(57)【要約】  受信器におけるノイズホワイトニング後補償のために装置および方法が提供される。第1の装置は、第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号をフィルタするように構成された第1のホワイトニングフィルタを含む。第1の装置は、第1のフィルタ済み信号を受信するため、第1のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有する第1の判定帰還等化器をさらに含む。第1の判定帰還等化器は、受信信号のシンボルの推定を生成するため、第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化を適用するように構成される。第2の装置は、シンボルを含む受信信号に基づいてシンボル判定を生成するように構成された判定デバイスと、受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、シンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズを差し引くように構成された減算器とを含む。
2022501948.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズホワイトニング後補償のための装置であって、
第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号をフィルタするように構成された第1のホワイトニングフィルタと、
前記第1のフィルタ済み信号を受信するため、前記第1のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有し、前記受信信号の前記シンボルの推定を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化（DFE）を適用するように構成された第1の判定帰還等化器とを含む、装置。
【請求項２】
前記第1の判定帰還等化器は、
入力と出力とを有するフィードフォワードフィルタ（FFF）と、
第1の入力と、第2の入力と、出力とを有する第1の結合器と、
入力と出力とを有する第1の判定デバイスと、
入力と出力とを有するフィードバックフィルタ（FBF）とを含み、
前記第1のホワイトニングフィルタによって生成される前記第1のフィルタ済み信号を受信するため、前記FFFの前記入力は前記第1のホワイトニングフィルタの前記出力に結合され、
前記FFFによって生成される第2のフィルタ済み信号を受信するため、前記第1の結合器の前記第1の入力は前記FFFの前記出力に結合され、
前記FBFによって生成される第3のフィルタ済み信号を受信するため、前記第1の結合器の前記第2の入力は前記FBFの前記出力に結合され、
前記第1の結合器によって生成される第1のシンボル推定を受信するため、前記第1の判定デバイスの前記入力は前記第1の結合器の前記出力に結合され、
前記第1の判定デバイスによって生成される第2のシンボル推定を受信するため、前記FBFの前記入力は前記第1の判定デバイスの前記出力に結合され、
前記FFFは、前記第2のフィルタ済み信号を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするように構成され、
前記第1の結合器は、前記第1のシンボル推定を生成するため、前記FFFによって生成される前記第2のフィルタ済み信号と前記FBFによって生成される前記第3のフィルタ済み信号を結合するように構成され、
前記第1の判定デバイスは、前記第1のシンボル推定に基づいて前記第2のシンボル推定を生成するように構成され、
前記FBFは、前記第3のフィルタ済み信号を生成するため、前記第2のシンボル推定をフィルタするように構成される、請求項1に記載の装置。
【請求項３】
前記第1の判定デバイスは、少なくとも1つの対数尤度比を生成するように構成された軟判定デバイスである、請求項2に記載の装置。
【請求項４】
逆転信号を生成するため、前記受信信号の前記シンボルの順序を逆転させるように構成された第1の逆転器と、
前記逆転信号を受信するため、前記第1の逆転器の出力に結合された入力を有し、フィルタ済み逆転信号を生成するため、前記逆転信号をフィルタするように構成された第2のホワイトニングフィルタと、
前記フィルタ済み逆転信号を受信するため、前記第2のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有し、前記逆転信号の前記シンボルについて逆転シンボル推定を生成するため、前記フィルタ済み逆転信号にDFEを適用するように構成された第2の判定帰還等化器と、
前記逆転シンボル推定を受信するため、前記第2の判定帰還等化器の出力に結合された入力を有し、第3のシンボル推定を生成するため、前記逆転シンボル推定の前記シンボルの順序を逆転させるように構成された第2の逆転器と、
前記第3のシンボル推定を受信するため、前記第2の逆転器の出力に結合された第1の入力を有し、前記第2のシンボル推定を受信するため、前記FFFの前記出力に結合された第2の入力を有し、第4のシンボル推定を生成するため、前記第3のシンボル推定と前記第2のシンボル推定を結合するように構成された第2の結合器と、
前記第2の結合器の出力に結合された入力を有し、前記第4のシンボル推定に基づいてシンボル判定を生成するように構成された第2の判定デバイスとをさらに含む、
請求項2または3に記載の装置。
【請求項５】
前記シンボル判定を受信するため、前記第2の判定デバイスの前記出力に結合された入力を有し、前記受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、
予測ノイズを受信するため、前記ノイズ予測器の出力に結合された入力を有し、第5のシンボル推定を生成するため、前記受信信号から前記予測ノイズを差し引くように構成された第1の減算器とをさらに含む、
請求項4に記載の装置。
【請求項６】
前記ノイズ予測器は、
前記シンボル判定を受信するため、前記ノイズ予測器の前記入力に結合された入力を有し、ノイズ推定を生成するため、前記受信信号から前記シンボル判定を差し引くように構成された第2の減算器と、
前記ノイズ推定を受信するため、前記第2の減算器の出力に結合された入力を有し、前記ノイズ予測器の前記出力に結合された出力を有し、前記予測ノイズを生成するため、前記ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するように構成された線形予測符号化器とを含む、請求項5に記載の装置。
【請求項７】
前記線形予測符号化器は、
【数１】
2022501948.tif 000091
を計算し、
【数２】
2022501948.tif 000092
は前記予測ノイズを表し、
【数３】
2022501948.tif 000093
は前記ノイズ推定を表し、nは前記受信信号の前記シンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、ようにさらに構成される、請求項6に記載の装置。
【請求項８】
前記第1のホワイトニングフィルタと前記予測フィルタは同じフィルタタップに基づいている、請求項7に記載の装置。
【請求項９】
前記第5のシンボル推定を受信するため、前記第1の減算器の出力に結合された入力を有し、前記第5のシンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、前記第5のシンボル推定をソフトデマッピングするように構成されたソフトデマッパーをさらに含む、
請求項5から8のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記第1のLLRセットを受信するため、出力ソフトデマッパーに結合された入力を有し、第2のLLRセットを生成するため、前記第1のLLRセットをFEC復号するように構成された順方向誤り訂正（FEC）復号器をさらに含む、
請求項9に記載の装置。
【請求項１１】
前記第2のLLRセットを受信するため、前記FEC復号器の出力に結合された入力を有し、前記第2のLLRセットを使用して前記受信信号の前記シンボルを再生成するように構成された再生成器をさらに含む、
請求項10に記載の装置。
【請求項１２】
前記第2のLLRセットを受信するため、前記FEC復号器の前記出力に結合された入力を有し、1回以上の復号を実行するように構成された復号ループをさらに含む、
請求項10または11に記載の装置。
【請求項１３】
前記復号ループは、前記第1の判定帰還等化器の入力に結合された出力を含み、前記第1の判定帰還等化器は、前記第2のLLRセットを受信するように構成される、請求項12に記載の装置。
【請求項１４】
前記復号ループは、前記第1の判定帰還等化器とは異なる等化器の入力に結合された出力を含み、前記第1の判定帰還等化器とは異なる前記等化器は、前記第2のLLRセットを受信するように構成される、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
ノイズホワイトニング後補償のための装置であって、
シンボルを含む受信信号に基づいてシンボル判定を生成するように構成された判定デバイスと、
前記シンボル判定を受信するため、前記判定デバイスの出力に結合された入力を有し、前記受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、
予測ノイズを受信するため、前記ノイズ予測器の出力に結合された入力を有し、シンボル推定を生成するため、前記受信信号から前記予測ノイズを差し引くように構成された減算器とを含む、装置。
【請求項１６】
前記ノイズ予測器は、
前記シンボル判定を受信するため、前記ノイズ予測器の前記入力に結合された入力を有し、ノイズ推定を生成するため、前記受信信号から前記シンボル判定を差し引くように構成された第2の減算器と、
前記ノイズ推定を受信するため、前記第2の減算器の出力に結合された入力を有し、前記ノイズ予測器の前記出力に結合された出力を有し、前記予測ノイズを生成するため、前記ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するように構成された線形予測符号化器とを含む、請求項15に記載の装置。
【請求項１７】
前記線形予測符号化器は、
【数４】
2022501948.tif 000094
を計算し、
【数５】
2022501948.tif 000095
は前記予測ノイズを表し、
【数６】
2022501948.tif 000096
は前記ノイズ推定を表し、nは前記受信信号の前記シンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、ようにさらに構成される、請求項16に記載の装置。
【請求項１８】
前記シンボル推定を受信するため、第1の減算器の出力に結合された入力を有し、前記シンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、前記シンボル推定をソフトデマッピングするように構成されたソフトデマッパーをさらに含む、
請求項15から17のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
前記第1のLLRセットを受信するため、出力ソフトデマッパーに結合された入力を有し、第2のLLRセットを生成するため、前記第1のLLRセットをFEC復号するように構成された順方向誤り訂正（FEC）復号器をさらに含む、
請求項18に記載の装置。
【請求項２０】
前記第2のLLRセットを受信するため、前記FEC復号器の出力に結合された入力を有し、前記第2のLLRセットを使用して前記受信信号の前記シンボルを再生成するように構成された再生成器をさらに含む、
請求項19に記載の装置。
【請求項２１】
受信器におけるノイズホワイトニング後補償のための方法であって、
第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップと、
前記受信信号の前記シンボルの推定を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化（DFE）を適用するステップとを含む、方法。
【請求項２２】
前記第1のフィルタ済み信号にDFEを適用する前記ステップは、
第2のフィルタ済み信号を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするステップと、
第1のシンボル推定を生成するため、前記第2のフィルタ済み信号と第3のフィルタ済み信号を結合するステップと、
