(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光通信ネットワークであって、
光送信機であって、
前方エラー訂正（ＦＥＣ）符号器と、
プリコーダと、
変調器と、
をさらに有する、光送信機と、
光ファイバによって前記光送信機に接続された光受信機であって、
検出器と、
ＦＥＣ復号器と、
判定ブロックと、
エラー検査ブロックと、
をさらに有する、光受信機と、
前記光ファイバ内の光チャネルの非線形統計を生成するように構成された、前記光受信機内の解析器と、
前記符号器、前記プリコーダ、および前記変調器を、個々にまたは任意の組み合わせで前記非線形統計に適応させる手段と、
を備え、
前記ＦＥＣ復号器からのフィードバック情報を所与として前記検出器の出力のヒストグラムを測定して、外部情報伝達（ＥＸＩＴ）チャートを生成および解析する手段と、
前記ＦＥＣ符号器を前記ＥＸＩＴチャートに適応させる手段と、
をさらに備えた、光通信ネットワーク。
【請求項２】
前記光受信機がエラーを検出すると、自動再送要求（ＡＲＱ）が生成され、改善された変調フォーマットおよび適応シャルヴィック・カイラス符号化を用いて、データの再送が開始される、
請求項１に記載のネットワーク。
【請求項３】
前記ヒストグラムは、ノンパラメトリック統計モデルおよびパラメトリック統計モデルに基づき、
前記パラメトリックモデルは、期待値最大化（ＥＭ）プロセスによって推定されたガウス混合モデル（ＧＭＭ）である、
請求項１に記載のネットワーク。
【請求項４】
前記ＧＭＭは、前記最大化の間に尤度を極大にすることによって推定される、
請求項３に記載のネットワーク。
【請求項５】
受信機は、指数関数的に減衰する非線形歪を有する、
請求項１に記載のネットワーク。
【請求項６】
前記プリコーダは、送信信号が非線形チャネルにとって歪を低減するのに好ましいものとなるようにデータを意図的に適応させるトレリスシェイピングに基づいている、
請求項１に記載のネットワーク。
【請求項７】
光ネットワークにおいて信号を適応的に符号化する方法であって、
前方エラー訂正（ＦＥＣ）符号器とプリコーダと変調器とを有する光送信機と、検出器とＦＥＣ復号器とを有する光受信機との間の非線形チャネルの非線形統計を生成することと、
前記光送信機において、前記符号器、前記プリコーダ、および前記変調器を、個々にまたは任意の組み合わせで前記非線形統計に適応させることと、
を備え、
前記ＦＥＣ復号器からのフィードバック情報を所与として前記検出器の出力のヒストグラムを測定して、外部情報伝達（ＥＸＩＴ）チャートを生成および解析することと、
前記ＦＥＣ符号器を前記ＥＸＩＴチャートに適応させることと、
をさらに備えた、光ネットワークにおいて信号を適応的に符号化する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、デジタル通信に関し、より詳細には、非線形チャネル用に信号を適応符号化することに関する。
【背景技術】
【０００２】
前方エラー訂正（ＦＥＣ）符号化は、雑音を有するチャネルによって引き起こされるエラーを低減することができる。ＦＥＣ符号化は、外部情報伝達（ＥＸＩＴ）チャートを用いた曲線のフィッティングによって最適化することができる。チャネル状態が時間変動しているとき、ＦＥＣ符号化は、チャネル状態に応じて変更されるべきである。これは、通例、適応符号化および変調を用いることによって行われる。しかしながら、既存の適応符号化方法のいずれも、非線形チャネルに適応することができず、これによって、特に光通信では、ＦＥＣ符号化の利点が限定されている。
【０００３】
光通信は、無線通信とは異なる特性を有する。第１に、光信号と媒体との間の相互作用が複雑である。第２に、光信号は、通常、一方向の光ファイバを介して送信される。したがって、光ネットワークは、送信機から受信機へ１つのチャネルを用い、受信機から送信機へ別のチャネルを用いる。そのため、これらの２つのチャネルは、無線通信と異なり非対称であり、逆方向チャネルは、順方向チャネルをミラーリングしていない。一方、光チャネルは、無線チャネルほど経時的に変動しない。そのため、チャネル状態は、より長い時間期間の間、有効である傾向があり、瞬時チャネル状態は、あまり重要ではない。
る。
【０００４】
