JPH07221804A - Maximum likelihood sequence estimate device - Google Patents
Maximum likelihood sequence estimate deviceInfo
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- JPH07221804A JPH07221804A JP6011740A JP1174094A JPH07221804A JP H07221804 A JPH07221804 A JP H07221804A JP 6011740 A JP6011740 A JP 6011740A JP 1174094 A JP1174094 A JP 1174094A JP H07221804 A JPH07221804 A JP H07221804A
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- Dc Digital Transmission (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、適応型最尤系列推定
器、特に、ディジタル移動無線通信端末等の通信機器に
内蔵する、適応型最尤系列推定器の性能の向上に関する
ものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an adaptive maximum likelihood sequence estimator, and more particularly to improving the performance of the adaptive maximum likelihood sequence estimator incorporated in a communication device such as a digital mobile radio communication terminal.
【0002】[0002]
【従来の技術】ディジタル移動通信を行う場合、その通
信媒体である電磁波の伝搬路において、電磁波は、複数
回の反射、回折、散乱現象を起こし、いわゆる多重波が
発生するため、受信側では、受信波の波形に波形歪が発
生してしまい、伝搬特性が大きく劣化することになる。
また、伝搬路の特性は、移動局の変動(例えば、高速で
の移動等)に伴い、非常に速く、かつ、不規則に変動す
るものである。2. Description of the Related Art When digital mobile communication is performed, electromagnetic waves cause reflection, diffraction, and scattering phenomena a plurality of times in a propagation path of electromagnetic waves, which is a communication medium, and so-called multiple waves are generated. Waveform distortion occurs in the waveform of the received wave, and the propagation characteristics are greatly deteriorated.
Further, the characteristics of the propagation path fluctuate very rapidly and irregularly as the mobile station changes (for example, moves at high speed).
【0003】このような伝搬特性の劣化対策の1つとし
て、適応等化器の適用が提案されている。Application of an adaptive equalizer has been proposed as one of the measures against the deterioration of the propagation characteristics.
【0004】移動体通信用の適応等化器としては、例え
ば、適応型最尤系列推定器が提案されている。As an adaptive equalizer for mobile communication, for example, an adaptive maximum likelihood sequence estimator has been proposed.
【0005】さて、日本および北米のTIAデジタルセ
ルラ方式において、変調方式として採用されている、
「π/4シフトQPSK」では、符号化した音声データ
を、S/P(Serial to Parallel)変換器で、2ビット
の並列データに変換処理した後、差動符号化処理を行な
う。Now, in the TIA digital cellular system of Japan and North America, it is adopted as a modulation system,
In "π / 4 shift QPSK", encoded audio data is converted into 2-bit parallel data by an S / P (Serial to Parallel) converter, and then differential encoding is performed.
【0006】2ビットの符号は、(0,0)、(0,
1)、(1,0)、(1,1)の4つの状態をとるの
で、その各々を位相変化(±π/4、±3π/4)に対
応させる。また、位相平面に符号をマッピングしたもの
を、複素シンボルと称する。The 2-bit code is (0,0), (0,
Since the four states of 1), (1,0), and (1,1) are taken, each of them is associated with a phase change (± π / 4, ± 3π / 4). In addition, a code mapped on the phase plane is called a complex symbol.
【0007】すなわち、送信データには、(0,0)、
(0,1)、(1,0)、(1,1)の4つの状態が考
えられ、送信データを所定期間観察したとき、状態遷移
は、この4つの状態の組合せになる。That is, the transmission data includes (0,0),
Four states of (0,1), (1,0), and (1,1) are considered, and when the transmission data is observed for a predetermined period, the state transition is a combination of these four states.
【0008】最尤系列推定器は、様々な伝搬路を経て劣
化した受信信号を、ある所定時間だけ蓄積し、送信符号
がとりうるすべての可能な状態遷移のうち、最も送信さ
れた可能性の高い符号系列を、受信信号から推定し、送
信データを復号する手段であり、例えば、CPU、RO
M、RAM、各種CMOS等によって実現できる。The maximum-likelihood sequence estimator accumulates a received signal deteriorated through various propagation paths for a predetermined time, and out of all possible state transitions that a transmission code can take, the most likely transmitted state transition is calculated. A means for estimating a high code sequence from a received signal and decoding the transmitted data, for example, CPU, RO
It can be realized by M, RAM, various CMOS and the like.
【0009】かかる最尤系列推定器では、効率的な推定
を行なうため、公知、公用の技術である「ビタビアルゴ
リズム」を使用して、所定の処理を行う。In such a maximum likelihood sequence estimator, in order to perform efficient estimation, a predetermined process is performed by using a "Viterbi algorithm" which is a publicly known and publicly known technique.
【0010】ビタビアルゴリズムを使用した最尤系列推
定器では、全てのとりうるパス(すなわち、状態の遷
移)について、尤度(送信系列と似ている度合いを示す
尺度である)の計算は行なわず、ある時刻に、各状態へ
とつながるパスの尤度を計算し、その状態にいたる最も
確からしい(最尤)パスのみを、次の時刻から考慮して
実行していく処理を行う。これにより、すべての経路に
ついての尤度を計算する必要がなくなり、演算量を大幅
に軽減できることになる。The maximum likelihood sequence estimator using the Viterbi algorithm does not calculate the likelihood (a measure indicating the degree of similarity to the transmission sequence) for all possible paths (that is, state transitions). , At a certain time, the likelihood of a path leading to each state is calculated, and only the most probable (maximum likelihood) path leading to that state is considered and executed from the next time. As a result, it is not necessary to calculate the likelihood for all the routes, and the amount of calculation can be greatly reduced.
【0011】1シンボル時間までの遅延波の影響(ビタ
ビアルゴリズムの伝搬路メモリ長Lが「1」)を考慮
し、図6の説明図を参照して、ビタビアルゴリズムを使
用した処理について説明する。なお、理解の容易化のた
め、ステップに分けて説明していく。Considering the influence of the delayed wave up to one symbol time (the propagation path memory length L of the Viterbi algorithm is "1"), the processing using the Viterbi algorithm will be described with reference to the explanatory view of FIG. In addition, in order to facilitate understanding, the explanation will be divided into steps.
【0012】「ステップ1」 まず、時刻(i−1)に
おける、ステート(0,0)のパスメトリック(図に示
すパスに従って遷移し、そのステートにいたった場合の
確からしさを意味する)S1に、時刻(i−1)におけ
るステート(0,0)から、時刻iにおけるステート
(0,0)へ遷移するパスの、ブランチメトリック(受
信信号と、当該パスの似ている度合いを表わす尺度であ
る)を加算し、この値をA1とする。[Step 1] First, at time (i-1), the path metric of state (0, 0) (meaning the certainty when a transition is made according to the path shown in the figure to reach that state) S1 is performed. , A branch metric of a path transiting from the state (0,0) at the time (i-1) to the state (0,0) at the time i (a scale indicating the degree of similarity between the received signal and the path). ) Is added and this value is set to A1.
【0013】「ステップ2」 次に、時刻(i−1)に
おけるステート(0,1)のパスメトリックS2に、時
刻(i−1)におけるステート(0,1)から、時刻i
のステート(0,0)へ遷移するパスのブランチメトリ
ックを加算し、この値をA2とする。"Step 2" Next, in the path metric S2 of the state (0, 1) at the time (i-1), from the state (0, 1) at the time (i-1) to the time i.
The branch metric of the path transiting to the state (0, 0) is added, and this value is set to A2.
【0014】「ステップ3」 次に、時刻(i−1)に
おけるステート(1,0)のパスメトリックS3に、時
刻(i−1)におけるステート(1,0)から、時刻i
のステート(0,0)へ遷移するパスのブランチメトリ
ックを加算し、この値をA3とする。"Step 3" Next, in the path metric S3 of the state (1,0) at the time (i-1), from the state (1,0) at the time (i-1) to the time i.
The branch metric of the path transiting to the state (0, 0) is added, and this value is set to A3.
【0015】「ステップ4」 次に、時刻(i−1)に
おけるステート(1,1)のパスメトリックS4に、時
刻(i−1)におけるステート(1,1)から、時刻i
のステート(0,0)へ遷移するパスのブランチメトリ
ックを加算し、この値をA4とする。"Step 4" Next, in the path metric S4 of the state (1,1) at the time (i-1), from the state (1,1) at the time (i-1) to the time i.
The branch metric of the path transiting to the state (0, 0) is added, and this value is set to A4.
【0016】「ステップ5」 以上で求めた、A1、A
2、A3、A4を比較し、最も大きいものを、時刻iに
おけるステート(0,0)のパスメトリックとする。A
1、A2、A3、A4のうち、最も大きいものに対応し
たパスのみを残し、時刻(i+1)以降は、そのパスの
みを考慮すれば良い。この残されたパスを、「生き残り
パス」と称し、生き残りパスを生き残りパス情報とし
て、記憶手段に保持しておく。[Step 5] A1, A obtained in the above
2, A3 and A4 are compared, and the largest one is set as the path metric of the state (0, 0) at time i. A
Of the 1, A2, A3, and A4, only the path corresponding to the largest one is left, and after time (i + 1), only that path may be considered. This remaining path is referred to as a "survival path", and the surviving path is retained as survivor path information in the storage means.
【0017】「ステップ6」 上記ステップ1からステ
ップ5の処理を、時刻iにおける、残りのステート
(0,1)(1,0)(1,1)について、同様に繰り
返す。"Step 6" The above steps 1 to 5 are similarly repeated for the remaining states (0,1) (1,0) (1,1) at time i.
【0018】「ステップ7」 ビタビアルゴリズムを使
用した場合、伝搬路メモリ長(遅延波の影響が及ぶシン
ボル長である)をLとすると、「5×L」時間だけ過去
の時点で、生き残りパスは、1つのパスに集約されるこ
とがわかっている。そこで、時刻iにおける最尤パス
(時刻iにおけるステート数個の生き残りパスのうち、
時刻iにおけるパスメトリックが最大のパス)を、時刻
「5×L」だけさかのぼって、送信データを判定し、決
定する。[Step 7] In the case of using the Viterbi algorithm, if the propagation path memory length (which is the symbol length affected by the delay wave) is L, the surviving path is past by "5 × L" time. It is known to be aggregated into one path. Therefore, the maximum likelihood path at time i (of the surviving paths of the number of states at time i,
The path having the maximum path metric at time i) is traced back by time “5 × L” to determine and determine the transmission data.
【0019】次に、ディジタル移動通信に、ビタビアル
ゴリズムを使用した適応型最尤系列推定器を適用した場
合の、送信データを判定するときの尺度となる尤度の求
め方について、説明する。Next, how to obtain the likelihood, which is a measure for determining the transmission data, when the adaptive maximum likelihood sequence estimator using the Viterbi algorithm is applied to the digital mobile communication will be described.
【0020】伝搬路を、入力が、送信機からの送信信号
で、出力が、受信機における受信信号とする、「未知シ
ステム」と想定したとき、一般に、当該システムを、ト
ランスバーサル形のディジタルフィルタ(該フィルタ
は、例えば、タップ付遅延線と前記各タップ出力信号に
重みを与える、タップ係数を乗算する複数の乗算器と、
複数の乗算器の出力値を加算する加算器を有して構成さ
れる)で表すことができる。When the propagation path is assumed to be an "unknown system" in which the input is the transmission signal from the transmitter and the output is the reception signal at the receiver, the system is generally referred to as a transversal type digital filter. (The filter is, for example, a tapped delay line and a plurality of multipliers that multiply the tap output signals by weighting the tap output signals,
It is configured to have an adder that adds the output values of a plurality of multipliers).
【0021】伝搬路の特性を推定することは、いわば、
トランスバーサルフィルタのタップ係数を推定すること
であり、トランスバーサルフィルタのインパルス応答を
推定することである。かかる推定は、LMS(Least Me
an Square:最小二乗法)アルゴリズム等の適応アルゴ
リズムで実現できる。To estimate the characteristics of the propagation path is, so to speak,
Estimating the tap coefficient of the transversal filter, and estimating the impulse response of the transversal filter. This estimation is based on LMS (Least Me
an Square: Least squares method) and other adaptive algorithms.
【0022】このとき、受信信号のサンプル値rs
(i)は、次式のように、送信信号の変調ベクトルX
(i)と伝搬路のインパルス応答C(i)との積でモデ
ル化できる。At this time, the sampled value rs of the received signal
(I) is the modulation vector X of the transmission signal as
It can be modeled by the product of (i) and the impulse response C (i) of the propagation path.
【0023】[0023]
【数1】 [Equation 1]
【0024】[0024]
【数2】 [Equation 2]
【0025】[0025]
【数3】 [Equation 3]
【0026】ここで、ns(i)は、ノイズである。Here, n s (i) is noise.
