JP3462000B2 - Adaptive encoder and adaptive equalization method - Google Patents
Adaptive encoder and adaptive equalization methodInfo
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- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
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Landscapes
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Error Detection And Correction (AREA)
- Dc Digital Transmission (AREA)
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明はディジタル移動通信
におけるフェージング対策として受信装置に用いられる
等化器及び適応等化方法に関するもので、特に、等化方
法としてビタビアルゴリズムを用いた適応等化器及び適
応等化方法に関するものである。The present invention relates not relate equalizer and adaptive equalization method for use in receiving apparatus as fading countermeasure in digital mobile communications, in particular, the adaptive equalizer and a Viterbi algorithm is used as the equalization method Suitable
It relates to the equalization method .
【０００２】[0002]
【従来の技術】まず、適応等化器の動作原理について説
明する。図１はビタビアルゴリズムを用いた適応等化器
の一般的な全体構成図である。ビタビアルゴリズムを用
いた適応等化器とは、遅延歪みのある通信回線の復調側
に具備される等化器の一種であり、送信系列候補に対し
推定した回線歪みを畳み込むことにより生成したレプリ
カ信号と、受信信号とのユークリッド距離が小さくなる
ように回線歪みを推定および制御（等化処理）すると共
に、ビタビアルゴリズムによりユークリッド距離が最小
となる系列を用いて送信系列を最尤推定して復調するも
のである。以下に各部を詳しく説明する。2. Description of the Related Art First, the principle of operation of an adaptive equalizer will be described. FIG. 1 is a general overall configuration diagram of an adaptive equalizer using the Viterbi algorithm. An adaptive equalizer using the Viterbi algorithm is a type of equalizer that is provided on the demodulation side of a communication line with delay distortion, and it is a replica signal generated by convolving the estimated line distortion for a transmission sequence candidate. And the channel distortion is estimated and controlled (equalization processing) so that the Euclidean distance from the received signal is reduced, and the Viterbi algorithm is used to estimate the maximum likelihood of the transmitted sequence and demodulate it using the sequence with the smallest Euclidean distance. It is a thing. Each part will be described in detail below.
【０００３】例えば、通信システムのベースバンド変調
方式がＱＰＳＫ（Quadrature PhaseShift Keying ）の
場合、空間ダイヤグラムは図２に示す４つの位相点（状
態０，１，２，３）をもつ信号配置となり、各状態へ、
例えば、図３に示すディジタル信号Ｉ，Ｑを対応付けて
いる。即ち、送信器から出力される信号Ｉ，Ｑが００→
１１→１０→０１であった場合、空間ダイヤグラム上で
の状態の推移は、図４に示すように状態０→状態２→状
態３→状態１へ変化するわけである。また、図４の推移
を横軸を時間とする状態遷移図で示すと図５のように表
現できる。For example, when the base band modulation system of the communication system is QPSK (Quadrature Phase Shift Keying), the spatial diagram has a signal arrangement having four phase points (states 0, 1, 2, 3) shown in FIG. To the state,
For example, the digital signals I and Q shown in FIG. 3 are associated with each other. That is, the signals I and Q output from the transmitter are 00 →
In the case of 11 → 10 → 01, the transition of the state on the space diagram changes to state 0 → state 2 → state 3 → state 1 as shown in FIG. Further, the transition of FIG. 4 can be expressed as shown in FIG. 5 by a state transition diagram in which the horizontal axis is time.
【０００４】ここで、時刻（ｎ−１）Ｔ（但し、Ｔはシ
ンボル周期）から現時刻ｎＴへの状態遷移を考えた場
合、図６に示すように４ 2 ＝１６通りの遷移が存在する
ことがわかる。ここで、状態遷移を表現するにあたり、
例えば、時刻（ｎ−１）Ｔの状態ｉからｎＴの状態ｊへ
遷移する場合、この状態遷移をｉｊと表記することとす
る。適応等化器では、送信系列候補をこの１６通りの状
態遷移とし、送信系列候補と回線歪みとを畳み込んでレ
プリカ信号を生成してそれぞれ受信信号との差（誤差信
号）を求めてから、誤差信号の大きさ、即ちＩ相とＱ相
との二乗和で与えられるブランチメトリックを計算す
る。Considering the state transition from time (n-1) T (where T is a symbol period) to the current time nT, there are 4 2 = 16 transitions as shown in FIG. I understand. Here, in expressing the state transition,
For example, when transitioning from the state i at time (n-1) T to the state j at nT, this state transition is represented as ij. In the adaptive equalizer, the transmission sequence candidate is set to these 16 types of state transitions, convolution of the transmission sequence candidate and the channel distortion is performed to generate a replica signal, and the difference (error signal) from each received signal is obtained. The branch metric given by the magnitude of the error signal, that is, the sum of squares of the I and Q phases is calculated.
【０００５】次に、図７に示すように、現時刻ｎＴにお
ける状態０へ遷移する４つのブランチメトリック、即
ち、遷移００，１０，２０，３０のうち、ブランチメト
リックが最小である状態遷移（最尤状態遷移）を選択す
る（この説明図では「１０」を選択）。残る状態１，
２，３への状態遷移からも同様にして選択すると、例え
ば、図８に示すように、各状態毎に最尤状態遷移が１本
だけ選択された形となる。そして、この４本の状態遷移
の中から、最も最尤な状態遷移を選択（この説明図では
「１２」を選択）し、現時刻ｎＴにおける状態２を最尤
状態とし、図３に基づき、対応するディジタル信号Ｉ＝
１，Ｑ＝０を復調出力する。Next, as shown in FIG. 7, of the four branch metrics that transition to state 0 at the current time nT, that is, the transitions 00, 10, 20, and 30, the state transition (maximum state transition) Likelihood state transition) is selected (“10” is selected in this explanatory diagram). State 1 that remains
When the state transitions to 2 and 3 are similarly selected, for example, as shown in FIG. 8, only one maximum likelihood state transition is selected for each state. Then, from these four state transitions, the most likely state transition is selected (“12” is selected in this explanatory diagram), the state 2 at the current time nT is set as the maximum likelihood state, and based on FIG. Corresponding digital signal I =
1, Q = 0 is demodulated and output.
【０００６】上記においては、説明を簡単にするため、
最小ブランチメトリックが与えられる状態遷移を用いて
送信系列を最尤推定する方法を述べた。しかし一般的に
は、適応等化器の復調性能を高めるため、過去の複数の
ブランチメトリックの加算合成によりパスメトリックを
算出し、最小となるパスメトリックを用いて最尤推定す
る場合が殆どである。In the above, in order to simplify the explanation,
The method of maximum likelihood estimation of the transmission sequence is described by using the state transition that gives the minimum branch metric. However, in general, in order to improve the demodulation performance of the adaptive equalizer, in most cases, a path metric is calculated by adding and synthesizing a plurality of branch metrics in the past, and the maximum likelihood is estimated by using the minimum path metric. .
【０００７】ここでいうパスメトリックとは、図９に示
すような各状態につながる最尤状態遷移のブランチメト
リック累積値で与えられる。例えば、時刻（ｎ−１）Ｔ
の状態０につながるパスメトリックをパスメトリック
（０）とすると、パスメトリック（０）は時刻（ｎ−
３）Ｔまでの「━（太い実線）」で示したパスメトリッ
クと、時刻（ｎ−３）Ｔから（ｎ−１）Ｔまでの「−・
−（一点鎖線）」で示したパスメトリックを加算した値
となる。ここで、現時刻ｎＴにおいてパスメトリックを
用いた最尤推定を行う場合、まず時刻（ｎ−１）Ｔまで
の４つのパスメトリック、即ちパスメトリック（０）〜
（３）を予め累算し記憶しておく。そして、図示するよ
うに、次式によって計算する。The path metric referred to here is given as a branch metric cumulative value of maximum likelihood state transitions connected to each state as shown in FIG. For example, time (n-1) T
If the path metric leading to the state 0 of is the path metric (0), the path metric (0) is the time (n-
3) The path metric indicated by "-(thick solid line)" up to T and "-・ from time (n-3) T to (n-1) T.
-(Dashed-dotted line) ". Here, when performing maximum likelihood estimation using the path metric at the current time nT, first, four path metrics up to the time (n−1) T, that is, the path metric (0) to
(3) is accumulated and stored in advance. Then, as shown in the figure, it is calculated by the following equation.
