JP2009171576A - 双方向中継ネットワークにおける無線チャネル推定方法及び装置並びに無線通信システム - Google Patents

Abstract

【課題】 双方向中継ネットワークにおいてスペクトル効率を高めるためにチャネル推定のためのトレーニングシンボルの必要性を回避又は少なくとも低減することができる無線チャネル推定装置を提供する。
【解決手段】 本願発明は、第１の端末（１６）と中継局（１４）との間の無線チャネル（Ｈ_４）を推定するために、第１の端末（１６）から既に送信された第１の情報（Ｓ_ｍ）と同じく中継局（１４）と通信する第２の端末（１２）から既に送信された第２の情報（Ｓ_ｂ）とを重ね合わせたものを含む信号（Ｙ_ｍ）を受信するための受信機（２２２）と、送信された第１の情報（Ｓ_ｍ）を格納するための記憶装置（２１０）と、受信した信号（Ｙ_ｍ）とこの信号（Ｙ_ｍ）のパイロット情報として記憶装置（２１０）に格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）とを使用して無線チャネル（Ｈ_４）を計算するためのチャネル計算機（２２４）とを備えるものである。
【選択図】 図２

Description

本発明は、通信システム、特に、中継局と基地局もしくは移動局との間のチャネルを推定するためのチャネル推定方法及び装置に関する。

中継技術は、近年、無線通信分野におけるホットな研究領域になっている。中継ネットワーク又はマルチホップネットワークは、“Ｂｅｙｏｎｄ ３Ｇ”モバイル無線システムにとってそこに現れるレンジ（range）問題のために不可欠になるという見方が広く受け入れられている。将来のモバイル無線通信システムにはより高い搬送波周波数又は中心周波数が想定し得る。具体的には、将来のモバイル無線通信システムにおいては、中心周波数レンジは最大５乃至１０ＧＨｚ、必要帯域幅は最大１００ＭＨｚとなることが予測されている。このため経路損失（パスロス）とノイズ電力レベルは著しく増大し、この結果、基地局がカバーできるエリアは著しく狭まることが予想される。

中継技術を使えば、信号をもっと更に遠くに飛ばすことが可能である（非特許文献１及び非特許文献２参照）。さらに、リレー信号は更なるダイバーシチを実現し、受信信号のクォリティを改善する（非特許文献３参照）。

基地局（ＢＳ：base stations）のより稠密なグリッドの導入を避けるための基本的なアイデアは、基地局の到達圏外にある移動局（ＭＳ）にデータパケットを転送（フォワード）する中継局（ＲＳ：relay stations）を導入することである。斯かる中継局は、固定電源を持つ追加の専用インフラ中継局を利用して実現することができるか、又はそれらは他の移動局内に組み込むことができる。中継の２つの主なコンセプトはＡＦ（Amplify-and-Forward）とＤＦ（Decode-and-Forward）である。中継局によって復号することなく受信信号のサンプル値が格納され再送されることから、ＡＦは変調と符号化には透明であるという利点を持つ。これに対し、ＤＦは中継局が信号を復号し再符号化することを意味することから、ＤＦは両方のリンクへの個別に適応することが可能となり、ノイズ増強の影響も避けられる。

現行のリレー（半二重リレー）は同じ時間周波数チャネルを使って信号を送受信することはできない。半二重とは一般に、通信は双方向に可能であるが（同時ではなく）一度に一方向しか通信できないことを意味する。このため、従来の中継スキームは２チャネル使用に起因するスペクトル効率損失に悩まされる。

最近、非特許文献４及び非特許文献５において、双方向中継（two-way relaying）と呼ばれるスペクトル効率の高い中継スキームが提案された。斯かるスキームによれば送信元端末（source terminal）と送信先端末（destination terminal）は第１の期間内に同時に送信を行うようになっている。送信元端末と送信先端末からのデータ信号を第１の期間内に受信した後、中継局端末は、第２の期間内に送信元データ信号と送信先データ信号とを合成した又は重ね合わせた信号を再送するようになっている。送信元と送信先は自分自身のデータをそれぞれ知っているので、送信元と送信先の双方は、いわゆる自己干渉（self-interference）、つまり第１の期間内に中継局に向けて送信されたそれ自身の有用データをキャンセル（相殺）し、他方からの有用データを復号することができる。双方向中継は、半二重端末を使うことによって２つの期間又は時間スロット内において送信元と送信先との間の双方向伝送を遂行する。こうして双方向中継は、半二重リレーを用いることによって生じるスペクトル効率の損失を避ける。これまでのところ、全ての研究は自己干渉を利用する代わりにその自己干渉のキャンセルに焦点を絞っている。

非特許文献４の著者らは、いわゆる重畳符号化スキームを使用して第２の期間内に送信されるデータシンボルを再符号化している。一方、非特許文献５の著者らは、ビットレベルでＸＯＲ演算を適用して中継局で第２の期間内に送信されるデータシンボルを再符号化している。この２つの再符号化スキームの比較は、非特許文献６及び非特許文献７において行われている。

ＭＩＭＯ（Multiple-Input-Multiple-Output）技術は近年において無線通信分野における大きなブレークスルーとなっている。この技術によれば、多重アンテナを使用することで容量を著しく増大させることが可能である（非特許文献８参照）。ほとんどの通信システムにこれから数年の内に多重アンテナが装備されることはほとんど確実である。ＭＩＭＯシステムが与えることができる利点を活かすためには、正確なチャネル知識が必要とされる。しかしながら、ＭＩＭＯシステムおいてチャネルを推定することは難しい。従来のチャネル推定スキームでは、既知のデータシンボルから構成される専用の所定のパイロット・シーケンス（pilot sequence）又はトレーニング・シーケンス（training sequence）が異なる送信アンテナから送信される。その結果、スペクトル効率は従来のチャネル推定スキームでは低下することになる。

ＭＩＭＯチャネル推定は、ＭＩＭＯ伝送技術と並んで１つの研究テーマとなっている。ＭＩＭＯチャネルを推定するための最もよく知られ広く使用されるアプローチの１つは異なるアンテナから直交するトレーニング・シーケンスを送信することである。受信信号は受信機においてトレーニング・シーケンスと相関性がある。受信データと所定のトレーニング・シーケンスの知識に基づいて、チャネル行列が計算できる。非特許文献９において、著者らは線形ＬＳ（linear least squares）及びＭＭＳＥ（minimum mean-squared-error）チャネル推定アプローチを議論し、トレーニング・シーケンスの最適な選択を調べている。彼らは、異なるアンテナから直交するトレーニング・シーケンスを送信することがＬＳアプローチにとって最適であることを示している。

トレーニング・シーケンスをデータシンボルと多重化する代わりに、非特許文献１０ではトレーニング・シーケンスをデータに埋め込んでチャネル推定を行う方法のパフォーマンスが調べられている。所定のパイロットシンボルが有用な情報データシンボルと時間多重化（time-multiplex）される従来の方法とは異なり、非特許文献１０ではパイロット埋込法（pilot-embedding method）が提案されている。この方法では電力レベルの低い所定のパイロットが有用データと同時に送信され、それらのパイロットはターボ復号プロセスが開始できるようにチャネルの初期推定値を取得するために使用される。続いて、ターボ復号器から得られる軟情報（soft information）がチャネル推定値を改善するために使用される。

非特許文献１１では判定指向型繰り返しチャネル推定法（decision directed iterative channel estimation method）が提案されている。

提案されたチャネル推定スキームは、全て純粋な所定のトレーニング・シーケンスの送信に基づくＭＩＭＯチャネルの初期推定量に依存している。

R. Pabst, B. Walke, D. Schultz, P. Herhold, H. Yanikomeroglu, S. Mukherjee, H. Viswanathan, M. Lott, W. Zirwas, M. Dohler, H. Aghvami, D. Falconer, and G. Fettweis, "Relay-based deployment concepts for wireless and mobile broadband radio," IEEE Commun. Mag., vol. 42, no. 9, pp. 80-89, Sept. 2004 J. Zhao, I. Hammerstroem, M. Kuhn, A. Wittneben, M. Herdin, and G. Bauch, "Coverage analysis for cellular systems with multiple antennas using decode-and-forward relays," in Proc. 65th IEEE Veh. Tech. Conf., Dublin, Ireland, April 22-25, 2007 J. N. Laneman, D. N. Tse, and G. W. Wornell, "Cooperative diversity in wireless networks: Efficient protocols and outage behavior," IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 50, no. 12, pp. 3062-3080, Dec. 2004 B. Rankov and A. Wittneben, "Spectral efficient protocols for half-duplex fading relay channels," IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 25, no. 2, pp. 379-389, Feb. 2007 P. Larsson, N. Johansson, and K.-E. Sunell, "Coded bidirectional relaying," in IEEE Veh. Tech. Conf., vol. 2, Melbourne, Australia, May 7-10, 2006, pp. 851-855 I. Hammerstroem, M. Kuhn, C. Esli, J. Zhao, A. Wittneben, and G. Bauch, "MIMO two-way relaying with transmit CSI at the relay," in Proc. SPAWC, Helsinki, Finland, Jun. 17-20, 2007 T. J. Oechtering, I. Bjelakovic, C. Schnurr, and H. Boche, "Broadcast capacity region of two-phase bidirectional relaying," Mar. 2007, submitted to IEEE Transactions on Information Theory I. E. Telatar, "Capacity of multi-antenna Gaussian channels," Europ. Trans. Telecommun., vol. 10, no. 6, pp. 585-595, Nov. 1999 M. Biguesh and A. B. Gershman, "Training-based MIMO channel estimation: A study of estimator tradeoffs and optimal training signals," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 54, no. 3, pp. 884-893, Mar. 2006 H. Zhu, B. Farhang-Boroujeny, and C. Schlegel, "Pilot embedding for joint channel estimation and data detection in MIMO communication systems," IEEE Commun. Lett., vol. 7, no. 1, pp. 30-32, Jan. 2003 X. Deng, A. M. Haimovich, and J. Garcia-Frias, "Decision directed iterative channel estimation for MIMO systems," in Proc. IEEE Int. Conf. on Communications, vol. 4, Anchorage, AK, May 11-15, 2003, pp. 2326-2329

上記の従来技術に基づいて、本発明の課題は、スペクトル効率を高めるために、双方向中継ネットワークにおけるデータ伝送の第２の期間におけるチャネル推定のための所定のトレーニングシンボルの必要性を回避又は少なくとも低減することにある。

上記課題は請求項１に記載された無線チャネルを推定するための装置と請求項１４に記載された無線チャネルを推定するための方法とによって解決される。

上記課題は、別の解決手段として、無線チャネルを推定するための本発明の方法（無線チャネル推定方法）を実行するためのコンピュータプログラムによっても解決される。

上記課題は、更に別の解決手段として、無線チャネルを推定するための本発明の装置（無線チャネル推定装置）を備えた無線通信システムによっても解決される。

具体的に本発明は、上記課題を解決する１つの手段として、第１の端末又は送信機装置（transmitter device）と中継局（relay station）との間の無線チャネルを推定するための方法を提供する。
本方法は、
第１の端末から既に送信された第１の情報を格納するステップと、
第１の端末から既に送信された第１の情報と同じく中継局と通信する第２の端末又は送信機装置から既に送信された第２の情報とを重ね合わせたものを含む信号を受信するステップと、
受信した信号とこの信号のパイロット情報として格納された第１の情報とを使用して、無線チャネルを計算するステップと
を含む。

本発明は、上記課題を解決する別の手段として、第１の端末又は送信機装置と中継局との間の無線チャネルを推定するための装置を提供する。
本装置は、
第１の端末から既に送信された第１の情報と同じく中継局と通信する第２の端末又は送信機装置から既に送信された第２の情報とを重ね合わせたものを含む信号を受信するための受信機と、
送信済みの第１の情報を格納するための記憶装置と、
受信した信号とこの信号のパイロット情報として記憶装置に格納された第１の情報とを使用して、無線チャネルを計算するためのチャネル計算機と
を備えるものである。

第１の端末と第２の端末は、第１の期間内にそれぞれ第１の情報と第２の情報を中継局に送信するものである。第１の期間に続く第２の期間において、中継局は、第１の情報と第２の情報とを重ね合わせたもの（superposition）を第１の端末と第２の端末とに送信するものである。本装置の実施態様によれば、記憶装置は、第１の期間内に第１の情報に対応する有用データ（useful data）を格納するように構成されるものである。更に、本装置は、次の第２の期間において、格納済みの有用データをチャネル計算機の入力として使用して、中継局から第１の端末までの無線チャネル（無線通信路）の推定値を取得するように構成されるものである。このため、チャネル計算機は、第１の期間からの格納済みの有用データを疑似パイロットシンボル（quasi-pilot symbols）として双方向中継スキームの第２の期間におけるチャネル推定に使用する。第１の期間の第１の情報に対応する有用データは、所定のパイロット情報でないこと、つまり有用データは第１の期間前後の期間内に第１の端末によって送信された第１の情報に対応する有用データとは独立していること、は強調しておかなくてはならない。

