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技術 受信シンボルを復調する装置及び方法

出願人 ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ
発明者 カステラン、ダミアン
出願日 2018年10月30日 (2年10ヶ月経過) 出願番号 2020-510620
公開日 2020年11月5日 (9ヶ月経過) 公開番号 2020-532211
状態 特許登録済
技術分野 符号誤り検出・訂正 交流方式デジタル伝送
主要キーワード 瞬間誤差 非線形チャネル 等化モジュール 固定シーケンス 非線形干渉 コンピューティングマシン タイムスパン 減算モジュール
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図面 (5)

課題・解決手段

本発明は、シングルキャリアシステムのためにターボ等化ループを使用して受信シンボル復調する方法及びデバイスに関する。受信機は、受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施し、等化シンボルを得るために、離散フーリエ変換受信シンボルを等化し、この等化シンボルに対して、時間領域における等化シンボルを得るために逆離散フーリエ変換を実行し、時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算する、第1の減算ステップを実行し、第1の減算の出力をデマッピングし、デマッピングの出力を復号し、復号の出力から復号の入力を減算する、第2の減算を実行し、第2の減算の出力は、等化及び非線形干渉生成に提供される。非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、ボルテラ級数の係数は、時間領域における等化シンボルから求められる。

概要

背景

衛星シミュレーションチェーン非線形性モデル化するためにボルテラ級数を使用することは、最初に非特許文献1の論文において提示された。

ボルテラ級数は、或る特定の規則性条件を満たすメモリを有する非線形チャネルについての入出力関係を提供する。ボルテラ級数は、かなり一般的である。しかしながら、この論文では、衛星チャネルを表すために好適であるボルテラ級数の一形態が提案されている。そこでは、入出力信号複素包絡線が現われ、ボルテラ級数は以下の形態をとることができる。



式中、Mはフィルタのメモリであり、kは次数であり、



はxの共役を表す。第k次項について、kはこの状況では常に奇数であり、(k−1)/2の「x」値は共役であることに留意されたい。



は、ボルテラ級数の係数である。

非特許文献2の論文では、ファスターザンナイキスト(FtN:Faster-Than-Nyquist)信号のターボ等化チェーンにおいてボルテラ級数が使用された。

非特許文献2では、補正間接的である。ボルテラ級数は、FtNフィルタを含む大域的チェーン、すなわち、チャネル復号器によって提供される尤度情報から干渉推定値を生成するために使用されるモデルをモデル化する。そして、この干渉は、等化の前に単純な復調器の出力において復調信号から減算される。この干渉は、電力増幅器によって誘導された非線形性とFtNのようなプロセスによってもたらされた線形干渉との両方に対応することは注目に値する。Beidasは、時間領域における干渉の線形部分及び非線形部分の両方を補正するためにボルテラ級数を使用する。FtNは、大量の干渉をもたらし、2つの結果を生成する大きいタイムスパンがある。

第1の結果は、干渉の推定値を単純に減算することによりこうした大きい干渉を補正することは、線形干渉がそれ自体で有用な情報を含むため、概して最適ではない、ということである。

第2の結果は、時間領域補正フィルタの複雑度が非常に大きい可能性があるということである。これは、FtNが、効率的な0%ロールオフを可能にする、SC−OFDM又はSC−FDMA又はDFT拡散OFDMと結合された場合、特に重要である可能性がある。

干渉の線形部分は、可動性又は位相雑音のために時変である可能性があるため、ボルテラ係数の計算はこれらの変動を追跡しなければならず、これによってプロセスが非常に複雑になる可能性がある。反対に、電力増幅器及び送信フィルタによって誘導される非線形効果は、非常に低速に変化する。

概要

本発明は、シングルキャリアシステムのためにターボ等化ループを使用して受信シンボル復調する方法及びデバイスに関する。受信機は、受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施し、等化シンボルを得るために、離散フーリエ変換受信シンボルを等化し、この等化シンボルに対して、時間領域における等化シンボルを得るために逆離散フーリエ変換を実行し、時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算する、第1の減算ステップを実行し、第1の減算の出力をデマッピングし、デマッピングの出力を復号し、復号の出力から復号の入力を減算する、第2の減算を実行し、第2の減算の出力は、等化及び非線形干渉生成に提供される。非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、ボルテラ級数の係数は、時間領域における等化シンボルから求められる。

目的

ボルテラ級数は、或る特定の規則性条件を満たすメモリを有する非線形チャネルについての入出力関係を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