【0027】hi(k)は伝搬路のインパルス応答であ
り、a(i)は、複素シンボルである。Hi (k) is the impulse response of the channel and a (i) is the complex symbol.
【0028】適応型の最尤系列推定器は、受信信号と、
モデル化した推定受信信号(送信信号と推定伝搬路イン
パルス応答の積で表現できる)との差分信号から、ブラ
ンチメトリックを算出する。The adaptive maximum likelihood sequence estimator comprises a received signal,
The branch metric is calculated from the difference signal between the modeled estimated received signal (which can be represented by the product of the transmitted signal and the estimated channel impulse response).
【0029】伝搬路の特性は、時々刻々変化するため、
送信データの判定と並行して、伝搬路の特性の推定を適
応的に行う必要がある。Since the characteristics of the propagation path change every moment,
In parallel with the determination of transmission data, it is necessary to adaptively estimate the characteristics of the propagation path.
【0030】以上の事項をふまえ、図2に示す、一般的
な適応型最尤系列推定器の構成図を参照して、適応型最
尤系列推定器の動作を説明する。本動作説明も、理解の
容易化のためステップにしたがって説明していく。Based on the above matters, the operation of the adaptive maximum likelihood sequence estimator will be described with reference to the configuration diagram of a general adaptive maximum likelihood sequence estimator shown in FIG. The description of this operation will also be given according to steps for easy understanding.
【0031】まず、受信信号が入力されることを想定
し、この時刻を時刻iとする。続いて、以下のステップ
に従って、時刻iの各ステートにつながる、生き残りパ
スを選択する。First, assuming that a received signal is input, this time is designated as time i. Then, the surviving path leading to each state at time i is selected according to the following steps.
【0032】「ステップ11」 まず、送信符号系列発
生を行う。"Step 11" First, a transmission code sequence is generated.
【0033】すなわち、状態推定器6で、時刻(i−
L)から、時刻iへの状態遷移に対応する符号系列を発
生する。符号系列は、先程述べた2ビットの信号の組合
せである。That is, in the state estimator 6, the time (i-
From L), a code sequence corresponding to the state transition to time i is generated. The code sequence is a combination of the 2-bit signals described above.
【0034】「ステップ12」 変調信号発生を行う。"Step 12" Modulation signal generation is performed.
【0035】すなわち、信号発生器7では、ステップ1
1で発生した符号に対応する、変調信号を生成する。That is, in the signal generator 7, step 1
A modulated signal corresponding to the code generated in 1 is generated.
【0036】「ステップ13」 推定受信信号生成を行
う。"Step 13" Estimated received signal generation is performed.
【0037】すなわち、トランスバーサルフィルタ8で
は、予め記憶している伝搬路特性の推定値と、ステップ
12で生成した変調信号の畳み込み積分を行ない、ステ
ップ12の変調信号が送信され、推定した特性を有する
伝搬路を伝搬して受信された場合の信号を、レプリカ
(推定受信信号)として生成する。That is, the transversal filter 8 performs the convolution integration of the estimated value of the propagation path characteristic stored in advance and the modulation signal generated in step 12, the modulation signal of step 12 is transmitted, and the estimated characteristic is calculated. A signal when the signal is propagated through the propagation path and is received is generated as a replica (estimated received signal).
【0038】「ステップ14」 減算器9では、受信信
号と、ステップ13で求めた推定受信信号との差分を求
め、誤差信号を算出する。"Step 14" The subtractor 9 obtains the difference between the received signal and the estimated received signal obtained in step 13, and calculates the error signal.
【0039】「ステップ15」 誤差信号を2乗し、負
の符号を付加した値を、ステップ11で設定したパス
の、ブランチメトリック(そのパスと受信信号の似てい
る度合いを示す尺度である)とする。"Step 15" The value obtained by squaring the error signal and adding a negative sign is the branch metric of the path set in step 11 (a measure showing the degree of similarity between the path and the received signal). And
【0040】「ステップ16」 既に記憶している、パ
ス始点のステートにおけるパスメトリックに、ステップ
15で求めた、パスのブランチメトリックを加算する。[Step 16] The branch metric of the path obtained in step 15 is added to the already stored path metric in the state of the path start point.
【0041】「ステップ17」 時刻iに、各ステート
につながる全てのパスについて、ステップ11からステ
ップ16までの処理を実行する。"Step 17" At time i, the processing from step 11 to step 16 is executed for all the paths connected to each state.
【0042】「ステップ18」 状態推定器6では、時
刻iの各ステートにつながるステート数個の尤度を比較
し、最大のものを各ステートにおけるパスメトリックと
し、最大の尤度を有するパスを、生き残りパスとする。
そのパスメトリックと、パスがどこからきたかという情
報を保持しておく。[Step 18] The state estimator 6 compares the likelihoods of several states connected to each state at time i, sets the maximum one as the path metric in each state, and determines the path having the maximum likelihood as The surviving path is used.
It holds the path metric and information about where the path came from.
【0043】「ステップ19」 時刻iの各ステートに
ついて、ステップ11からステップ18までの処理を実
行する。"Step 19" The processing from step 11 to step 18 is executed for each state at time i.
【0044】「ステップ20」 状態推定器6で、ステ
ート数個存在する生き残りパスのうち、時刻iの尤度が
最大となるパスを最尤パスとし、最尤パスを、生き残り
パスが1つのパスに集約するのに十分な、予め定めた時
間(判定遅延時間)だけ前にさかのぼり、送信データを
判定し、出力する。[Step 20] In the state estimator 6, among the surviving paths having several states, the path having the maximum likelihood at time i is the maximum likelihood path, and the maximum likelihood path is the path with one surviving path. The transmission data is judged and output by going back by a predetermined time (judgment delay time) sufficient to collect the data.
【0045】「ステップ21」 伝搬路特性推定回路1
0では、判定したデータの変調信号と、判定遅延時間だ
け過去の受信信号と判定したデータとから得られる誤差
信号とを使用して、適応アルゴリズムによって、伝搬路
特性の推定を行う。"Step 21" Propagation path estimation circuit 1
At 0, the propagation path characteristic is estimated by the adaptive algorithm using the modulated signal of the determined data and the error signal obtained from the data determined to be the reception signal past by the determination delay time.
【0046】実際には、適応アルゴリズムとして、前記
LMSアルゴリズムを使用した場合、次式にしたがっ
て、前記タップ係数を更新する。In practice, when the LMS algorithm is used as the adaptive algorithm, the tap coefficient is updated according to the following equation.
【0047】[0047]
【数4】 [Equation 4]
【0048】[0048]
【数5】 [Equation 5]
【0049】ここで、Xm(i)は、推定信号変調ベク
トル、Cem(i)は、推定伝搬路インパルスベクトル、
em(i)は推定誤差信号、αは更新係数である。Here, Xm (i) is the estimated signal modulation vector, Cem (i) is the estimated propagation path impulse vector,
em (i) is an estimation error signal, and α is an update coefficient.
【0050】上記ステップ11からステップ21までの
処理を受信信号が入力される度に行なう。The processing from step 11 to step 21 is performed each time a received signal is input.
【0051】最尤系列推定器では、ビタビアルゴリズム
を使用しているので、ビタビアルゴリズム固有の判定遅
延時間だけ、判定値の決定が遅れる。伝搬路推定回路1
0では、この遅延した判定符号系列を用いるため、この
判定遅延だけ過去の、伝搬路を推定することになる。そ
のため判定遅延時間の遅れが無視できないほど速く伝搬
路特性が変動する場合には追従できない。Since the maximum likelihood sequence estimator uses the Viterbi algorithm, the determination of the determination value is delayed by the determination delay time unique to the Viterbi algorithm. Channel estimation circuit 1
In 0, since this delayed decision code sequence is used, the past propagation path is estimated by this decision delay. Therefore, it cannot follow when the propagation path characteristics fluctuate so fast that the delay of the judgment delay time cannot be ignored.
【0052】この判定遅延の影響を取り除くため、ステ
ート毎に伝搬路を推定する方法が知られている。この方
法の詳細は、例えば、特開平3−165632号公報に
記載されている。In order to remove the influence of this decision delay, a method of estimating the propagation path for each state is known. Details of this method are described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-165632.
【0053】この方法の特徴は、ブランチメトリック
を、パス始点のステートにおいて推定された伝搬路特性
推定値を使用して算出することと、伝搬路特性推定値
は、各ステートにつながる生き残りパスに従って推定す
ることである。かかる方法について説明しておく。The feature of this method is that the branch metric is calculated by using the propagation path characteristic estimation value estimated in the path start point state, and the propagation path characteristic estimation value is estimated according to the surviving path connected to each state. It is to be. This method will be described.
【0054】まず、受信信号が入力されることを想定
し、この時刻を時刻iとする。First, assuming that a received signal is input, this time is designated as time i.
【0055】続いて、以下のステップに従って、時刻i
の各ステートにつながる生き残りパスを、選択する。Then, according to the following steps, the time i
Select the surviving path, which leads to each state of.
【0056】「ステップ31」 送信符号系列発生を行
う。"Step 31" Transmission code sequence generation is performed.
【0057】すなわち、状態推定器6で、時刻(i−
L)から時刻iへの状態遷移(パス)に対応する符号系
列を発生する。That is, in the state estimator 6, the time (i-
The code sequence corresponding to the state transition (path) from L) to time i is generated.
【0058】「ステップ32」 変調信号発生を行う。"Step 32" Modulation signal generation is performed.
【0059】すなわち、信号発生器7は、ステップ31
で発生した符号に対応する変調信号を生成する。That is, the signal generator 7 executes step 31.
A modulated signal corresponding to the code generated in 1 is generated.
【0060】「ステップ33」 推定受信信号生成を行
う。"Step 33" The estimated received signal is generated.
【0061】すなわち、トランスバーサルフィルタ8に
よって、既に記憶している、パス始点で推定した伝搬路
特性の推定値と、ステップ32で生成した変調信号との
畳み込み積分を行う(これが推定受信信号となる)。That is, the transversal filter 8 performs convolution integration of the already stored estimation value of the channel characteristic estimated at the path start point and the modulation signal generated in step 32 (this becomes the estimated reception signal). ).
【0062】「ステップ34」 次に、減算器9では、
受信信号と、ステップ33で求めた推定受信信号との差
分を求め、誤差信号を算出する。[Step 34] Next, in the subtractor 9,
An error signal is calculated by obtaining the difference between the received signal and the estimated received signal obtained at step 33.
【0063】「ステップ35」 次に、誤差信号を2乗
し、負の符号を付加した値を、ステップ31で設定した
パスのブランチメトリック(そのパスと受信信号の似て
いる度合いを示す尺度である)とする。[Step 35] Next, the value obtained by squaring the error signal and adding a negative sign is used as a branch metric of the path set in Step 31 (a scale indicating the degree of similarity between the path and the received signal). Yes).
【0064】「ステップ36」 既に記憶している、パ
ス始点のステートにおけるパスメトリックに、ステップ
35で求めたパスのブランチメトリックを加算する。"Step 36" The branch metric of the path obtained in step 35 is added to the already stored path metric in the state of the path start point.
【0065】「ステップ37」 時刻iに各ステートに
つながる全てのパスについて、ステップ31からステッ
プ36までの処理を実行する。"Step 37" The processing from step 31 to step 36 is executed for all the paths connected to each state at time i.
【0066】「ステップ38」 状態推定器6は、時刻
iの各ステートにつながるステート数個存在するパスの
尤度を比較し、最大のものを各ステートにおけるパスメ
トリックとし、最大の尤度を有するパスを、生き残りパ
スとする。そのパスメトリックと、パスのどこからきた
かという情報を保持しておく。"Step 38" The state estimator 6 compares the likelihoods of the paths existing in several states connected to each state at time i, sets the maximum one as the path metric in each state, and has the maximum likelihood. Let the path be the surviving path. The path metric and information on where the path came from are stored.
【0067】「ステップ39」 伝搬路特性推定回路1
0で、現時点での各ステートの伝搬路特性推定値を、生
き残りパスに従って、適応アルゴリズムによって求め
る。"Step 39" Propagation path characteristic estimation circuit 1
When 0, the propagation path characteristic estimation value of each state at the present time is obtained by the adaptive algorithm according to the surviving path.
【0068】「ステップ40」 状態推定器6では、ス
テート数個存在する生き残りパスのうち、時刻iの尤度
が最大となるパスを最尤パスとし、最尤パスを、生き残
りパスが1つのパスに集約するのに十分な、予め定めた
所定時間(判定遅延時間)だけ、前にさかのぼり、送信
データを判定し、出力する。[Step 40] In the state estimator 6, the path having the maximum likelihood at the time i among the surviving paths having the number of states is set as the maximum likelihood path, and the maximum likelihood path is the path having one surviving path. For a predetermined time (judgment delay time) that is sufficient to aggregate the data, the transmission data is judged and output.
