(57)【要約】【課題】送信シンボルの推定精度を劣化させることなく、フィルタ係数の再計算コストを削減する受信装置を提供する。【解決手段】受信装置は、受信信号を等化する等化部と、第１の計算部と、第２の計算部と、を備える。第１の計算部は、受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、等化部が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算する。第２の計算部は、少なくとも通信路情報に基づき、等化部が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算する。さらに、第２の計算部は、第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う。【選択図】図１
2017139655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数領域でのターボ等化を行う受信装置であって、
受信信号を等化する等化部と、
受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、前記等化部が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算する第１の計算部と、
少なくとも通信路情報に基づき、前記等化部が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算する第２の計算部と、
を備え、
前記第２の計算部は、
前記第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う、受信装置。
【請求項２】
前記第２の計算部は、
ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算を行うパラメータＫ計算部と、
ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算を行うパラメータγ計算部と、を備え、
前記パラメータＫ計算部は、
周波数領域における通信路係数の二乗とガウスノイズ分散を入力し、Ｌ個（Ｌは正の整数）のパラメータＫを計算する、請求項１の受信装置。
【請求項３】
前記パラメータγ計算部は、
前記第１パラメータ及び前記Ｌ個のパラメータＫにより、前記第２パラメータを計算する、請求項２の受信装置。
【請求項４】
前記パラメータγ計算部は、
前記第１パラメータを変数、前記Ｌ個のパラメータＫを係数としたＬ次多項式の逆数としてパラメータβを計算し、前記パラメータβと前記第１パラメータに基づき前記第２パラメータを計算する、請求項３の受信装置。
【請求項５】
前記パラメータＫ計算部は、
前記等化部による等化処理及び前記受信信号の復号処理とは独立した処理として、ターボ等化に係る処理の前に動作する、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の受信装置。
【請求項６】
前記パラメータＫ計算部による前記Ｌ個のパラメータＫはメモリに保存され、
前記パラメータγ計算部は、ターボ等化処理の際に前記メモリに保存されたＬ個のパラメータＫを読み込む、請求項３又は４の受信装置。
【請求項７】
前記パラメータＫ計算部は、１０以上２０以下の整数個の前記パラメータＫを計算する、請求項２乃至６のいずれか一項に記載の受信装置。
【請求項８】
前記パラメータＫ計算部は、２個の割り算器が用いられて実装される、請求項２乃至７のいずれか一項に記載の受信装置。
【請求項９】
受信信号を等化するステップと、
受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算するステップと、
少なくとも通信路情報に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算するステップと、
を含み、
前記第２パラメータを計算するステップは、
前記第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う、ターボ等化方法。
【請求項１０】
周波数領域でのターボ等化を行う受信装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、
受信信号を等化する処理と、
受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算する処理と、
少なくとも通信路情報に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算する処理と、
を実行させ、
前記第２パラメータを計算する処理は、
前記第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受信装置、ターボ等化方法及びプログラムに関する。特に、周波数領域ターボ等化方式を用いる受信装置、周波数領域のターボ等化方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マルチパス通信における受信信号は、送信シンボルベクトルと通信路係数ベクトルの畳み込み成分と、当該畳み込み成分に通信路ノイズを加えた形式により表現される。上記畳み込み成分は、通信品質を劣化させる要因であり、フェージングと称される。等化器（Equalizer）は、フェージングの影響を除去する装置であり、その方式には時間領域等化と周波数領域等化が存在する。
【０００３】
通常、インパルス応答が時間軸方向に広がるマルチパス通信ほどフェージングの影響を除去することが困難になり、受信品質は劣化する。このような場合は、時間領域等化よりも周波数領域等化の方が受信品質をより改善する傾向にあるが、要求される受信品質と通信路の状態によっては、より強力な等化手法が要求されることもある。
【０００４】
このような要求に応じるため非特許文献１に開示されるようなターボ等化が用いられる。ターボ等化とは、復号計算の結果から送信シンボルの事前確率相当を等化器にフィードバックすることで、等化器の性能を向上させる手法である。さらに、ターボ等化では、上記の復号器から等化器へのフィードバックを繰り返すことで受信品質の向上を実現する。即ち、通常の受信器（ターボ等化方式を用いない受信器）では、等化、復号の順に一方向の処理が行われる。対して、ターボ等化方式を用いる受信器では、復号結果を等化器へフィードバックし再び等化処理が実行される。
【０００５】
詳細については後述するが、ターボ等化方式に対応する受信器では、等化処理と復号処理の入出力関係がループとなるので、２つの処理の間で繰り返し処理が実行されることになる。当該繰り返し処理に要する計算コストの増加が、ターボ等化方式の問題点として認識される。つまり、ターボ等化方式では、復号器からのフィードバックを用いた等化器と復号器の処理を繰り返すほど、計算コストが増加する。
【０００６】
このようなターボ等化方式が有する問題点に対し、非特許文献２には、復号結果を利用せず、事前計算したフィルタ係数を利用する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】N. Benvenuto and S. Tomasin, “Iterative design and detection of a DFE in the frequency domain,” IEEE Trans. Commun., vol. 53, no. 11, pp. 1867-1875, Nov. 2005.
