JP2004519899A - 複雑さが低減したチャンネル応答推定を有するマルチキャリヤ伝送システム - Google Patents

Abstract

【課題】計算の負担がかなり減少した伝送システムを提供すること。
【解決手段】マルチキャリヤ信号を、送信機（１０）から受信機（２０）に送信するための伝送システムが、説明されている。マルチキャリヤ信号は、複数の副搬送波を有する。受信機（２０）は、副搬送波の振幅を推定し、かつ振幅の時間導関数を推定するための、チャンネル・エスティメータ（２８）を有する。受信機（２０）は、受信されたマルチキャリヤ信号に含まれるインターキャリアの干渉を、推定された振幅および導関数（２９）に依存してキャンセルするためのイコライザ（２４）をさらに有する。チャンネル・エスティメータ（２８）は、推定された振幅および導関数（２９）のベクトルを、受信されたシンボル（２３）のベクトル、および推定されたシンボル（２７）のベクトルから抽出するための、複雑さが減少したフィルタを有する。この複雑さが減少したフィルタは、異なる副搬送波の振幅間の振幅相関性を利用し、および／または、異なる副搬送波の導関数間における導関数の相関性を利用するように、構成することができる。
【選択図】図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、送信機から受信機にマルチキャリヤ信号を送信するための伝送システムに関する。
【０００２】
本発明は、さらに、マルチキャリヤ信号を送信機から受信するための受信機、マルチキャリヤ信号に含まれる副搬送波の振幅を推定しかつこの振幅の時間導関数を推定するためのチャンネル・エスティメータ、並びにマルチキャリヤ信号に含まれる副搬送波の振幅を推定しかつこの振幅の時間導関数を推定するための方法に関する。
【０００３】
【従来の技術】
ＯＦＤＭおよびＭＣ−ＣＤＭＡのようなマルチキャリヤ信号の変調方法が、ここしばらくの間使用されている。ＯＦＤＭ、すなわち直交周波数分割多重 （Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ） は、異なる副搬送波を使用することによって、複数のユーザーシンボルをパラレルに送信する、１９７０年代に設計された変調方法である。これらの副搬送波は、重なっている（同期した形状の）スペクトラムを有するにもかかわらず、信号の波形は直交する。ＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ、ＭＳＫなどの変調方法に比べて、ＯＦＤＭは、持続時間が相対的に長いが帯域幅が狭いシンボルを送信する。ほとんどの場合、ＯＦＤＭシステムは、周波数が平坦なフェーディングに遭うほど、各副搬送波のバンド幅が十分に狭く設計されている。このことは、副搬送波が、（適度に）周波数選択的だが、タイム・インバリアントなチャンネル上で受信された場合、直交したままとなることも確実にする。ＯＦＤＭ信号が、このようなチャンネル上で受信されると、各副搬送波は異なる減衰に遭うが、分散にはまったく遭わない。
【０００４】
上述したＯＦＤＭの属性は、タップされた遅延ライン・イコライザを不要にし、かつ、デジタル音声放送 （Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｕｄｉｏ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ （ＤＡＢ） ）、デジタルビデオ放送 （Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ （ＤＶＢ） ） の一部であるデジタル地上テレビ放送 （Ｄｉｇｉｔａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ Ｂｒｏａｄｃａｓｔ （ＤＴＴＢ） ）、さらには、最近では、無線ローカル・エリア・ネットワーク規格であるＨＩＰＥＲＬＡＮ／２などのいくつかの標準において、ＯＦＤＭ変調方法を用いる主な動機となっている。特に、ＤＡＢおよびＤＴＴＢにおける用途では、周波数分散と時間分散を伴う、不利なチャンネル条件下での移動受信が予想される。テレビジョンの移動受信は、今まで、大きな市場とは考えられてこなかった。それにもかかわらず、ＤＶＢシステムは、移動マルチメディアとインターネット・サービスのための高速配信システムになると見られている。ＩＦＡ ’９９民生エレクトロニクス取引ショーにおいて、ノキア社、ドイツテレコム社、およびＺＤＦ社の共同企業は、ＧＳＭリターン・チャンネルを用いて、ＯＦＤＭ ＤＶＢリンクによる移動ウェブ・ブラウジング、電子メール・アクセス、およびテレビ視聴を実演した。８ｋのＯＦＤＭ副搬送波を使用した場合、空中ＤＶＢ受信は、５０ ｍｐｈ（約８０ ｋｐｈ）までの車速に対して、適切に機能した。移動受信、すなわちドップラー広がり、およびこれに対応する時間分散を有するチャンネルにおける受信は、依然として、特に、ＯＦＤＭシステム、およびマルチキャリヤ伝送システム一般に関連する問題の一つである。移動受信の周波数選択性に対する堅固性は、ＯＦＤＭの利点と考えられるが、時間によって変化するチャンネル特性は、システム性能を制限するものとして知られている。時間による変化は、ＯＦＤＭ副搬送波波形の直交性を損うものとして知られている。このような場合、一つの副搬送波からの信号成分が、他の、大半は隣接する副搬送波に対して干渉を起こすため、インターキャリア干渉 （Ｉｎｔｅｒｃａｒｒｉｅｒ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ （ＩＣＩ）、若しくはチャンネル間干渉またはＦＦＴの漏れとも呼ばれる） が発生する。
【０００５】
ストックホルム王立工科大学におけるラジオ通信に関する修士論文「移動ＤＶＢ−ＴにおけるＦＦＴの漏れの均一化 （Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ＦＦＴ−ｌｅａｋａｇｅ ｉｎ ｍｏｂｉｌｅ ＤＶＢ−Ｔ） 」（著者Ｇｕｉｌｌａｕｍｅ Ｇｅｓｌｉｎ、１９９８年４月）という文献において、マルチキャリヤ伝送システムが開示されている。この公知の伝送システムの場合、ＩＣＩは、イコライザによって、受信機内で無効にされる（すなわち、検出され、かつ受信されたマルチキャリヤ信号から除去される）。このイコライザは、推定されたシンボルのベクトルを、受信されたシンボルのベクトルから抽出する。このイコライザの動作は、副搬送波の振幅、および副搬送波の時間導関数がＩＣＩを示すチャンネル・モデルに基づいている。受信機は、これらの振幅および導関数の推定値を生成し、かつこれらの推定値をイコライザに供給するチャンネル・エスティメータを有する。このイコライザは、次に、振幅および導関数の推定値に依存して、ＩＣＩをキャンセルする。公知の伝送システムにおけるチャンネル・エスティメータは、相対的に複雑である。すなわち、チャンネル・エスティメータを実行するためには、相対的に多数の計算が必要となる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、計算の負担がかなり減少した、プリアンブルの伝送システムを提供することである。この目的は、当該伝送システムが、マルチキャリヤ信号を送信機から受信機に送信するように構成され、マルチキャリヤ信号が、複数の副搬送波を有し、受信機が、副搬送波の振幅を推定し、かつ振幅の時間導関数を推定するためのチャンネル・エスティメータを有し、受信機が、さらに、受信されたマルチキャリヤ信号に含まれるインターキャリアの干渉を、推定された振幅と導関数に依存して取り消すためのイコライザを有する、チャンネル・エスティメータが、推定された振幅および導関数のベクトルを、受信されたシンボルのベクトルおよび推定されたシンボルのベクトルから抽出するための、複雑さが減少したフィルタを有する、本発明による伝送システムによって達成される。本発明は、チャンネル・エスティメータ／フィルタの複雑さを、ＩＣＩのキャンセル手続きに大きな影響を及ぼすことなく、かなり減少させることができる、という認識に基づいている。
【０００７】
本発明による伝送システムの一実施例の場合、この複雑さが減少したフィルタは、異なる副搬送波の振幅間における振幅の相関性を利用し、および／または、異なる副搬送波の導関数間における導関数の相関性を利用するように、構成されている。このチャンネル・モデルは、２Ｎパラメータ（Ｎは、副搬送波の数である）によって特徴づけられるが、独立した自由度の数は、実際にはかなり小さい。この属性は、伝搬遅延の広がりが、ワードの持続時間よりも非常に小さいことが多いことに起因する。この属性は、推定された振幅のベクトルのエントリが強く相関しているため、振幅の共分散行列Ｃ_ａを、低い階数の行列によって正確に近似できる、ということでもある。同様に、導関数のベクトルのエントリも強く相関しているため、導関数の共分散行列Ｃ_ｄも、低い階数の行列によって正確に近似させることができる。これらの低い階数の行列を、チャンネル・エスティメータ／フィルタで使用することによって、この複雑さはかなり低減する。
【０００８】
本発明による伝送システムのさらなる一実施例において、振幅の相関性および／または導関数の相関性は、Ｎ × Ｎ の行列Ｃ（Ｎは副搬送波の数である）によって特徴づけられる。この行列Ｃにおいては、

