(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１および第２基本デコーダを有するターボデコーダ向けに生成された、少なくとも第１および第２エンコーダを有するターボエンコーダから発するデータストリームに関するノイズを評価する方法であって、
前記ターボエンコーダの組織出力に関係する前記ノイズの推定値、前記第１エンコーダから発する前記データストリームに関する前記ノイズの推定値、及び、前記第２エンコーダから発する前記データストリームに関する前記ノイズの推定値とを決定するステップを含むノイズ（７０）を推定する演算工程を備え、前記方法は、
前記組織出力に関する前記ノイズの推定値と前記第１エンコーダから発する前記データストリームに関するノイズ前記推定値と前記第２エンコーダから発する前記データストリームに関するノイズの前記推定値の少なくとも２つの推定値を加算する加算演算（７２）と、
前記加算演算の結果を前記加算演算において加算された被加算数の個数で除算する除算演算（７４）と、
前記除算演算の結果の逆数を雑音係数として決定する逆数演算（７６）と、
前記第１エンコーダと第２エンコーダと組織出力との少なくとも１つから発するデータストリームに前記雑音係数を乗算する乗算演算（７８）と
を行うステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記加算演算（７２）においては、前記組織出力に関する前記ノイズの推定値と前記第１エンコーダから発する前記データストリームに関するノイズの前記推定値と前記第２エンコーダから発する前記データストリームに関係するノイズ前記推定値とが加算され、
前記除算演算（７４）においては、前記加算演算の結果が３によって除算され、
前記乗算演算（７８）において、前記第１エンコーダと第２エンコーダと組織出力から発する各データストリームに前記雑音係数が乗算される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記加算演算（７２）は、前記組織出力に関係する前記推定値と前記第１エンコーダから発するデータストリームに関する前記ノイズの前記推定値とを加算する第１加算演算と、前記組織出力に関係する前記推定値と前記第２エンコーダから発するデータストリームに関する前記ノイズの前記推定値とを加算する第２加算演算とを含み、
前記除算演算（７４）は、前記第１加算演算の結果を２によって除算する第１除算演算と、前記第２加算演算の結果を２で除算する第２除算演算とを含み、
前記逆数演算（７６）において、前記第１および第２除算演算の結果の逆数がそれぞれ第１および第２雑音係数として決定され、
前記乗算演算（７８）は、前記第１エンコーダから発せられるデータストリームに前記第１雑音係数を乗算する第１乗算演算と、前記組織出力から発せられ、前記第１基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに前記第１雑音係数を乗算する第２乗算演算と、前記第２エンコーダから発せられる前記データストリームに前記第２雑音係数を乗算する第３乗算演算、及び、前記組織出力から発せられ、前記第２基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに前記第２雑音係数を乗算する第４乗算演算とを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ノイズ推定演算（７０）に際して、組織出力から発せられるデータストリームにおける各シンボルおよび第１エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボルおよび第２エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボルに関して、それぞれ、最も近い理論上のシンボルまでの各受信済みノイズシンボルのユークリッドの距離の和の移動平均が決定されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記移動平均を決定することに関して、比較演算が実施され、受信した各ノイズシンボルがどのＶｏｒｏｎｏｉ領域に属するかを決定するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
遅延適用演算（８０）が前記ステップに従って実施され、乗算演算（７８）に先立って前記組織出力および前記第１および第２エンコーダから発せられる前記データストリームへ遅延を適用するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記第１および第２エンコーダが繰り返し組織たたみこみエンコーダであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも第１および第２基本デコーダを有するターボデコーダ向けに生成された、少なくとも第１および第２エンコーダを有するターボエンコーダから発するデータストリームに関するノイズを評価する装置であって、
前記ターボエンコーダの組織出力に関係する前記ノイズの推定値、前記第１エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値、及び、前記第２エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値を判断するノイズ推定手段（２１、２３、２５、４１、４２、４４）を有し、
