JP2004533774A - マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数を推定するための方法とそれに対応する受信機 - Google Patents
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Abstract
本発明は、それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルによって形成されるマルチキャリア信号の伝送チャネル(42)の伝達関数を推定するための方法に関する。前記データ要素は、パイロットと、いわゆる情報データ要素とを含む。本方法は、1セットの2次元離散扁長回転楕円体列(DPSS)を決定するステップと、この1セットの離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で伝達関数を書き表すステップ(53)と、この伝達関数を時間−周波数網の全てにポイントにおいて推定するためにその組み合わせの少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について補間するステップ(54)とを具備することを特徴とする。
Description
【技術分野】
【0001】
本発明は、デジタルデータ及び/またはサンプルしたアナログデータを特に携帯用端末からと/または携帯用端末へ伝送または放送する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
誤り訂正符号化及びインタレース(interlacing)に関連するマルチキャリア変調(multicarrier modulations)技術はOFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)変調とIOTA(Isotropic Orthogonal Transform Algorithm)変調を取り扱う仏国特許発明第86 09622号及び第95 05455号明細書に開示されているような無線移動体環境における高速伝送に特に有利であることが実証されている。
【0003】
受信データのコヒーレントな復調の場合に受信機によって受信された情報を正しく復調するためには、時間周波数平面の全てのポイントにおいてチャネルの良い推定を行うことができることが絶対不可欠である。
【0004】
特に、本発明はマルチキャリア伝送と称される複数搬送波伝送の場合におけるチャネル推定技術の最適化に関係する。
【0005】
通常、データが無線チャネルで高速に伝送されるときには、信号は、信号振幅の遅延スプレッド(delay spread)または変動を引き起こすドップラー効果(送信機または受信機または任意の反射体の移動に関係する)とマルチパス問題(例えば異なる物体による信号の反射に関係する)の影響を受けやすい。これらの効果は特に議論される時間及び周波数に依存する。このため、時間及び周波数が可変的なチャネルは複雑であり、かつそれは受信データを確実に復号することができるようにするために正しく推定されなければならない。
【0006】
従来技術によれば、マルチキャリア変調の場合には、無線移動体チャネルによって引き起こされる劣化がそれから最良に補正することができるチャネル推定方法は、
基準搬送波(reference carriers)を情報搬送波のフロー内に受信機に知られている場所にて挿入するステップと、
受信の際にはこれらの基準搬送波が採る値を利用して、時間周波数平面におけるこれらのポイントにおいてチャネル伝達関数を導出するステップと、
これらの結果から始めて、時間−周波数網における全てのポイントにおけるチャネル伝達関数を取得するステップとを具備する。
【0007】
これを行うための2つの特定の方法が存在する。
【0008】
その一つの方法はスキャッタード・パイロットによる推定である。伝送の際、パイロットシンボルは時間周波数平面内に規則正しく分布する。チャネルの不十分なサンプル版(undersampled version)はこれらのパイロットから開始して得られる。受信の際、時間と周波数について2次元的な補間が実行され、時間−周波数網における全てのポイントでチャネルの値が決定される。この方法は特にDVB−T(Digital Video broadcasting - Terrestrial)標準により使用される。
【0009】
もう一つの方法は基準マルチキャリアシンボル(プレアンブル(preamble)とも称される)による推定である。この方法では少なくとも1つの基準シンボルがチャネル上に放出されたフレームの開始部分に置かれる。これまたはこれらのシンボルを使って、チャネルは各搬送波(キャリア)で伝送されたフレームが受信される際に推定される。チャネルは与えられたフレーム上において準静的(quasi-static)である(チャネルがシンボル時間と比較してゆっくり変化するようにシステムパラメータが選択される)と考えることができ、基準シンボル上でのチャネル推定はフレームの全てのOFDMシンボルに対して有効である。(特にこの方法はETSI(European Telecommunication Standard Institute)HIPERLAN/2標準に適用される。)
【0010】
スキャッタード・パイロットによる推定の場合、チャネル推定法(channel estimator)の複雑さは通常、2次元フィルタの代わりに2つの1次元補間フィルタを使用することにより制限される。その際、実装上の複雑さは推定クォリティの受容可能な劣化に対してかなり低い。
【0011】
例えばDVB−Tについては、ウィナーフィルタ(Wiener Filter)が周波数補間に使用され、一方、時間補間はシンプルな線形補間である。線形補間は最適ではないが、しかしその複雑さは2次元FIRフィルタまたは縦列にした2つの1次元FIRフィルタの複雑さより低い。
【0012】
それ故に、補間は時間について、次に周波数について実行される。
【0013】
さらには、ウィナーフィルタを適応させること、言い替えると、受信側フィルタの係数をチャネルパラメータの関数として計算し直すことは難しい。その結果、フィルタを最悪のドップラー及び遅延スプレッドのケースにサイズを合わせることがどうしても必要になる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0014】
そこで本発明の目的は従来技術のこれらの欠点を克服することにある。
【0015】
より正確には、本発明の1つの目的はマルチキャリア変調が使用されるときにチャネル上に放出されたドップラースプレッドが強いデータフレームの復号化を最適化することにある。
【0016】
本発明のもう1つの目的はマルチキャリア伝送の枠組み内で伝送チャネルの伝達関数の推定を最適化することにある。
【0017】
本発明の更なる目的は、伝送されたデータフレームに挿入されたパイロットシンボルの場所におけるチャネル伝達関数の推定値から始めて時間−周波数網全体にわたるチャネル伝達関数のかなりシンプルな補間を可能にすることである。
【0018】
本発明のもう1つの目的は有用なフローとチャネル推定のクォリティとの間で良い折衷を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【0019】
それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルにより形成されるマルチキャリア信号の伝送チャネルのための伝達関数を推定するための本発明の方法により達成される。本発明に係るこの方法においては、前記データ要素は、第1に、前記信号を受信する少なくとも1つの受信機にその送信値(放出時の値)が既知となっているパイロットと称される基準要素と、第2に、伝送される少なくとも1つのソース信号を表すいわゆる情報データ要素とを含む。
【0020】
本発明に係るこのタイプの方法は、
1セットの2次元離散扁長回転楕円体列(以下、2次元DPSS(discrete prolate spheroidal sequences))を決定するステップと、
前記1セットの離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で前記伝達関数を書き表すステップと、
前記伝達関数を時間−周波数網の全てにポイントにおいて推定するために、前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について補間するステップとを具備することを特徴とする。
【0021】
時間周波数空間はマルチキャリア信号を表すために使用されるモデルタイプの制限された空間であることに注意する。
【0022】
こうして本発明によれば、マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数の推定を合理的な複雑さで実装することが可能となり、それはチャネルのドップラー効果及び/または遅延スプレッドが大きい場合においても情報データ要素を確実かつ効率的に復号するために使用することがきる。
【0023】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記書き表すステップが前記パイロットの前記2次元離散扁長回転楕円体列上への射影を使用する。
【0024】
このため、本発明によれば有利に2次元DPSSから構成される基底を使用することが可能となる。
【0025】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記決定ステップにおいて前記伝送チャネルの少なくとも1つの特性に基づいて前記DPSSの少なくともいくつかを選択するための少なくとも1つのステップを使用する。
【0026】
このため、本発明によれば好ましく、特にチャネルに良く適合した2次元DPSSの選択が可能になり、それにより確実性が大きく改善される。
【0027】
このやり方においては、推定はチャネルに適合しているのでドップラー及びチャネル遅延スプレッドが最悪のケースに合わせてフィルタをサイズ調整することはもはや必要ない。
【0028】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は伝送チャネルの前記特性に最大ドップラー周波数及び/または最大チャネル遅延スプレッドが含まれることを特徴とする。
【0029】
このため、本発明は有利に、特に移動端末からと/または移動端末への通信に関して存在するチャネルの重要な特性を考慮に入れることができる。
【0030】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記選択ステップが所定のエネルギー判定基準に基づいて前記2次元離散扁長回転楕円体列をソートするサブステップを使用することを特徴とする。
【0031】
このため、本発明は有利に有用かつ/または必要なDPSSを議論するだけでよい。このことによって伝達関数の推定の信頼度を良く維持しながら実装の複雑さが制限される。
【0032】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法において、前記選択ステップにおいて選ばれる2次元離散扁長回転楕円体列の数が伝達関数推定クォリティの少なくとも1つの判定基準を考慮に入れたものである。
【0033】
有利には、本発明は必要とされるクォリティに適した仕方で伝達関数を推定する手段を提供する。
【0034】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記選択ステップにおいて選ばれる2次元離散扁長回転楕円体列の数が前記信号のパイロット数以下であることを特徴とする。
【0035】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記決定ステップにおいて前記2次元DPSSはそれぞれ少なくとも2つの1次元離散扁長回転楕円体列(以下、1次元DPSS)のテンソル積によって得られることを特徴とする。
【0036】
このため、本発明は有利に、少なくとも2つの1次元DPSSに対する賢明な演算を実行することによって複雑さを制限しながら2次元DPSSを使用することを可能にする。このことは特にチャネルが時間と周波数について分離できると考えられる場合に可能である。
【0037】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は推定値最大化(EM(estimate-maximisation))アルゴリズムが使用されることを特徴とする。
【0038】
