JPH06268632A - ニューラルネットワーク符号分割多元接続方式 - Google Patents
ニューラルネットワーク符号分割多元接続方式Info
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- JPH06268632A JPH06268632A JP5076487A JP7648793A JPH06268632A JP H06268632 A JPH06268632 A JP H06268632A JP 5076487 A JP5076487 A JP 5076487A JP 7648793 A JP7648793 A JP 7648793A JP H06268632 A JPH06268632 A JP H06268632A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】デジタル移動無線通信システム内のユーザーの
時間的なレベル変動に対して、再訓練を行うことなく安
定して良好な情報ビットの誤り率特性を得ることができ
るニューラルネットワーク符号分割多元接続方式を提供
する。 【構成】符号分割多元接続方式において、システム内の
各ユーザーレベルの時間的な変動に対して安定した誤り
率特性が得られる許容信号レベル範囲をあらかじめ設定
し、システム内の全ユーザーの信号レベル及び情報ビッ
トの組み合わせ毎に得られる複数の疑似的な整合フィル
タの出力のパターンを訓練パターンとして訓練されたニ
ューラルネットワークを用いて、移動機側での送信電力
制御及び受信側での自動利得制御により各ユーザーの信
号レベルがその設定された許容信号レベル範囲に収まる
ように制御された到来信号を各ユーザー間の相互相関を
考慮した情報ビットの復調を行う。
時間的なレベル変動に対して、再訓練を行うことなく安
定して良好な情報ビットの誤り率特性を得ることができ
るニューラルネットワーク符号分割多元接続方式を提供
する。 【構成】符号分割多元接続方式において、システム内の
各ユーザーレベルの時間的な変動に対して安定した誤り
率特性が得られる許容信号レベル範囲をあらかじめ設定
し、システム内の全ユーザーの信号レベル及び情報ビッ
トの組み合わせ毎に得られる複数の疑似的な整合フィル
タの出力のパターンを訓練パターンとして訓練されたニ
ューラルネットワークを用いて、移動機側での送信電力
制御及び受信側での自動利得制御により各ユーザーの信
号レベルがその設定された許容信号レベル範囲に収まる
ように制御された到来信号を各ユーザー間の相互相関を
考慮した情報ビットの復調を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、デジタル自動車電話シ
ステム，デジタル携帯電話システム，デジタルコードレ
ス電話システム等のデジタル移動通信システムやデジタ
ル移動体衛星通信システムに用いられる符号分割多元接
続方式に関するものである。
ステム，デジタル携帯電話システム，デジタルコードレ
ス電話システム等のデジタル移動通信システムやデジタ
ル移動体衛星通信システムに用いられる符号分割多元接
続方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、自動車電話，携帯電話等の陸上移
動通信システムへのスペクトル拡散技術の応用に関する
研究，開発，実用化が行なわれている。現在８００ＭＨ
ｚ帯の符号分割多重セルラ移動体システムの提案がなさ
れている。
動通信システムへのスペクトル拡散技術の応用に関する
研究，開発，実用化が行なわれている。現在８００ＭＨ
ｚ帯の符号分割多重セルラ移動体システムの提案がなさ
れている。
【０００３】このような符号分割多重移動体システムで
は、各ユーザーに割り当てられる拡散符号の非直交性に
起因するユーザー相互の干渉による誤り率特性の劣化、
並びに近接移動機の信号により遠方の移動機の信号がマ
スクされる遠近問題に起因する誤り率特性の劣化が大き
な問題となる。
は、各ユーザーに割り当てられる拡散符号の非直交性に
起因するユーザー相互の干渉による誤り率特性の劣化、
並びに近接移動機の信号により遠方の移動機の信号がマ
スクされる遠近問題に起因する誤り率特性の劣化が大き
な問題となる。
【０００４】図６は、整合フィルタ出力の正負により、
各ユーザー毎に独立に情報ビットの復調を行なう従来の
符号分割多元接続方式の構成法を示しており、アンテナ
（０１）で受信されＲＦ増幅部（０２）で増幅され、周
波数変換部（０３）でベースバンド周波数に変換された
後のスペクトル拡散多重信号Ｓ（ｔ）は、分岐され各ユ
