(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれＭ値（Ｍは２以上）をとるＮ個（Ｎは２以上）のデジタル信号の組み合わせから得られるＭN個の信号点で表される多重信号にアナログ処理を実行して送信信号を生成するアナログ送信部と、
前記アナログ送信部のアナログ特性と、受信装置が受信した前記多重信号の信号点から理想的な信号点までの距離、および、前記受信装置が受信した前記多重信号と前記多重信号のレプリカとの相関ピークと該相関ピークの理想値との差分と、に基づきパラメータが調整済のニューラルネットワークで前記デジタル信号を多重化して前記多重信号を生成する信号多重学習部と、
を備えることを特徴とする送信装置。
【請求項２】
前記デジタル信号のシンボルレートを調整する入力信号処理部、
を備え、
前記信号多重学習部は、前記入力信号処理部でシンボルレートが調整された後の前記多重信号を得る、
ことを特徴とする請求項１に記載の送信装置。
【請求項３】
前記アナログ特性、前記距離および前記差分に基づいて前記パラメータを更新する学習実行部、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の送信装置。
【請求項４】
前記学習実行部は、前記多重信号と前記アナログ特性とに基づいて算出する誤差関数が小さくなるように前記パラメータを更新する、
ことを特徴とする請求項３に記載の送信装置。
【請求項５】
前記信号多重学習部と同様の機能および前記学習実行部と同様の機能を有する学習装置へ前記アナログ特性を送信し、前記学習装置が有するニューラルネットワークのパラメータを前記学習装置に調整させるアナログ特性送信部と、
前記学習装置が有するニューラルネットワークのパラメータの調整結果に基づいて、前記信号多重学習部が利用するニューラルネットワークのパラメータの設定を変更する学習結果設定部と、
を備えることを特徴とする請求項３または４に記載の送信装置。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークを畳み込みニューラルネットワークとする、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の送信装置。
【請求項７】
Ｎ個の前記デジタル信号を行列化して前記畳み込みニューラルネットワークへ入力する行列化処理部、
を備えることを特徴とする請求項６に記載の送信装置。
【請求項８】
それぞれＭ値（Ｍは２以上）をとるＮ個（Ｎは２以上）のデジタル信号の組み合わせから得られるＭN個の信号点で表される多重信号にアナログ処理を実行して送信信号を生成するアナログ送信部を備える送信装置が実行する送信方法であって、
前記アナログ送信部のアナログ特性と、受信装置が受信した前記多重信号の信号点から理想的な信号点までの距離、および、前記受信装置が受信した前記多重信号と前記多重信号のレプリカとの相関ピークと該相関ピークの理想値との差分と、に基づきパラメータが調整済のニューラルネットワークで前記デジタル信号を多重化して前記多重信号を生成する第１のステップと、
前記第１のステップで生成した多重信号に前記アナログ処理を実行し、得られた信号を送信する第２のステップと、
を含むことを特徴とする送信方法。
【請求項９】
それぞれＭ値（Ｍは２以上）をとるＮ個（Ｎは２以上）のデジタル信号の組み合わせから得られるＭN個の信号点で表される多重信号にアナログ処理を実行して送信信号を生成するアナログ送信部を備える送信装置を制御するプログラムを記憶する記憶媒体であって、
前記プログラムは、
前記アナログ送信部のアナログ特性と、受信装置が受信した前記多重信号の信号点から理想的な信号点までの距離、および、前記受信装置が受信した前記多重信号と前記多重信号のレプリカとの相関ピークと該相関ピークの理想値との差分と、に基づきパラメータが調整済のニューラルネットワークで前記デジタル信号を多重化して前記多重信号を生成する第１のステップと、
前記第１のステップで生成した多重信号に前記アナログ処理を実行し、得られた信号を送信する第２のステップと、
を前記送信装置に実行させることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号を多重して送信する送信装置、送信方法および記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、送信装置で拡散系列による拡散処理後の信号を多重して送信し、受信装置において受信信号を逆拡散することによって元の信号を得る通信システムがある。この技術は、例えば、測位信号などを送信する衛星に搭載された送信装置で利用されている。【０００３】
衛星通信システムにおいては衛星の小型化、低消費電力化が重要課題であるが、この課題を解決するためには送信装置における増幅器の電力付加効率を向上させることが効果的である。例えば、送信信号の観点で増幅器の電力付加効率を考えた場合、送信信号のピーク対平均電力比とも称されるＰＡＰＲ（Peak  to  Average  Power  Ratio）を小さく抑える必要がある。送信装置に用いる増幅器は出力電力が大きいほど電力付加効率が良くなる。このため、動作点をできるだけ出力電力の最大値に近づけるのが望ましい。しかしながら、出力電力が一定の閾値を超えると、送信信号としては許容できないほどの非線形歪みが生じてしまう。すなわち、歪みと電力付加効率との間にトレードオフが存在する。送信信号のＰＡＰＲが小さいほど、動作点と閾値の差分であるバックオフを小さくすることができ、電力付加効率を向上することができる。【０００４】
複数の信号を単純に多重する場合、特に信号間に割り当てられる信号電力が異なると各信号の振幅が異なり、多重した信号が定包絡線にならないという問題がある。その結果、時間軸で信号波形が歪んでＰＡＰＲが増大するため、バックオフを大きく取る必要があり、電力付加効率が低下する。それゆえに、多重化信号が定包絡線となるようにすることが必要とされている。【０００５】
