JP2010521126A - 周波数平滑化を使用したチャネル推定 - Google Patents

Abstract

周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するためのシステムおよび方法が提供される。本方法は直交変調送信機で周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する。周波数平滑化不偏トレーニング信号は複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。本方法は、周波数平滑化不偏トレーニング信号が単一のシンボル周期内に送信できるように、周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する。受信機チャネル推定値の計算において周波数平滑化トレーニング信号を使用するためのシステムおよび方法も提供される。
【選択図】 図３

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、「ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ ＩＭＢＡＬＡＮＣＥ ＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮ ＵＳＩＮＧ ＵＮＢＩＡＳＥＤ ＴＲＡＩＮＩＮＧ ＳＥＱＵＥＮＣＥＳ」と題する米国特許出願、弁理士整理番号第０６０３９５Ｂ２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(quadrature imbalance errors)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(quadrature modulation unbiased training sequences)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（ｄｏｗｎ−ｃｏｎｖｅｒｔ））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ことがある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はまた、パイロットトーンとともに使用される。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である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を生じる。偏ったチャネル推定は、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(reference)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。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。不偏トレーニング信号を使用して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、正のまたは基準（＋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。負のまたはミラー（−ｆ）副搬送波も使用すると、より良好なチャネル推定値を得ることができる。さらに、隣接するまたはほぼ隣接する基準副搬送波を、隣接するまたはほぼ隣接するミラー副搬送波と適切に組み合わせることによって、チャネル偏り誤差を除去する手段として働くトレーニング信号に周波数平滑化を適用することができる。

したがって、周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するための方法が提供される。本方法は、直交変調送信機において周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する。周波数平滑化不偏トレーニング信号は複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。本方法は、単一のシンボル周期内に送信できるように周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する。

一般に、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、複数の隣接する基準周波数副搬送波および複数の隣接するミラー周波数副搬送波を含む。たとえば、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波、および介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波のグループを含む。

一態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は次のように表すことができる。

ここで、ｐは基準周波数副搬送波であり、
ここで、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波であり、
ここで、ｎはパイロット信号積の数に等しい。

周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するための方法も提供される。本方法は直交復調受信機で周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取る。周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。本方法は、周波数平滑化不偏トレーニング信号を処理し、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成する。各処理済みシンボル（ｙ）は、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）によって乗算され、周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）が得られる。

周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生するための上記の方法、システム、および周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するためのシステム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。 周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給するためのシステムまたはデバイスの概略ブロック図。 周波数平滑化不偏トレーニング信号の簡単な例を示す図。 周波数平滑化不偏トレーニング信号の第２の例を示す図。 通信シンボルに伴うパイロットシンボルのグループとして使用可能な不偏トレーニング信号を示す図。 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周波数平滑化不偏トレーニング信号を示す図。 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するためのシステムまたはデバイスの概略ブロック図。 不偏トレーニング信号アルゴリズムを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。 周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するための方法を示すフローチャート。 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するための方法を示すフローチャート。

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中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中に常駐することができる。ＡＳＩＣはノード中、または他の場所に常駐することができる。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１組の構成要素から受信機システムが構成される。

図４は、周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給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、一般にデジタル形式でトレーニング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信号発生器手段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、直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号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、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、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、そこで周波数平滑化不偏トレーニング信号が放射される。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。周波数平滑化不偏トレーニング信号は、周波数平衡トレーニングシーケンスとも呼ばれ、親出願に記載され、以下で詳細に説明する、平衡または不偏トレーニング信号のより大きいクラスの一部である。

周波数平滑化不偏トレーニング信号は複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。送信機４０２は単一のシンボル周期内で周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する。

あるいは、図示されないが、周波数平滑化トレーニング信号（ＦＳＴＳ）の成分は、連続的に供給されるか、バッチで供給され、たとえばメモリ（図示せず）に収集される。ＦＳＴＳ全体が収集されると、単一のシンボル周期内で使用するために供給できる。この態様では、メモリ／収集手段および組合せ手段は、それらが別々のモジュールまたはデバイス（図示せず）に対応しているとしても、送信機４０２の一部であるとみなすことができる。また、いくつかの態様では、送信機４０２は信号発生手段として働き、通信媒体上でＦＳＴＳを実際に送信するのは他のモジュールまたはデバイスが行うことを理解されたい。

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。周波数平滑化不偏トレーニング信号は受信機（図示せず）によって使用されてチャネル推定を生じ、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ようになる。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。

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、ＣＤＭＡシンボルまたはＴＤＭＡシンボルを含む長いパケットとして形成できる。

ＦＳＴＳは２つ、または３つ以上のパイロット信号積からなる。一態様では、送信機４０２は、複数の隣接する基準周波数副搬送波と複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する。一般に、基準副搬送波および対応するミラー副搬送波は比較的近い（スペクトル方向の）近傍内にある。たとえば、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波、および介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波のグループを含む。たとえば、介在副搬送波は、（非所定の）通信データ、またはトレーニング信号に関連付けられていない他の情報を搬送する副搬送波である。一変更形態では、グループはＦＳＴＳ中にすべての基準副搬送波およびミラー副搬送波を含む。

