JPH0795107A - 適応型最尤系列推定装置 - Google Patents

適応型最尤系列推定装置

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JPH0795107A
JPH0795107A JP5232878A JP23287893A JPH0795107A JP H0795107 A JPH0795107 A JP H0795107A JP 5232878 A JP5232878 A JP 5232878A JP 23287893 A JP23287893 A JP 23287893A JP H0795107 A JPH0795107 A JP H0795107A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 適応アルゴリズムの初期収束問題を演算量の
増大なしで解決し、良好な最尤系列推定を図ることと、
伝送路環境に応じた最適な伝送路インパルス応答設定を
図ることを目的としている。 【構成】 ヴィタビアルゴリズム処理部１４と、適応ア
ルゴリズムより伝送路インパルス応答を推定する伝送路
インパルス応答推定部１５と、トランスバーサルフィル
タで構成される推定受信信号推定部１６と、推定受信信
号と受信信号との誤差信号を生成する誤差信号生成部１
７とを有し、ヴィタビアルゴリズム処理部１４から供給
される送信候補系列をスイッチ１１１、１１２を用いて
ＴＫＭＡスロット内の既知信号系列区間ではＬＳアルゴ
リズム処理部に供給してＬＳアルゴリズム演算を行い、
データ信号系列区間ではＬＭＳアルゴリズム処理部に供
給してＬＭＳアルゴリズム処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル通信の受信
機において、受信信号が伝送路から受けた歪みを補償す
る等化器として利用される最尤系列推定器に関してお
り、特に伝送路推定能力の向上を目指したものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、ディジタル移動通信機器の開発が
急速に行われているが、陸上移動通信を行う上では、移
動体を取り巻く物理的な環境より生じる伝搬遅延を伴っ
た多重波伝搬干渉と移動体の高速移動によって、受信信
号は複雑で著しい歪みを受ける。この歪みを一般に周波
数選択性フェージングによる歪みと称する。移動体端末
では、更に雑音が重畳されたこの受信信号から何等かの
信号処理手段を用いて、雑音を含む歪み成分を補償する
必要がある。ディジタル移動通信における波形等化技術
は、これらの歪みを補償するための技術であり、主に２
種類がある。１つは、判定帰還型等化器（ＤＦＥ：Deci
sion Feedback Equalizer ）であり、もう１つが適応型
最尤系列推定器（ＭＬＳＥ：Maximum Likelihood Seque
nce Estimation）である。前者は、演算量やハード規模
等から評価しての実現し易さから検討されていた。ま
た、後者は、波形等化技術の中では最強であり、近年の
ＬＳＩ微細加工技術の目ざましい発達やディジタル信号
処理に適した高速ディジタル信号処理プロセッサ（ＤＳ
Ｐ）の登場による実現が可能となってきた。
【０００３】最尤系列推定器は、受信信号系列が与えら
れたとき、その系列に最も合致する送信信号系列を、送
信されると考えられる全ての送信信号系列の中からヴィ
タビアルゴリズムを用いて１つだけ選び出すものであ
る。また、最尤系列推定器では、伝送路インパルス応答
が何等かの手段により既知であることを前提として動作
する。ゆえに、自動車電話のような陸上移動通信では、
伝送路特性が時々刻々と変動するので、最尤系列推定器
でもその変動に追随して伝送路インパルス応答を変化さ
せねばならない。例えば、約２０ｋsymbol／ｓの伝送速
度で通信を行う際に、移動体の速度が１００km／ｈ程度
になると、約２４０シンボル時間程度の周期のフェージ
ングが生じる。したがって、１２０シンボン周期で受信
信号のフェードが生じることになる。このような高速変
動伝送路に追随するために高速収束及び高速追随性を有
する様々な適応アルゴリズムが、最尤系列推定器の伝送
路推定部に採用される。その多くは、演算量の少なさか
らＬＭＳアルゴリズムが採用されている。また、ＬＭＳ
アルゴリズムよりも収束性能が高速であるが、演算量が
多いＲＬＳアルゴリズムも演算量を削減する工夫がなさ
れて採用されている例もある。
【０００４】一般にディジタル方式の陸上移動通信で
は、その通信方式としてＴＤＭＡ方式を採用し、同一周
波数のチャネルをスロットと呼ばれる単位に時分割し、
複数のユーザーを割り当てて加入者容量を上げている。
そして、時分割されたスロット同士の判別の意味と受信
機の同期確立の意味で、スロット内には既知信号系列が
組み込まれている。例として図１２に米国ＴＩＡのＩＳ
−５４で規定されている北米ディジタルセルラーのスロ
ット構成９２（ダウンリング）を掲載する。スロット先
頭に位置する１４シンボルが既知信号系列９３（SYNC）
である。この既知信号系列とこの既知信号系列に相当す
る受信信号系列から伝送路インパルス応答推定初期値を
求め、既知信号系列以降に続く未知データ系列を推定し
ながら伝送路インパルス応答を逐次更新しなければなら
ない。したがって、この短期間の既知信号系列で可能な
限り真の伝送路応答に近付く（収束する）ことが受信機
の性能を左右するので、先に述べた高速収束性能を有す
るＲＬＳアルゴリズム等の採用も検討されているのであ
る。
【０００５】次に、最尤系列推定器の動作を簡単に具体
的に説明する。前述の通り、最尤系列推定器は、前提と
して伝送路インパルス応答が既知であり、考え得る全て
の送信信号系列（これら系列を候補系列と称する）から
最も良好に合致する送信信号系列を唯一求めるものであ
る。これを決定するために尤度がある。最尤系列推定器
における尤度は、ヴィタビアルゴリズムを用いて効率的
に計算される。
【０００６】図１３は、変調方式としてＱＰＳＫ変調を
採用した場合を説明する状態遷移図である。ＱＰＳＫ変
調の場合、１時刻に送信され得るシンボルは４種類存在
し、これらを状態０、状態１、状態２、状態３とする
（９９，９１０，９１１，９１２）。ある時刻の各状態
から次の時刻の状態へ遷移する経路をパス（９１７，９
１８，９１９，９２０）と称する。時刻ｋにおける状態
０に注目すると、 （１）時刻ｋ−１の各状態から時刻ｋの状態０へのパス
は４本ある。 （２）時刻ｋの状態０へ至るパスも４本ある。
【０００７】 ここで、ｘj (k) は、時刻ｋにおける状態ｊ（ｊ＝０，
…，３）に至るパスに沿った送信信号候補系列から所定
の変調方式に応じてマッピング処理が施された信号で構
成される送信信号ベクトルを意味する。 （３）時刻ｋ−１の各状態に至る唯一のパスは、生き残
りパス（９１３，９１４，９１５，９１６）と呼ばれ、
それら生き残りパスにより推定された伝送路インパルス
応答をそれぞれｈ0 (k-1) ，ｈ1 (k-1) ，ｈ2 (k-1) ，
ｈ3 (k-1) とする。 （４）上記（２）の４つの候補系列をそれぞれパスに沿
って推定された伝送路インパルス応答を用いて各パスの
時刻ｋでの推定受信信号ｒ k,0 ，ｒ k,1 ，ｒ k,2，ｒ k,3
を算出する。
【０００８】ｒ k,j ＝ｘj t (k) ｈj (k-1) →時刻ｋ、
パスｊの推定受信信号 但し、添え字ｔは行列の転置を意味する。 （５）時刻ｋの受信信号をｒk とし、推定した受信信号
との自乗誤差をブランチメトリック（ｂｍ）と称する。
【０００９】ｂｍk,j ＝｜ｒk −ｒ k,j ｜2 →時刻ｋ、
パスｊのブランチメトリック （６）ブランチメトリックは、生き残りパスに沿って各
時刻で算出されており、時刻ｋの状態０に至る４つのパ
