JPH05505284A

JPH05505284A - 誤り率モニタ

Info

Publication number: JPH05505284A
Application number: JP50090691A
Authority: JP
Inventors: ショルツ　ジェイソン　ビューフォルト; クツク　ステファン　クライブ; ジャイルス　チモシイ　クリフトン
Original assignee: オーストラリア連邦
Priority date: 1989-12-07
Filing date: 1990-12-06
Publication date: 1993-08-05

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】上２ここに述べる発明は、ビット誤り率モニタとして使用し得るディジタル通信チャンネル（またはリンク）パラメータモニタに関する。

通信チャンネル（またはリンク）パラメータモニタは、ディジタル通信チャンネルやディジタル通信リンクを評価するために用いることができる。このような評価によって、そのディジタル通信チャンネル（またはリンク）を横切るディジタル信号の伝達、ならびにさらにＳ／Ｎ比、減衰、およびリンクに影響するノイズ型式な−どの他のチャンネル（またはリンク）パラメータに対応付けられるビット誤り率の性質についての情報が得られる。

本発明は、ディジタル通信チャンネルまたはリンクを構成し、かつそれを通ってディジタル信号が伝達されるいかなるチャンネルおよび端末装置にも適用でき、また、音声、データおよび映像を含むいかなるディジタル業務に適用してもよい。

本発明は、無線通話や電話通話等の通信システムに限定されず、情報を通信するために連続信号が用いられるとき通信が生じ、かっこのような信号が複数のシンボルの１つに翻訳されるいかなるシステムにおいても適用し得るものである。このような他のシステムとしては、例えば光ディスク読み出し、ディジタル磁気テープ読み出し、コンパクトディスク、オーディオディスクおよび磁気ハードディスクを含む。

ここでは本発明をパイナリイディジタルシステム相互間の通信に関して説明するが、本発明は他の数体系の進数、例文ば３進数によって特徴付けられるデジタルシステム間の通信にも適用されることは理解されるであろう。

本発明は、ディジタル通信リンクに対応するビット誤り率を決定する方法を検討する間に思い付いた。本発明はビット誤り率の他に多数のチャンネル（またはリンク）状態パラメータに適用し得ることが認識されている。さらに他のリンク状態パラメータへの本発明の適用に間し、以下に述べられる。

通信リンクまたは通信チャンネルを特徴付けるパラメータはどれでもリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータである。リンク状態パラメータの例は、Ｓ／Ｎ比、アイパターン、干渉型式およびビット誤り率である。

通信チャンネルは、通京、送信装置と受信装置とを接続する媒体であると考えられる。無線リンクにおいて、該チャンネルはしばしば送信アンテナと受信アンテナとの間の大気であり、一方、光リンクでのチャンネルは光ファイバーであろう。

通信リンクは、通常、通信システムの以下の物理ステージ・すなわちエンコーダ、変調器、送偏装亘、チャンネル、受信装置、復調器およびデコーダを含むと考えられる。ここでリンクの語は、文脈に矛盾しない限り、上に列挙した通信リンク（但し、デコーダを除く）のステ一ジを意味する。デコーダを除くのは、受信イ君号はデコーディングに先立ってテストされるからである。妨害の大部分がこの最終ステージに先立って生じることは理解されるであろう。

情報がディジタルで格納されている磁気テープの読み出しを行なう状況において、上述のチャンネルはその磁気媒体であり、判断変数（ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｖａｒｉａｂｌ）は検出器がディジタル情報として翻訳する連続値の信号である。

ディジタル通信系の受信装置内の復調器はどんなシンボルが送られたかを翻訳するための判断変数を使用する。判断変数の意味合いは限定されないが、判断変数は、復調器がシンボルとして翻訳する受信信号のパラメータである。例として、バイナリイ位相変調の場合では判断変数は受信信号の位相成分であり、振幅変調信号では判断変数はマ整合フィルタを通した後の受信信号の振幅であり、そして直交振幅変調では受信信号の位相と振幅のそれぞれに対応する２個の判断変数がある。ベースバンドシステムにおいて、判断変数の回復は、この点で復Ｎ器と等価と考λられるラインデコーダによって達成される。

判断変数は、連続値信号であり、それを復調器が不連続値信号に限定する。判断変数は、ノイズやその他の妨害が送信装置から受信装置へのシンボルの伝達に影響するから、違Ｍ（ａ信号である。このような妨害により判断変数が当然有し得る値は、当然に確率密度関数に従うものと考えられる。すなわち、判断変数が任意の成る時に成る一定値であるという確率が存在する０判断変数は、一般に、連続ランダム変数であると考えることができる。

連続値表わされる判断変数の性質の結果として、関連する確率密度関数は、連続であり、かつ一般に、時々刻々変化する６確率密度関数は、しばしばヒストグラムとして描かれる。容認された確率理論命名法に倣って、「ヒストグラム」の語はここではヒストグラムを描くために使用してもよいデータを含むことが理解されよう。

ビット誤り率モニタは、関連する通信チャンネルと関連するビット誤り率を監視および測定するために使用され、ディジタル信号の伝達通路となるいかなる通信チャンネルにも適用され得る。

リンクやチャンネルのビット誤り率は、リンクを通って通信され、受信されたとき送信されたものとは異なった型式のビットとして翻訳された情報ビットの数である。例えば、バイナリイシステムにおいて、あるビットが“０”として送信されたとき“１”と翻訳されれば、それはビット誤りが生じたときであり、ある時間周期にわたって送信された合計ビット数に対する誤りビット数の比を数字で表わしたものがビット誤り率である。

ビット誤り率モニタは２種類ある。第１にアクティブ（能動的）ビット誤り率モニタであり、第２にパッシブ（受動的）ビット誤り率モニタである。

アクティブビット誤り率モニタは、通信チャンネルを通って伝達すべきデータストリームが既知であることを必要とする。受信されたデータストリームは受信される゛べきであった既知のデータと比較される。ある期間にわたり不正確に受信されたデータビットの数がビット誤り率である。

本方式は、通信されるデータが停止され、テストデータストリームが送信されて通信チャンネルにオーバーヘッドを賦課することを必要とする。本方式によるさらなる問題は、ビット誤り率を適度な正確さでめるには、テストデータストリームを形成する多数のビットが送信されなければならないことである。必要な測定区間Ｔはで表わすことができる。

この測定時間は、例えば５０ビット／秒のリンクにおける１０−４のビット誤り率を判定するために３３分、または１０’ビット／秒のリンクにおける１０−ａのビット誤り率を判定するために１７分というように、低レートチャンネルにおける相当高い誤り率に対してでさえしばしば手が出せないほど長い。さらに、測定されたエラー（誤り）計数値の標準偏差は、計数値の平方根で近似することができるので、たとえ１００カウントが記録されたとしても、９５％信頼区間は７５カウントから１２５カウントの間に、大きさの順序で約２５％に境界を設けられることになる。

パッシブビット誤り率見積りは、３つの基本力テゴリイに細分され得る。第１番目はフォワード誤り訂正（または誤り検出）を採用するところに使用される。この場合、デコーダは、ある測定区間にわたって検出されたビット誤りの数量から算出されたビット誤り率のために吟味されてもよい。

本方式に関する主な問題は、与えられるコードに対し誤りパターンのすべてを検出することはできず、統計上意味深いビット誤り率を与λるためには誤った数字の数をカウントする大量の時間を消費しなければならないことである。さらに、測定時間Ｔは、アクティブビット誤り率測定方式と同じである。結果として、通常有益なビット誤り率見積りを与えるためには誤った数字の数をカウントする大量の時間を消費しなければならない。

第２のカテゴリイは、通信チャンネルまたは通信リンクの信号パラメータを測定するカテゴリイである。これらの信号パラメータは、Ｓ／Ｎ比、減衰比、アイパターン開口、タイミングジッター等であってよい。理解されるように、これらの方式はすべて、ビット誤り率とは直接間係のないパラメータを測定する。結果として、測定はビット誤り率の測定ではなく、ビット誤り率とは直接関係しないかもしれず、チャンネルまたはリンク統計に対して高感度過ぎるかもしれない、あるいはビット誤り率に対して高感度過ぎるのとそれに対して直接関係しないのとの双方かもしれない、パラメータの測定であるから、大きなエラーがこのタイプの方式にはつきものかもしれない。

チャンネルパラメータとビット誤り率との関係が知られていること、および測定されるチャンネルパラメータにビット誤り率が単独で依存することも要求される。このｉ＝な要求を満たさなければ、その結果、ビット誤り率の見積りは不正確になる。

パッシブビット誤り率モニタリングシステムの最後のものは、擬似誤り率測定と称することができる。これには第１にノイズ付加法、第２に低閾値法の２つの形式がある。

ノイズ付加法は、単数または複数の受信装置判断変数に白色ガウス雑音を付加し、判断閾値を越える可能性を増やす方式である。該受信装置判断変数は、上述したように、その信号またはディジタル復調器もしくはベースバンド伝達システムにおけるデータ判断閾値の直前の信号の集りであり、伝達された可能性の最も高い複数のデータビットに関して判断を行なうために使用される信号である。

