JP2009505523A - 干渉の除去のための統合型時空間最適フィルタ（ｊｓｔｏｆ） - Google Patents

Abstract

無線通信デバイスは、無線送信器および無線受信器を含み得る。無線受信器は、通信受信器内で同一チャネル干渉を低減するフィルタを含み得る。フィルタは、時空間フィルタ・ウェイトと多重チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）とを統合的に推定することによって、通信信号から分割されたｎ個の信号部にフィルタをかける多重チャネル時空間フィルタ回路を含み得る。フィルタはさらに、多重チャネル時空間フィルタ回路から多重信号を受信し、時空間フィルタ回路からのチャネル・インパルス応答推定値によって提供されるフィルタ応答を有する、多重フィルタ回路を含み得る。

Description

（発明の分野）
本発明は、セルラ通信システムなどの無線通信システムに関し、特に、受信した無線信号にフィルタをかけて不要な干渉を減らすことに関する。

（発明の背景）
第三世代移動体通信システムおよび第三世代移動体通信システム標準化プロジェクト（３ＧＰＰ：Ｔｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）によって標準化されているダウンリンク・アドバンスト受信器性能（ＤＡＲＰ：Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）の要件を満たすべく、干渉除去整合フィルタ（ＩＣＭＦ：ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｎｃｅｌｉｎｇ ｍａｔｃｈｅｄ ｆｉｌｔｅｒｓ）および統合型復調（ＪＤＭ：ｊｏｉｎｔ ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）についての研究が行われてきた。これらの提案の一部が、以下の論文および文献の非特許文献１〜非特許文献１０にて説明されている。

現行の移動体通信用グローバル・システム（ＧＳＭ：Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）のセルラ・システムは、ＤＡＲＰ要件に対処するほか、移動局（ＭＳ：Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ）側における同一チャネル干渉（ＣＣＩ：ｃｏ−ｃｈａｎｎｅｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）にも対処する必要がある。干渉除去を促進し、何らかのチャネル・インパルス応答（ＣＩＲ：ｃｈａｎｎｅｌ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）推定を行うのに、一部の単一チャネル構造および前置フィルタが使用されてきた。さらに、一部のシステムでは、単一チャネル時空間フィルタと単一チャネルのＣＩＲ推定とを統合的に設計するのに、信号対干渉比の最大化を用いてきた。その他のシステムでは、単一チャネル空間フィルタを設計するのに、平均二乗誤差の制約付き最小化を用いてきた。その他のシステムでは、ＭＬチャネル推定のランク１近似によって設計されている単一チャネル空間フィルタを用いてきた。これらのシステムが目的とする適用対象は、複数のアンテナを含む物理アンテナ・アレイを利用可能な基地局であった。
Ｌｉａｎｇ他，「Ａ Ｔｗｏ−Ｓｔａｇｅ Ｈｙｂｒｉｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ＣＣＩ／ＩＳＩ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｌｅｔｔｅｒ，１９９７年１１月，第１巻，第６号 Ｐｉｐｏｎ他，「Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ Ｒｅｃｅｉｖｅｓ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ Ｉｎ ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ ＩＳＩ ａｎｄ ＣＣＩ」，１９９７ １３ｔｈ Ｉｎｔｌ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９７年７月 Ｓｐａｇｎｏｌｉｎｉ，「Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒａｎｋ−Ｏｎｅ Ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｆｏｒ ＧＳＭ／ＤＣＳ Ｓｙｓｔｅｍｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，，２００２年９月，第５１巻，第５号 「Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｓｉｎｇｌｅ Ａｎｔｅｎｎａ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ（ＳＡＩＣ） ｆｏｒ ＧＳＭ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」，３ＧＰＰ ＴＲ ４５．９０３ Ｖｅｒｓｉｏｎ ６．０．１，Ｒｅｌｅａｓｅ ６，Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，２００４年 「Ｒａｄｉｏ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ（Ｒｅｌｅａｓｅ ６）」，３ＧＰＰ ＴＳ ４５．００５ Ｖｅｒｓｉｏｎ ６．８．０；Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，２００５年 Ｓｔｏｉｃａ他，「Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ａｎｄ Ｒａｎｋ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｒｅｄｕｃｅｄ−Ｒａｎｋ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ Ｌｉｎｅａｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９６年１２月，第４４巻，第１２号 Ｋｒｉｓｔｅｎｓｓｏｎ他，「Ｂｌｉｎｄ Ｓｕｂｓｐａｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ＢＰＳＫ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｃｈａｎｎｅｌ」，Ｐｒｏｃ． ３０ｔｈ Ａｓｉｌｏｍａｒ Ｃｏｎｆ．Ｏｎ Ｓｉｇｎａｌｓ，Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，１９９６年 Ｇｏｌｕｂ他，「Ｍａｔｒｉｘ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ」，第３版，１９９６年 Ｔｒｅｆｅｔｈｅｎ他，「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｌｉｎｅａｒ Ａｌｇｅｂｒａ」，１９９７年 Ｐｒｅｓｓ他，「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒｅｃｉｐｅｓ ｉｎ Ｃ」，第２版，１９９２年

以下の詳細な説明を添付の図面に照らして考察することによって、多様な目的、特徴および利点が明らかになる。

以下、いくつかの限定されない実施形態について、好適な実施形態を示す添付図面を参照してさらに十分に説明する。ただし、これらの実施形態は、別の多数の形態においても具現化することができ、本明細書にて説明される実施形態に限定されるものと解釈されるべきではない。むしろ、これらの実施形態は、この開示を徹底的かつ完全なものとし、当業者にその範囲が十分に伝わるように提示されるものである。全体を通じて、同様の番号は同様の要素を指しており、プライム符号表記は代替的な実施形態における類似要素を示すのに用いられている。

一実施形態によれば、第三世代移動体通信システム標準化プロジェクト（３ＧＰＰ）によるダウンリンク・アドバンスト受信器性能（ＤＡＲＰ）標準への適合要件について対処し、同様に現行の移動体通信用グローバル・システム（ＧＳＭ）通信システムにおける移動局（ＭＳ）側での同一チャネル干渉（ＣＣＩ）についても対処する。

本発明は、概して、以下のように要約され得る。無線通信デバイスは、無線送信器および無線受信器を含み得る。より具体的には、無線受信器は、通信受信器内で同一チャネル干渉を低減するフィルタを含み得る。フィルタは、時空間フィルタ・ウェイトと多重チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）とを統合的に推定することによって、通信信号から分割されたｎ個の信号部にフィルタをかける多重チャネル時空間フィルタ回路を含み得る。フィルタはさらに、多重チャネル時空間フィルタ回路から多重チャネル信号を受信し、時空間フィルタ回路からのチャネル・インパルス応答推定値によって提供されるフィルタ応答を有する、多重チャネルフィルタ回路を含み得る。

