JPH07183839A - 受信信号からシンボルを識別する方法 - Google Patents
受信信号からシンボルを識別する方法Info
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/005—Control of transmission; Equalising
-
- 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
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L25/03012—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain
- H04L25/03019—Arrangements for removing intersymbol interference operating in the time domain adaptive, i.e. capable of adjustment during data reception
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- Power Engineering (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 通信チャネルの伝送特性の変化に従って、等
化器によって使用される前のシンボルの数を最適化する
ことによって、高い信号対ノイズ比を維持する。 【構成】 受信したトレーニングシンボルのセットを分
析し、等化器によって使用されるべき前のシンボルの数
と、チャネルの伝送特性を補償するために使用される係
数の値とを決定する。さらに、本発明は、受信したシン
ボルを識別するために使用可能なｍ個の和を求める。各
和は、ｒ−１個の異なるシンボル期間からの対応する信
号サンプルを加算することによって求められる。ただ
し、対応する信号サンプルはｍセットある。これは、興
味のあるシンボルから大きい量のエネルギーを含むシン
ボルサンプルを使用するシンボルを識別しながら、過去
に伝送されたシンボルに対応する大きい量のエネルギー
を含むサンプルを除去するという利点を提供する。
化器によって使用される前のシンボルの数を最適化する
ことによって、高い信号対ノイズ比を維持する。 【構成】 受信したトレーニングシンボルのセットを分
析し、等化器によって使用されるべき前のシンボルの数
と、チャネルの伝送特性を補償するために使用される係
数の値とを決定する。さらに、本発明は、受信したシン
ボルを識別するために使用可能なｍ個の和を求める。各
和は、ｒ−１個の異なるシンボル期間からの対応する信
号サンプルを加算することによって求められる。ただ
し、対応する信号サンプルはｍセットある。これは、興
味のあるシンボルから大きい量のエネルギーを含むシン
ボルサンプルを使用するシンボルを識別しながら、過去
に伝送されたシンボルに対応する大きい量のエネルギー
を含むサンプルを除去するという利点を提供する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、通信に関し、特に、通
信チャネルの等化に関する。
信チャネルの等化に関する。
【０００２】
【従来の技術】情報は一般的に通信チャネルを通じて周
知のシンボルコンステレーションからのシンボルを表す
信号の形式で伝達される。通信チャネルの伝送特性は信
号を変化させ、受信器でシンボルを識別することを困難
にする。
知のシンボルコンステレーションからのシンボルを表す
信号の形式で伝達される。通信チャネルの伝送特性は信
号を変化させ、受信器でシンボルを識別することを困難
にする。
【０００３】以前は、通信チャネルの伝送特性を補償す
るためのチャネル等化器として適応フィルタが使用され
た。通信チャネルは無線チャネルでも優先チャネルでも
よい。図１に従来のチャネル等化器を示す。受信した信
号はアナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０を通過
してシフトレジスタすなわちＲＡＭ１２に入る。シフト
レジスタ１２はこの例では９個のセグメントに分かれて
いる。この９個のセグメントは、３セグメントの３つの
グループからなり、３セグメントの各グループはシンボ
ル期間に対応する。その結果、シフトレジスタ１２は、
シンボルごとに３個のサンプルずつ、２個の前のシンボ
ルと現在のシンボルとを記憶する。シフトレジスタに含
まれる各サンプルには乗算器１４のうちの１つを使用し
て係数Ｃが乗じられる。乗算器１４の出力は加算器１６
で加算される。加算器１６は出力を判断ユニット１８に
送る。この出力は複素数も可能である。判断ユニット１
８は、シンボルコンステレーションにおいて、加算器１
６から受信した信号と最も良く一致するのはどのシンボ
ルであるかを判断することによってシンボルＳkを識別
する。判断ユニット１８は当業者に周知であり、モデム
アプリケーションではスライサとも呼ばれる。注意すべ
き点であるが、図１の等化器は、入力信号をシンボルレ
ートより速いレートでサンプリングするため、分数間隔
等化器とみなされる。シンボルごとにいくつかのサンプ
ルを有する結果、分数間隔等化器は入力信号の位相変動
によって影響されにくくなる。同じく注意すべき点であ
るが、図１の等化器は、係数Ｃがチャネル状態の変動に
基づいて変化するという点で適応的である。簡単のた
め、係数を変化させるメカニズムは示さない。同様の分
数間隔等化器は、Gottfried Ungerboeck、「分数タップ
スペーシング等化器とデータモデムにおけるクロック回
復に対する結果(Fractional Tap-Spacing Equalizer an
d Consequences for Clock Recovery)」、IEEE Transac
tions on Communications、第Ｃｏｍ−２４巻第８号、
１９７６年８月、第８５６〜８６４ページ、に開示され
ている。
るためのチャネル等化器として適応フィルタが使用され
た。通信チャネルは無線チャネルでも優先チャネルでも
よい。図１に従来のチャネル等化器を示す。受信した信
号はアナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０を通過
してシフトレジスタすなわちＲＡＭ１２に入る。シフト
レジスタ１２はこの例では９個のセグメントに分かれて
いる。この９個のセグメントは、３セグメントの３つの
グループからなり、３セグメントの各グループはシンボ
ル期間に対応する。その結果、シフトレジスタ１２は、
シンボルごとに３個のサンプルずつ、２個の前のシンボ
ルと現在のシンボルとを記憶する。シフトレジスタに含
まれる各サンプルには乗算器１４のうちの１つを使用し
て係数Ｃが乗じられる。乗算器１４の出力は加算器１６
で加算される。加算器１６は出力を判断ユニット１８に
送る。この出力は複素数も可能である。判断ユニット１
８は、シンボルコンステレーションにおいて、加算器１
６から受信した信号と最も良く一致するのはどのシンボ
ルであるかを判断することによってシンボルＳkを識別
する。判断ユニット１８は当業者に周知であり、モデム
アプリケーションではスライサとも呼ばれる。注意すべ