スにおいての累積値を求める。これをパスメトリック
（ｐｍ）と称する。
【００１０】ｐｍk,0,j ＝ｐｍk-1,j ＋ｂｍk,j 但し、ｊ＝１，…，３、≧１で、ｐｍ0,j ＝０である。 （７）（６）で求めた時刻ｋ、状態０での４つのパスメ
トリックの中で最小のパスメトリックを有するパス（パ
ス０〜パス３のどれか）が時刻ｋ、状態０での生き残り
パスとなる。 （８）時刻ｋ、状態０に至る生き残りパスに沿った有限
長の推定送信信号系列と、実際の受信信号系列から適応
アルゴリズムを用いて、生き残りパスに沿った推定伝送
路インパルス応答ｈ0 （ｋ）を求める。 （９）時刻ｋにおいてこの操作を状態０〜状態３まで同
様に繰り返し、時刻ｋでの全ての状態へ至る生き残りパ
スと推定伝送路インパルス応答を決定する。 （１０）処理すべき系列の最後のシンボルに達したら、
生き残りパスに沿って求められるパスメトリックが最小
である系列を最終的な推定送信信号系列として決定す
る。
【００１１】次に、最尤系列推定器の伝送路インパルス
応答推定に用いられる適応アルゴリズムに関して簡単に
説明する。前述項目（８）で生き残りパスに沿って伝送
路インパルス応答を推定する際に、以下に示すＬＭＳア
ルゴリズムまたは、ＲＬＳアルゴリズムで推定すること
が多い。時刻ｋ、任意の状態における生き残りパスに沿
った送信信号候補系列から所定の変調方式に応じてマッ
ピングされた系列から構成される送信信号ベクトルをｘ
（ｋ）＝［ｘk ，ｘk-1 ，…，ｘk-L+1 ］t とする。添
え字ｔは行列の転置を意味する。Ｌは伝送路インパルス
応答を模擬するトランスバーサルフィルタのタップ長で
ある。時刻ｋでは、時刻ｋ−１での伝送路インパルス応
答ｈ(k-1) により推定受信信号ｒ k を算出する。そし
て、実際の受信信号ｒk との差を誤差信号ｅk と称して
以下の通り与えられる。
【００１２】 ｅk ＝ｒk −ｒ k ＝ｒk −ｘt (k) ｈ(k-1) ＬＭＳアルゴリズムでは、時刻ｋにおける推定伝送路イ
ンパルス応答ｈ(k) を次のように算出する。
【００１３】ｈ(k) ＝ｈ(K-1) ＋μｅk ｘ* (k) →Ｌ
ＭＳアルゴリズム …（ａ） 但し、μは、ステップサイズ、添え字＊は、行列の共役
を意味する。ＲＬＳアルゴリズムでは、同ｈ(k) を次の
ように算出する。誤差信号ｅk は前述と同じである。
【００１４】 Ｋ(k) ＝Ｐ(k-1) ｘ* (k) ／｛ω＋ｘt (k) Ｐ(k-1) ｘ* (k) ｝ Ｐ(k) ＝｛Ｐ(k-1) −Ｋ(k) ｘt (k) Ｐ(k-1) ｝／ω ｈ(k) ＝ｈ(k-1) ＋Ｋ(k) ｅk →ＲＬＳアルゴリズム …（ｂ） 但し、Ｋ(k) は、時刻ｋにおけるカルマンゲインベクト
ル、Ｐ(k) は、時刻ｋにおける誤差信号ｅk の共分散行
列、ωは、忘却係数である。
【００１５】以上より理解できる通り、ＬＭＳアルゴリ
ズムに対してＲＬＳアルゴリズムは、複雑で多くの行列
演算を必要とするので、総演算量が莫大になり、従来で
は殆ど採用されていない。また、既知信号区間では、Ｋ
(k) が既知であることから、既知信号区間では、ＬＭＳ
アルゴリズムのμｘ* (k) の代わりにＫ(k) を使用する
ことで、ＬＭＳアルゴリズムと同じ演算量でＲＬＳアル
ゴリズムの高速収束性能を有する伝送路インパルス応答
推定部を備えた最尤系列推定器も存在する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た２つの適応アルゴリズムは、逐次更新型のアルゴリズ
ムであるために、幾ら高速収束性を有する適応アルゴリ
ズムでも、最適解に到達するには、ある程度の長さの既
知信号系列長と繰り返し演算が必要となる。収束するま
での既知信号系列長は、ＬＭＳアルゴリズムでは、ステ
ップサイズに依存し、ＲＬＳアルゴリズムでは、忘却係
数に依存するが、先に示した図１２の北米仕様スロット
の１４シンボルの既知信号系列長では、十分とは言いが
たい。最尤系列推定器において、既知信号系列に続いて
受信される未知信号系列（情報データ）の系列推定性能
（符号誤り率）は、既知信号系列区間での精度の良い付
加雑音の影響も含めた初期伝送路インパルス応答推定に
大きく依存している。十分に付加雑音の影響を抑圧せ
ず、また、真値の伝送路インパルス応答に収束しないう
ちにヴィタビアルゴリズムを動作させると、最尤系列推
定を誤る場合が生じてしまう。
【００１７】また、上述の適応アルゴリズムでは、どち
らにしても既知信号系列区間においても、毎時刻、上述
した（ａ）式もしくは（ｂ）式の演算処理をして逐次的
に最適解に近付ける操作が必要である。
【００１８】更に、従来の逐次更新型の最尤系列推定器
では、伝送路インパルス応答を模擬するトランスバーサ
ルフィルタのタップ長が固定であり、一般的に伝送路の
マルチパス遅延時間の最大値で決定されていた。しか
し、マルチパス遅延量が情報伝送周期の整数倍でない場
合では、受信信号における符号間干渉の量が多くなり、
伝送路のマルチパス遅延量の最大値で決まるタップ数で
は、足りないことが殆どである。そして、最適と思われ
るタップ数は、マルチパス遅延量に応じて変化するもの
である。
【００１９】本発明の適応型最尤系列推定装置はこのよ
うな課題に着目してなされたものであり、その目的とす
るところは、最尤系列推定器の動作性能を大きく左右す
る既知信号系列区間内での伝送路インパルス応答初期値
の推定をより確実に行なうとともに演算量を削減して、
従来の様な逐次更新型の適応アルゴリズムが有していた
収束速度問題と演算量の問題とを解決できる適応型最尤
系列推定装置を提供することにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段及び作用】上記の目的を達
成するために、本発明の適応型最尤系列推定装置は、 (1) 推定された伝送路インパルス応答に基づいて受信信
号から送信信号系列を推定するヴィタビアルゴリズム処
理部と、既知信号系列もしくは前記ヴィタビアルゴリズ
ム処理により推定される送信信号系列と、時刻ｋ−１に
推定された伝送路インパルス応答から時刻ｋにおける推
定受信信号を算出する推定受信信号算出手段と、時刻ｋ
での受信信号と時刻ｋでの前記推定受信信号との誤差信
号を生成する誤差信号生成手段と、前記誤差信号を元に
適応アルゴリズムを用いて時刻ｋにおける伝送路インパ
ルス応答を推定する伝送路インパルス応答推定部とを具
備し、前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信
号のうち既知信号系列が受信されている区間内では、少
なくとも１回の行列乗算を実行して、逐次的な繰り返し
演算無しに伝送路インパルス応答を推定し、データ信号
系列が受信されている区間内では、伝送路インパルス応
答を逐次的に推定する。
【００２１】(2) また、前記伝送路インパルス応答推定
部は、伝送路インパルス応答推定用トランスバーサルフ
ィルタのタップ長Ｌと前記行列演算に用いる時間窓幅Ｎ
で決まる系列長を、前記既知信号系列全て、もしくは前
記既知信号系列の部分系列に割り当て、割り当てた前記
既知信号系列から予め計算して求めておいた行列演算で
利用するＬ×Ｎ行列を記憶する記憶手段と、この記憶手
段から読み出されたＬ×Ｎ行列と、前記Ｌ×Ｎ行列の算
出に用いた前記既知信号系列に相当する前記受信信号系
列からなるＮ元受信信号ベクトルとの行列乗算を行う乗
算手段とを具備し、その乗算結果として得られるＬ元ベ
クトルが前記既知信号区間内の推定伝送路インパルス応
答になるような構成とする。
【００２２】
【実施例】以下図面を参照して本発明の第１、第２実施
例を詳細に説明する。まず、第１実施例の構成の概略を
説明する。本実施例に係る適応型最尤系列推定装置（適
応型最尤系列推定器）の第１の構成は、推定された伝送