【0069】「ステップ41」 時刻iの各ステートに
ついて、上記ステップ31からステップ40までの処理
を実行する。"Step 41" For each state at time i, the processing from step 31 to step 40 is executed.
【0070】なお、上記ステップ31からステップ41
までの処理は、受信信号が入力される度に行なう。Incidentally, the above steps 31 to 41
The processes up to are performed each time a received signal is input.
【0071】ところで、この方法では、各ステート毎
に、選択された生き残りパスに対応した、遅延のない符
号系列を使用して伝搬路推定を行う。By the way, according to this method, propagation path estimation is performed for each state using a code sequence having no delay and corresponding to the selected survivor path.
【0072】つまり、ステート毎に伝搬路を推定する最
尤系列推定器は、判定遅延の影響を取り除くことができ
る。そのため、伝搬路の時間変動が速い場合でも追従特
性が良いという利点がある。しかしながら、一般の適応
型最尤系列推定器と比べ、伝搬路推定をステート数倍行
うことになり、演算量が増え消費電力が大きくなるとい
う欠点がある。That is, the maximum likelihood sequence estimator for estimating the propagation path for each state can remove the influence of the decision delay. Therefore, there is an advantage that the tracking characteristic is good even when the time variation of the propagation path is fast. However, compared with a general adaptive maximum likelihood sequence estimator, the channel estimation is performed by the number of states, which has a drawback that the amount of calculation increases and the power consumption increases.
【0073】[0073]
【発明が解決しようとする課題】従来のステート毎に伝
搬路を推定する最尤系列推定器は、例えば送信機の移動
速度が速く、伝搬歪の変動が速く、大きな場合に、十分
な等化特性を得るために、常に、ステート毎の推定を行
っていた。A conventional maximum likelihood sequence estimator for estimating a propagation path for each state has sufficient equalization when, for example, the moving speed of a transmitter is fast and the fluctuation of propagation distortion is fast and large. In order to obtain the characteristics, state-by-state estimation was always performed.
【0074】しかしながら実際には、受信状態が良く伝
搬歪が小さい場合や、伝搬路の変動が小さい場合等、ス
テート毎に伝搬路を推定せず、遅延のある判定値を使用
して伝搬路推定を行っても、誤りなく送信データを復号
できる場合もある。However, in reality, when the reception state is good and the propagation distortion is small, or when the fluctuation of the propagation path is small, the propagation path is not estimated for each state, and the propagation path is estimated using a judgment value with a delay. In some cases, the transmission data can be decoded without error even if the above is performed.
【0075】そのような場合においても、演算量の多
い、ステート毎の伝搬路の推定を行う方法を使用するこ
とは、電力の浪費にほかならない。Even in such a case, using the method of estimating the propagation path for each state, which requires a large amount of calculation, is nothing but waste of power.
【0076】このことは、低消費電力化を図る上での大
きな障害となる。また、ディジタル移動通信端末等によ
る通話時間、待ち受け時間の長時間化を招き、電源、例
えば、電池の小型化による端末の小型化、軽量化の際に
も大きな障害となる。This is a major obstacle in achieving low power consumption. In addition, the call time and the standby time of the digital mobile communication terminal and the like are lengthened, which is a major obstacle in reducing the size and weight of the terminal by reducing the size of the power supply, for example, the battery.
【0077】そこで、本発明では、以上の問題点を解決
し、等化性能を維持しつつ、低消費電力化を図ることに
より、ディジタル移動通信端末等の通話時間や待ち受け
時間の長時間化を防止し、電源の小型化による端末機器
の小型化、軽量化を可能とする。Therefore, in the present invention, by solving the above problems and reducing the power consumption while maintaining the equalization performance, it is possible to extend the talk time and the standby time of a digital mobile communication terminal or the like. It is possible to reduce the size and weight of the terminal device by preventing the power source and reducing the size of the power supply.
【0078】[0078]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、以下の手段が考えられる。In order to achieve the above object, the following means can be considered.
【0079】フェージングを含む伝搬歪の時間変動およ
び伝搬歪の大きさの少なくとも一方を検出し、少なくと
も一方が、予め各々に対して定められたしきい値より大
きな場合に、大きい旨の信号を出力する伝搬歪検出手段
と、変調信号の1種類の状態を表す、ステートを複数種
類とりうる受信信号、および、受信信号が伝搬されてく
る伝搬路の特性を表現する伝搬路特性情報にもとづい
て、生き残り系列を推定し、生き残り系列のうちの1つ
を最尤系列とする最尤系列推定手段と受信信号と各ステ
ートに対する生き残り系列との差分から得られる誤差信
号と、前記各ステートに対する生き残り系列に対応して
生成された変調信号を入力信号とし、前記各ステートに
対する生き残り系列に対応した伝搬路特性情報を推定出
力するステート毎伝搬路特性推定回路と、受信信号に対
して所定遅延時間を与えて信号を出力する遅延手段と、
遅延手段の出力と、前記所定遅延時間だけ過去に送られ
てきた信号に基づいて、前記最尤系列推定回路が推定す
る推定受信信号系列との差分を出力する減算器と、前記
減算器の出力と前記所定遅延時間だけ過去の信号系列に
対応して生成された変調信号とを入力信号とし、前記所
定遅延時間だけ過去の信号系列に対応した伝搬路特性情
報を推定出力する伝搬路特性推定回路とを具備した構成
にする。At least one of the time variation of the propagation distortion including fading and the magnitude of the propagation distortion is detected, and when at least one is larger than a threshold value set in advance for each, a signal indicating that it is large is output. Based on the propagation distortion detecting means, the received signal that represents one kind of state of the modulated signal and can have a plurality of states, and the propagation path characteristic information that represents the characteristics of the propagation path through which the received signal is propagated, A survivor sequence is estimated, an error signal obtained from a maximum likelihood sequence estimator that uses one of the survivor sequences as the maximum likelihood sequence, a difference between the received signal and the survivor sequence for each state, and the survivor sequence for each state. The modulated signal generated correspondingly is used as an input signal, and the propagation state characteristic information corresponding to the survival sequence for each state is estimated and output. And road characteristics estimator, a delay means for outputting a signal by applying a predetermined delay time to the received signal,
A subtractor that outputs a difference between the output of the delay unit and the estimated received signal sequence estimated by the maximum likelihood sequence estimation circuit based on the signal transmitted in the past by the predetermined delay time, and the output of the subtractor And a modulated signal generated corresponding to the past signal series by the predetermined delay time as input signals, and a propagation path characteristic estimation circuit for estimating and outputting propagation path characteristic information corresponding to the past signal series by the predetermined delay time And a configuration provided with.
【0080】さらに、前記ステート毎伝送路特性推定手
段の出力と前記伝搬路特性推定手段の出力とを選択的に
切り替えて、前記最尤系列推定手段の入力とする切り替
えスイッチを備える。Further, there is provided a changeover switch for selectively switching between the output of the transmission path characteristic estimating means for each state and the output of the propagation path characteristic estimating means to be the input of the maximum likelihood sequence estimating means.
【0081】そして、前記切り替えスイッチは、前記伝
搬歪検出手段が、前記大きい旨の信号を出力した場合
に、前記ステート毎伝送路特性推定手段の出力を選択す
るように構成する。The changeover switch is configured to select the output of the transmission path characteristic estimating means for each state when the propagation distortion detecting means outputs the large signal.
【0082】[0082]
【作用】伝搬歪検出手段で、伝搬歪の時間変動あるいは
大きさを、ある一定期間監視し、予め設定された、しき
い値と比較することにより、伝搬歪量を検出する。The propagation distortion detecting means monitors the time variation or magnitude of the propagation distortion for a certain period of time, and compares it with a preset threshold value to detect the propagation distortion amount.
【0083】その結果、前記しきい値より伝搬歪が大き
な場合には、切り替えスイッチを、ステート毎伝搬路推
定手段に接続し、最尤系列推定手段では、ステート毎に
異なった伝搬路特性推定値を使用して最尤系列を推定す
る。As a result, when the propagation distortion is larger than the threshold value, the changeover switch is connected to the propagation path estimation means for each state, and the maximum likelihood sequence estimation means makes the propagation path characteristic estimation value different for each state. Estimate the maximum likelihood sequence using.
【0084】そして、各ステートにおいて生き残りパス
を選択する度に、ステート毎伝搬路特性推定手段で伝搬
路特性を推定する。Then, each time a survivor path is selected in each state, the propagation path characteristics are estimated by the propagation path characteristic estimation means for each state.
【0085】一方、伝搬歪が小さい場合は、切り替えス
イッチを伝搬路特性推定手段に接続する。 このとき最
尤系列推定手段では、伝搬路特性推定手段の出力であ
る、すべてのステートで同一の、伝搬路特性推定値を使
用して最尤系列を推定する。On the other hand, when the propagation distortion is small, the changeover switch is connected to the propagation path characteristic estimating means. At this time, the maximum likelihood sequence estimation means estimates the maximum likelihood sequence using the same propagation path characteristic estimation value in all states, which is the output of the propagation path characteristic estimation means.
【0086】送信信号が判定された後、遅延を有した判
定送信信号と判定に必要な遅延時間と同じだけ遅延を与
えた受信信号を使用して、伝搬路特性推定手段で伝搬路
特性推定値を更新する。After the transmission signal is judged, the judgment transmission signal having a delay and the reception signal delayed by the same delay time as the judgment time are used to make the propagation path characteristic estimation value by the propagation path characteristic estimating means. To update.
【0087】[0087]
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細
に説明する。Embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to the drawings.
【0088】図1は、本発明にかかる適応型最尤系列推
定器の一例の構成図、図3は、本発明の処理手順を示す
フローチャートである。FIG. 1 is a block diagram of an example of the adaptive maximum likelihood sequence estimator according to the present invention, and FIG. 3 is a flowchart showing the processing procedure of the present invention.
【0089】図1において、100は、入力端子であ
る。空中線等にて受信された受信波は、ベースバンド帯
に周波数変換され、変調波のシンボル周期でサンプリン
グされて、入力端子を介して、入力される。入力信号
は、例えば後述する記憶手段1000に記憶される。In FIG. 1, 100 is an input terminal. A received wave received by an antenna or the like is frequency-converted into a baseband band, sampled at a symbol period of a modulated wave, and input through an input terminal. The input signal is stored in, for example, the storage unit 1000 described later.
【0090】101は、出力端子であり、例えば、送信
されたと判定された、(0,0)、(0,1)、(1,
0)、(1,1)の4種類のいずれかのデータが出力さ
れる。An output terminal 101 is, for example, (0,0), (0,1), (1,
Any one of four types of data of 0) and (1, 1) is output.
【0091】最尤系列推定回路2は、入力端子100と
出力端子101との間に設けられ、受信信号を入力と
し、ビタビアルゴリズムを使用して、最も送信された可
能性の高い送信データ系列を推定し、出力端子から、判
定に要した判定遅延時間だけ過去の送信データを出力す
る手段であり、例えば、CPU、ROM、RAM、各種
CMOS等によって実現できる。The maximum likelihood sequence estimation circuit 2 is provided between the input terminal 100 and the output terminal 101, receives the received signal as an input, and uses the Viterbi algorithm to determine the transmission data sequence most likely to be transmitted. It is a means for estimating and outputting past transmission data from the output terminal for the determination delay time required for the determination, and can be realized by, for example, a CPU, a ROM, a RAM, various CMOSs and the like.
【0092】その構成要素は、図2の最尤系列推定部1
1に示すように、状態推定器6、信号発生器7、トラン
スバーサルフィルタ8、減算器9、および記憶手段10
00を有して構成される。The constituent elements are the maximum likelihood sequence estimation unit 1 of FIG.
As shown in FIG. 1, the state estimator 6, the signal generator 7, the transversal filter 8, the subtractor 9, and the storage means 10 are shown.
00 is configured.
【0093】なお、各構成要素は、例えば、CPU、R
OM、RAM、各種CMOS等によって実現できる。Each component is, for example, a CPU, an R
It can be realized by OM, RAM, various CMOS and the like.
