(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信信号における信号対雑音比の改善方法であって、
一連の乱数を含む拡散系列を用いてデータ信号を変調することにより生成された拡散スペクトラム信号を受信する、前記拡散系列は前記データ信号よりレートが高い段階と、
前記拡散スペクトラム信号の生成に使われた前記一連の乱数のコヒーレントな時間同期されたコピーを含む各数の大きさを、適応可能な閾値と比較する段階と、
前記比較段階の結果に基づき、前記受信拡散スペクトラム信号のサンプルを受信器処理段階から選択的に除外する段階とを含む方法。
【請求項２】
前記比較段階に基づき、乱数系列の前記各数を前記受信器処理段階から除外する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
相関プロセスを含むように前記受信器処理段階を選択する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
所定の信号対雑音比を有するサンプルを生成するのに必要な前記各数の最小の大きさに基づき、前記適応可能閾値を選択する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記乱数が前記適応可能閾値より大きいとき、前記一連の乱数の前記各乱数と前記拡散スペクトラム信号の前記サンプルとを相関器に送る段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記相関器において、前記比較段階の結果として除外された前記サンプルと前記数とを除いて、前記拡散スペクトラム信号を、前記乱数系列と相関させる段階をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記拡散スペクトラム信号から前記データ信号を抽出するように構成された逆拡散段階を含むように後処理段階を選択する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記拡散スペクトラム信号のパワーレベルを、通信システム受信器のノイズフロアより低く較正する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
アナログカオス回路またはデジタル擬似カオス生成器を用いて前記拡散系列を生成する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
カオス生成器またはデジタル擬似カオス生成器を用いて、受信デバイスにおいて前記一連の乱数を含む逆拡散系列を生成する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は通信システムに関する。より具体的には、本発明は、（ａ）スプレッドスペクトル信号の有効信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善し、（ｂ）スプレッドスペクトラム信号から入力データを回復するように構成された通信システム受信器に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野では、多元アクセス通信システム、低傍受確率・低検出確率（ＬＰＩ／ＬＰＤ）通信システム、及びスプレッドスペクトラム通信システムなど多種類の通信システムが知られている。これらのシステムの多くは方形波シンボル及び／または拡散系列に依存している。他のシステムは、方形波パルス整形により、攻撃に利用できる相関（exploitable  correlations）が生じる。（カオス拡散系列を含む）非方形波拡散系列も利用されているが、同期に非常に大きな計算パワーを必要とする。非方形波拡散系列を利用した通信信号は、一般的には妨害者に対してよりセキュアかつロバストである。ここに説明するように、カオス拡散系列は、数学的にカオス的な発展（evolution）とほぼ理想的な統計的特性とを有する数系列に続いて、予測できない遷移特性を有するように見える値を有する数系列により構成され、さらに明確な決定論的発展（well-defined  deterministic  evolution）が続く。
【０００３】
かかる通信システムは、通信システム受信器において測定した時に、通信信号の拡散パワーレベルが環境のノイズフロア（noise  floor）より低くなるように動作するよう構成することもできる。ここで「ノイズフロア」との用語は、通信システム受信器の入力で測定した、信号中にあるノイズのレベルをいう。
【０００４】
多元アクセス通信システムは、従来の通信システムと比較して多数のユーザを処理することができ、それによりユーザは共有通信帯域幅を同時に再利用することができる。追加される（最適に直交した）各信号は加算的ノイズとして処理される。また、ＬＰＩ／ＬＰＤ通信システムは、周囲のノイズパワーが信号をマスクするので、従来の通信システムと比較して、検出しにくい特徴（すなわち測定可能なパワーレベルが低い）を有する信号を生成できる。かかる通信システムで生成する信号は、比較的低い信号対雑音比（ＳＮＲ）で動作可能であり、そのため再構成とデータ決定は確率的信号処理に依存することとなる。このＳＮＲが低い点を改善する方法や装置があれば、通信システムのデータ推定能力が改善し、スループットの改善、送信パワーの低減、または検出や攻撃の確率の低減などが達成できる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
受信信号における有効信号対雑音比を改善する方法を提供する。
本方法は、通信システム受信器のノイズフロアより低い拡散パワーレベルで拡散スペクトラム信号（ＳＳＳ）を受信する段階を含む。ＳＳＳは乱数系列（ＲＮＳ）よりなる拡散系列（ＳＳ）を用いてデータ信号を変調することにより生成される。ＳＳはデジタルカオス生成器を用いて生成できる。本方法は、ＳＳＳの生成に用いたＲＮＳの各数の大きさを適応可能閾値と比較する段階も含む。適応可能閾値の選択は、所定の信号対雑音比を有するサンプルを生成するのに必要な各数の最小の大きさに基づく。特に、受信したＳＳＳのサンプルを、比較結果に基づき受信器処理から排除する。同様に、乱数系列の各数を、比較結果に基づき、受信器処理から排除する。
【０００６】
受信器処理には相関プロセスや逆拡散（de-spreading）プロセスを含み得る。それゆえ、乱数が適応的閾値を越える場合、ＲＮＳの乱数とＳＳＳのそれぞれのサンプルを、相関器または逆拡散器に送ることができる。相関器において、ＳＳＳをＲＮＳと相関する。この相関は、比較の結果として排除されたサンプルと数を除いて実行する。逆拡散器において、ＲＮＳから求めた逆拡散系列を用いて、データ信号をＳＳＳから抽出できる。デジタルカオス生成器を用いて、通信システム受信器において、逆拡散系列を生成できる。
【０００７】
通信システムの受信器も設けられる。この受信器は、ＲＦハードウェアと選択的キャンセレーション装置（ＳＮＣＤ）よりなる。ＲＦハードウェアは、ＳＳＳと背景ノイズを含むアナログ波形を受信するように構成されている。ＳＮＣＤは、内部的に生成され同期された、ＳＳＳのコヒーレントなレプリカ（replica）の各数の大きさを、適応的閾値と比較するように構成されている。ＳＮＣＤは、比較の結果に基づき、受信器処理からＳＳＳのサンプルを選択的に排除するようにも構成されている。ＳＮＣＤは、比較に基づき、受信器処理から乱数系列の各数を排除するようにも構成されている。ＳＮＣＤはさらに、乱数が適応的閾値を越える場合、ＲＮＳの各乱数とＳＳＳのそれぞれのサンプルを、相関器または逆拡散器に送るように構成されている。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
以下の図面を参照して、実施形態を説明する。図面を通して同一の数字は、同一の構成要素を表す。
【図１】本発明の理解に資するコヒーレントカオススプレッドスペクトラム通信システムを示すブロック図である。
【図２】図１の送信器の詳細なブロック図である。
【図３】図１の受信器の詳細なブロック図である。
【図４】図１の送信器により実行される拡散（または結合）プロセスで使用し得る乱数系列の大きさを示すグラフである。
【図５】図１の送信器により実行される拡散プロセスの結果得られるサンプル系列を示すグラフである。
【図６】ＳＮＲが比較的低いサンプルと、図１の送信器により実行される拡散プロセスで使用される乱数の大きさとの間の関係を示すオーバーラップグラフである。
【図７】スプレッドスペクトラム信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善する方法のフロー図である。
【図８】適応的相関器デザインの実装により、拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法のフロー図である。
【図９】逆拡散器の実装により、拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法のフロー図である。
