(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信機を有するディジタル伝送装置であって、前記受信機は
・受信機入力段（１）と、伝送チャンネルにて歪んだ信号の、受信機入力段で形成されたサンプル値（６）のバイナリシンボルの系列を記憶するためのディジタルメモリ（７）とを備えており、
・伝送チャンネルを表す置換系（１４）のインパルス応答を使用して該サンプル値（６）からバイナリ推定値の系列を形成するための等化器（８，９，１０，１１）を備えており、
該インパルス応答は、既知のトレーニング系列（２７）と、少なくとも１バイナリシンボル拡張された既知のトレーニング系列（２６）の部分のサンプル値（６）との相関関係によって求められた第１の相関のベクトル（ｙ（ｃ））に、拡張されたトレーニング系列（２６）と短くされたトレーニング系列との間の第２の相関に基づいて求められた相関値を要素とする行列に対する逆行列を乗算することによって求められ、
前記置換系（１４）は、フィルタ係数（１８）を有するトランスバーサルフィルタに相応し、該フィルタ係数（１８）は、該置換系（１４）のインパルス応答を表し、
該既知のトレーニング系列（２７）は、送信機にも受信機にも既知であるバイナリシンボル系列を含んでおり、該既知のトレーニング系列（２７）が受信される度に、前記伝送チャンネルの歪みが最小になるように前記フィルタ係数（１８）が設定され、
前記既知のトレーニング系列に対して可変の第１の相関窓サイズおよび可変数の第１の相関を使用して、該第１の相関窓サイズが低減された場合には該第１の相関の数は増加され、該第１の相関窓サイズが増加された場合には該第１の相関の数は低減されることで、該置換系（１４）のインパルス応答は該伝送チャネルのインパルス応答に適合されるように構成されていることを特徴とする、ディジタル伝送装置。
【請求項２】
前記置換系（１４）のインパルス応答を前記伝送チャンネルのインパルス応答に適合させるために、前記第１相関の形成の少なくとも１回の繰り返しが実行され、前記サンプル値におけるトレーニング系列（２７）のそれぞれの開始点は先行の相関付けによって決定され、該開始点と、最も有利な相関窓の大きさとが該繰り返しに使用され、
該サンプル値（６）の系列における該トレーニング系列（２７）の開始位置を確立するために、先行の伝送タイムスロットにおける時点の位置から開始される、請求項１に記載のディジタル伝送装置。
【請求項３】
受信機入力段（１）とディジタルメモリ（７）とを有する受信機であって、
該ディジタルメモリ（７）は、伝送チャンネルによって歪んだ信号のサンプル値（６）の次のようなサンプル値のバイナリシンボルの系列、すなわち該受信機入力段（１）で形成されたサンプル値（６）のバイナリシンボルの系列を記憶するために設けられており、
さらに、該伝送チャンネルを表す置換系（１４）のインパルス応答を使用して、該サンプル値（６）からバイナリ推定値の系列を形成するための等化器（８，９，１０）を有し、
該インパルス応答は、既知のトレーニング系列（２７）と、少なくとも１バイナリシンボルだけ拡張された該既知のトレーニング系列（２６）の部分のサンプル値（６）との相関関係によって求められた第１の相関のベクトル（ｙ（ｃ））に、拡張されたトレーニング系列（２６）と短くされたトレーニング系列との間の第２の相関に基づいて求められた相関値を要素とする行列に対する逆行列を乗算することによって求められ、
前記置換系（１４）は、フィルタ係数（１８）を有するトランスバーサルフィルタに相応し、該フィルタ係数（１８）は、該置換系（１４）のインパルス応答を表し、
該既知のトレーニング系列（２６）は、送信器にも該受信機にも既知であるバイナリシンボル系列を有し、該既知のトレーニング系列（２７）が受信される度に、前記伝送チャンネルの歪みが最小になるように前記フィルタ係数（１８）が設定され、
前記既知のトレーニング系列（２７）に対して可変の第１の相関窓サイズおよび可変数の第１の相関を使用して、該第１の相関窓サイズが低減された場合には該第１の相関の数は増加され、該第１の相関窓サイズが増加された場合には該第１の相関の数は低減されることで、該置換系（１４）のインパルス応答は該伝送チャネルのインパルス応答に適合されるように構成されていることを特徴とする、受信機。
【発明の詳細な説明】
本発明は、受信機を有するディジタル伝送システムであって、前記受信機は、受信機入力段と、伝送チャンネルにて歪んだ信号の受信機入力段において形成されたサンプル値のバイナリシンボルの系列を記憶するためのディジタルメモリとを含み、そして伝送チャンネルを表す置換系のインパルス応答、このインパルス応答は少なくとも１つのバイナリシンボルだけ拡張された既知のトレーニング系列の一部のサンプル値を有する既知のトレーニング系列の係数の第１相関によって求められる、によってサンプル値からバイナリ推定値の系列を形成するための等化器をも有しているディジタル伝送システムに関する。
さらにまた、本発明は、受信機入力段を含む、そして伝送チャンネルにて歪んだ信号の受信機入力段において形成されるサンプル値のバイナリシンボルの系列を記憶するためのディジタルメモリと、そして伝送チャンネルを表す置換系のインパルス応答、このインパルス応答は少なくとも１つのバイナリシンボルだけ拡張された既知のトレーニング系列の１部のサンプル値を有する既知のトレーニング系列の係数の第１相関によって求められる、によってサンプル値からのバイナリ推定値の系列を形成するための等化器とを含む受信機に関する。
