(57)【要約】演算的に効率のよい適応多段式ウィーナーフィルタは、入力データレートで動作する線形フィルタモードと、複数のレートで動作するが多くの計算は更新レートでのみ実行する更新モジュールという２つのモジュールを使用する。このフィルタは、チャネル状態が非常にゆっくりと変化し、フィルタの更新レートを入力データレートより大幅に遅くすることができる場合に特に有益である。計算を分離し、好ましくは適正な計算を異なるレートで実行し、好ましくはベクトル演算に代わってスカラ演算を行うことで、高い性能レベルを保ちながら、演算効率を改善することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多段式適応ウィーナーフィルタを通じてデータを処理する方法であって、
線形フィルタモジュールに入力データを供給するステップと、前記線形フィルタモジュールは、第一の線形フィルタ係数セットによって特徴付けられる複数段のフィルタを含み、前記線形フィルタモジュールはさらに、第一のフィルタ重みセットによって特徴付けられ、前記線形フィルタモジュールは、あるフィルタデータレートで入力データを処理し、
あるフィルタ更新レートでフィルタパラメータセットを調整するステップと、前記フィルタデータレートは前記フィルタ更新レートより大きく、前記線形フィルタモジュールが適応ウィーナーフィルタとして機能するようになっており、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記調整は更新モジュール内で行われ、前記入力データは前記線形フィルタモジュールと前記更新モジュールに、平行して供給されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記フィルタパラメータセットの前記調整ステップは、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データのベクトルとフィルタ後データのベクトルとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、前記入力データの連続サンプルについての相互相関を増分更新するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、それ以前の入力データサンプルセットから平均相互相関を算出するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記入力データは、前記複数段のフィルタへと平行して供給されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、
前記フィルタ更新レートは、前記フィルタデータレートを定数で除算することによって得られることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の方法であって、
前記フィルタパラメータセットは、前記第一の線形フィルタ係数セットと前記第一のフィルタ重みセットであることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、
前記更新モジュールの一部は前記フィルタデータレートで動作し、前記更新モジュールの一部は前記更新レートで動作することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、前記更新モジュールからの更新後の線形フィルタ係数を受け取るように接続されていることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、前記更新モジュールからの更新後の線形フィルタ係数を受け取るように接続され、前記更新モジュールは、更新後の線形フィルタ係数を前記更新データレートで供給することを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、
前記更新モジュールは、前記入力データを前記フィルタデータレートで受け取ることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、フィルタ後データを前記フィルタデータレートで出力することを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、
前記更新モジュールは、前記線形フィルタモジュールからの前記第一のフィルタ重みセットを受け取り、その後前記線形フィルタモジュールに更新後のフィルタ重みセットを供給するように接続されていることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、
前記フィルタパラメータセットの前記調整ステップは、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データベクトルとフィルタ後データのベクトルとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１８に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、前記入力データの連続するサンプルについての前記相互相関の増分更新を行うステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１８に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、それ以前の入力データサンプルセットから平均相互相関を算出するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、
前記入力データは、前記複数段のフィルタへと平行して供給されることを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項１に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、前記入力データを前記フィルタデータレートで受け取り、前記入力データはブロックに分割され、第一のブロックは第二のブロックに先行し、前記方法はさらに、前記第一のブロックから第一のフィルタ更新係数セットを生成し、前記第一のフィルタ更新係数セットを使って前記第二のブロックからの前記入力データを処理するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、
前記第一のフィルタ更新係数セットは、前記入力データに基づく時間平均を表すことを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項２３に記載の方法であって、
さらに、第一のフィルタ重みセットを生成するステップを含み、前記第二のブロックからの前記入力データの前記処理ステップは、前記第一のフィルタ重みセットを使用することを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項２５に記載の方法であって、
前記第一のフィルタ重みセットは時間平均によって生成されることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、
前記第一のフィルタ重みセットは、それ以前に入手したフィルタ重みセットの増分更新によって生成されることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項１に記載の方法であって、
前記多段式適応ウィーナーフィルタは、パイプラインド線形フィルタモジュールと更新モジュールを備えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２９に記載の方法であって、前記複数段のフィルタは、前記入力データを平行して受け取ることを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２９に記載の方法であって、前記線形フィルタモジュールは入力データとしてのシンボルを前記フィルタデータレートで受け取り、前記シンボルはブロックに分割され、第一のブロックは第二のブロックに先行し、前記方法はさらに、第一のブロックから第一のフィルタ更新係数セットを生成し、前記第一のフィルタ更新係数セットを使って第二のブロックからの前記シンボルを処理するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項３０に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、前記更新モジュールから更新フィルタ係数を受け取るよう接続され、前記更新モジュールは、更新フィルタ係数を前記更新データレートで供給することを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新データレートは、前記シンボルの伝送に使用されるチャネルの特徴であることを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新データレートは、前記シンボルの伝送に使用されるチャネルの特徴より高速で変化するよう選択されることを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新モジュールは、前記線形フィルタモジュールからのデータを前記フィルタデータレートで受け取るように接続されていることを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新モジュールは、時間平均によって更新フィルタ係数を生成することを特徴とする方法。
【請求項３６】
多段式適応ウィーナーフィルタであって、
あるフィルタデータレートで動作し、チャネルからのシンボルを受信する線形フィルタモジュールと、
前記線形フィルタモジュールからの信号を受信し、前記線形フィルタモジュールに更新後のフィルタ係数を供給するように接続された更新フィルタモジュールと、前記更新後のフィルタ係数は、受信する前記シンボルの発信源である前記チャネルの特徴であり、前記更新フィルタモジュールは、あるフィルタ更新レートで更新後のフィルタ係数を供給し、前記線形フィルタモジュールが適応多段式ウィーナーフィルタとして機能するようにし、
を備えることを特徴とする多段式適応ウィーナーフィルタ。
【請求項３７】
請求項３６に記載のウィーナーフィルタであって、
前記フィルタデータレートは前記フィルタ更新レートの１０倍以上大きいことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項３８】
請求項３７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記線形フィルタモジュールは、入力データとしてシンボルを前記フィルタデータレートで受け取り、前記シンボルはブロックに分割され、第一のブロックは第二のブロックに先行し、前記線形フィルタモジュールは、第一のブロックからのフィルタ更新係数の第一のセットを生成し、第二のブロックからの前記シンボルを、前記第一のフィルタ更新係数セットを使ってフィルタリングすることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項３９】
適応多段式ウィーナーフィルタであって、
それらの入力において共通して入力データセットを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントでなる線形フィルタモジュールと、前記第一と第二の線形フィルタエレメントは、前記入力データセットにおいて異なるフィルタリング動作を行い、前記第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、前記第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力し、
前記線形フィルタモジュール内の少なくともひとつの重みづけエレメントと、少なくともひとつの組み合わせエレメントと、前記第二の線形フィルタエレメントは前記第二のフィルタ後データを前記少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、前記重みづけエレメントは重みづけされた第二のフィルタ後データを出力し、前記組み合わせエレメントは前記重みづけされた第二のフィルタ後データと前記第一のフィルタ後データに応答して、組み合わされたフィルタ後データを出力し、
前記線形フィルタモジュールに連結され、更新後のフィルタ係数を前記第一と第二のフィルタエレメントに供給する更新モジュールと、前記更新モジュールは、前記入力データとフィルタ後データの間の相関に少なくとも部分的に基づいて、更新後のフィルタ係数を判断し、前記線形フィルタモジュールが適応ウィーナーフィルタとして機能するようにし、
を備えることを特徴とする適応多段式ウィーナーフィルタ。
【請求項４０】
請求項３９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、振幅において正規化された前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４１】
請求項３９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新モジュールは、前記フィルタ後データの自己相関に少なくとも部分的に基づいて、前記更新後のフィルタ係数を決定することを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４２】
請求項４１に記載のウィーナーフィルタであって、
さらに、その入力において、前記第一と第二の線形フィルタエレメントと共通して前記入力データを受信する第三の線形フィルタエレメントを備え、前記第三の線形フィルタエレメントは第三のフィルタ後データを出力し、前記線形フィルタモジュールの出力は、前記第一、第二、第三のフィルタ後データに応答することを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４３】
