(57)【要約】通信システムは、データシンボルａ１，．．．，ａＮのレシーバ（１３０）への時間同期転送のための通信チャネル（１１０）を含む。サンプリング部（１３２）を使用して、データシンボルの伝送と同期したサンプリングクロック信号の制御下で、チャネルを時間順次サンプリングする。各サンプルはデータシンボルとノイズの表示を含む。データ支援タイミングエラー検出器（１３３）はサンプルの表示を受信する。検出器は、予測ノイズシーケンス【数９０】2009501475.tif 000092を発生するデータ依存ノイズ予測器（３１０）を含み、シーケンスのｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値【数９１】2009501475.tif 000093はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存する。また、予測ノイズ値【数９２】2009501475.tif 000094を削除することによりサンプルシーケンス中のノイズを白色化するノイズ白色化部（３２０）も含む。検出器は、白色化されたサンプルシーケンスに応じてサンプリングクロック信号を補正する信号を供給するように構成されている。
2009501475.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データシンボルのシーケンスａ１，．．．，ａＮの同期転送のためのデジタル同期通信チャネルと、レシーバとを含むデジタル同期通信システムであって、
前記レシーバは、
前記チャネルでの前記データシンボルの伝送と同期したサンプリングクロック信号の制御下で前記チャネルの出力を時間順次サンプリングするサンプリング部を含み、サンプルのシーケンスのうちの各サンプルはデータシンボルとノイズの表示を含み、
前記サンプリングクロック信号を補正する補正信号を提供するデータ支援タイミングエラー検出器を含み、前記タイミングエラー検出器はサンプルのタイムシーケンスの表示を受け取るサンプリング部に結合しており、
前記データ支援タイミングエラー検出器は、
予測ノイズシーケンス
【数１】
2009501475.tif 000083
を発生するデータ依存ノイズ予測器を有し、前記シーケンス中のｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【数２】
2009501475.tif 000084
はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存し、
前記予測ノイズ値
【数３】
2009501475.tif 000085
を削除して前記サンプルシーケンス中のノイズを白色化するノイズ白色化部を有し、
前記タイミングエラー検出器は、前記白色化されたサンプルシーケンスに応じて前記補正信号を供給するように構成されているシステム。
【請求項２】
前記ノイズ予測器は前記ノイズのモデリングにデータ依存有限次元マルコフプロセスを使用するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記タイミングエラー検出器は最大尤度タイミングエラー検出を実行するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記タイミングエラー検出器はサンプルごとに前記ノイズモデルのパラメータを適応的に推定するように構成された、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記タイミングエラー検出器は、さらに、サンプルのクラスタの信頼性尺度を決定する手段を含み、サンプルのクラスタのタイミング情報の抽出において、前記決定した信頼性尺度によりゲインを重み付けし、より信頼できるクラスタにはより高いゲイン重みを割り当てることにより、前記補正信号を供給するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記信頼性尺度は前記白色化ノイズシーケンスのノイズ分散である、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記ゲイン重みは前記ノイズ分散に反比例する、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記通信チャネルの情報源として機能する記憶装置をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
請求項１のシステムで使用するレシーバであって、
データシンボルのシーケンスａ１，．．．，ａＮの時間同期転送に使用するデジタル同期通信チャネルの出力を時間順次サンプリングするサンプリング部を有し、前記サンプリングは、前記チャネルでの前記データシンボルの伝送と同期したサンプリングクロック信号の制御下であり、サンプルのシーケンスのうちの各サンプルはデータシンボルとノイズの表示を含み、
前記サンプリングクロック信号を補正する補正信号を供給するデータ支援タイミングエラー検出器を有し、前記タイミングエラー検出器はサンプルの時間シーケンスの表示を受信する前記サンプリング部に結合しており、
前記データ支援タイミングエラー検出器は、
予測ノイズシーケンス
【数４】
2009501475.tif 000086
を発生するデータ依存ノイズ予測器を有し、前記シーケンス中のｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【数５】
2009501475.tif 000087
はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存し、
前記予測ノイズ値
