JP2008533925A

JP2008533925A - チャネル推定強化型ｌｍｓ等化器

Info

Publication number: JP2008533925A
Application number: JP2008502055A
Authority: JP
Inventors: ジェイ．ピエトラスキフィリップ
Original assignee: インターデイジタルテクノロジーコーポレーション
Priority date: 2005-03-18
Filing date: 2006-03-16
Publication date: 2008-08-21
Also published as: WO2006101997A2; EP1867041A2; US7397849B2; US20060215747A1; WO2006101997A3; US7630433B2; MX2007011456A; NO20075343L; KR100925866B1; US20080267276A1; KR20070112279A; CA2601383A1; KR20070112288A

Abstract

本発明は、チャネル推定を使用する強化型等化器に関する。チャネル推定値のスケーリングされたバージョンが、グリフィスアルゴリズムを実施するために、送信信号と受信信号の積の予想平均挙動として使用される。また、本発明は、時間依存チャネル（時変チャネル）における最小２乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムに固有の遅れ問題を克服するために、チャネル推定値の先行（advance）および予測を使用する。したがって、本発明は、小さなステップサイズの使用を可能にし、一方、大きなステップサイズを用いた同じ追跡能力を達成する。将来のある時点でのチャネル推定値が、等化器のフィルタタップ係数を更新するために使用される。これは、予測フィルタを用いて実行することができる。別法として、フィルタタップ係数発生器に対する入力データに遅延を導入することができ、それにより、チャネル推定値が、フィルタタップ係数発生器にとって予測値のように見えるようになる。

Description

本発明は、ワイヤレス通信システムに関する。より詳細には、本発明は、チャネル推定強化型ＬＭＳ等化器に関する。

適応フィルタのフィルタ係数を調整するための方法の１つは、最小２乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムである。ＬＭＳフィルタでは、フィルタ係数が、ＬＭＳフィルタの実際の出力と基準値との間の誤差に基づいて更新される。この誤差は、フィルタ係数を更新するためにフィードバックされ、更新されたフィルタ係数が、ステップサイズおよびその誤差に基づいて生成され、収束が得られるまで繰り返し更新される。

ＬＭＳ等化器（または正規化ＬＭＳ（ＮＬＭＳ）等化器）の性能は、小さいステップサイズが使用されている場合、急速に変化するチャネルにおいて劣化する。というのは、収束の速度が、急速に変化するチャネルに追いつけないからである。大きいステップサイズを使用すると、収束スピードを増大させることができ、したがってＬＭＳ等化器の性能を向上させることができる。しかし、大きいステップサイズを使用することにより、過大な調整不良（misadjustment）誤差が引き起こされるおそれがある。したがって、追跡能力と調整不良誤差の間に兼ね合いがある。大きいステップサイズは、チャネルをよりよく追跡するために好ましい。しかし、小さいステップサイズは、調整不良誤差を低減するために好ましい。したがって、ステップサイズは、性能全体を最適化するように設定されるが、ＬＭＳアルゴリズムを実施すると、しばしば収束時間が最適に及ばない。

グリフィス（Griffith）アルゴリズムは、誤差信号を必要としないが、参照信号とデータベクトルの積の予想値についてのアプリオリ（先験的）知識を必要とするＬＭＳアルゴリズムの適応に基づくものである。

したがって、従来技術の限界なしにチャネル推定を実行することが望ましいであろう。

本発明は、チャネル推定を使用する強化型等化器に関する。本発明によれば、チャネル推定値のスケーリングされたバージョンが、グリフィスアルゴリズムを実施するために、送信信号と受信信号の積の予想平均挙動として使用される。また、本発明は、時間依存チャネル（time varying channel:時間的に変化するチャンネルのこと、時変チャンネルともいう）におけるＬＭＳアルゴリズム変形形態に固有の遅れ問題を克服するために、チャネル推定値の先行（advance）および予測を使用する。したがって、本発明は、小さなステップサイズの使用を可能にし、一方、大きなステップサイズを用いた同じ追跡能力を達成する。将来のある時点でのチャネル推定値が、等化器のフィルタタップ係数を更新するために使用される。これは、予測フィルタを用いて実行することができる。別法として、フィルタタップ係数発生器に対する入力データに遅延を導入することができ、それにより、フィルタタップ係数発生器に対する入力データが遅延されるため、チャネル推定値が、フィルタタップ係数発生器にとって予測値（prediction）のように見えるようになる。