【非特許文献２】Chao Zhang, Zhaocheng Wang, Changyong Pan,  Sheng Chen, and Lajos Hanzo, “Low-Complexity Iterative Frequency Domain Decision Feedback Equalization”, IEEE Trans on Veh. Technol., vol 60, no. 3, March, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
なお、上記先行技術文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明者らによってなされたものである。
【０００９】
周波数領域ターボ等化の概要を説明する。
【００１０】
通常の周波数領域における等化処理の送信シンボルの推定は、周波数領域の受信シンボルに対してフィルタ係数を乗算することで行われる。一方、周波数領域ターボ等化における送信シンボルの推定は、周波数領域の受信シンボルに対してフィルタ係数を乗算したものと、周波数領域の送信シンボル期待値に対してフィルタ係数を乗算したものの線形和により表現される。送信シンボル期待値とは、復号器からフィードバックされた送信シンボルの事前確率相当を用いて計算された期待値である。受信シンボルに適用するフィルタ係数は前方フィルタ、送信シンボル期待値に適用するフィルタ係数は後方フィルタ、とそれぞれ称される。
【００１１】
上記のフィルタ係数（前方フィルタ、後方フィルタ）は、２つのパラメータ（α、γ）を含む形式により表される（後述の式（７）及び（８）参照）。２つのパラメータ（α、γ）は復号結果に依存するため、ターボ等化の繰り返し毎に再計算する必要がある。
【００１２】
２つのパラメータ（α、γ）の計算コストに関する説明を行う。パラメータαは、高々数回の演算により算出可能であるのに対し、パラメータγは送信シンボル分（通常、数百以上）の演算が必要なため計算コストが高い。さらに加えて、パラメータγの計算には、割り算器を多用するためハードウェア（ＨＷ；Hardware）実装コストも高い。従って、フィルタ係数の計算コストを圧迫する要因の一つは、パラメータγの計算であると捉えることができる。
【００１３】
非特許文献２は、フィルタ係数の計算コストを低減する方法として、復号結果に依存しない形として事前に２つのパラメータ（α、γ）を与えることで、ターボ等化の繰り返し毎にフィルタ係数の再計算を行わない手法を開示する。しかし、非特許文献２が開示するような手法（等化器のフィルタ係数を繰り返し毎に再計算しない手法）では、計算コストが低減したとしても、送信シンボルの推定精度が劣化するという問題が生じ得る。つまり、当該手法では、フィルタ係数を再計算する必要がないためターボ等化の繰り返し毎に必要なフィルタ係数の計算のコストが減少するが、受信品質が劣化する。換言するならば、非特許文献２の手法では、フィルタ係数を再計算しないためマルチパス通信の状態（フェージングの状態）によっては受信品質（送信シンボル推定精度）が劣化する問題が生じ得る。
【００１４】
本発明の目的は、周波数領域のターボ等化方式において、受信品質（送信シンボル推定精度）の劣化を防ぎつつ、フィルタ係数の計算コストを削減することに寄与する受信装置、ターボ等化方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の第１の視点によれば、周波数領域でのターボ等化を行う受信装置であって、受信信号を等化する等化部と、受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、前記等化部が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算する第１の計算部と、少なくとも通信路情報に基づき、前記等化部が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算する第２の計算部と、を備え、前記第２の計算部は、前記第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う、受信装置が提供される。
【００１６】
本発明の第２の視点によれば、受信信号を等化するステップと、受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算するステップと、少なくとも通信路情報に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算するステップと、を含み、前記第２パラメータを計算するステップは、前記第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う、ターボ等化方法が提供される。
【００１７】
