JP2005536103A - 広帯域ｏｆｄｍシステムにおけるジョイントチャネルおよび雑音変動推定 - Google Patents

Abstract

未知の多経路チャネルおよび雑音特性を同時に推定し、またチャネルおよび雑音推定値を使用して、狭帯域干渉物が存在してもシステム性能を改善する、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）で使用される方法およびシステムである。帯域における干渉の位置が先験的に分からなくても、未知の多経路チャネルおよび雑音特性に対して推定値を得て、またこの情報を使用して、ビタビデコーダのソフト距離関数を生成する。改善されたチャネルおよび雑音推定値を使用することにより、干渉パケットと衝突しても、８０２．１１ｇＷＬＡＮシステムのパケットエラーレート（ＰＥＲ）を維持することができるので、８０２．１１ｇシステムは干渉に殆ど反応しなくなる。

Description

本発明は一般に通信システムに関し、特に広帯域垂直周波数変調ローカルエリアネットワークにおいて狭大域干渉の解消を行う改良されたシステムと関連する方法とに関する。

ＩＥＥＥ８０２．１１ＷＬＡＮ規格により、データ転送速度、変調タイプ、および拡散スペクトラム技術の点に関して、多数の物理（ＰＨＹ）層の選択肢が与えられる。３つの物理層が、８０２．１１の最初の改正において標準化された。これらは、直接シーケンス（ＤＳ）拡散スペクトラムＰＨＹと、周波数ホッピング（ＦＨ）拡散スペクトラムＰＨＹと、赤外光（ＩＲ）ＰＨＹとを含んでいる。３つのアーキテクチャは全て、２．４ＧＨｚ帯域での動作用に設計されている。

８０２．１１規格に対する２度目の拡張、すなわちＩＥＥＥ８０２．１１ｂは、１１Ｍｂｐｓまでのデータ転送速度に対して、２．４ＧＨｚのＩＳＭ周波数帯域での動作用の直接シーケンス拡散スペクトラム／相補的コードキーイング（ＤＳＳＳ／ＣＣＫ）に基づく物理層の必要条件を定義している。元の８０２．１１ｂ仕様が承認されたとき、６Ｍｐｓ〜５４Ｍｐｓのデータ転送速度に対する５ＧＨｚのＵ−ＮＩＩ周波数での動作用の垂直周波数分割多重伝送に基づくＰＨＹ層を使用するよう設計された８０２．１１ａの仕様もＩＥＥＥは同時に承認した。

２００１年１１月、ＩＥＥＥ８０２．１１委員会は、２．４ＧＨｚ帯域での使用のために、５ＧＨｚ帯域における８０２．１１ａ規格として現在使用されているＯＦＤＭ物理層（ＰＨＹ）を再使用することを提案する規格案、すなわち８０２．１１ｇ／Ｄ２．１を採用した。８０２．１１ｇの完全な説明は、全体を参考として挙げるＩＥＥＥ８０２．１１ｇ／Ｄ２．１「８０２．１１−１９９９に対する補足原案、無線ＬＡＮ ＭＡＣおよびＰＨＹ仕様：２．４ＧＨｚ帯域における更に高速な物理層（ＰＨＹ）の拡張」に記載されている。よく知られているように、８０２．１１ｇ規格は、垂直周波数分割変調（ＯＦＤＭ）に関連してビットインターリーブ符号化変調（ＢＩＣＭ）を使用して、多経路フェードの効果に対処している。

２．４ＧＨｚ帯域で使用するＯＦＤＭ ＰＨＹ層を採用することの欠点は、２．４ＧＨｚおよび５ＧＨｚ帯域での動作環境が非常に異なっているため、５ＧＨｚ用に開発されたインプリメンテーションを２．４ＧＨｚで直接使用すると、システム劣化が生じることがある。特に、注目すべき１つの著しい動作環境の差は、２．４ＧＨｚ帯域におけるブルートゥースシステムの存在である。ブルートゥースは、携帯電話、コンピュータ、および携帯情報端末（ＰＤＡ）がどのように簡単に互いに、また家庭用および業務用電話、および短距離無線接続を使用するコンピュータと相互接続できるかを記載したコンピューティングおよび通信業界仕様である。ブルートゥースの詳細な説明は、全てを参考として挙げるＫ．Ｖ．Ｓ．Ｓ．Ｓ．Ｓ． Ｓａｉｒａｍ他による「無線通信におけるブルートゥース」ＩＥＥＥ通信雑誌、第４０巻、第６号、９０〜９６ページ、２００２年６月に記載されている。ブルートゥースシステムは、狭帯域（すなわち１ＭＨｚ帯域幅）の周波数ホッピングシステムである。それに対して、ＷＬＡＮＳは、周波数ホッピングの無い広帯域（すなわち２２ＭＨｚ帯域幅）システムである。研究により、ＷＬＡＮ上でのブルートゥース干渉の効果が、衝突の場合、すなわちエラーレートが非常に高い８０２．１１パケットとブルートゥースが衝突する場合に、大きな障害となりうることが分かっている。このような研究の１つは、ここに参考として挙げるＩ． Ｈｏｗｉｔｔによる「ＵＬ帯域におけるＷＬＡＮとＷＰＡＮの共存」ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ Ｖｅｈ． Ｔｅｃｈ．， 第５０巻、第４号、１１１４〜１１２４ページ、２００１年７月に記載されており、８０２．１１ｇによるＷＬＡＮＳ動作の性能が、ブルートゥースなどの狭帯域干渉物の存在の下で大幅に劣化することが述べられている。ＭＡＣ層における干渉回避機構は有用であるが、これらはＷＬＡＮシステムの使用可能なスループットを制限してしまうので不完全な解法である。