ーザー毎に用意された整合フィルタ（０５）で逆拡散さ
れた後、拡散周期毎にその総和が取られる。ここで得ら
れた整合フィルタ出力信号（０５１）の正負により情報
復調部（０６）で情報ビットの正負を判定し復調する方
式である。しかしながら、このような整合フィルタのみ
を用いた符号分割多元接続方式では、システム内で使用
される拡散符号間の相互相関を考慮せず、各ユーザー毎
に独立に情報ビットの復調が行なわれるため、各ユーザ
ーの信号同志の相互干渉あるいは遠近問題による誤り率
の劣化という問題があった。これらの問題を解決する手
法として、誤差逆伝搬法により訓練された階層型ニュー
ラルネットワーク（誤差逆伝搬ネットワーク）を用いた
符号分割多元接続方式（Behnaam Aazhang, NeuralNetwo
rks for Multiuser Detection in Code-Division Multi
ple-Access Communications, IEEE Trans. on Communic
ations, vol.4, No.7,July 1992.)が提案されている。
これは、従来の整合フィルタのみを用いた符号分割多元
接続方式（ＣＤＭＡ）の情報ビット復調部（０６）を誤
差逆伝搬ネットワークに置き換え、システム内で使用さ
れる拡散符号の相互相関を考慮した情報ビットの復調を
行なう方式である。この誤差逆伝搬ネットワークを用い
た符号分割多元接続方式の構成法を図７，図８に示す。
各ユーザー毎に独立に情報ビットの復調を行なう従来の
符号分割多元接続方式の構成法を示しており、アンテナ
（０１）で受信されＲＦ増幅部（０２）で増幅され、周
波数変換部（０３）でベースバンド周波数に変換された
後のスペクトル拡散多重信号Ｓ（ｔ）は、分岐され各ユ
ーザー毎に用意された整合フィルタ（０５）で逆拡散さ
れた後、拡散周期毎にその総和が取られる。ここで得ら
れた整合フィルタ出力信号（０５１）の正負により情報
復調部（０６）で情報ビットの正負を判定し復調する方
式である。しかしながら、このような整合フィルタのみ
を用いた符号分割多元接続方式では、システム内で使用
される拡散符号間の相互相関を考慮せず、各ユーザー毎
に独立に情報ビットの復調が行なわれるため、各ユーザ
ーの信号同志の相互干渉あるいは遠近問題による誤り率
の劣化という問題があった。これらの問題を解決する手
法として、誤差逆伝搬法により訓練された階層型ニュー
ラルネットワーク（誤差逆伝搬ネットワーク）を用いた
符号分割多元接続方式（Behnaam Aazhang, NeuralNetwo
rks for Multiuser Detection in Code-Division Multi
ple-Access Communications, IEEE Trans. on Communic
ations, vol.4, No.7,July 1992.)が提案されている。
これは、従来の整合フィルタのみを用いた符号分割多元
接続方式（ＣＤＭＡ）の情報ビット復調部（０６）を誤
差逆伝搬ネットワークに置き換え、システム内で使用さ
れる拡散符号の相互相関を考慮した情報ビットの復調を
行なう方式である。この誤差逆伝搬ネットワークを用い
た符号分割多元接続方式の構成法を図７，図８に示す。
【０００５】図７，図８における誤差逆伝搬ネットワー
クを用いた符号分割多元接続方式では、各ユーザー毎に
得られる整合フィルタ出力（０５１）をニューラルネッ
トワーク部（０８）の入力層（０８１）の各ノードに入
力し、それらの信号を並列処理し情報ビット（０７）を
出力する。ニューラルネットワーク部（０８）は、入力
層（０８１）、隠れ層（０８２）、出力層（０８３）の
３種類の層から構成される誤差逆伝搬ネットワークであ
り、各ユーザーのレベル及び拡散符号から作成した学習
パターンを用いて訓練されることにより、各ユーザー間
の干渉，拡散符号の相互相関等の影響を考慮した情報ビ
ットの復調が可能となり、整合フィルタのみを用いた符
号分割多元接続方式に比べ耐干渉性の向上を図ることが
できる。
クを用いた符号分割多元接続方式では、各ユーザー毎に
得られる整合フィルタ出力（０５１）をニューラルネッ
トワーク部（０８）の入力層（０８１）の各ノードに入
力し、それらの信号を並列処理し情報ビット（０７）を
出力する。ニューラルネットワーク部（０８）は、入力
層（０８１）、隠れ層（０８２）、出力層（０８３）の
３種類の層から構成される誤差逆伝搬ネットワークであ
り、各ユーザーのレベル及び拡散符号から作成した学習
パターンを用いて訓練されることにより、各ユーザー間
