Method and apparatus for source control channel decoding by the Kalman filter

【発明の詳細な説明】 カルマンフィルタによるソース 制御チャネル復号化のための方法及び装置記述 本発明は、受信器によって受信されたデータを処理するための方法に関し、この受信器では連続的なフレームで伝送区間を介して伝送されるデータが受信される。 １つのフレームは所定の個数のビット位置を含む。 受信されたデータはメトリックインクリメントを使用する最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムによって処理され、ビタビアルゴリズムが使用される。 少なくとも１つのビット位置に対するメトリックインクリメントはこの場合このビット位置に対して求められる瞬時の信頼性値（Zuverlaessigkeitswert/reliabillty value）に依存して計算される。 このビット位置の値及び/又はこのビット位置のいわゆる信頼性値はフレームとフレームとの間で相関する。 この信頼性値はビット位置（１） の値が所定の値を有する確率に対する尺度である。 このような方法はビタビアルゴリズムに対して例えば論文“Source Controlle d Channel Decodlng”by Joachim Hagenauer in“IEEE Transactions on Commun ications”,Vol.43,No.9,September 1995,page 2449 〜2457から公知である。 この論文の基本部分は特許出願ＤＥ４２２４２１４Ｃ２ にも含まれている。 とりわけこの論文の公式（２１）は、古いメトリックＭ _k-1 ^{( m)}及び所属のメトリックインクリメントから新しいメトリックＭ _k ^(m)の計算を表す。 この場合ｍは所定のパスであり、ｋはフレームにおける所定のビット位置である。 メトリックＭ _k ^(m)の計算において信頼性値Ｌ（ｕ _k ）が使用される。 上記の論文の第２４５４頁及び第２４５５頁には信頼性値Ｌ（ｕ _k ）を求めるためにいわゆるＨＵＫアルゴリズムが提案される。 このＨＵＫアルゴリズムは経験的なモデルに基づき、この経験的モデルでは信頼性値Ｌ（ｕ _k ）がドイツ自動車用責任保険におけるいわゆるポイントに似たやり方で計算される。 経験的特性のために信頼性値Ｌ（ｕ _k ）に対するこの推定は不正確である。 メトリックインクリメントは既に計算されたメトリックに加算されるか又は乗算される。 最大事後確率アルゴリズム及び最尤アルゴリズムは、伝送区間を介して伝送されるデータ系列を基準系列ｓと比較し、送信されたデータ系列に最大の確率で所属する基準系列ｓを決定するアルゴリズムである。 最大事後確率は、確率Ｐ(ｓ ｜ｙ)が最大である基準系列ｓを選択すること、ただしここでｙは受信されたデータ系列である、を意味する。 伝送区間は例えば無線チャネル、伝送線路又はデータが読み出される記憶媒体である。 本発明の課題は、信頼性値を求めるために、瞬時の信頼性値をできるだけエラーなしでかつ正確に計算する簡単な方法を提供することである。 上記課題は、請求項１の特徴部分記載の構成を有する方法によって解決される。 有利な実施形態は、この請求項１に従属する従属請求項から得られる。 本発明は、瞬時の信頼性値が最適化法によって非常に正確に決定されるというアイデアから出発する。 しかし、難点は、最適化のために使用すべき信頼性値がエラーの付随する観測に基づく、ということに存する。 このエラーは、伝送区間を介するデータの伝送の際の妨害及びビタビアルゴリズムのエラーの付随する結果に起因する。 それゆえ、本発明の方法では、目的関数として、フレームに対する実質的にエラーのない信頼性値とこの同一のフレームに対して求められた信頼性値との偏差の和を定義する。 この場合、偏差は実際のエラーのない信頼性値と求められた信頼性値との間の差の絶対値に関連する。 目的関数は最適化法によって最小化され、この結果ビタビアルゴリズムの実施のために求められた信頼性値はエラーのない信頼性値に非常に近似される。 目的関数の最小化は本発明の方法ではエラーなしの信頼性値が未知であるにもかかわらず最適化法において数学的モデルが使用されるゆえに実施できる。 この数学的モデルは観測に基づく信頼性値とエラーなしの信頼性値との間の関連を作り出す。 さらに、このモデルにおいていわゆる事前情報、つまり例えば連続するフレームにおけるデータの相関関係又は信頼性値の相関関係に関する情報のような既に伝送区間を介するデータの伝送の前に知られている情報を使用する。 この意味で、データ源はデータの後続処理に影響を与える。 この処理が例えば復号化であるならば、ソース制御チャネル復号化が問題となる。 観測に基づく信頼性値は反復なしのビタビアルゴリズムの場合には通常はフレームの遅延によって初めて得られる。 従って、瞬時の信頼性値を求めるためには、既に処理されたフレームからビット位置に対して決定された観測された信頼性値にまで戻らなければならない。 これに対して、反復のあるビタビアルゴリズムが実施される場合には、既に第２の反復ステップにおいてこの瞬間に処理されたフレームに対する観測に基づく信頼性値が存在する。 この場合、この信頼性値は瞬時の信頼性値を求めるために使用される。 本発明の方法は、周知のＨＵＫアルゴリズムに比べてより良好な結果をもたらす。 というのも、本発明の方法によれば、激しく変動するソース信号を処理することができるからである。 この激しく変動するソース信号においてはＨＵＫアルゴリズムは信頼性値を十分に正確に推定できない。 本発明の方法では、ビタビアルゴリズムの実施の際に使用される信頼性値が実際の信頼性値の近傍にあり、このためパス選択の際のエラーの確率が低減される。 というのも、使用される信頼性値はパス選択に影響を与えるからである。 正確なパス選択は例えば復号化の際に正確に復号化されたビット系列をもたらす。 本発明の実施形態では、信頼性値は次式によって計算される：

