(57)【要約】      （修正有）【課題】移動通信においてトレーニング系列を用いないで同期、等化を行う。【解決手段】方法およびシステムは、シンボルを送信するための複数のチャネルを含む通信システムにおいてブラインドジョイントチャネル推定および信号検出を実行する。複数のチャネルは、それら複数のチャネルを通して最初に受信されたわずかな数のシンボルを使用して推定される。チャネルが推定されると、単一の最良チャネルが選択される。それ以降、最良チャネルが更新される間、その最良チャネルにおいてのみシンボルの大部分が検出される。【選択図】        図２ａ
2004159269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シンボルを送信するための複数のチャネルを有する通信システムにおけるブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置であって、
前記複数のチャネルから受信したシンボルを使用して前記複数のチャネルを推定する手段と、
前記推定された複数のチャネルから最良チャネルを選択する手段と、
前記最良チャネルのみを更新している間、前記最良チャネルによってのみ受信されるシンボルを検出する手段と
を備えるブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項２】
前記複数のチャネルを推定する手段は、
第１のシンボル検出器と、
前記第１のシンボル検出器に接続されたトレリスベースの複数チャネル推定器と、
前記第１のシンボル検出器の出力側と前記複数チャネル推定器の出力側とに接続されたステータスモニタと、
前記ステータスモニタの出力側に接続された最良チャネル選択器と
を含む請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項３】
前記シンボルを検出する手段は、
第２のシンボル検出器と、
前記第２のシンボル検出器に遅延器を介して接続されたトレリスベースの最良チャネル更新器と、
前記第２のシンボル検出器の出力側に接続された最小パスメトリック確定器と、
前記最小パスメトリック確定器の出力側に接続された複数チャネル選択器と
を含む請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項４】
前記複数のチャネルを推定する手段は、ステータスモニタの出力側に接続された最良チャネル選択器を含み、
前記検出する手段は、最小パスメトリック確定器の出力側に接続された複数チャネル選択器を含み、
前記最良チャネル選択器および前記複数チャネル選択器に接続され、前記シンボルを含む入力信号を、前記複数のチャネルを推定する手段と前記最良チャネルのみで受信されるシンボルを検出する手段とに接続するように構成されたスイッチ
をさらに備える請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項５】
前記シンボルが、前記最良チャネルでのみ受信されたシンボルを検出する手段によって処理される前に、前記シンボルを格納するバッファ
をさらに備える請求項４記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項６】
前記複数のチャネルを推定する手段と前記最良チャネルを選択する手段とは、前記推定されたシンボルにしたがって前記複数の推定されたチャネルを更新すると共に、ビタビトレリスにおいて測定された最小パスメトリックとチャネル変動とに基づいて前記最良チャネルを確定する
請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項７】
前記シンボルを検出する手段は、前記最良チャネルを通して受信されたシンボルを検出し、前記最良チャネルに適用される最尤技術を使用してビタビトレリスの最小パスメトリックに基づいて、前記入力信号を前記複数のチャネルを推定する手段に切替える時を判断する
請求項４記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項８】
前記複数のチャネルを推定する手段は、並列リストビタビアルゴリズムを使用して前記複数のチャネルの複数の推定値を同時に維持し、最小パスメトリックおよび正しい展開を有する前記最良チャネルが選択される
請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項９】
前記複数の推定値は、最小平均二乗プロセスを使用して更新される
請求項８記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１０】
前記複数の推定値は、再帰的最小二乗プロセスを使用して更新される
請求項８記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１１】
前記受信シンボルは、
Ｎｔｒｅｌｌｉｓ＝２Ｌ（２Ｌ＋１−２）（２Ｌ＋１−４）…（２Ｌ＋１−２Ｌ）