本発明の特徴は、集積回路（ＩＣ）に組み込むことも、複数の相互接続された構成要素を備える回路内で構成することもできる。

本発明は、良好な収束特性を維持しながら、高移動性チャネルをよりよく追跡する等化器（すなわち、適応フィルタ）を提供する。グリフィスアルゴリズムは、（干渉を退けるためにアンテナアレイを適合させる状況において）誤差信号がないときＬＭＳのようなアルゴリズムを使用することができるように工夫されたが、送信信号と受信信号の積の予想平均挙動が既知であることを必要とする。一般にこの予想される挙動は、受信器部で既知ではない。本発明によれば、この挙動が推定され、その推定が、グリフィスアルゴリズムを実施するために使用される。本発明の一実施形態によれば、チャネル推定値のスケーリングされたバージョンが、送信信号と受信信号の積の予想平均挙動（expected average behavior）として使用される。チャネル推定値は、既知のパイロットシーケンスが送信内に埋め込まれている場合、（例えば、受信信号を既知のパイロット信号と相関することにより）容易に得ることができる。

また、本発明は、時間依存チャネルにおけるＬＭＳアルゴリズムに固有の遅れ問題を克服するために、チャネル推定値の先行および予測を使用し、それにより、小さなステップサイズの使用を可能にし、一方、大きなステップサイズを用いた同じ追跡能力を達成する。本発明によれば、将来のある時点でのチャネル推定値が、等化器フィルタタップ係数を更新するために使用される。これは、予測フィルタを用いて実行することができる。別法として、フィルタタップ係数発生器に対する入力データに遅延を導入することができ、それにより、フィルタタップ係数発生器に対する入力データが遅延されるため、チャネル推定値が、フィルタタップ係数発生器にとって予測値のように見えるようになる。

リーキー（leaky）ＮＬＭＳアルゴリズムによる等化器フィルタのフィルタタップ係数の更新は、

のように書くことができ、上式で、誤差信号ｅ_k＝（１＋ｊ）−ｙ_kｃ_kであり、αはリーク係数(漏れ係数)であり、ｗは等化器フィルタタップ係数であり、

は、等化器フィルタにおける入力データのベクトルであり、ｙは等化器フィルタ出力、すなわち

であり、ｃは、スクランブリングコードの共役であり、下付き文字ｋは、ｋ番目の反復を意味する。

積ｙｃ＝ｅｑ＿ｄｅｓｃｒａｍで表し、

およびパイロット信号ｐ＝｛１＋ｊ｝とすれば、式（１）は、

のように書き換えることができる。

で表せば、式（２）は、

のように書き換えることができる。

本発明によるＮＬＭＳアルゴリズムに対する強化は、以下のように式（３）の（）内の左項をその期待値（expectation）で置き換えることによって行われる。すなわち

本発明によれば、期待値はチャネル推定値から近似される。期待値内の項は、パイロット（pilot：パイロット信号）だけが送信されたならば、ノイズのない場合におけるチャネルインパルス応答をもたらすことになる。したがって、チャネル推定値が式（４）内の期待値に取って代わることができる。さらに、期待値の代わりにするために単にチャネル推定値を計算するのではなく、予測チャネル推定値が使用される。チャネル推定値が、将来のある時点でのチャネル状態の推定値と置き換えられた場合、追加の性能改善を実現することができる。これは、ＮＬＭＳアルゴリズムにおける固有の遅れを補償する。上述のように、予測は、等化器フィルタの前に置かれたディレイ(遅延器)によって実施することができる。

図１は、本発明による等化器１００のブロック図である。等化器１００は、等化器フィルタ１０６と、チャネル推定器１１２と、フィルタタップ係数発生器１１４と、乗算器１１０とを含む。等化器１００は、任意選択で、遅延バッファ１０４と、信号コンバイナ(signal combiner)１０２と、ダウンサンプラ（down-sampler）１０８とをさらに含むことができる。

デジタル化されたサンプル１３２、１３４が、信号コンバイナ１０２に送り込まれる。本発明は、複数のアンテナを使用する受信ダイバシティを実施するように拡張することができる。サンプル１３２、１３４など複数のサンプルストリームが、複数のアンテナを介して受信信号から生成される可能性があり、多数のストリームのサンプル１３２、１３４は、信号コンバイナ１０２によって多重化され、１つの合成サンプルストリーム１３６を生成する。図１は、例として２つの受信アンテナ（図示せず）からの２つのサンプルストリーム１３２、１３４を示すが、アンテナ構成に応じて、１つだけの、または２つより多いサンプルストリームが生成されてもよいことに留意されたい。サンプルストリームが１つだけ生成される場合、信号コンバイナ１０２は必要ではなく、サンプルストリームは、遅延バッファ１０４およびチャネル推定器１１２に直接送り込まれる。信号コンバイナ１０２は、サンプル１３２、１３４を単に交互にインターリーブ（交互配置）し、１つのストリームのサンプル１３６を生成することができる。