路インパルス応答に基づいて受信信号から送信信号系列
を推定するヴィタビアルゴリズム処理部と、既知信号系
列もしくは前記ヴィタビアルゴリズム処理により推定さ
れる送信信号列と、時刻ｋ−１に推定された伝送路イン
パルス応答から時刻ｋにおける推定受信信号を算出する
推定受信信号算出手段と、時刻ｋでの受信信号と時刻ｋ
での前記推定受信信号との誤差信号を生成する誤差信号
手段と、前記誤差信号を元に適応アルゴリズムを用いて
時刻ｋにおける伝送路インパルス応答を推定する伝送路
インパルス応答推定部とを具備した最尤系列推定装置に
おいて、前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信
信号のうち既知信号系列が受信されている区間内では、
少なくとも１回のＬＳ(Least Squares) アルゴリズムを
実行して、逐次的な繰り返し演算無しに伝送路インパル
ス応答を推定し、データ信号系列が受信されている区間
内では、ＬＭＳ(Least Mean Squares)アルゴリズムを用
いて伝送路インパルス応答を逐次的に推定する。
【００２３】本実施例の第２の構成において、前記伝送
路インパルス応答推定部は、伝送路インパルス応答推定
用トランスバーサルフィルタのタップ長Ｌと前記行列演
算に用いる時間窓幅Ｎとの和で決まる系列長（実際には
Ｌ＋Ｎ−２となる）を、前記既知信号系列全て、もしく
は前記既知信号系列の部分系列（一部の連続する系列）
に割り当て、割り当てた前記既知信号系列から予め計算
して求めておいた行列演算で利用するＬ×Ｎ行列（以下
Ｇ行列と呼ぶ）を記憶するＧ行列記憶手段と、このＧ行
列記憶手段から読み出されたＧ行列と、前記Ｇ行列の算
出に用いた前記既知信号系列に相当する前記受信信号系
列からなるＮ元受信信号ベクトル（以下ｒベクトルと呼
ぶ）との行列乗算を行う乗算手段とを具備し、その乗算
結果として得られるＬ元ベクトルが前記既知信号区間内
の推定伝送路インパルス応答になるような構成にする。
【００２４】本実施例の第３の構成は、第１及び第２の
構成において、前記既知信号区間内でＬＳアルゴリズム
により求める推定伝送路インパルス応答のタップ数Ｌ1
を、前記既知信号区間に続いて到来するデータ系列区間
での推定伝送路インパルス応答のタップ数Ｌ2 よりも多
く設定して、伝送路インパルス応答を推定するものであ
る。
【００２５】本実施例の第４の構成は、第３の構成にお
いて、前記既知信号系列区間内で推定された伝送路イン
パルス応答のＬ1 個ある各タップの電力を算出する手段
と、Ｌ1 個のタップの中から連続するＬ2 個のタップの
電力の総和が最大になる組み合わせを選択する手段を備
え、選択された連続するＬ2 個のタップを有する伝送路
インパルス応答を推定初期値とするものである。
【００２６】本実施例の第５の構成は、第３の構成にお
いて、前記既知信号系列区間内で推定された伝送路イン
パルス応答のＬ1 個のタップの電力を算出する手段と、
Ｌ1個の各タップの電力をあらかじめ決めておいた閾値
よりも大きい連続したタップを選択する手段を備え、選
択されたタップ数を前記データ系列区間内での伝送路イ
ンパルス応答推定用トランスバーサルフィルタのタップ
数Ｌ2 に設定するものである。
【００２７】本実施例の第６の構成は、第３の構成にお
いて、前記既知信号系列区間内で推定された伝送路イン
パルス応答のＬ1 個ある各タップの電力を算出する手段
と、Ｌ1 個の各タップの電力の総和に対してあらかじめ
決めておいた伝送路インパルス応答が持つべき電力の閾
値よりも大きくなる連続したタップを選択する手段を備
え、選択されたタップ数を前記データ系列区間内での伝
送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタの
タップ数Ｌ2 に設定するものである。
【００２８】前記第１の構成によれば、適応型最尤系列
推定器における伝送路インパルス応答推定処理部の適応
アルゴリズムにＬＳアルゴリズムを採用する構成とした
ので、有限長の既知信号系列区間内で適応アルゴリズム
の最適解が１回の行列の乗算で求まり、従来の適応型最
尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定処理部に採用
されている逐次更新型の適応アルゴリズムのような初期
収束性能を考慮する必要がない上に、逐次更新型のよう
な最適解へ収束未達のままでヴィタビアルゴリズム処理
を開始した結果、最尤系列推定に誤りが生じるという点
を避けることができ、受信機の性能向上が図れる。ま
た、既知信号系列区間内で算出した伝送路インパルス応
答推定値は、以後のデータ信号系列区間内での適応アル
ゴリズムであるＬＳＭアルゴリズムの初期値として非常
に有効に利用される。初期収束性能が良好ではない点を
大目に見て、演算量が少ないことから適応型最尤系列推
定器の適応アルゴリズムとして多く採用されているＬＭ
Ｓアルゴリズムの欠点を補った上に、従来と演算量や構
成を同じくすることができる。
【００２９】第２の構成によれば、以上のような適応型
最尤系列推定器の伝送路インパルス応答推定処理部にお
ける既知信号系列区間内での伝送路インパルス応答推定
にＬＳアルゴリズムを用いたが、予め既知信号系列に従
って固有に演算処理が施されて記憶領域に記憶されてい
るＧ行列を既知信号系列をアドレスにして読み出し、Ｌ
Ｓアルゴリズムによる最適解を算出する対象となる有限
系列区間長で決まる受信信号ベクトルと行列の乗算をす
るだけで、その有限系列区間長内の最適解が求められ
る。これにより、既知信号系列区間内で少なくとも１回
のＬＳアルゴリズム、しかも１回の行列の乗算をするだ
けなので、従来の逐次更新型と比較して、演算量が非常
に少なく演算量削減の効果が図られる。
【００３０】第２の構成による演算量の削減を図る策と
しての既知信号系列区間でのＬＳアルゴリズムのＧ行列
について簡単に以下の通り説明する。図１４は、従来に
おけるディジタル通信用送受信機の構成を示すブロック
図である。同図において、送信機１０１の符号化器１０
３にディジタル情報信号ｓ(k) １０１２が入力され、所
定の符号化方式で符号化され、その符号系列ｓ′(k)１
０１３は、ＬＰＦ１０４にて帯域制限されてｘ(k) １０
１４となった後に、変調器１０５で変調される。変調さ
れた送信信号ｘc (t) １０１５は、伝送路１０６を経て
受信機１０２に入力される。受信機１０２に入力された
受信信号ｒc (t) は、復調器１０７にてベースバンド信
号ｒb (t) １０１７に変換され、受信ベースバンド信号
ｒb (t) １０１７は、ＬＰＦ１０８にて帯域制限され
る。帯域制限された信号ｒb ′(t) １０１８は、サンプ
リング回路１０９にて、情報シンボル伝送周期Ｔに等し
いサンプリング周期でサンプリングされて信号系列ｒ
(k) １０１９となって適応等化器１０１０に入力され
る。適応等化器１０１０の出力ｘ(k) １０２０は、復号
化器１０１１で復号化されて受信ディジタル情報源ｓ
(k)１０２１になる。また、時刻は、順序数ｋを用いて
時刻ｋＴのように表すことになる。ここで、伝送路イン
パルス応答は、タップ間隔Ｔ、タップ数Ｌのトランスバ
ーサルフィルタで模擬し、次式のようにタップ利得系列
を要素とするＬ元ベクトルで表現する。
【００３１】 ｈ(k) ＝［ｈ0 ，ｈ1 ，ｈ2 ，…，ｈL-2 ，ｈL-1 ］t （ｔは転置）（１） また、送信信号ベクトルとしてＬシンボルからなるベク
トルをｓ(k) とし、これに対応した受信信号ベクトルと
してＮシンボルからなるベクトルをｒ(k) とする。送信
信号ベクトルｓ(k) は、既知信号系列もしくは、ヴィタ
ビアルゴリズムにより最尤推定された信号系列から成る
送信信号候補系列である。そして、このｓ(k) を所定の
変調方式に応じてマッピング処理された系列で構成され
