JP5393412B2 - 受信装置および復調方法 - Google Patents

Description

本発明は、受信信号に基づいて無線伝送路を推定する受信装置および復調方法に関する。

ディジタル無線通信システムでは、送信信号が建物などに反射して起こるマルチパスフェージングや端末の移動によって起こるドップラ変動等により、伝送路の周波数選択性および時間変動が発生する。受信装置は、そのような環境の中で、データタイミングを推定し、フレーム同期を行い、復調を行う必要がある。

たとえば、下記特許文献１では、伝送路推定を行い受信信号のレプリカを作成し、レプリカと受信信号との相関値に基づいてタイミング推定を行う手法が提案されている。この手法では、少ないパイロットシンボルを用いて正確な伝送路推定を得ることができるが、時間変動の速い伝送路に追従できないといった欠点がある。そのため、タイミング誤差を吸収する為に前置フィルタを用いる必要がある。

前置フィルタを用いてタイミング誤差を吸収する方法では、伝送路の時間変動に対応できない場合がある。そのため、逐次更新式アルゴリズムを用いて、前置フィルタおよび判定帰還形等化器のタップを更新する手法も提案されている（たとえば、下記特許文献２および特許文献３参照）。

また、たとえば、下記特許文献４、特許文献５および非特許文献１では、変動する伝送路に対応する受信装置が提案されている。これらの受信装置は、テイラー級数を用いて、変動する雑音や伝送路を推定する方式を採用している。

特開２００９−１１８１７５号公報 特開２００５−１５９４６７号公報 特開２００１−１７７４５１号公報 特開２００４−２６４８１６号公報 特開２００８−５０１２７２号公報

D．K．Borah and B．D．Hart，"Robust receiver structure for time−varying frequency−flat Rayleigh fading channels"，ＩＥＥＥ Trans. On Commun． Vol．47，no．3，March 1999，pp．360−364．

しかしながら、上記特許文献２および特許文献３に記載の技術によれば、逐次更新式アルゴリズムを用いてタップを更新する。そのため、タップの収束が遅く、処理時間がかかる、という問題があった。

また、上記特許文献４、特許文献５および非特許文献１では、変動する雑音や伝送路を推定する手法は示されているが、伝送路の時間変動の影響等によりタイミング誤差が生じた場合の対応策が示されていない。そのため、タイミング誤差が生じた場合に伝送路を高精度に推定することができない、という問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、伝送路が時間変動する場合にも伝送路を高精度にかつ効率的に推定することができる受信装置および復調方法を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、受信信号の復調を行なう受信装置であって、受信信号に対してそれぞれ遅延時間が異なるように設定されたＮ個（Ｎは１以上の整数）のタップを用い、タップごとにタップ係数を乗算し、タップごとの乗算後の信号を加算して加算信号として出力する前置フィルタと、前記加算信号と自身の処理結果とに基づく判定結果に対してそれぞれ遅延時間が異なるように設定されたＬ個（Ｌは１以上の整数）のタップを用い、タップごとにタップ係数を乗算し、タップごとの乗算後の信号を加算して自身の処理結果とする判定帰還型フィルタと、前記受信信号と前記受信信号に対応する送信シンボルとに基づいて、前記前置フィルタのタップ係数を算出し、また、求めたタップ係数と前記受信信号と前記受信信号に対応する送信シンボルとに基づいて、Ｌ個のタップごとの前記判定帰還型フィルタのタップ係数をそれぞれ所定の次数で級数展開した際の係数である級数展開係数を求め、前記級数展開係数に基づいて前記判定帰還型フィルタのタップ係数を算出するタップ更新手段と、前記加算信号と前記判定帰還型フィルタの処理結果とに基づいて、シンボル判定を行なう手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、前置フィルタと判定帰還型フィルタの両方を用いて受信処理を行う場合に、受信信号に基づいて、前置フィルタのタップと判定帰還型フィルタのタップを更新する際に、判定帰還型フィルタについては級数展開した係数を推定し、級数展開した係数に基づいて判定帰還型フィルタのタップを更新するようにしたので、伝送路が時間変動する場合にも伝送路を高精度にかつ効率的に推定することができる、という効果を奏する。

図１は、実施の形態１の送信装置の機能構成例を示す図である。 図２は、実施の形態１のデータおよびパイロットシンボルの構成の一例を示す図である。 図３は、テイラー級数展開を用いた関数推定の一例を示す図である。 図４は、±５サンプル間のｆの推定の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１の受信装置の構成例を示す図である。 図６は、実施の形態１のタップ更新手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態のデータおよびパイロットシンボルの構成の一例を示す図である。 図８は、係数の数Ｍの設定タイミングの一例を示す図である。 図９は、係数の数Ｍの設定タイミングの一例を示す図である。 図１０は、パイロットシンボルを用いた場合のタップ更新処理方法の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２のタップ更新処理方法の一例を示す図である。 図１２は、復調データシンボルを用いて反復して推定を行なう場合のタップ更新処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、反復して推定を行なう場合の実施の形態３のタップ更新処理手順の一例を示す図である。

