JP2010521125A - 不偏トレーニングシーケンスを使用した直交不平衡推定 - Google Patents

Abstract

受信データにおける直交不平衡誤差を除去するためのシステムおよび方法が提供される。本方法は、直交復調受信機において不偏トレーニングシーケンスを受け取る。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内で一様に分布した均一な蓄積電力を有し、周波数＋ｆにおける所定の基準信号（ｐ）、および周波数−ｆにおける所定のミラー信号（ｐ_ｍ）を含む。不偏トレーニングシーケンスが処理され、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数＋ｆにおける処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成する。各処理済みシンボル（ｙ）はミラー信号（ｐ_ｍ）によって乗算され、不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍが周波数（−ｆ）において得られる。直交不平衡推定値、チャネル推定値、および処理済みシンボルを使用して、不平衡補正済みシンボルを生成することができる。
【選択図】 図５Ａ

Description

米国特許法第１１９条における優先権の主張

本特許出願は、２００７年３月２２日出願の「ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ ＩＭＢＡＬＡＮＣＥ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＵＳＩＮＧ ＵＮＢＩＡＳＥＤ ＴＲＡＩＮＩＮＧ ＳＩＧＮＡＬＳ」と題する係属中の米国仮出願第６０／８９６，４８０号、弁理士整理番号第０７１０４０Ｐ１号の優先権を主張するものである。

米国特許法第１２０条における優先権の主張

本特許出願は、本出願の譲受人に譲渡され、参照により明確に本明細書に組み込まれる、２００７年３月９日出願の「ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ ＭＯＤＵＬＡＴＩＯＮ ＲＯＴＡＴＩＮＧ ＴＲＡＩＮＩＮＧ ＳＥＱＵＥＮＣＥ」と題する係属中の米国特許出願番号第１１／６８４，５６６号の一部継続出願である。

本特許出願は、本出願の譲受人に譲渡され、参照により明確に本明細書に組み込まれる、２００７年５月３０日出願の「ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ ＩＭＢＡＬＡＮＣＥ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＵＳＩＮＧ ＵＮＢＩＡＳＥＤ ＴＲＡＩＮＩＮＧ ＳＥＱＵＥＮＣＥＳ」と題する係属中の米国特許出願番号第１１／７５５，７１９号、弁理士整理番号第０６０３９５Ｂ１号の一部継続出願である。

本特許出願は、本明細書と同時に出願され、本出願の譲受人に譲渡され、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＣＨＡＮＮＥＬ ＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮ ＵＳＩＮＧ ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ ＳＭＯＯＴＨＩＮＧ」と題する米国特許出願、弁理士整理番号第０６０３９５Ｂ３号に関する。

本発明は、一般に通信チャネル推定に関し、より詳細には、直交不平衡誤差を除去することによって、受信機チャネル推定のトレーニングにおける直交変調不偏トレーニングシーケンスの使用を改善するためのシステムおよび方法に関する。

図１は、従来の受信機フロントエンド（従来技術）の概略ブロック図である。従来の無線通信受信機は、放射信号を伝導信号に変換するアンテナを含む。何らかの初期フィルタリングの後、伝導信号は増幅される。十分な電力レベルを仮定すれば、信号の搬送周波数は、信号を局部発振器信号と混合することによって変換（ダウンコンバート）される。受信信号が直交変調されるので、信号は、組み合わせられる前に別々のＩ経路およびＱ経路を介して復調される。周波数変換の後、アナログ信号は、ベースバンド処理のためにアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を使用してデジタル信号に変換される。この処理は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を含む。

受信機にもたらされて、チャネル推定および意図された信号の回復に悪影響を及ぼすいくつかの誤差がある。誤差は、ミキサー、フィルタ、およびキャパシタなどの受動素子からもたらされる。誤差がＩ経路とＱ経路の間に不平衡を生じると、誤差は悪化する。チャネルを推定し、したがってこれらの誤差の一部をなくそうとして、通信システムは、繰返しまたは所定のデータシンボルであるトレーニングシーケンスを含むメッセージフォーマットを使用する。たとえば直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）システムを使用して、同じＩＱコンステレーションポイントを副搬送波ごとに繰り返し送信する。

携帯用電池式デバイスの電力を節約しようとして、いくつかのＯＦＤＭシステムはトレーニング用の単一の変調シンボルのみを使用する。たとえば、コンステレーションにおける一意の方向（たとえば、Ｉ経路）は刺激されるが、他の方向（たとえば、Ｑ経路）は刺激されない。同種の単方向トレーニングがパイロットトーンとともに使用されることもある。注：単一の変調チャネル（たとえば、Ｉチャネル）を±１シンボル値でスクランブルしても、コンステレーションポイントは回転せず、直交チャネルの刺激は得られないことに留意されたい。

大規模な帯域幅システムでは一般的な直交経路不平衡が存在する場合、上記の省電力トレーニングシーケンスは偏ったチャネル推定値を生じる。偏ったチャネル推定値は、一方向（すなわち、Ｉ経路）でＩＱコンステレーションをよく整合させるが、直交方向で直交不平衡をもたらす。いかなる不平衡も２つのチャネル間で均等に分配されることが好ましい。

図２は、受信機側での直交不平衡（従来技術）を示す概略ブロック図である。図示されていないが、送信機側不平衡は類似している。Ｑ経路は基準であると仮定する。入射波形はｃｏｓ（ωｔ＋θ）であり、θはチャネルの位相である。Ｑ経路は−ｓｉｎ（ωｔ）でダウンコンバートされる。Ｉ経路は（１＋２ε）ｃｏｓ（ωｔ＋２Δφ）でダウンコンバートされる。２Δφおよび２εはハードウェア不平衡であり、それぞれ位相誤差および振幅誤差である。ローパスフィルタＨ_ＩおよびＨ_Ｑは経路ごとに異なる。フィルタは追加の振幅ひずみおよび位相ひずみをもたらす。しかしながら、これらの追加のひずみは２Δφおよび２ε内でひとまとめにされる。注：これらの２つのフィルタは実際のものであり、＋ωと−ωの両方に同様に影響を及ぼすことに留意されたい。

誤差は小さいと仮定する。

右辺の第１の成分ｃｏｓ（ωｔ）は、わずかに拡大縮小された理想的なＩ経路である。第２の成分−２Δφ．ｓｉｎ（ωｔ）はＱ経路からの小さいリークである。入射波形のダウンコンバーションの後は以下のようになる。

誤差は直交変調コンステレーションにおけるシンボル位置の誤った解釈を生じ、さらに誤って復調されたデータを生じる。

無線通信受信機は、ミキサー、増幅器およびフィルタに関連付けられたハードウェア構成要素におけるトレランスの欠如に起因する誤差が生じやすい。直交復調器では、これらの誤差はまたＩ経路とＱ経路の間の不平衡をもたらし、その結果、データが不適切に処理されることになる。

トレーニング信号を使用して受信機チャネルを較正することができる。しかしながら、Ｉ経路とＱ経路の両方を刺激するわけではないトレーニング信号は、２つの経路間の不平衡の問題に対処しない。不偏トレーニングシーケンスを使用してＩ経路とＱ経路の両方を刺激することができ、その結果、より良好なチャネル推定値が得られる。従来、チャネル推定値は、正の（＋ｆ）副搬送波に関連付けられた所定の情報から導出される。残留直交不平衡の推定値を導出するために負の（−ｆ）副搬送波を使用すると、一層良好なチャネル推定値を得ることができる。

したがって、受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための方法が提供される。本方法は、直交復調受信機において不偏トレーニングシーケンスを受け取る。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内で一様に分布した均一な蓄積電力を有し、周波数＋ｆにおける所定の基準信号（ｐ）、および周波数−ｆにおける所定のミラー信号（ｐ_ｍ）を含む。不偏トレーニングシーケンスが処理され、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数＋ｆにおける処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成する。各処理済みシンボル（ｙ）はミラー信号（ｐ_ｍ）によって乗算され、不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍが周波数（−ｆ）において得られる。

たとえば、第１の副搬送波上で不偏トレーニングシーケンスを受け取り、第１の副搬送波について直交不平衡推定値を得ることができる。次いで、本方法は、不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に第１の副搬送波上で直交変調通信データを受け取る。通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）に直交不平衡推定値を乗算して、不平衡補正済みシンボルを導出する。

また、本方法は、処理済みシンボル（ｙ）に基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算して、周波数＋ｆにおける不偏チャネル推定値（ｈ_ｕ）を得る。直交不平衡およびチャネル推定値を使用して、不平衡補正済みシンボルを導出する。

受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための上記の方法およびシステムについての追加の詳細を以下に示す。

従来の受信機フロントエンド（従来技術）の概略ブロック図。 受信機側での直交不平衡（従来技術）を示す概略ブロック図。 例示的なデータ送信システムを示す概略ブロック図。 不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのシステムまたはデバイスの概略ブロック図。 時間領域と周波数領域の両方で表される不偏トレーニングシーケンスを示す図。 複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を示す図。 複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を示す図。 時間領域でパイロットトーンのシーケンスとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図。 非所定の通信データに先行するプリアンブルとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図。 複数のメッセージにわたってシンボルを平均化することによって使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図。 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するためのシステムの概略ブロック図。 上記のアルゴリズムをＷｉＭｅｄｉａ ＵＷＢ標準に適用することによって達成されるパフォーマンスを示す図。 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための方法を示す流れ図。 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための方法を示す流れ図。

発明の詳細な説明

次に、図面を参照しながら様々な実施形態について説明する。以下の説明では、説明の目的で、１つまたは複数の態様の十分な理解を与えるために多数の特定の詳細を記載する。ただし、そのような（１つまたは複数の）実施形態は、これらの特定の詳細なしに実施できることは明らかであろう。他の例では、これらの実施形態の説明を容易にするために、よく知られている構造およびデバイスをブロック図の形で示してある。

