JPH042026B2 - - Google Patents
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- JPH042026B2 JPH042026B2 JP17469183A JP17469183A JPH042026B2 JP H042026 B2 JPH042026 B2 JP H042026B2 JP 17469183 A JP17469183 A JP 17469183A JP 17469183 A JP17469183 A JP 17469183A JP H042026 B2 JPH042026 B2 JP H042026B2
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Dc Digital Transmission (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
＜３・１＞ 発明の分野
この発明は、デイジタル信号伝送系にインパル
ス性雑音が及ぼす影響を改善するために、適用す
る通信路のインパルス性雑音の確率密度関数（p.
f.d）を予め分析・把握しておき、それをパラメ
ータとして最尤検定を行なうことにより、受信側
単独で伝送特性を改善する同期系の最適受信機に
関するものである。
ス性雑音が及ぼす影響を改善するために、適用す
る通信路のインパルス性雑音の確率密度関数（p.
f.d）を予め分析・把握しておき、それをパラメ
ータとして最尤検定を行なうことにより、受信側
単独で伝送特性を改善する同期系の最適受信機に
関するものである。
＜３・２＞ 発明の背景
デイジタル信号伝送系に雑音が及ぼす影響ある
いはそれに対する改善を考える場合、従来、その
ほとんどはガウス雑音が対象とされてきた。
いはそれに対する改善を考える場合、従来、その
ほとんどはガウス雑音が対象とされてきた。
一方、最近特に都市部で顕著な人工雑音の多く
はインパルス的な性質を持ち、これらをガウス雑
音として取り扱うのは無理がある。しかしなが
ら、インパルス性雑音は、その統計的な性質が非
常に複雑であることから、インパルス性雑音が伝
送特性に与える影響についての研究は若干あるも
のの（参考文献１、２、３）、その特性改善に関
する検討はあまりされていない。
はインパルス的な性質を持ち、これらをガウス雑
音として取り扱うのは無理がある。しかしなが
ら、インパルス性雑音は、その統計的な性質が非
常に複雑であることから、インパルス性雑音が伝
送特性に与える影響についての研究は若干あるも
のの（参考文献１、２、３）、その特性改善に関
する検討はあまりされていない。
インパルス性雑音に対する特性改善の方策とし
て、伝送系の途中に非線形デバイスを挿入した場
合についての解析はBello（参考文献４）や本発明
者ら（参考文献５）が行なつている。しかし、イ
ンパルス性雑音に対して最適な動作をする最適受
信機に関する考察はほとんどなされていない。
て、伝送系の途中に非線形デバイスを挿入した場
合についての解析はBello（参考文献４）や本発明
者ら（参考文献５）が行なつている。しかし、イ
ンパルス性雑音に対して最適な動作をする最適受
信機に関する考察はほとんどなされていない。
＜３・３＞ 発明の目的
この発明の目的は、インパルス性雑音の統計モ
デルとして知られているMiddleton（参考文献６）
のクラスＡ型インパルス性雑音モデルを導入し、
最尤検定を行なう同期式の最適受信機において、
入力ならびに同期信号波に対して線形演算とか２
乗演算のように、マイクロプロセツサにて実現容
易な処理によつて良好な受信特性が得られるよう
にした最適受信機を提供することにある。
デルとして知られているMiddleton（参考文献６）
のクラスＡ型インパルス性雑音モデルを導入し、
最尤検定を行なう同期式の最適受信機において、
入力ならびに同期信号波に対して線形演算とか２
乗演算のように、マイクロプロセツサにて実現容
易な処理によつて良好な受信特性が得られるよう
にした最適受信機を提供することにある。
＜３・４＞ 発明の要点
この発明は上記目的を達成するために、以下に
順次詳述する式（２・１）で表わされる
MiddletonのクラスＡ型インパルス性雑音モデル
の確率密度関数Ｐ（ｚ）を、インパルス指数Ａが
小さくて（インパルス性が顕著な場合）、係数
Am／ｍ！が充分に小さいという条件のもとで、
式（２・２）に示すようにｍ＝Ｍ≧３までの項で
P〓（ｚ）と近似し、更にこのP〓（ｚ）についてその
（Ｍ＋１）個の項の最大値からなる分布を考え、
式（２・３）の示すP^（ｚ）で近似し、この簡略
化されたP^（ｚ）を尤度比検定式に適用すること
を特徴とする。その際に、サンプル値に対する処
理が線形もしくは２乗操作に限定され、かつ、雑
音の統計的性質から得られるパラメータがサンプ
ル値に対する演算過程においては定数項になつて
しまう最尤検定式（３・８）を求め、演算処理を
マイクロプロセツサにて容易に実現できるように
したことを特徴とする。
順次詳述する式（２・１）で表わされる
MiddletonのクラスＡ型インパルス性雑音モデル
の確率密度関数Ｐ（ｚ）を、インパルス指数Ａが
小さくて（インパルス性が顕著な場合）、係数
Am／ｍ！が充分に小さいという条件のもとで、
式（２・２）に示すようにｍ＝Ｍ≧３までの項で
P〓（ｚ）と近似し、更にこのP〓（ｚ）についてその
（Ｍ＋１）個の項の最大値からなる分布を考え、
式（２・３）の示すP^（ｚ）で近似し、この簡略
化されたP^（ｚ）を尤度比検定式に適用すること
を特徴とする。その際に、サンプル値に対する処
理が線形もしくは２乗操作に限定され、かつ、雑
音の統計的性質から得られるパラメータがサンプ
ル値に対する演算過程においては定数項になつて
しまう最尤検定式（３・８）を求め、演算処理を
マイクロプロセツサにて容易に実現できるように
したことを特徴とする。
＜３・５＞ 発明の構成の理論的背景
＜３・５・１＞ 尤度比検定による最適受信機
一般に、対象とする雑音の確率密度関数（p.
