JP2908697B2 - 適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉除去方式 - Google Patents
適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉除去方式Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、適応フィルタに関する
ものであり、特に、デジタル自動車電話システム，デジ
タル携帯電話システム，デジタルコードレス電話システ
ムなどのデジタル移動通信システムやデジタル移動体衛
星通信システムに用いられる符号分割多元接続方式に適
用される適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉
除去方式に関するものである。
ものであり、特に、デジタル自動車電話システム，デジ
タル携帯電話システム，デジタルコードレス電話システ
ムなどのデジタル移動通信システムやデジタル移動体衛
星通信システムに用いられる符号分割多元接続方式に適
用される適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉
除去方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、自動車電話、携帯電話等の陸上移
動通信システムへのスペクトル拡散技術の応用に関する
研究、開発、実用化が行われている。このような符号分
割多重システムでは、各ユーザに割り当てられる拡散符
号の非直交性に起因するユーザ相互の干渉による誤り率
特性の劣化、並びに近接移動機の信号により遠方の移動
機の信号がマスクされる遠近問題に起因する誤り率特性
の劣化が大きな問題となる。
動通信システムへのスペクトル拡散技術の応用に関する
研究、開発、実用化が行われている。このような符号分
割多重システムでは、各ユーザに割り当てられる拡散符
号の非直交性に起因するユーザ相互の干渉による誤り率
特性の劣化、並びに近接移動機の信号により遠方の移動
機の信号がマスクされる遠近問題に起因する誤り率特性
の劣化が大きな問題となる。
【０００３】これらの問題を解決する手法として、適応
アルゴリズムとして最小２乗平均(LMS) アルゴリズムを
用いた線形フィルタ（LMS フィルタ）を用いる干渉除去
方式（Mitra, U. and Poor, H. V., "Adaptive R
eceiver Algorithms forNear-Far Resistant CDM
A", Proc. of the 3rd IEEE Int. Symp. onPer
sonal, Indoor and Mobile Radio Commun. Bosto
n, pp.639-644, Oct. 1992. ）や誤差逆伝搬アルゴリ
ズム（BP法）を用いた階層型ニューラルネットワーク
（N.N.）による干渉除去方式（Aazhang, B., Paris,
B.-P. and Orsak, G. C.: "Neural Networks fo
r Multiuser Detection in Code-Division Multip
le-Access Communications", IEEE Trans. Commun.,
vol.40,no.7, pp.1212-1222, July. 1992.）が提案
されている。
アルゴリズムとして最小２乗平均(LMS) アルゴリズムを
用いた線形フィルタ（LMS フィルタ）を用いる干渉除去
方式（Mitra, U. and Poor, H. V., "Adaptive R
eceiver Algorithms forNear-Far Resistant CDM
A", Proc. of the 3rd IEEE Int. Symp. onPer
sonal, Indoor and Mobile Radio Commun. Bosto
n, pp.639-644, Oct. 1992. ）や誤差逆伝搬アルゴリ
ズム（BP法）を用いた階層型ニューラルネットワーク
（N.N.）による干渉除去方式（Aazhang, B., Paris,
B.-P. and Orsak, G. C.: "Neural Networks fo
r Multiuser Detection in Code-Division Multip
le-Access Communications", IEEE Trans. Commun.,
vol.40,no.7, pp.1212-1222, July. 1992.）が提案
されている。
【０００４】これらの適応フィルタを用いた干渉除去方
式では、適応フィルタへ受信波を拡散符号のチップレー
トでサンプリングした値を入力する場合と、整合フィル
タ出力のピークの値を入力する場合が考えられる。従っ
