JP2008521308A - 無線受信機における干渉抑圧 - Google Patents
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Abstract
一連のシンボルに関連する,シンボル当たり少なくとも2サンプルである一連のサンプルについて次のように干渉を抑圧する。シンボル間干渉抑圧に関連する第1白色化フィルタのフィルタ係数が決定される。一連のサンプルは,前記第1白色化フィルタ及び前記フィルタ係数,並びに第2白色化フィルタを用いて白色化される。前記第2白色化フィルタは,シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する。
Description
本発明は概略デジタル無線受信機における干渉抑圧に関連する。特に本発明は,デジタル無線受信機における,同一チャネル干渉及び隣接チャネル干渉に関連する。
通信システムは,ユーザ装置及び/又は通信システムに関係するほかのノードのような2つ以上のエンティティ間の通信を可能にする施設と理解することができる。通信は,例えば音声,データ,マルチメディアなどの通信からなってもよい。通信システムは,回線交換でもよいし,パケット交換でもよい。通信システムは,無線通信を提供するように構成してもよい。
セルラ通信システムという用語は,多数のセルでサービスが提供されるシステムを指す。通信デバイスは,同時に1以上のセルを用いてセルラ通信システムを介して通信する。セルラ通信システムの範囲内を移動する通信デバイスは,通常セルに関連する信号品質に依存してセルを変更する。
周波数再利用とは,近隣セルにおける,ある周波数帯域の利用を指す。通常隣接セルにおいては,同一周波数帯域を用いないようにする。一般には,同一周波数帯域を用いる2つのセルの間に,ほかの周波数帯域を用いる少なくとも2つのセルがある。例えば利用可能な周波数が限られるために,近隣セルや,隣接セルにおいてさえも,特定の周波数帯域を用いなければならないことがある。近隣セルにおける(又は一般に任意の無線送信機による)同一周波数帯域の利用は,特定のセルにおいてこの周波数帯域を用いているユーザに対して通常同一チャネル干渉を起こす。近隣セルにおける隣接周波数帯域の利用は隣接チャネル干渉を起こす。
無線通信システムにおいては,ノイズよりむしろ干渉が性能を制限する要因である。したがって無線通信システムの容量は,干渉制限シナリオにおける性能を改善した受信機の導入によって増加させることができる。
無線通信システムにおける同一チャネル干渉及び隣接チャネル干渉を除去する1つの方法は,空間ダイバーシチを利用するアンテナアレイを用いる方法である。しかしこの方法は,可搬型通信デバイスにおいては,コストと,複雑さと,大きさの制約と,によって一般には実現性がない。
複数アンテナ,すなわちアンテナアレイに代わるものとして,単一アンテナ干渉除去(SAIC)技法が研究されている。SAIC技法は,通信デバイスにおける最小限のソフトウェア更新によって相当受信器性能を改善できる。SAICの1つの方法は,干渉を有色ノイズと見なすことである。その有色ノイズを白色化することによって,干渉抑圧及び信号増加が達成できる。
図1に従来の受信機の概略構造図を示す。受信信号Rx(t)11は最初にバンドパスフィルタ(Rxフィルタ21)でろ波され,その出力r(t)12が同期ブロック22で同期化され,逆位相回転(derotate)される。次に同期化され,逆位相回転された信号x(t)13がチャネル推定器23でチャネル推定及び干渉推定に用いられる。チャネル推定器は少なくともチャネル推定値h14を出力する。少なくとも同期化され,逆位相回転された信号x(t)13と,チャネル推定値h14とが等化器24に与えられる。等化された信号z(t)15が復号のためにデコーダ25に入力され,デコーダ25は送信されたビットs’(t)16を出力する。等化器は,ほかの種類の検波器で置き換えてもよい。
国際特許出願0193439においては,干渉はIIR(無限インパルス応答)過程としてモデル化され,したがって白色化演算は(多次元)FIR(有限インパルス応答)フィルタによって行われる。国際特許出願0193439は,同相成分標本化及び直交成分標本化を行い,それによって各シンボル当たり1つの同相成分サンプルと,1つの直交成分サンプルとが得られる。国際特許出願0193439における白色化演算は,逆位相回転された信号x(t)の同相成分及び直交成分について行われる。
国際特許出願0193439における白色化に関連する1つの問題は,FIRフィルタを用いる白色化がシンボル間の同相成分と直交成分との相関だけを考慮していることである。ここでシンボル期間内に入るすべてのサンプルをシンボル内と呼ぶことにするが,残留シンボル内相関があり得る。
国際特許出願0193439における白色化に関連する更なる問題は,信号ノイズが白色であったとき,すなわち感度制限シナリオで動作しているとき,FIRフィルタを用いる白色化は,既に白色ノイズであるものを色付けすることになり,従来の受信機に比べて性能を劣化させることになる。通常,性能劣化はFIRフィルタ係数の推定が不正確であることに起因する。
本発明は,上述の問題の少なくともいくつかを処理することを目的とする。
本発明の第1態様によれば,干渉抑圧方法が提供される。この方法は,一連のシンボルに関連する,シンボル当たり少なくとも2サンプルである一連のサンプルを出力するステップと,シンボル間干渉抑圧に関連する第1白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,前記第1白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて,前記一連のサンプルを白色化するステップと,シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第2白色化フィルタを用いて,前記一連のサンプルを白色化するステップと,を有する。
本発明の第2態様によれば,データ処理システムによって実行すると本発明の第1態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
本発明の第3態様によれば,干渉抑圧デバイスが提供される。このデバイスは,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,前記の受信したサンプルを白色化する手段であって,シンボル間干渉抑圧に関連する第1白色化フィルタと,前記第1白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,シンボル内のサンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第2白色化フィルタと,を備える白色化手段と,を備える。
更に,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第3態様に記載のデバイスと,を備える通信デバイスが提供される。
また,通信システムのネットワーク要素も提供される。このネットワーク要素は,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第3態様に記載のデバイスと,を備える。
本発明の第4態様によれば,干渉抑圧方法が提供される。この方法は,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定するモデルに基づく,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化し,それによって一連の白色化サンプルを出力するステップと,前記一連の白色化サンプルに基づいてチャネル推定値を決定するステップと,を有する。
本発明の第5態様によれば,データ処理システムによって実行すると本発明の第4態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
本発明の第6態様によれば,干渉抑圧デバイスが提供される。このデバイスは,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,フィルタ係数及びチャネル推定値を決定する連携推定器であって,前記フィルタ係数を前記白色化フィルタに入力するように構成した連携推定器と,前記白色化フィルタから出力される前記白色化サンプルに対応するチャネル推定値を決定するチャネル推定器と,を備える。
更に,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第6態様に記載のデバイスと,を備える通信デバイスが提供される。
また,通信システムのネットワーク要素が提供される。このネットワーク要素は,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第6態様に記載のデバイスと,を備える。
本発明の第7態様によれば,干渉抑圧方法が提供される。この方法は,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,前記白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと,を有し,前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと,前記一連のサンプルを白色化するステップと,を分数間隔の前記一連のサンプルに実行する。