d.f）がＰ（ｚ）で与えられる場合、同期式の最
適受信機は、データ１ビツトの時間幅Ｔの間に
２値の同期信号S1（ｔ）、S2（ｔ）と受信信号ｘ
（ｔ）をＮ回サンプリングし、式（１・１）に
表わされる操作で最尤検定を行なうことによつ
て実現されることが良く知られている。
d.f）がＰ（ｚ）で与えられる場合、同期式の最
適受信機は、データ１ビツトの時間幅Ｔの間に
２値の同期信号S1（ｔ）、S2（ｔ）と受信信号ｘ
（ｔ）をＮ回サンプリングし、式（１・１）に
表わされる操作で最尤検定を行なうことによつ
て実現されることが良く知られている。
ここで、Λ（〓）は尤度比であり、Λが１よ
り小さいときに仮説H1（S1が送られた）を選択
し、Λが１以上のときには仮説H2（S2が送られ
た）を選択することを式（１・１）は示してい
る。また、xnは受信信号波のｎ番目のサンプ
ル値であり、S1n・S2nは同期信号のｎ番目の
サンプル値で、 Xn＝S1n＋Zn(信号がS1) ＝S2n＋Zn(信号がS2) …(1・2) なる関係にある。ここでZnは雑音を表わす確
率変数である。
り小さいときに仮説H1（S1が送られた）を選択
し、Λが１以上のときには仮説H2（S2が送られ
た）を選択することを式（１・１）は示してい
る。また、xnは受信信号波のｎ番目のサンプ
ル値であり、S1n・S2nは同期信号のｎ番目の
サンプル値で、 Xn＝S1n＋Zn(信号がS1) ＝S2n＋Zn(信号がS2) …(1・2) なる関係にある。ここでZnは雑音を表わす確
率変数である。
＜３・５・２＞ MiddletonのクラスＡ雑音モデ
ルの簡略化 インパルス性雑音は、Middletonの統計モデ
ルにおいて、その帯域幅によつてクラスＡ・ク
ラスＢ・クラスＣに分類される。受信機のフロ
ントエンドの帯域幅より雑音の帯域幅が狭いも
のがクラスＡ、広いものがクラスＢ、両方を含
むものがクラスＣである。この発明による最適
受信機では、その中でクラスＡに属する雑音を
インパルス性雑音モデルとして導入している。
ルの簡略化 インパルス性雑音は、Middletonの統計モデ
ルにおいて、その帯域幅によつてクラスＡ・ク
ラスＢ・クラスＣに分類される。受信機のフロ
ントエンドの帯域幅より雑音の帯域幅が狭いも
のがクラスＡ、広いものがクラスＢ、両方を含
むものがクラスＣである。この発明による最適
受信機では、その中でクラスＡに属する雑音を
インパルス性雑音モデルとして導入している。
クラスＡ型インパルス性雑音の確率密度関数
（ｐ、ｄ、ｆ）は、次式（２・１）で表わされ
る。
（ｐ、ｄ、ｆ）は、次式（２・１）で表わされ
る。
ここでＺは実効値（√2 G＋2A）で正規化さ
れた雑音振幅である。ただしδ2 Gはガウス雑音電
力、Ω2Aはインパルス雑音電力である。またＡ
はインパルス指数と呼ばれ、単位時間当りに受
信機に入射するインパルス雑音の平均個数とイ
ンパルスの平均持続時間との積である。また、 ′＝δ2 G／Ω2Aとすると、 δ2 n＝ｍ／Ａ＋′／１＋′である。
れた雑音振幅である。ただしδ2 Gはガウス雑音電
力、Ω2Aはインパルス雑音電力である。またＡ
はインパルス指数と呼ばれ、単位時間当りに受
信機に入射するインパルス雑音の平均個数とイ
ンパルスの平均持続時間との積である。また、 ′＝δ2 G／Ω2Aとすると、 δ2 n＝ｍ／Ａ＋′／１＋′である。
式（２・１）は、ｍが無限大の項まで含むな
ど、実際に最適受信機の構成に適用するには複
雑であり、物理的にも実現が困難である。
ど、実際に最適受信機の構成に適用するには複
雑であり、物理的にも実現が困難である。
そこで式（２・１）がAm／ｍ！で重み付さ
れたガウス分布の和の形をなしていることに着
目し、インパルス指数Ａが小さくて（インパル
ス性が顕著な場合）、係数Am／ｍ！が充分に小
さい（10-5以下程度）という条件をつけること
で、この式（２・１）をｍ＝Ｍ≧３までの項で
P〓（ｚ）と近似する。
れたガウス分布の和の形をなしていることに着
目し、インパルス指数Ａが小さくて（インパル
ス性が顕著な場合）、係数Am／ｍ！が充分に小
