JPH10224282A - ダイバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法 - Google Patents
ダイバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法Info
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- JPH10224282A JPH10224282A JP9019547A JP1954797A JPH10224282A JP H10224282 A JPH10224282 A JP H10224282A JP 9019547 A JP9019547 A JP 9019547A JP 1954797 A JP1954797 A JP 1954797A JP H10224282 A JPH10224282 A JP H10224282A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ダイバーシチ受信の受信品質を向上させたい
が、トレーニングシンボル数および演算量を増加させた
くない。 【解決手段】 トレーニング信号を受信信号メモリに蓄
積し、個々のブランチ毎に行われるトレーニング区間終
了後に、全てのブランチを総括的に調整する再トレーニ
ング区間を設ける。再トレーニング区間では、メモリに
蓄積されたトレーニング信号を用いて再トレーニングを
行う。
が、トレーニングシンボル数および演算量を増加させた
くない。 【解決手段】 トレーニング信号を受信信号メモリに蓄
積し、個々のブランチ毎に行われるトレーニング区間終
了後に、全てのブランチを総括的に調整する再トレーニ
ング区間を設ける。再トレーニング区間では、メモリに
蓄積されたトレーニング信号を用いて再トレーニングを
行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は無線通信に利用す
る。本発明は無線区間に複雑な多重パスが発生するディ
ジタル移動通信に利用するに適する。
る。本発明は無線区間に複雑な多重パスが発生するディ
ジタル移動通信に利用するに適する。
【０００２】
【従来の技術】無線伝送路においては、受信信号レベル
が激しく変動するフェージングと呼ばれる現象が発生
し、伝送品質が著しく劣化する場合がある。フェージン
グに対する補償技術の一つとしてダイバーシチ受信器が
ある。
が激しく変動するフェージングと呼ばれる現象が発生
し、伝送品質が著しく劣化する場合がある。フェージン
グに対する補償技術の一つとしてダイバーシチ受信器が
ある。
【０００３】空間的に充分離れた複数のアンテナから受
信した信号はほぼ独立に変動するため、これらを合成ま
たは選択して受信信号を得ることにより受信レベルの落
ち込みによる受信品質劣化を大幅に軽減することができ
る。
信した信号はほぼ独立に変動するため、これらを合成ま
たは選択して受信信号を得ることにより受信レベルの落
ち込みによる受信品質劣化を大幅に軽減することができ
る。
【０００４】さらに、伝搬遅延時間差が大きな伝送路で
は、遅延波との干渉により符号間干渉が生じて受信品質
が劣化する。このような場合には、ダイバーシチ受信器
に等化器を組合わせることにより受信品質を改善するこ
とができる。
は、遅延波との干渉により符号間干渉が生じて受信品質
が劣化する。このような場合には、ダイバーシチ受信器
に等化器を組合わせることにより受信品質を改善するこ
とができる。
【０００５】等化器をダイバーシチ受信器に適用した例
として、トレーニング区間は逐次最小二乗(Recursive L
east Squares;RLS) アルゴリズムを用い、ダイバーシチ
ブランチと同数の独立した等化器として動作し、データ
区間では最小二乗平均(LeastMean Square;LMS) アルゴ
リズムを用い、全体を一つの合成形ダイバーシチ受信器
として動作する方式が提案されている。逐次最小二乗ア
ルゴリズムは高速の収束特性を持つが、演算量および演
算に要するメモリ容量がタップ数の二乗に比例して増加
すること、また、ダイバーシチ受信器の実現法として、
合成形の特性が選択形より優れていることが知られてい
る。このためこの方式では高速の初期引き込み特性を保
ちつつ、同時に演算量を低減し良好な受信品質を実現可
能としている。
として、トレーニング区間は逐次最小二乗(Recursive L
east Squares;RLS) アルゴリズムを用い、ダイバーシチ
ブランチと同数の独立した等化器として動作し、データ
区間では最小二乗平均(LeastMean Square;LMS) アルゴ
リズムを用い、全体を一つの合成形ダイバーシチ受信器
として動作する方式が提案されている。逐次最小二乗ア
ルゴリズムは高速の収束特性を持つが、演算量および演
算に要するメモリ容量がタップ数の二乗に比例して増加
すること、また、ダイバーシチ受信器の実現法として、
合成形の特性が選択形より優れていることが知られてい
る。このためこの方式では高速の初期引き込み特性を保
ちつつ、同時に演算量を低減し良好な受信品質を実現可
能としている。
【０００６】従来技術としてトレーニング区間とデータ
区間で等化器構成およびアルゴリズムを切替えるダイバ
ーシチ受信器の動作を説明する。図５に判定帰還形等化
器を用いたときの従来技術の２ブランチ構成の例を示す
ダイバーシチ受信器のブロック構成を示す。なお、図５
の各スイッチ４０、４１、４２、４３、４４はトレーニ
ング区間動作時の状態にある。
区間で等化器構成およびアルゴリズムを切替えるダイバ
ーシチ受信器の動作を説明する。図５に判定帰還形等化
器を用いたときの従来技術の２ブランチ構成の例を示す
ダイバーシチ受信器のブロック構成を示す。なお、図５
の各スイッチ４０、４１、４２、４３、４４はトレーニ
ング区間動作時の状態にある。
【０００７】トレーニング時にはトレーニング信号メモ
リ３０からトレーニング信号がフィードバックフィルタ
８０、８１および逐次最小二乗アルゴリズムによるタッ
プ係数推定器３２、３４に供給される。
リ３０からトレーニング信号がフィードバックフィルタ
８０、８１および逐次最小二乗アルゴリズムによるタッ
プ係数推定器３２、３４に供給される。
【０００８】入力端子６１、６２に入力された受信信号
は各フィードフォワードフィルタ１０、２０を経て、そ
れぞれフィードバックフィルタ８０、８１の出力と加算
された後に、タップ係数推定器３２、３４に入力され
る。タップ係数推定器３２、３４では逐次最小二乗アル
ゴリズムにより入力されたトレーニング信号およびフィ
ードフォワードフィルタ１０、２０の出力を用いて、そ
の差の二乗平均値が最小になるようにタップ１５〜１
９、２５〜２９の係数を決定する。
は各フィードフォワードフィルタ１０、２０を経て、そ
