(57)【要約】  ＱＡＭ変調で伝送される観測データのゲイン又は位相を推定するための方法に関する。当該方法は、（Ａ）特定の位相とゲインの法則に基づいて位相及び/又はゲインを反復推定すること及び、（Ｂ）位相及び/又はゲインパラメータを推定するための適応型プロセスを実行する、なお、適応型プロセスは、ＱＡＭ変調のシンボルを構成するビット組に関して各観測データ（ｙｋ）について、少なくとも、log尤度確率で表現される尤度確率値に基づいて推定する少なくとも１つの関数を有する。本発明は、単一キャリア又はマルチキャリアのデジタル伝送に適用される。【選択図】図２ａ
2008514075.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝送チャネルにより伝送されるＱＡＭ変調におけるビットの組により形成される連続するデジタルシンボルに対応する、メモリに記憶される観測データの位相及び/又はゲインパラメータを推定するための方法であって、以下のステップを有する方法。
ａ）一シーケンスの観測データに基づいて、前記位相及び/又はゲインパラメータの反復推定を行うステップであって、前記反復推定は前記シーケンスにおける連続した観測データの推定位相をリンクする特定の位相及び/又はゲイン関係を使って得られることを特徴とするステップ。
ｂ）前記観測データから推定される、連続した位相及び/又はゲイン値の少なくとも１つに基づいて、前記位相及び/又はゲインパラメータを推定する少なくとも１つの適応型プロセスのイニシエーションを行い、前記シンボルを構成するビットのセットに関し、各観測データのlog尤度確率で表現される尤度確率値（likelihood probability）に依存する前記位相及び/又はゲインパラメータを推定する機能を含む少なくとも１つの適応型推定プロセスを実行するステップ。
【請求項２】
前記特定の位相及び/又はゲイン関係が次の式を満足する請求項１に記載の方法。
φｋ＝φｋ−１+γＦ（ｙｋ,φｋ−１）；
Ｇｋ＝Ｇｋ−１＋γＧ（ｙｋ,Ｇｋ−１）
但し、
φｋ,φｋ−１は、ランクｋ及びｋ−１の観測データyｋ、yｋ−１の推定位相値を表わ  す。
Ｇｋ，Ｇｋ−１は、ランクｋ及びｋ−１の観測データyｋ、yｋ−１の推定ゲイン値を表  わす。
ＦとＧは、それぞれＱＡＭ変調のタイプに依存する特定関数を表わす。
γは、予め決めたフィルタ関数を表わす。
【請求項３】
前記適応型方法は、シンボルを構成するビットの組に対する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率が考慮され、対象となるＱＡＭ変調の全シンボルに関するランクｋの各観測データｙｋの位相又はゲインを推定する反復関数を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
各観測データの位相を推定するための反復関数は次の関係式を満たすことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【数１】
2008514075.tif 000020
【表１】
2008514075.tif 000021
【請求項５】
各観測データのゲインを推定するための前記反復関数は次の式を満たすことを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
【数２】
2008514075.tif 000022
【表２】
2008514075.tif 000023
Ｗｊ（ｙｋ，Ｌｋ，Ｇｋ−１）は、現行観測データｙｋに関するシンボルＱｊに帰する尤度確率で表現される重み値又は信頼値を表わす。
【請求項６】
位相推定時に、現行観測データに関するシンボルＱｊに帰する尤度で表現される重み又は信頼性値は次の関係式を満たす請求項１乃至５の何れか一項記載の方法。
【数３】
2008514075.tif 000024
上式において、
expは指数関数を表わす。
ｑｊｍはＱＡＭ変調におけるシンボルＱｊの第ｍ番目ビットを表わす。
Ｌnmは、Ｎ+１シンボルの変調に対する第ｎ番ＱＡＭシンボルの第ｍビットの現行観測データのｌｏｇ尤度値を表わす。
Ｌｎは、全ビットに対するｌｏｇ尤度値のリストを表わす。Ｌｎ＝（Ｌｎ１，…ＬｎＮ）である。
σｂ２は、対象の伝送チャネルのノイズ電力を意味する。
θは、推定位相角を表わす。
【請求項７】
ゲイン推定時に、観測データに関するシンボルＱｊに帰する尤度で表現された重み又は信頼性値が次の関係式を満たすことを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法。
【数４】
2008514075.tif 000025
但し、
expは指数関数を表わす。
ｑｊｍはＱＡＭ変調におけるシンボルＱの第ｍ番目ビットを表わす。
Ｌnmは、Ｎ+１シンボルの変調に対する第ｎ番ＱＡＭシンボルの第ｍビットの現行観測データのｌｏｇ尤度値を表わす。
Ｌｎは、全ビットに対するｌｏｇ尤度値のリストを表わす。Ｌｎ＝（Ｌｎ１，…ＬｎＮ）である。
σｂ２は、対象の伝送チャネルに対するノイズ電力を意味する。
Ｇは、推定ゲイン値を表わす。
【請求項８】
位相パラメータを推定するために、前記シーケンスにおける連続する観測データの推定位相にリンクする特定の位相関係に基づいて、以下のステップを含む位相パラメータの反復推定を行うステップｏの後に、次のステップを含むことを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法。
-ｂ１）第１適応型プロセスをイニシャライズし、第１適応型プロセスの複数の第１値を、例えば、最後の推定位相値を決定するステップ、
-ｂ２）第１適応型プロセスを実行するステップであって、前記第１適応型プロセスは、ランクｋの観測データｙｋを順方向に読むことにより、連続する中間的推定位相ずれ誤差値φ0乃至φｋの第１の組を生成するために前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率に依存する前記位相パラメータを推定する少なくとも１つの関数を含むことを特徴とするステップ、
-ｂ３）第２適応型プロセスをイニシャライズし、前記第１の適応型プロセスの実行の結果得られた最終中間的位相ズレ誤差値に基づいて第２適応型プロセスの第１値（複数）を決定するステップ、
-ｂ４）第２適応型プロセスを実行するステップであって、第２適応型プロセスはランクｋの観測データｙｋを逆方向に読むことにより、連続する中間的推定位相ずれ誤差値φ′ｋ-1乃至φ′0の第２の組を生成するために前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率に依存する前記位相パラメータを推定する少なくとも１つの関数を含むことを特徴とするステップ。
-ｂ５）下記の関係式に従って、ランクｋに対する第１と第２の位相ずれ誤差値組合せとして、ランクｋの各観測データｙｋに対する最終推定位相ずれ誤差φ″ｋを算出するステップ。
φ″ｋ＝ｇ（φｋ、φ′ｋ）
【請求項９】
第１と第２の適応型プロセスが、次式を満足する第１と第２の位相ループを介して実行されることを特徴とする請求項４と８に記載の方法。
【数５】
2008514075.tif 000026
但し、第１適応型プロセスに対してはε＝-１、第２適応型プロセスに対しては、ε＝+１で使用される。
【請求項１０】
ゲインパラメータを推定するために、前記シーケンスにおける連続する観測データの推定ゲインにリンクする特定のゲイン関係に基づいて、以下のステップを含む位相パラメータの反復推定を行うステップｏの後に、次のステップを含むを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法。
-ｃ１）第１適応型プロセスをイニシャライズし、第１適応型プロセスの複数の第１値を、例えば、最後の推定ゲイン値を決定するステップ、
-ｃ２）前記第１適応型プロセスを実行するステップであって、前記第１適応型プロセスは、ランクｋの観測データｙｋを順方向に読むことにより、連続する中間的推定ゲイン誤差値Ｇ0乃至Ｇｋの第１の組を生成するために前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率に依存する前記ゲインパラメータを推定する少なくとも１つの関数を含むことを特徴とするステップ、