適応プリコーディングは、チャネル状態の先験的情報を用いることによってエラーを低減するように振幅位相制御およびデータ制御を実行する。プリコーディングのための方法は、トムリンソン・原島（Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ）プリコーディング、ダーティーペーパー符号化、トレリスシェイピング、時間反転プリコーディング、逆チャネルフィルタリング、ベクトル摂動、およびプリディストーション（ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ：前置歪）を含む。それらの方法のいずれも、複雑な時変非線形チャネルに適していない。
【０００５】
光通信における非線形チャネルには、デジタル逆伝搬（ＤＢＰ）を用いることができる。しかしながら、ＤＢＰは、多くの欠点を有する。ＤＢＰは、確率的雑音に弱く、複雑度の高い動作を必要とし、実際のチャネル状態に対するパラメータ不整合によって、追加の歪がもたらされる。
【０００６】
線形チャネルでは、符号化および復号化の複雑度が大幅に減少し、受信機からのフィードバック情報が送信機において利用可能であるとき、エラー確率がかなり低減することが知られている。自動再送要求（ＡＲＱ）は、そのようなものの１つの例である。よく知られたシャルヴィック・カイラス（Ｓｃｈａｌｋｗｉｊｋ−Ｋａｉｌａｔｈ）（Ｓ−Ｋ）フィードバック符号化方式は、ＦＥＣ符号化を何ら用いることなく、二重指数関数的に減衰するエラー確率でチャネル容量を達成する。しかしながら、非線形チャネルのフィードバックの使用についての成功した用途、および統一理論はない。
【発明の概要】
【０００７】
本発明の実施形態は、デジタル通信ネットワークにおける信頼性および効率性を改善する線形チャネルおよび非線形チャネルのための適応符号化を提供する。この方法は、チャネル統計を監視して、チャネルの外部情報伝達（ＥＸＩＴ）チャートを生成および解析する。このチャネル統計は、送信機にフィードバックされ、前方エラー訂正（ＦＥＣ）プリコーディングおよび符号化の適応が行われる。
【０００８】
本発明の１つの実施形態は、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）を用いることによる非線形チャネル統計のパラメトリック解析を提供する。統計パラメータは、期待値最大化（ＥＭ）プロセスによって推定される。ノンパラメトリック解析の場合、チャネル統計は、多変量受信信号の多次元ヒストグラムによって表され、幾つかのモーメント（平均、分散、歪度等）が構築される。
【０００９】
パラメトリック統計またはノンパラメトリック統計のいずれかを用いて、ＥＸＩＴ曲線は、ＦＥＣ符号化を適応させるために、先験的相互情報量を所与として、外部相互情報量の別のヒストグラムによって取得される。
【００１０】
本発明の１つの実施形態は、送信機において利用可能なＥＸＩＴチャート情報に基づいて低密度パリティ検査（ＬＤＰＣ）符号を最適化する。ＬＤＰＣの変数ノードおよび検査ノードの次数分布は、反復の最大数、固定点算術精度、および符号の有限長を含む実用的な復号器の態様を考慮に入れて、ＥＸＩＴチャートの曲線のフィッティングによって再設計される。
【００１１】
本発明の別の実施形態は、受信信号をフィードバックすることによって非線形チャネル用に一般化されたシャルヴィック・カイラス（Ｓ−Ｋ）フィードバック符号化に基づく自動再送要求（ＡＲＱ）を提供する。送信機は、重み付き受信信号を符号化信号に追加し、これによって、同等の非線形歪を指数関数的に減少させることができる。
【００１２】
本発明の別の実施形態は、送信信号が非線形チャネルにとって歪を低減するのにより好ましいものとなるようにデータを意図的に適応させるプリコーディング（例えば、トレリスシェイピング）を適応させる。最適なプリコーディングは、チャネルの統計情報と、ＧＭＭおよびボルテラ級数展開に基づく再生型（ｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ）モデルとを用いることによって再設計することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態による適応符号化を有する方法および通信ネットワークの概略図である。
【図２】本発明の実施形態によるチャネル統計推定の概略図である。
【図３】本発明の実施形態によるＬＤＰＣ符号のＥＸＩＴベースの最適化の概略図である。
【図４】本発明の実施形態による適応ＬＤＰＣ符号器および復号器の概略図である。
【図５】本発明の実施形態によるＳ−Ｋフィードバック符号化に基づくＡＲＱの概略図である。
【図６】本発明の実施形態によるトレリスシェイピングに基づく適応プリコーディングの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施形態は、デジタル通信ネットワークにおける信頼性および効率性を改善する線形チャネルおよび非線形チャネルのための適応符号化を提供する。