の干渉，拡散符号の相互相関等の影響を考慮した情報ビ
ットの復調が可能となり、整合フィルタのみを用いた符
号分割多元接続方式に比べ耐干渉性の向上を図ることが
できる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】誤差逆伝搬ネットワー
クを情報ビットの復調に用いる場合に、そのノード間の
結合重みの初期値として使用される乱数の系列に依存し
て、得られる情報ビットの誤り率特性が安定しないこと
は図１０及び図１１の例で示す通りである。すなわち、
誤差逆伝搬ネットワークのノード間の結合重みの初期値
は乱数で与えるのが一般的であるが、ＮＮ１及びＮＮ２
はその初期値として異なる乱数系列、すなわち訓練前の
初期状態だけが異なる同じ構成を持つニューラルネット
ワークを用いて、同じ到来信号を復調した際の誤り率特
性の違いを示している。図１０，図１１のいずれの場合
も簡単のため、ユーザー数は＃１と＃２の２とした。Ｎ
Ｎ１およびＮＮ２のいずれの場合も、ユーザー＃１及び
ユーザー＃２の絶対レベルＡ１，Ａ２がそれぞれ１，１
０である訓練パターンを用いて訓練した誤差逆伝搬ネッ
トワークを用い、各ユーザーは情報ビット毎に同期して
いると仮定し、ユーザー＃２のレベルを干渉レベルとし
て変化させた時の、ユーザー＃１の情報ビットの誤り率
を評価したものである。
クを情報ビットの復調に用いる場合に、そのノード間の
結合重みの初期値として使用される乱数の系列に依存し
て、得られる情報ビットの誤り率特性が安定しないこと
は図１０及び図１１の例で示す通りである。すなわち、
誤差逆伝搬ネットワークのノード間の結合重みの初期値
は乱数で与えるのが一般的であるが、ＮＮ１及びＮＮ２
はその初期値として異なる乱数系列、すなわち訓練前の
初期状態だけが異なる同じ構成を持つニューラルネット
ワークを用いて、同じ到来信号を復調した際の誤り率特
性の違いを示している。図１０，図１１のいずれの場合
も簡単のため、ユーザー数は＃１と＃２の２とした。Ｎ
Ｎ１およびＮＮ２のいずれの場合も、ユーザー＃１及び
ユーザー＃２の絶対レベルＡ１，Ａ２がそれぞれ１，１
０である訓練パターンを用いて訓練した誤差逆伝搬ネッ
トワークを用い、各ユーザーは情報ビット毎に同期して
いると仮定し、ユーザー＃２のレベルを干渉レベルとし
て変化させた時の、ユーザー＃１の情報ビットの誤り率
を評価したものである。
【０００７】図１０に於て、干渉となるユーザー＃２の
レベルが訓練時に設定したユーザー＃２のレベルよりも
大きくなると、同じ構成の誤差逆伝搬ネットワークを用
いて同じ到来信号を復調しているにもかかわらず、ＮＮ
１及びＮＮ２で示されているように、異なった初期状態
から訓練を行った誤差逆伝搬ネットワークを用いたとき
には、復調される情報ビットの誤り率特性が大きく異な
ることが分かる。
レベルが訓練時に設定したユーザー＃２のレベルよりも
大きくなると、同じ構成の誤差逆伝搬ネットワークを用
いて同じ到来信号を復調しているにもかかわらず、ＮＮ
１及びＮＮ２で示されているように、異なった初期状態
から訓練を行った誤差逆伝搬ネットワークを用いたとき
には、復調される情報ビットの誤り率特性が大きく異な
ることが分かる。
【０００８】また、図１１において、ユーザー＃１及び
ユーザー＃２のレベル（Ａ１，Ａ２）がいずれも訓練時
に設定したレベル（１，１０）よりも小さい場合、前述
の例と同様、誤差逆伝搬ネットワークのノード間の結合
重みの初期値に依存して、復調される情報ビットの誤り
率特性が異なるとともに、その特性が整合フィルタのみ
を用いた符号分割多元接続方式で復調される情報ビット
の誤り率特性よりも劣化してしまう場合があることが分
かる。
ユーザー＃２のレベル（Ａ１，Ａ２）がいずれも訓練時
に設定したレベル（１，１０）よりも小さい場合、前述
の例と同様、誤差逆伝搬ネットワークのノード間の結合
重みの初期値に依存して、復調される情報ビットの誤り
率特性が異なるとともに、その特性が整合フィルタのみ
を用いた符号分割多元接続方式で復調される情報ビット
の誤り率特性よりも劣化してしまう場合があることが分
かる。
【０００９】以上の２例は、いずれも、誤差逆伝搬ネッ
トワークの収束状態がノード間の結合重みの初期値に依
存して異なるため、情報ビットを復調する際の基準とな
るスレッショルドの形状が変動してしまうことに起因
し、訓練によって形成されるスレッショルドの形状によ
っては、特に訓練時に設定したレベルの範囲外に復調す
る信号のレベルが変動した場合には、復調する情報ビッ
トの誤り率特性の改善が望めない場合があることを示し
