JP2007037151A - Ｏｆｄｍ伝送システムのチャネルを推定する装置、方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】復号されるデータ値が検波の誤りを生じやすい場合でも信頼できるチャネル推定を生じる新規なチャネル推定概念を提供する。
【解決手段】チャネルを推定する装置は、パイロット・トーンを有するＯＦＤＭシンボルを受信する受信機、受信されたＯＦＤＭシンボル及びパイロット・トーンを使用してパイロット位置でのチャネル値を推定し、チャネル値を補間して、パイロット位置とは異なるデータ位置での補間チャネル値を取得するチャネル値提供器を備え、更に、データ位置でのチャネル値を使用してＯＦＤＭシンボルを復号し、復号されたデータ値を取得する復号器、復号されたデータ値をリマップされたデータシンボル推定値へリマップするリマッパ、及びリマップされたデータシンボル推定値を使用してデータ位置でのチャネル値を推定し、データ位置での改善されたチャネル値を取得するチャネル推定器を備える。
【選択図】 図１Ａ

Description

本発明は、一般的に、ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）伝送システムのチャネルを推定する装置と、方法と、コンピュータプログラムとに関し、具体的には、最適化繰り返しチャネル推定技術に関する。

現代のデジタル通信において、フェージングチャネル（fading channel）を介して伝送されるデータは、伝送の前に符号化され、受信機側で復号されて、トランシーバのパフォーマンスが改善される。パイロット支援チャネル推定（ＰＡＣＥ）技術は、受信機に知られたパイロットシンボル（pilot symbol）を使用し、補間によりチャネル推定値を計算するが、繰り返しチャネル推定技術は、符号化ビットの利用可能な情報を利用し、送信されたシンボルの推定値を形成する。この推定値は、その後でチャネル推定（ＣＥ）段階で使用され、正確なチャネル推定値が計算される。しかし、現在の最新技術の方法において、ウィーナー・フィルタ係数（the Wiener filter coefficients）は、繰り返しチャネル推定（ＩＣＥ）段階で使用されるデータシンボル（data symbol）が、あたかも受信機へ完全に知られているかのように計算される（非特許文献１）。非特許文献２では、ソフトシンボルマッピング（soft symbol mapping）によって生成された雑音の評価が示されている。他方、非特許文献３では、精巧な雑音計算を考慮に入れた最適化ウィーナー・フィルタ設計が提案されている。しかし、後者の技術は、チャネル符号化を使用するＯＦＤＭベースのトランシーバ、即ち、ＢＩＣＭ−ＯＦＤＭシステムには、特に適していない。なぜなら、それは低い信号対雑音比に対して十分正確なチャネル推定を生じないからである。

非特許文献４では、ブロック・フェージング・アルゴリズム（block fading algorithms）における繰り返しＣＤＭＡで使用されるチャネル推定アルゴリズムの比較が示されている。受信機は、ソフト・マルチユーザ・データ推定器、単一ユーザ復号器のバンク、及びマルチユーザチャネル推定器から構成されている。マルチユーザ・データ推定器は、無条件のポストＭＭＳＥフィルタリングを有する並列の干渉除去器(interference canceller)として実施され、復号器は、ソフトイン・ソフトアウトＭＡＰ復号器である。チャネル推定器の中では、専用のパイロットシンボル及びフィードバックされたソフト符号シンボルが使用され、ソフト符号シンボルは、繰り返しが進行するとき追加のソフト・パイロットシンボルとして利用される。外部情報の使用は、チャネル推定にフィードバックで事後情報を使用することと比較して、受信機のパフォーマンスを顕著に増加させる。線形ＭＭＳＥ（ＬＭＭＳＥ）推定器は、フィードバックされた符号シンボルの分散を考慮に入れる。

非特許文献５では、繰り返し受信機の他のチャネル推定技術が説明されている。

非特許文献６では、同時検波及び復号を有する繰り返し受信の概念をマルチキャリヤ符号分割多元接続（MC-CDMA）へ応用したものが示されている。マルチユーザ検波器は、ポスト最小平均２乗誤差フィルタリングを有する並列の干渉除去器として実施される。ランダム時間領域シーケンス（random time domain sequence）に基づくパイロットベースチャネル推定スキームも示されている。

更に、非特許文献７は、周波数選択及び周波数フラット高速フェージングチャネルの同時ＭＡＰ（最大事後）等化及びチャネル推定を説明している。非特許文献８では、多数の低複雑度ＯＦＤＭチャネル推定技術の比較が示されている。信号処理の統計的局面に関する更なる情報は、非特許文献９で見つけることができる。非特許文献１０は、時間及び周波数でフィルタすることによって複数の送信アンテナを有するＯＦＤＭでチャネルを推定する方法を示している。特異値分解によってＯＦＤＭチャネルを推定する方法は、非特許文献１１で説明される。後者の文献では、チャネルの周波数相関を使用する直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）システムの低階数チャネル推定器が呈示及び解析されている。離散フーリエ変換に基づく低ランク近似法（low-rank approximation）は、チャネルが標本空間でないとき貧弱なパフォーマンスの悪影響を受ける。参照された文献は、最適のランク（optimal rank-reduction）の理論を線形最小平均２乗誤差推定器へ適用できることを示している。

次に、図７を参照して、非特許文献１で開示されている繰り返しフィルタリング及び繰り返し復号を使用してチャネルを推定する従来のＯＦＤＭ受信機を説明する。図７の受信機は、その全体を７００で示している。受信機７００は、その入力で、ＱＰＳＫコンスタレーション・ポイント（constellation point）Ｙ_k,1及びパイロットＱＰＳＫシンボルＰζを受信する。受信機７００は、パイロットベースチャネル推定器（パイロットＣＥ）７１０を含む。最初のチャネル推定ステップがパイロットベースチャネル推定器７１０によって実行された後、チャネル周波数応答がパイロット位置で知られる。同期検波を可能にするため、受信機は、時間周波数グリッドの全体にわたってチャネル周波数応答を知る必要がある。従って、チャネル周波数応答の残りの値は、パイロット位置におけるチャネル周波数応答の既知の値に基づいて補間されなければならない。

チャネル推定は、典型的には、２つの１次元ＦＩＲフィルタをカスケーディング（cascading）することによって実行される。１つのフィルタは周波数方向のためであり、１つのフィルタは時間方向のためである。フィルタリングは、好ましくは、最初に周波数方向で実行されるが、矩形パイロット・グリッドのフィルタリングの順序（最初に時間か、又は周波数か）は、スキームの線形に起因して選択的である。従って、周波数方向でのフィルタリングは、実際の位置へ最も近い或る数のパイロット位置及び誤りの期待値を最小にするフィルタ係数（ウィーナー・フィルタ）を使用して実行できる。フィルタ係数は、最小平均２乗誤差アルゴリズムを使用して計算可能である。周波数方向でのフィルタリングの後で、チャネル周波数応答の推定値が、或る数のＯＦＤＭシンボルについて利用可能である。続いて、時間方向におけるフィルタリングを実行することができ、結果として時間周波数平面の全体にわたってチャネル周波数応答の推定値が知られる。

受信機７００は、更に、デマルチプレクサ７２０を含んでいる。デマルチプレクサ７２０は、パイロットシンボルＰζからデータシンボルＹ_k,1を分離し、パイロットシンボルが存在する受信信号部分を廃棄する。ソフト・デマッパ７２４は、データシンボルが送信された位置で、デマルチプレクサ７２０によって出力されたシンボルのストリーム、及びパイロットベースのチャネル推定器７１０からのチャネル推定値を受け取る。ソフト・デマッパ７２４は、到着するＱＰＳＫシンボルについて対数尤度比を計算する。ソフト・デマッパ７２４によって出力された対数尤度比は、デインタリーバ７３０の中へ送られる。デインタリーバ７３０の出力は、事後確率アルゴリズム（a-posteriori-probability algorithm）７３２の中へ送られる。送信された情報ビットのＬ値７３４は、ＡＰＰ復号器７３２の出力時に利用可能である。Ｌ値７３４に基づいて、硬判定ユニット７３６で硬判定を行い、送信された情報ビットについて推定値７３８を生じる。繰り返し復号を可能にするため、外部情報７４０がフィードバックされる。インタリーバ７４２におけるインタリーブの後、外部情報７４０は事前知識７４４となる。事前知識７４４はソフト・デマッパ７２４及びソフト・マッパ７４６へ送られる。ソフト・マッパ７４６は、確率関数を使用してマップされたシンボル（mapped symbol：マップドシンボル）７４８を計算する。ソフト・マッパ７４６によって提供されたマップドシンボル７４８は、シンボルベースのチャネル推定段階７５０（シンボルＣＥ）へ送られる。シンボルベースのチャネル推定段階は、更に、ＱＰＳＫコンスタレーション・ポイントＹ_k,1及びそれに伴ったパイロットシンボルＰζを受け取る。シンボルベースのチャネル推定段階７５０は、時間周波数平面の全体にわたって、改善されたチャネル推定を計算してよい。シンボルベースのチャネル推定段階７５０では、２つの１次元ＦＩＲフィルタをカスケーディングすることによって、推定を達成することができる。１つのフィルタは周波数方向のためであり、１つのフィルタは時間方向のためである。それぞれのフィルタのフィルタ係数は、完全な事前の知識７４４がソフト・マッパの入力で利用可能であると仮定して、最小平均２乗誤差規準に基づいてよい。

シンボルベースのチャネル推定段階７５０が、改善されたチャネル推定値を計算したとき、スイッチ７５２を低い位置に置き、シンボルベースのチャネル推定段階７５０の改善されたチャネル推定をソフト・デマッパ７２４へ送ることができる。続いて、他の繰り返しパス（iteration pass）をスタートすることができる。

更に、留意すべきことは、他の構成、例えば、繰り返し事後確率チャネル推定（iterative a posteriori probability channel estimation）を使用できることである。これも非特許文献１に示されている。事後確率推定については、シンボルごとの最大事後アルゴリズムを、適切に選択された測定基準（metric）に適用することができる。

