(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル・サンプル（ｒｉ）の連続値に基づきデジタル・シンボルの連続値を推定する方法であって、
該それぞれのデジタル・シンボルは、Ｍ個の異なる値を取り、該それぞれのデジタル・サンプルは、多くともＬ個の連続するシンボル（ｓｉ）の組合せから得られるものであって、
該方法は、
ｋをＬ−１以下としＭｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行し、すべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離が与えられ、
ランクｎのサンプルを考慮したときに、トレリスの現在の段の様々な状態に到達するすべての遷移がＭ個のグループ（ＧＲ０−ＧＲ３）に分割され、それぞれのグループはランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値の１つと関連する前段の状態から生じるすべての遷移を含み、
様々な集合距離がトレリスの現在の段（ＥＴＧｎ）の様々な状態について計算され、極値的な集合距離を与えられる状態に至る遷移がそれぞれのグループにおいて判断され、
それらＭ個の極値的な集合距離の極値に関連するグループを検出し、前記Ｍ個の極値的な集合距離からシンボル信頼指数が形成され、該検出されたグループに関するランクn−kのシンボルの値に関して決定する、
前記方法。
【請求項２】
情報送信チャネルを等化する方法であって、
前記送信チャネルはＬ個の係数をもつインパルス応答を持ち、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうる連続的に送信されたシンボル（ｓｉ）に対応する連続デジタル・サンプル（ｒｉ）を送出し、
前記方法は、
ｋをＬ−１以下としＭｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行することによりシンボルの連続値を推定する処理ステップを含み、すべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離が与えられ、
ランクｎのサンプルを受信した後、トレリスの現在の段の様々な状態に到達するすべての遷移がＭ個のグループに分割され、それぞれのグループはランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値の１つに関連する前段の状態から生じるすべての遷移を含み、
様々な集合距離がトレリスの現在の段（ＥＴＧｎ）のそれらの様々な状態について計算され、極値的な集合距離を与えられる状態に至る遷移がそれぞれのグループにおいて決定され、
それらＭ個の極値的な集合距離の極値に関連するグループを検出し、前記Ｍ個の極値的な集合距離からシンボル信頼指数が形成され、該検出されたグループに関するランクn−kのシンボルの値に関して決定する、
前記方法。
【請求項３】
集合距離が観測値とサンプルの予想値との間で集計されたエラー・キューであり、それぞれのグループにおいて極小集合距離が与えられた状態に至る遷移が判別され、それらＭ個の極小集合距離のうち最も小さいものと関連するグループを検出（８４）することによりランクｎ−ｋのシンボル（ｓｎ−２）の値に関する決定を下し、この決定に対しそれらＭ個の極小集合距離から形成されたシンボル信頼指数が与えられる請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
Ｍは２に等しく、２つの極小集合距離のうち小さい方と関連するグループを検出するステップが２つの極小集合距離の間の差を計算するステップを含み、この差の符号からランクｎ−ｋのシンボル（ｓｎ−２）の値に関する前記決定が行われ、この差の絶対値から前記シンボル信頼指数の値が得られる請求項３に記載の方法。
【請求項５】
Ｍは２より大きく、Ｍ個の極小集合距離のうち最も小さいものと関連するグループの検出は、前記Ｍ個の極小集合距離のうち最も小さいものを第１の選択（１００）で選ぶことを含み、前記決定に割り当てられたシンボル信頼指数の形成は、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極小集合距離から第２の選択（１０２）で最も小さいものを選ぶことを含み、前記第１の選択および第２の選択から得られる２つの極小集合距離の差（１０３）を計算し、この差の正の値から前記シンボル信頼指数の値を求める請求項３に記載の方法。
【請求項６】
集合距離が観測値とサンプルの予想値との間で集計された類似キューであり、それぞれのグループにおいて極大集合距離が与えられた状態に至る遷移が判断され、それらＭ個の極大集合距離のうち最も大きいものと関連するグループを検出（８５）することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関する決定を下し、この決定に対しそれらＭ個の極大集合距離から形成されたシンボル信頼指数が与えられる請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】
Ｍは２に等しく、２つの極大集合距離のうち大きいほうと関連するグループを検出するステップが２つの極大集合距離の間の差を計算するステップを含み、この差の符号からランクｎ−ｋのシンボルの値に関する前記決定が行われ、この差の絶対値から前記シンボル信頼指数の値が得られる特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
Ｍは２より大きく、Ｍ個の極大集合距離のうち最も大きいものと関連するグループの検出は、前記Ｍ個の極大集合距離のうち最も大きいものを第１の選択（１１０）で選ぶことを含み、前記決定に割り当てられたシンボル信頼指数の形成は、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極大集合距離から第２の選択（１１２）で最も大きいものを選ぶことを含み、前記第１の選択および第２の選択から得られる２つの極大集合距離の差（１１３）を計算し、この差の正の値から前記シンボル信頼指数の値を求める請求項６に記載の方法。
【請求項９】
Ｍを２ｂに等しいとして各シンボルがｂ個のビットで形成され、ビット信頼指数は前記決定の完了後に選択されたランクｎ−ｋのシンボルの各ビットについて形成され、その際に前記選択されたシンボル（ＳＥＵ）と少なくとも関連するビットの値の補数をとることにより前記選択されたシンボルから形成された少なくとも１つの補助シンボル（ＳＡＸ）を使用する請求項５または８に記載の方法。
【請求項１０】
選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数を形成するステップが、
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボル（ＳＡＸ）を形成する第１のステップと、
前記補助シンボル（ＳＡＸ）が属する遷移のグループと関連する極小集合距離を選択する第２のステップと、
前記選択されたシンボル（ＳＥＵ）が属す遷移のグループと関連する極小集合距離と前記補助シンボル（ＳＡＸ）が属す遷移のグループと関連する極小集合距離との差を求める第３のステップを含み、この差の結果から前記ビット信頼指数の値を求める請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数を形成するステップは、
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値を与えることにより補助シンボルの集合（ＳＡＸｊ）を形成する第１のステップと、
補助シンボル（ＳＡＸｊ）がそれぞれ属する遷移のグループと関連する極小集合距離をそれぞれ選択する第２のステップと、
第２のステップでそれぞれ選択した極小集合距離のうち最も小さいものを選択する第３のステップと、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離と第３のステップで選択された極小集合距離との差を求める第４のステップを含み、この差の結果から前記ビット信頼指数の値を求める請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数を形成するステップは、
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボル（ＳＥＵ）の他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボル（ＳＡＸ）を形成する第１のステップと、
前記補助シンボル（ＳＡＸ）が属する遷移のグループと関連する極大集合距離を選択する第２のステップと、
前記選択されたシンボル（ＳＥＵ）が属す遷移のグループと関連する極大集合距離と前記補助シンボル（ＳＡＸ）が属す遷移のグループと関連する極大集合距離との差を求める第３のステップを含み、この差の結果から前記ビット信頼指数の値を求める請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数を形成するステップは、
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値を与えることにより補助シンボルの集合（ＳＡＸｊ）を形成する第１のステップと、
補助シンボル（ＳＡＸｊ）がそれぞれ属する遷移のグループと関連する極大集合距離をそれぞれ選択する第２のステップと、
第２のステップでそれぞれ選択した極大集合距離のうち最も大きいものを選択する第３のステップと、
前記選択されたシンボル（ＳＥＵ）が属す遷移のグループと関連する極大集合距離と第３のステップで選択された極大集合距離との差を求める第４のステップを含み、この差の結果から前記ビット信頼指数の値を求める請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
トレリスがｋをＬ−１未満としてＭｋ個の状態を持つ簡略化されたトレリスである請求項１から１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
トレリスのランクｎの現在の段の状態がランクｎからｎ−ｋ＋１までのｋ個のシンボルに関する仮定に対応し、ランクｎ−ｋのシンボルに関する決定を実行した後、連続する決定をＬ−ｋ−１回実行してそれぞれ得られたｎ−ｋからｎ−Ｌ＋２までのシンボルの値を含む１つかつ同じタグ（ＥＳＴ）にトレリスの現在の段（ＥＴＧｎ）のすべての状態が関連付けられ、トレリスのランクｎの段のそれぞれの状態の集合距離は、ランクｎの段の前記状態で終わりランクｎ−ｋのシンボルの値に対応するランクｎ−１の段の状態から生じる遷移と関連する前記タグに含まれる遷移距離と、前記遷移の発生元のランクｎ−１の段の状態と関連する集合距離から計算される請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
受信したサンプルをチャネルのインパルス応答に整合するフィルタ（ＦＡ）によってフィルタし、推定方法をフィルタ・サンプルに対し実行する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
トレリス内の進行がシンボルの値に関する連続する決定の実行に合わせて調整される請求項１から１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
Ｍ個の異なる可能な値をそれぞれ取りうるデジタル・シンボルの連続値を推定する装置であって、
多くともＬ個の連続シンボル（ｓｉ）の組合せからそれぞれ得られるデジタル・サンプルの連続値を受信できる受信手段と、ｋをＬ−１以下としてＭｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行し、すべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離を与えるという方法でシンボルの連続値を推定できる推定手段を備え、
推定手段（ＭＥＳＴ）は、