このため、得られたチャネル推定のクォリティが不十分な場合に、推定値最大化アルゴリズムはそのクォリティを改善することができる。
【0039】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記書き表すステップにおいて最小二乗法を使用して前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を推定するための少なくとも1つのステップを含むことを特徴とする。
【0040】
本発明は、マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数を推定する上述した方法に基づいて信号伝送チャネルの伝達関数を推定するためのステップを使用することを特徴とするデジタル信号受信方法も使用する。
【0041】
本発明は、それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルによって形成されるマルチキャリア信号の受信機にも関係する。前記データ要素は、第1に、前記信号を受信する少なくとも1つの受信機にその放出時の値が既知となっているパイロットと称される基準要素と、第2に、伝送される少なくとも1つのソース信号を表す情報データ要素とを含むものである。
【0042】
本発明に係るこの受信機は、
1セットの2次元DPSSを記憶する手段と、
前記1セットの2次元離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの2次元離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で信号伝送チャネルの伝達関数を書き表す手段と、
前記伝達関数を時間−周波数網の全てにポイントにおいて推定するために、前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について補間する手段と、を具備することを特徴とする。
【0043】
また本発明は、マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数を推定する上述の方法を、
地上デジタル放送、
デジタル無線通信、
海底データ伝送、
の領域の少なくともいずれかの用途にも関係している。
【0044】
上述の受信方法、受信機及び推定方法の用途の利点はチャネル伝達関数を推定するため上述の方法の利点と同じであるので、より詳しい説明はしない。
【発明を実施するための最良の形態】
【0045】
本発明の一般原理は、スキャッタード・パイロット推定(scattered pilots estimate)を考慮した、より正確にはシーケンスの数が議論されるチャネルの特性に適合しており好ましくは伝搬が最悪である場合に応じて不変に固定されはしないという2次元DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequences)についての制約を使用することを考慮した2次元補間技術に基づく。
【0046】
本発明は、衛星通信システムまたは移動体通信システムといったものにおけるようにチャネルのドップラースプレッド及びシンボル間干渉(ISI(Inter-Symbol Interference))(ドップラー遅延チャネル)が生じる場合に特に使用することができる2次元DPSSを使用することから成り、従ってマルチキャリアシステムの場合において最適なチャネル推定を可能にする。
【0047】
遅延スプレッド及びドップラー効果が伴うチャネルについては、局所静的なチャネル伝達関数は2次元(時間と周波数)の狭帯域ホワイトノイズによってモデル化される。2次元ドップラーパワースペクトル(Doppler Power Spectrum)はフラットである(伝搬チャネルについての事前情報は存在しない)と仮定され、そうすれば全ての可能なドップラースプレッド及び時間遅延の場合が包含される。
【0048】
推定ウインドウ(estimating window)のサイズは制限され、使用される2次元DPSSの数はこの推定ウインドウのサイズに応じて適合したものとされる。
【0049】
これらの条件の下で、2次元DPSSを使用することにより実装の複雑さが合理的である範囲でパイロット数を最適化しながらハイクォリティのチャネル推定を獲得する手段が提供される。この推定技術は2次元DPSSに基づくパイロットシンボルによって得られる離散チャネル分解の係数の推定を補間することから成る。
【0050】
より正確には、本発明の目的対象である2次元の場合には、チャネルの可変伝達関数は狭帯域ノイズによってモデル化される。受信機は通常はその局部発振器と2次元チャネルの遅延ドップラースペクトルの特性についての不完全な知識しか持っていないので、このスペクトルはサポート(台)が有界でしかもその幅が周波数軸上でドップラースプレッドBDかつ時間軸上で最大遅延Tmaxに等しく、フラットであると仮定される。それ故に、それはリアル(実)サポートを包含する最小のものとして定義される平行六面体(parallelepiped)によってモデル化される。それ故に、このモデルは全てのあらゆる可能な遅延及びドップラーの場合を含む。
【0051】
既に定義されたドップラーパワースペクトルについてのT(f,t)の自己相関関数(autocorrelation)は時間と周波数について次の様に分離することが可能である。
【数1】
ここでTmaxは最大スプレッド、2fDはドップラースプレッド、fは周波数、Δfは周波数偏差、tは時間、Δtは時間偏差、sincはシンク関数(cardinal sine function)である。
【0052】
次にN1×N2次元のブロックを議論する。N1(時間シンボルの数で例えば25に等しい)は時間次元に対応し、N2(副搬送波の数で例えば35に等しい)は周波数次元に対応する。これらのパラメータN1とN2は、与えられた複雑さとその複雑さ及び推定についての必要とされる精度との間の妥協とに応じて事前に決められる。DPSSは積空間CN1×CN2上で定義される2次元関数である。ここでCN1はN1次元の複素時間空間に対応し、CN2はN2次元の複素周波数空間に対応する。
【0053】
チャネルの時間及び周波数についての分離可能性から、これらの2次元DPSSは1次元DPSSのテンソル積として定義される。
【0054】
こうした定義により、2D(即ち2次元)DPSSは相関関係をなくしたチャネル分解係数(decorrelated channel decomposition coefficients)を得るために使用することができる。
【0055】
【数2】
を次式で定義されるチャネルの共分散ベクトル(covariance vector)とする。
【数3】
・iとkは1からN1までの値を採り、jとlは1からN2までの値を採る。
・ckl *は複素数cklの複素共役である。
・関数E[x]は変数xの期待値または平均値を表す。
・この場合において推定すべき複素ベクトル
【数4】
は放出されたデータストリームにおける2次元的離散チャネルの実現値を表し、N1N2個の複素係数cijから構成される。
【0056】
チャネルは分離が可能であり、これは、ベクトル
【数5】
を時間次元と周波数次元のそれぞれに対応する共分散行列のテンソル積で表現することと同値である。
【数6】
・R= (1)={sinc(π(j−l)v0.Tmax)}jl、
・R= (2)={sinc(2π(i−k)τ0.fD)}ik
と定義される。
【0057】
故に、2D・DDPSに基づく離散チャネルの分解係数は相関関係がなくなる。
【0058】
このように生成される2D・DPSSは実際には2次元チャネルの4階の共分散ベクトルの固有値であることが証明可能である。
【0059】
N1N2次元の複素空間CN1N2の直交基底を見出すことは可能である。その直交基底の規格化されたベクトル{p= (i,j)}、i=1..N1,j=1..N2(記法x=a..bはxの値がaからbまで採ることを意味する)は共分散ベクトルの固有ベクトルである。
【0060】
故に、2次元DPSSの族は次のような族である。
【数7】
ここで、直交する2次元DSPPは以下のような行列である。
【数8】
そして関連する固有値はλ(1,i)とλ(2,j)である。
{(p# (1,i),λ(1,i))}N1 i=1と{(p# (2,j),λ(1,j))}N2 j=1は時間及び周波数のそれぞれの上での1次元DPSSとそれらに関連する固有値から成る2つの族である。
【0061】
列{p# (1,i)}N1 i=1はサイズがN1で制限された規格化された帯域[−Wt;Wt]における時間列である。一方、列{p# (2,j)}N2 j=1はサイズがN2で制限された規格化された帯域[0;2Wf]における周波数列である。ここでWt=fD×τ0、Wf=Tmax×ν0/2である。
【0062】
時間次元に対応するベクトルはN1個のDPSSの制限に等しく、N1次元の実離散時間列で、伝送されたブロックの時間サポートへの制限に対応する離散区間inN1-1 n=0上に最も集中した規格化された制限された帯域[−Wt;Wt]を有する。定義により最も集中したDPSSは議論される区間で最も大きなエネルギーを持つものである。
【0063】
同様に、周波数次元に対応するベクトルはN2個のDPSSの制限に等しく、N2次元の実離散周波数列で、伝送されたブロックの周波数サポートへの制限に対応する離散区間inN2-1 n=0上に最も集中した規格化された制限された帯域[0;2Wf]を有する。
【0064】
2次元離散チャネルの分解係数は次式で与えられる。
【数9】
【0065】
説明を簡明にする目的のために、以下残りの説明において次のような単一の添字を使用することにする。
【数10】
【0066】
従って、適切な1次元関数を選択することにより有効な2次元補間関数を構築する手段が与えられる。
【0067】
最も集中したDPSSだけがチャネルを記述するのに必要である。最も集中したN’個のDPSSだけがチャネルを補間するために保持(キープ)される。
【0068】
好ましい実施態様によれば、このN’個の最も集中した2D・DPSSは、時間次元におけるN1個の固有値λ(1,j)と周波数次元におけるN2個の固有値λ(2,i)を計算して、次に積λij=λ(1,j)・λ(2,j)の中からN’個の最も高い値を選ぶことによって得られる。
【0069】
この好ましい実施態様よりも複雑ではないがあまり良くない推定(選ばれた所定数の2D・DPSSに対する)を与える変形態様によれば、この選択手続は最初にλ(1,j)に関してN’1個の最も高い値を選び、次にλ(2,j)に関してN’2個の最も高い値を選んで最も集中した2D・DPSSを与えるN’(この場合N’1N’2に等しい)個の値を得ることによって単純化される。
【0070】
故に、チャネル推定は次式に対応する。
【数11】
n=cは推定ノイズである。
【0071】
信号対ノイズ比のアナロジーから、次の推定のクォリティ判定基準は以下のように定義される。
【数12】
‖.‖は行列ノルムを表す。
【0072】
従って、次式が得られる。
Q(N’)=Σ全てのDPSSの固有値/Σ却下されたDPSSの固有値
【0073】
推定アルゴリズムの第1ステップにおいて、係数は保持されるDPSS上に基準シンボルを射影することによって得られる。全てのDPSSがチャネルの推定に保持されるというわけではないために、これらの射影はチャネル分解についての受容可能な近似を与えるものとなる。
【0074】
或る1つの好ましい実施態様において、我々は議論をEM(Estimate-Maximisation)アルゴリズムを使用することなく保持されたDPSS上に基準シンボルを射影することに限定する。
【0075】
とは言っても、変形態様として、任意の同期化の理由から伝送データの符号化された構造の全てまたは一部を考慮してチャネル推定を最適化するためにEMアルゴリズムは仏国特許発明第96 05200号明細書(同じ出願人より寄託された「チャネル推定のための複数基準ブロックを持つデジタル信号とそれに対応する受信機(Signal Numerique a blocs de reference multiples pour 1'estimation de canal, procedes d'estimation de canal et recepteurs correspondants)」)にあるのと類似の仕方で使用される。このようにして、基準副搬送波だけでなく有用な搬送波も最大事後確率(MAP(Maximum A Posteriori probability))判定基準を使って推定量クォリティを改善するために使用される。
【0076】