る送信信号ベクトルをｘ(k) と記し、これらを以下の通
りに定義する。
【００３２】 ｓ(k) ＝［ｓk ，ｓk-1 ，ｓk-2 ，…，ｓk-L+2 ，ｓk-L+1 ］t （２） ｘ(k) ＝［ｘk ，ｘk-1 ，ｘk-2 ，…，ｘk-L+2 ，ｘk-L+1 ］t （３） ｒ(k) ＝［ｒk ，ｒk-1 ，ｒk-2 ，…，ｒk-N+2 ，ｒk-N+1 ］t （４） 更に、ベクトルｘ(k) からベクトルｘ(k-N+1) までのＮ
個の送信信号ベクトルで定義されるＮ×Ｌ行列をＸ(k)
とする。
【００３３】 Ｘ(k) ＝［ｘt (k) ，ｘt (k-1) ，…，ｘt (k-N+1) ］t （５） 伝送路インパルス応答ｈ(k) が未知であるとき、Ｘ(k)
ｈ(k) ＝ｒ(k) をｒ(k) に近付けることを考える。ｒ
(k) が時刻ｋにおける推定受信信号ベクトルとなる。こ
の最適化問題を解くには、以下の評価関数Ｅ(k) を最小
化することを考えればよい。
【００３４】
【数１】
【００３５】そして、評価関数Ｅ(k) を最小化する最適
解ｈopt (k) は、次式で表現される。 ｈopt (k) ＝［Ｘ*t(k) Ｘ(k) ＋δＩ］-1Ｘ*t(k) ｒ(k) （７） ここで、ＩはＬ次単位行列である。（６）式の右辺にお
ける［Ｘ*t(k) Ｘ(k)＋δＩ］は、必ず正則行列となる
ので、その逆行列は存在する。
【００３６】最尤系列推定器では、行列Ｘ(k) は、時刻
ｋまでの有限長Ｎの既知信号系列もしくは、ある状態に
おける時刻ｋ−１の生き残りパスと、その状態から時刻
ｋにおける任意の状態へのパスのみで決定されるので、
（７）式による最適伝送路インパルス応答において、
［Ｘ*t(k) Ｘ(k) ＋δＩ］-1Ｘ*t(k) は、時刻ｋまでの
送信信号系列が既知であるならば、予め算出することが
可能である。
【００３７】ここで、Ｌ×Ｎ行列であるＧ(k) 行列を改
めて定義する。 Ｇ(k) ＝［Ｘ*t(k) Ｘ(k) ＋δＩ］-1Ｘ*t(k) （８） （８）式で記述されるＧ(k) を用いて最適伝送路インパ
ルス応答応答推定値ｈopt (k) を表現すると、 ｈopt (k) ＝Ｇ(k) ｒ(k) （９） となる。
【００３８】ゆえに、本実施例における第２の構成が得
られる。またこの構成を採用した最尤系列推定器では、
伝送路インパルス応答推定に際して、既知信号系列もし
くはヴィタビアルゴリズムによって最尤推定された系列
のどちらでも成立するので、極端な場合、既知信号系列
が存在せずとも、最尤系列推定を行うことが可能であ
る。
【００３９】第３の構成によれば、第１及び第２の構成
を受けて、既知信号系列区間内で少なくとも１回の伝送
路インパルス応答推定を少演算量で行える。したがっ
て、データ信号系列区間での伝送路インパルス応答推定
用トランスバーサルフィルタのタップ長よりも既知信号
系列区間での同伝送路インパルス応答推定用トランスバ
ーサルフィルタのタップ長を長く設定しても演算量は、
あまり増大しない。したがって、符号間干渉が多い受信
信号における伝送路インパルス応答がより正確に把握す
ることができ、データ信号系列区間内での最適なタップ
数が決められる。符号間干渉の量は、トランスバーサル
フィルタのタップ間隔を情報シンボル伝送周期間隔に設
定した場合、各タップ利得の電力に比例するので、多く
のタップで電力が算出された場合、符号間干渉が多いと
いう指標になる。
【００４０】第４の構成によれば、第３の構成を受け
て、既知信号系列区間で推定された伝送路インパルス応
答の複数のタップ利得の中で連続した複数のタップが持
つ電力が最大になる組合せが、推定受信信号のＳＮ比を
最大にし、最適な最尤系列推定をすることから、データ
信号系列区間でのタップ数よりも多いタップ数で既知信
号系列区間内の伝送路インパルス応答推定値を求め、そ
の中からデータ信号区間内でのタップ数相当をタップの
総電力が最大になる組合せで選択することで最適な伝送
路インパルス応答推定に必要なタップ数を決定すること
ができ最尤系列推定能力の向上が図れる。
【００４１】第５の構成によれば、第３の構成を受け
て、既知信号系列区間内で算出した伝送路インパルス応
答の各タップの電力を予め決めた閾値よりも大きい連続
したタップの数を求め、このタップ数を以降のデータ信
号系列区間内の伝送路インパルス応答用トランスバーサ
ルフィルタのタップ数に設定することで、受信信号に含
まれる符号間干渉の量に応じた最適な伝送路インパルス
応答推定に必要なタップ数が決定できて最尤系列推定の
性能向上が図れる。
【００４２】第６の構成によれば、第３の構成を受け
て、既知信号系列区間内で算出した伝送路インパルス応
答の各タップの電力の総和に対して、予め決めた伝送路
インパルス応答が持つべき総電力の敷居値よりも大きく
なる連続したタップの数を以後のデータ信号系列区間内
の伝送路インパルス応答用トランスバーサルフィルタの
タップ数に設定することで、受信信号に含まれる符号間
干渉の量に応じた最適な伝送路インパルス応答推定に必
要なタップ数が決定できて最尤系列推定の性能向上が図
れる。
【００４３】以下に図面を参照して上記した第１実施例
をさらに詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施例
を示す適応型最尤系列推定器の機能ブロック図である。
同図内のヴィタビアルゴリズム処理部１４や伝送路イン
パルス応答推定部１５や推定受信信号算出部や誤差信号
生成部は、ゲートアレイなどの高集積ＬＳＩやディジタ
ル信号処理専用デバイス（ＤＳＰ）によって構成され
る。適応型最尤系列推定器の入力端１１には、図１４に
示される情報伝送周期間隔でサンプリングされた受信信
号ｒk １２が入力される。ヴィタビアルゴリズム処理部
１４は、受信信号ｒk １２を受信信号系列｛ｒk ｝１３
として取り込み、伝送路インパルス応答推定部１５で推
定された伝送路インパルス応答を用いて推定受信信号算
出部１６で算出された推定受信信号１９と受信信号ｒk
１２との誤差を誤差信号生成部１７で生成し、その誤差
信号ｅk １１０を利用して、ブランチメトリックの演算
並びにパスメトリック演算を行う一連の処理機能を有し
ている。
【００４４】伝送路インパルス応答推定部１５は、適応
アルゴリズムを用いて送信信号候補系列｛ｓk ｝１８と
受信信号ｒk １２から伝送路インパルス応答を推定し、
推定受信信号算出部１６に推定した伝送路インパルス応
答を供給する機能を有する。この伝送路インパルス応答
推定部１５には、２種類の適応アルゴリズムによる伝送
路インパルス応答推定が可能であり、１つがＬＳアルゴ
リズム処理部１１５であり、他方がＬＭＳアルゴリズム
処理部である。ＬＳアルゴリズム処理部１１５は、ヴィ
タビアルゴリズム処理部１４から既知信号系列もしくは
最尤列推定系列のどちらかが送信候補系列｛ｓk ｝１８
としてスイッチ１１１を経由して供給され、更に適応型
最尤系列推定器の入力端１１から入力された受信信号ｒ
k １２を用いて伝送路インパルス応答推定値ｈLS(k) を
算出する。ＬＭＳアルゴリズム処理部１１６は、同様に
ヴィタビアルゴリズム処理部１４から送信候補系列｛ｓ
k｝１８がスイッチ１１２を経由して供給され、更に誤
差信号生成部１７から誤差信号ｅk が供給される。そし
て、伝送路インパルス応答推定値ｈLMS (k) を算出す
る。ＬＳアルゴリズム処理部１１５は、スイッチ１１３
を介して推定受信信号算出部１６のトランスバーサルフ
ィルタのタップ利得１２４，１２５，１２６，１２７，
１２８，１２９に伝送路インパルス応答推定値を供給す
ると共に、ＬＭＳアルゴリズム処理部１１６内部の適応
アルゴリズム初期値となるためにＬＭＳアルゴリズム処
理部１１６に供給する。ＬＳアルゴリズム処理部１１５
がスイッチ１１３を介して伝送路インパルス応答推定値