擬似データストリームと正常な復調データストリームとの間の排他的論理和の実行は、それ故に、擬似エラー１個につきほぼ１個のパルス出力を生じる。擬似データストリームは、そのデータストリームに白色ガウス雑音を付加させた受信装置／復調器の出力である。与えられた擬似誤り率は、実際の誤り率に対応し、したがって、擬似誤り率から、探索テーブルを用いて実際の誤り率の見積りが行なわれる。

この方式についての問題は、もし、ひとクラスより多いリンク確率分布が可能であれば、対応する数の探索テーブルを必要とすることである。さらに、どのクラスのリンク確率分布が測定区間中に存在したかを知ることが困難かもしれないことである。

低閾値法は、実際の判断閾値より低（セットされた閾値を必要とする。カウンタは、シンボル区間中、受信装置判断変数が与えられた判断閾値を越える度にインクリメントされる。ある時間周期にわたって登録されたカウント数の送信ビット総数に対する数値比は、擬似誤り率と称される。これらの擬似誤り率は、実際の誤り率より大きいものであるが、外挿法によって実際の誤り率を見積もるために使用される。

低閾値法の研究の大半は、ディ、ジェイ６グッディング（Ｄ　Ｊ　Ｇｏｏｄｉｎｇ）、「誤り率外挿法に基づくディジタル受信装置の動作モニタ技術（ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＭｏｎｉｔｏｒ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ　Ｂａ５ｅｄ　ｏｎＥｘｔｒａｐｏｌａｔ、ｉｏｎ　ｏｆ　Ｅｒｒｏｒ　ＲａｔｅｌＪ　、　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎａｎ　Ｃｏｌ！１ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｖｏｌ　Ｃ０Ｍ−１６Ｎｏ、３、１９６８年６月によって示唆された。この研究は最も近い公知先行技術と捕らえてよい。

グツディングによって記載された方式は、異なる閾値を有する２個以上のカウンタ用の値を使用することを要し、そして実際の誤り率を見積もるための外挿を行なう。外挿プロセスは、通常、次元が〔擬似誤り率の対数］対［複数閾値の所定の関数］である２次空間における線形外挿である。

線は、閾値関数の次元において、閾値が判断閾値であり、そして対数すなわち誤り率を他の次元から取ってくる位１に外挿される。この方法は、指数形式の確率分布に対して正確に外挿するために計画される。

不幸にも、多くの確率分布が指数形式を有しでぃない。故に、外挿距離はビット誤り率を正確に見積もるためには短くなければならない。外挿法を使用するビット誤り準用のモデルのうちでは、それが指数モデル関数であろうがなかろうが、同じことが言える。

本発明は、多数の異なる閾値をグツディングの場合と同様に使用するが、外挿法の代わりにそしてその故にビット誤り率見積りの代わりに、カウントを使用して確率密度関数の見積りであるヒストグラムを形成する。判断変数の確率密度関数を一度決定すると、関連するビット誤り率が発見される。

これは、グツディングの処理方法と本発明の処理方法との最大の差異を際立たせている。実際のビット誤り率を得るための擬似誤り率測定における外挿法の代わりに、確率密度関数（これは変化するかもしれない）が見積もられ、それから可能性の高いことが期待されるリンク確率密度関数の格納値と比較される。格納済みの各確率！度関数は関連するビット誤り率を格納している。測定されたカウント値すなわちヒストグラムに最も近いと見積もられた格納済み確率密度関数のビット誤り率は、現状のリンクに対するビット誤り率の見積りとして採用される。

一般に、ビット誤り率だけでな（他のリンク状態パラメータを見積もってもよい。測定されたヒストグラムに最も似ている格納済み確率密度関数がひとたび発見されると、どのようなリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータも、選択された確率関数に関連して格納された値でありことをもって、見積もることができる。１つの確率関数の単数または複数の関連するリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータを決定するために、その確率関数は数値見積りによって、またはテストを行なうことによって、理論から算出されてもよい。

ディジタル受信装置は、送信媒体すなわち送信チャンネルからの信号を受信する。それらの信号は、次に、単数または複数の判断変数を作成するために処理される。

１つの信号から、ｌシンボル周期につき１つ以上の判断変数を作成してもよい、その当然の結果として、シンボルは、１以上の次元であってもよいことになる。

例えば直交振幅変調は各々が判断変数である位相と振幅の語で定義されるシンボルを有する。２次元判断変数は、しばしばフェーサ（ｐｈａｓｏｒｌと呼ばれる。

チャンネルを通って送信された各シンボルは、ディジタル受信装置によって１個以上のビットに変換される。

判断変数の値はディジタル受信装置が出力する１個以上のビットを決定する。

判断変数は、不連続値であるビットに反して、連続値である。判断変数を１個以上のビットに変換する処理は、しばしば判断変数を閾値と比較することによって行なわれる。バイナリイ変調システムにおいて、もし判断変数が閾値を越えたならそのビットは１つの状態にセットされ、その判断変数が閾値以下であればそのビットは他の状態にセットされる。

ゆえに、本発明は、関連する通信リンクまたは通信チャンネルを通る伝達のための少なくとも１個の確率密度関数を測定すること、および、場合次第で、チャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータのための単数または複数の出力値を、測定済みの単数または複数の確率密度関数を用いる計算に基づいて提供することを含む通信システムのリンク評価方法にあると言うことができる。

あるいは、本発明は、通信システムのリンク評価方法であって、第１の信号を受信するステップ、時間的に反復される点で判断変数を多数の状態に分類するステップ、通信チャンネルまたは通信リンクを越えての単数または複数のシンボルの伝達のための確率密度関数を測定するステップ、および場合次第で、チャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータのための単数または複数の出力値を、測定された単数または複数の確率密度関数を用いる計算に基づいて提供するステップを含むリンク評価方法にあると言うことができる。

好ましくは、本発明は、複数の格納された確率密度関数のうちいずれが測定された確率密度関数によって最高の評価を下されるかの比較によって選択するステップ、および選択された確率密度関数に関連する単数または複数の既知の値の中の成る出力値を成る分かりやすい形式で作成するステップを含むことをさらなる特徴とする。

好ましくは、確率密度関数測定ステップは、多数のシンボル伝達にわたって判断変数が特定のカテゴリイに分類された回数またはその割合をヒストグラム値として記録することを特徴とし、選択ステップは、格納された確　−重密度関数が測定された確率密度関数と同数のカテゴリイのためのものであることをさらに特徴とする。

格納された確率密度関数はより多数のカテゴリイとして格納することができることは理解されるものである。

しかしながら、選択ステップが実行されるとき、２個以上のカテゴリイが結合され、選択ステップは同数のカテゴリイを有する確率密度関数間におけるものとなる。

あるいは、本発明は、通信システムのリンク評価方法であって、第１の信号を受信するステップ、存在し得る複数のシンボルのうちいずれが受信中かを決定するのに有益な判断属性によって特徴付けられる判断変数を、第１の信号から少な（とも１個形成するステップ、関連する判断変数の判断属性の値の測定済み確率密度関数を少なくとも１個形成するステップ、およびそのディジタル通信システムに関連する少な（とも１個のチャンネル状態パラメータもしくはリンク状態パラメータの形状もしくは振幅またはその両方を表わす第２の信号を提供するステップを含むリンク評価方法にあると言うことができる。

好ましくは、測定済み確率密度関数を形成するステップは、結果的に測定済み確率密度関数がカテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲を連続的に分割しており、各カテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲の副範囲（ｓｕｂ−ｒａｎｇｅｌである関連範囲を有するものとして、関連する判断変数を判断属性の値に依存するカテゴリイに繰り返し分類するステップ、および判断属性の値が関連するカテゴリイ範囲内にある回数もしくは回数の割合または判断属性の値がカテゴリイ領域内にあるかその領域を越えた回数もしくは回数の割合を各カテゴリイについて記録するステップによって作成されたヒストグラム形式であることになる。

好ましくは、本発明は、複数の格納された確率密度関数のうちいずれが測定された確率密度関数に最も似ているか比較し選択するステップ、および選択された確率関数に関連する単数または複数の格納値を第２の信号として提供するステップを含むことをさらなる特徴とする。

好ましくは、判断変数を分類するステップは、復調器が判断属性を受信中のシンボルに復調するのと同時に実行される。

あるいは、本発明は、ディジタル通信システム内での使用のための装置であって、第１の信号を受信するのに適応させた受信手段、存在し得る複数のシンボルのうちいずれが受信中かを決定するのに有益な判断属性によって特徴付けられる判断変数を、第１の信号から少なくとも１個形成するのに適応させた復調手段、および関連する判断変数の判断属性値の測定済み確率密度関数を少なくとも１個形成するため、およびそのディジタル通信システムに関連する少なくとも１個のチャンネル状態パラメータもしくはリンク状態パラメータの形状もしくは振幅またはその両方を表わす第２の信号を提供するのに適応させた計算手段を含む装置にあると言うことができる。

好ましくは、計算手段はさらにカテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲を連続的に分割しており、各カテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲の副範囲である関連範囲を有するものとして、関連する判断変数を判断属性の値に依存するカテゴリイに繰り返し分類することによって、測定済み確率密度関数をヒストグラム形式に形成するように、そして判断属性の値が関連するカテゴリイ範囲内にある回数もしくは回数の割合または判断変数の値がカテゴリイの領域内にあるかその領域を越λた回数もしくは回数の割合を各カテゴリイについて記録するように適応させられる。