前記ターボエンコーダの組織出力に関係する前記ノイズの推定値、前記第１エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値、及び前記第２エンコーダから発するデータストリームに関するノイズの推定値との少なくとも２つの推定値を加算する加算手段（２６、４５、４６）と、
前記加算手段（２６、４５、４６）によって供給された結果を前記加算手段によって加算された被加算数の個数によって除算する除算手段（２７、４７、４８）と、
前記除算手段（２７、４７、４８）によって供給された結果の逆数を雑音係数として決定する逆数手段（２７、４７、４８）と、
前記第１エンコーダと第２エンコーダと組織出力との少なくとも１つから発せられるデータストリームに前記雑音係数を乗算する乗算手段（２８、２９、３０、４９、５０、５１、５２）と
を有することを特徴とする装置。
【請求項９】
前記加算手段（２６）は、前記組織出力に関係する前記ノイズの前記推定値、前記第１エンコーダから発せられるデータストリームに関係する前記ノイズの推定値、及び前記第２エンコーダから発せられるデータストリームに関係する前記ノイズの推定値を加算するように形成され、
前記除算手段（２７）は前記加算手段の結果を３によって除算するように形成され、
前記乗算手段（２８、２９、３０）が前記第１エンコーダと第２エンコーダと組織出力から発せられる各データストリームに前記雑音係数を乗算するように形成される
ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記加算手段（４５、４６）は、前記組織出力に関係する前記ノイズの前記推定値と前記第１エンコーダから発せられるデータストリームに関する前記ノイズの推定値とを加算するように形成される第１加算手段（４５）と、前記組織出力に関する前記ノイズの前記推定値と前記第２エンコーダから発せられるデータストリームに関する前記ノイズの推定値とを加算するように形成される第２加算手段（４６）とを備え、
前記除算手段（４７、４８）は、前記第１加算手段の結果を２によって除算するように形成される第１除算手段（４７）と、前記第２加算手段の結果を２によって除算するように形成される第２除算手段（４８）とを備え、
前記逆数手段（４７、４８）は、前記第１および第２除算手段の結果の逆数をそれぞれ第１および第２雑音係数として決定するように形成され、
前記乗算手段（４９、５０、５１、５２）は、前記第１エンコーダから発せられるデータストリームに前記第１雑音係数を乗算するように形成される第１乗算手段（４９）と、前記組織出力から発せられ、前記第１基本ターボデコーダを対象とする前記データストリームに前記第１雑音計数を乗算するように形成される第２乗算手段（５０）と、前記第２エンコーダから発せられるデータストリームに前記第２雑音係数を乗算するように形成される第３の乗算手段（５１）と、前記組織出力から発せられ、前記第２基本ターボデコーダを対象とする前記データストリームに前記第２雑音計数を乗算するように形成される第４乗算演算手段（５２）とを備える
ことを特徴とする請求項８記載の装置。
【請求項１１】
前記ノイズ推定手段（４１、４２、４４）は、前記組織出力から発せられるデータストリームにおける各シンボル、第１エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボル、第２エンコーダから発せられるデータストリームにおける各シンボル夫々毎に、受信した各ノイズシンボルからそれぞれ最も近い理論上のシンボルまでのユークリッド距離の和の移動平均を決定する手段（５，８２）を含むことを特徴とする請求項９または１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記移動平均を決定する前記手段（５、８２）は、受信した各ノイズシンボルがどのＶｏｒｏｎｏｉ領域に属するかを決定する比較手段（１０、１３）を含むことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記組織出力および第１および第２エンコーダから発せられるデータストリームへ遅延を適用する遅延適用手段（４０、３９、４３）を有し、前記遅延適用手段（５０、４９、５２、５１）は前記乗算手段（４０、３９、４３）の上流に配置されることを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１４】
前記第１および第２エンコーダは繰り返し組織畳み込みエンコーダであることを特徴とする請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１５】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法を実行するように形成されることを特徴とするデジタル信号処理装置。
【請求項１６】
請求項８乃至１４のいずれか１項に記載の装置を有することを特徴とするデジタル信号処理装置。
【請求項１７】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法を実行するように形成された手段を有することを特徴とする遠隔通信ネットワーク。
【請求項１８】
請求項８乃至１４のいずれか１項に記載の装置を有することを特徴とする遠隔通信ネットワーク。
【請求項１９】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法を実行するように形成された手段を有することを特徴とする遠隔通信ネットワークにおける移動局。
【請求項２０】
請求項８乃至１４のいずれか１項に記載の装置を有することを特徴とする遠隔通信ネットワークにおける移動局。