以下に、本発明にかかる受信装置および復調方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、本発明にかかる送信装置の実施の形態１の機能構成例を示す図である。図１に示すように、本発明にかかる送信装置は、送信する情報ビットをＰＳＫ（Phase Shift Keying）やＱＡＭ（Quadrature Amplitude Modulation）等の変調方式に基づいてシンボルマッピングするシンボルエンコーダ１と、送信アンテナ２と、で構成される。本発明にかかる送信装置は、従来の送信装置と同様である。なお、送信装置が送信する送信信号に適用する変調方式は、ＰＳＫ、ＱＡＭに限らずどのような変調方式を用いてもよい。

Ｑを２のべき乗の整数とし、送信装置のシンボルエンコーダ１は、ｌｏｇ₂Ｑビットの情報ビットをＱ個の信号点の１点にマッピングし、送信アンテナ２へ出力する。送信アンテナ２は、マッピングされた信号（シンボル）を無線信号として送信する。

以下、本実施の形態の動作を説明する。まず、時刻（１シンボル時間ごとに離散化した時刻）ｋに送信された情報ビットをｂ_k＝［ｂ_k,1，ｂ_k,2，…，ｂ_k,lQ］（ｌＱ＝ｌｏｇ₂Ｑ）とし、シンボルエンコーダ１から出力されるシンボルをｓ_kとする。また、本実施の形態の説明で用いる記号を以下に示す。
Ｔ_s：シンボル時間（秒）
Ｍ：級数展開パラメータ（級数展開の項の数）
Ｎ_OS：１シンボル時間のオ−バサンプル数
Ｎ_T：パイロットシンボル数
Ｌ_FB：推定する伝送路タップ数
Ｌ：伝送路におけるマルチパスの数
Ｎ：級数展開を行う範囲
Ｎ_MEM：復調中に推定を行う際に必要なシンボル数
［Ａ］_i,j：行列Ａの（ｉ，ｊ）要素

なお、Ｄｉａｇ（ａ）は、対角成分をベクトルａとする、対角行列（対角成分以外の成分は０）を表すこととする。

図２は、本実施の形態のデータおよびパイロットシンボルの構成の一例を示す図である。ｓ₀からｓ_NT-1は、既知のビットパターンを送信するためのパイロットシンボルであり、ｓ_NTからｓ_N-1は、データシンボルである。なお、図２の構成例は一例であり、パイロットシンボルの数やデータシンボルの数、パイロットシンボルの配置はこれに限らず、Ｎ_T個のパイロットシンボルが、所定の数のデータシンボルの前または後ろに挿入されている構成であればどのような構成としてもよい。Ａ^Tは行列Ａの転置を示す。

ここで、級数展開について説明する。関数ｆ（ｔ）を、Ｍ個の係数ｇ_i（ｉ＝１，２，…，Ｍ−１）および級数θ_i（ｔ）を用いて級数展開すると、以下の式（１）のようになる。

級数展開に用いる関数の例としては、テイラー関数やフーリエ関数などがある。たとえばテイラー関数を用いる場合、θ_i（ｔ）＝ｔⁱとなる。図３は、テイラー級数展開を用いた関数推定の一例を示す図である。図３は、Ｍ＝３とした場合の例を示しており、ｔについての０次関数（定数）、１次関数、２次関数のそれぞれの和としてｆ（ｔ）を近似する概念を示している。

ここで、関数ｆ（ｔ）を、ｔの異なるＮ点でサンプリングした（Ｎサンプルの）結果をｆ（太字）＝［ｆ_N-1，ｆ_N-2，…，ｆ₀］^Tとすると、ｆ（太字）の級数展開は、以下の式（２）のように表すことができる。

なお、上記式（２）では、サンプリングされたθ_i（ｔ）を、ｃ_0:N-1,i＝［ｃ_N-1,i，ｃ_N-2,i，…，ｃ_0,i］^Tとして示している。

Ｎサンプルのｆ（太字）の要素を推定する場合、Ｎ個の要素を推定することになる。これに対し、級数展開を用いると、θ_i（ｔ）は既知であるため、係数ｇ₀〜ｇ_M-1を推定すればよいため、推定対象の要素の数をＮ個からＭ（Ｍ＜Ｎ）個に減らすことができる。したがって、推定精度を向上させることができる。