さい（10-5以下程度）という条件をつけること
で、この式（２・１）をｍ＝Ｍ≧３までの項で
P〓（ｚ）と近似する。
更に式（２・２）におけるＭ＋１個の項の最
大値からなる分布を考え、式（２・３）に示す
P^（ｚ）とおく。
大値からなる分布を考え、式（２・３）に示す
P^（ｚ）とおく。
＜３・５・３＞ 簡略式の尤度比検定式への適用
最適受信機を実現するために尤度比検定を行
なう場合、インパルス性雑音の確率密度関数
（ｐ・ｄ・ｆ）として式（２・１）のＰ（ｚ）を
適用するのが理想的である。しかし、それは既
に述べたように、ｍが無限大の項まで含むな
ど、実際に受信機を物理的に実現するのが困難
である。
なう場合、インパルス性雑音の確率密度関数
（ｐ・ｄ・ｆ）として式（２・１）のＰ（ｚ）を
適用するのが理想的である。しかし、それは既
に述べたように、ｍが無限大の項まで含むな
ど、実際に受信機を物理的に実現するのが困難
である。
そこで、式（２・３）に示す先に求めた近似
のp.d.f.P^（ｚ）を適用して、式（１・１）の尤
度比検定式を整理してみる。P^（ｚ）を適用し
た場合の尤度比検定式を次式（３・１）に示
す。
のp.d.f.P^（ｚ）を適用して、式（１・１）の尤
度比検定式を整理してみる。P^（ｚ）を適用し
た場合の尤度比検定式を次式（３・１）に示
す。
これの両辺の対数をとると、次式（３・２）
となる。
となる。
ｙ＝logΛ（〓）
ここでP^（ｚ）＝√２πeAP^としておくと、上式
（３・２）は次式（３・４）のように書換えら
れる。
（３・２）は次式（３・４）のように書換えら
れる。
これを更に変形すると次のようになる。
ｙ＝logＰ（x1−S21）xP（x2−S22）ｘ…xP
（xN−S2N）／Ｐ（x1−S11）xP（x2−S12）ｘ…xP（xN
−S1N）H1 〓 H2０ ＝logＰ（x1−S21）／Ｐ（x1−S11）＋l
ogＰ（x2−S22）／Ｐ（x2−S12）＋…＋logP^（xN−S2N
）／Ｐ（xN−S1N）H1 〓 H2０ ＝N 〓n=1 logＰ（xn−S2n）／Ｐ（xn−S1n）H1 〓 H2０ ＝N 〓n=1 ｛logP^（xn−S2n）−P^（xn−S1n）｝H1 〓 H2０ ……（３・４） P^（ｚ）＝√2eAP^（ｚ）であるから、式（２・
３）によりP^（ｚ）は次式のようになる。
（xN−S2N）／Ｐ（x1−S11）xP（x2−S12）ｘ…xP（xN
−S1N）H1 〓 H2０ ＝logＰ（x1−S21）／Ｐ（x1−S11）＋l
ogＰ（x2−S22）／Ｐ（x2−S12）＋…＋logP^（xN−S2N
）／Ｐ（xN−S1N）H1 〓 H2０ ＝N 〓n=1 logＰ（xn−S2n）／Ｐ（xn−S1n）H1 〓 H2０ ＝N 〓n=1 ｛logP^（xn−S2n）−P^（xn−S1n）｝H1 〓 H2０ ……（３・４） P^（ｚ）＝√2eAP^（ｚ）であるから、式（２・
３）によりP^（ｚ）は次式のようになる。
対数関数が単調増加関数であることを考慮す
ると、式（３・５）の対数をとることで、次式
（３・７）のように書換えられる。
ると、式（３・５）の対数をとることで、次式
（３・７）のように書換えられる。
ここで、係数Km、Lmは統計的雑音モデル
のパラメータが定まると一義的に定まる定数項
になつていることが判る。従つて、先に尤度比
検定式を変形して求めた式（３・４）に上記の
式（３・７）を入れると、次のような関係式が
求められる。
のパラメータが定まると一義的に定まる定数項
になつていることが判る。従つて、先に尤度比
検定式を変形して求めた式（３・４）に上記の
式（３・７）を入れると、次のような関係式が
求められる。
ｙ＝N
〓n=1
〔N
〓n=1 N
〓n=1
{Km(xn-S2m)2+Lm}
−N
〓n=1 N
〓n=1
｛Km(xn-S1n)2+Lm}〕H1
〓
H2０
…（３・８）
この尤度比検定式（３・８）において、
Km、Lmは先に説明したように、統計的雑音
モデルのパラメータδm、Ａが定まると一義的
