【手続補正書】
【提出日】平成24年1月17日(2012.1.17)
【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】
各々が複数の係数により定義されたフィードフォワードフィルタおよびフィードバックフィルタを有する判定フィードバックイコライザにおいてフィルタ係数を決定する方法において、前記方法は、
前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数(a cost function)を選択することと、ここにおいて、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを想定したイコライザ出力と、ターゲットイコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）プラス前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの修正された測定値である、
収束条件が満足されるまで前記複数の係数を調整することと、ここにおいて、前記収束条件は前記コスト関数を最小にすることである、
を具備する方法。
【請求項２】
前記複数の係数は複数のフィルタタップに対応する、ここにおいて、前記エネルギの修正された測定値は前記フィルタタップの少なくとも１つの関数である、請求項１の方法。
【請求項３】
前記コスト関数は、次式として与えられるＭＳＥである：
【数１】
2012029305.tif 000001
ここにおいて、ｙｎは送信されたシンボルであり、Ｎは受信したシンボルの数に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおける前記フィードフォワードフィルタの内容であり、Ｚｎはエラーフリーフィードバックを仮定する前記フィードバックフィルタの内容であり、ｆは前記フィードフォワードフィルタに関するフィルタ係数であり、ｂはフィードバックフィルタに関するフィルタ係数であり、αQは修正された測定値であり、そして、
【数２】
2012029305.tif 000002
は前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの前記修正された測定値である、請求項１の方法。
【請求項４】
前記修正された測定値αQは、次式として与えられる：
αQ＝１＋λQ２−２ρQ、
ここにおいて、ρQはスライサ・モデルの入力と出力のクロス相関の測定値であり、及びここにおいて、λQ２はスライサ・モデルの平均出力エネルギの測定値である、請求項３の方法。
【請求項５】
前記コスト関数は、最小平均二乗アルゴリズムを使用して最小にされる、請求項３の方法。
【請求項６】
イコライザ出力と目標イコライザ出力との間で前記ＭＳＥの推定値を生成することと、
前記ＭＳＥの前記推定値の関数としてαQを選択することと、
をさらに具備する、請求項３の方法。
【請求項７】
前記イコライザの出力における信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）の推定値を生成することと、
前記ＳＩＮＲの前記推定値の関数としてαQを選択することと、
をさらに具備する請求項３の方法。
【請求項８】
αQ＝２ｍ、ｍ＝整数である、請求項３の方法。
【請求項９】
前記修正された測定値αは、次式として規定される：
αQ＝１＋λQ２−２ρQ
ここにおいて：
【数３】
2012029305.tif 000003
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力であり、そしてｙはスライサ入力である、請求項３の方法。
【請求項１０】
前記スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である、請求項９の方法。
【請求項１１】
イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること、
を具備する、請求項９の方法。
【請求項１２】
前記コスト関数最適化は、
フィルタ係数及びエラー項を決定するため及び次式を反復して演算するために最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムを使用すること、
【数４】
2012029305.tif 000004
ここにおいて、ｆはフィードフォワードフィルタのフィルタ係数を表し、ｂはフィードバックフィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワードフィルタの内容を表し、αはフィードバックフィルタ係数のエネルギーを変形する要素を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容を表し、ｙは所望のシンボルを表し、そしてμはＬＭＳステップ・サイズを表す、
を具備する請求項３の方法。
【請求項１３】
前記コスト関数は、帰納的最小二乗アルゴリズムを使用して最小にされる、請求項３の方法。
【請求項１４】
判定フィードバックイコライザにおいて、
複数のフィルタタップを有するフィードフォワードフィルタと、ここにおいて、前記フィルタタップは対応するフィルタ係数を有する、
複数のフィルタタップを有するフィードバックフィルタと、ここにおいて、前記フィルタタップは対応するフィルタ係数を有する、
前記フィードフォワードフィルタ及び前記フィードバックフィルタに接続され、前記フィードフォワードフィルタ及び前記フィードバックフィルタの前記フィルタ係数を更新するように適応して、予め決められたコスト関数を最小にする係数発生器と、ここにおいて、前記コスト関数は、エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）プラス前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの修正された測定値である、
前記フィードフォワードフィルタの出力及び前記フィードバックフィルタの出力に接続されたサミングノードと、ここにおいて、前記サミングノードは前記フィードフォワードフィルタの前記出力から前記フィードバックフィルタの前記出力を引き算するように、そしてオリジナルの送信されたシンボルの推定値を生成するように構成される、
前記サミングノードに接続されたスライサと、ここにおいて、前記スライサは前記推定値を受信しそして前記オリジナルの送信されたシンボルを決定するように適応される、
を具備する、判定フィードバックイコライザ。
【請求項１５】
前記係数発生器は、
前記判定フィードバックイコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定する、
次式として規定された修正された測定値αQを決定する、
αQ＝１＋λQ２−２ρQ
ように適応される、ここにおいて：
【数５】
2012029305.tif 000005
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサチャネルモデルであり、ｙ〜はスライサ出力である、
ここにおいて、前記スライサチャネルモデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である、請求項１４の判定フィードバックイコライザ。
【請求項１６】
前記係数発生器は、ＳＩＮＲの関数として変形された測定値を記憶するメモリ記憶デバイスを使用して前記修正された測定値を決定するようにさらに適応される、請求項１５の判定フィードバックイコライザ。
【請求項１７】
前記係数発生器は、
エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザの出力と目標イコライサの出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を推定する；及び
次式として規定された変形された測定値αQを決定する：
αQ＝１＋λＱ２−２ρＱ
ように適応される、ここにおいて：
【数６】
2012029305.tif 000006
である、請求項１５の判定フィードバックイコライザ。
【請求項１８】
前記係数発生器は、ＭＳＥの関数として変形された測定値を記憶するメモリ記憶デバイスを使用して前記変形された測定値を決定するように、さらに適応される、請求項１７の判定フィードバックイコライザ。
【請求項１９】
各々が複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する判定フィードバックイコライザのフィルタ係数を決定するための方法において、
前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択することと、ここにおいて、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを想定したイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）プラス前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの修正された測定値である、
帰納的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムにしたがって前記複数の係数を調節することと、
を具備する方法。
【請求項２０】
処理ユニットと、
前記処理ユニットに接続されたメモリ記憶ユニットと、ここにおいて、前記メモリ記憶ユニットはコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、ここにおいて、前記コンピュータ読取可能な命令は、
前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択することによって、複数の係数によりそれぞれが規定されるフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する判定フィードバックイコライザ中のフィルタ係数を決定するための命令の第１のセットと、ここにおいて、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）プラス前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの変形された測定値として規定される、
収束条件を満足するまで前記複数の係数を調節するための命令の第２のセットと、ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることである、
を具備する、装置。
【請求項２１】
処理ユニットと、
前記処理ユニットに接続されたメモリ記憶ユニットと、ここにおいて、前記メモリ記憶ユニットはコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、前記コンピュータ読取可能な命令は、
フィードバックフィルタ及びフィードフォワードフィルタを有する差分フィードバックイコライザのフィルタ係数及び次式を繰り返し演算するために最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムの適用によりエラー項、を決定するための命令の第１のセット、
【数７】
2012029305.tif 000007
ここにおいて、ｆは前記フィードフォワードフィルタのフィルタ係数を表し、ｂは前記フィードバックフィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワードフィルタの内容を表し、ρは前記差分フィードバックイコライザのスライサ出力と送信された信号との間の相関を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラーフリーフィードバックを仮定するフィードバックフィルタの内容を表し、ｙは受信したサンプルを表し、そしてμはＬＭＳステップサイズを表す、
を具備する、装置。
【請求項２２】
前記送信されたシンボルがコンステレーションマップにマッピングされる、送信されたシンボルを推定するための方法において、
サンプルを受信することと、
前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定することと、
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定することと、ここにおいて、前記送信されたシンボルを推定することは、
以下の関係式により定義された受信されたサンプルの分散を計算し、
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）
及び、次式として条件付き平均値を評価すること、を具備する：
【数８】
2012029305.tif 000008
ここにおいて、Ｙ＾はソフトスライサへの入力サンプルを表し、ｙは前記コンステレーションマッピングΨに属する前記送信されたシンボルを表す、
とを具備する方法。
【請求項２３】
前記送信されたシンボルがコンステレーションマップにマッピングされる、送信されたシンボルを推定するための方法において、
サンプルを受信することと、
前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定することと、
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定することと、ここにおいて、推定値は、メモリ記憶ユニット中に記憶される、ここにおいて、前記コンステレーションマップの各領域は、対応する推定値を有する、
前記コンステレーションマップの領域に対する第１の値を生成するために前記シンボルを量子化することと、
前記コンステレーションマップの前記領域に対応する推定値を決定することと、
を具備する、方法。
【請求項２４】
Ｎ個の値のセットから選択された第１の値に前記シンボルを量子化することと、
前記第１の値及び前記ＳＩＮＲに対応する前記メモリ記憶ユニットのエントリを決定することと、
をさらに具備する、請求項２３の方法。
【請求項２５】
前記シンボルを量子化することは、最小ユークリッド距離基準（Minimum Euclidean Distance criterion）を使用して前記シンボルを量子化することを具備する、請求項２４の方法。
【請求項２６】
前記推定値は、ＳＩＮＲ値のセットに関する前記メモリ記憶ユニット中に記憶され、前記方法は、
第１のＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定するためにメモリ記憶ユニット中のエントリを補間すること、ここにおいて、前記第１のＳＩＮＲ値は、前記ＳＩＮＲ値のセット中にない、
をさらに具備する、請求項２３の方法。
【請求項２７】
各領域は、長方形である、請求項２３の方法。
【請求項２８】
前記メモリ記憶ユニットは、前記ＳＩＮＲ及び前記推定値によって識別されたエントリを含む、請求項２３の方法。
【請求項２９】
送信されたシンボルがコンステレーションマップにマッピングされる、送信されたシンボルを推定するための方法において、
サンプルを受信することと、
前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定することと、
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定することと、