図４は、±５サンプル間のｆ（太字）の推定の一例を示す図である。図４では、ｆ（太字）をｎ＝−５からｎ＝＋５の１０点を推定する際、級数展開（２次までの展開とする）を用いると、ｇ₀，ｇ₁，ｇ₂の３つの係数の推定を行えばよいことを示している。

つぎに、図１で説明した送信装置から送信された送信信号を受信する受信装置について説明する。送信装置が送信した送信信号ｓ（ｔ）には、受信装置で受信される際、時間変動する周波数選択性伝送路によって振幅と位相に乱れが生じる。この振幅と位相に乱れが生じた受信信号ｙ（ｔ）は、周知の伝送路モデルを用いて以下の式（３）のように表すことができる。なお、ここでは伝送路（パス）数をＬとし、ｈ_l（ｔ）はｌ番目の伝送路の伝送路モデルを表す。

上記式（３）に示した受信信号ｙ（ｔ）は以下の式（４）に示すよう級数展開を用いて推定することができる。

受信装置での同期処理でサンプルタイミングにτ_D秒のずれが生じた場合、サンプル処理後の受信信号ｙ_k［ｍ］は、以下の式（５）で定義する。なお、サンプル処理では、１シンボル時間をＮ_OS分割した時間間隔でサンプリングを行うこととする。また、ｍは、シンボル内のサンプル番号を表す。

つぎに、受信装置での伝送路推定について説明する。以上で述べた級数分解を用いた判定帰還により伝送路推定を行う受信装置の動作を説明する。図５は、本実施の形態の受信装置の構成例を示す図である。図５では、受信装置のうち、伝送路推定に関連する部分を示しており、従来の受信装置の構成と同様である。図５に示すように、本実施の形態の受信装置は、遅延器１１−１〜１１−（Ｌ_FF−１）と、乗算器１２−１〜１２−Ｌ_FFと、加算器１３と、遅延器１４−１〜１４−Ｌ_FBと、乗算器１５−１〜１５−Ｌ_FBと、加算器１６と、加算器１７と、Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ（判定部）１８と、を備える。

遅延器１１−１〜１１−（Ｌ_FF−１）と、乗算器１２−１〜１２−Ｌ_FFと、加算器１３と、はタイミングずれを吸収するための前置フィルタ（ＦＦＦ：Feedforward Filter）２０を構成する。Ｌ_FFは、ＦＦＦ２０のタップ数である。遅延器１１−１〜１１−（Ｌ_FF−１）は、入力された受信信号に対してそれぞれ異なる遅延を与える。乗算器１２−ｊ（ｊ＝２〜Ｌ_FF）は、それぞれに設定されたタップｆ^FF _jを、遅延器１１−（ｊ−１）の出力に乗算する。なお、乗算器１２−１は、遅延を与えない受信信号に設定されたタップＦＦＦ２０₀を乗算する。そして、加算器１３は、乗算器１２−１〜１２−Ｌ_FFの乗算結果を加算し、加算器１７へ出力する。

加算器１７は、加算器１３の加算結果と、加算器１６の加算結果を加算して、Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ（判定部）１８へ出力する。Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ１８は、入力された信号に基づいてシンボル判定を行い、シンボル判定結果を遅延器１４−１へ出力し、また、判定処理の終了時には、判定したシンボルｓ_kを出力する。

また、遅延器１４−１〜１４−Ｌ_FBと、乗算器１５−１〜１５−Ｌ_FBと、加算器１６と、は判定帰還型フィルタ（ＦＢＦ：Feedback Filter）２１を構成する。遅延器１４−１〜１４−Ｌ_FBは、Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ１８から入力された判定結果に対してそれぞれ異なる遅延を与える。乗算器１５−ｊ（ｊ＝１〜Ｌ_FB）は、それぞれに設定されたタップＦＢＦ２１_jを、遅延器１１−ｊの出力に乗算する。そして、加算器１６は、乗算器１２−１〜１２−Ｌ_FFの乗算結果を加算し、加算器１７へ出力する。

つぎに、本実施の形態の級数分解を用いたタップ更新処理について説明する。上記の図５に示した受信装置の加算器１７の出力（ＦＦＦ２０の出力とＦＢＦ２１の出力との和）は、以下の式（６）で表すことができる。

本実施の形態では、ｆ^FF _jおよびｆ^FB _jをパイロットシンボルを用いて推定するが、この際、ＦＢＦ２１_jを係数（級数展開の係数）を用いて推定する。パイロットシンボルを以下の式（７）に示すように定義し、受信信号行列を以下の式（８）のように定義する。なお、この例では、パイロットシンボルがデータフレームの前に配置されるとする。

