JP2009071876A - レイク受信機におけるチャネル利得推定 - Google Patents

Abstract

【課題】ＣＷＧ（複素重み利得）アルゴリズムを使用して、レイク受信機のリソースにかかる負担を軽減するチャネル推定方法。
【解決方法】一実施形態では、非適応アルゴリズムを使用して、いくつかのスロット（３２０）からのパイロットシンボルのブロックが平均される。別の実施形態では、適応アルゴリズムが、スライドウインドウ平均または巡回型フィルタを実施する。ＣＷＧアルゴリズム（３２５）を使用することにより、レイク受信機のメモリ要件およびプロセッサ要件が低減される。
【選択図】図４

Description

本発明は、無線通信システムに関する。より具体的には、本発明は、複素重み生成（ＣＷＧ）アルゴリズムを使用して通信をフィルタすることに関する。

３ＧＰＰ（第三世代パートナーシッププロジェクト）において規定されるような通常の無線通信システムは、基地局から１つまたは複数のＷＴＲＵ（無線送信／受信ユニット）にダウンリンク通信を伝送する。ＷＴＲＵがＢＳ（基地局）に伝送を行った際にアップリンク通信が生じる。

直接拡散（direct sequence）ＣＤＭＡ（符号分割多重アクセス）伝送システムでは、データは、拡散符号シーケンスを使用してデータを広帯域無線周波数信号に拡散することによって変調される。通信システムは、各ユーザに異なる拡散符号を割り当てて、ユーザが同一の無線周波数帯域を使用して通信することができるようにする。受信機は、既知の拡散符号シーケンスを使用して受信信号を互いに関連付けること、つまり逆拡散することで動作する。

受信機は、マルチパスフェージングとして知られる、伝送された通信信号の時間のずれた（time offset）コピーを受信する可能性がある。信号エネルギは、異なるマルチパスおよび散乱に起因して、時間にわたって分散させられる。受信機が、チャネルプロファイルに関していくらかの情報を有する場合、受信機は、パフォーマンスを向上させるように信号のマルチパスコピーを結合することにより、通信信号を推定することができる。例えば、１つのそのような方法は、相関器ブランチを異なるパスに割り当て、それらのブランチの出力を構成的に結合することにより、信号エネルギを集める。

ＣＤＭＡシステムでは、慣例としてレイク受信機が使用される。図１に示す通り、レイク受信機１０は、「サブ受信機」２０_A、２０_B．．．２０_Nのバンク、および結合器３０から成る。各「サブ受信機」２０は、遅延器２５_A、２５_B．．．２５_N、逆拡散器３５_A、３５_B．．．３５_N、複素重みジェネレータ４５_A、４５_B．．．４５_N、および復調器（または乗算器）５５_A、５５_B．．．５５_Nを含むレイクフィンガ（Rake finger)、すなわち、マルチパスを構成し、ただし、複素重みジェネレータ４５はチャネル利得を推定する。チャネル利得は、アンテナ６０およびサブ受信機群２０を介して受信された信号の振幅減衰および位相回転を表す複素パラメータである。復調器（または乗算器）５５は、基本的に、複素重みジェネレータ４５によって提供される複素の重みを逆拡散器３５の出力に掛けて、乗算器５５の出力が、位相回転が除去され、振幅に重み付けされた逆拡散信号であるようにする乗算器である。したがって、結合器３０は、「サブ受信機」２０のすべてから受け取られたすべての信号をコヒーレントに（つまり同相で（in co-phase））結合する。

レイク受信機１０は、各パスに１つの、いくつかの「フィンガ」を有する。各フィンガにおいて、直接受信パスまたは再も早い受信パスなどの、何らかの基準遅延に対するパス遅延が推定され、伝送の間中、追跡されなければならない。レイク受信機は、伝送された信号のパスダイバーシチを役立てるようにマルチパス伝搬を活用することができる。複数のパス、つまり放射線（ray）を使用することにより、受信機が利用できる信号電力が増加する。さらに、複数のパスを使用することは、フェージングに対する保護をもたらす。というのは、いくつかのパスが同時に深いフェージングを被る可能性は低いからである。適切な結合を使用すると、複数のパスを使用することは、受信信号対雑音比を向上させ、フェージングを低減し、電力制御問題を緩和する可能性がある。