である（Ｕは、Ｃの固有ベクトルの前記Ｎ × Ｎのユニタリ行列であり、かつ

は、Ｃの固有値

の前記Ｎ × Ｎの正の対角行列であり、かつ

は

（ｒ＜＜Ｎ） によって近似される）。共分散行列Ｃ_ａ とＣ_ｄ は、行列

に依存する。固有値

のシーケンスは、ノンゼロ値

の相対的に小さい数ｒによって、正確に近似することができる。
【０００９】
本発明による伝送システムのさらなる一実施例の場合、複雑さが減少したフィルタは、Ｎ × Ｎ の漏れ行列

による乗算から成る。この乗算は、Ｎ‐ポイントのＩＦＦＴとＮ‐ポイントワイズな乗算器との組合せによって実行される。複雑さが追加的に減少することは、漏れ行列

がフーリエ基底によって対数行列にされること、すなわち、

（Ｆは、正規化列を有するＮ‐ポイントのＦＦＴ行列であり、かつ

は、正の対角行列である）であることに起因する。したがって、Ｎ × Ｎ の行列

による乗算は、Ｎ‐ポイントのＩＦＦＴとＮポイントワイズな乗算器の組合せ、およびＮ‐ポイントのＦＦＴによって実行することができ、こうして複雑さはかなり減少する。
【００１０】
本発明の上記の目的と特徴は、図面を参照して、好ましい実施例の以下の説明から、より明らかとなるであろう。
【００１１】
【発明を実施するための形態】
本発明は、単純でかつ信頼性が高いチャンネル表示の開発に基づいている。マルチキャリヤ伝送システム、例えば、