【請求項２１】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法を実行することを特徴とし、コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータ又はマイクロプロセッサによって読み取り可能である情報記憶媒体。
【請求項２２】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法を実行することを特徴とし、部分的または全体的に取り外し可能であり、コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータ又はマイクロプロセッサによって読み取り可能である情報記憶媒体。
【請求項２３】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はターボ符号に関するノイズ評価する方法及び装置及びそれら使用するシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ターボ符号は信号対雑音比（ＳＮＲ）が低い状態において非常に有利である。従来型のターボエンコーダは図１に示すように配置された２つの繰り返し組織畳み込み（Recursive Systematic Convolution=ＲＳＣ）エンコーダ、及び１つのインタリーバによって構成される。ターボエンコーダは、出力として３つの直列２進エレメント（ｘ、ｙ１、ｙ２）を供給する。ここで、ｘはいわゆるターボエンコーダの組織出力（systematic output）、即ち、入力信号ｘに関して一切の処理を受けない出力であり、ｙ１は第１ＲＳＣエンコーダによって符号化された出力であり、ｙ２はインタリーバを通過した後で第２ＲＳＣエンコーダによって符号化された出力である。
【０００３】
ターボ符号についての一層の詳細に関しては、Ｃ．Ｂｅｒｒｏｕ、Ａ．Ｇｌａｖｉｅｕｘ、及び、Ｐ．Ｔｈｉｔｉｍａｊｓｈｉｍａによる「Ｎｅａｒ  Ｓｈａｎｎｏｎ  ｌｉｍｉｔ  ｅｒｒｏｒ−ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ  ｃｏｄｉｎｇ  ａｎｄ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ：ｔｕｒｂｏ−ｃｏｄｅｓ」（ほぼシャノン限界エラー訂正コード化および復号：「ターボ符号」）（ＩＣＣ、１９９３年、ジュネーブ）と題する論文を参照されたい。
【０００４】
図２は、図１に示すようなターボエンコーダによって供給されたデータを復号することができる従来型ターボデコーダの一例を示している。ターボデコーダの入力ｘ'、ｙ１’、ｙ２'は送信チャネルおよび送受信処理によって変更されたターボエンコーダの出力である。この種のターボデコーダは当該技術分野の当業者にはよく知られているので、ここではその詳細については記述しないこととする。
【０００５】
詳細には、２つのデコーダ、即ち、図２に示す例えばＢＣＪＲタイプ、すなわち、Ｂａｈｌ、Ｃｏｃｋｅ、Ｊｅｌｉｎｅｋ、及び、Ｒａｖｉｖアルゴリズム、又は、ＳＯＶＡ（Soft Output Viterbi Algorithm）タイプのアルゴリズムを使用する「デコーダ１」および「デコーダ２」が必要である。デコーダ１及び２に入力として供給されるデータ２では信号対雑音比が考慮される。
【０００６】
また、いわゆる「本質的でない」情報を第２デコーダから第１デコーダへ伝達するためには、従来型ターボデコーダはディインタリーバπ２の出力の第１デコーダ入力へのループバックも必要とする。
【０００７】
復号結果が送受信送受信処理とともに送信路に悪影響を及ぼすノイズにも依存することは実証可能である。
【０００８】
理論研究またシミュレーションにおいて、問題における「ノイズ」パラメータは一般に既知である。
【０００９】
他方、実世界への適用において、ノイズは通信路も関係する特性であり、データ送信毎に、又は、同一データ送信であっても変化し得る。実際、ノイズについて知り得ることは概略統計のみのものでしかない。
【００１０】
ターボ符号の場合、復号システムは高度な誤りノイズの推定の下で作動可能であるが、それでもなお、チャネルノイズ（通信路雑音）によって導入されたエラー（誤り）を訂正する能力は低下することになる。この場合、データの冗長度に相当する符号化コストは性能における利得に比較して高く、当該システムを不適当にする。
【００１１】
ノイズの統計的評価の実施には種々異なる技法が知られている。
【００１２】
例えば、データ送信モデムの出現以来、ノイズ統計学を確立するために様々な信号（信号の集合体）を使用することの可能性が知られている。従って、送信された諸点がＮＲＺ（非ゼロ復帰）変調に従って符号化されるとき、元のシンボルは集合｛−１；＋１｝に属する。受信済みシンボルにはガウス形ホワイトノイズ（白色雑音）が付加されるものと仮定すれば、これらのシンボルは図３に示す分布に従って分布される。
【００１３】
従って、図３に示す場合に、送信されたシンボルに中央を置く平均値に関する受信シンボルの標準偏差に対応するノイズの推定を抽出することが可能である。理論上のシンボルに中央を置くことはガウス形ホワイトノイズを使用する結果であることに注意されたい。
【００１４】
実際の送信に際して、チャネル上のノイズはガウス形に近似するものと仮定する。ただし、この受信済みシンボルから最短距離に位置する理論上のシンボルに対して受信済み各シンボルの偏差測定値を累積し、次に、この累積値を受信済みシンボルの全数で除算することによってノイズの推定を得ることが可能である。ここで、受信済みシンボルをその最も近い隣接シンボルに同化させる最尤決定基準が適用される。従って、１次元または２次元のどちらによってフレネル平面上にプロットされるかに関する変調に関するノイズＢの評価は次の演算によって実施される。