シングルキャリアシステムのためにターボ等化ループを使用して受信シンボル復調する方法であって、前記受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施するステップと、前記離散フーリエ変換を実施された受信シンボルを等化し、周波数領域における等化シンボルを得るステップと、前記周波数領域における等化シンボルに対して逆離散フーリエ変換を実行し、時間領域における等化シンボルを得るステップと、前記時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算する、第1の減算ステップを実行するステップと、前記第1の減算ステップの出力をデマッピングするステップと、前記デマッピングするステップの出力を復号するステップと、前記復号するステップの出力から前記復号するステップの入力を減算する、第2の減算ステップを実行するステップと、を含み、前記第2の減算ステップの出力は、前記等化するステップ及び前記非線形干渉を生成するステップに提供され、前記非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、前記ボルテラ級数の係数は、前記時間領域における等化シンボルから求められることを特徴とする、方法。

請求項2

前記ボルテラ級数の係数であるボルテラ係数は、前記第2の減算ステップの出力から又は固定の既知送信シンボルから更に求められることを特徴とする、請求項1に記載の方法。

請求項3

前記非線形干渉は、から導出され、式中、はxn及びその近傍を含むベクトルであり、Nは項の数であり、φi(・)はボルテラ項であり、aiは係数であり、Inは干渉であり、Eは、前記第2の減算ステップによって提供される外部情報から推定される確率的平均であることを特徴とする、請求項2に記載の方法。

請求項4

前記ボルテラ係数aiはa=R−1zから求められ、Rはと定義される自己相関行列Rであり、zは、線形等化シンボルynと入力xに関連付けられた核φiとの間の相関ベクトルであり、zi、すなわちzの成分は、と定義され、所定の閾値より低いziの各値について、対応する係数aiは計算されず、ynは、確率的変数yの時点nにおける実現であり、かつ前記時間領域における等化シンボルに対応することを特徴とする、請求項3に記載の方法。

請求項5

前記ボルテラ係数は、所与の量の既知のxn及び線形等化シンボルynを記憶することによって求めることを特徴とする、請求項4に記載の方法。

請求項6

前記受信シンボルを転送するために使用することができる各コンスタレーションについて前記自己相関行列の1つの逆関数を記憶するメモリ手段を備える受信機によって実行されることを特徴とする、請求項4に記載の方法。

請求項7

シングルキャリアシステムのためにターボ等化ループを使用して受信シンボルを復調する装置であって、前記受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施する手段と、前記離散フーリエ変換を実施された受信シンボルを等化し、周波数領域における等化シンボルを得る手段と、前記周波数領域における等化シンボルに対して、逆離散フーリエ変換を実行し、時間領域における等化シンボルを得る手段と、前記時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算する、第1の減算ステップを実行する手段と、前記第1の減算ステップを実行する手段の出力をデマッピングする手段と、前記デマッピングする手段の出力を復号する手段と、前記復号する手段の出力から前記復号する手段の入力を減算する、第2の減算ステップを実行する手段と、を備え、第2の減算ステップを実行する手段の出力は、前記等化する手段、及び前記非線形干渉を生成手段に提供され、前記非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、前記ボルテラ級数の係数は、前記時間領域における等化シンボルから求められることを特徴とする、装置。

請求項8

前記ボルテラ級数の係数であるボルテラ係数は、第2の減算ステップを実行する手段の出力から又は固定の既知の送信シンボルから更に求められることを特徴とする、請求項7に記載の装置。

請求項9

プログラマブルデバイスにロードすることができるプログラムコード命令であって、前記プログラムコード命令が前記プログラマブルデバイスによって実行されると、請求項1〜6のいずれか1項に記載の方法を実施する、プログラムコード命令を含むコンピュータプログラム

技術分野

0001

本発明は、周波数領域において実施されるターボ等化と、時間領域において干渉非線形部分を補正するために使用されるボルテラ級数とを使用して、受信シンボル復調する方法に関する。

背景技術

0002

衛星シミュレーションチェーン非線形性モデル化するためにボルテラ級数を使用することは、最初に非特許文献1の論文において提示された。

0003

ボルテラ級数は、或る特定の規則性条件を満たすメモリを有する非線形チャネルについての入出力関係を提供する。ボルテラ級数は、かなり一般的である。しかしながら、この論文では、衛星チャネルを表すために好適であるボルテラ級数の一形態が提案されている。そこでは、入出力信号複素包絡線が現われ、ボルテラ級数は以下の形態をとることができる。



