JP3755352B2 - スペクトラム拡散信号処理装置及びスペクトラム拡散通信システム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置およびスペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うシステムに係り、特に、マルチパスの影響によらず、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を正確にとるのに好適なスペクトラム拡散信号処理装置およびスペクトラム拡散通信システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、秘話性の高い通信方式としてスペクトラム拡散通信方式が知られている。スペクトラム拡散通信用の送信機では、例えば、送信すべきディジタルデータを所定長の拡散符号列を用いて広い周波数帯域に拡散して送信する。スペクトラム拡散通信用の受信機では、送信機の拡散符号列と一致する逆拡散符号列を用いて、この逆拡散符号列と受信した拡散信号の拡散符号列との相関をとり、相関ピーク列を得る。相関をとり相関ピーク列を得ることを通常、逆拡散復調と呼ぶ。
【０００３】
逆拡散復調には、２つの方式があって、相関信号のピーク列を得て送信機と受信機内の信号発信器との同期を検出して同期捕捉を行ったのち逆拡散復調を行う一連の処理をディジタル処理により行う方式と、これら一連の処理をアナログ信号処理により行う方式とがある。ディジタル信号処理により行う方式には、例えば、スライディング相関器やマッチドフィルタが採用され、これに対して、アナログ信号処理により行う方式には、例えば、表面弾性波コンボルバや表面弾性波マッチドフィルタ等の表面弾性波デバイスが採用されている。
【０００４】
従来、スペクトラム拡散通信用の受信機としては、例えば、スペクトラム拡散された拡散信号を受信する受信回路と、受信回路で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる同期検出回路と、同期検出回路からの相関信号に基づいて受信回路で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散回路と、で構成されたものがある。
【０００５】
同期検出回路は、例えば、スライディング相関器を有し、送信機の拡散符号列と一致する逆拡散符号列の位相をいわば総当たり方式で順々に調べてゆくものである。すなわち、まず、適当な位相の逆拡散符号列を生成して受信信号と乗積し、これを逆拡散符号列の１周期にわたって積分する。その結果があらかじめ定めてある閾値より大きいときは、そこを同期ポイントと判定して終了するが、閾値を下回ったときは、逆拡散符号列の位相を少しだけ変化させ、再び受信信号と乗積・積分する。こうして逆拡散符号列の１周期分すべてについて検査を行うと、送信機からの信号が届いてれば、必ずどこかで相関ピークを検出することができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のスペクトラム拡散通信用の受信機にあっては、マルチパスの影響を考慮に入れた構成となっていないため、受信信号が強いマルチパスの影響を受けると同期がとれなくなる可能性があった。通常、拡散信号は、「０」か「１」のいずれかの値をとるディジタル値であるが、受信信号がマルチパスの影響を受けると、「０」から「１」までの間の中間値をとることとなる。同期検出回路では、このように拡散信号が中間値をとる場合、受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を正確にとることができず、同期ポイントを検出できなかったり誤検出したりしてしまう。これにより、同期がとれなくなるのである。
【０００７】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、マルチパスの影響によらず、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を正確にとるのに好適なスペクトラム拡散信号処理装置およびスペクトラム拡散通信システムを提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、スペクトラム拡散信号処理装置は、スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置であって、前記拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理を、ニューラルネットワークにより行うようになっている。
【０００９】
このような構成であれば、ニューラルネットワークにより、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関をとる相関処理が行われる。
【００１０】
ここで、ニューラルネットワークは、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関をとるようになっていればどのようなものであってもよく、例えば、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関度を検出するようになっていてもよいし、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致しているか否かを単に判定するようになっていてもよい。
【００１１】
また、スペクトラム拡散通信において、拡散信号は、例えば、公知の疑似ランダム（Pseudorandom（ＰＮ））符号語を用いてスペクトラム拡散されている。この符号語は、送信すべき情報に対して演算（すなわち情報に対して排他的ＯＲ演算）を行うための、「−１」と「＋１」（極）または「１」と「０」（非極）の値を有するチップのシーケンスからなっている。したがって、「０」の情報ビットは、非反転符号語シーケンスとして符号化され、「１」の情報ビットは、反転符号語シーケンスとして符号化される。または、「０」情報ビットを、第１の所定符号語シーケンスとして符号化し、「１」情報ビットを、第２の所定符号語シーケンスとして符号化してもよい。公知の符号としては、例えば、Ｍ系列、ゴールド符号（Gold codes）系列および「かさみ」符号系列が知られている。以下、請求項２記載のスペクトラム拡散信号処理装置および請求項６または１１記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて同じである。
【００１２】
さらに、スペクトラム拡散信号処理装置は、スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置であって、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、を備える。
【００１３】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークにより、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かが判定され、逆拡散手段により、ニューラルネットワークの出力に基づいて、受信された拡散信号が逆拡散される。
【００１４】
さらに、本発明に係る請求項1及び２記載のスペクトラム拡散信号処理装置は、上述のいずれかに記載のスペクトラム拡散信号処理装置において、前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに前記他方の出力層ユニットが発火するように、学習されている。
【００１５】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークでは、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第１の情報が符号化されているときは、一方の出力層ユニットが発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第２の情報が符号化されているときは、他方の出力層ユニットが発火する。
【００１６】
ここで、第１の情報および第２の情報とは、例えば、ディジタル信号の「０」、「１」に対応する情報をいう。以下、請求項５記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて同じである。
【００１７】
さらに、本発明に係る請求項３記載のスペクトラム拡散信号処理装置は、前記ニューラルネットワークは、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数の少なくとも２倍の個数の入力層ユニットを有し、前記入力層ユニットを直列に配列して各入力層ユニットにその先頭から順に、前記拡散信号を、当該拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させて入力するようになっている。
【００１８】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークでは、入力層ユニットを直列に配列して各入力層ユニットにその先頭から順に、受信された拡散信号が、その拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させられて入力される。
【００１９】
例えば、拡散信号の単位チップあたりの進行時間をＴとし、入力層ユニットが３つであるとすると、先頭の入力層ユニットには、拡散信号が遅延なく入力され、２番目の入力層ユニットには、拡散信号がＴ遅れて入力され、末尾の入力層ユニットには、拡散信号が２Ｔ遅れて入力される。したがって、拡散信号を受信してから３Ｔ後には、拡散信号に含まれる拡散符号列のうち１番目のチップの値が末尾の入力層ユニットに、２番目のチップの値が２番目の入力層ユニットに、３番目のチップの値が先頭の入力層ユニットに入力される。
【００２０】
さらに、本発明に係る請求項４記載のスペクトラム拡散信号処理装置は、上述記載のスペクトラム拡散信号処理装置において、前記逆拡散符号列は、ベーカーコードからなる。
【００２１】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークにより、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列とベーカーコードからなる逆拡散符号列とが一致するか否かが判定される。
【００２２】
ここで、ベーカーコード（Barker code）とは、シーケンス「０００１１１０１１０１」または「＋＋＋−−−＋−−＋−」を有する１１個のチップからなっている符号語をいう。
【００２３】
一方、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項５記載のスペクトラム拡散通信システムは、少なくとも２つの通信機器間で、スペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うスペクトラム拡散通信システムであって、前記一方の通信機器は、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、前記ニューラルネットワークを学習させる学習手段と、を備え、前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、前記学習手段は、前記ニューラルネットワークを学習させるための学習用信号の送信要求を前記他方の通信機器に発信し、前記受信手段で受信した学習用信号に基づいて、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに前記他方の出力層ユニットが発火するように、前記ニューラルネットワークを学習させるようになっており、前記他方の通信機器は、前記一方の通信機器から前記送信要求を受けたときは、これに応答して前記学習用信号を前記一方の通信機器に送信するようになっている。
【００２４】
このような構成であれば、一方の通信機器では、他方の通信機器からの拡散信号が受信手段で受信されると、ニューラルネットワークにより、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かが判定され、逆拡散手段により、ニューラルネットワークの出力に基づいて、受信された拡散信号が逆拡散される。
【００２５】
ニューラルネットワークを学習させる場合、一方の通信機器では、学習手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００２６】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、受信された学習用信号に基づいて、ニューラルネットワークの学習が行われる。この学習は、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに他方の出力層ユニットが発火するように、行われる。
【００２７】
学習の結果、一方の通信機器では、他方の通信機器からの拡散信号が受信手段で受信されると、ニューラルネットワークでは、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第１の情報が符号化されているときは、一方の出力層ユニットが発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第２の情報が符号化されているときは、他方の出力層ユニットが発火する。
【００２８】
ここで、学習用信号としては、例えば、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号や、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号が挙げられる。学習用信号は、少なくともこのいずれか一方を含むことが好ましい。
【００２９】
さらに、本発明に係る請求項６記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項５記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習手段は、前記ニューラルネットワークに前記拡散信号を入力しているにもかかわらず、前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、前記ニューラルネットワークを学習させるようになっている。
【００３０】
このような構成であれば、学習手段により、ニューラルネットワークに拡散信号が入力されているにもかかわらず、一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３１】
さらに、本発明に係る請求項７記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項５および６のいずれかに記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習用信号は、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号と、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号と、を含む。
【００３２】
このような構成であれば、一方の通信機器では、学習手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００３３】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、受信された学習用信号であって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号、および逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号に基づいて、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３４】
さらに、本発明に係る請求項９記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項７記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習手段は、前記学習用信号のうち前記第１の情報を示す拡散信号を入力して前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記学習用信号のうち前記第２の情報を示す拡散信号を入力して前記他方の出力層ユニットが発火するように、前記ニューラルネットワークを学習するようになっている。
【００３５】
このような構成であれば、一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、受信された学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号が入力され、これに応じて一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、受信された学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号が入力され、これに応じて他方の出力層ユニットが発火するように、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３６】
さらに、本発明に係る請求項９記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項８記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習手段は、前記学習用信号のうち前記第１の情報を示す拡散信号を、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数に達しない範囲で時間軸方向に所定チップシフトした信号、および、前記学習用信号のうち前記第２の情報を示す拡散信号を、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数に達しない範囲で時間軸方向に所定チップシフトした信号をそれぞれ入力して、前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火しないように、前記ニューラルネットワークを学習するようになっている。
【００３７】
このような構成であれば、一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号が時間軸方向に所定チップシフトされるとともに、学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号が時間軸方向に所定チップシフトされ、シフトされた信号がそれぞれ入力され、これに応じて一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないように、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３８】