【数６】
2009501475.tif 000088
を削除して前記サンプルシーケンス中のノイズを白色化するノイズ白色化部を有し、
前記タイミングエラー検出器は、前記白色化されたサンプルシーケンスに応じて前記補正信号を供給するように構成されているレシーバ。
【請求項１０】
チャネルにおけるデータシンボルの伝送と同期したサンプリングクロック信号の制御下で、データシンボルのシーケンスａ１，．．．，ａＮの時間同期転送のために、デジタル同期通信チャネルの出力を時間順次サンプリングするためのサンプリングクロック信号を補正する補正信号を供給する方法であって、サンプルのシーケンスのうちの各サンプルはデータシンボルとノイズの表示を含み、前記方法は、
前記サンプルの時間シーケンスの表示を受け取る段階と、
予測ノイズシーケンス
【数７】
2009501475.tif 000089
を発生し、前記シーケンスのｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【数８】
2009501475.tif 000090
はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存する段階と、
前記予測ノイズ値
【数９】
2009501475.tif 000091
を削除することにより前記サンプルシーケンス中のノイズを白色化する段階と、
前記白色化したサンプルシーケンスに応じて前記補正信号を供給する段階とを有する方法。
【請求項１１】
プロセッサに請求項１０の方法を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は同期通信システムにおけるタイミングリカバリ方法に関する。
【０００２】
また、本発明は上記方法を実行するシステムと、そのシステムで使用するレシーバとに関する。
【０００３】
タイミングリカバリは、デジタル同期通信システムにおいて信頼性の高いデータ検出を行うための必須機能の１つである。かかるシステムは光記憶装置（例えば、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、高密度ＤＶＤなど）や磁気記憶装置（例えば、ハードディスクなど）の記憶システムにおいて頻繁に使用される。同期通信ネットワークもあり、例えばＩＥＥＥ１３９４やＵＳＢである。
【０００４】
タイミングリカバリの主要な問題は、信頼性の高いデータ再生のために受信信号をサンプリングする瞬間を決定することである。この問題は何十年にもわたって研究されている。既存の解決策の中で、データ支援（ＤＡ、data-aided）タイミングリカバリ方式が強力であることが分かっている。ＤＡ方式は送信されたデータシーケンスをタイミングリカバリのサイド情報として使用する。この情報をレシーバが取得するのは、ユーザデータの前の既知のプリアンブルパターンの形で、またはビットディテクタから得られる決定（decisions）としてである。既存のタイミングリカバリ方式は、入力時のノイズが定常的であり、ノイズが従う統計が送信データに依存しないことを前提としている。
【０００５】
タイミングリカバリは通信速度が高くなるほど重要になる。
【発明の開示】
【０００６】
本発明の目的の１つは、上記種類のシステム、レシーバ、及び方法であってタイミングリカバリを改良したものを提供することである。
【０００７】
本発明の目的の１つを満たすため、デジタル同期通信システムは、データシンボルのシーケンスａ１，．．．，ａＮの同期転送のためのデジタル同期通信チャネルと、レシーバとを含み、
前記レシーバは、
前記チャネルでの前記データシンボルの伝送と同期したサンプリングクロック信号の制御下で前記チャネルの出力を時間順次サンプリングするサンプリング部を含み、サンプルのシーケンスのうちの各サンプルはデータシンボルとノイズの表示を含み、
前記サンプリングクロック信号を補正する補正信号を提供するデータ支援タイミングエラー検出器を含み、前記タイミングエラー検出器はサンプルのタイムシーケンスの表示を受け取るサンプリング部に結合しており、
前記データ支援タイミングエラー検出器は、
予測ノイズシーケンス
【０００８】
【数１０】
2009501475.tif 000003
を発生するデータ依存ノイズ予測器を有し、前記シーケンス中のｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【０００９】
【数１１】
2009501475.tif 000004
はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存し、
前記予測ノイズ値
【００１０】
【数１２】
2009501475.tif 000005
を削除して前記サンプルシーケンス中のノイズを白色化するノイズ白色化部を有し、
前記タイミングエラー検出器は、前記白色化されたサンプルシーケンスに応じて前記補正信号を供給するように構成されている。
【００１１】
本発明では、タイミングエラーディテクタ（timing  error  detector）がサンプリングされた複数のデータシンボルに依存するノイズを予測する。それにより既存のディテクタの性能が高くなるが、それは多くの通信システムにおいてノイズが定常的ではなく、ノイズの統計が送信データに依存することを考慮することによる。このノイズのデータ依存性により従来のタイミングリカバリ方式の性能は大幅に悪くなっている。それによりループ帯域幅（loop  bandwidth）におけるタイミングジッター（すなわち、理想的なサンプリング時と推定されたサンプリング時との間の差）が大きくなる。タイミングジッターが大きくなるとロック（lock）がはずれることが多くなり、ビットエラーレートが高くなる。それゆえ、本発明では、ノイズのデータに依存した推定をやめてノイズを白色化（whiten）する。このように、タイミングリカバリの動作が基づく信号をきれいにして、よりよいリカバリを可能にする。ノイズの白色化は、データシンボル（すなわち、フルサンプル）の表示（representation）を含むサンプルシーケンス、またはサンプルシーケンスのノイズ部分で行われる。
