明の実施例は、伝送路特性の推定を実行しながら、ビタビアルゴリズムも実行する適応等化器に関する。実施例において、適応等化器は、パケット信号を受信しており、当該パケット信号では、トレーニング信号に続いて、データ信号が配置される。適応等化器は、パケット信号を受信すると、トレーニング信号の期間において、伝送路特性を初期推定する。また、適応等化器は、データ信号の期間において、ビタビアルゴリズムを実行するとともに、ビタビアルゴリズムによって推定した信号をフィードバックしながら伝送路特性を更新する。

実際の到来波における最大遅延シンボル数が、適応等化器において等化可能な遅延シンボル数よりも小さい場合、本来ならば０に近い値を有するべきタップ係数がある程度大きな値を有することがある。その結果、これらのタップ係数の誤差が大きくなり、適応等化器の受信特性が劣化する。そのため、本実施例に係る適応等化器は、以下の処理を実行する。適応等化器は、トレーニング信号の期間にわたって伝送路特性の初期推定を実行した後、タップ係数毎にタップ係数の大きさとしきい値とを比較する。また、適応等化器は、しきい値よりも大きいタップ係数のうち、遅延時間が最大となるタップ係数を特定し、特定したタップ係数よりも遅延時間の大きいタップ係数を「０」に設定する。これらのタップには、遅延波が存在しないと想定される。

また、無線伝送路は、一般的に変動している。その結果、トレーニング信号期間において遅延波が存在しないと想定されるタップであっても、データ信号期間において当該タップに遅延波が存在する可能性もある。そのため、本実施例に係る適応等化器は、トレーニング信号期間の終了時点において「０」に設定したタップに対しても、タップ係数の更新を実行する。つまり、トレーニング信号期間の終了時点において「０」に設定したタップも含めた形でタップ係数の更新が実行される。

図１は、本発明の実施例に係る受信装置１００の構成を示す。受信装置１００は、アンテナ１０、ＲＦ部１２、直交検波部１４、ＡＤ変換部１６、適応等化器１８、制御部２０を含む。

アンテナ１０は、図示しない送信装置から送信されたパケット信号を受信する。パケット信号は、前述のごとく、トレーニング信号とデータ信号とによって構成されており、トレーニング信号のパターンは、受信装置１００にとって既知である。またアンテナ１０において受信されたパケット信号は、無線周波数帯域に対応する。ＲＦ部１２は、パケット信号に対して周波数変換を実行することによって、パケット信号の周波数を無線周波数帯域から中間周波数帯域に変換する。また、ＲＦ部１２は、パケット信号を増幅する。

直交検波部１４は、ＲＦ部１２からの中間周波数帯域のパケット信号を直交検波することによって、ベースバンドのパケット信号を出力する。ベースバンドの信号は、一般的に同相成分と直交成分とによって形成されているが、ここでは、図面を明瞭にするために、ひとつの信号線のみを示す。ＡＤ変換部１６は、直交検波部１４によって変換されたベースバンドのパケット信号に対して、アナログ信号からディジタル信号への変換を実行し、変換したディジタル信号を適応等化器１８に出力する。

適応等化器１８は、ＡＤ変換部１６からのディジタル信号に対して、等化処理を実行する。適応等化器１８は、ＭＬＳＥによって構成されており、ビタビアルゴリズムを実行するとともに、伝送路特性を推定する。適応等化器１８は、パケット信号のトレーニング信号の期間において、伝送路特性の初期値を推定した後、データ信号の期間において、ビタビアルゴリズムによって推定した信号をフィードバックしながら伝送路特性を更新する。以上の処理によって、図示しない送信装置との間の伝送路特性が変動する場合であっても、適応等化器１８は、変動への追従を実行する。制御部２０は、受信装置１００のタイミング等を制御する。

図２は、適応等化器１８の構成を示す。適応等化器１８は、レプリカ生成部４０、計算部４２、ブランチメトリック導出部４４、状態遷移推定部４６、伝送路特性推定部４８、スイッチ部５２、トレーニング信号記憶部５４を含む。また、レプリカ生成部４０は、信号生成部５６、ＦＩＲフィルタ部５８を含む。以下においては、適応等化器１８に入力される信号、すなわち図１のＡＤ変換部１６から出力されるディジタル信号を受信信号と呼ぶものとする。