従って、ブルートゥース干渉などの干渉の存在の下で、８０２．１１ｇＷＬＡＮシステムを強力にすることのできるＰＨＹ層アルゴリズムが必要である。

本発明は、未知の多経路チャネルと雑音特性とを同時に推定し、またチャネルおよび雑音推定値を使用して狭帯域干渉物が存在してもシステム性能を改善する、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）で使用する方法とシステムとに向けられている。本発明は、帯域における干渉の位置を先験的に知らなくても未知の多経路チャネルおよび雑音特性を推定し、またこの情報を使用してビタビデコーダのソフト距離関数を生成する。改善されたチャネルおよび雑音測定値を使用することにより、８０２．１１ｇＷＬＡＮシステムのパケットエラーレート（ＰＥＲ）を、干渉パケットとの衝突にもかかわらず維持できるため、８０２．１１ｇシステムは干渉に殆ど反応しなくなる。

現在、干渉を解消する従来の方式は、ＭＡＣ層で使用される協力的方法を用いることにより、ブルートゥースなどの干渉するシステム間での衝突を避けようとしている。しかし、衝突の回避は、ＷＬＡＮシステムの全体のビット伝送速度を下げてしまうという欠点を有しているため、ブルートゥース送信間の送信を可能にしているのみである。ＰＨＹ層での干渉の解消を調べる方法については、殆ど研究がなされていない。本発明は、８０２．１１ｇシステムのパケットエラーレート（ＰＥＲ）をブルートゥース干渉が存在しても維持するすることの可能なＰＨＹ層で定義された干渉解消方法を提供することにより、このニーズに対処している。

好適な実施の形態において、本発明は、ＰＨＹ層での重畳デコーダで使用する多経路チャネルおよび干渉特性を推定し、ブルートゥースなどのシステムからの狭帯域干渉が存在してもシステム性能を改良する改善された方法を提供する。

本発明の方法および装置は、添付図面と併せて、以下の詳細な説明を参照することにより更に全面的に理解することができる。

以下の説明において、限定ではなく説明の目的で、本発明を十分に理解できるよう、特定のアーキテクチャ、インタフェース、技術など具体的な詳細について述べている。簡素かつ明瞭にするために、既知の機器、回路および方法の詳細な説明は、不要な詳細で本発明の説明を分かりにくくしないよう省略している。

図１は、本発明が適用される代表的なネットワークを示している。図に示すように、ＢＳＳネットワーク１０は、複数のネットワークノード（例えば、ＡＰ、ＳＴＡ_１、ＳＴＡ_２、ＳＴＡ_３、およびＳＴＡ_４）を含んでいる。ちなみに、図１に示すネットワークは、図面上小さくなっている。実際には、ほとんどのネットワークは、更に多くの移動性ＳＴＡを含んでいる。また、ちなみに、ＢＳＳネットワークを参照して図２および以下の説明が行われているが、本発明の原理はＩＢＳＳネットワークにも同様に適用される。図１のネットワークにおいて、少なくとも２つのネットワークノード間の無線による通信中は、データパケットをノード間で送信するために、第１ネットワークノード（例えばＡＰ）は送信ネットワークノードとして機能し、また少なくとも１つの第２ネットワークノード（例えばＳＴＡ_２）は受信ネットワークノードとして機能する。

図２ａは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ規格によるＩＥＥＥ８０２．１１ｇデータパケット３０のフォーマットを示している。データパケットは可変長さであってもよく、また一般に幾つかのＯＦＤＭフレームに対応する約５００〜１５００バイトである。図に示すデータパケット３０は、３つのメインフィールド、すなわち（１）物理層収束手順（ＰＬＣＰ）プリアンブルフィールド３２、（２）信号フィールド３４、および（３）データフィールド３６を含むフォーマットを有している。

図２ｂは、図２ａのデータパケット３０のＰＬＣＰプリアンブルフィールド３２の構成を更に詳細に示す図である。プリアンブルフィールド３２は、１６μ秒の期間を有しており、短いトレーニングシーケンスの１０回の繰返し（すなわちＳ_１〜Ｓ_１０）と、長いトレーニングシーケンスの２回の繰返し（Ｌ_１、Ｌ_２）とから構成されている。短いトレーニングシーケンスの１０回の繰返しＳ_１〜Ｓ_１０は、受信器での同期化とタイミングを提供するものであり、その詳細は本発明には適用されない。２つの長いトレーニングシーケンス（Ｌ_１、Ｌ_２）は、図２ｃを参照して以下に説明する。データパケット３０の信号３４フィールドは、データ転送速度とデータパケット３０の長さを伝える２４ビットからなる１つのＯＦＤＭフレームから構成されている。パケット３０のデータフィールド３６は、信号フィールド３４において指定されるモードを使用する可変数のＯＦＤＭフレームから構成されている。データフィールド３６は、ネットワーク１０において送信ノード（例えばＡＰ）から受信ノード（例えばＳＴＡ_１）に送信されるデータビットを含んでいる。

図２ｃは、図２ｂの２つの長いトレーングシーケンス、すなわち（Ｌ_１、Ｌ_２）の構成の詳細図である。２つの長いトレーニングシーケンス（Ｌ_１、Ｌ_２）は、以下に説明するように本発明の方法を実行するのに不可欠である。図２ｃに示すように、各トレーニングシーケンス（Ｌ_１、Ｌ_２）は、４８の「既知」データビットａ_１〜ａ_４８から構成されている。すなわち、送信器および受信器の両者は、データビットａ_１〜ａ_２４の値について先験的に知っており、この情報を使用してチャネル推定値を導き出す。

一般には、第１の長いトレーニングシーケンスＬ_１のみを使用してチャネル推定値を導き出し、その後で第２の長いトレーニングシーケンスＬ_２を使用し、結果を平均化することでチャネル推定値を更に正確にすることができる。

次に図３を参照すると、プロセッサ４２と、データインタフェース４３によってプロセッサ４２に接続されたメディアアクセスコントロール（ＭＡＣ）ユニット４４と、ＭＡＣ／ＰＨＹ入出力バス４５によってＭＡＣユニット４４に接続された物理層（ＰＨＹ）ユニット４６とを含む一般的なネットワークノード４０の構成が示されている。上述したように、本発明は、好適には、ＭＡＣ層４４で実施される従来の方法とは対照的に、ネットワークノード４０のＰＨＹユニット４６におけるアルゴリズムとして実施される。