式中、Mはフィルタのメモリであり、kは次数であり、



はxの共役を表す。第k次項について、kはこの状況では常に奇数であり、(k−1)/2の「x」値は共役であることに留意されたい。



は、ボルテラ級数の係数である。

0004

非特許文献2の論文では、ファスターザンナイキスト(FtN:Faster-Than-Nyquist)信号のターボ等化チェーンにおいてボルテラ級数が使用された。

0005

非特許文献2では、補正は間接的である。ボルテラ級数は、FtNフィルタを含む大域的チェーン、すなわち、チャネル復号器によって提供される尤度情報から干渉の推定値を生成するために使用されるモデルをモデル化する。そして、この干渉は、等化の前に単純な復調器の出力において復調信号から減算される。この干渉は、電力増幅器によって誘導された非線形性とFtNのようなプロセスによってもたらされた線形干渉との両方に対応することは注目に値する。Beidasは、時間領域における干渉の線形部分及び非線形部分の両方を補正するためにボルテラ級数を使用する。FtNは、大量の干渉をもたらし、2つの結果を生成する大きいタイムスパンがある。

0006

第1の結果は、干渉の推定値を単純に減算することによりこうした大きい干渉を補正することは、線形干渉がそれ自体で有用な情報を含むため、概して最適ではない、ということである。

0007

第2の結果は、時間領域補正フィルタの複雑度が非常に大きい可能性があるということである。これは、FtNが、効率的な0%ロールオフを可能にする、SC−OFDM又はSC−FDMA又はDFT拡散OFDMと結合された場合、特に重要である可能性がある。

0008

干渉の線形部分は、可動性又は位相雑音のために時変である可能性があるため、ボルテラ係数の計算はこれらの変動を追跡しなければならず、これによってプロセスが非常に複雑になる可能性がある。反対に、電力増幅器及び送信フィルタによって誘導される非線形効果は、非常に低速に変化する。

先行技術

0009

S. Benedetto、E. Biglieri及びR. Daffara著、「Modeling and Performance Evaluation of Nonlinear Satellite Links - A Volterra Series Approach」、IEEEAES-15, NO. 4, July 1979
B. F. Beidas、R. I. Seshadri、M. Eroz及びL. Lee著、「Faster-than-Nyquist Signaling and Optimized Signal Constellation for High Spectral Efficiency Communications in nonlinear Satellite Systems」、IEEEMILCOM, 2014

発明が解決しようとする課題

0010

本発明は、ボルテラ級数を使用するにあたって、その複雑度を低減させることを目的とする。

課題を解決するための手段

0011

本発明は、シングルキャリアシステムのためにターボ等化ループを使用して受信シンボルを復調する方法であって、
受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施するステップと、
離散フーリエ変換を実施された受信シンボルを等化し、周波数領域における等化シンボルを得るステップと、
周波数領域における等化シンボルに対して逆離散フーリエ変換を実行し、時間領域における等化シンボルを得るステップと、
時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算する、第1の減算ステップを実行するステップと、
第1の減算ステップの出力をデマッピングするステップと、
デマッピングするステップの出力を復号するステップと、
復号するステップの出力から復号するステップの入力を減算する、第2の減算ステップを実行するステップと、
を含み、
第2の減算ステップの出力は、等化するステップ及び非線形干渉を生成するステップに提供され、非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、ボルテラ級数の係数は、時間領域における等化シンボルから求められることを特徴とする、方法に関する。

0012

また、本発明は、シングルキャリアシステムのためにターボ等化ループを使用して受信シンボルを復調する装置であって、
受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施する手段と、
離散フーリエ変換受信シンボルを等化し、周波数領域における等化シンボルを得る手段と、
前記周波数領域における等化シンボルに対して逆離散フーリエ変換を実行し、時間領域における等化シンボルを得る手段と、
時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算する、第1の減算ステップを実行する手段と、
第1の減算ステップを実行する手段の出力をデマッピングする手段と、
デマッピングする手段の出力を復号する手段と、
復号する手段の出力から復号する手段の入力を減算する、第2の減算ステップを実行する手段と、
を備え、
第2の減算ステップを実行する手段の出力は、等化する手段及び非線形干渉を生成する手段に提供され、非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、ボルテラ級数の係数は、時間領域における等化シンボルから求められることを特徴とする、装置に関する。

0013

したがって、干渉の線形部分が周波数領域において処理されるため、ボルテラ級数は干渉の非線形部分のみをモデル化する。したがって、線形部分が依然として存在した場合より級数は短い。さらに、非線形部分は、線形部分よりはるかに低速に変化し、係数の更新はより容易である。したがって、大域的に複雑度は低減する。

0014

特定の特徴によれば、ボルテラ級数の係数は、第2の減算ステップの出力から又は固定の既知送信シンボルから更に求められる。

0015

したがって、低複雑度補正方式により、干渉が低減し、性能が向上する。

0016

特定の特徴によれば、非線形干渉は、



から導出される。式中、



はxn及びその近傍を含むベクトルであり、Nは項の数であり、φi(・)はボルテラ項であり、aiは係数であり、Inは干渉であり、Eはチャネル復号器によって提供される外部(extrinsic)情報から推定される確率的平均である。