によって表される線形制約にしたがってビタビトレリスにマップされ、ここでＮｔｒｅｌｌｉｓはマッピングの数であり、項の数はＬ＋１であり、受信チャネルシンボルは
｛ｃ１，ｃ２，…，ｃ２Ｌ，−ｃ２Ｌ，…，−ｃ２，−ｃ１｝
である
請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１２】
前記最良チャネルは、Ｌが４未満である場合、５０未満のシンボルが受信される前に選択される
請求項１１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１３】
前記最良チャネルがビタビトレリスの唯一のパスで更新される間に前記シンボルが検出される
請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１４】
前記最良チャネルにおいて前記シンボルを検出した後に前記最良チャネルの更新が遅延される
請求項１記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１５】
前記遅延は、前記最良チャネルの前記更新をそらす可能性のある単独の高い値のノイズを低減するために１０未満のシンボルである
請求項１４記載のブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための装置。
【請求項１６】
シンボルを送信するための複数のチャネルを有する通信システムにおけるブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための方法であって、
前記複数のチャネルから受信したシンボルを使用して前記複数のチャネルを推定するステップと、
前記推定された複数のチャネルから最良チャネルを選択するステップと、
単一パスにおいて前記最良チャネルを更新している間に前記最良チャネルにおいてのみ受信されるシンボルを検出するステップと
を含むブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に通信システムに関し、特にマルチアクセス干渉、マルチパスフェーディング、変動電力レベルおよびノイズの影響を受け易い無線通信チャネルを推定することにより、それらチャネルを通して送信された信号を検出する通信システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
通信システムには多数の問題がある。移動通信における信号回復の主な課題は、チャネルフェーディングおよび歪みのある場所で複数のチャネルによって送信された信号から信号を復元することである。多くの通信システムでは、受信機は、マルチパスによる多重送信信号にいずれかのノイズが加算された合計を観測する。さらに、携帯送信機がその経路に沿って進行するにしたがい、通信環境は常に変化している。その結果、受信信号は、時間、空間および周波数に関して変位する。したがって、多くの無線通信システムは、送受信機が移動すること、環境状態が変化すること、およびチャネルアクセスの性質がランダムであることにより、非常に動的な状態の下で動作する。受信機におけるマルチパスチャネルおよび検出信号の等化により、多くの困難がもたらされる。
【０００３】
無線通信システムでは、移動送信機は、高データ転送速度でシンボルを送信する。信号の複数のコピーは、遅延を伴って、主信号と干渉する可能性がある。これは、「遅延スプレッド」と呼ばれ、符号間干渉（ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ（ＩＳＩ））をもたらす。その結果、等化器が必要とされる場合がある。多くの通信システムにおいて、トレーニング系列を用いる等化が広く使用されている。しかしながら、マルチポイント通信ネットワーク等のアプリケーションでは、トレーニング系列を使用することなく同期化および等化を行うことが望ましい。
【０００４】
高速フェーディングチャネルでは、トレーニング系列は大きなオーバヘッドとなる可能性があり、チャネルスループットを大幅に低減する場合がある。したがって、ジョイントチャネル推定および信号検出を伴うブラインド等化技術がしばしば必要とされる。従来技術では、確率的傾斜アルゴリズムと高次（ｈｉｇｈｅｒ  ｏｒｄｅｒ）信号統計と使用する方法を含むブラインド等化のためのあらゆる方法が周知である。しかしながら、それら方法の主な欠点は、チャネル推定の収束が低速であることであり、しばしば、許容可能なチャネル推定値が取得される前に１００００〜５００００シンボルが必要となる。
【０００５】
最尤系列推定
広く使用されるブラインド等化方法は、最尤系列推定（ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＭＬＳＥ））に基づく。簡略化した離散時間有限チャネルモデルｈ（ｋ）、ｋ＝０，１，…，Ｌの場合、伝送されたシンボルｘ（ｎ）、ｎ＝１，２，…，Ｎが与えられると、受信系列ｙ（ｎ）、ｎ＝１，２，…，Ｎは、以下のように表すことができる。
