WO2000044108A1 - Egalisateur adaptatif et procede d'egalisation adaptative - Google Patents

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WO2000044108A1
WO2000044108A1 PCT/JP1999/000258 JP9900258W WO0044108A1 WO 2000044108 A1 WO2000044108 A1 WO 2000044108A1 JP 9900258 W JP9900258 W JP 9900258W WO 0044108 A1 WO0044108 A1 WO 0044108A1
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memory length
transmission line
adaptive equalizer
reference signal
line memory
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PCT/JP1999/000258
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Inventor
Hideki Igarashi
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Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha
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    • H04L2025/03433—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by equaliser structure
    • H04L2025/03535—Variable structures

Definitions

  • the present invention relates to an adaptive automatic equalizer used for digital mobile communication devices such as digital mobile communication, digital satellite communication, and digital mobile satellite communication, that is, an adaptive equalizer and an adaptive equalizer. It concerns the equalization method. Background art
  • radio waves are reflected, diffracted, and scattered from the terrain and features around the mobile station, causing fading in which the amplitude and phase of the received signal fluctuates drastically. is there. If the delay time of the delayed wave is not negligible compared to the symbol length, the spectrum of the signal is distorted, resulting in significant deterioration of characteristics.
  • This fading is called frequency-selective fading because the spectral distortion has frequency dependence, and there is an adaptive equalizer as one of the effective conventional techniques for overcoming this.
  • the configuration of a conventional adaptive equalizer includes, for example, a decision feedback adaptive equalizer (hereinafter, referred to as DFE) that feeds back a decision value and removes the influence of a delayed wave, and all the sequences that may have been transmitted.
  • DFE decision feedback adaptive equalizer
  • a maximum likelihood sequence estimation (hereinafter, referred to as MLSE) for selecting a sequence most likely to be transmitted from the TD is known.
  • the MLSE has a slightly larger device scale than the DFE, but has better characteristics than the DFE because the power of the delayed wave can be used.
  • a transmission line impulse response (hereinafter referred to as CIR) is obtained from a known reference signal.
  • An adaptive MLSE that performs tracking operations in response to fluctuations in transmission line characteristics, not only during training but also in the data part, is effective.
  • state-based estimation MLSE the MLSE that performs channel estimation for each state of the video algorithm
  • state-based estimation MLSE is a fast-changing transmission path that performs CIR estimation for each state of the MLSE. Also shows excellent characteristics.
  • Fig. 1 shows a paper by Kubo et al., For example, published on IEEE Transactions Communications Vol. 42, No. 2/3/4, pp. 1872-1880 of pp. 199-4.
  • "Ana daptive M axi mum—Likelihood S equence E stimator for Fast Time—Varying Interns ymb ol Interference Channels,,: H.Kubo, K.Murak am i, T.Fujino This is a block diagram showing the configuration of the conventional state-by-state estimation MLSE shown in Reference 1.
  • 11 is the maximum likelihood sequence estimator
  • 12a to l2n are A CIR estimator
  • 101 is a received baseband signal
  • 102 is a CIR estimated value for each state
  • 103 is a temporary judgment value for each state
  • 104 is hard decision data.
  • the maximum likelihood sequence estimator 11 receives the received baseband signal 101 and the CIR estimation value 102 for each state, estimates the transmission sequence using the video algorithm, Output as judgment data 104.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the maximum likelihood sequence estimation unit 11.
  • 21 is a branch metric generator
  • 22 is an ACS operation circuit
  • 23 is Path metric memory
  • 24 is path memory
  • 201 is branch metric
  • 202 is path metric
  • 203 is one hour ago path metric
  • 2 04 is the survival path.
  • the path at the time of the behaviour algorithm and the path leading to the branch / — i are respectively expressed by the following equation (1). , (2).
  • the branch metric creation unit 21 compares the repliability of the received signal obtained from the CIR estimation value 102 for each state with the received baseband signal 101 and obtains all branch candidates 5. Create a branch metric 201 for ⁇ / —i and output it to the ACS operation circuit 23.
  • the branch metric 201 can be expressed by the following equations (3) and (4).
  • the ACS operation circuit 22 adds the branch metric 20 0 to the previous one-time path metric 20 3 stored in the path metric memory 23. Add 1 to all branch candidates Then, a path metric candidate is calculated.
  • ⁇ [] is the path metric 202 determined by the state. Further, information on which path is selected is output to the path memory 24 as a surviving path 204.
  • the path memory 25 stores the path memory 204 for a predetermined time, and the path metric 203 before one time traces the smallest path, and hardens the transmission sequence determined by that path. Output as judgment data 104.
  • Corrected form (Rule 91) Is the CIR estimate at the state on the surviving path transition to, and ⁇ is the step size parameter over time, indicating the complex conjugate.
  • the state-by-state estimation MLSE shows a good bit error rate characteristic even on a transmission line that fluctuates at high speed by estimating the transmission line for each state as described above.
  • a list output video equalizer using a list output video algorithm has been proposed in order to suppress an increase in the device scale.
  • the list output video algorithm is based on IEEE TRanas ac t i o n s o n In f o r m a t i o n
  • ViterbbiAlgorithm T. Hashimote (hereinafter referred to as reference 2), which is a generalization of the video algorithm as shown in the following (a) and (b).
  • the generalization in (a) is the same concept as decision feedback sequence estimation (DFSE).
  • DFSE decision feedback sequence estimation
  • the generalization in (b) assuming binary transmission, S-lines having a high metric value likelihood are selected from 2 S-entry paths.
  • the conventional list output video equalizer using the list output video algorithm described above can leave multiple surviving paths in each state. As a result, the characteristic degradation from the MLSE can be suppressed to some extent on a relatively small device scale.
  • the configuration and operation of a list output video equalizer as a second conventional example will be described.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a conventional list output video / equalizer shown in, for example, the aforementioned reference 2.
  • 31 is a branch metric creation unit
  • 32 is an ACS operation circuit
  • 33 is a path metric memory
  • 34 is a path memory
  • 301 is a received baseband signal
  • 30 2 Is the IR estimate
  • 303 is the surviving path leading to the state
  • 304 is the branch metric
  • 305 is the path metric
  • 306 is the previous path metric 307 is a surviving path
  • 308 is hard decision data.
  • the branch metric creation unit 31 receives the received baseband signal 310, the CIR estimated value 302, and the surviving path 303 leading to the state, and receives the CIR estimated value 302 and the state The replica of the received signal found from the surviving path leading to Then, a branch metric 304 is created and output to the ACS operation circuit 32. If the metric criterion is the squared Euclidean distance, the branch metric 304 can be expressed by the following equations (10) and (11).
  • the branch metric 304, r A is the received baseband signal 310, and f k [s k ls k ⁇ [v]] is determined by the branch sk Is ⁇ v]
  • the replica of the received signal, c; is the CIR estimated value 302, is the channel memory length, and V is the memory size of the video algorithm.
  • the ACS operation circuit 32 adds a branch metric to the one-time previous path metric 3006 stored in the path metric memory 33.
  • the path memory 324 stores the surviving path 307 for a predetermined time, the path metric 360 before the time follows the smallest path, and hardens the transmission sequence determined by the path. Output as judgment data overnight.
  • i Corrected paper (Rule 91)
  • the conventional list output video equalizer has a good performance even in a transmission path with a relatively small circuit scale and large delay dispersion by leaving multiple paths for each state. It shows an excellent bit error rate characteristic.
  • the adaptive configuration that performs the CIR estimation in the short-term part can reduce the bit loss due to the path diversity effect of the delay wave when the delay dispersion is large. It has the characteristic that the deterioration of the error rate characteristic can be suppressed to some extent.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and has a good bit rate even for a transmission line having a large delay dispersion, a small delay dispersion, and a fast fading variation.
  • An object of the present invention is to obtain an adaptive equalizer and an adaptive equalization method exhibiting error rate characteristics. Disclosure of the invention
  • An adaptive equalizer includes a transmission line memory length estimation circuit for estimating a transmission line memory length from a received signal, and a method suitable for a high-speed fluctuating transmission line, such as intersymbol interference in the received signal.
