(57)【要約】【課題】前方誤り訂正デコーダの動作を改善するデジタルレシーバ及び方法、及び、消費電力が少なく且つSNRの性能を向上するデジタルレシーバを提供する。【解決手段】対数尤度比（LLR）マッパにおいてスケールファクタを最適にするブロードキャストレシーバ及び方法の実施の形態が記載される。本実施の形態では、ブロードキャストレシーバは、復調データサンプルからLLRを生成するLLRマッパ、LLRから復号化データを生成する低密度パリティ検査（LDPC）デコーダ、及びLDPCデコーダの収束のための繰り返し回数に基づいてLLRマッパのスケールファクタを動的に選択するLLR最適化器を含む。本実施の形態では、LLR最適化器は、反復デコーダの繰り返し回数が収束について最小にされるか、又は収束の失敗について最少にされるまで、ブロードキャスト信号の受信の間にスケールファクタを繰り返し修正する。【選択図】図１
2010158015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
復調されたデータサンプルから対数尤度比（LLR）を生成するLLRマッパと、
前記LLRから復号化されたデータを生成する低密度パリティ検査（LDPC）デコーダと、
前記LDPCデコーダの収束のための繰り返し回数に基づいて前記LLRマッパのスケールファクタを動的に選択するLLR最適化器と、
を有するデジタルレシーバ。
【請求項２】
前記LDPCデコーダが、予め決定された数のLDPCフレーム内のほとんどの時間で収束するとき、収束のための繰り返し回数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択され、
前記LDPCデコーダが、前記予め決定された数のLDPCフレーム内のほとんどの時間で収束できないとき、収束の失敗の回数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される、
請求項１記載のデジタルレシーバ。
【請求項３】
前記LLR最適化器は、ブロードキャスト信号の受信の間に前記スケールファクタを最適化する、
請求項２記載のデジタルレシーバ。
【請求項４】
前記LLR最適化器は、
最初のスケールファクタを前記LLRマッパに供給し、
前記最初のスケールファクタが前記LLRマッパにより使用されたときに前記LDPCデコーダが収束するための最初の平均の繰り返し回数を決定し、
ある変量を前記スケールファクタに加えることで前記スケールファクタを修正し、
前記修正されたスケールファクタが前記LLRマッパにより使用されたときに前記LDPCデコーダが収束するための修正された平均の繰り返し回数を決定し、
前記最初の平均の繰り返し回数が前記修正された平均の繰り返し回数に近似的に等しいとき、前記修正されたスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択する、
請求項２記載のデジタルレシーバ。
【請求項５】
前記最初の平均の繰り返し回数が前記修正された平均の繰り返し回数に近似的に等しくないとき、前記LLR最適化器は、前記LDPCデコーダの繰り返し回数が前記スケールファクタの修正の間に実質的に変化しなくなるまで、前記変量により前記スケールファクタを更に修正する、
請求項４記載のデジタルレシーバ。
【請求項６】
前記最初の平均の繰り返し回数が前記修正された平均の繰り返し回数以上であるとき、前記LLR最適化器は、前記LDPCデコーダの繰り返し回数が前記スケールファクタのそれぞれの修正の間に実質的に変化しなくなるまで、前記変量だけ前記スケールファクタを更に増加し、
前記最初の平均の繰り返し回数が前記修正された平均の繰り返し回数未満であるとき、前記LLR最適化器は、前記LDPCデコーダの繰り返し回数が前記スケールファクタのそれぞれの修正の間に実質的に変化しなくなるまで、前記変量だけ前記スケールファクタを減少し、
最終的なスケールファクタは、前記平均の繰り返し回数が前記スケールファクタの修正の間に実質的に変化しないとき、最適なスケールファクタとして選択される、
請求項４記載のデジタルレシーバ。
【請求項７】
前記LDPCデコーダが、前記最初のスケールファクタが前記LLRマッパにより使用されているとき、前記予め決定された数のLDPCフレーム内の殆どの時間で収束することができないとき、前記LLR最適化器は、予め決定された最多数のLDPCフレームを通して収束の失敗の数を最少にする前記最適なスケールファクタを選択する、
請求項４記載のデジタルレシーバ。
【請求項８】
前記LDPCデコーダは、前記LLR最適化器への出力として、収束のための前記繰り返し回数の指示を供給する、
請求項４記載のデジタルレシーバ。
【請求項９】
前記LLR最適化器は、前記LDPCデコーダのそれぞれの繰り返し後にパリティ検査を監視することで、前記繰り返し回数を決定する、
請求項４記載のデジタルレシーバ。
【請求項１０】
前記LLRマッパは、