れぞれフィードバックフィルタ８０、８１の出力と加算
された後に、タップ係数推定器３２、３４に入力され
る。タップ係数推定器３２、３４では逐次最小二乗アル
ゴリズムにより入力されたトレーニング信号およびフィ
ードフォワードフィルタ１０、２０の出力を用いて、そ
の差の二乗平均値が最小になるようにタップ１５〜１
９、２５〜２９の係数を決定する。
【０００９】データ区間に入るとスイッチ４０、４１、
４２、４３、４４を切替える。このとき、逐次最小二乗
アルゴリズムによるタップ係数推定器３２、３４の出力
は初期化部３１で重み付けされ、最小二乗平均アルゴリ
ズムによるタップ係数推定器３３に初期値として入力さ
れる。入力端子６１、６２に入力された受信信号は各フ
ィードフォワードフィルタ１０、２０を経て加算器７２
で加算される。さらに、フィードバックフィルタ８０の
出力と加算器７３で加算された後に、符号識別器３６で
識別され出力端子５０より出力される。
４２、４３、４４を切替える。このとき、逐次最小二乗
アルゴリズムによるタップ係数推定器３２、３４の出力
は初期化部３１で重み付けされ、最小二乗平均アルゴリ
ズムによるタップ係数推定器３３に初期値として入力さ
れる。入力端子６１、６２に入力された受信信号は各フ
ィードフォワードフィルタ１０、２０を経て加算器７２
で加算される。さらに、フィードバックフィルタ８０の
出力と加算器７３で加算された後に、符号識別器３６で
識別され出力端子５０より出力される。
【００１０】また、符号識別器３６の出力はフィードバ
ックフィルタ８０に入力され、次のシンボルに対する処
理に使われる。データ区間ではフィードフォワードフィ
ルタ１０、２０およびフィードバックフィルタ８０のタ
ップ１５〜１９、２５〜２８の係数は、これら全体を一
つのフィルタと見なして最小二乗平均アルゴリズムによ
るタップ係数推定器３３において決定される。
ックフィルタ８０に入力され、次のシンボルに対する処
理に使われる。データ区間ではフィードフォワードフィ
ルタ１０、２０およびフィードバックフィルタ８０のタ
ップ１５〜１９、２５〜２８の係数は、これら全体を一
つのフィルタと見なして最小二乗平均アルゴリズムによ
るタップ係数推定器３３において決定される。
【００１１】トレーニング区間からデータ区間に処理が
移行し、等化器構成およびアルゴリズムの切替えを行う
際には、式（１）より定義した等化二乗誤差の積分値σ
1 2、σ2 2 を基に、トレーニング区間のタップ係数に
対して式（２）を用いて重み付けを行い、これを初期値
とし以降全体を一つの等化器として最小二乗平均アルゴ
リズムでタップ係数の更新を行う。等化誤差電力は受信
信号の搬送波対雑音比に逆比例すると考えられ、等化誤
差電力に基づいてダイバーシチ受信器の各ブランチの等
化器に対してタップ係数に重み付けを行うことで最大比
合成を実現できる。ただし、ｉはブランチ番号（ｉ＝
１，２）、ｈijはトレーニング区間、ｈij′はデータ区
間のタップ係数、Ｎcyc は等化二乗誤差の積算回数、ｅ
ikはｋシンボル目の等化誤差である。
移行し、等化器構成およびアルゴリズムの切替えを行う
際には、式（１）より定義した等化二乗誤差の積分値σ
1 2、σ2 2 を基に、トレーニング区間のタップ係数に
対して式（２）を用いて重み付けを行い、これを初期値
とし以降全体を一つの等化器として最小二乗平均アルゴ
リズムでタップ係数の更新を行う。等化誤差電力は受信
信号の搬送波対雑音比に逆比例すると考えられ、等化誤
差電力に基づいてダイバーシチ受信器の各ブランチの等
化器に対してタップ係数に重み付けを行うことで最大比
合成を実現できる。ただし、ｉはブランチ番号（ｉ＝
１，２）、ｈijはトレーニング区間、ｈij′はデータ区
間のタップ係数、Ｎcyc は等化二乗誤差の積算回数、ｅ
ikはｋシンボル目の等化誤差である。
【００１２】
【数１】 図６は従来例の動作の順序を説明するタイムチャートで
ある。横軸に時間をとり、縦軸に主要パラメータをとっ
た。これによれば、トレーニング区間では、等化器１
０、２０は独立であり、入力端子６１、６２に到来して
いる信号種類はトレーニング信号である。データ区間で
は、入力端子６１、６２にデータ信号が到来し、フィー
ドフォワードフィルタ１０、２０の出力が加算器７２に
より合成される。アルゴリズムは、トレーニング区間で
は逐次最小二乗アルゴリズム（ＲＬＳ）であり、データ
区間では最小二乗平均アルゴリズム（ＬＭＳ）である。
初期化部３１による初期化はトレーニング区間の終了時
点に、タップ係数推定器３２、３４からタップ係数推定
器３３に制御を引き継ぐときに行われる。
ある。横軸に時間をとり、縦軸に主要パラメータをとっ
た。これによれば、トレーニング区間では、等化器１
０、２０は独立であり、入力端子６１、６２に到来して
いる信号種類はトレーニング信号である。データ区間で
は、入力端子６１、６２にデータ信号が到来し、フィー
ドフォワードフィルタ１０、２０の出力が加算器７２に
より合成される。アルゴリズムは、トレーニング区間で
は逐次最小二乗アルゴリズム（ＲＬＳ）であり、データ
区間では最小二乗平均アルゴリズム（ＬＭＳ）である。
初期化部３１による初期化はトレーニング区間の終了時
点に、タップ係数推定器３２、３４からタップ係数推定
器３３に制御を引き継ぐときに行われる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】伝送効率や演算量の観
点からトレーニングシンボル数は少ないことが望まし
い。しかし、トレーニングシンボルが少ないと十分収束
しないうちに等化器の構成およびアルゴリズムが切替わ
ることになる。したがって切替え後に再度タップ係数の
引き込み動作が必要になる。
点からトレーニングシンボル数は少ないことが望まし
い。しかし、トレーニングシンボルが少ないと十分収束
しないうちに等化器の構成およびアルゴリズムが切替わ
ることになる。したがって切替え後に再度タップ係数の
引き込み動作が必要になる。
【００１４】また、トレーニングの際にタップ係数の収
束が十分に行われないと、等化誤差電力は必ずしも搬送
波対雑音比に逆比例しないため、最大比合成とはならな
い。これらの原因から受信品質が劣化することになる。
これらの問題点を解決するに際して、演算量が増大した
のではトレーニングシンボル数を削減したことのメリッ
トが小さくなるため、演算量は同じトレーニングシンボ
ル数での従来技術と同程度である必要がある。
束が十分に行われないと、等化誤差電力は必ずしも搬送
波対雑音比に逆比例しないため、最大比合成とはならな
い。これらの原因から受信品質が劣化することになる。
これらの問題点を解決するに際して、演算量が増大した
のではトレーニングシンボル数を削減したことのメリッ
トが小さくなるため、演算量は同じトレーニングシンボ
