WO2012176695A1 - 分散推定装置 - Google Patents

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WO2012176695A1 PCT/JP2012/065312 JP2012065312W WO2012176695A1 WO 2012176695 A1 WO2012176695 A1 WO 2012176695A1 JP 2012065312 W JP2012065312 W JP 2012065312W WO 2012176695 A1 WO2012176695 A1 WO 2012176695A1
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bit
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利彦 岡村
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日本電気株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a variance estimation device for a feedback signal generated from an output of a decoding unit of an error correction code in communication equalization processing.
  • a baseband signal processing unit in a digital communication receiving system is an equalizing unit 101 that extracts a signal to be reproduced from a received signal, and the likelihood of each bit (or a symbol composed of a plurality of bits) after equalization.
  • a demodulator 102 that calculates the degree and a decoder 103 that decodes the error correction code using the likelihood are included.
  • the equalization unit 101 copes with interference due to delay wave convolution (intersymbol interference), interference between users in multiple access, interference in other layers in multiple-input / multiple-output (MIMO) transmission, and the like. It is ideal in terms of characteristics to perform maximum likelihood demodulation together with the demodulation unit 102. However, in principle, maximum likelihood demodulation involves performing a process of comparing all combinations of transmission signals assumed in principle with a received signal based on a channel interference model, and the calculation amount is generally very large.
  • MMSE Minimum Mean Squared Error
  • the inter-symbol interference channel is modeled as follows for the received signals y [0], y [1], ... for the transmitted signals x [0], x [1], ....
  • X [t] is a transmission signal (expressed as a complex number) modulated by PSK (Phase Shift Keying) or QAM (Quadratic Amplitude Modulation).
  • [h [i]] is an impulse response, and is assumed to be locally constant on the time axis. This coefficient is estimated using a pilot signal or the like.
  • w [t] is additive white Gaussian noise.
  • FIG. 2 shows the configuration of the turbo equalization processing apparatus.
  • the turbo equalization processing apparatus includes an equalization unit 201, a demodulation unit 102, and a decoding unit 203 corresponding to the equalization unit 101, the demodulation unit 102, and the decoding unit 103 of FIG.
  • the turbo equalization processing device also includes a modulation unit 204.
  • the modulation unit 204 modulates the error correction code decoded signal output from the decoding unit 203 to generate a feedback signal.
  • the equalization unit 201 performs equalization processing by combining the feedback signal and the received signal. Turbo equalization improves the characteristics by iteratively repeating this process. The number of repetitions is usually 2 to several times (see Non-Patent Document 1).
  • the soft output is an amount corresponding to the normal log likelihood ratio log (p (0) / p (1)).
  • p (0) and p (1) are the probabilities that the bits are 0 and 1 calculated in the decoder.
  • the feedback signal x (L [t]) for x [t] of the modulation unit 204 can be obtained as the sum of transmission signal points weighted by L [t] as follows.
  • S is a set of transmission signal points according to the modulation scheme
  • the feedback signal x (L [t]) and the reliability of x (L [t]) are required.
  • the reliability is expressed by its variance. This variance can be evaluated as the sum of the square of the Euclidean distance between the modulation signal point s and x ([Lt]) weighted by q (s
  • Equation 4 Since the size of s is constant at 1 in PSK modulation, (Equation 4) is simplified as (Equation 5).
  • the equalization unit 201 in turbo equalization can be greatly simplified.
  • the inter-symbol interference communication path it is possible to further simplify by performing equalization processing after conversion to the frequency domain at this time.
  • the frequency domain turbo equalization is described in Non-Patent Documents 2 and 3, for example.
  • FIG. 3 shows a configuration of the modulation unit 204 that generates a feedback signal from an error correction code decoding output signal in MMSE turbo equalization.
  • a rate matching process for performing puncturing to achieve a specified coding rate and an interleaving process for decorrelating the influence of errors by changing the transmission order are usually performed between error correction coding and modulation.
  • the rate matching / interleaving unit 301 generates L [t] of (Equation 3) by dividing the interleaved soft output for each symbol in consideration of puncturing.
  • Non-Patent Document 4 for rate matching and interleaving processing.
  • the conversion unit 302 is a log likelihood ratio l that is a soft output value of each bit of the codeword.
  • Execute the process to find That is, the conversion unit 302 can be realized by a conversion table of a tanh function. Since p (0) + p (1) 1, p (0) and p (1) can be easily obtained from tanh (l / 2).
  • the mapping unit 303 calculates q (s
  • the variance estimation unit 304 obtains the variance of x (L [t]) based on (Equation 4) using q (s
  • ⁇ [t] can be obtained from x (L [t]) based on (Equation 5).
  • ⁇ 2 averaged for t is obtained, and this is set as the variance of x (L [t]) obtained by the mapping unit 302.
  • turbo equalization for MIMO a process for obtaining the above x (L [t]) and ⁇ 2 from the decoder output of the error correction code is performed on the stream from each transmission antenna, and this is used as another feedback signal It is used for removing interference from the stream.
  • Turbo equalization processing based on MMSE equalization for MIMO is often called turbo SIC (Successive Interference Canceller). See, for example, Non-Patent Document 5 for turbo equalization processing for MIMO.
  • Turbo equalization which repeatedly performs demodulation and decoding of error correction codes, in the reception system for the interference channel, achieves improved reception characteristics, but the complexity is proportional to the number of repetitions. Simplification is required. In the process of generating the feedback signal from the decoding result of the error correction code, an apparatus that efficiently performs variance estimation representing the reliability is desired.
  • an object of the present invention is to provide a variance estimation device that enables efficient variance estimation from the decoding result of an error correction code.
  • a variance estimation apparatus included in a modulation apparatus for iterative equalization processing that generates a feedback signal using an output of a decoding unit of an error correction code, the log likelihood ratio of each bit of a codeword
  • An average calculation unit that calculates an average of the absolute values of the soft outputs of the decoding unit, and an average value that calculates an average estimate of the probability of each bit of the codeword using the average of the absolute values of the soft outputs
  • a variance estimation device comprising: a conversion unit; and an average variance calculation unit that calculates an estimate value of the variance of the feedback signal using the average estimate value of the probability.
  • a decoding unit and a modulation unit are provided, and the decoding unit includes an average calculation unit, and a logarithmic likelihood generated in the decoding process for each bit of the codeword together with a hard decision value of each bit.
  • the average of the absolute value of the frequency ratio is output, and the modulation unit includes an average value conversion unit and an average variance calculation unit, and uses the average of the absolute values output from the decoding unit to calculate an estimate of the variance of the feedback signal.
  • a variance estimation method performed by a variance estimation device included in a modulation device for iterative equalization processing, which generates a feedback signal using an output of a decoding unit of an error correction code, and calculates an average
  • a variance estimation method is provided.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a normal modulation unit in the turbo equalization apparatus shown in FIG. 2. It is a block diagram which shows the 1st structural example of the modulation
  • FIG. 4 is a block diagram showing a first configuration example of a modulation unit for turbo equalization processing using the dispersion estimation unit of the present invention.
  • the dispersion estimation of the feedback signal used in turbo equalization is usually sufficient in terms of characteristics if an average is obtained for each error correction code codeword as in (Equation 6). It is also known that when the input of the soft output decoding unit 203 has a “symmetrical” Gaussian distribution for each of transmission bits 0 and 1, the output of the soft output decoding unit 203 also has a symmetric Gaussian distribution for each of transmission bits 0 and 1. It has been. Utilizing these facts, in the present invention, the variance of (Expression 6) is estimated from the average value of the output of the soft output decoding unit 203. In FIG. 4, the broken line of the output of the variance estimation unit 401 indicates that the code is output only once for each codeword.
  • FIG. 5 shows the configuration of the variance estimation unit 401 of the present invention, which includes an average calculation unit 501, an average value conversion unit 502, and an average variance calculation unit 503.