【図１０】図７と図８の方法を実施する相関器のブロック図である。
【図１１】図７と図９の方法を実施する逆拡散器のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明は、コヒーレント拡散スペクトラム信号のＳＮＲの改善方法に関する。拡散スペクトラム信号は、データ信号の情報ビットを拡散系列の乱数と結合して生成されることは周知である。データ系列のレートは拡散系列のレートより非常に低い。受信側では、拡散系列と同期した対応する逆拡散系列を用いて、データ信号に含まれる情報ビットを回復する。受信信号のサンプルは、拡散シーケンスのレートに対応するレートで求められ、その信号を、相関プロセスを用いて数学的に逆拡散する。この方法は、拡散系列が一定のパワーエンベロープを有しない時に最も有利である。ここで用いる「拡散系列（spreading  sequence）」との用語は、既知のガウス分布を有するカオス的及び擬似カオス的拡散系列を含むが、これには限定されない。ここで用いる「ガウス分布」との用語は、厳密な数学的式で表される周知の対称的な統計分布である。送信された拡散スペクトラム信号で使用される拡散系列に関するアプリオリな知識により、データ信号のコヒーレントな再結合（coherent  recombination）が行え、拡散スペクトラム信号の有効ＳＮＲが高くなる。拡散系列のアプリオリな知識により、不釣り合いにＳＮＲが低いサンプルを割り引くことにより、データ信号の選択的再構成も可能である。ＳＮＲが不釣り合いに低いサンプルを割り引くことにより、有効ＳＮＲをさらに改善する。
【００１０】
信号取得用の相関器と、データ信号の同期した逆拡散用の逆拡散器との両方において、選択的信号再結合の方法を用いても良い。以下、本方法をデジタルカオス通信システムの実施形態に関して説明する。本発明はこの点でも限定はされない。本発明は、アナログカオス通信システムや、拡散系列が擬似乱数の系列よりなるその他の拡散スペクトラム通信システムでも使用できる。本発明の方法は、冗長性を組み込んだいかなる通信システムでも実施することができる。かかる通信システムには、拡散スペクトラム通信システム、及び前方エラー訂正方法を用いて信号を生成するように構成された通信システムが含まれるがこれには限定されない。
【００１１】
以下、本発明の実施形態を示した添付図面を参照して、本発明をより詳しく説明する。しかし、本発明は、多数の異なる形式で実施でき、ここに開示した実施形態に限定されると解釈してはならない。例えば、本発明は、方法、データ処理システム、またはコンピュータプログラム製品として実施することができる。従って、本発明は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはハードウェアとソフトウェアの実施形態の形式を取ることができる。
【００１２】
通信システム
図１を参照するに、本発明を理解するのに有用なコヒーレントカオス拡散スペクトラム通信システム（ＣＣＳＣＳ）１００が設けられている。コヒーレントカオス拡散スペクトラム通信システム１００は送信器１０２と受信器１０４を有する。コヒーレントカオス拡散スペクトラム通信システム１００は、一般的には、送信信号が受信器１０４のノイズフロアより低い拡散パワーレベルを有するように動作する。上記の通り、ここで「ノイズフロア」との用語は、受信器の入力で測定した、信号中にあるノイズのレベルをいう。
【００１３】
送信器１０２は、データ信号を生成し、広い中間周波数帯域にわたってデータ信号を拡散するように構成されている。この拡散は、データ信号の各サンプルに、内部的に生成されたカオス系列の乱数系列をかけて、デジタル変調カオス信号を生成する段階を有する。乱数の大きさがある値（例えば、０．５）より低くなったとき、結果として得られるデジタルカオス信号サンプルは、瞬間信号振幅が比較的低くなる。それゆえ、結果として得られるデジタルカオス信号は、瞬間信号振幅が低いサンプルを含むことが多い。実際、デジタルカオス信号は、瞬間的に、これらのサンプルの所望の信号対雑音比（ＳＮＲ）が望ましいものよりも低くなる。送信器１０２は、デジタルカオス信号を処理して、それを、通信リンクを介した送信に適した形式にする。送信器１０２は、通信リンクを介して受信器１０４に処理したカオス信号を伝送するように構成されている。送信器１０２は、図２を参照して以下に詳しく説明する。
【００１４】
受信器１０４は、送信器１０２から送信されたカオス信号を受信するように構成されている。受信器１０４は、瞬間信号振幅が低いサンプルを選択的に削除（または破棄）することにより、送信されたカオス信号のＳＮＲを改善するように構成されている。サンプルを選択的に削除（または破棄）するプロセスは、図７を参照して以下に詳しく説明する。
【００１５】
受信器１０４はさらに、送信されたアナログカオス信号を、ダウンコンバートし、デジタル化し、送信器１０２において生成されたカオス系列のレプリカとの相関を取ることにより逆拡散するように構成されている。カオス系列は、送信されたアナログカオス信号と時間同期される（すなわち、カオス系列のサンプリングレートは送信されたアナログカオス信号のサンプリングレートと同じであり、送信器１０２のクロック（図示せず）と同期される。受信した信号を逆拡散する算術演算の出力は、以下、逆拡散信号と呼ぶ。この点、言うまでもなく、受信器１０４は、逆拡散信号を処理して、それに含まれるデータを取得するようにさらに構成されている。受信器１０４は、データをテキスト、サウンド、ピクチャ、ナビゲーション位置情報、及び／またはその他のタイプの通信可能な有用なペイロード情報に変換される。受信器１０４は、図３を参照して以下に詳しく説明する。
【００１６】
図２を参照して、図１に示した送信器１０２のブロック図である。送信器１０２はデータソース２０２を有する。送信器１０２は、また、ソースエンコーダ２０４、シンボルフォーマッタ２０６、取得データ生成器２０８、送信器コントローラ２１０、マルチプレクサ２１４、チャネルエンコーダ２１６、プレシジョンリアルタイムリファレンス２１２、及びデジタル複素乗算器２２４も含む。送信器１０２は、さらに、カオス生成器２１８、実一様統計・直交ガウス統計マッパーデバイス（ＲＵＱＧ）２２０、及びサンプルレートマッチングフィルタ（ＳＲＭＦ）２２２を有する。送信器１０２は、さらに、インターポレータ２２６、デジタルローカルオシレータ（ＬＯ）２３０、複素乗算器の実部２２８、デジタル・アナログ変換器（ＤＡＣ）２３２、アンチイメージ（anti-image）フィルタ２３４、中間周波数（ＩＦ）・ラジオ周波数（ＲＦ）変換デバイス２３６、及びアンテナ要素２３８を有する。
【００１７】
再度、図２を参照して、データソース２０２は、外部データソース（図示せず）からのデータのビットをデータビットとして受信するように構成されている。これに関して、言うまでもなく、データソース２０２は、外部デバイス（図示せず）からデータを含む入力信号を受信するように構成されたインターフェイスである。データソース２０２は、さらに、一データ転送レートでソースエンコーダ２０４にデータビットを供給するように構成されている。ソースエンコーダ２０４は、前方エラー訂正コーディング方式を用いて外部デバイス（図示せず）から受信したデータをエンコードするように構成できる。ソースエンコーダ２０４により受信された、または生成されたデータビットは、ユーザが関心のある任意のタイプの情報を表す。例えば、データを用いてテキスト、テレメトリー、オーディオ、またはビデオデータを表すことができる。ソースエンコーダ２０４は、さらに、一データ転送レートでシンボルフォーマッタ２０６にデータビットを供給するように構成されている。
【００１８】
シンボルフォーマッタ２０６は、チャネルエンコードされたシンボルを形成するために、データビットを処理するように構成されている。好ましい実施形態では、ソースエンコードされたシンボルは位相シフトキーイング（ＰＳＫ）エンコードされている。コヒーレントカオス拡散スペクトラムシステムでＰＳＫの非コヒーレント形式を使用したいとき、シンボルフォーマッタ２０４は形成されたＰＳＫシンボルを差分エンコードをするように構成できる。差分エンコーディングは当業者には周知であり、ここでは詳しい説明はしない。シンボルフォーマッタ２０６は、さらに、非差分エンコードされたＰＳＫシンボル、及び／または差分エンコードされたＰＳＫシンボルをマルチプレクサ２１４に送るように構成されている。本発明はこの点でも限定はされない。
【００１９】
本発明の一実施形態では、シンボルフォーマッタ２０６は、出力されるパラレルビットの数がチャネルエンコーダの次数（order）の２を底とする対数（ｌｏｇ２）に等しいシリアル入力／パラレル出力のシフトレジスタに機能的に似ている。これに関して、シンボルフォーマッタ２０６は、直交位相シフトキーイング（ＱＰＳＫ）変調器と使用を考慮して選択される。それゆえ、シンボルフォーマッタ２０６は、ＱＰＳＫフォーマット機能を実行して、２ビットのデータをグループにして、ＱＰＳＫシンボルを形成するように構成されている（すなわち、２ビットパラレルのワード）。その後、シンボルフォーマッタ２０６はエンコードしたＱＰＳＫシンボルをマルチプレクサ２１４に送信する。本発明はこの点でも限定はされない。
