(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
適応等化処理を複数回繰り返し
て復号する復号処理において、符号化ビットb(n)を軟判定して生成された第２軟判定値λ2[b(n)]が事前情報として与えられ、その事前情報を使ってパスの異なるＭチャネルの受信信号を等化して第１軟判定値Λ1[b(n)]を出力することを繰り返すことにより受信信号を適応等化する適応等化方法であり、
１回目の等化処理において、
(a-1) 上記受信信号のトレーニング信号区間におけるサンプル値系列及びそれに対応する入力された既知信号に基づきＭチャネルの伝送路のインパルス応答推定値Hm(n)を求めるステップと、
(a-2) 上記インパルス応答推定値Hm(n)から受信信号電力が所定の基準値より大きいか否かを判別し、大きいと判別したものは、有効なパスを判定し、有効パスに対応するインパルス応答推定値Hm'(n)を得るステップと、
(a-3) 上記受信信号のトレーニング信号区間と上記既知信号に基づき適応アルゴリズムにより線形フィルタ処理のタップ係数G(n)を求め、上記判別した有効パスに対応する線形フィルタ処理のタップ係数G'(n)を得るステップと、
(a-4) 上記受信信号の情報シンボル区間における受信信号ベクトルR(n)に対して上記判別した有効パスに対応する受信信号ベクトルR'(n)を得て、上記有効パスに対応するインパルス応答推定値Hm'(n)と上記タップ係数G'(n)と上記受信信号ベクトルR'(n)から第１軟判定値Λ1[b(n)]を計算し、１回目の等化処理結果として復号処理のために出力するステップ、
とを含み、
２回目以降の等化処理において、
(b) 上記第１軟判定値Λ1[b(n)]に基づいて復号処理して得られた第２軟判定値λ2[b(n)]が入力され、符号列b(n)の尤度b'(n)を求めるステップと、
(c) 上記有効パスに対応する成分からなる上記インパルス応答推定値ベクトルHL'(n)から逆行列の補助定理を用いて上記有効パスに対応する線形フィルタ処理のタップ係数G'(n)を計算するステップと、
(d) 上記符号列b(n)の尤度b'(n)を上記有効パスに対応するインパルス応答推定値ベクトルHL(n)により線形フィルタ処理してレプリカを生成するステップと、
(e) 上記１回目の等化処理で使用した上記情報シンボル区間の上記受信信号ベクトルR(n)から上記レプリカを差し引いて符号間干渉を除去した差分信号Rc(n)を生成し、上記差分信号Rc(n)から上記有効パスに対応する差分信号Rc'(n)を得るステップと、
(f) 上記有効パスに対応する差分信号Rc'(n)を上記ステップ(c)で求めたタップ係数G'(n)により線形フィルタ処理して信号Z'(n)を生成するステップと、
(g) 上記信号Z'(n)と上記有効パスに対応するインパスル応答推定値ベクトルHL'(n)とから計算した第１軟判定値Λ1[b(n)]を２回目以降の適応等化結果として復号処理のために出力するステップ、
とを含むことを特徴とする適応等化方法。
【請求項２】
請求項１記載の適応等化方法において、Ｊを考慮する最大遅
延シンボル数とし、Ｍチャネルの受信信号サンプルベクトルをr(n)=[r0(n)r1(n)・・・rM-1(n)]Tと表し、上記受信信号ベクトルR(n)をR(n)=[r(n+J-1)r(n+J-2)・・・r(n)]Tとし、チャネル重み係数ベクトルをh(n;j)=[h0(n;j)h1(n;j)・・・hM-1(n;j)]Tと表し、インパルス応答推定値のチャネル行列Hm(n)を
【数３】
0004187968.tif 000021
と表すと、
上記ステップ(a-3) は、
(a-3-1) トレーニング信号区間におけるトレーニング信号b(n)を、インパルス応答Hm(n)を使って線形フィルタ処理してレプリカHm(n)b(n)を生成するステップと、
(a-3-2) 上記受信信号と上記レプリカHm(n)b(n)の差分を差分ベクトルRc(n)として生成するステップと、
(a-3-3) 上記受信信号を、タップ係数G(n)を使って線形フィルタ処理して出力Z(n)=G(n)HR(n)を生成するステップと、
(a-3-4) 上記出力Z(n)と上記信号b(n)との差に基づいて適応アルゴリズムにより上記タップ係数G(n)を決め、上記受信信号及びタップ係数G(n)のそれぞれ有効パスに対応する成分の受信信号ベクトルR'(n)及びタップ係数G'(n)を得るステップ、
とを含み、
上記ステップ(a-4) は上記線形フィルタ処理のインパルス応答Hm'(n)と上記出力Z'(n)とに基づいて、第１軟判定値Λ1[b(n)]=4Real{Z(n)}/(1-μ)を演算し、１回目の等化処理結果として出力するステップであり、
上記ステップ(b) は事前情報として与えられた復号化ビットの第２軟判定値λ2[b(n)]から符号化ビット列b(k)の尤度b'(k)=tanh[λ2[b(k)]/2]をｋがn-(J-1)<k<n+(J-1)の範囲で計算し、
上記ステップ(c) は上記タップ係数G'(n)を
G'(n)=[HL'(n)HL'(n)H(n)-σ2I]-1HL'(n)
HL'(n)=[h0(n;J-1)…hM-1(n;J-1)h0(n;J-2)…hM-1(n;J-2)…h0(n;0)…hM-1(n;0)]T
と近似して求め、
上記ステップ(d) は時点ｎの符号化ビットb(n)に、符号間干渉として影響を与える符号化ビットの推定値ベクトル
B'(n)=[b'(n+(J-1))b'(n+(J-2))…b'(n+1)0b'(n-1)…b'(n-(J-1))]T
を上記HL'(n)により線形フィルタ処理してレプリカHL'(n)B'(n)を得て、
上記ステップ(e) は上記レプリカHL'(n)B'(n)と上記受信信号R'(n)との差分ベクトルRc'(n)=R'(n)-HL'(n)B'(n)を求め、
上記ステップ(f) は上記タップ係数G'(n)を用いて上記差分ベクトルRc'(n)を線形フィルタ処理し、処理結果Z'(n)=G'(n)HRc'(n)を出力し、
上記ステップ(g) は上記出力Z'(n)とインパルス応答推定値ベクトルHL'(n)とから第１軟判定値
【数４】
0004187968.tif 000022
を２回目以降の等化出力として得るステップを含むことを特徴とする適応等化方法。
【請求項３】
適応等化処理を複数回繰り返して復号する復号処理において、符号化ビットb(n)を軟判定して生成された第２軟判定値λ2[b(n)]が事前情報として与えられ、その事前情報を使ってパスの異なるＭチャネルの受信信号を等化して第１軟判定値Λ1[b(n)]を出力することを繰り返すことにより受信信号を適応等化する適応等化器であり、
２回目以降の等化処理において入力された上記第２軟判定値から符号列b(n)の尤度を求める尤度計算部と、
１回目の等化処理において受信信号のトレーニング信号区間及びそれに対応する既知信号に基づき伝送路のＭチャネルのインパルス応答推定値ベクトルHm(n)を求め、