の間隔で配列されているＮ個の副搬送波を有する、ＯＦＤＭまたはＭＣ−ＣＤＭＡ伝送システムを考えてみよう。各副搬送波は、巡回拡大を含んで

を超える、有限長の矩形エンベロープを有する。

を、Ｎ個の送信されたシンボルのベクトルとすると、送信された連続する時間ベースバンド信号は、以下のように書くことができる。

【００１２】
周波数選択可能な、時間によって変化する追加的白ガウスノイズ （ａｄｄｉｔｉｖｅ ｗｈｉｔｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ：ＡＷＧＮ） チャンネルの場合、受信された連続する時間信号は、以下のように書くことができる。

ここで、係数Ｈ_ｋ（ｔ） は、１≦ｋ≦Ｎの場合における、ｋ番目の副搬送波の、時間によって変化する周波数応答を表し、かつ ｎ（ｔ） は、この信号帯域幅内の ＡＧＷＮ である。単一のデータブロックの持続時間内で、一次変化しか考慮されないように、チャンネルはゆっくりと変化する、と仮定する。換言すると、あらゆる Ｈ_ｋ（ｔ） が、

によって正確に近似されると仮定する。ここで、Ｈ’_ｋ（ｔ） は、Ｈ_ｋ（ｔ） の一次導関数であり、かつ、ｔ_ｒ は、受信されたデータブロック内における参照時間である。時間によって変化するチャンネル Ｈ_ｋ（ｔ） が、粗い周波数同期の後、残余周波数オフセットをも考慮に入れることができることは、注目される。
【００１３】
受信されたベースバンド信号は、サンプリング・オフセットｔ_０ と比率

によってサンプル化され、かつ、その後に続くＮ個のサンプル

のブロックは、大きさＮの高速フーリエ変換 （ＦＦＴ） を受ける。

を、Ｎ個のＦＦＴサンプルのベクトルとすると、

の関係が成立する。
（２）を（４）に代入して、かつ近似（３）を使用すると、

が得られる。ここで、ｎ_ｋ （１≦ｋ≦Ｎ） は、特定のσ^２を有するＡＷＧＮのサンプルである。結果（５）を、綿密な行列形式で書き直すと、便利である。この目的のために、対角行列Ａ ＝ ｄｉａｇ｛ａ_１，．．．，ａ_Ｎ｝， Ｄ ＝ ｄｉａｇ｛ｄ_１，．．．，ｄ_Ｎ｝，および Ｎ × Ｎ の行列、

を定義する。この記数法を用いると、式（５）は、以下の式に等しくなる。

ここで、ｎ ＝ ［ ｎ_１，．．．，ｎ_Ｎ ］ ^ｒは、ＡＷＧＮのＮ × １のベクトルである。チャンネル・モデル（９）の場合、チャンネルの効果は、

および

という、２組のＮパラメータによって表される。

であるので、係数ａ_ｋ （１≦ｋ≦Ｎ） は、サンプリング位相、

で循環するチャンネル周波数応答の複素振幅に等しい。同様に、係数ｄ_ｋ （１≦Ｋ≦Ｎ） は、サンプリング周期Ｔによって基準化され、かつ、同じサンプリング位相

で循環する、チャンネル周波数応答の複素振幅の時間域における導関数に等しい。
【００１４】
チャンネル応答が時間によって変化する場合（すなわちｄ≠０）、インターキャリヤの干渉が発生することは、留意ウイすべきである注目される。この干渉は、ベクトルｄおよび固定された Ｎ × Ｎ の行列

によって定義される。後者の行列は、（８）によると、トエプリッツ形エルミート行列であり、

であることは、容易に理解される。
【００１５】
以下、ａを振幅（のベクトル）と呼び、ｄを導関数（のベクトル）と呼び、かつ

を洩れ行列と呼ぶことにする。
【００１６】
受信された信号を処理するためには、チャンネル・パラメータａとｄのセットを、評価すべきである。チャンネルの統計的な属性を使用すれば、これらの２Ｎスカラー・パラメータの評価精度を向上させることができる。まず、シンボルの持続時間内ではＨ’_ｋ（ｔ）が著しく変化しないように、チャンネルの変形形態は十分に遅い、と仮定しよう。この場合、（６）と（７）は次のように書き直すことができる。

