【手続補正書】
【提出日】平成18年7月13日(2006.7.13)
【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】
判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法であって、判定フィードバック・イコライザは複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有し、該方法は、下記を具備する：
判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択すること、コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足すフィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗されたエラー（ＭＳＥ）である；及び
収束条件が満たされるまで複数の係数を調整すること、ここでは、収束条件は、コスト関数を最小にすることである。
【請求項２】
請求項１の方法、ここでは、複数の係数は、複数のフィルタ・タップに対応する、及びここでは、エネルギーの変形された測定値は、少なくとも１つのフィルタ・タップの関数である。
【請求項３】
請求項１の方法、ここでは、コスト関数は、次式として与えられるＭＳＥである：
【数１】
2005533457.tif 000001
ここでは、ｙｎは送信されたシンボルであり、Ｎは受信されたシンボルの数に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおけるフィードフォワード・フィルタの内容であり、Ｚｎはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容であり、ｆはフィードフォワード・フィルタに関するフィルタ係数であり、ｂはフィードバック・フィルタに関するフィルタ係数であり、αＱは変形された測定値であり、そして、αＱ‖ｂ‖２はフィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値である。
【請求項４】
請求項３の方法、ここでは、変形された測定値αＱは、次式として与えられる：
αＱ＝１＋λＱ２−２ρＱ、
ここでは、ρＱはスライサ・モデルの入力と出力のクロス相関の測定値であり、及び
ここでは、λＱ２はスライサ・モデルの平均出力エネルギーの測定値である。
【請求項５】
請求項３の方法、ここでは、コスト関数は、最小平均二乗アルゴリズムを使用して最小にされる。
【請求項６】
請求項３の方法であって、さらに下記を具備する：
イコライザ出力と目標イコライザ出力との間のＭＳＥの測定値を生成すること；及び
ＭＳＥの推定値の関数としてαＱを選択すること。
【請求項７】
請求項３の方法であって、さらに下記を具備する：
イコライザの出力における信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）の推定値を生成すること；及び
ＳＩＮＲの推定値の関数としてαＱを選択すること。
【請求項８】
請求項３の方法、ここでは、αＱ＝２ｍ、ｍ＝整数である。
【請求項９】
請求項３の方法、ここでは、変形された測定値αＱは、次式として規定される：
αＱ＝１＋λＱ２−２ρＱ
ここでは：
【数２】
2005533457.tif 000002
ここでは、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力であり、そしてｙはスライサ入力である。
【請求項１０】
請求項９の方法、ここでは、スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここでは、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウシアン・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である。
【請求項１１】
請求項９の方法であって、下記を具備する：
イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること。
【請求項１２】
請求項３の方法、ここでは、コスト関数最適化は、下記を具備する：
フィルタ係数及びエラー項を決定するため及び次式を反復して演算するために最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムを使用すること：
【数３】
2005533457.tif 000003
ここでは、ｆはフィードフォワード・フィルタのフィルタ係数を表し、ｂはフィードバック・フィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワード・フィルタ係数を表し、αはフィードバック・フィルタ係数のエネルギーを変形する要素を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容を表し、ｙは所望のシンボルを表し、そしてμはＬＭＳステップ・サイズを表す。
【請求項１３】
請求項３の方法、ここでは、コスト関数は、帰納的最小二乗アルゴリズムを使用して最小にされる。
【請求項１４】
判定フィードバック・イコライザであって、下記を具備する：
複数のフィルタ・タップを有するフィードフォワード・フィルタであって、フィルタ・タップは対応するフィルタ係数を有する；