【００１５】
方法およびネットワーク
図１は、本発明の実施形態による方法およびネットワーク１００の好ましい実施形態を示している。このネットワークは、例えば、光ファイバ、衛星、および他のタイプの雑音を有する通信ネットワークにおいて線形チャネル、非線形チャネル、および雑音を有するチャネル１３０を介してデータ１１１を転送する送信機１１０および受信機１２０を備える。
【００１６】
送信機は、ＦＥＣ符号器４００用のデータ１１１を有する。符号化データは、プリコーディングブロック１１３によって適応させることができ、変調１１４後に、線形チャネル、非線形チャネル、または雑音を有するチャネル１３０を介して信号、例えば光信号または無線信号として送信される。
【００１７】
歪を有する受信信号１０１が、受信機１２０において、例えば等化器によって検出される（１２１）。検出された信号は、ＦＥＣ復号化されて（１２２）、エラーが低減される。ＦＥＣ復号化情報は、検出器ブロックにフィードバックしてターボループ利得１２５を達成することができる。
【００１８】
ＦＥＣ復号器の出力は、送信データを判定する（１２３）のに用いられる。この判定は、エラー検査器１２４によって監視することができる。受信機が、復号化データにエラーを検出すると、ＡＲＱが生成される（１４４）。
【００１９】
チャネル統計
本発明は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）を用いて信頼性および効率性を改善する。本方法は、受信信号１０１を用いてチャネル統計を解析する（２００）。ＦＥＣ復号器フィードバック情報を所与として検出出力のヒストグラムを測定することによって、ＥＸＩＴチャートが生成され解析される（１４２）。
【００２０】
プリコーダをチャネル状態に応じて適応させることができるように、チャネル統計は送信機にフィードバックされる。
【００２１】
ＦＥＣコードブックがチャネル状態に応じて改善されるように、ＥＸＩＴチャート情報は送信機によって用いられる。
【００２２】
その後、ＡＲＱは、改善された変調フォーマットを用いて再送を行わせることができる。
【００２３】
図２は、ノンパラメトリック統計モデルおよびパラメトリック統計モデルのためのチャネル解析器２００を示している。ノンパラメトリックモデルは、受信信号１０１の多次元ヒストグラムを表すテーブル２１０を作成する。
【００２４】
パラメトリックガウス混合モデル（ＧＭＭ）２２０は、このヒストグラムを解析的に表している。ＧＭＭは、このヒストグラムを良好に記述するための推定を行う複数のパラメータを有する。ＧＭＭは、近似的な最大尤度（ＭＬ）の反復的解法である期待値最大化（ＥＭ）プロセス２３０によって推定される。
【００２５】
期待値ステップでは、推定値の尤度が求められる一方、最大化ステップでは、推定値が、尤度を極大化するように更新される。受信信号は通常、相関しており、したがって、有効な次元数は、多くの場合、主成分解析（ＰＣＡ）または線形判別解析（ＬＤＡ）によって削減することができる。パラメトリックＧＭＭの代替形態である他のモデルを用いることができる。
【００２６】
ＥＸＩＴ曲線は、ＦＥＣ符号化を適応させるために、先験的相互情報量を所与として、外部相互情報量の別のヒストグラムによって取得される。
【００２７】
ＬＤＰＣ符号の最適化
図３は、送信機において利用可能なＥＸＩＴチャートに基づくＬＤＰＣ符号のための最適化手順３００を概略的に示している。非線形チャネル検出器のＥＸＩＴ曲線は、検出器１２１とＦＥＣ復号器１２２との間の情報のヒストグラムに従ってプロットされる（３１０）。
【００２８】
ＥＸＩＴ曲線は、適応されたＬＤＰＣ符号器が、回路雑音、チャネル推定値誤差、および精度ロス等の受信機の不完全性によってもたらされた雑音を有する状態においても依然として動作することができるように、雑音マージンを追加することによってシフトされる（３２０）。シフトされたＥＸＩＴ曲線は、変数ノード復号器のＥＸＩＴ曲線と組み合わされる（３３０）。ここで、この変数ノード復号器のＥＸＩＴ曲線は、固定点演算復号化シミュレーションによって事前に求められる。取得された曲線および検査ノード復号器のＥＸＩＴ曲線は、ＬＤＰＣ符号器の次数分布を最適化する（３４０）のに用いられる。
【００２９】
