JP2009524291A - Ｍｉｍｏ等化器のためのチャネルマトリクスの再帰的算出 - Google Patents

Ｍｉｍｏ等化器のためのチャネルマトリクスの再帰的算出 Download PDF

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Abstract

【課題】ＭＩＭＯ等化器のためのチャネルマトリクスの再帰的算出方法を提供する。
【解決手段】受信モジュールは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力を備える。チャネル推定モジュールは、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定する。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。等化モジュールは、マトリクスＨに基づき、データに対して係数を適用する。
【選択図】図５

Description

本開示はワイヤレス通信システムにおけるチャネルの推定に関する。
本明細書における「背景技術」の説明は、本開示内容がどのような状況の中で考案されているのかを概して説明するためになされる。現時点において名前が挙げられている発明者による研究は、この「背景技術」部分で説明されている範囲内において、説明されていなければ出願時において先行技術としての基準を満たすものでない「背景技術」部分の内容と同様に、本開示内容に対する先行技術として、明示または黙示を問わず、認められない。
ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）ワイヤレス通信システムの中には、送信アンテナと受信アンテナとの間を結ぶ通信経路におけるチャネル状況またはゲインを推定できるものがある。そのようなチャネル推定プロセスは、公知のトレーニングシンボルを送信することと、当該公知のトレーニングシンボルを受信することと、受信したシンボルを処理してチャネル状況を推定することとを含み得る。このようなチャネル推定プロセスは公知のトレーニングシンボルと受信したシンボルとの差分に基づいて行われる。得られたチャネル状況の情報は、受信器が有する等化器の係数をプログラミングするために利用され得る。そして、等化器はチャネル状況に対して補償を行う。
図１はＭＩＭＯ通信システム１０の一例を示す。ＭＩＭＯ通信システム１０は、米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）８０２．１１ｎの仕様に準拠しており、当該仕様は参照により本願に組み込まれる。送信モジュール１２は、ワイヤレス通信チャネル１６を介して受信モジュール１４と通信を行う。マトリクスＨは、チャネル１６による信号ゲインを示す。
送信モジュール１２は複数のロングトレーニングフィールド（ＬＴＦ）１８−１、・・・１８−ｊ（以下、ＬＴＦ１８と総称する）を周期的に生成する。ＬＴＦ１８はそれぞれ、複数のトレーニングシンボル２０−１、・・・２０−ｋ（以下、トレーニングシンボル２０と総称する）を含む。乗算モジュール２２は、各トレーニングシンボル２０とプリアンブルステアリングマトリクスＰの対応する列とを乗算する。マトリクスＰの行の数ｎは、送信アンテナ２６−１、・・・２６−ｎ（以下、アンテナ２６と総称される）の数に対応する。マトリクスＰの列の数ｊはＬＴＦ１８の数に対応する。マトリクスＰは、トレーニングシンボル２０がアンテナ２６から送信される場合に、トレーニングシンボル２０の直交性を保証する。マトリクスＰは、条件数が１である。つまり、ｃｏｎｄ（Ｐ）＝１となる。
受信モジュール１４は、受信アンテナ３０−１、・・・３０−ｎ（以下、アンテナ３０と総称する）を有する。アンテナ３０はチャネル１６を介してトレーニングシンボルを受信する。トレーニングシンボルを全て受信した後、受信モジュール１４は、公知のトレーニングシンボル２０、マトリクスＰ、および受信したトレーニングシンボルに基づき、マトリクスＨを生成する。そして受信モジュール１４は、マトリクスＨを用いて、アンテナ３０からの信号用の内部等化モジュールの係数を調整することができる。ここで一般的には、受信モジュール１４はできる限り迅速にマトリクスＨを生成するのが望ましい。
マトリクスＨの推定プロセスの一例を説明する。ここで、ｎ＝３且つｊ＝４と仮定する。送信モジュール１２はＬＴＦ１８を４つ送信し、マトリクスＰは３×４のマトリクスとなる。
Figure 2009524291
受信モジュール１４が推定した実質ＭＩＭＯチャネルは以下の通りである。
Figure 2009524291
 ここで、ＨｅｓｔはマトリクスＨの推定である。各ＬＴＦ１８に対応付けられたデータにより、送信器−受信器通信モデルは以下の通りである。
Figure 2009524291
 ここで、ｘは送信されたデータシンボルである。ＺＦ解はマトリクス
Figure 2009524291
 に適用される。
マトリクスＰが利用されない場合は、
Figure 2009524291
 となる。ここで、ｙは受信したデータシンボルである。マトリクスＰを利用する場合、
Figure 2009524291
 である。受信モジュール１４は、各ＬＴＦ１８に基づいてマトリクスＨｅｓｔの１つの列を推定する。このためマトリクスＨの推定は、全ての列の推定が完了するのを待ってから、マトリクス
Figure 2009524291
 を推定することによって、実行され得る。そして、受信モジュール１４は
Figure 2009524291
 に対して直交三角分解（ＱＲ）を行い得る。つまり
Figure 2009524291
 を計算する。しかし、計算密度（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ）がｎ３のオーダ、つまりＯ（ｎ３）まで増加する。処理レイテンシを満足するべく、ハードウェアの負荷もまたＯ（ｎ３）に応じて増加する。
上述した式を説明するべくマトリクスＰの効果を説明する。
Figure 2009524291
 とする。マトリクスＰがない場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 2009524291
 ここで、
Figure 2009524291
 である。マトリクスＰがある場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 2009524291
 ここで、
Figure 2009524291
 である。等価マトリクスＲＰ−１は完全マトリクス（ｆｕｌｌ ｍａｔｒｉｘ）で、ｎ×ｎの通信システムに対して、当該等価マトリクスＲＰ−１の逆行列を算出するのは困難である。
受信モジュールは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力を備える。チャネル推定モジュールは、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定する。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。等化モジュールは、マトリクスＨに基づき、データに対して係数を適用する。