別の態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は次のように表すことができる。

ここで、ｐは基準周波数副搬送波であり、
ここで、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波であり、
ここで、ｎはパイロット信号積の数に等しい。

上記のように、パイロット信号積の合計は０に等しい。ただし、システム誤差のために、合計は時々より正確に約０と呼ばれる。最悪解析では、Ｌ個のパイロット信号積は次のように積分される。

Ｌが１００％であり、｜ｓｕｍ ｐ_ｉ．ｐ_ｉｍ｜＝Ｌ／４の場合、誤差は２５％である。２５％誤差の周波数平滑化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。

以下でより詳細に説明するように、周波数平滑化不偏トレーニング信号は重み付きパイロット信号積を使用して、次のように表すことができる。

ここで、ｗは重み係数である。

一態様では、いくつかのパイロット信号積に関連付けられた一意の重みは、１の場合がある（正規化）。いくつかの態様では、個々の重み係数がほぼ同じ値を有し、重み係数は定数として式から取り除かれる。

図５は、周波数平滑化不偏トレーニング信号の簡単な例を示す図である。第１のパイロット信号積は、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波５００、および第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波５０２を有する。ここで、副搬送波「矢印」は、振幅１および角度９０度を有する位相ベクトル（ｐｈａｓｏｒ）と考えられる。第２のパイロット信号積は、第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波５０４、および第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波５０６を有する。この例を続けるために、ミラー副搬送波５０６を表す矢印は振幅１および角度２７０度を有することになる。

この例では、すべての副搬送波が１に正規化された同じ値を有するが、この例のより複雑な変更形態では不均一な振幅が使用できることを理解されたい。同様に、ＦＳＴＳは角度９０度および角度２７０度のみの使用に限定されない。さらに、２つのパイロット信号の例のみが示されているが、同じ方法が３つ以上のパイロット信号積を伴うＦＳＴＳにも適用される。たとえば、説明したＦＳＴＳは、第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ−１）における副搬送波と、第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ−１）におけるミラー副搬送波との第３のパイロット信号積（図示せず）を追加するように変更できる。

図６は周波数平滑化不偏トレーニング信号の第２の例を示す図である。第１のパイロット信号積は、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波６００、および第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波６０２を有する。同じく、副搬送波「矢印」は、振幅１および角度９０度を有する位相ベクトルと考えられる。第２のパイロット信号積は、第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波６０４、および第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波６０６を有する。この例を続けるために、基準副搬送波６０４を表す矢印は振幅１および角度１８０度を有し、ミラー副搬送波６０６は振幅１および角度０度を有することになる。

同じく、副搬送波は、この例では１に正規化された同じ値を有し、この例のより複雑な変更形態では不均一な振幅を使用できることを理解されたい。同様に、ＦＳＴＳは、角度０度、角度９０度および角度１８０度のみの使用に限定されない。さらに、２つのパイロット信号の例のみが示されているが、同じ方法が３つ以上のパイロット信号積を伴うＦＳＴＳにも適用される。たとえば、説明したＦＳＴＳは、第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ−１）における副搬送波と、第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ−１）におけるミラー副搬送波との第３のパイロット信号積（図示せず）を追加するように変更できる。

図７は、通信シンボルに伴うパイロットシンボルのグループとして使用可能な不偏トレーニング信号を示す図である。一態様では、トレーニング情報を受け取ることに加えて、送信機は（非所定の）通信データを受け取る。次いで、不偏周波数平滑化トレーニング信号が（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボル（副搬送波）とともにＰ個のパイロット信号積で生成される。合計で、周波数平滑化不偏トレーニング信号および直交変調通信データを含めて、Ｎ個の副搬送波が１つのシンボル周期中に供給される。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。

あるいは、周波数平滑化トレーニング信号（ＦＳＴＳ）の成分、または通信データシンボル、あるいはその両方は、連続的に供給されるかバッチで供給され、メモリ（図示せず）に収集される。シンボル周期中のすべてのシンボルが収集されると、単一のシンボル周期内で使用するために供給できる。この態様では、メモリ／収集手段および組合せ手段は、それらが別々のモジュールまたはデバイスに対応しているとしても、送信機の一部であるとみなすことができる。

図８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周波数平滑化不偏トレーニング信号を示す図である。図示のように、送信機は、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループを使用して第１のシンボル周期中に周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する。送信機は、通信データを受け取り、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループ上で直交変調通信データを生成し、第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に直交変調通信データを供給する。

第１および第２のシンボル周期のみが明示的に記載されているが、プリアンブルは、プリアンブルシンボル周期の一部または全部で使用されるＦＳＴＳを伴う複数のシンボル周期からなることができることを理解されたい。同様に、通信データは、プリアンブルの後に（図示のように）複数のシンボル周期中に供給できる。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つのシンボル周期を使用する。したがって、６つのシンボル周期のうちの１つまたは複数をＦＳＴＳの送信のために使用できる。

