JP2012520022A - 同一チャネルマルチキャリア及び狭帯域システムのための反復的干渉除去のための方法 - Google Patents

Abstract

狭帯域技術及びマルチキャリア技術（例えば、フェムトセル及びマクロセル）の同一チャネル配備において、方法は、同一チャネル信号を所望信号として処理し、同一チャネル信号の各々を反復的に良化する、干渉の除去を提供する。各反復において、各信号が、すでに行われたシンボル決定と、所定のチャネルインパルス応答に基づいて、復調及び再生成される。他の（干渉）同一チャネル信号を推定するため、再生成信号が、集約信号から減算される。シミュレーションは、本発明の方法が、たかだか２回の反復で、両方の干渉システムの性能に根本的な改善をもたらすことができることを示した。獲得できる根本的な性能向上は、必要とされる計算量を償って余りがある。
【選択図】 図１

Description

関連特許出願の相互参照

本出願は、ともに参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、ａ）２００９年３月６日に出願された「Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏ−Ｃｈａｎｎｅｌ Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ ａｎｄ Ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ」と題する米国特許仮出願第６１／１５８１５５号、及びｂ）２０１０年１月５日に出願された「Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏ−Ｃｈａｎｎｅｌ Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ ａｎｄ Ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ」と題する米国特許非仮出願第１２／６５２３３７号に関連し、それらの優先権を主張する。

本出願は、２００８年１２月１１日に出願された「ＯＦＤＭＡ−Ｂａｓｅｄ Ｃｏ−ｃｈａｎｎｅｌ Ｆｅｍｔｏｃｅｌｌ」と題する米国特許出願（「同時係属出願」）第１２／３３３，１３８号にも関連する。その同時係属出願の開示も、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

米国での呼称によれば、本出願は、上記の米国特許出願第１２／６５２３３７号の継続出願である。

発明の背景

発明の分野

本発明は、ワイヤレス通信に関する。より詳細には、本発明は、同一チャネルマルチキャリア及び狭帯域ワイヤレス通信システムのための干渉低減に関する。

関連技術の説明

近い将来、第３世代（３Ｇ）ワイヤレス通信システムは、第４世代（４Ｇ）ワイヤレス通信システムに移行する。４Ｇ実施のための２つの有望な物理（ＰＨＹ）層技術は、ＬＴＥ及びＷｉＭＡＸであり、それらはともに、２０ＭＨｚほどの広さの帯域幅を各々が有するマルチキャリアシステムである。これらの有望技術と比較した場合、５ＭＨｚの帯域幅を有する３Ｇシステム（例えば、ＥＤＧＥ、ＤＥＣＴ、ＣＤＭＡ−２０００、及びＷ−ＣＤＭＡ）は、狭帯域（ＮＢ：ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ）システムと見なされる。３Ｇから４Ｇワイヤレス通信システムへの移行フェーズ中、いくつかのマルチキャリアシステムとＮＢシステムは、同じスペクトルの共用を必要とすることがある。マルチキャリアワイヤレス通信システムとＮＢワイヤレス通信システムの共存は、同一チャネル干渉（ＣＣＩ：ｃｏ−ｃｈａｎｎｅｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）に起因する性能低下を、双方のシステムにおいて引き起こすことがある。

図１は、狭帯域システム５０（例えば、マクロセルネットワーク）と広帯域システム２０（例えば、Ｗ−ＣＤＭＡベースのフェムトセルネットワーク）が、通信チャネルを共用しながら、狭帯域システム５０のサービスエリア６０内に共存する、ワイヤレス通信システムを示している。そのような構成下では、参照番号３０によって示されるように、フェムトセル移動局（ｆＭＳ）とマクロセル基地局（ｍＢＳ）の間に干渉が存在する。加えて、参照番号４０によって示されるように、フェムトセル基地局（ｆＢＳ）と狭帯域システム５０の移動局のいくつかの間に干渉が存在する。マクロセルラネットワークは、広帯域マルチキャリアベースの技術に移行するので、既存の３Ｇフェムトセルが、４Ｇにゆっくりと移行している間、「ロングタームエボリューション」（ＬＴＥ）ベースのマクロセルは、マクロセルのカバレージエリア内で、３Ｇフェムトセルと共存することがある。性能改善のため、ｆＭＳは、好ましくは、干渉３０を除去する。同様に、性能を改善するため、干渉４０は、ＭＳ １０において緩和することができる。狭帯域ユーザがｆＢＳに干渉し、ｆＭＳがｍＢＳに干渉する、アップリンクにおける他の同様の状況も、容易に分析することができ、干渉が緩和されれば、これらの状況下においても、性能が改善される。