前記第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定を生成するステップと、
前記第3のフィルタ済み信号を生成するため、前記第2のシンボル推定をフィードバックフィルタするステップとを含む、請求項21に記載の方法。
【請求項２３】
前記第1のシンボル推定に基づいて前記第2のシンボル推定を生成する前記ステップは、前記第1のシンボル推定に基づいて軟シンボル判定を生成するステップを含む、請求項22に記載の方法。
【請求項２４】
前記第1のシンボル推定に基づいて前記軟シンボル判定を生成するステップは、少なくとも1つの対数尤度比を生成するステップを含む、請求項23に記載の方法。
【請求項２５】
前記ホワイトニングフィルタは第1のホワイトニングフィルタであり、前記方法は、
逆転信号を生成するため、前記受信信号の前記シンボルの順序を逆転させるステップと、
フィルタ済み逆転信号を生成するため、前記逆転信号に第2のホワイトニングフィルタを適用するステップと、
前記逆転信号の前記シンボルについて逆転シンボル推定を生成するため、前記フィルタ済み逆転信号にDFEを適用するステップと、
第3のシンボル推定を生成するため、前記逆転シンボル推定の前記シンボルの順序を逆転させるステップと、
第4のシンボル推定を生成するため、前記第2のシンボル推定と前記第3のシンボル推定を結合するステップと、
前記第4のシンボル推定に基づいてシンボル判定を生成するステップとをさらに含む、請求項22から24のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記受信信号でノイズを予測するステップと、
第5のシンボル推定を生成するため、前記受信信号から前記予測ノイズを差し引くステップとをさらに含む、
請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
前記受信信号で前記ノイズを予測する前記ステップは、
ノイズ推定を生成するため、前記受信信号から前記シンボル判定を差し引くステップと、
前記予測ノイズを生成するため、前記ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するステップとを含む、請求項26に記載の方法。
【請求項２８】
前記ノイズ推定にLPCを適用する前記ステップは、
【数７】
2022501948.tif 000097
を計算するステップを含み、
【数８】
2022501948.tif 000098
は前記予測ノイズを表し、
【数９】
2022501948.tif 000099
は前記ノイズ推定を表し、nは前記受信信号の前記シンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、請求項27に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、2018年9月28日に提出された「狭帯域フィルタ済み信号のためのノイズホワイトニング後補償の効率的実施」と題する米国特許出願第16／146，079号の優先権の利益を主張するものであり、同出願の内容は参照により本願に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、歪み信号の等化のためのシステムおよび方法に関し、特に狭帯域フィルタ済み信号のためのノイズホワイトニング後補償に対する実施形態に関する。
【背景技術】
【０００３】
通信システムにおいてチャネル上で伝送される信号は通常、歪みを被る。チャネルには歪みの原因が数多くあり、これは光学的部品と電気的部品を含み得る。例えば、信号の全帯域幅を受け入れることができない通過帯域を有するチャネル内の帯域幅が限られた部品（例えば、波長選択スイッチ（WSS））によって歪みが生じることがある。信号の周波数スペクトルは、これらの帯域幅が限られた部品のためにカットオフされることがあり、あるいはフィルタされることがある。もう1つの歪み原因は、無干渉受信のためのナイキスト基準に違反するレートのシグナリングに、すなわちファスタ・ザン・ナイキスト（FTN）シグナリングの名で知られるものに、起因する。チャネル歪みとは対照的に、意図的なFTN歪みは受信側で事前に知ることができる。
【０００４】
分散型の光学的部品と電気的部品も歪みの原因となる。信号の位相速度が周波数に依存する部品は色分散（CD）を呈し、信号の位相速度が偏波に依存する部品は偏波モード分散（PMD）を呈する。CDとPMDは伝播する信号を拡散させて、歪みを引き起こすことがある。
【０００５】
信号の歪みの原因が何であれ、その結果は、時間領域における信号の拡散を含み得る。この拡散によって信号内のシンボルがしだいに隣接するシンボルと重なり合うが、これはシンボル間干渉（ISI）と呼ばれている。他の干渉原因と同様、ISIは通常、通信システムの性能を低下させる。
【０００６】
歪みの作用を覆して、チャネルによってもたらされるISIを軽減するため、受信器側で等化が実施され得る。等化は、時間領域（TD）または周波数領域（FD）多重入出力（MIMO）等化器などの線形等化器を使用して達成され得る。線形等化器は一般的に実装しやすく、その出力が効率的に使用されてチャネル障害を推定し、チャネルによってもたらされるISIを等化することができる。その一方で、線形等化器は信号に関わるノイズにも影響を及ぼす。場合によっては、信号内のノイズが増幅される。線形等化器は、特定の周波数のノイズに他の周波数のノイズとは異なる影響を与える。例えば、信号におけるノイズ増幅は周波数次第となり得る。ノイズはもはやホワイトノイズとみなされることができないため、これはしばしばノイズカラーリングと呼ばれる。ノイズカラーリングは受信器の性能に悪影響を及ぼし、ビット誤り率（BER）の増加に結びつく恐れがある。そこで、ノイズ相関の問題に対処するため、第2の等化段または後補償段を実装することが望ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様によると、ノイズホワイトニング後補償のための装置が提供され、該装置は、第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号をフィルタするように構成された第1のホワイトニングフィルタと、第1のフィルタ済み信号を受信するため、第1のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有し、受信信号の前記シンボルの推定を生成するため、第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化（DFE）を適用するように構成された第1の判定帰還等化器とを含む。
【０００８】
いくつかの実施形態において、第1の判定帰還等化器は、入力と出力とを有するフィードフォワードフィルタ（FFF）と、第1の入力と、第2の入力と、出力とを有する第1の結合器と、入力と出力とを有する第1の判定デバイスと、入力と出力とを有するフィードバックフィルタ（FBF）とを含み、第1のホワイトニングフィルタによって生成される第1のフィルタ済み信号を受信するため、FFFの入力は第1のホワイトニングフィルタの出力に結合され、FFFによって生成される第2のフィルタ済み信号を受信するため、第1の結合器の第1の入力はFFFの出力に結合され、FBFによって生成される第3のフィルタ済み信号を受信するため、第1の結合器の第2の入力はFBFの出力に結合され、第1の結合器によって生成される第1のシンボル推定を受信するため、第1の判定デバイスの入力は第1の結合器の出力に結合され、第1の判定デバイスによって生成される第2のシンボル推定を受信するため、FBFの入力は第1の判定デバイスの出力に結合され、FFFは、第2のフィルタ済み信号を生成するため、第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするように構成され、第1の結合器は、第1のシンボル推定を生成するため、FFFによって生成される第2のフィルタ済み信号とFBFによって生成される第3のフィルタ済み信号を結合するように構成され、第1の判定デバイスは、第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定を生成するように構成され、FBFは、第3のフィルタ済み信号を生成するため、第2のシンボル推定をフィルタするように構成される。
【０００９】
いくつかの実施形態において、第1の判定デバイスは、少なくとも1つの対数尤度比を生成するように構成された軟判定デバイスである。
【００１０】
いくつかの実施形態において、該装置は、逆転信号を生成するため、受信信号のシンボルの順序を逆転させるように構成された第1の逆転器と、逆転信号を受信するため、第1の逆転器の出力に結合された入力を有し、フィルタ済み逆転信号を生成するため、逆転信号をフィルタするように構成された第2のホワイトニングフィルタと、フィルタ済み逆転信号を受信するため、第2のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有し、逆転信号のシンボルについて逆転シンボル推定を生成するため、フィルタ済み逆転信号にDFEを適用するように構成された第2の判定帰還等化器と、逆転シンボル推定を受信するため、第2の判定帰還等化器の出力に結合された入力を有し、第3のシンボル推定を生成するため、逆転シンボル推定のシンボルの順序を逆転させるように構成された第2の逆転器と、第3のシンボル推定を受信するため、第2の逆転器の出力に結合された第1の入力を有し、第2のシンボル推定を受信するため、FFFの出力に結合された第2の入力を有し、第4のシンボル推定を生成するため、第3のシンボル推定と第2のシンボル推定を結合するように構成された第2の結合器と、第2の結合器の出力に結合された入力を有し、第4のシンボル推定に基づいてシンボル判定を生成するように構成された第2の判定デバイスとをさらに含む。
【００１１】
いくつかの実施形態において、該装置は、シンボル判定を受信するため、第2の判定デバイスの出力に結合された入力を有し、受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、予測ノイズを受信するため、ノイズ予測器の出力に結合された入力を有し、第5のシンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズを差し引くように構成された第1の減算器とをさらに含む。
【００１２】
いくつかの実施形態において、ノイズ予測器は、シンボル判定を受信するため、ノイズ予測器の入力に結合された入力を有し、ノイズ推定を生成するため、受信信号からシンボル判定を差し引くように構成された第2の減算器と、ノイズ推定を受信するため、第2の減算器の出力に結合された入力を有し、ノイズ予測器の出力に結合された出力を有し、予測ノイズを生成するため、ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するように構成された線形予測符号化器とを含む。
【００１３】
いくつかの実施形態において、線形予測符号化器は、
【数１】
2022501948.tif 000003
を計算し、
【数２】
2022501948.tif 000004
は予測ノイズを表し、
【数３】
2022501948.tif 000005
はノイズ推定を表し、nは受信信号のシンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、ようにさらに構成される。
【００１４】
いくつかの実施形態において、第1のホワイトニングフィルタと予測フィルタは同じフィルタタップに基づいている。
【００１５】
いくつかの実施形態において、該装置は、第5のシンボル推定を受信するため、第1の減算器の出力に結合された入力を有し、第5のシンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、第5のシンボル推定をソフトデマッピングするように構成されたソフトデマッパーをさらに含む。
【００１６】
いくつかの実施形態において、該装置は、第1のLLRセットを受信するため、出力ソフトデマッパーに結合された入力を有し、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットをFEC復号するように構成された順方向誤り訂正（FEC）復号器をさらに含む。
【００１７】
いくつかの実施形態において、該装置は、第2のLLRセットを受信するため、FEC復号器の出力に結合された入力を有し、第2のLLRセットを使用して受信信号のシンボルを再生成するように構成された再生成器をさらに含む。
