JP4834088B2 - Ｅｄｇｅ無線システムにおけるビット誤り確率（ｂｅｐ）の推定 - Google Patents

Description

この開示は、全般的に無線通信装置に関し、さらに具体的には、基地局と移動局との間の無線チャネルにおける、前記ビット誤り確率(bit error probability)（ＢＥＰ）を推定する方法に関する。

移動体電気通信の発達に伴い、移動局へのデータ伝送が高速化すると、新しいタイプのサービスを移動体加入者に提供することが可能になる。これらサービスの利用は、データレートをさらに増加する要求を生じさせることになる。欧州電気通信標準化協会(European Telecommunications Standards Institute)（ＥＴＳＩ）は最初の標準として汎用パケット無線サービス(General Packet Radio Service)（ＧＰＲＳ）を導入し、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ(Global System for Mobile communications)（ＧＳＭ）に基づいてパケット交換データ(packet-switched data)を移動局に供給することによりデータレートを増加させる。次いで、ＧＳＭデータサービスを拡張するものとして、ＥＴＳＩは、拡張ＧＰＲＳ(Enhanced GPRS)（ＥＧＰＲＳ）と呼ばれるパケット交換部とともに、ＧＭＳ進化型高速データレート(Enhanced Data rates for GSM Evolution)（ＥＤＧＥ）標準を公表した。ＥＤＧＥとＥＧＰＲＳは、両者合わせて、電気通信産業協会(Telecommunications Industry Association)（ＴＩＡ）発行のＴＩＡ／ＥＩＡ−１３６−３７０標準に記載されている。ＧＳＭを基本とする高速データ送信をさらに拡張するものとして、第３世代パートナシッププロジェクト(3rd Generation Partnership Project)（３ＧＰＰ）で規定されたＧＳＭ／ＥＤＧＥ無線アクセスネットワーク(GSM/EDGE radio access network)（ＧＥＲＡＮ）標準がある。ＴＩＡは、そのＥＧＰＲＳ−１３６標準にＴＩＡ／ＥＩＡ−１３６−３７０−Ａ改訂版のＧＥＲＡＮ拡張を記載した。簡素化するため、本明細書では、前記ＥＤＧＥ、ＥＧＰＲＳ、ＴＩＡ／ＥＩＡ−１３６−３７０およびＴＩＡ／ＥＩＡ−１３６−３７０−Ａ標準を集合的に「ＥＤＧＥ標準」と呼ぶ。

前記ＥＤＧＥ標準でパケットデータ・トラヒックに専用の前記物理層は、パケットデータチャネル(Packet Data Channel)（ＰＤＣＨ）と呼ばれている。前記ＥＤＧＥ標準の前記物理層は、ＥＴＳＩ標準ＴＳ １４５．００８（３ＧＰＰ ＴＳ ４５．００８）で規定されている。シグナリング(signaling)・チャネル、トラヒック・チャネルは両方とも、前記ＰＤＣＨ上で送信される。前記シグナリング・チャネルのうちの一つは、パケット関連制御チャネル(Packet Associated Control Channel)（ＰＡＣＣＨ）である。前記ＰＤＣＨ上で送信される前記トラヒック・チャネルは、パケットデータ・トラヒックチャネル(Packet Data Traffic Channel)（ＰＤＴＣＨ）と呼ばれている。

基本ＧＳＭと異なり、前記ＧＳＭ高速版のいくつかは、マルチプルの(multiple)データレートでデータを送信する。例えば、データは前記ＰＤＴＣＨ上で９つの異なるデータレートで送信される。「リンク・アダプテーション（link adaptation）」と呼ばれるプロセスでは、前記無線チャネルの前記データレートは、前記チャネル環境に基づいて調節される。前記チャネル環境が良好で前記無線チャネルの前記信号対雑音比（signal-to-noise ratio）が高い場合、より高速のデータレートでデータを送信することができる。逆に、前記チャネル環境が悪く前記信号対雑音比が低い場合、データはより低速のデータレートで送信されなければならない。特定の変調及び符号化(coding)方式(modulation and coding scheme)（ＭＣＳ）を用いて、前記チャネルの前記信号対雑音比の割には高速すぎるデータレートでデータを送信すると、データを消失する場合がある。リンク・アダプテーションは、前記無線チャネル上に一時的に存在する前記信号対雑音比において、特定のＭＣＳを使用し、確実にサポートされ得る最速のデータレートを用いることにより、全体としてのデータ・スループットを向上させる。前記ＥＤＧＥ標準は、前記ＰＡＣＣＨで定期的に前記チャネル環境を前記基地局に報告することを前記移動局に義務付けている。前記基地局と前記移動局との間の前記チャネル環境は、前記ビット誤り確率（ＢＥＰ）で表現される。前記ＢＥＰは、前記無線チャネルを介して前記移動局が受信する信号の、実際の前記ビット誤り率(bit error rate)（ＢＥＲ）の期待値である。次いで、前記基地局は、前記ＰＡＣＣＨで通知される前記チャネル環境に応じて、適切なデータレートで前記ＰＤＴＣＨのデータを前記移動局に送信する。

リンク・アダプテーションは、前記移動局が実際の前記ＢＥＲを最も正確に推定するＢＥＰを報告するときに、最も効率良く機能することができる。前記ＢＥＰを推定する方法の一つは、前記ＢＥＲそのものを計算してみることである。「再符号化(re-encoding)」方法は、復号処理で訂正されるビット誤りの個数を決定することに基づいている。畳込み(convolutional)復号器で行われるような誤り制御復号は、前記無線チャネルにおいて導入されるビット誤りを訂正するよう試みる。前記移動局の前記畳込み復号器およびブロック・デインタリーバ(deinterleaver)から出力されるフレームは、再符号化され、再インタリーブされる。その結果得られた再符号化ビットは、次いで、訂正されたビット誤りの数を決定するために前記ブロック・デインタリーバによって受信された前記ビットと比較される。しかし、前記再符号化方法は、前記無線チャネルによって導入された誤りの全てを前記誤り制御復号が訂正するという仮定に依存するため、不正確な結果をもたらす。そのため、前記再符号化方法を使用して得られる前記ＢＥＰは、前記各種ＭＣＳ方式を用いて前記無線チャネル上で前記ビットを送信するために使用される種々のＭＣＳ方式により用いられる冗長の程度（degree of redundancy）により変化する。チャネル環境が悪い場合でも、データの高い冗長レベル（redundancy level）は、誤り制御復号がすべてのビットを正しく復号することを可能にし、したがって、より正確な推定ＢＥＲが得られる。一方、前記チャネル環境が悪く、データの冗長レベルが低ければ、前記誤り制御復号はすべての誤ビットを訂正することができず、前記ＢＥＲの推定結果は不正確になる。したがって、ＭＣＳ９などの冗長度がより低いＭＣＳ方式を使って前記ＢＥＲを正確に推定するには、ＭＣＳ５などの冗長度がより高いＭＣＳ方式を使う場合に比べ、より良いチャネル品質が必要となる。

図１（従来技術）は、前記データの異なる冗長レベルで異なるＭＣＳｓにより変調された２個のチャネルからのデータに関して前記再符号化法を用いて得られた前記推定ＢＥＰを比較している。誤りは、前記チャネルを高い冗長度符号を用いて変調されたチャネルにより導入されたほうが少ない。曲線１０は、１．８９の冗長レベルにおいて、ガウスの最小シフトキーイング (Gaussian minimum shift keying）（ＧＭＳＫ）で変調されたチャネルの前記信号対雑音比と前記ＢＥＰとの関係を示している。別の曲線１１は、１．０の冗長レベルにおいて、ＧＭＳＫで変調されたチャネルの前記信号対雑音比と前記ＢＥＰとの関係を示している。前記再符号化方法は、雑音レベルが高いところでは、１．０の冗長レベルで変調されたチャネルの前記ＢＥＰの方が、１．８９の冗長レベルで変調された前記チャネルの前記ＢＥＰより低く、したがって、より不正確であることを示している。したがって、ある与えられた信号対雑音比における前記推定ＢＥＰは、前記ＥＤＧＥ仕様が要求するように、前記データの前記冗長レベルと無関係とはならない。

