JPH08307283A - 最尤系列推定器及び最尤系列推定方法 - Google Patents
最尤系列推定器及び最尤系列推定方法Info
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- JPH08307283A JPH08307283A JP8004714A JP471496A JPH08307283A JP H08307283 A JPH08307283 A JP H08307283A JP 8004714 A JP8004714 A JP 8004714A JP 471496 A JP471496 A JP 471496A JP H08307283 A JPH08307283 A JP H08307283A
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- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
- H03M13/63—Joint error correction and other techniques
- H03M13/6331—Error control coding in combination with equalisation
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- H03M13/39—Sequence estimation, i.e. using statistical methods for the reconstruction of the original codes
- H03M13/41—Sequence estimation, i.e. using statistical methods for the reconstruction of the original codes using the Viterbi algorithm or Viterbi processors
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
- H04L1/004—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
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- H04L25/03318—Provision of soft decisions
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 受信機の等化器等に用いた場合に、変調方法
にかかわらず軟判定で最尤系列推定を行う。 【解決手段】 この最尤系列推定器のビタビ・アルゴリ
ズム処理部331は、受信信号ｙnと推定インパルス応答
｛Ｅhk｝とを用いて、ビタビ・アルゴリズムにより送信
シンボルＥanを推定する。送信論理復号器34は送信シン
ボルＥanを”１”または”０”の値を持つ硬判定データ
Ｅbmに変換し、包絡線検出器333は受信信号ｙnの包絡線
レベルｐnを検出する。そして軟判定値変換部334は、送
信論理復号器34から入力された硬判定データＥbmの”
１”または”０”の値に応じて、包絡線検出器333から
入力された包絡線レベルｐnを変換することによって、
軟判定値出力ｑmを得る。
にかかわらず軟判定で最尤系列推定を行う。 【解決手段】 この最尤系列推定器のビタビ・アルゴリ
ズム処理部331は、受信信号ｙnと推定インパルス応答
｛Ｅhk｝とを用いて、ビタビ・アルゴリズムにより送信
シンボルＥanを推定する。送信論理復号器34は送信シン
ボルＥanを”１”または”０”の値を持つ硬判定データ
Ｅbmに変換し、包絡線検出器333は受信信号ｙnの包絡線
レベルｐnを検出する。そして軟判定値変換部334は、送
信論理復号器34から入力された硬判定データＥbmの”
１”または”０”の値に応じて、包絡線検出器333から
入力された包絡線レベルｐnを変換することによって、
軟判定値出力ｑmを得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル通信の
受信機において、伝送路の歪みを補償する等化器に適用
できる最尤系列推定器及び最尤系列推定方法に関するも
のである。
受信機において、伝送路の歪みを補償する等化器に適用
できる最尤系列推定器及び最尤系列推定方法に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】近年、ディジタル移動通信の実用化が急
速に進められているが、陸上移動通信では、遅延をとも
なう多数の干渉波の影響と、移動端末自体が高速で移動
することによって、周波数選択性フェージングが発生
し、受信信号波形が著しく歪むため、等化器によってこ
の歪みを補償する必要がある。
速に進められているが、陸上移動通信では、遅延をとも
なう多数の干渉波の影響と、移動端末自体が高速で移動
することによって、周波数選択性フェージングが発生
し、受信信号波形が著しく歪むため、等化器によってこ
の歪みを補償する必要がある。
【０００３】この周波数選択性フェージング発生の問題
については従来から、”J. G. Proakis, FDigital Comm
unications. New York, McGraw-Hill, 1983, pp610-627
（以下、文献１）”，”B. Sklar, Digital Communicat
ions. Prentice Hall, 1988,pp314-338（以下、文献
２）”及び”J. Hagenauer他, A Viterbi Algorithm wi
th Soft-Decision Outputs and its Applications. Pro
ceedings of Globcom '89, pp47.1.1-47.1.7, 1989（以
下、文献３）”等で論じられている。
については従来から、”J. G. Proakis, FDigital Comm
unications. New York, McGraw-Hill, 1983, pp610-627
（以下、文献１）”，”B. Sklar, Digital Communicat
ions. Prentice Hall, 1988,pp314-338（以下、文献
２）”及び”J. Hagenauer他, A Viterbi Algorithm wi
th Soft-Decision Outputs and its Applications. Pro
ceedings of Globcom '89, pp47.1.1-47.1.7, 1989（以
下、文献３）”等で論じられている。
【０００４】最尤系列推定は、周波数選択性フェージン
グのように伝送路の遅延特性と高速フェージングに起因
して歪んだ受信信号波形から、正しい送信データを得る
ための最も有効な等化方式の一つである。
グのように伝送路の遅延特性と高速フェージングに起因
して歪んだ受信信号波形から、正しい送信データを得る
ための最も有効な等化方式の一つである。
【０００５】まず、ディジタル移動通信の送受信機の構
成例及び信号の流れを図５を用いて簡単に説明する。
成例及び信号の流れを図５を用いて簡単に説明する。
【０００６】送信機1では、誤り訂正符号化器11によっ
て、送信する情報データｃmの誤り訂正符号化を行う。
次に送信論理符号化器12によって、この誤り訂正符号化
を施された送信データｂmを送信シンボルａnに変換す
る。そして送信ローパスフィルタ13によって、この送信
シンボルａnを帯域制限して送信複素ベースバンド信号
ｓ（ｔ）を生成する。最後に変調器14によって、この送
信複素ベースバンド信号ｓ（ｔ）を搬送波を用いて変調
し、信号ｓc（ｔ）として送信する。
て、送信する情報データｃmの誤り訂正符号化を行う。
次に送信論理符号化器12によって、この誤り訂正符号化
を施された送信データｂmを送信シンボルａnに変換す
る。そして送信ローパスフィルタ13によって、この送信
シンボルａnを帯域制限して送信複素ベースバンド信号
ｓ（ｔ）を生成する。最後に変調器14によって、この送
信複素ベースバンド信号ｓ（ｔ）を搬送波を用いて変調
し、信号ｓc（ｔ）として送信する。
【０００７】この信号ｓc（ｔ）は伝送路2を通り、信号
ｒc（ｔ）として受信機3に受信される。
ｒc（ｔ）として受信機3に受信される。
【０００８】この受信機3では、この信号ｒc（ｔ）を復
調器31で複素ベースバンド信号ｒ（ｔ）に変換する。さ
らに受信ローパスフィルタ32によって、この複素ベース
バンド信号ｒ（ｔ）を帯域制限して受信複素ベースバン
ド信号ｙ（ｔ）を生成する。そして、受信複素ベースバ
ンド信号ｙ（ｔ）をシンボル間隔Ｔでサンプリングし
て、サンプル値ｙnを得る。等化器33では、周波数選択
性フェージングによる伝送路の特性を補償しながら、こ
のサンプル値ｙnから送信シンボルを推定して推定値Ｅa
nを得る。送信論理復号器34は、この送信シンボルの推
定値Ｅanを送信データＥbmに変換する。この送信データ
Ｅbmは誤り訂正符号化された符号なので、最後に誤り訂