従来の無線通信システムでは、ＷＴＲＵにおいて使用される不正確な発振器に起因して、ノードＢとＷＴＲＵの間で相当な周波数オフセットが存在する。時間とともに位相シフトにつながるこの周波数オフセットは、ＷＴＲＵにおいて推定され、訂正されなければならず、さもなければ、パフォーマンスの相当な損失が生じる。定速度ＷＴＲＵにおいて位相シフトを推定する微分検波（differential detection）のために使用される、いくつかの慣用のアルゴリズムが存在する。それらのアルゴリズムは、任意の２つの隣接するパイロットシンボル間の位相シフトが、観察窓にわたって一定であるものと想定する。レイク受信機の利点は、プロセッサとメモリを多用し、貴重なシステムリソースを消費する周波数オフセット推定およびＣＷＧを実行するのに要求される複雑なアルゴリズムのために、ときとして小さくなる。

図２は、０ｄＢのＳＮＲ（信号対雑音比）において、３つの推定器において位相ＭＳＥ（平均２乗誤差）の平方根を使用する、３つの従来技術のシミュレートされた位相シフト推定アルゴリズム２０５、２１０、２１５を示す。

第１の従来技術のアルゴリズム２０５は、ｒ_k,jが、第ｋ番のスロットにおける第ｊ番の逆拡散パイロットシンボルであるものと想定する。２つの隣接するパイロットシンボル間の位相シフト（差）θ、

は、以下の通り式１で推定することができる。

ただし、Ｎ₁は位相シフト推定のために使用されるスロット数、Ｎ₂は位相シフト推定のために使用されるスロット当たりのパイロットシンボル数である。

第２の従来技術のアルゴリズム２１０は、１シンボル分だけ隔離した２つのパイロットシンボルの位相差を推定し、その差を２で割り、以下の通り、式２で表される。

パフォーマンスの点では、２つのパイロットシンボルの隔離が大きいほど、パフォーマンスが向上する。ただし、隔離に対する限度が存在し、その限度は、スロット当たりのパイロットシンボル数である。隔離が大き過ぎる場合、システムは、何回の位相回転が生じたかが分からず、誤りが生じる。したがって、パイロットシンボルの最低限の数は、スロット当たり３つであり、複数のシンボルで、隔離した２つのパイロットシンボルは、使用することができない。

第３の従来技術のアルゴリズム２１５は、１スロット分だけ隔離した２つのパイロットシンボルを使用して位相シフトを推定する。１スロットにわたる位相シフトの推定、

は、以下の通り、式３で示される。

ただし、

である。１スロットにわたる位相シフトは、−２９５°≦１０^*θ≦２９５°の範囲内であるため、

からθを推定することにあいまいさが存在する。

の値は、表１の中で見出すことができる。

θの符号は、既知であるものと想定され、このため、従来技術のアルゴリズム２１５のあいまいさは存在しない。スロット当たりのパイロットシンボル数は、３に等しい。従来技術のアルゴリズム２０５が、最も有効性が低く、従来技術のアルゴリズム２１５が、予期される通り、最良のパフォーマンスを示すことが分かる。

以上の従来技術のアルゴリズムはそれぞれ、少なくとも１つの問題を有する。従来技術のアルゴリズム２１５は、従来技術のアルゴリズム２０５および２１０よりパフォーマンスが優れているが、位相のあいまいさの問題を有し、使用することができない。従来技術のアルゴリズム２０５および２１０は、高い雑音の変化を導入する。

したがって、従来技術のアルゴリズム２０５および２１０よりパフォーマンスが優れ、従来技術のアルゴリズム２１５の位相のあいまいさを有さない、新たなアルゴリズムが必要とされる。さらに、それらの新たなアルゴリズムが、プロセッサおよびメモリをそれほど多用しない、レイク受信に必要とされる複素の重み（complex weights）を生成することが望ましい。

ＣＷＧアルゴリズムを使用するレイク受信機のリソースにかかる負担を減らし、ノードＢとＷＴＲＵの間の周波数オフセットを、従来技術のアルゴリズムの位相のあいまいさ、または高い雑音の変化なしに推定し、および訂正するチャネル推定方法を提供する。

一実施形態では、非適応アルゴリズムを使用して、いくつかのスロットからのパイロットシンボルのブロックが平均される。別の実施形態では、適応アルゴリズムが、スライドウインドウ平均または巡回型フィルタを実施する。ＣＷＧアルゴリズムを使用することにより、レイク受信機のメモリ要件およびプロセッサ要件が低減される。

本発明のより詳細な理解は、添付の図面と併せて理解される好ましい実施形態の以下の説明から得ることができる。

本発明を図面を参照して説明する。すべての図で、同一の符号が同一の要素を指している。本発明の諸実施形態は、ＷＴＲＵ（無線送信／受信ユニット）または基地局において使用されるような、任意のレイク受信機に適用することができる。