0017

したがって、非線形干渉は注意深く推定される。そのため、受信信号から非線形干渉推定値を除去することによって性能を向上させることができる。

0018

特定の特徴によれば、係数aiはa=R−1zから求められる。Rは



と定義される自己相関行列Rである。zは、線形等化シンボルynと入力xに関連付けられた核φiとの間の相関ベクトルである。zi、すなわちzの成分は、



と定義され、所定の閾値より低いziの各値について、対応する係数aiは計算されず、ynは、確率的変数yの時点nにおける実現であり、かつ時間領域における等化シンボルに対応する。

0019

したがって、行列R及びベクトルaのサイズが低減し、複雑度が低減する。

0020

特定の特徴によれば、係数は、所与の量の既知のxn及び線形等化シンボルynを記憶することによって求めることができる。

0021

特定の特徴によれば、方法は、受信シンボルを転送するために使用することができる各コンスタレーションについて自己相関行列の1つの逆関数を記憶するメモリ手段を備える受信機によって実行される。

0022

したがって、この行列は、計算する必要がなく、複雑度が低減する。

0023

また、本発明は、プログラマブルデバイスにロードすることができるプログラムコード命令であって、プログラムコード命令がプログラマブルデバイスによって実行されると、第1の実施形態による方法を実施する、プログラムコード命令を含むコンピュータプログラムに関する。

0024

また、本発明は、プログラマブルデバイスにロードすることができるプログラムコード命令であって、プログラムコード命令がプログラマブルデバイスによって実行されると、第1の実施形態による方法を実施する、プログラムコード命令を含むコンピュータプログラムを記憶する情報記憶手段に関する。

0025

上述した本発明の特徴及び他の特徴は、一実施形態の一例の以下の説明を読むことでより明らかになる。この説明は、添付図面に関してなされている。

図面の簡単な説明

0026

本発明を実施することができる通信ステムの一例を概略的に示す図である。
本発明を実施することができる受信機の一例を概略的に示す図である。
本発明を実施することができる受信機の無線インターフェースハードウェアアーキテクチャの一例を表す図である。
本発明による、受信機の無線インターフェースによって実行されるアルゴリズムの一例を表す図である。

実施例

0027

図1は、本発明を実施することができる通信システムの一例を概略的に示す。

0028

少なくとも、通信システムは、少なくとも1つの受信機Recにシンボルを送信するソースSrcを備える。

0029

通信システムは、例えば、シングルキャリア周波数分割多重接続(SC−FDMA)を用いる3GPP/LTEアップリンク無線通信システム、若しくは衛星コンポーネントのために、例えばシングルキャリア直交周波数分割多重(SC−OFDM)を用いる、DVB(デジタルビデオ放送ハンドヘルドに対する次世代放送システム(NGH:Next Generation broadcasting system to Handheld)通信システムのようなブロードキャスト通信ネットワークとすることができ、又は、シングルキャリアタイプの変調を用いる任意の通信ネットワークとすることができる。

0030

SC−FDMAは、OFDMタイプの多重化を伴うがシングルキャリアのような包絡線を有する変調方式である。SC−FDMAは、時間領域(IFDMA)においても周波数領域においても実施することができる。周波数領域において実施される場合、SC−FDMAは、DFT拡散OFDM、又はSC−FDE(シングルキャリア周波数領域等化)若しくはSC−OFDM(シングルキャリア周波数分割多重接続)とも呼ばれる。

0031

特定の特徴によれば、通信システムは、スペクトル効率を改善するために、非直交伝送方式のファスターザンナイキスト(FtN)を用いる。

0032

シンボル間干渉ISI)は、送信シンボルが部分的に又は全体的に重複しているときに送信シンボルに生じる歪みであり、受信機における検出性能劣化につながる。ISIに起因する性能劣化を相殺又は制限するには、等化が必要とされる。ターボ等化、すなわち、チャネル復号器から等化プロセスへのフィードバックにより、チャネル復号器が用いられるときの等化性能が改善する。

0033

本発明によれば、受信機Recは、
受信シンボルに対して離散フーリエ変換を実施し、
等化シンボルを得るために、周波数領域において、離散フーリエ変換受信シンボルを等化し、
等化シンボルに対して、時間領域における等化シンボルを得るために逆離散フーリエ変換を実行し、
時間領域における等化シンボルから非線形干渉を減算することにより、第1の減算ステップを実行し、
第1の減算ステップの出力をデマッピングし、
デマッピングステップの出力を復号し、
復号ステップの出力から復号ステップの入力を減算することにより、第2の減算ステップを実行し、
第2の減算ステップの出力は、等化に、非線形干渉生成に、任意選択的にデマッピングに提供され、非線形干渉はボルテラ級数によって得られ、ボルテラ級数の係数は、時間領域における等化シンボルから求められる。