そのような受信機は、例えばＧＳＭ標準によるディジタル移動無線において用いられている。ＧＳＭ標準によれば、ディジタル信号はＧＭＳＫ変調によってＴＤＭＡ方式で伝送される。データ伝送は次に、時変伝送チャンネルによって実行される。さらに詳しく述べれば、マルチパス伝搬および反射は、受信信号において伝送されたディジタルデータシンボルに対する遅延および位相シフトの差を求め、そして隣接データシンボルの重なりに導く。データシンボルに対する受信信号が、以前のデータシンボルによって影響されるという事実は、シンボル間干渉（ＩＳＩ）として知られている。ここで、ｄは伝送チャンネルのメモリ深度を規定する整数である。
マルチパス伝搬および、送信端および受信端の帯域制限フィルタ（ＧＭＳＫ信号の線形復調を有する固有のインパルスないしパルスノイズ）の結果として線形に歪んだ受信信号の等化のために、受信機はデータ再生のために伝送チャンネルのそれぞれの時変伝送特性に適合されるべきである。このため、この時点で歪みを与える伝送システム、この装置は伝送チャンネルのみならずＧＭＳＫ変調および、受信されたディジタル信号のサンプル値を発生する受信機入力段をも含む、のそれぞれのインパルス応答の推定が行われる。この目的のために、伝送システムを表す置換系が形成され、この助けを得てビタビアルゴリズムを介して、さらに詳細に言えば、ソフト出力ビタビアルゴリズムを実行することによって、最尤系列推定（ＭＬＳＥ）法、またはシングルシンボル推定法によって、インパルス応答データが推定される。
この方法を用いると、受信された系列および伝送システムの推定されたインパルス応答を考慮して、全ての可能なデータ系列から最も可能性のある伝送系列が求められる。さらに詳しく述べると、ビタビアルゴリズムはＭＬＳＥ法によるデータシンボルを推定するのに適している。ビタビアルゴリズムは、１９７３年に発行されたＩＥＥＥ Proc．第６１巻２６８−２７８ページのＧ．Ｄ．フォーニーＪｒ．による「ビタビアルゴリズム」から知られている。データシンボルのより正確な推定は、ソフト出力ビタビアルゴリズムによってなされ、これは例えば１９８９年にダラスのＧＬＯＢＥＣＯＭ Proc．（１９８９年）４７．１．１−４７．１．７によるＪ．ヘージナウアおよびＰ．ホッファによる、「ソフト判定出力を有するビタビアルゴリズムとその応用」から知ることができる。１９７４年情報理論のＩＥＥＥ Transaction ＩＴ−２０の２８４−２８７ページのＬ．Ｒ．バール、Ｊ．コック、Ｆ．ジェリネック、およびＪ．ラビブによる、「シンボルエラーレートを最小化するためのリニアコードの最適デコーディング」に記載された事後毎シンボルデコーダアルゴリズムが使用されるか、または、１９９０年１２月サンディエゴのＧＬＯＢＥＣＯＭ Proc．１９９０の８０７．５．１−８０７．５．６のＷ．コッホおよびＡ．ベイラによる、「時変シンボル間干渉による妨害を受けた符号化されたデータの最適およびサブ最適検出」に記載されたこの種のアルゴリズムの変更がそれぞれ用いられる。受信された信号の推定の等しい値を用いると、第１近似における等化器の製造コストは、２ｄに比例して上昇し、すなわちそれらは伝送チャンネルのメモリ深度ｄに指数的に増加する。現在使用されている手法では、等化は約１８μ秒に相当する５つのシンボルインターバル（バイナリ）をカバーするインパルスノイズに関してのみ効果的である。固有のインパルスノイズによって、マルチパス伝搬における伝搬経路の最大遅延差は約１３μｓに制限される。これは、経路長の約４ｋｍの差に相当する。実際には、このことはしばしば不十分である。伝送チャンネルの従来技術の一定のメモリ深度ｄに対して置換系の固定された次数を用いると、チャンネル推定を行うためには、６つのデータシンボルの重畳すなわち５次のチャンネル推定に限定しなければならない。しかし、チャンネル伝送特性の時間変動の結果として、伝送チャンネルのメモリ深度ｄが５よりも小さいということが起こりうる。５次のチャンネル推定は、必要とされるよりも大きな推定誤差の変動を引き起こすことがあり、すなわち好ましい伝送特性（さらに詳細化すれば、１つのスタティックなチャンネルでの伝送特性）をもってチャンネル推定の品質を改善する可能性が使用されなくなる。
米国特許第５１９９０４７号からは、ディジタル伝送システムのための受信機が知られる。この受信機は等化器を含んでおり、たとえばＧＳＭ標準によるディジタル移動無線において用いることができる。等化器に対して、伝送ルートを特徴づけるチャンネル特性が予め定められている。次にチャンネル調査がチャンネルの時変伝送特性を元にタイムスロットごとに行われる。この調査は受信機の内部に記憶されている既知のトレーニングデータ系列を用いて行われる。チャンネル推定は、歪まずに記憶されているトレーニングデータ系列とともに、歪んだ状態で受け取られたトレーニングデータ系列を処理することによってチャンネルインパルス応答を発生させる。実施例においては、ある環境の下で使用可能な計算時間の理由から、十分な品質値が得られる限り、より少ない要素を比較のために考慮することが示されている。ここでこれらの要素は、それぞれのサンプル値と比較されるトレーニング系列の推定の要素に相当している。比較のために使用される要素が少なくなることで計算時間の削減が実現されるが、形成されるチャンネルインパルス応答の次数を求める相関の数は同じままである。このことは、チャンネル推定の品質、ひいては全体的な受信の品質を劣化させる。