ＦＦＦ２０とＦＢＦ２１の各々のタップの値の更新は個別に行う。ここで、行列Ａを以下の式（９）に示すように定義する。行列Ａのサイズは、（Ｎ_T−Ｌ_FB）×（Ｌ_FF＋Ｌ_FB・Ｍ）である。なお、Ｃ_x:x+m＝［ｃ_x:x+m,0，ｃ_x:x+m,1，…，ｃ_x:x+m,M-1］，Ｓ^D _x:x+m＝Ｄｉａｇ｛ｓ_x:x+m｝とする。

また、希望信号と等化器用タップの関係を以下の式（１０）のように定義する。ベクトルｔは、ＦＦＦ２０用のタップを示すベクトルｆ（太字）_FFとＦＢＦ２１のタップｆ^FB _jを級数展開した係数のベクトルをｇ（太字）_jとするとき、以下の式（１１）で定義するベクトルである。

ベクトルｔの推定値は、以下の式（１２）に従って求めることができる。

上記のベクトルｔの推定値を求めることにより得られるＦＦＴ用タップのベクトルの推定値ｆ（ハット）_FFを受信装置の乗算器１２−１〜１２−Ｌ_FFにそれぞれ設定したとすると、ＦＦＦ２０の出力信号ベクトルｚ（太字）は、以下の式（１３）で表すことができる。

そして、式（１３）で示したＦＦＦ２０の出力信号を用いてＦＢＦ２１のタップの係数（級数展開した係数）の推定を行う。ここで、行列Ｂを以下の式（１４）のように定義する。

行列Ｂのサイズは、（Ｎ_T−Ｌ_FB）×（Ｍ・（Ｌ_FB＋１））である。ＦＦＦ２０の出力信号とＦＢＦ２１の係数との間では、以下の式（１５）に示すような関係が成り立つ。なお、ｇ（太字）_0:LFBの定義は以下の式（１６）に示す。

ｇ（太字）_0:LFBの推定値は、以下の式（１７）に従って求めることができる。

ここで、ＦＦＦ２０の出力を以下の式（１８）のように定義し、シンボル系列ｓ_k:k-LFB＝［ｓ_k，ｓ_k-1，…，ｓ_k-LFB］^Tとすると、復調（ｓ_kの推定）は、以下の式（１９）に従って行うことができる。

ここでは、ＦＢＦ２１用のタップのｍ番目の要素を以下の式（２０）で表すこととする。ＦＢＦ２１用のタップの各要素はサンプル毎に更新する。なお、ｃ^T _k-m＝［ｃ_k-m,0，ｃ_k-m,1，…，ｃ_k-m,M-1］^Tである。

上記式（１２）および上記式（１７）を用いたＦＦＦ２０のタップおよび係数の推定は、反復して行うことができる。本実施の形態では、反復してこれらの推定を行うこととする。図６は、本実施の形態のタップ更新手順の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、以下のタップ更新手順をＤｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ１８が実施することとするが、これに限らず、タップ更新手段を別途備え、同様の処理を行うようにしてもよい。

まず、Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ１８は、初期設定として、ＦＦＦ２０タップとＦＢＦ２１の係数（タップ値を級数展開した係数）とを以下の式（２２）に従って初期化し、その結果に基づいて、式（２３）に従ってＦＦＦ２０の出力信号を求める（ステップＳ１１）。なお、ｍ番目に更新された係数およびタップは以下の式（２１）に示すように表すこととする。

式（２３）で求めた結果を用いて、以下の式（２４）に従って係数を求める（ステップＳ１２）。

カウンタ（ｉ）の初期化（ｉ＝０とする）を行う（ステップＳ１３）。以下の式（２５）に従って受信信号の推定値を求める（ステップＳ１３）。

受信信号の推定値を用いて、以下の式（２６）を計算し、計算結果に基づいてＦＦＦ２０のタップと係数の更新を行う（ステップＳ１４）。

以下の式（２７）に従ってＦＦＦ２０の出力信号を求める（ステップＳ１６）。

以下の式（２８）に従ってＦＢＦ２１の係数を更新し、更新した係数に対応するタップ値に更新する（ステップＳ１７）。

カウンタをインクリメントする（ｉ＝ｉ＋１：ステップＳ１８）。カウンタｉが設定した反復回数Ｎ_MAXより大きいか否かを判断する（ステップＳ１９）。ｉがＮ_MAXより大きい場合（ステップＳ１９ Ｙｅｓ）は処理を終了し、ｉがＮ_MAX以下である場合（ステップＳ１９ Ｎｏ）は、ステップＳ１４に戻る。

以上のタップ更新処理をパイロットシンボル区間で実施し、その後のデータシンボル区間では、タップ更新処理によって更新されたタップを用いて復調を行なう。なお、タップ更新処理での反復回数（Ｎ_MAX）を増やすことにより伝送路推定精度を向上させることができる。

