JP2012525053A - 疎データからのチャネル状態情報の再構築 - Google Patents

Abstract

ＵＥ２０から低頻度で送信されるチャネル状態情報（ＣＳＩ）フィードバックデータに基づいて、正確なダウンリンクチャネル推定値が計算される。当該ＵＥから、ダウンリンク通信チャネルの周波数応答を表現する複数の不均一な間隔を有するデジタルＣＳＩフィードバックサンプルが受信される。受信されたＣＳＩフィードバックサンプルは、復調され逆量子化される。逆量子化されたＣＳＩフィードバックサンプルから、時間領域タップ遅延チャネルモデルが生成される。時間領域タップ遅延チャネルモデルは周波数変換され、周波数領域においてダウンリンク通信チャネルの再構築された周波数応答が取得され得る。その代わりに、チャネルの遅延は、前回の遅延及び／又はアップリンク上で送信される既知のリファレンス信号に基づいて推定されてもよい。ＣＳＩがレポートされる時点の間のチャネル推定値は、サンプル及びホールドプレディクタ又は線型プレディクタなどによって予測されてよい。遅延は固定であると仮定されてもよく、カルマンフィルタ係数が時間にわたって漸進的に変化する。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般的に、無線通信に関し、より具体的には、ユーザ機器により送信される疎（sparse）なデータから、無線ネットワークにおいてチャネル状態情報を推定する効率的なシステム及び方法に関する。

本出願は、“Channel State Information Feedback by Digital Loopback”というタイトルが付され、２００９年４月２４日に出願された米国仮特許出願第６１／１７２４８４号の優先権を主張し、その全ては参照によりここに取り入れられる。

無線通信ネットワークは、ある地理的エリアあるいはセルの範囲内で、無線周波数チャネル上のダウンリンクにおいて、基地局として知られる固定化された送信機から移動体ユーザ機器（ＵＥ：User Equipment）へ通信信号を送信する。ＵＥは、１つ以上の基地局へアップリンクにおいて信号を送信する。双方のケースにおいて、受信信号は、チャネルの影響及び雑音と干渉とによって変化した送信信号として特徴付けられ得る。よって、受信信号から送信信号を復元するために、受信機は、チャネルの推定及び雑音／干渉の推定の双方を必要とする。チャネルの特性評価（characterization）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ：Channel State Information）として知られている。チャネルを推定する１つの知られた手法は、パイロットシンボルとしても知られる既知のリファレンスシンボルを定期的に送信することである。リファレンスシンボルは受信機により既知であるため、リファレンスシンボルからの受信シンボル内のいかなる偏り（deviation）も（推定される雑音／干渉が一度除去されれば）、チャネルの影響を原因とする。ＣＳＩの正確な推定は、受信機による受信信号からの送信信号のより正確な復元を可能とする。それに加えて、受信機から送信機へＣＳＩを送信することにより、送信機は、その時点のチャネル状態にとって最適な符号化及び変調などの送信特性を選択し得る。これは、チャネル依存のリンク適応として知られている。

現代の無線通信ネットワークは、干渉により制限を受ける。当該ネットワークは、典型的には、セル内の各ＵＥを対象とする送信信号を独立的に処理する。同じセル内の他のＵＥへの送信信号は、所与のＵＥにおける干渉と見なされ、セル間干渉（inter-cell interference）との用語を生じさせる。セル間干渉を軽減する１つのアプローチは、ＣｏＭＰ（Coordinated Multipoint）送信である。ＣｏＭＰシステムは、ＭＩＭＯチャネル、多数の分散アンテナ、ビームフォーミング及び結合処理（Joint Processing）を含む、セル間干渉を軽減するための多数の技術を採用する。

