(57)【要約】  等化器（１００）中にある等化器フィルタ（１３０）のためのフィルタタップ係数（１２８）を発生させるのに使用される、誤差信号（１５６）および更新ベクトル信号（１２４）を発生させる方法および装置が開示される。等化器フィルタ（１３０）は、サンプルデータ列（１０２）の受信に対応して、等化信号（１３２）を出力する。誤差信号（１５６）は、等化信号（１３２）をダウンサンプルすること（１４０）、参照信号（１４６）から等化信号（１３２）を差し引くこと（１４４）、および結果としての信号をフィルタすること（１５０）およびダウンサンプルすること（１５４）により発生される。同時に更新ベクトル信号（１２４）は、サンプルデータ列（１０２）のスカラ標本をデータベクトル信号（１０６）に変換すること、およびデータベクトル信号（１０６）をスクランブル解除すること（１１６）、フィルタすること（１１８）、およびダウンサンプルすること（１２２）により発生される。タップ係数発生器（１２６）は、誤差信号（１５６）および更新ベクトル信号（１２４）に基づき、等化器フィルタ（１３０）を更新するために、フィルタタップ係数（１２８）を発生させるのに使用される。
2008519558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力のサンプルデータ列をフィルタ係数により処理して等化信号を発生する等化器フィルタ、
該等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生する第１の乗算器、
該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて誤差信号を発生する加算器、
該誤差信号をフィルタしてフィルタされた誤差信号を発生する誤差フィルタ、および、
前記等化器フィルタの前記フィルタ係数を更新するために、該フィルタされた誤差信号に基づきタップ係数を発生するタップ係数発生器
を備えることを特徴とする等化器。
【請求項２】
前記等化器フィルタと前記第１の乗算器の間に挿入されて、前記等化信号をダウンサンプルする第１のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）されていると、前記等化信号がＯＳの要因分だけ前記第１のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項１に記載の等化器。
【請求項３】
前記誤差フィルタと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた誤差信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第２のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の等化器。
【請求項４】
前記等化器フィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項１に記載の等化器。
【請求項５】
前記サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは前記等化器フィルタのフィルタ長）］に変換する直→並列（Ｓ→Ｐ）からベクトルへの変換器、
該データベクトル信号を前記スクランブル符合共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生する第２の乗算器、および、
フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生する誤差フィルタベクトルバージョンユニットをさらに備え、
前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた更新ベクトル信号に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の等化器。
【請求項６】
前記サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは前記等化器フィルタのフィルタ長）］に変換する直→並列（Ｓ→Ｐ）からベクトルへの変換器、
該データベクトル信号を前記スクランブル符合共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生する第２の乗算器、および、
フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生する誤差フィルタベクトルバージョンユニットであって、前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた更新ベクトル信号に基づいているフィルタベクトルバージョンユニット
をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の等化器。
【請求項７】
前記変換器と前記第２の乗算器の間に挿入されて、前記データベクトル信号をダウンサンプルする第３のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がＯＳされていると、前記データベクトル信号がＯＳの要因分だけ該第３のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項６に記載の等化器。
【請求項８】
前記誤差フィルタベクトルバージョンユニットと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた更新ベクトル信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第４のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の等化器。
【請求項９】
前記タップ係数発生器は正規化最少２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムに基づき前記タップ係数を発生することを特徴とする請求項１に記載の等化器。