  • the transmission line memory length output from the length estimating circuit is input, and the demodulated data output from the first adaptive equalizer and the previous A selection circuit for selecting one of the demodulated data output from the second adaptive equalizer and outputting the selected demodulated data, thereby improving the bit error rate characteristics. Things.
  • the first adaptive equalizer uses a maximum likelihood sequence estimation that performs transmission path estimation for each state as a technique suitable for a transmission path that changes at high speed.
  • the transmission line memory length estimating circuit receives the received signal and the known reference signal, shifts the evening of the received signal, and compares the received signal with the reference signal.
  • the transmission line memory length is estimated based on the correlation power obtained from the correlation.
  • the transmission line memory length estimating circuit receives the received signal and the known reference signal, shifts the evening of the received signal, and generates a plurality of bursts. Over a predetermined period, the correlation with the reference signal is obtained, and the transmission line memory length is estimated based on the probability that the obtained correlation power exceeds a predetermined threshold.
  • a transmission line memory length estimating circuit estimates a transmission line memory length from a received signal obtained by receiving a radio wave emitted from a digital wireless communication device, and fluctuates at a high speed.
  • a first adaptive equalizer based on a method suitable for a transmission line
  • the influence of intersymbol interference and the like on the received signal is reduced
  • a second adaptive equalizer based on a method suitable for a transmission line with large delay dispersion is used.
  • An adaptive equalizer is used to reduce the influence of intersymbol interference and the like on the received signal, and is output from the first adaptive equalizer based on the channel memory length.
  • One of the demodulated data and the demodulated data output from the second adaptive equalizer is selected, and the selected demodulated data is output to improve the bit error rate characteristics.
  • a maximum likelihood sequence estimation for performing transmission path estimation for each state is performed as a method suitable for a fast-varying transmission path performed by the first adaptive equalizer.
  • a list output video algorithm is used to reduce the influence of intersymbol interference or the like in the received signal. , To reduce the influence of inter-symbol interference in the received signal.
  • the transmission signal memory length estimation circuit inputs the received signal and the known reference signal, shifts the evening of the received signal, and
  • the reception signal and the known reference signal are obtained by estimating the transmission channel memory length based on the obtained correlation power.
  • a transmission path memory length estimation circuit is input, shifts the timing of the received signal, correlates with the reference signal over a plurality of bursts, and the obtained correlation power has a predetermined threshold.
  • the transmission line memory length is estimated based on the exceeding probability.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a conventional state-by-state estimated MLSE.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of a maximum likelihood sequence estimator in a conventional state-by-state estimation MLSE.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a conventional list output video equalizer.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of the adaptive equalizer according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an internal configuration of the transmission line memory length estimation circuit according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an internal configuration of the estimated MLSE for each state according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram showing an internal configuration of the list output video / equalizer according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an internal configuration of a transmission line memory length estimation circuit according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to Embodiment 1 of the present invention.
  • reference numeral 41 denotes a transmission line memory length estimation circuit
  • reference numeral 42 denotes an estimation for each state.
  • MLSE is a list output video equalizer
  • 44 is a selection circuit
  • 401 is a receive baseband signal
  • 402 is a reference signal
  • 400 is a transmission line memory length.
  • 404, 405 are hard decision data.
  • 406 is the state ⁇ estimation MLSE 4 2 and the list output video equalizer 4 Among the hard decision data 404 and 405 output from 3, the hard decision data selected by the selection circuit 44, that is, demodulated data.
  • Fig. 5 is a block diagram showing the internal configuration of the transmission line memory length estimation circuit 41, where 51 is a correlator, 52 is an addition circuit, 53 is a memory, and 54 is a comparison.
  • 51 and 503 are correlation powers
  • 502 is the sum of the correlation powers obtained by the addition circuit 52.
  • the correlator 51 is shifted from the known reference signal 402 such as a unique code by shifting the timing of the received baseband signal 401.
  • a correlation with the received baseband signal 401 is obtained, and a value obtained by squaring the obtained correlation result is output to the addition circuit 52 and the memory 53 as a correlation power 501.
  • the addition circuit 52 adds the correlation power for all the timings for which the correlation has been obtained, and outputs the sum 502 of the correlation power to the comparison circuit.
  • the memory 53 temporarily stores the correlation power for all the timings for which the correlation has been obtained, and after the sum of the correlation power 502 is obtained in the adder circuit 502, the stored correlation power 50 3 is output to the comparison circuit 54.
  • the comparison circuit 54 compares the correlation power 503 with the sum of the correlation powers 502, and determines that the correlation power 503 is larger than a predetermined ratio by a predetermined ratio with respect to the correlation power sum 502. Is output as the transmission line memory length 4003.
  • the transmission line memory length 403 generated by the transmission line memory length estimation circuit 41 is sent to the state-by-state estimation MLSE 42, the list output video equalizer 43, and the selection circuit 44.
  • State-based estimation MLSE 42 receive baseband signal 401, transmission
  • the channel memory length estimation circuit 41 outputs the channel memory length 400 and the known reference signal 402
  • the transmission is performed by the maximum likelihood sequence estimation that estimates the channel for each state.
  • the sequence is estimated, and the obtained value is output as hard decision data 404.
  • Fig. 6 is a block diagram showing the internal configuration of the state-based estimation MLSE 42.
  • the same components as those of the conventional state-based estimation MLS shown in Fig. 1 are used. Are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted here.
  • State estimation MLSE 42 in the adaptive equalizer according to Embodiment 1 having the above-described configuration includes reception band signal 401, CIR estimation value 102 for each state, and transmission line memory.
  • reception band signal 401 CIR estimation value 102 for each state
  • transmission line memory When length 4003 is input, the transmission sequence is estimated by the video algorithm and output as hard decision data 104.
  • State-by-state estimation MLSE 42 in adaptive equalizer of Embodiment 1 Maximum likelihood sequence estimation section 11a of MLSE 42 and maximum likelihood sequence estimation section 11 in conventional state-by-state estimation MLSE shown in FIG. 2
  • the branch metric creation unit in the first embodiment operates based on the transmission path memory length 403 output from the transmission path memory length estimation circuit 41. That is, in the maximum likelihood sequence estimating unit 1 la of the first embodiment, the transmission line memory length 403 is used as in the above equation (4).
  • Each of the n CIR estimators 1 2a ′ to 1 2 n ′ shown in FIG. When the baseband signal 401, the provisional judgment value 103 for each state, the transmission path memory length 4003, and the reference signal 402 are input, the CIR is estimated for each state using the LMS algorithm. Then, the CIR estimated value 102 for each state is output.
  • the list output video equalizer 43 shown in FIG. 4 includes a reception baseband signal 401, a transmission path memory length 403 output from the transmission path memory length estimating circuit 41, and a known reference signal 402. , The transmission sequence is estimated by the list output video algorithm and the hard decision data 405 is output.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the internal configuration of the list output video / equalizer 43, which is the same as the conventional list output video / equalizer shown in FIG.
  • the same components are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted here.
  • 61 is a CIR estimating unit
  • 31a is a branch metric creating unit
  • 34a is a path memory
  • 601 is a temporary judgment value.
  • the CIR estimator 61 outputs the received baseband signal 401, the transmission line memory length 4
  • the CIR is estimated using the LMS algorithm, and the CIR estimated value 302 is output.
  • the transmission path 0,.
  • the branch metric generating unit 31a is similar to the branch metric generating unit 31 in the conventional list output video equalizer shown in FIG.
  • a branch metric 304 is created according to (0), (1 1).
  • the branch metric creation unit 31a in the adaptive equalizer according to the first embodiment and the branch metric creation unit 31 in the conventional list output video equalizer shown in FIG. The difference from this is that the transmission line memory length 403 output from the transmission line memory length estimating circuit 41 is used as in the above equation (11).
  • the path memory 34a in the first embodiment has a function similar to that of obtaining the hard-decision data 405 in addition to the function of the path memory 34 in the conventional list output video equalizer. 6 Outputs the provisional judgment value 6 0 1 for CIR estimation in 1. However, the tentative determination value 6001 is determined earlier than the hard decision data 405 in order to follow the fluctuation of the transmission path characteristics.