ランクｎのサンプルを考慮したときに、トレリスの対応する現在の段の様々な状態に達するすべての遷移をＭ個のグループに分け、それぞれのグループに、ランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値のうちの１つと関連する前段の状態から生じるすべての遷移を含めることができる分割手段（ＭＰＴ）と、
様々な集合距離をトレリスの現在の段のそれらの様々な状態について計算することができる計算手段（ＭＣＬ）と、
極値的な集合距離が与えられている状態に至る遷移をそれぞれのグループ内で判断することができる判断手段（ＭＤＴ）と、
これらのＭ個の極値的な集合距離の極値に関連するグループを検出することにより、該検出されたグループに関するランクｎ−ｋのシンボルの値に関して決定を行うことができる決定手段（ＭＰＤ）と、
これらのＭ個の極値的な集合距離からこの決定に割り当てられているシンボル信頼指数を形成する第１の形成手段（ＭＥＢ１）と、
を備える前記装置。
【請求項１９】
情報送信チャネルを等化するための装置であって、送信チャネルのインパルス応答を表すＬ個の係数を格納するメモリ（ＭＭ）、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうる連続送信されたシンボルに対応する連続デジタル・サンプルを受信できる受信手段、およびｋをＬ−１以下としてＭｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行することによりシンボルの連続値を推定することができ、すべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離が与えられる推定手段（ＭＥＳＴ）を備える等化ブロック（ＢＥＱ）を備え、
推定手段（ＭＥＳＴ）は、
ランクｎのサンプルを受信したときに、トレリスの対応する現在の段の様々な状態に達するすべての遷移をＭ個のグループに分け、それぞれのグループにランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値のうちの１つと関連する前段の状態から生じるすべての遷移を含めることができる分割手段（ＭＰＴ）と、
様々な集合距離をトレリスの現在の段のそれらの様々な状態について計算することができる計算手段（ＭＣＬ）と、
極値的な集合距離が与えられている状態に至る遷移をそれぞれのグループ内で判断することができる判断手段（ＭＤＴ）と、
これらＭ個の極値的な集合距離のうち最小のものと関連するグループを検出することにより、該検出されたグループに関するランクｎ−ｋのシンボルの値に関して決定を行うことができる決定手段（ＭＰＤ）と、
これらのＭ個の極値的な集合距離からこの決定に割り当てられているシンボル信頼指数を形成する第１の形成手段（ＭＥＢ１）と、
を備える装置。
【請求項２０】
集合距離が観測値とサンプルの予想値との間で集計されたエラー・キューであり、判断手段（ＭＤＴ）はそれぞれのグループにおいて極小集合距離が与えられた状態に至る遷移を判断することができ、決定手段（ＭＰＤ）はそれらＭ個の極小集合距離のうち最も小さいものと関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関する決定を行うことができ、第１の形成手段（ＭＥＢ１）がそれらＭ個の極小集合距離からシンボル信頼指数を形成できることを特徴とする請求項１８または１９に記載の装置。
【請求項２１】
Ｍは２に等しく、決定手段（ＭＰＤ）は２つの極小集合距離の間の差を計算できる減算器（ＳＴＲ）を備え、この差の符号からランクｎ−ｋのシンボルの値に関する前記決定が得られ、第１の形成手段（ＭＥＢ１）は前記減算器（ＳＴＲ）を備え、前記減算器によって計算された差の絶対値から前記シンボル信頼指数の値が求められる請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
Ｍは２より大きく、決定手段（ＭＰＤ）はＭ個の極小集合距離のうち最も小さいものを第１の選択で選ぶことができる第１の選択手段（ＳＥＬ１）を備え、
第１の形成手段（ＭＥＢ１）は、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極小集合距離から第２の選択で最も小さいものを選ぶことができる第２の選択手段（ＳＥＬ２）、および前記第１の選択および第２の選択から得られる２つの極小集合距離の差を計算し、この差の正の値から前記シンボル信頼指数の値を求めることができる減算器（ＳＴＲ）、を備える請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
集合距離が観測値とサンプルの予想値との間で集計された類似キューであり、判断手段（ＭＤＴ）はそれぞれのグループにおいて極大集合距離が与えられた状態に至る遷移を判断することができ、
決定手段（ＭＰＤ）は、それらＭ個の極大集合距離のうち最も大きいものと関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関する決定を行うことができ、
第１の形成手段（ＭＥＢ１）がそれらＭ個の極大集合距離からシンボル信頼指数を形成できる、請求項１８または１９に記載の装置。
【請求項２４】
Ｍは２に等しく、決定手段（ＭＰＤ）は２つの極大集合距離の間の差を計算できる減算器（ＳＴＲ）を備え、この差の符号からランクｎ−ｋのシンボルの値に関する前記決定が得られ、第１の形成手段（ＭＥＢ１）は前記減算器を備え、前記減算器によって計算された差の絶対値から前記シンボル信頼指数の値が求められる請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
Ｍは２より大きく、決定手段（ＭＰＤ）はＭ個の極大集合距離のうち最も大きいものを第１の選択で選ぶことができる第１の選択手段（ＳＥＬ１）を備え、
第１の形成手段（ＭＥＢ１）は、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極大集合距離から第２の選択で最も大きいものを選ぶことができる第２の選択手段（ＳＥＬ２）、および前記第１の選択および第２の選択から得られるつの極大集合距離の差を計算し、この差の正の値から前記シンボル信頼指数の値を求めることができる減算器（ＳＴＲ）、を備える請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
Ｍを２ｂに等しいとして各シンボルがｂ個のビットで形成され、前記決定の完了後に選択されたランクｎ−ｋのシンボルの各ビットについてビット信頼指数を形成することができるがそのために前記選択されたシンボルと少なくとも関連するビットの値の補数をとることにより、前記選択されたシンボルから形成された少なくとも１つの補助シンボルを使用する第２の形成手段（ＭＥＢ２）を備える請求項２２または２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記第２の形成手段が、
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボルを形成することができる補助形成手段（ＭＸ、ＣＭＰ）と、
前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離を選択することができる補助選択手段（ＳＥＬＸ１）と、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離と前記補助シンボルが属する遷移のグループと関連する極小集合距離との差を求めることができる補助減算器（ＳＴＲＸ）を備え、この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られることを特徴とする請求項２２と組み合わせた請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記第２の形成手段が、
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値を与えることにより補助シンボルの集合を形成することができる補助形成手段（ＭＥＢＸ）と、
補助シンボルがそれぞれ属す遷移のグループと関連する極小集合距離をそれぞれ選択することができる第１の補助選択手段（ＳＥＬＸ１）と、
第１の補助選択手段でそれぞれ選択した極小集合距離のうち最も小さいものを選択することができる第２の補助選択手段（ＳＥＬＸ２）と、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離と第２の補助選択手段により選択された極小集合距離との差を求めることができる補助減算器（ＳＴＲＸ）と、を備え、
この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる請求項２６に記載の装置。
【請求項２９】
前記第２の形成手段が、
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボルを形成することができる補助形成手段（ＭＸ、ＣＭＰ）と、
前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離を選択することができる補助選択手段（ＳＥＬＸ１）と、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離と前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離との差を求めることができる補助減算器（ＳＴＲＸ）と、を備え、
この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる請求項２５と組み合わせた請求項２６に記載の装置。
【請求項３０】
前記第２の形成手段が、
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値を与えることにより補助シンボルの集合を形成することができる補助形成手段（ＭＥＢＸ）と、
補助シンボルがそれぞれ属す遷移のグループと関連する極大集合距離をそれぞれ選択することができる第１の補助選択手段（ＳＥＬＸ１）と、
第１の補助選択手段でそれぞれ選択した極大集合距離のうち最も大きいものを選択することができる第２の補助選択手段（ＳＥＬＸ２）と、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離と第２の補助選択手段により選択された極大集合距離との差を求めることができる補助減算器（ＳＴＲＸ）と、を備え、
この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られることを特徴とする請求項２５と組み合わせた請求項２６に記載の装置。
【請求項３１】
トレリスがｋをＬ−１未満としてＭｋ個の状態を持つ簡略化されたトレリスである請求項１８から３０のいずれかに記載の装置。
【請求項３２】
トレリスのランクｎの現在の段の状態がランクｎからｎ−ｋ＋１までのｋ個のシンボルに関する仮定に対応し、決定手段はランクｎ−ｋのシンボルに関する決定を実行することができ、推定手段は決定手段により送出された連続する決定をＬ−ｋ−１回実行した後それぞれ得られるランクｎ−ｋからｎ−Ｌ＋２までのシンボルの意を含む１つかつ同じタグ（ＥＳＴ）をトレリスの現在の段（ＥＴＧｎ）のすべての状態と関連付けることができ、計算手段（ＭＣＬ）はランクｎの段の前記状態で終わりランクｎ−ｋのシンボルの値に対応するランクｎ−１の段の状態から生じる遷移と関連する前記タグに含まれる遷移距離と、前記遷移の発生元のランクｎ−１の段の状態と関連する集合距離から計算することができる請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
等化ブロック（ＢＥＱ）がチャネルのインパルス応答に整合するフィルタ（ＦＡ）を電波中継局に備える請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
請求項１８から３３のいずれかに記載の装置を組み込んだ携帯電話。
【請求項３５】