Ｂ＝｛Σi=1Nｍｉｎi［（・−Ｓi）2］｝／Ｎ
ここで、ｉは整数であり、Ｎはフレーム又はブロック当たりのシンボルの個数を示し、「ｍｉｎ」は受信済みシンボルと当該集合体の理論上の諸点の間の最小ユークリッド距離を示し、符号「・」は受信済みシンボルの位置を示し、Ｓiは理論上のシンボルの位置を示す。
【００１５】
この技法はモデムの分野においてはよく知られている。この場合、この技法はチャネルの状態の関数としてシンボル１つ当たりのビットレートについてネゴシエーションを得るために用いられる。
【００１６】
【発明が解決しようとする問題】
ただし、元のシンボルに影響するノイズが、元のシンボルと異なる理論上のシンボルから、元のシンボルそれ自体からよりも小さい距離に受信済みシンボルが位置するように位置決定され得るので、この解決方法は不正確さが発生するという欠点を持つ。
【００１７】
信号対雑音比が大きければ大きい程、この解決において示される推定が一層精確であることが理解される。同様に、それに関してノイズが評価されるシンボルの個数が多ければ多い程、統計値は一層精確となる。
【００１８】
【問題を解決するための手段】
この観点から、本発明は全てのシンボルに関して、それらのシンボルが組織的なデータ項目またはパリティデータの任意の１つのいずれを表わすかどうかに拘わらず、同一構造を持つ評価部（estimator）においてノイズを評価することを目標とする。また、本発明は、統計的な精確度には逆行するがデコーダの性能改良を可能にするターボデコーダに適合されるノイズを評価する方法を提案する。
【００１９】
従って、本発明は少なくとも第１および第２エンコーダを備えるターボエンコーダから発するデータストリームに関係するノイズを評価する方法を提案する。この場合、これらのデータストリームは少なくとも第１および第２基本デコーダを備えるターボデコーダを対象とする。本方法に従って、以下のステップが実施される。
−  ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズの推定、第１エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定、および、第２エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定で構成されるノイズ推定演算が実施される。この方法は、それに従って以下の演算が実施されるステップも含むという点において注目される。
−  組織出力に関係するノイズの推定値、第１エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値、および、第２エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値のうちの少なくとも２つの推定値を加算する加算演算、
−  加算演算において加算される被加算数の個数により加算演算の結果を除算する除算演算、
−  除算演算の結果の反転を雑音係数として決定するための反転演算、
−  第１エンコーダ、第２エンコーダ、及び、組織出力の少なくとも１つから発せられるデータストリームに雑音係数を乗算する乗算演算
である。
【００２０】
従って、本発明はターボデコーダの構成に適合されるノイズの統計データ確立を可能にし、その結果としてビットエラーレート（ＢＥＲ）に関する性能改良を可能にする。
【００２１】
本発明は、信号プロセッサ及びＦＰＧＡ（「Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙｓ」（書換え可能ゲートアレイ））において、即ち、ハードワイヤードまたはプログラムされた論理によって実行され得る。
【００２２】
特定の特性に従って以下のステップが実施される。
−  加算演算において、組織出力に関するノイズの推定値、第１エンコーダから発せられるデータストリームへに関係する推定値、および、第２エンコーダから発せられるデータストリームへに関係する推定値が加算され、
−  除算演算において、加算演算の結果が３で除算され、
−  前記の乗算演算において、雑音係数が第１エンコーダ、第２エンコーダ、および、組織出力から発せられるデータストリームの各々に乗算される。
【００２３】
特定の特性に従って以下のステップが実施される。
−  第１および第２加算演算を含む加算演算。ここで第１加算演算は組織出力に関係するノイズの推定値および第１エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値を加算するステップを含み、第２加算演算は組織出力に関係するノイズの推定値および第２エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値を加算するステップを含む。
−  第１および第２除算演算を含む除算演算。ここで第１除算演算は第１加算演算の結果を２で除算するステップを含み、第２除算演算は第２加算演算の結果を２で除算するステップを含む。
−  反転演算。ここで第１および第２除算演算の結果の反転がそれぞれ第１および第２雑音係数として決定される。