前記ＳＩＮＲ及び前記受信したサンプルに基づいて第１の推定値を決定することと、
前記第１の推定値、前記ＳＩＮＲ、及び前記受信したサンプルの組み合わせに基づいて第２の推定値を決定することと、
を具備し、
前記第１の推定値は、次式として規定される、
σ１（ｙ＾ｉ）
前記第２の推定値は、次式で与えられる、
σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）
ここにおいて、各σはある推定値へのサンプル値の固有マッピングを表し、ｙ＾は前記受信したサンプルを表し、そしてｙ＾ｉは前記受信したサンプルの量子化された版を表す、方法。
【請求項３０】
前記第１の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される、請求項２９の方法。
【請求項３１】
前記第２の推定値は、前記最１の推定値足す補正項に等しい、請求項２９の方法。
【請求項３２】
前記第１の推定値を決定することは、
前記受信したサンプルを量子化して、量子化されたサンプルを形成することと、
前記量子化したサンプルに基づいて第１の推定値を生成することと、
前記第１の推定値に基づいて第２の推定値を生成することと、
を具備する、請求項２９の方法。
【請求項３３】
複数の係数によって各々が規定されるフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法において、
前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択することと、ここにおいて、前記コスト関数は、エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの修正された測定値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）である、
収束条件が満たされるまで前記複数の係数を調節することと、ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることであり、ここにおいて、前記ＭＳＥは次式として与えられる：
【数９】
2012029305.tif 000009
ここにおいて、ｙｎは受信したシンボルであり、Ｎはマッピングコンステレーション中の点の数に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおけるフィードフォワードフィルタの内容であり、Ｚｎはエラーフリーフィードバックを仮定する前記フィードバックフィルタの内容であり、ｆは前記フィードフォワード・フィルタに関するフィルタ係数であり、ｂは前記フィードバックフィルタに関するフィルタ係数であり、そして、αQは前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの修正された測定値である、
ここにおいて、前記修正された測定値αQは、次式として規定される：
αQ＝１＋λQ２−２ρQ
ここにおいて；
【数１０】
2012029305.tif 000010
【数１１】
2012029305.tif 000011
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサチャネルモデルであり、ｙ〜はスライサ出力であり、そしてｙはスライサ入力である、
ここにおいて、スライサチャネルモデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）はソフトスライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ここにおいて、変動は、次式の関係によって規定される：
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）、
ここにおいて、残留干渉及びノイズは、各々が変動σ２を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウス・ランダム変数Ｚとしてモデル化される、方法。
【請求項３４】
送信されたシンボルがコンステレーション中の点である、送信されたシンボルを推定するための装置において、
サンプルを受信するための手段と、
前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段と、
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定するための手段と、
を具備し、
前記送信されたシンボルを推定する手段は、
下記の関係式によって規定される前記受信したサンプルの変動を計算するための手段：              σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）
をさらに具備する、
ここにおいて、残留干渉及びノイズは、各々が変動σ２を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウス・ランダム変数Ｚとしてモデル化され、及び
次式として条件付き平均を評価すること：
【数１２】
2012029305.tif 000012
ここにおいて、Ｙ＾はソフト・スライサへの入力サンプルを表し、ｙは前記コンステレーションマッピングΨに属する前記送信されたシンボルを表す、装置。
【請求項３５】
送信されたシンボルがコンステレーション中の点である、送信されたシンボルを推定するための装置において、
サンプルを受信するための手段と、
前記サンプルの信号対雑音比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段と、
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定するための手段と、ここにおいて、少なくとも１つのシンボルまたはＳＩＮＲ値は、メモリ記憶ユニット中に記憶される、ここにおいて、前記コンステレーションマップの各領域は、対応する推定値を有する、
前記コンステレーションマップの領域に対する第１の値を生成するために前記シンボルを量子化するための手段と、
前記コンステレーションマップの前記領域に対応する推定値を決定するための手段と、
を具備する、装置。
【請求項３６】
Ｎ個の値のセットから選択された第１の値に前記シンボルを量子化するための手段と、
前記第１の値及び前記ＳＩＮＲに対応する前記メモリ記憶ユニットのエントリを決定するための手段と、
をさらに具備する、請求項３５の装置。
【請求項３７】
前記シンボルを量子化するための手段は、最小ユークリッド距離基準を使用して前記シンボルを量子化するための手段を具備する、請求項３６の装置。
【請求項３８】
前記推定値は、ＳＩＮＲ値のセットに関する前記メモリ記憶ユニット中に記憶される、ここにおいて、前記装置は、前記メモリ記憶ユニット中のエントリを補間して、第１のＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定するための手段をさらに具備し、前記第１のＳＩＮＲ値は、前記ＳＩＮＲ値のセット中にない、請求項３５の装置。
【請求項３９】
前記コンステレーションマップの各領域は、長方形形状を有する、請求項３５の装置。
【請求項４０】
前記メモリ記憶ユニットは、ＳＩＮＲ及び推定値によって識別されたエントリを含む、請求項３５の装置。
【請求項４１】
送信されたシンボルがコンステレーション中の点である、送信されたシンボルを推定するための装置において、
サンプルを受信するための手段と、
前記サンプルの信号対雑音比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段と、
