(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受け取ったサンプルの各々を、伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化する方法であって、該方法が、シンボル間干渉を除去する反復される段階を含み、
各反復が、先行の反復においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
前記サンプルを少なくとも１つの信頼しきい値と比較するステップと、
前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えている場合に、前記サンプルに推定シンボルを対応付けるステップであって、該推定シンボルの値は前記サンプルが超えたしきい値に依存するものであり、従って前記サンプルの値が決定される、前記対応付けるステップと、
次のサンプルについての前記比較を実施する前に、前記推定シンボルによって前記受信サンプル組に属する他のサンプルに惹起されたシンボル間干渉を除去するステップと
を含む、ディジタル信号を等化する方法。
【請求項２】
受信機に知られているシンボルを含む少なくとも１つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも１つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号に適用され、前記既知のシンボルの各々によって前記パケットの有用信号に対応するサンプル組に惹起されたシンボル間干渉を除去する予備段階を含んでおり、前記反復される段階が、前記パケットの全ての前記有用シンボルに基づくものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化する段階と、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定する段階と、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理する段階とを含んでおり、前記シンボル間干渉を除去するステップが、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ｃｉ（ここでｉは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす）との積を減算することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記信頼しきい値が前記自己相関係数Ｃ０に比例している請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記信頼しきい値の絶対値が、Ｃ０以外の全ての自己相関係数Ｃｉの和以上である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記信頼しきい値が、前記反復が進行するにつれて小さくなる請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記データパケットの各々が、学習シーケンスによって分離されている２つのデータシーケンスを含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの前記信頼しきい値との前記比較が、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルの前記対応付けが前記シンボルの符号に基づくものであることを特徴とする、そのシンボルが２つの正反対の値のいずれかをとり得るディジタル信号を等化するための請求項１に記載の方法。
【請求項９】
受け取ったサンプルの各々を伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける方法を使用する、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化する装置であって、該装置が、シンボル間干渉を除去する反復される段階を実行する実行手段を含み、該実行手段が、
各反復で、先行の反復においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
前記サンプルを少なくとも１つの信頼しきい値と比較する比較手段と、
該比較手段からの出力に応答し、前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えている場合に、前記サンプルに推定シンボルを対応付ける対応付け手段であって、該推定シンボルの値は前記サンプルが超えたしきい値に依存するものであり、従って前記サンプルの値が決定される、前記対応付け手段と、
該対応付け手段からの出力に応答し、次のサンプルについて前記比較手段による前記比較を実施する前に、前記推定シンボルによって前記受信サンプル組に属する他のサンプルに惹起されたシンボル間干渉を除去する除去手段と
を含む、ディジタル信号を等化する装置。
【請求項１０】