最近、フェムトセルに大きな注目が集まっており、様々な事業者によって、いくつかの試験的な配備が報告されている。フェムトセルの初期的な配備は、ＣＤＭＡベースの技術（例えば、Ｗ−ＣＤＭＡ）に基づいている。Ｐｒｏｃ． ＩＥＥＥ Ｇｌｏｂａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ （ＧＬＯＢＥＣＯＭ）、３３２２〜３３２６ページ、２００７年１１月に掲載された、Ｖｉｋｒａｍ Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋｈａｒ及びＪｅｆｆｒｅｙ Ｇ． Ａｎｄｒｅｗｓによる論文「Ｕｐｌｉｎｋ Ｃａｐａｃｉｔｙ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ Ｔｗｏ−Ｔｉｅｒ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」（「Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋｈａｒ」）は、フェムトセル配備の２つの選択肢を開示している。Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋｈａｒによれば、分割スペクトルネットワークにおけるフェムトセルユーザとマクロセルユーザは、直交するサブチャネルを使用することができる。しかし、直交するサブチャネルを使用することで、マクロセルと様々なフェムトセルとの間の干渉は最小化されるが、スペクトルは効率的に利用されない。対照的に、共用スペクトルネットワークでは、フェムトセルユーザは、ある状況下において、マクロセルによってすでに使用されているサブチャネルを使用することがある（すなわち、同一チャネル動作）。干渉の可能性があるにもかかわらず、ｆＢＳがｍＢＳから遠く離れていれば干渉はわずかなので、同一チャネルフェムトセル配備は、スペクトル利用をより大きく、より効率的なものにし、セル探索プロセスを簡略化することができるために有利である。

狭帯域干渉（ＮＢＩ：ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）を抑制するための直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ：ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）の使用が、例えば、（ａ）ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｃｏｍｍｕｎ．、ｖｏｌ． ５１、ｎｏ． １２、２１２６〜２１４０ページ、２００３年１２月に掲載された、Ｒ． Ｎｉｌｓｓｏｎ、Ｆ． Ｓｊｏｂｅｒｇ、Ｊ． ＬｅＢｌａｎｃによる論文「Ａ ｒａｎｋ−ｒｅｄｕｃｅｄ ＬＭＭＳＥ ｃａｎｃｅｌｌｅｒ ｆｏｒ ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ−ｂａｓｅｄ ｓｙｓｔｅｍｓ」（「Ｎｉｌｓｓｏｎ」）、（ｂ）ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｃｏｍｍｕｎ．、ｖｏｌ． ３、ｎｏ． ６、２２７７〜２２８７ページ、２００４年１１月に掲載された、Ａ． Ｃｏｕｌｓｏｎによる論文「Ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎ ｐｉｌｏｔ ｓｙｍｂｏｌ ａｓｓｉｓｔｅｄ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ」（「Ｃｏｕｌｓｏｎ」）、（ｃ）ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｃｏｍｍｕｎ．、ｖｏｌ． ４、ｎｏ． ４、１４９１〜１５０５ページ、２００５年７月に掲載された、Ｚ． Ｗｕ、Ｃ． Ｎａｓｓａｒによる論文「Ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ ｖｉａ ｃａｒｒｉｅｒ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ ｓｐｒｅａｄｉｎｇ ｃｏｄｅｓ」（「Ｗｕ」）、及び（ｄ）Ｐｒｏｃ． ＩＥＥＥ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎ． ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ． Ｃｏｎｆ． （ＷＣＮＣ）、ｖｏｌ． ３、２００４年３月、１４２６〜１４３０ページに掲載された、Ｄ． Ｚｈａｎｇ、Ｐ． Ｆａｎ、Ｚ． Ｃａｏによる論文「Ａ ｎｏｖｅｌ ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｎｃｅｌｌｅｒ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ」（「Ｚｈａｎｇ」）において論じられている。

Ｎｉｌｓｓｏｎは、干渉の線形最小平均２乗誤差（ＬＭＭＳＥ：ｌｉｎｅａｒ ｍｉｎｉｍｕｍ ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ）推定を使用する。Ｎｉｌｓｓｏｎのアルゴリズムは、ＮＢ信号のパワースペクトル密度についての事前情報を必要とする。Ｃｏｕｌｓｏｎでは、正規化最小２乗平均（Ｎ−ＬＭＳ：ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｌｅａｓｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅｓ）適応雑音除去アルゴリズムが、パイロットシンボル支援ＯＦＤＭシステムにおいて、ＮＢＩを抑制する。Ｗｕは、干渉法拡散符号（ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ ｓｐｒｅａｄｉｎｇ ｃｏｄｅ）を使用するＮＢＩ抑圧を開示している。Ｚｈａｎｇは、未使用のＯＦＤＭサブキャリア上でＮＢ信号が推定される、ＯＦＤＭシステムのためのＮＢＩキャンセラを開示している。Ｚｈａｎｇの方法は、良好に設計されたＯＦＤＭベースのシステムにおける未使用サブキャリアの数はわずかなので、実用上限界がある。