本出願で使用される、「プロセッサ」、「処理デバイス」、「構成要素」、「モジュール」、「システム」などの用語は、ハードウェア、ファームウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかである、コンピュータ関連のエンティティを指すものとする。たとえば、構成要素は、プロセッサ上で実行されるプロセス、生成手段、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータであってよいが、これらに限定されない。例として、コンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションと、そのコンピューティングデバイスの両方を構成要素とすることができる。１つまたは複数の構成要素がプロセスおよび／または実行スレッド内に常駐してよく、１つの構成要素が１つのコンピュータ上に配置され、および／または２つ以上のコンピュータ間に分散されてもよい。さらに、これらの構成要素は、様々なデータ構造を記憶している様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。構成要素は、１つまたは複数のデータパケット（たとえば、ローカルシステム、分散システム内の別の構成要素と対話する、および／またはインターネットなどのネットワークを介して信号によって他のシステムと対話する、ある構成要素からのデータ）を有する信号などに従って、ローカルおよび／またはリモートプロセスによって通信することができる。

様々な実施形態を、いくつかの構成要素、モジュールなどを含むことができるシステムに関して示す。様々なシステムは、追加の構成要素、モジュールなどを含むことができ、および／または各図に関連して論じられる構成要素、モジュールなどのすべてを含まなくてもよいことを理解および認識されたい。これらの手法の組合せも使用できる。

説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または他のプログラム可能論理デバイス、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行できる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってよいが、代替として、プロセッサは任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態マシンであってよい。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえばＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装されてもよい。

本明細書で開示された実施形態と関連して説明した方法またはアルゴリズムは、直接ハードウェアで、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、またはその２つの組合せで実施できる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、取外し可能ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体に常駐することができる。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読むことができ、その記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合できる。代替として、記憶媒体はプロセッサに一体化されていてよい。プロセッサおよび記憶媒体はＡＳＩＣ内に存在することができる。ＡＳＩＣはノードまたは他の場所に存在することができる。代替として、プロセッサおよび記憶媒体はノード中、またはアクセスネットワーク内の他の場所に個別の構成要素として存在してよい。

図３は、例示的なデータ送信システム３００を示す概略ブロック図である。ベースバンドプロセッサ３０２は、メディアアクセス制御（ＭＡＣ）レベルからデジタル情報を受け取るために線３０４上に入力を有する。一態様では、ベースバンドプロセッサ３０２は、デジタル（ＭＡＣ）情報を受け取るために線３０４上に入力を有し、周波数領域中の符号化デジタル情報を供給するために線３０８上に出力を有する符号器３０６を含む。インタリーバ３１０は符号化デジタル情報をインタリーブするために使用され、周波数領域中のインタリーブされた情報を線３１２上に供給する。インタリーバ３１０は単一の高速入力信号を複数の並列のより低速のストリームに変換するデバイスであり、より低速の各ストリームは特定の副搬送波に関連付けられる。逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）３１４は、周波数領域中の情報を受け取り、その入力情報にＩＦＦＴ演算を実行し、デジタル時間領域信号を線３１６上に供給する。デジタルアナログ変換器３１８は線３１６上のデジタル信号を線３２０上のアナログベースバンド信号に変換する。以下でより詳細に説明するように、送信機３２２はベースバンド信号を変調し、線３２４上の出力として変調搬送波信号を供給する。注：上記と同じ機能を実行できる代替の回路構成が、当業者には周知であろう。明示的には示されていないが、送信機から受け取られる逆処理情報のために、同様の一組の構成要素から受信機システムが構成される。

図４は、不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのシステムまたはデバイスの概略ブロック図である。システム４００は、デジタル情報を受け取るために線４０４上に入力を有する送信機または送信手段４０２を備える。たとえば、情報はＭＡＣレベルから供給できる。送信機４０２は、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す直交変調不偏トレーニングシーケンスを供給するために線４０６上に出力を有する。

送信機４０２は、空気または真空媒体を介して通信するためにアンテナ４０８を使用する無線周波数（ＲＦ）送信機サブシステムなど、送信機サブシステム４０７を含む。ただし、本発明は直交変調された情報を搬送することができるいかなる通信媒体（たとえば、無線、有線、光）にも適用可能であることを理解されたい。送信機サブシステム４０７は、蓄積電力を有する時間領域中に同相（Ｉ）変調経路４１０、またはＩ変調トレーニング情報を生成するための手段を含む。送信機サブシステム４０７はまた、Ｉ変調経路電力と等しい蓄積電力を有する時間領域中に直交（Ｑ）変調経路４１２、またはＱ変調トレーニング情報を生成するための手段を含む。線４０４ａ上のＩ経路情報はミキサー４１４において搬送波ｆｃでアップコンバートされ、線４０４ｂ上のＱ経路情報はミキサー４１６において搬送波（ｆｃ＋９０°）の位相シフトバージョンでアップコンバートされる。Ｉ経路４１０およびＱ経路４１２は、コンバイナ４１８において加算され、線４２０上に供給される。いくつかの態様では、信号は増幅器４２２において増幅され、線４０６上のアンテナ４０８に供給され、そこで不偏トレーニングシーケンスが放射される。Ｉ経路およびＱ経路は、代わりにＩチャネルおよびＱチャネルとも呼ばれる。不偏トレーニングシーケンスは、回転トレーニング信号、直交平衡トレーニングシーケンス、平衡トレーニングシーケンス、平衡トレーニングシーケンス、または不偏トレーニング信号とも呼ばれる。

たとえば、不偏トレーニングシーケンスを最初にＩ変調経路４１０を介して送信し、その後トレーニング情報をＱ変調経路４１２を介して送信する。すなわち、トレーニング信号は、Ｉ変調経路を介してのみ送信されるシンボルまたは一連の繰返しシンボルなどの情報を含み、その後、Ｑ変調経路を介してのみ送信されるシンボルまたは一連の繰返しシンボルの送信が行われる。あるいは、トレーニング情報を最初にＱ変調経路を介して送信し、その後Ｉ変調経路を介して送信してもよい。あるいは、Ｉ経路とＱ経路を通って送信される単一のシンボルの場合、送信機は回転トレーニング信号を送信する。たとえば、第１のシンボルは常に（１，０）であってよく、第２のシンボルは常に（０，１）、第３のシンボルは（−１，０）および第４のシンボルは（０，−１）であってよい。

しかしながら、上述のように、シンボル回転を得るためにＩ変調経路とＱ変調経路を通るシンボルの送信を単に交替する必要はない。たとえば、送信機は、同時にＩ変調経路とＱ変調経路の両方を通してトレーニング情報を送信し、Ｉ変調信号とＱ変調信号を組み合わせることができる。

最初にＩ変調経路（だけ）を介してトレーニング信号を送信する上記の回転するタイプの不偏トレーニングシーケンスは、Ｉ変調経路を付勢するが、Ｑ変調経路を付勢しないことによって達成できる。次いで、送信機は、Ｉ変調経路を介してトレーニング情報を送信した後に、Ｑ変調経路を付勢することによってＱ変調経路を介してトレーニング信号を送信する。トレーニングシンボルはまた、従来の方法で直交変調に関連付けられた、それぞれＩ成分とＱ成分の両方を有するシンボルを供給することによって回転される。

一般に、送信機４０２はまた、直交変調（非所定の）通信データを送信する。不偏トレーニングシーケンスは受信機（図示せず）によって使用されて不偏チャネル推定値を生じ、それにより非所定の通信データがより正確に回復できる。一態様では、直交変調通信データは、不偏トレーニングシーケンスを送信した後で送信される。別の態様では、不偏トレーニングシーケンスはパイロット信号の形で通信データと同時に送信される。システムはトレーニング信号と直交変調通信データとの間の特定の時間的関係に限定されない。

不偏であるために、特定の副搬送波に関連付けられたシンボル値は定期的に変化することがある。メッセージ当たり偶数個のシンボルがある場合に複素平面内に均等に情報を分配する最も簡単な手段は、周期ごとにシンボル値を９０度回転することである。本明細書では、メッセージは所定のフォーマットのシンボルのグルーピングである。メッセージはいくつかのシンボル周期の持続時間を有する。１つまたは複数のシンボルはシンボル周期ごとに送信される。いくつかのメッセージはメッセージの本文の前にプリアンブルを含む。たとえば、メッセージは、多数のＯＦＤＭシンボルを含む長いパケットとして形成される。各ＯＦＤＭシンボルは多数の副搬送波を含む。いくつかの態様では、メッセージのプリアンブルは不偏トレーニングシーケンスを含む。他の態様では、不偏トレーニングシーケンスは、非所定の通信データと同時に送信されるパイロット信号のシーケンスである。

奇数個のシンボルがメッセージのトレーニングシーケンス中に使用される場合、周期ごとにシンボルの位相を９０度回転する方法は必ずしも有用ではない。一連の３つのシンボルについては、６０度または１２０度の回転を使用して、シンボル値を複素平面内に均等に分配される。５つのシンボルについては、１８０／５度または３６０／５度の回転が使用される。トレーニングシーケンス中のシンボルの数が素数である場合、組合せ解決法が使用される。たとえば、メッセージ中に合計７つのシンボルがある場合、９０度の回転を最初の４つのシンボルに対して使用し、次の３つのシンボルに対しては１２０（または６０）度の回転を使用する。別の態様では、不偏トレーニングシーケンスは２つ以上のメッセージにわたって平均化される。たとえば、メッセージが３つのトレーニングシンボルを含む場合、２つのメッセージの組合せは６つのシンボルを含む。６つのトレーニング信号の場合、９０度の回転をシンボル間で使用する。