  • the hard decision data 404 generated by the state estimation ML SE 42 and the hard decision data 405 generated by the list output video equalizer 43 are sent to the selection circuit 44.
  • the selection circuit 44 When the transmission line memory length 403 output from the transmission line memory length estimating circuit 41 is smaller than a predetermined value, the selection circuit 44 performs the hard decision data output from the state estimation MLSE 42 when the transmission line memory length 403 is smaller than a predetermined value. Select 404 and output as demodulated data 406. On the other hand, if the transmission line memory length 400 is larger than the predetermined value, Selects the hard decision data 400 output from the list output video equalizer 43 and outputs it as demodulated data 400.
  • one of the hard decision data output from the state-based estimation MLSE and the hard decision data output from the list output video equalizer is stored in the transmission line memory.
  • the received signal is good even on transmission paths with large delay dispersion and small delay dispersion, and with fast fluctuations in fusing. A good bit error rate characteristic can be obtained.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the same constituent elements as those of Embodiment 1 The same reference numerals are given and the description is omitted here.
  • reference numeral 41a denotes a transmission line memory length estimating circuit for estimating a transmission line memory length based on the probability that the correlation power exceeds a predetermined threshold
  • reference numeral 407 denotes a threshold value.
  • the transmission line memory length estimating circuit 41a receives the baseband signal 401 when the received baseband signal 401, the reference signal 402 known in advance, and the threshold 4 ⁇ 7 are input. Then, the correlation between the reference signal 402 and the reference signal 402 is obtained over several bursts, and the transmission path memory length 4003 is estimated and output based on the probability that the correlation power has exceeded a predetermined threshold.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the internal configuration of the transmission line memory length estimating circuit 41a.
  • the same reference numerals are used for the same components as those in the adaptive equalizer of the first embodiment. The description is omitted here.
  • 54a and 56 are comparison circuits
  • 55 is an averaging circuit
  • 504 is a hard decision value of the correlation power
  • 505 is an average value of the hard decision values of the correlation power.
  • the timing of the received baseband signal 401 is The correlator 51 correlates a known reference signal 402 such as a unique code with the received baseband signal 401 and squares the obtained result to obtain a correlation power. It is output to the adder circuit 52 and the memory 53 as 501.
  • the addition circuit 52 adds the correlation power for all the timings for which the correlation has been obtained, and outputs the sum 502 of the correlation power to the comparison circuit.
  • the memory 53 temporarily stores the correlation power for all the correlated timings, and after the sum of the correlation powers 502 is obtained by the adding circuit 502, the stored correlation power 50 3 is output to the comparison circuit 54a.
  • the comparison circuit 54a compares the correlation power 503 with the sum of the correlation powers 502, and when the correlation power 503 is greater than or equal to a predetermined ratio with respect to the correlation power sum 502. Then, a hard decision value 504 of the correlation power, which is set to "1" and otherwise "0", is output.
  • the averaging circuit 55 averages the hard decision value 504 of the correlation power over a plurality of bursts, and outputs an average value 505 of the hard decision values of the correlation power.
  • the comparison circuit 56 compares the average hard decision value 505 of the correlation power with the threshold 407, and determines that the average value 505 of the hard decision value of the correlation power is larger than the threshold 407.
  • the mining width is output as the transmission path memory length 403.
  • the transmission line memory length 400 generated by the transmission line memory length estimation circuit 41a is sent to the state-by-state estimation MLSE 42, the list output video equalizer 43 and the selection circuit 44.
  • the state-based estimation MLSE 42 receives the received baseband signal 401, the transmission path memory length 400 output from the transmission path memory length estimation circuit 41, and the predetermined reference signal 402. Then, the transmission sequence is estimated by the maximum likelihood sequence estimation that estimates the transmission path for each state, and is output as hard decision data 404. Since the configuration and operation of state-based estimation MLSE 42 are the same as state-based estimation MLSE 42 shown in FIG. 6 in the adaptive equalizer according to Embodiment 1, description thereof is omitted here. .
  • the list output video equalizer 43 receives the received baseband signal 401, the transmission line memory length estimating circuit 41a, the transmission line memory length 400 output from the transmission line memory 41a, and the known reference signal 402. When input, the transmission sequence is estimated by the list output video algorithm and output as hard decision data 405.
  • list output video equalizer 43 The configuration and operation of list output video equalizer 43 are the same as those of list output video equalizer 43 shown in FIG. 7 in the adaptive equalizer of the first embodiment. Therefore, the description is omitted here.
  • the hard decision data 404 generated by the state-based estimation MLSE 42 and the hard decision data 405 generated by the list output video equalizer 43 are sent to the selection circuit 44.
  • the selection circuit 4 4 estimates the state and outputs the hard decision data 4 output by the MLSE 42. Select 0 4 and output as demodulation data 40 6.
  • the transmission path memory length 400 is larger than the predetermined value, the hard decision data 405 output from the list output video equalizer 43 is selected, and the demodulated data 406 is selected. And output.
  • the transmission line memory length estimation circuit 41a correlates the received baseband signal and the reference signal over a plurality of bursts, and the correlation power is a predetermined value. Based on the probability of exceeding the threshold Since the transmission path memory length is estimated, the transmission path memory length can be more accurately estimated, and the bit error rate characteristics can be further improved as compared with the adaptive equalizer of the first embodiment.
  • a digital radio communication device receives a radio communication signal.
  • the selection circuit 44 determines whether the adaptive equalizer suitable for the transmission line that fluctuates at high speed Digital mobile communication, digital satellite communication, and digital mobile communication to obtain optimal hard decision data by selecting either output or output from an adaptive equalizer suitable for a transmission path with large delay dispersion.
  • Digital wireless communication equipment in the mobile satellite communications field is suitable for obtaining good bit error rate characteristics of received signals.