上記インパルス応答推定値ベクトルHm(n)からそれぞれのパスの受信電力が所定の基準値より大きいか否かを判定し、上記所定の基準値より大と判定されたパスを有効パスとし、２回目以降の等化処理において、上記有効パスに対応するインパルス応答推定値ベクトルH'L(n)により上記尤度を線形フィルタ処理してレプリカ信号を生成するインパルス応答推定部と、
上記１回目の等化処理において上記受信信号及び上記既知信号に基づき適応アルゴリズムにより線形フィルタ処理のタップ係数G(n)を求め、上記有効パスに対応するタップ係数G'(n)を得、２回目以降の等化処理において上記有効パスに対応するインパルス応答推定値ベクトルH'L(n)から逆行列の補助定理を用いて上記有効パスに対応するタップ係数G'(n)を計算するタップ係数計算部と、
上記１回目以降の等化処理における上記タップ係数G'(n)が設定され上記有効パスに対応する受信信号ベクトルR'(n)を線形フィルタ処理して第１フィルタ処理結果を出力し、上記２回目以降の投下処理における上記タップ係数G'(n)が設定され、上記受信信号と上記レプリカ信号の差の上記有効パスに対応する差分信号を線形フィルタ処理して第２フィルタ処理結果を出力する線形フィルタと、
上記有効パスに対応するインパルス応答推定値ベクトルH'L(n)と、上記線形フィルタの第１フィルタ処理結果とから第１軟判定値を上記１回目の等化処理結果として計算し、上記有効パスに対応するインパルス応答推定値ベクトルH'L(n)と、上記線形フィルタの第２フィルタ処理結果とから第１軟判定値を上記２回目以降の等化処理結果として計算し、それぞれ復号処理のために出力する軟判定値計算部、
とを含むことを特徴とする適応等化器。
【請求項４】
請求項３記載の適応等化器において、
上記タップ係数計算部は、２回目以降の等化処理において、上記有効パスに対応する上記インパルス応答推定値ベクトルから逆行列の補助定理を用いて上記線形フィルタのタップ係数を計算する手段であることを特徴とする適応等化器。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば移動通信におけるフェージングの影響を抑圧するために用いられる適応等化方法及び適応等化器に関する。
【０００２】
【従来の技術】
移動通信環境では、移動局から送信された信号は周囲の建物、樹木などの影響を受け、様々な方向からの信号が基地局に到来する。このようなマルチパス伝搬路において遅延時間差が大きい遅延波が到来することにより生じる符号間干渉の影響が、移動通信を行う上で大きな問題となる。符号間干渉による信号の波形歪みの影響を軽減する技術として伝送路の特性を推定し、その推定した特性から等化を行う等化技術がある。等化技術で用いられる等化アルゴリズムの一つとして、低ＳＮＲにおいて非常に良い誤り率特性を実現するターボ符号技術を応用した方式である繰返し等化がある。ターボ符号化方法は、情報理論で存在のみが示されている通信路符号化法の限界に近い誤り率特性を、現実的な符号化・復号処理量で実現することができる。ターボ符号化方法は、情報系列及びそれを並び替えた系列をそれぞれ符号化して送信し、受信側でそれらを交互に繰返し復号を行う。このターボ符号化における畳み込み符号の符号化系列生成の過程は、マルチパス伝搬における符号間干渉発生の過程と等価であるため、ターボ符号技術の復号処理を遅延波の等化処理に応用することができる。
【０００３】
図１にDaryl Reynolds and Xiaodongによる文献 Wang, "Low Complexity Turbo-Equalization for Diversity Channels", http://ee.tamu.edu/〜reynolds/に示されている繰返し等化における送受信器の構成例を示す。送信器１０では情報ビット系列d(i)の符号化が符号化器１１で行われ、その符号化出力系列がインタリーバ１２で並び替えられた後、変調器１３で搬送波を変調し、その変調出力ビット列b(i)が伝送路１４を通して送信される。受信器２０では受信信号r(t)に対しSISO（Soft-Input Soft-Output) 等化器２１により遅延波の等化が行われ、受信信号r(t)に対し各符号化ビットb(i)が＋１である確率と−１である確率の対数尤度比Λ1 （LLR：Log-Likelihood Ratio）が次式(1) により導出される。
【０００４】
【数５】
0004187968.tif 000002
式（１）の第一項目のλ1[b(i)]はSISO等化器２１の出力である対数尤度比Λ1[b(i)]から減算器２６により事前情報λ2[b(i)]を減算して導出された外部情報である。式（１）の第二項目のλ2[b(i)]は前回の繰返し処理においてSISO復号器２３により出力された対数尤度比Λ2[b(n)]から減算器２４によりλ1[b(n)]を減算し、得られたλ2[b(n)]をインタリーバ２５で並び替えたものであり、λ2[b(n)]の初期値は０である。λ2[b(i)]は符号化ビット列｛b(i)｝の事前LLR値として使用される。外部情報であるλ1[b(i)]はデインタリーバ２２により元に並び替えてλ1[b(n)]とされ、SISO復号器２３における事前情報として入力される。この事前情報を用いてSISO復号器２３は符号化ビット列｛b(i)｝の事後LLR値Λ2 を次式(2) により導出する。
【０００５】
Λ2[b(n)]＝λ2[b(n)]＋λ1[b(n)]              (2)
２回目以降の処理では、SISO復号器２３によって導出された事後LLR値Λ2 からλ1[b(n)]を減算器２４で減算して外部情報λ2[b(n)]を求め、これはインタリーバ２５を介して事前情報λ2[b(i)]としてSISO等化器２１へ与えられる。このように等化と復号の処理を繰返し行うことにより、ＬＬＲ値が更新され、より確からしいLLR値が導出される。つまりディジタル受信信号に対する１回目の適応等化処理により第１対数尤度比Λ1を求め、その第１対数尤度比を復号処理して、第２対数尤度比Λ2を求め、その第２対数尤度比Λ2を用いて上記ディジタル受信信号に対し２回目の適応等化処理を行って、第１対数尤度比Λ1を求め、その第１対数尤度比を復号処理して復号結果を出力する。
【０００６】
この繰返し等化においてSISO等化器・復号器において用いられるアルゴリズムは、シンボル単位で最適な復号を行うＭＡＰ（Maximum A-posteriori Probability）アルゴリズムとそれに基づくLog-MAPアルゴリズム、近似計算を用いることによって等化・復号処理の演算量を削減したMax-Log-MAPアルゴリズムがある。またＭＡＰアルゴリズムとは異なり、系列単位で最適な復号を行いながらビットの信頼度情報を出力するSOVA（Soft-Output Viterbi Algorithm）がある。しかし、これらのアルゴリズムを等化器の等化アルゴリズムとして用いる場合、等化器において考慮する最大遅延シンボル数に対してアルゴリズムの複雑度が指数関数的に増加してしまい、演算量は非常に多くなってしまう。例えば、変調方式としてBPSKを用いた場合、１つの受信チャネルの記憶容量が１０シンボル（等化器の考慮する最大遅延シンボル数を１０シンボル）とすると状態数は210＝1024となってしまい、これによって現実的な演算量（処理量）を超えてしまう。そこで繰返し等化で用いられる等化器の等化処理において線形等化器を用いることにより演算量を削減することができる。
