(57)【要約】【課題】低いＳ／Ｎ環境や伝送路変動が遅い場合や伝送路変動が速い場合であっても、優れた特性を実現可能な系列推定装置を得ること。【解決手段】本発明の系列推定装置は、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する構成として、所定数のパラメータを用いて当該所定数分の伝送路推定処理を行う伝送路推定回路４と、伝送路推定値単位にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ２と、を備える構成とした。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する系列推定装置において、
所定数のパラメータを用いて当該所定数分の伝送路推定処理を行う伝送路推定手段と、
前記伝送路推定値単位にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ手段と、
を備えることを特徴とする系列推定装置。
【請求項２】
ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する系列推定装置において、
所定数のトレリスの各状態に対応して設けられ、当該トレリス単位に個別に用意されたパラメータを用いて伝送路推定処理を行う複数の伝送路推定手段と、
同一のパラメータにより推定された伝送路推定値毎にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ手段と、
を備え、
前記伝送路推定手段は、トレリス毎のグループに分類され、当該グループ毎に異なったパラメータを用いて伝送路を推定することを特徴とする系列推定装置。
【請求項３】
前記伝送路推定手段は、伝送路推定処理にＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを採用し、複数のステップサイズパラメータを用いて伝送路を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の系列推定装置。
【請求項４】
前記伝送路推定手段は、伝送路推定処理にＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを採用し、複数の忘却係数を用いて伝送路を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の系列推定装置。
【請求項５】
前記伝送路推定手段は、パラメータとしてグループ毎に異なる重み付け係数を用い、さらに、過去複数シンボルにわたる受信信号を重み付け加算することによって伝送路を推定することを特徴とする請求項２に記載の系列推定装置。
【請求項６】
ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する系列推定装置において、
ビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記並列実行分に相当する所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ手段、
を備え、
前記並列ビタビプロセッサ手段では、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、当該検波結果を用いて複数のパラメータにより枝メトリックを作成することを特徴とする系列推定装置。
【請求項７】
前記並列ビタビプロセッサ手段における複数のパラメータとして、Ｓ／Ｎ環境や伝送路変動に応じた複数の重み付け係数を用いることを特徴とする請求項６に記載の系列推定装置。
【請求項８】
前記並列ビタビプロセッサ手段は、前記所定数のトレリスの各状態に対応した生き残りパスメトリックに基づいて、前記最尤の状態を決定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の系列推定装置。
【請求項９】
前記並列ビタビプロセッサ手段は、前記所定数のトレリスの各状態に対応した生き残りパスメトリックに特定の重み付け処理を行い、当該重み付け処理結果に基づいて前記最尤の状態を決定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の系列推定装置。
【請求項１０】
ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定するための系列推定方法において、
所定数のパラメータを用いて当該所定数分の伝送路推定処理を行う伝送路推定ステップと、
前記伝送路推定値単位にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する系列判定ステップと、
を含むことを特徴とする系列推定方法。
【請求項１１】
ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定するための系列推定方法において、
トレリス単位に個別に用意されたパラメータを用いて、所定数のトレリスの各状態に対応して個別に伝送路推定処理を行う伝送路推定ステップと、
同一のパラメータにより推定された伝送路推定値毎にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する系列判定ステップと、
を含み、
前記各伝送路推定処理は、トレリス毎のグループに分類され、当該グループ毎に異なったパラメータを用いて伝送路を推定することを特徴とする系列推定方法。
【請求項１２】
前記伝送路推定ステップでは、パラメータとしてグループ毎に異なる重み付け係数を用い、さらに、過去複数シンボルにわたる受信信号を重み付け加算することによって伝送路を推定することを特徴とする請求項１１に記載の系列推定方法。
【請求項１３】
ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定するための系列推定方法において、
ビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記並列実行分に相当する所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する系列判定ステップ、
を含み、
前記系列判定ステップでは、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、当該検波結果を用いて複数のパラメータにより枝メトリックを作成することを特徴とする系列推定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、移動体通信で用いられる受信機内の系列推定装置および系列推定方法に関するものであり、特に、移動環境下において、ビタビアルゴリズムに基づいて送信データ系列を推定する系列推定装置および系列推定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
以下、従来の系列推定装置について説明する。ビタビアルゴリズムに基づいた従来の系列推定装置としては、たとえば、“Ｔｒｅｌｌｉｓ　ｃｏｄｅｄ　ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓ　ｗｉｔｈ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｎｏｎ−ｃｏｈｅｒｅｎｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｐｅｒｓｏｎａｌ　ａｎｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ”，　ｉｎ　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，　ｖｏｌ．　１１，　ｐｐ．２５３−２６９，　Ｎｏｖ．　１９９３に記載されたものがある。