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Description

明 細 書 適応等化器および適応等化方法 技術分野
この発明は、 ディ ジタル移動体通信、 ディ ジタル衛星通信、 ディ ジ夕 ル移動体衛星通信等のディ ジ夕ル無線通信機器に使用される適応自動等 化器、 即ち、 適応等化器および適応等化方法に関するものである。 背景技術
ディ ジタル移動体通信においては、 電波が移動局周辺の地形や地物か ら反射、 回折、 散乱を受けることによ り、 受信信号の振幅や位相が激し く変動するフェージングが生じるこ とがある。 そして、 遅延波の遅延時 間がシンボル長に比べ無視できない場合には、 信号のスぺク トルが歪ん で大幅な特性劣化が生じる。
このフェージングは、 スぺク トル歪みに周波数依存性があることから 周波数選択性フェージングと呼ばれ、 これを克服するための有効な従来 技術の一つとして適応等化器がある。
従来の適応等化器の構成は、 例えば、 判定値を帰還して遅延波の影響 を取り除く判定帰還形適応等化器 （以下、 D F Eという） や送信された 可能性のある全ての系列の中から最も送信された可能性の高い系列を選 ぶ最尤系列推定 （以下、 M L S E という） 等が公知である。
M L S Eは、 D F E と比較して装置規模がやや大き く なるが、 遅延波 の電力も利用可能なことから D F Eに比べてよ り良好な特性を持つ。 伝送路特性の変動が速いフヱ一ジングに対しては、 予めわかっている 参照信号から伝送路イ ンパルス応答 （以後、 C I Rという） を求める ト レーニング時だけでなく、 データ部分においても伝送路特性の変動に追 随して トラ ツキング動作を行う適応形の M L S Eが有効である。
その中でも、 ビ夕ビアルゴリズムのステー ト毎に伝送路推定を行う M L S E (以下、 ステー ト毎推定 M L S Eという） は、 M L S Eの各ステ ー ト毎に C I R推定を行う ことで高速に変動する伝送路においても優れ た特性を示す。
以下では、 従来の適応等化器の代表例として、 ステー ト毎推定 M L S Eの構成を説明する。
第 1図は、 例えば I E E E T r a n s a c t i o n s o n C o m mu n i c a t i o n sの第 4 2卷、 第 2 / 3 /4号、 1 9 9 4の第 1 8 7 2〜 1 8 8 0頁に掲載の、 久保他による論文 "A n A d a p t i v e M a x i mum— L i k e l i h o o d S e q u e n c e E s t i m a t o r f o r F a s t T i m e— V a r y i n g I n t e r s ymb o l I n t e r f e r e n c e C h a n n e l s ，， ： H . K u b o , K . Mu r a k am i , T . F u j i n o (以下、 文献 1 という） に示された、 従来のステー ト毎推定 M L S Eの構成を示 すブロ ック図である。 図において、 1 1は最尤系列推定部、 1 2 a〜 l 2 nは C I R推定部であ り、 1 0 1は受信ベースバン ド信号、 1 0 2は ステー ト毎の C I R推定値、 1 0 3はステー ト毎の仮判定値、 1 0 4は 硬判定データである。
次に動作について説明する。
最尤系列推定部 1 1は、 受信べ一スバン ド信号 1 0 1 とステー ト毎の C I R推定値 1 0 2が入力されると、 ビ夕ビアルゴリズムによ り送信系 列を推定し、 硬判定データ 1 0 4 と して出力する。
第 2図は最尤系列推定部 1 1の内部構成を示すプロ ック図である。 図 において、 2 1は枝メ ト リ ック作成部、 2 2は A C S演算回路、 2 3は パスメ ト リ ックメモリ、 2 4はパスメモリであ り、 2 0 1は枝メ ト リ ツ ク、 2 0 2はパスメ ト リ ック、 2 0 3は一時刻前のパスメ ト リ ック、 2 04は生き残りパスである。
上記の構成を持つ従来のステー 卜毎推定 M L S E内の最尤系列推定部 1 1において、 ビ夕ビアルゴリズムの時刻 におけるステー ト および 枝 / — iにつながるパスをそれそれ、 以下の式 （ 1 ) 、 （ 2 ) で定義す る。
ん = 1 ， —ぃ…， 一 v+J · · · ( 1 ) / — ―"… -ν] · . · ( 2 ) ここで、 はステー ト または枝 Is^によ り決定される送信変調系列 の候補である。
枝メ ト リ ック作成部 2 1は、 ステート毎の C I R推定値 1 0 2から求 めた受信信号のレプリ力と受信べ一スバン ド信号 1 0 1を比較し、 全て の枝の候補 5λ / — iに対して枝メ ト リ ック 2 0 1を作成し、 A C S演算回 路 2 3に出力する。
メ ト リ ック基準を 2乗ユーク リ ッ ド距離とすると、 枝メ ト リ ック 2 0 1は、 以下の式 （ 3 ) 、 （4 ) で示すことができる。
ΓΑ k I ¾-ι] =
Figure imgf000005_0001
― I sk2 Γ · · · 、 J )
( 4 ) ここで、 Γ t は枝 sk fs^の枝メ ト リ ヅク 2 0 1、 Γ は受信ベースバ ン ド信号 1 0 1、 ^ /skJは枝 sk Is^によ り決定される受信信号のレブ リ 力、 c 」はステー ト sk一 1における C I R推定値 1 0 2、 は伝送路 メモ リ長である。 また、 ステー ト によ り決定される送信系列の候補 …， —^)をステ一 ト毎の仮判定値 1 0 3 と して C I R推定部 1 2 a〜 1 2 ηに出力する。
盯正された用紙 （規則 91) A C S演算回路 2 2は、 以下の式 （ 5 ) のように、 パスメ ト リ ックメ モリ 2 3に蓄えられている一時刻前のパスメ ト リ ック 2 0 3に枝メ ト リ ック 2 0 1 を加算し、 全ての枝の候補
Figure imgf000006_0001
に対して、 パスメ ト リ ック の候補を算出する。
Figure imgf000006_0002
ここで、 HJ / 」は枝5 _iによ り決定されるパスメ ト リ ックの候補、
Figure imgf000006_0003
テ— ト s によ り決定される一時刻前のパスメ ト リ ック 2 0
3である。 更に、 式 （ 6 ) のように、 全てのステー ト 毎にパスメ ト リ ックの候補 HA[ /sk を比較して最も小さいものを選択し、 パスメ ト リ ック 2 0 2 と してパスメ ト リ ックメモリ 2 3に出力する。
/ -
Figure imgf000006_0004
J · · · ( 6 ) ここで、 ^[ ]はステー ト によ り決定されるパスメ ト リ ック 2 0 2で ある。 また、 どのパスを選択したかという情報を生き残りパス 2 0 4 と してパスメモリ 2 4に出力する。
パスメモリ 2 5は、 所定の時刻分のパスメモリ 2 0 4を蓄え、 一時刻 前のパスメ ト リ ック 2 0 3が最小のパスをたどり、 そのパスによ り決定 される送信系列を硬判定データ 1 0 4と して出力する。
C I R推定部 1 2 a〜 1 2 nは、 最尤系列推定部 1 1のステー トの数 だけ用意され、 受信ベースバン ド信号 1 0 1およびステー ト毎の仮判定 値 1 0 3が入力されると、 L M Sアルゴリズムを用いて各ステー ト毎に C I Rを推定し、 ステー ト毎の C I R推定値 1 0 2を出力する。 具体的 には、 以下の式 （ 7 ) の よ う に、 全てのステー ト お よび伝送路 ( = 0,···， ）について C I R推定値を更新し、 ステー ト毎の C I R推定値 1 0 2 と して出力する。
c +ikl = ci,k k-i： ]+ 一 c ： ] )ァ · · · ( 7 ) ここで、 c +1 [ 】はステー ト ¾における C I R推定値 1 0 2、 cik[sk^： 5 ]
訂正された用紙 （規則 91) は への生き残 りパス遷移上のステー ト における C I R推定値、 δ はステップサイズパラメ一夕であ り、 ·Ίま複素共役を示す。
ステー ト毎推定 M L S Eは、 以上のようにステー ト毎に伝送路推定を 行う ことによって、 高速に変動する伝送路においても良好なビッ ト誤り 率特性を示す。
一方、 遅延分散の大きな伝送路において、 遅延時間が大きな遅延波ま で等化可能となるように M L S Eを実現した場合、 ステー トの数が多く なり装置規模が大き く なり過ぎて しまう。 そこで従来では、 装置規模の 増大を抑えるために、 リス ト出力ビ夕ビアルゴリズムを用いた リス ト出 力ビ夕ビ等化器が提案されている。 リス ト出力ビ夕 ビアルゴリズムは、 I E E E T r a n s a c t i o n s o n I n f o r m a t i o n
T h e o r yの第 3 3巻、 第 6号、 1 9 8 7の第 8 6 6〜 8 7 6頁に 掲載の、 橋本による論文 " A L i s t - T y p e R e d u c e d - C o n s t r a i n t G e n e r a l i z a t i o n o f t h e
V i t e r b i A l g o r i t hm" ： T . H a s h i m o t o ( 以下、 文献 2 という） に示されており、 ビ夕ビアルゴリズムを以下の （ a ) および （ b ) のように一般化したものである。
( a ) ビ夕ビアルゴリズムのメモリ長を伝送路または符号の拘束長 L よ り小さ く設定すること、 および
( b ) 各ステー トにつながる生き残りパスを 1本でなく、 S本に一般 化すること （ Sは正の整数） 。
( a ) での一般化は、 判定帰還系列推定 （D F S E ) と同一の概念で ある。 一方、 （ b ) での一般化は、 2値伝送を仮定する と、 2 S本の参 入パスの中からメ ト リ ック値の尤度の高い S本を選択するものである。 以上のようなリス ト出力ビ夕ビアルゴリズムを用いた従来のリス ト出 力ビ夕 ビ等化器は、 各ステー トにおいて複数本の生き残りパスを残すこ とによ り、 比較的小さな装置規模で M L S Eからの特性劣化をある程度 抑えることができる。 以下では、 2つ目の従来例として、 リス ト出力ビ 夕ビ等化器について、 その構成と動作を説明する。