本発明の第8態様によれば,干渉抑圧方法が提供される。この方法は,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,前記一連のサンプルを,一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するステップと,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと,を有し,前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと,前記一連のサンプルを白色化するステップと,を並列に前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに実行する。
本発明の第9態様によれば,データ処理システムによって実行すると本発明の第8態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
本発明の第10態様によれば,干渉抑圧デバイスが提供される。このデバイスは,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,を備え,フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタが,分数間隔の一連のサンプルを処理するように構成する。
本発明の第11態様によれば,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,を備え,一連のサンプルを一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するように構成し,フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタを,前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに施すように構成する干渉抑圧デバイスが提供される。
更に,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第11態様に記載のデバイスと,を備える通信デバイスが提供される。
また,通信システムのネットワーク要素が提供される。このネットワーク要素は,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第11態様に記載のデバイスと,を備える。
本発明の第12態様によれば,干渉抑圧方法が提供される。この方法は,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,前記の決定したフィルタ係数に基づいて,前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するかどうかを決定するステップと,を有する。
本発明の第13態様によれば,データ処理システムによって実行すると本発明の第12態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
本発明の第14態様によれば,シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,前記フィルタ係数に基づいて前記白色化フィルタを現用に切り替える切替え手段と,を備える干渉抑圧デバイスが提供される。
更に,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第14態様に記載のデバイスと,を備える通信デバイスが提供される。
また,通信システムのネットワーク要素が提供される。このネットワーク要素は,無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,本発明の第14態様に記載のデバイスと,を備える。
本発明の実施例は,現実の変調符号で表現される変調方式を用いたデジタル通信システムに適用できる。適用可能な変調方式のいくつかの例は,パルス振幅変調(PAM),最小偏移変調(MSK),ガウス最小遷移変調(GMSK),及び2位相偏移変調(BPSK),並びに,各シンボルに適当な位相回転を与えた2値PAM及び4値PAMと見なすことができる2値オフセット直交振幅変調(QAM)及び4値オフセットQAMのようなオフセットQAMである。更にこれら本発明の実施例は,IQ分離信号を用いないものであるが,2値変調だけでなく任意の変調に適用可能なことを認識されたい。
本発明の実施例は,例えば世界移動体通信システム(GSM)又は符号分割多元接続(CDMA)に用いることができる。本発明の実施例は干渉抑圧のためにFIR白色化フィルタを用いるので,FIR白色化フィルタの適当な係数を決定するために,通常パイロットシンボル又はほかの所定のシンボルが必要である。
また,以降の説明では単一アンテナ受信機を想定しており,それが本発明の実施例が最も有用な場合であることも認識されたい。しかしながら本実施例は,2以上のアンテナについても容易に拡張可能であり,各アンテナから受信したサンプルは分数サンプルと均等に扱われる。例えば,単一アンテナからシンボル当たり2サンプルが得られるとき,又は2つのアンテナからシンボル当たり1サンプルが得られるとき,アルゴリズムは同一である。
干渉抑圧はデジタル信号処理によって行われ,干渉を白色化する目的でデジタル信号にフィルタ又は一連のフィルタを施す処理として分類することができる。この記述において,白色化フィルタという用語は,フィルタ又は一連のフィルタを指す。
説明した実施例による白色化フィルタは,分数間隔の処理を用いることによって得られる性能向上と,受信信号を実数部と虚数部に分離し,信号を多次元フィルタで処理することによって得られる性能向上とを組み合わせることができる。信号の実数部はしばしば同相(I)成分と呼ばれ,信号の虚数部はしばしば直交(Q)成分と呼ばれる。
図2aに,受信信号の白色化が行われる受信機200の概略構成を示す。受信機200は,RXフィルタ210と,同期及び逆位相回転ユニット220と,チャネル推定及び信号白色化ブロック230と,等化器240と,デコーダ250と,を含む。RXフィルタ210と,同期ユニット220と,デコーダとは,図1に示す従来の受信機のそれらユニットに類似のものであってよい。等化器240は,図1に示す従来の受信機の等化器24と類似のものであってよい。等化器は,ほかの種類の検波器で置き換えてもよい。
ほとんどの実施例において,チャネル推定及び信号白色化ブロック230における白色化演算は,ノイズ及び干渉を共に自己回帰(AR)過程としてモデル化し,したがって無限インパルス応答を想定することによって,ノイズ及び干渉のシンボル間相関を考慮し,またノイズ及び干渉に関連するシンボル内相関を考慮している。このようにしてチャネル推定及び白色化ブロック230は,通常第1白色化フィルタ231を含み,それはノイズ及び干渉のシンボル間相関を除去する有限インパルス応答(FIR)フィルタであり,またシンボル内相関を考慮する第2白色化フィルタ232を含む。通常第2白色化フィルタは,同一シンボルに関連する複数サンプルの相関情報を用いる。複数サンプルは,例えば信号をオーバーサンプルすることによって,又は同一シンボルに関連する同相及び直交信号成分,言い換えればシンボル内同相及び直交信号成分を独立サンプルと考えることによって得られる。更なる選択肢として,複数受信アンテナからの信号をシンボル内相関抑圧のために用いてもよい。
チャネル推定及び信号白色化ブロック230からの出力信号に関して,等化器240が等化すべき信号と,等化すべき信号に対応するチャネル推定値とを必要とすることは,当業者には明らかである。等化器への入力がろ波されているときは,チャネル推定値もろ波する必要がある。ろ波した信号に対応するチャネル推定値は,例えばろ波前の信号に基づいてチャネル推定値を決定し,次にこのチャネル推定値を信号をろ波したものと同一のフィルタでろ波することによって得られる。代替例として,ろ波した信号に対応するチャネル推定値をろ波した信号に基づいて決定してもよい。図2b及び2cに2つの例を示す。しかしこれらの図はチャネル推定及び信号白色化ブロック230に通常存在する機能を示したものであって,この機能の唯一の構成を示そうとするものではないことを認識されたい。例えば図2b及び2cの(また図3aと,3bと,3cと,4aと,の)第2白色化フィルタ232は,白色化信号tilde‐yに対応するチャネル推定値tilde‐hを含む。この場合,第2白色化フィルタの後の別個のチャネル推定器は必要ない。第2の例として,第2白色化フィルタが第2白色化フィルタへ入力されるチャネル推定値h’をろ波してもよい。
第1の例として図2bに,チャネル推定及び信号白色化ブロック230の1つの可能性のある実装をいくぶん詳細に示す。図2bのチャネル推定及び信号白色化ブロック230aは,第1白色化フィルタ231及び第2白色化フィルタ232を含む。第1白色化フィルタ231から出力される白色化信号y(t)は,第2白色化フィルタ232に入力される。第1白色化フィルタ231はFIRフィルタであるから,チャネル推定及び信号白色化ブロック230はFIRフィルタのフィルタ係数を決定する機能を含む。これを図2bのフィルタ係数ブロック233として示す。更にチャネル推定及び信号白色化ブロック230は,チャネルインパルス応答を推定する機能を含む。例として図2bのブロック230aは第1チャネル推定器234aを含み,それは白色化信号y(t)を入力とし,白色化信号に対応するチャネル推定値h’を出力する。チャネル推定値h’は第2白色化フィルタ232に入力され,それが更なる白色化信号tilde‐yを出力する。図2bには,更なる白色化信号tilde‐yに対応する更なるチャネル推定値tilde‐hを推定する第2チャネル推定器234bがある。