請求項１から１７のいずれかに記載した方法を実行するプログラム・コードを含み、プロセッサで実行することができるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうるデジタル・シンボルの連続値の推定に関する。本発明は、たとえばＧＳＭシステムで提供されているものなど携帯電話の分野の情報送信チャネルの等化に応用するのが好ましいが、それに限るわけではない。
【０００２】
【従来の技術】
送信チャネルにより情報は伝搬手段を使用して送信者から受信者へ伝達される。この伝搬手段は、携帯電話の場合には大気、他の場合にはたとえば他のアプリケーションで使用するケーブルなどの他の伝搬手段とすることができる。デジタル通信システムの性能を制限する基本要因に、当業者にはよく知られている、「シンボル間干渉」と呼ばれる現象がある。このようなシンボル間干渉があると、受信者レベルで、送信された各シンボル（たとえば、「ビット」）の一時的占有が発生し、これは前記シンボルの初期持続時間（たとえば、「ビット時間」よりも長い。
【０００３】
別の言い方をすると、所定の時刻に受信した信号は１つのシンボル（たとえば、「ビット」）に依存するだけでなく、ビット時間を超える持続時間にわたって延長する送信された他のビットまたはシンボルにも依存する。実際、所定の時刻に受信した信号は当該シンボルに依存し、また本質的に隣接するシンボルにも依存する。
【０００４】
シンボル間干渉の原因は複数ある。そのうちの１つは、特に信号が様々な障害物により反射または回折されたときに送信者と受信者の間で信号の伝搬が何度も行われ、受信時に複数の信号のコピーが次々に時間的にずれることによるものである。さらに、シンボル間のこのような干渉は、送信者と受信者の間の伝搬手段によって起こるだけでなく、送信／受信デバイス自体（変調器、フィルタなど）によっても起こる。
【０００５】
シンボル間に干渉のある通信が行われていると、送信チャネルでインパルス応答を推定する問題が発生する。この推定の質は、シンボル間の干渉を排除し、したがって送信されたシンボルに関して正しい決定を下せるかどうかにかかっている。一般に、チャネルのインパルス応答の推定、より単純に「チャネル推定」はＧＳＭ電話領域内で実行され、特に、これは、最小二乗手法を使用したり、送信者と受信者に知られている、また当業者により「トレーニング・シーケンス」と引用されている所定のシンボル列を使用する。このトレーニング・シーケンスは、送信された各シンボル・トレイン（または「バースト」）内に存在する。チャネルの特性の推定が十分正確に行われると、チャネルのインパルス応答の推定された係数はいわゆる「等化(equalization)」処理オペレーションで使用され、これにより受信した信号が復号される、つまり、トレインで送信されたビット（データ）の論理値が取り出される。
【０００６】
等化処理オペレーションの後、従来は、できる限り誤りを訂正するいわゆる「チャネル復号化」処理オペレーションが行われる。チャネル復号化の後、従来は、送信者のレベルで最初に符号化された情報（たとえば、音声）を再構成することを目的とする「ソース復号化」と呼ばれる他の復号化オペレーションが行われる。
【０００７】
受信者のレベルで、一時的に多少遅らせた送信済み信号のバージョンからなる信号を受信するが、利得が異なる場合がある。チャネル等化処理では、単一のシンボルを表すサンプルを取得するチャネルの効果を逆転する。ビタビ(Viterbi)アルゴリズムは、シンボル間干渉で送信時のチャネルを等化するため当業者であればよく知っている従来の処理オペレーションの一部をなす。より正確には、送信チャネルにたとえばＬの係数をもつインパルス応答があり、それぞれがＭ個の異なる可能な値をとる連続送信されたシンボルに対応する連続するデジタル・サンプルを送出する場合、ビタビアルゴリズムを使用してシンボルの連続値を推定する方法は、トレリスを通じて段ごとに進行し、そのすべての段のすべての状態には当業者によく知っている用語による「集合距離(aggregate metrics)」が与えられる。これらの集合距離はたとえば、（シンボルの値に関する仮定に基づく）観測値とサンプルの予測値の間で寄せ集められた（たとえば、ユークリッド・ノルムで計算）エラー・キューである。
【０００８】
従来の方法では、トレリスの状態の数はＭＬ−１に等しく、Ｍはステップｎで各シンボルがとることができる異なる値の数を表し、すなわちランクｎのサンプルを考慮すると、ランクｎ−Ｌ＋１のシンボルに関してＭＬ−１個の決定をとる（最終的にはただ１つの決定を出力するが、これは最も確率の高い経路に沿ってバックトラックすることで得られる）。これらの決定のそれぞれは、当業者によって一般に「ハード決定(hard decision)」と呼ばれるものであり、シンボル信頼指数または「信頼度」が付けられる。
【０００９】
さらに、ランクｎの段の各ノードまたは状態で、前段のＭ個の状態またはノードからそれぞれ発生し、ランクｎ−Ｌ＋１のシンボルのＭ個の異なる値に対応するＭ個の経路または遷移が収束する。当業者に知られている用語によるいわゆる「生き残り(surviving)」経路を使用すると一方の段から他方の段へトレリスによる進行が可能であり、この経路は最小の集合距離を持つものとして選択されている。
【００１０】
十分に長い遅延、通常５Ｌ個のサンプルに対応する遅延の後、すべての生き残りシーケンスは高い確率で同じハード決定をとると想定される。その後、ランクｎ−５Ｌ−（Ｌ−１）のシンボルに関して決定がとられる。より正確には、ハード決定およびこの決定に関連するシンボル信頼指数を確認するために、極小の集合距離を持つ経路に沿ってバックトラックする。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
このような推定処理により比較的大きな遅延を持つシンボルに関して決定をとることが可能になるという事実を別にして、このタイム・スパンで、一方において様々な生き残り経路にそった中間のハード決定を保存し、他方において関連するすべての信頼指数を保存して、最終的に、ランクｎ−５Ｌ−（Ｌ−１）のシンボルに関してその値とそのシンボル信頼指数を取り出す必要がある。これらの保存はシンボルの配列とシンボル信頼指数の配列との２つの配列に対し行われ、それぞれの配列はＭＬ−１行、５Ｌ列で構成される。変調が高次にわたっている場合、つまり、Ｍが大きい場合、このサイズはそれに応じて大きいものとなる。
【００１２】
本発明は、このような欠点を改善することを目的としている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明では、決定の形成とその決定に対応するシンボル信頼指数について、ハード決定をより迅速に行えるようにし、従来技術で必要とされているメモリ容量に比べてメモリをほとんど必要としない推定機能を提案することを目的としている。
【００１４】
本発明は、一面では、シンボルの様々なビットと関連するビット信頼指数を形成する。
【００１５】
本発明では、それぞれが多くともＬ個の連続シンボルの組合せから得られるデジタル・サンプルの連続値を基に、それぞれがＭ個の異なる可能な値を取りうるデジタル・シンボルの連続値を推定するプロセスを提案する。このプロセスは、Ｍｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行するステップからなる。ここで、ｋはＬ−１以下で、段はすべてそれぞれ集合距離が与えられる。
【００１６】
本発明の一般的特徴により、ランクｎのサンプルを考慮した場合、トレリスの現在の段の様々な状態に達した遷移はすべてＭ個のグループに分けられ、それぞれのグループはランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値のうちの１つと関連付けられる前段の状態から生じるすべての遷移を含む。様々な集合距離をトレリスの現在の段の様々な状態で計算する。極値的な集合距離が与えられている状態に移行する遷移がそれぞれのグループ内で判断される。さらに、これらのＭ個の極値的な集合距離の極値と関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関する固有の決定をとるが、この固有の決定に対し、Ｍ個の極値的な集合距離から形成されたシンボル信頼指数が与えられる。
【００１７】
本発明は、情報送信チャネルの等化に適用するのが好ましいが、それに限られるわけではない。そのようなアプリケーションでは、数値Ｌで送信チャネルのインパルス応答の係数の個数を表す。送信チャネルでは、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうる連続して送信されたシンボルに対応する連続デジタル・サンプルを送出する。ここで再び、本発明により、上述と同様の方法で、ランクｎのサンプルを受信したときに、ビタビ型のトレリスの現在の段の様々な状態に至るすべての遷移はＭ個のグループに分けられる。また、上述のものと同じ初歩的処理オペレーションを実行して、ランクｎ−ｋのシンボルの値に関して固有の決定をとり、この固有の決定に割り当てられたシンボル信頼指数を形成する。
【００１８】
本発明は、完全なトレリス（ｋ＝Ｌ−１）または簡略化したトレリス（ｋ＜Ｌ−１）に適用される。
【００１９】
集合距離は、（シンボルの値に関する仮定に基づき）観測値とサンプルの予測値の間で寄せ集められたエラー・キューとすることができる。この場合、本発明による方法の実施モードに応じて、それぞれのグループにおいて、極小集合距離が与えられる状態に至る遷移が判断される。また、これらのＭ個の極小集合距離のうち最も小さいものに関するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関して固有の決定がとられる。この固有の決定には、これらのＭ個の極小集合距離から形成されたシンボル信頼指数が与えられる。
【００２０】
数値Ｍが２の場合、つまりバイナリ変調が必要な場合、２つの極小集合距離のうち小さい方と関連するグループを検出する際に、２つの極小集合距離の差を計算する。この差の符号により、ランクｎ−ｋのシンボルの値に関して前記の固有の決定が行える。この差の絶対値をとると、前記シンボル信頼指数の値が得られる。
【００２１】
数値Ｍが２よりも大きい場合、たとえば、４ＰＳＫまたは８ＰＳＫ変調では、Ｍ個の極小集合距離のうち最も小さいものと関連するグループを検出する際に、Ｍ個の極小集合距離のうち最も小さいものを第１の選択で選ぶ。前記の固有の決定に割り当てられているシンボル信頼指数の形成は、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極小集合距離のうちから最も小さいものを第２の選択で選び、第１の選択および第２の選択から得られる２つの極小集合距離の差を計算する。この差の正の値が、前記シンボル信頼指数の値となる。
【００２２】
一形態として、集合距離は、（シンボルの値に関する仮定に基づき）観測値とサンプルの予測値の間で寄せ集められた類似性キューとすることができる。このような場合、本発明の一実施によれば、それぞれのグループにおいて、極大集合距離が与えられた状態に至る遷移を判断し、Ｍ個の極大集合距離のうち最も大きいものと関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関する固有の決定がなされる。この固有の決定には、これらのＭ個の極大集合距離で形成されたシンボル信頼指数が与えられる。
【００２３】
数値Ｍが２の場合、２つの極大集合距離のうち大きい方と関連するグループを検出する際に、２つの極大集合距離の差を計算する。この差の符号により、ランクｎ−ｋのシンボルの値に関して前記の固有の決定が行える。この差の絶対値をとると、前記シンボル信頼指数の値が得られる。
【００２４】
実施の一形態によれば、数値Ｍが２よりも大きい場合、Ｍ個の極大集合距離のうち最も大きいものと関連するグループを検出する際に、Ｍ個の極大集合距離のうち最も大きいものを第１の選択で選ぶ。前記の固有の決定に割り当てられるシンボル信頼指数の形成で、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極大集合距離のうちから最も大きいものを第２の選択で選び、第１の選択と第２の選択から得られる２つの極大集合距離の差を計算し、この差の正の値が前記シンボル信頼指数の値となる。
【００２５】
