JP2002290341A - フェージング予測方法 - Google Patents
フェージング予測方法Info
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- JP2002290341A JP2002290341A JP2001093870A JP2001093870A JP2002290341A JP 2002290341 A JP2002290341 A JP 2002290341A JP 2001093870 A JP2001093870 A JP 2001093870A JP 2001093870 A JP2001093870 A JP 2001093870A JP 2002290341 A JP2002290341 A JP 2002290341A
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- prediction method
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- fir
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Abstract
(57)【要約】
【課題】移動速度が増大するとフェージングの予測が不
可能となったり、雑音により予測精度が劣化する、など
の従来のフェージング予測方法の欠点を解決することが
できるフェージング予測方法を提供する。 【解決手段】３０段以上のＦＩＲフィルタに過去及び現
在の受信信号を入力して将来の受信信号の位相と振幅を
求めることによりフェージングを予測するフェージング
予測方法であって、上記ＦＩＲフィルタの係数は、ｐM
＝ｓ(M+1 )・［（ＳMN T ・ＳMN）-1・ＳMN T ］の式によ
り得られるベクトルｐMの要素であり、ここで、Ｓは行
列、ｓはベクトル、ＡTはＡの転置行列、Ａ-1はＡの逆
行列であり、ｓ(M+1 )＝（ｓM+1,1 ，ｓM+1,2 ，…，ｓ
M+1,N ）、ＭはＦＩＲフィルタの段数、ｔ1 〜ｔM+1は
信号観測の時刻であり、ｓi,j ＝exp（ｊωjｔi ）、ω
1 〜ωN はドップラ周波数の設定値である。
可能となったり、雑音により予測精度が劣化する、など
の従来のフェージング予測方法の欠点を解決することが
できるフェージング予測方法を提供する。 【解決手段】３０段以上のＦＩＲフィルタに過去及び現
在の受信信号を入力して将来の受信信号の位相と振幅を
求めることによりフェージングを予測するフェージング
予測方法であって、上記ＦＩＲフィルタの係数は、ｐM
＝ｓ(M+1 )・［（ＳMN T ・ＳMN）-1・ＳMN T ］の式によ
り得られるベクトルｐMの要素であり、ここで、Ｓは行
列、ｓはベクトル、ＡTはＡの転置行列、Ａ-1はＡの逆
行列であり、ｓ(M+1 )＝（ｓM+1,1 ，ｓM+1,2 ，…，ｓ
M+1,N ）、ＭはＦＩＲフィルタの段数、ｔ1 〜ｔM+1は
信号観測の時刻であり、ｓi,j ＝exp（ｊωjｔi ）、ω
1 〜ωN はドップラ周波数の設定値である。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はフェージング予測方
法に関し、特に、基地局からパイロット信号を送出する
移動通信システムにおいて、フェージングを予測する方
法に関する。
法に関し、特に、基地局からパイロット信号を送出する
移動通信システムにおいて、フェージングを予測する方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】フェージングを予測する技術は、移動通
信分野において、移動機の移動速度増大に伴う送信ダイ
バーシチの性能劣化を軽減する技術であり、従来いくつ
かの予測法が知られている。フェージングの軌跡が、帯
域制限された（滑らかに動く）ランダム過程とみなすこ
とができることから、予測する方法として、軌跡を局所
的に分析して予測する方法がまず第１に考えられてい
る。
信分野において、移動機の移動速度増大に伴う送信ダイ
バーシチの性能劣化を軽減する技術であり、従来いくつ
かの予測法が知られている。フェージングの軌跡が、帯
域制限された（滑らかに動く）ランダム過程とみなすこ
とができることから、予測する方法として、軌跡を局所
的に分析して予測する方法がまず第１に考えられてい
る。
【０００３】この方法によるレイリーフェージングの予
測としては以下の３つが知られている。
測としては以下の３つが知られている。
【０００４】（１）「ＴＤＭＡ／ＴＤＤ伝送方式におけ
る予測型送信ダイバーシチ適用効果‘９３電子情報通信
学会春季大会Ｂ−４１３ 近藤、諏訪」ではレベル変動
を直線近似している。
る予測型送信ダイバーシチ適用効果‘９３電子情報通信
学会春季大会Ｂ−４１３ 近藤、諏訪」ではレベル変動
を直線近似している。
【０００５】（２）「複数成分による予測送信ダイバー
シチ効果の検討 ‘９５電子情報通信学会通信ソサイエ
ティ大会Ｂ−２０４ 神崎、高橋」では複素成分を多項
式近似している。
シチ効果の検討 ‘９５電子情報通信学会通信ソサイエ
ティ大会Ｂ−２０４ 神崎、高橋」では複素成分を多項
式近似している。
【０００６】（３）「Weight Estimation for Downlink
Null Steering in TDD/SDMA SystemVTC2000 1.03-2 Y.
