(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ケーブル伝送、地上波伝送または衛星伝送により伝送されたディジタル変調信号を受信して、当該受信した上記ディジタル変調信号に対する波形歪み補償を行う波形歪み補償器において、
受信した上記ディジタル変調信号を当該ディジタル変調信号におけるシンボルタイミングの２分の１倍またはその逓倍の時間間隔で順次遅延して出力する復調信号遅延部からの遅延信号、および／または、自波形歪み補償器の出力信号のレベルを識別・判定した信号を、当該ディジタル変調信号におけるシンボルタイミングの時間間隔で順次遅延して出力する識別・判定データ遅延部からの遅延信号の上記少なくともいずれかの遅延信号の各々に重み係数を掛けた信号の和を線形または非線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク入力層と、
該ニューラルネットワーク入力層からの出力信号に重み係数を掛けた信号の和を非線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク非線形隠れ層と、
上記ニューラルネットワーク入力層からの出力信号に重み係数を掛けた信号の和を線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク線形隠れ層と、
上記ニューラルネットワーク非線形隠れ層からの出力信号および上記ニューラルネットワーク線形隠れ層からの出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を線形または非線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク出力層と、
該ニューラルネットワーク出力層からの出力信号のレベルの識別および判定を行う識別・判定部と、
該識別・判定部の出力信号に基づいて上記ニューラルネットワーク入力層、上記ニューラルネットワーク非線形隠れ層、上記ニューラルネットワーク線形隠れ層および上記ニューラルネットワーク出力層からの各出力信号に掛ける各重み係数を、当該各重み係数の更新のための学習アルゴリズムに従って逐次更新する重み係数更新部と
を備えたことを特徴とするニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器。
【請求項２】
ニューラルネットワーク非線形隠れ層およびニューラルネットワーク線形隠れ層を、それぞれ複数層備えたことを特徴とする請求項１記載のニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ケーブル伝送、地上波伝送または衛星伝送によるディジタルデータ伝送システムにおいて受信信号の歪みを補償する波形歪み補償器に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図９は、例えば“Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”：ＩＥＥＥ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ＯｎＳｅｌｅｃｔｅｄ  Ａｒｅａｓ  Ｉｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．１３，Ｎｏ．２，Ｆｅｂｒｕａｒｙ  １９９５  に示された従来のニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器の構成を示すブロック図である。図において、１は遅延信号出力器で、入力されたディジタル直交変調信号の復調信号をシンボルタイミングの２分の１倍またはその逓倍の時間間隔で遅延して出力する。２は遅延信号出力器１を複数個カスケードに接続した復調信号遅延部、３は遅延データ出力器で、識別・判定部６から入力された信号を、シンボルタイミングの時間間隔で遅延して出力する。４は遅延データ出力器３を複数個カスケードに接続した識別・判定データ遅延部である。
【０００３】
５ａはフィードフォワードニューラルネットワークで、識別・判定データ遅延部４および復調信号遅延部２から入力された信号の非線形歪みを主として補償する。６は識別・判定部で、フィードフォワードニューラルネットワーク５ａの出力であるニューラルネットワーク出力層９の出力信号のレベルの識別および判定を行う。７はニューラルネットワーク入力層で、識別・判定データ遅延部４および復調信号遅延部２の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、線形または非線形出力関数を有するニューロンによって変化させる。