図1にDPSS15乃至18をグラフ11乃至14で示す。例えば、この場合に我々は「250km/hの車両B」型モデルを議論するが、fDは930Hzに近く、Tmaxは20μs、τ0は133.33μsに等しく、そしてν0は3.75kHzに等しい。時間は1区間[−Wt;Wt]に制限されるがWtは0.0622に等しく、周波数は1区間[0;+Wf]に制限されるがWfは0.0375に等しいことが導き出される。議論される1つの例として、この場合は最高エネルギーを持つ4つの2次元DPSSを示すことにした(1つのDPSSのエネルギーは2つの対応する1次元DSPPの固有値の積すなわちλ(1,i)λ(2,j)に等く、時間と周波数(どちらも水平軸)の関数としての振幅(垂直軸)に依存する)。(実際には、例えば、最高エネルギーを有する25個の2次元DPSSがチャネルを推定するのに保持された。)
【0077】
次にどのように1次元DPSS族が得られるかを詳細に説明する。
【0078】
時間次元の場合について議論しよう(周波数次元については同様の議論である)。
【0079】
この場合に推定される時間次元に対応する複素ベクトルc#は伝送されたデータストリームにおける離散チャネルの実現値を表すが、この場合にはN(N1に等しい)個の複素係数cnから構成される。
【0080】
N次元複素空間CNの直交規格化基底を見つけることは可能である。この直交基底を構成する規格化ベクトル{P(i)}(i=1..N)はc#の共分散行列(covariance matrices)の固有値{λi}(i=1..N)に付随する固有ベクトルである。
【0081】
この場合におけるチャネルのドップラースペクトルはフラットであると仮定されるが、サポートは有界でその幅はドップラースプレッドBD=2fDに等しい。fDは最大ドップラー周波数を表す。
【0082】
この場合、これらのベクトルはN個のDPSSの制限に等しく、N次元実離散時間列で、規格化された制限された帯域[−W’;W’]を有しており、W’=Wt=離散区間{n}N-1 n=0上に最も集中したfD×τ0であり、伝送されたブロックの時間サポートへの制限に対応する。定義により最も集中したDPSSは議論される区間内で最高エネルギーを持つDPSSである。こうして、我々は最高エネルギーを持つN個のDPSSを保持するだけで、他のものは却下される。
【0083】
換言すれば、次式のように表される。
【数13】
因子biは次の関係を満たす独立な複素ガウス型ランダム変数である。
・変数biの分散はλ2に等しい。
E[|bi|2]=λi・・・(関係式(1))
・biとbjとの間の共分散(covariance)はiとjが異なる場合にはゼロである、つまり、
i≠jの場合、E[bib* j]=0
ここで変数bj *は複素変数bjの複素共役である。
【0084】
基本ベクトル(保持されたDPSS)は次の関係式によって与えられる。
【数14】
演算子(.)Hはベクトルの(.)の転置+複素共役を表す。
【0085】
ベクトル{p(i)}(i=1..N)は以下の方程式系を満たす。
【数15】
この方程式系はサイズがNで規格化された帯域が[−W’;W’]の1次元DPSSの定義を満足する。
【0086】
例えば、図2に1次元DPSSの定義の一例を示す。この例では最大エネルギーを持つ25個のDPSSが選ばれた(N=25)。グラフ20は最高エネルギーを有する3つのDPSS21、22及び23を示しているが、それらの振幅(縦座標)は時間(横座標でそのスケールは規格化された単位、言い替えるとシンボル時間数で表される)の関数として与えられる。DPSSの集中度(concentration)またはエネルギーは固有値に依存し、DPSSに対応する固有値の絶対値が増大するにつれて対応するDPSSのエネルギーも増大する。エネルギーが減少する順に並べた3つのDPSS21、22及び23はそれぞれ3つの固有値0.99924、0.97646、0.77680(これらも減少する順に並べた)に対応する。
【0087】
DPSSの集中度はc#の共分散行列のn番目の固有値λnに等しいので、関係式(1)は最も集中したDPSSのみがチャネルを記述するのに必要であることを示していることに注意する。
【0088】
これらの固有値は降順に並べられていると仮定する。1961年1月にベルシステムテクニカルジャーナル(The Bell System Technical Journal)において公表されたD.スレピアン(D. SLEPIAN)とH.O.ポラク(H. 0. POLLAK)によって著された論文「扁長回転楕円体型波動関数、フーリエ解析と不確定性I(Prolate Spheroidal Wave Function, Fourier Analysis and Uncertainty-I)」には、これらの固有値は非常に急速に減衰して値2W’N後は直ちに消滅することが証明されている。図3に示された例から、NとW’=0.062に対して積2W’Nは3.1に等しいこと、そしてdB(言い替えると10Log(λ2/λ2 0)型スケール、ここでλは議論される値、λ0は最大固有値)で表された固有値はこの閾値3.1後は非常に急速に減衰することに注意されたい。
【0089】
DPSS族(DPSS family)は直交的である。しかし、アンダーサンプルされたDPSSが直交的であることを保証するものは何もない。故に、基準シンボルをこれらのDPSS上に射影することによってチャネル分解の近似が与えられる。
【0090】
次の3つのステップがチャネル推定の際に実行される。
・受信機は変調されたブロックのN’個の基準シンボルを使用してN’個のDPSSから成る小さくした族上でのチャネル分解に対応する係数diを計算する。加法性のノイズの存在に帰因して、次のような加重係数wiが得られた結果に適用される。
【数16】
ここでNcはチャネルの分散、N0は加法性ノイズの分散、そしてEsは伝送された基準シンボルのエネルギーである。分解係数の推定に対する結果は次のようになる。
b∧i=widi i=1..N’
・EM(Estimate - Maximisation)アルゴリズムが得られた推定を改善するために使用される。係数biの独立性によって最大化ステップの計算が単純化される。得られた推定を改善するために、既に言及された仏国特許発明第96 05200号明細書に詳細に説明されているEMアルゴリズムは最大事後確率(MAP)判定基準を使って推定量クォリティを改善するために基準副搬送波(基準サブキャリア)だけでなく有用な搬送波(キャリア)も使用する。
・次に受信機は保持されたDPSSを使って補間を行うことによってチャネル推定を決定する。
【0091】
1次元DPSSの使用に関するより詳細な情報については先ほど述べた仏国特許発明第96 05200号号明細書を参照されたい。
【0092】
次に図4を参照して本発明に係るチャネル推定の実施の一態様を説明する。
【0093】
図4は単純化した図で、特に、
・変調済みのデータストリームから形成される信号を送信するための本発明による送信局41と、
・伝送された信号のための伝送チャネル42と、
・伝送された信号のための、特に本発明によるチャネル推定を含む受信局43と、
を示している。
【0094】
特に、送信局41は任意のタイプのソース信号(音声、画像、データ等)に対応するバイナリデータまたは非バイナリデータを生成する任意の手続フローを備えた情報源411を含む。これらのデータはソース及びチャネル符号化412の対象となることがある。チャネル符号化は伝送チャネル42に適合した誤り訂正符号を使用する。
【0095】
これらのコードから生成された符号化データ(有用なシンボル)は次にデータストリームに編成されて変調される(413)。故に、それらは適切にいくつかのテータストリームに分配されかつインタリーブされて、必要な相違性を持たせ、伝送されたシンボルに影響を及ぼすフェーディング(fading)との相関をなくすようにする。基準要素も以下で指定される分配原理(distribution principles)に基づいて各データストリームに導入される。最後に、データはOFDM/QAM(Quadrature Amplitude Modulation)型変調(例えばガードインターバルを用いるOFDM)またはOFDM/OQAM(Offset Quadrature Amplitude Modulation)型変調(例えばIOTA変調)に従って変調される。基準シンボルは伝送されるブロック内に「マッピング(mapping)」後でしかもOFDM変調前に挿入される。これらのシンボルは時間周波数平面において均一に分布する。仏国特許発明第86 09622号及び第95 05455号明細書にこの変調システムの詳細が示されている。
【0096】
次に信号は周波数について変換され、増幅されてから送信機414によってチャネル42を通じて送信される。
【0097】
チャネル42は任意の無線伝送チャネルである。信号はチャネル42を通るが、このチャネルにおいて、例えばノイズが加わったり、マルチパスが生じたり、干渉が導入されたり、あるいはドップラー効果の影響を受ける場合がある。
【0098】
無線伝送分野における当業者であれば通常は特に符号化/復号並びに変調/復調を最適化するようにチャネルを設計する。
【0099】
この場合において、このチャネルの或る1つのモデルによれば、チャネルは、
・わかっていることが前提とされる信号対ノイズ比(SNR(Signal to Noise Ratio))によって特徴付けられるガウス型ホワイトノイズと、
・そのパワースペクトルが、規格化された半帯域(normalized half band)WtとWfの平行六面体によって規格化される、ドップラー効果と、
・遅延スプレッド(特に環境要素(例えば建物)による信号の反射に帰因するマルチパスと関係する)とによって影響されると仮定される。
【0100】
これらのモデルの一部は規格化される。例えば、チャネル42は固定局と250km/hに等しい速度で移動する車両との間のチャネルを象徴するETSIリポート「TR 101 112 V3.2.0 appendix B.1 ETSI」に記述される250km/hにおける「車両B」タイプを使用して設計することができると仮定される。
【0101】
受信局43における入力ステップは従来的なものである。受信局43は送信局41によって送られた信号を受信して、それをチャネル42を介して送信する。受信されたデータストリームに対応する信号は事前増幅431された後にチャネルの調整済のフィルタリング432を実現するために中間周波数に変換される。次にこの中間周波数信号は直交関係にある2つのチャネル上でベースバンドに変換されてからサンプリングされる(437)。
【0102】
受信機はデータストリームに対応するサンプルを使用して以下詳細に説明される推定438を決定する。
【0103】
この推定はサンプルの確実な復調439を可能とする。
【0104】
次に変調されたデータは復号されて、できるだけデインタリーブ(de-interleave)された上で受信者434に伝送される。
【0105】
チャネル推定は事前増幅431を制御する自動利得補正(AGC(automatic gain correction))435も可能にする。
【0106】
本場合においては、データストリームは短いと仮定される。同期化の必要は全くない。或る変形態様として長いデータストリームに対しては、サンプルを考慮する同期化により、伝送されたシンボル及び/またはデータストリームそれ自体について正しく同期化を行い受信された信号を正しくサンプルすることが可能になる。
【0107】
次に本発明によるチャネル推定438を図5のフロー図を参照しながら詳細に説明する。
【0108】
使用されるチャネルタイプに適合した2次元DPSSは以下の方法を使用して初期化ステップ51において決定される。
【0109】
システムパラメータ(換言すれば、シンボル時間τ0と副搬送波間の間隔ν0)は、チャネル42がOFDMメッシュ(τ0,ν0)(OFDMメッシュは時間−周波数網において時間についての寸法がτ0、周波数についての寸法がν0のエリアに対応する)のスケールで準一定(quasi-constant)と考えることができるように選ばれたと仮定する。すなわち、
【数17】
この式において、
・Bcはチャネル整合帯域(channel consistency band)を表し、
・Tcはチャネル整合時間(channel consistency time)を表す。
(記法A≪Bは「AはBより非常に小さい」ことを意味する。)
【0110】
このときチャネルは、議論される時間及び周波数についてチャネルの可変伝達関数T(f,t)の値に対応する振幅と位相によって特徴付けられる乗積チャネル(multiplication channel)として振る舞う。
【0111】