ＣＣＩを緩和するための反復的方法が、例えば、（ａ）ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎ． Ｌｅｔｔ．、ｖｏｌ． ５、ｎｏ． ２、３７〜３９ページ、２００１年に掲載された、Ｈ． Ａｒｓｌａｎ、Ｋ． Ｍｏｌｎａｒによる論文「Ｃｏｃｈａｎｎｅｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｎａｒｒｏｗ−ｂａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｓ」（「Ａｒｓｌａｎ」）、及び（ｂ）Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃ．、ｖｏｌ． ８４、ｎｏ． １１、１９９１〜２００４ページ、２００４年に掲載された、Ｈ． Ｓｃｈｏｅｎｅｉｃｈ、Ｐ． Ｈｏｅｈｅｒによる論文「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｓｅｍｉ−ｂｌｉｎｄ ｓｉｎｇｌｅ−ａｎｔｅｎｎａ ｃｏｃｈａｎｎｅｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｉｇｈｔ ｌｏｗｅｒ ｂｏｕｎｄ ｆｏｒ ｊｏｉｎｔ ｍａｘｉｍｕｍ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」（「Ｓｃｈｏｅｎｅｉｃｈ」）において開示されている。Ａｒｓｌａｎ及びＳｃｈｏｅｎｅｉｃｈのシステムはともに、もっぱら狭帯域用である。Ａｒｓｌａｎは、例えば、信号特徴の差（例えば、相対遅延）を利用して、初期的な信号分離を獲得することを教示しており、これにより、反復的な干渉除去の効率を大きく向上させることができる。

概要

本発明は、狭帯域技術及びマルチキャリア技術（例えば、フェムトセル及びマクロセル）の同一チャネル配備、並びに狭帯域システムとマルチキャリアシステムの共存を必要とする他の状況に適用可能である。本発明は、サービスエリアの一方の側のセルではマルチキャリアシグナリング技術（例えばＬＴＥ）が使用され、サービスエリアの他方の側のセルでは帯域幅がより狭い技術（例えばＷ−ＣＤＭＡ）が使用されるような、隣接するマクロセルを有するシステムにも適用可能である。そのようなシステムは、次世代ワイヤレスシステムへの移行が、依然として３Ｇ技術を使用していることがある隣接する地方地域よりも急速に行われ得る、都市圏に出現している。本発明は、セルエッジユーザに干渉の除去を提供し、それによって、そのようなユーザの性能を改善する。本発明の異なる応用は、マルチキャリアベースの超広帯域（ＵＷＢ）システムを相対的に狭帯域の技術と共存させることである。本発明の一実施形態によれば、マルチキャリア干渉信号とシングルキャリア干渉信号の差に起因する、もとから備わっている初期的な信号分離を使用することができる。

一実施形態では、干渉システムはともに、送信及び受信が可能である。本発明は、同一チャネル信号を所望信号として処理し、同一チャネル信号の各々を反復的に良化する方法を提供する。各反復において、広帯域信号及び狭帯域信号がともに、すでに行われたシンボル決定と、所定のチャネルインパルス応答に基づいて、復調及び再生成される。他の（干渉）同一チャネル信号を推定するため、再生成信号が、集約信号から減算される。シミュレーションは、本発明の方法が、たかだか２回の反復で、両方の干渉システムの性能に根本的な改善をもたらすことができることを示している。獲得できる根本的な性能向上は、必要とされる計算量を償って余りがある。

本発明は、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明を検討することにより、より良く理解される。

狭帯域システム５０と広帯域システム２０が共存し、通信チャネルを共用するシステムを示す図である。 ＯＦＤＭＡ信号９０、ＮＢを伴うＯＦＤＭＡ信号８０、及びＣＤＭＡを伴うＯＦＤＭＡ信号８５のスペクトルを示す図である。 時間領域における共存するＯＦＤＭＡ信号及び狭帯域信号の図である。 周波数領域における共存するＯＦＤＭＡ信号及び狭帯域信号の図である。 本発明の一実施形態による、（ただ１つの狭帯域干渉源からの）干渉を除去するためにプライマリ受信機において適用できる除去アルゴリズムを説明するブロック図である。 本発明の一実施形態による、（複数の狭帯域干渉源からの）干渉を除去するためにプライマリ受信機において適用できる除去アルゴリズムを説明するブロック図である。 ＮＢ信号についての復調ステップ３００及び再生成ステップ３５０の詳細な動作を説明するフローチャートである。 ＯＦＤＭＡ信号及び狭帯域信号の両方を含むシステムのシミュレーションにおけるパラメータの値を示す図である。 ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＯＦＤＭＡシステムにおけるシンボル誤り率（ＳＥＲ：ｓｙｍｂｏｌ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）性能のシミュレーション結果を提供する図である。 ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＮＢシステムにおけるＳＥＲ性能のシミュレーション結果を提供する図である。 ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＵＬ ＣＤＭＡシステムの影響下にあるＯＦＤＭＡシステムにおけるＳＥＲ性能のシミュレーション結果を提供する図である。 ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＯＦＤＭＡシステムの影響下にあるＣＤＭＡシステムにおけるＳＥＲ性能のシミュレーション結果を提供する図である。

