JP2003528476A - 干渉の検出及び回避のための方法および装置 - Google Patents

干渉の検出及び回避のための方法および装置

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JP2003528476A JP2000563008A JP2000563008A JP2003528476A JP 2003528476 A JP2003528476 A JP 2003528476A JP 2000563008 A JP2000563008 A JP 2000563008A JP 2000563008 A JP2000563008 A JP 2000563008A JP 2003528476 A JP2003528476 A JP 2003528476A
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ノーマン サリンジャー シェルドン
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ジェネラル ダイナミックス ガバメント システムズ コーポレイション
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Abstract

(57)【要約】 本発明は直角位相振幅変調データ通信受信機の復調された出力において干渉する持続波信号を自動的に検出する。送信機（１６）は検出された干渉を避けるために再同調される。受信した信号に関する統計的な情報が受信機（１８）に蓄積され、受信したビットエラーレートでの減少が干渉の存在によるかを決定するために分析される。信号転送の帯域幅中に干渉が存在すると決定された場合、信号を干渉無しに転送することができる、その帯域の新しい部分を見つけ出すために、潜在的に利用可能な転送帯域がスペクトル分析される。統計的な分析及びスペクトル分析の結果は送信機（１６）に戻され、次に、それは転送パラメータを再調整し、新しいパラメータを受信機（１８）に転送する。システムは干渉の無い状態で、且つ、ビットエラーレートが要求されるレベルに抑えられた状態で、新しい転送帯域での動作を再開する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （技術分野） 本発明は、データ通信に関し、特定するとデータ通信受信機内における干渉信
号の存在を自動的に検出し、検出された干渉信号を回避するように送信機を再調
整するための方法および装置に関する。
【０００２】 （背景技術） 新加入者サービス（例えば高データ速度インターネットサービス、ビデオ電話
および高品質テレビジョン）のためデジタルデータ帯域幅の恒常的増大の必要性
が高まりつつあることに答えるため、電話会社は極高速度デジタ加入者ライン（
ＶＤＳＬ）の使用に目を向けつつある。ＶＤＳＬは、普通の旧式の電話サービス
（ＰＯＴＳ）により使用される既存の銅線を介してこの種のデータを家庭や仕事
場に伝送するための手段を提供する。ＶＤＳＬは、無搬送波ＡＭ／ＰＭ（ＣＡＰ
）変調を使用して５２Mbpsに達するビット速度でデジタデータを搬送する。しか
して、この変調は直交振幅変調（ＱＡＭ）に関係づけられる。この変調配列は、
最高６４８０Ｋボーのシンボルレートで２５６シンボル点に達することがある。
ＣＡＰ変調配列は、対応する基本帯域ＱＡＭ配列と同じに見える。信号は最高３
０MHzに及ぶスペクトル帯域内で搬送されるが、これは同じワイヤ対上でＰＯＴ
Ｓにより使用される周波数帯域より上である。これらの周波数では銅電話線の高
損失のため、ＶＤＳＬ信号は、「最終マイル」を介してのみ（すなわち、中央オ
フィスとユーザ構内間の最終の銅線セグメント）電話線上で搬送される。
【０００３】 電話線を介してのＶＤＳＬ伝送は、０.５MHz〜３０MHzのスペクトル帯域内に
おいては、ＡＭラジオ放送やアマチュア無線伝送からの無線周波数干渉（ＲＦＩ
）を受ける。これらの干渉は、受信アンテナとして働く電話線によりピックアッ
プされることがある。この干渉は、受信、復調されたＣＡＰ／ＱＡＭ信号を破壊
し、受信データにシンボルおよびビットエラーを生じさせることがあり得る。Ａ
Ｍ放送信号は、ローカルＡＭ無線送信機の範囲内の近傍に同じ周波数で漠然と残
存する。他方、アマチュア無線信号は、１日を通じて周波数が変動する。これは
、オペレータが維持しようとする通信リンクにわたりＨＦ帯域上空波伝播状態を
最適化するためにその送信機を調整するからである。アマチュア無線には、ＶＤ
ＳＬ伝送ラインにより搬送される０.５MHz〜３０MHz内において割り当てられた
数種のスペクトル帯域が存在する。ＶＤＳＬ伝送ラインは、通常、数百フィート
の伝送ライン内のアマチュア無線送信機のみにより干渉を受ける。
【０００４】 ＡＭ無線放送やアマチュア無線信号のような狭帯域干渉体（信号）が、ＣＡＰ
／ＱＡＭ信号を破壊する唯一の干渉信号ではない。ＶＳＤＬスペクトルの大部分
にわたって広がる広帯域ノイズも干渉し、キャリヤ−ノイズ比（ＣＮＲ）および
ビット誤り率（ＢＥＲ）に望ましくない変化を生じさせることがある。広帯域の
ノイズは、構内へのケーブル取入れ口のすぐ近傍で働く電気機械、内燃エンジン
（例えば芝刈り機）あるいは蛍光灯により引き起こされることがある。狭帯域の
干渉体（信号）は、広帯域のものよりも予測可能で、例えば、干渉信号の周波数
を検出し、続いて干渉回避のためＣＡＰ／ＱＡＰ ＶＤＳＬ信号を調節すること
によって、若干回避容易である傾向がある。他方、広帯域干渉信号は、若干より
ランダムであり、一般にデータ伝送前には明らかにできず、それゆえ狭帯域干渉
より回避が困難である。特に難しいのは、分析のためにデータ信号を中断するこ
となく干渉信号を検出し、特徴を見つけることである。
【０００５】 かくして、必要とされるものは、新しい伝送帯域を見つけることは別にして、
受信信号のスペクトル分析に答えることなく狭帯域干渉信号と広帯域ノイズ源と
間の差を認識するための方法および装置である。これは、本発明に依ると、狭帯
域すなわち持続波（ＣＷ）干渉信号の存在または不存在の決定をなし、そして多
くの場合伝送データ流を中断することを要せずにその搬送波周波数を推測するこ
とにより遂行される。伝送データ流は、干渉信号が検出され、新しい伝送帯域を
見出すためにスペクトル分析が必要とされるときのみ中断される。干渉信号の存
在の決定は、干渉信号の存在を復調信号の配列プロットの視覚試験により推測し
得ないほどに干渉信号レベルが十分に低いときに遂行される。狭帯域信号が存在
すると、配列プロット内のシンボルクラスタの形状は、ガウスノイズにおける信
号の特徴である中央にピークを有する分布から図１Ａおよび図１Ｂに示されるよ
うなリングに変化する。本発明は、この遷移を、自動的にかつリングへの遷移が
視覚的に現われない低干渉レベルにて認識する。複雑な干渉信号または信号環境
に存することがあるその他の干渉信号を回避するために、伝送シンボルレート、
帯域幅および搬送波周波数の調節が行われる。
【０００６】 （発明の開示） 本発明の第１の具体例においては、関心事の受信信号とともに干渉信号が存在
するかどうかを非侵入的に検出する方法が提供される、干渉信号は、関心事の信