ル数での従来技術と同程度である必要がある。
【００１５】本発明は、このような背景に行われたもの
であって、等化器を適用したダイバーシチ受信器のトレ
ーニングシンボル数を削減したときに、演算量を大きく
増大させることなく受信品質改善を図ることができるダ
イバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法を提供す
ることを目的とする。本発明は、受信品質の高いダイバ
ーシチ受信を行うことができるダイバーシチ受信器およ
びダイバーシチ受信方法を提供することを目的とする。
本発明は、トレーニングシンボル数を増大させることな
く受信品質を向上させることができるダイバーシチ受信
器およびダイバーシチ受信方法を提供することを目的と
する。
であって、等化器を適用したダイバーシチ受信器のトレ
ーニングシンボル数を削減したときに、演算量を大きく
増大させることなく受信品質改善を図ることができるダ
イバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法を提供す
ることを目的とする。本発明は、受信品質の高いダイバ
ーシチ受信を行うことができるダイバーシチ受信器およ
びダイバーシチ受信方法を提供することを目的とする。
本発明は、トレーニングシンボル数を増大させることな
く受信品質を向上させることができるダイバーシチ受信
器およびダイバーシチ受信方法を提供することを目的と
する。
【００１６】
【課題を解決するための手段】これらの課題を解決する
ために、本発明では、逐次最小二乗アルゴリズムによる
トレーニング終了後に、再度トレーニング区間の受信信
号を用いてＭ回（Ｍ≧１）の再トレーニングを行うこと
を最も主要な特徴とする。これにより、等化器の引き込
みが十分行われることになる。データ区間の処理は再ト
レーニング後に行う。
ために、本発明では、逐次最小二乗アルゴリズムによる
トレーニング終了後に、再度トレーニング区間の受信信
号を用いてＭ回（Ｍ≧１）の再トレーニングを行うこと
を最も主要な特徴とする。これにより、等化器の引き込
みが十分行われることになる。データ区間の処理は再ト
レーニング後に行う。
【００１７】このとき、ダイバーシチ受信器の各ブラン
チの等化器のタップ係数に重み付けをする際の重み係数
を、トレーニング後の充分収束の完了したタップ係数を
用いてトレーニング区間の受信信号に対して計算するこ
とが望ましい。これにより、タップ係数の重み付けの精
度が向上する。
チの等化器のタップ係数に重み付けをする際の重み係数
を、トレーニング後の充分収束の完了したタップ係数を
用いてトレーニング区間の受信信号に対して計算するこ
とが望ましい。これにより、タップ係数の重み付けの精
度が向上する。
【００１８】また、再トレーニングの際あるいはデータ
区間においてより高速の引き込み特性を実現するため、
正規化最小二乗平均(Normalized LMS;NLMS) アルゴリズ
ムを用いることが望ましい。正規化最小二乗平均アルゴ
リズムは、最小二乗平均アルゴリズムにおいてタップ係
数更新の際の変化量を規定するステップサイズを受信信
号の平均電力で正規化するアルゴリズムであり、最小二
乗平均アルゴリズムより高速の引き込み特性を有する。
正規化最小二乗平均アルゴリズムを用いるには受信信号
の平均電力を計算する必要があるが、本発明においては
トレーニング区間で用いた逐次最小二乗アルゴリズムに
おける相関行列の対角成分の平均値がこれと等価である
ことから改めて計算する必要はなく、トレーニング区間
の最後での値を１スロット間保持すればよい。
区間においてより高速の引き込み特性を実現するため、
正規化最小二乗平均(Normalized LMS;NLMS) アルゴリズ
ムを用いることが望ましい。正規化最小二乗平均アルゴ
リズムは、最小二乗平均アルゴリズムにおいてタップ係
数更新の際の変化量を規定するステップサイズを受信信
号の平均電力で正規化するアルゴリズムであり、最小二
乗平均アルゴリズムより高速の引き込み特性を有する。
正規化最小二乗平均アルゴリズムを用いるには受信信号
の平均電力を計算する必要があるが、本発明においては
トレーニング区間で用いた逐次最小二乗アルゴリズムに
おける相関行列の対角成分の平均値がこれと等価である
ことから改めて計算する必要はなく、トレーニング区間
の最後での値を１スロット間保持すればよい。
【００１９】すなわち、本発明の第一の観点はダイバー
シチ受信器であって、受信信号のトレーニング区間とデ
ータ区間とで構成およびアルゴリズムを切替える等化器
を備えたダイバーシチ受信器である。本発明の特徴とす
るところは、受信信号を蓄積し、複数回の読出しを可能
とする受信信号記憶手段と、第一の等化器構成および第
一のアルゴリズムを用いて受信信号のトレーニング区間
におけるタップ係数の更新処理を行う第一の手段と、こ
の第一の手段による処理が一巡した時点で、等化器構成
およびアルゴリズムを第二の等化器構成および第二のア
ルゴリズムに切替える第二の手段と、前記受信信号記憶
手段に蓄積したトレーニング区間の受信信号に対して、
再度前記第二の等化器構成および前記第二のアルゴリズ
ムを用いて一回あるいは複数回に渡り再度タップ係数の
更新処理を行う第三の手段と、この第三の手段終了後に
前記第二の等化器構成および前記第二のアルゴリズムを
用いてデータ区間のタップ係数の更新処理を行う第四の
手段とを備えたところにある。
シチ受信器であって、受信信号のトレーニング区間とデ
ータ区間とで構成およびアルゴリズムを切替える等化器
を備えたダイバーシチ受信器である。本発明の特徴とす
るところは、受信信号を蓄積し、複数回の読出しを可能
とする受信信号記憶手段と、第一の等化器構成および第
一のアルゴリズムを用いて受信信号のトレーニング区間
におけるタップ係数の更新処理を行う第一の手段と、こ
の第一の手段による処理が一巡した時点で、等化器構成
およびアルゴリズムを第二の等化器構成および第二のア
ルゴリズムに切替える第二の手段と、前記受信信号記憶
手段に蓄積したトレーニング区間の受信信号に対して、
再度前記第二の等化器構成および前記第二のアルゴリズ
ムを用いて一回あるいは複数回に渡り再度タップ係数の
更新処理を行う第三の手段と、この第三の手段終了後に
前記第二の等化器構成および前記第二のアルゴリズムを
用いてデータ区間のタップ係数の更新処理を行う第四の
手段とを備えたところにある。
【００２０】また、本発明はダイバーシチ受信器であっ
て、Ｎ台の復調器からの入力に対応したＮ個のタップ付
き遅延線フィルタと、これをＮ個の個別のフィルタと見
なしてタップ係数を設定する第一のタップ係数推定器
と、前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタを一つのフィ
ルタと見なしてタップ係数を設定する第二のタップ係数