【００２０】
本発明の別の実施形態では、シンボルフォーマッタ２０６は、振幅制御または位相変調を用いる他のデジタル変調方法との使用を考慮して選択される。かかるデジタル変調方法は、１６ＱＡＭ（sixteen  quadrature  amplitude  modulation）変調器、ＢＰＳＫ（binary  phase-shift  keying）変調器、ＡＳＰＫ（sixteen  amplitude  and  phase-shift  keying）変調器、または剰余数理論に基づくより一般的な信号コンステレーションを含む。オン・オフ・キーイング、振幅シフトキーイング、周波数シフトキーイングなどのアナログ変調方法を使っても良い。デジタル及びアナログの変調方法は当業者には周知であり、ここで詳細には説明しない。それゆえ、シンボルフォーマッタ２０６は、データビットを変調シンボルにマップして、そのシンボルをマルチプレクサ２１４に送信する。本発明はこの点でも限定はされない。
【００２１】
送信器１０２は、送信器１０２と受信器１０４で生成されるカオス系列の初期同期を容易にするために用いる「既知データプリアンブル（known  data  preamble）」を生成できる取得データ生成器２０８も含む。この「既知データプリアンブル」の長さは、分かっているワーストケースのチャネル状態下で送信器１０２と同期するのに受信器１０４が要する時間で決まる。本発明の一部の実施形態では、「既知データプリアンブル」は既知の同一シンボルの繰り返しである。本発明の他の実施形態では、「既知データプリアンブル」は既知の一連のシンボル（series  of  known  symbols）である。取得データ生成器２０８は、マルチプレクサ２１４に「既知のデータプリアンブル」を送信するように構成され得る。
【００２２】
再び図２を参照して、マルチプレクサ２１４は、シンボルフォーマッタ２０６からの、チャネルエンコーダにより変調されるバイナリーワードを受信する。マルチプレクサ２１４は、取得データ生成器２０８から「既知データプリアンブル」を受信するようにも構成されている。マルチプレクサ２１４は送信機コントローラ２１０に結合される。送信機コントローラ２１０は、マルチプレクサ２１４が「既知データプリアンブル」を新しい送信の時にチャネルエンコーダ２１６に経路指定（route）するように、マルチプレクサ２１４を制御するように構成されている。
【００２３】
本発明の別の実施形態では、「既知データプリアンブル」は変調されて記憶される。かかるシナリオでは、図２のアーキテクチャは、チャネルエンコーダ２１６の後にマルチプレクサ２１４が来るように修正される。本発明はこの点でも限定はされない。
本発明の他の実施形態では、「既知データプリアンブル」を、送信器１０２と受信器１０４で生成されるカオス系列の周期的な再同期に役立つ既知の区間に挿入する。これは、厳しいチャネル状態でも動作する実施形態の場合である。本発明はこの点でも限定はされない。
【００２４】
再び図２を参照して、マルチプレクサ２１４は、プリアンブル期間が終わってから、チャネルエンコーダ２１６に経路指定されるデータシンボルを選択するように構成されている。マルチプレクサ２１４は、データシンボルをチャネルエンコーダ２１６に送信するようにも構成される。これに関して、言うまでもなく、チャネルエンコーダ２１６へのデータシンボルの送信は、「既知データプリアンブル」の長さで決まる時間だけ遅延される。言うまでもなく、この遅延により、データシンボルの送信前に、「既知データプリアンブル」はすべてチャネルエンコーダ２１６に送信される。
【００２５】
再び図２を参照して、チャネルエンコーダ２１６は、「既知データプリアンブル」とデータシンボルを、変調された振幅・時間離散的デジタル信号（modulated  amplitude-and-time-discrete  digital  signal）として表す動作を実行するように構成されている。この変調された振幅・時間離散的デジタル信号は、値が１または０であるデータビットよりなる、中間周波数（ＩＦ）で変調されたシンボルを表すデジタルワードにより定義される。振幅・時間離散的デジタル信号によりデジタルシンボルを表す方法は当業者には周知である。よって、かかる方法はここで詳細には説明しない。しかし、言うまでもなく、チャネルエンコーダ２１６は、かかる方法をどれでも利用することができる。例えば、チャネルエンコーダ２１６として、ＱＰＳＫ（Quadrature  Phase  Shift  Keying）を利用するデジタルベースバンド変調器を選択してもよい。当業者には分かるように、ＱＰＳＫ変調器の出力は、同相（Ｉ）データと直交（Ｑ）データを含む。ＩデータとＱデータはデジタル複素乗算器２２４に送られる。
【００２６】
本発明の一実施形態では、送信器１０２は、チャネルエンコーダ２１６とデジタル複素乗算器２２４との間にサンプルレートマッチングデバイス（sample  rate  matching  device）（図示せず）をさらに有する。サンプルレートマッチングデバイス（図示せず）は、振幅・時間離散的デジタル信号を再サンプリングするために設けられる。言うまでもなく、サンプルレートマッチングデバイス（図示せず）は、振幅・時間離散的デジタル信号のサンプルレートがデジタル複素乗算器２２４に送られたデジタルカオス系列と同じになるように、振幅・時間離散的デジタル信号のサンプルレートを高くする。本発明はこの点でも限定はされない。
【００２７】
再び図２を参照して、デジタル複素乗算器２２４は、デジタル領域において複素乗算を行う。デジタル複素乗算器２２４では、チャネルエンコーダ２１６からの振幅・時間離散的デジタル信号は、カオス系列のデジタル表現と乗算される。カオス系列はカオス生成器２１８で生成される。カオス生成器２１８は、米国特許出願第１１／７３７，４５９号に記載されている。米国特許出願第１１／７３７，４５９号の全開示内容をここに参照援用する。しかし、言うまでもなく、本発明はかかるカオス生成器２１８との利用には限定されない。むしろ、カオス生成器２１８は従来の擬似乱数生成器やアナログベースのカオス系列生成器であってもよい。擬似乱数生成器は本技術分野で知られている。
【００２８】
デジタルカオス系列を生成するレートはデータシンボルレートの整数倍である。データシンボル期間とデジタルカオス系列のサンプル期間との間の比率が大きいほど、拡散ゲインは大きくなる。カオス生成器２１８は、ＲＵＱＧ２２０にカオス系列を送る。ＲＵＱＧ２２０は、デジタルカオス系列を統計的に変換して、所定の統計的特性を有する変換デジタルカオス系列にする。変換デジタルカオス系列は、特徴的な形であり、実、複素、または直交（quadrature）の組み合わせを含み、ワード長は異なり、統計分布は異なる。例えば、ＲＵＯＧ２２０は、カオス生成器２１８からの２つの一様分布した実入力を取り、概念上複素値の二変数ガウス変換をして、ガウス分布の統計的特徴を有する直交（quadrature）出力に変換する。かかる変換は当業者には周知であり、ここでは詳しく説明はしない。しかし、言うまでもなく、かかる方法には非線形プロセッサ、ルックアップテーブル、反復処理（ＣＯＲＤＩＣ関数）、その他の同様な数学的プロセスを使っても良い。ＲＵＯＧ２２０は、さらに、変換カオス系列をＳＲＭＦ２２２に送るように構成される。
【００２９】
デジタルカオス系列の統計的に変換した出力は、ＤＡＣ２３２の分解能と一貫性を有するマルチビットの分解能を有する。ＲＵＱＧ２２０は、デジタルカオス系列の統計的に変換した出力をＳＲＭＦ２２２に送る。例えば、ＲＵＱＧ２２０は、チャネルエンコーダ２１６が複素出力表現を生じるように構成されているとき、同相（Ｉ）データと直交（Ｑ）データをＳＲＭＦ２２２に送る。本発明はこの点でも限定はされない。
【００３０】
変換カオス系列のカオスサンプルレートが振幅・時間離散的デジタル信号のサンプルレートと異なる場合、２つのレートを一致させなければならない。そのため、カオス系列はＳＲＭＦ２２２で再サンプリングされる。例えば、ＳＲＭＦ２２２は、カオス系列の同相（in-phase）及び直交（quadrature-phase）の各処理経路を再サンプリングする実サンプルレートマッチングフィルタを有する。言うまでもなく、ＳＲＭＦ２２２は、変換デジタルカオス系列にサンプルレート変更を行い、変換デジタルカオス系列のサンプルレートが、チャネルエンコーダ２１６からデジタル複素乗算器２２４に送られた振幅・時間離散的デジタル信号と同じになるようにする。ＳＲＭＦ２２２は、デジタル複素乗算器２２４に、再サンプリングされた変換デジタルカオス系列を送るようにも構成されている。
【００３１】