【０００６】
【数１】
2004159269.tif 000003
【０００７】
ここで、変数ｖ（ｎ）は、ゼロ平均および分散σ２の互いに独立で同一の分布にしたがう（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ａｎｄ  ｉｄｅｎｔｉｃａｌｌｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ（ｉ．ｉ．ｄ．））付加的ガウスノイズである。Ｎ個の受信シンボルのブロックの場合、受信系列ｙ（ｎ）の確率密度関数は、チャネルモデルｈ（ｎ）および送信シンボルｘ（ｎ）が既知であるという条件の下、以下のようになる。
【０００８】
【数２】
2004159269.tif 000004
【０００９】
ブラインド等化は、実質的に、観測結果のセットｙからのみチャネルインパルス応答ｈと送信データｘとを推定する。等価的に、解は、ｈおよびｘに対する以下のコスト関数を最小化する。
【００１０】
【数３】
2004159269.tif 000005
【００１１】
ここで、Ａは、以下の通りである。
【００１２】
【数４】
2004159269.tif 000006
【００１３】
式（３）を最小化することによって入力信号が既知となる場合、最尤チャネル推定は、以下によって取得することができる。
【００１４】
ｈＭＬ（ｘ）＝（ＡｔＡ）−１Ａｔｙ                        （５）
【００１５】
一方、チャネルインパルス応答が既知である場合、ソースシンボルの最尤系列を、ビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）アルゴリズムを用いて取得することができる。ｈもｘも既知でない場合、直接の手法は、あり得るデータ系列ｘ各々に対しチャネルインパルス応答ｈの最尤推定を確定することである。そして、対応するチャネル推定値各々に対するコスト関数Ｊ（ｈ，ｘ）を最小化するデータ系列が選択される。明らかに、この徹底的な探索手法は、受信したシンボルの数が増大すると実際に使用することが困難になるほどのかなりの計算上の複雑性を有する。
【００１６】
一般的な最尤ベースのジョイントチャネル推定および信号検出方法は、概して、初期チャネル推定ステップと、それに続く代替信号検出ステップおよびチャネル更新ステップとを含む。
【００１７】
一般的な従来技術による方法は、シンボルが既知であると想定するパラメータ推定と、チャネルパラメータが既知であると想定するビタビ系列検出との間で交互に動作する。それら方法の１つの潜在的な欠点は、それらが、チャネルパラメータの初期推測に対して非常に影響を受け易いということである（例えば、非特許文献１および２参照。）。
【００１８】
また、量子化チャネル推定方法も使用することができる。それらの方法は、概して初期チャネル推定に対してそれほど影響を受けない（例えば、非特許文献３参照。）。その方法は、チャネルパラメータの初期推定に対して並列構造および頑強性において利点を有するが、複数のビタビアルゴリズムが同時に動作するため、その複雑性はチャネルのオーダで指数関数的に増大する。
【００１９】
ジョイントブラインドチャネル推定の他の従来技術による方法は、並列適応的汎用ビタビアルゴリズムを使用して、シンボル検出のための複数の推定チャネルを確定する（例えば、非特許文献４および５、特許文献１参照。）。各時刻の間に複数のチャネル推定が同時に維持されるため、この方法は、従来のビタビアルゴリズムより多くの計算資源を必要とする。より重大なことには、その方法は、粗いチャネル推定に迅速に達することができるにも関らず、最良の収束性能を保証しない。それは、チャネル指定が収束する時、ノイズによって本方法が各ステップにおいて異なるチャネル推定値からランダムに選択することになる可能性があるためである。チャネル推定値は、パスメトリックが確定された直後に更新される。したがって、単一の高ノイズ値がチャネル更新の方向をそらし非最適なチャネル推定をもたらす可能性がある。さらに、Ｓｅｓｈａｄｒｉによって導出されたトレリスマッピングの数は、以下のようになる。
【００２０】
Ｎｔｒｅ＝２Ｌ（２Ｌ＋１−２）（２Ｌ＋１−４）…（４）（２）（１）＝２２Ｌ（２Ｌ）！／２
【００２１】
その値は、有効なチャネル推定に望まれるトレリスマッピングの最小数よりずっと高い。
【００２２】
【特許文献１】
米国特許第５，２６３，０３３号明細書
【非特許文献１】
Ｋａｌｅｈ著「Ｊｏｉｎｔ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｙｍｂｏｌ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｌｉｎｅａｒ  ｏｒ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｕｎｋｎｏｗｎ  ｃｈａｎｎｅｌｓ」ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｖｏｌ．４２，  Ｎｏ．  ７，  ＰＰ．  ２４０６−２４１３，  Ｊｕｌｙ，  １９９４