詳細に示してはいないが、図４の送信機または送信機の要素は、周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生するための処理デバイスとして使用可能である。その場合、処理デバイスは、トレーニング情報を受け取るための入力と直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給するための出力とを有する信号発生器モジュールを備えることになる。上記のように、周波数平滑化不偏トレーニング信号は複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含む。また上記のように、複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。信号発生器モジュールは、単一のシンボル周期内に周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給することになる。

図９は、周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算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。システムまたはデバイス９００は、周波数平滑化不偏トレーニング信号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デバイスである。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。

受信機９０２は、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Ｑ復調トレーニング情報を受け取る。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。受信機は、ＦＳＴＳの受信に応答してトレーニング情報を供給する。周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含む。パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。

プロセッサまたは処理手段９１６は、トレーニング情報を受け取るために線９１８上に入力を有し、プロセッサは複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成する。プロセッサ９１６は、各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、線９２０上の出力において周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を供給する。いくつかの態様では、受信機９０２は、ＡＤＣ９０９の出力としてトレーニング情報を供給する。この態様では、ＦＦＴ、デインタリーバおよび復号器プロセス、またはそれらの均等物は、プロセッサ９１６によって実行される。

ＦＳＴＳは２つ以上のパイロット信号積からなる。一態様では、受信機は、複数の隣接する基準周波数副搬送波、および複数の隣接するミラー周波数副搬送波を含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る。「隣接する」の意味は、副搬送波間隔、周波数および他の変調特性に依存する。別の態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波、および介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波のグループを含む。このグループは、ＦＳＴＳ中のすべての副搬送波のすべてまたはサブセットのみを含むことができる。

受信された周波数平滑化不偏トレーニング信号は、送信されたＦＳＴＳとして次のように表すことができる。

ここで、ｐは基準周波数副搬送波であり、
ここで、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波であり、
ここで、ｎはパイロット信号積の数に等しい。

送信されたＦＳＴＳのように、受信されたＦＳＴＳは次のような重み付きパイロット信号積を含むことができる。

ここで、ｗは重み係数である。

送信されたＦＳＴＳの２つの例を図５および図６に記載した。これらの同じ例は、受信されたＦＳＴＳの有効な例である。

一態様では、受信機９０２は、同じシンボル周期中のＰ個のパイロット信号積と（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを伴う不偏周波数平滑化トレーニング信号を受け取り、トレーニング情報と通信データの両方を供給する（図７も参照）。別の態様では、受信機９０２は、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループを使用して第１のシンボル周期中に周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る。受信機はまた、第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループ上で直交変調通信データを受け取り、通信データを供給する（図８参照）。

詳細に示してはいないが、図９の受信機はまた、周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するための処理デバイスとして使用可能である。この場合、処理デバイスは、周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力とトレーニング情報を供給するための出力を有する受信機モジュールを備える。上記のように、周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含む。また上記のように、複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。

計算モジュールは、トレーニング情報を受け取るための入力を有する。計算モジュールは複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、出力において周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）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と、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、またはパイロット信号など、所定のデータを使用する場合、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、クロックがドリフトする際に、チャネルが変化することがある。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。

詳細に図示されてはいないが、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チャネルとの間に漏話を生じ、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。チャネル推定値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）チャネルとの間の電力（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によって特徴づけられる。

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’によって特徴づ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、１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無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、チャネル推定値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値は、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。

条件を満足する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および２つの従来のチャネル推定を使用して、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。各被推定物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。

隣接する周波数上でチャネル推定値を平滑化する効果は、単に各パイロットを個々に平均化するのではなく、重みベクトルでの畳み込みを使用して実行できる。同じ平滑化効果はまたＩＱ不平衡パラメータＢに適用される。

チャネル推定式から、複数のシンボル周期（たとえば、ＯＦＤＭシンボル）にわたる平均化の後、チャネル推定値（ｈ｀）は元のチャネルｈといくつかの望ましくない項の和に等しいことがわかる。

ここで、Ｐは総パイロット電力であり、通常１つのシンボルから次のシンボルまで一定であると仮定される。しかし、一般的な場合、Ｐは一定である必要はない。「ｎ」はノイズであり、ｐ_ｉおよびｐ_ｉｍはそれぞれ、周波数ｆにおける対象パイロットおよび周波数−ｆにおけるミラーパイロットである。

上記の式では、平均化はパイロットおよびミラーパイロットの対ごとに行われ、ただし、指標ｉおよびミラー指標ｉｍは他のパイロット（たとえば、指標ｉ’およびｉ’ｍ）とは無関係であると仮定する。すなわち、複数のシンボル周期にわたって対ごとに観測された値を収集し、平均を桁上げすることによって、各対を別々に処理することができる。

しかしながら、隣接するパイロットを平均化すると、次のように新しいチャネル平均が得られる。

ここで、指標ｉは、異なるシンボル周期ではなく、今度は隣接する副搬送波を示す。指標ｊは中心パイロットであり、ｗ_ｊ−ｉは重み関数である。その場合、式ｗ_ｊ−ｉ Ｂ_ｉｍ ｐ_ｉ ^＊ ｐ_ｉｍ ^＊は、畳み込みとして記述できる。