【０００８】[0008]
【数１】
ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ０〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ００
ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ１〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ１０
ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ２〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ２０
ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ３〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ３０
（ただし、「ＰＭ」はパスメトリック、「ＢＭ」はブラ
ンチメトリックである。）## EQU00001 ## PM0 [nT] = PM0 [(n-1) T] + BM00 PM0 [nT] = PM1 [(n-1) T] + BM10 PM0 [nT] = PM2 [(n-1) T] + BM20 PM0 [NT] = PM3 [(n-1) T] + BM30 (where "PM" is a path metric and "BM" is a branch metric)
【０００９】この式による計算結果のうち最小となるパ
スメトリックが与えられる状態遷移系列を最尤パスとす
る。残る状態１〜３への最尤パス、即ち、ＰＭ１〔ｎ
Ｔ〕〜ＰＭ３〔ｎＴ〕を選択する場合は、上記４式のＢ
Ｍ００〜３０を、それぞれ（０１，１１，２１，３
１）、（０２，１２，２２，３２）、（０３，１３，２
３，３３）に置き換えて計算し、それぞれ最尤パスを求
める。そして得られた４つの最尤パスの中で最も最尤な
パスを選択し、現時刻ｎＴにおける状態を最尤状態と
し、図３に基づく対応するディジタル信号を復調出力す
る。パスメトリック（０）〜（３）は、４つの最尤パス
の選択を終了した時点でＰＭ０〔ｎＴ〕〜ＰＭ３〔ｎ
Ｔ〕に置き換え、時刻（ｎ＋１）Ｔでの処理に供給され
る。The state transition sequence to which the minimum path metric among the calculation results of this equation is given is the maximum likelihood path. The maximum likelihood path to the remaining states 1 to 3, that is, PM1 [n
When selecting T] to PM3 [nT], B in the above formula 4 is selected.
M00 to 30 are replaced by (01, 11, 21, 3
1), (02,12,22,32), (03,13,2)
3, 33) to calculate the maximum likelihood path. Then, the maximum likelihood path is selected from the obtained four maximum likelihood paths, the state at the current time nT is set as the maximum likelihood state, and the corresponding digital signal based on FIG. 3 is demodulated and output. The path metrics (0) to (3) are PM0 [nT] to PM3 [n when the selection of the four maximum likelihood paths is completed.
T] and is supplied to the process at time (n + 1) T.
【００１０】以上がパスメトリックを用いて最尤指定す
る方法である。また、適応等化器の復調性能を更に高め
るため、Ｋシンボル区間の各状態毎の最尤パスを記憶し
ておき、現時刻ｎＴでのパスメトリックの最尤推定結果
を出力する際、Ｋシンボルだけ逆上った（ｎ−Ｋ）Ｔに
おける状態を最尤状態として復調出力する方法がある。The above is the method of specifying the maximum likelihood using the path metric. Further, in order to further improve the demodulation performance of the adaptive equalizer, the maximum likelihood path for each state of the K symbol section is stored, and when outputting the maximum likelihood estimation result of the path metric at the current time nT, the K symbol is output. There is a method of demodulating and outputting the state in (n−K) T, which is only upside down as the maximum likelihood state.
【００１１】図１０に最尤パスメモリを用いた復調方法
の説明図を示す。図において、「━（太い実線）」は本
来推定されるべき送信系列であり、現時刻ｎＴでは状態
２を復調出力すべきであったとする。この時、ノイズ等
の影響により誤って状態３への遷移が最小となって選択
された場合、誤った状態を復調出力してビット誤りとな
る。しかしこの時、Ｋが３以上であれば本来復調すべき
最尤パスへたどり着ける。また同じく、誤って状態１を
選択した場合、Ｋが４以上であれば最尤パスにたどり着
けるわけである。従って、Ｋの値を大きくするほど復調
器としてビット誤り率の向上を期待できる効果がある。
しかし、状態０〜３毎にＫシンボル長の最尤パスメモリ
を必要とするのに加え、復調処理をＫシンボルだけ余計
に計算しないと最尾の復調結果を得られないため通常Ｋ
は１０程度の値が採用されている。FIG. 10 shows an explanatory diagram of a demodulation method using the maximum likelihood path memory. In the figure, "-(thick solid line)" is a transmission sequence that should be estimated originally, and it is assumed that the state 2 should be demodulated and output at the current time nT. At this time, if the transition to the state 3 is erroneously selected and minimized due to the influence of noise or the like, the erroneous state is demodulated and output, resulting in a bit error. However, at this time, if K is 3 or more, the maximum likelihood path to be originally demodulated can be reached. Similarly, when the state 1 is erroneously selected, if K is 4 or more, the maximum likelihood path can be reached. Therefore, as the value of K is increased, the demodulator can be expected to improve the bit error rate.
However, in addition to requiring a maximum likelihood path memory of K symbol length for each of states 0 to 3, unless the demodulation process is additionally calculated for K symbols, the last demodulation result cannot be obtained, so that the normal K
Is used as a value of about 10.
【００１２】回線歪みは、周期Ｔで各状態別に推定され
る。即ち、上記例のＱＰＳＫの適応等化器では、４状態
分の回線歪みを推定する。例えば、状態０の回線歪み
は、状態０へ遷移する誤差信号（００，１０，２０，３
０）の中で、最尤な誤差信号および現時刻ｎＴにおける
最尤状態（０）を用いて推定し、状態１，２，３の回線
歪みも同様にして、それぞれ（０１，１１，２１，３
１），（０２，１２，２２，３２），（０３，１３，２
３，３３）の中で最尤な誤差信号および最尤状態
（１），（２），（３）をそれぞれ用いて推定する。The line distortion is estimated for each state in the cycle T. That is, the QPSK adaptive equalizer of the above example estimates the line distortion for four states. For example, the line distortion in the state 0 causes an error signal (00, 10, 20, 3) that transits to the state 0.
0), the maximum likelihood error signal and the maximum likelihood state (0) at the current time nT are used for estimation, and the line distortions of states 1, 2, and 3 are similarly (01, 11, 21, 21). Three
1), (02,12,22,32), (03,13,2)
3, 33), the maximum likelihood error signal and the maximum likelihood states (1), (2), and (3) are used for estimation.
【００１３】回線歪み推定アルゴリズムは、システムに
要求される復調能力や回路規模の制約等により、最小二
乗平均〔ＬＭＳ〕，再帰最小二乗平均〔ＲＬＳ〕等がよ
く用いられる。タイミング的には、現時刻ｎＴで推定し
た回線歪みは、時刻（ｎ＋１）Ｔにおけるレプリカ信号
生成時において、送信系列候補に推定した回線歪みを畳
み込む際に用いる。例えば、現時刻ｎＴで推定した状態
０の回線歪みは、時刻（ｎ＋１）Ｔにおける各状態へつ
ながる遷移、即ち、状態遷移（００，０１，０２，０
３）のレプリカ信号生成に用いられ、状態１，２，３の
回線歪みも同様にして、それぞれ（１０，１１，１２，
１３）、（２０，２１，２２，２３）、（３０，３１，
３２，３３）のレプリカ信号生成に用いられる。As the line distortion estimation algorithm, the least mean square [LMS], the recursive least mean square [RLS], etc. are often used due to the demodulation capability required for the system and the restrictions on the circuit scale. In terms of timing, the channel distortion estimated at the current time nT is used when convolving the estimated channel distortion into a transmission sequence candidate at the time of replica signal generation at time (n + 1) T. For example, the line distortion of the state 0 estimated at the current time nT is a transition leading to each state at the time (n + 1) T, that is, a state transition (00, 01, 02, 0).
3) is used for replica signal generation, and line distortions in states 1, 2, and 3 are similarly set to (10, 11, 12,
13), (20, 21, 22, 23), (30, 31,
32, 33) replica signal generation.
【００１４】以上が適応等化器の動作原理である。次
に、図１１と図１２を用いて従来技術を詳細に説明す
る。図１１と図１２の合成回路は、パスメトリックを用
いて最尤推定する従来の適応等化器の構成例であり、ベ
ースバンド変調方式は上述した例と同様ＱＰＳＫ方式で
説明する。図においては、受信信号をＡ／Ｄ変換しディ
ジタル化した後の処理以降を示した。即ち、適応等化器
に入力する受信信号は、Ａ／Ｄ変換器によりシンボル周
期以下の時間間隔でディジタル信号に変換されたＩ相お
よびＱ相の信号である。The above is the operation principle of the adaptive equalizer. Next, the conventional technique will be described in detail with reference to FIGS. 11 and 12. 11 and 12 is a configuration example of a conventional adaptive equalizer that performs maximum likelihood estimation using a path metric, and the baseband modulation method will be described using the QPSK method as in the above example. In the figure, the process after the received signal is A / D converted and digitized is shown. That is, the received signals input to the adaptive equalizer are I-phase and Q-phase signals converted into digital signals by the A / D converter at time intervals equal to or shorter than the symbol period.