電力は複素シンボル値の二乗に応じた測定であるので、複素空間における角度θのシンボルベクトルに関連付けられた電力はまた、（θ＋１８０）の電力であるとみなすことができる。したがって、角度６０度の蓄積電力は２４０度の電力と同じである。あるいは、角度θのシンボルに関連付けられた電力は角度（θ＋１８０）の電力と合計される。角度θと角度（θ＋１８０）の電力を合計することによって、電力の観点から考えると、複素空間は１８０度のみスパンする。この理由で、不偏トレーニングシーケンスが２つの直交シンボルのみ、または６０度離れた３つのシンボルからなる場合、電力の均一な蓄積は複素空間に一様に分布される。

図５Ａは、時間領域と周波数領域の両方で表される不偏トレーニングシーケンスを示す図である。一態様では、送信機は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐ_ｍ）とを含む、積（ｐ・ｐ_ｍ）が０になる、信号対を生成する。たとえば、回数ｉ＝１では、積（ｐ_１・ｐ_１ｍ）＝０である。上記のように、ｐおよびｐ_ｍは、振幅成分および位相成分を伴う複素数値である。別の態様では、送信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生を生成し、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計を０にする。あるいは、（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計は０、ただしｉ＝１〜Ｎである。注：ｐ_ｉシンボルとｐ_ｉｍシンボルの間の「ドット」は、スカラー数間の従来の乗算演算を表すものとする。

同様に、送信機が基準信号およびミラー信号のｉ回の発生を生成する場合、信号対値ｐおよびｐ_ｍが、その必要はないが、発生ごとに変化する。たとえば、送信機は、ｐを表すために、発生ごとに一定のままである複素数値として情報を生成することによって積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計を０にする。ｐ_ｍを表すために、送信機は、発生ごとに１８０度回転する複素数値として情報を生成する。しかしながら、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）を０にできる他の方法はほとんど無限の数ある。

別の態様では、送信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生、および発生ごとに積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）を生成する。送信機は、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にする。

たとえば、１つまたは複数のメッセージは所与の副搬送波ｆに対してＮ個のパイロットトーンの時間的シーケンスを含み、ミラー副搬送波−ｆに対してＮ個のパイロットトーンがある。図５Ａの説明において上述したように、このパイロットトーンを使用して不偏トレーニングシーケンスを生成するには、一般の解決法は、（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計は０、ただしｉ＝１〜Ｎである。１つの特定の解決法では、パイロットトーンは、ｉ＝１および２について対にされる。したがって、ｐ_１・ｐ_１ｍ＋ｐ_２・ｐ_２ｍ＝０。同様に、パイロットトーンはｉ＝３および４について次のように対にされる。ｐ_３・ｐ_３ｍ＋ｐ_４・ｐ_４ｍ＝０。この対生成は、ｉ＝Ｎまで続けられる。各対が合計０を有すると、累計も０、すなわちｓｕｍ ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ＝０である。対生成によって、０にする問題を単純化する。ｓｕｍ ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ＝０を検証するＮ個のパイロットを探索する代わりに、２対のパイロットを０にすることで十分である。

上述のように、不偏トレーニングシーケンスを生成することの簡単な例は、時間領域におけるシンボルの９０度回転、または周波数領域における＋ｆ上のシンボル基準を維持し、ただし−ｆ上のミラーの符号を反転することを含む。これらの例は両方、２対のトーンを使用し、式ｐ_１・ｐ_１ｍ＋ｐ_２・ｐ_２ｍ＝０を満たす。

あるいは、不偏トレーニングシーケンスは、以下を含む。

不偏トレーニングシーケンスは平均化によって得られる。不偏トレーニングシーケンスの原理は、パイロットが以下を満たさなければならないことを要求する。

変更形態として、不偏トレーニングシーケンスは次のように構成できる。

図５Ｂおよび図５Ｃは、複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を示す図である。複素平面は、実軸（Ｒ）および虚軸（Ｉ）の情報を表すために使用できる。円は、１の正規化された値をもつ均一な電力またはエネルギーの境界を表す。図５Ｂでは、不偏トレーニングシーケンスは次の３つのシンボルから形成される。０度にある第１のシンボル（Ａ）、１２０度にある第２のシンボル（Ｂ）、および２４０度にある第３のシンボル（Ｃ）。第１のシンボル（Ａ）が０度のままであり、第２のシンボル（Ｂ’）は６０度にあり、第３のシンボル（Ｃ’）は１２０度にある場合、全く同じ電力分布が得られる。各シンボルに関連付けられた電力は１である。

図５Ｃでは、不偏トレーニングシーケンスは次の５つのシンボルから形成される。各々電力０．５をもち、したがって蓄積電力が１である０度にある２つのシンボル、電力１をもつ９０度にある１つのシンボル、電力１をもつ１８０度にある１つのシンボル、および電力１をもつ２７０度にある１つのシンボル。

誤差０の不偏トレーニングシーケンスを送信および受信することが可能である多くの状況と同様に、本明細書で使用する上述の「電力の均一な蓄積」は各複素平面方向に正確に等しい蓄積とすることができる。すなわち、トレーニングシーケンスは１００％偏倚している。あるいは、上述のように、ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍの合計は０である。最悪解析では、次のように、Ｌ個のパイロットシンボルは平均化され、各パイロットシンボルは均一な蓄積電力を有する。

Ｌが１００％であり、｜ｓｕｍ ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ｜＝Ｌ／４の場合、（均一な蓄積電力）誤差は２５％である。２５％誤差の不偏トレーニングシーケンスは、依然として優れた結果をもたらす。Ｌ／２を使用した場合（５０％誤差）、チャネル推定からのＩＱ干渉はまだ６ｄＢ減少するので、良い結果が得られる。

図６は時間領域でパイロットトーンのシーケンスとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図である。送信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを供給することによって不偏トレーニングシーケンスを生成する。図中の各パルスはシンボルを表す。送信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たり（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを生成し、シンボル周期当たりＮ個のシンボルを同時に供給する。ＩＥＥＥ８０２．１１およびＵＷＢに準拠したシステムなど、多数の通信システムがチャネルトレーニングの目的でパイロットトーンを使用する。

図７は、非所定の通信データに先行するプリアンブルとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図である。送信機は、直交変調通信データを生成し、第１の複数のシンボル周期中に（たとえば、１〜４回）不偏トレーニングシーケンスを供給し、その後、第２の複数のシンボル周期中に（たとえば５〜Ｎ回）直交変調通信データを供給する。ここでも、図中のパルスはシンボルを表す。

たとえば、超広帯域（ＵＷＢ）システムは、通信データまたはビーコン信号の送信より前に送信される６つのシンボルを使用する。したがって、３つの連続的なシンボルはＩ変調経路上で生成し、その後Ｑ変調経路上で３つの連続的なシンボルを生成する。このプロセスを使用すると、Ｑチャネルは、休止状態に戻る前に、３つのシンボルのために、短く活動化するだけでよい。ただし、不偏トレーニングシーケンスを生成するために使用できるシンボルの多数の他の組合せがある。

図５Ｂまたは図５Ｃのいずれかを見ると、送信機は、（複素平面内の）複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを生成することがわかる。本明細書で使用する「方向」とは、角度θおよび角度（θ＋１８０）の各々のベクトルの合計を指す。たとえば、０度と１８０度は同一方向であるので、０度にあるシンボルに関連付けられた電力は１８０度にあるシンボルからの電力とともに蓄積される。この関係の結果として、不偏トレーニングシーケンス中のシンボルの時間的シーケンスは、送信機によって複数のシンボル周期中に供給される、時間領域中の実軸情報に関連付けられた累積電力および時間領域中の虚軸情報に関連付けられた等しい累積電力を有する。別の態様では、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す不偏トレーニングシーケンスは、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして、次のように表すことができる。

ここで、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数である。注：ａ_ｉシンボルとａ_ｉシンボルの間の「ドット」は、スカラー数間の従来の乗算演算を表すものとする。

シンボルａ_ｉは一般に周期波形をもつ副搬送波であるので、ａの１つの特定の値はない。すなわち、ａ_ｉは時間とともに変化し、ａ_ｉ（ｔ）として表すことができる。ただし、ｔ個のサンプルが得られる場合、Ｔが１に正規化されると仮定すると、シンボルはａ_ｉ（ｋＴ）またはａ_ｉ（ｋ）として表すことができる。時間領域システムの場合、ｋ個にわたる合計は消える。シンボル当たり１つのサンプルでは、シンボルとサンプルは同じになり、式は次のように記述できる。

単純な２シンボル直交不偏トレーニングシーケンスを用いて説明するためには、第１のシンボル（ｉ＝１）が角度０度を有する場合、式を満たすために、等しい量の電力が角度１８０度に存在しなければならない。同様に、第２のシンボルが９０度にある場合、等しい量の電力が角度２７０度に存在しなければならない。他のより複雑な例では、シンボルを指標ｉにわたって合計して０にされた最終結果を得る必要がある。

あるいは、式ｓｕｍ ａ_ｉ・ａ_ｉ＝０は、射影を複素平面内の任意の方向で行い、電力を計算した場合、電力は角度にかかわらず常に同じであるということを指す。方向φにおける電力は次のとおりである。

この電力は、ｓｕｍ ａ_ｉ・ａ_ｉ＝０の場合のみ、すべてのφについて一定である。

周波数領域式（ｓｕｍ ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ＝０）はｓｕｍ ａ_ｉ・ａ_ｉ＝０に等しいことを示すことができる。ｐ_ｉは＋ｆを変調し、ｐ_ｉｍは−ｆを変調するので、ｐ_ｉおよびｐ_ｉｍに対応する時間領域信号は、