注：記号「＊」は畳み込みを示し、「^＊」（上付き文字）は複素共役を示す。

重み関数ｗは既知であり、チャネルがどのように平均化されるかに依存する。パイロットｐおよびパイロットｐ_ｍは未知である。パイロットを最適化することによって、ｈに追加される望ましくないノイズである式の値は、最小不平衡パラメータＢ_ｍになる。パラメータＢ_ｍは、この式では未知であり、物理的なハードウェア（ＩＱ不平衡）に依存する。しかし、Ｂ_ｍはｐおよびｐ_ｍが最適化されている時間に未知であるので、隣接する周波数上での平均化がＢ_ｍが著しく変化しないことを意味すると仮定される場合、Ｂ_ｍは指標ｉとは無関係に一定であると仮定できる。したがって、項Ｂ_ｍを式から削除して、

を得ることができる。その電力は所与の波形ｗに対して最小化される。たとえば、ｐおよびｐ_ｍの値を限定することによって、指標ｉが変化しても電力は一定のままである。

（総パイロット電力以外に）制約がない場合、この問題を解決するのはさほど難しくない。畳み込みは、ベクトルｗによって形成されるＴｏｅｐｌｉｔｚ行列ＷとベクトルＡ＝（ｐ^＊ｐ_ｍ ^＊）の積として記述できる。畳み込みＷＡの電力、すなわちベクトルのノルムを最小にするためには、最適には、次のようになる。

注：「Ａ」は従属項を含む。すなわち、Ａ（ｉ）およびＡ（ｉｍ）は等しい項である。したがって、「Ａ」の半分のみが未知であり、これにより問題を解決することがやや難しくなる。しかし、ｗが起点を中心として対称である場合、行列およびベクトルはミラーのように折り返すことができる。残りは、ハーフサイズの行列ならびにベクトルＷ’およびＡ’である。その場合、最適な畳み込みＷＡは、次のようになる。

ただし、総パイロット電力は一定である。総パイロット電力がほぼ等しく、したがってＡ’のノルムが一定であると仮定しない限り、この解決策は依然としてそれほど簡単ではない。この新しい仮定を行うと、問題の解決策は行列Ｗ’^ＨＷ’の最も弱い固有ベクトルである。

多くの上記の仮定が与えられれば、問題は今度は容易に解決される。その解決策はパイロットの形状についての概念を与える。しかしながら、仮定のうちの１つは、多くの場合、有効でない。通常、パイロットは、１＋ｊ、１、ｊなど、極めて単純な構造を有する。他の場合には、パイロットは少なくとも一定のノルムを有し、したがってｅｘｐ（ｊθ）である。

この新しい制約が与えられれば、問題は最適化技法を使用して解決することができる。誤差が２５％または５０％でも不偏トレーニング信号は有用であるので、優れたパフォーマンスが達成できる。したがって、実際には達成するのが困難な１００％の不偏ではない不偏になる傾向があるパイロットの単純な構造を見つけることで十分である。

そのような構造は、ｗがゆっくり変化していると仮定することによって得られる。したがって、定数ｗを仮定すると、２つの隣接するパイロットごとにマージし、これらの２つのパイロットの問題を別々に最適化することができる。その場合、パイロットの全体的な構造を推測することができる。２つの隣接するパイロットごとに組み合わせ、あたかも重みｗがない（または一定の重みがある）かのようにそれらを平均化すると、次のように周波数平滑化不偏トレーニング信号の元の式に戻る。

ここで、ｐ_１およびｐ_２は、連続的なシンボル周期に入るのではなく、周波数が隣接する。ある単純なＦＳＴＳでは、周波数の１つのパイロットから次のパイロットにパイロットを９０度回転し、中心周波数から端の周波数までミラーのように移動する。あるいは、負の（ミラー）周波数パイロットの符号は、正の（基準）周波数パイロットの同じ符号を維持している間、反転させることができる（逆も同様である）。良好なスクランブルを達成する他の組合せが可能である。

あらゆる他の負の（ミラー）周波数パイロットの符号が反転された（たとえば、＋１、−１、＋１、−１など）、１に等しく設定されたすべての正の（基準）周波数パイロットを使用したＷｉＭｅｄｉａ ＵＷＢのシミュレーションは、時間不偏トレーニングシーケンスに相当する優れた結果を示す。周波数の平滑化は、パイロットごとの比較的遅い変動で、ｗ＝ｓｉｎｃ関数によって実行される。この重み関数は、他の要件（ＩＱ不平衡がない場合でもチャネル推定改善など）によって規定される。

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ｐｉ＊，ｐｉｍ，ｐｉｍ＊およびｐｉ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方法で、各ベクトル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

とベクトル

の組合せで左と右を乗算することによって隔離できる。

が単位行列、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定数、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より弱い限り、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、不偏トレーニング信号アルゴリズムを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である。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。不平衡の同じ量は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、コスト無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、チャネル推定値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。