【０００７】
図２に線形等化器の代表的な構成例を示す。この等化器はサンプルされた受信信号を遅延素子（τ秒間隔の遅延）３１の縦続接続に供給して順次τ秒遅れた信号を得、それらを係数適応化回路３４により係数が設定された可変重み付け回路３２と加算器３３とにより重み付け合成して等化を実現している。τとしては一般的にサンプル周期Ｔ又はＴ／２が選ばれる。等化器を１つのフィルタと考え、フィルタの特性で考えると、線形等化は受信信号を判定するのに都合の良いフィルタ特性を実現することにより、等化を実現していることになる。このフィルタは基本的には伝送路歪みの逆特性を実現することになる。
【０００８】
このような線形等化器を等化・復号処理を繰返し行う繰返し等化の等化処理に用いる場合、出力として軟判定値を導出することが必要となる。線形等化器を用いて軟判定値を導出することにより、従来の繰返し等化で用いられていたＭＡＰ、ＳＯＶＡ等のアルゴリズムよりも少ない演算量で繰返し等化を行う方式について前述のDaryl Reynolds and Xiaodong Wangの文献に述べられている。その文献ではチャネルモデルとして以下の離散時間モデルを想定し、その上で線形等化器を適用した場合について述べられている。受信信号サンプルr(n)を次式
【０００９】
【数６】
0004187968.tif 000003
のように表す。Ｍをチャネルの出力数としてr(n) ＝[r0(n) r1(n) …rM-1(n)]T はそれぞれのチャネルの時点ｎにおける受信サンプル値を表すベクトルである。 Tは転置行列を示す。例えば、複数のアンテナを用いる場合、Ｍはアンテナ数に対応する。b(n)は符号化ビットを表し、式(4) のv(n) は平均０の複素ベクトルであり、雑音を表している。式(5) のh(n;J) はチャネルのタップ重み係数を表すベクトルである。またＪは考慮する符号間干渉（ISI：Inter-Symbol Interference)の最大のシンボル数である。ここで、受信信号ベクトルR(n)，雑音ベクトルV(n)，符号化ビットベクトルB(n)，チャネル行列Hm(n)について以下のように定義する。
【００１０】
【数７】
0004187968.tif 000004
【００１１】
【数８】
0004187968.tif 000005
式(6), (7)で表されるベクトルR(n), V(n)はMJ行１列の行列、即ちMJ次元の縦ベクトルである。B(n)は(2J-1)次元の縦ベクトルであり、H(n)はＭ行Ｊ列の行列であり、Hm(n)はMJ行(2J-1)列の行列である。以上から式（３）は下記のようになる。
R(n) ＝Hm(n)B(n) ＋σV(n)                   (11)
次に、符号化ビット列b(i)の事前ＬＬＲ値λ2[b(k)]を用いて、符号化ビット列の尤度を以下の式で定義する。
【００１２】
b'(k) ＝tanh[λ2[b(k)]/2]，n−(J-1) ＜ｋ＜ n＋(J-1)        (12)
式(12)は、ハイパボリック関数tanhｘの変数ｘが０からずれると急速に１又は−１に漸近する性質を有しており、尤度b'(k)はb(k)の推定符号を表している。更に、受信信号ベクトルR(n)において、時点ｎの符号化ビットb(n)に符号間干渉として影響を与える符号化ビットの推定値ベクトルを次式
0004187968.tif 000006
とする。B'(n)は受信信号ベクトルR(n)から符号化ビットb(n)に対する符号間干渉成分を差し引くために用いる推定値ベクトルであるため、B'(n)ベクトルのb(n)に相当する要素は０とおく。この符号化ビットの推定値ベクトルB'(n)を用いて、受信信号ベクトルR(n)から符号間干渉成分レプリカを引いた差分ベクトルRc(n)を以下のように定義する。
【００１３】
Rc(n)=R(n)-Hm(n)B'(n) = Hm(n)[B(n)-B'(n)]+σv(n)         (14)
このRc(n)をタップ係数G(n)の線形フィルタにより次式で表されるフィルタ処理する。
Z(n) = G(n)HRc(n)                       (15)
ここで、 Hは共役転置行列である。このタップ係数G(n)は次式で示すように符号化ビットB(n)とフィルタ出力Z(n)の平均二乗誤差を最小にするように決められる。
【００１４】
0004187968.tif 000007
arg min E｛ ｝はＪ次元のすべてのベクトルGについての｛ ｝内が最小のものを表わす。
式(16)の第一項目と第二項目を展開すると以下のようになる。
E｛Rc(n)Rc(n)H｝＝Hm(n)Λ(n)Hm(n)H ＋σ2I                 (17)
E[b(n)Rc(n)]＝Hm(n)eJ                           (18)
ただし、Iは単位行列、Λ(n)は
0004187968.tif 000008
となる。ここで、Covは共分散行列を、diagは対角行列を表す。eJ は長さ2J-1のベクトルでありＪ番目の要素が１、それ以外の要素は０である。ここで最適なタップ係数G(n)は、式(16)の右辺の勾配ベクトルを０とし、正規方程式を解き、式(17), (18)を代入することによって以下のように与えられる。
【００１５】
G(n)＝[Hm(n)Λ(n)Hm(n)H＋σ2I]-1Hm(n)eJ           (20)
導出したG(n)を式(15)に代入し、Z(n)を計算すると
Z(n)＝eJTHm(n)H[Hm(n)Λ(n)Hm(n)H＋σ2I]-1[R(n)−Hm(n)B(n)]    (21)
となる。ここで、Hm(n)がフルコラムランクとなる必要があるので、少なくともアンテナ数Ｍは２もしくはそれ以上必要となる。
式(21)のZ(n)はフィルタの出力がガウス分布で近似できると仮定すると以下のように書くことができる（文献：V.Poor and S.Verdu，"Probability of Error in MMSE Multiuser Detection"，IEEE Trans. Information Theory.,vol.IT-43,
No.3, pp.858-871, May 1997を参照）。
【００１６】
Z(n)＝μ(n)b(n)＋η(n)                      (22)
ただし、μ(n)は出力信号の等価振幅であり、η(n)は平均０、分散ν2(n)のガウス分布を表す。よって、μ(n)とν(n)は以下のように表すことができる。
μ(n)＝E｛Z(n)b(n)｝
＝[Hm(n)H[Hm(n)Λ(n)Hm(n)H＋σ2I]-1Hm(n)]J,J          (23)