て、必要な適応フィルタの入力ノードの数は、前者の場
合拡散符号のチップ数に等しく、後者の場合復調すべき
ユーザの数に等しくなる。
式では、適応フィルタへ受信波を拡散符号のチップレー
トでサンプリングした値を入力する場合と、整合フィル
タ出力のピークの値を入力する場合が考えられる。従っ
て、必要な適応フィルタの入力ノードの数は、前者の場
合拡散符号のチップ数に等しく、後者の場合復調すべき
ユーザの数に等しくなる。
【０００５】適応フィルタは一組の調節可能なパラメー
タ（フィルタ係数）を持っており、扱う信号の推定した
統計的性質に基づいてそのパラメータ値が自動的に設定
される。フィルタ係数は入力ノードから出力ノードへ向
かう個々の結線上を伝搬する入力信号のスケーリングを
行う。
タ（フィルタ係数）を持っており、扱う信号の推定した
統計的性質に基づいてそのパラメータ値が自動的に設定
される。フィルタ係数は入力ノードから出力ノードへ向
かう個々の結線上を伝搬する入力信号のスケーリングを
行う。
【０００６】図４に整合フィルタ出力のピーク値を入力
とする適応フィルタを用いた従来の干渉除去方式の構成
を、図５に適応フィルタ部の構成を示す。アンテナ（０
１）で受信されＲＦ増幅部（０２）で増幅され、周波数
変換部（０３）でベースバンド周波数に変換されたあと
のスペクトル拡散信号Ｓ（ｔ）は分岐され、各ユーザ毎
に用意された整合フィルタ（０４）に入力される。各ユ
ーザ毎に得られる整合フィルタ出力のピーク値（０４
１）は、ユーザ数だけ用意された適応フィルタ部（０
５）の入力ノード（０５１）にそれぞれ入力される。入
力ノード（０５１）は全ての出力ノード（０５３）と結
合を持ち、各出力ノードは異なるただ１人のユーザに関
する処理を行う。各入力ノード（０５１）と出力ノード
（０５３）それぞれ間の結合には学習・適応時以外には
更新されない固定のフィルタ係数（０５２）があり、入
力ノード（０５１）の出力信号はフィルタ係数によりス
ケーリングされた後、出力ノード（０５３）に入力され
る。出力ノード（０５３）では全ての入力ノードからの
入力値の総和を伝達関数に代入し、その結果をしきい値
と比較することで、情報ビットの復調を行う。
とする適応フィルタを用いた従来の干渉除去方式の構成
を、図５に適応フィルタ部の構成を示す。アンテナ（０
１）で受信されＲＦ増幅部（０２）で増幅され、周波数
変換部（０３）でベースバンド周波数に変換されたあと
のスペクトル拡散信号Ｓ（ｔ）は分岐され、各ユーザ毎
に用意された整合フィルタ（０４）に入力される。各ユ
ーザ毎に得られる整合フィルタ出力のピーク値（０４
１）は、ユーザ数だけ用意された適応フィルタ部（０
５）の入力ノード（０５１）にそれぞれ入力される。入
力ノード（０５１）は全ての出力ノード（０５３）と結
合を持ち、各出力ノードは異なるただ１人のユーザに関
する処理を行う。各入力ノード（０５１）と出力ノード
（０５３）それぞれ間の結合には学習・適応時以外には
更新されない固定のフィルタ係数（０５２）があり、入
力ノード（０５１）の出力信号はフィルタ係数によりス
ケーリングされた後、出力ノード（０５３）に入力され
る。出力ノード（０５３）では全ての入力ノードからの
入力値の総和を伝達関数に代入し、その結果をしきい値
と比較することで、情報ビットの復調を行う。
【０００７】適応フィルタ部には、適応アルゴリズムと
して最小２乗平均(LMS) アルゴリズムを用いたLMS フィ
ルタ、再帰最小２乗（RLS ）アルゴリズムを用いたRLS
フィルタ等の線形フィルタやBP法を用いた階層型N.N.等
の非線形フィルタを用いることができる。LMS フィルタ
及びRLS フィルタでは線形の関数を、階層型N.N.フィル
タではシグモイド関数等の非線形関数を伝達関数として
使用する。
して最小２乗平均(LMS) アルゴリズムを用いたLMS フィ
ルタ、再帰最小２乗（RLS ）アルゴリズムを用いたRLS
フィルタ等の線形フィルタやBP法を用いた階層型N.N.等
の非線形フィルタを用いることができる。LMS フィルタ
及びRLS フィルタでは線形の関数を、階層型N.N.フィル
タではシグモイド関数等の非線形関数を伝達関数として
使用する。
【０００８】適応フィルタ部（０５）は伝搬信号の干渉
除去を行うために適切なフィルタ係数の獲得のため学習
・適応過程を経る必要がある。図６に適応フィルタ部
（０５）の制御フローを示す。学習に先立ち適応フィル
タ部（０５）の各フィルタ係数（０５２）は適応フィル
タ初期値発生部（０８）により適当な初期値に設定され
る（Ｓ1 ）。一般には、フィルタ係数の初期値としてゼ
ロを与える場合や絶対値が１より小さい乱数を与える場
合がある。適応フィルタ部（０５）の学習・適応過程
（Ｓ2 〜Ｓ6 及びＳ1 ）は、適応フィルタ制御部（０
７）で生成されるノイズやフェージングの影響の無い、
各ユーザーの疑似的な整合フィルタ出力を学習パターン