【０００４】
８はニューラルネットワーク非線形隠れ層で、ニューラルネットワーク入力層７の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、非線形出力関数によって変化させる非線形ニューロンを複数個有する。９はニューラルネットワーク出力層で、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、線形または非線形出力関数によって変化させるニューロンを２個有する。１０ａは重み係数更新部で、識別・判定部６の出力信号にもとづき、ニューラルネットワーク出力層９、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８およびニューラルネットワーク入力層７において乗算する重み係数を、重み係数更新アルゴリズムに従って逐次更新する。
【０００５】
次に、動作について説明する。ディジタル直交変調されたディジタルデータは、線形歪みおよび非線形歪みを持った伝送路を通って受信側の復調器に入力され、互いに位相が直交するＩ信号およびＱ信号となって出力される。ただし、ここで対象とする線形歪みおよび非線形歪みとは、振幅の線形歪みおよび振幅の非線形歪みを意味する。一般に、線形波形歪みはトランスバーサルフィルタなどを用いた線形波形歪み補償器で補償する。一方、非線形波形歪みを補償するには、非線形波形歪み補償器が必要である。
【０００６】
上記のＩ信号およびＱ信号は復調信号遅延部２に入力され、それぞれカスケード接続された遅延信号出力器１によってシンボルタイミングの２分の１倍またはその逓倍の時間間隔の遅延を受けて出力される。また、識別・判定データ遅延部４には識別・判定部６の出力信号が入力され、それぞれカスケード接続された遅延データ出力器３によってシンボルタイミングの時間間隔の遅延を受けて出力される。
【０００７】
これらの復調信号遅延部２および識別・判定データ遅延部４の出力信号は、フィードフォワードニューラルネットワーク５ａに入力される。フィードフォワードニューラルネットワーク５ａは、Ｉ信号およびＱ信号の主として非線形歪みを補償する波形歪み補償器として作用し、識別・判定部６に信号を出力する。識別・判定部６は、入力されたディジタル信号の振幅レベルなどをもとに、送信側からどの振幅レベルの信号が送信されたかを識別し、その判定結果を出力する。
【０００８】
次に、フィードフォワードニューラルネットワーク５ａの構成について説明する。フィードフォワードニューラルネットワーク５ａは、ニューラルネットワーク入力層７、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８、ニューラルネットワーク出力層９および重み係数更新部１０ａで構成される。ニューラルネットワーク入力層７には、復調信号遅延部２および識別・判定データ遅延部４の出力信号が入力され、線形または非線形出力関数を持つニューロンと逐次更新される重み係数によって、線形または非線形処理されて出力される。
【０００９】
ニューラルネットワーク入力層７の出力信号はニューラルネットワーク非線形隠れ層８に入力され、非線形出力関数を持つニューロンと、逐次更新される重み係数によって非線形処理されて出力される。ニューラルネットワーク非線形隠れ層８の出力信号はニューラルネットワーク出力層９に入力され、線形または非線形出力関数を持つ２つのニューロンと逐次更新される重み係数によって線形または非線形処理され、フィードフォワードニューラルネットワーク５ａの出力信号として出力される。
【００１０】
重み係数更新部１０ａは、フィードフォワードニューラルネットワーク５ａの出力を、所望のディジタルデータと一致させるための学習アルゴリズムに従って各重み係数を逐次更新する。例えば、Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎアルゴリズム（以下、「ＢＰアルゴリズム」という）では、ニューロンの出力関数、ある時刻における各ニューロンの入出力信号、識別・判定部６の出力および実際の送信信号（以下、「教師信号」という）をもとに、ニューラルネットワーク入力層７、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８およびニューラルネットワーク出力層９の各重み係数を逐次更新する。
【００１１】
