(57)【要約】  この出願はチャネル推定に関する。その方法は、シンボル系列を表すアナログ信号をデジタル化することを含み、それにより、各サンプリングタイムで、前記アナログ信号のレベルに１つのデジタルワードを関連付ける。シンボルの最尤系列が検出される。これに対して、ブランチメトリックスが提供される。１実施態様によれば、１つのシンボル周期は少なくとも２つのサンプリングタイムを含む。さらに、デジタル化で得られたデジタルワードの頻度と最尤系列シンボルとからブランチメトリックスが得られる。他の実施態様によれば、シンボル周期は、少なくとも１つのサンプリングタイムを含む。チャネル状態と現時点のデジタルワードとで決められる事象が計数される。各チャネル状態は、現時点のデジタルワードのときに決められた現時点のシンボルに関連するシンボルパターンにより決められる。１つのモデル分布が事象の計数に対して設定され、設定されたモデル分布から１つのブランチメトリックスが得られる。さらに、本発明は、光受信機の対応するシンボル検出器に関する。【選択図】図１
2006528471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シンボル（ｄi ）の系列を表すアナログ信号
【数１】
2006528471.tif 000020
をデジタル化(13)し、それによって、複数の可能性のあるデジタルワードからの１つのデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）を、各サンプリングタイム（53,54）における前記アナログ信号のレベルに関連付け；ここで シンボル周期（51,52）が少なくとも２つのサンプルタイムを含み；各デジタルワードは複数の量子化レベル（61,65,67）のなかの１つに対応し；
前記シンボル（ｄi ）の最尤系列（ｕi）を決定(17)し；
ブランチメトリックス（64,66,68,69,70,71,72,73）を提供する；
ことを含む、光受信機のためのチャネル推定の方法であって、
前記デジタル化(13)および前記最尤系列（ｕi）のシンボルから生ずるデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）の頻度（63）から、前記ブランチメトリックス（64,66,68,69,70,71,72,73）を得ることを特徴とする、前記チャネル推定の方法。
【請求項２】
シンボル（ｄi ）の系列を含むアナログ信号
【数２】
2006528471.tif 000021
をデジタル化(13)し、それによって、複数のデジタルワードからの１つのデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）を、各サンプリングタイム（53,54）における前記アナログ信号のレベルに関連付け；ここで シンボル周期（51,52）が少なくとも１つのサンプルタイムを含み；各デジタルワードは複数の量子化レベル（61,65,67）のなかの１つに対応し；
前記シンボル（ｄi ）の最尤系列（ｕi）を決定(17)し；
事象を計数（81）し；それにより、各事象についての計数値を取得し；ここで各事象はチャネル状態（62）および現時点のデジタルワードにより規定され；各チャネル状態は、前記現時点のデジタルワードの時刻で決められる現時点のシンボルに関するシンボルパターンにより規定される； 
ことを含む、チャネル推定の方法であって、
前記計数値に対するモデル分布を設定（82）し；および
前記設定されたモデル分布に基づいてブランチメトリック（83,84）を得ることを特徴とする、前記チャネル推定の方法。
【請求項３】
シンボル周期（51,52）が、少なくとも２つのサンプリングタイム（53,54）を含むことを特徴とする、請求項２に記載のチャネル推定の方法。
【請求項４】
前記デジタル化の間に、各種の事象を計数し、ここで各事象は、１つのチャネル状態（62）、および複数のデジタルワードのなかの１つのデジタルワードにより規定され；各チャネル状態（62）は、シンボル系列により規定され；
各種の事象について１つのサンプルブランチメトリック（64）を計算し；および
シンボル周期中のサンプリングタイム（53,54）にて得られる各デジタルワードについてのサンプルブランチメトリックス（64）を結合することにより１つのブランチメトリックを計算することを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項５】
各シンボル周期が、第１のサンプリングタイム(53)および第２のサンプリングタイム（54）を含み；
第１のサンプリングタイム（53）における第１のデジタルワード（ｒi,1,65）、および、第２のサンプリングタイム（54）における第２のデジタルワード（ｒi,2,67）を前記アナログ信号に関連付け；
第１の種類の事象を計数し、ここで各第１の種類の事象は、第１のチャネル状態（62）および第１のデジタルワードにより規定され；第１のチャネル状態（62）は、前記第１のデジタルワードが関連付けられたシンボルを含むシンボル系列により規定され；
第２の種類の事象を計数し、ここで各第２の種類の事象は、前記第１のチャネル状態（62）、前記第１のデジタルワード、および、前記第１のデジタルワードに続く第２のデジタルワードにより規定され；
各第１の種類の事象についての第１のサンプルブランチメトリック（66）を計算し；
各第２の種類の事象についての第２のサンプルブランチメトリック（68,69）を計算し；
前記第２のチャネル状態および第3のデジタルワードについての第１のサンプルブランチメトリック（66）と、前記第２のチャネル状態、前記第３のデジタルワードおよび前記第４のデジタルワードについての第２のサンプルブランチメトリック（68,69）とを結合することにより第２のチャネル状態（62）ならびに第３および第４のデジタルワードについてのブランチメトリックを計算し；ここで前記第２のチャネル状態（62）が、第３および第４のデジタルワードが関連付けられたシンボルを含むシンボル系列により規定されることを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項６】
各シンボル周期が、第１のサンプリングタイム（53）および第２のサンプリングタイム（54）を含み；
第１のサンプリングタイム（53）における第１のデジタルワード（ｒi,1,65）、および、第２のサンプリングタイム（54）における第２のデジタルワード（ｒi,2,67）を前記アナログ信号に関連付け；
第１の種類の事象を計数し、ここで各第１の種類の事象は、第１のチャネル状態（62）および第１のデジタルワードにより規定され；各第１のチャネル状態（62）は、前記第１のデジタルワードが関連付けられたシンボルを含むシンボル系列により規定され；
前記可能性のあるデジタルワードをデジタルワードのグループにグループ化し；ここで粗デジタルワードを各デジタルワードグループに関連付け；
第２の種類の事象を計数し、ここで各第２の種類の事象は、前記第１のチャネル状態（62）、前記第１のデジタルワードに関連付けられた粗デジタルワード、および、前記第１のデジタルワードに続く第２のデジタルワードにより規定され；
各第１の種類の事象についての第１のサンプルブランチメトリック（66）を計算し；
各第２の種類の事象についての第２のサンプルブランチメトリック（72,73）を計算し；
前記第２のチャネル状態および前記第３のデジタルワードについての第１のサンプルブランチメトリック（66）と、前記第２のチャネル状態（62）、前記第３のデジタルワードに関連付けられた粗デジタルワードおよび前記第４のデジタルワードについての第２のサンプルブランチメトリック（72,73）とを結合することにより、第２のチャネル状態（62）ならびに第３および第４のデジタルワードについてのブランチメトリックを計算し；ここで前記第２のチャネル状態（62）が、前記第３および第４のデジタルワードが関連付けられたシンボルを含むシンボル系列により規定されることを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項７】
各シンボル周期が、複数のサンプリングタイム（53、54）を含み；
事象の種類を計数し、ここで各種の事象は、第１のチャネル状態（62）、および、第１のシンボルのシンボル周期中の各サンプリングタイムについてのデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）により規定され；ここで各チャネル状態（62）は、第１のシンボルを含むシンボル系列により規定され；
各種の事象についてのサンプルブランチメトリックス（70,71）を計算し；および
前記第２のチャネル状態（62）についてのサンプルブランチメトリックス（70,71）と、前記第２のシンボルに関連付けられた各デジタルワードとを結合することにより、第２のチャネル状態（62）および第２のシンボルについてのブランチメトリックを計算し；ここで前記第２のチャネル状態（62）は、第２のシンボルを含むシンボル系列により規定されることを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項８】
前記サンプルブランチメトリックは、各種の事象の計数の対数値であり、そしてサンプルブランチメトリックスの結合は、そのものを加算することで行われることを特徴とする、請求項４〜７の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項９】
各種の事象の計数に対して、モデル分布を設定（82）し；
各種の事象について１つのモデル値を得るために、各種の事象についてモデル分布を評価（83）し；
該各モデル値を使って、各種の事象についての前記サンプルブランチメトリックを計算(84)することを特徴とする、請求項４〜８の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１０】
前記シンボルのクロックを復元（14）し；
前記デジタル化（13）の間のサンプリングタイムを最適化することにより、前記デジタイザのビットエラー率を最少にするために、前記クロックを遅延（15）させることをさらに含むことを特徴とする、請求項１〜９の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１１】
前記クロックの遅延が、シンボル（ｄi）の最尤系列（ｕi）から得られるビットエラー率の推定に基づいて調整されることを特徴とする、請求項10に記載のチャネル推定の方法。
【請求項１２】
前記クロックの遅延が、母集団の差分パラメータを最大にするように調整されることを特徴とする、請求項11に記載のチャネル推定の方法。
【請求項１３】
シンボル周期の半分のレンジ内で準連続調整可能である遅延によって、前記クロック（33）を遅延(15)させることにより、該サンプリングタイムを調整し；および
デジタルワードの系列を再配置（16）することにより、離散的サンプリングタイム（53,54）調整を実行することをさらに含むことを特徴とする、請求項１〜12の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１４】
現時点の蓄積期間（k+1）の間に各種の事象を計数（181）し、ここで前記チャネル状態（62）は、前の蓄積期間（k）の間に計算（173）されたブランチメトリックスに基づいて決められ；および
現時点の蓄積期間（k+1）中の各種の事象を計数（181）する間に、次の蓄積期間（k+2）中のチャネル状態を決定するためのブランチメトリックスを計算(183)することを特徴とする、請求項２〜13の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１５】
忘却因子により重み付けられた現時点の蓄積期間（k+1）の間のチャネル状態を決定するためのブランチメトリックスと、（１−忘却因子）により重み付けられた前の蓄積期間（k）の間に得られた（171）事象の各計数値の対数値との和として、次の蓄積期間（k+2）の間のチャネル状態を決定するためのブランチメトリックスを計算(183)することを特徴とする、請求項１〜13の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１６】
忘却因子により重み付けられた前の蓄積期間（k）の前の蓄積期間中に得られた事象の計数値と、（１−忘却因子）により重み付けられた前の蓄積期間（k）の間に得られた（171）事象の計数値との和の対数値として、次の蓄積期間（k+2）の間のチャネル状態を決定するためのブランチメトリックスを計算(183)することを特徴とする請求項１〜13の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１７】
チャネル状態(62)を”０”または”１”で表し得る2進シンボル系列と定義（62）し；および