本発明の一実施形態では、ＲＵＱＧ２２０はデジタルカオス系列を統計的に変換して、デジタルカオス系列の直交ガウス形式（quadrature  Gaussian  form）にする。この統計的変換は、ルックアップテーブルと、２つの独立な一様分布したランダム変数をガウス分布した変数の直交ペアにする変換を実施する組み込みコンピューテーションロジックとを組み合わせた非線形プロセッサにより実現できる。この変換のかかる構成を数式（１）と（２）で示す。
【数１】
0005005724.tif 000002
ここで、｛ｕ１，ｕ２｝は一様分布した独立入力ランダム変数であり、｛Ｇ１，Ｇ２｝はガウス分布した出力ランダム変数である。かかるシナリオでは、ＳＲＭＦ２２２は、同相（Ｉ）データ系列を再サンプリングする第１のサンプルレートマッチングフィルタと、直交（Ｑ）データ系列を再サンプリングする第２のサンプルレートマッチングフィルタとを有する。ＳＲＭＦ２２２は、デジタル複素乗算器２２４に、再サンプリングされた変換デジタルカオス系列を送るように構成されている。より具体的には、ＳＲＭＦ２２２は、同相（Ｉ）データと直交（Ｑ）データをデジタル複素乗算器２２４に送る。本発明はこの点でも限定はされない。
【００３２】
本発明の他の実施形態では、振幅・時間離散的デジタル信号とデジタルカオス系列はゼロ中間周波数（ＩＦ）信号として生成される。また、パルス整形は使用しない。かかるシナリオでは、チャネルエンコーダ２１６とデジタル複素乗算器２２４との間にサンプルレートマッチングデバイス（図示せず）は必要ない。本発明はこの点でも限定はされない。
【００３３】
デジタル複素乗算器２２４は、ＳＲＭＦ２２２からのデジタルカオス系列出力と、チャネルエンコーダ２１６からの振幅・時間離散的デジタル信号出力に複素乗算を行う。その結果の出力は、コヒーレントなカオス系列拡散スペクトラム変調ＩＦ信号のデジタル行源であり、カオス生成器２１８により生成されたカオス系列により、チャネルエンコーダ２１６からのデジタルデータは広い周波数帯域幅にわたり拡散している。
【００３４】
デジタル複素乗算器２２４は、算術演算を用いて、デジタルカオス系列を振幅・時間離散的デジタル信号と結合するように構成されている。算術演算として複素値デジタル乗法演算を選択する。複素値デジタル乗法演算は、振幅・時間離散的デジタル信号にデジタルカオス系列をかけて、デジタルカオス出力信号を求めることを含む。デジタル複素乗算器２２４は、デジタルカオス出力信号をインターポレータ２２６に送るようにも構成されている。
【００３５】
インターポレータ２２６、複素乗算器の実部２２８、及び直交デジタルローカルオシレータ２３０は、相前後して（in  tandem）動作し、複素乗算器から受け取った直交する第１の中間周波数（ＩＦ）信号を第２の実中間周波数（ＩＦ）信号に変調する中間周波数（ＩＦ）トランスレータを形成する。かかるデジタル中間周波数（ＩＦ）トランスレータは、当業者には知られており、ここでは詳細に説明しない。
【００３６】
インターポレータ２２６は複素乗算器２２４からの入力を受け取る。好ましい実施形態では、変調されたシンボルは直交形式であり、インターポレータは２つの実インターポレータとして実施される。本発明はこの点でも限定はされない。
【００３７】
インターポレータ２２６は、複素乗算器２２４から受け取った振幅・時間離散的デジタル信号のサンプルレートを、第２のＩＦの帯域幅及び中心周波数と互換性のあるレートに引き上げる。デジタルローカルオシレータ２３０は、第１の中間周波数（ＩＦ）を所望の第２の中間周波数（ＩＦ）に変換する一周波数で、複素直交振幅・時間離散的デジタル信号正弦波（complex  quadrature  amplitude-and-time  discrete  digital  sinusoid）を生成する。デジタルローカルオシレータ２３０は、その出力を複素乗算器の実部２２８に送るようにも構成されている。
【００３８】
複素乗算器の実部２２８は、インターポレータ２２６の直交出力とデジタルローカルオシレータ２３０の直交出力とを入力として受け取るように構成されている。複素乗算器の実部２２８が複素乗算の実出力部分のみを実施するように、複素乗算の実部を送る。複素乗算器の実部２２８は、その出力を、ＤＡＣ２３２に送るように構成される。本発明はこの点でも限定はされない。
【００３９】
本発明の一実施形態では、デジタルカオス系列と振幅・時間離散的デジタル信号はゼロ中間周波数（ＩＦ）信号である。複素乗算器の効率的インスタンス化により、デジタルカオス系列を用いて「既知データプリアンブル」とデータシンボルを振幅変調する。この振幅変調プロセスの結果はゼロＩＦ信号である。本発明はこの点でも限定はされない。
【００４０】
再び図２を参照して、ＩＦトランスレータ及び具体的に複素乗算器の実部２２８は、サンプリングしたデジタルカオス出力信号（すなわち、高くしたサンプリングレートと非ゼロ中心周波数を有するデジタルカオス出力信号）をＤＡＣ２３２に送るように構成されている。ＤＡＣ２３２は、サンプリングしたデジタルカオス出力信号をアナログ信号に変換するように構成されている。ＤＡＣ２３２は、アナログ信号をアンチイメージフィルタ２３４に送るようにも構成されている。
【００４１】
一部のアプリケーションでは、例えばインターポレーティングＤＡＣ（interpolating  DAC）を用いるとき、デジタル複素乗算器２２４の出力におけるサンプリングレートを変更することが望ましい場合もある。インターポレータ２２６を有するＩＦトランスレータを設けるのはこの目的のためである。
【００４２】
本発明の一実施形態では、デジタル複素乗算器２２４は、振幅・時間離散的デジタル信号のＩデータ及びＱデータにデジタルカオス系列のＩデータとＱデータをかけて、デジタルカオス出力信号を求める。デジタルカオス出力信号は直交したゼロＩＦ信号である。デジタル複素乗算器２２４は、直交したゼロＩＦ信号をＩＦトランスレータに送る。ＩＦトランスレータはインターポレーションフィルタ２２６のみである。インターポレーションフィルタ２２６は、直交するゼロＩＦ信号のサンプルレートを所定のレート（例えば、毎秒７０メガサンプル）に変更する２つの実インターポレータを有する。インターポレーションフィルタ２２６は、サンプリングした、直交したゼロＩＦ信号をＤＡＣ２３２に送る。ＤＡＣ２３２は、有効サンプルレートを高くするインターポレーティングＤＡＣ（interpolating  DAC）である。本発明の一実施形態では、ＤＡＣ２３２は、受信したゼロＩＦ信号をインターポレート（interpolate）して、２８０メガサンプル／秒のサンプルレートにする。ＤＡＣ２３２は、アナログ信号への変換前に、インターポレートしたサンプル周波数（２８０メガサンプル／秒）を４で割っただけ、実出力成分をアップコンバートする。ＤＡＣ２３２の出力は、７０ＭＨｚの中間周波数を中心とする実信号であり、最初のイメージ（first  image）は２１０ＭＨｚを中心とする。本発明はこの点でも限定はされない。
【００４３】
図２を再び参照して、アンチイメージフィルタ２３４は、アナログ信号からスペクトルイメージを削除して、スムースな時間領域信号を形成する。アンチイメージフィルタ２３４は、ＲＦトランスレータ２３６にスムースな時間領域信号を送るようにも構成されている。ＲＦトランスレータ２３６は、広帯域のアナログＩＦ−ＲＦアップコンバータである。ＲＦトランスレータ２３６は、スムースな時間領域信号を送信のためにＲＦにセンタリングして、ＲＦ信号を形成する。ＲＦトランスレータ２３６は、ＲＦ信号をパワー増幅器（図示せず）に送るようにも構成されている。パワー増幅器（図示せず）は受けとったＲＦ信号を増幅するように構成されている。パワー増幅器（図示せず）は、増幅したＲＦ信号をアンテナ要素２３８に送り、受信器１０４に送信する（図３Ａを参照して以下に説明する）。
【００４４】
言うまでもなく、送信機１０２と受信器１０４におけるデジタルカオス系列のデジタル生成は、正確なリアルタイム基準クロック２１２の制御下で行われる。クロック２１２の精度が高ければ高いほど、送信機１０２のカオス生成器２２１８と受信器１０４のカオス生成器（図３Ａを参照して以下に説明する）の同期がよくなり、処理遅延の差異やチャネル伝搬時間の効果が排除される。正確なリアルタイム基準を用いることにより、カオス生成器の状態を容易かつ正確に制御することができる。
【００４５】
図２を再び参照して、正確なリアルタイム基準２１２は、ＧＰＳクロック受信器やチップスケールの原子時計（ＣＳＡＣ）などの正確なリアルタイム基準にロックされた、安定したローカルオシレータである。正確なリアルタイム基準２１２は、より低い周波数の基準クロックにロックされている間、クロックを供給した論理回路２０６乃至２３２に高周波クロックを供給する。より低い周波数の基準クロックは、共通の基準及び共通の時刻基準を供給し、カオス生成器２１８の状態と受信器１０４のカオス生成器（図３Ａを参照して以下に説明する）の状態との間の長期間にわたる大きなドリフトを防止する。
【００４６】