推定器と、第一のタップ係数推定器の出力を第二のタッ
プ係数推定器の出力に切替え、その切替えられた出力を
前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタに与えるタップ係
数切替え手段と、切替えの際に前記第一のタップ係数推
定器の出力を変換して前記第二のタップ係数推定器の初
期値として設定する初期化手段とを備え、前記初期化手
段は前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタのタップ係数
に重み付けを行う手段を含むダイバーシチ受信器であ
る。
て、Ｎ台の復調器からの入力に対応したＮ個のタップ付
き遅延線フィルタと、これをＮ個の個別のフィルタと見
なしてタップ係数を設定する第一のタップ係数推定器
と、前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタを一つのフィ
ルタと見なしてタップ係数を設定する第二のタップ係数
推定器と、第一のタップ係数推定器の出力を第二のタッ
プ係数推定器の出力に切替え、その切替えられた出力を
前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタに与えるタップ係
数切替え手段と、切替えの際に前記第一のタップ係数推
定器の出力を変換して前記第二のタップ係数推定器の初
期値として設定する初期化手段とを備え、前記初期化手
段は前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタのタップ係数
に重み付けを行う手段を含むダイバーシチ受信器であ
る。
【００２１】ここで、本発明の特徴とするところは、Ｎ
台の復調器からの受信信号を蓄積し、その出力が前記Ｎ
個のタップ付き遅延線フィルタに接続された受信信号メ
モリと、トレーニング区間に受信される信号をあらかじ
め格納したトレーニング信号メモリと、前記Ｎ個のタッ
プ付き遅延線フィルタの出力を加算する加算器と、この
加算器の出力を識別して復調信号系列を生成する符号識
別器と、前記トレーニング信号メモリ出力と前記符号識
別器の出力とを入力とし、いずれかを選択し前記第一お
よび第二のタップ係数推定器に供給するトレーニング信
号切替え手段とを備え、初期トレーニングとして、前記
受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信信号
に対して、前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタの各出
力は前記第一のタップ係数推定器に入力され、前記トレ
ーニング信号切替え手段は前記トレーニング信号メモリ
の出力を前記第一のタップ係数推定器に供給し、引き続
いて再トレーニングとして、前記受信信号メモリに蓄積
したトレーニング区間の受信信号に対して、前記加算器
の出力は前記第二のタップ係数推定器に入力され、前記
トレーニング信号切替え手段は前記トレーニング信号メ
モリ出力を第二のタップ係数推定器に供給し、データ区
間の処理として、前記受信信号メモリに蓄積したデータ
区間の受信信号に対して、前記加算器の出力は前記第二
のタップ係数推定器に入力され、前記トレーニング信号
切替え手段は、前記符号識別器出力を前記第二のタップ
係数推定器に供給し処理を行うところにある。
台の復調器からの受信信号を蓄積し、その出力が前記Ｎ
個のタップ付き遅延線フィルタに接続された受信信号メ
モリと、トレーニング区間に受信される信号をあらかじ
め格納したトレーニング信号メモリと、前記Ｎ個のタッ
プ付き遅延線フィルタの出力を加算する加算器と、この
加算器の出力を識別して復調信号系列を生成する符号識
別器と、前記トレーニング信号メモリ出力と前記符号識
別器の出力とを入力とし、いずれかを選択し前記第一お
よび第二のタップ係数推定器に供給するトレーニング信
号切替え手段とを備え、初期トレーニングとして、前記
受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信信号
に対して、前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタの各出
力は前記第一のタップ係数推定器に入力され、前記トレ
ーニング信号切替え手段は前記トレーニング信号メモリ
の出力を前記第一のタップ係数推定器に供給し、引き続
いて再トレーニングとして、前記受信信号メモリに蓄積
したトレーニング区間の受信信号に対して、前記加算器
の出力は前記第二のタップ係数推定器に入力され、前記
トレーニング信号切替え手段は前記トレーニング信号メ
モリ出力を第二のタップ係数推定器に供給し、データ区
間の処理として、前記受信信号メモリに蓄積したデータ
区間の受信信号に対して、前記加算器の出力は前記第二
のタップ係数推定器に入力され、前記トレーニング信号
切替え手段は、前記符号識別器出力を前記第二のタップ
係数推定器に供給し処理を行うところにある。
【００２２】前記初期化手段は、前記第一から第二のタ
ップ係数推定器に切替える直前のタップ係数と、前記受
信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信信号と
から計算した重み係数を用いて、前記Ｎ個のタップ付き
遅延線フィルタのタップ係数に重み付けを行う手段を備
えることが望ましい。
ップ係数推定器に切替える直前のタップ係数と、前記受
信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信信号と
から計算した重み係数を用いて、前記Ｎ個のタップ付き
遅延線フィルタのタップ係数に重み付けを行う手段を備
えることが望ましい。
【００２３】前記第一のタップ係数推定器は逐次最小二
乗アルゴリズムを用いて動作し、前記第二のタップ係数
推定器は最小二乗平均アルゴリズムを用いて動作するこ
とが望ましい。
乗アルゴリズムを用いて動作し、前記第二のタップ係数
推定器は最小二乗平均アルゴリズムを用いて動作するこ
とが望ましい。
【００２４】前記最小二乗平均アルゴリズムは、タップ
係数更新の際のステップサイズを受信信号の平均電力で
正規化した正規化最小二乗平均アルゴリズムであること
が望ましい。
係数更新の際のステップサイズを受信信号の平均電力で
正規化した正規化最小二乗平均アルゴリズムであること
が望ましい。
【００２５】本発明の第二の観点はダイバーシチ受信方
法であって、受信信号のトレーニング区間とデータ区間
とで構成およびアルゴリズムを切替える等化器を備えた
ダイバーシチ受信方法である。本発明の特徴とするとこ
ろは、受信信号を受信信号メモリに蓄積し、第一の等化
器構成および第一のアルゴリズムを用いて受信信号のト
レーニング区間におけるタップ係数の更新処理を行い、
この更新処理が一巡した時点で、構成およびアルゴリズ