【０００３】
図９は、ビタビアルゴリズムに基づいた従来の系列推定装置の構成例を示す図である。図９において、２００は受信信号であり、２０１はビタビアルゴリズムのトレリス図における各枝に対応した枝メトリックを求める枝メトリック作成回路であり、２０２は枝メトリックに基づいてＡＣＳ処理（ＡＣＳ：Ａｄｄ，　Ｃｏｍｐａｒｅ，　Ｓｅｌｅｃｔ）を行うＡＣＳ処理回路であり、２０３は過去の送信データ系列の候補のパスに含まれる枝メトリックの総和を保存するパスメトリックメモリであり、２０４は過去の送信データ系列の候補のパスを保存するパスメモリであり、２０５はパスメモリ２０４の出力とＡＣＳ処理回路２０２より出力される生き残りパスメトリックに基づいて送信データを判定する判定回路であり、２０６は判定データである。
【０００４】
また、図１０は、上記枝メトリック作成回路２０１の内部構成例を示す図である。図１０において、２１１は受信信号２００の複素共役を演算する複素共役演算器であり、２１２は複素共役演算器２１１の出力を１シンボル分遅延させる遅延器であり、２１３は遅延器２１２の出力を１シンボル分遅延させる遅延器であり、２１４は受信信号２００と遅延器２１２の出力とを乗算して１シンボル遅延検波結果２３１を出力する乗算器であり、２１５は受信信号２００と遅延器２１３の出力とを乗算して２シンボル遅延検波結果２３２を出力する乗算器であり、２３３はビタビアルゴリズムのトレリス図における各枝に対応した送信データの候補であり、２１６は送信データの候補２３３の複素共役を演算する複素共役演算器であり、２１７は１シンボル遅延検波結果２３１と複素共役演算器２１６の出力とを乗算する乗算器であり、２１８は複素共役演算器２１６の出力を１シンボル分遅延させる遅延器であり、２１９は複素共役演算器２１６の出力と遅延器２１８の出力とを乗算する乗算器であり、２２０は２シンボル遅延検波結果２３２と乗算器２１９の出力とを乗算する乗算器であり、２２１は乗算器２１７の出力と乗算器２２０の出力とを加算する加算器であり、２２２は加算器２２１の出力の実部を演算して枝メトリックを出力する実部演算器である。
【０００５】
また、図１１は、ビタビアルゴリズムにおけるトレリス図の例を示す図である。白丸（○）で示したものは「状態」を表している。状態は、過去の送信データの組を表現するものである。たとえば、ＢＰＳＫ（Ｂｉｎａｒｙ　Ｐｈａｓｅ　Ｓｈｉｆｔ　Ｋｅｙｉｎｇ）変調方式では、送信データが０と１の２通りであるため、ビタビアルゴリズムのメモリ長（記憶する過去の送信データの長さ）を２とすると、状態数は４となる。ここでは、ＢＰＳＫ変調方式でかつビタビアルゴリズムのメモリ長が２の場合のトレリス図の例を示す。図１１において、縦方向は上から順に４つの状態Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、横方向は時刻の変化を表している。また、各状態（○）から次の時刻の２つの状態に線が引かれているが、この線は時刻の変化に伴う状態の変化を示す「枝」と呼ばれるものである。時刻の変化とともに、状態が変化し、枝を辿っていくが、この軌跡は「パス」と呼ばれる（図１１における太線）。受信側でこのパスが決定できれば、送信データ系列を判定できることになる。
【０００６】
上記のように構成される従来の系列推定装置は、受信信号を過去の複数シンボルにわたって遅延検波することにより送信データ系列を推定する「多シンボル遅延検波器」である。
【０００７】
ここで、図９、図１０および図１１を用いて従来の系列推定装置（多シンボル遅延検波器）の動作原理について説明する。なお、説明を簡単にするため、受信信号は差動符号化ＢＳＰＫ変調方式により変調されているものとする。
【０００８】
枝メトリック作成回路２０１では、受信信号２００を用いて、トレリス図における各枝に対応した２Ｖ通りの枝メトリックＥｎ（ｋ）（ｋ＝１，２，…，２Ｖ）を求める。なお、Ｖ−１はビタビアルゴリズムのメモリ長であり、図１１では２としている。
【０００９】
図１０を用いて枝メトリック作成回路２０１の動作を具体的に説明する。ここでは、説明を簡単にするため、Ｖ＝２とする。多シンボル遅延検波器では、受信信号の過去Ｖシンボルにわたって遅延検波を行い、本結果に基づいて送信データ系列を推定する。ここでは、Ｖ＝２としているため、過去２シンボルにわたって遅延検波を行うことになる。
【００１０】
受信信号２００をｒｎ（ｎは時刻を表す）とすると、枝メトリック作成回路２０１では、複素共役演算器２１１，遅延器２１２，遅延器２１３，乗算器２１４，乗算器２１５を用いて、１シンボル遅延検波結果２３１を式（１）のように、また、２シンボル遅延検波結果２３２を式（２）のように、それぞれ演算する。
Ｒｎ（１）＝ｒｎｒ＊ｎ−１　　　…（１）
Ｒｎ（２）＝ｒｎｒ＊ｎ−２　　　…（２）
なお、Ａ＊はＡの複素共役を表す。
【００１１】
つぎに、各枝に対応した送信データの候補２３３をＪｎとし、複素共役演算器２１６では、送信データの候補２３３の複素共役Ｊ＊ｎを演算する。そして、遅延器２１８が、Ｊ＊ｎを１シンボルだけ遅延したＪ＊ｎ−１を演算する。ただし、Ｊ＊ｎとＪ＊ｎ−１の組は、各枝に対応して異なるものとなる。
【００１２】
乗算器２１９では、Ｊ＊ｎとＪ＊ｎ−１を乗算してＪ＊ｎ×Ｊ＊ｎ−１を演算する。そして、乗算器２１７，乗算器２２０，加算器２２１，実部演算器２２２を用いて、枝メトリックＥｎ（ｋ）を式（３）のように演算する。
Ｅｎ（ｋ）＝Ｒｅ［Ｒｎ（１）×Ｊ＊ｎ］＋Ｒｅ［Ｒｎ（２）×Ｊ＊ｎ×Ｊ＊ｎ−１］　…（３）
【００１３】
一般的なＶに関しても、同様の概念で枝メトリックＥｎ（ｋ）は演算でき、式（４）のように表される。
【００１４】
【数１】
2004064669.tif 000003
【００１５】
ＡＣＳ処理回路２０２では、各時刻において、トレリス図上の各状態（白丸）へ入るパスを選択する。状態の個数がＮＳ（＝２Ｖ−１）であれば、各状態に対応してＮＳ個のパスを各時刻において選択する。ＮＳ個の選択したパスは「生き残りパス」と呼ばれ、これらはパスメモリ２０４に保存される。ただし、パスメモリ２０４には、生き残りパスとして、その生き残りパスに対応したＵ時刻過去までの送信データの系列の候補が保存される。また、Ｕをパスメモリ長と呼ぶ。また、生き残りパスに含まれる全ての枝の枝メトリックの総和は「生き残りパスメトリック」と呼ばれ、パスメトリックメモリ２０３に保存される。
【００１６】
ＡＣＳ処理回路２０２では、各状態に対応した処理を行うが、ここでは、たとえば、状態ｍ（ｍ＝１，２，…，ＮＳ）に対応した処理を示す。ＡＣＳ処理回路２０２では、状態ｍに繋がる２つの枝に対応した枝メトリックＥｎ（ｐ），Ｅｎ（ｑ）を枝メトリック作成回路２０１から受け取る。また、状態ｍに繋がる２つの枝によって結ばれる１時刻過去の２つの状態ｉ，ｊ、に対応した１時刻過去の生き残りパスメトリックＰＭｎ−１（ｉ），ＰＭｎ−１（ｊ）を、パスメトリックメモリ２０３から受け取る。また、状態ｍに繋がる２つの枝によって結ばれる１時刻過去の２つの状態ｉ，ｊ、に対応した１時刻過去の生き残りパスＰＴｎ−１（ｉ），ＰＴｎ−１（ｊ）をパスメモリ２０４から受け取る。そして、枝メトリックＥｎ（ｐ），Ｅｎ（ｑ）と生き残りパスメトリックＰＭｎ−１（ｉ），ＰＭｎ−１（ｊ）とをそれぞれ加算し、比較し、大きい方を状態ｍに対応した現時刻の生き残りパスメトリックＰＭｎ（ｍ）として選択する。すなわち、ＰＭｎ（ｍ）は式（５）で表わされる。
ＰＭｎ（ｍ）＝ｍａｘ｛Ｅｎ（ｐ）＋ＰＭｎ−１（ｉ），
Ｅｎ（ｑ）＋ＰＭｎ−１（ｊ）｝　　　…（５）