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定するための手段と、
前記ＳＩＮＲ及び前記受信したサンプルに基づいて第１の推定値を決定するための手段と、
前記第１の推定値、前記ＳＩＮＲ、及び前記受信したサンプルの組み合わせに基づいて第２の推定値を決定するための手段と、
を具備し、
前記第１の推定値は、次式として規定される、
σ１（ｙ＾ｉ）
前記第２の推定値は、次式として与えられる：
σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）
ここにおいて、各σは推定値へのサンプル値の固有のマッピングを表し、ｙ＾は前記受信したサンプルを表し、そしてｙ＾ｉは前記受信したサンプルの量子化された版を表す、装置。
【請求項４２】
前記第１の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される、請求項４１の装置。
【請求項４３】
前記第２の推定値は、前記最１の推定値足す補正項に等しい、請求項４１の装置。
【請求項４４】
前記第１の推定値を決定するための手段は、
前記受信したサンプルを量子化して、量子化されたサンプルを形成するための手段と、
前記量子化されたサンプルに基づいて第１の推定値を生成するための手段と、
前記第１の推定値に基づいて第２の推定値を生成するための手段と、
を具備する、請求項４１の装置。
【請求項４５】
送信されたシンボルがコンステレーションマップΨにマップされる、ソフトスライザを用いた、送信されたシンボルを推定する方法において、
サンプルを受信することと、
前記サンプルの信号対干渉プラス雑音比ＳＩＮＲを推定することと、
前記ＳＩＮＲと前記サンプルとに基づいて前記送信されたシンボルを推定することと、
を具備し、
前記送信されたシンボルを推定することは、
以下の関係式により定義される、前記受信されたサンプルの分散を計算することと、
【数１３】
2012029305.tif 000013
以下のように条件付き平均値を推定することと、
【数１４】
2012029305.tif 000014
ここにおいて、Ｙ＾は前記ソフトスライサへの入力サンプルを表し、ｙは前記コンステレーションマップΨに属する送信されたシンボルを表す、
を具備する方法。
【請求項４６】
推定値はメモリ記憶装置に格納され、前記コンステレーションマップの各領域は対応する推定値を有する、請求項４５の方法。
【請求項４７】
前記シンボルを量子化して前記コンステレーションマップの領域に第１の値を生成することと、
前記コンステレーションマップの領域に対応する推定値を決定することと、
をさらに具備する、請求項４６の方法。
【請求項４８】
前記シンボルをＮの値のセットから選択された第１の値に量子化することと、
前記第１の値および前記ＳＩＮＲに対応する前記メモリ記憶装置のエントリを決定することと、
をさらに具備する請求項４７の装置。
【請求項４９】
前記シンボルを量子化することは最小ユークリッド距離基準(a Minimum Euclidean Distance criterion)を用いて前記シンボルを量子化することを具備する、請求項４８の方法。
【請求項５０】
ＳＩＮＲ値のセットに関して前記推定値が前記メモリ記憶装置に格納され、前記方法は、
前記メモリ記憶装置内のエントリを補間して第１のＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定することをさらに具備し、前記第１のＳＩＮＲ値は前記ＳＩＮＲ値のセット内に無い、請求項４７の方法。
【請求項５１】
各領域は長方形である、請求項４７の方法。
【請求項５２】
送信されたシンボルがコンステレーションマップΨにマップされる、ソフトスライザを用いた、送信されたシンボルを推定する装置において、
サンプルを受信する手段と、
前記サンプルの信号対雑音比ＳＩＮＲを推定する手段と、
前記ＳＩＮＲと前記サンプルとに基づいて前記送信されたシンボルを推定する手段と、
を具備し、
前記送信されたシンボルを推定する手段は、
以下の関係式により定義される、前記受信されたサンプルの分散を計算する手段と、
【数１５】
2012029305.tif 000015
以下のように条件付き平均値を推定する手段と、
【数１６】
2012029305.tif 000016
ここにおいて、Ｙ＾は前記ソフトスライサへの入力を表し、ｙは前記コンステレーションマップΨに属する送信されたシンボルを表す、
を具備する装置。
【請求項５３】
推定値はメモリ記憶装置に格納され、前記コンステレーションマップの各領域は対応する推定値を有する、請求項５２の装置。
【請求項５４】
前記シンボルを量子化して前記コンステレーションマップの領域に第１の値を生成手段、
前記コンステレーションマップの領域に対応する推定値を決定する手段と、
をさらに具備する、請求項５３の装置。
【請求項５５】
コンピュータ上で実行されると、請求項４５乃至５１のいずれかの方法のステップを実行する、コンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項５６】
前記コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると、請求項４５乃至５１のいずれかの方法のステップを実行するコンピュータ実行可能な命令を具備するコンピュータプログラム。
【請求項５７】
各々が複数の係数により定義されたフィードフォワードフィルタおよびフィードバックフィルタを有する判定フィードバックイコライザにおいてフィルタ係数を決定することによる判定フィードバックイコライゼーションの方法において、
スライサ(a slicer)を用いてオリジナルの送信されたシンボルの推定値を受信し、前記オリジナルの送信されたシンボルを決定することと、
判定フィードバックイコライザに関するコスト関数(a cost function)を選択することと、ここにおいて、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを想定した第１のイコライザ出力と、目標イコライザ出力プラス前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの修正された測定値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）である、
前記コスト関数を最小にするために収束条件が満足されるまで前記複数の係数を調整することと、
を具備し、
前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの前記修正された測定値は、前記スライサに関するチャネルモデルの入出力の相関値の測定値と前記モデルの前記平均出力エネルギの測定値を具備する、方法。
【請求項５８】
前記複数の係数は複数のフィルタタップに対応し、前記エネルギの修正された測定値は前記フィルタタップの少なくとも１つの関数である、請求項５７の方法。
【請求項５９】
前記コスト関数は以下の式により与えられるＭＳＥである、
【数１７】
2012029305.tif 000017
ここにおいて、ここにおいて、ｙｎは送信されたシンボルであり、Ｎは受信したシンボルの数に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおける前記フィードフォワードフィルタの内容であり、Ｚｎはエラーフリーフィードバックを仮定する前記フィードバックフィルタの内容であり、ｆは前記フィードフォワードフィルタに関するフィルタ係数であり、ｂはフィードバックフィルタに関するフィルタ係数であり、そして、
【数１８】
2012029305.tif 000018
は前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの前記修正された測定値である、請求項５７の方法。