【００１２】
従属請求項２の手段によると、前記ノイズ予測器は、前記ノイズのモデリングに、データ依存有限次元マルコフプロセスを使用するように構成される。このモデルを使用することによりノイズの推定がよくなり、よりきれいな信号が得られる。
【００１３】
従属請求項３の手段によると、前記タイミングエラー検出器は、最大尤度タイミングエラー検出を実行するように構成される。これはタイミングエラーリカバリを実行する有効な方法である。
【００１４】
従属請求項４の手段によると、前記タイミングエラー検出器は、サンプルごとに前記ノイズモデルのパラメータを適応的に推定するように構成される。実際、ノイズの統計は分からず、受信信号から推定する必要がある。サンプルごとにノイズモデルパラメータを推定してトラッキングする適応アルゴリズムを使用し、システムが非定常ノイズをうまく処理して変化に素早く適応できるようにする。
【００１５】
従属請求項５の手段によると、前記タイミングエラー検出器は、さらに、サンプルのクラスタの信頼性尺度を決定する手段を含み、サンプルのクラスタのタイミング情報の抽出において、前記決定した信頼性尺度によりゲインを重み付け、より信頼できるクラスタにはより高いゲイン重みを割り当てることにより、前記補正信号を供給するように構成される。このように、タイミングリカバリにおいては、信頼性がより低いクラスタよりも、信頼性がより高い（ノイズの少ない）サンプルクラスタが大きな役割を果たす。これによりリカバリの正確性が改善される。
【００１６】
従属請求項６の手段によると、前記信頼性尺度は前記白色化ノイズシーケンスのノイズ分散である。これは、信頼性がより高いクラスタとより低いクラスタとを区別する有効な手段である。
【００１７】
従属請求項７の手段によると、前記ゲイン重みは前記ノイズ分散に反比例する。これにより最適な効果が得られる。
【００１８】
従属請求項８の手段によると、前記通信チャネルの情報源として機能する記憶装置をさらに含む。光記憶装置や磁気記憶装置などの任意の適切な記憶装置を使用できる。
【００１９】
本発明の目的は、本システムで使用する記載された種類のレシーバによっても達成できる。
【００２０】
本発明の目的は、チャネルにおけるデータシンボルの伝送と同期したサンプリングクロック信号の制御下で、データシンボルのシーケンスａ１，．．．，ａＮの時間同期転送のために、デジタル同期通信チャネルの出力を時間順次サンプリングするためのサンプリングクロック信号を補正する補正信号を供給する方法によっても達成できる。サンプルのシーケンスのうちの各サンプルはデータシンボルとノイズの表示を含み、前記方法は、
前記サンプルの時間シーケンスの表示を受け取る段階と、
予測ノイズシーケンス
【００２１】
【数１３】
2009501475.tif 000006
を発生し、前記シーケンスのｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【００２２】
【数１４】
2009501475.tif 000007
はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存する段階と、
前記予測ノイズ値
【００２３】
【数１５】
2009501475.tif 000008
を削除することにより前記サンプルシーケンス中のノイズを白色化する段階と、
前記白色化したサンプルシーケンスに応じて前記補正信号を供給する段階とを有する。
【００２４】
本発明のこれらの態様等は、以下に説明する実施形態から明らかであり、これらの実施形態を参照して説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図１は、本発明によるデジタル同期通信システム１００を示すブロック図である。システム１００は、ソース／センダ（source/sender）１２０からシンク／レシーバ（sink/receiver）１３０への一連のデータシンボルａ１，．．．，ａＮの時間同期転送（time-synchronous  transfer）をするデジタル同期通信チャネル１１０を含む。システム１００は任意的にソース／センダ（source/sender）１２０を含んでいてもよい。このシステムは、ソース／センダとシンク／レシーバが両方とも通信チャネルから得られる同一のクロックに同期しているという意味で同期している。例えば、両者の片方が主クロックを含むか、接続されていてもよい。単純な構成では、ソース／センダが主クロック１２２を含み、レシーバは通信チャネルからできるだけよくクロックを回復するよう試みる。ソース／センダはチャネル１１０を介して一連のデータシンボルａ１，．．．，ａＮを送信する。かかる一連のデータシンボルをブロックまたはフレームと呼ぶ。
【００２６】