前記LLRの生成において前記LLRマッパにより使用される前記スケールファクタにより前記復調されたデータサンプルの振幅をスケーリングするスケーリングエレメントと、前記スケールファクタは、前記LLR最適化器により供給され、
前記振幅がスケーリングされた復調されたデータサンプルを量子化する量子化器と、
前記量子化器により供給される量子化されたデータサンプルから前記LLRを生成するLLRジェネレータと、
を有する請求項３記載のデジタルレシーバ。
【請求項１１】
当該デジタルレシーバは、第二世代の衛星規格（DBV-S2）、地上波規格（DVB-T2）又はケーブル規格（DVB-C2）に従って信号を受信及び復調するデジタルビデオブロードキャスト（DVB）レシーバである、
請求項１記載のデジタルレシーバ。
【請求項１２】
当該デジタルレシーバは、IEEE（Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers）802.16規格のうちの１つに従ってブロードキャスト信号を受信及び復調するWiMAX（Worldwide  Interoperability  for  Microwave  Access）レシーバである、
請求項１記載のデジタルレシーバ。
【請求項１３】
デジタルレシーバにおける対数尤度比（LLR）マッパのスケールファクタを選択する方法であって、
当該方法は、
低密度パリティチェック（LDPC）デコーダの収束のための繰り返し回数に基づいて前記LLRマッパのスケールファクタを動的に選択するステップを含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記LDPCデコーダが、予め決定された数のLDPCフレーム内の殆どの時間で収束するとき、当該方法は、収束のための繰り返し回数を最少にするスケールファクタを選択するステップを含み、
前記LDPCデコーダが、前記予め決定された数のLDPCフレーム内の殆どの時間で収束できないとき、当該方法は、収束の失敗の回数を最少にするスケールファクタを選択するステップを含む、
請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記LDPCデコーダの繰り返し回数が収束について最少にされるか、又は収束の失敗について最少にされるまで、ブロードキャスト信号の受信の間に前記スケールファクタを繰り返し修正するステップを更に含む、
請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
前記LDPCデコーダのそれぞれの繰り返しの後にパリティ検査を監視することで繰り返しの回数を決定するステップを更に含む、
請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
復調されたデータサンプルから軟判定を生成するマッパと、
前記軟判定から復号化されたデータを生成する反復デコーダと、
前記反復デコーダの収束のために繰り返し回数に基づいて前記マッパのスケールファクタを動的に選択する最適化器とを有し、
前記最適化器は、前記反復デコーダの繰り返し回数が収束について最少にされるか、又は収束の失敗について最小にされるまで、ブロードキャスト信号の受信の間に前記スケールファクタを繰り返し修正する、
ことを特徴とする受信機。
【請求項１８】
前記反復デコーダが、予め決定された数のフレーム内のほとんどの時間で収束するとき、収束の繰り返し回数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択され、
前記反復デコーダが、前記予め決定された数のフレーム内のほとんどの時間で収束できないとき、収束の失敗の数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される、
請求項１７記載の受信機。
【請求項１９】
前記最適化器は、前記反復デコーダのそれぞれの繰り返しの後にパリティ検査を監視することで前記繰り返し回数を決定し、
前記スケールファクタは、前記復調されたデータサンプルの振幅をスケーリングして前記軟判定を生成するため、前記マッパにより使用される、
請求項１８記載の受信機。
【請求項２０】
前記受信機は、ブロードキャストレシーバであり、
前記マッパは、復調されたデータサンプルから対数尤度比（LLR）を生成するLLRマッパであり、
前記反復デコーダは、低密度パリティ検査（LDPC）デコーダであり、
前記スケールファクタは、前記軟判定に対応するLLRの生成で使用される前記スケールファクタにより前記復調されたデータサンプルの振幅をスケーリングするため、前記LLRマッパにより使用される、
請求項１７記載の受信機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の幾つかの実施の形態は、無線通信に関する。
【０００２】