好ましくは、計算手段はさらに複数の格納された確率密度関数のうちいずれが測定済み確率密度関数に最も似ているか比較し選択するように、そして選択された確率関数に関連するものの単数または複数の格納値を第２の信号として提供するように適応させられる。

好ましくは、計算手段はさらに、復調器が判断変数を受信中のシンボルに復調するのと同時に判断変数を分類するように適応させられる。

あるいは、本発明は、ディジタル通信システムでの使用のための装置であって、チャンネル手段に第１の信号を印加するのに適応させた信号発生手段、第１の信号を検出するように適応させた信号検出手段、検出された第１の信号を判断変数を示す少なくとも１個の出力信号に変換するように適応させた信号調整手段を含み、かつ各出力信号に対し判断変数を判断変数の値に依存するカテゴリイに一分類するように適応させた分類手段、判断変数が各カテゴリイとして分類された回数をカウントするように適応させたカウンタ手段、判断変数に関連する確率密度関数を測定するように適応させた測定手段、少なくとも１個のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータに対し、測定済み確率密度関数に依存するパラメータ値を提供するように適応させた計算手段がある装置にあると言うことができる。

あるいは、本発明は、ディジタル通信システムでの使用のための装置であって、チャンネル手段に第１の信号を印加するように適応させた送信手段、第１の信号を受信するように適応させた受信手段、受信された第１の信号を判断変数を示す少なくとも１個の出力信号に変換するように適応させた復調・手段を含み、かつ各出力信号に対し判断変数を判断変数の値に依存するカテゴリイに分類するように適応させた分類手段、判断変数が各カテゴリイとして分類された回数をカウントするように適応させたカウンタ手段、判断変数に関連する確率密度関数を測定するように適応させた測定手段、 ′　少なくとも１個のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータに対し、測定済み確率密度関数に依存するパラメータ値を提供するように適応させた計算手段がある装置にあると言うことができる。

あるいは、本発明は、ディジタル通信システム内での使用のための装置であって、第１の信号を受信するように適応させた受信手段、第１の信号を判断変数を示す少なくとも１個の出力信号に変換するように適応させた信号調整手段を含み、かつ各出力信号に対し出力信号の値を複数のカテゴリイに分類するように適応させた分類手段、出力信号の値が各カテゴリイとして分類された回数をカウントするように適応させたカウンタ手段であって、その値はリンクまたはチャンネルの確率密度関数の見積りを形成するカウンタ手段、既知の確率密度関数に関連する単数または複数のチャンネルパラメータまたはリンクパラメータの値とともに、その既知の確率密度関数の既知の複数のヒストグラムのためのカテゴリイ値に係る単数または複数のカテゴリイ値を格納するように適応させたメモリ手段、既知の格納済み確率密度関数のうちいずれがカウンタ手段の値によって最も良（見積もられたか比較し選択するように適応させた計算手段、およびカウンタ手段の値によって最も良く見積もられた既知の確率密度関数に関連する単数または複数のチャンネルパラメータまたはリンクパラメータを表示するように適応させた表示手段がある装置にあると言うことができる。

好ましくは、本発明は、メモリ手段内に格納された複数の既知の確率密度関数によってさらに特徴付けることができ、かつ計算手段が既知の格納済み確率密度関数のうちいずれがカウンタ手段の値によって最も良く見積もられているかを比較し選択するように適応させられている。

以下の実施例は、等間隔で置かれたカテゴリイまたはカウンタ箱（ｃｏｕｎｔｅｒ　ｂｉｎ）を利用する。これは本発明の要求を制限するものではない。格納された確率密度関数と、リンク確率密度関数のヒストグラムを見積りあるいは形成するために使用されるシステムとが調和すれば、等しくないカテゴリイも使用され得る。

さらに、以下の実施例は、通信リンクのビット誤り率の測定への提供について記載される。これは明確さのためだけのものであり、提供された出力はチャンネルまたはリンクの確率密度関数から決定され得るもうひとつのチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータであり得る。

本発明は、以下、さらに詳細にかつ下記の図式を参照して好ましい実施例により示されるように、述べるものとする。

第１図は、ディジタル受信装置を簡易ブロック図の形で例示し；第２図は、本発明を好ましい態様で示すディジタル受信装置をブロック図で示し；第３図は、判断変数の分類法の略図であり、理想的受信波形（判断変数）および何を受信できるかを示し、第４図は、確率密度関数と、第３図に例示したような分類を使用しての該関数のヒストグラム評価と、を例示し：第５図は、この実施例で８ＱＡＭ　（直交振幅変調）システムを使用してフェーサを分類するための可能な閾値範囲を示し；第６図は、記憶された確率ヒストグラムが第１の好ましい実施例に従って、測定済みヒストグラムにより最もよ（評価されるという選択をブロック図で例示し：第７図は、本発明を示す第２の好ましい実施例をブ西ツタ図で例示し；第８図は、本発明を示す第３の好ましい実施例をブロック図で例示し；第９図は、測定されたヒストグラムと記憶された諸ヒストグラムとの、最大帰納推論的確率テスト（ＭａｘｉｍｕｍＡｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　Ｔｅ５ｔ）を利用しての比較をブロック図で示し：第１０図は、確率密度関数の形と対応関連ヒストグラムならびにカテゴリー累積確率密度関数を実施例として例示し；第１１図は、低閾値法（ｌｏｗｅｒ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｍｅｔｏｄ　）を使用する、ビット誤り率モニタのパフォーマンス（実績）テスト結果を示し；そして第１２図は、ここに開示する本発明の概念を使用する、ビット誤り率モニタのパフォーマンステスト結果を示す。

第１図を参照して、代表的ディジタル無線通信受信装置の構成は、アンテナ１、ＲＦ（無線周波数）ステージ２、判断変数抽出器（ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｅｘｔｒａｅｔｏｒ　）３および判断メーカ（ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｍａｋｅｒ）　８６からなる復調器、およびデコーダ４から成ることが分る。アンテナ１は送信を受信し、該送信は次いでＲＦステージ（ＲＦ段）２において増幅されかつ調整される。該復調器は、受信信号をしてデコーダ４が送られたシンボルのデコードを始められるように低減する。

判断変数抽出器３は、受信信号から１つまたはそれ以上の判断変数を形成する。

判断メーカ８６は、デコーダ４がデコードするための出力を提供する。

デコーダ４の出力信号５は、バイナリイシステムにおいて、一連の不連続（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）ビットとしてしばしば特徴付けられる。送信装置は、機能において、受信装置の逆と考えることができる。第１図に例示される受信装置は無線受信装置の例であると認められる。この受信装置は、他の送信媒体を使用する他のタイプのディジタル通信受信装置であってもよい。しかしながら、単に明確にするために言うと、下記の実施例は無線通信リンクと関連装置を参照して述べることとする。このことは、例えばベースバンド信号ならびにヘテロダイン信号に対し使用できる本発明への制限として考λられてはならない。

判断変数または複数判断変数６は、判断変数抽出器３の出力から得られる。

若干の受信装置においては、判断変数６には直接にはアクセスできない、というのは、判断変数抽出器３および判断メーカ８６のステージ同士がコンバインされているからである。かかる場合には、これらのステージが繰返され（ｒｅｐｌｉｃａｔｅｄ）で判断変数へのアクセスが可能、となる。

判断変数６は連続値のランダム変数である点が特徴であるが、一方、出力信号５のビットストリームはその値が不連続である。

第２図を参照して、これには本発明を適用したディジタル通信受信装置が例示されている。この受信装置は、また、アンテナ１．ＲＦステージ２、判断変数抽出器３および判断メーカ８６を含む復調器、デコーダ４、判断°変数６、およびさらに分類・カウンタステージ７、および計算・比較ステージ８から成るものである。前記計算・比較ステージ８は、出力としてビット誤り車信号９を提供する。

測定済みピストグラムを得て通信リンクの確率密度関数を評価するためには、判断変数は多くのカテゴリイ（ご分類される。これを例により説明するために、第３図は、もし通信リンクに妨害がなかったとした場合受信されるであろうような理想的波形で判断変数の丸印（図中、１０によって例示される）により示されるものと、代表的オペレーションシステムにおいて受信されるかも知れない波形でＸ印（図中、］１によって例示される）により示されるものを例示している。ここで、波形１０と１１とは、共に、判断変数がとり得る形である。

該判断変数は、理想的には、点１２で例示される値“ＯＴまたは点１３で例示される“ｌ”の値を有する。

判断変数の値は、矢印１４により例示されるカテゴリイａ　＋　ｂ　＋　Ｃ＋　ｄ　＋　ｅ　＋　ｆ　＋　ｇ　＋　ｈ　＋　１　＋　Ｊ　＋　ｋ＋　ｌ　＋ｍ、ｎ、ｏに分類される。

復調器内において、矢印１５によりマークされた点（複数）におけるクロック信号に応じて、判断変数はサンプル採取される。これはエミュレートされるが、その一方通信リンク確率密度関数のためのヒストグラムが得られると共に判断変数の値はクロック信号時に該判断変数が厘するカテゴリイ中のどれかに分類される。