第2の例として,図2cにチャネル推定及び信号白色化ブロック230の第2の可能性のある実装をいくぶん詳細に示す。図2cのブロック230bは,第1白色化フィルタ231の前に第1チャネル推定器234aを含む。第1チャネル推定器234aから出力されたチャネル推定値hは,第2白色化フィルタ232に入力すべきチャネル推定値h’を得るために,第1白色化フィルタでろ波される。類似して図2bのブロック230bは,第2白色化フィルタ232から出力される更なる白色化信号tilde‐yに対応する更なるチャネル推定値tilde‐hを推定するための第2チャネル推定器234bを含む。
図2b及び2cでは,第2白色化フィルタ232を用いた白色化の前に,第1白色化フィルタ231を用いた白色化が行われるように示しているが,これら2つのフィルタの順序は逆であってもよい。更に本発明のいくつかの実施例においては,第2フィルタブロック232及び対応するチャネル推定を取り去ってもよい。この場合,ろ波した信号y(t)及び対応するチャネル推定値h’は,通常等化器又はほかのシンボル検波器に入力される。
上述のように図2b及び2cは,チャネル推定及び信号白色化ブロック230に通常存在する機能を示している。しかしこの機能の唯一可能な順序を示すことを意図したものではない。例えば次に説明するように,チャネル推定値とフィルタ係数とを連携して決定してもよい。
受信信号を白色化するために,上述のモデルによるFIRフィルタのフィルタ係数Aを決定する必要がある。図3aと,3bと,3cとにフィルタ係数Aを決定するいくつかの例を示す。
図3aに示す第1代替案のチャネル推定及び信号白色化ブロック330aには,フィルタ係数Aと,白色化したチャネル推定値h’とを連携して決定する連携推定器301がある。次に,フィルタ係数Aと,白色化したチャネル推定値h’とを連携して決定するステップの詳細を説明する。フィルタ係数AをFIR白色化フィルタ231に入力する。白色化信号y及び白色化したチャネル推定値h’は第2白色化フィルタ232に入力してもよいし,第2白色化フィルタが省略されているときは,等化器240に入力してもよい。
図3bに示す第2代替案のチャネル推定及び信号白色化ブロック330bにおいては,最初に従来の最小2乗チャネル推定器又は任意のほかの適当なチャネル推定器である第1チャネル推定器234aによってチャネル推定値hを推定する。ここで,受信した送信シンボルは,例えばパイロットシンボルのような既知のシンボルとする。チャネル推定器234aはチャネル推定値hを出力する。その後,受信した信号をチャネル推定値h及び既知シンボルaを用いて信号再構成器302によって再構成する。受信した送信信号及び再構成した信号を用い,ノイズ推定器303によって,ノイズ推定値hat‐nを受信した送信信号と再構成した信号との差,例えば
として得ることができる。次にフィルタ係数Aがフィルタ係数推定器304によって,ノイズ推定値hat‐nの関数として得られる。フィルタ係数Aは,FIR白色化フィルタ231に入力される。ろ波した信号yに対応するチャネル推定値は,チャネル推定値h及びフィルタ係数Aを用いて,例えば図2cに示すようにブロック231がチャネル推定値hも入力として受信するときは,チャネル推定値hをFIR白色化フィルタ231でろ波することによって決定することができる。チャネル推定及び信号白色化ブロック330bに第2フィルタ232があるときは,ろ波したチャネル推定値h’は第2フィルタ232にも入力してよい。あるいは,チャネル推定値h’を得るために第2チャネル推定を信号y(t)に対して行う。更なる代替案として,h及びAに基づいて,又は信号y(t)に基づいてh’を決定する機能を第2白色化フィルタ232に含めてもよい。
図3cに,第3代替案のチャネル推定及び信号白色化ブロック330cを示す。ここでは連携推定器301’を,フィルタ係数Aだけを決定するために用いる。次にフィルタ係数をFIR白色化フィルタ231に与えて,信号を白色化する。その後第1チャネル推定器234aがチャネル推定値h’を出力する。ろ波した信号y及び対応するチャネル推定値h’は,等化器に入力してもよい。あるいはブロック330cに第2白色化フィルタ232及び第2チャネル推定器234bを含めてもよい。
これまで詳細に説明した実施例のほとんどはシンボル内相関を白色化する第2白色化フィルタを含んでいるが,この第2白色化フィルタは,例えばFIR白色化フィルタだけを用いて十分な干渉抑圧が可能と予想されるときは,除いてもよいことを認識されたい。例えばオーバーサンプルを用いるときがこれに当てはまる。第2白色化フィルタを除く更なる理由は,受信機構造を簡素にできるためである。特に図3cに示す構造が当てはまるが,チャネル推定及び信号白色化ブロック230のほかの構造にも当てはまる。
図3cの連携推定器301’は,図3aの連携推定器301と同一であってもよい。この場合,白色化したチャネル推定値h’は単に無視する。次にどのようにして係数A及び白色化したチャネル推定値h’を連携して決定するかを説明する。次に白色化したチャネル推定値を決定しないでどのようにして連携推定器301’によってフィルタ係数Aだけを効率よく決定するかを説明する。
<FIR白色化フィルタのフィルタ係数>
次に例として,第1白色化フィルタ231の詳細を,どのようにして第1白色化フィルタ231のフィルタ係数を決定するかと共に説明する。
次に例として,第1白色化フィルタ231の詳細を,どのようにして第1白色化フィルタ231のフィルタ係数を決定するかと共に説明する。
次に,自己回帰過程として,及び無限インパルス応答(IIR)を仮定して,ノイズ及び干渉を共にモデル化することをより詳細に説明する。このモデルでは送信2値パイロットシンボルa(t)は2値符号から選ばれ,長さL(チャネル推定値長)の複素数有限インパルス応答(FIR)フィルタによってろ波される。送信パイロットシンボルa(t)に関連する所望の信号の受信シーケンスx(t)は,次の式で表される。
すべての項にWを掛けて式を再整理すると,次の線形モデルが得られる。
ここで,
であり,
は,予測誤差フィルタでろ波したチャネル推定値(すなわち白色化したチャネル推定値)である。チャネル推定値の長さは,フィルタの次数Kに対して線形に増加する。この場合フィルタ長は,ろ波したチャネル推定値の長さが同一であり,実数部と虚数部とに分離していない同一フィルタ長の2倍である。
上記のモデルでは信号を実数部と虚数部とに分離したが,同一のモデルをIQ分離を行わずに,例えばオーバーサンプルした信号,補間した信号,又は複数アンテナによる信号の複数受信から得られるシンボル当たり複数サンプルに適用することもできることを認識されたい。2値変調の場合はIQ分離も用いることによって,より効果的な干渉抑圧が達成できるが,信号がIQ分離されていないときは,この方法を2値変調以外にも用いることができる。
上述のとおり,このモデル化はシンボル間相関を考慮している。これは式13から分かり,行列Wの最初の2列が1及び0を含んでいる。行列Wのこれら最初の2列は,現在のシンボル(すなわち現時点)に関連するサンプルの,実数部及び虚数部に関連する。
図3cに示す第3代替案に関しては,次の方法によって,白色化したチャネルインパルス応答推定値を同時に決定することなくFIRフィルタ係数を決定することができる。
この時点で式25の第1式だけを解くことができ,白色化フィルタ係数Aを得て信号x(t)をろ波し,その後ろ波した信号x’(t)からチャネル推定タップを推定することができる。
行列Eはバーストごとに変化する項を含まないので,予め計算することができることに注意されたい。
式25の系は,行列EにQR分解を適用することによって更に簡略にできる。
一般にRは一部だけが値を持つ。したがってその詳細構造を考慮すれば,更にいくぶんか処理リソースを節約できる。ここでもまた行列Rはバーストごとに変化しないので,予め計算することができる。均等な系の解
は,FIRフィルタ係数である。
<シンボル当たり複数サンプルを含む白色化信号>
受信信号についてより多くの情報を得るために,オーバーサンプルを用いてもよい。RXフィルタ210が受信する信号はデジタル信号であり,RXフィルタの前にフロントエンドろ波と,下方変換と,オーバーサンプルのアナログデジタル変換と,が行われる。次に,連携推定器301,301’及びFIR白色化フィルタ231におけるオーバーサンプルしたデータの処理を説明する。シンボル当たり複数サンプルは,補間によって得てもよいし,複数アンテナが受信した信号の複数の複製によって得てもよい。次にシンボル当たり複数サンプルを処理する種々の選択肢を詳細に説明する。ここでシンボル当たり利用可能サンプル数はNSPSと記すこととする。
受信信号についてより多くの情報を得るために,オーバーサンプルを用いてもよい。RXフィルタ210が受信する信号はデジタル信号であり,RXフィルタの前にフロントエンドろ波と,下方変換と,オーバーサンプルのアナログデジタル変換と,が行われる。次に,連携推定器301,301’及びFIR白色化フィルタ231におけるオーバーサンプルしたデータの処理を説明する。シンボル当たり複数サンプルは,補間によって得てもよいし,複数アンテナが受信した信号の複数の複製によって得てもよい。次にシンボル当たり複数サンプルを処理する種々の選択肢を詳細に説明する。ここでシンボル当たり利用可能サンプル数はNSPSと記すこととする。
種々の方法で前の定式化を分数間隔領域に拡張することができる。第1選択肢は,離散変数tがシンボル周期の一部を表すものとして式1を考慮し,次に既に説明したステップをたどることである。この直接拡張定式化によって,予測誤差は次式で与えられる。
このようにすると第1フィルタが部分的にシンボル内相関も除去してしまい,第2フィルタのすることは一部のシンボル内の残留相関を除去するだけであることに留意されたい。