【請求項１０】
入力のサンプルデータ列をフィルタ係数により処理して等化信号を発生する等化器フィルタ、
該サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは該等化器フィルタのフィルタ長）］に変換する直→並列（Ｓ→Ｐ）からベクトルへの変換器、
前記データベクトル信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生する第１の乗算器、
フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生する誤差フィルタベクトルバージョンユニット、および、
前記等化器フィルタの前記フィルタ係数を更新するために、該フィルタされた更新ベクトル信号に基づきタップ係数を発生するタップ係数発生器
を備えることを特徴とする等化器。
【請求項１１】
前記変換器と前記第１の乗算器の間に挿入されて、前記データベクトル信号をダウンサンプルする第１のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がＯＳされていると、前記データベクトル信号がＯＳの要因分だけ前記第３のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項１０に記載の等化器。
【請求項１２】
前記誤差フィルタベクトルバージョンユニットと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた更新ベクトル信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第２のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載の等化器。
【請求項１３】
前記等化器フィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項１０に記載の等化器。
【請求項１４】
前記等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生する第２の乗算器、
該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて等化器誤差信号を発生する加算器、および、
該等化器誤差信号をフィルタしてフィルタされた等化器誤差信号を発生する等化信号誤差フィルタをさらに備え、
前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた等化器誤差信号に基づいていることを特徴とする請求項１０に記載の等化器。
【請求項１５】
前記等化信号をスクランブル符合共生信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生する第２の乗算器、
該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて等化器誤差信号を発生する加算器、および、
該等化器誤差信号をフィルタしてフィルタされた等化器誤差信号を発生する等化信号誤差フィルタをさらに備え、
前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた等化器誤差信号に基づいていることを特徴とする請求項１２に記載の等化器。
【請求項１６】
前記等化器フィルタと前記第２の乗算器の間に挿入されて前記等化信号をダウンサンプルする第３のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）されていると、前記等化信号がＯＳの要因分だけ前記第１のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項１５に記載の等化器。
【請求項１７】
前記第２の誤差フィルタと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた等化器誤差信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第４のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項１６に記載の等化器。
【請求項１８】
前記タップ係数発生器は正規化最少２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムに基づき前記タップ係数を発生することを特徴とする請求項１０に記載の等化器。
【請求項１９】
入力のサンプルデータ列をフィルタ係数により処理して等化信号を発生する等化器フィルタ、
該等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生する第１の乗算器、
該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて誤差信号を発生する加算器、
該誤差信号をフィルタしてフィルタされた誤差信号を発生する誤差フィルタ、および、
前記等化器フィルタの前記フィルタ係数を更新するために、該フィルタされた誤差信号に基づきタップ係数を発生するタップ係数発生器
を備えることを特徴とする集積回路（ＩＣ）。
【請求項２０】
前記等化器フィルタと前記第１の乗算器の間に挿入されて、前記等化信号をダウンサンプルする第１のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）されていると、前記等化信号がＯＳの要因分だけ前記第１のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項１９に記載のＩＣ。
【請求項２１】
前記誤差フィルタと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた誤差信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第２のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項２０に記載のＩＣ。