【００１８】
いくつかの実施形態において、該装置は、第2のLLRセットを受信するため、FEC復号器の出力に結合された入力を有し、1回以上の復号を実行するように構成された復号ループをさらに含む。
【００１９】
いくつかの実施形態において、復号ループは、第1の判定帰還等化器の入力に結合された出力を含み、第1の判定帰還等化器は、第2のLLRセットを受信するように構成される。
【００２０】
いくつかの実施形態において、復号ループは、第1の判定帰還等化器とは異なる等化器の入力に結合された出力を含み、第1の判定帰還等化器とは異なる等化器は、第2のLLRセットを受信するように構成される。
【００２１】
本開示の別の一態様によると、ノイズホワイトニング後補償のための装置が提供され、該装置は、シンボルを含む受信信号に基づいてシンボル判定を生成するように構成された判定デバイスと、シンボル判定を受信するため、判定デバイスの出力に結合された入力を有し、受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、予測ノイズを受信するため、ノイズ予測器の出力に結合された入力を有し、シンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズを差し引くように構成された減算器とを含む。
【００２２】
いくつかの実施形態において、ノイズ予測器は、シンボル判定を受信するため、ノイズ予測器の入力に結合された入力を有し、ノイズ推定を生成するため、受信信号からシンボル判定を差し引くように構成された第2の減算器と、ノイズ推定を受信するため、第2の減算器の出力に結合された入力を有し、ノイズ予測器の出力に結合された出力を有し、予測ノイズを生成するため、ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するように構成された線形予測符号化器とを含む。
【００２３】
いくつかの実施形態において、線形予測符号化器は、
【数４】
2022501948.tif 000006
を計算し、
【数５】
2022501948.tif 000007
は予測ノイズを表し、
【数６】
2022501948.tif 000008
はノイズ推定を表し、nは受信信号のシンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、ようにさらに構成される。
【００２４】
いくつかの実施形態において、該装置は、シンボル推定を受信するため、第1の減算器の出力に結合された入力を有し、シンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、シンボル推定をソフトデマッピングするように構成されたソフトデマッパーをさらに含む。
【００２５】
いくつかの実施形態において、該装置は、第1のLLRセットを受信するため、出力ソフトデマッパーに結合された入力を有し、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットをFEC復号するように構成された順方向誤り訂正（FEC）復号器をさらに含む。20。
【００２６】
いくつかの実施形態において、該装置は、第2のLLRセットを受信するため、FEC復号器の出力に結合された入力を有し、第2のLLRセットを使用して受信信号のシンボルを再生成するように構成された再生成器をさらに含む。
【００２７】
本開示のさらに別の一態様によると、受信器におけるノイズホワイトニング後補償のための方法が提供され、該方法は、第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップと、受信信号のシンボルの推定を生成するため、第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化（DFE）を適用するステップとを含む。
【００２８】
いくつかの実施形態において、第1のフィルタ済み信号にDFEを適用するステップは、第2のフィルタ済み信号を生成するため、第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするステップと、第1のシンボル推定を生成するため、第2のフィルタ済み信号と第3のフィルタ済み信号を結合するステップと、第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定を生成するステップと、第3のフィルタ済み信号を生成するため、第2のシンボル推定をフィードバックフィルタするステップとを含む。
【００２９】
いくつかの実施形態において、第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定を生成するステップは、第1のシンボル推定に基づいて軟シンボル判定を生成するステップを含む。
【００３０】
いくつかの実施形態において、第1のシンボル推定に基づいて軟シンボル判定を生成するステップは、少なくとも1つの対数尤度比を生成するステップを含む。
【００３１】
いくつかの実施形態において、ホワイトニングフィルタは第1のホワイトニングフィルタであり、該方法は、逆転信号を生成するため、受信信号のシンボルの順序を逆転させるステップと、フィルタ済み逆転信号を生成するため、逆転信号に第2のホワイトニングフィルタを適用するステップと、逆転信号のシンボルについて逆転シンボル推定を生成するため、フィルタ済み逆転信号にDFEを適用するステップと、第3のシンボル推定を生成するため、逆転シンボル推定のシンボルの順序を逆転させるステップと、第4のシンボル推定を生成するため、第2のシンボル推定と第3のシンボル推定を結合するステップと、第4のシンボル推定に基づいてシンボル判定を生成するステップとをさらに含む。
【００３２】
いくつかの実施形態において、該方法は、受信信号でノイズを予測するステップと、第5のシンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズを差し引くステップとをさらに含む。
【００３３】
いくつかの実施形態において、受信信号でノイズを予測するステップは、ノイズ推定を生成するため、受信信号からシンボル判定を差し引くステップと、予測ノイズを生成するため、ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するステップとを含む。
【００３４】
いくつかの実施形態において、ノイズ推定にLPCを適用するステップは、
【数７】
2022501948.tif 000009
を計算するステップを含み、
【数８】
2022501948.tif 000010
は予測ノイズを表し、
【数９】
2022501948.tif 000011
はノイズ推定を表し、nは受信信号のシンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す。
【００３５】
いくつかの実施形態において、受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップは、フィルタタップを生成するステップを含み、ノイズ推定にLPCを適用するステップは、フィルタタップに基づいて予測フィルタを生成するステップを含む。
【００３６】
いくつかの実施形態において、該方法は、第5のシンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、第5のシンボル推定をソフトデマッピングするステップをさらに含む。
【００３７】
いくつかの実施形態において、該方法は、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットを順方向誤り訂正（FEC）復号するステップをさらに含む。
【００３８】
いくつかの実施形態において、該方法は、第2のLLRセットを使用して受信シンボルのシンボルを再生成するステップをさらに含む。
【００３９】
いくつかの実施形態において、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットをFEC復号するステップは、1回以上の復号ループを実行するステップを含む。
【００４０】
いくつかの実施形態において、1回以上の各々を実行するステップは、第1のフィルタ済み信号に適用されるDFEの以降の反復実行のためのアプリオリ情報として第2のLLRセットを送信するステップを含む。
【００４１】
いくつかの実施形態において、1回以上の各々を実行するステップは、第1のフィルタ済みに適用されるDFEとは異なる等化の以降の反復実行のためのアプリオリ情報として第2のLLRセットを送信するステップを含む
【００４２】
本開示のさらに別の一態様によると、受信器におけるノイズホワイトニング後補償のための方法が提供され、該方法は、シンボルを含む受信信号に基づいてシンボル判定を生成するステップと、シンボル判定に基づいて受信信号でノイズを予測するステップと、シンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズを差し引くステップとを含む。
【００４３】
いくつかの実施形態において、受信シンボルに基づいてシンボル判定を生成するステップは、受信信号に基づいて軟シンボル判定を生成するステップを含む。
【００４４】
いくつかの実施形態において、受信シンボルに基づいてシンボル判定を生成するステップは、受信信号に基づいて硬シンボル判定を生成するステップを含む。
【００４５】
いくつかの実施形態において、受信信号でノイズを予測するステップは、ノイズ推定を生成するため、受信信号からシンボル判定を差し引くステップと、予測ノイズを生成するため、ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するステップとを含む。
【００４６】
いくつかの実施形態において、ノイズ推定にLPCを適用するステップは、
【数１０】
2022501948.tif 000012
を計算するステップを含み、
【数１１】
2022501948.tif 000013
は予測ノイズを表し、
【数１２】
2022501948.tif 000014
はノイズ推定を表し、nは受信信号のシンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す。
【００４７】
いくつかの実施形態において、受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップは、フィルタタップを生成するステップを含み、ノイズ推定にLPCを適用するステップは、フィルタタップに基づいて予測フィルタを生成するステップを含む。
【００４８】
いくつかの実施形態において、該方法は、シンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、シンボル推定をソフトデマッピングするステップをさらに含む。
【００４９】
いくつかの実施形態において、該方法は、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットを順方向誤り訂正（FEC）復号するステップをさらに含む。
【００５０】
いくつかの実施形態において、該方法は、第2のLLRセットを使用して受信シンボルのシンボルを再生成するステップをさらに含む。
【００５１】
いくつかの実施形態において、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットをFEC復号するステップは、1回以上の復号ループを実行するステップを含む。
【００５２】
いくつかの実施形態において、1回以上の各々を実行するステップは、受信信号におけるノイズ予測の以降の反復実行のためのアプリオリ情報として第2のLLRセットを送信するステップを含む。
【００５３】
いくつかの実施形態において、1回以上の各々を実行するステップは、LPCとは異なる等化の以降の反復実行のためのアプリオリ情報として第2のLLRセットを送信するステップを含む。
【００５４】
これより添付の図面を参照しながら実施形態が詳しく説明される。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】線形等化器の出力で後補償等化処理を実施する受信器の一例を示すブロック図である。
【図２】後補償器の一例を示すブロック図である。
【図３】判定帰還等化（DFE）法を使用する後補償器の一例を示すブロック図である。
【図４】16QAMコンスタレーションの一例を示すプロットである。
【図５】線形予測符号化（LPC）法を使用する後補償器の一例を示すブロック図である。