き点であるが、図１の等化器は、入力信号をシンボルレ
ートより速いレートでサンプリングするため、分数間隔
等化器とみなされる。シンボルごとにいくつかのサンプ
ルを有する結果、分数間隔等化器は入力信号の位相変動
によって影響されにくくなる。同じく注意すべき点であ
るが、図１の等化器は、係数Ｃがチャネル状態の変動に
基づいて変化するという点で適応的である。簡単のた
め、係数を変化させるメカニズムは示さない。同様の分
数間隔等化器は、Gottfried Ungerboeck、「分数タップ
スペーシング等化器とデータモデムにおけるクロック回
復に対する結果(Fractional Tap-Spacing Equalizer an
d Consequences for Clock Recovery)」、IEEE Transac
tions on Communications、第Ｃｏｍ−２４巻第８号、
１９７６年８月、第８５６〜８６４ページ、に開示され
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】図１の等化器は、変動
する通信チャネル特性に基づいて係数の値を変更すると
いう利点を有する。チャネルの伝送特性は、等化器に送
られるトレーニングシンボルのセットに対するチャネル
の影響を観測することによって決定される。残念なが
ら、チャネルの伝送特性が変化するとき、図１の等化器
は、伝送特性を補償するために使用される前のシンボル
の数を変化させない。例えば、砂漠または広い空間環境
の無線通信チャネルでは、前のシンボルを少数使用する
のが好ましく、都市環境のような過密な環境では、前の
シンボルを多数使用するのが好ましい。
する通信チャネル特性に基づいて係数の値を変更すると
いう利点を有する。チャネルの伝送特性は、等化器に送
られるトレーニングシンボルのセットに対するチャネル
の影響を観測することによって決定される。残念なが
ら、チャネルの伝送特性が変化するとき、図１の等化器
は、伝送特性を補償するために使用される前のシンボル
の数を変化させない。例えば、砂漠または広い空間環境
の無線通信チャネルでは、前のシンボルを少数使用する
のが好ましく、都市環境のような過密な環境では、前の
シンボルを多数使用するのが好ましい。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、通信チャネル
の伝送特性に基づいて、等化器によって使用される前の
シンボルの数を変化させることによりこの問題を解決す
る。通信環境に合うように前のシンボルの数を最適化す
ることによって、高い信号対ノイズ比が維持される。
の伝送特性に基づいて、等化器によって使用される前の
シンボルの数を変化させることによりこの問題を解決す
る。通信環境に合うように前のシンボルの数を最適化す
ることによって、高い信号対ノイズ比が維持される。
【０００６】本発明は、受信したトレーニングシンボル
のセットを分析し、等化器によって使用されるべき前の
シンボルの数と、チャネルの伝送特性を補償するために
使用される係数の値とを決定する。さらに、本発明は、
受信したシンボルを識別するために使用可能なｍ個の和
を求める。各和は、ｒ−１個の異なるシンボル期間から
の対応する信号サンプルを加算することによって求めら
れる。ただし、対応する信号サンプルはｍセットある。
これは、興味のあるシンボルから大きい量のエネルギー
を含むシンボルサンプルを使用するシンボルを識別しな
がら、過去に伝送されたシンボルに対応する大きい量の
エネルギーを含むサンプルを除去するという利点を提供
する。
のセットを分析し、等化器によって使用されるべき前の
シンボルの数と、チャネルの伝送特性を補償するために
使用される係数の値とを決定する。さらに、本発明は、
受信したシンボルを識別するために使用可能なｍ個の和
を求める。各和は、ｒ−１個の異なるシンボル期間から
の対応する信号サンプルを加算することによって求めら
れる。ただし、対応する信号サンプルはｍセットある。
これは、興味のあるシンボルから大きい量のエネルギー
を含むシンボルサンプルを使用するシンボルを識別しな
がら、過去に伝送されたシンボルに対応する大きい量の
エネルギーを含むサンプルを除去するという利点を提供
する。
【０００７】
【実施例】図２に、本発明による受信器のブロック図を
示す。サンプル・ホールド（Ｓ／Ｈ）およびアナログ−
ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器３０は、通信チャネル（無
線でも有線でもよい）から信号を受信する。ユニット３
０は、シンボル期間ごとにｍ回信号をサンプリングす
る。その結果、各シンボル期間中に、ユニット３０はＹ
1,k〜Ｙm,kとラベルされたｍ個の出力を生成する。ただ
し、インデックス１〜ｍは、与えられたシンボル期間中
のサンプル番号を示し、インデックスｋはシンボル期間
を示す。ｍの値は１より大きい任意の整数である。しか
し、セルラ標準ＩＳ５４チャネルでは、ｍは一般的に３
または４に等しく、セルラ標準ＧＳＭチャネルでは、ｍ
は８に等しい。信号Ｙは、ノイズ前白色化フィルタ３２
（従来技術）に送られ、信号Ｘ1,k〜Ｘm,kを生成する。
ノイズ前白色化フィルタ３２は、適応等化器３６によっ
て受信されるノイズが無相関であることを保証するため
に使用される。信号Ｘは、各記憶位置に１個の信号サン
プルを格納するシフトレジスタすなわちＲＡＭ３４に送
られる。シフトレジスタ３４のｍ個の出力は、受信した
シンボル信号Ｓk′を出力する適応等化器・判断ユニッ
ト３６に送られる。
示す。サンプル・ホールド（Ｓ／Ｈ）およびアナログ−
ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器３０は、通信チャネル（無
線でも有線でもよい）から信号を受信する。ユニット３
０は、シンボル期間ごとにｍ回信号をサンプリングす
る。その結果、各シンボル期間中に、ユニット３０はＹ
1,k〜Ｙm,kとラベルされたｍ個の出力を生成する。ただ
し、インデックス１〜ｍは、与えられたシンボル期間中
のサンプル番号を示し、インデックスｋはシンボル期間
を示す。ｍの値は１より大きい任意の整数である。しか
し、セルラ標準ＩＳ５４チャネルでは、ｍは一般的に３
または４に等しく、セルラ標準ＧＳＭチャネルでは、ｍ
は８に等しい。信号Ｙは、ノイズ前白色化フィルタ３２
（従来技術）に送られ、信号Ｘ1,k〜Ｘm,kを生成する。
ノイズ前白色化フィルタ３２は、適応等化器３６によっ
て受信されるノイズが無相関であることを保証するため
に使用される。信号Ｘは、各記憶位置に１個の信号サン
プルを格納するシフトレジスタすなわちＲＡＭ３４に送
られる。シフトレジスタ３４のｍ個の出力は、受信した
シンボル信号Ｓk′を出力する適応等化器・判断ユニッ
ト３６に送られる。
【０００８】ノイズ前白色化フィルタ３２は、信号サン
プルＹ1,k〜Ｙm,kを含む行列Ｙに、行列Ｐを乗じること
によって、信号サンプルＸ1,k〜Ｘm,kを含む行列Ｘを得
ることによって実現される。乗算は、マイクロプロセッ
サ、マイクロコンピュータ、プログラマブル信号プロセ
ッサまたは特殊ハードウェアのような装置によって実行
される。
プルＹ1,k〜Ｙm,kを含む行列Ｙに、行列Ｐを乗じること