  • the average calculation unit 501 obtains the average value L of the absolute values of the soft output values representing the log likelihood ratio of each bit that is the output of the soft output decoding unit 203.
  • L can be expressed by (Equation 7).
  • J is a set of bit indices j of codewords for which an average value is to be obtained, and
  • Non-Patent Document 6 shows that when the Log-MAP decoding algorithm is used with a convolutional code or a turbo code, the received value and the prior information are independent and the output l j is also an ergodic process if each is an ergodic process. ing.
  • the density function of the random variable representing l j from ergodicity agrees with the sample probability obtained from the sample with probability 1 at code length ⁇ ⁇ .
  • J in (Expression 7) can be the entire code word, but it is appropriate to set it under the following conditions. a) Excluding bits punctured by the rate matching / interleaving unit b) Only information bits in the case of systematic codes c) Excluding information bits further shortened in a) and b) d) Input in a) and b) Or log likelihood ratios whose output absolute value is greater than a certain value are excluded
  • a) obtains the average of only the log likelihood ratio of the bits actually used in feedback. ing.
  • information bits are often not punctured, so b) is generally a subset of a).
  • shortened information bits set decoding values with a sufficiently large received value at the time of decoding, so it is more appropriate not to include the log likelihood ratio in the average value calculation. Therefore, the restriction of c) is provided.
  • d) is a method for estimating c) from the log likelihood ratio of the input or output to the decoding unit 203. b) and d) have the advantage that the rate matching process puncture and shortening information are not required.
  • M be the average value of l j corresponding to transmission bit 0 after conversion with tanh:
  • J 0 is a set at the time when J becomes transmission bit 0 in J.
  • the average value of p (0) can also be obtained as (M + 1) / 2.
  • the average value conversion unit 502 executes processing for estimating M in (Expression 8) from L in (Expression 7). Hereinafter, this principle will be described.
  • M is equal to the average value M ′ by the density function p (0) expressed by (Equation 9) with probability 1 in
  • the integration interval is [ ⁇ , ⁇ ].
  • p (0) is a symmetric Gaussian distribution if the input to the decoder is a symmetric Gaussian distribution.
  • a symmetric Gaussian distribution is a distribution with a variance of 2 m with respect to the average m. That is, since p (0) is determined by the average m, if m is given, M ′ can be obtained by (Equation 9). Let L ′ be the average of the absolute values
  • L in (Expression 7) matches
  • the average value conversion unit 502 can be realized by tabulating 2) and 3) or approximating with a simple calculation formula.
  • the magnitude of the log likelihood ratio of the decoding unit input varies depending on the bit level of the symbol, so the magnitude of the log likelihood ratio of the output also varies.
  • One method is to obtain an average value of the soft output for each bit level by the average calculation unit 501 and to obtain M ′ by the average value conversion unit 502 for each bit level.
  • L in Extension 7
  • a method of setting the log likelihood ratio of the input in the average value conversion unit 502 is considered as follows.
  • the lower bit level is L, and the upper bit level is 1 (sufficiently high reliability).
  • the average value of the log likelihood ratio of the input is also obtained by the average calculation unit 501 and is used to correct L at each bit level.
  • (G) is more appropriate as the multi-level level of modulation increases. In multilevel levels of about 16 QAM and 64 QAM, generally sufficient turbo equalization characteristics can be obtained with e) and f).
  • the average variance calculation unit 503 can be formulated using p (0) . Taking into account the difference in the average value of each bit level i, represent p (0) of the level i in the p [i], the average value and m i. Also, M ′ in (Equation 9) at bit level i is represented by M ′ i . Given p [i], an estimate of the variance of (Equation 6) can be determined as follows. Assume that the log-likelihood ratios at different bit levels are independent.
  • Equation 11 is represented by a polynomial having tanh (l j ) as a variable in QAM modulation, and the order for each variable is at most 2.
  • ⁇ 2 in (12) to (Equation 11) can be expressed by a polynomial of M ′ i .
  • M ′ i is the average estimated value of the probability difference for transmission bit 0, and the average estimated value of the probability difference for transmission bit 1 is ⁇ M ′.
  • Equation 11 obtains an estimated value of variance assuming that a signal point corresponding to all 0 is transmitted.
  • the dispersion estimation value based on (Equation 4) changes according to the transmitted signal point, and when the end point on the signal point plane is transmitted, the dispersion evaluation of (Equation 4) is overestimated. Tend to be.
  • a reference signal is set so as to correspond to a signal point relatively close to the origin, and each of the values corresponding to the reference signal is set.
  • the level input to positive or negative and calculating the average of dispersion based on (Equation 11)
  • sufficient characteristics are often obtained with turbo equalization.
  • p [0] , p [1] , and p [2] are expressed as Gaussian distributions with m 0 , m 1 , -m 2 as mean values and 2m 0 , 2m 1 , 2m 2 as variances 11) is calculated.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a second configuration example of the modulation unit for turbo equalization processing using the dispersion estimation unit of the present invention.
  • the present invention it is not necessary to actually calculate a feedback signal for variance estimation, and it is not necessary to calculate a value (probability difference) of a tanh function with respect to the log likelihood ratio of each bit of the codeword. For this reason, the present invention is very consistent with a method of generating a feedback signal after making a hard decision (determined to 0, 1) of the soft output of the decoding unit for each bit by the hard decision unit 602 in turbo equalization, 3 and 4 is not necessary.
  • the storage capacity for realizing the rate matching / interleaving unit 603 can be reduced, and the mapping unit 604 can also be performed by simple table reference in the same way as when encoding, so that it can be greatly simplified.
  • the derivation of the dispersion in (Expression 4) requires the dispersion for x (L [t]) in (Expression 3), the dispersion for the modulated signal using the hard decision value does not match,
  • the estimated value thus obtained is an evaluation of the dispersion of the feedback signal, which can be expected to have sufficient characteristics by turbo equalization.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration that makes it possible to reduce the output bit rate of the soft output decoding unit in the second configuration example.
  • the improved soft output decoding unit 703 adopts a configuration that performs soft output for information bits and hard decision output for parity bits.
  • the variance estimation of the feedback signal can be performed using only the soft output for the information bits by the apparatus of the present invention.
  • the generation of the feedback signal is performed after the hard decision is made by the hard decision unit 702 for the information bits. Assuming that the coding rate is 1/3 and the soft output is 8 bits, the improvement of FIG. 7 can make the output bit rate of the soft output decoding unit 10/24 as compared with FIG.
  • the second embodiment of the variance estimation unit of the present invention adopts a configuration in which an average calculation unit 501 is incorporated in a decoding unit of an error correction code as shown in FIG.
  • the improved hard decision output decoding unit 801 outputs a hard decision value for each bit of the codeword, and prepares an average calculation unit to calculate the average value of the absolute values of the log likelihood ratio of each bit calculated in the decoding unit Is obtained in units of codewords and output.
  • the modulation unit 802 prepares an average value conversion unit 502 and an average variance calculation unit 503, and estimates the variance of the modulation signal using the output of the improved hard decision output decoding unit 801.
  • the output bit rate of the decoding unit can be significantly reduced while making it possible to obtain an estimated value of the variance of the modulation signal compared to the case where the soft output decoding unit is applied. be able to. Assuming that the coding rate is 1/3 and the soft output is 8 bits, the output bit rate of the decoding unit in FIG. 8 is about 3/24 for the configuration of FIG. 6 and about 3 for the configuration of FIG. / 10.
  • FIG. 9 shows the configuration of the improved hard decision output decoding unit 801.
  • the error correction code is assumed to be a decoding method such as turbo code or low-density parity check code that sequentially updates external information by iterative decoding.
  • the hard decision unit 904 and the output memory 905 for determining 0 and 1 with respect to the log likelihood ratio of are normal hard decision output decoding units.
  • the improved hard decision output decoding unit 801 has an average value calculation unit 906 that calculates the average value of the absolute values of the log likelihood ratio of each bit as a constituent element.
  • the processing of (Equation 4) corresponds to one codeword instead of every signal point. It is sufficient to execute once for the entire signal point.
