| 研究概要 |
ブラインド等化とは未知システムの入力信号を参照せずに、出力信号のみから未知システムの逆システムを同定し,入力信号を復元する問題である。本研究では,様々なブラインド等化アルゴリズムを情報理論的観点から整理し、ブラインド等化の理論を体系化することを目的としていた。これまでに、ブラインド等化アルゴリズムがいくつか提案されている。その発想の1つは,等化出力の確率分布を入力の確率分布に一致させることであるが、これは等化出力の分布を正規分布からできるだけ遠ざけることに相当し、パワー一定のもとで等化出力のエントロピーを最小にすることに等しい。これを最小エントロピー法という。これに対して、等化出力を独立系列にするアルゴリズムを提案した。これは,パワー一定のもとで等化出力系列に関する相互情報量を最小にすることに相当することがわかった。このように、ブラインド等化はエントロピーまたは相互情報量の最小化によって実現でき,情報理論的に統一的に取り扱えることがわかった。本研究では,最小エントロピー法と相互情報量最小化法のアルゴリズムおよびそれらに基づいて導かれる様々なアルゴリズムの収束特性を主にシミュレーションによって調べ、比較検討した。最小エントロピー法に基づくアルゴリズムは、1時刻の等化出力の確率分布しか参照していないので、等化器のセンタータップがピークを持つタップに移動しやすいこと、相互情報量最小化に基づく独立化アルゴリズムは、数時刻の等化出力を用いて等化出力系列を独立系列に近づけるので、センタータップを移動させる作用が表向きには働かず、センタータップが移動しにくいことがわかった。しかし現在のところ、徹底的に調べ尽くしたわけではないので、今後とも慎重に継続して研究しなければならない。
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