【図６】双方向DFE法とこれに続けてLPC法を使用する後補償器の一例を示すブロック図である。
【図７】ターボ等化ループを有する後補償器の一例を示すブロック図である。
【図８】ここで説明されている例示的実施形態による装置における例示的操作の流れ図である。
【図９】ここで説明されている例示的実施形態による装置における例示的操作のもう1つの流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００５６】
前述したノイズカラーリングの問題に対するソリューションは、ホワイトニングフィルタとこれに続けて後補償（非線形）等化器を使用する後補償を含む。線形（TDまたはFD MIMO）等化器の出力で後補償等化処理を実施する受信器の一例を示すブロック図である図1には、後補償が示されている。
【００５７】
図1は、線形等化器100に入力される受信信号を示している。線形等化器100の出力ではX偏波成分とY偏波成分が生成され、後補償ブロック102に入力される。その後、後補償ブロック102の出力は順方向誤り訂正（FEC）復号器104に入力される。任意に選べることとして、FEC復号器104の出力が後補償ブロック102にフィードバックされ、図1の103に示されているようにFEC復号ループを形成してもよい。線形等化器100と後補償ブロック102とFEC復号器104は、全体的に、または部分的に、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアを実行する1つ以上のコンポーネント、またはそれらの組み合わせで実装されてよい。図1の等化器は受信ユニットの一部であってよい。
【００５８】
図1の受信信号は、ことによるとチャネルによってフィルタされ、ノイズを被る、一連の送信シンボルを含む。いくつかの実施形態において、受信信号は受信器にて光信号のコヒーレント検出によって生成されてよい。別の実施形態において、受信信号は受信器にてマイクロ波信号の検出によって生成されてよい。図1ではX偏波成分とY偏波成分が別々に示されているが、これらの成分はまとめて取り扱われてもよい。
【００５９】
線形等化器100は受信信号を等化し、これにより、歪みよる関連ISIを軽減できる。いくつかの実施形態において、線形等化器100は2x2 MIMO（またはバタフライ）等化器である。ただし、別の実施形態では別のタイプの線形等化器を使用してもよい。図1のいくつかの実装において、受信信号は2つの直交偏波成分（XおよびY偏波）として形成されてよく、それぞれの成分は2つの直交位相成分（同相成分Iと直交位相成分Q）を含んでよい。線形等化器100は受信信号をX偏波成分とY偏波成分に分離する。X偏波成分とY偏波成分の分離によって、チャネルによってもたらされるPMDによって生じるISIを軽減できる。受信信号が単一の成分として取り扱われる（すなわち、2つの直交偏波成分として形成されない）別の実施形態も予期される。
【００６０】
上述したように、線形等化器100はX偏波成分とY偏波成分でノイズの増幅とカラーリングを引き起こす。適切な補正が適用されない限り、この増幅され着色されたノイズはシステムのBER性能を大幅に低下させる恐れがあり、誤りのない後FEC復号を達成するにはより高いSNR（信号対ノイズ比）を必要とする。
【００６１】
線形等化器100の出力における信号はrp［n］で表すことができ、ここで、pは信号の偏波を指し（XまたはY）、nは受信信号のシンボルインデックスである。変数rp［n］は次のように表すことができる。
【数１３】
2022501948.tif 000015
【００６２】
ここで、sp［n］は送信シンボルであり、
【数１４】
2022501948.tif 000016
はカラード付加ノイズである。カラード付加ノイズは相関付加ノイズと呼ばれることもある。
【００６３】
ノイズカラーリングの問題に対処するため、フィルタとこれに続く後補償等化器とを含む後補償ブロック102が実装される。いくつかの実施形態において、後補償ブロック102内のフィルタはホワイトニングフィルタである。後補償ブロック102内のフィルタは、X偏波成分とY偏波成分でノイズのカラーリングを軽減する。
【００６４】
後補償ブロック102におけるフィルタリング段の後には、カラードノイズがホワイトニングされる。ただし、フィルタリングの結果として、信号内のシンボルはこのとき相関されている。この相関は信号のX偏波成分とY偏波成分の歪みを引き起こし、ISIに結びつく。後補償ブロック102内の後補償非線形等化器の目的は、フィルタリングの結果としてホワイトニングされたノイズを増幅またはカラーリングすることなく、この相関によるISIを等化することである。結果的に、受信信号の全体的な検出と復号が改善される。
【００６５】
いくつかの実施形態において、後補償ブロック102における等化によってノイズ増強はなくなるか最小限になる。
【００６６】
後補償ブロック102における等化の後に、X偏波成分とY偏波成分は復号のためFEC復号器104へ転送される。FEC復号器は、X偏波成分とY偏波成分を復号することで復号済みビットを生成する。いくつかの実施形態では、XおよびY偏波の両方がまとめて送信器で符号化され、受信器で復号されてもよい。FEC復号は受信信号の検出誤差を補正できる。
【００６７】
任意のFEC復号ループ103を使用する場合は、後補償ブロック102の出力がアプリオリ情報としてFEC復号器104へ送信される。1回の復号の後に、FEC復号器104は、出力を、または対数尤度比（LLR）の観点から見て外的な情報を、次回の等化のためのアプリオリ情報として、後補償ブロック102の後補償等化器に提供する。このプロセスはターボ等化の名で知られている。
【００６８】
これより、後補償を、例えば後補償ブロック102で遂行される後補償を、詳しく説明する。
【００６９】
図2を参照すると、後補償器の一例を示すブロック図が示されている。図2は、受信シンボルと、フィルタタップ計算ブロック200と、フィルタ202と、等化器204とを含んでいる。受信シンボルはフィルタタップ計算ブロック200とフィルタ202へ送信される。フィルタタップ計算ブロック200からの出力もフィルタ202へ送信される。フィルタタップ計算ブロック200とフィルタ202の出力は等化器204へ送信される。その後、等化器204の出力はFEC復号器へ送信される。フィルタタップ計算ブロック200とフィルタ202と等化器204は、全体的に、または部分的に、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアを実行する1つ以上のコンポーネント、またはそれらの組み合わせで実装されてよい。図2の後補償器は等化器の一部であってよい。いくつかの実施形態において、図1の後補償ブロック102は図2に示された後補償器を含む。
【００７０】
図2の受信シンボルはカラードノイズを含み、1つの偏波を、または2つの偏波を、含むことがある。これらの受信シンボルは、図1に示された線形等化器100などの線形等化器から受信されてよい。いくつかの実施形態において、受信シンボルは狭帯域フィルタ済み信号に関係する。
【００７１】
フィルタタップ計算ブロック200は、チャネルと、受信シンボルを携えた信号が通過した送信器および受信器の少なくともいずれか一方の質を表すフィルタタップを計算する。このチャネルと、送信器および受信器の少なくともいずれか一方は、受信シンボルを携えた信号が通過した実質的なチャネルと考えられることができる。上述したように、この実質的なチャネルは線形等化器を含むことがある。フィルタタップは、受信シンボルに関わるノイズカラーリングも表す。フィルタタップはg＝g1，g2．．．gMと表され、ここで、Mはフィルタ長を表す。フィルタタップはフィルタ係数と考えられることもできる。
【００７２】
いくつかの実施形態において、これらのフィルタタップの計算は、送信器側だけでなく受信器側でも知られている信号であるパイロット信号に基づく。フィルタタップ計算は、自己回帰スペクトル推定や最小二乗平均などの適応的方法を含む様々な方法を用いて遂行されることができる。
【００７３】
図2のいくつかの実装では、効率を上げるため、推定パターンに基づいてタップ数が選択されてよく、メインタップの所定のパーセンテージを上回るタップ値は支えられる。フィルタタップは実数値または複素数値であってよい。
【００７４】
図2のいくつかの実装では、フィルタタップが一度だけ計算される。しかし、他の実装では、フィルタタップが周期的に再計算される。
【００７５】
計算されたフィルタタップはフィルタ202へ送信される。いくつかの実施形態において、フィルタ202は、受信シンボルに関わるカラードノイズをホワイトニングするために使用されるホワイトニングフィルタである。しかし、上述したように、受信シンボルをフィルタすると、フィルタされたシンボルが相関される可能性がある。
【００７６】
フィルタ202から出力されるフィルタ済み信号はap［n］と表され、これは次のように表現されることができる。
【数１５】
2022501948.tif 000017
【００７７】
ここで、
【数１６】
2022501948.tif 000018
はフィルタ202でカラードノイズ
【数１７】
2022501948.tif 000019
をフィルタすることによって生成されるホワイト付加ノイズである。
【００７８】
等化器204は、後補償等化器、非線形等化器、後補償非線形等化器、または第2段等化器と考えられることができる。数通りの等化法が等化器204で使用され得る。一例において、等化器204は最適シンボル単位復号器であるBCJR（バール、カーク、ジェリネック、およびラビブ）法を使用する。別の一例において、等化器204は、ビタビアルゴリズムや軟出力ビタビアルゴリズム（SOVA）などの最尤系列推定（MLSE）法を使用する。MLSE法は最適系列復号器である。しかし、BCJR法とMLSE法はいずれも多大な計算複雑性を伴うことがある。
【００７９】
BCJR法とMLSE法、ならびに低減状態双方向法を含むBCJR法およびMLSE法の改良版は、トレリス構造から成る。トレリスの計算複雑性は、シンボルコンスタレーションサイズ（例えば、QPSK（直交位相偏移キーイング）、64−QAM（直交振幅変調））とフィルタ長が増すにつれて指数関数的に増大する。加えて、トレリスは多大な遅延をもたらす可能性がある。これらの問題のため、BCJR法とMLSE法は、トレリス構造の並列化をもってしても、リソースに限りがある場合は、ハードウェアで実装することが困難である。ハードウェア等化器実装で制限されるリソースは、電力と、冷却能力と、ゲート数とを含み得る。
【００８０】
図1に示されたFEC復号ループ103などの復号ループの中で後補償等化器が実装される場合は、BCJR法とMLSE法に関わる計算複雑性と遅延が悪化される。これらの実装で、後補償等化器によって生じる計算複雑性と遅延は、広域復号回数と内部FEC復号回数を大幅に制限する可能性がある。
【００８１】
本開示の態様は、より少ないリソースを使用して最適法に匹敵するBER性能でノイズホワイトニングと後補償等化を遂行できる後補償法と後補償器とに関する。これらの態様のいくつかによると、後補償法の計算複雑性と遅延は、シンボルコンスタレーションサイズとホワイトニングフィルタ長と共に直線的に増大する。加えて、後補償法は、より良い等化器性能が求められる場合に組み合わせて実装されることができ、あるいは低計算複雑性が求められる場合に個別に実装されることができる。
【００８２】
本開示のいくつかの実施形態では、後補償等化の一方法として判定帰還等化（DFE）が使用される。DFEは、線形等化器と比べて改善されたBER性能を発揮できる非線形等化法である。DFEは、チャネルがひどく歪んでいる場合に、例えば、チャネルインパルス応答のZ変換のルートが単位円に近い場合に、とりわけ有用となり得る。DFE法の計算複雑性もBCJR法やMLSE法と比べて比較的低い。例えば、DFE法の計算複雑性は、シンボルコンスタレーションサイズとホワイトニングフィルタ長と共に直線的に増大する。
【００８３】
図3を参照すると、DFE法を使用する後補償器の一例を示すブロック図が示されている。図3は、送信シンボルsと、ホワイトニングフィルタ300と、ホワイト付加ノイズ
【数１８】
2022501948.tif 000020
と、フィルタ済み信号aと、フィードフォワードフィルタ（FFF）302と、推定済みシンボル
【数１９】
2022501948.tif 000021
および判定済みシンボル
【数２０】
2022501948.tif 000022