請求項４２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記第三の線形フィルタはマッチドフィルタであることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４４】
請求項４２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記第三の線形フィルタは適応型でないことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４５】
請求項３９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４６】
請求項４０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４７】
請求項４６に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新モジュールは、更新後のフィルタ係数を、入力データが前記線形フィルタモジュールによって受信される前記データレートより遅い更新レートで供給することを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４８】
請求項４７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新レートは、前記データレートの１０分の１より小さいことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４９】
適応多段式ウィーナーフィルタであって、
それらの入力において入力データを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントでなる線形フィルタモジュールと、前記第一と第二の線形フィルタエレメントは同じ入力データセットを受け取り、前記入力データセットについて異なるフィルタリング動作を行い、前記第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、前記第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力し、
前記線形フィルタモジュール内の少なくともひとつの重みづけエレメントと少なくともひとつの組み合わせエレメントと、前記第二の線形フィルタエレメントは前記第二のフィルタ後データを前記少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、前記重みづけエレメントは重みづけされた第二のフィルタ後データを出力し、前記組み合わせエレメントは前記重みづけされた第二のフィルタ後データと前記第一のフィルタ後データに応答し、組み合わされたフィルタ後データを出力し、
前記線形フィルタモジュールに接続され、更新後のフィルタ係数を前記第一のフィルタエレメントに供給し、前記更新モジュールは、前記入力データとフィルタ後データとの間の相関に少なくとも部分的に基づいて更新後のフィルタ係数を判断し、前記線形フィルタモジュールが適応ウィーナーフィルタとして機能するようにし、
を備えることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５０】
請求項４９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、振幅において正規化された前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５１】
請求項４９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、前記フィルタ後データの自己相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５２】
請求項５０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新後のフィルタ係数の判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５３】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５４】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データのベクトルとフィルタ後データのベクトルとの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５５】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、前記入力データの連続するサンプルについての相互相関の増分更新を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５６】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、それ以前に入手した入力データサンプルセットから平均相互相関を算出することを含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５７】
適応多段式ウィーナーフィルタであって、
それぞれ第一と第二の入力データを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントでなる線形フィルタモジュールと、前記第一と第二の線形フィルタエレメントは、相互のフィルタリング動作に関係なく、異なるフィルタリング動作を実行し、前記第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、前記第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力し、
少なくともひとつの重みづけエレメントと、前記第二の線形フィルタエレメントは前記第二のフィルタ後データを前記少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、前記重みづけエレメントは、重みづけされた第二のフィルタ後データを出力し、前記組み合わせエレメントは、前記重みづけされた第二のフィルタ後データと前記第一のフィルタ後データに応答して、組み合わされたフィルタ後データを出力し、
前記線形フィルタモジュールに接続され、前記第一のフィルタエレメントに更新されたフィルタ係数を供給する更新モジュールと、前記更新モジュールは、前記入力データとフィルタ後データとの間の相関に少なくとも部分的に基づいて更新されたフィルタ係数を決定し、前記線形フィルタモジュールが適応ウィーナーフィルタとして機能するようにし、
を備えることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５８】
請求項５７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、振幅において正規化された前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５９】
請求項５７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関と前記フィルタ後データの自己相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６０】
請求項５９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新後のフィルタ係数の判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６１】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６２】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データのベクトルとフィルタ後データのベクトルの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６３】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計処理は、前記入力データの連続サンプルについての相互相関の増分更新を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６４】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、より以前の入力データサンプルセットから平均相互相関を算出することを含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６５】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記第一と第二の入力データはそれぞれ、共通の入力データセットで構成されることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信システム、画像処理システムにおける信号処理と、レーダ、ソナー、その他のセンサアレイ等、各種のセンサにより収集される信号の処理に関する。より詳しくは、本発明は、伝送等を行っている間の歪み、ノイズ、干渉によって劣化された信号の等化とフィルタリングに関する。本発明を実現したものとして、演算的に効率のよい多段式適応ウィーナーフィルタが挙げられる。
【背景技術】
【０００２】
ウィーナーフィルタについては、そのさまざまな用途が提案されている。たとえば、画像処理分野において、ウィーナーフィルタは歪みのあるデータの修復に使用されている。ウィーナーフィルタは、たとえば、直接拡散符号分割多元接続（ＤＳ−ＣＤＭＡ）トランシーバからのデータを回復する等の目的で、通信に応用されてきた。多くの用途にとって、ウィーナーフィルタは、所望の、または伝送された信号とその信号に関するフィルタの予測との間の平均二乗誤差を最小限にする最適な線形フィルタである。その反面、ウィーナーフィルタの係数の決定は演算的に面倒となる場合があり、これによって多くの用途におけるウィーナーフィルタの使用機会が減り、こうしたフィルタの望ましい性能を利用できずにいる。
【０００３】
ウィーナーフィルタの従来の使用例では、観測データのＮ次元ベクトルをＮ次元ベクトルのウィーナーフィルタに入力し、所望のスカラ信号を抽出する。Ｎ次元ウィーナーフィルタ群は演算集約的であり、次元Ｎの累乗としてフィルタ係数のスケーリングを計算し、その後更新するためには、膨大な計算が必要となる。このため、観測データのＮ次元ベクトルを処理し、スカラ送信される(scalar transmitted)、または所望の信号を予測するのに、それほど精度を落とすことなく、階数の少ないウィーナーフィルタ、つまりＮより次元数の少ないフィルタを使用できるようになることが望まれる。これは、ウィーナーフィルタの特徴を決定するための計算の複雑さを軽減する。１９９８年１１月のIEEE Transactions on Information Theory第４４巻第７号に掲載されたＪ．Ｓ．ゴールドスタイン、Ｉ．Ｓ．リード、Ｌ．Ｌ．シャーフ(Scharf)による“A Multistage Representation of the Wiener filter Based on Orthogonal Projections”と題する記事では、複雑な演算を減らして生成できる正射影に基づく多段式ウィーナーフィルタ（ＭＮＦ）が紹介されている。
【０００４】
ゴールドスタイン他の論文の方式によれば、正射影でウィーナーフィルタに入力されることになる観測データの階数を減らす、または次元を下げることができる（つまり、射影によって観測データのベクトルが圧縮される）。射影され、次元の下がった観測データのベクトルは次に、これに対応する低次元のウィーナーフィルタ内で、フィルタの演算効率を改善し、実際の、あるいは伝送されるデータを正確に予測できるような方法で処理される。ウィーナーフィルタのアーキテクチャは複数の段に分解され、その結果、入れ子構造のスカラウィーナーフィルタのセットが得られ、これはデータを処理し、射影されるデータを最終的な、階数の少ないベクトルのウィーナーフィルタに供給する。多段式ウィーナーフィルタのアーキテクチャは、観測データの正射影に非常に適しており、その後の階数の少ないウィーナーフィルタの使用が容易となる。
【０００５】
これまでに、ゴールドスタイン他の論文に記載された多段式ウィーナーフィルタを改良する努力が払われてきた。ゴールドスタイン他による多段式ウィーナーフィルタを改良したものの一例が、１９９８年１１月、カリフォルニア州パシフィック・グローブでのProceedings of 32th Asilomar Conference Signals, Systems and Computersに掲載されたＭ．Ｌ．ホニッグとＪ．Ｓ．ゴールドスタインの“Adaptive Reduced-Rank Residual Correlation Algorithms for DS-CDMA Interference Suppression”と題する記事で開示されている適応フィルタである。ホニッグ他の論文は、フィルタが残差相関(residual correlations)を使用することから、ＲｅｓＣｏｒフィルタと呼ばれる多段式ウィーナーフィルタの適応型について述べている。ここで、残差相関とは、前のデータセットの処理から相関データを使用することを指す。ＲｅｓＣｏｒテクニックによって処理が容易になるのは、これによって、以前に得られたデータセットをフィルタ係数の予想に使用することができ、その結果、フィルタ係数の更新を、フィルタが受信したシンボルを処理するのと同時に計算しなければならないという必要性が低くなるからである。ホニッグ他の論文は、下記の詳細な説明に役立つ背景を開示しているため、その記事の関連部分を簡単に紹介する。
【０００６】