Kishiyama, T.Nishimura, T.Ohgane, Y.Ogawa, Y.Doi」
では、複素平面上の軌跡を１次近似することでフェージ
ングを予測している。
Null Steering in TDD/SDMA SystemVTC2000 1.03-2 Y.
Kishiyama, T.Nishimura, T.Ohgane, Y.Ogawa, Y.Doi」
では、複素平面上の軌跡を１次近似することでフェージ
ングを予測している。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た近似による予測法には次のような限界がある。
た近似による予測法には次のような限界がある。
【０００８】（１）近似の次数を増大してもある移動速
度（フェージング周波数）以上では予測が不可能であ
る。
度（フェージング周波数）以上では予測が不可能であ
る。
【０００９】（２）高次の近似のもの程予測精度が良好
な反面、雑音による精度劣化が著しい。
な反面、雑音による精度劣化が著しい。
【００１０】（１）はフェージング軌跡をランダムな動
きと見なし、局所的に近似する限り越えられない限界で
ある。フェージングの自己相関はベッセル関数を用いた
式で表わされ、空間的に約半波長以上離れた受信信号は
独立である事が知られているので、この距離を越えたサ
ンプルは予測に寄与しないからである。
きと見なし、局所的に近似する限り越えられない限界で
ある。フェージングの自己相関はベッセル関数を用いた
式で表わされ、空間的に約半波長以上離れた受信信号は
独立である事が知られているので、この距離を越えたサ
ンプルは予測に寄与しないからである。
【００１１】したがって、移動速度が大きな場合には、
近似多項式の次数Ｎ（＝サンプル数）を増加しても、予
測に寄与しないサンプルが増えるのみで予測精度の向上
には結び付かない。
近似多項式の次数Ｎ（＝サンプル数）を増加しても、予
測に寄与しないサンプルが増えるのみで予測精度の向上
には結び付かない。
【００１２】（２）は、フェージングの予測で用いられ
るＦＩＲフィルタのＦＩＲ係数が高次のものほど絶対値
が大きいので、雑音の影響も大きく現われると考えられ
る。
るＦＩＲフィルタのＦＩＲ係数が高次のものほど絶対値
が大きいので、雑音の影響も大きく現われると考えられ
る。
【００１３】本発明はこのような課題に着目してなされ
たものであり、その目的とするところは、移動速度が増
大するとフェージングの予測が不可能となったり、雑音
により予測精度が劣化する、などの従来のフェージング
予測方法の欠点を解決することができるフェージング予
測方法を提供することにある。
たものであり、その目的とするところは、移動速度が増
大するとフェージングの予測が不可能となったり、雑音
により予測精度が劣化する、などの従来のフェージング
予測方法の欠点を解決することができるフェージング予
測方法を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明のフェージング予測方法は、３０段以上の
ＦＩＲフィルタに過去及び現在の受信信号を入力して将
来の受信信号の位相と振幅を求めることによりフェージ
ングを予測するフェージング予測方法であって、上記Ｆ
ＩＲフィルタの係数は、ｐM ＝ｓ(M+1 )・［（ＳMN T ・
ＳMN）-1・ＳMN T ］の式により得られるベクトルｐMの
要素であり、ここで、Ｓは行列、ｓはベクトル、ＡTは
Ａの転置行列、Ａ-1はＡの逆行列であり、ｓ(M+1 )＝
（ｓM+1,1，ｓM+1,2 ，…，ｓM+1,N ）、ＭはＦＩＲフ
ィルタの段数、ｔ1 〜ｔM+1は信号観測の時刻であり、
ｓi,j ＝exp（ｊωjｔi ）、ω1 〜ωN はドップラ周波
数の設定値である。
めに、本発明のフェージング予測方法は、３０段以上の
ＦＩＲフィルタに過去及び現在の受信信号を入力して将
来の受信信号の位相と振幅を求めることによりフェージ
ングを予測するフェージング予測方法であって、上記Ｆ