を推定受信信号算出部１６に供給するのは、図２に示す
スロット２１構成におけるトレーニング信号２２によっ
てアルゴリズムが動作する期間２４だけである。従っ
て、スイッチ１１３はこの期間２４だけＯＮ状態であ
り、次に続く期間２５ではＯＦＦ状態である。スイッチ
１１１もスイッチ１１３と同期して動作する。また、Ｌ
ＭＳアルゴリズム処理部１１６がスイッチ１１４を介し
て伝送路インパルス応答推定値を推定受信信号算出部１
６に供給するのは、図２に示すスロット２１構成におけ
るデータフィールド信号２３系列によってアルゴリズム
が動作する期間２５だけである。従って、スイッチ１１
４はこの期間２５だけＯＮ状態であり、その前の期間２
４ではＯＦＦ状態である。スイッチ１１２もスイッチ１
１４と同期して動作する。
【００４５】推定受信信号算出部１６は、伝送路インパ
ルス応答推定部１５から供給される推定伝送路インパル
ス応答をトランスバーサルフィルタの各タップ１２４，
１２５，１２６，１２７，１２８，１２９にセットし、
ヴィタビアルゴリズム処理部１４から供給される送信信
号候補系列｛ｓk ｝１８は、所定の変調方式に従ったマ
ッピング処理をマッピング処理部１１７で施した後に推
定受信信号算出部のトランスバーサルフィルタに供給さ
れる。トランスバーサルフィルタへ入力されたマッピン
グ信号１２３は、遅延素子１１８，１１９，１２０，１
２１，１２２を介してシフトされ、各タップ１２４，１
２５，１２６，１２７，１２８，１２９にセットされて
いる伝送路インパルス応答推定値との重み付け演算がな
され加算器１３０にて加算された結果が推定受信信号ｒ
k １９となって、誤差信号生成部１７への入力信号とな
る。
【００４６】誤差信号生成部１７へは、推定受信信号算
出部１６から推定受信信号ｒk １９が、そして、適応型
最尤系列推定器の入力端１１から受信信号ｒk １２が供
給され、誤差信号ｅk １１０が生成される。誤差信号生
成部１７にて生成された誤差信号１１０は、ヴィタビア
ルゴリズム処理部１４に入力され、同処理部１４内部の
ブランチメトリック演算やパスメトリック演算に用いら
れる。また、誤差信号ｅk １１０は、伝送路インパルス
応答推定部１５内部のＬＭＳアルゴリズム処理部１１６
にも供給され、ＬＭＳアルゴリズムによる伝送路インパ
ルス応答推定値更新演算時に使用される。
【００４７】図３は、本発明の一実施例を示す適応型最
尤系列推定器内部の機能の一部である伝送路インパルス
応答推定部におけるＬＳアルゴリズム処理部における機
能ブロック図である。同図のヴィタビアルゴリズム処理
部は、図１記載のヴィタビアルゴリズム処理部１４と同
じものであり、図３のヴィタビアルゴリズム処理部３４
は、既知信号系列もしくは最尤推定された系列｛ｓk ｝
３５をＬＳアルゴリズム処理部２６に供給する。ＬＳア
ルゴリズム処理部３６は、ヴィタビアルゴリズム処理部
３４の他に最尤系列推定器の入力端３１から入力される
受信信号ベクトルｒ(k) ３３も供給される。ＬＳアルゴ
リズム処理部３６では、ヴィタビアルゴリズム処理部３
４からの系列｛ｓk ｝３５がアドレス生成部３７に接続
されており入力される。アドレス生成部３７では、ＬＳ
アルゴリズム処理に利用されるＧ(k) 行列が格納されて
いる記憶領域のアドレス信号３８を生成する。
【００４８】Ｇ(k) 行列は、ヴィタビアルゴリズム処理
部３４から供給される系列｛ｓk ｝と１対１の関係が成
り立ので、系列｛ｓk ｝により固有のアドレス信号３８
が生成可能である。アドレス信号生成部３７の信号線
は、Ｇ(k) 行列が格納されている記憶領域３９に接続さ
れており、アドレス信号３８により、所望のＧ(k) 行列
が読み出される。Ｇ(k) 行列用の記憶領域３９は、ＲＯ
Ｍ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memo
ry）等で構成される。Ｇ(k) 行列記憶領域３９から出力
された系列｛ｓk ｝に固有のＧ(k) 行列３１０は、Ｇ
(k) 行列記憶領域３９の出力が接続されている行列乗算
処理部３１１に入力される。行列乗算処理部３１１で
は、Ｇ(k) 行列記憶領域３９から読み出されたＧ(k) 行
列３１０とＬＳアルゴリズム処理部３６に入力される受
信信号ベクトル３３との行列乗算（Ｇ(k) ｒ(k) ）を行
う。そして、その結果は、行列乗算処理部３１１から推
定伝送路インパルス応答ｈLS(k) ３１２として出力され
る。
【００４９】図４及び図５は、本実施例の適応型最尤系
列推定器の効果を示す具体的な性能を従来の方式と非比
較して表現するための図である。従来の方式は、本実施
例の一例を示す図１において、スイッチ１１１及びスイ
ッチ１１３が常にＯＦＦの状態であってスイッチ１１２
及びスイッチ１１４が常にＯＮの状態である場合にほぼ
一致する。図４ではＬＭＳアルゴリズムによる逐次更新
処理が常時行われ、同図内に比較のために記入されてい
る真値の伝送路インパルス応答４４への収束の様子が良
く理解できる。逐次更新型アルゴリズムの場合、一般的
に初期値を０に設定する。そして逐次的に伝送路インパ
ルス応答４５を推定するが、収束するまでにτ４６だけ
遅延する。
【００５０】同図では、約４０シンボル時間も遅延して
いることが判る。図２で示したＴＤＭＡスロット２１に
付加されている既知信号系列（トレーニング信号系列）
２２長は、一般的に２０シンボル以下なので、ＬＭＳア
ルゴリズムだけでは、初期収束時間が遅延することによ
る最尤系列推定に誤りが生じ易い。図５は、伝送路イン
パルス応答初期推定に本実施例の伝送路インパルス応答
推定部を採用した場合で、推定伝送路インパルス応答５
５が真値伝送路インパルス応答５４に常時追随してい
る。これにより、伝送路インパルス応答初期推定遅延に
起因する最尤系列推定誤りが抑えられる。
【００５１】図６は、本発明の一実施例の適応型最尤系
列推定器の符号誤り率特性図である。同図において、独
立２波レイリーフェージング伝送路はτ／Ｔ＝１．０、
Ｄ／Ｕ＝０．０(dB)、ｆd ＝８２(Hz)である。同図に
は、従来のＬＭＳアルゴリズムのみによる伝送路インパ
ルス応答推定を採用した最尤系列推定性曲線６４と、本
提案方式による最尤系列推定性能曲線６５が示してあ
る。同図より、本実施例方式による伝送路インパルス応
答初期推定方式の有効性が理解できる。
【００５２】図７は、マルチパス遅延量と受信信号に含
まれる符号間干渉量との関係を示す図である。（ａ）、
（ｂ）はτ＝Ｔの場合の符号間干渉量を表しており、
（ｃ）、（ｄ）はτ＝０．５Ｔの場合の符号間干渉量を
表している。図１４に示すディジタル通信送受信におけ
る伝送路１０６で生じる２波マルチパス遅延量が１情報
伝送周期分である場合、受信信号をその情報伝送周期間
隔でサンプリングしても２波に相当する分の伝送路イン
パルス応答７５を推定すれば良いが、伝送路１０６で生
じる２波マルチパス遅延量が１情報伝送周期分でない場
合、受信信号をその情報伝送周期間隔でサンプリングす
ると、伝送路インパルス応答７１７を推定しなければ、
最尤系列推定性能が劣化する。したがって、２波マルチ
パスでも多くのタップを有する伝送路インパルス応答７
１７を推定しなければならない。これを踏まえて、本発
明の一実施例を図８に掲載する。
【００５３】図８は、伝送路インパルス応答タップ利得
初期設定及び伝送路インパルス応答模擬用トランスバー
サルフィルタのタップ選択機能を表す機能を含めて示し
た適応型最尤系列推定器のブロック図である。同図記載
のヴィタビアルゴリズム処理部８５は、図１記載のヴィ
タビアルゴリズム処理部１４と同機能を有し、最尤系列
推定器の入力端８１から受信信号系列｛ｒk ｝８２を入
力し、ヴィタビアルゴリズム処理により最尤推定された
系列｛ｓk ｝８７を出力する一連の動作を行う。ヴィタ