ムを第二の等化器構成および第二のアルゴリズムに切替
え、前記受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の
受信信号に対して、再度前記第二の等化器構成および前
記第二のアルゴリズムを用いて一回あるいは複数回に渡
りタップ係数の更新処理を行い、この更新処理終了後
に、前記第二の等化器構成および前記第二のアルゴリズ
ムを用いてデータ区間のタップ係数の更新処理を行うと
ころにある。
法であって、受信信号のトレーニング区間とデータ区間
とで構成およびアルゴリズムを切替える等化器を備えた
ダイバーシチ受信方法である。本発明の特徴とするとこ
ろは、受信信号を受信信号メモリに蓄積し、第一の等化
器構成および第一のアルゴリズムを用いて受信信号のト
レーニング区間におけるタップ係数の更新処理を行い、
この更新処理が一巡した時点で、構成およびアルゴリズ
ムを第二の等化器構成および第二のアルゴリズムに切替
え、前記受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の
受信信号に対して、再度前記第二の等化器構成および前
記第二のアルゴリズムを用いて一回あるいは複数回に渡
りタップ係数の更新処理を行い、この更新処理終了後
に、前記第二の等化器構成および前記第二のアルゴリズ
ムを用いてデータ区間のタップ係数の更新処理を行うと
ころにある。
【００２６】
【００２７】
【実施例】本発明実施例の構成を図１を参照して説明す
る。図１は本発明実施例の判定帰還形等化器を用いたと
きの２ブランチ構成の例を示すダイバーシチ受信器のブ
ロック構成図である。
る。図１は本発明実施例の判定帰還形等化器を用いたと
きの２ブランチ構成の例を示すダイバーシチ受信器のブ
ロック構成図である。
【００２８】本発明はダイバーシチ受信器であって、２
台の復調器からの入力に対応した２個のタップ付き遅延
線フィルタとしてのフィードフォワードフィルタ１０、
（２０）およびフィードバックフィルタ８０、（８１）
とがあり、この２個のフィルタ（１０および８０が組を
なす、２０および８１が組をなす）これをそれぞれ個別
のフィルタと見なしてタップ係数を設定する第一のタッ
プ係数推定器３２、（３４）と、第二のタップ係数推定
器３５と、タップ係数推定器３２、３４の出力をタップ
係数推定器３５の出力に切替え、その切替えられた出力
をフィードフォワードフィルタ１０、（２０）およびフ
ィードバックフィルタ８０、（８１）に与えるタップ係
数切替え手段としてのスイッチ４０、４１と、等化器の
構成を切替えるためのスイッチとしてスイッチ４２およ
び４３と、切替えの際にタップ係数推定器３２、３４の
出力を変換してタップ係数推定器３５の初期値として設
定する初期化手段としての初期化部３１とを備え、初期
化部３１はフィードフォワードフィルタ１０、（２０）
およびフィードバックフィルタ８０、（８１）のタップ
係数に重み付けを行うダイバーシチ受信器である。
台の復調器からの入力に対応した２個のタップ付き遅延
線フィルタとしてのフィードフォワードフィルタ１０、
（２０）およびフィードバックフィルタ８０、（８１）
とがあり、この２個のフィルタ（１０および８０が組を
なす、２０および８１が組をなす）これをそれぞれ個別
のフィルタと見なしてタップ係数を設定する第一のタッ
プ係数推定器３２、（３４）と、第二のタップ係数推定
器３５と、タップ係数推定器３２、３４の出力をタップ
係数推定器３５の出力に切替え、その切替えられた出力
をフィードフォワードフィルタ１０、（２０）およびフ
ィードバックフィルタ８０、（８１）に与えるタップ係
数切替え手段としてのスイッチ４０、４１と、等化器の
構成を切替えるためのスイッチとしてスイッチ４２およ
び４３と、切替えの際にタップ係数推定器３２、３４の
出力を変換してタップ係数推定器３５の初期値として設
定する初期化手段としての初期化部３１とを備え、初期
化部３１はフィードフォワードフィルタ１０、（２０）
およびフィードバックフィルタ８０、（８１）のタップ
係数に重み付けを行うダイバーシチ受信器である。
【００２９】ここで、本発明の特徴とするところは、２
台の復調器からの受信信号を蓄積する受信信号メモリ４
５、（４６）を備えるところにある。さらに、トレーニ
ング区間に受信される信号をあらかじめ格納したトレー
ニング信号メモリ３０と、フィードフォワードフィルタ
１０および同２０の出力をスイッチ４２を介して加算す
る加算器７２と、この加算器７２の出力とフィードバッ
クフィルタ８０、（８１）の出力とを加算する加算器７
３、（７４）と、この加算器７３の出力を識別して復調
信号系列を生成する符号識別器３６と、トレーニング信
号メモリ３０の出力と符号識別器３６の出力を入力と
し、いずれかを選択しタップ係数推定器３２、３４、お
よび３５に供給するトレーニング信号切替え手段として
のスイッチ４４とを備える。加算器７３の出力は分岐さ
れタップ係数推定器３２および３５に与えられ、加算器
７４の出力はタップ係数推定器３４に与えられる。
台の復調器からの受信信号を蓄積する受信信号メモリ４
５、（４６）を備えるところにある。さらに、トレーニ
ング区間に受信される信号をあらかじめ格納したトレー
ニング信号メモリ３０と、フィードフォワードフィルタ
１０および同２０の出力をスイッチ４２を介して加算す
る加算器７２と、この加算器７２の出力とフィードバッ
クフィルタ８０、（８１）の出力とを加算する加算器７
３、（７４）と、この加算器７３の出力を識別して復調
信号系列を生成する符号識別器３６と、トレーニング信
号メモリ３０の出力と符号識別器３６の出力を入力と
し、いずれかを選択しタップ係数推定器３２、３４、お
よび３５に供給するトレーニング信号切替え手段として
のスイッチ４４とを備える。加算器７３の出力は分岐さ
れタップ係数推定器３２および３５に与えられ、加算器
７４の出力はタップ係数推定器３４に与えられる。
【００３０】本発明実施例の動作を説明する。入力端子
６１、６２にそれぞれ入力された受信信号は受信信号メ
モリ４５、４６にそれぞれ蓄積される。トレーニング信
号はＵＷ（ユニークワード）等の既知のパターンであ
る。トレーニング信号はトレーニング信号メモリ３０か
らフィードバックフィルタ８０、８１および逐次最小二
乗アルゴリズムによるタップ係数推定器３２、３４に供
給される。受信信号メモリ４５、４６にそれぞれ蓄積さ
れたトレーニング区間の受信信号は順次読出され、各々
フィードフォワードフィルタ１０、２０を経て、それぞ
れフィードバックフィルタ８０、８１の出力と加算器７
３、７４によりそれぞれ加算された後に、タップ係数推
定器３２、３４に入力される。タップ係数推定器３２、
３４ではフィードフォワードフィルタ１０、（２０）お
よびフィードバックフィルタ８０、（８１）をそれぞれ