と、判定デバイス304と、フィードバックワードフィルタ（FBF）306とを含んでいる。ホワイトニングフィルタ300、FFF 302、およびFBF 306の伝達関数はそれぞれ、G（z）、F（z）、およびB（z）−1と表される。ここで、zは複素周波数領域変数を表す。図2の後補償器と同様、図3の後補償器も等化器の一部であってよい。いくつかの実施形態において、図1の後補償ブロック102は図3に示された後補償器を含む。
【００８４】
図3で、送信シンボルsはホワイトニングフィルタ300に入力される。ホワイトニングフィルタ300の出力はホワイト付加ノイズ
【数２１】
2022501948.tif 000023
と結合されてフィルタ済み信号aを形成する。その後、フィルタ済み信号aはFFF 302に入力される。FFF 302の出力はFBF 306の出力と結合されて推定済みシンボル
【数２２】
2022501948.tif 000024
を形成する。推定済みシンボル
【数２３】
2022501948.tif 000025
は判定デバイス304に入力され、判定デバイス304は推定済みシンボル
【数２４】
2022501948.tif 000026
に対して軟判定か硬判定を行い、判定済みシンボル
【数２５】
2022501948.tif 000027
を出力する。その後、判定済みシンボル
【数２６】
2022501948.tif 000028
はFBF 306に入力される。
【００８５】
送信シンボルsは線形等化器100などの線形等化器から受信されてよく、ホワイトニングフィルタ300に入力される。図3には示されていないが、ホワイトニングフィルタ300は送信シンボルsに関わるノイズカラーリングを軽減し、ホワイト付加ノイズ
【数２７】
2022501948.tif 000029
を生成する。上述したように、ホワイトニングフィルタ300は送信シンボルsの相関を引き起こすこともある。フィルタ済み信号aは、これらの相関シンボルとホワイト付加ノイズ
【数２８】
2022501948.tif 000030
との結合である。図3では送信シンボルsとホワイト付加ノイズ
【数２９】
2022501948.tif 000031
が別々の入力として示されているが、具体的な応用では、送信シンボルとホワイト付加ノイズが1つの信号として受信されるであろう。
【００８６】
上述した式（2）と同様、図3のフィルタ済み信号aは次のように表現できる。
【数３０】
2022501948.tif 000032
【００８７】
DFE法はフィルタ済み信号aを処理し、判定済みシンボル
【数３１】
2022501948.tif 000033
を提供する。DFE法は2つの主要フィルタを、すなわちFFF 302とFBF 306とを、含む。いずれのフィルタも、最小平均二乗誤差（MMSE）基準に基づいて最適化されることができる。FFF 302はフィルタ済み信号aを処理し、FBF 306は、判定デバイス304による以前のシンボル判定の加重線形結合を形成する。FBF 306はその後、FFF 302の出力からの以前のシンボルによって生じるISIを打ち消して推定済みシンボル
【数３２】
2022501948.tif 000034
を生成する。推定済みシンボル
【数３３】
2022501948.tif 000035
は次のように表現されることができる。
【数３４】
2022501948.tif 000036
【００８８】
ここで、f［k］とb［k］はそれぞれ、F（z）＝Σkf［k］z−kおよびB（z）＝Σkb［k］z−kの時間領域表現である。LFとLBはそれぞれ、FFFおよびFBFのタップ数を表す。fとbについて式（4）を解くと以下の式が生成される。
f＝（（Φgg−DDH）＋σ2I）−1g、および（5）
b＝DHf（6）
【００８９】
ここで、Dはフィルタgのコンボリューション行列であり、Φggはフィルタタップgの自己相関行列であり、σ2は実次元のノイズ分散であり、Iは恒等行列である。図3のいくつかの実装では、式（5）および（6）が解かれた後に変数fおよびbが固定される。ただし、別の実施形態では、フィルタタップgが周期的に更新されるため、変数fおよびbも相応に更新され得る。
【００９０】
DFE法の実装に関わる問題は、式（5）で要求される逆行列計算である。しかし、この計算は、行列Λ＝（Φgg−DDH）＋σ2Iが正定値行列であることに注目することによって簡素化されることができる。したがって、Λはコレスキー分解を用いてΛ＝L＊L’に分解でき、Lは下三角行列である。したがって、Λ−1＝（L＊L’）−1＝L−1L’−1である。Lは下三角行列であるから、Lの逆数の計算は行変換演算を用いて効率的に実施されることができる。
【００９１】
判定デバイスは、全体的に、または部分的に、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアを実行する1つ以上のコンポーネント、またはそれらの組み合わせで実装されてよい。図3のいくつかの実施形態によると、判定デバイス304は、推定済みシンボル
【数３５】
2022501948.tif 000037
の各々について1回の判定を行う、硬判定スライサなどの硬判定デバイスである。これらの実施形態で、判定済みシンボル
【数３６】
2022501948.tif 000038
は硬判定シンボルである。DFE法はその後、以前の判定が正しいという仮定のもとで稼働する。
【００９２】
別の実施形態によると、判定デバイス304は軟判定デバイスである。軟判定デバイスは信号におけるノイズ分散についての知識を必要とし、判定済みシンボルのより良い推定を提供する。軟判定デバイスは、硬判定デバイスと比べてDFEで誤差伝播の作用を軽減できる。これらの実施形態で、判定済みシンボル
【数３７】
2022501948.tif 000039
は軟判定シンボルである。軟判定デバイスは、2つのステップに基づいて軟判定シンボル
【数３８】
2022501948.tif 000040
を生成する。第1のステップで、軟判定デバイスは推定済みシンボル
【数３９】
2022501948.tif 000041
を構成するビットの対数尤度比（LLR）λbを計算する。これはソフトデマッピングの名でも知られている。第2のステップで、軟判定デバイスは計算したLLRを使用して軟判定済みシンボル
【数４０】
2022501948.tif 000042
を生成する。一例として、QPSKコンスタレーションとコンスタレーションの次元ごとに個別の処理を伴うシンボルの場合、これら2つのステップは次のように遂行されてよい。
【数４１】
2022501948.tif 000043
【００９３】
いくつかの実装において、tanh関数の実施は、tanh関数の以下の特性を利用することによって、要素が比較的少ないルックアップテーブルを使用して行われる。
a）tanh関数は奇対称を有し、したがってtanh（−x）＝tanh（x）であり、
b）tanh関数はxが無限大に近づくにつれて1に近づき、したがってx≧3である場合にtanh（x）≒1である。
【００９４】
高次QAMコンスタレーションなど、より大きいコンスタレーションが使用される場合は、LLRの計算が計算的により複雑になる可能性がある。しかし、本開示のいくつかの態様は、以下に述べるように、LLRの計算に簡素な式を使用して複雑さを軽減する。
【００９５】
図4は、16QAMコンスタレーションの一例を示すプロットである。図4は、x軸上に実次元、y軸上に虚次元を含んでいる。コンスタレーションにおける16のシンボルの位置も示されている。
【００９６】
図4に示された16QAMコンスタレーションの各次元について、LLRは次のように計算できる。
【数４２】
2022501948.tif 000044
【００９７】
ここで、dは推定済みシンボル
【数４３】
2022501948.tif 000045
の実または虚数成分を表す。式（9）および（10）を使用し、軟シンボル推定は次のように計算されることができる。
【数４４】
2022501948.tif 000046
【００９８】
式（9）〜（13）はLLRの厳密計算を表さないが、これらの式は厳密計算より計算的に複雑ではないものになり得る。軟シンボル判定デバイスの速度と効率を上げるため、式（11）および（12）では上述したtanh関数の近似が実施されることもできる。
【００９９】
本開示のさらなる実施形態では、後補償等化の一方法として線形予測符号化（LPC）が使用される。LPCは、過去のサンプルの線形結合に基づいてサンプルの値を予測するプロセスである。線形等化器から受信されるシンボルに関わるノイズは相関され、このノイズ相関を利用することで後補償等化器の動作のさらなる改善に結びつけることができる。換言すると、LPC法が実施されて、過去のシンボルに関連するノイズサンプルに基づいて現在の受信シンボルに関連するノイズサンプルを予測できる。
【０１００】
数学的に、LPC法を使用して提供される予測ノイズサンプル
【数４５】
2022501948.tif 000047
は次のように表現されることができる。
【数４６】
2022501948.tif 000048
【０１０１】
ここで、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す。いくつかの実施形態において、平均二乗誤差（MSE）を最小限に抑える予測フィルタは上述したフィルタタップgに相当し、第1のタップはゼロに設定され、すなわちg（1）＝0である。これらの実施形態で、式（14）は次のように表現されることができる。
【数４７】
2022501948.tif 000049
【０１０２】
LPC法の実施に伴う計算複雑性は比較的低いものになり得る。例えば、LPC法はコンスタレーションサイズとは無関係であり、予測フィルタの長さに直線的に依存する。いくつかの実装において、予測フィルタの長さは3〜5であってよい。LPC法の一欠点は、LPC法が予測ノイズサンプルに予測誤差を加えることである。しかし、LPC法のいくつかの実装では、予測ノイズサンプルを差し引くことによるノイズ軽減が加えられる予測誤差を上回るため、LPC法は有益である。
【０１０３】
図5を参照すると、LPC法を使用する後補償器の一例を示すブロック図が示されている。図5は、受信信号rと、判定デバイス500と、判定済みシンボル
【数４８】
2022501948.tif 000050
と、減算器502と、カラード付加ノイズ
【数４９】
2022501948.tif 000051
と、フィルタタップgと、LPCブロック504と、予測ノイズサンプル
【数５０】
2022501948.tif 000052
と、減算器506と、推定済みシンボル
【数５１】
2022501948.tif 000053
とを含んでいる。受信信号rは、判定デバイス500と減算器502と減算器506とに入力される。判定デバイス500からは判定済みシンボル
【数５２】
2022501948.tif 000054
が出力され、これも減算器502に入力される。カラード付加ノイズ
【数５３】
2022501948.tif 000055
はLPCブロック504に入力される。LPCブロック504にはフィルタタップgも入力される。LPCブロック504からは予測ノイズサンプル
【数５４】
2022501948.tif 000056
が出力され、減算器506に入力される。減算器506からは推定済みシンボル
【数５５】
2022501948.tif 000057
が出力される。
【０１０４】
図5では、軟判定か硬判定を使用して受信信号rがデマッピングされる。したがって、判定デバイス500は軟判定デバイスか硬判定デバイスであってよい。同様に、判定済みシンボル
【数５６】
2022501948.tif 000058
は軟判定シンボルか硬判定シンボルであってよい。いくつかの実施形態において、判定デバイス500は判定デバイス304と同様である。
【０１０５】
受信シンボルrに関わるノイズの推定を与えるため、減算器502によって受信信号から判定済みシンボル
【数５７】
2022501948.tif 000059
が差し引かれる。受信シンボルrに関わるノイズの推定はカラード付加ノイズ
【数５８】
2022501948.tif 000060
である。LPCを使用してカラード付加ノイズ
【数５９】
2022501948.tif 000061
がさらに処理されることで予測ノイズサンプル
【数６０】
2022501948.tif 000062
を生成する。LPCブロック504はカラード付加ノイズ
【数６１】
2022501948.tif 000063
に対してLPC法を遂行する。LPCブロック504は、LPC法を実施するため、上述した式14か式15を使用できる。減算器506を使用して受信信号rから予測ノイズサンプル
【数６２】
2022501948.tif 000064
が差し引かれ、推定済みシンボル
【数６３】