ている。これにより、図９に示すように、ニューラルネ
ットワーク部は、復調する信号レベルの範囲が変動する
度に新しい訓練パターンを用いて再訓練を行なう必要が
あり、各ユーザーの時間的なレベルの変動に追従した情
報ビットの復調ができないこともある。この再訓練の必
要性は、学習アルゴリズムの中に教師付き学習アルゴリ
ズムを含む対向伝搬ネットワーク等の他の構成のニュー
ラルネットワークにも同様に存在する問題でもある。
トワークの収束状態がノード間の結合重みの初期値に依
存して異なるため、情報ビットを復調する際の基準とな
るスレッショルドの形状が変動してしまうことに起因
し、訓練によって形成されるスレッショルドの形状によ
っては、特に訓練時に設定したレベルの範囲外に復調す
る信号のレベルが変動した場合には、復調する情報ビッ
トの誤り率特性の改善が望めない場合があることを示し
ている。これにより、図９に示すように、ニューラルネ
ットワーク部は、復調する信号レベルの範囲が変動する
度に新しい訓練パターンを用いて再訓練を行なう必要が
あり、各ユーザーの時間的なレベルの変動に追従した情
報ビットの復調ができないこともある。この再訓練の必
要性は、学習アルゴリズムの中に教師付き学習アルゴリ
ズムを含む対向伝搬ネットワーク等の他の構成のニュー
ラルネットワークにも同様に存在する問題でもある。
【００１０】本発明の目的は、システム内のユーザーの
時間的なレベル変動に対して、再訓練を行なうことなく
安定した情報ビットの誤り率特性を得ることができるニ
ューラルネットワーク符号分割多元接続方式を提供する
ことにある。
時間的なレベル変動に対して、再訓練を行なうことなく
安定した情報ビットの誤り率特性を得ることができるニ
ューラルネットワーク符号分割多元接続方式を提供する
ことにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明によるニューラルネットワーク符号分割多元
接続方式では、時間的なレベル変動に対しても安定した
誤り率が得られるようにシステム内での許容信号レベル
範囲を設定する。訓練時には各ユーザーは信号レベルと
してその許容信号レベル範囲の最大レベル及び最小レベ
ルのみをとるものと仮定し、システム内の全てのユーザ
ーの信号レベル及び情報ビットの組み合わせ毎に得られ
る疑似的な整合フィルタ出力のパターンを訓練パターン
として用いてニューラルネットワークの訓練を行った
後、このニューラルネットワークを用いて移動機側での
送信電力制御、及び受信側での自動利得制御により各ユ
ーザーの信号レベルが設定された許容信号レベル範囲に
収まるように制御された到来信号の情報ビットの復調を
行なうことを特徴としている。
に、本発明によるニューラルネットワーク符号分割多元
接続方式では、時間的なレベル変動に対しても安定した
誤り率が得られるようにシステム内での許容信号レベル
範囲を設定する。訓練時には各ユーザーは信号レベルと
してその許容信号レベル範囲の最大レベル及び最小レベ
ルのみをとるものと仮定し、システム内の全てのユーザ
ーの信号レベル及び情報ビットの組み合わせ毎に得られ
る疑似的な整合フィルタ出力のパターンを訓練パターン
として用いてニューラルネットワークの訓練を行った
後、このニューラルネットワークを用いて移動機側での
送信電力制御、及び受信側での自動利得制御により各ユ
ーザーの信号レベルが設定された許容信号レベル範囲に
収まるように制御された到来信号の情報ビットの復調を
行なうことを特徴としている。
【００１２】
【作用】本発明のように、システム内で規定された許容
信号レベル範囲内で各ユーザー間の相互相関を考慮した
情報ビットの復調を行なうように訓練されたニューラル
ネットワークを用いて、移動機側での送信電力制御、及
び受信機側での自動利得制御により各ユーザーの信号レ
ベルが規定された許容信号レベル範囲に収まるように制
御された到来信号の情報ビットの復調を行なうことによ
り、各ユーザーのレベル範囲の変動に対しても再訓練を
行なうことなく安定した良好な誤り率特性を得ることが
できる。これにより、誤差逆伝搬ネットワークや対向伝
搬ネットワーク等の教師付き学習アルゴリズムを使用す
るニューラルネットワークにおける再訓練による時間的
ロスをなくし、ユーザーレベルの時間的な変動にも追従
することができ、かつ耐干渉性を向上させることができ
る。さらに、本発明のニューラルネットワーク符号分割
多元接続方式では、全ユーザーの到来信号レベルを等レ
ベルにするというような厳密な送信電力制御行なう必要
性が無く、移動機側での制御アルゴリズムの簡素化によ