-ｃ３）第２適応型プロセスをイニシャライズし、前記第１の適応型プロセスの実行の結果得られた最終推定ゲイン値に基づいて第２適応型プロセスの第１値（複数）を決定するステップ、
-ｃ４）第２適応型プロセスを実行するステップであって、第２適応型プロセスはランクｋの観測データｙｋを逆方向に読むことにより、連続する中間的ゲイン値Ｇ′ｋ-1乃至Ｇ′0の第２の組を生成するために前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率に依存する前記ゲインパラメータを推定する少なくとも１つの関数を含むことを特徴とするステップ、
-ｃ５）下記の関係式に従って、ランクｋに対する第１と第２のゲイン値組合せとして、ランクｋの各観測データｙｋに対する最終推定ゲイン値Ｇ″ｋを算出するステップ。
Ｇ″ｋ＝ｇ（Ｇｋ，Ｇ′ｋ）
【請求項１１】
第１と第２の適応型プロセスが、次式を満足する第１と第２の位相ループを介して実行されることを特徴とする請求項５と１０に記載の方法。
【数６】
2008514075.tif 000027
但し、第１適応型プロセスに対してはε＝-１、第２適応型プロセスに対しては、ε＝+１で使用される。
【請求項１２】
ゲインと位相パラメータの組合せ推定のために次のステップ含むことを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の方法であって方法。
-ｏ′）観測データの１シーケンスから前記ゲイン及び/又は位相のパラメータの反復推定を行うステップであって、前記反復推定はゲインー位相ループを使って実行され、前記反復推定ステップはＱＡＭ変調シンボルの各観測データのゲインと位相を推定することを可能にすることを特徴とするステップ、
ｄ１）第１適応型プロセスをイニシャライズし、第１推定ゲインと位相値Ｇ0とφ0を決定するステップ、
ｄ２）前記第１適応型プロセスを実行するステップであって、前記第１適応型プロセスは、ランクｋの観測データｙｋを順方向に読むことにより、連続する中間的推定ゲイン誤差値Ｇ0乃至Ｇｋの第１の組を生成するために前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率に依存する前記ゲイン位相パラメータを推定する少なくとも１つの関数を含むことを特徴とするステップ、
ｄ３）第２適応型プロセスをイニシャライズし、前記第１の適応型プロセスの実行の結果得られた最終推定ゲインと位相の値に基づいて第２適応型プロセスの第１値（複数）を決定するステップ、
ｄ４）第２適応型プロセスを実行するステップであって、第２適応型プロセスはランクｋの観測データｙｋを逆方向に読むことにより、連続する中間的ゲイン値Ｇ′ｋ-1乃至Ｇ′0の第２の組を生成するために前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現される尤度確率に依存する前記ゲインと位相のパラメータを推定する少なくとも１つの関数を含むことを特徴とするステップ、
ｄ５）下記の関係式に従って、ランクｋに対する第１と第２のゲインと位相値の組合せとして、ランクｋの各観測データｙｋに対する最終ゲインと位相の値を算出するステップ。
Ｇ″ｋ＝ｇ（Ｇｋ，Ｇ′ｋ）
φ″ｋ＝ｇ（φｋ、φ′ｋ）
なお、ｇは特定関数を意味する。
【請求項１３】
第１と第２の適応型プロセスが、次の関係式を満たすゲイン−位相ループを使って実行される請求項１２に記載の方法。
【数７】
2008514075.tif 000028
【数８】
2008514075.tif 000029
但し、第１適応型プロセスに対してはε＝-１、第２適応型プロセスに対してはε＝+１であり、
γ１とγ２は、ＱＡＭ変調のタイプに基づいて、予め決めたフィルタ関数である。
【請求項１４】
ゲインと位相の組合せ推定のために、観測データに関するシンボルＱｊに帰する尤度で表現された重み又は信頼性値は次の関係式を満たす請求項１２又は１３に記載の方法。
【数９】
2008514075.tif 000030
但し、
expは指数関数を表わす。
ｑｊｍはＱＡＭ変調におけるシンボルＱの第ｍ番目ビットを表わす。
Ｌnmは、Ｎ+１シンボルの変調に対する第ｎ番ＱＡＭシンボルの第ｍビットの現行観測データのｌｏｇ尤度値を表わす。
Ｌｎは全ビットに対するｌｏｇ尤度値のリストを表わす。Ｌｎ＝（Ｌｎ１，…ＬｎＮ）である。
σｂ２は対象の伝送チャネルに対するノイズ電力を意味する。
Ｇは推定ゲイン値を表わす。
【請求項１５】
適応型プロセスの各ステップが特定数の反復を行うことを特徴とする請求項８乃至１４の何れか一項に記載の方法。
【請求項１６】
伝送チャネルを通ってＱＡＭ変調で伝送されるシンボルの組に関する以前の観測データのゲイン及び/又は位相に関する、現行観測データのゲイン及び/又は位相の適応型推定のためのゲイン位相ループであって、
該ゲイン位相ループは、前記シンボルを構成するビットの組に関する各観測データのlog尤度で表現された尤度確率値に基づく推定のためのゲイン位相ループであって、少なくとも以下を有することを特徴とするゲイン位相ループ。
―入力端で、以前の観測データに対し位相とゲインパラメータ、及びゲインとゲイン偏角を補正する項を受け取り、現行観測データに対して推定位相及びゲインのパラメータを出力する加算手段、
―フィルタリング モジュールとカスケードに接続する位相及び/又はゲイン角のための機能モジュールであって、
前記位相及び/又はゲイン機能モジュールは以前の観測データの位相、ゲインパラメータ、前記現行観測データ及びＱＡＭ変調の各シンボルの観測データの全ビットに対するlog尤度のリストを受信し、
ＱＡＭ変調シンボルの組の現行観測データの重み又は信頼性値により重み付けされた現行観測データの測定位相角の値に比例する値、及び、
現行観測データと重み又はlog尤度の項で表現される信頼値により重み付けされた、ＱＡＭ変調シンボルの以前の観測データの推定ゲインとの間のゲイン差値に比例する値を、前記フィルタリングモジュールに出力する機能モジュール。
なお、前記log尤度は前記シンボルの組に対するシンボルに帰し、フィルタは位相角補正項及び/又はゲイン要素を加算手段に出力する。
【請求項１７】
伝送チャネルを通ってＱＡＭ変調で伝送されるデジタル観測データのための受信機で、
コンプレックスデモジュレータに対する入力部において、少なくとも組合せとして、現行観測期間の推定の位相ずれ誤差とゲインの値を与えられる位相処理モジュールと、ソフトデマッパーと、観測データのシンボルＱjに帰するlog尤度のリストとしてソフト情報を出力するターボデコーダー、及び、請求項１６のゲインー位相ループを有する受信機。
【請求項１８】
伝送されるＱＡＭシンボルのインターリーブされた観測データ伝送において、以下を有する請求項１７に記載の受信機。
―ターボデコーダの上流側に設けられるデインターリーバモジュール、
―受信される観測データの位相の曖昧さを除去することのできる前記ゲインー位相ループの上流側に設けられるインターリーバモジュール。
【請求項１９】
単一又はマルチキャリア伝送における請求項１乃至１３のいずれか一項に基づく、位相及び/又はゲインを推定するための方法の使用。
【請求項２０】
マルチキャリア伝送において以下の方法による請求項１９に記載の使用。
α）マルチキャリアシステムを構成する低減された数のサブキャリアに基づいて独立的に使用される方法。
β）ゲイン及び/又は位相値が、対象サブキャリアの周波数値に応じて、マルチキャリアシステムのサブキャリアに対し補間される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
現在のデジタル伝送システムにおいて、伝送デジタル信号は時間的連続のアナログ信号に変換される。該アナログ信号は伝送チャネルと呼ばれる物理的伝送路を通して伝送される。例えば、無線波に対しては空中、光波に対しては光ファイバを通して伝送される。受信時には、受信信号は伝送チャネルとの物理的相互作用を受け、処理されデジタル形式に変換される。
【０００２】
通常、伝送の処理ステップは次を含む。
―伝送される２値、ビットの組合せを複素数シンボル(complex symbols)の組合せへ変換すること。前記複素数シンボルの組合せは有限のアルファベットで、複素数面におけるコンステレーションの形式で表現される；
―前記シンボルの組を、そのスペクトルが周波数０の周辺に集中するベースバンドの時間連続の波形へ変換すること；