合成サンプル１３６は、遅延バッファ１０４およびチャネル推定器１１２に送り込まれる。遅延バッファ１０４は、所定の時間の間遅延させるために合成サンプル１３６を格納した後で、遅延された合成サンプル１３８を等化器フィルタ１０６に出力する。これにより、チャネル推定値は、フィルタタップ係数発生器にとって予測値のように見えるようになる。別法として、サンプル１３６は、等化器フィルタ１０６に直接供給されてもよい。等化器フィルタ１０６は、フィルタタップ係数発生器１１４によって更新されたフィルタタップ係数１４８を使用して、遅延された合成サンプル１３８を処理し、フィルタ処理済みサンプル１４０を出力する。

フィルタ処理済みサンプル１４０は、サンプリングレートがチップレートよりも大きいか、あるいは複数のサンプルストリームが生成される場合、ダウンサンプラ１０８によってダウンサンプリングさせられることができ、それにより、ダウンサンプラ１０８は、チップレートデータを生成する。好ましくは、サンプル１３２、１３４は、チップレートの２倍で生成される。例えば、２つのサンプルストリームをチップレートの２倍で生成させる場合には、ダウンサンプラ１０８は、フィルタ処理済みサンプル１４０を４倍でダウンサンプリングする。

次いで、ダウンサンプリングされたサンプル１４２は、乗算器１１０を用いて、ダウンサンプリングされたサンプル１４２をスクランブリングコード１５７の共役で乗算することによって、スクランブルが解かれる。スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプル１４４は、下流の他の構成要素による処理を受けるように、等化器１００から出力され、また、フィルタタップ係数発生器１１４にフィードバックされる。

チャネル推定器１１２は、入力として、合成サンプル１３６を、また好ましくはパイロットシーケンス１５２を受け取り、チャネル推定値１５０を出力する。チャネル推定値は、任意の従来技術の方法を使用して生成することができる。パイロット信号が受信信号内に含まれているとき、そのパイロット信号の認識により、チャネル推定は強化される。

フィルタタップ係数発生器１１４は、等化器フィルタ１０６内で合成サンプル１３８をフィルタリングする際に使用されるフィルタタップ係数１４８を生成する。フィルタタップ係数発生器１１４は、入力として、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプル１４４と、タップ付き遅延ライン内のサンプルの状態ベクトル１４６と、チャネル推定器１１２によって生成されたチャネル推定値１５０と、ステップサイズパラメータμ１５４と、リークパラメータα１５６とを取る。

図２は、等化器フィルタ１０６の詳細なブロック図である。等化器フィルタ１０６は、タップ付き遅延ライン２０２と、ベクトル内積乗算器２０４とを備える。遅延された合成サンプル１３８は、タップ付き遅延ライン２０２内にシフトされ、ベクトル内積乗算器２０４は、タップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの状態ベクトル１４６と複素フィルタタップ係数１４８のベクトル内積を計算する。ベクトル内積は、フィルタ処理済みサンプル１４０として等化器フィルタ１０６から出力される。

図３は、フィルタタップ係数発生器１１４の詳細なブロック図である。フィルタタップ係数発生器１１４は、第１の共役ユニット３０２と、第２の共役ユニット３０４と、第１の乗算器３０６と、加算器３０８と、第２の乗算器３１０と、ベクトルノルム自乗（vector norm square）発生器３２０と、除算器３１４と、ループフィルタ３１１とを備える。チャネル推定器１１２によって生成されたチャネル推定値１５０が、第１の共役ユニット３０２に供給され、チャネル推定値の共役３３２を生成する。等化器フィルタ１０６のタップ付き遅延ライン２０２内におけるサンプルの状態ベクトル１４６は、第２の共役ユニット３０４に供給され、状態ベクトルの共役３３４を生成する。状態ベクトルの共役３３４とスクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプル１４４は、第１の乗算器３０６によって乗算される。第１の乗算器３０６は、ベクトル信号を生成するスカラ−ベクトル乗算器である。第１の乗算器３０６の出力３３６は、加算器３０８によってチャネル推定値の共役３３２から減算され、スケーリングされていない補正項３３８を生成し、その補正項は、式（４）における項（Ｅ｛ｐ・ｓｙｍ＿ｖｅｃ^H｝−ｅｑ＿ｄｅｓｃｒａｍ・ｓｙｍ＿ｖｅｃ^H）に対応する。