  • the variance estimation can be performed in parallel with the interleave processing, the delay until the equalization processing due to the variance estimation can be eliminated.
  • the conversion unit 302 becomes unnecessary and the mapping unit 303 is simplified as in the encoding. .
  • the reliability of the feedback signal is also required at this time, and at this time, the efficiency of dispersion estimation according to the present invention is particularly effective for improving the efficiency of the entire turbo equalization process.
  • FIG. 10 is a graph showing the result of numerical calculation of L ′ in (Expression 10) and M ′ in (Expression 9), assuming that the density function p (0) is a Gaussian distribution with mean m and variance 2 m.
  • the average value conversion unit 502 can be realized by tabulating this graph.
  • a method represented by a simple approximate expression is also conceivable. (Equation 13) is one example.
  • the average dispersion calculation unit 503 will be described based on the 3GPP LTE modulation schemes (QPSK, 16QAM, 64QAM) of Non-Patent Document 4.
  • the signal point plane (represented by a complex plane) is modulated to a signal point of coordinates represented by n bits for each of the x axis and y axis.
  • These two sets of n bits are represented by (x 0 ,..., X n-1 ), (y 0 ,..., Y n-1 ).
  • the mapping from bit strings to signal points in these methods is based on Gray mapping, as shown in FIG. Although FIG. 11 shows only the x axis, the same applies to the y axis.
  • Each coordinate of the signal point is set so that the average power is 1 (the average power is 1/2 when viewed on each axis).
  • the log likelihood ratio of the decoder output at level i is denoted by l i .
  • the variance ⁇ (l) 2 of (Equation 4) is as follows.
  • the reference signals are QPSK, 16QAM, and 64QAM, which correspond to the axes 0, 00, and 001, respectively.
  • ⁇ (L) 2 for l (l 0 , l 1 , ⁇ l 2 ) is calculated.
  • ⁇ 2 is expressed as follows using the average value M ′ i of the bit level i.
  • L i of each bit level is determined from L and r as follows.
  • FIG. 12 is a graph showing the characteristics of turbo equalization when 4 ⁇ 4 MIMO transmission is applied in the 3GPP LTE uplink communication method (DFT spreading OFDM) of Non-Patent Document 4.
  • the modulation method is 16QAM, and 4 iterations of Max-Log-MAP are used for decoding the turbo code.
  • the channel model is a typical “urban” channel model, and the carrier interval of OFDM is set to 7.5 kHz.
  • “Turbo Equalization Conventional (n it)” is a graph showing the characteristics of turbo equalization n iteration when the feedback signal and its variance are obtained based on (Equation 3), (Equation 4), and (Equation 6). . 1 iteration means no turbo equalization applied.
  • invention is a feedback signal using a hard decision output, and (Equation 23) is used for variance estimation.
  • the difference in coding gain is about 0.2 dB, and it can be seen that the same characteristics as those of the conventional system are obtained even if the simplification is performed as in the present invention.
  • the above device can be realized by hardware, software, or a combination thereof.
  • the method performed by the above apparatus can also be realized by hardware, software, or a combination thereof.
  • "realized by software” means realized by a computer reading and executing a program.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer readable media include magnetic recording media (eg, flexible disk, magnetic tape, hard disk drive), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disc), CD-ROM (Read Only Memory), CD- R, CD-R / W, semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable ROM), flash ROM, RAM (random access memory)).
  • the program may also be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • a variance estimation apparatus comprising:
  • the variance estimation apparatus according to any one of appendices 1 to 3,
  • the average variance calculation unit calculates an estimate of the variance of the feedback signal by setting the output of the average value conversion unit for the lower bit level and the fixed value for the upper bit level in the multi-level modulation.
  • a variance estimation apparatus characterized by:
  • the variance estimation apparatus calculates an average of the absolute values of the soft outputs for each bit level of multilevel modulation,
  • the average value conversion unit calculates an average estimate of the probability for each bit level of multi-level modulation,
  • the average variance calculation unit calculates an estimate value of a variance of a feedback signal using an average estimate value of the probability for each bit level of multilevel modulation.
  • the variance estimation apparatus (Appendix 6) The variance estimation apparatus according to attachment 1, wherein The average calculating unit calculates an average of absolute values of soft inputs of the decoding unit together with an average of absolute values of soft outputs of the decoding unit, The average value conversion unit calculates an average estimated value of absolute values of soft outputs for each bit level in multilevel modulation using the two types of average values, and calculates an average estimated value of the probability for each bit level. To calculate The average variance calculation unit calculates an estimate value of a variance of a feedback signal using an average estimate value of the probability for each bit level of multilevel modulation.
  • Appendix 7 Including the variance estimation apparatus according to any one of appendices 1 to 6, An iterative equalization apparatus, wherein a feedback signal is generated using a hard decision value of the decoding unit output.
  • Appendix 8 An iterative equalizer according to appendix 7, wherein The iterative equalization apparatus characterized in that the decoding unit output is a soft output for information bits and a hard decision output for parity bits in a systematic code.
  • the decoding unit includes an average calculation unit, and outputs an average of absolute values of log-likelihood ratios generated in the decoding process for each bit of the codeword together with a hard decision value of each bit
  • the modulation unit includes an average value conversion unit and an average variance calculation unit, and calculates an estimated value of a variance of a feedback signal using an average of the absolute values output from the decoding unit.
  • a variance estimation method performed by a variance estimation device included in a modulation device for iterative equalization processing, which generates a feedback signal using an output of a decoding unit of an error correction code, An average calculating unit that calculates an average of absolute values of soft outputs of the decoding unit corresponding to a log likelihood ratio of each bit of the codeword; An average value conversion step in which an average value conversion unit calculates an average estimate of the probability of each bit of the codeword using an average of the absolute values of the soft outputs; An average variance calculating unit that calculates an estimate of variance of the feedback signal using the average estimate of the probability;
  • a variance estimation method characterized by comprising:
  • the output of the decoding unit is a soft output for information bits and a hard decision output for parity bits in a systematic code.
  • An iterative equalization method performed by an iterative equalization apparatus including a decoding unit and a modulation unit, The decoding unit outputting an average of absolute values of log-likelihood ratios generated in the decoding process for each bit of the codeword together with a hard decision value of each bit; Calculating an estimated value of a variance of a feedback signal using an average of the absolute values output from the decoding unit by the modulation unit; Iterative equalization method characterized by having.
  • the computer An average calculation unit for calculating an average of absolute values of the soft outputs of the decoding unit corresponding to the log likelihood ratio of each bit of the codeword;
  • An average value conversion unit that calculates an average value of the probability of each bit of the codeword using the average of the absolute values of the soft outputs;
  • An average variance calculator that calculates an estimate of the variance of the feedback signal using the average estimate of the probability; Program to make it function.
  • Appendix 20 The program according to appendix 19, The average calculation unit uses only a soft output of bits actually transmitted in a code word.
  • the average value conversion unit calculates an average estimated value of the probability of each bit based on a condition that a density function of the soft output of the decoding unit has a symmetric Gaussian distribution.
  • the average variance calculation unit calculates an estimate of the variance of the feedback signal by setting the output of the average value conversion unit for the lower bit level and the fixed value for the upper bit level in the multi-level modulation.
  • the program characterized by doing.
  • the average calculator calculates an average of the absolute values of the soft outputs for each bit level of multilevel modulation
  • the average value conversion unit calculates an average estimate of the probability for each bit level of multi-level modulation
  • the average variance calculating section calculates an estimated value of variance of a feedback signal using an average estimated value of the probability for each bit level of multilevel modulation.
  • the average calculating unit calculates an average of absolute values of soft inputs of the decoding unit together with an average of absolute values of soft outputs of the decoding unit
  • the average value conversion unit calculates an average estimated value of absolute values of soft outputs for each bit level in multilevel modulation using the two types of average values, and calculates an average estimated value of the probability for each bit level.