【0094】状態推定器6は、ビタビアルゴリズムの状
態遷移(パス)に対応する符号系列を発生し、信号発生
器7に出力する。また、状態推定器6は、減算器9から
入力された信号ら、ブランチメトリックを算出し、算出
結果にもとづいて、ビタビアルゴリズムを使用して、最
尤系列を推定し、判定遅延時間だけ過去の送信データを
判定し、出力端子101に出力する手段である。The state estimator 6 generates a code sequence corresponding to the state transition (path) of the Viterbi algorithm and outputs it to the signal generator 7. Further, the state estimator 6 calculates a branch metric from the signal input from the subtracter 9, estimates the maximum likelihood sequence using the Viterbi algorithm based on the calculation result, and calculates the maximum likelihood sequence in the past by the determination delay time. It is a means for determining the transmission data and outputting it to the output terminal 101.
【0095】信号発生器7は、状態推定器6で発生した
符号系列を入力し、入力した符号系列が送信されたと想
定した場合の変調信号を発生し、発生させた変調信号
を、トランスバーサルフィルタ8、伝送路特性推定回路
3a、および、ステート毎伝搬路特性推定回路3bに出
力する手段である。The signal generator 7 receives the code sequence generated by the state estimator 6, generates a modulated signal when the input code sequence is assumed to be transmitted, and outputs the generated modulated signal to a transversal filter. 8, means for outputting to the transmission path characteristic estimation circuit 3a and the state-specific propagation path characteristic estimation circuit 3b.
【0096】トランスバーサルフィルタ8は、信号発生
器7からの出力信号と、伝搬路特性推定値との畳み込み
積分を行い、推定受信信号を生成する。本実施例では、
伝搬路特性推定値は、伝搬路特性推定回路3bまたはス
テート毎伝搬路特性推定回路3aの出力で与えられ、切
り替えスイッチ5により、3bまたは3aのいずれかに
切り替わる。具体的には、伝搬歪検出回路1の出力信号
に応じて切り替わる。例えば、伝搬歪検出回路1にて、
伝搬歪の大きさが、予め定めたしきい値以上のときに
は、3a側に切り替わる構成にしておけば良い。The transversal filter 8 performs convolutional integration of the output signal from the signal generator 7 and the propagation path characteristic estimated value to generate an estimated received signal. In this embodiment,
The propagation channel characteristic estimation value is given by the output of the propagation channel characteristic estimating circuit 3b or the state-specific propagation channel characteristic estimating circuit 3a, and is switched to either 3b or 3a by the changeover switch 5. Specifically, it switches according to the output signal of the propagation distortion detection circuit 1. For example, in the propagation distortion detection circuit 1,
When the magnitude of the propagation distortion is equal to or larger than a predetermined threshold value, it may be configured to switch to the 3a side.
【0097】なお、トランスバーサルフィルタ8の構成
例については公知の技術であるので詳しい説明は省く
が、例えば、タップ付遅延線と、各タップ出力信号に重
みを与える、タップ係数を乗算する複数の乗算器と、複
数の乗算器の出力値を加算する加算器を有して構成され
る。A detailed description of the configuration example of the transversal filter 8 is omitted because it is a known technique. For example, a delay line with taps and a plurality of tap coefficient multiplying tap weight signals are multiplied. It is configured to include a multiplier and an adder that adds output values of a plurality of multipliers.
【0098】減算器9は、入力端子100を介して入力
される受信信号と、トランスバーサルフィルタ8の出力
信号との差分をとる手段であり、例えば、各種CMOS
等によって実現できる。The subtractor 9 is a means for calculating the difference between the received signal input via the input terminal 100 and the output signal of the transversal filter 8, and is, for example, various CMOS.
Etc. can be realized.
【0099】記憶手段1000は、サンプリングされた
入力信号、後述するステート番号、系列に関する情報
等、本発明にかかる処理に必要なあらゆるデータを格納
するための手段であり、例えば、RAM等によって実現
される。The storage unit 1000 is a unit for storing all data necessary for the processing according to the present invention, such as a sampled input signal, a state number described later, information about a sequence, etc., and is realized by, for example, a RAM or the like. It
【0100】さて、伝搬歪検出回路1は、伝搬歪の時間
変動あるいは伝搬歪の大きさを検出する手段であり、伝
搬歪の大きさ等が、予め定めたしきい値以上のときに
は、切り替えスイッチ5を、切り替える旨の信号を出力
する手段であり、例えば、CPU、ROM、RAM、各
種CMOS等によって実現できる。The propagation distortion detection circuit 1 is a means for detecting the time variation of the propagation distortion or the magnitude of the propagation distortion. When the magnitude of the propagation distortion is equal to or greater than a predetermined threshold value, the changeover switch is selected. 5 is a means for outputting a signal for switching, and can be realized by, for example, a CPU, a ROM, a RAM, various CMOSs, and the like.
【0101】また、ステート毎伝搬路特性推定回路3a
は、最尤系列推定回路2の出力である、生き残りパスに
対応する変調信号と、現時点の受信信号と生き残りパス
により決定される誤差信号の2つの信号を入力信号と
し、各ステート毎に、各ステート固有の伝搬路特性を、
LMSアルゴリズム等の適応アルゴリズムを使用して推
定する手段であり、例えば、CPU、ROM、RAM、
各種CMOS等によって実現できる。Further, the propagation path characteristic estimation circuit 3a for each state
Is an output signal of the maximum likelihood sequence estimation circuit 2, which is a modulated signal corresponding to the surviving path and an error signal determined by the received signal at the present time and the surviving path as input signals. State-specific propagation path characteristics,
Means for estimating using an adaptive algorithm such as LMS algorithm, for example, CPU, ROM, RAM,
It can be realized by various CMOSs.
【0102】また、伝搬路特性推定回路3bは、最尤系
列推定回路2で判定された送信データに対応する変調信
号と、減算器の出力信号を使用し、さらに、LMSアル
ゴリズム等の適応アルゴリズムを使用して伝搬路特性を
推定する手段であり、例えば、CPU、ROM、RA
M、各種CMOS等によって実現できる。The propagation path characteristic estimating circuit 3b uses the modulated signal corresponding to the transmission data determined by the maximum likelihood sequence estimating circuit 2 and the output signal of the subtractor, and further applies an adaptive algorithm such as an LMS algorithm. It is a means for estimating propagation path characteristics by using, for example, CPU, ROM, RA
It can be realized by M, various CMOSs and the like.
【0103】遅延回路4は、入力された受信信号に、生
き残りパスを1つのパスに集約するのに必要な所定時間
だけ遅延を与えて、出力する手段であり、例えば、各種
CMOS等によって実現できる。The delay circuit 4 is a means for delaying the input received signal by a predetermined time necessary for collecting the surviving paths into one path and outputting the delayed signal. For example, it can be realized by various CMOSs. .
【0104】切り替えスイッチ5は、伝搬歪検出回路1
の出力により、伝搬歪の時間変動や、伝搬歪が大きい場
合等には、ステート毎伝搬路特性推定回路3aと最尤系
列推定回路2とを接続し、逆に、伝搬歪が小さい場合等
は、最尤系列推定回路2と伝搬路特性推定回路3bとを
接続するように接続状態を切り替える手段であり、例え
ば、アナログスイッチと当該スイッチに電圧を印加する
手段を有して構成される。The changeover switch 5 is the propagation distortion detection circuit 1
When the propagation distortion changes with time or the propagation distortion is large, the state-by-state propagation path characteristic estimation circuit 3a and the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 are connected. On the contrary, when the propagation distortion is small, Is a means for switching the connection state so as to connect the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 and the propagation path characteristic estimation circuit 3b, and is constituted by, for example, an analog switch and a means for applying a voltage to the switch.
【0105】減算器12は、遅延回路4の出力信号と、
判定された送信データに対応するトランスバーサルフィ
ルタ8の出力信号とを入力し、これらの差分を求める手
段であり、例えば、各種CMOS等によって実現でき
る。The subtracter 12 outputs the output signal of the delay circuit 4 and
It is a means for inputting the output signal of the transversal filter 8 corresponding to the determined transmission data and obtaining the difference between them, which can be realized by various CMOSs, for example.
【0106】次に、図3のフローチャートを参照して、
図1に示す各部の動作を説明する。Next, referring to the flow chart of FIG.
The operation of each unit shown in FIG. 1 will be described.
【0107】ステップ102では、伝搬歪の時間変動あ
るいは大きさを伝搬歪検出回路1で検出し、予め設定さ
れた、しきい値と比較する。伝搬歪時間変動あるいは大
きさは、例えば、受信信号と既知信号との差分信号、ま
たは、受信信号と推定送信信号との差分信号の大きさか
ら検出すればよい。In step 102, the time variation or magnitude of the propagation distortion is detected by the propagation distortion detecting circuit 1 and compared with a preset threshold value. The propagation distortion time variation or magnitude may be detected, for example, from the magnitude of the difference signal between the received signal and the known signal, or the magnitude of the difference signal between the received signal and the estimated transmission signal.
【0108】その結果、伝搬歪が大きい場合等には、ス
テップ104にブランチし、以下の処理を実行する。も
ちろん、伝搬歪の時間変動あるいは伝搬歪の大きさの少
なくとも一方を検出対象とすれば良い。As a result, if the propagation distortion is large, the process branches to step 104 and the following process is executed. Of course, at least one of the time variation of the propagation distortion and the magnitude of the propagation distortion may be the detection target.
【0109】まず、ステップ104では、受信信号を入
力端子100から入力し、例えば、記憶手段1000に
格納しておく。なお、この時刻を時刻tとする。First, in step 104, the received signal is input from the input terminal 100 and stored in the storage means 1000, for example. In addition, this time is set to time t.
【0110】次に、ステップ106では、記憶手段10
00に既に格納されている、ステート番号nの値を
「0」にしてクリアする。Next, in step 106, the storage means 10
The value of the state number n already stored in 00 is set to "0" and cleared.
【0111】次に、ステップ108では、ステート番号
nに「1」を加算し、始めにステート番号1のステート
に対する処理を行う。Next, in step 108, "1" is added to the state number n, and the process for the state of state number 1 is first performed.
【0112】以後、便宜上、ステート番号nのステート
を「ステートn」と称することにする。Hereinafter, for convenience, the state of the state number n will be referred to as "state n".
【0113】ステップ110では、時刻tの「ステート
1」につながるパスの始点のステートにおいて、伝搬路
特性推定回路3aで既に推定した、伝搬路特性推定値を
使用して、時刻tの「ステート1」につながる生き残り
パスを、最尤系列推定回路2において選択する。In step 110, in the state at the start point of the path connected to the "state 1" at time t, the propagation path characteristic estimated value already estimated by the propagation path characteristic estimation circuit 3a is used to make the "state 1 at time t". The survivor path leading to “” is selected in the maximum likelihood sequence estimation circuit 2.
【0114】さて、ここで、ステップ110での具体的
な処理例を、伝搬路メモリ長Lが「1」の場合を例にと
り説明する。Now, a specific processing example in step 110 will be described taking the case where the propagation path memory length L is "1" as an example.
【0115】このとき、ステートは、(0,0)、
(0,1)、(1,0)、(1,1)の4通り存在し、
それぞれ順番に、「ステート1」、「ステート2」、
「ステート3」、「ステート4」とする。At this time, the states are (0, 0),
There are four types of (0,1), (1,0) and (1,1),
In each order, "State 1", "State 2",
These are “state 3” and “state 4”.
【0116】最尤系列推定回路2は、例えば、図2で示
すように、状態推定器6、信号発生器7、トランスバー
サルフィルタ8、減算器9、および記憶手段1000を
有して構成されるものとする。The maximum likelihood sequence estimation circuit 2, for example, as shown in FIG. 2, has a state estimator 6, a signal generator 7, a transversal filter 8, a subtractor 9, and a storage means 1000. I shall.
【0117】まず、時刻(t−1)の「ステート1」か
ら、時刻tの「ステート1」に遷移するパスの尤度を算
出する。なお、理解の容易化のため、一連の処理を、ス
テップに分けて説明する。First, the likelihood of a path transiting from "state 1" at time (t-1) to "state 1" at time t is calculated. It should be noted that, for ease of understanding, a series of processes will be described by dividing them into steps.
【0118】「ステップ51」 まず、状態推定器6
で、時刻tの「ステート1」に対応する符号系列(0,
0)と、時刻(t−1)の「ステート1」に対応する符
号系列(0,0)を発生する。"Step 51" First, the state estimator 6
Then, the code sequence (0,
0) and the code sequence (0, 0) corresponding to "state 1" at time (t-1).
【0119】「ステップ52」 次に、信号発生器7に
よって、ステップ51で定めた符号に対応する変調信号
を生成する。[Step 52] Next, the signal generator 7 generates a modulated signal corresponding to the code determined in step 51.