この場合、ｕ

_lはビット位置の値であり、この値は有利には「＋１」又は「− １」を取りうる。 Ｐ(ｕ

_l =＋１)は問題のビット位置ｌの値が「＋１」である確率である。 相応にＰ(ｕ

_l =−１)は問題のビット位置ｌの値が「−１」である確率である。 本発明の方法によれば、最適化の際に信頼性値によって直接計算されるのではなく、補助信頼性値が使用される。 この補助信頼性値に対して有利には次式が成り立つ： この補助信頼性値は信頼性値に対して次のような利点を有する。 すなわち、この補助信頼性値は「０」と「１」との間の確率ｐに対して「＋１」と「−１」との間の値域を有するという利点を有する。 これに反して、信頼性値は所定の関数領域において「＋∞」と「 −∞」との間の関数値を有し、このため機械的なコンピュータの場合にそうであるように限定された数値域における計算が困難である。 信頼性値を補助信頼性値に変換すること乃至は補助信頼性値を信頼性値に変換することは簡単な数学的な関係式に基づいて行われる。 この数学的な関係式は例えばテーブル値の形式でメモリに格納される。 瞬時の信頼性値乃至は瞬時の補助信頼性値を再帰的に最後に処理されたフレームに対する信頼性値乃至は補助信頼性値から計算する再帰的最適化によって、最適化の際の計算コストは低減される。 有利には、最適化のためにいわゆるカルマンフィルタが使用される。 このカルマンフィルタでは最適化は同様に再帰的に実施される。 このようなフィルタは例えば論文“Least-squares estimation:from Gauss to Kalman”by HWSorenson に示されている。 この論文はIEEE Spectrum,Vol.7,July 1970,page63〜68に記載されている。 カルマンフイルタの基礎となる数学的モデルは次の事実を考慮している。 すなわち、実際の信頼性値はエラーの付随する観測に基づく信頼性値を介して間接的にしか求められないという事実を考慮している。 カルマンフィルタはさらに信頼性値及び伝送されたデータの統計的特性を利用し、伝送されたデータの値の迅速な変化を十分な速度で追跡する。 本発明の方法は有利には連続するフレームのビット位置の間で相関関係が表れる場合に使用される。 これは例えばＧＳＭ標準に従って移動無線システムで伝送されるフレームのパラメータの上位ビットに対するビット位置の場合がそうである。 本発明の方法の実施形態では上記のビット位置における相関関係がこれらのビット位置の復号化に利用される。 本発明はさらに受信器によって受信されたデータの処理、とりわけ上述の方法の実施のためののための装置に関する。 上記の技術的な効果はそれゆえこの装置にも当てはまる。 本発明の別の側面によれば上記の課題は、請求項１５の特徴部分記載の構成を有する方法によって解決される。 この場合、瞬時の信頼性値は少なくとも２つの観測された信頼性値から平均値形成によって計算される。 この手段は次の認識を基礎とする。 すなわち、たしかにそれぞれ観測された信頼性値は各々実際の信頼性値と一致しないが、しかし観測の際のエラーは平均値形成によって相殺されるという認識を基礎とする。 平均値形成を有するこの方法の実施形態では、これは所定の個数の既に処理されたフレームに関してのみ行われ、この所定の個数は複数の平均値形成に亘って一定のままである。 この手段によって、窓を使用した場合のように、有利には連続するフレームの系列のそれぞれ最後のセクションだけが考慮される。 従って、 条件変化に迅速に適応が行われる。 ビタビアルゴリズムの再帰的な実施の場合には、瞬時に処理されたフレームも窓に含まれる。 平均値形成を有するこの方法の他の実施形態では、例えばビタビアルゴリズムによって処理されたデータがすぐに観測された信頼性値として使用される。 この手段は非常に正確な瞬時の信頼性値の算出をもたらす。 というのも、処理されたデータの平均値は補助信頼性値に一致し、この値は既に言及したように実際のエラーのない信頼性値自体の良好な近似であるからである。 本発明は、さらに、受信データの処理、とりわけ請求項１９記載の平均値形成を有する方法の実施のための装置に関する。 従って、上記の技術的な効果はこの装置にも当てはまる。 本発明の実施例を図而に基づいて説明する。 図１は、データ伝送のための基本的な機能ユニットを有するブロック図である。 図２は、データの２つの伝送すべきフレームである。 図３は、カルマンフィルタにおける補助信頼性値の第１のタイプの計算に対する概略図である。 図４は、カルマンフィルタにおける補助信頼性値の第２のタイプの計算に対する概略図である。 図５は、ＧＳＭ-フルレートボイスコーダからの様々なパラメータに対する相関係数の線図である。 図６は、ＧＳＭ-フルレート符号化されたフレームにおけるビット位置０〜６ ９に対する相関係数の線図である。 図１は、データ伝送のための基本的な機能ユニットを有するブロック図を示す。 この場合、基本的にフレームｋの伝送が問題となっている。 自然数をとるインデックスｋは図１では見やすくするために及びこの図の以下の説明においても次のような場合にのみ記載される。 すなわち、フレームｋの区別が本発明において重要な意味を持つ場合にのみ記載される。 フレームｋの構造は後で図２に基づいて説明される。 送信器８で発生されるソースシンボル系列{ｑ

_l' }は例えば値「＋１」及び「− １」を有する送信すべき情報に依存するソースシンボルｑ

_l'から構成される。 このインデックスｌ'はフレームｋで伝送される０〜Ｌ'−１までのソースシンボルｑ

_l'に対して経過する。 ただし、ここでＬ'はフレームｋあたりのソースシンボルｑ

_l'の個数である。 ソースシンボル系列{ｑ

_l' }はソースエンコーダ１０によって、例えばＧＳＭフルレートボイスコーダによって圧縮される。 この場合、ソース符号化されたシンボルｕ

_lから成るソース符号化された系列{ｕ

_l }が発生される。 このソース符号化されたシンボルｕ

_lは値「＋１」又は「−１」のいずれかを有する。 インデックスｌは１つのフレーム内で０〜Ｌ−１まで経過する。 ただし、ここでＬは１つのフレームにおけるソース符号化されたシンボルｕ