る制御回路構成の簡略化を期待することができる。
信号レベル範囲内で各ユーザー間の相互相関を考慮した
情報ビットの復調を行なうように訓練されたニューラル
ネットワークを用いて、移動機側での送信電力制御、及
び受信機側での自動利得制御により各ユーザーの信号レ
ベルが規定された許容信号レベル範囲に収まるように制
御された到来信号の情報ビットの復調を行なうことによ
り、各ユーザーのレベル範囲の変動に対しても再訓練を
行なうことなく安定した良好な誤り率特性を得ることが
できる。これにより、誤差逆伝搬ネットワークや対向伝
搬ネットワーク等の教師付き学習アルゴリズムを使用す
るニューラルネットワークにおける再訓練による時間的
ロスをなくし、ユーザーレベルの時間的な変動にも追従
することができ、かつ耐干渉性を向上させることができ
る。さらに、本発明のニューラルネットワーク符号分割
多元接続方式では、全ユーザーの到来信号レベルを等レ
ベルにするというような厳密な送信電力制御行なう必要
性が無く、移動機側での制御アルゴリズムの簡素化によ
る制御回路構成の簡略化を期待することができる。
【００１３】
【実施例】図１，図２に、本発明によるニューラルネッ
トワーク符号分割多元接続方式の構成法並びにニューラ
ルネットワーク部（０８）の動作アルゴリズムを示す。
図１は送信側となる移動機の構成を示している。ユーザ
ー数Ｎの中のＫ番目のユーザーの情報信号（１７）は、
情報変調部（１６）で情報ビット（１６１）に変調さ
れ、拡散変調部（１５）でスペクトル拡散される。スペ
クトル拡散信号（１５１）は周波数変換部（１４）で高
周波へ変調され、送信電力制御部（１３）及び電力増幅
部（１２）で電力増幅された後アンテナ（１１）から送
信される。
トワーク符号分割多元接続方式の構成法並びにニューラ
ルネットワーク部（０８）の動作アルゴリズムを示す。
図１は送信側となる移動機の構成を示している。ユーザ
ー数Ｎの中のＫ番目のユーザーの情報信号（１７）は、
情報変調部（１６）で情報ビット（１６１）に変調さ
れ、拡散変調部（１５）でスペクトル拡散される。スペ
クトル拡散信号（１５１）は周波数変換部（１４）で高
周波へ変調され、送信電力制御部（１３）及び電力増幅
部（１２）で電力増幅された後アンテナ（１１）から送
信される。
【００１４】図２に受信側となる基地局の構成を示す。
アンテナ（０１）で受信された到来波は、ＲＦ増幅部
（０２）で増幅された後、周波数変換部（０３）でベー
スバンド帯域に変換され、自動利得制御装置（０４）に
よって信号レベルの範囲があらかじめ設定された許容信
号レベル範囲に収まるように制御された後、各ユーザー
毎に設けられた整合フィルタ（０５）に入力される。整
合フィルタ出力（０５１）はニューラルネットワーク部
（０８）に入力され、並列的に各ユーザーの拡散符号の
相互相関及び干渉の影響を考慮した情報ビット（０７）
の復調を行なう。
アンテナ（０１）で受信された到来波は、ＲＦ増幅部
（０２）で増幅された後、周波数変換部（０３）でベー
スバンド帯域に変換され、自動利得制御装置（０４）に
よって信号レベルの範囲があらかじめ設定された許容信
号レベル範囲に収まるように制御された後、各ユーザー
毎に設けられた整合フィルタ（０５）に入力される。整
合フィルタ出力（０５１）はニューラルネットワーク部
（０８）に入力され、並列的に各ユーザーの拡散符号の
相互相関及び干渉の影響を考慮した情報ビット（０７）
の復調を行なう。
【００１５】図３にニューラルネットワーク部（０８）
の動作アルゴリズムを示す。まず訓練過程において、ニ
ューラルネットワーク部（０８）は、システム内で各ユ
ーザーの信号レベルが設定された許容信号レベル範囲の
最大レベル、最小レベルのみをとるものと仮定され、シ
ステム内の全てのユーザーの信号レベル及び情報ビット
の組み合わせ毎に得られる疑似的な整合フィルタ出力の
複数のパターンを訓練パターンとして用いて訓練され
る。一度訓練過程が終了すると、ニューラルネットワー
ク部（０８）は整合フィルタ出力パターンを入力とし
て、情報ビットの復調を始める。この復調過程に於いて
は、システム内の各ユーザーのレベル範囲の変動に対し
て再学習の必要は無い。
の動作アルゴリズムを示す。まず訓練過程において、ニ
ューラルネットワーク部（０８）は、システム内で各ユ
ーザーの信号レベルが設定された許容信号レベル範囲の
最大レベル、最小レベルのみをとるものと仮定され、シ
ステム内の全てのユーザーの信号レベル及び情報ビット
の組み合わせ毎に得られる疑似的な整合フィルタ出力の