【請求項６０】
前記修正された測定値αQは以下の式で与えられ、
αQ＝１＋λQ2-２ρQ,
ここにおいて、ρQは前記スライサモデルの入力および出力の相互相関の測定値であり、λQ2は前記スライサモデルの平均出力エネルギの測定値である、請求項５９の方法。
【請求項６１】
前記コスト関数は最小平均二乗誤差アルゴリズムを用いて最小化される、請求項５９の方法。
【請求項６２】
イコライザ出力と目標イコライザ出力との間の前記ＭＳＥの推定値を生成することと、
前記ＭＳＥの前記推定値の関数としてαQを選択することと、
をさらに具備する請求項５９の方法。
【請求項６３】
前記イコライザの出力における信号対干渉および雑音比（ＳＩＮＲ）の推定値を生成することと、
前記ＳＩＮＲの推定値の関数としてαQを選択することと、
をさらに具備する、請求項５９の方法。
【請求項６４】
αQ=２mであり、mは整数である、請求項５９の方法。
【請求項６５】
前記修正された測定値αQは以下のように定義され、
αQ＝１＋λQ2-２ρQ
ここにおいて、
【数１９】
2012029305.tif 000019
であり、
ここにおいて、Q(y~|y)は前記スライサモデルであり、y~はスライサ出力であり、ｙはスライサ入力であり、Ｙは送信コンステレーションである、請求項５９の方法。
【請求項６６】
前記スライサチャネルモデルは以下のように定義され、
Q(y~|y)=Pr{σ(y+Z)=y~}
ここにおいて、σ(.)は最小距離スライシング関数を示し、Zはゼロ平均ガウスランダム変数であり、yはスライサ入力であり、y~はスライサ出力である、請求項６５の方法。
【請求項６７】
イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉および雑音比（ＳＩＮＲ）を推定することを具備する、請求項６５の補法。
【請求項６８】
前記コスト関数の最適化は、
最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを用いてフィルタ係数と誤差項を決定し、以下の式を反復的に計算する、
【数２０】
2012029305.tif 000020
ここにおいて、ｆはフィードフォワードフィルタのフィルタ係数を表し、ｂはフィードバックフィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワードフィルタ係数を表し、αはフィードバックフィルタ係数のエネルギーを変形する要素を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラーフリーフィードバックを仮定するフィードバックフィルタの内容を表し、ｙは所望のシンボルを表し、そしてμはＬＭＳステップ・サイズを表す、
を具備する、請求項５９の方法。
【請求項６９】
前記コスト関数は帰納的最小二乗アルゴリズム(Recursive Least Square algorithm)を用いて最小化される、請求項５９の方法。
【請求項７０】
判定フィードバックイコライザにおいて、
複数のフィルタタップを有するフィードフォワードフィルタと、ここにおいて前記フィルタタップは対応するフィルタ係数を有する、
複数のフィルタタップを有するフィードバックフィルタと、ここにおいて、前記フィルタタップは対応するフィルタ係数を有する、
前記フィードフォワードフィルタと前記フィードバックフィルタとに接続され、所定のコスト関数を最小にするために前記フィードフォワードフィルタと前記フィードバックフィルタの前記フィルタ係数を更新するように適合された係数発生器と、ここにおいて、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを想定した第１のイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）プラス前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの修正された測定値である、
前記フィードフォワードフィルタの出力と全器フィードバックフィルタの出力とに接続された加算ノードと、ここにおいて前記加算ノードは前記フィードフォワードフィルタの出力から前記フィードバックフィルタの出力を減算してオリジナルの送信されたシンボルの推定値を発生するように構成される、
前記加算ノードに接続されたスライサと、ここにおいて、前記スライサは、前記推定値を受信し前記オリジナルの送信されたシンボルを決定するように適合される、
を具備し、
前記フィードバックフィルタ係数のエネルギの前記修正された測定値は、前記スライサに関するチャネルモデルの入力および出力の相関の測定値と、前記モデルの平均
出力エネルギの測定値を具備する、判定フィードバックイコライザ。
【請求項７１】
前記係数発生器は前記判定フィードバックイコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉および雑音比（ＳＩＮＲ）を推定し、
以下のように定義された修正された測定値αQを決定するように適合される、
αQ=1+λQ2-２ρQ
【数２１】
2012029305.tif 000021
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサチャネルモデルであり、ｙ〜はスライサ出力である、
ここにおいて、前記スライサチャネルモデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である、
請求項７０の判定フィードバックイコライザ。
【請求項７２】
前記係数発生器はさらに、ＳＩＮＲの関数として修正された測定値を記憶するメモリ記憶装置を用いて前記修正された測定値を決定するようにさらに適合される、請求項７１の判定フィードバックイコライザ。
【請求項７３】
前記係数発生器は、エラーフリーフィードバックを想定したイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を推定し、
以下のように定義された修正された測定値を決定するように適合される、
αQ=1+λQ2-２ρQ
【数２２】
2012029305.tif 000022
請求項７１の判定フィードバックイコライザ。
【請求項７４】
前記係数発生器は、
ＭＳＥの関数として修正された測定値を記憶するメモリ記憶装置を用いて前記修正された測定値を決定する、
ようにさらに適合される、請求項７３の判定フィードバックイコライザ。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
開示された実施形態のこれまでの説明は、本技術分野に知識のあるいかなる者でも、本発明を作成し、使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態に対する各種の変形は、本技術分野に知識のある者に、容易に実現されるであろう。そして、ここで規定された一般的な原理は、本発明の精神若しくは範囲から逸脱することなく他の実施形態にも適用されることができる。それゆえ、本発明は、ここに示された実施形態に制限されることを意図したものではなく、ここに開示された原理及び新規な特性と整合する広い範囲に適用されるものである。
以下に他の実施形態を示す。
［１］複数の係数によってそれぞれが規定されるフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有する判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定することによるハイブリッド判定フィードバック等化に関する方法、前記方法は：
