(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ送信チャネルのターボ推定付き受信器において、
前記受信器は、少なくとも１つのチャネル推定器（１０）とシンボル検出器（２０）を、前の反復時にシンボル検出器（２０）によって推定された送信データを戻すための、チャネル推定器（１０）への帰還ループ（５０）と共に備え、
前記受信器は、チャネル推定器（１０）とシンボル検出器（２０）が、各々の動作が少なくとも１つの送信されたシンボルが備わった推定を作り出すような一連の動作を実行するように設計され、
前記チャネル推定器（１０）は、一群の受信したデータ項目から、推定すべき送信済みシンボルに依存するその一部を排除し、かつ、依存性が排除された前記受信済みデータを基にして、依存性がやはり排除された伝搬チャネルの決定を与え、
前記シンボル検出器（２０）は、前記伝搬チャネルを基にして、送信したデータを推定することによって、動作を継続し、
前記チャネル推定器（１０）は、依存性が排除された前記データに基づくことによってと、ターボ推定の先立つ反復で推定され、帰還ループ（５０）を介してチャネル推定器（１０）へ与えられた前記送信済みデータからの両方によって依存性が排除された伝搬チャネル（１０）を決定するように設計されることを特徴とする受信器。
【請求項２】
各々が特に送信済みデータの異なる項目の推定に対応する、伝搬チャネル
【数１】
0004481835.tif 000011
の異なる推定を達成するために、前記チャネル推定器（１０）は、同じベクトル
【数２】
0004481835.tif 000012
を使用して、この同じベクトルから各々の場合
【数３】
0004481835.tif 000013
に特有のベクトルを減じ、各々の場合に特有のこのベクトルは、推定しようとするデータに依存する受信済みデータによって主に構成されることを特徴とする請求項１記載の受信器。
【請求項３】
前記チャネル推定器（１０）は、各特有のベクトルを計算するのに、一定の行列
【数４】
0004481835.tif 000014
と、ｄ（ｎ）に依存するために排除されたデータのベクトル
【数５】
0004481835.tif 000015
との積の形式で、伝搬チャネル計算において減じるように設計されることを特徴とする請求項２記載の受信器。
【請求項４】
前記チャネル推定器（１０）は、推定しようとする様々な送信済みシンボルｄ（ｎ）に対して、依存性が排除された計算済みチャネル推定値
【数６】
0004481835.tif 000016
を、次の式で利用することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の受信器。
【数７】
0004481835.tif 000017
この式において、
【数８】
0004481835.tif 000018
は、推定しようとするシンボルｄ（ｎ）の各々に対する同一のベクトルであり、Ａは、推定しようとする様々なシンボルｄ（ｎ）に使用される同一の行列であり、
【数９】
0004481835.tif 000019
は、受信器によって受信されたデータから主に構成され、推定しようとする送信済みシンボルｄ（ｎ）に依存する。
【請求項５】
次の式を特徴とする請求項４記載の受信器。
【数１０】
0004481835.tif 000020
ここで、ｙの項は、受信器が受信したデータであり、
【数１１】
0004481835.tif 000021
は、ターボ推定の先立つ反復時に推定された送信済みデータの行列
【数１２】
0004481835.tif 000022
の変換であり、伝搬チャネルは、一次変換であると見なされ、“ｌ”は前記一次変換の長さであり、また伝搬チャネルの長さに対応する。
【請求項６】
前記シンボル検出器（２０）は、障害除去の検出器であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の受信器。
【請求項７】
障害除去シンボル検出器（２０）は、マルチパスチャネルによって起こされる障害（ＩＣＩ，ＩＳＩ）を減らすように設計されることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の受信器。
【請求項８】
前記障害除去シンボル検出器（２０）は、他のユーザーによって起こされる障害（ＭＡＩ，ＭＵＩ）を減らすように設計されることを特徴とする請求項６または７に記載の受信器。