図１Ａは、同期外部通信システムを使用したシステム例のブロック図である。この場合、ソース／センダ１２０はシステム１００の外部にある。通信チャネルは適切なタイプの外部同期通信チャネルであればいかなるものでもよく、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、ブルートゥース、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＡＤＳＬ、ＧＰＲＳが含まれる。チャネルは有線または無線の通信媒体を含む。センダ（sender）とレシーバ（receiver）は通信を行う好適なインターフェイスを含む。一般的に、ブロックは、受信者が受信したブロックからクロック信号を求められるように（または、受信者自身のクロックを受信信号に同期またはロック（lock）できるように）エンコード（encoded）または変調される。同期ネットワークやこのような同期伝送（synchronous  transmission）はそれ自体周知である。チャネルはポイント・ツー・ポイント（point-point）であってもよいし、三者以上が通信できるものであってもよい。上記の通り、センダが主タイミング（main  timing）を提供し、レシーバが、チャネルを介してセンダが提供したタイミングにロックする。しかし、知られているように、レシーバがチャネルの主タイミングを提供してもよいし（センダがチャネルにロックする）、第三者が主タイミングを提供してもよい（例えば、その第三者が主フレーム構成（main  frame  structure）を生成し、ソースはチャネル上に流れているフレームのペイロード部にデータシンボルの挿入のみを行う）。同期通信バスにおいて、通常、かかる第三者はバスマスタ（bus  master）と呼ばれ、センダとレシーバは両者ともチャネルにロックする。言うまでもなく、タイミングリカバリ（timing  recovery）の点では、実際のデータシンボルのセンダは本発明で言うところの「レシーバ（receiver）」でもある。センダは実際の通信マスタ（communication  master）からフレームデータシンボルを受信し、通信チャネルのクロック信号を回復（recover）またはそのクロック信号に同期するからである。
【００２７】
図１Ｂは、同期内部通信チャネルを使用したシステム例のブロック図である。これは、一般的に、ソースデータが記憶媒体１２４に格納されている場合であり、光記憶（例えば、ＤＶＤ、ブルーレイ、高密度ＤＶＤ）や磁気記憶（例えば、ハードディスク）の場合である。ブロック１２１において、主クロック１２２の制御下で、デジタルソースデータ（データシンボルａ１，．．．，ａＮ）をデジタル時間領域から連続（アナログ）時間領域に変換する。書き込み部１２３はデータを記憶媒体１２４に書き込む。後刻、読み出し部１２５は記憶媒体１２４からそのデータを読み出す。レシーバ１３０は受信ストリームにロックしたクロック信号の制御下で、そのデータをサンプリングする（sample）。このシナリオにおいて、ブロック１２１、１２３、１２４、１２５を合わせて通信チャネル１１０とみなすことができる。
【００２８】
以下、データ信号源をセンダ（sender）とも呼び、シンク／レシーバをレシーバ（receiver）と呼ぶ。
【００２９】
図２Ａ及び図２Ｂは好ましいレシーバ１３０を示すブロック図である。図面において同じ参照数字は実質的に同じ機能を示す。レシーバ１３０は、チャネル１１０を介して送信されたデータシンボルの、サンプリングクロック信号の制御下における時間順サンプリングをするサンプリング部１３２を含む。サンプリング部は周知であり、ここではこれ以上詳しく説明しない。サンプリングクロック信号はチャネル上のデータシンボルの伝送（transmittal）と同期している。レシーバ１３０は、サンプリングクロック信号を補正する補正信号を供給する、データ支援（data-aided）タイミングエラー検出器（ＴＥＤ）１３３をさらに含む。タイミングエラー検出器１３３は、時系列サンプルの表示（representation）を受け取るサンプリング部１３２に結合している。図２はそれ自体既知である２つの構成例を示している。図２Ａは、サンプリングクロック信号の従来のアナログロッキング（同期）を示している。一方、図２Ｂは、サンプリングクロック信号の通信チャネルへのデジタルロッキングをする従来の構成を示している。レシーバは、通信チャネルから受信した信号ｒ（ｔ）をプリフィルタ（prefilter）するプリフィルタ１３１を含む。プリフィルタ１３１はノイズを抑制し、シンボル間干渉（intersymbol  interference、ＩＳＩ）を調整する。（好ましくはプリフィルタされている）受信信号をまずサンプリング部１３２でサンプリングし、次いで検出器１３５に送る。検出器１３５は受信データシンボル
【００３０】
【数１６】
2009501475.tif 000009
を推定する。推定は適切なものであればいかなるものでもよく、ハードビットデシジョンやソフトビットデシジョン（hard  or  soft  bit  decisions）であってもよい。レシーバはタイミングリカバリサブシステムを含む。このサブシステムは、周波数と位相の点で元のクロックに近いサンプリングクロックを供給することを目的としている。このように、タイミングリカバリサブシステムは位相ロックループとして動作する。タイミングリカバリサブシステムは、少なくとも本発明によるタイミングエラー検出器１３３を含む。また、ループフィルタ（ＬＦ）も含み、タイミングリカバリの性能を改善する。特に、サンプリング周波数のトラッキングを改善する。かかるループフィルタはそれ自体既知である。図２Ａのアナログサンプリングにおいて、タイミングリカバリサブシステムは電圧制御オシレータ（ＶＣＯ）１３５を含んでもよい。図２Ｂのデジタルバージョンでは、ＶＣＯではなく、数値制御オシレータ（ＮＣＯ）１３６を使用する。ＮＣＯの出力は、受信デジタル信号の正確なサンプリングに使用される。デジタル信号は自走式（free  running）である（例えば、クリスタルから得られる名目的サンプリング周波数であるクロック信号の制御下で動作している）非同期サンプリング部１３９によりすでにサンプリングされている。本発明による正確な同期サンプリングは、すでにサンプリングした信号を「リサンプリング（resampling）」することにより、デジタル的に行われる。ブロック１３２に示した。これは適切なものであればいかなるものでもよく、例えば補間（interpolation）やサンプリングレート変換（ＳＲＣ）により行われる。最初にサンプリングされた信号を、任意的にデジタルフィルタ１３８でデジタル的にフィルタリングしてからリサンプリングしてもよい。