さらに、少なくとも２つの通信機器間で、スペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うスペクトラム拡散通信システムであって、前記一方の通信機器は、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、前記ニューラルネットワークに入力する拡散信号を補正する補正手段と、を備え、前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに前記他方の出力層ユニットが発火するように、学習されており、前記補正手段は、前記ニューラルネットワークを学習させるための学習用信号の送信要求を前記他方の通信機器に発信し、前記受信手段で受信した学習用信号と、前記ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号との差分を算出し、前記ニューラルネットワークに入力する拡散信号から前記算出した差分を減算するようになっており、前記他方の通信機器は、前記一方の通信機器から前記送信要求を受けたときは、これに応答して前記学習用信号を前記一方の通信機器に送信することもできる。
【００３９】
このような構成であれば、一方の通信機器では、他方の通信機器からの拡散信号が受信手段で受信されると、補正手段により、受信された拡散信号が補正され、ニューラルネットワークにより、補正された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かが判定され、逆拡散手段により、ニューラルネットワークの出力に基づいて、受信された拡散信号が逆拡散される。
【００４０】
ニューラルネットワークに入力する拡散信号を補正する場合、一方の通信機器では、補正手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００４１】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、補正手段により、受信された学習用信号と、ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号との差分が算出される。そして、以後、受信された拡散信号からその差分が減算されてニューラルネットワークに入力される。
【００４２】
さらに、上述のスペクトラム拡散通信システムは、前記補正手段は、前記ニューラルネットワークに前記拡散信号を入力しているにもかかわらず、前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、前記差分を算出するようになっている。
【００４３】
このような構成であれば、補正手段により、ニューラルネットワークに拡散信号が入力されているにもかかわらず、一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、拡散信号を補正するための差分が算出される。
【００４４】
さらに、上述のスペクトラム拡散通信システムは、前記学習用信号は、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号と、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号と、を含む。
【００４５】
このような構成であれば、一方の通信機器では、補正手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００４６】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、補正手段により、受信された学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号と、ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号との差分、および、受信された学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号と、ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号との差分が算出される。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図６は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置の第１の実施の形態を示す図である。
【００４８】
この第１の実施の形態は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を、図１に示すように、移動通信機器１００ａ，１００ｂと基地局２００ａ，２００ｂとの間でスペクトラム拡散通信により通信を行う通信システムにおいて、移動通信機器１００ａ，１００ｂで、スペクトラム拡散された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理をニューラルネットワークにより行う場合であって、特に、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワークを再学習させる場合について適用したものである。
【００４９】
まず、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を適用する通信システムの構成を図１を参照しながら説明する。図１は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を適用する通信システムの構成を示す図である。
【００５０】
図１において、携帯電話等の移動可能な移動通信機器１００ａ，１００ｂと、固定局として設置された基地局２００ａ，２００ｂとは、無線によるスペクトラム拡散通信により、拡散信号を送受信するようになっている。なお、発明の理解を容易にするため、図１には、移動通信機器１００ａ，１００ｂおよび基地局２００ａ，２００ｂをそれぞれ２つしか示していないが、実際には、さらに多数の移動通信機器および基地局が存在している。
【００５１】
各基地局２００ａ，２００ｂは、その通信範囲内にある移動通信機器１００ａ，１００ｂと拡散信号を送受信するようになっている。例えば、基地局２００ａと基地局２００ｂは、それぞれ信号到達範囲３００と３１０とを有する。図１の例では、基地局２００ａは、移動通信機器１００ａと通信し、基地局２００ｂは、移動通信機器１００ｂと通信する。
【００５２】
また、移動通信機器１００ａ，１００ｂと基地局２００ａ，２００ｂとは、１１チップで構成したベーカーコードによりスペクトラム拡散した拡散信号を送受信するようになっている。ここで、ベーカーコードは、シーケンス「０００１１１０１１０１」または「＋＋＋−−−＋−−＋−」を有する１１個のチップからなっている符号語である。
【００５３】
次に、移動通信機器１００ａ，１００ｂの構成を図２を参照しながら説明する。図２は、移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。なお、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、いずれも同一機能を有して構成されているため、ここでは、移動通信機器１００ａの構成のみを説明し、移動通信機器１００ｂについては説明を省略する。
【００５４】
移動通信機器１００ａは、図２に示すように、アンテナ５と、アンテナ５を介して拡散信号を受信する受信回路１０と、受信回路１０で受信した拡散信号を増幅する増幅器１２と、増幅器１２で増幅した拡散信号のうち所定周波数成分のみ通過させるバンドパスフィルタ１４と、バンドパスフィルタ１４を通過した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関をとる逆拡散部１１０と、アンテナ５を介して基地局２００ａ，２００ｂに拡散信号を送信する送信回路３０と、で構成されている。
【００５５】
逆拡散部１１０は、バンドパスフィルタ１４を通過した拡散信号を検波する検波回路１６と、検波回路１６で検波した拡散信号に含まれる拡散符号列とベーカーコードからなる逆拡散符号列とが一致するか否かをニューラルネットワークにより判定する相関判定回路１８と、相関判定回路１８の出力に基づいて逆拡散を行う逆拡散回路２０と、相関判定回路１８のニューラルネットワークを学習させる学習回路２２と、で構成されている。
【００５６】
次に、相関判定回路１８の構成を図３を参照しながら説明する。図３は、相関判定回路１８の構成を示すブロック図である。
【００５７】
相関判定回路１８は、図３に示すように、検波回路１６で検波した拡散信号をディジタルデータとして格納するシフトレジスタ５０と、３層パーセプトロン型のニューラルネットワーク５２と、で構成されている。ニューラルネットワーク５２は、シフトレジスタ５０のデータを入力する複数の入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を有する入力層５４と、入力層５４の出力信号を入力する複数の中間層ユニットＰm1〜Ｐm22を有する中間層５６と、中間層５６の出力信号を入力する２つの出力層ユニットＰo1，Ｐo2を有する出力層５８と、で構成されており、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号（すなわち、ベーカコードそのもの）を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号（すなわち、ベーカコードの各ビットを反転したもの）を入力したときに出力層ユニットＰo2が発火するように、学習されている。また、逆拡散符号列と一致しない拡散符号列を含む拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、学習されている。
【００５８】
シフトレジスタ５０は、ベーカーコードを構成するチップ数の２倍の個数（すなわち１１個）のビットデータをそれぞれ格納する記憶領域ｂ1〜ｂ22を有し、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、記憶領域ｂ1〜ｂ21のビットデータをそれぞれ右隣の記憶領域ｂ2〜ｂ22にシフトするとともに、検波回路１６で検波した拡散信号を１チップずつ記憶領域1に格納するようになっている。また、この動作と同時に、各記憶領域ｂ1〜ｂ22のビットデータを入力層ユニットＰi1〜Ｐi22に出力するようになっている。
【００５９】
入力層５４は、ベーカーコードを構成するチップ数の２倍の個数（すなわち１１個）の入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を有し、各入力層ユニットＰi1〜Ｐi22は、シフトレジスタ５０の記憶領域ｂ1〜ｂ22からビットデータを入力し、入力したビットデータが「０」であるときは、発火しないが、入力したビットデータが「１」であるときは、発火して「１」の値を示すパルス信号を中間層５６に出力するようになっている。
【００６０】
中間層５６は、適当な個数（例えば２２個）の中間層ユニットＰm1〜Ｐm22を有し、各中間層ユニットＰm1〜Ｐm22は、学習により重み付けされたシナプス信号線を介して入力層ユニットＰi1〜Ｐi22と接続しており、入力層ユニットＰi1〜Ｐi22の出力信号の値にシナプス信号線の重みを乗じたものを入力し、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値未満であるときは、発火しないが、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値以上であるときは、発火して「１」の値を示すパルス信号を出力層５８に出力するようになっている。
【００６１】
出力層５８は、２つの出力層ユニットＰo1，Ｐo2を有し、各出力層ユニットＰo1，Ｐo2は、学習により重み付けされたシナプス信号線を介して中間層ユニットＰm1〜Ｐm22と接続しており、中間層ユニットＰm1〜Ｐm22の出力信号の値にシナプス信号線の重みを乗じたものを入力し、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値未満であるときは、発火しないが、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値以上であるときは、発火して「１」の値を示すパルス信号を逆拡散回路２０に出力するようになっている。
【００６２】
一方、逆拡散回路２０は、シフトレジスタ５０の動作周期と同期して、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2から出力信号を入力し、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo1のみが発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo1のみが発火していると判定されたときは、復号化データとして「０」のデータを出力するようになっている。また同時に、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo2のみが発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo2のみが発火していると判定されたときは、復号化データとして「１」のデータを出力するようになっている。
【００６３】
次に、学習回路２２の構成を図４を参照しながら説明する。図４は、学習回路２２の構成を示すブロック図である。
【００６４】
学習回路２２は、図４に示すように、例えば、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ６０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ６０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ６２と、ＲＯＭ６２等から読み出したデータやＣＰＵ６０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ６４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ６８と、で構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス６９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００６５】
Ｉ／Ｆ６８には、外部装置として、検波回路１６と、相関判定回路１８と、送信回路３０と、が接続されている。すなわち、Ｉ／Ｆ６８は、検波回路１６で検波した拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2の出力信号と、を入力し、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に、学習用信号を相関判定回路１８に出力するようになっている。
【００６６】
ＣＰＵ６０は、マイクロプロセッシングユニットＭＰＵ等からなり、電源が投入されたときは、ＲＯＭ６２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図５のフローチャートに示す学習処理を実行するようになっている。図５は、学習処理を示すフローチャートである。
【００６７】
学習処理は、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワーク５２を再学習させる処理であって、ＣＰＵ６０で実行されると、図５に示すように、まず、ステップＳ１００に移行する。
【００６８】
ステップＳ１００では、シフトレジスタ５０の動作周期と同期して、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2から出力信号を入力し、ステップＳ１０２に移行して、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火していると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ１０４に移行する。
【００６９】
ステップＳ１０４では、拡散信号の送信停止要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ１０６に移行して、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ１０８に移行して、受信回路１０で学習用信号を受信することにより検波回路１６から学習用信号を入力する。ここで、学習用信号は、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号と、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号と、を含む。
【００７０】
次いで、ステップＳ１１０に移行して、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度を算出し、ステップＳ１１２に移行して、算出した相関度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、相関度が所定の閾値以上であると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ１１４に移行する。
【００７１】
ステップＳ１１４では、学習用信号をニューラルネットワーク５２に出力することにより、学習用信号に基づいてニューラルネットワーク５２を学習させる。この学習は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo2が発火するように、行う。また、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップ（ｎ＝１，２，…，１０）シフトした信号、および、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップシフトした信号をそれぞれ入力して、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、行う。なお、学習の方法としては、例えば、バックプロパゲーション等の従来の学習方法を採用することができる。
【００７２】
次いで、ステップＳ１１６に移行して、拡散信号の送信再開要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ１００に移行する。
【００７３】
一方、ステップＳ１１２で、算出した相関度が所定の閾値未満であると判定されたとき(No)は、ステップＳ１０６に移行する。
【００７４】
一方、ステップＳ１０２で、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれか一方または両方が発火していないと判定されたとき(No)は、ステップＳ１００に移行する。
【００７５】
次に、基地局２００ａ，２００ｂの構成を図６を参照しながら説明する。図６は、基地局２００ａの構成を示すブロック図である。なお、基地局２００ａ，２００ｂは、いずれも同一機能を有して構成されているため、ここでは、基地局２００ａの構成のみを説明し、基地局２００ｂについては説明を省略する。
【００７６】
基地局２００ａは、図６に示すように、アンテナ７５と、アンテナ７５を介して拡散信号を受信する受信回路８０と、移動通信機器１００ａ，１００ｂとの通信制御を行う通信制御装置８２と、アンテナ７５を介して移動通信機器１００ａ，１００ｂに拡散信号を送信する送信回路８４と、で構成されている。
【００７７】