ゴールドスタイン他の論文に記載された多段式ウィーナーフィルタと同様に、ホニッグ他の論文によるＲｅｓＣｏｒフィルタは、一連の正射影を使って観測データのベクトルの次元を下げてから、射影された(projected)データのベクトルをフィルタに供給する。ＲｅｓＣｏｒフィルタの実現例では、ウィーナーフィルタにおける「所望の信号」ｂ１（ｉ）と「観測信号」ｙ（ｉ）の間の相互相関を最大限にする部分空間への射影を利用している。このようにして得られるＲｅｓＣｏｒフィルタは、共分散行列が不明な場合の、ある階数に関する最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）と、非定常環境における部分空間追跡という両面から、最適である。
【０００７】
ＲｅｓＣｏｒ方式は、受け取った（Ｎ次元）データのベクトルを、階数の少ない（Ｄ次元）のウィーナーフィルタに適した階数の少ない（Ｄ次元）部分空間に射影するＮ×Ｄ演算子
【数１】
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を生成するのに応用することができる。受け取ったＭ個のベクトルｙ（ｉ）とＭ個のトレーニング(training)（つまり予測される）シンボルｂ１（ｉ）のブロックの場合、
【数２】
2005522136.tif 000004
【数３】
2005522136.tif 000005
最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）のフィルタ係数は、単純に統計的平均に時間またはサンプル平均を代入することによって予測できる。
このようなＲｅｓＣｏｒフィルタのための代入を実行することで、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）の拡張共分散行列が「三角対角化」される。
【数４】
2005522136.tif 000006
【数５】
2005522136.tif 000007
この説明において、上付き文字Ｈはエルミート転置または複素共役転置の演算を示すために使用される。Ｄ＝Ｎのとき、その結果として得られるフィルタ係数は、最小二乗（ＬＳ）原価関数
【数６】
2005522136.tif 000008
ただし、
【数７】
2005522136.tif 000009
および
【数８】
2005522136.tif 000010
を最小にする。
しかしながら、Ｄ＜Ｎのとき、このフィルタリング方式の性能は、従来の最小二乗生成フィルタのそれとは大きく異なる場合がある。つまり、フィルタは膨大な計算を必要とし、さらに最終的な信号対ノイズ比によって測定されるフィルタの精度は一般に、最適階数のフィルタが選択されない場合より劣る。
【０００８】
ウィーナーフィルタの係数は、係数が以下によって決定されるトレーニングに基づくブロック方式を使い、ＲｅｓＣｏｒフィルタについて導出される。
初期化：
【数９】
2005522136.tif 000011
ｎ＝１，．．．，Ｄ（順方向再帰）について、
【数１０】
2005522136.tif 000012
【数１１】
2005522136.tif 000013
【数１２】
2005522136.tif 000014
【数１３】
2005522136.tif 000015
【数１４】
2005522136.tif 000016
【数１５】
2005522136.tif 000017
減衰ｎ＝Ｄ，．．．，１(逆方向再帰)：
【数１６】
2005522136.tif 000018
【数１７】
2005522136.tif 000019
ただし、
【数１８】
2005522136.tif 000020
である。
【０００９】
上の説明において、ゼロ（ｈ）演算子は、ベクトルをベクトルｈによって画定されるゼロ空間に射影することのできる行列を作る。ブロッキング行列演算子Ｂｎは、データベクトルの一部がウィーナーフィルタの分解を促進する効果をブロックするのに使用される。ブロッキング行列、Ｂｎ（ただしｎ＝１，．．．，Ｄ）の選択は最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）に影響を与えないが、ブロッキング行列の選択は、具体的なデータ記録に関する性能に影響を与える場合がある。伝送されたシンボルのブロックの予測は次のようになる。
【数１９】
2005522136.tif 000021
【００１０】
適応ウィーナーフィルタは、信号の性格に関する前提レベルが異なるさまざまな用途に使用できる。フィルタにトレーニングシーケンスが供給される場合のように、すべての信号がわかっていれば、フィルタは前述のように実現することができる。同様に、わかっているパイロットシンボルがデータとともに伝送された場合、フィルタは、パイロットシンボルが発生したところで、これを使って更新できる。実用においてはしばしば、ウィーナーフィルタには明確なトレーニング信号が供給されない。これは、多くの平滑化の問題において、あるいは多くの通信上の問題において、ｂに、周知の決定論的適応モードでフィルタ出力のデータを決定した後に受け取られるデータに対応する信号を用いることによって克服できる。ＣＤＭＡ通信のフィルタ係数を導出する前述の方式の、別のブラインドバージョンとして、上記の係数生成の説明におけるｐ1にｓ1（所望のユーザの拡散符号）を代入することができる。さらに、アレイ処理環境において、所望の信号の方向は、ステアリングベクトルｓ1とともに事前に知ることができ、このステアリングベクトルもまた、係数生成においてｐ1の代わりに使用できる。上記２つの場合のどちらにおいても、これは、フィルタの第一段は非適応型であるが、アルゴリズムの残りは前述のように進むことを意味している。非適応型の第一段を取り入れたこれらのバージョンについて、その結果生じる一連の順方向再帰は、拡張サンプル共分散行列を正確に三角対角化しないことに注意されたい。その結果、これらのバージョンは、すべての段が適応型のトレーニングベースの性能より劣る可能性がある。
【００１１】
Ｄが小さい場合に関する先の説明において、ウィーナーフィルタの係数を決定するための計算は、次のようなサンプル共分散行列の固有ベクトルまたは反転の計算を必要とする、段数の少ない手法と比較して、穏当である。
【数２０】
2005522136.tif 000022
にもかかわらず、ホニッグ他の論文によるウィーナーフィルタの係数の決定は、現在、多くの用途で使用されている有効性は低いが価格も安いフィルタやイコライザに比べると比較的高価である。
【００１２】
上記の等式で表される適応多段式ウィーナーフィルタは一般に図１に示され、これは、２０００年９月２０−２２日にイリノイ州モンティセロのアラートン・パークでのProceedings of the 2000 Antenna Applications Symposiumに掲載されたＤ．Ｃ．リックスとＪ．Ｓ．ゴールドスタインのEfficient Architectures for Implementing Adaptive Algorithmsと題する記事の図２に示される従来の多段式ウィーナーフィルタの実施例である。リックス他の実施例は基本的に、上記のホニッグ他による多段式ウィーナーフィルタである。図１において、線形フィルタブロックは、ベクトル演算、
【数２１】
2005522136.tif 000023
を表すことに注意されたい。
【００１３】
多段式ウィーナーフィルタの線形フィルタコンポーネントは、図１（ａ）に示され、線形フィルタ内の順方向再帰経路に沿った一連の線形フィルタエレメントｈ１，ｈ２を備える。第一のフィルタエレメントｈ１は、たとえば、ゼロオーダー、つまりチャネル特徴が事前にわかっているマッチドフィルタとすることができる。この第一のフィルタリングは、入力データベクトルをステアリンクベクトル
【数２２】
2005522136.tif 000024
に射影することと等しい。これは、リックス他が提案している実施例である。リックス他による構成において、ｈ１フィルタエレメントによるｄ出力（記事においては
【数２３】
2005522136.tif 000025
と表示）は、フィルタのステアリングベクトルの方向に沿った入力データベクトルの第一の射影である。この第一のｄの予測は、ｈ１’フィルタエレメントによって最初のデータベクトルに再び射影され、この予測量がデータベクトル
【数２４】
2005522136.tif 000026
から減算され、ベクトル
【数２５】
2005522136.tif 000027
が得られる。ベクトル
【数２６】
2005522136.tif 000028
は、受信したデータベクトルの干渉の第一の予測である。他の多段式ウィーナーフィルタと同様に、リックス他の多段式ウィーナーフィルタは干渉の最も重要な部分に焦点を当て、フィルタのその後の段において、より重要性の低い干渉源の連続的な予測が行われる。
【００１４】
このように、次のフィルタエレメントｈ２は、第一の干渉源を予測するのに使用される。ｈ２フィルタエレメントの出力はデータベクトルの方向に射影され、第一の干渉予測量が
【数２７】
2005522136.tif 000029
から減算され、第二の干渉源を示すべき新たなベクトル
【数２８】
2005522136.tif 000030
が供給される。その後の段は、ｈ２フィルタエレメントについて説明したものと同様に動作する。図１（ａ）に示される線形フィルタにおいて、段の連続は、たとえば演算的に好ましいウィーナーフィルタの形態等を表す所望の段数を確保した後は切り捨てられる。この切捨ては、図１（ａ）において、終端装置で示されている。
【００１５】
その後、図１（ａ）に示され、上記等式１２，１３で表される逆方向再帰が行われ、現在伝送されたシンボルに対応する信号の予測量を表すスカラフィルタ出力
【数２９】
2005522136.tif 000031
が生成され、各種の干渉予測量が図１（ａ）のまとめられた（collected）ゲインエレメントで示される等価重量ベクトル
【数３０】
2005522136.tif 000032
に応じた逆方向再帰経路に沿って減算される。図１（ｂ）は、フィルタ係数ｈとフィルタ重みを適応するための計算を示す。図１（ｂ）の
【数３１】
2005522136.tif 000033
によって示されるエレメントは、ベクトルの大きさの計算である。これらの計算は、たとえばブロックごとにシンボルレートで行われ、フィルタ係数の更新とフィルタ重みが更新レートで生成される。
【００１６】
ホニッグ他によるフィルタである図１とこれに関する上記の等式、説明から、Ｄ個のフィルタ段、Ｎのデータベクトル長さ、サイズＭのデータブロックに関する演算の複雑さが判断できる。ここで、演算の複雑さは、フィルタを更新するためのスカラ演算の総数として示され、１０ＤＮＭ＋５ＤＭ＋５ＮＭで表される。たとえば、Ｄ＝１０，Ｎ＝１００，Ｍ＝１０００の場合、図１によるフィルタの複雑さは１．０５５＊１０７である。低い演算コストで多段式適応ウィーナーフィルタの動作を実現することが望ましい。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明のひとつの面によれば、入力データを線形フィルタモジュールに供給すること等を含めた、多段式適応ウィーナーフィルタを通じたデータの処理方法が提供される。線形フィルタモジュールは、第一の線形フィルタ係数セットによって特徴付けられる複数段のフィルタを有し、この線形フィルタモジュールはさらに、第一のフィルタ重みセットによって特徴付けられ、線形フィルタモジュールは入力データをフィルタデータレートで処理する。この方法は、一連のフィルタパラメートをフィルタ更新レートで調整するステップを含み、フィルタデータレートはフィルタ更新レートより大きく、その結果、線形フィルタモジュールは適応ウィーナーフィルタとして機能する。
【００１８】
本発明の別の面によれば、フィルタデータレートで動作し、チャネルからシンボルを受け取る線形フィルタモジュールでなる多段式適応ウィーナーフィルタが提供される。更新フィルタモジュールは、線形フィルタモジュールからの信号を受信し、線形フィルタモジュールに更新後のフィルタ係数を供給するよう接続される。更新後のフィルタ係数は、そのシンボルを供給したチャネルの特徴であり、更新フィルタモジュールはフィルタ更新レートで更新後フィルタ係数を提供し、線形フィルタモジュールが適応多段式ウィーナーフィルタとして機能するようにする。
【００１９】
本発明のさらに別の面によれば、適応多段式ウィーナーフィルタが提供される。このフィルタは、それらの入力において共通して入力データセットを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントを有する線形フィルタモジュールを備える。第一と第二の線形フィルタエレメントは、入力データセットについて、異なるフィルタリング動作を行う。第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力する。少なくともひとつの重みづけエレメントと少なくともひとつの組み合わせエレメントが線形フィルタモジュール内に設置される。第二の線形フィルタエレメントは、第二のフィルタ後データを少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、重みづけエレメントは重みづけされた第二のフィルタ後データを出力する。組み合わせエレメントは、重みづけされた第二のフィルタ後データと第一のフィルタ後データに応答し、組み合わされたフィルタ後データを出力する。更新モジュールは、線形フィルタモジュールに接続され、第一と第二のフィルタエレメントに更新後のフィルタ係数を供給する。更新モジュールは、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関に少なくとも部分的に基づいて、更新後フィルタ係数を決定する。
【００２０】
上記のうち最後の面において、第二のフィルタエレメントのような線形フィルタエレメントを追加し、第三、第四の適応フィルタエレメントを利用する好ましい実施形態もある。
【００２１】