故に、伝送されたシンボルαm,nに対応するメッシュについて、我々は次式を得る。
・T(f,t)=T(mν0,nτ0)、
・τ(mν0,nτ0)=ρm,neiθm,n
ここでρは振幅、θは位相を表す。
以下の行列記法を使用する。
【数18】
これは伝送されたバイナリシンボル行列、
【数19】
これは復調器からの出力側で受信されたサンプルの行列、
【数20】
これは離散チャネル係数の行列、
【数21】
これは離散複素ガウス型加法性ホワイトノイズの行列。
【0112】
離散チャネルは以下の関係式によってモデル化される。
【数22】
この式で演算「・」は項ごとの積を表す。
【0113】
同様に、チャネルは局所的に乗積チャネルと考えられるので、次式が成り立つ。
rm,n=cm,nam,n+nm,n
【0114】
値cm,nを決定することが必要とされる。
【0115】
基準シンボルは伝送されるブロックにOFDM変調器に先だって挿入され、これらのシンボルは時間周波数平面において均一に分布することを思い起こそう。
【0116】
伝搬チャネルの特性、すなわち最大ドップラースプレッド(両側性)と最大遅延スプレッド(単一方向性)はわかっているものと仮定される(例えば、これらの値はチャネルモデルを使用して推定可能でありかつ/またはそれらは測定可能である)。
【0117】
チャネルのドップラーパワースペクトルは規格化された半帯域WtとWfの平行六面体によってモデル化されると仮定される(本発明の一般原理の記述に明記されているように)。
Wt=fD×τ0
及び
Wf=Tmax×ν0/2
【0118】
これらの規格化された帯域に対応する1次元DPSSは事前に計算される。
まず時間次元において、
R(N,Wt)を規格化された帯域が2Wtで複素ホワイトノイズのN次元の共分散行列(Nは取り扱われるブロックの時間次元に対応する)とすれば、
Rm,n=2Wtsin(2πWt(m−n))
【0119】
時間次元に対応する1D・DPSS(言い替えると1次元DPSS)は行列R(N,Wt)の規格化された固有値で昇順に並べられたものとして定義される。
次に周波数次元において、時間次元と類似の手続ではあるが、
R(N,Wf)を規格化された帯域が2Wfで複素ホワイトノイズのN次共分散行列(Nは議論されるブロックの周波数次元に対応する)とすれば、
Rm,n=2Wfsin(2πWf(m−n))
周波数次元に対応する1D・DPSSは行列R(N,Wf)の規格化された固有値で増大する順に並べられたものとして定義される。
【0120】
次に2D(言い替えると2次元)DPSSは時間次元に対応する1次元DPSSと周波数次元に対応する1D・DPSSとの項毎の乗積を使用して構築される。
・Pij=PiPj T
及び
・λij=λiλj
ここで、
・Pijは固有値λijの2次元DPSSを定義する。
・PiとPjは対応する固有値がそれぞれλiとλjの1次元DPSSに対応する(記法は読みを容易にするために簡略化した)。
【0121】
結果としてもたらされるDPSSの中から最高エネルギーを持つDPSSが選ばれる。
【0122】
第1の実施態様によれば、選ばれる2D・DPSSの数N’は事前に決められ、例えば25にほぼ等しくてよい。
【0123】
第2の実施態様によれば、選ばれる2D・DPSSの数N’は全ての固有値の総和の却下した固有値の総和に対する比として定義されるクォリティファクタが所定のクォリティファクタQ0(例えば30dBのオーダ)より大きくなるように定められる。まとめると、数N’は以下の判定基準に基づいて決定される。
Q=Σ全ての固有値/Σ却下した固有値>Q0
【0124】
こうして、伝搬チャネルの与えられた大きさと与えられた特性を持つ時間周波数ブロックに対して、チャネルの複素利得の補間に必要な2次元DPSSの数はパイロットシンボルの場所で得られるこの複素利得の推定から生成される。
【0125】
このため、初期化ステップ51において、選ばれた2次元DPSSのパラメータは受信局のチャネル推定モジュール438に保存される。
【0126】
2次元DPSSはチャネル推定モジュール438の設計時に保有されてよく、チャネル推定の際に静的に変化なく使用されてよいことに注意する。
【0127】
より複雑な変形態様(このときも、1D・DPSSのテンソル積によって得られる2D・DPSSを構築する方法のおかげで複雑さは合理的なままで有り続ける)として、2D・DPSSはチャネル推定モジュール438によって動的に決定される。
【0128】
この変形態様によれば、使用される2D・DPSSは伝搬チャネルの特性(特に、最初のシンボルの受信とこのシンボルに対応する最後のエコーの間の経過時間に基づいて測定される最大伝搬時間)に応じて選ばれる。
【0129】
次にステップ52において、受信局43は復調すべきデータブロックを待機して受信する。特に、このブロックはチャネル推定に使用されるパイロットを含む。
【0130】
続いて、組み合わせ書き表すステップ53においてパイロットは選ばれた2次元DPSS上に射影される。
【0131】
この射影を行うため、最初のステップとして、保持された2D・DPSSを含む空間におけるチャネル分解係数(di)i=1,...,Kを伝送された基準シンボル(ai)i=1,...,Kから始めて計算する。
【数23】
ここで、
・N’は選ばれたDPSSの数、
・Kはパイロットの数、
・Pは2D・DPSS(保持されたN’個のDPSS)、P#はその疑似逆行列(pseudo-inverse)で次式が成立する。
【数24】
【0132】
使用されるパイロットシンボルの数Kは保持されるDPSSの数N’以上でなければならない。Pi(1≦i≦N')は2D・DPSS、つまりK次元ベクトルであることを思い起こそう。故に、KはN’以上の大きさであるので、チャネル分解係数diの数は2D・DPSSの数に等しい。
【0133】
疑似逆行列は、各々の処理されたブロックサイズ(推定ウインドウのサイズは通常は、伝送可能な最小ブロックのサイズに対応して規定することができる)と各々の伝搬環境ごとに受信局の不揮発性メモリ(ROM)に記憶される。
【0134】
チャネルはノイズがあってSNR(信号対ノイズ比)はわかっているものと仮定されているので、結果は最小二乗法(LMS(least squares method))を使用した2D・DPSS空間におけるチャネル分解係数(ai)i=1,...,Kの推定値である。
【数25】
ここで、
・λiはi番目の2D・DPSSの固有値、
・N0はノイズの分散、
・Esは受信時のパイロットのエネルギー、である。
【0135】
このとき、チャネル推定C∧は次式によって与えられる。
【数26】
【0136】
次にステップ54(図5)において、チャネル推定モジュール438はパイロットについてなされた推定の補間によってチャネル伝達関数の推定を行う。パイロットシンボルは受信機には知られており2D・DPSS上に基づく離散チャネル分解を得るために使用される。時間−周波数網(time-frequency network)における任意のポイントでのチャネルの知識は時間基準の転置によって得ることができる。
【0137】
図6に「TR 101 112 V.3.2.0 appendix B.l ETSI」に準拠したETSIによって規定された250km/hにおける「車両B」型チャネル用の2次元信号を示す。
【0138】
正確なチャネル特性は次のようなものである。
・チャネルはルーラル・チャネル(rural channel)である。
・ドップラースペクトルは角状である(反射が等方的であると仮定された移動体チャネルを伝搬した後の純粋な正弦曲線に対応するパワースペクトルに対応するスペクトル)。
・遅延(マルチパスに帰因する)は以下の表にまとめられる。
【0139】
【表1】
【0140】
変調は以下のパラメータを持つOFDM/IOTAタイプである。
・IOTAシンボル時間は133.33μsに等しい。
・副搬送波間の間隔は3.75kHzに等しい。
チャネルはノイズがあまりないと仮定される。
【0141】
図7に、図6と同じチャネルだが2D・DPSSを使用する本発明に基いて推定されたものを示す。
【0142】
2D・DPSSの特性は以下のようなものである。
・保持された2D・DPSSの数は25に等しい。
・パイロットシンボルの時間ピッチは5に等しい(1つの時間基準シンボルに対して4個の有用なシンボルが得られるようになっている)。
・パイロットシンボルの周波数ピッチは8に等しい(1つの周波数基準シンボルに対して7個の有用なシンボルが得られるようになっている)。
【0143】
図6に示されたモデルに基づくチャネルと本発明による推定は非常によく似ていることが見て取れる。このため、2D・DPSSによる推定は非常に確実性があり効果的である。
【0144】
明らかに、本発明は上述した例示的な実施態様に限定されるものではない。
【0145】
特に、当業者であればマルチキャリア変調タイプ、特にOFDM変調タイプについてどんな変形も考えることができるであろう。それは例えばOFDM/QUAMタイプまたはOFDM/OQAMタイプであることが可能である。
【0146】
本発明は多種多様な領域における用途に使用することができるが、特に高いスペクトル効率が必要とされ、かつチャネルがかなり非静的なものであるときや、特にマルチキャリア変調技術を使用することが賢明であることがわかったときは有用であることに注意する。
【0147】
第1カテゴリの用途は特に画像、音声及び/またはデータのための地上波放送(例えばデジタルオーディオ放送(DAB(Digital Audio Broadcasting)))に関係する。
【0148】
第2カテゴリの用途はデジタル無線通信に関係する。特に、本発明は携帯電話機を含む高速デジタル無線通信システム(例えば第3世代移動体通信標準に準拠)やマルチキャリア変調技術を使用する高速LANにおける用途に使用することが可能である。
【0149】
第3カテゴリの用途はマルチキャリア変調技術が非常に適した海底伝送(submarine transmissions)である。
【0150】
以上の説明から、一般的に本発明は、マルチキャリア変調技術自体が使用される全ての領域(例えばCDMA(Code Division Multiple Access)及びOFDMを組み合わせたシステム(特にマルチキャリアCDMA(MC−CDMA)))における用途に使用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0151】
【図1】本発明に基づく2次元DPSS(2次元離散扁長回転楕円体列)を示した図である。
【図2】図1に示された2次元DPSSを作るために使用される1次元DPSS(1次元離散扁長回転楕円体列)を示した図である。
【図3】図2の1次元DPSSの固有値の急速な減衰の様子を示した図である。
【図4】図1に関連して示された2次元DPSSを使用する送信局及び受信局の略ブロック図である。
【図5】図4に示されたチャネル推定モジュールにおいて使用されるフロー図である。
【図6】それ自体既知の無線通信モデルを示した図である。
【図7】図5において使用され図6のモデルに適用されるチャネル推定の結果を示した図である。
【0001】
本発明は、デジタルデータ及び/またはサンプルしたアナログデータを特に携帯用端末からと/または携帯用端末へ伝送または放送する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
誤り訂正符号化及びインタレース(interlacing)に関連するマルチキャリア変調(multicarrier modulations)技術はOFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)変調とIOTA(Isotropic Orthogonal Transform Algorithm)変調を取り扱う仏国特許発明第86 09622号及び第95 05455号明細書に開示されているような無線移動体環境における高速伝送に特に有利であることが実証されている。
【0003】
受信データのコヒーレントな復調の場合に受信機によって受信された情報を正しく復調するためには、時間周波数平面の全てのポイントにおいてチャネルの良い推定を行うことができることが絶対不可欠である。
【0004】
特に、本発明はマルチキャリア伝送と称される複数搬送波伝送の場合におけるチャネル推定技術の最適化に関係する。
【0005】
通常、データが無線チャネルで高速に伝送されるときには、信号は、信号振幅の遅延スプレッド(delay spread)または変動を引き起こすドップラー効果(送信機または受信機または任意の反射体の移動に関係する)とマルチパス問題(例えば異なる物体による信号の反射に関係する)の影響を受けやすい。これらの効果は特に議論される時間及び周波数に依存する。このため、時間及び周波数が可変的なチャネルは複雑であり、かつそれは受信データを確実に復号することができるようにするために正しく推定されなければならない。