別の特徴によると、チャネル推定モジュールは、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を開始し、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を終了する。チャネル推定モジュールは、マトリクスＰに基づいてマトリクスＨを推定し、複数のトレーニングシンボルは、受信モジュールに対して送信される前にマトリクスＰに従って処理されている。マトリクスＨの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列とマトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む。マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、受信モジュールはさらに、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換する複数のＦＦＴモジュールを備える。複数のＦＦＴモジュールの複数の出力は、等化モジュールの複数の入力と通信する。受信モジュールは、等化モジュールの出力から送られる周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュールを備える。複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している。
別の特徴によると、送受信モジュールは上記の受信モジュールと、送信モジュールとを備える。送信モジュールは、複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成する。送信モジュールは、複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算する乗算モジュールを有する。マトリクスＰは条件数が１である。
受信器を操作する方法は、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信するステップを含む。当該方法は、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定するステップを含む。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。当該方法はまた、マトリクスＨに基づき、データに対して係数を適用するステップを含む。
別の特徴によると、再帰的推定ステップは、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると開始され、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると終了される。マトリクスＨはマトリクスＰに基づいており、複数のトレーニングシンボルは、送信される前にマトリクスＰに従って処理されている。マトリクスＨの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列とマトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む。マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、当該方法は、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するステップを含む。当該方法は、周波数領域信号を、係数を適用するステップへと送るステップを含む。当該方法は、係数適用ステップから出力される周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するステップを含む。複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している。
別の特徴によると、当該方法はワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信するステップをさらに含むことによって、送受信モジュールを操作するべく利用される。送信ステップは、複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成することと、複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算することとを含む。マトリクスＰは条件数が１である。
受信モジュールは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力手段を備える。チャネル推定手段は、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定する。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。等化手段は、マトリクスＨに基づき、データに対して係数を適用する。
別の特徴によると、チャネル推定手段は、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を開始し、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を終了する。チャネル推定手段は、マトリクスＰに基づいて前記マトリクスＨを推定し、複数のトレーニングシンボルは、受信モジュールに対して送信される前にマトリクスＰに従って処理されている。マトリクスＨの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列と前記マトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む。マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、受信モジュールは、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するＦＦＴ手段を備える。ＦＦＴ手段の複数の出力は、等化手段の複数の入力と通信する。受信モジュールは、等化モジュールの出力から送られる周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュールを備える。複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している。
別の特徴によると、送受信モジュールは上記の受信モジュールと、ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信する送信手段とを備える。送信手段は、複数のトレーニングフィールドに含まれることになるトレーニングシンボルを生成する。送信手段は、複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算する乗算手段を有する。マトリクスＰは条件数が１である。