本発明の幾つかの実施の形態は、デジタルビデオブロードキャスト（DVB:  Digital  Video  Broadcast）サテライトレシーバのようなデジタルブロードキャストレシーバに関する。  
本発明の幾つかの実施の形態は、対数尤度比（LLR:  Log-Likelihood  Ratios）を使用したレシーバにおけるデータの復号化に関する。
【背景技術】
【０００３】
多くの従来のデジタルレシーバは、低密度パリティ検査（LDPC:  Low-Density  Parity-Check）符号デコーダのような前方誤り訂正デコーダを使用して、送信の間に生じるデータにおける誤りを訂正する。LDPCデコーダは、伝送速度が理論上最大のシャノン限界に近づくことを可能にする一方で、誤りの確率を大幅に低減することができる。多くのデジタルレシーバにおいて、LDPCデコーダは、チャネルにおける付加白色ガウス雑音（AWGN:  Additive  White  Gaussian  Noise）の想定下で最適化される。しかし、多くの実用的な応用では、通信チャネルにおける雑音は、ほとんど白色ではない。たとえば、サテライトレシーバのチャネルでは、相関される位相雑音が存在する場合があり（たとえば、低周波位相雑音が追跡された後の残差成分）、地上波チャネルでは、マルチパス成分が存在する場合がある。等化を実行する直交周波数分割多重（OFDM:  Orthogonal  Frequency  Division  Multiplexed）レシーバでは、等化の前で雑音が白色であるとしても、等化の後に雑音が白色ではない場合がある。このデジタルレシーバにおけるLDPCデコーダの最適ではない動作により、電力消費量が増加し、信号対雑音比（SNR）の性能が低下する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、前方誤り訂正デコーダの動作を改善するデジタルレシーバ及び方法が一般に必要とされる。また、消費電力が少なく且つSNRの性能を向上するデジタルレシーバが必要とされる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】本発明の実施の形態に係るブロードキャストレシーバの機能的なブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る対数尤度比（LLR）マッパの機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るLLRマッパにおけるスケールファクタを最適化する手順のフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下の説明及び図面は、当業者が本発明の実施の形態を実施可能とするために、本発明の特定の実施の形態を十分に例示するものである。他の実施の形態は、構造的、論理的、電気的なプロセス及び他の変更を取り込む場合がある。例は、可能な変形例を単に代表するものである。個々のコンポーネント及び機能は、明示的に必要とされない限りにおいて任意であり、動作のシーケンスは変化する場合がある。幾つかの実施の形態の一部及び特徴は、他の実施の形態の一部及び特徴に含まれるか、又は他の実施の形態の一部及び特徴で置換される場合がある。請求項で述べられる実施の形態は、それらの請求項の全ての利用可能な等価な概念を包含するものである。
【０００７】
図１は、本発明の実施の形態に係るブロードキャストレシーバの機能ブロック図である。ブロードキャストレシーバ１００は、チャネルを通して受信された信号を復調及び復号化するデジタルレシーバである。ブロードキャストレシーバ１００は、復調器１０２、対数尤度比マッパ（log-likelihood  ratio  mapper）１０４、低密度パリティ検査（LDPC）デコーダ１０６及びLLR最適化器１０８を含む。復調器１０２は、アンテナ１０１を通して受信されたブロードキャスト信号を復調して、復調されたデータサンプル１０３を生成する。LLRマッパ１０４は、復調されたデータサンプル１０３からLLR１０５を生成する。LDPCデコーダ１０６は、LLR１０５から復号化データ１０７を生成する。LLR最適化器１０８は、LLRマッパ１０４にスケールファクタ（K）１０９を供給し、LLRマッパ１０４は、スケールファクタ（K）１０９を使用して、復調されたデータサンプル１０３からLLR１０５を生成する。スケールファクタ１０９は、LDPCデコーダ１０６に供給されるLLR１０５の生成において使用され、復調されたデータサンプル１０３を増幅するためにLLRマッパ１０４により使用される。
【０００８】