【0006】
従来技術によれば、マルチキャリア変調の場合には、無線移動体チャネルによって引き起こされる劣化がそれから最良に補正することができるチャネル推定方法は、
基準搬送波(reference carriers)を情報搬送波のフロー内に受信機に知られている場所にて挿入するステップと、
受信の際にはこれらの基準搬送波が採る値を利用して、時間周波数平面におけるこれらのポイントにおいてチャネル伝達関数を導出するステップと、
これらの結果から始めて、時間−周波数網における全てのポイントにおけるチャネル伝達関数を取得するステップとを具備する。
【0007】
これを行うための2つの特定の方法が存在する。
【0008】
その一つの方法はスキャッタード・パイロットによる推定である。伝送の際、パイロットシンボルは時間周波数平面内に規則正しく分布する。チャネルの不十分なサンプル版(undersampled version)はこれらのパイロットから開始して得られる。受信の際、時間と周波数について2次元的な補間が実行され、時間−周波数網における全てのポイントでチャネルの値が決定される。この方法は特にDVB−T(Digital Video broadcasting - Terrestrial)標準により使用される。
【0009】
もう一つの方法は基準マルチキャリアシンボル(プレアンブル(preamble)とも称される)による推定である。この方法では少なくとも1つの基準シンボルがチャネル上に放出されたフレームの開始部分に置かれる。これまたはこれらのシンボルを使って、チャネルは各搬送波(キャリア)で伝送されたフレームが受信される際に推定される。チャネルは与えられたフレーム上において準静的(quasi-static)である(チャネルがシンボル時間と比較してゆっくり変化するようにシステムパラメータが選択される)と考えることができ、基準シンボル上でのチャネル推定はフレームの全てのOFDMシンボルに対して有効である。(特にこの方法はETSI(European Telecommunication Standard Institute)HIPERLAN/2標準に適用される。)
【0010】
スキャッタード・パイロットによる推定の場合、チャネル推定法(channel estimator)の複雑さは通常、2次元フィルタの代わりに2つの1次元補間フィルタを使用することにより制限される。その際、実装上の複雑さは推定クォリティの受容可能な劣化に対してかなり低い。
【0011】
例えばDVB−Tについては、ウィナーフィルタ(Wiener Filter)が周波数補間に使用され、一方、時間補間はシンプルな線形補間である。線形補間は最適ではないが、しかしその複雑さは2次元FIRフィルタまたは縦列にした2つの1次元FIRフィルタの複雑さより低い。
【0012】
それ故に、補間は時間について、次に周波数について実行される。
【0013】
さらには、ウィナーフィルタを適応させること、言い替えると、受信側フィルタの係数をチャネルパラメータの関数として計算し直すことは難しい。その結果、フィルタを最悪のドップラー及び遅延スプレッドのケースにサイズを合わせることがどうしても必要になる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0014】
そこで本発明の目的は従来技術のこれらの欠点を克服することにある。
【0015】
より正確には、本発明の1つの目的はマルチキャリア変調が使用されるときにチャネル上に放出されたドップラースプレッドが強いデータフレームの復号化を最適化することにある。
【0016】
本発明のもう1つの目的はマルチキャリア伝送の枠組み内で伝送チャネルの伝達関数の推定を最適化することにある。
【0017】
本発明の更なる目的は、伝送されたデータフレームに挿入されたパイロットシンボルの場所におけるチャネル伝達関数の推定値から始めて時間−周波数網全体にわたるチャネル伝達関数のかなりシンプルな補間を可能にすることである。
【0018】
本発明のもう1つの目的は有用なフローとチャネル推定のクォリティとの間で良い折衷を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【0019】
それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルにより形成されるマルチキャリア信号の伝送チャネルのための伝達関数を推定するための本発明の方法により達成される。本発明に係るこの方法においては、前記データ要素は、第1に、前記信号を受信する少なくとも1つの受信機にその送信値(放出時の値)が既知となっているパイロットと称される基準要素と、第2に、伝送される少なくとも1つのソース信号を表すいわゆる情報データ要素とを含む。
【0020】
本発明に係るこのタイプの方法は、
1セットの2次元離散扁長回転楕円体列(以下、2次元DPSS(discrete prolate spheroidal sequences))を決定するステップと、
前記1セットの離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で前記伝達関数を書き表すステップと、
前記伝達関数を時間−周波数網の全てにポイントにおいて推定するために、前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について補間するステップとを具備することを特徴とする。
【0021】
時間周波数空間はマルチキャリア信号を表すために使用されるモデルタイプの制限された空間であることに注意する。
【0022】
こうして本発明によれば、マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数の推定を合理的な複雑さで実装することが可能となり、それはチャネルのドップラー効果及び/または遅延スプレッドが大きい場合においても情報データ要素を確実かつ効率的に復号するために使用することがきる。
【0023】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記書き表すステップが前記パイロットの前記2次元離散扁長回転楕円体列上への射影を使用する。
【0024】
このため、本発明によれば有利に2次元DPSSから構成される基底を使用することが可能となる。
【0025】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記決定ステップにおいて前記伝送チャネルの少なくとも1つの特性に基づいて前記DPSSの少なくともいくつかを選択するための少なくとも1つのステップを使用する。
【0026】
このため、本発明によれば好ましく、特にチャネルに良く適合した2次元DPSSの選択が可能になり、それにより確実性が大きく改善される。
【0027】
このやり方においては、推定はチャネルに適合しているのでドップラー及びチャネル遅延スプレッドが最悪のケースに合わせてフィルタをサイズ調整することはもはや必要ない。
【0028】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は伝送チャネルの前記特性に最大ドップラー周波数及び/または最大チャネル遅延スプレッドが含まれることを特徴とする。
【0029】
このため、本発明は有利に、特に移動端末からと/または移動端末への通信に関して存在するチャネルの重要な特性を考慮に入れることができる。
【0030】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記選択ステップが所定のエネルギー判定基準に基づいて前記2次元離散扁長回転楕円体列をソートするサブステップを使用することを特徴とする。
【0031】
このため、本発明は有利に有用かつ/または必要なDPSSを議論するだけでよい。このことによって伝達関数の推定の信頼度を良く維持しながら実装の複雑さが制限される。
【0032】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法において、前記選択ステップにおいて選ばれる2次元離散扁長回転楕円体列の数が伝達関数推定クォリティの少なくとも1つの判定基準を考慮に入れたものである。
【0033】
有利には、本発明は必要とされるクォリティに適した仕方で伝達関数を推定する手段を提供する。
【0034】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記選択ステップにおいて選ばれる2次元離散扁長回転楕円体列の数が前記信号のパイロット数以下であることを特徴とする。
【0035】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記決定ステップにおいて前記2次元DPSSはそれぞれ少なくとも2つの1次元離散扁長回転楕円体列(以下、1次元DPSS)のテンソル積によって得られることを特徴とする。
【0036】
このため、本発明は有利に、少なくとも2つの1次元DPSSに対する賢明な演算を実行することによって複雑さを制限しながら2次元DPSSを使用することを可能にする。このことは特にチャネルが時間と周波数について分離できると考えられる場合に可能である。
【0037】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は推定値最大化(EM(estimate-maximisation))アルゴリズムが使用されることを特徴とする。
【0038】
このため、得られたチャネル推定のクォリティが不十分な場合に、推定値最大化アルゴリズムはそのクォリティを改善することができる。
【0039】
1つの特別な特徴として、本発明に係る方法は、前記書き表すステップにおいて最小二乗法を使用して前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を推定するための少なくとも1つのステップを含むことを特徴とする。
【0040】
本発明は、マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数を推定する上述した方法に基づいて信号伝送チャネルの伝達関数を推定するためのステップを使用することを特徴とするデジタル信号受信方法も使用する。
【0041】
本発明は、それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルによって形成されるマルチキャリア信号の受信機にも関係する。前記データ要素は、第1に、前記信号を受信する少なくとも1つの受信機にその放出時の値が既知となっているパイロットと称される基準要素と、第2に、伝送される少なくとも1つのソース信号を表す情報データ要素とを含むものである。
【0042】
本発明に係るこの受信機は、
1セットの2次元DPSSを記憶する手段と、
前記1セットの2次元離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの2次元離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で信号伝送チャネルの伝達関数を書き表す手段と、
前記伝達関数を時間−周波数網の全てにポイントにおいて推定するために、前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について補間する手段と、を具備することを特徴とする。
【0043】
また本発明は、マルチキャリア信号伝送チャネルの伝達関数を推定する上述の方法を、
地上デジタル放送、
デジタル無線通信、
海底データ伝送、
の領域の少なくともいずれかの用途にも関係している。
【0044】
上述の受信方法、受信機及び推定方法の用途の利点はチャネル伝達関数を推定するため上述の方法の利点と同じであるので、より詳しい説明はしない。
【発明を実施するための最良の形態】
【0045】
本発明の一般原理は、スキャッタード・パイロット推定(scattered pilots estimate)を考慮した、より正確にはシーケンスの数が議論されるチャネルの特性に適合しており好ましくは伝搬が最悪である場合に応じて不変に固定されはしないという2次元DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequences)についての制約を使用することを考慮した2次元補間技術に基づく。
【0046】