個別のフィルタとして、逐次最小二乗アルゴリズムによ
り入力されたトレーニング信号および加算器７３、７４
の出力を用いて、その差の二乗平均値が最小になるよう
にタップ１５〜１９、（２５〜２９）の係数を決定す
る。
６１、６２にそれぞれ入力された受信信号は受信信号メ
モリ４５、４６にそれぞれ蓄積される。トレーニング信
号はＵＷ（ユニークワード）等の既知のパターンであ
る。トレーニング信号はトレーニング信号メモリ３０か
らフィードバックフィルタ８０、８１および逐次最小二
乗アルゴリズムによるタップ係数推定器３２、３４に供
給される。受信信号メモリ４５、４６にそれぞれ蓄積さ
れたトレーニング区間の受信信号は順次読出され、各々
フィードフォワードフィルタ１０、２０を経て、それぞ
れフィードバックフィルタ８０、８１の出力と加算器７
３、７４によりそれぞれ加算された後に、タップ係数推
定器３２、３４に入力される。タップ係数推定器３２、
３４ではフィードフォワードフィルタ１０、（２０）お
よびフィードバックフィルタ８０、（８１）をそれぞれ
個別のフィルタとして、逐次最小二乗アルゴリズムによ
り入力されたトレーニング信号および加算器７３、７４
の出力を用いて、その差の二乗平均値が最小になるよう
にタップ１５〜１９、（２５〜２９）の係数を決定す
る。
【００３１】初期化について説明する。初期化部３１
は、タップ推定器３２、３４からタップ係数推定器３５
に切替える直前のタップ係数と、受信信号メモリ４５、
４６に蓄積したトレーニング区間の受信信号とから計算
した重み係数を用いて、フィードフォワードフィルタ１
０、２０およびフィードバックフィルタ８０、８１のタ
ップ係数に重み付けを行う。
は、タップ推定器３２、３４からタップ係数推定器３５
に切替える直前のタップ係数と、受信信号メモリ４５、
４６に蓄積したトレーニング区間の受信信号とから計算
した重み係数を用いて、フィードフォワードフィルタ１
０、２０およびフィードバックフィルタ８０、８１のタ
ップ係数に重み付けを行う。
【００３２】以上の初期化後に、再トレーニングに入
る。以下再トレーニングの際の動作を説明する。逐次最
小二乗アルゴリズムによるタップ係数推定器３２、３４
の出力は初期化部３１で重み付けされ、その結果が初期
値として正規化最小二乗平均アルゴリズムによるタップ
係数推定器３５に入力される。ここでスイッチ４０、４
１、４２、４３を切替え、再度、受信信号メモリ４５、
４６にそれぞれ蓄積されたトレーニング区間の受信信号
を入力として処理を行う。トレーニング区間の受信信号
は順次読出され、各々フィードフォワードフィルタ１
０、２０を経て、加算器７２で加算された後に、フィー
ドバックフィルタ８０の出力と加算器７３により加算さ
れ、タップ係数推定器３５に入力される。トレーニング
信号メモリ３０からトレーニング信号はフィードバック
フィルタ８０およびタップ係数推定器３５に供給されて
いる。タップ係数推定器３５では入力されたトレーニン
グ信号および加算器７３の出力から正規化最小二乗平均
アルゴリズムにより、タップ１５〜１９、２５〜２８の
係数が決定される。この再トレーニングの過程はＭ回
（Ｍ≧１）繰り返される。
る。以下再トレーニングの際の動作を説明する。逐次最
小二乗アルゴリズムによるタップ係数推定器３２、３４
の出力は初期化部３１で重み付けされ、その結果が初期
値として正規化最小二乗平均アルゴリズムによるタップ
係数推定器３５に入力される。ここでスイッチ４０、４
１、４２、４３を切替え、再度、受信信号メモリ４５、
４６にそれぞれ蓄積されたトレーニング区間の受信信号
を入力として処理を行う。トレーニング区間の受信信号
は順次読出され、各々フィードフォワードフィルタ１
０、２０を経て、加算器７２で加算された後に、フィー
ドバックフィルタ８０の出力と加算器７３により加算さ
れ、タップ係数推定器３５に入力される。トレーニング
信号メモリ３０からトレーニング信号はフィードバック
フィルタ８０およびタップ係数推定器３５に供給されて
いる。タップ係数推定器３５では入力されたトレーニン
グ信号および加算器７３の出力から正規化最小二乗平均
アルゴリズムにより、タップ１５〜１９、２５〜２８の
係数が決定される。この再トレーニングの過程はＭ回
（Ｍ≧１）繰り返される。
【００３３】この再トレーニングの処理が修了した後
に、スイッチ４４を切替え、以降データ区間の受信信号
に対して処理を行う。このデータ区間では識別器３６の
出力が使われる。このときタップ係数推定器３５は継続
して以降データ区間の信号に対して処理を行う。受信信
号メモリ４５、４６にそれぞれ蓄積されたデータ区間の
受信信号は順次読出され、各々フィードフォワードフィ
ルタ１０、２０を経て加算器７２において加算される。
加算器７２の出力はフィードバックフィルタ８０の出力
と加算器７３において加算され、符号識別器３６で識別
された上で出力端子５０より出力される。また、符号識
別器３６の出力はフィードバックフィルタ８０に入力さ
れ、次のシンボルに対する処理に使われるために、加算
器７３にフィードバックされ、加算器７２の出力と合成
される。この合成された出力は、タップ係数推定器３５
に入力される。タップ係数推定器３５では正規化最小二
乗平均アルゴリズムによるタップ係数の更新を続ける。
に、スイッチ４４を切替え、以降データ区間の受信信号
に対して処理を行う。このデータ区間では識別器３６の
出力が使われる。このときタップ係数推定器３５は継続
して以降データ区間の信号に対して処理を行う。受信信
号メモリ４５、４６にそれぞれ蓄積されたデータ区間の
受信信号は順次読出され、各々フィードフォワードフィ
ルタ１０、２０を経て加算器７２において加算される。
加算器７２の出力はフィードバックフィルタ８０の出力
と加算器７３において加算され、符号識別器３６で識別
された上で出力端子５０より出力される。また、符号識
別器３６の出力はフィードバックフィルタ８０に入力さ
れ、次のシンボルに対する処理に使われるために、加算
器７３にフィードバックされ、加算器７２の出力と合成
される。この合成された出力は、タップ係数推定器３５
に入力される。タップ係数推定器３５では正規化最小二
乗平均アルゴリズムによるタップ係数の更新を続ける。
【００３４】図２は上記本発明実施例の動作の順序を説
明するタイムチャートである。横軸に時間をとり、縦軸
に主要パラメータをとる。
明するタイムチャートである。横軸に時間をとり、縦軸
に主要パラメータをとる。
【００３５】受信信号メモリ４５、４６の内部構成を図
３に示す。図３は受信信号メモリの内部構成と再トレー
ニング区間のスイッチ状況を示している。トレーニング
区間では、スイッチＳＷ１およびＳＷ２の双方が閉じ、
メモリＭにトレーニング信号を書込む。再トレーニング
区間では、スイッチＳＷ１が開放され、入力端子６１、
６２からの入力を断ち、メモリＭに蓄積されているトレ