本発明は、本明細書において、マクロセルネットワークと１つ又は複数のフェムトセルネットワークの両方を有するシステムによって説明され、マルチキャリアシステム（例えば、マクロセルネットワーク）は、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ：ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）ベースのＰＨＹ層を使用する。この詳細な説明では、すべての参加者は、トランシーバ機能を有すると仮定される。本発明の方法に従って狭帯域干渉を除去する機能を有するプライマリ受信機は、ＯＦＤＭＡ受信機（すなわち、ＯＦＤＭＡ信号に対する時間及び周波数同期が保証される受信機）である。図３及び図４は、時間領域及び周波数領域におけるＮＢ信号及びＯＦＤＭＡ信号を示している。ＮＢシンボルの目標パケットの開始時刻及び終了時刻が、ＯＦＤＭＡシンボルの境界と一致しない場合であっても、ＮＢシンボルではなくＯＦＤＭＡシンボルに対する同期のほうが好ましい。

図５は、本発明の一実施形態による、１つの狭帯域干渉源からの干渉を除去するためにプライマリ受信機において適用できる除去アルゴリズムを説明するブロック図である。図６は、複数の狭帯域干渉源からの干渉を除去するための、プライマリ受信機における除去アルゴリズムを説明するブロック図である。

時間領域でサンプリングされたダウンリンクＯＦＤＭＡ信号は、

によって表すことができ、ここで、Ｐ_ｔｘは、シンボル当たりの合計送信電力であり、Ｎは、信号で使用されるサブキャリアの数であり、ｋは、サブキャリアインデックスであり、Ｎ_ｃｐは、サイクリックプレフィックス（ＣＰ：ｃｙｃｌｉｃ ｐｒｅｆｉｘ）の長さであり、Ｘ（ｋ）は、第ｋのサブキャリア上で変調されたデータである。Ｌタップのマルチパスチャネルを通過してプライマリ受信機に到達する受信時間領域ＯＦＤＭＡ信号は、

によって与えられ、ここで、Ｅ_ｒｘは、シンボル当たりの受信エネルギーであり、ｈ（ｌ）は、第ｌのタップについてのチャネル係数であり、Ｄ_ｌは、第ｌのタップの遅延である。タップ遅延はＣＰ長の長さを超えないと仮定すると、図５のステップ１００における受信時間領域ＯＦＤＭＡ信号に対する高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の後、得られる周波数領域ＯＦＤＭＡスペクトルは、

によって与えられ、ここで、Ｈ（ｋ）は、チャネル周波数応答であり、Ｅ_ｓｃは、サブキャリア当たりの平均受信エネルギーであり、これは、Ｅ_ｓｃ＝Ｅ_ｒｘ＝Ｎという関係を通して、サブキャリアの数Ｎに依存する。他方、狭帯域信号は、

によってモデル化することができ、ここで、ｍは、シンボルインデックスであり、ａ_ｍは、データを表し、ｇ（ｎ）は、パルス整形フィルタ（ｐｕｌｓｅ ｓｈａｐｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ）であり、Ｔは、狭帯域シンボル持続時間である。ｓ（ｎ）が、Ｌ’個のタップを有するマルチパスチャネルｈ’（ｎ）を通してプライマリ受信機に到達する場合、プライマリ受信機における受信信号は、

によって与えられ、ここで、Ｄ_ｌ’は、第ｌ’のタップの遅延である。

図２は、ＯＦＤＭＡ信号９０、ＮＢを伴うＯＦＤＭＡ信号８０、及びＣＤＭＡを伴うＯＦＤＭＡ信号８５のスペクトルを示している。（図３に示される）時間領域においては、信号のＮＢ部分は、構造的な情報として現われ、信号のＯＦＤＭＡ部分は、ランダムノイズとして現われる。しかし、（図４に示される）周波数領域においては、信号のＯＦＤＭＡ部分は、構造的な情報であり、信号のＮＢ部分は、ランダムノイズと見ることができる（例えば、図２のＮＢを伴うＯＦＤＭＡ信号８０のスペクトルを参照）。ＮＢ信号ｚ（ｎ）が重ね合わされたＯＦＤＭＡ信号ｙ（ｎ）は、時間領域では、信号ｒ（ｎ）によって表され、

によって与えられ、ここで、ｗ（ｎ）は、加法性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ：ａｄｄｉｔｉｖｅ ｗｈｉｔｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ）である。周波数領域では、信号ｒ（ｎ）のスペクトルは、Ｒ（ｋ）によって表され、

によって与えられ、ここで、Ｚ（ｋ）及びＷ（ｋ）は、それぞれｚ（ｎ）及びｗ（ｎ）の周波数領域における相対物である（例えば、それらのＦＦＴスペクトル）。

図５によって説明される方法は、Ｙ（ｋ）及びｚ（ｎ）両方の反復的に精緻化される推定を使用して、ＣＣＩを除去する。最初に、ｚ（ｎ）又はＹ（ｋ）のどちらかの初期的な推定が獲得され、それぞれ