複数のフィルタ・タップを有するフィードバック・フィルタであって、フィルタ・タップは対応するフィルタ係数を有する；
フィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタに接続された係数発生器であって、予め決められたコスト関数を最小にするためにフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタのフィルタ係数をアップデートするように適応する、ここでは、コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗されたエラー（ＭＳＥ）であり、フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値を加える；
フィードフォワード・フィルタの出力及びフィードバック・フィルタの出力に接続されたサミング・ノードであって、サミング・ノードはオリジナルの送信されたシンボルの推定値を生成するためにフィードフォワード・フィルタの出力からフィードバック・フィルタの出力を引き算するために構成される；及び
サミング・ノードに接続されたスライサであって、スライサは推定値を受信するため及びオリジナルの送信されたシンボルを決定するために適応される。
【請求項１５】
請求項１４の判定フィードバック・イコライザ、ここでは、係数発生器は、下記に適応される：
判定フィードバック・イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定する；及び
次式として規定された変形された測定値αＱを決定する：
αＱ＝１＋λＱ２−２ρＱ
ここでは：
【数４】
2005533457.tif 000004
ここでは、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力である、
ここでは、スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここでは、σ（．）は最小距離スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウシアン・ランダム変数であり、ｙはスライサ入力であり、そして、ｙ〜はスライサ出力である。
【請求項１６】
請求項１５の判定フィードバック・イコライザ、ここでは、係数発生器は、さらに下記に適応される：
ＳＩＮＲの関数として変形された測定値を記憶するメモリ・ストレージ装置を使用して変形された測定値を決定する。
【請求項１７】
請求項１５の判定フィードバック・イコライザ、ここでは、係数発生器は、下記に適応される：
エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザの出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗されたエラー（ＭＳＥ）を推定する；及び
次式として規定された変形された測定値αＱを決定する：
αＱ＝１＋λＱ２−２ρＱ
ここでは：
【数５】
2005533457.tif 000005
【請求項１８】
請求項１７の判定フィードバック・イコライザ、ここでは、係数発生器は、さらに下記に適応される：
ＭＳＥの関数として変形された測定値を記憶するメモリ・ストレージ装置を使用して変形された測定値を決定する。
【請求項１９】
判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法であって、判定フィードバック・イコライザは複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有し、該方法は、下記を具備する：
判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択すること、コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足すフィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗されたエラー（ＭＳＥ）である；及び
帰納的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムにしたがって複数の係数を調節すること。
【請求項２０】
装置であって、下記を具備する：
プロセシング・ユニット；及び
プロセシング・ユニットに接続されたメモリ・ストレージ・ユニット、コンピュータ読み取り可能な命令を記憶するこのメモリ・ストレージ・ユニットであって、下記を具備する：
判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択することによって、複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有する判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための命令の第１のセット、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足すフィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗されたエラー（ＭＳＥ）として規定されたコスト関数；及び
収束条件を満足するまで複数の係数を調節するための命令の第２のセット、ここでは、収束条件は、コスト関数を最小にすることである。