本発明の実施の形態によれば、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６の収束ののための繰り返し回数（N）に基づいて、スケールファクタ１０９を動的に選択する。幾つかの実施の形態では、LDPCデコーダ１０６が予め決定されたLDPCフレーム数内の時間の殆どで収束するとき、収束のための繰り返し回数１１１を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される。LDPCデコーダ１０６が予め決定されたLDPCフレーム数内の時間の殆どで収束できないとき、収束の失敗の数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される。これらの実施の形態では、選択された最適なスケールファクタは、少なくとも予め決定された数のLDPCフレームを復号化するためのスケールファクタ１０９として使用される場合がある。予め決定された数のLDPCフレームの後、スケールファクタ１０９は、なお最適なスケールファクタであることを確認するためにチェックされるか、又はスケールファクタ１０９は、チャネル状態における変化のために更新される場合がある。
【０００９】
本実施の形態で使用される、「予め決定されたLDPCフレーム数内の時間の殆どで収束すること」とは、LDPCデコーダ１０６は、予め決定された数のLDPCフレーム（たとえば１００フレーム）を復号化する時間の約７５％以上で収束することを意味する。「予め決定されたLDPCフレーム数内の時間の殆どで収束することができない」とは、LDPCデコーダ１０６は、予め決定された数のLDPCフレームを復号化する時間の約７５％以上で収束しないことを意味する。他の実施の形態では、その時間の殆どで収束するか、又はその時間の殆どで収束することができない他のパーセンテージ（すなわち５０％よりも大きなパーセンテージ）が使用される場合がある。
【００１０】
LLR最適化手段１０８は、ブロードキャスト信号のような信号の受信の間、スケールファクタ１０９を最適化する。これらの実施の形態では、スケールファクタ１０９の最適化は、通常のレシーバの動作の間に生じる場合があり、ユーザが最適化プロセスの間にブロードキャスト信号を受信するのを可能にする。幾つかの実施の形態では、スケールファクタ１０９は、LDPCデコーダ１０６の繰り返し回数１１１が収束について最少にされるか、収束の失敗について最少にされるまで、ブロードキャスト信号の受信の間に繰り返し修正される。
【００１１】
慣習的に、AWGNがチャネルに存在するという想定により、LLRのマッピングは設計段階で通常は最適化される。実用的な状況において、これは事実と異なり、したがって、LLRマッピングは最適とはなっていない。LLRマッピングが最適ではないので、LDPCデコーダにより実行される後続の動作もまた最適ではない。これにより、デコーダの繰り返し回数が増加されることによる電力消費量の増加となり、及び／又はSNRの性能の低下となる。
【００１２】
一方で、ブロードキャストレシーバ１００は、実際上の雑音の存在下で、動作上の使用の間にLLRマッパ１０４により実行されるLLRマッピングに関してLDPCデコーダ１０６の性能を最適化する適応的なプロセスを実行する。幾つかの実施の形態では、LLR最適化器１０８は、最初のスケールファクタ（K）１０９をLLRマッパ１０４に供給し、最初のスケールファクタがLLRマッパ１０４により使用されたときにLDPCデコーダ１０６が収束するための最初の平均の繰り返し回数（N0）を決定し、最初のスケールファクタに僅かな変量（ΔK）を加えることで最初のスケールファクタを修正する（たとえばK＝K＋ΔK）。また、LLR最適化器１０８は、修正されたスケールファクタがLLRマッパ１０４により使用されたときにLDPCデコーダ１０６が収束するための修正された平均の繰り返し回数（N1）を決定する。LLR最適化器１０８は、最初の繰り返し回数（N0）が修正された繰り返し回数（N1）に近似的に等しいとき、修正されたスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択する。これらの実施の形態では、最適なスケールファクタが発見されたとき、LLR最適化器１０８は、LLRマッパ１０４に少なくとも予め決定された期間について最適なスケールファクタをスケールファクタ１０９として使用することを継続させる。予め定義されたインターバルで、スケールファクタを最適化するプロセスは、スケールファクタ１０９の値を最適値に近く保持するために繰り返される。これらの実施の形態では、収束のための最小の繰り返し回数に基づいた最適なスケールファクタの選択は、LDPCデコーダ１０６がその時間の大部分で収束するときに使用される。
【００１３】
幾つかの実施の形態では、統計的に意味があるようにN0及びN1の値について十分なデータを捕捉するため、近似的に１００であるLDPCフレーム分の待ち時間が含まれる。これらの実施の形態では、繰り返し回数の最大の限界が設定され、LDPCデコーダ１０６が収束することができないときに使用される。これらの実施の形態は、以下に更に詳細に記載される。
【００１４】