[ ]J,J は行列中のＪ行Ｊ列番目の要素を示す
ν2 ＝var｛Z(n)｝＝μ(n)−μ2(n)                      (24)
以上から、線形等化器により導出される外部情報は以下の式から導きだすことができる。
【数９】
0004187968.tif 000009
【発明が解決しようとする課題】
しかし、この導出法では最適なタップ係数G(n)を導出するためには各時点毎に式(20)における以下の式で示される逆行列演算を行う必要があり、演算処理に多大な時間を要する。
Φ(n) = [Hm(n)Λ(n)Hm(n)H + σ2I]-1                   (26)
線形等化器を用いた繰返し等化において従来の方法ではタップ係数を更新するために各時点毎に逆行列演算を行う必要があるために、演算処理に多大な時間を要するという問題がある。
【００１７】
この発明は、繰返し等化で用いられる線形等化器のタップ係数を導出するために必要な演算量を削減し、演算処理に要する時間を削減することができる適応等化方法及びその装置を提供することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
この発明の第１の観点によれば、受信信号サンプル値と既知信号からその伝送路のインパルス応答を推定し、また受信信号サンプル値系列から適応的に線形フィルタのタップ係数を計算し、そのタップ係数を用いて受信信号サンプル値系列を線形フィルタ処理し、その線形フィルタ処理結果と前記インパルス応答推定値とを用いて軟判定値を導出する。
この構成によれば、線形等化器を繰返し等化に用いた場合において、受信信号サンプル値系列を入力として適応的に線形フィルタのタップ係数を導出しているため、逆行列演算を行う従来の方法と比較して演算量を削減することができる。
【００１９】
この発明の第２の観点によれば、等化と復号の繰返し処理を行う適応繰返し等化器において２回目以後の処理で復号器からの軟判定値からその尤度を用いた符号化ビットの推定ベクトルをインパルス応答推定値Hm(n)から線形フィルタ処理して、受信信号のレプリカを生成し、受信信号からレプリカを差し引いて符号間干渉成分の除去された差分信号Rc(n)を生成し、符号間干渉成分がゼロであるとみなして近似したインパルス応答推定値ベクトルHL(n)から、例えばMatrix Inversion Lemma（逆行列の補助定理）を用いて線形フィルタのタップ係数を計算し、そのタップ係数を用いて差分信号Rc(n)を線形フィルタ処理し、その線形フィルタ処理の結果と、上記インパルス応答推定値ベクトルとを用いて軟判定値を導出する。
【００２０】
この構成によれば、線形等化器を繰返し等化に用いた場合において２回目以降の線形フィルタのタップ係数を例えばMatrix Inversion Lemmaを用いて計算することができ、式(20)の逆行列演算を行う従来の方法と比較して演算量を削減することができる。
この発明の第３の観点によれば、受信信号サンプル値と既知信号を用いて伝送路のインパルス応答を推定し、閾値を設け、推定されたインパルス応答推定値ベクトルの中から閾値以下の値を持つ成分を削除し、即ちインパルス応答推定値ベクトルの次元を小さくする。更に受信信号サンプル値系列から計算した線形フィルタのタップ係数と受信信号ベクトルに対して、インパルス応答推定値において削除された閾値以下の値を持つ成分に対応した成分を削除する。これにより、線形フィルタのタップ係数及び受信信号ベクトルの次元も小さくする。以上のようにベクトルの次元を小さくしたインパルス応答推定値ベクトル及び線形フィルタのタップ係数、受信信号ベクトルを用いて軟判定値を導出する。
この構成によれば、線形等化器を繰返し等化に用いた場合において、軟判定値導出に必要な演算処理を削減することができる。
【００２１】
この発明の第４の観点によれば、等化と復号の繰返し処理を行う適応繰返し等化器において2回目以後の処理で復号器からの軟判定値の尤度を求め、1回目の処理で次元が下げられ記憶されたインパルス応答推定値ベクトルから、例えばMatrix Inversion Lemma (逆行列の補助定理) を用いて線形フィルタのタップ係数を計算し、そのタップ係数を用いて符号間干渉成分を差し引いた差分信号を線形フィルタ処理し、その線形フィルタ処理の結果と上記インパルス応答推定値を用いて軟判定値を導出する。
この構成によれば、線形等化器を繰返し等化に用いた場合において2回目以降の処理においても、軟判定値導出に必要な演算処理を削減することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
第１実施例
繰返し等化に線形等化器を用いた前述の文献による方法では、式(12)により符号化ビット列の事前ＬＬＲ値2[b(k)]を用いて符号化ビットの尤度b'(k)を求める。１回目の等化処理においては、事前情報を持たないため、式(12)の事前ＬＬＲ値λ2[b(k)]は０であるので、b'(n)は以下に示すように全て０である。
B'(n) ＝[00…0…00]T
よって、式(14)の差分ベクトルRc(n)は
Rc(n) ＝R(n)−Hm(n)B'(n) ＝R(n)           (27)
となり、Λ(n)は以下のような対角成分が全て１をとる(2J-1)((2J-1)行列となる。
【００２３】
Λ(n) ＝ Cov[B(n)−B'(n)]＝diag[1,1,…,1,…,1,1]    (28)
従って、式(20)による線形フィルタの最適なタップ係数G(n)は以下の計算を行うことによって導出することができる。
G(n)＝ [Hm(n)Hm(n)H＋σ2I]-1Hm(n)eJ                (29)
式(29)よりタップ係数G(n)の値は伝送路のインパルス応答と対応する値Hm(n)により決まる。ここで、伝送速度が速い等の要因により、伝送路の時間変動が少ない場合は、つまり受信バースト波の時間が短時間であり、その間に受信信号の伝搬特性が変動しないと考えられる場合は、G(n)もほぼ一定となる。従って、情報シンボル区間の処理を行う前に、予めG(n)を導出しておいて、その値を各情報シンボルにおける処理において用いることにより、各時点の情報シンボル毎にG(n)を導出する従来の方式と比べて、演算量を削減することができる。更に式(29)のタップ係数計算においても、前記時間変動が無視できるため、適応アルゴリズムを用いることができ、これにより、G(n)の導出の際に逆行列演算を行う必要がなくなるため、演算量を削減することができる。
【００２４】
そこで、この発明による第１実施例では、情報シンボル区間における処理を行う前の既知信号区間、例えばトレーニング信号区間にタップ係数計算を適応アルゴリズムにより行ってG(n)の導出を行い、得られた値を用いて情報シンボル区間における処理を行う。これにより、逆行列演算を行う必要がなくなり、かつ情報シンボルの各時点毎におけるG(n)の導出を行う必要がなくなるので、従来の方式と比較して演算量を削減することができる。