一局面において、多重チャネル時空間フィルタ回路は、複数の乗算器および遅延回路を含み得、これらは各々、ｎ個の信号部を受信する。乗算器および遅延回路は、時空間フィルタ・ウェイトに基づいて動作可能であり得る。より具体的には、並列的に接続された２つの乗算器回路および乗算器回路のうちの１つの入力に接続された遅延回路が、各信号部に対して使用され得る。各乗算器および遅延回路は、約１シンボルの遅延を有し得る。統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定器が、多重チャネル時空間フィルタ回路に動作可能なように接続され得、トレーニング・シーケンス（ＴＳ）シンボルおよびタイミング不確実性データを受信して、多重チャネル時空間フィルタ回路に対する時空間フィルタ・ウェイトを生成する。加算器回路は、各チャネルに対して、乗算器および遅延回路からのデータを合計し得る。等化器回路は、多重チャネル整合フィルタ回路と共に動作可能であり得る。

図１に示す実施形態では、適応的かつ最適に干渉を除去してチャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）推定値を提供するように動作する、多重チャネル前置フィルタが提供されている。前置フィルタは、限定されない一例において、２つの重要なコンポーネント、すなわち（１）複数入力複数出力（ＭＩＭＯ：ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｉｎｐｕｔ−ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｏｕｔｐｕｔ）を利用した統合型時空間最適フィルタ（ＪＳＴＯＦ：Ｊｏｉｎｔ Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ Ｏｐｔｉｍｕｍ Ｆｉｌｔｅｒ）、および（２）複数入力単一出力（ＭＩＳＯ：ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｉｎｐｕｔ−ｓｉｎｇｌｅ−ｏｕｔｐｕｔ）を利用した多重チャネル整合フィルタを使用することができる。当業者によって理解され得るように、単一の利用可能アンテナを用いている典型的な移動局においては、オーバー・サンプリングと、サンプルを受信する実部および虚部への分離とを組み合わせることによって、内部で仮想アンテナ・アレイを構成することができる。

限定されない一実施形態では、仮想アンテナ・アレイからの信号が、ＪＳＴＯＦへ送り込まれ、そこでは、ＭＩＭＯを利用した干渉除去フィルタ用の最適ウェイトを推定する。同時に、所望の信号に関する多重チャネルＣＩＲも統合的に推定する。ＪＳＴＯＦの出力によって、干渉にフィルタをかけてＭＩＳＯを利用した多重チャネル整合フィルタへ送り込むことができる。整合フィルタのフィルタ応答は、ＪＳＴＯＦからのＣＩＲ推定値によって提供される。

多重チャネル整合フィルタの出力はビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）等化器へ渡され、この等化器は、シンボル内干渉（ＩＳＩ：ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）を取り除き、さらなる処理に対する軟判定を提供する。等化器に必要とされる単一のチャネル応答は、ＪＳＴＯＦからの畳み込みＣＩＲの合成により形成することができる。この前置フィルタは、ＡＷＧＮ（ａｄｄｉｔｉｖｅ ｗｈｉｔｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ）が支配的な任意の状況下では従来型受信器の従来型または標準的なフィルタへ自動的に切り替え、干渉が支配的な任意の状況下ではＪＳＴＯＦを利用した受信器へ再度切り替えることも可能である。この自動切り替え機能は、ＡＷＧＮが支配的な状況におけるロスを低減する。

ＪＳＴＯＦを利用したＤＡＲＰ対応受信器の前置フィルタまたは干渉除去フィルタの一例が、図１の１０に示されており、ここでは、オーバー・サンプリング率は２であり、さらに、Ｘ_１（ｋ）からＸ_４（ｋ）で示されているように、仮想アンテナ数は４（Ｍ＝４）である。この説明の全体を通じて、前置フィルタ１０は、干渉除去フィルタまたはＪＳＴＯＦフィルタを指すものとすることができ、ＤＡＲＰ適合の受信器において前置フィルタとして機能する。このフィルタ１０を内蔵している受信器は、図１の１１に破線で示されているように、ＪＳＴＯＦ受信器として説明され得る。

図１は、フィルタ１０に使用される多様な回路ブロックの例を示す。入力信号を、デローテーション回路１２に受信する。デローテートされた出力信号は分割され、その一部分は、２：１スイッチ１６を含んでいる、従来型受信器のフィルタ１４へ入っていき、さらに整合フィルタ１８、および短縮型トレーニング・シーケンス（ＴＳ）シンボルを受信する相互相関回路２０へと出力されていく。２：１スイッチ１６は、フィルタ１４と、ＪＳＴＯＦを利用したＤＡＲＰ対応の前置フィルタ１０とを切り替え可能にするように動作できる。

デローテーション回路１２からの出力信号のもう一方の部分は、仮想アンテナ２４の一部として、偶数サンプルおよび奇数サンプルに分割され、さらにもう一度実信号および虚信号へ分割されて、多重チャネル時空間フィルタ回路とも呼ばれるＪＳＴＯＦ回路３０へ入るＸ_１（ｋ）からＸ_４（ｋ）の入力信号をそれぞれ形成する。仮想アンテナの配置は、必ずしも全ての実施形態において使用されるとは限らないことが理解されるべきである。すなわち、フィルタ１８は、例えば位相偏移変調（ＰＳＫ：ｐｈａｓｅ ｓｈｉｆｔ ｋｅｙｉｎｇ）アプリケーション（例えば、８ＰＳＫ）において、１つ以上の物理的な（すなわち、実際の）アンテナから直接的に信号にフィルタをかけるために使用され得る。ＪＳＴＯＦ回路からの出力信号は、多重チャネル整合フィルタ回路３２へ送り込まれ、そこからの出力信号は、リスケーリング回路３４へ、次いでデータ（ｄ_１）としてマルチプレクサ回路３６へと送り込まれる。マルチプレクサ回路３６は、チャネル（ｃ_１）応答も受信する。従来型フィルタ１４が接続されている場合には、マルチプレクサ３６は、整合フィルタ回路１８および相互相関回路２０からデータ（ｄ_２）およびチャネル（ｃ_２）応答を受信する。信号は、ビタビ等化器３８へ送り込まれ、軟判定出力となる。

ＪＳＴＯＦおよび多重チャネル整合フィルタのさらなる詳細は、図２に示されており、ここでは、ＪＳＴＯＦ回路で使用する時間遅延サンプルの数は２（Ｎ＝２）である。別個の入力Ｘ_１（ｋ）からＸ_４（ｋ）がＪＳＴＯＦ内へと受信されるところが、さらに詳細に示されている。ＪＳＴＯＦ回路３０は、混合器とも呼ばれるチャネル化された混合器４０、４２、遅延ユニット４４、および加算器４６を有し、この加算器が、図示されている４つのチャネル各々に関して多重チャネル整合フィルタ４８への入力を行い、さらに整合フィルタからの信号は、加算器５０へと送り込まれる。統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定回路５２が、ＴＳシンボルおよびタイミング不確実性信号を受信して、混合器４０、４２で用いられるウェイト（Ｗ_ＯＰＴ）を作り出す。