本発明の第３の視点によれば、周波数領域でのターボ等化を行う受信装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、受信信号を等化する処理と、受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータを計算する処理と、少なくとも通信路情報に基づき、受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータを計算する処理と、を実行させ、前記第２パラメータを計算する処理は、前記第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う、プログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の各視点によれば、周波数領域のターボ等化方式において、受信品質（送信シンボル推定精度）の劣化を防ぎつつ、フィルタ係数の計算コストを削減することに寄与する受信装置、ターボ等化方法及びプログラムが、提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】周波数領域ターボ等化の手法を採用した受信装置の機能構成を示すブロック図の一例である。
【図３】図２に示す受信装置の全体動作を説明するための図である。
【図４】第１の実施形態に係る受信装置の全体動作を説明するための図である。
【図５】第１の実施形態に係る受信器の機能構成を示すブロック図の一例である。
【図６】第１の実施形態に係るパラメータＫ計算部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係るパラメータγ計算部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。
【００２１】
上述のように、送信シンボルの推定精度を劣化させることなく、フィルタ係数の再計算コストを削減する手法（即ち、周波数領域ターボ等化方式の高速化手法）が望まれる。より具体的には、上記のパラメータγの計算コスト削減が望まれる。
【００２２】
そこで、図１に係る受信装置３０を提供する。受信装置３０は、周波数領域でのターボ等化を行う。受信装置３０は、受信信号を等化する等化部３１と、第１の計算部３２と、第２の計算部３３と、を備える。第１の計算部３２は、受信信号の復号結果に対する統計量に基づき、等化部３１が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第１パラメータ（パラメータα）を計算する。第２の計算部３３は、少なくとも通信路情報に基づき、等化部３１が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられる第２パラメータ（パラメータγ）を計算する。さらに、第２の計算部３３は、第２パラメータの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う。
【００２３】
受信装置３０は、フィルタ係数の再計算に不可欠な第２パラメータ（パラメータγ）の計算を、ターボ等化の繰り返しに依存する部分と繰り返しに依存しない部分に分離する。ここで、ターボ等化の繰り返しに依存しない部分は通信路の情報に基づき事前に計算可能である。また、ターボ等化の繰り返しに依存する計算は数十回程度の演算であり、且つ、その実装は、２個の割り算器を含むことで実現可能である。受信装置３０では、周波数領域のターボ等化処理に必要なパラメータを計算する際、受信信号の復号結果を使用しているため、非特許文献２が開示する技術にて問題となる送信シンボルの推定精度が劣化することはない。さらに、フィルタ係数の計算コストのうち大きな割合を占めるパラメータγの一部計算を事前に実行することで、フィルタ係数の再計算コストを削減できる。
【００２４】
以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００２５】
初めに、非特許文献１に開示されているような典型的な周波数領域ターボ等化の手法に関しその概略を簡潔に説明し、その後、本願開示の周波数領域ターボ等化の手法（パラメータの計算方法）を説明する。
【００２６】
［周波数領域のターボ等化］
図２は、周波数領域ターボ等化の手法を採用した受信装置１０の機能構成を示すブロック図の一例である。
【００２７】
図２を参照すると、受信装置１０は、等化部１０１と、逆フーリエ変換部１０２と、デインターリーバ１０３と、復号計算部１０４と、インターリーバ１０５と、復号期待値計算部１０６と、フーリエ変換部１０７と、統計量計算部１０８と、パラメータα計算部２０１と、パラメータγ計算部２０２と、フィルタ係数計算部２０３と、を含んで構成される。
【００２８】
以下、各構成部の計算方法（動作）を説明する。
【００２９】
等化部１０１に関し、ｎ番目（但し、０≦ｎ≦Ｎ−１）の送信シンボルを推定する場合を説明する。なお、上記Ｎは、フーリエ変換を施す受信シンボル数を表し、正の整数とする。本願開示では、Ｎは百以上であるものと仮定する。
【００３０】