図２（従来技術）は、３つの異なる冗長レベルで送信され、オクタル位相シフトキーイング(octal phase shift keying）（８−ＰＳＫ）で変調されたデータに関して前記再符号化方法を使用して得られた前記ＢＥＰを比較している。曲線１２は、冗長レベルが２．７０のチャネルの前記信号対雑音比と前記ＢＥＰとの関係を示している。曲線１３は、冗長レベルが１．３２のチャネルの前記信号対雑音比と前記ＢＥＰとの関係を示している。曲線１４は、冗長レベルが１．０のチャネルの前記信号対雑音比と前記ＢＥＰとの関係を示している。曲線１２〜１４は、前記再符号化方法が、冗長レベルが低下すると前記ＢＥＰが低下して前記チャネル状態が向上することを不正確に示すことを表している。

二番目の前記ＢＥＰの推定方法は、ＰＤＣＨを搬送する無線周波（ＲＦ(radio) frequency）信号の前記信号対雑音比をまず測定することを含む。前記移動局により受信されるＰＤＣＨのＢＥＲと前記測定された信号対雑音比との関係は、実験室で経験的に決定される。前記測定された信号対雑音比の関数として変化する前記ＢＥＲ値は、次いで前記移動局のルックアップ・テーブル（lookup table）に格納される。この方法では、前記移動局がＲＦ信号における信号対雑音比の推定器(estimator)を具備していることが必要とされる。前記ＢＥＰは、前記推定された信号対雑音比を使用し、前記ルックアップ・テーブル中の対応する前記ＢＥＲを探索する(look up)ことにより決定される。この方法における前記ＢＥＰの精度は、前記ＲＦ信号の前記推定信号対雑音比の精度に依存する。前記チャネル状態が信号干渉やフェージングの影響を受ける場合は、ＲＦ信号の信号対雑音比を正確に定めるのが困難なことがあり、前記ＢＥＰ推定は不正確になりがちである。

ＲＦ信号の信号対雑音比の直接推定を必要とせずに、そして前記移動局の前記畳込み復号器の出力を再符号化せずに、ビット誤り確率（ＢＥＰ）を正確に決定する方法が求められている。さらに、前記無線チャネル上でデータを送信するために用いられる変調及び符号化方式（ＭＣＳ）の冗長の程度ににより影響されない前記ＢＥＰを決定する方法が求められている。

［発明の概要］
分布パラメータマッピング方法（distribution parameter mapping method）は、前記ＥＤＧＥ標準で特定されている９つの変調及び符号化方式（ＭＣＳｓ）の１つを用いて基地局から移動局に無線周波（ＲＦ）信号で送信されるバースト中のビットのビット誤り確率（ＢＥＰ）を推定する。前記分布パラメータマッピング方法を使用して推定される前記ＢＥＰは、前記ＲＦ信号上のデータを変調するために用いられる特定のＭＣＳの符号冗長の程度（degree of code redundancy）により影響されない。回路は、前記バーストの復調されたＩ及びＱサンプルから等化された多ビット軟判定(multi-bit soft decisions)が、ガウス分布とライス分布のいずれに良く似通っているかを決定する。ガウス分布を有する軟判定に関して、平均（μ）と分散（σ）に関する統計パラメータが決定される。ライス分布を有する軟判定に関して、統計パラメータＡおよびσが決定される。前記ＲＦ信号の信号対雑音比は、軟判定がガウス分布の場合は比(ratio)μ／σで、軟判定がライス分布の場合は比Ａ／σで表現される。軟判定がガウス分布であるバーストの前記ＢＥＰは、前記移動局の不揮発性メモリに格納されているガウスルックアップ・テーブルの経験的に決定されたＢＥＰに、前記比μ／σをマッピングすることにより決定される。ライス分布については、ライスルックアップ・テーブルの経験的に決定されたＢＥＰに、前記比Ａ／σがマッピングされる。各無線ブロック(radio block)の４個のバーストに関する前記推定ＢＥＰｓは、次いで、平均され、濾波され、前記ＥＤＧＥ標準にしたがって３２レベルのうちの１つに量子化される。次いで、前記平均ＢＥＰの量子化レベルは、前記基地局に報告され、前記基地局が前記信号の推定ＢＥＰに適するＭＣＳを用いて後続の無線ブロックを送信することを可能にする。

分布パラメータマッピングを行って前記ＢＥＰを推定する移動局の回路は、等化器、分布アナライザ、ＢＥＰ推定器、ルックアップ・テーブル、アベレージャ(averager)、フィルタおよび非線形量子化器を含む。前記等化器は、移動局の復調器からバーストで受信された復調されたＩ及びＱサンプルから記号間干渉を除去する。各バーストについて、前記等化器は、複数の多ビット軟判定の１つの分布を出力し、前記多ビット軟判定は、引き続いて前記移動局により、データのフレーム(frames of data)を有する単一ビット硬判定に処理される。前記分布アナライザは、前記等化器から前記多ビット軟判定の分布を受信し、前記多ビット軟判定の分布と似通っている分布のタイプを決定する。例えば、前記多ビット軟判定の分布は、ガウス分布あるいはライス分布に似ている場合がある。前記分布アナライザは、分布タイプ識別子を出力する。

前記ＢＥＰ推定器は前記分布アナライザから前記分布タイプ識別子を受信するだけでなく、前記等化器から前記多ビット軟判定の分布を受信する。前記ＢＥＰ推定器は、分布のタイプに応じて、前記多ビット軟判定の分布の種々の統計パラメータを計算する。前記軟判定がガウス分布の場合、前記ＢＥＰ推定器は、平均（μ）と分散（σ）の統計パラメータを計算する。前記軟判定がライス分布の場合、前記ＢＥＰ推定器は統計パラメータＡとσを計算する。前記ＢＥＰ推定器はまた、ガウス分布に対しては比μ／σを、ライス分布に対しては比Ａ／σを計算する。前記比μ／σおよびＡ／σは、前記Ｉ及びＱサンプルの信号対雑音比と相関する。

前記ＢＥＰ推定器は、前記移動局に格納されているガウスのルックアップ・テーブルの経験的に決定されたＢＥＰに前記比μ／σをマッピングすることにより、ガウス分布の軟判定を含むバーストのＢＥＰを推定する。ライス分布の多ビット軟判定の分布を含むバーストの前記ＢＥＰは、前記移動局に格納されているライスルックアップ・テーブルの経験的に決定されたＢＥＰに前記比Ａ／σをマッピングすることにより推定される。

前記アベレージャは次いで、４個のバーストからの前記推定ＢＥＰｓを平均し、ＭＥＡＮ＿ＢＥＰを発生する。前記フィルタは前記ＭＥＡＮ＿ＢＥＰを濾波し、濾波されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰを出力する。前記非線形量子化器は、前記濾波されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰを３２のレベルのうちの１つに量子化し、対数スケール上で前記４個のバーストのＢＥＰを表現する１つのある値（ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿０からＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿３１）を出力する。

他の実施形態と利点は、以下の詳細な説明で述べる。本概要は、本発明の定義付けを目的とするものではない。本発明は、特許請求の範囲で定義付けている。

以下の添付図面は本発明の実施形態について示しており、同一構成要素には同一数字を付している。

［詳細な説明］
ここで、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。本発明の実施例は、添付図面で示している。

