JPH10335982A - 等化器を収束させる方法 - Google Patents
等化器を収束させる方法Info
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- JPH10335982A JPH10335982A JP10143412A JP14341298A JPH10335982A JP H10335982 A JPH10335982 A JP H10335982A JP 10143412 A JP10143412 A JP 10143412A JP 14341298 A JP14341298 A JP 14341298A JP H10335982 A JPH10335982 A JP H10335982A
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L25/03012—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain
- H04L25/03019—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain adaptive, i.e. capable of adjustment during data reception
- H04L25/03057—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain adaptive, i.e. capable of adjustment during data reception with a recursive structure
- H04L25/0307—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain adaptive, i.e. capable of adjustment during data reception with a recursive structure using blind adaptation
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- Power Engineering (AREA)
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- Signal Processing (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ブラインド等化法を、判定帰還等化器（ＤＦ
Ｅ）のブラインド等化に適合させる。 【解決手段】 ＤＦＥのフィードフォワード部分９５５
とフィードバック部分９６５で異なるタイプのタップ更
新アルゴリズムを用いる。特に、統計的なタップ更新法
をフィードフォワード部分９５５に適用し、シンボルに
基づくタップ更新法をフィードバック部分９６５に適用
する。実施例では、ＲＣＡタップ更新アルゴリズムを用
いてフィードフォワードフィルタ９５５のブラインド収
束を行い、シンボルごとにスライスされた最小平均二乗
（ＬＭＳ）タップ更新アルゴリズムを用いてフィードバ
ックフィルタ９６５の収束を行う。別の実施例では、フ
ィードフォワードフィルタにＭＭＡタップ更新アルゴリ
ズムを用い、フィードバックフィルタに一般化ＬＭＳタ
ップ更新アルゴリズムを用いる。
Ｅ）のブラインド等化に適合させる。 【解決手段】 ＤＦＥのフィードフォワード部分９５５
とフィードバック部分９６５で異なるタイプのタップ更
新アルゴリズムを用いる。特に、統計的なタップ更新法
をフィードフォワード部分９５５に適用し、シンボルに
基づくタップ更新法をフィードバック部分９６５に適用
する。実施例では、ＲＣＡタップ更新アルゴリズムを用
いてフィードフォワードフィルタ９５５のブラインド収
束を行い、シンボルごとにスライスされた最小平均二乗
（ＬＭＳ）タップ更新アルゴリズムを用いてフィードバ
ックフィルタ９６５の収束を行う。別の実施例では、フ
ィードフォワードフィルタにＭＭＡタップ更新アルゴリ
ズムを用い、フィードバックフィルタに一般化ＬＭＳタ
ップ更新アルゴリズムを用いる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、通信装置に関し、
特に、判定帰還等化器（ＤＦＥ）を有する受信器におけ
るブラインド等化に関する。
特に、判定帰還等化器（ＤＦＥ）を有する受信器におけ
るブラインド等化に関する。
【０００２】
【従来の技術】ブラインド等化では、受信器の線形等化
器は、トレーニング信号を用いずに収束する。当業者に
は知られているように、ブラインド等化には２つの方法
がある。一方は、ここでは「縮小コンステレーションア
ルゴリズム（ＲＣＡ(reduced constellation algorith
m)）と呼ぶものである（例えば、Y. Sato, "A Method o
fSelf-Recovering Equalization for Multilevel Ampli
tude-Modulation Systems", IEEE Trans. Commun., pp.
679-682, June 1975、および、米国特許第４，２２７，
１５２号（発行日：１９８０年１０月７日、発明者：Go
dard）を参照）。他方の方法は、いわゆる「定モジュラ
スアルゴリズム（ＣＭＡ(constant modulus algorith
m)）である（例えば、D. N. Godard, "Self-Recovering
Equalization and Carrier Tracking in Two-Dimensio
nal Data Communication Systems", IEEE Trans. Commu
n., vol.28, no.11, pp.1867-1875, Nov. 1980、およ
び、N. K. Jablon, "Joint Blind Equalization, Carri
er Recovery, and Timing Recovery for High-Order QA
M Signal Constellations", IEEE Trans. Signal Proce
ssing, vol.40, no.6, pp.1383-1398, 1992、を参
照）。さらに、米国出願番号第０８／６４６４０４号
（発明者：Wernerほか、出願日：１９９６年５月７日）
には、上記のＲＣＡ法およびＣＭＡ法に代わるものとし
て、新しいブラインド等化法であるマルチモジュラスア
ルゴリズム（ＭＭＡ(multimodulus algorithm)）が記載
されている。
器は、トレーニング信号を用いずに収束する。当業者に
は知られているように、ブラインド等化には２つの方法
がある。一方は、ここでは「縮小コンステレーションア
ルゴリズム（ＲＣＡ(reduced constellation algorith
m)）と呼ぶものである（例えば、Y. Sato, "A Method o
fSelf-Recovering Equalization for Multilevel Ampli
tude-Modulation Systems", IEEE Trans. Commun., pp.
679-682, June 1975、および、米国特許第４，２２７，
１５２号（発行日：１９８０年１０月７日、発明者：Go
dard）を参照）。他方の方法は、いわゆる「定モジュラ
スアルゴリズム（ＣＭＡ(constant modulus algorith
m)）である（例えば、D. N. Godard, "Self-Recovering
Equalization and Carrier Tracking in Two-Dimensio
nal Data Communication Systems", IEEE Trans. Commu
n., vol.28, no.11, pp.1867-1875, Nov. 1980、およ
び、N. K. Jablon, "Joint Blind Equalization, Carri
er Recovery, and Timing Recovery for High-Order QA
M Signal Constellations", IEEE Trans. Signal Proce