レプリカ生成部４０に含まれたＦＩＲフィルタ部５８と信号生成部５６は、受信信号と比較すべきレプリカ信号を生成する。ここで、ＦＩＲフィルタ部５８に含まれるタップの数と変調方式により、ビタビアルゴリズムのブランチメトリックにおいて考慮される状態遷移の数が決まる。例えば、タップ数が２の場合、現在のひとつ前におけるタイミングでの状態から現在の状態への状態遷移が考慮される。信号生成部５６は、ＦＩＲフィルタ部５８に含まれたタップのそれぞれに対応させながら、送信された信号が示すことのできる値の組合せを出力する。例えば、変調方式がＱＰＳＫ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ）である場合、ひとつのタップに対して４つの値が対応可能である。また、タップ数が２であれば、送信された信号が示すことのできる値の組合せは、１６種類になる。タップ数が増加すれば、組合せは指数関数的に増加する。

そのため、上記の場合、信号生成部５６は、１６種類の信号の組合せを生成する。なお、トレーニング信号の期間においては、信号生成部５６は、１６種類の信号の組合せを生成するかわりに、トレーニング信号のパターンを出力する。そのため、信号生成部５６は、トレーニング信号のパターンを記憶する。ＦＩＲフィルタ部５８は、タップ係数として、後述の伝送路特性推定部４８からの伝送路特性を使用する。また、ＦＩＲフィルタ部５８は、信号生成部５６からの信号とタップ係数とに対して、畳み込み積分を実行することによって、レプリカ信号を生成する。なお、前述のごとく、受信信号は、ベースバンドの信号であるので、同相成分と直交成分とによって構成されている。そのため、レプリカ信号も同相成分と直交成分とによって構成されている。

計算部４２は、ＦＩＲフィルタ部５８において生成したレプリカ信号と受信信号との誤差を計算する。ここで、誤差の計算のために、ベクトル演算が実行される。また、前述の場合、ひとつの受信信号に対して、１６種類のレプリカ信号が生成された場合、計算部４２は、ひとつの受信信号に対して、１６種類のレプリカ信号との間の誤差を計算する。

ブランチメトリック導出部４４は、計算部４２において計算した誤差からブランチメトリックを導出する。状態遷移推定部４６は、ブランチメトリックからパスメトリックを導出し、導出したパスメトリックによって、パスヒストリを更新する。つまり、状態遷移推定部４６は、ブランチメトリックをもとに、ビタビアルゴリズムを使って最尤系列推定を実行することによって、受信信号に対応すべき送信信号を推定する。ここで、レプリカ生成部４０、計算部４２、ブランチメトリック導出部４４、状態遷移推定部４６は、受信したパケット信号に対して、予め記憶したトレーニング信号または等化処理を実行して得られた信号に対する遅延時間が異なるように配置された複数のタップを使用しながら等化処理を実行するといえる。なお、レプリカ生成部４０、計算部４２、ブランチメトリック導出部４４、状態遷移推定部４６の処理は、公知のビタビアルゴリズムによっても実現可能である。

トレーニング信号記憶部５４は、信号生成部５６と同様にトレーニング信号のパターンを記憶する。スイッチ部５２は、トレーニング信号の期間において、トレーニング信号記憶部５４からのトレーニング信号を選択して出力し、データ信号の期間において、状態遷移推定部４６にて推定された送信信号を選択して出力する。後者は、最尤系列推定がなされた信号のフィードバックに相当する。

伝送路特性推定部４８は、トレーニング信号の期間において、トレーニング信号記憶部５４からのトレーニング信号と、計算部４２において計算した誤差をもとに伝送路特性、つまりＦＩＲフィルタ部５８に含まれる複数のタップに対する係数を導出する。ここで、伝送路特性推定部４８は、伝送路特性の導出のために、適応アルゴリズムを実行する。適応アルゴリズムの一例として、ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムやＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）アルゴリズムが挙げられる。なお、トレーニング信号は既知であるので、レプリカ生成部４０におけるレプリカ信号の生成、状態遷移推定部４６におけるパスヒストリの更新は、それに合うように実行される。また、伝送路特性推定部４８は、導出している伝送路特性をタップ係数としてＦＩＲフィルタ部５８に出力する。

伝送路特性推定部４８は、トレーニング信号の終了タイミングにおいて、複数のタップ係数の大きさのそれぞれをしきい値と比較し、しきい値よりも大きい値のタップ係数のうち、遅延時間が最大となるタップ係数を特定する。また、伝送路特性推定部４８は、特定したタップ係数よりも長い遅延時間に対応したタップ係数の値をゼロに設定する。そのため、特定したタップ係数の遅延時間以下の遅延時間に対応したタップ係数には、トレーニング信号の期間における適応アルゴリズムの実行結果が使用され、それ以外のタップ係数がゼロとなるようなタップ係数が、初期値としてＦＩＲフィルタ部５８に出力される。