しかし、公知の繰り返しチャネル推定アルゴｚリズムは、受信信号（又は、到着するＱＰＳＫシンボルＹ_k,1）の信号対雑音比（ＳＮＲ）が小さいとき、貧弱なチャネル推定を提供することが示されている。従って、これまでに公知である方法の全てについて、ビット誤り率が低すぎて受信機へ事前に知られていない送信データシンボル（即ち、非パイロット位置データシンボル（non-pilot position data symbol））の信頼できる検波が不可能であるかぎり、データ位置で十分に正確なチャネル推定へ達することはできない。
Ｆ．Ｓａｎｚｉ，Ｓ．Ｊｅｌｔｉｎｇ，ａｎｄ Ｊ．Ｓｐｅｉｄｅｌ，「Ａ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ，」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．２，ｐａｇｅｓ ８４９−８５９，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２００３． Ｍ．Ｔｕｃｈｌｅｒ，Ｒ．Ｏｔｎｅｓ，ａｎｄ Ａ．Ｓｃｈｍｉｄｂａｕｅｒ，「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｓｏｆｔ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｔｕｒｂｏ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，」ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＩＣＣ），ｐａｇｅｓ １８５８−１８６２，Ｍａｙ ２００２． Ｈ．Ｍｅｙｒ，Ｍ．Ｍｏｅｎｅｃｌａｅｙ，ａｎｄ Ｓ．Ｆｅｃｈｔｅｌ，Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ，Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ，Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．２．Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，１９９８． Ｊ．Ｗｅｈｉｎｇｅｒ，Ｃ．Ｍｅｃｋｌｅｎｂｒａｕｋｅｒ，Ｒ．Ｍｕｌｌｅｒ，Ｔ．Ｚｅｍｅｎ，ａｎｄ Ｍ．Ｌｏｎｃａｒ，「Ｏｎ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ ｆｏｒ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ＣＤＭＡ Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ ｉｎ Ｆｌａｔ Ｒａｙｌｅｉｇｈ Ｆａｄｉｎｇ，」ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＩＣＣ），Ｖｏｌ．５，ｐａｇｅｓ ２４９７−２５０１，Ｊｕｎｅ ２００４． Ｔ．Ｚｅｍｅｎ，Ｍ．Ｌｏｎｃａｒ，Ｊ．Ｗｅｈｉｎｇｅｒ，Ｃ．Ｍｅｃｋｌｅｎｂｒａｕｋｅｒ，ａｎｄ Ｒ．Ｍｕｌｌｅｒ，「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ，」ＩＥＥＥ Ｇｌｏｂａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＧＬＯＢＥＣＯＭ），Ｖｏｌ．１，ｐａｇｅｓ ２５７−２６１，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２００３． Ｔ．Ｚｅｍｅｎ，Ｊ．Ｗｅｈｉｎｇｅｒ，Ｃ．Ｍｅｃｋｌｅｎｂｒａｕｋｅｒ，ａｎｄ Ｒ．Ｍｕｌｌｅｒ，「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＭＣ−ＣＤＭＡ，」ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＩＣＣ），Ｖｏｌ．５，ｐａｇｅｓ ３４６２−３４６６，Ｍａｙ ２００３． Ｌ．Ｍ．Ｄａｖｉｓ，Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ，ａｎｄ Ｐ．Ｈｏｅｈｅｒ，「Ｊｏｉｎｔ ＭＡＰ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｆｌａｔ ｆａｓｔ−ｆａｄｉｎｇ ｃｈａｎｎｅｌｓ，」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖｏｌ．４９，Ｎｏ．１２，ｐａｇｅｓ ２１０６−２１１４，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２００１． Ｇ．Ａｕｅｒ，Ａ．Ｄａｍｍａｎｎ，ａｎｄ Ｓ．Ｓａｎｄ，「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｌｏｗ Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ＯＦＤＭ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，」Ｐｒｏｃ．ｏｆ Ｉｎｔ．ＯＦＤＭ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，Ｈａｍｂｕｒｇ，Ｇｅｒｍａｎｙ，２００３． Ｌ．Ｓｃｈａｒｆ，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ａｄｄｉｓｏｎ Ｗｅｓｌｅｙ，１９９１． Ｇ．Ａｕｅｒ，「Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｔｒａｎｓｍｉｔ Ａｎｔｅｎｎａｓ ｂｙ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｔｉｍｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，」ｉｎ ＶＴＣ０３ｆａｌｌ，Ｏｃｔ．２００３． Ｏ．Ｅｄｆｏｒｓ ａｎｄ Ｍ．Ｓａｎｄｅｌｌ ａｎｄ Ｊ．−Ｊ．Ｖａｎ Ｄｅ Ｂｅｅｋ ａｎｄ Ｓ．Ｋ．Ｗｉｌｓｏｎ ａｎｄ Ｐ．Ｏ．Ｂｏｒｊｅｓｓｏｎ，「ＯＦＤＭ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｂｙ ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖｏｌ．４６，ｐａｇｅｓ ９３１−９３９，１９９８．

従って、本発明の目的は、復号器によって提供される復号データ値が検波誤りを生じやすい場合でも、信頼できるチャネル推定値を生成することのできる新規なチャネル推定概念を作り出すことである。

この目的は、請求項１に係るチャネル推定装置、請求項１９に係るチャネル推定方法、及び請求項２０に係るコンピュータプログラムによって達成される。

本発明は、ＯＦＤＭ伝送システムのチャネルを推定する装置を創出するものである。この装置は、ＯＦＤＭシンボルの或るパイロット位置でパイロット・トーンを有するＯＦＤＭシンボルを受け取る受信機と、受け取ったＯＦＤＭシンボル及びパイロット・トーンの知識を使用してパイロット位置でのチャネル値を推定し、チャネル値を補間してパイロット位置とは異なるデータ位置での補間されたチャネル値を取得するチャネル値提供器と、データ位置でのチャネル値を使用してＯＦＤＭシンボルを復号し、復号されたデータ値を取得する復号器と、復号されたデータ値をリマップされたデータシンボル推定値（remapped data symbol estimate）へリマップするリマッパと、リマップされたデータシンボル推定値を使用してデータ位置でのチャネル値を推定し、データ位置での改善されたチャネル値を取得するチャネル推定器とを備えている。チャネル推定器は、熱雑音の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す等価雑音値（equivalent noise value）に基づいて、データ位置でのチャネル値を計算するように動作する。

本発明の重要なアイデアは、データシンボル推定値へリマップされてチャネル推定器へ適用される復号データ値の中の潜在的誤りを、熱雑音の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す等価雑音値によって表すことである。言い換えれば、復号されたデータ値の潜在的推定誤りの影響を、単一のパラメータ、即ち、等価雑音値として表すことができ、データ位置でのチャネル値を推定するチャネル推定器の中で等価雑音値を容易に適用することができる。従って、チャネル推定器は、チャネル推定値を決定するとき、誤り（復号されたデータの中の誤りを含む）へ適応して、実際の誤り率に最適化されたフィルタ関数を適用することができる。言い換えれば、復号されたデータ値の中の誤りの存在は、シンボル雑音（symbol noise）の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す等価雑音値を使用することによって反映される。従って、復号されたデータ値を生成するときの推定誤りは、追加の熱雑音と等価であるようにモデル化される。これにより、チャネル推定を計算的に安価に考慮することが可能になる。

従って、発明概念は、従来のチャネル検波技術と比較して、検波誤りのデータ値が存在するとき、より信頼できるチャネル推定値を決定することができる。更に、ＯＦＤＭ伝送システムのチャネルを推定する発明装置は、従来のチャネル推定装置と同じ複雑度を有する。しかし、発明装置は、復号されたデータ値のビット誤り率が或る閾値よりも小さいとき、従来の技術よりも著しく優れている。発明のチャネル推定器のアルゴリズムは、ビット誤りを考慮するように調整可能であり、リマップされたデータシンボル推定値に基づいて正確なチャネル推定を実行する。そのような適応は、従来の装置に存在しない。

本発明によれば、チャネル推定器で実行されるフィルタ係数（例えば、最小平均２乗誤差フィルタ係数）の計算は、復号プロセスから生じる符号推定誤りを考慮することができる。従って、本発明のチャネル推定器は、既存の最新技術である繰り返しチャネル推定技術よりも優れた性能であることを示している。更に、本発明のチャネル推定概念は、任意の変調アルファベット、即ち、任意のＰＳＫ又はＱＡＭコンスタレーション、及び任意のチャネル符号器と一緒に使用可能であり、従って提案されたスキームは広い範囲のＢＩＣＭ−ＯＦＤＭシステムに適している。

本発明のチャネル推定概念は、推定されたビット誤り率を等価雑音値へ変換することによって、受信機側で送信信号の利用可能情報を最大に利用する。上記等価雑音値はチャネル推定に使用される。等価雑音値は有効信号対雑音比推定値を表すものと考えられ、この有効信号対雑音比推定値を使用して、信頼できるチャネル推定値を提供するようにチャネル推定器を適応させることができる。

他の好ましい実施形態において、チャネル推定器は、シンボル雑音の雑音エネルギーよりも高い等価雑音エネルギーとリマップされたデータシンボル推定値のエネルギー尺度との間の比を使用して、データ位置でのチャネル値を計算するように動作する。リマップされたデータシンボル推定のエネルギーの考慮は、有効な信号対雑音比の更に正確な推定値を生じ、到着する信号に対してチャネル推定器を適応させる。推定されたデータシンボルの仮定された（理想的）エネルギー値ではなく、リマップされたデータシンボル推定値の計算されたエネルギー尺度を使用することは、はるかに信頼できる信号対雑音比値を生成する。これは、異なるＯＦＤＭ搬送波の振幅が、異なった振幅を有する場合（例えば、ＱＡＭ変調を使用するとき）に、特にそうである。更に、ビット誤り率が増加すると、リマップされたデータシンボル推定値の振幅は、仮定された理想値からますます偏倚する。なぜなら、復号の不確実性が、リマップされたデータシンボル推定値の振幅を変化させようとするからである。

熱雑音の雑音エネルギーの５倍よりも低い雑音エネルギーを表すように、等価雑音値を選択するのが好ましい。過度に高い等価雑音値については、チャネル推定器は、もはや信頼できるチャネル推定値を生成できないことが解明されている。なぜなら、不確実性が大きくなりすぎて、チャネル推定器は、受信されたＯＦＤＭシンボルの中に含まれる情報を使用できないからである。従って、データ値の復号における高い誤り率に起因して高い等価雑音エネルギーが正当化されても、等価雑音値は、好ましくは、熱雑音の雑音エネルギーの約５倍（又は、他の実施形態では約３倍）よりも大きくないように制限される。従って、復号されたデータ値の誤り率が非常に高い場合でも、等価雑音値の制限は、信頼できるチャネル推定値の達成を助けることができる。

更に、等価雑音値は、ＯＦＤＭシンボルから復号されたデータ値を抽出するときに復号誤りから生じるシンボル誤り（symbol error）及び／又はビット誤りを考慮に入れることが好ましい。言い換えれば、等価雑音値は、好ましくは、復号誤り率の推定値の関数として計算される。このようにして、等価雑音値は、復号されたデータ値及び／又はリマップされたデータシンボル推定値の誤り率へ適応可能である。その結果、リマップされたデータシンボル推定値の信頼性は、チャネル推定手順の中で考慮され得る。

更に留意すべきことは、復号されたデータ値が、複数の異なったデータ値の尤度に関する確率情報を含むソフトシンボル（soft symbol）であってよいことである。従って、ソフトシンボルの検波の不確実性（潜在的な検波誤りを示す）を数値的に表現することができ、ソフトシンボル推定の不確実性に基づいて等価雑音値を計算することができる。従って、発明装置は、チャネル推定が、不完全なソフトシンボルの復号又は推定を考慮に入れることを可能にしている。

チャネル値を推定するチャネル推定器は、好ましくは、線形フィルタ操作を受信されたＯＦＤＭシンボルへ適用することによって、データ位置でのチャネル値を計算するように構成されている。ここで線形フィルタ操作は、チャネル受信信号相互相関行列（channel-receive-signal cross-correlation matrix）と受信信号自己相関行列の逆行列（inverse of a receive-signal auto-correlation matrix）との積によって表現される。受信信号自己相関行列の対角要素は、等価雑音値に依存する。言い換えれば、等価雑音値によって記述される推定誤りは、チャネル推定でフィルタ係数を決定するために使用される受信信号自己相関行列の中へ組み込まれる。もし確率論的（stochastic）不確実性（熱雑音に等しい確率論的特性を有する）がフィルタ・パラメータの計算で考慮されるならば、最適フィルタを達成することができる。更に、線形フィルタ操作を、受信されたＯＦＤＭシンボルへ適用することによって、チャネル値の最適及び効率的推定を達成できることが解明された。ここで、線形フィルタ操作は行列の積によって表される。