前記判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択すること、前記コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）である；及び
収束条件が満たされるまで前記複数の係数を調節すること、を具備する、
ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることである、
方法。
［２］［１］の方法、ここにおいて、前記複数の係数は、複数のフィルタ・タップに対応する、そしてここにおいて、前記エネルギーの変形された測定値は、前記フィルタ・タップのうちの少なくとも１つの関数である。
［３］［１］の方法、ここにおいて、  前記コスト関数は、次式として与えられるＭＳＥである：
【数２９】
2012029305.tif 000023
ここにおいて、ｙｎは送信されたシンボルであり、Ｎは受信したシンボルの数に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおける前記フィードフォワード・フィルタの内容であり、Ｚｎはエラー・フリー・フィードバックを仮定する前記フィードバック・フィルタの内容であり、ｆは前記フィードフォワード・フィルタに関するフィルタ係数であり、ｂはフィードバック・フィルタに関するフィルタ係数であり、そして、
【数３０】
2012029305.tif 000024
は前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの前記変形された測定値である。
［４］［３］の方法、ここにおいて、前記変形された測定値αは、次式として与えられる：       α＝１＋λＱ２−２ρＱ、
ここにおいて、ρＱはスライサ・モデルの入力と出力のクロス相関の測定値であり、及びここにおいて、λＱ２はスライサ・モデルの平均出力エネルギーの測定値である。
［５］［３］の方法、ここにおいて、前記コスト関数は、最小平均二乗アルゴリズムを使用して最小にされる。
［６］［３］の方法、前記方法は：
イコライザ出力と目標イコライザ出力との間で前記ＭＳＥの推定値を生成すること；及び
前記ＭＳＥの前記推定値の関数としてαを選択すること、
をさらに具備する。
［７］［３］の方法、前記方法は：
前記イコライザの出力における信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）の推定値を生成すること；及び
前記ＳＩＮＲの前記推定値の関数としてαを選択すること、
をさらに具備する。
［８］［３］の方法、ここにおいて、α＝２ｍ、ｍ＝整数である。
［９］［３］の方法、ここにおいて、前記変形された測定値αは、次式として規定される：       α＝１＋λＱ２−２ρＱ
ここにおいて：
【数３１】
2012029305.tif 000025
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力であり、そしてｙはスライサ入力である。
［１０］［９］の方法、ここにおいて、前記スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である。
［１１］［９］の方法、前記方法は：
イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること、
を具備する。
［１２］［３］の方法、ここにおいて、前記コスト関数最適化は、
フィルタ係数及びエラー項を決定するため及び次式を反復して演算するために最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムを使用すること、を具備する：  
【数３２】
2012029305.tif 000026
ここにおいて、ｆはフィードフォワード・フィルタのフィルタ係数を表し、ｂはフィードバック・フィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワード・フィルタ係数を表し、αはフィードバック・フィルタ係数のエネルギーを変形する要素を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容を表し、ｙは所望のシンボルを表し、そしてμはＬＭＳステップ・サイズを表す。
［１３］［３］の方法、ここにおいて、前記コスト関数は、帰納的最小二乗アルゴリズムを使用して最小にされる。
［１４］ハイブリッド判定フィードバック・イコライザであって、下記を具備する：
複数のフィルタ・タップを有するフィードフォワード・フィルタ、前記フィルタ・タップは対応するフィルタ係数を有する；
複数のフィルタ・タップを有するフィードバック・フィルタ、前記フィルタ・タップは対応するフィルタ係数を有する；
前記フィードフォワード・フィルタ及び前記フィードバック・フィルタに接続され、前記フィードフォワード・フィルタ及び前記フィードバック・フィルタの前記フィルタ係数を更新するように適応して、予め決められたコスト関数を最小にする係数発生器、ここにおいて、前記コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）であり、前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値を加える；
前記フィードフォワード・フィルタの出力及び前記フィードバック・フィルタの出力に接続されたサミング・ノード、前記サミング・ノードは前記フィードフォワード・フィルタの前記出力から前記フィードバック・フィルタの前記出力を引き算するように、そしてオリジナルの送信されたシンボルの推定値を生成するように構成される；及び
前記サミング・ノードに接続されたスライサ、を具備し、前記スライサは前記推定値を受信しそして前記オリジナルの送信されたシンボルを決定するように適応される、
ハイブリッド判定フィードバック・イコライザ。
［１５］［１４］の判定フィードバック・イコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は：  前記判定フィードバック・イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定する；及び
次式として規定された変形された測定値αを決定する：
α＝１＋λＱ２−２ρＱ
ように適応される、ここにおいて：
【数３３】
2012029305.tif 000027
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力である、
ここにおいて、前記スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である。
［１６］［１５］の判定フィードバック・イコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は：  ＳＩＮＲの関数として変形された測定値を記憶するメモリ記憶デバイスを使用して前記変形された測定値を決定するように、さらに適応される。
［１７］［１５］の判定フィードバック・イコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は：  エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザの出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を推定する；及び
次式として規定された変形された測定値αを決定する：
α＝１＋λＱ２−２ρＱ
ように適応される、ここにおいて：
【数３４】
2012029305.tif 000028