以下では、ＷＴＲＵには、ユーザ機器、移動局、固定加入者ユニットまたは移動加入者ユニット、ポケットベル、または無線環境において動作することができる他の任意のタイプのデバイスが含まれるが、以上に限定されるものではない。以下で言及する場合、基地局には、基地局、ノードＢ、無線環境におけるアクセスポイントまたは他のインターフェースデバイスが含まれるが、以上に限定されるものではない。好ましいインプリメンテーションは、ダウンリンク共通チャネルを受信する際に使用されることに向けられるが、好ましい実施形態の特徴は、様々なインプリメンテーションに適用することができる。

例示の目的で、好ましい実施形態を、３ＧＰＰのＷ−ＣＤＭＡ（広帯域ＣＤＭＡ）、ＦＤＤ（周波数分割２重）モード、ＤＰＣＣＨ（専用物理共通チャネル）に関連して説明する。ただし、本発明は、様々な無線システムにおける異なるチャネルに適用することができる。

ＤＰＣＣＨは、パイロットシンボル、コントロールデータシンボル、ＴＣＰシンボル、およびＦＢＩシンボルを有する。以下の説明は、パイロットシンボルについて述べるが、ミッドアンブル（midamble）シーケンスなどの任意の基準信号を使用することができる。

図３は、本発明に従って動作するレイク受信機１００のブロック図を示す。レイク受信機１００は、アンテナ１０１、ＡＧＣ（自動利得回路）１０３、ＡＤコンバータ（アナログ−デジタル変換器）１０５、レイクフィンガセレクタ回路１０７、複数の遅延要素１０９₁、１０９₂、１０９₃、１０９₄．．．１０９_N、複数のレイクフィンガ１１１₁、１１１₂、１１１₃、１１１₄．．．１１１_N、並びに前述した結合器１１５および１１７を含む。拡散変調信号が、アンテナ１０１において受信され、ＡＧＣ１０３に印加されて、ＡＧＣ１０３において、信号は増幅され、調整される。ＡＧＣ１０３の出力が、ＡＤコンバータ１０５に入力され、ＡＤコンバータ１０５において、拡散変調信号は、フィンガセレクタ１０７に送られるデジタル信号に変換される。レイクフィンガセレクタ１０７は、デジタル信号を遅延要素１０９に送り込み、要素１０９の出力が、それぞれのレイクフィンガ１１１に接続される。各遅延要素１０９は、特定の期間だけ信号を遅延させるように設定され、その遅延は他の各遅延要素１０９のいずれかによっても提供される。

図３に示す通り、レイク受信機１００における各レイクフィンガ１１１は、一方は、結合器１１５に接続され、他方は、結合器１１７に接続された２つの出力を有する。レイク受信機１００は、２つのデータストリームを並列に出力する。結合器１１５は、閉ループ伝送ダイバーシチのために使用されるＴＰＣ（送信電力制御）やＦＢＩ（フィードバック情報）などの、制御情報データストリームを出力する。結合器１１７は、検波されたデータシンボルを含む信号情報データストリームを出力する。

図４は、本発明の好ましい実施形態による、レイク受信機１００において使用されるレイクフィンガ１１１の典型的な構成を示す。レイク受信機１００および／またはレイクフィンガ１１１は、ＩＣ（集積回路）に組み込むか、または複数の互いに接続するコンポーネントを含む回路内部に構成することができる。

図４に示す通り、本発明のレイク受信機３００のレイクフィンガ１１１は、逆拡散器３０５、３１０、ＴＢＣ／ＦＢＩビットプロセッサ３１５、周波数オフセット推定器３２０、複素重み利得ジェネレータ３２５、アルファ遅延要素３３０、復調器（または複素乗算器）３３５を含む。逆拡散器３０５、３１０のそれぞれは、遅延要素１０９からの入力信号を受け取る。逆拡散器３０５は、パイロットチャネル（例えば、ＤＰＣＣＨ）逆拡散符号から成る第２の入力信号を受け取る。逆拡散器３１０は、データチャネル（例えば、（ＤＰＤＣＨ）（専用物理データチャネル））符号から成る第２の入力信号を受け取る。

逆拡散器３０５は、ＴＣＰ／ＦＢＩビットプロセッサ３１５、周波数オフセット推定器３２０、および複素重み利得ジェネレータ３２５の入力に印加される逆拡散パイロットシンボルを出力する。周波数オフセット推定器３２０の出力は、複素重み利得ジェネレータ３２５に第２の入力を与え、ジェネレータ３２５は、逆拡散器３０５の出力から受け取られた逆拡散パイロット（例えば、ＤＰＣＣＨ）シンボルをフィルタすることにより、複素重み値を生成する。

逆拡散器３１０は、アルファ遅延要素３３０の入力に印加される逆拡散データ（例えば、ＤＰＤＣＨ）シンボルを出力して、復調器３３５において逆拡散データシンボルに複素重み値が掛けられた際に、データタイミングが揃えられることを確実にする。このため、周波数オフセット推定器３２０および複素重み利得ジェネレータ３２５によって導入される大幅な遅延が除去される。

