JP2002527997A - タップの数を可変にできるチャネル推定器 - Google Patents

タップの数を可変にできるチャネル推定器

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  • Networks Using Active Elements (AREA)
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Abstract

(57)【要約】 チャネル推定は、無線信号に含まれる受信トレーニングシーケンスの部分を受け取り、受信トレーニングシーケンスと所定のトレーニングシーケンスとに基づいて複数のチャネルモデル構造を推定することによって達成される。チャネルモデル構造の各々に対応する係数は、対応するチャネルモデル構造にのみ関連する一以上のタップからなるセットのすべてを用いて決定される。各チャネルモデル構造について分散値が求められる。これは、チャネルモデル構造から生成された評価値と受信信号との分散を表している。最適なチャネルモデル構造は、分散値に基づいて複数のチャネルモデル構造の中から選ばれ、最適なチャネルモデル構造と関連した状態数が生成される。受信信号、最適チャネルモデル構造および状態の数から判定シンボルを生成するためには等価技術が使用される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 背景 本願発明はデジタル通信に係り、より具体的には、デジタル通信において利用
されるチャネル推定器と等化方法に関連する。
【０００２】 近年、デジタル無線通信システムは、各種情報を伝えるために様々な地域間に
おいて使用されている。デジタル通信では、情報がビットと呼ばれるデジタルま
たはバイナリの形式に変換される。デジタル送信機は、このビットストリームを
シンボルストリームへと変調し、デジタル受信機は、このビットストリームを検
波し、元のビット及び情報へと復調する。
【０００３】 デジタル無線通信において、無線環境は、通信の成功を妨げるような多くの問
題をもたらす。これらの問題は、例えば、無線信号が様々なシグナルパスを介し
て受信機に到達するために引き起こされる。一つの問題は、複数のシグナルパス
の長さがそれぞれ大きく異なると発生する。このケースでは、複数のシグナルイ
メージが、それぞれ時間的にバラバラに受信機のアンテナに到達し、これにより
時間分散が生じ、その結果としてシグナルエコーが発生する。この現象は、相互
シンボル干渉（ISI）と呼ばれ、あるシンボルのエコーが次のシンボルに対して
干渉を引き起こすものである。
【０００４】 時間分散は、等価器を用いて軽減することが可能である。一般的な等価のフォ
ームは、リニア等価器、デシジョンフィードバック等価器、および最尤シーケン
ス推定（MLSE）等価器によって提供される。リニア等価器は、受信された信号を
フィルタリングしてチャネルへの影響を打ち消そうとするものである。デシジョ
ンフィードバック等価器は、先行シンボルの検出を利用して、先行シンボルのエ
コーから相互シンボル干渉を相殺する。そして、MLSE等価器は様々な送信された
シンボルシーケンスを仮定し、分散的なチャネルのモデルを用いて、受信された
データに最も一致するものを決定する。これらの等価技術は、当該分野の当業者
に周知であり、ジェー・ジー・プローキス著、デジタル通信、第２版、ニューヨ
ーク：マグロウヒル、１９８９年発行などの標準的な教科書に解説がなされてい
る。等価器は、一般的にD-AMPSやGSMなどのTDMAシステムにおいて使用されてい
る。
【０００５】 ３つの一般的な等価技術の中でMLSE等価器は、性能及び精度の観点からより好
ましい。MLSE等価器においては、送信された可能性のある全てのシンボルシーケ
ンスが考慮される。個々のシーケンスを仮定するために、マルチパスチャネルの
モデルを用いて受信信号のサンプルが予測される。予測された受信信号のサンプ
ルと実際に受信された信号のサンプルとの相違は、予測誤差となり、特定の仮定
がどれほど合っていたかを表すための指標となる。予測誤差の２乗は、特定の仮
定を評価するための距離として用いられる。この距離は、どの仮定がより良いか
を決定する際に使用すべく蓄積される。このプロセスは、ダイナミックプログラ
ミング形式のビタビアルゴリズムを用いて効率的に実現される。
【０００６】 しかし、一定の使用条件下では、受信機に到達する信号から顕著な相互シンボ
ル干渉レベルを得ることが難しい場合がある。とりわけ、ISIが無意味か又は存