ブランチメトリックスを初期化する際に、離散した０および１のチャネル状態、すなわちそれぞれ”・…11011…”および”…00100…”のブランチメトリックスを同一値に設定することを特徴とする、請求項１〜16の何れかに記載のチャネル推定の方法。
【請求項１８】
チャネル状態（62）を”０”または”１”で表し得る2進シンボル系列と定義し；
ブランチメトリックスを初期化する際に、考慮されるシンボルｂ3に対して対称なチャネル状態、すなわちｂ1ｂ2ｂ3ｂ4ｂ5およびｂ5ｂ4ｂ3ｂ2ｂ1のブランチメトリックスを同一値に設定することを特徴とする、請求項17に記載のチャネル推定の方法。
【請求項１９】
少なくとも１つの次の状態：
物理的インタフェース(11)による信号出力の損失がクリヤ（206）されている；
シンボルの前記最尤系列（ｕi）内のビットエラー率が、前記ブランチメトリックスの初期化後の所定期間後、所定閾値(207）を依然超えている；
をモニタリングし、
次の場合：
“１”のみのチャネル状態（62）と“０”のみのチャネル状態（62）との間の相関が、所定閾値を超えている；
“１”のみのチャネル状態（62）のモードが、所定閾値より低い；
“０”のみのチャネル状態（62）のモードが、所定閾値より高い；および
均一な分布を持つヒストグラム間の相関が、所定閾値を超えている；
の１つを含む異常な振幅統計を測定（208）し；
上記の条件の1つが起これば、前記ブランチメトリックスを初期化（204）することを特徴とする、請求項18に記載のチャネル推定の方法。
【請求項２０】
前の初期化で使われた値とは異なった値で、ブランチメトリックスが再初期化（209,204）されることを特徴とする、請求項19に記載のチャネル推定の方法。
【請求項２１】
シンボル（ｄi）の系列を含むアナログ信号
【数３】
2006528471.tif 000022
をデジタル化(13)し、それによって、複数のデジタルワードのなかの１つのデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）を、各サンプリングタイム（53,54）におけるアナログ信号のレベルに関連付けるためのＡＤ変換器(13)；ここで各シンボル周期（51,52）、が少なくとも２つのサンプリングタイムを含み；各デジタルワードは複数の量子化レベル（61,65,67）のなかの１つに対応し；
前記ＡＤ変換器(13)に接続され、前記シンボル（ｄi）の最尤系列（ｕi）を決定するための分数間隔最尤系列検出器（17）；
前記最尤系列検出器（17）に接続され、前記最尤系列検出器（17）に対して、ブランチメトリックス（64,66,68,69,70,71,72,73）を提供するためのチャネルモデルユニット(19)；
を含む光受信機用シンボル検出器であって：
前記ブランチメトリックスは、ＡＤ変換器(13)により出力されたデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）の頻度、および前記最尤系列検出器（17）により決定されるシンボル（ｕi）から得られることを特徴とする、前記光受信機用シンボル検出器。
【請求項２２】
シンボル（ｄi）の系列を含むアナログ信号
【数４】
2006528471.tif 000023
をデジタル化（13）し、それによって、複数のデジタルワードのなかの１つのデジタルワード（ｒi,1,ｒi,2）を、各サンプリングタイム（53,54）における前記アナログ信号のレベルに関連付けるためのＡＤ変換器(13)；ここで各シンボル周期（51,52）が、少なくとも１つのサンプリングタイム（53,54）を含み；各デジタルワードは複数の量子化レベル（61,65,67）のなかの１つに対応し；
前記ＡＤ変換器(13)に接続され、前記シンボル（ｄi）の最尤系列（ｕi）を決定するための最尤系列検出器（17）；
前記最尤系列検出器（17）に接続され、前記最尤系列検出器（17）に対して、ブランチメトリックス（64,66,68,69,70,71,72,73）を提供し、そして事象を計数するためのチャネルモデルユニット(19)；ここで各事象は、チャネル状態（62）および現時点のデジタルワードにより規定され；各チャネル状態(62)は、前記現時点のデジタルワードのときに決められた現時点のシンボルに関係するシンボルパターンにより規定され；計数値(63)が各事象に関連付けられる；
を含む光受信機用シンボル検出器であって：
前記チャネルモデルユニット(19)は、前記計数値（63）に対してモデル分布を設定（82）し、そして前記設定されたモデル分布に基づいてブランチメトリックス（64,66,68,69,70,71,72,73）を取得（83,84）することを特徴とする、前記光受信機用シンボル検出器。
【請求項２３】
前記ＡＤ変換器(13)が、２倍オーバーサンプリングを実行することを特徴とする、請求項21または22に記載の光受信機用シンボル検出器。
【請求項２４】
前記ＡＤ変換器(13)の入力に接続され、前記アナログ信号
【数５】
2006528471.tif 000024
を受信するためのたクロック復元サブシステム（14）をさらに含み；ここで前記クロック復元サブシステム（14）は、シンボルのクロックを復元し；
前記クロック復元サブシステム（14）に接続され、前記ＡＤ変換器(13)のサンプリングタイムを最適化することによって前記シンボル検出器のビットエラー率を最少にするために前記クロックを遅延させるサンプリング位相調整回路(15)をさらに含み；ここで前記クロック復元サブシステム（14）は、前記ＡＤ変換器(13)に遅延されたクロックを提供するために前記ＡＤ変換器(13)に接続されることを特徴とする、請求項21〜23の何れかに記載の光受信機用シンボル検出器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高速光ファイバ通信システムに関し、特に検出シンボルが幾つかのシンボル間干渉により発生する深刻な歪みと厳しいノイズを受けたチャネルを経由して受信されたときに、ビットエラー率（BER）を改善するためのチャネル推定方法、および光受信機用シンボル検出器に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある特定の見方からすれば、本発明の請求項１と２１の前段部分に関しては、US5,313,495”Demodulator for symbols transmitted over a cellular channel （セルラーチャネルで伝送されるシンボル用復調器）”、および、US5,263,053”Fractionally spaced maximum likelihood sequence estimation receiver （分数間隔最尤系列推定受信機）”で知られている。
【０００３】
別の見方からすれば、本発明の請求項２と２２の前段部分に関しては、W.Sauer-Greff, A.Dittrich 等の”Adaptive Viterbi Equalizer for Nonlinear Channels （非線形チャネル用の適応形ビタビ等化器）”、SIPCO、2000,25-29で知られている（後に、Sauer00として参照）。
【０００４】
デジタル通信システムにおいては、シンボル（symbol）が伝送され、その典型として、２ｎ個のシンボルが使用される。バイナリケース（ｎ=1）では、ロジック０とロジック１という異なる２個のシンボルが存在する。
【０００５】
高速光ファイバ通信システムは、特にSDHおよびSONETを含むシングルチャネルシステム、DWDMシステム、CWDMシステム、および動的切替OTN用のシステムからなる。
【０００６】
図17に示すような一般的な高速光ファイバ通信システムは、送信機１、光チャネル４および受信機10からなる。当業技術の送信機は、フォワード誤り訂正（FEC）エンコーダ２およびモジュレータ３からなる。当業技術の受信機10は、物理インタフェース11、リミッティング増幅器（LA）210、クロックおよびデータ復元回路211ならびにFECデコーダ18からなる。
【０００７】
光リンクの受信機側では、受信されたアナログデータr(t) からなる光信号が、受信機10に入力される。受信機10は、光から電気に変換する（O/E）物理インタフェース11を含む。該アナログ電気信号は、リミッティング増幅器210に入力される。物理インタフェース11、リミッティング増幅器210およびCDR回路211は、高域カットオフ周波数を有する。シンボル間干渉を低く保つために、カットオフ周波数は、通常、1/(2T)より極めて高くすることが重要であり、ここで、Ｔはシンボル周期(symbol period)である。一方、バンド幅を過度に広げ過ぎると、要求される最低値を超えて光リンク４から多くのノイズを拾って、ビットエラー率が増大し、受信機性能を低下させる。代表的な受信機設計では、50％から100％過剰のバンド幅が提案されている（S.U.H.Qureshi, “Adaptive equalizer （適応形等化器）”Proc. IEEE, Vol.73,1985, pp.1349-1387, （後に 、Qureshi85 として参照）。
【０００８】
光リンクは光ファイバからなり、それは光信号を減衰させ、加えて分散的なチャネルを構成する。減衰を補償するために、該光リンクは、エルビウム添加型ファイバからなる光増幅器を含んでもよいが、それは光信号にノイズを付加して、S/N比を悪化させる。
【０００９】
当業技術の高密度波長分割多重（DWDM）方式では、光信号は信号の厳しい歪みを受ける。信号の歪みは、波長分散または群速度分散（GVD）、偏波モード分散（PMD）、自己位相変調（SPM）、４光波混合（FWM）、相互位相変調（XPM）、偏波依存損失（PDL）等に起因する。この種の歪みは、シンボル間干渉（ISI）を引き起こす。
【００１０】
高速光ファイバ通信システムで汎用の受信機は、「オープンアイ」状態下でのみ動作する決定回路を採用し、すなわち、決定回路における「アイダイアグラム」は、２進シンボルの決定が十分に小さいエラー率で行われるように、サンプリングの位相および閾値を選択する（以下を参照、E.Voges, K.Petemann, (Eds.) “Optische Kommunikationstechnik （光通信技術）”、Springer, Berlin Heiderberg, 2002; G.Keiser, “Optical Fiber Communications （光ファイバ通信）”、3rd ed., McGraw-Hill, 2000; G.P.Agawal, “Fiber-Optic Communication Systems （光ファイバ通信システム）”、2nd ed. Wiley, New York, 1997）。
【００１１】
光リンクは、更に、数十dB分変化する光パワーや、帯域制限またはチャープト送信機のような不完全な信号を受ける。それに加えて、通信チャネルは、時間的な変動、複合した変動があり、歪みの変動、ISI、ノイズ、光学的効果等をもたらす。
【００１２】
受信機がチャネルについての完全な知見があれば、最尤系列検出器（MLSD）は、最適な検出器であることがよく知られている。しかし、興味あることに、K.M.Chugg, A.Polydoros は、未知の線形チャネルや最尤の意味でのデータ系列を、同時に最適に推定することはできないことを示している（”MLSE for an Unknown Channel―Part 1: Optimality Considerations（未知チャネルのためのMLSE―パート１：最適化の考察）”, IEEE Trans. Commun. Vol. 44, 7, 1996, 836-846、 後に、Chugg96として参照）。“最適（Optimal）”とか ”最適化する（Optimized）”という表現は、次のような文献でも慣習的に使用されるので、ある意味では厳密ではない（M.Gosh, C.L.Weber, “Maximum-Likelihood blind equalizer （最尤ブラインド等化器）”Opt. Eng. Vol.31, 6, 1992, 1224-1228 、後に、Gosh92 として参照）。その意味するところは、BERを最少にする解が、より低いBERを達成するかもしれないような少し変形されたフレームワークを除外しないで、実際的なフレームワークあるいは解法空間で探し求められることである。
【００１３】
MLSDは、ビタビアルゴリズム(VA)を使ってよく実施され、それは、畳み込み符号を復号するためにA.J.Viterbiによってはじめて提唱されたものである（”Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm（畳み込み符号に対する誤差限界および漸近最適復号アルゴリズム）”、IEEE Trans. Inf. Theory, IT-13, pages 260-269, April 1967）(Shu.Lin, Daniel J.Costello Jr, “Error Control Coding: Fundamentals and Applications （エラー制御コーディング：基礎と応用）”Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey 07632, 1983)。