―キャリア周波数の周辺で周波数を変換することによりシフトすること；
受信時には、対の動作（paired operations）が実行される：
―コンプレックス デモジュレータ（complex demodulator）を使って逆シフト操作（reverse shifting）してベースバンドに復帰すること；
―ベースバンドの時間連続波形を、複素数値の組に変換すること；
―伝送される２値を再構成すること。
【背景技術】
【０００３】
送信時における周波数シフト操作と受信時におけるベースバンド復帰の操作は、２つの独立の発振器により制御される。１つは発振に対し、他のものは受信に対するものである。周波数は、まして位相は完全に一致することはない。位相エラーは一般的に存在し、時間的に変化するものである。
【０００４】
前記エラーの大部分はアナログ装置を使って通常のやり方で補償されるが、周波数変動の回路レベルに適用するＰＬＬのような回路については、常に、ベースバンドキャリア周波数の残留(residue)及びコンプレックス デモジュレータの出力において最終的に位相誤差がある。
【０００５】
送受信時に発振器に影響を与える周波数及び/又は位相偏移（difference）は擾乱要素を構成し、コンプレックス デモジュレータから出力される信号の観測における寄生的位相ずれ誤差を招く。
【０００６】
別の複数の要因が前記寄生的位相ずれ誤差を強める。特に伝送チャネルを通過する信号が必要とする伝播時間、発振器・受信器の間の相対的動き(relative movement)はドップラー効果を生じ、それは擾乱の位相ずれ誤差を招く。
【０００７】
受信信号を適正に処理し、送信シンボルを抽出し、十分な精度を識別するためには位相ドリフトの補償が不可欠である。
【０００８】
公知の位相ドリフト補償技術をベースバンドの信号について説明する。ベースバンドの信号に対して、寄生的位相ずれ誤差θｋの効果は観測データｙｋに付加される。観測データｙｋは複素数データ（compleｘ data）で、受信器のコンプレックス デモジュレータから出力されるもので、次の関係式で表現される。
ｙｋ＝ａｋｅｉθｋ+ｂｋ
【０００９】
この関係式中、ａｋは送信された複素数シンボルを意味し、Ｍ個の要素を持つＱＡＭ変調におけるＭ要素の有限のアルファベット｛Ｑ１，Ｑ２…ＱＭ｝に属している。ＱＡＭとはQuadrature Amplitude Modulationである。但し、
ａｋ∈｛Ｑ１，Ｑ２…ＱＭ｝、Ｍ＝２Ｎ、
Ｎは複素数シンボルａｋを構成するのに使うバイナリーのパケットの長さを意味する。
-ｂｋは付加的雑音で、ガウス雑音、白色雑音、サーキュラー雑音及び中心雑音であると仮定される。
【００１０】
寄生的位相ずれ誤差θｋを推定し、訂正することを可能にする公知技術の中で、最も洗練された推定方法は最も負荷の大きいデジタル処理、即ち、マルコフ連鎖等によるモンテカルロ法等である。この方法は受信した観測データ全体を同時に処理するものである。
【００１１】
しかし、これら方法を実際に使うことは困難であり、不可能である。何故なら前記方法はリアルタイムで膨大な計算を必要とするからである。
【００１２】
使用するときの簡便性から、シーケンシャルに、連続的に受信された観測データを処理するためには、位相ロックループ、Phase Locked Loop:ＰＬＬ技術が望ましい。
【００１３】
通常、位相ロックループはデジタルの反復アルゴリズムで、これにより位相の値、従って、寄生的位相ずれ誤差を推定することができる。前述のアルゴリズムとデジタル処理は変調のタイプに密接に依存している。
【００１４】
例示としてあげるが、２状態位相偏移変調ＭＤＰ２、又、Binary Phase Shift Keying:BPSKの場合、送信時の送信シンボルは、-１、又は+１である。伝送チャネルがもたらす寄生的位相ずれ誤差θｋのために、コンプレックスデモジュレータの出力として受信時に得られる複数の観測データは、もはや-１、又は+１に対応せず、図１で表わされる、位相のずれた値である。
【００１５】
従来の位相ロックループを使って、真の位相、従ってBPSK変調の場合の寄生的位相ずれ誤差θｋを推定することができる。従来の位相ロックループは、COSTASループであり、これによれば、現行観測データ(current observation datum)ｙｋの位相φｋを、現行観測データｙｋと位相の以前の推定(previous estimate)φｋ−1を使って次の反復公式に基づいて推定できる。
φｋ＝φｋ−１+γIm（ｙ２ｋｅ−ｉ２φｋ―１）        （２）
【００１６】
別の変調タイプとして、特に４つ（quadrature）の内２のキャリアの変調、ＱＡＭと呼ばれるQuadrature Amplitude Modulationが用いられる。
【００１７】
一般的に、どのような変調タイプが使用されようとも、位相ロックループは次の関係式を満たす。
φｋ＝φｋ-１+γF（ｙｋ、φｋ-１）      （３）
【００１８】
このタイプの全ての位相ロックループは、Ｍ−ＱＡＭ変調タイプに密接に関係する関数Ｆを使って、以前の位相φk−1に基づいて現在の位相φｋを算出するように設計されている。
【００１９】
更に、パラメータγは、第２次フィルタ機能、比例と積分補正、又は更に高度次数のフィルタ関数により形成される。
【００２０】
前記位相ロックループは、従来のアナログモデルを採用しているが、この位相ロックループには大きな限界がある。即ち、位相推定φｋは本質的に以前の推定値φｋ-１に基づくという事実、及び１つの又は複数の過去の観測データ、及び/又は現在の観測データ及び１又は複数の過去の推定の関数に基づくという事実により限界がある。
【００２１】
このために、現在の位相の推定及びその現在の位相の補正は、大半、準最適な（sub-optimal）ものである。
【００２２】
例えば、エラー訂正の必要性に対して観測データブロックが記憶される時には、過去の観察に依存する原因推定（causal estimation）に対する制限は、もはや必要ではない。
【００２３】
特許出願PCT WO 2004/036753（2004年4月29日公開）は、ＢＰＳＫ又はＱＡＭ変調に基づいて送信チャネルを使って送信された観測データの位相推定プロセスを説明している。この操作は観測データブロックに対し実行されるが、少なくとも１つの位相ロックループを使って、前記ブロックから抽出された観測データの所定のシーケンスで実行される。
【００２４】
本書に記載のプロセスによれば、実質的に原因推定に対する上記制限を実質的に除去することができる。なぜならば、位相φｋについての現在の評価をするとき、ブロックによる処理は同一ブロック内の以前の観測データのみならず、以後の観測データを考慮に入れることが可能であるからである。
【００２５】
よって、上記のプロセスの実施モードにおいて、この制限は、一方向とその逆方向における観測データを読み取ることにより、従来の位相ロックループを含む第１と、第２反復プロセスを使うことにより克服される。
【００２６】
しかしながら、上記プロセスは、特にターボデコーダを備える受信機だけでしか利用できない情報を使用するという不利がある。なお、その場合、シンボルが+１か、−１かに等しいBPSKタイプの変調の場合においても、観測データの信頼度の情報は使用できる。
【００２７】
この情報は、ターボデコーダにおいて、ソフト情報形式で(in the form of soft information)使用できる。即ち、各シンボルについてのアプリオリの情報である。
【００２８】
しかしながら、マトリックスの状態数が２に限定される場合、上記の複数状態と対応する複数シンボルに関する各観測データの各位相の誤差範囲は±Π/２である。ＢＰＳＫ変調で伝送される観測データの検出のために使われる先端技術を使った実際の位相ロックは正確に機能するが、ＢＰＳＫ変調の上記ソフト情報に基づく追加的訂正を導入することは、結局有用性を半減する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２９】
具体的には、本発明は、特に、フレキシブルな誤差訂正システムを持つ受信機にＱＡＭ変調で伝送されるデジタル信号処理に対応するデジタル受信機のための位相推定プロセスを提案することを目的とする。又は、更に一般的に、所謂ターボ方法として反復プロセスを用いる全受信機に対応するものである。この方法は従来エラー訂正符号化（ターボコード）、等価（ターボ等価）または同期（ターボ同期）に使われていたものである。