ssing, vol.40, no.6, pp.1383-1398, 1992、を参
照）。さらに、米国出願番号第０８／６４６４０４号
（発明者：Wernerほか、出願日：１９９６年５月７日）
には、上記のＲＣＡ法およびＣＭＡ法に代わるものとし
て、新しいブラインド等化法であるマルチモジュラスア
ルゴリズム（ＭＭＡ(multimodulus algorithm)）が記載
されている。
【０００３】しかし、支配的なノイズが１つあるいはい
くつかの無線周波数（ＲＦ）干渉を含むようなアプリケ
ーションでは、線形等化器のみでは良好な性能を提供す
ることはできない。このようなアプリケーションでは、
判定帰還等化器（ＤＦＥ）を用いることが所望される。
ＤＦＥは、フィードフォワード部分とフィードバック部
分を有する。後者は、ポストカーサ干渉を補正するため
に用いられる。
くつかの無線周波数（ＲＦ）干渉を含むようなアプリケ
ーションでは、線形等化器のみでは良好な性能を提供す
ることはできない。このようなアプリケーションでは、
判定帰還等化器（ＤＦＥ）を用いることが所望される。
ＤＦＥは、フィードフォワード部分とフィードバック部
分を有する。後者は、ポストカーサ干渉を補正するため
に用いられる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】残念ながら、上記のブ
ラインド等化法は、ＤＦＥのブラインド等化には十分に
適合していない。
ラインド等化法は、ＤＦＥのブラインド等化には十分に
適合していない。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の発明者は、ＤＦ
Ｅのブラインド収束を行うための重要な点は、フィード
フォワード部分とフィードバック部分で異なるタイプの
タップ更新アルゴリズムを用いることであることを認識
した。具体的には、上記のブラインド等化法は、統計的
な意味で誤りの確率を縮小している。しかし、ＤＦＥで
は、ポストカーサ干渉を補正するために、実際の、望ま
しくは正しいシンボルが、ＤＦＥのフィードバック部分
にフィードバックされることが要求される。正しいシン
ボルがフィードバックフィルタにフィードバックされな
い場合、誤差伝搬が起こり、フィードフォワードおよび
フィードバックの両方のフィルタが適切に収束しなくな
る。そこで、本発明の考え方によれば、統計的なタップ
更新法をフィードフォワード部分に適用し、シンボルに
基づく（シンボルベースの）タップ更新法をフィードバ
ック部分に適用する。
Ｅのブラインド収束を行うための重要な点は、フィード
フォワード部分とフィードバック部分で異なるタイプの
タップ更新アルゴリズムを用いることであることを認識
した。具体的には、上記のブラインド等化法は、統計的
な意味で誤りの確率を縮小している。しかし、ＤＦＥで
は、ポストカーサ干渉を補正するために、実際の、望ま
しくは正しいシンボルが、ＤＦＥのフィードバック部分
にフィードバックされることが要求される。正しいシン
ボルがフィードバックフィルタにフィードバックされな
い場合、誤差伝搬が起こり、フィードフォワードおよび
フィードバックの両方のフィルタが適切に収束しなくな
る。そこで、本発明の考え方によれば、統計的なタップ
更新法をフィードフォワード部分に適用し、シンボルに
基づく（シンボルベースの）タップ更新法をフィードバ
ック部分に適用する。
【０００６】本発明の実施例では、ＤＦＥは、フィード
フォワードフィルタおよびフィードバックフィルタから
なる。ＲＣＡタップ更新アルゴリズムを用いてフィード
フォワードフィルタのブラインド収束を行い、シンボル
ごとにスライスされた最小平均二乗（ＬＭＳ）タップ更
新アルゴリズムを用いてフィードバックフィルタの収束
を行う。
フォワードフィルタおよびフィードバックフィルタから
なる。ＲＣＡタップ更新アルゴリズムを用いてフィード
フォワードフィルタのブラインド収束を行い、シンボル
ごとにスライスされた最小平均二乗（ＬＭＳ）タップ更
新アルゴリズムを用いてフィードバックフィルタの収束
を行う。
【０００７】本発明のもう１つの実施例では、ＤＦＥ
は、フィードフォワードフィルタおよびフィードバック
フィルタからなる。ＭＭＡタップ更新アルゴリズムを用
いてフィードフォワードフィルタのブラインド収束を行
い、一般化ＬＭＳタップ更新アルゴリズムを用いてフィ
ードバックフィルタの収束を行う。
は、フィードフォワードフィルタおよびフィードバック
フィルタからなる。ＭＭＡタップ更新アルゴリズムを用
いてフィードフォワードフィルタのブラインド収束を行
い、一般化ＬＭＳタップ更新アルゴリズムを用いてフィ
ードバックフィルタの収束を行う。
【０００８】
【発明の実施の形態】本発明の考え方について説明する
前に、判定帰還等化器（ＤＦＥ）に関するいくつかの背
景的情報を提示する。また、一般的に、等化器は、２つ
のモード、すなわち、トレーニングモードおよび定常状
態モードで動作する。定常状態中は、ＬＭＳアルゴリズ
ムが一般に用いられる。トレーニング中は、トレーニン
グ信号があるか、または、トレーニングはブラインドで
実行されることが可能である。以下の説明は、ＤＦＥの
ブラインドトレーニングに関する。
前に、判定帰還等化器（ＤＦＥ）に関するいくつかの背
景的情報を提示する。また、一般的に、等化器は、２つ
のモード、すなわち、トレーニングモードおよび定常状
態モードで動作する。定常状態中は、ＬＭＳアルゴリズ
ムが一般に用いられる。トレーニング中は、トレーニン
グ信号があるか、または、トレーニングはブラインドで
実行されることが可能である。以下の説明は、ＤＦＥの
ブラインドトレーニングに関する。
【０００９】［判定帰還等化器］代表的なトランシーバ
構成を図１に示す。簡単のため、この図および図２は、
１次元伝送方式を示す。しかし、以下の説明は、ＣＡＰ
（キャリアレス振幅／位相変調(Carrierless Amplitude
/Phase Modulation)）のような２次元方式の同相信号路
および直交信号路にも等しく当てはまる。図１は、ノイ
ズξ（ｔ）によって擾乱される通信システム１０のモデ
ルを示す。この通信システムは、シェーピングフィルタ
１５、通信チャネル２０、および線形等化器５０を有す
る。線形等化器５０は、適応フィルタ２５およびスライ
サ３０を有する。当業者には知られているように、誤差
信号ｅnを用いて、線形等化器５０のタップ係数（図示
せず）を適応的に更新する。多くのローカルエリアネッ
トワーク（ＬＡＮ）、ディジタル加入者線（ＤＳＬ）、
およびその他のアプリケーションでは、ノイズξ（ｔ）
は、１つあるいはいくつかの支配的な無線周波数（Ｒ
Ｆ）干渉を含むことがある。残念ながら、大きなＲＦ干
渉の存在は、線形等化器のみを用いた受信器の性能を劣
化させる。
構成を図１に示す。簡単のため、この図および図２は、
１次元伝送方式を示す。しかし、以下の説明は、ＣＡＰ
（キャリアレス振幅／位相変調(Carrierless Amplitude
/Phase Modulation)）のような２次元方式の同相信号路
および直交信号路にも等しく当てはまる。図１は、ノイ
ズξ（ｔ）によって擾乱される通信システム１０のモデ
ルを示す。この通信システムは、シェーピングフィルタ
１５、通信チャネル２０、および線形等化器５０を有す
る。線形等化器５０は、適応フィルタ２５およびスライ
サ３０を有する。当業者には知られているように、誤差
信号ｅnを用いて、線形等化器５０のタップ係数（図示
せず）を適応的に更新する。多くのローカルエリアネッ
トワーク（ＬＡＮ）、ディジタル加入者線（ＤＳＬ）、
およびその他のアプリケーションでは、ノイズξ（ｔ）
は、１つあるいはいくつかの支配的な無線周波数（Ｒ
Ｆ）干渉を含むことがある。残念ながら、大きなＲＦ干
渉の存在は、線形等化器のみを用いた受信器の性能を劣
化させる。
【００１０】当業者に走られているように、等化器にお
いてフィードバックフィルタを用いると、ＲＦ干渉の効
果は軽減される。従って、ＲＦ干渉下で等化器の性能を
改善するために、ＤＦＥの使用が当業者によって提案さ
れている。ここでは、一般的なＤＦＥを従来型ＤＦＥ
（ＣＤＦＥ(conventional DEF)）と呼ぶ。図２は、フィ
ードフォワードフィルタ６０およびフィードバックフィ
ルタ７０を用いたＣＤＦＥ９０の例示的構成を示す。