［１８］［１７］の判定フィードバック・イコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は：  ＭＳＥの関数として変形された測定値を記憶するメモリ記憶デバイスを使用して前記変形された測定値を決定するように、さらに適応される。
［１９］判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法、前記判定フィードバック・イコライザは複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有する、前記方法は：
前記判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択すること、前記コスト関数はエラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）である；及び
帰納的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムにしたがって前記複数の係数を調節すること、を具備する方法。
［２０］ハイブリッド判定フィードバック・イコライザ装置であって：
処理ユニット；及び
前記処理ユニットに接続されたメモリ記憶ユニット、前記メモリ記憶ユニットはコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、前記メモリ記憶ユニットは：
前記判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択することによって、複数の係数によりそれぞれが規定されるフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有する判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための命令の第１のセット、前記コスト関数はエラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）として規定される；及び
収束条件を満足するまで前記複数の係数を調節するための命令の第２のセット、を具備する、ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることである、
を具備する、ハイブリッド判定フィードバック・イコライザ装置。
［２１］ハイブリッド判定フィードバック・イコライザ装置であって：
処理ユニット；及び
前記処理ユニットに接続されたメモリ記憶ユニット、前記メモリ記憶ユニットはコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、前記メモリ記憶ユニットは：
フィードバック・フィルタ及びフィードフォワード・フィルタを有する差分フィードバック・イコライザのフィルタ係数及び次式を繰り返し演算するために最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムの適用によりエラー項、を決定するための命令の第１のセット、を具備する：
【数３５】
2012029305.tif 000029
ここにおいて、ｆは前記フィードフォワード・フィルタのフィルタ係数を表し、ｂは前記フィードバック・フィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワード・フィルタの内容を表し、ρは前記差分フィードバック・イコライザのスライサ出力と送信された信号との間の相関を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容を表し、ｙは受信したサンプルを表し、そしてμはＬＭＳステップ・サイズを表す、
を具備する、ハイブリッド判定フィードバック・イコライザ装置。
［２２］送信されたシンボルを推定するための方法、前記送信されたシンボルはコンステレーション・マップにマッピングされる、前記方法は：
サンプルを受信すること；
前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること；
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定すること、を具備する方法。
［２３］［２２］の方法、ここにおいて、前記送信されたシンボルを推定することは：
下記の関係式によって規定される前記受信したサンプルの変動を計算すること：
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）
及び、次式として条件付き平均値を評価すること、を具備する：
【数３６】
2012029305.tif 000030
ここにおいて、Ｙ＾はソフト・スライサへの入力サンプルを表し、ｙは前記コンステレーション・マッピングΨに属する前記送信されたシンボルを表す。
［２４］［２２］の方法、ここにおいて、推定値は、メモリ記憶ユニット中に記憶される、ここにおいて、前記コンステレーション・マップの各領域は、対応する推定値を有する。
［２５］［２２］の方法、前記方法は：
前記コンステレーション・マップの領域に対する第１の値を生成するために前記シンボルを量子化すること；及び
前記コンステレーション・マップの前記領域に対応する推定値を決定すること、
をさらに具備する。
［２６］［２５］の方法、前記方法は：
Ｎ個の値のセットから選択された第１の値に前記シンボルを量子化すること；
前記第１の値及び前記ＳＩＮＲに対応する前記メモリ記憶ユニットのエントリを決定すること、
をさらに具備する。
［２７］［２６］の方法、ここにおいて、前記シンボルを量子化することは：
最小ユークリッド距離基準（Minimum Euclidean Distance criterion）を使用して前記シンボルを量子化すること、
を具備する。
［２８］［２５］の方法、ここにおいて、前記推定値は、ＳＩＮＲ値のセットに関する前記メモリ記憶ユニット中に記憶される、そしてここにおいて、前記方法は：
第１のＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定するためにメモリ記憶ユニット中のエントリを補間すること、ここにおいて、前記第１のＳＩＮＲ値は、前記ＳＩＮＲ値のセット中にない、
をさらに具備する。
［２９］［２５］の方法、ここにおいて、各領域は、長方形である。
［３０］［２４］の方法、ここにおいて、前記メモリ記憶ユニットは、前記ＳＩＮＲ及び前記推定値によって識別されたエントリを含む。
［３１］［２２］の方法、前記方法は：
前記ＳＩＮＲ及び前記受信したサンプルに基づいて第１の推定値を決定すること；及び  前記第１の推定値、前記ＳＩＮＲ、及び前記受信したサンプルの組み合わせに基づいて第２の推定値を決定すること、
をさらに具備する。
［３２］［３１］の方法、ここにおいて、前記第１の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される。
［３３］［３１］の方法、ここにおいて、前記第２の推定値は、前記最１の推定値足す補正項に等しい。
［３４］［３３］の方法、ここにおいて、前記第１の推定値は、次式として規定される：
σ１（ｙ＾ｉ）
そして、前記第２の推定値は、次式で与えられる：
σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）
ここにおいて、各σはある推定値へのサンプル値の固有マッピングを表し、ｙ＾は前記受信したサンプルを表し、そしてｙ＾ｉは前記受信したサンプルの量子化された版を表す。
［３５］［３４］の方法、ここにおいて、前記第１の推定値を決定することは：
前記受信したサンプルを量子化して、量子化されたサンプルを形成すること；
前記量子化したサンプルに基づいて第１の推定値を生成すること；及び
前記第１の推定値に基づいて第２の推定値を生成すること、