復調器３３５の出力は、図３に示す通り、結合器１１７を介して他のレイクフィンガ１１１からの重み付けされた逆拡散データシンボルに加えられる、重み付けされた逆拡散データシンボルから成る。例えば、特定のレイクフィンガ１１１において受け取られたデータが予期される信号との強い相関を有さない場合、複素重み利得ジェネレータ３２５によって提供される対応する複素重み値は、０に近づく。このため、復調器３３５は、基本的に、その特定のレイクフィンガ１１１において信号をゼロにして（null out）、結合器１１７において実施される加算にほとんど、またはまったく影響を与えない。

他方、予期される信号と、特定のレイクフィンガ１１１において受信されたデータの間に強い相関が存在する場合、複素重み利得ジェネレータ３２５によって提供される複素重み値は、比較的高い。このため、復調器３３５の出力は、その特定のレイクフィンガ１１１において相当に大きく、結合器１１７において実施される加算に相当な影響を与える。

例えば、乗り物の速度に起因して、ＵＭＴＳ（ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションズシステム）ＦＤＤ（周波数分割２重）システムにおけるアップリンク伝送に応答して、周波数オフセット推定器３２０を使用して時間および周波数シフトが生じる。例えば、自動車が時速２５０ｋｍ（１５５ｍｐｈ）の一定速度で移動している場合、ＷＴＲＵには０．６１３ｐｐｍの変動が生じる。したがって、ＷＴＲＵ送信機とノードＢ受信機の間のこの大きい周波数シフトに関して、１パイロットシンボルにわたって、または２５６チップにわたって、およそ２９．５度の位相シフトが存在する。この度合いの位相シフトは、レイク受信機内で深刻なパフォーマンスの低下を生じさせる。ただし、その位相シフトを推定して、ＣＷＧプロセスにおいてその位相シフトを補償することが可能である。というのは、その位相シフトは、一定の周波数オフセットに起因しているからである。

複素乗算器３３５によって要求されるＣＷＧプロセスは、レイク受信機３００のシステムリソースに負担をかける。例えば、ＣＷＧアルゴリズムは、多くのプロセッサおよびメモリの使用を要する。システムリソースにかかる負担を軽減する１つのやり方は、ＣＷＧアルゴリズムにおけるスライドウインドウのサイズを縮小して、メモリ要件およびプロセッサ要件を少なくすることである。

図５は、周波数オフセット推定器３２０のブロック図を示す。共通チャネル逆拡散器３０５からの信号が、遅延要素４０５、４１０、４１５の入力、および複素乗算器４２０、４２５、４３０のそれぞれの第１の入力にそれぞれ印加される。遅延の１つの例示的な値は、Ｔ（１チップ）、２Ｔ（２チップ）、および１０Ｔ（１０チップ）である。遅延要素４０５、４１０、４１５の出力が、複素乗算器４２０、４２５、４３０のそれぞれの第２の入力にそれぞれ印加される。乗算器４２０、４２５、４３０の出力が、加算器４３５、４４０、４４５にそれぞれ印加される。次に、加算器４３５、４４０、４４５の出力が、算術計算器４５０に印加される。次に、算術計算器４５０の出力が、複素重み利得ジェネレータ３２５に対する入力として使用される。

第１のサンプルｗ₁は、隣接するパイロットシンボルの位相差を推定し、以下の通り、式４において示される。

ただし、Ｎ₁は位相シフト推定のために使用されるスロット数、Ｎ₂は位相シフト推定のために使用されるスロット当たりパイロットシンボル数、ｒ_k,jは第ｋ番のスロットにおける第ｊ番の逆拡散パイロットシンボルである。

第２のサンプリングｗ₂は、１シンボル分だけ隔離した２つのパイロットシンボルの位相差を推定し、以下の通り、式５において示される。

ただし、Ｎ₁は、位相シフト推定のために使用されるスロット数、Ｎ₂は位相シフト推定のために使用されるスロット当たりのパイロットシンボル数、ｒ_k,jは第ｋ番のスロットにおける第ｊ番の逆拡散パイロットシンボルである。

第３のサンプルｗ₃は、１スロット分だけ隔離した２つのパイロットシンボルを使用して位相シフトを推定し、以下の通り、式６において示される。

ただし、Ｎ₁は位相シフト推定のために使用されるスロット数、Ｎ₂は位相シフト推定のために使用されるスロット当たりのパイロットシンボル数、ｒ_k,jは第ｋ番のスロットにおける第ｊ番の逆拡散パイロットシンボルである。