正復号器35で、誤り訂正符号の復号を行い、情報データ
Ｅcmを得る。
調器31で複素ベースバンド信号ｒ（ｔ）に変換する。さ
らに受信ローパスフィルタ32によって、この複素ベース
バンド信号ｒ（ｔ）を帯域制限して受信複素ベースバン
ド信号ｙ（ｔ）を生成する。そして、受信複素ベースバ
ンド信号ｙ（ｔ）をシンボル間隔Ｔでサンプリングし
て、サンプル値ｙnを得る。等化器33では、周波数選択
性フェージングによる伝送路の特性を補償しながら、こ
のサンプル値ｙnから送信シンボルを推定して推定値Ｅa
nを得る。送信論理復号器34は、この送信シンボルの推
定値Ｅanを送信データＥbmに変換する。この送信データ
Ｅbmは誤り訂正符号化された符号なので、最後に誤り訂
正復号器35で、誤り訂正符号の復号を行い、情報データ
Ｅcmを得る。
【０００９】ここでいう誤り訂正符号化とは、通信路で
生じた誤りを軽減するために、組織的な符号化を行うこ
とであり、ディジタル移動通信の場合、畳み込み符号が
多く用いられる。そしてこの畳み込み符号の復号法とし
ては、ビタビ・アルゴリズムが一般に用いられる。
生じた誤りを軽減するために、組織的な符号化を行うこ
とであり、ディジタル移動通信の場合、畳み込み符号が
多く用いられる。そしてこの畳み込み符号の復号法とし
ては、ビタビ・アルゴリズムが一般に用いられる。
【００１０】ビタビ・アルゴリズムは、畳み込み符号の
もつ繰り返し構造を利用して最尤復号を効率的に実行す
る復号方法である。基本的には、トレリス図上で取り得
るビット列と受信ビット列とを比較し、復号時に最も誤
りの少ない経路（最尤パス）を選択することで送信信号
を推定する。
もつ繰り返し構造を利用して最尤復号を効率的に実行す
る復号方法である。基本的には、トレリス図上で取り得
るビット列と受信ビット列とを比較し、復号時に最も誤
りの少ない経路（最尤パス）を選択することで送信信号
を推定する。
【００１１】ここで用いられる、畳み込み符号及びその
復号法であるビタビ・アルゴリズムについては、上記文
献２に記載されているので詳細な説明は省略する。
復号法であるビタビ・アルゴリズムについては、上記文
献２に記載されているので詳細な説明は省略する。
【００１２】このビタビ・アルゴリズムには、大きく分
けて、硬判定と軟判定とがある。硬判定のビタビ・アル
ゴリズムは入力信号を”１”及び”０”の２値として扱
うものであり、軟判定のビタビ・アルゴリズムは”１”
と”０”だけでなく、その中間値も取り扱うようにした
ものである。そして、軟判定のビタビ・アルゴリズムの
方が、多値に基づいて判定を行うので、硬判定に比べて
よい特性を示す。
けて、硬判定と軟判定とがある。硬判定のビタビ・アル
ゴリズムは入力信号を”１”及び”０”の２値として扱
うものであり、軟判定のビタビ・アルゴリズムは”１”
と”０”だけでなく、その中間値も取り扱うようにした
ものである。そして、軟判定のビタビ・アルゴリズムの
方が、多値に基づいて判定を行うので、硬判定に比べて
よい特性を示す。
【００１３】等化器33として用いられる最尤系列推定器
は、ある有限区間での受信信号系列ｙN＝｛ｙ1，ｙ2，
・・・，ｙN｝が得られたときに、伝送路のインパルス
応答ｈ（ｔ）を既知として、ｙNを実現する確率（尤
度）の最も大きい送信シンボル系列ａN＝｛ａ1，ａ2，
・・・，ａN｝を推定するものである。
は、ある有限区間での受信信号系列ｙN＝｛ｙ1，ｙ2，
・・・，ｙN｝が得られたときに、伝送路のインパルス
応答ｈ（ｔ）を既知として、ｙNを実現する確率（尤
度）の最も大きい送信シンボル系列ａN＝｛ａ1，ａ2，
・・・，ａN｝を推定するものである。
【００１４】最尤推定のアルゴリズムとしては、一般に
ビタビ・アルゴリズムを用いる。ただし、最尤系列推定
で用いるビタビ・アルゴリズムは、変調方式によって状
態数とブランチ数が変わる点が、畳み込み符号の復調の
場合と異なる。
ビタビ・アルゴリズムを用いる。ただし、最尤系列推定
で用いるビタビ・アルゴリズムは、変調方式によって状
態数とブランチ数が変わる点が、畳み込み符号の復調の
場合と異なる。
【００１５】例えば畳み込み符号の場合、状態数は２
K-1であり、ある時刻の各状態に、一つ前の時刻の状態
から至る可能性のある遷移（ブランチ）は２つである。
それに対して最尤系列推定の場合、送信シンボルがＭ通
りあるとすると、状態数はＭK-1，ブランチの数はＭと
なる。ここでＫは拘束長と呼ばれ、畳み込み符号の場合
は符号化器の長さ、最尤系列推定の場合は伝送路のイン
パルス応答長である。
K-1であり、ある時刻の各状態に、一つ前の時刻の状態
から至る可能性のある遷移（ブランチ）は２つである。
それに対して最尤系列推定の場合、送信シンボルがＭ通
りあるとすると、状態数はＭK-1，ブランチの数はＭと
なる。ここでＫは拘束長と呼ばれ、畳み込み符号の場合
は符号化器の長さ、最尤系列推定の場合は伝送路のイン
パルス応答長である。
【００１６】図４は、従来の等化器33として用いられる
最尤系列推定器の構成を示したブロック図であり、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部331と伝送路推定器332から構成
されている。
最尤系列推定器の構成を示したブロック図であり、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部331と伝送路推定器332から構成
されている。
【００１７】伝送路推定器332は、伝送路2のインパルス
応答をビタビ・アルゴリズム処理部331に出力する。こ
の伝送路2のインパルス応答は、実際には既知ではない
ので、伝送路推定器332において、受信信号ｙnと同期系
列等の既知の送信信号及び推定された送信シンボルＥan
から、または受信信号ｙnと推定された送信シンボルＥa
nから、適応アルゴリズム等により推定される。
応答をビタビ・アルゴリズム処理部331に出力する。こ
の伝送路2のインパルス応答は、実際には既知ではない
ので、伝送路推定器332において、受信信号ｙnと同期系
列等の既知の送信信号及び推定された送信シンボルＥan
から、または受信信号ｙnと推定された送信シンボルＥa
nから、適応アルゴリズム等により推定される。
【００１８】ビタビ・アルゴリズム処理部331は、受信
信号ｙnと伝送路推定器332によって推定されたインパル
ス応答｛Ｅhk｝，（ｋ＝０，１，・・・，Ｋ）とを用い
て、ビタビ・アルゴリズムにより送信シンボルの推定を
行う。
信号ｙnと伝送路推定器332によって推定されたインパル
ス応答｛Ｅhk｝，（ｋ＝０，１，・・・，Ｋ）とを用い
て、ビタビ・アルゴリズムにより送信シンボルの推定を
行う。
【００１９】等化器33であるこの最尤系列推定器によっ
て推定された送信シンボルＥanは、送信論理復号器34に
よって送信データの推定値Ｅbmに変換され、誤り訂正復
号器35に入力される。この等化器33によって推定された
送信シンボルＥanは変調方式によって決まったＭ通りの
内のいづれか一つである。その為に、送信論理復号器34
で復号される送信データＥbmも、１または０のいづれか
の値、すなわち、硬判定値となる。そして、送信データ
Ｅbmが硬判定値であるため、誤り訂正復号器35も硬判定
のビタビ・アルゴリズムによって復号を行う。
て推定された送信シンボルＥanは、送信論理復号器34に
よって送信データの推定値Ｅbmに変換され、誤り訂正復
号器35に入力される。この等化器33によって推定された
送信シンボルＥanは変調方式によって決まったＭ通りの
内のいづれか一つである。その為に、送信論理復号器34
で復号される送信データＥbmも、１または０のいづれか
の値、すなわち、硬判定値となる。そして、送信データ
Ｅbmが硬判定値であるため、誤り訂正復号器35も硬判定
のビタビ・アルゴリズムによって復号を行う。
【００２０】以上説明したとおり、この等化器33の出力
が硬判定値である為に、後段の処理は硬判定のビタビ・
アルゴリズムによって行われることになる。しかしなが
ら、前述したように、畳み込み符号のビタビ・アルゴリ
ズムは軟判定の方が特性がよいため、等化器33の出力は
軟判定値であることが望ましい。
が硬判定値である為に、後段の処理は硬判定のビタビ・
アルゴリズムによって行われることになる。しかしなが
ら、前述したように、畳み込み符号のビタビ・アルゴリ
ズムは軟判定の方が特性がよいため、等化器33の出力は
軟判定値であることが望ましい。
【００２１】文献３には、硬判定値と同時に軟判定値を
出力するビタビ・アルゴリズムが記載されている。
出力するビタビ・アルゴリズムが記載されている。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この文
献３にあるような従来提案されている軟判定型最尤系列
推定器は、１シンボルが１ビットに対応することを前提
とした構成となっている。
献３にあるような従来提案されている軟判定型最尤系列
推定器は、１シンボルが１ビットに対応することを前提
とした構成となっている。
【００２３】より詳細に説明すると、文献３では、ビタ
ビ・アルゴリズムがあるパスを選択した時に、その選択