言うまでもなく、送信器１０２は通信システム送信器当業者の一アーキテクチャである。しかし、本発明はこれに限定されず、他のどのような送信器アーキテクチャを用いることもできる。例えば、送信器１０２は、直交第１中間周波数（ＩＦ）−第２中間周波数（ＩＦ）変換ではなく、実第１ＩＦ−第２ＩＦ変換を含んでいてもよい。他の例として、他のアーキテクチャでは別のカオス系列生成器を追加的に利用して、カオス出力を切り替えてもよいし、送信器１０２の他の側面を制御してもよい。さらに他の例として、カオス特性のない擬似乱数生成器に応じた拡散系列や方法を選択してもよい。
【００４７】
図３を参照するに、図１に示した受信器１０４のブロック図である。従来のアナログベースのコヒーレント通信システムでは、状態情報を定期的に交換してアナログカオス回路を同期させる。状態情報の交換には追加的に大きな帯域幅が必要となる。そのため、アナログベースのコヒーレント通信は現実的ではなくなる。図３の受信器１０４は、従来のアナログベースのコヒーレント通信システムの欠点を無くすように設計されている。これに関して、言うまでもなく、受信器１０４はデジタルカオス生成器を有する。受信器１０４は、そのデジタルカオス生成器と、送信器１０２のデジタルカオス生成器２１８とを同期させるトラッキングループを含む。この受信器は、状態更新情報を連続的または定期的に転送せずに、離散時間カオスサンプルの２つの系列を同期させるように構成されている。離散時間カオスサンプルの第１の系列は送信器１０２で生成される。離散時間カオスサンプルの第２の系列は受信器１０４で生成される。
【００４８】
図３を再び参照するに、受信器１０４は、アンテナ要素３０２、低雑音増幅器（ＬＮＡ）３０４、ゾーンフィルタ３０６、ＡＧＣ増幅器３０８、無線周波数（ＲＦ）−中間周波数（ＩＦ）変換デバイス３１０、アンチエイリアスフィルタ３１２、アナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器３１４を有する。また、受信器１０４は、実乗算器３１６，３１８、ループ制御回路３２０、直交デジタルローカルオシレータ３２２、相関器３２８、マルチプレクサ３４６、３４８、チャネルエンコード取得データ生成器（ＣＥＡＤＧ；channel  encoded  acquisition  data  generator）３５０、デジタル複素乗算器３２４，３５２、シンボルタイミング回復回路３２６を有する。さらに、受信器１０４は、受信器コントローラ３３８、正確なリアルタイム基準クロック３３６、ハードディシジョンデバイス３３０、シンボル−ビット（Ｓ／Ｂ）変換器３３２、及びソースデコーダ３３４をさらに有する。受信器１０４は、さらに、カオス生成器３４０、実一様統計・直交ガウス統計マッパー（ＲＵＱＧ）３４２、及び再サンプリングフィルタ３４４を有する。上記のコンポーネントや回路３０２−３１８、３２２−３２６、３３０−３３８、３４２−３５２は当業者には周知である。よって、これらのコンポーネントや回路はここで詳細に説明しない。しかし、本発明の理解を助けるため、受信器１０４のアーキテクチャを概略説明する。受信器１０４は、取得（acquisition）モード及びトラッキングモードであるとき、新規なアーキテクチャ／アルゴリズムを利用する。
【００４９】
図３を再び参照するに、アンテナ要素３０２は、通信リンクにより送信器１０２から送信されたアナログ入力信号を受信するように構成されている。アンテナ要素３０２は、アナログ入力信号をＬＮＡ３０４に送るように構成されている。ＬＮＡ３０４は、受信したアナログ入力信号を増幅するが、ノイズと歪みをできるだけ加えないように構成されている。ＬＮＡ３０４は、増幅したアナログ入力信号をゾーンフィルタ３０６に送るように構成されている。ゾーンフィルタは、ロールオフ特性が遅いがインジェクションロス（injection  loss）が低いアナログフィルタであり、関心のある帯域の外側の大きな干渉信号を抑制するために用いる。ゾーンフィルタは当業者には周知であり、ここでは詳しい説明はしない。言うまでもなく、ゾーンフィルタ３０６は、フィルタしたアナログ入力信号を自動ゲイン制御（ＡＧＣ）増幅器３０８に送るように構成されている。自動ゲイン制御（ＡＧＣ）増幅器３０８は、ゲインを制御できる増幅器であり、受け取った信号の大きさを、その後の信号処理チェーンの通常の限度内に留めるために用いられる。自動ゲイン制御（ＡＧＣ）増幅器は当業者には周知であり、ここでは詳しい説明はしない。言うまでもなく、自動ゲイン制御（ＡＧＣ）増幅器３０８は、ゲインを調節したアナログ入力信号をＲＦ−ＩＦ変換デバイス３１０に送るように構成されている。
【００５０】
ＲＦ−ＩＦ変換デバイス３１０は、Ａ／Ｄ変換器３１４でのデジタル信号への変換のために、アナログ入力信号を好ましいＩＦとミックスする。ＲＦ−ＩＦ変換デバイス３１０は、ミックスしたアナログ入力信号をアンチエイリアスフィルタ３１２に送るように構成されている。アンチエイリアスフィルタ３１２は、ミックスされたアナログ入力信号の帯域幅を制限するように構成されている。アンチエイリアスフィルタ３１２は、また、フィルタしたアナログ入力信号をＡ／Ｄ変換器３１４に送るように構成されている。Ａ／Ｄ変換器３１４は、受け取ったアナログ入力信号をデジタル信号に変換するように構成されている。Ａ／Ｄ変換器３１４は、また、デジタル入力信号を、第２のＩＦトランスレータに送るように構成されている。第２のＩＦトランスレータは、実乗算器３１６、３１８、及びプログラマブル直交デジタルローカルオシレータ３２２を有する。
【００５１】
乗算器３１６は、入力として、Ａ／Ｄ変換器３１４からのデジタルワードと、直交デジタルローカルオシレータ３２２の同相成分からのデジタルワードとを受け取るように構成されている。乗算器３１６は、Ａ／Ｄ変換器３１４の出力に、直交デジタルローカルオシレータ３２２の同相成分を乗算する。乗算器３１６は、また、デジタル出力ワードを送るように構成されている。乗算器３１８は、入力として、Ａ／Ｄ変換器３１４からのデジタルワードと、直交デジタルローカルオシレータ３２２の直交成分からのデジタルワードとを受け取るように構成されている。乗算器３１８は、Ａ／Ｄ変換器３１４の出力に、直交デジタルローカルオシレータ３２２の直交成分を乗算する。乗算器３１８は、また、デジタル出力ワードを送るように構成されている。
【００５２】
直交デジタルローカルオシレータ３２２は、第１のＩＦをベースバンドに変換し、その結果得られる直交ベースバンド信号の検出周波数及び位相オフセットを除去する一周波数で、複素直交振幅・時間離散的デジタル信号正弦波（complex  quadrature  amplitude-and-time  discrete  digital  sinusoid）を生成する。直交デジタルローカルオシレータは、その入力として、ループ制御回路３２０からのバイナリ位相制御ワードとバイナリ周波数制御ワードを受け取る。直交デジタルローカルオシレータは当業者には周知であり、ここでは詳しい説明はしない。
【００５３】
ＩＦトランスレータは、相関器３２８とデジタル複素乗算器３２４における処理のために、デジタル入力信号を好ましいＩＦとミックスするように構成されている。ＩＦトランスレータは、また、相関器３２８とデジタル複素乗算器３２４にデジタル入力信号を送るように構成されている。当業者には分かるように、ＩＦトランスレータの出力は、同相（Ｉ）データと直交（Ｑ）データを含む。それゆえ、ＩＦトランスレータは、ＩデータとＱデータを相関器３２８とデジタル複素乗算器３２４に送ることができる。
【００５４】
デジタル複素乗算器３２４は、デジタル領域において複素乗算を行うように構成されている。複素値のデジタル乗算器３２４では、ＩＦトランスレータからのデジタル入力信号は、カオス系列のデジタル表現と乗算される。カオス系列はカオス生成器３４０で生成される。カオス生成器３４０は、米国特許出願第１１／７３７，４５９号に記載されている。米国特許出願第１１／７３７，４５９号の全開示内容をここに参照援用する。しかし、言うまでもなく、発明的構成は、カオス生成器３４０の替わりに従来の擬似乱数生成器を用いても実施できる。
【００５５】
カオス生成器３４０は、ＲＵＱＧ３４２にカオス系列を送る。これに関し、言うまでもなく、カオス生成器３４０は受信器コントローラ３３８に結合される。受信器コントローラ３３８は、受信器１０４が取得モード及びトラッキングモードの時に、カオス生成器３４０が正しい初期状態でカオス系列を生成するように、カオス生成器３４０を制御する。
【００５６】
ＲＵＱＧ３４２は、デジタルカオス系列を統計的に変換して、変換デジタルカオス系列にする。変換デジタルカオス系列は、特徴的な形であり、実数、複素数、または直交（quadrature）の組み合わせを含み、ワード長は異なり、統計分布は異なる。好ましい実施形態で用いられるかかる統計的変換は、二変数ガウス分布である。この分布は、２つの独立な一様分布したランダム変数を直交ガウス分布変数のペアに変換するものである。ＲＵＱＧ３４２は、さらに、変換カオス系列を再サンプリングフィルタ３４４に送るように構成される。
【００５７】