所与の位相推定分解能Δに関して、

として、結果は、以下の通り、式７において示される。
Ｆ（ｋ）＝Ｒｅ（ｗ₁＊e^-j*kΔ＋ｗ₂＊e^-j*k*Δ*2＋ｗ₃＊e^-j*k*Δ*10） 式７

ただし、−Ｎ≦ｋ≦Ｎであり、Ｆ（ｋ）を最大化するようなｋ_optを求める、すなわち、

ただし、Ｒｅ（・）は、実部であり、

である。

図６は、０ｄＢのＳＮＲに関して、上記のアルゴリズムを使用して獲得されたシミュレーション結果を示す。スロット当たりのパイロットシンボル数は、３である。パラメータＮは、０．９２度の位相分解能に相当する３２に設定される。本発明の一実施形態に従って動作するアルゴリズム５００は、従来技術のアルゴリズム２０５および２１０よりはるかに良好なパフォーマンスを示し、位相推定のために使用されるスロット数が４５より多い場合、従来技術のアルゴリズム２１５とほとんど同一のパフォーマンスを示す。アルゴリズム５００は、より少ない数のスロットを有するフレームに関して、アルゴリズム２１５ほど効果的でないパフォーマンスを示す。しかし、アルゴリズム２１５は、実際には分かっていないθの符号の情報を使用し、したがって、現実に利用することができない。

図７は、図６におけるのと類似したシミュレーション結果を示すが、１．８４度の位相分解能に相当する１６に等しいＮの値を代わりに使用する。本発明の別の実施形態に従って動作するアルゴリズム６００も、従来技術のアルゴリズム２０５および２１０よりパフォーマンスが優れており、位相推定のために使用されるスロット数が４５より多い場合、従来技術のアルゴリズム２１５と同様の結果を有する。

本発明のアルゴリズムの複雑さを低減して、費用関数を最大化することができる。１回につき１つの項を減らすことにより、以下の通り、以下の式８、式９、および式１０がもたらされる。

Ｆ₁（ｋ）＝Ｒｅ（ｗ₂＊ｅ^-j*k*Δ*2＋ｗ₃＊ｅ^-j*k*Δ*10） 式８
Ｆ₂（ｋ）＝Ｒｅ（ｗ₁＊ｅ^-j*k*Δ＋ｗ₃＊ｅ^-j*k*Δ*10） 式９
Ｆ₃（ｋ）＝Ｒｅ（ｗ₁＊ｅ^-j*k*Δ＋ｗ₂＊ｅ^-j*k*Δ*2） 式１０

以上の複雑さが低減されたアルゴリズムのパフォーマンスがシミュレートされ、式８が最小のパフォーマンス低下をもたらすことが判明している。複雑さをさらに低減するため、関数Ｆ（ｋ）の計算はＦ（ｋ）の対称的特性を利用することができ、これにより、通常に要する乗算の半分が不要となり、そのことが、以下の通り、式１１において示される。

ただし、ｗ＝ｗ_r＋ｊｗ_iである。

図８は、式１１の費用関数

のインプリメンテーション７００を示す。乗算器７０２によってｗ_rにｃｏｓ（ｋ＊δ）が掛けられる。乗算器７０４によってｗ_iにｓｉｎ（ｋ＊δ）が掛けられる。乗算器７０２の結果の積と乗算器７０４の結果の積が加算器７０６によって足し合わされ、Ｒｅ（ｗ＊ｅ^-j*k*δ）がもたらされる。乗算器７０４の結果が、減算器７０８によって乗算器７０２の結果から引かれ、Ｒｅ（ｗ＊ｅ^j*k*δ）がもたらされる。

本発明の方法は、図３の複素重み利得ジェネレータ３２５によって実施されるスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムとともに実施される、ＤＦ（判定帰還）技術を使用する。

ＤＦを使用することにより、パイロットシンボルとＤＰＣＣＨデータシンボルをともに、チャネル推定のために使用することができ、要求されるウインドウサイズが縮小される。シミュレーション結果は、ＤＦアプローチを使用して、ＣＷＧアルゴリズムのウインドウサイズを短縮できることを示す。

本発明のスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムはまず、試験的なチャネル利得推定として、スライドウインドウ内のすべてのパイロットシンボルを平均し、次に、その試験的なチャネル利得を使用して、スライドウインドウ内のデータシンボルを復調する。データシンボルから復調された情報を除去した後、ＣＷＧアルゴリズムは、最終的なチャネル利得推定として、すべてのパイロットシンボル、および回転が除かれた（de-rotated）データシンボルを合計する。