ＩＲフィルタの係数は、ｐM ＝ｓ(M+1 )・［（ＳMN T ・
ＳMN）-1・ＳMN T ］の式により得られるベクトルｐMの
要素であり、ここで、Ｓは行列、ｓはベクトル、ＡTは
Ａの転置行列、Ａ-1はＡの逆行列であり、ｓ(M+1 )＝
（ｓM+1,1，ｓM+1,2 ，…，ｓM+1,N ）、ＭはＦＩＲフ
ィルタの段数、ｔ1 〜ｔM+1は信号観測の時刻であり、
ｓi,j ＝exp（ｊωjｔi ）、ω1 〜ωN はドップラ周波
数の設定値である。
【００１５】
【発明の実施の形態】まず、上記した従来の問題を解決
するにあたっての着目点が２点ある。第１に、本発明の
フェージング予測方法は、フェージングの生成メカニズ
ムの考察から導かれたものである。従来の方法のよう
に、フェージングの予測を局所的に、即ち変化の速さ
（周波数帯域）が制限されていることを基礎に予測する
のではなく、電波伝搬構造を推定する事により予測する
ことを特徴としている。フェージングの変動が速い場合
や、受信信号の信号／雑音比が低い場合でも良好に予測
することが可能である。
するにあたっての着目点が２点ある。第１に、本発明の
フェージング予測方法は、フェージングの生成メカニズ
ムの考察から導かれたものである。従来の方法のよう
に、フェージングの予測を局所的に、即ち変化の速さ
（周波数帯域）が制限されていることを基礎に予測する
のではなく、電波伝搬構造を推定する事により予測する
ことを特徴としている。フェージングの変動が速い場合
や、受信信号の信号／雑音比が低い場合でも良好に予測
することが可能である。
【００１６】第２に、ある数（Ｍ）の観測をもとに予測
するのに、無駄なく同数のＭ個の中間パラメータを算出
して最高精度での予測を行なうのではなく、より小さい
Ｎ個（Ｎ＜Ｍ）の中間パラメータを算出して無駄を許容
する事により、突発的な雑音の影響を低下させることが
可能である。
するのに、無駄なく同数のＭ個の中間パラメータを算出
して最高精度での予測を行なうのではなく、より小さい
Ｎ個（Ｎ＜Ｍ）の中間パラメータを算出して無駄を許容
する事により、突発的な雑音の影響を低下させることが
可能である。
【００１７】以下に図面を参照して本発明の実施形態を
詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るフェージン
グ予測方法としての、ＦＩＲフィルタの係数を算出する
手順を説明するためのフローチャートである。まずステ
ップＳ１１では、（１）最大ドプラ周波数ｆDM、（２）
観測期間のサンプル数Ｍ、（３）観測サンプルの間隔Δ
ｔ、（４）展開素波数Ｎの４つのパラメータを決定す
る。
詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るフェージン
グ予測方法としての、ＦＩＲフィルタの係数を算出する
手順を説明するためのフローチャートである。まずステ
ップＳ１１では、（１）最大ドプラ周波数ｆDM、（２）
観測期間のサンプル数Ｍ、（３）観測サンプルの間隔Δ
ｔ、（４）展開素波数Ｎの４つのパラメータを決定す
る。
【００１８】（１）の最大ドプラ周波数ｆDMは、搬送波
の無線周波数と想定最大移動速度から求まる。無線周波
数を２ＧＨｚ（波長０．１５ｍ）、想定最大移動速度を
秒速２２ｍとすれば、最大ドプラ周波数ｆDMは２２／
０．１５でほぼ１４４Ｈｚである。
の無線周波数と想定最大移動速度から求まる。無線周波
数を２ＧＨｚ（波長０．１５ｍ）、想定最大移動速度を
秒速２２ｍとすれば、最大ドプラ周波数ｆDMは２２／
０．１５でほぼ１４４Ｈｚである。
【００１９】（２）観測期間のサンプル数Ｍは７３、
（３）観測サンプルの間隔Δｔは第３世代移動通信シス
テムとして知られるＷ−ＣＤＭＡのスロット間隔（０．
６６７ｍＳ）とする。これらの値は、ひとつの予測を行
なうための観測期間を決定し、その期間は電波伝搬及び
散乱構造が変動しないと見なしうる程度に短期間である
必要がある事から定めた数値である。（４）展開素波数