が誤っているかどうかの確かさを、選択されたパスのパ
スメトリックM(1)と、選択されなかったパスのパスメト
リックM(2)との差として、Δ＝M(2)−M(1)の関数として
解析している。この解析の手法から明らかなように、文
献３に開示されている軟判定型最尤系列推定器は、ブラ
ンチが２つの場合についてのみ解析可能であり、これを
そのまま最尤系列推定器に応用した場合、１シンボルで
１ビットを送信する変調方式にしか対応することができ
ない。
ビ・アルゴリズムがあるパスを選択した時に、その選択
が誤っているかどうかの確かさを、選択されたパスのパ
スメトリックM(1)と、選択されなかったパスのパスメト
リックM(2)との差として、Δ＝M(2)−M(1)の関数として
解析している。この解析の手法から明らかなように、文
献３に開示されている軟判定型最尤系列推定器は、ブラ
ンチが２つの場合についてのみ解析可能であり、これを
そのまま最尤系列推定器に応用した場合、１シンボルで
１ビットを送信する変調方式にしか対応することができ
ない。
【００２４】そして、１シンボルで多ビットを送信す
る、例えばπ／４シフト差動型位相変調（DQPSK）等の
変調方式の場合には、依然として硬判定出力の最尤系列
推定器を用いているため、後段の誤り訂正復号器では硬
判定のビタビ・アルゴリズムを用いるしかなく、誤り訂
正復号器においてビタビ・アルゴリズムを用いることに
よるの特性を、十分に発揮できないという問題点があっ
た。
る、例えばπ／４シフト差動型位相変調（DQPSK）等の
変調方式の場合には、依然として硬判定出力の最尤系列
推定器を用いているため、後段の誤り訂正復号器では硬
判定のビタビ・アルゴリズムを用いるしかなく、誤り訂
正復号器においてビタビ・アルゴリズムを用いることに
よるの特性を、十分に発揮できないという問題点があっ
た。
【００２５】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに、この発明の最尤系列推定器は、受信信号から伝送
路のインパルス応答を推定する伝送路推定手段と、伝送
路推定手段において推定された伝送路の推定インパルス
応答を用いて受信信号から送信シンボル系列を最尤推定
する最尤系列推定手段とを備え、更に伝送路の品質を評
価する伝送路品質評価手段を有する。そして、この伝送
路品質評価手段の評価結果を、最尤推定された送信シン
ボル系列を送信符号化論理に基づいて復号したデータ
の”１”または”０”の値に応じて変換した値を軟判定
値として出力する構成としたものである。
めに、この発明の最尤系列推定器は、受信信号から伝送
路のインパルス応答を推定する伝送路推定手段と、伝送
路推定手段において推定された伝送路の推定インパルス
応答を用いて受信信号から送信シンボル系列を最尤推定
する最尤系列推定手段とを備え、更に伝送路の品質を評
価する伝送路品質評価手段を有する。そして、この伝送
路品質評価手段の評価結果を、最尤推定された送信シン
ボル系列を送信符号化論理に基づいて復号したデータ
の”１”または”０”の値に応じて変換した値を軟判定
値として出力する構成としたものである。
【００２６】
（第１の実施例）この発明を適用した第１の実施例であ
る最尤系列推定器を、図１，図２及び図３を用いて説明
する。
る最尤系列推定器を、図１，図２及び図３を用いて説明
する。
【００２７】まず始めに、この第１の実施例の最尤系列
推定器を等化器33aとして利用した、ディジタル移動通
信の送受信機の構成例及び信号の流れを図３を用いて説
明する。なお、ディジタル移動通信の送受信機の構成例
及び信号の流れを説明した図５と同一の構成について
は、同一の符号を付して説明する。
推定器を等化器33aとして利用した、ディジタル移動通
信の送受信機の構成例及び信号の流れを図３を用いて説
明する。なお、ディジタル移動通信の送受信機の構成例
及び信号の流れを説明した図５と同一の構成について
は、同一の符号を付して説明する。
【００２８】送信機1では従来と同様に、誤り訂正符号
化器11によって送信する情報データｃmの誤り訂正符号
化を行い、送信論理符号化器12によって誤り訂正符号化
を施された送信データｂmを送信シンボルａnに変換す
る。そして送信ローパスフィルタ13によって、この送信
シンボルａnを帯域制限して送信複素ベースバンド信号
ｓ（ｔ）を生成し、変調器14によって送信複素ベースバ
ンド信号ｓ（ｔ）を変調して、信号ｓc（ｔ）として送
信する。
化器11によって送信する情報データｃmの誤り訂正符号
化を行い、送信論理符号化器12によって誤り訂正符号化
を施された送信データｂmを送信シンボルａnに変換す
る。そして送信ローパスフィルタ13によって、この送信
シンボルａnを帯域制限して送信複素ベースバンド信号
ｓ（ｔ）を生成し、変調器14によって送信複素ベースバ
ンド信号ｓ（ｔ）を変調して、信号ｓc（ｔ）として送
信する。
【００２９】この信号ｓc（ｔ）は伝送路2を通り、信号
ｒc（ｔ）として受信機3aに受信される。
ｒc（ｔ）として受信機3aに受信される。
【００３０】この受信機3aでは、この信号ｒc（ｔ）を
復調器31で複素ベースバンド信号ｒ（ｔ）に変換する。
さらに受信ローパスフィルタ32によって、この複素ベー
スバンド信号ｒ（ｔ）を帯域制限して受信複素ベースバ
ンド信号ｙ（ｔ）を生成する。そして、受信複素ベース
バンド信号ｙ（ｔ）をシンボル間隔Ｔでサンプリングし
て、サンプル値ｙnを得る。
復調器31で複素ベースバンド信号ｒ（ｔ）に変換する。
さらに受信ローパスフィルタ32によって、この複素ベー
スバンド信号ｒ（ｔ）を帯域制限して受信複素ベースバ
ンド信号ｙ（ｔ）を生成する。そして、受信複素ベース
バンド信号ｙ（ｔ）をシンボル間隔Ｔでサンプリングし
て、サンプル値ｙnを得る。
【００３１】等化器33aでは、周波数選択性フェージン
グによる伝送路特性の歪みを補償しながら、このサンプ
ル値ｙnから送信シンボルＥanを推定する。この送信シ
ンボルＥanは送信論理復号器34に送られ、送信論理復号
器34は、この送信シンボルＥanを”１”または”０”の
値を持つ硬判定データＥbmに変換して、等化器33aに返
送する。
グによる伝送路特性の歪みを補償しながら、このサンプ
ル値ｙnから送信シンボルＥanを推定する。この送信シ
ンボルＥanは送信論理復号器34に送られ、送信論理復号
器34は、この送信シンボルＥanを”１”または”０”の
値を持つ硬判定データＥbmに変換して、等化器33aに返
送する。
【００３２】そして等化器33aは、受信信号ｙnの包絡線
レベルを伝送路品質の評価値として用い、送信論理復号
器34から返送されてきた硬判定データＥbmの”１”また
は”０”の値に応じて変換し、軟判定値出力ｑmとして
誤り訂正復号器35aに送出する。
レベルを伝送路品質の評価値として用い、送信論理復号
器34から返送されてきた硬判定データＥbmの”１”また
は”０”の値に応じて変換し、軟判定値出力ｑmとして
誤り訂正復号器35aに送出する。
【００３３】誤り訂正復号器35aは、入力された軟判定
値出力ｑmを軟判定のビタビ・アルゴリズムによって復
号し、情報データＥcmを得る。
値出力ｑmを軟判定のビタビ・アルゴリズムによって復
号し、情報データＥcmを得る。
【００３４】等化器33aとして用いられるこの最尤系列
推定器は、従来の等化器33と同様に、ある有限区間での
受信信号系列ｙN＝｛ｙ1，ｙ2，・・・，ｙN｝が得られ
たときに、伝送路のインパルス応答ｈ（ｔ）を既知とし
て、ｙNを実現する確率（尤度）の最も大きい送信シン
ボル系列ａN＝｛ａ1，ａ2，・・・，ａN｝を推定するも
のであり、最尤推定のアルゴリズムとしてビタビ・アル
ゴリズムを用いる。しかしながら、等化器33と等化器33
aは、等化器33が硬判定データＥbmのみを出力するのに
対して、等化器33aが最終的に軟判定値出力ｑmを出力で
きる点で、構成が大きく異なる。
推定器は、従来の等化器33と同様に、ある有限区間での
受信信号系列ｙN＝｛ｙ1，ｙ2，・・・，ｙN｝が得られ
たときに、伝送路のインパルス応答ｈ（ｔ）を既知とし
て、ｙNを実現する確率（尤度）の最も大きい送信シン
ボル系列ａN＝｛ａ1，ａ2，・・・，ａN｝を推定するも
のであり、最尤推定のアルゴリズムとしてビタビ・アル
ゴリズムを用いる。しかしながら、等化器33と等化器33
aは、等化器33が硬判定データＥbmのみを出力するのに
対して、等化器33aが最終的に軟判定値出力ｑmを出力で
きる点で、構成が大きく異なる。
【００３５】この実施例の最尤系列推定器は、以下の論
理に基づいて、軟判定値出力ｑmを出力することができ
る。
理に基づいて、軟判定値出力ｑmを出力することができ
る。
【００３６】受信信号レベルの大小は、受信機雑音を一
定とすれば、信号のＳ／Ｎ比の大小となる。受信信号の
レベルが大きいときは、信号のＳ／Ｎ比が大きいので、
伝送路推定手段における伝送路の推定インパルス応答の
推定精度は良く、最尤系列推定手段も受信信号を正しく
識別して送信シンボル系列の推定を行うことができる。
しかし、受信信号のレベルが小さいときは、信号のＳ／
Ｎ比が小さいので、伝送路推定手段における伝送路の推