本発明のまた別の面によれば、それぞれ第一と第二の入力データを受け取るように接続された第一と第二の線形フィルタでなる線形フィルタモジュールを有する適応多段式ウィーナーフィルタが提供される。第一と第二の線形フィルタエレメントは、異なるフィルタリング動作を行う。第一の線形フィルタエレメントは、第一のフィルタ後データを出力し、第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力する。第二の線形フィルタエレメントは、第二のフィルタ後データを、少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、重みづけエレメントは重みづけされた第二のフィルタ後データを出力する。組み合わせエレメントは、重みづけされた第二のフィルタ後データと第一のフィルタ後データに応答し、組み合わされたフィルタ後データを出力する。更新モジュールは、線形フィルタモジュールに接続され、更新後のフィルタ係数を第一のフィルタエレメントに供給し、更新モジュールは、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関に部分的に基づき、またフィルタ後データの自己相関に少なくとも部分的に基づいて更新後のフィルタ係数を決定する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の好ましい実施形態を、添付の図面を参照しながら説明する。図中、同様の参照番号は同様のエレメントを示す。図面とこれに関する説明は、この開示の一部を構成する。
【００２３】
本発明の好ましい実施形態は、演算的に効率のよいウィーナーフィルタを提供する。特定の好ましい実施形態は、フィルタの適応部分の更新レートが入力データレートよりずっと低い場合に特に有益な、演算的に効率のよい、適応多段式ウィーナーフィルタ（ＭＷＦ）を提供する。ここで説明する一般的なフィルタのアーキテクチャは、データ入力ベクトルのサイズが大きい場合に特に効率がよい。好ましい面によれば、適応多段式ウィーナーフィルタは、入力データレートで動作する線形フィルタモジュールと入力データレートと更新レートの両方のレートで動作するが多くの計算は更新レートでのみ実行する更新モジュールという２つのモジュールを使用することができる。計算を分離し、好ましくは異なるレートで適当な計算を行い、好ましくはベクトル動作のための代入スカラ演算を行うことは、それぞれが独立して、演算効率を改善し、その一方で高い性能レベルを保つことができる。現在、好ましい実施形態の多くが、これらの方式をすべて採用している。
【００２４】
本発明の別の好ましい実施形態において、多段式ウィーナーフィルタのアーキテクチャは、サンプル更新方式で構成できる。チャネル（データを歪め、劣化させる可変パラメータ）がゆっくりと変化すれば、フィルタ係数をあまり頻繁に更新することにはほとんど利点がない。フィルタ更新の計算は、正確さに必要なものに近いレートで行うのが望ましく、つまり、フィルタ更新の計算は、この例において、データのサンプルを使って行うのが好ましく、フィルタ更新が行われる頻度はデータレートと比較すると少なくなる。サンプルから計算されるフィルタ係数は、新しいデータサンプルが入手され、フィルタ更新係数を再び計算するのに使用されるまで長時間使われる。このような多段式ウィーナーフィルタの例は、したがって、好ましくは３種類のデータ計算レートを採用する。一つ目はフィルタがフィルタ後データを供給するデータレート、二つ目は新しいフィルタ係数を計算する更新レート、三つ目は、更新計算に使用するためにデータブロックのサンプルが抽出されるサンプルレートである。
【００２５】
多段式ウィーナーフィルタアーキテクチャのサンプルによる更新例について、データレートで動作する基本的フィルタ構造は、単純なマッチドフィルタと同程度に複雑ではない形態に簡素化することができる。これにより、新型の適応多段式ウィーナーフィルタは、現在、ほとんどすべての通信および信号処理において広く使用されている、より性能の低いマッチドフィルタとイコライザにコストの面で競合できる。
【００２６】
ここで開示される改良点のいくつかは、更新計算がデータレートで行われる場合、多段式ウィーナーフィルタに応用できる。以下に説明する、ベクトルの乗算と減算の一部が不要となる本発明のいくつかの面によれば、ゆっくりと変化する環境または急速に変化する環境のいずれにおいてフィルタが使用されるかに関係なく、単純化された計算と回路が提供される。このような簡素化は一般に、多段式ウィーナーフィルタにとって有益であり、この種のフィルタに有利に応用できる。ある例において、これらのウィーナーフィルタは、背景の項で述べたウィーナーフィルタでは通常不可能なレベルの平行処理を可能にする。並行処理の採用はそれ自体利点であるが、ウィーナーフィルタにおいて有益となる上記の簡素化のための必須要件ではない。
【００２７】
前述のように、ウィーナーフィルタは、所望の、または伝送された信号と、その信号に関するフィルタの予測との平均二乗誤差を最小限にする線形フィルタである。先の背景の項におけるウィーナーフィルタの説明から明らかなように、ウィーナーフィルタという用語は、適応型構造とフィルタ内に適合型と非適合型（たとえば、マッチドフィルタ）のエレメントを組み合わせて持つものを含むようになっている。多段式ウィーナーフィルタという用語もここで使用される。多段式ウィーナーフィルタとは、２つ以上の線形フィルタ段を備え、信号が、背景の項で述べたように逐次的か、あるいは以下に説明するように、好ましくは平行してフィルタ段に供給されるものを指す。多段式適応ウィーナーフィルタは、２つ以上の線形フィルタ段を備え、そのうちの少なくともひとつが適応型の段である。当業者は、実現例によって、適応型の段数が変わり、フィルタそのものによって決定することができる点を推測できよう。ここで、また背景の項において述べた参照文献の中で説明されているウィーナーフィルタは、しばしば理想的なウィーナーフィルタに近いものである。さらに、ここで説明するウィーナーフィルタは、より大きなフィルタリング構造やシステムの中に組み込まれるサブシステムまたはコンポーネントとすることができ、本発明を実施するのに、フィルタのエレメントすべてをウィーナーフィルタと一致させる必要があるわけではないと理解すべきである。
【００２８】
一般に、本発明のさまざまな面については、本明細書の背景の項で引用した記事において述べられている適用例を含め、階数の少ない多段式ウィーナーフィルタが使用できるような用途が可能である。本発明によるウィーナーフィルタは、空間時間処理を取り入れたシステムをはじめとする通信システムにも使用できる。その他の利用例としては画像処理が挙げられ、この中では、ノイズの多い、あるいは歪みのある画像アレイからの画像データを改善または復元する。画像関係の用途には、たとえば、磁気共鳴検出、各種のＸ線画像システム、ソナー、レーダ、その他、システムに関するデータ収集のための一次元または二次元以上のアレイ（表示が物理的か時間的かを問わない）を用いる例がある。さらに別の例としては、サンプルまたは受け取った音声信号の改善のためのものか、音声認識に使用されるフィルタにおけるものかを問わず、音声処理が挙げられる。このように、本発明の最小限の面であっても、その応用範囲は広いと思われる。
【００２９】
この説明の多くは、線形フィルタモジュールと更新フィルタモジュールを備えるフィルタについて行われる。これらの用語は、上記モジュール内の回路エレメントの論理的および機能的特徴を示すものである。あらゆる動作条件下で、こうした回路要素を物理的に分離する、または回路エレメントをこれらの機能の専用とする必要はない。専用回路も確かに使用でき、現在のところ、デジタル信号プロセッサ等の汎用回路内に使用される場合であっても、線形フィルタモジュールと更新モジュールは基本的に、フィルタ動作中、専用回路を構成することになると予想されている。
【００３０】
適応多段式ウィーナーフィルタの特に好ましい実施形態は、入力データレートで動作する線形フィルタモジュールと、データレートと更新レートの両方で動作するものの、多くの計算は更新レートでのみ実行する更新モジュールという２つのモジュールを使用することができる。特定の計算を行うレートは、好ましくは、この実施形態においては、特定のチャネルの特徴の変化速度に対応するレベルまで低減される。本発明の別の面によれば、フィルタの線形部分とフィルタの適応部分の両方を再構築することにより、従来の多段式適応ウィーナーフィルタの効率が改善される。効率改善のひとつの理由は、フィルタのうち、データレートで動作する線形部分が簡素化され、その一方で、より遅い更新レートで動作する適応部分が、線形フィルタリング部分の簡素化を補うため、より複雑な計算を行うことである。
【００３１】
ここで採用される方式に関する議論を開始するに当たり、図に示し、先に紹介したＲｅｓＣｏｒフィルタについて説明する。前述のＲｅｓＣｏｒフィルタからスタートし、好ましい実施形態では、フィルタ係数のアンサンブル平均を前のブロックのサンプル平均に置き換えることによって更新計算が簡素化されている。これには、
【数３２】
2005522136.tif 000034
および、したがって
【数３３】
2005522136.tif 000035
、
【数３４】
2005522136.tif 000036
およびωが含まれる。これらの数量の各々を前のブロックのサンプル平均に置き換えることは、チャネルがゆっくりと変化しており、前のブロックで計算されたフィルタ係数が現在のブロックについても十分に有効であることを前提としている。
【００３２】
次に、１９９８年１１月、カリフォルニア州パシフィック・グローブでのProceedings of 32th Asilomar Conference Signals, Systems and Computersに掲載されたＭ．Ｌ．ホニッグとＪ．Ｓ．ゴールドスタインの“Adaptive Reduced-Rank Residual Correlation Algorithms for DS-CDMA Interference Suppression”において提案されているブロッキング行列が使用される。つまり、
【数３５】
2005522136.tif 000037
このブロッキング行列については、階数を減らす必要はないが、希望に応じて減らしてもよい。こうした、階数が減らされたブロッキング行列については、ここでは説明しない。
【００３３】
次に、背景の項において使用したものと同じ定義と用語（ただし、大文字Ｙの代わりに小文字のｙを使う）を使って、このような改造がフィルタとその動作に与える影響について説明する。上付き文字Ｈは行列演算子のためのエルミート転置を示し、上付き記号＊は、ベクトルの共役転置を示す。フィルタ係数計算の順方向再帰更新は、前述の等式６から始まる。
【数３６】
2005522136.tif 000038
ここで、ホニッグ他の助言に従い、
［Ｂ］に
【数３７】
2005522136.tif 000039
を代入し、
【数３８】
2005522136.tif 000040
および
【数３９】
2005522136.tif 000041
【数４０】
2005522136.tif 000042
となるが、
【数４１】
2005522136.tif 000043
はちょうどｄｎであるため、
【数４２】
2005522136.tif 000044
となる。
この具体的な結果がまさに、２０００年９月２０−２２日にイリノイ州モンティセロのアラートン・パークでのProceedings of the 2000 Antenna Applications SymposiumにおけるＤ．Ｃ．リックスとＪ．Ｓ．ゴールドスタインの“Efficient Architectures for Implementing Adaptive Algorithms”と題する記事に記載されている。これは、図１に示す多段式適応ウィーナーフィルタである。
【００３４】
１ブロックにつき１回だけω、ｈ、ｐを計算する（つまり、サンプル平均を使う）ことにより、パイプラインド再帰的フィルタ計算が改良され、チャネルの変化が比較的ゆっくりであるという前提だけが必要となる。次に、本発明の好ましい実施形態によれば、２つの異なる計算レートがフィルタの中で使用され、フィルタはシンボルレートで動作する線形フィルタと、たとえばフィルタ重みづけ係数が計算される適応部分という２つの対応する主要部分に分割される。好ましい実施形態において、適応部分の更新計算は、更新レートでのみ実行される。重みづけ係数の計算レートは、シンボルレートのわずか０．１から０．００１とすることができる。このレートは、チャネルパラメータの変化に追随できるだけの早さでよく、シンボルレートで行われる必要はない。したがって、この多段式ウィーナーフィルタの別の例では、チャネル状態が変化するレートが違うことから、重みづけ係数計算の更新に別のレートが使用されるかもしれない。
【００３５】
図２は、本発明の実施形態による線形フィルタ部分と適応部分を有する適応多段式ウィーナーフィルタを示す。図２の適応多段式ウィーナーフィルタは、線形フィルタモジュール１０とフィルタ係数更新モジュール１２を備える。各シンボルクロックチックにおいて、新しい観測データベクトルｙ（ｍ）がフィルタモジュールと更新モジュールに入り、古いフィルタ出力値ｚ（ｍ−１）が線形フィルタモジュールから出る。この、特に好ましい実施形態において、シンボルレートクロックは、更新モジュール１２に関連する回路１４によって除算され、フィルタ更新レートが得られる。多くの場合、このようなフィルタ係数更新レートの決定方法を実現するために、サンプルクロックレートが更新レートの整数倍とされる。以下の説明においては、フィルタが２つの部分に分割されているため、その他の作業も行われる。特に好ましい別の実施形態では、この余分な作業を不要にするために、一部の計算がフィルタモジュールと更新モジュールで分配して行われる。
【００３６】
図２において、多段式適応ウィーナーフィルタは、線形フィルタモジュール１０と、線形フィルタモジュール１０のための更新係数を決定するのに使用される更新モジュール１２を備えるよう描かれている。観測データサンプルとシンボルデータクロックは、両方のモジュールに入力される。好ましくは、更新計算レートで実行できる計算を更新計算モジュール１２の中に入れるために、図２の線形フィルタモジュール内に回路を設置する。