さらに別の特徴によると、受信器に対応付けられたプロセッサが実行するコンピュータプログラムは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信することを含む。当該コンピュータプログラムは、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定することを含む。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。当該コンピュータプログラムはまた、マトリクスＨに基づき、データに対して係数を適用することを含む。
別の特徴によると、再帰的推定ステップは、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると開始され、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると終了される。マトリクスＨはマトリクスＰに基づいており、複数のトレーニングシンボルは、送信される前にマトリクスＰに従って処理されている。マトリクスＨの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列とマトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む。マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、当該コンピュータプログラムは、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換することを含む。当該コンピュータプログラムは、周波数領域信号を、係数を適用するステップへと送ることを含む。当該コンピュータプログラムは、係数適用ステップから出力される周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成することを含む。複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している。
別の特徴によると、当該コンピュータプログラムは、ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信することを含むことによって、送受信モジュールを操作するべく利用される。送信ステップは、複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成することと、複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算することとを含む。マトリクスＰは条件数が１である。
さらに別の特徴によると、上述したシステムおよび方法は１以上のプロセッサによって実行されるコンピュータプログラムによって実施される。当該コンピュータプログラムは、以下に限定されないが、メモリ、不揮発性データストレージ、および／またはそれ以外の適切な有形のストレージ媒体などであるコンピュータ読み出し可能媒体に格納され得る。
本開示内容はさらに異なる分野でも応用が可能であり、そのような分野は以下の詳細な説明から明らかとなる。本開示内容の好ましい実施形態を説明するためのものとして、詳細な記載および具体的な例を挙げるが、これらは説明を目的としたものに過ぎず本開示内容の範囲を限定するものではないと理解されたい。
以下の詳細な説明および添付図面を参照して本開示内容をより詳しく説明する。添付図面は以下の通りである。
先行技術に係るＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）通信システムを示す機能ブロック図である。
再帰的チャネル推定方法を利用する受信器を備えるＭＩＭＯ通信システムを示す機能ブロック図である。
図２の受信器を備えるＭＩＭＯ送受信器を示す機能ブロック図である。
図２の通信システムが備える送信モジュールが送信する、先行技術に係るデータメッセージを示すデータ図である。
再帰的チャネル推定方法を示すフローチャートである。
高精細テレビ（ＨＤＴＶ）を示す機能ブロック図である。
車両制御システムを示す機能ブロック図である。
携帯電話を示す機能ブロック図である。
セットトップボックスを示す機能ブロック図である。
メディアプレーヤーを示す機能ブロック図である。
以下の説明は、本質的に例示に過ぎず、本開示内容、その用途または利用を限定するものでは決してない。本開示内容を明確に説明するべく、類似の構成要素を図中で指定する際には複数の図面にわたって同一の参照番号を使用する。本明細書で使用する場合、モジュール、回路および／またはデバイスという用語は、１以上のソフトウェアまたはファームウェアプログラムを実行する特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、電子回路、プロセッサ（共有、専用または群）およびメモリ、組み合わせ論理回路、および／または本明細書で記載する機能を提供する上記以外に適切な構成要素を指すものとする。本明細書で言及される場合、「Ａ、ＢおよびＣのうち少なくとも１つ」という表現は、論理演算（ＡまたはＢまたはＣ）、非排他的論理ＯＲを意味すると解釈されたい。尚、方法が含むステップは、本開示内容の原則を変更することなく、別の順序に従って実行され得る。
図２はＭＩＭＯ通信システム５０を示す機能ブロック図である。通信システム５０は、再帰的チャネル推定方法（図５に示す）を利用する受信モジュール５２を備える。当該再帰的チャネル推定方法は、ワイヤレス通信チャネル５４の状態を推定する。当該再帰的推定方法は、送信モジュール５６が送信する先頭ロングトレーニングシーケンスによって始まる。また、当該再帰的推定方法は、最終ロングトレーニングシーケンスを受信してチャネル推定マトリクスＨを生成することによって終了する。当該再帰的推定方法の原則は、ロングトレーニングシーケンスの受信を完了した後に開始するのではなく、ロングトレーニングシーケンスを受信中にマトリクスＨを生成することにある。このような構成とすることにより、当該再帰的推定方法は従来公知の方法よりも早くマトリクスＨを生成することができる。そしてマトリクスＨに基づいて、通信チャネル５４の影響を補償するべく受信モジュール５２においてチャネル等化を実行する。
通信システム５０の関連部分を以下に説明する。ベースバンドモジュール５８は、入力データのｍ個のストリームに基づいてデータメッセージを生成する。ベースバンドモジュール５８は符号化モジュール６０に当該データメッセージ（図４を参照のこと）を送る。データメッセージは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠したロングトレーニングフィールドを複数含む。符号化モジュール６０は、マトリクスＰに基づいてロングトレーニングフィールドを符号化してｎ個のデータストリームを生成する。マトリクスＰは図１に示す。符号化モジュール６０は、ｎ個のデータストリームをそれぞれｎ個の送信チャネル６２−１、・・・６２−ｎ（以下、送信チャネル６２と総称する）に送る。各送信チャネル６２は、対応するデータストリームを変調する（例えば、直交振幅変調（ＱＡＭ））変調モジュール６４を有し、変調されたデータストリームを対応する逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）モジュール６６へ送る。ＩＦＦＴモジュール６６は、データストリームを、周波数領域信号から時間領域信号へと変換する。ＩＦＦＴモジュール６６は、時間領域信号をアンテナ６８によって表される無線（ＲＦ）送信器へ送る。