−  第１、第２、第３、第４乗算演算を含む乗算演算。ここで、第１乗算演算は第１エンコーダから発せられるデータストリームに第１雑音係数を乗算するステップを含み、第２乗算演算は組織出力から発せられ、第１基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに第１雑音係数を乗算するステップを含み、第３乗算演算は第２エンコーダから発せられるデータストリームに第２雑音係数を乗算するステップを含み、そして、第４乗算演算は組織出力から発せられ、第２基本ターボデコーダを対象とするデータストリームに第２雑音係数を乗算するステップを含む。
【００２４】
特定の特性に従い、ノイズ評価処理中に、受信済みの各ノイズ信号から最も近い理論上のシンボルまでのユークリッド距離の和の移動平均が、それぞれ組織出力から発せられるデータストリームの各シンボル、第１エンコーダから発せられるデータストリームの各シンボル、及び、第２エンコーダから発せられるデータストリームの各シンボルに関して決定される。
【００２５】
この特性は、最尤決定に基づき、理論上のシンボルに関する送信に際して受信されるシンボルの偏差の統計的測定値から得られたノイズの評価を用いてターボデコーダの復号性能の改良を可能にする。
【００２６】
ハードワーイヤード又はプログラムされた論理回路において、又は、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）又はマイクロプロセッサにおける計算プログラム期間中に容易に実施可能であることは、安価なノイズ評価手段を構成する。
【００２７】
特定の特性に従い、上述の移動平均を決定するために、受信したノイズシンボルがどのＶｏｒｏｎｏｉ領域に属するかを決定するステップから成る比較演算が実施される。
【００２８】
受信済みシンボルと理論上の諸点との間のユークリッド距離を変数として計算し、次に、これら中の最も小さい距離を制定することが可能である。ただし、ユークリッド距離を計算するには二乗量の計算ならびに減算を必要とする。前述の特定特性は、Ｖｏｒｏｎｏｉ領域が容易に画定され、実施されるべき演算回数を比較演算によって減少させることが可能であるという利点を持つ。
【００２９】
特定の特性に従い、本発明の方法は次のステップも含む。
−  遅延適用演算が実施される。この演算は、乗算演算に先立って組織出力、及び、第１および第２エンコーダから発せられるデータストリームへ遅延を適用するステップから成る。
【００３０】
この特徴は、復号自体を開始する以前にノイズの推定を終了させることを可能にする。
【００３１】
特徴的には、第１および第２エンコーダは繰り返し組織たたみこみエンコーダである。
【００３２】
本発明は、上述したと同じ目的のために、少なくとも第１および第２エンコーダを備えたターボエンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズを評価するデバイスも提案する。これらのデータストリームは少なくとも第１および第２基本デコーダを備えたターボデコーダを対象とし、このデバイスは次に示すモジュールを有する。
−  ノイズ推定モジュール。即ち、ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズの推定値、第１エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値、および、第２エンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値を決定する。このデバイスは次に示すモジュールを有するので注目される。
−  加算モジュール。即ち、組織出力に関係するノイズの推定値、第１エンコーダから発するデータストリームに関係するノイズに推定値、および、第２エンコーダから発するデータストリームに関係するノイズに推定値のうちの少なくとも２つを加算する。
−  除算モジュール。加算モジュールによって供給された結果を加算モジュールによって加算された被加算数の個数によって除算する。
−  反転モジュール。即ち、除算モジュールによって供給された結果の反転を雑音係数として決定する。
−  乗算モジュール。即ち、第１エンコーダ、第２エンコーダ、及び、組織出力の少なくとも１つから発するデータストリームに雑音係数を乗算する。
【００３３】
更に、本発明は上述の方法を実行するように形成された手段を有するディジタル信号処理装置に関する。
【００３４】
更に、本発明は、上記のようなデバイスを有するディジタル信号処理装置に関する。
【００３５】
更に、本発明は、上記のような方法を実施するように形成された手段を有する遠隔通信ネットワークに関する。
【００３６】
更に、本発明は、上記のようなデバイスを有する遠隔通信ネットワークに関する。
【００３７】
更に、本発明は、上記のような方法を実施するように形成された手段を有する遠隔通信ネットワークにおける移動局に関する。
【００３８】
更に、本発明は、上記のようなデバイスを有する遠隔通信ネットワークにおける移動局に関する。
【００３９】
更に、本発明は次に示す手段に関する。
−  コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータまたはマイクロプロセッサよって読取り可能であり、実行されるべき上述のような方法を作動可能化する情報記憶媒体。
−  部分的または全体的に取り外し可能であり、コンピュータプログラムの命令を記憶しているコンピュータまたはマイクロプロセッサよって読取り可能であり、実行されるべき上述のような方法を作動可能化する情報記憶媒体。
【００４０】
更に、本発明は、上述のように方法を実施するためのソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品に関する。