具体的に説明するために、Ｎ＋１個のタップ係数が存在し、遅延時間の短いタップ係数から順番に第１タップ係数、第２タップ係数、・・・、第Ｎ＋１タップ係数のごとく定義する。また、しきい値よりも大きい値のタップ係数のうち、遅延時間が最大となるタップ係数が第Ｍタップ係数であるとする。ここで、Ｍは、Ｎよりも小さい整数である。伝送路特性推定部４８は、第Ｍ＋１タップ係数から第Ｎ＋１タップ係数を「０」に設定する。なお、第１タップ係数から第Ｍタップ係数までには、トレーニング信号の期間において計算された値が使用される。このように導出した第１タップ係数から第Ｎ＋１タップ係数が、初期値としてＦＩＲフィルタ部５８に設定される。

伝送路特性推定部４８は、データ信号の期間にわたって、等化処理を実行して得られた信号と受信信号とをもとに、複数のタップ係数をそれぞれ更新する。つまり、伝送路特性推定部４８は、データ信号の期間において、状態遷移推定部４６において推定した送信信号と計算部４２において計算した誤差をもとに伝送路特性を更新する。伝送路特性の更新においても、前述の適応アルゴリズムが使用される。また、伝送路特性推定部４８は、更新した伝送路特性もタップ係数としてＦＩＲフィルタ部５８に出力する。ここで、更新される複数のタップ係数の初期値として、トレーニング信号の終了タイミングにおいて設定されたタップ係数が使用される。なお、前述のごとく、初期値にはゼロの値も含まれているが、伝送路特性推定部４８は、このようにゼロに設定したタップ係数に対しても、データ信号の期間にわたる更新を実行する。

この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされた通信機能のあるプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

図３は、ＦＩＲフィルタ部５８の構成を示す。ＦＩＲフィルタ部５８は、遅延部７０と総称される第１遅延部７０ａ、第Ｎ遅延部７０ｎ、係数部７２と総称される第１係数部７２ａ、第２係数部７２ｂ、第Ｎ係数部７２ｎ、第Ｎ＋１係数部７２ｎ＋１、乗算部７４と総称される第１乗算部７４ａ、第２乗算部７４ｂ、第Ｎ乗算部７４ｎ、第Ｎ＋１乗算部７４ｎ＋１、積算部７６を含む。

遅延部７０は、図示しない信号生成部５６から入力した信号を順次遅延させる。ここでは、ひとつの遅延部７０は、サンプリングレートの逆数である「Ｔ」だけの遅延を実行する。係数部７２は、図示しない伝送路特性推定部４８において導出したタップ係数を保持する。ここで、第１係数部７２ａは、前述の第１タップ係数に相当し、第Ｎ＋１係数部７２ｎ＋１は、前述の第Ｎ＋１タップ係数に相当する。また、係数部７２は、伝送路特性推定部４８からの指示にしたがって、保持しているタップ係数を新たなタップ係数に更新する。

乗算部７４は、信号生成部５６から入力した信号、あるいは遅延部７０において遅延させた信号に対して、係数部７２において保持したタップ係数を乗算する。なお、信号生成部５６から入力した信号、遅延部７０において遅延させた信号、係数部７２において保持したタップ係数は、いずれも複素数であるので、乗算部７４は、複素乗算を実行する。積算部７６は、複素乗算の結果を積算する。

トレーニング信号の期間中においてタップ係数を初期推定するために、ＦＩＲフィルタ部５８は、トレーニング信号を受けつける。また、データ信号の期間においてタップ係数を更新するために、ＦＩＲフィルタ部５８は、図示しない状態遷移推定部４６からの信号を受けつける。さらに、データ信号の期間においてレプリカ信号を生成するために、ＦＩＲフィルタ部５８は、信号生成部５６からの信号を受けつける。

以上の構成による適応等化器１８の動作を説明する。図４は、適応等化器１８による等化処理の手順を示すフローチャートである。ここでは、ビタビアルゴリズムによる信号系列の推定ではなく、適応アルゴリズムによるタップ係数の推定について主として説明する。適応等化器１８は、パケット信号の受信を開始する（Ｓ１０）。ＦＩＲフィルタ部５８には、記憶されたトレーニング信号が入力され、計算部４２は、ＦＩＲフィルタ部５８から出力された信号と受信したパケット信号との誤差を計算する。伝送路特性推定部４８は、誤差をもとにタップ係数を計算する（Ｓ１２）。トレーニング信号の期間が終了しなければ（Ｓ１４のＮ）、ステップ１２に戻る。