【非特許文献２】
Ｆｅｄｅｒ著「Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｊｏｉｎｔ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄａｔａ  ｒｅｃｏｖｅｒｙ−ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」ＩＥＥＥ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｏｃｅａｎｉｃ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  Ｖｏｌ．  １６，  Ｎｏ．  １，  ＰＰ．  ４２−５５，  Ｊａｎｕａｒｙ，  １９９１
【非特許文献３】
Ｚｅｒｖａｓ著「Ａ  ｑｕａｎｔｉｚｅｄ  ｃｈａｎｎｅｌ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｂｌｉｎｄ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ」Ｐｒｏｃ．  ＩＥＥＥ  ＩＣＣ’９２，  Ｖｏｌ．  ３，  ｐｐ．１５３９−１５４３，  １９９２
【非特許文献４】
Ｓｅｓｈａｄｒｉ著「Ｌｉｓｔ  Ｖｉｔｅｒｂｉ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｖｏｌ．  ４２，  Ｎｏ．２／３／４，  ｐｐ．３１３−３２３，  Ｆｅｂｒｕａｒｙ，  １９９４
【非特許文献５】
Ｓｅｓｈａｄｒｉ著「Ｊｏｉｎｔ  ｄａｔａ  ａｎｄ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｂｌｉｎｄ  ｔｒｅｌｌｉｓ  ｓｅａｒｃｈ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｓｉｏｎｓ，  Ｖｏｌ．  ４２，  Ｎｏ．  ２／３／４，  ｐｐ．１０００−１０１１，  １９９４
【００２３】
【発明が解決しようとする課題】
要約すると、従来技術によるチャネル推定およびシンボル検出のうちそれほど複雑でない方法は、初期チャネル推定に対して影響を受け易く、頑強な初期推定は、非常に計算上複雑である。
【００２４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための２モードトレリスベース最尤（ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ（ＭＬ））方法および装置を提供する。第１のモード中、複数のチャネルが推定され、推定された複数のチャネルを通して検出されたシンボルを使用して推定値が更新される。シンボルが検出される際、複数のチャネルの各々に対するパスメトリックとチャネル変動とが監視される。複数のチャネルの最小パスメトリックと対応するチャネル変動とが所定の制約を満足しない間、プロセスは繰返す。満足すると、複数のチャネルのうちの最良チャネルが識別される。
【００２５】
最良チャネルが識別されると、本方法は第２のモードに切替り、最良チャネルの最小パスメトリックかまたはこの最小パスメトリックの変化の割合が所定閾値より下を維持する限り、その最良チャネルにおいてシンボルが検出される。最良チャネルの最小パスメトリックが閾値を超過すると、プロセスは動作の第１のモードに戻るよう切替り、新たなチャネル推定値を探索する。
【００２６】
より詳細には、本発明は、シンボルを送信するための複数のチャネルを含む通信システムにおいてブラインドジョイントチャネル推定および信号検出を実行する方法およびシステムを提供する。
【００２７】
複数チャネルは、複数チャネルを通して最初に受取られたわずかな数のシンボルを使用して推定される。
【００２８】
チャネルが推定されると、単一の最良チャネルが選択される。それ以降、最良チャネルが更新される間、その最良チャネルにおいてのみ、シンボルの大部分が検出される。
【００２９】
【発明の実施の形態】
ブラインドチャネル推定および信号回復
図１は、本発明が解決する「ブラインド（ｂｌｉｎｄ）」チャネル問題のモデルである。ソース信号ｓ１０１は、上記状態にさらされ易いチャネルＨ１１０を通して送信される。この結果、未知の信号ｙ１０２が時間および周波数分散を有することになる。付加ノイズｎ１２０がさらに問題を複雑化し、受信信号ｒ１０３をもたらす。古典的なチャネル推定では、入力信号と出力信号とがともに通常既知である。しかしながら、ブラインドチャネル推定では、受信信号ｒ１０３のみが入手可能であり、したがってチャネルＨ１１０およびノイズｎ１２０の効果しかブラインド推定することができない。
【００３０】
システム構造