号と関連する統計的情報を累積することによって検出される。統計情報は、干渉
信号が存在するかどうかそして侵入的であるかどうかを決定するように分析され
る。もしも侵入的干渉信号が存在すると、その信号はその周波数を決定するよう
に分析される。ついで、干渉信号のない代わりのスペクトル領域が識別される。
最後に、侵入的干渉なしに継続の通信を許容するように、データレートを再調整
ないし変更することによって通信が調節される。
【０００７】 本発明の他の具体例においては、データ信号の受信の間、不所望の干渉信号を
非侵入的に検出できるモデムが提供される。モデムは、情報を第２のモデムに伝
送するための送信機と、第２のモデムからデータ信号を受信するための受信機と
を備える。受信機には、データ信号の振幅位相配列内の各受信シンボルクラスタ
内のデータサンプル値を含め、前記データ信号と関連する統計情報を記憶するた
めのメモリが接続されている。プロセッサが設けられていて、統計情報から配列
の統計値を測定し、前記データ信号のキャリヤ−ノイズ比およびビット誤り率を
決定し、シンボルクラスタがレイリー分布からライス分布に変化するかどうかを
試験することによってビット誤り率が許容限界を越えるかどうかを決定し、そし
てビット誤り率が前記許容値を超すとき、受信データ信号を中断して、伝送帯域
の干渉のない領域を見つけるために伝送帯域をスペクトル分析し、そして伝送パ
ラメータの調節のため、干渉のない領域を第２モデムに通信する。
【０００８】 （発明を実施するための最良の方法） 本発明はＣＡＰまたはＱＡＭデジタルデータ受信機で復調された出力のＣＷ干
渉（またはＣＷ混信）の存在を識別するための改善した方法を与える。方法は干
渉のＣＡＰ／ＱＡＭシンボルクラスタとのベクトルの組み合わせがクラスタのサ
ンプル位置の径方向の分布をガウス雑音だけが存在する場合のレイリー分布から
、そのような干渉が存在するライス（Ricean）分布へ変化させるという事実を利
用している。本発明は干渉が存在することを示すのに十分な程度に、分布がライ
ス方向へずれているかを決定するために、復調されたシンボル配列（symbol con
stellation）のサンプルの組の位置の統計的な分析を使用する。
【０００９】 平均の標準偏差に対する比、非対称度または第３中心積率、及び、尖度または
第４中心積率の、確立分布関数の形式の３つの異なった測定がテストされる。こ
れらの測定のうち、非対称度が受信した搬送波対干渉比（ＣＩＲ（carrier-to-i
nterference ratio））に対して最も相関を持つこと、及び、尖度もまた役に立
つ程度の相関を与えることが判明した。配列の全てのクラスタの平均非対称度ま
たは平均尖度のどちらかを計算すること、及び、この平均非対称度または平均尖
度を閾値に対してテストすることにより、本発明はこの平均非対称度または平均
尖度が閾値より低い場合、干渉が存在すると決定し、この平均非対称度または平
均尖度が閾値より大きい場合、干渉が存在しないと決定する。
【００１０】 固定した閾値も可能であるが、この方法で確実に識別することができる高いＣ
ＮＲでの（ノイズマージンの小部分として測定される）干渉レベルが低いＣＮＲ
で識別することができる干渉レベルより高いことが判明した。高いノイズ（低い
ＣＮＲ）の状況では、干渉の無い信号の非対称度または尖度と、（高いＣＮＲ環
境でなら検出することができる）適度のレベルの干渉を持ったそれらとに大きな
差は無い。サンプルデータの少ない組では、計算された非対称度または尖度の統
計的変動は非対称度の実質的な差より大きくなる可能性がある。しかしながら、
十分に大きいサンプルの組では、低いＣＮＲの場合でも、非対称度または尖度の
小さい差、及び結果としてのＣＩＲを測定することができ、（定期的に測定され
る）ＣＮＲの関数で作られる閾値基準を与えることができる。一般に、非対称度
は尖度よりサンプリング時の変動に対して安定していることが判明した。主な制
限はデータサンプルがデータ処理を行うコンピュータに転送されるときの速度、
及びそのコンピュータの処理速度になるだろう。制限された計算能力を持ったコ
スト制限のある装置に対しては、ＶＤＳＬ加入者モデム等の、データサンプルの
数や、扱うことのできるサンプリングレートに設計上の制限が生ずるだろう。
【００１１】 本発明にしたがうと、受信機は受信した各シンボルクラスタのデータサンプル
値に関する特定の統計値を信号の振幅−位相配列に蓄積する。これらの統計値は
受信した信号配列に対するＣＮＲ（実際には、搬送波対ノイズプラス干渉（ノイ
ズに干渉を加えたもの）の比）及びＢＥＲを計算するために使用される。ＢＥＲ
が容認できる限界より下がった場合、平均クラスタ非対称度及び（／または）尖
度も配列に対して計算される。ルックアップテーブルは計算されたＣＮＲの非対
称度及び尖度の閾値を与え、それより低い計算された非対称度または尖度は測定
されたＣＮＲに影響を与えるのに十分な強度の干渉の存在を意味する。したがっ
て、計算された非対称度及び（／または）尖度は選択された非対称度及び（／ま
たは）尖度の閾値と比較され、計算された非対称度及び（／または）尖度が閾値
より低い場合、干渉の存在が明らかにされる。
【００１２】 次に、通常、ＦＦＴ（高速フーリエ変）を使用して、目的とする信号のための
、受信した伝送帯域のスペクトル分析により干渉の周波数が決定される。干渉が
強い（小さいＣＩＲ）場合、干渉のスペクトル線はＳＯＩのスペクトルの上方に
現れる。しかしながら、干渉の強度がＳＯＩと同じ程度の場合、一般に、スペク
トル分析のための干渉データを収集するために十分長くＳＯＩの転送を中断する
必要がある。いくつかのケースで、そのような周波数が１つしか存在できない場
合、干渉の周波数を推量することが可能である。例えば、ＶＤＳＬ転送では、干
渉が測定される特定のＶＤＳＬ転送のために使用されるスペクトルバンド内に割
り当てられたアマチュア無線帯域が１つだけ存在することができる。そして、こ
れは干渉周波数になるだろう。そして、干渉の一方の側で、転送の帯域幅（及び
、対応するデータレート）を本来の転送帯域の部分に縮小することにより、干渉
を新しいＶＤＳＬ転送通過帯域の外側にすることによって、干渉を避けることが
可能であり、容認できる。
【００１３】 データレートを減少させることが容認できない場合、干渉を起こさない、利用
可能なＶＤＳＬスペクトル範囲内にもう１つの通過帯域を見つけ出す必要がある
。これはその時に使用している通過帯域だけではなく、ＶＤＳＬ全体のスペクト
ル範囲のスペクトル分析を必要とする。これは受信機において、いかなる帯域フ
ィルタのフィルタリングよりも前に実施されなければならず、干渉環境のスペク
トル分析のためにデータを収集するのに十分な程度にＶＤＳＬデータ転送を中断
することを再び必要とする。本発明の長所は、配列分析により容認できない程度
のＢＥＲの劣化を生ずるような干渉が存在すると決定された場合のみ、ＳＯＩデ
ータ転送の、この中断がなされればよいということである。ＢＥＲが（容認でき
ない程度に）劣化する場合、受信したデータは既にかなりのエラーを含んでいる
ので、転送が中断されることは大きな問題とはならないだろう。転送を中断し、
容認可能な通信帯域を見つけ出し、安定したエラーの無い転送ができるだけ早く