更に、発明装置は、等価雑音値を、熱雑音値と多数のシンボル雑音値（symbol noise value）の平均との和として計算する等価雑音計算器を備えることが好ましい。シンボル雑音値は、ＯＦＤＭシンボルの誤った復号によって導入された誤りを記述している。従って、等価雑音値は熱雑音とシンボル不確実性（symbol uncertainty）との重畳である。シンボル雑音値は、例えば、復号段階の出力から引き出すことができる。ここで、復号段階は、好ましくは、復号されたデータ値の信頼性を推定するように構成される。更に、シンボル雑音値を平均することが有利である。なぜなら、シンボル誤り値は確率論的性質を有するからである。平均することは、更に、計算負担を低減する。なぜなら、平均シンボル雑音値は、考慮される幾つかのシンボルへ原因を帰することができるからである。これは、数学演算を容易にする。なぜなら、平均雑音は、対角行列に比例した行列によって表現可能だからである。雑音をそのような形式で表すと、必要な行列反転が容易になる。更に、平均シンボル雑音値は、熱雑音と全く同じように、考慮されている複数のシンボルへ同じように適用される。従って、平均シンボル雑音値はシンボル雑音と同じやり方で処理可能であり、熱雑音及び平均シンボル雑音の同時処理が可能である。これにより、発明のチャネル推定装置の特に効率的な実施を可能にする。

更に、発明装置は、復号器によって提供されたシンボル確率（symbol probability）に基づいてシンボル分散（symbol variance）を計算し、シンボル分散に基づいてシンボル雑音値を計算するシンボル雑音値計算器を備えることが好ましい。シンボル分散は、シンボル誤り率の推定を可能にする値であり、従って等価雑音値の計算に適している。復号器は、好ましくは、確率情報、例えば、或る数の異なったシンボルの尤度に関する情報を提供する。シンボル確率の分散は抽出可能であり、シンボル雑音値の計算に使用可能である。

更に、シンボル雑音値計算器は、シンボル分散及びシンボル雑音値の平均を決定するとき、パイロット位置でのＯＦＤＭシンボルを考慮するように設計可能である。言い換えれば、パイロットシンボルについて、シンボル雑音値は、復号されたデータ値から引き出されない。対照的に、パイロットシンボルの完全な信頼性を考慮して、パイロット位置でのシンボルについてはゼロのシンボル雑音値が仮定される。等価雑音値のそのような計算によって、シンボルに関する最も正確な情報を常に使用するようにできる。

更に、シンボル雑音計算器は、シンボル雑音値を、シンボル分散と、対応するチャネル伝達電力値（channel transfer power value）との積として計算するように構成されることが好ましい。ここで、チャネル伝達電力値は、シンボル雑音値が計算される変調シンボルの伝送に関連するチャネル伝達関数（channel transfer function）の大きさを記述する。言い換えれば、データ値又はシンボルのシンボル雑音値（シンボル分散に基づく）は、対応するチャネル伝達特性によって加重される。従って、等価雑音値であるかどうかの計算では、非常に低いシンボルエネルギーと共に到着するシンボルの寄与率は、高いシンボルエネルギーと共に到着するシンボルと比較して、チャネル伝達関数の大きな量（及びチャネル伝達電力値）に等しくスケールダウンされる。それぞれのスケーリング（scaling）は、大きなシンボル分散を有するが小さな信号強度を有するシンボルが等価雑音値を低下させることを防止する。チャネル推定について、高い電力と共に受信されたデータシンボル、即ち、対応するチャネル伝達関数が大きな量を有する（大きなチャネル伝達電力値によって反映される）シンボルは、推定されるチャネル伝達特性に最も強いインパクトを有することが発見された。対照的に、小さい電力と共に受信されたシンボルは、推定されるチャネル伝達特性へそれほど強く影響を与えない。従って、低いエネルギーを有するシンボルの大きなシンボル分散（シンボルについてチャネル伝達電力値の小さな量に対応する）は、チャネル推定に対して強い負のインパクトを有しない。従って、対応するチャネル伝達電力値でシンボル分散をスケーリングして、意味のある等価雑音値を生じることが有利である。

発明装置は、好ましくは、更に、シンボルのチャネル伝達電力値を計算するチャネル伝達電力値計算器を備える。チャネル伝達電力値計算器は、受信されたシンボル電力（symbol power）と送信されたシンボル電力との商を評価して、チャネル伝達電力値を生じるようになっている。受信されたシンボル電力は、ＯＦＤＭシンボルについて受信されたシンボル電力から熱雑音電力（thermal noise power）を減じることによって計算できる。言い換えれば、典型的には、ＯＦＤＭシンボルの受信された信号電力を知ることによって、チャネル伝達電力値（チャネル伝達段階値ではない）を推定することができる。従って、比較的単純なシステムを使用して、チャネル伝達電力値を計算し、前述したシンボル雑音値のスケーリングを達成することができる。

他の好ましい実施形態において、チャネル推定器は、実効の信号対雑音比に基づいて、データ位置でのチャネル値を計算するように構成される。実効の信号対雑音比は、復号器による誤ったＯＦＤＭシンボルの復号を考慮して決定され、理論上の信号対雑音値よりも低い。ここで、理論上の信号対雑音値は、シンボルエネルギーと熱雑音電力との比として定義される。更に、好ましくは、実効の信号対雑音比はソフトシンボルの信号対雑音比よりも小さい。ここで、ソフトシンボルの信号対雑音比は、復号器によって提供されたソフトシンボル（例えば、推定されたデータシンボル）の電力値（例えば、２乗振幅）の期待値と、熱雑音電力との商として定義される。好ましくは、チャネル推定器は、実効の信号対雑音比を、復号器によって提供されたデータシンボル推定値（例えば、ソフトシンボルの電力値）の２乗振幅の期待値と、等価雑音値との商として計算するように構成されている。留意すべきこととして、信号対雑音比又は実効の信号対雑音比は、チャネル推定器によって処理可能であり、典型的な信号適応フィルタリング及びチャネル推定に必要な関連情報の一部である。

発明装置は、更に、好ましくは、複数のデータ位置にわたって等価雑音値を平均し、平均等価雑音値を取得する平均器を備えている。この場合、チャネル推定器は、好ましくは、平均等価雑音値を使用して、複数のデータ位置でのチャネル値を計算するように構成されている。異なったチャネル値を推定するために個々の等価雑音値を計算する必要はないことが発見された。対照的に、等価雑音値は、時間及び周波数にわたって徐々に変化することが発見された。従って、単一の平均等価雑音値を使用して多数のチャネル値を計算することは、全ての個々のチャネル推定ステップ（即ち、考慮されている全ての周波数及び全ての時点）について等価雑音値を再計算することと比較して、改善された計算効率を生じる。上述した平均についても、チャネル値の非常に正確な計算が可能である。特に、平均等価雑音値の再使用は、典型的に、（等価）雑音値に基づいてチャネル推定器で実行される行列反転（matrix inversion）の継続繰り返しを不要にする。従って、等価雑音値を平均することによって、エネルギー消費及び／又は計算複雑度の顕著な低減を達成することができる。

更に、１つのＯＦＤＭフレームにわたって平均化（averaging）することは、特に有利であることが発見された。なぜなら、ＯＦＤＭフレームのサイズは、典型的に、平均雑音値がＯＦＤＭフレームの持続時間にわたって強く変化しないように選択されるからである。更に、２つのＯＦＤＭフレームの間には、典型的にサイクリック・プレフィックス（ＣＰ：cyclic prefix）区間が存在し、その区間では、新しいＯＦＤＭシンボルが得られない。言い換えれば、サイクリック・プレフィックス区間では、ＯＦＤＭフレームの間にＯＦＤＭシンボルを検波するために必要なリソース（例えば、ハードウェア・リソース、電力、又は他のリソース）を使用して、（平均）等価雑音値を計算するために必要な計算を実行することができる。言い換えれば、等価雑音値がリフレッシュされること、及び２つの隣接ＯＦＤＭフレームの間のサイクリック・プレフィックス区間で、必要な行列計算が行われることが好ましい。

更に、チャネル推定器は、第１の方向で受信されたＯＦＤＭシンボルの第１の線形フィルタ操作を実行して一時的なフィルタ処理された値（one-time filtered value）を取得し、一時的なフィルタ処理された値の第２の線形フィルタ操作を実行して時間及び周波数の拡張領域でチャネル値を取得することによって、チャネル値を計算するように構成されることが好ましい。第１の方向は周波数方向であってよく、第２の方向は時間方向であってよい。又は、この逆でもよい。２つの方向におけるフィルタリングは、時間及び周波数の双方でのチャネル値の計算を可能にする。等価雑音値、又は等価雑音値から引き出された数量は、双方のフィルタ動作へ適用されてよい。その結果、等価雑音値の組み込みは、双方のフィルタ動作の正確度を改善することができる。

しかし、２つのフィルタ動作をカスケード（cascade）するとき、第２のフィルタの信号対雑音比は、第１のフィルタリングのおかげで改善される。従って、等価雑音値は、好ましくは、第１のフィルタ動作及び第２のフィルタ動作のそれぞれのフィルタ次数Ｍ１及びＭ２へスケーリングされる。従って、第１のフィルタ動作については、第１の部分的な雑音電力値

が使用され、第２のフィルタリングについては、第２の部分的な雑音電力値

が使用されることが好ましい。α及びβは、好ましくは、双方共に１より大きいか等しいように選択される。更に、

であることが好ましい。記述された関係は、等価雑音値をフィルタの次数へ適応させるために使用され、従って高次のフィルタリングに起因する等価雑音値の低減を考慮することができる。更に、α及びβは同一であって、

であることが好ましい。双方の線形フィルタ操作への補正因子α及びβの同一分布は、非常に良好な結果をもたらすことが発見され、更に計算の複雑度を低減する。

本発明は、更に、ＯＦＤＭ伝送システムのチャネルを推定する方法を創出する。発明方法の利点は、発明装置の利点と同じであり、従って別個に説明しない。コンピュータプログラムについても同様である。

続いて図面を参照し、本発明の好ましい実施形態を詳細に説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態におけるチャネル推定器のブロック図を示す。図１Ａの発明のチャネル推定器は、その全体を１００で示している。発明のチャネル推定器１００は、ＯＦＤＭ信号１１２を受け取る受信機１１０を備えている。受信機１１０は、更に、ＯＦＤＭ信号１１２からＯＦＤＭシンボル１１４を得る。ＯＦＤＭシンボル１１４は、典型的には、ＯＦＤＭシンボルの中の或る一定のパイロット位置にパイロット・トーンを有する。

ＯＦＤＭシンボル１１４は、チャネル値提供器１１８へ送られる。提供器１１８は、パイロット・トーンに関する知識を使用して、受信されたＯＦＤＭシンボル１１４の中のパイロット位置でチャネル値を推定するように構成されている。言い換えれば、チャネル値提供器１１８は、送信機によってパイロット位置で送られたパイロットシンボルに関する信頼性が高い知識に基づいて、パイロット位置におけるＯＦＤＭシンボルを評価するように構成されている。更に、チャネル値提供器１１８は、好ましくは、パイロット位置でのチャネル値を補間して、パイロット位置とは異なったデータ位置で、補間されたチャネル値を取得するように構成されている。この目的で、チャネル提供器１１８は線形フィルタを使用し、そこへＯＦＤＭシンボル１１４が送られる。フィルタの係数は、最小平均２乗誤差規準に従って適応させることができる。

チャネル値提供器１１８によって提供されたチャネル値１２２は、スイッチ１３０を介して復号器１２６へ送られる。復号器１２６は、更に、受信機１１０からＯＦＤＭシンボル１１４を受け取り、復号されたデータ値１３４を、その出力に生成するように設計されている。復号器は、チャネル値１２２及びＯＦＤＭシンボル１１４に基づいて、復号されたデータ値１３４を生成する手段を備えてよい。例えば、復号器は、デマッパ（例えば、ソフト・デマッパ）、デインタリーバ、及び／又はチャネル復号器（例えば、事後確率復号器）を備えてよい。復号されたデータ値１３４は、ハード又はソフトのデータ値であってよく、リマッパ１３８へ入力されるようになっている。