【００１５】従来技術では、まず、現時刻ｎＴにおける
状態遷移００〜３３までの１６個の送信系列候補に対す
るレプリカ信号を、ＲＧ００〜ＲＧ３３の合計１６個の
レプリカ信号生成器（ＲＧ）２１により並列的に計算し
た後、同じく１６個の減算器２２へ出力し受信信号とレ
プリカ信号との差である誤差信号を計算する。続いて、
誤差信号のＩ相とＱ相との二乗和で与えられるブランチ
メトリックを、ＳＱ００〜ＳＱ３３の合計１６個の二乗
和演算器（ＳＱ）２３で計算し、上述した動作原理に基
づいてブランチメトリックと時刻（ｎ−１）Ｔまでのパ
スメトリック累算値とを加算し現時刻ｎＴにおけるパス
メトリックを算出する。In the prior art, first, replica signals for 16 transmission sequence candidates at state transitions 00 to 33 at the current time nT are parallelized by a total of 16 replica signal generators (RG) 21 of RG00 to RG33. Then, the error signal which is the difference between the received signal and the replica signal is also output to the 16 subtractors 22. continue,
The branch metric given by the sum of squares of the I and Q phases of the error signal is calculated by a total of 16 square sum calculators (SQ) 23 of SQ00 to SQ33, and the branch metric and the time are calculated based on the above-mentioned operation principle. The path metric accumulated values up to (n-1) T are added to calculate the path metric at the current time nT.
【００１６】次に、最小値セレクタ（０）〜（３）２５
により、それぞれ入力される４つのパスメトリックの中
から最小値が得られる最尤パスを選択し、パスメトリッ
ク最小値（０）〜（３）と、最尤パスの現時刻ｎＴにお
ける状態〔最尤状態（０）〜（３）〕とを、最尤パス推
定器２７に出力する。Next, the minimum value selectors (0) to (3) 25
The maximum likelihood path that yields the minimum value is selected from among the four input path metrics, and the path metric minimum values (0) to (3) and the state of the maximum likelihood path at the current time nT [maximum likelihood The states (0) to (3)] are output to the maximum likelihood path estimator 27.
【００１７】また、選択した最小値を現時刻ｎＴまでの
パスメトリック累算値としてパスメトリックメモリ
（０）〜（３）２９の内容をそれぞれ書き換える。この
ときパスメトリックメモリ（０）の更新では、図からも
明らかなように、パスメトリック（００，１０，２０，
３０）の中での最小のパスメトリックを用い、同様にし
てパスメトリックメモリ（１），（２），（３）は、そ
れぞれ（０１，１１，２１，３１）、（０２，１２，２
２，３２）、（０３，１３，２３，３３）の中での最小
パスメトリックを用いて書き換える。Further, the contents of the path metric memories (0) to (3) 29 are rewritten with the selected minimum value as the accumulated path metric value up to the current time nT. At this time, when the path metric memory (0) is updated, as is clear from the figure, the path metric (00, 10, 20,
30), the path metric memories (1), (2), and (3) are similarly (01, 11, 21, 31), (02, 12, 2).
2, 32) and (03, 13, 23, 33) using the minimum path metric.
【００１８】最後に、最尤パス推定器２７では、入力さ
れる各最尤状態（０）〜（３）をＫシンボル長の最尤パ
スメモリで記憶すると共に、他方から入力される最小パ
スメトリック（０）〜（３）の中から最も最尤なパスメ
トリックを選択し、その最尤パスの時刻ｎＴからＫシン
ボル逆上った（ｎ−Ｋ）Ｔにおける状態を最尤状態とし
て復調出力する。Finally, the maximum likelihood path estimator 27 stores each of the maximum likelihood states (0) to (3) to be input in the maximum likelihood path memory of K symbol length, and the minimum path metric input from the other. The maximum likelihood path metric is selected from (0) to (3), and the state at (n−K) T, which is K symbols upward from the time nT of the maximum likelihood path, is demodulated and output as the maximum likelihood state. .
【００１９】回線歪みは、動作原理の説明の通り、回線
歪み推定器２６により状態０〜３における最尤パスの誤
差信号を用いて推定される。即ち、例えば、状態０の回
線歪み推定の際は、最尤状態（０）をセレクト信号とし
て用いることにより、誤差信号（００，１０，２０，３
０）の中で最尤な誤差信号を選択し推定を行う。The line distortion is estimated by the line distortion estimator 26 using the error signal of the maximum likelihood path in states 0 to 3, as described in the principle of operation. That is, for example, when estimating the line distortion in the state 0, the maximum likelihood state (0) is used as the select signal to obtain the error signal (00, 10, 20, 3).
0) The most likely error signal is selected and estimated.
【００２０】[0020]
【発明が解決しようとする課題】以上、説明したように
従来技術ではレプリカ信号生成，誤差信号計算等の各機
能ブロック毎に状態遷移数分の演算器を用いてそれぞれ
並列に処理している。従って、単位時間での処理量を多
く確保できる利点から、高速な伝送システム、演算量の
多い回線歪み推定アルゴリズムを用いたシステム、等に
適しているといえる。As described above, in the prior art, each functional block for replica signal generation, error signal calculation, etc. is processed in parallel by using arithmetic units corresponding to the number of state transitions. Therefore, since it is possible to secure a large amount of processing in a unit time, it can be said that it is suitable for a high-speed transmission system, a system using a line distortion estimation algorithm with a large amount of calculation, and the like.
【００２１】しかし、一方で、回路規模が膨大になり復
調回路が大型化するデメリットがある。特に、レプリカ
信号生成，二乗和演算，回線歪み推定では乗算器を多く
必要とし、例えば、レプリカ信号生成では１状態遷移に
つき８×８ビット程度の乗算器を１６個程度必要とする
ため、１６状態遷移分のレプリカ信号を生成するだけで
そのハードウェア量は膨大になることが容易に想像でき
る。また、このハードウェア量の多さは、復調回路を構
成する部品点数の増大を引き起こすと共に、低消費電力
化をも疎外するものである。However, on the other hand, there is a demerit that the circuit scale becomes huge and the demodulation circuit becomes large. In particular, replica signal generation, sum of squares operation, and line distortion estimation require many multipliers. For example, replica signal generation requires about 16 multipliers of about 8 × 8 bits for each state transition. It can be easily imagined that the amount of hardware will be huge only by generating replica signals for transitions. In addition, this large amount of hardware causes an increase in the number of parts that make up the demodulation circuit, and also reduces the power consumption.
【００２２】従って、従来技術は、今後適応等化器を用
いた復調回路を携帯電話等に代表される移動通信端末へ
の搭載を考えた場合、現在のシステム開発動向である軽
量化・小型化・低消費電力化・低価格化のいづれをとっ
ても、それへの対応は極めて困難といわざるを得ない。Therefore, in the prior art, when a demodulation circuit using an adaptive equalizer is considered to be installed in a mobile communication terminal typified by a mobile phone or the like in the future, weight reduction and size reduction, which are the current system development trends, are considered. -Whether low power consumption or low price is taken, it must be said that it is extremely difficult to deal with it.
【００２３】本発明は、このようなデメリットを改善す
るため、レプリカ信号生成，誤差信号計算等をパイプラ
イン的に計算することにより、計算に必要なハードウェ
ア規模を大幅に縮小し、軽量化・小型化・低消費電力化
・低価格化を可能にした適応等化器及び適応等化方法を
提供することを目的とする。In order to improve such a demerit, the present invention significantly reduces the scale of hardware required for calculation by performing replica signal generation, error signal calculation, etc. in a pipeline manner, and reduces weight. An object of the present invention is to provide an adaptive equalizer and an adaptive equalization method that enable downsizing, low power consumption, and low price.