従って、図１に示すように、従来型の整合フィルタと並行して前置フィルタ部門を追加することによって、上述のように従来型ＧＳＭ受信器へ前置フィルタ機能を組み込むことが可能である。従来型のソフトウェア／ハードウェア・ビタビ等化器３８が、そのまま使用可能である。限定されない一例において、組み込まれたＤＡＲＰ対応受信器をシミュレーションして、ＤＡＲＰテスト・ケースに対照させて調べたところでは、この受信器は、ＡＭＲ音声チャネルのうちの１つに関して、フレーム誤り率（ＦＥＲ：ｆｒａｍｅ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）の点で、規定の性能を１．６ｄＢから６．９ｄＢの差で上回ることが示されている。

図２ａは、記載のシステムに関連するハイレベルな方法を示すフローチャートであり、各種のステップが限定されない例として示されている。この各種ステップは、１００から連番の参照番号で始まる。着信する通信信号はデローテートされ（ブロック１００）、仮想アンテナへ送り込まれる。通信信号は、偶数サンプルおよび奇数サンプルへと分割されて（ブロック１０２）、各々の偶数および奇数サンプルは次に、実信号部および虚信号部へと分割される（ブロック１０４）。仮想アンテナからの通信信号は、ＪＳＴＯＦ回路へ送り込まれ、ここで通信信号は乗算され遅延させられ（ブロック１０６）、次いで合計される（ブロック１０８）のであるが、これら全ては、最初の複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）統合型時空間最適フィルタ（ＪＳＴＯＦ）の一部である。合計後、合計された信号は、多重チャネル複数入力単一出力（ＭＩＳＯ）整合フィルタ回路へと送り込まれ（ブロック１１０）、次いで合計され（ブロック１１２）、その後単一の出力信号としてビタビ等化器へ送り込まれて（ブロック１１４）その中で軟判定が行われる（ブロック１１６）。

動作中、デローテーション回路１２は、ＧＭＳＫ変調信号、およびそのシグナリング・プロトコルの一部である周波数オフセットについて動作可能である。何らかのデローテーションより前には、信号点配置は動的であるが、デローテーションの後には、信号点配置が静的になり、言い換えれば、０度および１８０度へ回転したシンボルによって、通常あらゆるシンボルがその２点に集中している状態になる。故に、ＧＭＳＫ信号を、通常の二位相偏移変調（ＢＰＳＫ：ｂｉｎａｒｙ ｐｈａｓｅ ｓｈｉｆｔ ｋｅｙｉｎｇ）信号として扱うことができる。最前部にあるデローテーションは、偶数および奇数サンプリングに用いられるが、これはオーバー・サンプリング率であるために有用である。例えば、従来型受信器おいては、通常、この率は１であり、すなわち、シンボルあたり１サンプルである。

仮想アンテナ２４は、ベースバンド・フィルタから来る順番通り連続的に、サンプリング率をシンボルあたり２サンプルへ増加させて、偶数および奇数の２つの別々のチャネルを形成することができる。このプロセスより前に、奇数／偶数サンプルは、連続的に交互配置されている。次いでこれらの信号は、実信号部および虚信号部へとさらに分割されて、仮想アンテナの個別の４つのチャネルを形成する。なお、当業者には当然のことながら、実施形態によっては、他の数（例えば、１つ以上）の仮想アンテナ／チャネルが使用されてもよい。

図２に最適に示すように、上記の信号は、その後、乗算器４０、４２および、例えば１シンボル遅延させるユニット遅延回路４４へと送り込まれ、かくして信号には、乗算および遅延の処理が施され続いて乗算の演算が行われるのであるが、これは、２つの乗算器４０、４２と１つの遅延回路４４から明らかである。図示のように、この演算に続いて、加算器４６において合計される。システムのこの部分は、多重チャネル２次元フィルタとして動作可能である。次元の１つは、時間の遅延を理由に生じており、次元のもう１つは、上記の通り仮想アンテナからもたらされている、すなわち空間的な次元であり、ひいては２つの次元が時空間フィルタを形成することになる。

着信する各々の信号は他のチャネルと共に使用していることが明らかであるので、乗算器は、統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定器５２からウェイトを受信する。統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定器５２から得られるウェイトは、乗算器へと送り込まれる。

限定されない一例においては、ウェイトが８×４次元行列でもあり、すなわち３２ウェイトとなっている。統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定器５２へ入力されるトレーニング・シーケンス・シンボルに関しては、一般に、一部の限定されない例において、約２６の既知のシンボルが存在し、どのトレーニング・シーケンスがパケットに含まれているかがわかっている。タイミングを求めるのには、限定されない一例において、＋／−３すなわち７個のポジションの検索を用いることができる。多重チャネル整合フィルタのインパルス応答

を使用して、システムがチャネル応答に整合し、整合フィルタを経ると信号が強化されるようにすることができる。

図１に示すように、必須ではないが、ハードウェアまたはソフトウェアの利便性として、リスケールが起こり得る。このリスケーリング回路３４によって、限定されない例として４ビットまたは５ビットのビタビ等化器３８への入力に関して、より大きな演算をすることができるようになる。信号のダイナミック・レンジを、この信号を４ビットまたは５ビット回路へ送り込むことができるように、再調整することができる。

上述したように、マルチプレクサ３６は、従来型のフィルタ受信器１４からのデータおよびチャネル応答の信号ｄ_２およびｃ_２を、または、ＪＳＴＯＦ受信器１０からのデータおよびチャネル応答の信号ｄ_１およびｃ_１を取得して、これら２つの間の切り替えを可能にすることができる。ＪＳＴＯＦ受信器は、干渉が全く存在せず、言い換えるとただ純粋な白色雑音だけの場合には、何らかのロスをもたらすことになる。その場合は、従来型受信器１４が使用可能となり、適切に機能する。そのため、回路は、ＪＳＴＯＦ受信器およびその回路によってもたらされるロスを伴うことなく、従来型フィルタへ再び切り替えることができる。切り替えは、ＳＩＮＲ_ＯＵＴマイナスＳＩＮＲ_ＩＮＰの推定値に基づいている。この値が閾値未満であれば、システムが、干渉はほとんど存在しないと判断し、ＪＳＴＯＦ受信器による干渉除去は要求されない。故に、２：１スイッチ１６を切り替えることによって、従来型受信器１４のフィルタが使用される。

回路は、ビーム形成システムおよびその他のシステムにて動作可能である。この種のシステムは、信号対干渉比の改善、ならびにビット誤り率（ＢＥＲ：ｂｉｔ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）の改善も可能にする。このことは、最上位のプロトコル、ならびにこれらの回路と共に使用する電話通話および他の通信事情に影響を及ぼすと考えられる。