_lの個数である。 この場合、Ｌ'は通常はＬより大きい。 次いでソース符号化された系列{ｕ

_l }はチャネルエンコーダ１２においてチャネル妨害に対して符号化され、例えば畳み込み符号が使用される。 この場合、符号語ｘ

_lからチャネル符号化された系列{ｘ

_l,n }が発生する。 符号語ｘ

_lの内部ではビット位置はインデックスｎによって示され、このインデックスｎは１つの符号語ｘ

_lの内部で０〜Ｎ−１まで経過する。 ただし、ここでＮは１つの符号語ｘ

_l

のビット位置の個数である。 この符号語ｘ

_lのビット位置ｘ

_l,nは数値「＋１」又は「−１」のいずれかを有する。 このチャネル符号化された系列{ｘ

_l,n }はここには図示されていない変調器において後続処理され、次いで伝送区間１４を介して伝送される。 この伝送の際に妨害、例えばフェージング係数ａ

_kによって示されているフェージングそしてノイズ係数Ｎ

₀によって示されているノイズが発生する。 伝送区間１４は送信器８と受信器１６との間にある。 この受信器１６は場合によっては伝送区間１４を介して伝送される信号を受信するためのここには図示されていないアンテナ、サンプリング装置、信号を復調するための復調器及びシンボル間妨害を除去するための等化器を含む。 これらの装置は同様に簡略化のために図１には図示されていない。 等化器は受信系列{ｙ

_l,n }の受信値ｙ

_l,nを出力する。 これらの受信値ｙ

_l,n

は伝送区間１４を介する妨害のために「＋１」及び「−１」から偏差する値、例えば「＋０．２」又は「−３．７」を有する。 受信値ｙ

_l,nはチャネルデコーダ１８において後続処理される。 チャネルエンコーダ１２によって実施された畳み込み符号化はこのチャネルデコーダ１８においてもとに戻され、伝送エラーは訂正されなければならない。 畳み込み復号化においては例えば周知のビタビアルゴリズムが使用される。 ビタビアルゴリズムを実施するためにこのチャネルデコーダ１８にはチャネル状態情報Ｌｃ

_l,nが供給される。 このチャネルデコーダ１８におけるビタビアルゴリズムの実施の際に、 ビット位置ｌに対するパスｍのいわゆるメトリックＭ

_l

^(m)が次式によって計算される。 ただしここでＭ

_l-1

^(m)はすなわちビット位置ｌ−１ スｍ及びビット位置ｌに所属する符号語のビットであ ンボルであり、Ｌ（ｕ

_k,l ）は求められた信頼性値であり、この信頼性値はソース符号化されたシンボルｕ

_l

が「−１」である確率の尺度である。 信頼性値Ｌ（ｕ

_k,l ）は計算ユニット２０で算出される。 この計算ユニット２ ０の構造は後で図３及び図４に基づいて説明する。 いわゆるチャネルソフト出力（channel-soft-output）が求められることによって、チャネル状態情報Ｌｃ

_l,nがimplicitに決定される。 このチャネルソフト出力はチャネル状態情報Ｌｃ

_l,nと各受信値ｙ

_l,nとの積に相応する。 チャネルソフト出力には関係式： ただしここでＬ（ｘ/ｙ）は信頼性値であり、この信頼性値は、受信値ｙが受信された場合に符号語の各ビット位置においてどのくらいの確率で値ｘが表れるかを示す。 Ｌ（ｘ）は信頼性値であり、この信頼性値は、そのくらいの確実さで値ｘが決定されうるのかを示す。 いわゆるガウス/フェージングチャネルに対してはＬ

_c ＝４ａＥ

_s /Ｎ

₀が成り立つ。 ただしここでフェージング係数であり、Ｅ

_s /Ｎ

₀は信号／ノイズ比である。 チャネルデコーダ１８は受信されたソース符号化さ

_-1,l )はチャネルデコーダ１８のいわゆるソフト出力 て決定された信頼性の尺度である。 チャネルデコーダ 算ユニット２０によって計算された信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )から区別するために、以下では観測に基づく信頼性値乃至は観測された信頼性値と呼ばれる。 この観測さ よって１つのフレームｋの遅延によって初めて発生される。 この遅延はインデックスｋ−１から明らかである。 以下において説明する本発明の実施例ではこの観 フレームｋに対する信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )を求めるために計算ユニット２０において使用される。 ２２に入力され、このソースデコーダ２２はソース符 発生する。 加算ユニット２８に到達している２つの破線矢印２

_-1,l )の他に又はこの信頼性値の代わりにソース符号 ２で復号化の際に発生される情報が使用されることを暗示している。 計算ユニット２０は最終的に受信され ソースシンボル系列{ｑ

_l '}と一致し、従って伝送の際のチャネル妨害の影響が十分に訂正されることを可能にする。 図２は、２つのフレーム、すなわちソース符号化されたシンボルｕ

_lから成る瞬時のフレームｋ及びその前のフレームｋ−１を示す。 各フレームｋ，ｋ−１にはＬ個のソース符号化された受信シンボルｕ

_lが所属し、このためインデックスｌは０〜Ｌ−１まで経過する。 フレームｋ、ｋ−１、ｋ−２....の間の関連は、 図２の計算ユニット２０によって初めて作られる。 この場合、次の事実が利用される。 すなわち、所定のソース符号化されたシンボル間には、つまりシンボルｕ

_k,l及びｕ

_k-1,lとの間には乃至は連続するフレームｋ−１、ｋのこれらのシンボルの信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )とＬ(ｕ

_k-1,l )との間には、特徴的な相関関係が発生する。 この相関関係は本発明では数学的なモデルによって再現される。 この数学的モデルに基づいて信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )が求められる。 リックインクリメントＭ

_l

^(m)が計算される場合、その都度公式（１）によって信頼性値Ｌ(ｕ

_k-1,l )が考慮 状態に対してメトリックＭ

_l

^(m)が求められる場合、計算ユニット２０、図１参照、は信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )を供給する。 この信頼性値Ｌ( ｕ