【００２４】[0024]
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明による適応等化器は、ディジタル通信回線の
回線歪みを受信信号から推定して送信系列を推定する適
応等化器であって、送信系列候補と推定された回線歪み
からレプリカ信号を生成するレプリカ信号生成手段と、
前記受信信号から前記レプリカ信号を減算して誤差信号
を出力する誤差信号算出手段と、 前記誤差信号から誤差
信号の大きさを示すブランチメトリックを算出する二乗
和算出手段と、前記ブランチメトリックと過去算出され
たブランチメトリックの加算合成値であるパスメトリッ
クとを加算して現時刻のパスメトリックを算出するパス
メトリック演算手段と、該パスメトリックの中から最小
パスメトリックを選択するとともにその最尤状態を前記
最尤状態信号として出力する最小値セレクタと、前記誤
差信号の出力のうちの最尤の誤差信号と前記最尤状態信
号から前記回線歪みを推定する回線歪み推定手段と、前
記最小パスメトリックの最尤状態を復調出力する最尤パ
ス推定器とが備えられ、前記レプリカ信号生成手段のレ
プリカ信号生成処理から誤差信号計算処理，ブランチメ
トリック計算処理，パスメトリック計算処理，最小メト
リック選択処理及び前記回線歪み推定手段の回線歪み推
定処理までの処理を所定の状態遷移をステップとして該
ステップの分だけ順次遅れるパイプライン処理を行うよ
うに構成されている。また、本発明による適応等化器
は、ディジタル通信回線の回線歪みをシンボル周期Ｔ以
下の時間間隔でディジタル変換された受信信号から推定
して送信系列を推定する適応等化器であって、 前記送信
系列の各状態遷移に対する送信系列候補を順次発生させ
る候補系列発生器（２０）と、 前記状態遷移の順に出力
される前記送信系列候補に対して推定された回線歪み信
号を畳込み演算し所定の状態遷移をステップとしてレプ
リカ信号を生成して順次出力するレプリカ信号生成器
（２１）と、 前記受信信号から生成順に入力される前記
レプリカ信号を減算し誤差信号を算出して逐次出力する
減算器（２２）と、 前記誤差信号の大きさを表すブラン
チメトリックを計算し逐次出力する二乗和演算器（２
３）と、 前記減算器から逐次出力される誤差信号を順次
格納し最尤状態信号に従って最尤の誤差信号を選択して
出力する誤差信号レジスタ（２４）と、 前記最尤の誤差
信号と最尤状態信号とにより回線歪みを推定し前記レプ
リカ信号生成器に対して前記回線歪み信号を出力する回
線歪み推定器（２６）と、 前記ブランチメトリックと過
去算出されたブランチメトリックの加算合成値であるパ
スメトリックとを加算して現時刻のパスメトリックを算
出し逐次出力する加算器（２８）と、 前記加算器から入
力される前記パスメトリックの中から前記ステップ毎に
最小パスメトリックを選択して出力するとともに、該最
小パスメトリックが得られる最尤状態を前記最尤状態信
号として前記誤差信号レジスタと前記回線歪み推定器に
対して出力する最小値セレクタ（２５）と、 前記最小値
セレクタから出力される前記パスメトリックを記憶し前
記加算器に対して前記過去算出されたブランチメトリッ
クの加算合成値であるパスメトリックとして出力するパ
スメトリックメモリ（２９）と、 前記最小値セレクタか
ら出力される前記最小パスメトリックの最尤状態を復調
出力する最尤パス推定器（２７）とが備えられ、 前記レ
プリカ信号生成手段のレプリカ信号生成処理から誤差信
号計算処理，ブランチメトリック計算処理，パスメトリ
ック計算処理，最小メトリック選択処理及び前記回線歪
み推定器の回線歪み推定処理までの処理を所定の状態遷
移をステップとして該ステップの分だけ順次遅れる直列
的処理をするパイプライン処理により１シンボル時間内
に行うように構成することができる。 前記最小値セレク
タと前記最尤パス推定器との間に、該最小値セレクタか
ら所 定の状態数分の最尤状態が入力され、Ｋシンボル区
間にわたって該最尤状態を記憶するとともに、時刻（ｎ
−Ｋ）Ｔにおける最尤状態を出力する最尤パスメモリ
（３０）を設け、 前記最尤パス推定器は、前記最小値セ
レクタから出力される前記最小パスメトリックを入力
し、その中から最小のパスメトリックを選択することに
より、前記最尤パスメモリから出力される最尤状態の中
から最も最尤な状態を選択して復調出力するように構成
することができる。 [Means for Solving the Problems] To achieve this object
An adaptive equalizer according to the present invention is an adaptive equalizer that estimates the channel distortion of a digital communication line from a received signal to estimate a transmission sequence, and a replica signal is estimated from the channel distortion estimated as a transmission sequence candidate. Replica signal generating means for generating,
An error signal calculation means for outputting an error signal by subtracting the replica signal from the received signal, the error from the previous SL error signal
A square sum calculating means for calculating a branch metric indicating the magnitude of the signal, the past is calculated and the branch metric
Path metric calculating means for adding a path metric which is a combined value of branch metrics to calculate a path metric at the current time, and a minimum path metric is selected from the path metrics, and the maximum likelihood state thereof is set to the above-mentioned maximum. a minimum value selector for outputting a likelihood state signal, said erroneous
The maximum likelihood error signal of the output of the difference signal and the maximum likelihood state signal
Wherein a line distortion estimating means for estimating a channel distortion, the maximum likelihood path estimator is provided to the maximum likelihood state demodulated output of the minimum path metric from No., Le of the replica signal generation means
From plica signal generation processing to error signal calculation processing, branch
Trick calculation processing, path metric calculation processing, minimum method
Lick selection processing and line distortion estimation by the line distortion estimation means.
The processes up to the constant process as a step the predetermined state transition
The pipeline processing is sequentially delayed by the number of steps . Also, the adaptive equalizer according to the present invention
Is the line distortion of the digital communication line that is less than the symbol period T.
Estimate from received signal digitally converted in lower time interval
A adaptive equalizer for estimating a transmitted sequence by the transmission
Sequentially generate transmission sequence candidates for each state transition of the sequence.
A candidate sequence generator (20) that outputs
Channel distortion signal estimated for the transmission sequence candidate
Signal is convoluted and a predetermined state transition is used as a step
Replica signal generator that generates a Rica signal and sequentially outputs it
(21), and the input signals are input in the order of generation from the received signal.
Subtract the replica signal to calculate the error signal and output sequentially
A subtractor (22) and a blank representing the magnitude of the error signal.
Sum of squares operator (2
3) and the error signal sequentially output from the subtractor
Store and select the maximum likelihood error signal according to the maximum likelihood state signal
Error signal register (24) to output and the maximum likelihood error
Signal and maximum likelihood state signal to estimate the line distortion and
A time to output the line distortion signal to the Rica signal generator.
Linear distortion estimator (26), over said branch metric
Of the branch metric calculated by adding
Add the metric and calculate the path metric at the current time.
Out sequentially outputted to the adder (28), input from the adder
From each of the applied path metrics, for each step
Select and output the minimum path metric, and
The maximum likelihood state for which a small path metric is obtained is defined as the maximum likelihood state signal.
Signal to the error signal register and the line distortion estimator
A minimum value selector (25) for outputting the minimum value,
Before storing the path metric output from the selector
The branch metric calculated in the past for the adder.
Output as a path metric that is the sum of the
Smetric memory (29) and the minimum value selector
Demodulates the maximum likelihood state of the minimum path metric output from
And a maximum likelihood path estimator (27) for outputting
The error signal from the replica signal generation processing of the plica signal generation means
No. calculation processing, branch metric calculation processing, path metric
Calculation process, minimum metric selection process, and line distortion
Only the state transition of the process up to the line distortion estimation process of the estimator
A series of steps that are sequentially delayed by the number of steps
Within 1 symbol time by pipeline processing
Can be configured to do so. The minimum value select
Between the minimum value selector and the maximum likelihood path estimator.
The maximum likelihood state of a few minutes state Luo plant constant is input, K symbol District
The maximum likelihood state is stored for a period of time and the time (n
-K) Maximum likelihood path memory that outputs the maximum likelihood state in T
(30) is provided, and the maximum likelihood path estimator is
Input the minimum path metric output from the
And choose the smallest path metric from them
From the maximum likelihood state output from the maximum likelihood path memory,
Configured to select the most likely state from the
can do.