一実施形態において、ＪＳＴＯＦを利用したフィルタ１０の多重チャネル構造が用いられており、ＭＩＭＯを利用したＪＳＴＯＦ回路３０によって、従来技術のソリューションとは異なる、時空間フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定が行われる。この回路は、同期および非同期双方の干渉に関して、干渉の抑制に効率的に取り組む機能を提供し性能を向上させる。いくつかのシミュレーションが、一部の従来技術によっては、いずれのソリューションもＤＡＲＰテスト・ケースに照らした要求性能を提供しないことを示してきた。

このＭＩＳＯを利用した多重チャネル整合フィルタ回路３２は、全体的な誤り率性能を改善し、かつ多重チャネルビタビ等化器を省くことで等化器の複雑性を低減することを特徴としている。ＪＳＴＯＦを利用した受信器と従来型受信器との間の、内蔵型式自動切り替えにより、ＡＷＧＮ状況下におけるロスが低減される。

ＤＡＲＰ要件を満たすために、適切な受信器構造を使用することができる。干渉除去整合フィルタ（ＩＣＭＦ）は、記載された仮想アンテナの一例、およびビーム形成を用いて、干渉の抑制に取り組むことができる。回路は、所望の信号のチャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）の推定誤りに対して感度が高い。統合型復調（ＪＤ）は、各種テスト・ケースに関して望ましい性能を示した。非同期干渉の抑制に取り組む難しさに加え、干渉のＣＩＲを求めるのに高度な計算複雑性が必要になり得る。

一実施形態において、仮想アンテナ２４が適応型時空間フィルタリングで動作可能であり、そのため統合型時空間最適フィルタ（ＪＳＴＯＦ）回路３０を使用することが可能となる。ＩＣＭＦとの相違点の１つは、干渉を抑制するのに使用される時空間フィルタ・ウェイトと、所望の信号のＣＩＲ推定値とが、ＪＳＴＯＦにおいては統合的に推定され最適化されるが、それに対し、ＩＣＭＦではこの２つが別々に推定されることである。ＪＳＴＯＦ回路３０は、時空間配置において所望のＣＩＲ行列のランク落ちの性質を利用する、複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）回路とすることができる。シミュレーションは、各種ＤＡＲＰテスト・ケースに関して満足のいく性能を示してきた。固定小数点コレスキー（Ｃｈｏｌｅｓｋｙ）分解およびＥＶＤ／ＳＶＤが実現可能であるとすれば、計算負荷は許容できると考えられる。

この方法は、或る程度の簡潔さおよび低い計算複雑性を有する。さらに、システムが干渉源についての仮説をわずかしか立てないので、強固な方法でもある。加えて、このソリューションは前処理ステップとして入力データに取り込まれているので、システムは、既存の等化器構造を継続して使用することができる。これにより、利用可能であれば、システムがＨＷ等化加速器を使用できると考えられる。

この技術の評価をサポートするために、システム・レベルのブロック誤り率（ＢＬＥＲ：Ｂｌｏｃｋ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ）シミュレータが拡張されて、３ＧＰＰのＤＡＲＰ標準で使用されている全ての干渉モデル／シナリオをサポートするようになった。

ここで、ＪＳＴＯＦ回路を用いたＤＡＲＰテスト・ケースに対するシミュレーション性能を以下の通り説明する。当然のことながら、統合型の干渉低減およびチャネル推定のための時空間処理は、Ｍ個のアンテナのアレイが利用可能な基地局で使用されてきた。単一の目的のユーザに対する等価チャネル応答をＬタップの有限インパルス応答（ＦＩＲ：Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタとしてモデルにできると仮定すれば、受信したベースバンド信号のスナップショット・サンプルは、以下のように表され、

ここで、ｘ（ｋ）は、アンテナからの出力を表現しているＭ×１ベクトルであり、Ｈは、アンテナ・アレイに関するチャネル応答を含んでいるＭ×Ｌ行列であり、ｓ（ｋ）は、対応する送信シンボルのＬ×１ベクトルであり、ｖ（ｋ）は、ＡＷＧＮおよび干渉を含んでいるＭ×１ベクトルである。式（１）の時空間的拡張は、ｘ（ｋ）の時間遅延バージョンＮ個を積み重ね、より大きいＭＮ×１ベクトル

にすることによって、以下のように得ることができ、

ここで、ＭＮ×（Ｌ＋Ｎ−１）行列である

は、Ｈのブロック・テプリッツ（Ｔｏｅｐｌｉｔｚ）バージョンであり、

である。トレーニング・シーケンスに対応するサンプルは、以下のように収集することができ、

ここでｐ＝Ｐ−Ｌ−Ｎ＋２であり、Ｐは、トレーニング・シーケンスのシンボル数であり、

はＭＮ×ｐ行列であって、

は、トレーニング・シンボルの（Ｌ＋Ｎ−１）×ｐ畳み込み行列である。統合型最適化（ｊｏｉｎｔ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）とは、時空間フィルタ用の自明でないＭＮ×１ウェイト・ベクトル

と、フィルタを経た後の自明でない（Ｌ＋Ｎ−１）×１チャネル推定ベクトル

を求めることによって、フィルタの出力残留干渉を最小化することであり、言い換えれば、以下の最適化問題を解くことである。

最適ウェイトは、以下のように求めることができ、

最適チャネル推定値

は、行列

の最小固有値に相当する固有ベクトルであり、ここで、

である。

式（３）の時空間モデルの雑音パルス干渉コンポーネント

がもはや白色ではなく、未知の共分散行列

を用いて近似的にガウス分布されていると考えると、チャネルの最適な推定値

は、最尤（ＭＬ：ｍａｘｉｍｕｍ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）推定値となり、これは、以下の数量の最小化である。

この限定されない時空間モデルにおいて、独立したチャネルの数は常にＭ以下であり、

は通常ランク落ちであって、すなわち、ランク

である。ランク落ちＭＬ問題は、時空間フィルタのランク１近似に用いることができる。

一実施形態においては、ＪＳＴＯＦ回路では、フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定値の統合的な最適解を求めるのに別の手法を用いることができる。

のＭＬ推定値を求めることが可能となる。推定値は、以下のように分解することができ、

ここで、

は

の空間行列の推定値であり、

は

の時間行列の推定値である。これらは、以下から得ることができ、

ここで、

は、コレスキー分解であり、

は、Ｍ個の固有ベクトルから成るが、この固有ベクトルは、行列

の上位Ｍ個の固有値に相当する。

次のステップでは、時空間フィルタ用の最適ウェイトを、以下から得ることができ、

さらに、最適チャネル推定値は、以下の通りである。

次いで、式（１４）の最適時空間フィルタをアンテナ・アレイ２４からのサンプルへ適用することが可能になる。フィルタ３０の出力は依然としてＭ個のチャネルを有することが明らかであるので、これはＭＩＭＯシステムである。式（１５）の最適チャネル推定値を、多重チャネル整合フィルタ３２で使用することができる。その後、整合フィルタの出力が合成（合計）されて、リスケーリング回路３４にて、変更された所望のレベルへとリスケールされる。最終的な出力は、単一チャネルのサンプル・ストリームであり、これをビタビ等化器３８へ送り込むことができる。なお、ＪＳＴＯＦを経た後のチャネル・タップ数が、ＪＳＴＯＦを経る前のモデルのチャネル・タップ数Ｌと比較すると、Ｌ＋Ｎ−１へ変わっていることにも留意されたい。