【００１７】
更新された現時刻の生き残りパスメトリックＰＭｎ（ｍ）は、パスメトリックメモリ２０３に保存される。また、上記Ｅｎ（ｐ）＋ＰＭｎ−１（ｉ）とＥｎ（ｑ）＋ＰＭｎ−１（ｊ）との比較では、たとえば、Ｅｎ（ｐ）＋ＰＭｎ−１（ｉ）が大きい場合にはＰＴｎ−１（ｉ）を選択し、一方、Ｅｎ（ｑ）＋ＰＭｎ−１（ｊ）が大きい場合にはＰＴｎ−１（ｊ）を選択する。そして、選択された１時刻過去の生き残りパスから最も古い送信データの候補を除き、上記比較結果で選択されるパスで決定される現時刻の送信データの候補を付加した新たな送信データの系列の候補を、状態ｍに対応した現時刻の生き残りパスＰＴｎ（ｍ）とする。更新された現時刻の生き残りパスＰＴｎ（ｍ）は、パスメモリ２０４に保存される。
【００１８】
判定回路２０５では、パスメモリ２０４に保存された各状態に対応した生き残りパスのうち、最尤の状態の生き残りパス（最尤パスと呼ぶ）の最も古い送信データの候補を送信データと判定し、判定結果を判定データ２０６として出力する。なお、最尤の状態とは、ＡＣＳ処理回路２０２から出力される各状態に対応した生き残りパスメトリックＰＭｎ（ｍ）（ｍ＝１，２，…，ＮＳ）のうち、最も値の大きい生き残りパスメトリックＰＭｎ（ｍ１）で定められた状態ｍ１のことをいう。図１１では、判定時刻ｎにおける最尤パスを太線で示している。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
上記、従来の系列推定装置においては、多シンボル遅延検波を行うことにより複数シンボルにわたって雑音を平均化するため、通常の遅延検波に比べて静特性が優れている。しかしながら、搬送波周波数が高い移動体通信や、低いシンボルレートで伝送を行う移動体通信などにおいては、移動環境におけるフェージングでの最大ドップラー周波数が高くなる傾向にあり、伝送路の変動が速くなる。そのため、複数シンボルを参照する多シンボル遅延検波は、遅延検波に比べて伝送路変動に対する追随性が劣り、特性が劣化する、という問題があった。
【００２０】
一方、多シンボル遅延検波においても、伝送路変動に対する追随性を重視した方式も提案されており、たとえば、“多重遅延検波の一般化とその高速時変伝送路への応用”，ＳＩＴＡ２０００，　　ｐｐ．２９９−３０２，　Ｏｃｔ．　２０００で開示されている。しかしながら、伝送路変動に対する追随性を重視することにより、雑音の影響を受けやすくなるため、低いＳ／Ｎ（信号電力対雑音電力比）環境での特性や、伝送路変動が遅い場合の特性が劣化する、という問題があった。
【００２１】
このように、従来の系列推定装置では、あらゆる環境において、優れた特性を実現することが困難である。
【００２２】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、低いＳ／Ｎ環境や伝送路変動が遅い場合や伝送路変動が速い場合であっても、優れた特性を実現可能な系列推定装置および系列推定方法を得ることを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる系列推定装置にあっては、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する構成として、所定数のパラメータを用いて当該所定数分の伝送路推定処理を行う伝送路推定手段と、前記伝送路推定値単位にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ手段と、を備えることを特徴とする。
【００２４】
つぎの発明にかかる系列推定装置にあっては、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する構成として、所定数のトレリスの各状態に対応して設けられ、当該トレリス単位に個別に用意されたパラメータを用いて伝送路推定処理を行う複数の伝送路推定手段と、同一のパラメータにより推定された伝送路推定値毎にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ手段と、を備え、前記伝送路推定手段は、トレリス毎のグループに分類され、当該グループ毎に異なったパラメータを用いて伝送路を推定することを特徴とする。
【００２５】
つぎの発明にかかる系列推定装置において、前記伝送路推定手段は、伝送路推定処理にＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを採用し、複数のステップサイズパラメータを用いて伝送路を推定することを特徴とする。
【００２６】
つぎの発明にかかる系列推定装置において、前記伝送路推定手段は、伝送路推定処理にＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを採用し、複数の忘却係数を用いて伝送路を推定することを特徴とする。
【００２７】
つぎの発明にかかる系列推定装置において、前記伝送路推定手段は、パラメータとしてグループ毎に異なる重み付け係数を用い、さらに、過去複数シンボルにわたる受信信号を重み付け加算することによって伝送路を推定することを特徴とする。
【００２８】
つぎの発明にかかる系列推定装置にあっては、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定する構成として、ビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記並列実行分に相当する所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する並列ビタビプロセッサ手段、を備え、前記並列ビタビプロセッサ手段では、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、当該検波結果を用いて複数のパラメータにより枝メトリックを作成することを特徴とする。
【００２９】
つぎの発明にかかる系列推定装置にあっては、前記並列ビタビプロセッサ手段における複数のパラメータとして、Ｓ／Ｎ環境や伝送路変動に応じた複数の重み付け係数を用いることを特徴とする。
【００３０】
つぎの発明にかかる系列推定装置において、前記並列ビタビプロセッサ手段は、前記所定数のトレリスの各状態に対応した生き残りパスメトリックに基づいて、前記最尤の状態を決定することを特徴とする。
【００３１】
つぎの発明にかかる系列推定装置において、前記並列ビタビプロセッサ手段は、前記所定数のトレリスの各状態に対応した生き残りパスメトリックに特定の重み付け処理を行い、当該重み付け処理結果に基づいて前記最尤の状態を決定することを特徴とする。
【００３２】
つぎの発明にかかる系列推定方法にあっては、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定するための処理として、所定数のパラメータを用いて当該所定数分の伝送路推定処理を行う伝送路推定ステップと、前記伝送路推定値単位にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する系列判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００３３】
つぎの発明にかかる系列推定方法にあっては、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定するための処理として、トレリス単位に個別に用意されたパラメータを用いて、所定数のトレリスの各状態に対応して個別に伝送路推定処理を行う伝送路推定ステップと、同一のパラメータにより推定された伝送路推定値毎にビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する系列判定ステップと、を含み、前記各伝送路推定処理は、トレリス毎のグループに分類され、当該グループ毎に異なったパラメータを用いて伝送路を推定することを特徴とする。