特許文献１では、ＰＯＣＥＴ（Phase-Optimized  Constant-Envelope  Transmission）方式と呼ばれる多重方式について記載されている。ＰＯＣＥＴ方式は、多重する信号電力や信号間の位相関係などの制約の下、多重化後の信号の包絡線を最小化することを目的関数とした最適化問題を解くことにより、多重化する元信号の０，１の組み合わせに対応する位相情報を得て、その位相情報を基に多重信号を生成することで受信装置における歪みを最小にしつつ定包絡線にて送信する技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第９１９７２８２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記従来の技術によれば、多重した信号は定包絡線変調になるため、衛星の電力増幅器を非線形の飽和領域で動作し続けることができ、電力付加効率が向上するという効果を得られる。しかしながら、長期にわたる衛星の運用で増幅器等のアナログ回路の特性が変化した場合、多重した信号が定包絡線変調にならないため、衛星の電力増幅器を非線形の飽和領域で動作し続けることができず、電力付加効率が低下するといったことが考えられる。この対策として、アナログ回路を監視し、そのアナログ特性を考慮した多重信号を生成することが考えられるが、そのためにはアナログ特性を数式化する必要がある点、数式が数学的に最適化できるか判定する点の２点を考える必要があり設計難易度が上がるといった問題がある。【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、設計難易度が上がるのを回避しつつアナログ特性を考慮した多重信号を生成することが可能な送信装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる送信装置は、それぞれＭ値（Ｍは２以上）をとるＮ個（Ｎは２以上）のデジタル信号の組み合わせから得られるＭN個の信号点で表される多重信号にアナログ処理を実行して送信信号を生成するアナログ送信部と、アナログ送信部のアナログ特性と、受信装置が受信した多重信号の信号点から理想的な信号点までの距離、および、受信信号が受信した多重信号と多重信号のレプリカとの相関ピークと該相関ピークの理想値との差分と、に基づきパラメータが調整済のニューラルネットワークでデジタル信号を多重化して多重信号を生成する信号多重学習部と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明にかかる送信装置は、設計難易度が上がるのを回避しつつアナログ特性を考慮した多重信号を生成することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる送信装置の機能構成例を示す図
【図２】本発明にかかる送信装置を実現するハードウェアの第１の構成例を示す図
【図３】本発明にかかる送信装置を実現するハードウェアの第２の構成例を示す図
【図４】実施の形態１にかかる送信装置を構成する信号多重学習部のニューラルネットワークを学習させる動作の一例を示すフローチャート
【図５】実施の形態１にかかる送信装置に入力される複数の信号の一例を示す図
【図６】実施の形態１にかかる送信装置が多重する信号の取り得るパターンを示す図
【図７】実施の形態１にかかる送信装置のアナログ特性抽出部が抽出するアナログ特性の一例を示す図
【図８】実施の形態１にかかる送信装置の信号多重学習部に適用されるニューラルネットワークの構成例を示す図
【図９】実施の形態１にかかる学習実行部が誤差関数の計算方法を説明するための第１の図
【図１０】実施の形態１にかかる学習実行部が誤差関数の計算方法を説明するための第２の図
【図１１】実施の形態１にかかる送信装置が多重信号を送信する動作の一例を示すフローチャート
【図１２】実施の形態１にかかる送信装置を構成する信号多重学習部の入出力結果の一例を示す図
【図１３】図１２に示す入出力結果を信号点にマッピングした結果を示す図
【図１４】本発明の実施の形態２にかかる送信装置および学習装置の機能構成例を示す図
【図１５】実施の形態２にかかる送信装置を構成する信号多重学習部のニューラルネットワークを学習させる動作の一例を示すフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態３にかかる送信装置の機能構成例を示す図
【図１７】実施の形態３にかかる送信装置を構成する信号多重学習部の畳み込みニューラルネットワークを学習させる動作の一例を示すフローチャート
【図１８】実施の形態３にかかる送信装置の信号多重学習部に適用される畳み込みニューラルネットワークの構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施の形態にかかる送信装置、送信方法および記憶媒体を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる送信装置の機能構成例を示す図である。本実施形態にかかる送信装置１００は、２つ以上の外部から取得したデータを拡散して得られた拡散データを入力とし、装置のアナログ特性および設定された制約条件から多重信号を得る。ここで、入力信号となる２つ以上の拡散データは、それぞれ、例えば、メッセージデータまたは固定の繰返しパターンのデータを拡散処理して生成される。また、装置のアナログ特性は、送信回路などのアナログ回路の特性を意味する。なお、本実施の形態において送信装置１００が送信する信号は「０」もしくは「１」とするが、これら以外の数値を送信してもよい。送信装置１００は、例えば、衛星通信システムを構成する衛星に搭載される。
【００１４】