【数４３】
2005522136.tif 000045
であり、この表記が線形フィルタリングを示すのに使用されることに注意されたい。入力ベクトル
【数４４】
2005522136.tif 000046
がフィルタエレメント
【数４５】
2005522136.tif 000047
を通過すると、その結果得られる、最初にフィルタリングされた信号は
【数４６】
2005522136.tif 000048
となる。線形フィルタは、次のように求められる。
【数４７】
2005522136.tif 000049
ここで、αはｈ（線形フィルタエレメント）ベクトルの共分散行列である。
【００３７】
線形フィルタモジュール
【数４８】
2005522136.tif 000050
（ｍ）はフィルタへの入力である。
【数４９】
2005522136.tif 000051
は、更新モジュールによって供給される。
ｚ（ｍ）はフィルタの出力である。
【数５０】
2005522136.tif 000052
【００３８】
図３は、上記の等式で表される線形フィルタモジュールの好ましい実施形態を示す。図の回路は、上記の計算に密接に対応しており、図３はまた、計算で用いられる特定の項および他の項とのその関係を図式的に説明している。図３に示す線形フィルタモジュールは、ホニッグ他による論文において開示されるＲｅｓＣｏｒ線形フィルタモジュールやリックス他の論文において開示されるフィルタ構造より、大幅に演算が簡素化されている。これは、図３の線形フィルタモジュールが信号サンプルレートで計算を行うが、フィルタ係数その他は更新レートでのみ計算されるからである。
【００３９】
この方式とその実現によって達成される別の大幅な改良は、ホニッグ他やリックス他の方式によるフィルタで必要な多くのベクトル計算が不要となった点である。この改良は、フィルタ計算を更新計算から分離しなくても達成できる。ホニッグ他またはリックス他の構成と比較し、上記の図３の線形フィルタモジュールの計算には効率の改善が見られる。図３に示される好ましい線形フィルタ部は、フィルタの線形部のＤ個の段の各々において、スカラ−ベクトル乗算
【数５１】
2005522136.tif 000053
と、この結果として得られる
【数５２】
2005522136.tif 000054
からのベクトルのベクトル−ベクトル減算を実行しない。これは、ベクトル長さＮが１００またはそれ以上であるかもしれないが、Ｄは多くの場合、わずか３または４であるため、重要である。この改良はまた、図１から図１７と比較しても明らかである。
【００４０】
図２のウィーナフィルタにおいては従来の
【数５３】
2005522136.tif 000055
と
【数５４】
2005522136.tif 000056
の演算は不要であるが、図２のウィーナーフィルタはこれらの演算の代わりに、ｄベクトルと
【数５５】
2005522136.tif 000057
のスカラ減算の間の自己相関計算を行う（図３）。このため、更新計算はより複雑化するが、図２のフィルタにおいてはそれほど頻繁に実行されない。図１３と図１８に示されるさらに簡素化されたフィルタにおいて、線形フィルタモジュールにその他の計算が追加されることはないが、更新モジュールにおいては別の計算も必要となる。
【００４１】
フィルタ更新計算
フィルタ更新モジュールは、入力データベクトル
【数５６】
2005522136.tif 000058
とフィルタ後データベクトル
【数５７】
2005522136.tif 000059
との間の相互相関等を通じたフィルタエレメントとフィルタ重みの特徴を適応的に決定する。
【数５８】
2005522136.tif 000060
と
【数５９】
2005522136.tif 000061
との間のこの相互相関およびその後の加算は図６に示される回路で行われ、図６のベクトル
【数６０】
2005522136.tif 000062
が算出される。この計算は、図１（ｂ）のフィルタ更新モジュールで行われるものと多少似ているが、図２のフィルタ更新モジュール１２においては、別の演算も行われる。図２の更新モジュールは、ベクトル
【数６１】
2005522136.tif 000063
の共分散を決定し、β行列を計算するが（図７参照）、これによってフィルタの線形フィルタ部からこの機能を取り出すことが可能となる。図８は、ベクトルｑの計算を示す。
【００４２】
図２のフィルタ更新モジュール１２は、最も好ましくは、フィルタ係数と重みを、シンボルレートより遅いレートで計算し、更新する。事実、図に示された好ましいフィルタ更新モジュールは、シンボルレートで到着するデータから平均を算出する。シンボルレートで到着するデータのアンサンブル平均の代わりに時間平均が使用され、この時間平均は、ここでは山形括弧で示す。たとえば、＜Ｘ＞はこのような時間平均を表す。＜Ｘ＞は、次の一連の等式に示されるように、増分更新またはブロック更新することができる。
【００４３】
増分更新
【数６２】
2005522136.tif 000064
このように、数値＜Ｘ＞は、たとえば、サンプルごとに更新され、＜Ｘ＞の計算は更新係数μで重みづけされる。
【００４４】
ブロック更新
【数６３】
2005522136.tif 000065
であり、数値＜Ｘ＞は、受け取ったサンプリングされたデータブロック各々について１回計算される。次に、上記の等式から、
【数６４】
2005522136.tif 000066
と
【数６５】
2005522136.tif 000067
【数６６】
2005522136.tif 000068
となる。
【数６７】
2005522136.tif 000069
であることから
【数６８】
2005522136.tif 000070
は
【数６９】
2005522136.tif 000071
からの更新なので、
【数７０】
2005522136.tif 000072
のより正確な予測値は、
【数７１】
2005522136.tif 000073
となり、ただし、
【数７２】
2005522136.tif 000074
、
【数７３】
2005522136.tif 000075
、
ただし
【数７４】
2005522136.tif 000076
【数７５】
2005522136.tif 000077
となり、
【数７６】
2005522136.tif 000078
となる。
【００４５】
これらのフィルタ係数更新計算を行うための回路は、図４−７に示されており、図の回路ブロック間のさまざまな相互接続はこれらの図面ページにまたがっている。図５は、フィルタ重み計算部分を示し、これは、好ましくはデータレートで行われる。図４−８の回路は、たとえば、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、専用回路、または専用回路とマイクロプロセッサやＤＳＰコア等の汎用回路との複合体の中など、さまざまな態様で実現できる。前述の、また後述する残りの回路も同様に、さまざまな方法で実現できる。
【００４６】
図５−８は、更新モジュール１２（図２より）のうちの線形フィルタモジュール１０が動作するデータクロックレートで動作する部分を示す。図９−１２は、更新モジュール１２のうち、データクロックレートより大幅に遅い、更新クロックレートで動作する部分を示す。図１０において、エレメント１６はベクトル量の大きさを決定するために使用されている点に注意されたい。このエレメントの出力は除算エレメント１８に供給され、これは大きさを単位長さに正規化する。前述のように、また図２に示すように、更新クロックレートは、好ましくは、更新クロックレートがデータ（シンボル）レートの０．１から０．００１のオーダーとなるよう、データクロックレートを除算することによって得られる。図のフィルタは次のように動作する。
【００４７】
更新モジュール
【数７７】
2005522136.tif 000079
はモジュールへの入力である。
【数７８】
2005522136.tif 000080
は、フィルタモジュールから更新モジュールへの入力である。
入力データレートで、ｎ＝０，１，．．．Ｄについて、以下を計算する。
【数７９】
2005522136.tif 000081
ｉ，ｊ＝０，１，．．．Ｄのすべてについて以下を計算する。
【数８０】
2005522136.tif 000082
フィルタのこれらの部分を、図５−８に示す。図のように、更新モジュール（図４）のこれらのデータクロックされた部分は、信号統計計算を示す。更新レートで、更新モジュールの図９に示す部分は、ｎ＝０，１，．．．Ｄのすべてについて以下の計算を行うことが好ましい。
【数８１】
2005522136.tif 000083
ただし、
【数８２】
2005522136.tif 000084
である。
すると、
【数８３】
2005522136.tif 000085
となる。
これらは、図１０−１２に示すフィルタ重みの計算である。
【００４８】
ここで説明する簡素化の基本となる前提は、さまざまな用途に適用可能である。これらの用途において、簡素化されたフィルタ構造により、従来のフィルタリング方式より高い性能を実現しながら、適応多段式ウィーナーフィルタのコストを大幅に下げる。
【００４９】
図２−１２の適応多段式ウィーナーフィルタは、データベクトル長さＮがデータブロック長さＭと比較して小さい場合に特に適している。図２−１２および／または以下の第一の実施形態について与えられた等式から、演算の複雑さは４ＤＮＭ＋３Ｄ２Ｍ＋４ＤＭ＋２ＮＭ＋２Ｄ２Ｎ＋２ＤＮ＋２Ｄとなる。上記の例において、これは４．５６２＊１０６の演算であり、図１のフィルタの複雑さと比較して、５７％まで複雑さを軽減している。
【００５０】
さらに複雑さを軽減することも可能であり、これによって経費も削減できる。このようなさらなる簡素化のひとつが、図１３−１７に示されている。図１３−１７の回路は、図１３−１７の適応多段式ウィーナーフィルタがサンプル（シンボル）データレートで動作する線形フィルタモジュール２０と、好ましくは更新モジュール２２の内部で使用される２つのレートの一方である、より遅い更新レートで動作することが好ましい更新モジュール２２を備えている点で、図２−１２の回路とほぼ同様である。この図において、シンボルレートクロックは、更新モジュール２２に関連する回路２４によって除算され、フィルタ更新レートが得られる。多くの例において、このフィルタ係数更新レート決定方法の実践上の効果は、更新クロックレートがシンボルレートのわずか０．１から０．００１という更新レートより小さくなることである。上述のように、図１３−１７の適応多段式ウィーナーフィルタの線形フィルタモジュールと更新モジュールの間の計算の一部を共有することによって、さらに演算を簡素化することができる。
【００５１】
図１３は、線形フィルタモジュールと更新モジュールで構成される全体的構造を示す。前述の図２の回路と比較し、図１３の適応多段式ウィーナーフィルタによって、線形フィルタモジュール２０のαが不要となり、これが線形フィルタモジュール２０と更新モジュール２２の間で伝達されない。図１３−１７の回路においてもαを計算してもよいが、下記の図１５，１６に示すように、これは更新モジュールの中だけで計算される。αは、図１６の回路の中でｈと組み合わされてＨが得られ、Ｈは図２−１２の回路に対し、図１３−１７の回路において、機能的にｈに代わって使用される。
【００５２】
次に、図１３−１７のフィルタで具体化される方式について説明する。まず、上記の図２−１２の多段式ウィーナーフィルタの基本となる方式を解説する。
【数８４】
2005522136.tif 000086
は、フィルタへの入力である。
【数８５】
2005522136.tif 000087
は、更新モジュールによって供給される。
ｚ（ｍ）はフィルタの出力である。
【数８６】
2005522136.tif 000088
【００５３】
このフィルタを簡素化するには、ｄｉをｄｎの等式の右辺に代入し、項を整理する。
【数８７】
2005522136.tif 000089
等。
次に、以下を定義する。
【数８８】
2005522136.tif 000090
ただし、
【数８９】
2005522136.tif 000091
である。
【００５４】
Ｈの計算は、好ましくは更新モジュールに移し、好ましくは更新レートで行われる。図１４は、その結果得られる線形フィルタモジュールを示す。この構造は、上述の図３によるものよりはるかに単純である。また、ホニッグ他の論文によるＲｅｓＣｏｒフィルタよりずっと簡素化されている。
【００５５】
過去のフィルタ更新の計算
図３に示すフィルタ更新モジュールは、好ましくは、シンボルレートよりずっと遅いレートでパラメータを計算し、更新する。図３のフィルタ更新モジュールは、シンボルレートで到着するデータから平均を算出する。シンボルレートで到着したデータのアンサンブル平均は時間平均によって近似値が求められ、この時間平均を、ここでは山形括弧で示す。たとえば、＜Ｘ＞はこのような時間平均を表す。＜Ｘ＞は、増分更新またはブロック更新することができる。
【００５６】
増分更新
【数９０】
2005522136.tif 000092
【００５７】
ブロック更新
【数９１】
2005522136.tif 000093
である。
次に、上記の等式から、
【数９２】
2005522136.tif 000094
と
【数９３】
2005522136.tif 000095
【数９４】
2005522136.tif 000096
となる。
【数９５】
2005522136.tif 000097
であることから
【数９６】
2005522136.tif 000098
は
【数９７】
2005522136.tif 000099
からの更新なので、
【数９８】
2005522136.tif 000100
のより正確な予測値は、
【数９９】
2005522136.tif 000101
となり、ただし、
【数１００】
2005522136.tif 000102
、
【数１０１】
2005522136.tif 000103
、ただし
【数１０２】
2005522136.tif 000104
【数１０３】
2005522136.tif 000105
となり、
【数１０４】
2005522136.tif 000106