0034

図2は、本発明を実施することができる受信機の一例を概略的に示す。

0035

示されるアーキテクチャによれば、受信機Recは、通信バス201によって相互接続された以下のコンポーネント、すなわち、プロセッサマイクロプロセッサマイクロコントローラ又はCPU(中央処理ユニット)200と、RAM(ランダムアクセスメモリ)203と、ROM(リードオンリーメモリ)202と、少なくとも1つのアンテナに接続された無線インターフェース205とを備える。

0036

無線インターフェース205は、受信機Recがシンボルを受信することを可能にする。

0037

CPU200は、ROM202から、又は外部メモリからRAM203内にロードされた命令を実行することが可能である。受信機Recに電源投入された後、CPU200は、RAM203から命令を読み出し、これらの命令を実行することが可能である。命令は、CPU200に、本発明に従って受信シンボルを復号させる1つのコンピュータプログラムを形成する。

0038

復号は、PC(パーソナルコンピュータ)、DSP(デジタル信号プロセッサ)又はマイクロコントローラ等のプログラマブルコンピューティングマシンによる一組の命令又はプログラムの実行によってソフトウェアで実施することもできるし、FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)又はASIC特定用途向け集積回路)等のマシン又は専用のコンポーネントによってハードウェアで実施することもできる。

0039

図3は、本発明を実施することができる受信機の無線インターフェースのハードウェアアーキテクチャの一例を表す。

0040

図3において与えられるハードウェアアーキテクチャの例は、シングルキャリアシステムである。上述したように、本発明は、他の状況にも応用が見出されている。

0041

無線インターフェース205は、離散フーリエ変換(DFT)モジュール300、ブロック等化器301、逆離散フーリエ変換(IDFT)モジュール302、減算モジュール303、デマッピングモジュール304、チャネル復号器306、減算モジュール307、ボルテラ多項式計算モジュール309及び非線形干渉生成モジュール310を備え、デインターリーブモジュール305及びインターリーブモジュール308を備えることができる。一例として、ブロック等化器301は、MMSE(最小平均二乗誤差)等化器である。ここでは、ブロック等化器301によって処理されるブロックは、DFT及びIDFTが処理される一組のサンプルに対応する。

0042

DFTモジュール300は、ブロック等化モジュール301にサンプルを提供する。

0043

ブロック等化器モジュール301は、等化を実施する。

0044

ブロック等化器301の出力はIDFTモジュール302に提供され、IDFTモジュール302は、サイズM’の逆離散フーリエ変換を実施する。M’は、N’、すなわち、DFTモジュール300によって実施される離散フーリエ変換のサイズより小さい。IDFTモジュール302の出力は、減算モジュール303、及びボルテラ多項式計算モジュール309に提供される。

0045

減算モジュール303の出力は、デマッピングモジュール304に提供される。

0046

デマッピングモジュール304は、減算モジュール303の出力及びインターリーブモジュール308の出力に基づき、インターリーブが実施されない場合には減算モジュール307の出力に基づいて、ターボデマッピングを実施することができる。

0047

デマッピングモジュール304の出力は、LLRのような軟推定値で構成され、デインターリーブモジュール305が存在する場合には、軟推定値をデインターリーブするデインターリーブモジュール305に提供され、デインターリーブモジュール305が存在しない場合には、チャネル復号器306に提供される。

0048

デインターリーブモジュール305は、符号ブロック単位で軟推定値をデインターリーブすることができる。一組の符号ブロックにインターリーブが実施される場合には、デインターリーブモジュール305は、符号ブロックの組ごとに軟推定値をデインターリーブすることができる。

0049

符号ブロックは符号語に対応する。

0050

デインターリーブモジュール305が存在する場合には、デインターリーブモジュール305の出力は、反復チャネル復号器306に提供される。

0051

チャネル復号器306は、例えば、LDPC(低密度パリティ検査復号器又はCTC(畳み込みターボ符号)復号器又はBTC(ブロックターボ符号)復号器又はポーラ符号復号器である。

0052

チャネル復号器306の出力は、復号化シンボルとして出力され、減算モジュール307に提供される。

0053

減算モジュール307は、デインターリーブモジュールが存在する場合には、チャネル復号器306の出力に対し、デインターリーブモジュールの出力を減算し、デインターリーブモジュールが存在しない場合には、チャネル復号器306の出力に対し、デマッピングモジュール304の出力を減算する。

0054

減算モジュール307の出力、いわゆる外部情報は、インターリーブモジュール308が存在する場合には、インターリーブモジュール308に提供され、インターリーブモジュール308は、デインターリーブモジュール305によって実施されたものと逆のプロセスを実施する。インターリーブモジュール308が存在する場合には、インターリーブモジュール308の出力は、デマッピングモジュール304、ブロック等化器301、ボルテラ多項式計算モジュール309、及び非線形干渉生成モジュール310に提供される。