送信されたデータストリームは通信チャネル５４を伝播する。通信チャネル５４は、反射や信号減衰といった現象に起因して送信されたデータストリームを乱してしまう。この乱れはマトリクスＨとして表され得る。
受信モジュール５２は、アンテナ７０−１、・・・７０−ｎとして表されるｎ個のＲＦ受信器を有する。ＲＦ受信器は、送信されたデータストリームを受信し、乱された時間領域信号をチャネル推定モジュール７２へと送る。チャネル推定モジュール７２は、マトリクスＰと受信したデータストリームに含まれるロングトレーニングフィールドとに基づいてマトリクスＨを推定する。実施形態によっては、チャネル推定モジュール７２は、プロセッサ７３と以下で説明する再帰的チャネル推定方法を格納および／または実行する対応メモリ７５とを有する。
チャネル推定モジュール７２は、受信したｎ個のデータストリームをｎ個の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）モジュール７４へ送ると共に、等化モジュール７６のゲインを調整する。ＦＦＴモジュール７４は、時間領域データストリームを周波数領域データストリームへと変換し、周波数領域データストリームを等化モジュール７６へ送る。等化モジュール７６は、ゲインに基づいてデータストリームを補償して、補償されたゲインをビタビ復号モジュール７８に送る。ビタビ復号モジュール７８は、ｎ個のデータストリームを復号して、受信データストリームｙｍを生成する。
図３は、送信モジュール５６と受信モジュール５２とを含む送受信器８０を示す機能ブロック図である。送受信器８０は、アンテナ８２−１、・・・８２−ｎを介して他の送受信器８０と通信することができる。アンテナ切り替えモジュール８４は、送受信器８０が送信または受信のどちらを行っているかに基づいて、送信モジュール５６と受信モジュール５２のどちらにアンテナ８２を接続するか選択する。
図４は、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠したデータメッセージ９０を示すデータ図である。データメッセージ９０は、データ９２と、複数のトレーニングフィールドを含むプリアンブル９４とを含む。プリアンブル９４は、第１部分９６と第２部分９８とに分割される。第１部分９６は、例えばＭＩＭＯに対応していない、ＩＥＥＥ８０２．１１通信システムであるレガシーシステムが使用し得る。第２部分９８は、信号ファイルフィールド１００、ショートトレーニングフィールド１０２、およびｘ個のロングトレーニングフィールド（ＬＴＦ）１０４−１、・・・１０４−ｘ（ｘは整数）を含む。各ＬＴＦ１０４は、ｋ個のトレーニングシンボル１０６またはトーンを含む。ショートトレーニングフィールド１０２は通常、受信モジュール５２がデータメッセージ９０のシンボルタイミングを確立するべく利用する。チャネル推定モジュール７２は、ＬＴＦ１０４とｋ個のトレーニングシンボル１０６とを用いて、以下に説明する方法に従ってマトリクスＨを推定する。
図５は、マトリクスＨを推定する方法１２０を示す図である。方法１２０は、チャネル推定モジュール７２によって実行され得る。実施形態によっては、方法１２０は、メモリ７５に格納されプロセッサ７３が実行する、コンピュータプログラムまたはファームウェアとして実施され得る。
ブロック１２２で開始され、判定ブロック１２４に進む。判定ブロック１２４では、ＬＴＦ１０４を受信しているかどうかを判定する。受信していない場合、ブロック１２２に戻る。ＬＴＦ１０４を受信している場合、判定ブロック１２４からブロック１２６へと進む。ブロック１２６では、現在のＬＴＦ１０４に対応付けられたトレーニングシンボル１０６を受信する。続いてブロック１２８に進み、現在のトレーニングシンボル１０６に基づいて、以下で詳細に説明する、マトリクスＨｅｓｔを更新する。続いて判定ブロック１３０に進み、現在のトレーニングシンボル１０６が現在のＬＴＦ１０４の最終トレーニングシンボル１０６であるかどうか判定する。最終トレーニングシンボル１０６でない場合、ブロック１３２へと進み、現在のＬＴＦ１０４の次のトレーニングシンボル１０６の受信を待つ。次のトレーニングシンボル１０６を受信すると、ブロック１２６に戻り、新たに受信したトレーニングシンボル１０６について上記のステップを繰り返す。一方、判定ブロック１３０においてトレーニングシンボル１０６が現在のＬＴＦ１０４の最終トレーニングシンボル１０６であった場合、判定ブロック１３４に進む。
判定ブロック１３４において、現在のＬＴＦ１０４は、現在のＬＴＦ１０４群の最終ＬＴＦ１０４（つまり、ＬＴＦ１０４−ｘ）であるかどうか判定する。最終ＬＴＦ１０４でない場合、ブロック１３６に進み、ブロック１２６に戻る前に、次のＬＴＦ１０４が開始されるのを待つ。一方、現在のＬＴＦ１０４が最終ＬＴＦ１０４−ｘであった場合、判定ブロック１３４からブロック１３８に進む。ブロック１３８において、マトリクスＨｅｓｔおよびマトリクスＰに基づいてマトリクスＨを生成する。続いて、ブロック１４０に進み、マトリクスＨに基づいて等化モジュール７６のゲインを調整する。そして、終了ブロック１４２を通って他のプロセスへ戻る。
チャネル推定モジュール７２は、方法１２０を実行するにあたっては、ＬＴＦ１０４に対して分散型ＱＲを実行する。つまり、
Figure 2009524291
 となる。このため、計算密度はＯ（ｎ２）として増加し、対応付けられたハードウェアおよび／またはプロセッサ７３の処理レイテンシは約Ｏ（ｎ２）だけ増加する。これは先行技術に比較して改善が得られたことを示すものである。例えば、処理能力への要件が低くなっている。通信システム５０のＭＩＭＯ寸法を様々に異ならせた場合の、マトリクスＨｅｓｔの推定方法の一例を以下に説明する。
＜２×２および２×３のＭＩＭＯの場合＞
２×２および２×３のＭＩＭＯの場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 2009524291
 以下であることが分かる。
Figure 2009524291
 ここで、
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 である。
＜４×４の空間多重化（ＳＭ）ＭＩＭＯの場合＞
一般的なｎ×ｎのＭＩＭＯ通信システム５０の場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 2009524291
 ここで、
Figure 2009524291
 である。
関連技術分野では、上記の式の
Figure 2009524291
 項を再帰的に解く方法は公知である。上記の式の
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 項の再帰的計算方法を以下に説明する。
＜４×４のＳＭ ＭＩＭＯの場合−サブストリームの信号ノイズ比（ＳＮＲ）の再帰＞
Figure 2009524291
 とする。
Figure 2009524291
 の場合、ｎ個のストリームの
Figure 2009524291
 ベクトルのｊ番目の要素は以下のように再帰的に算出され得ることが分かる。
Figure 2009524291
 ここで、