受信機に知られているシンボルを含む少なくとも１つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも１つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号に適用され、前記装置が、前記既知のシンボルの各々によって前記パケットの有用信号に対応するサンプル組に惹起されたシンボル間干渉を除去する予備除去手段を含んでおり、前記実行手段が、前記パケットの全ての前記有用シンボルに基づくものであることを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化するディジタル化手段と、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定する推定手段と、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理するフィルタ処理手段とを含んでおり、前記除去手段が、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ｃｉ（ここでｉは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす）との積を減算する請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記信頼しきい値が前記自己相関係数Ｃ０に比例している請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記信頼しきい値の絶対値が、Ｃ０以外の全ての自己相関係数Ｃｉの和以上である請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記信頼しきい値が、前記反復が進行するにつれて小さくなる請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記データパケットの各々が、学習シーケンスによって分離されている２つのデータシーケンスを含んでいる請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
少なくとも１つの前記信頼しきい値との前記比較が、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルの前記対応付けが前記シンボルの符号に基づくものであることを特徴とする、そのシンボルが２つの正反対の値のいずれかをとり得るディジタル信号を等化するための請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
受け取った信号の各々を伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化する方法が適用されたセル無線システムであって、該システムが、シンボル間干渉を除去する反復される段階を実行する実行手段を含み、該実行手段が、
各反復で、先行の反復においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
前記サンプルを少なくとも１つの信頼しきい値と比較する比較手段と、
該比較手段からの出力に応答し、前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えている場合に、前記サンプルに推定シンボルを対応付ける対応付け手段であって、該推定シンボルの値は前記サンプルが超えたしきい値に依存するものであり、従って前記サンプルの値が決定される、前記対応付け手段と、
該対応付け手段からの出力に応答し、次のサンプルについて前記比較手段による前記比較を実施する前に、前記推定シンボルによって前記受信サンプル組に属する他のサンプルに惹起されたシンボル間干渉を除去する除去手段と
を含む、セル無線システム。
【請求項１８】
受信機に知られているシンボルを含む少なくとも１つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも１つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号に適用され、前記システムが、前記既知のシンボルの各々によって前記パケットの有用信号に対応するサンプル組に惹起されたシンボル間干渉を除去する予備除去手段を含んでおり、前記実行手段が、前記パケットの全ての前記有用シンボルに基づくものであることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化するディジタル化手段と、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定する推定手段と、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理するフィルタ処理手段とを含んでおり、前記除去手段が、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ｃｉ（ここでｉは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす）との積を減算する請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記信頼しきい値が前記自己相関係数Ｃ０に比例している請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記信頼しきい値の絶対値が、絶対値において、Ｃ０以外の全ての自己相関係数Ｃｉの和以上である請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記信頼しきい値が、前記反復が進行するにつれて小さくなる請求項１７に記載のシステム。