受信装置１０は、受信信号（受信シンボル）と、通信路情報（例えば、通信路係数、ガウスノイズ分散）と、を受け付ける。また、受信装置１０は、受信信号からの復号データを出力する。なお、上記通信路情報は、送信側と受信側で共有済みの既知信号を用いて推定されることを想定する。一例を挙げれば、Least Mean Squareアルゴリズムを用いた推定がある。但し、通信路情報の取得（推定）を上記アルゴリズムに限定する趣旨ではなく、上記以外の種々の方法にて事前に推定されたものを使用可能である。
【００３１】
等化部１０１は、受信信号の周波数特性を等化する手段である。等化部１０１の入力は、周波数領域における受信シンボルＲｎ、フーリエ変換部１０７の出力である送信シンボル期待値Ｄｎ、フィルタ係数計算部２０３の出力である前方フィルタＣｎと後方フィルタＢｎである。等化部１０１の出力は、Ｘｎ＝ＣｎＲｎ＋ＢｎＤｎにより求まる送信シンボル（推定された送信シンボル）Ｘｎである。
【００３２】
逆フーリエ変換部１０２は、等化部１０１の出力である送信シンボルに逆フーリエ変換を施すことで、周波数領域から時間領域への変換を送信シンボルに対して行う。
【００３３】
デインターリーバ１０３は、送信側で施したインターリーバによる送信シンボルの並び替えと逆の並び替えを送信シンボルに対して行う。
【００３４】
復号計算部１０４は、デインターリーバ１０３の出力である送信シンボルを用いて、誤り訂正を行い、訂正後の信号を２値のビット列に硬判定した結果を復号データとして出力する。
【００３５】
ここで、ターボ等化では、通常、外部値と呼ばれる各送信ビットの事前確率相当をフィルタ係数の計算にフィードバックする。当該フィードバックに必要な構成部が、インターリーバ１０５以下の構成である。
【００３６】
インターリーバ１０５は、復号計算部１０４の出力である送信ビットの事前確率を並び替える。その際の並び替えは、送信側でのインターリーバと同じ規則とする。
【００３７】
復号期待値計算部１０６は、インターリーバ１０５の出力である送信ビットの事前確率を用いて各送信シンボルの期待値を計算する。
【００３８】
フーリエ変換部１０７は、復号期待値計算部１０６で求めた送信シンボルの期待値をフーリエ変換し、周波数領域の送信シンボルの期待値を計算する。上述のように、周波数領域におけるｎ番目の送信シンボルの期待値はＤｎである。
【００３９】
統計量計算部１０８は、送信シンボルの分散の平均σΣ２、送信シンボルの期待値と送信シンボルの差分（後述するΣ）と送信シンボルとの相関平均Γを計算する。また、受信機の仕様によって予め決められた、送信シンボルのエネルギーσＳ２を保持する。なお、以下の説明において、特段の釈明がない限り、エネルギーと表記した場合は「送信シンボルのエネルギー」、分散の平均と表記した場合は「送信シンボルの分散の平均」、相関平均と表記した場合に「送信シンボルの期待値と送信シンボルの差分と送信シンボルとの相関平均」をそれぞれ意味するものとする。
【００４０】
周波数領域のｎ番目送信シンボルをＸｎとする場合、エネルギーσＳ２は式（１）のように定義される。
2017139655.tif 000003
Ｘ*ｎはＸｎの複素共役を示す。また、上記エネルギーσＳ２は、特段の釈明がない限り１と規格化された値が使用されるものとする。
【００４１】
同様に、分散の平均σΣ２は式（２）のように、相関平均Γは式（３）のように、定義される。
2017139655.tif 000004
2017139655.tif 000005
なお、Σｎはｎ番目の送信シンボル期待値Ｄｎとｎ番目の送信シンボルＸｎの差分を示す。
【００４２】
式（２）及び（３）を参照すると、分散の平均σΣ２と相関平均Γは、送信シンボルの期待値Ｄｎに依存する形式で表される。送信シンボルの期待値Ｄｎは、復号期待値計算部１０６で求めた送信シンボルの期待値をフーリエ変換した値、即ち、周波数領域におけるｎ番目の送信シンボルの期待値であるため、分散の平均σΣ２と相関平均Γは復号結果によって値が変わる。
【００４３】
なお、相関平均Γは値が小さく、また算出することが難しいため、通常、ゼロとして扱うなどの近似が行われる。そのため、本願開示においても、相関平均Γは所定の値（例えば、ゼロ）に近似するものとし、その算出方法等の詳細な説明は省略する。
【００４４】
パラメータα計算部２０１は、受信シンボルの復号データに対する統計量に基づき、等化部１０１が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられるパラメータαを計算する手段である。パラメータα計算部２０１は、上述の第１の計算部３２に相当する。
【００４５】
パラメータα計算部２０１は、統計量計算部１０８からの出力であるエネルギーσＳ２、分散の平均σΣ２、相関平均Γを入力とし、下記の式（４）により、パラメータαを計算する。
2017139655.tif 000006
【００４６】
なお、パラメータαは１より小さい値であり、分散の平均σΣ２と相関平均Γが復号結果によって値が変わるため、パラメータαも復号結果に依存することになる。
【００４７】
パラメータγ計算部２０２は、少なくとも通信路情報に基づき、等化部１０１が受信信号の等化に使用するフィルタ係数の計算に用いられるパラメータγを計算する手段である。パラメータγ計算部２０２は、上述の第２の計算部３３に相当する。
