(57)【要約】【課題】  機械学習のために使用されるＯｎ−Ｏｆｆパターンを、非現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンを排除して決定すること。【解決手段】  実施形態によれば、任意の時間長を有する任意の数のＯｎシンボルと、任意の時間長を有する任意の数のＯｆｆシンボルとが、時間方向に任意の順序で配置されてなる受信信号の、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定するＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置は、除算部と正規化部とを備えている。除算部は、受信信号に含まれるＯｎシンボルおよびＯｆｆシンボルそれぞれのシンボル時間長を、予め決定された第１の時間長で除する。正規化部は、除算部によって得られた商に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする。【選択図】図１
2020155825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の時間長を有する任意の数のＯｎシンボルと、任意の時間長を有する任意の数のＯｆｆシンボルとが、時間方向に任意の順序で配置されてなる受信信号の、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定するＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置であって、
前記受信信号に含まれるＯｎシンボルおよびＯｆｆシンボルそれぞれのシンボル時間長を、予め決定された第１の時間長で除する除算部と、
前記除算部によって得られた商に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、前記正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする正規化部とを備えた、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置。
【請求項２】
任意の時間長を有する任意の数のＯｎシンボルと、任意の時間長を有する任意の数のＯｆｆシンボルとが、時間方向に任意の順序で配置されてなる受信信号の、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定するＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置であって、
前記受信信号を、予め決定された第２の時間長を有する複数のフレームに分割する分割部と、
前記フレームに含まれるＯｎシンボルおよびＯｆｆシンボルそれぞれのシンボル時間長を、前記第２の時間長よりも短い、予め決定された第１の時間長で除する除算部と、
前記除算部によって得られた商に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、前記正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする正規化部とを備えた、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置。
【請求項３】
前記正規化インデクスのおのおのは、整数および分数のうち、少なくとも何れかからなる、請求項１または２に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置。
【請求項４】
前記商を対数化する対数化部をさらに備え、
前記正規化部は、前記除算部によって得られた商に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのに代えて、前記対数化部による対数化の結果に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、前記正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする、請求項１乃至３のうち何れか１項に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置。
【請求項５】
前記除算部は、前記受信信号に含まれるＯｎシンボルまたはＯｆｆシンボルの最短時間長に基づいて、前記第１の時間長を決定する、請求項１乃至４のうち何れか１項に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置。
【請求項６】
前記除算部は、前記受信信号に含まれるＯｎシンボルおよびＯｆｆシンボルそれぞれのシンボル時間長の最頻値を、前記第１の時間長とする、請求項１乃至４のうち何れか１項に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置。
【請求項７】
前記請求項１乃至６のうち何れか１項に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置によって決定された、前記正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを機械学習する機械学習部と、