ＤＦを伴うスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムのパフォーマンスを、時速３ｋｍ、時速６０ｋｍ、時速１２０ｋｍ、および時速２５０ｋｍで、ＡＷＧＮ（加法的白色ガウス雑音）に関してシミュレートした。比較のため、ＤＦを伴わないスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムもシミュレートしたが、ウインドウサイズは、ＤＦを伴うＣＷＧによって使用されたサイズの２倍である。ＤＦを伴い、Ｋが５に等しいＣＷＧは、パフォーマンスと実装メモリの間でトレードオフをもたらすことが判明した。しかし、ＤＦを伴わない、Ｋが５に等しいＣＷＧと比較した場合、Ｋが５に等しく、ＤＦを伴うＣＷＧは、常により良好なパフォーマンスをもたらす。

Ｋが１０に等しく、ＤＦを伴わない第１のＣＷＧを、Ｋが５に等しく、ＤＦを伴う第２のＣＷＧと比較すると、Ｋが５に等しく、ＤＦを伴うＣＷＧは、時速２５０ｋｍという高速で、ＡＷＧＮチャネルに関して類似したパフォーマンスをもたらし、レイリー（Rayleigh）フェージングチャネルにおいてより良好なパフォーマンスをもたらした。Ｋが５に等しく、ＤＦを伴うＣＷＧは、速度が遅い場合、パフォーマンス低下を示した。

スライドウインドウサイズおよびパフォーマンス低下に関してより多くのデータを集めるため、さらなるシミュレーションを行った。第１のセット、バッファリングのためのシンボルの数を２にして、第２のセットは３であり、第３のセットは４にして、３セットの試験を実行した。各セットが、時速３ｋｍ、時速６０ｋｍ、時速１２０ｋｍ、および時速２５０ｋｍの乗り物の速度をシミュレートし、ＡＷＧＮチャネルおよびフェージングチャネルを利用した。

以上のシミュレーションから、パフォーマンスとメモリサイズの間にトレードオフが存在すると結論することができる。メモリが大きいほど、パフォーマンスが良好になる。表２は、パフォーマンス、および短縮されたスライドウインドウサイズを示し、最上の水平行が、チャネルタイプを示す。左側の垂直列は、それがスライドウインドウアルゴリズムであるか、または短縮されたスライドウインドウアルゴリズムであるか、およびＫの値を示す。適切な行と列の値により、０ｄＢのＳＮＲにおける異なるＣＷＧアルゴリズムのＲＭＳＥ（ＭＳＥ平方根）が示される。

ＤＦアルゴリズムを使用して複素の重みを展開する方法に加えて、本発明の実施形態は、ＤＦを伴うハイブリッドフィルタ−プレディクタ（predictor）型ＣＷＧアルゴリズムを開示する。このアルゴリズムは、パフォーマンスと実装メモリ要件の間で妥協に達することを目標とする。このアルゴリズムは、未来のシンボルを利用する。

ハイブリッドＣＷＧアルゴリズムはまず、スライドウインドウが−Ｋ１から＋Ｋ２までの範囲内にあり、ただし、Ｋ２は古いシンボルの数であり、Ｋ１は未来のシンボルの数である場合に、試験的なチャネル利得推定として、スライドウインドウ内のすべてのパイロットシンボルを平均する。例示の目的で、Ｋ１は３以下である。

ＣＷＧは、試験的なチャネル利得を使用して、スライドウインドウ内のデータシンボルを復調する。まず、すべての情報が復調され、データシンボルから除去される。ＣＷＧアルゴリズムは、すべてのパイロットシンボル、および回転が除かれたデータシンボルをフィルタして、フィルタされた結果を最終のチャネル利得推定として出力する。

この場合、２つのフィルタが考慮され、第１のフィルタは、線形関数係数（｛ｃ₀，ｃ₀＋Δ，．．．ｃ₀＋（Ｋ₁＋Ｋ₂）Δ｝）を有し、第２のフィルタは、指数係数

を有する。

ＣＷＧアルゴリズムは、基本的に図９に示したフィルタ８００の機能を果たす。複素重み利得ジェネレータ３２５内部で実行されるＣＷＧアルゴリズムによって実施されることが可能なフィルタ８００は、Ｋ₁＋Ｋ₂＋１個のフィルタ係数を

として有し、周波数オフセット推定器３２０によって推定された周波数オフセットに起因するあるシンボルから次のシンボルまでの位相シフトはΔである。フィルタ８００の出力は、以下の通り、式１２で表される。

図９に示す通り、フィルタ８００は、未来のシンボルに関するＫ₁個のリーディングタップ（leading tap）、および過去のシンボルに関するＫ₂個のラギングタップ（lagging tap）を有する。各要素「Ｔ」は、１シンボルの遅延を有する遅延ボックスを表し、ＤＰＤＣＨパスは、タイミングアラインメント（alignment）のためにＫ₁個のシンボル分だけ遅延させられる。フィルタ８００に対する入力は、逆拡散シンボルストリーム