このため、伝送チャンネルのインパルス応答のより高い次数ｄに対するチャンネル推定を可能とするチャンネル推定を提供し、そのことによって、受信信号の等化が信号のマルチパス伝搬における一連のかなり大きな遅延差をも可能とすることが、本発明の目的である。また、チャンネル推定を常に最大の品質で、すなわち最小の推定誤差の変動で実行しなければならない。
本発明による目的は、可変の第１相関窓サイズと第１相関の可変数とが、置換系のインパルス応答を伝送チャンネルのインパルス応答に適合するのに用いられることにより達成される。相関窓サイズの低減は、サンプル値の１つの系列とともに見いだされるべきより多くの相互相関値を可能とさせ、その結果、推定される伝送チャンネルのインパルス応答の次数の上昇が可能となる。従来技術と比較すると、１バイナリシンボルだけ相関窓サイズを低減することにより、伝送チャンネルの次数ｄ＝５を推定する代わりに、１つ増加された次数を推定することができる。本発明を用いると、２９．４μ秒まで等化されることができる遅延差が等化アルゴリズムの複雑さを増加させるよう考慮する必要なく達成することが可能である。相関窓サイズの低減は、推定されるインパルス応答の品質を減少させ、そして推定誤差の変動を増大させる。たとえば、もしより好都合な伝送特性が想定できるならば、すなわち推定されるインパルス応答の次数が従来技術における次数（ｄ＝５）よりも小さければ、相関窓サイズは１つまたは幾つかの既知バイナリシンボルだけ増加される。結果として、現在の技術状態よりも大きな窓サイズが可能となり、そしてインパルス応答の推定の品質は拡大し、そして推定誤差の変動が最小化される。相関窓サイズを拡大することにより、形成される相互相関値を少なくして、推定されるべき伝送チャンネルインパルス応答の可能な次数が小さくなるようにすることができる。
有利な実施例においては、少なくとも１つのバイナリシンボルだけ縮小されるかまたは拡張された既知のトレーニング系列の係数が、拡張されたトレーニング系列の１部のサンプル値を有する第１相関を形成するために用いられる。相関窓サイズを変化させることにより、既知のトレーニング系列が減少または拡張される。相関付けされるサンプル値の系列の部分はまた、相関窓の大きさに相当しているため、異なる相関が多く形成されるほど、減少されたトレーニング系列または拡張されたトレーニング系列とサンプル値の全体系列との間の差は大きくなる。
本発明の有利な実施例においては、第１相関が組み合わされてベクトルが形成され、そしてそのベクトルは、乗算のための行列を含んでおり、その行列の要素は、少なくとも１つ以上のバイナリシンボルだけ拡張されたトレーニング系列のそれぞれの部分を有する、少なくとも１つのバイナリシンボルだけ低減されるか、または拡張された既知のトレーニング系列の係数の第２相関によって見いだされる。相関窓サイズの拡張または低減は、第１の相互相関関数の計算された係数における誤差を要求する。これは従来技術よりも、伝送チャンネルの推定されたインパルス応答の係数の正確な推定の低下に導く。適切な行列によって、相関係数の乗算をする結果として、従来の技術水準におけると同じ推定誤差の分散が、伝送チャンネルの推定されたインパルス応答の５次以外の次数でも達成することが可能である。行列の要素が次に、少なくとも１つのバイナリシンボルだけ拡張されたトレーニング系列と、第１相関の窓サイズによって求められたトレーニング系列部分との間の相互相関によって形成される。用いられるトレーニング系列は特に、ＧＳＭ標準規格による移動無線において知られているものであるため、拡張されたトレーニング系列の部分の相互相関ひいては行列の要素は公知である。
１つの有利な実施例では、メモリは、各トレーニング系列に関するそれぞれの行列とそれぞれのトレーニング系列の各低減および拡張とを記憶するために用いられる。トレーニング系列および、異なる窓サイズとの相関によって形成される要素は既知であるから、そのつど新しく計算されることはないが、別個に求めて記憶することができる。正方行列の大きさおよび該正方行列の個々の要素は、推定すべき伝送チャネルインパルス応答のそれぞれの次数に依存し、また、使用されるそれぞれのトレーニング系列にも依存することは明らかであるから、推定すべきインパルス応答の各次数とすべての可能なトレーニング系列とに対して、この行列を計算および記憶しなければならない。