状態ベクトル１４６はまた、状態ベクトル３４０のベクトルノルム自乗を計算するために、ベクトルノルム自乗発生器３２０に供給される。ステップサイズパラメータμ１５４は、除算器３１４によって状態ベクトル３４０のベクトルノルム自乗で除算されて、スケーリング係数３４２（すなわち、式（４）内のβ）が生成される。スケーリング係数３４２は、第２の乗算器３１０によって、スケーリングされていない補正項３３８に乗算されて、スケーリングされた補正項３４４が生成される。スケーリングされた補正項３４４は、前の繰返しのフィルタタップ係数に加算されるようにループフィルタ３１１に供給されて、更新されたフィルタタップ係数１４８が生成される。

ループフィルタ３１１は、加算機３１２と、遅延ユニット３１８と、乗算器３１６とを備える。フィルタタップ係数１４８は、次の反復において、先のフィルタタップ係数として使用されるように遅延ユニット３１８内に格納される。遅延されたフィルタタップ係数３４６は、リークパラメータα１５６で乗算されることで、スケーリングされた、先のフィルタタップ係数３４８が生成され、スケーリングされた、先のフィルタタップ係数３４８は、加算機３１２によって、スケーリングされた補正項３４４に加算されて、フィルタタップ係数１４８が生成される。

本発明による性能改善（パフォーマンス向上、性能アップともいう）が、シミュレーション結果として図４に示されている。このシミュレーションは、１０ｄＢの信号対雑音比（ＳＩＲ）、四相位相変調（ＱＰＳＫ）、ＩＴＵＶＡ１２０（ＩＴＵ車両Ａ速度１２０Ｋｍ／ｈのこと）チャネルを伴う１つの受信アンテナ、および３Ｇ高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ）の固定基準チャネル（fixed reference channel）（ＦＲＣ）テスト用に構成されている。このシミュレーションは、高移動性チャネル（時速１２０ｋｍの移動速度）における本発明の利点を示す。２ｄＢを超える性能改善が実現されている。

図５は、本発明による、受信信号の等化処理を実行するプロセス５００の流れ図である。サンプルが受信信号から生成される（ステップ５０２）。所定の時間の間サンプルを遅延させるためにサンプルが一時的に遅延バッファ内に格納された後で、サンプルを等化器フィルタに転送する（ステップ５０４）。チャネル推定値が、サンプルに基づいて生成される（ステップ５０６）。遅延バッファによって遅延されたサンプルは、等化器フィルタによって処理されて、フィルタ処理済みサンプルが生成される（ステップ５０８）。スクランブリングコード共役が、フィルタ処理済みサンプルに乗算されて、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルが生成される（ステップ５１０）。新しいフィルタタップ係数が、チャネル推定値を使用して生成される（ステップ５１２）。

図６は、本発明による、フィルタタップ係数を生成するプロセス６００の流れ図である。チャネル推定値の共役が生成される（ステップ６０２）。等化器フィルタのタップ付き遅延ライン内でシフトされたサンプルの状態ベクトルの共役が、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルに乗算される（ステップ６０４）。その乗算結果は、チャネル推定値の共役から減算されて、スケーリングされていない補正項が生成される（ステップ６０６）。タップ付き遅延ライン内でシフトされたサンプルの状態ベクトルのベクトルノルム自乗で、ステップサイズを除算することによって、スケーリング係数が生成される（ステップ６０８）。スケーリングベクトルはスケーリングされていない補正項に乗算されて、スケーリングされた補正項が生成される（ステップ６１０）。スケーリングされた補正項は、前の繰返しのフィルタタップ係数に加算されて、更新されたフィルタタップ係数が生成される（ステップ６１２）。

本発明の特徴および構成要素について、好ましい実施形態において特定の組合せで説明したが、各特徴または各構成要素は、好ましい実施形態の他の特徴および構成要素なしの単独で、あるいは本発明の他の特徴および構成要素を有する、または有していない様々な組合せで使用することができる。