在しないとき、チャネルが急速に変化しているときには、等価器は、ISIを取り
除くどころか、却ってノイズを検出統計量に加算してしまうことがある。このよ
うな条件下では、別の検出器、例えば時間分散の無い条件のもとでより精度良く
動作する差動検波器が選択され、等価器のスイッチは切られることが望ましい。
さらに、等価器は、差動検波器と比較し、相対的に複雑な演算回路構成となる。
従って、差動検波器を選択し、等価器のスイッチを周期的に切ることにより、演
算量が削減され、バッテリー消費量を減らすことが可能となろう。
【０００７】 別の例として、直接拡散CDMAシステムでは、一般的にRAKE受信機を採用してい
るが、多数のRAKEタップを設ければ、結果として性能が低下してしまう。
【０００８】 従って、例えば、適切な数のチャネルタップを使用する検出器など、適切な検
出技術を動的に識別し、この識別された適切な検出技術を実施するような受信機
が望ましい。
【０００９】 図１は、例えば、GSMシステムのようなバースト送信システムにおいて使用さ
れる従来のチャネル推定器とチャネル等価器を示している。
【００１０】 図１において例示された従来タイプの装置は有名であり、上述のプローキス氏
の標準テキストにも解説がなされている。あらかじめ定められたバースト長を持
つ受信信号１０１はメモリー１０３に蓄えられる。受信されたトレーニング信号
を含む受信バーストの一部は、メモリー１０３からチャネル推定器１０４に供給
される。Ｋ次（Ｋは固定）チャネルフィルタタップ｛hi｝i=1,K は、入力された
トレーニング信号１０２を参照している間、受信信号から計算される。チャネル
フィルタのタップは、等価器１０５に与えられる。この等価器１０５は、MK-1の
定数の状態をとり、ここでMは、シンボルの数である。等価器１０５は、ビタビ
等価器など、数ある等価器のいずれでもよい。等価器１０５の出力は、判定され
たシンボル１０６である。
【００１１】 1997年7月1日にウシロカワ氏に付与された米国特許第5,644,603号では、状態
数を可変としたチャネル推定器とチャネル等価器を開示している。これを図２に
例示する。あらかじめ定められたバースト長を持つ受信信号２０１はメモリー２
０３に蓄えられる。受信されたトレーニング信号を含む受信バーストの一部分は
、メモリー２０３からチャネル推定器２０４に供給される。Ｋ次（Ｋは固定）の
チャネルフィルタタップ｛hi｝i=1,K は、入力されたトレーニング信号２０２を
参照している間、受信信号から計算される。チャネルフィルタタップは、制御装
置２０６に供給され、制御装置２０６は、前もって決定されたパワーレベルのし
きい値より大きいパワーを持つフィルタタップの最後の一つを識別する。最後に
識別されたフィルタタップを越えるフィルタのパワーは、ゼロに仮定することが
できる。最新の応答がL次の応答（L≦K）であると決定されると、フィルタタッ
プ｛hi｝L=1,Lは、ML-1の状態を持つビタビ等価器２０５に供給される。ビタビ
等価器２０５の出力は、決定されたシンボル２０７である。
【００１２】 上述の米国特許第5,644,603号において説明されているように、状態の数を減
らすことの主な理由は、必要な処理の平均量を減らすことである。処理負荷の削
減は電力消費量の削減につながる。国際公開WO96/13910によれば、少なくチャネ
ルフィルタタップで実現すると、現実の無線チャネルについてのより良いモデル
が得られるとのことである。
【００１３】 概要 前述の目的および他の目的は、無線受信機で使用されるチャネル推定方法及び
装置において達成される。発明の第１の観点によれば、チャネル推定は、無線信
号のトレーニングシーケンス部を受信し、受信されたトレーニングシーケンスと
前もって決定されたトレーニングシーケンスとに基づいて、複数のチャネルモデ
ル構造を推定し、複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、対応したチャ
ネルモデル構造にのみ関連した１以上のタップからなる組（セット）のすべてを
用いて、対応する係数を決定する。
【００１４】 本願発明の他の観点によれば、複数のチャネルモデル構造の少なくとも１つは
、Ｋ次のチャネルモデル構造であり、係数Kより小さい係数を備える。
【００１５】 また、本願発明の他の観点によれば、前記チャネル推定には、さらに、予測ト
レーニングシーケンスを生成すべく、フィルタリングされていないトレーニング
シーケンスをフィルタリングする処理が含まれ、このフィルタリングは、送信ト
レーニングシーケンスがその支配下におかれた既知のフィルタリングと実質的に