【００１４】
ビタビアルゴリズムは、ISIに対処するために、チャネル等化に使われてもよい。２進ISIチャネルにおいて、ｍビットのチャネルメモリでは、長さｍのビット列と各状態に対して２つの遷移があり、２ｍの状態が存在する。すなわち、次のステージあるいは格子の中でのタイムユニット間の遷移は、２ｍ＋１である。
【００１５】
最初のステージを始めるビタビアルゴリズムの初期化ステップでは、各状態に入る単一パスに対するパスメトリックが計算される。各状態間の遷移が１シンボルに対応する。パスおよびパスメトリックが、各状態に対して蓄積される。
【００１６】
ビタビアルゴリズムは、繰り返しステップをさらに含む。繰り返しステップでは、あるステージである状態に入る全てのパスに対するパスメトリックが、前のステージの状態で結合している生き残りメトリックに対する状態に入るようなブランチメトリックを加えることによって計算される。各状態に対して、最も大きなパスメトリックをもつパスは、生き残りパスと呼ばれるが、そのパスメトリックとともに蓄積され、他の全てのパスは消去される。
【００１７】
対数尤度関数 log P(r｜v) は、パスｖに関連付けられたメトリックと呼ばれ、M(r｜v) で表される。選択されるメトリックは、伝送パスの特性に依存する。それらは、信号統計（ノイズ）の計測から、または先行の知見から得られる。そのメトリックは、時間的不変と仮定され、特別な応用では、一つの状態からもう一つの状態への遷移に対するルックアップテーブルに記録されてもよく、あるいはSauer00に関連してより詳細に説明されているオンライン測定から得られることもできる。
【００１８】
ごく最近、検出回路ではISIによるクローズドアイに導くような歪みやノイズの状況下で、光リンクを動作させるのが望ましくなっている（ECOC および OFC 年次会議）。この問題を解決するための最もよい手がかりは、検出回路でのクローズドアイを「オープン」にするために、ISIを補償するような光学的または電気的等化器を使うことである。このような対策は、等化のための準最適化の方法に基づいている。それは、線形フィードフォワード等化（FFE）、判定帰還型等化（DFE）、またはその組み合わせである（K.Azadet, 等., “Equalization and FEC Techniques for Optical Transceivers（光送信機のための等化とFEC技術）”, IEEE J. Solid State Circuit, Vol.37, 3, 2002, 317-327 23;   Bohn, Mohs, 等., “An Adaptive Optical Equalizer Concept for Single Channel Distortion Compensation（シングルチャネルの歪み補正に対する適応形光等化器の概念）”, ECOC 2001;  K.Sticht, 等., “Adaptation of Electronic PMD Equalizer Based on BER Estimation Derived From FEC Decoder（FECデコーダから導かれたBERの推定に基づく電子PMD等化器の適応性）”,   ECOC 2001 (後に、Sticht01 として参照);  F.Buchali, H.Bulow, W.Kuebart, “Adaptive Decision Feedback Equalizer for 10Gbit/s Dispersion Mitigation（10Gビット/秒の歪み緩和のための適応性判定帰還型等化器）”, ECOC 2000;  S.Otte, W.Rosenkranz, “Performance of Electronic Compensator for Chromatic Dispersion & SPM（波長分散およびSPMに対する電子補償器の性能）”, ECOC 2000; H.Bulow, F.Buchali, G.Thielecke, “Electronically Enhanced Optical PMD Compensation（電子強化された光PMDの補償）”, ECOC 2000;  H.Bulow, “Electrical PMD Mitigation ? from Linear Equalization to Maximum-Lilihood Detection （電子的PMD緩和―線形等化から最尤検出まで）”,OFC 2001等を参照）。
【００１９】
いくつかの刊行物［例えばUS 2002/0080898 A1, “Methods and systems for DSP-based Receiver（DSP型受信機のための方法とシステム）” 、および H.Haunstein, A.Dittrich 等, “Implementation of near optimum electrical equalization at 10Gbit/s（10Gビット/秒での最適に近い電気的等化の設定）”, ECOC 2000、 後にHaunstein00 として参照]のみが、最尤受信機の使用を理論的に議論しまた研究し、この文献のなかで、MLSE等化器に言及している。厳密に言えば、MLSDのなかで、明示的な等化のステップはない。しかし、MLSDをビタビ等化器と呼ぶのは一般的である。しかし、実際にはこれらの方法は、ほとんど使われていず、それはおそらく、このタイプの受信機は、Qureshi85 の特に1370ページに記述されているように、複雑過ぎると一般に信じられていたからである。光通信において、MLSD受信機は、今までシンボルスペースの解（symbol spaced solutions）についてのみ議論され、それは、厳密なサンプリング位相への依存性を持つとは信じられない（Sticht01を参照）。
【００２０】
いわゆる光伝送ネットワーク（OTN）の出現とともに、フォワード誤り訂正（FEC）のスキームが、伝送チャネルでの光増幅器と受信機とから生じるノイズに対する改善された耐性を通常的に提供するのに使用されている。例えば、１６回挿入された（255,239）リードソロモン符号が、ITU（国際通信連合）のOTNにおけるG709勧告で標準化されてきた。より最近では、より強力なFECスキームが一般的に使用され、それは例えば１０―３より高いプレデコーディングBERとともに動作できる（ECOCおよびOFCを参照）。BER推定値が受信機のパラメータの最適化に使われるとき、このBER推定値は、通常FECデコーダ内で計算される（例えば、Sticht01を参照）。
【００２１】
通常の白色ガウスノイズモデルに加えて、光受信機では、ノイズ相関が発生し（すなわち、受信フィルタにおけるノイズカラーリングにより、あるいはDWDMチャネルの干渉により生ずる）、そして、特に光増幅システムでは、ノイズは多分信号に依存し得る。MLSD受信機については、ノイズ相関と信号依存ノイズを、特別なノイズモデルとして取り扱うことができ、それは、シンボルスペース受信機とガウスノイズプロセスとに限定されるけれど、磁気記録の文献のなかで議論されている（A.Kavcic, J.M.F.Moura, “The Viterbi Algorithm and Markov Noise Memory（ビタビアルゴリズムとマルコフノイズメモリ）”, IEEE Trans. Imform.Theory, IT-46, 1, 2000, 291-301（後に、Kavcic00として参照）； A.Kavcic, J.M.F.Moura, “Correlation-sensitive adaptive sequence detection（相関感応適応形系列検出器）”, IEEE Trans. Magn. Vol.34, 1998, 763-771 （後に、Kavcic98として参照）。
【００２２】
ブロードバンドシステムのための汎用高速クロック復元回路は、ノイズの下で激しく歪んだ信号に対して誤動作し得る。しかし、それらの動作時には、一般的に準最適サンプリング位相が提供され、それは、例えばSticht01に示されるように、制御されたサンプリング位相調整を要求する。この発明を実施するために、いくつかの当業技術のクロック復元サブシステム（図２のCR14を参照）を利用でき、それは、ほぼ固定されたクロックであるが、その反面、送信クロックに対して任意の位相関係でクロックを復元できると予想される。残された問題は、些細な問題ではないが、最少BERあるいは最少に近いBERが得られるようなサンプリング位相を見出すことである。特に歪んだ入力信号に対しては、クロック復元により、復元されるような生のサンプリング位相がBERを最適にするサンプリング位相であるとは考えられないし、それを要求もされない。
【００２３】
移動無線通信等の場合と違って、光通信での受信機は、学習系列（traning sequence）を使用することなく、受信信号にしばしば適応しなければならない。さらに、歪みを招くいくつかの作用が、非常に高速でないけれど、時間的に大きく変化する。要するに、受信機は、ブラインド等化の困難な問題に直面し、それは、送られたデータ系列および伝送チャネル特性の両方が未知であるということである。原則として、ブラインド等化問題に対処するいくつかの公知の方法、例えばブスガングアルゴリズム（Bussgang algorithm）、高次統計量、チャネル結合、データ推定があるが、すべてが基本的に非線形性を使用して、消失した参照信号または学習信号の代替物を生成する。確率的推定方法を除く全方法は、チャネル線形フィルタモデルを使用する。
【００２４】
Simon Haykin の “Adaptive Filter Theory（適応フィルタ理論）”, 第４版、Prentice-Hall, 2001, によれば、ブラインド等化にとって、全体BERを最少にすることを保証する問題は、未解決の問題である。一定の（例えば無線）用途で述べられているブラインド等化に対する多くの原型的な解、いわゆるチャネル推定に対する系列フィードバック［J.W.Mbergmans, “Digital Baseband Transmission and Recording（デジタルベースバンド伝送と記録）”, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1996）、またはPSPアプローチ (Chugg96; R.Raheli, A.Polydoros, C.-K.Tzou, “Per-Survivor Processing: A general Approach to MLSE in Uncertain Environments（パーサバイバル手順：不確かな環境におけるMLSEに対する一般的なアプローチ）“, IEEE Trans. Commun. Vol.43, 2/3/4, 1995, 354-364, 後に、Raheli95として参照) ]は、その複雑さゆえに、高速光通信の受信機には向かない。
【００２５】
US5,313,495およびUS5,263,053に開示されるようなMLSD等化器をはじめとするほとんどの等化器の解の不可欠な部分は、エラー信号の概念であり、それは望ましい仮想チャネル応答を合成することに基づき、現時点の線形チャネルモデル推定、検出器内でなされる暫定的判定および実際の受信信号を与える。この仮想応答と実際の受信応答とが比較され、エラー信号あるいはデシジョンメトリックスを導き出すのに使われる。そのようなエラー信号と導き出されたメトリックスは、主としてノイズの効果を組み入れ、さらに残されたミス等化(mis-equalization)の効果、すなわちチャネルモデルの不完全さを組み込む。残されたミス等化は、 ときどきコンボリューショナルノイズと呼ばれる。しかし、例えばHaunstein00で議論されているように、明確な線形チャネルモデルは、直接検出二乗法受信機を用いた強度変調信号で採用される非線形光チャネルには、基本的に適当ではない。
【００２６】
光通信におけるチャネル獲得には、学習系列が必要であると依然信じられている(Haunstein00; A.Dittrich, M.Siegrist, W.Sauer-Greff, R.Urbannsky, “Iterative Equalization for Nonlinear Channels with Intersymbol Interface, （シンボル間干渉がある非線形チャネルに対する反復的等化）”Kleinheubacher Berichte, 2001)。
【００２７】