Ｎは１７とする。
（３）観測サンプルの間隔Δｔは第３世代移動通信シス
テムとして知られるＷ−ＣＤＭＡのスロット間隔（０．
６６７ｍＳ）とする。これらの値は、ひとつの予測を行
なうための観測期間を決定し、その期間は電波伝搬及び
散乱構造が変動しないと見なしうる程度に短期間である
必要がある事から定めた数値である。（４）展開素波数
Ｎは１７とする。
【００２０】ステップＳ１２では、ステップＳ１１で定
めたΔｔとＭとを用いて、Ｍ＋１個の数値ｔi＝Δｔ・
（ｉ−Ｍ／２）（ｉ＝１〜Ｍ＋１）を求める。
めたΔｔとＭとを用いて、Ｍ＋１個の数値ｔi＝Δｔ・
（ｉ−Ｍ／２）（ｉ＝１〜Ｍ＋１）を求める。
【００２１】ステップＳ１３では、ステップＳ１１で定
めたｆDMとＮとを用いて、Δｆ＝２・ｆDM／（Ｎ−１）
を求める。
めたｆDMとＮとを用いて、Δｆ＝２・ｆDM／（Ｎ−１）
を求める。
【００２２】ステップＳ１４では、ステップＳ１３で求
めたΔｆと、ステップＳ１１で定めたｆDM、Ｎとを用い
てＮ個の数値ωj ＝２・π・（Δｆ・（ｊ−１）−
ｆDM）（ｊ＝１〜Ｎ）を求める。
めたΔｆと、ステップＳ１１で定めたｆDM、Ｎとを用い
てＮ個の数値ωj ＝２・π・（Δｆ・（ｊ−１）−
ｆDM）（ｊ＝１〜Ｎ）を求める。
【００２３】ステップＳ１５では、ステップＳ１２で求
めたｔi （ｉ＝１〜Ｍ）と、ステップＳ１４で求めたω
j （ｊ＝１〜Ｎ）とから、（Ｎ×Ｍ＝１２４１）個の数
値ｓ ij＝ｅｘｐ（ｊωjｔi）（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜
Ｎ）を求める。これを要素としてＭ行Ｎ列の行列ＳMNを
得る。
めたｔi （ｉ＝１〜Ｍ）と、ステップＳ１４で求めたω
j （ｊ＝１〜Ｎ）とから、（Ｎ×Ｍ＝１２４１）個の数
値ｓ ij＝ｅｘｐ（ｊωjｔi）（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜
Ｎ）を求める。これを要素としてＭ行Ｎ列の行列ＳMNを
得る。
【００２４】ステップＳ１６では、ステップＳ１５で得
たＳMNに対し、（ＳMN T ・ＳMN）-1・ＳMN Tで示される
演算を施してＮ行Ｍ列の行列ＲNMを得る。ここで施した
行列演算は大型コンピュータによって実行できるのみな
らず、個人用コンピュータ（ＰＣ）によってさえも容易
に実行できる。
たＳMNに対し、（ＳMN T ・ＳMN）-1・ＳMN Tで示される
演算を施してＮ行Ｍ列の行列ＲNMを得る。ここで施した
行列演算は大型コンピュータによって実行できるのみな
らず、個人用コンピュータ（ＰＣ）によってさえも容易
に実行できる。
【００２５】ステップＳ１７では、ステップＳ１２で求
めたｔi と、ステップＳ１４で求めたωj （ｊ＝１〜
Ｎ）とから、Ｎ個の数値ｓM+1,j＝ｅｘｐ（ｊω
jｔM+1）（ｊ＝１〜Ｎ）を求める。これを要素としてＮ
次の行ベクトルｓ(M+1)を得る。
めたｔi と、ステップＳ１４で求めたωj （ｊ＝１〜
Ｎ）とから、Ｎ個の数値ｓM+1,j＝ｅｘｐ（ｊω
jｔM+1）（ｊ＝１〜Ｎ）を求める。これを要素としてＮ
次の行ベクトルｓ(M+1)を得る。
【００２６】ステップＳ１８では、ステップＳ１６で得
たＮ行Ｍ列の行列ＲNMと、ステップＳ１７で求めたＮ次
の行ベクトルｓ(M+1)とを掛け合わせることによりＭ次
の行ベクトルｐMを得る。
たＮ行Ｍ列の行列ＲNMと、ステップＳ１７で求めたＮ次
の行ベクトルｓ(M+1)とを掛け合わせることによりＭ次
の行ベクトルｐMを得る。
【００２７】この行ベクトルの要素をＦＩＲフィルタの
係数とする事で、本発明によるフェージング予測が実施
できる。
係数とする事で、本発明によるフェージング予測が実施
できる。
【００２８】図２は、上記のステップＳ１１において設
定したパラメータをもとにステップＳ１２〜Ｓ１８を実
行して得られたフィルタ係数を表としてまとめたもので
ある。
定したパラメータをもとにステップＳ１２〜Ｓ１８を実
行して得られたフィルタ係数を表としてまとめたもので