同一である。
【００１６】 さらに、本願発明の他の観点によれば、チャネル推定は、複数のチャネルモデ
ル構造のそれぞれについて、チャネルモデル構造の推定値と受信信号の値との分
散値を表す分散の測定値を生成する処理をさらに含む。
【００１７】 さらに、本願発明の他の観点によれば、チャネル推定は、分散の測定値に基づ
いて複数のチャネルモデル構造から最適なチャネルモデル構造を選択する処理を
さらに含む。
【００１８】 さらに、本願発明の他の観点によれば、最適なチャネルモデルの選択は、アカ
イケ情報判定基準テストによる分散の測定値を用いて実行される。
【００１９】 さらに、本願発明の他の観点によれば、チャネル推定は、最適なチャネルモデ
ル構造と関連した多くの状態を生成し、最適なチャネルモデル構造および状態の
数を等価器に供給する処理を含む。そして、等価器は、受信された無線信号、最
適なチャネルモデル構造、および状態の数から判定信号を生成しうる。
【００２０】 詳細な説明 本願発明の様々な特徴は図面に関連付けて説明され、図面の各部は同一の文字
によって参照されている。以下の説明は、スペクトル拡散システムとは異なるシ
ステムについてのものであるが、当業者であれば、拡散システム（例えばCDMA）
に本願発明を等しく適用可能であることを理解できよう。
【００２１】 図３は、D-AMPSなどの典型的な携帯電話ネットワーク３００（ここでは、「セ
ルラーネットワーク」として参照する。）の１０個のセル（C1-C10）間の関係を
例示する図である。一般に、セルラーネットワークは１０より多数のセルが配置
されている。しかし、説明のためには、１０個のセルで十分である。C1からC10
までの個々のセルには、B1からB10までの基地局がある。図３では、基地局が個
々のセルの中央に配置されているが、基地局はセル内のどこに配置されても構わ
ない。中央に配置された基地局は、一般に、無指向性アンテナを採用し、一方、
セル境界に配置された基地局は、一般に、指向性アンテナを採用する。
【００２２】 図３において描かれたセルラーネットワーク３００は移動交換センター（MSC
）も備えている。MSCは、ケーブル、無線リンク、または両方（図１においては
例示されていない。）によって、基地局のそれぞれと接続する。MSCは、また、
固定電話交換ユニット（図３においては例示されていない。）に接続している。
移動体M1-M10は移動電話ユニットを表している。もちろん、移動体はセル内を移
動することができ、また、あるセルから別のセルへと移動することもできる。一
般には、１０よりずっと多くの移動体が存在する。また、１０の移動体を示して
いるが、説明に役立てるにはこの程度で十分であろう。
【００２３】 個々の移動局は、自局が在圏している基地局からエアインタフェースを介して
送信された信号を受け取るための受信機（図３には例示されていない。）を含む
。受信機は、受信された信号に含まれている情報シンボルを取り出すために、復
調と検波技術を使って受信された情報シンボルを処理する。
【００２４】 慣例的に、これらの受信機は、等価器や差動検波器などの検波デバイスを含ん
でおり、受信された信号ストリームから情報シンボルを識別するのに用いられる
。一般に、受信機に含まれている特定の検波デバイス、例えば、予め定められた
固定数のチャネルタップを備えている等価器の選択は、受信機が動作することを
想定された最悪の無線環境に基づいてなされている。しかし、本願発明は別のア
プローチを採用し、チャネルフィルタの中のタップ数を可変にしたチャネル推定
器を提供する。タップ数を可変にすることで、受信されたシンボルシーケンス中
の相互シンボル干渉の関数として適応させるためのモデルの複雑さを許容する。
【００２５】 受信されたデータシーケンスに基づいて、モデル構造を最適化することで、等
価の尤度が増し、その結果、ビット誤り率が向上する。さらに、できる限りモデ
ルの複雑さを減らすことによって、等価器が全ての時間にわたって最大の状態数
でもって動作する場合に比べ、等価器の平均的な処理量（そしてそれゆえの電力
消費量）が減少する。
【００２６】 次に図４を参照する。図４には、本願発明に従って動作する受信機の例示的な
実施形態が描かれている。あらかじめ定められたバースト長を持つ受信信号４０
１は、メモリー４０４に蓄えられる。受信されたトレーニングシーケンスと対応
する受信信号の部分は、メモリー４０４によりチャネル推定器４０５に供給され
る。トレーニングシーケンスは前もって決定され、送信機と受信機に既知である
