JP2002290341A - フェージング予測方法 - Google Patents

フェージング予測方法

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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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fading
prediction
prediction method
signal
fir
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Hidehiro Takahashi
英博 高橋
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Toshiba Corp
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Toshiba Corp
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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
信号観測の時刻であり、si,j =exp(jωji )、ω
1 〜ωN はドップラ周波数の設定値である。

Description

【発明の詳細な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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
MN-1・SMN T ]の式により得られるベクトルpM
要素であり、ここで、Sは行列、sはベクトル、AT
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、
i,j =exp(jωji )、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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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)−
DM)(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(jωji)(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
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。
【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
jM+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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【図面の簡単な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【符号の説明】
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)

    【特許請求の範囲】
  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(jωji )、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。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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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

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