前記機械学習部による機械学習の結果に基づいて、前記受信信号を復調する復調部とを備えた、復調装置。
【請求項８】
任意の時間長を有する任意の数のＯｎシンボルと、任意の時間長を有する任意の数のＯｆｆシンボルとが、時間方向に任意の順序で配置されてなる受信信号の、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定するＯｎ−Ｏｆｆパターン決定方法であって、
前記受信信号に含まれるＯｎシンボルおよびＯｆｆシンボルそれぞれのシンボル時間長を、予め決定された第１の時間長で除することによって得られる商に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、前記正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定方法。
【請求項９】
前記正規化インデクスは、前記商に基づいて決定される代わりに、前記商に対してなされた対数化の結果に基づいて決定される、請求項８に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定方法。
【請求項１０】
前記請求項８または９に記載のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定方法によって決定された、前記正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを機械学習し、前記機械学習の結果に基づいて、前記受信信号を復調する、復調方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、受信信号のＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定するための決定装置および方法、ならびに受信信号を復調するための復調装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、復調装置では、受信したＯＯＫ（Ｏｎ−Ｏｆｆ  Ｋｅｙｉｎｇ）信号に対して離散フーリエ変換処理を施し、スペクトル上で通信速度成分のピークを抽出することで通信速度を推定し、その速度に基づいて復調を行っている。
【０００３】
しかしながら、例えば、人が手動でＯｎ−Ｏｆｆ信号を打つモールス信号のように、通信速度が変化する環境においては、スペクトル上のピークが明確には発生しなくなり、誤った通信速度で復調するため正しいシンボルに復調することができない。特に、手ぶれ等により通信速度がバラつく場合には、スペクトル上のピークが極めて不明瞭となり、復調性能は一段と劣化する。
【０００４】
このように、通信速度が不明または途中で変化するＯＯＫ信号に対しても高い信頼性で復調できるように、ＯＯＫ信号のＯｎシンボルとＯｆｆシンボルとのシンボル時間方向における組合せパターン（以降、「Ｏｎ−Ｏｆｆパターン」と称する）をＮＮ（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の機械学習により予め学習しておき、ＯＯＫ信号を受信した場合、この学習結果に基づいて、受信したＯＯＫ信号がどのＯｎ−Ｏｆｆパターンに該当するのかを識別し、シンボル判定を行い、復調することも考えられている。
【０００５】
しかしながら、前述したように、人が手動でＯｎ−Ｏｆｆ信号を打った場合、通信速度のバラつきによって、Ｏｎ−Ｏｆｆパターンは、実際には同一のＯｎ−Ｏｆｆパターンに対しても違うものとみなされる場合もある。この結果、想定される通信条件内で膨大な学習データが発生することになり、機械学習の負荷が増大するのみならず、復調精度の低下をももたらす恐れがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４２０９３７４号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、機械学習のために使用されるＯｎ−Ｏｆｆパターンを、非現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンを排除して決定することができるＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置および方法、ならびに、現実性の高いＯｎ−Ｏｆｆパターンを用いて機械学習を行うことによって、受信信号を高い信頼性で復調する復調装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置は、任意の時間長を有する任意の数のＯｎシンボルと、任意の時間長を有する任意の数のＯｆｆシンボルとが、時間方向に任意の順序で配置されてなる受信信号の、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定するＯｎ−Ｏｆｆパターン決定装置であって、除算部と正規化部とを備える。除算部は、受信信号に含まれるＯｎシンボルおよびＯｆｆシンボルそれぞれのシンボル時間長を、予め決定された第１の時間長で除する。正規化部は、除算部によって得られた商に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする。