によって、信号サンプルＸ1,k〜Ｘm,kを含む行列Ｘを得
ることによって実現される。乗算は、マイクロプロセッ
サ、マイクロコンピュータ、プログラマブル信号プロセ
ッサまたは特殊ハードウェアのような装置によって実行
される。
【数１】
【０００９】行列Ｐの計算は、前白色化フィルタ３２の
前の受信器フィルタの全伝達関数Ｔ（ｊω）から始ま
る。この伝達関数にＴ（−ｊω）を乗じてから、その積
の逆フーリエ変換をとり、ノイズ自己相関関数Ａ（ｔ）
を求める。時刻ｔ＝０、ｔ＝Δｔ、ｔ＝２Δ
ｔ、．．．、ｔ＝（ｍ−１）ΔｔにおけるＡ（ｔ）の値
を決定することによって、ｍ個の値のセットｎ1〜ｎmを
得る。ただし、Δｔはサンプリング周期に等しい。これ
らのｍ個の値は、自己共分散行列Ｎを求めるために使用
される。
前の受信器フィルタの全伝達関数Ｔ（ｊω）から始ま
る。この伝達関数にＴ（−ｊω）を乗じてから、その積
の逆フーリエ変換をとり、ノイズ自己相関関数Ａ（ｔ）
を求める。時刻ｔ＝０、ｔ＝Δｔ、ｔ＝２Δ
ｔ、．．．、ｔ＝（ｍ−１）ΔｔにおけるＡ（ｔ）の値
を決定することによって、ｍ個の値のセットｎ1〜ｎmを
得る。ただし、Δｔはサンプリング周期に等しい。これ
らのｍ個の値は、自己共分散行列Ｎを求めるために使用
される。
【数２】 行列Ｎは、主対角線上の値がｎ1であるｍ×ｍ行列であ
る。主対角線より下の列成分はｎ2から始まり最下行の
成分が満たされるまでｎmに向かって番号が増える。主
対角線より上の列成分はｎ2から始まり最上行の成分が
満たされるまでｎmに向かって番号が増える。行列Ｎに
対して特異値分解を実行して、行列ＵN、ΣNおよびＵN *
を得る。
る。主対角線より下の列成分はｎ2から始まり最下行の
成分が満たされるまでｎmに向かって番号が増える。主
対角線より上の列成分はｎ2から始まり最上行の成分が
満たされるまでｎmに向かって番号が増える。行列Ｎに
対して特異値分解を実行して、行列ＵN、ΣNおよびＵN *
を得る。
【数３】 特異値分解は当業者に周知であり、例えば、G. H. Golu
bおよびC. F. Van Loan、「行列計算(Matrix Computati
ons)」、The John Hopkins University Press、米国メ
リーランド州ボルチモア、１９８３年、第１６〜２０ペ
ージに記載されている。特異値分解は、例えば、ヤコビ
法、ＱＲアルゴリズムまたはゴラブ／カハンＳＶＤステ
ップを使用して実行することができる。行列ΣN -1/2と
ＵN *の積によってｍ×ｍ行列である行列Ｐが求められ
る。行列ΣN -1/2は、行列ΣNの各成分を−１／２乗する
ことによって得られる。行列Ｐは、受信器が製造された
ときに計算され、行列Ｐの成分の値は、不揮発性メモリ
に格納することができる。等化器の前のフィルタが変更
されなければ、行列Ｐを再計算する必要はない。
bおよびC. F. Van Loan、「行列計算(Matrix Computati
ons)」、The John Hopkins University Press、米国メ
リーランド州ボルチモア、１９８３年、第１６〜２０ペ
ージに記載されている。特異値分解は、例えば、ヤコビ
法、ＱＲアルゴリズムまたはゴラブ／カハンＳＶＤステ
ップを使用して実行することができる。行列ΣN -1/2と
ＵN *の積によってｍ×ｍ行列である行列Ｐが求められ
る。行列ΣN -1/2は、行列ΣNの各成分を−１／２乗する
ことによって得られる。行列Ｐは、受信器が製造された
ときに計算され、行列Ｐの成分の値は、不揮発性メモリ
に格納することができる。等化器の前のフィルタが変更
されなければ、行列Ｐを再計算する必要はない。
【００１０】図３に、ユニット３０から出力信号Ｙを得
るために、伝送信号をどのようにサンプリングするかを
示す。曲線５０、５２、５４、５６および５８は、それ
ぞれ、伝送信号Ｓk+1、Ｓk、Ｓk-1、Ｓk-2およびＳ
k-r-1を示す。時刻６０でシンボルＳkをサンプリングす
るとき、サンプルＹ1,kが得られ、これは、シンボルＳk
と、先行するいくつかのシンボルＳk-1、Ｓk-2からＳ
k-r-1と、さらに前のシンボルの一部からなるが、さら
に前のシンボルの程度はわずかである。１サンプリング
周期後の時刻６２で、サンプルＹ2,kをとる。その後の
サンプリング周期でも同様にして、サンプルＹ3,k〜Ｙ
m,kをとる。注意すべき点であるが、時間軸６８上の点
６６から点６４までが１サンプリング周期に対応する。
るために、伝送信号をどのようにサンプリングするかを
示す。曲線５０、５２、５４、５６および５８は、それ
ぞれ、伝送信号Ｓk+1、Ｓk、Ｓk-1、Ｓk-2およびＳ
k-r-1を示す。時刻６０でシンボルＳkをサンプリングす
るとき、サンプルＹ1,kが得られ、これは、シンボルＳk
と、先行するいくつかのシンボルＳk-1、Ｓk-2からＳ
k-r-1と、さらに前のシンボルの一部からなるが、さら
に前のシンボルの程度はわずかである。１サンプリング
周期後の時刻６２で、サンプルＹ2,kをとる。その後の
サンプリング周期でも同様にして、サンプルＹ3,k〜Ｙ
m,kをとる。注意すべき点であるが、時間軸６８上の点
６６から点６４までが１サンプリング周期に対応する。
【数６】
【００１１】式（１）は、サンプルＹ1,kの成分を示
す。この式は、サンプルＹ1,kがシンボルＳkとともに前
の数個の信号のシンボルエネルギーを含むことを示す。
式（１）の各シンボルの前の係数ｇは、サンプルＹ1,k
へのその特定のシンボルによる信号寄与を示す。
す。この式は、サンプルＹ1,kがシンボルＳkとともに前
の数個の信号のシンボルエネルギーを含むことを示す。
式（１）の各シンボルの前の係数ｇは、サンプルＹ1,k
へのその特定のシンボルによる信号寄与を示す。
【数７】 式（２）は、同様に、サンプルＹ2,k〜Ｙm,kの成分を記
述する。ノイズ前白色化フィルタ３２の出力を考慮する
と、式（１）および（２）は式（３）によって示される
ように書き換えることができる。
述する。ノイズ前白色化フィルタ３２の出力を考慮する
と、式（１）および（２）は式（３）によって示される
ように書き換えることができる。
【数８】 適応等化器に関しては、係数ｇおよび変数ｒは、通信チ
ャネルの特性がチャネルを伝送されるトレーニングシン
ボルのセットをどのように変更するかに基づいて決定さ
れる。例えば、ある無線通信システムでは、伝送期間
は、長さが約４２マイクロ秒の１６２個のシンボルのフ
レームに分かれる。最初の１４個のシンボルはトレーニ
ングシンボルである。注意すべき点であるが、式（３）
は行列方程式（４）として書き換えることが可能であ
り、式（４）は式（５）の形に書くことが可能である。
ャネルの特性がチャネルを伝送されるトレーニングシン
ボルのセットをどのように変更するかに基づいて決定さ
れる。例えば、ある無線通信システムでは、伝送期間
は、長さが約４２マイクロ秒の１６２個のシンボルのフ
レームに分かれる。最初の１４個のシンボルはトレーニ
ングシンボルである。注意すべき点であるが、式（３）
は行列方程式（４）として書き換えることが可能であ
り、式（４）は式（５）の形に書くことが可能である。
【数９】 行列Ｇの成分の値が決定されると、行列Ｇは通信チャネ
ルの伝送特性をモデル化することがわかる。
ルの伝送特性をモデル化することがわかる。