【００３０】
本発明の別の目的は、自動ゲインコントロール（AGC）を有するデジタル受信機に対するゲインの推定プロセスを提案することである。これは特にソフト誤差訂正システムを備えた受信機にＱＡＭ変調で伝送されるデジタル信号処理に適応するものである。更に一般的に、本発明の位相推定プロセスに関係し前述した反復方法を使う全受信機に対応する。
【００３１】
本発明の別の目的は、デジタル受信機に対してデジタル信号処理に特に適応する、位相とゲインとを合わせて推定するプロセスを提案することである。特にＱＡＭ変調で伝送されるデジタル信号処理に適合するものである。更に一般的に、本発明の位相又はゲインの推定プロセスに関係し前述した反復方法を使う全受信機に対応する。
【００３２】
本発明の別の目的は、１キャリア及び/又はマルチキャリアの受信機において、本発明の位相とゲインとの共同推定プロセス（joint process for estimate of phase and gain）における位相推定プロセスとゲインの推定プロセスを実施することである。
【００３３】
最後に、本発明の別の目的は、特定の位相ロックループ構成を実施することである。この構成は、変化する誤差の訂正システムを備えるデジタル受信機、又は更に一般的に、等価な反復方法を使う受信機において、位相とゲインとの共同推定において位相とゲインのそれぞれの推定精度を高めるものである。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
メモリに記憶された観測データパラメータの位相及び/又はゲインの推定プロセスは、ＱＡＭ変調で伝送チャネルを介して伝送されるビットの組で形成される一連のデジタルシンボルに対応するものであり、本発明の対象である。同推定プロセスは、一連の観測データから、少なくとも、位相及び/又はゲインのパラメータの反復推定を実行するステップを有している点で注目すべきである。この反復推定は特定の位相及び/又はゲインの関係に基づいて実行される。この関係は前記シーケンスにおける観測データの推定位相及び/又はゲインをリンクするものである。これら観測データから推定される、連続した位相及び/又はゲイン値の少なくとも１つに基づいて前記位相及び/又はゲインパラメータを推定する少なくとも１つの適応プロセスをイニシャライズし、尤度確率値（likelihood probability）に基づいて、これら位相及び/又はゲインパラメータを推定する少なくとも１つの機能を含む該適応型推定プロセスを実行する。なお、前記尤度確率値（likelihood probability）は、これらシンボルを構成するビットのフルセットに関して各観測データのlog尤度確率で表現されるものである。
【００３５】
本発明のプロセスは、「ターボ」タイプのデコード構成を持つデジタル信号受信機を使う応用分野に使われる。特に、多数状態を持つＱＡＭ変調を使う大量のデジタル信号のための受信機を使う応用分野に使われる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
従来例に関する図１を除いた以下の図面の説明を読むことにより、本発明はより深く理解される。
【００３７】
本発明のプロセスの詳細な説明は、図２ａと図２ｂとに関連して与えられる。
【００３８】
指摘すべきことは、一般的に、本発明のメモリに記憶されている観測データに対する位相及び/又はゲインパラメータを推定するプロセスが、伝送チャネルを使って伝送されるＱＡＭ変調における１組のビットにより形成される一連のデジタルシンボルに対応するデータに適用されることである。
【００３９】
“メモリに記憶されている観測データ”とは、メディア上のメモリに記憶されている観測データｙｋの組を意味する。
【００４０】
特に、本発明のプロセスの有利な実施例において、本発明のプロセスはブロックとしてメモリに記憶されている観測データに対して実施される。特に、ターボデコード装置を備えた受信機により処理される観測データに対して実施される。これについては後述する。
【００４１】
一般的に、図２ａに関して指摘されていることは、本発明のプロセスは、ステップＡでは、メモリに記憶されている観測データから位相及び/又はゲインパラメータの反復推定を行うことを含む。
【００４２】
前記の反復推定は、選択された一連の観測データの推定位相に関連する特定の位相及び/又はゲイン関係をベースにして行われる。
【００４３】
反復推定ステップＡの後で、勿論、ステップＡから生じる複数の推定される位相及び/又はゲイン値を利用することができる。
【００４４】
ステップＡの後のステップＢは、ステップＡで得られた観測データから推定される連続した位相及び/又はゲイン値の少なくとも１つに基づいて前記位相及び/又はゲインパラメータを推定する適応プロセスをイニシャライズする(initialize)。
【００４５】
前記イニシャライズした後で、適応推定プロセスが実行される。そして、本発明が関係するプロセスの特に注目すべきアスペクトに対応して、これは、その尤度確率値に基づいて位相及び/又はゲインパラメータを推定する少なくとも１つの機能を含む。尤度確率値は対象とする変調におけるシンボルを構成するビットの組に関する各観測データに対してlog尤度で表現されている。
【００４６】
一般的に、図２ａで示される本発明のプロセスの実施例、及び、図２ａ以降の図面で示され、以下で説明する実施例において、以下の点が指摘される。
【００４７】
―プロセスが１つ又は複数の以前の事例で推定される同一変数のためのパラメータ値で、現在の変数のためのパラメータ値を評価し、特に推定することができる場合、プロセスは反復的であるといわれる。
【００４８】
―逆に、プロセスが、例えば外的物理法則に関係するパラメータ値における変化の推定又は評価に関し現在の変数のパラメータを評価し、特に推定するプロセスである時、プロセスは適応型であるといわれる。
【００４９】
―指摘すべきことは、本発明によるプロセスを実行する例において、ステップＡで実行される反復推定は少なくとも以前の観測データに対する位相とゲインパラメータの記憶された値を使って、ランクｋの現行観測データｙｋに対する位相又はゲインパラメータ値を得る点である。
【００５０】
逆に、ステップＢで実施される適応型プロセスは位相とゲインパラメータの値の反復性の概念のみならず、外部変数を使う。この外部変数は外的に得られた尤度確率値に依存する位相及び/又はゲインパラメータの推定に対応する。
【００５１】
図２ａのステップＡの実施に関して、次の点が指摘される。即ち、特定の位相及び/又はゲイン関係は次の式を満足する。
（４）    φｋ＝φｋ−１+γＦ（ｙｋ,φｋ−１）；Ｇｋ＝Ｇｋ−１＋γＧ（ｙｋ,φｋ−１）
上記関係式において、
φｋ,φｋ−１はランクｋ及びｋ−１の観測データyｋ、yｋ−１の推定位相値を表わす。
Ｇｋ，Gｋ−１はランクｋ及びｋ−１の観測データyｋ、yｋ−１の推定ゲイン値を表わす。
ＦとＧはそれぞれＱＡＭ変調のタイプに依存する特定関数を表わす。
γは予め決めたフィルター関数である。
【００５２】
逆に、図２ａのステップＢにおける、位相及び/又はゲインパラメータを推定するための適応型プロセスは、
ＡＥΦ（φｋ，φｋ−１,Ｌｋ）、
ＡＥＧ（Ｇｋ,Ｇｋ−１，Ｌｋ）
により表わされる。
前記位相及び/又はゲインパラメータは、対象のＱＡＭ変調に対するシンボルを構成するビットの組に関する各観測データに対するlog尤度Ｌｋで表現される尤度確率値に依存する、少なくとも１つの位相及び/又はゲインパラメータを推定する関数を含んでいる。
【００５３】
図２ａに関連して、留意すべきは、ステップＢが現行データブロックに対して実行されることである。ステップＢが実行された後に、本発明が関係する観測データに対する位相及び/又はゲインパラメータの推定プロセスは、当然次のデータブロックの実行を行う。この操作は図２ａにおいて、ドットとしてリターン矢印で示されており、関係式Ｂ＝Ｂ+１を通って次のブロックに進む。
【００５４】
【表１】
2008514075.tif 000003
【００５５】
更に具体的には、シンボルを構成するビットの組に対する各観測データｙｋの尤度で表現される尤度確率が考慮され、ステップＢで実行される適応型プロセスが、ＱＡＭ変調に対する全シンボルに関連してランクｋの観測データｙｋに対する位相又はゲインを推定する反復関数を含まれることは好ましいことであると指摘されている。