_k,l )はこの時点で知ら １フレームだけ遅延するにもかかわらずフレームｋに対する信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l ) が十分な精度で与えられる。 図３はカルマンフィルタにおける補助信頼性値の第１のタイプの計算に対する概略図である。 この補助信頼性値はまず最初にカルマンフィルタを詳しく説明した後で詳しく説明する。 以下において論文“Least-squares estimation:from Gauss to Kalman”by HWSorensonにおいてカルマンフィルタの説明で使用されている表記法に依拠した表記法を使用する。 IEEE Spectrum,Vol.7,July 1970,page63〜68を参照のこと。 この論文の方程式（１１'）及び（１０'）において使用された数学的モデルは高次元である。 しかし、本発明の実施例を説明するためには、１次元モデルのより簡単な場合を使用する。 この場合、ベクトルはただ１つの成分を有し、従ってスカラーである。 次のシステムモデルが得られる： ｘ

_k ＝ρ

_k ｘ

_k-1 ＋ｗ

_k （３） ただしここでｘ

_kは時点ｋにおける状態であり、ｘ

_k-

₁は時点ｋ−１における状態であり、ρ

_kはｘ

_kとｘ

_k-1との間の相関係数であり、 ｗ

_kは時点ｋにおけるシステム外乱である。 このシステムモデルはいわゆる１次のマルコフ過程のモデリングのために使用される。 他のこのようなシステムモデルのためにしばしば使用される表記法は「１次の自己回帰モデル」である。 所属の測定モデルは次式である： ｚ

_k ＝ｘ

_k ＋ｖ

_k （４） ただしここでｚ

_kは時点ｋにおける測定値であり、ｖ

_kは時点ｋにおける測定外乱である。 ｘ

_kと乗算される測定係数Ｈ

_kは値「１」を有し、それゆえ式（４）には記述しなかった。 外乱ｗ

_k及びｖ

_kはいわゆるホワイトノイズから発生し、平均値０を有する。 さらにｗ

_kの分散はＱ

_kと記し、ｖ

_kの分散はＲ

_kと記す。 式（３）及び（４）によるモデルから出発してHW． Sorensonと共にカルマンフィルタアルゴリズムを次式によって定義する： いて第１のインデックスは、インデックスの付けられた変数が計算される乃至は計算されたそれぞれの時点ｋ乃至はｋ−１を示す。 斜線（/）によって分離されたインデックスは、どの時点においてインデックスの付けられたそれぞれの量を計算するのに必要な値が与えられるのかを示す。 以下においては理解のために必要なければ、第２のインデックスを省略した表記法も使用する。 分散Ｑ

_k 、Ｒ

_kならびに相関係数ρ

_kは有利には定数であり、フィルタリングの開始時点に予め設定される。 この設定の際に有利には先に測定された測定値を考慮する。 式（５）〜（９）に示されたカルマンフィルタアルゴリズムは平均二乗誤差の点で最適である。 つまり、 最小である。 式（８）を式（５）に代入することによっていわゆ 処理時点ｋ＋１において存在する測定値ｚ

_k+1に基 ことによって得られる： としては小さいか又は等しい。 従って、このカルマンフィルタアルゴリズムは安定に作動する。 新しい測定 式（７）及び（９）において式（６）を用いて共分散Ｐ

_k/k-1を置き換え、さらに続いて共分散Ｐ

_k-1/k-1を除去する数学的な置換によって、ゲイン係数（Ｖe rstaerkungsfaktor/gain factor）Ｋの計算のための次の式が得られる： この式（１２）から、測定外乱ｖ

_kがシステム外乱ｗ

_kに比べて非常に小さい場合、従ってＲ

_kがＱ

_kよりはるかに小さい場合、ゲイン係数Ｋ

_kがほぼ値１をとることが得られる。 ゲイン係数Ｋ

_kが値１を有するならば、式（１０）及び（１１）によって最適な推定値 定される。 これに対してシステム外乱ｗ

_kが測定外乱ｖ

_kに比べて小さい場合、ゲイン係数Ｋ

_kは０になる。 ほぼ０のゲイン係数Ｋ

_kに対して式（１０）及び（１ に依存することが結果的に得られる。 カルマンフィルタのこの特性は、エラーのない実際の状態ｘ

_kの良好な推定を保障する。 式（１１）は次のように書くことができる： ただしここでｈ

_jはｚ

_j (ｊ＝１,...，ｋ＋１)に依存し れまでに存在した全ての測定値ｚ

_kの線形結合である

₊₁において、測定値ｚ

_kの統計的相関（１次の統計）も数値分布（０次の統計） も考慮されることが見て取れる。 直接信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )の計算のために使用できる。 しかし、以下に挙げる理由から信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )及 頼性値は例えば信頼性値Ｌ(ｕ

_k,l )の確率ｐへの強い非線形依存性の線形化から得られる。 信頼性値に対して一般に次ぎの定義式が成り立つ： この場合、ｕ

_lは要素{＋１、−１}を有するランダム変数と見なされる。 Ｐ(ｕ

_l ＝−１)＝ｐは、ｕ

_lが値「−１」を有することに対する確率である。 これに対して、Ｐ（ｕ

_l ＝＋１)＝１−ｐは、ｕ

_lが値「＋１」を有することに対する確率である。 省略記号「ｌｏｇ」は自然対数を表す。 信頼性値はソフト値とも又は対数確率比とも呼ばれる。 定義式（１４）によれば、信頼性値は[−∞,＋∞]の範囲の実数値である。 ｕ

_l

を値Ｌ(ｕ

_l )に基づいて「＋１」又は「−１」として分類すれば、符号ｓｉｇｎ( Ｌ(ｕ

_l ))はいわゆるハード判定を示し、絶対値|Ｌ(ｕ

_l )|はソフト値とも呼ばれる判定の信頼性を示す。 上記の式（１）をメトリックＭ

_k

^(m)を計算するために考察すると、信頼性値が「−∞」又は「＋∞」に向かうならば、これはＬ(ｕ

_k,l )だけによって決定される。 これは、式（１４）から分かるように、０に近いｐに対して乃至は１に近いｐに対してそうである。 さらにプロセッサによる実現に際してはｌｏｇ関数の変換がしばしば邪魔である。 本発明の実施例では、この欠点を除去するために、ｐとＬ(ｕ