多くのシンボル期間（その１つは矢印６１により例示されるが）にわたりカテゴリイエ４内のカウントは通信リンク確率密度関数を評価する。これは第４図に例示され、該図中でヒストグラム１６および１７は、第３図に示された例のための確率密度関数１８および１９のそれぞれを近似する。該ヒストグラムは、それぞれのカテゴリイに分類されるべき判断変数の出現の集積である。

判断変数が分類されてもよいカテゴリイを決定する際に、判断変数の大きさの領域（複数）は第３または第４図におけるように直線的に間隔を明けられることができ、あるいは非直線的に間隔を明けられることができる。結果として、カテゴリイは判断変数値のまわりに近いかまたは復調器がどんなシンボルが送られたかを決定する値のまわりに近いように選択すればよい。一般のアクティブビット率モニタとパフォーマンスが同等なシステムを提供することにおいて、これは満足かつ同等なパフォーマンスを得るのに必要でないことが分っている。

したがって、実行するのがより容易だから、カテゴリイ同士を直線的に間隔を明けさすようにすることが好ましい。

使用される変調システムが第３図に例示されるものよりも複雑である場合には、シンボルは多くの判断変数と連携してもよい。直交振幅変調の場合には、各シンボルに対するフェーサは、第５図に例示されるように異なる傾城へ分類することができる。実施例としてのこの図において、各シンボルはその周りに制限された領域（有界領域）を有し、このことはもしフェーサが該領域内に属するならば該フェーサは最も近いシンボルを示そうとする可能性が５０％あり、またもし前記のような領域外になるとすれば該フェーサはそのシンボルにならなかったとする可能性が５０％である。これは単にスケッチでありかつ単に例示目的であることが指定される。

この実施例において、５０％可能ライン２０により限界を設けられた領域内に属するフェーサは、２１とし。

てマークされたシンボル“Ａ”のつもりである可能性が５０％またはそれ以上であろう一方、ライン２１によりマークされたそれ以外の領域に属するフェーサは決定できないであろう、２２としてマークされたシンボル“Ｂ”に対する状況は、シンボル２１に対するものと同一　様である。このことは、他のシンボルについてもあてはまることである。

第５図は、フェーサとしての判断変数がシンボルを確定するのに使用できることを示している。実際、フェーサをその構成判断変数に、この場合位相と振幅に変えることが好ましい。

代案として、第５図に示されるような領域の代わりに各シンボルの理想的位置のまわりに円（サークル）を使用することが、簡易にするため、好ましい。しかしながら、簡易さを犠牲にして最大パフォーマンスを得るためには、下記に述べるように選択できる領域を使用することが可能である。

第１ステツプは入りくる判断変数を分類するカテゴリイを決定することである。

こうするのに好ましい方法の１つは、カテゴリイ間の境界が同等の見込み率の線であるカテゴリイ（複数）に合致する領域（複数）に確率スペースを分割することによりなされる。判断変数がシンボルＡに対しとり得る多くの不連続シンボル値は：Ｐ　（Ａ）　＝判断変数がシンボルＡすなわち不連続シンボル値（複数）の１つである確率、Ｐ　（Ａ”　）　＝判断変数がシンボルＡではないが、不連続シンボル値（複数）の他の１つである確率、Ｋ＝恒数、この恒数の値はシンボルＡと他のシンボルとの間のその他のカテゴリイ境界を決定するために変化させる。

ある２つのカテゴリイシステムに対し、これは第５図に例示されているとおりである。

カテゴリイ同土間の境界を決定するため使用される確率関数は、チャンネルに対し最も期待される確率関数であることが好ましい。そんなわけで、該システムは、チャンネルまたはリンクの最も期待される確率関数に対し調和させることができる。

上に述べたように、ある与えられた誤り率においであるチャンネルｉ率分布に対する最適のデザインは、領域同土間の間隔設定を選択することによりなされる。

これは、はんの僅かのパフォーマンス向上の代わりに複雑さを犠牲にして得られる。アクティブメソッドを使用する公知モニタとして同様の正確さを与えるビット誤り率モニタを製造するのに、上記の複雑さは必要であるとは認められない、従って判断変数の単純かつ一般に線状領域またはカテゴリイが好ましい。

第６図は格納（または記憶）された確率ヒストグラムの選択が、第１の好ましい実施例に従って測定済みヒストグラムにより最も良く評価されることを例示するが、この図において判断変数６は多くの＠値検出器２３゜２４．２５に適用される。各閾値検出器は、それぞれカウンタ２６，２７．２８に連結される。閾値検出器２５およびカウンタ２８は、一連のかかる機器の最後のものであると認められる。閾値検出器が多い程、次いで判断変数が分類される先のカテゴリイが多い程、より高い正確度を達成することができる。一連の４つのカテゴリイは４つの閾値検出器および４つのカウンタを意味するが、前記力テゴリイは、１０００００サンプルを使用する公知のビット誤り率モニタに匹敵するパフォーマンスを有しかつ４０００サンプルを使用する２４００ビット／秒のリンクに対しピッｌ− 誤り率を下方１０”’ビット誤り率に至る評価を提供することが見出されている。

カウンタ２６，２７．２８の出力は、メモリ手段２９に格納された公知の確率密度関数の格納されたヒストグラムと比較される。これらは、コンピュータであってもよい演算手段３０によって比較される。演算手段３０の出力は、カウンタ２６．２７．２８におけるカウントに従って測定済みヒストグラムに最も近く類似するものとして選択された格納済みヒストグラムの確率密度関数に関連するビット誤り率９である。

第６図の実施例は、カウンタ（複数）にリンクの確率密度関数のカテゴリイ累積評価を提供する。これは、判断変数がある値の範囲内にあるかを検出する閾値検出器の代わりに単一の値を超える閾値検出器を使用するかもである。演算手段３０は確率密度関数のカテゴリイ累積評価をカテゴリイ非累積確率密度関数に変換することができるが、この変換は、単に、高い閾値に対するカウンタ値を低い閾値に対するカウントから差引くことによってなされる。代わりに、カテゴリイ累積確率密度関数同士を使用して比較を行なうことができる。これについては、さらに後で述べる。

この実施例において、カテゴリイ累積確率！度関数を使用する１：とが好ましい。

第７図に例示される第２の好ましい実施例においては、受信装置は、アンテナ３１、ＲＦステージ３２、判断変数抽出器３３および判断メーカ９９からなる復調器、ならびにデコーダ３４からなる。信号３５はデコーダ３４のビットストリーム出力である。

判断変数３６はＡ／Ｄコンバータ３７によりディジタル化される。該Ａ／Ｄコンバータ３７の出力は、マイクロプロセッサまたはコンピュータのような演算手段３９によって多くのカテゴリイまたは閾値に分類される。

判断変数がデコーダ３４により翻訳される毎に、Ａ／Ｄコンバータの値はとのカテゴリイにそれが属するかに関し評価さね、また関連コンピュータ変数が増加する。

表示手段４０およびメモリ手段３８に接続されたマイクロプロセッサ３９はＡ／Ｄコンバータ３７と協働してリンク確率密度関数に対する測定済みヒストグラムを形成する。

必要ある場合には、マイクロプロセッサ３９は、各カテゴリイに対するコンピュータ変数の値の中に格納された通信リンクに対する測定済みヒストグラムを確率密度関数の格納済みヒストグラムと比較する。出力として生じたビット誤り率は測定済みヒストグラムに最も近く類似する格納済みヒストグラムと関連するビット誤り率である。

Ａ／Ｄコンバータ３７、メモリ手段３８、マイクロプロセッサ手段３９および表示手段４０は、コンピュータ母線４１を経て相互に連結されている。

先の実施例と同様に、確率密度関数は、カテゴリイ累積のまたはカテゴリイ非累積の確率密度関数のどちらかであればよい。実行容易という理由で、カテゴリイ非累積確率関数を使用するのが好ましい。

第３の好ましい実施例は、第８図に例示されている。

ここでは、判断変数４２が、判断メーカ４３にもまた閾値検出器すなわち比較器４４，４５，４６．４７にも適用される。各比較器４４，４５，４６．４７の出力は、ＡＮＤ’７’−ト４８，４９，５０，５１（７）入力へそれぞれ連結されている。ここで、閾値検出器４４，４５゜４６．４７である比較器は、もし判断変数４２がそれらの関連力テゴリイに属するならば、カウント信号を与＾るのに適応する。

閾値検出器４４，４５，４６．４７は、それぞれ２つの基準電圧を与えられている。これらの電圧は、正電圧ＳＳＳとグラウンドまたはシャーシレイル８７との間に連結された抵抗性チェインの使用によって現われる。

該抵抗性チェインは、例示されるように、抵抗器８９〜９８からなる、そして例示の抵抗性チェインは基準電圧を閾値検出器４４，４５，４６．４７へ与えるのに適す葛長さをもつであろうことが理解される。