ＪＳＴＯＦ受信器は、純粋なＡＷＧＮ状況下においては、従来型フィルタを使用した従来型受信器に比較して、１ｄＢのロスをさらに生じさせることが、シミュレーションによって観測された。ロスを低減するために、ＪＳＴＯＦ受信器と従来型受信器との間の自動切り替え手段が開発された。切り替えは、ＪＳＴＯＦの入力ＳＩＮＲおよび出力ＳＩＮＲの差異測定に基づいている。差異が、予め定義された閾値未満の場合は、ＪＳＴＯＦ受信器がオフになり、従来型受信器がオンになる。入力ＳＩＮＲは、

の推定が式（１０）にて行われれば、容易に計算することができ、

出力ＳＩＮＲは、式（１４）および（１５）を元に計算することができる。

移動体側では、仮想アンテナ・アレイを、図１に示すように、オーバー・サンプリングと、実部および虚部への分離とを組み合わせることによって設置することができる。

各種の実施形態によれば、式（１４）および（１５）で説明されている統合型最適ＭＩＭＯ時空間フィルタおよびチャネル推定は、干渉抑制の性能を強化するものである。式（１５）におけるチャネル推定に基づいたＭＩＳＯ多重チャネル整合フィルタ３２は、誤り率性能を改善し、同時にビタビ等化器３８の複雑性を低減している。ＪＳＴＯＦ受信器と従来型受信器との間を自動切り替えする手段は、純粋なＡＷＧＮ状況下のロスを低減する。

式（６）〜（１７）によって定義されるＪＳＴＯＦは、数値安定性および計算複雑性の観点から、様々な方法で実装することができる。主要な相違点となるのは、自己相関行列

の逆を計算する方法、およびチャネル

を低ランクで推定する方法である。

上述のような実装の１つが、

のコレスキー分解による行列の逆変換および式（１３）の行列

の固有値分解である。具体的には、

は対称正定値であるので、コレスキー分解は、

になる。

は、以下のように書き換えることができ、

ここで、

である。

当然のことながら、逆変換は、実際には

の平方根を用いて実行されており、後退代入によって逆変換の陽的計算を省いてもよい。さらに、

は、相互消去の構造のために、数値的に安定している。これは、

の条件数がめったに３００を超えないことを示したシミュレーションによって検証された。当業者には当然のことながら、このことは、

の固有値分解が、通常の用途では過度に高度なアルゴリズムを必要としないことを意味すると言える。実際、この手法は、本明細書にて概説する手法の中でも最も低い計算複雑性を有する可能性がある。

１つの起こり得る数値関連の問題は、

のコレスキー分解であるが、それは、場合によっては条件数が比較的大きくなる可能性があり、正定値の特性が丸め誤差によって或る程度までオフセットされることがあり得るからである。ただし、シミュレーションでは、

の条件数は、キャリア対干渉（Ｃ／Ｉ：ｃａｒｒｉｅｒ−ｔｏ−ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）比を非常に高くおよび非常に低くするといった一部の極端なシナリオにおいてさえも、１０^７未満であることが示された。

別の実施形態によれば、サンプル領域におけるＱＲ分解を用いて、

の逆変換の直接計算を省いてもよい。式（３）の

は、フル列ランクを有するので、一意的なＱＲ分解を有し、

ここで

は、直交列を伴うｐ×ＭＮ行列であり、

は、フルランクのＭＮ×ＭＮ上三角行列である。以下を示すことができ、

さらに、式（１３）の

は、以下にて再定義される

を用いて式（１９）の形式で書くことができる。

低ランクのチャネル推定は、先の手法におけるように、

の固有値分解を用いて実行すればよく、（１４）の最適フィルタ・ウェイト行列は、以下のように変わる。

この手法は、

であることを示すことができるので、基本的にはサンプル領域におけるコレスキー分解の同等バージョンである。これは、数値安定性を向上させてきたが、その代償として、ＱＲ分解の複雑性が高まり（一定サイズの行列に関しておよそ２倍の演算が必要になる）、サンプル行列が大きくなっている（Ｍ＝４、Ｎ＝２、Ｌ＝５である１つの事例では、約３倍の行を有する）。

上述の２つの手法では、後退代入によって行うこともあり得るが、依然として三角行列の逆の計算が必要である。ここで、さらに別の手法、すなわち、特異値分解（ＳＶＤ：ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）手法に目を向けると、一部の用途においては、行列の逆変換を省いてもよく、数値安定性はさらに向上し得る。この手法は、式（３）のサンプル行列のＳＶＤから始まり、

ここで

は、直交列を伴うｐ×ＭＮ行列であり、

は、ＭＮ×ＭＮ直交行列であり、さらにΣ_ｘは、Σ_ｘ＝ｄｉａｇ（σ_１，・・・，σ_ＭＮ）であるＭＮ×ＭＮ直交行列であって、その対角線上に特異値を伴う。以下を示すことができる。

式（１３）の

は、以下にて定義される

を用いて、やはり式（１９）の形を取る。

チャネル推定値は、

のＳＶＤによって求められ得、フィルタ・ウェイト行列は、以下のように記され得、

ここで

は、

の上位Ｍ個の右特異ベクトルを含む。この手法におけるＳＶＤは、先の２つの手法で使用されているコレスキー分解およびＱＲ分解よりも多くの計算を必要とすることがある。

上記に概説した３つの手法（すなわち、コレスキー、ＱＲ、およびＳＶＤ）を比較して、図９の表では、Ｍ＝４、Ｎ＝２、Ｌ＝５である一例に関する計算を段階的に示している。バーストの最良のタイミングを求めるために、ＪＳＴＯＦは多数のタイミング仮説を検索し、最小の出力残差に相当するものを最良のタイミングとして選択する。出力残差は、以下により定義される。

検索プロセスでは、基本的に、各仮説に関して表に記載された演算を繰り返すのであるが、連続したタイミング仮説に由来する入力サンプル行列は、列の追加および削除によって若干変わる。場合によってはアップデートおよびダウンデートのアルゴリズムが一部の演算に適用可能となり、全体的な計算負荷が軽減される可能性もあり得る。