図３，４にこの発明の第１実施例による適応等化器の１回目と２回目以降の等化処理における機能構成例を示す。この適応等化器は、図１における等化器２１に対応している。図３は１回目の等化処理、図４は２回目以降の等化処理を示す。図４中の点線は現時点（２回目以降の等化処理）では使用されず、１回目の等化処理において使用した部分を示している。
【００２５】
この第１実施例の適応等化器は、インパルス応答推定部100と、線形フィルタ部110と、軟判定値計算部120と、スイッチ101と、尤度計算部130と、スイッチ160とから構成されている。インパルス応答推定部100はトランスバーサルフィルタ103と、減算器105と、適応推定部106とから構成され、線形フィルタ部110はトランスバーサルフィルタ111と、タップ係数計算部112と、減算器113とから構成されている。
まず、図３を参照して繰返し等化における１回目の等化処理について述べる。この場合は切替スイッチ101は既知信号、例えばトレーニング信号の入力端子102側に接続され、スイッチ160は入力端子104側に接続される。インパルス応答推定部100では、トレーニング信号入力端子102からの既知パターンであるトレーニング信号系列b(n)と、入力端子104からの受信信号サンプル値系列R(n)からトランスバーサルフィルタ103の出力レプリカHm(n)b(n)を減算器105で差し引いた差分値（ベクトル）Rc(n)とから適応推定部106の計算部106Aで伝送路のインパルス応答Hm(n)を推定する。このインパルス応答推定計算は通常の適応等化器で行われている適応アルゴリズムによりRc(n)の２乗が最小になるようにすればよい。トレーニング信号系列b(n)が終了した時点の収束したインパルス応答推定値Hm(n)は記憶部106Bに記憶する。
【００２６】
一方、線形フィルタ部110においてはその線形フィルタとしてのトランスバーサルフィルタ111に受信信号サンプル値系列R(n)が入力され、タップ係数計算部112で計算されたタップ係数G(n)により線形フィルタ処理され、その出力Z(n)= GH(n)R(n)をトレーニング信号系列b(n)から減算器113で差し引き、その差をタップ係数計算部112に入力して線形フィルタのタップ係数G(n)の更新を行う。この更新計算は適応アルゴリズムを用いて行う。つまり、１回目の等化処理では式(27)からR(n)=Rc(n)なので、式(16)から‖b(n)−G(n)HR(n)‖2 が最小になるように適応アルゴリズムによりタップ係数G(n)を決める。このため従来式(20)による逆行列計算を行う場合と比較してタップ係数G(n)の計算量が少なくて済む。このタップ係数G(n)の更新はトレーニング信号系列b(n)の終了で停止し、その時のタップ係数を保持する。
【００２７】
トレーニング信号系列b(n)が終了後の受信信号、つまり情報シンボルの受信信号サンプル系列R(n)を、トランスバーサルフィルタ111により、最終的に更新されたタップ係数G(n)を用いて線形フィルタ処理する。この線形フィルタ処理出力Z(n)と最終的に得られたインパルス応答推定値Hm(n)とにより軟判定値計算部120で式(25)の軟判定値λ1[b(n)]を１回目の等化出力として計算する。１回目の等化処理においては、事前情報λ2[b(n)]=0なので、Λ1[b(n)]=λ1[b(n)]となる。このλ1[b(n)]はデインタリーバ２２（図１参照）へ供給されることになる。
次に、まず繰返し等化における２回目以降の等化処理の原理について述べ、その後に図４を参照して具体的な等化処理を説明する。２回目以降の等化処理においては、１回目の処理に用いた受信信号R(n)が再び入力される。一方、１回目の処理の結果に対する図１における復号器２３の出力、より正確には、インタリーバ２５の出力である符号化ビットの軟判定値λ2[b(n)]から、式(12)により尤度b'(n)が計算されると、この尤度b'(n)は、Eb/No（ビットエネルギー対ノイズ比）が大きい場合、ほぼ+1か-1のいずれかとなる。つまり、式(13)の符号化ビットの推定値ベクトルは次式のように近似できる。
【００２８】
B'(n)≒[±1,±1,…,±1,0,±1,…,±1,±1]T           (30)
この近似したb'(n)を用いることにより、式(19)は次式
Λ(n)＝Cov[B(n)−B'(n)]＝diag[0,0,…,0,1,0,…,0,0]    (31)
に近似できる。式(31)を式(20)に代入すると、線形フィルタのタップ係数G(n)は以下の計算を行うことによって導出することができる。
G(n)＝[HL(n)HLH(n) ＋σ2I]-1HL            (32)
ただし、HL(n)は
0004187968.tif 000010
のMＪ行１列のベクトルとなる。
【００２９】
この場合、式(32)の線形フィルタのタップ係数G(n)の計算においてMatrix Inversion Lemma（逆行列の補助定理）を用いることによって線形フィルタのタップ係数G(n)の導出に要する演算量を削減することができる。このように符号化ビットの推定値ベクトルB(n)を式(30)のように近似することによって、HL(n)はMJ行１列のベクトルとなるため、逆行列演算を行う必要がなく、従来方式と比較して演算量を大幅に削減することができる。そこで、この発明の実施形態では繰返し等化の２回目以降の等化処理において式(31)による近似とMatrix Inversion Lemmaを適用することにより線形フィルタのタップ係数G(n)を導出するタップ係数計算部での演算処理を削減することができる。
【００３０】
図４に第１実施例の適応等化器による２回目以降の等化処理における機能構成例を示す。切替スイッチ101は尤度計算部130の出力側に接続され、スイッチ160は減算器105の出力側に接続される。前回の繰返し処理の復号器２３の出力（インタリーバ２５の出力）である、符号化系列の個々のビットの軟判定値λ2 [b(n)]が端子131より尤度計算部130に入力され、式(12)の計算を行うことにより尤度b'(n)が出力される。記憶部106Bに記憶してあるインパルス応答推定値Hm(n)を用い、その尤度b'(n)をトランスバーサルフィルタ103でフィルタ処理して式(14)におけるHm(n)B'(n)を受信信号R(n)中の符号間干渉成分のレプリカとして得る。このトランスバーサルフィルタ103の出力レプリカを受信信号サンプル値系列R(n)から、減算器105で差し引いて式(14)の差分値Rc(n)を導出する。
【００３１】
線形フィルタのタップ係数G(n)は、１回目の線形フィルタのタップ係数の導出法とは異なり、記憶部106Bに記憶してあるインパルス応答推定値HL(n)のみを入力として式(32)により計算する。
この計算に先に述べた逆行列の補助定理を用いる。つまりこの定理はＡ，Ｂを（Ｍ，Ｍ）の正値行列、Ｃを（Ｍ，Ｎ）行列、Ｄを（Ｎ，Ｎ）の正値行列とし、A＝B-1＋CD-1CH で表される場合、Ａの逆行列は、