明示的なフィルタチャネルモデルのパラメータを推定するような、ほとんど全ての推定方法に対して、EP1139619A1, “Channel estimation using a probability mapping table（確率マッピングテーブルを用いるチャネル推定）”は、ヒストグラムセットを基本として、系列を推定するための非常に興味ある内在的なチャネル推定方法を記載している。これらのヒストグラムは、チャネル状態に応じたサンプルの振幅統計を表しており、MLSDに対するブランチメトリックスを導くのに使用される。しかし、記述されたスキームは、シンボルスペースプロセス（symbol spaced processing）に限定されており、前のシンボルに依存するサンプルの場合のみを記述している。さらに、その適用は、受信機(ブラインドアクイジション)を初期化するための適当な方法を開示せず、学習の必要性を暗示している。
【００２８】
特に、Sauer00 は、非線形チャネルに対する適応形ビタビ等化器を開示している。白色ノイズと、同程度の確からしいシンボル系列に対して、MLSEが系列エラーの確率を最少にする。受信アナログ信号は、適合されたフィルタでアナログ処理された後に、シンボルレートＴにてサンプリングされる。連続するサンプルは、統計的に独立であり、１サンプルは、ISIによってのみL+1シンボルに依存すると推測される。チャネル遷移確率の対数値と同等なメトリックインクリメントは、伝送チャネルの統計的特性を記述し、直線性あるいはガウス確率密度関数のような仮定に依存せず、それらは、予め計算できるか測定の結果である。メトリックインクリメントを得るために、チャネル状態に対し、ｑ量子化入力ビットとL+1ビットにより取り扱われるルックアップテーブルが提供されてもよい。ルックアップテーブルは、計測に基づいてもよい。その確率は、事象の相対的頻度で近似でき、すなわち、あるチャネル状態（現在とＬ前のシンボル）に対して、サンプリングされた出力が、全トライアル数に対してｑ量子化入力ビットに関する量子化間隔の中にあるような事象が起こる回数である。十分に長い蓄積期間（accumlation period）の後で、蓄積期間に対して正規化した事象数の対数値が、ルックアップテーブルのエントリー値となる。それ故に、０事象数に対する予防措置をとる必要があり、例えば内挿する方法がある。未知チャネルに対してルックアップテーブルを設定するのに、全ての異なったチャネル状態について既知の学習系列が十分に長い期間に伝送されなければならない。通常のデータ伝送の間、暫定的な確率をアップデートするために、メモリーセルがMLSE出力から生じる推定状態を使って記録される。
【００２９】
Haunstein00およびEP1139619A1は、同じ著者または発明者により書かれているが、それぞれ同様な課題を開示している。
【００３０】
Kavcic98は、シンボルスペース受信機とガウスノイズ処理に限定して、磁気記録の記載で、プリカーサーおよびポストカーサーに対応して 「ISIの長さをリードすることと追跡すること」の両方を開示している。
【００３１】
US5,313,495は、デジタルセルラーチャネル上で伝送されるシンボルのための復調器を開示している。それは、ビタビアルゴリズムを使うように設定されたMLSEを含んでいる。セルラーチャネルは、マルチパスフェージングの影響を受けないようになっている。そのビタビ等化器は、ISIに係わるシンボルを推定するときに、過大な計算のオーバーヘッドを要求できる。セルラー通信システムでは、送信機の地理的変動が頻繁で、予測することができないので、フェージングとISIが過剰になり、ビタビ等化器の使用は、16または64状態を設定するようなアルゴリズムを働かせることが必要である。一次の最少二乗平均を使う単純な４状態ビタビ等化器は、セルラーシステムにとってのBER要求の限界に近い。16または64状態のような高次のビタビ等化器は、非常に多くの計算量を必要とする。それ故に、４状態のビタビ等化器は、通常シンボルレートの２倍オーバーサンプリングを行うようになっている。２つのサンプルに基づくブランチメトリックスを計算することに加えて、チャネル推定は、オーバーサンプリングされたシンボルデータに基づいている。
【００３２】
US5,263,053もまた、分数間隔最尤系列推定受信機を開示している。実施例は、π/４位相シフトされた差動４位相偏位変調（π/４−DQPSK）送信機を組み合わせて記載されており、セルラー電話に使用するデジタル伝送のための装置として提案されている。マルチパス特性によるISIおよびノイズにより、伝送の劣化が生じる。MLSEには、ビタビアルゴリズムが使用される。チャネル状態は、最後のＬシンボルを表していると考えられ、そのシンボルは、いかなる特殊な場合でも適用され、ここで、チャネルメモリの長さは、現時点のシンボルの前のＬシンボルの期間である。２倍オーバーサンプリングが行われている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３３】
本発明の目的は、ISIで損なわれ、ノイズの多いチャネルを経由して受信されたデジタル信号のビットエラー率を最適化することである。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
この目的は、独立請求項の発明特定事項によって達成される。
【００３５】
本発明の好ましい実施態様は、従属請求項の内容である。
【００３６】
プリカーサーとポストカーサーの力の助けによりシンボルを決定することが有利であり、なぜなら、対称であり得る光ファイバの典型的な分散は、前後の両シンボルとオーバラップするようにシンボルを広げるからである。
【００３７】
分数間隔最尤系列検出器は、シンボル間干渉の補償するのに有利であり、それは、光ファイバの様々な種類の分散が、一つのシンボルから隣接するシンボルへ連続する広がりを生ずるためである。
【００３８】
光チャネルの様々な種類の分散は、シンボルの連続的な広がりを生じ、結果としてISIを生じる。特に、過剰なバンド幅と相俟って、分別されたISI補償は、より良い性能をもたらし、ISI補償に考慮されるべきシンボルがより少なくて済み、その結果として、同等の性能を提供するのに要求される計算のリソースがより少なくて済む。
【００３９】
検出されたシンボルからブランチメトリックスを得ることで、そのブランチメチリックが実際に使用されるチャネルに自動的に適合されることは有利である。このようなやり方でブランチメトリックスをアップデートすることによって、光チャネルのブラインドアクイジション問題に対する実用的な解がもたらされる。
【００４０】
測定された頻度（frequencies）に比例する計数値にモデル分布を設定することによってランナウエイを排除し、そして特にブランチメトリックスを得るために対数値を計算するときのエラーを避けるために、小さな値に置き換えねばならないカウンター値０を排除する。２倍オーバーサンプリングは、高頻度での適用にも実行可能であり、シンボルサンプリングと比較して適度のコスト上昇で済ますことができる。
【００４１】
一実施態様において、各事象は、サンプリング位相または時間とは独立して、チャネル状態およびデジタルワード（digital word）によって規定される。これは、一方では、サンプリング位相間の関係を無視し、他方では実施するのが簡単になる。さらに、各種事象の計数は、より精巧な方法と比べて大きな計数値を生じる。特に、後者の点は、短い蓄積時間の後でさえより良好な統計値を生む。
【００４２】
１番目の時刻に関する第１の種類の事象と、第1のサンプリング時刻で計測されたデジタルワードを条件とする、第2の時刻に関する第２の種類の事象とを識別することによって、異なったサンプリング時刻で得られた同一シンボルについてのサンプリング値の相関が説明できる。
【００４３】
第２のサンプリング位相に関する計数値のサンプリング統計値を改善するために、第１のサンプリング位相で得られたデジタルワードを、サブセットにグループ化し得る。サブセット数は、可能性のあるデジタルワード数よりも少なく、そしていわゆる粗デジタルワードが各サブセットに関連付けられる。この実施態様では、第２の事象は、チャネル状態および、粗デジタルワード（coarse digital word）を条件とする第２のサンプリング位相で得られたデジタルワードで規定される。
【００４４】
同一シンボルに対して得られた異なったサンプル間の相関を説明するもう一つの実施態様では、ただ一つの種類の事象が計数され、それは各サンプリング位相にのチャネル状態およびデジタルワードにより規定される。２倍オーバーサンプリングの場合、この実施態様は、第１のサンプリング時刻で得られたサンプルを条件とする、例えば第２の時刻で得られた第２の種類の事象を計数するのに要求されるのと同一の計数値しか要求しない。さらに、計数値から計算されたブランチメトリックは、全ブランチメトリックスを構成する。このように、実施態様は、全ブランチメトリックスを得るために、サンプルのブランチメトリックスを加算することを要求しない。
【００４５】
サンプリング時刻の調整を、サンプリングクロックを擬似連続遅延と離散的サンプリング位相調整に供することで、サンプリングクロックの遅延レンジが短くなり、それにより極めて実施し易くなる。
【００４６】
サンプリング時刻または位相の適切な調整は、BERを下げる。ビットエラー率の推定に基づくサンプリング位相の調整は、定義上、ビットエラー率を最適に導く。
【００４７】
また、母集団の差分パラメータ（population difference parameter）を最大にすることによってサンプリング位相を調整すると、少なくとも最適に近いBERが得られる。
【００４８】
もし、前の蓄積期間の間に蓄積されたチャネル統計量のためのブランチメトリックスを計算するのと平行して、各種の事象の計数を行うために追加の回路が提供されると、２つの連続した蓄積期間の間のアイドル期間を短くすることができる。
【００４９】
忘却因子を使って古いブランチメトリックスと新しいブランチメトリックスとを混ぜ合わせる(blend)ことは、蓄積期間にわたる平均期間を拡張すると考えられる。このことは、新しいチャネル状態に対してブランチメトリックスの適合をスピードアップし、なぜなら、該蓄積期間を必要な平均期間より短くできるからである。これは、悪い統計値のせいで多くの事象を計数するような実施態様で、特に有意義である。さらに、そのようなアップデートの方法は、計数と平行してブランチメトリックスを計算する際に、２つの独立した準安定なチャネルモデル間変動のおそれを少なくする。
【００５０】
古いブランチメトリックスと新しいブランチメトリックスとを混ぜ合わせることは、数学的にはあまり正確でないが、予測される変化が小さい場合には許容される。この実施態様では、古いブランチメトリックスを計算するのに使われた古い計数値を記録しておくことは必要でない。
【００５１】
すべての対数の非線形性により、古い計数値と新しい計数値とを混ぜ合わせ、そしてその混ぜ合わせた計数値からブランチメトリックスを計算することは、より正確である。
【００５２】
ブランチメトリックスを開始するとき、離散した０と１のチャネル状態のブランチメトリックスを同一値に設定することは、低分散と高分散の両方の場合に、良く収束する挙動を与える一般的なチャネルモデルを構成する。
【００５３】
互いに対称なチャネル状態のためのブランチメトリックスを同一値に設定することは、プリカーサーとポストカーサーのシンボルに同じように影響する分散のための良い開始点を提供する。
【００５４】
異常に高いビットエラー率および／または異常に大きな統計値のモニタリングによって、望むべくはブランチメトリックスのより適切なセットで再初期化できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
以下に、本発明の好ましい実施態様を、図面とともに示す。
【００５６】
本発明は、図面とともに以下の詳細な説明で示されるような実施例を参照して記載されているが、特に開示の実施態様についての発明に限定されない。記載される実施態様は、単に本発明の各種事例を記述するにすぎず、その範囲は後述の特許請求の範囲で規定される。
【００５７】
特に、本願に記載されている受信機のコンセプトは、光ファイバ通信に限らず動機付けとなるものである。それは、適度の数のシンボルに広がる演繹的に未知のマルチシンボルISIをもつデジタルベースバンド通信システムに応用できる。独創的なデジタイザを備えた光受信機は、８dB未満の許容できるOSNRペナルティをもちながら動作可能である。10.7Ｇbit/sのデータレートでは、残留GVDは、-3500ps/nm〜3500ps/nmのレンジで、あるいは瞬間DGDが約240psまでのレンジで動作可能である。幾つかの歪み源（例えば、PMDと結合したGVD）が、それらのOSNRペナルティの寄与の互いの支出のもとで同時発生する。インパルス応答の主たる部分（量子化器精度以内）が、３シンボル周期の幅を超えて大きく広がらない限り、M=4受信機は動作し得る。これは、分散補償無しに200kmまでの光増幅メトロリンクを可能にする。
【００５８】