ある。
【００２９】さらに図２に示すフィルタ係数を後述する
無線通信システムに実装した場合のフェージング予測性
能をシミュレーションにより求めると、図３に示すよう
な結果が得られる。図中の太線は本発明のフェージング
予測性能であり、図中の細線は従来方法によるフェージ
ング予測性能である。予測性能は、予測誤差をｄＢ表示
して表わしている。図３から、本発明によれば、移動速
度が増大した場合でも従来方法と比較して良好な性能
（予測誤差）でフェージングを予測できる事がわかる。
無線通信システムに実装した場合のフェージング予測性
能をシミュレーションにより求めると、図３に示すよう
な結果が得られる。図中の太線は本発明のフェージング
予測性能であり、図中の細線は従来方法によるフェージ
ング予測性能である。予測性能は、予測誤差をｄＢ表示
して表わしている。図３から、本発明によれば、移動速
度が増大した場合でも従来方法と比較して良好な性能
（予測誤差）でフェージングを予測できる事がわかる。
【００３０】図４は、本発明を無線通信システムに実装
する場合の一例を示している。上述した本実施形態のＦ
ＩＲフィルタは図中３５として示してある。ＦＩＲフィ
ルタ３５の係数はＲＯＭ（読出し専用メモリ）などのＦ
ＩＲ係数記憶回路３６に記憶されている。
する場合の一例を示している。上述した本実施形態のＦ
ＩＲフィルタは図中３５として示してある。ＦＩＲフィ
ルタ３５の係数はＲＯＭ（読出し専用メモリ）などのＦ
ＩＲ係数記憶回路３６に記憶されている。
【００３１】以下に図４に示す構成の動作を説明する。
送信局１００においては情報変調信号及びパイロット変
調信号を合成器２１により加算合成する。ここで情報変
調信号とは例えば音声をデジタル化したデジタル信号で
あり、パイロット変調信号とは受信側においてもビット
パタン等が予め知られている信号である。これら２つの
信号は符号分割多重方式（ＣＤＭＡ）により多重されて
いるので受信側においてこれらを分離するのは容易であ
る。
送信局１００においては情報変調信号及びパイロット変
調信号を合成器２１により加算合成する。ここで情報変
調信号とは例えば音声をデジタル化したデジタル信号で
あり、パイロット変調信号とは受信側においてもビット
パタン等が予め知られている信号である。これら２つの
信号は符号分割多重方式（ＣＤＭＡ）により多重されて
いるので受信側においてこれらを分離するのは容易であ
る。
【００３２】合成器２１において加算合成された信号は
無線送信回路２２により無線信号に変換され送信アンテ
ナ２３から電波として送信される。電波は伝搬経路上の
散乱を受け、フェージングする電波として受信局２００
に到来する。受信局２００では受信アンテナ３１、無線
受信回路３２を経てベースバンドに変換された信号か
ら、パイロット変調信号復調部３３及び情報変調信号復
調部３７でＣＤＭＡの原理を利用してパイロット変調信
号及び情報変調信号を別々に復調する。
無線送信回路２２により無線信号に変換され送信アンテ
ナ２３から電波として送信される。電波は伝搬経路上の
散乱を受け、フェージングする電波として受信局２００
に到来する。受信局２００では受信アンテナ３１、無線
受信回路３２を経てベースバンドに変換された信号か
ら、パイロット変調信号復調部３３及び情報変調信号復
調部３７でＣＤＭＡの原理を利用してパイロット変調信
号及び情報変調信号を別々に復調する。
【００３３】パイロット変調信号の復調出力は、パイロ
ット変調信号のビットパタン等が予め知れている事か
ら、電波伝搬路の変動即ちフェージングをそのまま表わ
す複素信号である。この信号はフェージングに比べて十
分短い時定数を持つローパスフィルタ（ＬＰＦ）３４に
より平均化され、フェージングよりも高い周波数成分を
もつ雑音が抑圧される。これにより雑音のないフェージ
ング成分が得られ、ＦＩＲフィルタ３５に入力される。
このＦＩＲフィルタ３５の段数は、前述したＭの値であ
り、本例では７３段である。ＦＩＲフィルタ３５の係数