仮に

が時刻ｋにおけるサンプル行列を表すものとする。これは、式（３）から以下の式へ分割される。

ここで、

時刻ｋ＋１におけるサンプル行列は、以下のように表される。

時刻ｋ＋１における自己相関行列は、以下の形を取る。

これは、ランク１ダウンデートとランク１アップデートとの組み合わせである。コレスキー分解のアップデート／ダウンデートのための双曲線回転によるアルゴリズムの１つについて、Ｇｏｌｕｂ他による、Ｍａｔｒｉｘ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ，第３版，１９９６年で説明されている。

Ｇｏｌｕｂ他の文書にて開示されている、適用可能な別のアップデート／ダウンデート・アルゴリズムは、ギブンス（Ｇｉｖｅｎｓ）回転に基づいたＱＲ分解に関する。当業者には当然のことながら、提示された手法は個別の用途に使用され得、言うまでもなく、利用可能な処理資源、計算複雑性などの要因に左右されることになる。さらに、これも当業者には当然のことながら、他の手法を用いることもできる。

ＪＳＴＯＦを利用した受信器の性能は、拡張型ＢＬＥＲシミュレーション・エンジンを用いたＭａｔｌａｂシミュレーションによって評価されてきた。ＪＳＴＯＦによる受信器のパラメータは、様々な態様を用いて設定することができる。値の例は、以下の通りである。

１）オーバー・サンプリング率（ＯＳＲ：ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｉｏ）を２と選択することができ、これが、この限定されない一例においては４である仮想アンテナの数（Ｍ）にマップされる。シミュレーションは、ＯＳＲを１に下げると、重大な性能劣化を引き起こすことを示している。

２）時間遅延サンプルの数（Ｎ）を２と選択することができる。ただし、この数を増やしても、常に性能が向上するとは限らない。

３）チャネル応答行列の低ランクをＭと選択することができる。ランクを増加または減少させることは、必ずしも性能を向上させない。

４）自動切り替えの閾値は、４．７５ｄＢとすることができる。

５）軟判定出力を５ビット幅で量子化することができる。ＤＴＳ−５に関しては、幅を８ビットに増やすと、性能をわずかに向上させることができる。軟判定補正を有効にすることができる。

ＡＭＲ音声チャネル、ＴＣＨ−ＡＦＳ１２．２を使用して、ＦＥＲに関して、ＪＳＴＯＦの性能を評価することができる。シミュレーション全体を通じて、伝搬条件をＴＵ５０ｋｍ／ｈ−１９５０ＭＨｚと仮定することができる。シミュレーションでは、各々のケースに関して、１０００の試行（ブロック）を行った。

受信器のＦＥＲを、キャリア対干渉（Ｃ／Ｉ）比と対照させて図３のグラフに示す。規定の基準性能と対照させた差については、下記の表に示す。

純粋なＡＷＧＮ状況下、およびＤＴＳ−５状況下の受信器性能について、それぞれ図４および図５のグラフにて、自動切り替え手段を伴う場合と伴わない場合に関して示されている。この手段によって、ＡＷＧＮでは、約１ｄＢ（ＦＥＲ＝１０％にて）ロスが低減し、ＤＴＳ−５では、わずかなロスしか生じなかった。

ＪＳＴＯＦ受信器は、複数のビタビ等化器を有することもでき、その後に多重チャネル整合フィルタが続いて、等化器を経てきた軟判定を合成する。この結果を、図６のグラフに原型と比較して示す。

性能は、一部変更したテスト・ケースＤＴＳ−５Ｒを用いても評価することができ、ここでは、非同期干渉の遅延を設定することができる。バースト長の０、１／４、１／２、３／４での性能について、図７のグラフに示す。結果は、ＪＳＴＯＦ受信器の性能が、極度の干渉の遅延を伴うと「ゆっくりと」低下することを示している。

上述の受信器は、例えば、セルラ基地局と同様に、移動無線デバイス（例えば、セルラ・デバイス）にも有利に用いることができる。使用され得る移動無線通信デバイス１０００の一例について、図８に関連して下記の例でさらに説明する。デバイス１０００は、具体例として、筐体１２００と、キーパッド１４００と、出力デバイス１６００とを含む。図示されている出力デバイスはディスプレイ１６００であり、これは完全グラフィックＬＣＤであることが好ましい。代わりに他の種類の出力デバイスを使用してもよい。処理デバイス１８００が筐体１２００の中に含まれており、キーパッド１４００とディスプレイ１６００との間に接続されている。処理デバイス１８００は、ユーザによるキーパッド１４００のキーの操作に応じて、ディスプレイ１６００の動作のほか、移動デバイス１０００の全体的な動作を制御する。

筐体１２００は、垂直方向に細長くても、あるいは他のサイズおよび形状（クラムシェル型の筐体構造を含む）を呈していてもよい。キーパッドには、テキスト入力と電話通信入力とを切り替えるモード選択キー、または他のハードウェアもしくはソフトウェアが含まれているとよい。

処理デバイス１８００に加えて、移動デバイス１０００の他の部分を概略的に図８に示す。これには、通信サブシステム１００１、短距離通信サブシステム１０２０、キーパッド１４００およびディスプレイ１６００、ならびにその他の入力／出力デバイス１０６０、１０８０、１１００、１１２０が含まれるほか、メモリ・デバイス１１６０、１１８０、および他の多様なデバイス・サブシステム１２０１が含まれる。移動デバイス１０００は、音声およびデータ通信機能を有する双方向ＲＦ通信デバイスであることが好ましい。加えて、移動デバイス１０００は、インターネットを介して他のコンピュータ・システムと通信できる機能を有していることが好ましい。

処理デバイス１８００によって実行されるオペレーティング・システム・ソフトウェアは、フラッシュ・メモリ１１６０などの固定記憶装置に保存されていることが好ましいが、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）または類似した記憶素子など他の種類のメモリ・デバイスに保存されていてもよい。加えて、システム・ソフトウェア、特定のデバイス・アプリケーション、またはそれらの一部が、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）１１８０などの揮発性記憶装置へ一時的にロードされてもよい。移動デバイスが受信する通信信号を、ＲＡＭ１１８０へ保存してもよい。

処理デバイス１８００は、オペレーティング・システム機能に加え、デバイス１０００におけるソフトウェア・アプリケーション１３００Ａ〜１３００Ｎの実行を可能にする。データおよび音声通信１３００Ａおよび１３００Ｂといった、デバイスの基本的な動作を制御する所定の一連のアプリケーションは、製造中に、デバイス１０００へインストールされるとよい。加えて、個人情報管理（ＰＩＭ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｒ）アプリケーションも、製造中にインストールされるとよい。ＰＩＭには、電子メール、カレンダ・イベント、音声メール、予約などのデータ項目およびタスク項目を、整理および管理する能力のあることが好ましい。さらに、ＰＩＭアプリケーションは、無線ネットワーク１４０１を介してデータ項目を送信および受信できることが好ましい。ホスト・コンピュータ・システムに保存されているかまたは関連している、デバイス・ユーザの対応データ項目に対して、ＰＩＭデータ項目が、無線ネットワーク１４０１を介して、連続的に一体化、同期化、更新されることが好ましい。