【0120】「ステップ53」 次に、トランスバーサ
ルフィルタ8では、既に記憶手段1000等に記憶して
いる、パス始点のステートである、時刻(t−1)の
「ステート1」で、ステート毎伝搬路特性推定回路3a
において推定した伝搬路特性推定値と、ステップ52で
生成した変調信号の畳み込み積分を行い、推定受信信号
を生成する。"Step 53" Next, the transversal filter 8 propagates each state in "state 1" at time (t-1), which is the state of the path start point already stored in the storage means 1000 or the like. Road characteristic estimation circuit 3a
Convolution integration of the propagation path characteristic estimation value estimated in step 5 and the modulation signal generated in step 52 is performed to generate an estimated received signal.
【0121】「ステップ54」 次に、減算器9で、時
刻tの受信信号と、ステップ53で生成した推定受信信
号との差分を求め、誤差信号を算出する。[Step 54] Next, the subtracter 9 obtains the difference between the received signal at time t and the estimated received signal generated in step 53 to calculate the error signal.
【0122】「ステップ55」 次に、ステップ54で
算出した誤差信号を2乗し、負の符号を付加した値を、
時刻(t−1)の「ステート1」から、時刻tの「ステ
ート1」に遷移したパスの、ブランチメトリックとす
る。[Step 55] Next, the value obtained by squaring the error signal calculated in step 54 and adding a negative sign is
The branch metric of the path transited from the “state 1” at time (t−1) to the “state 1” at time t.
【0123】「ステップ56」 次に、パス始点のステ
ート(今は、時刻(t−1)の「ステート1」)におけ
るパスメトリックに、ステップ55で求めた、パスのブ
ランチメトリックを加算し、時刻(t−1)の「ステー
ト1」から、時刻tの「ステート1」に遷移したパスの
尤度を算出する。[Step 56] Next, the branch metric of the path obtained in step 55 is added to the path metric in the state of the path start point (currently, "state 1" at time (t-1)), and the time is calculated. The likelihood of the path that transits to "state 1" at time t from "state 1" of (t-1) is calculated.
【0124】次に、時刻(t−1)の「ステート2」か
ら時刻tの「ステート1」に遷移するパスの尤度を算出
する。Next, the likelihood of the path transiting from "state 2" at time (t-1) to "state 1" at time t is calculated.
【0125】「ステップ510」 まず、状態推定器6
で、時刻tの「ステート1」に対応する符号系列(0,
0)と、時刻(t−1)の「ステート2」に対応する符
号系列(0,1)を発生する。[Step 510] First, the state estimator 6
Then, the code sequence (0,
0) and the code sequence (0, 1) corresponding to "state 2" at time (t-1) are generated.
【0126】「ステップ520」 次に、信号発生器7
で、ステップ510で定めた符号に対応する変調信号を
生成する。[Step 520] Next, the signal generator 7
Then, a modulated signal corresponding to the code determined in step 510 is generated.
【0127】「ステップ530」 次に、トランスバー
サルフィルタ8では、既に記憶手段1000に記憶して
いる、パス始点のステートである時刻(t−1)の「ス
テート2」で推定された伝搬路特性推定値と、ステップ
520で生成した変調信号の畳み込み積分を行い、推定
受信信号を生成する。[Step 530] Next, in the transversal filter 8, the propagation path characteristics estimated in the “state 2” at time (t−1), which is the state of the path start point, already stored in the storage means 1000. Convolutional integration of the estimated value and the modulation signal generated in step 520 is performed to generate an estimated reception signal.
【0128】「ステップ540」 次に、減算器9で、
時刻tの受信信号と、ステップ530で生成した推定受
信信号との差分を求め、誤差信号を算出する。[Step 540] Next, in the subtractor 9,
The difference between the received signal at time t and the estimated received signal generated in step 530 is calculated to calculate the error signal.
【0129】「ステップ550」 次に、ステップ54
0で算出した誤差信号を2乗し、負の符号を付加した値
を、時刻(t−1)の「ステート2」から、時刻tの
「ステート1」に遷移したパスの、ブランチメトリック
とする。"Step 550" Next, step 54
The value obtained by squaring the error signal calculated at 0 and adding a negative sign is used as the branch metric of the path that transits from "state 2" at time (t-1) to "state 1" at time t. .
【0130】「ステップ560」 パス始点のステート
(今は、時刻(t−1)の「ステート2」)におけるパ
スメトリックに、ステップ550で求めた、パスのブラ
ンチメトリックを加算し、時刻tの「ステート1」に遷
移した場合のパスの尤度を算出する。[Step 560] The branch metric of the path obtained in step 550 is added to the path metric at the state of the path start point (currently, "state 2" at time (t-1)), and "at time t" The likelihood of the path when it transits to "state 1" is calculated.
【0131】以下同様にして、時刻(t−1)におけ
る、残りのステート「ステート3」、「ステート4」に
ついても、前述のステップ51からステップ56までと
同様の処理を行い、時刻(t−1)の「ステート3」か
ら、時刻tの「ステート1」に遷移した場合のパスの尤
度と、時刻t−1の「ステート4」から、時刻tの「ス
テート1」に遷移した場合のパスの尤度を算出する。Similarly, for the remaining states "state 3" and "state 4" at time (t-1), the same processing as in steps 51 to 56 described above is performed, and time (t- 1) The likelihood of the path when transiting from "state 3" to "state 1" at time t, and the case when transiting from "state 4" at time t-1 to "state 1" at time t Calculate the likelihood of the path.
【0132】以上の処理によって求めた、時刻tの「ス
テート1」に遷移する、ステート数個存在する、パスの
尤度を比較し、最大の尤度を、時刻tの「ステート1」
のパスメトリックとし、最大の尤度を有するパスを、時
刻tにおける、生き残りパスとする。そのパスメトリッ
クと生き残りパスがどこからきたかという情報は、例え
ば記憶手段1000に保持しておく。The likelihoods of paths that transit to the "state 1" at time t, which exist in several states, and are found by the above processing are compared, and the maximum likelihood is determined to be "state 1" at time t.
And the path with the maximum likelihood is the surviving path at time t. Information about where the path metric and the surviving path came from is held in the storage unit 1000, for example.
【0133】さて、図3のフローチャートの続きの説明
に戻る。Now, let us return to the description following the flowchart of FIG.
【0134】時刻tの「ステート1」に対する生き残り
パスを選択した後、ステップ112では、ステート毎伝
搬路特性推定回路3aで、最尤系列推定回路2の出力で
ある、時刻tの「ステート1」につながる生き残りパス
に従って、既に記憶している生き残りパス始点のステー
トにおける、伝搬路特性の推定値を、適応アルゴリズム
を使用して更新し、時刻tの「ステート1」に対する伝
搬路特性を推定する。After selecting the surviving path for "state 1" at time t, at step 112, the "state 1" at time t, which is the output of the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 in the propagation path characteristic estimation circuit 3a for each state. In accordance with the survivor path connected to, the estimated value of the propagation path characteristic in the state of the surviving path start point that has already been stored is updated using the adaptive algorithm, and the propagation path characteristic for the "state 1" at time t is estimated.
【0135】適応アルゴリズムとして、LMSアルゴリ
ズムを使用すると、現時点の受信信号と生き残りパスに
より決定される誤差信号と(前記ステップ540におけ
る処理よって算出した生き残りパスに対応する誤差信
号)、生き残りパスに対応する変調信号を使用して、生
き残りパス始点のステートにおける伝搬路特性の推定値
を更新し、生き残りパス終点の時刻tのステートにおけ
る伝搬路特性推定値を求める。When the LMS algorithm is used as the adaptive algorithm, it corresponds to the current received signal and the error signal determined by the survivor path (the error signal corresponding to the survivor path calculated by the processing in step 540) and the survivor path. The modulated signal is used to update the estimation value of the propagation path characteristic in the state of the surviving path start point, and the propagation path characteristic estimation value in the state of the surviving path end point at time t is obtained.
【0136】ステップ114で、時刻tの全てのステー
トについて、ステップ108からステップ112までの
処理を終了したか否かを判断する。In step 114, it is determined whether or not the processes from step 108 to step 112 have been completed for all the states at time t.
【0137】ここで、一般に、ステート数は、MのL乗
になる。ここで、Mは送信符号がとりうる状態の数で、
本実施例では「4」である。Lは、伝搬路メモリ長で、
本実施例では「1」である。Here, in general, the number of states is the Mth power of L. Here, M is the number of states that the transmission code can have,
In this embodiment, it is "4". L is the channel memory length,
In this embodiment, it is "1".
【0138】ステップ114で「No」と判断された場
合、ステップ108にブランチし、ステート番号に
「1」を加算し、時刻tにおける「ステート2」の処理
を行う。When it is judged "No" in step 114, the process branches to step 108, "1" is added to the state number, and the process of "state 2" at time t is performed.
【0139】ステップ110では、最尤系列推定回路2
において、今度は、時刻tの「ステート2」につながる
パスの始点のステートで、ステート毎伝搬路特性推定回
路3aによって推定された伝搬路特性の推定値を使用し
て、時刻tの「ステート2」につながる生き残りパスを
選択する。At step 110, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2
In this case, this time, using the estimated value of the channel characteristic estimated by the channel characteristic estimation circuit 3a for each state at the state at the start point of the path connected to the "state 2" at the time t, the "state 2 at the time t" is used. Select the survival path that leads to.
【0140】時刻tの「ステート1」につながる生き残
りパスを選択したときと同様に、時刻(t−1)の「ス
テート1」から、時刻tの「ステート2」に遷移するパ
スの尤度と、時刻(t−1)の「ステート2」から、時
刻tの「ステート2」に遷移するパスの尤度と、時刻
(t−1)の「ステート3」から、時刻tの「ステート
2」に遷移するパスの尤度と、時刻(t−1)の「ステ
ート4」から、時刻tの「ステート2」に遷移するパス
の尤度を、それぞれ算出して比較し、最大の尤度を、時
刻tの「ステート2」のパスメトリックとし、最大の尤
度を有するパスを、時刻tにおける生き残りパスとす
る。そのパスメトリックとパスがどこからきたかという
情報は、例えば、記憶手段1000に保持しておく。Similar to the case of selecting the surviving path connected to the "state 1" at the time t, the likelihood of the path transiting from the "state 1" at the time (t-1) to the "state 2" at the time t , The likelihood of a path transiting from “state 2” at time (t−1) to “state 2” at time t, and “state 3” at time (t−1) to “state 2” at time t. The likelihood of the path that transits to and the likelihood of the path that transits from “state 4” at time (t−1) to “state 2” at time t are calculated and compared, and the maximum likelihood is calculated. , And the path metric of “state 2” at time t, and the path having the maximum likelihood is the surviving path at time t. The path metric and information about where the path came from are stored in the storage unit 1000, for example.
【0141】さて、時刻tの「ステート2」に対する生
き残りパスを選択した後、ステップ112では、ステー
ト毎伝搬路特性推定回路3aで、最尤系列推定回路2の
出力である、時刻tの「ステート2」につながる生き残
りパスに従って、既に記憶手段1000等に記憶してい
る、生き残りパス始点のステートにおける伝搬路特性の
推定値を、適応アルゴリズムによって更新し、時刻tの
「ステート2」に対する伝搬路特性を推定する。After selecting the surviving path for the "state 2" at time t, at step 112, the state-specific propagation path characteristic estimation circuit 3a outputs the "state at time t" output from the maximum likelihood sequence estimation circuit 2. The estimated value of the propagation path characteristic in the state of the survival path starting point, which is already stored in the storage unit 1000 or the like in accordance with the survival path connected to "2", is updated by the adaptive algorithm, and the propagation path characteristic for "state 2" at time t is updated. To estimate.
【0142】ステップ114で、時刻tの全てのステー
トについて、ステップ108からステップ112までの
処理を終了したか否かを判断する。In step 114, it is determined whether the processing from step 108 to step 112 has been completed for all the states at time t.
【0143】ステップ114での判断が「No」である
ので、ステップ108にブランチし、ステート番号に1
を加算する。Since the determination in step 114 is "No", the process branches to step 108 and the state number is set to 1
Is added.
【0144】ステップ110では、最尤系列推定回路2
において、今度は、時刻tの「ステート3」につながる
パスの始点のステートで、ステート毎伝搬路特性推定回
路3aによって推定された伝搬路特性の推定値を使用し
て、時刻t「ステート3」につながる生き残りパスを選
択する。At step 110, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2
In this case, this time, using the estimated value of the channel characteristic estimated by the channel characteristic estimation circuit 3a for each state in the state at the start point of the path connected to the “state 3” at the time t, the state t at the time t Select a survival path that leads to.
