JP2005504463A - 干渉信号符号電力およびノイズ分散を推定する方法および装置 - Google Patents

干渉信号符号電力およびノイズ分散を推定する方法および装置 Download PDF

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Abstract

方程式（１５）を使用して、少ない数の標本を用いた干渉信号符号電力ノイズ分散の推定をおこなう方法および装置。ここで、式（１０）、（１１）、（１２）、（１３）、および（１４）である。あるいはまた、反復的技法を使用することもでき、ノイズ分散は、推定チャネル出力の無視した係数から推定され、
【数１】
Figure 2005504463

に従って反復的にアップグレードされる。ただし
【数２】
Figure 2005504463

は、後処理およびノイズ分散推定
【数３】
Figure 2005504463

の後のチャネル推定であり、初期値
【数４】
Figure 2005504463

はすべてゼロである。

Description

【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般には無線時分割複信（ＴＤＤ）／周波数分割複信（ＦＤＤ）通信システムに関する。より詳細には、部分標本平均化（ｐａｒｔｉａｌ ｓａｍｐｌｅ ａｖｅｒａｇｉｎｇ）を使用して干渉信号符号電力（ＩＳＣＰ）およびノイズ分散に関する推定方法を実装するＴＤＤ通信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＵＭＴＳ地上電波アクセスＴＤＤシステムでは、ＩＳＣＰおよびノイズ分散の推定がますます重要となっている。受信機を設計する際には、チャネル推定の後処理のためのノイズ分散の推定と、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）で使用される最小平均２乗誤差−ブロック線形等化（ｂｌｏｃｋ ｌｉｎｅａｒ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）（ＭＭＳＥ−ＢＬＥ）アルゴリズムが必要となる。加えて、動的チャネル割当（ＤＣＡ）および時間スロット割当（ｔｉｍｅｓｌｏｔ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）は、干渉信号符号電力（ＩＳＣＰ）の正確な推定にも依存する。３ＧＰＰ ＴＳ２５．２２５で定義されるように、測定値「時間スロットＩＳＣＰ」は、セル間干渉の尺度でしかない。セル間干渉は白色ガウス雑音として扱うことができるので、ＩＳＣＰおよびノイズ分散の推定は組み合わせて１つの工程とすることができる。従来の推定方法は、保護期間（ｇｕａｒｄ ｐｅｒｉｏｄ）でチップシーケンスを使用する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、タイミングが早まり、遅延の拡大するため、保護期間において推定を実行するのに使用可能なチップの数は十分ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、チャネルインパルス応答の推定係数を使用するバックグラウンドノイズ電力推定器を提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本発明では、チャネル推定器の出力情報を用いたＩＳＣＰおよびノイズ分散の推定方法を使用する。この方法は、従来技術の推定方法の問題を克服し、動的チャネル割当（ＤＣＡ）およびマルチユーザ検出（ＭＵＤ）によって使用される推定においてずっと良好な精度を実現する。具体的には、部分標本平均化のアルゴリズムを使用して計算を実行する。
【０００６】