及び

で表される。ＮＢ信号ｚ（ｎ）のスペクトルＺ（ｋ）は、マルチキャリアスペクトルＹ（ｋ）のＭ個のサブキャリアとオーバラップすることがある。そうした状況において、スペクトルＺ（ｋ）の中心周波数が、サブキャリアκの付近にある場合、周波数ウィンドウκ−Ｍ／２＜ｋ＜κ＋Ｍ／２内のｋについてのみ、スペクトルＺ（ｋ）≠０となる。所定の閾値を超える信号対干渉比（ＳＩＲ）を有するスペクトルＺ（ｋ）がステップ１１０において検出された場合、ＮＢ信号ｚ（ｎ）についての初期的な粗い推定

を獲得することができる。ステップ１１０における検出は、エネルギー検出器を使用して達成することができ、エネルギー検出器の閾値は、周波数ウィンドウκ−Ｍ／２＜ｋ＜κ＋Ｍ／２の外側の平均信号対雑音比（ＳＮＲ）レベルに従って設定される。そのエネルギーが所定の閾値を超えるサブキャリアの数が、スペクトルＺ（ｋ）の非ゼロ部分とオーバラップするサブキャリアの数の半分であるＭ／２よりも多い場合、周波数ウィンドウκ−Ｍ／２＜ｋ＜κ＋Ｍ／２内の信号スペクトルの逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を取ることによって、ステップ１６０において、ＮＢ信号ｚ（ｎ）についての初期的な推定

を

のように獲得することができる。初期的な推定

は、ステップ１７０において復調され、シンボル決定に基づいて、ＮＢ信号

が、ステップ１８０において再生成される。再生成ＮＢ信号

は、おそらくはＡＷＧＮ雑音ｗ（ｎ）がなく、ＣＣＩによる影響がよりわずかな、信号

のより損傷の少ないバージョンと見なされる。ステップ１９０における再生成ＮＢ信号

のＦＦＴは、マルチキャリアスペクトルＹ（ｋ）の初期的な推定

を提供するために、ステップ２００において受信信号スペクトルＲ（ｋ）から減算することができる、スペクトルを提供する。

しかし、ステップ１１０において、ＮＢ信号が微弱すぎて、有益な推定を提供できない場合、マルチキャリアスペクトルＹ（ｋ）の初期的な推定

として、Ｒ（ｋ）が使用される。ステップ１１０から獲得されたか、それともステップ２００から獲得されたかにかかわらず、マルチキャリアスペクトルＹ（ｋ）の初期的な推定

は、ステップ１２０において復調することができ、シンボル決定に基づいて、マルチキャリア信号

が、ステップ１３０において再生成される。再生成マルチキャリア信号

は、信号

のより損傷の少ないバージョンと見なされる。ステップ１４０における再生成マルチキャリア信号

のＩＦＦＴは、ＮＢ信号ｚ（ｎ）の精緻化された推定を提供するために、ステップ１５０において受信信号ｒ（ｎ）から減算することができる、時間領域信号を提供する。反復の最大数に到達していない限り、ＮＢ信号ｚ（ｎ）の精緻化された推定を、ステップ１７０〜ステップ２００の次の反復において使用して、マルチキャリアスペクトルＹ（ｋ）の次の推定を獲得することができ、今度はそれを使用して、ステップ１２０〜ステップ１５０におけるＮＢ信号ｚ（ｎ）の推定をさらに反復的に精緻化することができる。

初期的な推定

及び

は、ＣＣＩ及びＡＷＧＮによって損傷されているので、ステップ１７０及びステップ１２０において行われるシンボル決定は、誤りを含むことがある。しかし、

に関するシンボル決定の誤りは、周波数領域においては局所化されない。実際、そのような誤りは、Ｍ個のサブキャリアにわたって拡散される。同様に、初期的な推定

における損傷されたサブキャリアに関するシンボル決定誤りは、時間領域においてＮ個のサンプルに拡散される。したがって、シンボル誤りを有する

をｒ（ｎ）から減算しても、マルチキャリアスペクトルＹ（ｋ）の初期的な推定

のサブキャリアに、誤りをさらに伝搬させるとは限らない。同じ理由で、誤って復調されたサブキャリアを有する推定

が、受信スペクトルＲ（ｋ）から取り除かれる場合、誤りは、ＮＢ信号ｚ（ｎ）の精緻化された推定に必ずしも伝搬しない。

図７は、図５のステップ１７０及びステップ１８０に相当する、ＮＢ信号についての復調ステップ３００及び再生成ステップ３５０の詳細な動作を説明するフローチャートである。図７に示されるように、ステップ３０５において、受信信号は、ｆ’_ｃ−ｆ_ｃの周波数からベースバンドにダウンコンバートされ、ここで、ｆ_ｃ及びｆ’_ｃは、それぞれＯＦＤＭＡ信号及びＮＢ信号の搬送波周波数である。復調の残りは、ステップ３１０においてチャネル等化を施し、ステップ３２０においてダウンサンプリングを行い、ステップ３３０においてシンボル決定を行って同相及び直交（ＩＱ）データを獲得することによって実行される。ＮＢシステムの場合、搬送波周波数ｆ’_ｃは、一般に知られており、最適なサンプリング点及び信頼できるチャネル推定