各ＡＮＤゲート４．８．４９．５０または５１の出力は、それぞれ力テゴリイ累積カウンタ５２，５３゜５４．５５の入力へ与えられる。判断メーカクロック信号５６は、判断変数がシンボルとして翻訳される瞬間を決定するのに使用される。該信号は、それとそれぞれのＡＮＤゲートとの協働によって該閾値検出器出力がそれぞれのカウンタにいつ適用されるかを決定するために使用される。かかる手段によって、判断変数は、該判断変数がデコーダ４３によって翻訳されると同時に分類される。

この実施例において、閾値検出器４４，４５，４６゜４７は、上側と下側の閾値を有する。そんなわけで、関連カウンタすなわち閾値検出器は、もし判断変数が該閾値検出器により検知されたカテゴリイ内に属するならば、単に増加するものである。

単に４つの閾値検出器およびカウンタが第８図に例示されているが、実際にはそのような装置は沢山あってもよいことが認められる。

マイクロプロセッサ５７は、コンピュータ母線手段５８によってカウンタ５２，５３，５４．５５のそれぞれへ連結されている。また表示手段５９およびメモリ手段６０もコンピュータ母＆Ｉ５８へ連結されている。

必要あれば、マイクロプロセッサ手段５７は、カウンタ５２，５３，５４．５５の値により決定されたリンク確率密度関数の測定済みヒストグラムとメモリ手段６０に格納された格納済みヒストグラムの値との比較を行なう。マイクロプロセッサ手段５７は、測定済みヒストグラムにより最も良く見積もりされた格納済みヒストグラムと関連するビット誤り率を表示手段に与える。

この実施例では、カテゴリイ非累積確率亨度関数を使用するのが好ましい。

上記実施例において、測定済みヒストグラムと格納済みヒストグラムとの比較テストは、多くの異なるテストに従ってマイクロプロセッサ手段によって行なうことができる。例えば、ベイズクリテリオン（ＢａｙｅｓＣｒｉｔｅｒｉｏｎｌ、最大帰納推論的確率（Ｍａｘｉｍｕｍ　ＡｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）法、最大見込み（ＭａｘｉｍｕＩＩＩＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄｌ法および正規化最小自乗（ＭｉｎｉＩｆｌｍ　１ｅａｓｔ　５ｑｕａｒｅｓｌテストを使用して、格納済みヒストグラムまたはライブラリィヒストグラム（ｌｉｂｒａｒｙ　ｈｉｓｔｏｇｒａＩｌｌｌ　を測定済みヒストグラムに最も畜な整合を決定することができる。

最大帰納推論的テストは下記のように書き表わすことができる：１）（ｋ）　−（。−：、、（＜。、ｖ（ｋ）＞やλ（ｋ））但し、ｕｌは、分類された判断変数がカテゴリイＪ（ｊ＝１．２．・−・Ｍ）中にあるものとしての出現度、Ｍはカテゴリイの総数である、＊訳者性：ここで（ｏｖｅｒ　ｋ）は（ｋの端から端まで）すなわちすべてのｋについてテストすることを意味するＰ　、ｆｋｌ　は、格納済み確率密度関数Ｋ　（Ｋ＝１．２．・・・Ｌ）に対するカテゴリイ中における予！！！（基準）出現確率である、んｆｋｌ　＝格納済み確率密度関数ｋ　（ｋ＝１゜２、＝−、Ｌ）の先験的（Ａｐｒｉｏｒｉｌ出現確率、およびその選択は、格納済み確率密度関数に関連するチャンネルまたはリンク状態パラメータまたは複数パラメータを選ぶことによってなされ、結果としてρｔｌｉ１　関数に対し最大値となる。

もしすべての格納済み確率密度関数が同等に適当なものであれば、すなわち：えＩ）：□ そうすると上記の最大帰納推論的テストは、最大見込みテストになる。その選択は、格納済み確率密度関数と関連する単数または複数のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータを選ぶことによってなされ、結果としてρｔ″１　関数に対し最大値となる。

前記の正規化最小自乗テストは次のように書き表わすことができる・ｋは、ｋ＝１．２．−・・して、正規化最小自乗テストによって演算されるべき格納済み確率密度関数りのうちどれかを示すしるしであり、Ｍは、カテゴリイの総数であり、ｕＪは、分類された判断変数がカテゴリイ、ｊ（ｊ＝１．２．・・・Ｍ）中にあるものとしての出現度、ｖ　、　ｌ・】は格納済み確率密度関数ｋ　（ｋ＝１゜２、・・・Ｌ）に対するカテゴリイｊ中における予想（基準）出現度であり、下記のように書き表わすことができる上記中、ｐ、ｆｋｌは、格納済み確率密度関数ｋ　（ｋ＝１．２．・・・Ｌ）に対するカテゴリイｊ中における予！！！（基準）出現確率であり、またの場合、送られたシンボルまたはカウントの総数である。

その選択は、格納済み確率密度関数と関連する単数または複数のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータを遍ぶことによってなされ、結果として ρ（′）関数に対し最小値となる。

正規化最小自乗テストは次のように書き表オつすことができるカイ自乗テストとして認識される：上式中、Ｍ＝副範囲（ｓｕｂ−ｒａｎｇｅ）または副カテゴリイ（ｓｕｂ−ｃａｔｅｇｏｒｙ）の数、ｕ、＝分類された判断変数がカテゴリイｊ中にあるものとしての出現度、 ■、＝カテゴリイｊ中における予想（基準）出現度、 ν＝自由度数である。

その選択は、格納済み確率！度関数と関連する単数または複数のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータを選ぶことによってなされ、結果として χ２関数に対し最低値となる。しかしながら、ここで使用するテストは、厳密には、分類テストとしてではなく適切な仮説の正しさテスト（ｇｏｏｄｎｅｓｓ− ｏｆ−ｆｉｔ　ｈｙｐｏｔｈｅｓｉ−ｓｔｅｓｔ）　として使用されるようなテストであるカイ自乗テストではない。

正規化最小自乗テストは、いずれのライブラリィ確率密度関数が観察済みカウント数によって最良に見積もられたかを選択するため、下記のように簡略化して好適に実行することができる：よって、分母におけるＮがｋと独立であるから、ρＩ）の選択は影響せず、下記のように書き直すことができる二分子を展開すると：この式は、下記のように書き直すことができる：２ｕＪＮはｋの関数ではないから、これ心土ライブラ’）イ確率関数のいずれが選択されるかには影響しなし１、よつそして、全領域の確率の和は、ＩＩこ等しくなレナれｉｆならないから、どのライブラリィ確率密度関数力Ｓ観察済み、カウント数によって最良に見積もられた力）の選択Ｇよ、下記の計算を遂行し、下記のｑ１ゝ１１こ対して最ノｊ）イ直をもたらすライブラリィモデルを選択することによって選択されることができる：最大帰納推論的テストは、下記の最大見込みテスト。

ここで、ｐ　、ｌｉ＋ｌの値は格納されているものとする。

を形成するように簡略化することができる。最大見込みテストが好適に遂行されるのはこの形式である。

一般に、格納済みヒストグラムのうちいずれが測定済みヒストグラムによって最良に見積もられたを決定するための好ましいテストは、最大帰納推論的テストである。これは第９図にブロックダイヤグラム形式で例示される。

判断変数が分類される。それから、各カテゴリイの各個６２と格納済みヒストグラムに関連する■Ｊ１１の値に対し、ドツト積（ｄａｔ　ｐｒｏｄｕｃｔすなわちスカラー積）が計算される。これは、各々格納済みヒストグラムに関連するブロック６３，６４．６５に例示される。入力６６．６７．６８としてのｖ、　ｌｋｌの値は、下記式により決定される：上記中、ｐＪ＋＋ｉｌは、格納済み確率密度関数に対するカテゴリイまたは状態ｊ中における予想（基準）出現確率である。

ブロック６３，６４．６５において計算されたドツト積は、アダー（加算器）７２，７３．７４によって格納済み確率密度関数にの出現度の先験的確率（えｌｋｌ　）６９．７０．７１を加算されるスカラー解である。アダー７２，７３．７４のスカラー出カフ５，７６．７７の最大値は、セレクタ７８で選択される。セレクタ７８は、選択格納済み確率密度関数に関連する単数または複数のリンクパラメータの値である出カフ９を有するゆ６３．６４．６４．７２．７３および７４のブロックならびに関連する入力が、全部でｎ個の比較されるべき格納済み確率関数を有する一組の一部であることは理解されるものである。

ランダム変数である判断変数は、第１０図（Ｃ）におけるヒストグラムによって見積もられる第１０図（ａ）で特徴付けられるような確率密度関数を有することもまた理解されるものである。これは、それが属するカテゴリイならどれにでも分類される判断変数を必要とする。

実際、これは各カテゴリイのための判断変数が成る値より上にあり、かつ成る第２の値より下にあるかどうかの決定を必要とする。この形式はカテゴリイ非累積確率関数と称することができる。カテゴリイ非累積確率関数は。

単なる比較器よりも複雑な閾値検出器を必要とする。

確率密度関数はまたカテゴリイ累積確率関数として考察することもできる。これは、第１０図（ｂ）にその関連するヒストグラム（第１０図（ｄ）に例示）とともに例示される。確率密度関数は見積りされるので、第１０図（ａ）におけるような各カテゴリイのための判断変数の特定の値を知る必要はなく、単にその値が成る値より上にあることが分かればよい。したがって、図示のカテゴリイ累積確率関数の形状が得られる。