は上記した本実施形態の手順によって得られる７３個の
値であり、図２はＦＩＲ係数記憶回路３６に記憶された
ＦＩＲ係数の具体例を示している。ＦＩＲフィルタ３５
は、ＦＩＲ係数記憶回路３６に記憶されているＦＩＲ係
数を用いてフェージングを予測する。この予測により、
ＦＩＲフィルタ３５の出力として、次のサンプルに相当
する（０．６６７ｍＳ将来の）フェージング、すなわち
パイロット復調出力が予測される。
ット変調信号のビットパタン等が予め知れている事か
ら、電波伝搬路の変動即ちフェージングをそのまま表わ
す複素信号である。この信号はフェージングに比べて十
分短い時定数を持つローパスフィルタ（ＬＰＦ）３４に
より平均化され、フェージングよりも高い周波数成分を
もつ雑音が抑圧される。これにより雑音のないフェージ
ング成分が得られ、ＦＩＲフィルタ３５に入力される。
このＦＩＲフィルタ３５の段数は、前述したＭの値であ
り、本例では７３段である。ＦＩＲフィルタ３５の係数
は上記した本実施形態の手順によって得られる７３個の
値であり、図２はＦＩＲ係数記憶回路３６に記憶された
ＦＩＲ係数の具体例を示している。ＦＩＲフィルタ３５
は、ＦＩＲ係数記憶回路３６に記憶されているＦＩＲ係
数を用いてフェージングを予測する。この予測により、
ＦＩＲフィルタ３５の出力として、次のサンプルに相当
する（０．６６７ｍＳ将来の）フェージング、すなわち
パイロット復調出力が予測される。
【００３４】図４に示す実装構成によりフェージングを
予測すればさまざまな応用が可能である。
予測すればさまざまな応用が可能である。
【００３５】第１の応用例は送信ダイバーシチへの応用
である。図５に示すように、図４の構成を２式用意す
る。即ち送信局３００には図４の送信局を２式備えて各
々のアンテナ２３，２３ｂから別々のパイロット信号を
送出する。２４は情報送出アンテナ切り換え回路であ
る。
である。図５に示すように、図４の構成を２式用意す
る。即ち送信局３００には図４の送信局を２式備えて各
々のアンテナ２３，２３ｂから別々のパイロット信号を
送出する。２４は情報送出アンテナ切り換え回路であ
る。
【００３６】受信局４００には図４の受信局を２式備え
るが単一のアンテナ３１及び無線受信回路３２を共用
し、送信されたパイロット信号を別々に復調及び予測す
る。ＦＩＲフィルタ３５での予測結果とＦＩＲフィルタ
３５ｂでの予測結果をフェージング予測結果比較部３８
で比較する。比較結果は、送信局３００の情報送出アン
テナ切り換え回路２４を切り換えるための制御信号に用
いられる。
るが単一のアンテナ３１及び無線受信回路３２を共用
し、送信されたパイロット信号を別々に復調及び予測す
る。ＦＩＲフィルタ３５での予測結果とＦＩＲフィルタ
３５ｂでの予測結果をフェージング予測結果比較部３８
で比較する。比較結果は、送信局３００の情報送出アン
テナ切り換え回路２４を切り換えるための制御信号に用
いられる。
【００３７】このようにして受信局４００は、次の時刻
における送信局３００の双方のアンテナ２３，２３ｂか
らの送信信号の強弱を知る事ができる。その結果を送信
局３００へフィードバックすることにより送信局３００
はより有利なアンテナのみから情報を送信し、送信電力
を節約できる。
における送信局３００の双方のアンテナ２３，２３ｂか
らの送信信号の強弱を知る事ができる。その結果を送信
局３００へフィードバックすることにより送信局３００
はより有利なアンテナのみから情報を送信し、送信電力
を節約できる。
【００３８】以上の送信ダイバーシチはＣＤＭＡ通信シ
ステムへの応用例であるが、別途ＰＨＳのようなＴＤＭ
Ａ−ＴＤＤ通信システムへの応用も可能である。ＴＤＭ
Ａ−ＴＤＤシステムでは基地局が受信期間中に複数の受
信アンテナに本発明を適用し、次の（ＰＨＳでは２．５
ｍＳ後）基地局の送信期間に送信に用いるアンテナとし
て最適なものを予測する事ができる。ＣＤＭＡにしても
ＴＤＭＡ−ＴＤＤにしても、これらへの本発明の応用は
システム容量の増大につながる有効な手段である。