リマッパ１３８は、リマップされたデータシンボル推定値（remapped data symbol estimate）１４６を生成する。推定値１４６はチャネル推定器１５０へ送られる。チャネル推定器１５０は、更に、ＯＦＤＭシンボル１１４及び等価雑音値

を受け取る。チャネル推定器１５０は、リマップされたデータシンボル推定値１４６を使用してデータ位置でのチャネル値を推定し、改善されたチャネル値１５８をデータ位置で取得するように構成されている。この目的で、チャネル推定器１５０は等価雑音値１５４を使用するようになっている。ここで、等価雑音値は、熱雑音の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す。

チャネル推定器１５０が、改善されたチャネル値１５８を計算したとき、改善されたチャネル値１５８は、スイッチ１３０を適切に切り換えることによって、復号器１２６へ送ることができる。

上記の構造の説明に基づき、続いて発明のチャネル推定器１００の動作を詳細に説明する。

第１のステップでは、チャネル値提供器１１８はＯＦＤＭシンボル１１４に基づいてチャネル値１２２を計算する。ここで、チャネル値提供器１１８はパイロットシンボルの位置及びシンボル内容に関する知識を使用する。チャネル値提供器１１８は、最初にパイロットシンボルの位置におけるチャネル値を計算し、次に補間を実行して、ＯＦＤＭシンボル１１４のストリーム内のデータシンボル位置でチャネル値を生成する。しかし、チャネル値提供器１１８によって提供された推定チャネル値１２２は、正確性が制限される。なぜなら、チャネル値提供器１１８は、パイロット位置におけるデータ値を知るのみであり、従って拡張補間を適用しなければならないからである。それによって、著しい不正確度がチャネル値の第１の推定にもたらされる。

次に、チャネル値提供器１１８から提供されたチャネル値１２２は、復号器１２６へ送られる。復号器１２６は、ＯＦＤＭシンボル１１４及びチャネル値１２２に基づいて、復号されたデータ値１３４を生成することができる。復号器１２６は、チャネル復号を実行し、復号されたデータ値のシンボル誤り率又はビット誤り率を低減するが、復号されたデータ値は、雑音及び歪みのために有限の誤り率を依然として含む。更に、復号されたデータ値１３４の誤りは、更に、チャネル値提供器１１８によって提供された不正確なチャネル推定値によっても生じる。

復号されて有限の誤り率を有するデータ値は、次にリマッパ１３８の中でリマップされ、リマップされたデータシンボル推定値１４６を形成する。リマップされたデータシンボル推定値１４６は、ＯＦＤＭ送信者によって送られたＯＦＤＭシンボルの推定値を定義する複素数値であってよい。リマップされたデータシンボル推定値１４６は、チャネル推定器１５０によって、データ位置での改善されたチャネル推定値を計算するための事前知識として使用する。この目的で、チャネル推定器は、受信されたＯＦＤＭシンボルへ重畳される熱雑音を考慮しなければならない。しかし、リマップされたデータシンボル推定値１４６に含まれる誤りのために、更なる揺らぎ又は誤りが生じる。そのような誤りは、受信されたＯＦＤＭシンボルの非理想的な復号から生じ、従って改善されたチャネル推定を計算するための仮定された事前知識は完全ではない。

従って、チャネル推定器は、等価雑音値１５４を使用するように構成されている。等価雑音値１５４は、熱雑音の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す。従って、等価雑音値と熱雑音との差異は、リマップされたデータシンボル推定値１４６の誤りを記述する。従って、チャネル推定器１５０は、改善されたチャネル値１５８をＯＦＤＭシンボル１１４から引き出すとき、等価雑音値を雑音及び揺らぎの現実的推定値として適用することができる。そのような現実的誤り尺度の使用は重要である。なぜなら、チャネル推定器は、典型的に、最小平均２乗誤差規準に従って、改善されたチャネル値１５８を提供するように適合化されるフィルタを使用するからである。しかし、フィルタは、チャネル推定器へ入力される値の総計誤差が知られている場合にのみ、適切に適合化可能である。総計誤差の現実的記述は、等価雑音値を使用して与えることができる。等価雑音値は、熱雑音エネルギーよりも大きな雑音エネルギーを表すように選択され、復号されたデータ値又はリマップされたデータシンボル推定値の誤差を含むようにされている。

チャネル推定器１５０が、受信されたＯＦＤＭシンボルと、等価雑音値と、リマップされたデータシンボル推定値とに基づいて、改善されたチャネル値１５８を提供できるとき、これらの改善されたチャネル値１５８は、スイッチ１３０の位置を変更することによって、復号器１２６の中へ送ることができる。次に、復号器１２６は、選択的に、ＯＦＤＭシンボルと改善されたチャネル値１５８とに基づいて、復号されて改善されたデータ値１３４をチャネル推定器へ提供する。このようにして、チャネル値１５８及びデータ値は、もし必要であれば、反復して改善可能である。

従って、本発明の重要なアイデアは、等価雑音値１５４をチャネル推定器１５０へ適用することによって、復号されたデータ値１３４の誤差を考慮に入れることである。ここで、等価雑音値は、熱雑音の雑音エネルギーよりも大きい雑音エネルギーを表す。

図１ｂは、本発明の第２の実施形態に従ったチャネル推定器のブロック図を示している。図１ｂのチャネル推定器は、その全体を２００で示される。ここで留意すべきことは、チャネル推定器２００が、図７を参照して前に説明したチャネル推定器７００と類似していることである。従って、同様の手段は、最初の桁でのみ異なり最後の２桁は同じである参照番号で示されている。こうして、図７のチャネル推定器７００から公知である手段については、詳細な説明を省略する。対照的に、従来技術のチャネル推定器７００へ加えられた発明のコンポーネントに焦点を当てる。

発明のチャネル推定器２００の重要なコンポーネントは、等価雑音計算器２６０である。等価雑音計算器２６０は、シンボルベースのチャネル推定器（symbol based channel estimator）２５０と結合され、等価雑音値

をシンボルベースのチャネル推定器２５０へ提供する。等価雑音計算器２６０は、シンボルベースのチャネル推定器２５０によって処理される全ての個々のシンボル位置について、等価雑音値２６２をシンボルベースのチャネル推定器２５０へ提供する。更に、等価雑音値計算器２６０によって提供された等価雑音値２６２へ平均化ユニット２６４を選択的に適用できる。平均化は平均等価雑音値を生じ、この平均等価雑音値は、シンボルベースのチャネル推定器２５０によって使用され、更に１つ及び複数のシンボル位置のチャネル値が推定され得る。

等価雑音値計算器２６０は、熱雑音電力２６６を受信、計算、又は決定する。熱雑音電力は、更に、等価雑音計算器２６０又は他の記憶手段の中に記憶できる。等価雑音計算器２６０は、更に、追加の雑音値２６８を受け取る。雑音値２６８は、（ソフト・マッパ２２４、デインタリーバ２３０、及び／又は事後確率復号器２３２の中で）ＯＦＤＭシンボルの誤った復号によって導入された追加の誤りを記述する。等価雑音値計算器は、典型的には、熱雑音値２６６及び追加の雑音値２６８を加えるように構成されている。

追加の雑音値２６８は、シンボル雑音値２７２に基づいて平均化ユニット２７０によって決定される。シンボル雑音値は、個々のＯＦＤＭシンボルの誤った復号によって導入された誤差を記述する。平均化は、平均化ユニット２７０の中で、多数Ｍ_f個のシンボル雑音値２７２にわたって実行できる。平均化へ含められるシンボル雑音値２７２の数を記述するＭ_fは、シンボルベースのチャネル推定器２５０の中で適用されたフィルタリング動作の次数と同じであってよい。

シンボル雑音値は、チャネル伝達電力値

と、乗数２７８の中のシンボル分散δ_i２７６との乗算によって引き出すことができる。言い換えれば、シンボル分散２７６は、それぞれのシンボルについてチャネル伝達関数の大きさを記述するチャネル伝達電力値２７６で加重できる。シンボル分散２７６は、例えば、事後確率復号器２３２によって提供されたシンボル確率に基づいて計算できる。この目的で、シンボル雑音値計算器２８０が適用できる。

チャネル伝達電力値２７４は、到着するデータシンボルＹ_k,1の電力から熱雑音電力２６６を減じ、その差をシンボルエネルギーで除算することによって、チャネル伝達電力値計算器２８１の中で計算できる。

更に、リマップされたデータシンボル推定値２４８のエネルギー尺度値（energy measure）を計算するため、エネルギー尺度計算器２８２が使用できる。エネルギー尺度値は２８４で示され、シンボルベースのチャネル推定器２５０及び／又は等価雑音値計算器２６０へ送ることができる（例えば、実効の信号対雑音比を計算するため）。

次に、発明のチャネル推定器の構造の説明に基づき、チャネル推定器の機能を詳細に説明する。発明のチャネル推定器は、等価雑音値をシンボルベースのチャネル推定器２５０へ提供するように設計されている。等価雑音値は、熱雑音値２６６と追加の雑音値２６８とを合計することによって達成される。追加の雑音値２６８は、ＯＦＤＭシンボルの誤った復号のリスクを統計的雑音値で記述する。言い換えれば、判定の誤りは、追加の（熱）雑音と同じ効果を、シンボルベースのチャネル推定２５０に対して有するものと仮定される。

しかし、追加の雑音値２６８は、好ましくは、チャネル伝達電力値計算器の中で計算されたチャネル電力伝達関数で、シンボル分散２７６を加重することによって計算される。従って、弱く（即ち、小さなシンボル電力で）受信されたシンボルは、シンボル雑音値を計算するとき、強く受信されたシンボルよりも少なく加重される。これは、高いシンボルエネルギーと共に受信されたＯＦＤＭシンボルが、低いシンボルエネルギーと共に受信されたＯＦＤＭシンボルよりも、強いインパクトをシンボルベースのチャネル推定器２５０に対して有するという事実に起因する。

平均化２７０は、選択的に、シンボル雑音値２７２へ適用され、更なる計算プロセスを容易にすることができる。しかし、平均化２７０（及び平均化２６４）は必要な特徴ではない。なぜなら、個々のシンボルの各々のシンボル雑音値２７２は、シンボルベースのチャネル推定器２５０によっても適用できるからである。

更に留意すべきことは、パイロットベースのチャネル推定器（pilot based channel estimator）２１０とシンボルベースのチャネル推定器２５０とを分離する必要はないことである。対照的に、パイロットベースのチャネル推定器２１０とシンボルベースのチャネル推定器２５０とは同じハードウェアで実施でき、パイロットベースのチャネル推定又はシンボルベースのチャネル推定のいずれかを実行するように再構成できる。

更に、デインタリーバ２３０及びインタリーバ２４２は選択的であって、もし発明装置が組み合わせて使用される通信システムの中にインタリービング及び／又は逆インタリービングが含まれなければ、不必要である。更に、事後確率復号器（posteriori probability decoder）２３２は、任意の公知のチャネル復号器によって置換可能である。しかし、復号されたシンボルの信頼性に関する情報を保有するシンボル雑音値を、復号器２３２の出力から抽出できることが有利である。この目的のために、対数尤度比が使用できる。代替として、統計量として公知の他の信頼性尺度を評価してもよい。

エネルギー尺度値２８４は、リマップされたデータシンボル推定値２４８について計算でき（例えば、データシンボル推定値の２乗振幅の期待値を計算することによって）、シンボルベースのチャネル推定器２５０の中で使用できる。エネルギー尺度値２８４は、更に、等価雑音値計算器２６０へ送ることができる。しかし、エネルギー尺度値の計算は選択的であり、もしリマップされたデータシンボル推定値２４８のエネルギーが、無視されてよい小さな揺らぎだけを含むならば、省略できる。