【００５６】
図２ｂを参照すると、イニシャライズステップ(initialization stage)は、次式を検証することにより、適応型プロセス及び位相又はゲインを推定する反復関数のイニシャライズを含んでいる。
ＡＥΦ：φｋ＝φｋ−１+ＣＡｒｇｋ（Imｋ,Ｗｊ）
ＡＥＧ：Ｇｋ＝Ｇｋ−１+ＣＭｋ（Reｋ,Ｗｊ）
【００５７】
図２ｂのステップＢ２は当然、適応型プロセス及び特に、ＱＡＭ変調に対する全シンボルに関連してランクｋの観測データｙｋに対する位相又はゲイン位相又はゲインを推定する反復関数のイニシャライズを含む。
【００５８】
一般に、図２ｂを参照すると、適応型プロセスを定義できる位相推定のための反復関数は上記式ＡＥΦを満たすことが指摘されている。
【００５９】
該反復関数は次を含む。
―ランクｋ−１の前の観測データｙｋ−１に対する推定される位相φｋ−１を含む、推定される位相角(phase argument),
―ＣArgｋ（Imｋ,Ｗｊ）で表現される補正位相角（correcting phase argument）。この補正位相角は本発明によるプロセスの注目すべきアスペクトに応じて、（ＱＡＭ変調に対する全シンボルに関連して現行観測データに対する確率で表現される）重み値又は信頼値により重み付けられた現行観測データｙｋに対して測定された位相角に比例するものである。
【００６０】
【表２】
2008514075.tif 000004
【００６１】
上記検討及び上記補正位相角の特定値を考慮すると、各観測データの位相を推定するための反復関数は次の関係式を満たす：
【００６２】
【数１】
2008514075.tif 000005
【００６３】
【表３】
2008514075.tif 000006
【００６４】
Ｗｊ（ｙｋ，Ｌｋ，φｋ−１）は、現行観測データｙｋに関するシンボルＱｊに（attributed to）尤度確率で表現される重み値又は信頼値を表わす。
【００６５】
ゲイン推定の適応型に関しては、反復機能ＡＥＧは以下のものを含む。
―以前のする観測データｙｋ−１に対する推定されるゲインＧｋ−１、
―ランクｋの現行観測データｙｋに関連するゲインと以前の観測データに対する推定ゲインＧｋ−１との差値に比例するゲイン要素補正項ＣＭｋ（Reｋ,Ｗｊ）。
ランクｊの所与のシンボルＱｊに対し、この差値はシンボルの組に関してシンボルＱｊに寄与する尤度で重みまたは信頼度により重み付けされる。
【００６６】
【表４】
2008514075.tif 000007
【００６７】
前記補正ゲイン項の関数定義に対するコメントに関して、反復関数ＡＥＧは次の式を満たす。
【００６８】
【数２】
2008514075.tif 000008
【００６９】
【表５】
2008514075.tif 000009
【００７０】
Ｗｊ（ｙｋ，Ｌｋ，Ｇｋ−１）は、現行観測データｙｋに関するシンボルＱｊに帰する（attributed to）尤度確率で表現される重み値又は信頼値を表わす。
【００７１】
当然、反復関数が位相推定のために実行される時には、観測データｙｋに関してシンボルＱｊに帰する尤度で表現される重み値又は信頼性値は推定位相に依存する。又、反対に、適応的プロセスの反復関数がゲイン推定のために実行される時には推定ゲインに依存する。
【００７２】
位相推定のために、現行観測データｙｋに関するシンボルＱｊに帰する確率で表現される重み又は信頼性値は次の関係式を満たす。
【００７３】
【数３】
2008514075.tif 000010
【００７４】
上記式において、expは指数関数を表わす。
ｑｊｍはＱＡＭ変調におけるシンボルＱの第ｍ番目ビットを表わす。
Ｌnmは、Ｎ+１シンボルの変調に対する第ｎ番ＱＡＭシンボルの第ｍビットの現行観測データのｌｏｇ尤度値を表わす。
Ｌｎは全ビットに対するｌｏｇ尤度値のリストを表わす。Ｌｎ＝（Ｌｎ１，…ＬｎＮ）である。
σｂ２は対象の伝送チャネルに対するノイズ電力を意味する。
θは対象の観測データに対する推定位相角を表わす。
【００７５】
同様に、ゲイン推定の場合、観測データに関するシンボルＱｊに帰する尤度で表現された重み又は信頼性値は次の関係式を満たす。
【００７６】
【数４】
2008514075.tif 000011
【００７７】
上記関係式において、関係式（７）と同一のパラメータは、パラメータＧを除き、同一のパラメータを表わす。パラメータＧは観測データｙｎに対する推定ゲイン値を意味する。
【００７８】
加えて、上記関係式（７）、（８）により導入される上記重み又は信頼性値は制限するものでない。実際、ｙｋに対するシンボルＱｊに帰する確率を使って表現される重み又は信頼性値はソフトデマッパー又はターボデコーダーによりシンボル毎に提供される各シンボルの全体の値に有利に対応する。
【００７９】
この変形例において、ｙｋに対するシンボルＱｊに帰する尤度を使って表現された重み又は信頼性値は位相についての次の関係式を満たす。
【００８０】
【数５】
2008514075.tif 000012
【００８１】
また、ゲインについて次の関係式を満たす。
【００８２】
【数６】
2008514075.tif 000013
【００８３】
上記の関係式において、Ｌn,jは、ソフトウェアデマッパー又はターボデコーダによるシンボル毎に提供される尤度比ＩｎP(aj)/Ｐ（ref）を表わす。但し、Inはネピア対数で、Ｐ（aj）は複素シンボルａｊの確率、Ｐ（ref）はレファレンス値の確率を表わす。
【００８４】
図３ａとそれに続く図を使って、本発明の位相及び/又はゲイン推定プロセスを実行する種々のモードについて以下に説明する。
【００８５】
図３ａは、第１の制限されない例で、本発明のプロセスが使われ、位相パラメータの推定を行う、特にＱＡＭ変調の全てのタイプに適合する例である。
【００８６】
上記の図３ａを参照すると、プロセスはメモリに観測データｙｋを複数ブロックとして記憶し、図２ａで説明したステップＡを実行する。留意すべき事は、このステップが、一連の連続する観測データに対する推定位相を結ぶ特定位相関係を基礎に位相パラメータの反復推定を実行することを含んでいることである。又、留意すべき事は、メモリに記憶するこのステップが、コンプレックス デモジュレータにより生成される出力信号、又はターボデコーディングモジュールに適合した受信機の別の構成要素からの出力に基づいて、Ｋ+１観測値ｙ0乃至ｙｋを記憶することを含むことである。前記応用において、本発明のプロセスは２００から２０００の観測データのブロックに有利に適用される。各ブロックを構成する観測データ数は、観測データの伝送で使用されるＱＡＭ変調の応用とタイプに応じて選択される。
【００８７】
一旦、これらが前記メモリに記憶されると、図２ａのステップＡは、メモリに記憶された対象の観測データブロックの観測データの所定のシーケンスで実行される。特に、最初であればどのようなシーケンスも構成することができる。例えば、観測データｙｋのデータが受信される順序であるクロノロジカル シーケンスを構成することができる。前記の反復推定を実行するのに使われる関数は図２ａにおけるステップＡを実行するために明細書に記載された関数である。
【００８８】
図３ａを参照すると、ステップｏはステップｂ１を伴う。ステップｂ１は第１の適応型プロセス（ＡＥΦ１と呼ぶ）をイニシャライズを含む。最後の推定位相値のような値から第１の適応型反復プロセスの第１の値を決定する。
【００８９】
イニシャライズステップ（initialization stage）ｂ１は第１適応型プロセスＡＥΦ１を実行することを含むステップｂ２を伴う。この適応型プロセスは、尤度値に依存する位相パラメータを推定するための、少なくとも１つの関数を有する。前記尤度値はＱＡＭ変調コンステレーションにおけるシンボルの全構成ビットに関連して、各観測データに対するlog尤度で表現される。
【００９０】
尤度値、又はソフト情報(soft information)は外部変数(external variable)を構成する。外部変数により前記プロセスが、本明細書で前記した定義と共に適応的になる。この第１の前記の適応型プロセスは、ランクｋの観測データｙｋを例えば前方向に読取ることにより、第１組の連続した中間の推定位相ずれ誤差値φ０乃至φＮを生成することができる。