【請求項２１】
装置であって、下記を具備する：
プロセシング・ユニット；及び
プロセシング・ユニットに接続されたメモリ・ストレージ・ユニット、コンピュータ読み取り可能な命令を記憶するメモリ・ストレージ・ユニットであって、下記を具備する：
フィードバック・フィルタ及びフィードフォワード・フィルタを有する差分フィードバック・イコライザのフィルタ係数及び次式を繰り返し演算するために最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムの適用によりエラー項を決定するための命令の第１のセット：
【数６】
2005533457.tif 000006
ここでは、ｆはフィードフォワード・フィルタのフィルタ係数を表し、ｂはフィードバック・フィルタのフィルタ係数を表し、Ｘはフィードフォワード・フィルタの内容を表し、ρは差分フィードバック・イコライザのスライサ出力と送信された信号との間の相関を表し、ｅはエラー項を表し、Ｚはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容を表し、ｙは受信されたサンプルを表し、そしてμはＬＭＳステップ・サイズを表す。
【請求項２２】
送信されたシンボルを推定するための方法であって、送信されたシンボルはコンステレーション・マップにマップされ、該方法は下記を具備する：
サンプルを受信すること；
サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること；
ＳＩＮＲ及びサンプルに基づいて送信されたシンボルを推定すること、ここでは、送信されたシンボルを推定することは、下記を具備する：
下記の関係式によって規定された受信されたサンプルの変動を計算すること：
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）
及び、次式として条件付き平均値を評価すること：
【数７】
2005533457.tif 000007
ここでは、Ｙ＾はソフト・スライサへの入力サンプルを表し、ｙはコンステレーション・マッピングΨに属する送信されたシンボルを表す。
【請求項２３】
送信されたシンボルを推定するための方法であって、コンステレーション・マップにマップされた送信されたシンボル、該方法は下記を具備する：
サンプルを受信すること；
サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること；
ＳＩＮＲ及びサンプルに基づいて送信されたシンボルを推定すること、ここでは、推定値は、メモリ・ストレージ・ユニット中に記憶される、ここでは、コンステレーション・マップの各領域は、対応する推定値を有する；
コンステレーション・マップの領域に対する第１の値を生成するためのシンボルを量子化すること；及び
コンステレーション・マップの領域に対応する推定値を決定すること。
【請求項２４】
請求項２３の方法であって、さらに下記を具備する：
Ｎ個の値のセットから選択された第１の値に対するシンボルを量子化すること；
第１の値及びＳＩＮＲに対応するメモリ・ストレージ・ユニットのエントリを決定すること。
【請求項２５】
請求項２４の方法、ここでは、シンボルを量子化することは、下記を具備する：
最小ユークリッド距離基準（Minimum Euclidean Distance criterion）を使用してシンボルを量子化すること。
【請求項２６】
請求項２３の方法、ここでは、推定値は、ＳＩＮＲ値のセットに関するメモリ・ストレージ・ユニット中に記憶される、そしてここでは、該方法は、さらに下記を具備する：
第１のＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定するためにメモリ・ストレージ・ユニット中のエントリを内挿すること、ここでは、第１のＳＩＮＲ値は、ＳＩＮＲ値のセット中にない。
【請求項２７】
請求項２３の方法、ここでは、各領域は、長方形である。
【請求項２８】
請求項２３の方法、ここでは、メモリ・ストレージ・ユニットは、ＳＩＮＲ及び推定値によって識別されたエントリを含む。
【請求項２９】
送信されたシンボルを推定するための方法であって、コンステレーション・マップにマップされた送信されたシンボル、該方法は下記を具備する：
サンプルを受信すること；
サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定すること；
ＳＩＮＲ及びサンプルに基づいて送信されたシンボルを推定すること；
ＳＩＮＲ及び受信されたサンプルに基づいて第１の推定値を決定すること；及び
第１の推定値、ＳＩＮＲ、及び受信されたサンプルの組み合わせに基づいて第２の推定値を決定すること、
ここでは、第１の推定値は、次式として規定される：
σ１（ｙ＾ｉ）
そして、第２の推定値は、次式で与えられる：
σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）
ここでは、各σは推定値へのサンプル値の固有マッピングを表し、ｙ＾は受信されたサンプルを表し、そしてｙ＾ｉは受信されたサンプルの量子化された版を表す。
【請求項３０】
請求項２９の方法、ここでは、第１の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される。
【請求項３１】
請求項２９の方法、ここでは、第２の推定値は、最１の推定値足す補正項に等しい。
【請求項３２】
