JPH08213944A - 受信信号によって搬送された情報の認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 受信信号によって搬送される情報の品質を改
善する、単純な構成の認識装置を提供する。 【解決手段】 受信された信号における情報は、送信に
利用される規則にしたがって、送信信号の可能な基本的
形態によって表され、 − 受信信号と可能なさまざまな信号形態との間の相関
を行うための相関手段（１）と − 前記の相関手段から生じる相関係数に基づいて作用
するニューラルネットワーク（２）とを備えており、こ
のネットワークの学習は、入力においては対応する相関
係数を任意の情報を搬送する受信信号に適用し、その一
方で出力においては前記の任意の情報を強制することに
よって行われ、このネットワークが認識済み情報を提供
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術】本発明は、伝送通信路を通して受
信された信号によって搬送され、したがってこの通信路
を通した伝送自体による歪み及びまたは妨害を受けやす
い情報の認識装置に関するものである。

【０００２】本発明は、デジタル情報、すなわち、送信
に利用される任意の規則にしたがって、送信信号の可能
な基本形態によって表される情報の場合に適用すること
ができる。これらの基本的形態はそれぞれ、情報の記号
の持続時間に等しい持続時間について定義される。

【０００３】本発明は、無線伝送通信路、特に移動無線
通信路によって受信された（特にＦＳＫ、ＭＳＫ、ある
いはまたＧＭＳＫタイプの変調などの）離散変調によっ
て変調された信号の復調に特に適用される。

【０００４】このように、本発明は特に、ＧＳＭ（Grou
p Special Mobile）タイプの移動体との無線通信システ
ムにおいて伝送される信号の受信に適用される。

【０００５】

【従来の技術】無線通信路による伝送後に受信される信
号は、以下の現象によって劣化するように思われること
を想起されたい。

【０００６】− 空間損失（送信器と受信器を隔てる距
離によって異なる）及び経路上にある障害物の存在
（丘、建物、植生等々）に起因する可変減衰。

【０００７】− さまざまな障害物から送信された信号
の反射と回析によって生じるマルチパス伝搬。

【０００８】− （熱雑音のような）雑音、同一のリソ
ース（共同通信路干渉）あるいは隣接のリソース（隣接
通信路の干渉）を共用するその他のユーザーに起因する
混信または干渉の付加。

【０００９】ビタビと呼ばれるアルゴリズムを利用して
このような復調を行う方法はすでに知られている（たと
えば Michel MOULY 及び Marie-Bernadette PAUTET著：
“移動体通信用ＧＳＭシステム”の 256-258ページ参
照）。このアルゴリズムは、可能な信号及び雑音の特性
に関する一定数の仮定を行うことによって、最も信憑性
のある送信記号のシーケンスの再構築を可能にする。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、無線伝送通
信路、特に移動体通信路によって受信されたデジタル情
報の搬送信号の復調に特に適用される、受信信号によっ
て搬送された情報の認識装置を対象にしており、この装
置は、異なる技術を基礎にすることによって特にこのよ
うな仮説から解放されることを可能にする。

【００１１】本発明はニューラルネットワークの従来の
技術を利用している。本発明は主にニューラルネットワ
ークに適用することを目標とし、受信信号によって搬送
された情報の認識に利用されるが、受信信号とはそれ自
体が受信された信号ではなく、その信号から得られるパ
ラメータを意味し、これらのパラメータは、このネット
ワークによって実行される任務に照らしてできるだけ適
切なものであり、その結果、特にこのネットワークの複
雑さを低減させること及び／または前記の認識の品質を
改善させること、あるいはその両方を可能にすることが
できる。

【００１２】さらにＧＳＭ勧告によれば、復調は、１６
μｓという時間間隔の、出力の等しい２つのマルチパス
がある場合に信号を処理できなければならない。この状
態は、発生する記号内干渉のレベルによって極端な状態
とみなされ、この場合、等化があらかじめ要求され、さ
らにこの等化は伝送通信路のインパルス応答の評価を必
要とする。

【００１３】本発明のもう一つの特性は、特にＧＳＭ受
信器において通常は別々に連続して行われる等化及び復
調の２つの操作がここでは一回だけの同一操作で行うこ
とができるという点と、通常は前記等化操作を行うため
に必要とされる伝送通信路のインパルス応答の評価がも
はやここでは必要ない点による簡略化である。