次に、ニューラルネットワーク入力層７の構成を、図１０を用いて説明する。いま、ニューラルネットワーク入力層７の入力数をｎ、出力数をｍとする。１１は乗算器で、入力層７のｉ番目の入力ｉと重み係数Ｗｊｉとを乗算してｊ番目のニューロンｊに出力する。１２は線形または非線形出力関数を持つニューロンである。ニューロン１２は、入力信号に重み係数を掛けた信号、つまり、入力された乗算器１１の出力信号の総和をとった後、出力関数によって線形または非線形処理して層の出力信号を生成する。従って、入力層７のｉ番目の入力信号をＸｉ、ニューロン１２の出力関数をＦ（ｘ）とすると、ｊ番目のニューロン１２の出力Ｙｊは式（１）のように与えられる。
【００１２】
【数１】
0003555305.tif 000002
【００１３】
また、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８およびニューラルネットワーク出力層９の構成も、ニューラルネットワーク入力層７の構成と同様である。ただし、入力数、ニューロン数、出力数はそれぞれ任意に決定される。また、各重み係数は重み係数更新部１０ａによりそれぞれ更新される。さらに、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８に含まれるニューロン１２の出力関数はすべて非線形関数である。
【００１４】
以上のように構成されたフィードフォワードニューラルネットワーク５ａは、重み係数を最適化する学習アルゴリズムと、非線形出力関数を持つニューロンの効果によって、主として、入力信号に含まれる非線形歪みを補償する波形歪み補償器として作用する。また、線形の歪みに対してもある程度の補償が可能である。なお、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８は、２層以上存在していてもよい。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
従来のニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器は以上のように構成されており、波形歪み補償器の入力信号は必ず非線形処理されて出力されるため、線形波形歪み補償器に比べて非線形歪みに対する補償能力は優るが、線形歪みに対する補償能力は劣るという問題点があった。
【００１６】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、入力信号の非線形の波形歪みに対しては上記従来のニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器と同等の補償能力を有すると共に、線形の波形歪みに対しても従来の線形波形歪み補償器と同等の補償能力を有する波形歪み補償器を得ることを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る波形歪み補償器は、ケーブル伝送、地上波伝送または衛星伝送により伝送されたディジタル変調信号を受信して、当該受信した上記ディジタル変調信号に対する波形歪み補償を行う波形歪み補償器において、受信した上記ディジタル変調信号を当該ディジタル変調信号におけるシンボルタイミングの２分の１倍またはその逓倍の時間間隔で順次遅延して出力する復調信号遅延部からの遅延信号、および／または、自波形歪み補償器の出力信号のレベルを識別・判定した信号を、当該ディジタル変調信号におけるシンボルタイミングの時間間隔で順次遅延して出力する識別・判定データ遅延部からの遅延信号の上記少なくともいずれかの遅延信号の各々に重み係数を掛けた信号の和を線形または非線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク入力層と、該ニューラルネットワーク入力層からの出力信号に重み係数を掛けた信号の和を非線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク非線形隠れ層と、上記ニューラルネットワーク入力層からの出力信号に重み係数を掛けた信号の和を線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク線形隠れ層と、上記ニューラルネットワーク非線形隠れ層からの出力信号および上記ニューラルネットワーク線形隠れ層からの出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を線形または非線形出力関数によって変化させるニューラルネットワーク出力層と、該ニューラルネットワーク出力層からの出力信号のレベルの識別および判定を行う識別・判定部と、該識別・判定部の出力信号に基づいて上記ニューラルネットワーク入力層、上記ニューラルネットワーク非線形隠れ層、上記ニューラルネットワーク線形隠れ層および上記ニューラルネットワーク出力層からの各出力信号に掛ける各重み係数を、当該各重み係数の更新のための学習アルゴリズムに従って逐次更新する重み係数更新部とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
