複数の係数によってそれぞれが規定されるフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する判定フィードバックイコライザ中のフィルタ係数を決定することによるハイブリッド判定フィードバック等化に関する方法、前記方法は:前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択すること、前記コスト関数は、エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差MSEである;及び収束条件が満たされるまで前記複数の係数を調節すること、を具備する、ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることである、方法。請求項1の方法、ここにおいて、前記複数の係数は、複数のフィルタタップに対応する、そしてここにおいて、前記エネルギーの変形された測定値は、前記フィルタタップのうちの少なくとも1つの関数である。請求項1の方法、ここにおいて、前記コスト関数は、次式として与えられるMSEである:ここにおいて、ynは送信されたシンボルであり、Nは受信したシンボルの数に対応し、Xnは時刻nにおける前記フィードフォワードフィルタの内容であり、Znはエラーフリーフィードバックを仮定する前記フィードバックフィルタの内容であり、fは前記フィードフォワードフィルタに関するフィルタ係数であり、bはフィードバックフィルタに関するフィルタ係数であり、そして、は前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの前記変形された測定値である。請求項3の方法、ここにおいて、前記変形された測定値αは、次式として与えられる:α=1λQ2-2ρQ、ここにおいて、ρQはスライサモデルの入力と出力のクロス相関の測定値であり、及びここにおいて、λQ2はスライサモデルの平均出力エネルギーの測定値である。請求項3の方法、ここにおいて、前記コスト関数は、最小平均二乗アルゴリズムを使用して最小にされる。請求項3の方法、前記方法は:イコライザ出力と目標イコライザ出力との間で前記MSEの推定値を生成すること;及び前記MSEの前記推定値の関数としてαを選択すること、をさらに具備する。請求項3の方法、前記方法は:前記イコライザの出力における信号対干渉及びノイズ比SINRの推定値を生成すること;及び前記SINRの前記推定値の関数としてαを選択すること、をさらに具備する。請求項3の方法、ここにおいて、α=2m、m=整数である。請求項3の方法、ここにおいて、前記変形された測定値αは、次式として規定される:α=1λQ2-2ρQここにおいて:ここにおいて、Qy~|yはスライサチャネルモデルであり、y~はスライサ出力であり、そしてyはスライサ入力である。請求項9の方法、ここにおいて、前記スライサチャネルモデルは、次式として規定される:Qy~|y=Pr{σyZ=y~}ここにおいて、σ.は最小距離スライシング関数を表し、Zはゼロ平均ガウスランダム変数であり、yはスライサ入力であり、そして、y~はスライサ出力である。請求項9の方法、前記方法は:イコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比SINRを推定すること、を具備する。請求項3の方法、ここにおいて、前記コスト関数最適化は、フィルタ係数及びエラー項を決定するため及び次式を反復して演算するために最小平均二乗LMSアルゴリズムを使用すること、を具備する:ここにおいて、fはフィードフォワードフィルタのフィルタ係数を表し、bはフィードバックフィルタのフィルタ係数を表し、Xはフィードフォワードフィルタ係数を表し、αはフィードバックフィルタ係数のエネルギーを変形する要素を表し、eはエラー項を表し、Zはエラーフリーフィードバックを仮定するフィードバックフィルタの内容を表し、yは所望のシンボルを表し、そしてμはLMSステップサイズを表す。請求項3の方法、ここにおいて、前記コスト関数は、帰納的最小二乗アルゴリズムを使用して最小にされる。ハイブリッド判定フィードバックイコライザであって、下記を具備する:複数のフィルタタップを有するフィードフォワードフィルタ、前記フィルタタップは対応するフィルタ係数を有する;複数のフィルタタップを有するフィードバックフィルタ、前記フィルタタップは対応するフィルタ係数を有する;前記フィードフォワードフィルタ及び前記フィードバックフィルタに接続され、前記フィードフォワードフィルタ及び前記フィードバックフィルタの前記フィルタ係数を更新するように適応して、予め決められたコスト関数を最小にする係数発生器、ここにおいて、前記コスト関数は、エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差MSEであり、前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの変形された測定値を加える;前記フィードフォワードフィルタの出力及び前記フィードバックフィルタの出力に接続されたサミングノード、前記サミングノードは前記フィードフォワードフィルタの前記出力から前記フィードバックフィルタの前記出力を引き算するように、そしてオリジナルの送信されたシンボルの推定値を生成するように構成される;及び前記サミングノードに接続されたスライサ、を具備し、前記スライサは前記推定値を受信しそして前記オリジナルの送信されたシンボルを決定するように適応される、ハイブリッド判定フィードバックイコライザ。