【０００９】
実施形態の復調装置は、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置によって決定された、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを機械学習する機械学習部と、機械学習部による機械学習の結果に基づいて、受信信号を復調する復調部とを備えている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１の実施形態の復調装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、受信信号の構成例を示す概念図である。
【図３】図３は、受信信号を複数のフレームに分割する例を示す概念図である。
【図４】図４は、図３に示すフレームｆ１の各シンボルの時間長を、１シンボル時間長で除して得られる商を、対応するシンボル上に記述した図である。
【図５】図５は、シンボル時間長が変動する場合における受信信号の構成を示す概念図である。
【図６】図６は、第２の実施形態の復調装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図７は、対数化による正規化インデクスの決定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明の各実施形態を、図面を用いて説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の復調装置の構成例を示すブロック図である。
【００１３】
第１の実施形態の復調装置１０は、第１の実施形態の復調方法を実現する装置であり、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置２０と、機械学習部３０と、復調部４０とを備える。
【００１４】
Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置２０は、第１の実施形態のＯｎ−Ｏｆｆパターン決定方法を実現する装置であり、分割部２２と、除算部２４と、正規化部２８とを備える。
【００１５】
分割部２２は、受信信号ａを受け取り、受信信号ａを、予め決定された時間長Ｔを有する複数のフレームｆに分割し、分割した各フレームｆを、除算部２４へ出力する。フレームの時間長Ｔは、受信信号ａの時間長以下であれば任意でよい。
【００１６】
図２は、受信信号の構成例を示す概念図である。
【００１７】
受信信号ａは、任意の時間長を有する任意の数のＯｎシンボルｂ（図２に示す例ではｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４）と、任意の時間長を有する任意の数のＯｆｆシンボルｃ（図２に示す例ではｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）とが、時間方向に任意の順序で配置されて構成される。
【００１８】
図３は、受信信号を複数のフレームに分割する例を示す概念図である。
【００１９】
図３に例示されているフレームｆ１、ｆ２はともに、一例として、１６シンボルに相当する時間長Ｔを有している。
【００２０】
分割部２２は、このように予め決定された時間長Ｔ（例えば、１６シンボルに相当する時間長）を有するフレームｆを、受信信号ａの任意の時点から分割することができる。また、この分割により取得されるフレームｆの数は任意で良く、フレームｆ１およびフレームｆ２のように、各フレームｆは時間的に重複していてもよい。このようにして、分割部２２は、１つの受信信号ａから、多数のフレームｆを取得し、除算部２４へ出力する。
【００２１】
分割部２２によって取得されたフレームｆの数は、後述するように、機械学習部３０で機械学習される学習データとなるＯｎ−Ｏｆｆパターンの数に対応するので、１つの受信信号ａから、多くのフレームｆを取得できることにより、より多くの学習データを使って学習することが可能となる。
【００２２】
除算部２４は、分割部２２から出力された各フレームｆについて、ＯｎシンボルｂおよびＯｆｆシンボルｃそれぞれのシンボル時間長を、フレームｆの時間長Ｔよりも短い任意の時間長ｔで除する。
【００２３】
このため、除算部２４は先ず、時間長ｔを決定する。除算部２４は、一例として、受信信号ａに含まれるＯｎシンボルｂおよびＯｆｆシンボルｃの最短時間長に基づいて、時間長ｔを決定することができる。
【００２４】
例えば、図３に示すフレームｆ１は、１６シンボルに相当する時間長Ｔを有し、１シンボルに相当する時間長を有するＯｎシンボルｂ１、ｂ２、ｂ３、およびＯｆｆシンボルｃ１、ｃ２、ｃ３と、３シンボルに相当する時間長を有するＯｎシンボルｂ４と、７シンボルに相当する時間長を有するＯｆｆシンボルｃ４とからなる。このような場合、シンボルの最短時間長である１シンボル時間長を、時間長ｔとして決定することができる。
【００２５】
あるいは、除算部２４は、別の例として、受信信号ａに含まれるＯｎシンボルｂおよびＯｆｆシンボルｃそれぞれのシンボル時間長の最頻値を、時間長ｔとして決定することができる。
【００２６】