とし、その学習パターン作成時に仮定した情報ビットを
教師信号として訓練されることにより実施される。
除去を行うために適切なフィルタ係数の獲得のため学習
・適応過程を経る必要がある。図６に適応フィルタ部
（０５）の制御フローを示す。学習に先立ち適応フィル
タ部（０５）の各フィルタ係数（０５２）は適応フィル
タ初期値発生部（０８）により適当な初期値に設定され
る（Ｓ1 ）。一般には、フィルタ係数の初期値としてゼ
ロを与える場合や絶対値が１より小さい乱数を与える場
合がある。適応フィルタ部（０５）の学習・適応過程
（Ｓ2 〜Ｓ6 及びＳ1 ）は、適応フィルタ制御部（０
７）で生成されるノイズやフェージングの影響の無い、
各ユーザーの疑似的な整合フィルタ出力を学習パターン
とし、その学習パターン作成時に仮定した情報ビットを
教師信号として訓練されることにより実施される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】以上のような構成を持
つ干渉除去方式では、非同期システムのように各ユーザ
の信号間の相互相関が時間的に変化する場合には、再学
習を行う必要がある。時系列信号を取り扱う場合、再学
習による時間的ロスを減少させることは非常に重要であ
る。
つ干渉除去方式では、非同期システムのように各ユーザ
の信号間の相互相関が時間的に変化する場合には、再学
習を行う必要がある。時系列信号を取り扱う場合、再学
習による時間的ロスを減少させることは非常に重要であ
る。
【００１０】本発明の目的は、従来技術のこのような問
題点を解決し、収束スピードを向上した適応フィルタと
その適応フィルタを用いた干渉除去方式とを提供するこ
とにある。
題点を解決し、収束スピードを向上した適応フィルタと
その適応フィルタを用いた干渉除去方式とを提供するこ
とにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】学習・適応過程における
適応フィルタの収束のスピードは、学習の前に設定され
るフィルタ係数の初期値に依存する。一般に初期値の設
定は、処理を行う信号の特性が推測できず、学習収束後
の個々のフィルタ係数の関係を予想することは困難であ
る。しかしながら、整合フィルタ出力のピーク値を適応
フィルタに入力する方式では、学習終了後のフィルタ係
数の値は、入力ノードが担当するユーザの信号と出力ノ
ードが担当するユーザの信号の相互相関に大きく依存し
ていることが推測できる。本発明の適応フィルタは、そ
の入力ノードと出力ノード間のそれぞれのフィルタ係数
を、入力ノードが担当するユーザの信号と出力ノードが
担当するユーザの信号の相互相関値として与えること
で、適応フィルタ部の収束スピードの向上を図ることを
特徴とする構成を有している。本発明による適応フィ
ルタは、次の構成を有している。 スペクトル拡散多
重信号を入力する複数の整合フィルタと、 該複数の整合
フィルタから得られる前記スペクトル拡散多重信号の各
チャネル信号の各出力ピーク値から該各チャネル信号の
各ピークタイミングを抽出するタイミング抽出部と、 前
記複数の整合フィルタから得られる前記スペクトル拡散
多重信号の各チャネル信号の各出力ピーク値を一時記憶
するメモリと、 該メモリからの前記各チャネル信号の各
出力ピーク値を受けとる複数の入力ノードと該複数の入
力ノードの全てと各々が結合する複数の出力ノードとを
有し、各学習適応過程毎にフィルタ係数の最適化処理を
行うとともに、該フィルタ係数の最適化処理ののち前記
各チャネル信号の復調処理を行う適応フィルタ部と、 前
記各学習適応過程毎に前記タイミング抽出部が抽出した
前記各ピークタイミングから前記各チャネル信号の受信
タイミングの相対ずれを算出し、該相対ずれに基づき各
チャネル信号間の推定相互相関値を算出する処理を行う
推定相互相関推定部と、 適応フィルタ初期値発生部と 前
記推定相互相関値が前記学習適応過程の前回の値と同じ
であったときには前 記メモリから前記各チャネル信号の
各出力ピーク値を前記適応フィルタ部の前記複数の入力
ノードに入力し、前記推定相互相関値が前記学習適応過
程の前回の値と異なっていたときには前記推定相互相関
推定部からの前記推定相互相関値により前記適応フィル
タ初期値発生部に前記適応フィルタ部の初期値を設定せ
しめ、前記適応フィルタ部の前記学習適応過程を実行せ
しめる適応フィルタ制御部とを備え、 前記適応フィルタ
部は前記適応フィルタ初期値発生部に設定された前記適
応フィルタ部の初期値に従って、前記適応フィルタ制御
部による制御のもとで、前記学習適応過程の実行をする
ように構成された 適応フィルタ。 また、本発明による
適応フィルタを用いた干渉除去方式は、次の構成を有し
ている。 直接スペクトル拡散変調を用いたデジタル
移動無線通信における符号分割多元接続のために、その
復調部に適応フィルタを用いた干渉除去方式において、