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 である。
ｊ＝ｎの場合
Figure 2009524291
 である。ここで、
Figure 2009524291
 である。
直前の式を以下で証明する。
Figure 2009524291
Figure 2009524291
＜４×４のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第２番目のＬＴＦ１０４を処理＞
Figure 2009524291
 を算出する。
Figure 2009524291
 を算出する。
Figure 2009524291
 を算出する。
Figure 2009524291
 を算出する。
Figure 2009524291
 とする。
＜４×４のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第３番目のＬＴＦ１０４を処理＞
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 に基づいて、三角行列の逆行列を更新する。ここで
Figure 2009524291
 である。
Figure 2009524291
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 に基づいて、サブストリームＳＮＲを更新する。
Figure 2009524291
 に基づいてラムダ係数を更新する。
＜４×４のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第４番目のＬＴＦ１０４を処理＞
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 に基づいて、三角行列の逆行列を更新する。ここで
Figure 2009524291
 である。
Figure 2009524291
Figure 2009524291
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 に基づいて、サブストリームのＳＮＲを更新する。
それらの逆数を算出して、チャネル推定モジュール７２に含まれるメモリに格納する。
＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第４番目のＬＴＦ１０４を処理＞
３×３のＭＩＭＯの場合は正方形でないマトリクスＰを利用する。３つのストリームの場合には、送信モジュール５６は４つのＬＴＦ１０４を送信し、以下のマトリクスＰを利用する。
Figure 2009524291
チャネル推定モジュール７２はチャネルマトリクス
Figure 2009524291
 を推定し、真のマトリクスは
Figure 2009524291
 である。受信ベクトルは
Figure 2009524291
 に基づいて算出し得る。
Ｈを形成することなく直接
Figure 2009524291
 を処理することによって、分散解をも利用し得る。分散解では、
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 とする。そして
Figure 2009524291
 であり、ここで
Figure 2009524291
 である。
実施形態によっては、
Figure 2009524291
 に基づいて等化ベクトルを求めることができる。
Figure 2009524291
 であり、
Figure 2009524291
 で
Figure 2009524291
 であることが分かる。ベクトルｖは
Figure 2009524291
 に基づいている。ここで
Figure 2009524291
 である。スカラーｋは
Figure 2009524291
 に基づいている。マトリクス
Figure 2009524291
 は
Figure 2009524291
 に基づいている。
直前の式を証明する。
解は以下のように表される。
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 として、マトリクスを以下のように書く。
Figure 2009524291
 ここで
Figure 2009524291
 である。
Figure 2009524291
＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−ＷII用の解＞
チャネル推定モジュール７２は
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 という条件に基づいて
Figure 2009524291
 を算出する。このマトリクスを以下の通りとする。
Figure 2009524291
 ＬＴＦ１０４の間、
Figure 2009524291
 を算出する。
Figure 2009524291
 であることが分かり、
Figure 2009524291
 である。
上記のＷII用の解を以下で証明する。
Figure 2009524291
 とする。そして、
Figure 2009524291
 である。
Figure 2009524291
チャネル推定モジュール７２はさらに、上述したように
Figure 2009524291
 を決定した後で、
Figure 2009524291
 を再帰的に更新する必要がある。一度にｎは
Figure 2009524291
 として、以下の識別を適用する。
Figure 2009524291
 例えば、
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 となる。
＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第１番目のＬＴＦ１０４を処理＞
チャネル推定モジュール７２は
Figure 2009524291
 を算出することによって第１列ヌル化を行う。
＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第２番目のＬＴＦ１０４を処理＞
チャネル推定モジュール７２は
Figure 2009524291
 に基づき、第２列ＱＲプロセスを行う。ここで
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 である。チャネル推定モジュール７２は続いて、
Figure 2009524291
 を算出し、
Figure 2009524291
 に基づいて
Figure 2009524291
 を更新する。
＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第３番目のＬＴＦ１０４を処理＞
チャネル推定モジュール７２は、
Figure 2009524291
 を再帰的に更新することによって第３列ＱＲプロセスを行う。ここで、
Figure 2009524291
 である。チャネル推定モジュール７２は続いて、
Figure 2009524291
 を算出し、
Figure 2009524291
 に基づいて
Figure 2009524291
 を更新し得る。チャネル推定モジュール７２は続いて、以下の合計を算出し得る。
Figure 2009524291
 ＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−第４番目のＬＴＦ１０４を処理＞
チャネル推定モジュール７２は
Figure 2009524291
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 を算出する。チャネル推定モジュールはメモリ７５に
Figure 2009524291
 を格納することができる。
チャネル推定モジュール７２は
Figure 2009524291
 に基づいてサブストリームのＳＮＲを算出し、メモリ７５にサブストリームのＳＮＲを格納する。
＜３×３のＳＭ ＭＩＭＯの場合−データ９２を処理＞
チャネル推定モジュール７２は、
Figure 2009524291
 および
Figure 2009524291
 を算出し、メモリ７５から
Figure 2009524291
 を読み出す。チャネル推定モジュール７２は続いて
Figure 2009524291
 を算出し、メモリ７５からサブストリームのＳＮＲを読み出す。等化モジュール７６はＳＮＲに基づいて等化ベクトルを調整することができる。
図６Ａ乃至図６Ｅは受信モジュールの様々な実施例を示す。図６Ａを参照すると、受信モジュールは高精細テレビ（ＨＤＴＶ）４２０において実現され得る。受信モジュールは、ＷＬＡＮインターフェース４２９を実現するとしてもよいし、および／または、ＷＬＡＮインターフェース４２９において実現されるとしてもよい。ＨＤＴＶ４２０は、有線または無線でＨＤＴＶ入力信号を受信し、ディスプレイ４２６用のＨＤＴＶ出力信号を生成する。実施形態によっては、ＨＤＴＶ４２０の信号処理回路および／または制御回路４２２および／またはその他の回路（不図示）は、データを処理し、符号化および／または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および／または、必要に応じてその他のＨＤＴＶ関連処理を行うとしてもよい。
ＨＤＴＶ４２０は、光学および／または磁気ストレージデバイスのように不揮発にデータを格納する大量データストレージ４２７と通信し得る。大量データストレージ４２７は、少なくとも１つのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）および／または少なくとも１つのＤＶＤドライブを含み得る。ＨＤＤは、約１．８"未満の直径を持つプラッタを１以上有するミニＨＤＤであってよい。ＨＤＴＶ４２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび／またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ４２８に接続され得る。ＨＤＴＶ４２０はまた、ＷＬＡＮネットワークインターフェース４２９を介したＷＬＡＮとの接続をサポートし得る。ＨＤＴＶ４２０はまた電源４２３を含む。
図６Ｂを参照すると、受信モジュールは、車両４３０のＷＬＡＮインターフェース４４８を実現するとしてもよいし、および／または、ＷＬＡＮインターフェース４４８において実現されるとしてもよい。実施形態によっては、ＷＬＡＮインターフェース４４８は、１以上のセンサから入力を受信するパワートレイン制御システム４３２と通信する。センサの例を挙げると、温度センサ、圧力センサ、回転センサ、気流センサ、および／または、エンジン操作パラメータ、伝達操作パラメータ、および／またはそれ以外の制御信号といった出力制御信号を１以上生成するそれ以外の適切なセンサなどがある。
レシーバモジュールは、車両４３０の別の制御システム４４０においても実現され得る。制御システム４４０も同様に、入力センサ４４２から信号を受信し、および／または、１以上の出力デバイス４４４に制御信号を出力するとしてもよい。実施形態によっては、制御システム４４０は、アンチロックブレーキングシステム（ＡＢＳ）、ナビゲーションシステム、テレマティックスシステム、車両テレマティックスシステム、車線逸脱システム、車間距離制御システム、およびステレオ、ＤＶＤ、コンパクトディスク等の車両内エンターテインメントシステムの一部であってよい。これ以外にも実施例は検討されている。
パワートレイン制御システム４３２は、不揮発にデータを格納する大量データストレージ４４６と通信し得る。大量データストレージ４４６は、少なくとも１つのＨＤＤおよび／または少なくとも１つのＤＶＤドライブを含み得る。ＨＤＤは、約１．８"未満の直径を持つプラッタを１以上有するミニＨＤＤであってよい。パワートレイン制御システム４３２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび／またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ４４７に接続され得る。パワートレイン制御システム４３２はまた、ＷＬＡＮネットワークインターフェース４４８を介したＷＬＡＮとの接続をサポートし得る。制御システム４４０はまた、大量データストレージ、メモリおよび／またはＷＬＡＮインターフェース（全て不図示）を含み得る。車両４３０はまた電源４３３を含み得る。
図６Ｃを参照すると、受信モジュールは携帯電話用アンテナ４５１を含み得る携帯電話４５０において実現され得る。受信モジュールは、ＷＬＡＮインターフェース４６８を実現するとしてもよいし、および／または、ＷＬＡＮインターフェース４６８において実現されるとしてもよい。実施形態によっては、携帯電話４５０は、マイクロフォン４５６、スピーカおよび／または音声出力ジャックなどの音声出力４５８、ディスプレイ４６０、および／または、キーパッド、ポインティングデバイス、音声起動デバイスおよび／またはそれ以外の入力デバイスである入力デバイス４６２を備える。携帯電話４５０の信号処理および／または制御回路４５２および／またはその他の回路（不図示）は、データを処理し、符号化および／または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および／または、その他の携帯電話機能を実施するとしてもよい。
携帯電話４５０は、不揮発にデータを格納する大量データストレージ４６４と通信し得る。大量データストレージ４５０は、少なくとも１つのＨＤＤおよび／または少なくとも１つのＤＶＤドライブを含み得る。ＨＤＤは、約１．８"未満の直径を持つプラッタを１以上有するミニＨＤＤであってよい。携帯電話４５０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび／またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ４６６に接続され得る。携帯電話４５０はまた、ＷＬＡＮネットワークインターフェース４６８を介したＷＬＡＮとの接続をサポートし得る。携帯電話４５０はまた電源４５３を含み得る。