  • the average variance calculating section calculates an estimated value of variance of a feedback signal using an average estimated value of the probability for each bit level of multilevel modulation.
  • Appendix 25 A program for causing a computer to function as an iterative equalization apparatus including the variance estimation apparatus according to any one of appendices 1 to 6, A program for causing a computer to generate a feedback signal using a hard decision value of the decoding unit output.
  • the decoding unit output is a soft output for information bits and a hard decision output for parity bits in a systematic code.
  • Appendix 27 A program for causing a computer to function as an iterative equalization apparatus including a decoding unit and a modulation unit, Computer A decoding unit that outputs an average of absolute values of log-likelihood ratios generated in the decoding process for each bit of the codeword together with a hard decision value of each bit; A modulator that calculates an estimate of the variance of the feedback signal using the average of the absolute values output from the decoder; Program to make the computer function.

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Abstract

　誤り訂正符号の復号結果から効率的に分散推定を行なうことを可能にする分散推定装置を提供する。　誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置であって、符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出部と、前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換部と、前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出部と、を備える。

Description

分散推定装置
　本発明は通信の繰り返し等化処理における、誤り訂正符号の復号部出力から生成するフィードバック信号の分散推定装置に関する。
　デジタル通信の受信システムにおけるベースバンド信号処理部は図１のように受信信号から再生すべき信号を抽出する等化部１０１、等化後に各ビット（または複数のビットで構成されるシンボル）の尤度を算出する復調部１０２およびこの尤度を用いて誤り訂正符号の復号を行う復号部１０３を含む。
　等化部１０１は遅延波の畳込みによる干渉（シンボル間干渉）、マルチアクセスにおけるユーザ間の干渉、ＭＩＭＯ(Multiple-Input Multiple-Output)伝送における他のレイヤの干渉などに対処する。復調部１０２と併せて最尤復調を行うことが特性面では理想的となる。しかし、最尤復調は原理的には想定されるすべての送信信号の組み合わせを、チャネル干渉モデルに基づき、受信信号と比較する処理を行うことになり、一般には計算量が非常に大きくなる。
　比較的簡易な等化処理としてはＭＭＳＥ(Minimum Mean Squared Error)基準に基づき干渉を除去する処理が知られている。以下、シンボル間干渉通信路に対する干渉除去を例にＭＭＳＥ等化処理について簡単に説明する。
　シンボル間干渉通信路は送信信号x[0], x[1],…に対して受信信号y[0],y[1],…は次のようにモデル化される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　x[t]はＰＳＫ(Phase Shift Keying)やＱＡＭ(Quadratic Amplitude Modulation)などによって変調された送信信号（複素数で表現される）である。[h[i]]はインパルスレスポンスであり、時間軸で局所的には一定と仮定する。この係数はパイロット信号などを用いて推定される。w[t]は加法的白色ガウス雑音である。受信信号からx[t]を推定するために、ＭＭＳＥ等化処理は適切な区間[t-M, t+N]を設定してY[t] = (y[t-M], …, y[t], …,y[t+N])に対してユークリッド距離の平均
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
が最小となるフィルタA[t]=(a[-M], …, a[0],…,a[N])を求めてA[t]Y[t]tをx[t]の推定値とする（式２）における平均Eはすべての信号点は等確率で発生し、w[t]の白色ガウス雑音の仮定に基づいて計算される。
　ＭＭＳＥ等化処理は簡易ではあるが、特性は最尤復調と比較して大きく劣る場合がある。ＭＭＳＥ等化処理に対してある程度の処理複雑度を許容して特性を向上することが可能な方式として繰り返し等化処理が知られており、誤り訂正符号の復号までを含んでの繰り返し処理はターボ等化と呼ばれる。図２はターボ等化処理装置の構成を表している。ターボ等化処理装置は、図１の等化部１０１、復調部１０２及び復号部１０３にそれぞれ対応する等化部２０１、復調部１０２、及び復号部２０３を含む。また、ターボ等化処理装置は、変調部２０４も含む。変調部２０４は、復号部２０３から出力される誤り訂正符号復号信号を変調してフィードバック信号を生成する。等化部２０１はフィードバック信号と受信信号を合わせて等化処理を実行する。ターボ等化はこの処理を反復的に繰り返すことによって特性を向上させる。繰り返し回数は通常２～数回で十分となる（非特許文献１参照）。
　x[t]に対応する送信ビットに対する復号部２０３からの軟出力の組をL[t] = (l0[t]..,ln-1[t])とする。軟出力は通常対数尤度比log(p(0)/p(1))に相当する量である。ここでp(0), p(1)は復号器において計算された、そのビットが0, 1となる確率である。このとき変調部２０４のx[t]に対するフィードバック信号x(L[t])は次のようにL[t]によって重み付けをした送信信号点の和として求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
（式３）でSは変調方式に応じた送信信号点の集合、q(s|L[t])はL[t]が与えられたときの信号点sの確率である。各ビットの対数尤度比log(p(0)/p(1))が与えられればp(0) + p(1)= 1の関係を用いてp(0), p(1)を求めることができる。インターリーブによる各ビットの独立性を仮定して、q(s|L[t]))はsに対応するビットパタンに応じてL[t]を構成する軟出力値のp(0), p(1)から計算することができる。
　ＭＭＳＥターボ等化の等化処理においてはフィードバック信号x(L[t])とともにx(L[t])の信頼度が必要となる。フィードバック信号がx(L[t])を平均とするガウス変数でモデル化されると仮定すると信頼度はその分散で表される。この分散は（式４）に示すように変調方式の信号点sとx([Lt]) のユークリッド距離の2乗をq(s|L[t])で重み付けした和として評価することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ＰＳＫ変調においてsの大きさは1と一定であるため、（式４）は（式５）のように簡略化される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ＭＭＳＥターボ等化においては個々のσ(L[t])2を高い精度で求める必要はなく、σ(L[t])2の平均値σ2を求めれば十分となることが多い。この平均を求める対象となる時点をt= 0, …, T-1とするとσ2は（式６）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　フィードバック信号の分散を時点に依らず一定の値に設定することによってターボ等化における等化部２０１も大きく簡易化することができる。シンボル間干渉通信路ではこのとき周波数領域に変換してから等化処理を実行することで一層の簡易化を図ることができる。周波数領域のターボ等化については例えば非特許文献２、３で述べられている。
　図３はＭＭＳＥターボ等化における誤り訂正符号復号出力信号からフィードバック信号を生成する変調部２０４の構成を示している。モバイル通信では誤り訂正符号化と変調の間には指定の符号化率を達成するためのパンクチャを行うレート整合処理と送信順序を変えてエラーの影響を無相関化するインターリーブ処理が通常行われる。レート整合・インターリーブ部３０１はこれに対応し、パンクチャを考慮してインターリーブ後の軟出力をシンボル毎に区切って（式３）のL[t]を生成する。これらのレート整合やインターリーブ処理については非特許文献４を参照されたい。
　変換部３０２は符号語の各ビットの軟出力値である対数尤度比l = log(p(0) /p(1))に対してtanh(l/2) = (1-exp(l))/(1+exp(l)) = p(0)－ p(1)を求める処理を実行する。つまり、変換部３０２はtanh関数の変換テーブルで実現することができる。p(0) + p(1) = 1であるため、tanh(l/2)からp(0)とp(1)は容易に求めることができる。
　マッピング部３０３は変換部３０２で求めた各ビットの0, 1の確率を用いてq(s |L[t])を算出し、（式３）に示したx(L[t])を求める。
　分散推定部３０４はq(s|L[t]) とx(L[t]) を用いて（式４）に基づいてx(L[t])の分散を求める。ＰＳＫであれば（式５）に基づいてx(L[t])からσ[t]を求めることができる。（式６）のようにtについて平均化したσ2を求めてこれをマッピング部３０２で求めたx(L[t])の分散とする。