図４は、８０２．１１ｇ規格に従ってＴｘ機能を実行するＰＨＹユニット４６の送信器部５０を示している。図４を参照して説明される動作はよく知られており、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ規格において詳細に説明されている。図に示すように、送信器５０部は、スクランブラ５１と、重畳エンコーダ５２と、インターリーバ５３と、ビット／記号エンコーダ５４と、直列／並列コンバータ５５と、ＩＦＦＴユニット５６と、並列／直列コンバータ５７と、保護間隔生成器ユニット５９とを含んでいる。

データ送信過程中、ＭＡＣインタフェース２４は、ＭＡＣ／ＰＨＹ入出力バス２６を介してスクランブラ５１にデータビットｂ_ｉを与える。スクランブラ５１は、重畳エンコーダ５２の入力に存在するデータのパターンをほぼランダムにする。重畳エンコーダ５２は、スクランブルされたデータパターンを前進型誤信号訂正でエンコードし、その後ビットインターリーバ５３はエンコードされたデータをインターリーブする。従来技術においてよく知られているように、重畳エンコーダ５２は、重畳エンコーダの出力を１／２コーディングレートから例えば基本コードからの２／３など他のコーディングレートに変換するパンクチュアリングブロックを備えている。インターリーバ５３から出力されたインターリーブ化エンコードビットは、インターリーブ化／エンコードビットを変調モードまたはタイプによって指定される所定長さのデータ記号ａ_ｋに分類するビット／記号エンコーダ５４に入力される。次に、データ記号ａ_ｋは、この８０２．１１ｇ実施の形態においてＮ＝４８のデータ記号であるＮ個の記号と１２のゼロ充填記号とのグループで、直列／並列コンバータ５５に送られる。直列／並列コンバータ５７から出力される記号ストリームは、ＩＦＦＴユニット５６に入力として送られ、そこで処理され、送信されたＮ個のデータ記号を周波数領域から時間領域に変換する。

本実施の形態において、各繰返しごとに、ＩＦＦＴユニット５６はＮ＝６４個の複素数値を並列に出力する。ＩＦＦＴユニット５６から出力された６４個の複素数値は、直列化ストリームＳ_１を出力する並列／直列コンバータユニット５７に入力として送られる。

次に、直列化ストリームＳ_１は、保護間隔ユニット５８に入力として送られる。８０２．１１ｇシステムにおける長い記号期間のために、全ての送信データパケットに対してプレフィックスとして保護間隔を使用することによって解消可能なチャネル時間分散によって、記号間干渉が生じることがある。データパケットの直交性を維持するために、各プレフィックスの内容は現在のデータパケットの最後の部分のコピーとなっているため、各データパケットは一部周期的に見えるようになる。従って、従来、保護間隔は周期的プレフィックスと呼ばれている。周期的プレフィックスの長さは、チャネルインパルス応答の長さよりも長くなるよう選択される。本実施の形態において、８０２．１１ｇシステムの場合、周期的プレフィックスは、各ＯＦＤＭフレーム継続期間に対して総長さ４μ秒を与える１６個のＦＦＴ記号（０．８μ秒）となるよう選択される。しかしながら、ちなみに、周期的プレフィックスの長さは、別の実施の形態においては１６個の記号よりも長いかあるいは短い。

修正記号ストリームＳ_１’は、８０個の複素記号（ＩＦＦＴユニット５６から送られた１６個の付加周期的プレフィックス記号と６４個のデータ記号（４８個のデータ記号＋１２個のゼロ充填記号））からなり、定義された何れかのＯＦＤＭ変調フォーマットまたはタイプに従って無線媒体上で変調器５９によって送信用に変調される。

図５は、受信器（Ｒｘ）機能を実行するＰＨＹユニット２２の受信器６０部を構成するこれらの要素を示すブロック図である。図に示すように、受信器６０は、保護間隔、すなわち送信器５０で付加された１６個の周期的プレフィックス記号をストリッピングする保護ストリッピングユニット６１を含んでいる。その後残っているのは、６４個の複素データ記号からなる元の記号ストリームである。次に、６４個の複素データ記号のストリッピングされたデータストリームは、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ユニット６５に６４個の複素データ記号を出力する直列／並列コンバータ６３に送られ、また高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ユニット６５は６４個の複素記号を時間から周波数領域に各周波数ビンｋに対して１つの値ずつ変換する。

ちなみに、この８０２．１１ｇ実施の形態において、ＦＦＴのサイズは６４であり、これはキャリヤの数ｋを表している。もちろん、従来の何れの通常技術も、異なるアプリケーションに対してＦＦＴのサイズが異なることを認識している。周波数領域における６４個の複素数値は、ＦＦＴユニット６５から出力されて、直列／並列ユニット６６に入力として送られ、再び直列化ストリームに変換される。並列／直列ユニット６６から出力された直列化ストリームは、ビット距離関数ユニット６７と、スライサおよび雑音分散推定器ユニット６８とに同時に送られる。雑音分散推定器６８は、直列化ストリームに対して２つの動作を行う。第１の動作は、ストリームにおける各データ記号ａ_ｋをその最も近い配座点にスライスすることである。第２の動作は、雑音分散推定値を算出することである。スライスされたデータ記号および雑音分散推定値は、スライスされたデータ記号ａ_ｋを構成する１、２、４または６ビット（ｂ_０〜ｂ_５）のそれぞれに対してソフト距離関数値を計算するビット距離関数ユニット６７に入力として送られる。スライスされたデータ記号は、特定のアプリケーションによっては、１、２、４または６ビットを含んでいてもよい。従来技術においてよく知られているように、送信された記号ａ_ｋは、ＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ、１６ＱＡＭまたは６４ＱＡＭを含む既知の何れかの配座から導き出すことができ、ここでａ_ｋはそれぞれ１、２、４または６ビットを表している。