【００３４】
つぎの発明にかかる系列推定方法において、前記伝送路推定ステップでは、パラメータとしてグループ毎に異なる重み付け係数を用い、さらに、過去複数シンボルにわたる受信信号を重み付け加算することによって伝送路を推定することを特徴とする。
【００３５】
つぎの発明にかかる系列推定方法にあっては、ビタビアルゴリズムを用いて送信データ系列を推定するための処理として、ビタビアルゴリズムを並列実行し、その後、各判定時刻において、前記並列実行分に相当する所定数のトレリスの各状態に対応する生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パス）に基づいて、送信データ系列を判定する系列判定ステップ、を含み、前記系列判定ステップでは、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、当該検波結果を用いて複数のパラメータにより枝メトリックを作成することを特徴とする。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかる系列推定装置および系列推定方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３７】
実施の形態１．
図１は、本発明にかかる系列推定装置の実施の形態１の構成例を示す図である。図１において、１は受信信号であり、２は受信信号１とＰ通りの伝送路推定値５からビタビアルゴリズムに基づいて送信データを判定し、判定データ７を出力するとともに、伝送路推定のための仮判定データ６を出力する並列ビタビプロセッサであり、３は並列ビタビプロセッサ２が仮判定データ６を出力するまでの遅延時間分だけ受信信号１を遅延させる遅延器であり、４は遅延後の受信信号８と仮判定データ６からＰ通りのパラメータにより伝送路を推定する伝送路推定回路である。
【００３８】
また、図２は、上記並列ビタビプロセッサ２の内部構成例を示す図である。図２において、１１−１〜Ｐは、Ｐ通りの伝送路推定値５に基づいて、個別に、ビタビアルゴリズムのトレリス図における各枝に対応した枝メトリックを求めるＰ個の枝メトリック作成回路であり、１２−１〜Ｐは、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐ出力の枝メトリックに基づいて、個別にＡＣＳ処理を行うＰ個のＡＣＳ処理回路であり、１３は生き残りパスメトリックを保存するパスメトリックメモリであり、１４は生き残りパスを保存するパスメモリであり、１５はパスメモリ１４出力の生き残りパスとＡＣＳ処理回路１２−１〜Ｐ出力の生き残りパスメトリックに基づいて送信データを判定し、判定データ７と仮判定データ６とを出力する判定回路である。
【００３９】
また、図３は、上記伝送路推定回路４の内部構成例を示す図である。図３において、２１は仮判定データ６が順次入力される（Ｖ−１）段のシフトレジスタであり、２２−１〜Ｖは、仮判定データ６とシフトレジスタ２１出力に対して、推定した伝送路推定値であるタップ係数Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶを個別に乗算する乗算器であり、２３は乗算器２２−１〜Ｖ出力を加算する加算器であり、２４は加算器２３出力と遅延付加後の受信信号８との誤差を求め、これに基づいてタップ係数Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶを更新し、その更新結果を伝送路推定値５として出力するタップ係数更新回路である。
【００４０】
つぎに、図１〜図３を用いて本実施の形態の系列推定装置の動作を説明する。なお、説明の便宜上、変調方式をＢＰＳＫと仮定する。また、ここでは、伝送路においてＶ波の遅延波が存在する場合を示す。遅延波がない場合には、Ｖ＝１とする。
【００４１】
伝送路推定回路４では、Ｖ波の遅延波に対応したＶタップ分のチャネルインパルス応答（ＣＩＲ）Ｃ１，Ｃ２，…，ＣＶを逐次推定する。本実施の形態では、ＣＩＲの推定にＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムと呼ばれる適応アルゴリズムを用いる。
【００４２】
ここで、伝送路推定回路４の動作を詳細に説明する。まず、伝送路推定回路４に入力される仮判定データ６は、受信信号（遅延器３にて遅延付加後の受信信号）８に対応した送信データの判定結果である。そして、受信信号８（＝ｒｎ）は、送信データＩｎをマルチパス伝送路を介して受け取った信号であり、式（６）で表わされる。
【００４３】
【数２】
2004064669.tif 000004
【００４４】
加算器２３では、式（６）で表わされた受信信号８（＝ｒｎ）を推定し、その推定結果をｒｎ´と表記する。加算器２３出力ｒｎ´は、受信信号８（＝ｒｎ）に対応した仮判定データ６（＝Ｉｎ´），シフトレジスタ２１出力Ｉｎ−１´，Ｉｎ−２´，…，Ｉｎ−（Ｖ−１）´および推定したＣＩＲであるタップ係数Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶを用いて、式（７）で表わされる。
【００４５】
【数３】
2004064669.tif 000005
【００４６】
タップ係数更新回路２４では、式（６）で表わされる受信信号８（＝ｒｎ）と式（７）で表わされる加算器２３出力ｒｎ´との誤差ｅｎを式（８）により計算する。
ｅｎ＝ｒｎ−ｒｎ´　　　…（８）
【００４７】
そして、この誤差ｅｎを用いて推定ＣＩＲであるタップ係数Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶを式（９）により更新する。
Ｂ（ｎ＋１）＝Ｂ（ｎ）＋μｅｎＩｎ´　　　…（９）
なお、Ｂ（ｎ）は更新前のタップ係数ベクトル（Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶ）を表し、Ｂ（ｎ＋１）は更新後のタップ係数ベクトル（Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶ）を表し、μはステップサイズパラメータを表し、Ｉｎ´は仮判定データベクトル（Ｉｎ´，Ｉｎ−１´，…，Ｉｎ−（Ｖ−１）´）を表す。タップ係数更新回路２４では、更新されたタップ係数Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶを伝送路推定値５として出力する。
【００４８】
たとえば、上記のＣＩＲ推定においては、ステップサイズパラメータμが小さいほど雑音を軽減できるが、伝送路変動に対する追随性が損なわれる。一方、ステップサイズパラメータμが大きいほど伝送路変動に対する追随性は向上するが、雑音の影響を受けやすくなる。本実施の形態では、ステップサイズパラメータμとしてＰ通りを準備し、それぞれに対して上記の式（７）〜（９）を実行してＰ通りの伝送路推定値５を出力する。
【００４９】
並列ビタビプロセッサ２では、受信信号１と上記Ｐ通りの伝送路推定値５からビタビアルゴリズムに基づいて送信データを判定し、判定データ７を出力するとともに、伝送路推定のための仮判定データ６を出力する。図４は、並列ビタビプロセッサ２におけるトレリス図の一例を示す図である。ここでは、上記Ｐ通りの伝送路推定値５に対してトレリスを準備する。また、図４は、Ｐ＝２の例であり、２通りの伝送路推定値５に対して２個のトレリスを準備しており、それぞれパラメータＡ，パラメータＢとしている。