本装置の実施態様によれば、第１の端末又は送信機装置は、移動局に含まれることがあり、第２の端末又は送信機装置は、基地局に含まれることがある。
本装置の更なる態様によれば、第１の端末は、基地局に含まれることがあり、第２の端末は、移動局に含まれることがある。このため、本装置の実施態様によれば、無線チャネルを推定するための装置又はチャネル推定器は、基地局内又は移動局内に配置されうる。本明細書では、本装置のチャネル推定器は、移動局内に設置されていると仮定する。もちろん、基地局内に設置される場合もあり得る。

本発明は、第１の端末において双方向ＤＦ（decode-and-forward）中継の第２の期間内に中継局によって再送された第１の情報を利用して（中継局から第１の端末までの）無線チャネルと第２の端末からの第２の情報を両方一緒に推定するためのコンセプトを提供する。第１の情報は自己干渉（self-interference）と見なすこともできる。

無線チャネル推定を更に改善するため、チャネル計算機は、第２の期間において、受信信号と格納された第１の情報とこれらに加えて第２の期間内に中継局から受信した所定のパイロット情報又はトレーニング情報とを使用して、無線チャネルの推定値を計算するように構成されるものである。

本発明のコンセプトは、無線ＭＩＭＯチャネルを推定するために異なるアンテナから送信された第１の情報又は自己干渉の本来の疑似直交性（quasi-orthogonality）を活用する。斯かる本発明のコンセプトは、周波数フラットな無線チャネルと周波数選択的なチャネルの両方に使用することができる。

第２の期間におけるチャネル推定とチャネル追跡（channel tracking）は、第１の期間内に例えば移動局から中継局に送信され、第２の期間内に例えば基地局からの第２の情報と一緒に中継局から移動局へ返送された第１の情報を利用することによって完全に遂行することができる。
トレーニング・シーケンスは、もはや中継局から送信される必要はない。代わりに、自己干渉のみに基づいて無線チャネルを推定する場合と比べてより良いチャネル推定パフォーマンスを実現するため、より短いトレーニング・シーケンスが第１の情報又は自己干渉と一緒に使用することができる。このため、チャネル推定の利益は、余分なコストなしで得られ、スペクトル効率はこれらの態様によれば改善することが可能である。

更に、本発明は、反復チャネル推定あるいは繰り返しチャネル推定（iterative channel estimation）のコンセプトを提供する。第１の繰り返し処理において、無線チャネルは、受信信号と第１の情報（自己干渉）に基づいて推定される。この第１のチャネル推定値に基づいて、例えば基地局からの第２の情報に対応する有用データが、移動局において復号可能である。無線チャネルの改善された推定値を取得するため、復号された第２の情報は、第１の情報及び受信信号と一緒に使用することができる。

チャネル推定を行うためにパイロット・シーケンス又はトレーニング・シーケンスの重ね合わせを使用する従来のチャネル推定スキームは、それらのトレーニング・シーケンスに電力を消費する。従来の双方向中継スキームは、自己干渉を利用する代わりにそれを削除（キャンセル）するだけである。代わりに本発明は、自己干渉を疑似パイロットシンボルとして利用してチャネル推定を実行する。斯かるチャネル推定の利益は、余分なコストを払わずに得られ、中継局において余分なトレーニングシンボルが一切必要とされないのでスペクトル効率は更に改善可能である。

以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。

双方向中継ネットワークにおける第１の期間内のデータ伝送を概略的に示す図である。 双方向中継ネットワークにおける第２の期間内のデータ伝送を概略的に示す図である。 本発明の実施の一形態による無線チャネルを推定するための装置を備えた端末のブロック図である。 中継局の符号化プロセスのブロック図である。 本発明の実施の一形態による移動局又は基地局における受信データの受信復号手続きのブロック図である。 無線チャネルを推定するための２×２パイロット行列と非直交的な第１及び第２の情報を概略的に示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態に基づいて直交パイロットと非直交パイロットを使用して無線チャネルを推定するシミュレーション結果を示す図である。 パイロットによるチャネル推定の改善を意図した本発明の実施の一形態による直交パイロット並びに直交パイロット及び非直交的な第１及び第２の情報の組み合わせを比較する図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態に基づいて自己干渉を使用してパイロットベースのチャネル推定を改善するシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態によるＬＳチャネル推定とＭＭＳＥチャネル推定を比較するためのシミュレーション結果を示す図である。 本発明の実施形態による２×２時変チャネルにおけるチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 本発明の実施形態による２×２のゆっくり時間的に変化するチャネルにおけるチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による時変チャネルにおける初期チャネル推定のＭＳＥ（平均二乗誤差）のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による異なるフレーム長における初期チャネル推定のＭＳＥのシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）はブロックフェージングチャネルにおけるパイロット支援型繰り返しＬＳ（最小二乗）チャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態によるブロックフェージングチャネルにおける自己干渉を使用する繰り返しＬＳ（平均二乗誤差）チャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）はブロックフェージングチャネルにおけるパイロット支援型繰り返しＬＳチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の更なる実施形態によるブロックフェージングチャネルにおける自己干渉を使用する繰り返しＬＳチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）はブロックフェージングチャネルにおけるパイロット支援型繰り返しＭＭＳＥ（最小平均二乗誤差）チャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の更なる実施形態によるブロックフェージングチャネルにおける自己干渉を使用する繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）はブロックフェージングチャネルにおけるパイロット支援型繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態によるブロックフェージングチャネルにおける自己干渉を使用する繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は時変チャネルにおけるパイロット支援型繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による時変チャネルにおける自己干渉を使用する繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）はＦＥＣ（前方誤り訂正）のないパイロット支援型繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による時変チャネルにおける自己干渉を使用する繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）はＦＥＣを使用したパイロット支援型繰り返しＬＳチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しＬＳチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は（時変チャネルにおける）ＦＥＣを使用したパイロット支援型繰り返しチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による（時変チャネルにおける）ＦＥＣを使用した自己干渉支援型繰り返しチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は（時変チャネルにおける）ＦＥＣを使用したパイロット支援型繰り返しチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の更なる実施形態による（時変チャネルにおける）ＦＥＣを使用した自己干渉支援型繰り返しチャネル推定のシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＢＥＲパフォーマンスのシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＭＳＥパフォーマンスのシミュレーション結果を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による時変チャネルにおけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＭＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による時変チャネルにおけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＢＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の実施形態による時変チャネルにおけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＭＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示す図である。 （ａ）と（ｂ）は本発明の更なる実施形態による時変チャネルにおけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＢＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示す図である。

本発明の実施形態を詳細に説明する前に、システムモデルについて以下に更に詳しく述べる。双方向伝送スキームは、非特許文献［J. Zhao, B. Rankov, I. Hammerstroem, M. Kuhn, and A. Wittneben, “Second deliverable on MIMO multihop cellular networks," ETH Zurich, Tech. Rep., Apr. 2006］と非特許文献［J. Zhao, I. Hammerstroem, M. Kuhn, and A. Wittneben, “Third deliverable on MIMO multihop cellular networks - two-way relaying in cellular systems: Coverage analysis and BER performance results," ETH Zurich, Tech. Rep., Dec. 2006］に議論されている。本発明の実施形態の理解を容易にするため、以下、基盤となるシステムモデルについて要約する。

図１ａと図１ｂは、双方向中継ネットワーク（two-way relaying network）を示している。図中、半二重中継局（ＲＳ）１４は、基地局（ＢＳ）１２と移動局（ＭＳ）１６との間の通信をアシストしている。ＢＳ１２とＭＳ１６との間の直接通信又は見通し内通信（line-of-sight）ついては、ここでは（例えばシャドーイング又は大きな空間的な隔たりのせいで）存在しない。基地局アンテナ１２−１乃至１２−Ｍの数をＭで表すものとする。中継局アンテナ１４−１乃至１４−Ｒの数をＲで記すものとする。移動局アンテナ１６−１乃至１６−Ｎの数をＮで記すものとする。

ＲＳ１４はＤＦ（decode-and-forward）中継局である。つまり、ＲＳ１４は最初に第１の期間又は時間フェーズＴ_１におけるＢＳ１２とＭＳ１６からの受信信号を次の第２の期間Ｔ_２においてそれらを重ね合わせた上で再送する前に復号する。ＤＦ中継局はノイズ増大には悩まされないので、それらはセルラシステムではＡＦ（amplify-and-forward）中継局と比べて好ましいと考えられる。第１の期間Ｔ_１におけるＲＳ１４での受信信号の復号を容易にするため、ＲＳ１４にはＲ＝（Ｍ＋Ｎ）個のアンテナ１４−ｒ（ｒ＝１，２，・・、Ｒ）が装備される。実際には、ＲＳ１４はＲがＭ＋Ｎよりも小さくともＢＳ信号とＭＳ信号を復号することができる。しかしながら、この場合には、より複雑なＳＩＣ（successive interference information）スキームが適用される必要があろう。このスキームについては、本明細書の中において後で詳しく説明する。現実的なシナリオではＢＳ１２は複数のＲＳ１４を同時に相手にする場合がある。つまり、ＢＳアンテナの数はＭよりも大きくなり得るが、Ｍ本の空間ストリームがＲＳ１４と通信するために使用される。

図１ａと図１ｂに示すように、双方向中継伝送スキームは２つの連続する期間Ｔ_１及びＴ_２から構成される。図１ａに示された第１の期間Ｔ_１においては、ＭＳ１６とＢＳ１２は第１及び第２の情報をＲＳ１４へ同時に送信する。ここでは本明細書を通して、第１の期間Ｔ_１内にＭＳ１６からＲＳ１４へ送信された情報を第１の情報と呼ぶことにし、第１の期間Ｔ_１内にＢＳ１２からＲＳ１４へ送信された情報を第２の情報と呼ぶことにする。つまり、ＭＳ１６は第１の端末に相当し、ＢＳ１２は第２の端末に相当する。当然、これらの用語は逆になってもよい。

図１ａを参照する。第１の期間Ｔ_１の間に離散時刻ｋにおいてＭＳ１６からＲＳ１４へ送信された第１の情報を表すデータシンボルベクトルをｓ_ｍ，ｋと記すものとする。第１の期間Ｔ_１の間に離散時刻ｋにおいてＢＳ１２からＲＳ１４へ送信された第２の情報を表すデータシンボルベクトルをｓ_ｂ，ｋと記すことにする。ｓ_ｂ，ｋとｓ_ｍ，ｋは、例えばＰＳＫ（Phase Shift Keying）、ＱＡＭ（Quadrature Amplitude Modulation）その他の変調スキームによる変調データシンボルを含む、（Ｍ×１）と（Ｎ×１）の複素数値シンボルベクトルを表している。データシンボルベクトルｓ_ｂ，ｋとｓ_ｍ，ｋはともにＢＳ１２とＭＳ１６における電力制限（power constraint）、Ｅ（ｓ_ｂ，ｋ ^Ｈｓ_ｂ，ｋ）＝Ｐ_ＢＳとＥ（ｓ_ｍ，ｋ ^Ｈｓ_ｍ，ｋ）＝Ｐ_ＭＳに従う。式中、Ｅ（・）は期待値を表し、・^Ｈはエルミート共役（Hermitian transpose）を表す。ここで、Ｐ_ＢＳとＰ_ＭＳはそれぞれＭ本のＢＳアンテナ１２−ｍ（ｍ＝１，．．．，Ｍ）とＮ本のＭＳアンテナ１２−ｎ（ｎ＝１，．．．，Ｎ）の総有効送信電力を表している。

第１の期間Ｔ_１の間にＲＳ１４によって時刻ｋで受信された（Ｒ×１）信号ベクトルｙ_ｒは次式で表すことができる。

式中、Ｈ_１はＢＳ１２からＲＳ１４への（Ｒ×Ｍ）無線チャネル行列を表しており、Ｈ_２はＭＳ１６からＲＳ１４への（Ｒ×Ｎ）無線チャネル行列を表している。ｎ_ｒ，ｋはＲＳ１４における（Ｒ×１）ガウスノイズベクトルを表しており、ｎ_ｒ，ｋ〜ＣＮ（０，σ_ｒ ^２Ｉ）と仮定される。σ_ｒ ^２はＲＳ１４における受信ノイズ分散を表している。ＣＮ（ｘ，ｙ）は平均ｘと分散ｙ≧０の正規分布型複素数値確率変数を表す。