　ＭＩＭＯに対するターボ等化においては各送信アンテナからのストリームに対して誤り訂正符号の復号器出力から上記のx(L[t])やσ2を求める処理を実行し、これをフィードバック信号として他のストリームからの干渉除去に利用する。ＭＩＭＯに対するＭＭＳＥ等化に基づくターボ等化処理はターボＳＩＣ(Successive Interference Canceller)と呼ばれることが多い。ＭＩＭＯに対するターボ等化処理は例えば非特許文献５を参照されたい。
特開２００１－０７７７０４号公報 特開２００７－２７４３３５号公報 特開２０１０－０２８７６２号公報
M. Tuchler, R. Koetter, and A. C. Singer, "Turbo Equalization: Principles and New Results", IEEE Transactions on Communications, pp.754-767,2002 M. Tuchler and J. Hagenauer, "Linear time and frequency domain Turbo equalization", Proc. IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), pp.1449-1453, 2001 C. Laot, R. L. Bidan, and D. Leroux "Low-Complexity MMSE Turbo Equalization: A Possible Solution for EDGE", Proc. IEEE Transactions on Wireless Communications, pp.965-974, 2005 Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Multiplexing and channel coding(Release 8), 3GPP TS 36.212 v8.8.0, 2009 Gilberto Berardinelli , Carles Navarro Manchon , Luc Deneire, Troels B.Sorensen, Preben Mogensen, and Kari Pajukoski, "Turbo Receivers for Single User MIMO LTE-A Uplink," Proceeding of IEEE Vehicular Technology Conference, pp.1-5, 2009 Minyue Fu, "Stochastic Analysis of Turbo Decoding", IEEE Transactions on Information Theory, pp.81-100, 2005
　干渉通信路に対する受信システムにおいて復調と誤り訂正符号の復号を反復的に行うターボ等化は受信特性の向上を達成するが、複雑度は繰り返し回数に比例するので実用化のためには各処理の簡易化が必要となる。誤り訂正符号の復号結果からフィードバック信号を生成する処理ではその信頼度を表す分散推定を効率的に行う装置が望まれる。
　そこで、本発明は、誤り訂正符号の復号結果から効率的に分散推定を行なうことを可能にする分散推定装置を提供することを目的とする。
　本発明によれば、誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置であって、符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出部と、前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換部と、前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出部と、を備えることを特徴とする分散推定装置が提供される。
　また、本発明によれば、復号部と変調部とを備え、前記復号部は平均算出部を備え、各ビットの硬判定値とともに符号語の各ビットに対して復号過程で生成される対数尤度比の絶対値の平均を出力し、前記変調部は平均値変換部と平均分散算出部を備え、前記復号部から出力される前記絶対値の平均を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする繰り返し等化装置が提供される。
　更に、本発明によれば、誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置により行なわれる分散推定方法であって、平均算出部が、符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出ステップと、平均値変換部が、前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換ステップと、平均分散算出部が、前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出ステップと、を有することを特徴とする分散推定方法が提供される。
　本発明によれば、誤り訂正符号の復号結果から効率的に分散推定を行なうことが可能となる。
受信システムにおけるベースバンド処理部を表すブロック図である。 繰り返し等化（ターボ等化）処理装置のブロック図である。 図２に示すターボ等化装置における通常の変調部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態による繰り返し等化（ターボ等化）装置における変調部の第１の構成例を示すブロック図である。 図４に示す分散推定部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態による繰り返し等化（ターボ等化）装置における変調部の第２の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施形態による繰り返し等化（ターボ等化）装置における改良軟出力復号部を用いた場合の変調部の構成例を示すブロック図である。 本発明の分散推定部の第２の実施の形態を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態における改良硬判定復号部の構成を示すブロック図である。 本発明の平均値変換部による変換処理を表すグラフである。 ＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭの各軸において信号点のビットパタンを表す図である。 本発明の変調信号の分散推定を用いたターボ等化処理のシミュレーションによって得られたフレームエラーレートを示すグラフである。
　以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
　図４は本発明の分散推定部を用いたターボ等化処理の変調部の第１の構成例を示すブロック図である。ターボ等化で使用するフィードバック信号の分散推定は（式６）のように誤り訂正符号の符号語単位でその平均を求めれば通常特性的には十分となる。また、軟出力復号部２０３の入力が送信ビット0, 1それぞれにつき“対称な”ガウス分布となるときには軟出力復号部２０３の出力も送信ビット0, 1それぞれにつき対称なガウス分布となることが知られている。これらの事実を利用して本発明では軟出力復号部２０３の出力の平均値から（式６）の分散の推定を行う。図４において分散推定部４０１の出力の破線は符号語単位に1回だけ出力されることを表している。
　図５は本発明の分散推定部４０１の構成を表しており、平均算出部５０１、平均値変換部５０２、平均分散算出部５０３を含む。
　平均算出部５０１は軟出力復号部２０３の出力である各ビットの対数尤度比を表す軟出力値の絶対値の平均値Lを求める。符号語のビットcj (jはインデックス)の対数尤度比をlj = log(p(cj = 0)/p(cj = 1))で表す。Lは（式７）によって表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
（式７）でJは平均値を求める対象の符号語のビットのインデックスjの集合であり、|J|はJの要素数を表す。
　非特許文献６によれば畳込み符号やターボ符号でＬｏｇ－ＭＡＰ復号アルゴリズムを用いる場合には受信値と事前情報が独立でそれぞれエルゴード過程であれば出力ljもエルゴード過程となることが示されている。
　エルゴード性からljを表す確率変数の密度関数はサンプルから得られる標本確率と符号長→∞において確率1で一致する。送信ビット0,1に対するこの密度関数をp(0), p(1)で表す。通信路が対称であれば送信ビット0、1に応じてp(0)(－l) = p(1)(l)が成り立つ。エルゴード性とこの対称性から（式７）のLは送信ビット0, 1の分布に依存しない。
　（式７）のJは符号語全体とすることもできるが、次のような条件で設定することが適切となる。
ａ）　レート整合・インターリーブ部によってパンクチャされたビットは除く
ｂ）　組織符号の場合に情報ビットのみ
ｃ）　ａ）、ｂ）でさらに短縮された情報ビットは除く
ｄ）　ａ）、ｂ）で入力、もしくは出力の絶対値が一定値以上の対数尤度比は除く
　パンクチャされたビットと実際に送信されたビットでは受信値の寄与分だけ対数尤度比が異なることを考慮して、ａ）は実際にフィードバックで使用するビットの対数尤度比のみの平均を求めている。情報ビットをそのまま送信する組織符号では情報ビットはパンクチャされないことが多いために、一般にｂ）はａ）の部分集合となる。また短縮されている情報ビットはパンクチャとは逆に復号時に十分に大きな受信値を設定して復号処理を実行されるために、これも対数尤度比を平均値算出には含めない方が適切となるためにｃ）の制限を設ける。ｄ）はｃ）を復号部２０３への入力もしくは出力の対数尤度比の大きさから推測する方法である。ｂ）とｄ）はレート整合処理のパンクチャや短縮の情報が不要になる利点がある。
　送信ビット0に対応するljをtanhで変換したあとの平均値をMとする：
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　ここでJ0はJにおいて送信ビット0となる時点の集合である。Mは送信ビット0に対する確率差分tanh(l/2) = p(0)－p(1)の平均値を表している。Mを用いてp(0)の平均値も(M + 1)/2と求めることができる。平均値変換部５０２は（式７）のLから（式８）のMを推定する処理を実行する。以下、この原理について説明する。