スケールファクタ１０９の値は、ブロードキャストレシーバ１００の実現の詳細に依存する。幾つかのソフトウェアの実行では、スケールファクタ１０９は、２．０と３．０の間であり、近似的に２．５である最初のスケールファクタが選択されるが、本実施の形態の範囲は、この観点に限定されない。変量（ΔK）は比較的小さく、２．５である最初のスケールファクタについて近似的に０．０２〜０．２の範囲に及ぶ。幾つかの実施の形態では、最少値が決定されるまで、大きな変量（たとえば０．２）がはじめに使用され、次いで、最適なスケールファクタを決定するため、小さな変量（たとえば０．０２）が使用される場合がある。
【００１５】
幾つかの実施の形態では、最初の平均の繰り返し回数（N0）が修正された平均の繰り返し回数（N1）に近似的に等しくないとき、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６の繰り返し回数１１１がスケールファクタ１０９の修正の間で実質的に変化しなくなるまで、変量（Δk）だけスケールファクタ１０９を更に修正する。最初の平均の繰り返し回数（N0）が修正された平均の繰り返し回数（N1）以上であるとき、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６の繰り返し回数がスケールファクタのそれぞれの修正の間で実質的に変化しなくなるまで、変量（ΔK）だけスケールファクタを更に増加する。最初の平均の繰り返し回数（N0）が修正された平均の繰り返し回数（N1）未満である場合、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６の繰り返し回数１１１がスケールファクタ１０９のそれぞれの修正の間で実質的に変化しなくなるまで、変量（ΔK）だけスケールファクタ１０９を減少する。最終的なスケールファクタは、平均の繰り返し回数がスケールファクタ１０９の修正の間で実質的に変化しないとき、最適なスケールファクタとして選択される。最適なスケールファクタは、スケールファクタ１０９としてLLR最適化器１０８によりLLRマッパ１０４に供給され続ける。
【００１６】
幾つかの実施の形態では、LLR最適化器１０８は、失敗の数を最少にするスケールファクタを選択する場合がある。これらの実施の形態では、LDPCデコーダ１０６が、最初のスケールファクタがLLRマッパ１０４により使用される時間の大部分で、予め決定されたLDPCフレームの数において収束することができないとき、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６が予め決定された最多のLDPCフレームの数について復号化することができない最少の繰り返し回数１１１に基づいて最適なスケールファクタを選択する。
【００１７】
幾つかの実施の形態では、LDPCデコーダ１０６は、LLR最適化器１０８への出力として、収束のための繰り返し回数１１１の指示を供給する。これらの実施の形態では、パリティ検査の一致が生じたときに収束が生じる。LDPCデコーダ１０６は、それぞれの繰り返しの終了でパリティ検査の計算を実行する。パリティ検査の結果がゼロであるとき、パリティ検査が満足され、データのブロックを復号化するため、これ以上の繰り返しは不要である。ブロードキャストレシーバ１００がDVB-S2レシーバである実施の形態では、復号化されたLDPCブロックサイズは、６４８００ビットである場合がある。これらの実施の形態では、パリティ検査マトリクスを使用した異なるビットのブロックのサブセットについて多くのパリティ検査が定義される。マトリクスの全てのパリティ検査が満足されたとき、更なる繰り返しは必要とされず、LDPCデコーダ１０６は、更なる処理のためにブロードキャストレシーバ１００の次のステージに復号化されたブロックを送出する。これらの実施の形態では、LDPCデコーダ１０６は、出力としてのパリティ検査の一致を得るために要する繰り返し回数１１１を供給する。
【００１８】
幾つかの実施の形態では、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６のそれぞれの繰り返し後にパリティ検査をモニタすることで繰り返し回数１１１を決定する。これらの実施の形態では、実行されたパリティ検査の数は、収束のための繰り返し回数１１１を決定するためにLLR最適化器１０８により使用される。（パリティ検査の数）パリティ検査の結果は、収束のための繰り返し回数１１１を決定するために使用される。
【００１９】
LDPCデコーダ１０６が収束することができないとき、実行されるパリティチェックの数は、スケールファクタ１０９を選択するため、繰り返し回数１１１を決定するためにLLR最適化器１０８により使用される。これらの実施の形態では、LDPCデコーダ１０６は、ブロードキャストレシーバ１００が実時間で動作するのを可能にするために実行される繰り返し回数に上限を導入する。上限に到達した後でさえパリティ検査が満足されない場合、現在のフレーム（たとえばビットのブロック）は、適切に復号化されておらず、ビットエラーを有する。これらの実施の形態では、これは収束の失敗として扱われる場合がある。幾つかの実施の形態では、繰り返し回数への上限は、５０である場合があるが、本実施の形態の範囲は、この点に限定されない。