である。係数は、所定であることも、適応的に変更されることも可能である。最良の効果を実現するのに、それらの係数は、乗り物の速度に応じて変更されなければならない。

ＤＦを伴うスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムとＤＦを伴わないスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムを比較のためにシミュレートした。ＤＦのないスライドウインドウＣＷＧアルゴリズムの場合、ウインドウサイズはＤＦを伴うＣＷＧの２倍である。チャネルは、ＡＷＧＮチャネルおよびフェージングチャネルである。速度は、時速３ｋｍ、時速６０ｋｍ、時速１２０ｋｍ、および時速２５０ｋｍである。現実のチャネル利得と推定されたチャネル利得の間のＭＳＥ（平均２乗誤差）が計算される。線形ハイブリッドＣＷＧアルゴリズムは、ｃ₀＝｛０，０．２，０．４，０．６，０．８｝であり、ｃ₀＋（Ｋ₁＋Ｋ₂）Δ＝１である線形係数を使用する。

指数ハイブリッドＣＷＧアルゴリズムは、α＝｛０．７，０．８，０．９｝である指数係数

を使用する。

次に、Ｋ２およびＫ１を変えながら、様々なアルゴリズムのいくつかのシミュレーションを実行した。８に等しいＫ２、および２に等しいＫ１を使用して、時速３ｋｍ、時速６０ｋｍ、時速１２０ｋｍ、および時速２５０ｋｍという乗り物の速度で、ＡＷＧＮチャネルおよびフェージングチャネルに対する線形ハイブリッドＣＷＧアルゴリズム。Ｋ１およびＫ２を１だけ増分して、シミュレーションを再び実行した。

次に、Ｋ２を８に等しく、Ｋ１を２に等しく設定して、時速３ｋｍ、時速６０ｋｍ、時速１２０ｋｍ、および時速２５０ｋｍという乗り物の速度で、ＡＷＧＮチャネルおよびフェージングチャネルに対して、指数ハイブリッドＣＷＧアルゴリズムを実行した。

表３は、異なるＣＷＧアルゴリズム間のパフォーマンス比較を示す。２つのＣＷＧアルゴリズムを参照のために使用した。一方は、ＤＦを伴わない、Ｋが１０（１０個のシンボルデータのバッファリング）に等しいＣＷＧアルゴリズム、他方は、ＤＦを伴う、Ｋが５（５個のシンボルデータのバッファリング）に等しいＣＷＧアルゴリズムである。最上の水平行はチャネルタイプを示す。左側の垂直列は、それがスライドウインドウであるか、ハイブリッド線形係数であるか、ハイブリッド指数係数であるかを示す。適切な行と列の値により、０ｄＢのＳＮＲにおける異なるＣＷＧアルゴリズムのＲＭＳＥが示される。

次の結論は、表３の結果に基づく。線形係数フィルタは、指数係数フィルタよりも良好である。Ｋ１が３に等しい線形係数フィルタは、Ｋ１が２に等しい場合よりもわずかに向上したパフォーマンスをもたらす。Ｋが５に等しいＣＷＧは、Ｋ１が２に等しい線形係数フィルタよりもわずかに良好である。

本発明を好ましい実施形態を参照して詳細に示し、説明してきたが、以上に説明した本発明の範囲を逸脱することなく、それらの実施形態の形態および詳細に様々な変更を加えることができることが、当業者には理解されよう。

慣用のレイク受信機を示すブロック図である。 ３つの従来技術のアルゴリズムの位相推定パフォーマンスを示す図である。 本発明に従って構成されたレイク受信機を示すブロック図である。 本発明の好ましい実施形態による、図３のレイク受信機において使用されるレイクフィンガの詳細な構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に従って機能する推定アルゴリズムの実施ブロック図である。 従来技術のアルゴリズムを使用して獲得されたシミュレーション結果を、本発明による３２に等しいＮの値を使用した０ｄＢのＳＮＲに関する推定アルゴリズムと比較するグラフ示す図である。 従来技術のアルゴリズムを使用して獲得されたシミュレーション結果を、本発明による１６に等しいＮの値を使用した０ｄＢのＳＮＲに関する推定アルゴリズムと比較するグラフを示す図である。 本発明に従って動作する費用関数のインプリメンテーションを示す図である。 本発明に従って動作する、ＣＷＧアルゴリズムと併せて使用されるフィルタのインプリメンテーションを示す図である。