ＲＳ１４は受信信号ベクトルｙ_ｒ，ｋを使ってＭＳ１６からの第１の情報に対応するデータシンボルとＢＳ１２からの第２の情報に対応するデータシンボルの両方を復号する。これは多重アクセスシナリオに相当する。例えばＭＭＳＥ−ＳＩＣ（Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation）受信機などの多くの既存のＭＩＭＯ受信機構造が適用可能であり、文献、例えば非特許文献［D. Tse and P. Viswanath, “Fundamentals of Wireless Communication", Cambridge University Press, 2005］に見い出すことができる。一般的に、ＲＳ１４はシンボルベクトルｓ_ｂ，ｋとｓ_ｍ，ｋを検出するために無線ＭＩＭＯチャネルＨ_１とＨ_２を推定する必要がある。このため、第１の期間Ｔ_１内にそれぞれＢＳ１２とＭＳ１６からＲＳ１４へ所定のトレーニング・シーケンス（training sequence）が送信されることがある。

次に図１ｂを参照する。ＲＳ１４は、ＭＳ１６及びＢＳ１２からの第１及び第２の復号情報をそれぞれ再符号化し、第２の期間Ｔ_２内に離散時刻ｋにおいてシンボルベクトルｓ_ｒ，ｋを再送する。シンボルベクトルｓ_ｒ，ｋは、検出されたシンボルベクトルｓ_ｂ，ｋとｓ_ｍ，ｋの関数ｓ_ｒ，ｋ＝ｆ（ｓ_ｂ，ｋ，ｓ_ｍ，ｋ）で表される。例えば、ＸＯＲベースの再符号化と重畳符号化（superposition coding）ベースの再符号化が文献で議論されている。本明細書では重畳符号化ベースの再符号化スキームのみが中継スキームの第２の期間Ｔ_２における再送のために考慮される。

ＭＳ１６からの第１の情報に対応する復号されたシンボルベクトルとＢＳ１２からの第２の情報に対応する復号されたシンボルベクトルをそれぞれｓ＾_ｍ，ｋとｓ＾_ｂ，ｋと記すものとする。ｓ＾_ｍ，ｋとｓ＾_ｂ，ｋは、それぞれ、変調データシンボルから構成される（Ｎ×１）と（Ｍ×１）の複素数値シンボルベクトルを表している。第２の期間Ｔ_２内において、ＲＳ１４は、復号されたシンボルベクトルｓ＾_ｍ，ｋとｓ＾_ｂ，ｋを一緒に加え、次式に従って復号されたシンボルベクトルｓ＾_ｍ，ｋとｓ＾_ｂ，ｋを同時にＢＳ１２とＭＳ１６に再送する。

式中、Ｒ_３とＲ_４はそれぞれ（Ｒ×Ｍ）と（Ｒ×Ｎ）のプリコーディング（precoding）行列を表している。電力制限を満足するため、Ｅ（ｓ_ｒ，ｋ ^Ｈｓ_ｒ，ｋ）＝Ｐ_ＲＳが必要とされる。ここで、Ｐ_ＲＳは、Ｒ本のＲＳアンテナ１４−ｒ（ｒ＝１，．．．，Ｒ）の総有効送信電力を表す。本発明の実施形態によれば、プリコーディング行列Ｒ_３とＲ_４はともに、ＢＳ１２とＭＳ１６の両方でわかっている。例えば、Ｒ_３とＲ_４は両方ともＲＳ１４からＢＳ１２とＭＳ１６へそれぞれ伝達することが可能である。

送信情報ｓ_ｒ，ｋは、復号された第１の情報に対応するＭＳデータシンボルｓ＾_ｍ，ｋと復号された第２の情報に対応するＢＳデータシンボルｓ＾_ｂ，ｋとを含む。すなわち、ＲＳ１４において誤りのない復号（完全復号）が行われることを前提とすれば、ＲＳ１４から送信されたデータｓ_ｒ，ｋの一部は、既にＢＳ１２及び／又はＭＳ１６でわかっている。このため、第２の期間Ｔ_２において、ＢＳ１２とＭＳ１６はともに、第１の期間Ｔ_１内において送信されたそれら自身の既知データ（自己干渉（self-interference））を削除（相殺）し、それぞれ他方側からのデータを復号することができる。ＭＳ１６に関して言えば、自己干渉は第１の期間Ｔ_１内においてＭＳ１６からＲＳ１４へ送信された第１の情報ｓ_ｍ，ｋに相当する。ＢＳ１２に関して言えば、自己干渉は先に第１の期間Ｔ_１内においてＢＳ１２からＲＳ１４へ送信された第２の情報ｓ_ｂ，ｋに相当する。

ＢＳ１２で第２の期間Ｔ_２内において時刻ｋで受信される信号は次のように書き表すことができる。

同様に、ＭＳ１６で第２の期間Ｔ_２内において時刻ｋで受信される信号は次のように書き表すことができる。

式中、Ｈ_３はＲＳ１４からＢＳ１２への（Ｍ×Ｒ）無線チャネル行列を表し、Ｈ_４はＲＳ１４からＭＳ１６への（Ｎ×Ｒ）無線チャネル行列を表す。ｎ_ｂ，ｋはＢＳ１２における（Ｍ×１）の付加ガウスノイズベクトルであり、ここで、ｎ_ｂ〜ＣＮ（０，σ_ｂ ^２Ｉ）である。σ_ｂ ^２は、ＢＳ１２における受信ノイズ分散である。ｎ_ｍ，ｋは、ＭＳ１６における（Ｎ×１）の付加ガウスノイズベクトルであり、ここで、ｎ_ｍ〜ＣＮ（０，σ_ｍ ^２Ｉ）である。σ_ｍ ^２は、ＭＳ１６における受信ノイズ分散を表す。ＢＳ１２とＭＳ１６はそれぞれそれら自身の自己干渉部分がわかっている。ＲＳ１４における復号が第１の期間Ｔ_１において完全な場合には、ｓ＾_ｂ，ｋ＝ｓ_ｂ，ｋ及びｓ＾_ｍ，ｋ＝ｓ_ｍ，ｋが成り立つ。

ＭＳ１６（又はＢＳ１２）がプリコーディング行列Ｒ_３とＲ_４と一緒にチャネル行列Ｈ_４（又はＨ_３）もわかっている場合には、ＭＳ１６（又はＢＳ１２）はその自己干渉部分を完全に相殺することができる。自己干渉を相殺した後、ｙ_ｍ，ｋ（又はｙ_ｂ，ｋ）の残りの部分は（ノイズを除いて）ＢＳ１２（又はＭＳ１６）によって第１の期間内に送信された第２の情報の有用データシンボルしか含まない。残る問題は従来のＭＩＭＯ受信機復号問題である。

上述の議論からわかるように、受信機での第２フェーズにおける復号性能はＨ_３又はＨ_４についてのチャネル知識の精度に大きく依存している。他方、第１の期間Ｔ_１の第１の情報又は自己干渉は、第２の期間Ｔ_２におけるチャネルＨ_４についての情報をもたらすことができる。以下、ＭＳ１６で自己干渉を用いてどのように第２の期間におけるチャネルＨ_４を推定するかについて説明する。同様の論考がＢＳ１２にも適用される。

図２に本発明の実施の一形態によるＭＳ１６のブロック図を示す。

ＭＳ１６は、送信部２００と受信部２２０とを備えている。送信部２００は、データビットｄ_ｍを符号化するためのエンコーダ２０２を含んでいる。エンコーダ２０２は、例えば畳み込みチャネルエンコーダであることが可能である。エンコーダ２０２の出力は、インタリーバ２０４の入力と結合している。インタリーバ２０４は、深無線チャネルフェード（deep wireless radio channel fades）の負の効果を低減するために複数の連続する送信期間にわたって符号化データビットｄ_ｍを拡散又はインタリーブ（交互配置）することができる。インタリーバ２０４は、モジュレータ（ＭＯＤ：modulator）２０６と結合しており、所定数の符号化又はインタリーブされたビットを例えばＭ−ＰＳＫ又はＱＡＭ変調などの複合コード文字（complex code alphabet）の変調シンボルｓ_ｍに割り当てる働きをする。変調シンボルｓ_ｍは、送信部２００のフロントエンド２０８の入力として使用され、そこで変調シンボルｓ_ｍは搬送波で変調され、ＭＳ１６からＲＳ１４へ第１の期間Ｔ_１の間に時刻ｋで送信された第１の情報を表すデータシンボルベクトルｓ_ｍ，ｋを得るためにできる限り複数のアンテナ１６−１乃至１６−Ｍに拡散される。例えば、第１の期間Ｔ_１はｋ＝１，．．．，ＫとなるようにＫ個の離散時刻又は時間スロットを含み得る。

第１の期間Ｔ_１のデータシンボルｓ_ｍ又はデータシンボルベクトルｓ_ｍ，ｋ（ｋ＝１，．．．，Ｋ）を含む第１の情報は、記憶装置２１０に格納することができる。記憶装置２１０の中に、第１の期間Ｔ_１のデータシンボルｓ_ｍは適切なフォーマットで格納することができる。例えば、データシンボルベクトルｓ_ｍ，ｋはＳ_ｍ＝［Ｒ_４ｓ_ｍ，１，Ｒ_４ｓ_ｍ，２，．．．，Ｒ_４ｓ_ｍ，Ｋ］の形で格納され得る。すなわち、データシンボルｓ_ｍを含む第１の情報は、中継局１４によって使用される伝送行列に対応するシンボル行列Ｓ_ｍに格納することができる。例えば、記憶装置２１０はダイナミックＲＡＭ（Random Access Memory）の形の集積型半導体メモリといったメモリであることが可能である。本発明の実施形態によれば、記憶装置２１０は、少なくとも１つの送信期間の間だけシンボル行列Ｓ_ｍを格納するように構成される。言い換えると、記憶装置２１０を用いて、第１の情報Ｓ_ｍは第１の期間Ｔ_１から第２の期間Ｔ_２までの１つの送信期間の間だけ遅らせることができる。

送信部２００から先に送信された第１の情報と、第２の端末又は送信機装置（例えばＢＳ１２に内蔵）から送信された第２の情報とを重ね合わせたものを含む信号を受信するため、第２の端末も中継局１４と通信し、ＭＳ１６は、第１の情報と第２の情報とを重ね合わせたものを含む信号を受信するためのフロントエンド受信機を有する受信機装置２２０を備えている。

本発明の実施形態によれば、受信機装置２２０は、チャネル計算機（又はチャネル推定器）２２４も備えており、チャネル計算機は、フロントエンド受信機２２２と記憶装置２１０とに結合している。チャネル計算機２２４は、フロントエンド受信機２２２から受信信号ｙ_ｍ，ｋを受信することができ、チャネル計算機２２４は、記憶装置２１０から、先の期間Ｔ_１内に送信部２００から送信された例えばシンボル行列Ｓ_ｍの形で格納された第１の情報を受信することができる。第１の情報ｓ_ｍ，ｋと第２の情報ｓ_ｂ，ｋ（ｋ＝１，．．．，Ｋ）とを重ね合わせものを含む受信信号ｙ_ｍ，ｋと格納された第１の情報Ｓ_ｍとに基づいて、チャネル計算機２２４は、ＲＳ１４からＭＳ１６への無線チャネルＨ_４の推定値を計算することができる。それにより、先に送信され格納された第１の情報Ｓ_ｍを、ＭＳ１６から先に送信された第１の情報ｓ_ｍ，ｋ（ｋ＝１，．．．，Ｋ）とＢＳ１２から先に送信された第２の情報ｓ_ｂ，ｋ（ｋ＝１，．．．，Ｋ）とを重ね合わせたものを含む受信信号ｙ_ｍ，ｋのパイロット（pilot）又はトレーニング情報として使用することができる。

ＭＳ１６を用いて本発明の実施形態を説明したが、同様な論考はＢＳ１２にも適用される。本発明の実施形態がＢＳ１２及び／又はＭＳ１６の両方に組み込むことができることは強調しておきたい。

次に、無線チャネルが周波数フラットなブロックフェージングである低モビリティ環境について考える。これは、例えば、ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）伝送における単一サブキャリアに相当する。第２の期間Ｔ_２内のＭＳ１６における（Ｎ×１）の形の受信信号ベクトルｙ_ｍ，ｋは、式（５）で表される。ＲＳ１４とＭＳ１６との間のＭＩＭＯ無線チャネルに対応する無線チャネル行列Ｈ_４は、送信アンテナごとにＫ（≧Ｒ）個のシンボルの送信期間の間は一定のままである。言い換えると、Ｋは第２の期間Ｔ_２の間の離散時刻ｋの数に相当する。第２の送信期間Ｔ_２の間のＲＳ１４からの送信シンボルベクトルはｓ_ｒ，１、ｓ_ｒ，２、．．．、ｓ_ｒ，Ｋであると仮定する。このため、ＭＳ１６における対応する（Ｎ×Ｋ）の受信信号行列Ｙ_ｍ＝［ｙ_ｍ，１，ｙ_ｍ，２，．．．，ｙ_ｍ，Ｋ］は次のように表現することができる。