可能性があり,性能がよい解決法は,オーバーサンプルしたデータストリームを,各々シンボル間隔の,NSPS(シンボル当たりサンプル数)個の並列ストリームに分離し,NSPS個の並列ストリームを,通常はお互いに独立なNSPS個の並列処理ユニットで処理することである。例えば図3aを参照すると,NSPS並列のチャネル及びフィルタ係数連携推定器301,並びにNSPS並列の第1白色化フィルタ231に相当する。
図4aにこの並列シンボル間隔解決法を簡単に図示する。ここでチャネル推定及び信号白色化ブロック430aは,オーバーサンプルしたサンプルをNSPS個のシンボル間隔の一連のサンプル(図4aでは例として4個のシンボル間隔の一連のサンプル)に分割するデマルチプレクサ401を含んでいる。各シンボル間隔サンプルシーケンスは,対応するチャネル及びフィルタ係数連携推定器301に入力される。これら推定器から得られるフィルタ係数Aは,対応する第1白色化フィルタ231に入力される。NSPS並列の一連の白色化サンプルyは,第2白色化フィルタ232に入力される。
図4aにおいて,シンボル間隔の一連のサンプルが第2フィルタ232に入力されることを認識されたい。なぜならば第2フィルタ232に関連する以降の詳細な説明は,分数間隔の一連のサンプルを入力とするからである。第2フィルタ232が1シンボル間隔サンプルシーケンスだけを入力とするように実装されているときは,NSPS並列第2フィルタ232をチャネル推定及び信号白色化ブロック430内に含めてもよい。
(恐らくはNSPS並列の)第2フィルタ232からの出力は,オーバーサンプルした白色化信号,又は均等にシンボル間隔の一連の白色化したサンプルからなるNSPS個のストリームである。この出力は,オーバーサンプルした信号又はNSPS並列のストリームを処理できる等化器に送られる。あるいは1又は複数の第2フィルタ232からの出力は,結合フィルタを用いて結合してもよく,結合フィルタは複数の並列ストリーム(又は均等にオーバーサンプルした信号)を入力とし,単一のシンボル間隔ストリームを出力として与える。この結合フィルタは,例えば整合フィルタ(matched filter),又は最小平均2乗誤差判定帰還型(MMSE_DFE)等化器のフィードフォワードフィルタなどいくつかの方法で実現できる。
また第2フィルタ232が,オーバーサンプルした信号を一連のシンボルベースの白色化サンプルに結合する機能を含むことも可能である。
図5a及び5bに上述の分離及び多重化を簡単に図示する。図5bは,NSPS=2の例に関連する。
単にNSPS並列のシンボル間隔の一連のサンプルを多重化する代わりに,整合フィルタを用いてNSPS並列のシンボル間隔の一連のサンプルを1シンボル間隔の一連のサンプルに結合することも可能である。図4bに整合フィルタ403の例を示す。並列白色化フィルタ301と,整合フィルタ403との間に第2フィルタ232を置くことも可能である。
更なる解決策は定式化を用いることであり,それは同相成分及び直交成分処理に似ている。この定式化において,信号はIQ分離の代わりに「分数間隔分離」が行われ,IQ分離信号について行われるものと同一の処理が,分数間隔サンプルが類似の方法で並べられている信号に対して行われる。この定式化において,予測誤差は次の式で与えられる。
まとめると,シンボル当たり複数サンプルは直列に(すなわち,1分数間隔シーケンスで)処理してもよい。例えば上記の式30,35又は40のいずれか1つに定義される順序である。あるいはシンボル当たり複数サンプルは,少なくともFIR白色化に関してはシンボル間隔ストリーム内のサンプルを分割することによって,そして通常はお互いに独立な並列のシンボル間隔ストリームを処理することによって処理してもよい。
式30〜44から分かるように,分数間隔処理法においては行列Z(t)の次元が大きくなり,一方並列シンボル間隔法においては行列Z(t)がNSPS回処理される。分数間隔処理法においては,逆行列化の必要がある行列ZT(t)Z(t)のサイズが大きくなる。更に,より多くの列が加えられると,一層行列ZT(t)Z(t)は特異行列に近くなり,逆行列化は不安定になる。この問題は,もちろん行列に小さな正則化項を加えることによって軽減される。
<FIR白色化のon,off切替え>
感度制限シナリオにおいて白色化を行う受信機の性能が悪い場合は,ノイズが白色か否かを評価し,白色ノイズのときは信号白色化を取りやめることによって軽減される。白色ノイズがあるときは,FIRフィルタ係数Aがある振る舞いをする(ある特性を表す値を保持する)。この振る舞いは,例えばシミュレーションで判定することができる。FIRフィルタ係数Aの特性によって,FIR白色化を用いるかどうか決定してもよい。以降の説明において,「感度検出器」はFIRフィルタ係数Aの特性を評価するブロックを指す。
感度制限シナリオにおいて白色化を行う受信機の性能が悪い場合は,ノイズが白色か否かを評価し,白色ノイズのときは信号白色化を取りやめることによって軽減される。白色ノイズがあるときは,FIRフィルタ係数Aがある振る舞いをする(ある特性を表す値を保持する)。この振る舞いは,例えばシミュレーションで判定することができる。FIRフィルタ係数Aの特性によって,FIR白色化を用いるかどうか決定してもよい。以降の説明において,「感度検出器」はFIRフィルタ係数Aの特性を評価するブロックを指す。
例として,図6にFIRフィルタを用いるチャネル推定及び信号白色化ブロック630を示す。ブロック630は,例として連携チャネル及びフィルタ係数推定器301を含むが,FIRフィルタ係数を決定するためのほかのどんな代替物を用いてもよい(例えば,図2b,2c,3b又は3cを参照)。ブロック630は,更にFIR白色化フィルタ231及び感度検出器601も含む。感度検出器601は,FIRフィルタ係数を評価するために,単純な数学式を利用する。
感度検出器601が,FIRフィルタ係数に基づいてノイズがいくらか白色であると判定したとき,チャネル推定器23を現用に切り替える。このようにノイズが白色であり,同一チャネル干渉又は隣接チャネル干渉を除去する必要がないときは,白色化は適用せず,(伝統的な)チャネル指定を行う。
FIRフィルタを用いるかどうかの決定は,バーストごとに異なる可能性がある。感度制限シナリオにおいては,白色化はほとんど行われない,すなわちバーストのわずかな部分でのみ行われる。干渉制限シナリオでは,白色化は非常に頻繁に行われる,すなわちバーストの大部分で行われる。
FIRフィルタ係数によってFIR白色化を行うかどうか決定するステップは,FIR白色化フィルタを用いる上述のフィルタのどれにも用いることができることを認識されたい。また以降でより詳細に説明するとおり,シンボル内白色化に関連する第2白色化フィルタは,第2白色化フィルタのonとoffとを切り替える関連機能を有してもよいことを認識されたい。第1白色化フィルタに関連するスイッチと,第2白色化フィルタに関連するスイッチとは,通常お互いに独立に動作する。一方の白色化フィルタだけが切替え機能に関連しているときは,残りのフィルタは引き続き現用であってよい。いくつかの状況においては,各スイッチが一斉に動作するようにすることが可能である。例えば次に示す協働が可能である。
ケース1 第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタを用いる白色化は,双方のフィルタに関連する感度検出器が有色ノイズ(干渉)を検出したときだけ適用される。一方の感度検出器だけが有色ノイズを検出したとき(又はどちらも検出しなかったとき)は,白色化は行われない。
ケース2 第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタを用いる白色化は,どちらか一方(又は双方)の感度検出器が有色ノイズを検出したとき,適用される。
ケース3 第1白色化フィルタに関連する感度検出器だけが存在し,それが第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタの使用を管理する。
ケース4 第2白色化フィルタに関連する感度検出器だけが存在し,それが第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタの使用を管理する。
ケース2 第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタを用いる白色化は,どちらか一方(又は双方)の感度検出器が有色ノイズを検出したとき,適用される。
ケース3 第1白色化フィルタに関連する感度検出器だけが存在し,それが第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタの使用を管理する。
ケース4 第2白色化フィルタに関連する感度検出器だけが存在し,それが第1白色化フィルタ及び第2白色化フィルタの使用を管理する。
感度検出器601はFIRフィルタを評価する少なくとも1つのメトリックを適用する。メトリックとは,FIRフィルタ係数に値が依存する要因である。以降説明するように,メトリックは,FIRフィルタ係数の対から得られる複素数に依存してもよい。例えばシミュレーションによって,白色ノイズに関連するメトリックデータの範囲を決定することができる。このメトリック値の範囲は,特定のメトリックに依存する。感度検出器601が,メトリック値は白色ノイズ内に対応する範囲内にあると判定したときは,FIR白色化は破棄される。メトリック値が白色ノイズ内に対応する範囲外にあるときは,FIR白色化が適用される。
白色ノイズに対応するメトリック値の範囲は,メトリックの定義に依存して,メトリックが超過することが望ましいしきい値,又はメトリック値がその値以下に留まることが望ましいしきい値として決定してもよいことは,当業者には明白である。