【００１７】
数量ａ， ｄと、伝搬チャンネルの物理パラメータ、すなわち伝搬チャンネルのＫ伝搬遅延 ｛ｒ_０，．．．，ｒ_ｋ｝、対応するドップラーシフト｛ｆ_０，．．．，ｆ_ｋ｝、および複素振幅｛ｈ_０，．．．，ｈ_ｋ｝との間の関係を分析することにしよう。チャンネル周波数の応答の統計的な属性は、相対的な遅延とドップラーシフトに依存する一方、群遅延および／またはドップラーシフトは、循環がｈ_ｋ （１≦ｋ≦Ｋ） となり、すなわち、これらの循環が、時間とキャリヤの同期／トラッキングによって処理されることは、注目される。したがって、一般性を失うことなく、

および ｆ_０ ＝ ０と仮定することができる。次に、チャンネル周波数応答Ｈ_１、およびその導関数Ｈ’_１は、以下のように書くことができる。

【００１８】
関係（１０）および（１１）は、振幅ａと導関数ｄの統計的な属性を導出するために、容易に使用することができる。伝搬経路の数が十分に大きい場合（理想的にはＫ＞＞Ｎ）には常に、係数

のセットは、共同してガウス分布になっていると考えることができる。さらに、

と

のセットが、統計学的に独立しており、かつドップラー・スペクトルの形状が対称である場合、

と

のセットは、相互に相関していないことを示すことができる。この場合、ベクトルａとｄは、ゼロ平均および共分散行列を有する、統計学的に独立した多変量のガウス、

であるとみなすことができる。ここで、Ｅ｛ ｝は、期待値演算子を意味し、かつＣ_ａとＣ_ｄは、Ｎ × Ｎのエルミート行列の負でない明確な行列である。
【００１９】
Ｃ_ａとＣ_ｄの重要で特定な事例は、書籍「マイクロ波による移動通信 （Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ） 」（Ｃ．ジェークス著、ジョン・ワイリー＆サン社、１９７４年）に解説されているように、移動チャンネルの標準モデルに対応する。（ジェークス・モデルとして知られている）このモデルは、異なる伝搬経路が独立して寄与すること、遅延プロファイルが指数関数であること、および異なるパスに対して入射角が一様に分散していることを仮定している。この場合、

と示すことができる。ここで、

は、ドップラー広がりの大きさであり、かつ

は、二乗平均の伝搬遅延の広がりである。最後の２つのパラメータは、それぞれ、移動速度と伝播環境に依存する。
【００２０】
この略述されたチャンネル・モデルは、２Ｎパラメータによって特徴づけられるが、独立自由度の数は、実際にはかなり小さい。この属性は、伝搬遅延の広がりが、ワードの持続時間よりもはるかに小さいことが多いことに起因している。この属性は、共分散行列Ｃ_ａを低い階数の行列によって正確に近似できるほど、ａのエントリが強く相関していることをも意味する。同様に、ｄのエントリも強く相関しているため、共分散行列Ｃ_ｄを、低い階数の行列によって正確に近似することもできる。ジェークス・モデルを考慮し、したがって（１３）も考慮することにする。Ｃに固有の合成関数を、以下のように定義する。

ここで、Ｕは、Ｃの固有ベクトルのＮ × Ｎのユニタリ行列であり、かつ

は、その固有値

のＮ × Ｎの正の対角行列である。この固有値は、シーケンス

が増加しないように順序付けられている、と想定しよう。ジェークス・モデルの下では、このシーケンスの構成要素は、指数関数的に減衰する、以下のプロフィールを有する。

したがって、固有値のシーケンスは、ノンゼロ値の相対的に小さい数ｒ、すなわち

によって、正確に近似することができる。
【００２１】
ここでの目的は、振幅ａと導関数ｄを、受信された信号ｙから推定することである。入力記号ｓは既知であると仮定しよう。振幅と導関数の合計数が、副搬送波の数の２倍大きい２Ｎに等しいことは、容易に理解出来る。このことから、ベクトルａとｂの正確な近似が、自由度ｒのみによって生じる。換言すれば、以下のように書くことができる。

ここで、ｈとｇは、振幅と導関数のそれぞれに対応する自由パラメータをスタックするｒ × １のベクトルで、Ｎ×ｒの行列Ｖは、Ｕの第１のｒ列によって構成される。この近似の場合、ａとｄを合同で推定することは、ｈとｇを合同で推定することと等価である。したがって、自由なパラメータの合計数は、２Ｎではなく２ｒになる。ｒ＜＜Ｎとするためには、実際には相対的に小さなｒで十分であることを考慮に入れると、この観測は、重大な意味を持つ。
【００２２】
複雑さが追加的に減少するのは、漏れ行列

が、フーリエ基底、すなわち、

によって対数行列になるためである。ここで、Ｆは、正規化列を有するＮ‐ポイントのＦＦＴ行列であり、かつ

は、正の対角行列である。上述した行列

の属性は、（８）の直接の結果として起こる。

の対数値が、整数｛０，１，２，．．．，Ｎ‐１｝によって与えられていることを、確認されたい。したがって、Ｎ × Ｎの行列

による乗算を、Ｎ‐ポイントのＦＦＴ （ＩＦＦＴ） とＮポイントワイズな乗算との組合せによって実行することができる。こうして複雑さはかなり減少する。
【００２３】
近似（１６）は、式（１７）と共に、以下の各段落で抽出される最適な最小２乗の推定手順となる。
【００２４】
２つのＮ × １のベクトルのチャンネル・パラメータ、すなわち、振幅用のａと導関数用のｄを集中させるために、式（９）は、次のように書き直すことが出来る。