ソフト距離関数値は、ビット距離関数ユニット６７で算出され、デインターリーバ（de-interleaver）６９においてインタリーブ解除される。次に、インターリーブ解除された数値は、ビタビ（Viterbi）デコーダ７１に送られる。ちなみに、ソフト距離関数値は、ビタビデコーダ７１の必要条件として、ビット距離関数ユニット６７によって算出される。

発明者らは、受信器における「Ａ」点において、周波数ビン（bin）ｋでの受信信号ｒ_ｋが以下の一般的形式を有していることを認識している。
ｒ_ｋ＝Ｈ_ｋａ_ｋ＋ｎ_ｋ，ｋ＝１，…，Ｎ （１）
上記式中、
ｒ_ｋは周波数ビンｋでの受信信号、
Ｈ_ｋは周波数ビンｋでのチャネル数値、
ａ_ｋは受信器によって知られる送信記号の実際の値（すなわち、ａ_ｋは長いトレーニングシーケンスＬ_１からの記号）、
ｎ_ｋは分散σ_ｋ ^２を有する周波数ビンｋでの雑音、
Ｎはキャリヤの数（すなわちＦＦＴサイズ）を表している。

式（１）は、チャネル要素Ｈ_ｋと何れかの付加的雑音ｎ_ｋとによって乗算される既知の記号ａ_ｋの送信から得られる受信信号ｒ_ｋの一般化された式である。式（１）におけるデータ記号ａ_ｋは、チャネル特性Ｈ_ｋを推定するために送信器および受信器の両方で先験的に知られるデータパケット（図２ｃを参照）の長いトレーニングシーケンスの一部として送信される。

ソフト距離関数を計算するために、ｂｉ＝ｐとなるような定義された配座からの記号の集合として、配座点Ｃ^ｐ _ｉの下位集合をまず定義するが、ここでｐは０または１である。第１のステップは、式（２）および（３）に示すように、各ビットｂ_ｉに対する２つの記号ａ_０，ｉおよびａ_１，ｉを求めることである。

上記式中、ａ_０，ｉはｉ番目のビットがゼロである確率、
ａ_１，ｉはｉ番目のビットが１である確率である。

ソフト距離関数ｍ_ｋ（ｂ_ｉ）は以下のように計算できる。

式（４）に関する重要な見解は、図５に示すような従来の受信器において、雑音が白色であると推定されることである。具体的には、式（４）の分母に示す雑音分散項σ_ｋ ^２は、全ての周波数ｋに対する定数であると仮定され、無視される。しかし、ブルートゥース干渉のように干渉が帯域に存在する場合、雑音分散は定数ではなく、周波数と共に変化する。従って、一部の周波数ビンｋは、他のものよりも高い雑音を有している。従って、帯域に存在する干渉の場合、雑音分散項σ_ｋ ^２は無視できない。これにより、著しく劣化した性能となる。

発明者らは、帯域における干渉の存在を説明する必要があると認識し、簡素化された干渉モデルを作成した。簡素化干渉モデルにおいて、ブルートゥースシステムは、８０２．１１ｇシステムと同じ帯域における１ＭＨｚで動作していると仮定している。このシナリオにおいて、各送信８０２．１１ｇパケットは、分散σ_ｂ ^２を有する付加的ガウス雑音干渉を含むＮ＝６４個の動作チャネルから３つの連続する周波数チャネルｋ_ｉ〜ｋ_ｉ＋２を有することになる。簡素化干渉モデルにより、以下に説明するように、チャネル推定値を展開することができる。

チャネル推定値を導き出す従来の方法によれば、式（１）をＨ_ｋに対して解き、その一方でゼロ平均値と分散とを有する白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）であると推定される雑音項ｎ_ｋを無視する。白色雑音であるという推定の下で、式（１）を解くと、以下のようになる。
Ｈ_ｋ＝ｒ_ｋ／ａ_ｋ （６）

雑音項ｎ_ｋは、雑音が帯域にわたって平坦であると推定される場合、すなわちＡＷＧＮの場合には無視してもよい。このような推定の下、各周波数ビンｋでのチャネル数値または応答Ｈ_ｋは、全ての他の周波数ビンでの応答とは無関係である。

しかし、帯域全体で平坦である雑音を仮定するとチャネル推定値が簡略化されるが、２つの重要な点で不利となる。まず、１６個の記号の周期的プレフィックス長さを使用することにより、チャネルのインパルス応答の時間が長くないと推定される。周波数および時間領域の間に線形性があるために、時間の１６個の独立サンプルは、周波数の１６個の独立サンプルに相当する。従って、ＦＦＴのサイズが８０２．１１ｇにおいて６４であっても、周波数の６４個のサンプルの内１６個のみが独立サンプルである。式（６）の従来の「簡素化」チャネル推定値は、この相関関係を考慮に入れない。

式（６）の簡素化チャネル推定値を使用することの第２の欠点は、雑音項についての全ての情報が無視されることである。これは一般に、従来例ではゼロフォーシングまたはイコライジングと呼ばれている。

本発明は、雑音項に対して推定値を与えることにより、上述の欠点を解決する。雑音推定値を与えることは、本発明が特に向けられている問題であるブルートゥース干渉などのように帯域に干渉が存在する場合に特に有利である。

チャネル推定値を導き出す第１実施の形態
次に、狭帯域干渉（例えばブルートゥース干渉）の存在の下でチャネルと雑音とを同時に推定し、これによってシステム性能を向上させるために、本発明の実施の形態を説明する。

発明者らは、時間領域におけるチャネルインパルス応答が、フーリエ構造である周波数領域における対応する構造を有していると認識している。周波数領域において、チャネルインパルス応答ｈ_ｉのフーリエ変換は、以下のように記述することができる。

式（７）は、以下のように時間／周波数関係として行列形式で記述しなおすことができる。
［Ｈ］＝［Ｆ］［ｈ］ （８）

図６は、式（８）の行列の要素の拡大図を示している。図に示すように、周波数［Ｈ］におけるチャネルインパルス応答は、（Ｎｘ１）（例えば６４ｘ１）行列となるよう示されており、行列［Ｆ］はＮｘＮ_ｃ（例えば６４ｘ１６）切断フーリエ行列であり、時間領域におけるチャネル応答を表す（Ｎｘ１）（例えば６４ｘ１）行列である行列［ｈ］で乗算される。本実施の形態の場合、行列［ｈ］は、時間における独立変数の数に相当する１６個の非ゼロの数値ｈ_０〜ｈ_１５のみを含んでいる点に注意すべきである。この１６個の値は、周期的なプレフィックスの長さに対応している。