これは、格納済み確率密度関数（複数）もまたカテゴリイ累積確率密度関数であることを必要とする。これの効果は、第１０図（Ｃ）のヒストグラムのためのより複雑な閾値検出器に代えて単純な閾値検出器を使用する必要だけがあることである。個々のヒストグラムの値は勿論異なるが、テストの手順は同じである。

本発明は、従来技術に比べて有意な利点をここに提供する。すでに述べたように、アクティブ誤り率法を用いてビット誤り率を測定するのに要する時間は無視できない。実際、その時間はそれによって決定されるビット誤り率が意義を限定される程であり得る。これは、アクティブ誤り率モニタ技術を用いるのに必要な測定時間よりも時には少なくなる短い時間間隔においては、通信リンクの確率に度関数が変化し得るからである。

低閾値法は、ここに述べた本発明の方法と同じ位速く測定を遂行することができ、かつ測定のために必要なビット数も同じ位である。しかしながら、低閾値法を用いるビット誤り率モニタの精度は、本発明で示されたビット誤り率モニタと比べて、１ランクまたはそれ以上悪い。こわを第１１図および１２図に例示する。

第１１図は、直角位相ＰＳＫ　（フェーズシフトキーイング）変調を用いた低閾値法を用いた装置の白色ガウスノイズ付加環境における実績を示す。第１２図は、直角位相ＰＳＫ変調とここに開示した本発明とを用いた装置の白色ガウスノイズ付加環境における実績を示す、第１１図および】２図において、水平軸８０と８１は実際の誤り素のＬｏｇであり、垂直軸８２と８３−５予測された誤りと実際のビット誤り率のＬｏｇとの茅の９５番目の百分位数である。サンプルすなわち送られたピッ１−の数は、矢印８４と８５で示さねている。

テスト条件下において、本発明は、実績においで有為な進歩を提供することが第１１図および１２図から分かる。また意味のある見積りを与えるために必要なサンプルの数がアクティブ法に比べてずっと少ないことも明らかである。さらに、もし改良された精度が必要とされるならば、より大きなサンプルサイズもしく（才より多くのカテゴリイまたはその双方を使用することができる。

いかなる見積り法によっても、見積りの質に関して常に何らかの不確実さがある。例久ば、１０−”の誤り率を有するレイリイ（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）減衰チャンネルにおける夏用位相ＰＳＫ変調システムのための確率密度関数が見かけ上、１０−’の誤り率を有する白色ガウスノイズ付加チャンネルに類似することが知られている。これは、見積り処理がその２つを区別できないかもしれない程である。このような確率密度関数に関連するピッ１−誤り率は、はぼ同じではあるが、完全には同じでない、最も良く知られた状況において、差は実際上はとんど影響がない。しかしながら、他のリンク状態パラメータを測定することによって、Ｓ／Ｎ比の変化を検出する本ケースにおいては、正しい確率関数を選択することができる。これは、純粋な白色ガウスノイズ付加リンクは変化するＳ／Ｎ比を有することはできず、一方、このような変化はレイリイ減衰を示すからである。

Ｓ／Ｎ比が実質的に不変であるか、または変化しているかを決定するために、ＦＦＴ　（高速フーリエ変換）分析を判断変数に対しである時間間隔にわたり実行することができる。フーリエ変換は、シンボル周期に関連する成分および該シンボル周期には関連しないノイズに関連する他の成分を提供する。ノイズ成分を観察することによって、そのＳ／Ｎ比を実質的に不変であるものとして、または変化しているものとして評価することができる。

全部の通信リンクでなければ大部分において、Ｓ／Ｎ比等のパラメータは常時変化するものである。どの型式の確率２度関数が測定済み見積りを最も良く近似するかを決定する際、比較的長い時間幅にわたって出現する変化は不変のパラメータであると考えることができる。比較的速く変わる変化は不変でないパラメータであると考えることができる。

ひとたび他のパラメータが検知されると、レイリイ減衰であるか白色ガウスノイズ付加であるかを決定するための本例のＳ／Ｎ比において、比較処理は、正しい一般形式の確率関数についてのみ行なうことができる。このようなわけで、Ｓ／Ｎ比が不変であることを決定することによって、白色ガウスノイズ付加確率密度関数だけがテストされる必要がある。

本発明は、ビット誤り率すなわちビット誤り確率の見積り以外の応用に使用してもよい。一般に、本慨念はチャンネルパラメータまたはリンクパラメータの評価のために使用してもよい。ライブラリィモデルセットにおける各構成部分すなわち該セットに関連する誤り確率を有する格納済みヒストグラムの代わりに、異なるパラメータまたはパラメータセットを代用してもよい。このようなパラメータは、チャンネル型式（すなわち、白色ガウスノイズ付加であるか、レイリイ減衰であるか）、マルチパス（多経路）の数、減衰率、Ｓ／Ｎ比、または与えられたライブラリィ分配によって独特に定められたパラメータあってもよい。装置に成るパラメータを正確に見積もらせることの鍵は、そのパラメータをいかに独特に定めるかにかかつている。

本発明は、本発明が可能でなかった程度の非常に速い誤り見積りの短期間確率のために使用してもよい。高速誤り確率見積りは、非固定（ｎｏｎ−ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ）チャンネル上のチャンネルエラーバーストやエラー集中分配（ｅｒｒｏｒ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　）の見積りに適用１゜てもよい。短期間確率見積りは、平均誤り率見積りを与えるためより長い時間周期にわたり平均化してもよい。

本発明は、リンクサウンディング（ｌｉｎｋ　ｓｏｕｎｄｉｎｇ　）やリンク創設（ｌｉｎｋ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）に適用してもよい。この適用においてリンクは、ひとつの搬送周波数に信号を載せた実情報（これは同時に）および各周波数についての特徴を表わした誤り実績（これは速やかに）とともに発音されてもよい。そして、最も低いビット誤り率を支持する搬送周波数が選択されてもよい、さらに、それは、通信リンク構成要素のチャンネルコンディションの関数としての適応に適用することができる。

本発明は、移動ディジタル無線応用機器用のパフォーマンスプロファイル図（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｐｒｏｆｉｌｅ　ｍａｐ　）を描くために使用してもよい。移動無線システムにおいては、受信境界を決定するために基地局送信装置の周りの信号強度マツプをめることが通常である。この概念を取り入れて、さらに与えられた地理上の位１における誤り確率マツプをめるために本発明を使用してもよい。

本発明は、デコーディングに先立って見積もられた見積り済み誤り率ならびにチャンネル確率密度関数および使用されたその誤り訂正システムの知識を用いることによってデコーディング後に誤り率を見積もる系に使用してもよい。

本発明は、ベースバンド送信システムを含むあらゆる公知の変調システムに適用してもよい。

本発明は、ディジタル送信が出現するリンクのどれにでも適用可能であるにちがいない、それは、ＨＦ無線チャンネルや移動無線チャンネルなどのように統計量が変化することが知られている通信チャンネルに特に有益で゛あるにちがいない。

示してきたように、本発明は、リンク確率密度関数に関係するリンク状態パラメータを速やかに評価する手段を提供する。それは、導入が簡単であり、高いデータ伝送オーバーヘッドを必然的に伴う結果とはならない。

本発明が、少なくともソフトデシジョンデコーディング（ｓｏｆｔ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｄｅｃｏｄｉｎｇ）　、ハードデシジョンデコーディング（ｈａｒｄ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｄｅｃｏｄｉｎｇ）　、またはトレリス（ｔｒｅｌｌｉｓｌすなわち組み合わせ復調デコーディング（ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ　ｄｅｃｏｄｉｎｇ　）を使用する形式のディジタル受信装置に適用することができることは理解されるものである。

（ａ）（ｂ）要　約　書ディジタル通信システム用のリンクを評価し、かつチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータ、特にビット誤り重用の値を提供する方法、および同様のための装！であって、チャンネルまたはリンクのための確率密度関数の見積りが、判断変数をｒ：Ａ値カテゴリイに分類し、この見積り済み確率密度開こを格納済みの既知の確率密度関数と比較することにより得られる方法および装置。

各格納済み確率密度関数に関し、モニタされたチャンネルパラメータの値が格納される。モニタされたチャンネルパラメータの値は、見積り済み確率Ｚ度関数に最も似ている格納済み確率密度関数に関連する値を退択することによって決定される。

国際調査報告１　＆　ＩＦｌ）４Ｌ１１００．１／２０．１／２４　１；　ｉ　１　１１　Ｖ、　ｌ　］　ハ聰ｎＣ２Ｋ　’ａ！ＸＥ　（２ＲＴＡＩＮ　（ＬＡｊ１Ｍ５ｉ罰田ｖ茜識１ｕＩ　ｌ