定インパルス応答の推定精度が悪く、この推定インパル
ス応答を用いた最尤系列推定手段の送信シンボル系列の
推定は、信号自身のＳ／Ｎ比の小ささに起因する誤り訂
正能力劣化とあいまって、誤ってしまう恐れがある。そ
してこのような誤った送信シンボル系列に基づいて復号
された送信データも誤っている可能性がある。
定とすれば、信号のＳ／Ｎ比の大小となる。受信信号の
レベルが大きいときは、信号のＳ／Ｎ比が大きいので、
伝送路推定手段における伝送路の推定インパルス応答の
推定精度は良く、最尤系列推定手段も受信信号を正しく
識別して送信シンボル系列の推定を行うことができる。
しかし、受信信号のレベルが小さいときは、信号のＳ／
Ｎ比が小さいので、伝送路推定手段における伝送路の推
定インパルス応答の推定精度が悪く、この推定インパル
ス応答を用いた最尤系列推定手段の送信シンボル系列の
推定は、信号自身のＳ／Ｎ比の小ささに起因する誤り訂
正能力劣化とあいまって、誤ってしまう恐れがある。そ
してこのような誤った送信シンボル系列に基づいて復号
された送信データも誤っている可能性がある。
【００３７】つまり、送信論理復号器から出力された送
信データの確かさは、受信信号のレベルの大小と相関し
ていると考えられる。
信データの確かさは、受信信号のレベルの大小と相関し
ていると考えられる。
【００３８】よって、受信信号のレベルの大小を、受信
信号の包絡線レベルの大小として捉え、包絡線レベルが
大きい場合は判定値の重み付けを相対的に大きくし、逆
に包絡線レベルが小さい場合は判定値の重み付けを相対
的に小さくすることで、軟判定値を求めることができ
る。
信号の包絡線レベルの大小として捉え、包絡線レベルが
大きい場合は判定値の重み付けを相対的に大きくし、逆
に包絡線レベルが小さい場合は判定値の重み付けを相対
的に小さくすることで、軟判定値を求めることができ
る。
【００３９】図１は、この等化器33aとして用いられる
最尤系列推定器の構成を示したブロック図であり、図４
に示した従来の最尤系列推定器と同一の構成について
は、同一の符号を付して説明する。
最尤系列推定器の構成を示したブロック図であり、図４
に示した従来の最尤系列推定器と同一の構成について
は、同一の符号を付して説明する。
【００４０】この図１に示された最尤系列推定器は、大
規模集積回路（LSI）等を用いた個別回路、あるいはプ
ロセッサを用いたプログラム制御等で構成されており、
機能ブロックとしてはビタビ・アルゴリズム処理部33
1，伝送路推定器332，包絡線検出器333及び軟判定値変
換部334を有している。そして、等化器33aとして機能す
る場合は、伝送路2から入力された受信信号ｙnは、以下
の手順で復号される。
規模集積回路（LSI）等を用いた個別回路、あるいはプ
ロセッサを用いたプログラム制御等で構成されており、
機能ブロックとしてはビタビ・アルゴリズム処理部33
1，伝送路推定器332，包絡線検出器333及び軟判定値変
換部334を有している。そして、等化器33aとして機能す
る場合は、伝送路2から入力された受信信号ｙnは、以下
の手順で復号される。
【００４１】まず、受信した受信信号ｙnは伝送路推定
器332，ビタビ・アルゴリズム処理部331及び伝送路品質
評価手段である包絡線検出器333に入力される。
器332，ビタビ・アルゴリズム処理部331及び伝送路品質
評価手段である包絡線検出器333に入力される。
【００４２】伝送路推定器332は、入力された受信信号
ｙnと、ビタビ・アルゴリズム処理部331によって推定さ
れた送信シンボルＥanとから、LMS（Least Mean Squar
e）適応アルゴリズム等を用いて、伝送路2のインパルス
応答を推定し、これを新たな推定インパルス応答｛Ｅ
hk｝，（ｋ＝０，１，・・・，Ｋ）として、ビタビ・ア
ルゴリズム処理部331に送出する。
ｙnと、ビタビ・アルゴリズム処理部331によって推定さ
れた送信シンボルＥanとから、LMS（Least Mean Squar
e）適応アルゴリズム等を用いて、伝送路2のインパルス
応答を推定し、これを新たな推定インパルス応答｛Ｅ
hk｝，（ｋ＝０，１，・・・，Ｋ）として、ビタビ・ア
ルゴリズム処理部331に送出する。
【００４３】ビタビ・アルゴリズム処理部331は、受信
信号ｙnと推定インパルス応答｛Ｅhk｝，（ｋ＝０，
１，・・・，Ｋ）とを用いて、ビタビ・アルゴリズムに
より送信シンボルＥanの推定を行い、この推定された送
信シンボルＥanを伝送路推定器332及び送信論理復号器3
4に送出する。
信号ｙnと推定インパルス応答｛Ｅhk｝，（ｋ＝０，
１，・・・，Ｋ）とを用いて、ビタビ・アルゴリズムに
より送信シンボルＥanの推定を行い、この推定された送
信シンボルＥanを伝送路推定器332及び送信論理復号器3
4に送出する。
【００４４】この送信シンボルＥanは変調方式によって
決まったＭ通りの内のいづれか一つであり、上記したよ
うに送信論理復号器34は、この送信シンボルＥanを”
１”または”０”の値を持つ硬判定データＥbmに変換し
て、軟判定値変換部334に送出する。
決まったＭ通りの内のいづれか一つであり、上記したよ
うに送信論理復号器34は、この送信シンボルＥanを”
１”または”０”の値を持つ硬判定データＥbmに変換し
て、軟判定値変換部334に送出する。
【００４５】一方、包絡線検出器333は、入力された受
信信号ｙnの包絡線レベルｐnを検出する。これは、例え
ば、次の（１）式に示すようなIIR（Infinite Implse R
esponse）フィルタを用いたローパスフィルタ演算によ
り行う。
信信号ｙnの包絡線レベルｐnを検出する。これは、例え
ば、次の（１）式に示すようなIIR（Infinite Implse R
esponse）フィルタを用いたローパスフィルタ演算によ
り行う。
【００４６】 ｐn＝（１−δ）・ｐn-1＋δ・｜ｙn｜2 ・・・（１） ただしδはドップラー周波数とシンボル間隔に基づいて
０＜δ＜１の範囲で定められる係数である。
０＜δ＜１の範囲で定められる係数である。
【００４７】この（１）式のフィルタ演算によって検出
された包絡線レベルｐnは、軟判定値変換部334に送出さ
れる。
された包絡線レベルｐnは、軟判定値変換部334に送出さ
れる。
【００４８】軟判定値変換部334は、入力された硬判定
データＥbmの”１”または”０”の値に応じて包絡線レ
ベルｐnを変換することによって、軟判定値出力ｑmを求
める。
データＥbmの”１”または”０”の値に応じて包絡線レ
ベルｐnを変換することによって、軟判定値出力ｑmを求
める。
【００４９】この軟判定値変換部334の詳細な構成を図
２のブロック図に示す。この図２に示したこの軟判定値
変換部334は、乗算器334a1，加算器334b，乗算器334a2
及び量子化器334cが順に接続された構成となっている。
軟判定値変換部334に入力された硬判定データＥbmと”
−２α”との積を乗算器334a1で取り、この乗算器334a1
の出力に”α”を加算器334bで加算し、この加算器334b
の出力と包絡線レベルｐnとの積を乗算器334a2で取る。
そしてこの乗算器334a2の出力を、量子化器334cで量子
化する。
２のブロック図に示す。この図２に示したこの軟判定値
変換部334は、乗算器334a1，加算器334b，乗算器334a2
及び量子化器334cが順に接続された構成となっている。
軟判定値変換部334に入力された硬判定データＥbmと”
−２α”との積を乗算器334a1で取り、この乗算器334a1
の出力に”α”を加算器334bで加算し、この加算器334b
の出力と包絡線レベルｐnとの積を乗算器334a2で取る。
そしてこの乗算器334a2の出力を、量子化器334cで量子
化する。
【００５０】硬判定データＥbmは”０”または”１”の
２値に限られるので、図２の構成により、送信論理復号
器34の出力である硬判定データＥbmの”０”または”
１”の値に応じて、包絡線検出器333で検出された包絡
線レベルｐnを、以下のように変換することになる。
２値に限られるので、図２の構成により、送信論理復号
器34の出力である硬判定データＥbmの”０”または”
１”の値に応じて、包絡線検出器333で検出された包絡
線レベルｐnを、以下のように変換することになる。
【００５１】 Ｅbm＝０の時、ｑm＝Ｑ［＋α・ｐn］ Ｅbm＝１の時、ｑm＝Ｑ［−α・ｐn］ そして、このように包絡線レベルｐnを変換した値を軟
判定値出力ｑmとして誤り訂正復号器35aに送出し、この
誤り訂正復号器35aは軟判定のビタビ・アルゴリズムに
よって復号を行う。なお、ここで示した、αは変換計数
であり装置のダイナミックレンジに依存する。また、Ｑ
［・］は量子化器である。
判定値出力ｑmとして誤り訂正復号器35aに送出し、この
誤り訂正復号器35aは軟判定のビタビ・アルゴリズムに
よって復号を行う。なお、ここで示した、αは変換計数
であり装置のダイナミックレンジに依存する。また、Ｑ
［・］は量子化器である。
【００５２】この結果、送信論理復号器34から出力され
た硬判定データＥbmの値が同一であっても、包絡線レベ
ルｐnの大小によって、軟判定値変換部334から出力され