ここで、Ｓは、対角線上に値

を有する、Ｎ × １の対角行列である。有限位チャンネル近似（ｆｉｎｉｔｅ ｏｒｄｅｒ ｃｈａｎｎｅｌ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）を使用するために、（１６）を（１８）に代入する。さらに、漏れ行列

の構造を考慮するために、（１７）も（１８）に代入する。２つの置換の結果は、以下の通りである。

周波数領域から時間領域にまで移動することによって、計算法上有利な（１９）の変形態を得ることができる。すなわち、Ｎ × １のベクトルｙ ＝ Ｆ_Ｈｙは、副搬送波のベクトルのＩＦＦＴであるため、このベクトルは、（正規化に至るまでの）時間領域における受信信号を表す。同様に、時間領域におけるノイズｎのＮ × １のベクトルを定義する。このノイズは、時間領域と周波数領域の累乗σ^２のＡＷＧＮであることに、留意すべきである。
【００２５】
ＩＦＦＴを（１９）に適用すると、

が得られる。ここで、ＰはＮ × ｒの行列である。おおよそのＭＭＳＥ推定値を抽出するさい、（１２）、（１３）、および（１４）によって、かつ近似命令ｒを与えられた場合、ｈとｇの共分散行列（（１６）において定義されたもの）が、

を満たすことは、留意すべきである。ここで、

は、対角の値｛Ａ１，．．．，Ａｒ｝を有する、ｒ × ｒの対角行列である。（２０）、（２１）のデータモデルが与えられると、パラメータｈとｇのＭＭＳＥエスティメータは、｛ｈ， ｇ｝に対して、

を最小限に抑えることによって得られる推定値ｈとｇを生じる。上述した問題によって、以下の式によって与えられる明確な解決法が可能になる。

最後に、振幅と導関数の経験的なベクトルが、（１６）によって、

を用いて計算される。（２３）と（２４）で要約されたアルゴリズムは、図２で線図的に示されている。

が対角行列であること、すなわち、この行列をベクトルに適用しても、Ｎ個の乗算しか生じないことに、留意すべきである。したがって、ｒが適切である場合、計算の主要な効果は、Ｐ^Ｈ Ｐ、

、および

を計算することに関連する。
【００２６】
図１に、本発明の伝送システムのブロック図を示す。この伝送システムは、送信機１０および受信機２０を有する。この伝送システムは、さらなる送信機１０および受信機２０を有する場合もある。送信機１０は、マルチキャリヤ信号を、無線チャンネルを経由して受信機２０に送信する。マルチキャリヤ信号は、ＯＦＤＭ信号またはＭＣ−ＣＤＭＡ信号とすることが出来る。受信機２０は、受信されたマルチキャリヤ信号２３を復調するための復調器２２を有する。この受信されたマルチキャリヤ信号２３は、受信されたシンボル２３のベクトルを有する。復調器２２は、ＦＦＴによって実行することが出来る。復調されたマルチキャリヤ信号は、復調器２２によってイコライザ２４に供給される。イコライザ２４は、受信されたマルチキャリヤ信号に含まれている可能性があるインターキャリアの干渉をキャンセルする。イコライザ２４は、推定されたシンボル２５の（受信されたシンボルのベクトルから抽出された）ベクトルを、（ソフト）スライサ２６に出力する。スライサ２６は、受信機のさらなる（図示されていない）信号処理部分、例えば、ＦＥＣ復号器において使用される、（シンボル化された）ビットのソフト測定基準（ソフト決定）、および／または、バイナリの推定値（ハード決定）を生成する。スライサ２６の出力信号が、推定されたシンボル２７を有するものと、考えることもできる。受信機２０は、さらに、副搬送波の振幅２９を推定し、かつ、振幅の時間導関数２９を推定するための、チャンネル・エスティメータ２８を有する。イコライザ２４は、受信された（復調された）マルチキャリヤ信号に含まれるインターキャリアの干渉を、チャンネル・エスティメータ２８によってイコライザ２４に供給される、推定された振幅と導関数２９に依存して、キャンセルする。チャンネル・エスティメータ２８は、推定される振幅および導関数２９のベクトルを、受信されたシンボル２３のベクトルおよび推定されたシンボル２７のベクトルから抽出するための、複雑さが減少したフィルタを有する。
【００２７】
エスティメータ２８は、式（２３）、（２４）によって記述されており、そのブロック図は、図２に示されている。Ｎ個の推定されたシンボル２７のベクトルのベクトル構成要素は、行方向の乗算器４０において、Ｎ × ｒの行列ＶのＮ個の行に乗算される。結果として生ずるＮ × ｒの行列のｒ列は、ＩＦＦＴ ４２を経る。結果として生ずる行列Ｐは、行列乗算器４６、行列乗算器４４、および行列乗算器５２に供給される。行列乗算器４６は、Ｎ × ｒの行列Ｐを、