【００１４】さらに、位相変調にしたがって変調される
信号の受信器（特にＧＳＭ受信器）は、これらの信号の
復調を行えるようにするために２つの直角位相（Ｉと
Ｑ）経路を必要とすることが知られている。本発明の他
の特性は、位相変調にしたがって変調される信号の復調
において（特に上述のＧＳＭシステムの場合において）
通常必要とされる２つの直角位相（ＩとＱ）経路のうち
の１つだけがここでは必要であることに起因するもう一
つの簡略化である。しかしながら、これによってもやは
り、特に受信の多様な形態を利用するために、これら２
つの直角位相経路を使用することも可能である。

【００１５】このように、本発明は受信信号によって搬
送された情報の認識装置を対象にしており、前記の情報
は、送信信号の可能な基本的形態によって、送信に利用
される規則にしたがって表され、この装置は主に以下を
備えていることを特徴とする。

【００１６】− 前記の規則にしたがって、受信信号と
可能なさまざまな信号形態との間の相関を求めるための
相関手段。

【００１７】− 前記の相関手段によって求められた相
関係数に基づいて作用するニューラルネットワーク。こ
のネットワークの学習は、入力においては任意の情報の
搬送受信信号に対応する相関係数をこのネットワークに
適用し、その一方で、出力には前記任意の情報を強制す
ることによって行われるので、このネットワークは認識
済み情報を与えることができる。

【００１８】

【発明の実施の形態】添付の図面を参照して実施の形態
に関して、本発明の他の特徴を説明する。

【００１９】簡略化するために、図１及び図２に共通の
エレメントには同じ参照番号が付されている。

【００２０】したがって、本発明はニューラルネットワ
ーク技術を利用している。ニューラルネットワークと
は、ニューロンと呼ばれる一定数のエレメントの集合で
構成されている点に留意したい。ニューロンは、情報処
理の基本単位を構成し、その構造は生物学のニューロン
に着想を得ている。それはまた、各々に加重係数Ｗ
_i （シナプス重みとも呼ばれる）が付された一定数の入
力Ｘ_i を有している。入力に応用される値は、直接的な
もの（外部から来たもの）であるか、あるいは他のニュ
ーロンの出力から生じるものである。ニューロンは、対
応するシナプス重みによって入力の加重和を求める。

【００２１】

【数１】

【００２２】出力は、このようにして得られた値に閾値
関数（ステップ関数あるいはシグマ関数）を適用するこ
とで計算される。

【００２３】Ｓ_j ＝ｆ（ｅ_j ） ニューラルネットワークは、複数のニューロンの連結に
よって構成される。ニューロン間の連結がネットワーク
の形態を定める。

【００２４】設計可能な構造は無限の多様性を含んでい
る。

【００２５】しかしながら、以下の２つの極端なタイプ
を挙げることができる。

【００２６】− ネットワークが全面的に相互連結され
ているタイプ。各ニューロンの出力が他のあらゆるニュ
ーロンを活性化する。この場合ネットワークは再帰的と
呼ばれる。

【００２７】− ネットワークが連続的な層でできてい
る場合。先の場合と反対にフィードバックはない。外部
からの信号を受取る入力層とネットワークの応答を与え
る出力層に分けることができる。これら２つの層の間に
複数の中間層を差し挟むことができる。

【００２８】ニューラルネットワークの使用原理は、入
力において値の集合を表し、出力において結果を見るこ
とにある。ネットワークを通した情報の通過時間は、特
に多重層ネットワークの場合には非常に短い。

【００２９】ニューラルネットワークによる手法の主な
特徴は、 − 固有の並行処理。ニューロンは同時にその状態を計
算するので、非常に大きい処理力が生じる。

【００３０】− 強い結合力。ニューロン間の連結密度
が非常に高い。

【００３１】− 大きな堅牢性。応用を特徴付ける知識
は、学習プロセスの際にシナプス重み全体のなかに配分
されるので、一つまたは複数のニューロンがその後故障
してもシステムの故障にはならない。