本発明の一実施形態では、ＲＵＱＧ３４２はデジタルカオス系列を統計的に変換して、デジタルカオス系列の直交ガウス形式（quadrature  Gaussian  form）にする。ＲＵＱＧ３４２は、デジタルカオス系列の直交ガウス形式を再サンプリングフィルタ３４４に送る。より具体的には、ＲＵＱＧ３４２は、同相（Ｉ）データと直交（Ｑ）データを再サンプリングフィルタ３４４に送る。本発明はこの点でも限定はされない。
【００５８】
再サンプリングフィルタ３４４は、また、変換カオス系列をデジタル複素乗算器３２４に送るように構成されている。再サンプリングフィルタ３４４は、受信器１０４が取得モードにあるとき、カオスサンプルレートを、受け取った信号サンプルレートとコンパチブルにするサンプルレート変更フィルタとして構成される。再サンプリングフィルタ３４４は、また、受信器が安定状態復調モード（steady  state  demodulation  mode）にあるとき、送受信クロックオフセット（transmit  and  receive  clock  offsets）をある歪みレベル未満に補償するように構成されている。これに関して、言うまでもなく、再サンプリングフィルタ３４４は、同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）データ系列のサンプリングレートを、第１のサンプリングレートから、第２のサンプリングレートに、それに含まれるデータのスペクトルを変化させることなく変換するように構成されている。再サンプリングフィルタ３４４は、さらに、同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）データ系列をデジタル複素乗算器３２４，３５２とマルチプレクサ３４６，３４８に送るように構成されている。
【００５９】
留意すべきこととして、カオス系列をサンプリングしたものを連続な帯域制限カオスの離散サンプルと考えると、再サンプリングフィルタ３４４は、離散時間サンプルを有効にトラッキングし、カオス系列の連続表現を計算し、Ａ／Ｄ変換器３１４がサンプリングする離散時間点と一致する必要がある離散時間点においてカオス系列を再サンプリングする。実際、再サンプリングフィルタ３４４の入力値と出力値は、厳密に同じではない。これらの値は、少しオフセットのある時間に取った同じ波形のサンプルだからである。しかし、これらの値は同じ波形のサンプルであり、パワースペクトル密度は同じである。
【００６０】
図３を再び参照して、ＣＥＡＤＧ３５０は、変調取得系列（modulated  acquisition  sequence）を生成するように構成されている。ＣＥＡＤＧ３５０は、また、デジタル複素乗算器３５２に、変調された取得系列を送るようにも構成されている。デジタル複素乗算器３５２は、デジタル領域において複素乗算を行うように構成されている。この複素乗算には、ＣＥＡＤＧ３５０からの変調取得系列に、カオス系列のデジタル表現をかけて、デジタル入力信号の基準を生成することが含まれる。デジタル複素乗算器３５２は、また、基準信号をマルチプレクサ３４６，３４８に送るように構成されている。マルチプレクサ３４６は、基準信号の直交位相部分を相関器３２８に経路指定するように構成されている。マルチプレクサ３４８は、基準信号の同相部分を相関器３２８に経路指定するように構成されている。これに関し、言うまでもなく、マルチプレクサ３４６、３４８は受信器コントローラ３３８に結合されている。受信器コントローラ３３８は、受信器１０４が取得モード（以下に説明する）にある間、マルチプレクサ３４６，３４８が基準信号を相関器３２８に経路指定するように、マルチプレクサ３４６，３４８を相前後して制御する。
【００６１】
相関器３２８は、選択的ノイズキャンセレーションデバイス（ＳＮＣＤ）３７０と相関デバイス３７２を有する。ＳＮＣＤ３７０は、受信カオス信号のＳＮＲを改善することにより、相関デバイス３７２が行う相関プロセスをよりロバストにするために設けられる。これに関して、言うまでもなく、ＳＮＣＤ３７０は、内部的に生成したカオス系列に基づき、信号とノイズを含む系列サンプルを選択的にスキップすることを含む適応的相関方法を実施する。この方法は、図４を参照して以下に詳しく説明する。
【００６２】
相関デバイス３７２は、内部的に生成したカオス系列をデジタル入力信号と相関するように構成されている。これに関して、言うまでもなく、相関の実成分と虚成分の方向（sense）は、デジタル入力信号のシンボルの実成分と虚成分の値に直接関係している。言うまでもなく、好ましい実施形態では、相関の実成分と虚成分の方向（sense）は、デジタル入力信号のＰＳＫシンボルの実成分と虚成分の値に直接関係している。このように、相関デバイス３７２が安定状態復調モードにあるとき、相関デバイス３７２の出力はＰＳＫシンボルソフトディシジョン（PSK  symbol  soft  decisions）である。具体的に、ソフトディシジョンは、系列中のあるビットが１か０のいずれかである確率を表す値である。例えば、あるビットのソフトディシジョンは、ビットが１である確率がｐ（１）＝０．３であることを示す。逆に、同一のビットは０である確率を有し、それはｐ（０）＝０．７である。
【００６３】
相関デバイス３７２は、また、最終的なシンボルの決定のため、ＰＳＫソフトディシジョンをハードディシジョンデバイス３３０に送るように構成されている。ハードディシジョンデバイス３３０は、シンボルディシジョンをＳ／Ｂ変換器３３２に送るように構成されている。Ｓ／Ｂ変換器３３２は、シンボルをバイナリ形式に変換する。Ｓ／Ｂ変換器３３２は、バイナリデータ系列をソースデコーダ３３４に送るように構成されている。ソースデコーダ３３４は、送信器に適用されるＦＥＣをデコードして、デコードしたビットストリームを、デコードデータを利用する外部デバイス（図示せず）に送る。
【００６４】
相関デバイス３７２は、また、カオス系列に関連する初期タイミング情報、データ系列に関連する初期タイミング情報を取得し、カオス系列とデジタル入力信号の間の位相及び周波数のオフセット情報をトラック（track）する。相関デバイス３７２は、また、カオス系列とデジタル入力信号の間の入力信号大きさ情報をトラックするように構成されている。初期タイミング情報の取得と、入力信号の大きさ、位相及び周波数オフセット情報のトラッキングとは、デジタル通信システムにおける標準的な機能である。それゆえ、初期タイミング情報の取得と、位相及び周波数オフセット情報のトラッキングの方法は当業者には周知であり、ここで詳細には説明しない。しかし、言うまでもなく、限定無しに任意の方法を用いることができる。
【００６５】
図３を再び参照して、相関デバイス３７２は、大きさ及び位相情報を、時間の関数として、ループ制御回路３２０に送るように構成される。ループ制御回路３２０は、名目範囲から入力信号の大きさのずれを計算するために、その大きさ及び位相情報を用い、カオス系列をデジタル入力信号と同期させるために、位相及び周波数オフセット情報を用いる。ループ制御回路３２０は、また、位相及び周波数オフセット情報をＩＦトランスレータの直交デジタルローカルオシレータ３２２部分に送り、ゲインずれ補償情報を自動ゲイン制御（ＡＧＣ）増幅器３０８に送るように構成されている。ループ制御回路３２０は、さらに、リタイミング（retiming）制御信号をリサンプリングフィルタＳＲＭＤ３４４とカオス生成器３４０に送るように構成されている。
【００６６】
言うまでもなく、送信機１０２と受信器１０４におけるデジタルカオス系列のデジタル生成は、正確なリアルタイム基準クロック３３６の制御下で行われる。クロック３３６の精度が高ければ高いほど、送信機１０２のカオス生成器２１８と受信器１０４のカオス生成器３４０の同期が近くなり、処理遅延の差異やチャネル伝搬時間の効果が排除される。カオス生成器の状態を容易かつ正確に制御できるようにして、コヒーレント通信を可能にするのはデジタルカオス生成器２１８，３４０を使用するからである。
【００６７】
図３を再び参照して、正確なリアルタイム基準３３６は、ＧＰＳクロック受信器やチップスケールの原子時計（ＣＳＡＣ）などの正確なリアルタイム基準にロックされた、安定したローカルオシレータである。正確なリアルタイム基準３３６は、より低い周波数の基準クロックにロックされている間、クロックを供給した論理回路３１４乃至３５２に高周波クロックを供給する。より低い周波数の基準クロックは、共通の基準及び共通の時刻基準を供給し、カオス生成器２１８の状態と受信器１０４のカオス生成器３４０の状態との間の長期間にわたる大きなドリフトを防止する。
【００６８】
言うまでもなく、受信器１０４は通信システム受信器の一アーキテクチャ例である。しかし、本発明はこれに限定されず、他のどのような受信器アーキテクチャを用いることもできる。
【００６９】
カオス拡散スペクトラム信号のＳＮＲの改善方法