通信制御装置８２は、図示しないが、移動通信機器１００ａ，１００ｂにおける増幅器１２、バンドパスフィルタ１４、逆拡散部１１０と同一の構成を含んでおり、受信回路８０で学習用信号の送信要求を受信したときは、これに応答してその送信要求を発信した移動通信機器１００ａ，１００ｂに学習用信号を送信するようになっている。また、受信回路８０で拡散信号の送信停止要求を受信したときは、これに応答してその送信要求を発信した移動通信機器１００ａ，１００ｂに対して拡散信号の送信を停止し、受信回路８０で拡散信号の送信再開要求を受信したときは、これに応答してその送信要求を発信した移動通信機器１００ａ，１００ｂに対して拡散信号の送信を再開するようになっている。
【００７８】
次に、上記第１の実施の形態の動作を説明する。
【００７９】
例えば、移動通信機器１００ａと基地局２００ａとの間で通信が開始されることにより、基地局２００ａから移動通信機器１００ａに拡散信号が送信された場合を説明する。
【００８０】
移動通信機器１００ａでは、基地局２００ａからの拡散信号が受信回路１０で受信されると、増幅器１２、バンドパスフィルタ１４および検波回路１６を介して、受信された拡散信号が相関判定回路１８に入力される。
【００８１】
相関判定回路１８では、拡散信号が入力されると、シフトレジスタ５０により、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、記憶領域ｂ1〜ｂ21のビットデータがそれぞれ右隣の記憶領域ｂ2〜ｂ22にシフトされるとともに、入力された拡散信号が１チップずつ記憶領域1に格納され、この動作と同時に、各記憶領域ｂ1〜ｂ22のビットデータが入力層ユニットＰi1〜Ｐi22に出力される。ニューラルネットワーク５２では、入力された拡散信号が入力層５４、中間層５６および出力層５８により処理され、その結果、入力された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「０」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo1が発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「１」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo2が発火する。
【００８２】
逆拡散回路２０では、出力層ユニットＰo1が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「０」のデータが出力される。また、出力層ユニットＰo2が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「１」のデータが出力される。
【００８３】
したがって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「０」のデータが出力されるので、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「１」のデータが出力されるので、同様に、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。
【００８４】
なお、逆拡散符号列と一致しない拡散符号列を含む拡散信号が受信されても、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないので、拡散信号と同期すべきでないポイントで拡散信号の逆拡散が行われることはない。
【００８５】
次に、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合に、ニューラルネットワーク５２を再学習させる場合を説明する。
【００８６】
出力層ユニットＰo1，Ｐo2は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているときは、いずれか一方が必ず発火するか、いずれも発火しない。しかし、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合は、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火することがある。そこで、出力層ユニットＰo1，Ｐo2の発火状態を判定することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定する。
【００８７】
移動通信機器１００ａでは、ＣＰＵ６０により、ステップＳ１００〜Ｓ１０６を経て、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているときは、拡散信号の送信停止要求が基地局２００ａに発信され、学習用信号の送信要求が基地局２００ａに発信される。
【００８８】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信停止要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が停止され、次いで、学習用信号の送信要求が受信回路８０で受信されると、移動通信機器１００ａに学習用信号が送信される。
【００８９】
移動通信機器１００ａでは、受信回路１０で学習用信号が受信されると、ＣＰＵ６０により、ステップＳ１０８，Ｓ１１０を経て、受信された学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度が算出される。ここで、算出された相関度が所定の閾値以上であるとすると、ステップＳ１１４，Ｓ１１６を経て、受信された学習用信号に基づいて、ニューラルネットワーク５２の学習が行われ、拡散信号の送信再開要求が基地局２００ａに発信される。この学習は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo2が発火するように、行われる。また、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップ（ｎ＝１，２，…，１０）シフトした信号、および、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップシフトした信号をそれぞれ入力して、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、行われる。
【００９０】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信再開要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が再開される。
【００９１】
学習の結果、移動通信機器１００ａでは、拡散信号の送信が再開され、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火する。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火する。
【００９２】
このようにして、本実施の形態では、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、拡散信号を受信する受信回路１０と、受信回路１０で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列とベーカーコードからなる逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワーク５２と、ニューラルネットワーク５２の出力に基づいて逆拡散を行う逆拡散部１１０と、を備えた。
【００９３】
これにより、ニューラルネットワーク５２のもつ柔軟性により、マルチパスの影響を緩和することができるので、従来に比して、マルチパスの影響を受けても、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を比較的正確にとることができ、同期がとれなくなる可能性を低減することができる。
【００９４】
さらに、本実施の形態では、ニューラルネットワーク５２は、出力層ユニットＰo1，Ｐo2を有し、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、学習されている。
【００９５】
これにより、ニューラルネットワーク５２に拡散信号を入力しているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火したときは、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定することができる。
【００９６】
さらに、本実施の形態では、ニューラルネットワーク５２は、ベーカコードを構成するチップ数の２倍の個数の入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を有し、入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を直列に配列して各入力層ユニットＰi1〜Ｐi22にその先頭から順に、受信した拡散信号を、その拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させて入力するようにした。
【００９７】
これにより、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを判定することができる。
【００９８】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、学習用信号の送信要求を基地局２００ａ，２００ｂに発信し、受信回路１０で受信した学習用信号に基づいて、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo2が発火するように、ニューラルネットワーク５２を学習させるようにした。
【００９９】
これにより、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワーク５２を再学習することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになる。したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができる。
【０１００】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号を入力しているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火したときは、ニューラルネットワーク５２を学習させるようにした。
【０１０１】
これにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、ニューラルネットワーク５２の再学習が行われるので、ニューラルネットワーク５２の再学習により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができる。
【０１０２】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo2が発火するように、ニューラルネットワーク５２を学習するようにした。
【０１０３】
これにより、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワーク５２を適切に学習させることができる。
【０１０４】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップ（ｎ＝１，２，…，１０）シフトした信号、および、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップシフトした信号をそれぞれ入力して、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、ニューラルネットワーク５２を学習するようにした。
【０１０５】
これにより、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワーク５２をさらに適切に学習させることができる。
【０１０６】
上記第１の実施の形態において、受信回路１０は、請求項２または６記載の受信手段に対応し、逆拡散部１１０は、請求項２または６記載の逆拡散手段に対応し、移動通信機器１００ａ、１００ｂは、請求項６記載の一方の通信機器に対応し、基地局２００ａ，２００ｂは、請求項６記載の他方の通信機器に対応し、学習回路２２は、請求項６ないし９記載の学習手段に対応している。
【０１０７】
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。なお、以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。図７ないし図９は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置の第２の実施の形態を示す図である。
【０１０８】
この第２の実施の形態は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を、図１に示すように、基地局２００ａ，２００ｂと移動通信機器１００ａ，１００ｂとの間でスペクトラム拡散通信により通信を行う通信システムにおいて、移動通信機器１００ａ，１００ｂで、スペクトラム拡散された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理をニューラルネットワークにより行う場合であって、特に、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワークに入力する拡散信号を補正する場合について適用したものである。
【０１０９】
まず、移動通信機器１００ａ，１００ｂの構成を図７を参照しながら説明する。図７は、移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。なお、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、いずれも同一機能を有して構成されているため、ここでは、移動通信機器１００ａの構成のみを説明し、移動通信機器１００ｂについては説明を省略する。
【０１１０】
移動通信機器１００ａは、図７に示すように、上記第１の実施の形態における学習回路２２に代えて、相関判定回路１８に入力する拡散信号を補正する補正回路２３を設けて構成されている。
【０１１１】
次に、補正回路２３の構成を図８を参照しながら説明する。図８は、補正回路２３の構成を示すブロック図である。
【０１１２】
補正回路２３は、図８に示すように、例えば、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ９０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ９０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ９２と、ＲＯＭ９２等から読み出したデータやＣＰＵ９０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ９４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ９８と、で構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス９９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【０１１３】
Ｉ／Ｆ９８には、外部装置として、検波回路１６と、相関判定回路１８と、送信回路３０と、が接続されている。すなわち、Ｉ／Ｆ９８は、検波回路１６で検波した拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2の出力信号と、を入力し、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に、入力した拡散信号を補正したものを相関判定回路１８に出力するようになっている。
【０１１４】
ＣＰＵ９０は、マイクロプロセッシングユニットＭＰＵ等からなり、電源が投入されたときは、ＲＯＭ９２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図９のフローチャートに示す補正処理を実行するようになっている。図９は、補正処理を示すフローチャートである。
【０１１５】
補正処理は、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワーク５２に入力する拡散信号を補正する処理であって、ＣＰＵ９０で実行されると、図９に示すように、まず、ステップＳ２００に移行する。
【０１１６】
ステップＳ２００では、検波回路１６で検波した拡散信号からステップＳ２１６で算出する差分を減算することにより補正し、補正した拡散信号をシフトレジスタ５０に出力する。ただし、この差分は、初期値として「０」が設定されている。すなわち、ステップＳ２０６以降をまだ一度も実行していない初期状態では、検波回路１６で検波した拡散信号をそのままシフトレジスタ５０に出力する。
【０１１７】
次いで、ステップＳ２０２に移行して、シフトレジスタ５０の動作周期と同期して、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2から出力信号を入力し、ステップＳ２０４に移行して、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火していると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ２０６に移行する。
【０１１８】
ステップＳ２０６では、拡散信号の送信停止要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ２０８に移行して、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ２１０に移行して、受信回路１０で学習用信号を受信することにより検波回路１６から学習用信号を入力する。ここで、学習用信号は、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号と、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号と、を含む。
【０１１９】
次いで、ステップＳ２１２に移行して、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度を算出し、ステップＳ２１４に移行して、算出した相関度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、相関度が所定の閾値以上であると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ２１６に移行する。
【０１２０】
ステップＳ２１６では、受信した学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号との差分、および、受信した学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との差分を算出し、ステップＳ２１８に移行して、拡散信号の送信再開要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ２００に移行する。
【０１２１】
一方、ステップＳ２１４で、算出した相関度が所定の閾値未満であると判定されたとき(No)は、ステップＳ２０８に移行する。
【０１２２】