図１に、光伝送システムを示す。それは、送信機１、光チャネル４および受信機10から構成されている。典型的な送信機１は、エンコードデータｄiを生成するために入力データａiをエンコーディングするFECエンコーダ２を備え、そのエンコードデータはモジュレータ３へ転送される。モジュレータ３は、送信機１の出力を構成するアナログデータｙ(t) を含む光信号を生成する。変調前のベースバンドにおけるスペクトラムを明確にバンド制限するためのローパスフィルタは存在しない。DWDMシステムの近接チャネルは、光バンドパスフィルタによって光学的なドメイン内で分離される。
【００５９】
光信号は、光チャネル４を経由して受信機10に伝送される。
【００６０】
光リンクの受信機側では、受信されたアナログデータｒ(t) は、受信機10に入力される。受信機10は、物理的インタフェース11、AGCまたは可変利得増幅器（VGA）12、ADC13、クロック復元(CR)14、サンプリング位相調整(SPA)回路15、MLSD17、FECデコーダ18、チャネル統計ユニット19およびレシーバ制御ノード（receiver control node）20から構成される。特に、SPA回路15の遅延幅がシンボル周期より小さい場合、受信機10にビット再配置回路(BRC)16をさらに付加してもよい。
【００６１】
物理的インタフェース11は、光−電気(O/E)変換を行う。物理的インタフェースは、トランスインピーダンス増幅(TIA)をもつ標準のPINまたはAPD光フロントエンドである。物理的インタフェースは、また、受信されたアナログデータに対する潜在的なローパスフィルタとして働く。
【００６２】
PINまたはAPD光フロントエンドの出力でのアナログシリアル信号データは、高利得、高ダイナミック、低ノイズ自動利得制御(AGC)回路12により増幅される。AGC12の出力信号は 
【数６】
2006528471.tif 000003
で表される。AGC回路12は、アナログ電気信号をピークツーピーク電圧、平均整流電圧または実効値（rms）電圧で一定レベルに増幅してもよい。他の実施態様では、AGC回路12の増幅は、微細制御のための量子化データｒi に基づくレシーバ制御ノード20で制御してもよい（US 3,931,584  “Automatic Gain Control（自動利得制御）”）。後者の場合、ユニット12を可変利得増幅器（VGA）と表すことが適当である。VGAの制御は、ピークのデジタル値ｒi の頻度（US  2002/0113654 A1）またはデジタル値のレンジ内で、デジタル値ｒi の頻度（US  3,931,584参照）に基づいてもよい。他の実施態様では、粗と微細のVGA回路が提供されている。これらの回路は、同時係属中の欧州特許出願03009564.0  “Method for controlling amplification and circuit （増幅度調整のための方法と回路）”に開示された一方法で制御され得、それは、コアオプティックスにより出願されており、かつここに参照のために挿入される。チャネル統計ユニット19により提供される統計データに基づいて、レシーバ制御ノード20は、AGC/VGA回路12の利得を調整するために、ピークデータを得て（US 3,931,584を参照）、あるいは均一性パラメータをEP03009564.0に従って計算してもよい。いかなる実施態様においても、AGC/VGA回路12の可変増幅は、入力信号をADC13およびCR14の入力電圧レンジに移す。
【００６３】
ADC13は、アナログ信号
【数７】
2006528471.tif 000004
をデジタル化し、量子化データｒi =ｒi,lを出力する。インデックスiはシンボルを意味し、インデックスｌは異なるサンプリング位相を意味する。インデックスｌは、値１からＬ倍オーバーサンプリングに対応するＬまでを仮定してよい。ADC13は、SPA回路15からサンプリングクロックを受け、SPA回路15は、図２に関連してより詳細に説明されるが、クロック復元サブシステム14からのサンプリングクロックを受ける。SPA回路15は、ADC13のサンプリングタイムを最適化するといえるクロックの位相を最適化するために可変遅延として働く。
【００６４】
図１に示す受信機がオーバーサンプリングを行わないならば、クロック復元サブシステム14がシンボル周波数を復元する。サンプリングは、ADC13に入力されたクロックの立ち下がりまたは立ち上がりエッジで行われる。２倍オーバーサンプリングが行われると、クロック復元サブシステム14もまた、シンボル周波数を復元する。この場合、ADC13は、クロックの立ち下がりと立ち上がりの両方のエッジでサンプリングする。一般に、Ｌ倍オーバーサンプリングの場合、シンボル周波数のＬ倍高い周波数が復元される。Ｌ倍のオーバーサンプリングの代わりに、マルチフェーズクロックを使用してもよく、すなわち、シンボル周波数を有するが異なった位相のＬクロックである。マルチフェーズクロックの場合、立ち下がりと立ち上がりの両方のエッジがサンプリングに使われ、Ｌクロックが1/2シンボル周波数を有し、または、Ｌ/２クロックがシンボル周波数を有する。
【００６５】
チャネル統計ユニット19に接続されるレシーバ制御ノード20は、WO 02/30035 A1に開示されているものと同様の方法を実行する。代わりに、チャネル統計ユニット19に接続されるレシーバ制御ノード20とSPA回路15が、同時係属中の欧州特許出願03004079.4 “Self-timing method for adjustment of a sampling phase in an over-sampling receiver and circuit（オーバーサンプリング受信機と回路におけるサンプリング位相の調整のためのセルフタイミング方法） ”に開示されている方法の一つを実行してもよく、それは、コアオプティックスにより出願されており、後にEP03004079.4として参照され、特に、位相調整を行うためにチャネル統計から母集団の差分パラメータが計算されてもよく、それは、同時係属中の欧州特許出願に開示されており、これを参照のために挿入する。
【００６６】
最後に、レシーバ制御ノード20は、AGC/VCA回路12の増幅度、またはSPA回路15を制御することによる位相を最適化するために、MLSD17またはFECデコーダ18からビットエラー推定を得てもよい。レシーバ制御ノード20は、ビットエラー推定を最少にするために傾斜探索（gradient search）を実行し得る。ビットエラー推定として、同時係属中の欧州特許出願03002172.9 “Error rate estimation method for receiver and receiver apparatus（受信機のためのエラー率推定方法および受信装置）”（コアオプティックスにより出願されている）に記載されるような、信頼できない検出事象が使用されてもよい。欧州特許出願03002172.9は、本明細書に参照のために挿入される。一実施態様では、ADC13は、８の識別される量子化レベルに対応して、３ビット分解能を持っている。他の実施態様では、ADCの分解能は、それぞれ異なってもよく、４、16または256の量子化レベルに対して、それぞれ２、４または８ビットである。
【００６７】
ADC13は、適当な周波数でアナログ信号をサンプリングする単純なサンプラを含んでもよい。出力は、MLSD17にシリアルに提供されてもよい。他の実施態様では、図１と一致するが、オーバーサンプリングサンプラの出力は、ビット再配置回路16により処理されるために、デマルチプレックスされ、そしてラッチされてもよい。図１とまた一致する他の実施態様では、一つのサンプラが各サンプリング位相のために提供されてもよい。各サンプラはシンボル周波数で動作し、ビット再配置回路16による処理のために、その出力をラッチし得る。
【００６８】
量子化されたデータｒi,l は、図３に関連して詳細に説明されるビット再配置回路16に入る。ビット再配置回路16は、関連付けられた（associated）データｒ’i,j をMLSD17に出力する。MLSD17は、ビタビアルゴリズム(VA)を備えることができ、検出データｕiで表される最尤系列をFECデコーダ18に出力する。代表的な光受信機では、パワフルFECコードが使われて、MLSD17の出力でのビットエラー率は、例えば10-2 からおよそ10-4 の範囲になる。後続のFECデコーダ18は、ビットエラー率を、データ伝送のために要求される10-9 〜10-16  にさらに減少させる。FECデコーダは、さらなる処理のために、デコードされたデータｘiを出力する。MLSD17および／またはFEC18は、BER推定を得て、そして同じものを制御ノード20に提供し得る。
【００６９】
制御ノード20は、信号損失(LOS)信号を物理的インタフェース11から受け取り、そしてAGC/VGA回路12、CR14、SPA回路15およびビット再配置回路16を制御するための前処理された統計量を得るために、統計ユニット19から計数値または事象頻度の情報を受け取る。
【００７０】
クロック復元サブシステム14の詳細を図２に示す。それは、位相/周波数ロックトループ(PFLL)ともいう。クロック復元サブシステム14は、位相検出器(PD)31、ループフィルタ(LF)32、電圧制御発振器(VCO)33、および周波数ウインドウ検出器(FWD)34で構成される。
【００７１】
最初に、位相検出器(PD)31は、休止状態にあり、周波数ウインドウ検出器34が動作状態になっている。VCO33で生成されたクロックは、周波数ウインドウ検出器34によって行われるデジタルエッジの計数処理（WO 02/30035 A1参照）により、局部参照クロックCLK REFと比較される。この方法で、周波数ウインドウ検出器34は、VCO周波数をターゲット周波数ウインドウに引き込む。この周波数ウインドウが達成されると、FWD34は休止し、そしてPD31が起動して、VCO33のクロックを受信データの流れに対して、周波数と位相とをロックインする。
【００７２】
クロック復元サブシステム14は、伝送されたシンボルの流れに対して、周波数、および、固定された関係でのある意味で準最適化された位相を復元する。
【００７３】
歪んだ信号に対しては、復元されたクロック位相は、一般的に、準最適または非常に悪いBERを招く。
【００７４】
クロック復元サブシステム14から届けられたサンプリング位相は、遅延ロックトループ(DLL)内でダイナミックに調整され、それは、チャネル推定から原始的に引き出される遅延信号により、連続的にまたは疑似連続的に行われる（欧州特許出願03004079.4参照）。
【００７５】
SPA回路15内で、（疑似）連続位相シフトの要求レンジを制限する（それは消費電力を減らす）ために、サンプル−ビット同期を行う離散的なl・T/L、l=1…Lの位相正当化（justification）機能が存在する。
【００７６】
２倍オーバーサンプリングのための位相正当化機能の実行は、図３に示すビット再配置回路である。ビット再配置回路は、遅延素子41、マルチプレクサ（MUX）42および43から構成される。遅延素子41は、ADC13が有効なデータを出力するときに示すクロックCLK出力をADC13から受ける。遅延素子41は、クロックCLKの周波数に応じて、フリップフロップまたはシフトレジスタによって実行されてもよい。クロックCLKが、図１の実施態様にあるような、シンボル周波数であれば、フリップフロップで十分である。MUX42および43は、制御ノード20により、ラインSELを経由して制御される。図３に示すように、MUX42および43は、それぞれｒi,1 およびｒi,2 であるか、または、それぞれｒi-1,2 およびｒi,1 のいずれかを出力する。
【００７７】
ビット再配置回路は、獲得時間にて、L=2サンプルの連結をMLSD17での１シンボルに効果的に調整する。これは、疑似連続シフトレンジの中心で、最初に最適サンプリング位相を達成するのに役立つ。チャネルトラッキング中に、SPA15による疑似連続位相シフトのみが使われ、それは、大きな離散的位相ステップがチャネルモデルの損失を招き得るからである。
【００７８】
チャネル推定は、検出されたデータｕiから引き出されるチャネル状態の条件での判定指向形条件付き量子化振幅統計（decision-directed conditional quantized amplitude statistics ）に基づいている。
【００７９】
チャネル状態は、メモリを持つチャネル内で受信されたノイズレスな振幅を十分に決定するチャネル入力シンボルセットによって特徴づけられる。ノイズフリーのチャネル出力が、１つの現時点のシンボルと他のｍ個のプリカーサーおよび／またはポストカーサーシンボルとの結合に依存するとすれば、チャネルは、ｍ個のシンボルのチャネルメモリ持つと言える。この場合、チャネル長さは、m+1である。通常、コーディングされていない系列の等化では、チャネル状態は、Nシンボル系列で表される。２進の実施態様では、１シンボルは、１ビットと同等である。シンボル系列は、１つの考慮されたまたは現時点のシンボルｂi と、ｂi に先立つｈ個のプリカーサーシンボルｂi-h, …ｂi-1 と、現時点のシンボルに続くｊ個のポストカーサーｂi+1…ｂi+j とからなる（N=h+1+j）。その結果、現時点のシンボルｂi でのチャネル状態は、チャネル状態ベクトルｂi=(ｂi-h,…ｂi+j) と記述できる。Ｓ個の異なるシンボルがあるとすると、ＳNの異なるチャネル状態ベクトルがある。図４〜12に関連して記載されている実施態様では、チャネル状態は、連続した３つのシンボルと、０または１の値をとる１ビットに対応するシンボルにより定義される。チャネル状態は、トレリスの中での遷移にエンコードされ、各遷移に対してブランチメトリックが計算される。現時点のシンボルに対して可能性のある各チャネル状態が、一時的に検討されるといえる。