【請求項２２】
前記等化器フィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項１９に記載のＩＣ。
【請求項２３】
前記サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは前記等化器フィルタのフィルタ長）］に変換する直→並列（Ｓ→Ｐ）からベクトルへの変換器、
該データベクトル信号を前記スクランブル符合共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生する第２の乗算器、および、
フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生する誤差フィルタベクトルバージョンユニットをさらに備え、
前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた更新ベクトル信号に基づいていることを特徴とする請求項１９に記載のＩＣ。
【請求項２４】
前記サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは前記等化器フィルタのフィルタ長）］に変換する直→並列（Ｓ→Ｐ）からベクトルへの変換器、
該データベクトル信号を前記スクランブル符合共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生する第２の乗算器、および、
フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生する誤差フィルタベクトルバージョンユニットであって、前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた更新ベクトル信号に基づいているフィルタベクトルバージョンユニット
をさらに備えることを特徴とする請求項２１に記載のＩＣ。
【請求項２５】
前記変換器と前記第２の乗算器の間に挿入されて、前記データベクトル信号をダウンサンプルする第３のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がＯＳされていると、前記データベクトル信号がＯＳの要因分だけ該第３のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項２４に記載のＩＣ。
【請求項２６】
前記誤差フィルタベクトルバージョンユニットと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた更新ベクトル信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第４のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項２５に記載のＩＣ。
【請求項２７】
前記タップ係数発生器は正規化最少２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムに基づき前記タップ係数を発生することを特徴とする請求項１９に記載のＩＣ。
【請求項２８】
入力のサンプルデータ列をフィルタ係数により処理して等化信号を発生する等化器フィルタ、
該サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは該等化器フィルタのフィルタ長）］に変換する直→並列（Ｓ→Ｐ）からベクトルへの変換器、
前記データベクトル信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生する第１の乗算器、
フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生する誤差フィルタベクトルバージョンユニット、および、
前記等化器フィルタの前記フィルタ係数を更新するために、該フィルタされた更新ベクトル信号に基づきタップ係数を発生するタップ係数発生器
を備えることを特徴とする集積回路（ＩＣ）。
【請求項２９】
前記変換器と前記第１の乗算器の間に挿入されて、前記データベクトル信号をダウンサンプルする第１のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がＯＳされていると、前記データベクトル信号がＯＳの要因分だけ前記第３のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項２８に記載のＩＣ。
【請求項３０】
前記誤差フィルタベクトルバージョンユニットと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた更新ベクトル信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第２のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項２９に記載のＩＣ。
【請求項３１】
前記等化器フィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項２８に記載のＩＣ。
【請求項３２】
前記等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生する第２の乗算器、
該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて等化器誤差信号を発生する加算器、および、
該等化器誤差信号をフィルタしてフィルタされた等化器誤差信号を発生する等化信号誤差フィルタをさらに備え、
前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた等化器誤差信号に基づいていることを特徴とする請求項２８に記載のＩＣ。
【請求項３３】
前記等化信号をスクランブル符合共生信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生する第２の乗算器、