【0145】ステップ112では、ステート毎伝搬路特
性推定回路3aで、最尤系列推定回路2の出力である、
時刻tの「ステート3」につながる生き残りパスに従っ
て、既に記憶手段1000等に記憶している、生き残り
パス始点のステートにおける伝搬路特性の推定値を適応
アルゴリズムによって更新し、時刻tの「ステート3」
に対する伝搬路特性を推定する。At step 112, the output from the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 in the propagation path characteristic estimation circuit 3a for each state,
According to the surviving path connected to the “state 3” at the time t, the estimated value of the propagation path characteristic at the state of the surviving path already stored in the storage unit 1000 or the like is updated by the adaptive algorithm, and the “state 3” at the time t.
Estimate the channel characteristics for.
【0146】ステップ114で、時刻tの全てのステー
トについてステップ108からステップ112までの処
理を終了したか否かを判断する。At step 114, it is judged whether the processing from step 108 to step 112 has been completed for all the states at time t.
【0147】ステップ114での判断が「No」である
ので、ステップ108にブランチし、ステート番号に
「1」を加算する。Since the determination in step 114 is "No", the process branches to step 108 and "1" is added to the state number.
【0148】ステップ110では、最尤系列推定回路2
において、今度は、時刻tの「ステート4」につながる
パスの始点のステートで、ステート毎伝搬路特性推定回
路3aによって推定された伝搬路特性の推定値を使用し
て、時刻t「ステート4」につながる生き残りパスを選
択する。At step 110, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2
At this time, the estimated value of the propagation path characteristic estimated by the propagation path characteristic estimation circuit 3a for each state at the state at the start point of the path connected to the "state 4" at the time t is used for the time t "state 4". Select a survival path that leads to.
【0149】ステップ112では、ステート毎伝搬路特
性推定回路3aで、最尤系列推定回路2の出力である、
時刻tの「ステート4」につながる生き残りパスに従っ
て、既に記憶手段1000等に記憶している、生き残り
パス始点のステートにおける伝搬路特性の推定値を適応
アルゴリズムによって更新し、時刻tの「ステート4」
に対する伝搬路特性を推定する。In step 112, the output from the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 in the propagation path characteristic estimation circuit 3a for each state,
According to the surviving path connected to the “state 4” at the time t, the estimated value of the propagation path characteristic at the state of the surviving path already stored in the storage unit 1000 or the like is updated by the adaptive algorithm, and the “state 4” at the time t.
Estimate the channel characteristics for.
【0150】ステップ114で、時刻tの全てのステー
トについて、ステップ108からステップ112までの
処理を終了したか否かを判断する。ステップ114にお
ける判断が「Yes」であれば、最後に、ステップ11
6では、最尤系列推定回路2において、生き残りパスの
中で、現時点(時刻t)におけるパスメトリックが最大
の系列を最尤系列とし、最尤系列を、生き残りパスが1
つの系列に集約するまでの時間(判定遅延時間)だけ過
去にさかのぼり、判定遅延だけ過去における送信データ
を出力端子101に出力する。In step 114, it is determined whether or not the processing from step 108 to step 112 has been completed for all the states at time t. If the determination in step 114 is “Yes”, finally, step 11
6, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 sets the sequence having the largest path metric at the present time (time t) in the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 as the maximum likelihood sequence, and sets the maximum likelihood sequence to 1 for the survival path.
The transmission data in the past is output to the output terminal 101 by tracing back in the past by the time until it is collected into one sequence (judgment delay time).
【0151】次に、伝搬歪検出回路1の出力により伝搬
歪が小さい場合等の処理を説明する。すなわち、ステッ
プ102で「No」と判断された場合の処理である。Next, the processing when the propagation distortion is small due to the output of the propagation distortion detecting circuit 1 will be described. That is, this is the process when "No" is determined in step 102.
【0152】ステップ118では、受信信号を入力端子
100から入力し、例えば、記憶手段1000に格納し
ておく(例えば、受信信号をデジタルサンプリングして
記憶しておけば良い)。また、この時刻を時刻tとす
る。In step 118, the received signal is input from the input terminal 100 and stored in, for example, the storage means 1000 (for example, the received signal may be digitally sampled and stored). Further, this time is defined as time t.
【0153】ステップ120では、記憶手段1000に
格納されるステート番号nを「0」にして、クリアす
る。At step 120, the state number n stored in the storage means 1000 is set to "0" and cleared.
【0154】ステップ122では、ステート番号nに
「1」を加算し、始めに、ステート番号1のステートに
対する処理を行う準備を行う。In step 122, "1" is added to the state number n, and first, preparations are made for processing the state number 1.
【0155】ステップ124では、伝搬路特性推定回路
3bで、時刻(t−1)に推定した伝搬路特性推定値を
使用して、時刻tの「ステート1」につながる生き残り
パスを、最尤系列推定回路2によって選択する。In step 124, the propagation path characteristic estimation circuit 3b uses the propagation path characteristic estimated value estimated at time (t-1) to find the survivor path connected to the "state 1" at time t as the maximum likelihood series. It is selected by the estimation circuit 2.
【0156】ここで、ステップ124における具体的な
処理を、前述した伝搬歪が大きいときと同様に、伝搬路
メモリ長が「1」の場合を例にとり説明する。理解の容
易化のためステップに分けて説明する。Here, the specific processing in step 124 will be described by taking the case where the propagation path memory length is "1" as an example, as in the case where the above-mentioned propagation distortion is large. For ease of understanding, the steps will be explained separately.
【0157】まず、時刻(t−1)の「ステート1」か
ら、時刻tの「ステート1」に遷移するパスの尤度を算
出する。First, the likelihood of a path transiting from "state 1" at time (t-1) to "state 1" at time t is calculated.
【0158】「ステップ61」 まず、状態推定器6
は、時刻tの「ステート1」に対応する符号系列(0,
0)、および、時刻(t−1)の「ステート1」に対応
する符号系列(0,0)を発生する。[Step 61] First, the state estimator 6
Is a code sequence (0,
0) and the code sequence (0, 0) corresponding to “state 1” at time (t−1).
【0159】「ステップ62」 次に、信号発生器7
で、ステップ61で定めた符号系列に対応する変調信号
を生成する。[Step 62] Next, the signal generator 7
Then, a modulated signal corresponding to the code sequence determined in step 61 is generated.
【0160】「ステップ63」 次に、トランスバーサ
ルフィルタ8は、伝搬路特性推定回路3bによって、時
刻(t−1)に推定され、既に記憶手段1000に記憶
してある、伝搬路特性推定値と、ステップ62で生成し
た変調信号の畳み込み積分を行い、推定受信信号を生成
する。[Step 63] Next, the transversal filter 8 is estimated by the channel characteristic estimation circuit 3b at time (t-1) and the channel characteristic estimated value already stored in the storage unit 1000 is used. , The convolution integration of the modulation signal generated in step 62 is performed to generate an estimated reception signal.
【0161】「ステップ64」 次に、減算器9によっ
て、時刻tの受信信号と、ステップ63で生成した推定
受信信号との差分を求め、誤差信号を算出する。[Step 64] Next, the subtractor 9 obtains the difference between the received signal at time t and the estimated received signal generated in step 63 to calculate the error signal.
【0162】「ステップ65」 次に、ステップ64で
算出した誤差信号を2乗し、負の符号を付加した値を、
時刻(t−1)の「ステート1」から時刻tの「ステー
ト1」に遷移したパスの、ブランチメトリックとする。[Step 65] Next, the value obtained by squaring the error signal calculated in step 64 and adding a negative sign is
The branch metric of the path transited from the “state 1” at time (t−1) to the “state 1” at time t.
【0163】「ステップ66」 パス始点のステート
(今は、時刻(t−1)の「ステート1」)におけるパ
スメトリックに、ステップ65で求めた、パスのブラン
チメトリックを加算し、時刻(t−1)の「ステート
1」から、時刻tの「ステート1」に遷移したパスの尤
度を算出する。[Step 66] The branch metric of the path obtained in step 65 is added to the path metric in the state of the path start point (currently, "state 1" at time (t-1)), and the time (t- The likelihood of the path that transits to "state 1" at time t from "state 1" in 1) is calculated.
【0164】以下、同様にして、時刻(t−1)におけ
る残りのステート「ステート2」、「ステート3」、
「ステート4」についても、ステップ61からステップ
66までの処理を行い、時刻(t−1)の「ステート
2」から、時刻tの「ステート1」に遷移した場合のパ
スの尤度と、時刻(t−1)の「ステート3」から、時
刻tの「ステート1」に遷移した場合のパスの尤度と、
時刻(t−1)の「ステート4」から、時刻tの「ステ
ート1」に遷移した場合のパスの尤度を算出する。In the same manner, the remaining states "state 2", "state 3" at time (t-1),
Also for “state 4”, the processing from step 61 to step 66 is performed, and the likelihood of the path at the time of transition from “state 2” at time (t−1) to “state 1” at time t, and the time The likelihood of the path when transitioning from "state 3" of (t-1) to "state 1" of time t,
The likelihood of the path at the time of transition from "state 4" at time (t-1) to "state 1" at time t is calculated.
【0165】以上で求めた、時刻tの「ステート1」に
遷移するステート数個存在するパスの尤度を比較し、最
大の尤度を、時刻tの「ステート1」のパスメトリック
とし、最大の尤度を有するパスを、時刻tにおける生き
残りパスとする。そのパスメトリックと生き残りパスが
どこからきたかという情報は、例えば記憶手段1000
に保持しておく。The likelihoods of the paths that are present in the number of states transiting to the “state 1” at the time t found are compared, and the maximum likelihood is set as the path metric of the “state 1” at the time t. The path having the likelihood of is the surviving path at time t. Information on the path metric and where the surviving path came from is, for example, the storage unit 1000.
Keep it in.
【0166】さて、ステップ126で、時刻tにおい
て、全てのステートについて、ステップ122およびス
テップ124の処理を終了したか否かを判断する。In step 126, it is determined whether or not the processing of steps 122 and 124 has been completed for all states at time t.
【0167】ステップ126における判断が「No」で
あれば、ステップ122にブランチし、ステート番号に
「1」を加算し、次に時刻tの「ステート2」に対する
処理を行う。If the determination in step 126 is "No", the process branches to step 122, "1" is added to the state number, and then the process for "state 2" at time t is performed.
【0168】ステップ124では、伝搬路特性推定回路
3bによって、時刻(t−1)に推定した伝搬路特性推
定値を使用して、時刻tの「ステート2」につながる生
き残りパスを、最尤系列推定回路2において選択する。In step 124, the propagation path characteristic estimation circuit 3b uses the propagation path characteristic estimated value estimated at time (t-1) to find the survivor path connected to the "state 2" at time t as the maximum likelihood series. It is selected in the estimation circuit 2.
【0169】前述の説明と同様に、ステップ122で、
ステート番号に「1」を加算し、ステップ124では、
伝搬路特性推定回路3bによって、時刻(t−1)に推
定した伝搬路特性推定値を使用して、残りの時刻tの
「ステート3」、「ステート4」につながる生き残りパ
スを、最尤系列推定回路2によって、それぞれ選択す
る。Similar to the above description, in step 122,
"1" is added to the state number, and in step 124,
Using the propagation path characteristic estimation value estimated at the time (t-1) by the propagation path characteristic estimating circuit 3b, the survivor paths connected to the "state 3" and the "state 4" at the remaining time t are converted into the maximum likelihood series. Each is selected by the estimation circuit 2.
【0170】上述の処理を続けていき、ステップ126
で、時刻tの全てのステートについて、ステップ122
およびステップ124の処理を終了したか否かを判断す
る。Continuing with the above processing, step 126
Then, for all states at time t, step 122
Then, it is determined whether or not the process of step 124 is completed.
【0171】判断結果が「Yes」であれば、ステップ
128において、最尤系列推定回路2によって、生き残
りパスの中で現時点(時刻t)におけるパスメトリック
が最大の系列を最尤系列とし、さらに、最尤系列を生き
残りパスが1つの系列に集約するまでの時間(判定遅延
時間)だけ過去にさかのぼり、判定遅延だけ過去におけ
る送信データを出力端子101に出力する。If the determination result is "Yes", then in step 128, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 sets the sequence having the maximum path metric at the present time (time t) among the surviving paths as the maximum likelihood sequence. It traces back in the past by the time (judgment delay time) until the maximum likelihood series is aggregated into one series of surviving paths, and outputs the transmission data in the past by the judgment delay to the output terminal 101.