複数のパターンを訓練パターンとして用いて訓練され
る。一度訓練過程が終了すると、ニューラルネットワー
ク部（０８）は整合フィルタ出力パターンを入力とし
て、情報ビットの復調を始める。この復調過程に於いて
は、システム内の各ユーザーのレベル範囲の変動に対し
て再学習の必要は無い。
【００１６】図４，図５に本発明方式における一例とし
て、ニューラルネットワーク部（０８）に誤差逆伝搬ネ
ットワークを用いた場合の誤り率特性を示す。簡単のた
めユーザー数は２とし、信号は情報ビット毎に同期し、
ニューラルネットワーク部（０８）は３層の階層構造を
持っているように構成されている。入力層、隠れ層及び
出力層のノードの数はそれぞれ２，７，２である。各ユ
ーザーに３１チップの長さの平衡ゴールド符号を割り当
て、許容信号レベル範囲の最大レベル及び最小レベルを
それぞれ３. ２，０. ３２に設定した。各ユーザーのレ
ベル（Ａ１，Ａ２）が（３. ２０，０. ３２）及び
（０. ３２，３. ２０）であるそれぞれの場合につい
て、各ユーザーの異なる情報ビットの組み合わせから４
種類の訓練パターンを作成し、計８種類の訓練パターン
を用いてニューラルネットワーク部を訓練した。このニ
ューラルネットワーク部（０８）を用いて、２人のユー
ザーのレベルが許容信号レベル範囲内を変動する場合に
ついて、信号対雑音比が６ｄＢのときの誤り率を測定し
た。
て、ニューラルネットワーク部（０８）に誤差逆伝搬ネ
ットワークを用いた場合の誤り率特性を示す。簡単のた
めユーザー数は２とし、信号は情報ビット毎に同期し、
ニューラルネットワーク部（０８）は３層の階層構造を
持っているように構成されている。入力層、隠れ層及び
出力層のノードの数はそれぞれ２，７，２である。各ユ
ーザーに３１チップの長さの平衡ゴールド符号を割り当
て、許容信号レベル範囲の最大レベル及び最小レベルを
それぞれ３. ２，０. ３２に設定した。各ユーザーのレ
ベル（Ａ１，Ａ２）が（３. ２０，０. ３２）及び
（０. ３２，３. ２０）であるそれぞれの場合につい
て、各ユーザーの異なる情報ビットの組み合わせから４
種類の訓練パターンを作成し、計８種類の訓練パターン
を用いてニューラルネットワーク部を訓練した。このニ
ューラルネットワーク部（０８）を用いて、２人のユー
ザーのレベルが許容信号レベル範囲内を変動する場合に
ついて、信号対雑音比が６ｄＢのときの誤り率を測定し
た。
【００１７】図４，図５より、点線で示す整合フィルタ
のみを用いた符号分割多元接続方式による復調情報ビッ
ト誤り率特性に比べ、実線で示す本発明によるニューラ
ルネットワーク符号分割多元接続方式を用いた場合、図
４で示されるユーザー＃１及び図５で示されるユーザー
＃２共にユーザー＃１のレベルＡ１に依らず、２．２×
１０-3程度の一定値をとり安定かつ良好な誤り率特性を
持つことが分かる。特に、ユーザー間のレベル差が大き
い場合、即ちいずれかのユーザーが他方のユーザーの干
渉として存在する場合に整合フィルタ符号分割多元接続
方式で見られるような誤り率特性の劣化が無いことが分
かる。このシュミレーションの結果から、実際のデジタ
ル移動通信システムにおいても本発明方式による誤り率
特性の安定並びに改善効果が得られることは明らかであ
る。
のみを用いた符号分割多元接続方式による復調情報ビッ
ト誤り率特性に比べ、実線で示す本発明によるニューラ
ルネットワーク符号分割多元接続方式を用いた場合、図
４で示されるユーザー＃１及び図５で示されるユーザー
＃２共にユーザー＃１のレベルＡ１に依らず、２．２×
１０-3程度の一定値をとり安定かつ良好な誤り率特性を
持つことが分かる。特に、ユーザー間のレベル差が大き
い場合、即ちいずれかのユーザーが他方のユーザーの干
渉として存在する場合に整合フィルタ符号分割多元接続
方式で見られるような誤り率特性の劣化が無いことが分
かる。このシュミレーションの結果から、実際のデジタ
ル移動通信システムにおいても本発明方式による誤り率
特性の安定並びに改善効果が得られることは明らかであ
る。
【００１８】
【発明の効果】本発明のように、情報信号のレベルを移
動機側の送信電力制御及び受信側の自動利得制御によ
り、設定された許容信号レベル範囲に制御すると共に、
その許容信号レベル範囲で情報ビットの復調を行うよう
に訓練されたニューラルネットワークを用いることで、
教師付き学習アルゴリズムを用いるニューラルネットワ
ークの欠点であった信号レベルの変動による再訓練に費
やされる時間的ロスを無くすことができる。また、整合
フィルタのみを用いた符号分割多元接続方式における、