感度検出器601で用いられるメトリックの第1特定例は次のとおりである。一般にメトリックm及びmn(n=1…2K−1)は次のように形成される。
ここでun及びνn(n=1…2K−1)は実数定数であり,関数fnはn(n=1…2K−1)に対して次のとおりである。
この第1特定例によれば,次の表明が真であるとき干渉制限シナリオ(有色ノイズ)が検出される。
m<mthr 又は m1>a1 又は … mL>aL
ここで1≦L≦2K−1である。
m<mthr 又は m1>a1 又は … mL>aL
ここで1≦L≦2K−1である。
この表明が成り立たないとき,感度制限シナリオ(白色ノイズ)が検出される。しきい値mthr及びa1…aLはシステム内の信号レベルに依存し,特定の実装に合わせなければならない。同様に定数L,un及びνn,並びに関数fnは適切に選択しなければならない。
実装例として,オーバーサンプル率2のGSM GMSK受信機を考えよう。受信機は,長さ6の白色化チャネル推定値と,次数K=4(サンプル)のAR過程の係数と,を連携して推定する。各バーストに対して,行列における係数{Ai,k}の推定後,次のエンティティ及びメトリックが計算される。
次の表明が真のとき,干渉制限シナリオ(有色ノイズ)が検出される。
m<mthr 又は m1>athr 又はm2>athr
この表明が適用されないとき,感度制限シナリオ(白色ノイズ)が検出される。しきい値は次の値,mthr=1.5及びathr=3.0,である。
m<mthr 又は m1>athr 又はm2>athr
この表明が適用されないとき,感度制限シナリオ(白色ノイズ)が検出される。しきい値は次の値,mthr=1.5及びathr=3.0,である。
ここでNは,1と,オーバーサンプル係数で乗じたAR過程次数,すなわち2倍オーバーサンプルに対しては1≦N≦2Kと,の間の整数定数である。参照係数ck(1≦k≦N)は,複素定数である。
この第2特定例によれば,干渉制限シナリオ(有色ノイズ)は,次の表明が真のとき検出される。
m<mthr
m<mthr
表明が適用されないとき,感度制限シナリオ(白色ノイズ)が検出される。しきい値mthrはシステムの信号レベルに依存し,特定の実装に合わせなければならない。同様にN及びckも実装に合わせなければならない。
干渉制限シナリオ(有色ノイズ)は,次の表明,m<mthrが真のとき検出される。表明が適用されないとき,感度制限シナリオ(白色ノイズ)が検出される。複素数ckは次のように与えられる。
しきい値mthr=−1.0
感度検出器を用いた感度切替えは,干渉性能を大きく妨げることなしに,FIR白色化を用いる受信機の感度性能を著しく改善させることができる。実際のGSM携帯電話機の受信機感度性能が,2.0dBまで増加することが示された。同時に干渉制限シナリオにおける品質劣化は,単一干渉源の場合(同一チャネル干渉又は隣接チャネル干渉)について0.3dBに限られる。いくつかのGMSK変調された同一チャネル干渉及び隣接チャネル干渉の寄与分が混合される複雑な干渉シナリオでは,無視できる品質劣化(<0.01dB)しか見られない。このような複雑なシナリオが最も現実的な干渉制限シナリオであり,単一干渉源のケースにおける損失は重要ではない。
<シンボル内白色化>
次に第2白色化フィルタ232におけるシンボル内相関の処理について述べる。ここで第2白色化フィルタ232は,シンボル当たり2サンプル及びIQ分離について動作するものと仮定する。しかしオーバーサンプルか,又は複数受信アンテナか,のいずれかによって,シンボル当たり任意の数のサンプルがあってもよい。IQ分離もまた任意選択である。シンボル当たりサンプル数はまた,受信信号Rx(t)から直接追加のサンプルが得られないときは,補間によって増加させることもできる。一般にシンボル内相関は,同一シンボルに関連するサンプルの相関特性を用いて処理することができる。
次に第2白色化フィルタ232におけるシンボル内相関の処理について述べる。ここで第2白色化フィルタ232は,シンボル当たり2サンプル及びIQ分離について動作するものと仮定する。しかしオーバーサンプルか,又は複数受信アンテナか,のいずれかによって,シンボル当たり任意の数のサンプルがあってもよい。IQ分離もまた任意選択である。シンボル当たりサンプル数はまた,受信信号Rx(t)から直接追加のサンプルが得られないときは,補間によって増加させることもできる。一般にシンボル内相関は,同一シンボルに関連するサンプルの相関特性を用いて処理することができる。
当業者には,例えばIQ分離,オーバーサンプル,及び/又は複数受信アンテナから得られるシンボル当たり複数サンプルに基づいて,以降に述べる原理をどうやって適用するかは明白である。
以降の表記では,シンボル内白色化フィルタへの入力信号として信号yを用いる。このことは,信号処理をシンボル内白色化フィルタの前にFIR白色化フィルタがある場合に限定することを意図するものではない。上述のとおり,これらフィルタの順序は逆であってもよい。
受信信号を標本化すると標本化した信号y(nT)が得られる。ここでTは,一連のシンボル(の送信)の時間間隔(すなわちシンボル速度の逆数)を表し,n=k+q/lである。ここでkはすべての送信シンボルに対するインデクスであり,qは0からlまでのオーバーサンプルインデクスであり,lはオーバーサンプル係数,すなわちシンボル当たりサンプル数(若しくは受信アンテナ数又はオーバーサンプル係数×受信アンテナ数)である。
第2白色化フィルタ232は,標本化した受信信号をろ波し,ろ波標本化信号tilde‐yk(すなわち一連のろ波した信号のサンプル)を得るために同一チャネル干渉及びノイズを除去するフィルタである。フィルタ232の入力は,(FIR白色化した)信号のサンプルy(nT)及び対応する個別チャネルインパルス応答の推定値h’(sT)であり,ここでs=m+q/lであり,mは0からνまでの数で0≦m≦νであり,νはチャネルインパルス応答推定値長より1少ない数である。
以降の説明においては,オーバーサンプル係数l=2のオーバーサンプルを仮定し,第2白色化フィルタの入力における受信信号サンプルykは,チャネルデータ入力gk及び標本化チャネルインパルス応答推定値h’mを用いて次のように書ける。
ここで0≦m≦ν,かつνはチャネルインパルス応答推定値長よりも1少ない。上付き文字jは,選択した通信チャネルの各信号のインデクスを表し,j=0は所望の信号を示し,ほかのj値は同一チャネル干渉を示す。また,
並びに一連のシンボル(の送信)の時間間隔Tを用いる。Nf個の受信サンプルブロックは,
又はよりコンパクトに,
と書くことができ,所望の信号
及びノイズ及び(同一チャネル)干渉信号
を含む。便宜上インデクス(サンプル計数)kに対応する瞬間のノイズ及び干渉信号ikを,4×1ベクトル
で定義する。
次に白色化受信信号サンプルhat‐yを得るためのフィルタ演算L−1を次のように定義する。
ここで本発明によれば,
であり,tilde‐Riiは4×4のノイズ及び干渉相関行列であって次式で与えられる。
ここでE[…]は,集団平均を求める数学演算である。干渉は巡回定常ランダム過程から生じるので,期待値演算は時間平均,すなわち
で置き換えることができる。
いくつかの実施例において,エルミート行列tilde‐Riiはノイズ及び干渉相関行列であり,白色化行列W=tilde‐Rii −1/2はtilde‐Riiのコレスキ分解の逆数として得ることができる。あるいは白色化行列Wをtilde‐Riiの任意の分解,すなわち
で示される任意の分解で得ることもできるし,例えば特異値分解(SVD)のような
で示されるtilde‐Riiの任意の分解で得ることもできる。このような場合白色化行列Wは,W=Vλ−1/2で得られる。
したがって各4×1ベクトルtilde‐hmは,次によって計算することができる。
ここで0≦m≦ν。したがって本発明が開示する干渉抑圧方法は,チャネル推定値長が増加する問題を起こさないことは明らかである。すなわち,式53よりtilde‐hmがh’mと同一の次元を有することは明らかである。
ここで図7を参照すると,フィルタモジュール732は次を含む。
・1シンボルに対応する各kについて,k=1,…,Nfの一連のサンプルykを生成する第1モジュール701
・ノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiを決定する次のモジュール702
・k=1,…,Nfについてろ波白色化サンプルtilde‐yk=Wykを計算する第3モジュール703a
・1シンボルに対応する各kについて,k=1,…,Nfの一連のサンプルykを生成する第1モジュール701
・ノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiを決定する次のモジュール702
・k=1,…,Nfについてろ波白色化サンプルtilde‐yk=Wykを計算する第3モジュール703a
図7を更に参照すると,いくつかの実施例においてフィルタ732は,tilde‐yk=Wykを計算するモジュール703に続く追加モジュールを含んでもよい。そのようなモジュールは,分数間隔等化器の場合は信号を消滅させることはないが,シンボル間隔等化器の場合はモジュールが信号を消滅させ,それは判定帰還型等化器(DFE)のフィードフォワードフィルタと均等なフィルタで信号をろ波することによって,又は多相整合フィルタによって行われる。