式（８）の時間／周波数行列関係を式（１）に代入して、行列形式のａ_ｋを書き直すと、受信チェーンにおける「Ａ」点での受信信号モデルに対する行列解が得られる（図５の「Ａ」点を参照）。
ｒ＝［Ａ］［Ｆ］［ｈ］＋［ｎ］ （９）
上記式中、Ａは既知の送信記号ａ_ｋから構成されるＮｘＮ対角行列である。

両行列［Ａ］および［Ｆ］は、トレーニングフレームに対して先験的に既知である。Ｒ_ｎを雑音ベクトル［ｎ］の相関行列となるように定義し、また［Ｇ］ ＝ ［Ａ］［Ｆ］と定義すると、チャネルインパルス応答ベクトルおよび周波数応答ベクトルの最小２乗推定値は、以下のように記述することができる。

式（１０）および（１１）から２つの見解が得られる。まず、周期的プレフィックス長さＮｃ＝Ｎであり、また雑音相関行列Ｒ_ｎ＝σ^２Ｉであり、ここでＩは単位行列とすると、式（１１）は式（６）に縮小され、「簡素化」チャネル推定値となる。次に、雑音相関行列Ｒ_ｎを除いては、チャネルの周波数推定値において必要な全ての行列、すなわちＨ_ｋは予め分かっており、受信器で事前に算出することができる。つまり、両行列［Ａ］および［Ｆ］、そして［Ｇ］は、トレーニングフレームＬ_１に対して先験的に既知である。また、ｒは、受信ベクトルとして分かっている。式（１１）において唯一分かっているものは、雑音相関行列Ｒ_ｎである。従って、白色雑音を仮定すると、受信器は単に受信ベクトルｒで１つの行列ベクトルを乗算し、以下のようにチャネル推定値を求めることのみ必要となる。

本発明は、本発明の方法に従ってチャネルおよび雑音推定値を導き出すように、これら２つの上記の見解を利用している。具体的には、前記方法は一般に、２ステップのアプローチとして特徴付けることができる。まず、簡素化チャネル推定値は、（帯域に干渉が実際に存在していても）白色雑音を仮定することによって得られる。第２に、第１ステップの白色雑音の仮定の下でチャネル推定値を導き出したので、次に雑音を簡単に推定することができる。各ステップを以下に詳細に説明する。

干渉環境においてチャネルおよび雑音を推定する第１実施の形態によれば、まず、白色雑音を仮定して簡素化チャネル推定値を導き出す。実際の干渉環境における白色雑音の仮定は、図７の雑音相関行列Ｒ_ｎを考慮することによってチャネル推定値を得るには妥当なものである。狭帯域干渉の場合、雑音相関行列Ｒ_ｎにおける数値の総数のほんの一部のみが、高い雑音数値を有することになる。例えば、狭帯域ブルートゥース干渉の具体例において、相関行列Ｒ_ｎにおける６４の周波数雑音分散項のうち３つのみが、高い雑音分散数値を有することになる。これに比較的低い割合、すなわち．０４７を与えると、チャネル推定値を得るための白色雑音の当初の推定は、上述した理由によって妥当かつ正当であると認められる。

白色雑音の仮定の下、図７に示すように、式（１１）の雑音相関行列Ｒ_ｎは単位行列Ｉとなり、また受信器は簡素化チャネル推定値Ｈ_ｋを得るために受信ベクトルｒで１つの行列−ベクトル乗算を行うことのみ必要となる。白色雑音仮定の下、式（１１）は式（１２）に縮小される。

本方法の第１ステップでチャネル推定値を得たので、次に雑音分散推定値を決定しなければならない。そのために、第１ステップで式（１２）で計算されたチャネル推定値を、今度は式（１）に代入する。各周波数での雑音分散は、以下のように推定することができる。予め決定したチャネル推定値を使用し、ｅをエラーベクトルとして定義する。

次に、雑音分散推定値を、以下のようにエラーベクトルから導き出す。

式（１１）および（１４）に示すように、次に、周波数におけるチャネルおよび雑音分散推定値は、各周波数ビンｋの各データパケットに含まれる２つの長いトレーニングフレームＬ１およびＬ２上で平均化される。

改善された雑音推定値の第１実施の形態
式（１２）で計算されたように、チャネル推定値は、２つの長いトレーニングシーケンスで平均化されると、十分な推定値が得られることが実験的に決まっている。しかし、式（１４）で計算されたように、雑音分散推定値については、雑音が非常にランダムな作用であるため、２つの長いトレーニングシーケンス（Ｌ１およびＬ２）で平均化しても十分な推定値を得ることができない。そのため、推定値の分散を減少させるために、雑音を更に平均化しなければならない。

上述したように、チャネルおよび雑音分散推定値、すなわち式（１２）および（１４）は、データパケット３０のＰＬＣＰプリアンブル部３２（図３を参照）に含まれる２つの長いトレーニング期間（Ｌ_１およびＬ_２）から得ている。トレーニング期間（Ｌ_１およびＬ_２）を使用してチャネルおよび雑音推定値が得られると、パケット３０のデータフレーム部３６のみを使用して、更に正確な雑音推定値を得ることができる。これに関しては、更に正確な雑音推定値を得ることの可能なパケット３０のデータフレーム部３６のみを使用することは、ＰＬＣＰプリアンブル部３２とは異なり、データフレーム部３６が何れかの既知のデータ記号（例えばａ_１〜ａ_２４）を含まないという点において問題である。従って、更に正確な雑音推定値を得るには、別の処理ステップが必要である。つまり、まず、データフレーム部３６の送信記号（これらは受信器に既知ではないので）を前提条件として推定して、更に正確な雑音推定値を得なければならない。図８は、改善された雑音推定値を得るためのステップを説明するフローチャートである。