図３に示すフレームｆ１を再度用いて説明すると、受信信号ａは、１シンボルに相当する時間長を有するシンボルとして、Ｏｎシンボルｂ１、ｂ２、ｂ３およびＯｆｆシンボルｃ１、ｃ２、ｃ３の計６つのシンボルを有し、３シンボルに相当する時間長を有するシンボルとして１つのＯｎシンボルｂ４を有し、７シンボルに相当する時間長を有するシンボルとして、１つのＯｆｆシンボルｃ４を有する。このような場合、シンボル時間長の最頻値である１シンボル時間長を、時間長ｔとして決定することができる。
【００２７】
あるいは、除算部２４は、さらに別の例として、受信信号ａに対して離散フーリエ変換処理を行い、スペクトル上で通信速度成分のピークを抽出することによって通信速度を推定し、推定した通信速度の逆数を取ることによって得られるシンボル時間長を、時間長ｔとして決定することもできる。
【００２８】
除算部２４は、このようにして時間長ｔを決定し、フレームｆに含まれるＯｎシンボルｂおよびＯｆｆシンボルｃのおのおのを、時間長ｔで除する。図３に示すフレームｆ１の各シンボルを、例えば１シンボル時間長で除すると、各シンボルについて得られる商は、図４において各シンボル上に示される数字のようになる。
【００２９】
図４は、図３に示すフレームｆ１の各シンボルの時間長を、１シンボル時間長で除して得られる商を、対応するシンボル上に記述した図である。
【００３０】
正規化部２８は、除算部２４によってシンボル毎に得られた商に基づいて、シンボル毎の正規化インデクスを決定する。正規化インデクスは、他のシンボルとの相対的な時間長の比率を簡潔に表現するための指標であって、簡単な整数で表現できることが好ましいが、簡単な分数で表現しても、あるいは、簡単な整数と、簡単な分数との混在によって表現してもよい。
【００３１】
図４に示す例の場合、除算部２４によってシンボル毎に得られた商は、他のシンボルとの相対的な時間長の比率を簡潔に表現できる簡単な整数となっているので、正規化部２８は、除算部２４によってシンボル毎に得られた商を、そのまま正規化インデクスとして決定してよい。
【００３２】
正規化部２８はさらに、このようにして決定された正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列（図４の例では、「１１１１１１３７」）を、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとして決定する。
【００３３】
正規化部２８は、このようにして各フレームｆについて、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを決定し、機械学習部３０へ出力する。
【００３４】
機械学習部３０は、正規化部２８から出力されたＯｎ−Ｏｆｆパターンを学習データとして、機械学習を行う。なお、機械学習の手法は限定されず、ＮＮ、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）や、例えばサポートベクタマシン、あるいは他の機械学習手法を適用することができる。
【００３５】
復調部４０は、機械学習部３０による機械学習の結果に基づいて、受信信号ａが、どのＯｎ−Ｏｆｆパターンに該当するのかを識別し、シンボル判定を行い、復調し、復調データｄを出力する。
【００３６】
以上説明したようなＯｎ−Ｏｆｆパターン決定方法によれば、各シンボルの相対的な時間長を、簡潔な比率で表現できるので、シンボル時間長に若干の変動があった場合であっても、同一種類のシンボルであるとみなすことができる。
【００３７】
これを、図５を用いて具体的に説明する。
【００３８】
図５は、シンボル時間長が変動する場合における受信信号の構成を示す概念図である。
【００３９】
例えば、人が、シンボル時間長２Ｌのインタバル毎にシンボル時間長ＬのＯｎシンボルを打つようなモールス信号の場合、手ぶれによって通信速度が若干変動することは避けられない。したがって、通信速度の変動に伴い、Ｏｎシンボルのシンボル時間長Ｌも若干変動し、図５（ａ）に例示するように、ある時は、Ｏｎシンボルｂ１１のように、シンボル時間長Ｌよりも若干長いシンボル時間長（Ｌ＋σ）となったり、またある時には、Ｏｎシンボルｂ１２のように、逆にシンボル時間長Ｌよりも若干短いシンボル時間長（Ｌ−σ）となることもある。
【００４０】
このような場合であっても、整数化された正規化インデクスを求めるようにすれば、Ｏｎシンボルのシンボル時間長を、シンボル時間長Ｌで除すると１とみなすことができ、Ｏｆｆシンボル時間長を、シンボル時間長Ｌで除すると２とみなすことができるようになる。
【００４１】
実際、各シンボルの正規化インデクスは、図５の対応するシンボル上に記述されているように、シンボル時間長が変動していないＯｎシンボルｂ１０、ｂ１３については、Ｌ／Ｌ＝１、シンボル時間長が変動していないＯｆｆシンボルｃ１０については、２Ｌ／Ｌ＝２のように、整数化される。
【００４２】
一方、シンボル時間長が変動したＯｎシンボルｂ１１については、シンボル時間長（Ｌ＋σ）を、シンボル時間長Ｌで除した商（Ｌ＋σ）／Ｌは、厳密には「１」にはならないものの、「２」よりも「１」に近いことから、尤もらしい整数値である「１」とみなすことができる。
【００４３】
また、シンボル時間長が変動したＯｎシンボルｂ１２については、シンボル時間長（Ｌ−σ）を、シンボル時間長Ｌで除した商（Ｌ−σ）／Ｌは、厳密には「１」にはならないものの、「２」よりも「１」に近いことから、尤もらしい整数値である「１」とみなすことができる。