【００３１】
以下の説明では、データレートが１／Ｔで長さがＮのゼロ平均データシーケンスａｋ、すなわちａ１，．．．，ａＮを通信チャネル１１０で伝送すると仮定する。チャネルのチャネル応答をｈ（ｔ）（このｈ（ｔ）のフーリエ変換は通常、伝達関数と呼ばれる）であると仮定する。チャネルを転送中に加わるノイズをｕ（ｔ）とする。チャネルによりアプリオリには不明な時間変化する遅延φ（ビットインターバルＴ）も生じる。説明を明りょうにするため、プリフィルタ出力の過剰な帯域幅は無視できると仮定する。ここでの説明では、さらにボーレートサンプリング（baud-rate  sampling）に焦点をあてる。本方法は同時にサンプリングされた任意数のビットに適用することができる。本発明はオーバーサンプリング（すなわち、サンプリング部がより高い周波数で動作してクロックがチャネルから直接求められる）を使用するシステムに拡張することもできる。この説明では、サンプリングの瞬間はｔｋ＝（ｋ＋ψ）Ｔで表される。ここで、ψはサンプリングの位相である（単位Ｔに規格化されている）。レシーバは、サンプリングされたシーケンスｘｋに基づいて、ビットデシジョン
【００３２】
【数１７】
2009501475.tif 000010
及びサンプリング瞬間ｔｋを示すクロック信号を生成する。検出器が正しく動作するために、タイミングリカバリサブシステムにより、確実にサンプリング位相ψをφに近づける。
【００３３】
図３は、本発明によるタイミングエラー検出器１３３を示すブロック図である。タイミングエラー検出器１３３は、予測ノイズシーケンス
【００３４】
【数１８】
2009501475.tif 000011
を発生するデータ依存ノイズ予測器３１０を含む。シーケンス中のｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【００３５】
【数１９】
2009501475.tif 000012
は、複数のサンプルのクラスタに依存する。タイミングエラー検出器１３３は、さらに、予測ノイズ値
【００３６】
【数２０】
2009501475.tif 000013
を削除することにより、サンプルシーケンス中のノイズを白色化するノイズ白色化部（noise  whitening  unit）３２０を含む。タイミングエラー検出器１３３は、白色化（whitened）した信号を、白色化サンプルシーケンスに応じて補正信号を供給するユニット３３０に送る。このユニット３３０は補正信号を発生する従来のユニットでもよいが、本発明では、データに依存して（data  dependent  manner）白色化された信号を入力される。一方、従来のユニット３３０は補正されていない信号で動作するものである。以下、ＴＥＤを、サンプリング位相誤差Δ＝φ−ψの推定χｋを与えるものとして説明する。言うまでもなく、他の適切な補正信号を提供することもできる。好ましい実施形態では、ユニット３１０と３２０の機能を、以下により詳細に説明するように一体化してもよい。
【００３７】
この説明ではデータ支援（ＤＡ）ＴＥＤに焦点を絞る。レシーバはａｋを有していると仮定する。例えば、データシーケンスａｋは既知のプリアンブル（preamble）として与えられる。ビットエラーレートが小さいとき、データシーケンスａｋは検出器から取得するデシジョン（decision）であってもよい。また、エラーコレクション方法を使用して推定の精度を改善してもよい。かかる方法は周知であり、本発明の範囲ではない。
【００３８】
本発明によると、ノイズ予測器３１０はデータ依存性を有する。すなわち、受信するデータシーケンスａｋ（または上述の通り、推定されたデータシーケンス）に依存する。ノイズ予測器３１０は予測ノイズシーケンス
【００３９】
【数２１】
2009501475.tif 000014
を発生する。そのシーケンスのｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【００４０】
【数２２】
2009501475.tif 000015
は、複数のサンプルのクラスタに依存する。以下に詳細に説明するように、クラスタは一般的に、少なくともサンプルａｋと少なくともその直前または直後のサンプル（すなわち、ａｋ−１及び／またはａｋ＋１）を含む。ノイズ白色化部３２０は、サンプルシーケンス中のノイズを、そのシーケンスから予測ノイズ値
【００４１】
【数２３】
2009501475.tif 000016
を削除（例えば、減算）することによって白色化する。本発明によるタイミングエラー検出器は、このように、白色化サンプルシーケンスに応じて補正信号を供給するように構成されている。
【００４２】
説明を簡単にするため、ループフィルタ１３４の帯域幅は十分に高く、φの変化をトラッキングできると仮定する。こう仮定すると、φは一定であるとすることができる。次に、サンプリング位相エラーΔはシンボル区間Ｔの一部に制限されている（これは、ＰＬＬがロックされている場合である。ＰＬＬの捕捉特性（acquisition  properties）は本発明の一部ではなく、それ自体が周知である）。この場合、検出器入力までのシステムの等価離散インパルス応答ｑｋは
【００４３】
【数２４】
2009501475.tif 000017