【００４１】
本ノイズ評価デバイス、種々異なるディジタル信号処理装置、種々異なる遠隔通信ネットワーク、種々異なる移動局、情報記憶手段、及び、本発明に従ったノイズ評価方法のこれらと類似のコンピュータプログラム製品の特定な特性および利点はここでは反復して記述しないものとする。
また、本発明の他の態様および利点は限定的でない例として以下に示す特定の実施形態についての詳細な記述を読むことによって明らかになるであろう。
【００４２】
【発明の実施の形態】
ターボ符号へのノイズ評価適用に際して、序文に示した従来技術を図４に示すようなノイズ評価デバイスを含むデコーダの構成に適用することが可能である。
【００４３】
このノイズ評価デバイスは、ターボエンコーダの組織出力Ｘksに関係するノイズを推定するためのモジュール２３（表記法「＋ＢＢＡＧ」はデータに影響する付加ガウスホワイトノイズを示す）、第１ターボエンコーダに含まれる繰り返し組織たたみこみエンコーダから発するデータストリームＸk1pに関係するノイズを推定するモジュール２１、及び、ターボエンコーダに含まれる第２繰り返し組織たたみこみエンコーダから発するデータストリームＸk2pに関係するノイズを推定するモジュール２５を含む。この種のノイズ推定モジュールについては後で図７に詳述する。３つのノイズ推定モジュール２３、２１、２５ブロックによって示されるターボエンコーダの出力から発するシンボルは各ブロックの長さ全体に亙ってノイズの推定値を供給する。
【００４４】
遅延適用モジュール２２、２０、２４はターボエンコーダの３つの出力の各々におけるノイズ推定モジュール２３、２１、２５に並列配置される。モジュール２２、２０、２４は、このノイズを考慮することにより、各出力から発せられ、ターボデコーダを対象とする第１シンボルに乗算係数を適用する以前に、各出力に関するノイズの推定結果を知ることを可能にする。
【００４５】
加算器２６は、モジュール２３、２１、２５によって供給される３つのノイズ推定の結果を加算し、モジュール２７は得られた和を３によって除算し、その次に、この除算の結果の逆数を計算する。
従って、モジュール２７は正規化係数を供給する。この係数は、先ず第１パリティデータストリーム、すなわち、第１エンコーダから発せられるストリームに乗算器２８によって乗算され、その次に、乗算器２９によって、組織データストリームに乗算され、最終的に第２パリティデータストリーム、すなわち、第２エンコーダから発するストリームに乗算器３０によって乗算される。
【００４６】
エレメント３１から３５までは図２の場合と同様にインタリーバ３３及び３４、ディインタリーバ３２、及び、例えば従来の技術に述べようにＢＣＪＲアルゴリズムを供給する２つの基本デコーダ３１及び３５で構成される従来型ターボデコーダを形成する。
【００４７】
図５は、上述のものよりも優れた構造のターボデコーダを備え、更に良好な性能の獲得を可能にする、本発明におけるノイズ評価デバイスの好ましい一実施形態を示している。
【００４８】
この実施形態においては、３つのノイズ推定値は合計されることなく、対を構成する。
【００４９】
図５に示すノイズ評価デバイスは、既に示した実施形態と同様に、ターボエンコーダの組織ノイズ出力Ｘks＋ＢＢＡＧに関係するノイズを推定するモジュール４２、繰り返し組織畳み込みエンコーダＸk1p＋ＢＢＡＧから発せられるノイズデータストリームに関係するノイズを推定するモジュール４１、及び、第２繰り返し組織畳み込みエンコーダＸk2p＋ＢＢＡＧから発せられるノイズデータストリームに関係するノイズを推定するモジュール４４を有する。
【００５０】
更に、ノイズ評価デバイスは、前の実施形態と同様に、ノイズ推定モジュール４２、４１、４４にそれぞれ並列配置された３つの遅延適用モジュール３９、４０、４３を有する。
【００５１】
他方、前の実施形態と異なり、図５のノイズ評価デバイスは、１つではなく、次のように配置された２つの加算器４５及び４６を有する。即ち、加算器４５は組織データストリームおよび第１パリティデータストリームに影響を及ぼすノイズの推定結果を加算し、同時に、加算器４６は組織データストリームおよび第２パリティデータストリームに影響を及ぼすノイズの推定結果を加算する。
【００５２】
モジュール４７は加算器４５によって供給される結果の２による除算を実施し、次に、出力として第１正規化係数または第１雑音係数を供給するように、除算結果の逆数を求める。同様に、モジュール４８は、加算器４６によって供給される結果の２による除算を実施し、次に、出力として第１正規化係数または第１雑音係数を供給するように、除算結果の逆数を求める。
【００５３】
第１雑音係数は、乗算器５０によって第１パリティデータストリームに乗算され、乗算器４９によりターボデコーダの第１基本デコーダ５３用の組織データストリームへ乗算される。
【００５４】
同様に、第２雑音係数は、乗算器５２によって第２パリティデータストリームに乗算され、乗算器５１によりターボデコーダの第２基本デコーダ５３用の組織データストリームへ乗算される。
【００５５】
前述の実施形態と同様に、エレメント５３から５７までは図２の場合に類似する従来型ターボデコーダを形成し、このデコーダはインタリーバ５５及び５６、デインタリーバ５４、及び、例えば従来の技術で述べたＢＣＪＲアルゴリズムを供給する２つの基本デコーダ５３及び５７を有する。特に、第１基本デコーダ５３は、ターボエンコーダの第１繰り返し組織畳み込みエンコーダに用いられるトレリス（trellis）に従った復号を適用し、第２基本デコーダ５７は、ターボエンコーダの第２繰り返し組織畳み込みエンコーダに用いられるトレリスに従った復号を適用する。