Claims

【特許請求の範囲】

１．通信システムのリンクを評価する方法であって、第１の信号を受信するステップ、存在し得る複数のシンボルのうちいずれが受信されているかを決定するのに有益な判断属性によって特徴付けられる判断変数を、第１の信号から少なくとも１個形成するステップ、関連する判断変数の判断属性値の測定済み確率密度関数を少なくとも１個形成するステップ、および上記ディジタル通信システムに関連する少なくとも１個のチャンネル状態パラメータもしくはリンク状態パラメータの形状もしくは振幅またはその両方を表わす第２の信号を提供するステップを含むリンク評価方法。
２．単数または複数の測定済み確率密度関数を形成するステップは、結果的に単数または複数の測定済み確率密度関数がカテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲を連続的に分割しており、各カテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲の副範囲である関連範囲を有するものであるとして、関連する判断変数を判断属性の値に依存するカテゴリイに繰り返し分類するステップ、および判断属性の値がカテゴリイの関連する範囲内にある回数もしくは回数の割合または判断属性の値がそのカテゴリイの領域内にあるかその領域を越えた回数もしくは回数の割合を各カテゴリイについて記録するステップによって作成されたヒストグラム形式になる請求項１の通信システムのリンクを評価する方法。
３．複数の格納済み確率密度関数のうちいずれが検査済み確率密度関数に最も似ているか比較し選択するステップ、および選択済み確率関数に関連する単数または複数の格納値を第２の信号として提供するステップを含む請求項１または２の通信システムのリンクを評価する方法。
４．判断変数を分類するステップは、復調器が判断属性を受信中のシンボルに復調するのと同時に実行される請求項２または３の通信システムのリンクを評価する方法。
５．比較および選択するステップは、各格納済み確率密度関数を測定済み密度関数と比較するための最大帰納的推論テストを使用するステッブ、および該最大帰納的推論テストに対し最大値となった測定済み確率密度関数を選択するステップによって特徴付けられる請求項３または４の通信システムのリンクを評価する方法。
６．最大帰納的推論テストは、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ、すなわちＬ個の格納済み確率密度関数のうちどれのために最大帰納的推論テストが計算されているかを示すしるしである、 ▲数式、化学式、表等があります▼ ｕｊはカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内のものであるとして分類された判断変数の出現度、Ｍはカテゴリイの総数、 λ（ｋ）＝格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）の出現の先験的確率、但し▲数式、化学式、表等があります▼ そして、ｖｊ（ｋ）は、Ｐｊ（ｋ）が格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（Ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内への出現の予想（参照）確率であるとして、 ▲数式、化学式、表等があります▼ として記載される格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内の格納済み予想出現度であるとして記載することができる請求項５の通信システムのリンクを評価する方法。
７．比較および選択するステップは、各格納済み確率密度関数を測定済み密度関数と比較するための最大見込みテストを使用するステップ、および最大見込みテストに対し最大値となった測定済み確率密度関数を選択するステップによって特徴付けられる請求項３または４の通信システムのリンクを評価する方法。
８．ｋ＝１，２，‥‥，しで、Ｌ個の格納済み確率密度関数のうちどれのために最大見込みテストが計算されているかを示すしるしであり、そしてλ（ｋ）＝格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）の出現の先験的確率であるとして、 λ（■）＝１／Ｌであるとき、最大帰納的推論テストが請求項７の最大見込みテストになる、請求項６の通信システムのリンクを評価する方法。
９．実行される最大見込みテストは、下記の簡略形▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、１ｎＰｊ（ｋ）の値は格納されており、等式の変数およびシンボルは請求項６または８におけると同じ意味を有するで記載し得る請求項７または８の通信システムのリンクを評価する方法。
１０．比較および選択するステップは、各格納済み確率密度関数を測定済み密度関数と比較するための正規化最小自乗テストを使用するステッブ、および正規化最小自乗テストに対し最小値となった測定済み確率密度関数を選択するステップによって特徴付けられる請求項３または４の通信システムのリンクを評価する方法。
１１．正規化最小自乗テストは、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ、すなわちＬ個の格納済み確率密度関数のうちどれのために正規化最小自乗テストが計算されているかを示すしるしである、Ｍはカテゴリイの総数、ｕｊはカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内のものであるとして分類された判断変数の出現度、ｖｊ（ｋ）は、Ｐｊ（ｋ）が格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内への出現の予想（参照）確率であり、Ｎが ▲数式、化学式、表等があります▼ すなわち送信または計数されたシンボルの総数であるとしてｖｊ（ｋ）＝ＮＰｊ（Ｑ）として記載される格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内の格納済み予想（参照）出現度であるとして記載することができる請求項５の通信システムのリンクを評価する方法。
１２．実行される正規化最小自乗テストは、下記の簡略形 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、変数およびシンボルは請求項１１におけると同じ意味を有するで記載し得る請求項１１の通信システムのリンクを評価する方法。
１３．カテゴリイの関連する範囲が等しい請求項２〜１２のいずれか１つの通信システムのリンクを評価する方法。
１４．カテゴリイの関連する範囲が等しくない請求項２〜１２のいずれか１つの通信システムのリンクを評価する方法。
１５．判断変数の判断属性の値が理想的に複数個の不連続シンボル値のうちの１個であるとしたとき、隣接する関連範囲の境界線を、その境界線が選択済み確率密度関数に応じた前記の値である関連する判断属性の値に等しいと見込まれる線であるように決定することによって隣接する不連続値の間のカテゴリイの関連する範囲が選択される請求項１３または１４の通信システムのリンクを評価する方法。
１６．境界がＫ＝Ｐ（Ａ）／Ｐ（Ａ■）但し、Ｐ（Ａ）＝判断変数が不連続シンボル値の１つ、シンボルＡである確率、Ｐ（Ａ′′）＝判断変数がシンボルＡではなく、他の不連続シンボル値である確率、Ｋ＝定数、その値はシンボルＡと他のシンボルとの境界を決定するために変化する、に実質的に従って選択される請求項１５の通信システムのリンクを評価する方法。
１７．第２の信号はそのディジタル通信システムに関連するチャンネルまたはリンクのビット誤り率である請求項３の通信システムのリンクを評価する方法。
１８．確率密度関数がカテゴリイ累積形式のものである請求項３の通信システムのリンクを評価する方法。
１９．確率密度関数がカテゴリイ非累積形式のものである請求項３の通信システムのリンクを評価する方法。
２０．比較および選択ステップに先立って、格納済み確率密度関数のうち比較および選択ステップで比較されるべきもの複数個を予備選択するステップがさらにあり、その予備選択がさらなるリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータに関するものである請求項３の通信システムのリンクを評価する方法。
２１．さらなるリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータはそのリンクまたはチャンネルのＳ／Ｎ比であり、予備選択はＳ／Ｎ比のための値が定数であるか、変化する性質のものであるかに基づくものである請求項２０の通信システムのリンクを評価する方法。
２２．Ｓ／Ｎ比の性質は、判断変数の反復高速フーリエ変換演算を実行し、かつ１つのフーリエ変換演算ともう１つのフーリエ変換演算のノイズ成分における差異を決定するステップによって決定される請求項２１の通信システムのリンクを評価する方法。
２３．関連する通信リンクまたは通信チャンネルを通じての伝達のための少なくとも１個の確率密度関数を測定すること、および、場合次第で、チャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータのための単数または複数の出力値を、測定された単数または複数の確率密度関数を用いる計算に基づいて提供することを含む通信システムのリンク評価方法。
２４．通信システムのリンク評価方法であって、第１の信号を受信するステップ、時間的に反復されるポイントで判断変数を多数の状態に分類するステップ、通信チャンネルまたは通信リンクを越えての単数または複数のシンボルの伝達のための確率密度関数を測定するステップ、および場合次第で、チャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータのための単数または複数の出力値を、測定された単数または複数の確率密度関数を用いる計算に基づいて提供するステップを含むリンク評価方法。
２５．複数の格納済み確率密度関数のうち測定済み確率密度関数によって最高の評価を下されたものを比較することによって選択するステップ、および選択済み確率密度関数に関連する単数または複数の既知の値のうちの或る出力値を或る分かりやすい形式で作成するステップを含むことをさらなる特徴とする請求項２３または２４の通信システムのリンクを評価する方法。
２６．確率密度関数測定ステップは、多数のシンボル伝達にわたる判断変数が特定のカテゴリイに分類された回数またはその割合をヒストグラム値として記録することを特徴とし、選択ステップは、格納済み確率密度関数が測定済み確率密度関数と同数のカテゴリイのためのものであることをさらに特徴とする請求項２５の通信システムのリンクを評価する方法。
２７．ディジタル通信システム内での使用のための装置であって、第１の信号を受信するように適応させられた受信手段、存在し得る複数のシンボルのうちいずれが受信されているかを決定するのに有益な判断属性によって特徴付けられる判断変数を、第１の信号から少なくとも１個形成するように適応させられた復調手段、および関連する判断変数の判断属性値の測定済み確率密度関数を少なくとも１個形成するように、そしてそのディジタル通信システムに関連する少なくとも１個のチャンネル状態パラメータもしくはリンク状態パラメータの形状もしくは振幅またはその両方を表わす第２の信号を提供するように適応させられた計算手段を含む装置。