図３は、分布パラメータマッピングを行ってビット誤り確率（ＢＥＰ）を決定する、移動局の回路２０の簡易ブロック図である。前記ＢＥＰは、前記ＥＤＧＥ標準に従う種々の変調及び符号化方式（ＭＣＳｓ）を用いて、無線周波（ＲＦ）信号で基地局から移動局へ送信されるパケットデータチャネル（ＰＤＣＨ）の前記ビット誤り率（ＢＥＲ）の推定値である。

図４は、回路２０が前記ＢＥＰを決定するため分布パラメータマッピングを使用するステップを示す流れ図である。前記分布パラメータマッピング方法は、前記ＲＦ信号上のデータを変調するために用いられる前記ＭＣＳの冗長の程度により影響されない。図３に示される、回路２０の個々の要素の動作は、図４にリストされたステップとの関連で詳細に説明される。最初のステップ２１において、入力ＲＦ信号２２が、回路２０を含む前記移動局のアンテナ２３により受信される。ステップ２４において、ＲＦ受信機２５は、後続のデジタル・ベースバンド処理のために入力ＲＦ信号２２をデジタル同相(in-phase)（Ｉ）および直交(quadrature)（Ｑ）サンプル２６に変換する。図３の実施形態において、前記デジタル・ベースバンドのレイヤ１処理は、デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７により実行される。デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７は、デジタル移動局モデム２８の一部である。ＲＦ受信機２５は、デジタル移動局モデム２８とは別のＲＦアナログチップ２９に組み込まれている。

回路２０により決定される前記ＢＥＰは、入力ＲＦ信号２２で送信される前記ＰＤＣＨの前記チャネル状態の表示(indication)である。前記ＥＤＧＥ物理層仕様（ＥＴＳＩ ｓｔａｎｄａｒｄ ＴＳ１４５．００８；３ＧＰＰ ｓｔａｎｄａｒｄ ＴＳ４５．００８）は、移動局が前記パケット関連制御チャネル（ＰＡＣＣＨ）でＰＤＣＨの前記チャネル状態を基地局に定期的に(periodically)報告するものと規定している。前記基地局は、前記チャネル状態に関して前記移動局をポーリングする(polls)。前記ＰＡＣＣＨは、出力ＲＦ信号３０によって基地局に送信されて戻される。前記移動局は前記ＢＥＰを使って、前記基地局に報告される前記チャネル状態を得る。前記チャネル状態は、３２個のＢＥＰレベルのうちの一つとして表わされる。次いで、前記基地局は、前記ＰＡＣＣＨ中に示された前記ＢＥＰレベルに依存する適切なデータレートで、前記ＰＤＴＣＨのデータを前記ＰＤＣＨ上で前記移動局に送信して戻す。

前記ＢＥＰレベルに依存して、データは、前記ＥＤＧＥ標準の異なる９種類のデータレートで送信される。図５は、前記９つのデータレートに関連した９種類のＭＣＳsをリストしている。第１の４個のＭＣＳｓ（ＭＣＳ１〜ＭＣＳ４）は、基本ＧＳＭで用いられるガウスの最小シフトキーイング（ＧＭＳＫ）変調を使用する。より高いデータレートをサポートするためのＧＳＭ標準の主な改良は、オクタル位相シフトキーイング（８−ＰＳＫ）として知られる、より高レベルの変調技術の前記ＥＤＧＥ標準における導入であった。上位５個のＭＣＳｓ（ＭＣＳ５〜ＭＣＳ９）は、８−ＰＳＫ変調を用いる。前記ＥＤＧＥ標準は、周波数分割多元接続(frequency division multiple access)（ＦＤＭＡ）と時分割多元接続(time division multiple access)（ＴＤＭＡ）の組み合わせを使用する狭帯域システムを記述している。前記ＥＤＧＥ送信に割り当てられる周波数帯域は、まず、種々の２００ｋＨｚキャリア信号に分割される。図５は、単一の２００ｋＨｚキャリアと１個のタイムスロットを用いたときに、前記リストされた変調及び符号化方式により達成可能なデータレートをリストしている。前記データレートは、マルチプルの２００ｋＨｚキャリア、例えば６個のキャリア等、を同時に使用することにより増加されることができる。前記マルチプルのキャリア信号は、次いで変調され、入力ＲＦ信号２２および出力ＲＦ信号３０等の1個のＲＦ信号で送信される。各キャリア信号は、８個のタイムスロットに分割される。前記データレートは、マルチプルのタイムスロット、例えば、８つのタイムスロットの全て、を使用することによりさらに増加されることができる。前記ＥＤＧＥは、パケット交換データの送信を行う。各パケットは、複数のフレームから構成され、１つのデータメッセージ(data message)および制御情報(control information)を含む。各フレームは、適切な一タイムスロット中に１個のバーストとして送信される。前記複数のフレームは、無線ブロックで前記キャリア信号により送信される。各無線ブロックは、一連の４個のバーストとして送信される４個のフレームである。各バーストは４．６１５ｍｓであり、各無線ブロックは２０ｍｓである。

最初の４個のＭＣＳｓは、ほとんど符号化を行わないもの（ＭＳＣ４）から高度の冗長性をもつ符号化（ＭＳＣ１）を提供する異なる符号化方式を備えている。図５にリストされた符号レート(code rate)は、符号冗長度の逆数である。より高い符号冗長度は、チャネルフェージングにかかわらずデータが認識されることを可能にするが、データレートは低くなる。例えば、ＭＳＣ１のデータレートは１チャネル当たり９．０５ｋｂｐｓであり、ＭＳＣ４のデータレートは１チャネル当たり２１．４ｋｂｐｓである。より低いフェージングやノイズの期間中に符号冗長度を動的に下げることにより、より高いネットワーク性能を実現することができる。チャネル状態に依存してスループットを最大化するように符号冗長度と変調技術を適応させることを「リンク・アダプテーション」と呼んでいる。

上位５個のＭＣＳｓは、ＧＭＳＫ変調で記号当たり１ビットを搬送する代わりに、８−ＰＳＫ信号が変調記号当たり３ビットを搬送できるため、より高いデータレートをサポートする。したがって、８−ＰＳＫを使用する前記ＭＣＳｓの前記データレートは、約３倍高速である。しかし、８−ＰＳＫを使用する信号伝搬(propagation)は、ＧＭＳＫに比べて減じられる。そのため、８−ＰＳＫ変調の前記高いデータレートを使用する信号で達成されるカバレージエリアは狭くなる。

リンク・アダプテーションの一つのモードでは、前記移動局は、一つの一時ブロックフロー(temporary block flow)（ＴＢＦ）において、前記８タイムスロットのそれぞれに関する平均ＢＥＰに基づいて前記ＢＥＰレベルの報告を行う。図４の方法は、特定の１個のタイムスロットに関する前記平均ＢＥＰに基づいて１個のＢＥＰレベルを決定することを示している。リンク・アダプテーションの二番目のモードでは、前記移動局は、前回のメッセージ以降に前記移動局が最も多くの無線ブロックを受信している変調に関する平均ＢＥＰに基づく前記ＢＥＰレベルを報告する。前記ＢＥＰレベルは、前記ＴＢＦの全タイムスロットにわたって平均された前記主要な変調に関する前記ＢＥＰ測定の変動の係数と平均に基づく。前記ＥＤＧＥ標準では、タイムスロットの全てに関する集合的な(collective)チャネル状態測定値に基づいて一ＴＢＦの１つのキャリアに割り当てられる全てのタイムスロットに関して単一のＭＣＳが使用されることが規定されている。

デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７は、前記Ｉ及びＱサンプル２６をＲＦ受信機２５から受信し、単一ビット硬判定(single-bit hard decisions)３１を含むフレームを出力する。前記単一ビット硬判定３１は、ビタビ(Viterbi)復号器などの畳込み復号器３２により出力される。前記フレームは、データとして処理されるか、または音声復号器で通話(speech)として解析される。回路２０は、畳込み復号器３２の出力を再符号化せずに入力ＲＦ信号２２で送信されるＰＤＣＨの信号対雑音比を推定する。その代りに、回路２０は前記ＰＤＣＨの信号対雑音比を推定するために、前記デジタル・ベースバンドのレイヤ１処理の一部として発生される多ビット軟判定３３の解析を行う。

ステップ３４において、変調検波器３５は、ＲＦ受信機２５から前記Ｉ及びＱサンプル２６を受信し、データが入力ＲＦ信号２２の前記キャリア信号で変調された変調方式のタイプを決定する。前記ＥＤＧＥ標準では、前記変調方式はＧＭＳＫか８−ＰＳＫのいずれか一方である。ＧＭＳＫ変調と８−ＰＳＫ変調の異なる位相特性に基づいてＧＭＳＫあるいは８−ＰＳＫのいずれかで変調されたＩ及びＱサンプルを区別するために、検波アルゴリズムが使用される。例えば、一つの検波方法では、まず前記データがＧＭＳＫで変調されていると仮定し、次いで、π−バイ（ｂｙ）−４回転を実施する。次いで、このＧＭＳＫ仮説に関して信号対雑音比の推定を行う。次いで、前記データが８−ＰＳＫで変調されているものと仮定して回転を行い、再度、信号対雑音比の推定を行う。この方法は、前記変調方式が、信号対雑音比が最大であった前記変調仮定に対応することを決定する。

次いで、ステップ３６において、前記Ｉ及びＱサンプル２６が復調される。ステップ３４で識別された変調方式に依存して、前記Ｉ及びＱサンプル２６は、ＧＭＳＫ復調器３７または８−ＰＳＫ復調器３８のいずれかにより復調される。ＧＭＳＫ復調器３７は、ＧＭＳＫを採用するＭＣＳ１〜ＭＣＳ４で変調されたＩ及びＱサンプル２６を復調する。８−ＰＳＫ復調器３８は、８−ＰＳＫを採用するＭＣＳ５〜ＭＣＳ９で変調されたＩ及びＱサンプル２６を復調する。図３の実施形態において、ＧＭＳＫ復調器３７および８−ＰＳＫ復調器３８は、デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７内の専用ハードウェアである。他の実施形態では、ＧＭＳＫ復調器３７および８−ＰＳＫ復調器３８により行われるＧＭＳＫおよび８−ＰＳＫ復調は、デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７の一部であるディジタル信号プロセッサやマイクロコントローラによって行われる。

ＧＭＳＫ復調器３７が出力する前記復調されたＩ及びＱサンプル４１および８−ＰＳＫ復調器３８が出力する前記復調されたＩ及びＱサンプル４２は、ベースバンドで複数の記号を構成する。変調方式に応じて、１個の復調されたサンプルは、例えば、１、２あるいは１０等のさまざまな数のビットを有することができる。前記復調されたサンプルは、ＧＭＳＫでは正および負の数を表し、８−ＰＳＫでは実数および虚数を表す。一記号ビット当たり、１個の同相サンプルと１個の直交サンプルが存在する。ＧＭＳＫでは、１個の無線ブロックの４個のバーストのそれぞれに１１６個の記号が存在する。８−ＰＳＫでは、バースト当たり３４８個（３×１１６）の記号が存在する。

ステップ３９において、等化器４０は復調されたＩ及びＱサンプル４１、４２を等化し、前記多ビット軟判定３３を出力する。したがって、各Ｉ及びＱサンプルビットに１個の多ビット軟判定値が割り当てられる。前記多ビット軟判定３３は、前記記号の記号間干渉が除去された複数の記号を構成する。記号間干渉は、一つの記号が一時的に他の記号に重ねて変調されると生じる。一実施例において、前記多ビット軟判定３３のそれぞれは、１６ビットの２の補数符号付デジタル値である。

回路２０は、前記多ビット軟判定３３に基づいて前記ＢＥＰを推定する。前記多ビット軟判定３３はまた、音声およびデータ情報を含む前記複数のフレーム中に含まれる単一ビット硬判定３１を得るためにデジタル・ベースバンド・プロセッサ２７によりさらに処理される。量子化器４１は、前記多ビット軟判定３３を、前記多ビット軟判定３３のビット数から入手可能なデジタル状態の数よりも少ない数のレベルに量子化する。ブロック・デインタリーバ４２は、量子化器４１から量子化された記号４３を受信し、デインタリーブされた記号４４を出力する。前記畳込み復号器３２は次いで、前記デインタリーブされた記号４４を復号し、前記単一ビット硬判定３１を出力する。

前記ＢＥＰの推定を行う前記分布パラメータマッピング方法に説明を戻すと、回路２０は、次いで前記多ビット軟判定３３の統計的分布のタイプを決定する。ステップ４５において、分布アナライザ４６が各バーストの前記軟判定３３が対応する統計的分布のタイプを決定する。前記分布アナライザ４６は、次いで、対応する分布タイプ識別子４７を出力する。例えば、前記多ビット軟判定３３の値の分布は、分布タイプ：ガウス(Gaussian)分布、ライス(Rice)分布、レイリー(Rayleigh)分布、ポアソン(Poisson)分布、あるいはラプラス(Laplace)分布の一つに類似する場合がある。前記多ビット軟判定３３の分布は典型的に、ガウス分布またはライス分布のいずれかに類似する。前記信号対雑音比があまり大きく向上したり劣化したりしない静的チャネルでは、前記多ビット軟判定３３の分布は典型的に、ガウス分布に類似する。一方、前記基地局と前記移動局間に見通し線経路が存在する場合、前記無線チャネルは、普通はライスのフェージングモデルで記述され、前記多ビット軟判定３３の分布は典型的に、ライス分布に類似する。分布アナライザ４６は、周知のアルゴリズムを使って、前記多ビット軟判定３３の分布が最も似ている統計的分布タイプを決定する。例えば、前記分布のタイプは、前記分布の最大値、前記分布内の最大値の位置(location)、および前記分布の広がり
(spread)によって認識されることができる。

ＢＥＰ推定器４８は、等化器４０により出力される各バーストに関する前記軟判定３３を受信する。さらに、ＢＥＰ推定器４７は、分布タイプ識別子４７を受信する。判定(decision)ステップ４９において、ＢＥＰ推定器４８は、いずれの統計パラメータを計算すべきかを決定する。前記軟判定３３がガウス分布に類似することを、前記分布タイプ識別子４７が示す場合、ＢＥＰ推定器４８はステップ５０に進み、統計パラメータμ（ミュー）およびσ（シグマ）を計算する。前記軟判定３３がライス分布に類似することを、前記分布タイプ識別子４７が示す場合、ＢＥＰ推定器４８はステップ５１に進み、統計パラメータＡおよびσを計算する。