【００１２】注意すべき点であるが、図３の例では、受
信シンボルとサンプルの間の位相関係は、最初のサンプ
ルがシンボルＳkの開始付近で起こり、最後のサンプル
がシンボルＳkの終了付近で起こるようになっている。
この例では、係数ｇがトレーニングシンボルを使用して
決定されるとき、係数ｇ1,1およびｇm,1は比較的小さ
く、係数ｇ5,kは比較的大きい。図４に、図３と同じタ
イプのサンプリングであるが、入力シンボルとユニット
３０のサンプリングの位相間のランダムな初期関係によ
り、シンボルＳkとサンプルＹ1,k〜Ｙm,kのピーク間の
関係が変化しているものを示す。この状況では、係数ｇ
1,1、ｇ2,1およびｇ3,1は比較的大きく、係数ｇm,1は負
で比較的小さい。いずれの場合にも、このランダムな位
相関係は、係数の値がトレーニングシンボルセットを使
用して決定されるときに考慮されている。
信シンボルとサンプルの間の位相関係は、最初のサンプ
ルがシンボルＳkの開始付近で起こり、最後のサンプル
がシンボルＳkの終了付近で起こるようになっている。
この例では、係数ｇがトレーニングシンボルを使用して
決定されるとき、係数ｇ1,1およびｇm,1は比較的小さ
く、係数ｇ5,kは比較的大きい。図４に、図３と同じタ
イプのサンプリングであるが、入力シンボルとユニット
３０のサンプリングの位相間のランダムな初期関係によ
り、シンボルＳkとサンプルＹ1,k〜Ｙm,kのピーク間の
関係が変化しているものを示す。この状況では、係数ｇ
1,1、ｇ2,1およびｇ3,1は比較的大きく、係数ｇm,1は負
で比較的小さい。いずれの場合にも、このランダムな位
相関係は、係数の値がトレーニングシンボルセットを使
用して決定されるときに考慮されている。
【００１３】前に述べたように、行列Ｇの成分の値、お
よび、ｒの値は、トレーニングシンボルのセットを使用
して決定される。その結果、ｒ個のシンボル期間分のデ
ータがサンプルされた状況を表現するように式（４）を
書き換えることが望ましい。
よび、ｒの値は、トレーニングシンボルのセットを使用
して決定される。その結果、ｒ個のシンボル期間分のデ
ータがサンプルされた状況を表現するように式（４）を
書き換えることが望ましい。
【数１０】 これは式（６）によって表現される。行列Ｘの各列は１
シンボル期間に対応するｍ個のサンプルを表す。式
（６）は記法を単純化して式（７）の形に書き換えられ
る。
シンボル期間に対応するｍ個のサンプルを表す。式
（６）は記法を単純化して式（７）の形に書き換えられ
る。
【数１１】 式（７）を行列Ｇについて解くことにより、通信チャネ
ルはモデル化され、このモデル化は、受信データからシ
ンボルを復元するために適応等化器によって使用される
ことが可能である。式（７）は、式（８）の形に書き換
えることができる。行列ＵとΦの積が行列Ｇに等しい。
ルはモデル化され、このモデル化は、受信データからシ
ンボルを復元するために適応等化器によって使用される
ことが可能である。式（７）は、式（８）の形に書き換
えることができる。行列ＵとΦの積が行列Ｇに等しい。
【数１２】
【００１４】行列Ｇの成分を決定する第１ステップは、
ｒの値および行列Ｕrの成分の値を決定することであ
る。
ｒの値および行列Ｕrの成分の値を決定することであ
る。
【００１５】これは、受信したトレーニングシンボルの
セットの時間平均自己相関行列を求めることによって実
行される。これは、トレーニングシンボルセットに対す
る各シンボル期間に対応するサンプルを使用して式
（９）で定義される自己相関行列Ｃkを求めることによ
りなされる。
セットの時間平均自己相関行列を求めることによって実
行される。これは、トレーニングシンボルセットに対す
る各シンボル期間に対応するサンプルを使用して式
（９）で定義される自己相関行列Ｃkを求めることによ
りなされる。
【数１３】 トレーニングシンボルＳｋから得られるｍ個のサンプル
に対して、自己相関行列Ｃｋは、列ベクトルに行ベクト
ルを乗じることにより求められる。ただし、行ベクトル
の成分は列ベクトルの成分の複素共役である。同様にし
て、自己相関行列が各トレーニングシンボルに対して得
られる。その結果、Ｔ個のシンボルを有するシンボルト
レーニングセットに対して全部でＴ個の自己相関行列Ｃ
が存在する。これらの行列を加算して式（１０）に示さ
れるように行列Ｄを求める。最後に、式（１１）は、行
列Ｄの各エントリに１／Ｔを乗じることによって求めら
れる時間平均自己相関行列Ｒを定義する。
に対して、自己相関行列Ｃｋは、列ベクトルに行ベクト
ルを乗じることにより求められる。ただし、行ベクトル
の成分は列ベクトルの成分の複素共役である。同様にし
て、自己相関行列が各トレーニングシンボルに対して得
られる。その結果、Ｔ個のシンボルを有するシンボルト
レーニングセットに対して全部でＴ個の自己相関行列Ｃ
が存在する。これらの行列を加算して式（１０）に示さ
れるように行列Ｄを求める。最後に、式（１１）は、行
列Ｄの各エントリに１／Ｔを乗じることによって求めら
れる時間平均自己相関行列Ｒを定義する。
【数１４】 次に、時間平均自己相関行列Ｒは、特異値分解を使用し
て分解される。特異値分解の結果、行列Ｒは行列Ｕ、Σ
およびＵ*の積として表すことができる。
て分解される。特異値分解の結果、行列Ｒは行列Ｕ、Σ
およびＵ*の積として表すことができる。
【数１５】 行列Σは、対角線を除くすべての位置が０に等しい成分
を有する対角行列である。行列Σはｍ×ｍ行列である。
ｒの値は、行列Σの対角線に沿った成分の値を観察する
ことによって決定される。対角線に沿った値は、信号エ
ネルギーおよびノイズエネルギーに関係する。１，１成
分からｍ，ｍ成分へ移動するときの対角線に沿ったある
点で、成分の値が減少するところがある。この値の減少
がｒを決定するために使用される。ｒ，ｒ成分は、ｒ＋
１，ｒ＋１成分〜ｍ，ｍ成分に比べて大きい値を有する
最後の成分である。この値の変化は、対角線上の隣接す
る成分間の比を単に比較することによって決定すること
ができる。対角線位置で、比が前の成分の比に比べて大
きくなったときに、ｒ，ｒが決定される。これは、式
（１３）および（１４）を観察することによって説明さ
れる。
を有する対角行列である。行列Σはｍ×ｍ行列である。
ｒの値は、行列Σの対角線に沿った成分の値を観察する
ことによって決定される。対角線に沿った値は、信号エ
ネルギーおよびノイズエネルギーに関係する。１，１成
分からｍ，ｍ成分へ移動するときの対角線に沿ったある
点で、成分の値が減少するところがある。この値の減少
がｒを決定するために使用される。ｒ，ｒ成分は、ｒ＋
１，ｒ＋１成分〜ｍ，ｍ成分に比べて大きい値を有する
最後の成分である。この値の変化は、対角線上の隣接す
る成分間の比を単に比較することによって決定すること
ができる。対角線位置で、比が前の成分の比に比べて大
きくなったときに、ｒ，ｒが決定される。これは、式
（１３）および（１４）を観察することによって説明さ
れる。
【数１６】 比Δ1は、σ11をσ22で割ることによって決定され、比
Δ2はσ22をσ33で割ることによって決定される。これ
は、σrrをσr+1,r+1で割ったものに等しい比Δrに到達
するまで継続される。これは、しきい値を設定すること
によって決定することができる。例えば、信号対ノイズ