【請求項９】
受信したデータを処理する方法において、
前記方法は、データ送信チャネルターボ推定式であり、
前記方法において、少なくとも１つのチャネル推定器とシンボル検出器が、前の反復時にシンボル検出器によって推定された送信データをチャネル推定器へ戻すための帰還ループと共に使用され、
前記方法では、各々の動作が少なくとも１つの送信されたシンボルが備わった推定を作り出すような一連の動作が実行され、その動作において、推定のための送信されたシンボルに依存するデータが一群の受信されたデータ項目から排除され、かつ、依存性が排除された前記受信済みデータを基にして、依存性がやはり排除された伝搬チャネルの決定がチャネル推定器によって与えられ、前記動作はシンボル検出器内で前記伝搬チャネルに基づいて送信済みシンボルを推定することで継続され、
前記チャネル推定器は、依存性が排除された前記データに基づくことによってと、ターボ推定の先立つ反復で推定され、帰還ループを介してチャネル推定器へ与えられた前記送信済みデータからの両方によって依存性が排除された伝搬チャネルを決定するように設計されることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データパケット（ビットのパケット）によるディジタル送信に基づいた通信に関し、前記データは、チャネル符号化器（誤り訂正符号化器）によって前もって符号化される。
【背景技術】
【０００２】
伝搬という事象のせいで、送信された信号は、大量の歪みを受ける。送信されたデータ（情報ビット）を読み出すためには、伝搬による影響を補償する必要がある。これを行うのには、伝搬状態を推定する必要があり、より正確には、無線状態を特徴付けるいわゆる“伝搬チャネル”を推定する必要がある。
【０００３】
【非特許文献１】M.Sandell他、"Iterative channel estimation using soft decision feedback", Proc. Blobecom '98, 第３７２８〜３７３３頁、１９９８年１２月
【非特許文献２】P.Strauch他、" Iterative channel estimation for EGPRS", Proc. IEEE VTC'2000 Fall, 第２２７１〜２２７７頁、２０００年９月
【非特許文献３】A.Klein, G.Kaleh, P.Baier, "Zero forcing and minimum mean-square-error equalization for mulyiuser detection in CDMA channels", IEEE Transactions on Vehicular Technology, １９９６年５月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
伝搬チャネルモデルは、そのインパルス応答に特徴がある線形フィルターである。伝搬チャネルが推定される品質は、受信データが受信器によって再構成される品質に大きな影響を与える。受信器側での雑音のせいで、チャネルを完全にモデル化することは決してできないことに注意しなくてはならない。それでもなお、できるだけ高品質のサービスを得るため、あるいはリンクの量を最適化するために、伝搬チャネルを推定する試みにおいて“最善”を尽くすことが基本的なことである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記のことが本発明の目的であり、この目的は、データ送信チャネルのターボ推定付き受信器を用いることによって達成されるが、この受信器は、少なくとも１つのチャネル推定器とシンボル検出器を、前の反復時にシンボル検出器によって推定された送信データを戻すための、チャネル推定器への帰還ループと共に備え、前記受信器において、チャネル推定器とシンボル検出器が、各々の動作が少なくとも１つの明確な送信されたデータ項目が備わった推定を作り出すような一連の動作を実行するように設計され、前記チャネル推定器は、一群の受信したデータ項目から、推定すべき送信済みデータ項目に依存するその一部を排除し、かつ、依存性が排除された前記受信済みデータを基にして、依存性がやはり排除された伝搬チャネルの決定を与え、前記シンボル検出器は、前記伝搬チャネルを基にして、送信したデータを推定することによって、動作を継続する。