本発明は、図１を参照して上で説明した通信システム１００のような、通信システムにより生成される拡散スペクトラム信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善する方法に関する。上記の通り、カオス拡散スペクトラム信号は、データ信号のサンプルを、カオス拡散系列の内部的に生成され同期されたレプリカのそれぞれの乱数と結合することにより生成される。拡散（すなわち結合）プロセスで用いる乱数４０２，４０４，４０６，４０８の大きさを示すグラフを図４に示す。この拡散（すなわち結合）プロセスの結果として、カオス拡散スペクトラム信号が生成される。カオス拡散スペクトラム信号のサンプルを示すグラフを図５に示した。ここで「サンプル」という用語は、決定論的数学的プロセスから求められる定期的なデジタル振幅及び／または位相値を言う。図５に示したように、カオス拡散スペクトラム信号の各サンプル５０２，５０６の瞬間信号振幅は、他のサンプル５０４，５０８の瞬間信号振幅よりも低い。カオス拡散スペクトラム信号のＳＮＲは、瞬間信号振幅が比較的低いサンプル５０２，５０６を選択的に削除（すなわち破棄）することにより改善できることが分かる。非相関ノイズ系列の瞬間パワーの統計的期待値は一定だからである。
【００７０】
カオス拡散スペクトラム信号のサンプル５０２，５０４，５０６，５０８の瞬間信号振幅の値は、カオス拡散系列の乱数４０２，４０４，４０６，４０８の大きさを用いて決定できる。サンプル５０２，５０４，５０６，５０８の瞬間信号振幅と、乱数４０２，４０４，４０６，４０８の大きさとの間の関係を示すグラフを図６に示した。図６に示したように、内部的に生成され同期されたカオス拡散系列の乱数４０２，４０４，４０６，４０８の値が所定の閾値（ＴＨＲ）を下回るとき、サンプル５０２，５０４，５０６，５０８の瞬間信号振幅は比較的低いことが統計的に期待できる。この閾値は、信号パワーの損失を大きな拡散率から得られる処理ゲインとバランスさせる、数学的に求められる量である。それゆえ、本方法は、一般的に、（ａ）所定の閾値を下回る値を有するカオス乱数系列の乱数４０２，４０６を選択的に削除（すなわち破棄）し、（ｂ）カオス拡散スペクトラム信号のサンプル５０２，５０６を選択的に削除（すなわち破棄）することを含む。この方法は、図７−９を参照して以下に説明する。
【００７１】
本方法を詳しく説明する前に、言うまでもなく、閾値は、カオス拡散スペクトラム信号の相対的な信号及びノイズのパワーレベル値に基づき、数学的に求められる。例えば、閾値の選択は、所定の信号対雑音比を有するサンプルを生成するのに必要な各乱数の最小の大きさに基づく。これに関して、受信器において周囲のノイズフロアより１０ｄＢ低いフラットな拡散パワーレベルを有するカオス拡散スペクトラム信号を考える。ＳＮＲを４ｄＢだけ実効的に上げるために、（標準正規統計分布を仮定して）カオス信号の内部的に生成され同期されたコヒーレントなレプリカのすべてのサンプルを、１．０標準偏差の閾値より低い場合、削除する。逆拡散器における信号パワーは、（同期が完全であると仮定して）２０％だけ実行的に減少する。ノイズパワーの実効的な減少は６８％である。ここで、「標準正規分布」との用語は、平均が０で分散が１である正規分布すなわちガウス分布をいう。特に、先行するＳＮＲ推定は逆拡散器への入力である。結果として得られる条件付き分布に基づく出力ＳＮＲにおける実効的増加は１ｄＢに近い。
【００７２】
ここで図７を参照して、カオス拡散スペクトラム信号などの拡散スペクトラム信号（ＳＳＳ）の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善する方法のフロー図を示した。図７に示したように、方法７００はステップ７０２で始まり、ステップ７０４に続く。ステップ７０４において、受信器１０４において拡散スペクトラム信号を受信する。拡散スペクトラム信号は、瞬間信号振幅が低い少なくとも１つのサンプルを有する。その後、本方法はステップ７０６に進む。ステップ７０６において、受信器１０４において乱数系列を生成する。乱数系列はカオス乱数系列か、または擬似カオス乱数系列であり得る。乱数系列は、広い中間周波数帯域にわたりデータ信号を拡散する、送信器１０２で用いる拡散系列と同じである。乱数系列を生成した後、乱数系列の乱数を求めるステップ７０８を実行する。ステップ７０８は、また、乱数の大きさの決定を含む。
【００７３】
乱数の大きさを決定すると、本方法７００は判断ステップ７１０に続く。乱数の大きさが閾値を越えない場合（７１０：ＮＯ）、方法７００はステップ７１２に続く。ステップ７１２において、その乱数を破棄する。これに関して、言うまでもなく、その乱数は、拡散プロセスで使用する拡散系列のそれぞれの乱数と同じ値を有する。拡散プロセスで用いるそれぞれの乱数の値が閾値を下回るとき、比較的高い尤度で、その結果得られるサンプルの瞬間信号振幅が低い。それゆえ、受信した拡散スペクトラム信号のそれぞれのサンプルを破棄することも望ましい。従って、方法７００は、受信拡散スペクトラム信号のそれぞれのサンプルを破棄するステップ７１４を含む。留意すべき点として、それぞれのサンプルを破棄することにより、受信した拡散スペクトル信号のＳＮＲが改善する。「サンプルを破棄する」との表現は、統計的決定プロセスにおける要素の検討を指し、必ずしも物理的に破棄することではない。ステップ７１４の後、本方法７００は判断ステップ７１８に続く。
【００７４】
乱数の大きさが閾値を越える場合（７１０：ＹＥＳ）、方法７００はステップ７１６に続く。ステップ７１６において、その乱数と受信拡散スペクトラム信号のサンプルを、相関デバイス３７２や逆拡散デバイス（図示せず）などの処理デバイスに送る。ステップ７１６を完了してから、本方法７００は判断ステップ７１８に続く。
【００７５】
乱数の大きさが閾値を越える場合（７１８：ＹＥＳ）、方法７００はステップ７２２に続く。ステップ７２２において、統計的ディシジョンを算出する。その後、ステップ７２４を実行し、本方法７００は終了する。あるいは、乱数系列の各乱数の大きさを閾値と比較しなかった場合（７１８：ＮＯ）、方法７００はステップ７２０に続く。ステップ７２０において、乱数系列の次の乱数を選択する。そして、方法７００はステップ７０８に戻る。
【００７６】
留意すべき点として、拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法７００は、信号取得用の受信器１０４の相関器と、データ信号の同期逆拡散用の受信器１０４の逆拡散器の両方で用いることができる。適応的相関器設計（例えば、ＳＮＣＤ３７０を有する相関器３２８）における実施により拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法８００のフロー図を、図８に示す。逆拡散器（図示せず）の実施により、拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法９００のフロー図を、図９に示す。
【００７７】
ここで、図８を参照して、方法８００はステップ８０２で始まり、ステップ８０４に続く。ステップ８０４において、相関アプリケーションに基づき数Ｎを決定する。数Ｎは、乱数系列の乱数と相関される拡散スペクトラム信号のサンプル数を表す。例えば、拡散スペクトラム信号の１００個のサンプルは、乱数系列の１００個の乱数と相関される。それゆえ、数Ｎとして１００が選択される。ステップ８０４の後、本方法８００はステップ８０６に続く。ステップ８０６において、拡散スペクトラム信号のＮ個のサンプルを求める。拡散スペクトラム信号はカオス拡散スペクトラム信号であってもよいことに留意する。その後、ステップ８０８を実行して、乱数系列のＮ個の乱数を求める。乱数系列は、広い中間周波数帯域にわたりデータ信号を拡散する、送信器１０２で用いる拡散系列と同じである。それゆえ、乱数系列はカオス乱数系列か、または擬似カオス乱数系列であり得る。その後、本方法８００はステップ８１０に続く。
【００７８】
ステップ８１０において、Ｎ個の乱数のうちどの乱数の大きさが、閾値を越えないか判断する。例えば、Ｎ個の乱数のうちＭ個（例えば１０個）の大きさが閾値を下回ると判断される。大きさが閾値を下回ると判断されたＭ個（例えば１０個）の乱数をステップ８１２で破棄する。その後、ステップ８１４において、拡散スペクトラム信号のＭ個のサンプルも破棄する。
【００７９】
ステップ８１４の後、本方法８００はステップ８１６に続く。言うまでもなく、ステップ８０４において、Ｎ（例えば１００）個のサンプルを乱数系列のＮ個の乱数と相関させる。それゆえ、拡散スペクトラム信号のＮ（例えば１００）個のサンプルを乱数系列のＮ個の乱数で集めるまで、上記のプロセスを繰り返す必要がある。そのため、方法８００はステップ８１６を含み、拡散スペクトラム信号の次のＭ（例えば１０）個のサンプルと乱数系列の次のＭ（例えば１０）個のサンプルを用いて、ステップ８０６−８１４を繰り返す。乱数系列のＮ（例えば１００）個の乱数を使って拡散スペクトラム信号のＮ（例えば１００）個のサンプルを集めてから、ステップ８２０を実行する。
【００８０】