A-1＝B−BC(D＋CHBBC)-1CHB                  (33)
で与えられる。式(32)中の逆行列計算の部分にこの定理を適用すると、
0004187968.tif 000011
となり、これらを用いて式(33)を計算すれば式(32)中の逆行列計算が求まる。なお式(33)中にも逆行列計算(D＋CHBBC)-1が含まれるが、この逆行列もスカラとなるから同様の手法により計算することができる。
【００３２】
このタップ係数計算値G(n)を用いて差分値Rc(n)をトランスバーサルフィルタ111により線形フィルタ処理し、その処理結果Z(n)と記憶部106B内のインパルス応答推定値HL(n)を用いて軟判定値計算部120で、式(25)を計算して軟判定値Λ1[b(n)]を導出する。式(25)における等価振幅μ(n)は式(23)のΛ(n)に式(31)を導入することにより次式
0004187968.tif 000012
で与えられる。なお１回目の等化処理における線形フィルタ部110のタップ係数計算部112においても前記逆行列の補助定理を用いてタップ係数G(n)を計算してもよい。
【００３３】
上述のように、この第１実施例によれば、繰返し等化で用いられる線形等化器のタップ係数を導出するのに要する演算量を削減することができる。一例として線形等化器を繰返し等化に用いた場合のタップ係数を導出するための適応アルゴリズムとして、収束特性が良好な逐次最小２乗法（ＲＬＳ：Recursive Least Squares algorithm)を用いた場合の計算機シミュレーションにより得られた誤り率特性を図５に示す。
図５において、縦軸は平均誤り率（BER：Bit Error Ratio ）であり、横軸は、Eb/No（ビットエネルギー対ノイズ比）である。変調方式はBPSK（２相位相シフト）を用い、情報伝送速度は１２Mbps、フェージング変動の速さを示す最大ドップラー周波数は1000Hzとした。また、フレーム構成は最初の128シンボルが既知パターンであるユニークワードとしてインパルス応答Hm(n)の推定を行い、その後に情報シンボルとして128シンボルを付加した。インパルス応答推定アルゴリズムにはＲＬＳアルゴリズムを用いた。伝搬路は等レベルの５波レイリーフェージング伝搬路として、受信側では２ブランチダイバーシチを行い、５タップの線形フィルタを用いて繰返し等化を行うこととした。また、繰返し等化で用いられる復号処理にはSOVA（Soft-Output Viterbi Algorithm)を用い、繰返し回数は２回とした。
【００３４】
図５の曲線A0，A1は繰返し回数を１，２回とした時の、線形フィルタのタップ係数を各時点毎に逆行列演算を行い求めた場合の結果であり、曲線B0，B1はこの発明の前記実施形態の方法によって曲線B0は適応アルゴリズムを用い、曲線B1は繰返し回数２回の時、Matrix Inversion Lemmaを用いてタップ係数G(n)を導出した結果である。この発明は、各時点毎に逆行列演算を行い求めた場合と比較して、約0.1dB程度しか劣化していなく、ほぼ同等程度であり、式(26)で示される逆行列演算を行う必要がなく、繰返し等化で用いられる線形等化器のタップ係数の導出に必要な演算量を大幅に削減することができる。なお既知パターンが128シンボル、情報シンボルが256の場合、既知パターンが128シンボル、情報シンボルが512の場合も、前記例と同様であることを確認した。このことはこれらの情報シンボル長の時間の程度の短時間のバースト波（フレーム長）の場合は、伝搬路のインパルス応答の変動は無視でき、各シンボル時点毎に逆行列演算を行う場合と同程度の誤り率が得られ、しかも計算量が少なくても済むことを示している。演算量については、アンテナ（チャネル）の数をＭ、符号間干渉の長さ（線形フィルタ111のタップ数）をＪとすると、従来の各時点毎に逆行列演算を行う場合は(MJ)3 程度であるが、前記の発明の実施形態では(MJ)2 程度となり大幅に削減できる。
【００３５】
図３，４においては、機能構成を分かりやすくするために、２つのトランスバーサルフィルタ103, 111を設けた構成について説明したが、実際の装置は１つとすることもでき、また、タップ係数計算部112及び、適応推定部106においても、それぞれ別のブロック構成となっているが、トランスバーサルフィルタと同様に装置としては１つで機能させることもできる。
また先に述べたように、この発明の一形態は、短時間では伝送路のインパルス応答がそれ程変動していないことを利用したものであるから、受信バースト波（フレーム）の先頭のトレーニング信号、つまり既知の信号により、インパルス応答推定値Hm(n)を求め、その後の処理は、そのインパルス応答推定値Hm(n)を利用することに特徴がある。
【００３６】
また、この第１実施例の他の形態は２回目の処理において、式(31)で表されるように符号化ビットベクトルB(n)と符号化ビットの推定値ベクトルB'(n)との差の共分散行列である対角行列のＪ番目の要素のみを１とし、他の全ての対角要素を０に近似することにより、タップ係数G(n)は式(32)のようにベクトル演算となり、逆行列演算を行う必要がないので計算量を削減できる。１回目の処理には必ずしも既知の信号（トレーニング信号）を使用しなくてもよく、例えば、図３中に破線で示すようにトランスバーサルフィルタ103の出力を識別部150により２値の何れかに識別し、その出力を、切替スイッチ101の出力よりの信号の代りに入力してもよい。この１回目の処理により最終的に得られたインパルス応答推定値Hm(n)を２回目以降の処理に利用する。
第２実施例
上述の図３，４の第１実施例では、式(5), (6), (8)〜 (11), (15), (25)からもわかるように、入力端子104に異なるパスを経由して到達したいわゆるマルチパス受信信号R(n)の、考慮する最大遅延シンボル数Ｊ内の全てのパスに対し、等化処理を行う。しかしながら、信号伝播路の伝搬路環境によっては、図６にマルチパス成分d1, d2, ... で示すように受信電力が比較的大きいパスが他のパスより時間的に離れて到来する場合もあり、このような伝搬路環境においても、前述の実施例の等化処理は全ての受信されたパスに対して等化処理をおこなっている。
【００３７】
つまり、最大遅延シンボル数Ｊ内の受信電力が非常に小さいパス、極端には、受信電力が０のマルチパス成分に対しても等化処理を行い、演算処理に多大な時間を要してしまう。以下では、このような受信電力が無視できる程度に小さいマルチパス成分については、それらに対応する次元を省略することによりベクトル及び行列のサイズを小さくし、演算量、従って演算時間を削減するように更に改善した場合の実施例を説明する。
前述の実施例の2回目の等化処理と同様に、1回目の処理の結果Λ1[b(n)]に対する復号器出力である符号化ビット列b(n)についての軟判定値λ2[b(n)]の尤度b'(n)を式(12)により求めると、その値はほぼ+1又は-1となることを利用して、符号化ビットの推定値ベクトルB'(n)を式(30)のように近似することによって線形フィルタ111のタップ係数G(n)はMatrix Inversion Lemma (逆行列の補助定理)を適用するができ、以下のように求めることができる。