図２ａは、本発明によるブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のためのシステム２００を示す。システム２００は、チャネル推定器および選択器２１０とシンボルプロセッサ２４０とを有する。システム２００への入力は、受信信号２０１であり、出力は、検出シンボル２０９と推定チャネル応答２５１との系列である。スイッチ２３５が、動作の第１のモード中はチャネル推定器および選択器２１０に、または動作の第２のモード中はシンボルプロセッサ２４０に、入力信号２０１を接続する。システム２００はまた、チャネル推定器および選択器２１０が動作している間にシンボルプロセッサ２４０のための遅延入力を格納するバッファ２６５も有することができる。
【００３１】
図２ｂは、トレリスベースの複数チャネル推定器２２０に接続された第１のシンボル検出器２１５と共に、第１のシンボル検出器と複数チャネル推定器とから出力を受取るステータスモニタ２２５を有する、チャネル推定器および選択器２１０の詳細を示す。ステータスモニタ２２５は、最良チャネル選択器２３０に出力を提供する。
【００３２】
シンボルプロセッサ２４０は、遅延器２７０と共にトレリスベースの最良チャネル更新器２５０に接続された第２のシンボル検出器２４５と、最小パスメトリック確定器２５５と、複数チャネル選択器２６０と、を有する。
【００３３】
システム動作
本発明によるシステム２００は、動作の２つのモードを有する。第１のモード中、チャネル推定器および選択器２１０は、入力信号２０１に対して複数の推定チャネルを更新すると共に、ビタビトレリスで測定された最小パスメトリックおよびチャネル変動に基づき、最良チャネル２３１を確定する。
【００３４】
第２のモード中、シンボルプロセッサ２４０は、最良チャネルを通して受信されたシンボルを検出し、信号２６１を使用して、最良チャネルに適用された最尤技術を使用することによりビタビトレリスの最小パスメトリックに基づいて、第１のモードに戻るように切替るべき時を判断する。
【００３５】
ブラインドジョイントチャネル推定および信号検出のための方法２００の動作は、第１のモードで開始し、スイッチ２３５が入力信号２０１をチャネル推定器および選択器２１０に向ける。第１のシンボル検出器２１５は、入力信号を受取り、複数のチャネルを通して移動しているシンボル（→）ｘ２１６を推定する。なお、前記「（→）ｘ」は、「ｘ」の上に「→」を付したものを示している。以下同様とする。チャネルインパルスの初期の「粗い」推定を使用して、第１の推定シンボルが検出される。
【００３６】
その後、複数チャネル推定器２２０が、第１のシンボル検出器２１５の出力信号（→）ｘ２１６を使用して、複数チャネルのインパルス応答（→）Ｈ２２１をさらに推定する。ステータスモニタ２２５は、第１のシンボル検出器と複数チャネル推定器とからの出力を使用して、複数の推定チャネルの各々のパスメトリックとチャネル変動とを監視する。最良チャネル選択器２３０は、最小パスメトリックと後により詳細に説明する線形制約を満足するチャネル展開（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）とを有する複数の推定チャネルから推定チャネル２３１を選択する。
【００３７】
最良チャネル２３１が選択されると、スイッチ２３５は、入力信号２０１をシンボルプロセッサ２４０に向ける。第２のシンボル検出器２４５は単に、最良チャネルを移動しているシンボル２０９を検出するのみである。第２のシンボル検出器２４５出力は、検出シンボルｘ２０９の系列である。さらに、最良チャネル更新器２５０は、第２のシンボル検出器の遅延出力２７０を使用して、最良チャネルのインパルス応答（→）ｈ２０７をさらに更新する。最良チャネル更新器出力２０７は、第２のシンボル検出器においてシンボル２０１を検出するために使用される。
【００３８】
最小パスメトリック確定器２５５は、第２のシンボル検出器かまたは最良チャネル推定器のいずれかの出力を使用して、最良チャネルの最小パスメトリックを確定する。最良チャネルのパスメトリックが所定閾値より大きい場合、複数チャネル選択器２６０は、スイッチ２３５に対し、信号２６１により入力信号２０１をチャネル推定器および選択器２１０に向けさせることにより、次の最良チャネルを選択することができるようにする。
【００３９】
動作の第１のモード中、並列リストビタビアルゴリズムを使用して複数チャネル推定値を同時に維持する。そして、最小パスメトリックと正しい展開（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）とを有するチャネルを最良チャネルとして選択する。最小平均二乗（ｌｅａｓｔ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ（ＬＭＳ））かまたは再帰的最小二乗（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅ（ＲＬＳ））のいずれかを使用して、シンボルが検出された後にチャネル推定値を更新することができる。このタスクには、わずかな数の受信シンボルのみが必要であり、たとえば、５までのチャネル長に対して５０未満である。トレリスマッピングの線形制約を利用してチャネル推定値の展開およびパスメトリックを監視することにより、最良チャネルが推定された時が確定される。最良チャネルが選択されると、第２の動作モードが、最良チャネルにおいて適応的ビタビアルゴリズムを使用することにより、最良チャネル推定値を更新または追跡してシンボルを検出する。