請求項２９の方法、ここでは、第１の推定値を決定することは、量子化されたサンプルを形成するために受信されたサンプルを量子化すること；量子化されたサンプルに基づいて第１の推定値を生成すること；及び第１の推定値に基づいて第２の推定値を生成すること、を具備する。
【請求項３３】
判定フィードバック・イコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法であって、複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワード・フィルタ及びフィードバック・フィルタを有する判定フィードバック・イコライザ、該方法は、下記を具備する：
判定フィードバック・イコライザに関するコスト関数を選択することであって、コスト関数は、エラー・フリー・フィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足すフィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗されたエラー（ＭＳＥ）である；及び
収束条件が満たされるまで複数の係数を調整すること、ここでは、収束条件は、コスト関数を最小にすることであり、ここでは、ＭＳＥは次式として与えられる：
【数８】
2005533457.tif 000008
ここでは、ｙｎは送信されたシンボルであり、Ｎはマッピング・コンステレーション中の複数の点に対応し、Ｘｎは時刻ｎにおけるフィードフォワード・フィルタの内容であり、Ｚｎはエラー・フリー・フィードバックを仮定するフィードバック・フィルタの内容であり、ｆはフィードフォワード・フィルタに関するフィルタ係数であり、ｂはフィードバック・フィルタに関するフィルタ係数であり、そして、αＱはフィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された測定値である、
ここでは、変形された測定値αＱは、次式として規定される：
αＱ＝１＋λＱ２−２ρＱ
ここでは；
【数９】
2005533457.tif 000009
ここでは、Ｑ（ｙ〜｜ｙ）はスライサ・チャネル・モデルであり、ｙ〜はスライサ出力であり、そしてｙはスライサ入力であり、ここでは、スライサ・チャネル・モデルは、次式として規定される：
Ｑ（ｙ〜｜ｙ）＝Ｐｒ｛σ（ｙ＋Ｚ）＝ｙ〜｝
ここでは、σ（．）はソフト・スライシング関数を表し、Ｚはゼロ平均ガウシアン・ランダム変数であり、ここでは、変動は、次式の関係によって規定される：
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）、及び
ここでは、残りの干渉及びノイズは、各々が変動σ２を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウス・ランダム変数Ｚとしてモデル化される。
【請求項３４】
送信されたシンボルを推定するための装置であって、コンステレーション中の点である送信されたシンボル、該方法は下記を具備する：
サンプルを受信するための手段；
サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段；
ＳＩＮＲ及びサンプルに基づいて送信されたシンボルを推定するための手段、ここでは、送信されたシンボルを推定するための手段は、さらに下記を具備する：
下記の関係式によって規定された受信されたサンプルの変動を計算するための手段：
σ２＝１／２（ＳＩＮＲ）
ここでは、残りの干渉及びノイズは、各々が変動σ２を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウス・ランダム変数Ｚとしてモデル化され、そして次式として条件付き平均値を評価すること：
【数１０】
2005533457.tif 000010
ここでは、Ｙ＾はソフト・スライサへの入力サンプルを表し、ｙはコンステレーション・マッピングΨに属する送信されたシンボルを表す。
【請求項３５】
送信されたシンボルを推定するための装置であって、コンステレーション中の点である送信されたシンボル、該方法は下記を具備する：
サンプルを受信するための手段；
サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段；
ＳＩＮＲ及びサンプルに基づいて送信されたシンボルを推定するための手段、ここでは、少なくとも１つのシンボル又はＳＩＮＲ値は、メモリ・ストレージ・ユニット中に記憶される、そしてここでは、コンステレーション・マップの各領域は、対応する推定値を有する；
コンステレーション・マップの領域に対する第１の値を生成するためにシンボルを量子化するための手段；及び
コンステレーション・マップの領域に対応する推定値を決定するための手段。
【請求項３６】
請求項３５の方法であって、さらに下記を具備する：Ｎ個の値のセットから選択された第１の値に対するシンボルを量子化するための手段；第１の値及び前記ＳＩＮＲに対応するメモリ・ストレージ・ユニットのエントリを決定するための手段。
【請求項３７】
請求項３６の装置、ここでは、シンボルを量子化するための手段は、下記を具備する：
最小ユークリッド距離基準を使用してシンボルを量子化するための手段。
【請求項３８】
請求項３５の方法、ここでは、推定値は、ＳＩＮＲ値のセットに関するメモリ・ストレージ・ユニット中に記憶される、そしてここでは、該装置は、さらに下記を具備する：ＳＩＮＲ値に関する第１の推定値を決定するためにメモリ・ストレージ・ユニット中のエントリを内挿するための手段、ここでは、第１のＳＩＮＲ値は、ＳＩＮＲ値のセット中にない。