【００３８】
0004187968.tif 000013
ただし、以下に示すようにHL(n)は長さM(Jの縦ベクトルである。
0004187968.tif 000014
出力信号の等価振幅μ(n) も式(23)におけるΛ(n)が式(31)のように近似されることにより、式(34)のように計算される。
一方、Z(n)は式(15)と同様に
Z(n) = G(n)HRc(n)                                   (37)
で与えられる。式(37)で得られた線形フィルタ出力Z(n)を式(25)に使用することにより、線形等化器により導出される外部情報値Λ1[b(n)]を２回目以降の等化処理結果として得ることができる。
【００３９】
ここで、以下に示すようなことを仮定する。等化器の考慮する最大遅延シンボル数Ｊにおいてj=1からj=J-2までのパスは到来しておらず、j=0とj=J-1のパスのみが到来しているものとする。仮に伝送路のインパルス応答を正確に推定することができたならば、有効パス以外の成分はh(n;1),h(n;2),…,h(n;J-2) ≡ 0となる。よって式(36)から、
HL(n)=[h0(n;J-1)…hM-1(n;J-1)0…0…0…0h0(n;0)
…hM-1(n;0)]T (38)
となる。
【００４０】
線形フィルタのタップ係数G(n)は式(35)に示すようにHL(n)から求められるため、
G(n)=[g0(n;J-1)…gM-1(n;J-1) 0…0 g0(n;0)…gM-1(n;0)]T        (39)
となる。
線形等化器の式(25)による軟判定値Λ1[b(n)]導出のために必要な計算としては、式(34)の出力信号の等価振幅μ(n)と式(37)の線形フィルタ出力Z(n)である。μ(n)及び、Z(n)は以下に示すように計算される。
μ(n)=HL(n)HG(n)
=h0(n;J-1)×g0(n;J-1)+…+hM-1(n;J-1)×gM-1(n;J-1)+…+0×0
+……+0×0+…+h0(n;0)×g0(n;0)+…+hM-1(n;0)×gM-1(n;0)
(40)
ここで、HL(n)H 、G(n)の0の要素を省く、即ち以下に示すようにHL(n)H及びG(n)の次元を下げた場合においてもμ(n)の値は当然等しくなる。
【００４１】
0004187968.tif 000015
また、Z(n)は、
0004187968.tif 000016
となる。
【００４２】
式(44)においてG(n)Hは0の要素を有しているため、以下に示すようにその0の要素に対応したRc(n)の値はZ(n)の導出において必要がなくなる。
0004187968.tif 000017
このように、上記のようにRc(n)の次元を下げることができることから、式(14)より受信信号ベクトルR(n)の次元も下げることができる。また、符号間干渉成分レプリカHm(n)B'(n)の次元も下げることができることから、チャネル行列Hm(n)の次元も下げることができる。
【００４３】
上記のように線形等化器の外部情報値導出に伴う計算において到来していないパス成分に関する計算を省くことができることが分かる。即ち、伝送路のインパルス応答推定値、線形フィルタのタップ係数G(n)及び、受信信号ベクトルR(n)、受信信号ベクトルから符号間干渉成分を差し引いたRc(n)において到来していないパス成分のベクトルもしくは行列の要素を省くことができる。従って、線形等化器の軟判定値導出に伴う計算に必要なベクトル成分の次元及び、行列の要素数を下げることができる。
しかし、伝送路のインパルス応答推定誤差によってインパルス応答推定値は0とはならない。そのため、以下に示すようにある閾値hthを設け、比較し判別することになる。例えば、h(n;1),h(n;2),…,h(n;J-2)≦hth ならばh(n;1),h(n;2),…,h(n;J-2)≡0と見なす。Lを閾値hth以上の受信有効パス数とすると以下に示すように遅延シンボル幅Ｊ内の全インパルス応答推定値を表すインパルス応答推定ベクトルHL(n)はMJ次元ベクトルからML次元ベクトルHL'(n)へ次元を下げることができる。
【００４４】
HL(n)=[h0(n;J-1)…hM-1(n;J-1)0…0h0(n;0)…hM-1(n;0)]T            (47)
HL'(n)=[h0(n;J-1)…hM-1(n;J-1)h0(n;0)…hM-1(n;0)]T              (48)
また、チャネル行列Hm(n)の行方向の要素数を2J-1から2L-1へと次元を下げることができる。
【００４５】
【数１０】
0004187968.tif 000018
(49)
【数１１】
0004187968.tif 000019
繰返し処理2回目の線形フィルタのタップ係数ベクトルG(n)は
h(n;1), h(n;2),…, h(n;J-2) ≦ hth
ならば
g0(n;1)…gM-1(n;1), g0(n;2)…gM-1(n;2),…, g0(n;J-2)…gM-1(n;J-2) ≡ 0とし、
G'(n)=[g0(n;J-1)…gM-1(n;J-1) g0(n;0)…gM-1(n;0)]T         (51)
となる。これはHL'(n)HHL'(n)の計算において式(35)から明らかである。また、G(n)においてもMJのベクトルからM×LのベクトルG'(n)へと次元を下げることができる。
【００４６】
同様に、受信信号ベクトルR(n)及び差分ベクトルRc(n)においてもMJのベクトルからMLのベクトルへと次元を下げることができる。
出力信号の等価振幅μ(n)は式(43)によりHL'(n)HとG'(n)から求めることができ、 線形フィルタ出力Z'(n)は式(46)によりG'(n)HとRc'(n)から求めることができるので、いずれも少ない次元ベクトルの演算により導出することができるようになる。
更に、以下に示すようにインパルス応答推定値から生成される式(50)のチャネル行列Hm'(n)において0と見なしたパスの位置の列方向の要素数の次元を下げることができ、式(25)による軟判定値導出に必要なチャネル行列の次元も下げることができる。j=0とj=Jのパスのみを有効パスとした例では、列方向の要素数を(2J-1)から(2L-1)の次元へ下げることができることを示している。
【００４７】
【数１２】
0004187968.tif 000020
図７，８にこの発明による第２実施例の1回目と2回目以降の等化処理における機能構成例を示す。この実施例は、図３，４の第１実施例における機能構成例に対して新たに判別部140とスイッチ170が追加され、タップ係数計算部112を計算部112Aと、記憶部112Bと、判別部112Cとにより構成し、適応推定部106にも判別部106Cを追加した構成となっている。
【００４８】