に定まる定数項である。また、受信信号波のサ
ンプル値xn、同期信号のサンプル値S1n・S2n
に対しては、線形演算と２乗操作のみで処理で
きることが容易に判る。従つて、この式（３・
８）に基づく最適受信機は、マイクロプロセツ
サを用いて容易に構成することができる。
Km、Lmは先に説明したように、統計的雑音
モデルのパラメータδm、Ａが定まると一義的
に定まる定数項である。また、受信信号波のサ
ンプル値xn、同期信号のサンプル値S1n・S2n
に対しては、線形演算と２乗操作のみで処理で
きることが容易に判る。従つて、この式（３・
８）に基づく最適受信機は、マイクロプロセツ
サを用いて容易に構成することができる。
＜３・６＞ 実施例の説明
第１図はこの発明による最適受信機の構成を示
している。受信入力ｘ（ｔ）はＡ／Ｄ変換回路１
によつてサンプリングされるとともにデイジタル
化され、そのサンプル値xnがマイクロプロセツ
サ（以下CPUと称する）３のIN端子に入力され
る。
している。受信入力ｘ（ｔ）はＡ／Ｄ変換回路１
によつてサンプリングされるとともにデイジタル
化され、そのサンプル値xnがマイクロプロセツ
サ（以下CPUと称する）３のIN端子に入力され
る。
同期クロツクCKは伝送速度を示すクロツクで、
その周期は伝送データの１ビツト時間幅Ｔに等し
い。この同期クロツクCKはCPU３の割込み端子
INT2に印加されるとともに、周波数逓倍回路２
に入力されてＮ倍の周波数に変換される。この逓
倍回路２の出力はCPU３の割込み端子INT1に印
加されるとともに、上記Ａ／Ｄ変換回路１のタイ
ミング信号として印加される。つまり受信入力ｘ
（ｔ）は、逓倍回路２の出力に同期して、同期ク
ロツクCKのＮ倍の速度で（データ伝送速度のＮ
倍で）サンプリングされる。またこのサンプリン
グタイミング信号がCPU３の割込み端子INT1に
も印加される。
その周期は伝送データの１ビツト時間幅Ｔに等し
い。この同期クロツクCKはCPU３の割込み端子
INT2に印加されるとともに、周波数逓倍回路２
に入力されてＮ倍の周波数に変換される。この逓
倍回路２の出力はCPU３の割込み端子INT1に印
加されるとともに、上記Ａ／Ｄ変換回路１のタイ
ミング信号として印加される。つまり受信入力ｘ
（ｔ）は、逓倍回路２の出力に同期して、同期ク
ロツクCKのＮ倍の速度で（データ伝送速度のＮ
倍で）サンプリングされる。またこのサンプリン
グタイミング信号がCPU３の割込み端子INT1に
も印加される。
CPU３は、プログラムメモリ５に格納された
命令に従い、またデータメモリ４のデータを参照
して、以下に説明する最尤検定の処理を実行し、
その検定結果を示す信号を端子RDに出力する。
命令に従い、またデータメモリ４のデータを参照
して、以下に説明する最尤検定の処理を実行し、
その検定結果を示す信号を端子RDに出力する。
上記データメモリ４には、雑音パラメータ設定
エリア４１と、同期信号S1，S2の波形データ設定
エリア４２が含まれる。雑音パラメータエリア設
定４１には、前述したインパルス指数Ａおよびイ
ンパルス雑音電力比′の具体的な値が予め設定
される。また波形データ設定エリア４２には、同
期信号S1とS2のそれぞれについて、１周期分の信
号波形を等間隔にＮ点でサンプリングしてデイジ
タル化したデータS1n、S2n（ｎ＝１、２、…、
Ｎ）がテーブルの形で予め設定される。
エリア４１と、同期信号S1，S2の波形データ設定
エリア４２が含まれる。雑音パラメータエリア設
定４１には、前述したインパルス指数Ａおよびイ
ンパルス雑音電力比′の具体的な値が予め設定
される。また波形データ設定エリア４２には、同
期信号S1とS2のそれぞれについて、１周期分の信
号波形を等間隔にＮ点でサンプリングしてデイジ
タル化したデータS1n、S2n（ｎ＝１、２、…、
Ｎ）がテーブルの形で予め設定される。
第２図はCPU３によつて実行される最尤検定
の処理内容を示すフローチヤートである。以下こ
の図に従つてCPU３の動作を順番に説明する。
の処理内容を示すフローチヤートである。以下こ