該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて等化器誤差信号を発生する加算器、および、
該等化器誤差信号をフィルタしてフィルタされた等化器誤差信号を発生する等化信号誤差フィルタをさらに備え、
前記タップ係数発生器により発生される前記タップ係数が該フィルタされた等化器誤差信号に基づいていることを特徴とする請求項３０に記載のＩＣ。
【請求項３４】
前記等化器フィルタと前記第２の乗算器の間に挿入されて前記等化信号をダウンサンプルする第３のダウンサンプラをさらに備え、前記サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）されていると、前記等化信号がＯＳの要因分だけ前記第１のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項３３に記載のＩＣ。
【請求項３５】
前記第２の誤差フィルタと前記タップ係数発生器の間に挿入されて、前記フィルタされた等化器誤差信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルする第４のダウンサンプラをさらに備えることを特徴とする請求項３４に記載のＩＣ。
【請求項３６】
前記タップ係数発生器は正規化最少２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムに基づき前記タップ係数を発生することを特徴とする請求項２８に記載のＩＣ。
【請求項３７】
等化器フィルタに対してタップ係数を発生する方法であって、
（ａ）該等化器フィルタが、入力のサンプルデータ列をフィルタ係数により処理して等化信号を発生するステップ、
（ｂ）該等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生するステップ、
（ｃ）該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて誤差信号を発生するステップ、
（ｄ）該誤差信号をフィルタしてフィルタされた誤差信号を発生するステップと、および、
（ｅ）前記等化器フィルタの前記フィルタ係数を更新するために、該フィルタされた誤差信号に基づきタップ係数を発生するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３８】
（ｆ）前記等化信号をダウンサンプルするステップをさらに含み、前記サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）されていると、前記等化信号がＯＳの要因分だけダウンサンプルされることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
（ｇ）前記フィルタされた誤差信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルするステップをさらに含むことを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記等化器フィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
（ｆ）前記サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは前記等化器フィルタのフィルタ長）］に変換するステップ、
（ｇ）該データベクトル信号を前記スクランブル符合共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生するステップ、および、
（ｈ）フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生するステップをさらに含み、
前記タップ係数が該フィルタされた更新ベクトル信号に基づいていることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４２】
（ｆ）前記サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは前記等化器フィルタのフィルタ長）］に変換するステップ、
（ｇ）該データベクトル信号を前記スクランブル符合共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生するステップ、および、
（ｈ）フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生するステップをさらに含み、
前記タップ係数が該フィルタされた更新ベクトル信号に基づいていることを特徴とする請求項３９に記載の方法。
【請求項４３】
（ｋ）前記データベクトル信号をダウンサンプルするステップをさらに含み、前記サンプルデータ列がＯＳされていると、前記データベクトル信号がＯＳの要因分だけ該第３のダウンサンプラによりダウンサンプルされることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
（ｌ）前記フィルタされた更新ベクトル信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルするステップをさらに含むことを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記タップ係数を正規化最少２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムに基づき発生することを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４６】
等化器フィルタを制御する方法であって、
（ａ）該等化器フィルタが、入力のサンプルデータ列をフィルタ係数により処理して等化信号を発生するステップ、