本理論は、ＣＤＭＡ以外に他の時間領域システム（たとえば、ＴＤＭＡ）に拡張できる。チャネル推定値は整合フィルタでの受信信号の畳み込みによって得られ、それはＦＳＴＳの複素共役のミラーバージョンである。言い換えれば、ＡＷＧＮを無視すると、それは、チャネル、送信されたＦＳＴＳ、および整合フィルタの畳み込みである。チャネル推定値が、ＩＱ不平衡によって生成される自己干渉（偏り）項を含むことを示す。周波数領域の式を考えることによって、ＦＳＴＳを慎重に選択すれば、自己干渉項をほぼ消すことができる。実際、上記のＦＳＴＳを使用することによって、（遅いチャネル変動を仮定すれば）隣接トーンからの値を合計した後、自己干渉は相殺される傾向がある。したがって、時間領域システム用の不偏トレーニング信号は、隣接トーンに関する周波数領域制約を用いて設計できる。

実際、ＧＳＭトレーニングシーケンスが研究されており、いくつかのトレーニングシーケンスおよびいくつかのＭＳＫ変調回転は他のものよりもよく挙動することがわかっている。パフォーマンスに差がある理由については、簡単な洞察は与えられない。時間領域システムについて上述したように、パフォーマンスの差は、隣接する周波数のあらゆるグループおよびそれらのミラー周波数による時間領域の複素平面のスパンが良い（不偏）か悪いかに起因する。

図１１は、周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するための方法を示すフローチャートである。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は直交変調送信機で周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する。周波数平滑化不偏トレーニング信号は複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。ステップ１１０４は単一のシンボル周期内に周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する。一態様では、ＦＳＴＳの成分は連続的にまたはバッチで供給し、完全なＦＳＴＳが収集されるまで記憶する。本態様では、後続のステップ（図示せず）が、単一のシンボル周期中に収集されたＦＳＴＳを送信することになる。

一態様では、ステップ１１０２で周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、複数の隣接する基準周波数副搬送波および複数の隣接するミラー周波数副搬送波を生成することを含む。ＦＳＴＳは２つ以上のパイロット信号積からなる。別の態様では、ステップ１１０２は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波、および介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波のグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する。

一態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、ステップ１１０２ａに示すように、次のように表すことができる。

ここで、ｐは基準周波数副搬送波であり、
ここで、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波であり、
ここで、ｎはパイロット信号積の数に等しい。

一態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、ステップ１１０２ｂに示すように、次のように表すことができる。

ここで、ｗは重み係数である。

例として、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波、および第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波との第１のパイロット信号積からなる。ＦＳＴＳは、第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波、および第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波との第２のパイロット信号積をさらに含む。

別の例として、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波、および第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波との第１のパイロット信号積として生成される。次いで、ＦＳＴＳは、第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波、および第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波との第２のパイロット信号積をも含む。

異なる態様では、ステップ１１０２で不偏周波数平滑化トレーニング信号を発生することは、Ｐ個のパイロット信号積を生成することを含む。本態様では、ステップ１１０３は（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを生成する。一般に、ステップ１１０４は、単一のシンボル周期中にＦＳＴＳおよび通信データシンボルを供給する。ステップ１１０６は、１つのシンボル周期中に、周波数平滑化不偏トレーニング信号および直交変調通信データを含むＮ個の副搬送波を送信する。

あるいは、ステップ１１０２は、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループを使用して周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生し、ステップ１１０４は、第１のシンボル周期中に周波数平滑化トレーニング信号を供給する。ステップ１１０８は、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループ上で直交変調通信データを生成する。ステップ１１１０は、第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に直交変調通信データを供給する。

上記のフローチャートは、周波数平滑化通信トレーニング信号に対する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１１００〜１１１０に対応することになる。

図１２は、周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するための方法を示すフローチャートである。本方法はステップ１２００から開始する。ステップ１２０２は直交復調受信機で周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取る。周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含み、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含む。複数のパイロット信号積の合計は０に等しい。ステップ１２０４は周波数平滑化不偏トレーニング信号を処理し、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成する。ステップ１２０６は、各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算する。ステップ１２０８は、周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を得る。

処理済みシンボル（ｙ）は基準副搬送波に関連付けられることに留意されたい。あるいは、ステップ１２０４は、周波数平滑化不偏トレーニング信号を処理し、ミラー副搬送波に関連付けられた複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ_ｍ）を生成する。次いで、ステップ１２０６は、各処理済みシンボル（ｙ_ｍ）に、対応する基準信号の共役（ｐ_ｍ ^＊）を乗算し、ステップ１２０８は、ミラー副搬送波に関連付けられた周波数平滑化チャネル推定値（ｈ_ｍ）を得る。別の代替方法として、上述のステップはチャネル推定値（ｈ）と（ｈ_ｍ）の両方を見つける。