のＮ個の対角のエントリによって行方向に乗算した積

を、計算する。結果として生ずるＮ × ｒの行列は、行列乗算器４８に供給される。この行列乗算器４８において、行列乗算器４６の出力のｒ × Ｎのエルミート共役

には、受信された信号２３のＮ × １のベクトルが乗算される。行列乗算器４８の出力信号は、スタッカ５６の第１の入力に供給される。
【００２８】
行列乗算器４４において、積

、および

は、ＩＦＦＴ ４２の出力Ｐ、および行列乗算器４６の出力

から計算される。数量

および

は、行列加算器５０において、ブロックＰ^Ｈ Ｐおよび

にそれぞれ加えられる。行列加算器５０の出力信号は、式（２３）に現れる２ｒ × ２ｒ行列である。この行列は、行列インバータ５４において逆転され、結果として生ずる逆行列は、行列乗算器５８に供給される。
【００２９】
行列乗算器５２において、ＩＦＦＴ ４２の出力のｒ × Ｎのエルミート共役Ｐ^Ｈには、受信された信号２３のＮ × １のベクトルが乗算される。結果として生ずる信号は、スタッカ５６の第２の入力に供給される。スタッカ５６は、その第１のｒ × １および第２のｒ × １の入力ベクトルに供給される信号をスタックし、そして、スタックされた２ｒ × １のベクトルは、その後、２ｒ × １のベクトルを２ｒ × ２ｒの逆行列に乗算する行列乗算器５８に供給される。行列乗算器５８の出力の２ｒ × １の信号は、次に、この信号を２つのｒ × １のベクトルに分割するスプリッタ６０に供給される。これら２つのベクトルには、その後、行列乗算器６２と６４において、それぞれ、行列Ｖが乗算される。結果として生ずる出力のｒ × １ベクトルは、推定された振幅および導関数２９である。
【００３０】
この提案されたチャンネル・エスティメータは、受信されたシンボルのＮ × １のベクトルｙを、時間領域において（すなわちＯＦＤＭ復調の前に）使用し、かつ、送信されたシンボルまたは送信されたシンボルの推定値のＮ × １のベクトルを使用する。このアルゴリズムは、Ｖと

によって表されるチャネル統計値、および

に集中する漏れ行列の属性をも使用する。これらの３つの数量が前もって計算できることは、留意すべきである。
【００３１】
提案された手順の複雑さを、以下に、簡潔に分析する。この方法における計算プロセスの最も大規模なブロックは、行列乗算器４４および行列インバータ５４である。行列乗算器４４は、２つのＮ × ｒの行列（例えば、

、および

）の自己積（ａｕｔｏ−ｐｒｏｄｕｃｔｓ）と交差積（ｃｒｏｓｓ−ｐｒｏｄｕｃｔｓ）で構成される行列を計算する。これらの演算には、３ｒ （ｒ ＋ １） Ｎ ／ ２の複合値による乗算が必要となる。行列インバータ５４は、ａ２ｒ×２ｒ行列を逆転させ、これにより、約２／３（２ｒ）^３ ＝ １６ｒ^３／３の複合乗算が生じる。したがって、全体の複雑さは、副搬送波の数Ｎと共に、線形に増加するのみである。最後に述べた特徴は、Ｎレンジが、２Ｋ‐モードの２０４８から、８Ｋ‐モードの８１９２にまで及ぶＤＶＢ−Ｔの場合、特に魅力的である。
【００３２】
シミュレーションによって、提案されたａとｄの推定値は、チャンネル・パラメータが既知である場合に比べ、ｒ ＝ ５のとき、約１．５のデシベルの損失が生じることが分かった。ｒ ＝ １０では、損失は、ごくわずかになる。
【００３３】
この提案されたチャンネル応答推定アルゴリズムは、少なくとも一つのＯＦＤＭブロックに対する入力記号の全セットが分かっていることが前提である。受信機がｓを知っている場合（すなわち、トレーニング段階の間）、このアルゴリズムの適用は、簡単になる。データ転送段階の間、基準信号を得るための以下の方法を考慮することができる。
（Ａ） 速いチャンネル変化：このシナリオの場合、チャンネル・コヒーレンス時間は、隣接するＯＦＤＭブロック間の時間遅延よりも小さい、あるいはそれに匹敵するはずである。この場合、所定のブロックに対応するチャンネル推定値は、後に続くブロックの間では満足できる態様で再利用することができず、すなわち、必要な低レベルのＢＥＲが保たれる、と仮定する。前のブロックからの推定値を、単純化されたＭＭＳＥ解法と共に使用すること、あるいは、送信されたシンボルの推定値