【００２０】
本実施の形態では、ブロードキャストレシーバ１００は、第二世代のサテライト規格（DVB-S2）、地上波規格（DVB-T2）又はケーブル規格（DVB-C2）に従って信号を受信及び復調するデジタルビデオブロードキャスト（DVB）レシーバである。他の実施の形態では、ブロードキャストレシーバ１００は、IEEE（Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers）８０２．１６標準のうちの１つに従ってブロードキャスト信号を受信及び復調するWiMAX（Worldwide  Interoperability  for  Microwave  Access）レシーバである。他の実施の形態では、ブロードキャストレシーバ１００は、3GPP（3rd  Generation  Partnership  Project）UTRAN（Universal  Terrestrial  Radio  Access  Network）LTE（Long-Term-Evolution）標準のうちの１つに従ってブロードキャスト信号を受信及び復調するUTRAN  LTEレシーバである。WiMAX及びLTEの実施の形態では、受信された信号は、復調器１０２により復調されたOFDM信号である。代替的な実施の形態では、受信された信号は、復調器１０２により復調される符号分割多元接続（CDMA:  Code-Division  Multiple  Access）信号である。
【００２１】
ブロードキャストれシーバ１００は幾つかの個別の機能エレメントを有するとして例示されるが、１以上の機能エレメントが結合され、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）及び／又は他のハードウェアエェメントを含む処理エレメントのようなソフトウェアにより構成されるエレメントの組み合わせにより実現される場合がある。たとえば、幾つかのエレメントは、１以上のマイクロプロセッサ、DSP、特定用途向け集積回路（ASIC）、無線周波集積回路（RFIC）、及び少なくとも本実施の形態で記載される機能を実行する様々なハードウェア及びロジック回路の組み合わせを含む場合がある。本実施の形態では、ブロードキャストレシーバ１００の機能エレメントは、１以上の処理エレメントで動作する１以上のプロセスを示す。
【００２２】
本実施の形態では、復調されたデータサンプルから軟判定を生成するマッパと、軟判定から復号化データを生成する反復デコーダと、反復デコーダの収束のための繰り返し回数に基づいてマッパのスケールファクタを動的に選択する最適化器とを含むデジタルレシーバが提供される。最適化器は、反復デコーダの繰り返し回数が収束について最少にされるか、収束の失敗について最少にされるまで、ブロードキャスト信号の受信の間にスケールファクタを繰り返し修正する。反復デコーダが、予め決定されたフレーム数において、その時間のほとんどで収束するとき、収束のための繰り返し回数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される。反復デコーダが予め決定されたフレーム数において、その時間のほとんどで収束できないとき、収束の失敗の数を最少にするスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される。これらの実施の形態では、スケールファクタは、デコーダの軟判定の生成における使用のため、復調されたデータサンプルの振幅をスケーリングするためにマッパにより使用される。これらの実施の形態では、最適化器は、反復デコーダのそれぞれの繰り返し後にパリティ検査をモニタすることで繰り返し回数を決定する場合があるが、本実施の形態の範囲は、この点に限定されない。これらの実施の形態では、デジタルレシーバは、ブロードキャストレシーバ１００のようなブロードキャストレシーバであり、マッパは、LLRマッパ１０４のようなLLRマッパであり、反復デコーダは、LDPCデコーダ１０６のようなLDPCデコーダであり、軟判定はLLR１０５である場合がある。
【００２３】
図２は、本実施の形態に係るLLRマッパの機能ブロック図である。LLRマッパ２００は、他の構成が適する場合もあるが、LLRマッパ１０４（図１）としての使用に適する。LLRマッパ２００は、スケールファクタ１０９により復調されたデータサンプル１０３の振幅をスケーリングするスケーリングエレメント２０２を含む。LLRマッパ２００は、振幅がスケーリングされた復調データサンプルを量子化して、量子化されたデータサンプルを生成する量子化器２０４を含む。また、LLRマッパ２００は、量子化器２０２により供給された量子化されたデータサンプルからLLR１０５を生成するLLRジェネレータ２０６を含む。本実施の形態では、量子化器２０４は、振幅がスケーリングされた復調データサンプルの整数部を取ることで、振幅がスケーリングされた復調されたデータサンプルを予め決定されたビット数（たとえば６ビット又は８ビット）に量子化する。本実施の形態では、LLRジェネレータ２０６は、ルックアップテーブルを使用して量子化されたデータサンプルからLLR１０５を生成する。LLRジェネレータ２０６は、１以上のLLR生成アルゴリズムを使用してLLR１０５を生成する場合があるので、本実施の形態は、この点に限定されるものではない。