本発明の、ＩＳＣＰおよびノイズ分散の推定方法は、ＷＣＤＭＡ ＴＤＤシステムに基づくが、このアルゴリズムは、ＷＣＤＭＡ ＦＤＤシステムを含む推定チャネル応答の情報を使用するすべての種類の通信システムに適用することができる。図３ｂおよび３ｃに、本発明のアルゴリズム１および２を使用したノイズ分散推定と、保護期間（ＧＰ）により得られたノイズ分散とを比較して示す。
【０００７】
以下は、スタイナ（Ｓｔｅｉｎｅｒ）チャネル推定に関する信号モデルの説明である。１つの基本ミッドアンブル（ｍｉｄａｍｂｌｅ）コードで可能な別個の最大ミッドアンブル数をＫmaxとする。バーストタイプ１の場合、Ｋmax＝１６、８、または４であり、バーストタイプ２の場合、Ｋmax＝６または３である。受信したシーケンスに関する信号モデルは、
【０００８】
【数１】
Figure 2005504463
【０００９】
によって表され、最尤推定（ＭＬＥ）は、
【００１０】
【数２】
Figure 2005504463
【００１１】
によって与えられる。ただし、
【００１２】
【数３】
Figure 2005504463
【００１３】
アクティブミッドアンブルシフト（共通のミッドアンブルシフトを有するアップリンクおよびダウンリンク）が厳密にわかっている場合、行列Ｇのブロック列の数および干渉を低減することができる。しかし、最大ミッドアンブルシフト（Ｋmax）とアクティブミッドアンブルシフト（Ｋactive）との比較からわかるように、性能利得はない。実際、擬似逆行列の係数を時間スロットごとに計算しなければならないので、システムはより複雑なものになる。最大ミッドアンブル数を仮定すると、セル指定の後に１度だけ計算するだけでよくなる。さらに、信号成分のない出力シーケンスは、既知のミッドアンブルの場合であってもＩＳＣＰおよびノイズ分散の推定のために有用である。したがって、アクティブミッドアンブルがいくつであってもＫmax個のチャネル推定が可能となるチャネル推定器が望まれる。
【００１４】
以下では、本発明による、ＩＳＣＰおよびノイズ分散のための提案される推定方法を説明する。チャネルインパルス応答の長さをＷとすると、チャネル推定器の出力シーケンスのチップ長は常にＫmaxＷである。出力シーケンスの大部分は、ＩＳＣＰおよびノイズ成分だけを含むが、信号およびノイズ成分を含むものもある。アクティブミッドアンブルが既知であるとき、非アクティブミッドアンブルに関するチャネル推定から容易に推定を得ることができる。しかし、ミッドアンブルが不明な共通のミッドアンブルを有するアップリンクおよびダウンリンクの場合、この推定が問題となる。上記の説明は、アクティブミッドアンブルが不明な複数のミッドアンブルを有するダウンリンクチャネルを対象とする。
【００１５】
説明を容易にするために、ＩＳＣＰおよびノイズ分散を参照して、アルゴリズム１に関するノイズ分散、部分標本平均として、複合ノイズの振幅の確率密度関数は、以下によって表されるレイリー関数である。
【００１６】
【数４】
Figure 2005504463
【００１７】
上式で、
【００１８】
【数５】
Figure 2005504463
【００１９】
はその分散である。
【００２０】
最終的な目標は、最小の標本数から分散を推定することである。図３に示すように、推定の平均および２乗平均誤差の平方根は共に、標本数と共に増加する。明らかに、標本電力の平均は集合平均電力（ｅｎｓｅｍｂｌｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ）に収束しない。むしろ、Ｗ個の標本のうち最小のＮ個を使用したとき、標本分散は、以下によって表される２次モーメントに収束する。
【００２１】
【数６】
Figure 2005504463
【００２２】
上式では、
【００２３】
【数７】
Figure 2005504463
【００２４】
が満たされる。
【００２５】
これに簡単な展開を施すと、
【００２６】
【数８】
Figure 2005504463
【００２７】