【００４８】
パラメータγ計算部２０２は、パラメータα計算部２０１の出力であるパラメータα、統計量計算部１０８からの出力であるエネルギーσＳ２、周波数領域におけるガウスノイズ分散σｗ２及び通信路係数の二乗｜Ｈｎ｜２を入力し、下記の式（５）及び式（６）に基づき、パラメータγを計算する。
2017139655.tif 000007
2017139655.tif 000008
【００４９】
上述のように、上記Ｎは、フーリエ変換を行うシンボル長を示し、送信フレーム内のシンボル長に対応するため、数百から数千の値となる。
【００５０】
フィルタ係数計算部２０３は、周波数領域におけるガウスノイズ分散σｗ２、通信路係数Ｈｎ、パラメータα計算部２０１の出力であるパラメータα、パラメータγ計算部２０２の出力であるパラメータγ、統計量計算部１０８からの出力であるエネルギーσＳ２を入力し、下記の式（７）により前方フィルタＣｎを、下記の式（８）により後方フィルタＢｎをそれぞれ計算する。
2017139655.tif 000009
2017139655.tif 000010
【００５１】
次に、図２に示す受信装置１０の装置全体の動作を、図３を参照しつつ説明する。
【００５２】
図３を参照すると、受信装置１０では、受信信号及び通信路情報の入力、復号データの出力を除いて、フィルタ係数の計算を初めとした全ての処理がループ処理に含まれていることが理解される。このことは、ターボ等化の繰り返し毎に全ての処理が再実行される必要があることを示す。
【００５３】
以上説明したように、図２に示す受信装置１０は、等化部１０１にフィードバックされる復号結果を利用して、フィルタ係数を計算する手法を採用し、受信品質は良好なものである。しかし、ターボ等化の繰り返し毎に必要なフィルタ係数の計算コストが高いという問題がある。
【００５４】
［第１の実施形態］
続いて、第１の実施形態に係る受信装置２０について、図面を用いてより詳細に説明する。
【００５５】
初めに、図４を参照しつつ、受信装置２０の全体の動作を説明する。図４に示す受信装置２０の全体動作は、図３に示す受信装置１０の全体動作に対応するものである。
【００５６】
第１の実施形態に係る受信装置２０は、パラメータγの計算を、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算と、に分離して行う。具体的には、受信装置２０は、受信装置１０のパラメータγに関する計算の一部をパラメータＫの計算として分離し、当該パラメータＫを用いてパラメータγの計算を行う。受信装置２０が計算するパラメータγの値は、受信装置１０が計算するパラメータγの近似であるが、近似の精度は受信品質が劣化しない程度に調整可能である。つまり、計算方法は互いに異なるが、受信装置１０が計算するパラメータγと受信装置２０が最終的に計算するパラメータγの値は受信品質の上では等価なものとなる。換言するならば、第１の実施形態に係る受信装置２０における周波数領域ターボ等化処理は、図２等を用いて説明したパラメータγ計算以外の周波数領域ターボ等化処理と同等とすることができ、また、受信装置２０によるパラメータγの計算はパラメータγ計算以外の計算方法に左右されない。
【００５７】
全体動作が図３に示される受信装置１０においては、パラメータγ計算部２０２に通信路情報が直接入力されパラメータγの計算が行われている。対して、受信装置２０（図４）においては、上記通信路情報は、後述するパラメータＫ計算部２０４を介してパラメータγ計算部２０２ａに間接的に入力されている。詳細については後述するが、パラメータＫ計算部２０４による計算は、比較的計算コストの高いものであるが、繰り返し処理（ループ処理）の外にあるため一度計算すれば足りるという性質を持つ。
【００５８】
また、パラメータＫ計算部２０４は、通信路情報を入力として必要とするため、必要な計算を予め実行しておくことや、ループ内の別の計算部が動作中に計算することも可能となる。即ち、第１の実施形態に係る受信装置２０は、受信装置１０においてパラメータγ計算部２０２の内部で行われていた処理の一部を、ループ処理の外に移すことで、ターボ等化の繰り返し毎の処理を軽減している。
【００５９】
図５は、第１の実施形態に係る受信装置２０の機能構成を示すブロック図の一例である。図２に示す受信装置１０と図３に示す受信装置２０の相違点は、パラメータγを計算する計算部の構成が異なる点である。
【００６０】
より具体的には、第１の実施形態に係る受信装置２０は、ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算を担うパラメータＫ計算部２０４と、ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算を担うパラメータγ計算部２０２ａと、を備える。パラメータγ計算部２０２ａは、パラメータＫ計算部２０４が出力するパラメータＫを用いてパラメータγを計算する。
【００６１】
以下、上記相違点を中心に説明する。
【００６２】