【請求項３９】
請求項３５の装置、ここでは、コンステレーション・マップの各領域は、長方形形状を有する。
【請求項４０】
請求項３５の装置、ここでは、メモリ・ストレージ・ユニットは、ＳＩＮＲ及び推定値によって識別されたエントリを含む。
【請求項４１】
送信されたシンボルを推定するための装置であって、コンステレーション中の点である送信されたシンボル、該方法は下記を具備する：
サンプルを受信するための手段；
サンプルの信号対干渉及びノイズ比（ＳＩＮＲ）を推定するための手段；
ＳＩＮＲ及びサンプルに基づいて送信されたシンボルを推定するための手段、
ＳＩＮＲ及び受信されたサンプルに基づいて第１の推定値を決定するための手段；及び
第１の推定値、ＳＩＮＲ、及び受信されたサンプルの組み合わせに基づいて第２の推定値を決定するための手段、ここでは、第１の推定値は、次式として規定される：
σ１（ｙ＾ｉ）
そして、第２の推定値は、次式として与えられる：
σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）
ここでは、各σは推定値へのサンプル値の固有のマッピングを表し、ｙ＾は受信されたサンプルを表し、そしてｙ＾ｉは受信されたサンプルの量子化された版を表す。
【請求項４２】
請求項４１の装置、ここでは、第１の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される。
【請求項４３】
請求項４１の装置、ここでは、第２の推定値は、最１の推定値足す補正項に等しい。
【請求項４４】
請求項４１の方法、ここでは、第１の推定値を決定するための手段は、下記を具備する：  量子化されたサンプルを形成するために受信されたサンプルを量子化するための手段；量子化されたサンプルに基づいて第１の推定値を生成するための手段；及び第１の推定値に基づいて第２の推定値を生成するための手段。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
図１（ａ）を続けて、受信機において、アナログ・ウェーブフォームは、ニキスト（Nyquist）・レートの適切な倍数のようなもので、ダウン−コンバートされ、フィルタされ、そしてサンプルされる。結果のサンプルｘ（ｎ）は、イコライザ１１０によって処理される。イコライザ１１０は、セクション１２０によってモデル化されたように、信号歪及びチャネルによって導入されたその他のノイズ及び干渉に関して補正する。イコライザ１１０は、送信されたシンボルｙ＾（ｎ）の推定値を出力する。シンボル推定値は、それからデコーダによって処理されて、オリジナル情報ビット、すなわち、エンコーダ１０２への入力であるソース・ビット、を決定する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
図１（ｂ）は、それぞれ、イン−フェーズ（Ｉ）及びカドラチャ（Ｑ）成分を処理するためのベースバンド・フィルタ１２６及び１２８に接続されたフロント・エンド・プロセシング・ユニット１２２に含むようなプロセシング・セクション１２０の詳細を説明する。各ベースバンド・フィルタ１２６，１２８は、それから、それぞれのキャリアを増倍するためにそれぞれ増倍器１３０及び１３２に接続される。結果のウェーブフォームは、それから、サミング・ノード１３４において合計されて、受信機へ通信チャネルを渡って送信される。受信機において、アナログ・プレ−プロセシング・ユニット１４２は、送信された信号を受信する。送信された信号は、処理されて、整合フィルタ１４４へ渡される。整合フィルタ１４４の出力は、それから、アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ１４６へ供給される。その他のモジュールは、設計及びオペレーション基準にしたがって実行される可能性があることに、注意する。図１（ａ）及び（ｂ）のコンポーネント及びエレメントは、下記の議論を理解するために与えられ、通信システムの全体の説明を目的としているのではない。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
ここでは、
αＱ＝１＋λＱ２−２ρＱ                                    （９ｅ）
αＱは、“フィードバック・フィルタ係数のエネルギーの変形された尺度”若しくは“エラー補正項”として呼ばれる可能性があることに、注意する。ＲＬＳ最適化は、送信の中に存在するパイロット・シンボル上で実施される可能性がある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４８】
図６は、１実施形態にしたがったＬＭＳアルゴリズムを図示する。アルゴリズム５００は、ステップ５０２において初期ＳＩＮＲ０値を選択することで始まる。そのうえ、インデックスｋは、ｋ＝０として初期化される。ステップ５０４において、ＳＩＮＲｋの値が推定され、ρ（ＳＩＮＲｋ）が計算される若しくは事前に計算されたルック−アップ・テーブル（Look-Up Table）（ＬＵＴ）から決定される。上に与えられた式（１１）から式（１３）は、収束基準がステップ５１０において満足されるまで、送信におけるパイロット・シンボルに基づいて、反復して計算される。そのような反復の結果は、（ｆｋ，ｂｋ）に対する値を決定する。ステップ５０８において、プロセスはＳＩＮＲｋ＋１を推定する。これは、ＦＦＦ及びＦＢＦ係数が（ｆｋ，ｂｋ）である場合に、イコライザ出力におけるＳＩＮＲである。推定は、送信の中のパイロット・シンボルを使用して行われる可能性がある。プロセスは、その後、インデックスｋを増加する。判断ダイアモンド５１０においてＳＩＮＲｋが収束するとともに、プロセスはステップ５１２へ進み、フィルタ係数を適用する。それ以外は、プロセシングはステップ５０４へ戻る。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