【０００６】
本発明は、受信したデータを処理する方法も提供しており、本方法は、データ送信チャネルターボ推定式であり、該方法において、少なくとも１つのチャネル推定器とシンボル検出器が、前の反復時にシンボル検出器によって推定された送信データをチャネル推定器へ戻すための帰還ループと共に使用され、本方法では、各々の動作が少なくとも１つの明確な送信されたデータ項目が備わった推定を作り出すような一連の動作が実行され、その動作において、推定のための送信されたデータ項目に依存するデータが一群の受信されたデータ項目から排除され、かつ、依存性が排除された前記受信済みデータを基にして、チャネル推定器は、依存性がやはり排除された伝搬チャネルの決定が与えられ、前記動作は送信済みデータ項目を推定することで前記伝搬チャネルに基づいてシンボル推定器内で継続される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明の他の特徴と目的と利点とは、添付の図面を参照しながら、以下の詳細な説明を読むことで明らかになる。
【０００８】
ここに提案する発明は、チャネル推定を使用するディジタル送信システムに応用され、また特に、移動無線システムと無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）とに応用される。
【０００９】
特に、ここに提案する一般的な考えは、制限無しに、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）、時間二重ＣＤＭＡ（ＴＤ−ＣＤＭＡ）、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）、直交周波数分割多重（ＭＣ−ＣＤＭＡ）、多数キャリアＣＤＭＡ（ＭＣ−ＣＤＭＡ）のシステムに応用され、それは、システムが多送信多受信（multiple transmit multiple receive :ＭＴＭＲ）アンテナ構成であるか、或いは多入力多出力（multiple input multiple output：ＭＩＭＯ）構成であるかに係わらずである。
【００１０】
明細書の以下において、ターボ受信器のようなあらゆる反復型受信器のチャネル推定器部分に、特に多くの注意が払われる。ここに記載した内容は、チャネル推定やシンボル検出や復号が反復して行われるあらゆる受信器に適用することができる。
【００１１】
従来の受信器の（ディジタル送信での）動作の一般的な原理を、以下に簡単に振り返って、ターボ受信器の原理を説明する。
【００１２】
従来型の受信器の動作を明確に理解するために、伝搬チャネルを通って送信される単一パケットのビットを考察する。このパケットは送信されてから、伝搬中に、受信器に到着した後に、フィルタリングを受け、雑音にさらされる。
従来型の受信器は、以下のように動作する（図１）。
【００１３】
受信したパケットから、データの或る断片（通常非常に小さい断片）を抽出し、この断片は“練習用”シーケンスと呼ばれる。この断片は、受信器が前もって構造によって知っているデータを含んでおり、このデータは、特にチャネルを推定するのに使われる。この練習用断片に基づいて、チャネル推定器の段階１０は、既知の所定のアルゴリズムを使用して無線状況を推定する。
【００１４】
推定されたチャネルに基づいて、データ検出段階はシンボル検出器２０（これは様々な種類の構造で良い：線形等化を行い、最大尤度を検出し、機能的な最大化の意味で検出を実行し、直列或いは並列の障害除去を行う等）を備え、これは、符号化され送信されたビット／シンボルを、データパケットの未知の断片、すなわち、練習用シーケンスの外側に置かれた断片に対応する観察に基づいて推定する。通常、検出処理は、復号器の動作中に受信した信号の電力が段々上がる影響を弱める目的で、普通は送信中に起こるインターレースを反転するデインターレースの次にくることに注意したい。
【００１５】
最後に、復号段階で、チャネル復号器４０は、送信済み信号の構造を利用することで、いくつかの検出誤りを除去するが、この構造は受信器には普通に知られたものである。
【００１６】
ある種のシンボル復号器とチャネル復号器は、自身の出力の信頼性に関する情報も持っており、この場合、それらは一般に軟出力と呼ばれ、送信済みビットを推定するか信頼性は備えていない硬出力と対照的である。