【００２５】次に、本発明による適応等化方法は、ディ
ジタル通信回線の回線歪みを受信信号から推定して送信
系列を推定する適応等化方法であって、 送信系列の各状
態遷移に対する送信系列候補と推定された回線歪みから
レプリカ信号を生成し、 前記受信信号から前記レプリカ
信号を減算して誤差信号を出力し、 前記誤差信号から当
該誤差信号の大きさを示すブランチメトリックを算出
し、 前記ブランチメトリックと過去算出されたブランチ
メトリックの加算合成値であるパスメトリックとを加算
して現時刻のパスメトリックを算出し、 当該パスメトリ
ックの中から最小パスメトリックを選択するとともにそ
の最尤状態を選択し、 前記誤差信号と前記最尤状態から
前記回線歪みを推定する処理を行い、 前記レプリカ信号
生成処理から誤差信号計算処理，ブランチメトリック計
算処理，パスメトリック計算処理，最小メトリック選択
処理及び前記回線歪み推定までの処理を所定の状態遷移
をステップとして該ステップの分だけ順次遅れるパイプ
ライン処理を行うように構成されている。 また、本発明
による適応等化方法は、ディジタル通信回線の回線歪み
を受信信号から推定して送信系列を推定する適応等化方
法であって、 送信系列の各状態遷移に対する送信系列候
補と推定された回線歪みからレプリカ信号を生成し、 前
記受信信号から前記レプリカ信号を減算して誤差信号を
出力し、 前記誤差信号から当該誤差信号の大きさを示す
ブランチメトリックを算出し、 前記ブランチメトリック
と過去算出されたブランチメトリックの加算合成値であ
るパスメトリックとを加算して現時刻のパスメトリック
を算出し、 当該パスメトリックの中から最小パスメトリ
ックを選択するとともにその最尤状態を選択し、 前記誤
差信号と前記最尤状態から前記回線歪みを推定し、 前記
レプリカ信号生成処理から誤差信号計算処理，ブランチ
メトリック計算処理，パスメトリック計算処理，最小メ
トリック選択処理及び前記回線歪み推定ま での処理を所
定の状態の遷移をステップとして該ステップの分だけ順
次遅れるパイプライン処理を行い、 前記最尤状態を選択
した情報を所定の区間記憶する最尤パスメモリ（３０）
に逐次記憶し、前記最小パスメトリックと前記最尤パス
メモリ（３０）に記憶された最も過去の情報から最尤な
状態を選択して復調出力するように構成することができ
る。 Next, the adaptive equalization method according to the present invention
Estimate line distortion of digital communication line from received signal and transmit
A method of adaptive equalization that estimates a sequence,
From the channel distortion estimated as the transmission sequence candidate for the state transition
Generates a replica signal and converts the received signal to the replica
Outputting an error signal by subtracting the signals, those from the error signal
Calculate a branch metric indicating the magnitude of the error signal
The branch metric and the previously calculated branch
Addition of metric and addition of path metric which is a composite value
And to calculate the path metric of the current time, the Pasumetori
Select the minimum path metric from the
, The maximum likelihood state of the
The replica signal is processed by performing the process of estimating the line distortion.
From generation processing to error signal calculation processing, branch metric meter
Arithmetic processing, path metric calculation processing, minimum metric selection
Predetermined state transition of processing and processing up to the line distortion estimation
A pipe that is sequentially delayed by the step
It is configured to perform line processing. Also, the present invention
The adaptive equalization method is based on the line distortion of the digital communication line.
Adaptive Equalization Method for Estimating Transmission Sequence by Estimating Signal from Received Signal
A method, transmission sequence climate for each state transition of the transmission sequences
Complement and generates a replica signal from the estimated line distortion, before
The error signal is obtained by subtracting the replica signal from the received signal.
Output and indicate the magnitude of the error signal from the error signal
To calculate the branch metric, the branch metric
And the added value of the branch metric calculated in the past.
And the path metric at the current time
Is calculated, and the minimum path metric is calculated from the relevant path metrics.
Select the maximum likelihood state with selecting a click, the erroneous
Wherein the difference signal and estimates the channel distortion from the maximum likelihood state, the
Replica signal generation processing to error signal calculation processing, branch
Metric calculation processing, path metric calculation processing, minimum memory
Tokoro the trick selection process and the line distortion estimation or processing in the
Set the transition of a certain state as a step and order by that step
Pipeline processing with the next delay is performed and the maximum likelihood state is selected.
Likelihood Path Memory (30) for storing the obtained information in a predetermined section
Sequentially stored in the minimum path metric and the maximum likelihood path
Maximum likelihood from the oldest information stored in the memory (30)
Can be configured to select state and demodulate output
It
【００２６】[0026]
【発明の実施の形態】以下に本発明第１の実施例を図１
３，図１５を用いて詳細に説明する。図１３は本発明の
適応等化器の第１の実施例を示すブロック図であり、最
小パスメトリックが得られる状態遷移を用いて送信系列
を最尤推定する場合の構成例図である。図１５はその計
算タイミングを示した図である。図１３において、２０
は候補系列発生器、２１はレプリカ信号生成器（Ｒ
Ｇ）、２２は減算器、２３は二乗和演算器（ＳＱ）、２
４は誤差信号レジスタ、２５は最小値セレクタ、２６は
回線歪み推定器、２７は最尤パス推定器、２８は加算
器、２９はパスメトリックメモリである。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION A first embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.
3, will be described in detail with reference to FIG. FIG. 13 is a block diagram showing the first embodiment of the adaptive equalizer of the present invention, and is a structural example diagram in the case of carrying out maximum likelihood estimation of a transmission sequence using state transitions in which the minimum path metric is obtained. FIG. 15 is a diagram showing the calculation timing. In FIG. 13, 20
Is a candidate sequence generator, 21 is a replica signal generator (R
G), 22 is subtracters, 23 square sum calculator (SQ), 2
4 is an error signal register, 25 is a minimum value selector, 26 is a line distortion estimator, 27 is a maximum likelihood path estimator, 28 is an adder, and 29 is a path metric memory.
【００２７】まず、候補系列発生器２０より候補系列
を、回線歪み推定器２６より回線歪みを、それぞれ図１
５に示す順番、即ち、状態遷移００，１０，２０，３
０，０１……の順でレプリカ信号生成器２１に入力し、
レプリカ信号を生成する。次に、レプリカ信号は、生成
される順番で減算器２２へ入力され、受信信号から差し
引いて誤差信号が計算される。誤差信号は、ブランチメ
トリック計算の他に回線歪み推定でも用いるため、引き
続きパイプライン的にＩ相とＱ相との二乗和を二乗和演
算器２３で計算してブランチメトリックを求めるととも
に、計算された順番で誤差信号レジスタ２４へも格納さ
れる。ここで用いる二乗和演算器２３は時分割で使用す
るため１個でよく、また、誤差信号レジスタ２４はＩ
相，Ｑ相，各１６個の誤差信号を格納出来ればよい。First, the candidate sequence is generated from the candidate sequence generator 20 and the channel distortion is estimated from the channel distortion estimator 26, as shown in FIG.
5, the state transitions 00, 10, 20, 3
Input to the replica signal generator 21 in the order of 0, 01 ...
Generate a replica signal. Next, the replica signals are input to the subtractor 22 in the order of generation and subtracted from the received signal to calculate the error signal. The error signal is used not only for branch metric calculation but also for line distortion estimation. Therefore, the sum of squares of I-phase and Q-phase is calculated by the square-sum calculator 23 to calculate the branch metric. It is also stored in the error signal register 24 in order. The sum of squares calculator 23 used here is one because it is used in a time-division manner, and the error signal register 24 is I
It suffices if 16 error signals for each of the phase and Q phase can be stored.
【００２８】そして、次に、予め累算しておく（ｎ−
１）Ｔまでの各パスメトリックと上記ブランチメトリッ
クとを加算器２８で加算し、現時刻ｎＴにおけるパスメ
トリックを計算する。ブランチメトリックの生成順番が
上述した例の通り、００，１０，２０，３０，０１……
である場合、次式を加算器２８により計算する。Then, accumulation is performed in advance (n-
1) Each path metric up to T and the branch metric are added by the adder 28, and the path metric at the current time nT is calculated. The generation order of the branch metrics is, as in the example described above, 00, 10, 20, 30, 01 ...
Then, the following equation is calculated by the adder 28.