。従って、受信機が、前もって決定されたトレーニングシーケンスに基づいて、
自己のトレーニング信号４０２を生成し、これをフィルタ４０３に供給する。例
えば、送信されたトレーニングシーケンスを、既知の部分でフィルタリングする
ために、自己のトレーニング信号４０２が生成される。全体フィルタリングの既
知の部分は、送信機と受信機のフィルタであり、フィルタリングされたトレーニ
ングシーケンスと実際に受信されたトレーニングシーケンスとの間の違いは、無
線チャネル自身によって実行されるフィルタリングにだけ寄与すべきものである
。これにより、より正確なチャネル推定が得られる。
【００２７】 フィルタリングされたトレーニングシーケンスは、フィルタ４０３からチャネ
ル推定器４０５に供給される。発明の第１の観点に従って、チャネル推定器は、
定数K次までの可能なチャネルモデル構造であるＨのすべて（またはサブセット
）を推定するために、フィルタリングされたトレーニングシーケンスと受信され
たトレーニングシーケンスを使用する。個々のケースにおいて、推定は、既知の
技術、例えば最小自乗法によって実行される。
【００２８】 可能なチャネルモデル構造のそれぞれは、タップの可能な組み合わせのうちの
一つに対応したタップだけを含んでいる。例えば、K = 3 と仮定すれば、チャネ
ルは有限インパルス反応（FIR）でモデル化できる。単一のタップのみを備えた
次の３つのチャネルモデルが存在することになる。
【００２９】
【数１】
【００３０】 これとは反対に、３つのタップを備えた一つのチャネルモデルも存在する。
【００３１】
【数２】
【００３２】 本願発明の第１の観点によれば、チャネルモデルのそれぞれについて、対応す
る係数は、対応するチャネルモデル構造にのみ関連する１以上のタップセットの
すべてを用いて決定される。これは、一般に、１つのモデル（例えば、１タップ
モデルのうちのどれか）と関連したi次の係数は、他のいずれかのモデルと関連
したi次の係数と同一の値を持たないように決定されることを意味する。例えば
、１タップモデル（たった１つの係数、すなわちh0を備えているタップモデル）
について、h0を決定することは、最初に、たった１つのタップがモデルに存在す
ると決めることによって実行される。これに対し、数が可変のタップを利用する
従来の技術では、常にタップの数を最大（例えば3）に仮定し、特定のモデルに
ついては使用されない係数については廃棄していた。
【００３３】 本実施形態に戻ると、K = 3 のケースにおいて、異なる７つのモデル構造が推
定される（本願発明のすべての実施形態が、可能なすべてのモデル構造を使用す
るわけではない。）。もし特定の実施形態において合計７つのこれらの可能なモ
デル構造が推定されるならば、Ｈは、次のように定義される。
【００３４】
【数３】 ここで、各係数 h において、上付き文字は、特定のモデルに存在するどのタッ
プであるかを示し、下付文字は、これら係数の特定の一つを示している。
【００３５】 推定されたモデル構造（すなわちＨ）のそれぞれについてのチャネルタップ係
数は、制御装置４０７に供給される。チャネル推定器４０５は、各モデルフィッ
トから誤差分散も決定し、さらに、これらの分散値(σe 2(Ｈ))を制御装置４０７
に供給する。分散を決定するために、以下に従って個々のモデルフィットについ
ての誤差（e）が計算される。
【００３６】
【数４】 ここで、Yt は受信信号データの測定値であり、n はトレーニングシーケンスの
長さである。
【００３７】
【数５】 ここで、dt-iは、予め定められた送信シンボルである。
【００３８】 誤差分散は、次のように表せ、自乗誤差の平均となる。
【００３９】
【数６】
【００４０】 分散、モデル次数、およびチャネルフィルタタップに基づき、制御装置４０７
は、どのモデルが最も受信されたデータシーケンスに整合するかを決定する。こ
の最もよいモデルをＨOPTとする。最もよいモデルを決定するための判定は、エ
ル・リュン著、システム識別−ユーザのための定理（プレンティス・ホール社、
ニュージャージー、１９８７年発行）に解説されているアカイケ情報判定基準(A
IC)のような、統計的な情報テストに基づいて実現される。
【００４１】 他の実施形態では、AICテストの代わりとして他の統計モデル認証テストを用
いても良い。AICテストによれば、値Lは以下の数式に従って、各モデルについて
計算される。
【００４２】
【数７】 ここで、dim［A］はＡの次元であり（すなわち、チャネルタップ数）、n はデー
タセットの長さ（すなわち、トレーニングシーケンスの長さ）である。最適なモ