本発明による等化器のブロック図である。図１の等化器フィルタのブロック図である。図１のフィルタタップ係数発生器のブロック図である。従来技術のＮＬＭＳ等化器に比べての性能改善を示すシミュレーション結果の図である。本発明による、受信信号の等化処理を実行するプロセスの流れ図である。本発明による、フィルタタップ係数を生成するプロセスの流れ図である。

Claims

チャネル推定値を生成するチャネル推定器と、
サンプルをフィルタタップ係数で処理することでフィルタ処理済みサンプルを生成する等化器フィルタと、
前記チャネル推定値を使用して前記フィルタタップ係数を更新するフィルタタップ係数発生器と
を備えることを特徴とする等化器。
前記サンプルが順次その中にシフトされるタップ付き遅延ラインと、
前記タップ付き遅延ライン内にシフトされた前記サンプルと前記フィルタタップ係数のベクトル内積を計算するベクトル内積乗算器と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の等化器。
前記フィルタタップ係数発生器は、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルと、前記タップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの状態ベクトルと、前記チャネル推定値とに基づいて、フィルタタップ係数の新しいセットを計算することを特徴とする請求項２に記載の等化器。
前記フィルタタップ係数発生器は、
前記チャネル推定値の共役を生成する第１の共役ユニットと、
前記タップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの前記状態ベクトルの共役を生成する第２の共役ユニットと、
前記スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルを前記状態ベクトルの前記共役に乗算する第１の乗算器と、
前記第１の乗算器の出力を前記チャネル推定値の前記共役から減算することでスケーリングされていない補正項を生成する加算器と、
前記状態ベクトルのベクトルノルム自乗を計算するベクトルノルム自乗発生器と、
ステップサイズパラメータを前記ベクトルノルム自乗で除算することでスケーリング係数を生成する除算器と、
前記スケーリング係数を前記スケーリングされていない補正項に乗算することでスケーリングされた補正項を生成する第２の乗算器と、
前の繰り返しの前記フィルタタップ係数を格納し、該前の繰り返しの前記フィルタタップ係数に前記スケーリングされた補正項を加算することによって、新しいフィルタタップ係数を出力するループフィルタと
を備えることを特徴とする請求項３に記載の等化器。
前記フィルタタップ係数発生器は、リークパラメータを前記前の繰返しの前記フィルタタップ係数に乗算する第３の乗算器をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の等化器。
前記サンプルが前記等化器フィルタに転送される前に、前記サンプルを所定の時間の間遅延させる遅延バッファをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の等化器。
前記フィルタ処理済みサンプルをダウンサンプリングするダウンサンプラをさらに備え、それにより、前記ダウンサンプラが、フィルタ処理済みサンプルをあるチップレートで出力することを特徴とする請求項１に記載の等化器。
複数のアンテナを介して受信された信号に基づいて生成されたサンプルの多数のストリームを結合する信号コンバイナをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の等化器。
前記信号コンバイナは、サンプルの前記多数のストリームをインターリーブすることでサンプルの合成ストリームを生成することを特徴とする請求項８に記載の等化器。
受信信号に対して等化処理を実行する方法であって、
受信された信号のサンプルを生成すること、
前記サンプルに基づいてチャネル推定値を生成すること、
等化器フィルタを用いて前記サンプルを処理することでフィルタ処理済みサンプルを生成すること、
前記チャネル推定値を使用して前記等化器フィルタの新しいフィルタタップ係数を生成すること
を含むことを特徴とする方法。
前記新しいフィルタタップ係数が、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルと、前記等化器フィルタのタップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの状態ベクトルと、前記チャネル推定値とに基づいて、生成されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
前記サンプルを前記等化器フィルタに転送する前に、前記サンプルを所定の時間の間遅延させるために、前記サンプルを遅延バッファ内に格納することをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
フィルタ処理済みサンプルをあるチップレートで生成するように、前記フィルタ処理済みサンプルをダウンサンプリングすることをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
複数のアンテナを介して受信された信号に基づいて生成されたサンプルの多数のストリームを結合することをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