と線形化できる。ここで、ｑ′ｋは、Δ＝０におけるΔに関するｑΔｋの微分である。両方の応答ｑ０ｋとｑ′ｋはレシーバには既知であると仮定する。検出器入力シーケンスは
【００４４】
【数２５】
2009501475.tif 000018
と表すことが出来る。ここで「＊」は線形コンボリューション（linear  convolution）を表し、ｎｋは検出器入力の等価ノイズであり、すなわち
【００４５】
【数２６】
2009501475.tif 000019
である。特に断らなければ、ｑ０ｋは検出器が仮定している理想的ＩＳＩ構造（ideal  ISI  structure）に対応すると仮定する。ｑ０ｋと理想的な検出器応答との間のミスマッチによる、理想的なサンプリング位相における非等化ＩＳＩ（misequalization  ISI）（線形または非線形）はノイズｎｋに組み込まれている。ノイズｎｋは線形または非線型のデータ依存性を有するチャネルノイズも含む。
【００４６】
本発明では、データ依存ノイズ予測器を含むデータ支援タイミングエラー検出器を使用する。シーケンスのｋ番目のサンプルの各予測ノイズ値
【００４７】
【数２７】
2009501475.tif 000020
はサンプリングされた複数のデータシンボルのクラスタに依存する。好ましくは、ｎｋが最初のＫ個の有限データ依存スパン（finite  data-dependent  span）を使用する。本発明では、これは先行するＫ１個のデータシンボル（Ｋ１≧１）及び／または後続のＫ２個のデータシンボル（Ｋ２≧１）を含む。以下、ノイズｎｋはＫ＝Ｋ１＋Ｋ２＋１個の連続するデータシンボル（シンボルクラスタと呼ぶ）に依存すると仮定する。Ｋ１≧１及びＫ２≧１である。このクラスタを
【００４８】
【数２８】
2009501475.tif 000021
で示す。
【００４９】
好ましい実施形態では、Ａ．Ｋａｖｃｉｃ、Ａ．Ｐａｔａｐｏｕｔｉａｎ著「信号依存自己回帰チャネルモデル」（IEEE  Trans.  Magn.,  vol.  ３５,  no.  ５,  pp.  ２３１６-２３１８,  Sep.  １９９９）に記載されたノイズモデルを使用する。この他の適切なデータ依存ノイズモデルも使用可能である。この好ましいモデルでは、ノイズ予測器（noise-predictor）は、ノイズのモデリングにデータ依存有限次元マルコフプロセスを使用して構成されている。このように、有限相関長を使用する：ノイズｎｋは、一定の長さＬ≧０（有限マルコフメモリ長）より前の過去のノイズサンプルとは独立であると仮定する。この独立性は、
【００５０】
【数２９】
2009501475.tif 000022
であることを意味する。ここで、ｐ（）は、過去のノイズサンプルとデータ
【００５１】
【数３０】
2009501475.tif 000023
を条件とするｎｋの確率密度関数である。
【００５２】
【数３１】
2009501475.tif 000024
。
【００５３】
【数３２】
2009501475.tif 000025
の条件は、ノイズｎｋのデータ依存相関を考慮することを意味している。
【００５４】
この好ましいノイズサンプルへの依存性を、データシンボルへの依存性と組み合わせると、式（２）で与えられる条件付きノイズ確率密度関数は、
【００５５】
【数３３】
2009501475.tif 000026
となる。
【００５６】
以下の説明では、同時ガウス確率密度関数を使用する。同時確率密度関数
【００５７】
【数３４】
2009501475.tif 000027
は、データシーケンスを条件とし、サイズ（Ｌ＋１）×（Ｌ＋１）の共分散行列
【００５８】
【数３５】
2009501475.tif 000028
を有するガウス型である。すなわち、
【００５９】
【数３６】
2009501475.tif 000029
。ここで、［］Ｔは転置操作を示し、（Ｌ＋１）×１ベクトル
【００６０】
【数３７】
2009501475.tif 000030
である。
【００６１】
好ましくは、タイミングエラー検出器は、最大尤度タイミングエラー検出を行うように構成されている。データ支援（data-aided）（ＤＡ）最大尤度（ＭＬ）タイミングリカバリは、位相エラーΔに関する統計的知識が事前に得られない場合に最適である。サンプルごとのタイミングリカバリのためのＤＡ  ＭＬ  ＴＥＤを説明する前に、まず、位相エラーΔのワンショットＭＬ推定器を、全体的な検出器入力シーケンスｘ１，．．．，ｘＮの観測に基づいて求める。この目的のために、ノイズ統計は既知であり、Ｎ個のシンボル
【００６２】
【数３８】
2009501475.tif 000031
の伝送の間一定であると仮定する。位相エラーΔのＤＡ  ＭＬ推定は、すべての可能な位相エラーδにおいて、尤度関数、すなわち
【００６３】
【数３９】
2009501475.tif 000032
を最大化して得られる。ここで、尤度関数
【００６４】
【数４０】
2009501475.tif 000033
は、伝送されたシンボル
【００６５】
【数４１】
2009501475.tif 000034
と位相エラーΔ＝δとを条件とする、受信サンプルｘ１，．．．，ｘＮの同時確率密度関数である。式（５）から実際的な基準を求めるため、従来のステップを踏む。最初に、ベイズの規則を適用すると、
【００６６】
【数４２】
2009501475.tif 000035
が得られる。
【００６７】
式（１）、（２）、（３）を使い、ベイズの規則を再度適用すると、式（６）は
【００６８】
【数４３】
2009501475.tif 000036
と因数分解できる。
【００６９】
式（７）の右辺は式（４）を用いて
【００７０】
【数４４】
2009501475.tif 000037