【００５６】
ターボエンコーダの構造に適合するように形成された本実施形態は、ビットエラーレートに関して信号対ノイズ比に匹敵する観点から性能において７％以上の改良達成を可能にする。
【００５７】
図７は図４におけるモジュール２１、２３、２５、及び、図５におけるモジュール４１、４２、４４のような特定の実施形態におけるノイズ推定モジュールを略図的に示している。
【００５８】
ここで考慮に対象とされるノイズ評価部(estimator)はＮＲＺシンボル、即ち、集合｛−１；＋１｝に属するシンボルに適用される。ただし、これは非限定的な一例であって、２次元集合シンボルも同様に考慮対象とされ得る。
【００５９】
移動平均の計算には判別モジュール５およびモジュール８２が用いられる。
【００６０】
判別モジュール５は入力としてノイズ信号Ｓを受け取り、それがどのＶｏｒｏｎｏｉ領域に属するかを判定するためにそれを０（図７の参照番号１０及び１３参照）と比較する。
【００６１】
一集合のＶｏｒｏｎｏｉ領域は当該集合の対称軸によって境界を定められる平面であり、受信のための決定領域を次のように画定することに留意されたい。即ち、受信される１点は当該集合内の、例えばユークリッド距離において最も近い点により推定され、これにより、当該集合内の所与の点によって当該集合内におけるこの点と同じＶｏｒｏｎｏｉ領域内に所在する全ての受信点を推定する。ＮＲＺ変調におけるＶｏｒｏｎｏｉ領域は点０によって境界を定められる２つの半直線である。
【００６２】
比較１０の結果が偽である場合には、ユークリッド距離を表す変数ｅ1はゼロ（参照番号１１）である。そうでない場合には、判別器５は、最尤決定（参照番号１２）に相当する、この二乗されたユークリッド距離ｅ1＝（Ｓ−１）2を算定する。
【００６３】
同様に、判別器５は、受信シンボルが別のＶｏｒｏｎｏｉ領域（参照番号１３）に属するかどうかを決定するために当該受信シンボルを０と比較するように形成された手段を有する。この比較結果が偽である場合には、ユークリッド距離を表す変数ｅ2はゼロである（参照番号１５）。そうでない場合には、判別器５は、最尤決定（参照番号１４）に相当するこの二乗されたユークリッド距離ｅ2＝（Ｓ＋１）2を算定する。
【００６４】
ここで説明したＶｏｒｏｎｏｉ領域を列挙するプロセスはＮＲＺ変調と異なる変調モードまで容易に拡張され得る。
【００６５】
加算器１６は別の異なるＶｏｒｏｎｏｉ領域に対応する結果を加算し、受信シンボルから最も近い理論上の点までのユークリッド距離を求めることを可能にする。
【００６６】
次に、モジュール８２は、これらのユークリッド距離の和の移動平均を算定する。この目的のためには、増幅器８４は利得１／Ｎを判別器５から発する結果に適用する。ここに、Ｎはノイズ評価部によって処理される各ブロック内のデータ項目の個数である。
【００６７】
獲得された結果は、連続する２つのデータ項目の間の期間に対応する遅延を適用するモジュール８６によって記憶され、次に、この結果は、利得（Ｎ−１）／Ｎを適用する増幅器８８によって増幅される。
【００６８】
加算器９０は増幅器８４及び８８から発する結果を加算する。
【００６９】
図６の流れ図は、特徴ある実施形態における、本発明に従うノイズ評価方法のステップを示している。
【００７０】
先ず、ノイズ推定演算７０が実行される。その際にターボエンコーダの各出力、即ち、２パリティターボエンコーダの場合における組織出力である第１パリティ出力、及び、第２パリティ出力に関係するノイズの推定値が判断される。この演算処理は、図７に関して説明した評価部のような３つのノイズ評価部によって実施され得る。
【００７１】
次に、ステップ７０に際して、ノイズ推定値の対について加算が実施される。すなわち、ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズ推定値とターボエンコーダに含まれる第１繰り返し組織畳み込みエンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズの推定値とが加算され、ターボエンコーダの組織出力に関係するノイズの推定値とターボエンコーダに含まれる第２の繰り返し組織畳み込みエンコーダから発せられるデータストリームに関係するノイズ推定値とが加算される。
【００７２】
次に、ステップ７４では、ステップ７２において実施された各加算の結果が２によって除算される。
【００７３】
次のステップ７６は、前の各除算の結果を反転させるステップである。これにより、第１および第２正規化係数または雑音係数を決定する。このステップ７６はステップ７４と共に１つの同一ステップを形成可能である。
【００７４】
次に、ステップ７８はターボエンコーダへの入力前に、種々異なるデータストリームへ雑音係数を適用するステップであって、
−  第１エンコーダから発するデータストリームに組織的および第１パリティ出力から算定された第１雑音係数を乗算する第１乗算演算、
−  組織出力から発せられ、ターボデコーダに含まれる第１基本デコーダを対象とするデータストリームに第１雑音係数を乗算する第２乗算演算、
−  第２エンコーダから発せられるデータストリームに組織的および第２パリティ出力から算定された第２雑音係数を乗算する第３乗算演算、
−  組織出力から発せられ、ターボデコーダに含まれる第２基本デコーダを対象とするデータストリームに第２雑音係数を乗算する第４乗算演算とを備える。
【００７５】
ノイズ推定演算７０と並行して行われるノイズ推定方法は、遅延適用演算８０を含む。これは、ステップ７８の乗算演算に先立って、ターボエンコーダの３つの出力から発するデータストリームへ遅延を適用するものである。これにより、ターボデコード化を処理する以前にノイズ推定値の計算を終了させることが可能である。