第 3図は、 例えば、 前記した文献 2に示された、 従来のリス ト出力ビ 夕ビ等化器の構成を示すプロ ック図である。 図において、 3 1は枝メ ト リ ック作成部、 3 2は A C S演算回路、 3 3はパスメ ト リ ックメモリ、 3 4はパスメモリであり、 3 0 1 は受信ベースバン ド信号、 3 0 2は〇 I R推定値、 3 0 3はステー トにつながる生き残りパス、 3 0 4は枝メ ト リ ック、 3 0 5はパスメ ト リ ック、 3 0 6は一時刻前のパスメ ト リ ツ ク、 3 0 7は生き残りパス、 3 0 8は硬判定データである。
次に動作について説明する。
今、 ステー ト ^につながる ti番目のパス ^["]、 枝 sjswにつながる V番 目のパス / v]をそれそれ以下の式 （ 8 ) 、 （ 9 ) を用いて定義する
1，···， - 1 ·· * · · · ( o )
Figure imgf000008_0001
ここで、 /" はステー ト または枝
Figure imgf000008_0002
につながる！/番目または V番目 の生き残りパスにもとづく送信系列の候補である。
枝メ ト リ ック作成部 3 1は、 受信ベースバン ド信号 3 0 1 C I R推 定値 3 0 2およびステー トにつながる生き残りパス 3 0 3が入力される と、 C I R推定値 3 0 2 とステー トにつながる生き残りパスから求めた 受信信号のレプリカと受信ベースバン ド信号 3 0 1 を比較し、 全ての枝 の候補
Figure imgf000008_0003
に対して枝メ ト リ ック 3 0 4 を作成して A C S演算回路 3 2 に出力する。 メ ト リ ック基準を 2乗ユーク リ ッ ド距離と すると、 枝メ ト リ ック 3 0 4は、 以下の式 （ 1 0 ) 、 （ 1 1 ) で表せる
ΠΊΕされた用紙 91 Γλ [sk /^[v]] = I - fk [sk /¾_x[v]] ( 1 0 )
Figure imgf000009_0001
こ こで、
Figure imgf000009_0002
の枝メ ト リ ック 3 0 4 、 rAは受信べ一 スバン ド信号 3 0 1 、 fk[sk lsk^[v]]は枝 sk Is^v]によ り決定される受信信 号のレプリ カ、 c;は C I R推定値 3 0 2、 は伝送路メモ リ長、 Vはビ 夕ビアルゴリズムのメモリ長である。
A C S演算回路 3 2は、 以下の式 （ 1 2 ) で示されるように、 パスメ ト リ ックメモリ 3 3 に蓄えられている一時刻前のパスメ ト リ ック 3 0 6 に枝メ ト リ ッ ク 3 0 4 を加算し、 全ての枝の候補 5 5 ^](^ = 1^…， に 対して、 パスメ ト リ ツクの候補を算出する。
Hk[sk /¾.1[v]] =
Figure imgf000009_0003
Tk[sk lsk_M · · · ( 1 ) ここで、 [ ]]は枝 Sk によ り決定されるパスメ ト リ ックの候 補、 Hw [ v]]はステー ト ^ v]によ り決定される一時刻前のパスメ ト リ ック 3 0 6である。 更に、 以下の式 （ 1 3 ) が示す処理を全ての順位の 全てのステー ト ["]("=：½… )毎に行う。 即ち、 ステー ト に参入する 枝 sk lsk_x[v]によ り決定されるパスメ ト リ ックの候補 / ]]の中から w番目に小さいものを選択し、 パスメ ト リ ック 3 0 5 と してパスメ ト リ ックメモ リ 3 3 に出力する。
- · · · ( 1 3 ) ここで、
Figure imgf000009_0004
はステー ト [ ]によ り決定されるパスメ ト リ ック 3 0 5である。 また、 どのパスを選択したかという情報を生き残りパス 3 0 7 と してパスメモリ 3 4に出力する。
パスメモ リ 3 4は、 所定の時刻分の生き残りパス 3 0 7 を蓄え、 一時 刻前のパスメ ト リ ヅク 3 0 6が最小のパスをたどり、 そのパスによ り決 定される送信系列を硬判定デ一夕 3 0 8 と して出力する。 i丁正された用紙 （規則 91) 以上説明したように、 従来のリス ト出力ビ夕 ビ等化器は、 各ステー ト 毎に複数本のパスを残すことによって、 比較的小さな回路規模で遅延分 散の大きな伝送路においても、 良好なビッ ト誤り率特性を示す。 また、 フェージングの変動が速い伝送路でも、 デ一夕の部分において C I R推 定を行う適応形の構成にすれば、 遅延分散が大きい場合には遅延波のパ スダイバーシチ効果によ り、 ビッ ト誤り率特性の劣化をある程度抑える ことができる特徴を持っている。
しかしながら、 上記した構成を有する従来のステー ト毎推定 M L S E およびリス ト出力ビ夕 ビ等化器において、 ステー ト毎推定 M L S Eの動 作では、 遅延分散の大きな伝送路では装置規模が大き く なつてしまい、 一方、 リス ト出力ビ夕ビ等化器の動作では、 遅延分散が小さ く、 またフ エ ージングの変動が速い伝送路では、 ビッ ト誤り率特性が劣化するとい う課題があつた。
この発明は、 上記のような課題を解決するためになされたもので、 遅 延分散の大きな伝送路や遅延分散が小さ く、 またフェージングの変動が 速い伝送路に対しても、 良好なビッ ト誤り率特性を示す適応等化器およ び適応等化方法を得ることを目的とする。 発明の開示
この発明に係る適応等化器は、 受信信号から伝送路メモリ長を推定す る伝送路メモリ長推定回路と、 高速に変動する伝送路に適した手法で前 記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減する第 1 の適応等化器 と、 遅延分散の大きな伝送路に適した手法で前記受信信号における符号 間干渉などの影響を軽減する第 2の適応等化器と、 前記伝送路メモリ長 推定回路よ り出力される前記伝送路メモ リ長を入力し、 前記伝送路メモ リ長に基づいて、 前記第 1 の適応等化器から出力される復調データと前 記第 2の適応等化器から出力される復調デ一夕のいずれかを選択し、 選 択した前記復調データを出力する選択回路とを備えることで、 ビッ ト誤 り率特性を良好にするものである。
またこの発明に係る適応等化器では、 前記第 1の適応等化器は、 高速 に変動する伝送路に適した手法として、 ステ一 ト毎に伝送路推定を行う 最尤系列推定を用いて、 前記受信信号における符号間干渉などの影響を 軽減する適応等化器であ り、 前記第 2の適応等化器は、 遅延分散の大き な伝送路に適した手法として、 リス ト出力ビ夕 ビアルゴリズムを用いて 、 前記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減する適応等化器で あることを特徴とするものである。
またこの発明に係る適応等化器では、 前記伝送路メモリ長推定回路は 、 前記受信信号および既知の参照信号を入力し、 前記受信信号の夕イ ミ ングをシフ 卜させて前記参照信号との相関を取り得られた相関電力に基 づいて、 前記伝送路メモリ長を推定することを特徴とするものである。
またこの発明に係る適応等化器では、 前記伝送路メモ リ長推定回路は 、 前記受信信号および既知の参照信号を入力し、 前記受信信号の夕イ ミ ングをシフ トさせて、 複数バース トに渡り前記参照信号との相関を取り 、 得られた相関電力が所定のスレツショル ドを超えた確率に基づいて前 記伝送路メモリ長を推定することを特徴とするものである。
この発明の適応等化方法は、 ディ ジ夕ル無線通信機器から発射された 電波を受信し得られた受信信号から、 伝送路メモリ長推定回路が伝送路 メモリ長を推定し、 高速に変動する伝送路に適した手法に基づいた第 1 の適応等化器を用いて、 前記受信信号における符号間干渉などの影響を 軽減し、 遅延分散の大きな伝送路に適した手法に基づいた第 2の適応等 化器を用いて、 前記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減し、 前記伝送路メモ リ長に基づいて、 前記第 1の適応等化器から出力される 復調データと前記第 2の適応等化器から出力される復調データのいずれ かを選択し、 選択した前記復調デ一夕を出力して、 ビッ ト誤り率特性を 良好にするものである。
また、 この発明の適応等化方法では、 前記第 1の適応等化器で実行さ れる高速に変動する伝送路に適した手法として、 ステー ト毎に伝送路推 定を行う最尤系列推定を用いて、 前記受信信号における符号間干渉など の影響を軽減し、 前記第 2の適応等化器で実行される遅延分散の大きな 伝送路に適した手法と して、 リス ト出力ビ夕ビアルゴリズムを用いて、 前記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減することを特徴とす るものである。
また、 この発明の適応等化方法では、 前記受信信号および既知の参照 信号を前記伝送路メモリ長推定回路が入力して、 前記受信信号の夕イ ミ ングをシフ トさせ、 前記参照信号との相関を取り、 得られた相関電力に 基づいて、 前記伝送路メモリ長を推定することを特徴とするものである また、 この発明の適応等化方法では、 前記受信信号および既知の参照 信号を前記伝送路メモ リ長推定回路が入力し、 前記受信信号のタイ ミ ン グをシフ 卜させて、 複数バース 卜に渡り前記参照信号との相関を取り、 得られた相関電力が所定のスレツショル ドを超えた確率に基づいて前記 伝送路メモリ長を推定することを特徴とするものである。 図面の簡単な説明
第 1 図は、 従来のステー ト毎推定 M L S Eの構成を示すブロ ック図で ある。
第 2図は、 従来のステー ト毎推定 M L S Eにおける最尤系列推定部の 内部構成を示すブロ ック図である。 第 3図は、 従来のリス ト出力ビ夕 ビ等化器の構成を示すブロ ック図で ある。
第 4図は、 この発明の実施の形態 1 による適応等化器の構成を示すブ 口 ック図である。
第 5図は、 この発明の実施の形態 1 における伝送路メモリ長推定回路 の内部構成を示すブロ ック図である。
第 6図は、 この発明の実施の形態 1 におけるステー ト毎推定 M L S E の内部構成を示すブロ ック図である。
第 7図は、 この発明の実施の形態 1 における リス ト出力ビ夕ビ等化器 の内部構成を示すブロ ック図である。
第 8図は、 この発明の実施の形態 2による適応等化器の構成を示すブ 口 ック図である。
第 9図は、 この発明の実施の形態 2 における伝送路メモ リ長推定回路 の内部構成を示すブロ ック図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 この発明をよ り詳細に説明するために、 この発明を実施するた めの最良の形態について、 添付の図面に従って説明する。 実施の形態 1 .