（ｂ）該サンプルデータ列のスカラ標本ｘ（ｎ）をデータベクトル信号Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは該等化器フィルタのフィルタ長）］に変換するステップ、
（ｃ）前記データベクトル信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除されたデータベクトル信号を発生するステップ、
（ｄ）フィルタされた更新ベクトル信号を該スクランブル解除されたデータベクトル信号に基づき発生するステップ、および、
（ｅ）前記等化器フィルタの前記フィルタ係数を更新するために、該フィルタされた更新ベクトル信号に基づきタップ係数を発生するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４７】
（ｆ）前記データベクトル信号をダウンサンプルするステップをさらに含み、前記サンプルデータ列がＯＳされていると、前記データベクトル信号がＯＳの要因分だけダウンサンプルされることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
（ｇ）前記フィルタされた更新ベクトル信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルするステップをさらに含むことを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記等化器フィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項５０】
（ｆ）前記等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生するステップ、
（ｇ）該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて等化器誤差信号を発生するステップ、および、
（ｈ）該等化器誤差信号をフィルタしてフィルタされた等化器誤差信号を発生するステップをさらに含み、
前記タップ係数が該フィルタされた等化器誤差信号に基づいていることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項５１】
（ｈ）前記等化信号をスクランブル符号共役信号と乗じてスクランブル解除された等化信号を発生するステップ、
（ｉ）該スクランブル解除された等化信号を参照信号から減じて等化器誤差信号を発生するステップ、および、
（ｊ）該等化器誤差信号をフィルタしてフィルタされた等化器誤差信号を発生するステップをさらに含み、
前記タップ係数が該フィルタされた等化器誤差信号に基づいていることを特徴とする請求項４８に記載の方法。
【請求項５２】
（ｋ）前記等化信号をダウンサンプルするステップをさらに含み、前記サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）されていると、前記等化信号がＯＳの要因分だけダウンサンプルされることを特徴とする請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
（ｌ）前記フィルタされた等化器誤差信号を所望のダウンサンプルレートでダウンサンプルするステップをさらに含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記タップ係数を、正規化最少２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムに基づき発生することを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受信機において使用される等化器に関する。より詳細には本発明は、等化器中にある等化器フィルタに対するタップ係数を発生するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線送受信ユニット（Wireless Transmit/Receive Unit：ＷＴＲＵ）および基地局（base station）において使用される正規化最小２乗平均（Normalized Least Mean Square：ＮＬＭＳ）などの、適応型の等化器は、その関連付けられたフィルタタップの重みを、収束に至るように反復手順により最適化する。パイロット信号適応型(pilot directed)等化器の場合においては、等化器タップの重みの更新を発生させるのに使用される誤差信号は、局所的に発生された参照信号および等化器の出力の間の差を測定することにより導出される。周波数分割複信（Frequency Division Duplex：ＦＤＤ）システムに対しては、これは、スクランブルがかけられ、拡散され、さらに／またはデータシンボルが必要な振幅を有するように、スケーリング（scale）されたパイロット信号に相当する参照信号を供給する。
【０００３】
チップレートで動作する場合には、パイロット信号適応型等化器の出力は互いに重畳された複数の信号を含み、その内の１つのみがパイロット信号である。合計の出力信号に比較してパイロット信号は小さいので、フィルタ係数適合化のために発生される誤差信号はほとんどの場合好ましくない信号を含む。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、等化器中にある等化器フィルタに対してフィルタのタップ係数を発生させるのに使用される、誤差信号および更新ベクトル信号を発生させる方法および装置に関する。等化器フィルタは、サンプルデータ列の受信に対応して、等化された信号である等化信号を出力する。誤差信号は、等化信号をダウンサンプルすること、参照信号から等化信号を差し引くこと、および結果としての信号をフィルタすることおよびダウンサンプルすることにより発生される。同時に更新ベクトル信号は、サンプルデータ列のスカラ標本をデータベクトル信号に変換すること、およびデータベクトル信号をスクランブル解除すること、フィルタすること、およびダウンサンプルすることにより発生される。タップ係数発生器は、誤差信号および更新ベクトル信号に基づき、等化器フィルタを更新するために、フィルタタップ係数を発生させるのに使用される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