データおよび音声通信を含む通信機能は、通信サブシステム１００１を通じて、場合によっては短距離通信サブシステムを通じて、実行される。通信サブシステム１００１は、受信器１５００と、送信器１５２０と、１つ以上のアンテナ１５４０および１５６０とを含む。加えて、通信サブシステム１００１には、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１５８０などの処理モジュール、および局部発振器（ＬＯ：ｌｏｃａｌ ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ）１６０１も含まれている。通信サブシステム１００１の具体的な設計および実装は、移動デバイス１０００がそこで動作しようとする通信ネットワーク次第で決まる。例えば、移動デバイス１０００は、通信サブシステム１００１を含み、この通信サブシステムは、Ｍｏｂｉｔｅｘ（商標）、Ｄａｔａ ＴＡＣ（商標）または汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ：Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ）の移動データ通信ネットワークで動作するように設計されたものであったり、同様にＡＭＰＳ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、ＷＣＤＭＡ、ＰＣＳ、ＧＳＭ、ＥＤＧＥなどの様々な音声通信ネットワークのいずれかで動作するように設計されたものであったりし得る。他の種類のデータおよび音声ネットワークも、別個のものでも組み込まれたものでも、移動デバイス１０００と共に利用することができる。移動デバイス１０００は、さらに、３ＧＳＭ、３ＧＰＰ、ＵＭＴＳなど、他の通信標準にも適合しているとよい。

ネットワーク・アクセスの要件は、通信システムの種類によって異なる。例えば、ＭｏｂｉｔｅｘおよびＤａｔａＴＡＣネットワークにおいては、移動デバイスが、一意的な個人識別番号または各デバイスに関連するＰＩＮを用いて、ネットワーク上に登録される。一方、ＧＲＰＳネットワークでは、ネットワーク・アクセスは、加入者またはデバイス・ユーザと関連している。従って、ＧＰＲＳデバイスがＧＰＲＳネットワーク上で動作するためには、一般にはＳＩＭカードと呼ばれている加入者識別モジュールを必要とする。

必要なネットワーク登録または有効化手続きが完了していれば、移動デバイス１０００は、通信ネットワーク１４０１上で、通信信号を送信および受信することができる。アンテナ１５４０にて受信される通信ネットワーク１４０１からの信号は、受信器１５００へ送られ、この受信器が、信号増幅、周波数下方変換、フィルタリング、チャネル選択などを行い、さらに、アナログ・デジタル変換も行い得る。受信信号のアナログ・デジタル変換によって、ＤＳＰ１５８０が、復調および復号化といったさらに複雑な通信機能を実行できるようになる。同様に、ネットワーク１４０１へ送信されるべき信号は、ＤＳＰ１５８０によって処理（例えば、変調および符号化）されて、その後、送信器１５２０へ提供され、デジタル・アナログ変換、周波数上方変換、フィルタリング、増幅、および、通信ネットワーク１４０１（１つまたは複数）へのアンテナ１５６０を介した送信が行われる。

通信信号の処理に加えて、ＤＳＰ１５８０は、受信器１５００および送信器１５２０の制御を行う。例えば、受信器１５００および送信器１５２０にて通信信号へ適用される利得が、ＤＳＰ１５８０に実装されている自動利得制御アルゴリズムを通じて適応的に制御されるとよい。

データ通信モードでは、テキスト・メッセージまたはウェブ・ページ・ダウンロードなどの受信信号は、通信サブシステム１００１によって処理されて、処理デバイス１８００へ入力される。次いで、受信信号は、処理デバイス１８００によってさらに処理をされて、ディスプレイ１６００へ、あるいは他の何らかの補助的Ｉ／Ｏデバイス１０６０へ、出力される。デバイス・ユーザが、キーパッド１４００、および／またはタッチパッド、ロッカー・スイッチ、サムホイールといった他の何らかの補助的Ｉ／Ｏデバイス１０６０、またはその他の種類の入力デバイスを用いて、電子メール・メッセージなどのデータ項目を作成することもできる。作成されたデータ項目は、その後、通信サブシステム１００１を介して、通信ネットワーク１４０１上に送信されてもよい。

音声通信モードでは、受信信号がスピーカ１１００へ出力され、送信用の信号がマイクロフォン１１２０によって生成されることを除いて、デバイスの全体的な動作は、実質的にデータ通信モードと類似している。音声メッセージ記録サブシステムなど、別の音声またはオーディオＩ／Ｏサブシステムを、デバイス１０００上に実装してもよい。加えて、ディスプレイ１６００を音声通信モードにて利用してもよく、例えば、発呼者の識別情報、音声通話の継続期間、または他の音声通話関連の情報を表示するのに利用してもよい。

短距離通信サブシステムは、移動デバイス１０００と、他の近接するシステムまたはデバイスとの間の通信を可能にするが、これらが必ずしも類似したデバイスでなくとも構わない。例えば、短距離通信サブシステムは、赤外線デバイスならびに関連回路およびコンポーネント、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）通信モジュールを含み得、同じように使用可能なシステムおよびデバイスとの通信を提供し得る。

上述の説明および関連する図面にて提示された教示を利用できる当業者であれば、本発明の多数の変形例および他の実施形態を思い起こすであろう。故に、当然のことながら、本発明は開示された特定の実施形態に制限されるものではなく、上記のような変形例および実施形態についても、本発明の範囲に含まれるべきものである。

図１は、本発明の一実施形態による、統合型時空間最適フィルタを利用したダウンリンク・アドバンスト受信器性能（ＤＡＲＰ）対応受信器のブロック図である。 図２は、図１に示す統合型時空間最適フィルタおよび多重チャネル整合フィルタのさらに詳細なブロック図である。 図２Ａは、本発明による方法のブロック図である。 図３は、統合型時空間最適フィルタを利用したＤＡＲＰ対応受信器の性能を、多様なＤＡＲＰテスト・ケースに関して示すグラフである。 図４は、付加白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）を用いた本発明による統合型時空間最適フィルタ受信器の性能について、自動切り替え手段を伴う場合と伴わない場合とを比較して示すグラフである。 図５は、ＤＴＳ−５を用いた本発明による統合型時空間最適フィルタ受信器性能について、自動切り替え手段を伴う場合と伴わない場合とを比較して示すグラフである。 図６は、本発明による、シミュレーションに８ビットＳＤ制限器を用い、単一および複数のビタビ等化器の性能を比較しているグラフである。 図７は、本発明による統合型時空間最適フィルタ受信器の性能と、一部変更したテスト・ケースとを表すグラフである。 図８は、本発明の一実施形態に従って使用することのできる例示的モデルの無線通信デバイスの概略ブロック図である。 図９は、本発明による、コレスキー分解、ＱＲ分解、および特異値分解（ＳＶＤ）計算を実行する３つの手法を比較している表である。