ステップ８２０では、２つのＮ個サンプル系列を相関させる。この相関は、相関プロセスを行うことにより実行する。相関プロセスは本技術分野の当業者には周知であり、ここでは詳細に説明しない。しかし、言うまでもなく、限定無しに任意の相関方法を用いることができる。ステップ８２０の後、ステップ８２２を実行し、本方法８００は終了する。
【００８１】
ここで図９を参照するに、逆拡散器（図示せず）の実施により、拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法９００のフロー図を示した。逆拡散器は当業者には周知であり、ここでは詳しい説明はしない。図９に示したように、方法９００はステップ９０２で始まり、ステップ９０４に続く。ステップ９０４において、拡散スペクトラム信号のＮ（例えば１００）個のサンプルを求める。拡散スペクトル信号はカオスまたは擬似カオス拡散スペクトラム信号であり得る。その後、ステップ９０６を実行して、乱数系列のＮ（例えば１００）個の乱数を求める。乱数系列はカオス乱数系列か、または擬似カオス乱数系列であり得る。ステップ９０８において、Ｎ個の乱数のうちどの乱数の大きさが閾値を越えないか判断する。例えば、Ｎ個の乱数のうちＭ個（例えば１０個）の大きさが閾値を下回ると判断される。大きさが閾値を下回ると判断されたＭ個（例えば１０個）の乱数をステップ９１０で破棄する。その後、ステップ９１２において、拡散スペクトラム信号のＭ個のサンプルも破棄する。
【００８２】
ステップ９１２の後、方法９００はステップ９１４に続く。ステップ９１４において、乱数系列のＮ−Ｍ（この場合、例えば９０）個の破棄されなかった乱数と、拡散スペクトラム信号のＮ−Ｍ個の破棄されなかったサンプルとを用いて、逆拡散プロセスを実行する。逆拡散プロセスは当業者には周知であり、ここで詳しい説明はしない。しかし、言うまでもなく、限定無しに任意の逆拡散方法を用いることができる。
【００８３】
拡散スペクトラム信号のＳＮＲを改善する方法のハードウェア実施
ここで図１０を参照するに、（図７及び図８を参照して説明した）方法７００，８００を実施する相関器３２８のブロック図を示した。図１０に示したように、相関器３２８は、選択的ノイズキャンセレーションデバイス（ＳＮＣＤ）３７０と相関デバイス（ＣＤ）３７２とを有する。ＳＮＣＤ３７０は、拡散スペクトラム信号の有効信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善することにより、ＣＤ３７２が実行する相関プロセスを、よりロバストにするために設けられる。拡散スペクトル信号はカオスまたは擬似カオス拡散スペクトラム信号であり得る。これに関して、言うまでもなく、ＳＮＣＤ３７０は、（図１及び図３を参照して説明した）受信器１０４において生成した乱数信号の大きさに基づき、信号とノイズを含むサンプルを選択的に削除（すなわち破棄）することを含む（図７を参照して説明した）方法７００を実施する。乱数信号はカオス乱数系列、または擬似カオス乱数系列を含む信号であり得る。
【００８４】
図１０に示したように、ＳＮＣＤ３７０は、拡散スペクトラム信号のサンプルの同相成分、乱数信号の同相成分、拡散スペクトラム信号のサンプルの直交成分、及び乱数信号の直交成分を受け取るように構成される。ＳＮＣＤ３７０は、また、選択的ノイズキャンセレーションプロセスを実行するように構成される。選択的ノイズキャンセレーションプロセスには、乱数系列の乱数の同相成分及び／または直交成分を用いて、その乱数の大きさを決定することを含む。選択的ノイズキャンセレーションプロセスは、また、その乱数の大きさが所定の閾値を越えるか判断することを含む。その乱数の大きさが所定の閾値を越える場合、ＳＮＣＤ３７０は、ＣＤ３７２に、その乱数の同相成分、その乱数の直交成分、それぞれの拡散スペクトル信号サンプルの同相成分、及びそれぞれの拡散スペクトル信号サンプルの直交成分を送る。あるいは、その乱数の大きさが所定の閾値を下回る場合、ＳＮＣＤ３７０は、その乱数の同相成分、その乱数の直交成分、それぞれの拡散スペクトル信号サンプルの同相成分、及びそれぞれの拡散スペクトル信号サンプルの直交成分を破棄する。ＳＮＣＤ３７０は、拡散スペクトル信号の各受信サンプルと、乱数信号の各受信乱数に対して、上記の選択的ノイズキャンセレーションプロセスを繰り返すように構成されている。
【００８５】
受信器３７２は、図３を参照して詳しく説明した。ＣＤ３７２を理解するには上記の説明で十分である。しかし、言うまでもなく、ＣＤ３７２は相関プロセスを実行するように構成されている。相関プロセスは当業者には周知であり、ここで詳しい説明はしない。
【００８６】
ここで図１１を参照するに、図７と図９の方法を実施する逆拡散器１１００のブロック図を示した。図１１に示したように、逆拡散１１００は、選択的ノイズキャンセレーションデバイス（ＳＮＣＤ）１１０２と逆拡散デバイス１１０４とを有する。ＳＮＣＤ１１０２は、拡散スペクトラム信号の有効信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善することにより、逆拡散デバイス１１０４が実行する逆拡散プロセスを、よりロバストにするために設けられる。一般性を失わずに、拡散スペクトル信号はカオスまたは擬似カオス拡散スペクトラム信号であり得る。これに関して、言うまでもなく、ＳＮＣＤ１１０２は、（図１及び図３を参照して説明した）受信器１０４において生成したコヒーレント乱数信号の乱数の大きさに基づき、信号とノイズを含むサンプルを選択的に削除（すなわち破棄）することを含む（図７を参照して説明した）方法７００を実施する。乱数信号はカオス乱数系列、または擬似カオス乱数系列を含む信号であり得る。
【００８７】
図１１に示したように、ＳＮＣＤ１１０２は、拡散スペクトラム信号のサンプルと、乱数系列の乱数とを受け取るように構成されている。ＳＮＣＤ１１０２は、また、選択的ノイズキャンセレーションプロセスを実行するように構成される。選択的ノイズキャンセレーションプロセスは、受け取った乱数の大きさを判断することが含まれる。選択的ノイズキャンセレーションプロセスは、また、その乱数の大きさが所定の閾値を越えるか判断することを含む。その乱数の大きさが所定の閾値を越える場合、ＳＮＣＤ１１０２は、その乱数と拡散スペクトラム信号のサンプルとを逆拡散デバイス１１０４に送る。あるいは、その乱数の大きさが所定の閾値を越える場合、ＳＮＣＤ１１０２は、その乱数と拡散スペクトラム信号のサンプルとを破棄する。ＳＮＣＤ１１０２は、拡散スペクトル信号の各受信サンプルと、乱数信号の各受信乱数に対して、上記の選択的ノイズキャンセレーションプロセスを繰り返すように構成されている。
【００８８】
逆拡散デバイス１１０４は、逆拡散プロセスを実行するように構成されている。逆拡散プロセスは当業者には周知であり、ここで詳しい説明はしない。しかし、逆拡散デバイス１１０４は、前記のカオス乱数信号を用いて前記のカオス拡散スペクトラム信号からデータを抽出するように構成されている。
【００８９】
本発明の上記の説明を考慮して、本発明をハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現できることが分かる。本発明によるエンコード系列（encoded  sequence）のデコード方法は、１つの処理システムにおいて集中的に、または相互接続された複数の処理システムにまたがった異なる要素により分散的に実現することができる。いかなる種類のコンピュータシステムでも、またはここに説明した方法を実行するように構成されたその他の装置でもよい。ハードウェアとソフトウェアの典型的な組み合わせとしては、汎用コンピュータプロセッサと、それにロードされ実行されるとそのコンピュータプロセッサをここで説明した方法を実行するように制御するコンピュータプログラムとの組み合わせがある。勿論、ＡＳＩＣ（application  specific  integrated  circuit）及び／またはＦＰＧＡ（field  programmable  gate  array）を使っても同様の結果を達成できるであろう。
【００９０】
本発明をコンピュータプログラム製品として実施することもできる。このコンピュータプログラム製品は、ここで説明した方法の実施を可能とするすべての特徴を有し、コンピュータシステムにロードされた時、これらの方法を実行することができる。本発明の場合にコンピュータプログラムまたはアプリケーションとは、情報処理能力を有するシステムに直接、またはａ）他の言語、コード、または記法への変換、またはｂ）異なる素材形式での再生のいずれか、または両方の後に、特定の機能を実行させることを目的とする一組の命令のいかなる言語、コード、または記法のいかなる表現も含む。また、上記の説明は単なる例示であり、特許請求の範囲の記載を除いて、本発明に何らかの限定を加えることを意図したものではない。
【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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