可能になるようにする方が良いだろう。
【００１４】 本発明はＳＯＩのＢＥＲを劣化させる干渉が存在するときに検出をする。本発
明は劣化を引き起こす干渉の無い転送帯域を決定すること、及び、その新しい転
送帯域を送信機に送り返すことのための手段を提供する。
【００１５】 ここで図面を参照すると、図２には、本発明のブロック図が示されている。送
信機１６で、入力ビットストリーム２０がシンボルエンコーダー２２に入力され
、そこにおいて、入力ビットストリーム２０はＱＡＭ／ＣＡＰ変調にエンコード
される。結果としてのシンボルシーケンスはＭのシンボルの配列で、シンボル当
たりｍビットを持つ。一般に、ｍ＝ｌｏｇ２Ｍである。変調器２４で、シンボル
エンコーダー２２から出力されたシンボルシーケンスは搬送波発振器２６から得
られた搬送波周波数で、同相で直角位相のレール（in-phase and quadrature ra
il）に変調される。変調された信号は次に、パワーアンプ２８によって電力で増
強され、目的とする信号（ＳＯＩ（signal of interest））は順方向転送チャネ
ル３０を介して受信機１８へ転送される。順方向転送チャネル３０に沿って、転
送されるＳＯＩに外部からの無線周波数干渉３２が加えられ、それはここで加算
３４によってモデル化されている。
【００１６】 ＳＯＩにＲＦＩ（無線周波数干渉）が加わった、組み合わせの信号は受信機１
８に入力され、それは最初に復調器３６で復調される。これは搬送波周波数及び
シンボルクロックレートのロッキング、同相及び直角位相成分の分離、搬送波周
波数からベースバンドへのダウンコンバーティング、及びシンボルクロックレー
トでの信号のサンプリングを含む。復調器３６の出力は各シンボルサンプルでの
ＳＯＩとノイズと干渉との合計に対する同相及び直角位相成分の値のシーケンス
である。復調器３６の出力はイコライザ３８に送られ、それはシンボル間の干渉
の影響並びに、チャネルの歪み、フィルタリング、及び多重路伝播（例えば、ブ
リッジタップを含む本質的でない経路、すなわち、ＶＤＳＬの本線の撚線対との
分路に接続された開回路化した撚線対）によって起こるサンプル値の変化を除去
及び補正をする。等化された（equalized）信号はスライサ４０へ進み、それは
同相及び直角位相値を決定限界（decision boundary）と比較し、各等化された
サンプルに対するシンボル状態の決定を行う。スライサの出力であるシンボルス
トリーム４２は次にシンボルデコーダー４４へ進む。シンボルデコーダー４４は
各シンボルを入力シンボル状態に対応したバイナリ−ビットシーケンスに変換し
、システムによって伝えられた情報を表すバイナリ−ビットストリーム４６を出
力する。ビットストリーム４６はインタープリタ（図示せず）に進み、それはペ
イロード情報をオーバーヘッド制御ビットから分離する。
【００１７】 イコライザ３８の出力での信号は二極スイッチ６４の左極６６によってサンプ
リングされ、スライサ４０の出力での信号は二極スイッチ６４の右極６８によっ
てサンプリングされる。スイッチ６４の両極は受信機制御装置６２の制御の下で
、同期してサンプリングされる。サンプルデータの両組はコンピュータ７６内の
データ格納バッファ７２に格納される。このとき、イコライザ３８の出力サンプ
ルがバッファ７２の並行な列で、同じシンボルに対するスライサ４０の対応する
出力サンプルと整列するように、イコライザの出力サンプルは遅らされる。これ
らのサンプル時間はデータ収集能力による制約、及びコンピュータ７６内の信号
処理の処理速度に応じて、出力ビットストリーム内の制御ビットによって決定さ
れる。例えば、スイッチ６４はイコライザ３８の、毎回ｎ番目のシンボル及び、
それに対応するスライサ４０のスライスされた値だけをサンプルするように命令
されてもよい。さらに、後で説明されるが、スイッチ６４は通常、特定の時間の
サンプルデータのブロックを収集するように命令されるだろう。
【００１８】 データ格納バッファ７２はコンピュータ７６内の２つのＲＡＭのブロックから
成る。ＲＡＭの２つのブロックはピンポンされる。すなわち、データが一方のブ
ロックにロードされている間、もう一方のブロックのデータが処理される。一方
のブロックのデータが処理されているとき、そのブロックの中身は新しいデータ
で上書きされ、次にもう一方のブロックのデータが処理される。当業者にとって
は明白であるが、ＲＡＭの代わりに、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＳＤＲＡＭ、ハード
ディスク等の、他のタイプの記憶装置が使用されてもよい。
【００１９】 システムの起動時、データは最初に、例えば１６−ＱＡＭ等の、比較的低次の
配列を使用して、比較的低いシンボルレートで、ＲＦＩが存在しない確率が高く
なるように選択された帯域幅と搬送波周波数で、順方向転送チャネル３０上を転
送される。起動時、受信機１８は受信機制御装置６２によって自動的に標準的な
搬送波周波数、シンボルレート、及び配列のサイズに設定される。その後、送信
機１６が搬送波周波数、シンボルレート、または配列サイズを変更しようとする
前に、送信機１６は受信機１８に転送変更の通知を送信する。受信機制御装置６
２は出力ビットストリームから新しい転送パラメータを抜き出し、逆方向制御チ
ャネル５８を介して送信機制御装置６０に承認を送信する。送信機制御装置６０
はこの承認を受信したときのみ、送信機１６に転送パラメータを変更するように
命令する。この時点で、受信機制御装置６２は受信機１８に命令しており、コン
ピュータ７６に新しい転送パラメータを予期させておく。新しい搬送波周波数及
びシンボルレートを識別することにより、復調器３６はそれらの新しいパラメー
タへのロックを獲得することを可能なり、スライサ４０の決定限界が新しい配列
に対応するように再設定される。
【００２０】 一度、逆方向制御チャネル５８を介して、初期の受信機の同期が送信機制御装
置６０に受信され、承認されると、送信機制御装置６０は順方向転送チャネル３
０を介して受信機制御装置６２に通知し、転送される信号を中断するためにパワ
ーアンプ２８をオフにする。復調器３６の受信機搬送波周波数及びシンボルレー
ト位相ロックループはこの中断の間、事前に獲得した搬送波周波数及びシンボル
レートで動作し続ける。中断の間、無線周波数干渉環境がサンプリングされ、Ａ
／Ｄコンバータ７８によってデジタル化されるように、スイッチ７０が閉じられ
（接続され）、スイッチ６４は開けられる（非接続にされる）。コンピュータ７
６は次に、デジタル化された干渉環境の時間サンプルを収集し、そこにおいてス
ペクトル分析器はＦＦＴ（高速フーリエ変換）７４を使用する。結果としての干
渉環境スペクトルは逆方向制御チャネル５８を介して送信機制御装置６０に転送
され、それはその環境に存在する全てのＲＦＩを避けながら、所望のペイロード
データレートを伝えるために適当な、新しい搬送波周波数、シンボルレート、及
び配列サイズを選択する。受信機制御装置６２に新しいパラメータを通知し、承
認を受信した後、送信機制御装置６０はシンボルエンコーダー２２及び搬送波発
振器２６のパラメータを再設定し、データ転送を開始するためにパワーアンプ２
８をオンに戻す。