この発明の実施の形態である波形歪み補償器においては、線形出力関数を持つニューロンで構成されたニューラルネットワーク線形隠れ層と、ニューラルネットワーク非線形隠れ層とを有しており、入力信号の線形歪みはニューラルネットワーク線形隠れ層を経由するニューラルネットワークで補償し、また、信号の非線形歪みはニューラルネットワーク非線形隠れ層を経由するニューラルネットワークで補償するように作用する。
【００２２】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１である波形歪み補償器を示すブロック図である。図において、１は遅延信号出力器で、入力されたディジタル直交変調信号の復調信号をシンボルタイミングの２分の１倍またはその逓倍の時間間隔で遅延して出力する。２は遅延信号出力器１を複数個カスケードに接続した復調信号遅延部、３は遅延データ出力器で、識別・判定部６から入力された信号を、シンボルタイミングの時間間隔で遅延して出力する。４は遅延データ出力器３を複数個カスケードに接続した識別・判定データ遅延部である。
【００２３】
５ｂは線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワークで、識別・判定データ遅延部４および復調信号遅延部２から入力された信号の線形および非線形歪みを補償する。６は識別・判定部で、線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワーク５ｂの出力信号のレベルの識別および判定を行う。７はニューラルネットワーク入力層で、識別・判定データ遅延部４および復調信号遅延部２の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、線形または非線形出力関数を有するニューロンによって変化させる。
【００２４】
８はニューラルネットワーク非線形隠れ層で、ニューラルネットワーク入力層７の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、非線形出力関数によって変化させる非線形ニューロンを複数個有する。９はニューラルネットワーク出力層で、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、線形または非線形出力関数によって変化させるニューロンを２個有する。１３はニューラルネットワーク線形隠れ層で、ニューラルネットワーク入力層７の出力信号にそれぞれ重み係数を掛けた信号の和を、線形出力関数によって変化させる線形ニューロンを複数個有する。１０ｂは重み係数更新部で、識別・判定部６の出力信号にもとづき、ニューラルネットワーク出力層９、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８、ニューラルネットワーク入力層７およびニューラルネットワーク線形隠れ層１３で乗算する重み係数を、重み係数更新アルゴリズムに従って逐次更新する。
【００２５】
なお、ニューラルネットワーク入力層７、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８、ニューラルネットワーク出力層９およびニューラルネットワーク線形隠れ層１３の内部構成は、図１０に示したものと同様に構成されているが、ニューラルネットワーク線形隠れ層１３内のニューロン１２の出力関数は、すべて線形関数である。
【００２６】
重み係数更新部１０ｂは、線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワーク５ｂの出力を、所望のディジタルデータと一致させるための学習アルゴリズムに従って各重み係数を逐次更新する。例えば、ＢＰアルゴリズムを用いる場合、ニューロンの出力関数、ある時刻における各ニューロンの入出力信号、識別・判定部６の出力および教師信号をもとに、ニューラルネットワーク入力層７、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８、ニューラルネットワーク線形隠れ層１３およびニューラルネットワーク出力層９の各重み係数を逐次更新する。
【００２７】
このように構成された波形歪み補償器では、歪み補償を行うニューラルネットワークが、非線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークと、線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークとで構成されているため、信号の線形歪みはニューラルネットワーク線形隠れ層１３を経由するニューラルネットワークで補償するように作用し、信号の非線形歪みはニューラルネットワーク非線形隠れ層８を経由するニューラルネットワークで補償するように作用する。したがって、線形歪み、非線形歪みの両方に対して高い補償能力を有する波形歪み補償器となる。