【００５０】
ここで、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐの動作を詳細に説明する。まず、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐは、Ｐ個のトレリスに対応して設けられている。枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐでは、Ｐ通りの伝送路推定値５に個別に対応し、受信信号１からビタビアルゴリズムのトレリスにおける各枝に対応した２Ｖ通りの枝メトリックを求め、出力する。なお、Ｖ−１はビタビアルゴリズムのメモリ長であり、上記伝送路推定回路４におけるタップ数とは独立に設定してもよい。
【００５１】
また、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐからは、全トレリスに対応したＰ×２Ｖ通りの枝メトリックが出力される。なお、枝メトリックを、Ｅｎ（ｋ，ｐ）と表記する（ｋ＝１，２，…，２Ｖ、ｐ＝１，２，…，Ｐ）。
【００５２】
以下、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐの動作については、入力される伝送路推定値５の値が異なるだけであるので、ここでは、説明の便宜上、ｐ番目の枝メトリック作成回路１１−ｐ（ｐ＝１，２，…，Ｐ）の動作を説明する。
【００５３】
枝メトリック作成回路１１−ｐでは、Ｐ通りの伝送路推定値５のうちのｐ番目の伝送路推定値を用いて枝メトリックを作成する。まず、ｐ番目の伝送路推定値であるＶタップ分の推定ＣＩＲ、すなわち、タップ係数ベクトル（Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶ）と、枝によって決定される送信データ系列の候補（Ｊｎ，Ｊｎ−１，…，Ｊｎ−（ｖ−１））から受信信号のレプリカを計算する。ここで、送信データ系列の候補（Ｊｎ，Ｊｎ−１，…，Ｊｎ−（ｖ−１））は各枝に対応して（０，０，…，０）から（１，１，…，１）の２Ｖ通りの値をとる。ｋ番目（ｋ＝１，２，…，２Ｖ）の枝に対応したレプリカＲｎ（ｋ）は式（１０）により計算する。
【００５４】
【数４】
2004064669.tif 000006
【００５５】
つぎに、受信信号１（＝ｒｎ）と各枝に対応した２Ｖ通りのレプリカＲｎ（ｋ）から、各枝に対応した２Ｖ通りの枝メトリックＥｎ（ｋ，ｐ）を式（１１）により求める（ｋ＝１，２，…，２Ｖ）。
Ｅｎ（ｋ，ｐ）＝−｜ｒｎ−Ｒｎ（ｋ）｜２　　　…（１１）
【００５６】
ＡＣＳ処理回路１２−１〜Ｐは、Ｐ個のトレリスに対応して設けらており、各時刻において各状態（図４白丸）へ入るパスを選択する。このとき、各ＡＣＳ処理回路において、入力される枝メトリックが異なる。
【００５７】
ＡＣＳ処理回路１２−ｐには、ｐ番目の枝メトリック作成回路１１−ｐから出力された枝メトリックＥｎ（ｋ，ｐ）が入力される。そして、全トレリスで選択した生き残りパスをパスメモリ１４に保存する。また、生き残りパスに対応した生き残りパスメトリックを、パスメトリックメモリ１３に保存する。ただし、パスメモリ１４には生き残りパスとして、当該生き残りパスに対応したＵ時刻過去までの送信データの系列の候補が保存される。また、Ｕをパスメモリ長と呼ぶ。
【００５８】
なお、ＡＣＳ処理回路１２−１〜Ｐ個々の詳細な動作については、従来技術におけるＡＣＳ処理回路２０２と同様である。
【００５９】
判定回路１５では、パスメモリ１４に保存された全Ｐ個のトレリスの各状態に対応した生き残りパスのうち、最尤の状態に対応した生き残りパス（最尤パスと呼ぶ）の最も古い送信データの候補を送信データと判定し、判定データ７として出力する。また、最尤パスのＤ（Ｄ＜Ｕ）時刻過去の送信データの候補を仮判定データ６として出力する。なお、最尤の状態とは、ＡＣＳ処理回路１２−１〜Ｐ出力の生き残りパスメトリックのうち、最も値の大きい生き残りパスメトリックで定められる状態のことをいう。すなわち、判定データ７および仮判定データ６は、Ｐ通りの伝送路推定値５のうち、最も正しいと推測される伝送路推定値に対応したデータとなる。
【００６０】
図４では、判定時刻ｎでの最尤パスを太実線で示し、判定時刻ｎ＋１での最尤パスを太点線で示している。すなわち、判定時刻ｎにおいては、パラメータＡで推定された伝送路推定値が正しい伝送路推定値であると推測され、判定時刻ｎ＋１においては、パラメータＢで推定された伝送路推定値が正しい伝送路推定値であると推測されたことになり、各判定時刻で適切な伝送路推定値に基づいて判定処理が行われる。
【００６１】
なお、本実施の形態の系列推定装置では、伝送路推定回路で伝送路を推定することとしたが、これに限らず、既知データ系列を用いた手法（伝送路推定方法）を併用することとしてもよい。たとえば、図５に示すように、予め送信データ系列の中に一定の間隔で既知データ系列３００−１，３００−２，３００−３，…を挿入する。一方、系列推定装置においては、この既知データ系列を準備しておき、受信信号と既知データ系列の相関値を逐次計算する。そして、既知データ系列の挿入されている区間に対応した受信信号３０１−１，３０１−２，３０１−３，…を受信したタイミング（たとえば、図５の３０２で示すタイミング）から長さＶの相関値の系列を抜き出す。適当な既知データ系列を用いることにより、長さＶの相関値の系列は、Ｖタップ分の伝送路推定値Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶとなる。このＶタップ分の伝送路推定値を得た後、それを伝送路推定値の初期値とし、その後、受信信号を受け取る毎に、伝送路推定回路にて逐次伝送路を推定する。
【００６２】
また、伝送路推定回路４では、ＬＭＳアルゴリズムを用いているが、これに限らず、ＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ　Ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅｓ）アルゴリズム等の、他の適応アルゴリズムを用いることとしてもよい。たとえば、ＲＬＳアルゴリズムを採用する場合には、複数の忘却係数によりＰ個の伝送路推定値を求める。
【００６３】
また、本実施の形態の系列推定装置では、Ｐ個のトレリスの各状態に対応した生き残りパスメトリックを平等に比較し、最尤の状態を決定したが、これに限らず、トレリス毎に生き残りパスメトリックに特定の重み付けを行い、その上で比較し、最尤の状態を決定することとしてもよい。
【００６４】
また、本実施の形態の系列推定装置では、変調方式をＢＰＳＫと仮定したが、他のディジタル変調方式に容易に拡張することもできる。また、変調側で差動符号化を行った場合であっても、ビタビアルゴリズムにおける送信データ系列の候補に差動符号化を行うことで容易に対応できる。
【００６５】
このように、本実施の形態においては、伝送路推定回路が、複数のパラメータにより伝送路を推定し、並列ビタビプロセッサが、これら複数の伝送路推定値に基づいてビタビアルゴリズムを動作させ、送信データを判定することとした。これにより、低いＳ／Ｎ環境や、伝送路変動が遅い場合や、伝送路変動が速い場合といった、あらゆる環境において、適切な伝送路推定値により送信データを判定することができ、優れた特性を実現することができる。
【００６６】
また、本実施の形態においては、各時刻で複数の伝送路推定値に基づいて決定した最尤の状態から、送信データを判定することとした。これにより、時間の経過によって伝送路の変動の速さが刻々と変化した場合であっても、適切な伝送路推定値により送信データを判定することができ、優れた特性を実現することができる。