0055

インターリーブモジュール308が存在しない場合、減算モジュール307の出力、いわゆる外部情報は、ブロック等化器301、ボルテラ多項式計算モジュール309、デマッピングモジュール304、及び非線形干渉生成モジュール310に提供される。

0056

ボルテラ多項式計算モジュール309の出力は、非線形干渉生成モジュール310に提供される。

0057

非線形干渉生成モジュール310の出力は、減算モジュール303に提供される。

0058

減算モジュール303は、IDFTモジュール302の出力に対し、非線形干渉生成モジュール310の出力を減算する。

0059

チャネル復号器306によって提供される対数尤度情報から、送信データの軟推定値xが得られ、この情報は、任意選択的なインターリーブモジュール308を通過する。推定干渉In−dは、以下のように、非線形干渉生成モジュール310によって、推定すべきデータに対応する項を無視することによりボルテラ級数から得られる。

0060

ここで、dは、ボルテラ級数に関連する遅延であり、概してd=(M−1)/2であり、Mは、ボルテラ級数のメモリサイズであり、減算項hdxn−dは、推定すべき情報に対応する。

0061

分析を簡略化するために、ボルテラ多項式は



と表され、式中、



は、xn及びその近傍を含むベクトルであり、Nは項の数であり、φi(・)はボルテラ項(又は核)であり、aiは係数



である。ただし、b+f+1=M、すなわちボルテラ級数のメモリである。

0062

ai項は、これらの係数の並べ替えの後の



リネーミングに対応する。

0063

一般性を何ら失うことなく、第1の項は、以下のようにxnに対応する中心項であると仮定する。

0064

これらの表記法を用いて、干渉は、



と表される。

0065

ボルテラ級数は、単に大域的チェーンの一モデルであるため、この干渉項は、単に現実の干渉の一推定値であることを留意しなければならない。

0066

さらに、図3に表すターボループにおいて、値xnは完全に既知ではない。ターボ復号器は、いわゆる外部情報を提供し、外部情報は、(任意選択的な)インターリーブモジュール308を通過した後、ブロック等化器301、非線形干渉生成モジュール310及びデマッピングモジュール304のための事前情報として作用する。実際には、この事前情報は、対数尤度比(LLR)にある。これらのLLRから、各コンスタレーション点及び各送信シンボルに関連する確率を導出し、その後、各ボルテラ項の平均



を導出することは簡単である。

0067

最後に、使用された干渉推定値は、



として得られる。

0068

ボルテラ多項式計算モジュール309は、ボルテラ係数aiを求める。

0069

ボルテラ係数aiは、IDFTモジュール302の出力によって提供される既知のシーケンスxn及び線形等化シンボルynから計算される。

0070

既知のシーケンスに関して、それらシーケンスは、例えば、同期又はチャネル推定のために、規則的に送信される固定シーケンス、又は、チャネル復号器306によって正しく復号されたシーケンスのいずれかとすることができる。

0071

係数は、以下のように、二乗誤差の平均を最小化するように計算される。

0072

ベクトルa=(a0,...,aN−1)T、



を定義すると、上述した式は



書き換えることができる。

0073

これは、ボルテラ級数に適用される多項式回帰の特定の場合である。解は、



によって提供される。式中、自己相関行列Rは



と定義され、観測値yと入力xに関連付けられた核φiとの間の相関ベクトルzは、



と定義される。

0074

係数は、所与の量の既知のシーケンスxn及び線形等化シンボルynを記憶し、これらの既知のシーケンスxn及び線形等化シンボルynからR及びzを評価し、その後、式a=R−1zを解くことによって、求めることができる。

0075

本発明によれば、各値ziは、1に等しいxの振幅平均値について、閾値、例えば3.0×10−3と比較される。最適値シナリオによって決まり、例えば、変調及び符号化方式ロバスト性によって決まる。

0076

閾値より小さいziの各値については、対応する係数aiは計算されない。そのため、R及びベクトルaのサイズが低減し、したがって、ボルテラ級数計算の複雑度が低減する。

0077

提案する方式では、線形等化はボルテラ補正の前に実施される。したがって、補正は、非常にゆっくりと変化するか又は全く変化しない、電力増幅器及び送/受信フィルタのみに依存する。