前記適応フィルタは、 スペクトル拡散多重信号を入力す
る複数の整合フィルタと、 該複数の整合フィルタから得
られる前記スペクトル拡散多重信号の各チャネル信号の
各出力ピーク値から該各チャネル信号の各ピークタイミ
ングを抽出するタイミング抽出部と、 前記複数の整合フ
ィルタから得られる前記スペクトル拡散多重信号の各チ
ャネル信号の各出力ピーク値を一時記憶するメモリと、
該メモリからの前記各チャネル信号の各出力ピーク値を
受けとる複数の入力ノードと該複数の入力ノードの全て
と各々が結合する複数の出力ノードとを有し、各学習適
応過程毎にフィルタ係数の最適化処理を行うとともに、
該フィルタ係数の最適化処理ののち前記各チャネル信号
の復調処理を行う適応フィルタ部と、 前記学習適応過程
毎に前記タイミング抽出部が抽出した前記各ピークタイ
ミングから前記各チャネル信号の受信タイミングの相対
ずれを算出し、該相対ずれに基づき各チャネル信号間の
推定相互相関値を算出する処理を行う推定相互相関推定
部と、 適応フィルタ初期値発生部と 前記推定相互相関値
が前記学習適応過程の前回の値と同じであったときには
前記メモリから前記各チャネル信号の各出力ピーク値を
前記適応フィルタ部の前記複数の入力ノードに入力し、
前記推定相互相関値が前記学習適応過程の前回の値と異
なっていたときには前記推定相互相関推定部からの前記
推定相互相関値により前記適応フィルタ初期値発生部に
前記適応フィルタ部の初期値を設定せしめ、前記適応フ
ィルタ部の前記学習適応過程を実行せしめる適応フィル
タ制御部とを備え、 前記適応フィルタ部は前記適応フィ
ルタ初期値発生部に設定された前記適応フィルタ部の初
期値に従って、前記適応フィルタ制御部による制御のも
とで、前記学習適応過程の実行をするように構成された
ことを特徴とする 適応フィルタを用いた干渉除去方式。
適応フィルタの収束のスピードは、学習の前に設定され
るフィルタ係数の初期値に依存する。一般に初期値の設
定は、処理を行う信号の特性が推測できず、学習収束後
の個々のフィルタ係数の関係を予想することは困難であ
る。しかしながら、整合フィルタ出力のピーク値を適応
フィルタに入力する方式では、学習終了後のフィルタ係
数の値は、入力ノードが担当するユーザの信号と出力ノ
ードが担当するユーザの信号の相互相関に大きく依存し
ていることが推測できる。本発明の適応フィルタは、そ
の入力ノードと出力ノード間のそれぞれのフィルタ係数
を、入力ノードが担当するユーザの信号と出力ノードが
担当するユーザの信号の相互相関値として与えること
で、適応フィルタ部の収束スピードの向上を図ることを
特徴とする構成を有している。本発明による適応フィ
ルタは、次の構成を有している。 スペクトル拡散多
重信号を入力する複数の整合フィルタと、 該複数の整合
フィルタから得られる前記スペクトル拡散多重信号の各
チャネル信号の各出力ピーク値から該各チャネル信号の
各ピークタイミングを抽出するタイミング抽出部と、 前
記複数の整合フィルタから得られる前記スペクトル拡散
多重信号の各チャネル信号の各出力ピーク値を一時記憶
するメモリと、 該メモリからの前記各チャネル信号の各
出力ピーク値を受けとる複数の入力ノードと該複数の入
力ノードの全てと各々が結合する複数の出力ノードとを
有し、各学習適応過程毎にフィルタ係数の最適化処理を
行うとともに、該フィルタ係数の最適化処理ののち前記
各チャネル信号の復調処理を行う適応フィルタ部と、 前
記各学習適応過程毎に前記タイミング抽出部が抽出した
前記各ピークタイミングから前記各チャネル信号の受信
タイミングの相対ずれを算出し、該相対ずれに基づき各
チャネル信号間の推定相互相関値を算出する処理を行う
推定相互相関推定部と、 適応フィルタ初期値発生部と 前
記推定相互相関値が前記学習適応過程の前回の値と同じ
であったときには前 記メモリから前記各チャネル信号の
各出力ピーク値を前記適応フィルタ部の前記複数の入力
ノードに入力し、前記推定相互相関値が前記学習適応過
程の前回の値と異なっていたときには前記推定相互相関
推定部からの前記推定相互相関値により前記適応フィル
タ初期値発生部に前記適応フィルタ部の初期値を設定せ
しめ、前記適応フィルタ部の前記学習適応過程を実行せ
しめる適応フィルタ制御部とを備え、 前記適応フィルタ
部は前記適応フィルタ初期値発生部に設定された前記適
応フィルタ部の初期値に従って、前記適応フィルタ制御
部による制御のもとで、前記学習適応過程の実行をする
ように構成された 適応フィルタ。 また、本発明による
適応フィルタを用いた干渉除去方式は、次の構成を有し
ている。 直接スペクトル拡散変調を用いたデジタル
移動無線通信における符号分割多元接続のために、その
復調部に適応フィルタを用いた干渉除去方式において、
前記適応フィルタは、 スペクトル拡散多重信号を入力す
る複数の整合フィルタと、 該複数の整合フィルタから得