を得るために、従来のＯＦＤＭ処理を適用すること、が提案される。この推定値は、このチャンネル推定値を復元するために、続いて使用される。入力記号

は、いくつかのエラーと共に検出されるが、これらのエラーの推定精度に対する影響は、さほど重要でない。確かに、これらのエラーは、結果的に、観測ノイズの電力に匹敵する平均電力を有する、同等の相加性ノイズとなる。この追加的なノイズの推定精度への影響は、観測サンプルの数Ｎを、推定される自由パラメータの数２ｒよりもかなり大きくすることによって、軽減される。
（Ｂ） 遅いチャンネル変化：この場合、チャンネル・コヒーレンス時間が、隣接するＯＦＤＭ間の時間遅延よりもかなり大きいはずである。したがって、現在のＯＦＤＭブロックからのチャンネル推定値を、いくつかの後に続くブロックに対して再使用することができる。この場合、チャンネル推定値は、定義された手順に従って定期的に計算される。この推定値は、現在のＯＦＤＭブロックに対応する検出されたデータを使用しているため、後に続くＯＦＤＭブロックに利用することができる。推定の周期性は、チャンネル・コヒーレンス時間によって定義される。いくつかの連続したＯＦＤＭブロックの持続時間に等しい処理遅延が可能であるため、この方式により相対的に安価なリアルタイムでの実行が可能になる。
【００３４】
ここで説明された推定手続きの場合、チャンネル推定のためには単一のＯＦＤＭブロックが使用される。（副搬送波の数が、２Ｋおよび８Ｋモードにおける自由なチャンネル・パラメータの数よりもはるかに多いために）単一ブロックが、ＤＶＢ−Ｔにおいてかなり良好な推定精度を可能にするが、多重のＯＦＤＭブロックを使用することも考えられる。多重ブロックに対するこの拡張は、かなり簡単である。すなわち、この拡張は、対応するＯＦＤＭブロックから計算されるいくつかの行列Ｐをスタックすることから成る。残りの手順に対する変更はない。計算の複雑さに相応する増加は、関連するブロックの数に対して線形である。
【００３５】
上述においては、主にＯＦＤＭ伝送システムを説明したが、本発明を、ＭＣ−ＣＤＭＡ伝送システムのような他のマルチキャリヤ伝送システムに、同等に効果的に適用することもできる。複雑さが減少したフィルタは、デジタルハードウェアによって、若しくは、デジタル信号プロセッサまたは汎用マイクロプロセッサによって実行されるソフトウェアによって、実行することが可能である。
【００３６】
本発明の範囲は、明示的に開示されている実施例に限定されるものではない。本発明は、各新規な特性、および特性の各組合せにおいて実施される。いかなる引用符号も、請求項の範囲を制限するものではない。「〜を有する （ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という言葉は、請求項に記載されている以外の要素またはステップの存在を除外するものではない。「１つの （”ａ”または”ａｎ”）」という語が、ある要素の直前で使用されている場合、そのような要素の複数の存在が除外される訳ではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による伝送システムのブロック図である。
【図２】本発明によるチャンネル応答エスティメータ／複雑さが減少したフィルタのブロック図である。
【符号の説明】
１０…送信機
２０…受信機
２２…復調器
２３…マルチキャリヤ信号
２４…イコライザ
２５…推定されたシンボル
２６…スライサ
２７…推定されたシンボル
２８…チャンネル・エスティメータ
２９…推定された振幅および導関数
４０…行方向の乗算器
４２…ＩＦＦＴ
４４…行列乗算器
４６…行列乗算器
４８…行列乗算器
５０…行列加算器
５２…行列乗算器
５４…行列インバータ
５６…スタッカ
５８…行列乗算器
６０…スプリッタ
６２…行列乗算器
６４…行列乗算器

Claims (16)

1. マルチキャリヤ信号を、送信機から受信機へ送信するための伝送システムであって、前記マルチキャリヤ信号が、複数の副搬送波を有し、前記受信機が、前記副搬送波の振幅を推定し、かつ前記振幅の時間導関数を推定するための、チャンネル・エスティメータを有し、前記受信機が、前記受信されたマルチキャリヤ信号に含まれるインターキャリアの干渉を、前記推定された振幅および導関数に依存してキャンセルするためのイコライザをさらに有し、前記チャンネル・エスティメータが、前記推定された振幅および導関数のベクトルを、受信されたシンボルのベクトルおよび推定されたシンボルのベクトルから抽出するための、複雑さが減少したフィルタを有する、伝送システム。
2. 前記複雑さが減少したフィルタが、異なる副搬送波の前記振幅間の振幅相関性を利用し、および／または、異なる副搬送波の前記導関数間の導関数の相関性を利用するように構成されている、請求項１の伝送システム。
3. 前記振幅相関性および／または前記導関数の相関性が、Ｎ × Ｎの行列Ｃ（Ｎは副搬送波の数）で、
   

   

   （Ｕは、Ｃの固有ベクトルの前記Ｎ × Ｎのユニタリ行列で、かつ
   

   

   は、Ｃの固有値
   

   

   の前記Ｎ × Ｎの正の対角行列で、かつ
   

   

   は
   

   

   （ｒ＜＜Ｎ） によって近似される）であることを特徴とする、請求項２の伝送システム。
4. 前記複雑さが減少したフィルタが、前記Ｎ × Ｎの漏れ行列
   

   