ステップ９００において、２つのトレーニングフレーム（Ｌ_１およびＬ_２）上で、式（１２）から

と、式（１４）からσ^２を推定する。

ステップ９２０においては、パケット３０のデータフレーム部３６に含まれるｉ番目のＯＦＤＭデータフレームの間に、ステップ９００で得たチャネル推定値Ｈ（ｃａｐ）ＬＳを使用して、以下のように、周波数ｋおよび時間Ｉでの送信データ記号を推定する。

上述したように、パケット３０のデータフレーム部３６は、受信器に先験的に既知であるデータ記号を含んでいないため、ここでデータ記号の推定を行う必要がある。

ステップ９３０では、推定したデータ記号

を最も近い配座点（constellation）にスライスする。

ステップ９４０では、以下のように、ｉ番目のＯＦＤＭフレームの周波数ビンｋでの雑音分散を推定する。

ステップ９５０では、以下のように、分散推定値を平均化する。

上記式中、Ｎ_ｆは推定値を平均化するために使用されるＯＦＤＭフレームの数である。

ステップ９６０では、ステップ９００および９５０で得たチャネルおよび雑音推定値を式（１２）および（１４）でそれぞれ使用して、図５のビタビデコーダ７１で使用するソフト距離関数を決定することができる。

改善された雑音推定値を与える第２実施の形態
雑音分散の改善された推定値を与える第２実施の形態によれば、従来の実施の形態よりも雑音分散推定値を更に向上させるために、図８の受信器６０の基本スライサおよび雑音分散推定ユニット６８に代わって、改良型スライサおよび雑音分散推定ユニットを使用することができる。改良型スライサは、それぞれ次の繰返しで、雑音分散のより優れた推定値を導き出すのに使用される受信データ記号のより優れた推定値が得られるように、複数回の繰り返しで受信データ記号を再エンコードおよびデコードすることにより、データ記号のより優れた推定値を導き出すという原理で動作する。

図９ａは、本実施の形態による改良型スライサを採用するために変更された図５の受信器６０の図である。図９の変更された受信器７０において、改良型スライサおよび雑音分散推定ユニット８１は、図５の基本スライサおよび雑音分散推定ユニット６８の代わりに使用される。図９ｂは、受信器７０の改良型スライサおよび雑音分散推定ユニット８１の構成をより詳細に示すブロック図である。図に示すように、改良型スライサおよび雑音分散推定ユニット８１は、２つの構成要素である改良型スライサ８４と、雑音分散推定器８５とからなる。改良型スライサ８４は更に２つの構成要素からなり、デコーディングブロック８２の出力は再エンコーディングブロック８３の入力に結合されている。このように、「Ａ」点で受信される直列データビットストリームのデータ記号は、デコードされ、更に再エンコードされ、「Ｂ」点において、雑音分散推定器８４の更に正確な参照データ記号を含む直列データビットストリームを出力する。

図１０は、本実施の形態により更に正確な雑音推定値を得るためのステップを説明するフローチャートである。

図１０のフローチャートは、図８のフローチャートのステップ９００〜９５０を繰り返しているので、これ以上説明しない。既知のステップの他に、図１０のフローチャートでは、ステップ９６０を変更しており、また図９ａおよび９ｂに示すように、改良型スライサおよび雑音分散推定器（ブロック８１）の動作を定義する追加ステップ９７０および９８０を含んでる。

図１０のフローチャートを参照すると、ステップ９６０から始めて、ステップ９５０で得た平均化雑音分散推定値と、ステップ９００で得たチャネル推定値とを使用して、更に正確な雑音推定値を得て、受信ＯＦＤＭパケット３０のデータ部（データ記号）３６のソフト距離関数を決定する。ソフト距離関数は、図９ａの改良型スライサおよび雑音分散推定器ユニット８１において計算される。更に具体的には、ソフト距離関数は、改良型スライサユニット８１のビット距離関数ユニット８２ａにおいて計算される。次に、ステップ９７０で、算出されたソフト距離関数値はブロック８２ｂでインターリーブ解除され、ビタビデコーダ８２ｃに送られる。上述したデコーディング動作８２ａ、８２ｂ、８２ｃは全体で、改良型スライサ８１のデコーディングブロック８２を含んでいる。次に、ステップ９８０では、デコーディングブロック８２の出力が再エンコーディングブロック８３に入力として送られて、一度デコードされたデータビットが再エンコードされる。フローチャートに示すように、次に、再エンコードされたデータビットはブロック９４０に入力として送られ、フィードバックループ９６０〜９８０でデコード／再エンコードデータビットを再び使用して雑音分散が推定される。このフィードバックループをあらゆる回数だけ繰返し使用して、特定の規定閾値を満たす、あるいはそれを超える雑音分散推定値を得ることができる点に注意すべきである。

上記から分かるように、本発明は、８０２．１１ｇＷＬＡＮシステムにおける受信器が、帯域中の干渉物の位置を事前に分かっていなくても、未知の多経路チャネルおよび干渉分散を同時に推定することができ、またこの情報を使用してビタビデコーダのソフト距離関数を生成することができるという利点を有している。

本発明の実施の形態が適用される代表的なネットワークを示す。 ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ規格によるＩＥＥＥ８０２．１１ｇデータパケット３０のフォーマットを示す。 図２ａのデータパケットのＰＬＣＰプリアンブルフィールドの構成を更に詳細に示す図である。 図２ｂの２つの長いトレーニングシーケンス、すなわち（Ｌ_１、Ｌ_２）の構成の詳細図である。 代表的なネットワークノードの構成を示す。 従来技術によりＴｘ機能を実行するＰＨＹユニット４６の送信器部５０を示す。 Ｒｘ機能を実行する図４のＰＨＹユニットの受信器部を構成するこれらの要素を示すブロック図である。 チャネルインパルス時間／周波数関係を構成する行列構成要素を示す。 雑音相関行列Ｒ_ｎを示す。 本発明の実施の形態による更に正確な雑音推定値を得るためのステップを説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態による改良型スライサを採用するために変更された図５の受信器の図である。 本発明の実施の形態による改良型スライサを採用するために変更された図５の受信器の図である。 本発明の第２実施の形態による更に正確な雑音推定値を得るためのステップを説明するフローチャートである。