デル、ＨOPT は以下の式に従って選ばれる。
【００４３】
【数８】 すなわち、測定値 Li について最も整合するこのモデルは、最適なモデルとして
一つ選択される。
【００４４】 制御装置４０７は、最適なモデルについてのチャネルフィルタタップと状態数
とを等価器406に供給する。等価器は、例えば、MLSE ビタビ等価器でもよいし、
または、エー・デュエル−ホールン及びシー・ヘーガード著、「遅延判定フィー
ドバックシーケンス推定器」IEEE トランザクション・オン・コミュニケーショ
ン 37:5:428-436 １９８９年発行 において説明されている遅延判定フィードバ
ックシーケンス推定器(DFSE)などでもよい。状態数は以下の式に従って決定され
る。
【００４５】
【数９】 ここで、M は可能なシンボルの数であり、L は最高次の指数であり、i は、hi
∈ ＨOPTの何れかに対応している。
【００４６】 等価器４０６の出力は、判定されたシンボル４０８である。
【００４７】 本願発明を特定の実施形態に関連づけて説明してきたが、本願発明を上述の好
ましい実施形態以外の特定の具体的な形態において実現できることは、当業者で
あれば明らかに理解できるであろう。これは本願発明の技術思想を逸脱せずに実
現される。好ましい実施形態は単に説明に役立てるためのものであり、どのよう
な形であっても権利範囲を制限する目的で考慮すべきではない。本願発明の技術
的範囲は、上述の詳細な説明ではなく特許請求の範囲により与えられ、特許請求
の範囲に含まれる全ての変更及び均等物は、その範囲に包含される。
【図面の簡単な説明】
発明の目的と利点は、図面を参照しつつ上記の詳細な説明を読むことによって
理解されよう。
【図１】 GSMシステムのようなバースト送信システムにおいて使用される従来のチャネ
ル推定器とチャネル等価器を示す図である。
【図２】 状態の数が可変である従来のチャネル推定器とチャネル等価器を示す図である
。
【図３】 本願発明が適用されるセルラー移動無線電話システムの１０個のセルを例示す
るブロック図である。
【図４】 チャネル推定器と制御装置を含み、本願発明に従って動作する受信機の例示的
な実施形態を示す図である。
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１２年８月２１日（２０００．８．２１）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１２】 上述の米国特許第5,644,603号において説明されているように、状態の数を減
らすことの主な理由は、必要な処理の平均量を減らすことである。処理負荷の削
減は電力消費量の削減につながる。 国際公開WO96/13910では、合成チャネル推定を提供すべく、長期のチャネル推
定と短期のチャネル推定との平均を取るチャネル推定器とチャネル等価器が開示
されている。WO96/13910の説明によれば、少なくチャネルフィルタタップで実現
すると、現実の無線チャネルについてのより良いモデルが得られるとのことであ
る。しかしながら、WO96/13910のチャネル推定器は、チャネルフィルタ中のタッ
プの数が予め定められた固定の値であり、従来技術を使用するにすぎない。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４７】 本願発明を特定の実施形態に関連づけて説明してきたが、本願発明を上述の好
ましい実施形態以外の特定の具体的な形態において実現できることは、当業者で
あれば明らかに理解できるであろう。好ましい実施形態は単に説明に役立てるた
めのものであり、どのような形であっても権利範囲を制限する目的で考慮すべき
ではない。本願発明の技術的範囲は、上述の詳細な説明ではなく特許請求の範囲
により与えられ、特許請求の範囲に含まれる全ての変更及び均等物は、その範囲
に包含される。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ， ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，Ｓ Ｌ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ

Claims (16)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 無線受信機において使用されるチャネル推定器であって、 無線信号に含まれる受信されたトレーニングシーケンスの部分を受け取るため
    の入力部と、 前記受信されたトレーニングシーケンスと予め定められたレーニングシーケン