第 4図は、 この発明の実施の形態 1 による適応等化器の構成を示すブ ロ ック図であ り、 図において、 4 1 は伝送路メモリ長推定回路、 4 2 は ステー ト毎推定 M L S E、 4 3はリス ト出力ビ夕ビ等化器、 4 4は選択 回路であ り、 4 0 1 は受信べ一スバン ド信号、 4 0 2は参照信号、 4 0 3は伝送路メモリ長、 4 0 4， 4 0 5は硬判定データである。 そして 4 0 6は、 ステー ト每推定 M L S E 4 2およびリス ト出力ビ夕ビ等化器 4 3から出力された硬判定デ一夕 4 0 4， 4 0 5のうち、 選択回路 4 4で 選択された硬判定データ、 即ち、 復調データである。
次に動作について説明する。
伝送路メモ リ長推定回路 4 1 は、 受信ベースバン ド信号 4 0 1および 既知の参照信号 4 0 2 を入力すると、 この受信ベースバン ド信号 4 0 1 と参照信号 4 0 2 との相関を取るこ とによ り、 伝送路メモリ長 4 0 3 を 推定して推定結果を出力する。 第 5図はその伝送路メモリ長推定回路 4 1の内部構成を示すブロ ック図であ り、 図において、 5 1 は相関器、 5 2は加算回路、 5 3はメモリ、 5 4は比較回路であ り、 5 0 1， 5 0 3 は相関電力、 5 0 2は加算回路 5 2で得られた相関電力の和である。 上記の構成を有する伝送路メモリ長推定回路 4 1では、 受信ベースバ ン ド信号 4 0 1のタイ ミ ングをずらすことで、 相関器 5 1 がユニークヮ 一ド等の既知の参照信号 4 0 2 と受信ベースバン ド信号 4 0 1 との相関 を取り、 得られた相関結果を 2乗した値を相関電力 5 0 1 として加算回 路 5 2およびメモリ 5 3へ出力する。 加算回路 5 2は、 相関を取った全 てのタイ ミ ングについて相関電力を加算し、 相関電力の和 5 0 2 を比較 回路に出力する。 メモリ 5 3は、 相関を取った全てのタイ ミ ングについ て相関電力を一時的に蓄え、 加算回路 5 0 2 において相関電力の和 5 0 2が求められた後に、 蓄えていた相関電力 5 0 3 を比較回路 5 4に出力 する。 比較回路 5 4は、 相関電力 5 0 3 と相関電力の和 5 0 2 を比較し 、 相関電力 5 0 3が相関電力の和 5 0 2 に対して所定の比率以上の大き さであるタイ ミ ング幅を伝送路メモリ長 4 0 3 として出力する。
伝送路メモリ長推定回路 4 1の生成する伝送路メモリ長 4 0 3は、 ス テー ト毎推定 M L S E 4 2、 リス ト出力ビ夕 ビ等化器 4 3および選択回 路 4 4に送られる。
ステー ト毎推定 M L S E 4 2は、 受信ベースバン ド信号 4 0 1、 伝送 路メモ リ長推定回路 4 1の出力する伝送路メモリ長 4 0 3および既知の 参照信号 4 0 2が入力されると、 ステー ト毎に伝送路推定を行う最尤系 列推定によ り送信系列を推定し、 得られた値を硬判定データ 4 04と し て出力する。
第 6図は、 ステー ト毎推定 ML S E 4 2の内部構成を示すプロ ック図 であ り、 図において、 第 1図で示した従来のステー ト毎推定 ML S の ものと同じ構成要素には同一の符号を付して、 ここではその説明を省略 する。
この発明の実施の形態 1によるステー ト毎推定 ML S E 4 2の内部構 成と第 1図に示した従来のものとの差異は、 最尤系列推定部 1 1 aおよ び C I R推定部 1 2 a， 〜 1 2 η' に伝送路メモ リ長 4 0 3が入力され ている点と、 C I R推定部 1 2 a， 〜 1 2 n， に参照信号 4 0 2が入力 されている点である。
上記した構成を備える実施の形態 1の適応等化器におけるステー ト毎 推定 ML S E 4 2では、 受信べ一スバン ド信号 4 0 1、 ステー ト毎の C I R推定値 1 0 2および伝送路メモ リ長 4 0 3が入力されると、 ビ夕 ビ アルゴリズムによ り送信系列を推定し、 硬判定データ 1 04として出力 する。
実施の形態 1の適応等化器におけるステ一 ト毎推定 M L S E 4 2の最 尤系列推定部 1 1 aと、 第 2図に示した従来のステー ト毎推定 M L S E における最尤系列推定部 1 1 との差異は、 実施の形態 1での枝メ ト リ ツ ク作成部が、 伝送路メモリ長推定回路 4 1の出力する伝送路メモリ長 4 0 3に基づいて動作する点である。 即ち、 実施の形態 1の最尤系列推定 部 1 l aでは、 前記した式 （ 4 ) における と して伝送路メモリ長 4 0 3が用いられる。
第 6図に示す n個の C I R推定部 1 2 a ' ~ 1 2 n ' の各々は、 受信 ベースバン ド信号 40 1、 ステー ト毎の仮判定値 1 0 3、 伝送路メモリ 長 4 0 3および参照信号 4 0 2が入力されると、 LMSアルゴリズムを 用いて各ステー ト毎に C I Rを推定し、 ステー ト毎の C I R推定値 1 0 2を出力する。
実施の形態 1における C I R推定部 1 2 a' 〜 1 2 n ' と第 1図に示 した従来のステ一 ト毎推定 ML S Eにおける C I R推定部 1 2 a〜 1 2 nとの差異としては、 既知の参照信号 4 0 2に関し、 ステー ト毎の仮判 定値 1 0 3の代わりに参照信号 40 2を用いて ト レーニング動作を行う 点と、 C I R推定値 1 0 2を式 （ 7 ) に従って / = 0から まで更新する ときに、 この として伝送路メモリ長 40 3を用いる点である。
第 4図に示すリス ト出力ビ夕ビ等化器 4 3は、 受信ベースバン ド信号 40 1、 伝送路メモリ長推定回路 4 1の出力する伝送路メモリ長 40 3 および既知の参照信号 4 0 2を入力すると、 リス ト出力ビ夕ビアルゴリ ズムによ り送信系列を推定し、 硬判定データ 40 5を出力する。
第 7図は、 リス ト出力ビ夕ビ等化器 4 3の内部構成を示すプロ ック図 であり、 図において、 第 3図に示した従来のリス ト出力ビ夕ビ等化器と 同一の構成要素については、 同一の符号を付してここではその説明を省 略する。
第 7図において、 6 1は C I R推定部、 3 1 aは枝メ ト リ ック作成部 、 34 aはパスメモリであ り、 6 0 1は仮判定値である。
上記の構成を備えた実施の形態 1による適応等化器内のリス ト出力ビ 夕ビ等化器 4 3は、 C I R推定部 6 1が受信ベースバン ド信号 4 0 1、 伝送路メモ リ長 4 0 3、 参照信号 4 02およびパスメモリ 34 aの出力 する仮判定値 6 0 1を入力すると、 L M Sアルゴリズムを用いて C I R を推定し、 C I R推定値 3 0 2を出力する。
具体的には、 以下の式 （ 1 4 ) に示されるよう に、 伝送路 = 0,·.·， ）
訂正された用紙 （規則 91) について C I R推定値 3 0 2を更新する。
. =c. +<5(r,-c(iyt.,fc; . . . ( 1 4 ) ここで、 c;は C I R推定値 3 0 2、 rAは受信ベースバン ド信号 4 0 1、 όはステッ プサイズパラメ一夕、 は仮判定値 6 0 1である。 なお、 既知の参照信号 4 0 2の部分では、 式 （ 1 4 ) の / ^と して仮判定値 6