一態様では、ステップ１２０２は、複数の隣接する基準周波数副搬送波および複数の隣接するミラー周波数副搬送波を受け取る。ＦＳＴＳは２つ以上のパイロット信号積からなることができる。別の態様では、ステップ１２０２は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波、および介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波のグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る。

一態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、次のように表すことができる。

ここで、ｐは基準周波数副搬送波であり、
ここで、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波であり、
ここで、ｎはパイロット信号積の数に等しい。

別の態様では、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、次のように表すことができる。

ここで、ｗは重み係数である。

送信機のＦＳＴＳの例と同様に、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波、および第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波との第１のパイロット信号積からなることができる。ＦＳＴＳは、第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波、および第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波との第２のパイロット信号積をさらに含む。

別の例として、周波数平滑化不偏トレーニング信号は、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波、および第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波との第１のパイロット信号積として生成される。次いで、ＦＳＴＳは、第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波、および第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波との第２のパイロット信号積をも含む。

一変更形態では、ステップ１２０２は、シンボル周期中に不偏周波数平滑化トレーニング信号をＰ個のパイロット信号積として受け取る。次いで、ステップ１２０３は（同じ）シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを受け取る。

あるいは、ステップ１２０２は、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループとともに周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る。次いで、ステップ１２１０は、周波数平滑化不偏トレーニング信号の受信の後に、基準周波数副搬送波および対応するミラー周波数副搬送波のグループ上に直交変調通信データを受け取る。

上記のフローチャートは、ＦＳＴＳを使用してチャネル推定値を計算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される。命令は、上述のようにステップ１２００〜１２１０に対応することになる。

ＦＳＴＳの送信、および受信機チャネル推定値の計算におけるＦＳＴＳの使用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 (64)

1. 周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するための方法であって、
   前記方法は：
   直交変調送信機で周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することと、
   なお、前記周波数平滑化不偏トレーニング信号は：
   複数のパイロット信号積を含み、
   なお、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含み；および
   前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
   単一のシンボル周期内に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給することと；
   を備える方法。
2. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、複数の隣接する基準周波数副搬送波と複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波と、介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波とのグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、式
   

   

   （ただし、ｐは基準周波数副搬送波、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波、ｎはパイロット信号積の数に等しい）
   のように周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、式
   

   

   （ただし、ｗは重み係数）
   のように複数の重み付きパイロット信号積を生成することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、２つ以上からなるグループから選択されたいくつかのパイロット信号積を使用することを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは：
   第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
   第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値＋１８０度を表す前記周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
   ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは：
   第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
   第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
   ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記不偏周波数平滑化トレーニング信号を発生することは、Ｐ個のパイロット信号積を生成することを含み；
   前記方法は、さらに：
   （Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを生成することと；および
   １つのシンボル周期中に、前記周波数平滑化不偏トレーニング信号と直交変調通信データとを含むＮ個の副搬送波を送信することと；
   を備える、請求項７に記載の方法。
10. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することは、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波とのグループを使用して周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することを含み；
    単一のシンボル周期内に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給することは、第１のシンボル周期中に前記周波数平滑化トレーニング信号を供給することを含み；
    前記方法は、さらに：
    基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波との前記グループ上で直交変調通信データを生成することと；および
    前記第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に、前記直交変調通信データを供給することと；
    を備える、請求項７に記載の方法。
11. 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するための方法であって、
    前記方法は：
    直交復調受信機で周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取ることと、なお、前記周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含む；
    なお、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を処理し、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成することと；
    各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算することと；
    周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を得ることと；
    を備える方法。
12. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは、複数の隣接する基準周波数副搬送波と複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波と、介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波とのグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは、式
    

    

    （ただし、ｐは基準周波数副搬送波、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波、ｎはパイロット信号積の数に等しい）
    のように周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることを含む、請求項１１に記載の方法。
15. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは、式
    

    

    （ただし、ｗは重み係数）
    のように複数の重み付きパイロット信号積を受け取ることを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは、２つ以上からなるグループから選択されたいくつかのパイロット信号積を伴う周波数平滑化不偏トレーニングを受け取ることを含む、請求項１１に記載の方法。
17. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の平面値を表す周波数ｆ＋に隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることを含む、請求項１１に記載の方法。
18. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値＋９０度を表す周波数ｆ＋に隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることを含む、請求項１１に記載の方法。
19. 前記不偏周波数平滑化トレーニング信号を受け取ることは、シンボル周期中にＰ個のパイロット信号積を受け取ることを含み；
    前記方法は、さらに：
    前記シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを受け取ることを備える、請求項１７に記載の方法。
20. 前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることは、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波とのグループを伴う周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取ることを含み；
    前記方法は、さらに：
    前記周波数平滑化不偏トレーニング信号の前記受信の後、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波との前記グループ上に直交変調通信データを受け取ることを備える、請求項１７に記載の方法。
21. 周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するためのシステムであって、
    前記システムは：
    トレーニング情報を受け取るための入力と直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給するための出力とを有する送信機を備え、
    前記周波数平滑化不偏トレーニング信号は：
    複数のパイロット信号積を含み；
    なお、各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    前記送信機は、単一のシンボル周期内に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する、システム。
22. 前記送信機は、複数の隣接する基準周波数副搬送波と、複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記送信機は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波と、介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波とのグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記送信機は、式
    