上述のように、本発明の目的の１つは、前記の固有の決定の後にランクｎ−ｋのシンボルのビットごとにビット信頼指数を形成することである。より正確に述べると、本発明の一実施形態によれば、各シンボルがｂ個のビットで構成されている場合、Ｍを２ｂとすると、前記の固有の決定の後に、選択されたランクｎ−ｋのシンボルの各ビットについてこの信頼指数を形成するために、前記選択されたシンボルと少なくとも関連するビットの値の補数をとり、前記選択されたシンボルから形成された少なくとも１つの補助シンボルを使用する。
【００２６】
選択されたシンボルの関連するビットについてビット信頼指数を形成する複数の形態が考えられる。
【００２７】
第１の形態によれば、集合距離はエラー・キューであり、選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数の形成は、次のステップを含む。
【００２８】
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボルを形成する第１のステップ、
前記補助シンボルが属する遷移のグループと関連する極小集合距離を選択する第２のステップ、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離と前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離との差を求める第３のステップ。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００２９】
本発明の第２の形態によれば、集合距離はエラー・キューであり、選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数の形成は、次のステップを含む。
【００３０】
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値をそれぞれ与えることにより補助シンボルの集合を形成する第１のステップ、
補助シンボルがそれぞれ属する遷移グループに関連する極小集合距離をそれぞれ選択する第２のステップ、
第２のステップでそれぞれ選択した極小集合距離のうち最も小さいものを選択する第３のステップ、
前記選択されたシンボルが属する遷移グループに関連する極小集合距離と第３のステップで選択された極小集合距離との差を求める第４のステップ。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００３１】
本発明の他の形態によれば、集合距離は類似キューであり、選択されたシンボルの関連ビットについてのビット信頼指数の形成は、次のステップを含む。
【００３２】
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボルを形成する第１のステップ、
前記補助シンボルが属する遷移グループと関連する極大集合距離を選択する第２のステップ、
前記補助シンボルが属する遷移グループと関連する極大集合距離と間の差を求める第３のステップ。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００３３】
本発明のさらに他の形態によれば、集合距離はこれもやはり類似キューであり、選択されたシンボルの関連するビットのビット信頼指数の形成は、次のステップを含む。
【００３４】
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値をそれぞれ与えることにより補助シンボルの集合を形成する第１のステップ、
補助シンボルがそれぞれ属する遷移のグループと関連する極大集合距離をそれぞれ選択する第２のステップ、
第２のステップでそれぞれ選択した極大集合距離のうち最も大きいものを選択する第３のステップ、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離と第３のステップで選択された極大集合距離との差を求める第４のステップ。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００３５】
本発明の目的は、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうるデジタル・シンボルの連続値を推定するデバイスを提供することでもある。このデバイスは、多くともＬ個の連続シンボルの組合せからそれぞれ得られるデジタル・サンプルの連続値を受信できる受信手段と、ｋ≦Ｌ−１としてＭｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行し、すべての段のすべての状態に対しそれぞれ、集合距離を与えるという方法でシンボルの連続値を推定できる推定手段を備える。
【００３６】
本発明の一般的な特徴によれば、推定手段は、次のものを備える。
【００３７】
ランクｎのサンプルを考慮したときに、トレリスの現在の段の様々な状態に達するすべての遷移をＭ個のグループに分け、それぞれのグループにランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値のうちの１つと関連付けられる前段の状態から生じるすべての遷移を含めることができる分割手段、
様々な集合距離をトレリスの現在の段のそれらの様々な状態について計算することができる計算手段、
極値的な集合距離が与えられている状態に至る遷移をそれぞれのグループ内で判断することができる判断手段、
これらのＭ個の極値的な集合距離の極値と関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関して固有の決定をとることができる決定手段、
これらのＭ個の極値的な集合距離からこの固有の決定に割り当てられているシンボル信頼指数を形成することができる第１の形成手段。
【００３８】
本発明の目的は、情報送信チャネルを等化するためのデバイスを提供することでもあり、前記デバイスは、送信チャネルのインパルス応答を表すＬ個の係数を格納するメモリ、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうる連続送信されたシンボルに対応する連続デジタル・サンプルを受信できる受信手段、およびｋ≦Ｌ−１としてＭｋ個の状態を持つビタビ型のトレリス内を段ごとに進行することによりシンボルの連続値を推定することができ、すべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離が与えられる推定手段を備える等化ブロックを備える。
【００３９】
本発明の一般的な特徴によれば、推定手段は、次のものを備える。
【００４０】
ランクｎのサンプルを受信したときに、トレリスの対応する現在の段の様々な状態に達するすべての遷移をＭ個のグループに分け、それぞれのグループにランクｎ−ｋのシンボルのＭ個の可能な値のうちの１つと関連付けられる前段の状態から生じるすべての遷移を含めることができる分割手段、
様々な集合距離をトレリスの現在の段のそれらの様々な状態について計算することができる計算手段、
極値的な集合距離が与えられている状態に至る遷移をそれぞれのグループ内で判断することができる判断手段、
これらのＭ個の極値的な集合距離の極値と関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関して固有の決定を行うことができる決定手段、
これらのＭ個の極値的な集合距離からこの固有の決定に割り当てられているシンボル信頼指数を形成することができる第１の形成手段。
【００４１】
一実施形態によれば、集合距離は（シンボルの値に関する仮定に基づき）観測値とサンプルの予測値との間で寄せ集められたエラー・キューであって、判断手段は、極小集合距離を与えられた状態に至る遷移を各グループ内で判断する。決定手段は、これらのＭ個の極小集合距離のうち最も小さいものと関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関して固有の決定をとることができる。その後、第１の形成手段では、これらのＭ個の極小集合距離からシンボル信頼指数を形成することができる。
【００４２】
本発明の一実施形態によれば、Ｍは２に等しく、決定手段は２つの極小集合距離の間の差を計算できる減算器を備え、この差の符号からランクｎ−ｋのシンボルの値に関する前記の固有の決定が得られる。第１の形成手段は、前記減算器を備え、この減算器で計算して求めた差の絶対値から前記シンボル信頼指数の値が得られる。
【００４３】
本発明の一実施形態によれば、Ｍは２よりも大きく、決定手段はこれらのＭ個の極小集合距離のうち最も小さいものを第１の選択で選ぶことができる第１の選択手段を備える。第１の形成手段は、前記第１の選択の後、選択されていないＭ−１個の残りの極小集合距離のうちから最も小さいものを第２の選択で選ぶことができる第２の選択手段と、第１の選択およい第２の選択から得られる２つの極小集合距離の差を計算することができ、この差の正の値から前記シンボル信頼指数の値を求める減算器を備える。
【００４４】
本発明の一実施形態によれば、集合距離は（シンボルの値に関する仮定に基づき）観測値とサンプルの予測値との間で寄せ集められた類似キューであって、判断手段は、極大集合距離を与えられた状態に至る遷移を各グループ内で決定できる。決定手段は、これらのＭ個の極大集合距離のうち最も大きいものと関連するグループを検出することによりランクｎ−ｋのシンボルの値に関して固有の決定を行うことができる。また、第１の形成手段では、これらのＭ個の極大集合距離からシンボル信頼指数を形成することができる。
【００４５】
Ｍが２に等しく、距離が類似キューの場合、決定手段は２つの極大集合距離の間の差を計算できる減算器を備えるのが好ましく、この差の符号からランクｎ−ｋのシンボルの値に関する前記の固有の決定が得られる。第１の形成手段は、前記減算器を備えるのが好ましく、この減算器で計算して求めた差の絶対値から前記シンボル信頼指数の値が得られる。
【００４６】
本発明の一実施形態によれば、Ｍは２よりも大きく、距離が類似キューの場合、決定手段はこれらのＭ個の極大集合距離のうち最も大きいものを第１の選択で選ぶことができる第１の選択手段を備える。第１の形成手段は、前記第１の選択の完了後に選択していないＭ−１個の残りの極大集合距離のうちからそれらのＭ−１個の残りの極大集合距離のうち最も大きいものを第２の選択で選ぶことができる第２の選択手段と、第１の選択および第２の選択から得られる２つの極大集合距離の差を計算することができ、この差の正の値から前記シンボル信頼指数の値を求める減算器を備える。
【００４７】
本発明の一実施形態によれば、各シンボルをｂ個のビットで構成し、Ｍを２ｂとしており、デバイスは、前記の固有の決定の完了後に選択されたランクｎ−ｋのシンボルの各ビットについてビット信頼指数を形成することができ、その際に前記選択されたシンボルと少なくとも関連するビットの値の補数をとり、前記選択されたシンボルから形成された少なくとも１つの補助シンボルを使用する第２の形成手段を備える。
【００４８】
本発明の一実施形態によれば、集合距離とみなされる集合エラー・キューと互換性があり、第２の形成手段は、次のものを備える。
【００４９】
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボルを形成することができる補助形成手段、
前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離を選択することができる補助選択手段、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離と前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離との差を求めることができる補助減算器。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００５０】
本発明の他の実施形態によれば、集合距離とみなされる集合エラー・キューと同様に互換性があり、第２の形成手段は、次のものを備える。
【００５１】
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値を考慮することにより補助シンボルの集合を形成することができる補助形成手段、