【請求項２３】
前記データパケットの各々が、学習シーケンスによって分離されている２つのデータシーケンスを含んでいる請求項１７に記載のシステム。
【請求項２４】
少なくとも１つの前記信頼しきい値との前記比較が、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルの前記対応付けが前記シンボルの符号に基づくものであることを特徴とする、そのシンボルが２つの正反対の値のいずれかをとり得るディジタル信号を等化するための請求項１７に記載のシステム。
【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信号の受信に関する。より正確には本発明は、特にシンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化することに関する。
【０００２】
【従来の技術】
受信ディジタル信号の特性（振幅、符号、位相など）は、ただ１つのシンボルではなくて連続して伝送される複数の情報シンボルに従う。この依存性は、特に受信機に到達するために伝送された信号が取る多重経路や、または例えばセル無線システムの場合には使用する変調技術にあずかっている。
【０００３】
伝送された各シンボルを独立に認識することは難しい。これを行なうためには、等化プロセスによって１つだけ保持するために、種々のシンボルの作用素（ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を連続的に区別することが必要である。他の作用素は、シンボル間干渉として知られているものを構成する。
【０００４】
本発明は、全てのタイプのディジタル信号の受信、特に移動体中での受信に適用される。（移動体の位置及び速度と共に）受信条件が連続的に変化するが故に、シンボル間干渉から生じる問題は移動体においてより懸念される。従って、等化処理はこのような変化に対処するよう適応せねばならない。
【０００５】
本発明の特定の用途は、例えばＧＳＭ（Ｇｒｏｕｐｅ  Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ）ディジタルセル無線システムに使用されるような、その内容が受信機に既知の学習シーケンスを含む信号を等化することにある。ＧＳＭは、その勧告において実現される全ヨーロッパセル無線電話システムの仕様を定義している。情報は、ベースステーションと移動体の間を約１ＧＨｚの搬送周波数のパケットで、２７１ｋｂｉｔ／ｓで動作するＧＭＳＫ変調装置を使用して伝送される。
【０００６】
伝送される各パケットは、学習シーケンスと称される一連の既知のシンボルと、伝送されるデータに従って変化する一連のシンボルとで構成されている。学習シーケンスは、パケットの中央で第１及び第２のデータシーケンスの間にある。
【０００７】
種々の適応等化方法が既に知られている。ＧＳＭにおいては、チャネルのインパルス応答を推定することによりその係数が決定される再帰的等化器を使用することができる。この方法は、無線チャネルにおいて頻繁に起こる選択的フェーディングの存在下に生じるような、信号対ノイズ比が低いケースでは幾分信頼性がない。
【０００８】
−最尤基準を使用してデータシンボルのシーケンスを推定するステップと、
−シンボル間干渉を減じるステップ
との２つのステップで動作するビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）等化器を使用することもできる。
【０００９】
第１のステップは処理時間の点で比較的コストがかかり、この時間は、Ｎｒをシンボル周期の数で表わされるインパルス応答時間とすると、２Ｎｒに比例する。
【００１０】
本発明の特定の目的は、従来方法の上記欠点を解消することである。
【００１１】
より正確には、本発明の目的は、全ての受信条件下、特に選択的フェーディングの存在下に効果的でありしかも良好に動作する、シンボル間干渉に対処するための等化方法及び装置を提供することである。
【００１２】
本発明の別の目的は、ビタビ等化器のような公知の方法と比較して、実行が比較的単純であり且つ処理時間において比較的経済的である、上記種類の方法を提供することである。
【００１３】
本発明の別の目的は、伝送されたシンボルを推定し且つ同時にシンボル間干渉を除去する、上記種類の方法を提供することである。
【００１４】
本発明の別の目的は、移動体中で受信すること、特に無線通信システムに適用可能な方法及び装置を提供することである。本発明の別の目的は、種々のＧＳＭ勧告と全く互換性のある方法及び装置を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
１つの態様において、本発明は、受け取ったサンプルの各々を、伝送シンボルを表わす推定シンボルと対応付ける、シンボル間干渉に対処するためにディジタル信号を等化するための方法であって、各反復段が、先行の反復段においてその値が決定されなかった受信サンプル組の各サンプルに対して、
−前記サンプルを少なくとも１つの信頼しきい値と比較し、前記サンプルが前記しきい値のいずれかを超えているならば、
−前記サンプルに、それが超えたしきい値に値が従う推定シンボルを対応付け、
従って前記サンプルの値が決定され、