　エルゴード性からMは（式９）で表す密度関数p(0)による平均値M’と|J0|→∞において確率1で一致する。以下、積分区間は[-∞、∞]である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　非特許文献６でも述べられているように、p(0)は復号器への入力が対称なガウス分布であれば、対称なガウス分布になることが知られている。対称なガウス分布は平均mに対して分散が2mとなる分布である。つまり、p(0)は平均mによって決定されるのでmが与えられれば（式９）によってM’を求めることができる。p(0)(l)に対して絶対値|l|の平均をL’とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　（式７）のLは|J|→∞でL’と確率1で一致する。また、対称なガウス分布の仮定からM’はp(0)の平均mのみの関数でm( > 0)について単調なためにM’からmは一意に決定される。以上を総合すると次のようなステップで（式５）のLから（式８）のMを推定することができる。
　１）　（式５）のLを（式１０）のL’の推定値とする。
　２）　L’からmを算出する。
　３）　mから（式９）のM’を算出する。
　４）　M’を（式８）のMの推定値とする。
　平均値変換部５０２は２）、３）をテーブル化、もしくは簡易な計算式で近似することによって実現することができる。
　多値変調の場合にはシンボルのビットレベルに応じて復号部入力の対数尤度比の大きさが異なってくるために出力の対数尤度比の大きさも異なってくる。平均算出部５０１でビットレベル毎に軟出力の平均値を求めて、ビットレベル毎に平均値変換部５０２でM’を求めることが一つの方法になる。ビットレベルを考慮しない、（式７）のLを利用する場合には次のように平均値変換部５０２で入力の対数尤度比を設定する方法が考えられる。
　ｅ）　すべてのビットレベルでLとする。
　ｆ）　下位ビットレベルはL, 上位ビットレベルは1（十分に高い信頼度）とする。
　ｇ）　入力の対数尤度比の平均値も平均算出部５０１で求めて、これを用いて各ビットレベルでLを補正する。
　変調の多値レベルが大きくなるほどｇ）の方が適切となる。１６ＱＡＭや６４ＱＡＭ程度の多値レベルでは一般にｅ）、ｆ）で十分なターボ等化の特性を得ることができる。
　平均分散算出部５０３はp(0)を用いて定式化することができる。ビットレベルi毎の平均値の差異を考慮して、レベルiのp(0)をp[i] で表し、平均値をmiとする。また、ビットレベルiの（式９）のM’をM’iで表す。p[i]が与えられると（式６）の分散の推定値を次のように求めることができる。異なるビットレベルの対数尤度比は独立であると仮定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　p(0)が対称なガウス分布の仮定から次の等式が成り立つことに注意する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　（式１１）のσ(l0,…,ln-1)2はＱＡＭ変調ではtanh(lj)を変数とする多項式で表され、各変数についての次数は高々２となるために（式１２）から（式１１）のσ2はM’iの多項式で表すことができる。
　M’iは送信ビット0に対する確率差分の平均の推定値であり、送信ビット1に対する確率差分の平均の推定値は－M’となる。（式１１）はオール0に対応する信号点が送信された場合を想定して分散の推定値を求めている。多値ＱＡＭ変調では送信された信号点に応じて（式４）に基づく分散推定値は変化し、信号点平面上の端点が送信された場合には（式４）の分散評価は過大評価される傾向になる。平均分散算出部５０３においてすべてのビットパタンで（式４）に基づき平均を求める方法もあるが、原点に比較的近い信号点に対応するように基準信号を設定し、基準信号に対応するよう各レベルの入力を正負に設定して（式１１）に基づき分散の平均を算出することでターボ等化では十分な特性が得られることが多い。例えば64 = 22×3 ＱＡＭ変調(n = 3レベル)のx軸で信号点に対応するビット列が信号点平面上で順に
　111 110 100 101 001 000 010 011
と与えられたときには001, 000, 101, 100といった、原点に近い信号点を基準信号とすることが妥当となる。001の場合はp[0]、p[1]、p[2]をそれぞれm0, m1, －m2を平均値、2m0, 2m1, 2m2を分散とするガウス分布として（式１１）を計算する。
　図６は本発明の分散推定部を用いたターボ等化処理の変調部の第２の構成例を示すブロック図である。本発明は分散推定にフィードバック信号を実際に計算する必要がなく、さらに符号語の各ビットの対数尤度比に対してのtanh関数の値（確率差分）を計算する必要もない。このために本発明はターボ等化において硬判定部６０２によって各ビットに対する復号部の軟出力を硬判定(0, 1に判定)した後にフィードバック信号を生成する方式との整合性が非常に良く、図３、４の変換部は不要になる。硬判定値を用いることでレート整合・インターリーブ部６０３を実現するための記憶容量を小さくでき、マッピング部６０４も符号化時と同様に単なるテーブル参照でも行うことができるために大きく簡易化が可能となる。（式４）の分散導出は（式３）のx(L[t])に対しての分散を求めているために硬判定値を用いた変調信号に対しての分散は一致しないが、このように求めた推定値はターボ等化で十分な特性が期待できる、フィードバック信号の分散の評価となっている。
　図７は第２の構成例において軟出力復号部の出力ビットレートを小さくすることを可能にする構成を示すブロック図である。誤り訂正符号として組織符号を利用する場合を考えると、改良軟出力復号部７０３は情報ビットに対しては軟出力を、パリティビットに対しては硬判定出力を行う構成を採る。フィードバック信号の分散推定は本発明の装置によって情報ビットに対する軟出力のみを用いて行うことができる。フィードバック信号の生成は情報ビットについても硬判定部７０２で硬判定を行ったあとに実施する。符号化率が1/3, 軟出力が8ビットであるとすると図７の改良によって図６と比較して軟出力復号部の出力ビットレートを10/24にすることができる。
　本発明の分散推定部の第２の実施の形態は図８に示すように平均算出部５０１を誤り訂正符号の復号部に組み込む構成を採る。
　改良硬判定出力復号部８０１は符号語の各ビットに対して硬判定値を出力するとともに、平均算出部を用意して復号部内で計算される各ビットの対数尤度比の絶対値の平均値を符号語単位で求めて出力する。変調部８０２は平均値変換部５０２と平均分散算出部５０３を用意して、改良硬判定出力復号部８０１の出力を用いて変調信号の分散を推定する。このように第２の実施の形態をとることによって軟出力復号部を適用する場合と比較して変調信号の分散の推定値を求めることを可能にしながら復号部の出力ビットレートを大幅に小さくすることができる。符号化率が1/3、 軟出力が8ビットであるとすると図８の復号部の出力ビットレートは図６の構成に対してはほぼ3/24、図７の構成に対してはほぼ3/10となる。
　図９は改良硬判定出力復号部８０１の構成を示している。図９で誤り訂正符号はターボ符号や低密度パリティ検査符号など繰り返し復号で外部情報を逐次更新する復号法を想定しており、入力メモリ９０１、外部情報更新部９０２、外部情報メモリ９０３、各ビットの対数尤度比に対して0, 1を判定する硬判定部９０４、出力メモリ９０５は通常の硬判定出力復号部の構成要素である。改良硬判定出力復号部８０１では各ビットの対数尤度比の絶対値の平均値を計算する平均値算出部９０６を構成要素として持つ。このような構成ではレート整合におけるパンクチャや短縮の情報を平均値算出部で利用しないことが実装上は望ましく、（式６）の説明で述べた平均をとるインデックスの集合Jとしてはｂ）やｄ）のように設定することが望ましい。また、Jのサイズを2のべきになるように調整する、もしくは|J|も出力して除算は平均値変換部で実行することで復号器内の平均値算出部を簡易にする方法が考えられる。
　本発明は軟出力復号部の出力である軟判定値の絶対値を平均化してから変調信号の分散を推定するために（式４）の処理は信号点毎ではなく、一つの符号語に対応する信号点全体に対して1回実行すれば十分となる。また、インターリーブ処理と平行して分散推定を行うことができるため、分散推定に起因する等化処理実行までの遅延も解消することができる。（式３）のように軟出力を用いた変調ではなく、0, 1に判定した硬判定値を用いることで変換部３０２が不要になるとともにマッピング部３０３も符号化時と同様に簡易となる。ターボ等化においてはこのときもフィードバック信号の信頼度は必要となるため、このとき本発明による分散推定の効率化はターボ等化処理全体の効率化に特に効果的となる。
　図１０は密度関数p(0)が平均m、分散 2mのガウス分布であるとして（式１０）のL’および（式９）のM’を数値的に計算した結果を表すグラフである。平均値変換部５０２はこのグラフをテーブル化することによって実現することができる。簡単な近似式によって表す方法も考えられる。（式１３）はその一つの例である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　平均分散算出部５０３について、非特許文献４の３ＧＰＰ　ＬＴＥの変調方式（ＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭ）に基づき、本発明の実施例を説明する。22n-QAM変調では信号点平面（複素平面で表される）のx軸、y軸それぞれnビットで表される座標の信号点に変調される。この2組のnビットを(x0,…,xn-1), (y0,…,yn-1)で表す。これらの方式のビット列から信号点へのマッピングはＧｒａｙマッピングに基づいていて図１１のようになる。図１１はx軸についてのみ示しているが、y軸についても同様である。信号点各座標は平均電力が1となるように設定されている（各軸でみれば平均電力は1/2）。レベルiの復号器出力の対数尤度比をliで表す。このときl=(l0,...,ln-1)に対する各変調方式における（式３）のx(l)は各軸で次のようになる。
ＱＰＳＫ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
１６ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
６４ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　このとき（式４）の分散σ(l)2は次のようになる。基準信号はＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭでそれぞれ各軸0, 00, 001に対応する信号とする。６４ＱＡＭの（式１９）ではl = (l0, l1, －l2)に対するσ(L)2を計算している。
ＱＰＳＫ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
１６ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
６４ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　（式１１）、（式１２）からビットレベルiの平均値M’iを用いてσ2は次のように表される。