最初にスイッチ101は端子102側に接続されており、スイッチ160及び170は端子104側に接続されている。繰返し等化における1回目の等化処理でインパルス応答推定値Hm(n)とタップ係数G(n)を得るまでの処理は第１実施例と同様である。この第２実施例では、更に図７において、トレーニング信号が終了した時点の収束したインパルス応答推定値Hm(n)から有効なパスを判別部106Cにより判別する。例えば、図９に示すように最大遅延シンボル数Ｊ内でそれぞれのシンボル遅延時間でのインパルス応答推定値が得られたものとする。判別方法は、例えば図１０に示すようにある閾値hthを設けそれ以上のパスを選択するればよい。閾値hthとして例えば全受信パスの平均電力を使用し、その平均電力以上の受信パスを選択する方法等が可能である。あるいは閾値を設けず、受信電力の高いものからパスを選択してもよい。判別された有効パスを例えば遅延シンボル数で表し、そのタップ係数値ｈと共に記憶部106Bに記憶する。保存データとしては、式(48)のベクトルHL'(n)のデータとして保存してもよいし、式(50)の行列Hm'(n)のデータとして保存してもよく、必要に応じて一方のデータから他方のデータを容易に構成することができる。また、トレーニング信号の終了時点で得られた線形フィルタ111のタップ係数ベクトルG(n)から、インパルス応答推定部100の判定部106Cにおいて判定された有効パスに対応するもののみ、線形フィルタ111のタップ係数ベクトルG'(n)として記憶部112Bに記憶する。
【００４９】
更に、スイッチ160を判別部140側に切り替えて、判別部140によりトレーニング信号が終了後の受信信号、つまり情報シンボル受信信号R(n)中の、有効パスに対応する情報シンボル受信信号R'(n)のみを選択し、最終的に記憶部112Bに記憶されている線形フィルタ111のタップ係数G'(n)を用いてトランスバーサルフィルタ111により線形フィルタ処理する。この線形フィルタ処理出力Z'(n)と最終的に得られたインパルス応答推定値HL'(n)とにより軟判定値計算部120で軟判定値Λ1[b(n)]を計算する。
２回目以降の等化処理では、図８において、スイッチ101は尤度計算部130側に接続され、スイッチ160は判別部140側に接続され、スイッチ170は減算器105の出力側に接続される。記憶部106Bに記憶されているインパルス応答推定値HL(n)を使って尤度計算部130からの推定符号間干渉符号を表す尤度b'(n)をトランスバーサルフィルタ103によりフィルタ処理し、出力レプリカHL(n)b'(n)を減算器105により受信信号サンプル値系列R'(n)から差し引いて差分値Rc'(n)を計算する。インパルス応答推定部100の判定部106Cにおいて判定されたパスについてのみ、判別部140により差分値Rc'(n)を判別し、判別結果を線形フィルタ111へ入力する。線形フィルタ111のタップ係数G'(n)は記憶部106Bに記憶されているインパルス応答推定値HL'(n)のみを入力とし、式(35)により逆行列の補助定理を用いて導出され、記憶部112Bに記憶される。記憶されているインパルス応答推定値HL'(n)と線形フィルタ111のタップ係数G'(n)及び、判定された差分値Rc'(n)とにより軟判定値計算部120で軟判定値Λ1[b(n)]を計算する。
【００５０】
上述のように、この第２実施例によれば、線形等化器の軟判定値を導出するのに要する演算量を削減することができる。一例として、線形等化器を用いた繰返し等化において繰返し処理が1回目では線形等化器のタップ係数を導出するために収束特性が良好な逐次最小２乗法 (RLS: Recursive Least Squares algorithm)を用い、2回目以降ではMatrix Inversion Lemmaを用いた場合の計算機シミュレーションにより得られた誤り率特性を図１１に示す。
変調方式はBPSKを用い、情報伝送速度は10Mbps,フェージング変動の速さを示す最大ドップラー周波数は1000Hzとし、フレーム構成は情報信号として256シンボルに63シンボルの既知パターンであるトレーニング信号を付加した構成をとる。また伝搬路モデルとして図１２に実線で示すj=0とj=4のパス成分のみが到来している伝搬路を仮定し、受信側では2ブランチダイバーシチを行い、復号処理にはSOVA(Soft-Output Viterbi Algorithm)を用いた。また、伝送路推定は理想的に推定が行われたものとし、繰返し回数は３回までとした。
【００５１】
図１１のA1,A2,A3は繰返し回数を1,2,3回とした時、線形等化器のタップ数を0〜4T遅延波まで考慮し、線形等化器のタップ係数として5タップ全ての情報を用いた場合の結果である。B1,B2,B3は同様に繰返し回数を1,2,3回とした時、線形等化器のタップ数として2タップ(0及び4T遅延波のみ)の情報を用いた場合の結果である。
図から明らかなように、線形等化器のタップ数として5タップ用いた場合と2タップのみを用いた場合の結果を比較して、2,3回繰返し処理を行った場合、ほぼ同程度の誤り率特性が得られ、しかも計算量が少なくて済むことを示している。
【００５２】
【発明の効果】
以上述べたようにこの発明の第１実施例によれば、繰返し等化を行う線形等化器において、線形フィルタのタップ係数導出に伴う演算量を削減し、演算処理に要する時間を削減することができる。
この発明の第２実施例によれば、複数パスが到来しているが、そのうち電力が比較的大きいパスが他のパスより時間的に離れて到来している伝搬路環境において、繰返し等化を行う線形等化器において導出される外部情報値導出に伴う演算処理を適応的に削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】繰返し等化の送受信機構成を説明するための図。
【図２】線形適応等化器の構成を説明するための図。
【図３】この発明による適応等化器の実施形態における１回目の等化処理の機能構成図。
【図４】２回目以降の等化処理における機能構成図。
【図５】この発明の効果を説明するための図。
【図６】複数パスが受信される伝搬路環境例を表す図。
【図７】この発明による適応等化器の実施形態における１回目の等化処理の機能構成図。
【図８】２回目以降の等化処理における機能構成図。
【図９】受信信号に含まれるインパルス応答例を表す図。
【図１０】インパルス応答から有効パスを選択する例を表す図。
【図１１】この発明の効果を説明するための図。
【図１２】計算機シミュレーションに用いた伝搬路モデルを説明するための図。
【図１】
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【図２】
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【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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