本発明のさらに別の有利な実施例においては、置換系のインパルス応答を伝送チャンネルのインパルス応答に適合させるため、第１相関の形成の少なくとも１回の繰り返しが行われ、その際には、サンプル値内のトレーニング系列のそれぞれの開始は、先行する相関によって求められ、そして最も有利な相関窓サイズが繰り返しのために用いられるように構成されている。第１相関の形成によるチャンネル推定の繰り返しは、その推定が現在の伝送特性に適合されることができる利点を提供する。最初にたとえば、伝送チャンネル（たとえば、ｄ＝７）のインパルス応答の高く想定される次数に対してチャンネル推定が行われ、ゼロ時点の実際の次数および位置が選択される。次に、推定される逐次的な係数に対する１つの窓が規定され、その結果、窓の外側の推定係数の寄与は、推定誤差の計算された広がりを越えることはない。サンプル値の系列において、トレーニング系列の開始の位置を確立するために、先行して伝送されたタイムスロットにおけるこの時点の位置がそこから始まるものとされる。これを基に、最初に伝送チャンネルのインパルス応答のより高い次数が予測され、信号をより良好な同期を行うために正確な時点が求められる。この最初のチャンネル推定を基に、伝送されたチャンネルのインパルス応答の次数の最初の推定がどの程度良好であったかが確立される。第２のチャンネル推定では、最初の試みで求められた予期された次数ｄおよびゼロ時点の最適位置が用いられる。この方法において、推定誤差の変動は最小化される。最初の試みにおいて見いだされた値を用いて、推定されるべき伝送チャンネルインパルス応答の次数を上昇することができ、受信信号内のより大きな遅延差をキャンセルまたは等化することができる。
下記の実施例を参照して、本発明の上記構成および別の構成を説明する。
第１図は、ディジタル伝送システムの、本発明による受信機のブロック回路図であり、
第２図は、伝送チャンネルを表す置換系を示しており、この置換系によって、チャンネル推定のためのインパルス応答が発生され、
第３図は、チャンネル推定のために必要なトレーニング系列をふくむ、シングルタイムスロットの構成を有する、ＧＳＭ移動無線におけるＴＤＭＡフレームの構造を示す図である。
第１図は、ディジタル伝送システムのための受信機を示している。この受信機は、入力段１は、高周波セクション２、Ｉ／Ｑ復調器３、帯域制限フィルタ４およびサンプラ５を含んでいる。サンプル値ｒｋ６は、ディジタルメモリ７内に記憶される。このディジタルメモリ７からのデータは、チャンネル推定器８において利用される。チャンネル推定器８においては、伝送システムのインパルス応答が受け取られた信号の中の既知のトレーニング系列を介して推定される。このインパルス応答を基に、全域通過検出９は、推定の正確さを損なうことなく、最小フェーズシステムまたは最大フェーズシステムにおいてインパルス応答を全域通過フィルタ１０に変換する。こうするためには、全域通過フィルタ１０は、最初にディジタルメモリ７からのサンプル値６の系列を取り出し、そしてフィルタされた値を再びディジタルメモリ７内に記憶する。チャンネル推定器８で求められた伝送システムのインパルス応答の係数を使用して、シンボル推定器１１はビタビアルゴリズムを介して最尤系列推定（ＭＬＳＥ）法により状態低減されたシンボル推定を行う。シンボル推定の信頼性情報が次に付加的に形成され、この情報はデコーダ１２内で推定されたデータとともに付加的に処理される。データシンボル自体を使用するだけでなく、それらの正確な検出の確率も利用するとき、ソフト判定デコーディングをデコーダ１２で使用することができる。伝送されたペイロードデータ１３がそこから形成される。
送信機と受信機入力段１との間に位置する伝送リンク上で、反射および、ノイズおよび別の妨害信号の重畳により、マルチパス伝搬によって伝送された信号は歪んでいる。結果として、離散的時点ｋにおいて送信されたバイナリ信号ｂのバイナリディジットｂｋには、先行して送信されたバイナリディジットｂｋ−１、ｂｋ−２…の遅延された信号部分が重畳される。この重畳は信号歪みに相当する。結果的に、伝送されたバイナリディジットに対する受信された信号は、ロウレベルまたはハイレベルに一義的に割り当てることができなくなる。この場合においては、伝送チャンネルはメモリ深度ｄを有しており、ここでｄは干渉する隣接シンボルの数を表している。メモリ深度ｄは、伝送チャンネルのチャンネルインパルス応答の長さと、受信信号のビット持続時間−１との商として定義することもでき、ここではこの結果のより大きな整数がｄを表すものとする。受信機入力段１から受け取られた信号は、これら重畳の結果としてのアナログ信号波形を有し、この波形は、本来送信されたバイナリ値への等化なしでは割り当てることができない。この目的のために、受信器入力段１において受け取られた信号は、等間隔の時点ｋにおいてサンプラ５によりサンプリングされる。
既に送信されたバイナリディジットの影響は、受信器入力段１に遅延して到達した信号部分の遅延に依存している。伝送チャンネル特性に依存したある時間間隔の後には、この影響はもはや重大なものではなくなるので、もはや等化のために考慮する必要がなくなる。一般的に、遅延はこの時間間隔内に伝送されるバイナリディジットの数として表される。これを用いると、時点ｋにおいて伝送されるバイナリディジットｂｋに割り当てることができる各サンプル値ｒｋ６は、このサンプル値に割り当てられることができるバイナリディジットｂｋと、このバイナリディジットｂｋの直前のｄ個のバイナリディジットｂｉ−１、ｂｉ−２‥、ｂｉ−ｄとに依存している。