いてフィードバックフィルタを用いると、ＲＦ干渉の効
果は軽減される。従って、ＲＦ干渉下で等化器の性能を
改善するために、ＤＦＥの使用が当業者によって提案さ
れている。ここでは、一般的なＤＦＥを従来型ＤＦＥ
（ＣＤＦＥ(conventional DEF)）と呼ぶ。図２は、フィ
ードフォワードフィルタ６０およびフィードバックフィ
ルタ７０を用いたＣＤＦＥ９０の例示的構成を示す。
【００１１】図１および図２の両方で、ｗ（ｔ）は、信
号路の全インパルス応答として定義される。すなわち、 ｗ（ｔ）＝ｓ（ｔ）＊ｈ（ｔ）＊ｃ（ｔ） （１） である。ただし、＊はたたみこみを表し、ｓ（ｔ）、ｈ
（ｔ）およびｃ（ｔ）は、それぞれ、シェーピングフィ
ルタ、チャネル、および等化器のフィルタのインパルス
応答である。図１の線形等化器の場合、等化器の出力信
号ｙ（ｔ）は次のように書ける。 ｙ（ｔ）＝ａ（ｔ）＊ｗ（ｔ） （２）
号路の全インパルス応答として定義される。すなわち、 ｗ（ｔ）＝ｓ（ｔ）＊ｈ（ｔ）＊ｃ（ｔ） （１） である。ただし、＊はたたみこみを表し、ｓ（ｔ）、ｈ
（ｔ）およびｃ（ｔ）は、それぞれ、シェーピングフィ
ルタ、チャネル、および等化器のフィルタのインパルス
応答である。図１の線形等化器の場合、等化器の出力信
号ｙ（ｔ）は次のように書ける。 ｙ（ｔ）＝ａ（ｔ）＊ｗ（ｔ） （２）
【００１２】図１で、ａ（ｔ）は、実シンボルの列ａn
を表す。出力信号ｙ（ｔ）が時刻ｔ＝ｎＴにサンプリン
グされる場合、次式のようになる。
を表す。出力信号ｙ（ｔ）が時刻ｔ＝ｎＴにサンプリン
グされる場合、次式のようになる。
【数１】
【００１３】式（３）で、サンプリング時刻ｎＴにおい
て、第１項は、所望のシンボルを表し、第２項は、プリ
カーサチャネルシンボルに関連し、第３項は、ポストカ
ーサシンボルに関連し、最終項ξnは、加法的ノイズを
表す。図３は、インパルス応答の時間領域における式
（３）の右辺の解釈を示す。図２の場合、等化器はフィ
ードバックフィルタを含むため、式（３）は次式のよう
に書ける。
て、第１項は、所望のシンボルを表し、第２項は、プリ
カーサチャネルシンボルに関連し、第３項は、ポストカ
ーサシンボルに関連し、最終項ξnは、加法的ノイズを
表す。図３は、インパルス応答の時間領域における式
（３）の右辺の解釈を示す。図２の場合、等化器はフィ
ードバックフィルタを含むため、式（３）は次式のよう
に書ける。
【数２】 ただし、ａ＾nはスライスされたシンボルである。式
（４）は、等化器の別の見方を表す。等化器の出力信号
ｙnは、フィードフォワードフィルタの出力信号ｙn ,fと
フィードバックフィルタの出力信号ｚnの差である。式
（４）の右辺は、以前の判定が正しい場合、すなわち、
第３項Σm>0（ａn-m−ａ＾n-m）ｗmが０に等しい場合、
等化器の出力信号ｙnは、現在のシンボルａnｗ0、プリ
カーサＩＳＩ、およびノイズ項ξnによって決定すれば
よいことを意味する。
（４）は、等化器の別の見方を表す。等化器の出力信号
ｙnは、フィードフォワードフィルタの出力信号ｙn ,fと
フィードバックフィルタの出力信号ｚnの差である。式
（４）の右辺は、以前の判定が正しい場合、すなわち、
第３項Σm>0（ａn-m−ａ＾n-m）ｗmが０に等しい場合、
等化器の出力信号ｙnは、現在のシンボルａnｗ0、プリ
カーサＩＳＩ、およびノイズ項ξnによって決定すれば
よいことを意味する。
【００１４】ここで、当業者に知られているように、Ｃ
ＤＦＥの費用関数を考える。解析のため、位相分割フィ
ルタ構造を用いた２次元ＣＤＦＥ１００を図４に示す。
ＣＤＦＥ１００は、アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変
換器１０５、同相有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィル
タ１１０、直交ＦＩＲフィルタ１５０、シンボルスライ
サ１１５および１５５、フィードバックフィルタ１２
０、１２５、１６０および１６５、ならびに加算器１３
０、１３５、１７０、および１７５を有する。
ＤＦＥの費用関数を考える。解析のため、位相分割フィ
ルタ構造を用いた２次元ＣＤＦＥ１００を図４に示す。
ＣＤＦＥ１００は、アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変
換器１０５、同相有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィル
タ１１０、直交ＦＩＲフィルタ１５０、シンボルスライ
サ１１５および１５５、フィードバックフィルタ１２
０、１２５、１６０および１６５、ならびに加算器１３
０、１３５、１７０、および１７５を有する。
【００１５】ＣＤＦＥ１００は、次の費用関数を最小に
する。
する。
【数３】 ただし、Ａ＾nは、スライサの服祖出力信号である。図
４に示すように、等化器の出力信号Ｙnは、次式のよう
に２つの成分Ｙf,nおよびＺnからなる。Ｙn＝Ｙf,n−Ｚ
n （６）ただし、
４に示すように、等化器の出力信号Ｙnは、次式のよう
に２つの成分Ｙf,nおよびＺnからなる。Ｙn＝Ｙf,n−Ｚ
n （６）ただし、
【数４】 である。従って、スライサの入力信号Ｙnは、フィード
フォワードフィルタの出力信号Ｙf,nとフィードバック
フィルタの出力信号Ｚnの差である。フィードバックフ
ィルタの入力信号のベクトルを次のように定義する。
フォワードフィルタの出力信号Ｙf,nとフィードバック
フィルタの出力信号Ｚnの差である。フィードバックフ
ィルタの入力信号のベクトルを次のように定義する。
【数５】
【００１６】なお、フォードバックフィルタの入力信号
は、スライスされたシンボルを遅延させたものである。
入力信号の２つのベクトルａ＾ n およびｂ＾ n と、２つの
フィードバックフィルタｂ 1,n およびｂ 2,n があるため、
次の出力が得られる（本文中では、ベクトルの太字の代
わりに下線で表すこともある）。
は、スライスされたシンボルを遅延させたものである。
入力信号の２つのベクトルａ＾ n およびｂ＾ n と、２つの
フィードバックフィルタｂ 1,n およびｂ 2,n があるため、
次の出力が得られる（本文中では、ベクトルの太字の代
わりに下線で表すこともある）。
【数６】
【００１７】式（５）の費用関数は、ＬＭＳアルゴリズ
ムに適している。これは、Ａ＾nで表される正しい判定
が提供されれば良好な性能が実現されることを意味す
る。
ムに適している。これは、Ａ＾nで表される正しい判定
が提供されれば良好な性能が実現されることを意味す
る。
【００１８】［ＣＤＦＥのフィルタ適応アルゴリズム］
このセクションでは、図４の位相分割構造を有するＣＤ
ＦＥに対する定常状態フィルタ適応アルゴリズムを導出
する。式（５）の費用関数の、フィードフォワードフィ
ルタベクトルｃ n およびｄ n に関する勾配は次の通りであ
る。
このセクションでは、図４の位相分割構造を有するＣＤ
ＦＥに対する定常状態フィルタ適応アルゴリズムを導出
する。式（５）の費用関数の、フィードフォワードフィ
ルタベクトルｃ n およびｄ n に関する勾配は次の通りであ
る。
【数７】
【００１９】確率勾配アルゴリズムでこれら２つの式を
用いると、ＬＭＳアルゴリズムに対する以下のタップ更
新アルゴリズムが得られる。
用いると、ＬＭＳアルゴリズムに対する以下のタップ更
新アルゴリズムが得られる。
【数８】 ただし、μはフィードフォワードフィルタのステップサ
イズである。式（５）の費用関数の、フィードバックタ
ップベクトルｂ 1,n およびｂ 2,n に関する勾配は次の通り
である。
イズである。式（５）の費用関数の、フィードバックタ
ップベクトルｂ 1,n およびｂ 2,n に関する勾配は次の通り
である。
【数９】
【００２０】フィードバックフィルタに対する以下のタ
ップ更新アルゴリズムが得られる。
ップ更新アルゴリズムが得られる。
【数１０】 ただし、μbは、フィードバックフィルタのステップサ
イズであり、
イズであり、
【数１１】 である。
【００２１】［ブラインドＣＤＦＥの問題点］当業者に
知られているように、ＣＤＦＥによって有望な定常状態
性能を達成することは可能であるが、ブラインド起動中
の良好な結果を保証することはできない。フィードバッ
クフィルタが収束する条件は、式（４）でΣm>0（ａn-m