サンプルの前記多数のストリームをインターリーブすることでサンプルの合成ストリームを生成することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
等化処理用の集積回路（ＩＣ）であって、
チャネル推定値を生成するチャネル推定器と、
サンプルをフィルタタップ係数で処理することでフィルタ処理済みサンプルを生成する等化器フィルタと、
前記チャネル推定値を使用して前記フィルタタップ係数を更新するフィルタタップ係数発生器と
を備えることを特徴とするＩＣ。
前記等化器フィルタは、
前記サンプルが順次その中にシフトされるタップ付き遅延ラインと、
前記タップ付き遅延ライン内にシフトされた前記サンプルと前記フィルタタップ係数のベクトル内積を計算するベクトル内積乗算器と
を備えることを特徴とする請求項１６に記載のＩＣ。
前記フィルタタップ係数発生器は、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルと、前記タップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの状態ベクトルと、前記チャネル推定値とに基づいて、フィルタタップ係数の新しいセットを計算することを特徴とする請求項１７に記載のＩＣ。
前記フィルタタップ係数発生器は、
前記チャネル推定値の共役を生成する第１の共役ユニットと、
前記状態ベクトルの共役を生成する第２の共役ユニットと、
前記スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルを前記状態ベクトルの前記共役に乗算する第１の乗算器と、
前記第１の乗算器の出力を前記チャネル推定値の前記共役から減算することでスケーリングされていない補正項を生成する加算器と、
前記状態ベクトルのベクトルノルム自乗を計算するベクトルノルム自乗発生器と、
ステップサイズパラメータを前記ベクトルノルム自乗で除算することでスケーリング係数を生成する除算器と、
前記スケーリング係数を前記スケーリングされていない補正項に乗算することでスケーリングされた補正項を生成する第２の乗算器と、
前の繰返しの前記フィルタタップ係数を格納し、該前の繰返しの前記フィルタタップ係数に前記スケーリングされた補正項を加算することによって、新しいフィルタタップ係数を出力するループフィルタと
を備えることを特徴とする請求項１８に記載のＩＣ。
前記フィルタタップ係数発生器は、リークパラメータを前記前の繰返しの前記フィルタタップ係数に乗算する第３の乗算器をさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のＩＣ。
前記サンプルが前記等化器フィルタに転送される前に、前記サンプルを所定の時間の間遅延させるための遅延バッファをさらに備えることを特徴とする請求項１６に記載のＩＣ。
前記フィルタ処理済みサンプルをダウンサンプリングするダウンサンプラをさらに備え、それにより、前記ダウンサンプラが、フィルタ処理済みサンプルをあるチップレートで出力することを特徴とする請求項１６に記載のＩＣ。
複数のアンテナを介した信号に基づいて生成されたサンプルの多数のストリームを結合する信号コンバイナをさらに備えることを特徴とする請求項２２に記載のＩＣ。
前記信号コンバイナは、サンプルの前記多数のストリームをインターリーブすることでサンプルの合成ストリームを生成することを特徴とする請求項２３に記載のＩＣ。
適応フィルタ用のフィルタタップ係数を生成するフィルタタップ係数発生器であって、
チャネル推定値の共役を生成する第１の共役ユニットと、
適応フィルタのタップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの状態ベクトルの共役を生成する第２の共役ユニットと、
スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルを前記状態ベクトルの前記共役に乗算する第１の乗算器と、
前記第１の乗算器の出力を前記チャネル推定値の前記共役から減算することでスケーリングされていない補正項を生成する加算器と、
前記状態ベクトルのベクトルノルム自乗を計算するベクトルノルム自乗発生器と、
ステップサイズパラメータを前記ベクトルノルム自乗で除算することでスケーリング係数を生成する除算器と、
前記スケーリング係数を前記スケーリングされていない補正項に乗算することでスケーリングされた補正項を生成する第２の乗算器と、
前の繰返しの前記フィルタタップ係数を格納し、前記スケーリングされた補正項を前記前の繰返しの前記フィルタタップ係数に加算することによって、更新されたフィルタタップ係数を出力するためのループフィルタと
を備えることを特徴とするフィルタタップ係数発生器。
適応フィルタ用のフィルタタップ係数を生成する方法であって、
チャネル推定値の共役を生成すること、
適応フィルタのタップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの状態ベクトルの共役を、スクランブルを解かれたフィルタ処理済みサンプルに乗算すること、
乗算結果を前記チャネル推定値の前記共役から減算することでスケーリングされていない補正項を生成すること、
ステップサイズを、前記タップ付き遅延ライン内にシフトされたサンプルの前記状態ベクトルのベクトルノルム自乗で除算することによってスケーリング係数を生成すること、
前記スケーリング係数を前記スケーリングされていない補正項に乗算することでスケーリングされた補正項を生成すること、および、
前記スケーリングされた補正項を、前の繰返しのフィルタタップ係数に加算することで更新されたフィルタタップ係数を生成すること、
を含むことを特徴とする方法。