従来の最適化は、線形計画法とともに曲線のフィッティングを実行する。これとは対照的に、本発明の実施形態は、曲線のフィッティングではなく反復軌道（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ  ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ）を直接用いて、エラー確率が、ターボループ反復１２５の最大数、例えば５回以内に所定の閾値、例えば１０−１５未満となるようにする。符号化レートを同時に最適化することができる。この符号化最適化は、例えば、修正された密度発展法（ｄｅｎｓｉｔｙ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）によって行うことができる。
【００３０】
ＬＤＰＣ符号化
図４は、適応可能なＬＤＰＣ符号器および復号器４００を示している。適応ＬＤＰＣ符号化は、チャネル統計およびＥＸＩＴチャート情報に従って、変数ノード復号器４１０と検査ノード復号器４２０との間のエッジの次数分布を変更する。したがって、ＥＸＩＴベースのＬＤＰＣ最適化が、性能を改善するためにエッジの変更を決定したときに、エッジインターリーバが、適応可能なセレクター４３０を実施して、目的とするエッジを追加および削除する。
【００３１】
ターボループ動作の場合、検出器からの対数尤度比（ＬＬＲ）４０５の情報をターボループマルチプレクサ４４０によって更新することができる。このターボループマルチプレクサは、変数ノード復号器から隣接する変数ノード復号器に信念情報（ｂｅｌｉｅｆ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を渡す。そのようなマルチプレクサは、ターボ等化が最大対数（ｍａｘ−ｌｏｇ）関数によって近似されるとき、条件付き加算器によって実施することができる。
【００３２】
ＡＲＱのためのＳ−Ｋフィードバック
本発明の別の実施形態では、ＡＲＱ１４４は、受信信号１０１をフィードバックすることによって非線形チャネル用に一般化されたＳ−Ｋフィードバック符号化に基づいている。
【００３３】
図５は、非線形チャネル統計用のＳ−Ｋフィードバック５００を示している。エラーが検出されると（５１０）、ＡＲＱは、チャネル統計および量子化された受信信号とともに送信機にフィードバックされる（５２０）。送信機は、チャネル統計および量子化された受信信号５３０を用いることによって受信信号１０１を再生成することができる。エラーに基づいて、受信機が指数関数的に減衰する非線形歪を有するように受信信号の加重和を追加することによって変調フォーマットを適応させる（５４０）ことができる。同様の手順は、他の任意のＡＲＱ方法に用いることができる。
【００３４】
適応符号化
本発明の上記とは別の実施形態は、送信信号が非線形チャネルにとって歪を低減するのに好ましいものとなるようにデータ１１１を意図的に適応させるトレリスシェイピングに基づく適応プリコーディングを提供する。
【００３５】
図６は、非線形チャネル用のトレリスシェイピング６００のための方法を示している。これは、図１のプリコーディングブロック１１３に本質的に取って代わるものである。
【００３６】
プリコーディングが用いられないとき、ＦＥＣ符号化データ６０２は、スイッチ６０２を介して変調ブロック１１４に直接供給される。
【００３７】
受信機が、チャネル統計と、ボルテラ級数展開の支援を有する再生型ＧＭＭモデル６７０とを有する場合、ＦＥＣ符号化データは、トレリスシェイピングブロック６２０を介して変調ブロック１１４に供給される。
【００３８】
トレリスシェイピングブロックでは、ＦＥＣ符号化データは、畳み込み符号の逆パリティ検査行列６３０によって符号化される。パリティ検査出力は、補助データ６６０から生成された対応する生成行列６５０の出力である他の符号化データと合計される（６４０）。この組み合わされたデータは、その後、変調され（１１４）、チャネル１３０を介して送信される。
【００３９】
補助データ６６０は、送信信号が、ＧＭＭの再生型モデルおよびボルテラ級数展開６７０を用いることによってチャネル内の非線形歪を最小にすることができるように最適化される。これは、歪みパワーを最小にする最適なデータを探索するビタビプロセスによって行われる。
【００４０】
受信機は、パリティ検査を用いて、補助データを取り除く。類似の方法は、ベクトル摂動等の他の任意のプリコーディング方式にも機能することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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