−ａ＾ n-m）が０に収束することであるが、これは、判
定ａnが正しいときにのみ可能である。ＣＤＦＥの場
合、この条件は、ブラインド起動中には満たすことがで
きない。
知られているように、ＣＤＦＥによって有望な定常状態
性能を達成することは可能であるが、ブラインド起動中
の良好な結果を保証することはできない。フィードバッ
クフィルタが収束する条件は、式（４）でΣm>0（ａn-m
−ａ＾ n-m）が０に収束することであるが、これは、判
定ａnが正しいときにのみ可能である。ＣＤＦＥの場
合、この条件は、ブラインド起動中には満たすことがで
きない。
【００２２】例えば、ＲＣＡブラインド起動法を用いた
ブラインド起動中のＣＤＦＥフィルタ構造を図５に示
す。（注意すべき点であるが、１次元および２次元のい
ずれの信号を表す場合でも、図５、図７、図８、図９、
図１０、図１２、および図１３の信号路には複素表記
（例えばＹf,n）を用いている。）図５に示すように、
ブラインド起動中、フィードフォワードフィルタ９０５
およびフィードバックフィルタ９１５の両方で、ＲＣＡ
ブラインド等化アルゴリズムを用いる。４点スライサ９
１０を用いて、フィードバックフィルタ９１５への入力
シンボルを生成する。ＲＣＡは、４点スライサを用い
て、統計的な意味で、誤判定の確率を低くする。
ブラインド起動中のＣＤＦＥフィルタ構造を図５に示
す。（注意すべき点であるが、１次元および２次元のい
ずれの信号を表す場合でも、図５、図７、図８、図９、
図１０、図１２、および図１３の信号路には複素表記
（例えばＹf,n）を用いている。）図５に示すように、
ブラインド起動中、フィードフォワードフィルタ９０５
およびフィードバックフィルタ９１５の両方で、ＲＣＡ
ブラインド等化アルゴリズムを用いる。４点スライサ９
１０を用いて、フィードバックフィルタ９１５への入力
シンボルを生成する。ＲＣＡは、４点スライサを用い
て、統計的な意味で、誤判定の確率を低くする。
【００２３】ＲＣＡブラインド起動法を用いると、式
（４）は次のようになる。
（４）は次のようになる。
【数１２】 ただし、Ｒは、ＲＣＡ法で用いられる定数である（さま
ざまなブラインド起動法に関する詳細は、例えば、上記
の米国特許出願第０８／６４６４０４号参照）。その結
果、再び図４を参照すると、この２次元構造に対する費
用関数は今度は次式で与えられる。 ＣＦ＝Ｅ［（ＹnＲｓｇｎ（Ｙn）2］ （２１） ただし、等化器の出力信号Ｙnは式（６）で定義され
る。
ざまなブラインド起動法に関する詳細は、例えば、上記
の米国特許出願第０８／６４６４０４号参照）。その結
果、再び図４を参照すると、この２次元構造に対する費
用関数は今度は次式で与えられる。 ＣＦ＝Ｅ［（ＹnＲｓｇｎ（Ｙn）2］ （２１） ただし、等化器の出力信号Ｙnは式（６）で定義され
る。
【００２４】ＲＣＡブラインド法を直接使用するＣＤＦ
Ｅでは、式（４）の判定シンボルａ＾nは、式（２０）
の項Ｒｓｇｎ（ｙn）に変わる。こうすることによっ
て、式（２０）の項Σm>0（ａn-m−Ｒｓｇｎ（ｙn））
ｗmは、シンボルａn-mに３個以上の値が用いられると明
らかに０に収束しない。上記のように、４点スライサ９
１０は、統計的な意味で、誤判定の確率を低くする。こ
れは、フィードフォワードフィルタ９０５を助けるが、
フィードバックフィルタ９１５を助けることにはならな
い。その理由は、フィードバックフィルタ９１５は、ポ
ストカーサを消去するために正しい入力信号を必要とす
るためである。正しいシンボルがフィードバックフィル
タ９１５にフィードバックされない場合、誤差伝搬が起
こり、フィードフォワードフィルタ９０５およびフィー
ドバックフィルタ９１５の両方が正しく収束しなくな
る。
Ｅでは、式（４）の判定シンボルａ＾nは、式（２０）
の項Ｒｓｇｎ（ｙn）に変わる。こうすることによっ
て、式（２０）の項Σm>0（ａn-m−Ｒｓｇｎ（ｙn））
ｗmは、シンボルａn-mに３個以上の値が用いられると明
らかに０に収束しない。上記のように、４点スライサ９
１０は、統計的な意味で、誤判定の確率を低くする。こ
れは、フィードフォワードフィルタ９０５を助けるが、
フィードバックフィルタ９１５を助けることにはならな
い。その理由は、フィードバックフィルタ９１５は、ポ
ストカーサを消去するために正しい入力信号を必要とす
るためである。正しいシンボルがフィードバックフィル
タ９１５にフィードバックされない場合、誤差伝搬が起
こり、フィードフォワードフィルタ９０５およびフィー
ドバックフィルタ９１５の両方が正しく収束しなくな
る。
【００２５】［シンボルスライスＤＦＥのアルゴリズム
構造］本発明の考え方によれば、ＤＦＥのブラインド軌
道の問題点は、フィードフォワードフィルタおよびフィ
ードバックフィルタをブラインド起動中に個別にトレー
ニングする場合に克服される。例示的な方法を図６に示
す。
構造］本発明の考え方によれば、ＤＦＥのブラインド軌
道の問題点は、フィードフォワードフィルタおよびフィ
ードバックフィルタをブラインド起動中に個別にトレー
ニングする場合に克服される。例示的な方法を図６に示
す。
【００２６】遷移アルゴリズムを用いたブラインド起動
手続きは、スケジュール駆動、イベント駆動、あるいは
その両方であることが可能である。スケジュール駆動法
では、固定回数Ｍ回の反復後に（これは、例えば、カウ
ンタにより判定される）、２つの異なるタップ更新アル
ゴリズムの間の切り替えが起こる。イベント駆動法で
は、ある品質のアイ開口が達成されると切り替えが起こ
る。これは、例えば、ＭＳＥを連続的に監視し、ＭＳＥ
があるしきい値Ｔを下回ったときに切り替えを行うこと
により行われる。ＭおよびＴの値はアプリケーションに
依存し、実験的に決定される。例として、図６は、スケ
ジュール駆動法を示す（イベント駆動法は、同様である
ので説明しない）。
手続きは、スケジュール駆動、イベント駆動、あるいは
その両方であることが可能である。スケジュール駆動法
では、固定回数Ｍ回の反復後に（これは、例えば、カウ
ンタにより判定される）、２つの異なるタップ更新アル
ゴリズムの間の切り替えが起こる。イベント駆動法で
は、ある品質のアイ開口が達成されると切り替えが起こ
る。これは、例えば、ＭＳＥを連続的に監視し、ＭＳＥ
があるしきい値Ｔを下回ったときに切り替えを行うこと
により行われる。ＭおよびＴの値はアプリケーションに
依存し、実験的に決定される。例として、図６は、スケ
ジュール駆動法を示す（イベント駆動法は、同様である
ので説明しない）。
【００２７】ステップ２０５で、統計的アルゴリズム、
すなわち、ＲＣＡやＭＭＡのようなブラインド等化アル
ゴリズム（これは、線形等化器に対して有効であること
が知られており、シンボルの統計的知識を使用する）を
用いて、フィードフォワードフィルタをトレーニングす
る。一方、ステップ２１０で、フィードバックフィルタ
は、信号コンステレーションの実際のシンボルに対して
定義される費用関数を最小化し、シンボルの統計的知識
を用いない（すなわち、シンボルベースの）、ＬＭＳの
ようなアルゴリズムでトレーニングされる。
すなわち、ＲＣＡやＭＭＡのようなブラインド等化アル
ゴリズム（これは、線形等化器に対して有効であること
が知られており、シンボルの統計的知識を使用する）を
用いて、フィードフォワードフィルタをトレーニングす
る。一方、ステップ２１０で、フィードバックフィルタ
は、信号コンステレーションの実際のシンボルに対して
定義される費用関数を最小化し、シンボルの統計的知識
を用いない（すなわち、シンボルベースの）、ＬＭＳの
ようなアルゴリズムでトレーニングされる。
【００２８】ステップ２１５で、反復回数ｎがＭより大
きいという条件に達するまで、ＳＤＦＥアルゴリズムを
使用する。この条件に達すると、ステップ２３０で、遷
移アルゴリズムはＬＭＳアルゴリズムを用いたものに切
り替わる。最後に、アイが開くと（例えば、ＭＳＥがＴ
以下になると）、受信器は定常状態モードに切り替わ
る。
きいという条件に達するまで、ＳＤＦＥアルゴリズムを
使用する。この条件に達すると、ステップ２３０で、遷
移アルゴリズムはＬＭＳアルゴリズムを用いたものに切
り替わる。最後に、アイが開くと（例えば、ＭＳＥがＴ
以下になると）、受信器は定常状態モードに切り替わ
る。
【００２９】本発明の原理による、新しい１次元ＣＤＦ
Ｅを図７に示す。この図では、フィードフォワードフィ