である。ｅｘｐ（ｊ４πｆｔ）は１つのシンボル中で積分されると数回回転して消えるので、１つのシンボルｉ内で、時間ａ_ｉ・ａ_ｉにわたる積分は、

である。したがって、１つのシンボル中に蓄積されるａ_ｉ・ａ_ｉはｐ_ｉ・ｐ_ｉｍに等しい。すべてのシンボルが合計されると、次のようになる。

図８は、複数のメッセージにわたってシンボルを平均化することによって使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図である。第１のメッセージにおいて第１のシンボル周期中に１つのシンボル（または２つ以上のシンボル、図示せず）が生成される。第１のメッセージの後の第２のメッセージにおいて第２のシンボル周期中にシンボルが生成される。より一般的には、複数（ｎ個）のメッセージにおいてトレーニング情報シンボルが生成される。送信機は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を生成することによって、不偏トレーニングシーケンスを生成する。プリアンブルタイプのトレーニングシーケンスが示されているが、図７と同様に、同じタイプの解析をパイロットタイプの不偏トレーニングシーケンスに適用することができる。

図９は、受信データにおける直交不平衡誤差を除去するためのシステムの概略ブロック図である。システムまたはデバイス９００は、不偏トレーニングシーケンスを受け取るために線９０４上に入力を有する直交復調受信機または受信手段９０２を備える。図４の送信機の場合と同様に、受信機９０２は、放射された情報を受信するためにアンテナ９０５に接続されるＲＦデバイスであってよい。ただし、受信機は、代わりに有線または光媒体（図示せず）を介して不偏トレーニングシーケンスを受信することができる。

受信機９０２は、蓄積電力を有する時間領域中の同相（Ｉ）復調トレーニング情報を受け取るための同相（Ｉ）復調経路９０６を有する。直交（Ｑ）復調経路９０８は時間領域中のＱ復調トレーニング情報を受け取る。不偏トレーニングシーケンスを考えるとき、Ｑ経路は、Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する。従来のように、受信機９０２は、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）９０９、高速フーリエ変圧器（ＦＦＴ）９１０、デインタリーバ９１２および復号器９１４を含む。

直交復調受信機９０２は、複素平面内で一様に分布した均一な蓄積電力を有する、周波数（＋ｆ）における所定の基準信号（ｐ）および周波数（−ｆ）における所定のミラー信号（ｐ_ｍ）の不偏トレーニングシーケンスを受け取る。受信機９０２は、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数（＋ｆ）における処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成し、各処理済みシンボル（ｙ）にミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算し、周波数（−ｆ）において直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を供給する。わかりやすいように、処理済みシンボルの生成およびミラーシンボルによる乗算はシンボル発生器９１６において行われるように示してある。

送信機の説明において上述したように、不偏トレーニングシーケンスは、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスである。あるいは、受信機は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐ_ｍ）とを含む信号対として不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐ_ｍ）は０である。たとえば、受信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生として不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計は０である。

いくつかの態様では、受信機９０２は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐ_ｎ）および複数の同時に受け取られた所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取る。たとえば、ｎ個のパイロットシンボルをシンボル周期ごとに受け取ることができる。受信機９０２は、複数の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）を対応する複数の基準信号から生成し、各処理済みシンボルにその対応するミラー信号を乗算し、対応する複数の（ｙ_ｎ）（ｐ_ｎｍ）積から複数のチャネル推定値（Ｂ_ｎｍ）を得る。

より明示的には（図６参照）、受信機は、複数のシンボル周期中に、不偏トレーニングシーケンスをシンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして受け取り、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を得る。同時に、受信機は、各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを受け取り、（Ｙ_Ｎ−Ｐと示された）各シンボル周期中に通信データの処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成する。処理済みシンボル（ｙ_ｃ）ごとにチャネル推定値が外挿され、（（Ｂ_ｍ）_１−Ｐと示された）パイロットチャネル直交不平衡推定値から処理済みシンボル（ｙ_ｃ）ごとに（（Ｂ_ｍ）_Ｎ−Ｐと示された）直交不平衡推定値Ｂ_ｍが導出される。

別の態様では、受信機は、ｎ個の所定の基準信号（ｐ_ｎ）およびｎ個の所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）の時間的シーケンスを伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取る（図５Ａ参照）。受信機は、基準信号の時間的シーケンスからｎ個の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）の時間的シーケンスを生成し、時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応するミラー信号を乗算する。ｎ個の直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）の時間的シーケンスが得られ、ｎ個の直交不平衡推定値が平均される。

図７により明示的に示すように、受信機は第１の副搬送波上で不偏トレーニングシーケンスを受け取ることができ、受信機は第１の副搬送波について直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出する。受信機は、不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に第１の副搬送波上で直交変調通信データを受け取り、通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成する。直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）は各処理済みシンボルから導出される。

図９に戻ると、受信機（すなわち、シンボル発生器９１６）は、処理済みシンボル（ｙ）に基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、周波数＋ｆにおける不偏チャネル推定値（ｈ_ｕ）を得る。さらに、不偏トレーニングシーケンスが処理されて、周波数−ｆにおける処理済みシンボル（ｙ_ｍ）のシーケンスを生成する。受信機は、シンボル（ｙ_ｍ）に（ｐ_ｍ ^＊）を乗算して周波数（−ｆ）におけるチャネル推定値ｈ_ｍを得、シンボルｙ_ｍにｐ^＊を乗算して周波数＋ｆにおける直交不平衡推定値Ｂを得る。

受信機は、（ｘ_ｍ）の信号対雑音比（ＳＮＲ）がｊよりも大きい場合、不平衡補正済みシンボル（ｚ）＝ｙ−（Ｂ_ｍ／ｈ_ｍ ^＊）ｙ_ｍ ^＊を計算し、そうでない場合は（ｚ）を（ｙ）に等しく設定する。わかりやすいように、ゼロフォーシング（ＺＦ）計算機９１８は、処理済みシンボル、チャネル推定値、および直交不平衡推定値を受信したことに応答して不平衡補正済みシンボルを供給するように示してある。受信機（すなわち、ＺＦ計算機９１８）は、（ｘ）のＳＮＲがｊよりも大きい場合は（ｚ_ｍ）＝ｙ_ｍ−（Ｂ／ｈ^＊）ｙ^＊を計算し、そうでない場合は（ｚ_ｍ）を（ｙ_ｍ）に等しく設定する。受信機は、本開示の範囲外である、それぞれ（ｘ）および（ｘ_ｍ）の計算において（ｚ）および（ｚ_ｍ）を使用する。一態様では、以下でより詳細に説明するように、受信機は、ＳＮＲが１よりも大きい場合（ｊ＝１）、それぞれ直交不平衡推定値（Ｂ）および（Ｂ_ｍ）を使用して（ｚ_ｍ）および（ｚ）を計算する。

詳細には図示されていないが、図９の受信機はまた、受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための処理デバイスとして使用可能である。そのような処理デバイスは、複素平面内で一様に分布した均一な蓄積電力を有する、周波数（＋ｆ）における所定の基準信号（ｐ）および周波数（−ｆ）における所定のミラー信号（ｐ_ｍ）の不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信モジュールを備える。受信モジュールは、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数（＋ｆ）における処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成し、各処理済みシンボル（ｙ）にミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算し、周波数（−ｆ）において直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を供給する。

送信データの情報量が一般に、受信機が較正を行い、チャネル測定を行えるようにする所定または「既知の」データであるという点で、プリアンブル中で使用可能なトレーニングシーケンスもパイロット信号として使用可能なトレーニングシーケンスも同じである。（非所定の）通信データを受信する場合、データ自体、チャネルおよびノイズの３つの未知数がある。ノイズはランダムに変化するので、受信機はノイズについて較正できない。チャネルは、遅延および多重通路に通常関連する測定である。比較的短い期間、トレーニング信号、パイロット信号など、所定のデータを使用すれば、多重通路から生じる誤差を測定することができる。チャネルが知られると、この測定を使用して、受信された（非所定の）通信データ中の誤差を取り除くことができる。したがって、いくつかのシステムは、データの復号が始まる前にトレーニング信号を供給してチャネルを測定する。

ただし、たとえば、送信機または受信機のいずれかが空間を移動するか、あるいはクロックがドリフトする際に、チャネルが変化する。したがって、多数のシステムは、チャネルの遅い変化を追跡するために「未知の」データとともにより多くの「既知の」データを送信し続ける。

詳細には図示されていないが、図４の送信機と図９の受信機を組み合わせてトランシーバを形成することができる。実際は、そのようなトランシーバの送信機および受信機は、アンテナ、ベースバンドプロセッサ、ＭＡＣレベルの回路など、要素を共用する。上記の説明は、不偏トレーニングシーケンスを送信し、デバイスのネットワーク中の他のトランシーバからの不偏トレーニングシーケンスの受信に基づいて不偏チャネル推定値を計算するトランシーバを説明するものである。

機能の説明
現代の高データ転送速度通信システムは、２つの異なるチャネル、同相チャネルおよび直交位相チャネル（ＩおよびＱ）上で信号を送信する。２つのチャネルは複素平面内で２Ｄコンステレーションを形成する。ＱＰＳＫおよびＱＡＭはコンステレーションの例である。ＩチャネルおよびＱチャネルは、ＲＦ成分の変化により完全には平衡化できないＲＦハードウェアによって搬送され、その結果ＩＱ不平衡を生じる。一般的になりつつある直接変換システムでは、生じる不平衡はさらに大きくなる。ＩＱ不平衡はコンステレーションを歪め、ＩチャネルとＱチャネルの間に漏話を生じ、信号はそれ自体と干渉する。自己発生干渉は信号電力とともに増加するので、送信電力を増加しても無駄である。信号対雑音比（ＳＩＮＲ）は、所与のＲＦハードウェアで達成できる最も高いデータ転送速度に制限を設ける上限に達する。データ転送速度を増加するために、コストのかかる解決策は、より上等な、より高価なハードウェアを使用することである。場合によってはコストのかからない解決策は、ＩＱ不平衡をデジタル的に推定し、補正することである。デジタル推定および補正アルゴリズムの概念は、以前に当技術分野で促進された。しかしながら、それらの解決策は、特殊なタイプのトレーニングシーケンスに依拠しないので、費用がかかる傾向がある。これらの解決策はしばしば、通常は受信機における、一方における不平衡しか考えない。