【００４０】
動作の第１のマルチチャネルモード
図３は、本発明により複数チャネル推定器２２０によって使用されるトレリスをモデル化している。２進信号（Ｍ＝２）およびチャネルインパルス応答Ｌ＋１に対し、トレリス構造３００が画定される。図３は、Ｌ＝２の場合の実施例である。タスクは、受信シンボルを適当なトレリスブランチに正確にマップすることである。
【００４１】
マッピングの数は、以下の式によって表される。
【００４２】
Ｎｔｒｅｌｌｉｓ＝２Ｌ（２Ｌ＋１−２）（２Ｌ＋１−４）…（２Ｌ＋１−２
Ｌ）    （６）
【００４３】
ここで、上記積の項の数はＬ＋１である。付加ノイズが無い場合、受信チャネルシンボルは
【００４４】
｛ｃ１，ｃ２，…，ｃ２Ｌ，−ｃ２Ｌ，…，−ｃ２，−ｃ１｝
となる。
【００４５】
式（６）は、以下のように解釈される。差分符号化が採用される場合、シンボルｃ１を、２Ｌブランチのうちの１つにマップすることができる。そして、トレリスブランチの対称性により、シンボル−ｃ１は自動的に固定される。したがって、シンボルｃ２を続く２Ｌ＋１−２ブランチのうちの１つにマップすることができる。同様に、シンボルｃ３が２Ｌ＋１−４ブランチのうちの１つにマップされる。しかしながら、シンボルｃＬ＋１がマップされる限り、完全に割付けられた２（Ｌ＋１）ブランチからＬ＋１ブランチを選択することにより、Ｌ＋１線形方程式を設定することができる。これら線形方程式から、チャネルインパルス応答のＬ＋１成分が完全に確定される。したがって、シンボル｛ｃＬ＋２，…，ｃ２Ｌ｝および｛−ｃＬ＋２，…，−ｃ２Ｌ｝の残りが、自動的に、チャネルインパルス応答ｈにしたがってそれらの対応するブランチにマップされる。この特性は、本発明によりシンボルをトレリスブランチにマップするための上述した線形制約である。
【００４６】
本発明による線形制約は、従来技術では考慮されてこなかった。また、トレリスマッピングの数は、本発明では従来技術よりずっと低い。トレリスマッピングのすべてを考慮して最良の１つを見つけることは不可能であるが、ここでは、複数の「最も適当な」マッピングを同時に考慮する。これは、ＬＭＳまたはＲＬＳ適応方法を用いて並列リストビタビアルゴリズムを組込むことによって実現することができる。線形制約によって制限されるため、良いチャネル推定値を取得するためのシンボル系列の実際の長さは極めて短い。並列適応的リストビタビアルゴリズムを採用することにより、Ｌ≦４である場合、概して最初の３０〜５０シンボルにおいて高速収束が発生する。
【００４７】
動作の第２の単一チャネルモード
最良のチャネルが確定された後、並列適応的リストビタビアルゴリズムを使用し続けることは不要である。この時点で、動作の第２のモードに切替ることが妥当である。このモードにある間、ＬＭＳかまたはＲＬＳプロセスを使用して最良のチャネルをさらに更新することができる。
【００４８】
本方法２００では、このタスクを達成するために適応的ビタビアルゴリズムが使用される。シンボル検出とさらなるチャネル更新との間に、わずかな数のシンボル、例えば１０と等しい遅延が置かれる。遅延は、最良チャネルの更新をそらす可能性のある単独の高い値のノイズを低減する。
【００４９】
第１のモードの間に最良チャネルが推定される間、バッファ２６５を使用して入力シンボルを格納することができる。その後、動作の第２のモード中に、これら格納されたシンボルを検出することができる。
【００５０】
動作の第２のモードでは、本発明はトレリスの１つのパスのみにおいてシンボル検出およびチャネル更新を実行する。これにより、反復する従来技術の方法に関連する長い遅延が除去される。本発明は、従来技術におけるようにチャネルを更新する際の遅延が０であって並列適応的リストビタビアルゴリズムを連続して使用する場合に比較してＭＳＥ収束が優れている。チャネル推定のＭＳＥは、以下のように表すことができる。
【００５１】
【数５】
2004159269.tif 000007
【００５２】
ここで、ｔはトレリス処理中の時間ステージである。変数Ｉは平均ＭＳＥ値を取得するためにテストされるデータブロックの数であり、値ｈ（ｋ）はオリジナルのチャネル応答であり、ｈｅｓｔｉ（ｋ）（ｔ）はｔ−ｔｈブロックに対する時刻ｔの推定チャネル応答である。
【００５３】
上記２つの動作モード間のスイッチ
チャネルシンボルのトレリスブランチへのマッピングのための線形制約は、わずかな数の受信シンボル後の最良チャネル選択を保証するだけでなく、同様にこれら２つの動作モード間を切替える技術も提供する。