る軟判定値出力ｑmは異なった値となる。
た硬判定データＥbmの値が同一であっても、包絡線レベ
ルｐnの大小によって、軟判定値変換部334から出力され
る軟判定値出力ｑmは異なった値となる。
【００５３】そして、１シンボルでＭビットを送信する
変調方式の場合、１シンボル毎に同一の包絡線レベルを
用いて軟判定値の変換を行っているので、１シンボルの
受信信号から復号されるＭ個の軟判定値は、絶対値が同
じで符号が硬判定値によって異なったものとなる。
変調方式の場合、１シンボル毎に同一の包絡線レベルを
用いて軟判定値の変換を行っているので、１シンボルの
受信信号から復号されるＭ個の軟判定値は、絶対値が同
じで符号が硬判定値によって異なったものとなる。
【００５４】このような構成としたのは、受信信号ｙn
のレベルの大小が、伝送路推定器332における伝送路の
インパルス応答｛Ｅhk｝の推定及び、ビタビ・アルゴリ
ズム処理部331における送信シンボルＥanの推定の正確
さに影響を与えるからである。受信信号レベルの大小
は、受信機雑音を一定とすれば、信号のＳ／Ｎ比の大小
となる。受信信号ｙnのレベルが大きいときは、信号の
Ｓ／Ｎ比が大きいので、伝送路推定器332における伝送
路の推定インパルス応答｛Ｅhk｝の推定精度は良く、ビ
タビ・アルゴリズム処理部331も受信信号ｙnを正しく識
別して送信シンボルＥanの推定を行うことができる。し
かし、受信信号ｙnのレベルが小さいときは、信号のＳ
／Ｎ比が小さいので、伝送路推定器332における伝送路
の推定インパルス応答｛Ｅhk｝の推定精度が悪く、この
推定インパルス応答｛Ｅhk｝を用いたビタビ・アルゴリ
ズム処理部331の送信シンボルＥanの推定は、信号自身
のＳ／Ｎ比の小ささに起因する誤り訂正能力劣化とあい
まって、誤ってしまう恐れがある。そしてこのような誤
った送信シンボルＥanに基づいて送信論理復号器34が出
力する、”０”あるいは”１”の値を持った復号された
送信データＥbmも、当然のことながら誤っている可能性
がある。
のレベルの大小が、伝送路推定器332における伝送路の
インパルス応答｛Ｅhk｝の推定及び、ビタビ・アルゴリ
ズム処理部331における送信シンボルＥanの推定の正確
さに影響を与えるからである。受信信号レベルの大小
は、受信機雑音を一定とすれば、信号のＳ／Ｎ比の大小
となる。受信信号ｙnのレベルが大きいときは、信号の
Ｓ／Ｎ比が大きいので、伝送路推定器332における伝送
路の推定インパルス応答｛Ｅhk｝の推定精度は良く、ビ
タビ・アルゴリズム処理部331も受信信号ｙnを正しく識
別して送信シンボルＥanの推定を行うことができる。し
かし、受信信号ｙnのレベルが小さいときは、信号のＳ
／Ｎ比が小さいので、伝送路推定器332における伝送路
の推定インパルス応答｛Ｅhk｝の推定精度が悪く、この
推定インパルス応答｛Ｅhk｝を用いたビタビ・アルゴリ
ズム処理部331の送信シンボルＥanの推定は、信号自身
のＳ／Ｎ比の小ささに起因する誤り訂正能力劣化とあい
まって、誤ってしまう恐れがある。そしてこのような誤
った送信シンボルＥanに基づいて送信論理復号器34が出
力する、”０”あるいは”１”の値を持った復号された
送信データＥbmも、当然のことながら誤っている可能性
がある。
【００５５】つまり、送信論理復号器34から出力された
送信データＥbmの”０”または”１”の確かさは、受信
信号ｙnのレベルの大小に依存していると考えられる。
送信データＥbmの”０”または”１”の確かさは、受信
信号ｙnのレベルの大小に依存していると考えられる。
【００５６】よって、受信信号ｙnのレベルの大小を、
受信信号ｙnの包絡線レベルｐnの大小として捉え、包絡
線レベルｐnが大きい場合は判定値を相対的に大きくす
ることで重み付けを増やし、逆に包絡線レベルｐnが小
さい場合は判定値を相対的に小さくすることで重み付け
を減らす構成とし、これによって軟判定値を求めること
が可能となる。
受信信号ｙnの包絡線レベルｐnの大小として捉え、包絡
線レベルｐnが大きい場合は判定値を相対的に大きくす
ることで重み付けを増やし、逆に包絡線レベルｐnが小
さい場合は判定値を相対的に小さくすることで重み付け
を減らす構成とし、これによって軟判定値を求めること
が可能となる。
【００５７】（第２の実施例）図７は本発明の第２の実
施例を示すブロック図である。この最尤系列推定器は、
図４に示した従来の最尤系列推定器に軟判定値変換部33
4と、伝送路品質評価手段である位相誤差抽出器335とを
加えて構成されている。送信論理復号器34は図４の送信
論理復号器34と同じものであり、本第２の実施例の軟判
定値出力qmは、図５の誤り訂正復号器35に硬判定値Ebm
に替えて入力される。
施例を示すブロック図である。この最尤系列推定器は、
図４に示した従来の最尤系列推定器に軟判定値変換部33
4と、伝送路品質評価手段である位相誤差抽出器335とを
加えて構成されている。送信論理復号器34は図４の送信
論理復号器34と同じものであり、本第２の実施例の軟判
定値出力qmは、図５の誤り訂正復号器35に硬判定値Ebm
に替えて入力される。
【００５８】この実施例の最尤系列推定器は、以下の論
理に基づいて、軟判定値出力ｑmを出力することができ
る。
理に基づいて、軟判定値出力ｑmを出力することができ
る。
【００５９】推定誤差が大きくなると、伝送路推定手段
における伝送路の推定インパルス応答の推定精度が悪く
なる。このため、この推定インパルス応答を用いた最尤
系列推定手段の送信シンボル系列の推定は、誤り訂正能
力が劣化して、誤ってしまう恐れがある。
における伝送路の推定インパルス応答の推定精度が悪く
なる。このため、この推定インパルス応答を用いた最尤
系列推定手段の送信シンボル系列の推定は、誤り訂正能
力が劣化して、誤ってしまう恐れがある。
【００６０】そしてこのような誤った送信シンボル系列
に基づいて復号された送信データも誤っている可能性が
ある。
に基づいて復号された送信データも誤っている可能性が
ある。
【００６１】つまり、送信論理復号器から出力された送
信データの確かさは、推定誤差の大きさと相関している
と考えられる。よって、推定誤差が大きい場合は判定値
の重み付けを相対的に小さくし、逆に推定誤差が小さい
場合は判定値の重み付けを相対的に大きくすることで、
軟判定値を求めることができる。
信データの確かさは、推定誤差の大きさと相関している
と考えられる。よって、推定誤差が大きい場合は判定値
の重み付けを相対的に小さくし、逆に推定誤差が小さい
場合は判定値の重み付けを相対的に大きくすることで、
軟判定値を求めることができる。
【００６２】この実施例の動作を以下に説明する。
【００６３】まず、従来の硬判定値に相当する送信シン
ボルの推定を行う。
ボルの推定を行う。
【００６４】受信信号ynが入力されるとビタビ・アルゴ
リズム処理部331は、伝送路推定器332において推定され
た伝送路のインパルス応答推定値{Ehk},(k=0,・・・,K)
に基づき、ビタビ・アルゴリズムを用いて、送信シンボ
ルの推定を行う。
リズム処理部331は、伝送路推定器332において推定され
た伝送路のインパルス応答推定値{Ehk},(k=0,・・・,K)
に基づき、ビタビ・アルゴリズムを用いて、送信シンボ
ルの推定を行う。
【００６５】伝送路推定器332では、受信信号ynとビタ
ビ・アルゴリズム処理部で推定された送信シンボルEan
とから、LMSアルゴリズム等の適応アルゴリズムを用い
て伝送路のインパルス応答を推定し、新たなインパルス
応答推定値としてビタビ・アルゴリズム処理部331に入
力する。送信シンボルの推定値Eanは、送信論理復号器3
4にて、１または０の値を持つ硬判定データEbmに変換さ
れる。
ビ・アルゴリズム処理部で推定された送信シンボルEan
とから、LMSアルゴリズム等の適応アルゴリズムを用い
て伝送路のインパルス応答を推定し、新たなインパルス
応答推定値としてビタビ・アルゴリズム処理部331に入
力する。送信シンボルの推定値Eanは、送信論理復号器3
4にて、１または０の値を持つ硬判定データEbmに変換さ
れる。
【００６６】一方、位相誤差抽出器335では、伝送路の
推定誤差ｅnの位相成分、つまり推定位相誤差 θnを検
出する。これは、例えば、tan-1等で求める。
推定誤差ｅnの位相成分、つまり推定位相誤差 θnを検
出する。これは、例えば、tan-1等で求める。
【００６７】軟判定値変換部334は、推定位相誤差θ
nを、送信論理復号器34の出力である硬判定データEbmの
１または０に応じて、変換した値を軟判定値データとし
て誤り訂正復号器35に出力する。
nを、送信論理復号器34の出力である硬判定データEbmの
１または０に応じて、変換した値を軟判定値データとし
て誤り訂正復号器35に出力する。
【００６８】以下で、１シンボルでMビットを送信する
変調方式の例として、QPSKの場合を説明する。
変調方式の例として、QPSKの場合を説明する。
【００６９】QPSKでは、１シンボルで２ビットを送信し
ている。その２ビットを（bm_i, bm_q）で表すと、位相
平面上でのシンボルと2ビット組の対応は、例えば図８
の様に定義することができる。