補助シンボルがそれぞれ属する遷移のグループと関連する極小集合距離をそれぞれ選択することができる第１の補助選択手段と、
第１の補助選択手段でそれぞれ選択した極小集合距離のうち最も小さいものを選択することができる第２の補助選択手段と、
前記選択されたシンボルが属する遷移のグループと関連する極小集合距離と第２の補助選択手段により選択された極小集合距離との差を求めることができる補助減算器。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００５２】
本発明の他の実施形態によれば、集合距離とみなされる集合類似キューと互換性があり、第２の形成手段は、次のものを備える。
【００５３】
関連するビットの値のみの補数をとり、選択されたシンボルの他のビットの値については無変更とすることで単一の補助シンボルを形成することができる補助形成手段、
前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離を選択することができる補助選択手段、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離と前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離との差を求めることができる補助減算器。この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００５４】
本発明の他の実施形態によれば、集合距離とみなされる集合類似キューと同様に互換性があり、第２の形成手段は、次のものを備える。
【００５５】
関連するビットの値の補数をとり、選択されたシンボルの他のビットについて可能なすべての値を与えることにより補助シンボルの集合を形成することができる補助形成手段、
補助シンボルがそれぞれ属す遷移のグループと関連する極大集合距離をそれぞれ選択することができる第１の補助選択手段と、
第１の補助選択手段でそれぞれ選択した極大集合距離のうち最も大きいものを選択することができる第２の補助選択手段と、
前記選択されたシンボルが属す遷移のグループと関連する極大集合距離と第２の補助選択手段により選択された極大集合距離との差を求めることができる補助減算器を備え、この差の結果から前記ビット信頼指数の値が得られる。
【００５６】
本発明の目的は、さらに、上で定義したようなデバイスを組み込んだデジタル情報受信機、特に携帯電話を提供することでもある。
【００５７】
本発明の目的は、さらに、プロセッサで使用できる媒体に記録されるある形態のプログラム製品を提供することであり、これは前記製品をプロセッサ内で実行したときに上で定義したようにプロセスを実行するプログラム・コード手段を備える。
【００５８】
本発明のその他の利点よび特徴は、いかなる形でも制限がない実施形態および実施形態の詳細な説明と以下の付属の図面を調べることで明白になるであろう。
【００５９】
【発明の実施の形態】
図１を参照し、本発明がたとえばＧＳＭネットワークの、たとえば携帯電話分野に応用されると仮定する。図１では、ＥＭという参照記号は、送信すべきデータ、たとえば音声を受け取る符号化ブロックＴＣＣを上流に備え、特に、冗長性をデータ・ストリームに導入する従来のいわゆる「チャネル符号化」処理オペレーションを実行する送信機を表す。ＴＣＣブロックからの出力はバイナリ情報のブロックからなる。
【００６０】
ＴＣＣブロックの後には、従来、たとえば当業者によく知られている用語によるＱＰＳＫ型の直交変調またはＭ−ＰＳＫ移相変調を実行し、バイナリ信号をアナログ信号に変換する変調器が続く。このアナログ信号は、送信フィルタＦＥでフィルタされ、アンテナＡＮＴ１を介して受信機に向けて送信される。
【００６１】
送信機ＥＭと、ここでは携帯電話である受信機ＴＰとの間の伝搬手段ＭＰＲは、本件では空気である。
【００６２】
受信機ＴＰ、または携帯電話は、ヘッド側にアナログ段ＰＡＮに結合されたアンテナＡＮＴ２を備えている。アナログ段ＰＡＮは、周波数変換を実行して、変調された受信信号をベースバンドに入れ、フィルタを行って有用な周波数帯部分のみを保持するようにする。コンバータＣＡＮでサンプリングとアナログ／デジタル変換を行った後、デジタル段の役割は、送信チャネルの推定を行い（ＢＳＴブロック）、これらの推定を使用して（ブロックＢＥＱで実行される等化により）シンボル間干渉を排除し、一般に誤り訂正、つまり従来のチャネル復号化（ブロックＴＤＣ）を実行することである。
【００６３】
送信チャネルは、チャネル推定器の上流に配置された要素、つまり特に、アナログ送信および受信デバイス、さらに伝搬の物理的手段ＭＰＲで形成される。ここで、チャネル推定器の上流でアナログ受信段の下流で実行されるデジタル処理オペレーション（たとえばフィルタ）を見つけて考慮することも可能である。
【００６４】
例として、全体として取られた送信チャネルのインパルス応答ＨはＬ個の複素係数ｃ０−ｃＬ−１を持つｚ−１の多項式であると仮定し、これを推定する。このような推定は、たとえば、当業者であれば知っている従来の方法で実行する。より正確には、この推定はいわゆる「学習」推定、つまり、既知の値のビットの連続する列で構成されるトレーニング・シーケンスを使用するものとすることができる。不明な値がチャネルのインパルス応答の係数である数学方程式系は、それぞれ特に干渉および熱雑音を表す追加ベクトルのノルム（ユークリッド）を最小にするベクトルとして多項式Ｈを判断することを目的とする最小二乗法を使用して解くことができる。
【００６５】
もちろん、他の方法も、チャネルのインパルス応答の係数を推定するために使用することができる。それらの他の方法も、当業者にはよく知られており、それらの他の方法についてはここでは詳述しない。
【００６６】
いわゆる「ブラインド」推定、つまり所定のトレーニング・シーケンスを使用しないものを使用することも可能である。
【００６７】
当業者はさらに、チャネルのインパルス応答のブラインド推定を実行することが可能な各種の方法を承知している。例として、Ｊｉｔｅｎｄｒａ  Ｋ．  Ｔｕｇｎａｉｔ著「Ｂｌｉｎｄ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  Ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第４２巻第２／３／４号（１９９４年２月／３月／４月）の記事に言及することができる。
【００６８】
ハードウェアの用語では、たとえば、シグナル・プロセッサによりブロックＢＳＴ全体を具現化することができ、ソフトウェア流に実行されるこのブロック内で処理オペレーションを実行する。こういうわけで、ＢＳＴブロックの完全なハードウェア実施も、たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の形で可能である。
【００６９】
図２により詳しく示されているように、送信チャネルはＬ個の係数ｃ０−ｃＬ−１を持つ有限インパルス応答フィルタと同等である。時刻ｎに受信するそれぞれのデジタル・サンプルは、以下の式（Ｉ）で定義される。
【００７０】
ｒｎ＝ｆｎ＋Ｚｎ    （Ｉ）
ただし、Ｚｎは雑音サンプルを表し、ｆｎは以下の式(II)で定義される。
【００７１】
【数１】
0004076765.tif 000002
ｓｉは、ランクｉのシンボルを表す。
【００７２】
次に等化ブロックＢＥＱは、ビタビ型のトレリス内を段ごとに進行することによりシンボルｓｉの連続値を推定することができる推定手段ＭＥＳＴ（図３）を備え、そのすべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離が与えられる。
【００７３】
そのために、推定手段では、ブロックＢＳＴのメモリＭＭに格納されている、アナログ／デジタル・コンバータＣＡＮによって連続して送出されるデジタル・サンプルと送信チャネルのインパルス応答を表すＬ個の係数を使用する。
【００７４】
トレリスの各段は、一般に、多くともＭＬ−１個の段またはノードを持ち、Ｍはそれぞれのシンボルｓｉが取ることのできるＭ個の異なる可能な値を表す。さらに、ビタビ型のトレリスはそれぞれの状態に到達し前段のいくつかの状態から生じる多くともＭ個の遷移または経路を持つ。
【００７５】
一般に、トレリスの状態の個数は、Ｍｋに等しく、ｋはＬ−１以下、１以上の整数である。したがって、一般に、本発明によれば、トレリス内の進行の各ステップで、ランクｎ−ｋのシンボルに関する決定が生成される。
【００７６】
トレリスが完全トレリスの場合、つまり、チャネルの状態とトレリスの状態さらに遷移の間に完全な対応関係がある場合、状態の個数はＭＬ−１（ｋ＝Ｌ−１）に等しく、遷移の個数はＭに等しい。
【００７７】
本発明はさらに、簡略化されたビタビ型トレリス、つまり状態の個数がＭＬ−１未満、または遷移の個数のＭ未満、またはその両方であるものにも適用される。
【００７８】
この後の説明では、簡単にするため、たとえばインパルス応答に３つの係数がある送信チャネルを使用する４ＰＳＫ変調に対応する１６個の状態（Ｍ＝４、Ｌ＝３）を持つ完全トレリスの例に基づくことにする。
【００７９】
４ＰＳＫ変調では、それぞれのシンボルｓは４つの値をとることができ（たとえば、１０進数表記で０、１、２、および３の値）、２ビットで表される。
【００８０】
図１６および１７では特に、このようなトレリスを示しており、より詳しくは、ランクｎ−１の段ＥＴＧｎ−１およびランクｎの現在の段ＥＴＧｎを表す。
【００８１】
トレリスの状態ＥＴＡの集合は、したがって、ここでは１６個の状態またはノードｎｄ０〜ｎｄ１５で形成される。段ＥＴＧｎ−１の状態は、それぞれランクｎ−２とランクｎ−１のシンボルｓｎ−２およびｓｎ−１に関する仮定に対応している。段ＥＴＧｎの状態ｎｄ０〜ｎｄ１５は、それぞれランクｎ−１とランクｎのシンボルｓｎ−１およびｓｎの値に関する仮定を表している。
【００８２】
さらに、段ＥＴＧｎの状態またはノードｎｄ０〜ｎｄ１５には、シンボルｓｎの値に関して行った仮定の関数として、経路または遷移ＴＲを介して段ＥＴＧｎ−１の状態ｎｄ０〜ｎｄ１５から到達することができる（図１７）。
【００８３】
推定手段（ＭＥＳＴ）は様々な集合距離をトレリスの現在の段ＥＴＧｎの様々な状態について計算することができる計算手段ＭＣＬを備える（図３）。
【００８４】
この点について、段ＥＴＧｎの所定のノードでは、集合距離Ｍｎは以下の式(III)によって定義される。
【００８５】
Ｍｎ＝Ｍｎ−１＋ＭＴＲｎ      (III)
ただし、Ｍｎ−ｉは所与の遷移または経路を使用して段ＥＴＧｎの関連ノードに到達したときの前段ＥＴＧｎ−１のノードの集合距離を表す。さらに、ＭＴＲｎは２つの段ＥＴＧｎ−１とＥＴＧｎの２つの関連ノードを接続する経路に関する距離を表す。
【００８６】
したがって、例を使用して、図１７を特に詳しく参照すると、遷移ＴＲ０を介して段ＥＴＧｎ−１のノードｎｄ０から段ＥＴＧｎのノードｎｄ０への集合距離は、段ＥＴＧｎ−１のノードｎｄ０の集合距離と遷移ＴＲ０と関連する遷移距離との和に等しい。
【００８７】
トレリスの様々な遷移と関連する遷移距離ＭＴＲを判断するいくつかの方法がある。
【００８８】
本発明の第１の形態によれば、集合距離は、（シンボルの値に関する仮定に基づき）観測値とサンプルの予測値の間で寄せ集められたエラー・キューとすることができる。この場合、遷移距離または分岐距離ＭＴＲｎは、次の式(IV)によって定義されるようないわゆる「ユークリッド」距離とすることができる。
【００８９】
【数２】
0004076765.tif 000003
本発明の他の形態によれば、集合距離は、（シンボルの値に関する仮定に基づき）観測値とサンプルの予測値の間で集計された類似キューとすることができる。この場合、等化ブロックＢＥＱの入力側に、インパルス応答が複素共役を「＊」で表記したＨ＊（ｚ−１）に等しい整合フィルタ(matched filter)を設ける必要がある。
【００９０】
このタイプの修正された遷移距離または分岐距離はたとえば、次の式で定義されたものがある。
【００９１】
【数３】
0004076765.tif 000004