【００３２】− 学習能力。シナプス重みの決定は学習
メカニズムによって行われ、このメカニズムの最中に、
何組かの値をネットワークの入力に連続して示し、得よ
うとしている応答を出力に強制する。その結果、勾配の
逆方向伝搬アルゴリズムという名で知られているアルゴ
リズムは出力層から発して入力層までシナプス係数を調
整することができる。

【００３３】例として、図１に示された情報の認識装置
は、動体との無線通信システムにおいて、ＧＳＭタイプ
の移動無線通信路から受信したデジタル情報の搬送信号
の復調のために利用される。ＧＳＭシステムのなかで利
用される変調のタイプはＧＭＳＫ（“Gaussian Minimum
Shift Keing”）変調である点に注意したい。

【００３４】図１に示されている装置は、Ｓと記された
信号に作用するが、Ｓは、本発明の一部ではないのでこ
こには示されていない第一の受信ステップの２つの直角
位相（ＩとＱ）経路のいずれか一つの出力で得られ、周
波数に移し替えられる信号である。

【００３５】この装置は主に以下を備えている。

【００３６】− 受信信号と、ｎ個の情報記号に等しい
時間について受信される信号の可能な（あらかじめ記録
された）さまざまな形態との間の相関を求めるための相
関手段１。

【００３７】− 手段１によって求められた相関係数に
作用するニューラルネットワーク２。

【００３８】この場合、相関手段は、アナログ−デジタ
ル変換手段３における信号Ｓの移行後に得られるデジタ
ルサンプルに対して作用する。

【００３９】これらのアナログ−デジタル変換手段３は
以下を備えている。

【００４０】− クロック５から出される周波数ｆ_e の
クロック信号を受取るサンプル・ホールド回路４ − サンプル・ホールド回路４から出たサンプルに対し
て作用するアナログ−デジタル変換器６。

【００４１】例示的なものとみなされるＧＳＭシステム
は時分割による多重アクセスタイプと呼ばれ、この場
合、この認識装置はパケットごとに受信される信号を処
理する。各パケット（または英語では“バースト”）
は、このシステムの特徴的なタイミング多重化構造のタ
イムスロットのいずれか一つにおいて伝送され情報記号
のシーケンスを有する。

【００４２】手段１による相関係数の計算は、当該の例
においては、受信信号のパケットを形成しバッファ８の
なかに記憶されるサンプルにｎ個の情報記号に等しい幅
のスライドウィンドウを応用し、このスライドウィンド
ウのＩ個の位置の各々についてまたｎ個の情報記号に等
しい時間について受信された信号の当該の可能なＪ個の
形態の各々について（これらの可能な形態は記憶装置９
のなかに記憶される）、対応する相互相関係数Ｃｉｊ
（１からＩの間で変化するｉと１からＪの間で変化する
ｊについて）を計算することによって行われる．一つの
パケットについてこの例において得られる相互相関係数
Ｃｉｊの組は、Ｊ行Ｉ列のサイズの長方形行列に沿って
並べることができる。

【００４３】ＧＳＭシステムによれば、トラフィックと
呼ばれるパケットは、以下の５つのフィールドに分ける
ことができる１４８の情報記号またはビットを備えてい
る点に留意したい。

【００４４】− ヘッダ：３固定ビット（０００） − 伝送される情報シーケンスの前半：５８ビット（値
０または１） − 学習シーケンス：２６ビット（可能な８シーケン
ス） − 伝送される情報シーケンスの後半：５８ビット（値
０または１） − 付属：３固定ビット（０００） パケットの初めと終わりに位置する３ビットは、パケッ
トの先端に位置する情報ビットを処理するときに復調器
の効率の損失を防ぐために備えられている。

【００４５】当該の例においては、幅ｎビットのスライ
ドウィンドウを通して行われるこのようなパケットの観
察によって、１４９−ｎに等しいｎ個からなる組の数Ｉ
がわかる。

【００４６】一般に、値ｎは以下の間の妥協を考慮に入
れて選択される。

【００４７】− 値ｎの増大によって得られるより厳し
い正確さ。当該の場合には、１４８に等しいｎの値によ
って限定的なケースが示されているが、実際に、この場
合には、当該の１４８ビットのパケットについて実際に
受信された信号の形態に最も近い受信信号の当該の可能
なＪ個の形態の値を正確に見つけることができる。