本発明は、衛星通信システムまたは移動体通信システムといったものにおけるようにチャネルのドップラースプレッド及びシンボル間干渉(ISI(Inter-Symbol Interference))(ドップラー遅延チャネル)が生じる場合に特に使用することができる2次元DPSSを使用することから成り、従ってマルチキャリアシステムの場合において最適なチャネル推定を可能にする。
【0047】
遅延スプレッド及びドップラー効果が伴うチャネルについては、局所静的なチャネル伝達関数は2次元(時間と周波数)の狭帯域ホワイトノイズによってモデル化される。2次元ドップラーパワースペクトル(Doppler Power Spectrum)はフラットである(伝搬チャネルについての事前情報は存在しない)と仮定され、そうすれば全ての可能なドップラースプレッド及び時間遅延の場合が包含される。
【0048】
推定ウインドウ(estimating window)のサイズは制限され、使用される2次元DPSSの数はこの推定ウインドウのサイズに応じて適合したものとされる。
【0049】
これらの条件の下で、2次元DPSSを使用することにより実装の複雑さが合理的である範囲でパイロット数を最適化しながらハイクォリティのチャネル推定を獲得する手段が提供される。この推定技術は2次元DPSSに基づくパイロットシンボルによって得られる離散チャネル分解の係数の推定を補間することから成る。
【0050】
より正確には、本発明の目的対象である2次元の場合には、チャネルの可変伝達関数は狭帯域ノイズによってモデル化される。受信機は通常はその局部発振器と2次元チャネルの遅延ドップラースペクトルの特性についての不完全な知識しか持っていないので、このスペクトルはサポート(台)が有界でしかもその幅が周波数軸上でドップラースプレッドBDかつ時間軸上で最大遅延Tmaxに等しく、フラットであると仮定される。それ故に、それはリアル(実)サポートを包含する最小のものとして定義される平行六面体(parallelepiped)によってモデル化される。それ故に、このモデルは全てのあらゆる可能な遅延及びドップラーの場合を含む。
【0051】
既に定義されたドップラーパワースペクトルについてのT(f,t)の自己相関関数(autocorrelation)は時間と周波数について次の様に分離することが可能である。
【数1】
ここでTmaxは最大スプレッド、2fDはドップラースプレッド、fは周波数、Δfは周波数偏差、tは時間、Δtは時間偏差、sincはシンク関数(cardinal sine function)である。
【0052】
次にN1×N2次元のブロックを議論する。N1(時間シンボルの数で例えば25に等しい)は時間次元に対応し、N2(副搬送波の数で例えば35に等しい)は周波数次元に対応する。これらのパラメータN1とN2は、与えられた複雑さとその複雑さ及び推定についての必要とされる精度との間の妥協とに応じて事前に決められる。DPSSは積空間CN1×CN2上で定義される2次元関数である。ここでCN1はN1次元の複素時間空間に対応し、CN2はN2次元の複素周波数空間に対応する。
【0053】
チャネルの時間及び周波数についての分離可能性から、これらの2次元DPSSは1次元DPSSのテンソル積として定義される。
【0054】
こうした定義により、2D(即ち2次元)DPSSは相関関係をなくしたチャネル分解係数(decorrelated channel decomposition coefficients)を得るために使用することができる。
【0055】
【数2】
を次式で定義されるチャネルの共分散ベクトル(covariance vector)とする。
【数3】
・iとkは1からN1までの値を採り、jとlは1からN2までの値を採る。
・ckl *は複素数cklの複素共役である。
・関数E[x]は変数xの期待値または平均値を表す。
・この場合において推定すべき複素ベクトル
【数4】
は放出されたデータストリームにおける2次元的離散チャネルの実現値を表し、N1N2個の複素係数cijから構成される。
【0056】
チャネルは分離が可能であり、これは、ベクトル
【数5】
を時間次元と周波数次元のそれぞれに対応する共分散行列のテンソル積で表現することと同値である。
【数6】
・R= (1)={sinc(π(j−l)v0.Tmax)}jl、
・R= (2)={sinc(2π(i−k)τ0.fD)}ik
と定義される。
【0057】
故に、2D・DDPSに基づく離散チャネルの分解係数は相関関係がなくなる。
【0058】
このように生成される2D・DPSSは実際には2次元チャネルの4階の共分散ベクトルの固有値であることが証明可能である。
【0059】
N1N2次元の複素空間CN1N2の直交基底を見出すことは可能である。その直交基底の規格化されたベクトル{p= (i,j)}、i=1..N1,j=1..N2(記法x=a..bはxの値がaからbまで採ることを意味する)は共分散ベクトルの固有ベクトルである。
【0060】
故に、2次元DPSSの族は次のような族である。
【数7】
ここで、直交する2次元DSPPは以下のような行列である。
【数8】
そして関連する固有値はλ(1,i)とλ(2,j)である。
{(p# (1,i),λ(1,i))}N1 i=1と{(p# (2,j),λ(1,j))}N2 j=1は時間及び周波数のそれぞれの上での1次元DPSSとそれらに関連する固有値から成る2つの族である。
【0061】
列{p# (1,i)}N1 i=1はサイズがN1で制限された規格化された帯域[−Wt;Wt]における時間列である。一方、列{p# (2,j)}N2 j=1はサイズがN2で制限された規格化された帯域[0;2Wf]における周波数列である。ここでWt=fD×τ0、Wf=Tmax×ν0/2である。
【0062】
時間次元に対応するベクトルはN1個のDPSSの制限に等しく、N1次元の実離散時間列で、伝送されたブロックの時間サポートへの制限に対応する離散区間inN1-1 n=0上に最も集中した規格化された制限された帯域[−Wt;Wt]を有する。定義により最も集中したDPSSは議論される区間で最も大きなエネルギーを持つものである。
【0063】
同様に、周波数次元に対応するベクトルはN2個のDPSSの制限に等しく、N2次元の実離散周波数列で、伝送されたブロックの周波数サポートへの制限に対応する離散区間inN2-1 n=0上に最も集中した規格化された制限された帯域[0;2Wf]を有する。
【0064】
2次元離散チャネルの分解係数は次式で与えられる。
【数9】
【0065】
説明を簡明にする目的のために、以下残りの説明において次のような単一の添字を使用することにする。
【数10】
【0066】
従って、適切な1次元関数を選択することにより有効な2次元補間関数を構築する手段が与えられる。
【0067】
最も集中したDPSSだけがチャネルを記述するのに必要である。最も集中したN’個のDPSSだけがチャネルを補間するために保持(キープ)される。
【0068】
好ましい実施態様によれば、このN’個の最も集中した2D・DPSSは、時間次元におけるN1個の固有値λ(1,j)と周波数次元におけるN2個の固有値λ(2,i)を計算して、次に積λij=λ(1,j)・λ(2,j)の中からN’個の最も高い値を選ぶことによって得られる。
【0069】
この好ましい実施態様よりも複雑ではないがあまり良くない推定(選ばれた所定数の2D・DPSSに対する)を与える変形態様によれば、この選択手続は最初にλ(1,j)に関してN’1個の最も高い値を選び、次にλ(2,j)に関してN’2個の最も高い値を選んで最も集中した2D・DPSSを与えるN’(この場合N’1N’2に等しい)個の値を得ることによって単純化される。
【0070】
故に、チャネル推定は次式に対応する。
【数11】
n=cは推定ノイズである。
【0071】
信号対ノイズ比のアナロジーから、次の推定のクォリティ判定基準は以下のように定義される。
【数12】
‖.‖は行列ノルムを表す。
【0072】
従って、次式が得られる。
Q(N’)=Σ全てのDPSSの固有値/Σ却下されたDPSSの固有値
【0073】
推定アルゴリズムの第1ステップにおいて、係数は保持されるDPSS上に基準シンボルを射影することによって得られる。全てのDPSSがチャネルの推定に保持されるというわけではないために、これらの射影はチャネル分解についての受容可能な近似を与えるものとなる。
【0074】
或る1つの好ましい実施態様において、我々は議論をEM(Estimate-Maximisation)アルゴリズムを使用することなく保持されたDPSS上に基準シンボルを射影することに限定する。
【0075】
とは言っても、変形態様として、任意の同期化の理由から伝送データの符号化された構造の全てまたは一部を考慮してチャネル推定を最適化するためにEMアルゴリズムは仏国特許発明第96 05200号明細書(同じ出願人より寄託された「チャネル推定のための複数基準ブロックを持つデジタル信号とそれに対応する受信機(Signal Numerique a blocs de reference multiples pour 1'estimation de canal, procedes d'estimation de canal et recepteurs correspondants)」)にあるのと類似の仕方で使用される。このようにして、基準副搬送波だけでなく有用な搬送波も最大事後確率(MAP(Maximum A Posteriori probability))判定基準を使って推定量クォリティを改善するために使用される。
【0076】
図1にDPSS15乃至18をグラフ11乃至14で示す。例えば、この場合に我々は「250km/hの車両B」型モデルを議論するが、fDは930Hzに近く、Tmaxは20μs、τ0は133.33μsに等しく、そしてν0は3.75kHzに等しい。時間は1区間[−Wt;Wt]に制限されるがWtは0.0622に等しく、周波数は1区間[0;+Wf]に制限されるがWfは0.0375に等しいことが導き出される。議論される1つの例として、この場合は最高エネルギーを持つ4つの2次元DPSSを示すことにした(1つのDPSSのエネルギーは2つの対応する1次元DSPPの固有値の積すなわちλ(1,i)λ(2,j)に等く、時間と周波数(どちらも水平軸)の関数としての振幅(垂直軸)に依存する)。(実際には、例えば、最高エネルギーを有する25個の2次元DPSSがチャネルを推定するのに保持された。)
【0077】
次にどのように1次元DPSS族が得られるかを詳細に説明する。
【0078】
時間次元の場合について議論しよう(周波数次元については同様の議論である)。
【0079】
この場合に推定される時間次元に対応する複素ベクトルc#は伝送されたデータストリームにおける離散チャネルの実現値を表すが、この場合にはN(N1に等しい)個の複素係数cnから構成される。
【0080】
N次元複素空間CNの直交規格化基底を見つけることは可能である。この直交基底を構成する規格化ベクトル{P(i)}(i=1..N)はc#の共分散行列(covariance matrices)の固有値{λi}(i=1..N)に付随する固有ベクトルである。
【0081】
この場合におけるチャネルのドップラースペクトルはフラットであると仮定されるが、サポートは有界でその幅はドップラースプレッドBD=2fDに等しい。fDは最大ドップラー周波数を表す。
【0082】
この場合、これらのベクトルはN個のDPSSの制限に等しく、N次元実離散時間列で、規格化された制限された帯域[−W’;W’]を有しており、W’=Wt=離散区間{n}N-1 n=0上に最も集中したfD×τ0であり、伝送されたブロックの時間サポートへの制限に対応する。定義により最も集中したDPSSは議論される区間内で最高エネルギーを持つDPSSである。こうして、我々は最高エネルギーを持つN個のDPSSを保持するだけで、他のものは却下される。
【0083】
換言すれば、次式のように表される。
【数13】
因子biは次の関係を満たす独立な複素ガウス型ランダム変数である。
・変数biの分散はλ2に等しい。
E[|bi|2]=λi・・・(関係式(1))
・biとbjとの間の共分散(covariance)はiとjが異なる場合にはゼロである、つまり、
i≠jの場合、E[bib* j]=0
ここで変数bj *は複素変数bjの複素共役である。
【0084】
基本ベクトル(保持されたDPSS)は次の関係式によって与えられる。
【数14】
演算子(.)Hはベクトルの(.)の転置+複素共役を表す。
【0085】
ベクトル{p(i)}(i=1..N)は以下の方程式系を満たす。
【数15】
この方程式系はサイズがNで規格化された帯域が[−W’;W’]の1次元DPSSの定義を満足する。