ただし、ｙｎは整合フィルタの出力（受信サンプルｒｎから得られる）であり、Ｒｅは実部を表し、ｘｎはチャネルの自己相関を表す（インパルス応答の係数ｃｉから計算で求められる）。
【００９２】
【数４】
0004076765.tif 000005
このタイプの修正された距離は、たとえば「Ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＭＬＳＥ  Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ  ａｎｄ  Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ  ｔｏ  Ｔｉｍｅ−Ｖａｒｙｉｎｇ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ」（Ｇｒｅｇｏｒｙ  Ｅ．  Ｂｏｔｔｏｍｌｅｙ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第４６巻第４号、１９９８年４月）という記事に記載されているような、いわゆる「Ｕｎｇｅｒｂｏｅｃｋ」受信機で使用されている。当業者は、この修正された距離に関する詳細についてこの記事を参照できるであろう。
【００９３】
送信される第１のシンボルの初期値は、０に等しいように取ることができる。
【００９４】
当業者であれば、図１７に示されているように、前段のいくつかの状態から生じる特定の数の遷移または経路が段ＥＴＧｎの各状態またはノードに到達することは理解できるであろう。一方の段から他方の段へのトレリス内の進行は、それらの経路の中から、段ＥＴＧｎの関連する状態についてユークリッド距離（式IV）を選択した場合には極小集合距離、または修正されたタイプの距離（式Ｖ）を選択した場合には極大集合距離を求めることになるものとして定義されたいわゆる「生き残り」経路を選択することにより実行される。
【００９５】
そこで、図１７の例を参照すると、それぞれ状態ｎｄ０、ｎｄ４、ｎｄ８、およびｎｄ１２から生じる４つの遷移ＴＲ０、ＴＲ４、ＴＲ８、およびＴＲ１２は段ＥＴＧｎの状態ｎｄ０に収束する。したがって計算手段では、それぞれ段ＥＴＧｎ−１のノードｎｄ０、ｎｄ４、ｎｄ８、およびｎｄ１２の集合距離とともに遷移ＴＲ０、ＴＲ４、ＴＲ８、およびＴＲ１２の遷移距離ＭＴＲを使用し上述の式（III）および（IV）を適用して（ユークリッド距離の場合）段ＥＴＧｎの状態ｎｄ０の４つの集合距離を計算する。
【００９６】
次に、段ＥＴＧｎ＋１に向かうトレリス内の進行に関して段ＥＴＧｎのノードｎｄ０について極小集合距離（ユークリッド距離の場合）または極大集合距離（修正された距離の場合）を選択する。
【００９７】
ビタビ型のトレリス内の段ごとの進行に対する集合距離の計算は別として、推定手段はランクｎ−Ｌ＋１のシンボル（ここではランクｎ−２のシンボル）の値に関して固有の決定をとり、この固有の決定にシンボル信頼指数を与える。
【００９８】
そこで、この固有の決定と、さらにこのシンボル信頼指数の形成について詳述する。
【００９９】
この点に関して、推定手段ＭＥＳＴは、ランクｎのサンプルを考慮して、トレリスの現在の段ＥＴＧｎの様々な状態に達するすべての遷移をＭ個のグループに分け、それぞれのグループにランクｎ−Ｌ＋１のシンボルのＭ個の可能な値のうちの１つと関連付けられる前段の状態から生じるすべての遷移を含める（図８のステップ８０および８１）。
【０１００】
この分割については図１８、１９、２０、および２１の例の中に示されている。
【０１０１】
より正確に言うと、太字で示されている遷移ＧＲ０の第１のグループ（図１８）は、シンボルｓｎ−２の値００と関連する段ＥＴＧｎ−１の状態から生じる遷移に対応する。
【０１０２】
遷移ＧＲ１のグループ（図１９）は、シンボルｓｎ−２の値０１と関連する段ＥＴＧｎ−１の状態から生じるすべての遷移を含む。
【０１０３】
グループＧＲ２（図２０）は、シンボルｓｎ−２の値１０と関連する段ＥＴＧｎ−１の状態から生じるすべての遷移を含み、グループＧＲ３（図２１）は、シンボルｓｎ−２の値１１と関連する段ＥＴＧｎ−１の状態から生じるすべての遷移を含む。
【０１０４】
次いで計算手段ＭＣＬは、グループＧＲ０〜ＧＲ３のそれぞれについて、トレリスの段ＥＴＧｎの様々な状態ｎｄ０〜ｎｄ１５の様々な集合距離を判断する。この計算では、上記の式（III）と（IV）または上記の（III）と（V）を、使用される分岐距離に応じて使用する。上で示したように、トレリス内の進行に関して、ただ１つの生き残り経路がノードごとに選択される。
【０１０５】
推定手段ではさらに、極値的な集合距離が与えられている状態に至る遷移をそれぞれのグループ内で判断することができる判断手段ＭＤＴも備える。
【０１０６】
「エラー・キュー」型の分岐距離（たとえば、ユークリッド距離）を使用する場合、判断手段では、それぞれのグループにおいて、極小集合距離が与えられている状態に至る遷移の１つを検出する（図８のステップ８２）。
【０１０７】
逆に、「類似キュー」型の距離（たとえば、修正されたＵｎｇｅｒｂｏｅｃｋ距離）を使用する場合、判断手段では、それぞれのグループにおいて、極大集合距離が与えられている状態に至る遷移を判断する（図８のステップ８３）。
【０１０８】
そこで、図２２の例に示されているように、極小集合距離（または極大集合距離、場合に応じて）に至るのは、グループＧＲ０では遷移ＴＲ０であり、グループＧＲ１では遷移ＴＲ１であり、グループＧＲ２では遷移ＴＲ２であり、グループＧＲ３では遷移ＴＲ３であると仮定する。
【０１０９】
次に推定手段ＭＥＳＴは、これらのＭ個の極値的な集合距離の極値に関するグループを検出することによりシンボルｓｎ−２の値に関して固有の決定をとることができる決定手段ＭＰＤ（図３）を備える（図８のステップ８６）。
【０１１０】
より正確には、再び図２２をさらに詳しく参照すると、決定手段は、「エラー・キュー」型の分岐距離（たとえば、ユークリッド距離）の場合、段ＥＴＧｎの状態ｎｄ１、ｎｄ５、ｎｄ８、およびｎｄ１１とそれぞれ関連する４つの集合距離のうち最も小さいものを検出する。
【０１１１】
使用されている分岐距離が「類似キュー」型の距離の場合、決定手段はこれら４つの集合距離のうち最も大きいものを検出する。
【０１１２】
例を使用し、これら４つの距離のうち最も小さい（または最も大きい）ものがノードｎｄ８の距離であると仮定する。この極値的な距離はそれ自体グループＧＲ２の一部を形成する遷移ＴＲ２と関連する。
【０１１３】
その結果、時刻ｎに、決定手段はランクｎ−Ｌ＋１のシンボル（この場合はｎ−２）が値１０（つまり、１０進数だと値３）を持つと決定する。
【０１１４】
Ｍが２に等しい場合、つまり、バイナリ変調が存在する場合（たとえば、それぞれのシンボルは＋１または−１に等しい）、決定手段ＭＰＤは（図４）、判断手段によって形成された２つの極小集合距離Ｍ０とＭ１の差を計算できる減算器ＳＴＲを備える（図９のステップ９０）。
【０１１５】
決定手段ＭＰＤはさらに、前記減算器ＳＴＲとは別に、符号演算子ＳＧＮを備え、２つの極小集合距離Ｍ０とＭ１の差の符号を判別することができる（ステップ９１）。次にこの差の符号により、前記の固有の決定が下される。別の言い方をすると、符号が正であれば、ランクｎ−Ｌ＋１のシンボルは値＋１に等しく、符号が負であれば、このシンボルの値は−１に等しい。
【０１１６】
図４と９を参照して説明した内容は、さらに、分岐距離が「類似キュー」型の修正された距離の場合にも適用される。この場合、Ｍ０とＭ１は、判断手段によって送出される２つの極大集合距離を示す。
【０１１７】
そこで図５および１０を詳しく見ると、Ｍ次変調（Ｍ＞２）の場合、また「エラー・キュー」型の分岐距離（たとえば、ユークリッド距離）が使用される場合、ランクｎ−Ｌ＋１のシンボルの値に関しての決定を示している。
【０１１８】
このような場合、決定手段ＭＰＤは判断手段によって送出されたＭ集合距離Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３（図１０のステップ１００）のうち最も小さいものを第１の選択として選ぶことができる第１の選択手段ＳＥＬ１を備える。これらの極小集合距離Ｍ０〜Ｍ３は、たとえば、図２２に示されており、段ＥＴＧｎの状態ｎｄ１、ｎｄ５、ｎｄ８、およびｎｄ１１に割り当てられたものである。
【０１１９】
すでに上で示したように、最も小さい距離は距離Ｍ２である、つまりノードｎｄ８に割り当てられたものである。
【０１２０】
そして、この結果、上で説明したように、ランクｎ−Ｌ＋１のシンボルの値に関して決定を下せる（図１０のステップ１０１）。
【０１２１】
それでも、Ｍ次変調の場合、ただし「類似キュー」型の分岐距離を使用する場合、第１の選択手段ＳＥＬ１は判断手段によって送出されたＭ個の極大集合距離のうち最も大きいものを判断する（図１１のステップ110）。図１１では、距離Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２、およびＭ３はグループのそれぞれにおける極大集合距離である、また最も大きい極大集合距離は再び距離Ｍ２であると仮定すると、これにより、上ですでに説明した方法と似た方法でランクｎ−Ｌ＋１のシンボルの値に関して決定を行うことが可能になる（図１１のステップ111）。
【０１２２】
決定手段ＭＰＤとは別に、推定手段ＭＥＳＴはランクｎ−Ｌ＋１のシンボルの値に関する固有の決定に割り当てられたシンボル信頼指数をＭ個の極値的な集合距離（極小または極大）から形成できる第１の形成手段ＭＥＢ１（図３）を備える。
【０１２３】
再び図４、５、９、１０、および１１を参照すると、これらの図では、本発明のそれぞれの形態におけるシンボル信頼指数の形成を示している。
【０１２４】
バイナリ変調（Ｍ＝２）の場合、使用する距離の型（エラー・キューまたは類似キュー）に関係なく、第１の形成手段ＭＥＢ１は減算器ＳＴＲ（図４）とともに絶対値演算子ＶＢＳを備える。実際、減算器で計算して求めた差の絶対値（図９のステップ９２）から前記シンボル信頼指数の値が得られる。
【０１２５】
Ｍ次変調（Ｍ＞２）の場合、またエラー・キュー型の分岐距離（たとえば、ユークリッド距離）の場合、第１の形成手段は第２の選択手段ＳＥＬ２を備える（図５）。これら第２の選択手段は、第１の選択手段ＳＥＬ１によって実行された第１の選択１００の完了後に選択されていないＭ−１個の残りの極小集合距離（図１０のＭ０、Ｍ１、Ｍ３）のうちから、それらＭ−１個の残りの極小集合距離のうち最も小さいものを実行する（図１０のステップ１０２）。
【０１２６】
例を使用し、図２４にも示されているように、ステップ１０２でこうして選択された極小集合距離は段ＥＴＧｎのノードｎｄ１で終わる遷移ＴＲ０に対応する距離Ｍ０であると仮定する。
【０１２７】
そこで第１の形成手段は、第１と第２の選択からそれぞれ生じた２つの極小集合距離、この場合は距離Ｍ０とＭ２の差を計算する（図１０のステップ103）ことができる減算器ＳＴＲ（図５）を備える。
【０１２８】
この差の値を正にすることで（図１０のステップ104）、前記シンボル信頼指数の値が得られる。
【０１２９】
図５と１０を参照して説明した内容はすべて、分岐距離が類似キュー型の距離の場合にも類推で適用される。説明したばかりの内容と図１１との唯一の違いは、単に、第２の選択手段がこれらＭ−１個の残りの極大集合距離のうち最も大きいものを第１の選択の完了後に選択してないＭ−１個の残りの極大集合距離から第２の選択として選ぶという事実にある（図１１のステップ112）。
【０１３０】
本発明では、したがって、一般的なケースとして遅延がｋに等しいシンボルに関する決定を得ることが可能であり（ＭＬ−１個の状態を持つトレリスでＬ−１）、これは、従来技術のビタビアルゴリズムの遅延と比較した場合に小さい方の遅延となる。さらに、メモリ内の利得も考慮できる。実際、本発明では、現在の段と集合距離を格納するトレリスの前段に対し記憶領域ベクトルを用意するだけでよい。従来技術のように、５Ｌ個のサンプルからなる１ブロック対しシンボル信頼指数を格納する必要はもはやない。
【０１３１】
最後に、実施コストが安く、速度が得られるという利点とは別に、シンボル信頼指数（当業者にはよく知られている用語による「柔軟な」出力）は品質の向上を示している。実際、復号化した後、性能は多くの場合よく、従来技術の場合よりもいっそう優れている。