【0172】ステップ130では、伝搬路特性推定回路
3bが、1時刻前(時刻(t−1))に伝搬路特性推定
回路3bが推定した伝搬路特性推定値を、ステップ12
8で出力した判定値(例えば、出力端子101に出力し
た送信データを、信号発生器7やトランスバーサルフィ
ルタ8に入力したときの出力信号等)を使用して、例え
ばLMS等の適応アルゴリズムによって更新し、伝搬路
特性を推定する。In step 130, the propagation path characteristic estimation circuit 3b gives the propagation path characteristic estimated value estimated by the propagation path characteristic estimation circuit 3b one time before (time (t-1)), in step 12
8 is updated by an adaptive algorithm such as LMS using the judgment value output in 8 (for example, output data when the transmission data output to the output terminal 101 is input to the signal generator 7 or the transversal filter 8). Then, the propagation path characteristic is estimated.
【0173】ここで各回路の動作について説明してお
く。まず、遅延回路4では、受信信号を入力し、判定に
必要な所定遅延時間だけ遅延を与えて出力する。減算器
12は、遅延回路4の出力と、最尤系列推定回路2の出
力である送信データの判定値に対応する推定受信信号と
の差分を求め、判定遅延時間だけ過去の受信信号と送信
データ判定値(例えば、出力端子101に出力した送信
データを、信号発生器7やトランスバーサルフィルタ8
に入力したときの出力信号等)から決定される誤差信号
を算出する。The operation of each circuit will be described below. First, the delay circuit 4 inputs a received signal, delays it by a predetermined delay time necessary for determination, and outputs it. The subtractor 12 obtains the difference between the output of the delay circuit 4 and the estimated reception signal corresponding to the determination value of the transmission data that is the output of the maximum likelihood sequence estimation circuit 2, and determines the reception signal and the transmission data that are past by the determination delay time. Judgment value (for example, the transmission data output to the output terminal 101 is transmitted to the signal generator 7 or the transversal filter 8).
An error signal determined from the output signal when the input signal is input to) is calculated.
【0174】伝搬路特性推定回路3bでは、減算器12
の出力信号と、最尤系列推定回路2からの送信データと
判定された値に対応する変調信号を入力信号とし、例え
ば、記憶手段1000に格納してある伝搬路特性の推定
値を、例えばLMS等の適応アルゴリズムによって更新
する。In the propagation path characteristic estimating circuit 3b, the subtracter 12
Output signal and the modulation signal corresponding to the value determined as the transmission data from the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 as an input signal, and the estimated value of the channel characteristic stored in the storage unit 1000 is, for example, LMS. Etc. by an adaptive algorithm.
【0175】以上の、本発明にかかる実施例によれば、
必要な場合にのみステート毎の伝搬路特性の推定を行え
ば良く、伝搬歪が小さい場合等には、ステート毎に伝搬
路特性を推定するための演算を行う必要がなくなり、演
算量を削減することが可能になり、低消費電力化が図れ
ることになる。According to the embodiments of the present invention described above,
It is sufficient to estimate the propagation path characteristics for each state only when necessary, and when the propagation distortion is small, it is not necessary to perform the calculation for estimating the propagation path characteristics for each state, and the calculation amount is reduced. It becomes possible to achieve low power consumption.
【0176】図4に本発明にかかる他の実施例を示す。FIG. 4 shows another embodiment according to the present invention.
【0177】図5はデジタル通信の伝送方式であるTD
MA(Time Division Multiplex Access :時分割多重)
方式の説明図である。一例として、3チャネルTDMA
の場合について記載してある。FIG. 5 shows a TD which is a digital communication transmission system.
MA (Time Division Multiplex Access)
It is explanatory drawing of a system. As an example, 3 channel TDMA
The case of is described.
【0178】TDMA移動通信では、基地局は、セル内
の移動局に向けて、図5に示すような、TDM(Time D
ivision Multiplex)信号を送信する。In the TDMA mobile communication, the base station directs the TDM (Time D) as shown in FIG.
ivision Multiplex) signal is transmitted.
【0179】移動局は、TDM信号のうち、自局タイム
スロットのみを受信する。1つの無線チャネルで、TD
MA多重数分の移動局が、同時に基地局と通信できる。
各チャネルのデータ系列は、スロット構成とし、各スロ
ットは、既知の信号で構成される、トレーニング系列を
備えている。かかるトレーニング系列は、例えば、等化
器のタップ係数の設定を行うために設けられた信号伝送
時間である。The mobile station receives only its own time slot of the TDM signal. TD on one radio channel
As many mobile stations as MA multiplex can simultaneously communicate with the base station.
The data sequence of each channel has a slot configuration, and each slot has a training sequence composed of known signals. The training sequence is, for example, a signal transmission time provided for setting the tap coefficient of the equalizer.
【0180】本発明においては、例えば、伝搬歪検出回
路1での伝搬歪の時間変動、大きさ等を、前記トレーニ
ング区間において検出し、検出した伝搬歪の大きさに従
って、切り替えスイッチ5の切り替え処理を行うように
すれば良い。スイッチの切替処理は、そのトレーニング
区間を含むスロット区間においては行わない。但し、ス
ロットが変わるたびに、新たに伝搬歪の検出を行い、ス
イッチの切り替え処理が可能となるようにしておく。In the present invention, for example, the time variation, the magnitude, etc. of the propagation distortion in the propagation distortion detection circuit 1 are detected in the training section, and the changeover switch 5 is switched according to the detected propagation distortion. Should be done. The switch switching processing is not performed in the slot section including the training section. However, each time the slot changes, the propagation distortion is newly detected so that the switching process can be performed.
【0181】なお、トレーニング区間に続く、トラッキ
ング区間において、実際にデータが送受信される。Data is actually transmitted and received in the tracking section following the training section.
【0182】以下、動作について、図4のフローチャー
トにしたがって説明する。The operation will be described below with reference to the flowchart of FIG.
【0183】まず、ステップ202において、トレーニ
ング区間で、伝搬歪の時間変動、大きさ等を検出し、予
め定めたしきい値との比較処理を行う。First, in step 202, the time variation, the magnitude, etc. of the propagation distortion are detected in the training section, and comparison processing with a predetermined threshold value is performed.
【0184】具体的には、まず、トレーニング区間の先
頭で、例えば、記憶手段1000に格納される伝搬路特
性推定値をリセットする。Specifically, first, at the beginning of the training section, for example, the propagation path characteristic estimation value stored in the storage unit 1000 is reset.
【0185】トレーニング区間における、伝搬路特性の
推定値を収束させるの処理(タップ係数の設定を行う)
等と並行して、トレーニング区間における既知の信号お
よび受信信号から、伝搬歪の時間変動、大きさ等を検出
する。かかる検出は、伝搬歪の時間変動、大きさのいず
れかでも良いことは言うまでもない。このことは、本発
明の全ての実施例において同様なことが言える。トレー
ニング区間が終了すれば、トレーニング区間で検出した
伝搬歪の大きさに従って、切り替えスイッチ5を切り替
える処理を行う。Processing for converging the estimated value of the propagation path characteristic in the training section (setting the tap coefficient)
In parallel with the above, the time variation, the magnitude, etc. of the propagation distortion are detected from the known signal and the received signal in the training section. It goes without saying that such detection may be either time variation or magnitude of propagation distortion. The same applies to all the embodiments of the present invention. When the training section is completed, the changeover switch 5 is switched according to the magnitude of the propagation distortion detected in the training section.
【0186】ステップ202において、伝搬歪が予め定
めたしきい値より大きいと判断した場合には、切り替え
スイッチ5を、ステート毎伝搬路推定回路3aに接続す
る。When it is determined in step 202 that the propagation distortion is larger than a predetermined threshold value, the changeover switch 5 is connected to the state-specific propagation path estimation circuit 3a.
【0187】以下は、前述の実施例と同様な処理なので
簡単に説明する。Since the following processing is similar to that of the above-mentioned embodiment, it will be briefly described.
【0188】まず、ステップ204で、入力端子100
から、受信信号を入力する。受信信号は、所定時間間隔
でサンプリングし、記憶手段1000に記憶しておけば
良い。First, at step 204, the input terminal 100
To receive the received signal. The received signal may be sampled at predetermined time intervals and stored in the storage unit 1000.
【0189】次に、ステップ206で、例えば、記憶手
段1000に格納される、ステート番号nを「0」にク
リアする。Next, at step 206, the state number n stored in the storage means 1000, for example, is cleared to "0".
【0190】次に、ステップ208でステート番号nに
「1」を加える。Next, at step 208, "1" is added to the state number n.
【0191】次に、ステップ210で、最尤系列推定回
路2において、「ステートn」につながるパスの始点の
ステートにおける伝搬路特性推定値を使用して、「ステ
ートn」につながる生き残りパスを選択する。Next, at step 210, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 selects the surviving path connected to "state n" using the propagation path characteristic estimation value in the state at the start point of the path connected to "state n". To do.
【0192】次に、ステップ212で、ステート毎伝搬
路特性推定回路3aで、「ステートn」につながる生き
残りパスの始点の伝搬路特性推定値を、LMS等の適応
アルゴリズムによって更新し、現時点での「ステート
n」の伝搬路特性を推定する。Next, in step 212, the propagation path characteristic estimation circuit 3a for each state updates the propagation path characteristic estimated value of the starting point of the surviving path connected to "state n" by an adaptive algorithm such as LMS, and the current value is calculated. The propagation path characteristic of "state n" is estimated.
【0193】そして、現時点の全てのステートに対し
て、ステップ208からステップ212までの処理を繰
り返す。Then, the processing from step 208 to step 212 is repeated for all the current states.
【0194】さらに、ステップ214において、現時点
の全てのステートに対して、ステップ208からステッ
プ212までの処理を終了したと判断したら、ステップ
216で、最尤系列推定回路2が、生き残りパスの中
で、現時点のパスメトリックが最大の系列を最尤パスと
し、最尤パスを判定遅延時間だけ過去にさかのぼり、判
定遅延だけ過去における送信データを、出力端子101
に出力する。Further, when it is determined in step 214 that the processing from step 208 to step 212 has been completed for all the current states, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 determines in step 216 that the survivor path has survived. , The series having the largest path metric at the present time is set as the maximum likelihood path, the maximum likelihood path is traced back by the judgment delay time in the past, and the transmission data in the past by the judgment delay is output terminal 101.
Output to.
【0195】ステップ218で、スロットにおける最後
のデータの処理が終了したと判断されるまで、ステップ
204からステップ216までの処理を続ける。The processing from step 204 to step 216 is continued until it is judged at step 218 that the processing of the last data in the slot is completed.
【0196】このとき、切り替えスイッチ5の切替処理
は、そのトレーニング区間を含むスロットの間は行わな
い。At this time, the changeover process of the changeover switch 5 is not performed during the slot including the training section.
【0197】ステップ218で、スロットにおける最後
のデータの処理が終了したと判断されたら、ステップ2
02にブランチする。If it is determined in step 218 that the processing of the last data in the slot has been completed, step 2
Branch to 02.
【0198】次に、伝搬歪が小さいと判断された場合の
処理について説明する。本処理も前述の実施例における
処理と同様なため、詳細に説明することは省略する。Next, the processing when it is determined that the propagation distortion is small will be described. Since this processing is also the same as the processing in the above-described embodiment, detailed description will be omitted.
【0199】まず、ステップ202で、伝搬歪が小さい
と判断された場合には、切り替えスイッチ5を伝搬路特
性推定回路に接続する。以下、最初に説明した実施例
と、同様な処理を行う。First, when it is determined in step 202 that the propagation distortion is small, the changeover switch 5 is connected to the propagation path characteristic estimating circuit. Hereinafter, the same processing as that of the first embodiment will be performed.
【0200】次に、ステップ220で、入力端子100
から、受信信号を入力する。受信信号は、所定時間間隔
でサンプリングし、記憶手段1000に記憶しておけば
良い。Next, at step 220, the input terminal 100
To receive the received signal. The received signal may be sampled at predetermined time intervals and stored in the storage unit 1000.
【0201】次に、ステップ222で、例えば、記憶手
段1000に記憶してある、ステート番号nを「0」
に、クリアする。Next, at step 222, for example, the state number n stored in the storage means 1000 is set to "0".
To clear.
【0202】次に、ステップ224で、ステート番号n
に「1」を加算する。Next, at step 224, the state number n
"1" is added to.
【0203】次に、ステップ226で、最尤系列推定回
路2において、ステート毎伝搬路特性回路で推定した伝
搬路特性推定値を使用して、「ステートn」につながる
生き残りパスを選択する。Next, at step 226, the maximum likelihood sequence estimation circuit 2 uses the propagation path characteristic estimated value estimated by the propagation path characteristic circuit for each state to select the surviving path leading to "state n".
【0204】そして、現時点の全てのステートに対し
て、ステップ220からステップ226までの処理を繰
り返す。Then, the processing from step 220 to step 226 is repeated for all the current states.