請求項14の判定フィードバックイコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は:前記判定フィードバックイコライザの出力におけるパイロット信号の信号対干渉及びノイズ比SINRを推定する;及び次式として規定された変形された測定値αを決定する:α=1λQ2-2ρQように適応される、ここにおいて:ここにおいて、Qy~|yはスライサチャネルモデルであり、y~はスライサ出力である、ここにおいて、前記スライサチャネルモデルは、次式として規定される:Qy~|y=Pr{σyZ=y~}ここにおいて、σ.は最小距離スライシング関数を表し、Zはゼロ平均ガウスランダム変数であり、yはスライサ入力であり、そして、y~はスライサ出力である。請求項15の判定フィードバックイコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は:SINRの関数として変形された測定値を記憶するメモリ記憶デバイスを使用して前記変形された測定値を決定するように、さらに適応される。請求項15の判定フィードバックイコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は:エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザの出力と目標イコライザ出力との間の平均二乗誤差MSEを推定する;及び次式として規定された変形された測定値αを決定する:α=1λQ2-2ρQように適応される、ここにおいて:請求項17の判定フィードバックイコライザ、ここにおいて、前記係数発生器は:MSEの関数として変形された測定値を記憶するメモリ記憶デバイスを使用して前記変形された測定値を決定するように、さらに適応される。判定フィードバックイコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法、前記判定フィードバックイコライザは複数の係数によってそれぞれが規定されたフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する、前記方法は:前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択すること、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差MSEである;及び帰納的最小二乗RLSアルゴリズムにしたがって前記複数の係数を調節すること、を具備する方法。ハイブリッド判定フィードバックイコライザ装置であって:処理ユニット;及び前記処理ユニットに接続されたメモリ記憶ユニット、前記メモリ記憶ユニットはコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、前記メモリ記憶ユニットは:前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択することによって、複数の係数によりそれぞれが規定されるフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する判定フィードバックイコライザ中のフィルタ係数を決定するための命令の第1のセット、前記コスト関数はエラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差MSEとして規定される;及び収束条件を満足するまで前記複数の係数を調節するための命令の第2のセット、を具備する、ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることである、を具備する、ハイブリッド判定フィードバックイコライザ装置。ハイブリッド判定フィードバックイコライザ装置であって:処理ユニット;及び前記処理ユニットに接続されたメモリ記憶ユニット、前記メモリ記憶ユニットはコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、前記メモリ記憶ユニットは:フィードバックフィルタ及びフィードフォワードフィルタを有する差分フィードバックイコライザのフィルタ係数及び次式を繰り返し演算するために最小平均二乗LMSアルゴリズムの適用によりエラー項、を決定するための命令の第1のセット、を具備する:ここにおいて、fは前記フィードフォワードフィルタのフィルタ係数を表し、bは前記フィードバックフィルタのフィルタ係数を表し、Xはフィードフォワードフィルタの内容を表し、ρは前記差分フィードバックイコライザのスライサ出力と送信された信号との間の相関を表し、eはエラー項を表し、Zはエラーフリーフィードバックを仮定するフィードバックフィルタの内容を表し、yは受信したサンプルを表し、そしてμはLMSステップサイズを表す、を具備する、ハイブリッド判定フィードバックイコライザ装置。