【００１７】
利用可能な時は、この信頼性の情報は、しばしば受信器の性能を向上させることができるが、環境によって評価をする必要があるための複雑さからくる余分の費用がかかる。受信器の段階間で交換される量は、図１に示されるとおりである。
【００１８】
ターボ受信器の原理に従って、図１の受信器の性能は、その出力からの帰還ループ５０を含むことで著しく改善することができることが分かる。
【００１９】
このようにして改良された受信器の構造は、硬出力と軟出力のための、それぞれ図２と図３に示されている。この良く知られた受信器の構造は、普通“ターボ受信器”と呼ばれ、これは、部分的に、ENST Brest によってターボ検出とターボ等化において達成された、異論なく賞賛される業績から始まる。
【００２０】
これに加えて、帰還ループは、シンボル検出器とチャネル復号器とまたチャネル推定器における反復動作を引き起こす。以下の記載は、主に反復的チャネル推定器に関する。
【００２１】
ターボ受信器は、以下のように動作する。
最初に、同じ処置が図１の従来からの受信器に対して実行される：最初に伝搬チャネルが練習用シーケンスに基づいて推定され、受信されたシンボル（或いはビット）が検出され、情報ビットが復号される。
【００２２】
その後、復号器からの出力は、再符号化することによって再使用され、再符号化されたデータがシンボル検出器２０とチャネル推定器１０へ与えられる。以下の記載は、単独に、チャネル推定器１０を含んだ部分に関するものである。
【００２３】
再符号化器５２とチャネル推定器１０との間に、インターレーサー５４が挿入されて、デインターレーサー３０によって実行されたのと反対の処理を実行することに注意したい。
【００２４】
このように、チャネル推定器１０は、練習用シーケンスに加えて更なる情報源を持つ。チャネル再符号化器５２から来た推定済みビットは、追加の練習用ビットとして使用されるが、これらのビットには、少量の誤りあるいは雑音が含まれることは理解されたい。
【００２５】
この段階で、追加のものであってもそれほど複雑でない処理によって、受信器の性能を著しく向上させることができ、それによって、サービスの質を上げることができる、或いは送信器或いは受信器で消費される電力を下げることができ、そうしてシステムのリンクの経費を改善することができる。
【００２６】
ターボ受信器で普通に使用される表記上の注意の後に、この追加の処理を以下に説明する。
【００２７】
本発明を説明するために、図４と図５に示される表記、すなわちｙ（ｎ）が受信した信号を表し、Ｉ１が練習用シーケンスのビットに対応するビットパケットにおける間隔を表し、Ｉ２がＩ１と相補の間隔、すなわち未知のビットを含んだ受信済みパケットの断片を表す。加えて、もし、このシーケンスが間隔Ｉ１に属する“ｎ”に対して完全に既知のものであり、それが間隔Ｉ２に渡って推定されているならば、シーケンスｄ（ｎ）は、送信されたデータに相当し、
【数１】
0004481835.tif 000002
（以下、これをｄ＾（ｎ）と表記し、以下、同様のものは同様の表記で代用する）
は、その推定されたものに相当する。最後に、チャネルのインパルス応答の推定されたものは、ｈ＾と書かれる。
【００２８】
反復的チャネル推定に対する従来からの方策［２，３］は、チャネルｈを推定するために、全ての推定されたデータシーケンス｛ｄ＾（ｎ），ｎ∈Ｉ１∪Ｉ２｝を用いることにある。数学用語においては、システムの観測方程式は、ベクトル表記で以下のように書くことができる：Ｙ＝Ｄｈ＋ｂ。
【００２９】
図４の表記を用いると、Ｙは、ビットのパケット全体（Ｙ＝［ｙ（０）...ｙ（Ｍ−１）］Ｔ，Ｍはパケット当たりのシンボルの数）に対応する受信済み信号（観測）の全ての試料を含むベクトルを示し、Ｄは、チャネルを通って送信されるデータの行列を示し、ｈは、チャネルの正しいインパルス応答を示し、ｂは、雑音ベクトルである。
【００３０】
このように、所定の反復に対して、従来のチャネル推定の方法は、データマトリックスＤ＾の最新の推定値と観測ベクトルＹ「全体」を使って、チャネル推定値ｈ＾を得ることにある。
【００３１】
広範に使用される上述の標準的な（いわゆる“従来の”）方法の性能は、例え無限回の処理を行っても、超えることのできない或るレベルで飽和する。
【００３２】