上述のように、パラメータＫ計算部２０４は、パラメータγの算出に必要な計算のうち、ターボ等化処理の繰り返しループ外にある計算を実行する手段である。パラメータＫ計算部２０４は、パラメータγの計算に必要な計算の大半を担う。パラメータＫ計算部２０４は、Ｌ個（Ｌは正の整数、以下同じ）のパラメータＫをターボ等化の繰り返し処理の前に計算する（パラメータＫを事前に計算する）。
【００６３】
なお、発明者らが鋭意検討した結果、上記Ｌは、最大で１０から２０程度で十分であることが判明している。
【００６４】
この点に関し、初めに、送信フレーム内のシンボル長Ｎ（例えば、数百〜数千）と上記Ｌ（事前に計算するパラメータＫの個数）との間の依存性（関係の有無）を説明する。
【００６５】
上記Ｌの大きさ（最大値）に関する判断は、送信フレーム内のシンボル長Ｎよりも通信路の状態に対する受信器の性能に依存する。なお、Ｌの最大値とは、後述する式（１０）に示されるＬ次多項式において、高次の項を打ち切る値を意味する。また、式（１０）における高次の項とは、パラメータαのＬ乗の項を示す。
【００６６】
式（１０）におけるパラメータαを考察すると、パラメータαは、通信路の状態に対して受信機の性能が良ければ、１より十分小さくなる。この場合、上記Ｌの最大値が小さくても、パラメータαのＬ乗は限りなくゼロに近い値となる。対して、通信路の状態に対して受信機の性能が十分でなければ、パラメータαは１に近くなり、パラメータγの近似精度を保つためには上記Ｌを大きくする必要がある。しかし、パラメータαが１に近い場合とは、通信路の状態に対して受信機の性能が十分ではないことを意味し、このような状況では、ターボ等化手法が有効に働かないこと、即ち、ターボ等化手法を用いても通信品質を改善できないこと意味する。
【００６７】
上記考察の下、いくつかの通信路の状態でシミュレーション評価をした結果、上記Ｌは最大で１０から２０程度で十分であることが判明した。即ち、式（１０）に示されるＬ次多項式において、高次の項を打ち切る値は１０から２０程度で十分であることが判明した。
【００６８】
なお、上記Ｌ個のパラメータＫは通信路情報が更新される度に再計算しても良いし、Ｌ個のパラメータＫは、図４に示したループ内の各計算部の結果に依存しないため、ループ内の各計算部が動作中に計算してもよい。
【００６９】
パラメータＫ計算部２０４により計算されたＬ個の値はメモリに保存され、パラメータγ計算部２０２ａの入力としてターボ等化の繰り返し処理毎に読み込まれる。
【００７０】
図５参照すると、パラメータＫ計算部２０４は、統計量計算部１０８からの出力であるエネルギーσＳ２、周波数領域におけるガウスノイズ分散σｗ２及び通信路係数の二乗（|Ｈ０|２、|Ｈ１|２、・・・、|ＨＮ−１|２）を入力し、下記の式（９）によりＬ個のパラメータＫ（Ｋ１、Ｋ２、・・・、ＫＬ）を計算する。
2017139655.tif 000011
なお、式（９）におけるＫｍはｍ番目（１≦ｍ≦Ｌ、以下同じ）のパラメータＫを意味する。また、本願開示では、上述のとおり、上記Ｌの最大値は１０から２０程度を想定している。
【００７１】
図６は、パラメータＫ計算部２０４のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、図６において、便宜上、上記Ｌを「３」に設定している。
【００７２】
パラメータＫ計算部２０４の入力は、周波数領域におけるガウスノイズ分散σｗ２と通信路係数の二乗（|Ｈ０|２、|Ｈ１|２、・・・、|ＨＮ−１|２）とする。また、図６において、エネルギーσＳ２は「１」としている。
【００７３】
式（９）に示す計算（パラメータＫ計算部２０４による計算）は、図６に示すハードウェア構成により実行可能である。具体的には、８個のメモリ３０１〜３０８と、４個の足し算器３２１〜３２４と、２個の乗算器３４１及び３４２と、４個の割り算器３６１〜３６４と、からパラメータＫ計算部２０４は構成可能である。
【００７４】
図６を参照すると、パラメータＫ計算部２０４の出力は３個のパラメータＫ（Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３）であり、メモリ４０１に保持される。メモリ４０１に保存された３個のパラメータＫ（Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３）は、パラメータγ計算部２０２ａの計算時に読み込まれる。
【００７５】
ここで、パラメータＫは、初回の等化処理では不要なパラメータであるため、初回の等化処理や復号処理の間に計算することができる。あるいは、パラメータＫ計算部２０４による計算は、通信路の状態（通信路情報；周波数領域における通信路係数の二乗とガウスノイズ分散）を入力とするため、通信路の状態を常時推定するシステム等では、データを受信する以前から計算することも可能である。即ち、パラメータＫを求める処理は、等化部１０１による等化処理及び受信信号の復号処理とは独立した処理として、ターボ等化に係る処理の前に実行（パラメータＫ計算部２０４を動作）できる。
【００７６】