【００７６】
図８に示すように、本実施形態に従ったネットワークは、参照番号６４によって示されるいわゆる基地局ＳＢ、および、それぞれ参照番号６６1、６６2、...、６６Mによって示される幾つかの周辺局ＳＰｉによって構成される。ここで、ｉ＝１,....,Ｍであり、Ｍは１以上の整数である。周辺局６６1、６６2、....、６６Mは基地局ＳＢからの遠く離れて所在し、それぞれ無線リンクによって基地局ＳＢと接続され、後者は移動可能である。
【００７７】
図９の構成図は、データ供給源（ソース）２００および送信デバイス２２０を含む本実施形態に従った周辺局ＳＰiの更に詳細な図を示す。ここで、ｉ＝１、....、Ｍである。
【００７８】
周辺局ＳＰiは、例えば、デジタルカメラ、コンピュータ、プリンタ、サーバ、ファクシミリマシン、スキャナ、または、デジタルビデオ装置を有する。
【００７９】
送信デバイス２２０は、中央処理装置ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２６０を備えたデータ処理ユニット２４０、一時データ記憶手段２８０（ＲＡＭメモリ）、データ記憶手段３０６（ＲＯＭメモリ）、キーボードなどのキャラクタ入力手段３２０、スクリーンなどの画像検索手段３４０、および入力／出力手段３６０を有する。
【００８０】
ＲＡＭ２８０は、種々異なるレジスタ内に次の項目を含む。
−  データソース２００から入来する入力データ「ｄａｔａ  １＿ｉｎ」、
−  本実施形態のノイズ評価方法の展開の終了端において得られる出力データ「ｄａｔａ  １＿ｏｕｔ」、
−  ターボエンコーダから入来する一連のビットｘ、ｙ１、ｙ２で構成される現在のエレメント。
【００８１】
また、周辺局ＳＰiは送信ユニット３８０、および、１つ又は複数の変調機、フィルタ、及び、無線アンテナ（図示せず）を含む既知の送信機を含む無線モジュール４００を有する。
【００８２】
送信デバイス２２０は、ＲＯＭ  ３００に記憶され、その命令シーケンスが本実施形態のノイズ評価方法のステップに対応するプログラム「Ｐｒｏｇｒａｍ」により図６に示すノイズ評価方法のステップを実行することが可能である。
【００８３】
また、本実施形態における周辺局ＳＰｉは、図１０に示すように既に図９を参照して記述したデータ処理ユニット２４０に対応するデータ処理ユニット、受信ユニット７２０、及び、図９に示すようなそのアンテナを備えた無線モジュール４００受信デバイス７００を有する。
【００８４】
受信デバイス７００におけるＲＡＭ２８０は、種々異なるレジスタ内に次の項目を含む。
−  チャネルを介して通過した後で、ターボエンコーダから入来する入力データ「ｄａｔａ２＿ｉｎ」、
−  本実施形態のノイズ評価方法の展開に終了端において得られる出力データ^ｘ、^ｙ1、^ｙ2、
−  復号後に得られるデータ「ｄａｔａ２＿ｏｕｔ」。
【００８５】
ＲＯＭ３００に記憶され、それら一連の命令シーケンスが本発明のノイズ評価方法のステップに対応するプログラム「Ｐｒｏｇｒａｍ」により、受信デバイス７００は図６に示すノイズ評価方法のステップを実行することが可能である。
【００８６】
デコーダは、受信ユニット７２０を上流とし、データ処理ユニット２４０を下流とするハードワーイヤードにより配置されるように作成され得る。
【００８７】
２パリティターボエンコーダシステムに関して既に説明したが、本出願は、２より多い複数のパリティを用いてターボコードシステムへ適用される。
【００８８】
本実施形態は、組織シンボルと全てのパリティシンボルをまとめて転送するためにＱＡＭシンボルが用いられるような変調の場合は別として、ノイズ統計データが全ての出力に同一結果を与えるので、直交振幅変調（ＱＡＭ）を用いてシステムに容易に適用される。
【００８９】
更に、本発明は、直交周波数分割多重方式（ＯＦＤＭ）を用いたシステムに容易に適用される。
【００９０】
本発明は使用される変調のタイプとは独立している。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来型ターボエンコーダの構造を示す概略図である。
【図２】従来型ターボデコーダの構造を示す概略図である。
【図３】ガウスホワイトノイズが加えられた受信済みシンボル（送信されたシンボルはＮＲＺ（非ゼロ復帰）方式で符号化される）の分布を概略的に示す図である。
【図４】第１実施形態におけるノイズ評価デバイスの概略図である。
【図５】ターボエンコーダの構造に適合するように形成された本発明に従う別の実施形態におけるノイズ評価デバイスの概略図である。
【図６】本発明に従った特定の一実施形態におけるノイズ評価方法を構成する主要ステップを示す流れ図である。
【図７】特定の一実施形態において本発明のノイズ評価デバイスによって使用されるノイズ推定モジュールの概略図である。
【図８】一例としてのＨｙｐｅｒｉａｎ  ＩＩ、または、ＵＭＴＳ−３ＧＰＰ規格に従ったタイプにおける本発明を実行可能な無線電気通信ネットワークを簡素化示した概略図である。
【図９】図８の場合と同様のネットワークにおいて送信に用いられ、本発明を実行可能な周辺局の概略図である。
【図１０】図８の場合と同様のネットワークにおいて受信に用いられ、本発明を実行可能な周辺局の概略図である。
【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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