【００９１】
ステップｂ１において実行されるイニシャライズは、第１適応型プロセスに対する第１値を固定することを可能にする。特に位相の場合において、推定されるパラメータが１つの観測データブロックから他の観測データブロックへの連続性を持つとき、第１適応型プロセスが、例えば、前のブロックに対する最後の推定値を考慮して、有利にイニシャライズされることが好ましい。特に、通常の伝送チャネルについては、観測データのブロックを伝送する期間、位相パラメータは伝送の安定性のために緩慢に変化するパラメータであることが分かる。
【００９２】
ステップｂ２において前記第１適応型プロセスを実行することにより、図３ｃの上の左から右に向かう矢印で示されるように、一シーケンスの推定位相値φ0…φｋ…φｋを構成できる。
【００９３】
ステップｂ２の後で、ステップｂ３の本発明のプロセスが続く。ステップｂ３では第２適応型プロセスＡＥΦ２をイニシャライズする。このプロセスでは第１適応型プロセスＡＥΦ１の実行の結果得られる最終中間的位相ずれ誤差値から、第２適応型プロセスＡＥΦ２の第１値を決定する。
【００９４】
第２適応型プロセスＡＥΦ２の第１値、即ち、φ′ｋが第１適応型プロセスＡＥΦ１により算出される最後の数値φｋでイニシャライズされることが好ましい。この操作は図３ｃの下の右から左への矢印で示される。
【００９５】
ステップｂ３の後、ステップｂ４が続く。ステップｂ４では第２の適応型プロセスを実行する。これは当然、シンボルを構成するビットの組に関する各観測データに対するlog尤度で表現される尤度値に依存する位相パラメータを推定するための関数を含む。第２の適応型プロセスＡＥΦ２により、推定された中間的位相ずれ誤差値φ′ｋ-１乃至φ′0の第２の組を生成することができる。
【００９６】
次に本発明のプロセスでは、ステップｂ５において、下記の関係式に従って、中間的位相ずれ誤差値のランクｋの第１と第２の組合せとして、ランクｋの各観測データｙｋに対する推定位相ずれ誤差φ″ｋに対する最終値を算出する。
（９）    φ″ｋ＝ｇ（φｋ、φ′ｋ）
【００９７】
一般的に次のことに留意すべきである。即ち、中間的位相ずれ誤差値の第１と第２の組を組合せる関係式はＱＡＭ変調のタイプに関係して選択される関数である。
【００９８】
ある実施例において、例えば、ｇは、第１と第２の連続的推定中間的位相ずれ誤差値のリニア結合として、最終推定位相ずれ誤差値を表現するように選択される。
【００９９】
特定の選択では、リニア結合係数Ａｋ＝Ｂｋ＝１／２が選択され、リニア結合は次の式で表わされる。
（１０）  φ″ｋ＝Ａｋφｋ+Ｂｋφ′ｋ
【０１００】
更に、観測データのランクｋをベースに２つの適応型プロセスの内の１つを優先するために、リニア結合係数Ａｋ、Ｂｋは可変係数であってよい。従って、図３ｃで説明するブロックの右部分において、第１の適応型プロセスＡＥΦ１を優先してリニア結合のための重み付けを選択することができる。又、逆に、ブロックの左側部分において第２の適応型プロセスにより重みを付けることもできる。この操作モードは反復を行った適応型プロセスを優先することを可能にし、位相算出時に、より高い精度を要求することを可能にする。
【０１０１】
第１と第２の適応型プロセスＡＥΦ１とＡＥΦ２の実施に関して留意すべきことは次の点である。関係式１１を満足する第１と第２の位相ループを使って有利なやり方で、これら（第１と第２の適応型プロセスＡＥΦ１とＡＥΦ２）が使用されてもよい。
【０１０２】
【数７】
2008514075.tif 000014
【０１０３】
特に、前記関係式については、第１の適応型プロセスは、前記関係式においてε＝-１で使用され、第２の適応型プロセスは、ε＝+１で使用される。
【０１０４】
第１と第２の位相ループを実装し、第１と第２の適応型プロセスを連続して実行する時、観測データｙｋに関してシンボルＱｊに帰するlog尤度で表現される重み付け又は信頼性値の表現は、前記の関係式７を満たす。
【０１０５】
図３aを使って説明された実施例モードにおける本発明の位相推定プロセスは、全タイプのＱＡＭ変調に適しており、又、例えば、ターボデコーダーにより提供されるシンボルのソフト情報（soft information）のような情報を利用する。
【０１０６】
実際問題として次のことに留意すべきである。即ち、位相ループを表わす適応型関数を表わす式におけるパラメータγは、補正する位相ずれ誤差モデルに基づいて位相又はゲイン角（argument）の補正項を形成するために、それぞれ位相角又はゲイン要素に適用するデジタルフィルタ関数を含んでもよい。単純な位相ずれ誤差に対しては単純な比例補正を使うことが出来るが、更に複雑なケースでは積分補正、又は、より高次のフィルタを使うと有利である。フィルタ関数γは、関係式１２を満たす２次のデジタルフィルタを使って実行すると有利である。
【０１０７】
【数８】
2008514075.tif 000015
上記関係式において、ｚはｚ変換を意味する。
【０１０８】
観測データｙｋを受信する受信機のゲインを推定する本発明のプロセスを実施する第２の例は図３ｂに関連して説明する。この受信機は、例えば、オートゲインコントロールループを備えるものである。
【０１０９】
一般則として、ＱＡＭタイプ変調に対して、受信機においてＱＡＭシンボルの正確なデマッピング処理が行えるように、チャネルゲインを推定することは必要である。
【０１１０】
このような状況で、受信された観測データｙｋは下記関係式１３によるシンボルａｋと関係していると仮定する。
（１３）  ｙｋ＝Ｇａｋ+ｂｋ、ｋ∈[0、Ｋ]
【０１１１】
上記関係式において、ａｋはＱＡＭコンステレーションのシンボルを意味し、Ｇは伝送チャネルにより提供されるゲイン、又は減衰を表わす。
【０１１２】
図３ａに関係する実施例において位相推定だけの場合と同様に、ゲイン推定だけの実施例は、メモリにおける複数観測データブロックｙｋを記憶するステップｏ及び図２ａのステップＡを使うことを含む。
【０１１３】
図２ａのステップＡを実行する場合において、当然、一連の前記の観測データにおける連続した観測データに対する推定ゲインに関する、特定ゲイン関係式の反復関数を使う。
【０１１４】
ステップｏの後、ゲインパラメータ推定のための本発明のプロセスはステップｃ１を呼び出すこと（calling）を含む。ステップｃ１は、第１適応型プロセスをイニシャライズし、第１適応型プロセスの第１値、例えば、最後の推定ゲイン値を決定する。第１の適応型プロセスは図３ｂではＡＥＧ１と表記される。前記イニシャライズは、位相のみを推定するためのプロセスを実行するときに行われるものと同様の条件の下で、行われてもよい。特に、補正がしたい観測データｙｋの大きさの一時的変化のためのノーマルモデル（noramal model）に関係して要素γを算出するためのデジタルフィルタの使用に関しては、前記イニシャライズは行われてもよい。位相だけを推定する場合と同様にして、単純な比例補正器を単純なモデルに対して使っても良い。これに対し、更に複雑な場合は、積分補正、又は、より高次のフィルタを使うことができる。ゲインを推定する適応型プロセスのイニシャライズは第１ゲイン値Ｇ0を提供することを含み、位相だけを推定するための本発明のプロセスを実行する例において前記したように、フィルタγは、２次のデジタルフィルタを使って提供される。
【０１１５】
前記したステップｃ１の後、ステップｃ２が続く。ステップｃ２では第１適応型プロセスＡＥＧ１を実行する。これは当然、ＱＡＭ変調コンステレーションのシンボルの構成ビットの組に関する各観測データに対し、log尤度で表現される尤度値に依存するゲインパラメータ推定関数を少なくとも１つ含む。第１適応型プロセスＡＥＧ１は、図３ｃの例についてランクｋの観測データｙｋを順方向に読むことによって、Ｇ0乃至Ｇｋで表される連続的中間的ゲイン値（successive intermediate gain value）の第１の組を生成できる。
【０１１６】
位相だけを推定する第１の例と同様なやり方で、ゲインだけを推定するための本発明のステップｃ３におけるプロセスは、ＡＥＧ２と呼ばれる第２適応型プロセスをイニシャライズすることを含む。このプロセスでは第１適応型プロセスの結果得られた最終推定ゲイン値Ｇｋに基づいて第２適応型プロセスの第１値を決定する。
【０１１７】