にも係わらず、本発明の状況においては、推定されたデータがチャネル推定器によって使用されるようにして前もって注意が払われれば、上述の“障壁”は超えることができることが分かる。
【００３３】
この場合、受信した信号の「観測全てが使用される訳ではなく」、すなわちチャネル推定を実行するために、ある標本がベクトルＹから除かれる。
【００３４】
除く部分を見付けるためには、シンボル検出器からの出力と、推定のために各シンボルとを、個々のやりかたで検討する必要がある。
【００３５】
このように、索引“ｎ”のシンボルを検出するために、索引“ｎ”のシンボルから独立した観測全てに基づいて、チャネルを前もって推定することが必要である。
【００３６】
従属的観測、すなわち観測ベクトルから除かれるべき観測は、下記の観測方程式の一次元用のものから速やかに得ることができる。
【数２】
0004481835.tif 000003
つまり、所定の“ｎ”に対して、シンボル“ｄ（ｎ）”は、観測値“ｙ（ｎ），ｙ（ｎ＋１），...ｙ（ｎ＋ｌ−１）”と関連があり、ここで、ｌはチャネルのインパルス応答の長さである）。
【００３７】
結果として、前もってすぐに実行されるチャネル推定に使用される観測ベクトルから、これら観測値を除くことを提案する。
【００３８】
この推定値を用いて見付けるはずのシンボルに関連したチャネル推定値に依存することを排除することは、あらゆる種類のチャネル推定器（期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズム［６，７］）、特に最も広く知られたデータ行列“Ｄ＾”の擬似反転である推定器（この推定器は、本発明の実施形態に即して後述してある）に対して適用される一段階であることが分かるはずである。
【００３９】
特に、上述した依存性を排除することにある、この処理は、いくつかの場合（最も普通には）、以下の置き換えによって数学的に表現することができる。
【数３】
0004481835.tif 000004
【００４０】
検出すべきシンボルと、検出を実行するのに使用されるチャネル推定値との間の独立性を、このようにして作ることは、上述した特殊な場合には置き換え処理によって実行され、その結果は、チャネル推定伝搬中の誤り部分を防ぐことになり、別のやり方では、この誤り部分は、チャネル推定器からのシンボル検出器ダウンストリーム中の収束処理を“飽和させる”作用がある。
【００４１】
反復的なターボ受信手順の収束を改善するための１つの方法は、上に提案した置き換えを実行することである。
【００４２】
この提案した処理を実行することにより、ターボ受信器の性能を著しく改善することが可能であることが、本明細書の実験の部分に示されている。しかし、独立性を作るのに上に説明した置き換えが含まれる特殊な場合には、この処理による付加的な複雑さの量を決定するので、この処理が実行される方法も非常に重要である。
【００４３】
以下の説明では、複雑さからして非常に妥当であると思われる追加の費用しかかからない構成を提案する。
【００４４】
上述した本発明は、様々なやり方で実現することができる。本方法を実際に実現する１つの特別なやり方を、受信器のチャネル推定段で追加する複雑さを最少に済ませるために提案される発明に対して、特に有利な物理構造を説明する目的のために以下に記載する。
【００４５】
最初に、先行するチャネル推定から、シンボル“ｄ（ｎ）”に依存する観測値“ｙ（．）”を除く間に、シンボル“ｄ（ｎ）”が“ｐ番目”の検出で検出される。
【００４６】
最もありふれているが、全く一般的なやり方で、チャネル推定は、練習用シーケンスのシンボルと推定された情報シンボルを含んだ、データ行列“Ｄ＾”の擬似反転によって得られる。これは、以下のように示される。
【数４】
0004481835.tif 000005
【００４７】
指数Ｈは、転位と結合の処理を示している。指数＃は、擬似反転処理を示している。シンボル“ｄ（ｎ）”を検出するのに、現在の特徴ある過程において各“ｎ”に対して考察する場合には、“Ｙ”から“ｄ（ｎ）”に依存する部分を減じることが必要である。
【００４８】
選択したシンボルｄ（ｎ）を推定する特徴ある段階は、ターボ推定ループの別の反復時に実施されることが分かるはずである（例えば、連続的なシンボルｄ（ｎ）は、連続する反復時に推定される）。
【００４９】
また、特徴あるシンボルｄ（ｎ）の更新された推定は、各特徴あるシンボルｄ（ｎ）に対する伝搬チャネルの特徴ある推定を用いて、ターボ推定ループの同じ反復において実行することができることが分かるはずである。