以下に、送信機から受信機への終端間の不平衡を研究する時間領域システムについての洞察とともに、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）に焦点を合わせた例を挙げる。さらに、ＯＦＤＭでは、不平衡は、フィルタの周波数応答の変化を考慮して、周波数に応じてモデル化される。

２種類の拡張を以下に示す。１つはコストが０であり、不偏トレーニングシーケンスを使用することによってチャネル推定からの干渉をなくすものである。チャネル推定の誤差はデータ自体の誤差よりもパフォーマンスにとってしばしばより有害なので、大幅な利得が達成される。２つ目の比較的低コストの拡張は、より多くの利得が必要な場合に、データ歪みを補正するものである。

ＩＱ不平衡のモデルを以下に示す。不偏トレーニングシーケンスを使用する従来のチャネル推定がどのようにＩＱ不平衡の一部を緩和することができるかを示す解析を行う。次いで、ＩＱ不平衡パラメータを計算し、アルゴリズムが効果的であることを証明するために、簡単な拡張を行う。推定されたパラメータを使用して、データ歪みを緩和するために簡単な補正アルゴリズムを提示する。また、ＷｉＭｅｄｉａのＵＷＢについてのシミュレーション結果、ならびに標準を補正する提案を示す。

ＩＱ不平衡モデル
同相（Ｉ）チャネルと直交位相（Ｑ）チャネルの間の電力（振幅）平衡または直交性（位相）が維持されない場合、ＩＱ不平衡が起こる。したがって、ＩＱ不平衡は振幅不平衡２εおよび位相不平衡２Δφによって特徴付けられる。

時間領域信号
複素シンボルｘはＩチャネルおよびＱチャネルを介して送信および受信される。理想的なノイズがないチャネルでは、シンボルｘは損なわれずに受信される。しかし、ＩＱ不平衡がある場合、ノイズがあるか歪んだバージョンが受信される可能性が高い。

ここで、

は不平衡、α≒１およびβ≒０をモデル化する複素量である。非線形モデル（１）はベクトル形式

によって線形化される。Ｂは不平衡行列である。第２の列は、第１の列の複製バージョンであるので使用されない。しかし、第２の列は、後述のように、送信機および受信機における不平衡ブロックを連結できるように同じサイズおよびタイプの入力および出力を与える。送信機における不平衡行列はＢ_ｔによって定義され、受信機においては、Ｂ_ｒによって定義される。

１タップチャネル
１タップチャネルはＯＦＤＭに好適であると考えられる。適切な行列形式の１タップチャネルｈは次のようになる。

送信機および受信機における不平衡で、平均でガウス（ＡＷＧＮ）ノイズｎ、ベクトル形式

である間は、受信信号は、次のように線形ブロックの連結として表される。

全体的な結果としては、ＩＱ不平衡とチャネルを組み合わせて、グローバル不平衡パラメータβ’によって特徴付けられる望ましくない歪みまたは干渉を加えたグローバルチャネルｈ’を生成する。グローバル不平衡パラメータβ’は、チャネルが変化すると変化し、定期的に推定する必要がある。

次に、シンボルｘが、複素平面全体にスパンするのではなく、所与の（１Ｄ）軸に制限される場合の条件について考える。たとえば、軸は、ＢＰＳＫ変調、実軸、虚軸または中間の軸に関連付けることができる。この場合、ｘ^＊＝ｋｘと記述でき、ここでは、ｋは複素定数（回転）であり、

ｘが一意の軸に制限される場合、ＩＱ不平衡は消え、全体的チャネル応答の一体部分になる。

周波数領域信号
前のモデルは時間領域信号に適用されるが、次に、周波数ｆにおいて、当該の信号ｘが周波数領域中に与えられる変更形態について考える。時間領域では、この信号は複合音ｘｅ^{ｊ２πｆｔ}によって搬送される。式（１）中の項を置き換えると、以下が得られる。

ＯＦＤＭでは、ＩＱ不平衡によって生じる干渉は、同じ周波数ｆにおいては現われず、ミラー周波数−ｆにおいては現われ、逆もまた同様である。−ｆで送信されるものが周波数＋ｆ上に干渉を生じる。信号ｘ_ｍが周波数−ｆにおいて送信された信号であり、ここで指標ｍがミラー周波数−ｆにおける量を示す場合、周波数−ｆにおいて以下が得られる。

時間領域式の一般化を使用した。ＩＱ不平衡パラメータαおよびβは、ここでは周波数の関数である。これは、システムにおける異なるローパス（ベースバンド）フィルタまたはバンドパス（ＩＦ）フィルタによる不平衡をモデル化する。Ｉ経路およびＱ経路は全く同じフィルタを有することができず、したがって不平衡は周波数とともに変化する。時間領域システムでは、この種の不平衡が存在するが、補正に多大な費用がかかる。異なるチャネル上の異なる畳み込みを処理するイコライザおよびモデルの拡張が必要とされる。したがって、時間領域では、バルクまたは平均の不平衡が使用される。周波数領域システムは、普通のイコライザ構造を利用し、周波数ごとに不平衡をモデル化することができる。

式（７）および式（８）の出力を副搬送波ごとに組み合わせた場合、以下が観測される。

（ＦＦＴによって自動的に処理される）副搬送波を省略すると、＋ｆおよび−ｆにおける信号の線形モデル関数は、次のように記述できる。

周波数領域モデルでは、第２の列はもはや不要ではない。そのモデルは、ワンショットで、一組のミラー周波数を処理する。周波数ｆにおける１タップチャネルｈおよび周波数−ｆにおけるｈ_ｍは、以下の行列によってモデル化される。

周波数ｆにおけるＡＷＧＮノイズｎおよび周波数−ｆにおけるｎ_ｍは、ノイズベクトル

を形成する。終端間モデルは次のようになる。

ｈ’、ｈ_ｍ’はグローバルチャネルタップであり、β’、β_ｍ’はグローバル不平衡パラメータである。不平衡パラメータは、チャネルが変化すると変化し、定期的に推定する必要がある。

ＩＱ不平衡は専らミラー周波数から干渉を発生するので、２つの興味深い事例は注目に値する。ミラー周波数において信号が送信されないか、またはチャネルがフェード中の場合、干渉は生じない。一方、信号またはチャネルが強い場合、干渉が強くなる。したがって、ＯＦＤＭでは、ＩＱ不平衡の影響がより問題になる。

従来のチャネル推定
補正アルゴリズムを検査する前に、不偏トレーニングシーケンスを使用するだけで、問題の半分をコストなしでどのように解決することができるかを示す。不偏トレーニングシーケンスは、チャネル推定から干渉を完全になくし、パフォーマンスを著しく改善する。実際、チャネル推定はコンステレーションにおいてバイアスを生じる傾向があるので、チャネル推定の誤差はデータの誤差よりもしばしば有害である。

モデル（１２）はパイロットトーンで刺激される。周波数＋ｆでは、パイロットｐが送信され、周波数−ｆでは、パイロットｐ_ｍが送信される。一般性を失わずに、パイロットが単位ノルムを有する（チャネルは実効電力を搬送する）と仮定すると、周波数ｆにおける従来のチャネル推定は、ｐ^＊だけ逆回転することで得られる。

いくつかのチャネル観測を平均化することによって、ノイズは自動的に低減される（わかりやすいように、ノイズ逆回転は省略する）。項β’_ｍｐ_ｍ ^＊ｐ^＊に関して、多数のＯＦＤＭシステム（たとえば、ＷｉＭｅｄｉａのＵＷＢ）は、単に繰返しシンボルであるトレーニングシーケンスを使用する。したがって、この項は平均化で減衰しない。ｐ^＊とｐ_ｍ ^＊の両方の符号が逆になっても何も変化しないので、ＯＦＤＭシンボル全体に＋１または−１のスクランブル化を適用しても無駄である。むしろ、以下が達成される。いくつかの観測を蓄積した後、積の合計は０になる。

しばしば、トレーニングシーケンスは偶数個のシンボルからなり、各対が合計０になるようにするには十分である。

条件を満たす簡単なシーケンスの例を表１に挙げる。一方では不偏チャネル推定値が生成され、他方ではトレーニング信号が時間領域における複素平面のＩ次元およびＱ次元に等しくスパンするので、これらのタイプのトレーニングシーケンスは不偏トレーニングシーケンスとして示される。たとえば、不偏トレーニングシーケンスはちょうど実軸に沿っては集中しない。

証明として、単位ノルムの複素スカラーａ_ｉ＝ｐ_ｉｅ^ｊθ＝ｐ_ｉｍｅ^−ｊθはｐ_ｉとｐ_ｉｍの中間と考える。時間領域では、パイロットは合計２ａ_ｉｃｏｓ（２πｆｔ＋θ）になる。時間領域、および所与のＯＦＤＭシンボルでは、２つのミラーパイロットは、複素定数ａ_ｉによって決定された一意の方向にスパンする。Ｌ個のシンボルが送信された場合、方向φにおける合計（または平均、あるいは蓄積）電力は

である。この電力は、Σ_ｉａ_ｉａ_ｉ≡Σ_ｉｐ_ｉｐ_ｉｍ＝０の場合のみ、いかなる方向φにおいても一定である。複素平面の均一なスパンが達成される。

ＩＱ不平衡推定
グローバルチャネルｈ’を推定した後、グローバル不平衡パラメータβ’_ｍの推定について考える。式（１２）の綿密な解析から、このパラメータは従来のチャネル推定に極めて類似した方法で得られることがわかる。すなわち、β_ｍ’は、パイロットｐ_ｍ ^＊を搬送する「チャネル」のように扱える。したがって、ｐ_ｍだけ逆回転することによって、不平衡の推定値が得られる。不平衡の不偏推定のための条件は式（１４）と同じである。