_k )との間の関係を線形に近似する： 定数であり、ｍ(ｕ

_k )は既述の補助信頼性値である。 この定数Ｋは数値「２」を有し、このため確率ｐ＝０．５における確率ｐによって関数Ｌ(ｕ

_k )を導出するこ を導出することに等しい。 補助信頼性値ｍ(ｕ

_k )に対しては次の関係式が成り止つ： ｍ(ｕ

_k )＝１−２ｐ ＝(−１)ｐ＋(＋１)(１−ｐ)＝Ｅ｛ｕ

_k ｝ （１６） この式から、補助信頼性値ｍ(ｕ

_k )はｕ

_kの平均値であることが見て取れる。 補助信頼性値と信頼性値との間の関連は、式（１４）及び（１６）から得られ、次式で表される： 補助信頼性値ｍ(ｕ

_k )は信頼性値Ｌ(ｕ

_k )と類似の意味を有する。 すなわち、符号ｓｉｇｎ(ｍ(ｕ

_l ))はいわゆるハード判定であり、絶対値｜ｍ(ｕ

_l )｜は判定の信頼性、いわゆるソフト判定である。 式（１５）乃至は（１７）によればチャネルデコーダ１８、図１参

_1,l )は例えばテーブルによって補助信頼性値ｍ(ｕ

_k-1,l )に変換される。 計算ユニット２０、図１参照、によって求められた補助信頼性値ｍ(ｕ

_k,l )はこの場合同様にテーブルを使用してＬ(ｕ

_k,l )に変換される。 式（１５）によれば補助信頼性値ｍ(ｕ

_k,l )による信頼性値Ｌ(ｕ

_k )の近似は、実際に同様に良好な結果に導く。 補助信頼性値ｍ

_k （ｕ

_kへの依存性はもはや書かないことにする）を有する本発明の実施例においては、カルマンフィルタに対して式（１０）及び（１２）から次の計算規則が得られる： に既述の分散Ｒ

_kに相応する。 図３は式（１９）による計算をブロック図で示している。 減算ユニット５０によって式（１９）において内側括弧の中にある表現(ｍ*

_k-1 −ｍ

_k-1/k-2 )が計算される。 この結果は乗算ユニット５２においてゲイン係数Ｋ

_k-1によって乗算される。 このゲイン係数Ｋ

_k-1

は式（２０）によって計算された。 この乗算の結果に加算ユニット５４において補助信頼性値ｍ

_k-1/k-2が加算される。 これにより式（１９）の外側括弧の中の表現が算定される。 続いて、この表現の計算の結果が乗算ユニット５６において相関係数ρ

_kによって乗算される。 この乗算の結果は補助信頼性値ｍ

_k/k-1であり、この補助信頼性値ｍ

_k/k-1は、既述のように、これがチャネルデコーダ１８（ 図１参照）によって使用される前に信頼性値に変換される。 遅延ユニット５８は補助信頼性値ｍ

_k/k-1から１フレームだけの遅延によって補助信頼性値ｍ

_k-1/k-2を次の処理ステップのために発生する。 図３には乗算ユニット６０が暗示されており、この乗算ユニット６０において補助信頼性値ｍ

_k-

_1/k-2は、これが減算ユニット５０で使用される前に、測定係数Ｈ

_k-1によって乗算される。 しかし、この測定係数Ｈ

_k-1は、上述のように、この実施例では値１ を有する。 補助信頼性値を有する他の実施例では、例えば反復的復号化が実施される場合、時点ｋにおいて既に補助信頼性値ｍ*

_kが知られている。 この場合には、カルマンフィルタに対して式（１１）及び（１２）と同様に次の２つの式が成り立つ： 図４は式（２１）の計算を示す。 図４の表示は基本的に図３の表示に相応する。 このため既に説明した機能ユニットはもはや説明しない。 しかし、所属の参照符号を区別するためにプライム記号を付けてある。 図４では図３に比べてインデックスｋ−１がインデックスｋに置換されている。 初期条件としては図３又は図４の実施例では例えばｍ

_0/-1 ＝ｍ

_0/0 ＝０及びＫ

₀

＝０が選択される。 分散 数ρ

_kも同様に測定値に基づいて予め設定される。 これらの測定値は例えば後で説明する図６によって求め タリングプロセスの間にも予め設定された同様に実験的に決定された関数に従って動的に計算されうる。 図３及び４には、それぞれフレームｋ、図２参照、のビット位置ｌに対するカルマンフイルタが示されている。 通常はフレームとフレームとの間で相関する複数のビット位置ｌがある。 この場合、各々これらのビット位置ｌに対して図３又は図４によるカルマンフィルタが計算ユニット２０、図１を参照、において使用される。 図５は、縦座標軸に相関係数、横座標軸にパラメータ番号０〜７５が示されている線図を示す。 番号０〜７５を有するパラメータはＧＳＭフルレートボイスコーダにより生成されるパラメータに相応する。 これについてはGSM-Recomendatio n 06.10“European digital cellular telecommunications system;Full rate s peech transcoding”,1995を参照のこと。 このＧＳＭフルレートボイスコーダは例えばソースエンコーダ１０、図１参照、である。 パラメータ０〜７はいわゆるＬＡＲ（logarithmical area ratio）係数であり、これらのＬＡＲ係数はＬＰＣ（linear prediction coding）解析において発生される。 これらの係数の相関は連続的に０．３より大きい。 またいわゆるＬＴＰ （long term prediction）に対する類似尺度ｂであるパラメータ番号９、２６、 ４３及び６０は、０．２より大きい相関を有する。 各フレームにおいてさらにいわゆるＲＰＥ（regular pulse exciting）解析からの４つのＸ

_MAX係数があり、 これら４つのＸ

_MAX係数はフレームとフレームとの間でほんの少し変化し、０． ７より大きい相関係数を有する。 上記のパラメータの相関は上位ビット位置にも現れ、これらの上位ビット位置においてこれらのパラメータは伝送される。 図６はＧＳＭフレームにおけるビット位置０〜６９に対する相関係数の線図を示す。 多数のビット位置の値は著しいフレーム間相関を有する。 つまりｕ