なお、等化処理や復号処理の複雑さと比較して、パラメータＫを求める処理は平易であるため、処理時間に十分な余裕がある。そのため、データ受信後に、パラメータＫ計算部２０４が動作を開始した場合でも、ターボ等化適用前の初回の等化及び復号処理と並行して十分計算可能である。以上のようなパラメータＫ計算部２０４の性質により、そのハードウェア構成は並列化よりも省リソースを優先することができる。つまり、図６では、Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３を並列に求める構成としているが、並列数を削減することも可能であり、ハードウェア構成のコストを低減することもできる。
【００７７】
なお、パラメータＫ計算部２０４の計算コストは、等化及び復号処理と比べて十分小さいため、省リソースのハードウェア構成でも、受信装置全体の処理速度に影響を与えない計算部といえる。
【００７８】
図５に示すパラメータγ計算部２０２ａは、パラメータＫ計算部２０４の計算結果であるＬ個のパラメータＫと、パラメータα計算部２０１の出力（パラメータα）を用いてパラメータγを計算する。その際、パラメータγ計算部２０２ａは、パラメータαを変数、Ｌ個のパラメータＫを係数としたＬ次多項式の逆数であるパラメータβを求め、パラメータβとパラメータαを用いてパラメータγを計算する。
【００７９】
具体的には、初めに、パラメータγ計算部２０２ａは、下記の式（１０）に示すように、パラメータα計算部２０１の出力であるαを変数、メモリ４０１に保存されたＬ個のパラメータＫ（Ｋ１、Ｋ２、・・・、ＫＬ）を係数としたＬ次多項式の逆数であるパラメータβを求める。
2017139655.tif 000012
【００８０】
次に、パラメータγ計算部２０２ａは、パラメータβとパラメータαを用いて式（１１）に従い、パラメータγを求める。
2017139655.tif 000013
【００８１】
なお、上述のように、パラメータβの基となる上記Ｌ次多項式は、パラメータαが１より小さいために、高次の項ほど値が小さくなることから、Ｌは１０から２０程度で十分である。また、パラメータＫ０は１としている。さらに、パラメータαは１より小さいため、Ｌの値が最大１０から２０程度でパラメータβの値は安定する。
【００８２】
図７は、パラメータγ計算部２０２ａのハードウェア構成の一例を示す図である。なお、図７において、Ｌは３に設定され、エネルギーσＳ２は１に設定されている。
【００８３】
パラメータγ計算部２０２ａの入力は、メモリ４０１に保存されたパラメータＫ（Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３）と、パラメータα計算部２０１で求めたパラメータαである。
【００８４】
図７に示すハードウェア構成により、式（１０）、式（１１）の順に計算が行われる。具体的には、５個のメモリ３０９〜３１３と、２個の足し算器３２５及び３２６と、５個の乗算器３４３〜３４７と、２個の割り算器３６５及び３６６と、を用いて式（１０）及び（１１）の計算が実行される。
【００８５】
パラメータγ計算部２０２ａの出力はパラメータγであり、メモリ４０２に書き込まれる。メモリ４０２に書き込まれたパラメータγは、フィルタ係数計算部２０３による計算時に読み込まれる。
【００８６】
図７を参照すると、本願開示のパラメータγ計算部２０２ａに含まれる割り算器は、２つであることが確認できる。対して、図２を用いて説明したパラメータγ計算部２０２では、式（５）及び式（６）の計算が行われるため、並列実装の場合に必要な割り算器は、最大でＮ＋２個となる。Ｎはフレーム内のシンボル数であり、数百から数千となる。従って、第１の実施形態に係るパラメータγ計算部２０２ａでは、ハードウェアコストの高い割り算器の使用を抑制することが可能となる。
【００８７】
なお、図６及び図７を参照して、パラメータＫ計算部２０４やパラメータγ計算部２０２ａの実装を説明したが、これらの計算部の実装を限定する趣旨ではない。図６や図７の構成は、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）のようなデバイスにより上記計算部が実現可能なことを例示するに過ぎない。そのため、図６や図７に係る機能を提供するプログラムを記憶装置に格納し、そのプログラムを主記憶部にロードしてＣＰＵ（Central Processing Unit）において実行することにより、パラメータＫ計算部２０４やパラメータγ計算部２０２ａをソフトウェア的に実現することも可能である。即ち、本願開示の受信装置２０の少なくとも一部が、例えばＦＰＧＡのようなデバイスによって実現することができ、その場合、当該デバイスに実装された機能構成を図６や図７が例示しており、その機能構成は、当該デバイス上で実現及び実行可能なソフトウェアにより記述可能である。
【００８８】
さらに、パラメータγに係る計算部（パラメータＫ計算部２０４、パラメータγ計算部２０２ａ）だけでなく、図５に示す受信装置２０の各部の処理を、受信装置２０を制御するコンピュータに実行させるプログラムによって実現するようにしてもよい。
【００８９】