【００６７】
実施の形態２．
図６は、本発明にかかる系列推定装置の実施の形態２の構成例を示す図である。図６において、４−１，４−２，…４−Ｎはビタビアルゴリズムのトレリスの各状態に対応して設けられた伝送路推定回路であり、実施の形態１における図１と異なる箇所は、遅延器３がないこと、および伝送路推定回路４−１〜Ｎがビタビアルゴリズムのトレリスの各状態に対応して設けられていること、の２点である。なお、前述した実施の形態１と同様の構成については、同一の符号を付してその説明を省略する。
【００６８】
以下、図６を用いて本実施の形態の系列推定装置の動作を説明する。たとえば、伝送路の推定をＰ通りのパラメータで行う場合、並列ビタビプロセッサ２における全Ｐ個のトレリスの状態数は、Ｐ×２Ｖ−１となるため、伝送路推定回路の数Ｎは、Ｐ×２Ｖ−１となる。図６は、伝送路の推定処理をビタビアルゴリズムの各状態に対応して行う系列推定装置であり、基本動作（Ｐ＝１の場合）に関しては、たとえば、“Ａｄａｐｔｉｖｅ　ｍａｘｉｍｕｍ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｍｅａｎｓ　ｏｆ　ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｄｅｃｏｄｉｎｇ　ｉｎ　ｆａｄｉｎｇ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”，　ＩＥＥＥ　ＪＳＡＣ，　ｐｐ．　１０２−１０９，　１９９５で開示されている。
【００６９】
伝送路推定回路４−１〜Ｎは、それぞれ図３の伝送路推定回路４と同様の構成となるが、それぞれの動作では、１つのステップサイズパラメータμでのみ伝送路を推定する。ただし、Ｎ＝Ｐ×２Ｖ−１個の伝送路推定回路４−１〜Ｎのうち、同一のトレリスの各状態に対応した２Ｖ−１個の伝送路推定回路は、同一のステップサイズパラメータμで伝送路を推定し、異なったトレリスに対応した伝送路推定回路は、異なったステップサイズパラメータμで伝送路を推定する。すなわち、Ｎ＝Ｐ×２Ｖ−１個の伝送路推定回路４−１〜Ｎは、２Ｖ−１個ずつＰ個のグループに分類される。そして、各グループ内（同一のトレリスに対応しているグループ内）では、同一のステップサイズパラメータμを用い、異なったグループ間（異なったトレリスに対応しているグループ間）では、異なったステップサイズパラメータμを用いることとなる。最終的に、伝送路推定回路４−１〜Ｎからは、全Ｐ×２Ｖ−１通りの伝送路推定値５が出力される。
【００７０】
並列ビタビプロセッサ２は、前述の実施の形態１における図１の並列ビタビプロセッサ２と基本的に同様の構成となるが、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐにて受け取る伝送路推定値５と、伝送路推定回路４−１〜Ｎ毎に異なった仮判定データ６を出力する処理、が異なる。
【００７１】
上記のように、伝送路推定回路４−１〜Ｎは、全Ｐ個のトレリスに対応して、Ｐ個のグループに分類されるが、ｐ番目（ｐ＝１，２，…，Ｐ）のグループに属する、すなわち、ｐ番目のトレリスに対応した２Ｖ−１個の伝送路推定回路から出力される２Ｖ−１通りの伝送路推定値５は、ｐ番目の枝メトリック作成回路１１−ｐへ入力される。そして、ｐ番目の枝メトリック作成回路では、前記式（１０）と式（１１）により枝メトリックＥｎ（ｋ，ｐ）を求める。なお、式（１０）においては、各枝によって結ばれる１時刻過去の状態に対応した伝送路推定値５（Ｖタップ分の推定ＣＩＲ）を用いる。１つのトレリスの状態数は２Ｖ−１であるので、ｐ番目の枝メトリック作成回路で用いる伝送路推定値５も各状態に対応して２Ｖ−１通りとなる。
【００７２】
判定回路１５では、判定データ７を実施の形態１と同様に出力するが、仮判定データ６に関しては、パスメモリ１４に保存された全Ｐ個のトレリスの各状態に対応した生き残りパスの最新の送信データの候補を、各状態に対応した伝送路推定回路４−１〜Ｎに出力する。
【００７３】
このように、本実施の形態においては、前述した実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、ビタビアルゴリズムのトレリスの各状態に対応して別個に伝送路を推定することとしたため、実施の形態１の構成を用いた場合よりも高速な伝送変動に対応することができる。
【００７４】
実施の形態３．
つぎに、実施の形態３の系列推定装置について説明する。なお、実施の形態３における系列推定装置の構成は、先に説明した図６と同様である。本実施の形態では、伝送路推定回路４−１〜Ｎの内部構成と、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐにおける枝メトリックの計算方法が、前述の実施の形態２と異なる。ここでは、前述した実施の形態２と異なる動作についてのみ説明する。
【００７５】
図７は、実施の形態３における伝送路推定回路４−１〜Ｎの内部構成例を示す図である。図７において、３１は受信信号８を仮判定データ６で除算する除算器であり、３２は除算器３１の出力を順次シフトするＳ段シフトレジスタであり、３３−１，３３−２，…，３３−ＳはＳ段シフトレジスタ３２の出力に特定の重み付け係数ｂ１，ｂ２，…，ｂＳを乗算する乗算器であり、３４は乗算器３３−１〜Ｓ出力を加算する加算器である。なお、Ｓはビタビアルゴリズムのメモリ長Ｖ−１と独立に設定することも、あるいは、Ｓ＝Ｖと設定することも、可能である。たとえば、Ｓ＝Ｖとした場合には、Ｍ相ＰＳＫ変調を仮定すると、多シンボル遅延検波と等価な処理となる。
【００７６】
上記のように構成される実施の形態３の系列推定装置は、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に適用する。たとえば、差動符号化を行うディジタル変調と組み合わせることによって、遅延検波より優れ、かつ差動符号化同期検波に近い特性を、既知系列を用いることなく実現可能な系列推定装置（ブラインド系列推定装置）を構築できる。
【００７７】
伝送路推定回路４−１〜Ｎでは、１つの重み付け係数の組ｂ１，ｂ２，…，ｂＳでのみ伝送路を推定する。ただし、Ｎ＝Ｐ×２Ｖ−１個ある伝送路推定回路４−１〜Ｎのうち、同一のトレリスの各状態に対応した２Ｖ−１個の伝送路推定回路は、同一の重み付け係数の組ｂ１，ｂ２，…，ｂＳで伝送路を推定し、異なったトレリスに対応した伝送路推定回路は、異なった重み付け係数の組ｂ１，ｂ２，…，ｂＳで伝送路を推定する。すなわち、Ｎ＝Ｐ×２Ｖ−１個の伝送路推定回路４−１〜Ｎは、２Ｖ−１個ずつＰ個のグループに分類される。そして、各グループ内（同一のトレリスに対応しているグループ内）では、同一の重み付け係数の組ｂ１，ｂ２，…，ｂＳを用い、異なったグループ間（異なったトレリスに対応しているグループ間）では、異なった重み付け係数の組ｂ１，ｂ２，…，ｂＳを用いることとなる。最終的に、伝送路推定回路４−１〜Ｎからは、全Ｐ×２Ｖ−１通りの伝送路推定値５が出力される。
【００７８】
なお、重み付け係数の組ｂ１，ｂ２，…，ｂＳの設定例として、式（１２）や式（１３）のように与える場合が考えられる。
ｂ１＝ｂ２＝　…　＝ｂＳ＝１／Ｓ　　　…（１２）
ｂｉ＝（−１）ｉ−１ＳＣｉ　（ただし、ｉ＝１，２，…，Ｓ）　　　…（１３）
【００７９】
たとえば、式（１２）を用いる場合は、雑音の平均化効果が高まるため、低いＳ／Ｎ環境や伝送路変動が遅い場合に特性が優れる。一方、式（１３）を用いる場合は、伝送路変動への追随性が高まるため、伝送路変動が速い場合に特性が優れる。この重み付け係数の設定については、たとえば、“多重遅延検波の一般化とその高速時変伝送路への応用”，ＳＩＴＡ２０００，　　ｐｐ．２９９−３０２，　Ｏｃｔ．　２０００に開示されている。本実施の形態では、両方の重み付け係数を用いて選択的に伝送路推定処理を行い、さらに、その処理結果である伝送路推定値を用いて並列ビタビプロセッサを動作させるため、あらゆる環境において優れた特性を実現できる。