シンボル内白色化フィルタ732に続く等化器は,トレリス検波器であってよい。トレリス検波器の入力はシンボル間隔である。このシンボル間隔入力は,白色化フィルタWの出力をDFEのフィードフォワードフィルタと均等な(白色ノイズ用に設計された)前置フィルタによって後処理をすることによって得ることができる。ノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiを式50で近似することによって,1シンボル内の相関だけが除去される。したがっていくらかの残留相関が想定されるが,例えばフィードフォワードフィルタの後続の最適化において考慮することができる。そのような後処理の後,トレリスビタビ等化器においてフォーニ(Forney)メトリックを用いてもよい。例えば,G.Bottomley及びS. Chennakesku,"Unification of MLSE Receivers and Extensions to Time Varying Channels",IEEE Trans. IT, vol. 46, pp. 464-472,1998年4月,を参照されたい。
あるいは等化器にウンガーベック(Ungerboeck)メトリックを適用してもよい。これも上記のBottomleyの文献に述べられている。この場合は前置フィルタを用いる必要はなく,白色化フィルタWの出力は,所望のチャネル推定値を白色化するように整合させた多相整合フィルタを用いて,シンボル当たり1サンプルに減らすことができる。
あるいは等化器をシンボル当たり2以上のサンプルに対して動作させてもよい。この場合には更にもう1つの実装がある。シンボル内白色化フィルタを用いる代わりに,シンボル当たり2以上のサンプルに対して等化器を動作させるときは,ノイズ除去を考慮するために等化器内部のメトリックを修正することによって,同じ結果を得ることができる。より詳細に言えば,
で与えられる修正分岐メトリックは,ユークリッドメトリック
の代わりに用いてもよく,ユークリッドメトリックはシンボル内白色化演算の後で用いられる。
本発明のいくつかの実施例はまた,IQ白色化(上述のとおりか,又はほかの技法を用いてか,のいずれかで実行される)を有効及び無効にする機構も提供する。同一チャネル干渉を抑圧するIQ白色化は,2値変調の同一チャネル干渉制限のチャネルに対しては著しく効果的であるが,感度(白色ノイズ)制限チャネルにおいてはある性能低下を招くことが分かったので,このような切替え機構は有用である。したがって本発明は,受信機においてIQ白色化と,非白色化とを動的に切り替えるために用いることができる切替えアルゴリズムを提供する。いくつかの実施例においては,以降説明するように切替えはノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiの異なる成分の相対値を検査することによって行われる。いくつかのほかの実施例においては,これも以降説明するように切替えは異なる積i* kik及びi* kik+1の期待値E[…]を検査することによって行われる。本発明が提供する切り替え機構の背後にある思想は,存在するノイズが白色ノイズ(この場合,白色化はoffにされる)か,非白色ノイズ,すなわち時間的に相関がある(この場合,白色化はonにされる)か,を判定することである。
ノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiの異なる成分の相対値を検査することに基づく実施例においては,ノイズが白色かどうかを次のようにして検出する。上述のようにIQ白色化フィルタ(短縮した自己相関を含む)は4×4(2つのIQ分離,2倍オーバーサンプル)の相関行列tilde‐Riiの計算を要する。したがってより好ましい実施例においては,白色化のon,offを切り替えるメトリックは,tilde‐Riiの要素の関数として導かれる。
2値変調同一チャネル干渉の場合は,(分数サンプル,すなわち1シンボル内のサンプル,の間の)時間相関を次のように相関行列tilde‐Riiの要素の組合せで表現できることが分かる。
このように2値変調の干渉信号に対しては,相関行列の要素から時間相関を得ることができ,またサンプルの実数成分と虚数成分との間の相関はゼロにならない。
ノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiの異なる成分の相対値を検査することに基づく実施例によって本発明が提供する切替えは,したがって下記のように定めることができる。
を,チャネルが時間的に相関している(すなわち感度制限であり,ノイズは白色ノイズである)かどうかを示すメトリックとして定義する。これから分かるようにメトリックは,ノイズ及び干渉相関行列tilde‐Riiの異なる成分の相対値に依存する。したがって,ある所定のしきい値τtcについてMtc>τtcのとき,チャネルは時間的に相関があると分類され,白色化が行われる。そうでなければ白色化は無効にされる。
上述のようにいくつかのほかの実施例においては,異なる積i* kik及びi* kik+1の期待値E[…]を検査することに基づいて切替えを行う。このような実施例においては,(数)値
及び(数)値
を評価する。そして式
によって定義される量Mtiを白色化するかどうかを決定するメトリクスとして用いる。Mtiがある所定のしきい値τti(アプリケーションに依存する値を有する)よりも大きいとき,白色化に切り替える。
上述の切替えの実施例は双方とも,干渉信号の2次統計量の観察に基づく。ほかの実施例は,より複雑な方法に依存してもよい。
したがって図8に示すフィルタブロック800を参照すると,時間相関が大きくない場合(すなわち,例えばMtc<τtcの場合),感度検出器801はモジュール802を白色化を行わないろ波に切替え,そうでなければモジュール732を白色化に切り替える。本発明のいくつかの実施例においては,特に例えばスイッチ801の前又はブロック732の後にあるフィルタブロック800に,シンボル間白色化機能が存在するとき,モジュール802は取り去ってもよい。
シンボル間相関抑圧を行う第1白色化フィルタ及びシンボル内干渉抑圧を行う第2白色化フィルタを含むフィルタ内に,感度検出器及び各フィルタに関連するスイッチ(すなわち切り替え機能)があってもよい。これについては,シンボル間白色化フィルタのon,offを切り替えることに関連して上述したとおりである。
本発明の実施例によるチャネル推定及び信号白色化ブロックは,ソフトウェア,ハードウェア,又はそれらの適切な組合せを用いて実現することができる。例えば本発明の実施例は,特定のアプリケーション用に設計した特定用途集積回路(ASIC)で実現してもよい。第2の例として,本発明の実施例はプログラム可能デジタル信号処理(DSP)チップのプログラムコードとして実現してもよい。
本発明の実施例による干渉抑圧は,通信デバイス及び種々の通信システムのネットワーク要素において用いることができることを認識されたい。通信デバイス及びネットワーク要素という用語は,ここでは無線インタフェースを介して信号を受信し,受信信号を処理する機能を有する任意のデバイスを指す。実施例を使用できる通信システムのいくつかの特定の例は,GSM又はUMTS(はん用移動体通信システム)のようなセルラ通信システムである。
本明細書ではシンボル間干渉を白色化するFIRフィルタ及びシンボル内干渉を白色化するフィルタの特定の詳細を説明したが,上述の特定の例と異なるフィルタを用いてシンボル間及びシンボル内干渉抑圧を実現することも可能であることを認識されたい。
上記の数学的定式化を例として用いれば,本願添付の請求項において一連のサンプルは通常,tの種々の値に対するx(t)を指すことを認識されたい。これに類似して一連の白色化サンプルは通常,y(t)又はtilde‐y(t)を指す。チャネル推定値は通常,文脈に依存してh,h’又はtilde‐hを指す。
ここで詳細に説明した数式及び数学的定式化の処理は,本発明の計算を実施する唯一の方法であることを意図したものではないことを認識されたい。当業者には種々の修正物が可能であることは明らかである。
本願添付の請求項において,「シンボル当たり少なくとも2サンプル」という表現は,少なくともオーバーサンプル(補間を含む),IQ分離,及び/又は複数受信アンテナに関連するサンプルを包含することを認識されたい。
前述の説明を考慮すれば,上述の説明に反しない任意の可能性のある特徴の組合せがここに暗黙に開示されていることは明らかであることを認識されたい。より詳細には,例えば特定の実施例に関連して開示したあるブロックに関連する特定の詳細が,たとえ明確に述べられていなくても,ほかの実施例に存在する同一のブロックにも適用可能である。
本発明を実施する装置及び方法のより好ましい実施例が添付の図面に示され,前述の詳細な説明に記載されているが,本発明は開示された実施例に限定されず,添付の請求項に規定された発明の精神から離れることなく,多くの再構成物,修正物及び代替物が可能であることが分かるであろう。
Claims (77)
- 干渉を抑圧する方法であって,
一連のシンボルに関連する,シンボル当たり少なくとも2サンプルである一連のサンプルを出力するステップと,
シンボル間干渉抑圧に関連する第1白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,
前記第1白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて,前記一連のサンプルを白色化するステップと,
シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第2白色化フィルタを用いて,前記一連のサンプルを白色化するステップと,
を有する方法。 - 前記第1白色化フィルタを,有限インパルス応答フィルタとする請求項1に記載の方法。