られる前記スペクトル拡散多重信号の各チャネル信号の
各出力ピーク値から該各チャネル信号の各ピークタイミ
ングを抽出するタイミング抽出部と、 前記複数の整合フ
ィルタから得られる前記スペクトル拡散多重信号の各チ
ャネル信号の各出力ピーク値を一時記憶するメモリと、
該メモリからの前記各チャネル信号の各出力ピーク値を
受けとる複数の入力ノードと該複数の入力ノードの全て
と各々が結合する複数の出力ノードとを有し、各学習適
応過程毎にフィルタ係数の最適化処理を行うとともに、
該フィルタ係数の最適化処理ののち前記各チャネル信号
の復調処理を行う適応フィルタ部と、 前記学習適応過程
毎に前記タイミング抽出部が抽出した前記各ピークタイ
ミングから前記各チャネル信号の受信タイミングの相対
ずれを算出し、該相対ずれに基づき各チャネル信号間の
推定相互相関値を算出する処理を行う推定相互相関推定
部と、 適応フィルタ初期値発生部と 前記推定相互相関値
が前記学習適応過程の前回の値と同じであったときには
前記メモリから前記各チャネル信号の各出力ピーク値を
前記適応フィルタ部の前記複数の入力ノードに入力し、
前記推定相互相関値が前記学習適応過程の前回の値と異
なっていたときには前記推定相互相関推定部からの前記
推定相互相関値により前記適応フィルタ初期値発生部に
前記適応フィルタ部の初期値を設定せしめ、前記適応フ
ィルタ部の前記学習適応過程を実行せしめる適応フィル
タ制御部とを備え、 前記適応フィルタ部は前記適応フィ
ルタ初期値発生部に設定された前記適応フィルタ部の初
期値に従って、前記適応フィルタ制御部による制御のも
とで、前記学習適応過程の実行をするように構成された
ことを特徴とする 適応フィルタを用いた干渉除去方式。
【００１２】
【発明の原理】適応フィルタのｉ番目の入力ノード（i
番目のユーザの整合フィルタ出力値が入力されるノー
ド）とｊ番目の出力ノード（ｊ番目のユーザの復調後の
情報ビットを出力）間のフィルタ係数をｈjiとし、ｉ番
目のユーザの信号とｊ番目のユーザの信号間の相互相関
をａjiとする時、フィルタ係数の初期値ｈjio を以下の
式（１）で与える。
番目のユーザの整合フィルタ出力値が入力されるノー
ド）とｊ番目の出力ノード（ｊ番目のユーザの復調後の
情報ビットを出力）間のフィルタ係数をｈjiとし、ｉ番
目のユーザの信号とｊ番目のユーザの信号間の相互相関
をａjiとする時、フィルタ係数の初期値ｈjio を以下の
式（１）で与える。
【００１３】
【数１】ｈjio ＝−ａjiｈii （１） ｈii：任意の定数
【００１４】
【作用】本発明のように、適応フィルタの入力ノードと
出力ノード間のそれぞれのフィルタ係数を、入力ノード
が担当するユーザの信号と出力ノードが担当するユーザ
の信号の相互相関値として与えることで、適応フィルタ
の収束スピードの向上を図ることができ、再学習による
時間的ロスを減少させ、伝送効率の向上を図ることがで
きる。
出力ノード間のそれぞれのフィルタ係数を、入力ノード
が担当するユーザの信号と出力ノードが担当するユーザ
の信号の相互相関値として与えることで、適応フィルタ
の収束スピードの向上を図ることができ、再学習による
時間的ロスを減少させ、伝送効率の向上を図ることがで
きる。
【００１５】
【実施例】図１に本発明による適応フィルタを用いた干
渉除去方式の構成を、図２に適応フィルタの制御フロー
を示す。Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ6 は従来例の動作フロー
の該当番号ステップと同じである。各ユーザ毎に用意さ
れた整合フィルタ（０４）で得られる出力ピーク値（０
４１）は適応フィルタへの入力時のタイミングをそろえ
るため一時メモリ（１０）に蓄積される（Ｓ4a）。又、
出力ピーク値（０４１）は各ユーザのタイミング抽出部
（０６）にも入力され、各ユーザ毎にピークタイミング
が検出され（Ｓ7 ）、相互相関推定部（０９）に入力さ
れる。相互相関推定部（０９）では、ピークタイミング
（０６１）の相対ずれの分だけ記憶している各ユーザの
拡散符号をずらした各ユーザ間の推定相互相関値（０９
１）を算出する（Ｓ2 ）。
渉除去方式の構成を、図２に適応フィルタの制御フロー
を示す。Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ6 は従来例の動作フロー
の該当番号ステップと同じである。各ユーザ毎に用意さ
れた整合フィルタ（０４）で得られる出力ピーク値（０
４１）は適応フィルタへの入力時のタイミングをそろえ
るため一時メモリ（１０）に蓄積される（Ｓ4a）。又、
出力ピーク値（０４１）は各ユーザのタイミング抽出部
（０６）にも入力され、各ユーザ毎にピークタイミング
が検出され（Ｓ7 ）、相互相関推定部（０９）に入力さ
れる。相互相関推定部（０９）では、ピークタイミング
（０６１）の相対ずれの分だけ記憶している各ユーザの