となる。
【００５８】
過去の更新モジュール
【数１０５】
2005522136.tif 000107
は、モジュールへの入力である。
【数１０６】
2005522136.tif 000108
は、フィルタモジュールからモジュールへの入力である。
入力データレートで、ｎ＝０，１，．．．Ｄについて、以下を計算する。
【数１０７】
2005522136.tif 000109
ｉ，ｊ＝０，１，．．．Ｄのすべてについて以下を計算する。
【数１０８】
2005522136.tif 000110
更新レートで、ｎ＝０，１，．．．Ｄのすべてについて以下の計算を行う。
【数１０９】
2005522136.tif 000111
ただし、
【数１１０】
2005522136.tif 000112
である。
すると、
【数１１１】
2005522136.tif 000113
となる。
【００５９】
ここで、図１５，１６の新しい更新モジュールに、ベクトルＨ（先に定義）の計算を加える。
【数１１２】
2005522136.tif 000114
ベクトルＨは更新レートでのみ計算され、その結果、図１５−１６のような、より効率的な更新モジュールが得られる。図２−１２に示されるものより効率的な適応多段式ウィーナーフィルタが得られる点に注意されたい。計算と回路の配置は、図１３−１６に示されている。
【００６０】
図５，１５は、更新モジュール２２（図１３から）のうち、線形フィルタモジュール２０が動作するデータクロックレートで動作する部分を示す。図９，１５，１６は、更新モジュール２２のうち、データクロックレートより大幅に遅い更新クロックレートで動作する部分を示している。前述のとおり、また図１３に示したとおり、更新クロックレートは、好ましくは、データクロックレートを除算することによって得られ、データ（シンボル）レートの０．１から０．００１のオーダーとなる。
【００６１】
図１７は、図１３−１６のフィルタの別の図であり、図１７（ａ）は、ウィーナーフィルタの線形フィルタ部を示し、図１７（ｂ）はフィルタのうち、線形フィルタのパラメータを更新、調整する部分を示す。図からわかるように、フィルタは、逆方向再帰経路がないように構成され、図１７では、図１の従来の適応多段式ウィーナーフィルタとこの実施例とを容易に比較することができる。フィルタの各段において、１回のベクトル−スカラ乗算と１回のベクトル−ベクトル除算が省かれ、基本的な多段式フィルタの複雑さが軽減されている点に注意されたい。
【００６２】
多段式ウィーナーフィルタの線形フィルタモジュールが図１７（ａ）に示され、これには、線形フィルタ内の順方向経路に沿って、一連の線形フィルタエレメントＨ２，Ｈ１が備えられている。ここで説明され、図２−１６に示される別の多段式ウィーナーフィルタと同様に、図１７（ａ）の線形フィルタモジュール内の段数は変えることができ、好ましくは、個々のフィルタリング用途に従って選択される。当業者には、ウィーナーフィルタにおける段数を選択し、最適化する手順がわかり、これらの手順をここに適用することができる。
【００６３】
図１７（ａ）に描かれた２つのフィルタ段は、平行して入力データベクトルを受け取り、平行して連続するデータベクトルをフィルタリングする。たとえば、フィルタエレメントＨ１は、事前のチャネルの特徴を現すマッチドフィルタとなるよう選択される。Ｈ１段によるフィルタリングは、入力データベクトルをマッチドフィルタによって表されるステアリングベクトルに沿って射影する。フィルタ段Ｈ2（およびこれに続くその他のＨｘ段）は、マッチドフィルタでは表されない干渉、ノイズおよび歪みの発生源を表す。フィルタエレメントは、再帰することなく、干渉源と適正に適合するよう計算される。上記の説明において、Ｈ１のフィルタエレメントは、マッチドフィルタと仮定される。あるいは、図のＨ１段は、適応段とすることもできる。さらに別の例において、図のＨ１段を適応段とし、別の適応フィルタ段をマッチドフィルタ、あるいは図１７（ａ）の線形フィルタに入力される前の信号をフィルタリングする他のフィルタと併用することができる。これらの組み合わせはすべて、ここで用いられている適応多段式ウィーナーフィルタという用語の範囲に含まれる。
【００６４】
図１７（ｂ）は、フィルタ係数Ｈとフィルタ重みを適応するのに使用される計算を示す。図１７（ｂ）の
【数１１３】
2005522136.tif 000115
で示されるエレメントは、ベクトルの大きさの計算を示す。図のように、これらの計算の一部はシンボル（データ）レートで行われ、計算の一部は更新レートで行われる。
【００６５】
図１（ａ）と図１７（ａ）を比較すると、計算は、図１（ａ）において行われるｄの予測量の射影とデータベクトルからの予測値のベクトル除算が図１７（ａ）では行われないという点で、図１７（ａ）においては計算が実質的に簡素化されていることがわかる。同様に、図１（ｂ）と図１７（ｂ）を比較すると、図１７（ｂ）の構造のための更新モジュールは、図１（ｂ）の更新モジュールより複雑であることがわかる。更新モジュールがより複雑になるには、計算が更新レートだけで行われることが必要である。
【００６６】
図１３−１７の適応多段式ウィーナーフィルタは、段数Ｎがデータブロック長さＭに関して小さい実施例に特に適している。図１３−１７および以下の第二の実施形態について与えられた等式から、演算の複雑さは４ＤＮＭ＋２Ｄ２Ｍ＋４ＤＭ＋２ＮＭ＋３Ｄ２Ｎ＋２ＤＮ＋２Ｄとなる。上記の例において、これは４．４７２＊１０６の演算であり、図１のフィルタの複雑さと比較して、５８％まで複雑さを軽減している。
【００６７】
図１８−２１に示される、さらに簡素化された本発明の実施形態において、更新モジュールは、好ましくは、データサンプルのサブセットを省くことができ、データサンプルのそのサブセットから、フィルタ係数への比較的低い頻度で行われる更新を計算する。データサンプルのサブセットを収集するのに使用されるサンプリングは、非常にゆっくりとしたレートで行われ、更新モジュールが実行する計算は、全体として大幅に削減される。フィルタ係数を更新するためのサンプリングされた更新方式は、チャネル（データを歪め、劣化させる可変パラメータ）が非常にゆっくりと変化することを前提としている。比較的頻度の低いサンプルから計算されるフィルタ係数は、新しいデータのサンプルを使って更新係数を再度計算する前に、比較的長時間使用される。このような多段式ウィーナーフィルタの例は、したがって、好ましくは３種類のデータ計算レートを採用する。一つ目はフィルタがフィルタ後データを供給するデータレート、二つ目は新しいフィルタ係数を計算する更新レート、三つ目は、更新計算に使用するためにデータブロックのサンプルが抽出されるサンプルレートである。
【００６８】
本発明のこの面によれば、データのサンプルだけを使用することにより、ウィーナーフィルタの適応部における計算がさらに削除される。これは、データチャネルと干渉が非常にゆっくりと変化し、ブロック内のデータサブセットだけで、信頼できるパラメータの予測を行うことができる場合のみ可能である。第三の線形フィルタの複雑さは、サンプルセットがデータブロックと比較して小さい場合、非常に低いことがわかる。図１８−２１および／または以下の第三の実施形態に与えられた等式から、演算の複雑さは４ＤＮＭｘ＋２Ｄ２Ｍｘ＋４ＤＭｘ＋２ＮＭ＋３Ｄ２Ｎ＋４ＤＮ＋２Ｄとなる。前述の通り、上記の例において、また、サンプル＿セットサイズ対データブロックサイズの比率ｘ＝０．１の場合、これは６．５８０２＊１０5の演算であり、図１のフィルタの複雑さと比較して、９３％まで複雑さを軽減している。
【００６９】
図１８−２１の回路は、図２−１７の回路と全体的に似ており、事実、図２−１７の回路と多くの回路が共通している。図１８−２１に示される適応多段式ウィーナーフィルタは、サンプル（シンボル）データレートで動作する線形フィルタモジュール３０と、線形フィルタモジュール３０が動作するサンプル（シンボル）データレートより遅い更新レートを含む、複数のレートで好ましくは動作する更新モジュール３２を含む。前述のとおり、図１８−２１の適応多段式ウィーナーフィルタの線形フィルタモジュールと更新モジュールの間で計算の一部を共有することにより、さらに演算を簡素化することが可能である。
【００７０】
図１８の適応多段式ウィーナーフィルタはまた、データベクトルｙのサンプルを選択し、適当なサンプルデータクロックを供給する制御回路も備える。図１８−２１に示す実施形態は、必要な適応レートが非常に低く、従ってＭが非常に大きく、信号とチャネルパラメータの信頼できる統計的予測量を計算するためにデータブロック内の入力データのサンプルだけが必要となる場合に最も適している。線形フィルタモジュールは、入力データレートで入力データベクトルｙを受け取り、同じレートで出力ｚを発生する。線形フィルタは、更新レートで更新モジュールからの更新係数を受け取り、ベクトル出力εとデータベクトルｄをデータレートで更新モジュールに供給する。更新モジュール（図１９）はデータレートでベクトルｙとｄを受け取り、更新レートでベクトルΦを供給する。
【００７１】
図１８の更新モジュール３２は、好ましくは、ベクトルｄとεを、フィルタモジュールから得るのではなく、比較的頻度の低いデータサンプルから内部で計算する。このように計算を減らすことは、チャネルがデータレートより非常にゆっくりと変化する場合に実現できる。更新の計算方法が変わるため、図１８のフィルタは、好ましくは、簡素化された線形フィルタモジュールを使用する。線形フィルタ３０は、以下のような複雑さの軽減された単独の単純なフィルタとすることができ
【数１１４】
2005522136.tif 000116
（図２１に示すもの）、図１８のフィルタは、図１８に示すように、非常に単純な線形フィルタリング演算
【数１１５】
2005522136.tif 000117
を実行する。
【００７２】
図１９は、図１８に示す更新モジュール３２を示し、更新モジュールがベクトルｄとεを計算する方法を一般に示している。データサンプルは内部線形フィルタモジュール３４に供給され、線形フィルタモジュール３４はデータサンプルベクトルｙサンプル＿セットからベクトルｄとεを、更新サブモジュール３６からベクトルＨとωを計算する。内部線形フィルタモジュール３４は、サンプルレートクロックによってトリガされ、ベクトルｄとεを計算する。図１８の回路の好ましい実施形態において、内部線形フィルタモジュール３４は、前述の図１８の回路と同じ構造と動作を有する。好ましくは、更新サブモジュール３６は図２０に示す構造を持ち、これは内部更新モジュール３８とベクトルΦ計算モジュール４０を備える。好ましくは、内部更新モジュール３８は、前述の図１５，２０に示された構造を持ち、ベクトルΦ計算モジュール４０は、図２１に示す構造を持つ。
【００７３】
図と上記の説明においては、さまざまな回路が紹介された。その多くは、無限インパルス応答（ＦＩＲ）または有限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタという周知の形式をとっているが、他の形態も可能である。先に説明した図の回路は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、専用回路、または専用回路とマイクロプロセッサやＤＳＰコアのような汎用回路との複合体において使用する等、さまざまな態様で実現することもできる。
【００７４】
特定の好ましい実施形態を例にとって本発明を説明した。当業者は、本発明の基本的教示から逸脱することなく、ここに記した実施形態に各種の変更を加えることが可能であると予想できる。したがって、本発明は、具体的に説明された実施形態に限定されるのではなく、添付の特許請求範囲に従って解釈されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１（ａ）】従来の多段式ウィーナーフィルタを示す図であり、線形フィルタ段を示す図である。
【図１（ｂ）】従来の多段式ウィーナーフィルタを示す図であり、線形フィルタのパラメータを更新するための更新フィルタ部を示す図である。
【図２】本発明による、線形フィルタと更新モジュールを有する適応多段式ウィーナーフィルタを示す図である。線形フィルタモジュールは、入力データベクトルｙを入力データレートで受け取り、これと同じレートでスカラ出力ｚを生成する。線形フィルタモジュールは、更新モジュールからの更新係数を更新レートで受け取り、ベクトル出力εとデータベクトルｄをデータレートで更新モジュールに供給する。第一の更新モジュールは、ベクトルｙとｄをデータレートで受け取り、ベクトルα、ω、および行列ｈを更新レートで供給する。
【図３】図２のフィルタと使用する線形フィルタモジュールを示す図である。線形フィルタは、入力としてベクトルｙを受け取り、その出力としてｚを供給する。このモジュールはまた、ベクトルｄとベクトルεを更新モジュールに供給し、更新モジュールからベクトルα、ω、および行列ｈを受け取る。
【図４】図２のフィルタにおいて使用される更新モジュールを示す図である。図４の更新モジュールは、ベクトルｙ，ｄ，εを受け取り、行列ｈとベクトルα、ωを出力する。図４の更新モジュールは、各データブロックの終端において更新クロックを発生する。データクロックされたサブモジュールは、データクロットレートで動作し、更新サブモジュールは、更新クロックレートでクロックされ、動作する。
【図５】図４の更新モジュールの中の、データレートでクロックされる部分を示す図である。
【図６】データレートで動作する乗算機と積算機で構成される、図４の更新モジュールのガンマ行列計算を示す図である。このコンポーネントは、図９の更新クロック済みサブモジュールに送られる信号パラメータを統計的に予測する。
【図７】データレートで動作する乗算機と積算機で構成される、図４の更新モジュールのベータ行列計算を示す図である。このコンポーネントは、図９の更新クロック済みサブモジュールに送られる信号パラメータを統計的に予測する。
【図８】データレートで動作する乗算機と積算機で構成される、図４の更新モジュールのＱベクトル計算を示す図である。このコンポーネントは、図９の更新クロック済みサブモジュールに送られる信号パラメータを統計的に予測する。