【００２１】 データ格納バッファ７２から出力される入力ブロックに対する最初の処理ステ
ップは配列統計値４８を測定することである。この処理ステップのフロ−チャー
トが図３に示されている。コンピュータ７６はステップ３０２で、受信機制御装
置６２からシンボル配列に関する情報を受信する。次に、ステップ３０４で各シ
ンボルセルにデータ格納場所のブロックが割り当てられ、ステップ３０６で、ス
ライサ４０の出力から出力される対応するセル識別子に応じて、イコライザ３８
から出力されるシンボルデータが適当なシンボルセル配置に区分け（または、ソ
ート）される。事前にスライスされたシンボルデータがセルによって貯蔵場所に
区分けされた後、各セルのシンボルの数が数えられ（または、カウントされ）（
ステップ３０８）、ステップ３１０及び３１２で、各貯蔵場所に対する同相（ｘ
）及び直角位相（ｙ）方向のデータのサンプル平均値及びサンプル分散量が計算
される。これは配列中の各シンボルセルに対して、または、（２５６−ＱＡＭ等
の大きな配列に対しては）１つの直角位相のセルに対してなされてもよいだろう
。
【００２２】 Ｍ個のセル及び、各セルのＮｍ個のサンプルシンボルの場合、サンプル平均及
びサンプル分散は以下のように与えられる。 （１）セルｍのサンプルの組のサンプル平均のｘ−位置：
【数１】 （２）セルｍのサンプルの組のサンプル平均のｙ−位置：
【数２】 （３）セルｍのサンプルの組のｘ−位置のサンプル分散（量）：
【数３】 （４）セルｍのサンプルの組のｙ−位置のサンプル分散（量）：
【数４】 各セルのサンプルの数Ｎｍが上述の計算で必要とされるので、ステップ３０８
でそれらが数えられる。
【００２３】 次の処理ステップ（図２のブロック５０）は受信した信号搬送波対雑音比（Ｃ
ＮＲ）及び、エラーの確率またはビットエラーレート（ＢＥＲ）の計算である。
ＣＮＲはシンボルクラスタサイズ分析の方法を使用して決定され、そこにおいて
、ＣＮＲは配列閉包（constellation closure）σｎ／ｄの関数として決定され
る。ここで、σｎは（ＲＭＳシンボルクラスタサイズに等しい）ＲＭＳ雑音電圧
であり、ｄは雑音余裕（noise margin）、すなわち、電圧の、理想的なシンボル
の点から最も近い決定限界までの最小（垂直）距離である。数量σｎ ２はクラス
タ分散（量）と呼ばれる。この方法は各シンボルクラスタが完全にそれの決定セ
ルの中にある、十分に高いＣＮＲに対して使用することができる。その手順に対
するフローチャートは図４に示されている。ステップ４０２で最初に、以下の方
程式を使用して、ＲＭＳクラスタサイズσｎが計算される。
【数５】 次にステップ４０４で、配列閉包の逆数ｄ／σｎが計算される。ＣＮＲは次にス
テップ４０６で以下の様に得られる。
【数６】 ここで、Ｌは各配列変調に対して以下の表で与えられる。
【００２４】
【表１】
【００２５】 シンボルエラーレート（ＳＥＲ（symbol error rate））はステップ４０８で
、数量Ｑを最初に計算することによって得られる。
【数７】 ここでｅｒｆｃは付加誤差関数（omplementary error function）を意味してい
る。コンピュータ７６のメモリにｅｒｆｃ（）に対するルックアップ表を格納し
て、目的とする（他の）値に対して補完法を行ってもよい。次に、上の表にリス
トされた適当な係数と共に、以下の方程式を使用してＳＥＲが計算される。
【数８】
【００２６】 ｅｒｆｃに対するルックアップ表を使用する代わりに、多項式による近似によ
って関数Ｑ（ｕ）を評価することもできる。
【数９】 ここで、
【数１０】 ｕ＝ｄ／σｎ、並びに、ｐ及びｃ１，．．．，ｃ５は以下の式によって与えられ
る定数である。
【数１１】 この近似の本質的な精度はエラーの確立が１０−１５までは１％より良く、１０ −１４８ までは１０％より良い。
【００２７】 次に、ステップ４１０でＢＥＲが計算される。Ｍ個のシンボルセルを持った全
応答ＱＡＭ（full response QAM）及びクロス−ＱＡＭ（cross-QAM）配列に対し
ては、ＢＥＲはＳＥＲに対し以下の式の関係を持つ。 ＢＥＲ＝ＳＥＲ／（シンボル当たりのビット） ここで、 （シンボル当たりのビット）＝ｌｏｇ２Ｍである。
【００２８】 ＣＮＲを決定し、さらに、それからＳＥＲ及びＢＥＲを決定するため、配列閉
包を使用するために、最初に個々のシンボルクラスタを解くことができなければ
ならず、さらに、適当な精度でクラスタ分散を決定することができなければなら
ない。ＲＭＳクラスタサイズσｎが雑音余裕ｄに近いとき、すなわち、σｎ／ｄ
≒１の場合、個々のクラスタを解くことは不可能である。実際には、σｎ／ｄ＞
Ｋの場合（ここで、Ｋは０．５＜Ｋ＜１．０の範囲の値）、個々のシンボルクラ
スタを解くことは不可能である。σｎ／ｄ＝Ｋの場合、
【数１２】 これはＣＮＲの限界となる最小値を与え、これより小さい場合には、特定の配列
サイズに対応するＬ、及び仮定したＫの値に対するＣＮＲの意味のある決定を行
うことが不可能になる。これらのＣＮＲの限界となる値は以下の表２にリストさ
れている。
【００２９】
【表２】
【００３０】 クラスタ分散の分析から適当な精度を持った決定を達成するため、計算された
ＣＮＲの予期される不確定さ、または、標準偏差を適当に小さい値に減少させる
ために、十分に大きいサンプルシンボルの組が使用されなければならない。ＣＮ
Ｒを０．１ｄＢよりかなり小さい精度で特定するか、測定することは、一般に意
味が無い。したがって、計算されたＣＮＲの不確定さが０．１ｄＢ以上にならな
いことを確実にするために十分に大きいサンプルの組が使用されなければならな
い。１×１０−７（ＶＤＳＬモデムに対して許される最大のエラーレート）のＢ
ＥＲを達成するために理論的に十分なＣＮＲに対する多様なサイズの配列に対し
て計算されたＣＮＲの標準偏差を推定するために、多様なサイズのデータの組を
使用して、いくつかのモンテカルロシミュレーション（Monte Carlo simulation
）が実施した。
【００３１】 図５は（１×１０−７のＢＥＲを達成するために必要な）１２．８ｄＢのＣＮ
Ｒを持った１６−ＱＡＭ信号に対する入力データの組のサイズに対する計算され
たＣＮＲの標準偏差を示しており、図６は（１×１０−７のＢＥＲを達成するた
めに必要な）１９．１ｄＢのＣＮＲを持った６４−ＱＡＭ信号に対する入力デー
タの組のサイズに対する計算されたＣＮＲの標準偏差を示している。各々の場合
に対し、各グラフのギザギザの特性となっている、各入力データの組での１０回
のシミュレーションの組を使用して標準偏差を計算した。図５はクリティカルな
ＣＮＲレベルで、ＣＮＲに０．１ｄＢの標準偏差を達成するために、１６−ＱＡ
Ｍに対して、少なくとも１５００個のシンボルサンプルを必要とし、６４−ＱＡ
Ｍに対して、少なくとも３０００個のシンボルサンプルを必要とすることを示し
ている。同様な分析が２５６−ＱＡＭに対してなされ、それは１×１０−７のＢ
ＥＲを達成するために２５．１５ｄＢのＣＮＲを必要とする。計算されたＣＮＲ
に０．４ｄＢの標準偏差を達成するためには５０，０００のサンプルが必要であ
ることが判明し、１×１０−７のＢＥＲを達成するためには２〜３十万のサンプ
ルが必要であることが推定される。したがって、２５６−ＱＡＭに対するＣＮＲ