線形有限トランスバーサルフィルタによる分散伝送チャンネルを近似的に表すチャンネルモデルが、ディジタルメモリ７によるサンプル値６の系列を等化するベースを形成し、これによって、送信タイムスロットの時間間隔でサンプル値６をチャンネル推定器８が使用できるようになる。第２図はこのトランスバーサルフィルタに相当する置換系１４のブロック回路図を示している。バイナリ信号１５のｊｋの乗算１６は、ＧＳＭ標準による移動無線において用いられるπ／２シフト２ＰＳＫ変調に相当している。バイナリシンボルの入ってくる系列は、遅延要素１７を介して置換系１４のｄ個のメモリセル内に読み込まれる。置換系１８のフィルタ係数によって、個々のバイナリシンボルは分解され、得られた値は結果的に互いに加算される。離散時間の複素白色雑音の加算１９によって、受信器入力段１において分散伝送チャンネルから実際に回復されたサンプル値６からコピーされた置換系１４の出力値が形成される。次に、遅延要素１７の時間は、良好に送られたバイナリシンボルの等間隔に相当している。この方法においては、受信端において伝送チャンネルの伝送特性を、適切なフィルタ係数を使用して、コピーすることを意図している。例えば、伝送経路上で生じた歪みは置換系１４によって、メモリを有する線形結合手段を使用してコピーされる。伝送チャンネルはそれぞれフィルタ係数１８をセッティングすることによりコピーされる。フィルタ係数１８はこのようにして、伝送チャンネルの推定されたインパルス応答のサンプル値６から導き出すことができる。この目的のために、たとえばトレーニング系列と呼ばれるものが用いられ、これは送信機および受信機の両方に既知であるバイナリシンボル系列を含んでいる。トレーニング系列が受信されるたびにフィルタ係数１８は次のように、すなわち、置換系を横切った後は、最小の誤差を有する伝送チャンネルのコピーが行われるようにセットされる。
第３図はＧＳＭ標準による移動無線で用いられるＴＤＭＡフレーム２０の構造を示している。４．６１５ｍｓの長さを有するフレーム２０は、各々がタイムスロット２１を有する８つの情報チャンネルを収容している。したがって、チャンネルにはそれぞれ、１５９ビットを送るための０．５７７ｍｓが割り当てられる。タイムスロットのビット系列の中央部分は、ハウスキーピングビットと呼ばれるフレームである２６ビットを有するミッドアンブルと呼ばれる２３を形成する。２つの外側は各々各５７の情報ビットである２２および２４を有しており、この後に、テールビットと呼ばれる３ビットが続く。タイムスロットの終わりには、ガードインターバル２５が存在する。ミッドアンブル２３は１６ビットを有するトレーニング系列と呼ばれる２７を中央に有しており、この系列は送信器および受信機の両方において知られている。ＧＳＭ標準による移動無線におけるトレーニング系列２７は、両側に５ビットずつ拡張されている。トレーニング系列がいずれの側でも周期的に拡張されている場合、この拡張は既知であり、これは拡張トレーニング系列２６と称される。
本発明による受信機における等化方法は以下のコンポーネント、
１．拡張されたチャンネル推定部
２．全域通過検出部
３．全域通過フィルタリング部
４．個々のシンボルの信頼性の決定をふくむ低減された数の状態による系列推定部
を含んでいる。この等化方法は、この方法は、ハードウェアコンポーネントを用いて実現することができ、また、ソフトウェアソリューションを使用して実現することもできる。
第１図は、ＧＳＭ標準による移動無線のための提案された受信機のブロック回路図を示している。この等化方法は基地局および移動局の両方に適用できる。
受信機入力段１において、ベースバンドにおける複素サンプル値６の系列〈ｒｋ〉、ｋ∈（Ｚ）は、従来技術と類似の方法で高周波入力信号から回復される。ここでｋは、バイナリ送信シンボル１５のクロックにおける離散的時点を表している。ＧＳＭのＧＭＳＫ変調方式は通常のように、受信端でπ／２シフト２ＰＳＫ変調として近似され、これにしたがって線形復調される。振幅係数ｂｋ∈｛−１；＋１｝によって２極表現されるバイナリシンボル１５の送信端系列〈ｂｋ〉と受信端サンプル値６の系列〈ｒｋ〉との間では、図２に示されているように、次数ｄと複素値係数１８と離散時間白色複素値ノイズ１９の付加とによって、ＧＭＳＫ変調の作用と、線形歪み伝送チャンネルと、加算ノイズと、Ｉ／Ｑ復調と帯域制限と、サンプリングとを、非常に良好にモデル化することができる。第２図においては、遅延要素１７におけるＴｂは、２つのバイナリシンボル間の時間間隔を表している（Ｔｂ＝１／（２７０．８３３ｋＨｚ））。
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（虚部）とバイナリシンボル系列との乗算器１６での乗算は、π／２シフト２ＰＳＫ変調を表している。置換系１４は、時間で交番する振幅係数±１および±ｊを含むｄのバイナリメモリセルを含んでいる。この方法では、各ステップにおいて、置換系１４の遅延線路の２ｄ個の異なるメモリ状態が可能である。
複素サンプル値６の系列〈ｒｋ〉は記憶され、そしてリアルタイムでオフライン処理される。第１図に示されるように、この系列は拡張されたチャンネル推定値に加算される。ＧＳＭバーストと呼ばれるものの中央における２６のバイナリシンボルの拡張されたトレーニング系列２６（ミッドアンブル２６）に基づいて、サンプル値の時間位置、第２図に示されるようなその時点で得られる歪み置換系１４の次数ｄ、およびその複素値係数８が求められる。フィルタ係数
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の推定された系列