ステップ５０の以下の例において、前記統計パラメータμおよびσは、判定ステップ４９で軟判定の分布がガウス分布に似ていることが判明したその軟判定から計算される。したがって、軟判定の分布は、図６に示すガウス分布確率密度関数(probability density function)（ＰＤＦ）５２に類似する。ガウス分布ＰＤＦ５２において、μは分布ｐ（ｘ）の平均であり、σは分布ｐ（ｘ）の分散である。この例では、等化器４０が出力する多ビット軟判定３３のそれぞれは４ビットの２の補数符号付デジタル値である。前記軟判定３３はＧＭＳＫで変調されたＩ及びＱサンプルから等化されたため、１個のバーストに１１６個の軟判定が存在する。前記１１６個の値は次のとおりである：１５×[１１００]；３０×[１１０１]；１５×[１１１０]；１５×[００００]；３０×[０００１]；１１×[００１０]、ただし、[１１００]＝−４；[１１０１]＝−３；[１１１０]＝−２；[００００]＝０；[０００１]＝１；および[００１０]＝２である。前記統計パラメータμおよびσは、まず前記サンプル分布に関して前記ガウス分布ＤＰＦの第二および第四モーメント(moments)を決定することにより計算される。前記第二モーメントは、分布中のエレメントの数で除算された、二乗された各エレメントの和として定義される。前記第四モーメントは、分布中のエレメントの数で除算された、四乗された各エレメントの和として定義される。上記にリストされた１１６個の軟判定のサンプル分布について、第二モーメントは５．５５２、第四モーメントは５７．８９７である。前記第二モーメントおよび第四モーメントはまた、前記平均（μ）および前記分散（σ）の項(terms)で表わされることができる。

図６は、前記第二モーメントの等式５３と前記第四モーメントの等式５４を示しており、それぞれμとσの項で表現されている。前記平均（μ）および前記分散（σ）は、この２つの等式を２個の変数について解くことにより決定される。等式５５は、前記第二モーメントおよび前記第四モーメントの項でμを表現している。等式５６は、前記第二モーメントおよび前記第四モーメントの項でσを表している。上記にリストした１１６個の軟判定のサンプル分布について、μは２．０３９であり、σは１．１８１であることが決定される。

図４の次のステップに説明を戻すと、ステップ５７において、前記ＢＥＰは、商μ／σをルックアップ・テーブルのＢＥＰ値にマッピングすることにより決定される。分散（σ）で除算された平均（μ）の商は、１つのある分布を有するデータの信号対雑音比を示す。前記サンプルガウス分布について、商μ／σは１．７２７である。チャネルのデータがガウス分布に似ているチャネルに関する前記ＢＥＲと商μ／σとの関係は、実験室で経験的に決定される。次いで、図３に示すように、その結果がプロセッサ可読媒体５９のガウスルックアップ・テーブル５８に格納される。次いで、前記商μ／σにより推定される信号対雑音比に基づいて前記ＢＥＰを推定するために、前記ルックアップ・テーブルが使用される。ＢＥＰ推定器４８は、一バーストの多ビット軟判定３３の各分布に関して１個のＢＥＰ値を決定する。前記サンプルガウス分布の１．７２７の信号対雑音比について、ＢＥＰ値６０は０．０５０であることが決定される。

判定ステップ６１において、回路２０は、前記無線ブロックの４個のバーストのそれぞれの前記ＢＥＰ値６０が決定されたか否かを決定する。４個のＢＥＰ値がまだ決定されていない場合、ＢＥＰ推定器４８は、次のＧＭＳＫバーストに関する１１６個の軟判定の次の分布についての前記ＢＥＰを決定する。前記バーストが８−ＰＳＫで変調されている場合、ＢＥＰ推定器４８は、一バースト当たり３４８個の軟判定を有する分布に関する前記ＢＥＰを決定する。

ステップ５１に説明を戻すと、判定ステップ４９で前記分布がライス分布に類似することが判明したと仮定すると、上記にリストされた軟判定のサンプル分布から前記統計パラメータＡおよびσが計算される。したがって、この例では、前記サンプル分布が図６のライス確率密度関数（ＰＤＦ）６２に似ていることがわかる。前記統計パラメータＡおよびσは、まず前記サンプル分布に関してライス分布ＤＰＦの第二および第四モーメントを決定することにより計算される。ある１つの分布の前記第二および第四モーメントの値は、前記分布が異なるタイプの分布に類似すると特徴付けられると変化しない。それ故、ライス分布の前記第二および第四モーメントの値は、ガウス分布について上記で計算されたもの同じである。

図６は、前記第二モーメントの等式６３と前記第四モーメントの等式６４を示しており、それぞれＡとσの項で表わされている。それで、これら２つの等式を２個の変数について解き、前記第二および第四モーメントの項でＡを表す等式６５を得る。さらに、等式６６は、前記第二および第四モーメントの項でσを表す。上記にリストされた１１６個の軟判定のサンプル分布がライス分布に類似すると仮定すると、Ａは１．３９１、σは１．３４５であることが決定される。

ステップ６７において、前記ＢＥＰは、次いで商Ａ／σをルックアップ・テーブルのＢＥＰ値にマッピングすることにより決定される。前記サンプルライス分布について、商Ａ／σは１．０３５である。データがライス分布に類似するチャネルに関する前記ＢＥＲと前記商Ａ／σとの関係もまた、実験室で経験的に決定される。前記経験的決定の結果は、次いで、プロセッサ可読媒体５９内のライスルックアップ・テーブル６８に格納される。次いで、前記商Ａ／σに基づいてＢＥＰを推定するために、ライスルックアップ・テーブル６８が使用される。。この例において、前記サンプルライス分布の商Ａ／σが１．０３５に等しい場合、ＢＥＰ値６０は０．０７９であることが決定される。

ステップ６９において、１無線ブロックの４個のバーストのそれぞれの前記ＢＥＰ値が決定されたことを回路２０が判定ステップ６１で決定すると、アベレージャ７０は４個のＢＥＰ値６０の平均を計算する。アベレージャ７０は、前記４個のＢＥＰ値６０の平均を表す信号ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７１を出力する。

ステップ７２において、フィルタ７３は、前記ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７１を受信し、濾波する。フィルタ７３は、無限インパルス応答(infinite impulse response)（ＩＩＲ）フィルタ等のデジタル・ローパスフィルタである。フィルタ７３は、濾波されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７４を出力する。

ステップ７５において、非線形量子化器７６は、濾波されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７４を３２個の非線形レベルまたはインターバルのうちの１つに量子化する。非線形量子化器７６は、対数スケールで前記平均の、濾波されたＢＥＰを表現するＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿０〜ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿３１（７７）の３２個の値のうちの１つを出力する。前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７は次いで、ＲＦアナログチップ２９のＲＦ送信機７８により受信される。一実施形態において、デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７のほとんどの回路は、分布アナライザ４６、ＢＥＰ推定器４８、アベレージャ４８、フィルタ７３および非線形量子化器７６を含む、ディジタルシグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）７９の一部である。

ステップ８０において、前記平均ＢＥＰのレベルの前記量子化ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７（ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿０〜ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿３１）は、出力ＲＦ信号３０によりＰＡＣＣＨで前記基地局に送信されて戻される。前記基地局は次いで、前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７に基づいて選択されるＭＣＳを用いて後続の無線ブロックを送信する。例えば、前記基地局は、前記量子化ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７によって記述されるチャネル状態下でサポートされることのできる最も速いデータレートを備えたＭＣＳを選択する。

図７は、、１つの無線ブロックに関して量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７を得るために回路２０で実施される種々のステップを示す流れ図である。図７は、ステップ５０と５７（ＧＭＳＫの場合）およびステップ５０と５７（８−ＰＳＫの場合）が一無線ブロックの４個のバーストそれぞれに対して行われ、一方ステップ６９（平均）、７２（濾波）および７５（量子化）が一無線ブロックにつき１回だけ行われることを示している。