【００４４】
同様に、Ｏｆｆシンボルｃ１１については、シンボル時間長（２Ｌ−σ）を、シンボル時間長Ｌで除した商（２Ｌ−σ）／Ｌは、厳密には「２」にはならないものの、「１」よりも「２」に近いことから、尤もらしい整数値である「２」とみなすことができ、Ｏｆｆシンボルｃ１２については、シンボル時間長（２Ｌ＋σ）を、シンボル時間長Ｌで除した商（２Ｌ＋σ）／Ｌは、厳密には「２」にはならないものの、「１」よりも「２」に近いことから、尤もらしい整数値である「２」とみなすことができるという具合である。
【００４５】
特に、受信信号ａに、２種類のシンボル時間長のシンボルしかないと予め分かっているような場合、長いシンボルか、短いシンボルかの何れに属するのかを認識できればよいので、尤もらしい整数値を判定する精度はより高くなる。
【００４６】
このように、復調装置１０によれば、各シンボルの相対的な時間長を、簡潔な比率で表現するので、シンボル時間長に若干の変動があった場合であっても、同一種類のシンボルであるとみなすことができ、高いロバスト性を実現することができる。
【００４７】
したがって、非現実的な量のＯｎ−Ｏｆｆパターンを学習せずとも機械学習することが可能となるので、受信信号ａを、高い精度で復調することが可能となる。
【００４８】
この効果は、異なる通信速度で送信された受信信号に対しても同様に実現可能である。
【００４９】
例えば、図５（ａ）に示すような受信信号ａと同様なＯｎ−Ｏｆｆパターンを有するものの、通信速度が２倍である受信信号ａ’は、図５（ｂ）に示すように、図５（ａ）に対して時間長が１／２に圧縮されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとなる。
【００５０】
このような場合であっても、各シンボル（Ｏｎシンボルｂ１０’、Ｏｆｆシンボルｃ１０’、Ｏｎシンボルｂ１１’、Ｏｆｆシンボルｃ１１’、Ｏｎシンボルｂ１２’、Ｏｆｆシンボルｃ１２’、Ｏｎシンボルｂ１３’）のシンボル時間長を、シンボル時間長Ｌ／２で除すると、図５（ａ）の場合と同様の正規化インデクスを得ることができる。
【００５１】
以上説明したように、実施形態のＯｎ−Ｏｆｆパターン正規化装置１０は、受信信号ａのＯｎ−Ｏｆｆパターンを正規化することによって、現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンのみを用いて機械学習することができる。
【００５２】
従来、通信速度の異なるＯＯＫ信号を学習させる場合には、想定される速度範囲内で、非現実的な学習データも含む膨大な学習データが生成されていたため、機械学習の負荷も増大し、学習の効果も悪く、精度の高い復調を実施することも困難であったが、実施形態のＯｎ−Ｏｆｆパターン正規化装置１０によれば、得られるＯｎ−Ｏｆｆパターンは、通信速度の変化に影響されない。
【００５３】
このように、本実施形態の復調装置１０は、シンボル時間長の変動に関わらず、また、通信速度に依存することなく、現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンを生成することができるという高いロバスト性を実現するので、非現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンの生成を回避することが可能となり、機械学習による学習効果も向上し、もって、精度の高い復調を実現することが可能となる。
【００５４】
（第２の実施形態）
図６は、第２の実施形態の復調装置の構成例を示すブロック図である。
【００５５】
第２の実施形態の復調装置１１は、第１の実施形態の復調装置１０の変形例であり、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置２０に代えて、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置２１を備えた点が異なる。
【００５６】
Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置２１は、Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置２０の変形例であり、除算部２４と正規化部２８との間に対数化部２６を備えた点が異なる。
【００５７】
従って、以下では、第１の実施形態と同一の部位については、同一符号を付すことによって重複説明を避け、異なる部位について説明する。
【００５８】
対数化部２６は、除算部２４によって得られた商を、さらに対数化し、その結果を、正規化部２８へ出力する。
【００５９】
正規化部２８は、対数化部２６による対数化の結果に基づいて決定される正規化インデクスのおのおのを、対応するシンボルの時間方向における配置順序に従って配置して得られる数列を、正規化されたＯｎ−Ｏｆｆパターンとする。
【００６０】
本実施形態における対数化部２６および正規化部２８の動作について、具体的に説明する。
【００６１】
図４を再び注目されたい。
【００６２】
図４には、第１の実施形態の復調装置１０の除算部２４によって各シンボルに対して得られた商が示されている。
【００６３】