の図に従つてCPU３の動作を順番に説明する。
動作開始時のイニシヤル処理として、前掲の尤
度比検定式（３・８）におけるｍの上限数Ｍおよ
び係数KmとLm（ｍ＝０、１、２、…、Ｍ）を雑
音パラメータに基づいて求める。つまり、まず割
込を禁止し、データメモリ４の雑音パラメータ設
定エリア４１から前述のインパルス指数Ａを読取
る（ステツプ201）。次にその値Ａに基づいて、
Am／ｍ！を10-5以下にする最も小さい整数ｍを
求め、その整数を前記Ｍとして記憶しておく（ス
テツプ202）。次にメモリ４のエリア４１から読取
つたインパルス指数Ａおよびインパルス雑音電力
比′に基づいて、前掲の係数Km、Lmをそれぞ
れｍ＝０、１、２、…、Ｍについて計算し、記憶
しておく（ステツプ203）。以上の処理の後、
INT1およびINT2の割込を許可し、割込み待ちと
する（ステツプ204）。
度比検定式（３・８）におけるｍの上限数Ｍおよ
び係数KmとLm（ｍ＝０、１、２、…、Ｍ）を雑
音パラメータに基づいて求める。つまり、まず割
込を禁止し、データメモリ４の雑音パラメータ設
定エリア４１から前述のインパルス指数Ａを読取
る（ステツプ201）。次にその値Ａに基づいて、
Am／ｍ！を10-5以下にする最も小さい整数ｍを
求め、その整数を前記Ｍとして記憶しておく（ス
テツプ202）。次にメモリ４のエリア４１から読取
つたインパルス指数Ａおよびインパルス雑音電力
比′に基づいて、前掲の係数Km、Lmをそれぞ
れｍ＝０、１、２、…、Ｍについて計算し、記憶
しておく（ステツプ203）。以上の処理の後、
INT1およびINT2の割込を許可し、割込み待ちと
する（ステツプ204）。
端子INT1に割込み信号が印加されると、まず
CPU３内のサンプリング回数カウンタｎを歩進
する（ステツプ206）。続いてその時点のＡ／Ｄ変
換回路１の出力、すなわち受信入力ｘ（ｔ）のサ
ンプル値xnを読取り、所定のレジスタにストア
する（ステツプ207）。次に、前記波形データ設定
エリア４２の同期信号S1とS2の波形データテーブ
ルから、上記サンプリング回数カウンタの係数値
ｎを引き数として、データS1nおよびS2nを読取
る（ステツプ208）。
CPU３内のサンプリング回数カウンタｎを歩進
する（ステツプ206）。続いてその時点のＡ／Ｄ変
換回路１の出力、すなわち受信入力ｘ（ｔ）のサ
ンプル値xnを読取り、所定のレジスタにストア
する（ステツプ207）。次に、前記波形データ設定
エリア４２の同期信号S1とS2の波形データテーブ
ルから、上記サンプリング回数カウンタの係数値
ｎを引き数として、データS1nおよびS2nを読取
る（ステツプ208）。
次に、前述のよう読取つたxn、S1n、S2nに基
づいて、 Ｃ＝（xn−S2n）2 Ｄ＝（xn−S1n）2 を計算する（ステツプ209）。次に、計算したＣ、
Ｄと先のステツプ203で求めた係数Km、Lmに基
づいて Em＝Km・Ｃ＋Lm Fm＝Km・Ｄ＋Lm をｍ＝０、１、２、…、Ｍまでについてそれぞれ
計算する（ステツプ210）。次に、計算したEmの
最大値とFmの最大値の差、すなわち yn＝Max（E0、E1、E2、…EM） −Max（F0、F1、F2、…FM） を計算し、このynを所定のレジスタに記憶して
おく（ステツプ211）。
づいて、 Ｃ＝（xn−S2n）2 Ｄ＝（xn−S1n）2 を計算する（ステツプ209）。次に、計算したＣ、
Ｄと先のステツプ203で求めた係数Km、Lmに基
づいて Em＝Km・Ｃ＋Lm Fm＝Km・Ｄ＋Lm をｍ＝０、１、２、…、Ｍまでについてそれぞれ
計算する（ステツプ210）。次に、計算したEmの
最大値とFmの最大値の差、すなわち yn＝Max（E0、E1、E2、…EM） −Max（F0、F1、F2、…FM） を計算し、このynを所定のレジスタに記憶して
おく（ステツプ211）。
以上が１回の割込みINT1に応答した処理であ
り、この処理が割込み信号INT1の発生のたびに
実行され、その結果データy1、y2、y3…が順次蓄
えられる。そして、前記サンプリング回数カウン