【００４８】− 値ｎの減少によって得られる実行のよ
り大きな簡略性。実際に、ｎ個の情報記号の等しい時間
について受信された信号の可能な形態数の減少が生じ
る。

【００４９】このようにｎが値１４８より小さい場合で
あっても、観察されたｎ個からなる組の集合が、パケッ
トの有意表示を可能にする冗長文字を示す。

【００５０】例として、ここでｎを２から５までの値か
ら選ぶことができる。

【００５１】さらにトラフィック・パケットに関連した
情報記号のシーケンスは、０に等しい３ビットによって
強制的に始まりまた終わるので、最も適切な分析モチー
フは４個の組（つまりｎ＝４）とすることができる。こ
のときパケットの観察によって１４５の４個の組が見ら
れるであろう。

【００５２】さらに、アナログ−デジタル変換手段３に
よる過剰サンプリングによって同じように正確さを増大
させることができる。このとき、サンプリング周波数
は、信号Ｓによって搬送されるデジタル情報の記号周波
数またはスループット周波数のＮ倍であり（例としてＮ
＝６）、この記号周波数はＧＳＭシステムにおいては２
７０．８３３ｋＨｚとなる。

【００５３】このときパケットについて得られる相互相
関係数全体Ｃｉｊの組は、Ｊ行とＮ×１４５列の寸法の
長方形行列にしたがって並べることができる。

【００５４】メモリ付きの変調であるＧＭＳＫ変調のよ
うな変調の場合には、つまり周期−記号についての信号
の形態（この場合には位相）がこの周期−記号について
の情報記号の値のみならず、先の周期−記号についての
情報記号の値によって異なる場合には、ｎ個の情報記号
に等しい時間について受信された信号の可能な形態の全
体数が２ⁿ より大きくなり、一方記憶装置付き変調以外
の変調の場合、たとえばＦＳＫ変調の場合には、２ⁿ に
等しくなる。

【００５５】しかしながら、メモリ付きの変調の場合、
特にここではＧＭＳＫ変調の当該の場合には当該の可能
な形態の数Ｊとして、以下のように、得られた可能な信
号形態の各々を考慮することで、２ⁿ を選択することも
できる。

【００５６】− ｎ個の記号とともに得られた可能な２
ⁿ 個のシーケンスのいずれか一つに、ＧＭＳＫ変調を応
用することによって、このシーケンスの前にはこのシー
ケンスの第一の記号と同じ値をもつ記号があり、その後
にはこのシーケンスの最後の記号と同じ値をもつ記号が
ある。

【００５７】− 次に、これらｎ個の記号に対応し、こ
うして得られた変調信号の部分を分離することによっ
て。

【００５８】このことによって、可能な形態の全体数が
あまりに大きな値になってしまう場合には、実行を簡略
化することができる。

【００５９】この場合、ここで対象となるデジタル例に
おいては、相関係数の行列は２⁴ のサイズ、つまり１６
行と、６×１４５、つまり８７０列の行列となる。

【００６０】使用されるサンプリング周波数を考慮に入
れると（当該の例ではスループットの６倍）、この行列
はまた１６×６の寸法の１４５の長方形行列に分割でき
る。

【００６１】当該の応用例においては、伝送通信路に起
因する記号間干渉は、連続した５ビットまでを対象とす
ることができる。したがって１ビットの値を決定するた
めに、ニューラルネットワーク２は、一つの行列（１
６、３０）を構成する連続する５つの小行列（１６、
６）に対応する行列入力を備えていなければならない。

【００６２】場合によっては、６列のうちの１列のみを
残しながら小行列の間引きを行うことができる。この結
果、その入力が行列（１６、５）となるようなより単純
なネットワークに到達する。主要行列は、パケットを構
成する１４５ビットを復調するためにサイズ（１６、
５）のスライドウィンドウが適用されるサイズの行列
（１６、１４５）となる。

【００６３】例として、ニューラルネットワーク２は、
それぞれ１０と１１が付された２層型のネットワークで
ある。このネットワークの学習は、上記のように従来の
技術にしたがって行われる。