【0086】
例えば、図2に1次元DPSSの定義の一例を示す。この例では最大エネルギーを持つ25個のDPSSが選ばれた(N=25)。グラフ20は最高エネルギーを有する3つのDPSS21、22及び23を示しているが、それらの振幅(縦座標)は時間(横座標でそのスケールは規格化された単位、言い替えるとシンボル時間数で表される)の関数として与えられる。DPSSの集中度(concentration)またはエネルギーは固有値に依存し、DPSSに対応する固有値の絶対値が増大するにつれて対応するDPSSのエネルギーも増大する。エネルギーが減少する順に並べた3つのDPSS21、22及び23はそれぞれ3つの固有値0.99924、0.97646、0.77680(これらも減少する順に並べた)に対応する。
【0087】
DPSSの集中度はc#の共分散行列のn番目の固有値λnに等しいので、関係式(1)は最も集中したDPSSのみがチャネルを記述するのに必要であることを示していることに注意する。
【0088】
これらの固有値は降順に並べられていると仮定する。1961年1月にベルシステムテクニカルジャーナル(The Bell System Technical Journal)において公表されたD.スレピアン(D. SLEPIAN)とH.O.ポラク(H. 0. POLLAK)によって著された論文「扁長回転楕円体型波動関数、フーリエ解析と不確定性I(Prolate Spheroidal Wave Function, Fourier Analysis and Uncertainty-I)」には、これらの固有値は非常に急速に減衰して値2W’N後は直ちに消滅することが証明されている。図3に示された例から、NとW’=0.062に対して積2W’Nは3.1に等しいこと、そしてdB(言い替えると10Log(λ2/λ2 0)型スケール、ここでλは議論される値、λ0は最大固有値)で表された固有値はこの閾値3.1後は非常に急速に減衰することに注意されたい。
【0089】
DPSS族(DPSS family)は直交的である。しかし、アンダーサンプルされたDPSSが直交的であることを保証するものは何もない。故に、基準シンボルをこれらのDPSS上に射影することによってチャネル分解の近似が与えられる。
【0090】
次の3つのステップがチャネル推定の際に実行される。
・受信機は変調されたブロックのN’個の基準シンボルを使用してN’個のDPSSから成る小さくした族上でのチャネル分解に対応する係数diを計算する。加法性のノイズの存在に帰因して、次のような加重係数wiが得られた結果に適用される。
【数16】
ここでNcはチャネルの分散、N0は加法性ノイズの分散、そしてEsは伝送された基準シンボルのエネルギーである。分解係数の推定に対する結果は次のようになる。
b∧i=widi i=1..N’
・EM(Estimate - Maximisation)アルゴリズムが得られた推定を改善するために使用される。係数biの独立性によって最大化ステップの計算が単純化される。得られた推定を改善するために、既に言及された仏国特許発明第96 05200号明細書に詳細に説明されているEMアルゴリズムは最大事後確率(MAP)判定基準を使って推定量クォリティを改善するために基準副搬送波(基準サブキャリア)だけでなく有用な搬送波(キャリア)も使用する。
・次に受信機は保持されたDPSSを使って補間を行うことによってチャネル推定を決定する。
【0091】
1次元DPSSの使用に関するより詳細な情報については先ほど述べた仏国特許発明第96 05200号号明細書を参照されたい。
【0092】
次に図4を参照して本発明に係るチャネル推定の実施の一態様を説明する。
【0093】
図4は単純化した図で、特に、
・変調済みのデータストリームから形成される信号を送信するための本発明による送信局41と、
・伝送された信号のための伝送チャネル42と、
・伝送された信号のための、特に本発明によるチャネル推定を含む受信局43と、
を示している。
【0094】
特に、送信局41は任意のタイプのソース信号(音声、画像、データ等)に対応するバイナリデータまたは非バイナリデータを生成する任意の手続フローを備えた情報源411を含む。これらのデータはソース及びチャネル符号化412の対象となることがある。チャネル符号化は伝送チャネル42に適合した誤り訂正符号を使用する。
【0095】
これらのコードから生成された符号化データ(有用なシンボル)は次にデータストリームに編成されて変調される(413)。故に、それらは適切にいくつかのテータストリームに分配されかつインタリーブされて、必要な相違性を持たせ、伝送されたシンボルに影響を及ぼすフェーディング(fading)との相関をなくすようにする。基準要素も以下で指定される分配原理(distribution principles)に基づいて各データストリームに導入される。最後に、データはOFDM/QAM(Quadrature Amplitude Modulation)型変調(例えばガードインターバルを用いるOFDM)またはOFDM/OQAM(Offset Quadrature Amplitude Modulation)型変調(例えばIOTA変調)に従って変調される。基準シンボルは伝送されるブロック内に「マッピング(mapping)」後でしかもOFDM変調前に挿入される。これらのシンボルは時間周波数平面において均一に分布する。仏国特許発明第86 09622号及び第95 05455号明細書にこの変調システムの詳細が示されている。
【0096】
次に信号は周波数について変換され、増幅されてから送信機414によってチャネル42を通じて送信される。
【0097】
チャネル42は任意の無線伝送チャネルである。信号はチャネル42を通るが、このチャネルにおいて、例えばノイズが加わったり、マルチパスが生じたり、干渉が導入されたり、あるいはドップラー効果の影響を受ける場合がある。
【0098】
無線伝送分野における当業者であれば通常は特に符号化/復号並びに変調/復調を最適化するようにチャネルを設計する。
【0099】
この場合において、このチャネルの或る1つのモデルによれば、チャネルは、
・わかっていることが前提とされる信号対ノイズ比(SNR(Signal to Noise Ratio))によって特徴付けられるガウス型ホワイトノイズと、
・そのパワースペクトルが、規格化された半帯域(normalized half band)WtとWfの平行六面体によって規格化される、ドップラー効果と、
・遅延スプレッド(特に環境要素(例えば建物)による信号の反射に帰因するマルチパスと関係する)とによって影響されると仮定される。
【0100】
これらのモデルの一部は規格化される。例えば、チャネル42は固定局と250km/hに等しい速度で移動する車両との間のチャネルを象徴するETSIリポート「TR 101 112 V3.2.0 appendix B.1 ETSI」に記述される250km/hにおける「車両B」タイプを使用して設計することができると仮定される。
【0101】
受信局43における入力ステップは従来的なものである。受信局43は送信局41によって送られた信号を受信して、それをチャネル42を介して送信する。受信されたデータストリームに対応する信号は事前増幅431された後にチャネルの調整済のフィルタリング432を実現するために中間周波数に変換される。次にこの中間周波数信号は直交関係にある2つのチャネル上でベースバンドに変換されてからサンプリングされる(437)。
【0102】
受信機はデータストリームに対応するサンプルを使用して以下詳細に説明される推定438を決定する。
【0103】
この推定はサンプルの確実な復調439を可能とする。
【0104】
次に変調されたデータは復号されて、できるだけデインタリーブ(de-interleave)された上で受信者434に伝送される。
【0105】
チャネル推定は事前増幅431を制御する自動利得補正(AGC(automatic gain correction))435も可能にする。
【0106】
本場合においては、データストリームは短いと仮定される。同期化の必要は全くない。或る変形態様として長いデータストリームに対しては、サンプルを考慮する同期化により、伝送されたシンボル及び/またはデータストリームそれ自体について正しく同期化を行い受信された信号を正しくサンプルすることが可能になる。
【0107】
次に本発明によるチャネル推定438を図5のフロー図を参照しながら詳細に説明する。
【0108】
使用されるチャネルタイプに適合した2次元DPSSは以下の方法を使用して初期化ステップ51において決定される。
【0109】
システムパラメータ(換言すれば、シンボル時間τ0と副搬送波間の間隔ν0)は、チャネル42がOFDMメッシュ(τ0,ν0)(OFDMメッシュは時間−周波数網において時間についての寸法がτ0、周波数についての寸法がν0のエリアに対応する)のスケールで準一定(quasi-constant)と考えることができるように選ばれたと仮定する。すなわち、
【数17】
この式において、
・Bcはチャネル整合帯域(channel consistency band)を表し、
・Tcはチャネル整合時間(channel consistency time)を表す。
(記法A≪Bは「AはBより非常に小さい」ことを意味する。)
【0110】
このときチャネルは、議論される時間及び周波数についてチャネルの可変伝達関数T(f,t)の値に対応する振幅と位相によって特徴付けられる乗積チャネル(multiplication channel)として振る舞う。
【0111】
故に、伝送されたシンボルαm,nに対応するメッシュについて、我々は次式を得る。
・T(f,t)=T(mν0,nτ0)、
・τ(mν0,nτ0)=ρm,neiθm,n
ここでρは振幅、θは位相を表す。
以下の行列記法を使用する。
【数18】
これは伝送されたバイナリシンボル行列、
【数19】
これは復調器からの出力側で受信されたサンプルの行列、
【数20】
これは離散チャネル係数の行列、
【数21】
これは離散複素ガウス型加法性ホワイトノイズの行列。
【0112】
離散チャネルは以下の関係式によってモデル化される。
【数22】
この式で演算「・」は項ごとの積を表す。
【0113】
同様に、チャネルは局所的に乗積チャネルと考えられるので、次式が成り立つ。
rm,n=cm,nam,n+nm,n
【0114】
値cm,nを決定することが必要とされる。
【0115】
基準シンボルは伝送されるブロックにOFDM変調器に先だって挿入され、これらのシンボルは時間周波数平面において均一に分布することを思い起こそう。
【0116】
伝搬チャネルの特性、すなわち最大ドップラースプレッド(両側性)と最大遅延スプレッド(単一方向性)はわかっているものと仮定される(例えば、これらの値はチャネルモデルを使用して推定可能でありかつ/またはそれらは測定可能である)。
【0117】
チャネルのドップラーパワースペクトルは規格化された半帯域WtとWfの平行六面体によってモデル化されると仮定される(本発明の一般原理の記述に明記されているように)。
Wt=fD×τ0
及び
Wf=Tmax×ν0/2
【0118】
これらの規格化された帯域に対応する1次元DPSSは事前に計算される。
まず時間次元において、
R(N,Wt)を規格化された帯域が2Wtで複素ホワイトノイズのN次元の共分散行列(Nは取り扱われるブロックの時間次元に対応する)とすれば、
Rm,n=2Wtsin(2πWt(m−n))
【0119】
時間次元に対応する1D・DPSS(言い替えると1次元DPSS)は行列R(N,Wt)の規格化された固有値で昇順に並べられたものとして定義される。
次に周波数次元において、時間次元と類似の手続ではあるが、
R(N,Wf)を規格化された帯域が2Wfで複素ホワイトノイズのN次共分散行列(Nは議論されるブロックの周波数次元に対応する)とすれば、
Rm,n=2Wfsin(2πWf(m−n))
周波数次元に対応する1D・DPSSは行列R(N,Wf)の規格化された固有値で増大する順に並べられたものとして定義される。
【0120】
次に2D(言い替えると2次元)DPSSは時間次元に対応する1次元DPSSと周波数次元に対応する1D・DPSSとの項毎の乗積を使用して構築される。
・Pij=PiPj T
及び
・λij=λiλj
ここで、
・Pijは固有値λijの2次元DPSSを定義する。
・PiとPjは対応する固有値がそれぞれλiとλjの1次元DPSSに対応する(記法は読みを容易にするために簡略化した)。
【0121】
結果としてもたらされるDPSSの中から最高エネルギーを持つDPSSが選ばれる。
【0122】