ルタ９５５に対するブラインドＲＣＡアルゴリズムと、
フィードバックフィルタ９６５に対するＬＭＳアルゴリ
ズムが組み合わされている。この新しいＣＤＦＥアルゴ
リズムでは、フィードフォワードフィルタ９５５はＲＣ
Ａでアイを広げ、フィードバックフィルタ９６５は、Ｌ
ＭＳアルゴリズムによりポストカーサ消去を実行する。
Ｅを図７に示す。この図では、フィードフォワードフィ
ルタ９５５に対するブラインドＲＣＡアルゴリズムと、
フィードバックフィルタ９６５に対するＬＭＳアルゴリ
ズムが組み合わされている。この新しいＣＤＦＥアルゴ
リズムでは、フィードフォワードフィルタ９５５はＲＣ
Ａでアイを広げ、フィードバックフィルタ９６５は、Ｌ
ＭＳアルゴリズムによりポストカーサ消去を実行する。
【００３０】一般に、起動中の図７のＤＦＥをここでは
シンボルスライスＤＦＥ（ＳＤＦＥ）と呼ぶ。その理由
は、トレーニング中にフィードバックフィルタに対して
シンボルスライサを使用するためである。このＳＤＦＥ
法は、ブラインド起動中の収束性能を改善する。図５と
図７を比較すると、フィードバックフィルタへの入力信
号およびフィードバックフィルタのタップ更新アルゴリ
ズムが異なる。図５のＣＤＦＥでは、シンボルＡ＾r,n
が、フィードバックフィルタ９１５の入力信号である。
ただし、Ａ＾r,nは、４点スライサ９１０の出力であ
る。換言すれば、図５では、フィードバックフィルタに
ＲＣＡを用いている。これに対して、図７のＳＤＦＥで
は、フィードバックフィルタ９６５への入力信号は、シ
ンボルスライサ９６０の出力シンボルＡ＾nである。例
えば、１６−ＣＡＰの場合、これは１６点スライサであ
る。図７では、フィードバックフィルタ９６５にＬＭＳ
アルゴリズムを用いている。従って、本発明の考え方に
よれば、フィードフォワードフィルタはブラインドアル
ゴリズムで動作し、フィードバックフィルタは、ＬＭＳ
アルゴリズムすなわちシンボルベースのアルゴリズムで
動作する。
シンボルスライスＤＦＥ（ＳＤＦＥ）と呼ぶ。その理由
は、トレーニング中にフィードバックフィルタに対して
シンボルスライサを使用するためである。このＳＤＦＥ
法は、ブラインド起動中の収束性能を改善する。図５と
図７を比較すると、フィードバックフィルタへの入力信
号およびフィードバックフィルタのタップ更新アルゴリ
ズムが異なる。図５のＣＤＦＥでは、シンボルＡ＾r,n
が、フィードバックフィルタ９１５の入力信号である。
ただし、Ａ＾r,nは、４点スライサ９１０の出力であ
る。換言すれば、図５では、フィードバックフィルタに
ＲＣＡを用いている。これに対して、図７のＳＤＦＥで
は、フィードバックフィルタ９６５への入力信号は、シ
ンボルスライサ９６０の出力シンボルＡ＾nである。例
えば、１６−ＣＡＰの場合、これは１６点スライサであ
る。図７では、フィードバックフィルタ９６５にＬＭＳ
アルゴリズムを用いている。従って、本発明の考え方に
よれば、フィードフォワードフィルタはブラインドアル
ゴリズムで動作し、フィードバックフィルタは、ＬＭＳ
アルゴリズムすなわちシンボルベースのアルゴリズムで
動作する。
【００３１】本発明の原理によれば、ブラインド起動中
に、ＲＣＡ、ＣＭＡ、およびＭＭＡのようないくつかの
タイプのブラインド等化アルゴリズムを用いることが可
能である。ＲＣＡは、最も簡単な実装を有するため、一
般的に用いられるブラインド等化アルゴリズムである。
ＣＭＡは、信頼性が高いが、ロテータを使用するために
高価である。ＭＭＡは、最初に上記米国特許出願で提案
された新しいブラインドアルゴリズムである。ＭＭＡ
は、特に位相分割フィルタ構造の場合に、コストと性能
の間の良好な妥協点を提供する。
に、ＲＣＡ、ＣＭＡ、およびＭＭＡのようないくつかの
タイプのブラインド等化アルゴリズムを用いることが可
能である。ＲＣＡは、最も簡単な実装を有するため、一
般的に用いられるブラインド等化アルゴリズムである。
ＣＭＡは、信頼性が高いが、ロテータを使用するために
高価である。ＭＭＡは、最初に上記米国特許出願で提案
された新しいブラインドアルゴリズムである。ＭＭＡ
は、特に位相分割フィルタ構造の場合に、コストと性能
の間の良好な妥協点を提供する。
【００３２】［ＳＤＦＥ−ＲＣＡ］図７のＳＤＦＥをこ
こではＳＤＦＥ−ＲＣＡとも呼ぶ。その理由は、これは
フィードフォワードフィルタにブラインド等化法として
ＲＣＡを用いているためである。図７で、ＲＣＡは、フ
ィードフォワードフィルタに対する以下の費用関数を最
小にする。 ＣＦf＝Ｅ［｜Ｙn−Ａr,n｜2］＝Ｅ［｜Ｙn−Ｒｓｇｎ（Ｙn）｜2］ （ ２２） ただし、ＣＦfは、フィードフォワード経路に対する費
用関数を表す。フィードバックフィルタに用いられるシ
ンボルスライス入力のベクトルは次式で与えられる。
こではＳＤＦＥ−ＲＣＡとも呼ぶ。その理由は、これは
フィードフォワードフィルタにブラインド等化法として
ＲＣＡを用いているためである。図７で、ＲＣＡは、フ
ィードフォワードフィルタに対する以下の費用関数を最
小にする。 ＣＦf＝Ｅ［｜Ｙn−Ａr,n｜2］＝Ｅ［｜Ｙn−Ｒｓｇｎ（Ｙn）｜2］ （ ２２） ただし、ＣＦfは、フィードフォワード経路に対する費
用関数を表す。フィードバックフィルタに用いられるシ
ンボルスライス入力のベクトルは次式で与えられる。
【数１３】
【００３３】フィードバックフィルタへの入力信号はブ
ラインドＣＤＦＥのものとは異なるため、新しい費用関
数を作らなければならない。図７に示すように、フィー
ドバックフィルタに対するタップ適応アルゴリズムとし
てＬＭＳアルゴリズムが用いられる。当業者に知られて
いるように、ＬＭＳアルゴリズムの費用関数は次の通り
である。 ＣＦb＝Ｅ［｜Ｙn−Ａ＾n｜2］ （２５） ただし、ＣＦbは、フィードバックフィルタに対する費
用関数を表す。
ラインドＣＤＦＥのものとは異なるため、新しい費用関
数を作らなければならない。図７に示すように、フィー
ドバックフィルタに対するタップ適応アルゴリズムとし
てＬＭＳアルゴリズムが用いられる。当業者に知られて
いるように、ＬＭＳアルゴリズムの費用関数は次の通り
である。 ＣＦb＝Ｅ［｜Ｙn−Ａ＾n｜2］ （２５） ただし、ＣＦbは、フィードバックフィルタに対する費
用関数を表す。
【００３４】［ＳＤＦＥ−ＭＭＡ］次に、図８に、ここ
ではＳＤＦＥ−ＭＭＡと呼ぶ、ＳＤＦＥのもう１つの変
形を示す。この場合、フィードフォワードフィルタに対
して、ブラインド起動中にＭＭＡブラインド等化アルゴ
リズムを用いる。図８は、ＳＤＦＥ−ＭＭＡフィルタ構
造のブロック図である。ＭＭＡでは、アルゴリズムは次
の費用関数を最小にする。
ではＳＤＦＥ−ＭＭＡと呼ぶ、ＳＤＦＥのもう１つの変
形を示す。この場合、フィードフォワードフィルタに対
して、ブラインド起動中にＭＭＡブラインド等化アルゴ
リズムを用いる。図８は、ＳＤＦＥ−ＭＭＡフィルタ構
造のブロック図である。ＭＭＡでは、アルゴリズムは次
の費用関数を最小にする。
【数１４】 ただし、Ｒ2＝Ｅ［ａn 4］／Ｅ［ａn 2］である。（ＭＭ
Ａの詳細は、上記の米国特許出願に記載されている。）
ＳＤＦＥ−ＲＣＡと同様に、フィードバックフィルタへ
の入力は、式（２３）および（２４）で定義されるよう
な、シンボルスライサの出力である。しかし、フィード
バックフィルタに対するタップ適応アルゴリズムは、Ｓ
ＤＦＥ−ＲＣＡとは異なる。２次アルゴリズムであるＲ
ＣＡとは異なり、ＭＭＡは４次統計アルゴリズムであ
る。一方、ＬＭＳは２次アルゴリズムである。同様の収
束速度を達成するためには、ＬＭＳアルゴリズムを４次
アルゴリズムに調整することが望ましい。フィードバッ
クフィルタに対する費用関数は、対応して、スライスさ
れたシンボルに関する４次の費用関数に調整される。本
発明の考え方によれば、それは次式で与えられる。
Ａの詳細は、上記の米国特許出願に記載されている。）
ＳＤＦＥ−ＲＣＡと同様に、フィードバックフィルタへ
の入力は、式（２３）および（２４）で定義されるよう
な、シンボルスライサの出力である。しかし、フィード
バックフィルタに対するタップ適応アルゴリズムは、Ｓ
ＤＦＥ−ＲＣＡとは異なる。２次アルゴリズムであるＲ
ＣＡとは異なり、ＭＭＡは４次統計アルゴリズムであ
る。一方、ＬＭＳは２次アルゴリズムである。同様の収
束速度を達成するためには、ＬＭＳアルゴリズムを４次
アルゴリズムに調整することが望ましい。フィードバッ