−前記推定シンボルによって惹起されたシンボル間干渉を、前記受信サンプル組に属する他のサンプルにおいて除去する
ことを含む、シンボル間干渉を除去する反復ステップを含む方法を提供する。
【００１６】
上記方法においては、まず始めに、最も信頼性のあるサンプルに対応するシンボル値を固定し、それらが惹起する干渉を、他のサンプルにおいて除去する。対応するシンボルの値は、あとに続く反復段においてより容易に決定され得る。
【００１７】
受信機に知られているシンボルを含む少なくとも１つの学習シーケンスと、有用信号を含む少なくとも１つのデータシーケンスとを各々が含むデータパケットの形態で伝送されるディジタル信号を等化するケースでは、本発明の方法は、前記既知のシンボルの各々によって惹起されたシンボル間干渉を、前記パケットの有用シンボルに対応するサンプル組において除去する予備ステップを含んでおり、前記反復ステップにおいて前記パケットの全ての有用シンボルが考慮されるのが有利である。
【００１８】
既知のシンボルは、いかなる推定エラーもなく、第１のパスにおいてシンボル間干渉の第１の部分を除去する確実な方法を提供する。
【００１９】
上記パケットは例えば、ＧＳＭによって指定された学習シーケンスによって分離された２つのデータシーケンスを含み得る。
【００２０】
本発明の方法は、受信サンプルを与えるために受信信号をディジタル化するステップと、自己相関係数組を与えるために伝送チャネルのインパルス応答を推定するステップと、濾波サンプルを与えるために前記受信サンプルをフィルタ処理するステップとを含んでおり、前記シンボル間干渉を除去するステップが、所与のシンボルに対して、前記受信サンプル組の濾波サンプルの各々から、前記所与のシンボルと自己相関係数Ｃｉ（ここでｉは、等化されるべき前記サンプルと前記所与のシンボルに対応するサンプルとの間のサンプルの数を表わす）との積を減算するのが好ましい。
【００２１】
有利な実施例においては、前記信頼しきい値は自己相関係数Ｃ０に比例する。
【００２２】
チャネルの応答に従って信頼しきい値の値を変更することが有利である。
【００２３】
前記信頼しきい値は、Ｃ０以外の全ての自己相関係数Ｃｉの和よりも絶対値で大きいのが好ましい。
【００２４】
前記信頼しきい値は、前記反復ステップが進行するにつれて小さくなるのが有利である。
【００２５】
反復ステップが進行するにつれて、シンボル間干渉は除去される。即ち、より小さいしきい値を用いて決定が行われ得る。
【００２６】
ディジタル信号が、２つの正反対の値のいずれかを取り得るシンボルで構成されている場合には、少なくとも１つのしきい値と比較する演算は、前記サンプルの絶対値を単一しきい値と比較することからなり、推定シンボルを対応付ける演算では前記シンボルの符号が考慮されるのが有利である。
【００２７】
第２の態様においては本発明は、適用の分野に拘わらず上述の方法を実行する任意の等化装置を提供する。該装置は、限定的ではないが、特にセル無線システムにおける等化処理に適用される。
【００２８】
第３の態様においては本発明は、上述の方法をセル無線システムに任意に適用することからなる。
【００２９】
本発明の他の特性及び利点は、添付の図面を参照しながら非限定的な実施例によって与える本発明の好ましい態様の説明から明らかとなろう。
【００３０】
【実施例】
本発明は、１組の受信サンプルのなかで、或るものは他のものよりもシンボル間干渉から受ける影響が少なく、従って、より影響の少ないシンボルの値を決定する方がより容易であるという解析に基づいている。
【００３１】
本発明はこれを、少なくとも２つの連続パス、即ち、
−その値が所定の信頼度で確定されているシンボルによって惹起されるシンボル間干渉を除去するパス、
−幾つかのシンボル間干渉は既に除去されているが故に、第１のパスにおけるよりもずっと容易にその値が決定され得る少なくとも幾つかの他のシンボルによって惹起されるシンボル間干渉を除去するパス
において等化処理を使用することにより行なう。
【００３２】
この反復法は当然ながら２つ以上のパスを含み得る。
【００３３】
推定シンボルによって惹起されるシンボル間干渉を除去する手段が備わっているという条件で、この方法は任意のタイプのディジタル信号を等化することに適用し得ることは明らかである。
【００３４】
以下に実施例によって詳細説明する態様は、特にＧＳＭセル無線システムに関係するものである。前述したように、このシステムにおいてはデータはパケットの形態で交換される。
【００３５】
図１はパケット構造を示す。パケットは、学習シーケンス１３によって分離されている有用データを含む２つの領域１１及び１２を含んでいる。
【００３６】
学習シーケンス１３は特に、伝送チャネルを特性化して、そこからシンボル間干渉値を導出するために使用される。これは、チャネルの特性が１パケット周期の間で安定性を維持することを前提としている。シンボル間干渉を減じるためには、データシンボルを識別することが残っている。
【００３７】
パケット間にはガードタイム（ｇｕａｒｄ  ｔｉｍｅ）が与えられる。
【００３８】
図２は、本発明の方法を実行する装置のブロック図である。
【００３９】
Ｘｋは伝送されたシンボル（学習シーケンスシンボルまたは有用データシンボルのいずれか）であり、ｘｋは、ベースバンドに置換され且つサンプル抽出された受信信号サンプルである。伝送チャネルの特性をｈ（ｔ）とすると、
【００４０】
【数１】
0003589471.tif 000002