図１に示すように、送信装置１００は、入力信号処理部１と、信号多重学習部２と、アナログ送信部３と、アナログ特性抽出部４と、学習実行部５と、を備える。
【００１５】
入力信号処理部１は、外部から入力される２つ以上の拡散データそれぞれのシンボルレートの最小公倍数となるように各拡散データのシンボルレートを調整し、信号多重学習部２に出力する。
【００１６】
信号多重学習部２は、ニューラルネットワークで構成される。信号多重学習部２は、入力信号処理部１でシンボルレートが調整された後の２つ以上の拡散データをニューラルネットワークの入力とし、ニューラルネットワークのパラメータに従い出力される結果を信号多重結果とし、アナログ送信部３に出力する。すなわち、信号多重学習部２は、シンボルレート調整後の複数の拡散データを、ニューラルネットワークを利用して多重化し、複数の拡散データが多重化された多重信号を生成する。
【００１７】
アナログ送信部３は、信号多重学習部２から入力される多重信号に対し、増幅、ノイズ除去などのアナログ処理を行い多重信号の波形を整形し、波形整形後の多重信号を送信する。なお、アナログ送信部３が多重信号の増幅、ノイズ除去などを行い波形整形後の多重信号である送信信号を生成する手段は一般的な構成で実現可能であり、従来同等のため説明を省略する。
【００１８】
アナログ特性抽出部４は、アナログ送信部３の線形歪みおよび非線形歪みを抽出し、抽出した線形歪みおよび非線形歪みをアナログ特性として学習実行部５に出力する。アナログ特性抽出部４がアナログ送信部３から線形歪みおよび非線形歪みを抽出する手段は一般的な構成で実現可能であり、従来同等のため説明を省略する。
【００１９】
学習実行部５は、アナログ特性抽出部４から得たアナログ特性と、あらかじめ設定された多重信号の制約条件とに基づいて、信号多重学習部２を構成するニューラルネットワークのパラメータを更新する。
【００２０】
なお、本実施の形態では、外部で生成された複数の拡散データが送信装置１００に入力されるものとして説明を行うが、複数のデータそれぞれを拡散して複数の拡散データを生成する処理を送信装置１００の内部で行う構成としてもよい。また、入力信号処理部１がシンボルレートを調整する処理を送信装置１００の外部で行う構成、すなわち、入力信号処理部１を省略し、シンボルレート調整後の複数の拡散データが送信装置１００に入力される構成としてもよい。
【００２１】
次に、送信装置１００を実現するハードウェアについて説明する。送信装置１００は、図２または図３に示す構成のハードウェアで実現することが可能である。
【００２２】
図２は、本発明にかかる送信装置１００を実現するハードウェアの第１の構成例を示す図である。また、図３は、本発明にかかる送信装置１００を実現するハードウェアの第２の構成例を示す図である。図２は、送信装置１００の要部、具体的には、入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５を専用のハードウェアである処理回路１０２で実現する場合のハードウェア構成を示す。処理回路１０２は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ(Field  Programmable  Gate  Array)、またはこれらを組み合わせた回路である。なお、図２に示す例では、入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５を単一の処理回路１０２で実現するものとしたがこれに限定されない。ハードウェアが複数の処理回路１０２を備え、入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５をそれぞれ異なる処理回路１０２で実現してもよい。
【００２３】
入力部１０１は、送信装置１００に対する入力信号、すなわち、複数の拡散データを外部から受信する回路である。また、出力部１０３は、送信装置１００で生成した多重信号を外部に出力する回路でありアナログ送信部３を実現する。
【００２４】
なお、入力信号処理部１が行うシンボルレートの調整処理を入力部１０１が行うようにしてもよい。すなわち、入力部１０１が入力信号処理部１を実現してもよい。
【００２５】
図３は、図２に示す処理回路１０２をメモリ１０４およびプロセッサ１０５で実現する場合のハードウェア構成、すなわち、送信装置１００の要部をメモリ１０４およびプロセッサ１０５で実現する場合のハードウェア構成を示す。メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically  Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）等の、不揮発性または揮発性のメモリである。プロセッサ１０５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）ともいう）である。
【００２６】
送信装置１００の要部をメモリ１０４およびプロセッサ１０５で実現する場合、入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５として動作するための処理が記述されたプログラムをプロセッサ１０５が実行することにより、これらの各部が実現される。入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５として動作するための処理が記述されたプログラムはメモリ１０４に予め格納されている。プロセッサ１０５は、メモリ１０４に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５として動作する。
【００２７】
なお、入力信号処理部１、信号多重学習部２、アナログ特性抽出部４および学習実行部５の一部をメモリ１０４およびプロセッサ１０５で実現し、残りを図２に示す処理回路１０２と同様の専用のハードウェアで実現してもよい。