【００８０】
従来技術（EP 1139619 A1 および US 5,263,053参照）では、チャネル状態は、ほとんど現時点のシンボルと多くのプリカーサーシンボルの和として記述され、チャネル出力は、現在とそれらの前のシンボルに依存するといえる。決定されるべきビットに対するチャネル状態の最良なマッピングは、干渉の性質に依存するので、これは誤っている。対称的なパルス分散について、それは、シンボルを前のまたは続くシンボルに分散または流れるように拡大するが、プリカーサーとポストカーサーの両方のエネルギーの助けでシンボルを決めることが最良である。
【００８１】
コーディングされていないISIチャネルのための分数間隔MLSDは、図４に示すように、標準のシンボルスペースISIトレリス上で動作する。このトレリスにおいては、遷移は３ビット表記にラベリングされ、それは、左から右は読まれるときに、前、現在および次のシンボルまたは時間系列内のビットと理解される。新しいビットが右から入り、同時に最左端のビットが出てゆくとき、状態変数はシフトレジスタと同様に考えられる。
【００８２】
しかし、シンボルスペースMLSDと違って、分数間隔MLSDは、検出されるシンボル（ビット）あたりL=2 T/Lスペースサンプルを受け取り、そのサンプルは、各可能な遷移に対して、メトリックインクリメントまたはブランチメトリックスの計算方法を変化させる。
【００８３】
図５〜９と図11に関連して詳細に記述するように、分数間隔MLSDは、L=2での各サンプルに対して、ブランチメトリック値BMを決定し、そして全てのブランチメトリックスBMtotをトレリスのなかのシンボルスペース遷移に割り当てる(assign)ために、L=2でのサンプルのブランチメトリック値を結合する。
【００８４】
ブランチメトリックスBMtot は、図５に示すように、２つのサンプルブランチメトリックスの和として計算される（式２〜４を参照）。図５は、（i-1）番目のシンボル周期51とi番目のシンボル周期52のトレリス、AGCの出力信号である
【数８】
2006528471.tif 000005
ならびに、第１のサンプリング時刻53および第２のサンプリング時刻54での再配置サンプル値ｒ’i,1、ｒ’i,2を示している。図７に示すような最も単純な場合には、２つのサンプルブランチメトリック値が加えられ、それは、単純化のために、２つのサンプル間の可能性のある相関が無視されている。
【００８５】
US5,313,495およびUS5,263,053に開示されているような明示的フィルタモデルを使うことを避けるために、チャネル推定は、検出された系列から導かれるようなチャネル状態の条件での判定指向形条件付き量子化振幅統計に基づいている。
【００８６】
MLSDの規定に従うと、ブランチメトリックスは、遷移確率の対数値である。ブランチメトリックスは、チャネル状態での振幅ヒストグラム（amplitude histogram）の完全なセットから得られる。振幅ヒストグラムは、所定サンプリング位相でのチャネル状態の条件で、離散的な振幅確率の集団分布（略して振幅分布）である。したがって、チャネル状態での振幅ヒストグラムは、チャネルが所定チャネル状態にあり、そして固定されたサンプリング位相でサンプリングされるという条件下での振幅分布である。さらに、振幅ヒストグラムは、異なったサンプリング位相で得られるサンプル値を条件としてもよい。以下にブランチメトリックスに関して説明されるように、第２のサンプリング位相で得られる振幅ヒストグラムは、第１のサンプリング位相で得られる値を条件としてもよい。全ての可能性のあるチャネル状態およびすべての使用されたオーバーサンプリング位相に対するそのようなヒストグラムの収集は、（確率的）チャネルモデル（（probabilitic）channel model）と呼ばれる。時には、「完全な（complete）」と「位相特有の(phase-specific)」チャネルモデルとを区別する必要がある。位相特有のチャネルモデルは、完全な（確率的）チャネルモデルのサブセットであり、与えられたサンプリング位相に限られる。完全なチャネルモデルは、全てのＬサンプラまたはサンプリング位相についての位相特有の（確率的）チャネルモデルの完全なセットである。
【００８７】
各ヒストグラムは、実際には１事象の発生に対する頻度ｆまたは計数値ｃである。１事象は、１チャネル状態と、ある期間内での１以上の量子化関連付けられた振幅またはサンプリング値とによって規定される。頻度および計数値は、大数の弱法則によって遷移確率に対する推定に比例すると仮定してよい。結果として、ブランチメトリックスは、測定頻度、または数式(1)による計数値から得られる対数値でもよい。
【数９】
2006528471.tif 000006
【００８８】
確率は１に正規化され、すなわち、全ての可能性のある事象に対する確率の和は１である。各計数値をすべての計数値の和で割り算することにより、１に正規化できる。しかし、この操作は、同じ量づつブランチメトリックスを減少させるので、必要ではない。最尤パスを見つけるためには、ブランチメトリックス間の差異のみが結果に影響する。同じ理由で、対数の底（log、ln、ld）および蓄積期間での頻度と計数値間の差異は重要ではない。事象と、頻度および計数値との間には、１対１の関係がある。以下に開示する実施態様では、計数値とブランチメトリックスとの間には１対１の関係があると考えられる。しかし、これは必ずしも一般のケースでない。計数値のような統計的情報は、ブランチメトリックスの計算よりも他の目的で取得される。このため、ブランチメトリックス数より大多数の事象とそれに対応する計数値が得られる。対数をとる前に、カウンタのサブセットに属する計数値を付加してもよい。１サブセットより多くのカウンタが存在し得る。
【００８９】
計数値または頻度とブランチメトリックスとの間には、１対１の関係があるために、計数値、頻度およびブランチメトリックスは、同様のやり方にアレンジされ、同様のデータ構造で蓄積される（図６、７を参照）。さらに、１対１の関係のため、ブランチメトリックスは、チャネルモデルと呼べる。
【００９０】
数式(1)に従って得られるその対数値は、０と等価になる計数値または頻度が存在しないことを確認する必要がある。小さな値については、０に置き換えることにより、Sauer00で説明された内挿法により、あるいは図12に示すような測定された頻度または計数値に対するモデルを適合させることにより、実行し得る。
【００９１】
当のチャネルに対し適当であると知られているモデル分布（例えば、ノイズ制限リンクに対するトランケーションのあるガウス分布や、光増幅リンクに対するトランケーションのあるカイ二乗分布）は、ステップ81で頻度または計数値が測定された後、ステップ82で測定されたヒストグラムに適合させられる。次に、モデル値を得るために、測定された計数値または頻度に対して、ステップ83で、モデル分布が評価される。各モデル値の対数をとることにより、ステップ84で、対数尤度メトリックが決定される。これは、モデル分布が、対数をとるときに困難を招く０の確率をとらないという利点を有する。次にまた、計数値または頻度の蓄積から始まる。
【００９２】
特に高周波動作での取得とトラッキング速度の複雑さに対するトレードオフのために、チャネル推定のための検出シンボルサブセットのみ（サブサンプリング）を使うことができる。
【００９３】
最も特別な実施態様では、遷移についてのブランチメトリックスは、２倍オーバーサンプリングに同等なL=2サンプルから決められる。幾つかの実施態様は、L>2サンプルに対して容易に一般化される。
【００９４】
前に述べたように、同じチャネル状態のみを条件とする場合、最も簡単な方法は、条件に依存しないようなシンボルあたりＬサンプルを取り扱うことである。これは、ＳNＱの異なる事象と対応する計数値あるいは頻度値を導く。頻度値63は、図６に示すような表形式で配置されてもよい。１振幅ヒストグラムに対応する１チャネル状態62に対する頻度は、１列に並べられ、１サンプル値61に属する頻度は１行に並べられる。シンボルの独立性がブランチメトリックスの総和BM(b,r)64を導き、そこでは所定サンプルについての各メトリックスは、チャネル状態ｂ（トレリス遷移）およびサンプル値ｒにのみ依存する。サンプルブランチメトリックス64は、図７に示すように、対応する頻度と同じ形式で配置される。全ブランチメトリックBMtotは、数式(2)で計算される。
【数１０】
2006528471.tif 000007
【００９５】
数式(2)で、離散的時間上の後続の時間依存性の中でインデックスiは、できるだけ抑圧される。しかし、実際には、１つのシンボル（ビット）に関連付けられた２つのサンプルが互いに相関する。さらに、例えば、受信機でのノイズカラーリングおよび実際のチャネルメモリがモデルのチャネルメモリより実際に大きいということが（いわゆるコンボリューションノイズのために）サンプル間の相関に影響する。ISIに起因する隣り合うビットのサンプル間の相関（それはトレリスダイアグラムに暗に考慮されている）と違って、この相関は上記の単純な実施では無視され、すなわち、２つのサンプルのメトリック値の和（それらの確率の積に相当する）により、２つのサンプルは確率的に独立である。すべての既存のノイズ相関も活用されないので、この単純化は準最適である。
【００９６】
Kavicic00とKavicic98に示されるように、いくつかのシンボルにわたってノイズの相関を考慮することもできる。
【００９７】
しかし、本発明の分数間隔受信機においては、第１ステップは、同じシンボルに属するサンプル間の相関を考慮することからスタートし、その相関は、より遠く離れたサンプル間の相関よりもっと意義があると期待される。測定された確率的チャネルモデルに暗に考慮されているので、いかなる特別な型（例えばガウス）のノイズ処理を考える必要はない。これらの変形では、第１のサンプルｒ1 に続く第２のサンプルｒ2 についての付加サンプルブランチメトリックは、チャネル状態ｂおよびサンプルｒ2 それ自身の値に加えて、前のサンプルｒ1 の値を条件とするか、またはそれに依存する。全ブランチメトリックスBMtotは、チャネル状態ｂおよび第１のサンプルｒ1 に依存する第１のサンプルブランチメトリックBM1(b,r1) ならびに、さらに加えて、第２のサンプルｒ2 に依存する第２のサンプルブランチメトリックスBM２(b,r1,r２) の和として計算される。
【数１１】
2006528471.tif 000008
【００９８】
第１のサンプルブランチメトリックBM1（記号66）は、図８に示すような表の形に配置される。記号65は、第１のサンプルｒ1 を表す。第２のサンプルのブランチメトリックBM２（記号68および69）は、図９に示すような３次元で配置される。これは、所定の第１のサンプルｒ1 に対する第２のサンプルブランチメトリックBM２は、68の表形式で配置されることを意味する。(Q-1)個の他の表69は、完全な３次元構造を形成するのに必要である。記号67は、第２のサンプルｒ２ を表す。サンプル相関を考慮するために、第２のサンプルｒ２ について、チャネル状態62、第２のサンプル67の値、および、第１のサンプルのサンプル値を条件とする振幅分布を測定することができる。このことは、図９に示される位相特定チャネルモデルにおける第２のサンプル（単純なスキームにおけるＱにちょうど対立するものとして、第１のサンプルタイムに対するＱ個の振幅、第２のサンプルに対するＱ）の著しく増大した数のヒストグラム、そしてそれに応じて同じ統計的意味での蓄積期間がより長くなる。
【００９９】
複雑さを軽減するために、事象は、チャネル状態b、第1のサンプル値ｒ1、およびQ2SNカウンタを要求する第2のサンプル値ｒ2によって規定されてもよい。計数値および得られるブランチメトリックの両方は、図10に示されるような３次元構造に配列され得る。この意味するところは、特定の第1のサンプルｒ1についてのサンプルブランチメトリックBMは、70の表形式に配列され得ることである。（Q-1)個の他の表71は、完全な３次元構造を形成するのに必要である。この手順の利点は、全体のブランチメトリックが、付加の必要無しに、瞬時にルックアップできることである。図８に示される表と等価のSNヒストグラムが、図８および９の実施態様と比較して保存し得ることはあまり重要でない。
【０１００】