    スとに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定する推定回路と、を備え、 前記チャネルモデル構造のうち対応するものにのみ関連付けられる一以上のタ
    ップからなる組のすべてを用いて、前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれに
    ついて、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とするチャ
    ネル推定器。
  2. 【請求項２】 前記複数のチャネルモデル構造の少なくとも１つは、Ｋ次のチャネルモデル構
    造であり、Ｋより少ない係数を備えていることを特徴とする請求項１に記載のチ
    ャネル推定器。
  3. 【請求項３】 予め定められたトレーニングシーケンスを供給するフィルタをさらに備え、 前記フィルタは、フィルタリングされていないトレーニングシーケンス信号を
    処理し、送信されたトレーニングシーケンスについて使用された既知のフィルタ
    リングと実質的に同一のフィルタリングを施すことを特徴とする請求項１に記載
    のチャネル推定器。
  4. 【請求項４】 前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造に
    より生成された評価値と受信信号との分散を表す分散値を生成する生成回路をさ
    らに備えることを特徴とする請求項１に記載のチャネル推定器。
  5. 【請求項５】 前記分散値に基づいて、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネ
    ルモデル構造を選択する制御装置をさらに含むことを特徴とする請求項４に記載
    のチャネル推定器。
  6. 【請求項６】 前記制御装置は、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデ
    ル構造を選択するために、アカイケ情報判定基準テストに従って前記分散値を用
    いることを特徴とする請求項５に記載のチャネル推定器
  7. 【請求項７】 前記制御装置は、 前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成する生成回路と、 前記最適なチャネルモデル構造と前記状態の数を等価器に供給する供給回路と
    、 をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載のチャネル推定器。
  8. 【請求項８】 無線信号を受信し、該無線信号から信号サンプルを生成する処理回路と、 前記処理回路に接続され、前記信号サンプルを蓄積するメモリーと、 前記蓄積された信号サンプルに含まれる受信トレーニングシーケンスを受信す
    る受信回路と、前記受信されたトレーニングシーケンスと予め定められたトレー
    ニングシーケンスとに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定する推定回路
    と、前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造
    により生成された評価値と受信信号との分散を表す分散値を生成する生成回路と
    、を含む、前記メモリーの出力に接続されたチャネル推定器と、 前記分散値に基づいて前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネル
    モデル構造を選択する選択回路と、前記最適なチャネルモデル構造に関連する状
    態の数を生成する生成回路とを含む、前記チャネル推定器に接続された制御装置
    と、 前記最適なチャネルモデル構造と前記状態の数とを受け取り判定シンボルを生
    成する等価器と、を備え、 前記チャネルモデル構造のうち対応するものにのみ関連付けられらる一以上の
    タップからなる組のすべてを用いて、前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれ
    について、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とする受
    信機。
  9. 【請求項９】 無線受信機において使用されるチャネル推定方法であって、 無線信号に含まれる受信されたトレーニングシーケンスの部分を受信し、 前記受信されたトレーニングシーケンスと予め定められたレーニングシーケン