【００２８】
また、上記のプログラムは、メモリ１０４に予め格納されているものとしたがこれに限定されない。上記のプログラムは、ＣＤ（Compact  Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）−ＲＯＭなどの記憶媒体に書き込まれた状態でユーザに供給され、ユーザがメモリ１０４にインストールする形態であってもよい。
【００２９】
次に、送信装置１００の動作について説明する。本実施の形態にかかる送信装置１００では、アナログ送信部３を構成するアナログ回路のアナログ特性と、多重信号の制約条件とを基にニューラルネットワークの学習を行い、学習を行ったニューラルネットワークで多重信号を生成することで、アナログ回路のアナログ特性を補償した多重信号を生成する。これにより、例えば、送信装置１００が衛星に搭載され、長期にわたり運用される場合でも、信号特性を劣化させることなく信号を送信し続けることができるという効果が得られる。
【００３０】
まず、信号多重学習部２のニューラルネットワークを学習させる動作について説明する。図４は、実施の形態１にかかる送信装置１００を構成する信号多重学習部２のニューラルネットワークを学習させる動作の一例を示すフローチャートである。
【００３１】
送信装置１００は、２つ以上の拡散データを取得する（ステップＳ１）。ここでは、一例として図５に示すようなシンボルレートの信号Ａ〜信号Ｄの４信号が外部から送信装置１００に入力されたものとして説明を続ける。すなわち、入力信号処理部１が信号Ａ〜信号Ｄを取得する。図５は、実施の形態１にかかる送信装置１００に入力される複数の信号の一例を示す図である。図５に示すように、信号Ａ〜信号Ｄは、シンボルレートがそれぞれ異なり、中心周波数は信号Ａおよび信号Ｄがｆ１、信号Ｂおよび信号Ｃがｆ２とする。また、信号Ａ〜信号Ｄの各信号の制約条件（送信電力比および位相）はそれぞれ異なる。制約条件を送信電力比および位相で表す場合の例を示したが制約条件の要素はこれらに限定されない。なお、図５に示す各信号の制約条件は、信号多重学習部２が生成する多重信号の制約条件とは異なる。多重信号の制約条件は別途定められているものとする。
【００３２】
次に、入力信号処理部１が、取得した拡散データのシンボルレートを調整する（ステップＳ２）。図５に示した４信号を多重する場合、それぞれのシンボルレートの最小公倍数は１２．２７６ＭＨｚのため、入力信号処理部１は、信号Ａは１２倍、信号Ｂは６倍、信号Ｃは２倍のオーバーサンプル処理を行い、全ての拡散データのシンボルレートを一致させる。シンボルレートを一致させた結果、多重させる信号がＭ個の値を取り、多重させる信号の数をＮとすると、取りうる値はＭ＾Ｎ個（ＭN個）となる。今回の例では、２値を取る４信号を多重するため、Ｍ＝２，Ｎ＝４であり、４信号の取りうる値は、図６に示すような２＾４＝１６パターンのいずれかの組合せとなる。図６は、実施の形態１にかかる送信装置１００が多重する信号の取り得るパターンを示す図である。なお、シンボルレートを調整せず、異なるシンボルレートを維持したまま信号を多重させる場合はこの動作は省略することができる。
【００３３】
次に、アナログ特性抽出部４が、アナログ送信部３の特性抽出を行い、アナログ特性を取得する（ステップＳ３）。アナログ特性の抽出は、例えば、信号多重学習部２の出力を模した信号と、模した信号をアナログ送信部３に入力したときにアナログ送信部３から出力される信号との差分を取るなどして行う。この処理によって図７に示すような周波数対振幅特性を得るものとする。図７は、実施の形態１にかかる送信装置１００のアナログ特性抽出部４が抽出するアナログ特性の一例を示す図である。図７において、破線は、アナログ送信部３のアナログ特性が劣化する前の信号の特性を示す。実線は、アナログ送信部３が劣化した後の信号の特性を示す。図７に示す例では、アナログ送信部３が劣化する前には破線で示すように多重する信号の中心周波数であるｆ１およびｆ２が共に同じ振幅特性となる。一方、長期にわたる衛星の運用によりアナログ送信部３が劣化した後は、実線で示すように周波数ｆ２の振幅特性が劣化する。この場合、中心周波数ｆ２の信号が適切に増幅されずに信号特性が劣化する。この振幅特性の劣化に対応するには周波数ｆ２に該当する信号の振幅を大きくしておけばよい。この処理は学習実行部５が行う。
【００３４】
次に、学習実行部５が、ステップＳ４〜Ｓ７を実行して信号多重学習部２のニューラルネットワークのパラメータを更新する。
【００３５】
ここで、ニューラルネットワークについて説明する。図８は、実施の形態１にかかる送信装置１００の信号多重学習部２に適用されるニューラルネットワークの構成例を示す図である。図８に示すように、ニューラルネットワークは、入力層、任意の数の中間層である隠れ層、および出力層から構成される。ニューラルネットワークの入力層は、複数個の入力ノード（ニューロン）を有する（図８に示す例では４つ）。隠れ層は、複数（図８に示す例では３層）である。出力層は、信号多重結果を表す出力ノードを有する（図８に示す例では実数値の出力ノードおよび虚数値の出力ノードの２つ）。なお、層数およびノード数（ニューロン数）は、一例である。ニューラルネットワークは、入力層と隠れ層のノード間が全て結合（全結合層）し、隠れ層と出力層のノード間が全て結合している。入力層、隠れ層および出力層には、任意の数のノードが存在する。このノードは、入力を受け取り、値を出力する関数である。入力層には、入力ノードとは別に独立した値を入れるバイアスノードがある。構成は、複数のノードを持つ層を重ねることで構築される。各層のノードは、受け取った入力に対して重みをかけ、受け取った入力を次層に活性化関数で変換して出力する。活性化関数は、シグモイド（sigmoid）関数などの非線形関数、正規化線形関数（ＲｅＬＵ：Rectified  Linear  Unit  function）である。