なお、以上の説明では、簡略化のため、図２に示したフレーム構成を前提としたが、これに限らず、データシンボル区間の間にパイロットシンボル区間が挿入されるようなフレーム構成としてもよい。図７は、データシンボル区間の間にパイロットシンボル区間が挿入されるフレームの構成例を示す図である。このようにデータシンボル区間の間にパイロットシンボル区間が挿入されるようなフレーム構成の場合には、パイロットシンボル区間で上記のタップ更新処理を実施し、データシンボル区間では設定された係数で復調を行なうようにすればよい。

また、級数展開の係数の数Ｍは、適応的または非適応的に設定することができる。適応的に設定する場合、たとえば、パイロット区間（パイロットブロック）で受信信号推定誤差やチャネル推定誤差を求め、それらの誤差に基づいてＭを設定してもよい。また、データシンボル区間（データシンボルブロック）で受信信号推定誤差やチャネル推定誤差等を求め、それらの誤差に基づいてＭを設定してもよい。また、たとえば、あらかじめ最大ドップラ周波数が解るなどには、最大ドップラ周波数に基づいて非適応的に適切なＭの値を設定しておいてもよい。また、あらかじめＭの値を設定しておき、その後必要に応じて、上述の適応的な設定を行なうようにしてもよい。

図８および図９は、係数の数Ｍの設定タイミングの一例を示す図である。図８は、パイロットシンボルブロックでＭを設定する例を示しており、図９は、パイロットシンボルブロックとデータシンボルブロックの両方でＭを設定する例を示している。なお、データシンボルブロックでＭを変更した場合には、パイロットシンボルブロックで行なったタップ更新処理をそのパイロットシンボルブロックでの受信信号を用いて、再度実施し、タップを更新するようにしてもよい。

以上のように、本実施の形態では、ＦＦＦ２０とＦＢＦ２１の両方を用いて受信処理を行う場合に、パイロットシンボルに対応する受信信号に基づいて、ＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１のタップを級数展開した係数とを求め、級数展開した係数に基づいてＦＢＦ２１のタップを求めるようにした。そのため、伝送路が時間変動する場合にも伝送路を高精度にかつ効率的に推定することができる。また、ＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１のタップを級数展開した係数とを反復して行なうことにより、より精度よく伝送路を推定することができる。

実施の形態２．
つぎに、本発明にかかる実施の形態２のタップ更新方法について説明する。本実施の形態の通信システムの構成は実施の形態１と同様である。また、本実施の形態の送信装置および受信装置の構成は実施の形態１と同様である。

実施の形態１では、パイロットシンボルを用いてタップ更新処理を行った。図１０は、パイロットシンボルを用いた場合のタップ更新処理方法の一例を示す図である。一方、パイロットシンボルに限らず、データシンボルの復調結果（復調データシンボル）を用いて同様にタップ更新を行なうことができる。この場合、タップの更新タイミングがパイロットシンボル区間に限定されないため、頻繁にタップを更新することができ、高速変動する伝送路の追尾能力を実施の形態１に比べさらに向上できる。したがって、本実施の形態では、パイロットシンボルと復調データの両方を用いてタップ更新処理を実施する。

図１１は、本実施の形態のタップ更新処理方法の一例を示す図である。復調データを用いる場合、実施の形態１で示した式（９）および式（１４）では、パイロットシンボルの変わりに復調データシンボル（復調されたデータシンボル）を用いて、行列Ａおよび行列Ｂを求めることになる。

以下、復調データシンボルを用いて、ＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１のタップの級数展開の係数とを推定する処理（タップ更新処理）手順の一例を説明する。基本的な処理は、パイロットシンボルの代わりに復調データシンボルを用いる以外は、実施の形態１で説明したパイロットシンボルを用いた場合と同様である。パイロットシンボルを用いた場合と異なる点を中心に説明する。

時刻ｋで推定を開始する。推定用メモリの長さ（シンボル数）Ｎ_MEMは以下の式（２９）で示すように設定する。このとき、受信信号行列Ｙ_kを以下の式（３０）に示すように定義する。

時刻ｋまでの復調結果をｓ（ハット）_kとし、実施の形態１で示した式（９）の替わりに、行列Ａを以下の式（３１）に示すように定義する。

なお、行列ＡのサイズはＮ_MEM×（Ｌ_FF＋Ｌ_FB・Ｍ）である。ＦＦＦ２０のタップの更新は以下の式（３２）に従って行う。

上記の式（３２）に従って求めたＦＦＦ２０のタップｆ（ハット）_k,FFをＦＦＦ２０に設定し、ＦＦＦ２０の出力信号を以下の式（３３）に示すように定義する。

そして、ＦＦＦ２０の出力信号を用いて以下のようにＦＢＦ２１の係数（級数展開の係数）の推定を行なう。ここで、行列Ｂ_kを以下の式（３４）で示すように定義する。

行列Ｂ_kのサイズは、Ｎ_MEM×（Ｍ・（Ｌ_FB＋１））である。そして、ＦＦＦ２０の出力信号とＦＢＦ２１の係数との間には、以下の式（３５）に示す関係が成り立つ。