【００２４】
多数の位相シフトキーイング（M-PSK）復調について、コンスタレーションの位置が単位円にあると仮定すると、LLRジェネレータ２０６により生成されるLLR１０５は、以下の式により定義される。
【００２５】
【数１】
2010158015.tif 000003
この場合、eW＝exp(j2π/M)であり、Wkはコンスタレーションポイントである。なお、上記LLR又は軟判定は、特定のバイナリビッ向けである。このビットは、コンスタレーションポイントのセットＳ0でゼロであり、コンスタレーションポイントのセットＳ1で１である。Ｒは受信された複素信号であり、σNはガウスノイズ過程の標準偏差である。LDPCデコーダ１０６（図１）が倍精度（浮動小数点）で実現されるとき、上記式（又はQPSKのような低い変調レベルの簡略化された形式）がLLR計算のために直接に使用される場合がある。DVB-S2のような多くの応用について、LDPCデコーダ１０６は、ハードウェアで実現され、比較的短いワード長を使用する必要がある。たとえば、DVB-S2の実現では、LDPCデコーダ１０６（図１）は、６ビットLLRを使用する場合がある。これらの実施の形態では、LLRジェネレータ２０６は、ルックアップテーブルとして上記式を実現する場合がある。
【００２６】
図３は、本実施の形態に係るLLRマッパにおけるスケーリングファクタを最適化する手順のフローチャートである。手順３０２は、ブロードキャストレシーバ１００（図１）のようなデジタルレシーバで動作するLLR最適化器１０８（図１）のようなLLR最適化器により実行される。手順３０２は、スケールファクタ１０９（図１）を最適化し、ブロードキャスト信号の受信の間の実行される場合がある。本実施の形態では、LDPCデコーダ１０６（図１）の繰り返し回数１１１（図１）が収束について最少にされるか、収束の失敗について最少にされるまで、スケールファクタは、ブロードキャスト信号の受信の間に繰り返し修正される。以下の記載は、図１及び図３を共に参照する。
【００２７】
動作３０４では、LLR最適化器１０８により最初のスケールファクタが選択される。次いで、最初のスケールファクタは、予め決定されたLDPCフレームの数について、LLRマッパ１０４にスケールファクタ１０９として与えられる。
【００２８】
動作３０６では、最初のスケールファクタが予め決定されたLDPCフレームの数についてLLRマッパ１０４に与えられた後、LLR最適化器１０８は、LDPCデコーダ１０６がその時間のほとんどで収束するかを判定する。LDPCデコーダ１０６がその時間のほとんどで収束するとき、動作３０８が実行される。LDPCデコーダ１０６がその時間のほとんどで収束しないとき、動作３１０が実行される。
【００２９】
動作３０８では、収束のための繰り返し回数が最少にされるまで、スケールファクタ１０９は修正される。動作３１２において、最終的に修正されたスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される。
【００３０】
動作３１０では、スケールファクタ１０９は、収束の失敗の数を最少にするために修正される。動作３１２において、最終的に修正されたスケールファクタは、最適なスケールファクタとして選択される。
【００３１】
動作３１４において、予め決定された間隔（すなわち予め決定されたLDPCフレームの数）で動作３０４〜３１２が繰り返される。このように、ブロードキャストレシーバ１００は、変化するチャネルの状態に動的に応答して、最適なスケールファクタを維持することができる。したがって、電力消費量が低減され、SNR性能が増加される。
【００３２】
手順３０２の個々の動作は、個別の動作として例示及び記載されたが、１以上の個々の動作が同時に実行され、例示される順序で動作が実行されることは必要とされない。
【００３３】
本実施の形態では、動作３０８は、以下を含む。
【００３４】
最初のスケールファクタKで開始し、LDPCデコーダ１０６が収束するために要する平均の繰り返し回数（N0）を決定する。
【００３５】
僅かな変量（Δk）をKに加える（K←K+ΔK）。
【００３６】
LDPCデコーダが修正されたKで収束するために要する平均の繰り返し回数（N1）を決定する。
【００３７】
N0をN1と比較する。
【００３８】
N0≒N1の場合、最適なKが発見されているので動作３０８を終了する。
【００３９】