クフィルタに対する費用関数は、対応して、スライスさ
れたシンボルに関する４次の費用関数に調整される。本
発明の考え方によれば、それは次式で与えられる。
【数１５】
【００３５】ここで、式（２７）を、一般化４次ＬＭＳ
アルゴリズム（ＧＬＭＳ−４）と呼ぶ。図８に示される
ように、フィードフォワードフィルタにＭＭＡを用い、
フィードバックフィルタにＧＬＭＳ−４アルゴリズムを
用いる。
アルゴリズム（ＧＬＭＳ−４）と呼ぶ。図８に示される
ように、フィードフォワードフィルタにＭＭＡを用い、
フィードバックフィルタにＧＬＭＳ−４アルゴリズムを
用いる。
【００３６】図９および図１０に例示されるように、本
発明の考え方の別の実施例も可能である。図９では、フ
ィードフォワードフィルタにＲＣＡを用い、フィードバ
ックフィルタにＧＬＭＳ−４を用いている。図１０で
は、フィードフォワードフィルタにＭＭＡを用い、フィ
ードバックフィルタにＬＭＳアルゴリズムを用いてい
る。図９および図１０は、より実装の容易な代替実施例
を提供する。しかし、既に説明した収束速度の観点か
ら、図７および図８のＳＤＦＥ−ＲＣＡおよびＳＤＦＥ
−ＭＭＡが推奨される。（なお、例えば図１０で、フィ
ードフォワードフィルタにＣＭＡを用いる場合、フィー
ドフォワードフィルタの後にロテータを追加しなければ
ならない。）
発明の考え方の別の実施例も可能である。図９では、フ
ィードフォワードフィルタにＲＣＡを用い、フィードバ
ックフィルタにＧＬＭＳ−４を用いている。図１０で
は、フィードフォワードフィルタにＭＭＡを用い、フィ
ードバックフィルタにＬＭＳアルゴリズムを用いてい
る。図９および図１０は、より実装の容易な代替実施例
を提供する。しかし、既に説明した収束速度の観点か
ら、図７および図８のＳＤＦＥ−ＲＣＡおよびＳＤＦＥ
−ＭＭＡが推奨される。（なお、例えば図１０で、フィ
ードフォワードフィルタにＣＭＡを用いる場合、フィー
ドフォワードフィルタの後にロテータを追加しなければ
ならない。）
【００３７】本発明の考え方は、ノイズ予測判定帰還等
化器（ＮＰＤＦＥ）にも等しく適用可能である。以下で
さらに説明するように、フィードバックフィルタに対す
るスライスされたシンボルによる新しいＮＰＤＦＥをこ
こではＳＮＰＤＦＥと呼ぶ。簡単のため、以下では、費
用関数およびフィルタ適応アルゴリズムのみを提示す
る。
化器（ＮＰＤＦＥ）にも等しく適用可能である。以下で
さらに説明するように、フィードバックフィルタに対す
るスライスされたシンボルによる新しいＮＰＤＦＥをこ
こではＳＮＰＤＦＥと呼ぶ。簡単のため、以下では、費
用関数およびフィルタ適応アルゴリズムのみを提示す
る。
【００３８】［ＳＮＰＤＦＥ−ＲＣＡ］参考のため、図
１１に、位相分割構造を用いた従来技術のＮＰＤＦＥを
示す。本発明による、ＳＮＰＤＦＥ２次アルゴリズムの
構造（ここではＳＮＰＤＦＥ−ＲＣＡという。）を図１
２に示す。図１２のフィードフォワードフィルタの費用
関数は次の通りである。 ＣＦf＝Ｅ［｜Ｙf,n−Ｒｓｇｎ（ｙf,n）｜2］ （２８）
１１に、位相分割構造を用いた従来技術のＮＰＤＦＥを
示す。本発明による、ＳＮＰＤＦＥ２次アルゴリズムの
構造（ここではＳＮＰＤＦＥ−ＲＣＡという。）を図１
２に示す。図１２のフィードフォワードフィルタの費用
関数は次の通りである。 ＣＦf＝Ｅ［｜Ｙf,n−Ｒｓｇｎ（ｙf,n）｜2］ （２８）
【００３９】フィードバックフィルタへの入力は、次の
ように、等化器出力Ｙf,nとスライサ出力Ａnの差によっ
て与えられる。
ように、等化器出力Ｙf,nとスライサ出力Ａnの差によっ
て与えられる。
【数１６】
【００４０】フィードバックフィルタに対する費用関数
は、式（２５）で与えたものと同じである。式（２９）
および（３０）で定義される入力ベクトルにより、式
（２５）におけるスライサの入力信号は次のように与え
られる。
は、式（２５）で与えたものと同じである。式（２９）
および（３０）で定義される入力ベクトルにより、式
（２５）におけるスライサの入力信号は次のように与え
られる。
【数１７】
【００４１】［ＳＮＰＤＦＥ−ＭＭＡ］図１３に、ＳＮ
ＰＤＦＥ４次アルゴリズム（ここではＳＮＰＤＦＥ−Ｍ
ＭＡと呼ぶ。）の構造を示す。フィードバックフィルタ
への入力信号は、式（２９）および（３０）で与えられ
るＳＮＰＤＦＥ−ＲＣＡに対するものと同じである。し
かし、フィードフォワードフィルタおよびフィードバッ
クフィルタに対する費用関数は異なる。フィードフォワ
ードフィルタでは、費用関数は次の通りである。
ＰＤＦＥ４次アルゴリズム（ここではＳＮＰＤＦＥ−Ｍ
ＭＡと呼ぶ。）の構造を示す。フィードバックフィルタ
への入力信号は、式（２９）および（３０）で与えられ
るＳＮＰＤＦＥ−ＲＣＡに対するものと同じである。し
かし、フィードフォワードフィルタおよびフィードバッ
クフィルタに対する費用関数は異なる。フィードフォワ
ードフィルタでは、費用関数は次の通りである。
【数１８】
【００４２】フィードバックフィルタに対する費用関数
は、式（２７）で定義されるＳＤＦＥ−ＭＭＡのものと
同じである。ただし、フィードバックフィルタへの入力
信号は式（２９）および（３０）で与えられ、スライサ
の入力信号は式（３１）および（３２）で計算される。
は、式（２７）で定義されるＳＤＦＥ−ＭＭＡのものと
同じである。ただし、フィードバックフィルタへの入力
信号は式（２９）および（３０）で与えられ、スライサ
の入力信号は式（３１）および（３２）で計算される。
【００４３】［フィルタ適応］このセクションでは、タ
ップ更新アルゴリズムを提示する。簡単のため、ＳＤＦ
Ｅの２つの変形のみについて説明する。
ップ更新アルゴリズムを提示する。簡単のため、ＳＤＦ
Ｅの２つの変形のみについて説明する。
【００４４】［ＳＤＦＥ−ＲＣＡ］ＳＤＦＥ−ＲＣＡの
場合、標準的なＲＣＡブラインド等化法をフィードフォ
ワードフィルタに用いる。ＲＣＡの費用関数は式（２
２）に示され、同相タップベクトルｃ n および直交タッ
プベクトルｄ n に対するタップ更新アルゴリズムは次の
通りである。
場合、標準的なＲＣＡブラインド等化法をフィードフォ
ワードフィルタに用いる。ＲＣＡの費用関数は式（２
２）に示され、同相タップベクトルｃ n および直交タッ
プベクトルｄ n に対するタップ更新アルゴリズムは次の
通りである。
【数１９】
【００４５】ＳＤＦＥの費用関数は、ブラインドＣＤＦ
Ｅのものとは異なる。フィードバックフィルタでは、Ｓ
ＤＦＥの費用関数は式（２５）で定義される。これはＬ
ＭＳアルゴリズムと同じである。タップ更新アルゴリズ
ムは次のように与えられる。
Ｅのものとは異なる。フィードバックフィルタでは、Ｓ
ＤＦＥの費用関数は式（２５）で定義される。これはＬ
ＭＳアルゴリズムと同じである。タップ更新アルゴリズ
ムは次のように与えられる。
【数２０】 ただし、ベクトルａ＾ n およびｂ＾ n は式（２３）および
（２４）で定義される。
（２４）で定義される。
【００４６】［ＳＤＦＥ−ＭＭＡ］次に、ＳＤＦＥ−Ｍ
ＭＡに対するタップ更新アルゴリズムを導出する。上記
のように、ＳＤＦＥ−ＭＭＡに対する例示的な構造は図
８に示されている。今度も、フィードフォワードフィル
タに対してＭＭＡを用いる。ＭＭＡ費用関数に対するタ
ップ更新アルゴリズムは次のように与えられる。
ＭＡに対するタップ更新アルゴリズムを導出する。上記
のように、ＳＤＦＥ−ＭＭＡに対する例示的な構造は図
８に示されている。今度も、フィードフォワードフィル
タに対してＭＭＡを用いる。ＭＭＡ費用関数に対するタ
ップ更新アルゴリズムは次のように与えられる。
【数２１】
【００４７】ＳＤＦＥ−ＭＭＡでは、フィードバックフ
ィルタへの入力信号はＳＤＦＥ−ＲＣＡに対して用いら
れるものと同じである。しかし、システムにおける収束
速度を合わせるために、ＬＭＳアルゴリズムを、式（２
７）で与えられるように４次ＬＭＳアルゴリズムに変更
する。式（２７）の費用関数の、フィードバックタップ
ベクトルｂ 1,n およびｂ 2,n に関する勾配は次のようにな
る。
ィルタへの入力信号はＳＤＦＥ−ＲＣＡに対して用いら
れるものと同じである。しかし、システムにおける収束
速度を合わせるために、ＬＭＳアルゴリズムを、式（２
７）で与えられるように４次ＬＭＳアルゴリズムに変更
する。式（２７）の費用関数の、フィードバックタップ