0 1の代わり に参照信号 4 0 2を用いて ト レーニング動作を行う。
枝メ ト リ ック作成部 3 1 aは、 第 3図に示した従来のリス ト出力ビ夕 ビ等化器における枝メ ト リ ック作成部 3 1 と同様に、 前記した式 （ 1 0 ) , ( 1 1 ) に従って、 枝メ ト リ ック 3 04を作成する。 実施の形態 1 の適応等化器における枝メ ト リ ック作成部 3 1 aと第 3図に示した従来 のリス ト出力ビ夕ビ等化器における枝メ ト リ ック作成部 3 1 との差異は 、 前記した式 （ 1 1 ) における と して、 伝送路メモリ長推定回路 4 1 の出力する伝送路メモリ長 4 0 3を用いる点である。
実施の形態 1でのパスメモリ 34 aは、 従来のリス ト出力ビ夕ビ等化 器におけるパスメモリ 34の機能に加え、 硬判定データ 4 0 5を求める のと同様の方法で、 C I R推定部 6 1で C I R推定を行うための仮判定 値 6 0 1を出力する。 ただし、 仮判定値 6 0 1は、 伝送路特性の変動に 追随するために、 硬判定データ 4 0 5よ り も早い時点で判定されたもの である。
ステー ト毎推定 ML S E 4 2の生成する硬判定デ一夕 4 04およびリ ス ト出力ビ夕ビ等化器 4 3の生成する硬判定データ 4 0 5は、 選択回路 44に送られる。
選択回路 44は、 伝送路メモリ長推定回路 4 1の出力する伝送路メモ リ長 4 0 3が所定の値よ り小さい場合には、 ステー ト毎推定 M L S E 4 2の出力する硬判定デ一夕 4 04を選択し、 復調データ 4 0 6と して出 力する。 一方、 伝送路メモ リ長 4 0 3が所定の値よ り大きい場合には、 リス ト出力ビ夕 ビ等化器 4 3の出力する硬判定デ一夕 4 0 5 を選択し、 復調データ 4 0 6 として出力する。
以上のように、 この実施の形態 1 によれば、 ステー ト毎推定 M L S E の出力する硬判定データ と リス ト出力ビ夕ビ等化器の出力する硬判定デ —夕の一方を、 伝送路メモリ長推定回路の出力する伝送路メモリ長に基 づいて選択することで、 遅延分散の大きな伝送路や遅延分散が小さ く、 またフ： 一ジングの変動が速い伝送路においても、 受信信号の良好なビ ッ ト誤り率特性を得るこ とができる。 実施の形態 2 .
第 8図は、 この発明の実施の形態 2 による適応等化器の構成を示すブ ロ ック図であ り、 図において、 実施の形態 1の適応等化器と同一の構成 要素に関しては、 同一の符号を付して、 ここではその説明を省略する。 第 8図において、 4 1 aは相関電力が所定のスレ ツショル ドを超えた 確率に基づいて伝送路メモ リ長を推定する伝送路メモリ長推定回路、 4 0 7はスレ ツショノレ ドである。
次に動作について説明する。
伝送路メモリ長推定回路 4 1 aは、 受信べ一スバン ド信号 4 0 1、 予 めわかっている参照信号 4 0 2およびスレツショル ド 4 ◦ 7が入力され ると、 受信ベースバン ド信号 4 0 1 と参照信号 4 0 2の相関を数バース トに渡って取り、 相関電力が所定のスレ ツショル ドを超えた確率に基づ いて伝送路メモリ長 4 0 3 を推定して出力する。
第 9図は、 伝送路メモリ長推定回路 4 1 aの内部構成を示すブロ ック 図であ り、 図において、 実施の形態 1の適応等化器における構成要素と 同等の部分には同一符号を付して、 ここではその説明を省略する。
第 9図において、 5 4 a , 5 6は比較回路、 5 5は平均回路であ り、 5 0 4は相関電力の硬判定値、 5 0 5は相関電力の硬判定値の平均値で ある。
上記した構成を有する伝送路メモリ長推定回路 4 1 aでは、 実施の形 態 1の適応等化器における伝送路メモリ長推定回路 4 1 と同様に、 受信 ベースバン ド信号 4 0 1のタイ ミ ングをシフ トさせて、 相関器 5 1が、 ユニークヮ— ドなどの既知の参照信号 4 0 2 と受信ベースバン ド信号 4 0 1 との相関を取り、 得られた結果を 2乗した値を相関電力 5 0 1 と し て加算回路 5 2およびメモ リ 5 3に出力する。
加算回路 5 2は、 相関を取った全てのタイ ミ ングについて相関電力を 加算し、 相関電力の和 5 0 2を比較回路に出力する。
メモリ 5 3は、 相関を取った全てのタイ ミ ングについて相関電力を一 時的に蓄え、 加算回路 5 0 2において相関電力の和 5 0 2が求められた 後に、 蓄えていた相関電力 5 0 3を比較回路 5 4 aに出力する。
比較回路 5 4 aは、 相関電力 5 0 3 と相関電力の和 5 0 2を比較し、 相関電力 5 0 3が相関電力の和 5 0 2に対して所定の比率以上の大きさ である場合に " 1 " 、 そうでない場合に " 0 " とする相関電力の硬判定 値 5 0 4を出力する。
平均回路 5 5は、 相関電力の硬判定値 5 0 4を複数バース 卜にわたつ て平均し、 相関電力の硬判定値の平均値 5 0 5を出力する。
比較回路 5 6は、 相関電力の硬判定値の平均値 5 0 5 とスレツショル ド 4 0 7を比較し、 相関電力の硬判定値の平均値 5 0 5がスレツショル ド 4 0 7よ り大きいタイ ミ ング幅を伝送路メモリ長 4 0 3 と して出力す る。
伝送路メモリ長推定回路 4 1 aの生成する伝送路メモリ長 4 0 3は、 ステー ト毎推定 M L S E 4 2、 リス ト出力ビ夕 ビ等化器 4 3および選択 回路 4 4に送られる。 ステー ト毎推定 M L S E 4 2は、 受信ベースバン ド信号 4 0 1、 伝送 路メモリ長推定回路 4 1の出力する伝送路メモリ長 4 0 3および予めわ かっている参照信号 4 0 2が入力されると、 ステー ト毎に伝送路推定を 行う最尤系列推定によ り送信系列を推定し、 硬判定データ 4 0 4 と して 出力する。 ステー ト毎推定 M L S E 4 2の構成および動作は、 実施の形 態 1の適応等化器における第 6図に示したステー ト毎推定 M L S E 4 2 と同一であるので、 ここではその説明を省略する。
リス ト出力ビ夕 ビ等化器 4 3は、 受信ベースバン ド信号 4 0 1、 伝送 路メモ リ長推定回路 4 1 aの出力する伝送路メモリ長 4 0 3および既知 の参照信号 4 0 2が入力されると、 リス ト出力ビ夕ビアルゴリズムによ り送信系列を推定し、 硬判定データ 4 0 5 と して出力する。
リス ト出力ビ夕 ビ等化器 4 3の構成および動作は、 実施の形態 1の適 応等化器における、 第 7図に示した リス ト出力ビ夕ビ等化器 4 3 と同一 であるので、 ここではその説明を省略する。
ステー ト毎推定 M L S E 4 2の生成する硬判定データ 4 0 4およびリ ス ト出力ビ夕ビ等化器 4 3の生成する硬判定データ 4 0 5は、 選択回路 4 4 に送られる。
選択回路 4 4は、 伝送路メモリ長推定回路 4 l aの出力する伝送路メ モリ長 4 0 3が所定の値よ り小さい場合には、 ステー ト毎推定 M L S E 4 2の出力する硬判定データ 4 0 4 を選択し、 復調デ一夕 4 0 6 と して 出力する。 一方、 伝送路メモリ長 4 0 3が所定の値よ り大きい場合には 、 リス ト出力ビ夕 ビ等化器 4 3の出力する硬判定データ 4 0 5 を選択し 、 復調データ 4 0 6 と して出力する。