N0＞N1の場合、ΔKの符号を変えず且つN0←N1を設定した後、僅かな変量をKに加えるステップに戻る。
【００４０】
N0＜N1の場合、ΔKの符号を変え且つN0←N1を設定した後、僅かな変量をKに加えるステップに戻る。
【００４１】
本実施の形態では、動作３１０は、以下を含む。
【００４２】
Kの最初又は公称の値で開始し、LDPCデコーダ１０６が比較的多くの（たとえば１００）フレーム数を通して収束するために要する平均の繰り返しの数（N0）を決定する。LDPCデコーダ１０６がこれらフレームの大部分の間に収束することができない場合、N0は信頼できない場合がある。係るケースにおいて、LDPCデコーダ１０６が収束できないときに回数（F0）が記憶される場合がある。F0が予め決定された閾値を下回る場合（すなわち、LDPCデコーダ１０６がその時間のほとんどで収束する）、F0はゼロに設定され、N0は信頼される場合がある。
【００４３】
僅かな変量をKに加える（K←K+ΔK）。
【００４４】
先のステップにおける測定を繰り返し、N1及びF1を生成する。
【００４５】
F0をF1と比較する。
【００４６】
これらの両者がゼロである場合、以下のN0とN1の比較に進む。
【００４７】
F0≦F1である場合、ΔKの符号を変え且つF0←F1及びN0←N1を設定した後、僅かな変量をKに加えるステップに戻る。
【００４８】
F0＞F1である場合、ΔKの符号化を変えず且つF0←F1及びN0←N1を設定した後、僅かな変量をKに加えるステップに戻る。
【００４９】
動作３１０は、最小値Fに対応するKが発見されたときに終了される。
【００５０】
しかし、LDPCデコーダ１０６が完全な失敗を示す場合、これらの比較は意味のないものとなる。係るケースでは、値Kは、その最小値からその最大値に階段状にされ、収束の失敗の最少の数を与えるKの値は、以下に記載されるように決定される。
【００５１】
N0をN1と比較する。
【００５２】
N0≒N1の場合、最適なKが発見されているのでアルゴリズムを終了する。
【００５３】
N0＞N1の場合、ΔKの符号を変えず且つN0←N1を設定した後、僅かな変量をKに加えるステップに戻る。
【００５４】
N0＜N1の場合、ΔKの符号を変え且つN0←N1を設定した後、僅かな変量をKに加えるステップに戻る。
【００５５】
上述されたプロセスは、所与の実現に整合するために修正される場合がある。LDPCデコーダ１０６の繰り返しの回数を最少にするLLRマッピングのスケールファクタの最適値が決定される場合がある。高い雑音レベルのために繰り返しのカウントが信頼できない場合、LDPCの失敗を最少にするKの値が決定される場合がある。
【００５６】
特に説明がない場合、「処理“processing”」、「演算“computing”」、「計算“calculating”」、「判定“determining”」、「表示“displaying”」等は、処理システムのレジスタ及びメモリ内の物理的（たとえば電子的）な量として表されるデータを、処理システム内のレジスタ又はメモリ、或いは他の係る情報ストレージ、伝送又は表示装置内の物理量として同様に表現される他のデータに処理及び変換する１以上の処理又は計算システム或いは他の装置の動作及び／又はプロセスを示す。さらに、本実施の形態で使用されるように、計算装置は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリ或いはその組み合わせであるコンピュータ読取可能なメモリと結合される１以上の処理エレメントを含む。
【００５７】
実施の形態は、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアの１又は組み合わせで実現される場合がある。また、実施の形態は、本実施の形態で記載された動作を実行するために少なくとも１つのプロセッサにより読取られ実行される、コンピュータ読取可能な媒体に記憶される命令として実現される。コンピュータ読取可能な媒体は、マシン（たとえばコンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶又は伝送する媒体を含む。たとえば、コンピュータ読取可能な媒体は、リードオンリメモリ（ROM）、ランダムアクセスメモリ（RAM）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリ装置等を含む場合がある。
【００５８】
要約書は、読者が技術的な開示内容を確認するのを可能にする要約書を要求する37C.F.R.Section1.72(b)に従って提供される。請求項の範囲又は意味を限定又は解釈するために使用されないことを理解されたい。以下の特許請求の範囲は、これにより、それぞれの請求項が個別の実施の形態を示すものとして、詳細な説明に盛り込まれる。
【図１】
2010158015.tif 000004
【図２】
2010158015.tif 000005
【図３】
2010158015.tif 000006