例として与えられ、かつ添付された図面に関連して理解されるべき以下の記述から、本発明のより詳細な理解を得ることができる。
【０００６】
好適な実施形態は、全体を通して同様の数字が同様の要素を表す図面を参照して記述される。
【０００７】
以降用語「ＷＴＲＵ」は、限定するものではないが、ユーザ機器（User Equipment：ＵＥ）、移動体端末、ラップトップ、携帯情報端末（Personal Data Assistant：ＰＤＡ）、固定型または移動型加入者ユニット、ページャ、または無線の環境において動作する能力のあるいかなる他のタイプの装置をも含む。この後参照される場合には、用語「基地局（base station）」は、限定するものではないが、アクセスポイント（Access point：ＡＰ）、ノード（Node−）Ｂ、サイト制御装置、または無線環境における他のいかなるタイプのインタフェース装置をも含む。
【０００８】
本発明の特徴は、集積回路（Integrated Circuit：ＩＣ）に組み込むこと、または相互接続されている多数の部品を具備する回路で構成することができる。
【０００９】
本発明は、パイロット信号適応型等化器およびデータ信号適応型等化器の両方に適用可能である。簡略化のため、本発明はパイロット信号適応型等化器のみを参照して説明される。
【００１０】
本発明はこの後、ＮＬＭＳアルゴリズムを参照して説明される。しかしながら、最少２乗平均（Least Mean Square：ＬＭＳ）、Griffithのアルゴリズム、再帰的最小２乗（Recursive Least Square：ＲＬＳ）、ＣＥ（Channel Estimation based）−ＮＬＭＳ、およびフィルタ係数適合化において誤差信号帰還を使用する他の反復型、または再帰的なアルゴリズムなどの、いずれのタイプの適応型の等化またはフィルタリングをも使用できることに注意するべきである。
【００１１】
図１は、本発明による代表的な適応型等化器１００のブロック図である。適応型等化器には、直並列（直列から並列へ）（Ｓ（serial）→Ｐ（parallel））からベクトルへの変換器１０４、ダウンサンプラ１０８、１２２、１３４、１５４、スクランブル解除器１１２および１４０、誤差フィルタベクトルバージョンユニット１１８、タップ係数発生器１２６、等化器フィルタ１３０、加算器１４４、および誤差フィルタ１５０が含まれる。
【００１２】
入力サンプルデータ列１０２は、等化器フィルタ１３０およびＳ→Ｐからベクトルへの変換器１０４へ入力される。等化器フィルタ１３０は、有限インパルス応答（Finite Impulse Response：ＦＩＲ）フィルタであることが望ましい。等化器フィルタ１３０は、タップ係数発生器１２６により更新されるフィルタ係数によりサンプルデータ列１０２を処理する。サンプルデータ列１０２のシーケンスは、任意の標本化レートでよいが、チップレートの２倍（２ｘ）が望ましい。等化器フィルタ１３０は等化された信号である等化信号１３２を出力し、この信号がダウンサンプラ１３４によりダウンサンプル（down-sample）される。
【００１３】
サンプルデータ列１０２がオーバーサンプリング（0ver-Sampling：ＯＳ）を受けているなら、等化信号１３２はダウンサンプラ１３４により、ＯＳの要因分だけダウンサンプルされる。ダウンサンプラ１３４はダウンサンプルされた信号１３６を発生し、これが次に、スクランブル解除乗算器１４０によりスクランブル符号共役信号１１４ Ｐ（ｎ）と乗算されて、チップレートに常に維持される、スクランブル解除された等化信号１４２を発生させる。スクランブル解除された等化信号１４２は次に、加算器１４４により参照信号１４６から差し引かれ、誤差信号１４８を発生させ、これが誤差フィルタ１５０に入力される。参照信号１４６は、スケーリングされたパイロット信号（例えば、共通パイロットチャンネル（cOmmon PIlot CHannel：ＯＰＩＣＨ）におけるパイロット）であってもよい。誤差信号１４８は、誤差フィルタ１５０によりフィルタされる。例えば、誤差フィルタ１５０としてＮ−移動平均フィルタを使用でき、ここでＮは、参照信号１４６に適用される逆拡散ファクターである。
【００１４】
等化信号１３２は互いに重畳された複数の信号を含み、その内の１つのみがパイロット信号である。等化信号１３２全体に比較するとパイロット信号は小さいため、結果としての誤差信号１４８は実質的に好ましくない信号となる。誤差フィルタ１５０（例えば、ローパスフィルタ（Low Pass Filter：ＬＰＦ））は、誤差信号１４８から不必要な信号成分をフィルタし、フィルタされた誤差信号１５２を発生させ、この信号は必要に応じて、必要なダウンサンプルレートＭでダウンサンプラ１５４によりダウンサンプルされ、ダウンサンプルされた誤差信号１５６を発生させる。ダウンサンプルされた誤差信号１５６は、タップ係数発生器１２６に入力される。
【００１５】
Ｓ→Ｐからベクトルへの変換器１０４は、サンプルデータ列１０２のスカラ標本ｘ（ｎ）を、データベクトル信号１０６、Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（ここで、Ｌは等化器フィルタ１３０のフィルタ長）］に変換する。Ｓ→Ｐからベクトルへの変換器１０４は、等化器フィルタ１３０のタップを付けられた遅延線（Tapped Delay Line：ＴＤＬ）と同様であり、それによりデータベクトル信号１０６は、等化信号１３２を発生させるのに使用されるＴＤＬの状態を示す。データベクトル信号１０６は、ダウンサンプルされた誤差信号１５６およびデータベクトル信号１２４を整列状態に保つように、等化信号１３２が経験した処理（すなわち、ダウンサンプル、スクランブル解除、フィルタリング、引き続くダウンサンプル）と同一のベクトルバージョンを経験する。
【００１６】