ビアルゴリズム処理部８５の出力端８７は、スイッチ８
６を介してＬＳアルゴリズム処理部８８に接続されてい
る。また、同じくヴィタビアルゴリズム処理部の出力端
８７は、スイッチ８６を介してＬＭＳアルゴリズム処理
部８１２と推定受信信号推定部８１４に接続されてい
る。スイッチ８６は、図２に示すＴＤＭＡスロット２１
におけるＬＳアルゴリズム動作期間２４だけＬＳアルゴ
リズム処理部８８に接続され、ヴィタビアルゴリズム処
理部８５からの既知系列または最尤推定系列｛ｓk ｝８
７が供給される。
【００５４】また、図２におけるＬＭＳアルゴリズム動
作期間２５だけＬＭＳアルゴリズム処理部８１２及び推
定受信信号生成部８１４に接続され、同様に｛ｓk ｝８
７が供給される。ＬＳアルゴリズム処理部８８では、ス
イッチ８６を介して入力される系列｛ｓk ｝８７と最尤
系列推定器の入力端８１から入力される受信信号ベクト
ルｒ(k) ８３から伝送路インパルス応答推定値ｈLS(k)
８９を生成する。総タップ数がＬ1 である伝送路インパ
ルス応答ｈLS(k) ８９は、タップ利得電力算出／タップ
選択部８１０に供給される。タップ利得電力算出／タッ
プ選択部８１０では、Ｌ1 個の各タップ利得の電力を算
出し、選択された総タップ数Ｌ2 の伝送路インパルス応
答ｈSEL (k) ８１１が、ＬＭＳアルゴリズム処理部８１
２に供給される。ＬＭＳアルゴリズム処理部８１２で
は、タップ利得電力算出／タップ選択部８１０からの選
択された伝送路インパルス応答ｈSEL (k) ８１１を伝送
路インパルス応答推定初期値とする。図２におけるＬＭ
Ｓアルゴリズム動作期間２５では、ヴィタビアルゴリズ
ム処理部８５から最尤系列推定｛ｓk ｝８７をスイッチ
８６を介して入力され、また、誤差信号生成部８１６か
ら誤差信号ｅk ８１７を入力してＬＭＳアルゴリズム演
算を行い推定受信信号生成部８１４に推定伝送路インパ
ルス応答ｈ(k) ８１３を供給する。伝送路インパルス応
答推定値ｈ(k)８１３を入力とする推定受信信号生成部
は、ヴィタビアルゴリズム処理部８５にもスイッチ８６
を介して接続されており、最尤推定系列｛ｓk ｝８５を
入力して推定受信信号ｒ k ８１５を生成する。誤差信号
生成部８１６は、推定受信信号生成部８１４から推定受
信信号ｒ k を、そして最尤系列推定器の入力端８１から
受信信号ｒk ８４を入力して誤差信号ｅk １８７を生成
する。
【００５５】図９はタップ利得選択アルゴリズムを表す
フローチャートである。同図に沿って動作を説明する。
ここで、以下のＳ、ＳＳ、ＳＴはステップを表すものと
する。 （１）ＬＳアルゴリズム処理部で推定された伝送路イン
パルス応答ｈLS(k) を取得する（Ｓ１）。 （２）伝送路インパルス応答ｈLS(k) のＬ1 個ある各タ
ップ利得の電力を算出する（Ｓ２）。 （３）電力を算出した伝送路インパルス応答ｈLS(k) の
Ｌ1 個のタップ利得から連続したＬ2 個（Ｌ1 ＞Ｌ2 ）
のタップ利得の電力の総和を算出する（Ｓ３、Ｓ４）。 （４）Ｌ2 個で構成される全ての組合せの中で、最大の
組合せを選び出す（Ｓ５、 Ｓ６、Ｓ７）。 （５）選び出されたＬ2 個のタップ利得を持つ伝送路イ
ンパルス応答をｈSEL (k) とする（Ｓ８）。 （６）伝送路インパルス応答ｈSEL (k) をＬＭＳアルゴ
リズムにおける伝送路インパルス応答ｈLMS (k) の推定
初期値とする（Ｓ９）。
【００５６】図１０は、タップ利得選択アルゴリズムを
表すフローチャートである。同図に沿って動作を説明す
る。 （１）ＬＳアルゴリズム処理部で推定された伝送路イン
パルス応答ｈLS(k) を取得する（ＳＳ１）。 （２）伝送路インパルス応答ｈLS(k) のＬ1 個ある各タ
ップの電力を算出する（ＳＳ２）。 （３）予め設定してある電力敷居値ＰthとＬ1 個ある各
タップ利得の電力を比較する（ＳＳ３、ＳＳ４）。 （４）電力敷居値Ｐthよりも小さい電力を有するタップ
利得だけを強制的にゼロにする（ＳＳ５）。 （５）Ｌ1 個の全てのタップ利得の比較が終了したら、
Ｌ1 個のタップ利得から非ゼロタップ利得区間が最長で
ある区間を検出する（ＳＳ６、ＳＳ７）。 （６）検出された区間長さをＬ2 と定義し、これら検出
された区間のタップ利得で構成される伝送路インパルス
応答をｈSEL (k) とする（ＳＳ８）。 （７）伝送路インパルス応答ｈSEL (k) を、ＬＭＳアル
ゴリズムにおける伝送路インパルス応答ｈLMS (k) の推
定初期値とする（ＳＳ９）。
【００５７】図１１は、タップ利得選択アルゴリズムを
表すフローチャートである。同図に沿って動作を説明す
る。 （１）ＬＳアルゴリズム処理部で推定された伝送路イン
パルス応答ｈLS(k) を取得する（ＳＴ１）。 （２）伝送路インパルス応答ｈLS(k) のＬ1 個ある各タ
ップの電力を算出する（ＳＴ２）。 （３）Ｌ1 個のタップ利得の電力の総和を算出する（Ｓ
Ｔ３）。 （４）Ｌ1 個のタップ利得の中で最大の電力を有するタ
ップの位置を検出して記憶する（ＳＴ４）。 （５）算出したＬ1 個のタップ利得の電力の総和をβ倍
した電力をＰthとする（ＳＴ５）。 （６）検出して記憶した最大電力タップ利得を中心とし
た有限長窓を考え、その有限長窓内に位置するタップ利
得の総電力和を算出する（ＳＴ６、ＳＴ７）。 （７）算出した総電力和が、Ｐthを初めて越えるまで有
限長窓幅を拡大し、その時の有限長窓幅を記憶する（Ｓ
Ｔ８）。 （８）その有限長窓幅をＬ2 と定義し、これら検出され
た区間のタップ利得で構成される伝送路インパルス応答
をｈSEL (k) とする（ＳＴ９）。 （９）伝送路インパルス応答ｈSEL (k) を、ＬＭＳアル
ゴリズムにおける伝送路インパルス応答ｈLMS (k) の推
定初期値とする（ＳＴ１０）。
【００５８】ここでの実施例は、本発明を具体的に説明
するための一例である。従来の適応型最尤系列推定器と
の大きな違いは、伝送路インパルス応答推定処理部内で
初期収束遅延がないＬＳアルゴリズム部を演算量を少な
く実現していることと、推定伝送路インパルス応答のタ
ップ長を伝送路環境に応じて自動的に変化させることが
可能な事である。
【００５９】上記した第１実施例は、陸上でのディジタ
ル移動通信に関して記述しているが、陸上ディジタル移
動通信に限らず、ＴＤＭＡ通信方式を採用している衛星
通信や固定網の有線通信に関しても適用範囲であること
を付け加えておく。
【００６０】提案方式と従来方式の独立２波レイリーフ
ェージング伝送路（τ／Ｔ＝１．０、Ｄ／Ｕ＝０．０(d
B)、ｆd ＝８２(Hz)）における符号誤り率特性を示す図
である。
【００６１】以下に図１５乃至図１７を参照して本発明
の第２実施例を説明する。前記した適応型最尤系列推定
器の伝送路インパルス応答推定部には、演算量が少ない
という理由と、適応アルゴリズムの初期値が未知で良い
という理由から逐次更新型適応アルゴリズムが用いられ
ている。この場合、受信信号系列に既知信号系列が付加
されていないと動作しないという欠点がある。また、既
知信号系列長に対する未知データ信号系列長が長くなる
と、受信信号が受けた歪みにより生じる誤差や適応アル
ゴリズムの収束及び追随不完全性から推定した伝送路イ
ンパルス応答に誤差が蓄積され、次第に推定受信信号と
実受信信号との誤差が大きくなり、結果的に最尤系列推
定に誤りが生じる。
【００６２】このように前記した適応型最尤系列推定器
は、送信信号系列に既知信号系列を付加しなければ受信
信号を推定出来ない上に、受信機に要求される符号誤り
率性能を満足する程度の比率で既知信号系列を未知デー
タ信号系列に付加する必要がある。その結果、通信情報
とは無関係な既知信号系列を送付することで伝送効率を
低下させる問題があった。
【００６３】そこで第２実施例では、送信信号系列に既
知信号系列を付加せずとも伝送路インパルス応答を推定