タｎの計数値が前記Ｎになると、前述した逓倍回
路２の作用から明らかなように、CPU３に割込
み信号INT2が印加される。
り、この処理が割込み信号INT1の発生のたびに
実行され、その結果データy1、y2、y3…が順次蓄
えられる。そして、前記サンプリング回数カウン
タｎの計数値が前記Ｎになると、前述した逓倍回
路２の作用から明らかなように、CPU３に割込
み信号INT2が印加される。
割込み信号INT2が印加されると、まず割込み
INT1を禁止する（ステツプ212）。続いて、動作
開始後の最初の割込みINT2を除き、それまでの
ステツプ211のＮ回の実行によつて蓄えられたy1、
y2、y3、…yNの合計値、 ｙ＝N 〓n=1 yn を計算し、かつその値ｙを０と比較する（ステツ
プ214、215）。そして、ｙ≧０のときは仮説H2
（S2が送られた）を採用し、ｙ＜０のときは仮説
H1（S1が送られた）を採用し、その判定結果を出
力端子RDに出力する（ステツプ216、217、
218）。その後、前記サンプリング回数カウンタｎ
をクリヤするとともに、割込みINT1の禁止を解
除し、割込み待ちとする（ステツプ219）。以上の
処理を繰り返す。
INT1を禁止する（ステツプ212）。続いて、動作
開始後の最初の割込みINT2を除き、それまでの
ステツプ211のＮ回の実行によつて蓄えられたy1、
y2、y3、…yNの合計値、 ｙ＝N 〓n=1 yn を計算し、かつその値ｙを０と比較する（ステツ
プ214、215）。そして、ｙ≧０のときは仮説H2
（S2が送られた）を採用し、ｙ＜０のときは仮説
H1（S1が送られた）を採用し、その判定結果を出
力端子RDに出力する（ステツプ216、217、
218）。その後、前記サンプリング回数カウンタｎ
をクリヤするとともに、割込みINT1の禁止を解
除し、割込み待ちとする（ステツプ219）。以上の
処理を繰り返す。
＜３・７＞ 発明の効果
この発明による最適受信機は、インパルス性雑
音の性質をMiddletonのクラスＡ型雑音モデルに
従つて統計的に把握し、そのパラメータを最尤検
定回路の動作パラメータという形でフイードバツ
クして動作させる方式であり、受信側のみで伝送
特性を改善することができる。
音の性質をMiddletonのクラスＡ型雑音モデルに
従つて統計的に把握し、そのパラメータを最尤検
定回路の動作パラメータという形でフイードバツ
クして動作させる方式であり、受信側のみで伝送
特性を改善することができる。
MiddletonのクラスＡ型雑音モデルの近似式
を、その係数Am／ｍ！が充分に小さい（例えば
10-5以下）として３以上のＭ次項までとること
で、近似式が適用できるインパルス指数Ａの範囲
が拡がる（例えばＡが0.25以上の場合にも近似式
が適用可能となる。） 最尤検定式として式（３・８）を採用すること
で、CPUでの演算は線形並びに２乗演算に限定
され、１回の受信データサンプリング毎の演算ル
ーチンも簡単であるため、小規模で低速のCPU
でも実用可能である。
を、その係数Am／ｍ！が充分に小さい（例えば
10-5以下）として３以上のＭ次項までとること
で、近似式が適用できるインパルス指数Ａの範囲
が拡がる（例えばＡが0.25以上の場合にも近似式
が適用可能となる。） 最尤検定式として式（３・８）を採用すること
で、CPUでの演算は線形並びに２乗演算に限定
され、１回の受信データサンプリング毎の演算ル
ーチンも簡単であるため、小規模で低速のCPU
でも実用可能である。
雑音の統計的パラメータのフイードバツクは、
インパルス指数Ａとインパルス雑音電力比′の
みで良く、雑音状態の変化に対する対応が簡単で
ある。
インパルス指数Ａとインパルス雑音電力比′の
みで良く、雑音状態の変化に対する対応が簡単で
ある。
この発明の最尤検定式では、SN比の大小に制
限がついてないため、SN比の大小にかかわらず
最適受信機として動作するため、LOBD方式
（SN比が小さい領域でのみ最適）よりも有利であ
る。
限がついてないため、SN比の大小にかかわらず