及びＢＥＲの推定の更新には、小さい配列に対するものよりも長い時間が必要で
あるだろう。
【００３２】 ＢＥＲをテストするステップ（図２の５２）のために、上記手順を使用して計
算されたＢＥＲがＢＥＲの最大許容しきい値と比較される。もし計算されたＢＥ
Ｒがしきい値以下なら、信号伝達パラメータに変更は行われず、データの新しい
セットが蓄積されて推定されたＢＥＲを更新し、テストを繰り返す。もし計算さ
れたＢＥＲがしきい値より大きければ、これは恐らく混信源が存在し、誤り率を
上昇させていることを示唆する。これをチェックするために、推定されたＢＥＲ
を更新するよりも、コンピュータ７６は平均クラスタ歪度及び／又は尖度を計算
するステップ５４に進む。データ格納バッファ７２のどちらのＲＡＭブロックの
サンプルデータも、ＢＥＲのテスト５２が完了するまで新しいデータで上書きし
てはいけないことに注意しなければならない。何故ならば、もしＢＥＲテスト５
２がＢＥＲが容認できない高い値に上昇したことを示したら、ＲＡＭブロックに
記憶されたデータは歪度及び／又は尖度の次の計算５４で必要だからである。こ
れを保証するために、ＢＥＲテスト５２がしきい値以上を記録したときはいつも
、コンピュータ７６がこの状態を受信機制御装置６２に知らせる信号を送信する
。受信機制御装置６２はスイッチ６４の両極を開き、新しいデータがデータ格納
バッファ７２に入ることを防ぐ。
【００３３】 干渉が存在しないとき、ノイズのためにクラスタｍのサンプルのｘ成分及びｙ
成分は各々ガウス分布する。もし歪みが存在しなければ、ｘ及びｙはＩ成分及び
Ｑ成分に対応する。更に、もしゲインの不整合が存在しなければ、ｘ及びｙの分
布は同じ分散を有する。その場合、クラスタの中心からサンプルまでの半径方向
の距離はレイリー分布を有する。
【００３４】 干渉が存在するとき（デジタル搬送波周波数以外において正弦波トーンである
ことを仮定すると）、図１に示されるように、各サンプルに対する一定の大きさ
のランダムに回転する干渉ベクトルの追加のために、正弦波干渉は各クラスタを
リング状にする。もしシステムにノイズが存在しなければ、干渉は各理想的な配
列点を厚さゼロのはっきりした円に変形させる。他方では、もし干渉が有限な振
幅変調を有するなら、干渉ベクトルの軌跡は有限な厚さを有する。この厚さは、
ノイズはあるが干渉のないクラスタの幅に加わり、干渉＋ノイズのあるシンボル
のクラスタのリングを純粋なトーンの干渉に起因するリングよりも厚くする。
【００３５】 干渉が存在するとき、クラスタの中心からサンプルまでの半径方向の距離はラ
イス分布を有する。従って、干渉が存在してデジタルモデムの性能に影響を与え
ているかどうかを自動的に決定するために、レイリー分布とライス分布を、全シ
ンボルクラスタに対するライス分布の同じ半径方向のピーク距離を用いて自動的
に識別する必要がある。レイリー分布に対して、確率密度関数は
【数１３】 である。ここで、
【数１４】 はクラスタｍの中心軌跡
【数１５】 からクラスタのｋ番目のサンプルまでの半径方向の距離であり、（ｘｍｋ，ｙｍ ｋ ）に位置する。また、各座標のクラスタ分布の標準偏差は等しいと仮定される
ので、
【数１６】 である。同じ表記法を使用して、ライス分布は
【数１７】 により与えられる。ここで、Ｉ０（ｘ）は０次の第１種変形ベッセル関数であり
、干渉信号の振幅である。ここで、ａは干渉の振幅である。ａ＝０のときＩ０（
０）＝１なので、
【数１８】 であることに注意しなければならない。
【００３６】 どのタイプの分布が存在するか、従って、干渉が存在するかどうかを決定する
ために、種々の積率及び積率の関数が各クラスタに対するサンプル分布のために
計算され、これらの積率関数はレイリー分布及びライス分布に対する理論値と比
較される。配列歪みがひどくない間はこれが機能するので、レイリー分布及びラ
イス分布は適切な状況に対してほぼ有効である。
【００３７】 確率分布ｐｘ（Ｘ）（確率変数Ｘ）のｎ番目の積率は、ここで
【数１９】
【数２０】 と表示される。μ２は分布の分散である。確率分布を特徴づけるために有用な１
つの基準は、標準偏差に対する平均の割合
【数２１】 である。他の２つの有用な基準は、歪度
【数２２】 及び尖度
【数２３】 である。（N. L. Johnson及びS. Kotz著、「Distributions in Statistics, Vol
. 1, Discrete Distributions」、Houghton Mifflin社、１９６９年、１８ペー
ジを参照のこと。）歪度は、分布の非対称性の基準である。ρ３の正値は、分布
が「右に対して歪んでいる」ことを示し、右の末端がいくぶん左よりも重い。同
様に、負値は、左の末端が右よりも重いことを示す。尖度は、分布の尖りの基準
である。正規分布又はガウス分布に対して、ρ４＝３である。ρ４＜３に対して
は、分布はガウス分布よりも尖っておらず、ρ４＞３に対しては、分布はガウス
分布よりも尖っている。
【００３８】 式（６）〜（８）は中心積率によって表されているが、μ'１は存在しないの
でμ'１は除く。形状係数ρ１、ρ３、及びρ４が全て
【数２４】 の形式で表せることに注意しなければならない。しかし、ρ２＝１なのでρ２は
無意味である。
【００３９】 中心積率は、積率（４）で
【数２５】 により表される。
【００４０】 レイリー分布に対して、式（１）のように、積率（４）は
【数２６】 により与えられる。ここで、Γ（ｋ）はガンマ関数であり、ｋ＞０に対して、
【数２７】 の性質を有する。式（１１）を式（１０）に代入すると、
【数２８】 となる。次に、式（９）及び式（１２）を式（６）〜式（８）に代入し、簡約す
ると、次のようなレイリー分布に対する形状係数が与えられる。
【数２９】 （自由度２を有する非心χ２乗分布と等価な）式（３）のライス分布に対して、
積率（４）は
【数３０】 により与えられる。ここで、ｌＦｌ（α；β；ｘ）は合流超幾何関数であり、
【数３１】 として定義される。式（１０）と式（１４）の比較は、ライス分布の積率がレイ
リー分布の積率に
【数３２】 によって関連づけられることを示す。更に、
【数３３】 と定義すると、任意のａに対してｚ→０のときｅ−ｚ→１及びｌＦｌ（α；１；
ｚ）→１であり、従ってμ'ｎＲｉｃｅ→μ'ｎＲａｙｌｅｉｇｈ’であり、式（
１４）が式（１０）になることがわかる。ｚは干渉−ノイズ比（ＩＮＲ）である
ことに注意しなければならない。
【００４１】 合流超幾何関数の公開された変換を使用して、ライス分布の積率は
【数３４】 のように表される。ここで、ｌＦｌ（−０．５；１；ｚ）、ｌＦｌ（０．５；１
；ｚ）、及びｌＦｌ（１；１；ｚ）は全て表にされた関数である（M. Abramowit
z及びI. Stegun著、「Handbook of Mathematical Functions」、Dover Publicat
ions社、１９６５年、５０４〜５３４ページを参照のこと。）これらの式を式（
９）に代入すると、次のようなライス分布に対する中心積率が与えられる。
【数３５】 次に、式（１７ａ）及び式（１８）を式（６）〜式（８）に代入すると、確率分
布形状係数ρｎが得られる、結果は、
【数３６】 である。式（１９）が図７〜図９にプロットされている。