以上のように、第１の実施形態に係る受信装置２０は、パラメータγの計算を、繰り返し毎に再計算しない部分（パラメータＫ計算部２０４が担当する部分）と、繰り返し毎に再計算する部分（パラメータγ計算部２０２ａ）に分離し、コストの高い計算をパラメータＫ計算部２０４に押し込むことで、繰り返し毎の計算コストを削減している。あるいは、第１の実施形態に係る受信装置２０では、パラメータγの計算をターボ等化の繰り返し計算の内側と外側に分離することで、パラメータγの計算コストを削減していると捉えることもできる。また、ターボ等化の繰り返し毎に再計算しないパラメータＫは、事前に計算することが可能であり、ターボ等化の繰り返し時に必要な計算量を低減することが可能となる。
【００９０】
第１の実施形態に係る受信装置１０では、パラメータγの計算に関し、送信シンボル数オーダの演算（通常は少なくとも数百回以上の演算）が必要である。また、受信装置１０によるパラメータγの計算は、割り算器を多用する点でコストの高い計算である。つまり、受信装置１０では、ターボ等化の繰り返し毎に、Ｎオーダ（Ｎは送信フレーム内のデータ長、数百から数千）の計算を必要とする。対して、第１の実施形態に係る受信装置２０では、パラメータＫ計算部２０４によるパラメータＫの事前計算によって、ターボ等化の繰り返し毎にはＬオーダ（１０から２０程度）で十分であり、繰り返し毎の計算コストが削減される。
【００９１】
即ち、ターボ等化における繰り返し計算におけるパラメータγの計算を数十回程度の演算、且つ、割り算器の使用を２回に低減可能な受信装置が提供される。また、第１の実施形態に係る受信装置２０の計算するパラメータγと受信装置１０が計算するパラメータγは受信品質の上では等価なものであるため、受信装置２０の受信品質は良好であるといえる。従って、周波数領域のターボ等化方式において、受信品質（送信シンボル推定精度）の劣化を防ぎつつ、フィルタ係数の計算コストを削減する受信装置が提供される。さらに、非特許文献２が開示する手法の問題点（受信品質の劣化）も解消される。
【００９２】
上記の説明により、本発明の産業上の利用可能性は明らかであるが、本発明は、周波数領域ターボ等化を備えた通信システムなどに好適に適用可能である。
【００９３】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
上述の第１の視点に係る受信装置のとおりである。
［付記２］
前記第２の計算部は、
ターボ等化の繰り返し処理に依存しない計算を行うパラメータＫ計算部と、
ターボ等化の繰り返し処理に依存する計算を行うパラメータγ計算部と、を備え、
前記パラメータＫ計算部は、
周波数領域における通信路係数の二乗とガウスノイズ分散を入力し、Ｌ個（Ｌは正の整数）のパラメータＫを計算する、付記１の受信装置。
［付記３］
前記パラメータγ計算部は、
前記第１パラメータ及び前記Ｌ個のパラメータＫにより、前記第２パラメータを計算する、付記２の受信装置。
［付記４］
前記パラメータγ計算部は、
前記第１パラメータを変数、前記Ｌ個のパラメータＫを係数としたＬ次多項式の逆数としてパラメータβを計算し、前記パラメータβと前記第１パラメータに基づき前記第２パラメータを計算する、付記３の受信装置。
［付記５］
前記パラメータＫ計算部は、
前記等化部による等化処理及び前記受信信号の復号処理とは独立した処理として、ターボ等化に係る処理の前に動作する、付記２乃至４のいずれか一に記載の受信装置。
［付記６］
前記パラメータＫ計算部による前記Ｌ個のパラメータＫはメモリに保存され、
前記パラメータγ計算部は、ターボ等化処理の際に前記メモリに保存されたＬ個のパラメータＫを読み込む、付記３又は４の受信装置。
［付記７］
前記パラメータＫ計算部は、１０以上２０以下の整数個の前記パラメータＫを計算する、付記２乃至６のいずれか一に記載の受信装置。
［付記８］
前記パラメータＫ計算部は、２個の割り算器が用いられて実装される、付記２乃至７のいずれか一に記載の受信装置。
［付記９］
上述の第２の視点に係るターボ等化方法のとおりである。
［付記１０］
上述の第３の視点に係るプログラムのとおりである。
【００９４】
なお、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【００９５】
１０、２０、３０  受信装置
３１、１０１  等化部
３２  第１の計算部
３３  第２の計算部
１０２  逆フーリエ変換部
１０３  デインターリーバ
１０４  復号計算部
１０５  インターリーバ
１０６  復号期待値計算部
１０７  フーリエ変換部
１０８  統計量計算部
２０１  パラメータα計算部
２０２、２０２ａ  パラメータγ計算部
２０３  フィルタ係数計算部
２０４  パラメータＫ計算部
３０１〜３１３、４０１、４０２  メモリ
３２１〜３２６  足し算器
３４１〜３４７  乗算器
３６１〜３６６  割り算器
【図１】
2017139655.tif 000014
【図２】
2017139655.tif 000015
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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