【0205】さて、ステップ228で、現時点の全ての
ステートに対して、ステップ220からステップ226
までの処理を終了したと判断したら、ステップ230
で、最尤系列推定回路2において、生き残りパスの中
で、現時点のパスメトリックが最大の系列を最尤パスと
し、最尤パスを判定遅延時間だけ過去にさかのぼり、判
定遅延だけ過去における送信データを、出力端子101
に出力する。Now, in step 228, steps 220 to 226 are performed for all the current states.
If it is determined that the processing up to is completed, step 230
Then, in the maximum likelihood sequence estimation circuit 2, the sequence having the largest path metric at the present time is set as the maximum likelihood path among the surviving paths, the maximum likelihood path is traced back by the judgment delay time, and the transmission data in the past is judged by the judgment delay. , Output terminal 101
Output to.
【0206】次に、ステップ232で、伝搬路特性推定
回路3bにおいて、送信データを信号発生器7やトラン
スバーサルフィルタ8入力して、得られた出力信号等の
判定値を使用して、伝搬路特性を推定する。Next, at step 232, the propagation path characteristic estimation circuit 3b inputs the transmission data to the signal generator 7 and the transversal filter 8 and uses the judgment value of the output signal obtained to obtain the propagation path. Estimate the characteristics.
【0207】次に、ステップ234で、スロットにおけ
る最後のデータの処理が終了したと判断されるまで、ス
テップ220からステップ232までの処理を続ける。Next, in step 234, the processing from step 220 to step 232 is continued until it is judged that the processing of the last data in the slot is completed.
【0208】このとき、切り替えスイッチ5の切替処理
は、そのトレーニング区間を含むスロットの間は行わな
い。At this time, the changeover process of the changeover switch 5 is not performed during the slot including the training section.
【0209】スロットにおける最後のデータの処理が終
了した後ステップ202にブランチする。After the processing of the last data in the slot is completed, the process branches to step 202.
【0210】以下同様にして、自局に対する次スロット
のデータに対する処理を続ける。Similarly, the processing for the data of the next slot for the own station is continued.
【0211】なお、本実施例においては、トレーニング
区間において、既知のトレーニング信号と受信信号か
ら、伝搬歪の時間変動、大きさを検出し、トレーニング
区間が終了すると、トレーニング区間で検出した伝搬歪
の大きさに従って、切り替えスイッチ5の切替処理を行
うが、切り替えスイッチ5の再度の切替処理は、そのト
レーニング区間を含むスロット区間では行わないように
して、最尤系列の推定を行う。In this embodiment, the time variation and the magnitude of the propagation distortion are detected from the known training signal and the received signal in the training section, and when the training section ends, the propagation distortion detected in the training section is detected. The switching process of the changeover switch 5 is performed according to the size, but the maximum changeover process of the changeover switch 5 is not performed in the slot section including the training section, and the maximum likelihood sequence is estimated.
【0212】以上の、本発明にかかる第2実施例によれ
ば、伝搬歪が小さいスロットでは、演算量を削減でき、
すなわち、所定の演算が必要なスロットに対してのみ、
所定の演算を行えば良く、不要な演算処理が省かれ、低
消費電力化が図れる。According to the second embodiment of the present invention described above, the calculation amount can be reduced in the slot with small propagation distortion,
That is, only for slots that require a predetermined operation,
It suffices to perform a predetermined calculation, unnecessary calculation processing is omitted, and power consumption can be reduced.
【0213】また、スロット内で、伝搬歪の検出や伝搬
路特性推定回路の切り替えに関するアルゴリズムを簡素
化できる。Further, it is possible to simplify the algorithm relating to the detection of the propagation distortion and the switching of the propagation path characteristic estimation circuit within the slot.
【0214】なお、本発明にかかる最尤系列推定器を、
例えば、自動車電話等の無線通信機器に搭載することに
より、当該無線通信機器の性能が向上することは言うま
でもなく、自動車電話に限られない各種の無線通信機器
への応用が可能である。The maximum likelihood sequence estimator according to the present invention is
For example, it goes without saying that the performance of the wireless communication device is improved by mounting it on a wireless communication device such as a car phone, and it can be applied to various wireless communication devices not limited to the car phone.
【0215】また、最尤系列推定器自体が、CPU、R
OM、RAM、各種CMOS等で構成でき、必要ならば
カスタムIC化も可能なため、小型で安価に実現可能で
あり、各種無線通信機器への搭載は、非常に容易であ
る。Further, the maximum likelihood sequence estimator itself is
Since it can be composed of OM, RAM, various CMOSs, etc., and can be made into a custom IC if necessary, it can be realized in a small size and at low cost, and it is very easy to mount it on various wireless communication devices.
【0216】[0216]
【発明の効果】本発明によれば、伝搬歪の時間変動、大
きさに応じて、伝送路特性の推定方法を、消費電力およ
び性能の両面において異なる、複数の伝送路特性推定方
式(すなわち、ステート毎の伝送路特性推定方式あるい
はステート毎ではない伝送路特性推定方式)の中から選
択することにより、必要最小限の消費電力で高速フェー
ジングに対する追従性の良い、適応型最尤系列推定器を
提供できる。According to the present invention, a plurality of transmission line characteristic estimation methods (that is, By selecting from the transmission path characteristic estimation method for each state or the transmission path characteristic estimation method that is not for each state, an adaptive maximum likelihood sequence estimator with good minimum tracking power consumption and good followability to fast fading can be obtained. Can be provided.
【0217】これにより、ディジタル移動通信端末等の
通話時間、待ち受け時間等の低減、電池等の電源の小型
化が図れ、端末装置の小型化、軽量化が可能となる。As a result, the call time and standby time of the digital mobile communication terminal or the like can be reduced, the power source such as the battery can be downsized, and the terminal device can be downsized and lightened.
【図1】本発明にかかる一実施例である適応型最尤系列
推定器の構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of an adaptive maximum likelihood sequence estimator that is an embodiment according to the present invention.
【図2】適応型最尤系列推定器の構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram of an adaptive maximum likelihood sequence estimator.
【図3】本発明にかかる実施例における処理手順を示す
フローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure in an embodiment according to the present invention.
【図4】本発明にかかる他の実施例における処理手順を
示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure in another embodiment according to the present invention.
【図5】伝送フォーマットの説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a transmission format.
【図6】ビタビアルゴリズムの説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a Viterbi algorithm.
1…伝搬歪検出回路、2…最尤系列推定回路、3a…ス
テート毎伝送路特性推定回路、3b…伝送路特性推定回
路、4…遅延回路、5…切り替えスイッチ、6…状態推
定器、7…信号発生器、8…トランスバーサルフィル
タ、9…減算器、10…伝送路特性推定回路、100…
入力端子、101…出力端子DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Propagation distortion detection circuit, 2 ... Maximum likelihood sequence estimation circuit, 3a ... State-specific transmission line characteristic estimation circuit, 3b ... Transmission line characteristic estimation circuit, 4 ... Delay circuit, 5 ... Changeover switch, 6 ... State estimator, 7 ... Signal generator, 8 ... Transversal filter, 9 ... Subtractor, 10 ... Transmission path characteristic estimation circuit, 100 ...
Input terminal, 101 ... Output terminal
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 H04B 7/005 4229−5K H04L 25/03 Z 9199−5K 25/08 B 9199−5K ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Office reference number FI Technical display location H04B 7/005 4229-5K H04L 25/03 Z 9199-5K 25/08 B 9199-5K
Claims (3)
び伝搬歪の大きさの少なくとも一方を検出し、少なくと
も一方が、予め各々に対して定められたしきい値より大
きな場合に、大きい旨の信号を出力する伝搬歪検出手段
と、 変調信号の1種類の状態を表す、ステートを複数種類と
りうる受信信号、および、受信信号が伝搬されてくる伝
搬路の特性を表現する伝搬路特性情報にもとづいて、生
き残り系列を推定し、生き残り系列のうちの1つを最尤
系列とする最尤系列推定手段と、 受信信号と各ステートに対する生き残り系列との差分か
ら得られる誤差信号と、前記各ステートに対する生き残
り系列に対応して生成された変調信号を入力信号とし、
前記各ステートに対する生き残り系列に対応した伝搬路
特性情報を推定出力するステート毎伝搬路特性推定手段
と、 受信信号に対して所定遅延時間を与えて信号を出力する
遅延手段と、 遅延手段の出力と、前記所定遅延時間だけ過去に送られ
てきた信号に基づいて前記最尤系列推定手段が推定する
推定受信信号系列との差分を出力する減算器と、 前記減算器の出力と、前記所定遅延時間だけ過去の信号
系列に対応して生成された変調信号とを入力信号とし、
前記所定遅延時間だけ過去の信号系列に対応した伝搬路
特性情報を推定出力する伝搬路特性推定回路とを具備
し、 前記ステート毎伝送路特性推定手段の出力と前記伝搬路
特性推定手段の出力とを選択的に切り替えて、前記最尤
系列推定手段の入力とする切り替えスイッチとを備え、 前記切り替えスイッチは、前記伝搬歪検出手段が、前記
大きい旨の信号を出力した場合に、前記ステート毎伝送
路特性推定手段の出力を選択することを特徴とする最尤
系列推定器。1. A signal indicating that at least one of a time variation of propagation distortion including fading and a magnitude of propagation distortion is detected, and when at least one of the fluctuations is larger than a threshold value set in advance, the signal indicates a large signal. Based on the propagation distortion detecting means for outputting the received signal, which represents one kind of state of the modulated signal, can have a plurality of states, and propagation path characteristic information which represents characteristics of a propagation path through which the received signal is propagated. , A maximum likelihood sequence estimating means for estimating a survival sequence and using one of the survival sequences as a maximum likelihood sequence, an error signal obtained from the difference between the received signal and the survival sequence for each state, and for each state. With the modulation signal generated corresponding to the survival series as the input signal,
Propagation characteristic estimation means for each state for estimating and outputting propagation path characteristic information corresponding to the survival sequence for each state, delay means for giving a predetermined delay time to the received signal and outputting the signal, and output of the delay means A subtractor that outputs a difference from an estimated received signal sequence estimated by the maximum likelihood sequence estimation means based on a signal transmitted in the past by the predetermined delay time, an output of the subtractor, and the predetermined delay time Only the modulated signal generated corresponding to the past signal series is used as the input signal,
A propagation path characteristic estimation circuit for estimating and outputting propagation path characteristic information corresponding to a past signal sequence by the predetermined delay time, and an output of the state-specific transmission path characteristic estimating means and an output of the propagation path characteristic estimating means. And a changeover switch which is an input of the maximum likelihood sequence estimation means, wherein the changeover switch transmits each state when the propagation distortion detection means outputs the signal indicating the largeness. A maximum likelihood sequence estimator characterized by selecting an output of a road characteristic estimating means.
は、同期信号を含む既知信号の伝送区間とデータを伝送
する伝送区間を有するスロットにおける、前記既知信号
の伝送区間において、フェージングを含む伝搬歪の時間
変動および伝搬歪の大きさの少なくとも一方を検出し、
少なくとも一方が、予め各々に対して定められたしきい
値より大きな場合に、大きな旨の信号を出力することを
特徴とする最尤系列推定器。2. The propagation distortion detecting means according to claim 1, wherein propagation including fading occurs in a transmission section of the known signal in a slot having a transmission section of a known signal including a synchronization signal and a transmission section for transmitting data. Detects at least one of the time variation of distortion and the magnitude of propagation distortion,
A maximum likelihood sequence estimator which outputs a signal indicating a large value when at least one of them is larger than a predetermined threshold value.
手段を備え、該切り替え阻止手段は、前記スロットにお
いて、前記切り替えスイッチの切替動作が1度行われた
とき、再度の切替動作を阻止することを特徴とする最尤
系列推定器。3. A switching prevention means according to claim 2, further comprising a switching prevention means, wherein when the switching operation of the changeover switch is performed once in the slot, the switching operation is prevented again. Maximum likelihood sequence estimator.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6011740A JPH07221804A (en) | 1994-02-03 | 1994-02-03 | Maximum likelihood sequence estimate device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6011740A JPH07221804A (en) | 1994-02-03 | 1994-02-03 | Maximum likelihood sequence estimate device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07221804A true JPH07221804A (en) | 1995-08-18 |
Family
ID=11786432
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6011740A Pending JPH07221804A (en) | 1994-02-03 | 1994-02-03 | Maximum likelihood sequence estimate device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH07221804A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003037577A (en) * | 2001-07-26 | 2003-02-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Wireless communication device |
JP2019103115A (en) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Broadcast receiving apparatus, television receiver and estimation method of nonlinear distortion |
-
1994
- 1994-02-03 JP JP6011740A patent/JPH07221804A/en active Pending
Cited By (3)
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