一方、ステップＳ２０４で、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれか一方または両方が発火していないと判定されたとき(No)は、ステップＳ２００に移行する。
【０１２３】
次に、上記第２の実施の形態の動作を説明する。
【０１２４】
例えば、移動通信機器１００ａと基地局２００ａとの間で通信が開始されることにより、基地局２００ａから移動通信機器１００ａに拡散信号が送信された場合を説明する。
【０１２５】
移動通信機器１００ａでは、基地局２００ａからの拡散信号が受信回路１０で受信されると、増幅器１２、バンドパスフィルタ１４および検波回路１６を介して、受信された拡散信号が補正回路２３に入力される。補正回路２３では、ステップＳ２０６以降をまだ一度も実行していない初期状態であるので、入力された拡散信号がそのまま相関判定回路１８に出力される。
【０１２６】
相関判定回路１８では、拡散信号が入力されると、シフトレジスタ５０により、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、記憶領域ｂ1〜ｂ21のビットデータがそれぞれ右隣の記憶領域ｂ2〜ｂ22にシフトされるとともに、入力された拡散信号が１チップずつ記憶領域1に格納され、この動作と同時に、各記憶領域ｂ1〜ｂ22のビットデータが入力層ユニットＰi1〜Ｐi22に出力される。ニューラルネットワーク５２では、入力された拡散信号が入力層５４、中間層５６および出力層５８により処理され、その結果、入力された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「０」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo1が発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「１」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo2が発火する。
【０１２７】
逆拡散回路２０では、出力層ユニットＰo1が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「０」のデータが出力される。また、出力層ユニットＰo2が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「１」のデータが出力される。
【０１２８】
したがって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「０」のデータが出力されるので、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「１」のデータが出力されるので、同様に、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。
【０１２９】
なお、逆拡散符号列と一致しない拡散符号列を含む拡散信号が受信されても、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないので、拡散信号と同期すべきでないポイントで拡散信号の逆拡散が行われることはない。
【０１３０】
次に、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合に、ニューラルネットワーク５２に入力する拡散信号を補正する場合を説明する。
【０１３１】
出力層ユニットＰo1，Ｐo2は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているときは、いずれか一方が必ず発火するか、いずれも発火しない。しかし、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合は、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火することがある。そこで、出力層ユニットＰo1，Ｐo2の発火状態を判定することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定する。
【０１３２】
移動通信機器１００ａでは、ＣＰＵ９０により、ステップＳ２００〜Ｓ２０８を経て、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているときは、拡散信号の送信停止要求が基地局２００ａに発信され、学習用信号の送信要求が基地局２００ａに発信される。
【０１３３】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信停止要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が停止され、次いで、学習用信号の送信要求が受信回路８０で受信されると、移動通信機器１００ａに学習用信号が送信される。
【０１３４】
移動通信機器１００ａでは、受信回路１０で学習用信号が受信されると、ＣＰＵ９０により、ステップＳ２１０，Ｓ２１２を経て、受信された学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度が算出される。ここで、算出された相関度が所定の閾値以上であるとすると、ステップＳ２１６，Ｓ２１８を経て、受信された学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号との差分、および、受信された学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との差分が算出され、拡散信号の送信再開要求が基地局２００ａ，２００ｂに発信される。
【０１３５】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信再開要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が再開される。
【０１３６】
移動通信機器１００ａでは、拡散信号の送信が再開され、基地局２００ａからの拡散信号が受信回路１０で受信されると、増幅器１２、バンドパスフィルタ１４および検波回路１６を介して、受信された拡散信号が補正回路２３に入力される。補正回路２３では、入力された拡散信号から算出された差分が減算されることにより補正され、補正された拡散信号が相関判定回路１８に出力される。これにより、相関判定回路１８には、受信された拡散信号が、ニューラルネットワーク５２の学習時に入力した拡散信号として補正され入力される。
【０１３７】
したがって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「０」のデータが出力されるので、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「１」のデータが出力されるので、同様に、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。
【０１３８】
このようにして、本実施の形態では、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、学習回路２２に代えて、相関判定回路１８に入力する拡散信号を補正する補正回路２３を備え、補正回路２３は、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を基地局２００ａ，２００ｂに発信し、受信した学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号との差分、および、受信した学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との差分を算出し、ニューラルネットワーク５２に入力する拡散信号からその差分を減算するようにした。
【０１３９】
これにより、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワーク５２への拡散信号を補正することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになる。したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができる。また、ニューラルネットワーク５２を再学習させる必要がないので、再学習させる場合に比して、通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができる。
【０１４０】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号を入力しているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火したときは、拡散信号を補正するための差分を算出するようにした。
【０１４１】
これにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、拡散信号を補正するための差分が算出されるので、差分の算出により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができる。
【０１４２】
上記第２の実施の形態において、受信回路１０は、請求項２または１１記載の受信手段に対応し、逆拡散部１１０は、請求項２または１１記載の逆拡散手段に対応し、移動通信機器１００ａ、１００ｂは、請求項１１記載の一方の通信機器に対応し、基地局２００ａ，２００ｂは、請求項１１記載の他方の通信機器に対応し、補正回路２３は、請求項１１または１２記載の補正手段に対応している。
【０１４３】
なお、上記第１および第２の実施の形態において、図５または図９のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ６２，９２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ６４，９４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【０１４４】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【０１４５】
また、上記第１および第２の実施の形態においては、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を、基地局２００ａ，２００ｂと移動通信機器１００ａ，１００ｂとの間でスペクトラム拡散通信により通信を行う通信システムに適用した場合ついて説明したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の通信システムにも適用可能である。
【０１４６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置、またはスペクトラム拡散通信システムによれば、ニューラルネットワークのもつ柔軟性により、マルチパスの影響を緩和することができるので、従来に比して、マルチパスの影響を受けても、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を比較的正確にとることができ、同期がとれなくなる可能性を低減することができるという効果が得られる。
【０１４７】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置によれば、ニューラルネットワークに拡散信号を入力しているにもかかわらず、一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定することができるという効果も得られる。
【０１４８】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置によれば、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを判定することができるという効果も得られる。
【０１４９】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、通信機器が移動等することにより、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワークを再学習することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになり、したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができるという効果も得られる。
【０１５０】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、ニューラルネットワークの再学習が行われるので、ニューラルネットワークの再学習により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができるという効果も得られる。
【０１５１】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワークを適切に学習させることができるという効果も得られる。
【０１５２】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワークをさらに適切に学習させることができるという効果も得られる。
【０１５３】
さらに、第２の実施の形態に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、通信機器が移動等することにより、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワークへの拡散信号を補正することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになり、したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができるという効果も得られる。さらには、ニューラルネットワークを再学習させる必要がないので、再学習させる場合に比して、通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができるという効果も得られる。
【０１５４】
さらに、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、拡散信号を補正するための差分が算出されるので、差分の算出により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができるという効果も得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を適用する通信システムの構成を示す図である。
【図２】 移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。
【図３】 相関判定回路１８の構成を示すブロック図である。
【図４】 学習回路２２の構成を示すブロック図である。
【図５】 学習処理を示すフローチャートである。
【図６】 基地局２００ａの構成を示すブロック図である。
【図７】 移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。
【図８】 補正回路２３の構成を示すブロック図である。
【図９】 補正処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００ａ，１００ｂ 移動通信機器
１０，８２ 受信回路
１１０ 逆拡散部
１６ 検波回路
１８ 相関判定回路
５２ ニューラルネットワーク
Ｐi1〜Ｐi22 入力層ユニット
Ｐm1〜Ｐm22 中間層ユニット
Ｐo1，Ｐo2 出力層ユニット
２０ 逆拡散回路
２２ 学習回路
２３ 補正回路
３０，８４ 送信回路
２００ａ，２００ｂ 基地局
８２ 通信制御装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置およびスペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うシステムに係り、特に、マルチパスの影響によらず、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を正確にとるのに好適なスペクトラム拡散信号処理装置およびスペクトラム拡散通信システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、秘話性の高い通信方式としてスペクトラム拡散通信方式が知られている。スペクトラム拡散通信用の送信機では、例えば、送信すべきディジタルデータを所定長の拡散符号列を用いて広い周波数帯域に拡散して送信する。スペクトラム拡散通信用の受信機では、送信機の拡散符号列と一致する逆拡散符号列を用いて、この逆拡散符号列と受信した拡散信号の拡散符号列との相関をとり、相関ピーク列を得る。相関をとり相関ピーク列を得ることを通常、逆拡散復調と呼ぶ。
【０００３】
逆拡散復調には、２つの方式があって、相関信号のピーク列を得て送信機と受信機内の信号発信器との同期を検出して同期捕捉を行ったのち逆拡散復調を行う一連の処理をディジタル処理により行う方式と、これら一連の処理をアナログ信号処理により行う方式とがある。ディジタル信号処理により行う方式には、例えば、スライディング相関器やマッチドフィルタが採用され、これに対して、アナログ信号処理により行う方式には、例えば、表面弾性波コンボルバや表面弾性波マッチドフィルタ等の表面弾性波デバイスが採用されている。
【０００４】
従来、スペクトラム拡散通信用の受信機としては、例えば、スペクトラム拡散された拡散信号を受信する受信回路と、受信回路で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる同期検出回路と、同期検出回路からの相関信号に基づいて受信回路で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散回路と、で構成されたものがある。
【０００５】
同期検出回路は、例えば、スライディング相関器を有し、送信機の拡散符号列と一致する逆拡散符号列の位相をいわば総当たり方式で順々に調べてゆくものである。すなわち、まず、適当な位相の逆拡散符号列を生成して受信信号と乗積し、これを逆拡散符号列の１周期にわたって積分する。その結果があらかじめ定めてある閾値より大きいときは、そこを同期ポイントと判定して終了するが、閾値を下回ったときは、逆拡散符号列の位相を少しだけ変化させ、再び受信信号と乗積・積分する。こうして逆拡散符号列の１周期分すべてについて検査を行うと、送信機からの信号が届いてれば、必ずどこかで相関ピークを検出することができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のスペクトラム拡散通信用の受信機にあっては、マルチパスの影響を考慮に入れた構成となっていないため、受信信号が強いマルチパスの影響を受けると同期がとれなくなる可能性があった。通常、拡散信号は、「０」か「１」のいずれかの値をとるディジタル値であるが、受信信号がマルチパスの影響を受けると、「０」から「１」までの間の中間値をとることとなる。同期検出回路では、このように拡散信号が中間値をとる場合、受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を正確にとることができず、同期ポイントを検出できなかったり誤検出したりしてしまう。これにより、同期がとれなくなるのである。