定期的なパイロット・バーストを用いたアルゴリズム：  他の１の実施形態にしたがって、通信システムは、定期的に送信されたパイロット・バーストを組み込む。パイロット・バーストは、受信機のイコライザ中のフィルタ係数を調節するために受信機によって使用される。そのような調節は、“イコライザのトレーニング”としてしばしば呼ばれる。そのようなシステムの一例は、“ＴＩＡ／ＥＩＡ−ＩＳ−８５６  ＣＤＭＡ２０００高レート・パケット・データ・エアー・インターフェース仕様書”（ＩＳ−８５６標準）に規定されたような高データ・レート（ＨＤＲ）をサポートしているシステムである。ＨＤＲシステムでは、９６のパイロット・シンボルは、０．８３３ｍｓ毎に送信される。９６のパイロット・シンボルの各グループは、“パイロット・バースト”として呼ばれる。パイロット・バースト間において、ＨＤＲシステムは、受信者に向けられたデータ・シンボルを送信する。図７は、そのようなシステムにおいてＬＭＳに基づいたハイブリッドＤＦＥを適用するためのアルゴリズムを図示する。アルゴリズム６００は、ステップ６０２において、ＳＩＮＲ０を０若しくは∞に等しいとして、初めに設定する。ＳＩＮＲの初期選択は、明確に指定されていず、決定的なものでない可能性があるが、最速の収束に対して、∞に等しいＳＩＮＲ０が、好まれる可能性がある。インデックスｋも、初期化され、０に等しく設定される。ステップ６０４において、アルゴリズムは、ＳＩＮＲｋを決定し、ρ（ＳＩＮＲｋ）を算出する、若しくは事前に計算されたルック−アップ・テーブルを調べることによって必要な値を決定する。ｆ及びｂの初期値は、ステップ６０６においてｆ０＝０及びｂ０＝０として設定される。（ｋ＋１）番目のパイロット・バーストの間に、プロセスは、パイロット・バーストの全てのチップに対して式（１１）から（１３）を繰り返す、ステップ６０８。本ＨＤＲの例では、アルゴリズム６００は、パイロット・バーストの９６チップに対して繰り返され、ｆ及びｂの最後の値がセーブされる。ステップ６１０において、以前のパイロット・バーストの９６チップを使用して、プロセスは、ＳＩＮＲｋ＋１を推定する。（ｋ＋１）パイロット・バーストに続くデータ部分の間に、ｆ及びｂのセーブされた値は、ＦＦＦ及びＦＢＦにロードされ、データ・シンボルは、標準の判定フィードバック方式でイコライズされる（ステップ６１２）。ステップ６１４において、プロセスは、ρ（ＳＩＮＲｋ）の値を算出し、ｋを増加する。プロセスは、デモジュレーション・オペレーションの間にアルゴリズムを実行し続ける。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
図７のアルゴリズムは、ゆっくりと経時変化しているチャネルに対して、準定常状態ＳＩＮＲｋとして、適応可能であり、そしてそれゆえ、ρ（ＳＩＮＲｋ）は、ＬＭＳアルゴリズムの収束時間にわたり大きく変化することは予想されない。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
ソフト・スライサは、最小の変形で適応性ハイブリッドＤＦＥに使用されることができる。ＦＦＦ及びＦＢＦ係数は、次式のＭＳＥの定義を最適化するように選択される：
【数１１】
2005533457.tif 000011
ここで、
ρＱ＝ＥＱ｛Ｙ〜＊Ｙ｝                                   （２４ａ）
式（５）と同様に、λＱ２は、次式として定義される：
λＱ２＝ＥＱ｛｜Ｙ〜｜２｝                                  （２４ｂ）
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
他の１つのソフト・スライサ実施形態は、コンステレーション・マップに四角のグリッドを適用し、より正確な条件付き平均値を生成するためにテーラー拡張を使用する。この実施形態では、複数の小さなルックアップ・テーブルが、各ＳＩＮＲ値に対応する値を記憶する。プロセス９２０が、図１２に図示される。ソフト・スライサ入力ｙ＾の領域が、ステップ９２１において決定される。ステップ９２２において、ＳＩＮＲ値が、決定される。ＳＩＮＲ値は、ステップ９２４において、適切なマッピングσ１（・）及びσ２（・）を決定するために使用される。ステップ９２０の領域は、値σ１（ｙ＾ｉ）にマップされる。ここでは、ｉは、領域に対応する。第２のマッピングは、その後、ＳＩＮＲ値及びステップ９２０の領域と矛盾がないようにステップ９２６において実施されて、σ２（ｙ＾ｉ）を得る。条件付き平均値は、σ１（ｙ＾ｉ）＋（ｙ＾−ｙ＾ｉ）σ２（ｙ＾ｉ）としてステップ９２８において近似される。マッピングσ１（．）及びσ２（．）は、式（２２）に定義されたσ（．）の０次及び１次の導関数に密接に関係する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１０】
2005533457.tif 000012