【０１３２】
特に、チャネル復号化の後の処理オペレーションを行いやすくするために、ビット信頼指数を値に関する決定の後選択したランクｎ＋Ｌ−１のシンボルのそれぞれのビットに割り当てると都合がよい。そこで、バイナリ変調の場合、シンボル信頼指数をビット信頼指数とマージするとこの場合シンボルと情報ビットがマージするので、多次元変調（Ｍ＞２）の場合にはまったく別のことになる。実際、そこで変調のシンボルは複数の情報ビットを表す。また、従来技術では、多次元変調の場合、下された決定に関するシンボルを形成するそれぞれのビットと関連する信頼度（ビット信頼指数）を出力することが可能な処理は今のところ知られていない。
【０１３３】
本発明は、このようなギャップを塞ぐものである。
【０１３４】
この点に関して、Ｍ２ｂとしてそれぞれのシンボルをｂビットで形成すると、デバイスは固有の前記決定の完了後に選択したランクｎ＋Ｌ−１のシンボルのそれぞれのビットについてビット信頼指数を形成することができる第２の形成手段ＭＥＢ２（図６および７）を備える。これら第２の形成手段ＭＥＢ２は、前記選択されたシンボルＳＥＵと、少なくとも関連ビットの値の補数をとることにより選択されたシンボルから形成された少なくとも１つの補助シンボルを使用する（図１２から図１５）。
【０１３５】
ここで再び、いくつかの形態が考えられる。
【０１３６】
本発明の第１の形態によれば、これは分岐距離がエラー・キュー型の距離（たとえば、ユークリッド距離）の場合に適用可能であり、第２の形成手段ＭＥＢ２は（図６）関連ビットの値のみの補数を取り選択されたシンボルの他のビットの値についてはそのままとすることにより単一の補助シンボルＳＡＸを形成することができる補助形成手段を備える。
【０１３７】
より正確に言うと、これらの補助形成手段は、決定手段に接続され、ビット信頼指数を形成することが望まれる選択されたシンボルＳＥＵの関連ビットを選択することができるマルチプレクサＭＸで形成できる。
【０１３８】
補助形成手段はさらに、マルチプレクサＭＸによって送出されたビット値の補数を取ることを可能にする手段ＣＭＰを備える。
【０１３９】
図１２のステップ１２０と１２１でも示されているプロセスのこの接続点で、固有の補助シンボルＳＡＸが形成されている。例を使用し、図２４を参照すると、選択されたシンボルＳＥＵはシンボル１０とみなされている。また、シンボルＳＥＵの値１のビットに対しビット信頼指数を形成することが望まれていると仮定する。したがって、シンボルＳＡＸはシンボル００である。
【０１４０】
この補助シンボルＳＡＸが形成された後、補助選択手段ＳＥＬＸ１は、前記補助シンボルＳＡＸが属す遷移のグループと関連する極小集合距離を選択することができる（図１２のステップ１２２）。図２４に示されているこの例では、シンボルＳＡＸはグループＧＲ０に属し、グループＧＲ０と関連する極小集合距離は遷移ＴＲ０に対応するステップｎｄ１と関連するものである。
【０１４１】
そこで補助減算器ＳＴＲＸは、選択されたシンボルＳＥＵが属す遷移のグループと関連する極小集合距離（つまり、段ＥＴＧｎの状態ｎｄ８と関連する集合距離（図２４））と前記補助シンボルが属す遷移のグループと関連する極小集合距離（つまり、状態ｎｄ１と関連する集合距離）との差を算出し、結果であるこの差から、シンボルＳＥＵの関連ビットと関連する前記ビット信頼指数の値が求められる（図１２のステップ１２４）。
【０１４２】
同様にユークリッド型の分岐距離で適用可能な本発明の他の形態によれば、第２の形成手段は（図７）このときに、選択されたシンボルＳＥＵの関連ビットの値の補数を取り、選択されたシンボルＳＥＵの他のビットについて可能なすべての値を与えることにより補助シンボルの集合ＳＡＸｊを形成することができる補助形成手段ＭＥＢＸを備える（図１３のステップ１３０、１３１、および１３２）。
【０１４３】
ここで再び、図７に示されているように、補助形成手段はビット信頼指数を確定することが望まれているシンボルＳＥＵの関連ビットを選択できるマルチプレクサＭＸとともにこの関連ビットの値のみの補数を取ることができる手段ＣＭＰを備える。
【０１４４】
図５の例を参照すると、ここでもまた、選択されたシンボルＳＥＵはシンボル１０であると仮定する。また、シンボルＳＥＵのビット１に対しビット信頼指数を形成することが望まれている。
【０１４５】
その結果、補助シンボルＳＡＸ１およびＳＡＸ２は、ビット１の補数を取って０にし、他のビットには値０または値１のいずれかを与えることにより形成される。そこで、補助シンボルＳＡＸ１は値００を持ち、補助シンボルＳＡＸ２は値０１を持つことになる。
【０１４６】
第１の補助選択手段ＳＥＬＸ１は、補助シンボルＳＡＸ１およびＳＡＸ２がそれぞれ属す遷移のグループと関連する極小集合距離をそれぞれ選択する。
【０１４７】
この場合、補助シンボルＳＡＸ１およびＳＡＸ２はＧＲ０およびＧＲ１に属し、極小集合距離はそれぞれ、状態ｎｄ０およびｎｄ５と関連する集合距離である（（図２５）、およびステップ１３３（図１３））。
【０１４８】
第２の補助選択手段ＳＥＬＡＸ２でそれぞれ第１の補助選択手段で選択した極小集合距離のうち最も小さいものを選択する（図１３のステップ１３４）。たとえば、最も小さい距離は状態ｎｄ１に割り当てられたものであると仮定する（図２５）。
【０１４９】
その後補助減算器ＳＴＲＸは、前記選択されたシンボルＳＥＵが属す遷移のグループと関連する極小集合距離（つまり、状態ｎｄ８と関連する集合距離）と第２の補助選択手段によって選択された極小集合距離、つまり遷移ＴＲ０と関連する距離との差を求める。この差の結果（図１３のステップ１３５）から、前記ビット信頼指数の値が得られる。
【０１５０】
選択されたシンボルの関連ビットについてビット信頼指数を計算することが可能な２つの形態に関してここで説明した内容もすべて、分岐距離が「類似キュー」型の距離である場合に適用される。実際、図１４と１５に示されているように、これは単に、「極小」という用語を「極大」に、「最も小さい」という用語を「最も大きい」に置き換えるだけのことである。
【０１５１】
ハードウェアについては、推定手段ＭＥＳＴおよび手段ＭＥＢ２を備えるアッセンブリは、たとえば、シグナル・プロセッサ内に具現化することができ、処理オペレーションはソフトウェアで実行されるこれらの手段内で実行される。これらの処理オペレーションは、当業者であれば、上で述べた処理オペレーションの機能定義に基づいて容易に書き行うことができるプログラム・コードの形態を取る。作成した後、プログラム・コード手段は、たとえば、プロセッサと関連する読み取り専用メモリに格納する。これがそうであれば、手段ＭＥＳＴおよびＭＥＢ２の完全なハードウェア実施も、たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の形で可能である。
【０１５２】
図では、バイナリ変調の場合に、トレリスを通る進行を可能にするプログラム・コードと、シンボルに関する決定を行うステップおよびシンボル信頼指数の計算のステップの例を以下に示す。
【０１５３】
0004076765.tif 000006
【０１５４】
0004076765.tif 000007
【０１５５】
0004076765.tif 000008
【０１５６】
0004076765.tif 000009
【０１５７】
0004076765.tif 000010
【０１５８】
0004076765.tif 000011
【０１５９】
0004076765.tif 000012
【０１６０】
0004076765.tif 000013
【０１６１】
0004076765.tif 000014
【０１６２】
0004076765.tif 000015
【０１６３】
本発明は、情報送信チャネルの等化への応用に限られるわけではない。実際、より一般的には、多くともＬ個の連続シンボルの組合せからそれぞれ得られるデジタル・サンプルの連続値から、それぞれＭ個の異なる可能な値を取りうるデジタル・シンボルの連続値を推定するステップに適用され、ビタビ型のトレリスを介して段ごとに進行するステップを含み、そのすべての段のすべての状態に対しそれぞれ集合距離が与えられる。これは特に、たとえばエラー保護のために、あるいは暗号化のために信号が送信時に故意に修正される場合でもある。
【０１６４】
さらに、本発明は、ここで説明した形態の実施形態および形態の実施に限られるわけではない。実際、本発明は特に、トレリスの状態（完全なトレリスまたは簡略化されたトレリス）の数に関係なく、また採用された距離がユークリッド距離であろうと、整合フィルタの出力側の修正された距離であろうと、その他の距離であろうと、適用される。
【０１６５】
より正確に述べると、完全なトレリスで使用されるビタビアルゴリズムは、送信チャネルによって生じる時間的分散が大きすぎる（Ｌが大きすぎる）か、または変調の次数が増大（Ｍ＞２）する場合には実施することが困難になる場合がある。
【０１６６】
このような問題を多少とも解決するために、当業者にはＤＳＦＥ（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、決定帰還シーケンス推定）という名前で知られている形態があり、これにより、状態の数を減らしたトレリス、つまりｋをＬ−１未満として状態の数がＭｋに等しいトレリスを操作することが可能になる。
【０１６７】
このアルゴリズムは、シンボルの値に関する決定について本発明により修正されている。
【０１６８】
図２６を特に詳しく参照すると、バイナリ変調（Ｍ＝２）という特定の場合に簡略化されたトレリスが示されており、係数Ｌ＝５、数値ｋ＝２となっている（これにより、簡略化されたトレリスは４つの状態またはノードｎｄ０〜ｎｄ３を持つ）。数値ｋは、チャネルの見かけのメモリとして見なすことができる。
【０１６９】
段ＥＴＧｎ−１の状態は、シンボルｓｎ−２およびｓｎ−１に関する仮定に対応している。さらに、それぞれの状態には、トレリスの簡略化という理由により欠損しているシンボルの推定ＥＳＴが関連付けられる。したがって、段ＥＴＧｎ−１では、推定ＥＳＴはシンボルｓｎ−４およびｓｎ−３に関する推定である。
【０１７０】
変調はバイナリであるため、各シンボルはたとえば０または１に等しい。たとえば、ノードｎｄ０には値００が割り当てられ、これはそれぞれ段ＥＴＧｎの２つのシンボルｓｎ−１、ｓｎに対応するか、あるいは段ＥＴＧｎ−２の２つのシンボルｓｎ−３、ｓｎ−２に対応する。値０１はノードｎｄ１に、値１０はノードｎｄ２に、値１１はノードｎｄ３に割り当てられる。
【０１７１】
ランクｎ−ｋのシンボルの２つの反対の値（Ｍ＝２の場合）と関連する前段の２つのノードからそれぞれ生じる２つの遷移ＴＲは、トレリスのランクｎの現在の段のそれぞれのノードに収束する。これら２つの遷移のそれぞれは、ランクｎのシンボルの値に関する同じ仮定に割り当てられる。
【０１７２】
一方の段から他方の段へのトレリス内の従来の方式の進行は、それらの経路の中から、段ＥＴＧｎの関連する状態について使用する距離に応じて極小集合距離または極大集合距離を求めることになるものとして定義されたいわゆる「生き残り」経路を選択することにより実行される。図２６では、簡単のため段ＥＴＧｎ−１で終わる生き残り経路のみを実線で表した段ＥＴＧｎで終わる経路とともに示している（段ＥＴＧｎで選択されていない競合経路は破線で表されている）。
【０１７３】
欠損シンボルｓｎ−３およびｓｎ−２の推定を含む新しいタグＥＳＴも、段ＥＴＧｎのこの関連状態と関連付けられている。タグＥＳＴの値を決定するために、段ＥＴＧｎの関連状態に至った生き残り経路の出発元のノードまたは状態を決定する。たとえば、段ＥＴＧｎのノードｎｄ０は、段ＥＴＧｎ−１のノードｎｄ０から生じる遷移（生き残り経路）ＴＲ０を介して到達する。前段ＥＴＧｎ−１の状態ｎｄ０と関連するタグ、つまり、シンボルｓｎ−４およびｓｎ−３に関する推定を含むタグに関して、段ＥＴＧｎ−１のノードｎｄ０と関連するタグに含まれていたのと同じ値が段ＥＴＧｎのノードｎｄ０でシンボルｓｎ−３の値として保持され、遷移ＴＲ０の出発点であるノードｎｄ０に対応するシンボルｓｎ−２の値が値ｓｎ−２に割り当てられる（ここではｓｎ−２は０に等しい）。
【０１７４】