【０００７】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、マルチパスの影響によらず、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を正確にとるのに好適なスペクトラム拡散信号処理装置およびスペクトラム拡散通信システムを提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、スペクトラム拡散信号処理装置は、スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置であって、前記拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理を、ニューラルネットワークにより行うようになっている。
【０００９】
このような構成であれば、ニューラルネットワークにより、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関をとる相関処理が行われる。
【００１０】
ここで、ニューラルネットワークは、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関をとるようになっていればどのようなものであってもよく、例えば、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関度を検出するようになっていてもよいし、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致しているか否かを単に判定するようになっていてもよい。
【００１１】
また、スペクトラム拡散通信において、拡散信号は、例えば、公知の疑似ランダム（Pseudorandom（ＰＮ））符号語を用いてスペクトラム拡散されている。この符号語は、送信すべき情報に対して演算（すなわち情報に対して排他的ＯＲ演算）を行うための、「−１」と「＋１」（極）または「１」と「０」（非極）の値を有するチップのシーケンスからなっている。したがって、「０」の情報ビットは、非反転符号語シーケンスとして符号化され、「１」の情報ビットは、反転符号語シーケンスとして符号化される。または、「０」情報ビットを、第１の所定符号語シーケンスとして符号化し、「１」情報ビットを、第２の所定符号語シーケンスとして符号化してもよい。公知の符号としては、例えば、Ｍ系列、ゴールド符号（Gold codes）系列および「かさみ」符号系列が知られている。以下、請求項２記載のスペクトラム拡散信号処理装置および請求項６または１１記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて同じである。
【００１２】
さらに、スペクトラム拡散信号処理装置は、スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置であって、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、を備える。
【００１３】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークにより、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かが判定され、逆拡散手段により、ニューラルネットワークの出力に基づいて、受信された拡散信号が逆拡散される。
【００１４】
さらに、本発明に係る請求項1及び２記載のスペクトラム拡散信号処理装置は、上述のいずれかに記載のスペクトラム拡散信号処理装置において、前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに前記他方の出力層ユニットが発火するように、学習されている。
【００１５】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークでは、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第１の情報が符号化されているときは、一方の出力層ユニットが発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第２の情報が符号化されているときは、他方の出力層ユニットが発火する。
【００１６】
ここで、第１の情報および第２の情報とは、例えば、ディジタル信号の「０」、「１」に対応する情報をいう。以下、請求項５記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて同じである。
【００１７】
さらに、本発明に係る請求項３記載のスペクトラム拡散信号処理装置は、前記ニューラルネットワークは、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数の少なくとも２倍の個数の入力層ユニットを有し、前記入力層ユニットを直列に配列して各入力層ユニットにその先頭から順に、前記拡散信号を、当該拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させて入力するようになっている。
【００１８】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークでは、入力層ユニットを直列に配列して各入力層ユニットにその先頭から順に、受信された拡散信号が、その拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させられて入力される。
【００１９】
例えば、拡散信号の単位チップあたりの進行時間をＴとし、入力層ユニットが３つであるとすると、先頭の入力層ユニットには、拡散信号が遅延なく入力され、２番目の入力層ユニットには、拡散信号がＴ遅れて入力され、末尾の入力層ユニットには、拡散信号が２Ｔ遅れて入力される。したがって、拡散信号を受信してから３Ｔ後には、拡散信号に含まれる拡散符号列のうち１番目のチップの値が末尾の入力層ユニットに、２番目のチップの値が２番目の入力層ユニットに、３番目のチップの値が先頭の入力層ユニットに入力される。
【００２０】
さらに、本発明に係る請求項４記載のスペクトラム拡散信号処理装置は、上述記載のスペクトラム拡散信号処理装置において、前記逆拡散符号列は、ベーカーコードからなる。
【００２１】
このような構成であれば、受信手段により拡散信号が受信されると、ニューラルネットワークにより、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列とベーカーコードからなる逆拡散符号列とが一致するか否かが判定される。
【００２２】
ここで、ベーカーコード（Barker code）とは、シーケンス「０００１１１０１１０１」または「＋＋＋−−−＋−−＋−」を有する１１個のチップからなっている符号語をいう。
【００２３】
一方、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項５記載のスペクトラム拡散通信システムは、少なくとも２つの通信機器間で、スペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うスペクトラム拡散通信システムであって、前記一方の通信機器は、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、前記ニューラルネットワークを学習させる学習手段と、を備え、前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、前記学習手段は、前記ニューラルネットワークを学習させるための学習用信号の送信要求を前記他方の通信機器に発信し、前記受信手段で受信した学習用信号に基づいて、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに前記他方の出力層ユニットが発火するように、前記ニューラルネットワークを学習させるようになっており、前記他方の通信機器は、前記一方の通信機器から前記送信要求を受けたときは、これに応答して前記学習用信号を前記一方の通信機器に送信するようになっている。
【００２４】
このような構成であれば、一方の通信機器では、他方の通信機器からの拡散信号が受信手段で受信されると、ニューラルネットワークにより、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かが判定され、逆拡散手段により、ニューラルネットワークの出力に基づいて、受信された拡散信号が逆拡散される。
【００２５】
ニューラルネットワークを学習させる場合、一方の通信機器では、学習手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００２６】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、受信された学習用信号に基づいて、ニューラルネットワークの学習が行われる。この学習は、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに他方の出力層ユニットが発火するように、行われる。
【００２７】
学習の結果、一方の通信機器では、他方の通信機器からの拡散信号が受信手段で受信されると、ニューラルネットワークでは、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第１の情報が符号化されているときは、一方の出力層ユニットが発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも第２の情報が符号化されているときは、他方の出力層ユニットが発火する。
【００２８】
ここで、学習用信号としては、例えば、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号や、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号が挙げられる。学習用信号は、少なくともこのいずれか一方を含むことが好ましい。
【００２９】
さらに、本発明に係る請求項６記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項５記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習手段は、前記ニューラルネットワークに前記拡散信号を入力しているにもかかわらず、前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、前記ニューラルネットワークを学習させるようになっている。
【００３０】
このような構成であれば、学習手段により、ニューラルネットワークに拡散信号が入力されているにもかかわらず、一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３１】
さらに、本発明に係る請求項７記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項５および６のいずれかに記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習用信号は、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号と、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号と、を含む。
【００３２】
このような構成であれば、一方の通信機器では、学習手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００３３】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、受信された学習用信号であって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号、および逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号に基づいて、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３４】
さらに、本発明に係る請求項９記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項７記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習手段は、前記学習用信号のうち前記第１の情報を示す拡散信号を入力して前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記学習用信号のうち前記第２の情報を示す拡散信号を入力して前記他方の出力層ユニットが発火するように、前記ニューラルネットワークを学習するようになっている。
【００３５】
このような構成であれば、一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、受信された学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号が入力され、これに応じて一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、受信された学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号が入力され、これに応じて他方の出力層ユニットが発火するように、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３６】
さらに、本発明に係る請求項９記載のスペクトラム拡散通信システムは、請求項８記載のスペクトラム拡散通信システムにおいて、前記学習手段は、前記学習用信号のうち前記第１の情報を示す拡散信号を、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数に達しない範囲で時間軸方向に所定チップシフトした信号、および、前記学習用信号のうち前記第２の情報を示す拡散信号を、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数に達しない範囲で時間軸方向に所定チップシフトした信号をそれぞれ入力して、前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火しないように、前記ニューラルネットワークを学習するようになっている。
【００３７】
このような構成であれば、一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、学習手段により、学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号が時間軸方向に所定チップシフトされるとともに、学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号が時間軸方向に所定チップシフトされ、シフトされた信号がそれぞれ入力され、これに応じて一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないように、ニューラルネットワークの学習が行われる。
【００３８】
さらに、少なくとも２つの通信機器間で、スペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うスペクトラム拡散通信システムであって、前記一方の通信機器は、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、前記ニューラルネットワークに入力する拡散信号を補正する補正手段と、を備え、前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号を入力したときに前記一方の出力層ユニットが発火するように、かつ、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号を入力したときに前記他方の出力層ユニットが発火するように、学習されており、前記補正手段は、前記ニューラルネットワークを学習させるための学習用信号の送信要求を前記他方の通信機器に発信し、前記受信手段で受信した学習用信号と、前記ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号との差分を算出し、前記ニューラルネットワークに入力する拡散信号から前記算出した差分を減算するようになっており、前記他方の通信機器は、前記一方の通信機器から前記送信要求を受けたときは、これに応答して前記学習用信号を前記一方の通信機器に送信することもできる。
【００３９】
このような構成であれば、一方の通信機器では、他方の通信機器からの拡散信号が受信手段で受信されると、補正手段により、受信された拡散信号が補正され、ニューラルネットワークにより、補正された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かが判定され、逆拡散手段により、ニューラルネットワークの出力に基づいて、受信された拡散信号が逆拡散される。
【００４０】
ニューラルネットワークに入力する拡散信号を補正する場合、一方の通信機器では、補正手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００４１】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、補正手段により、受信された学習用信号と、ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号との差分が算出される。そして、以後、受信された拡散信号からその差分が減算されてニューラルネットワークに入力される。
【００４２】
さらに、上述のスペクトラム拡散通信システムは、前記補正手段は、前記ニューラルネットワークに前記拡散信号を入力しているにもかかわらず、前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または前記一方の出力層ユニットおよび前記他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、前記差分を算出するようになっている。
【００４３】
このような構成であれば、補正手段により、ニューラルネットワークに拡散信号が入力されているにもかかわらず、一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、拡散信号を補正するための差分が算出される。
【００４４】
さらに、上述のスペクトラム拡散通信システムは、前記学習用信号は、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第１の情報を示す拡散信号と、前記逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された第２の情報を示す拡散信号と、を含む。
【００４５】
このような構成であれば、一方の通信機器では、補正手段により、学習用信号の送信要求が他方の通信機器に発信される。他方の通信機器では、一方の通信機器から送信要求を受けると、これに応じて学習用信号が一方の通信機器に送信される。
【００４６】