【００４１】
但し、Ｎｒは、シンボル周期の数で表わされるインパルス応答時間である。
【００４２】
信号ｘｋは、伝送チャンルによって導入される妨害を補償するようにされた整合フィルタ２１に供給される。即ち整合フィルタ２１の特性はｈ＊（−ｔ）である。フィルタ２１は濾波サンプルＶｋを与える。
【００４３】
フィルタ２１の特性は、インパルス応答推定処理モジュール２３によってサンプルｘｋから生成されるチャネルのインパルス応答の係数ｈｊを使用して連続的に適合される。モジュール２３は更に、後述する等化処理を実行するのに使用される自己相関係数Ｃｉをも与える。
【００４４】
伝送チャネル／フィルタ２１の組合せは、
【００４５】
【数２】
0003589471.tif 000003
【００４６】
と表わすことができる。
【００４７】
従って
【００４８】
【数３】
0003589471.tif 000004
【００４９】
である。
【００５０】
以上から、
【００５１】
【数４】
0003589471.tif 000005
【００５２】
となる。
【００５３】
等化処理モジュール２４の機能は、等化サンプルＶＥｋ＝Ｘｋ×Ｃ０を得るために、上記第２項の和を消去することである。
【００５４】
以降の説明においては、この項：
【００５５】
【数５】
0003589471.tif 000006
【００５６】
を干渉項と表記する。
【００５７】
即ち伝送チャネルは、インパルス応答を推定することにより特性化される。ベースバンドに置換され且つサンプル抽出された受信信号は整合フィルタに供給される。このフィルタ処理の後、干渉項は、受信信号の自己相関係数の実部と等しくなる。本発明の等化方法は、整合フィルタからの出力信号の実部を処理する。
【００５８】
本発明は、この等化処理を実行するための新規の有利な方法を提供する。図３はこの方法の単純化された流れ図である。
【００５９】
各データパケットに対して、第１のステップ３１は、学習シーケンスの既知のシンボルＡｋの各々によって惹起されるシンボル間干渉を除去することからなる。ステップ３１は、勿論、学習シーケンスを含む信号またはパケットのケースにのみ存在する（特定の実施例においては、数個のパケットのみが学習シーケンスを含むように準備することができ、例えば、特別の学習パケットが規則的に及び／または請求時に送られる）。これは、各受信機は学習シーケンスを知っているので、信頼性のある値を使用してシンボル間干渉の第１の部分を除去するという長所を有する。
【００６０】
次に、パケットの有用シンボルを表わす濾波サンプルＶｋの各々を説明する。この次のステップ（３２）は、先行の反復段において対応するシンボルＥｋの値が既に決定されたどうかを判定することからなる。サンプルによって惹起されたシンボル間干渉は一回だけ除去されるべきであることは明らかである。勿論、最初の反復段においてはこのステップ３２（“Ｅｋが決定されたか？”を問うステップ）は実行されず、即ち無条件通過（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔ）である。
【００６１】
この決定が既に行われているのであれば、次のサンプルに直接進む（３３）。そうでなければ、濾波サンプルの値を１つの以上の信頼しきい値と比較する（３４）。
【００６２】
比較結果が良好でない、即ち問題のサンプルの値が、認定シンボルのうちの１つの値に十分に近似でないならば、処理は実行されず、次のサンプルへ進む（３５）。
【００６３】
そうでなければ、濾波サンプルＶｋに対応するシンボルＥｋを、比較を満足する認定シンボルの値を濾波サンプルＶｋに割り当てることにより推定する（３６）。そうすると、ステップ３２と同じ意味でＥｋについて決定が行われたことになる。
【００６４】
このサンプルによって惹起されたシンボル間干渉は、送られたのはシンボルＥｋであるという仮定のもとに除去される（３７）。前述したようにこの除去処理は、例えば該当の各サンプルから積Ｅｋ×Ｃｉを減算することからなる。この演算は、決定がまだ行われていないサンプルに対してのみ適用されるのが有利である。
【００６５】
既に処理したサンプルからシンボル間干渉を続けて除去する必要はない。
【００６６】
次のステップ（３８）は、次のサンプルＶｋ＋１の処理へ進む（３９）ために、サンプルカウンタを増分することからなる。もしそれがパケットの最後のサンプルであるならば、次の反復段（４０）へ進む。
【００６７】
最後の反復段が行われたならば、等化処理は終了し、次のデータパケットの処理へ進む（４１）。
【００６８】
そうでなければ、ステップ３４で使用されたしきい値がより小さい値に変更され（４２）、新たな反復段へと向かう（４３）。
【００６９】
しきい値変更ステップ４２は必須ではないが、特に有利である。その都度シンボル間干渉が減少されるので、連続反復段の各々においてより多くのサンプルを容認することができる。
【００７０】
好ましい実施例においては、しきい値は自己相関係数Ｃ０に比例する。所与の時点で伝送チャネルに影響する妨害に従ってしきい値を変えることは有益である。
【００７１】
決定するためには、種々のしきい値Ｓが、
【００７２】
【数６】
0003589471.tif 000007
【００７３】
であることと仮定する。
【００７４】
これは通常のケースである。
【００７５】