【図９】予測された信号パラメータからの重み係数の計算を示す図である。これらの計算は、更新クロックレートで行われる。
【図１０】図９の予測された信号パラメータからの重み係数の計算のうち、[ｈ]行列計算を示す図である。
【図１１】図９の予測された信号パラメータからの重み係数の計算のうち、アルファ行列計算を示す図である。
【図１２】図９の予測された信号パラメータからの重み係数の計算のうち、オメガベクトル計算を示す図である。
【図１３】やはり線形フィルタと更新モジュールを含む、本発明による別の好ましい実施形態を示す図である。図の線形フィルタモジュールは、入力データベクトルｙを入力データレートで受け取り、これと同じレートでスカラ出力ｚを発生する。線形フィルタモジュールは、図の更新モジュールからの更新係数を更新レートで受け取り、出力ベクトルεとデータベクトルｄをデータレートで更新モジュールに供給する。第二の更新モジュールは、ベクトルｙ，ｄをデータレートで受け取り、ベクトルα、ω、および行列Ｈを更新レートで線形フィルタに供給する。
【図１４】図１３のフィルタとともに使用するための好ましい線形フィルタモジュールを示す図である。線形フィルタは、入力として入力ベクトルｙを受け取り、スカラ量ｚを出力する。モジュールは、ベクトルｄとベクトルεを図の更新モジュールに供給し、線形フィルタモジュールは、更新モジュールからベクトルα、ω、および行列Ｈを受け取る。図１４の線形フィルタモジュールは、図３の線形フィルタモジュールと比較し、大幅に複雑さが軽減されていることがわかる。
【図１５】図１３のフィルタにおいて使用される更新モジュールを示す図であり、これはベクトルｙ，ｄ，εを受け取り、行列Ｈ、およびベクトルα、ωを出力する。図１５の更新モジュールは、各データブロック終端において、更新クロックを発生する。データクロックされたサブモジュール（図５）は、データクロックレートで動作する。更新クロックされたサブモジュール（図９）とＨ行列の計算（図１６）はどちらも、更新クロックレートで動作する。図１５の更新モジュールは、図４の更新モジュールと似ているが、図１５の更新モジュールのほうが行列ｈから行列Ｈを得るために行う計算が多い。
【図１６】行列Ｈの計算を示す図である。行列α、ｈは入力であり、この回路は行列Ｈを出力として発生する。図の回路は、更新クロックレートで動作する。
【図１７（ａ）】本発明による適応多段式ウィーナーフィルタの好ましい実施形態を示す図であり、ウィーナーフィルタの線形フィルタ部を示す図である。
【図１７（ｂ）】本発明による適応多段式ウィーナーフィルタの好ましい実施形態を示す図であり、フィルタのうち、線形フィルタのパラメータを更新、調整する部分を示す図である。
【図１８】やはり線形フィルタと更新モジュールを備える、本発明による適応多段式ウィーナーフィルタの別の実施形態を示す図である。図による適応多段式ウィーナーフィルタはまた、データベクトルｙのサンプルを選択し、適当なサンプルデータクロックを供給する制御回路を備える。
【図１９】図１８のウィーナーフィルタとともに使用する、図１４の線形フィルタモジュールと図２０の更新サブモジュールを備える更新モジュールを示す図である。この図による実施形態において、線形フィルタモジュール（図１４）は、入力データブロックのサンプルについてのみ動作し、そのウィーナーフィルタにおいて使用するための図１８による線形フィルタ部が非常に簡素化された分を補うための複雑な部分を表している。
【図２０】図１９の更新モジュールと使用するための、図１５の更新モジュールと図２１のΦ計算を採用した好ましい更新サブモジュールを示す図である。このように、Φ計算もまた、図１８の線形フィルタの非常に簡素化された部分を補うのに必要な、また別の複雑な部分を表している。
【図２１】図１８によるウィーナーフィルタにおいて使用するための、行列Ｈとベクトルωを受け取り、ベクトルΦを生成するΦ計算モジュールを示す図である。Φ計算モジュールは、更新クロックレートで動作する。
【図１（ａ）】
2005522136.tif 000118
【図１（ｂ）】
2005522136.tif 000119
【図２】
2005522136.tif 000120
【図３】
2005522136.tif 000121
【図４】
2005522136.tif 000122
【図５】
2005522136.tif 000123
【図６】
2005522136.tif 000124
【図７】
2005522136.tif 000125
【図８】
2005522136.tif 000126
【図９】
2005522136.tif 000127
【図１０】
2005522136.tif 000128
【図１１】
2005522136.tif 000129
【図１２】
2005522136.tif 000130
【図１３】
2005522136.tif 000131
【図１４】
2005522136.tif 000132
【図１５】
2005522136.tif 000133
【図１６】
2005522136.tif 000134
【図１７（ａ）】
2005522136.tif 000135
【図１７（ｂ）】
2005522136.tif 000136
【図１８】
2005522136.tif 000137
【図１９】
2005522136.tif 000138
【図２０】
2005522136.tif 000139
【図２１】
2005522136.tif 000140
【手続補正書】
【提出日】平成16年6月14日(2004.6.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多段式適応ウィーナーフィルタを通じてデータを処理する方法であって、
線形フィルタモジュール（１０）に入力データを供給するステップと、前記線形フィルタモジュール（１０）は、第一の線形フィルタ係数セットによって特徴付けられる複数段のフィルタを含み、前記線形フィルタモジュールはさらに、第一のフィルタ重みセットによって特徴付けられ、前記線形フィルタモジュールは、あるフィルタデータレートで入力データを処理し、
あるフィルタ更新レートでフィルタパラメータセットを調整するステップと、前記フィルタデータレートは前記フィルタ更新レートより大きく、前記線形フィルタモジュールが適応ウィーナーフィルタとして機能するようになっており、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記調整は更新モジュール（１２）内で行われ、前記入力データは前記線形フィルタモジュール（１０）と前記更新モジュール（１２）に、平行して供給されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記フィルタパラメータセットの前記調整ステップは、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データのベクトルとフィルタ後データのベクトルとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、前記入力データの連続サンプルについての相互相関を増分更新するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、それ以前の入力データサンプルセットから平均相互相関を算出するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記入力データは、前記複数段のフィルタへと平行して供給されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、
前記フィルタ更新レートは、前記フィルタデータレートを定数で除算することによって得られることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の方法であって、
前記フィルタパラメータセットは、前記第一の線形フィルタ係数セットと前記第一のフィルタ重みセットであることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、
前記更新モジュールの一部は前記フィルタデータレートで動作し、前記更新モジュールの一部は前記更新レートで動作することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、前記更新モジュールからの更新後の線形フィルタ係数を受け取るように接続されていることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、前記更新モジュールからの更新後の線形フィルタ係数を受け取るように接続され、前記更新モジュールは、更新後の線形フィルタ係数を前記更新データレートで供給することを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、
前記更新モジュールは、前記入力データを前記フィルタデータレートで受け取ることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュールは、フィルタ後データを前記フィルタデータレートで出力することを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、
前記更新モジュールは、前記線形フィルタモジュールからの前記第一のフィルタ重みセットを受け取り、その後前記線形フィルタモジュールに更新後のフィルタ重みセットを供給するように接続されていることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、
前記フィルタパラメータセットの前記調整ステップは、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、入力データベクトルとフィルタ後データのベクトルとの間の相互相関を判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１８に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、前記入力データの連続するサンプルについての前記相互相関の増分更新を行うステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１８に記載の方法であって、
前記統計的処理ステップは、それ以前の入力データサンプルセットから平均相互相関を算出するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、
前記入力データは、前記複数段のフィルタへと平行して供給されることを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項１に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュール（１０）は、前記入力データを前記フィルタデータレートで受け取り、前記入力データはブロックに分割され、第一のブロックは第二のブロックに先行し、前記方法はさらに、前記第一のブロックから第一のフィルタ更新係数セットを生成し、前記第一のフィルタ更新係数セットを使って前記第二のブロックからの前記入力データを処理するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、
前記第一のフィルタ更新係数セットは、前記入力データに基づく時間平均を表すことを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項２３に記載の方法であって、
さらに、第一のフィルタ重みセットを生成するステップを含み、前記第二のブロックからの前記入力データの前記処理ステップは、前記第一のフィルタ重みセットを使用することを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項２５に記載の方法であって、
前記第一のフィルタ重みセットは時間平均によって生成されることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、
前記第一のフィルタ重みセットは、それ以前に入手したフィルタ重みセットの増分更新によって生成されることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項１に記載の方法であって、
前記多段式適応ウィーナーフィルタは、パイプラインド線形フィルタモジュール（１０）と更新モジュール（１２）を備えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２９に記載の方法であって、前記複数段のフィルタは、前記入力データを平行して受け取ることを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２９に記載の方法であって、前記線形フィルタモジュール（１０）は入力データとしてのシンボルを前記フィルタデータレートで受け取り、前記シンボルはブロックに分割され、第一のブロックは第二のブロックに先行し、前記方法はさらに、第一のブロックから第一のフィルタ更新係数セットを生成し、前記第一のフィルタ更新係数セットを使って第二のブロックからの前記シンボルを処理するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項３０に記載の方法であって、
前記線形フィルタモジュール（１０）は、前記更新モジュール（１２）から更新フィルタ係数を受け取るよう接続され、前記更新モジュールは、更新フィルタ係数を前記更新データレートで供給することを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新データレートは、前記シンボルの伝送に使用されるチャネルの特徴であることを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新データレートは、前記シンボルの伝送に使用されるチャネルの特徴より高速で変化するよう選択されることを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新モジュール（１２）は、前記線形フィルタモジュール（１０）からのデータを前記フィルタデータレートで受け取るように接続されていることを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３１に記載の方法であって、