比が３０ｄＢ以上であるとき、１００というしきい値を
使用することができる。この例では、Δrは１００より
大きい比として識別される。信号対ノイズ比がそれより
小さい場合、より低いしきい値を使用することが好まし
い。ｒの値は、成分σrrを含む行列Σの列または行の数
である。
Δ2はσ22をσ33で割ることによって決定される。これ
は、σrrをσr+1,r+1で割ったものに等しい比Δrに到達
するまで継続される。これは、しきい値を設定すること
によって決定することができる。例えば、信号対ノイズ
比が３０ｄＢ以上であるとき、１００というしきい値を
使用することができる。この例では、Δrは１００より
大きい比として識別される。信号対ノイズ比がそれより
小さい場合、より低いしきい値を使用することが好まし
い。ｒの値は、成分σrrを含む行列Σの列または行の数
である。
【００１６】ｒは既知のトレーニングシンボルのセット
を使用せずに決定することができることに注意すべきで
ある。行列Ｒ、従って行列Σは、受信されるシンボルに
ついての事前の知識なしに決定される。その結果、ｒを
決定することは、既知のトレーニングシンボルのセット
を必要としない。
を使用せずに決定することができることに注意すべきで
ある。行列Ｒ、従って行列Σは、受信されるシンボルに
ついての事前の知識なしに決定される。その結果、ｒを
決定することは、既知のトレーニングシンボルのセット
を必要としない。
【００１７】ｒの値が行列Σの対角成分を調べることか
ら決定されると、Ｕrは、単に、式（１２）の行列Ｕの
最初のｒ列である。行列Ｕrの成分の値を決定した後、
式（１５）を使用して行列Φの成分の値を決定する。
ら決定されると、Ｕrは、単に、式（１２）の行列Ｕの
最初のｒ列である。行列Ｕrの成分の値を決定した後、
式（１５）を使用して行列Φの成分の値を決定する。
【数１７】 行列Ｓ-1は行列Ｓの逆行列である。行列Ｕr *は行列Ｕr
を使用して求められる。行列Ｕrの成分をその複素共役
で置き換え、その結果の行列の列が行列Ｕr *の行とな
る。この時点で、行列Ｕr、Ｓ-1およびＸがわかったた
め、行列Φの成分を決定することができる。Ｓ-1はトレ
ーニングシンボルセットからわかり、Ｘは受信したトレ
ーニングシンボルから得られる受信信号のサンプルの集
まりである。注意すべき点であるが、式（１５）におい
て、行列Ｓ-1はｒ×ｒ行列に切り詰められ、行列Ｘはｍ
×ｒに切り詰められている。さらに、各シンボル期間中
にとられるサンプルの数ｍは、予想されるｒの最大値よ
り大きくなければならない。
を使用して求められる。行列Ｕrの成分をその複素共役
で置き換え、その結果の行列の列が行列Ｕr *の行とな
る。この時点で、行列Ｕr、Ｓ-1およびＸがわかったた
め、行列Φの成分を決定することができる。Ｓ-1はトレ
ーニングシンボルセットからわかり、Ｘは受信したトレ
ーニングシンボルから得られる受信信号のサンプルの集
まりである。注意すべき点であるが、式（１５）におい
て、行列Ｓ-1はｒ×ｒ行列に切り詰められ、行列Ｘはｍ
×ｒに切り詰められている。さらに、各シンボル期間中
にとられるサンプルの数ｍは、予想されるｒの最大値よ
り大きくなければならない。
【００１８】式（１５）を使用して行列Φの成分の値を
決定した後、式（１６）を使用して行列Ｇの成分を決定
する。
決定した後、式（１６）を使用して行列Ｇの成分を決定
する。
【数２０】 前に述べたように、行列Ｕrの成分の値は、式（１２）
から行列Ｕの最初のｒ列を使用することによって既知で
ある。
から行列Ｕの最初のｒ列を使用することによって既知で
ある。
【００１９】行列Ｇの成分の値が収束し、フェージング
中に得た結果ではないことを確認するため、式（１７）
を使用して行列Σrを求める。
中に得た結果ではないことを確認するため、式（１７）
を使用して行列Σrを求める。
【数２１】 行列Σrは、対角ｒ×ｒ行列である。式（１８）に示す
ように、行列の対角線以外のすべての成分の値は０であ
る。
ように、行列の対角線以外のすべての成分の値は０であ
る。
【数２２】 σ11′〜σrr′の値を、それぞれ式（１３）のσ11〜σ
rrの値から減算して収束性をチェックする。各減算の結
果の差は、例えば、行列Σの対応するσの０．２倍より
小さくなければならない。σの値が許容可能であると判
定した後、通信チャネルは行列Ｇによってモデル化する
ことができる。このモデル化は、図５のブロック図に示
す受信器を構成するために使用することができる。
rrの値から減算して収束性をチェックする。各減算の結
果の差は、例えば、行列Σの対応するσの０．２倍より
小さくなければならない。σの値が許容可能であると判
定した後、通信チャネルは行列Ｇによってモデル化する
ことができる。このモデル化は、図５のブロック図に示
す受信器を構成するために使用することができる。
【００２０】式（４）は、式（１９）の形に書き換える
ことができる。
ことができる。
【数２３】 最近に受信したシンボルであるＳkについて解く際に、
式（２０）は書き下される。式（２０）は、適当な行列
Ｇの成分を前に伝送されたシンボルに乗じたものからな
るベクトルを、シンボル期間ｋ中の信号Ｘのｍ個のサン
プルからなるベクトルから減算することによって、最近
に受信した信号が、Ｓkのｍ個のサンプルシンボルのベ
クトルを生成することを示している。ただし、各サンプ
ルシンボルＳkは、行列Ｇの第１列の成分によってスケ
ールされている。
式（２０）は書き下される。式（２０）は、適当な行列
Ｇの成分を前に伝送されたシンボルに乗じたものからな
るベクトルを、シンボル期間ｋ中の信号Ｘのｍ個のサン
プルからなるベクトルから減算することによって、最近
に受信した信号が、Ｓkのｍ個のサンプルシンボルのベ
クトルを生成することを示している。ただし、各サンプ
ルシンボルＳkは、行列Ｇの第１列の成分によってスケ
ールされている。
【００２１】図５に、式（２０）によって示された関係
を利用する受信器のブロック図を示す。
を利用する受信器のブロック図を示す。
【００２２】図５のブロック図は、判断ユニット１００
によって識別される受信シンボルをシフトレジスタすな
わちＲＡＭ１０２への入力として使用する。シフトレジ
スタ１０２は、判断ユニット１００から、前に識別した
シンボルを格納する。これらの格納したシンボルは、シ
ンボル期間ごとに１つずつ左にシフトされる。シフトレ
ジスタ１０２内の格納位置の数は、等化器によって使用
される前のシンボルの最大数を収容できるくらい十分大
きくなければならない。前のシンボルのこの最大数は、
予想される最大のｒに対応する。ｒの値は、１〜ｍ−１
の間で変化し得るが、ｒの最大値は一般的に、シンボル
期間において測定される最大の予想される遅延幅の２倍
に等しい。遅延幅とは、送信器と等化器の間の通信チャ
ネルにわたる最短伝送時間と最長伝送時間の差である。
シフトレジスタ１０２は、前に識別したシンボルを乗算
器に送る。乗算器は、シフトレジスタ１０２に格納され
た前のシンボルと、行列Ｇの成分との積を生成する。巡
回シフトレジスタが、行列Ｇの適当な成分を乗算器に送
る。巡回シフトレジスタが値を最高位置まで移動させる
と、最高位置にあった値は最低位置に移動する。巡回シ
フトレジスタは、式（２０）の列ベクトルのｍ個の成分
が１シンボル期間中に乗算器に送られるように、ｍ個の