符号の説明

１００ レイク受信機
１０１ アンテナ
１０３ ＡＧＣ（自動利得回路）
１０５ ＡＤコンバータ（アナログ−デジタル変換器）
１０７ レイクフィンガセレクタ回路
１０９₁、１０９₂、１０９₃、１０９₄．．．１０９_N 遅延要素
１１１₁、１１１₂、１１１₃、１１１₄．．．１１１_N レイクフィンガ
１１５、１１７ 結合器
３０５、３１０ 逆拡散器
３１５ ＴＢＣ／ＦＢＩビットプロセッサ
３２０ 周波数オフセット推定器
３２５ 複素重み利得ジェネレータ
３３０ アルファ遅延要素
３３５ 復調器（または複素乗算器）

Claims (4)

1. 拡散変調信号を処理するための方法において、
   拡散変調信号を受信するステップ、
   受信した該拡散変調信号をデジタル信号に変換するステップ、
   該デジタル信号を複数の遅延要素に送り、その各々の遅延要素が、所定の時間を異ならせることによって該デジタル信号を遅延させるステップ、
   遅延された各々のデジタル信号を複数のレイクフィンガの各々一つに送り、その各々のレイクフィンガが、
   遅延された前記デジタル信号をパイロットチャンネル逆拡散符号を用いて
   逆拡散して逆拡散パイロットシンボルを発生し、
   遅延された前記デジタル信号をデータチャンネル逆拡散符号を用いて逆拡
   散して逆拡散データシンボルを発生し、
   該逆拡散データシンボルを遅延させ、
   前記逆拡散パイロットシンボルに基づいて、試験的なチャネル利得推定と
   してスライドウインドウ内のすべてのパイロットシンボルを平均し、該試験
   的なチャネル利得を使用して該スライドウインドウ内のデータシンボルを復
   調し、さらに、該データシンボルから復調された情報を除去した後、最終的
   なチャネル利得推定としてすべてのパイロットシンボル、および回転が除か
   れたデータシンボルを合計して複素重み値を発生し、
   該複素重み値を遅延された前記逆拡散データシンボルと乗算して重み付け
   した逆拡散データシンボルを発生し、及び、
   遅延された前記デジタル信号を処理して制御情報シンボルを作成する
   ステップ、
   前記複数のレイクフィンガの各々により発生された前記重み付けした逆拡散データシンボルの全てを加算して、検出されたデータシンボルを含む単一の信号情報データを発生するステップ、並びに、
   前記複数のレイクフィンガの各々により発生された前記制御情報シンボルの全てを加算して、制御情報のデータストリームを発生するステップ
   を有することを特徴とする方法。
2. さらに、前記逆拡散データシンボルの周波数オフセット推定を行うステップを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 拡散変調信号を受信するアンテナ、
   受信した該拡散変調信号をデジタル信号に変換する変換回路、
   その各々の遅延要素が、所定の時間を異ならせることによって該デジタル信号を遅延させる複数の遅延要素、
   遅延された各々のデジタル信号を処理する複数のレイクフィンガであって、その各々が、
   遅延された前記デジタル信号をパイロットチャンネル逆拡散符号を用いて
   逆拡散して逆拡散パイロットシンボルを発生する第１の逆拡散器、
   遅延された前記デジタル信号をデータチャンネル逆拡散符号を用いて逆拡
   散して逆拡散データシンボルを発生する第２の逆拡散器、
   該逆拡散データシンボルを遅延させるシンボル遅延要素、
   前記逆拡散パイロットシンボルに基づいて、試験的なチャネル利得推定と
   してスライドウインドウ内のすべてのパイロットシンボルを平均し、該試験
   的なチャネル利得を使用して該スライドウインドウ内のデータシンボルを復
   調し、さらに、該データシンボルから復調された情報を除去した後、最終的
   なチャネル利得推定としてすべてのパイロットシンボル、および回転が除か
   れたデータシンボルを合計して複素重み値を発生するように構成された複素
   重み利得ジェネレータ、
   該複素重み値を遅延された前記逆拡散データシンボルと乗算して重み付け
   した逆拡散データシンボルを発生する乗算器、及び、
   遅延された前記デジタル信号を処理して制御情報シンボルを作成するビッ
   トプロセッサ
   を備えている複数のレイクフィンガ、
   前記複数のレイクフィンガの各々により発生された前記重み付けした逆拡散データシンボルの全てを加算して、検出されたデータシンボルを含む単一の信号情報データを発生する第１の結合器、並びに、
   前記複数のレイクフィンガの各々により発生された前記制御情報シンボルの全てを加算して、制御情報のデータストリームを発生する第２の結合器
   を備えることを特徴とするレイク受信機。
4. さらに、前記逆拡散データシンボルの周波数オフセット推定を行う周波数オフセット推定器を備えることを特徴とする請求項３に記載のレイク受信機。

Images