【００３６】
学習実行部５は、まず、シンボルレート調整後の拡散データが入力信号処理部１から信号多重学習部２に入力したときの、ニューラルネットワークの出力を得る（ステップＳ４）。ここで得る出力は、更新前のニューラルネットワークの出力結果である。
【００３７】
学習実行部５は、次に、ステップＳ４で得た出力結果に対してアナログ送信部３のアナログ特性を乗算し、誤差関数を計算する（ステップＳ５）。誤差関数は、ニューラルネットワークの出力結果が多重信号の制約条件を満たしているかを計算する関数である。多重信号の制約条件は、例えば、多重信号を受信した受信装置で拡散コードとのレプリカ信号を逆拡散した場合の振幅の比率、信号間の逆拡散結果の位相差などである。
【００３８】
誤差関数の計算方法の例について、図９および図１０を用いて説明する。図９は、実施の形態１にかかる学習実行部５が誤差関数の計算方法を説明するための第１の図、図１０は、実施の形態１にかかる学習実行部５が誤差関数の計算方法を説明するための第２の図である。
【００３９】
図９は、ニューラルネットワークから出力された２つの結果を実数成分および虚数成分とし、その信号点をマッピングした結果を示している。図９において、四角形（□）は、多重信号の信号点ｋを示す。Δｄｋは、多重信号の信号点ｋの座標位置（図中の四角形）から目標とする包絡線（図中の実線）までの距離である。図９に示す例の場合、学習実行部５は、誤差関数の計算を行うステップＳ５では、取りうる全ての信号点、本実施の形態の場合は図６に示す１６パターンの信号点それぞれについてΔｄｋを計算し、それらの和を取ったものを誤差関数の１つとする。
【００４０】
図１０において、破線は、多重信号と、多重される対象の信号ｍのレプリカ信号をシンボル単位でずれ量を変更しながらずらして得られる各信号との相関を計算した結果（シンボル遅れと相関値の関係）を示している。また、実線は理想値を示し、具体的には、信号ｍのレプリカ信号と、信号ｍのレプリカ信号をシンボル単位でずれ量を変更しながらずらして得られる各信号との相関を計算した結果を示している。なお、信号ｍは、信号多重学習部２で多重される複数の信号の中の１つである。図１０に示す例の場合、学習実行部５は、誤差関数の計算を行うステップＳ５では、全ての多重させる信号、本実施の形態の場合は上述した信号Ａ〜信号Ｄの４信号について、上記２つの相関値（図１０の破線で示す相関値と実線で示す相関値）のピーク（シンボル遅れが０の値）の差分ΔＣｏｒｒ．ｍを計算し、それらの和を取ったものを誤差関数の１つとする。
【００４１】
図９および図１０を用いて説明した上記２つの誤差関数の和を取ったものを最終的な誤差関数とする。この誤差関数は、以下の式（１）で表される。なお、汎化能力を高めるために、第２項に正の値を取る正則化項μを乗算する。誤差関数は０以上の正の値を取り、この値が小さいほどニューラルネットワークで生成された多重信号の性能が良いことを表している。
【００４２】
【数１】
0006854969.tif 000002
【００４３】
学習実行部５は、次に、信号多重学習部２のニューラルネットワークを更新する（ステップＳ６）。具体的には、学習実行部５は、ニューラルネットワークのパラメータである各層の重みを更新する学習動作を行う。この学習動作において、学習実行部５は、式（１）で表される誤差関数を計算し、それを基にニューラルネットワークの各層の重みを調整する。学習動作は、誤差を最小化する最適化問題を解くことであり、最適化問題の解法は誤差逆伝播法（Back  Propagation）を使うのが一般的である。誤差逆伝播法では、誤差を出力層から伝播させていき、各層の重みを調整する。誤差逆伝搬法は、具体的には、各層の重みの更新量を出力層側から得た値を使用して計算し、入力層の方向へ各層の重みの更新量を決定する値を計算しながら伝搬させていく方法である。
【００４４】
学習実行部５は、信号多重学習部２のニューラルネットワークが出力する信号の特性と理想的な多重信号の特性との差分を、誤差関数を用いて計算し、与えられた収束条件を満たすまで、例えば、所定の回数にわたって学習を行う、誤差関数が所定のしきい値を下回る、などの条件を満たすまで、ニューラルネットワークの各層の重みを繰り返し更新して学習を行う（ステップＳ７）。
【００４５】
送信装置１００は、以上のようにして、信号多重学習部２のニューラルネットワークを学習させる。
【００４６】
次に、図４に示す手順でニューラルネットワークを学習させた学習済みの信号多重学習部２を用いて送信装置１００が多重信号を送信する動作について説明する。図１１は、実施の形態１にかかる送信装置１００が多重信号を送信する動作の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
送信装置１００は、上述した学習を行う時の動作と同様に、２つ以上の拡散データを取得し（ステップＳ１）、取得した拡散データのシンボルレートを調整する（ステップＳ２）。これらの処理は図４に示すステップＳ１およびＳ２と同様であるため、説明を省略する。
【００４８】
次に、信号多重学習部２が、入力信号処理部１でシンボルレートが調整された後の各拡散データを学習済みのニューラルネットワークを利用して多重化し、多重信号を生成する（ステップＳ８）。すなわち、信号多重学習部２は、入力信号処理部１から受け取ったシンボルレート調整後の各拡散データをニューラルネットワークに入力し、これに伴いニューラルネットワークが出力する信号を多重信号としてアナログ送信部３に出力する。このときのニューラルネットワークの入力と出力の関係を示したパターンテーブルを図１２に示す。図１２は、実施の形態１にかかる送信装置１００を構成する信号多重学習部２の入出力結果の一例を示す図である。本実施の形態では、パターンテーブルは、図示のように、入力＃１〜＃４と、実数成分を示す出力＃１と、虚数成分を示す出力＃２とで構成されるものとする。前述のとおり、入力値は「０」と「１」とする。実数成分および虚数成分は入力＃１〜＃４の値によって得られる信号のマッピング位置を示す。実数成分および虚数成分に多重信号をマッピングしたものを図１３に示す。図１３は、図１２に示す入出力結果を信号点にマッピングした結果を示す図である。マッピングされた多重信号の座標位置は、実数成分と虚数成分で示されており、図１３は、いずれの複素信号（多重信号）も、同心円状に近い形で現れることを示す。このマッピングされた信号の座標位置は定包絡線上に限らない。ｆ２の周波数における振幅特性を補償するために、包絡線から若干の差異を有する。