2022501948.tif 000065
を生成する。減算器502および506は、全体的に、または部分的に、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアを実行する1つ以上のコンポーネント、またはそれらの組み合わせで実装されてよい。
【０１０６】
本開示のいくつかの実施形態では、DFE法とLPE法の組み合わせが後補償等化に使用される。例えば、DFE法とこれに続くLPC法が後補償等化に使用されてよい。
【０１０７】
図6を参照すると、双方向DFE法とこれに続けてLPC法を使用する後補償器の一例を示すブロック図が示されている。図6は、受信信号rと、シンボル順序逆転ブロック600および610と、ホワイトニングフィルタ602および604と、DFEブロック606および608と、推定済みシンボル
【数６４】
2022501948.tif 000066
と、ノイズ推定ブロック612と、フィルタタップgと、LPCブロック614とを含んでいる。図6の後補償器は等化器の一部であってよい。いくつかの実施形態において、図1の後補償ブロック102は図6の後補償器を含む。
【０１０８】
受信信号rはホワイトニングフィルタ602へ送信され、ホワイトニングフィルタ602はその出力をDFEブロック606へ送信し、推定済みシンボル
【数６５】
2022501948.tif 000067
を生成する。受信信号rはシンボル順序逆転ブロック600にも送信され、シンボル順序逆転ブロック600はその出力をホワイトニングフィルタ604へ、次いでDFEブロック608へ送信し、推定済みシンボル
【数６６】
2022501948.tif 000068
を生成する。その後、DFEブロック608の出力はシンボル順序逆転ブロック610へ送信される。DFEブロック606とシンボル順序逆転ブロック610の出力は結合され、推定済みシンボル
【数６７】
2022501948.tif 000069
を形成する。ノイズ推定ブロック612は受信信号rに関わるノイズ推定を計算し、これはLPCブロック614へ送信される。LPCブロック614はその後、フィルタタップgを入力として使用して受信信号rに関わる予測ノイズを計算する。その後、推定済みシンボル
【数６８】
2022501948.tif 000070
を生成するため、減算器616によって受信信号rに関わる予測ノイズが受信信号rから差し引かれる。
【０１０９】
受信信号rはカラードノイズを有する等化済み信号であり、送信シンボルsとカラード付加ノイズ
【数６９】
2022501948.tif 000071
との結合である。いくつかの実施形態において、この等化済み信号rは線形等化器100などの線形等化器の出力である。
【０１１０】
ホワイトニングフィルタ602とDFEブロック606の組み合わせは、図3に示された後補償器と同様に動作する。ホワイトニングフィルタ604とDFEブロック608の組み合わせも、図3に示された後補償器と同様に動作する。ただし、受信信号r内の送信シンボルsの順序はシンボル順序逆転ブロック600を使用して逆転されている。シンボル順序逆転ブロック600は、受信信号r内のシンボルの順序を、最初のシンボルが最後のシンボルになるように反転させる。例えば、シンボル順序逆転操作は、r（end：−1：1）と表現されることができる。推定済みシンボル
【数７０】
2022501948.tif 000072
が生成された後は、推定済みシンボル
【数７１】
2022501948.tif 000073
でシンボル順序を一致させるため、シンボル順序逆転ブロック610を使用して再び順序が逆転される。この受信信号の順序を反転させるコンセプトは後方DFEの名で知られており、これは前方DFEと比べて異なるシンボル推定に結びつく可能性がある。
【０１１１】
図6では、フィルタgが実数値ホワイトニングフィルタであると仮定されている。しかし、これは必ずしも双方向DFE法の全ての実装に当てはまるとは限らない。gが前方向のための複素数値ホワイトニングフィルタである場合は、逆方向でホワイトニングフィルタはgの共役になる。
【０１１２】
推定済みシンボル
【数７２】
2022501948.tif 000074
は平均化されて推定済みシンボル
【数７３】
2022501948.tif 000075
を形成する。これらの推定済みシンボル
【数７４】
2022501948.tif 000076
は、受信信号rと比べて送信シンボルsに対してより近いユークリッド距離を有することがある。前方DFEと後方DFEを一緒に使用するこの方法は双方向DFEの名で知られており、これは前方DFEのみと比べてSNRで〜0．6 dBの利得に結びつくことがある。ただし、DFE法とこれに続いてLPC法を使用する後補償が双方向DFEなしでも遂行されることができることを理解されたい。いくつかの実施形態によると、前方DFEと後方DFEのいずれか一方のみがLPC法と組み合わせて使用される。
【０１１３】
推定済みシンボル
【数７５】
2022501948.tif 000077
が生成された後は、受信信号rに関わるノイズ推定がノイズ推定ブロック612によって計算される。いくつかの実装において、ノイズ推定ブロック612は式
【数７６】
2022501948.tif 000078
を使用してこの計算を行い、ここで、
【数７７】
2022501948.tif 000079
は硬または軟判定デバイスなどの判定デバイスを表す。判定デバイス
【数７８】
2022501948.tif 000080
は推定済みシンボル
【数７９】
2022501948.tif 000081
について判定を生成する。いくつかの実施形態において、判定デバイス
【数８０】
2022501948.tif 000082
は判定デバイス304と同様に動作できる。noiseの計算は、例えば減算器によって行われてよい。その後、ノイズ推定はLPCブロック614へ送信される。ノイズ推定ブロック612によって生成されるノイズ推定は粗いノイズ推定と考えられることができる。
【０１１４】
LPCブロック614はノイズ推定に対してLPC法を遂行する。LPCブロック614は図5に示された後補償器と同様に動作できる。ただし、LPCブロック614に判定デバイスはない。図6で、LPCブロック614によって使用される予測フィルタはフィルタタップgに基づいており、これらはホワイトニングフィルタ602および604によっても使用される。LPCブロック614は式（15）に示された計算を行うことができ、ノイズ推定ブロック612で計算されるnoiseは式（15）で
【数８１】
2022501948.tif 000083
の値として使用される。受信信号rに関わるノイズは相関されるため、LPC法が使用されて、過去のノイズサンプルに基づいて現在のノイズサンプルの値を予測することができる。したがって、LPCブロック614は受信信号rに関わる予測ノイズを生成する。ノイズ推定ブロック612とLPCブロック614の組み合わせはノイズ予測器と考えられることができる。その後、減算器616によって受信信号rに関わる予測ノイズが受信信号rから差し引かれて、推定済みシンボル
【数８２】
2022501948.tif 000084
を形成する。
【０１１５】
図6の後補償器は、DFE法とLPC法が別々に実施される場合と比べて改善されたBER性能を発揮することがある。例えば、LPC法をDFE法と組み合わせて使用すると、DFE法のみと比べてSNRで〜0．1〜0．2 dBの利得に結びつくことがある。いくつかの実装において、図6の後補償器は、より少ないリソースを使用してBCJR法に匹敵するBER性能を発揮する。
【０１１６】
本開示のいくつかの実施形態において、図3、5、および6に示された後補償器は、少なくとも部分的には、図1に示されたターボ等化ループ103などのターボ等化ループの中で実装される。例えば、後補償等化器は、検出性能と復号性能のうち少なくともいずれか一方を向上させるため、FEC復号器とアプリオリ情報を交換できる。後補償等化器は、ターボ等化ループの反復実行のたびに、フィルタ済み信号を等化する。後補償等化器はその後LLR値を出力し、LLR値はスケールされ、復号のときに使用されるアプリオリ情報としてFEC復号器へ送信される。FEC復号器の出力もLLR値を含み、これはスケールされ、以降の反復実行で後補償等化のときに使用されるアプリオリ情報として後補償等化器へ送り返される。
【０１１７】
ターボ等化ループにおいて、後補償等化器に関わる計算複雑性と遅延は、実装の観点から見てボトルネック問題を生む可能性がある。本開示のいくつかの実施形態によると、ターボ等化ループに適した低複雑性の後補償等化器実装が提供され、これはBCJR法やMLSE法に匹敵するBER性能を生み出す。
【０１１８】
図7を参照すると、ターボ等化ループを有する後補償器の一例を示すブロック図が示されている。図7は、受信信号と、フィルタタップ計算ブロック700と、フィルタ702と、DFE／LPCブロック704と、LLR計算ブロック705および707と、LPCブロック706と、スケーリングブロック708および710と、FEC復号器712とを含んでいる。
【０１１９】
図7で、受信信号はフィルタタップ計算ブロック700へ送信される。受信信号はフィルタ702とLPC等化ブロック706にも送信される。LPC等化ブロック706の出力はLLR計算ブロック707へ送信される。フィルタ702の出力はDFE／LPCブロック704へ送信される。DFE／LPCブロック704の出力はLLR計算ブロック705へ送信される。LLR計算ブロック707とLLR計算ブロック705の出力はスケーリングブロック708へ送信される。スケーリングブロック708の出力はFEC復号器712へ送信される。FEC復号器712の出力はスケーリングブロック710へ送信され、スケーリングブロック710の出力はLPCブロック706へ送信される。
【０１２０】
図7の受信信号は、カラードノイズの他に一連の送信シンボルを含む。受信信号は、1つの偏波を、または複数の偏波を、含むことがある。受信信号は、図1に示された線形等化器100などの線形等化器から受信されてよい。
【０１２１】
図7のフィルタタップ計算ブロック700は図2のフィルタタップ計算ブロック200と同様である。フィルタタップ計算ブロック700はフィルタ702で使用するフィルタタップを計算する。いくつかの実装において、フィルタタップはDFE／LPCブロック704のLPC予測フィルタとLPCブロック706でも使用される。フィルタタップは1度計算されてよく、あるいは定期的に計算されてもよい。
【０１２２】
フィルタタップが計算された後に、図7の後補償器は受信信号内の各シンボルにつきターボ等化ループを複数回実行する。ある特定のシンボルのための第1回のターボ等化ループでは、該特定のシンボルに関わるカラードノイズを軽減するため、フィルタ702を使用するフィルタリングが行われる。このフィルタは図2に示されたフィルタ202と同様である。いくつかの実装において、フィルタ702はホワイトニングフィルタである。
【０１２３】
第1回でのフィルタ702の後には、DFE／LPCブロック704で後補償等化が行われるが、これには、DFE法、LPC法、またはDFE法とLPC法との組み合わせを使用できる。いくつかの実装では、図6に示された方法と同様の方法を使用してDFE／LPCブロック704で後補償等化が行われる。別の実装では、DFE／LPCブロック704がLPC法をまったく使用しない。これらの実装では、図3に示された後補償等化法を使用してDFE／LPCブロック704で後補償等化が行われてよい。さらなる実装では、DFE／LPCブロック704がDFE法を使用しない。これらの実装では、図5に示された後補償等化法を使用してDFE／LPCブロック704で後補償等化が行われてよい。
【０１２４】
DFE／LPCブロック704は該特定のシンボルの推定を生成し、これはその後LLR計算ブロック705へ送信される。計算ブロック705はその後、該特定のシンボルの推定について1つのLLR値（または複数のLLR値）を計算する。このLLR値はその後スケーリングブロック708へ送信され、スケーリングブロック708はLLR値に倍率を掛ける。スケーリングブロック708の後に、LLR値はその後FEC復号器712へ送信され、FEC復号器712は送信された符号語を回復する。スケーリングブロック708は、例えば、FEC復号器712の固定小数点精度に限りがある場合に実装されてよい。第1回のターボ等化ループでLPCブロック706が迂回されることに注意されたい。
【０１２５】