が、一般に利用可能である。その後、ＩＱデータを再生成ステップ３５０に提供することができる。

ステップ３６０において、ＩＱデータがアップサンプリングされる。アップサンプリングされたＩＱデータは、ステップ３７０においてパルス整形を施され、ステップ３７５においてアップコンバートされ、ステップ３８０においてベースバンドチャネル応答とともに畳み込まれる。ＮＢシステムによって使用されるパルス整形フィルタは、一般に知られている。

ＮＢ信号がＣＤＭＡ信号である場合、ステップ３０５におけるダウンコンバージョンの後、ダウンコンバートされた信号は、ステップ３０８において、ＮＢ信号に対応する疑似雑音（ＰＮ：ｐｓｅｕｄｏ−ｎｏｉｓｅ）系列を乗算される。同様に、再生成においても、ステップ３７０においてパルス整形を施した後、パルス整形された信号は、対応するＰＮ系列を乗算される。

ＯＦＤＭＡシステムの復調及び再生成の場合（例えば、図５のステップ１２０及びステップ１３０）、受信信号ｒ（ｎ）は、すでにベースバンドになっており、ＯＦＤＭＡ信号の搬送波周波数ｆ_ｃであるので、ダウンコンバージョン及びダウンサンプリングは実行されない。

を獲得するためのチャネル推定は、パイロットサブキャリア上で実行することができる。ＯＦＤＭＡスペクトルの再生成の場合、アップサンプリング及びアップコンバージョンは実行されない。

図５では、単一の狭帯域干渉源の例が説明されたが、本発明は、複数の狭帯域干渉源が存在するシナリオにも適用可能である。複数の狭帯域干渉源が存在する場合、すべての狭帯域干渉源の影響を時間領域において除去すべきである。図６に示されるように、除去は、狭帯域信号の各々を時間領域において復調し、復調された各信号を受信信号から減算し、この手順をすべての狭帯域信号が受信信号から減算されるまで反復することによって達成される（２２０）。より良好な精度を達成するため、残りの狭帯域信号をその強度の降順に復調、再生成、及び減算して、各ステップの後に、狭帯域信号のより信頼性の高い推定が得られるようにするのが好ましい。すべての狭帯域信号が推定された後、受信機は、周波数領域において動作し、（すべての狭帯域信号の干渉を免れて）ＯＦＤＭＡ信号を復調する。その後、受信機は、回復されたデータについて最終決定を下すまで、時間領域と周波数領域の間で何回も反復を繰り返す。

本発明の上で説明された方法は、オーバラップ帯域のみを処理するのではなく、全ＯＦＤＭＡ帯域を処理する。そのような手法は、全帯域の処理には実際には以下の不都合が存在するので分かり易くはない。第１に、

は、オーバラップ帯域のみではなく、全ＯＦＤＭＡ帯域のＩＤＦＴであるので、サブキャリア

の復調において生じるエラーはいずれも、

において加法性雑音として出現し、それによって、特にＫが小さい場合には、ＮＢ復調エラーの予想数を増加させる。第２に、アルゴリズムの複雑さは、Ｋではなく、Ｎに比例したものになる。しかし、特に以下の理由で、すなわち、Ｋは受信機がオーバラップ帯域のみに焦点を合わせることができるように常に正確に知られているわけではないので、全帯域を処理するほうが好ましい。
さらに、サブキャリア

は、ＮＢ信号のサイドローブによって影響されることがあり、したがって、全帯域を処理したほうが効果的なこともある。コンピュータシミュレーションは、オーバラップ帯域のみではなく全帯域が処理された場合、オーバラップ帯域の外側の復調エラーによって生じる雑音は、Ｋ／Ｎの比率が小さく、２．５％ほどであっても、ＮＢ復調エラーの目立った増加をもたらさないことを示している。同一チャネル信号を処理するために使用できる別の方法は、最尤（ＭＬ）推定技法を利用して、同一チャネル信号を合同で復調するものである。（ＭＬ推定が適用される従来技術のシナリオとは異なる）検討中の共存シナリオでは、ＭＬ推定を実行する場合は、時間領域又は周波数領域のどちらかで実行すればよい。しかし、時間領域は、計算ステップをよりわずかしか必要としないので、時間領域においてＭＬ推定を実行するほうがより望ましい。これは、通常はαが０よりも大きい、Ｋ＝（１＋α）Ｃと書き表すことができる、ＫとＯＦＤＭＡシンボル内のＮＢシンボルの数Ｃとの間の関係のせいである。