【００２８】
なお、図１において、対象とする入力信号を、直交変調された信号を復調したＩ信号およびＱ信号としたが、どちらか一方のみでもよく、この場合は識別・判定部６の出力は１つ、またニューラルネットワーク出力層９のニューロンの数も１つとなる。
【００２９】
次に、実施の形態１による波形歪み補償器の効果について説明する。線形歪みまたは非線形歪みを受けたＩ信号およびＱ信号を、従来の技術による波形歪み補償器と、実施の形態１による波形歪み補償器とで補償した場合、シンボル誤り率がどの程度改善されるかについてシミュレーションを行った。ここで、波形歪み補償器の入力信号であるＩ信号およびＱ信号は、６４値ＱＡＭ変調信号の復調信号で、ロールオフ率０．１５のロールオフフィルタにより波形整形されているとする。ロールオフフィルタは送信側と受信側でルート配分されており、非線形歪みおよびマルチパスによる線形歪みは送信側と受信側の間で加えられる。
【００３０】
また、伝送路には加法性白色ガウス雑音が存在し、Ｅｂ／Ｎｏ＝１８ｄＢとする。ただし、Ｅｂ／Ｎｏは１Ｈｚあたりの雑音電力に対する送信データ１ビットあたりのエネルギーをｄＢで表したものである。線形歪みはマルチパスによる歪みとし、マルチパス成分の遅延時間はシンボルタイミングの時間間隔の３倍、主信号成分とマルチパス成分の位相差は０゜とする。マルチパスの大きさは、主信号成分とマルチパス成分の電力比であるＤ／Ｕで表す。例えば、Ｄ／Ｕ＝−１０ｄＢの場合とＤ／Ｕ＝−２０ｄＢの場合とでは、前者の方がマルチパス成分が大きい。
【００３１】
また、非線形歪みは信号の振幅に対して加えられるものとし、非線形歪みを受ける前の信号振幅をｒ、非線形の度合いを決定するパラメータをｐとしたとき、非線形歪みを受けた後の信号振幅ｒ’は次の式（２）で与えられるものとする。
ｒ’＝ｒ／（１＋ｒ２ｐ）１／２ｐ        ・・・・（２）
このとき、ｐの値が小さい方が非線形の度合いは大きい。
【００３２】
また、従来の技術による波形歪み補償器において、ニューラルネットワーク入力層７およびニューラルネットワーク出力層９のニューロンの出力関数はＦ（ｘ）＝ｘで表される線形関数、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８のニューロンの出力関数はＦ（ｘ）＝（１−ｅｘｐ（−ｘ））／  （１＋ｅｘｐ（−ｘ））で表される非線形関数であるとする。
【００３３】
また、ニューラルネットワーク入力層７の入力数は１６、出力数は１６、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８の入力数は１６、出力数は１０、ニューラルネットワーク出力層９の入力数は１０、出力数は２とする。また、ニューラルネットワーク入力層７の入力数１６の内訳は、復調信号遅延部２の出力が６、識別・判定データ遅延部４の出力が１０とする。
【００３４】
また、実施の形態１による波形歪み補償器において、ニューラルネットワーク入力層７、ニューラルネットワーク出力層９およびニューラルネットワーク非線形隠れ層８のニューロンの出力関数は、それぞれ従来の技術による波形歪み補償器の各層のニューロンのものと同一であるとし、ニューラルネットワーク線形隠れ層１３のニューロンの出力関数はＦ（ｘ）＝ｘで表される線形関数であるとする。
【００３５】
また、ニューラルネットワーク入力層７およびニューラルネットワーク出力層９の入出力数も従来の技術による波形歪み補償器の各層と同一であるとし、また、ニューラルネットワーク非線形隠れ層８の入力数は１６、出力数は８、ニューラルネットワーク線形隠れ層１３の入力数は１６、出力数は２とし、ニューラルネットワーク入力層７の入力数１６の内訳は、従来の技術による波形歪み補償器のものと同一であるとする。
【００３６】
また、各ニューロンの重み係数の初期値は−０．０５以上＋０．０５以下の一様乱数で与えられる。また、重み係数更新のアルゴリズムはどちらもＢＰアルゴリズムとし、係数更新のステップ幅は０．００５、学習回数は３２７１１回とする。
【００３７】
また、実施の形態１におけるニューラルネットワーク非線形隠れ層８とニューラルネットワーク線形隠れ層１３は、ＢＰアルゴリズムにおいては１層の隠れ層であると考え、重み係数の逐次更新を行う。
【００３８】