図7の第2回のターボ等化ループでは、FEC復号器712からの出力または外的情報がスケーリングブロック710によってスケールされ、LPCブロック706へ送信される。LPCブロック706は、FEC復号器712のスケールされた出力または外的情報をアプリオリ情報として使用して送信シンボルの軟推定を生成し、これらの推定を使用して、受信信号からそれらを差し引くことによってノイズの推定を計算する。次に、LPC法によって受信信号に関わる予測ノイズが計算される。受信信号から予測ノイズが差し引かれ、その後にはソフトデマッピングが続く。LLR計算ブロック707はソフトデマッピングを行って、第2回のターボ等化ループの更新LLR値を生成する。更新LLR値はスケールされ、FEC復号器712へ送り込まれる。いくつかの実装において、LPCブロック706では、図5に示された方法と同様の方法を使用して後補償等化が行われる。
【０１２６】
第2回にFEC復号器712へ送信される軟シンボル推定の更新LLRは、第1回にFEC復号器712へ送信される軟シンボル推定のLLRより正確なものになり得る。図7の後補償法は第2回の後に終了してよい。あるいは、LPCブロック706を使用した軟シンボル推定をさらに改善するため、さらなる反復実行が何回でも行われてよい。例えば、全部で3または4回の反復実行が行われてよい。第1回の後のターボ等化ループではフィルタ702とDFE／LPCブロック704が迂回されることに注意されたい。ターボ等化ループの反復実行が全て行われた後は、受信信号内のシンボルを再生成するため、FEC復号器712の出力にある最終的なLLRが使用されてよい。
【０１２７】
LLR計算ブロック705および707はLLR値を生成するものとして説明されているが、一般的に、LLR計算ブロック705および707は推定済みシンボルについて何らかの適切な信頼性尺度を生成できる。
【０１２８】
図8は、ここで説明されている例示的実施形態によるノイズホワイトニング後補償の例示的操作800の流れ図である。ブロック802では、第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号にホワイトニングフィルタが適用される。その後ブロック804では、受信信号のシンボルの推定を生成するため、第1のフィルタ済み信号にDFEが適用される。任意に選べることとして、ブロック806では、受信信号内のノイズが予測される。任意に選べることとして、その後ブロック808では、シンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズが差し引かれる。任意に選べることとして、ブロック810では、シンボル推定について第1のLLRセットを生成するため、シンボル推定に対してソフトデマッピングが行われる。任意に選べることとして、ブロック812では、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットにFEC復号が適用される。任意に選べることとして、第1のフィルタ済み信号に適用されるDFEの以降の反復実行のために第2のLLRセットをアプリオリ情報として送信する1回以上の復号ループの実行の一部として、例示的操作800は、814に示されているように、ブロック814からブロック804に復帰してもよい。
【０１２９】
例示的操作800は例示的実施形態を例証するものである。ここでは、遂行され得る他の操作の例だけでなく、例証されている操作を遂行する様々なやり方が説明されている。さらなるバリエーションは明白であり得るし、あるいは明白となる。
【０１３０】
例えば、いくつかの実施形態において、ブロック804でDFEを適用するステップは、第2のフィルタ済み信号を生成するため、第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするステップと、第1のシンボル推定を生成するため、第2のフィルタ済み信号と第3のフィルタ済み信号を結合するステップと、第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定または判定を生成するステップと、第3のフィルタ済み信号を生成するため、第2のシンボル推定または判定をフィードバックフィルタするステップとを含んでよい。さらなる実施形態において、第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定または判定を生成するステップは、第1のシンボル推定に基づいて軟シンボル判定を生成するステップを含む。いくつかの実施形態において、第1のシンボル推定に基づいて軟シンボル判定を生成するステップは、少なくとも1つの対数尤度比を生成するステップを含む。
【０１３１】
いくつかの実施形態において、例示的操作800はまた、逆転信号を生成するため、受信信号のシンボルの順序を逆転させるステップと、フィルタ済み逆転信号を生成するため、逆転信号にホワイトニングフィルタを適用するステップと、逆転信号のシンボルについて逆転シンボル推定を生成するため、フィルタ済み逆転信号にDFEを適用するステップと、第3のシンボル推定を生成するため、逆転シンボル推定のシンボルの順序を逆転させるステップと、第4のシンボル推定を生成するため、第2のシンボル推定と第3のシンボル推定を結合するステップと、第4のシンボル推定に基づいてシンボル判定を生成するステップとを含む
【０１３２】
いくつかの実施形態において、ブロック806は、ノイズ推定を生成するため、受信信号からシンボル判定を差し引くステップと、予測ノイズを生成するため、ノイズ推定にLPCを適用するステップとを含む。さらなる実施形態において、LPCを適用するステップは、
【数８３】
2022501948.tif 000085
を計算するステップを含み、ここで、
【数８４】
2022501948.tif 000086
は予測ノイズを表し、
【数８５】
2022501948.tif 000087
はノイズ推定を表し、nは受信信号のシンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す。別の実施形態において、受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップは、フィルタタップを生成するステップを含み、ノイズ推定にLPCを適用するステップは、フィルタタップに基づいて予測フィルタを生成するステップを含む。
【０１３３】
いくつかの実施形態において、例示的操作800はまた、第2のLLRセットを使用して受信シンボルのシンボルを再生成するステップを含む。
【０１３４】
いくつかの実施形態において、814に示された復号ループは、第1のフィルタ済み信号に適用されるDFEとは異なる等化の以降の反復実行のために第2のLLRセットをアプリオリ情報として送信する1回以上の復号ループを含む。
【０１３５】
図9は、ここで説明されている例示的実施形態によるノイズホワイトニング後補償の例示的操作900の流れ図である。ブロック902では、受信信号に基づいてシンボル判定が生成される。ブロック904では、シンボル判定に基づいて受信信号内のノイズが予測される。その後ブロック906では、シンボル推定を生成するため、受信信号から予測ノイズが差し引かれる。任意に選べることとして、ブロック908では、シンボル推定について第1のLLRセットを生成するため、シンボル推定に対してソフトデマッピングが行われる。任意に選べることとして、ブロック910では、第2のLLRセットを生成するため、第1のLLRセットにFEC復号が適用される。任意に選べることとして、受信信号でノイズを予測する以降の反復実行のために第2のLLRセットをアプリオリ情報として送信する1回以上の復号ループの実行の一部として、例示的操作900は、912に示されているように、ブロック910からブロック904に復帰してもよい。
【０１３６】
例示的操作900は例示的実施形態を例証するものである。ここでは、遂行され得る他の操作の例だけでなく、例証されている操作を遂行する様々なやり方が説明されている。さらなるバリエーションは明白であり得るし、あるいは明白となる。
【０１３７】
例えば、いくつかの実施形態において、ブロック902は、受信シンボルに基づいて軟シンボル判定を生成するステップを含む。別の実施形態において、ブロック902は、受信シンボルに基づいて硬シンボル判定を生成するステップを含む。
【０１３８】
いくつかの実施形態において、ブロック904は、ノイズ推定を生成するため、受信信号からシンボル判定を差し引くステップと、予測ノイズを生成するため、ノイズ推定にLPCを適用するステップとを含む。さらなる実施形態において、LPCを適用するステップは、
【数８６】
2022501948.tif 000088
を計算するステップを含み、ここで、
【数８７】
2022501948.tif 000089
は予測ノイズを表し、
【数８８】
2022501948.tif 000090
はノイズ推定を表し、nは受信信号のシンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す。別の実施形態において、受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップは、フィルタタップを生成するステップを含み、ノイズ推定にLPCを適用するステップは、フィルタタップに基づいて予測フィルタを生成するステップを含む。
【０１３９】
いくつかの実施形態において、例示的操作900はまた、第2のLLRセットを使用して受信シンボルのシンボルを再生成するステップを含む。
【０１４０】
いくつかの実施形態において、912に示された復号ループは、LPCとは異なる等化の以降の反復実行のために第2のLLRセットをアプリオリ情報として送信する1回以上の復号ループを含む。
【０１４１】
これまで説明した内容は、本開示の原理の応用を例証するものに過ぎない。当業者によって、本開示の精神と範囲から逸脱せずに別の構成や方法が実施されることができる。
【０１４２】
ここに例示されているいずれかのブロック、モジュール、コンポーネント、またはデバイスのハードウェア実装は、集積回路、プリント回路基板、ディスクリート回路、アナログ回路、デジタル回路、およびこれらの組み合わせなど、電気または光回路を含み得る。
【０１４３】
さらに、ここに例示されているいずれかのブロック、モジュール、コンポーネント、またはデバイスは、命令を実行するソフトウェアまたはファームウェアを含み得、コンピュータ／プロセッサ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、およびその他データのいずれか1つ以上などの情報の保存のために、1つまたは複数の持続性コンピュータ／プロセッサ読み取り可能記憶媒体を含み得る、またはこれにアクセスし得る。持続性コンピュータ／プロセッサ読み取り可能記憶媒体の非網羅的なリストは、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたはその他の磁気ストレージデバイス、コンパクトディスク読み取り専用メモリー（CD−ROM）、デジタルビデオディスクまたはデジタル多用途ディスク（DVD）、ブルーレイ（TM）ディスク、またはその他の光学式ストレージなどの光学式ディスク、何らかの方法または技術で実装された揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不能媒体、ランダムアクセスメモリー（RAM）、読み取り専用メモリー（ROM）、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリー（EEPROM）、フラッシュメモリー、またはその他のメモリー技術を含む。そのような持続性コンピュータ／プロセッサ記憶媒体はデバイスの一部であってよく、あるいはデバイスにアクセス可能または接続可能であってよい。ここで説明されているアプリケーションやモジュールは、そのような持続性コンピュータ／プロセッサ読み取り可能記憶媒体に保管または保持できるコンピュータ／プロセッサ読み取り可能／実行可能命令を使用して実装されてよい。
【符号の説明】
【０１４４】
100  線形等化器
102  後補償ブロック
104  FEC復号器
200  フィルタタップ計算ブロック
202  フィルタ
204  等化器
300  ホワイトニングフィルタ
302  フィードフォワードフィルタ（FFF）
304  判定デバイス
306  フィードバックワードフィルタ（FBF）
500  判定デバイス
502  減算器
504  LPCブロック
506  減算器
600  シンボル順序逆転ブロック
602  ホワイトニングフィルタ
604  ホワイトニングフィルタ
606  DFEブロック
608  DFEブロック
610  シンボル順序逆転ブロック
612  ノイズ推定ブロック