0078

線形システムa=R−1zの解を求める方法については、いくつかの解法が存在する。

0079

最も単純な適応アルゴリズムはLMS(最小二乗平均)である。時点nにおける推定ベクトルaをanとする(対応する観察値Xnは上で定義している)。係数ベクトルは、



によって更新される。式中、enは瞬間誤差であり、μは、適応の速度及び安定性を調節するゲイン定数である。

0080

例えば、誤差enは、an+k=an+μXnaverage(en)を適用する前に、K個のいくつかの連続した受信サンプルに対して平均される。

0081

この場合、係数は、K個のサンプル毎に更新され、より大きいゲインμを使用することができる。

0082

MS法は、R行列の知識又は推定に依存しないという利点を有する。

0083

R行列が既知である場合、LMS/ニュートン法を使用することができる。R行列は使用されるコンスタレーションのみによって決まるため、受信機は、使用されるコンスタレーションに対応する逆行列R−1を記憶することができる。係数ベクトルは、このとき、



によって更新される。

0084

ここでは、LMSの場合において先に述べたように、誤差enは、以下のように、K個のいくつかの連続した受信サンプルに対して平均することができることを留意しなければならない。

0085

このLMS/ニュートン法は、LMS法より早く収束することが知られており、RLS(再帰最小二乗)法より複雑度が低い。

0086

図4は、本発明による、受信機の無線インターフェースによって実行されるアルゴリズムの一例を表す。

0087

ステップS400において、サンプルを提供するために、受信シンボルに対してDFTが実施される。

0088

ステップS401において、サンプルに対してブロック等化が実施される。

0089

ステップS402において、ブロック等化ステップS401の出力に対して、逆離散フーリエ変換が実施される。逆離散フーリエ変換は、M’のサイズを有する。M’はN’、すなわち、ステップS400で実施された離散フーリエ変換のサイズより小さい。

0090

IDFTステップS402の出力は、減算ステップS403及びボルテラ多項式計算ステップS409に提供される。

0091

減算ステップS403は、IDFTステップS402の出力に対し、非線形干渉生成ステップS410の出力を減算する。

0092

減算ステップS403の出力はデマッピングステップS404に提供される。デマッピングステップS404は、インターリーブが実施される場合には、減算ステップS403及びインターリーブステップS408の出力に基づき、インターリーブが実施されない場合には、減算ステップS407の出力に基づき、ターボデマッピングを実施することができる。

0093

デマッピングステップS404の出力は、LLRのような軟推定値で構成され、インターリーブが実施される場合には、軟推定値をデインターリーブするデインターリーブステップS405に提供され、インターリーブが実施されない場合には、チャネル復号ステップS406に提供される。

0094

デインターリーブステップS405は、符号ブロック単位で軟推定値をデインターリーブすることができる。一組の符号ブロックにインターリーブが実施される場合には、デインターリーブステップS405は、符号ブロックの組ごとに軟推定値をデインターリーブすることができる。

0095

デインターリーブステップS405が存在する場合には、デインターリーブステップS405の出力は、反復チャネル復号ステップS406に提供される。

0096

チャネル復号ステップS406は、例えば、LDPC(低密度パリティ検査)復号器又はCTC(畳み込みターボ符号)復号器又はBTC(ブロックターボ符号)復号器又はポーラ符号復号器で実行される。

0097

チャネル復号ステップS406の出力は、復号化シンボルとして出力され、減算ステップS407に提供される。減算ステップS407は、チャネル復号ステップS406によって提供される全情報から外部情報を計算する。

0098

減算ステップS407は、デインターリーブステップが存在する場合には、チャネル復号ステップS406の出力に対し、デインターリーブステップの出力を減算し、デインターリーブステップが存在しない場合には、チャネル復号ステップS406の出力に対し、デマッピングステップS405の出力を減算する。

0099

減算ステップS407の出力、いわゆる外部情報は、インターリーブステップS408が存在する場合には、インターリーブステップS408に提供され、インターリーブステップS408は、デインターリーブステップS405によって実施されたものと逆のプロセスを実施する。インターリーブステップS408が存在する場合には、インターリーブステップS408の出力は、ブロック等化ステップS401、ボルテラ多項式計算ステップS409、及び非線形干渉生成ステップS410に提供され、かつ任意選択的にデマッピングステップS404に提供される。

0100

インターリーブステップS408が存在しない場合、減算ステップS407の出力、いわゆる外部情報は、ブロック等化ステップS401、ボルテラ多項式計算ステップS409、及び非線形干渉生成ステップS410に提供され、かつ任意選択的にデマッピングステップS404に提供される。

0101

ボルテラ多項式計算ステップS409の出力は、非線形干渉生成ステップS410に提供される。

0102

非線形干渉生成ステップS410の出力は、減算ステップS403に提供される。

0103

減算ステップS407によって提供される対数尤度情報から、送信データの軟推定値xが得られ、この情報は、任意選択的にインターリーブモジュールステップS408を通過する。推定干渉In−dは、以下のように、非線形干渉生成ステップS410によって、推定すべきデータに対応する項を無視することによりボルテラ級数から得られる。