前記のイニシャライズステップの後、ステップｃ４が続く。ステップｃ４では第２適応型プロセスを実行する。これは当然、ＱＡＭ変調のシンボルを構成するビットの組に関する各観測データに対し、log尤度で表現される尤度値に依存するゲインパラメータを推定するための関数を少なくとも１つ含む。
【０１１８】
第２適応型プロセスＡＥＧ２を実行すると、逆方向にランクｋの観測データｙｋを読むことにより、連続的中間的ゲイン値Ｇ′ｋ-1乃至Ｇ′0の第２の組を生成できる。
【０１１９】
位相だけを推定する本発明のプロセスの実施例と同様なやり方で、ステップｃ５が呼び出されて（is called）、ランクｋの全ての観察データｙｋに対して最終推定ゲイン値Ｇ"ｋが算出される。この最終ゲイン値は、関係式１４によりランクｋの第１と第２の中間ゲイン値の組合せにより表現される。
（１４）    Ｇ″ｋ＝ｇ（Ｇｋ，Ｇ′ｋ）
【０１２０】
勿論、ステップｃ６によりブロック プロセシングの最終を処理することができ、処理は図３ａの場合と同様なやり方で、各ブロックに対し戻り時にＢ＝Ｂ+１でリピートしてもよい。
【０１２１】
位相だけを推定するプロセスと同様なやり方で、ゲインだけを推定する実施例における本発明のプロセスは、有利に行われ、次の関係式１５を満足する第１と第２のゲインループを経て、第１と第２の適応型プロセスＡＥＧ１、ＡＥＧ２が実行される。
【０１２２】
【数９】
2008514075.tif 000016
【０１２３】
上記関係式において、εは、第１適応プロセスＡＥＧ１を実行する場合-１を取り、第２適応プロセスＡＥＧ２を実行する場合１を取る。
【０１２４】
本発明の、位相とゲインの推定プロセスの非制限的な実施例（第１と第２の）について留意すべき点は以下の通りである。即ち、本発明のプロセスの実行を可能にする関係(relationship)における位相とゲインのパラメータの完全な対称性は、位相及び/又はゲインの変数（前記適応型プロセスを表わす関数における位相とゲイン値の表現を決定している）の独立性に関係している。
【０１２５】
上記の図３ａ及び３ｂに対応する位相だけ又はゲインだけを推定する実施例を実施するために、他のパラメータの正確な知識を持つことが望ましい、つまり、位相に対するゲインの知識、又はその逆である。
【０１２６】
前記パラメータの１又は他の知識に関連する問題は、実際に同時に相互に存在するのであるが、各推定は通常、別の結果に基づかなければならないことである。複数パラメータの内の１つが正確に推定されなかった場合、伝送誤差のリスクは避けられない。
【０１２７】
本発明のプロセスを実行する第３の実施例によると、以下の条件で上記伝送誤差のリスクを解決できる。この第３の実施例はこれら２つのパラメータを組合せて推定することを含んでいる。
【０１２８】
以下、本発明の要旨の位相とゲインの推定に使われる組合せ推定によるプロセスを図４ａに関連して説明する。
【０１２９】
上記の図４ａを参照すると、本発明によるプロセスは、観測データｙｋに基づいてゲイン及び/又は位相パラメータの反復的推定を行うステップｏ′を実行することを含んでいる。この反復的推定はゲインー位相ループを使って実行され、対象のＱＡＭ変調のためのシンボルに関する各観測データのゲインと位相の推定を可能にする。
【０１３０】
特に、前記のステップｏ′は観測データｙｋのブロックを記憶することを含む。この記憶には、図２ａにおけるステップＡに実質的に対応するステップａ′の実行が伴う。特にステップＡ′はステップＡにおける反復関数及び同ステップにおけるゲインに関連する反復関数の実行に対応する。
【０１３１】
ステップＡ′を実施するために、又、好ましい非制限的な実施例に従って、位相とゲインとの２つの反復関数の使用は、適応型位相又はゲインプロセスの呼び出し(calling)と、有利に置換される。それら関数において、全ビットに対するlog尤度値のリストＬｋの値は、任意に０と等しくされる。これら条件の下に、ゲインと位相を推定するための適応型プロセスが各シンボルに関して実行される。ＱＡＭ変調に対する各シンボルは等しく起こりえる（equally likely）と考えられる。この仮定はイニシャライズステップのみに対し容認できる精度を十分保証するものである。
【０１３２】
前記ステップｏ′の後、ゲインと位相のパラメータの共同推定（joint estimation）のための本発明のプロセスはステップｄ１を呼び出すことを含む。このプロセスについては図４ａで説明する。ステップｄ１では、第１適応型プロセスがイニシャライズされ、推定ゲイン値Ｇ0と位相値φ0が決定される。
【０１３３】
ゲインと位相の共同推定を実行するために留意すべきことは、本発明のプロセスは次の関係式１６を満たす観測データｙｋを処理するステップを含む点である。
（１６）ｙｋ＝ａｋＧｅｉθｋ+ｂｋ    ｋ∈[0、Ｋ]
【０１３４】
この関係式において、ａｋはＱＡＭシンボルを表わし。Ｇは、例えば、伝送チャネルにより提供される寄生的ゲインを表す。θｋは処理されるべき寄生的位相ずれ誤差を意味する。特に第１適応型処理ＡＥＧΦ１を実行するために、ステップｄ１は第１推定ゲイン値Ｇ0及び位相値φ0をイニシャライズし、決定することができる。
【０１３５】
上記イニシャライズ ステップの後、ステップｄ２が続く。ステップｄ２では第１適応型処理ＡＥＧΦ１を実行する。イニシャライズ ステップは、ＱＡＭ変調のシンボルに対する構成ビットの組に対し各観測データの尤度確率（log尤度で表現される）に依存するゲインと位相のパラメータを推定する少なくとも１つの関数を含む。
【０１３６】
第１適応型処理ＡＥＧΦ１を実行することにより、ゲインＧ0乃至Ｇｋ及びφ0乃至φｋに対し、それぞれ連続的中間値の第１の組を生成することができる。
【０１３７】
ステップｄ２の後にステップｄ３が続く。ステップｄ３では第２適応型ゲイン・位相処理ＡＥＧΦ２のイニシャライズを実行し、第１適応型処理ＡＥＧΦ１の実行の結果得られる最終推定ゲインと位相値に基づいて第２適応型プロセスに対する第１値を決定する。
【０１３８】
その後、第２適応型プロセスＡＥＧΦ２が実行される。この適応型プロセスは、ＱＡＭ変調のシンボルに対する構成ビットの組に対し各観測データの尤度確率（log尤度で表現される）に依存する、少なくとも１つの関数を含む。
【０１３９】
第２適応型プロセスＡＥＧΦ２を実行して、逆方向にランクｋの観測データｙkを読むことにより連続する中間的ゲイン・位相値Ｇ′ｋ+１乃至Ｇ′0及びφ′ｋ+１乃至φ′0の第２の組を生成することができる。
【０１４０】
上記ステップｄ４の後にステップｄ５が続く。ステップｄ５では、関係式１７によるランクｋの第１と第２の中間的ゲインと位相値の組み合わせとして、ランクｋの観測データｙｋに対し、それぞれ最終ゲインと位相を算出する。
（１７）  Ｇ″ｋ＝ｇ（Ｇｋ、Ｇ′ｋ）
φ″ｋ＝ｇ（φｋ、φ′ｋ）
上記式において、Ｇは特定の関数（specific function）を表わす。
【０１４１】
図４に関して説明した位相とゲインの組合せの推定を実行するために、第１と第２の適応型プロセスＡＥＧΦ１とＡＥＧΦ２が、次の関係式１８、１９を満たすゲイン−位相ループを使って実行される。
【０１４２】
【数１０】
2008514075.tif 000017
【０１４３】
【数１１】
2008514075.tif 000018
【０１４４】
上記の関係式において、留意すべきことは、位相又はゲインだけをそれぞれ推定するときには、パラメータεは第１適応型プロセスＡＥＧΦ１に対しては-１に等しくし、第２適応型プロセスＡＥＧΦ２に対しては+１に等しくすることである。
【０１４５】
更にパラメータγ１とγ２は、ＱＡＭ変調タイプに従って選択された特定のフィルタ関数を表わす。位相だけ、ゲインだけの推定を実行する例においてパラメータγを選択するのと同様なやり方で選択してよい。
【０１４６】
位相とゲインの共同推定を実行するために、観測データに関するシンボルＱｊに帰するlog尤度で表現される重み又は信頼性値は、位相及びゲインパラメータについて同時に算出されねばならない。
【０１４７】
このような仮定の上に、上記重み又は信頼性値は次の関係式（２０）を満たす。
【０１４８】
【数１２】
2008514075.tif 000019
【０１４９】
上記関係式において、Ｇは対象の観測データｙｎに対する推定ゲインを表わし、θは対象の観測データｙｎに対する推定位相を表わす。
【０１５０】