図８は、−６ｄＢ〜１０ｄＢの範囲の信号対雑音比においてＭＣＳ４で変調されたチャネルに関するＢＥＰ値を決定するために分布パラメータ・マッピングを使った結果を示している。前記ＢＥＰ値は、フェージングを示さない一定の信号強度を有する静的チャネル上で送信されたバーストから推定される。したがって、前記ＢＥＰを導出するために用いられる前記多ビット軟判定３３の分布は、ガウス分布に類似する。前記ＢＥＰ値は図４のステップ５０までの方法を使用して得られ、前記ＢＥＰ値６０は比μ／σを前記ガウスルックアップ・テーブル５８にマッピングすることにより決定される。曲線８１は、前記チャネルの前記実際の前記ビット誤り率（ＢＥＲ）を−６ｄＢ〜１０ｄＢの信号対雑音比の範囲にわたって示している。前記実際のＢＥＲは、数千の無線ブロックで既知のビットシーケンスを送信し、前記復調されたＩ及びＱサンプルからのビットを前記既知のビットシーケンスと比較することにより決定される。曲線８２は、分布パラメータマッピングを用いて各信号対雑音比において得られた前記推定ＢＥＰ値６０を示す。各信号対雑音比について図８に示されている推定されたＢＥＰ値６０は、前記既知のビットシーケンスが送信された前記数千のバーストの中から最も多い回数生じたＢＥＰ値である。

図９は、図８の４個の連続したＢＥＰ値６０の複数の群から得られる量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７の値を示す。より低い信号対雑音比では、前記量子化ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７はゼロに近い値を割り当てられる。より高い信号対雑音比では、前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７は３２に近い値を割り当てられる。曲線８３は、分布パラメータマッピングを使用して得られた推定された、量子化された平均ＢＥＰ値を示している。曲線８４は、実際のＢＥＲを示す復調されたＩ及びＱサンプルを用いて出力される量子化レベルの値を示している。

図１０は、信号対前記ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ値７１が正しく決定されて、正しい量子化レベルとして前記基地局に報告される、−６ｄＢ〜１０ｄＢの信号対雑音比における、確率を示している。前記ＥＤＧＥ標準は、前記量子化レベルの値を発生する回路の試験方法を規定している。前記試験は、前記移動局により報告される前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ値７７のある割合が、例えば３つの量子化レベルのような、正しい量子化レベルの狭い範囲内に収まることを要求している。例えば、５ｄＢの信号対雑音比において、試験に合格するには、少なくとも６５％の前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ値７７が、量子化レベルＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿１１、ＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿１２、およびＭＥＡＮ＿ＢＥＰ＿１３のうちの１つ内に収まらなければならない。点曲線８５は、前記ＥＤＧＥ標準に従うようにＭＣＳ１〜ＭＣＳ４（ＧＭＳＫ）で変調されたチャネルのＢＥＰを推定するときの、許容可能な量子化レベルを達成する最低確率を示している。曲線８６は、分布パラメータマッピングを用いて得られる量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７が許容可能な量子化レベル内に収まる確率を示している。

図１１は、分布パラメータマッピングを使ってＢＥＰ値を求めた結果を示しており、８−ＰＳＫを採用するＭＣＳ９で変調されたチャネルから得られた結果である。前記ＢＥＰ値は、フェージングを示さない静的チャネル上で送信されたバーストから推定される。図８と同様に、前記ＢＥＰ値６０は、比μ／σを前記ガウスルックアップ・テーブル５８のＢＥＰ値に対してマッピングすることにより決定される。曲線８７は、前記チャネルの前記実際のＢＥＲを−１ｄＢ〜２０ｄＢの範囲の信号対雑音比にわたって示している。曲線８８は、分布パラメータマッピングを用いて各信号対雑音比で得られた前記ＢＥＰ値６０を示す。各信号対雑音比についてプロットされた図１１中の前記推定ＢＥＰ値６０は、前記既知のビットシーケンスが送信された数千のバーストの中から最も多い回数得られたＢＥＰ値である。

図１２は、図１１と同じ信号対雑音比にわたってＭＣＳ９で変調されたチャネルから得られるＢＥＰ値である。しかし、前記ＢＥＰ値および前記実際のＢＥＲ値は、各信号対雑音比において異なるバーストにわたって変動する。図１２にプロットした前記ＢＥＰ値と前記実際のＢＥＲ値は、前記既知のビットシーケンスが特定の信号対雑音比で送信されたマルチプルのバースト中で最も回数の多かった３個のＢＥＰあるいはＢＥＲ値の平均を表す。曲線８９は、−１ｄＢ〜２０ｄＢの各信号対雑音比における前記実際のＢＥＲを示している。曲線９０は、分布パラメータマッピングを用いて各信号対雑音比で得られた前記ＢＥＰ値を示す。

図１３は、図１１の前記ＢＥＰ値６０から得られた前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７の値を示す。前記量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７の値は、０〜３２の範囲にある。曲線９１は、分布パラメータマッピングを使用して得られた前記推定され、量子化された平均ＢＥＰ値を示している。曲線９２は、前記実際のＢＥＲ値から得られた量子化レベルを示す。

図１４は、前記ＭＥＡＮ＿ＢＲＰ値７１がチャネルから正しく決定されて、正しいす量子化レベルとして前記基地局に報告される−１ｄＢ〜２０ｄＢの信号対雑音比における確率を示している。点線９３は、前記ＥＤＧＥ標準に従うために各信号対雑音比で達成されなければならない最低確率を示している。点曲線９３は、ＭＣＳ５〜ＭＣＳ９（８−ＰＳＫ）で変調されたチャネルからの平均ＢＥＰ値から得られる量子化レベルに適用される。曲線９４は、前記ＥＤＧＥ標準で規定された試験を用いて、分布パラメータマッピングを使用して得られた量子化されたＭＥＡＮ＿ＢＥＰ７７が正しい量子化レベルである確率を示す。

図１５は、ＭＣＳ９で変調されたチャネルから得られるＢＥＰ値を決定するために分布パラメータマッピングを使用した結果を示す。図１１の結果と異なり、図１５のＢＥＰ値は、フェージングチャネル上で送信されたバーストから推定されている。図１５で解析されたチャネルはＴＵ５０チャネルであり、それは移動局が時速５０ｋｍで移動している典型的な都市環境のチャネルである。したがって、前記ＢＥＰを導出するのに用いられる前記多ビット軟判定３３の分布は、ライス分布に類似する。前記ＢＥＰ値は図４に示すステップ５１までの方法で得られ、前記ＢＥＰ値６０は比Ａ／σを前記ライスルックアップ・テーブル６８のＢＥＰ値にマッピングすることにより決定される。曲線９５は、−１ｄＢ〜２７ｄＢの信号対雑音比の範囲にわたって前記チャネルの前記実際のＢＥＲを示している。曲線９６は、分布パラメータマッピングを用いて各信号対雑音比で得られた前記ＢＥＰ値６０を示す。約７ｄＢより上の信号対雑音比において、図１５のフェージングチャネルのＢＥＲは、図１１の静的チャネルのＢＥＲより大きく、ここで、両チャネルはＭＣＳ９を用いて変調されている。各信号対雑音比について図１５でプロットされた前記推定されたＢＥＰ値６０は、前記既知のビットシーケンスが送信された数千のバーストの中から最も多い回数得られたＢＥＰ値である。

理解しやすくするために、ある特定の実施形態と関連付けて本発明を説明したが、本発明はそれに限定されるものではない。デジタル・ベースバンド・プロセッサ２７のほとんどの回路は、ＤＳＰ７９の一部として上述されている。他の実施形態では、回路２０の構成要素のいくつかは、ＤＳＰ７９とは別のプロセッサ上で動作する命令の集合(sets)として実現される。例えば、前記別のプロセッサは、ＡＲＭプロセッサとすることができる。前記命令は、プロセッサ可読媒体５９に格納され、前記別のプロセッサが、前記命令を実行する前に、プロセッサ可読媒体５９から前記命令を読み出す。したがって、プロセッサ可読媒体５９は、ガウスルックアップ・テーブル５８やライスルックアップ・テーブル６８のみならず、プログラム命令も格納する。この場合、プロセッサ可読媒体５９は、読み出し専用メモリ(read only memory)（ＲＯＭ）等の不揮発性メモリの一種である。一実施形態において、例えば、等化器４０、分布アナライザ４６、ＢＥＰ推定器４８、アベレージャ７０、および非線形量子化器７６のそれぞれは、前記別のプロセッサ上で動作する一組の命令として実現される。