【００４９】
次に、アナログ送信部３が、信号多重学習部２から出力される多重信号に対し、増幅処理、ノイズ除去のためのフィルタ処理などを実行した後、送信する（ステップＳ９）。このアナログ送信部３が送信する多重信号は、アナログ送信部３の劣化した特性を補償したものとなっている。
【００５０】
以上のように、本実施の形態にかかる送信装置１００は、アナログ送信部３を構成するアナログ回路のアナログ特性と、多重信号の制約条件とに基づいて、信号多重学習部２を構成するニューラルネットワークの学習を行い、学習を行ったニューラルネットワークで多重信号を生成する。これにより、アナログ回路のアナログ特性を補償した多重信号を生成することができる。また、ニューラルネットワークで多重信号を生成するため、設計難易度が上がるのを防止できる。送信装置１００によれば、設計難易度が上がるのを回避しつつアナログ特性を考慮した多重信号を生成することができる。また、送信装置１００は、衛星に搭載され、長期にわたり運用された場合でも、信号特性を劣化させることなく信号を送信し続けることができるという効果が得られる。
【００５１】
実施の形態２．
上述した実施の形態１にかかる送信装置１００は、内部で信号多重学習部２のニューラルネットワークの学習を行い、学習した後に多重信号を生成して送信することとした。しかし、送信装置１００を実現するハードウェアの計算機資源が逼迫した状況にあり、オンボード上で学習が行えない可能性がある。そこで、本実施の形態では、別の機器の計算機資源を活用し、学習は別の機器で行い、別の機器で学習済みのパラメータを用いてニューラルネットワークのパラメータを更新する送信装置について説明する。
【００５２】
図１４は、本発明の実施の形態２にかかる送信装置１００ａおよび学習装置２００の機能構成例を示す図である。
【００５３】
本実施の形態にかかる送信装置１００ａは、実施の形態１にかかる送信装置１００にアナログ特性送信部６および学習結果設定部８を追加した構成である。アナログ特性送信部６および学習結果設定部８以外の構成要素は実施の形態１にかかる送信装置１００の各構成要素と同様であるため、同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００５４】
また、本実施の形態にかかる学習装置２００は、入力信号処理部１ａと、信号多重学習部２ａと、学習実行部５ａと、学習結果送信部７と、を備える。学習装置２００の入力信号処理部１ａ、信号多重学習部２ａおよび学習実行部５ａは、それぞれ、実施の形態１にかかる送信装置１００の入力信号処理部１、信号多重学習部２および学習実行部５と同様の処理を行う。そのため、入力信号処理部１ａ、信号多重学習部２ａおよび学習実行部５ａの詳細については説明を省略する。なお、学習実行部５ａは、送信装置１００ａが備えるアナログ送信部３のアナログ特性を送信装置１００ａから取得し、取得したアナログ情報を使用して、信号多重学習部２ａを構成するニューラルネットワークのパラメータを更新する。このニューラルネットワークのパラメータは、送信装置１００ａに受け渡され、信号多重学習部２が多重信号を生成する際に使用される。
【００５５】
送信装置１００ａのアナログ特性送信部６は、アナログ特性抽出部４にて抽出されたアナログ特性を、学習装置２００の学習実行部５ａに送信する。なお、アナログ特性送信部６がアナログ特性を送信する手段は一般的な構成で実現可能であり、従来同等のため説明を省略する。
【００５６】
学習装置２００の学習結果送信部７は、信号多重学習部２ａで学習が完了した後のニューラルネットワークのパラメータを送信装置１００ａの学習結果設定部８へ送信する。なお、学習結果送信部７がニューラルネットワークのパラメータを送信する手段は一般的な構成で実現可能であり、従来同等のため説明を省略する。
【００５７】
送信装置１００ａの学習結果設定部８は、学習装置２００の学習結果送信部７から学習済みのニューラルネットワークのパラメータを受信し、受信したパラメータを信号多重学習部２のニューラルネットワークに書き込む。
【００５８】
次に、送信装置１００ａの動作について説明する。本実施の形態では、送信装置１００ａの計算機資源が枯渇しており、オンボードで学習が行えない場合も、別の機器（本実施の形態では学習装置２００）の計算機資源を活用してニューラルネットワークの学習を行う。具体的には、送信装置１００ａのアナログ送信部３を構成するアナログ回路のアナログ特性と、多重信号の制約条件とを基に、学習装置２００がニューラルネットワークの学習を行い、学習を行った結果を送信装置１００ａの信号多重学習部２のニューラルネットワークに適用する。これにより、送信装置１００ａは、実施の形態１にかかる送信装置１００と同様に、アナログ回路のアナログ特性を補償した多重信号を生成することができる。
【００５９】
信号多重学習部２のニューラルネットワークを学習させる動作について説明する。図１５は、実施の形態２にかかる送信装置１００ａを構成する信号多重学習部２のニューラルネットワークを学習させる動作の一例を示すフローチャートである。なお、実施の形態１と同様の動作については詳細な説明を省略する。図１５に示すステップＳ１，Ｓ２，Ｓ４〜Ｓ７は、実施の形態１の動作を示す図４の同じ番号が付されたステップと同様である。また、図１５内の破線で囲んだ部分は送信装置１００ａで実施する動作であり、その他は学習装置２００で実施する動作である。