【００２９】[0029]
【数２】 ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ０〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ００ ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ１〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ１０ ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ２〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ２０ ＰＭ０〔ｎＴ〕＝ＰＭ３〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ３０ ＰＭ１〔ｎＴ〕＝ＰＭ４〔（ｎ−１）Ｔ〕＋ＢＭ０１ ・ ・ ・[Equation 2] PM0 [nT] = PM0 [(n-1) T] + BM00 PM0 [nT] = PM1 [(n-1) T] + BM10 PM0 [nT] = PM2 [(n-1) T] + BM20 PM0 [nT] = PM3 [(n-1) T] + BM30 PM1 [nT] = PM4 [(n-1) T] + BM01 ・ ・ ・
【００３０】そして、４つのパスメトリックを計算し終
わる毎に、計算結果が最小となるパスメトリックが与え
られる状態遷移系列を最小値セレクタ２５により最尤パ
スとして選択し、最小パスメトリックをパスメトリック
メモリ２９と最尤パス推定器２７に対して出力すると共
に、最尤パスの現時刻ｎＴにおける状態〔最尤状態〕を
回線歪み推定器２６へ出力する。この時、加算器２８か
ら状態０へつながるパスメトリックが４個連続して出力
されることにより、最小値セレクタ２５において４個の
パスメトリックを入力する毎に、最小値を選択すること
が可能になる。そのため、処理の一番最初で１６個のレ
プリカ信号を生成する際はこの点を考慮し、それぞれ連
続する４個のレプリカ信号を、ここでの例のように、１
〜４個目は状態０へ、５〜８個目は状態１へ、９〜１２
個目は状態２へ、１３〜１６個目は状態３へ、の状態遷
移となる順番で生成する必要がある。After each calculation of the four path metrics, the state transition series to which the path metric with the smallest calculation result is given is selected by the minimum value selector 25 as the maximum likelihood path, and the minimum path metric is stored in the path metric memory. 29 and the maximum likelihood path estimator 27, and outputs the state [maximum likelihood state] of the maximum likelihood path at the current time nT to the line distortion estimator 26. At this time, since four path metrics connected to the state 0 are continuously output from the adder 28, the minimum value can be selected every time four path metrics are input to the minimum value selector 25. Become. Therefore, this point is taken into consideration when generating 16 replica signals at the very beginning of the process, and four consecutive continuous replica signals are generated as shown in the example here.
~ 4th to state 0, 5-8th to state 1, 9-12
It is necessary to generate them in the order of the state transition of the second state, and the thirteenth to sixteenth states to the state 3.
【００３１】また、パスメトリックメモリ２９の更新
は、ＰＭ０〔ｎＴ〕〜ＰＭ３〔ｎＴ〕の最尤パスの選択
が終了後、ＰＭ０〔ｎＴ〕〜ＰＭ３〔ｎＴ〕を書き換え
て行う。次に、最尤パス推定器２７では、入力する４つ
の最小パスメトリックの中から最も最尤なパスを選択
し、現時刻ｎＴにおける状態を、図３に基づき対応する
ディジタル信号を復調出力する。The path metric memory 29 is updated by rewriting PM0 [nT] to PM3 [nT] after the selection of the maximum likelihood path of PM0 [nT] to PM3 [nT] is completed. Next, the maximum likelihood path estimator 27 selects the maximum likelihood path from the four input minimum path metrics, and demodulates the state at the current time nT into a corresponding digital signal based on FIG.
【００３２】次に、本発明の第２の実施例について説明
する。図１４は本発明の第２の実施例を示すブロック図
である。この第２の実施例は、図１３の第１の実施例の
最小値セレクタ２５と最尤パス推定器２７との間に最尤
パスメモリ３０を設けたものである。この最尤パスメモ
リ３０は、最尤パスをＫシンボル区間にわたって記憶す
るためのメモリであり、時刻（ｎ−Ｋ）Ｔにおける最尤
パスをそれぞれ最尤パス推定器２７へ出力する。従っ
て、最尤パス推定器２７では、他から入力される４つの
最小パスメトリックの中から最も最尤なパスを選択し、
そのパスの時刻（ｎ−Ｋ）Ｔにおける状態を図３に基づ
き対応するディジタル信号を復調出力すればよい。Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 14 is a block diagram showing the second embodiment of the present invention. In the second embodiment, a maximum likelihood path memory 30 is provided between the minimum value selector 25 and the maximum likelihood path estimator 27 of the first embodiment shown in FIG. The maximum likelihood path memory 30 is a memory for storing the maximum likelihood path over the K symbol section, and outputs the maximum likelihood path at time (n−K) T to the maximum likelihood path estimator 27. Therefore, the maximum likelihood path estimator 27 selects the maximum likelihood path from the four minimum path metrics input from the other,
The state of the path at time (n−K) T may be demodulated and output as a corresponding digital signal based on FIG.
【００３３】一方、回線歪み推定は、各状態毎に最尤な
系列の誤差信号を用いて行う。従って、誤差信号レジス
タ２４に格納されている１６個の誤差信号の中から、最
小値セレクタ２５からの最尤状態をセレクト信号とし
て、例えば、状態０の回線歪み推定は、（００、１２，
２０，３０）の中で最尤な誤差信号を選択し、同様に状
態１，２，３の回線歪み推定は、（０１，１１，２１，
３１）、（０２，１２，２２，３２）、（０３，１３，
２３，３３）の各グループの中で最尤な誤差信号を選択
して、それぞれ回線歪みを推定する。また、推定結果は
逐次記憶しておき、時刻（ｎ＋１）Ｔでレプリカ信号を
生成する際に送信系列候補との畳み込みの際に使用す
る。On the other hand, the channel distortion estimation is performed using the error signal of the maximum likelihood sequence for each state. Therefore, from the 16 error signals stored in the error signal register 24, the maximum likelihood state from the minimum value selector 25 is used as the select signal, for example, the line distortion estimation in the state 0 is (00, 12,
(20, 30), the maximum likelihood error signal is selected, and the line distortion estimation of states 1, 2, and 3 is similarly performed (01, 11, 21,
31), (02,12,22,32), (03,13,
23, 33), the maximum likelihood error signal is selected from each group to estimate the line distortion. In addition, the estimation result is sequentially stored and used when convolving with a transmission sequence candidate when generating a replica signal at time (n + 1) T.
【００３４】以上により、図１５に示す通り、レプリカ
信号の生成処理，誤差信号の計算処理，ブランチメトリ
ックの計算処理，パスメトリックの計算処理，最小パス
メトリックの選択処理及び回線歪みの推定処理を含む処
理全体を状態遷移をステップとするパイプライン化する
ことが可能となる。ここで、図１５で上位に示されてい
る処理から下位に示されている処理は、図示から理解さ
れるように、その状態遷移のステップだけ順次遅れるこ
とになる。このパイプライン処理により、レプリカ信号
生成器２１，誤差信号計算用減算器２２，二乗和演算器
２３，回線歪み推定器２６は、１状態遷移分を演算する
だけのハードウェアしか必要としないため、全ての状態
遷移分に対応するハードウェアを必要とする従来技術と
比較して、大幅にハードウェア規模を縮小できるメリッ
トがある。[0034] According to the above, as shown in FIG. 15, replica
Signal generation processing, error signal calculation processing, branch metric
Calculation process, path metric calculation process, minimum path
It is possible to pipeline the entire process including the metric selection process and the line distortion estimation process by using state transitions as steps . Here, in FIG.
The processes shown below from the process
As shown in Fig.
Becomes By this pipeline processing, the replica signal generator 21, the error signal calculation subtractor 22, the sum of squares calculator 23, and the line distortion estimator 26 require only hardware for calculating one state transition. There is an advantage that the hardware scale can be significantly reduced as compared with the conventional technology that requires hardware corresponding to all state transitions.
【００３５】また、このメリットにより、処理に必要な
乗算器数を状態数分の１以下に縮小できるのに加え、部
品点数の大幅な削減により製造コストを低く抑えること
が可能となる。もちろん、レプリカ信号生成から回線歪
み推定までの一連の処理には時間的制約があるため、従
来技術よりも回路の動作クロックスピードを高速にする
必要はある。しかし、例えば、例で示したＱＰＳＫの適
応等化器を日本のディジタルコードレス（ＰＨＳ）規格
に準拠した仕様で構成する場合、動作クロックスピード
は１０ＭＨｚ以下程度で十分であるため、実用上問題は
ない。Further, due to this merit, the number of multipliers required for processing can be reduced to a fraction of the number of states or less, and the manufacturing cost can be kept low by greatly reducing the number of parts. Of course, the series of processing from replica signal generation to line distortion estimation has time constraints, so it is necessary to increase the operating clock speed of the circuit as compared with the prior art. However, for example, when the QPSK adaptive equalizer shown in the example is configured according to the specifications conforming to the Japanese digital cordless (PHS) standard, an operating clock speed of about 10 MHz or less is sufficient, so there is no practical problem. .