拡散符号の非直交性によるユーザー間の相互相関及び相
互干渉による誤り率特性の劣化の問題を解決すると共
に、各ユーザーのあらゆるレベル変動に対しても安定し
た良好な誤り率特性を得ることができ、耐干渉性、及び
時間的なレベル変動への追従性の向上を図ることができ
る。
動機側の送信電力制御及び受信側の自動利得制御によ
り、設定された許容信号レベル範囲に制御すると共に、
その許容信号レベル範囲で情報ビットの復調を行うよう
に訓練されたニューラルネットワークを用いることで、
教師付き学習アルゴリズムを用いるニューラルネットワ
ークの欠点であった信号レベルの変動による再訓練に費
やされる時間的ロスを無くすことができる。また、整合
フィルタのみを用いた符号分割多元接続方式における、
拡散符号の非直交性によるユーザー間の相互相関及び相
互干渉による誤り率特性の劣化の問題を解決すると共
に、各ユーザーのあらゆるレベル変動に対しても安定し
た良好な誤り率特性を得ることができ、耐干渉性、及び
時間的なレベル変動への追従性の向上を図ることができ
る。
【図１】本発明によるニューラルネットワーク符号分割
多元接続方式の移動機の構成例を示すブロック図であ
る。
多元接続方式の移動機の構成例を示すブロック図であ
る。
【図２】本発明によるニューラルネットワーク符号分割
多元接続方式の基地局の構成例を示すブロック図であ
る。
多元接続方式の基地局の構成例を示すブロック図であ
る。
【図３】本発明に用いるニューラルネットワーク移動機
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明によるニューラルネットワーク符号分割
多元接続方式の誤り率特性を従来の整合フィルタのみを
用いた符号分割多元接続方式の特性と比較して示す特性
図である。
多元接続方式の誤り率特性を従来の整合フィルタのみを
用いた符号分割多元接続方式の特性と比較して示す特性
図である。
【図５】本発明によるニューラルネットワーク符号分割
多元接続方式の誤り率特性を従来の整合フィルタのみを
用いた符号分割多元接続方式の特性と比較して示す特性
図である。
多元接続方式の誤り率特性を従来の整合フィルタのみを
用いた符号分割多元接続方式の特性と比較して示す特性
図である。
【図６】従来の整合フィルタのみを用いる符号分割多元
接続方式の構成例を示すブロック図である。
接続方式の構成例を示すブロック図である。
【図７】誤差逆伝搬ネットワークを用いた従来の符号分
割多元接続方式の構成例を示すブロック図である。
割多元接続方式の構成例を示すブロック図である。
【図８】図７の従来例に用いるニューラルネットワーク
部の構成例を示すブロック図である。
部の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８の従来のニューラルネットワーク部の動作
アルゴリズムを示すフロー図である。
アルゴリズムを示すフロー図である。
【図１０】誤差逆伝搬ネットワークを用いた符号分割多
元接続方式において、ニューラルネットワークのノード
間の結合重みの初期値として異なる乱数の系列を用いた
場合の誤り率特性を比較して示す特性図である。
元接続方式において、ニューラルネットワークのノード
間の結合重みの初期値として異なる乱数の系列を用いた
場合の誤り率特性を比較して示す特性図である。
【図１１】誤差逆伝搬ネットワークを用いた符号分割多
元接続方式において、ニューラルネットワークのノード
間の結合重みにの初期値として異なる乱数の系列を用い
た場合の誤り率特性を比較して示すと共に、従来の整合
フィルタのみを用いた符号分割多元接続方式の特性と比
較して示す特性図である。
元接続方式において、ニューラルネットワークのノード
間の結合重みにの初期値として異なる乱数の系列を用い
た場合の誤り率特性を比較して示すと共に、従来の整合
フィルタのみを用いた符号分割多元接続方式の特性と比
較して示す特性図である。
０１，１１ アンテナ ０２ ＲＦ増幅部 ０３ 周波数変換部（受信側） ０４ 自動利得制御装置 ０５ 整合フィルタ ０５１ 整合フィルタ出力 ０６ 情報復調部 ０７ 復調情報ビット ０８ ニューラルネットワーク部 ０８１ 入力層 ０８２ 隠れ層 ０８３ 出力層 １２ 電力増幅部 １３ 送信電力制御部 １４ 周波数変換部（送信側） １５ 拡散変調部 １５１ スペクトル拡散信号 １６ 情報変調部 １６１ 情報ビット １７ 情報信号
【手続補正書】
【提出日】平成５年７月８日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正内容】