【００４２】 ライス分布はｚ→０のときにレイリー分布に近づき、大きなｚに対してはガウ
ス分布に近づくことが知られている。図７〜図９では、ρｎに対する曲線がｚ＝
０におけるレイリー分布に対して式（１３）で与えられる値を有することに注意
しなければならない。ｚの大きな値に対して、尖度ρ４は、ガウス分布に関する
限界値３に近づく。同様に、歪度ρ３は０に近づき、分布がガウス分布のように
対称になっていくことを示す。小さなｚに対して、ρ３は大きく、分布が高度に
非対称であることを示す。
【００４３】 図７〜図９より、ＣＷ干渉がデータの中に存在するかどうか、及び配列を破損
するかどうかについての妥当なテストは、全シンボルのクラスタにわたって平均
された観測データに対して比率
【数３７】 を計算し、値を図７〜図９と比較することであるように見える。
【数３８】 の場合、クラスタの中の点の半径方向の確率分布がレイリー分布ではないこと、
及びおそらく干渉が存在することを合理的に確信できる。これらの図の曲線に基
づいて、もし信号パラメータがこの決定を下すために使用されるなら、そのパラ
メータは歪度（２０ｂ）でなければならないが、それはｚ＝０におけるレイリー
値からの急速かつ単調な離脱を示す。しかし、尖度関数は単調ではないが、尖度
（２０ｃ）も小さなｚに対する大きな値（干渉が小さいか存在しない）と大きな
ｚに対する小さな値（干渉が大きい）の間の有用な差異を示す。
【００４４】 このアプローチの妥当性をチェックするために、多数のシミュレーションが入
力されたＣＮＲＳの範囲及び干渉振幅の範囲に対して実行され、振幅ａはノイズ
マージンｄに正規化され、正規化された干渉振幅は０．０００００１＜ａ／ｄ＜
０．５の範囲にわたって変化させられた。大部分の実行は幅０の振幅で（振幅変
調のない）干渉上で行われたが、幾つかの実行も一様に分布した幅０．１の振幅
で適度の振幅分布を表すために行われた。同様の結果が、振幅変調が有っても無
くても得られた。これらのシミュレーションの結果は、クラスタ歪度（２０ｂ）
と計算された搬送波−干渉比（ＣＩＲ）の間の強い相関関係、及びクラスタ尖度
（２０ｃ）とＣＩＲの間の幾分弱い相関関係を示した。分布形状パラメータ（２
０ａ）は、ＣＩＲと非常に弱い相関関係を示した。クラスタ歪度が干渉の存在の
最善の単一予測子であるというこの予測が、種々の測定及びテストを行う能力が
ある開発中のＶＤＳＬモデム上でのテストによりその後確認された。従って、歪
度及び尖度の両方が図２の手順のステップ５４で示されるが、もしたった１つが
計算されるなら、歪度が好ましいパラメータである。
【００４５】 ステップ５４で歪度を計算するために、各セルｍの各サンプルシンボルに対す
るシンボル座標は、サンプル平均座標
【数３９】 をクラスタ中心から引くことにより調整され、座標差
【数４０】 を形成する。次に、そのクラスタ中心からの各サンプルの半径方向の距離
【数４１】 が計算される。もし配列の歪みが存在しなければ、サンプル平均座標
【数４２】 の期待値はクラスタ中心の理想的な位置と一致し、式（２１）のサンプル平均が
理想的なクラスタ座標と置き換えられる。また、これは計算されたクラスタ平均
座標の統計的なゆらぎを除去する。
【００４６】 次に、ステップ５４で、サンプル積率
【数４３】 が計算される。ここで、Ｎｍは、シンボルセルｍに対するバイナリビットの中の
データシンボルサンプルの数であり、ステップ４８で前もって蓄積され、Ｎは全
てのバイナリビットの中のデータシンボルサンプルの総数である。次に式（９）
と同様に、２次及び３次の中心積率が
【数４４】 により計算される。次に、クラスタ歪度が
【数４５】 により計算される。同様に、ステップ５４で尖度を計算するために、４次の中心
積率が
【数４６】 により計算され、クラスタ尖度が
【数４７】 により計算される。
【００４７】 干渉が存在するかどうかを決定するために、計算された歪度及び／又は尖度が
、ステップ５６で、図８又は図９から決定されたしきい値レベルと各々比較され
る。図８から分かるように、約０．５０未満の歪度はクラスタの半径方向分布が
ライス分布であることを示し、干渉が存在することを示し、一方、この値より大
きい歪度はレイリー分布を示し、干渉が存在しないことを示す。同様に、約３．
１５未満の尖度はクラスタの半径方向分布がライス分布であることを示し、干渉
が存在することを示し、一方、この値より大きい尖度はレイリー分布を示し、干
渉が存在しないことを示すことが図９からわかる。開発中のＶＤＳＬモデムの実
験で、０．３〜０．５の歪度しきい値及び３．１２〜３．１５の尖度しきい値が
最適であることが分かった。しかし、入力信号のＣＮＲが低くなるほど（即ち、
ノイズレベルが高くなるほど）、ノイズより大きいことを検出するために干渉は
一般に強くなければならない。もちろん、干渉−ノイズ比（ＩＮＲ）が小さいほ
ど、干渉はより少なく比例した効果をＳＥＲ全体に有する。クラスタ歪度がＣＮ
Ｒ及び正規化された干渉振幅の両方の関数としてプロットされるとき、（４−Ｑ
ＡＮ信号に対して生成された）図１０のように、（再現可能であるが原因が決定
されない）１５〜２０ｄＢのＣＮＲの付近の幾つかの変則的な振る舞いを除いて
、ＣＮＲが減少するにつれて所定の歪度しきい値レベルがより大きな振幅干渉を
検出するだけであることが分かる。
【００４８】 図１１に示されるように、クラスタ尖度を干渉検出基準として使用したとき、
急激に変化する変則的な結果が同様に見つかった。両方のアプローチに関して、
歪度及び尖度の何れも干渉の振幅を決定するために使用できない。しかし、何れ
かが、テスト基準の振幅に対応する振幅よりも（歪度に対してよりも尖度に対し
て）著しく高い振幅を有する干渉が存在するかどうかを決定するために使用でき
る（低入力ＣＮＲ、及び歪度又は尖度−ＣＮＲの輪郭が本質的に垂直である高干
渉振幅を除く）。これらの制限の中で、どのＣＮＲに対しても、歪度及び／又は
尖度しきい値を、特定レベルより大きい振幅を有する干渉が存在するかどうかを
決定するために選択できる。高いノイズ及び強い干渉に対して、結合した効果は
シンボルクラスタのサイズを広げてシンボルクラスタが部分的に重なり、そのポ
イントでは配列解析からのＣＮＲ、ＳＥＲ、並びにクラスタ歪度及び尖度の決定
はもはや可能ではない。また、大きなノイズ（低ＣＮＲ）が存在するとき、結果
として生じる統計的なゆらぎがいくらかの不確定性を計算された歪度及び尖度に
もたらし、しきい値決定の有意性を減少させる。それにも関わらず、適度の高い
ＣＮＲで、その方法はきわめてうまく働き、弱い干渉の検出で有用であることが
わかった。
【００４９】 図７から、数量
【数４８】 が式（１６）で与えられた数量ｚの如何なる値に対しても固有の値を有し、それ
はＩＮＲであることに注意しなければならない。従って、もし干渉が存在すると
計算されたら、（２０ａ）の値が計算され、ｚの対応する値が図７を表にしたも
のの中で検索され、診断目的のためにＩＮＲの推定値を得る。
【００５０】 歪度及び／又は尖度テスト５６が干渉の存在を発見したとき、コンピュータ７
６は通知メッセージを、逆方向制御チャネル５８を経由して送信機制御装置６０
へ送信する。次に、送信機制御装置６０はビットストリーム２０に割り込み、パ
ワーアンプ２８を止め、受信機１８への唯一の入力が外部干渉３２になる。その