【００５０】
パケット当たり検出すべきシンボルの数を“Ｎ”と書くことにすると（ここでＮは、上で導入した表記における間隔Ｉ２の大きさ）、シンボルを検出するのに使用される同数のチャネル推定値“ｈ＾ｎ（ｎｅｗ）”を得るために、“Ｎ”回の擬似反転を実行する必要があるのが分かるだろう。
【００５１】
含まれる計算費用を大幅に減らすための１つの考えは、以下の形式による推定値を再書き込みすることである。
【数５】
0004481835.tif 000006
【００５２】
このように、以下のようにしてチャネル推定値を得るために、
【数６】
0004481835.tif 000007
実際に計算する必要がある可変部分を特定することで、行列“Ｄ＾”をＮ回擬似反転する必要が無いことと、各シンボル“ｄ（ｎ）”に対して、シンボルを復号するために使用されるチャネル推定値内のベクトル“δｈ”を更新することが必要であることが分かる。まとめると、ここに提案するアルゴリズムは、所定の反復に対して、以下に記すような方法で移植される。
【００５３】
【数７】
0004481835.tif 000008
ここで、最初のチャネル推定値である“ｈ＾”と、
【数８】
0004481835.tif 000009
の両方は、一度だけ計算する必要があり、最後に“δｈｎ”は各シンボル“ｄ（ｎ）”に対して計算する必要がある可変部分である。
【００５４】
この変形において、複数の推定値“ｈ＾ｎ（ｎｅｗ）”は、同じ行列
【数９】
0004481835.tif 000010
を幾回にも利用するために、ターボ推定ループの同じ反復における異なる指標ｎに対してこのように計算される。ここで、“Ｄ＾”は先の反復時に推定されたデータｄ（ｎ）の行列である。
【００５５】
シンボル検出器２０は、また同じループ反復において複数の計算を実行するが、それは、それぞれの推定値“ｈ＾ｎ（ｎｅｗ）”を用いて様々なｄ（ｎ）を計算することにある。
【００５６】
このように、シンボル検出器２０は、行列“Ｄ＾”内の、複数の異なる値のｄ（ｎ）を更新し、それによって行列“Ｄ＾”を新しくする。
【００５７】
そして、この行列は、この続く反復において複数の異なる“ｈ＾ｎ（ｎｅｗ）”を計算するために、以下の反復において複数回再使用される。
【００５８】
上述した本発明は、様々なデータ検出器（或いはシンボル検出器）と共に使用することができる。本発明の特に有利な使用法は、ここに提案した、障害除去のシンボル検出器を備えたチャネル推定器と、また特に現時点で周知のものと組み合わせることにある。
【００５９】
上述した２つの処置（依存性を排除して“δｈｎ”を計算する）は、ターボ推定器を改善することに関している。これらの処置は、あらゆる反復型受信器、好ましくは依存性排除型シンボル検出器に適用することができる。
【００６０】
“δｈｎ”を計算することは、障害除去器の使用とは無関係に使用することができる（低価格で実施できる）ことが分かるはずだ。
【００６１】
同様に、障害除去器は、上述したように、“δｈｎ”を計算することとは無関係に、依存性を排除するという状況で使用することができる。
【００６２】
それでもなお、複雑さの犠牲を最小化するという点からして最高性能は、今まで提案した処置の全てが共同して使用される時に得ることができる。
【００６３】
従って、シンボル検出に対して、障害除去検出器を使用することが提案される。
【００６４】
このように、提案したターボ推定技法を選択することと、マルチパスチャネルが起こす障害、即ちチップ間あるいはシンボル間の障害（チップ間障害（ＩＣＩ）あるいはシンボル間障害（ＩＳＩ））または、他のユーザーの存在が起こす障害、すなわち多数アクセス障害（ＭＡＩ）あるいは多数ユーザー障害（ＭＵＩ）を部分的あるいは全体的に除去することを目的とするシンボル検出器と組組み合わせることを提案する。
【００６５】
実際の使用時の様々な例が以下に記される。
【００６６】
我々の提案する考えを、ＴＤ−ＣＤＭＡシステムである、ユニバーサル移動通信システム（ＵＭＴＳ）の時分割多重モードに適用した。試験したサービスと考察中のシステムの特性については以下のようであった。
−  １秒当たり１２.２ｋビット（ｋｂｉｔ／ｓ）のサービス；
−  アップリンク（移動機から基地局へ）；