要約すると、不偏トレーニングシーケンスと２つの従来のチャネル推定値を使用して、終端間チャネルおよび不平衡パラメータの良好な推定値が得られる（表２）。

隣接する副搬送波上での平滑化
隣接するＯＦＤＭシンボル上での平均化に加えて、チャネル推定値は、１つのシンボル内の隣接する副搬送波上で平滑化できる。ＯＦＤＭでは、循環プレフィックスは短く設計されており、チャネルはトーンごとにゆっくり変化すると想定される。同様に、ＲＦチェーン中のフィルタは短時間応答を有するべきであり、フィルタの周波数応答もゆっくり変化する、すなわち、ＩＱ不平衡は副搬送波にわたってゆっくり変化する。同じチャネル平滑化技法を使用して不平衡パラメータ推定値を平滑化および改善することができる。不偏トレーニングシーケンスを使用することによって、チャネル推定と不平衡推定の間の相互作用はなくなる。各被推定値は単独で平滑化できる。

一意のＯＦＤＭシンボルを推定に使用した場合、式（１４）を満たす不偏トレーニングシーケンスを見つけることは不可能である。この場合、２つ以上の隣接する副搬送波のグループにわたって式（１４）からの合計を適用することによって、ほぼ不偏のトレーニングシーケンスを得ることができる。次いで平滑化を行ってミラー周波数からの干渉の全部または一部を自動的に消去する。１つの解決策は、隣接する副搬送波上でパイロットを９０度回転する（正および負の周波数上でミラー方向に移動する）ことである。

推定
不偏トレーニングシーケンスおよび上述の従来のチャネル推定の結果の使用は、最小二乗（ＬＳ）推定量である。すべてのＬＳ推定量の中で、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）法は著しい値を示す。

最小二乗推定量
Ｌ個の送信Ｘ_ｉ、Ｌ個のノイズ項Ｎ_ｉおよびＬ個の観測Ｙ_ｉは、それぞれＬ個の行列によって２つに連結できる。

その場合、式（１２）は次のようになる。

未知はＨ’である。ＬＳ推定量は次のようになる。

条件（１４）が満たされると、

が対角である（交差項が消える）ことを検証するのは容易である。パイロットは単位ノルムに正規化されるので、それは単位行列に比例する。その場合、

は、前のセクションで説明したように、それぞれｐ_ｉ ^＊、ｐ_ｉｍ、ｐ_ｉｍ ^＊およびｐ_ｉによる逆回転を伴う正確に４つの従来のチャネル推定値である。周波数ｆに対して２つの推定値が得られ、ミラー周波数−ｆに対して２つの推定値が得られる。

最適な推定量
不偏トレーニングシーケンスおよび従来のチャネル推定値はＬＳ推定量である。しかし、どの推定量

もＬＳ推定量である。以下に、不偏トレーニングシーケンスの使用が優れた推定量をもたらすことを示す。モデル（１７）は、Ｌ次元空間中の２つのベクトル（

の列）上の２つの連続的な送信によって送信される未知の情報Ｈ’とみなすことができる。

によってそれぞれ

の列ｊを示し、この場合

である。モデル（１２）およびモデル（１７）は、次のように記述できる。

各々が２つのベクトル

を含む２つの送信があり、各ベクトルは推定される複素振幅情報を搬送している。ＬＳ推定量は、干渉を消去するために他のベクトルに平行な形で、各ベクトル上に射影することからなる。２つのベクトルが直交する場合、すなわちドット積（１４）が０である場合、極めて良好な結果が得られる。不偏トレーニングシーケンスは、定義によれば、この条件を検証するトレーニングシーケンスである。他のシーケンスは、非直交ベクトルを使用し、ベクトル

との間の角度のパフォーマンス関数の損失を被る。多くのＯＦＤＭシステムは現在、

が共線(collinear)である極めて劣悪な種類のトレーニングシーケンスを使用しており、Ｈ’における４つのエントリーを適切に推定することは不可能である。これらのトレーニングシーケンスは、チャネルｈ’およびｈ’_ｍのよりノイズのあるバージョンを推定する傾向がある。

平均二乗誤差（ＭＳＥ）を計算するために、推定誤差は、

である。これは２×２の行列、すなわち４つの誤差値である。各値は、ベクトル

の組合せで左と右を乗算することによって隔離できる。

は単位行列、またはより一般に要素σ^２および要素σ_ｍ ^２を伴う対角行列である場合、

のＭＳＥは、それぞれ、

の第１および第２の対角線要素であることを示すことができる。また、

の場合、ＭＳＥは、それぞれ、

の第１および第２対角線要素である。

全ＭＳＥは

である。次に、問題は、

を最小にする

を見つけることであり、ただし制約は、総パイロット電力が一定、すなわち

である。固有分解を用いて、問題を最小Σ１／λ_ｊ、ただしΣλ_ｊは一定として記述できる。問題は、ラグランジュ乗数で解かれ、一般に、すべての固有値が等しいときに最適になる。これは、

が単位行列に比例することを意味する。

全ＭＳＥは最小にされており、得られた要素当たりのＭＳＥは、σ^２／Ｌまたはσ_ｍ ^２／Ｌのいずれかである。一意のベクトル送信が使用されるとしても、この要素当たりのＭＳＥは、おそらく得ることができる最善のものである。ＭＳＥは２つのベクトル送信について改善される可能性がなく、したがって要素当たりのＭＳＥは最小にされている。不偏トレーニングシーケンスおよび従来のチャネル推定量は、すべてのＬＳ推定量のＭＭＳＥである。

ＩＱ不平衡補正
不偏チャネル推定からの利得が十分でない場合、（以前に説明したように）ＩＱ不平衡パラメータが推定され、データ歪みを補正するために適用される。Ｈ’はモデル（１２）、Ｙ＝Ｈ’Ｘ＋Ｎで推定される。次に、未知のデータＸに焦点を合わせる。モデルは、相互相関をもつ任意の２タップチャネルと同じである。任意のチャネル等化アルゴリズムを適合できる。ユビキタスビットインタリーブ符号化ＱＡＭおよびフェージングチャネルに好適な単純な等化アルゴリズムを示す。

ゼロフォーシング（ＺＦ）手法Ｈ’^−１Ｙ＝Ｘ＋Ｈ’^−１Ｎに伴う１つの懸念は、複雑な有色ノイズについて計算が行われなければ、ミラーチャネルが弱いとノイズを増すということである。本解決法ではＺＦを使用するが、ミラーチャネルが弱くない場合のみである。式（１２）では、ｘ_ｍをその値で置き換えると、以下が得られる。

ここで、

はノイズエンハンスメントである。注：二次不平衡項はβ’^＊β_ｍ’＜＜ｈ’ｈ_ｍ’^＊と仮定される。この近似が無効な場合、チャネルおよび不平衡パラメータの正確な推定を伴う、補正されたチャネル

を考える。基本的に、ＺＦ技法は次の計算からなる。

受信信号ｙからミラー周波数量（β_ｍ’／ｈ_ｍ’）ｙ_ｍを減算することによって、ＩＱ不平衡のない単純なチャネルモデルが得られる。残りの復号化チェーンは変化しない。

ノイズエンハンスメントがＩＱ不平衡からの元の干渉よりも弱い限り、すなわち｜ｎ’｜^２＜｜β_ｍ’ｘ_ｍ ^＊｜^２、この解決法は適切に機能する。そうでない場合には、不平衡補正済みｚではなく、元のｙが使用される。決定を行うために、ｎ’を推定する必要はない。頑強な平均的な改善を選択することができる。したがって、期待値を考えると、

となる。ミラー周波数の信号対雑音比ＳＮＲ_ｍが１より大きいとき、不平衡補正済み項ｚを使用する。そうでない場合、元の信号ｙが保持される。チャネルおよび不平衡推定の不正確さにより、より大きいＳＮＲを使用することはより安全であり、たとえばＳＮＲ_ｍ＞２はＷｉＭｅｄｉａ ＵＷＢに対して適切に機能する。ＳＮＲ_ｍは通常、式ＳＮＲ_ｍ＝｜ｈ_ｍ’｜^２ＳＮＲによってグローバルＳＮＲから得られることに留意されたい。

表３に、ノイズエンハンスメント回避を伴うＺＦアルゴリズムを要約する。

シミュレーション結果
図１０は、上記のアルゴリズムをＷｉＭｅｄｉａ ＵＷＢ標準に適用することによって達成されるパフォーマンスを示す。最高データ転送速度４８０Ｍｂｐｓは、ＩＥＥＥ８０２．１５．３のチャネルモデルＣＭ２（約４メートルの屋内のピコ環境）でシミュレートされる。シャドウイングおよび帯域ホッピングはオフにされる。ＩＱ不平衡は一定であり、振幅が２ε＝１０％（０．８ｄＢ）および位相が２Δφ＝１０度に等しい。同じ量の不平衡が送信機および受信機に存在する。図は、Ｅｂ／Ｎｏに応じたパケット誤り率（ＰＥＲ）を示す。パフォーマンスは補正の形を取らずに急激に劣化する。表４に、理想的な場合に関する様々なアルゴリズムの損失を記載する。

終端間ＩＱ不平衡とチャネルが組み合わさってグローバル２×２チャネル行列を形成する。不偏トレーニングシーケンスの使用は、コストなしでかなりの利得を達成する。不偏トレーニングシーケンスは、チャネル推定からの終端間の自己発生干渉を自動的に消去する。さらに、そのようなトレーニングシーケンスはＩＱ不平衡パラメータの推定に理想的であり、データ歪みを補正するために単純なアルゴリズム、ノイズエンハンスメント回避を伴うゼロフォーシングが与えられる。

ＷｉＭｅｄｉａ ＵＷＢは、特に、次のエンハンスメントから利益を得る。専らＩチャネル上で送信される６つのシンボルからなる従来の偏ったトレーニングシーケンスは、不偏シーケンスを生じさせるために二等分に分割できる。最初の３つのシンボルはＩチャネル上で送信され、最後の３つのシンボルはＱチャネル上で送信される。複素平面に均等にスパンすることによって、不偏トレーニングシーケンスは、高いデータ転送速度の大きい利得を伴って生じる。下位互換性のために、この方式は高データ転送速度モードについて確保され、ビーコンを介して信号を送ることができ、またはトレーニングシーケンスのタイプは盲目的に検出できる。