図６Ｄを参照すると、受信モジュールはセットトップボックス４８０において実装され得る。受信モジュールは、ＷＬＡＮインターフェース４９６を実現するとしてもよいし、および／または、ＷＬＡＮインターフェース４９６において実現されるとしてもよい。セットトップボックス４８０は、ブロードバンドソースなどのソースから信号を受信し、テレビおよび／またはモニタおよび／またはその他のビデオおよび／またはオーディオ出力デバイスのようなディスプレイ４８８に適切な標準および／または高精細オーディオ／ビデオ信号を出力する。セットトップボックス４８０の信号処理および／または制御回路４８４および／またはその他の回路（不図示）は、データを処理し、符号化および／または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および／または、その他のセットトップボックス機能を実施するとしてもよい。
セットトップボックス４８０は、不揮発にデータを格納する大量データストレージ４９０と通信し得る。大量データストレージ４９０は、少なくとも１つのＨＤＤおよび／または少なくとも１つのＤＶＤドライブを含み得る。ＨＤＤは、約１．８"未満の直径を持つプラッタを１以上有するミニＨＤＤであってよい。セットトップボックス４８０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび／またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ４９４に接続され得る。セットトップボックス４８０はまた、ＷＬＡＮネットワークインターフェース４９６を介したＷＬＡＮとの接続をサポートし得る。セットトップボックス４８０はまた電源４８３を含み得る。
図６Ｅを参照すると、受信モジュールはメディアプレーヤ５００において実現され得る。受信モジュールは、ＷＬＡＮインターフェース５１６を実現するとしてもよいし、および／または、ＷＬＡＮインターフェース５１６において実現されるとしてもよい。実施形態によっては、メディアプレーヤ５００は、ディスプレイ５０７および／またはキーパッド、タッチパッド等のユーザ入力５０８を有する。実施形態によっては、メディアプレーヤ５００は、ディスプレイ５０７および／またはユーザ入力５０８を介して、メニュー、ドロップダウンメニュー、アイコンおよび／またはポイントアンドクリックインターフェースを通常使用するグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を利用し得る。メディアプレーヤ５００はさらに、スピーカおよび／または音声出力ジャックなどの音声出力５０９を有する。メディアプレーヤ５００の信号処理および／または制御回路５０４および／またはその他の回路（不図示）は、データを処理し、符号化および／または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および／または、その他のメディアプレーヤ機能を実施するとしてもよい。
メディアプレーヤ５００は、圧縮オーディオおよび／またはビデオコンテンツなどのデータを不揮発に格納する大量データストレージ５１０と通信し得る。実施例によっては、圧縮オーディオファイルは、ＭＰ３フォーマットまたはそれ以外の適切な圧縮オーディオおよび／またはビデオフォーマットに準拠したファイルを含む。大量データストレージ５１０は、少なくとも１つのＨＤＤおよび／または少なくとも１つのＤＶＤドライブを含み得る。ＨＤＤは、約１．８"未満の直径を持つプラッタを１以上有するミニＨＤＤであってよい。メディアプレーヤ５００は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび／またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ５１４に接続され得る。メディアプレーヤ５００はまた、ＷＬＡＮネットワークインターフェース５１６を介したＷＬＡＮとの接続をサポートし得る。メディアプレーヤ５００はまた電源５１３を含み得る。上記以外の実施例も検討中である。
当業者には、本開示における広範囲の教示が様々な形式で実現され得ることが、上記の説明から明らかである。このため、当業者であれば添付図面、明細書および特許請求の範囲に基づき他の変形例に想到することができるので、本開示は具体例を含んではいるが、本開示の真の範囲はそれらの具体例に限定されるべきではない。

Claims (33)

  1. ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力と、
    前記複数のトレーニングフィールドに基づいて前記チャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定するチャネル推定モジュールと、
    前記マトリクスＨに基づき、前記データに対して係数を適用する等化モジュールと
    を備え、
    前記再帰的な推定は、前記複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される
    受信モジュール。
  2. 前記チャネル推定モジュールは、前記複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると前記再帰的推定を開始し、前記複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると前記再帰的推定を終了する
    請求項１に記載の受信モジュール。
  3. 前記チャネル推定モジュールは、マトリクスＰに基づいて前記マトリクスＨを推定し、
    前記複数のトレーニングシンボルは、前記受信モジュールに対して送信される前に前記マトリクスＰに従って処理されている
    請求項１に記載の受信モジュール。
  4. 前記マトリクスＨの再帰的推定は、前記複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列と前記マトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む
    請求項３に記載の受信モジュール。
  5. 前記マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、前記複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される
    請求項４に記載の受信モジュール。
  6. 前記データを時間領域信号から周波数領域信号に変換する複数のＦＦＴモジュール
    をさらに備える、請求項１に記載の受信モジュール。
  7. 前記複数のＦＦＴモジュールの複数の出力は、前記等化モジュールの複数の入力と通信する
    請求項６に記載の受信モジュール。
  8. 前記等化モジュールの出力から送られる前記周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュール
    をさらに備える、請求項７に記載の受信モジュール。
  9. 前記複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している
    請求項１に記載の受信モジュール。
  10. 請求項１に記載の受信モジュールと、
    送信モジュールと
    を備える送受信モジュール。
  11. 前記送信モジュールは、前記複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成し、