一方の通信機器では、学習用信号が受信手段で受信されると、補正手段により、受信された学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号と、ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号のうち第１の情報を示す拡散信号との差分、および、受信された学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号と、ニューラルネットワークの学習時に用いた学習用信号のうち第２の情報を示す拡散信号との差分が算出される。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図６は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置の第１の実施の形態を示す図である。
【００４８】
この第１の実施の形態は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を、図１に示すように、移動通信機器１００ａ，１００ｂと基地局２００ａ，２００ｂとの間でスペクトラム拡散通信により通信を行う通信システムにおいて、移動通信機器１００ａ，１００ｂで、スペクトラム拡散された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理をニューラルネットワークにより行う場合であって、特に、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワークを再学習させる場合について適用したものである。
【００４９】
まず、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を適用する通信システムの構成を図１を参照しながら説明する。図１は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を適用する通信システムの構成を示す図である。
【００５０】
図１において、携帯電話等の移動可能な移動通信機器１００ａ，１００ｂと、固定局として設置された基地局２００ａ，２００ｂとは、無線によるスペクトラム拡散通信により、拡散信号を送受信するようになっている。なお、発明の理解を容易にするため、図１には、移動通信機器１００ａ，１００ｂおよび基地局２００ａ，２００ｂをそれぞれ２つしか示していないが、実際には、さらに多数の移動通信機器および基地局が存在している。
【００５１】
各基地局２００ａ，２００ｂは、その通信範囲内にある移動通信機器１００ａ，１００ｂと拡散信号を送受信するようになっている。例えば、基地局２００ａと基地局２００ｂは、それぞれ信号到達範囲３００と３１０とを有する。図１の例では、基地局２００ａは、移動通信機器１００ａと通信し、基地局２００ｂは、移動通信機器１００ｂと通信する。
【００５２】
また、移動通信機器１００ａ，１００ｂと基地局２００ａ，２００ｂとは、１１チップで構成したベーカーコードによりスペクトラム拡散した拡散信号を送受信するようになっている。ここで、ベーカーコードは、シーケンス「０００１１１０１１０１」または「＋＋＋−−−＋−−＋−」を有する１１個のチップからなっている符号語である。
【００５３】
次に、移動通信機器１００ａ，１００ｂの構成を図２を参照しながら説明する。図２は、移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。なお、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、いずれも同一機能を有して構成されているため、ここでは、移動通信機器１００ａの構成のみを説明し、移動通信機器１００ｂについては説明を省略する。
【００５４】
移動通信機器１００ａは、図２に示すように、アンテナ５と、アンテナ５を介して拡散信号を受信する受信回路１０と、受信回路１０で受信した拡散信号を増幅する増幅器１２と、増幅器１２で増幅した拡散信号のうち所定周波数成分のみ通過させるバンドパスフィルタ１４と、バンドパスフィルタ１４を通過した拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関をとる逆拡散部１１０と、アンテナ５を介して基地局２００ａ，２００ｂに拡散信号を送信する送信回路３０と、で構成されている。
【００５５】
逆拡散部１１０は、バンドパスフィルタ１４を通過した拡散信号を検波する検波回路１６と、検波回路１６で検波した拡散信号に含まれる拡散符号列とベーカーコードからなる逆拡散符号列とが一致するか否かをニューラルネットワークにより判定する相関判定回路１８と、相関判定回路１８の出力に基づいて逆拡散を行う逆拡散回路２０と、相関判定回路１８のニューラルネットワークを学習させる学習回路２２と、で構成されている。
【００５６】
次に、相関判定回路１８の構成を図３を参照しながら説明する。図３は、相関判定回路１８の構成を示すブロック図である。
【００５７】
相関判定回路１８は、図３に示すように、検波回路１６で検波した拡散信号をディジタルデータとして格納するシフトレジスタ５０と、３層パーセプトロン型のニューラルネットワーク５２と、で構成されている。ニューラルネットワーク５２は、シフトレジスタ５０のデータを入力する複数の入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を有する入力層５４と、入力層５４の出力信号を入力する複数の中間層ユニットＰm1〜Ｐm22を有する中間層５６と、中間層５６の出力信号を入力する２つの出力層ユニットＰo1，Ｐo2を有する出力層５８と、で構成されており、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号（すなわち、ベーカコードそのもの）を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号（すなわち、ベーカコードの各ビットを反転したもの）を入力したときに出力層ユニットＰo2が発火するように、学習されている。また、逆拡散符号列と一致しない拡散符号列を含む拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、学習されている。
【００５８】
シフトレジスタ５０は、ベーカーコードを構成するチップ数の２倍の個数（すなわち１１個）のビットデータをそれぞれ格納する記憶領域ｂ1〜ｂ22を有し、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、記憶領域ｂ1〜ｂ21のビットデータをそれぞれ右隣の記憶領域ｂ2〜ｂ22にシフトするとともに、検波回路１６で検波した拡散信号を１チップずつ記憶領域1に格納するようになっている。また、この動作と同時に、各記憶領域ｂ1〜ｂ22のビットデータを入力層ユニットＰi1〜Ｐi22に出力するようになっている。
【００５９】
入力層５４は、ベーカーコードを構成するチップ数の２倍の個数（すなわち１１個）の入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を有し、各入力層ユニットＰi1〜Ｐi22は、シフトレジスタ５０の記憶領域ｂ1〜ｂ22からビットデータを入力し、入力したビットデータが「０」であるときは、発火しないが、入力したビットデータが「１」であるときは、発火して「１」の値を示すパルス信号を中間層５６に出力するようになっている。
【００６０】
中間層５６は、適当な個数（例えば２２個）の中間層ユニットＰm1〜Ｐm22を有し、各中間層ユニットＰm1〜Ｐm22は、学習により重み付けされたシナプス信号線を介して入力層ユニットＰi1〜Ｐi22と接続しており、入力層ユニットＰi1〜Ｐi22の出力信号の値にシナプス信号線の重みを乗じたものを入力し、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値未満であるときは、発火しないが、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値以上であるときは、発火して「１」の値を示すパルス信号を出力層５８に出力するようになっている。
【００６１】
出力層５８は、２つの出力層ユニットＰo1，Ｐo2を有し、各出力層ユニットＰo1，Ｐo2は、学習により重み付けされたシナプス信号線を介して中間層ユニットＰm1〜Ｐm22と接続しており、中間層ユニットＰm1〜Ｐm22の出力信号の値にシナプス信号線の重みを乗じたものを入力し、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値未満であるときは、発火しないが、入力した出力信号の値を総和したものが所定の閾値以上であるときは、発火して「１」の値を示すパルス信号を逆拡散回路２０に出力するようになっている。
【００６２】
一方、逆拡散回路２０は、シフトレジスタ５０の動作周期と同期して、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2から出力信号を入力し、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo1のみが発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo1のみが発火していると判定されたときは、復号化データとして「０」のデータを出力するようになっている。また同時に、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo2のみが発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo2のみが発火していると判定されたときは、復号化データとして「１」のデータを出力するようになっている。
【００６３】
次に、学習回路２２の構成を図４を参照しながら説明する。図４は、学習回路２２の構成を示すブロック図である。
【００６４】
学習回路２２は、図４に示すように、例えば、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ６０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ６０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ６２と、ＲＯＭ６２等から読み出したデータやＣＰＵ６０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ６４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ６８と、で構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス６９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００６５】
Ｉ／Ｆ６８には、外部装置として、検波回路１６と、相関判定回路１８と、送信回路３０と、が接続されている。すなわち、Ｉ／Ｆ６８は、検波回路１６で検波した拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2の出力信号と、を入力し、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に、学習用信号を相関判定回路１８に出力するようになっている。
【００６６】
ＣＰＵ６０は、マイクロプロセッシングユニットＭＰＵ等からなり、電源が投入されたときは、ＲＯＭ６２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図５のフローチャートに示す学習処理を実行するようになっている。図５は、学習処理を示すフローチャートである。
【００６７】
学習処理は、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワーク５２を再学習させる処理であって、ＣＰＵ６０で実行されると、図５に示すように、まず、ステップＳ１００に移行する。
【００６８】
ステップＳ１００では、シフトレジスタ５０の動作周期と同期して、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2から出力信号を入力し、ステップＳ１０２に移行して、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火していると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ１０４に移行する。
【００６９】
ステップＳ１０４では、拡散信号の送信停止要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ１０６に移行して、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ１０８に移行して、受信回路１０で学習用信号を受信することにより検波回路１６から学習用信号を入力する。ここで、学習用信号は、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号と、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号と、を含む。
【００７０】
次いで、ステップＳ１１０に移行して、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度を算出し、ステップＳ１１２に移行して、算出した相関度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、相関度が所定の閾値以上であると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ１１４に移行する。
【００７１】
ステップＳ１１４では、学習用信号をニューラルネットワーク５２に出力することにより、学習用信号に基づいてニューラルネットワーク５２を学習させる。この学習は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo2が発火するように、行う。また、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップ（ｎ＝１，２，…，１０）シフトした信号、および、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップシフトした信号をそれぞれ入力して、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、行う。なお、学習の方法としては、例えば、バックプロパゲーション等の従来の学習方法を採用することができる。
【００７２】
次いで、ステップＳ１１６に移行して、拡散信号の送信再開要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ１００に移行する。
【００７３】
一方、ステップＳ１１２で、算出した相関度が所定の閾値未満であると判定されたとき(No)は、ステップＳ１０６に移行する。
【００７４】
一方、ステップＳ１０２で、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれか一方または両方が発火していないと判定されたとき(No)は、ステップＳ１００に移行する。
【００７５】
次に、基地局２００ａ，２００ｂの構成を図６を参照しながら説明する。図６は、基地局２００ａの構成を示すブロック図である。なお、基地局２００ａ，２００ｂは、いずれも同一機能を有して構成されているため、ここでは、基地局２００ａの構成のみを説明し、基地局２００ｂについては説明を省略する。
【００７６】
基地局２００ａは、図６に示すように、アンテナ７５と、アンテナ７５を介して拡散信号を受信する受信回路８０と、移動通信機器１００ａ，１００ｂとの通信制御を行う通信制御装置８２と、アンテナ７５を介して移動通信機器１００ａ，１００ｂに拡散信号を送信する送信回路８４と、で構成されている。
【００７７】
通信制御装置８２は、図示しないが、移動通信機器１００ａ，１００ｂにおける増幅器１２、バンドパスフィルタ１４、逆拡散部１１０と同一の構成を含んでおり、受信回路８０で学習用信号の送信要求を受信したときは、これに応答してその送信要求を発信した移動通信機器１００ａ，１００ｂに学習用信号を送信するようになっている。また、受信回路８０で拡散信号の送信停止要求を受信したときは、これに応答してその送信要求を発信した移動通信機器１００ａ，１００ｂに対して拡散信号の送信を停止し、受信回路８０で拡散信号の送信再開要求を受信したときは、これに応答してその送信要求を発信した移動通信機器１００ａ，１００ｂに対して拡散信号の送信を再開するようになっている。
【００７８】
次に、上記第１の実施の形態の動作を説明する。
【００７９】
例えば、移動通信機器１００ａと基地局２００ａとの間で通信が開始されることにより、基地局２００ａから移動通信機器１００ａに拡散信号が送信された場合を説明する。
【００８０】
移動通信機器１００ａでは、基地局２００ａからの拡散信号が受信回路１０で受信されると、増幅器１２、バンドパスフィルタ１４および検波回路１６を介して、受信された拡散信号が相関判定回路１８に入力される。
【００８１】
相関判定回路１８では、拡散信号が入力されると、シフトレジスタ５０により、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、記憶領域ｂ1〜ｂ21のビットデータがそれぞれ右隣の記憶領域ｂ2〜ｂ22にシフトされるとともに、入力された拡散信号が１チップずつ記憶領域1に格納され、この動作と同時に、各記憶領域ｂ1〜ｂ22のビットデータが入力層ユニットＰi1〜Ｐi22に出力される。ニューラルネットワーク５２では、入力された拡散信号が入力層５４、中間層５６および出力層５８により処理され、その結果、入力された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「０」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo1が発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「１」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo2が発火する。
【００８２】
逆拡散回路２０では、出力層ユニットＰo1が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「０」のデータが出力される。また、出力層ユニットＰo2が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「１」のデータが出力される。
【００８３】
したがって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「０」のデータが出力されるので、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「１」のデータが出力されるので、同様に、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。
【００８４】
なお、逆拡散符号列と一致しない拡散符号列を含む拡散信号が受信されても、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないので、拡散信号と同期すべきでないポイントで拡散信号の逆拡散が行われることはない。
【００８５】
次に、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合に、ニューラルネットワーク５２を再学習させる場合を説明する。