   による乗算を有し、前記乗算が、Ｎ‐ポイントのＩＦＦＴとＮポイントワイズの乗算器との組合せによって実行される、請求項２または３の伝送システム。
5. マルチキャリヤ信号を、送信機から受信するための受信機であって、前記マルチキャリヤ信号が、複数の副搬送波を有し、前記受信機が、前記副搬送波の振幅を推定し、かつ前記振幅の時間導関数を推定するための、チャンネル・エスティメータを有し、前記受信機が、前記受信されたマルチキャリヤ信号に含まれるインターキャリアの干渉を、前記推定された振幅および導関数に依存してキャンセルするためのイコライザをさらに有し、前記チャンネル・エスティメータが、前記推定された振幅および導関数のベクトルを、受信されたシンボルのベクトルおよび推定されたシンボルのベクトルから抽出するための、複雑さが減少したフィルタを有する、受信機。
6. 前記複雑さが減少したフィルタが、異なる副搬送波の前記振幅間の振幅相関性を利用し、および／または、異なる副搬送波の前記導関数間の導関数の相関性を利用するように構成されている、請求項５の前記受信機。
7. 前記振幅の相関性および／または前記導関数の相関性が、Ｎ × Ｎ の行列Ｃ （Ｎは副搬送波の数）で、
   

   

   （Ｕは、Ｃの固有ベクトルの前記 Ｎ × Ｎ のユニタリ行列であり、かつ
   

   

   は、Ｃの前記固有値
   

   

   の前記 Ｎ × Ｎ の正の対角行列であり、かつ
   

   

   は
   

   

   （ｒ＜＜Ｎ） によって近似される）であることを特徴とする、請求項６の受信機。
8. 前記複雑さが減少したフィルタが、Ｎ × Ｎの漏れ行列
   

   

   による乗算を有し、前記乗算が、Ｎ‐ポイントのＩＦＦＴとＮポイントワイズの乗算器との組合せによって実行される、請求項６または７の受信機。
9. マルチキャリヤ信号に含まれる副搬送波の振幅を推定するための、かつ前記振幅の時間導関数を推定するためのチャンネル・エスティメータであって、前記チャンネル・エスティメータが、前記推定された振幅および導関数のベクトルを、受信されたシンボルのベクトルおよび推定されたシンボルのベクトルから抽出するための、複雑さが減少したフィルタを有する、チャンネル・エスティメータ。
10. 前記複雑さが減少したフィルタが、異なる副搬送波の前記振幅間の振幅相関性を利用し、および／または、異なる副搬送波の前記導関数間の導関数の相関性を利用するように構成されている、請求項９のチャンネル・エスティメータ。
11. 前記振幅の相関性および／または前記導関数の相関性が、Ｎ × Ｎ の行列Ｃ （Ｎは副搬送波の数）で、
    

    

    （Ｕは、Ｃの固有ベクトルの前記 Ｎ × Ｎ のユニタリ行列であり、かつ
    

    

    は、Ｃの前記固有値
    

    

    の前記 Ｎ × Ｎ の正の対角行列であり、かつ
    

    

    は
    

    

    （ｒ＜＜Ｎ） によって近似される）であることを特徴とする、請求項１０のチャンネル・エスティメータ。
12. 前記複雑さが減少したフィルタが、Ｎ × Ｎの漏れ行列
    

    

    による乗算を有し、前記乗算が、Ｎ‐ポイントのＩＦＦＴとＮポイントワイズの乗算器との組合せによって実行される、請求項１０または１１のチャンネル・エスティメータ。
13. マルチキャリヤ信号に含まれる副搬送波の振幅を推定し、かつ前記振幅の時間導関数を推定するための方法であって、前記推定された振幅および導関数のベクトルを抽出するために、受信されたシンボルのベクトルと推定されたシンボルのベクトルとを、複雑さが減少したフィルタによりフィルタリングする方法。
14. 前記複雑さが減少したフィルタが、異なる副搬送波の前記振幅間の振幅相関性を利用し、および／または、異なる副搬送波の前記導関数間の導関数の相関性を利用するように構成されている、請求項１３の方法。
15. 前記振幅の相関性および／または前記導関数の相関性が、Ｎ × Ｎ の行列Ｃ （Ｎは副搬送波の数）で、
    

    

    （Ｕは、Ｃの固有ベクトルの前記 Ｎ × Ｎ のユニタリ行列であり、かつ
    

    

    は、Ｃの前記固有値
    

    

    の前記 Ｎ × Ｎ の正の対角行列であり、かつ
    

    

    は
    

    

    （ｒ＜＜Ｎ） によって近似される）であることを特徴とする、請求項１４の方法。
16. 前記複雑さが減少したフィルタが、前記Ｎ × Ｎの漏れ行列
    

    

    による乗算を有し、前記乗算が、Ｎ‐ポイントのＩＦＦＴとＮポイントワイズの乗算器との組合せによって実行される、請求項１４または１５の方法。

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