ステムへの応用例であるが、別途ＰＨＳのようなＴＤＭ
Ａ−ＴＤＤ通信システムへの応用も可能である。ＴＤＭ
Ａ−ＴＤＤシステムでは基地局が受信期間中に複数の受
信アンテナに本発明を適用し、次の（ＰＨＳでは２．５
ｍＳ後）基地局の送信期間に送信に用いるアンテナとし
て最適なものを予測する事ができる。ＣＤＭＡにしても
ＴＤＭＡ−ＴＤＤにしても、これらへの本発明の応用は
システム容量の増大につながる有効な手段である。
【００３９】第２の応用例はＣＤＭＡ通信システムにお
けるパス選択の応用である。ＣＤＭＡ通信においては多
数のマルチパス波の中から強い順にパスを選択して合成
する、いわゆるＲＡＫＥ合成機能が必要である。しかし
多数のマルチパス波は各々独立にフェージングしている
ため、瞬時瞬時に強い順にパスを選択するには、極めて
急速なパス強度比較判定機能を要し、これは容易には実
現できない。
けるパス選択の応用である。ＣＤＭＡ通信においては多
数のマルチパス波の中から強い順にパスを選択して合成
する、いわゆるＲＡＫＥ合成機能が必要である。しかし
多数のマルチパス波は各々独立にフェージングしている
ため、瞬時瞬時に強い順にパスを選択するには、極めて
急速なパス強度比較判定機能を要し、これは容易には実
現できない。
【００４０】しかし本発明を応用する事によりフェージ
ングを予測すれば、予測した時刻までの時間余裕が生じ
るので、パス強度を判定するための急速な処理能力が不
要となり、判定回路を容易に実現できるようになる。
ングを予測すれば、予測した時刻までの時間余裕が生じ
るので、パス強度を判定するための急速な処理能力が不
要となり、判定回路を容易に実現できるようになる。
【００４１】第３の応用例はＡＧＣへの応用である。Ａ
ＧＣは入力信号の強弱に応じて増幅器の利得を自動的に
調整し、最適なレベルで出力する機能である。入力信号
がフェージングで変動し、その変動が急速になった場合
に、利得の自動調整機能が変動に間に合わない事があ
る。本発明を応用してフェージングを予測する事で、最
適な利得に自動調整する事が可能になる。
ＧＣは入力信号の強弱に応じて増幅器の利得を自動的に
調整し、最適なレベルで出力する機能である。入力信号
がフェージングで変動し、その変動が急速になった場合
に、利得の自動調整機能が変動に間に合わない事があ
る。本発明を応用してフェージングを予測する事で、最
適な利得に自動調整する事が可能になる。
【００４２】（他の実施形態）上記した実施形態に示し
た最大ドプラ周波数やサンプル数等のパラメータは１例
であり、他のパラメータ値によっても本発明を実施して
フェージング予測の効果を得ることができる。
た最大ドプラ周波数やサンプル数等のパラメータは１例
であり、他のパラメータ値によっても本発明を実施して
フェージング予測の効果を得ることができる。
【００４３】
【発明の効果】本発明によれば、移動体の移動速度が速
い場合でも、受信信号に加わる雑音が大きい場合でも、
良好な精度でフェージングを予測する事ができる。
い場合でも、受信信号に加わる雑音が大きい場合でも、
良好な精度でフェージングを予測する事ができる。
【図１】本発明の実施形態に係るフェージング予測方法
としての、ＦＩＲフィルタの係数を算出する手順を説明
するためのフローチャートである。
としての、ＦＩＲフィルタの係数を算出する手順を説明
するためのフローチャートである。
【図２】本実施形態の方法により得られたフィルタ係数
を表としてまとめた図である。
を表としてまとめた図である。
【図３】図２に示すフィルタ係数を無線通信システムに
実装した場合のフェージング予測性能をシミュレーショ
ンした結果を示す図である。
実装した場合のフェージング予測性能をシミュレーショ
ンした結果を示す図である。
【図４】本発明を無線通信システムに実装する場合の一
例を示す図である。
例を示す図である。
【図５】送信ダイバーシチへの応用を考慮した無線通信
システムの構成を示す図である。
システムの構成を示す図である。