時間領域におけるＮＢ信号及びＯＦＤＭＡ信号についての推定を、それぞれ

及び

と表す場合、両方の信号のＭＬ推定は、

として獲得することができ、ここで、ｙ’（ｎ）は、

である場合のＹ（ｋ）の時間領域における相対物である。

合同復調アルゴリズムが計算的に実現可能であるためには、ｚ（ｍＴ）及びｙ’（ｍＴ）が取ることのできる異なる値の数は、制限されるべきである。この条件は、データ系列ａ_ｍ及びＸ（ｋ）が各々、有限のアルファベットに属するので、ｚ（ｍＴ）及びｙ’（ｍＴ）の両方について満たされる。オーバラップ帯域内のＯＦＤＭＡ信号について、Ｍ^Ｋ個の可能性が、またＮＢ信号内のＣ個のシンボルの各々について、Ｍ個の可能性が存在し、ここで、Ｍは、変調次数に依存するコンステレーション点の数である（例えば、ＱＰＳＫの場合はＭ＝４）。したがって、各ＮＢシンボルについて検討する必要がある可能性の数は、Ｍ_Ｋ＋１である。ＭＬ推定器を実施するには、ｚ（ｍＴ）とｙ’（ｍＴ）のＭ_Ｋ＋１個の可能な組み合わせを網羅的に探索することが必要であり、この組み合わせは、ａ_ｍ及びＸ（ｋ）のすべての可能な値にチャネル応答を適用して、それぞれｚ（ｍＴ）及びＹ’（ｋ）を生成することによって、またすべてのＹ’（ｋ）について逆ＤＦＴ（ＩＤＦＴ）を計算して、ｙ’（ｍＴ）を取得することによって、獲得される。この網羅的な探索も、ｚ（ｍＴ）及びｙ’（ｍＴ）を獲得するために必要とされる計算と同様に、合同復調方法を法外に複雑なものにする。

図８は、ＯＦＤＭＡ信号及び狭帯域信号の両方を含むシステムのシミュレーションにおけるパラメータの値を示している。１つのシミュレーションでは、ＯＦＤＭＡシンボルは、５１２個のサブキャリアのうちの４００個を占有し、その中には保護帯域及びアイドルサブキャリアも含まれ、ＮＢ信号は、ＯＦＤＭＡスペクトルの約３８個のサブキャリアとオーバラップする。したがって、ＯＦＤＭＡからの干渉を検討する場合、干渉電力は、ＯＦＤＭＡ信号のＰ_αよりもおおよそ１０ｄＢ低い。シミュレーションは、ＡＷＧＮチャネル及びマルチパス（ＭＰ）チャネルの両方における、ＯＦＤＭＡ性能及びＮＢ性能を含んでいる。ＭＰチャネルの場合、ＮＢシステムについては、正確に知られたチャネル推定が仮定され、効率的な最尤系列推定（ＭＬＳＥ：ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）等化器が利用される。ＯＦＤＭＡシステムについては、パイロットベースのチャネル推定及び等化が実行される。所望の信号電力は、所定の範囲にわたって変化するが、雑音電力及び干渉ＳＮＲは、一定であると仮定される。１つのシミュレーションでは、干渉ＳＮＲは、２０ｄＢに一定に保たれる。ＳＩＲは、ＯＦＤＭＡスペクトルがＮＢスペクトルとオーバラップするサブキャリアにおける、所望信号電力と干渉電力の比として定義される。受信機は、ＯＦＤＭＡ信号に同期するが、ＮＢ信号には必ずしも同期しないことが仮定される。

図９及び図１０は、ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＯＦＤＭＡシステム及びＮＢシステムにおけるシンボル誤り率（ＳＥＲ）性能をそれぞれ提供している。図９では、曲線４４０、４３０、４２０、４１０は、ＣＣＩを有するシステムについて、除去を行わない場合と、本発明の方法を１〜３回反復した後の、ＯＦＤＭＡシステムにおけるＳＥＲ性能をそれぞれ示している。図９に示されるように、ＳＩＲが０ｄＢの場合、曲線４４０及び４１０は、３回の反復後、１１ｄＢのＳＥＲ性能の改善を達成する。ＳＩＲが０ｄＢよりも大きくなると、改善量は５ｄＢに減少する。曲線４００は、ＣＣＩが存在しない場合の、ＯＦＤＭＡシステムにおけるＳＥＲ性能を示している。

図１０に示されるように、曲線５４０、５３０、５２０、５１０は、除去を行わない場合と、異なる量のチャネル推定誤りを有する、本発明の方法による３回の反復の後の、ＮＢシステムにおいて達成されるＳＥＲ性能をそれぞれ示している。曲線５４０及び曲線５１０から分かるように、ＳＩＲが０ｄＢよりも小さい場合、３回の反復後に達成される改善量は、約１５ｄＢである。ＳＩＲが０ｄＢに接近するにつれて、改善量は縮小する。しかし、ＳＩＲが１０ｄＢになっても、約７ｄＢの改善が依然として達成される。曲線５２０及び曲線５３０は、狭帯域信号の場合、チャネル推定誤りが存在しても、一応の改善が依然として可能であることを示している。曲線４５０は、ＣＣＩが存在しない場合の、ＮＢシステムにおけるＳＥＲ性能を示している。