前記開示の実施形態についての上記説明は、当業者なら誰でも本発明を製造でき、または使用できるようにするために供されている。これらの実施形態に対するさまざまな改変は当業者にとって自明であり、本明細書で定義されている全般的な思想は、本発明の精神と要旨を逸脱しない範囲で、他の実施形態に適用できる。したがって、本発明は、本明細書で示す実施形態に限定することを意図されてはおらず、本明細書で開示した思想や新規な特徴と合致する最大限の範囲が認められるべきものである。

それぞれが異なる符号冗長レベルを有する２つのＧＭＳＫ変調及び符号化方式（ＭＣＳｓ）で変調されたデータの種々の信号対雑音比で再符号化方法を用いて得られたビット誤り確率（ＢＥＰ）をプロットした線図（従来技術）。 それぞれが異なる符号冗長レベルを有する３つの異なる８−ＰＳＫ ＭＣＳｓで変調されたデータの種々の信号対雑音比で再符号化方法を用いて得られたＢＥＰをプロットした線図（従来技術）。 分布パラメータマッピングを用いてＢＥＰを決定する回路の簡単化されたブロック図。 図３の回路が用いる分布パラメータマッピングを実行するステップの流れ図。 前記ＥＤＧＥ標準で特定された９つのＭＣＳｓの、データ送信レートを示す表。 分布パラメータマッピングで用いられるガウス分布とライス分布の統計パラメータ導出の等式を示す図。 一つの無線ブロック中の４つのバーストに関する、量子化され、濾波された平均ＢＥＰを得るために用いられる図４の分布パラメータマッピング方法のあるステップを示すフローチャート。 ＭＣＳ４（ＧＭＳＫ方式の一つ）で変調された静的チャネルにおいて、分布パラメータマッピングで得られた前記チャネルのＢＥＰを種々の信号対雑音比に対してプロットした線図。 図８の４つの連続したＢＥＰ値からのグループから得られた種々の信号対雑音比において量子化された平均ＢＥＰをプロットした線図。 図９の量子化平均ＢＥＰが適正な量子化レベルに収まる確率を種々の信号対雑音比に対して示した線図。 ＭＣＳ９（８−ＰＳＫ方式の一つ）で変調された静的チャネルにおいて、分布パラメータマッピングで得られた前記チャネルのＢＥＰを種々の信号対雑音比に対してプロットした線図。 ＭＣＳ９で変調された静的チャネルにおいて、分布パラメータマッピングで得られ前記チャネルのＢＥＰ値を種々の信号対雑音比に対してプロットした線図ここにおいて前記ＢＥＰ値は、各信号対雑音比でＢＥＰ値推定を行った多くのバーストの中で最も一般的であったいくつかのＢＥＰ値の平均値である。 図１１の４つの連続したＢＥＰ値のグループから得られた信号対雑音比において量子化された平均ＢＥＰをプロットした線図。 図１３の量子化平均ＢＥＰが適正な量子化レベルに収まる確率を種々の信号対雑音比に対して示した線図。 ＭＣＳ９で変調されたフェージングチャネルにおいて、分布パラメータマッピングで得られた前記チャネルのＢＥＰを種々の信号対雑音比に対してプロットした線図。

Claims (37)