２１，２１ｂ 合成器 ２２，２２ｂ 無線送信回路 ２３，２３ｂ 送信アンテナ ２４ 情報送出アンテナ切換え回路 ３１ 受信アンテナ ３２ 無線受信回路 ３３，３３ｂ パイロット変調信号復調部 ３４，３４ｂ ローパスフィルタ ３５，３５ｂ ＦＩＲフィルタ ３６ ＦＩＲ係数記憶部 ３７ 情報変調信号復調部 ３８ フェージング予測結果比較部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5K042 AA06 BA14 DA01 DA16 DA21 FA06 5K067 AA05 BB03 BB04 CC10 CC24 EE02 EE10 HH21
Claims (1)
- 【請求項１】 ３０段以上のＦＩＲフィルタに過去及び
現在の受信信号を入力して将来の受信信号の位相と振幅
を求めることによりフェージングを予測するフェージン
グ予測方法であって、 上記ＦＩＲフィルタの係数は、 ｐM ＝ｓ(M+1 )・［（ＳMN T ・ＳMN）-1・ＳMN T ］ の式により得られるベクトルｐMの要素であり、 ここで、Ｓは行列、ｓはベクトル、ＡTはＡの転置行
列、Ａ-1はＡの逆行列であり、 ｓ(M+1 )＝（ｓM+1,1 ，ｓM+1,2 ，…，ｓM+1,N ）、Ｍ
はＦＩＲフィルタの段数、ｔ1 〜ｔM+1は信号観測の時
刻であり、 ｓi,j ＝exp（ｊωjｔi ）、ω1 〜ωN はドップラ周波
数の設定値であることを特徴とするフェージング予測方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001093870A JP2002290341A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | フェージング予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001093870A JP2002290341A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | フェージング予測方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002290341A true JP2002290341A (ja) | 2002-10-04 |
Family
ID=18948152
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001093870A Pending JP2002290341A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | フェージング予測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002290341A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007180888A (ja) * | 2005-12-28 | 2007-07-12 | Nec Corp | キャリア割当システム及びその方法並びにそれを用いた基地局及びプログラム |
-
2001
- 2001-03-28 JP JP2001093870A patent/JP2002290341A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007180888A (ja) * | 2005-12-28 | 2007-07-12 | Nec Corp | キャリア割当システム及びその方法並びにそれを用いた基地局及びプログラム |
| JP4736800B2 (ja) * | 2005-12-28 | 2011-07-27 | 日本電気株式会社 | キャリア割当システム及びその方法並びにそれを用いた基地局及びプログラム |
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