図８、９で示したアプローチの複雑さをさらに軽減するために、第２のサンプルｒ２は、きめのもっと粗い第１のサンプル値の条件にすることができる。すなわち、第１のサンプルに対するＱ個の振幅レベルを区別するよりも、Ｑ’＜Ｑ個の振幅レベルを第１のサンプルについて区別する。Ｑ’=2の場合が最少であり、第１のサンプルについての「一時的な硬判定」に相当する。この場合、第２のサンプルについてのチャネルモデルサイズは２倍になるだけである。これは、次の式になる。
【数１２】
2006528471.tif 000009
【０１０１】
ここで、Ｒは、Ｑ個の可能性のある振幅値を、Ｑ’＜Ｑ個の可能性のある粗い振幅値にマッピングする付加的（概念的）量子化器（quantizer）である。それは、最重要ビットｒ1 を考慮することによって実行され得る。また、この実施態様では、特別な第１のサンプルｒ1 についての第２のサンプルブランチメトリックBM2は、72の表形式で配置されている。（Ｑ’-1）個の他の表73は、図11に示すように、完全な３次元構成の形式にするのに必要である。
【０１０２】
明らかに、更なる相関スキームが考えられ、例えば、隣接するシンボルのサンプル間の相関が考慮される（明確さのために必要な離散的タイムインデックス）。
【数１３】
2006528471.tif 000010
【０１０３】
数式(5)では、明瞭化のために、離散的タイムインデックスiが加えられている。
【０１０４】
遷移確率の対数値からなる一般的なブランチメトリックスを使うよりむしろ、遷移確率に比例するブランチメトリックスを使うことが可能である。後者の場合、ブランチメトリックスは、最尤パスを見出すために、積算されなければならない。加算や積算のような数学的操作のための一般的な用語として「結合」が使用される。
【０１０５】
他の実施態様では、分数MLSDは、Ｌ倍オーバーサンプリングで動作するADC13により提供される各サンプルについての分数シンボル（fractional symbol）を検出する。この実施態様では、各チャネル状態は、ｈ個の分数プリカーサーシンボル、ｒ’i,l の値をもつ現時点の分数シンボル、および、ｊ個の分数ポストカーサーシンボルの系列により決定される。この実施態様では、MLSDは、シンボル周波数よりＬ倍高い頻度で検出データｕi,lを生成する。理想的な環境では、１シンボル周期（同じiをもつ）で検出された分数オーバーサンプリングデータｕi,l は、lがどんな値をとって等価である。測定された頻度または計数値からブランチメトリックスを計算するときに、１シンボルに属する全ての分数シンボルが同じ値をとると考えるモデルが使用できる。１シンボルに属する全ての分数シンボルを一致させるために、同じシンボルに属する第１の分数シンボルと第２の分数シンボルとの間の遷移のための条件的確率は、０にセットされ、第１の分数シンボルと第２の分数シンボルが異なれば１にセットされる。
【０１０６】
他の実施態様では、異なった分数シンボル間のシンボル内遷移が許容される。この実施態様では、MLSD17は、軟判定結果を提供すると考えられ、すなわち、より信頼されるシンボルについて一致した分数シンボルとあまり信頼されないシンボルについての異なった分数シンボルである。実際に、ソフトメトリックは、１の値を持ち、そしてオーバーサンプリング因子Ｌにより分割された現時点のシンボルに属する分数シンボルにより決定される。FECデコーダまでにシンボルについての最終判定がなされ、どの実施態様でも、MLSD後の典型的な10-4か、データ伝送に要求される10-12以下までBERを低減するために、シンボル判定を戻すこともある。
【０１０７】
推定された「チャネルモデル」は、図2bに示されるような表の形式で配置された（SN・Q）ブランチメトリックスBMの最終セットからなる。全てのチャネル状態および現時点のシンボルでの量子化データ値ｒi について提供された１つのブランチメトリックが存在する。ブランチメトリックスは、２次元アレイに蓄積されて、２つのインデックスで指定され、１つはチャネル状態を指す０からSN-1で、もう１つは現時点のシンボルの量子化値を指す０からQ-1である。他の実施態様では、ブランチメトリックスは（N+1）次元アレイで配置されてもよい。頻度、計数値またはブランチメトリックスは、ブランチメトリックスと同様な形式でメモリに配置され、すなわち、２次元または(l+1)次元のアレイである。特に、頻度63、サンプルブランチメトリックス64および66は、２次元アレイで蓄積され、サンプルのブランチメトリックス68,69,70,71,72および73は、２倍オーバーサンプリングに対する３次元アレイに蓄積される。
【０１０８】
他の実施態様では、全てのデータ構造は１次元アレイに蓄積されてもよい。頻度、計数値またはブランチメトリックスを蓄積するアレイ要素のインデックスは、チャネル状態とサンプル値を結びつけることによって得られる。
【０１０９】
さらに他の実施態様では、チャネル状態を定める各シンボルが、１次元のインデックスとして使われてもよい。アレイは、(N+1)次元または(N+L)次元である。
【０１１０】
図８と９、図10または11に示されている１以上のデータ構造で配置し得る頻度または計数値から、EP03004079.4のカウンタ14〜21の計数値が、第１のサンプル（図８と図10）の各デジタル値ｒ’i,1に対する全チャネル状態ｂにわたっての頻度ｆまたは計数値を合計することにより、そして、全チャネル状態ｂにわたっての計数値と第２のサンプル（図９、10、11）の各デジタル値ｒ’i,2に対する第１の分数サンプルｒi,1 とを合計することにより計算できる。特に、図８および９の場合、以下の式(6)および(7)が、EP03004079.4のカウンタ14から17の計数値count1,r1 とEP03004079.4のカウンタ18〜21の計数値count2,r2 を計算するのに使用できる。
【数１４】
2006528471.tif 000011
【数１５】
2006528471.tif 000012
【０１１１】
図10の場合には、次の数式が使われる。
【数１６】
2006528471.tif 000013
【数１７】
2006528471.tif 000014
【０１１２】
図11の場合には、count2,r2 を計算するのに、次の数式が使われる。
【数１８】
2006528471.tif 000015
【０１１３】
後者の計算された値から、母集団の差分パラメータが、サンプリング位相を最適化するためにSPA回路15を制御するEP03004079.4にしたがって計算される。
【０１１４】
同じような形式で、各デジタル値ｒi,l に応用できるならば、全てのチャネル状態とサンプリング位相にわたって合計することにより、EP03009564.0のサブセットＳq のカウンタ51〜54についての計数値 countq が得られ、それからEP03009564.0に記載されているような母集団の差分パラメータが計算される。EP03009564.0の開示にしたがって、レシーバ制御ノード20がAGC/VGAに最適、すなわち最適な増幅度になるようにセットして、この母集団の差分パラメータが最適化される。図８および９の実施態様の場合、数式(11)が使われる。
【数１９】
2006528471.tif 000016
【０１１５】
図10の場合には、次の数式が使われる。
【数２０】
2006528471.tif 000017
【０１１６】
図11の場合には、次の数式が使われる。
【数２１】
2006528471.tif 000018
【０１１７】
チャネル統計が実際のチャネルの正しいモデルであるとすれば、該チャネルモデルから得られたブランチメトリックスが、ビット系列を検出するのに使われる。チャネルをトラッキングするために、サンプル値および検出ビット系列は、振幅統計で条件付けられたチャネル状態、すなわち新しいチャネルモデルを測定するのに使われる。制御ノード20のオーバーロードを回避して、そして同時にトラッキング能力を最適化するために、いくつかのモデルアップデート施策が使われる。最も簡単なモデルでは、現在のチャネルモデル（current channel model）は、蓄積期間171（図13参照）と呼ばれる期間での受信したビットを検出するのに使われる。この蓄積期間171の間で、新しいチャネルの観測が行われる。観測期間171の後で、測定された振幅ヒストグラムが、計算期間183の間、新しいブランチメトリックスを計算するのに使われる。最後に、新しいブランチメトリックスが、MLSDにロードされ、そしてサイクルが蓄積期間191で再スタートする。蓄積期間171,191と計算期間183との間で、伝送遅延182が生じる。その間に獲得が起こらない該期間は、伝送遅延182および計算期間183からなるアイドル期間と呼ばれる。このサイクルは、アップデートサイクル170（反復、期間または間隔）と呼ばれる。
【０１１８】
ブランチメトリックスのアップデートをスピードアップし、そしてアイドル期間を短くするために、ブランチメトリックスの計算が、図13に示すようなインタレースの方法で行われる。
【０１１９】
計数 Ck(b,r1,r2) の蓄積が蓄積期間171で行われている間に、期間ｋでブランチメトリックスBMk-1 が、前の期間k-1で蓄積された計数値に基づき、計算期間173の間で計算される。次の期間k+1で、ブランチメトリックスBMk-1 が、シンボルを検出し、続いて蓄積期間181の間に計数値Ck+1(b,r1,r2) を蓄積するために使われる。同時に、計算期間183の間、ブランチメトリックスBMk が、計数 Ck(b,r1,r2) に基づいて得られる。これらのブランチメトリックスは、蓄積期間191の間、シンボル検出のために使われる。この実施態様では、その間蓄積は行われないアイドル期間174および184は、蓄積およびメトリックスの計算が連続的に行われるような実施態様におけるよりも非常に小さい。アップデートサイクル170は、例えば、期間ｋとk+1の２つの期間を含む。他の実施態様では、新旧の頻度または計数値が忘却因子を使って結合される。それは、古いデータは、忘却因子により重み付けられ、新しいデータは、該重み付けられたデータが新しいデータ形成のため加えられる前に、（１−忘却因子）により重み付けられることを意味する。同様な取り扱いは、ブランチメトリックスがそれから計算される頻度または計数値よりもむしろ、ブランチメトリックスに適用されてもよい。これは、古い頻度または計数値をセーブする必要はないので、リソースが節約される。それに対して、古いブランチメトリックスはMLSD17動作のためにセーブされなければならない。対数をとることは、非線形操作である。しかし、ブランチメトリックスの小さな変化のみが、アップデートからアップデートに期待される。これは、ブランチメトリックスへの忘却因子の直接適用を正当化するものである。
【０１２０】
本発明の実施態様とは対照的に、チャネルのフィルターモデル（例えばUS5,313,495およびUS5,263,053）に基づく既知のFS MLSE受信機は、より多くの回路リソースを必要とするシンボルタイム内でのチャネルパラメータをアップデートする。他方では、既知のFS MLSDは、高伝送レートで動作しないセルラー電話システムに採用されている。
【０１２１】
GVDおよび／またはPMDにより主に損傷されるチャネルに対して、チャネルアクジションは、図15に示すようなスターティングチャネルモデルからスタートされ、これらおよび導出されたブランチメトリックスは、僅かなアップデートの繰り返しで、正しいチャネルモデルを獲得するのに十分である。このユニークなスターティングチャネルモデルは、分散の増加にともなって、離散した０のパターンと離散した１のパターンとが、図14に示すように、閾値交叉挙動を示すことを観測することに基づき、例えば、低分散の場合、分離された１に対する応答181の最大値が閾値0.5を十分に超え、一方、高分散と増大パルス拡張の場合、応答182の最大値が閾値よりも低く留まっている場合である。その結果、010の検出系列についてのスターティングヒストグラムは、図15に示すように、101の検出系列と一致するように選ばれる。さらに、これらの一致するスターティングヒストグラムは、殆ど対称であるように選ばれ、それで、それらは正しい方向に収斂する。各チャネル状態について異なったスターティングヒストグラムがそれぞれ図15に示されており、ここで矢印は各ヒストグラムタイプの平均値をおおまかに指している。
【０１２２】
もっと一般的なチャネルに対しては、獲得手順の収斂を確実にするために、チャネルモデルのセットが必要であるかもしれない。そのような獲得手順を図16に示す。チャネルモデルの適当なセットがステップ202で提供されている。例えば、ステップ204〜209に示すような試行錯誤形式、またはいくつかの副次的チャネルの測定、例えば次隣との自己相関に基づく方法が使われる。
【０１２３】
スターティングチャネルモデルは、L=2のサンプリング位相に一致する。これは、図６、７の実施態様に適用され、これに従って第１および第２のサンプリング位相について一致したブランチメトリックスが使われる。図８〜図11の実施態様にも適用される。特別非対称スターティングチャネルモデルが使われる場合、ビット再配置回路のL=2の異なるセッティングに対する試行錯誤の手順を行うこと、または、チャネルのトラッキングの開始で最少（疑似）連続的位相調整セッテイングを確かめることが必要になるかもしれない。