と表せる。ここで、Ｌ×Ｌ行列ｃｋは
【００７１】
【数４５】
2009501475.tif 000038
の下主行列（lower  principal  submatrix）であり、列ベクトル
【００７２】
【数４６】
2009501475.tif 000039
は、エラー信号
【００７３】
【数４７】
2009501475.tif 000040
といわゆるシグネチャ信号
【００７４】
【数４８】
2009501475.tif 000041
との関数として、
【００７５】
【数４９】
2009501475.tif 000042
により与えられる。
【００７６】
式（８）の比例係数は
【００７７】
【数５０】
2009501475.tif 000043
であり、これはδとは独立である。従って、式（７）の対数を取り、ＭＬ位相エラーを次のコスト関数を最小化して求めることができる：
【００７８】
【数５１】
2009501475.tif 000044
。
【００７９】
この式はまだ非常に複雑であり、可能性のあるすべてのシンボルクラスタ
【００８０】
【数５２】
2009501475.tif 000045
の行列Ｃｋとｃｋの逆行列を含んでいる。逆行列の補題（matrix  inversion  lemma）によりこの式を簡単にでき、
【００８１】
【数５３】
2009501475.tif 000046
となる。ここで、
【００８２】
【数５４】
2009501475.tif 000047
であり、サイズは（Ｌ＋１）×１であり、
【００８３】
【数５５】
2009501475.tif 000048
。計算の複雑さは、式（９）ではＯ（Ｎ（Ｌ＋１）２）であるのに対して、式（１０）ではＯ（Ｎ（Ｌ＋１））に下がっている。ベクトル
【００８４】
【数５６】
2009501475.tif 000049
はデータ依存ノイズ予測器と解釈でき、値σ２ｋはノイズ予測分散と解釈できる。実際、所与のシンボルクラスタ
【００８５】
【数５７】
2009501475.tif 000050
について、
【００８６】
【数５８】
2009501475.tif 000051
は過去のノイズサンプルｎｋから予測成分を減算することにより、ノイズｎｋを白色化する。白色化されたノイズ
【００８７】
【数５９】
2009501475.tif 000052
の分散はσ２ｋである。
【００８８】
ＭＬワンショット位相エラー推定ΔＭＬは式（１０）から容易に導くことができ、
【００８９】
【数６０】
2009501475.tif 000053
により与えられる。
【００９０】
ＭＬ位相エラー推定（１１）は、
【００９１】
【数６１】
2009501475.tif 000054
で与えられる瞬時タイミングエラー関数の規格化された平均とみなせる。何故なら、ＰＬＬベースのタイミングリカバリ方式では、ループフィルタにより常に平均化がなされ、ＭＬタイミングエラー検出器（ＭＬ−ＴＥＤ）を
【００９２】
【数６２】
2009501475.tif 000055
と簡単化することができるからである。ここで、ベクトル
【００９３】
【数６３】
2009501475.tif 000056
とスカラー
【００９４】
【数６４】
2009501475.tif 000057
とはクラスタ
【００９５】
【数６５】
2009501475.tif 000058
に対応している。
【００９６】
式（１２）は、２つの興味深いことを表している。第１に、σ２ｋで割ると、シンボル
【００９７】
【数６６】
2009501475.tif 000059
の全クラスタの重み付けが得られる。この好ましい実施形態では、クラスタの重みはσ２ｋに反比例する。図４に示したＭＬ−ＴＥＤのブロック図では、重み付け（実際にはσ２ｋでの除算）をブロック４１０に示した。「予測できない」ノイズ分散が小さく、より信頼できるシンボルクラスタには、ノイジー（noisy）なクラスタよりも、タイミング情報の抽出において、より高いゲインが与えられる。言うまでもなくこの他の重みを使用することもできる。第２に、ｎｋ−１，．．．，ｎｋ−Ｌからのｎｋの「予測可能」成分が、
【００９８】
【数６７】
2009501475.tif 000060
とのスカラー積により除去されている。このため、タイミングリカバリサブシステムが感知するノイズパワーは小さくなる。図４のブロック４２０は、図３のノイズ予測３１０と白色化（whitening）３２０とを実行する。ブロック４３０において、推定されたパラメータ、具体的には
【００９９】
【数６８】
2009501475.tif 000061
が、例えばＲＡＭに記憶される。
適応データ依存ノイズ特徴化
前のセクションでは、すべてのシンボルクラスタについて、
【０１００】
【数６９】
2009501475.tif 000062
は既知であると仮定した。しかし、実際にはノイズの統計は未知であり、受信信号から推定しなくてはならない。さらに、ノイズは定常的ではないので、多くのアプリケーションではこれらの統計を適応的にトラッキングすることが好ましい。ノイズモデルパラメータの推定アルゴリズムが、Ａ．Ｋａｖｃｉｃ、Ａ．Ｐａｔａｐｏｕｔｉａｎ著「信号依存自己回帰チャネルモデル」（IEEE  Trans.  Magn.,  vol.  ３５,  no.  ５,  pp.  ２３１６-２３１８,  Sep.  １９９９）に記載されている。これは、まず共分散行列
【０１０１】
【数７０】
2009501475.tif 000063
を推定し、次にベクトル
【０１０２】
【数７１】
2009501475.tif 000064
と分散σ２（ａ）とを求めるものであり、行列
【０１０３】
【数７２】
2009501475.tif 000065
の逆行列化を含む線形方程式を解いている。つまり、１つのベクトル