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；ｊ∈｛0,1,…ｄ｝のｚ変換は、
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によって表される。
「全域通過検出」ユニット９においては、２つの全域通過システムのインパルス応答または伝達関数Ａ（ｚ）および
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が検出され、その結果得られるシステム
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は最小フェーズを、そして
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は最大フェーズを有する。
理想的には、結果として得られるシステムの次数は上昇しない。必要とされる全域通過伝達関数の代わりに、その近似が用いられるときにのみ、（わずかな）次数の上昇が発生するだけである。
信号〈ｒｋ〉６は、バーストの中央部から開始して、ひいてはトレーニング系列２７から開始して、正方向にはシステムＡ（ｚ）によってフィルタリングされ、負方向にはシステム
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によってフィルタリングされる。チャンネル推定の判定を基づいた調節が除かれるならば、１つのバーストで必要とされるのは、信号全体〈ｒｋ〉６の１つのフィルタリングのみである。
シンボル系列は、状態低減による系列推定手法を使用して、有利にはバーストの中央部から開始して正方向には、最小フェーズ置換系によって歪んだ信号に基づいて求められ、負方向には、最大フェーズ置換系によって歪んだ信号に基づいて求められる。任意的に、本発明による状態低減とシンボル信頼性１１の検出とによる系列推定法が、この目的のために用いられることができ、これはアイテム４を参照する。次にチャンネル推定８の判定支援による調節が、従来技術で知られているのと同じ方法で実行される。
このことが省略されるならば、全域通過変換関数Ａ（ｚ）によって（負方向の場合には
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によって）のみフィルタリングされた系列〈ｒｋ〉の始め（または負方向の場合においては該系列の終わり）から開始して１方向（正方向であることが望ましい）で全バーストの状態低減を有するシンボル系列の連続的な推定（シンボル推定器１１）を行うことも可能である。信頼性を拡大するために、拡張されたトレーニング系列２６の既知データシンボルもまたそれぞれ半分のバーストに対して２つの方向で（それぞれ事前確率０または１を用いて）系列推定をするために同様に用いられる。
１．拡張されたチャンネル推定について
従来技術の方法ではチャンネル推定器８は、次数ｄ＝５を有する第２図の置換系１４
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でのみ可能であるが、このチャンネル推定法を、推定すべきそれぞれのシステムに適合させることが提案される。このことは、信号のマルチパス伝搬においてより高次の次数でも、ひいてはより大きい遅延差でも、１つのチャンネル推定のみを行うことを可能にするだけでなく、どのようなレートでも、最大値を有するチャンネル推定、すなわち推定誤差のばらつきが最小であるチャンネル推定を実現することができる。
拡張されたチャンネル推定は、置換系１４の期待される可変の次数ｃで行われるチャンネル推定に基づいている。期待される次数ｃを有するシステムのｃ＋１係数は、
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であり、変換、
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によって求められる。
ベクトル［ｙ（ｃ）］のｃ＋１成分ｙｋ（ｃ）が、（周期的に拡張された）トレーニング系列２６〈ａｋ〉の一部の係数を有する受信信号からの複素サンプル値６の系列〈ｒｋ〉の相関によって（通常のように）形成される。
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表現を簡略化するために、受信された系列〈ｒｋ〉におけるトレーニング系列２７の期待される開始点に、離散的時点ｋ＝０が用いられる。２つの限界和ｋｕ（ｃ、ｋ）およびｋｏ（ｃ、ｋ）は一般的に、次数ｃの関数およびタイムインデックスｋの関数である。それら限界和の可能な選択は、
ｋｏ（ｃ、ｋ）＝２５−ｃ
ｋｕ（ｃ、ｋ）＝ｃ，
であり、これはすべての時点ｋに関する和が多くの要素として影響を与えられるという点で有利である。バイナリシンボルのクロックにおける異なる離散的時点ｋに対して異なる限界和を選択することも賢明であるかもしれない。例えば、拡張されたトレーニング系列２６の開始部では、サンプル値の長い系列を相関付け、次の時点ｋでは、より低い限界和ｋｕを増分することができる。データ系列と同様、拡張されたトレーニング系列２６に関しても、π／２シフト２ＰＳＫ変調としてＧＭＳＫの解釈が考慮され、ひいては、バイナリのバイポーラ拡張トレーイング系列２６とｊｋとの乗算器１６の乗算が考慮される。