- 前記フィルタ係数を,フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定するモデルに基づいて決定する請求項1又は2に記載の方法。
- 前記第1白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップであって,フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定する前記モデルに基づいて,前記フィルタ係数及び前記チャネル推定値を決定するステップを有する請求項3に記載の方法。
- 前記第1白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに基づいて,前記第1白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップを有する請求項3に記載の方法。
- 前記第1白色化フィルタに入力した前記一連のサンプルに対応する第1チャネル推定値を決定するステップと,
前記フィルタ係数及び前記第1チャネル推定値に基づく前記第1白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに対応する第2チャネル推定値を決定するステップと,
を有する請求項3に記載の方法。 - 前記一連のサンプルを一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するステップであって,少なくとも前記第1白色化フィルタを用いた白色化を,前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに実行するステップを有する請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 少なくとも前記第1白色化フィルタを用いた白色化を,前記シンボル当たり少なくとも2サンプルからなる前記一連のサンプルに直接実行する請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記フィルタ係数に基づいて,前記第1白色化フィルタと,前記第1白色化フィルタ及び前記第2白色化フィルタと,のうち1つを用いてサンプルの白色化を行うかどうかを決定するステップを有する請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。
- 前記フィルタ係数が有色ノイズに対応するとき,少なくとも前記第1白色化フィルタを用いてサンプルを白色化する請求項10に記載の方法。
- 前記フィルタ係数に基づいて少なくとも1つのメトリック値を決定するステップを有する請求項10又は11に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのメトリック値を,少なくとも1つの対応する所定しきい値と比較するステップを有する請求項12に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのメトリック値のうち少なくとも1つは,前記フィルタ係数の対から形成される複素数に基づく請求項12又は13に記載の方法。
- 前記第2白色化フィルタを用いる白色化は,オーバーサンプルに関連するサンプルと,同相直交分離に関連するサンプルと,又は少なくとも2つの受信アンテナに関連するサンプルと,のうち少なくとも1つに基づく請求項1〜14のいずれか一項に記載の方法。
- ノイズ及び干渉相関マトリクスを評価することによって,前記相関特性を決定するステップを有する請求項15に記載の方法。
- シンボル内のサンプルの前記相関特性に基づいてサンプルを白色化するかどうかを決定するステップを有する請求項1〜16のいずれか一項に記載の方法。
- 前記相関特性が有色ノイズに対応するとき,少なくとも第2白色化フィルタを用いてサンプルを白色化する請求項17に記載の方法。
- 前記第2白色化フィルタと,前記第1白色化フィルタ及び前記第2白色化フィルタと,のうち1つを用いてサンプルを白色化するかどうかを決定する請求項17又は18に記載の方法。
- 前記第2白色化フィルタを用いて白色化する前に,前記第1白色化フィルタを用いて前記一連のサンプルを白色化する請求項1〜19のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1白色化フィルタを用いて白色化する前に,前記第2白色化フィルタを用いて前記一連のサンプルを白色化する請求項1〜19のいずれか一項に記載の方法。
- 前記シンボル当たり少なくとも2サンプルは,オーバーサンプルに関連する少なくとも2サンプルと,同相直交分離に関連する少なくとも2サンプルと,少なくとも2つの受信アンテナに関連する少なくとも2サンプルと,のうち少なくとも1つを含む請求項1〜21のいずれか一項に記載の方法。
- データ処理システムによって実行すると請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
- シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,
前記の受信したサンプルを白色化する手段であって,
シンボル間干渉抑圧に関連する第1白色化フィルタと,
前記第1白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,
シンボル内のサンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第2白色化フィルタと,
を備える白色化手段と,
を備える干渉抑圧デバイス。 - フィルタ係数を決定する前記決定手段はフィルタ係数及びチャネル推定値のための連携推定器を備え,かつ前記白色化手段は少なくとも前記連携推定器が出力する前記フィルタ係数に反応する請求項24に記載のデバイス。
- 前記第1白色化フィルタから出力される前記の白色化したサンプルに対応するチャネル推定値を決定するチャネル推定器を備える請求項24に記載のデバイス。
- 前記白色化手段は,前記連携推定器が出力する前記フィルタ係数及び前記チャネル推定値に反応する請求項24に記載のデバイス。
- 前記サンプルを一組のシンボル間隔のサンプルストリームに分割する手段を備え,少なくとも前記第1白色化フィルタが,前記一組のシンボル間隔のサンプルストリームを並列に処理するように構成する請求項24〜27のいずれか一項に記載のデバイス。
- 少なくとも前記第1白色化フィルタが,前記シンボル当たり少なくとも2サンプルを含むサンプルストリームを処理するように構成する請求項24〜27のいずれか一項に記載のデバイス。
- 前記フィルタ係数に基づいて,少なくとも前記第1白色化フィルタを現用に切り替える手段を備える請求項24〜29のいずれか一項に記載のデバイス。
- 前記相関特性に基づいて,少なくとも前記第2白色化フィルタを現用に切り替える手段を備える請求項24〜29のいずれか一項に記載のデバイス。
- 前記フィルタ係数に基づいて,少なくとも前記第1白色化フィルタを現用に切り替える第1切替え手段と,
前記相関特性に基づいて,少なくとも前記第2白色化フィルタを現用に切り替える第2切替え手段と,
を備える請求項24〜29のいずれか一項に記載のデバイス。 - 前記第1切替え手段及び前記第2切替え手段が,前記第1白色化フィルタ及び前記第2白色化フィルタを互いに独立に現用に切り替えるようにする請求項32に記載のデバイス。
- 前記第1切替え手段及び前記第2切替え手段が,前記第1白色化フィルタ及び前記第2白色化フィルタを一斉に現用に切り替えるようにする請求項32に記載のデバイス。
- 集積回路と,受信機と,通信デバイスと,ネットワーク要素と,のうち少なくとも1つを備える請求項24〜34のいずれか一項に記載のデバイス。
- 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項24〜34のいずれか一項に記載のデバイスと,
を備える通信デバイス。 - 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項24〜34のいずれか一項に記載のデバイスと,
を備える通信システムのネットワーク要素。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,
フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定するモデルに基づく,シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,
前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化し,それによって一連の白色化サンプルを出力するステップと,
前記一連の白色化サンプルに基づいてチャネル推定値を決定するステップと,
を有する干渉抑圧方法。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルである前記一連のサンプルを,シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを用いて,白色化するステップを有する請求項38に記載の方法。
- データ処理システムによって実行すると請求項38又は39に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
- シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,
フィルタ係数及びチャネル推定値を決定する連携推定器であって,前記フィルタ係数を前記白色化フィルタに入力するように構成した連携推定器と,