結合処理（ＪＰ）は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）Ａｄｖａｎｃｅｄのために現在検討されている１つのＣｏＭＰ送信技術である。ＪＰにおいて、複数のＵＥへの送信信号が結合的に（Jointly）考慮され、セル間干渉を最小化するためにグローバル最適化アルゴリズムが適用される。即ち、ＪＰアルゴリズムは、他のＵＥにおける干渉の発生を回避しながら、対象のＵＥに対して送信エネルギーを向けることを試みる。効率的に動作するために、ＪＰシステムは、送信チャネルについての情報を必要とする。チャネル情報あるいはＣＳＩがシステム送信機にフィードバックされる２つの手法が存在する。プリコーディング行列標識（ＰＭＩ：Precoding Matrix Indicator）及び量子化チャネルフィードバックである。

ＬＴＥリリース８において仕様化されたＰＭＩフィードバックは、本来的には、各ＵＥによる送信フォーマットの推奨である。予め定義される複数のプリコーディング行列がオフラインで設計され、基地局及びＵＥの双方において既知となる。プリコーディング行列は、ダウンリンクの符号化及び送信のパラメータの様々なセットを定義する。各ＵＥは、そのチャネルを測定し、複数のプリコーディング行列について探索して、何らかの定量化可能なメトリックを最適化するものを選択する。選択されたプリコーディング行列は、基地局へフィードバックされ又はレポートされる。そして、基地局は、全ての推奨されたプリコーディング行列を考慮し、当該セルにわたってグローバル最適なソリューションを実現するプリコーディング及び送信のパラメータを選択する。リリース８のＬＴＥが設計された際に熟慮されたシナリオでは、ＰＭＩフィードバックは、ＵＥからの推奨と実際の望ましい送信パラメータとの間の高い相関から、良好に動作する。ＰＭＩフィードバックの圧縮（compression）は、チャネルの一部―“強い方向（strong channel）”、即ち信号空間―のみが送信機へフィードバックされるという事実を活用することにより、アップリンク帯域幅を削減する。

ＪＰ ＣｏＭＰアプリケーションにおいて、（干渉の抑圧を達成する）望ましい送信フォーマットがＵＥにより推奨される送信フォーマットに合致する可能性は低い。当該推奨を行うＵＥへの送信により干渉を受けることとなる他のＵＥについての知識を有しているような推奨を行うＵＥは存在しない。さらに、推奨を行うＵＥは、自身の信号に干渉を与えることになる他のＵＥへスケジューリングされた送信の知識を有しない。また、ＰＭＩフィードバックの圧縮は、対象のチャネルのうち推奨を行うＵＥを対象とする送信の部分のみをレポートすることにより、帯域幅を削減する。これは、非協調的な送信についてアップリンクの効率を向上させる一方で、ＪＰ最適化において有益となり得る当該チャネルについてのネットワーク情報を与えないことから、協調的な送信にとっては不利である。

量子化チャネルフィードバックにおいて、ＵＥは、実際のチャネルを記述することを試みる。ＰＭＩフィードバックと対照的に、これは、信号空間だけでなく当該チャネルの補足的な空間（“より弱い空間（weaker space）”、またある意味不正確だが“空の空間（null space）”としても言及される）についてのフィードバック情報をも伴う。全体のチャネルのフィードバックは、複数の利点をもたらす。ネットワークにおいてＣＳＩの全体が利用可能となることで、一貫した（coherent）ＪＰ方式で干渉を抑圧することができる。さらに、ネットワークは、各ＵＥに一意なリファレンスシンボルを送信することにより、個々に合わせたチャネルフィードバックを得ることができる。これは、当該方法が本質的にＵＥにとって透過的であることから、多様なＪＰ送信方法の柔軟かつ古くならない（future-proof）実装を可能とする。

ＪＰ ＣｏＭＰ送信がない場合でさえ、ネットワークにおけるＣＳＩは、現在の無線システムを悩ます最も根本的な問題の１つを解決することができる。それは、ＵＥにより経験される干渉を予測することのできないネットワークに起因する、チャネル依存のリンク適応における不正確さである（この問題は、論文“Interference Mitigation for MIMO Systems Employing User-specific, Linear Precoding”（PIMRC2008）においてAfif Osserainらにより説明されているよく知られたフラッシュライト効果に密接に関連する）。ネットワークにとって一度各ＵＥの近傍のベース（bases）のＣＳＩが既知となれば、ネットワークは、各ＵＥにおけるＳＩＮＲを正確に予測することができ、それにより大幅に正確なリンク適応が実現される。