ている。その２ビットを（bm_i, bm_q）で表すと、位相
平面上でのシンボルと2ビット組の対応は、例えば図８
の様に定義することができる。
【００７０】図８の位相平面上の位相回転方向と符号の
対応を、反時計回りを正方向、時計回りを逆方向と定義
すると、Ebm_iの軟判定値 qm_iと、Ebm_qの軟判定値 qm
_qは、 Ebm_i = 0 の時、qm_i = Q[+f_i(θn, Ebm_i, Ebm_q)] Ebm_i = 1 の時、qm_i = Q[-f_i(θn, Ebm_i, Ebm_q)] Ebm_q = 0 の時、qm_q = Q[+f_q(θn, Ebm_i, Ebm_q)] Ebm_q = 1 の時、qm_q = Q[-f_q(θn, Ebm_i, Ebm_q)] のように行う。
対応を、反時計回りを正方向、時計回りを逆方向と定義
すると、Ebm_iの軟判定値 qm_iと、Ebm_qの軟判定値 qm
_qは、 Ebm_i = 0 の時、qm_i = Q[+f_i(θn, Ebm_i, Ebm_q)] Ebm_i = 1 の時、qm_i = Q[-f_i(θn, Ebm_i, Ebm_q)] Ebm_q = 0 の時、qm_q = Q[+f_q(θn, Ebm_i, Ebm_q)] Ebm_q = 1 の時、qm_q = Q[-f_q(θn, Ebm_i, Ebm_q)] のように行う。
【００７１】ここで、Q[・]は量子化器を表す。また、f
(θn, Ebm_i, Ebm_q)は推定位相誤差と、その信頼度の
換算関数で、例えば、以下のように定義し、これらを、
図９の（ａ）〜（ｄ）にそれぞれ示す。
(θn, Ebm_i, Ebm_q)は推定位相誤差と、その信頼度の
換算関数で、例えば、以下のように定義し、これらを、
図９の（ａ）〜（ｄ）にそれぞれ示す。
【００７２】（Ebm_i=0 かつ Ebm_q=0）または（Ebm_i=
1 かつ Ebm_q=1）の場合
1 かつ Ebm_q=1）の場合
【００７３】
【数１】
【００７４】
【数２】
【００７５】（Ebm_i=0 かつ Ebm_q=1）または（Ebm_i=
1 かつ Ebm_q=0）の場合
1 かつ Ebm_q=0）の場合
【００７６】
【数３】
【００７７】
【数４】
【００７８】更に言えば、１シンボル当たり１ビットの
位相変調の場合にも、本発明は適用可能である。
位相変調の場合にも、本発明は適用可能である。
【００７９】その時の軟判定値への変換は、 Ebm = 0 の時、qm = Q[+f(θn)] Ebm = 1 の時、qm = Q[-f(θn)] のように行う。
【００８０】ここで、Q[・]は量子化器を表す。また、f
(θn)は推定位相誤差θnと、その信頼度の換算関数で、
例えば、 f(θn) ＝ cos(θn) ｜θn｜≦π/2 0 その他 の様な関数を使用する。
(θn)は推定位相誤差θnと、その信頼度の換算関数で、
例えば、 f(θn) ＝ cos(θn) ｜θn｜≦π/2 0 その他 の様な関数を使用する。
【００８１】以上詳細に説明したように、本発明の第２
の実施例は、最尤系列推定器において、伝送路推定器の
推定誤差から位相誤差を抽出する位相誤差抽出器を設
け、抽出された位相誤差を硬判定値に応じて変換した値
を軟判定値として出力するようにしたので、軟判定出力
を得ることができる。
の実施例は、最尤系列推定器において、伝送路推定器の
推定誤差から位相誤差を抽出する位相誤差抽出器を設
け、抽出された位相誤差を硬判定値に応じて変換した値
を軟判定値として出力するようにしたので、軟判定出力
を得ることができる。
【００８２】したがって、１シンボルで多ビットを送信
する変調方式においても、後段の誤り訂正復号器におい
て軟判定ビタビ・アルゴリズムを用いることができ、誤
り訂正復号後の誤り率を低減する効果が得られる。
する変調方式においても、後段の誤り訂正復号器におい
て軟判定ビタビ・アルゴリズムを用いることができ、誤
り訂正復号後の誤り率を低減する効果が得られる。
【００８３】（第３の実施例）図１０は本発明による最
尤系列推定器の第３の実施例を示すブロック図であっ
て、図４に示した従来の最尤系列推定器に位相誤差抽出
器335と包絡線検出器333、及び、軟判定値変換部334を
加えて構成されている。送信論理復号器34は図４の送信
論理復号器34と同じものであり、この実施例の軟判定値
出力qmは、図５の誤り訂正復号器35に硬判定値Ebmに替
えて入力される。
尤系列推定器の第３の実施例を示すブロック図であっ
て、図４に示した従来の最尤系列推定器に位相誤差抽出
器335と包絡線検出器333、及び、軟判定値変換部334を
加えて構成されている。送信論理復号器34は図４の送信
論理復号器34と同じものであり、この実施例の軟判定値
出力qmは、図５の誤り訂正復号器35に硬判定値Ebmに替
えて入力される。
【００８４】第３の実施例の構成は、第２の実施例の構
成に、第１の実施例で説明した包絡線検出器333を追加
し、軟判定値変換部334に、推定位相誤差と包絡線レベ
ルを与え、軟判定値に変換するようにしたものである。
成に、第１の実施例で説明した包絡線検出器333を追加
し、軟判定値変換部334に、推定位相誤差と包絡線レベ
ルを与え、軟判定値に変換するようにしたものである。
【００８５】以下に、包絡線検出器333と軟判定値変換
部334の動作を説明する。
部334の動作を説明する。
【００８６】包絡線検出器333では受信信号ynの包絡線
レベルpnを検出する。これは、例えば、次式に示すロー
パスフィルタ演算により行う。
レベルpnを検出する。これは、例えば、次式に示すロー
パスフィルタ演算により行う。
【００８７】 pn=(1−δ)・pn-1＋δ・｜yn｜2 （ただし、0<δ<1） このフィルタ演算は IIRフィルタによって行われるが、
この他に、FIRフィルタによるフィルタリングや移動平
均あるいはそれらの組合わせによって求めてもよい。
この他に、FIRフィルタによるフィルタリングや移動平
均あるいはそれらの組合わせによって求めてもよい。
【００８８】軟判定値変換部334は、推定位相誤差θnと
包絡線レベルpnを、送信論理復号器34の出力である硬判
定データEbmの１または０に応じて、変換した値を軟判
定値データとして誤り訂正復号器35に出力する。
包絡線レベルpnを、送信論理復号器34の出力である硬判
定データEbmの１または０に応じて、変換した値を軟判
定値データとして誤り訂正復号器35に出力する。
【００８９】以下で、１シンボルでMビットを送信する
変調方式の例として、QPSKの場合を説明する。
変調方式の例として、QPSKの場合を説明する。
【００９０】QPSKでは、１シンボルで２ビットを送信し
ている。その２ビットを（bm_i, bm_q）で表すと、位相
平面上でのシンボルと2ビット組の対応は、例えば図５
の様に定義することができる。
ている。その２ビットを（bm_i, bm_q）で表すと、位相
平面上でのシンボルと2ビット組の対応は、例えば図５
の様に定義することができる。
【００９１】図８の位相平面上の位相回転方向と符号の
対応を、反時計回りを正方向、時計回りを逆方向と定義
すると、Ebm_iの軟判定値 qm_iと、Ebm_qの軟判定値 qm
_qは、 Ebm_i = 0 の時、qm_i = Q[+α・pn・f_i(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] Ebm_i = 1 の時、qm_i = Q[-α・pn・f_i(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] Ebm_q = 0 の時、qm_q = Q[+α・pn・f_q(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] Ebm_q = 1 の時、qm_q = Q[-α・pn・f_q(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] のように行う。ここで、αは変換係数、Q[・]は量子化
器を表す。
対応を、反時計回りを正方向、時計回りを逆方向と定義
すると、Ebm_iの軟判定値 qm_iと、Ebm_qの軟判定値 qm
_qは、 Ebm_i = 0 の時、qm_i = Q[+α・pn・f_i(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] Ebm_i = 1 の時、qm_i = Q[-α・pn・f_i(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] Ebm_q = 0 の時、qm_q = Q[+α・pn・f_q(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] Ebm_q = 1 の時、qm_q = Q[-α・pn・f_q(θn, Ebm_i,
Ebm_q)] のように行う。ここで、αは変換係数、Q[・]は量子化
器を表す。
【００９２】また、f_i(θn, Ebm_i, Ebm_q)とf_q(θn,