【０１０４】
【数７３】
2009501475.tif 000066
を適応させるたびに、共分散行列を逆行列化しなければならず、特にＬが大きいときは複雑になる。好ましい実施形態では、行分散行列の逆行列化が必要ない以下のアプローチを用いる。実際、上記の通り、
【０１０５】
【数７４】
2009501475.tif 000067
とのスカラー積はシンボルクラスタ
【０１０６】
【数７５】
2009501475.tif 000068
のノイズサンプルｎｋ，．．．，ｎｋ−Ｌの白色化を意味し、
【０１０７】
【数７６】
2009501475.tif 000069
は白色化したノイズの分散である。よって、予測ベクトル
【０１０８】
【数７７】
2009501475.tif 000070
を推定しトラッキングする方式は、
【０１０９】
【数７８】
2009501475.tif 000071
の単なる最小化に基づくものである。全体的な推定方法を図５に示した。各クロックサイクルにおいて、１つの予測ベクトル
【０１１０】
【数７９】
2009501475.tif 000072
と１つの分散
【０１１１】
【数８０】
2009501475.tif 000073
を適応させる。予測ベクトルの適応は、最小自乗平均（ＬＭＳ）法に基づき、
【０１１２】
【数８１】
2009501475.tif 000074
を最小化する。
【０１１３】
【数８２】
2009501475.tif 000075
の適応と
【０１１４】
【数８３】
2009501475.tif 000076
の推定は：
【０１１５】
【数８４】
2009501475.tif 000077
により与えられる。ここで、
【０１１６】
【数８５】
2009501475.tif 000078
は
【０１１７】
【数８６】
2009501475.tif 000079
の適応と
【０１１８】
【数８７】
2009501475.tif 000080
の推定のための適応定数であり、
【０１１９】
【数８８】
2009501475.tif 000081
である。
【０１２０】
実際、レシーバはｎｋを有しておらず、予測パラメータの適応はエラー信号ｅｋに基づいて行わねばならない。推定されたパラメータ
【０１２１】
【数８９】
2009501475.tif 000082
はメモリに記憶される。
【０１２２】
言うまでもなく、本発明はコンピュータプログラム、特に情報担体上またはその中のコンピュータプログラムにも適用できる。そのプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、ソースコードとオブジェクトコードの中間コード（部分的にコンパイルされた形体）、その他本発明による不法の実施に使用するのに好適な形体でもよい。記憶担体は、プログラムを担うことができる任意の要素または装置である。例えば、記憶担体は、ＲＯＭ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭ）等、または磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスクまたはハードディスク）等の記憶媒体を含む。さらに、記憶担体は、電気または光ケーブル、または無線その他の手段により搬送できる電気的または光学的信号等の伝送可能キャリアであってもよい。プログラムがそのような信号に化体しているとき、そのキャリアはそのようなケーブルまたはその他の装置または手段により構成される。あるいは、記憶担体は、関係する方法を実行またはその実行に使用するように適応している、プログラムが化体した集積回路であってもよい。
【０１２３】
もちろん、上記の実施形態は、本発明を例示するものであり、限定するものではなく、当業者は、添付したクレームの範囲を逸脱することなく、別の実施形態を多数設計することができる。クレームにおいて、括弧の間に入れた参照符号はクレームを限定するものと解釈してはならない。「有する」という動詞及びその変化形を用いたが、請求項に記載された要素または段階以外の要素の存在を排除するものではない。構成要素に付された「１つの」、「一」という前置詞は、その構成要素が複数あることを排除するものではない。本発明は、複数の異なる構成要素を有するハードウェア手段によって、または好適にプログラムされたコンピュータによって実施してもよい。複数の手段を挙げる装置クレームにおいて、これらの手段は、１つの同じハードウェアにより実施してもよい。相異なる従属クレームに手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１Ａ】本発明を利用できるシステム例を示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明を利用できる他のシステム例を示すブロック図である。
【図２Ａ】本発明によるレシーバを示すさらに詳細なブロック図である。
【図２Ｂ】本発明による他のレシーバを示すさらに詳細なブロック図である。
【図３】本発明による３つの主要なステップを示す図である。
【図４】好ましい実施形態を示す図である。
【図５】パラメータ適応の好ましい実施形態を示す図である。
【図１Ａ】
2009501475.tif 000095
【図１Ｂ】
2009501475.tif 000096
【図２Ａ】
2009501475.tif 000097
【図２Ｂ】
2009501475.tif 000098
【図３】
2009501475.tif 000099
【図４】
2009501475.tif 000100
【図５】
2009501475.tif 000101
【国際調査報告】
2009501475.tif 000102
2009501475.tif 000103