図２に、線形歪みのみが存在する場合のシミュレーション結果を示す。この図２は、線形歪みのＤ／Ｕに対する歪み補償前後のシンボル誤り率を表している。このシミュレーション結果から、従来の技術による波形歪み補償器よりも実施の形態１による波形歪み補償器の方が、シンボル誤り率が改善されていることが分かる。
【００３９】
図３に、非線形歪みのみが存在する場合のシミュレーション結果を示す。この図３は、非線形歪みの度合いを表すパラメータｐに対する歪み補償前後のシンボル誤り率を表している。このシミュレーション結果から、従来の技術による波形歪み補償器よりも実施の形態１による波形歪み補償器の方が、シンボル誤り率が改善されていることが分かる。
【００４０】
図４に、線形歪みと非線形歪みの両方が存在する場合のシミュレーション結果を示す。実在する伝送路では、このように線形歪みと非線形歪みが混在する場合が多い。図４は、マルチパスのＤ／Ｕをパラメータとしたときの歪み補償前後のシンボル誤り率を表している。ただし、非線形歪みはｐ＝３のものである。このシミュレーション結果から、従来の技術による波形歪み補償器よりも実施の形態１による波形歪み補償器の方がシンボル誤り率が改善されていることが分かる。
【００４１】
実施の形態２．
なお、実施の形態１では、遅延信号出力器１を複数個カスケードに接続した復調信号遅延部２の出力信号と、遅延データ出力器３を複数個カスケードに接続した識別・判定データ遅延部４の出力信号をニューラルネットワーク入力層７に入力する判定帰還型波形歪み補償器を構成したが、図５に示すように、遅延信号出力器１を複数個カスケードに接続した復調信号遅延部２の出力のみをニューラルネットワーク入力層７の入力とする構成としてもよい。
【００４２】
この実施の形態２も実施の形態１と同様に、歪み補償を行うニューラルネットワークが、非線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークと、線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークとで構成されているため、信号の線形歪みはニューラルネットワーク線形隠れ層１３を経由するニューラルネットワークで補償し、非線形歪みはニューラルネットワーク非線形隠れ層８を経由するニューラルネットワークで補償するように作用する。したがって、線形歪み、非線形歪みの両方に対して高い補償能力を有する波形歪み補償器を構成できる。
【００４３】
なお、図５において、対象とする入力信号を、直交変調された信号を復調したＩ信号およびＱ信号としたが、どちらか一方のみでもよく、この場合は識別・判定部６の出力は１つ、また、ニューラルネットワーク出力層９のニューロンの数も１つとなる。
【００４４】
実施の形態３．
また、実施の形態１では、遅延信号出力器１を複数個カスケードに接続した復調信号遅延部２の出力信号と、遅延データ出力器３を複数個カスケードに接続した識別・判定データ遅延部４の出力信号をニューラルネットワーク入力層７に入力したが、図６に示すように、Ｉ信号とＱ信号、および識別・判定データ遅延部４の出力信号をニューラルネットワーク入力層７の入力とする構成としてもよい。
【００４５】
この実施の形態３も実施の形態１と同様に、歪み補償を行うニューラルネットワークが、非線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークと、線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークとで構成されているため、信号の線形歪みはニューラルネットワーク線形隠れ層１３を経由するニューラルネットワークで補償し、非線形歪みはニューラルネットワーク非線形隠れ層８を経由するニューラルネットワークで補償するように作用する。したがって、線形歪み、非線形歪みの両方に対して高い補償能力を有する波形歪み補償器を構成でき、また、判定値をフィードバックする構成となっているため、フィードフォワード型の波形歪み補償器で発生する孫ゴーストが無く、実施の形態２に比べてマルチパス等による線形歪みに対する補償能力が高くなる。
【００４６】
なお、図６において、対象とする入力信号を、直交変調された信号を復調したＩ信号およびＱ信号としたが、どちらか一方のみでもよく、この場合は識別・判定部６の出力は１つ、また、ニューラルネットワーク出力層９のニューロンの数も１つとなる。
【００４７】
実施の形態４．
実施の形態１では、ニューラルネットワーク線形隠れ層１３およびニューラルネットワーク非線形隠れ層８をそれぞれ１層で構成したが、図４に示すように、それぞれ２層以上にした、多層の線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワーク５ｃで波形歪み補償器を構成してもよい。ただし、各隠れ層の入力数および出力数は同じである必要はない。