【図３】本発明に用いるニューラルネットワーク部の動
作アルゴリズムを示すフローである。
作アルゴリズムを示すフローである。
Claims (1)
- 【請求項１】 直接スペクトル拡散変調を用いたデジタ
ル移動無線通信における符号分割多元接続方式におい
て、 移動機側での送信電力制御及び受信基地局側での自動利
得制御により全ユーザーの受信レベルを許容信号レベル
の範囲に制限するとともに、その許容信号レベル範囲の
最大レベル，最小レベルと各ユーザの情報ビット及び各
ユーザーに割り当てられた拡散符号により作成した疑似
的な整合フィルタ出力の複数のパターンを訓練パターン
として用いてニューラルネットワークをあらかじめ訓練
させた後にニューラルネットワーク内部に実現される近
似的な準最適スレショルドで情報ビットの正負を判断さ
せることにより、システム内で使用される全ての拡散符
号の非直交性を考慮した情報ビットの復調を行なうこと
を特徴とするニューラルネットワーク符号分割多元接続
方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5076487A JPH06268632A (ja) | 1993-03-11 | 1993-03-11 | ニューラルネットワーク符号分割多元接続方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5076487A JPH06268632A (ja) | 1993-03-11 | 1993-03-11 | ニューラルネットワーク符号分割多元接続方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06268632A true JPH06268632A (ja) | 1994-09-22 |
Family
ID=13606578
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5076487A Pending JPH06268632A (ja) | 1993-03-11 | 1993-03-11 | ニューラルネットワーク符号分割多元接続方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06268632A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09284175A (ja) * | 1996-04-16 | 1997-10-31 | Nec Corp | スペクトラム拡散通信の初期同期方法及び装置 |
| US5768477A (en) * | 1996-09-10 | 1998-06-16 | Southwest Research Institute | Radio direction finding system for narrowband multiple signals |
| JP2009505541A (ja) * | 2005-08-17 | 2009-02-05 | ティオピ オプティミツェッド テクノロジーズ エッセ エルレ | 無線通信システムのための、アウターループ電力制御方法及び装置 |
-
1993
- 1993-03-11 JP JP5076487A patent/JPH06268632A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09284175A (ja) * | 1996-04-16 | 1997-10-31 | Nec Corp | スペクトラム拡散通信の初期同期方法及び装置 |
| US5768477A (en) * | 1996-09-10 | 1998-06-16 | Southwest Research Institute | Radio direction finding system for narrowband multiple signals |
| JP2009505541A (ja) * | 2005-08-17 | 2009-02-05 | ティオピ オプティミツェッド テクノロジーズ エッセ エルレ | 無線通信システムのための、アウターループ電力制御方法及び装置 |
| JP4917096B2 (ja) * | 2005-08-17 | 2012-04-18 | ティオティ パワー コントロール エッセ エルレ | 無線通信システムのための、アウターループ電力制御方法及び装置 |
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