を具備する。
［３６］判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法、前記判定フィードバック・イコライザは複数の係数によってそれぞれが規定されるフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有する、前記方法は：
前記判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択すること、前記コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）である；及び
収束条件が満たされるまで前記複数の係数を調節すること、を具備する、
ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることであり、ここにおいて、前記ＭＳＥは次式として与えられる：
【数３７】
2012029305.tif 000031
ここにおいて、ｙｎは受信したシンボルであり、Ｎはマッピング・コンステレーション中の点の数に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおけるフィードフォワード・フィルタの内容であり、Ｚｎはエラー・フリー・フィードバックを仮定する前記フィードバック・フィルタの内容であり、ｆは前記フィードフォワード・フィルタに関するフィルタ係数であり、ｂは前記フィードバック・フィルタに関するフィルタ係数であり、そして、αは前記フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値である、
ここにおいて、前記変形された測定値αは、次式として規定される：
α＝１＋λＱ２−２ρＱ
ここにおいて；
【数３８】
2012029305.tif 000032
ここにおいて、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力であり、そしてｙはスライサ入力である、
ここにおいて、スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここにおいて、σ（．）はソフト・スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウス・ランダム変数であり、ここにおいて、変動は、次式の関係によって規定される：
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）、及び
ここにおいて、残留干渉及びノイズは、各々が変動σ２を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウス・ランダム変数Ｚとしてモデル化される。
［３７］送信されたシンボルを推定するための装置、前記送信されたシンボルはコンステレーション中の点である、前記方法は：  
サンプルを受信するための手段；
前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段；
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定するための手段、
を具備する。
［３８］［３７］の装置、ここにおいて、前記送信されたシンボルを推定するための前記手段は：
下記の関係式によって規定される前記受信したサンプルの変動を計算するための手段：              σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）
をさらに具備する、
ここにおいて、残留干渉及びノイズは、各々が変動σ２を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウス・ランダム変数Ｚとしてモデル化され、及び
次式として条件付き平均を評価すること：
【数３９】
2012029305.tif 000033
ここにおいて、Ｙ＾はソフト・スライサへの入力サンプルを表し、ｙは前記コンステレーション・マッピングΨに属する前記送信されたシンボルを表す。
［３９］［３７］の装置、ここにおいて、推定値は、メモリ記憶ユニット中に記憶される、そしてここにおいて、前記コンステレーション・マップの各領域は、対応する推定値を有する。
［４０］［３９］の装置、前記装置は：
前記コンステレーション・マップの領域に対する第１の値を生成するために前記シンボルを量子化するための手段；及び
前記コンステレーション・マップの前記領域に対応する推定値を決定するための手段、をさらに具備する。
［４１］［４０］の方法、前記方法は：
Ｎ個の値のセットから選択された第１の値に前記シンボルを量子化するための手段；  前記第１の値及び前記ＳＩＮＲに対応する前記メモリ記憶ユニットのエントリを決定するための手段、
をさらに具備する。
［４２］［４１］の装置、ここにおいて、前記シンボルを量子化するための手段は：
最小ユークリッド距離基準を使用して前記シンボルを量子化するための手段、
を具備する。
［４３］［４０］の方法、ここにおいて、前記推定値は、ＳＩＮＲ値のセットに関する前記メモリ記憶ユニット中に記憶される、そしてここにおいて、前記装置は：
前記メモリ記憶ユニット中のエントリを補間して、第１のＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定するための手段、をさらに具備する、ここにおいて、前記第１のＳＩＮＲ値は、前記ＳＩＮＲ値のセット中にない。
［４４］［４０］の装置、ここにおいて、前記コンステレーション・マップの各領域は、長方形形状を有する。
［４５］［３９］の装置、ここにおいて、前記メモリ記憶ユニットは、ＳＩＮＲ及び推定値によって識別されたエントリを含む。
［４６］［３７］の装置、前記装置は：
前記ＳＩＮＲ及び前記受信したサンプルに基づいて第１の推定値を決定するための手段；及び
前記第１の推定値、前記ＳＩＮＲ、及び前記受信したサンプルの組み合わせに基づいて第２の推定値を決定するための手段、
をさらに具備する。
［４７］［４６］の装置、ここにおいて、前記第１の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される。
［４８］［４６］の装置、ここにおいて、前記第２の推定値は、前記最１の推定値足す補正項に等しい。
［４９］［４６］の方法、ここにおいて、前記第１の推定値は、次式として規定される：
σ１（ｙ＾ｉ）
そして、前記第２の推定値は、次式として与えられる：
σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）
ここにおいて、各σは推定値へのサンプル値の固有のマッピングを表し、ｙ＾は前記受信したサンプルを表し、そしてｙ＾ｉは前記受信したサンプルの量子化された版を表す。
［５０］［４９］の方法、ここにおいて、前記第１の推定値を決定するための手段は：
前記受信したサンプルを量子化して、量子化されたサンプルを形成するための手段；  前記量子化されたサンプルに基づいて第１の推定値を生成するための手段；及び
前記第１の推定値に基づいて第２の推定値を生成するための手段、
を具備する。
［５１］メモリ記憶デバイス；及び
前記メモリ記憶デバイスに接続され、
送信されたシンボルに対応するサンプルを受信する、ここで、前記送信されたシンボルはコンステレーション・マップにマッピングされる、
前記サンプルの信号対ノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定する； 
前記ＳＩＮＲ及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定する、
ように適応された処理ユニット、
を具備する装置。