【００８０】
並列ビタビプロセッサ２は、実施の形態２と、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐにおける枝メトリックの計算方法が異なる。
【００８１】
前述のように、ｐ番目（ｐ＝１，２，…，Ｐ）のグループに属する、すなわち、ｐ番目のトレリスに対応した２Ｖ−１個の伝送路推定回路から出力される２Ｖ−１通りの伝送路推定値５（＝Ｂ１）は、ｐ番目の枝メトリック作成回路１１−ｐへ入力される。そして、ｐ番目の枝メトリック作成回路では、式（１４）により枝メトリックＥｎ（ｋ，ｐ）を求める。
Ｅｎ（ｋ，ｐ）＝−｜ｒｎ−Ｂ１Ｊｎ｜２　（ただし、ｋ＝１，２，…，２Ｖ）　　…（１４）
【００８２】
なお、式（１４）においては、各枝によって結ばれる１時刻過去の状態に対応した伝送路推定値５（＝Ｂ１）を用いる。１つのトレリスの状態数は２Ｖ−１であるので、ｐ番目の枝メトリック作成回路で用いる伝送路推定値５も各状態に対応して２Ｖ−１通りとなる。
【００８３】
このように、本実施の形態においては、前述した実施の形態２と同様の効果が得られるとともに、さらに、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に、有限時間過去の受信信号を用いて複数のパラメータにより１タップ分の伝送路を推定することとしたため、伝送路変動が遅い場合には同期検波に近い特性を実現することができ、伝送路変動が速い場合には遅延検波よりも優れた特性を実現することができる。
【００８４】
実施の形態４．
つぎに、実施の形態４の系列推定装置について説明する。なお、実施の形態４における系列推定装置の構成は、先に説明した図２と同様である。このように構成される実施の形態４の系列推定装置は、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波することにより送信データ系列を推定する、多シンボル遅延検波器である。ここでは、前述した実施の形態１〜３と異なる動作についてのみ説明する。
【００８５】
本実施の形態における系列推定装置を構成する並列ビタビプロセッサは、先に説明した図２の並列ビタビプロセッサと基本的に同様の構成であるが、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐの動作、具体的にいうと、伝送路推定値５と仮判定データ６を削除した点が異なる。
【００８６】
枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐは、Ｐ個のトレリスに対応して個別に設けられている。なお、以下では、説明を簡単にするため、Ｖ＝２とする。Ｐ個の枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐでは、Ｐ通りの重み付け係数Ｂ１，Ｂ２を用いて、受信信号１からビタビアルゴリズムのトレリスにおける各枝に対応した２Ｖ通りの枝メトリックを求める。なお、Ｖ−１はビタビアルゴリズムのメモリ長である。
【００８７】
そして、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐからは、全Ｐ個のトレリスに対応したＰ×２Ｖ通りの枝メトリックが出力される。なお、枝メトリックをＥｎ（ｋ，ｐ）と表記する（ただし、ｋ＝１，２，…，２Ｖ、ｐ＝１，２，…，Ｐ）。
【００８８】
ここで、図８を用いて枝メトリック作成回路の動作を具体的に説明する。枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐの動作は、重み付け係数Ｂ１，Ｂ２の値が異なるだけであるので、ここでは、ｐ番目の枝メトリック作成回路１１−ｐ（ｐ＝１，２，…，Ｐ）についての動作を説明する。
【００８９】
図８は、枝メトリック作成回路１１−１〜Ｐの内部構成例を示す図である。図８において、４１は受信信号１の複素共役を演算する複素共役演算器であり、４２は複素共役演算器４１の出力を１シンボル分遅延させる遅延器であり、４３は遅延器４２の出力を１シンボル分遅延させる遅延器であり、４４は受信信号１と遅延器４２の出力とを乗算して１シンボル遅延検波結果６１を出力する乗算器であり、４５は受信信号１と遅延器４３の出力とを乗算して２シンボル遅延検波結果６２を出力する乗算器であり、６３はビタビアルゴリズムのトレリス図における各枝に対応した送信データの候補であり、４６は送信データの候補６３の複素共役を演算する複素共役演算器であり、４７は１シンボル遅延検波結果６１と複素共役演算器４６の出力とを乗算する乗算器であり、４８は複素共役演算器４６の出力を１シンボル分遅延させる遅延器であり、４９は複素共役演算器４６の出力と遅延器４８の出力とを乗算する乗算器であり、５０は２シンボル遅延検波結果６２と乗算器４９の出力とを乗算する乗算器であり、５３，５４は、乗算器４７と乗算器５０の出力に特定の重み付け係数Ｂ１，Ｂ２を乗算する乗算器であり、５１は乗算器５３の出力と乗算器５４の出力とを加算する加算器であり、５２は加算器５１の出力の実部を演算して枝メトリックを出力する実部演算器である。
【００９０】
たとえば、受信信号１をｒｎ（ｎは時刻を表す）とすると、枝メトリック作成回路１１−ｐでは、複素共役演算器４１，遅延器４２，遅延器４３，乗算器４４，乗算器４５を用いて、１シンボル遅延検波結果６１を前述の式（１）のように、また、２シンボル遅延検波結果６２を前述の式（２）のように、それぞれ演算する。
【００９１】
つぎに、各枝に対応した送信データの候補６３をＪｎとし、複素共役演算器４６では、送信データの候補６３の複素共役Ｊ＊ｎを演算する。そして、遅延器４８が、Ｊ＊ｎを１シンボルだけ遅延したＪ＊ｎ−１を演算する。ただし、Ｊ＊ｎとＪ＊ｎ−１の組は、各枝に対応して異なるものとなる。
【００９２】
乗算器４９では、Ｊ＊ｎとＪ＊ｎ−１を乗算してＪ＊ｎ×Ｊ＊ｎ−１を演算する。そして、乗算器４７，乗算器５０，乗算器５３，乗算器５４，加算器５１，実部演算器５２を用いて、枝メトリックＥｎ（ｋ）を式（１５）のように演算する。
Ｅｎ（ｋ，ｐ）＝Ｂ１×Ｒｅ［Ｒｎ（１）×Ｊ＊ｎ］
＋Ｂ２×Ｒｅ［Ｒｎ（２）×Ｊ＊ｎ×Ｊ＊ｎ−１］　　　…（１５）
【００９３】
一般的なＶに関しても、同様の概念で枝メトリックＥｎ（ｋ，ｐ）は演算でき、重み付け係数Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶにより、式（１６）のように表される。
【００９４】
【数５】
2004064669.tif 000007
【００９５】
なお、重み付け係数の組Ｂ１，Ｂ２，…，ＢＶの設定例としては、式（１７）や式（１８）が考えられる。
【００９６】
【数６】
2004064669.tif 000008
【００９７】
【数７】
2004064669.tif 000009
【００９８】
たとえば、式（１７）を用いる場合は、雑音の平均化効果が高まるため、低いＳ／Ｎ環境や伝送路変動が遅い場合に特性が優れる。一方、式（１８）を用いる場合は、伝送路変動への追随性が高まるため、伝送路変動が速い場合に特性が優れる。この重み付け係数の設定については、たとえば、“多重遅延検波の一般化とその高速時変伝送路への応用”，ＳＩＴＡ２０００，　　ｐｐ．２９９−３０２，　Ｏｃｔ．　２０００に開示されている。本実施の形態では、両方の重み付け係数を用いて枝メトリックの作成を行い、さらに、当該枝メトリックを用いて並列ビタビプロセッサを動作させるため、あらゆる環境において優れた特性が実現できる。