となり、Ｗ個の標本のうち最小のＮ個の集合平均電力は、
【００２８】
【数９】
Figure 2005504463
【００２９】
に収束する。上式は以下の通りに変形される。
【００３０】
【数１０】
Figure 2005504463
【００３１】
したがって、スケーリング因子ｃは比Ｎ／Ｗの関数である。バーストタイプ１であってＷ＝５７の場合のＮに関する理論的スケーリング因子および数値的スケーリング因子を図１に示す。
【００３２】
このスケーリング因子を使用すると、Ｗ個のうちＮ個の最小標本からのノイズ分散推定は以下のようになる。
【００３３】
【数１１】
Figure 2005504463
【００３４】
上式で、
【００３５】
【数１２】
Figure 2005504463
【００３６】
は、振幅の昇順である。
【００３７】
上記では、ノイズ分散の推定方法のためのパラメータ、ならびにチャネル推定で使用するパラメータを説明した。いくつかのシステムパラメータを補助に用いて、システムレベルでの推定方法を説明する。システムパラメータは以下を含む。
【００３８】
・Ｗ：チャネル長さ。
・Ｋmax：ミッドアンブルシフトの最大数。
・Ｐ：基本ミッドアンブルコードの長さ。これはチャネル推定ブロックの入力長である。
・Ｌm：ミッドアンブルコードの長さ。
・Ｌchest：チャネル推定器の出力長。特にバーストタイプ１拡張ミッドアンブルの場合、これは必ずしもＷ・Ｋmaxに等しくない。
・ｈi：ｉ＝１，２，．．．，Ｌches：推定ジョイントチャネル係数。
・Ｋactive：アクティブなミッドアンブルシフト数。
・Ｎpl：チャネル当たりの最大経路数。
・Ｎp2：チャネル当たりの実際の経路数。
【００３９】
上記のパラメータの指定および関係を表１に要約する。
【００４０】
【表１】
Figure 2005504463
【００４１】
ユーザ装置（ＵＥ）１０におけるＩＳＣＰ／ノイズ分散推定ブロック１４の位置を図６に示す。アップリンクでは、ミッドアンブル検出ブロック１８およびブラインドコード検出ブロック２０は、ＢＳ受信機で既に既知であるので不要である。ダウンリンクノイズ推定では、アクティブなミッドアンブル数が既知ではなく、ミッドアンブル検出によって推定されるので、Ｋactiveに代わりにＫmaxが使用される。アクティブなミッドアンブル数の情報は、任意選択でミッドアンブル１８から経路１８ａを介してノイズ（ＩＳＣＰ）推定ブロック１４にフィードバックすることができるが、処理が遅延し、全検出性能における利得はほとんどない。
【００４２】
ここで、部分標本平均を使用する提案の推定アルゴリズムは以下のように要約される。
【００４３】
【数１３】
Figure 2005504463
【００４４】
上式では、
【００４５】
【数１４】
Figure 2005504463
【００４６】
ｎ（ｉ），ｉ＝１，２，．．．，：Ｌchestは、振幅の昇順におけるｉ番目に小さい係数の添字（すなわちｈn(i)，ｉ＝１，２，．．．Ｌchest）である。実装を単純化するため、表２に示すように各ケースについて定数値を固定することができる。表２は、時間スロット構成に関するスケーリング定数Ｔを示す。ただしＰは、使用可能な標本数であり、２重のアスタリスクでマークされた数は、実際には想定されない可能性がある。ここで定数Ｔを
【００４７】
【数１５】
Figure 2005504463
【００４８】
と定義すると、推定ノイズ分散は、以下の通りとなる。
【００４９】
【数１６】
Figure 2005504463
【００５０】
【表２】
Figure 2005504463
【００５１】
あるいはまた、ノイズ分散は、推定チャネル出力のうち無視した係数から推定され、以下に従って反復的にアップグレードされる。
【００５２】
【数１７】
Figure 2005504463
【００５３】
上式で、
【００５４】
【数１８】
Figure 2005504463
【００５５】
は、ノイズ分散推定