間に、またコンピュータ７６は通知メッセージを受信機制御装置６２へ送信し、
受信機制御装置６２は搬送波周波数及びシンボルレートをフライホイールに同期
させ、スイッチ６４の両極を開き、スイッチ７０を閉じ、受信した外部干渉３２
が（図示されない増幅器を通って）Ａ／Ｄコンバータ７８及びスペクトル解析７
４に達する。また、受信機制御装置６２は肯定応答を送信機制御装置６０へ送信
し、コンピュータがスペクトル解析を行っている間に受信機１８が受信したデジ
タルデータの処理を一時的に中止することを知らせる。
【００５１】 送信機制御装置６０は、この肯定応答を受信するまで送信機１６を止めない。
同時に、コンピュータ７６は、そのオペレーションを完全にスペクトル解析７４
にわたって切り換える。スペクトル解析の結果は、逆方向制御チャネル５８を経
由して、如何なる干渉とも遭遇することなしに所望するデータレートが伝達され
る搬送波周波数を見つけるために受信したスペクトルを解析する送信機制御装置
６０へ送信される。もし十分な幅の通過帯域が利用可能でなければ、送信機制御
装置６０はより高次の配列への伝達をより低いシンボルレートと切り換え、その
ような組み合わせが利用可能であり、新しい配列のノイズマージンが必要なＢＥ
Ｒを提供するのに適切であれば、所望するビットレートを提供できる。もしこれ
らの条件が満たされなければ、送信機制御装置６０は、幾つかのタイプのリアル
タイム伝達のように、伝達される情報が減少したビットレートにより損なわれな
ければ、伝達されたバンド幅を減少させるために伝達されたビットレートを同じ
又はより大きな配列用いて減少させようとする。
【００５２】 新しい搬送波周波数、配列サイズ、及び／又はシンボルレートを選択した後、
送信機制御装置６０は制御メッセージを入力ビットストリーム２０に挿入し、順
方向伝達チャネル３０を通して受信機１８へ送信する。受信機制御装置６２はこ
のメッセージを出力されたビットストリーム４６から抽出し、次に受信機１８を
設定してこれらの新しいパラメータを用いて信号を受信し復調する。また、受信
機制御装置６２は、この制御メッセージの受信の肯定応答を、逆方向制御チャネ
ル５８を通して送信機制御装置６０へ送信する。この肯定応答を受信した後にの
み、送信機制御装置６０は送信機パラメータを新しい値へ実際に変更する。
【００５３】 この時点で、また受信機制御装置６２はスイッチ７０を開き、スイッチ６４の
両極を閉じ、コンピュータ７６に新しく受信したシンボルストリームの統計を蓄
積し、ＣＮＲ及びＢＥＲを計算し、ＢＥＲをテストし、もし必要なら、新しく受
信した配列の歪度及び／又は尖度を計算してテストするように切り換えることを
指示する。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】 直交振幅変調（ＱＡＭ）配列における正弦波形音干渉信号のシンボルクラスタ
への影響を図示する線図である。
【図１Ｂ】 直交振幅変調（ＱＡＭ）配列における正弦波形音干渉信号のシンボルクラスタ
への影響を図示する線図である。
【図２】 本発明を使用する通信システムのブロック図である。
【図３】 配列統計値を測定するための処理ステップを示すフローチャートである。
【図４】 キャリヤ−ノイズ比（ＣＮＲ）およびビット誤り率（ＢＥＲ）を決定する処理
ステップを示すフローチャートである。
【図５】 １２.８dBのＣＮＲをもつ1６−ＱＡＭ信号に対する決定されたＣＮＲ対入力デ
ータセットサイズの標準偏差を示すグラフである。
【図６】 １９.1dBのＣＮＲをもつ６４−ＱＡＭ信号に対する決定されたＣＮＲ対入力デ
ータセットサイズの標準偏差を示すグラフである。
【図７】 ライス分布のｚに対する平均対標準偏差の比ρ１（ｚ）のグラフである。
【図８】 ライス分布のｚに対する歪み度ρ３（ｚ）のグラフである。
【図９】 ライス分布のｚに対する尖り度ρ４（ｚ）のグラフである。
【図１０】 ＣＮＲおよび干渉信号振幅対干渉体パワーの関数であるクラスタの歪み度を示
すグラフである。
【図１１】 ＣＮＲおよび干渉信号振幅対標準化干渉信号振幅の関数であるクラスタの歪み
度を示すグラフである。
【符号の説明】
１６ 送信機 １８ 受信機 ２０ 入力ビットストリーム ２２ シンボルエンコーダー ２４ 変調器 ２６ 搬送波発振器 ２８ パワーアンプ ３０ 順方向転送チャネル ３２ 外部からの干渉 ３４ （転送信号と外部干渉の）加算 ３６ 復調器 ３８ イコライザ ４０ スライサ ４２ シンボルストリーム ４４ シンボルデコーダー ４６ 出力ビットストリーム ５８ 逆方向制御チャネル ６０ 送信機制御装置 ６２ 受信機制御装置 ６４ 二極スイッチ ６６ 左極 ６８ 右極 ７０ スイッチ ７２ データ格納バッファ ７４ スペクトル解析 ７６ コンピュータ ７８ Ａ／Ｄコンバータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ， ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，Ｇ Ｅ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ， ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，Ｍ Ｎ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ， ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，Ｚ Ｗ Ｆターム(参考） 5K004 JD02 JE00 JF00 JG00 5K014 AA01 BA05 DA01 EA08 FA15 GA02 HA06 5K046 AA01 BB01 EE06 EE31 EE41

Claims (28)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 通信装置において干渉信号が関心事の受信信号（ＳＯＩ）と
    ともに受信されつつあるかどうかを検出する方法であって、 （ａ）前記ＳＯＩと関連する統計情報を累積し、 （ｂ）侵入的干渉信号が前記ＳＯＩとともに存在するかどうかを決定し、 （ｃ）前記侵入的干渉信号が存在するとき、該侵入的干渉信号を分析して、その
    周波数を決定し、 （ｄ）干渉信号のないスペクトル領域を識別し、 （ｅ）ステップ（ｄ）で識別された前記スペクトル領域で動作するように前記通
    信装置を調節する 諸ステップを含むことを特徴とする通信装置における干渉信号検出方法。
  2. 【請求項２】 前記ステップ（ａ）〜（ｄ）が前記通信装置における前記Ｓ
    ＯＩの継続する受信に対して非侵入的である請求項１記載の通信装置における干
    渉信号検出方法。
  3. 【請求項３】 前記ステップ（ｂ）が、 （ｆ） 前記侵入的干渉信号の二乗平均（ＲＭＳ）クラスタサイズを決定し、 （ｇ） 前記侵入的干渉信号の逆数の配列の閉包を決定し、 （ｈ） 前記侵入的干渉信号のキャリヤ−ノイズ比（ＣＮＲ）を決定する 諸ステップを含むことを特徴とする請求項２記載の通信装置における干渉信号検
    出方法。
  4. 【請求項４】 前記ステップ（ｂ）が、前記侵入的干渉信号のシンボル誤り