ベクトルｂ 1,n およびｂ 2,n に関する勾配は次のようにな
る。
【数２２】
【００４８】タップは、これらの勾配の逆方向に更新さ
れる。その結果、以下のタップ更新アルゴリズムが得ら
れる。
れる。その結果、以下のタップ更新アルゴリズムが得ら
れる。
【数２３】
【００４９】［ＳＮＰＤＦＥ−ＲＣＡ］式（２８）にお
ける費用関数に対して、フィードフォワードフィルタの
フィルタ適応アルゴリズムは次のように導出される。
ける費用関数に対して、フィードフォワードフィルタの
フィルタ適応アルゴリズムは次のように導出される。
【数２４】
【００５０】式（２５）の費用関数ならびに式（３１）
および（３２）に示される定義に対して、フィードバッ
クフィルタの適応アルゴリズムは次のようになる。
および（３２）に示される定義に対して、フィードバッ
クフィルタの適応アルゴリズムは次のようになる。
【数２５】 ただし、ベクトルｅ＾ i,n およびｅ＾ q,n は式（２９）お
よび（３０）で定義されている。
よび（３０）で定義されている。
【００５１】［ＳＮＰＤＦＥ−ＭＭＡ］式（３３）に示
される費用関数に対して、フィードフォワードフィルタ
のフィルタ適応アルゴリズムは次のように与えられる。
される費用関数に対して、フィードフォワードフィルタ
のフィルタ適応アルゴリズムは次のように与えられる。
【数２６】
【００５２】式（２７）に示される費用関数ならびに式
（３１）および（３２）に示される定義に対して、フィ
ードバックフィルタの更新アルゴリズムは次のように導
出される。
（３１）および（３２）に示される定義に対して、フィ
ードバックフィルタの更新アルゴリズムは次のように導
出される。
【数２７】
【００５３】上記のように、新しいＤＦＥアルゴリズム
（ここでは、シンボルスライスＤＦＥ（ＳＤＦＥ）と呼
ぶ。）が、ブラインド等化を改善するために用いられ
る。ＳＤＦＥでは、フィードフォワードフィルタはブラ
インド等化アルゴリズムを用いて、フィードバックフィ
ルタはシンボルベースのアルゴリズムを用いる。ブライ
ンドアルゴリズムとシンボルベースのアルゴリズムを組
み合わせて用いることにより、ブラインド等化が改善さ
れる。
（ここでは、シンボルスライスＤＦＥ（ＳＤＦＥ）と呼
ぶ。）が、ブラインド等化を改善するために用いられ
る。ＳＤＦＥでは、フィードフォワードフィルタはブラ
インド等化アルゴリズムを用いて、フィードバックフィ
ルタはシンボルベースのアルゴリズムを用いる。ブライ
ンドアルゴリズムとシンボルベースのアルゴリズムを組
み合わせて用いることにより、ブラインド等化が改善さ
れる。
【００５４】本発明の考え方の実施例を図１４および図
１５に示す。図１４は、ディジタル信号プロセッサ４０
０による実施例である。ディジタル信号プロセッサ４０
０は、本発明の原理に従ってＤＦＥを実現するようにプ
ログラムされる。ディジタル信号プロセッサ４００は、
中央処理装置（プロセッサ）４０５およびメモリ４１０
を有する。メモリ４１０の一部は、プロセッサ４０５に
よって実行されると、ＳＤＦＥ型の動作を実行するプロ
グラム命令を記憶するために使用される。このメモリ部
分を４１１で示す。別のメモリ部分４１２は、本発明の
考え方に従ってプロセッサ４０５によって更新されたタ
ップ係数値を記憶するために使用される。入力信号４０
４はプロセッサ４０５に入力され、プロセッサ４０５は
本発明の考え方に従ってこの信号を等化して出力信号４
０６を出力すると仮定する。例示のみの目的で、出力信
号４０６は、判定帰還等化器の出力サンプル列を表すと
仮定する。（当業者には知られているように、ディジタ
ル信号プロセッサは、出力信号４０６を導出する前にさ
らに入力信号４０４を処理することが可能である。）ソ
フトウェアプログラムの例についてはここでは説明しな
い。その理由は、図６の流れ図によって例示されるよう
な本発明の原理を知れば、そのようなプログラムは当業
者の能力の範囲内にあるからである。また、注意すべき
点であるが、本発明の考え方に従って、ディジタル信号
プロセッサ４００により、既に説明したもののような任
意の等化器構造を実現可能である。
１５に示す。図１４は、ディジタル信号プロセッサ４０
０による実施例である。ディジタル信号プロセッサ４０
０は、本発明の原理に従ってＤＦＥを実現するようにプ
ログラムされる。ディジタル信号プロセッサ４００は、
中央処理装置（プロセッサ）４０５およびメモリ４１０
を有する。メモリ４１０の一部は、プロセッサ４０５に
よって実行されると、ＳＤＦＥ型の動作を実行するプロ
グラム命令を記憶するために使用される。このメモリ部
分を４１１で示す。別のメモリ部分４１２は、本発明の
考え方に従ってプロセッサ４０５によって更新されたタ
ップ係数値を記憶するために使用される。入力信号４０
４はプロセッサ４０５に入力され、プロセッサ４０５は
本発明の考え方に従ってこの信号を等化して出力信号４
０６を出力すると仮定する。例示のみの目的で、出力信
号４０６は、判定帰還等化器の出力サンプル列を表すと
仮定する。（当業者には知られているように、ディジタ
ル信号プロセッサは、出力信号４０６を導出する前にさ
らに入力信号４０４を処理することが可能である。）ソ
フトウェアプログラムの例についてはここでは説明しな
い。その理由は、図６の流れ図によって例示されるよう
な本発明の原理を知れば、そのようなプログラムは当業
者の能力の範囲内にあるからである。また、注意すべき
点であるが、本発明の考え方に従って、ディジタル信号
プロセッサ４００により、既に説明したもののような任
意の等化器構造を実現可能である。
【００５５】図１５に、本発明の考え方のもう１つの代
替実施例を示す。回路５００は、中央処理装置（プロセ
ッサ）５０５、および等化器５１０を有する。等化器５
１０は、例えば、ＤＦＥであると仮定される。また、等
化器５１０は、フィードフォワードフィルタおよびフィ
ードバックフィルタの対応するタップ係数ベクトルの値
を記憶するための少なくとも２つのタップ係数レジスタ
を有する。プロセッサ５０５は、ＳＤＦＥ型のアルゴリ
ズムを実行する図１４のメモリ４１０と同様のメモリ
（図示せず）を有する。等化器出力信号５１１（等化器
出力サンプルの列を表す。）は、プロセッサ５０５に入
力される。プロセッサ５０５は、本発明の考え方に従っ
て等化器出力信号５１１を分析し、正しい解に収束する
ようにタップ係数の値を適応させる。
替実施例を示す。回路５００は、中央処理装置（プロセ
ッサ）５０５、および等化器５１０を有する。等化器５
１０は、例えば、ＤＦＥであると仮定される。また、等
化器５１０は、フィードフォワードフィルタおよびフィ
ードバックフィルタの対応するタップ係数ベクトルの値
を記憶するための少なくとも２つのタップ係数レジスタ
を有する。プロセッサ５０５は、ＳＤＦＥ型のアルゴリ
ズムを実行する図１４のメモリ４１０と同様のメモリ
（図示せず）を有する。等化器出力信号５１１（等化器
出力サンプルの列を表す。）は、プロセッサ５０５に入
力される。プロセッサ５０５は、本発明の考え方に従っ
て等化器出力信号５１１を分析し、正しい解に収束する
ようにタップ係数の値を適応させる。
【００５６】以上、本発明の実施例について説明した
が、当業者であればさまざまな変形例を考えることがで
きる。例えば、ここでは、本発明はディスクリートな機
能構成ブロック（例えば等化器など）で実現されるもの
として説明したが、それらの構成ブロックのうちの任意
の機能は、適当にプログラムされた１つまたは複数のプ
ロセッサを用いて実行可能である。
が、当業者であればさまざまな変形例を考えることがで
きる。例えば、ここでは、本発明はディスクリートな機
能構成ブロック（例えば等化器など）で実現されるもの
として説明したが、それらの構成ブロックのうちの任意
の機能は、適当にプログラムされた１つまたは複数のプ
ロセッサを用いて実行可能である。
【００５７】
【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、ブ
ラインド等化法を、判定帰還等化器のブラインド等化に
適合させ、等化器の収束性能を向上させることが可能と
なる。
ラインド等化法を、判定帰還等化器のブラインド等化に
適合させ、等化器の収束性能を向上させることが可能と
なる。
【図１】線形等化器を用いた従来技術の通信システムの
例示的なブロック図である。