拡散符号をずらした各ユーザ間の推定相互相関値（０９
１）を算出する（Ｓ2 ）。
【００１６】算出された推定相互相関値（０９１）が前
回の学習時の相互相関値と同じ場合、適応フィルタ制御
部（０７）はメモリ部（１０）に出力タイミングを知ら
せ、適応フィルタの各入力ノードにそれぞれ対応する整
合フィルタ出力値（０４１）が同時に入力される。一
方、算出された推定相互相関値（０９１）が前回の学習
時の相互相関値と異なる場合（Ｓ9 ）、Ｓ0 において新
しく算出された相互相関値（０９１）は適応フィルタ初
期値発生部（０８）に送られ、式（１）に基づいてフィ
ルタ係数の初期値を与える（Ｓ1 ）。適応フィルタ制御
部（０７）は学習・適応過程を起動し、適応フィルタ制
御部（０７）で生成される疑似的な学習パターンと教師
信号を用いて適応フィルタ部の訓練を行う（Ｓ2 ）。
回の学習時の相互相関値と同じ場合、適応フィルタ制御
部（０７）はメモリ部（１０）に出力タイミングを知ら
せ、適応フィルタの各入力ノードにそれぞれ対応する整
合フィルタ出力値（０４１）が同時に入力される。一
方、算出された推定相互相関値（０９１）が前回の学習
時の相互相関値と異なる場合（Ｓ9 ）、Ｓ0 において新
しく算出された相互相関値（０９１）は適応フィルタ初
期値発生部（０８）に送られ、式（１）に基づいてフィ
ルタ係数の初期値を与える（Ｓ1 ）。適応フィルタ制御
部（０７）は学習・適応過程を起動し、適応フィルタ制
御部（０７）で生成される疑似的な学習パターンと教師
信号を用いて適応フィルタ部の訓練を行う（Ｓ2 ）。
【００１７】図３に本発明方式の学習・適応過程におけ
る収束特性の一例を示す。３１チップの長さの平衡Gold
符号を割り当てられた１０人のユーザが存在する場合
の、学習回数に対する希望ユーザ（ユーザ１）の誤り率
を示している。適応フィルタ部にはLMS フィルタを用
い、雑音が存在しない環境下で全てのユーザのレベルを
１として学習を行っている。従来方式の結合重みの初期
値として、-0.1から0.1 の間の乱数により与えている。
誤り率の評価においては、ユーザ１のレベルを１、他の
干渉ユーザのレベルをそれぞれ１０とし、ユーザ１の信
号対雑音比が6dB の信号の復調を行った。
る収束特性の一例を示す。３１チップの長さの平衡Gold
符号を割り当てられた１０人のユーザが存在する場合
の、学習回数に対する希望ユーザ（ユーザ１）の誤り率
を示している。適応フィルタ部にはLMS フィルタを用
い、雑音が存在しない環境下で全てのユーザのレベルを
１として学習を行っている。従来方式の結合重みの初期
値として、-0.1から0.1 の間の乱数により与えている。
誤り率の評価においては、ユーザ１のレベルを１、他の
干渉ユーザのレベルをそれぞれ１０とし、ユーザ１の信
号対雑音比が6dB の信号の復調を行った。
【００１８】図３より、実線で示す本発明によるフィル
タ係数の初期値設定方式を用いることで、従来の設定方
法を用いた場合よりも、良好な誤り率特性を持つ状態か
ら学習が開始され、約半分の学習回数で収束しているこ
とが分かる。このシミュレーション結果から、実際のデ
ジタル移動通信システムにおいても本発明による収束特
性の改善の効果が得られることは明らかである。
タ係数の初期値設定方式を用いることで、従来の設定方
法を用いた場合よりも、良好な誤り率特性を持つ状態か
ら学習が開始され、約半分の学習回数で収束しているこ
とが分かる。このシミュレーション結果から、実際のデ
ジタル移動通信システムにおいても本発明による収束特
性の改善の効果が得られることは明らかである。
【００１９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に従って、
適応フィルタ部の入力ノードと出力ノード間のそれぞれ
のフィルタ係数を、入力ノードが担当するユーザの信号
と出力ノードが担当するユーザの信号の相互相関値とし
て与えるという方式を用いることにより、適応フィルタ
部の収束スピードの向上を図ることができると共に、再
学習による時間的ロスを減少させ、伝送効率の向上を図
ることができる。
適応フィルタ部の入力ノードと出力ノード間のそれぞれ
のフィルタ係数を、入力ノードが担当するユーザの信号
と出力ノードが担当するユーザの信号の相互相関値とし
て与えるという方式を用いることにより、適応フィルタ
部の収束スピードの向上を図ることができると共に、再
学習による時間的ロスを減少させ、伝送効率の向上を図
ることができる。
【図１】本発明方式によるスペクトル拡散多重信号の干
渉除去方式の構成例を示すブロック図である。
渉除去方式の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明方式に用いられている適応フィルタ部の
動作アルゴリズムの一例を示すフローである。
動作アルゴリズムの一例を示すフローである。