式中、Ｓ_ｒ＝［ｓ_ｒ，１，ｓ_ｒ，２，．．．，ｓ_ｒ，Ｋ］、Ｓ＾_ｂ＝［Ｒ_３ｓ＾_ｂ，１，．．．，Ｒ_３ｓ＾_ｂ，Ｋ］及びＳ＾_ｍ＝［Ｒ_４ｓ＾_ｍ，１，．．．，Ｒ_４ｓ＾_ｍ，Ｋ］は（Ｒ×Ｋ）の送信シンボル行列であり、Ｎ_ｍ＝［ｎ_ｍ，１，．．．，ｎ_ｍ，Ｋ］は付加ノイズの（Ｎ×Ｋ）行列である。

＜ＬＳ（最小二乗）チャネル推定＞
従来型のトレーニング・シーケンスベースのチャネル推定では、Ｙ_ｍとＳ_ｒは両方ともＭＳ受信機装置２２０でわかっている。ただし、Ｓ_ｒは、所定のトレーニング・シーケンス（training-sequence）を含む。ＲＳ１４からＭＳ１６への無線ＭＩＭＯチャネルのチャネル行列Ｈ_４は、最小二乗法を用いて推定することができる。それは次のように表される。

上式においてＳ_ｒ ^†＝Ｓ_ｒ ^Ｈ（Ｓ_ｒＳ_ｒ ^Ｈ）^−１は、行列Ｓ_ｒのムーア・ペンローズ型擬似逆行列（Moore-Penrose pseudo-inverse）を表す。非特許文献［M. Biguesh and A. B. Gershman, “Training-based MIMO channel estimation: A study of estimator tradeoffs and optimal training signals," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 54, no. 3, pp. 884{893, Mar. 2006］において、送信トレーニング・シーケンス電力が一定という条件のもとでのチャネル推定誤差は、トレーニング・シーケンスＳ_ｒが同じノルムで直交行（行列の横列が直交している）を持つ場合に最小化されることが示されている。すなわち、各送信アンテナから直交シーケンスが送出される。

しかしながら、我々が議論している双方向中継ケースでは、行列Ｓ_ｒは、ＭＳ受信機装置２２０において復号前は完全にはわからない。式（８）から、ＭＳ受信機装置２２０は、第１の期間Ｔ_１内にＢＳ１２から送信されたシンボルに関連するデータシンボルを復号する前は第２の情報Ｓ＾_ｂについての知識は全く持っていないことが分かる。しかしながら、本発明の実施形態によれば、受信信号Ｙ_ｍと格納された第１の情報Ｓ_ｍ＝［Ｒ_４ｓ_ｍ，１，Ｒ_４ｓ_ｍ，２，．．．，Ｒ_４ｓ_ｍ，Ｋ］とを受信信号Ｙ_ｍのパイロット情報として使用することにより、ＭＩＭＯ無線チャネル行列Ｈ_４の推定値をなお取得することが可能である。つまり、チャネル推定器２２４は、次式に基づいて無線チャネルを推定するように構成される。

ここでＳ＾_ｍ＝Ｓ_ｍを仮定する。つまり、第１の期間Ｔ_１内においてＲＳ１４でＳ_ｍが誤りなく完全に復号されることを仮定する。Ｓ_ｍの送信電力は次の制約条件によって制限される。

上式において｜｜・｜｜^２ _Ｆはフロベニウスノルム（Frobenius norm）を表し、α＜１は定数で、ＭＳデータを送信するために割り当てられた、ＲＳ電力の部分を表す。

ＬＳチャネル推定の平均二乗誤差ＭＳＥ（mean squared error）εは次のように表すことができる。

式（１５）の第１項は、Ｓ＾_ｂとＳ_ｍが直交しているとき、つまりＳ＾_ｂＳ_ｍ ^Ｈ＝０が満足されるときに最小化される。式（１５）の第２項は、非特許文献［M. Biguesh and A. B. Gershman, “Training-based MIMO channel estimation: A study of estimator tradeoffs and optimal training signals," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 54, no. 3, pp. 884-893, Mar. 2006］において、第１の情報を含む行列Ｓ_ｍが電力制限の式（１２）に従って同じノルムで直交行を有する場合に最小化されることが示されている。

Ｓ＾_ｂとＳ_ｍは変調された有用情報を含むデータ行列であり、それらの長さＫは有限である。また直交条件はまれにしか満足されない。しかしながら、この条件は、従来のＱＡＭ又はＰＳＫ変調システムにおいて送信されたシーケンスが十分に長い場合、つまりＫ→∞で近似的に満たされる。これは、ＭＳとＢＳのデータストリーム、つまり第１の情報と第２の情報、が独立であり、各ＲＳアンテナ１４−ｒ（ｒ＝１，．．．，Ｒ）によって送信されたデータストリームも独立であるからである。これはチャネルコヒーレンス時間が増大するにしたがって式（１５）における第１項が漸近的にゼロ（０）に近づくことを意味している。

以下のシミュレーション結果において、チャネル推定のＭＳＥは次のように定義される。

このＭＳＥは、パフォーマンスの尺度として用いられる。

図６ａと図６ｂに、ＳＮＲ＝１０ｄＢかつα＝０．５を仮定して、異なるアンテナから送信された直交パイロット又は非直交パイロットを使用して無線チャネルを推定するシミュレーション結果を示す。

図６ａと図６ｂは上述のＬＳ（最小二乗）推定スキームを使用した直交パイロットシンボル・シーケンス又は重畳非直交既知データ・シーケンス（自己干渉）を使用するＭＩＭＯチャネル推定のパフォーマンスを比較している。図６ａでは、各送信機と各受信機にそれぞれ２つずつアンテナを装備したＭＩＭＯシステムが検討されている。直交パイロットケースでは、図５の左側に示すように、異なる送信アンテナからユニタリ行列の縦列が送信される。第１の期間における各パイロットシンボルの電力は次の第２の期間における重畳データシンボルの電力と同じである。非直交パイロットケースでは、４ＱＡＭシンボルの等電力ランダム・シーケンスが各送信アンテナで重ね合わされた上で送信される。一方のシーケンスは、第１の情報に相当し、ＭＳ１６には既知である（データＡ）。他方のシーケンスは、第２の情報に相当し、ＢＳ１２には既知である（データＢ）（図５の右側参照）。ＭＳ１６とＢＳ１２は、それぞれそれら自身の既知データを使用して式（１０）に基づいてＭＩＭＯチャネルを推定する。

図６ａにおいて、直交パイロット・シーケンスが使用されるとき（曲線６１、６２）、チャネル推定誤差は、非直交パイロット・シーケンスが使用されるとき（曲線６３，６４）よりもずっと小さいことが示されている。これは有限のブロック長又はシーケンス長Ｋに対して式（１５）において残っている推定誤差に起因する。例えば、図６ａにおいて、非直交パイロットケースでブロック長がＫ＝２５であるとき、ＬＳチャネル推定のＭＳＥは×１０^−１未満となり、これは直交パイロットをブロック長Ｋ＝２で送信することによって達成することができる。しかしブロック長Ｋが増大するにつれ（チャネルがより長く一定に留まるにつれ）、ＭＳＥは減少する。

（４×４）ＭＩＭＯチャネルに対して、図６ｂは、ここに提示されたチャネル推定が同じく有効であることを示している。従って、本発明のスキームは（２×２）ＭＩＭＯチャネルにのみうまく機能するわけではない。

図６ａと図６ｂにおいて、直交パイロット・シーケンスを使用する又は重畳非直交情報をパイロット・シーケンスとして使用するチャネル推定スキームが比較される。本発明の実施形態によれば、両方の利益は、第２の期間Ｔ_２内に、例えば最初に短い直交パイロット・シーケンスＳ_{ｐｉｌｏｔ}を送信し、次に第１のデータ・シーケンスＳ_ｍと第２のデータ・シーケンスＳ_ｂの重ね合わせを送信することによって、組み合わせることが可能である。重ね合わせの一方のデータ・シーケンスは受信機には既知である（例えばＳ_ｍ）。これを図７に示す。チャネルのＬＳ推定は次のように表すことができる。

上式においてＳ_{ｐｉｌｏｔ}は送信されたパイロット・シーケンスを表し、Ｓ_ｍは既知の先に送信された第１の情報を表す。このため、本発明の実施形態によれば、チャネル計算機２２４は、受信信号Ｙ_ｍと、格納された第１の情報Ｓ_ｍと、中継局１４から受信される追加の所定パイロット情報Ｓ_{ｐｉｌｏｔ}とを使用して、無線チャネルＨ_４の推定値Ｈ＾_４，ＬＳを計算するように構成される。

図８ａ及び図８ｂに、本発明の実施形態に基づいてパイロット支援型チャネル推定（pilot-aided channel estimation）を改善するために自己干渉が使用される場合のチャネル推定パフォーマンスのシミュレーション結果を示す。

チャネル推定のＭＳＥは自己干渉だけを使用してチャネルを推定する場合よりも良好であることが見て取れる（図６ａ参照）。曲線８１は図６ａと同じである。図８ａの曲線８３、８４では、１つの（２×２）直交パイロット・シーケンスが、第１及び第２の情報を含む重畳データストリームの前に配置される（図７の右側参照）。先の比較と同様に、パイロットシンボルの電力は中継電力制限のためにデータシンボルの電力の２倍である（半分はＢＳデータの送信電力、もう半分はＭＳデータの送信電力）。ＣＳＴＩ（Channel State Information at Tx）はＲＳ１４では利用できない。（２×２）パイロット＋データのケース（曲線８３、８４）でのＬＳ法のＭＳＥは、（２×２）パイロットのみのケース（曲線８１、８２）と比べると増大する。これは自己干渉がパイロットのチャネル推定に干渉するためである。しかし、或るブロック長ＫではＭＳＥは減少する。例えば、ブロック長Ｋ＝１００の場合、ＭＳＥは最初の２つの時刻ｋ＝１，２においてパイロットのみを使用するケースよりも小さい。

図８ｂは、必要なブロック長が与えられない場合（曲線８７、８８）にパイロットのみに基づいて無線チャネルを推定する受信機の実施形態のパフォーマンスを示している。しかしながら、ブロックが十分長い場合には、チャネル推定はパイロットと自己干渉とに基づくことになる。

＜ＭＭＳＥ（最小平均二乗誤差）チャネル推定＞
次に、式（８）に基づいて、チャネル推定ＭＳＥを最小化する線形チャネル推定器（linear channel estimator）を導出する。それは次の一般形で表すことができる。

Ｇはチャネル推定誤差のＭＳＥ（平均二乗誤差）が最小化されるように次のように定義される。

推定誤差は次のように表すことができる。

ここでＲ_Ｈ＝Ｅ［Ｈ_４ ^ＨＨ_４］である。

最適なＧは、以下の停留点条件によって見出される。

その結果は次のようになる。

このため、受信機でＳ_ｒとＲ_Ｈがわれば、チャネル計算機２２４は次式に基づいて無線チャネルＨ_４の線形ＭＭＳＥ推定値を計算することができる。

受信機装置２２０におけるチャネル自己相関行列Ｒ_Ｈの推定の仕方のスキームは、例えば非特許文献［A. Paulraj, R. Nabar, D. Gore, “Introduction to Space-Time Wireless Communications," Cambridge University Press, 2003］に見いだすことができる。

我々が議論している双方向中継ケースでは、行列Ｓ_ｒは、ＭＳ受信機装置２２０では第２の情報Ｓ_ｂを復号する前は完全にはわからない。式（８）から、ＭＳ受信機装置２２０は、復号前はＳ_ｂについての情報を全く持っていないことが見て取れる。それでも、本発明の実施形態によれば、次のように、第１の情報Ｓ_ｍ＝［Ｒ_４ｓ_ｍ，１，Ｒ_４ｓ_ｍ，２，．．．，Ｒ_４ｓ_ｍ，Ｋ］を使うだけで、ＭＩＭＯ無線チャネルＨ_４の推定値を取得することが可能である。

上式においてＳ_ＳｂＨ＝Ｅ［Ｓ_ｂ ^ＨＲ_ＨＳ_ｂ］である。

図９ａと図９ｂにＬＳ法とＭＭＳＥ法のＭＳＥパフォーマンスの比較を示す。ＲＳ１４に２つのアンテナ、ＭＳ１６及び／又はＢＳ１２に２つのアンテナを装備した（２×２）ＭＩＭＯシステムが議論される。ＲＳ１４においてＣＳＩＴは利用可能でなく、ＲＳ１４において第２の送信期間Ｔ_２内にＭＳデータとＢＳデータ、つまり第１の情報と第２の情報、に等電力が割り当てられると仮定する。ブロックフェージングチャネルモデルが使用され、チャネルがブロック長Ｋ＝３２の間は一定のままであることが仮定される。チャネルはブロックごとに変動する。各チャネル実現において、ＭＩＭＯチャネルＨ_４の各エントリは、互いに独立で同一の分布に従うi.i.d.（independently and identically distributed）レイリーフェージングチャネル確率変数ＣＮ（０，１）である。