【００８６】
出力層ユニットＰo1，Ｐo2は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているときは、いずれか一方が必ず発火するか、いずれも発火しない。しかし、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合は、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火することがある。そこで、出力層ユニットＰo1，Ｐo2の発火状態を判定することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定する。
【００８７】
移動通信機器１００ａでは、ＣＰＵ６０により、ステップＳ１００〜Ｓ１０６を経て、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているときは、拡散信号の送信停止要求が基地局２００ａに発信され、学習用信号の送信要求が基地局２００ａに発信される。
【００８８】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信停止要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が停止され、次いで、学習用信号の送信要求が受信回路８０で受信されると、移動通信機器１００ａに学習用信号が送信される。
【００８９】
移動通信機器１００ａでは、受信回路１０で学習用信号が受信されると、ＣＰＵ６０により、ステップＳ１０８，Ｓ１１０を経て、受信された学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度が算出される。ここで、算出された相関度が所定の閾値以上であるとすると、ステップＳ１１４，Ｓ１１６を経て、受信された学習用信号に基づいて、ニューラルネットワーク５２の学習が行われ、拡散信号の送信再開要求が基地局２００ａに発信される。この学習は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo2が発火するように、行われる。また、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップ（ｎ＝１，２，…，１０）シフトした信号、および、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップシフトした信号をそれぞれ入力して、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、行われる。
【００９０】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信再開要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が再開される。
【００９１】
学習の結果、移動通信機器１００ａでは、拡散信号の送信が再開され、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火する。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火する。
【００９２】
このようにして、本実施の形態では、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、拡散信号を受信する受信回路１０と、受信回路１０で受信した拡散信号に含まれる拡散符号列とベーカーコードからなる逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワーク５２と、ニューラルネットワーク５２の出力に基づいて逆拡散を行う逆拡散部１１０と、を備えた。
【００９３】
これにより、ニューラルネットワーク５２のもつ柔軟性により、マルチパスの影響を緩和することができるので、従来に比して、マルチパスの影響を受けても、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を比較的正確にとることができ、同期がとれなくなる可能性を低減することができる。
【００９４】
さらに、本実施の形態では、ニューラルネットワーク５２は、出力層ユニットＰo1，Ｐo2を有し、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、学習されている。
【００９５】
これにより、ニューラルネットワーク５２に拡散信号を入力しているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火したときは、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定することができる。
【００９６】
さらに、本実施の形態では、ニューラルネットワーク５２は、ベーカコードを構成するチップ数の２倍の個数の入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を有し、入力層ユニットＰi1〜Ｐi22を直列に配列して各入力層ユニットＰi1〜Ｐi22にその先頭から順に、受信した拡散信号を、その拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させて入力するようにした。
【００９７】
これにより、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを判定することができる。
【００９８】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、学習用信号の送信要求を基地局２００ａ，２００ｂに発信し、受信回路１０で受信した学習用信号に基づいて、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号を入力したときに出力層ユニットＰo2が発火するように、ニューラルネットワーク５２を学習させるようにした。
【００９９】
これにより、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワーク５２を再学習することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになる。したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができる。
【０１００】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号を入力しているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火したときは、ニューラルネットワーク５２を学習させるようにした。
【０１０１】
これにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、ニューラルネットワーク５２の再学習が行われるので、ニューラルネットワーク５２の再学習により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができる。
【０１０２】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo1が発火するように、かつ、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を入力して出力層ユニットＰo2が発火するように、ニューラルネットワーク５２を学習するようにした。
【０１０３】
これにより、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワーク５２を適切に学習させることができる。
【０１０４】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップ（ｎ＝１，２，…，１０）シフトした信号、および、学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号を時間軸方向にｎチップシフトした信号をそれぞれ入力して、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないように、ニューラルネットワーク５２を学習するようにした。
【０１０５】
これにより、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワーク５２をさらに適切に学習させることができる。
【０１０６】
上記第１の実施の形態において、受信回路１０は、請求項２または６記載の受信手段に対応し、逆拡散部１１０は、請求項２または６記載の逆拡散手段に対応し、移動通信機器１００ａ、１００ｂは、請求項６記載の一方の通信機器に対応し、基地局２００ａ，２００ｂは、請求項６記載の他方の通信機器に対応し、学習回路２２は、請求項６ないし９記載の学習手段に対応している。
【０１０７】
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。なお、以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。図７ないし図９は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置の第２の実施の形態を示す図である。
【０１０８】
この第２の実施の形態は、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を、図１に示すように、基地局２００ａ，２００ｂと移動通信機器１００ａ，１００ｂとの間でスペクトラム拡散通信により通信を行う通信システムにおいて、移動通信機器１００ａ，１００ｂで、スペクトラム拡散された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理をニューラルネットワークにより行う場合であって、特に、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワークに入力する拡散信号を補正する場合について適用したものである。
【０１０９】
まず、移動通信機器１００ａ，１００ｂの構成を図７を参照しながら説明する。図７は、移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。なお、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、いずれも同一機能を有して構成されているため、ここでは、移動通信機器１００ａの構成のみを説明し、移動通信機器１００ｂについては説明を省略する。
【０１１０】
移動通信機器１００ａは、図７に示すように、上記第１の実施の形態における学習回路２２に代えて、相関判定回路１８に入力する拡散信号を補正する補正回路２３を設けて構成されている。
【０１１１】
次に、補正回路２３の構成を図８を参照しながら説明する。図８は、補正回路２３の構成を示すブロック図である。
【０１１２】
補正回路２３は、図８に示すように、例えば、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ９０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ９０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ９２と、ＲＯＭ９２等から読み出したデータやＣＰＵ９０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ９４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ９８と、で構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス９９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【０１１３】
Ｉ／Ｆ９８には、外部装置として、検波回路１６と、相関判定回路１８と、送信回路３０と、が接続されている。すなわち、Ｉ／Ｆ９８は、検波回路１６で検波した拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2の出力信号と、を入力し、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に、入力した拡散信号を補正したものを相関判定回路１８に出力するようになっている。
【０１１４】
ＣＰＵ９０は、マイクロプロセッシングユニットＭＰＵ等からなり、電源が投入されたときは、ＲＯＭ９２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図９のフローチャートに示す補正処理を実行するようになっている。図９は、補正処理を示すフローチャートである。
【０１１５】
補正処理は、基地局２００ａ，２００ｂとの通信中にニューラルネットワーク５２に入力する拡散信号を補正する処理であって、ＣＰＵ９０で実行されると、図９に示すように、まず、ステップＳ２００に移行する。
【０１１６】
ステップＳ２００では、検波回路１６で検波した拡散信号からステップＳ２１６で算出する差分を減算することにより補正し、補正した拡散信号をシフトレジスタ５０に出力する。ただし、この差分は、初期値として「０」が設定されている。すなわち、ステップＳ２０６以降をまだ一度も実行していない初期状態では、検波回路１６で検波した拡散信号をそのままシフトレジスタ５０に出力する。
【０１１７】
次いで、ステップＳ２０２に移行して、シフトレジスタ５０の動作周期と同期して、ニューラルネットワーク５２の出力層ユニットＰo1，Ｐo2から出力信号を入力し、ステップＳ２０４に移行して、入力した出力信号に基づいて、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているか否かを判定し、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火していると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ２０６に移行する。
【０１１８】
ステップＳ２０６では、拡散信号の送信停止要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ２０８に移行して、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ２１０に移行して、受信回路１０で学習用信号を受信することにより検波回路１６から学習用信号を入力する。ここで、学習用信号は、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号と、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「１」のデータを示す拡散信号と、を含む。
【０１１９】
次いで、ステップＳ２１２に移行して、学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度を算出し、ステップＳ２１４に移行して、算出した相関度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、相関度が所定の閾値以上であると判定されたとき(Yes)は、ステップＳ２１６に移行する。
【０１２０】
ステップＳ２１６では、受信した学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号との差分、および、受信した学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との差分を算出し、ステップＳ２１８に移行して、拡散信号の送信再開要求を送信回路３０に出力することにより基地局２００ａ，２００ｂに発信し、ステップＳ２００に移行する。
【０１２１】
一方、ステップＳ２１４で、算出した相関度が所定の閾値未満であると判定されたとき(No)は、ステップＳ２０８に移行する。
【０１２２】
一方、ステップＳ２０４で、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれか一方または両方が発火していないと判定されたとき(No)は、ステップＳ２００に移行する。
【０１２３】
次に、上記第２の実施の形態の動作を説明する。
【０１２４】
例えば、移動通信機器１００ａと基地局２００ａとの間で通信が開始されることにより、基地局２００ａから移動通信機器１００ａに拡散信号が送信された場合を説明する。
【０１２５】
移動通信機器１００ａでは、基地局２００ａからの拡散信号が受信回路１０で受信されると、増幅器１２、バンドパスフィルタ１４および検波回路１６を介して、受信された拡散信号が補正回路２３に入力される。補正回路２３では、ステップＳ２０６以降をまだ一度も実行していない初期状態であるので、入力された拡散信号がそのまま相関判定回路１８に出力される。
【０１２６】
相関判定回路１８では、拡散信号が入力されると、シフトレジスタ５０により、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、記憶領域ｂ1〜ｂ21のビットデータがそれぞれ右隣の記憶領域ｂ2〜ｂ22にシフトされるとともに、入力された拡散信号が１チップずつ記憶領域1に格納され、この動作と同時に、各記憶領域ｂ1〜ｂ22のビットデータが入力層ユニットＰi1〜Ｐi22に出力される。ニューラルネットワーク５２では、入力された拡散信号が入力層５４、中間層５６および出力層５８により処理され、その結果、入力された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「０」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo1が発火し、受信された拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致ししかも「１」のデータが符号化されているときは、出力層ユニットＰo2が発火する。
【０１２７】
逆拡散回路２０では、出力層ユニットＰo1が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「０」のデータが出力される。また、出力層ユニットＰo2が発火することによりパルス信号が入力されると、復号化データとして「１」のデータが出力される。
【０１２８】
したがって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「０」のデータが出力されるので、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「１」のデータが出力されるので、同様に、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。
【０１２９】
なお、逆拡散符号列と一致しない拡散符号列を含む拡散信号が受信されても、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しないので、拡散信号と同期すべきでないポイントで拡散信号の逆拡散が行われることはない。
【０１３０】
次に、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合に、ニューラルネットワーク５２に入力する拡散信号を補正する場合を説明する。