トレーニング信号の期間が終了すれば（Ｓ１４のＹ）、伝送路特性推定部４８は、しきい値よりも大きい値のタップ係数のうち、遅延時間が最大となるタップ係数を特定する（Ｓ１６）。伝送路特性推定部４８は、特定したタップ係数よりも遅延時間の長いタップ係数を「０」に設定する（Ｓ１８）。計算したタップ係数と、「０」に設定したタップ係数との組合せが、ＦＩＲフィルタ部５８におけるタップ係数の初期値に設定される（Ｓ２０）。適応等化器１８は、データ信号の期間にわたって、タップ係数を更新する（Ｓ２２）。データ信号が終了しなければ（Ｓ２４のＮ）、ステップ２２に戻る。一方、データ信号が終了すれば（Ｓ２４のＹ）、処理を終了する。

本発明の実施例によれば、トレーニング信号の期間の終了時点において、しきい値よりも大きい値のタップ係数のうち、遅延時間が最大となるタップ係数よりも長い遅延時間に対応したタップ係数の値をゼロに設定するので、それらのタップ係数に含まれる雑音の影響を低減できる。また、雑音の影響が低減されるので、タップ係数に含まれる誤差を低減できる。また、タップ係数に含まれる誤差が低減されるので、受信特性を向上できる。また、トレーニング信号の期間の終了時点において、ゼロに設定されたタップ係数に対しても、データ信号の期間において更新を実行するので、無線伝送路の変動によって、ゼロに設定されたタップ係数の遅延時間にも到来波が存在するようになっても対応できる。また、無線伝送路の変動にも対応できるので、受信特性の劣化を抑制できる。また、タップ係数に含まれる誤差の低減と、無線伝送路の変動に対する追従とを両立できる。

以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

本発明の実施例において、適応等化器１８としてビタビ等化器を使用している。しかしながらこれに限らず例えば、適応等化器１８は、線形等化器やＤＦＥ（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｅｑｕａｌｉｚｅｒ）であってもよい。本変形例によれば、適応等化器１８の回路規模を低減できる。つまり、無線伝送路の変動に追従するようにタップ係数が計算され、さらにトレーニング信号の終了時点において、ゼロに設定されるタップ係数が存在すればよい。

本発明の実施例において、伝送路特性推定部４８は、トレーニング信号の終了時点においてゼロに設定したタップ係数に対しても、データ信号の期間にわたってタップ係数を更新している。しかしながらこれに限らず例えば、伝送路特性推定部４８は、トレーニング信号の終了時点においてゼロに設定したタップ係数に対して、データ信号の期間にわたるタップ係数を中止してもよい。本変形例によれば、データ信号の期間において更新されるされるべきタップ係数の数が削減されるので、処理量を低減できる。

本発明の実施例に係る受信装置の構成を示す図である。 図１の適応等化器の構成を示す図である。 図２のＦＩＲフィルタ部の構成を示す図である。 図１の適応等化器による等化処理の手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ アンテナ、 １２ ＲＦ部、 １４ 直交検波部、 １６ ＡＤ変換部、 １８ 適応等化器、 ２０ 制御部、 ４０ レプリカ生成部、 ４２ 計算部、 ４４ ブランチメトリック導出部、 ４６ 状態遷移推定部、 ４８ 伝送路特性推定部、 ５２ スイッチ部、 ５４ トレーニング信号記憶部、 ５６ 信号生成部、 ５８ ＦＩＲフィルタ部、 １００ 受信装置。

Claims (1)

1. トレーニング信号とデータ信号で構成されたパケット信号を受信する受信部と、
   前記受信部において受信したパケット信号に対して、予め記憶したトレーニング信号または等化処理を実行して得られた信号に対する遅延時間が異なるように配置された複数のタップを使用しながら等化処理を実行する等化部と、
   前記受信部において受信したパケット信号のトレーニング信号の期間にわたって、前記受信部において受信したパケット信号と予め記憶したトレーニング信号とをもとに、前記等化部の複数のタップに対する係数をそれぞれ推定する手段と、受信したパケット信号のデータ信号の期間にわたって、前記受信部において受信したパケット信号と前記等化部において等化処理を実行して得られた信号とをもとに、前記等化部の複数のタップに対する係数をそれぞれ更新する手段とを含む推定部とを備え、
   前記推定部は、トレーニング信号の終了タイミングにおいて、トレーニング信号の期間にわたって推定した複数のタップに対する係数のそれぞれをしきい値と比較し、しきい値よりも大きい値の係数のうち、遅延時間が最大となる係数よりも長い遅延時間に対応した係数の値をゼロに設定する手段と、設定を実行した後の複数の係数を初期値として適応アルゴリズムを実行することによって、データ信号の期間にわたる更新を実行する手段とを含み、
   前記推定部は、トレーニング信号の終了タイミングにおいてゼロに設定した係数に対しても、適応アルゴリズムを実行することによってデータ信号の期間にわたる更新を実行することを特徴とする適応等化器。

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