実線９１、９２は、リレー１４における送信シンボル行列Ｓ_ｒは既知で、チャネルは式（９）又は式（２４）に基づいて計算されることを前提としたものである。推定されるＭＳＥはＳＮＲ（ｄＢ）（ＳＮＲ＝Signal-to-Noise Ratio）とともに線形に減少することがわかる。送信データシンボル行列Ｓ_ｒは受信機装置２２０において既知であるので、推定チャネル誤差の唯一の原因はノイズからきている。別の観測として、ＬＳ推定法とＭＭＳＥ推定法は同じようなパフォーマンスを有する。中又は高ＳＮＲ（＞１０ｄＢ）領域ではそれらのパフォーマンスは区別さえできない。

破線９３、９４は、それぞれ式（１０）と式（２５）に基づいて自己干渉を使用するチャネル推定のＭＳＥパフォーマンスを示している。今回、チャネル推定のＭＳＥは送信データシンボルが完全に既知の場合よりもずっと高い。これは式（１５）における（ノイズ以外に）残っている誤差に起因する。ＭＭＳＥチャネル推定はＬＳ法よりパフォーマンスが優れている。

図９ｂはブロック長Ｋを変えたときのＬＳ法とＭＭＳＥ法のＭＳＥを示している。この図から、ＬＳ法（曲線９６）とＭＭＳＥ法（曲線９５）は、特にブロック長が長いときに、同じようなパフォーマンスを持つことがわかる。

＜判定指向型繰り返しチャネル推定＞
図３と図４を参照して、チャネル推定とデータ検出が双方向中継のＳＣスキームにおける畳み込み符号化／復号にどのように統合されるかを説明する。

ＲＳ１４において、第１の期間Ｔ_１に復号されたＭＳデータとＢＳデータ（第１及び第２の情報）は、最初に畳み込みエンコーダ２０２−１と２０２−２によって再符号化され、その後、インタリーバ２０４−１と２０４−２によってインタリーブ（多重化）され、例えばＱＡＭ又はＰＳＫモジュレータなどのモジュレータ２０６−１と２０６−２によって変調された上で、ブロック３０２において一緒に加算又は重ね合わせされる必要がある。次に、重ね合わされた第１及び第２の情報は、第２の期間Ｔ_２においてアンテナ１４−１と１４−２から送出される前にブロック３０４においてシリアルパラレル（Ｓ／Ｐ：serial to parallel）変換される。第２の期間Ｔ_２内のＲＳ送信においてパイロットシンボルは一切存在しないことが想定される。

図４に本発明の実施形態による判定指向型繰り返しチャネル推定器（decision directed iterative channel estimator）を備えたＭＳ受信機装置の一例を示す。

本発明の実施形態によれば、判定指向型繰り返しチャネル推定器は次のように動作する。

ステップ１）チャネル計算機２２４において、無線チャネルの初期推定値Ｈ_４ ^（１）（ｉ＝１，２，３，．．．）が、受信信号Ｙ_ｍと、自己干渉に対応する第１の情報Ｓ_ｍに対応する既知データとを用いて、式（１０）と式（２５）に基づいて計算される。

ステップ２）干渉キャンセラ４０２において、自己干渉に対応する第１の情報Ｓ_ｍが、次のように受信信号Ｙ_ｍから無線チャネルＨ_４の推定値Ｈ_４ ^（ｉ）（ｉ＝１，２，３，．．．）を使って差し引かれる。

第２の情報に対応するＢＳデータシンボル行列Ｓ＾_ｂ ^（ｉ）（ｉ＝１，２，３，．．．）は、無線チャネルＨ_４の推定値Ｈ＾_４ ^（ｉ）（ｉ＝１，２，３，．．．）を用いて、行列Ｙ_ｍ−Ｈ＾_４ ^（ｉ）Ｓ_ｍから復調される。ここで（Ｈ_４−Ｈ＾_４ ^（ｉ））Ｓ＾_ｍ＋Ｎ_ｍはノイズとして取り扱われる。

ＢＳデータシンボルＳ＾_ｂ ^（ｉ）（ｉ＝１，２，３，．．．）の検出は、もちろんチャネル推定誤差とノイズのために完全ではない。第２の情報に対応するＢＳデータ行列は、デインタリーバ４０４でデインタリーブされ、畳み込みデコーダ４０６を使って復号される。

ステップ３）次の繰り返し処理（ｉ＋１）（ｉ＝１，２，３，．．．）において、第２の情報に対応する復号されたＢＳデータＳ＾_ｂ ^（ｉ）（ｉ＝１，２，３，．．．）は、畳み込みエンコーダ２０２−２を使って再符号化され、インタリーバ２０４−２を使ってインタリーブされ、モジュレータ２０６−２を使って変調される。（ｉ＋１）番目のチャネル推定の繰り返し処理に使用される復号されたＢＳデータは、その前の繰り返し処理から得られることから、Ｓ＾_ｂ ^（ｉ）と記し、それは次のようにＳ_ｍと足し合わされる。

上式においてＳ＾_ｒ ^（ｉ）はＳ_ｒのｉ番目の推定を表す。無線チャネルＨ_４の（ｉ＋１）番目の推定値Ｈ_４ ^{（ｉ＋１）}は式（９）と式（２４）に基づいて計算することができる。すなわち、本発明の実施形態によれば、Ｈ＾_４ ^{（ｉ＋１）}は、ＬＳ推定に対しては次式に基づいて計算することができる。

又はＭＭＳＥ推定に対しては、Ｈ_４ ^{（ｉ＋１）}は、次式に基づいて計算することができる。

ステップ４）ステップ２まで戻り、繰り返しチャネル推定を実行する。

本アルゴリズムは、一定数の繰り返し処理の後又は復号されたＢＥＲ（ビット誤り率）がこれ以上改善しない場合に停止することができる。

畳み込みコードは、検出されたＢＳデータＳ＾_ｂ ^（ｉ）における誤りを訂正し、各繰り返し処理ごとにＳ_ｒのより良い推定Ｓ＾_ｂ ^（ｉ）を与えるので、無線チャネルの推定値Ｈ_４も、各繰り返し処理ごとに改善する。チャネルのより良い推定値Ｈ_４のおかげでデータ検出における誤りがより小さくなる。

＜時間的に連続的に変化するチャネルにおけるチャネル推定＞
前セクションでは、離散時刻又は時間スロットからなる或る特定のブロックの間において無線チャネルＨ_４が一定の状態にある場合にＭＩＭＯチャネルをどのように推定するかについて議論している。本セクションでは、時変（時間的に変化する）ＭＩＭＯチャネルをどのように推定するかについて議論する。本議論は、ＯＦＤＭシステムにおける１サブキャリアに相当するフラットフェージングＭＩＭＯチャネルになお制約される。一般性を損なうことなく、ＭＳ１６におけるＮ個の受信アンテナ１６−ｎ（ｎ＝１，２，．．．，Ｎ）が相関しないことが仮定される。ＭＳ受信機装置２２０においてＲＳ１４からＭＳ１６への第２の期間Ｔ_２のＭＩＭＯチャネルをどのように推定するかについて議論する。ｎ番目の受信アンテナにおける離散時刻ｋでの受信信号は次のように書き表すことができる。

上式においてｓ_ｒ，ｋはＲＳ１４における時間スロットｋでの送信データシンボルであり、ｈ_ｎ，ｋはＲＳ１４とｎ番目のＭＳ受信アンテナ１６−ｎとの間の（Ｒ×１）係数ベクトルである。ｎ_ｎ，ｋはこのｎ番目の受信アンテナ１６−ｎにおけるＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise）を表す。

Ｋ個のシンボルベクトルｓ_ｒ，１，．．．，ｓ_ｒ，Ｋのフレームの送信を議論する。（Ｋ×１）ベクトルｙ_ｎ＝［ｙ_ｎ，１，．．．，ｙ_ｎ，Ｋ］^Ｔで表されるｎ番目の受信アンテナにおける受信シンボル・シーケンスは次のように表すことができる。

上式において、ｎ_ｎは、平均値ゼロである、共分散行列Ｒ_ｎ＝Ｅ｛ｎ_ｎｎ_ｎ ^Ｈ｝の（Ｋ×１）複素ガウスノイズベクトルである。ｈ_ｎはチャネルを表す（ＲＫ×１）ベクトルであり、ｈ_ｎ＝［ｈ^Ｔ _ｎ，１，．．．，ｈ^Ｔ _ｎ，Ｋ］^Ｔで表される。（Ｋ×ＲＫ）データ行列Ｓ_ｒは次のように定義される。

レイリーフェージングに対して、ｒ番目のＲＳアンテナ１４−ｒからｎ番目のＭＳアンテナ１６−ｎへのチャネル係数ｈ_{ｎ，ｒ，ｋ}は、ゼロ平均複素ガウス確率変数としてモデル化することができる。送信アンテナが空間的に十分遠くに離れていれば、フェージングはアンテナ同士で相関関係を持たないと考えることができる。

２次元等方散乱（Jakesモデル）に対して、相関関数は次のように表すことができる。

上式においてｎ_１＝ｎ_２の場合のみ

である。Ｊ_０は第一種ゼロ次ベッセル関数である。ｆ_Ｄはドップラ周波数、Ｔ_ｓはサンプリング周期である。非特許文献［X. Deng, A. M. Haimovich, and J. Garcia-Frias, “Decision directed iterative channel estimation for MIMO systems," in Proc. IEEE Int. Conf. on Communications, vol. 4, Anchorage, AK, May 11-15, 2003, pp. 2326-2329］によれば、Ｓ_ｒが既知の場合にｙ_ｎに基づくｈ_ｎのＭＭＳＥ推定は次のように表すことができる。

上式においてＲ_Ｈ＝Ｅ［ｈ_ｎｈ_ｎ ^Ｈ］。受信機装置２２０におけるチャネル自己相関行列Ｒ_Ｈの推定スキームは例えば、特許文献［K. J. Molnar, L. Krasny, and H. Arslan, “Doppler spread estimation using channel autocorrelation function hypotheses," WO 2001 013537（国際公開第2001 013537号パンフレット）］、非特許文献［D. A. V. L. Wautelet Xavier, Herzet Cedric, “MMSE-based and EM iterative channel estimation methods," in SCVT 2003 - IEEE 10th Symposium on Communications and Vehicular Technology in the Benelux, Eindhoven, The Netherlands, Nov. 2003］及び非特許文献［V. Srivastava, C. K. Ho, P. H. W. Fung, and S. Sun, “Robust MMSE channel estimation in OFDM systems with practical timing synchronization," in IEEE Wirel. Comm. and Netw. Conf. (WCNC), vol. 2, Atlanta, GA, Mar. 2004, pp. 711-716］に見いだすことができる。Ｓ_ｍ部分しか知らない場合にはチャネルを推定する最もシンプルな方法は次のようなものである。

構築することが可能なベストな線形ＭＭＳＥ推定量は次のようなものである。

上式においてＲ_Ｓｂｈ＝Ｅ［Ｓ_ｂｈ_ｎ（ｈ_ｎＳ_ｂ）^Ｈ］。Ｓ_ｂとＳ_ｒは式（３２）と同様に定義される。

図１０と図１１に時変チャネルにおけるチャネル推定のＭＳＥパフォーマンスを示す。ここでも（２×２）ＭＩＭＯチャネルを議論する。図１０において、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５を仮定する。ここでｆ_Ｄはドップラ周波数であり、Ｔ_ｓはサンプリング周期である。これは搬送波周波数ｆ_ｃ＝５ＧＨｚ、帯域幅Ｂ＝２０ＭＨｚ、及びＮ_ＦＦＴ＝６４ポイントＦＦＴのシステムにおける速度約３００ｋｍ／ｈの移動に相当する。移動体の速度ｖは次式に基づいて計算される。

上式においてｃは光速を表す。

チャネル推定は、チャネルの１０回の観測（つまりフレーム長Ｋ＝１０）に基づいている。実線１０１、１０４は、送信機（ＲＳ１４）において既知データ・シーケンスを送信し、式（３４）に基づいてチャネルを計算するケースを表している。破線１０２、１０３、１０５、１０６は、式（３５）（線１０３、１０６）と式（３６）（線１０２、１０５）に従って自己干渉に基づいてチャネルを推定するケースを表している。