Claims (23)

1. 無線通信デバイスであって、
   無線送信器および無線受信器を備えており、
   該無線受信器は、
   通信受信器内で同一チャネル干渉を低減するフィルタを含んでおり、該フィルタは、
   時空間フィルタ・ウェイトと多重チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）とを統合的に推定することによって、通信信号から分割されたｎ個の信号部にフィルタをかける多重チャネル時空間フィルタ回路と、
   該多重チャネル時空間フィルタ回路から多重チャネル信号を受信し、該時空間フィルタ回路からのチャネル・インパルス応答推定値によって提供されるフィルタ応答を有する、多重チャネル整合フィルタ回路と
   を含んでいる、無線通信デバイス。
2. 前記フィルタは、前記多重チャネル時空間フィルタ回路に接続され、前記通信信号を奇数および偶数サンプリングされたｎ個の実信号部および虚信号部に分割する仮想アンテナ回路をさらに含む、請求項１に記載の無線通信デバイス。
3. 前記多重チャネル時空間フィルタ回路は、各信号部に個別の時空間フィルタ・ウェイトを乗算する少なくとも１つの乗算器を含む、請求項１に記載の無線通信デバイス。
4. 前記少なくとも１つの乗算器は、並列に接続された一対の該乗算器を含み、前記多重チャネル時空間フィルタ回路は、該一対の乗算器のうちの１つの入力部に接続されている、各信号部用の個別の遅延回路をさらに含む、請求項３に記載の無線通信デバイス。
5. 前記通信信号は、複数のシンボルを含み、前記乗算器および遅延回路の各々は、該複数のシンボルに関連した約１シンボルの遅延を有する、請求項４に記載の無線通信デバイス。
6. 前記フィルタは、各チャネルに対して、前記乗算器の出力を合計する個別の加算回路をさらに含む、請求項３に記載の無線通信デバイス。
7. 前記フィルタは、トレーニング・シーケンス・シンボルおよびタイミング不確実性データを受信し、前記多重チャネル時空間フィルタ回路用の時空間フィルタ・ウェイトと、前記多重チャネル整合フィルタ回路用の多重チャネル・インパルス応答とを生成する、統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定器をさらに含む、請求項１に記載の無線通信デバイス。
8. 前記フィルタは、前記多重チャネル整合フィルタ回路の下流に等化回路をさらに含む、請求項１に記載の無線通信デバイス。
9. 無線通信デバイスであって、
   無線送信器および無線受信器を備えており、
   該無線受信器は、
   同一チャネル干渉を低減するフィルタ・システムを含んでおり、該フィルタ・システムは、
   統合型時空間フィルタであって、
   時空間フィルタ・ウェイトと多重チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）とを統合的に推定することによって、通信信号から分割されたｎ個の信号部にフィルタをかける多重チャネル時空間フィルタ回路と、
   該多重チャネル時空間フィルタ回路から多重チャネル信号を受信し、該時空間フィルタ回路からのチャネル・インパルス応答推定値によって提供されるフィルタ応答を有する、多重チャネル整合フィルタ回路と
   を含んでいる、統合型時空間フィルタと、
   干渉レベルが所定の閾値に満たない場合に動作する代替フィルタであって、整合フィルタと、相互相関回路と、該ｎ個の信号部を該整合フィルタおよび相互相関回路へ切り替える切り替え機構とを含む、代替フィルタと
   を含んでいる、無線通信デバイス。
10. 前記統合型時空間フィルタは、前記多重チャネル時空間フィルタ回路に接続され、前記通信信号を奇数および偶数サンプリングされたｎ個の実信号部および虚信号部に分割する仮想アンテナ回路をさらに含む、請求項９に記載の無線通信デバイス。
11. 前記多重チャネル時空間フィルタ回路は、各信号部に個別の時空間フィルタ・ウェイトを乗算する少なくとも１つの乗算器を含む、請求項９に記載の無線通信デバイス。
12. 前記少なくとも１つの乗算器は、並列に接続された一対の該乗算器を含み、前記多重チャネル時空間フィルタ回路は、該一対の乗算器のうちの１つの入力部に接続されている、各信号部用の個別の遅延回路をさらに含む、請求項１１に記載の無線通信デバイス。
13. 前記通信信号は、複数のシンボルを含み、前記乗算器および遅延回路の各々は、該複数のシンボルに関連した約１シンボルの遅延を有する、請求項１２に記載の無線通信デバイス。
14. 前記統合型時空間フィルタは、各チャネルに対して、前記乗算器の出力を合計する個別の加算回路をさらに含む、請求項１１に記載の無線通信デバイス。
15. 前記統合型時空間フィルタは、トレーニング・シーケンス・シンボルおよびタイミング不確実性データを受信し、前記多重チャネル時空間フィルタ回路用の時空間フィルタ・ウェイトと、前記多重チャネル整合フィルタ回路用の多重チャネル・インパルス応答とを生成する、統合型最適フィルタ・ウェイトおよびチャネル推定器をさらに含む、請求項９に記載の無線通信デバイス。
16. 前記統合型時空間フィルタは、前記多重チャネル整合フィルタ回路の下流に等化回路をさらに含む、請求項９に記載の無線通信デバイス。
17. 無線通信デバイス内で同一チャネル干渉を低減する方法であって、
    該無線通信デバイスに対し、多重チャネル時空間フィルタ回路と多重チャネル整合フィルタ回路とを含む無線受信器を提供することと、
    通信信号をｎ個の信号部に分割することと、
    該多重チャネル時空間フィルタ回路内でｎ個の信号にフィルタをかけ、時空間フィルタ・ウェイトと多重チャネル・インパルス応答（ＣＩＲ）とを統合的に推定することと、
    該時空間フィルタ回路からのチャネル・インパルス応答推定値によって提供されるフィルタ応答を有する多重チャネル整合フィルタ回路内で、該時空間フィルタ回路から多重信号を受信することと
    を包含する、方法。
18. 分割することは、前記通信信号を偶数サンプルと奇数サンプルとにサンプリングし、該偶数サンプルおよび奇数サンプルを実信号部および虚信号部に分けることを含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記整合フィルタの出力を合計し、所望のレベルへとリスケールすることをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
20. 所望のレベルへのリスケーリング後、単一チャネル信号を等化することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記無線受信器は、代替フィルタをさらに含み、
    干渉レベルが閾値に満たない場合には、該代替フィルタ内で前記ｎ個の信号部にフィルタをかけることをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
22. 時空間フィルタ・ウェイトに基づいて各信号部を乗算することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
23. 乗算後、各チャネルに対して前記信号部を合計することをさらに含む、請求項２２に記載の方法。

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