    スとに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定し、 前記チャネルモデル構造のうち対応するものにのみ関連付けられらる一以上の
    タップからなる組のすべてを用いて、前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれ
    について、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とするチ
    ャネル推定方法。
  10. 【請求項１０】 前記複数のチャネルモデル構造の少なくとも１つは、Ｋ次のチャネルモデル構
    造であり、Ｋより少ない係数を備えていることを特徴とする請求項９に記載のチ
    ャネル推定方法。
  11. 【請求項１１】 予め定められたトレーニングシーケンスを供給すべく、フィルタリングされて
    いないトレーニングシーケンス信号をフィルタリングするステップをさらに備え
    、 前記フィルタリングは、送信されたトレーニングシーケンスについて使用され
    た既知のフィルタリングと実質的に同一であることを特徴とする請求項９に記載
    のチャネル推定方法。
  12. 【請求項１２】 前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造に
    より生成された評価値と受信信号との分散を表す分散値を生成するステップをさ
    らに備えることを特徴とする請求項９に記載のチャネル推定方法。
  13. 【請求項１３】 前記分散値に基づいて、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネ
    ルモデル構造を選択するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１２に
    記載のチャネル推定方法。
  14. 【請求項１４】 前記選択のステップにおいて、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適な
    チャネルモデル構造を選択する際にアカイケ情報判定基準テストに従って、前記
    分散値を用いることを特徴とする請求項１３に記載のチャネル推定方法。
  15. 【請求項１５】 前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成するステップと、 前記最適なチャネルモデル構造と前記状態の数を等価器に供給するステップと
    、 をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載のチャネル推定方法。
  16. 【請求項１６】 無線信号を受信し、該無線信号から信号サンプルを生成するステップと、 前記信号サンプルをメモリーに蓄積するステップと、 前記蓄積された信号サンプルに含まれる前記受信されたトレーニングシーケン
    スと予め定められたトレーニングシーケンスとに基づいて、複数のチャネルモデ
    ル構造を推定するステップと、 前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造に
    より生成された評価値と受信信号との分散を表す分散値を生成するステップと、 前記分散値に基づいて前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネル
    モデル構造を選択するステップと、 前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成するステップと、 一以上の前記蓄積された信号サンプル、前記最適なチャネルモデル構造及び前
    記状態の数とから、等価技術を用いて判定シンボルを生成するステップと、を備
    え、 前記チャネルモデル構造のうち対応するものにのみ関連付けられらる一以上の
    タップからなる組のすべてを用いて、前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれ
    について、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とする無
    線信号から判定シンボルを生成する方法。
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