２８．計算手段はさらにカテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲を連続的に分割しており、各カテゴリイは判断属性が取り得る値の範囲の副範囲である関連範囲を有するものとして、関連する判断変数を判断属性の値に依存するカテゴリイに繰り返し分類することによって、測定済み確率密度関数をヒストグラム形式に形成するように、そして判断属性の値が関連するカテゴリイ範囲内にある回数もしくは回数の割合または判断変数の値がカテゴリイの領域内にあるかその領域を越えた回数もしくは回数の割合を各カテゴリイについて記録するように適応させられている請求項２７のディジタル通信システム内での使用のための装置。
２９．計算手段はさらに複数の格納済み確率密度関数のうちいずれが測定済み確率密度関数に最も似ているか比較し選択するように、そして選択済み確率関数に関連するものの単数または複数の格納値を第２の信号として提供するように適応させられている請求項２７または２８のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３０．計算手段はさらに、復調器が判断変数を、受信されているシンボルに復調するのと同時に判断変数を分類するように適応させられている請求項２７または２８のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３１．計算手段はさらに、最大帰納的推論テストによって複数の各格納済み確率密度関数と単数または複数の測定済み密度関数とを比較するように、そして最大帰納的推論テストに対し最大値となった格納済み確率密度関数を選択するように適応させられている請求項２９または３０のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３２．最大帰納的推論テストは、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ、すなわちＬ個の格納済み確率密度関数のうち最大帰納的推論テストが計算されているものを示すしるしである、▲数式、化学式、表等があります▼ ｕｊはカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内のものであるとして分類された判断変数の出現度、Ｍはカテゴリイの総数、 λ（ｋ）＝格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）の出現の先験的確率、但し▲数式、化学式、表等があります▼ そして、ｖｊ（ｋ）は、Ｐｊ（ｋ）が格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内への出現の予想（参照）確率であるとして、 ▲数式、化学式、表等があります▼ として記載される格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内の格納済み予想出現度であるとして記載することができる請求項３１のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３３．計算手段はさらに、最大見込みテストによって複数の各格納済み確率密度関数と単数または複数の測定済み密度関数とを比較するように、そして最大見込みテストに対し最大値となった格納済み確率密度関数を選択するように適応させられている請求項２９または３０のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３４．ｋが、ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ、すなわちＬ個の格納済み確率密度関数のうち最大見込みテストが計算されているものを示すしるしであり、そしてλ（ｋ）＝格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）の出現の先験的確率であるとして、 λ（Ｍ）＝１／Ｌであるとき、最大帰納的推論テストが請求項３３の最大見込みテストになる、請求項３２のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３５．計算手段によって実行される最大見込みテストは、下記の簡略形 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、ｌｎＰｊ（ｋ）の値は格納されており、等式の変数およびシンボルは請求項３１または３２で与えられたものと同じ意味を有するで記載することができる請求項３１または３３のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３６．計算手段はさらに、正規化最小自乗テストによって複数の各格納済み確率密度関数と単数または複数の測定済み密度関数とを比較するように、そして正規化最小自乗テストに対し最小値となった格納済み確率密度関数を選択するように適応させられている請求項２９または３０のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３７．正規化最小自乗テストは、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ、すなわちＬ個の格納済み確率密度関数のうちで正規化最小自乗テストが計算されているものを示すしるしである、Ｍはカテゴリイの総数、ｕｊはカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内のものであるとして分類された判断変数の出現度、ｖｊ（ｋ）は、Ｐｊ（ｋ）が格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内への出現の予想（参照）確率であり、Ｎが ▲数式、化学式、表等があります▼ すなわち送信または計数されたシンボルの総数であるとしてＶｊ（ｋ）＝ＮＰｊ（ｋ）として記載される格納済み確率密度関数ｋ（ｋ＝１，２，‥‥，Ｌ）のためのカテゴリイｊ（ｊ＝１，２，‥‥，Ｍ）内の格納済み予想（参照）出現度であるとして記載することができる請求項３６のディジタル通信システム内での使用のための装置。３７．計算手段によって実行される正規化最小自乗テストは、下記の簡略形 ▲数式、化学式、表等があります▼ 但し、変数およびシンボルは請求項３６におけると同じ意味を有するで記載し得る請求項３５または３６のディジタル通信システム内での使用のための装置。
３８．カテゴリイの関連する範囲が等しい請求項２８〜３７のいずれか１つのディジタル通信システム内での使用のための装置。
３９．カテゴリイの関連する範囲が等しくない請求項２８〜３７のいずれか１つのディジタル通信システム内での使用のための装置。
４０．計算手段によって提供される第２の信号はそのディジタル通信システムに関連するチャンネルまたはリンクのビット誤り率である請求項２７〜３９のいずれか１つのディジタル通信システム内での使用のための装置。
４１．格納済み確率密度関数のうち測定済み確率密度関数と比較されるべきもの複数個を予備選択するように適応させられた予備選択手段を含み、その予備選択がさらなるリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータに関するものである請求項２９〜４０のいずれか１つのディジタル通信システム内での使用のための装置。
４２．さらなるリンク状態パラメータまたはチャンネル状態パラメータはそのリンクまたはチャンネルのＳ／Ｎ比であり、予備選択手段はＳ／Ｎ比のための値が変化するか、定数であるかに基づいて複数個の格納済み確率密度関数を予備選択するように適応させられている請求項４１のディジタル通信システム内での使用のための装置。
４３．Ｓ／Ｎ比における変動または無変動は、判断変数の反復高速フーリエ変換演算を実行し、かつ１つのフーリエ変換演算ともう１つのフーリエ変換演算のノイズ成分における差異を決定するように適応させられたフーリエ変換手段によって決定される請求項４２のディジタル通信システム内での使用のための装置。
４４．ディジタル通信システムでの使用のための装置であって、チャンネル手段に第１の信号を印加するように適応させられた信号発生手段、第１の信号を検出するように適応させられた信号検出手段、検出された第１の信号を判断変数を示す少なくとも１個の出力信号に変換するように適応させられた信号調整手段を含み、かつ各出力信号に対し判断変数を判断変数の値に依存するカテゴリイに分類するように適応させられた分類手段、判断変数が各カテゴリイとして分類された回数を計数するように適応させられたカウンタ手段、判断変数に関連する確率密度関数を測定するように適応させられた測定手段、少なくとも１個のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータに対し、測定済み確率密度関数に依存するパラメータ値を提供するように適応させられた計算手段がある装置。
４５．ディジタル通信システムでの使用のための装置であって、チャンネル手段に第１の信号を印加するように適応させられた送信手段、第１の信号を受信するように適応させられた受信手段、受信された第１の信号を判断変数を示す少なくとも１個の出力信号に変換するように適応させられた復調手段を含み、かつ各出力信号に対し判断変数を判断変数の値に依存するカテゴリイに分類するように適応させられた分類手段、判断変数が各カテゴリイとして分類された回数を計数するように適応させられたカウンタ手段、判断変数に関連する確率密度関数を測定するように適応させられた測定手段、少なくとも１個のチャンネル状態パラメータまたはリンク状態パラメータに対し、測定済み確率密度関数に依存するパラメータ値を挺供するように適応させられた計算手段がある装置。
４６．ディジタル通信システム内での使用のための装置であって、第１の信号を受信するように適応させられた受信手段、第１の信号を判断変数を示す少なくとも１個の出力信号に変換するように適応させられた信号調整手段を含み、かつ各出力信号に対し出力信号の値を複数のカテゴリイに分類するように適応させられた分類手段、出力信号の値が各カテゴリイとして分類された回数を計数するように適応させられたカウンタ手段であって、その値はリンクまたはチャンネルの確率密度関数の見積りを形成するカウンタ手段、既知の確率密度関数に関連する単数または複数のチャンネルパラメータまたはリンクパラメータの値とともに、その既知の確率密度関数の既知の複数のヒストグラムのためのカテゴリイ値に係る単数または複数のカテゴリイ値を格納するように適応させられた記憶手段、既知の格納済み確率密度関数のうちいずれがカウンタ手段の値によって最も良く見積もられたか比較し選択するように適応させられた計算手段、およびカウンタ手段の値によって最も良く見積もられた既知の確率密度関数に関連する単数または複数のチャンネルパラメータまたはリンクパラメータを表示するように適応させられた表示手段がある装置。
４７．記憶手段内に格納された複数の既知の確率密度関数があり、かつ計算手段が既知の格納済み確率密度関数のうちカウンタ手段の値によって最も良く見積もられているものを比較選択するように適応させられている請求項４４のディジタル通信システム内での使用のための装置。
４８．分類手段は信号が関連するカテゴリイに入っているか否かを決定するように適応させられた閾値検出器である請求項４４、４５、４６または４７のディジタル通信システム内での使用のための装置。
４９．分類手段は信号が関連するカテゴリイに入っているか、またはカテゴリイを越えているかを決定するように適応させられた閾値検出器である請求項４４、４５、４６または４７のディジタル通信システム内での使用のための装置。
５０．分類手段はプロセッサ手段、表示器および記憶手段である計算手段と協働するＡ／Ｄコンバータである請求項４４、４５、４６または４７のディジタル通信システム内での使用のための装置。
５１．ディジタル通信システム内での使用のための装置であって、添付図を参照し、または参照しないでここに実質的に記載された装置、または添付図に例示された装置。
５２．通信システムのリンクを評価する方法であって、添付図を参照し、または参照しないでここに実質的に記載された方法、または添付図に例示された方法。