符号の説明

１０ ＢＳＳネットワーク
６１ 保護ストリッピングユニット
６３ 直列／並列コンバータ
６５ 高速フーリエ変換（ＦＥＴ）
６６ 直列／並列ユニット
６７ ビット距離関数ユニット
６８ 雑音分散推定器
６９ デインターリーバ
７１ ビタビデコーダ
８１ 改良型スライサおよび雑音分散推定ユニット
８２ デコーディングブロック
８２ａ ビット距離関数ユニット
８２ｂ ソフト距離関数ユニット
８２ｃ ビタビデコーダ
８３ 再エンコーディングブロック
８４ 改良型スライサ
８５ 雑音分散推定器

Claims (16)

1. 無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）において、狭帯域干渉の存在の下で未知の多経路チャンネルと雑音分散とを推定する方法であって、
   （ａ）時間領域ＯＦＤＭデータパケットを受信するステップと、
   （ｂ）前記時間領域ＯＦＤＭデータパケットを周波数領域ＯＦＤＭデータパケットに変換するステップと、
   （ｃ）前記周波数領域ＯＦＤＭデータパケットから既知の送信値を有するトレーニング記号のベクトルを抽出するステップと、
   （ｄ）前記トレーニング記号を使用して、簡素化チャネル推定値を導き出すステップと、
   （ｅ）前記ステップ（ｄ）での前記簡素化チャネル推定値を使用して、前記狭帯域干渉の雑音分散を推定するステップとを含む方法。
2. 前記ＷＬＡＮはＩＥＥＥ８０２．１１規格に従って動作される、請求項１の方法。
3. 前記簡素化チャネル推定値は、前記未知の多経路チャネルに干渉が存在しないことを仮定している、請求項１の方法。
4. 前記簡素化チャネル推定値を導き出す前記ステップ（ｄ）は、
   （１）周波数領域におけるチャネルインパルス応答に対する時間領域におけるチャネルインパルス応答の時間−周波数関係を
   Ｈ＝Ｆｈ
   として認識するステップと、
   （２）前記認識された時間−周波数関係Ｈ＝Ｆｈを使用して、前記周波数領域における受信信号モデルの行列解を
   ｒ＝Ａ（Ｆｈ）＋ｎ
   として導き出すステップと、
   上記式中、ＦはＮｘＮｃ切断フーリエ行列、
   ｈは前記時間領域におけるチャネルインパルス応答、
   Ａは前記複数の既知の送信データ記号からなるＮｘＮ対角行列、
   ｎは雑音ベクトルであり、
   （３）前記チャネルインパルス応答Ｈの最小２乗推定値を、
   Ｈ_ＬＳ＝Ｆ（Ｇ^ＨＲ_ｎ ^−１Ｇ）^−１Ｇ^ＨＲ_ｎ ^−１ ｒ
   として計算するステップと、
   （４）ステップ（３）で計算された前記チャネルインパルス応答Ｈの最小２乗推定値の雑音相関行列項Ｒ_ｎ ^−１を無視して、前記周波数領域における前記簡素化チャネル推定値を
   Ｈ_ＬＳ＝Ｆ（Ｇ^ＨＧ）^−１Ｇ^Ｈ ｒ
   として算出するステップとを含み、
   上記式中、ＦとＡおよびＧ＝ＡＦは、前記ＷＬＡＮにおける受信ノードでの長いトレーニングシーケンスＬ１およびＬ２に対して先験的に全て既知である行列値である、請求項１の方法。
5. 前記雑音分散を推定する前記ステップ（ｅ）が、
   エラーベクトルを
   

   

   として算出するステップと、
   前記雑音分散推定値を
   

   

   として計算するステップとを更に含む、請求項２の方法。
6. 無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）において、狭帯域干渉の存在の下で未知の多経路チャンネルと雑音分散とを推定する方法であって、
   （ａ）時間領域ＯＦＭＤデータパケットを受信するステップと、
   （ｂ）前記時間領域ＯＦＤＭデータパケットを前記時間領域から周波数領域ＯＦＤＭデータパケットに変換するステップと、
   （ｃ）前記ＯＦＤＭデータパケットに含まれる長いトレーニングシーケンスＬ１およびＬ２からトレーニング記号を使用して、周波数における簡素化チャネル推定値を
   Ｈ_ＬＳ＝Ｆ（Ｇ^ＨＧ）^−１Ｇ^Ｈ ｒ
   として導き出すステップと、
   上記式中、ＦとＡおよびＧ＝ＡＦは、前記ＷＬＡＮにおける受信ノードで前記長いトレーニングシーケンスＬ１およびＬ２に対して全て先験的に既知である行列値であり、
   （ｄ）前記ステップ（ａ）での前記簡素化チャネル推定値を使用して前記狭帯域干渉の雑音分散を推定するステップと、このステップ（ｄ）は
   （１）エラーベクトルｅを
   

   

   として算出するステップと、
   （２）前記雑音分散推定値を
   

   

   として計算するステップとを含み、
   （ｅ）送信記号を
   

   

   として推定するステップと、
   （ｆ）前記推定された送信記号ａ_ｋ，Ｉを最も近い配座点にスライスするステップと、
   （ｇ）周波数ｋでの前記雑音分散を、
   

   

   として推定するステップと、
   （ｈ）Ｎ個のＯＦＤＭデータフレーム上で前記雑音分散推定値を平均化して、更に正確な雑音分散推定値を
   

   

   として求めるステップとを含む方法。
7. 前記ステップ（ｄ）で求めた値よりも更に正確な平均雑音分散推定値が、
   

   