更に、留意すべきことは、等価雑音値計算器２６０が、等価雑音電力又は等価信号対雑音比（ＳＮＲ）を記述する雑音値２６２をシンボルベースのチャネル推定器２５０へ提供してよいことである。双方のタイプの情報（即ち、実効の雑音値又は実効の信号対雑音比）は、使用される特定のシンボルベースのチャネル推定器２５０の詳細に依存して、単独又はシンボルベースのチャネル推定器２５０と組み合わせて使用できる。

更に、もしチャネル伝達電力値が、或る周波数範囲又は或る時間にわたって一定であると仮定されるならば、チャネル伝達電力値を計算する必要はない。平均化は、チャネル伝達電力値を計算するときに適用できる。更に、或る環境では、チャネル伝達電力値が一定であって事前に知られているものと仮定できる。この場合、乗数２７０は省略されるか、シンボル分散の固定スケーリング（fixed scaling）を実行できる。

次に、発明概念を更に詳細に説明する。

ＯＦＤＭシステムのための、本発明の最適化繰り返しチャネル推定技術の目的は、特にＩＣＥに適している改善された線形ＭＭＳＥチャネル推定器（linear MMSE channel estimator）を得ることである。ＭＭＳＥフィルタ係数の計算は、ソフトマッピング動作（soft mapping operation）から生じる符号推定誤りを考慮に入れる。新しいチャネル推定器は、既存の最新技術繰り返しチャネル推定（ＩＣＥ）技術よりも性能が優れていることが示される。更に、提案されたＩＣＥ技術は、任意の変調アルファベット、即ち、任意のＰＳＫ（位相偏移変調）又は直交振幅変調（ＱＡＭ）コンスタレーション、及び任意のチャネル符号器と共に使用可能であり、従って提案されたスキームは、広い範囲のビット・インタリーブされた符号変調・直交周波数分割多重（ＢＩＣＭ−ＯＦＤＭ）システムに適している。

次に、本発明の利点を概説する。

上記で提案された発明の新規な繰り返しチャネル推定方法は、受信機側で送信信号に関する利用可能情報を最大限に利用する。ソフトマッピング動作に加えて、新規なアルゴリズムは、チャネル復号器からのソフト・ビット単位情報を使用し、ソフトシンボル推定によって誘導された雑音を推定する。結果の実際のＳＮＲ推定値は、チャネル推定に使用されるウィーナー・フィルタ設計を最適化するのに役立つ。もし実効の雑音がＯＦＤＭフレームの全体又は最小時間周波数ビンにわたって平均化されるならば、検波の複雑度が顕著に増大することはない。実際に、提案されたスキームは、各々のターボ繰り返しの後で実効の雑音電力の追加の計算を必要とするだけである。従って、この最適化方法は、将来の無線通信システムの受信機設計に使用されてよく、例えば、ヨーロッパＩＳＴプロジェクトＷＩＮＮＥＲのフレームワークの中で提案できる。

次に、本発明を詳細に説明する。

最初に、繰り返しフィルタリング及び復号について概説する。

この章では、送信されたデータ・ストリームの中へ多重化されたパイロットシンボルの助けによって最初の推定が取得される繰り返しチャネル推定器を取り上げる。この、いわゆる分離アプローチでは、チャネル推定及びソフト逆マッピングが別々に実行される。留意すべきことは、他の繰り返しチャネル推定技術が同時チャネル推定及び検波を実行することである（非特許文献７を参照）。しかし、このアプローチは計算的に高価であり、従って現在の報告によってはカバーされない。

初期ＦＩＲフィルタリングは、発明概念の最初のステップであり、従って少し詳細に説明する。

サイクリック・プレフィックス（ＣＰ）の除去及び受信シンボルのＦＦＴ変換の後、ｋ番目のＯＦＤＭシンボル（０≦ｋ≦Ｋ）からのｎ番目のＯＦＤＭ副搬送波（OFDM subcarrier）（０≦ｎ≦Ｎ_c）における受信シンボルは、次のようになる。

この伝送シナリオにおいて、チャネル推定は、Ｋ個の連続ＯＦＤＭシンボルから構成される所与のＯＦＤＭフレームについて実行されるものと仮定する。各々のＯＦＤＭシンボルは、更にＮ_c個の副搬送波を含む。受信機で、チャネル伝達関数（ＣＴＦ）の全体を再構成するため最も普通に使用される方法は、いわゆるＰＡＣＥ技術である。ＰＡＣＥは、補間及びウィーナー・フィルタリングを介して、完全に知られたデータシンボル（パイロット）

の部分集合を利用する。この初期推定値は、非特許文献８におけるように引き出される。ここで想起されるように、もし補間が周波数方向、即ち、ＯＦＤＭトーンを横切って行われると、ｎ番目の副搬送波及びｋ番目のＯＦＤＭシンボルにおけるチャネル推定値は、次式によって決定される。

ここで、ベクトル

は、パイロットシンボル位置におけるチャネル推定値、即ち、

を含む。フィルタ次数はＭ_fと仮定して、添字ｐ（ｍ）は、所望の位置ｎへ最も近いＭ_f個のパイロットシンボルのインデックスを表す。

非特許文献２において、ｃ_nに含まれるフィルタ係数は、ウィーナー・ホップ方程式を解くことによって計算される。

ここで、

は、それぞれ周波数方向でのＣＴＦの相互相関及び自己相関行列であり、Ｅ_pはパイロットシンボルのエネルギー

を表す。

時間方向での後続フィルタリングが同じように実行され、ＯＦＤＭ副搬送波グリッドの全体にわたって、チャネル推定値が取得される。この初期チャネル推定は、図２ａ及び図２ｂのグラフで示される。図２ａは周波数及び時間方向での補間を介する最初のチャネル推定値を示し、図２ｂは補間を介する最初のチャネル推定値（ＣＥ）計算を示している。図２ｂにおいて、

は、それぞれパイロット及びデータシンボル位置での信号を表す。

次に、繰り返しチャネル推定手順を詳細に説明する。

初期チャネル推定がＰＡＣＥを介して取得された後、チャネル復号器によって提供されたソフト・フィードバック情報（soft feedback information）を利用して、ＣＥに利用される副搬送波の数を拡張することができる。この場合、対数尤度比（７７６）の形式をした符号化ビットに関する外部ソフト情報が、チャネル推定ブロックへフィードバックされる。

ソフトマッピング：リインターリービング（re-interleaving）の後、これらのＬＬＲは、ソフトマッピングを介してシンボル推定値へ変換される。一般的ソフト・マッパ（soft mapper）は、次式のように基数Ｑのコンスタレーション・アルファベット（constellation alphabet）｛Ａ_m｝_m=[1,…_,Q]から

を形成する。

この式において、シンボル確率Ｐ（Ｘ＝Ａ_m）はビット確率から導き出される。（ｂ₁（ｍ），…，ｂ_log2(Q)（ｍ））は、シンボルＡ_mがマップされるビットのストリング（string）を表すと仮定する。対数尤度比（Ｌ₁，…，Ｌ_log2(M)）のサンプルから取得されたシンボル確率は、次のようになる。

ここで、関数ｆ_i（ｘ）は（２８）で定義される。

例えば、一対の符号化ビットのＬＬＲ（Ｌ₁及びＬ₂）が与えられるならば、ＱＰＳＫ（Ｑ＝４）のソフト・マッパは、次のようにソフトシンボルを計算する。

ここではさらに、次のようになる。

ソフトシンボル

は、リマップされたデータシンボル推定値と考えられ、コンスタレーション・アルファベットのコンスタレーション・ポイントＡ_i（例えば、Ｉ＝１，２，３，４）の加重された和として式（６）及び（７）から計算可能である。ここで、加重はコンスタレーション・ポイントの確率Ｐ（Ｘ＝Ａ_i）に基づく。従って、リマッピング（remapping）は、コンスタレーション・アルファベットの可能なコンスタレーション・ポイントと、（ソフト）復号器によって提供されたコンスタレーション・ポイントとのそれぞれの確率に依存して、複素平面の中の点（ソフトシンボル

）を生じる。

例えば、もしＱＰＳＫ変調の全てのコンスタレーション・ポイントが同じ確率を有することを復号器が示すならば、ソフトシンボル

（更に、リマップされたデータシンボル推定値として示される）はゼロである。他方、もし特定のコンスタレーション・ポイントの確率が１００％であることを復号器が示すならば、ソフトシンボル

は、コンスタレーション・アルファベットの特定の可能なコンスタレーション・ポイントと同じである。

カスケードされた２つのウィーナー・フィルタを使用するチャネル推定：ソフトシンボルは、完全に知られたパイロットシンボルに加えて、ウィーナー・フィルタ設計に使用される。各々のターボ繰り返し（turbo iteration）において、周波数方向のフィルタリングの後に取得されたチャネル推定値は、次のようになる。

この式において、

は、次式を成立させる（Ｎ₂＋Ｎ₁＋１）個の最小二乗（ＬＳ）推定値を積み重ねたベクトルである。

ここで、

は、周波数及び時間方向におけるシンボルインデックスに依存して、パイロットシンボル又はＬＬＲから導き出されたソフトシンボル推定値のいずれかであってよい。

第２のステップにおいて、時間方向のフィルタリングは次のとおりである。

ここで、ベクトル

は、周波数方向のフィルタリングの後に（８）で生成された（Ｎ’₂＋Ｎ’₁＋１）個のチャネル推定値を含む。次に、最終のチャネル推定

は、同期検波のために受信機連鎖のデマッパ（demapper）へ引き渡される。

この繰り返し手順を使用すると、補間は明らかに必要ではない。なぜなら、ＩＣＥ技術は、時間／周波数グリッドの全体からのパイロット及びソフトシンボルに基づくからである。従って、（８）及び（１０）からのｃ’_f及びｃ’_tに含まれるウィーナー・フィルタ係数は、補間なしにウィーナー・ホップ方程式から推定される。周波数方向では、次の標準式が得られる。

ここで、Ｒ_HHはＣＴＦの自己相関行列であり、ｒ_HH,fは相互相関ベクトルを表す。この相互相関ベクトルは、所望のＣＴＦと全体のフィルタリング窓からのＣＴＦとの相関を表す。時間方向では、ウィーナー・ホップ方程式は、周波数方向について（１１）で取得された式に類似したｃ’_tの式を導く。実際、ｃ’_t及びｃ’_fの式は、相互及び自己相関行列でのみ異なる。留意すべきこととして、この繰り返しチャネル推定は、依然として２つの連続ステップ、即ち、周波数及び時間方向で実行され、フィルタ次数は、それぞれＭ_f＝Ｎ₂＋Ｎ₁＋１及びＭ_t＝Ｎ’₂＋Ｎ’₁＋₁である。

非特許文献１において、時間及び周波数方向へ連続的にカスケードされた２つの１次元ウィーナー・フィルタから作られる類似の推定器が提案されている。しかし、この分離されたチャネル推定／検波アプローチは、最初のチャネル推定が補間を介して誤りを生じる可能性があるため、依然としてチャネル誤り伝搬（channel error propagation）に敏感である。従って、時間及び周波数方向におけるパイロットシンボルの間隔が、依然としてＩＣＥ技術のパフォーマンスに重要なパラメータである。即ち、時間及び周波数領域におけるサンプリング理論の限界が考慮される場合にのみ、初期チャネル伝達関数の完全な再構成が可能である。この要件の充足は、如何なるターボ繰り返しの前でも、最初のチャネル推定値の信頼性を確実にする。図３及び図４は、全体的ＩＣＥ手順の特定の繰り返し部分を示す。ここで図３は、ソフトシンボル推定値とパイロットシンボルとに基づく繰り返しチャネル推定を示し、図４は、パイロット・トーン（pilot tone）とシンボル推定値とに基づくチャネル推定（ＣＥ）を示している。図４において、