Ebm_i, Ebm_q)は第２の実施例と同じものを用いる。
Ebm_i, Ebm_q)は第２の実施例と同じものを用いる。
【００９３】第３の実施例では、第２の実施例に加え
て、受信信号の包絡線レベルを検出する包絡線検出器を
設け、検出された包絡線レベルと位相誤差を硬判定値に
応じて変換した値を軟判定値として出力するようにした
ので、第２の実施例より、より精度の高い軟判定出力を
得ることができ、更に、誤り訂正復号後の誤り率を低減
する効果が得られる。
て、受信信号の包絡線レベルを検出する包絡線検出器を
設け、検出された包絡線レベルと位相誤差を硬判定値に
応じて変換した値を軟判定値として出力するようにした
ので、第２の実施例より、より精度の高い軟判定出力を
得ることができ、更に、誤り訂正復号後の誤り率を低減
する効果が得られる。
【００９４】（その他の実施例）これらの実施例で示し
た最尤系列推定器は、ビタビ・アルゴリズム処理部及び
伝送路推定器に依存しないので、これらの実施例の構成
以外の構成にも適用することができる。
た最尤系列推定器は、ビタビ・アルゴリズム処理部及び
伝送路推定器に依存しないので、これらの実施例の構成
以外の構成にも適用することができる。
【００９５】例えば、図４で説明した構成以外に、ビタ
ビ・アルゴリズム処理部の入力に整合フィルタを設けた
構成や、伝送路推定器の入力に推定送信シンボルを用い
ずにビタビ・アルゴリズム処理部の状態毎に伝送路を推
定する構成、あるいは受信入力信号をシンボル間隔Ｔで
はなくＴより小さい間隔（例えばＴ／２）でサンプリン
グして処理する構成等にも適用することが可能である。
ビ・アルゴリズム処理部の入力に整合フィルタを設けた
構成や、伝送路推定器の入力に推定送信シンボルを用い
ずにビタビ・アルゴリズム処理部の状態毎に伝送路を推
定する構成、あるいは受信入力信号をシンボル間隔Ｔで
はなくＴより小さい間隔（例えばＴ／２）でサンプリン
グして処理する構成等にも適用することが可能である。
【００９６】またこれらの実施例では、回路構成が簡単
になることを理由として（１）式に示したような、イン
パルス応答が無限に続くIIRフィルタを用いたフィルタ
演算を用いているが、この他に、インパルス応答が有限
の時間長であるFIR（FiniteImpulse Response）フィル
タによるフィルタリングや、移動平均あるいはそれらの
組み合わせによって求めてもよい。
になることを理由として（１）式に示したような、イン
パルス応答が無限に続くIIRフィルタを用いたフィルタ
演算を用いているが、この他に、インパルス応答が有限
の時間長であるFIR（FiniteImpulse Response）フィル
タによるフィルタリングや、移動平均あるいはそれらの
組み合わせによって求めてもよい。
【００９７】なお、この第１の実施例の軟判定値変換部
334では、入力された硬判定データＥbmである”１”ま
たは”０”の値と包絡線レベルｐnに基づいた軟判定値
ｑmへの変換を、Ｅbm＝０の時、ｑm＝Ｑ［＋α・ｐn］
とし、一方Ｅbm＝１の時、ｑm＝Ｑ［−α・ｐn］として
処理している。しかしこれは、後段の誤り訂正復号器35
で、軟判定値が”正”の場合に”０”として取り扱
い、”負”の場合に”１”として取り扱うように取り決
めているからであり、後段の処理の手順によって、硬判
定データＥbmの値に応じた包絡線レベルによる変換は異
なったものになる。
334では、入力された硬判定データＥbmである”１”ま
たは”０”の値と包絡線レベルｐnに基づいた軟判定値
ｑmへの変換を、Ｅbm＝０の時、ｑm＝Ｑ［＋α・ｐn］
とし、一方Ｅbm＝１の時、ｑm＝Ｑ［−α・ｐn］として
処理している。しかしこれは、後段の誤り訂正復号器35
で、軟判定値が”正”の場合に”０”として取り扱
い、”負”の場合に”１”として取り扱うように取り決
めているからであり、後段の処理の手順によって、硬判
定データＥbmの値に応じた包絡線レベルによる変換は異
なったものになる。
【００９８】例えば、後段の誤り訂正復号器35aのビタ
ビアルゴリズム復号器のブランチメトリクの計算部で、
畳み込み係数の符号を第１の実施例とは逆に取り扱う様
な構成のときは、変換係数αに係っている”＋”あるい
は”−”は逆になる。
ビアルゴリズム復号器のブランチメトリクの計算部で、
畳み込み係数の符号を第１の実施例とは逆に取り扱う様
な構成のときは、変換係数αに係っている”＋”あるい
は”−”は逆になる。
【００９９】また、第２及び第３の実施例では、推定誤
差の大小を評価する際に、その位相成分に注目した位相
誤差を用いたが、誤差の絶対値を評価に用いることもで
きる。そして、これら位相誤差及び誤差の絶対値は、第
３の実施例の包絡線レベルと位相誤差のように、各々に
評価して硬判定値に応じて変換した値を軟判定値として
出力することができる。
差の大小を評価する際に、その位相成分に注目した位相
誤差を用いたが、誤差の絶対値を評価に用いることもで
きる。そして、これら位相誤差及び誤差の絶対値は、第
３の実施例の包絡線レベルと位相誤差のように、各々に
評価して硬判定値に応じて変換した値を軟判定値として
出力することができる。
【０１００】同様に、位相誤差，誤差の絶対値及び包絡
線レベルを硬判定値に応じて変換した値を、軟判定値と
して出力することもできる。
線レベルを硬判定値に応じて変換した値を、軟判定値と
して出力することもできる。
【０１０１】この発明の効果の一例として、π／４シフ
ト差動型位相変調（DQPSK）にこの第１の実施例を適用
した場合の、ビット誤り率のシュミレーション結果を図
６（ａ）及び（ｂ）に示す。シュミレーション条件は、
シンボル間隔Ｔは４１μsec，伝送路モデルは２波等レ
ベルモデルで最大ドップラー周波数４０Hzであり、δ=
２-4及びα=１である。２波の遅延間隔は、図６（ａ）
が０Ｔであり図６（ｂ）が０．５Ｔである。
ト差動型位相変調（DQPSK）にこの第１の実施例を適用
した場合の、ビット誤り率のシュミレーション結果を図
６（ａ）及び（ｂ）に示す。シュミレーション条件は、
シンボル間隔Ｔは４１μsec，伝送路モデルは２波等レ
ベルモデルで最大ドップラー周波数４０Hzであり、δ=
２-4及びα=１である。２波の遅延間隔は、図６（ａ）
が０Ｔであり図６（ｂ）が０．５Ｔである。
【０１０２】図６において、横軸はＥb／Ｎ0（１ビット
当たりの信号電力対雑音電力密度比）を表わし、○は誤
り訂正復号前のビット誤り率，△は硬判定値による誤り
訂正復号後のビット誤り率，□は本発明による軟判定値
を用いた誤り訂復号後のビット誤り率である。
当たりの信号電力対雑音電力密度比）を表わし、○は誤
り訂正復号前のビット誤り率，△は硬判定値による誤り
訂正復号後のビット誤り率，□は本発明による軟判定値
を用いた誤り訂復号後のビット誤り率である。
【０１０３】この発明を適用した最尤系列推定器では、
誤り訂正復号後のビット誤り率は、遅延間隔が０Ｔの場
合は図６（ａ）に示すように１／５〜１／１０に、遅延
が０．５Ｔの場合は図６（ｂ）に示すように１／２．５
に改善されており、この発明の効果が非常に大きいこと
が判る。
誤り訂正復号後のビット誤り率は、遅延間隔が０Ｔの場
合は図６（ａ）に示すように１／５〜１／１０に、遅延
が０．５Ｔの場合は図６（ｂ）に示すように１／２．５
に改善されており、この発明の効果が非常に大きいこと
が判る。
【０１０４】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、この発明を
適用した最尤系列推定器は、伝送路品質評価手段を有
し、この伝送路品質評価手段で評価された値を硬判定値
に応じて変換した値を軟判定値として出力するようにし
たので、変調方法にかかわらず軟判定出力を得ることが
できる。したがって、この最尤系列推定器を受信機の等
化器として用いれば、１シンボルで多ビットを送信する
変調方式においても、後段の誤り訂正復号器において軟
判定ビタビ・アルゴリズムを用いることができ、誤り訂
正復号後の誤り率を低減する効果が得られる。
適用した最尤系列推定器は、伝送路品質評価手段を有
し、この伝送路品質評価手段で評価された値を硬判定値
に応じて変換した値を軟判定値として出力するようにし
たので、変調方法にかかわらず軟判定出力を得ることが
できる。したがって、この最尤系列推定器を受信機の等
化器として用いれば、１シンボルで多ビットを送信する
変調方式においても、後段の誤り訂正復号器において軟
判定ビタビ・アルゴリズムを用いることができ、誤り訂
正復号後の誤り率を低減する効果が得られる。
【図１】この発明の第１の実施例の最尤系列推定器の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】この第１の実施例の軟判定値変換部334の詳細
な構成を示したブロック図である。
な構成を示したブロック図である。
【図３】この第１の実施例の最尤系列推定器を等化器33
aとして用いた場合の、ディジタル移動通信の送受信機
の構成例、及び信号の流れを示したブロック図である。
aとして用いた場合の、ディジタル移動通信の送受信機
の構成例、及び信号の流れを示したブロック図である。
【図４】従来から等化器33として用いられる最尤系列推