ーニング信号が読出される。データ区間では、スイッチ
ＳＷ１が閉じ、スイッチＳＷ２が開放され、データ信号
の受信が行われる。 （実施例まとめ）フィードフォワード６タップ、フィー
ドバック２タップのダイバーシチ受信器について、再ト
レーニングの回数は２回、式(1) のＮcyc は８、トレー
ニング１２シンボル、データ１６０シンボルの条件で従
来方式と演算量および受信品質について比較を行った。
演算量は従来技術と比較して６％〜９％増加した。
３に示す。図３は受信信号メモリの内部構成と再トレー
ニング区間のスイッチ状況を示している。トレーニング
区間では、スイッチＳＷ１およびＳＷ２の双方が閉じ、
メモリＭにトレーニング信号を書込む。再トレーニング
区間では、スイッチＳＷ１が開放され、入力端子６１、
６２からの入力を断ち、メモリＭに蓄積されているトレ
ーニング信号が読出される。データ区間では、スイッチ
ＳＷ１が閉じ、スイッチＳＷ２が開放され、データ信号
の受信が行われる。 （実施例まとめ）フィードフォワード６タップ、フィー
ドバック２タップのダイバーシチ受信器について、再ト
レーニングの回数は２回、式(1) のＮcyc は８、トレー
ニング１２シンボル、データ１６０シンボルの条件で従
来方式と演算量および受信品質について比較を行った。
演算量は従来技術と比較して６％〜９％増加した。
【００３６】最大ドップラ周波数１０Ｈｚ、遅延時間差
２μＳの２波独立レーリーフェージング下でのビットエ
ラーレート特性を測定した結果を図４に示す。図４は本
発明実施例の効果を示す図であり、横軸に搬送波対雑音
電力比をとり、縦軸にビット誤り率をとる。１０-4点に
おいて従来技術の受信品質と比較すると、搬送波対雑音
電力比Ｃ／Ｎでいずれの場合も約１ｄＢ改善されること
が分かった。
２μＳの２波独立レーリーフェージング下でのビットエ
ラーレート特性を測定した結果を図４に示す。図４は本
発明実施例の効果を示す図であり、横軸に搬送波対雑音
電力比をとり、縦軸にビット誤り率をとる。１０-4点に
おいて従来技術の受信品質と比較すると、搬送波対雑音
電力比Ｃ／Ｎでいずれの場合も約１ｄＢ改善されること
が分かった。
【００３７】演算量は従来技術と同程度のまま、逐次最
小二乗アルゴリズムによるトレーニング終了後、アルゴ
リズムおよび構成を切替えた上でＭ回（Ｍ≧１）再トレ
ーニングを行い、その後データ区間の処理を行うこと
で、少ないトレーニングシンボル数においても等化器の
引き込みが十分実現され、受信品質が改善される。
小二乗アルゴリズムによるトレーニング終了後、アルゴ
リズムおよび構成を切替えた上でＭ回（Ｍ≧１）再トレ
ーニングを行い、その後データ区間の処理を行うこと
で、少ないトレーニングシンボル数においても等化器の
引き込みが十分実現され、受信品質が改善される。
【００３８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
等化器を適用したダイバーシチ受信器のトレーニングシ
ンボル数を削減したときに、演算量を大きく増大させる
ことなく受信品質改善を図ることができる。これによ
り、受信品質の高いダイバーシチ受信を行うことができ
るとともに、トレーニングシンボル数を増大させること
なく受信品質を向上させることができる。
等化器を適用したダイバーシチ受信器のトレーニングシ
ンボル数を削減したときに、演算量を大きく増大させる
ことなく受信品質改善を図ることができる。これによ
り、受信品質の高いダイバーシチ受信を行うことができ
るとともに、トレーニングシンボル数を増大させること
なく受信品質を向上させることができる。
【図１】本発明実施例の判定帰還形等化器を用いたとき
の２ブランチ構成の例を示すダイバーシチ受信器のブロ
ック構成図。
の２ブランチ構成の例を示すダイバーシチ受信器のブロ
ック構成図。
【図２】本発明実施例の動作の順序を説明するタイムチ
ャート。
ャート。
【図３】受信信号メモリの内部構成と再トレーニング区
間のスイッチ状況を示す図。
間のスイッチ状況を示す図。
【図４】本発明実施例の効果を示す図。
【図５】判定帰還形等化器を用いたときの従来技術の２
ブランチ構成の例を示すダイバーシチ受信器のブロック
構成図。
ブランチ構成の例を示すダイバーシチ受信器のブロック
構成図。
【図６】従来例の動作の順序を説明するタイムチャー
ト。
ト。
１０、２０ フィードフォワードフィルタ １１〜１４、２１〜２４ 遅延回路 １５〜１９、２５〜２９ タップ ３０ トレーニング信号メモリ ３１ 初期化部 ３２〜３５ タップ係数推定器 ４０〜４４、ＳＷ１、ＳＷ２ スイッチ ４５、４６ 受信信号メモリ ５０ 出力端子 ６１、６２ 入力端子 ７０〜７４ 加算器 ８０、８１ フィードバックフィルタ Ｍ メモリ
Claims (6)
- 【請求項１】 受信信号のトレーニング区間とデータ区
間とで構成およびアルゴリズムを切替える等化器を備え
たダイバーシチ受信器において、 受信信号を蓄積し、複数回の読出しを可能とする受信信
号記憶手段と、 第一の等化器構成および第一のアルゴリズムを用いて受
信信号のトレーニング区間におけるタップ係数の更新処
理を行う第一の手段と、 この第一の手段による処理が一巡した時点で、等化器構
成およびアルゴリズムを第二の等化器構成および第二の
アルゴリズムに切替える第二の手段と、 前記受信信号記憶手段に蓄積したトレーニング区間の受
信信号に対して、再度前記第二の等化器構成および前記
第二のアルゴリズムを用いて一回あるいは複数回に渡り
再度タップ係数の更新処理を行う第三の手段と、 この第三の手段終了後に前記第二の等化器構成および前
記第二のアルゴリズムを用いてデータ区間のタップ係数
の更新処理を行う第四の手段とを備えたことを特徴とす
るダイバーシチ受信器。 - 【請求項２】 Ｎ台の復調器からの入力に対応したＮ個
のタップ付き遅延線フィルタと、 これをＮ個の個別のフィルタと見なしてタップ係数を設
定する第一のタップ係数推定器と、 前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタを一つのフィルタ
と見なしてタップ係数を設定する第二のタップ係数推定
器と、 第一のタップ係数推定器の出力を第二のタップ係数推定
器の出力に切替え、その切替えられた出力を前記Ｎ個の
タップ付き遅延線フィルタに与えるタップ係数切替え手
段と、 切替えの際に前記第一のタップ係数推定器の出力を変換
して前記第二のタップ係数推定器の初期値として設定す
る初期化手段とを備え、 前記初期化手段は前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタ
のタップ係数に重み付けを行う手段を含むダイバーシチ
受信器において、 Ｎ台の復調器からの受信信号を蓄積し、その出力が前記
Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタに接続された受信信号
メモリと、 トレーニング区間に受信される信号をあらかじめ格納し
たトレーニング信号メモリと、 前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタの出力を加算する
加算器と、 この加算器の出力を識別して復調信号系列を生成する符
号識別器と、 前記トレーニング信号メモリ出力と前記符号識別器の出
力とを入力とし、いずれかを選択し前記第一および第二
のタップ係数推定器に供給するトレーニング信号切替え
手段とを備え、 初期トレーニングとして、 前記受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信
信号に対して、前記Ｎ個のタップ付き遅延線フィルタの
各出力は前記第一のタップ係数推定器に入力され、 前記トレーニング信号切替え手段は前記トレーニング信
号メモリの出力を前記第一のタップ係数推定器に供給
し、 引き続いて再トレーニングとして、 前記受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信
信号に対して、前記加算器の出力は前記第二のタップ係
数推定器に入力され、 前記トレーニング信号切替え手段は前記トレーニング信
号メモリ出力を第二のタップ係数推定器に供給し、 データ区間の処理として、 前記受信信号メモリに蓄積したデータ区間の受信信号に
対して、前記加算器の出力は前記第二のタップ係数推定
器に入力され、 前記トレーニング信号切替え手段は、前記符号識別器出
力を前記第二のタップ係数推定器に供給し処理を行うこ
とを特徴とするダイバーシチ受信器。 - 【請求項３】 前記初期化手段は、前記第一から第二の
タップ係数推定器に切替える直前のタップ係数と、前記
受信信号メモリに蓄積したトレーニング区間の受信信号
とから計算した重み係数を用いて、前記Ｎ個のタップ付
き遅延線フィルタのタップ係数に重み付けを行う手段を
備えた請求項２記載のダイバーシチ受信器。 - 【請求項４】 前記第一のタップ係数推定器は逐次最小
二乗アルゴリズムを用いて動作し、前記第二のタップ係
数推定器は最小二乗平均アルゴリズムを用いて動作する
請求項２記載のダイバーシチ受信器。 - 【請求項５】 前記最小二乗平均アルゴリズムは、タッ
プ係数更新の際のステップサイズを受信信号の平均電力
で正規化した正規化最小二乗平均アルゴリズムである請
求項２記載のダイバーシチ受信器。 - 【請求項６】 受信信号のトレーニング区間とデータ区
間とで構成およびアルゴリズムを切替える等化器を備え
たダイバーシチ受信方法において、 受信信号を受信信号メモリに蓄積し、 第一の等化器構成および第一のアルゴリズムを用いて受
信信号のトレーニング区間におけるタップ係数の更新処
理（以下、トレーニング処理という）を行い、 このトレーニング処理が一巡した時点で、構成およびア
ルゴリズムを第二の等化器構成および第二のアルゴリズ
ムに切替え、前記受信信号メモリに蓄積したトレーニン
グ区間の受信信号に対して、再度前記第二の等化器構成
および前記第二のアルゴリズムを用いて一回あるいは複
数回に渡りタップ係数の更新処理（以下、再トレーニン
グ処理という）を行い、 この再トレーニング処理終了後に、前記第二の等化器構
成および前記第二のアルゴリズムを用いてデータ区間の
タップ係数の更新処理を行うことを特徴とするダイバー
シチ受信方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01954797A JP3436647B2 (ja) | 1997-01-31 | 1997-01-31 | ダイバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01954797A JP3436647B2 (ja) | 1997-01-31 | 1997-01-31 | ダイバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10224282A true JPH10224282A (ja) | 1998-08-21 |
| JP3436647B2 JP3436647B2 (ja) | 2003-08-11 |
Family
ID=12002350
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP01954797A Expired - Fee Related JP3436647B2 (ja) | 1997-01-31 | 1997-01-31 | ダイバーシチ受信器およびダイバーシチ受信方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3436647B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003046415A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 自動等化方式 |
| JP2007520126A (ja) * | 2004-01-30 | 2007-07-19 | ユニベルシテ ラバル | マルチユーザ適応型アレイ受信機および方法 |
-
1997
- 1997-01-31 JP JP01954797A patent/JP3436647B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003046415A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 自動等化方式 |
| JP4658403B2 (ja) * | 2001-07-31 | 2011-03-23 | 株式会社日立国際電気 | 自動等化方法および自動等化装置 |
| JP2007520126A (ja) * | 2004-01-30 | 2007-07-19 | ユニベルシテ ラバル | マルチユーザ適応型アレイ受信機および方法 |
| US7904039B2 (en) | 2004-01-30 | 2011-03-08 | UNIVERSITé LAVAL | Multi-user adaptive array receiver and method |
| JP4847874B2 (ja) * | 2004-01-30 | 2011-12-28 | ユニベルシテ ラバル | マルチユーザ適応型アレイ受信機および方法 |
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|---|---|
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