    

    （ただし、ｐは基準周波数副搬送波、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波、ｎはパイロット信号積の数に等しい）
    のように周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項２１に記載のシステム。
25. 前記送信機は、式
    

    

    （ただし、ｗは重み係数）
    のように複数の重み付きパイロット信号積を生成する、請求項２４に記載のシステム。
26. 前記送信機は、２つ以上からなるグループから選択されたいくつかのパイロット信号積を使用して周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項２１に記載のシステム。
27. 前記送信機は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値＋１８０度を表す前記周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項２１に記載のシステム。
28. 前記送信機は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項２１に記載のシステム。
29. 前記送信機は、トレーニング情報に加えて通信データを受け取り、Ｐ個のパイロット信号積を伴う不偏周波数平滑化トレーニング信号を発生し、（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを生成し、１つのシンボル周期中に、前記周波数平滑化不偏トレーニング信号と直交変調通信データとを含むＮ個の副搬送波を供給する、請求項２７に記載のシステム。
30. 前記送信機は、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波とのグループを使用して、第１のシンボル周期中に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給し、
    前記送信機は、通信データを受け取り、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波との前記グループ上で直交変調通信データを生成し、前記第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に前記直交変調通信データを供給する、請求項２７に記載のシステム。
31. 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するためのシステムであって、
    前記システムは：
    周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力とトレーニング情報を供給するための出力とを有する受信機と、なお、前記周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含む；および
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含み；
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    前記トレーニング情報を受け取るための入力を有するプロセッサと、なお、前記プロセッサは、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、出力において周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を供給する；
    を備えるシステム。
32. 前記受信機は、複数の隣接する基準周波数副搬送波と、複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項３１に記載のシステム。
33. 前記受信機は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波と、介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波とのグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項３２に記載のシステム。
34. 前記受信機は、式
    

    

    （ただし、ｐは基準周波数副搬送波、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波、ｎはパイロット信号積の数に等しい）
    のように周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項３１に記載のシステム。
35. 前記受信機は、式
    

    

    （ただし、ｗは重み係数）
    のように複数の重み付きパイロット信号積を受け取る、請求項３４に記載のシステム。
36. 前記受信機は、２つ以上からなるグループから選択されたいくつかのパイロット信号積を伴う周波数平滑化不偏トレーニングを受け取る、請求項３１に記載のシステム。
37. 前記受信機は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の平面値を表す周波数ｆ＋に隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項３１に記載のシステム。
38. 前記受信機は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値＋９０度を表す周波数ｆ＋に隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項３１に記載のシステム。
39. 前記受信機は、同じシンボル周期中にＰ個のパイロット信号積と（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルとを伴う不偏周波数平滑化トレーニング信号を受け取り、トレーニング情報と通信データの両方を供給する、請求項３７に記載のシステム。
40. 前記受信機は、第１のシンボル周期中に、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波とのグループを伴う周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取り；および
    前記受信機は、前記第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波との前記グループ上で直交変調通信データを受け取り、通信データを供給する、請求項３７に記載のシステム。
41. 周波数平滑化通信トレーニング信号に対する命令を記憶している機械可読媒体であって、
    前記命令は：
    直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生することと、
    なお、前記直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号は：
    複数のパイロット信号積を含み；
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    単一のシンボル周期内に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給することと；
    を備える機械可読媒体。
42. 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算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：
    直交復調受信機で周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取ることと、
    なお、前記周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含み；
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を処理し、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成することと；
    各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算することと、
    周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を得ることと；
    を備える機械可読媒体。
43. 周波数平滑化通信トレーニング信号を供給するためのデバイスであって、
    前記デバイスは：
    トレーニング情報を受け取るための入力と直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給するための出力とを有する信号発生手段を備え、
    なお、前記周波数平滑化不偏トレーニング信号は：
    複数のパイロット信号積を含み；
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    前記信号発生手段は、単一のシンボル周期内に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給するデバイス。
44. 前記信号発生手段は、複数の隣接する基準周波数副搬送波と、複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項４３に記載のデバイス。
45. 前記信号発生手段は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波と、介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波とのグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項４４に記載のデバイス。
46. 前記信号発生手段は、式
    

    

    （ただし、ｐは基準周波数副搬送波、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波、ｎはパイロット信号積の数に等しい）
    のように周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項４３に記載のデバイス。
47. 前記信号発生手段は、式
    

    