【００４８】
また、重み係数更新部１０ｃは、多層の線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワーク５ｃの出力信号を、所望のディジタルデータと一致させるための学習アルゴリズムに従って各重み係数を逐次更新する。例えば、ＢＰアルゴリズムを用いる場合、ニューロンの出力関数、ある時刻における各ニューロンの入出力信号、識別・判定部６の出力信号および教師信号をもとに、ニューラルネットワーク入力層７、各ニューラルネットワーク非線形隠れ層８、各ニューラルネットワーク線形隠れ層１３およびニューラルネットワーク出力層９の重み係数を逐次更新する。
【００４９】
この実施の形態４も実施の形態１と同様に、歪み補償を行うニューラルネットワークが、非線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークと線形出力関数を有するニューロンを含むネットワークとで構成されているため、信号の線形歪みはニューラルネットワーク線形隠れ層１３を経由するニューラルネットワークで補償し、非線形歪みはニューラルネットワーク非線形隠れ層８を経由するニューラルネットワークで補償するように作用する。したがって、線形歪み、非線形歪みの両方に対して高い補償能力を有する波形歪み補償器を構成でき、また、実施の形態１に比べて、より複雑な非線形歪みに対する補償能力が高くなる。
【００５０】
なお、図７において、対象とする入力信号を、直交変調された信号を復調したＩ信号およびＱ信号としたが、どちらか一方のみでもよく、この場合、識別・判定部６の出力は１つ、またニューラルネットワーク出力層９のニューロンの数も１つとなる。
【００５１】
実施の形態５．
図８は、この発明の実施の形態１〜４のいずれかの波形歪み補償器を用いたセットトップボックス示すブロック図である。図において、１４はセットトップボックスで、情報を提供するサーバ側で圧縮され、直交変調された映像、音声、テキストデータなどの情報や、アナログＴＶ信号を再生すると共に、サーバ側と制御信号などのデータを送受信する。１５は下り用チューナで、サーバ側で圧縮、変調されて送られる映像、音声、テキストデータなどの信号（以下、「下り信号」という）の周波数帯域を、中間周波数帯域またはベースバンド帯域に変換する。
【００５２】
１６はディジタル復調部で、下り用チューナ１５から出力される直交変調信号を復調して、Ｉ信号、Ｑ信号として出力する。１７は実施の形態１〜４のいずれかの波形歪み補償器で、ディジタル復調部１６の出力信号の線形および非線形の波形歪みを補償する。１８はディジタルデータデコーダで、波形歪み補償器１７の出力信号の誤り訂正、デスクランブル、デインターリーブ、データ伸張などのデコードを必要に応じて行い、映像、音声、テキストデータなどのディジタルデータを出力する。１９はアナログＴＶ信号再生部で、下り用チューナ１５の出力信号をアナログＴＶ信号に再生して出力する。
【００５３】
２０はＩ／Ｏで、リモコンなどの制御端末やプリンタなどとデータの受渡し、サーバ側に送信する制御信号などをＣＰＵ・メモリ２１に出力したり、サーバ側から送られてくる制御信号やプリンタへの出力データなどを、ＣＰＵ・メモリ２１から受け取って外部端末に出力する。２１はセットトップボックス１４内の各ブロックを制御するＣＰＵ・メモリ、２２は上り信号変復調部で、サーバ側に送信する制御信号などのデータをＣＰＵ・メモリ２１から受け取り、変調して出力すると共に、サーバ側から送られてきて中間周波数帯域、またはベースバンド帯域に周波数変換された制御信号を上り用チューナ２３から受け取り、復調してＣＰＵ・メモリ２１に出力する。
【００５４】
２３は上り用チューナで、サーバ側に送信するために、上り信号変復調部２２で変調された制御信号を割り当てられたチャネルに応じて周波数変換して出力すると共に、サーバ側から送られてきた制御信号の変調信号の周波数帯域を、中間周波数帯域またはベースバンド帯域に変換して上り信号変復調部２２に出力する。なお、上り用チューナ２３からサーバ側に出力される信号、およびサーバ側から上り用チューナ２３に入力される信号を、以下、「上り信号」という。
【００５５】
次に、動作を説明する。セットトップボックス１４において、波形歪み補償器１７の補償能力が低いと、所望の誤り率が得られなくなるため伝送路に対して許容されるＥｂ／Ｎｏが大きくなり、線形および非線形歪みに対する許容度が厳しくなる。例えば圧縮したディジタル映像信号の場合、誤り率が大きいまま信号を再生すると、再生画像にブロック歪みが生じる、などの問題が生ずる。
【００５６】