係数ｇ_0,LFBの推定値ｇ（ハット）_0,LFBは、以下の式（３６）に従って求めることができる。

以上の手順により、復調データシンボルを用いてＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数との更新を行なうことができるが、パイロットシンボルを用いた場合と同様に、反復して推定を行なうこともできる。

図１２は、復調データシンボルを用いて反復して推定を行なう場合のタップ更新処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２に示すように、反復して推定を行なう場合、まず、以下の式（３７）に示すようにＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数との初期化を行い、初期化された値に基づいて以下の式（３８）に従ってＦＦＦ２０の出力を求める（ステップＳ２１）。

以下の式（３９）に従って、ＦＢＦ２１の係数を求める（ステップＳ２２）。

カウンタｉの初期化（ｉ＝０）を行なう（ステップＳ２３）。以下の式（４０）に基づいて、受信信号の推定値を求める（ステップＳ２４）。

受信信号の推定値を用いて、以下の式（４１）に従ってＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数との推定値を求め、推定値に対応してＦＦＦ２０のタップを設定する（ステップＳ２５）。

ステップＳ２５の推定値に基づいて、以下の式（４２）に従ってＦＦＦ２０の出力を求める（ステップＳ２６）。

以下の式（４３）に従って、ＦＢＦ２１の係数の推定値を求め推定値に対応してＦＢＦ２１のタップを設定する（ステップＳ２７）。

カウンタｉをインクリメントする（ｉ＝ｉ＋１：ステップＳ２８）。カウンタｉが設定した反復回数Ｎ_MAXより大きいか否かを判断する（ステップＳ２９）。ｉがＮ_MAXより大きい場合（ステップＳ２９ Ｙｅｓ）は処理を終了し、ｉがＮ_MAX以下である場合（ステップＳ２９ Ｎｏ）は、ステップＳ２４に戻る。データシンボルを用いたタップの更新処理は実施の形態１と同様である。

このように、本実施の形態では、データシンボルを復調した復調データシンボルを用いて実施の形態１と同様にＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１のタップを更新するようにした。そのため、実施の形態１に比べ、タップの更新頻度を向上させることができ伝送路の時間変更への適応能力が増し、さらに伝送路推定精度が向上する。また、パイロットシンボルと復調データシンボルを用いて、上記の実施の形態の様にタップ更新および復調を行う事も可能である。

実施の形態３．
つぎに、本発明にかかる実施の形態３のタップ更新方法について説明する。本実施の形態の通信システムの構成は実施の形態１と同様である。また、本実施の形態の送信装置の構成は実施の形態１と同様であるが、受信装置は、最尤系列推定器（ＭＬＳＥ：Maximum Likelihood Sequence Estimator）を用いた伝送路推定を行なうとする。

ＭＬＳＥでは、各系列仮定に対してそれぞれＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数（タップの級数展開の係数）を推定することができる。ｓ₀からｓ_N-1のＮ個のデータシンボル（Ｎシンボル）についてＭＬＳＥによる推定を行う場合、Ｑ^Nの仮定が存在する。Ｎシンボル分の受信信号行列Ｙ_N-1を以下の式（４４）に示すように定義する。

系列仮定ｉのＮシンボルの推定をｓ（ハット）₀｛ｉ｝，…，ｓ（ハット）_N-1｛ｉ｝とするとき、実施の形態１で示した式（９）の替わりに行列Ａ_N-1｛ｉ｝を以下の式（４５）に示すように定義する。なお、ここでは簡略化のため、ｓ（ハット）_-1からｓ（ハット）_-LFB+1はパイロットシンボル等とし、既知とする。

行列Ａ_N-1｛ｉ｝のサイズはＮ×（Ｌ_FF＋Ｌ_FB・Ｍ）である。ＦＦＦ２０のタップの更新は以下のように行なうことができる。まず、ＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数の推定値を以下の式（４６）で示すように定義する。