    （ただし、ｗは重み係数）
    のように複数の重み付きパイロット信号積を生成する、請求項４６に記載のデバイス。
48. 前記信号発生手段は、２つ以上からなるグループから選択されたいくつかのパイロット信号積を使用して周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項４３に記載のデバイス。
49. 前記信号発生手段は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値＋１８０度を表す前記周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項４３に記載のデバイス。
50. 前記信号発生手段は、
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値＋９０度を表す周波数＋ｆに隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生する、請求項４３に記載のデバイス。
51. 前記信号発生手段は、トレーニング情報に加えて通信データを受け取り、Ｐ個のパイロット信号積を伴う不偏周波数平滑化トレーニング信号を発生し、（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルを生成し、１つのシンボル周期中に、前記周波数平滑化不偏トレーニング信号と直交変調通信データとを含むＮ個の副搬送波を供給する、請求項４９に記載のデバイス。
52. 前記信号発生手段が、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波とのグループを使用して、第１のシンボル周期中に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給し、
    前記信号発生手段は、通信データを受け取り、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波との前記グループ上で直交変調通信データを生成し、前記第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に前記直交変調通信データを供給する、請求項４９に記載のデバイス。
53. 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するためのデバイスであって、
    前記デバイスは：
    周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力とトレーニング情報を供給するための出力とを有する受信手段と、
    なお、前記周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含み；
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    トレーニング情報を受け取るための入力を有する処理手段と、
    なお、前記処理手段は、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、出力において周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を供給する；
    を備えるデバイス。
54. 前記受信手段は、複数の隣接する基準周波数副搬送波と、複数の隣接するミラー周波数副搬送波とを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項５３に記載のデバイス。
55. 前記受信手段は、介在副搬送波を伴わない隣接する基準周波数副搬送波と、介在副搬送波を伴わない複数の隣接するミラー周波数副搬送波とのグループを含む周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項５４に記載のデバイス。
56. 前記受信手段は、式
    

    

    （ただし、ｐは基準周波数副搬送波、ｐ_ｍはミラー周波数副搬送波、ｎはパイロット信号積の数に等しい）
    のように周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項５３に記載のデバイス。
57. 前記受信手段は、式
    

    

    （ただし、ｗは重み係数）
    のように複数の重み付きパイロット信号積を受け取る、請求項５６に記載のデバイス。
58. 前記受信手段はが、２つ以上からなるグループから選択されたいくつかのパイロット信号積を伴う周波数平滑化不偏トレーニングを受け取る、請求項５３に記載のデバイス。
59. 前記受信手段は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の平面値を表す周波数ｆ＋に隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値＋１８０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項５３に記載のデバイス。
60. 前記受信手段は：
    第１のパイロット信号積が、第１の複素平面値としての情報を表す周波数＋ｆにおける基準副搬送波と、前記第１の複素平面値を表す周波数−ｆにおけるミラー副搬送波とを伴い；および
    第２のパイロット信号積が、前記第１の複素平面値＋９０度を表す周波数ｆ＋に隣接する周波数（ｆ＋１）における基準副搬送波と、前記第１の複素平面値−９０度を表す周波数−ｆに隣接する周波数−（ｆ＋１）におけるミラー副搬送波とを伴う；
    ように前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取る、請求項５３に記載のデバイス。
61. 前記受信手段は、同じシンボル周期中に、Ｐ個のパイロット信号積と（Ｎ−Ｐ）個の通信データシンボルとを伴う不偏周波数平滑化トレーニング信号を受け取り、トレーニング情報と通信データの両方を供給する、請求項５９に記載のデバイス。
62. 前記受信手段は、第１のシンボル周期中に、基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波とのグループを伴う周波数平滑化不偏トレーニング信号を受け取り；および
    前記受信手段は、前記第１のシンボル周期の後の第２のシンボル周期中に基準周波数副搬送波と対応するミラー周波数副搬送波との前記グループ上で直交変調通信データを受け取り、通信データを供給する、請求項５９に記載のデバイス。
63. 周波数平滑化不偏トレーニング信号を発生するための処理デバイスであって、
    前記処理デバイスは：
    トレーニング情報を受け取るための入力と直交変調された周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給するための出力とを有する信号発生器モジュールと、
    なお、前記周波数平滑化不偏トレーニング信号は：
    複数のパイロット信号積を含み；
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波によって表される複素平面情報を乗算する、基準周波数副搬送波によって表される複素平面情報を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    前記信号発生器モジュールは、単一のシンボル周期内に前記周波数平滑化不偏トレーニング信号を供給する処理デバイス。
64. 周波数平滑化不偏トレーニング信号を使用してチャネル推定値を計算するための処理デバイスであって、
    前記処理デバイスは：
    周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力とトレーニング情報を供給するための出力とを有する受信機モジュールと、
    なお、前記周波数平滑化不偏トレーニングシーケンスは複数のパイロット信号積を含み；
    各パイロット信号積は、ミラー周波数副搬送波（−ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ_ｍ）を乗算する、基準周波数副搬送波（ｆ）によって表される所定の複素平面情報（ｐ）を含み；および
    前記複数のパイロット信号積の合計は０に等しい；および
    トレーニング情報を受け取るための入力を有する計算モジュールと、
    なお、前記計算モジュールは、複素平面情報を表す複数の処理済みシンボル（ｙ）を生成し、各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ^＊）を乗算し、出力において周波数平滑化チャネル推定値（ｈ）を供給する；
    を備える処理デバイス。

Images