_kとｕ

_k-1との間の相関係数は０． ３より大きい。 式（１６）に示される平均値形成に基づいてｍ(ｕ

_k )とｍ(ｕ

_k-1 ) との間の相関係数ρ

_kがｕ

_kとｕ

_k-1との間の相関係数よりも明らかに大きくなければならないことが識別され、上記の値に対しては大抵の場合０．８〜０．９であり、この結果、式（３）の数学的モデルは実際の関係に相応し、さらにカルマンフィルタによって発生される信頼性値Ｌ(ｕ

_k )は復号過程の改善をもたらす。 本発明のさらに別の実施例では式（３）及び（４）で示される１次元モデルの代わりに、高次元モデルが使用される。 この場合、前述のSorensonの論文に記載されているベクトル表示法が有効である。 高次元モデルはとりわけフレーム間相関(inter-frame correlation)のほかにフレーム内相関（intra-frame correlati on）も考慮される場合に使用される。 信頼性値乃至は補助信頼性値の計算は、最適化法なしでもなんらかの限定された、しかし多くの目的に対して十分な精度をもって求められる。 この場合、補助信頼性値ｍ(ｕ

_k )が次式によって求められることによって式（１６）で示された関連を利用する： ただしここでＮは所定のフレーム個数であり、これらの所定のフレーム個数に亘っていわゆる窓が行われる。 すまわち、最後のＮ個のフレームのソース符号化さ よって推定すべき信号の迅速な変化も把握される。 性値ｍ(ｕ

_k )はこの場合前述のように後続処理される。 式（２３）は補助信頼性値、すなわちｍ＝１−２ｐの定義を使用して次のように表現できる： 性値Ｌ(ｕ

_k )が式（１４）を用いて直接計算される。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項【提出日】平成１１年６月２９日（１９９９．６．２９） 【補正内容】 〜2457から公知である。 この論文の基本部分は特許出願ＤＥ４２２４２１４Ｃ２ にも含まれている。 とりわけこの論文の公式（２１）は、古いメトリックＭ _k-1 ^{( m)}及び所属のメトリックインクリメントから新しいメトリックＭ _k ^(m)の計算を表す。 この場合ｍは所定のパスであり、ｋはフレームにおける所定のビット位置である。 メトリックＭ _k ^(m)の計算において信頼性値Ｌ(ｕ _k )が使用される。 上記の論文の第２４５４頁及び第２４５５頁には信頼性値Ｌ(ｕ _k )を求めるためにいわゆるＨＵＫアルゴリズムが提案される。 このＨＵＫアルゴリズムは経験的なモデルに基づき、この経験的モデルでは信頼性値Ｌ(ｕ _k )がドイツ自動車用責任保険におけるいわゆるポイントに似たやり方で計算される。 経験的特性のために信頼性値Ｌ(ｕ _k )に対するこの推定は不正確である。 メトリックインクリメントは既に計算されたメトリックに加算されるか又は乗算される。 最大事後確率アルゴリズム及び最尤アルゴリズムは、伝送区間を介して伝送されるデータ系列を基準系列ｓと比較し、送信されたデータ系列に最大の確率で所属する基準系列ｓを決定するアルゴリズムである。 最大事後確率は、確率Ｐ(ｓ ｜ｙ)が最大である基準系列ｓを選択すること、ただしここでｙは受信されたデータ系列である、を意味する。 伝送区間は例えば無線チャネル、伝送線路又はデータが読み出される記憶媒体である。 ヨーロッパ特許出願ＥＰ０４４９３２７Ａ２から複数の受信アンテナを有するノイズ不感性マルチプル受信器が公知である。 受信信号は唯一の送信信号によって発生され、この唯一の送信信号は様々な伝送路を介してアンテナに到達する。 個々のアンテナの受信信号からブランチメトリック（the branch metrics）がビタビアルゴリズムの実施のために計算される。 このアルゴリズムの実施の前に個々のアンテナの受信信号に対して計算されるブランチメトリックが重み付けされ、結合される。 これにより、ビタビアルゴリズムの実施の後でシンボル系列が発生される。 このシンボル系列は送信信号の基礎となっている送信シンボル系列と良好に一致する。 本発明の課題は、信頼性値を求めるために、瞬時の信頼性値をできるだけエラーなしでかつ正確に計算する簡単な方法を提供することである。 上記課題は、請求項１の特徴部分記載の構成を有する方法によって解決される。 有利な実施形態は、この請求項１に従属する従属請求項から得られる。 本発明は、瞬時の信頼性値が最適化法によって非常に正確に決定されるというアイデアから出発する。 しかし、難点は、最適化のために使用すべき信頼性値がエラーの付随する観測に基づく、ということに存する。 このエラーは、伝送区間を介するデータの伝送の際の妨害及びビタビアルゴリズムのエラーの付随する結果に起因する。 それゆえ、 本発明の方法では、目的関数として、フレームに対する実質的にエラーのない信頼性値とこの同一のフレームに対して求められた信頼性値との偏差の和を定義する。 この場合、偏差は実際のエラーのない信頼性値と求められた信頼性値との間の差の絶対値に関連する。 目的関数は最適化法によって最小化され、この結果ビタビアルゴリズムの実施のために求められた信頼性値はエラーのない信頼性値に非常に近似される。 目的関数の最小化は本発明の方法ではエラーなしの信頼性値が未知であるにもかかわらず最適化法において数学的モデルが使用されるゆえに実施できる。 この 請求の範囲 １． 受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法であって、 連続するフレーム（ｋ）において伝送区間（１４）を介して伝送されたデータが受信され、１フレーム（ｋ）は所定の個数のビット位置（ｌ）を含み、 前記受信されたデータはメトリックインクリメントを使用する最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムによって処理され、 前記メトリックインクリメントは、少なくとも１つのビット位置（ｌ）に対して、瞬時に処理されるフレーム（ｋ）に対して求められる瞬時の信頼性値（Ｌ( ｕ _k,l )）に依存して計算され、前記ビット位置（ｌ）の値及び/又は前記ビット位置（ｌ）の信頼性値（Ｌ(ｕ _k,l )）はフレーム（ｋ）とフレーム（ｋ−１）との間で相関し、前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ _k,l )）は前記ビット位置（ｌ）の値が所定の値を有する確率の尺度であり、 前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ _k,l )）を求めるために