ＯＦＤＭＡ（たとえば、ＷｉＭＡＸ）では、副搬送波ｆおよび−ｆを異なるユーザに割り当てることができる。電力制御が１人のユーザを高電力レベルにした場合、かなりの干渉が起こる。したがって、ミラー副搬送波上で異なるユーザのパイロットを特定することは良い考えである。パイロットは不偏トレーニングシーケンス基準を満たすべきである。各ユーザは特別の骨折りなしに自動的に利益を得る。パイロットは、ミラー位置を維持しながら異なる場所にホップすることができる。

時間領域の式は、いくつかの１タップチャネルを組み合わせるレイクイコライザを用いて符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）に拡張できる。不偏トレーニングシーケンスはタップ当たりのチャネル推定値を自動的に改善する。ＣＤＭＡ用の簡単な不偏トレーニングシーケンスは、複素シンボルを９０度だけ絶えず回転させることからなる。

図１１Ａおよび図１１Ｂは、受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための方法を示す流れ図である。本方法は明確にするために番号付けされたステップのシーケンスとして述べたが、番号付けは必ずしもステップの順序を指示するものではない。これらのステップの一部は、スキップし、並列に実行し、またはシーケンスの厳密な順序を維持する要件なしに実行できることを理解すべきである。本明細書で使用される、「生成」、「導出」、および「乗算」という用語は、機械可読ソフトウェア命令、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアとの組合せを用いて使用可能になるプロセスを指す。本方法はステップ１１００から開始する。

ステップ１１０２は、直交復調受信機において不偏トレーニングシーケンスを受け取る。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内で一様に分布した均一な蓄積電力を有し、周波数＋ｆにおける所定の基準信号（ｐ）、および周波数−ｆにおける所定のミラー信号（ｐ_ｍ）を含む。上記で詳細に説明したように、不偏トレーニングシーケンスは、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを受け取る。あるいはステップ１１０２は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐ_ｍ）とを含む信号対を受け取り、積（ｐ・ｐ_ｍ）は０である。たとえば、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生を受け取ることができ、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計は０である。

ステップ１１０４は、不偏トレーニングシーケンスを処理し、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数＋ｆにおける処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成する。ステップ１１０６は、各処理済みシンボル（ｙ）にミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算する。ステップ１１０８は周波数−ｆにおける不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍを得る。

一態様では、ステップ１１０２は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号および複数の同時に受け取られた所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取る。同様に、ステップ１１０４は、複数の信号（ｙ_ｎ）を対応する複数の基準信号（ｐ_ｎ）から生成する。ステップ１１０６は、各受信シンボル（ｙ_ｎ）に、その対応するミラー信号（ｐ_ｎｍ）を乗算し、ステップ１１０８は、対応する複数の（ｙ_ｎ）（ｐ_ｎｍ）積から複数の不偏直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）を得る。

たとえば、ステップ１１０２は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを受け取り、ステップ１１０８は、シンボル周期当たりＰ個のパイロットチャネル直交不平衡推定値を得る。この態様では、ステップ１１０３は、各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取る（図６も参照）。次いで、ステップ１１０４で処理済みシンボルを生成することは、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成することを含む。同様に、ステップ１１０８で直交不平衡推定値を導出することは、パイロットチャネル直交不平衡推定値から各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出することを含む。

別の態様では、ステップ１１０２は、ｎ個の所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）およびｎ個の所定の基準信号（ｐ_ｎ）の時間的シーケンスを受け取る。ステップ１１０４で処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成することは、ｎ個の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）の時間的シーケンスを生成することを含む。次いで、ステップ１１０８で不偏直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）を得ることは、ｎ個の直交不平衡推定値のシーケンスを得ること、およびｎ個の直交不平衡推定値を平均化することを含む。

たとえば（図７参照）、ステップ１１０２は、第１の副搬送波上で不偏トレーニングシーケンスを受け取り、ステップ１１０８は、第１の副搬送波について直交不平衡推定値を得る。さらに、ステップ１１１０は、不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に第１の副搬送波上で直交変調通信データを受け取る。ステップ１１１２は、各通信データシンボルの処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成し、ステップ１１１４は、各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出する。

他の態様では、本方法は以下の追加のステップを含む。ステップ１１１６は、処理済みシンボル（ｙ）に基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算する。ステップ１１１８は、周波数＋ｆにおける不偏チャネル推定値（ｈ）を得る。ステップ１１０４で不偏トレーニングシーケンスを処理することは、周波数−ｆにおける処理済みシンボル（ｙ_ｍ）のシーケンスを生成することを含む。次いで、ステップ１１２０は、シンボル（ｙ_ｍ）に（ｐ_ｍ ^＊）を乗算して周波数（−ｆ）におけるチャネル推定値ｈ_ｍを得、ステップ１１２２は、シンボルｙ_ｍにｐ^＊を乗算して周波数＋ｆにおける直交不平衡推定値Ｂを得る。

（ｘ_ｍ）の信号対雑音比（ＳＮＲ）がｊよりも大きい場合（ステップ１１２４）、ステップ１１２６は不平衡補正済みシンボル（ｚ）＝ｙ−（Ｂ_ｍ／ｈ_ｍ ^＊）ｙ_ｍ ^＊を計算する。そうでない場合、ステップ１１２８は（ｚ）を（ｙ）に等しく設定する。（ｘ）のＳＮＲがｊよりも大きい場合（ステップ１１３０）、ステップ１１３２は（ｚ_ｍ）＝ｙ_ｍ−（Ｂ／ｈ^＊）ｙ^＊を計算する。そうでない場合、ステップ１１３４は（ｚ_ｍ）を（ｙ_ｍ）に等しく設定する。ステップ１１３６は、それぞれ（ｘ）および（ｘ_ｍ）の計算において（ｚ）および（ｚ_ｍ）を使用する。一態様では、ｊ＝１。

上記のフローチャートは、受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための命令を記憶している機械可読媒体の表現としても解釈できる。命令は、上述のようにステップ１１００〜１１３６に対応することになる。

受信データにおける直交不平衡誤差の除去を可能にするシステム、方法、デバイスおよびプロセッサを提示した。特定の通信プロトコルおよびフォーマットの例は本発明を説明するために与えたものである。しかしながら、本発明は単にこれらの例に限定されない。本発明の他の変更形態および実施形態が当業者には想起されるであろう。

Claims (38)