図１０と図１１を比較すると、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１の場合の方がチャネル推定ＭＳＥはより小さい。これは搬送波周波数５ＧＨｚ、帯域幅２０ＭＨｚ、及びＮ_ＦＦＴ＝６４ポイントのシステムにおける速度約６０ｋｍ／ｈの移動に相当する。すなわち、チャネルが非常に高速で変動しなければ、チャネルのより正確な推定を取得することができる。自己干渉を使用するＭＭＳＥチャネル推定はＬＳチャネル推定よりもずっと良いことから、時変チャネルでは以下においてＭＭＳＥチャネル推定のみを使用する。

図１２ａと図１２ｂに２つの異なる時変チャネルにおける初期チャネル推定のＭＳＥを示す。ＭＭＳＥ法を使用して自己干渉に基づくチャネル推定の最初又は初期の繰り返し処理を実行する。パイロット支援型チャネル推定は、送信フレームの最初又は中間に送信された１つの（２×２）パイロット行列に基づいている。

図１２ａと図１２ｂは、高速フェージングチャネルにおいて、自己干渉を使用するチャネル推定（実線）が、パイロット支援型チャネル推定（破線）に比べて良いパフォーマンスをすることが可能であることを示している。

図１３ａと図１３ｂは、自己干渉を使用することによる初期チャネル推定とパイロットを使用することによる初期チャネル推定を示している。フレーム長が長くなるにつれ、パイロットを使用するチャネル推定（破線）はより不正確になる。しかし自己干渉を使用するチャネル推定のＭＳＥ（実線）はそれほど変わらない。これは、本発明の実施形態による自己干渉を使用してチャネルを推定することが有利であることを示している。

＜シミュレーション結果＞
本セクションではシミュレーション結果を示す。特に、パイロット支援型チャネル推定（pilot assisted channel estimation）と本発明の実施形態による自己干渉ベースのチャネル推定（self-interference based channel estimation）のパフォーマンスをチャネル推定値のＭＳＥ（mean squared error）と非符号化（uncoded）並びに符号化（coded）ＢＥＲに基づいて比較する。パイロットは常に送信の始まりに配置される。シミュレーションの設定（セットアップ）は、ＳＰＣを使用する双方向ＤＦ中継システムである。パイロット支援型伝送に与えられた結果は、第１のチャネル推定値を得るためにパイロットと自己干渉が一緒に利用されるというやり方ではなく、チャネル推定にパイロットのみを使用することによって得られている。

＜ＬＳ法のＢＥＲパフォーマンス＞
本サブセクションでは、ブロックフェージングチャネル（block-fading channel）を推定するＬＳ法（最小二乗法）を議論する。すなわち、ＲＳ１４において２つの独立した重ね合わされた非符号化データストリームを送信する。一方のストリームは、ＭＳ１６において既知である。チャネルは、Ｋ個の離散時刻の間は一定のままである。次の２つの繰り返しチャネル推定スキームを比較する。
１）パイロットを使用してチャネルの第１の推定値を取得する。
２）自己干渉を使用してパイロットを挿入することなくチャネルを推定する。

図１４ａと図１４ｂは、データ伝送のＢＥＲ（ビット誤り率）とチャネル推定誤差のＭＳＥ（平均二乗誤差）を示している。

４ＱＡＭシンボル変調と等電力割当が使用される。チャネルはＫ＝３２個の離散時刻の間は一定の状態のままである。ブロック長Ｋの各ブロックの始まりに短い直交トレーニング・シーケンスを使用してチャネルを推定する。チャネルの第１の推定値を取得した後、復号されたシンボルを使用して式（９）に基づいてチャネルを再推定する。ＢＥＲパフォーマンスは、３回の繰り返し処理の後はそれ以上改善しないことが見て取れる。高いＳＮＲでは、ＢＥＲパフォーマンスは完全なＣＳＩ（Channel State Information：チャネル状態情報）が利用可能なケースと非常に似ている。ただそのコストは、チャネル推定に追加のオーバヘッドが必要とされること、つまり異なるアンテナにおける直交シーケンスが異なるアンテナから送信されることが必要とされることである。（２×２）ＭＩＭＯチャネルに対して、トレーニング・シーケンスは少なくとも２つの離散時刻を占有する。そのことは、チャネルがＫ＝３２個の離散時刻又は時間スロットの間は一定であるという、ここで議論しているケースでは、帯域幅の１／１６＝６．２５％がチャネル推定に使用されることを意味する。アンテナ数が増えるにしたがって、チャネル推定オーバヘッドも増大する。

比較のため、図１５ａと図１５ｂに、自己干渉のみに基づいてチャネルを推定するケースのＢＥＲとＭＳＥを示す。

１２８ビットの短いブロック長と４ＱＡＭ変調に対して、３２時間スロット（Ｋ＝３２）の間、チャネルは一定の状態のままである。見て取れるように、最初の繰り返し処理ではチャネル推定は、パイロットベースのチャネル推定よりもずっと悪い。これは式（１５）における未知データ項の残りの推定誤差に起因する。チャネルの第１の推定値を取得した後、復号されたシンボルを使用して式（９）に基づいてチャネルを推定し直す。ＢＥＲパフォーマンスは、６回の繰り返し処理の後に収束する。それは、完全なＣＳＩが受信機装置で利用できる場合と比べて、ＢＥＲが１０^−２であるときでは約２ｄＢを損失する。

別のパフォーマンス限界“PerData”が存在する。これは、送信されたデータブロックＳ_ｒが“Genie”に完全に知られているが、この知識が（式（９）に基づいて）チャネル推定にだけ利用されるときのパフォーマンス限界である。データは、このチャネル推定に基づいて復号される。推定されたチャネルを使用して、ＭＳＥと復号データのＢＥＲを計算する。この“PerData”ケースのＢＥＲは、完全なＣＳＩが既知の場合と似ていることが見て取れる。

ご存知のように、チャネルが一定の状態のままでチャネルコヒーレンス時間がより長いブロック長を送信することを許容する場合には、パイロットのないパフォーマンスが改善する。

図１６ａと図１６ｂは、各ブロックの始めに短いパイロット・シーケンスを使用するデータ伝送のＢＥＲとチャネル推定誤差のＭＳＥを示している。

４ＱＡＭシンボル変調と等電力割当を使用する。ここでは、チャネルが２５６時間スロット（Ｋ＝２５６）の間は一定のままである。図１４と比較すると、そのＢＥＲはそれほど変わらないことが見て取れる。これは初期推定がブロック全体に使用されるからである。チャネルは、２５６時間スロットの間は一定のままであると仮定する。各アンテナは各時間スロットごとに２つの４ＱＡＭシンボルを送信するので、１０２４ビットが各ブロックで送信される。

図１７ａと図１７ｂは、パイロットなしに自己干渉のみを使用するデータ伝送のＢＥＲとチャネル推定誤差のＭＳＥを示している。

この場合も同様にチャネルは２５６時間スロットの間は一定のままである。ＢＥＲパフォーマンスは、完全なＣＳＩケースとほぼ同じであることが見て取れる。これは、式（９）に基づくチャネル推定が、ブロック長が長くなるにしたがってますます良くなるからである。

＜ＭＭＳＥ法のＢＥＲパフォーマンス＞
本サブセクションでは、ＭＭＳＥ法を使用してブロックフェージングチャネルを推定する。すなわち、ＲＳ１４において、２つの独立した重ね合わされた非符号化（uncoded）データストリームを送信する。一方のストリームは、ＭＳ１６において既知である。チャネルは、Ｋ個の離散時刻の間は一定のままである。次の２つの繰り返しチャネル推定スキームを比較する。
１）パイロットを使用してチャネルの第１の推定値を取得する。
２）自己干渉を使用してパイロットを挿入することなくチャネルを推定する。

図１８ａと図１８ｂは、ブロックフェージングチャネル（Ｋ＝３２）におけるパイロット支援型繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

図１９ａと図１９ｂは、ブロックフェージングチャネルにおける自己干渉を使用する、本発明の実施形態による繰り返しＭＭＳＥチャネル推定（Ｋ＝３２）のシミュレーション結果を示している。

図１８ａ及び図１８ｂ、図１９ａ及び図１９ｂは、ＭＭＳＥ法がブロックフェージングチャネルに適用されたときの、データ伝送のＢＥＲと、チャネル推定誤差のＭＳＥを示している。図１４ａ及び図１４ｂ、図１５ａ及び図１５ｂにおけるＬＳケースと同じようなパフォーマンスが観測される。一般に、ＭＭＳＥ法はチャネルを推定するためにより複雑な計算を必要とする。従って、ブロックデージングチャネルの我々のチャネル推定ではＬＳ法の方がより経済的である。

図２０ａ及び図２０ｂは、ブロックフェージングチャネル（Ｋ＝２５６）におけるパイロット支援型繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

図２１ａ及び図２１ｂは、ブロックフェージングチャネル（Ｋ＝２５６）における自己干渉を使用する、本発明の実施形態による繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

チャネルが２５６時間スロットの間は一定のままであると仮定して、図２０ａ及び図２０ｂと、図２１ａ及び図２１ｂに、ＭＭＳＥチャネル推定のＢＥＲパフォーマンスとＭＳＥパフォーマンスが示されている。それらは図１６ａ及び図１６ｂ、図１７ａ及び図１７ｂにおけるＬＳケースと全く同じような結果である。

＜時変チャネルにおけるチャネル推定−Ｊａｋｅｓモデル＞
本サブセクションでは、既に述べたように時変チャネル（time-varying channel）の推定について説明する。ＲＳ１４において、２つの独立した重ね合わされた非符号化データストリームを送信する。一方のストリームは、ＭＳ１６において既知である。データストリームのフレーム長は、Ｋ時間スロットである。次の２つの繰り返しチャネル推定スキームを比較する。
１）パイロットを使用してチャネルの第１の推定値を取得する。
２）自己干渉を使用してパイロットを挿入することなくチャネルを推定する。

図２２ａと図２２ｂは、時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）におけるパイロット支援型繰り返しチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

図２３ａと図２３ｂは、時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）における自己干渉を使用する、本発明の実施形態による繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

ここでは、時変チャネルについて議論する。ここでは、式（３３）に基づくＪａｋｅｓモデルを使用している。図２２ａ及び図２２ｂ、図２３ａ及び図２３ｂは、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１のケースを示している。これは、搬送波周波数５ＧＨｚ、帯域幅２０ＭＨｚ、及び６４ポイントＦＦＴのシステムにおける速度約６０ｋｍ／ｈの移動に相当する。これは、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ｎ（非特許文献［IEEE 802.11n, “IEEE 802.11n pre-draft," IEEE 802.11n Task Group, pre-release］参照）にあるようなものと考えることができる。自己干渉を使用するだけのチャネル推定は、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１の場合にはパイロットを使用する場合よりも悪い。これは、このケースではチャネルがほぼ一定の状態にあり、パイロットを使用することにより最初の推定でチャネルの良好な推定値が得られるのに対し、自己干渉を使用する最初の推定はそれほど良くないからである。

図２４ａと図２４ｂは、時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）におけるパイロット支援型繰り返しチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

図２５ａと図２５ｂは、時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）における自己干渉を使用する、本発明の実施形態による繰り返しＭＭＳＥチャネル推定のシミュレーション結果を示している。

図２４ａ及び図２４ｂ、図２５ａ及び図２５ｂは、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５のケースを議論している。移動ユーザの速度は、約３００ｋｍ／ｈである。この場合、チャネルはより高速に変動する。自己干渉を使用するチャネル推定は、パイロット推定より少し良い。これは、重ね合わされた自己干渉がチャネル変動をトレースするからで、パイロットではできない。これは、自己干渉を使用するチャネル推定の１つの利点である。

図２６ａと図２６ｂは、ＦＥＣを使用したパイロット支援型ＬＳチャネル推定（ＲＳ完全復号、レイリーチャネル）のシミュレーション結果を示している。チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定のままである。

図２７ａと図２７ｂは、本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しＬＳチャネル推定（ＲＳ完全復号、レイリーチャネル）のシミュレーション結果を示している。チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定のままである。

見てわかるように、復号データのＢＥＲパフォーマンスは、各繰り返し処理後に改善はするものの一定の限界に収束する。チャネル推定を改善する１つの方法はＦＥＣを使用することである。我々のシミュレーションでは、受信機側において制約長９ビットの符号化率１／２ＵＭＴＳ畳み込みエンコーダとViterbiデコーダを使用している。また、ランダムインタリーバを使用し、ＢＳ／ＭＳ及びＲＳエンコーダにおけるランダムインタリーバのステートを異なるように設定している。各インタリーバは、６４００ビットのインタリーバ長を有する。シミュレーションパラメータを次の表１にまとめる。

チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定であると仮定している。各ＯＦＤＭシンボルは、５０サブキャリアを使用してデータを送信する。各サブキャリアは、独立にフェードする。チャネルは、各サブキャリアごとにおけるブロックフェージングチャネルである。図２６は、チャネルを推定するために各サブキャリアで短いパイロットを使用するときのＢＥＲとＭＳＥパフォーマンスを示している。これは帯域の少なくとも１／１６を浪費する。図２７は、自己干渉を使用してチャネルを推定した結果を示している。それは、パイロットを使用する場合と同じようなパフォーマンスを有する。ＳＮＲが１２ｄＢ以上のとき、ＢＥＲパフォーマンスは完全なＣＳＩが利用可能なケースと同一である。他方、ＳＮＲが１２ｄＢ以上のときに４回の繰り返し処理の後に（チャネル推定に完全データを使用した）“PerData”限界を達成する。

図２８ａと図２８ｂは、自己干渉を使用するＦＥＣ（Forward Error Correction、前方誤り訂正）を使用した本発明の実施形態による繰り返しＭＭＳＥチャネル推定（ＲＳ完全復号、レイリーチャネル）のシミュレーション結果を示している。チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定のままである。

図２８は、自己干渉を使用してチャネルを推定するためにＭＭＳＥ法が採用される場合のパフォーマンスを示している。図２７と同じようなパフォーマンスが確認できる。この場合も同じく、ＬＳ法はより低い計算複雑性で比肩できるパフォーマンスをもたらすと結論される。

図２９ａと図２９ｂは、ＦＥＣを使用したパイロット支援型繰り返しチャネル推定（ＲＳ完全復号、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）のシミュレーション結果を示している。ＢＳとＲＳの間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。つまり、ＢＳ１２とＲＳ１４との間の距離は固定されていると仮定し、ＲＳとＭＳの間の距離を変えてＢＥＲ曲線をプロットしている。

図３０ａと図３０ｂは、本発明の実施形態によるＦＥＣを使用した自己干渉支援型繰り返しチャネル推定（ＲＳ完全復号、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）のシミュレーション結果を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４の間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

前サブセクションと同じ畳み込みエンコーダとデコーダを使用して、時変チャネルにおけるチャネル推定を実行することもできる。図２９ａ及び図２９ｂと、図３０ａ及び図３０ｂは、ＲＳ１４が第１の期間にＢＳ１２とＭＳ１６から受信した受信データを完全に復号する場合（ＲＳ完全復号）に、パイロット支援型チャネル推定と自己干渉支援型チャネル推定のＢＥＲパフォーマンスとＭＳＥパフォーマンスを比較している。ここでｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１である。ＢＳからＲＳへのホップはＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢの固定されたＳＮＲを有する。図２９ａ及び図２９と、図３０ａ及び図３０ｂは、ＭＳ１６における受信データのＢＥＲとＭＳＥを示している。ＢＥＲパフォーマンスは完全なチャネル知識によるＢＥＲ復号パフォーマンス（“PerCSI”）と比較される。ＭＳＥパフォーマンスは完全なデータ推定チャネルによるＭＳＥパフォーマンス（“PerData”）と比較される。

パイロット支援型チャネル推定のパフォーマンスと自己干渉支援型チャネル推定のパフォーマンスは非常に似ている（前サブセクションで示したブロックフェージングチャネルにおけるチャネル推定のパフォーマンスとも似ている）ことが見て取れる。これはｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１のときに、チャネルがほとんど一定のままであるからである。

図３１ａと図３１ｂは、ＦＥＣを使用したパイロット支援型繰り返しチャネル推定（ＲＳ完全復号、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）のシミュレーション結果を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

図３２ａと図３２ｂは、本発明の実施形態によるＦＥＣを使用した自己干渉支援型繰り返しチャネル推定（ＲＳ完全復号、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）のシミュレーション結果を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

図３１ａ及び図３１ｂと、図３２ａ及び図３２ｂは、ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５の場合の、パイロット支援型チャネル推定と自己干渉支援型チャネル推定のＢＥＲパフォーマンスとＭＳＥパフォーマンスを比較している。この場合、チャネルは高速に変動する。１０回の繰り返し処理の後、パイロット支援型チャネル推定のＢＥＲは完全チャネル知識を使用するＢＥＲまで約５ｄＢのギャップを有することが見て取れる。自己干渉を使用してチャネルを推定する場合、最大ギャップは約２ｄＢまで減少する。このことは、高速時変チャネルにおいては、本発明の実施形態による自己干渉を使用するチャネル推定がパイロット支援型チャネル推定と比べて優れたパフォーマンスを持つことができることを意味する。

図３３ａと図３３ｂは、本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定（第１ホップレイリーフェージング）のＭＥＲパフォーマンスを示している。チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定のままであり、ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

図３４ａと図３４ｂは、本発明の実施形態による自己干渉を使用するＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定（第１ホップレイリーフェージング）のＭＳＥパフォーマンスを示している。チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定のままであり、ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

前サブセクションでは、ＲＳ１４は第１の期間において受信データを完全に復号すること（ＲＳ完全復号）、つまり自己干渉は受信機で完全にわかっていること、を仮定した。今度は、この仮定を取り除き、現実の双方向中継セルラ環境におけるチャネル推定を議論する。前サブセクションで議論したように、ＢＳ１２とＲＳ１４との間の距離は固定され、ＢＳ１２における受信ＲＳ信号のＳＮＲは２０ｄＢに固定される。ＲＳ１４とＭＳ１６との間の距離を変え、するとＭＳ１６における受信信号のＳＮＲもそれに応じて変わる。チャネルは、Ｋ＝３２時間スロットの間は一定のままであることも仮定する。

図３３ａ及び図３３ｂ、図３４ａ及び図３４ｂにおいて、ＢＳ−ＲＳチャネルとＲＳ−ＭＳチャネルは、レイリーフェージングチャネル（Rayleigh fading channels）であることを仮定する。この場合、自己干渉に基づくチャネル推定は、中ＳＮＲ領域から高ＳＮＲ領域にかけてかなりうまく機能する。ＭＳデータ（第２の期間においてＢＳで復号されたもの、図３３ａ参照）のＢＥＲとＢＳデータ（第２の期間においてＭＳで復号されたもの、図３３ｂ参照）のＢＥＲを区別する必要がある。

図３３ｂ及び図３４ｂを前サブセクションの対応する図２７ａと図２７ｂと比較するならば、パフォーマンスは全く似ていること（ただしＳＮＲレンジは異なることに注意）が見て取れる。５回の繰り返し処理の後、ＭＳ１６におけるＳＮＲが１２ｄＢを超えるときには、ＭＳ１６は復号に完全ＣＳＩを使用する場合と同じＢＥＲを実現する。図３４ｂにおける１０ｄＢ未満でのより高い推定誤差は、低ＳＮＲにおける畳み込みデコーダのパフォーマンスによるものである。

図３５ａと図３５ｂは、本発明の実施形態による時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）におけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＭＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

図３６ａと図３６ｂは、本発明の実施形態による時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）におけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＢＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

本サブセクションでは、双方向中継システムにおける時変チャネルにおける自己干渉支援型チャネル推定のパフォーマンスについて検討する。ブロックフェージングの（前サブセクションで述べた）ケースと公平な比較を行うため、双方向中継の第１の期間に前サブセクションと同じブロックフェージングチャネルモデルを使用する。第２の期間はパラメータｆ_ＤＴ_ｓに依存する時変チャネルを想定する。ここでは、ＢＥＲパフォーマンスが双方向中継の全２期間後に受信されたデータに基づいて計算される。つまり、ここでは、中継局１４における復号誤差を議論している。

図３５ａ及び図３５ｂと、図３６ａ及び図３６ｂは、時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００１）におけるＢＥＲパフォーマンスを示している。３２時間スロットごとにチャネルを推定し、“パイロット（Pilot）”ケースでは２つの時間スロットを用いてパイロット・シーケンスを送信する。パイロットを使用すると、図３６ｂが示すように最初の繰り返し処理で既に良好なチャネル推定値が得られる。これは、ＲＳ１４はＢＳ１２への高いＳＮＲ（ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢ）を有し、チャネルは、このときほとんど一定のままであるからである。１０回の繰り返し処理の後、図３５ａと図３５ｂにおけるＭＳデータのＢＥＲパフォーマンスは、完全なチャネル知識が利用可能なとき（“PerCSI”）のＢＥＲパフォーマンスに収束する。

図３６ａにおいて、自己干渉で推定されたチャネルを使用するＢＳデータのＢＥＲパフォーマンスは“PerCSI”ケースまで２ｄＢの最大ギャップを有する。そのギャップはＭＳにおける高いＳＮＲでは減少している。同じようなパフォーマンス結果が図３６ｂで観測される。従って、チャネルがあまり速く変動しない場合は、パイロット支援型チャネル推定と自己干渉支援型チャネル推定は両方とも同じようなパフォーマンスを示すことになる。

図３７ａと図３７ｂは、本発明の実施形態による時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）におけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＭＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

図３８ａと図３８ｂは、本発明の実施形態による時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）におけるＦＥＣを使用した繰り返しチャネル推定のＢＳデータのＢＥＲパフォーマンスの比較を示している。ＢＳ１２とＲＳ１４との間のホップは、ＳＮＲ_ＢＳ＝２０ｄＢを有する。

図３７ａ及び図３７ｂと、図３８ａ及び図３８ｂは、高速時変チャネル（ｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５）におけるＢＥＲパフォーマンスを示している。図３７ｂにおける数回の繰り返し処理後の凸凹の挙動は、シミュレーションの実行回数によるものである。しかし他方、パイロット支援型チャネル推定はゆっくりと収束することが見て取れる。自己干渉支援型チャネル推定は、（２つの時間スロットを使用してチャネルを推定する）このケースではパイロット支援型チャネル推定と比較して優れたパフォーマンスを有する。

図３７ａにおいて、自己干渉で推定されたチャネルのケースでは、ＭＳデータのＢＥＲパフォーマンスは、２回の繰り返し処理の後に完全なチャネル知識が利用できるとき（“PerCSI”）のＢＥＲに収束する。しかし、図３７ｂにおけるパイロット支援型チャネル推定のケースでは、それは５回の繰り返し処理の後に“PerCSI”ケースに収束する。

図３８ａにおいて、自己干渉で推定されたチャネルを使用するＢＳデータのＢＥＲパフォーマンスは、“PerCSI”ケースまで３ｄＢの最大ギャップを有する。このギャップは、ＭＳへの高いＳＮＲでは減少しており、それに対し、図３８ｂにおけるパイロット支援型チャネル推定については、ギャップは約５ｄＢである。これは、短いパイロット・シーケンスがｆ_ＤＴ_ｓ＝０．００５のときに高速に変動するチャネルにおける変化する特性を補足することができないからである。より長いパイロット・シーケンスを使用することが可能であるが、それにはより多くの帯域が必要となる。従って、自己干渉ベースの繰り返しチャネル推定は、我々のシミュレーション環境では、高速に変動するチャネルにおいてパイロットベースのチャネル推定と比べて有利である。

まとめると、本発明の実施形態は、重畳符号化ベースの双方向中継システムにおいて自己干渉を使用して第２の期間のチャネルを推定するコンセプトを提供する。主なアイデアは、重畳トレーニング・シーケンスとして自己干渉を使用することである。自己干渉を使用してチャネルの第１の推定を取得する。繰り返し判定指向型プロセスにおいて、我々のチャネル推定を改善することが可能である。我々は、ブロックフェージングチャネルと時変チャネルの両方を議論している。ブロックフェージングチャネルでは、自己干渉で推定されたチャネルに基づくＢＥＲパフォーマンスは、パイロットで推定されたチャネルに基づくパフォーマンスと比肩可能である。さらに、ブロック長が十分長ければ、少なくとも高いＳＮＲにおいてチャネルの完全な推定を取得することが可能である。時変チャネルでは、時間多重化されたパイロットはチャネル変動について行けないか又は多量のパイロットがデータ伝送に挿入される必要があるので、自己干渉を使用してチャネルを推定することはいくつも利点がある。

パフォーマンスを更に改善するため、我々は前方誤り訂正符号ＦＥＣ（例えば畳み込み符号）を使用することも考慮している。畳み込み符号は、各繰り返し処理ごとに復号データがＦＥＣの強力な誤り訂正能力により訂正されることから、繰り返しチャネル推定を改善することができる。この結果、次の繰り返し処理でより良好なチャネル推定がもたらされ、改善されたチャネル推定はデータ復号におけるパフォーマンスを更に改善する。我々のシミュレーション結果は、自己干渉を使用するチャネル推定のパフォーマンスが大きく改善できることを示している。他方、自己干渉を使用するだけのＢＥＲパフォーマンスは、パイロットを使用することによるものと似ている。