前記更新モジュール（１２）は、時間平均によって更新フィルタ係数を生成することを特徴とする方法。
【請求項３６】
多段式適応ウィーナーフィルタであって、
あるフィルタデータレートで動作し、チャネルからのシンボルを受信する線形フィルタモジュール（１０）と、
前記線形フィルタモジュールからの信号を受信し、前記線形フィルタモジュールに更新後のフィルタ係数を供給するように接続された更新フィルタモジュール（１２）と、前記更新後のフィルタ係数は、受信する前記シンボルの発信源である前記チャネルの特徴であり、前記更新フィルタモジュールは、あるフィルタ更新レートで更新後のフィルタ係数を供給し、前記線形フィルタモジュールが適応多段式ウィーナーフィルタとして機能するようにし、
を備えることを特徴とする多段式適応ウィーナーフィルタ。
【請求項３７】
請求項３６に記載のウィーナーフィルタであって、
前記フィルタデータレートは前記フィルタ更新レートの１０倍以上大きいことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項３８】
請求項３７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記線形フィルタモジュール（１０）は、入力データとしてシンボルを前記フィルタデータレートで受け取り、前記シンボルはブロックに分割され、第一のブロックは第二のブロックに先行し、前記線形フィルタモジュール（１０）は、第一のブロックからのフィルタ更新係数の第一のセットを生成し、第二のブロックからの前記シンボルを、前記第一のフィルタ更新係数セットを使ってフィルタリングすることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項３９】
請求項３６に記載のウィーナーフィルタであって、
それらの入力において共通して入力データセットを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、前記第一と第二の線形フィルタエレメントは、前記入力データセットにおいて異なるフィルタリング動作を行い、前記第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、前記第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力し、
少なくともひとつの重みづけエレメントと、少なくともひとつの組み合わせエレメントでなる前記線形フィルタモジュールと、前記第二の線形フィルタエレメントは前記第二のフィルタ後データを前記少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、前記重みづけエレメントは重みづけされた第二のフィルタ後データを出力し、前記重みづけされた第二のフィルタ後データと前記第一のフィルタ後データに応答して、組み合わされたフィルタ後データを出力する組み合わせエレメントでなる前記線形フィルタモジュールと、
更新後のフィルタ係数を前記第一と第二のフィルタエレメントに供給する前記更新モジュール（１２）と、前記更新モジュール（１２）は、前記入力データとフィルタ後データの間の相関に少なくとも部分的に基づいて、更新後のフィルタ係数を判断し、
を備えることを特徴とする適応多段式ウィーナーフィルタ。
【請求項４０】
請求項３９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、振幅において正規化された前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４１】
請求項３９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新モジュール（１２）は、前記フィルタ後データの自己相関に少なくとも部分的に基づいて、前記更新後のフィルタ係数を決定することを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４２】
請求項４１に記載のウィーナーフィルタであって、
さらに、その入力において、前記第一と第二の線形フィルタエレメントと共通して前記入力データを受信する第三の線形フィルタエレメントを備え、前記第三の線形フィルタエレメントは第三のフィルタ後データを出力し、前記線形フィルタモジュールの出力は、前記第一、第二、第三のフィルタ後データに応答することを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４３】
請求項４２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記第三の線形フィルタはマッチドフィルタであることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４４】
請求項４２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記第三の線形フィルタは適応型でないことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４５】
請求項３９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４６】
請求項４０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４７】
請求項４６に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新モジュール（１２）は、更新後のフィルタ係数を、入力データが前記線形フィルタモジュールによって受信される前記データレートより遅い更新レートで供給することを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４８】
請求項４７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新レートは、前記データレートの１０分の１より小さいことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項４９】
請求項３６に記載のウィーナーフィルタであって、
それらの入力において入力データを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、前記第一と第二の線形フィルタエレメントは同じ入力データセットを受け取り、前記入力データセットについて異なるフィルタリング動作を行い、前記第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、前記第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力し、
少なくともひとつの重みづけエレメントと少なくともひとつの組み合わせエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、前記第二の線形フィルタエレメントは前記第二のフィルタ後データを前記少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、前記重みづけエレメントは重みづけされた第二のフィルタ後データを出力し、前記重みづけされた第二のフィルタ後データと前記第一のフィルタ後データに応答し、組み合わされたフィルタ後データを出力する組み合わせエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、
前記更新モジュール（１２）は、前記入力データとフィルタ後データとの間の相関に少なくとも部分的に基づいて更新後のフィルタ係数を判断し、
を備えることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５０】
請求項４９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、振幅において正規化された前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５１】
請求項４９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、前記フィルタ後データの自己相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５２】
請求項５０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新後のフィルタ係数の判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５３】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５４】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データのベクトルとフィルタ後データのベクトルとの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５５】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、前記入力データの連続するサンプルについての相互相関の増分更新を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５６】
請求項５２に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、それ以前に入手した入力データサンプルセットから平均相互相関を算出することを含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５７】
請求項３６に記載のウィーナーフィルタであって、
それぞれ第一と第二の入力データを受信するよう接続された第一と第二の線形フィルタエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、前記第一と第二の線形フィルタエレメントは、相互のフィルタリング動作に関係なく、異なるフィルタリング動作を実行し、前記第一の線形フィルタエレメントは第一のフィルタ後データを出力し、前記第二の線形フィルタエレメントは第二のフィルタ後データを出力し、
少なくともひとつの重みづけエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、前記第二の線形フィルタエレメントは前記第二のフィルタ後データを前記少なくともひとつの重みづけエレメントに供給し、前記重みづけエレメントは、重みづけされた第二のフィルタ後データを出力し、前記重みづけされた第二のフィルタ後データと前記第一のフィルタ後データに応答して、組み合わされたフィルタ後データを出力する組み合わせエレメントでなる前記線形フィルタモジュール（１０）と、
前記第一のフィルタエレメントに前記更新されたフィルタ係数を供給する前記更新モジュール（１２）と、前記更新モジュール（１２）は、前記入力データとフィルタ後データとの間の相関に少なくとも部分的に基づいて更新されたフィルタ係数を決定し、
を備えることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５８】
請求項５７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、振幅において正規化された前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項５９】
請求項５７に記載のウィーナーフィルタであって、
前記判断は、前記入力データとフィルタ後データとの間の相互相関と前記フィルタ後データの自己相関を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６０】
請求項５９に記載のウィーナーフィルタであって、
前記更新後のフィルタ係数の判断は、それ以前に入手した入力データセットに基づく統計的処理を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６１】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データとフィルタ後データとの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６２】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、入力データのベクトルとフィルタ後データのベクトルの間の相互相関の判断を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６３】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計処理は、前記入力データの連続サンプルについての相互相関の増分更新を含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６４】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記統計的処理は、より以前の入力データサンプルセットから平均相互相関を算出することを含むことを特徴とするウィーナーフィルタ。
【請求項６５】
請求項６０に記載のウィーナーフィルタであって、
前記第一と第二の入力データはそれぞれ、共通の入力データセットで構成されることを特徴とするウィーナーフィルタ。
【国際調査報告】
2005522136.tif 000141
2005522136.tif 000142
2005522136.tif 000143