は、それぞれパイロット及びデータシンボル位置での受信信号を示している。

次に、更なる最適化を詳細に説明する。

最適化されたＩＣＥ技術については、上記で説明した全体的手順が守られる。即ち、ソフトマッピングの後、連続した２つのフィルタリング段階、即ち、周波数及び時間方向でのフィルタリング段階を介して、チャネル推定が実行される。次に説明する改善されたＩＣＥ技術の原理は、ウィーナー・フィルタ係数の計算のためにソフトマッピングによって誘導される推定の非完全性を考慮に入れることである。その目的で、本発明者らは、改善された線形ＭＭＳＥチャネル推定器の誘導の基礎として役立つ等価信号モデルを導入する。等価信号モデルは、チャネル推定器の入力に現れてチャネル復号器の復号の不完全性によって生じたシンボル推定誤りの分散を考慮する信号に対応する。

次のセクションで、下記の考慮及び誘導に使用される等価信号モデルを説明する。

その後で、本発明者らは、Ｍ_F個の受信信号サンプルの窓を使用して、時間又は周波数方向でのウィーナー・フィルタリングを考察する。即ち、Ｍ_Fはフィルタ次数である。簡単にするため、本発明者らは、下記のセクションで、使用されない信号次元（時間又は周波数）に対応するインデックスを省略している。図３で示された例を参照するならば、周波数方向でのフィルタリングはＭ_F＝７であり、時間方向でのフィルタリングはＭ_F＝５である。

従って、修正された等価信号モデルは次のようになる。

ここで、ｙ＝［Ｙ₁，…，Ｙ_MF］^Tは、積み重ねられた観測値のＭ_Fｘ１ベクトルであり、

は、その主な対角線の上にパイロット又はソフトシンボルを有するＭ_FｘＭ_F対角行列を示し、ｈ＝［Ｈ₁，．．．，Ｈ_MF］^Tは、チャネル係数を含むＭ_Fｘ１ベクトルであり、ｎ´＝［Ｎ´₁，．．．，Ｎ´_MF］^Tは、等価ゼロ平均加法的雑音を表す。

次に、改善された線形ＭＭＳＥチャネル推定器を説明する。

このセクションの目的は、前述した等価信号モデルを考慮に入れて、ＩＣＥのために線形ＭＭＳＥチャネル推定器の係数を導き出すことである。

第１の方向におけるフィルタリング：最初のフィルタリング段階の後に取得されたチャネル推定値のベクトルを

とする。ここで、

は所望のチャネル推定値を表す。故に、ウィーナー・ホップ方程式（非特許文献９）の誘導のための直交性条件（orthogonality condition for the derivation）に従って、線形推定器は次式を成立させる。

次に、相関行列Ｒ_Hy及びＲ_yyを評価する。最初に、次式が得られる。

ここで、最後のステップは、雑音項ｎ’及びｈからのチャネル係数が統計的に独立であるという事実から生じる。留意すべきことは、このセクションにおいて、Ｒ_HHが、フィルタリング方向に依存して、チャネルの時間又は周波数自己相関行列を表すことである。εは期待値演算子を示す。ここで、Ｒ_yyに注目すると、

（１５）からの等価雑音分散（equivalent noise variance）

は、次のセクションで引き出される。式（１４）及び（１５）を組み合わせると、線形ＭＭＳＥ推定器（１３）は次のようになる。

第２の方向でのフィルタリング段階：第２のフィルタリング・ステップのために、第１のフィルタリング段階の後に生成されたチャネル推定値が第２の信号方向（時間又は周波数）でフィルタされる。フィルタ・バンク（filter bank）は（１６）と類似した式を有するが、（１６）の右辺の項

が、最初の段階からのチャネル推定値を含むベクトル

によって置換されなければならないことが異なっている。第２のフィルタリング段階の後に、チャネル推定値

のベクトルが得られる。

からの所望のチャネル推定値

は、移動フィルタリング窓で取得された他の所望のチャネル推定値で多重化され、時間／周波数平面の全体にわたる最終チャネル推定値が取得される。次に、これらの最終推定値は、同期検波のために受信機連鎖内のソフトイン／ソフトアウト検波器へ回送される。

カスケードされた２つのウィーナー・フィルタから構成されるＩＣＥ手順は、非特許文献１のように、各々のターボ繰り返しで反復される。一般的に、安定状態が受信機で達成されたとき、繰り返しプロセスは停止される。

雑音のスケーリング：２つの連続フィルタリング動作がＩＣＥ手順で実行されるので、第２のウィーナー・フィルタで現れるＳＮＲは、第１のフィルタリング段階のおかげで改善される。このＳＮＲ向上は、フィルタリングの次数から独立であることが非特許文献１０で説明されている。従って時間及び周波数方向でチャネル推定器へ適用されなければならない。ＳＮＲ利得は、チャネル特性及びシステム・パラメータに依存する。ここで、本発明者らは非特許文献１０で提案されたスケーリング因子

を選択する。Ｍ_f及びＭ_tは、それぞれ周波数及び時間方向でのフィルタ次数を表す。数値シミュレーションのために、（１６）の雑音電力

は、時間及び周波数方向のフィルタについてαで除される。

下記のセクションでは、等価雑音分散

の決定について概説する。

等価信号モデル（１２）から、次式が得られる。

シンボル誤り行列を

とする。ここで、

である。従って、分散行列Ｒ_N´_N´は次のように書くことができる。

ここで、相互相関ベクトルｒ_HH,iは、Ｒ_HH＝｛ｈｈ^H｝のｉ番目の列を表す。シンボル誤り｛ｄ_i｝は無相関であるから、（２０）からのデータを含む期待値は次のようになる。

この式において、もしＸ_iがパイロットシンボルであればδ_i＝０である（

）。そうでなければ、シンボル誤り分散δ_iは、データシンボルの第１次及び第２次統計量で表現可能である。

データシンボルＸ_iの１次及び２次モーメントは、次式によって与えられる。

ここで、｛Ａ₁，．．．，Ａ_Q｝は、基数Ｑを有する変調アルファベットを表し、シンボル確率は、非特許文献５におけるように、チャネル復号器の出力から導き出されたビット確率の積を介して取得される。

（２１）及び（２０）から、ｎ’の共分散行列の更にコンパクトな式が引き出される。即ち、

ここで、

は熱雑音の共分散行列を表す。対角行列

は、データシンボルの分散ｄ_iと（３３）で与えられる近似ＣＴＦ電力

とに関連する。留意すべきことは、サンプルが多数であるとき、例えば、もしＯＦＤＭシンボルの全てのＮ_c個の副搬送波が、周波数方向でのウィーナー・フィルタリングに使用されるならば、標準期待値

が成り立つことである。しかし、フィルタリング窓のサイズＭ_fが小さいとき、この全体的期待値はＯＦＤＭフレーム／シンボル内のＣＴＦ変分に対処するのに十分正確でなく、全体的期待値の使用には

の近似値が好ましい。

Δの対角要素は最終的に平均され、等価雑音ｎ’の分散が取得される。Δの対角要素を平均することによって、（１６）の改善されたＭＭＳＥフィルタ設計に使用される単純化された共分散行列が取得される。即ち、

前の式で、フィルタリング窓の位置と共に平均が変化することに留意されたい。ＯＦＤＭフレームの上で一定の雑音電力を有するためには、ＯＦＤＭフレームの全体にわたって

を平均することができる。これらの２つの場合は、次に説明する数値シミュレーションによって評価される。

次に、標準的な及び改善されたＭＭＳＥチャネル推定器を比較する。

チャネル推定器（１１）と（１６）とは、反転される行列の右辺の項に現れるＳＮＲに関連する部分で本質的に異なる。（１１）では、ＳＮＲは、熱雑音の分散に対する平均データシンボルエネルギーの比、即ち、

として標準式で表される。しかし、（１６）では、改善された線形ＭＭＳＥ推定器の誘導は、他のＳＮＲ式を導く。このＳＮＲ式は、フィルタリングに使用されるソフトシンボルが送信シンボルの雑音バージョンであるという事実を考慮に入れる。この実効の信号対雑音比は、

と書くことができる。言い換えれば、標準線形ＭＭＳＥ推定器は、実効のＳＮＲを過大に推定する。これは、ソフトマッピングが推定誤りになりやすいとき、低ＳＮＲの状況でパフォーマンスの低下を生じる。

チャネル復号器からの完全なソフト・フィードバックの場合、

となり、これは（２５）でΔ＝０となり、（１６）で

となり、従って改善された線形推定器は、（１１）からの標準推定器と一致する。これは特に高ＳＮＲの状況で起こり、及び／又は強力なチャネル符号器が使用される場合に起こる。

ウィーナー・フィルタリングの場合、時間方向でのＯＦＤＭフレームの全体にわたって、及び周波数方向での完全副搬送波範囲にわたって、フィルタリング動作を実行することができる。この場合、時間及び周波数方向のそれぞれで、フィルタ・サイズはＫ及びＮ_cとなる。実際には、前述したセクションで示唆されるように、縮小されたフィルタ・サイズが使用される。フィルタリング窓は、図３で示されるように所望のチャネル推定値を中心とし、標準ＩＣＥ技術とは対照的に、窓が周波数又は時間方向で移動するとき、（１６）のフィルタ係数は更新される。これは、（２７）の等価雑音の分散が、時間／周波数平面のフィルタリング窓の位置に依存するという事実に起因する。言い換えれば、各々の所望のチャネル推定値について、異なったＭＭＳＥフィルタ・バンクを評価しなければならない。

改善された推定器からの実際の利点は、パイロットシンボルの間隔が広くなったときに明らかになる。その場合、パイロット・グリッドは疎になるので、（２７）の等価雑音電力は、ソフトマッピング・ステップから生じる寄与によって優越される。他方、ＰＡＣＥで取得された最初のチャネル推定値が十分に信頼性を有するとき、即ち、時間及び周波数方向のパイロット間隔が小さいとき、ソフトマッピングを介して取得されたソフトシンボルは、より大きな信頼性を有し、従来のＩＣＥ技術（非特許文献１）を超えるパフォーマンスの改善は減少する。

更に、複雑性の低減を達成することができる。

提案されたアルゴリズムは、復号の複雑性が増加するという大きな欠点を有する。なぜなら、ＭＭＳＥフィルタ係数は、各々のチャネル推定値について内在的に異なるからである。この問題を避けるため、等価雑音ｎ’の分散及びソフトシンボル推定値のエネルギーを、ＯＦＤＭフレームの全体にわたって平均し、線形ＭＭＳＥ推定器（１６）がＯＦＤＭフレーム当たり１回だけ計算されるようにすることができる。この単純化は、実効のＳＮＲがＯＦＤＭ内で劇的に変化しない限り適切である。パイロットシンボルがＯＦＤＭ副搬送波グリッドの上で欠乏している場合、及び符号化ビットに関するソフト情報の信頼性がＯＦＤＭフレームの全体にわたって均質である場合、この想定は有効である。後者の前提条件は、繰り返しＢＩＣＭ−ＯＦＤＭシステムについて証明されている。その場合、チャネル復号器からの符号化ビットに関するソフト情報がインタリーブされ、その後でソフトシンボル推定値を形成するために利用される。