以下の式（４７）に従って、ｔ（ハット）_N-1｛ｉ｝を求める。

式（４７）に従って求められるＦＦＦ２０のタップｆ（ハット）_N-1,FF｛ｉ｝をＦＦＦ２０に設定し、ＦＦＦ２０の出力信号を以下の式（４８）に示すように定義する。

上記のＦＦＦ２０の出力信号を用いてＦＢＦ２１の係数の推定を行なう。まず、行列Ｂ_kを以下の式（４９）に示すように定義する。

行列Ｂ_kのサイズは、Ｎ×（Ｍ・（Ｌ_FB＋１））である。ＦＦＦ２０の出力信号と、ＦＢＦ２１の係数との間には、以下の式（５０）に示す関係が成り立つ。

係数ｇ_N-1,0:LFBの推定値ｇ（ハット）_N-1,0:LFBを以下の式（５１）に示すように定義する。

ｇ（ハット）_N-1,0:LFBは以下の式（５２）に基づいて求めることができる。

仮定ｉにおけるシンボル系列をｓ（ハット）_k:k-LFBを以下の式（５３）に示すように定義する。最尤仮定は以下の式（５４）に基づいて行なう。

ＦＢＦ２１のタップのｍ番目の要素は、以下の式（５５）のように表すことができる。

以上のように、ＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１のタップの推定値を求めることができる。なお、実施の形態１、実施の形態２と同様に反復して推定を行なうようにしてもよい。

図１３は、反復して推定を行なう場合の本実施の形態のタップ更新処理手順の一例を示す図である。まず、仮定の番号を示すｊを初期化（ｊ＝０）する（ステップＳ３１）。以下の式（５６）に示すようにＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数の初期化を行う（ステップＳ３２）。

初期化の値に基づいてＦＦＦ２０の出力信号を以下の式（５７）に従って求める（ステップＳ３３）。

ＦＢＦ２１の係数を以下の式（５８）に従って求める（ステップＳ３４）。

カウンタｉの初期化を行なう（ｉ＝０：ステップＳ３５）。受信信号の推定値を以下の式（５９）に従って求める（ステップＳ３６）。

受信信号の推定値に基づいてＦＦＦ２０のタップとＦＢＦ２１の係数の推定値を以下の式（６０）に基づいて求める。ＦＦＦ２０のタップを推定値に更新する（ステップＳ３７）。

ＦＦＦ２０の出力信号を以下の式（６１）に従って求める（ステップＳ３８）。

ＦＢＦ２１の係数の推定値を以下の式（６２）に従って求める（ステップＳ３９）。

カウンタｉをインクリメントする（ｉ＝ｉ＋１：ステップＳ４０）。カウンタｉが設定した反復回数Ｎ_MAXより大きいか否かを判断する（ステップＳ４１）。ｉがＮ_MAX以下である場合（ステップＳ４１ Ｎｏ）は、ステップＳ３６に戻る。

ｉがＮ_MAXより大きい場合（ステップＳ４１ Ｙｅｓ）は、以下の式（６３）に従って、ＦＢＦ２１のタップを更新し、仮定ｊにおける推定誤差を以下の式（６４）に従って計算する（ステップＳ４２）。

ｊをインクリメントする（ｊ＝ｊ＋１：ステップＳ４３）。

ｊ≧Ｑ^Nであるか否かを判断する（ステップＳ４４）。ｊ≧Ｑ^Nである場合（ステップＳ４４ Ｙｅｓ）、以下の式（６５）に従って、推定誤差の一番小さい仮定ｊ（ハット）を選択し、そのｊに対応するタップにＦＦＦ２０およびＦＢＦ２１を設定し、ｊに対応する系列を復調結果とする（ステップＳ４５）。ｊ≧Ｑ^Nでない場合（ステップＳ４４ Ｎｏ）、ステップＳ３２に戻る。

このように、仮定する全ての系列に対し反復推定を行うことにより、データ復調と伝送路推定を同時に行うことができる。また、系列毎に伝送路推定を行うため推定精度も向上する。

一例として、送信信号がＢＰＳＫであり、送信信号ｓ_kが以下の式（６６）で表すことができるとする。Ｎ＝５とし５シンボルの推定を行なう場合、可能な系列の数は２⁵＝３２通り存在する。また、送信信号が６４ＱＡＭの場合にＮ＝５とすると、可能な系列の数は６４⁵＝１０７３７４１８２４通り存在する。このようにＮまたはＱの値が大きくなると、ＭＬＳＥでは多くの演算量を必要とする。演算量を削減するために、演算量を低下させたアルゴリズムを用いてもよい。たとえば「H．Kubo，K．Murakami and T．Fujino，“Adaptive maximum−likelihood sequence estimation by means of combining equalization and decoding in fading channels”，IEEE J．Select．Areas of Commun．，vol．13，no．1，pp．102−109，Jan．1995．」には、低演算量でＭＬＳＥに近い誤り率特性となる復調手法が開示されている。この文献に示されているようなアルゴリズムを用いて、ＦＢＦ２１のタップを級数展開した係数を導入することにより本実施の形態のタップ更新処理を行うようにしてもよい。

また、公知の技術であるLeast Mean Square等の逐次形推定アルゴリズム等を用いてＦＦＦ２０タップとＦＢＦ２１の級数展開の係数との更新処理を行うようにしてもよい。