【００５４】
図３に示すように、チャネルノイズが無い場合、ここでは、上記４つの異なるセットから４つの異なるシンボルが受取られる場合、開始状態が与えられると、８つの異なるチャネルシンボル｛（ｃ１，−ｃ１），（ｃ２，−ｃ２），（ｃ３，−ｃ３），（ｃ４，−ｃ４）｝がある。トレリスマッピングは、次のシンボルを受取ることによって完全に固定される。したがって、この実施例では、チャネル応答を確定するために十分な受信系列の長さを、５シンボル程度に短くすることができる。これら同様の特徴を採用することにより、最良チャネルが取得されるか否かを監視することができる。
【００５５】
異なるステージで最小パスメトリックを用いてトレリスの状態を経るパスをチェックすることができる。多数の連続的なステージにおいて線形制約が満足される場合、最良チャネルを確定する高信頼性が保証される。この線形制約はまた、１つのチャネルが正しく展開しているか否かを示す。すなわち、チャネルがそれ自体の先のバージョンから更新されるか、または別のチャネルの先のバージョンから更新されるかである。要するに、チャネル変動と最小パスメトリックとを活用することにより、動作の第１のモードから動作の第２のモードにいつ切替えるかを判断することができる。
【００５６】
第２のモードでは、トレリスに沿った最良チャネル更新の最小パスメトリックが監視される。最小パスメトリックの値は常に増加するが、最小パスメトリックの増加の割合と絶対値とは、検出されたシンボルとオリジナルの送信シンボルとの間の距離によって確定される。したがって、最小パスメトリックの増加の割合または値が所定閾値より大きい場合、真のチャネル応答から現推定チャネル応答が異なっている。この場合、複数チャネル選択器２６０が、動作の第１のモードに戻るよう切替えて別の最良チャネルを選択するように、ライン２６１に信号をアサートする。
【００５７】
【発明の効果】
トレリスベースの最尤信号推定およびブラインドジョイントチャネル推定および信号検出の発明は、以下の効果を有する。第１に、本方法は、第１のモード中に複数のチャネルを同時に推定するため、初期チャネル推定に対して安定している。第２に、本方法では、トレリス進行中に単一のチャネル推定値のみが維持される場合、動作の第２のモード中の計算上の複雑性が低減される。第３に、動作の第１のモードにおいて最良チャネルを推定するために使用される非常にわずかな数のシンボルを除き、単一パスのみにおいてシンボルの大部分が処理される。これにより、多くの従来技術の方法において固有の長い遅延が除去される。最後に、本発明は、チャネル推定に対して高収束性能を達成することができる。
【００５８】
本発明を好ましい実施形態の実施例として説明したが、本発明の意図および範囲内であらゆる他の適応および変更が行われてよいことが理解されなければならない。したがって、併記の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の意図および範囲内にあるかかる変形態様および変更態様のすべてを包含する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によって推定されるブラインドチャネルのブロック図である。
【図２ａ】本発明によるブラインドチャネル推定および信号検出のための方法および装置の概略のブロック図である。
【図２ｂ】図２ａに示すようなブラインドチャネル推定および信号検出のための方法および装置の詳細なブロック図である。
【図３】本発明によるトレリス構造の表現である。
【図１】
2004159269.tif 000008
【図２ａ】
2004159269.tif 000009
【図２ｂ】
2004159269.tif 000010
【図３】
2004159269.tif 000011
【外国語明細書】
2004159269.tif 000012
2004159269.tif 000013
2004159269.tif 000014
2004159269.tif 000015
2004159269.tif 000016
2004159269.tif 000017
2004159269.tif 000018
2004159269.tif 000019
2004159269.tif 000020
2004159269.tif 000021
2004159269.tif 000022
2004159269.tif 000023
2004159269.tif 000024
2004159269.tif 000025
2004159269.tif 000026
2004159269.tif 000027
2004159269.tif 000028
2004159269.tif 000029
2004159269.tif 000030
2004159269.tif 000031
2004159269.tif 000032
2004159269.tif 000033