【００５６】
【数１９】
Figure 2005504463
【００５７】
を用いた後処理後のチャネル推定であり、
【００５８】
【数２０】
Figure 2005504463
【００５９】
の初期値はすべてゼロである。
【００６０】
反復数はシミュレーションでは６であるが、伝播チャネル条件に応じて低減することができる。
【００６１】
次に例示のシミュレーションを説明する。以下は、この例で使用する仮定およびパラメータのリストである。
【００６２】
・バーストタイプ１
・Ｗ＝５７
・拡散率（ＳＦ）＝１６を有する８データバースト
・８個の別個のミッドアンブル
・ＷＧ４ケース２およびＩＴＵペデストリアンＢチャネルケース
・アルゴリズム１について３０標本
・アルゴリズム２について６反復
【００６３】
様々な方式によるＭＭＳＥ−ＢＬＥ性能は、図４（ａ）および図５（ａ）に示すように非常に類似している。したがって、図４（ｃ）および図５（ｃ）に示すように、データ検出性能は、実際のノイズ分散によって正規化された推定誤差にそれほど敏感に影響されない。
【００６４】
得られる結論は、
・アルゴリズム１による分散推定は、図５（ｂ）および５（ｃ）から観察できるように、特にＳＮＲが高く、多重通路が多い場合に、わずかに高い値にバイアスされる。
【００６５】
・アルゴリズム２が最良の性能を有するが、後処理のために複数のしきい値テストを実効しなければならない。複雑さの増大は、反復数および比較の複雑さに依存する。
【００６６】
・ノイズ分散がＭＭＳＥ−ＢＬＥおよび後処理に関するものだけである場合、大部分の無線状況においてアルゴリズム１で十分である。しかし、全通信システム性能がノイズ分散推定誤差により敏感に影響を受ける場合であって、より正確なノイズ分散推定が必要となるときは、アルゴリズム２が最良の選択肢となる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】切捨てられたレイリー分布確立変数の理論集合平均電力と、各チャネル推定のＷ＝５７チップからのより少ない標本数に関する標本電力の数値平均であり、シミュレーション曲線と理論曲線を示す図である。
【図２】アルゴリズム１を使用する推定ノイズ分散の平均および平均２乗誤差を示し、実際のノイズ分散で正規化したプロットである。１００００個の独立なシミュレーションを平均する。
【図３ａ】実際のノイズ分散で正規化した推定ノイズ分散シーケンスである。３ｄＢ Ｅｂ／Ｎｏでのワーキンググループ４（ＷＧ４）ケース２（低速フェージング）。保護期間（ＧＰ）からの推定を示す図である。
【図３ｂ】実際のノイズ分散で正規化した推定ノイズ分散シーケンスである。３ｄＢ Ｅｂ／Ｎｏでのワーキンググループ４（ＷＧ４）ケース２（低速フェージング）。アルゴリズム１を使用する推定ノイズ分散を示す図である。
【図３ｃ】実際のノイズ分散で正規化した推定ノイズ分散シーケンスである。３ｄＢ Ｅｂ／Ｎｏでのワーキンググループ４（ＷＧ４）ケース２（低速フェージング）。アルゴリズム２を使用する推定ノイズ分散を示す図である。
【図４ａ】未加工ＢＥＲ曲線を示す図である。
【図４ｂ】推定ノイズ分散の正規化した平均を示す図である。
【図４ｃ】実際の分散で正規化した推定の平均２乗誤差を示す図である。ワーキンググループ４（ＷＧ４）チャネルケース２（低速）フェージングにおいて、３０標本でアルゴリズム１を使用し、６反復でアルゴリズム２を使用する。
【図５ａ】未加工ＢＥＲ曲線を示す図である。
【図５ｂ】推定ノイズ分散の正規化した平均を示す図である。
【図５ｃ】実際の分散で正規化した推定の平均２乗誤差を示す図である。国際電気通信連合（ＩＴＵ）ペデストリアンＢチャネルケースにおいて、３０標本でアルゴリズム１を使用し、６反復でアルゴリズム２を使用する。
【図６】本発明の方法および装置に従って得られるノイズ分散推定器を用いる方法を示すＵＥ受信機のチャネル推定および後処理のブロック図である。