ＱＰＳＫ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
１６ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
６４ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　すべてのビットレベルの平均LとそのM’を用いる場合には１６ＱＡＭではM’0=M’1=M’,64QAMでM’0=1, M’1=M’2=M’と設定する方法が簡便で、よい特性が期待できる。このとき（式２１）、（式２２）は次のようになる。
１６ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
６４ＱＡＭ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　多値変調においては復号器の入力値の絶対値の平均rも用いて、復号器出力の各ビットレベルで補正したLiと用いてMiを推定する方法も考えられる。例えば１６ＱＡＭではLとrから次のように各ビットレベルのLiを定める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　図１２は非特許文献４の３ＧＰＰ　ＬＴＥのアップリンクの通信方式(DFT spreading OFDM)において４×４　ＭＩＭＯ送信を適用した場合のターボ等化の特性を示すグラフである。変調方式は１６ＱＡＭでターボ符号の復号にはＭａｘ－Ｌｏｇ－ＭＡＰの４　ｉｔｅｒａｔｉｏｎを用いている。チャネルモデルはtypical urban channelモデルでＯＦＤＭのキャリア間隔は7.5kHzと設定している。“ターボ等化従来 (n it)”は（式３）、（式４）、（式６）に基づいてフィードバック信号とその分散を求めた場合のターボ等化n iterationの特性を示すグラフである。1 iterationはターボ等化の適用なしを意味する。“本発明 (n it)”は硬判定出力を用いたフィードバック信号で分散推定には（式２３）を用いている。その符号化利得の差は0.2dB程度で本発明のように簡易化を行っても従来方式と同等の特性が得られていることがわかる。
　なお、上記の装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合わせにより実現することができる。また、上記の装置により行なわれる方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらに組合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
　プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置であって、
　符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出部と、
　前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換部と、
　前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出部と、
　を備えることを特徴とする分散推定装置。
　（付記２）
　付記１に記載の分散推定装置であって、
　前記平均算出部は符号語の中で実際に送信されたビットの軟出力のみを用いることを特徴とする分散推定装置。
　（付記３）
　付記１又は２に記載の分散推定装置であって、
　前記平均値変換部は前記復号部の軟出力の密度関数が対称なガウス分布となる条件に基づいて各ビットの確率の平均の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
　（付記４）
　付記１乃至３の何れか１に記載の分散推定装置であって、
　前記平均分散算出部は多値変調において下位のビットレベルに対しては前記平均値変換部の出力に、上位のビットレベルに対しては固定値に設定してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
　（付記５）
　付記１に記載の分散推定装置であって、
　前記平均算出部は多値変調のビットレベル毎に前記軟出力の絶対値の平均を算出し、
　前記平均値変換部は多値変調のビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
　前記平均分散算出部は多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
　（付記６）
　付記１に記載の分散推定装置であって、
　前記平均算出部は前記復号部の軟出力の絶対値の平均とともに前記復号部の軟入力の絶対値の平均を算出し、
　前記平均値変換部は多値変調におけるビットレベル毎の軟出力の絶対値の平均の推定値を前記２種類の平均値を用いて求めて算出し、ビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
　前記平均分散算出部は多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
　（付記７）
　付記１乃至６の何れか１に記載の分散推定装置を備え、
　前記復号部出力の硬判定値を用いてフィードバック信号を生成することを特徴とする繰り返し等化装置。
　（付記８）
　付記７に記載の繰り返し等化装置であって、
　前記復号部出力は組織符号において情報ビットに対しては軟出力、パリティビットに対しては硬判定出力であることを特徴とする繰り返し等化装置。
　（付記９）
　復号部と変調部とを備え、
　前記復号部は平均算出部を備え、各ビットの硬判定値とともに符号語の各ビットに対して復号過程で生成される対数尤度比の絶対値の平均を出力し、
　前記変調部は平均値変換部と平均分散算出部を備え、前記復号部から出力される前記絶対値の平均を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする繰り返し等化装置。
　（付記１０）
　誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置により行なわれる分散推定方法であって、
　平均算出部が、符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出ステップと、
　平均値変換部が、前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換ステップと、
　平均分散算出部が、前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出ステップと、
　を有することを特徴とする分散推定方法。
　（付記１１）
　付記１０に記載の分散推定方法であって、
　前記平均算出ステップでは符号語の中で実際に送信されたビットの軟出力のみを用いることを特徴とする分散推定方法。
　（付記１２）
　付記１０又は１１に記載の分散推定方法であって、
　前記平均値変換ステップでは前記復号部の軟出力の密度関数が対称なガウス分布となる条件に基づいて各ビットの確率の平均の推定値を算出することを特徴とする分散推定方法。
　（付記１３）
　付記１０乃至１２の何れか１に記載の分散推定方法であって、
　前記平均分散算出ステップでは多値変調において下位のビットレベルに対しては前記平均値変換部の出力に、上位のビットレベルに対しては固定値に設定してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定方法。
　（付記１４）
　付記１０に記載の分散推定方法であって、
　前記平均算出ステップでは多値変調のビットレベル毎に前記軟出力の絶対値の平均を算出し、
　前記平均値変換ステップでは多値変調のビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
　前記平均分散算出ステップでは多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定方法。
　（付記１５）
　付記１０に記載の分散推定方法であって、
　前記平均算出ステップでは前記復号部の軟出力の絶対値の平均とともに前記復号部の軟入力の絶対値の平均を算出し、
　前記平均値変換ステップでは多値変調におけるビットレベル毎の軟出力の絶対値の平均の推定値を前記２種類の平均値を用いて求めて算出し、ビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
　前記平均分散算出ステップでは多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定方法。
　（付記１６）
　付記１０乃至１５の何れか１に記載の分散推定方法の各ステップを含み、
　前記復号部出力の硬判定値を用いてフィードバック信号を生成するステップを更に有することを特徴とする繰り返し等化方法。
　（付記１７）
　付記１６に記載の繰り返し等化方法であって、
　前記復号部出力は組織符号において情報ビットに対しては軟出力、パリティビットに対しては硬判定出力であることを特徴とする繰り返し等化方法。
　（付記１８）
　復号部と変調部とを備える繰り返し等化装置により行なわれる繰り返し等化方法であって、
　前記復号部が各ビットの硬判定値とともに符号語の各ビットに対して復号過程で生成される対数尤度比の絶対値の平均を出力するステップと、
　前記変調部が前記復号部から出力される前記絶対値の平均を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出するステップと、
　を有することを特徴とする繰り返し等化方法。
　（付記１９）
　誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
　前記コンピュータを、
　符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出部と、
　前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換部と、
　前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出部と、
　して機能させるためのプログラム。
　（付記２０）
　付記１９に記載のプログラムであって、
　前記平均算出部は符号語の中で実際に送信されたビットの軟出力のみを用いることを特徴とするプログラム。
　（付記２１）
　付記１９又は２０に記載のプログラムであって、
　前記平均値変換部は前記復号部の軟出力の密度関数が対称なガウス分布となる条件に基づいて各ビットの確率の平均の推定値を算出することを特徴とするプログラム。
　（付記２２）
　付記１９乃至２１の何れか１に記載のプログラムであって、
　前記平均分散算出部は多値変調において下位のビットレベルに対しては前記平均値変換部の出力に、上位のビットレベルに対しては固定値に設定してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とするプログラム。