   として算出され、
   上記式中、Ｗ_Ｌ＋Ｗ_０＝１、
   Ｗ_Ｌ＝長いトレーニングシーケンス、例えばＬ_１、Ｌ_２に相当する重み、
   Ｗ_０＝１つ以上のデータフレームに相当する重みである、
   請求項６に記載の方法。
8. （ｉ）スライスされた推定送信記号ａ_ｋ，Ｉをデコードするステップと、
   （ｊ）前記ステップ（ｅ）でデコードした記号を再エンコードするステップと、
   （ｋ）前記ステップ（ｇ）〜（ｊ）をＮ回繰り返して、前記ステップ（ｄ）で得た値よりも更に正確な雑音分散推定値を導き出すステップとを更に含む、請求項６の方法。
9. 無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）において、狭帯域干渉の存在の下で未知の多経路チャンネルと雑音分散とを推定するシステムであって、
   時間領域ＯＦＤＭデータパケットを受信する手段と、
   前記時間領域ＯＦＤＭデータパケットを周波数領域ＯＦＤＭデータパケットに変換する手段と、
   前記周波数領域ＯＦＤＭデータパケットから既知の送信値を有するトレーニング記号のベクトルを抽出する手段と、
   前記トレーニング記号を使用して、簡素化チャネル推定値を導き出す手段と、
   前記ステップ（ｄ）での前記簡素化チャネル推定値を使用して、前記狭帯域干渉の雑音分散を推定する手段とを具備してなるシステム。
10. 前記ＷＬＡＮがＩＥＥＥ８０２．１１規格に従って動作される、請求項９のシステム。
11. 前記簡素化チャネル推定値が、前記未知の多経路チャネルに干渉が存在しないことを仮定している、請求項１のシステム。
12. 前記トレーニング記号を使用して簡素化チャネル推定値を導き出す前記手段が、
    周波数領域におけるチャネルインパルス応答に対する時間領域におけるチャネルインパルス応答の時間−周波数関係を、
    Ｈ＝Ｆｈ
    として認識する手段と、
    前記認識された時間−周波数関係Ｈ＝Ｆｈを使用して、前記周波数領域における受信信号モデルの行列解を、
    ｒ＝Ａ（Ｆｈ）＋ｎ
    として導き出す手段と、
    上記式中、ＦはＮｘＮｃ切断フーリエ行列、
    ｈは前記時間領域におけるチャネルインパルス応答、
    Ａは前記複数の既知の送信データ記号からなるＮｘＮ対角行列、
    ｎは雑音ベクトルであり、
    前記チャネルインパルス応答Ｈの最小２乗推定値を、
    Ｈ_ＬＳ＝Ｆ（Ｇ^ＨＲ_ｎ ^−１Ｇ）^−１Ｇ^ＨＲ_ｎ ^−１ ｒ
    として計算する手段と、
    ステップ（３）で計算された前記チャネルインパルス応答Ｈの最小２乗推定値の雑音相関行列項Ｒ_ｎ ^−１を無視して、前記周波数領域における前記簡素化チャネル推定値を
    Ｈ_ＬＳ＝Ｆ（Ｇ^ＨＧ）^−１Ｇ^Ｈ ｒ
    として算出する手段とを更に含み、
    上記式中、ＦとＡおよびＧ＝ＡＦは、前記ＷＬＡＮにおける受信ノードでの長いトレーニングシーケンスＬ１およびＬ２に対して先験的に全て既知である行列値である、請求項９の方法。
13. 前記雑音分散の前記推定が、
    エラーベクトルを
    

    

    として算出し、且つ
    前記雑音分散推定値を
    

    

    として計算することを更に含む、請求項１２の方法。
14. 無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）において、狭帯域干渉の存在の下で未知の多経路チャンネルと雑音分散とを推定するシステムであって、
    時間領域ＯＦＭＤデータパケットを受信する手段と、
    前記時間領域ＯＦＤＭデータパケットを前記時間領域から周波数領域ＯＦＤＭデータパケットに変換する手段と、
    前記ＯＦＤＭデータパケットに含まれる長いトレーニングシーケンスＬ１およびＬ２からトレーニング記号を使用して、周波数における簡素化チャネル推定値を
    Ｈ_ＬＳ＝Ｆ（Ｇ^ＨＧ）^−１Ｇ^Ｈ ｒ
    として導き出す手段と、
    上記式中、ＦとＡおよびＧ＝ＡＦは、前記ＷＬＡＮにおける受信ノードで前記長いトレーニングシーケンスＬ１およびＬ２に対して全て先験的に既知である行列値であり、
    前記ステップ（ａ）での前記簡素化チャネル推定値を使用して前記狭帯域干渉の雑音分散を推定する手段と、この手段は
    （１）エラーベクトルｅを
    

    

    として算出するステップと、
    （２）前記雑音分散推定値を
    

    

    として計算するステップとを含み、
    送信記号を
    

    

    として推定する手段と、
    前記推定された送信記号ａ_ｋ，Ｉを最も近い配座点にスライスする手段と、
    周波数ｋでの前記雑音分散を、
    

    

    として推定する手段と、
    Ｎ個のＯＦＤＭデータフレーム上で前記雑音分散推定値を平均化して、更に正確な雑音分散推定値を
    

    

    として求める手段とを具備してなるシステム。
15. 前記更に正確な平均雑音分散推定値が、
    

    

    として算出され、
    上記式中、Ｗ_Ｌ＋Ｗ_０＝１、
    Ｗ_Ｌ＝長いトレーニングシーケンス、例えばＬ_１、Ｌ_２に相当する重み、
    Ｗ_０＝１つ以上のデータフレームに相当する重みである、
    請求項１４に記載のシステム。
16. 前記スライスされた推定送信記号ａ_ｋ，Ｉをデコードする手段と、
    前記ステップ（ｅ）でデコードした記号を再エンコードする手段と、
    前記ステップ（ｇ）〜（ｊ）をＮ回繰り返して、前記ステップ（ｄ）で得た値よりも更に正確な雑音分散推定値を導き出す手段とを更に含む、請求項１４に記載のシステム。

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