【０１３１】
出力層ユニットＰo1，Ｐo2は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているときは、いずれか一方が必ず発火するか、いずれも発火しない。しかし、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合は、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火することがある。そこで、出力層ユニットＰo1，Ｐo2の発火状態を判定することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定する。
【０１３２】
移動通信機器１００ａでは、ＣＰＵ９０により、ステップＳ２００〜Ｓ２０８を経て、ニューラルネットワーク５２に拡散信号が入力されているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火しているときは、拡散信号の送信停止要求が基地局２００ａに発信され、学習用信号の送信要求が基地局２００ａに発信される。
【０１３３】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信停止要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が停止され、次いで、学習用信号の送信要求が受信回路８０で受信されると、移動通信機器１００ａに学習用信号が送信される。
【０１３４】
移動通信機器１００ａでは、受信回路１０で学習用信号が受信されると、ＣＰＵ９０により、ステップＳ２１０，Ｓ２１２を経て、受信された学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との相関度が算出される。ここで、算出された相関度が所定の閾値以上であるとすると、ステップＳ２１６，Ｓ２１８を経て、受信された学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号との差分、および、受信された学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との差分が算出され、拡散信号の送信再開要求が基地局２００ａ，２００ｂに発信される。
【０１３５】
基地局２００ａでは、拡散信号の送信再開要求が受信回路８０で受信されると、通信制御装置８２により、移動通信機器１００ａに対して拡散信号の送信が再開される。
【０１３６】
移動通信機器１００ａでは、拡散信号の送信が再開され、基地局２００ａからの拡散信号が受信回路１０で受信されると、増幅器１２、バンドパスフィルタ１４および検波回路１６を介して、受信された拡散信号が補正回路２３に入力される。補正回路２３では、入力された拡散信号から算出された差分が減算されることにより補正され、補正された拡散信号が相関判定回路１８に出力される。これにより、相関判定回路１８には、受信された拡散信号が、ニューラルネットワーク５２の学習時に入力した拡散信号として補正され入力される。
【０１３７】
したがって、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により符号化された「０」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo1が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「０」のデータが出力されるので、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。また、逆拡散符号列と一致する拡散符号列により「１」のデータを示す拡散信号が受信されると、そのタイミングで出力層ユニットＰo2が発火し、逆拡散回路２０から復号化データとして「１」のデータが出力されるので、同様に、拡散信号と同期すべき同期ポイントで拡散信号が逆拡散される。
【０１３８】
このようにして、本実施の形態では、移動通信機器１００ａ，１００ｂは、学習回路２２に代えて、相関判定回路１８に入力する拡散信号を補正する補正回路２３を備え、補正回路２３は、ニューラルネットワーク５２を学習させるための学習用信号の送信要求を基地局２００ａ，２００ｂに発信し、受信した学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「０」のデータを示す拡散信号との差分、および、受信した学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号と、ニューラルネットワーク５２の学習時に用いた学習用信号のうち「１」のデータを示す拡散信号との差分を算出し、ニューラルネットワーク５２に入力する拡散信号からその差分を減算するようにした。
【０１３９】
これにより、移動通信機器１００ａが移動等することにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワーク５２への拡散信号を補正することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになる。したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができる。また、ニューラルネットワーク５２を再学習させる必要がないので、再学習させる場合に比して、通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができる。
【０１４０】
さらに、本実施の形態では、学習回路２２は、ニューラルネットワーク５２に拡散信号を入力しているにもかかわらず、出力層ユニットＰo1，Ｐo2のいずれも発火したときは、拡散信号を補正するための差分を算出するようにした。
【０１４１】
これにより、ニューラルネットワーク５２が、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、拡散信号を補正するための差分が算出されるので、差分の算出により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができる。
【０１４２】
上記第２の実施の形態において、受信回路１０は、請求項２または１１記載の受信手段に対応し、逆拡散部１１０は、請求項２または１１記載の逆拡散手段に対応し、移動通信機器１００ａ、１００ｂは、請求項１１記載の一方の通信機器に対応し、基地局２００ａ，２００ｂは、請求項１１記載の他方の通信機器に対応し、補正回路２３は、請求項１１または１２記載の補正手段に対応している。
【０１４３】
なお、上記第１および第２の実施の形態において、図５または図９のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ６２，９２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ６４，９４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【０１４４】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【０１４５】
また、上記第１および第２の実施の形態においては、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を、基地局２００ａ，２００ｂと移動通信機器１００ａ，１００ｂとの間でスペクトラム拡散通信により通信を行う通信システムに適用した場合ついて説明したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の通信システムにも適用可能である。
【０１４６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置、またはスペクトラム拡散通信システムによれば、ニューラルネットワークのもつ柔軟性により、マルチパスの影響を緩和することができるので、従来に比して、マルチパスの影響を受けても、拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散符号列との相関を比較的正確にとることができ、同期がとれなくなる可能性を低減することができるという効果が得られる。
【０１４７】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置によれば、ニューラルネットワークに拡散信号を入力しているにもかかわらず、一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火しないとき、または一方の出力層ユニットおよび他方の出力層ユニットのいずれも発火したときは、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなったことを判定することができるという効果も得られる。
【０１４８】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置によれば、拡散信号の単位チップあたりの進行時間ごとに、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを判定することができるという効果も得られる。
【０１４９】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、通信機器が移動等することにより、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワークを再学習することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになり、したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができるという効果も得られる。
【０１５０】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、ニューラルネットワークの再学習が行われるので、ニューラルネットワークの再学習により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができるという効果も得られる。
【０１５１】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワークを適切に学習させることができるという効果も得られる。
【０１５２】
さらに、本発明に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、マルチパスの影響を度合いに応じてニューラルネットワークをさらに適切に学習させることができるという効果も得られる。
【０１５３】
さらに、第２の実施の形態に係るスペクトラム拡散通信システムによれば、通信機器が移動等することにより、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなっても、ニューラルネットワークへの拡散信号を補正することにより、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを再び正確に判定することができるようになり、したがって、受信状態の変化に対して強い受信機を構成することができるという効果も得られる。さらには、ニューラルネットワークを再学習させる必要がないので、再学習させる場合に比して、通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができるという効果も得られる。
【０１５４】
さらに、ニューラルネットワークが、拡散符号列と逆拡散符号列とが一致するか否かを正確に判定できなくなった場合にのみ、拡散信号を補正するための差分が算出されるので、差分の算出により通信が中断されることが少なくなり、効率よく通信を行うことができるという効果も得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に係るスペクトラム拡散信号処理装置を適用する通信システムの構成を示す図である。
【図２】 移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。
【図３】 相関判定回路１８の構成を示すブロック図である。
【図４】 学習回路２２の構成を示すブロック図である。
【図５】 学習処理を示すフローチャートである。
【図６】 基地局２００ａの構成を示すブロック図である。
【図７】 移動通信機器１００ａの構成を示すブロック図である。
【図８】 補正回路２３の構成を示すブロック図である。
【図９】 補正処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００ａ，１００ｂ 移動通信機器
１０，８２ 受信回路
１１０ 逆拡散部
１６ 検波回路
１８ 相関判定回路
５２ ニューラルネットワーク
Ｐi1〜Ｐi22 入力層ユニット
Ｐm1〜Ｐm22 中間層ユニット
Ｐo1，Ｐo2 出力層ユニット
２０ 逆拡散回路
２２ 学習回路
２３ 補正回路
３０，８４ 送信回路
２００ａ，２００ｂ 基地局
８２ 通信制御装置
Claims (9)
- スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置であって、
前記拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列との相関をとる相関処理を、ニューラルネットワークにより行い、
前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、
前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第１の情報を示す前記拡散信号を入力したときに一方の前記出力層ユニットが発火するように、且つ、前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第２の情報を示す前記拡散信号を入力したときに他方の前記出力層ユニットが発火するように、学習されていることを特徴とするスペクトラム拡散信号処理装置。 - スペクトラム拡散された拡散信号を処理する装置であって、
前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した前記拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した前記拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、を備え、
前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、
前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第１の情報を示す前記拡散信号を入力したときに一方の前記出力層ユニットが発火するように、且つ、前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第２の情報を示す前記拡散信号を入力したときに他方の前記出力層ユニットが発火するように、学習されていることを特徴とするスペクトラム拡散信号処理装置。 - 請求項１乃至２のいずれかにおいて、
前記ニューラルネットワークは、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数の少なくとも２倍の個数の入力層ユニットを有し、
前記入力層ユニットを直列に配列して各入力層ユニットにその先頭から順に、前記拡散信号を、当該拡散信号の単位チップあたりの進行時間ずつ遅延させて入力するようになっていることを特徴とするスペクトラム拡散信号処理装置。 - 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記逆拡散符号列は、ベーカーコードからなることを特徴とするスペクトラム拡散信号処理装置。 - 少なくとも２つの通信機器間で、スペクトラム拡散された拡散信号により通信を行うスペクトラム拡散通信システムであって、
一方の前記通信機器は、前記拡散信号を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した前記拡散信号に含まれる拡散符号列と逆拡散を行うための逆拡散符号列とが一致するか否かを判定するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記受信手段で受信した前記拡散信号の逆拡散を行う逆拡散手段と、前記ニューラルネットワークを学習させる学習手段と、を備え、
前記ニューラルネットワークは、少なくとも２つの出力層ユニットを有し、
前記学習手段は、前記ニューラルネットワークを学習させるための学習用信号の送信要求を他方の前記通信機器に発信し、前記受信手段で受信した前記学習用信号に基づいて、前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第１の情報を示す前記拡散信号を入力したときに一方の前記出力層ユニットが発火するように、且つ、前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第２の情報を示す前記拡散信号を入力したときに他方の前記出力層ユニットが発火するように、前記ニューラルネットワークを学習させるようになっており、
他方の前記通信機器は、一方の前記通信機器から前記送信要求を受けたときは、これに応答して前記学習用信号を一方の前記通信機器に送信するようになっていることを特徴とするスペクトラム拡散通信システム。 - 請求項５において、
前記学習手段は、前記ニューラルネットワークに前記拡散信号を入力しているにもかかわらず、一方の前記出力層ユニット及び他方の前記出力層ユニットのいずれも発火しないとき、又は一方の前記出力層ユニット及び他方の前記出力層ユニットのいずれも発火したときは、前記ニューラルネットワークを学習させるようになっていることを特徴とするスペクトラム拡散通信システム。 - 請求項５及び６のいずれかにおいて、
前記学習用信号は、前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第１の情報を示す前記拡散信号と、前記逆拡散符号列と一致する前記拡散符号列により符号化された第２の情報を示す前記拡散信号と、を含むことを特徴とするスペクトラム拡散通信システム。 - 請求項７において、
前記学習手段は、前記学習用信号のうち前記第１の情報を示す前記拡散信号を入力して一方の前記出力層ユニットが発火するように、且つ、前記学習用信号のうち前記第２の情報を示す拡散信号を入力して他方の前記出力層ユニットが発火するように、前記ニューラルネットワークを学習するようになっていることを特徴とするスペクトラム拡散通信システム。 - 請求項８において、
前記学習手段は、前記学習用信号のうち前記第１の情報を示す拡散信号を、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数に達しない範囲で時間軸方向に所定チップシフトした信号、及び、前記学習用信号のうち前記第２の情報を示す拡散信号を、前記逆拡散符号列の１周期を構成するチップ数に達しない範囲で時間軸方向に所定チップシフトした信号をそれぞれ入力して、一方の前記出力層ユニット及び他方の前記出力層ユニットのいずれも発火しないように、前記ニューラルネットワークを学習するようになっていることを特徴とするスペクトラム拡散通信システム。
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