　（付記２３）
　付記１９に記載のプログラムであって、
　前記平均算出部は多値変調のビットレベル毎に前記軟出力の絶対値の平均を算出し、
　前記平均値変換部は多値変調のビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
　前記平均分散算出部は多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とするプログラム。
　（付記２４）
　付記１９に記載のプログラムであって、
　前記平均算出部は前記復号部の軟出力の絶対値の平均とともに前記復号部の軟入力の絶対値の平均を算出し、
　前記平均値変換部は多値変調におけるビットレベル毎の軟出力の絶対値の平均の推定値を前記２種類の平均値を用いて求めて算出し、ビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
　前記平均分散算出部は多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とするプログラム。
　（付記２５）
　付記１乃至６の何れか１に記載の分散推定装置を備える繰り返し等化装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
　コンピュータに、前記復号部出力の硬判定値を用いてフィードバック信号を生成させることを特徴とするプログラム。
　（付記２６）
　付記２５に記載のプログラムであって、
　前記復号部出力は組織符号において情報ビットに対しては軟出力、パリティビットに対しては硬判定出力であることを特徴とするプログラム。
　（付記２７）
　復号部と変調部とを備える繰り返し等化装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
　コンピュータを、
　各ビットの硬判定値とともに符号語の各ビットに対して復号過程で生成される対数尤度比の絶対値の平均を出力する復号部と、
　前記復号部から出力される前記絶対値の平均を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する変調部と、
　してコンピュータを機能させるためのプログラム。
　この出願は、２０１１年６月２３日に出願された日本出願特願２０１１－１３９４３２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１０１，　２０１　等化部
１０２　復調部
１０３　復号部
２０３　軟出力復号部
２０４，　４０２，　６０１，　７０１，　８０２　変調部
３０１，　６０３　レート整合・インターリーブ部
３０２　　変換部
３０３，　６０４　マッピング部
３０４，　４０１　分散推定部
５０１，　９０６　平均算出部
５０２　平均値変換部
５０３　平均分散算出部
６０２，　７０２，　９０４　硬判定部
７０３　改良軟出力復号部
８０１　改良硬判定出力復号部
９０１，　９０３，　９０５　メモリ
９０２　外部情報更新部

Claims (10)

  1. 　誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置であって、
    　符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出部と、
    　前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換部と、
    　前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出部と、
    　を備えることを特徴とする分散推定装置。
  2. 　請求項１に記載の分散推定装置であって、
    　前記平均算出部は符号語の中で実際に送信されたビットの軟出力のみを用いることを特徴とする分散推定装置。
  3. 　請求項１又は２に記載の分散推定装置であって、
    　前記平均値変換部は前記復号部の軟出力の密度関数が対称なガウス分布となる条件に基づいて各ビットの確率の平均の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
  4. 　請求項１乃至３の何れか１項に記載の分散推定装置であって、
    　前記平均分散算出部は多値変調において下位のビットレベルに対しては前記平均値変換部の出力に、上位のビットレベルに対しては固定値に設定してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
  5. 　請求項１に記載の分散推定装置であって、
    　前記平均算出部は多値変調のビットレベル毎に前記軟出力の絶対値の平均を算出し、
    　前記平均値変換部は多値変調のビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
    　前記平均分散算出部は多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
  6. 　請求項１に記載の分散推定装置であって、
    　前記平均算出部は前記復号部の軟出力の絶対値の平均とともに前記復号部の軟入力の絶対値の平均を算出し、
    　前記平均値変換部は多値変調におけるビットレベル毎の軟出力の絶対値の平均の推定値を前記２種類の平均値を用いて求めて算出し、ビットレベル毎に前記確率の平均の推定値を算出し、
    　前記平均分散算出部は多値変調のビットレベル毎の前記確率の平均の推定値を利用してフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする分散推定装置。
  7. 　請求項１乃至６の何れか１項に記載の分散推定装置を備え、
    　前記復号部出力の硬判定値を用いてフィードバック信号を生成することを特徴とする繰り返し等化装置。
  8. 　請求項７に記載の繰り返し等化装置であって、
    　前記復号部出力は組織符号において情報ビットに対しては軟出力、パリティビットに対しては硬判定出力であることを特徴とする繰り返し等化装置。
  9. 　復号部と変調部とを備え、
    　前記復号部は平均算出部を備え、各ビットの硬判定値とともに符号語の各ビットに対して復号過程で生成される対数尤度比の絶対値の平均を出力し、
    　前記変調部は平均値変換部と平均分散算出部を備え、前記復号部から出力される前記絶対値の平均を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出することを特徴とする繰り返し等化装置。
  10. 　誤り訂正符号の復号部の出力を用いてフィードバック信号を生成する、繰り返し等化処理の変調装置に含まれる分散推定装置により行なわれる分散推定方法であって、
    　平均算出部が、符号語の各ビットの対数尤度比に対応する、前記復号部の軟出力の絶対値の平均を求める平均算出ステップと、
    　平均値変換部が、前記軟出力の絶対値の平均を用いて符号語の各ビットの確率の平均の推定値を算出する平均値変換ステップと、
    　平均分散算出部が、前記確率の平均の推定値を用いてフィードバック信号の分散の推定値を算出する平均分散算出ステップと、
    　を有することを特徴とする分散推定方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220416993A1 (en) * 2021-06-23 2022-12-29 Qualcomm Incorporated Demodulator configuration based on user equipment signaling

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003188739A (ja) * 2001-12-21 2003-07-04 Denso Corp ターボ復号器
JP2005286624A (ja) * 2004-03-29 2005-10-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd 復号装置及び復号方法
JP2010035163A (ja) * 2008-07-11 2010-02-12 Mitsubishi Electric R & D Centre Europe Bv 送信機によってチャネルを通じて送信されたシンボルを仮定した少なくとも２つの受信シンボルの尤度（ｔｈｅｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）を受信機によって推定するための方法、並びにその推定器及びコンピュータプログラム
JP2011082759A (ja) * 2009-10-06 2011-04-21 Mitsubishi Electric Corp 誤り訂正符号の復号方法およびその装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003188739A (ja) * 2001-12-21 2003-07-04 Denso Corp ターボ復号器
JP2005286624A (ja) * 2004-03-29 2005-10-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd 復号装置及び復号方法
JP2010035163A (ja) * 2008-07-11 2010-02-12 Mitsubishi Electric R & D Centre Europe Bv 送信機によってチャネルを通じて送信されたシンボルを仮定した少なくとも２つの受信シンボルの尤度（ｔｈｅｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）を受信機によって推定するための方法、並びにその推定器及びコンピュータプログラム
JP2011082759A (ja) * 2009-10-06 2011-04-21 Mitsubishi Electric Corp 誤り訂正符号の復号方法およびその装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220416993A1 (en) * 2021-06-23 2022-12-29 Qualcomm Incorporated Demodulator configuration based on user equipment signaling
US11997185B2 (en) * 2021-06-23 2024-05-28 Qualcomm Incorporated Demodulator configuration based on user equipment signaling

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