    前記送信モジュールは、前記複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算する乗算モジュールを有し、
    前記マトリクスＰは条件数が１である
    請求項１０に記載の送受信モジュール。
  12. ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信するステップと、
    前記複数のトレーニングフィールドに基づいて前記チャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定するステップと、
    前記マトリクスＨに基づき、前記データに対して係数を適用するステップと
    を含み、
    前記再帰的な推定は、前記複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される
    受信器を操作する方法。
  13. 前記再帰的推定ステップは、前記複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると開始され、前記複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると終了される
    請求項１２に記載の方法。
  14. 前記マトリクスＨはマトリクスＰに基づいており、
    前記複数のトレーニングシンボルは、送信される前に前記マトリクスＰに従って処理されている
    請求項１２に記載の方法。
  15. 前記マトリクスＨの再帰的推定は、前記複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列と前記マトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む
    請求項１４に記載の方法。
  16. 前記マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、前記複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される
    請求項１５に記載の方法。
  17. 前記データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するステップ
    をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
  18. 前記周波数領域信号を、係数を適用するステップへと送るステップ
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記係数適用ステップから出力される前記周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するステップ
    をさらに含む、請求項１８に記載の方法。
  20. 前記複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している
    請求項１２に記載の方法。
  21. 請求項１２に記載する方法と、
    前記ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信するステップと
    を含む、送受信モジュールを操作する方法。
  22. 前記送信ステップは、前記複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成することと、前記複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算することとを含み、
    前記マトリクスＰは条件数が１である
    請求項２１に記載の送受信モジュール。
  23. ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力手段と、
    前記複数のトレーニングフィールドに基づいて前記チャネルを表すマトリクスＨを再帰的に推定するチャネル推定手段と、
    前記マトリクスＨに基づき、前記データに対して係数を適用する等化手段と
    を備え、
    前記再帰的な推定は、前記複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される
    受信モジュール。
  24. 前記チャネル推定手段は、前記複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると前記再帰的推定を開始し、前記複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると前記再帰的推定を終了する
    請求項２３に記載の受信モジュール。
  25. 前記チャネル推定手段は、マトリクスＰに基づいて前記マトリクスＨを推定し、
    前記複数のトレーニングシンボルは、前記受信モジュールに対して送信される前に前記マトリクスＰに従って処理されている
    請求項２３に記載の受信モジュール。
  26. 前記マトリクスＨの再帰的推定は、前記複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスＨｅｓｔを再帰的に推定することと、マトリクスＰの逆行列と前記マトリクスＨｅｓｔの最終値とに基づいてマトリクスＨを推定することとを含む
    請求項２５に記載の受信モジュール。
  27. 前記マトリクスＨｅｓｔの再帰的推定の反復はそれぞれ、前記複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される
    請求項２６に記載の受信モジュール。
  28. 前記データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するＦＦＴ手段
    をさらに備える、請求項２３に記載の受信モジュール。
  29. 前記ＦＦＴ手段の複数の出力は、前記等化手段の複数の入力と通信する
    請求項２８に記載の受信モジュール。
  30. 前記等化モジュールの出力から送られる前記周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュール
    をさらに備える、請求項２９に記載の受信モジュール。
  31. 前記複数のトレーニングフィールドはＩＥＥＥ８０２．１１ｎに準拠している
    請求項２３に記載の受信モジュール。
  32. 請求項２３に記載の受信モジュールと、
    前記ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信する送信手段と
    を備える送受信モジュール。
  33. 前記送信手段は、前記複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成し、
    前記送信手段は、前記複数のトレーニングシンボルとマトリクスＰとを乗算する乗算手段を有し、
    前記マトリクスＰは条件数が１である
    請求項３２に記載の送信モジュール。
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