【００６４】無線伝送通信路による伝送後に受信された
信号が搬送する情報の認識への応用例においては、この
ような学習を行うために設定された構成は、たとえば、
送信された任意の情報に基づいて、対応する受信信号を
得るために無線通信路の挙動を測定あるいはシミュレー
ションし、この信号の相関係数を計算し、さらにこのネ
ットワークの入力にこうして得られた相関係数を入力
し、その一方で、このネットワークの出力に得ようとし
ている応答、つまり前記の送信された任意の情報を強制
することからなる。

【００６５】学習シーケンスが伝送された情報のなかに
挿入される場合に適用される（特にＧＳＭシステムの場
合に対応する）もう一つの方法は、ニューラルネットワ
ークの適応性がある恒久的な学習を行うためにこのよう
な学習シーケンスを利用することからなる。

【００６６】このような学習シーケンスは受信器によっ
て知られているので、対応する受信変調信号の部分につ
いて、つまりこのネットワークの入力に応用された対応
相関係数について、得ようとしている応答としてネット
ワークの出力に強制される応答を構成する。

【００６７】学習シーケンスを用いたネットワークの適
応学習は、学習シーケンスを含む情報シーケンスの前半
と後半に対応する受信変調信号の部分の復調後（つまり
時分割による多重アクセス型システムの場合には２つの
連続するパケットの受取りの間の周期中に）、あるいは
また最良の品質の復調のためには、信号のこれら２つの
部分の復調前に（それらがあらかじめ記憶されているこ
とを条件として）行うことができる。

【００６８】このような学習方法は、図２に示されてい
るが、ここでは、手段１から出る相関係数が受信信号の
なかの学習シーケンスが占める時間的な領域に関する場
合には、ニューラルネットワーク２の出力においてｓを
付されたこの学習シーケンスを強制することができる学
習手段１２が示されている。そのために手段１２は、こ
れらの時間的領域を示すＨが付されたクロック信号によ
って制御される。

【００６９】この方法による学習シーケンスの役割は、
この学習シーケンスが実際に上述したように伝送通信路
のインパルス応答を評価するのに役立つといったそれま
でのシステムの中での役割とは異なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による受信信号が搬送する情報の認識装
置の例を示す図である。

【図２】本発明による装置におけるニューラルネットワ
ークの可能な学習方法を示す図である。

【符号の説明】

１ 相関係数演算手段 ２ ニューラルネットワーク ３ Ａ／Ｄ変換手段 ４ サンプル・ホールド回路 ５ クロック ６ Ａ／Ｄ変換器 ７ 相関演算手段 ８ バッファ ９ メモリ １０、１１ 層

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 受信信号によって搬送された情報の認識
   装置であり、前記の情報は、送信に利用される任意の規
   則にしたがって、送信する信号の可能な基本的形態によ
   って表され、 − 前記の規則にしたがって、受信信号と可能なさまざ
   まな信号形態との間の相関を求めるための相関手段
   （１）と、 − 前記の相関手段から得られた相関係数に基づいて作
   用するネットワーク（２）とを備えており、 このネットワークの学習は、入力において、任意の情報
   を搬送する受信信号に対応する相関係数を適用し、その
   一方で出力において前記の任意の情報を強制することに
   よって行われ、このネットワークが認識済み情報を提供
   することを特徴とする装置。
2. 【請求項２】 学習シーケンスが前記の情報のなかに挿
   入されることから、前記の学習シーケンスを用いてニュ
   ーラルネットワークの適応性がある恒久的な学習を行う
   手段（１２）を備えることを特徴とする請求項１に記載
   の装置。
3. 【請求項３】 メモリ付き変調と呼ばれる変調にしたが
   って、特にＧＭＳＫと呼ばれる変調にしたがって変調さ
   れる信号の復調のために使用され、情報記号に等しい時
   間について、前記の可能なさまざまな信号形態の各々
   は、ｎ個の記号とともに得られる可能な２ⁿ 個のシーケ
   ンスのいずれか一つに前記の変調を応用し、このシーケ
   ンスの前にはこのシーケンスの最初の記号と同じ値をも
   つ記号があり、このシーケンスの後にはこのシーケンス
   の最後の記号と同じ値をもつ記号があり、さらにこのよ
   うにして得られたこれらｎ個の記号に対応する変調され
   た信号の部分を分離することによって得られることを特
   徴とする請求項１または２に記載の装置。