このように、本実施の形態では、ＭＬＳＥを用いた復調を行なう場合に、ＦＢＦ２１のタップを、級数展開した係数を用いて推定するようにした。そのため、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに推定精度を向上させることができる。

以上のように、本発明にかかる受信装置および復調方法は、受信信号に基づいて無線伝送路を推定する受信装置に有用であり、特に、前置フィルタと判定帰還型フィルタとを用いる受信装置に適している。

１ シンボルエンコーダ
２ 送信アンテナ
１１−１〜１１−（Ｌ_FF−１），１４−１〜１４−Ｌ_FB 遅延器
１２−１〜１２−Ｌ_FF，１５−１〜１５−Ｌ_FB 乗算器
１３，１６，１７ 加算器
１８ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｅｒ
２０ ＦＦＦ
２１ ＦＢＦ

Claims (11)

1. 受信信号の復調を行なう受信装置であって、
   受信信号に対してそれぞれ遅延時間が異なるように設定されたＮ個（Ｎは１以上の整数）のタップを用い、タップごとにタップ係数を乗算し、タップごとの乗算後の信号を加算して加算信号として出力する前置フィルタと、
   前記加算信号と自身の処理結果とに基づく判定結果に対してそれぞれ遅延時間が異なるように設定されたＬ個（Ｌは１以上の整数）のタップを用い、タップごとにタップ係数を乗算し、タップごとの乗算後の信号を加算して自身の処理結果とする判定帰還型フィルタと、
   前記受信信号と前記受信信号に対応する送信シンボルとに基づいて、前記前置フィルタのタップ係数を算出し、また、求めたタップ係数と前記受信信号と前記受信信号に対応する送信シンボルとに基づいて、Ｌ個のタップごとの前記判定帰還型フィルタのタップ係数をそれぞれ所定の次数で級数展開した際の係数である級数展開係数を求め、前記級数展開係数に基づいて前記判定帰還型フィルタのタップ係数を算出するタップ更新手段と、
   前記加算信号と前記判定帰還型フィルタの処理結果とに基づいて、シンボル判定を行なう手段と、
   を備えることを特徴とする受信装置。
2. 前記受信信号を、既知シンボルを格納した信号とし、前記送信シンボルを既知シンボルとする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の受信装置。
3. 前記受信信号を、データシンボルを格納した信号とし、前記送信シンボルを前記シンボル判定の結果とする、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の受信装置。
4. 最尤系列推定による復調を行なうこととし、
   前記タップ更新手段は、仮定する系列ごとに、前記前置フィルタおよび前記判定帰還型フィルタのタップ係数を算出し、系列ごとの前記算出結果に基づいて最尤系列推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の受信装置。
5. 前記前置フィルタおよび前記判定帰還型フィルタのタップ係数の算出を反復して行なう、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の受信装置。
6. 前記所定の次数を、既知シンボルを格納した既知信号に基づいて求めた受信信号の推定誤差または伝送路推定誤差に基づいて設定する、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の受信装置。
7. 前記所定の次数を、前記受信信号の最大ドップラ周波数に基づいてあらかじめ設定する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の受信装置。
8. 前記級数展開をテイラー展開とする、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の受信装置。
9. 前記受信信号をＢＰＳＫ変調された信号とする、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の受信装置。
10. 前記受信信号をＱＡＭ変調された信号とする、
    ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の受信装置。
11. 受信信号の復調を行なう受信装置における復調方法であって、
    前記受信信号に対してそれぞれ遅延時間が異なるように設定されたＮ個（Ｎは１以上の整数）のタップを用い、タップごとにタップ係数を乗算し、タップごとの乗算後の信号を加算して加算信号として出力する前置ステップと、
    前記加算信号と自身の処理結果とに基づく判定結果に対してそれぞれ遅延時間が異なるように設定されたＬ個（Ｌは１以上の整数）のタップを用い、タップごとにタップ係数を乗算し、タップごとの乗算後の信号を加算して自身の処理結果とする判定帰還ステップと、
    前記受信信号と前記受信信号に対応する送信シンボルとに基づいて、前記前置フィルタのタップ係数を算出し、また、求めたタップ係数と前記受信信号と前記受信信号に対応する送信シンボルとに基づいて、Ｌ個のタップごとの前記判定帰還型フィルタのタップ係数をそれぞれ所定の次数で級数展開した際の係数である級数展開係数を求め、前記級数展開係数に基づいて前記判定帰還型フィルタのタップ係数を算出するタップ更新ステップと、
    前記加算信号と前記判定帰還型フィルタの処理結果とに基づいて、シンボル判定を行なうシンボル判定ステップと、
    を含むことを特徴とする復調方法。

Images