0104

ここで、dは、ボルテラ級数に関連する遅延であり、概してd=(M−1)/2であり、Mは、ボルテラ級数のメモリサイズであり、減算項hdxn−dは、推定すべき情報に対応する。

0105

分析を簡略化するために、ボルテラ多項式は



と表され、式中、



は、xn及びその近傍を含むベクトルであり、Nは項の数であり、φi(・)はボルテラ項(又は核)であり、aiは係数



である。ただし、b+f+1=M、すなわちボルテラ級数のメモリである。

0106

一般的に、b=f=(M−1)/2である。

0107

ai項は、これらの係数の並べ替えの後の



のリネーミングに対応する。

0108

一般性を何ら失うことなく、第1の項は、以下のようにxnに対応する中心項であると仮定する。

0109

これらの表記法を用いて、干渉は、



と表される。

0110

ボルテラ級数は、単に大域的チェーンの一モデルであるため、この干渉項は、単に現実の干渉の一推定値であること留意しなければならない。

0111

さらに、図4に表すターボループにおいて、値xnは完全に既知ではない。減算ステップS407は、いわゆる外部情報を提供し、外部情報は、(任意選択的な)インターリーブステップS408を通過した後、ブロック等化ステップS401、非線形干渉生成ステップS410及び任意選択的にデマッピングステップS404のための事前情報として作用する。実際には、この事前情報は、対数尤度比(LLR)にある。これらのLLRから、各コンスタレーション点及び各送信シンボルに関連する確率を導出し、その後、各ボルテラ項の平均



を導出することは簡単である。ここで、Eは、外部情報から推定された確率的平均である。

0112

最後に、使用された干渉推定値は、



として得られる。

0113

ボルテラ多項式計算ステップS409で、ボルテラ係数aiを求める。

0114

ボルテラ係数aiは、IDFTステップS402の出力によって提供される既知のシーケンスxn及び対応する線形等化シンボルynから計算される。

0115

既知のシーケンスに関して、それらシーケンスは、例えば、同期又はチャネル推定のために、規則的に送信される固定シーケンス、又は、チャネル復号ステップS406によって正しく復号されたシーケンスのいずれかとすることができる。

0116

係数は、以下のように、二乗誤差の平均を最小化するように計算される。

0117

ベクトルa=(a0,...,aN−1)T、



を定義すると、上述した式は



と書き換えることができる。

0118

これは、ボルテラ級数に適用される多項式回帰の特定の場合である。解は、



によって提供される。式中、自己相関行列Rは



と定義され、観測値yと入力xに関連付けられた核φiとの間の相関ベクトルzは、



と定義される。

0119

係数は、所与の量の既知のシーケンスxn及び線形等化シンボルynを記憶し、これらの既知のシーケンスxn及び線形等化シンボルynからR及びzを評価し、その後、式a=R−1zを解くことによって、求めることができる。

0120

本発明によれば、各値ziは、1に等しいxの振幅の平均値について、閾値、例えば3.0×10−3と比較される。最適値はシナリオによって決まり、例えば、変調及び符号化方式のロバスト性によって決まる。

0121

閾値より小さいziの各値については、対応する係数aiは計算されない。

0122

提案する方式では、線形等化はボルテラ補正の前に実施される。したがって、補正は、非常にゆっくりと変化するか又は全く変化しない、電力増幅器及び送/受信フィルタのみに依存する。

0123

線形システムa=R−1zの解を求める方法については、いくつかの解法が存在する。

0124

最も単純な適応アルゴリズムはLMS(最小二乗平均)である。時点nにおける推定ベクトルaをanとする(対応する観察値Xnは上で定義している)。そして、係数ベクトルは、



によって更新される。式中、enは瞬間誤差であり、μは、適応の速度及び安定性を調節するゲイン定数である。

0125

例えば、誤差enは、an+k=an+μXnaverage(en)を適用する前に、K個のいくつかの連続した受信サンプルに対して平均される。

0126

この場合、係数は、K個のサンプル毎に更新され、より大きいゲインμを使用することができる。

0127

LMS法は、R行列の知識又は推定に依存しないという利点を有する。

0128

R行列が既知である場合、LMS/ニュートン法を使用することができる。R行列は使用されるコンスタレーションのみによって決まるため、受信機は、使用されるコンスタレーションに対応する逆行列R−1を記憶することができる。係数ベクトルは、このとき、



によって更新される。

0129

ここでは、LMSアルゴリズムについて先に述べたたように、誤差enは、以下のように、K個のいくつかの連続した受信サンプルに対して平均することができることを留意しなければならない。

0130

このLMS/ニュートン法は、LMS法より早く収束することが知られており、RLS(再帰的最小二乗)法より複雑度が低い。

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