【００６０】
まず、学習装置２００の入力信号処理部１ａが、外部から拡散データを取得し（ステップＳ１）、拡散データのシンボルレートを調整する（ステップＳ２）。
【００６１】
次に、送信装置１００ａのアナログ特性抽出部４が、アナログ送信部３の特性抽出を行ってアナログ特性を得る（ステップＳ１１）。アナログ特性抽出部４は、図４に示すステップＳ３と同様の方法で特性抽出を行い、得られたアナログ特性をアナログ特性送信部６に出力する。
【００６２】
次に、ステップＳ１１でアナログ特性抽出部４が抽出したアナログ特性をアナログ特性送信部６が学習装置２００へ送信する（ステップＳ１２）。ここで、アナログ特性は、例えば、アナログ特性送信部６が有する記憶領域に書き込まれ、データ圧縮処理などが行われた後、送信装置１００ａから学習装置２００へ、両装置に設置されたアンテナから無線通信で送信される。
【００６３】
次に、学習装置２００の学習実行部５ａが、ステップＳ４〜Ｓ７を実行して信号多重学習部２ａのニューラルネットワークのパラメータを更新する。この動作は、実施の形態１で説明した図４のステップＳ４〜Ｓ７の動作と同様であるが、他の装置で取得されたアナログ特性、すなわち、送信装置１００ａで取得されたアナログ特性を使用する点が異なる。
【００６４】
学習実行部５ａによるニューラルネットワークのパラメータの更新が終了すると、次に、学習結果送信部７が、学習結果を送信装置１００ａへ送信する（ステップＳ１３）。このステップＳ１３において、学習結果、すなわち、信号多重学習部２ａのニューラルネットワークの更新後のパラメータは、例えば、学習結果送信部７が有する記憶領域に書き込まれ、データ圧縮処理などが行われた後、学習装置２００から送信装置１００ａへ、両装置に設置されたアンテナから無線通信で送信される。
【００６５】
次に、送信装置１００ａの学習結果設定部８が、学習装置２００から受信したニューラルネットワークの学習結果（パラメータ）を参照して、信号多重学習部２のニューラルネットワークのパラメータの設定を変更する。すなわち、学習結果設定部８は、受信した学習結果を信号多重学習部２のニューラルネットワークに反映する（ステップＳ１４）。この結果、信号多重学習部２のニューラルネットワークのパラメータは、信号多重学習部２ａのニューラルネットワークのパラメータと同じ値となる。
【００６６】
送信装置１００ａが多重信号を生成して送信する動作は実施の形態１にかかる送信装置１００と同様である。そのため、説明を省略する。
【００６７】
以上のように、実施の形態２にかかる送信装置１００ａは、アナログ回路のアナログ特性を外部の学習装置２００へ送信し、送信したアナログデータを使用してニューラルネットワークの学習を実行させる。また、送信装置１００ａは、学習装置２００での学習結果に基づいて、信号多重学習部２のニューラルネットワークのパラメータを更新する。これにより、送信装置１００ａの計算機資源が枯渇しておりオンボードで学習が行えない場合でも、信号多重学習部２のニューラルネットワークのパラメータを更新することができ、実施の形態１にかかる送信装置１００と同様の効果が得られる。
【００６８】
実施の形態３．
上述した実施の形態１にかかる送信装置１００では、ニューラルネットワークへの入力を１シンボル毎に限定していた。これは、ニューラルネットワーク内では時間軸方向に情報量を持たせることができず、いずれの入力も同じ時間の入力と解釈されてしまうためである。そこで、本実施の形態では、入力信号を行列データに変換し、変換した行列データに対して機械学習の一種であるＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network：畳み込みニューラルネットワーク）を適用することで、前後のシンボルを含めた時間軸方向にも情報を持たせた多重信号を生成する送信装置について説明する。
【００６９】
図１６は、本発明の実施の形態３にかかる送信装置１００ｂの機能構成例を示す図である。本実施の形態にかかる送信装置１００ｂは、実施の形態１にかかる送信装置１００に行列化処理部９を追加し、信号多重学習部２を信号多重学習部１０に置き換えた構成である。信号多重学習部１０はＣＮＮで構成されている。行列化処理部９および信号多重学習部１０以外の構成要素は実施の形態１にかかる送信装置１００の各構成要素と同様であるため、同一の符号を付して、重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を説明する。
【００７０】
行列化処理部９には、入力信号処理部１からシンボルレート調整後の複数の拡散データが入力される。行列化処理部９は、入力信号処理部１から入力された拡散データを定められた長さ毎に分割し、それぞれの信号成分を行方向に並べる行列化処理を行う。行列化処理部９は、行列化後の拡散データを信号多重学習部１０に出力する。
【００７１】
信号多重学習部１０は、行列化処理部９から受け取った行列化された拡散データを畳み込みニューラルネットワークの入力とし、畳み込みニューラルネットワークのパラメータに従い出力される結果を信号多重結果とし、アナログ送信部３に出力する。すなわち、信号多重学習部１０は、行列化された複数の拡散データを、畳み込みニューラルネットワークを利用して多重化を行い、多重信号を生成する。
【００７２】
次に、送信装置１００ｂの動作について説明する。本実施の形態にかかる送信装置１００ｂでは、複数の拡散データである入力信号のシンボルレートを調整した後に行列化して行列データに変換し、変換した行列データに対して機械学習の一種である畳み込みニューラルネットワークを適用することで、前後のシンボルを含めた時間軸方向にも情報を持たせた多重信号を生成する。これにより、多重信号は前後のシンボル間の影響を考慮した高性能な信号特性を得られる。