614  LPCブロック
616  減算器
700  フィルタタップ計算ブロック
702  フィルタ
704  DFE／LPCブロック
705  LLR計算ブロック
706  LPCブロック
707  LLR計算ブロック
708  スケーリングブロック
710  スケーリングブロック
712  FEC復号器
800  例示的操作
900  例示的操作
【図１】
2022501948.tif 000100
【図２】
2022501948.tif 000101
【図３】
2022501948.tif 000102
【図４】
2022501948.tif 000103
【図５】
2022501948.tif 000104
【図６】
2022501948.tif 000105
【図７】
2022501948.tif 000106
【図８】
2022501948.tif 000107
【図９】
2022501948.tif 000108
【手続補正書】
【提出日】令和3年5月7日(2021.5.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズホワイトニング後補償のための装置であって、
第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号をフィルタするように構成された第1のホワイトニングフィルタと、
前記第1のフィルタ済み信号を受信するため、前記第1のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有し、前記受信信号の前記シンボルの推定を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化（DFE）を適用するように構成された第1の判定帰還等化器とを含む、装置。
【請求項２】
前記第1の判定帰還等化器は、
入力と出力とを有するフィードフォワードフィルタ（FFF）と、
第1の入力と、第2の入力と、出力とを有する第1の結合器と、
入力と出力とを有する第1の判定デバイスと、
入力と出力とを有するフィードバックフィルタ（FBF）とを含み、
前記第1のホワイトニングフィルタによって生成される前記第1のフィルタ済み信号を受信するため、前記FFFの前記入力は前記第1のホワイトニングフィルタの前記出力に結合され、
前記FFFによって生成される第2のフィルタ済み信号を受信するため、前記第1の結合器の前記第1の入力は前記FFFの前記出力に結合され、
前記FBFによって生成される第3のフィルタ済み信号を受信するため、前記第1の結合器の前記第2の入力は前記FBFの前記出力に結合され、
前記第1の結合器によって生成される第1のシンボル推定を受信するため、前記第1の判定デバイスの前記入力は前記第1の結合器の前記出力に結合され、
前記第1の判定デバイスによって生成される第2のシンボル推定を受信するため、前記FBFの前記入力は前記第1の判定デバイスの前記出力に結合され、
前記FFFは、前記第2のフィルタ済み信号を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするように構成され、
前記第1の結合器は、前記第1のシンボル推定を生成するため、前記FFFによって生成される前記第2のフィルタ済み信号と前記FBFによって生成される前記第3のフィルタ済み信号を結合するように構成され、
前記第1の判定デバイスは、前記第1のシンボル推定に基づいて前記第2のシンボル推定を生成するように構成され、
前記FBFは、前記第3のフィルタ済み信号を生成するため、前記第2のシンボル推定をフィルタするように構成される、請求項1に記載の装置。
【請求項３】
前記第1の判定デバイスは、少なくとも1つの対数尤度比を生成するように構成された軟判定デバイスである、請求項2に記載の装置。
【請求項４】
逆転信号を生成するため、前記受信信号の前記シンボルの順序を逆転させるように構成された第1の逆転器と、
前記逆転信号を受信するため、前記第1の逆転器の出力に結合された入力を有し、フィルタ済み逆転信号を生成するため、前記逆転信号をフィルタするように構成された第2のホワイトニングフィルタと、
前記フィルタ済み逆転信号を受信するため、前記第2のホワイトニングフィルタの出力に結合された入力を有し、前記逆転信号のシンボルについて逆転シンボル推定を生成するため、前記フィルタ済み逆転信号にDFEを適用するように構成された第2の判定帰還等化器と、
前記逆転シンボル推定を受信するため、前記第2の判定帰還等化器の出力に結合された入力を有し、第3のシンボル推定を生成するため、前記逆転シンボル推定のシンボルの順序を逆転させるように構成された第2の逆転器と、
前記第3のシンボル推定を受信するため、前記第2の逆転器の出力に結合された第1の入力を有し、前記第2のシンボル推定を受信するため、前記第1の判定デバイスの前記出力に結合された第2の入力を有し、第4のシンボル推定を生成するため、前記第3のシンボル推定と前記第2のシンボル推定を結合するように構成された第2の結合器と、
前記第2の結合器の出力に結合された入力を有し、前記第4のシンボル推定に基づいてシンボル判定を生成するように構成された第2の判定デバイスとをさらに含む、
請求項2または3に記載の装置。
【請求項５】
前記シンボル判定を受信するため、前記第2の判定デバイスの前記出力に結合された入力を有し、前記受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、
予測ノイズを受信するため、前記ノイズ予測器の出力に結合された入力を有し、第5のシンボル推定を生成するため、前記受信信号から前記予測ノイズを差し引くように構成された第1の減算器とをさらに含む、
請求項4に記載の装置。
【請求項６】
前記ノイズ予測器は、
前記シンボル判定を受信するため、前記ノイズ予測器の前記入力に結合された入力を有し、ノイズ推定を生成するため、前記受信信号から前記シンボル判定を差し引くように構成された第2の減算器と、
前記ノイズ推定を受信するため、前記第2の減算器の出力に結合された入力を有し、前記ノイズ予測器の前記出力に結合された出力を有し、前記予測ノイズを生成するため、前記ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するように構成された線形予測符号化器とを含む、請求項5に記載の装置。
【請求項７】
前記線形予測符号化器は、
【数１】
2022501948.tif 000109
を計算し、
【数２】
2022501948.tif 000110
は前記予測ノイズを表し、
【数３】
2022501948.tif 000111
は前記ノイズ推定を表し、nは前記受信信号の前記シンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、ようにさらに構成される、請求項6に記載の装置。
【請求項８】
前記第1のホワイトニングフィルタと前記予測フィルタは同じフィルタタップに基づいている、請求項7に記載の装置。
【請求項９】
前記第5のシンボル推定を受信するため、前記第1の減算器の出力に結合された入力を有し、前記第5のシンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、前記第5のシンボル推定をソフトデマッピングするように構成されたソフトデマッパーをさらに含む、
請求項5から8のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記第1のLLRセットを受信するため、前記ソフトデマッパーの出力に結合された入力を有し、第2のLLRセットを生成するため、前記第1のLLRセットをFEC復号するように構成された順方向誤り訂正（FEC）復号器をさらに含む、
請求項9に記載の装置。
【請求項１１】
前記第2のLLRセットを受信するため、前記FEC復号器の出力に結合された入力を有し、前記第2のLLRセットを使用して前記受信信号の前記シンボルを再生成するように構成された再生成器をさらに含む、
請求項10に記載の装置。
【請求項１２】
前記第2のLLRセットを受信するため、前記FEC復号器の前記出力に結合された入力を有し、1回以上の復号を実行するように構成された復号ループをさらに含む、
請求項10または11に記載の装置。
【請求項１３】
前記復号ループは、前記第1の判定帰還等化器の入力に結合された出力を含み、前記第1の判定帰還等化器は、前記第2のLLRセットを受信するように構成される、請求項12に記載の装置。
【請求項１４】
前記復号ループは、前記第1の判定帰還等化器とは異なる等化器の入力に結合された出力を含み、前記第1の判定帰還等化器とは異なる前記等化器は、前記第2のLLRセットを受信するように構成される、請求項13に記載の装置。
【請求項１５】
ノイズホワイトニング後補償のための装置であって、
シンボルを含む受信信号に基づいてシンボル判定を生成するように構成された判定デバイスと、
前記シンボル判定を受信するため、前記判定デバイスの出力に結合された入力を有し、前記受信信号でノイズを予測するように構成されたノイズ予測器と、
予測ノイズを受信するため、前記ノイズ予測器の出力に結合された入力を有し、シンボル推定を生成するため、前記受信信号から前記予測ノイズを差し引くように構成された減算器とを含む、装置。
【請求項１６】
前記ノイズ予測器は、
前記シンボル判定を受信するため、前記ノイズ予測器の前記入力に結合された入力を有し、ノイズ推定を生成するため、前記受信信号から前記シンボル判定を差し引くように構成された第2の減算器と、
前記ノイズ推定を受信するため、前記第2の減算器の出力に結合された入力を有し、前記ノイズ予測器の前記出力に結合された出力を有し、前記予測ノイズを生成するため、前記ノイズ推定に線形予測符号化（LPC）を適用するように構成された線形予測符号化器とを含む、請求項15に記載の装置。
【請求項１７】
前記線形予測符号化器は、
【数４】
2022501948.tif 000112
を計算し、
【数５】
2022501948.tif 000113
は前記予測ノイズを表し、
【数６】
2022501948.tif 000114
は前記ノイズ推定を表し、nは前記受信信号の前記シンボルのシンボルインデックスを表し、q＝q1，q2．．．qMは予測フィルタを表し、eは予測誤差を表す、ようにさらに構成される、請求項16に記載の装置。
【請求項１８】
前記シンボル推定を受信するため、第1の減算器の出力に結合された入力を有し、前記シンボル推定について第1の対数尤度比（LLR）セットを生成するため、前記シンボル推定をソフトデマッピングするように構成されたソフトデマッパーをさらに含む、
請求項15から17のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
前記第1のLLRセットを受信するため、出力ソフトデマッパーに結合された入力を有し、第2のLLRセットを生成するため、前記第1のLLRセットをFEC復号するように構成された順方向誤り訂正（FEC）復号器をさらに含む、
請求項18に記載の装置。
【請求項２０】
前記第2のLLRセットを受信するため、前記FEC復号器の出力に結合された入力を有し、前記第2のLLRセットを使用して前記受信信号の前記シンボルを再生成するように構成された再生成器をさらに含む、
請求項19に記載の装置。
【請求項２１】
受信器におけるノイズホワイトニング後補償のための方法であって、
第1のフィルタ済み信号を生成するため、シンボルを含む受信信号にホワイトニングフィルタを適用するステップと、
前記受信信号の前記シンボルの推定を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号に判定帰還等化（DFE）を適用するステップとを含む、方法。
【請求項２２】
前記第1のフィルタ済み信号にDFEを適用する前記ステップは、
第2のフィルタ済み信号を生成するため、前記第1のフィルタ済み信号をフィードフォワードフィルタするステップと、
第1のシンボル推定を生成するため、前記第2のフィルタ済み信号と第3のフィルタ済み信号を結合するステップと、
前記第1のシンボル推定に基づいて第2のシンボル推定を生成するステップと、
前記第3のフィルタ済み信号を生成するため、前記第2のシンボル推定をフィードバックフィルタするステップとを含む、請求項21に記載の方法。
【請求項２３】
前記第1のシンボル推定に基づいて前記第2のシンボル推定を生成する前記ステップは、前記第1のシンボル推定に基づいて軟シンボル判定を生成するステップを含む、請求項22に記載の方法。
【国際調査報告】
2022501948.tif 000115
2022501948.tif 000116