送信されたシンボルを推定するための方法、前記送信されたシンボルはコンステレーションマップにマッピングされる、前記方法は:サンプルを受信すること;前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比SINRを推定すること;前記SINR及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定すること、を具備する方法。請求項22の方法、ここにおいて、前記送信されたシンボルを推定することは:下記の関係式によって規定される前記受信したサンプルの変動を計算すること:σ2=1/2SINR及び、次式として条件付き平均値を評価すること、を具備する:ここにおいて、Y^はソフトスライサへの入力サンプルを表し、yは前記コンステレーションマッピングΨに属する前記送信されたシンボルを表す。請求項22の方法、ここにおいて、推定値は、メモリ記憶ユニット中に記憶される、ここにおいて、前記コンステレーションマップの各領域は、対応する推定値を有する。請求項22の方法、前記方法は:前記コンステレーションマップの領域に対する第1の値を生成するために前記シンボルを量子化すること;及び前記コンステレーションマップの前記領域に対応する推定値を決定すること、をさらに具備する。請求項25の方法、前記方法は:N個の値のセットから選択された第1の値に前記シンボルを量子化すること;前記第1の値及び前記SINRに対応する前記メモリ記憶ユニットのエントリを決定すること、をさらに具備する。請求項26の方法、ここにおいて、前記シンボルを量子化することは:最小ユークリッド距離基準MinimumEuclideanDistancecriterionを使用して前記シンボルを量子化すること、を具備する。請求項25の方法、ここにおいて、前記推定値は、SINR値のセットに関する前記メモリ記憶ユニット中に記憶される、そしてここにおいて、前記方法は:第1のSINR値に関する第1の推定値を決定するためにメモリ記憶ユニット中のエントリを補間すること、ここにおいて、前記第1のSINR値は、前記SINR値のセット中にない、をさらに具備する。請求項25の方法、ここにおいて、各領域は、長方形である。請求項24の方法、ここにおいて、前記メモリ記憶ユニットは、前記SINR及び前記推定値によって識別されたエントリを含む。請求項22の方法、前記方法は:前記SINR及び前記受信したサンプルに基づいて第1の推定値を決定すること;及び前記第1の推定値、前記SINR、及び前記受信したサンプルの組み合わせに基づいて第2の推定値を決定すること、をさらに具備する。請求項31の方法、ここにおいて、前記第1の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される。請求項31の方法、ここにおいて、前記第2の推定値は、前記最1の推定値足す補正項に等しい。請求項31の方法、ここにおいて、前記第1の推定値は、次式として規定される:σ1y^iそして、前記第2の推定値は、次式で与えられる:σ1y^iy^-y^iσ2y^iここにおいて、各σはある推定値へのサンプル値の固有マッピングを表し、y^は前記受信したサンプルを表し、そしてy^iは前記受信したサンプルの量子化された版を表す。請求項34の方法、ここにおいて、前記第1の推定値を決定することは:前記受信したサンプルを量子化して、量子化されたサンプルを形成すること;前記量子化したサンプルに基づいて第1の推定値を生成すること;及び前記第1の推定値に基づいて第2の推定値を生成すること、を具備する。判定フィードバックイコライザ中のフィルタ係数を決定するための方法、前記判定フィードバックイコライザは複数の係数によってそれぞれが規定されるフィードフォワードフィルタ及びフィードバックフィルタを有する、前記方法は:前記判定フィードバックイコライザに関するコスト関数を選択すること、前記コスト関数は、エラーフリーフィードバックを仮定するイコライザ出力と目標イコライザ出力足す前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの変形された測定値との間の平均二乗誤差MSEである;及び収束条件が満たされるまで前記複数の係数を調節すること、を具備する、ここにおいて、前記収束条件は、前記コスト関数を最小にすることであり、ここにおいて、前記MSEは次式として与えられる:ここにおいて、ynは受信したシンボルであり、Nはマッピングコンステレーション中の点の数に対応し、Xnは時刻nにおけるフィードフォワードフィルタの内容であり、Znはエラーフリーフィードバックを仮定する前記フィードバックフィルタの内容であり、fは前記フィードフォワードフィルタに関するフィルタ係数であり、bは前記フィードバックフィルタに関するフィルタ係数であり、そして、αは前記フィードバックフィルタ係数のエネルギーの変形された測定値である、ここにおいて、前記変形された測定値αは、次式として規定される:α=1λQ2-2ρQここにおいて;ここにおいて、Qy~|yはスライサチャネルモデルであり、y~はスライサ出力であり、そしてyはスライサ入力である、ここにおいて、スライサチャネルモデルは、次式として規定される:Qy~|y=Pr{σyZ=y~}ここにおいて、σ.