本発明の実施形態によりチャネル推定に自己干渉を使用する利点は、パイロットと一緒に使用されるならばパイロットベースのチャネル推定を改善するためにそれが常に使用できることである。高速フェージング状況では、本発明の実施形態によるチャネル推定は、自己干渉を、チャネル変動をトレースする重畳パイロット・シーケンスとして活用できるので、パイロット支援型スキームと比べて有利である。非常に短い（しかし自己干渉ベースのチャネル推定を可能にするには十分長い）バーストが存在するケースでは、本発明の実施形態によるチャネル推定は、パイロットの使用が高いオーバヘッドをもたらす可能性があるので、魅力的なアプローチである。

重畳符号化に基づく双方向ＤＦ（decode-and-forward）中継システムの第２のフェーズ又は期間が議論されている。両方のノード又は端末は未知の（しかし所望の）信号と既知の自己干渉の線形重ね合わせを受信する。双方向中継におけるチャネル推定に自己干渉を使用する意図は次のような点に見ることができる。
・自己干渉の使用はパイロット信号に費やされるべき次元量を減らすことができ、この結果、スペクトル効率が増大する可能性がある。
・パイロットが常に各送信フレームの始めに配置されるシステムを想定すると、自己干渉はチャネルの時間的な変動をトレースするために使用することができる。
・ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）システムを想定すると、通常、数個のサブキャリアがパイロットに独占使用される。その他のサブキャリアのチャネル係数は周波数ドメイン上の補間によって推定される。この場合、自己干渉は周波数ドメインにおける補間のパフォーマンスを増大させる可能性がある。

特に、トランスポンダ（transponder）を操作するための本発明の方法は、環境に応じてソフトウェアでも実施が可能であることは理解されるべきである。本発明の実施は、本発明のそれぞれの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相互作用することができるデジタル記憶媒体、特に電子的に読取り可能な制御信号が格納された磁気ディスク又はＤＶＤもしくはＣＤを使用して行うことができる。一般に、本発明は、ＰＣ及び／又はマイクロコントローラ上で実行したときに本発明の方法を実行する働きをするプログラムコードが機械読取り可能な媒体に格納されたコンピュータプログラム製品の形態をとることもある。言い換えると、本発明は、コンピュータ上で実行したときに本発明の少なくとも１つの方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムとして実現することができる。

本発明は複数の好ましい実施形態を用いて説明されてきたが、本発明の範囲内に入る代替、置換及び均等形態が存在する。本発明の方法及び構成を実現する多くの代替的な方法が存在することにも留意したい。それゆえ特許請求の範囲の請求項は本発明の範囲に包含される全ての斯かる代替、置換及び均等形態を含むものと解釈されることが意図されている。

１２ 基地局
１２−１〜１２−Ｍ 基地局アンテナ
１４ 中継局
１４−１〜１４−Ｒ 中継局アンテナ
１６ 移動局
１６−１〜１６−Ｎ 移動局アンテナ
２００ 送信部
２０２ エンコーダ
２０２−１〜２０２−２ 畳み込みエンコーダ
２０４、２０４−１〜２０４−２ インタリーバ
２０６、２０６−１〜２０６−２ モジュレータ
２０８ 送信機
２１０ 記憶装置
２２０ 受信部
２２２ 受信機
２２４ チャネル計算機（又はチャネル推定器）
３０２ 加算器
３０４ シリアルパラレル（Ｓ／Ｐ）変換器
４０２ 干渉キャンセラ＆復調器
４０４ デインタリーバ
４０６ 畳み込みデコーダ

Claims (15)

1. 中継局（１４）から或る第１の端末（１６）への無線チャネル（Ｈ_４）を推定するための装置であって、ここで、前記第１の端末（１６）と或る第２の端末（１２）が、第１の期間（Ｔ_１）内においてそれぞれ第１の情報と第２の情報とを中継局（１４）に送信するものであり、前記中継局（１４）が、前記第１の期間（Ｔ_１）の後の第２の期間（Ｔ_２）内において前記第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記第２の情報とを重ね合わせたものを前記第１の端末（１６）と前記第２の端末（１２）とに送信するものであり、
   前記第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記第２の情報（Ｓ_ｂ）とを重ね合わせたものを含む信号（Ｙ_ｍ）を前記第２の期間（Ｔ_２）内に受信するための受信機（２２２）と、
   前記第１の期間（Ｔ_１）内に送信された前記第１の情報（Ｓ_ｍ）を格納するための記憶装置（２１０）と、
   受信した信号（Ｙ_ｍ）とこの受信した信号（Ｙ_ｍ）のパイロット情報として格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）とを使用して無線チャネル（Ｈ_４）を計算するためのチャネル計算機（２２４）と
   を備えるものである装置。
2. 前記記憶装置（２１０）は、前記第１の期間（Ｔ_１）内に前記第１の情報（Ｓ_ｍ）に対応する有用データを格納するように構成されるものであり、当該装置は、次の第２の期間（Ｔ_２）において、その格納された有用データ（Ｓ_ｍ）を前記チャネル計算機（２２４）の入力として使用するものである、請求項１に記載の装置。
3. 前記第１の期間（Ｔ_１）の前記第１の情報（Ｓ_ｍ）に対応する有用データは、前記第１の期間（Ｔ_１）の後又はその前の期間内に前記第１の端末（１６）によって送信された第１の情報に対応する有用データとは独立したものである、請求項２に記載の装置。
4. 前記チャネル計算機（２２４）は、前記受信した信号（Ｙ_ｍ）と前記格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記中継局（１４）から受信される追加の所定のパイロット情報（Ｓ_{ｐｉｌｏｔ}）とを使用して、前記無線チャネル（Ｈ_４）の推定値（Ｈ＾_４）を計算するように構成されるものである、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の装置。
5. Ｎは、第１の端末のアンテナの数を表し、
   Ｒは、中継局のアンテナの数を表し、
   Ｙ_ｍは、（Ｎ×Ｋ）個の受信信号サンプルを含む（Ｎ×Ｋ）受信信号行列を表し、この（Ｎ×Ｋ）個の受信信号サンプルは、第１の端末のＮ本のアンテナで受信した第１の送信期間のＫ個の連続するシンボルから得られるものであり、
   Ｓ_ｍは、中継局によって第１の端末に送信された、第１の情報に対応するデータシンボルを含む（Ｒ×Ｋ）シンボル行列を表し、
   Ｈ＾_ＬＳは、中継局から第１の端末への無線チャネルに対応する（Ｎ×Ｒ）個のチャネル係数を含む（Ｎ×Ｒ）チャネル行列を表すものとしたとき、
   チャネル計算機（２２４）は、前記無線チャネルを、
   

   

   に基づいて決定するように構成されるものである、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の装置。
6. Ｎは、第１の端末のアンテナの数を表し、
   Ｒは、中継局のアンテナの数を表し、
   Ｙ_ｍは、（Ｎ×Ｋ）個の受信信号サンプルを含む（Ｎ×Ｋ）受信信号行列を表し、この（Ｎ×Ｋ）個の受信信号サンプルは、第１の端末のＮ本のアンテナで受信した第１の送信期間のＫ個の連続するシンボルから得られるものであり、
   Ｓ_ｍは、中継局によって第１の端末に送信された、第１の情報に対応するデータシンボルを含む（Ｒ×Ｋ）シンボル行列を表し、
   Ｒ_Ｈは、チャネル自己共分散行列に相当するものであり、
   Ｒ_ＳｂＨは、Ｓ_ｂを用いたＳ_ｂ ^ＨＲ_ＨＳ_ｂの期待値に相当するものであり、
   Ｓ_ｂは、第２の情報に対応するデータシンボルを含むシンボル行列に相当するものであり、
   Ｈ＾_ＭＭＳＥは、中継局から第１の端末への無線チャネルに対応する（Ｎ×Ｒ）個のチャネル係数を含む（Ｎ×Ｒ）チャネル行列を表すものとしたときに、
   前記チャネル計算機（２２４）は、前記無線チャネルを、
   

   

   に基づいて決定するように構成されるものである、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の装置。
7. 前記第１の情報に対応するデータシンボルを含む前記シンボル行列（Ｓ_ｍ）は、中継局の異なるアンテナから送出される複数のパイロットシンボル・シーケンスが互いに直交するように、中継局の少なくとも１本のアンテナから送信された所定のパイロットシンボル・シーケンスに対応するデータシンボルを更に含むものである、請求項５又は６に記載の装置。
8. 前記チャネル計算機（２２４）は、前記受信信号（Ｙ_ｍ）と前記格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）と複数の繰り返し処理で得られた前記第２の端末からの前記第２の情報のｉ番目の推定値（Ｓ＾_ｂ ^（ｉ））とを使用して、前記無線チャネル（Ｈ_４）のｉ＋１番目の推定値（Ｈ＾_４ ^{（ｉ＋１）}）を繰り返し計算するように構成されるものである、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の装置。
9. 前記無線チャネル（Ｈ_４）の初期推定値（Ｈ_４ ^（１））は、前記受信信号（Ｙ_ｍ）と前記格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）とを使用して計算されるものである、請求項８に記載の装置。
10. 前記チャネル計算機（２２４）は、干渉キャンセラ（４０２）を備えており、該干渉キャンセラは、前記無線チャネル（Ｈ_４）の前回計算された推定値（Ｈ＾_４ ^（ｉ））を使用して、
    

    

    に基づいて、前記受信信号（Ｙ_ｍ）から前記格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）を減算して、自己干渉部分が削除された受信信号を取得するように構成されるものである、請求項８又は９に記載の装置。
11. 前記第１の端末（１６）の受信機装置（２２０）は、自己干渉部分が削除された受信信号に基づいて前記第２の端末（１２）からの前記第２の情報の推定値（Ｓ＾_ｂ ^（ｉ））を決定するように構成されるものである、請求項１０に記載の装置。
12. 前記チャネル計算機（２２４）は、前記受信信号（Ｙ_ｍ）と前記格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記第２の端末からの前記第２の情報のｉ番目の推定値（Ｓ＾_ｂ ^（ｉ））とに基づいて、前記無線チャネル（Ｈ_４）の（ｉ＋１）番目の推定値（Ｈ＾_４ ^{（ｉ＋１）}）を計算するように構成されるものである、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の装置。
13. 第１の期間（Ｔ_１）内に第１の情報（Ｓ_ｍ）を送信し、送信された第１の情報（Ｓ_ｍ）を格納するものである第１の端末（１６）と、
    前記第１の期間（Ｔ_１）内に第２の情報（Ｓ_ｂ）を送信するものである第２の端末（１２）と、
    前記第１の期間（Ｔ_１）内に前記第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記第２の情報（Ｓ_ｂ）とを受信し、次の第２の期間（Ｔ_２）内に受信された第１の情報（Ｓ_ｍ）と第２の情報（Ｓ_ｂ）とを重ね合わせたものを含む信号を送信するものである中継局（１４）と
    を備え、
    前記第１の端末（１６）は、前記中継局（１４）から前記第１の端末（１６）までの無線チャネル（Ｈ_４）を推定するための装置を備えるものであり、該装置は、
    前記中継局（１４）が受信した第１の情報（Ｓ_ｍ）と第２の情報（Ｓ_ｂ）とを重ね合わせものを含む信号（Ｙ_ｍ）を受信するための受信機（２２２）と、
    受信した信号（Ｙ_ｍ）と該信号（Ｙ_ｍ）のパイロット情報として格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）とを使用して、前記無線チャネル（Ｈ_４）を計算するためのチャネル計算機（２２４）とを備えるものである、
    無線通信システム。
14. 中継局（１４）から或る第１の端末（１６）への無線チャネル（Ｈ_４）を推定するための方法であって、ここで、前記第１の端末（１６）と或る第２の端末（１２）が、第１の期間（Ｔ_１）内にそれぞれ第１の情報と第２の情報とを中継局（１４）に送信するものであり、前記中継局（１４）は、前記第１の期間（Ｔ_１）の後の第２の期間（Ｔ_２）内に前記第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記第２の情報とを重ね合わせたものを前記第１の端末（１６）と前記第２の端末（１２）とに送信するものであり、
    前記第１の期間（Ｔ_１）内に前記第１の端末（１６）から送信された前記第１の情報（Ｓ_ｍ）を格納するステップと、
    前記第１の情報（Ｓ_ｍ）と前記第２の情報（Ｓ_ｂ）とを重ね合わせたものを含む信号（Ｙ_ｍ）を前記第２の期間（Ｔ_２）内に受信するステップと、
    受信した信号（Ｙ_ｍ）と、この受信した信号（Ｙ_ｍ）のパイロット情報として格納された第１の情報（Ｓ_ｍ）とを使用して、前記無線チャネル（Ｈ_４）を計算するステップと
    を含む方法。
15. コンピュータ及び／又はマイクロコントローラ上で実行する際に請求項１４に記載された方法の全てのステップを実行するコンピュータプログラム。

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