【００９９】
このように、本実施の形態においては、前述した実施の形態１〜３と同様の効果が得られるとともに、さらに、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、かつ、複数のパラメータにより枝メトリックを作成し、送信データを判定することとしたため、伝送路変動が遅い場合には同期検波に近い特性を実現することができ、伝送路変動が速い場合には遅延検波よりも優れた特性を実現することができる。
【０１００】
以上、この発明を実施の形態１〜４により説明したが、この発明の主旨の範囲内で種々の変形が可能であり、これらを発明の範囲から排除するものではない。
【０１０１】
【発明の効果】
以上、説明したとおり、本発明によれば、伝送路推定手段が、複数のパラメータにより伝送路を推定し、並列ビタビプロセッサ手段が、これら複数の伝送路推定値に基づいてビタビアルゴリズムを動作させ、送信データを判定する構成とした。これにより、低いＳ／Ｎ環境や、伝送路変動が遅い場合や、伝送路変動が速い場合といった、あらゆる環境において、適切な伝送路推定値により送信データを判定することができ、優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１０２】
つぎの発明によれば、ビタビアルゴリズムのトレリスの各状態に対応して別個に伝送路を推定する構成としたため、さらに高速な伝送変動に対応することができる、という効果を奏する。
【０１０３】
つぎの発明によれば、伝送路推定処理にＬＭＳアルゴリズムを採用し、複数のステップサイズパラメータを用いて伝送路を推定する構成としたため、より精度の高い伝送路推定値を得ることができる、という効果を奏する。
【０１０４】
つぎの発明によれば、伝送路推定処理にＲＬＳアルゴリズムを採用し、複数の忘却係数を用いて伝送路を推定する構成としたため、より精度の高い伝送路推定値を得ることができる、という効果を奏する。
【０１０５】
つぎの発明によれば、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に、有限時間過去の受信信号を用いて複数のパラメータにより１タップ分の伝送路を推定する構成とした。これにより、伝送路変動が遅い場合には同期検波に近い特性を実現することができ、伝送路変動が速い場合には遅延検波よりも優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１０６】
つぎの発明によれば、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、かつ、複数のパラメータにより枝メトリックを作成し、送信データを判定する構成とした。これにより、伝送路変動が遅い場合には同期検波に近い特性を実現することができ、伝送路変動が速い場合には遅延検波よりも優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１０７】
つぎの発明によれば、並列ビタビプロセッサ手段における複数のパラメータとして、Ｓ／Ｎ環境や伝送路変動に応じた複数の重み付け係数を用いる構成としたため、あらゆる環境において高精度な枝メトリックを作成できる、という効果を奏する。
【０１０８】
つぎの発明によれば、すべての生き残りパスメトリックに基づいて決定した最尤の状態から、送信データを判定することとした。これにより、時間の経過によって伝送路の変動の速さが刻々と変化した場合であっても、適切な伝送路推定値により送信データを判定することができ、さらに優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１０９】
つぎの発明によれば、すべての生き残りパスメトリックに特定の重み付け処理を行い、当該重み付け処理結果に基づいて決定した最尤の状態から、送信データを判定することとした。これにより、時間の経過によって伝送路の変動の速さが刻々と変化した場合であっても、適切な伝送路推定値により送信データを判定することができ、さらに優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１１０】
つぎの発明によれば、伝送路推定ステップにて、複数のパラメータにより伝送路を推定し、系列判定ステップにおいては、これら複数の伝送路推定値に基づいてビタビアルゴリズムを動作させ、送信データを判定する。これにより、低いＳ／Ｎ環境や、伝送路変動が遅い場合や、伝送路変動が速い場合といった、あらゆる環境において、適切な伝送路推定値により送信データを判定することができ、優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１１１】
つぎの発明によれば、ビタビアルゴリズムのトレリスの各状態に対応して別個に伝送路を推定することとしたため、さらに高速な伝送変動に対応することができる、という効果を奏する。
【０１１２】
つぎの発明によれば、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に、有限時間過去の受信信号を用いて複数のパラメータにより１タップ分の伝送路を推定することとした。これにより、伝送路変動が遅い場合には同期検波に近い特性を実現することができ、伝送路変動が速い場合には遅延検波よりも優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【０１１３】
つぎの発明によれば、伝送路において遅延波の遅延時間がシンボルに対して無視できる場合に、受信信号を過去複数シンボルにわたって遅延検波して多シンボル遅延検波を行い、かつ、複数のパラメータにより枝メトリックを作成し、送信データを判定する構成とした。これにより、伝送路変動が遅い場合には同期検波に近い特性を実現することができ、伝送路変動が速い場合には遅延検波よりも優れた特性を実現することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる系列推定装置の実施の形態１の構成例を示す図である。
【図２】並列ビタビプロセッサの内部構成例を示す図である。
【図３】伝送路推定回路の内部構成例を示す図である。
【図４】並列ビタビプロセッサにおけるトレリス図の一例を示す図である。
【図５】送信データ系列の中に一定の間隔で既知データ系列を挿入する場合を示す図である。
【図６】本発明にかかる系列推定装置の実施の形態２の構成例を示す図である。
【図７】実施の形態３における伝送路推定回路の内部構成例を示す図である。
【図８】枝メトリック作成回路の内部構成例を示す図である。
【図９】ビタビアルゴリズムに基づいた従来の系列推定装置の構成例を示す図である。
【図１０】枝メトリック作成回路の内部構成例を示す図である。
【図１１】ビタビアルゴリズムにおけるトレリス図の例を示す図である。
【符号の説明】
２　並列ビタビプロセッサ、３，４２，４３，４８　遅延器、４，４−１，４−２，４−Ｎ　伝送路推定回路、１１−１〜Ｐ　枝メトリック作成回路、１２−１〜Ｐ　ＡＣＳ処理回路、１３　パスメトリックメモリ、１４　パスメモリ、１５　判定回路、２１　シフトレジスタ、２２−１〜Ｖ，３３−１，３３−２，３３−Ｓ，４４，４５，４７，４９，５０，５３，５４　乗算器、２３，３４，５１　加算器、２４　タップ係数更新回路、３１　除算器、３２　Ｓ段シフトレジスタ、４１，４６　複素共役演算器、５２　実部演算器。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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