データベクトル信号１０６は、ダウンサンプラ１０８によりダウンサンプルされ、ダウンサンプルされたベクトル信号１１０を発生させる。サンプルデータ列１０２が、オーバーサンプリング（0ver-Sampling：ＯＳ）を経験した場合には、ダウンサンプルされた信号１１０はＯＳの要因分だけダウンサンプラ１０８によりダウンサンプルされ、次にスクランブル解除乗算器１１２により、スクランブル符号共役信号１１４、Ｐ（ｎ）を乗ぜられ、スクランブル解除されたベクトル信号１１６を発生させる。誤差フィルタベクトルバージョンユニット１１８は、本質的にはフィルタバンクであり、そこでは、バンクの各フィルタが実質的には誤差フィルタ１５０と同一である。バンクのフィルタ数は、スクランブル解除されたベクトル信号１１６の長さに等しい。ベクトルの各要素は、事実上誤差フィルタ１５０と同じ方法でフィルタされる。誤差フィルタベクトルバージョンユニット１１８はフィルタされた更新ベクトル信号１２０を発生させ、この信号は必要に応じダウンサンプラ１２２により所望のダウンサンプルレートＭでダウンサンプルされ、ダウンサンプルされた更新ベクトル信号１２４を発生させる。ダウンサンプルされた更新ベクトル信号１２４は、タップ係数発生器１２６に入力される。
【００１７】
タップ係数発生器１２６は、ダウンサンプルされた更新ベクトル信号１２４およびダウンサンプルされた誤差信号１５６に基づき、等化器フィルタ１３０で使用するためのタップ係数１２８を発生させる。タップ更新は、ＬＭＳ、グリフィスのアルゴリズム、ＲＬＳ、ＣＥ−ＮＬＭＳなどの、いずれのタイプの適応型等化またはフィルタリングを、またはフィルタ係数適合化における誤差信号帰還を使用するいかなる他の反復型、または再帰的なアルゴリズムを使用して実行することができる。例えば、ＮＬＭＳに対する式は、
【００１８】
【数１】
2008519558.tif 000003
【００１９】
であり、ここで、ｘはダウンサンプルされた更新ベクトル信号１２４であり、ｅはダウンサンプルされた誤差信号１５６であり、パラメータα、μはそれぞれオプションの漏洩（leakage）パラメータおよびステップサイズパラメータであり、ｗは更新されたタップ係数１２８である。添字のｎおよびｎ−１は、前のｗの値が現時点のｗの値を計算するのに使用されることを示す。パラメータεは、必要に応じてゼロによる除算を防ぐのに使用される。
【００２０】
本発明によると、タップ係数発生器１２６は、より雑音の少ない（cleaner）誤差信号により動作し、そして収束レートおよびミス調整に関してより良い性能を提供する。ダウンサンプルはまた、極めて遅い移動チャンネルにおいて低度の複雑さでの動作を可能とする。
【００２１】
ダイバーシチ構成（diversity structure）に本発明を適用することができる。例えば、２つの受信ダイバーシチアンテナで動作している２つの等化器フィルタ１３０の出力を合成することができる。合成された信号は次に、スクランブル解除され、参照信号から差し引くことができる。結果としての誤差信号は、各アンテナに関連付けられたタップ係数発生器１２６を駆動するのに使用できる。
【００２２】
図２は、図１の等化器フィルタ１３０に対してタップ係数１２８を発生させるための、方法ステップを含む処理２００のフロー図である。ステップ２０５において等化器フィルタ１３０は、フィルタ係数により入力のサンプルデータ列１０２を処理するのに使用され、等化信号１３２を発生させる。ステップ２１０において等化信号１３２が、ダウンサンプル（サンプルデータ列がオーバーサンプリング（ＯＳ）を受けた場合には、ＯＳの要因分だけ）される。ステップ２１５においては、スクランブル符号共役信号１１４が、ダウンサンプルされ等化信号１３６を乗ぜられ、スクランブル解除され等化信号１４２を発生させる。ステップ２２０においては、参照信号１４６からスクランブル解除され等化信号１４２を差し引くことにより、誤差信号１４８が発生される。ステップ２２５においては、誤差信号１４８がフィルタされ、フィルタされた誤差信号１５２を発生させる。ステップ２３０においては、フィルタされた誤差信号１５２が必要なダウンサンプルレートでダウンサンプルされ、ダウンサンプルされたフィルタされた誤差信号１５６を発生させる。ステップ２３５においては、サンプルデータ列１０２のスカラ標本ｘ（ｎ）が、データベクトル信号１０６、Ｘ（ｎ）［Ｘ（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、…、ｘ（ｎ−Ｌ）｝（Ｌは等化器フィルタ１３０のフィルタ長）］に変換される。ステップ２４０においては、データベクトル信号１０６がダウンサンプル（サンプルデータ列がオーバーサンプリングを受けた場合には、ＯＳの要因分だけ）される。ステップ２４５においては、スクランブル符号共役信号１１４が、ダウンサンプルされたデータベクトル信号を乗ぜられ、スクランブル解除されたデータベクトル信号１１６が発生される。ステップ２５０においては、フィルタされた更新ベクトル信号１２０が、スクランブル解除されたデータベクトル信号１１６に基づき発生される。ステップ２５５においては、フィルタされた更新ベクトル信号１２０が、必要なダウンサンプルレートでダウンサンプルされる。ステップ２６０においては、ステップ２３０のダウンサンプルされたフィルタされた誤差信号１５６、およびステップ２５５のダウンサンプルされたフィルタされた更新ベクトル信号１２４に基づき、等化器フィルタ１３０に対してタップ係数が発生される。
【００２３】
本発明が好適な実施形態に関して記述されてきたが、請求の範囲において輪郭が描かれているような、本発明の範囲の中の他の変更は当業者にとって自明であろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明による、等化器フィルタを含む代表的な適応型等化器のブロック図である。
【図２】図１の適応型等化器の等化器フィルタに対してタップ係数を発生させるための処理のフロー図である。
【図１】
2008519558.tif 000004
【図２】
2008519558.tif 000005
【国際調査報告】
2008519558.tif 000006