できるようにして伝送効率を従来より向上させる。ま
ず、第２実施例の第１の構成は、前記した第１実施例の
第１及び第２の構成において、伝送路インパルス応答推
定部にＬＳアルゴリズム処理部を有していることから、
ある有限区間内に送信される可能性のある全ての候補系
列と、その有限区間内に受信された受信信号とから、Ｌ
Ｓアルゴリズムで伝送路インパルス応答を推定でき、そ
の推定した伝送路インパルス応答を用いて受信信号推定
並びにヴィタビアルゴリズム処理を行うものである。
【００６４】次に第２実施例の第２の構成は、第１の構
成において、未知データ信号系列を定期的に用いてＬＳ
アルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム処理を行い、
最適な伝送路インパルス応答を推定するものである。
【００６５】第２実施例の第３の構成は、第１の構成に
おいて、未知データ信号系列でのヴィタビアルゴリズム
処理の結果として、ヴィタビアルゴリズム処理内の状態
遷移図の各状態が固有に有するパスメトリックのうちで
最小のパスメトリック値が、予め決めておいたパスメト
リック閾値を越えた時点で、ＬＳアルゴリズム処理とヴ
ィタビアルゴリズム処理を行い、最適な伝送路インパル
ス応答を推定する構成としている。
【００６６】上記した第２実施例の第１の構成によれ
ば、第１実施例の第１の構成を受けて、ある有限区間内
に送信される可能性のある全ての候補系列と、その有限
区間内に受信された受信信号とから、ＬＳアルゴリズム
で伝送路インパルス応答を推定し、ヴィタビアルゴリズ
ム処理を行うことで、受信信号系列に既知信号系列を付
加しなくても最尤系列推定が可能となる。
【００６７】第２実施例の第２の構成によれば、第１の
構成を受けて、受信信号系列に既知信号系列が付加され
ていない場合、例えＬＳアルゴリズム処理とヴィタビア
ルゴリズムによって伝送路インパルス応答初期値が求ま
り、続けて逐次更新型の適応アルゴリズムで最尤系列推
定を行っても、受信信号に加えられた様々な歪みによる
誤差が推定伝送路インパルス応答に蓄積する。そこで、
定期的にＬＳアルゴリズム処理とヴィタビアルゴリズム
処理を行うことで、誤差が蓄積した伝送路インパルス応
答を捨てて、新規に伝送路インパルス応答初期値を与え
ることが可能となり、受信信号に既知信号系列が付加さ
れない場合でも、最尤系列推定の性能向上が図れる。
【００６８】第２実施例の第３の構成によれば、第１の
構成を受けて、受信信号系列に既知信号系列が付加され
ていない場合、例えＬＳアルゴリズム処理とヴィタビア
ルゴリズム処理によって伝送路インパルス応答初期値が
求まり、続けて逐次更新型の適応アルゴリズムで最尤系
列推定を行っても、伝送路変動特性が高速であったり、
付加雑音の量が多かったりすると、受信信号が受けた歪
みによる誤差がすぐに推定伝送路インパルス応答に蓄積
する。逆に伝送路変動特性が低速であったり、付加雑音
の量が少なかったりすると、推定伝送路インパルス応答
に蓄積する誤差は少ない。このことより、推定伝送路イ
ンパルス応答に含まれる誤差成分を如実に表現するヴィ
タビアルゴリズム処理部の状態遷移図の各状態に固有す
るパスメトリック値の絶対的な大きさを基準にＬＳアル
ゴリズム処理による伝送路インパルス応答初期値演算を
行うことで、伝送路特性に応じた初期値設定を随時でき
るので最尤系列推定性能の向上が図れる。
【００６９】上記した第２実施例を図１５乃至図１７を
参照してさらに詳細に説明する。図１５は既知信号系列
が付加されていない場合のアルゴリズム動作区間を示す
タイミングチャートである。受信信号系列には、既知信
号系列が付加されていない未知データ信号系列ストリー
ム１１０１とする。この未知データ信号系列ストリーム
１１０１の一定区間ｔLS１１０３で、本発明の第１実施
例を示す適応型最尤系列推定器を説明する図１の伝送路
インパルス応答推定部１５のＬＳアルゴリズム処理部１
１５を動作させ、図１５における未知データ信号系列ス
トリーム１１０１の他の一定区間ｔLMS １１０４では、
図１における伝送路インパルス応答推定部１５のＬＭＳ
アルゴリズム処理部１１６を動作させる。即ち、図１５
におけるＬＳアルゴリズム動作期間ｔLS１１３では、図
１のスイッチ１１１及びスイッチ１１３がＯＮ状態であ
り、スイッチ１１２及びスイッチ１１４はＯＦＦ状態で
ある。これに反して、図１５におけるＬＭＳアルゴリズ
ム動作期間ｔLMS では、図１のスイッチ１１２及びスイ
ッチ１１４がＯＮ状態であり、スイッチ１１１及びスイ
ッチ１１３がＯＦＦ状態であるように動作する。
【００７０】図１７は、アルゴリズム自動切り替え機能
を付加した適応型最尤系列推定器の機能ブロック図であ
る。同図記載のヴィタビアルゴリズム処理部１２０５
は、図９のヴィタビアルゴリズム処理部１４と同機能を
有し、最尤系列推定器の入力端１２０１から受信信号系
列｛ｒk ｝１２０２を入力し、ヴィタビアルゴリズム処
理により最尤推定された系列｛ｓk ｝１２０６を出力す
る。また、ヴィタビアルゴリズム処理部１２０５で生成
される時刻に固有のパスメトリック値の最小値ｐｍmin
(k) １２０７を出力する。ヴィタビアルゴリズム処理部
１２０５の出力は、スイッチｓｗ１２１０を介して、Ｌ
Ｓアルゴリズム処理部１２１１または、ＬＭＳアルゴリ
ズム処理部１２１３に接続される。また、ヴィタビアル
ゴリズム処理部１２０５の出力は、常に推定受信信号生
成部１２１５に接続されている。最小パスメトリックｐ
ｍmin (k) １２０７は、最小パスメトリック値比較部１
２０８に供給される。スイッチｓｗ１２１０は、最小パ
スメトリック値比較部１２０８からの制御信号ｓｗsig
１２０９でスイッチングされ、そのスイッチングタイミ
ングは、図１６に示す通り、最小パスメトリック値比較
部１２０８内で定義された最小パスメトリック閾値ｐｍ
th１３０４を越えた時刻の次の時刻から一定期間ｔLS１
３０５だけＬＳアルゴリズム処理部１２１１へ最尤推定
系列｛ｓk ｝１２０６を供給し、一定期間ｔLS１３０５
が終了した時刻の次の時刻からＬＭＳアルゴリズム処理
部１２１３へ最尤系列推定｛ｓk ｝１２０６が供給され
る。最尤系列推定｛ｓk ｝１２０６がＬＭＳアルゴリズ
ム処理部１２１３に供給されている期間ｔLMS1，
ｔLMS2，ｔLMS3，ｔLMS4は、ヴィタビアルゴリズム処理
部１２０５から最小パスメトリック値比較部１２０８へ
供給される時刻ｋにおける最小パスメトリック値が予め
決められたパスメトリック最小値ｐｍthを越える時刻迄
であって一定ではない。
【００７１】ＬＳアルゴリズム処理部１２１１では、ス
イッチｓｗ１２１０を介して入力されるヴィタビアルゴ
リズム処理部１２０５からの系列｛ｓk ｝１２０６と最
尤系列推定器の入力端１２０１から入力される受信信号
ベクトル１２０３から伝送路インパルス応答推定値ｈLS
(k) １２１２を生成する。生成された伝送路インパルス
応答推定値ｈLS(k) は、ＬＭＳアルゴリズム処理部１２
１３及び推定受信信号生成部１２１５へ供給される。Ｌ
ＭＳアルゴリズム処理部１２１３では、ＬＳアルゴリズ
ム処理部１２１１から供給された伝送路インパルス応答
推定値ｈLS(k)１２１２を初期値として、誤差信号生成
部１２１７から供給される誤差信号ｅk１２１８とヴィ
タビアルゴリズム処理部１２０５からスイッチｓｗ１２
１０を介して供給される最尤系列推定された系列｛ｓ
k ｝１２０６から逐次的に伝送路インパルス応答ｈ(k)
１２１４を生成し、推定受信信号生成部１２１５へ供給
する。推定受信信号生成部１２１５は、ＬＳアルゴリズ
ム処理部１２１１とＬＭＳアルゴリズム処理部１２１３
から伝送路インパルス応答ｈLS(k) 、ｈ(k) をそれぞれ
受け取り、図１６に示したアルゴリズム動作区間に応
じ、受け取った伝送路インパルス応答ｈLS(k) 、ｈ(k)