【図３】本発明方式によるスペクトル拡散多重信号の干
渉除去方式の収束特性をフィルタ係数の初期値を乱数で
与える従来方式を用いたスペクトル拡散多重信号の干渉
除去方式の特性と比較して示す特性図である。
渉除去方式の収束特性をフィルタ係数の初期値を乱数で
与える従来方式を用いたスペクトル拡散多重信号の干渉
除去方式の特性と比較して示す特性図である。
【図４】従来の初期値設定方式を用いたスペクトル拡散
多重信号の干渉除去方式の構成例を示すブロック図であ
る。
多重信号の干渉除去方式の構成例を示すブロック図であ
る。
【図５】図５の従来方式に用いられている適応フィルタ
部の構成例を示すブロック図である。
部の構成例を示すブロック図である。
【図６】従来方式に用いられている適応フィルタ部の動
作アルゴリズムの一例を示すフローである。
作アルゴリズムの一例を示すフローである。
【符号の説明】 １ アンテナ ２ RF増幅部 ３ 周波数変換部 ４ 整合フィルタ ４１ 整合フィルタ出力ピーク値 ５ 適応フィルタ部 ６ タイミング抽出部 ６１ ピークタイミング ７ 適応フィルタ制御部 ７１ 出力タイミング ８ 適応フィルタ初期値発生部 ８１ フィルタ係数初期値 ９ 相互相関推定部 ９１ 推定相互相関値 １０ メモリ １１ 情報ビット
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−218210（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−32232（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−114311（ＪＰ，Ａ) Ａａｚｈａｎｇ，Ｂ．， Ｐａｒｉ ｓ，Ｂ．−Ｐ． ａｎｄ Ｏｒｓａｋ, Ｇ．Ｃ．：”Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏ ｒｋｓ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｏｄｅ− Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ− Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉ ｏｎｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏ ｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．40，ｎｏ．７．ｐ ｐ．1212−1222，Ｊｕｌｙ．1992. (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) H04J 13/04 H03H 17/00 H03H 21/00
Claims (2)
- 【請求項１】 スペクトル拡散多重信号を入力する複数
の整合フィルタと、 該複数の整合フィルタから得られる前記スペクトル拡散
多重信号の各チャネル信号の各出力ピーク値から該各チ
ャネル信号の各ピークタイミングを抽出するタイミング
抽出部と、 前記複数の整合フィルタから得られる前記スペクトル拡
散多重信号の各チャネル信号の各出力ピーク値を一時記
憶するメモリと、 該メモリからの前記各チャネル信号の各出力ピーク値を
受けとる複数の入力ノードと該複数の入力ノードの全て
と各々が結合する複数の出力ノードとを有し、各学習適
応過程毎にフィルタ係数の最適化処理を行うとともに、
該フィルタ係数の最適化処理ののち前記各チャネル信号
の復調処理を行う適応フィルタ部と、 前記各学習適応過程毎に前記タイミング抽出部が抽出し
た前記各ピークタイミングから前記各チャネル信号の受
信タイミングの相対ずれを算出し、該相対ずれに基づき
各チャネル信号間の推定相互相関値を算出する処理を行
う推定相互相関推定部と、 適応フィルタ初期値発生部と 前記推定相互相関値が前記
学習適応過程の前回の値と同じであったときには前記メ
モリから前記各チャネル信号の各出力ピーク値を前記適
応フィルタ部の前記複数の入力ノードに入力し、前記推
定相互相関値が前記学習適応過程の前回の値と異なって
いたときには前記推定相互相関推定部からの前記推定相
互相関値により前記適応フィルタ初期値発生部に前記適
応フィルタ部の初期値を設定せしめ、前記適応フィルタ
部の前記学習適応過程を実行せしめる適応フィルタ制御
部とを備え、 前記適応フィルタ部は前記適応フィルタ初期値発生部に
設定された前記適応フィルタ部の初期値に従って、前記
適応フィルタ制御部による制御のもとで、前記学習適応
過程の実行をするように構成された 適応フィルタ。 - 【請求項２】 直接スペクトル拡散変調を用いたデジタ
ル移動無線通信における符号分割多元接続のために、そ
の復調部に適応フィルタを用いた干渉除去方式におい