_k-1 ）から又は瞬時に処理されたフレーム（ｋ）からビット位置（ｌ）に対して決定される、受信器（１ ６）によって受信されたデータを処理するための方法において、 前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）は次のようにして求められる、すなわち、 各フレーム（ｋ）に対するェラーのない信頼性値と同一のフレーム（ｋ）に対して求められる信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）との偏差の複数のフレーム（ｋ）に対して形成される和が最小であるようにして求められることを特徴とする、受信器（１ ６）によって受信されたデータを処理するための方法。 ２． 信頼性値は次式 によって求められ、ただしここでＬ(ｕ

_l )は信頼性値であり、ｕ

_lはフレーム内のビット位置ｌの値であり、Ｐ(ｕ

_l =＋１)は前記ビット位置ｌの値が第１の値、有利には数値「＋１」を有することに対する確率であり、Ｐ(ｕ

_l =−１)は前記ビット位置ｌの値が第２の値、有利には数値「−１」を有することに対する確率であることを特徴とする請求項１記載の方法。 ３． 瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）は再帰的に、有利にはカルマンフィルタ（２０）を使用して、最後に処理されたフレーム（ｋ−１）に対して求められた信頼性値（Ｌ(ｕ

_k-1,l )）から計算されることを特徴とする請求項１又は２記載の方法。 ４． 瞬時の信頼性値は次式 によって計算され及び/又は瞬時の信頼性値は次式 によって計算され、ただしここでＬ

_kはフレームｋに対する信頼性値であり、ρ

_k

は所定の相関係数であり、Ｌ*

_k-1乃至はＬ*

_kはフレームｋ−１乃至はｋに対する観測された信頼性値であり、 Ｋ

_k乃至はＫ

_k-1はゲイン係数であり、該ゲイン係数は次式 ことを特徴とする請求項３記載の方法。 ５． 受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法であって、 連続するフレーム（ｋ）において伝送区間（１４）を介して伝送されたデータが受信され、１フレーム（ｋ）は所定の個数のビット位置（ｌ）を含み、 前記受信されたデータはメトリックインクリメントを使用する最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムによって処理され、 前記メトリックインクリメントは、少なくとも１つのビット位置（ｌ）に対して、瞬時に処理されるフレーム（ｋ）に対して求められる瞬時の信頼性値（Ｌ( ｕ

_k,l )）に依存して計算され、前記ビット位置（ｌ）の値及び/又は前記ビット位置（ｌ）の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）はフレーム（ｋ）とフレーム（ｋ−１）との間で相関し、前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）は前記ビット位置（ｌ）の値がエラーなしに決定されうる確率の尺度であり、 前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を求めるために ｋ−１）から又は瞬時に処理されたフレーム（ｋ）からビット位置（ｌ）に対して決定される、受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法において、 正確な変換関数又は近似関数を使用して、前記観測 瞬時の補助信頼性値（ｍ(ｕ

_k,l )）は次のようにして求められる、すなわち、 各フレーム（ｋ）に対するエラーのない補助信頼性値と同一のフレーム（ｋ）に対して求められる補助信頼性値（ｍ(ｕ

_k,l )）との偏差の複数のフレーム（ｋ） に対して形成される和が最小であるようにして求められ、 前記変換関数又は近似関数を使用して、求められた前記補助信頼性値（ｍ(ｕ

_k,l )）から瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）が決定されることを特徴とする、受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法。 ６． 補助信頼性値に対して次式 が成り立ち、ただしここでｕ

_lはフレーム内のビット位置ｌの値であり、Ｐ(ｕ

_l = ＋１)は前記値ｕ

_lが第ｌの値、有利には数値「＋１」を有することに対する確率であり、Ｐ(ｕ

_l =−１)は前記値ｕ

_lが第２の値、有利には数値「−１」を有することに対する確率であることを特徴とする請求項５記載の方法。 ７． 瞬時の補助信頼性値（ｍ(ｕ

_k,l )）は再帰的に、有利にはカルマンフィルタ（２０）を使用して、最後に処理されたフレーム（ｋ−１）に対して求められた補助信頼性値（ｍ(ｕ

_k-1,l )）から計算されることを特徴とする請求項５又は６記載の方法。 ８． 瞬時の補助信頼性値は次式 によって計算される及び/又は瞬時の確率値ｍ

_kは次式 によって計算される、ただしここでｍ

_kはフレームｋに対する補助信頼性値であり、ρ

_kは相関係数であり、ｍ*

_k乃至はｍ*

_k-1は観測された補助信頼性値であり、Ｋ

_k乃至はＫ

_k-1はゲイン係数であり、該ゲイン係数は有利には次式 ことを特徴とする請求項７記載の方法。 この設定において有利には測定が考慮されることを特徴とする請求項８記載の方法。 １０． 瞬時の信頼性値を求める際に次の数学的モデル： Ｘ