格納位置を含む。
によって識別される受信シンボルをシフトレジスタすな
わちＲＡＭ１０２への入力として使用する。シフトレジ
スタ１０２は、判断ユニット１００から、前に識別した
シンボルを格納する。これらの格納したシンボルは、シ
ンボル期間ごとに１つずつ左にシフトされる。シフトレ
ジスタ１０２内の格納位置の数は、等化器によって使用
される前のシンボルの最大数を収容できるくらい十分大
きくなければならない。前のシンボルのこの最大数は、
予想される最大のｒに対応する。ｒの値は、１〜ｍ−１
の間で変化し得るが、ｒの最大値は一般的に、シンボル
期間において測定される最大の予想される遅延幅の２倍
に等しい。遅延幅とは、送信器と等化器の間の通信チャ
ネルにわたる最短伝送時間と最長伝送時間の差である。
シフトレジスタ１０２は、前に識別したシンボルを乗算
器に送る。乗算器は、シフトレジスタ１０２に格納され
た前のシンボルと、行列Ｇの成分との積を生成する。巡
回シフトレジスタが、行列Ｇの適当な成分を乗算器に送
る。巡回シフトレジスタが値を最高位置まで移動させる
と、最高位置にあった値は最低位置に移動する。巡回シ
フトレジスタは、式（２０）の列ベクトルのｍ個の成分
が１シンボル期間中に乗算器に送られるように、ｍ個の
格納位置を含む。
【００２３】乗算器１０４およびシフトレジスタ１０６
は、前のシンボルＳk-1と、成分ｇ1 2〜ｇm2を有するベ
クトルとの積を生成するために使用される。乗算器１０
８および巡回シフトレジスタ１１０は、前のシンボルＳ
k-2と成分ｇ13からｇm3を有するベクトルとの積を生成
するために使用される。乗算器１１２および巡回シフト
レジスタ１１４が、シンボルＳk-r-1と成分ｇ1rからｇ
mrを有するベクトルとの積を生成するまで、他の乗算器
および巡回シフトレジスタも同様に動作する。注意すべ
き点であるが、ｒの値がシフトレジスタ１０２の格納位
置の最大数より小さい場合、使用されない格納位置に対
応する余分の乗算器および巡回シフトレジスタも使用さ
れない。ｒの値が後のトレーニングによって増大した場
合は、それらの格納位置が使用される。乗算器１０４〜
１１２からの出力は、それらの出力の和を生成する加算
器１１６に送られる。この和は、その和を上方にシフト
するシフトレジスタ１１８に送られる。シフトレジスタ
１０６〜１１４、およびシフトレジスタ１１８は、レジ
スタ１０６〜１１４によるシフトによって生成される新
たな和がレジスタ１１８にシフトされるように同時にシ
フトする。シフトレジスタは、サンプリングレートでシ
フトする必要はないが、シンボル期間あたりｍ回シフト
する。シンボル期間に対する最初のシフトは和ｇ12Ｓ
k-1＋ｇ13Ｓk-2＋・・・＋ｇ1rＳk-r-1をレジスタ１１
８に移動し、シンボル期間に対する最後のすなわちｍ回
目のシフトは和ｇm2Ｓk-1＋ｇm3Ｓk-2＋・・・＋ｇmrＳ
k-r-1をレジスタ１１８にシフトする。
は、前のシンボルＳk-1と、成分ｇ1 2〜ｇm2を有するベ
クトルとの積を生成するために使用される。乗算器１０
８および巡回シフトレジスタ１１０は、前のシンボルＳ
k-2と成分ｇ13からｇm3を有するベクトルとの積を生成
するために使用される。乗算器１１２および巡回シフト
レジスタ１１４が、シンボルＳk-r-1と成分ｇ1rからｇ
mrを有するベクトルとの積を生成するまで、他の乗算器
および巡回シフトレジスタも同様に動作する。注意すべ
き点であるが、ｒの値がシフトレジスタ１０２の格納位
置の最大数より小さい場合、使用されない格納位置に対
応する余分の乗算器および巡回シフトレジスタも使用さ
れない。ｒの値が後のトレーニングによって増大した場
合は、それらの格納位置が使用される。乗算器１０４〜
１１２からの出力は、それらの出力の和を生成する加算
器１１６に送られる。この和は、その和を上方にシフト
するシフトレジスタ１１８に送られる。シフトレジスタ
１０６〜１１４、およびシフトレジスタ１１８は、レジ
スタ１０６〜１１４によるシフトによって生成される新
たな和がレジスタ１１８にシフトされるように同時にシ
フトする。シフトレジスタは、サンプリングレートでシ
フトする必要はないが、シンボル期間あたりｍ回シフト
する。シンボル期間に対する最初のシフトは和ｇ12Ｓ
k-1＋ｇ13Ｓk-2＋・・・＋ｇ1rＳk-r-1をレジスタ１１
８に移動し、シンボル期間に対する最後のすなわちｍ回
目のシフトは和ｇm2Ｓk-1＋ｇm3Ｓk-2＋・・・＋ｇmrＳ
k-r-1をレジスタ１１８にシフトする。
【００２４】図２および図５を参照すると、シフトレジ
スタ３４はノイズ前白色化フィルタ３２からサンプルを
受信した後、シンボル期間ごとにそのｍ個のサンプルを
レジスタ１２０に転送する。次に、加算器１２２は、シ
フトレジスタ１１８の最上格納位置の和をレジスタ１２
０の最上格納位置から減算し、第１の差を生成する。こ
の第１の差は、式（２０）に従って、ｇ11Ｓkに等し
い。この値はシフトレジスタ１２４に送られる。レジス
タ１２４がこの値を格納した後、シフトレジスタ１１８
および１２０の第２の格納位置の値が加算器１２２に送
られる。加算器１２２は、式（２０）によればｇ21Ｓk
に等しい差を生成し、この値をシフトレジスタ１２４に
送る。このプロセスは、ｇm1Ｓkに等しい最後の差が生
成されシフトレジスタ１２４に送られるまで継続する。
この時点で、シフトレジスタ１２４の格納位置は、Ｓk
の値に行列Ｇの第１列からの係数を乗じたものを含む。
判断ブロック１００は、係数ｇ11〜ｇm1を格納した記憶
装置にアクセスすることも可能である。シフトレジスタ
１２０からの値を、レジスタすなわちＲＡＭ１２６から
の適当な係数で割ることによって、判断ユニット１００
は、伝送されたシンボルＳkのｍ個の推定値を生成す
る。次に、判断ユニット１００は、当業者に周知のよう
にして、既知のシンボルコンステレーション内のどのシ
ンボルが、レジスタ１２４内の値から導出されるシンボ
ルＳkに最も近いかを判断することによって、伝送され
たシンボルをＳk′として出力する。注意すべき点であ
るが、シフトレジスタ１２４にはｍ個のセルがあるた
め、判断ブロック１００はＳk′のｍ個の推定値を生成
するためにｍ個の判断をすることができる。すべての推
定値が同一でない場合にはこれらの推定値を多数決方式
で使用することにより、単一またはさらには二重誤りの
ために判断ユニット１００が不正確な出力を生成するこ
とがなくなる。例えば、５個の判断ではＳk′がシンボ
ルＡに等しいと示しており、２個の判断はＳk′がシン
ボルＢに等しいと示している場合、判断ブロック１００
の出力ではＳk′がシンボルＡに等しいことになる。判
断を行う際にシフトレジスタ１２４からのいくつかの入
力を無視することも可能である。例えば、レジスタ１２
４内の特定の格納位置からのＳkに対応する係数がＳkに
対応する他の係数に比べて相対的に小さい場合、レジス
タ１２４からのその出力は判断プロセスの外におくこと
が可能である。相対的に小さい値とは、例えば、Ｓkに
対応する最大係数の０．０１倍である。図５の実施例
は、離散的なハードウェアに関して説明したが、当業者
であれば、図５によって実行される機能を、プログラマ
ブル信号処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコン
ピュータまたはその他のハードウェア装置のようなプロ
グラマブル装置によって実行されるソフトウェアで実現
することも可能である。注意すべき点であるが、シンボ
ルＳおよび係数ｇの値は複素数でもよい。
スタ３４はノイズ前白色化フィルタ３２からサンプルを
受信した後、シンボル期間ごとにそのｍ個のサンプルを
レジスタ１２０に転送する。次に、加算器１２２は、シ
フトレジスタ１１８の最上格納位置の和をレジスタ１２
０の最上格納位置から減算し、第１の差を生成する。こ
の第１の差は、式（２０）に従って、ｇ11Ｓkに等し
い。この値はシフトレジスタ１２４に送られる。レジス
タ１２４がこの値を格納した後、シフトレジスタ１１８
および１２０の第２の格納位置の値が加算器１２２に送
られる。加算器１２２は、式（２０）によればｇ21Ｓk
に等しい差を生成し、この値をシフトレジスタ１２４に
送る。このプロセスは、ｇm1Ｓkに等しい最後の差が生
成されシフトレジスタ１２４に送られるまで継続する。
この時点で、シフトレジスタ１２４の格納位置は、Ｓk
の値に行列Ｇの第１列からの係数を乗じたものを含む。
判断ブロック１００は、係数ｇ11〜ｇm1を格納した記憶
装置にアクセスすることも可能である。シフトレジスタ
１２０からの値を、レジスタすなわちＲＡＭ１２６から
の適当な係数で割ることによって、判断ユニット１００
は、伝送されたシンボルＳkのｍ個の推定値を生成す
る。次に、判断ユニット１００は、当業者に周知のよう
にして、既知のシンボルコンステレーション内のどのシ
ンボルが、レジスタ１２４内の値から導出されるシンボ
ルＳkに最も近いかを判断することによって、伝送され
たシンボルをＳk′として出力する。注意すべき点であ
るが、シフトレジスタ１２４にはｍ個のセルがあるた
め、判断ブロック１００はＳk′のｍ個の推定値を生成
するためにｍ個の判断をすることができる。すべての推
定値が同一でない場合にはこれらの推定値を多数決方式
で使用することにより、単一またはさらには二重誤りの
ために判断ユニット１００が不正確な出力を生成するこ
とがなくなる。例えば、５個の判断ではＳk′がシンボ
ルＡに等しいと示しており、２個の判断はＳk′がシン
ボルＢに等しいと示している場合、判断ブロック１００
の出力ではＳk′がシンボルＡに等しいことになる。判
断を行う際にシフトレジスタ１２４からのいくつかの入
力を無視することも可能である。例えば、レジスタ１２
４内の特定の格納位置からのＳkに対応する係数がＳkに
対応する他の係数に比べて相対的に小さい場合、レジス
タ１２４からのその出力は判断プロセスの外におくこと
が可能である。相対的に小さい値とは、例えば、Ｓkに
対応する最大係数の０．０１倍である。図５の実施例
は、離散的なハードウェアに関して説明したが、当業者
であれば、図５によって実行される機能を、プログラマ
ブル信号処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコン
ピュータまたはその他のハードウェア装置のようなプロ
グラマブル装置によって実行されるソフトウェアで実現
することも可能である。注意すべき点であるが、シンボ
ルＳおよび係数ｇの値は複素数でもよい。
【００２５】図５のシフトレジスタは、コントローラ１
３０によって制御される。コントローラ１３０は、等化
器の全体の制御を行い、シフトレジスタ１１８の出力を
可能にし、すべてのシフトレジスタのシフトを制御す
る。コントローラ１３０は、レジスタ３４からの入力も
受信する。トレーニングシンボルの受信中は、コントロ
ーラ１３０はこれらの入力を使用して上記のように行列
Ｇの成分を計算する。それらの値を計算した後、コント
ローラ１３０は適当な値をシフトレジスタおよび記憶装
置（レジスタ）１２６に転送する。コントローラ１３０
は、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータまたは
その他のプログラマブル装置のような装置を使用して実
装可能である。コントローラ１３０を専用のハードウェ
アで実装することも可能である。コントローラは、内部
のＲＡＭまたはＲＯＭを含むことも可能であり、外部の
ＲＡＭまたはＲＯＭを使用することも可能である。図５
の回路をソフトウェアで実現する場合、そのソフトウェ
アを実行するのと同じプロセッサがコントローラ１３０
の機能を実行することも可能である。
３０によって制御される。コントローラ１３０は、等化
器の全体の制御を行い、シフトレジスタ１１８の出力を
可能にし、すべてのシフトレジスタのシフトを制御す
る。コントローラ１３０は、レジスタ３４からの入力も
受信する。トレーニングシンボルの受信中は、コントロ
ーラ１３０はこれらの入力を使用して上記のように行列
Ｇの成分を計算する。それらの値を計算した後、コント
ローラ１３０は適当な値をシフトレジスタおよび記憶装
置（レジスタ）１２６に転送する。コントローラ１３０
は、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータまたは
その他のプログラマブル装置のような装置を使用して実
装可能である。コントローラ１３０を専用のハードウェ
アで実装することも可能である。コントローラは、内部
のＲＡＭまたはＲＯＭを含むことも可能であり、外部の
ＲＡＭまたはＲＯＭを使用することも可能である。図５
の回路をソフトウェアで実現する場合、そのソフトウェ
アを実行するのと同じプロセッサがコントローラ１３０
の機能を実行することも可能である。
【００２６】注意すべき点であるが、一般的には、図５
の等化器は判断ユニット１００による前の判断の結果を
格納して、前の伝送されたシンボルの集まりを提供す
る。レジスタ１２４からの値のうちの１つを、レジスタ
１２６内の適当な値で割った後、前の伝送されたシンボ
ルのソースとして使用することも可能である。この等化
器は、これらの前のシンボルと、現在の通信チャネル伝
送特性のモデルを使用して、前のシンボルが現在受信中
のシンボルにどのような影響を与えるかを決定する。こ
の影響は、最終のシンボルが識別されるように、受信中
の信号から減算される。前のシンボルを識別する初期判
断は、受信シンボルが事前に既知である場合のトレーニ
ングシンボルセットから得られる。初期入力をレジスタ
１０２に供給することに加えて、これらのトレーニング
シンボルが、コントローラ１３０によって、通信チャネ
ルをモデル化するため、すなわち、ｒの値および行列Ｇ
の成分を決定するために使用される。
の等化器は判断ユニット１００による前の判断の結果を
格納して、前の伝送されたシンボルの集まりを提供す
る。レジスタ１２４からの値のうちの１つを、レジスタ
１２６内の適当な値で割った後、前の伝送されたシンボ
ルのソースとして使用することも可能である。この等化
器は、これらの前のシンボルと、現在の通信チャネル伝
送特性のモデルを使用して、前のシンボルが現在受信中
のシンボルにどのような影響を与えるかを決定する。こ
の影響は、最終のシンボルが識別されるように、受信中
の信号から減算される。前のシンボルを識別する初期判
断は、受信シンボルが事前に既知である場合のトレーニ
ングシンボルセットから得られる。初期入力をレジスタ
１０２に供給することに加えて、これらのトレーニング
シンボルが、コントローラ１３０によって、通信チャネ