また、伝送路のＥｂ／Ｎｏを大きくしたり、線形または非線形歪みを抑えることが容易でない場合は、更に強力な誤り訂正符号を付加するなどの対策が必要となり、送信するデータにおける冗長ビットの割合が増加する。このことは、本来送信すべき情報のビットレートが低下することを意味する。
【００５７】
この発明の実施の形態１〜４を波形歪み補償器１７として用いた実施の形態５のセットトップボックスは、波形歪みに対する補償能力が高い波形歪み補償器を用いているため、上記の諸問題を軽減することができる。
【００５８】
なお、図８のセットトップボックス１４では、上り信号に対して波形歪み補償を行っていないが、上り信号に対しても実施の形態１〜４の波形歪み補償器で波形歪み補償を行っても良い。
【００５９】
また、図８のセットトップボックス１４は、データの双方向伝送を行うことが可能な構成としたが、受信だけが可能な構成としても良く、この場合は上り信号変復調部２２および上り用チューナ２３は必要ない。
【００６０】
さらに、図８のセットトップボックス１４は、アナログＴＶ信号を再生可能な構成としたが、アナログＴＶ信号に関しては再生不可能な構成としても良く、この場合はアナログＴＶ信号再生部１９は必要でない。
【００６１】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、非線形出力関数を持つニューロンで構成された非線形隠れ層と、線形出力関数を持つニューロンで構成された線形隠れ層を組み合わせたフィードフォワードニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器であるから、非線形歪みに対しては従来のニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器と同等の補償能力を有するとともに、線形歪みに対しても従来の線形波形歪み補償器と同等の補償能力を有する波形歪み補償器を得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による波形歪み補償器を示すブロック図である。
【図２】線形歪みだけを含む信号を波形歪み補償器で補償した場合のシンボル誤り率を示すシミューレーション結果を示す図である。
【図３】非線形歪みだけを含む信号を波形歪み補償器で補償した場合のシンボル誤り率を示すシミューレーション結果を示す図である。
【図４】線形歪みおよび非線形歪みを含む信号を波形歪み補償器で補償した場合のシンボル誤り率を示すシミューレーション結果を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態２による波形歪み補償器を示すブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態３による波形歪み補償器を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態４による波形歪み補償器を示すブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態５によるセットトップボックスを示すブロック図である。
【図９】従来のニューラルネットワークを用いた波形歪み補償器を示すブロック図である。
【図１０】フィードフォワードニューラルネットワークにおけるニューラルネットワーク入力層の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  遅延信号出力器、２  復調信号遅延部、３  遅延データ出力器、４  識別・判定データ遅延部、５ｂ  線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワーク、５ｃ  多層の線形隠れ層を含むフィードフォワードニューラルネットワーク、６  識別・判定部、７  ニューラルネットワーク入力層、８  ニューラルネットワーク非線形隠れ層、９  ニューラルネットワーク出力層、１０ｂ，１０ｃ  重み係数更新部、１１  乗算器、１２  ニューロン、１３  ニューラルネットワーク線形隠れ層。
【図１】
0003555305.tif 000003
【図２】
0003555305.tif 000004
【図３】
0003555305.tif 000005
【図４】
0003555305.tif 000006
【図５】
0003555305.tif 000007
【図６】
0003555305.tif 000008
【図７】
0003555305.tif 000009
【図８】
0003555305.tif 000010
【図９】
0003555305.tif 000011
【図１０】
0003555305.tif 000012