以上のように、 この実施の形態 2 によれば、 伝送路メモリ長推定回路 4 1 aが、 複数バース 卜に渡って受信ベースバン ド信号と参照信号との 相関を取り、 その相関電力が所定のスレ ツショル ドを超えた確率に基づ いて伝送路メモリ長を推定するので、 よ り正確に伝送路メモリ長を推定 可能であ り、 実施の形態 1 の適応等化器と比較してさらにビッ ト誤り率 特性を改善できる。 産業上の利用可能性
以上のように、 この発明に係る適応等化器では、 ディ ジタル移動体通 信、 ディ ジタル衛星通信、 ディ ジタル移動体衛星通信分野において、 デ ィ ジ夕ル無線通信機器が無線通信信号を受信する場合、 適応等化器内の 伝送路メモリ長推定回路 4 1 から出力される伝送路メモリ長に基づいて 、 選択回路 4 4が、 高速に変動する伝送路に適した適応等化器からの出 力と遅延分散の大きな伝送路に適した適応等化器からの出力のいずれか を選択して最適な硬判定データを得るため、 ディ ジタル移動体通信、 デ ィ ジ夕ル衛星通信、 ディ ジ夕ル移動体衛星通信分野でのディ ジ夕ル無線 通信機器が、 良好な受信信号のビッ ト誤り率特性を得るのに適している

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 受信信号から伝送路メモリ長を推定する伝送路メモリ長推定回路と
、 高速に変動する伝送路に適した手法で前記受信信号における符号間干 渉などの影響を軽減する第 1の適応等化器と、 遅延分散の大きな伝送路 に適した手法で前記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減する 第 2の適応等化器と、 前記伝送路メモリ長推定回路よ り出力される前記 伝送路メモリ長を入力し、 前記伝送路メモリ長に基づいて、 前記第 1の 適応等化器から出力される復調データと前記第 2の適応等化器から出力 される復調デ一夕のいずれかを選択し、 選択した前記復調データを出力 する選択回路とを備えた適応等化器。
2 . 前記第 1の適応等化器は、 高速に変動する伝送路に適した手法と し て、 ステー ト毎に伝送路推定を行う最尤系列推定を用いて、 前記受信信 号における符号間干渉などの影響を軽減する適応等化器であ り、 前記第 2の適応等化器は、 遅延分散の大きな伝送路に適した手法として、 リス ト出力ビ夕 ビアルゴリズムを用いて、 前記受信信号における符号間干渉 などの影響を軽減する適応等化器であることを特徴とする請求の範囲第 1項記載の適応等化器。
3 . 前記伝送路メモリ長推定回路は、 前記受信信号および既知の参照信 号を入力し、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ 卜させて前記参照信号と の相関を取り得られた相関電力に基づいて、 前記伝送路メモリ長を推定 することを特徴とする請求の範囲第 1項記載の適応等化器。
4 . 前記伝送路メモ リ長推定回路は、 前記受信信号および既知の参照信 号を入力し、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ トさせて前記参照信号と の相関を取り得られた相関電力に基づいて、 前記伝送路メモリ長を推定 することを特徴とする請求の範囲第 2項記載の適応等化器。
5 . 前記伝送路メモリ長推定回路は、 前記受信信号および既知の参照信 号を入力し、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ トさせて、 複数バース ト に渡り前記参照信号との相関を取り、 得られた相関電力が所定のスレ ツ ショル ドを超えた確率に基づいて前記伝送路メモリ長を推定することを 特徴とする請求の範囲第 1項記載の適応等化器。
6 . 前記伝送路メモリ長推定回路は、 前記受信信号および既知の参照信 号を入力し、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ トさせて、 複数バース ト に渡り前記参照信号との相関を取り、 得られた相関電力が所定のスレ ツ ショル ドを超えた確率に基づいて前記伝送路メモリ長を推定することを 特徴とする請求の範囲第 2項記載の適応等化器。
7 . ディ ジ夕ル無線通信機器から発射された電波を受信し得られた受信 信号から、 伝送路メモリ長推定回路が伝送路メモリ長を推定し、 高速に 変動する伝送路に適した手法に基づいた第 1の適応等化器を用いて、 前 記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減し、 遅延分散の大きな 伝送路に適した手法に基づいた第 2の適応等化器を用いて、 前記受信信 号における符号間干渉などの影響を軽減し、 前記伝送路メモリ長に基づ いて、 前記第 1の適応等化器から出力される復調データと前記第 2の適 応等化器から出力される復調データのいずれかを選択し、 選択した前記 復調データを出力することを特徴とする適応等化方法。
8 . 前記第 1の適応等化器で実行される高速に変動する伝送路に適した 手法として、 ステー ト毎に伝送路推定を行う最尤系列推定を用いて、 前 記受信信号における符号間干渉などの影響を軽減し、 前記第 2の適応等 化器で実行される遅延分散の大きな伝送路に適した手法として、 リス ト 出力ビ夕ビアルゴリズムを用いて、 前記受信信号における符号間干渉な どの影響を軽減することを特徴とする請求の範囲第 7項記載の適応等化 方法。
9 . 前記受信信号および既知の参照信号を前記伝送路メモリ長推定回路 が入力して、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ トさせ、 前記参照信号と の相関を取り、 得られた相関電力に基づいて、 前記伝送路メモリ長を推 定することを特徴とする請求の範囲第 7項記載の適応等化方法。
1 0 . 前記受信信号および既知の参照信号を前記伝送路メモリ長推定回 路が入力して、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ 卜させ、 前記参照信号 との相関を取り、 得られた相関電力に基づいて、 前記伝送路メモリ長を 推定することを特徴とする請求の範囲第 8項記載の適応等化方法。
1 1 . 前記受信信号および既知の参照信号を前記伝送路メモリ長推定回 路が入力し、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ トさせて、 複数バース ト に渡り前記参照信号との相関を取り、 得られた相関電力が所定のスレッ ショル ドを超えた確率に基づいて前記伝送路メモリ長を推定することを 特徴とする請求の範囲第 7項記載の適応等化方法。
1 2 . 前記受信信号および既知の参照信号を前記伝送路メモリ長推定回 路が入力し、 前記受信信号のタイ ミ ングをシフ トさせて、 複数バース ト に渡り前記参照信号との相関を取り、 得られた相関電力が所定のスレ ッ ショル ドを超えた確率に基づいて前記伝送路メモリ長を推定することを 特徴とする請求の範囲第 8項記載の適応等化方法。
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