この従来の方式によるトレリス内の進行とは関係なく、決定手段は、完全なトレリスでの類推から、ランクｎのサンプルを考慮したときにランクｎ−ｋのシンボル（説明した例ではｎ−２）に関して固有の決定を行う。上ですでに説明したように、これにより、５Ｌ個のサンプルに対応して比較的長い時間待たなくて済むようにし、集合距離が極小または極大のノードで終わる経路に沿ってバックトラックすることによりランクｎ−５Ｌ−ｋのシンボルに関する決定を行うことが可能になる。
【０１７５】
ランクｎ−ｋのシンボルに対するこのような固有の決定は、図２７および３０に示されており、完全なトレリスに関してすでに説明したのと同様の方法で実行される。その主要ステップのみここで取り上げる。
【０１７６】
より正確に述べると、説明している例では、段ＥＴＧｎ−１のノードを段ＥＴＧｎのノードに接続している遷移を２つのグループに分割するということである。
【０１７７】
ランクｎ−ｋ（ここではｎ−２）のシンボルの値０に対応する第１のグループは、遷移ＴＲ０、ＴＲ１、ＴＲ２、およびＴＲ３で形成されている（図２７）。
【０１７８】
シンボルｓｎ−ｋの値１に対応する図２８に示されている第２のグループは、遷移ＴＲ４、ＴＲ５、ＴＲ６、およびＴＲ７で形成されている。
【０１７９】
次に、それぞれのグループにおいて、場合に応じて極小または極値的な集合距離が与えられている状態に至る遷移を決定する（図２９）。遷移ＴＲ０およびＴＲ５が選択されていると仮定する。次に、これら２つの極値的な集合距離のうちの極値と関連するグループを検出することによりシンボルｓｎ−２の値に関して固有の決定を行う。図３０で、それが保持されている遷移ＴＲ０である、その結果シンボルｓｎ−２の値が０に等しいと仮定する。
【０１８０】
今説明した形態の実施形態においてシンボルｓｎ−２の値に関する決定は４つのタグＥＳＴに含まれるシンボルｓｎ−２の４つの値と異なり、生き残り経路の選択のためトレリス内の進行に使用されるが、他の形態の実施形態では、タグの計算に関して決定時に取ったシンボルｓｎ−２の値およびトレリス内の進行を使用すると特に都合がよい。実際、前の形態では、それぞれのステップで、トレリス内にある状態の数だけタグを格納する必要がある。また、チャネルが長いほど、タグが大きくなる。このため、さらに、メモリ・アクセス回数も増え、持続時間が必要になり、これがペナルティとなる可能性がある。
【０１８１】
これから説明する形態の実施形態では、トレリスの所定の段のすべてのノードについて固有のタグを提案することにより、このような欠点をなくすことが可能である。
【０１８２】
より正確には、トレリスのランクｎの現在の段の状態がランクｎからｎ−ｋ＋１までのｋ個のシンボルに関する仮定に対応することが想起される。ランクｎ−ｋのシンボルに関する固有の決定を下した後、Ｌ−Ｋ−１の連続する固有の決定の間にそれぞれ得られたランクｎ−ｋからｎ−Ｌ＋２までのシンボルの値を含む１つかつ同じタグＥＳＴは、トレリスの現在の段ＥＴＧｎのすべての状態と関連付けられる。
【０１８３】
トレリスのランクｎの段のそれぞれの状態の集合距離を、前記タグに含まれるランクｎ−ｋのシンボルの値に対応する、ランクｎの段の前記状態で終わりランクｎ−１の段の状態から生じる遷移と関連する遷移距離（分岐距離）と、前記遷移が生じるランクｎ−１の段の状態と関連する集合距離から計算する。
【０１８４】
別の言い方をすると、再び図３０において、決定手段はランクｎ−ｋ（ここではｎ−２）のシンボルの値が０に等しいと決定していたということである。その結果、段ＥＴＧｎのすべての状態に割り当てられたタグＥＳＴは、トレリス内の前のステップのときに実行された固有の決定から得られたシンボルｓｎ−３の値とともにシンボルｓｎ−２に関する決定の値も含む。
【０１８５】
このことから、図３１に示されているように、段ＥＴＧｎのそれぞれのノードにおいて、生き残り経路の選択の調整がシンボルｓｎ−２の値によって行われることになる。
【０１８６】
より正確には、シンボルｓｎ−２の値０に対応する状態ｎｄ０およびｎｄ１から生じる遷移ＴＲ０、ＴＲ１、ＴＲ２、およびＴＲ３のみが選択されることになる。シンボルｓｎ−２の値１に対応する他の遷移、つまり遷移ＴＲ４、ＴＲ５、ＴＲ６、およびＴＲ７は選択されない。また、その結果、段ＥＴＧｎの状態の新しい集合距離はこうして選択された遷移から計算で求められる。
【０１８７】
別の言い方をすると、トレリス内の進行はここでは、シンボルの値に関する連続する決定に合わせて調整されるということである。
【０１８８】
図２６などを参照しながらここで説明した２つの形態は、使用する距離がユークリッド距離であるか、あるいは修正された距離であるかに関係なく適用される。他方、修正された距離の操作は有利な面がある。実際、整合フィルタを導入することにより、チャネルの自己相関機能が導入される。これにより、整合フィルタによって出力されるランクｎのサンプルは、ランクｎのシンボルの前に送信されるシンボルとランクｎのシンボルの後に送信されるシンボルによって決まる。したがって、修正ＤＦＳＥアルゴリズムは、簡略化されたトレリスで動作するが、乱れる場合がある。驚くことに、修正された距離を使用する場合には実質的に当てはまらないことがあることが観察された。
【０１８９】
さらに、整合フィルタの出力のところで作動させることにより、伝搬チャネルの位相の関与はもはや必要ない。こうして、位相最小チャネルであろうと位相最大チャネルであろうと、あるいは位相がその２つの極値の間のどこにあろうと、信号は常に、整合フィルタの出力に出る信号とまったく同じである。
【０１９０】
さらに、整合フィルタの存在を考慮するために行う距離の修正も、簡略化に寄与する。実際、「類似キュー」型の距離では、（ユークリッド距離の２つの乗算とは反対に）トレリス内の進行に関する最終計算が乗算を含まないようにいくつかの項をあらかじめ計算することで、アルゴリズムのハードウェアによる実施を容易にすることができる。
【０１９１】
簡略化したトレリスに関して説明したシンボルの値に対する連続する決定に合わせてトレリス内の進行を調整するステップは、もちろん同じように、完全なトレリスにも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による装置を組み込んだ情報受信機の概略図である。
【図２】送信チャネルの数学的表現を示す図である。
【図３】本発明による様々な実施形態の内部アーキテクチャを示す図である。
【図４】本発明による様々な実施形態の内部アーキテクチャを示す図である。
【図５】本発明による様々な実施形態の内部アーキテクチャを示す図である。
【図６】本発明による様々な実施形態の内部アーキテクチャを示す図である。
【図７】本発明による様々な実施形態の内部アーキテクチャを示す図である。
【図８】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図９】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１０】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１１】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１２】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１３】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１４】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１５】本発明による方法の様々な実施形態を示す流れ図である。
【図１６】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図１７】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図１８】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図１９】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２０】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２１】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２２】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２３】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２４】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２５】本発明によるトレリス内の進行を示す図である。
【図２６】簡略化したトレリス内の進行を示す図である。
【図２７】簡略化したトレリス内での本発明による決定を示す図。
【図２８】簡略化したトレリス内での本発明による決定を示す図。
【図２９】簡略化したトレリス内での本発明による決定を示す図。
【図３０】簡略化したトレリス内での本発明による決定を示す図。
【図３１】本発明による決定を使用する、本発明による簡略化したトレリス内の進行を示す他の図である。
【符号の説明】
８４、８５    検出
１００、１１０    第１の選択
１０２、１１２    第２の選択
ＥＴＧｎ    現在の段
ＧＲＤ−ＧＲ３    Ｍ個のグループ
ｒｉ    連続デジタル・サンプル
ｓｉ    連続送信シンボル
ｓｉ    連続シンボル
ｓｎ−２    シンボル
ＢＥＱ    等化ブロック
ＥＳＴ    タグ
ＦＡ    フィルタ
ＭＥＳＴ    推定手段
ＭＰＴ    分割手段
ＭＣＬ    計算手段
ＭＤＴ    判断手段
ＭＰＤ    決定手段
ＭＥＢ１    第１の形成手段
ＭＥＢ２    第２の形成手段
ＭＸ、ＣＭＰ、ＭＥＢＸ    補助形成手段
ＭＭ    メモリ
ＳＴＲ    減算器
ＳＴＲＸ    補助減算器
ＳＥＬ１    第１の選択手段
ＳＥＬ２    第２の選択手段
ＳＥＬＸ１    第１の補助選択手段
ＳＥＬＸ２    第２の補助選択手段
ＳＥＵ    選択されたシンボル
ＳＡＸ    補助シンボル
ＳＡＸｊ    補助シンボルの集合
【図１】
0004076765.tif 000016
【図２】
0004076765.tif 000017
【図３】
0004076765.tif 000018
【図４】
0004076765.tif 000019
【図５】
0004076765.tif 000020
【図６】
0004076765.tif 000021
【図７】
0004076765.tif 000022
【図８】
0004076765.tif 000023
【図９】
0004076765.tif 000024
【図１０】
0004076765.tif 000025
【図１１】
0004076765.tif 000026
【図１２】
0004076765.tif 000027
【図１３】
0004076765.tif 000028
【図１４】
0004076765.tif 000029
【図１５】
0004076765.tif 000030
【図１６】
0004076765.tif 000031
【図１７】
0004076765.tif 000032
【図１８】
0004076765.tif 000033
【図１９】
0004076765.tif 000034
【図２０】
0004076765.tif 000035
【図２１】
0004076765.tif 000036
【図２２】
0004076765.tif 000037
【図２３】
0004076765.tif 000038
【図２４】
0004076765.tif 000039
【図２５】
0004076765.tif 000040
【図２６】
0004076765.tif 000041
【図２７】
0004076765.tif 000042
【図２８】
0004076765.tif 000043
【図２９】
0004076765.tif 000044
【図３０】
0004076765.tif 000045
【図３１】
0004076765.tif 000046