−パケット（或いはスロット）当たりのシンボル数：２×１２２＝２４４の４相位相変調（ＱＰＳＫ）シンボルであり、スロット当たり全部で４８８ビットを与える；
−  ＣＤＭＡ符号拡散因子＊Ｑ＝８；
−  練習用シーケンス長：５１２チップ：
−  チャネル符号化：１／３の比を持った畳込み符号化；
−  １０ミリ秒（ｍｓ）フレーム当たり１パケット；
−  伝搬環境：国際電気通信連合（ＩＴＵ）“媒体Ａ”チャネル；
−  仮のチャネル長：５７チップ。
【００６７】
使用されたシンボル検出器は、非特許文献３に記載される線形ブロック等化器であり、“ゼロ強制ブロック線形結合検出器”（図中でＺＦ）および“最少自乗誤りブロック線形結合検出器”（図中でＭＭＳＥ）と呼ばれ、これらの検出器はＴＤＤ標準で推薦されている。
【００６８】
図６を参照する。時間スロットごとに使用中のユーザー１人に対して、対応するシミュレーションが実行される、即ち１２.５％のネットワークの負荷である（拡散因子は８であり、使用中のユーザーの最大数を８に抑える）。
【００６９】
図中の６つの曲線は、信号対雑音比（Ｅｂ／Ｎｏ）の関数としてパケット誤り率（ＢＬＥＲ：block error rate = ブロック誤り率）を表す。これらの曲線は、主に以下を示す（先頭から最後へ）：
−  反復無し（連続的な線）の整合されたフィルター（ＭＦ）の性能；
−  反復無し（３つの円で表された３つの測定点）の、ＭＭＳＥブロック等化器の性能；
−  従来のチャネル推定方法を用いた、４回繰り返す、整合の取れたフィルターＭＦの性能；
−  ４回繰り返す（３つの円で表された測定点）、ＭＭＳＥブロック等化器の性能；
−  ４回繰り返す（“本発明：実測”と書かれた実線）、提案したチャネル推定方法を用いた、整合フィルターＭＦの性能；
−  チャネル推定器に正しいデータを提供することができる（誤り無し）理想的な場合に対する、４回繰り返す（“本発明：理想”と書かれた点線）、整合フィルターＭＦの性能。
【００７０】
図６において、本発明（“本発明：実測”）は、信号対雑音比で、従来のターボ推定器（“従来”）と比べて０.５から０.６デシベル（ｄＢ）の向上を得ている。
【００７１】
ネットワークに５０％の負荷がある、すなわちスロット当たり４人の使用中のユーザーという、より普通の状況を考えると、この向上は約２ｄＢに増え（図７）、これは大きな向上となる。
【００７２】
図７に対応するシミュレーションが実行される状況に関する、より詳細ないくつかの部分について続ける。ネットワークの負荷が与えられたので、そのような環境下で多数のアクセス障害が無視できないものであるため、もうフィルターは整合されたと推定はされない。例えば、ゼロ強制（ＺＦ）とＭＭＳＥ検出器が考慮された。
【００７３】
この図で分かる重要な比較は、上から３番目の曲線（従来のチャネル推定方法）と、上から５番目の曲線（ここで提案する方法）との間の比較である。これは、上述した２ｄＢの向上を示している。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】硬出力あるいは軟出力を備えた従来の受信器の構造を示す図である。
【図２】硬出力のためのターボ推定器を備えた受信器の構造を示す図である。
【図３】軟出力に対応する、本発明の第１例によるターボ推定器を備えた受信器を示す図である。
【図４】硬出力に対する本発明の他の例による受信器の構造を示す図である。
【図５】図３で示される本発明による同種を示す図であり、明細所内の表記を用いたデータも示す図である。
【図６】本発明を実行することで得られる、信号対雑音比の関数としてのパケット誤り率を示す、実験の曲線である。
【図７】本発明を実行することで得られる、信号対雑音比の関数としてのパケット誤り率を示す、実験の曲線である。
【符号の説明】
【００７５】
１０…チャネル推定器
２０…シンボル検出器
３０…デインターレーサー
４０…チャネル復号器
５０…帰還ループ
５２…チャネル再符号化器
５４…インターレーサー
【図１】
0004481835.tif 000023
【図２】
0004481835.tif 000024
【図３】
0004481835.tif 000025
【図４】
0004481835.tif 000026
【図５】
0004481835.tif 000027
【図６】
0004481835.tif 000028
【図７】
0004481835.tif 000029