前述したように、ウィーナー・フィルタ・サイズを適切に、即ち周波数及び／又は時間方向で閾値Ｎ_c及びＫ未満に選択することによって、最適化ＩＣＥ方法を単純化することができる。相関行列Ｒ_HHが最大階数でない場合、ＯＦＤＭ副搬送波又はシンボルの全数にわたってフィルタリングする代わりに、フィルタ次数を小さくする方が理屈に合っている。これは一般的に現実的チャネルモデルの場合である。非特許文献１１の標準ＰＡＣＥ方法で前に使用された類似の単純化を、低階数のチャネル推定器と同じように、提案された最適化ＩＣＥ技術へ適用することができる。最後に、（１６）の左辺で必要な行列反転は、反転される行列のＳＶＤ（特異値分解）に基づく方法を使用することによって、効率的に計算可能である（非特許文献３）（詳細は下記で説明する）。

次に、可能な改善への更なる幾つかの示唆を説明する。

最初に、ビット単位の対数尤度比（bit-wise Log-Likelihood Ratio）をビット確率へ変換する方法を説明する。

ＣＥ段階の前にソフトシンボルマッピングを実行する必要がある場合、ビット_iのビット位置での対数尤度比（ＬＬＲ）をｘとすれば、ビット_iが送信された確率は、

又は代替として、ｉ＝１及びｉ＝０の場合を区別することができ、ｆ_i（ｘ）｜_i=[1,0]を次のように書き直すことができる。

次に、チャネル伝達電力値

の評価を説明する。

チャネル係数Ｈｉの振幅は、受信機へ事前に知られていない。その電力を評価するため、最初に次式が観察される。

熱雑音の分散

及び平均データシンボル電力Ｅ_sは受信機に知られていると仮定する。雑音項とチャネル係数との間の統計的独立に起因して、次の近似式を書くことができる。

これは最終的に次式を与える。

シミュレーションは、Ｍ_fが適度の値であっても、この推定が（２７）の右辺の平均の計算で十分信頼できることを示唆する。

更に、効率的な行列反転を実行することができる。

（１６）における行列

の反転は、標準の行列反転で通常必要となる大きな計算コストなしに実行可能である。唯一の要件は、

が恒等行列と比例するように選択されることである。これは、この対角行列の元を平均することによって達成される。従って、反転されるべき行列はＲ_HH＋１／γ・Ｉとなる。ここで、γは、フィルタリング窓にわたって、又は代替として、ＯＦＤＭフレーム当たり１つだけのフィルタ・バンクが使用される場合はＯＦＤＭフレームにわたって、平均された等価ＳＮＲに対応する。｛Ｕ₁，．．．，Ｕ_Mf｝は、固有値｛λ₁，．．．，λ_Mf｝を有するＲ_HHのＭ_f個の固有ベクトルとする。非特許文献３で説明される複雑度低減技術を使用して、Ｒ_HH＋１／γ・Ｉを次のように反転することができる。

この式において、固有ベクトル

の積によって形成された基底は、チャネルの相関特性が一定に維持される限り、１回だけ計算される必要があり、フィルタ係数の効率的計算のために記憶可能である。従って、行列反転は、スケーリング因子（λ_i＋１／γ）^-1によって乗じられた行列の単純な和へ縮小される。

最後に、発明概念を実施するためのシミュレーション結果を示す。

最適フィルタ係数の計算から生じるパフォーマンスの改善は、数値シミュレーションを介して示される。時間変動の上で、すなわち周波数選択チャネルの上で１６ＱＡＭ変調アルファベットを有する無線データ伝送を考える。この時間変動周波数選択は、広域について、すなわちマクロ都市伝搬シナリオについてＩＳＴ−ＷＩＮＮＥＲプロジェクトのフレームワークの中で定義されている。５ＧＨｚの搬送波周波数においてｖ＝７０ｋｍ／ｈの移動速度で取得された正規化ドップラー周波数ｆ_c＝０．０１８を仮定する。仮定されたシステムの帯域幅はＢＷ＝２０ＭＨｚであり、ＯＦＤＭシンボルの持続時間はＴ＝５０μｓへ設定される。時間及び周波数方向での副搬送波間隔は、サンプリング定理によって課された要件を満たし、それぞれＤ_t＝８及びＤ_f＝８へ設定される。ＩＣＥの場合、時間及び周波数方向でのフィルタ次数は、それぞれＭ_f＝８及びＭ_t＝９である。最適化ＩＣＥ技術の場合、雑音分散（２７）は、前述したようにサイズＭ_fのフィルタリング窓で平均化されるか、代替としてＯＦＤＭフレームの全体にわたって平均化される。即ち、等価雑音の分散

は、フレームにわたって一定であると考えられる（図５の「平均化された雑音」で示されている）。

図５において、提案されたＩＣＥ技術は、Ｅ_b／Ｎ₀＝８ｄＢからの非繰り返しチャネル推定方法よりも性能が優れているが、従来の繰り返しスキームは、Ｅ_b／Ｎ₀＝９．３ｄＢからこれを達成するにすぎないことを直接読み取ることができる。パフォーマンス利得は、期待されたように高いＳＮＲの状況へ向かって縮小する。なぜなら、ソフトシンボル推定値が、ますます信頼できるようになるからである。低いＳＮＲの状況において、最適化スキームの実効のＳＮＲの計算のインパクトは、曲線へ明らかに反映されている。即ち、最適化ＩＣＥ技術で取得されたＭＳＥは、決して１を超過しないが、従来のスキームから引き出されたＭＳＥは、Ｅ_b／Ｎ₀＝４．５ｄＢより下の状況で１を超過する。他方では、双方のＩＣＥ方法について、最初のターボ繰り返しの後に最適化が既に達成され、繰り返し回数が１を超過すると、ＭＳＥに関して利得は観察されないことが認められる。他方では、

を計算するための平均窓のサイズは、ＣＥのパフォーマンスに顕著な影響を与えないことが注目される。双方の場合（（２７）のようにフィルタリング窓での平均、又はＯＦＤＭフレーム全体での平均）、同じチャネルＭＳＥが達成される。

言い換えれば、図５は、信号対雑音比の関数としての平均２乗誤差を示している。第１の曲線５１０は、パイロットシンボルを使用する非繰り返し方法を示している。第２の曲線５２０は、最初の繰り返しの後の従来の繰り返しチャネル推定の結果を示し、第３の曲線は、第２の繰り返しの後の従来の繰り返しチャネル推定の出力を示している。第４の曲線５４０は、最初の繰り返しの後の創造的な最適化チャネル推定を示し、第５の曲線５５０は、第２の繰り返しの後の創造的な最適化チャネル推定を示している。第６の曲線５６０は、最初の繰り返しの後の雑音平均を使用する創造的な繰り返しチャネル推定を示し、第７の曲線５７０は、第２の繰り返しの後の雑音平均を使用する創造的な繰り返しチャネル推定を示している。留意すべきは、第４の曲線及び第６の曲線が、部分的にオーバラップしていることである。第５の曲線と第７の曲線も同様である。

言い換えれば、図５は、新規な発明の繰り返しチャネル推定（ＩＣＥ）方法（実線）と最新技術の技術（ダッシュ線）について、第１及び第２のターボ繰り返しの後のパフォーマンスをチャネル平均２乗誤差（ＭＳＥ）で示している。マーカなしの線は、ＰＡＣＥで達成されたチャネルＭＳＥを示している。「平均化された雑音」のラベルは、等価雑音分散

がＯＦＤＭフレームの全体にわたって平均化された場合の、改善された繰り返しチャネル推定技術を示している。

図６は、２回のターボ繰り返しの後に最適化方法によって達成されたパフォーマンスを、従来のＩＣＥスキームで取得されたパフォーマンスと比較して、ＢＥＲで示している。低い及び中間のＳＮＲ領域で０．５ｄＢの利得を観察することができる。これは、ＭＳＥ曲線で見ることのできる改善を立証する。ＳＮＲ利得は、低ＳＮＲの状況での質の悪いチャネル推定値が、顕著なパフォーマンスの向上を可能にしない事実によって制限される。しかし、Ｅ_b／Ｎ₀の大きな値については、強力なチャネル符号器をシミュレーションに使用すると、標準ＩＣＥ方法によって誘導されるチャネル推定正確度の喪失が補償される。従って、ＳＮＲ利得は、トランシーバ連鎖で使用されるチャネル符号器のタイプによって変化する。

言い換えれば、図６は、異なったチャネル推定技術について、信号対雑音比（Ｅ_b／Ｎ₀）の関数としてのビット誤り率（ＢＥＲ）を示している。第１の曲線６１０は、パイロットシンボルのみを使用したＰＡＣＥ技術のビット誤り率を示している。第２の曲線６２０は、第２の繰り返しの後の従来の繰り返しチャネル推定のビット誤り率を示し、第３の曲線６３０は第２の繰り返しの後の創造的な最適化チャネル推定のビット誤り率を示している。

従って、図６は、２回目のターボ繰り返しの後の新規な発明の繰り返しチャネル推定方法と最新技術の技術（ダッシュ線）のビット誤り率（ＢＥＲ）との選択に関してパフォーマンスを特性化する。「繰り返しなし」とラベルを付けられた曲線は、パイロット支援チャネル推定（ＰＡＣＥ）で取得されたビット誤り率（ＢＥＲ）を表す。

言い換えれば、好ましい実施形態によって、本発明は、周波数選択時間変動チャネルの上の符号化ＯＦＤＭについて、繰り返しチャネル推定の概念を作り出す。初期チャネル推定値が利用可能であると仮定すれば、繰り返しチャネル推定（ＩＣＥ）は、チャネル復号器へフィードバックされたデータシンボル推定値を利用する。しかし、これらの繰り返しアプローチの効率は、データ推定値の信頼度に依存する。判定フィードバック誤りが存在する場合、チャネル推定のパフォーマンスは著しく低下する。実施形態によれば、本発明は、ソフト情報の形式で容易に利用できる判定フィードバック誤りの統計情報を組み込んだ最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ）に基づいて最適化ＩＣＥを作り出す。更に、本発明の実施形態は、チャネル推定ユニットの効率的実施を作り出す。シミュレーション結果は、新しいスキームがチャネル平均２乗誤差（ＭＳＥ）及びビット誤り率（ＢＥＲ）に関して既存の技術の性能に勝ることを示している。

発明方法の或る一定の実施要件に依存して、発明方法は、ハードウェア又はソフトウェアで実現可能である。実施は、発明方法が実行されるようにプログラム可能なコンピュータ・システムと協働するデジタル記憶メディア、特にディスク、ＤＶＤ、又は電気的に読み取り可能な制御信号を記憶したＣＤを使用して達成可能である。従って、一般的に、本発明は、機械読み取り可能なキャリヤに記憶されたプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品である。プログラムコードは、コンピュータプログラム製品がコンピュータで実行するとき、発明方法を実行するように動作する。従って、言い換えれば、発明方法は、コンピュータプログラムがコンピュータで実行するとき、発明方法の少なくとも１つを実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。

本発明は、時間変動周波数選択伝搬環境で、ＯＦＤＭシステムのチャネル推定問題に対処すると結論することができる。将来におけるトランシーバ技術の発展との関連では、ターボ原理の使用は特に関心を引く問題である。なぜなら、現在及び将来の無線システムはチャネル符号化を利用して、受信機のパフォーマンスを向上させるからである。特に、この原理のチャネル推定タスクへの応用は前途有望である。なぜなら、そのようなスキームは良好な受信機のパフォーマンスを達成し、同時に検波の複雑度をリーズナブルに低く押さえるからである。この開示において、ＯＦＤＭベーストランシーバに専用の新規な繰り返しチャネル推定アルゴリズムが詳細に説明される。