行列Φ-1（ｃ）は、要素を有する（ｃ＋１）ｘ（Ｃ＋１）行列の逆行列値であり、
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これは、拡張されたトレーニング系列２６〈ａｋ〉と短くされたバージョンとの間の相互相関値を表している。このようにして、行列Φ-1（ｃ）を容易に計算することができる。このような行列は、ここで提案されている受信機のＲＯＭに記憶されＧＳＭ移動無線方式で使用されるトレーニング系列が全部で８個の場合、０≦ｃ≦７である場合に有利である。この方法においては、それらのリアルタイム計算は、排除される。
ベクトル［ｙ（ｃ）］に行列Φ-1（ｃ）を乗算することにより、相互相関されたψｋ（ｃ）のｋ≠０およびｃ≠５を有する、フェージングのない影響が、チャンネル推定に用いられる。ＧＳＭ移動無線におけるトレーニング系列が公知のように選択され、その結果、特にｃ＝５の場合、
Φ-1（５）＝Φ（５）＝Ｅ6
が成り立つ。
ここで、Ｅ6は６ｘ６単位行列を示している。
従来技術におけるチャンネル推定のために専ら用いられているｃ＝５で、この特別な場合においてのみ、行列乗算を排除することができる。現時点まで使用されてきたｃ＝５に限定することは、以下の欠点の原因であることに間違いない。
・最大で最高次数ｃ＝ｄ＝５である次数の置換系１４の係数しか推定することができず、信号のマルチパス伝搬でより高次の遅延差が発生した場合、または、推定された時点ｋ＝０がトレーニング系列２７の実際の開始点に対してシフトしている場合には、チャンネル推定８は失敗してしまう。
・実際に、置換系１４の次数が５より小さい場合、推定誤差の変動は、必要以上に大きなものとなる。
本発明によって記憶されている行列Φ-1（ｃ）をベクトル［ｙ（ｃ）］に乗算することにより、期待される次数０≦ｃ≦１３に関するチャンネル推定が可能となる。ｃ＞７に関しては、推定誤差の変動が確実に生じてしまうので、実際には０≦ｃ≦７に制限することが推将される。
拡張されたチャンネル推定８は以下のようにされることが望ましい。
・最初に、高く期待される次数（たとえばｃ＝７）でのチャンネル推定が計算され、実際の次数およびゼロ時点の位置が求められる。次に、推定すべき係数に対して１つの窓を決めることができる。この窓の外側の推定される係数の値は、推定誤差の計算許容値を越えることはないと考慮される（係数クリッピング）。
・第２のチャンネル推定では、第１の試みにおいて求められた期待される次数ｃおよびゼロ時点の最適位置が用いられる。このようにして、推定誤差の変動が最小化される。
推定されるフィルタ係数１８の２重の計算のために、ゼロ時点およびフィルタリングの次数に適合するチャンネル推定８が行われる。この目的のために、必要となる付加的コストは、第２の行列乗算にかかるコストだけである。
２．全域通過検出について
推定された離散時間置換系
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に関しては、２つの（またはそれぞれ１つの）全域通過フィルタＡ（ｚ）および
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が計算され、これを介して、最小フェーズ全体システムおよび最大フェーズ全体システムが得られる。全域通過検出９を行うためには、
Ｇ（ｚ）・Ｇ＊（ｚ＊−１）を分解するために現在および最近提案されている手法を最小フェーズ部分および最大フェーズ部分で使用することができる。この最小フェーズ部分および最大フェーズ部分はたとえば、１９９６年のエレクトロニクスおよびコミュニケーションのインターナショナルジャーナル誌（ＡＥＵ）第５０巻（第１号）のＷ．ゲルスタッケルによる「有限長制約を有する最小平均２乗誤差ＤＦＥへの別のアプローチ」または、１９９２年ウィーン、ミュンヘンの、オルデンバルグ出版社発行のＡ．Ｖ．オッペンハイムおよびＲ．Ｗ．シャヘルによる、「時分割信号処理」に示されているような、最小フェーズ部分および最大フェーズ部分である。
セプストラムと呼ばれる、周波数応答の対数から開始する手法が、高度な利点を提供する。
３．全域通過フィルタリングについて
全域通過フィルタリング部１０は、状態低減１１による系列推定に関して、データ信号の線形歪みが、それぞれ最小フェーズまたは最大フェーズによって発生される、次数ｃを有する離散時間置換系１４を発生させるよう機能する。
トレリスダイアグラム内に２つのパスが分割されて確立されたときの差信号のエネルギーが最大となるときのみ（たとえば、１９９２年、ベルリンのスプリンゲル出版社発行のＪ．フューベルによる、「ディジタル中継技術における格子コーディング−基礎と応用」参照）、著しい低減であっても、系列推定での状態低減によって、信号雑音比は無視できる程度に小さくなる。このトレリスダイアグラムは、図２のように置換系１４のバイナリ入力シンボルに関して示すことができる。
もし、トレーニング系列２７をベースとして、判定支援によるチャンネル推定８の調整が何ら行われない場合、最小フェーズ置換系１４によって歪んだ信号を生成するためにシステムＡ（ｚ）によって系列全体（ｒｋ）を全域通過フィルタリングするので十分である。というのも、正方向での系列推定はバースト全体に対して行うことができるからだ。しかし、もしチャンネル推定８の判定支援による調節が系列推定法の実施中に行われる場合、サンプル値６の系列〈ｒｋ〉の部分は、トレーニング系列２７で開始して正方向に、システムＡ（ｚ）によって、ベースバンドに変換された受信信号からフィルタリング除去することができ、それに対して負方向の部分は、システム