1. （ａ）信号を受信することと、
   （ｂ）前記信号をＩおよびＱサンプルに変換し、前記ＩおよびＱサンプルを復調することと、
   （ｃ）前記復調されたＩおよびＱサンプルを等化して、複数の多ビット軟判定を得ることと、
   （ｄ）前記複数の多ビット軟判定の統計的分布のタイプをガウス分布またはライス分布のいずれかであるかを決定することと、
   （ｅ）前記分布の平均および分散を計算し、前記平均および前記分散に基づいてＢＥＰを推定することと、
   を備える方法。
2. 前記ＩおよびＱサンプルは、ＧＭＳ進化型高速データレート（ＥＤＧＥ）標準に準拠する変調および符号化方式（ＭＣＳ）で変調および符号化されたものである、請求項１に記載の方法。
3. 前記ＩおよびＱサンプルを復調することは、前記信号の変調方式を決定し、前記変調方式に依存して復調することである、請求項１に記載の方法。
4. 前記平均と前記分散の計算は、前記分布の前記タイプに基づいて行われる、請求項１に記載の方法。
5. （ａ）復調されたＩおよびＱサンプルを等化して複数の多ビット軟判定を得ることと、ここにおいて前記復調されたＩおよびＱサンプルはビット誤り確率（ＢＥＰ）を示す、ここにおいて前記複数の多ビット軟判定は分布を有する、ここにおいて前記分布は平均と分散を有すると、
   （ｂ）前記分布のタイプを決定することと、なお、前記分布のタイプは、ガウス分布およびライス分布からなる群から選択される、
   （ｃ）前記分布の前記平均と前記分散を計算することと、
   （ｄ）前記分布の前記平均と前記分散に基づいて前記ＢＥＰを推定することと
   を具備する方法。
6. （ｃ）前記平均と前記分散の計算は、前記分布の前記タイプに基づいて行われる、請求項５に記載の方法。
7. （ｅ）前記複数の多ビット軟判定をデインタリーブすることと、
   （ｆ）前記デインタリーブされた複数の多ビット軟判定を畳込み復号し、単一ビット硬判定を得ることと
   をさらに具備する、請求項５に記載の方法。
8. 前記多ビット軟判定は記号を具備する、ここにおいて各記号は３ビットを有する、請求項５に記載の方法。
9. フレーム・ペイロードは前記複数の多ビット軟判定を具備する、請求項５に記載の方法。
10. 無線ブロックは４組の複数多ビット軟判定から構成される、請求項５に記載の方法。
11. （ｄ）の前記ＢＥＰの前記推定は、前記平均を前記分散で割ったものに等しい比を用いてルックアップ・テーブルの中で前記ＢＥＰを見出すことを含む、請求項５に記載の方法。
12. （ａ）の前に、
    （ｅ）ＩおよびＱサンプルを復調し、復調されたＩおよびＱサンプルを得ること、ここにおいて前記復調は、ガウスの最小シフトキーイング（ＧＭＳＫ）およびオクタル位相シフトキーイング（８−ＰＳＫ）からなる群から選択される変調方式を含む、
    をさらに具備する、請求項５に記載の方法。
13. （ｅ）第二の復調されたＩおよびＱサンプルを等化して第二の複数の多ビット軟判定を得ること、ここにおいて前記第二の復調されたＩおよびＱサンプルは第二のＢＥＰを示す、
    （ｆ）平均ＢＥＰを決定すること、ここにおいて前記平均ＢＥＰは複数のビット誤り確率の平均である、ここにおいて前記複数のビット誤り確率は少なくとも前記ＢＥＰと前記第二のＢＥＰを含む、
    （ｇ）前記平均ＢＥＰを濾波し、濾波された平均ＢＥＰを得ることと
    をさらに具備する、請求項５に記載の方法。
14. （ｈ）前記濾波された平均ＢＥＰを量子化すること
    をさらに具備する、請求項１３に記載の方法。
15. （ａ）復調されたＩおよびＱサンプルを等化して複数の多ビット軟判定を得ること、ここにおいて前記復調されたＩおよびＱサンプルはビット誤り確率（ＢＥＰ）を示す、ここにおいて前記複数の多ビット軟判定は分布を有する、ここにおいて前記分布は平均と分散を有する、
    （ｂ）前記分布のタイプを決定すること、なお、前記分布のタイプは、ガウス分布およびライス分布からなる群から選択される、
    （ｃ）前記分布の前記平均と前記分散を計算すること、
    （ｄ）前記分布の前記平均と前記分散に基づいて前記ＢＥＰを推定すること
    を行うために無線装置において操作可能な命令を格納するためのプロセッサ可読媒体。
16. 前記平均と前記分散は、前記分布の前記タイプに基づいて（ｃ）において計算される、請求項１５に記載のプロセッサ可読媒体。
17. （ｅ）前記複数の多ビット軟判定をデインタリーブすることと、
    （ｆ）前記デインタリーブされた複数の多ビット軟判定を畳込み復号し、単一ビット硬判定を得ることと
    を行うために無線装置において操作可能な命令をさらに格納する、請求項１５に記載のプロセッサ可読媒体。
18. 前記ＢＥＰは、前記平均を前記分散で割ったものに等しい比を用いてルックアップ・テーブルの中で前記ＢＥＰを見出すことにより（ｄ）で推定される、請求項１５に記載のプロセッサ可読媒体。
19. （ｅ）ＩおよびＱサンプルを復調し、復調されたＩおよびＱサンプルを得ること、ここにおいて前記ＩおよびＱサンプルは、ガウスの最小シフトキーイング（ＧＭＳＫ）およびオクタル位相シフトキーイング（８−ＰＳＫ）からなる群から選択される変調方式を用いて復調される、
    を行うために無線装置において操作可能な命令をさらに格納する、請求項１５に記載のプロセッサ可読媒体。
20. （ｅ）第二の復調されたＩおよびＱサンプルを等化して第二の複数の多ビット軟判定を得ること、ここにおいて前記第二の復調されたＩおよびＱサンプルは第二のＢＥＰを示す、
    （ｆ）平均ＢＥＰを決定すること、ここにおいて前記平均ＢＥＰは複数のビット誤り確率の平均である、ここにおいて前記複数のビット誤り確率は少なくとも前記ＢＥＰと前記第二のＢＥＰを含む、
    （ｇ）前記平均ＢＥＰを濾波し、濾波された平均ＢＥＰを得ること
    を行うために無線装置において操作可能な命令をさらに格納する、請求項１５に記載のプロセッサ可読媒体。
21. （ｈ）前記濾波された平均ＢＥＰを量子化すること
    を行うために無線装置において操作可能な命令をさらに格納する、請求項２０に記載のプロセッサ可読媒体。
22. （ａ）復調されたＩおよびＱサンプルを等化して、複数の多ビット軟判定を得るための手段、ここにおいて前記復調されたＩおよびＱサンプルはビット誤り確率（ＢＥＰ）を示す、ここにおいて前記複数の多ビット軟判定は分布を有する、ここにおいて前記分布は平均と分散を有する、
    （ｂ）前記分布のタイプを決定するための手段、なお、前記分布のタイプは、ガウス分布およびライス分布からなる群から選択される、
    （ｃ）前記分布の前記平均および前記分散を計算するための手段、
    （ｄ）前記分布の前記平均および前記分散に基づいて、前記ＢＥＰを推定するための手段
    を具備する装置。
23. （ｃ）の前記手段は、前記分布の前記タイプに基づいて、前記平均および前記分散を計算する、請求項２２に記載の装置。
24. （ｅ）前記複数の多ビット軟判定をデインタリーブするための手段、
    （ｆ）前記デインタリーブされた複数の多ビット軟判定を畳込み復号し、単一ビット硬判定を得るための手段
    をさらに具備する、請求項２２に記載の装置。
25. （ｅ）ＩおよびＱサンプルを復調し、復調されたＩおよびＱサンプルを得るための手段、ここにおいて（ｅ）の前記手段は、ガウスの最小シフトキーイング（ＧＭＳＫ）およびオクタル位相シフトキーイング（８−ＰＳＫ）を含む群から選択される変調方式を用いて前記ＩおよびＱサンプルを復調する
    をさらに具備する、請求項２２に記載の装置。
26. （ｅ）第二の復調されたＩおよびＱサンプルを等化して、第二の複数の多ビット軟判定を得るための手段、ここにおいて前記第二の復調されたＩおよびＱサンプルは第二のＢＥＰを示す、
    （ｆ）平均ＢＥＰを決定するための手段、ここにおいて前記平均ＢＥＰは複数のビット誤り確率の平均である、ここにおいて前記複数のビット誤り確率は、少なくとも前記ＢＥＰと前記第二のＢＥＰを含む、
    （ｇ）前記平均ＢＥＰを濾波し、濾波された平均ＢＥＰを得るための手段
    をさらに具備する、請求項２２に記載の装置。
27. 多ビット軟判定の分布を受信し、多ビット軟判定の分布のタイプを決定する分布アナライザ、ここにおいて前記多ビット軟判定の分布はある分布タイプを示す、ここにおいて前記分布アナライザは前記分布タイプを決定する、なお、前記分布のタイプは、ガウス分布およびライス分布からなる群から選択される、
    前記多ビット軟判定の分布を受信するビット誤り確率推定器、ここにおいて前記ビット誤り確率推定器は前記多ビット軟判定の分布の統計パラメータを計算する、
    ルックアップ・テーブル、ここにおいて前記ビット誤り確率推定器は前記統計パラメータを前記ルックアップ・テーブルの前記ＢＥＰにマッピングすることによりビット誤り確率（ＢＥＰ）を決定する
    を具備する回路。
28. 前記多ビット軟判定の分布の前記統計パラメータは、前記多ビット軟判定の信号対雑音比に近似する、ここにおいて前記ルックアップ・テーブルは、前記多ビット軟判定の分布の前記統計パラメータを前記多ビット軟判定のビット誤り確率に相関させる、請求項２７に記載の回路。
29. 前記分布タイプはライス分布である場合、前記統計パラメータは平均（Ａ）と分散（シグマ）を含む、ここにおいて前記ビット誤り確率推定器は商Ａ／シグマを前記ルックアップ・テーブルの前記ＢＥＰにマッピングすることにより前記ＢＥＰを決定する、請求項２７に記載の回路。
30. 前記分布タイプはガウス分布である場合、前記統計パラメータは平均（ミュー）と分散（シグマ）を含む、ここにおいて前記ビット誤り確率推定器は商ミュー／シグマを前記ルックアップ・テーブルの前記ＢＥＰにマッピングすることにより前記ＢＥＰを決定する、請求項２７に記載の回路。
31. 前記分布アナライザ、および前記ビット誤り確率推定器は、デジタル・ベースバンド・プロセッサ内の専用ハードウェアである、請求項２７に記載の回路。
32. 前記ビット誤り確率推定器は、プロセッサ可読媒体上に格納された命令を実行するプロセッサである、請求項２７に記載の回路。
33. 前記多ビット軟判定の分布を出力する等化器をさらに具備する、請求項２７に記載の回路。
34. 前記多ビット軟判定に基づいて、硬判定ビットを出力する畳込み復号器をさらに具備する、請求項２７に記載の回路。
35. 復調されたＩおよびＱサンプルを受信し、多ビット軟判定を出力する等化器と、
    前記多ビット軟判定の統計的分布を決定するための手段と、なお、前記分布のタイプは、ガウス分布およびライス分布からなる群から選択される、
    前記選択された多ビット軟判定の統計的分布に基づいて、ビット誤り確率（ＢＥＰ）を推定するための手段と、を具備する回路。
36. 前記手段は、前記多ビット軟判定の統計的分布に基づいて前記ＢＥＰを推定する、請求項３５に記載の回路。
37. 前記復調されたＩおよびＱサンプルは、ＧＭＳ進化型高速データレート（ＥＤＧＥ）標準標準に準拠する変調および符号化方式（ＭＣＳ）を用いて復調される、請求項３５に記載の回路。

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