【０１２４】
ステップ204〜209に示すようなチャネルモニタリングは、適切なチャネルモデルを選ぶために、獲得手順の部分として実施され得る。他方、チャネルモニタリングは、チャネル再獲得手順の必要性を検出するために、チャネルトラッキング中での続行プロセスであり得、それは、いくつかの観測に基づく。
【０１２５】
・ LOS：PlがLOS信号を出したとき、チャネルが消失したと考えられる。一旦、ステップ206でLOSがクリヤされ、再獲得手順がスタートする。
・ BER推定：推定BERが、ステップ207で所定閾値以上であれば、チャネル再獲得手順がスタートする。前の再獲得から時間ｔBER が経過していなければ、新しいチャネル再獲得手順は行わない。ステップ204で再獲得を始動する前に、新しいスターティングチャネルモデルが、ステップ209で選択される。
・ チャネルモデル照合：チャネルモデルのヒストグラムが、ステップ208で異常振幅統計についてモニタリングする。ステップ204で再獲得を始動する前に、新しいスターティングチャネルモデルが、ステップ209で選択される。モデルの異常指針の例として、次に示す。
・チャネル状態111と000との相関が、所定閾値を超える。
・111ヒストグラムのモードが、所定閾値より低い。
・000ヒストグラムのモードが、所定閾値より低い。
・一様なヒストグラムを持つヒストグラム間の相関が、所定閾値を超える。
【０１２６】
（統計的）モードは、確率分布（ヒストグラム）が最大値を持つ所での値である。111ヒストグラムの最大値は、高量子化振幅レベルに対して中間にあると予測され、000ヒストグラムの最大値は、低振幅レベルにあると予測される。全てのバイナリ(bins)が1/Q値を持つならば、ヒストグラムは一様である。
【０１２７】
随意に、シンボルあたりのＬサンプルの信号統計が測定される。これらは、チャネルモニタリング、あるいはチャネル状態推定に使われ、例えば、高分散を低分散の場合から区別するためである。特にこれらは以下である。
・ 第１のサンプルのタイミング位相に関連する、サンプルの自己相関関数
Ｒ(0)、Ｒ(T/2)、Ｒ(T)、Ｒ(3T/2)の測定値、例えば、L=2の場合；
【数２２】
2006528471.tif 000019
【０１２８】
・ EP03004079.4による母集団の差分パラメータ
・ EP03009564.0による均一性パラメータ
【０１２９】
他の実施態様では、適当な明示的学習系列によって、チャネルの獲得が達成され、特に、離散した１（…00100…）または離散した０（…11011…）のような臨界的かつ特徴的パターン、すなわち、N=3の場合では010と101を採用することにより達成される。これは、所定のスターティングヒストグラムを使って、獲得を狙い、または置換可能である。スターティングヒストグラムの選択は、サンプルの自己相関関数値Ｒ(T/2)、Ｒ(T)、Ｒ(3T/2)の測定推定値に基づく。
【０１３０】
さらに、本発明の変形や変更は、この記載の内容から、当業者にとっては明らかである。したがって、この記載は単なる例示であり、本発明の実施方法を当業者に教示するためのものである。ここに示され記載された発明の形は現時点の好ましい実施態様であることを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】光ファイバ通信システムのブロック図を示す。
【図２】クロック復元回路のより詳細な回路図を示す。
【図３】ビット再配置回路を示す。
【図４】MLSDのトレリスを示す。
【図５】異なった実施態様に対するブランチメトリック計算を示す。
【図６】チャネルモデルの計算に使われる頻度または計数値の１セットを示す。
【図７】異なったサンプリング位相のサンプルが独立であると推測されるようなチャネルモデルの部分ブランチメトリックスを示す。
【図８】第1のサンプリング位相に特定したチャネルモデルの部分ブランチメトリックスを示す。
【図９】第1のサンプリング位相で得られた前のサンプリング値ｒ１の条件での、第２のサンプリング位相に対するチャネルモデルの部分ブランチメトリックスを示す。
【図１０】第１のサンプリング位相で得られた前のサンプリング値ｒ１の条件での、第２のサンプリング位相に特定したチャネルモデルのブランチメトリックスを示す。
【図１１】第1のサンプリング位相で得られた前の粗サンプリング値 Ｒ(ｒ１) の条件での、第２のサンプリング位相に特定したチャネルモデルの部分ブランチメトリックスを示す。
【図１２】チャネルモデルのアプリケーションを示す。
【図１３】平行蓄積とブランチメトリックス計算のアップデートサイクルを示す。
【図１４】分離されたもののレベルの交叉を示す。
【図１５】スターティングヒストグラムを示す。
【図１６】チャネルモデリングと適当なスターティングヒストグラム選択方法を示す。
【図１７】一般的な高速光通信システムを示す。
【符合の説明】
【０１３２】
a.k.a（Also known as）：また周知のように
ACS（Add-Compare-Select）：加算―比較―選択
ADC（Analog-To-Digital Conversion）：アナログ・デジタル（AD]）変換器
AGC（Automatic Gain Control）：自動利得制御
APD（Avalanche Photo Diode）：アバランシェフォトダイオ−ド
BER（Bit Error Rate）：ビットエラー率
BMU（Branch Metric Unit）：ブランチメトリックユニット
BRC（Bit rearranging circuit）：ビット再配置回路
CDR（Clock and Data Recovery）：クロックとデータの復元
CE（Channel Estimation）：チャネル推定
CR（Clock Recovery）：クロック復元
CWDM（Coarse Wavelength Division Multiplexing）：低密度波長分割多重
DFE（Decision-Feedback Equalizer）：判定帰還型等化器
DGD（Differential Group Delay）：群時間差遅延
DLL（Delay Locked Loop）：遅延ロックトループ
DMUX（Demultiplexer）：デマルチプレクサ
DSP（Digital Signal Processor）：デジタル信号処理装置
DWDM（Dense Wavelength Division Multiplexing）：高密度波長分割多重
ECOC（European Conference on Optical Communication）：ヨーロッパ光通信国際会議
FEC（Forward Error Correction）：フォワード誤り訂正
FFE（Feed-Forward Equalizer）：フィードフォワード等化器
FS MLSE（fractionally spaced MLSE）：分数間隔MLSE
FWD（Frequency Window Detector）：周波数ウインドウ検出器
FWM（Four-Wave-Mixing）：４光波混合
GVD（Group Velocity Dispersion）：群速度分散
HOS（Higher Order Statistics）：高次統計量
HW（Hardware）：ハードウエア
ISI（Inter-Symbol Interference）：シンボル間干渉
ITU（International Telecommunication Union）：国際通信連合
LA（Limiting amplifier）：リミッティング増幅器
LF（Loop Filter）：ループフィルタ
LOS（Loss Of Signal）：信号損失
MAP（Maximum A-Posteriori Probability）：最大事後確率
MLSD（Maximum-Likelihood Sequence Detector）：最尤系列検出器
MLSE（Maximum-Likelihood Sequence Estimator）：最尤系列推定器
MUX（Multiplexer）：マルチプレクサ
NRZ（Non-Return-to-Zero）：非ゼロ復帰
OSNR（Optical Signal-To-Noise Ratio）：光Ｓ／Ｎ比
OTN（Optical Transport Network）：光伝送ネットワーク
PD（Phase Detector）：位相検出器
PDL（Polarization Dependent Loss）：偏波依存損失
PFLL（Phase / Frequency Locked Loop）：位相/周波数ロックトループ
PLL（Phase Locked Loop）：位相ロックトループ
PIN（Positive Intrinsic Negative (doping structure)）：ＰＩＮ（添加構造）
PMD（Polarization Mode Dispersion）：偏波モード分散
PSP（Per-Survivor Processing）：パーサバイバル処理
r.m.s（Root mean square）：二乗平均
SDH（Synchronous Digital Hierarchy）：同期式デジタルハイアラーキ
SIPCO（Signal Processing Conference）：信号処理国際会議
SMU（Survivor Metric Unit）：サバイバルメトリックユニット
SONET（Synchronous Optical Network）：同期式光ネットワーク
SOS（Second-Order Statistics）：２次統計量
SPA（Sampling Phase Adjustment）：サンプリング位相調整
SPM（Self-Phase Modulation）：自己位相変調
SW（Software）：ソフトウエア
TBU（Trace Back Unit）：トレースバックユニット
TED（Timing Error Detector）：タイミングエラー検出器
TF（transversal filter）：トランスバーサルフィルタ
TIA（Trans-Impedance Amplifier）：トランスインピーダンス増幅器
VA（Viterbi Algorithm）：ビタビアルゴリズム
VGA（Variable Gain Amplifier）：可変利得増幅器
VCD（Voltage Controlled Delay）：電圧制御遅延
VCO（Voltage Controlled Oscillator）：電圧制御発信器
XPM（Cross-Phase Modulation）：相互位相変調
【０１３３】
ａi：ソースデータ
ｂ：チャネル状態ベクトル
BM：ブランチメトリック
ｃ：計数
ｄ：エンコードされたデータ
ｆ：頻度
Ｆ：忘却因子
ｈ：プリカーサーシンボルの数
ｉ：現時点のシンボル
ｊ：ポストカーサーシンボルの数
ｋ：連続的に計算されるBMセットのインデックス
Ｌ：オーバーサンプリングファクター
ｌ：１シンボルのなかのサンプルに対するインデックス；ｌ∈１…Ｌ
Ｍ：ビタビ検出器における状態の数
Ｎ：チャネル状態を規定するシンボルの数
Ｑ：識別された量子化値の数（２Ｒ）
ｑ：0,1,…Q-1
r(t)：受信したアナログデータ
Ｒ：量子化器のビット分解能
ｓ：チャネル状態のインデックス
Ｓ：異なったシンボルの数
Ｔ：シンボルタイム
ｙ(t)：送信されたアナログデータ
ｒi,l：（オーバーサンプリングされた）量子化データｑ∈0…Q-1
ｒ’i,l：関連付けされた（オーバーサンプリングされた）量子化データｑ∈0…Q-1
ｕi：デコードされない検出データ
ｘi：デコードされたデータ
【図１】
2006528471.tif 000025
【図２】
2006528471.tif 000026
【図３】
2006528471.tif 000027
【図４】
2006528471.tif 000028
【図５】
2006528471.tif 000029
【図６】
2006528471.tif 000030
【図７】
2006528471.tif 000031
【図８】
2006528471.tif 000032
【図９】
2006528471.tif 000033
【図１０】
2006528471.tif 000034
【図１１】
2006528471.tif 000035
【図１２】
2006528471.tif 000036
【図１３】
2006528471.tif 000037
【図１４】
2006528471.tif 000038
【図１５】
2006528471.tif 000039
【図１６】
2006528471.tif 000040
【図１７】
2006528471.tif 000041
【国際調査報告】
2006528471.tif 000042
2006528471.tif 000043
2006528471.tif 000044