図３ａ、３ｂと４ａで説明した本発明のプロセスが実施される全ての場合において、適応型プロセスの実行ステップｂ２、ｂ４；ｃ２、ｃ４及びｄ２、ｄ４は反復プロセスｂ′２、ｂ′４、ｃ′２、ｃ′４及びｄ′２、ｄ′４の数だけ繰り返してもよい。これらは計算の精度を高めるためにループＲ＝Ｒ+１、Ｒ′＝Ｒ′+１によりシンボル化されるものであり、反復回数は３、４に達する。
【０１５１】
本発明によるゲイン位相ループを、図４ｂに関連して以下に説明する。
【０１５２】
上記ゲイン位相ループは加算器４０を有し、その入力端で、以前の観測データと位相補正項CArgk（Im、Wｊ）、又、ゲインCMｋ（Rek、Wj）のために推定される、位相パラメータφk＋εとゲインパラメータＧk＋εを受け取り、ランクｋの現行観測データγｋのために推定される位相パラメータγｋ及び/又はゲインパラメータＧkを生成する。位相ＦとゲインＧの角（argument）の機能モジューラス（functional modulus）４１が備えられ、以前の観測データに対し推定されるランクｋの現行観測データｙｋ、位相とゲインのパラメータφk＋ε、Ｇk＋ε、ＱＡＭシンボルのアルファベットからの複数シンボルＱ１乃至ＱＭ、及び全ビットＬｋに対するlog尤度値のリストを受信すると、機能モジューラス４１は位相及び/又はゲイン角を提供する。位相及び/又はゲイン角に適用されるフィルタ４２（γ１、γ２）は位相及び/又はゲイン補正項を加算器４０に渡す。図４ｂにおける位相ループはソフトウェアモジュール又は専用計算器を有しても良い。
【０１５３】
本発明のプロセスは、特に位相とゲインとを共に推定する場合、単一キャリア、マルチキャリア伝送のときに実施されると有利である。
【０１５４】
特に理解しておくことは、精度レベルのために、位相とゲインとを共に推定する場合、このプロセスは広範囲の周波数レンジに適用することができることである。特に、マルチキャリアの場合そうである。実際に、伝送周波数に依存する伝送チャネルの変化性（variability）は搬送周波数に関して同一ではない。本発明のプロセスの実施のフレキシビリティは、伝送チャネルとマルチキャリア伝送条件の変化性にも拘らず、結果の精度が高いために特に魅力的である。
【０１５５】
特に、マルチキャリア伝送の場合、本発明のプロセスは、マルチキャリアシステムを形成する少数のサブキャリア上で独立に実施してもよい。最終的に、独立性の概念は、サブキャリア周波数値に基づいて、例えばフィルタパラメータγのようなパラメータを限定する（qualify）ことになる。
【０１５６】
更に、このような場合、本発明のプロセスは、マルチキャリアシステムの他のサブキャリアに対し、対象サブキャリア周波数値に応じてゲイン及び/又は位相値を補間してよい。勿論、このような補間により、最適精度を達成するようにゲイン及び/又は位相値を調整することができる。
【０１５７】
図４ａに示す本発明のゲインと位相の共同推定のプロセスは、図５ａで説明する受信機システムにおいて実施される。即ち、観測データｙｋを提供する後者のコンプレックスデモジュレータからの出力において実施される。
【０１５８】
前記受信機に関して、コンプレックス デモジュレータからの出力において（図５ａでは図示していないが）、後者はゲイン・位相処理モジュール１を有している。同モジュールを通して、ランクｋの観測データｙｋに対する推定位相ずれ誤差値φｋが推定ゲイン値Ｇｋと共に与えられる。推定ゲイン値Ｇｋは受信機のＡＧＣループ（自動ゲインコントロールループ）で与えられる。ゲイン・位相処理モジュール１にはフレキシブル デマッパー２が接続される。デマッパー２にはターボデコーダ３が接続される。ターボデコーダ３はフレキシブル情報、即ち、Ｌｋを提供する。又、Ｌkは、全ビットに対するlog尤度値のリストを意味するものであって、観測データに関して、シンボルＱjに帰するlog尤度で表現される重み又は信頼性値を算出する。この重み又は信頼性値は、関係式７及び８に従って、位相及びゲインに対して提供される。これら式については前述したとおりである。次に、前記Ｌｋ値は、ＡＥＧΦ関数を実行するゲインー位相ループに渡される。反復プロセスはゲイン位相ループで、符号４で表わされており、対象の観測データｙｋに関する推定される位相とゲインのパラメータφｋとＧkを位相処理モジュール１に与える。
【０１５９】
勿論、位相とゲインの組合せ検出に基づいて本発明のプロセスを実行し、ｏ′ステップをイニシャライズするためには、反復イニシャライズ プロセス(iterative initialization procedure)がモジュール４を介して実行される。そのモジュール４において、Ｌｋ＝０がｋに関係なくセットされる。次にモジュール４はイニシャライズ値（initialization values）を単なる反復プロセスＡＥＧΦ（Ｌｋ＝０）から提供する。次に、２つの適応型プロセスＡＥＧΦ１とＡＥＧΦ２がそれぞれイニシャライズされ、実行される。
【０１６０】
振幅・位相処理モジュール１、フレキシブル デマッパー２、ターボデコーダー３は、この技術分野では公知であるから、これらのモジュールについては詳しく説明しない。
【０１６１】
ゲインー位相ループモジュール４はデジタル処理モジュールで、関係式１８、１９及び２０を満たすゲインー位相ループを実行する関数を有している。これら関係式は図４ｂに関係して既に説明した。
【０１６２】
最後に、図５ｂについて説明する。ＱＡＭシンボルがインターリーブされるように、同シンボルが伝送ビットシーケンスのインターリービングで伝送される場合には、本発明の受信機は、ターボデコータ３の上流に配置されるデインターリーバモジュール３ａ及び、ターボデコータ３からの出力（即ち、ゲインー位相ループ４の上流）に配置されるインターリーバモジュール３ｂを有している。
【０１６３】
上記複数インターリーバの操作プロセスとインターリーバモジュールについては、この技術分野では公知であるから、詳しく説明しない。観測データとシンボルについて、ｑπ/２（ｑ：整数）の位相の曖昧さを除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１６４】
【図１】従来技術のＢＰＳＫの説明図である。
【図２ａ】例示的に示す、本発明のプロセスを実行する際の本質的ステップのフロー図である。
【図２ｂ】例示的に示す、〔図２ａ〕で示した本発明のプロセスによる適応型プロセスの実行の後のイニシャライズステップの実装を示すフロー図である。
【図３ａ】例示的に示す、位相推定に関する第１の例における本発明のプロセスを実装する際の重要ステップのフローチャートである。
【図３ｂ】例示的に示す、ゲイン推定に関する第２の例における本発明のプロセスを実装する際の重要ステップのフローチャートである。
【図３ｃ】例示的に示す、図３ａと３ｂに示される本発明のプロセスを実装するための順方向及び逆方向に観測データを読取るクロノグラム（chronogram）を示す。
【図４ａ】例示的に示す、ゲインと位相の組合せ推定に関する第３の好ましい例における本発明のプロセスを実装する際の重要ステップのフローチャートである。
【図４ｂ】本発明の対象による位相ゲインループである。
【図５ａ】〔図４ａ〕で説明した発明によるプロセスを実施する本発明の対象に応じて、ゲインー位相ループを備えたターボデコード受信機を機能ブロックを使って表わした概略図である。
【図５ｂ】位相の明確化を行うことのできるターボデコード受信機を機能ブロックを使って表わした図である。
【図１】
2008514075.tif 000031
【図２ａ】
2008514075.tif 000032
【図２ｂ】
2008514075.tif 000033
【図３ａ】
2008514075.tif 000034
【図３ｂ】
2008514075.tif 000035
【図３ｃ】
2008514075.tif 000036
【図４ａ】
2008514075.tif 000037
【図４ｂ】
2008514075.tif 000038
【図５ａ】
2008514075.tif 000039
【図５ｂ】
2008514075.tif 000040
【国際調査報告】
2008514075.tif 000041
2008514075.tif 000042
2008514075.tif 000043
2008514075.tif 000044
2008514075.tif 000045
2008514075.tif 000046