【００７３】
信号多重学習部１０の畳み込みニューラルネットワークを学習させる動作について説明する。図１７は、実施の形態３にかかる送信装置１００ｂを構成する信号多重学習部１０の畳み込みニューラルネットワークを学習させる動作の一例を示すフローチャートである。なお、実施の形態１と同様の動作については詳細な説明を省略する。図１７に示すステップＳ１〜Ｓ７は、実施の形態１の動作を示す図４の同じ番号が付されたステップと同様である。
【００７４】
入力信号処理部１がステップＳ１およびＳ２を実行して得られるシンボルレート調整後の各拡散データは行列化処理部９に入力される。行列化処理部９は、入力信号処理部１から受け取った拡散データの行列化処理を行う（ステップＳ２１）。一例として、図５に示す信号Ａ〜信号Ｄが入力信号処理部１に入力され、入力信号処理部１が出力するシンボルレート調整後の信号Ａ〜信号Ｄのシンボル長はいずれも１２２７６０シンボルとする。行列化処理部９は、入力信号処理部１から受け取った１２２７６０シンボルの信号Ａ〜信号Ｄを、それぞれ１２０シンボル毎に分割し、１行の行列データとする。この場合、行列化処理部９は、信号Ａ〜信号Ｄそれぞれについて、１行１２０列の行列を１０２３個生成することになる。行列化処理部９は、つづいて、信号Ａ〜信号Ｄそれぞれの１行１２０列の行列を列方向に結合し、４行１２０列の行列データとする。すなわち、行列化処理部９は、信号Ａの１行１２０列の行列と、信号Ｂの１行１２０列の行列と、信号Ｃの１行１２０列の行列と、信号Ｄの１行１２０列の行列とを列方向に結合して４行１２０列の行列データを生成する。この４行１２０列の行列も１０２３個存在する。
【００７５】
信号多重学習部１０は、４行１２列の行列データを１入力として畳み込みニューラルネットワークに入力する。ここで、畳み込みニューラルネットワークについて説明する。図１８は、実施の形態３にかかる送信装置１００ｂの信号多重学習部１０に適用される畳み込みニューラルネットワークの構成例を示す図である。図１８に示すように、畳み込みニューラルネットワークは、入力層、畳み込み層、プーリング層、全結合層および出力層から構成される。畳み込み層では、入力行列にフィルタを畳み込む計算が実行される。この計算は、一般的な画像処理におけるフィルタの畳み込み、例えば、ガウシアンフィルタ、鮮鋭化フィルタなどでの畳み込みと基本的に同様の処理である。畳み込みが実行された結果はその後、活性化関数を経て畳み込み層の出力とされる。プーリング層では、畳み込み層の出力結果の次元の削減を行う。例えば２行２列の領域を一つの要素に集約するといった処理を行い、空間のサイズを小さくする。この計算としては、対象領域から最大値を抽出するＭＡＸプーリング、対象領域の平均値を計算するＡｖｅｒａｇｅプーリングなどがある。プーリング層の出力結果は実施の形態１で説明したニューラルネットワークのものと同じ全結合層に入力され、全結合層の重み、バイアスに基づく計算を行った後、出力層で、畳み込みニューラルネットワークの出力結果が得られる。ここまでの処理はいずれの処理も畳み込みニューラルネットワークの基本的な計算処理なので具体的な説明は省略する。また、以降の学習方法（図１７に示すステップＳ３〜Ｓ７）は実施の形態１と同様のため説明は省略する。
【００７６】
以上のように、実施の形態３にかかる送信装置１００ｂは、複数の拡散データを行列化して行列データを生成する行列化処理部９と、畳み込みニューラルネットワークを利用して行列データを多重化して多重信号を生成する信号多重学習部１０と、を備える。これにより、送信装置１００ｂは、前後のシンボルを含めた時間軸方向にも情報を持たせた多重信号を生成することができ、多重信号は前後のシンボル間の影響を考慮した高性能な信号特性が実現される。
【００７７】
なお、本実施の形態では、実施の形態１にかかる送信装置１００に行列化処理部９を追加し、信号多重学習部２を畳み込みニューラルネットワークで構成される信号多重学習部１０に置き換えた送信装置１００ｂについて説明したが、実施の形態２にかかる送信装置１００ａに行列化処理部９を追加して信号多重学習部２を信号多重学習部１０に置き換えることも可能である。この場合、実施の形態２にかかる学習装置２００に対しても行列化処理部９と同様の処理部を追加して拡散データの行列化を行うようにする。
【００７８】
上記の各実施の形態では、データを拡散した拡散データを多重化して多重信号の生成および送信を行う送信装置について説明を行ったが、多重化の対象は拡散データに限定されない。多重化の対象は拡散されていないデータであってもよい。
【００７９】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１，１ａ  入力信号処理部、２，２ａ，１０  信号多重学習部、３  アナログ送信部、４  アナログ特性抽出部、５，５ａ  学習実行部、６  アナログ特性送信部、７  学習結果送信部、８  学習結果設定部、９  行列化処理部、１００，１００ａ，１００ｂ  送信装置、２００  学習装置。
【要約】
送信装置（１００）は、複数の信号が多重化された多重信号にアナログ処理を実行して送信信号を生成するアナログ送信部（３）と、アナログ送信部（３）のアナログ特性および多重信号の制約条件に基づきパラメータが調整済のニューラルネットワークを利用して複数の信号を多重化し、多重信号を生成する信号多重学習部（２）と、を備えるため、設計難易度が上がるのを回避しつつアナログ特性を考慮した多重信号を生成することができる。【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0006854969.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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