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によってフィルタリングすることができる。トレーニング系列２７から開始して、系列推定１１はこの場合、正方向と負方向とで別個に行われる。いずれの場合においても、全域通過フィルタ１０は、差信号がトレリスダイアグラムにおいて分割されたパスで最大エネルギーを有するように行われる。全域通過フィルタリング１０は、デジタル信号処理で慣用されている線形信号変換手法のうちいずれかによって行うことができ、たとえば、ＦＩＲシステムまたはＩＩＲシステムによる離散的畳み込みによって時間領域で行われるか、または、周波数領域で手段２で計算された伝送関数を使用して乗算または離散フーリエ変換を行った後に、逆フーリエ変換を行うことによって行われる。
４．低減された数の状態による系列推定について
歪みに起因してインパルス干渉によって影響されるディジタルパルス振幅変調信号の系列を推定するための状態の数を低減する従来のすべての手法を実施することができる。ここでたとえば、１９８９年のＩＥＥＥコミュニケーション会報第３７巻第５号の４２８−４３６ページの、Ａ．デュエルホーレンおよびＣ．ヒーガードによる、「遅延された判定フィードバック系列推定」を参照されたい。有利には、ここに記載された判定フィードバック系列推定を使用するのが有利である。この推定では、置換系１４の第１ｃｏバイナリ遅延要素のトレリスダイアグラムが、２ｃｏ個の状態を有するように形成される。ビタビアルゴリズムにおけるメトリックを計算するために、ビタビアルゴリズムにおいてメトリックを計算するために、パスレジスタ内のシンボルによってこの置換系の別の係数１８が、トレリスダイアグラムにおけるそれぞれの状態ごとに推定される。
次のチャンネルデコーディング１２を行うために、いわゆるソフト判定デコーディングを実行するためには、チャンネルシンボルを推定するだけでなく、それらの信頼性をも推定することも有利である。それぞれのシンボルを決定するのに加えて、この判定が正しいことの確率も決定することができる。状態低減および、シンボル信頼性の近似計算による系列推定法は、たとえば１９９０年１２月サンディエゴにおけるＧＬＯＢＥＣＯＭ１９９０の会報４０１．４．１−４０１．４．６ページにおける、Ｐホッファによる、「周波数選択フェージングチャンネル上のＴＣＭ：ソフト出力確率等化器」に示されている。
ホワイトノイズ１９によって歪んだトレリスコーダ（この特殊事例では、線形歪みシステム１４）の出力シンボルを考慮しながら、該トレリスコーダの入力シンボルの事後確率を計算する最適方法は、バール他による最大事後シングルシンボル推定のためのアルゴリズムである。ここでたとえば、１９７４年のＩＥＥＥ情報理論の会報ＩＴ−２０、２８４−２８７ページの、Ｌ．Ｒ．バール、Ｊ．クック、Ｆ．ジェリネック、およびＪ．ラビフによる、「シンボルエラーレートを最小にするための線形コードの最適デコーディング」を参照されたい。このアルゴリズムでは、このようにして観測されるトレリスコード出力信号を考慮する際のステップγにおける状態ｉ＝１，２．．．の確率αγは前方向再帰によって求められ、現在のステップγにおける状態がｉであると仮定する場合に最後のステップＬからステップγに戻る間に観測されるトレリスコーダ出力シンボルの確率βγ（ｉ）は、後方向再帰によって求められる。ここでたとえば１９９２年ベルリンのスプリンゲル出版社の、Ｊ．ヒューベルによる、「ディジタル中継技術における格子コーディング−基本と応用」を参照されたい。この方法においては、全ての受信された系列を考慮して、ステップγにおける状態ｉのための状態確率Ψγ（ｉ）は、
Ψγ（ｉ）＝αγ（ｉ）βγ（ｉ）
を保持する。用いられているトレリスコーダによって、シンボル確率は直接的に状態確率に追従する。
１９９０年のサンディエゴのＧＬＯＢＥＣＯＭ Ｐｒｏｃ．１９９０ ８０７．５．１−８０７．５．６ページのＷ．コッホおよびＡ．ベイエルによる、「時変シンボル間干渉により分配されたコードデータの最適およびサブ最適検出」および、１９９０年１２月サンディエゴのＧＬＯＢＥＣＯＭ Ｐｒｏｃ．１９９０ ４０１．４．１−４０１．４．６のＰ．ホッファによる、「周波数選択性フェージングチャンネル上のＴＣＭ：ソフト出力確率的等化器の比較」によれば、バールアルゴリズムは判定フィードバックビタビアルゴリズムのように、低減状態アルゴリズムの１つとなることができる。αγ（ｉ）を計算するための前方向再帰を用いると、パスレジスタは現在の２ｃｏの状態の各々に割り当てられており、このパスレジスタはＤＦＳＥアルゴリズムとともに各時間窓内で更新され、そして縮小されたトレリスの分岐メトリックを計算するために必要である。分岐メトリックは記憶され、そしてβγ（ｉ）を求めるために後方向再帰のためにもう１度用いられる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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