図４に示す例では、商は、「１」、「３」、および「７」という離散的な、つまり不連続な３つの値からなっている。この場合、最小値である「１」と最大値である「７」との差は大きい。このように、最小値と最大値との差が大きな商を正規化インデクスとして使用することは好ましくはない。なぜなら、第１の実施形態において図５を用いて説明したような「１」または「２」で表現されるＯｎ−Ｏｆｆパターンとは異なり、「７」の正規化インデクスを有するシンボルの変動を、「６」の正規化インデクスを有するシンボルであると誤認識する可能性があるからである。同様に、「３」の正規化インデクスを有するシンボルの変動を、「２」や「４」の正規化インデクスを有するシンボルであると誤認識する可能性もある。このため、ロバスト性が低下し、非現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンの学習データが生成される可能性が高くなる。
【００６４】
したがって、例えば３種類のシンボル時間長のように、シンボル時間長の種類が予め分かっている場合、これら３種類のシンボル時間長を例えば「１」、「２」、「３」のように、できる限り連続した小さな数字の正規化インデクスで表現することが好ましい。
【００６５】
これを実現するために、本実施形態の復調装置１１では、除算部２４によって得られた商に対して、対数化部２６がさらに対数化し、その結果を、正規化部２８へ出力する。
【００６６】
例えば、除算部２４が、図４に示すように商として、「１」、「１」、「１」、「１」、「１」、「１」、「３」、「７」を出力したとする。
【００６７】
図７は、対数化による正規化インデクスの決定例を示す図である。
【００６８】
本実施形態では、除算部２４からの商に対して対数を取る。これによって、図７に示すように、商「１」、「１」、「１」、「１」、「１」、「１」、「３」、「７」を、「０」、「０」、「０」、「０」、「０」、「０」、「１」、「２」に変換することができる。すなわち、対数化によって、「０」、「１」、「２」のように、連続した小さな数字の正規化インデクスでＯｎ−Ｏｆｆパターンを表現することが可能となる。
【００６９】
これによって、前述した誤認識の可能性が低くなり、ロバスト性が向上するので、非現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンからなる学習データが作成される可能性も低くなり、復調精度を高めることができる。
【００７０】
なお、対数を取る場合、対数の底により変換される比率が異なるので、状況に応じて適切な底を用いて対数化するものとする。また、前述した例では、対数化部２６を除算部２４の後に配置し、除算部２４によって得られた商に対して対数化する例について説明したが、対数化部２６を、分割部２２と除算部２４の間に配置し、分割部２２から出力される結果に対して対数化部２６によって対数化した後に、除算部２４によって適切なシンボル時間長で除することによって正規化パラメータを求めるようにしてもよい。
【００７１】
また、前述した例では、対数化によって、「０」、「１」、「２」の連続した３つの数字からなる正規化インデクスで表現できることについて説明した。これは、機械学習との親和性に優れているが、データとして「０」を取り扱うことに不都合がある場合には、これら３つの正規化インデクスのおのおのについて一律に「１」を加え、「０」、「１」、「２」の代わりに「１」、「２」、「３」として取り扱うようにしてもよい。
【００７２】
以上説明したように、本実施形態の復調装置１１によれば、対数化部２６を備えることによって、シンボル時間長の異なる３種類以上のシンボルを含む受信信号ａを復調する場合であっても、可能な限り、連続した小さな数字の正規化インデクスを用いることによって、ロバスト性に優れた現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンを生成することが可能となる。
【００７３】
これによって、非現実的なＯｎ−Ｏｆｆパターンを使って機械学習する可能性が低下するので、機械学習の精度が向上し、もって、高い精度で受信信号を復調することが可能となる。
【００７４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【００７５】
例えば、分割部２２でなされるフレーム分割は必須ではなく、除算部２４は、フレームｆに含まれるシンボル毎に、前述したように正規化インデクスを決定することに代えて、受信信号ａに含まれる各シンボルに対して、正規化インデクスを決定するようにしてもよい。このようにフレーム分割をしない場合には、分割部２２を省略することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１０、１１・・復調装置、２０、２１・・Ｏｎ−Ｏｆｆパターン決定装置、２２・・分割部、２４・・・除算部、２６・・対数化部、２８・・正規化部、３０・・機械学習部、４０・・復調部。
【図１】
2020155825.tif 000003
【図２】
2020155825.tif 000004
【図３】
2020155825.tif 000005
【図４】
2020155825.tif 000006
【図５】
2020155825.tif 000007
【図６】
2020155825.tif 000008
【図７】
2020155825.tif 000009