図１のごとき特定のパケットのケースでは、処理は２つのフェーズで行なうことができる。第１のフェーズでは、学習シーケンスの一部である既知のシンボルＮａによって惹起される干渉項を消去する。次いで、学習シーケンスの両側にあるデータシーケンスの一部であるデータシンボルによって惹起されるシンボル間干渉項を消去する。
【００７６】
即ち除去処理は、連続反復処理によって行われる。反復処理は、データシンボルに対応する実際のシンボルの全てについて行なわれる。各サンプルに対して、対応する伝送シンボルの値を決定し、検出されたシンボルによって生成された干渉項を消去するために、まず対応するシンボルが決定されたかどうか、次いで、決定は行われず且つサンプルの絶対値が特定のしきい値を超えているかどうかが検証される。
【００７７】
この状況におけるアルゴリズムを以下に説明する。パラメータは次のように定義した。
【００７８】
Ｎａ        ：学習シーケンスの長さ、
Ａｍ（１，Ｎａ）：学習シーケンスの実際の値、
ｉｆｉｒ    ：学習シーケンスの最初のシンボルに対応するサンプルの位置、
ｉｌａｓ    ：学習シーケンスの最後のシンボルに対応するサンプルの位置、
ｉｓｔａ    ：等化処理のための整合フィルタ出力におけるシリーズの最初のサンプルの位置、
ｉｅｎｄ    ：等化処理のための整合フィルタ出力におけるシリーズの最後のサンプルの位置、
Ｎｒ        ：シンボル周期の数で表わされるインパルス応答時間、
ｉｔｅｒ    ：反復回数（例えば２）
ｔｈｒｊ（１，ｉｔｅｒ）：比較用しきい値のシリーズ、
Ｎｐ        ：整合フィルタ出力におけるシリーズの長さ。
【００７９】
入力
Ｖｋ（ｋ＝１，Ｎｐ）：濾波後の実際のサンプルのシリーズ、
Ｃｉ（ｉ＝０，Ｎｒ−１）：自己相関係数。
【００８０】
出力
ＶＥｋ（ｋ＝ｉｓｔａ，ｉｅｎｄ）：等化された実際のサンプルのシリーズ。
【００８１】
処理は下記のごとき行われる。
【００８２】
１．シリーズＶＥｋの値の初期化：
ＶＥｋ＝Ｖｋ  但し、ｋ＝ｉｓｔａ，ｉｅｎｄ
２．学習シーケンスのシンボルによって生成された、対応サンプルに影響する干渉項を消去する：
0003589471.tif 000008
【００８３】
３．決定標識Ｄｋを初期化する：
Ｄｋ＝０  但し、ｋ＝ｉｓｔａ，ｉｆｉｒ−１及びｋ＝ｉｌａｓ＋１，ｉｅｎｄ
４．データシンボルによって生成された干渉項を消去する：
0003589471.tif 000009
【００８４】
上記アルゴリズムは、図１に記載のパケットの特性を使用していることに留意されたい。学習シーケンス１３を基準にしてデータシーケンス１１及び１２のサンプルを同時に考慮することにより、干渉項を消去する。
【００８５】
しきい値処理は単一演算で行われており、サンプルの絶対値を考慮していることに留意されたい。シンボルは２つの値−１及び＋１のみを取り得る。決定されるとき（しきい値の方が小さいとき）は、推定シンボルとして採用されたサンプルの符号のみが考慮される。
【００８６】
また、上記アルゴリズムは、
−パラメータ値：
Ｎｐ    ＝１４８      Ｎａ    ＝２６
ｉｆｉｒ＝６２        ｉｌａｓ＝８７
ｉｓｔａ＝４          ｉｅｎｄ＝１４５
Ｎｒ    ＝５          ｉｔｅｒ＝２
を有する所謂ノーマルパケット（例えばＧＳＭ勧告のトラフィックチャネル（ＴＣＨ）に対応するパケット）
−パラメータ値：
Ｎｐ    ＝１４８      Ｎａ    ＝６４
ｉｆｉｒ＝４３        ｉｌａｓ＝１０６
ｉｓｔａ＝４          ｉｅｎｄ＝１４５
Ｎｒ    ＝５          ｉｔｅｒ＝２
を有する所謂ＳＣＨパケット（例えばＧＳＭ同期化チャネルに対応するパケット）
を復調するために、ＳＴ１８９３０信号プロセッサにおいて実行された。
【００８７】
上記実施例においては、本発明の等化器は、２つの反復段を実行するのであればたった５５回の計算サイクルしか必要でない。同じことを実行するのに１６状態のビタビ等化器は、１つのシンボルを処理するのに１７０回のサイクルを必要とする。
【００８８】
シミュレーションによると、本発明の等化器のパフォーマンスは、信号対ノイズ比が１２ｄＢ以下のとき及びＧＳＭによって仕様提供されるプロファイルのほとんどにおいて、ビタビ等化器のパフォーマンスに等価であることが判った。
【００８９】
また、全てのケースで、ＧＳＭ基準の必要条件を満足する。
【００９０】
反復回数が増大すれば、パフォーマンスが増強されることは明らかである。
【００９１】
本発明の方法の利点は、伝送されたシンボルを推定できると同時に、かかるシンボルによって惹起された干渉を除去し得ることである。従って、処理時間はＮｒ及びｉｔｅｒに比例する。
【００９２】
本発明の他のアルゴリズム及び他の実行態様も当然ながら考え得る。起こり得る種々の状況に必要となる適合は当業者には明らかであろう。本発明は、パケットの形態で伝送されようとされまいと、また学習シーケンスを含もうと含むまいと、全てのタイプのディジタル信号に適合することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】好ましい実施例におけるデータパケットフォーマットを示す図である。
【図２】本発明の受信機のブロック図である。
【図３】本発明の等化方法の流れ図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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