を図１６のｔLS１３０５区間ではｈLS(k) を、図１６の
ｔLMS1，ｔLMS2，ｔLMS3，ｔLMS4では、ｈ(k) を、図１
における推定受信信号生成部１６におけるトランスバー
サルフィルタの各タップ利得１２４，１２５，１２６，
１２７，１２８，１２９にセットされる。
【００７２】また、ヴィタビアルゴリズム処理部１２０
５から供給された送信信号候補系列｛ｓk ｝は、推定受
信信号生成部のトランスバーサルフィルタにセットされ
たタップ利得と畳み込み演算され、推定受信信号ｒ k １
２１６が生成される。生成された推定受信信号ｒ k １２
１６は、誤差信号生成部１２１７へ供給される。誤差信
号生成部１２１７では、最尤系列推定器の入力端１２０
１から入力された受信信号ｒk １２０４と推定受信信号
生成部１２１５から供給された推定受信信号ｒ k １２１
６との誤差信号ｅk １２１８が生成され、ＬＭＳアルゴ
リズム処理部１２１３へ供給され逐次更新時の更新ベク
トルの算出に採用される。
【００７３】上記した第２実施例の第１及び第２の構成
によれば、受信した信号系列に既知信号系列が付加され
ていなくても、定期的にＬＳアルゴリズム処理とヴィタ
ビアルゴリズム処理とを行うことで、推定した伝送路イ
ンパルス応答に蓄積された過去からの誤差成分を除去で
きる。その結果、逐次更新型アルゴリズムを用いても最
尤系列推定の誤りを抑圧することができ、最尤系列推定
器の性能向上が図れる。
【００７４】また、第２実施例の第１乃至第３の構成に
よれば、受信した信号系列に含まれる歪み成分を効率よ
く取り除くことでできなかった場合、その歪み未除去成
分即ち誤差成分がすぐにパスメトリック値が現れて大き
くなることに注目しているので、推定した伝送路インパ
ルス応答に蓄積された過去からの誤差成分を適宜除去で
きる。その結果、逐次更新型アルゴリズムを用いても最
尤系列推定の誤りを抑圧することができ、最尤系列推定
器の性能向上が図れる。
【００７５】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
最尤系列推定器の動作性能を大きく左右する既知信号系
列区間内での伝送路インパルス応答初期値の推定がより
確実になるとともに、演算量の削減が可能となり、従来
のような逐次更新型の適応アルゴリズムが有していた収
束速度問題と演算量の問題とを解決した初期推定機能を
有する適応型最尤系列推定器を提供することができる。
また、送信信号系列に既知信号系列を付加せずとも伝送
路インパルス応答が推定できるようにして伝送効率を従
来より向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例を示す適応型最尤系列推定
器の機能ブロック図である。
【図２】ＴＤＭＡスロットフォーマットの図と、伝送路
インパルス応答推定アルゴリズムの動作区間を示した図
である。
【図３】伝送路インパルス応答推定部内のＬＳアルゴリ
ズム処理部における機能ブロック図である。
【図４】ＬＭＳアルゴリズムによる伝送路インパルス応
答推定の結果を示す図である。
【図５】ＬＳアルゴリズムによる伝送路インパルス応答
推定の結果を示す図である。
【図６】本実施例による方式と従来方式の独立２波レイ
リーフェージング伝送路における符号誤り率特性を示す
図である。
【図７】マルチパス遅延量τと符号間干渉との関係を説
明する図である。
【図８】本発明の第１実施例における適応型最尤系列推
定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパル
ス応答初期推定機能を示したブロック図である。
【図９】本発明の第１実施例における適応型最尤系列推
定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパル
ス応答初期推定手段の一例を示したフローチャートであ
る。
【図１０】本発明の第１実施例における適応型最尤系列
推定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパ
ルス応答初期推定手段の一例を示したフローチャートで
ある。
【図１１】本発明の第１実施例における適応型最尤系列
推定器の伝送路インパルス応答推定部での伝送路インパ
ルス応答初期推定手段の一例を示したフローチャートで
ある。
【図１２】ＴＤＭＡフレームフォーマットの一例（北米
仕様）である。
【図１３】ＱＰＳＫ変調を採用した場合の最尤系列推定
器の状態遷移図である。
【図１４】ディジタル通信用送受信機能を示したブロッ
ク図である。
【図１５】本発明の第２実施例において既知信号系列が
付加されていない場合のアルゴリズム動作区間を示すタ
イミングチャート図である。
【図１６】本発明のアルゴリズム自動切り替え機能を付
加した適応型最尤系列推定器のアルゴリズム切り替えタ
イミングチャート図である。
【図１７】アルゴリズム自動切り替え機能を付加した適
応型最尤系列推定器の各機能を示した機能ブロック図で
ある。
【符号の説明】
１４：ヴィタビアルゴリズム処理部、１５：伝送路イン
パルス応答推定部、１６：推定受信信号算出部（トラン
スバーサルフィルタ演算部）、１７：誤差信号生成部、
３４：ヴィタビアルゴリズム処理部、３６：ＳＬアルゴ
リズムによる伝送路インパルス応答推定部、３７：Ｇ
(k) 行列記憶領域アドレス生成部、３９：Ｇ(k) 行列記
憶領域、１１５：ＬＳアルゴリズム処理部、１１６：Ｌ
ＭＳアルゴリズム処理部、１１７：マッピング処理部。

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 推定された伝送路インパルス応答に基づ
    いて受信信号から送信信号系列を推定するヴィタビアル
    ゴリズム処理部と、 既知信号系列もしくは前記ヴィタビアルゴリズム処理に
    より推定される送信信号系列と、時刻ｋ−１に推定され
    た伝送路インパルス応答から時刻ｋにおける推定受信信
    号を算出する推定受信信号算出手段と、 時刻ｋでの受信信号と時刻ｋでの前記推定受信信号との
    誤差信号を生成する誤差信号生成手段と、 前記誤差信号を元に適応アルゴリズムを用いて時刻ｋに
    おける伝送路インパルス応答を推定する伝送路インパル
    ス応答推定部と、 を具備した適応型最尤系列推定装置において、 前記伝送路インパルス応答推定部は、前記受信信号のう
    ち既知信号系列が受信されている区間内では、少なくと
    も１回の行列乗算を実行して、逐次的な繰り返し演算無
    しに伝送路インパルス応答を推定し、 データ信号系列が受信されている区間内では、伝送路イ
    ンパルス応答を逐次的に推定することを特徴とする適応
    型最尤系列推定装置。
  2. 【請求項２】 前記伝送路インパルス応答推定部は、伝
    送路インパルス応答推定用トランスバーサルフィルタの
    タップ長Ｌと前記行列演算に用いる時間窓幅Ｎで決まる
    系列長を、前記既知信号系列全て、もしくは前記既知信
    号系列の部分系列に割り当て、割り当てた前記既知信号
    系列から予め計算して求めておいた行列演算で利用する
    Ｌ×Ｎ行列を記憶する記憶手段と、 この記憶手段から読み出されたＬ×Ｎ行列と、前記Ｌ×
    Ｎ行列の算出に用いた前記既知信号系列に相当する前記
    受信信号系列からなるＮ元受信信号ベクトルとの行列乗
    算を行う乗算手段とを具備し、 その乗算結果として得られるＬ元ベクトルが前記既知信
    号区間内の推定伝送路インパルス応答になるような構成
    にしたことを特徴とする請求項１記載の適応型最尤系列
    推定装置。
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