ルをモデル化するため、すなわち、ｒの値および行列Ｇ
の成分を決定するために使用される。
【００２７】
【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、通
信チャネルの伝送特性の変化に従って、等化器によって
使用される前のシンボルの数を最適化することにより、
高い信号対ノイズ比を維持することができる。
信チャネルの伝送特性の変化に従って、等化器によって
使用される前のシンボルの数を最適化することにより、
高い信号対ノイズ比を維持することができる。
【図１】従来の分数間隔適応等化器の図である。
【図２】本発明のブロック図である。
【図３】通信チャネルを通じて受信されるシンボルのサ
ンプリングの図である。
ンプリングの図である。
【図４】シンボルとサンプルの間の位相関係が変化して
いることを除いては、図３と同様の信号のサンプリング
の図である。
いることを除いては、図３と同様の信号のサンプリング
の図である。
【図５】本発明の適応等化器の実施例の詳細なブロック
図である。
図である。
１０ アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器 １２ シフトレジスタ １４ 乗算器 １６ 加算器 １８ 判断ユニット ３０ サンプル・ホールド（Ｓ／Ｈ）およびアナログ
−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器ユニット ３２ ノイズ前白色化フィルタ ３４ シフトレジスタ ３６ 適応等化器・判断ユニット ６８ 時間軸 １００ 判断ユニット １０２ シフトレジスタ １０４ 乗算器 １０６ シフトレジスタ １０８ 乗算器 １１０ シフトレジスタ １１２ 乗算器 １１４ シフトレジスタ １１６ 加算器 １２０ シフトレジスタ １２２ 加算器 １２４ シフトレジスタ １２６ レジスタ １３０ コントローラ
−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器ユニット ３２ ノイズ前白色化フィルタ ３４ シフトレジスタ ３６ 適応等化器・判断ユニット ６８ 時間軸 １００ 判断ユニット １０２ シフトレジスタ １０４ 乗算器 １０６ シフトレジスタ １０８ 乗算器 １１０ シフトレジスタ １１２ 乗算器 １１４ シフトレジスタ １１６ 加算器 １２０ シフトレジスタ １２２ 加算器 １２４ シフトレジスタ １２６ レジスタ １３０ コントローラ
【数４】
【数５】
【数１８】
【数１９】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｌ 27/01
Claims (9)
- 【請求項１】 受信信号が第１シンボルを表していると
きにその受信信号をサンプリングして第１サンプルを生
成する第１サンプリングステップと、 受信信号が第２シンボルを表しているときにその受信信
号をサンプリングして第２サンプルを生成する第２サン
プリングステップと、 第１サンプルおよび第２サンプルを使用して第１の数を
決定するステップと、 受信信号が第３シンボルを表しているときにその受信信
号をサンプリングして第３サンプルを生成する第３サン
プリングステップと、 前のシンボルの第１の数と第３サンプルを使用して第３
シンボルを識別する識別ステップとからなることを特徴
とする、通信チャネルからの受信信号によって表される
シンボルを識別する方法。 - 【請求項２】 第１サンプリングステップは、受信信号
のｍ個のサンプルをとってｍ個の第１サンプルからなる
第１初期ベクトルを生成するステップからなり、前記方
法が、第１初期ベクトルを使用して第１自己相関行列を
生成するステップをさらに有することを特徴とする請求
項１の方法。 - 【請求項３】 第２サンプリングステップは、受信信号
のｍ個のサンプルをとってｍ個の第２サンプルからなる
第２初期ベクトルを生成するステップからなり、前記方
法が、第２初期ベクトルを使用して第２自己相関行列を
生成するステップをさらに有することを特徴とする請求
項２の方法。 - 【請求項４】 第１自己相関行列と第２自己相関行列を
加算することによって時間平均自己相関行列を生成する
ステップをさらに有することを特徴とする請求項３の方
法。 - 【請求項５】 前記識別ステップは、前記前のシンボル
のそれぞれに係数をかけることによって複数の積を生成
するステップを含むことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項６】 前記積の和を生成し、その和を前記第３
サンプルから減算するステップをさらに有することを特
徴とする請求項５の方法。 - 【請求項７】 前記第３サンプリングステップは、前記
信号のｍ個のサンプルを取り第３シンボルベクトルを生
成するステップを含むことを特徴とする請求項１の方
法。 - 【請求項８】 前記第１の数の前のシンボルにｍ成分の
ベクトルを乗じることによって前記第１の数の積ベクト
ルを生成するステップを含むことを特徴とする請求項７
の方法。 - 【請求項９】 前記第１の数の積ベクトルを加算して和
ベクトルを生成し、その和ベクトルを第３シンボルベク
トルから減算するステップを含むことを特徴とする請求
項８の方法。
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|---|---|---|---|
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| US139600 | 1993-10-18 |
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|---|---|
| JPH07183839A true JPH07183839A (ja) | 1995-07-21 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP2004508736A (ja) * | 1999-06-14 | 2004-03-18 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 干渉信号除去機能を有した受信局 |
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-
1994
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- 1994-10-05 EP EP94307272A patent/EP0649235A1/en not_active Withdrawn
- 1994-10-17 JP JP6275505A patent/JPH07183839A/ja active Pending
- 1994-10-17 KR KR1019940026484A patent/KR950013074A/ko not_active Ceased
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| CA2133236A1 (en) | 1995-04-19 |
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