1. 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための方法であって、
   直交復調受信機において、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を有し、周波数＋ｆにおける所定の基準信号（ｐ）および周波数−ｆにおける所定のミラー信号（ｐ_ｍ）を含む不偏トレーニングシーケンスを受け取ることと；
   前記不偏トレーニングシーケンスを処理し、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数＋ｆにおける処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成することと；
   各処理済みシンボル（ｙ）に前記ミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算することと；
   周波数−ｆにおける不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍを得ることと；
   を備える方法。
2. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数の同時に受け取られた所定の基準信号および複数の同時に受け取られた所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取ることを含み；
   前記処理済みシンボル（ｙ）を生成することは、前記対応する複数の基準信号（ｐ_ｎ）から複数の信号（ｙ_ｎ）を生成することを含み；
   前記処理済みシンボル（ｙ）に前記ミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算することは、各受信シンボル（ｙ_ｎ）に、その対応するミラー信号（ｐ_ｎｍ）の共役を乗算することを含み；
   前記不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍを得ることは、前記対応する複数の（ｙ_ｎ）（ｐ_ｎｍ）積から複数の不偏直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）を得ることを含む；
   請求項１に記載の方法。
3. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを受け取ることを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、ｎ個の所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）およびｎ個の所定の基準信号（ｐ_ｎ）の時間的シーケンスを受け取ることを含み；
   処理済みシンボル（ｙ）の前記シーケンスを生成することは、ｎ個の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）の時間的シーケンスを生成することを含み；
   前記不偏直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）を得ることは、
   ｎ個の直交不平衡推定値のシーケンスを得ることと；
   前記ｎ個の直交不平衡推定値を平均化することと；
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを受け取ることを含み；
   前記不偏直交不平衡推定値を得ることは、シンボル周期当たりＰ個のパイロットチャネル直交不平衡推定値を得ることを含み；
   前記方法は、
   各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取ること
   をさらに備え、
   処理済みシンボルのシーケンスを生成することは、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成することを含み；
   直交不平衡推定値を導出することは、前記パイロットチャネル直交不平衡推定値から各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出することを含む；
   請求項１に記載の方法。
6. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、第１の副搬送波上で前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることを含み；
   前記不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍを得ることは、前記第１の副搬送波の前記直交不平衡推定値を得ることを含み；
   前記方法は、
   前記不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に前記第１の副搬送波上で直交変調通信データを受け取ることと；
   通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成することと；
   処理済みシンボル（ｙ_ｃ）ごとに直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出することと；
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記処理済みシンボル（ｙ）に前記基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算することと、
   周波数＋ｆにおける不偏チャネル推定値（ｈ）を得ることと
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
8. 処理済みシンボルを生成することは、前記不偏トレーニングシーケンスを処理し、周波数−ｆにおける処理済みシンボル（ｙ_ｍ）のシーケンスを生成することを含み；
   前記方法は、
   シンボル（ｙ_ｍ）に（ｐ_ｍ ^＊）を乗算して周波数−ｆにおけるチャネル推定値ｈ_ｍを得ることと；
   シンボルｙ_ｍにｐ＊を乗算して周波数＋ｆにおける直交不平衡推定値Ｂを得ることと；
   をさらに備える、請求項７に記載の方法。
9. （ｘ_ｍ）の信号対雑音比（ＳＮＲ）がｊよりも大きい場合、不平衡補正済みシンボル（ｚ）＝ｙ−（Ｂ_ｍ／ｈ_ｍ ^＊）ｙ_ｍ ^＊を計算することと；
   そうでない場合、（ｚ）を（ｙ）に等しく設定することと；
   （ｘ）のＳＮＲがｊよりも大きい場合、（ｚ_ｍ）＝ｙ_ｍ−（Ｂ／ｈ^＊）ｙ^＊を計算することと；
   そうでない場合、（ｚ_ｍ）を（ｙ_ｍ）に等しく設定することと；
   それぞれ（ｘ）および（ｘ_ｍ）の計算において（ｚ）および（ｚ_ｍ）を使用することと；
   をさらに備える、請求項８に記載の方法。
10. （ｚ_ｍ）および（ｚ）を計算することは、前記ＳＮＲが１よりも大きい場合（ｊ＝１）、それぞれ前記直交不平衡推定値（Ｂ）および（Ｂ_ｍ）を使用することを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐ_ｍ）とを含む信号対を受け取ることを含み、積（ｐ・ｐ_ｍ）が０である、請求項１３に記載の方法。
12. 前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生を受け取ることを含み、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計が０である、請求項１１に記載の方法。
13. 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するためのシステムであって、
    複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力をもつ周波数（＋ｆ）における所定の基準信号（ｐ）および周波数（−ｆ）における所定のミラー信号（ｐ_ｍ）の不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信機を備え、前記受信機は、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数（＋ｆ）における処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に前記ミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算し、かつ、周波数（−ｆ）における直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を供給する、
    システム。
14. 前記受信機は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐ_ｎ）および複数の同時に受け取られた所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、複数の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）を前記対応する複数の基準信号から生成し、各処理済みシンボルに、その対応するミラー信号を乗算し、前記対応する複数の（ｙ_ｎ）（ｐ_ｎｍ）積から複数のチャネル推定値（Ｂ_ｎｍ）を得る、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記受信機は、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記受信機は、ｎ個の所定の基準信号（ｐ_ｎ）およびｎ個の所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）の時間的シーケンスを伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、前記受信機は、ｎ個の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）の時間的シーケンスを基準信号の前記時間的シーケンスから生成し、前記時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応するミラー信号を乗算し、ｎ個の直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）の時間的シーケンスを得て、前記ｎ個の直交不平衡推定値を平均化する、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記受信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を取得し、前記受信機は、同時に各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを受け取り、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）のチャネル推定値を外挿し、前記パイロットチャネル直交不平衡推定値から各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出する、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記受信機は、第１の副搬送波上で前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、前記受信機は、前記第１の副搬送波の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出し、前記受信機は、前記不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に前記第１の副搬送波上で直交変調通信データを受け取り、通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出する、請求項１３に記載のシステム。
19. 前記受信機は、前記処理済みシンボル（ｙ）に前記基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、周波数＋ｆにおける不偏チャネル推定値（ｈ_ｕ）を得る、請求項１３に記載のシステム。
20. 前記受信機は、前記不偏トレーニングシーケンスを処理して周波数−ｆにおける処理済みシンボル（ｙ_ｍ）のシーケンスを生成し、前記受信機が、シンボル（ｙ_ｍ）に（ｐ_ｍ ^＊）を乗算して周波数−ｆにおけるチャネル推定値ｈ_ｍを得、シンボルｙ_ｍにｐ^＊を乗算して周波数＋ｆにおける直交不平衡推定値Ｂを得る、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記受信機は、（ｘ_ｍ）の前記信号対雑音比（ＳＮＲ）がｊよりも大きい場合、不平衡補正済みシンボル（ｚ）＝ｙ−（Ｂ_ｍ／ｈ_ｍ ^＊）ｙ_ｍ ^＊を計算し、そうでない場合、（ｚ）を（ｙ）に等しく設定し、前記受信機が、（ｘ）のＳＮＲがｊよりもより大きい場合、（ｚ_ｍ）＝ｙ_ｍ−（Ｂ／ｈ^＊）ｙ^＊を計算し、そうでない場合、（ｚ_ｍ）を（ｙ_ｍ）に等しく設定し、前記受信機は、それぞれ（ｘ）および（ｘ_ｍ）の計算において（ｚ）および（ｚ_ｍ）を使用する、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記受信機が（ｚ_ｍ）および（ｚ）を計算することは、前記ＳＮＲが１よりも大きい場合（ｊ＝１）、それぞれ前記直交不平衡推定値（Ｂ）および（Ｂ_ｍ）を使用することを含む、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記受信機は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐ_ｍ）とを含む信号対として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐ_ｍ）が０である、請求項１３に記載のシステム。
24. 前記受信機は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計が０である、請求項２３に記載のシステム。
25. 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための命令を記憶している機械可読媒体であって、前記命令は、
    直交復調受信機において、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を有し、周波数＋ｆにおける所定の基準信号（ｐ）および周波数−ｆにおける所定のミラー信号（ｐ_ｍ）を含む不偏トレーニングシーケンスを受け取ることと；
    前記不偏トレーニングシーケンスを処理し、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数＋ｆにおける処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成することと；
    各処理済みシンボル（ｙ）に前記ミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算することと；
    周波数−ｆにおける不偏直交不平衡推定値Ｂ_ｍを得ることと；
    を備える、機械可読媒体。
26. 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するためのデバイスであって、
    複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力をもつ周波数（＋ｆ）における所定の基準信号（ｐ）および周波数（−ｆ）における所定のミラー信号（ｐ_ｍ）の不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信手段を備え、前記受信手段は、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数（＋ｆ）における処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に前記ミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算し、周波数（−ｆ）における直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を供給する、
    デバイス。
27. 前記受信手段は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐ_ｎ）および複数の同時に受け取られた所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、複数の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）を前記対応する複数の基準信号から生成し、各処理済みシンボルに、その対応するミラー信号を乗算し、前記対応する複数の（ｙ_ｎ）（ｐ_ｎｍ）積から複数のチャネル推定値（Ｂ_ｎｍ）を得る、請求項２６に記載のデバイス。
28. 前記受信手段は、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項２６に記載のデバイス。
29. 前記受信手段は、ｎ個の所定の基準信号（ｐ_ｎ）およびｎ個の所定のミラー信号（ｐ_ｎｍ）の時間的シーケンスを伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、前記受信手段は、ｎ個の処理済みシンボル（ｙ_ｎ）の時間的シーケンスを基準信号の前記時間的シーケンスから生成し、前記時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応するミラー信号を乗算し、ｎ個の直交不平衡推定値（Ｂ_ｎｍ）の時間的シーケンスを得て、前記ｎ個の直交不平衡推定値を平均化する、請求項２６に記載のデバイス。
30. 前記受信手段は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を取得し、前記受信手段は、各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取り、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）のチャネル推定値を外挿し、前記パイロットチャネル直交不平衡推定値から各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出する、請求項２６に記載のデバイス。
31. 前記受信手段は、第１の副搬送波上で前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、前記受信機は、前記第１の副搬送波の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出し、前記受信手段は、前記不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に前記第１の副搬送波上で直交変調通信データを受け取り、通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙ_ｃ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ_ｃ）の直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を導出する、請求項２６に記載のデバイス。
32. 前記受信手段は、前記処理済みシンボル（ｙ）に前記基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、周波数＋ｆにおける不偏チャネル推定値（ｈ_ｕ）を得る、請求項２６に記載のデバイス。
33. 前記受信手段は、前記不偏トレーニングシーケンスを処理して周波数−ｆにおける処理済みシンボル（ｙ_ｍ）のシーケンスを生成し、前記受信手段が、シンボル（ｙ_ｍ）に（ｐ_ｍ ^＊）を乗算して周波数−ｆにおけるチャネル推定値ｈ_ｍを得、シンボルｙ_ｍにｐ^＊を乗算して周波数＋ｆにおける直交不平衡推定値Ｂを得る、請求項３２に記載のデバイス。
34. 前記受信手段は、（ｘ_ｍ）の信号対雑音比（ＳＮＲ）がｊよりも大きい場合、不平衡補正済みシンボル（ｚ）＝ｙ−（Ｂ_ｍ／ｈ_ｍ ^＊）ｙ_ｍ ^＊を計算し、そうでない場合、（ｚ）を（ｙ）に等しく設定し、前記受信手段が、（ｘ）のＳＮＲがｊよりもより大きい場合、（ｚ_ｍ）＝ｙ_ｍ−（Ｂ／ｈ^＊）ｙ^＊を計算し、そうでない場合、（ｚ_ｍ）を（ｙ_ｍ）に等しく設定し、前記受信手段は、それぞれ（ｘ）および（ｘ_ｍ）の計算において（ｚ）および（ｚ_ｍ）を使用する、請求項３３に記載のデバイス。
35. 前記受信手段が（ｚ_ｍ）および（ｚ）を計算することは、前記ＳＮＲが１よりも大きい場合（ｊ＝１）、それぞれ前記直交不平衡推定値（Ｂ）および（Ｂ_ｍ）を使用することを含む、請求項３４に記載のデバイス。
36. 前記受信手段は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐ_ｍ）とを含む信号対として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐ_ｍ）が０である、請求項２６に記載のデバイス。
37. 前記受信手段は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐ_ｍ）のｉ回の発生として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ_ｉ・ｐ_ｉｍ）の合計が０である、請求項３６に記載のデバイス。
38. 受信データにおける直交不平衡誤差を除去するための処理デバイスであって、
    複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力をもつ周波数（＋ｆ）における所定の基準信号（ｐ）および周波数（−ｆ）における所定のミラー信号（ｐ_ｍ）の不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信モジュールを備え、前記受信モジュールは、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す周波数（＋ｆ）における処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に前記ミラー信号（ｐ_ｍ）を乗算し、周波数（−ｆ）における直交不平衡推定値（Ｂ_ｍ）を供給する、
    処理デバイス。

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