Claims (26)

  1. 時分割複信（ＴＤＤ）型および周波数分割複信（ＦＤＤ）型のいずれか一方の無線通信システムで使用する方法であって、
    （ａ）受信したバーストのミッドアンブル部についてチャネルの推定を実行し、複数のチャネルインパルス応答を得るステップと、
    （ｂ）式
    Figure 2005504463
    に基づいてノイズ分散を推定するステップとを備え、上式で、
    Figure 2005504463
    、Ｎsample＝Ｌchest−Ｎpl・Ｋmaxであり、ｈは使用する標本の振幅を表し、Ｌchestはチャネル推定器の出力長であり、Ｎplはチャネル当たりの最大経路数であり、およびＫmaxは最大ミッドアンブルシフト数であることを特徴とする方法。
  2. 受信した前記バーストは、前記Ｇを４００に等しく設定したバーストタイプ１であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 受信した前記バーストは、前記Ｇを１６９に等しく設定したバーストタイプ２であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. 受信した前記バーストは、前記Ｇを４００に等しく設定したバーストタイプ３であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  5. ルックアップテーブルから前記スケーリング定数Ｔを得るステップをさらに備え、前記Ｔはミッドアンブルシフトの値の増加と共に増加することを特徴とする請求項１に記載の方法。
  6. 受信した前記バーストがバーストタイプ１であるとき、前記スケーリング定数Ｔは、許容できるミッドアンブルシフトに従って選択され、前記許容できるミッドアンブルシフトは、４、８、および１６であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
  7. 受信した前記バーストがバーストタイプ２であるとき、前記スケーリング定数Ｔは、許容できるミッドアンブルシフトに従って選択され、前記許容できるミッドアンブルシフトは３および６であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
  8. 前記ステップ（ａ）および（ｂ）により得られた値を使用して、ゼロでないいくつかのｈiのうち１つおよびゼロでないチップの添字を得るステップをさらに備え、前記チップはＫmaxＷに等しく、Ｗは前記チャネルインパルス応答の長さであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  9. 前記ステップ（ｂ）で求めた値に基づいて、アクティブミッドアンブルシフト数を求めるステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
  10. 前記ステップ（ｂ）で得られたアクティブミッドアンブルシフトと、受信したデータフィールドとを使用して、コード番号を生成するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  11. 前記受信したデータフィールド、コード番号、推定ノイズ分散、アクティブミッドアンブルシフト、および前記ステップ（ｂ）で得られた値を使用して、推定シンボルシーケンスを求めるステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
  12. 前記ステップ（ｂ）で得られたアクティブミッドアンブルシフト数を使用して、前記ノイズ分散推定を修正するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  13. 時分割複信（ＴＤＤ）型および周波数分割複信（ＦＤＤ）型のいずれか一方の無線通信システムで使用する装置であって、
    受信したバーストのミッドアンブル部についてチャネルの推定を実行し、複数のチャネルインパルス応答を得る手段と、
    式
    Figure 2005504463
    に基づいてノイズ分散を推定する手段とを備え、上式で、
    Figure 2005504463
    、Ｎsample＝Ｌchest−Ｎpl・Ｋmaxであり、ｈは使用する標本の振幅を表し、Ｌchestはチャネル推定器の出力長であり、Ｎplはチャネル当たりの最大経路数であり、Ｋmaxは最大ミッドアンブルシフト数であることを特徴とする装置。
  14. 受信した前記バーストがバーストタイプ１であるとき、前記Ｇを４００に等しく設定する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
  15. 受信した前記バーストがバーストタイプ２であるとき、前記Ｇを１６９に等しく設定する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
  16. 受信した前記バーストがバーストタイプ３であるとき、前記Ｇを４００に等しく設定する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
  17. ルックアップテーブルから前記スケーリング定数Ｔを得る手段をさらに備え、該Ｔはミッドアンブルシフトの値の増加と共に増加することを特徴とする請求項１３に記載の装置。
  18. 受信した前記バーストがバーストタイプ１であるとき、許容できるミッドアンブルシフトに従って前記スケーリング定数Ｔを選択する手段をさらに備え、前記許容できるミッドアンブルシフトは、４、８、および１６であることを特徴とする請求項１７に記載の装置。
  19. 受信した前記バーストがバーストタイプ２であるとき、許容できるミッドアンブルシフトに従って前記スケーリング定数Ｔを選択する手段をさらに備え、前記許容できるミッドアンブルシフトは、３および６であることを特徴とする請求項１７に記載の装置。
  20. 前記受信したデータフィールド、コード番号、推定ノイズ分散、アクティブミッドアンブルシフトを使用して、推定シンボルシーケンスを求める手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
  21. アクティブミッドアンブルシフト数を使用して、前記ノイズ分散推定を修正する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
  22. 時分割複信（ＴＤＤ）型および周波数分割複信（ＦＤＤ）型のいずれか一方の無線通信システムでノイズ分散を推定する方法であって、
    （ａ）受信したバーストのミッドアンブル部についてチャネルの推定を実行し、複数のチャネルインパルス応答を得るステップと、
    （ｂ）式
    Figure 2005504463
    に基づいてノイズ分散を反復的に推定するステップとを備え、上式で、
    Figure 2005504463
    は、ノイズ分散推定
    Figure 2005504463
    を用いた後処理後のチャネル推定であり、
    Figure 2005504463
    の初期値はすべてゼロであることを特徴とする方法。
  23. 前記ステップ(ｂ）の間に６回の反復が実行されることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
  24. ノイズ分散が、前記推定チャネル出力のうち無視した係数から推定されることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
  25. 時分割複信（ＴＤＤ）型および周波数分割複信（ＦＤＤ）型のいずれか一方の無線通信システムでノイズ分散を推定する装置であって、
    受信したバーストのミッドアンブル部についてチャネルの推定を実行し、複数のチャネルインパルス応答を得る手段と、
    式
    Figure 2005504463
    に基づいてノイズ分散を反復的に推定する手段とを備え、
    上式で、
    Figure 2005504463
    は、ノイズ分散推定
    Figure 2005504463
    を用いた後処理後のチャネル推定であり、
    Figure 2005504463
    の初期値はすべてゼロであり、前記ノイズ分散は、前記推定チャネル出力のうち無視した係数から推定され、反復的にアップグレードされることを特徴とする装置。
  26. 前記反復的に推定する手段は、６回の反復を実行する手段を含むことを特徴とする請求項２５に記載の装置。
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