はソフトスライシング関数を表し、Zはゼロ平均ガウスランダム変数であり、ここにおいて、変動は、次式の関係によって規定される:σ2=1/2SINR、及びここにおいて、残留干渉及びノイズは、各々が変動σ2を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウスランダム変数Zとしてモデル化される。送信されたシンボルを推定するための装置、前記送信されたシンボルはコンステレーション中の点である、前記方法は:サンプルを受信するための手段;前記サンプルの信号対干渉及びノイズ比SINRを推定するための手段;前記SINR及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定するための手段、を具備する。請求項37の装置、ここにおいて、前記送信されたシンボルを推定するための前記手段は:下記の関係式によって規定される前記受信したサンプルの変動を計算するための手段:σ2=1/2SINRをさらに具備する、ここにおいて、残留干渉及びノイズは、各々が変動σ2を有し、独立した実数部及び虚数部を有するゼロ平均複素ガウスランダム変数Zとしてモデル化され、及び次式として条件付き平均を評価すること:ここにおいて、Y^はソフトスライサへの入力サンプルを表し、yは前記コンステレーションマッピングΨに属する前記送信されたシンボルを表す。請求項37の装置、ここにおいて、推定値は、メモリ記憶ユニット中に記憶される、そしてここにおいて、前記コンステレーションマップの各領域は、対応する推定値を有する。請求項39の装置、前記装置は:前記コンステレーションマップの領域に対する第1の値を生成するために前記シンボルを量子化するための手段;及び前記コンステレーションマップの前記領域に対応する推定値を決定するための手段、をさらに具備する。請求項40の方法、前記方法は:N個の値のセットから選択された第1の値に前記シンボルを量子化するための手段;前記第1の値及び前記SINRに対応する前記メモリ記憶ユニットのエントリを決定するための手段、をさらに具備する。請求項41の装置、ここにおいて、前記シンボルを量子化するための手段は:最小ユークリッド距離基準を使用して前記シンボルを量子化するための手段、を具備する。請求項40の方法、ここにおいて、前記推定値は、SINR値のセットに関する前記メモリ記憶ユニット中に記憶される、そしてここにおいて、前記装置は:前記メモリ記憶ユニット中のエントリを補間して、第1のSINR値に関する第1の推定値を決定するための手段、をさらに具備する、ここにおいて、前記第1のSINR値は、前記SINR値のセット中にない。請求項40の装置、ここにおいて、前記コンステレーションマップの各領域は、長方形形状を有する。請求項39の装置、ここにおいて、前記メモリ記憶ユニットは、SINR及び推定値によって識別されたエントリを含む。請求項37の装置、前記装置は:前記SINR及び前記受信したサンプルに基づいて第1の推定値を決定するための手段;及び前記第1の推定値、前記SINR、及び前記受信したサンプルの組み合わせに基づいて第2の推定値を決定するための手段、をさらに具備する。請求項46の装置、ここにおいて、前記第1の推定値は、最小距離スライサを使用して計算される。請求項46の装置、ここにおいて、前記第2の推定値は、前記最1の推定値足す補正項に等しい。請求項46の方法、ここにおいて、前記第1の推定値は、次式として規定される:σ1y^iそして、前記第2の推定値は、次式として与えられる:σ1y^iy^-y^iσ2y^iここにおいて、各σは推定値へのサンプル値の固有のマッピングを表し、y^は前記受信したサンプルを表し、そしてy^iは前記受信したサンプルの量子化された版を表す。請求項49の方法、ここにおいて、前記第1の推定値を決定するための手段は:前記受信したサンプルを量子化して、量子化されたサンプルを形成するための手段;前記量子化されたサンプルに基づいて第1の推定値を生成するための手段;及び前記第1の推定値に基づいて第2の推定値を生成するための手段、を具備する。メモリ記憶デバイス;及び前記メモリ記憶デバイスに接続され、送信されたシンボルに対応するサンプルを受信する、ここで、前記送信されたシンボルはコンステレーションマップにマッピングされる、前記サンプルの信号対ノイズ比SINRを推定する;前記SINR及び前記サンプルに基づいて前記送信されたシンボルを推定する、ように適応された処理ユニット、を具備する装置。