_k ＝Φ

_k,k-1 Ｘ

_k-1 ＋Ｗ

_k

及びＺ

_k ＝Ｈ

_k Ｘ

_k ＋Ｖ

_k

が使用される、ただしここでＸ

_kはフレームｋに対する状態ベクトルであり、Φ

_kはシステム行列であり、 Ｗ

_kはシステム外乱ベクトルであり、Ｚ

_kは測定ベクトルであり、Ｈ

_kは測定行列であり、Ｖ

_kは測定外乱ベクトルであることを特徴とする請求項１〜９までのうちの１項記載の方法。 １１． 符号化されて伝送されたデータの復号化のために使用されることを特徴とする請求項１〜１０までのうちの１項記載の方法。 １２． 前記方法は移動無線システムにおけるデータ伝送において使用され、前記移動無線システムは有利にはＧＳＭ標準に従って作動することを特徴とする請求項１〜１１までのうちの１項記載の方法。 １３． ビット位置（ｌ）において有利にはフレーム（ｋ）で伝送されるパラメータの上位ビットが伝送されることを特徴とする請求項１２記載の方法。 １４． とりわけ請求項１〜１３までのうちの１項記載の方法を実施するための、受信データを処理するための装置（１６）であって、 伝送区間（１４）を介して伝送されたデータを受信するための受信ユニットを有し、前記データは所定の個数のビット位置（ｌ）から成るフレーム（ｋ、ｋ− １）で伝送され、 メトリックインクリメントユニット（１８）を有し、該メトリックインクリメントユニット（１８）はメトリックインクリメントを使用する最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムによって受信された前記データを処理し、 計算ユニット（２０）を有し、該計算ユニット（２０）は少なくとも１つのビット位置（ｌ）に対して瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を求め、前記ビット位置（ｌ）の値及び/又は前記ビット位置（ｌ）の信頼性値はフレーム（ｋ）とフレーム（ｋ−１）との間で相関し、前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）は前記メトリックインクリメントユニット（１８）に出力され、 前記計算ユニット（２０ ）は前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を求めるために少なくとも１つの観測さ 既に処理されたフレーム（ｋ−１）又は瞬時に処理されるフレーム（ｋ）からビット位置（ｌ）に対して決定されたものである、とりわけ請求項１〜１３までのうちの１項記載の方法を実施するための、受信データを処理するための装置（１ ６）において、 前記計算ユニット（２０）は信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を次のようにして求める、すなわち、フレームのエラーのない信頼性値と同一のフレーム（ｋ）に対して求められる信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）との偏差の複数のフレーム（ｋ）に対して形成される和が最小になるようにして求め、 又は、前記計算ユニット（２０）は信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を次のようにして求める、すなわち、各フレーム（ｋ）に対する実質的にエラーのない補助信頼性値と同一のフレーム（ｋ） に対して求められる補助信頼性値（ｍ(ｕ

_k,l )）との偏差の複数のフレーム（ｋ ）に対して形成される和が最小になるようにして求め、前記補助信頼性値（ｍ( ｕ

_k,l )）は信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）から変換関数又は近似関数を用いて計算されることを特徴とする、とりわけ請求項１〜１３までのうちの１項記載の方法を実施するための、受信データを処理するための装置（１６）。 １５． 受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法であって、 連続するフレーム（ｋ）において伝送区間（１４）を介して伝送されたデータが受信され、１フレーム（ｋ）は所定の個数のビット位置（ｌ）を含み、 前記受信されたデータはメトリックインクリメントを使用する最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムによって処理され、 前記メトリックインクリメントは、少なくとも１つのビット位置（ｌ）に対して、瞬時に処理されるフレーム（ｋ）に対して求められる瞬時の信頼性値（Ｌ( ｕ

_k,l )；ｍ(ｕ

_k,l )）に依存して計算され、前記ビット位置（ｌ）の値及び/又は前記ビット位置（ｌ）の信頼性値はフレーム（ｋ）とフレーム（ｋ−１）との間で相関し、前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )；ｍ(ｕ

_k,l )）は前記ビット位置（ｌ ）の値が所定の値を有する確率の尺度であり、 前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )；ｍ(ｕ

_k,l )）を求めるために少なくとも２つの観測された信頼性値（Ｌ は少なくとも２つの既に求められた信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )，Ｌ(ｕ

_k-1,l )；ｍ(ｕ

_k

_,l ),ｍ(ｕ

_k-1,l )）が使用され、該少なくとも２つの観測された信頼性値（Ｌ*( 少なくとも２つの既に求められた信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l ),Ｌ(ｕ

_k-1,l )；ｍ(ｕ

_k,l ) ,ｍ(ｕ

_k-1,l )）は所属のフレーム（ｋ,ｋ−１）からビット位置（ｌ）に対して決定される、受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法において、 前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l ),ｍ(ｕ

_k,l )）は前 頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l ),Ｌ(ｕ

_k-1,l )；ｍ(ｕ

_k,l ),ｍ(ｕ

_k-1,l )）から平均値形成によって形成されることを特徴とする、受信器（１６）によって受信されたデータを処理するための方法。 １６． 平均値は一定数の既に処理されたフレーム（ｋ）に対して形成され、 有利には最後に処理されたフレーム（ｋ）の信頼性値が使用されることを特徴とする請求項１５記載の方法。 １７． 信頼性値は補助信頼性値であり、該補助信頼性値はメトリックインクリメントの計算のために変換関数又は近似関数によって信頼性値に変換されることを特徴とする請求項１５又は１６記載の方法。 １８． 観測された信頼性値は最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムから出力される処理され １７までのうちの１項記載の方法。 １９． とりわけ請求項１５〜１８までのうちの１項記載の方法を実施するための、受信データを処理するための装置（１６）であって、 伝送区間（１４）を介して伝送されたデータを受信するための受信ユニットを有し、前記データは所定の個数のビット位置（ｌ）から成るフレーム（ｋ）で伝送され、 メトリックインクリメントユニット（１８）を有し、該メトリックインクリメントユニット（１８）は受信されたデータをメトリックインクリメントを使用する最大事後確率アルゴリズム又は最尤アルゴリズムによって処理し、 計算ユニット（２０）を有し、該計算ユニット（２０）は少なくとも１つのビット位置（ｌ）に対して瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を求め、前記ビット位置（ｌ）の値及び/又は前記ビット位置（ｌ）の信頼性値はフレーム（ｋ）とフレーム（ｋ−１）との間で相関し、前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）は前記メトリックインクリメントユニット（１８）に出力され、信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）は前記ビット位置（ｌ）の値が所定の値を有する確率に対する尺度である、とりわけ請求項１５〜１８までのうちの１項記載の方法を実施するための、受信データを処理するための装置（１６）において、 前記計算ユニット（２０）は少なくとも２つの観測 少なくとも２つの既に求められた信頼性値（Ｌ(ｕ

_k-1,l ),Ｌ(ｕ

_k-2,l )）から平均値形成によって前記瞬時の信頼性値（Ｌ(ｕ

_k,l )）を計算し、前記少なくと

_l )）又は少なくとも２つの既に求められた信頼性値（Ｌ(ｕ

_k-1,l ),Ｌ(ｕ

_k-2,l ) ）は所属のフレーム（ｋ、ｋ−１、ｋ−２）からビット位置（ｌ）に対して決定されたものであることを特徴とする、とりわけ請求項１５〜１８までのうちの１ 項記載の方法を実施するための受信データを処理するための装置（１６）。