【００３６】[0036]
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
る適応等化器は、従来技術で問題となっていたハードウ
ェア規模を大幅に改善できるため、軽量化・小型化・低
消費電力化・低価格化、を実現する適応等化器の提供が
可能となり、実用上の効果は極めて大きい。As described in detail above, the adaptive equalizer according to the present invention can greatly improve the hardware scale, which has been a problem in the prior art, so that it can be reduced in weight, size, and power consumption. -It is possible to provide an adaptive equalizer that realizes low price, and the practical effect is extremely large.
【図１】一般的な適応等化器のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of a general adaptive equalizer.
【図２】ＱＰＳＫの空間ダイヤグラムである。FIG. 2 is a spatial diagram of QPSK.
【図３】ディジタルＩ，Ｑ信号と状態との対応図であ
る。FIG. 3 is a correspondence diagram between digital I and Q signals and states.
【図４】状態の推移図である。FIG. 4 is a state transition diagram.
【図５】状態遷移図である。FIG. 5 is a state transition diagram.
【図６】１６通りの状態遷移図である。FIG. 6 is a 16-state transition diagram.
【図７】最尤推定方法の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a maximum likelihood estimation method.
【図８】最尤推定方法の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of a maximum likelihood estimation method.
【図９】パスメトリックを用いた最尤推定説明図であ
る。FIG. 9 is an explanatory diagram of maximum likelihood estimation using a path metric.
【図１０】最尤パスメモリを用いた復調方法の説明図で
ある。FIG. 10 is an explanatory diagram of a demodulation method using a maximum likelihood path memory.
【図１１】従来の適応等化器の回路構成（１／２）例図
である。FIG. 11 is an example diagram of a circuit configuration (1/2) of a conventional adaptive equalizer.
【図１２】従来の適応等化器の回路構成（２／２）例図
である。FIG. 12 is a circuit diagram (2/2) example of a conventional adaptive equalizer.
【図１３】本発明の第１の実施例を示すブロック図であ
る。FIG. 13 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention.
【図１４】本発明の第２の実施例を示すブロック図であ
る。FIG. 14 is a block diagram showing a second embodiment of the present invention.
【図１５】本発明の計算タイミングチャートである。FIG. 15 is a calculation timing chart of the present invention.
２０ 候補系列発生器 ２１ レプリカ信号生成器 ２２ 減算器 ２３ 二乗和演算器 ２４ 誤差信号レジスタ ２５ 最小値セレクタ ２６ 回線歪み推定器 ２７ 最尤パス推定器 ２８ 加算器 ２９ パスメトリックメモリ ３０ 最尤パスメモリ 20 Candidate sequence generator 21 Replica signal generator 22 Subtractor 23 Square sum calculator 24 Error signal register 25 Minimum value selector 26 Line distortion estimator 27 Maximum Likelihood Path Estimator 28 adder 29 path metric memory 30 maximum likelihood path memory
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平７−240766（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−84082（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04B 7/005 H04L 25/03 H04L 25/08 H03M 13/23 H04L 27/22 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) Reference JP-A-7-240766 (JP, A) JP-A-8-84082 (JP, A) (58) Fields investigated (Int.Cl. 7 , DB name) H04B 7/005 H04L 25/03 H04L 25/08 H03M 13/23 H04L 27/22
Claims (5)
号から推定して送信系列を推定する適応等化器であっ
て、 送信系列候補と推定された回線歪みからレプリカ信号を
生成するレプリカ信号生成手段と、 前記受信信号から前記レプリカ信号を減算して誤差信号
を出力する誤差信号算出手段と、 前記誤差信号から誤差信号の大きさを示すブランチメト
リックを算出する二乗和算出手段と、 前記ブランチメトリックと過去算出されたブランチメト
リックの加算合成値であるパスメトリックとを加算して
現時刻のパスメトリックを算出するパスメトリック演算
手段と、 該パスメトリックの中から最小パスメトリックを選択し
て出力するとともにその最尤状態を前記最尤状態信号と
して出力する最小値セレクタと、前記誤差信号の出力のうちの最尤の誤差信号と前記最尤
状態信号から前記回線歪みを推定する回線歪み推定手段
と、 前記最小パスメトリックの最尤状態を復調出力する最尤
パス推定器とが備えられ、 前記レプリカ信号生成手段のレプリカ信号生成処理から
誤差信号計算処理，ブランチメトリック計算処理，パス
メトリック計算処理，最小メトリック選択処理及び前記
回線歪み推定手段の回線歪み推定処理までの処理を所定
の状態遷移をステップとして該ステップの分だけ順次遅
れるパイプライン処理を行うように構成されたことを特
徴とする適応等化器。1. An adaptive equalizer for estimating channel distortion of a digital communication line from a received signal to estimate a transmission sequence, and replica signal generating means for generating a replica signal from the channel distortion estimated as a transmission sequence candidate. An error signal calculating means for subtracting the replica signal from the received signal and outputting an error signal; a square sum calculating means for calculating a branch metric indicating the magnitude of the error signal from the error signal ; Branch meth calculated in the past
A path metric calculating means for calculating an addition to the current time of the path metrics and path metrics are added and synthesized value of Rick, selects the minimum path metric among the path metrics
A minimum value selector for outputting the maximum likelihood state wherein a maximum likelihood state signal and outputs Te, said maximum likelihood and error signal of the maximum likelihood of the output of the error signal
Line distortion estimating means for estimating the line distortion from a status signal
And a maximum likelihood path estimator that demodulates and outputs the maximum likelihood state of the minimum path metric, and from the replica signal generation processing of the replica signal generation means ,
Error signal calculation processing, branch metric calculation processing, path
Metric calculation processing, minimum metric selection processing, and
The processing up to the line distortion estimation processing of channel distortion estimating means as a step the predetermined state transition sequence delayed by the amount of step
An adaptive equalizer, which is configured to perform a pipeline processing that is performed.
ル周期Ｔ以下の時間間隔でディジタル変換された受信信
号から推定して送信系列を推定する適応等化器であっ
て、 前記送信系列の各状態遷移に対する送信系列候補を順次
発生させる候補系列発生器（２０）と、 前記状態遷移の順に出力される前記送信系列候補に対し
て推定された回線歪み信号を畳込み演算し所定の状態遷
移をステップとしてレプリカ信号を生成して順次出力す
るレプリカ信号生成器（２１）と、 前記受信信号から生成順に入力される前記レプリカ信号
を減算し誤差信号を算出して逐次出力する減算器（２
２）と、 前記誤差信号の大きさを表すブランチメトリックを計算
し逐次出力する二乗和演算器（２３）と、 前記減算器から逐次出力される誤差信号を順次格納し最
尤状態信号に従って最尤の誤差信号を選択して出力する
誤差信号レジスタ（２４）と、 前記最尤の誤差信号と最尤状態信号とにより回線歪みを
推定し前記レプリカ信号生成器に対して前記回線歪み信
号を出力する回線歪み推定器（２６）と、 前記ブランチメトリックと過去算出されたブランチメト
リックの加算合成値であるパスメトリックとを加算して
現時刻のパスメトリックを算出し逐次出力する加算器
（２８）と、 前記加算器から入力される前記パスメトリックの中から
前記ステップ毎に最小パスメトリックを選択して出力す
るとともに、該最小パスメトリックが得られる最尤状態
を前記最尤状態信号として前記誤差信号レジスタと前記
回線歪み推定器に対して出力する最小値セレクタ（２
５）と、 前記最小値セレクタから出力される前記パスメトリック
を記憶し前記加算器に対して前記過去算出されたブラン
チメトリックの加算合成値であるパスメトリックとして
出力するパスメトリックメモリ（２９）と、 前記最小値セレクタから出力される前記最小パスメトリ
ックの最尤状態を復調出力する最尤パス推定器（２７）
とが備えられ、前記レプリカ信号生成手段のレプリカ信号生成処理から
誤差信号計算処理，ブランチメトリック計算処理，パス
メトリック計算処理，最小メトリック選択処理及び前記
回線歪み推定器の回線歪み推定処理までの処理を 所定の
状態遷移をステップとして該ステップの分だけ順次遅れ
る直列的処理をするパイプライン処理により１シンボル
時間内に行うように構成されたことを特徴とする適応等
化器。2. An adaptive equalizer for estimating a transmission sequence by estimating channel distortion of a digital communication line from a received signal digitally converted at a time interval of a symbol period T or less, each state transition of the transmission sequence. A candidate sequence generator (20) for sequentially generating transmission sequence candidates for, and convolution calculation of the channel distortion signal estimated for the transmission sequence candidates output in the order of the state transition, and a predetermined state transition as a step. A replica signal generator (21) that generates a replica signal and sequentially outputs the replica signal, and a subtractor (2) that subtracts the replica signal input in the generation order from the received signal to calculate an error signal and sequentially outputs the error signal.