図１１及び図１２は、ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＯＦＤＭＡシステム及びＣＤＭＡシステムにおけるシンボル誤り率（ＳＥＲ）性能をそれぞれ提供している。図１１に示されるように、曲線６４０、６３０、６２０、６１０は、除去を行わない場合と、本発明の方法を１〜３回反復した後の、ＣＤＭＡシステムのＵＬの影響下にあるＯＦＤＭＡシステムにおいて達成されるＳＥＲ性能をそれぞれ示している。曲線６４０及び曲線６１０から分かるように、ＳＥＲ改善は著しく、実際に、ＣＣＩが存在しない場合のＯＦＤＭＡシステムにおけるＳＥＲ性能を表す、曲線５５０によって示される下限に接近する。良好な性能は、ＰＮ系列を使用する逆拡散によって達成されたと考えられる。これは、ＣＤＭＡ信号は、ＮＢ信号に比べて、より広い帯域にわたってより微弱なスペクトル拡散を有し、その結果、ＯＦＤＭＡ信号をより正確に検出可能にするためである。ＯＦＤＭＡ信号についての信頼できる初期的な推定が獲得されると、後続する反復は、より上手くいく傾向にある。

図１２は、ＭＰチャネルを仮定したシミュレーションにおいて獲得された、ＯＦＤＭＡシステムの影響下にあるＣＤＭＡシステムにおけるＳＥＲ性能のシミュレーション結果を提供している。図１２に示されるように、曲線７４０、７３０、７２０、７１０は、除去を行わない場合と、本発明の方法を１〜３回反復した後の、ＯＦＤＭＡシステムの影響下にあるＣＤＭＡシステムにおいて達成されるＳＥＲ性能をそれぞれ示している。したがって、ＣＤＭＡ性能改善は、より決定的である。曲線７１０によって表される（すなわち、３回の反復の後の）性能は、ＳＩＲが０ｄＢになるまでは下限に追随し、その後、ＳＥＲ性能の改善量は、減少し始める。図１０のＮＢシステムと図１２のＣＤＭＡシステムの間のＳＥＲ性能改善の著しい差も、ＰＮ系列の使用によるものと考えられる。

上述の詳細な説明は、本発明の特定の実施形態を説明するために提供されたが、限定的であることは意図していない。本発明の範囲内で多くの変形及び変更が可能である。本発明は、添付の特許請求の範囲において明らかにされる。

Claims (3)

1. 受信信号からマルチキャリア信号と狭帯域信号の間の干渉を除去するための方法であって、
   （ａ）狭帯域信号の推定から、前記狭帯域信号の前記推定からランダムノイズを排除することによって、再生成狭帯域信号を獲得するステップと、
   （ｂ）前記再生成狭帯域信号のスペクトルを獲得するステップと、
   （ｃ）前記受信信号のスペクトルから前記再生成狭帯域信号のスペクトルを減算することによって、前記マルチキャリア信号のスペクトルの推定を獲得するステップと、
   （ｄ）マルチキャリア信号の前記推定から、前記マルチキャリア信号の再生成スペクトルを獲得するステップと、
   （ｅ）前記受信信号から前記マルチキャリア信号の前記再生成スペクトルの時間領域表現を減算することによって、前記狭帯域信号の精緻化された推定を獲得するステップと、
   （ｆ）前記狭帯域信号の前記精緻化された推定をステップ（ａ）の前記狭帯域信号の前記推定として使用して、ステップ（ａ）〜ステップ（ｅ）を所定の反復回数だけ繰り返すステップと、
   （ｇ）前記所定の反復回数が完了した後、前記マルチキャリア信号又は前記狭帯域信号の最新の再生成スペクトルからデータを回復するステップと
   を含む方法。
2. 受信信号からマルチキャリア信号と狭帯域信号の間の干渉を除去するための方法を実施する受信機を備え、前記方法が、
   （ａ）狭帯域信号の推定から、前記狭帯域信号の前記推定からランダムノイズを排除することによって、再生成狭帯域信号を獲得するステップと、
   （ｃ）前記受信信号のスペクトルから前記再生成狭帯域信号のスペクトルを減算することによって、前記マルチキャリア信号のスペクトルの推定を獲得するステップと、
   （ｄ）前記マルチキャリア信号の再生成スペクトルを獲得するステップと、
   （ｅ）前記受信信号から前記マルチキャリア信号の前記再生成スペクトルの時間領域表現を減算することによって、前記狭帯域信号の精緻化された推定を獲得するステップと、
   （ｆ）前記狭帯域信号の前記精緻化された推定をステップ（ａ）の前記狭帯域信号の前記推定として使用して、ステップ（ａ）〜ステップ（ｅ）を所定の反復回数だけ繰り返すステップと、
   （ｇ）前記所定の反復回数が完了した後、前記マルチキャリア信号の最新の再生成スペクトルからデータを回復するステップと
   を含む、
   移動局。
3. 最尤推定器を使用して、受信信号からマルチキャリア信号と狭帯域信号の間の干渉を除去するための方法。
   

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