最適受信機として動作するため、LOBD方式
（SN比が小さい領域でのみ最適）よりも有利であ
る。
この発明では、同期クロツクを得ることができ
れば２相PSK（位相シフトキーイング）に限ら
ず、２値FSK（周波数シフトキーイング）であつ
ても動作し、幅広い変復調方式に適用することが
できる。
れば２相PSK（位相シフトキーイング）に限ら
ず、２値FSK（周波数シフトキーイング）であつ
ても動作し、幅広い変復調方式に適用することが
できる。
＜参考文献＞
(1) R.E.Ztemer：“Character Error
Probabilities for Ｍ−ary Signaling in
Impulsive Noise Emvironments” IEEE
Trans.Commun.Vol.COM−15、No.１、P.32、
February 1967. (2) P.A.Bello and R.Espsito：“Ａ New
Method for Calulating Probabilities of
Errors Due to Impulsive Noise” IEEE
Trans.Commun.Vol.COM−17、No.３、P.368、
June 1969. (3) 草尾寛、岡育生、森永規彦、滑川敏彦：“イ
ンパルス性電磁干渉下におけるPSK信号の誤
り率特性” 情報理論とその応用研究回 1981
月12月 (4) A.Bello and R.Esposito：“Error
Probabilities Due to Impulsive Noise in
Linear and Hard−Limited DPSK
Systems” IEEE Trans.Commun.Vol.COM
−19、No.１、P.14、February 1971. (5) 草尾寛、岡育生、森永規彦、滑川敏彦：“イ
ンパルス性電磁干渉下におけるハードリミタ型
中継器におるPSK信号伝送特性” 信学技報
EMCJ81−77 1982年１月 (6) D.Middleton：“Statistical−Phisical
Models of Electromagnetic Interference”
IEEE Trans.Electoromag.Compat、Vol.1
EMC−19、No.３、P.106、August 1977.
Probabilities for Ｍ−ary Signaling in
Impulsive Noise Emvironments” IEEE
Trans.Commun.Vol.COM−15、No.１、P.32、
February 1967. (2) P.A.Bello and R.Espsito：“Ａ New
Method for Calulating Probabilities of
Errors Due to Impulsive Noise” IEEE
Trans.Commun.Vol.COM−17、No.３、P.368、
June 1969. (3) 草尾寛、岡育生、森永規彦、滑川敏彦：“イ
ンパルス性電磁干渉下におけるPSK信号の誤
り率特性” 情報理論とその応用研究回 1981
月12月 (4) A.Bello and R.Esposito：“Error
Probabilities Due to Impulsive Noise in
Linear and Hard−Limited DPSK
Systems” IEEE Trans.Commun.Vol.COM
−19、No.１、P.14、February 1971. (5) 草尾寛、岡育生、森永規彦、滑川敏彦：“イ
ンパルス性電磁干渉下におけるハードリミタ型
中継器におるPSK信号伝送特性” 信学技報
EMCJ81−77 1982年１月 (6) D.Middleton：“Statistical−Phisical
Models of Electromagnetic Interference”
IEEE Trans.Electoromag.Compat、Vol.1
EMC−19、No.３、P.106、August 1977.