前記白色化フィルタから出力される白色化サンプルに対応するチャネル推定値を決定するチャネル推定器と,
を備える干渉抑圧デバイス。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルが与えられ,シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを備える請求項41に記載のデバイス。
- 集積回路と,受信機と,通信デバイスと,ネットワーク要素と,のうち少なくとも1つを備える請求項41又は42に記載のデバイス。
- 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項41又は42に記載のデバイスと,
を備える通信デバイス。 - 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項41又は42に記載のデバイスと,
を備える通信システムのネットワーク要素。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,
前記白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと,
を有し,前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと,前記一連のサンプルを白色化するステップと,を分数間隔の前記一連のサンプルに実行する干渉抑圧方法。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,
前記一連のサンプルを,一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するステップと,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,
前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと,
を有し,前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと,前記一連のサンプルを白色化するステップと,を並列に前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに実行する干渉抑圧方法。 - データ処理システムによって実行すると請求項46〜48のいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
- シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,
前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,
を備え,フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタが,分数間隔の一連のサンプルを処理するように構成する干渉抑圧デバイス。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,
前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,
を備え,一連のサンプルを一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するように構成し,フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタを,前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに施すように構成する干渉抑圧デバイス。 - 前記白色化フィルタを形成する一組の並列フィルタと,フィルタ係数を決定する前記決定手段を形成する一組のフィルタ係数推定器と,を備える請求項52に記載のデバイス。
- シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを備える請求項50〜53のいずれか一項に記載のデバイス。
- 集積回路と,受信機と,通信デバイスと,ネットワーク要素と,のうち少なくとも1つを備える請求項50〜54のいずれか一項に記載のデバイス。
- 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項50〜54のいずれか一項に記載のデバイスと,
を備える通信デバイス。 - 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項50〜54のいずれか一項に記載のデバイスと,
を備える通信システムのネットワーク要素。 - シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと,
前記の決定したフィルタ係数に基づいて,前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するかどうかを決定するステップと,
を有する干渉抑圧方法。 - 前記の決定したフィルタ係数に基づいて少なくとも1つのメトリック値を決定するステップを有する請求項58に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのメトリック値を,少なくとも1つの所定しきい値と比較するステップを有する請求項59に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのメトリック値のうち少なくとも1つは,前記の決定したフィルタ係数の対から形成される複素数に基づく請求項58〜60のいずれか一項に記載の方法。
- 前記一連のサンプルが有色ノイズに対応することを前記少なくとも1つのメトリック値が示すとき,前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップを有する請求項58〜61のいずれか一項に記載の方法。
- 前記の一連の白色化サンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップを有する請求項62に記載の方法。
- 前記チャネル推定値を,前記フィルタ係数と連携して決定する請求項63に記載の方法。
- 前記チャネル推定値を,前記の一連の白色化サンプルに基づいて決定するステップを有する請求項63に記載の方法。
- 前記一連のサンプルが白色ノイズに対応することを前記少なくとも1つのメトリック値が示すとき,前記一連のサンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップを有する請求項58〜65のいずれか一項に記載の方法。
- データ処理システムによって実行すると請求項58〜66のいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
- シンボル当たり少なくとも2サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と,
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと,
前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と,
前記フィルタ係数に基づいて前記白色化フィルタを現用に切り替える切替え手段と,
を備える干渉抑圧デバイス。 - チャネル推定器を備え,前記切替え手段が,前記白色化フィルタと,前記チャネル推定器と,を切り替えるように構成する請求項68に記載のデバイス。
- 同一シンボル内サンプルの相関に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを備え,前記切替え手段を,少なくとも前記白色化フィルタを現用に切り替えるように構成する請求項68に記載のデバイス。
- 少なくとも同一シンボル内サンプルの相関に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する前記更なる白色化フィルタを現用に切り替える更なる切替え手段を備える請求項70に記載のデバイス。
- 前記切替え手段が,少なくとも前記フィルタ係数に基づいて前記白色化フィルタを現用に切り替えるように構成し,かつ前記更なる切替え手段が少なくとも相関特性に基づいて前記更なる白色化フィルタを現用に切り替えるように構成する請求項70に記載のデバイス。
- 前記切替え手段及び前記更なる切替え手段が,前記白色化フィルタ及び前記更なる白色化フィルタを互いに独立に現用に切り替えるようにした請求項72に記載のデバイス。
- 前記切替え手段及び前記更なる切替え手段が,前記白色化フィルタ及び前記更なる白色化フィルタを一斉に現用に切り替えるようにした請求項72に記載のデバイス。
- 集積回路と,受信機と,通信デバイスと,ネットワーク要素と,のうち少なくとも1つを備える請求項68〜74のいずれか一項に記載のデバイス。
- 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項68〜74のいずれか一項に記載のデバイスと,
を備える通信デバイス。 - 無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と,
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と,
請求項68〜74のいずれか一項に記載のデバイスと,
を備える通信システムのネットワーク要素。
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