例示的なブロック図である。
【図２】判定帰還等化器を用いた従来技術の通信システ
ムの例示的なブロック図である。
ムの例示的なブロック図である。
【図３】プリカーサおよびポストカーサを示す例示的な
インパルス応答の図である。
インパルス応答の図である。
【図４】従来技術の２次元ＤＦＥのブロック図である。
【図５】ＲＣＡ法を用いたブラインド起動中の従来技術
の１次元ＤＦＥのブロック図である。
の１次元ＤＦＥのブロック図である。
【図６】本発明の原理を実現する例示的な流れ図であ
る。
る。
【図７】本発明の原理による実施例の図である。
【図８】本発明の原理による実施例の図である。
【図９】本発明の原理による実施例の図である。
【図１０】本発明の原理による実施例の図である。
【図１１】従来技術の位相分割ノイズ予測判定帰還等化
器（ＮＰＤＦＥ(noise predictive decision feedback
equalizer)）のブロック図である。
器（ＮＰＤＦＥ(noise predictive decision feedback
equalizer)）のブロック図である。
【図１２】ＮＰＤＦＥ型の等化器とともに用いた、本発
明の原理による別の実施例の図である。
明の原理による別の実施例の図である。
【図１３】ＮＰＤＦＥ型の等化器とともに用いた、本発
明の原理による別の実施例の図である。
明の原理による別の実施例の図である。
【図１４】本発明の原理を実現する受信器の一部の例示
的なブロック図である。
的なブロック図である。
【図１５】本発明の原理を実現する受信器の一部の例示
的なブロック図である。
的なブロック図である。
１０ 通信システム １５ シェーピングフィルタ ２０ 通信チャネル ２５ 適応フィルタ ３０ スライサ ５０ 線形等化器 ６０ フィードフォワードフィルタ ６５ スライサ ７０ フィードバックフィルタ ９０ 従来型ＤＦＥ（ＣＤＦＥ） １００ ２次元ＣＤＦＥ １０５ アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器 １１０ 同相有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ １１５ シンボルスライサ １２０ フィードバックフィルタ １２５ フィードバックフィルタ １３０ 加算器 １３５ 加算器 １５０ 直交ＦＩＲフィルタ １５５ シンボルスライサ １６０ フィードバックフィルタ １６５ フィードバックフィルタ １７０ 加算器 １７５ 加算器 ４００ ディジタル信号プロセッサ ４０４ 入力信号 ４０５ 中央処理装置（プロセッサ） ４０６ 出力信号 ４１０ メモリ ５００ 回路 ５０５ 中央処理装置（プロセッサ） ５１０ 等化器 ５１１ 等化器出力信号 ９０５ フィードフォワードフィルタ ９１０ ４点スライサ ９１５ フィードバックフィルタ ９５５ フィードフォワードフィルタ ９６０ シンボルスライサ ９６５ フィードバックフィルタ ９７０ ４点スライサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 596077259 600 Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ａｖｅｎｕｅ, Ｍｕｒｒａｙ Ｈｉｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅ ｒｓｅｙ 07974−0636Ｕ．Ｓ．Ａ. (72)発明者 ジアン ヤン アメリカ合衆国，07746 ニュージャージ ー，マールボロ，ホワイトニー ドライブ 10
Claims (12)
- 【請求項１】 フィードフォワード部分およびフィード
バック部分を有する等化器を収束させる方法において、 統計的等化法を用いて前記フィードフォワード部分を収
束させるステップと、 シンボルベースの等化法を用いて前記フィードバック部
分を収束させるステップとからなることを特徴とする、
等化器を収束させる方法。 - 【請求項２】 前記統計的等化法は縮小コンステレーシ
ョンアルゴリズムに基づくことを特徴とする請求項１に
記載の方法。 - 【請求項３】 前記統計的等化法は定モジュラスアルゴ
リズムに基づくことを特徴とする請求項１に記載の方
法。 - 【請求項４】 前記統計的等化法はマルチモジュラスア
ルゴリズムに基づくことを特徴とする請求項１に記載の
方法。 - 【請求項５】 前記シンボルベースの等化法は最小平均
二乗アルゴリズムに基づくことを特徴とする請求項１に
記載の方法。 - 【請求項６】 前記シンボルベースの等化法は４次最小
平均二乗アルゴリズムに基づくことを特徴とする請求項
１に記載の方法。 - 【請求項７】 フィードバックフィルタと、 フィードフォワードフィルタと、 前記フィードバックフィルタおよび前記フィードフォワ
ードフィルタからの出力信号の関数として生成される入
力信号に作用して、Ｎ個のシンボルからなるコンステレ
ーションから第１シンボル列を生成するＮシンボルスラ
イサと、 Ｎ＜Ｍとして、前記入力信号に作用して、Ｍ個のシンボ
ルを有するコンステレーションから第２シンボル列を生
成するＭシンボルスライサとからなるフィルタ装置にお
いて、 前記フィードフォワードフィルタは前記第１シンボル列
の値の関数として適応し、前記フィードバックフィルタ
は前記第２シンボル列の値の関数として適応することを
特徴とするフィルタ装置。 - 【請求項８】 前記フィードフォワードフィルタはブラ
インド等化アルゴリズムの関数として等化し、前記フィ
ードバックフィルタはシンボルベースのアルゴリズムの
関数として等化することを特徴とする請求項７に記載の
装置。 - 【請求項９】 前記シンボルベースのアルゴリズムは最
小平均二乗アルゴリズムであることを特徴とする請求項
８に記載の装置。 - 【請求項１０】 前記シンボルベースのアルゴリズムは
４次最小平均二乗アルゴリズムであることを特徴とする
請求項８に記載の装置。 - 【請求項１１】 前記フィードフォワードフィルタおよ
び前記フィードバックフィルタは判定帰還等化器を形成
することを特徴とする請求項７に記載の装置。 - 【請求項１２】 前記フィードフォワードフィルタおよ
び前記フィードバックフィルタはノイズ予測判定帰還等
化器を形成することを特徴とする請求項７に記載の装
置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/862909 | 1997-05-23 | ||
| US08/862,909 US6069917A (en) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | Blind training of a decision feedback equalizer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10335982A true JPH10335982A (ja) | 1998-12-18 |
| JP3527634B2 JP3527634B2 (ja) | 2004-05-17 |
Family
ID=25339714
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14341298A Expired - Fee Related JP3527634B2 (ja) | 1997-05-23 | 1998-05-25 | 等化器を収束させる方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6069917A (ja) |
| EP (1) | EP0880253B1 (ja) |
| JP (1) | JP3527634B2 (ja) |
| CA (1) | CA2233522C (ja) |
| DE (1) | DE69831528T2 (ja) |
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| KR100442818B1 (ko) * | 1998-10-14 | 2004-09-18 | 삼성전자주식회사 | 순차적 갱신 적응형 등화기 및 그 방법 |
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