創造的な解決方法は、データシンボル推定値が判定誤りを受けやすい現実的シナリオへ適合化される。これらの判定誤りは、発明のウィーナー・フィルタ設計で考慮に入れられる。言い換えれば、創造的な解決方法は、ソフトシンボル推定によって生成される雑音を考慮に入れる。更に、創造的な解決方法は、高次変調アルファベット、例えば、１６−ＱＡＭに必要なデータシンボルの２次統計量を考慮に入れる。更に、創造的な解決方法は、現実的チャネル条件のもとでの作業に適切である。更に、他の方法とは異なり、創造的な解決方法は、標準ＯＦＤＭシステムのチャネル推定に直接応用可能である。従って、ＯＦＤＭシステムの創造的な最適化繰り返しチャネル推定技術は、改善された線形ＭＭＳＥチャネル推定器を作り出す。この推定器は繰り返しチャネル推定へ特に適している。

用語及び略語
ＢＩＣＭ ビット・インタリーブド符号化変調
ＣＥ チャネル推定
ＣＰ 周期的プレフィックス
ＣＴＦ チャネル伝達関数
ＩＣＥ 繰り返しチャネル推定
ＬＬＲ 対数尤度比
ＬＳ 最小２乗
ＭＭＳＥ 最小平均２乗誤差
Ｍ−ＰＳＫ Ｍ元位相偏移変調
ＯＦＤＭ 直交周波数分割多重
ＰＡＣＥ パイロット支援チャネル推定
ＱＡＭ 直交振幅変調
ＱＰＳＫ ４相位相変調
ＳＮＲ 信号対雑音比

本発明の第１の実施形態に従ったチャネル推定器のブロック図を示す。 本発明の第２の実施形態に従ったチャネル推定器のブロック図を示す。 周波数及び時間方向での補間を介する第１のチャネル推定のグラフを示す。 補間を介して第１のチャネル推定を計算する受信機のブロック図を示す。 ソフトシンボル推定及びパイロットシンボルに基づく繰り返しチャネル推定のグラフを示す。 パイロット・トーン及びシンボル推定に基づいて、改善されたチャネル推定を計算する受信機のブロック図を示す。 幾つかのチャネル推定概念のパフォーマンスを、信号対雑音比の関数としての平均２乗誤差で記述するグラフを示す。 幾つかのチャネル推定概念のパフォーマンスを、信号対雑音比の関数としてのビット誤り率で記述するグラフを示す。 従来技術のチャネル推定器のブロック図を示す。

Claims (20)

1. ＯＦＤＭシンボルの中の或るパイロット位置にパイロット・トーンを有する前記ＯＦＤＭシンボルを受信する受信機（１１０）と、
   前記受信されたＯＦＤＭシンボルと前記パイロット・トーンとに関する知識を使用して前記パイロット位置でのチャネル値を推定し、前記チャネル値を補間して、前記パイロット位置とは異なるデータ位置において、前記補間されたチャネル値を取得するチャネル値提供器（１１８；２１０）と、
   前記データ位置での前記チャネル値を使用して前記ＯＦＤＭシンボルを復号し、復号されたデータ値を取得する復号器（１２６；２２４、２３０、２３２）と、
   前記復号されたデータ値（１３４）をリマップされたデータシンボル推定値（１４６；２４８）へリマップするリマッパ（１３８；２４２、２４６）と、
   前記受信されたＯＦＤＭシンボル（１１４）と前記リマップされたデータシンボル推定値（１４６；２４８）とを使用して前記データ位置での前記チャネル値を推定し、前記データ位置での改善されたチャネル値（１５８；２５１）を取得するチャネル推定器（１５０；２５０）とを備えており、
   前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、熱雑音（２６６）の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す等価雑音値（１５４；２６２）に基づいて、前記データ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を計算するように動作する
   ＯＦＤＭ伝送システムのチャネルを推定する装置（１００；２００）。
2. 前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記熱雑音の前記雑音エネルギーよりも高い等価雑音エネルギー（１５４；２６２）と、前記リマップされたデータシンボル推定値（１４６；２４８）のエネルギー尺度（２８４）との比を使用して、前記データ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を計算するように動作する、請求項１に記載の装置（１００；２００）。
3. 前記等価雑音値（１５４；２６２）が、前記熱雑音の雑音エネルギーの５倍よりも低い雑音エネルギーを示している、請求項１又は２に記載の装置（１００；２００）。
4. 前記等価雑音値（１５４；２６２）が、前記復号されたデータ値（１３４；２７８）を前記ＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｙ_k,1）から取得するとき、確率論的な復号誤り率を示すように計算されるものである、請求項１から３のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
5. 前記チャネル値を推定する前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記受信されたＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｙ_k,1、Ｐζ）へ線形フィルタ操作を適用することによって、前記データ位置での前記チャネル値（１５８、２５１）を計算するように構成されており、前記線形フィルタ操作が、チャネル受信信号の相互相関行列と受信信号の自己相関行列の逆行列との積によって表され、前記受信信号の自己相関行列の対角要素が、前記等価雑音値（１５４；２６２）に依存するものである、請求項１から４のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
6. 前記熱雑音値（２６６）といくつかのシンボル雑音値（２７２）の平均との和として前記等価雑音値（２６２）を計算する等価雑音計算器（２６０）を備え、前記シンボル雑音値（２７２）が、前記ＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｙ_k,1）の誤った復号によってもたらされる確率論的誤り率を表すものである、請求項１から５のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
7. シンボル雑音値計算器（２８０）を備え、前記シンボル雑音値計算器（２８０）が、前記復号器（２２４、２３０、２３２）によって提供されたシンボル確率（Ｐ（Ｘ_i）＝Ａ_m、２７８）に基づいてシンボル分散（δ_i、２７６）を計算し、前記シンボル分散（δ_i、２７６）に基づいて前記シンボル雑音値（２７２）を導き出すように動作するものである、請求項６に記載の装置（１００；２００）。
8. 前記シンボル雑音計算器（２８０）が、前記パイロット位置における前記ＯＦＤＭシンボル（Ｐζ）について前記シンボル雑音値（δ_i、２７６）をゼロへ設定するように構成されているものである、請求項７に記載の装置（１００；２００）。
9. 前記シンボル雑音値計算器（２８０）が、前記シンボル分散（δ_i、２７６）と、対応するチャネル伝達電力値
   

   

   との積として前記シンボル雑音値を計算し、前記チャネル伝達電力値
   

   

   が、前記シンボル雑音値（２７２）が計算される前記変調シンボルの伝送に関連するチャネル伝達関数の大きさを表すものである、請求項７又は８に記載の装置（１００；２００）。
10. チャネル伝達電力値計算器（２８１）を備え、前記チャネル伝達電力値計算器が、それぞれの前記ＯＦＤＭシンボルについて、受信されたシンボル電力と送信された前記シンボル電力との商を計算することによって、前記ＯＦＤＭシンボル（１１４、Ｙ_k,1）についてチャネル伝達電力値
    

    

    を計算するものである、請求項９に記載の装置（１００；２００）。
11. 前記チャネル伝達電力計算器（２８１）が、前記ＯＦＤＭシンボル（Ｙ_k,1）に対する受信信号電力から熱雑音電力値（２６６）を減じることによって、前記受信されたシンボル電力を計算するように構成されているものである、請求項１０に記載の装置（１００；２００）。
12. 前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、実効の信号対雑音比に基づいて前記データ位置での前記チャネル値を計算するように構成され、前記実効の信号対雑音比が、前記復号器（１２６；２２４、２３０、２３２）による誤った前記ＯＦＤＭシンボルの復号を考慮して計算され、前記実効の信号対雑音比が、理論上の信号対雑音比よりも低く、前記理論上の信号対雑音値が、シンボルエネルギーと前記熱雑音電力値（２６６）との比として定義されるものである、請求項１から１１のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
13. 前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記実効の信号対雑音比に基づいて前記データ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を計算するように構成され、前記実効の信号対雑音比が、復号器（１２６；２２４、２３０、２３２）による誤った前記ＯＦＤＭシンボルの復号を考慮して計算され、前記実効の信号対雑音比が、ソフトシンボルの信号対雑音比よりも低く、前記ソフトシンボルの信号対雑音比が、前記リマッパ（１３８；２４６）によって提供された推定データシンボル（１４６；２４８）の２乗振幅の期待値と前記熱雑音電力値（２６６）との商として定義されるものである、請求項１から１１のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
14. 前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記実効の信号対雑音比に基づいて前記データ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を計算するように構成され、前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記リマッパ（１３８；２４６）によって提供された前記推定データシンボル（１４６；２４８）の２乗振幅の期待値と前記等価雑音値（１５４；２６２）との商として前記実効の信号対雑音比を計算するように構成されているものである、請求項１から１３のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
15. 前記チャネル値提供器（１１８；２１０）及び前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記パイロット位置での前記チャネル値と前記データ位置での前記チャネル値とを計算する計算ハードウェアの少なくとも１つのコンポーネントを共有するように設計されているものである、請求項１から１４のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
16. 複数の前記データ位置にわたって前記等価雑音値（１５４；２６２）を平均して平均等価雑音値を取得する平均器を備え、前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記平均等価雑音値を使用して前記複数のデータ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を計算するように構成されている、請求項１から１５のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
17. 前記チャネル推定器（１５０；２５０）が、前記受信されたＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｙ_k,1、Ｐζ）の第１の線形フィルタ操作を第１の方向で実行して一時的なフィルタ処理された値を取得し、前記一時的なフィルタ処理された値の第２の線形フィルタ操作を実行して時間及び周波数で拡張された領域にわたる前記チャネル値を取得することによって、前記チャネル値（１５８；２５１）を計算するように構成されており、
    第１の方向が周波数方向であって第２の方向が時間方向であるか、または前記第１の方向が前記時間方向であって前記第２の方向が前記周波数方向である、
    請求項１から１６のいずれか一項に記載の装置（１００；２００）。
18. 前記第１のフィルタ動作が、第１のフィルタ次数Ｍ１のフィルタを適用することと、第１の部分的な雑音電力値Ｎ１を使用することとを備え、前記第２のフィルタ動作が、第２のフィルタ次数Ｍ２のフィルタを適用することと、第２の部分的な雑音電力値Ｎ２を使用することとを備え、
    前記第１の部分的な雑音電力値Ｎ１が、
    

    

    として計算され、前記第２の部分的な雑音電力値Ｎ２が、
    

    

    として計算され、ここでα≧１、β≧１、及び
    

    

    である、
    請求項１７に記載の装置（１００；２００）。
19. ＯＦＤＭシンボルの中の或るパイロット位置にパイロット・トーンを有する前記ＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｙ_k,1、Ｐζ）を受信するステップ（１１０）と、
    前記受信されたＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｐζ）と前記パイロット・トーンとに関する知識を使用して前記パイロット位置でのチャネル値を推定するステップ（１１８；２１０）と、
    前記チャネル値を補間して（１１８；２１０）、前記パイロット位置とは異なるデータ位置での前記補間されたチャネル値を取得するステップと、
    前記データ位置での前記チャネル値（１２２）を使用し、前記受信されたＯＦＤＭシンボル（１１４；Ｙ_k,1）を復号して（１２６；２２４、２３０、２３２）、復号されたデータ値（１３４、２７８）を取得するステップと、
    前記復号されたデータ値（１３４；２７８）をリマップされたデータシンボル推定値（１４６；２４８）へリマップするステップ（１３８；２４２、２４６）と、
    前記受信されたＯＦＤＭシンボル（１１４）と前記リマップされたデータシンボル推定値（１４６；２４８）とを使用して前記データ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を推定し（１５０；２５０）、前記熱雑音の雑音エネルギーよりも高い雑音エネルギーを表す等価雑音値（１５４；２６２）に基づいて前記データ位置での前記チャネル値（１５８；２５１）を計算することによって、前記データ位置での改善された前記チャネル値（１５８；２５１）を取得するステップと
    を含む、ＯＦＤＭ伝送システムのチャネルを推定する方法。
20. コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される際、請求項１９に記載の方法を実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラム。

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