2), a sum of squares operator (23) that calculates and sequentially outputs a branch metric indicating the magnitude of the error signal, and an error signal that is sequentially output from the subtractor is sequentially stored and maximum likelihood state signal is calculated. Error signal register (24) for selecting and outputting the error signal of (4) and the maximum likelihood error signal and the maximum likelihood state signal to estimate the line distortion, and output the line distortion signal to the replica signal generator. A channel distortion estimator (26), the branch metric and the branch meth od previously calculated
And a path metric which is an addition combined value of Rick to calculate a path metric at the current time and sequentially output the same, and a minimum value for each step among the path metrics input from the adder. A minimum value selector (2) that selects and outputs a path metric, and outputs the maximum likelihood state for which the minimum path metric is obtained to the error signal register and the line distortion estimator as the maximum likelihood state signal.
5) and storing the path metric output from the minimum value selector, and storing the path metric calculated in the past for the adder.
A path metric memory (29) which outputs as a path metric which is a sum of metric combined values, and a maximum likelihood path estimator (27) which demodulates and outputs the maximum likelihood state of the minimum path metric output from the minimum value selector.
From the replica signal generation processing of the replica signal generation means,
Error signal calculation processing, branch metric calculation processing, path
Metric calculation processing, minimum metric selection processing, and
Amount corresponding sequential delay of the steps the processing up to the line distortion estimation processing of channel distortion estimator as a step the predetermined state transition
1 symbol by pipeline processing that performs serial processing
An adaptive equalizer characterized in that it is arranged to perform in time .
器との間に、該最小値セレクタから所定の状態数分の最
尤状態が入力され、Ｋシンボル区間にわたって該最尤状
態を記憶するとともに、時刻（ｎ−Ｋ）Ｔにおける最尤
状態を出力する最尤パスメモリ（３０）を設け、 前記最尤パス推定器は、前記最小値セレクタから出力さ
れる前記最小パスメトリックを入力し、その中から最小
のパスメトリックを選択することにより、前記最尤パス
メモリから出力される最尤状態の中から最も最尤な状態
を選択して復調出力するように構成されたことを特徴と
する請求項２記載の適応等化器。3. A maximum likelihood state for a predetermined number of states is input from the minimum value selector between the minimum value selector and the maximum likelihood path estimator, and the maximum likelihood state is stored over K symbol intervals. A maximum likelihood path memory (30) that outputs the maximum likelihood state at time (n−K) T is provided together, and the maximum likelihood path estimator inputs the minimum path metric output from the minimum selector. By selecting the minimum path metric from among them, the maximum likelihood state is selected from the maximum likelihood states output from the maximum likelihood path memory and demodulated and output. The adaptive equalizer according to claim 2.
号から推定して送信系列を推定する適応等化方法であっ
て、 送信系列の各状態遷移に対する送信系列候補と推定され
た回線歪みからレプリカ信号を生成し、 前記受信信号から前記レプリカ信号を減算して誤差信号
を出力し、 前記誤差信号から当該誤差信号の大きさを示すブランチ
メトリックを算出し、 前記ブランチメトリックと過去算出されたブランチメト
リックの加算合成値であるパスメトリックとを加算して
現時刻のパスメトリックを算出し、 当該パスメトリックの中から最小パスメトリックを選択
するとともにその最尤状態を選択し、 前記誤差信号と前記最尤状態から前記回線歪みを推定す
る処理を行い、 前記レプリカ信号生成処理から誤差信号計算処理，ブラ
ンチメトリック計算処理，パスメトリック計算処理，最
小メトリック選択処理及び前記回線歪み推定までの処理
を所定の状態遷移をステップとして該ステップの分だけ
順次遅れるパイプライン処理を行うことを特徴とする適
応等化方法。 4. Received line distortion of a digital communication line
Is an adaptive equalization method that estimates the transmission sequence by estimating the
Te is estimated that the transmission sequence candidate for each state transition of the transmission sequences
Generating the replica signal from the line distortion, an error signal by subtracting the replica signal from the received signal
Outputs, branch indicating the magnitude of the error signal from said error signal
The metric is calculated, and the branch metric and the previously calculated branch meth
Add the path metric which is the combined value of Rick
Calculate the path metric at the current time and select the minimum path metric from the path metric
And the maximum likelihood state is selected, and the line distortion is estimated from the error signal and the maximum likelihood state.
That processing performed, error signal calculation processing from the replica signal generation processing, Bra
Multimetric calculation processing, path metric calculation processing, maximum
Small metric selection processing and processing up to the line distortion estimation
A predetermined state transition as a step
This is suitable for pipeline processing that is sequentially delayed.
Equalization method.
号から推定して送信系列を推定する適応等化方法であっ
て、 送信系列の各状態遷移に対する送信系列候補と推定され
た回線歪みからレプリカ信号を生成し、 前記受信信号から前記レプリカ信号を減算して誤差信号
を出力し、 前記誤差信号から当該誤差信号の大きさを示すブランチ
メトリックを算出し、 前記ブランチメトリックと過去算出されたブランチメト
リックの加算合成値であるパスメトリックとを加算して
現時刻のパスメトリックを算出し、 当該パスメトリックの中から最小パスメトリックを選択
するとともにその最尤状態を選択し、 前記誤差信号と前記最尤状態から前記回線歪みを推定
し、 前記レプリカ信号生成処理から誤差信号計算処理，ブラ
ンチメトリック計算処理，パスメトリック計算処理，最
小メトリック選択処理及び前記回線歪み推定までの処理
を所定の状態の遷移をステップとして該ステップの分だ
け順次遅れるパイプライン処理を行い、 前記最尤状態を選択した情報を所定の区間記憶する最尤
パスメモリ（３０）に逐次記憶し、前記最小パスメトリ
ックと前記最尤パスメモリ（３０）に記憶された最も過
去の情報から最尤な状態を選択して復調出力することを
特徴とする適応等化方法。 5. Received line distortion of a digital communication line
Is an adaptive equalization method that estimates the transmission sequence by estimating the
Te is estimated that the transmission sequence candidate for each state transition of the transmission sequences
Generating the replica signal from the line distortion, an error signal by subtracting the replica signal from the received signal
Outputs, branch indicating the magnitude of the error signal from said error signal
The metric is calculated, and the branch metric and the previously calculated branch meth
Add the path metric which is the combined value of Rick
Calculate the path metric at the current time and select the minimum path metric from the path metric
And the maximum likelihood state is selected, and the line distortion is estimated from the error signal and the maximum likelihood state.
From the replica signal generation process to the error signal calculation process,
Multimetric calculation processing, path metric calculation processing, maximum
Small metric selection processing and processing up to the line distortion estimation
Is the transition of a given state as a step
The maximum likelihood is stored in a predetermined section by performing pipeline processing in which the maximum likelihood state is delayed.
Sequentially storing in the path memory (30), the minimum path metric
And the maximum memory stored in the maximum likelihood path memory (30).
Select the maximum likelihood state from the previous information and demodulate and output
A characteristic adaptive equalization method.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP09587896A JP3462000B2 (en) | 1996-03-27 | 1996-03-27 | Adaptive encoder and adaptive equalization method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09587896A JP3462000B2 (en) | 1996-03-27 | 1996-03-27 | Adaptive encoder and adaptive equalization method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09266458A JPH09266458A (en) | 1997-10-07 |
| JP3462000B2 true JP3462000B2 (en) | 2003-10-27 |
Family
ID=14149601
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09587896A Expired - Fee Related JP3462000B2 (en) | 1996-03-27 | 1996-03-27 | Adaptive encoder and adaptive equalization method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3462000B2 (en) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003110468A (en) * | 2001-09-26 | 2003-04-11 | Sony Corp | Receiving device and method, transmitting device and method, communication system, recording medium, and program |
| JP3683523B2 (en) * | 2001-11-16 | 2005-08-17 | 松下電器産業株式会社 | Maximum likelihood sequence estimation apparatus and maximum likelihood sequence estimation method |
| KR100925427B1 (en) * | 2002-12-27 | 2009-11-06 | 엘지전자 주식회사 | Channel equalizer |
-
1996
- 1996-03-27 JP JP09587896A patent/JP3462000B2/en not_active Expired - Fee Related
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