    率を決定することを含む請求項３記載の通信装置における干渉信号検出方法。
  5. 【請求項５】 前記ステップ（ｂ）が、前記侵入的干渉信号のビット誤り率
    を決定することを含む請求項３記載の通信装置における干渉信号検出方法。
  6. 【請求項６】 前記ステップ（ｂ）が、前記侵入的干渉信号と関連する平均
    クラスタ歪み度を決定することを含む請求項３記載の通信装置における干渉信号
    検出方法。
  7. 【請求項７】 前記ステップ（ｂ）が、前記侵入的干渉信号と関連する平均
    クラスタ尖り度を決定することを含む請求項３記載の通信装置における干渉信号
    検出方法。
  8. 【請求項８】 データ信号を伝送しかつ受信するためのトランシーバであっ
    て、前記データ信号に対する干渉信号を非侵入的に決定するトランシーバにおい
    て、 前記データ信号と関連する統計的情報を累積するための記憶手段と、 前記データ信号とともに容認し得ない干渉信号が存在するかどうかを決定する
    干渉決定手段と、 前記容認し得ない干渉信号をスペクトル分析し、その周波数を決定し、干渉信
    号のないスペクトル領域を見つけるための分析手段と、 前記干渉信号のないスペクトル領域を送信機に伝達して、前記トランシーバお
    よび送信機の動作を前記干渉信号のないスペクトル領域に変更する搬送手段と を備えることを特徴とするトランシーバ。
  9. 【請求項９】 前記干渉信号が持続波信号である請求項８記載のトランシー
    バ。
  10. 【請求項１０】 前記トランシーバが直交振幅変調を使用する請求項９記載
    のトランシーバ。
  11. 【請求項１１】 前記トランシーバが無搬送波ＡＭ／ＰＭデータ通信法を使
    用する前記請求項９記載のトランシーバ。
  12. 【請求項１２】 前記記憶手段が、予めスライスされた直交振幅座標とスラ
    イスされたシンボルセル識別データの双方を累積する前記請求項９記載のトラン
    シーバ。
  13. 【請求項１３】 前記分析手段が、一連の復調シンボルを処理して、該一連
    の復調シンボルから、各決定セル内のシンボルの部分集合に対する同相および直
    交の平均座標と同相および直交のサンプル変数の統計値を計算し、その際前記の
    スライスされたデータが、前記の予めスライスされたデータを適正なシンボルセ
    ルに割り当てるのに使用される請求項１２記載のトランシーバ。
  14. 【請求項１４】 前記分析手段が、前記統計値から配列内の全シンボルクラ
    スタ、配列閉包、得られたキャリヤ−ノイズ比、得られたシンボル誤り率および
    得られたビット誤り率（ＢＥＲ）に対しする二乗平均（ＲＭＳ）クラスタサイズ
    を決定する請求項１３記載のトランシーバ。
  15. 【請求項１５】 前記分析手段が、前記ビット誤り率の大きさを試験して、
    前記復調信号の品質が容認し得るスレッショルドを越えるかどうかを決定し、も
    しも越えなければ、前記復調信号の品質の劣化が前記持続波干渉信号の存在に起
    因するかどうかを決定するために次の処理の開始を指令する請求項１４記載のト
    ランシーバ。
  16. 【請求項１６】 前記分析手段が前記配列内のシンボルクラスタに対する平
    均クラスタ歪み度を決定し、この歪み度の大きさを試験して、前記ＢＥＲの劣化
    の原因であろう干渉信号が存在する可能性が高いかどうかを判断する請求項１４
    記載のトランシーバ。
  17. 【請求項１７】 前記分析手段が前記配列内のシンボルクラスタに対する平
    均クラスタ尖り度を決定し、この尖り度の大きさを試験して、前記ＢＥＲの劣化
    の原因であろう干渉信号が存在する可能性が高いかどうかを判断する請求項１４
    記載のトランシーバ。
  18. 【請求項１８】 前記搬送手段が、前記歪み度試験の結果を逆チャンネルを
    介して前記送信機に伝送し、前記送信機の伝送を一時的にターンオフし、前記受
    信機がＲＦ環境内の外部干渉信号のみを受信し、前記環境をスペクトル分析して
    、前記干渉信号の周波数を決定する請求項１４記載のトランシーバ。
  19. 【請求項１９】 前記搬送手段が、前記尖り度試験の結果を逆チャンネルを
    介して前記送信機に伝送し、前記送信機の伝送を一時的にターンオフし、前記受
    信機がＲＦ環境内の外部干渉信号のみを受信し、前記環境をスペクトル分析して
    、前記干渉信号の周波数を決定する請求項１４記載のトランシーバ。
  20. 【請求項２０】 前記搬送手段が、前記スペクトル分析の結果を、逆チャン
    ネルを介して前記送信機に伝送し、該送信機が前記干渉信号を回避するように新
    伝送パラメータを決定し、この新しい伝送パラメータを前記トランシーバに伝送
    する請求項１４記載のトランシーバ。
  21. 【請求項２１】 前記トランシーバと前記送信機が、前記新伝送パラメータ
    で所望のデータ信号を送受するように再構築され、この新伝送パラメータを使用
    してデータ伝送を再開する請求項２０記載のトランシーバ。
  22. 【請求項２２】 前記新伝送パラメータが、新搬送波周波数、ＱＡＭ変調次
    数およびデータレートを含む請求項２０記載のトランシーバ。
  23. 【請求項２３】 前記トランシーバが直交部分応答変調を使用する請求項９
    記載のトランシーバ。
  24. 【請求項２４】 データ信号の受信中不所望の干渉信号を非侵入的に検出し
    得るモデムであって、 情報を通信装置に伝送するための送信機と、 前記データ信号を前記通信装置から受信するための受信機と、 該受信機に結合されていて、前記データ信号と関連する統計情報を記憶するた
    めのメモリと、 プロセッサであって、 前記統計情報から配列の統計値を測定し、 前記データ信号のキャリヤ−ノイズ比とビット誤り率を決定し、 持続波または狭帯域干渉信号が存在するかどうかを決定し、 シンボルクラスタがレイリー分布からライス分布に変化するかどうかを試験す
    ることによって前記ビット誤り率が許容限界を越すかどうかを決定し、そして 前記ビット誤り率が前記許容限界を越すとき、前記受信データ信号を中断して
    、前記伝送帯域の干渉のない領域に対して伝送帯域をスペクトル分析し、調節の
    ため前記の干渉のない領域を前記通信装置に伝達する プロセッサと を備えることを特徴とするモデム。
  25. 【請求項２５】 前記試験が、前記シンボルクラスタと関連する歪み度を計
    算することを含む請求項２４記載のモデム。
  26. 【請求項２６】 前記試験が、前記シンボルクラスタと関連する尖り度を計
    算することを含む請求項２４記載のモデム。
  27. 【請求項２７】 前記データ信号をデジタ信号に変換するように結合された
    アナログ−デジタ変換器を備える請求項２３記載のモデム。
  28. 【請求項２８】 前記アナログ信号をスペクトル分析するためのスペクトル
    高速フーリエ変換分析手段を備える請求項２５記載のモデム。
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