定器の構成を示したブロック図である。
定器の構成を示したブロック図である。
【図５】従来から存在するディジタル移動通信の送受信
機の構成例、及び信号の流れを示したブロック図であ
る。
機の構成例、及び信号の流れを示したブロック図であ
る。
【図６】π／４シフト差動型位相変調（DQPSK）にこの
第１の実施例を適用した場合の、ビット誤り率のシュミ
レーション結果を示した図である。
第１の実施例を適用した場合の、ビット誤り率のシュミ
レーション結果を示した図である。
【図７】この発明の第２の実施例の最尤系列推定器の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図８】位相平面上の位相回転方向と符号の対応を定義
した図である。
した図である。
【図９】推定位相誤差と、その信頼度の換算関数を定義
した図である。
した図である。
【図１０】この発明の第３の実施例の最尤系列推定器の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
1 送信機 2 伝送路 3，3a 受信機 11 誤り訂正符号化器 12 送信論理符号化器 13 送信ローパスフィルタ 14 変調器 31 復調器 32 受信ローパスフィルタ 33，33a 等化器 34 送信論理復号器 35，35a 誤り訂正復号器 331 ビタビ・アルゴリズム処理部 332 伝送路推定器 333 包絡線検出器 334 軟判定値変換部 334a1，334a2 乗算器 334b 加算器 334c 量子化器 335 位相誤差抽出器
Claims (13)
- 【請求項１】 受信信号から伝送路のインパルス応答を
推定する伝送路推定手段と、前記伝送路推定手段におい
て推定された前記伝送路の推定インパルス応答を用いて
前記受信信号から送信シンボル系列を最尤推定する最尤
系列推定手段とを備えた最尤系列推定器において、 前記伝送路の品質を評価する伝送路品質評価手段と、 前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号化論理
に基づいて復号したデータの１または０の値に応じて、
前記伝送路品質評価手段の評価結果を変換した値を軟判
定値として出力する軟判定値変換手段と、を有すること
を特徴とする最尤系列推定器。 - 【請求項２】 受信信号から伝送路のインパルス応答を
推定する伝送路推定手段と、前記伝送路推定手段におい
て推定された前記伝送路の推定インパルス応答を用いて
前記受信信号から送信シンボル系列を最尤推定する最尤
系列推定手段とを備えた最尤系列推定器において、 前記受信信号の包絡線レベルを検出する包絡線検出手段
と、 前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号化論理
に基づいて復号したデータの１または０の値に応じて、
前記包絡線レベルを変換した値を軟判定値として出力す
る軟判定値変換手段と、を有することを特徴とする最尤
系列推定器。 - 【請求項３】 請求項２記載の最尤系列推定器におい
て、前記軟判定値変換手段は前記包絡線レベルに前記復
号したデータの１または０の値に応じて係数の符号を変
えて乗じた値を軟判定値とすることを特徴とする最尤系
列推定器。 - 【請求項４】 受信信号から伝送路のインパルス応答を
推定する伝送路推定手段と、前記伝送路推定手段におい
て推定された前記伝送路の推定インパルス応答を用いて
前記受信信号から送信シンボル系列を最尤推定する最尤
系列推定手段とを備えた最尤系列推定器において、 前記受信信号の包絡線レベルを検出する包絡線検出手段
と、 前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号化論理
に基づいて復号したデータの重み付けを、前記包絡線レ
ベルの大きさに応じて変換した値を軟判定値として出力
する軟判定値変換手段と、を有することを特徴とする最
尤系列推定器。 - 【請求項５】 請求項２，３又は４記載の最尤系列推定
器において、前記包絡線検出手段は前記受信信号の瞬時
電力をローパスフィルタによってフィルタリングした値
を前記包絡線レベルとすることを特徴とする最尤系列推
定器。 - 【請求項６】 請求項２，３又は４記載の最尤系列推定
器において、前記包絡線検出手段は前記受信信号の瞬時
電力の移動平均値を前記包絡線レベルとすることを特徴
とする最尤系列推定器。 - 【請求項７】 受信信号から伝送路のインパルス応答を
推定する伝送路推定手段と、前記伝送路推定手段におい
て推定された前記伝送路の推定インパルス応答を用いて
前記受信信号から送信シンボル系列を最尤推定する最尤
系列推定手段とを備えた最尤系列推定器において、 前記伝送路推定インパルス応答の誤差から推定位相誤差
を抽出する位相誤差抽出手段と、 前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号化論理
に基づいて復号したデータの１または０の値に応じて、
前記推定位相誤差を変換した値を軟判定値として出力す
る軟判定値変換手段と、を有することを特徴とする最尤
系列推定器。 - 【請求項８】 受信信号から伝送路のインパルス応答を
推定する伝送路推定手段と、前記伝送路推定手段におい
て推定された前記伝送路の推定インパルス応答を用いて
前記受信信号から送信シンボル系列を最尤推定する最尤
系列推定手段とを備えた最尤系列推定器において、 前記受信信号の包絡線レベルを検出する包絡線検出手段
と、 前記伝送路推定インパルス応答の誤差から推定位相誤差
を抽出する位相誤差抽出手段と、 前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号化論理
に基づいて復号したデータの１または０の値に応じて、
前記包絡線レベルと前記推定位相誤差を変換した値を軟
判定値として出力する軟判定値変換手段と、を有するこ
とを特徴とする最尤系列推定器。 - 【請求項９】 （ａ）受信信号から伝送路のインパルス
応答を求め、 （ｂ）前記伝送路のインパルス応答を用いて受信信号か
ら送信シンボル系列を最尤推定し、 （ｃ）前記伝送路の品質を評価した評価値を生成し、 （ｄ）前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号
化論理に基づいて復号してデータを作成し、 （ｅ）前記復号したデータの値に応じて前記評価値を変
換して軟判定値とすることを特徴とする最尤系列推定方
法。 - 【請求項１０】 （ａ）受信信号から伝送路のインパル
ス応答を求め、 （ｂ）前記伝送路のインパルス応答を用いて受信信号か
ら送信シンボル系列を最尤推定し、 （ｃ）前記受信信号の包絡線レベルを検出し、 （ｄ）前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号
化論理に基づいて復号してデータを作成し、 （ｅ）前記復号したデータの値に応じて前記包絡線レベ
ルを変換して軟判定値とすることを特徴とする最尤系列
推定方法。 - 【請求項１１】 （ａ）受信信号から伝送路のインパル
ス応答を求め、 （ｂ）前記伝送路のインパルス応答を用いて受信信号か
ら送信シンボル系列を最尤推定し、 （ｃ）前記受信信号の包絡線レベルを検出し、 （ｄ）前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号
化論理に基づいて復号してデータを作成し、 （ｅ）前記復号したデータの重み付けを、前記包絡線レ
ベルの大きさに応じて変換した値を軟判定値とすること
を特徴とする最尤系列推定方法。 - 【請求項１２】 （ａ）受信信号から伝送路のインパル
ス応答を求め、 （ｂ）前記伝送路のインパルス応答を用いて受信信号か
ら送信シンボル系列を最尤推定し、 （ｃ）前記伝送路推定インパルス応答の誤差から推定位
相誤差を抽出し、 （ｄ）前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号
化論理に基づいて復号してデータを作成し、 （ｅ）前記復号したデータの値に応じて前記推定位相誤
差を変換して軟判定値とすることを特徴とする最尤系列
推定方法。 - 【請求項１３】 （ａ）受信信号から伝送路のインパル
ス応答を求め、 （ｂ）前記伝送路のインパルス応答を用いて受信信号か
ら送信シンボル系列を最尤推定し、 （ｃ）前記受信信号の包絡線レベルを検出し、 （ｄ）前記伝送路推定インパルス応答の誤差から推定位
相誤差を抽出し、 （ｅ）前記最尤推定された送信シンボル系列を送信符号
化論理に基づいて復号してデータを作成し、 （ｆ）前記復号したデータの値に応じて、前記包絡線レ
ベルと前記推定位相誤差を変換して軟判定値とすること
を特徴とする最尤系列推定方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8004714A JPH08307283A (ja) | 1995-03-09 | 1996-01-16 | 最尤系列推定器及び最尤系列推定方法 |
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