第1の実施態様によれば、選ばれる2D・DPSSの数N’は事前に決められ、例えば25にほぼ等しくてよい。
【0123】
第2の実施態様によれば、選ばれる2D・DPSSの数N’は全ての固有値の総和の却下した固有値の総和に対する比として定義されるクォリティファクタが所定のクォリティファクタQ0(例えば30dBのオーダ)より大きくなるように定められる。まとめると、数N’は以下の判定基準に基づいて決定される。
Q=Σ全ての固有値/Σ却下した固有値>Q0
【0124】
こうして、伝搬チャネルの与えられた大きさと与えられた特性を持つ時間周波数ブロックに対して、チャネルの複素利得の補間に必要な2次元DPSSの数はパイロットシンボルの場所で得られるこの複素利得の推定から生成される。
【0125】
このため、初期化ステップ51において、選ばれた2次元DPSSのパラメータは受信局のチャネル推定モジュール438に保存される。
【0126】
2次元DPSSはチャネル推定モジュール438の設計時に保有されてよく、チャネル推定の際に静的に変化なく使用されてよいことに注意する。
【0127】
より複雑な変形態様(このときも、1D・DPSSのテンソル積によって得られる2D・DPSSを構築する方法のおかげで複雑さは合理的なままで有り続ける)として、2D・DPSSはチャネル推定モジュール438によって動的に決定される。
【0128】
この変形態様によれば、使用される2D・DPSSは伝搬チャネルの特性(特に、最初のシンボルの受信とこのシンボルに対応する最後のエコーの間の経過時間に基づいて測定される最大伝搬時間)に応じて選ばれる。
【0129】
次にステップ52において、受信局43は復調すべきデータブロックを待機して受信する。特に、このブロックはチャネル推定に使用されるパイロットを含む。
【0130】
続いて、組み合わせ書き表すステップ53においてパイロットは選ばれた2次元DPSS上に射影される。
【0131】
この射影を行うため、最初のステップとして、保持された2D・DPSSを含む空間におけるチャネル分解係数(di)i=1,...,Kを伝送された基準シンボル(ai)i=1,...,Kから始めて計算する。
【数23】
ここで、
・N’は選ばれたDPSSの数、
・Kはパイロットの数、
・Pは2D・DPSS(保持されたN’個のDPSS)、P#はその疑似逆行列(pseudo-inverse)で次式が成立する。
【数24】
【0132】
使用されるパイロットシンボルの数Kは保持されるDPSSの数N’以上でなければならない。Pi(1≦i≦N')は2D・DPSS、つまりK次元ベクトルであることを思い起こそう。故に、KはN’以上の大きさであるので、チャネル分解係数diの数は2D・DPSSの数に等しい。
【0133】
疑似逆行列は、各々の処理されたブロックサイズ(推定ウインドウのサイズは通常は、伝送可能な最小ブロックのサイズに対応して規定することができる)と各々の伝搬環境ごとに受信局の不揮発性メモリ(ROM)に記憶される。
【0134】
チャネルはノイズがあってSNR(信号対ノイズ比)はわかっているものと仮定されているので、結果は最小二乗法(LMS(least squares method))を使用した2D・DPSS空間におけるチャネル分解係数(ai)i=1,...,Kの推定値である。
【数25】
ここで、
・λiはi番目の2D・DPSSの固有値、
・N0はノイズの分散、
・Esは受信時のパイロットのエネルギー、である。
【0135】
このとき、チャネル推定C∧は次式によって与えられる。
【数26】
【0136】
次にステップ54(図5)において、チャネル推定モジュール438はパイロットについてなされた推定の補間によってチャネル伝達関数の推定を行う。パイロットシンボルは受信機には知られており2D・DPSS上に基づく離散チャネル分解を得るために使用される。時間−周波数網(time-frequency network)における任意のポイントでのチャネルの知識は時間基準の転置によって得ることができる。
【0137】
図6に「TR 101 112 V.3.2.0 appendix B.l ETSI」に準拠したETSIによって規定された250km/hにおける「車両B」型チャネル用の2次元信号を示す。
【0138】
正確なチャネル特性は次のようなものである。
・チャネルはルーラル・チャネル(rural channel)である。
・ドップラースペクトルは角状である(反射が等方的であると仮定された移動体チャネルを伝搬した後の純粋な正弦曲線に対応するパワースペクトルに対応するスペクトル)。
・遅延(マルチパスに帰因する)は以下の表にまとめられる。
【0139】
【表1】
【0140】
変調は以下のパラメータを持つOFDM/IOTAタイプである。
・IOTAシンボル時間は133.33μsに等しい。
・副搬送波間の間隔は3.75kHzに等しい。
チャネルはノイズがあまりないと仮定される。
【0141】
図7に、図6と同じチャネルだが2D・DPSSを使用する本発明に基いて推定されたものを示す。
【0142】
2D・DPSSの特性は以下のようなものである。
・保持された2D・DPSSの数は25に等しい。
・パイロットシンボルの時間ピッチは5に等しい(1つの時間基準シンボルに対して4個の有用なシンボルが得られるようになっている)。
・パイロットシンボルの周波数ピッチは8に等しい(1つの周波数基準シンボルに対して7個の有用なシンボルが得られるようになっている)。
【0143】
図6に示されたモデルに基づくチャネルと本発明による推定は非常によく似ていることが見て取れる。このため、2D・DPSSによる推定は非常に確実性があり効果的である。
【0144】
明らかに、本発明は上述した例示的な実施態様に限定されるものではない。
【0145】
特に、当業者であればマルチキャリア変調タイプ、特にOFDM変調タイプについてどんな変形も考えることができるであろう。それは例えばOFDM/QUAMタイプまたはOFDM/OQAMタイプであることが可能である。
【0146】
本発明は多種多様な領域における用途に使用することができるが、特に高いスペクトル効率が必要とされ、かつチャネルがかなり非静的なものであるときや、特にマルチキャリア変調技術を使用することが賢明であることがわかったときは有用であることに注意する。
【0147】
第1カテゴリの用途は特に画像、音声及び/またはデータのための地上波放送(例えばデジタルオーディオ放送(DAB(Digital Audio Broadcasting)))に関係する。
【0148】
第2カテゴリの用途はデジタル無線通信に関係する。特に、本発明は携帯電話機を含む高速デジタル無線通信システム(例えば第3世代移動体通信標準に準拠)やマルチキャリア変調技術を使用する高速LANにおける用途に使用することが可能である。
【0149】
第3カテゴリの用途はマルチキャリア変調技術が非常に適した海底伝送(submarine transmissions)である。
【0150】
以上の説明から、一般的に本発明は、マルチキャリア変調技術自体が使用される全ての領域(例えばCDMA(Code Division Multiple Access)及びOFDMを組み合わせたシステム(特にマルチキャリアCDMA(MC−CDMA)))における用途に使用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0151】
【図1】本発明に基づく2次元DPSS(2次元離散扁長回転楕円体列)を示した図である。
【図2】図1に示された2次元DPSSを作るために使用される1次元DPSS(1次元離散扁長回転楕円体列)を示した図である。
【図3】図2の1次元DPSSの固有値の急速な減衰の様子を示した図である。
【図4】図1に関連して示された2次元DPSSを使用する送信局及び受信局の略ブロック図である。
【図5】図4に示されたチャネル推定モジュールにおいて使用されるフロー図である。
【図6】それ自体既知の無線通信モデルを示した図である。
【図7】図5において使用され図6のモデルに適用されるチャネル推定の結果を示した図である。
Claims (13)
- それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルによって形成されるマルチキャリア信号の伝送チャネル(42)のための伝達関数を推定する方法であって、
前記データ要素は、第1に、前記信号を受信する少なくとも1つの受信機(43)にその送信値が既知となっているパイロットと称される基準要素と、第2に、伝送される少なくとも1つのソース信号を表すいわゆる情報データ要素とを含み、
1セットの2次元離散扁長回転楕円体列(DPSS(discrete prolate spheroidal sequences))を決定するステップと、
前記1セットの2次元離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの2次元離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で前記伝達関数を書き表すステップ(53)と、
時間と周波数との網の全てにポイントにおいて前記伝達関数を推定するために、前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について2次元的に補間するステップ(54)とを有することを特徴とする方法。 - 前記書き表すステップ(53)が、前記パイロットの前記2次元離散扁長回転楕円体列上への射影を使用するものである、請求項1に記載の方法。
- 前記決定ステップにおいて、前記方法は、前記伝送チャネル(42)の少なくとも1つの特性に基づいて前記2次元離散扁長回転楕円体列(DPSS)の少なくともいくつかを選択する少なくとも1つのステップを使用する、請求項1または2に記載の方法。
- 前記伝送チャネル(42)の前記特性には最大ドップラー周波数(fd)及び/または最大チャネル遅延スプレッド(Tmax)が含まれる請求項3に記載の方法。
- 前記選択ステップが、所定のエネルギー判定基準(Q0)に基づいて前記2次元離散扁長回転楕円体列をソートするサブステップを使用するものである、請求項3または4に記載の方法。
- 前記選択ステップにおいて選ばれる2次元離散扁長回転楕円体列の数が前記伝達関数の推定クォリティの少なくとも1つの判定基準を考慮したものである、請求項3乃至5のいずれかに記載の方法。
- 前記選択ステップにおいて選ばれる2次元離散扁長回転楕円体列の数(N’)は前記信号のパイロット数(K)以下である、請求項3乃至6のいずれかに記載の方法。
- 前記決定ステップにおいて、前記1セットの2次元離散扁長回転楕円体列(DPSS)に属する2次元離散扁長回転楕円体列(DPSS)はそれぞれ少なくとも2つの1次元離散扁長回転楕円体列(DPSS)のテンソル積によって得られる、請求項1乃至7のいずれかに記載の方法。
- 推定値最大化(EM(estimate-maximisation))アルゴリズムが使用される、請求項1乃至8のいずれかに記載の方法。
- 前記書き表すステップにおいて、当該方法は最小二乗法を使用して前記組み合わせの少なくともいくつかの係数を推定するための少なくとも1つのステップを含む、請求項1乃至9のいずれかに記載の方法。
- デジタル信号を受信するための方法であって、請求項1乃至10のいずれかに記載された方法を使用して前記信号の伝送チャネルの伝達関数を推定するためのステップを使用する、デジタル信号受信方法。
- それぞれのデータ要素が信号搬送周波数を変調する1セットのデータ要素から構成され、時間的に一連のシンボルによって形成されるマルチキャリア信号(42)の受信機(43)であって、
前記データ要素は、第1に、前記信号を受信する少なくとも1つの受信機にその送信値が既知となっているパイロットと称される基準要素と、第2に、伝送される少なくとも1つのソース信号を表す情報データ要素とを含み、
1セットの2次元離散扁長回転楕円体列(DPSS)を記憶する手段と、
前記1セットの2次元離散扁長回転楕円体列に属する少なくともいくつかの2次元離散扁長回転楕円体列の組み合わせの形で前記信号の伝送チャネルの伝達関数を書き表す手段と、
前記伝達関数を時間と周波数との網の全てにポイントにおいて推定するために、前記組み合わせにおける少なくともいくつかの係数を時間及び周波数について二次元的に補間する手段とを含むマルチキャリア信号受信機。 - 請求項1乃至11のいずれかに記載された推定方法の用途であって、
地上デジタル放送、
デジタル無線通信、
海底データ伝送
の領域の少なくともいずれかの用途。
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