第１図はこの発明に係る最適受信機の要部構成
を示すブロツク図、第２図は第１図における
CPUによつて実行される最尤検定処理の内容を
示すフローチヤートである。 １……Ａ／Ｄ変換回路、２……周波数逓倍回
路、３……CPU（マイクロプロセツサ）、４……
データメモリ、５……プログラムメモリ。
を示すブロツク図、第２図は第１図における
CPUによつて実行される最尤検定処理の内容を
示すフローチヤートである。 １……Ａ／Ｄ変換回路、２……周波数逓倍回
路、３……CPU（マイクロプロセツサ）、４……
データメモリ、５……プログラムメモリ。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ デイジタル信号伝送系にインパルス性雑音が
及ぼす影響を改善するために、対象とする雑音の
確率密度関数を予め把握しておき、データ１ビツ
ト時間幅Ｔの間に受信信号ｘ（ｔ）および２値の
同期信号S1（ｔ）とS2（ｔ）をＮ回サンプリング
し、式（１・１）に表わされる操作で最尤検定を
行なう最適受信機において、 〔ここで、Λ（〓）は尤度比であり、Λが１より
小さいときに仮説H1（S1が送られた）を、Λが１
以上のときには仮説H2（S2が送られた）をそれぞ
れ選択することを式（１・１）は示している。 また、xnは受信信号波のｎ番目のサンプル値
であり、S1n・S2nは同期信号のｎ番目のサンプ
ル値で、 xn＝S1n＋Zn（信号がS1） S2n＋Zn（信号がS2） なる関係にある。Znは雑音を表わす確率変数で
ある。〕 雑音の統計モデルとして式（２・１）に表わさ
れるMiddletonのクラスＡ型インパルス雑音モデ
ルを導入し、 〔ここでＺは実効値（√2 G＋2A）で正規化され
た雑音振幅である。ただしδ2 Gはガウス雑音電力、
Ω2Aはインパルス雑音電力である。Ａはインパル
ス指数で、単位時間当りに受信機に入射するイン
パルス雑音の平均個数とインパルスの平均持続時
間との積である。また、 ′＝δ2 G／Ω2Aとすると、 δ2 n＝ｍ／Ａ＋′／１＋′である。〕 このＰ（ｚ）で表わされる雑音の確率密度関数
（p.d.f）を上記最尤検定式に確率変数として適用
するに際して、係数Am／ｍ！が充分に小さいと
いう条件のもとに、式（２・２）に示すように、
ｍ＝Ｍ≧３までの項でP〓（ｚ）と近似し、 この近似式P〓（ｚ）を更に式（２・３）に示す
ように、その（Ｍ＋１）個の項の最大値よりなる
分布P^（ｚ）にて近似し、 この簡略化された近似式P^（ｚ）について、式
（１・１）から式（３・８）に示すように変換さ
れた最尤検定式を適用し、 ｙ＝N 〓n=1 〔 Maxm=0,1,2 ｛Km(xn-S2n)2＋Lm｝ − Maxm=0,1,2 {Km(xn-S1n)2+Lm}〕H1 〓 H2０ …(3・8) 〔ただし、 Km＝−（１／2δ2 n Ln＝log（Am／ｍ！・δm） である。〕 この式（３・８）の演算をマイクロプロセツサ
によつて行なうことを特徴とするインパルス性雑
音に対する最適受信機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17469183A JPS6066544A (ja) | 1983-09-21 | 1983-09-21 | インパルス性雑音に対する最適受信機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17469183A JPS6066544A (ja) | 1983-09-21 | 1983-09-21 | インパルス性雑音に対する最適受信機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6066544A JPS6066544A (ja) | 1985-04-16 |
| JPH042026B2 true JPH042026B2 (ja) | 1992-01-16 |
Family
ID=15982990
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17469183A Granted JPS6066544A (ja) | 1983-09-21 | 1983-09-21 | インパルス性雑音に対する最適受信機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6066544A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4682230A (en) * | 1986-03-21 | 1987-07-21 | Rca Corporation | Adaptive median filter system |
| JPH0267851A (ja) * | 1988-09-02 | 1990-03-07 | Hitachi Ltd | 最尤復号器 |
-
1983
- 1983-09-21 JP JP17469183A patent/JPS6066544A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6066544A (ja) | 1985-04-16 |
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