て、前記適応フィルタは、 スペクトル拡散多重信号を入力する複数の整合フィルタ
と、 該複数の整合フィルタから得られる前記スペクトル拡散
多重信号の各チャネル信号の各出力ピーク値から該各チ
ャネル信号の各ピークタイミングを抽出するタイミング
抽出部と、 前記複数の整合フィルタから得られる前記スペクトル拡
散多重信号の各チャネル信号の各出力ピーク値を一時記
憶するメモリと、 該メモリからの前記各チャネル信号の各出力ピーク値を
受けとる複数の入力ノードと該複数の入力ノードの全て
と各々が結合する複数の出力ノードとを有し、各学習適
応過程毎にフィルタ係数の最適化処理を行うとともに、
該フィルタ係数の最適化処理ののち前記各チャネル信号
の復調処理を行う適応フィルタ部と、 前記各学習適応過程毎に前記タイミング抽出部が抽出し
た前記各ピークタイミングから前記各チャネル信号の受
信タイミングの相対ずれを算出し、該相対ずれに基づき
各チャネル信号間の推定相互相関値を算出する処理を行
う推定相互相関推定部と、 適応フィルタ初期値発生部と 前記推定相互相関値が前記
学習適応過程の前回の値と同じであったときには前記メ
モリから前記各チャネル信号の各出力ピーク値を前記適
応フィルタ部の前記複数の入力ノードに入力し、前記推
定相互相関値が前記学習適応過程の前回の値と異なって
いたときには前記推定相互相関推定部からの前記推定相
互相関値により前記適応フィルタ初期値発生部に前記適
応フィルタ部の初期値を設定せしめ、前記適応フィルタ
部の前記学習適応過程を実行せしめる適応フィルタ制御
部とを備え、 前記適応フィルタ部は前記適応フィルタ初期値発生部に
設定された前記適応フィルタ部の初期値に従って、前記
適応フィルタ制御部による制御のもとで、前記学習適応
過程の実行をするように構成されたことを特徴 とする適
応フィルタを用いた干渉除去方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6217794A JP2908697B2 (ja) | 1994-03-08 | 1994-03-08 | 適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉除去方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6217794A JP2908697B2 (ja) | 1994-03-08 | 1994-03-08 | 適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉除去方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07250039A JPH07250039A (ja) | 1995-09-26 |
| JP2908697B2 true JP2908697B2 (ja) | 1999-06-21 |
Family
ID=13192589
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6217794A Expired - Lifetime JP2908697B2 (ja) | 1994-03-08 | 1994-03-08 | 適応フィルタとその適応フィルタを用いた干渉除去方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2908697B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5319608B2 (ja) * | 2010-05-31 | 2013-10-16 | 株式会社東海理化電機製作所 | デジタル受信装置のフィルタ係数設定方法及びデジタル受信装置 |
-
1994
- 1994-03-08 JP JP6217794A patent/JP2908697B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Ａａｚｈａｎｇ，Ｂ．， Ｐａｒｉｓ，Ｂ．−Ｐ． ａｎｄ Ｏｒｓａｋ，Ｇ．Ｃ．："Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｏｄｅ−Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ"，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．４０，ｎｏ．７．ｐｐ．１２１２−１２２２，Ｊｕｌｙ．１９９２． |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07250039A (ja) | 1995-09-26 |
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