ＰＭＩフィードバック上での直接的なＣＳＩの利点が明白であるとしても、直接的なＣＳＩフィードバックに伴う主要な問題点は帯域幅である。全体のＣＳＩフィードバックは、各ＵＥからネットワークへＣＳＩを送信するための高いビットレートを要する。ＣＳＩフィードバックをアップリンクチャネル上で搬送するために、時間−周波数アップリンクチャネルリソースを使用しなければならず、アップリンク上でのユーザデータの送信のためにそれらリソースが利用不能となる。よって、ＣＳＩフィードバックの送信は、純粋なオーバヘッドであり、アップリンクデータ送信の効率を直接的に低減させる。直接的なＣＳＩフィードバックを過剰なアップリンクリソースを消費することなくネットワークへ伝達することは、現代の通信システムの設計の主要な課題として存在する。

ここで説明され主張される１つ以上の実施形態によれば、ＵＥ２０から低頻度で送信されるＣＳＩフィードバックデータに基づいて、正確なチャネル推定値が計算される。当該ＵＥから、ダウンリンク通信チャネルの周波数応答を表現する複数の不均一な間隔を有するデジタルＣＳＩフィードバックサンプルが受信される。受信されたＣＳＩフィードバックサンプルは、復調され逆量子化される。逆量子化されたＣＳＩフィードバックサンプルから、時間領域タップ遅延チャネルモデルが生成される。時間領域タップ遅延チャネルモデルは周波数変換され、周波数領域においてダウンリンク通信チャネルの再構築された周波数応答が取得され得る。サンプルは、あるチャネルについて様々な時刻にレポートされてよく、対応するタップ遅延モデルは結合的に周波数変換される。その代わりに、チャネルの遅延は、前回の遅延及び／又はアップリンク上で送信される既知のリファレンス信号に基づいて推定されてもよい。ＣＳＩがレポートされる時点の間のチャネル推定値は、サンプル及びホールド又は線型プレディクタなどによって予測されてよい。遅延は固定であると仮定されてもよく、カルマンフィルタ係数が時間にわたって漸進的に変化する。

無線通信ネットワークの機能ブロック図である。 ＵＥによりネットワークへレポートされる量子化されたチャネル推定値を示す、代表的なチャネル応答の同相及び直交位相成分の双方のグラフを示している。 ＣＳＩフィードバックを受信し処理する方法のフロー図である。 図３のＣＳＩフィードバックに基づく推定された時間領域タップ遅延チャネルモデルのグラフである。 図４のチャネルモデルに基づいてネットワークにより再構築されるダウンリンクチャネル周波数応答の同相及び直交位相成分の双方のグラフを示している。 ＵＥにより選択される量子化されたチャネル推定値を示す、複数の時間における代表的なチャネル応答の同相及び直交位相成分の双方のグラフを示している。 選択された時間の各々について、図６のＣＳＩフィードバックに基づく推定された時間領域タップ遅延チャネルモデルのグラフを示している。 選択された時間の各々について、図７のチャネルモデルに基づいてネットワークにより再構築されるダウンリンクチャネル周波数応答の同相及び直交位相成分の双方のグラフを示している。 サンプル及びホールドについての並びに線型予測モデルについての再構築されるＭＳＥチャネル推定値の誤差のグラフを示している。

明確に開示し十分に実施可能とする目的のために、本発明はＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplex）変調に基づく無線通信ネットワークにおいて具現化されるものとしてここで説明される。より具体的には、ここでの実施形態は、広く採用されているＷＣＤＭＡシステムのＬＴＥ（Long Term Evolution）としても一般的に言及される、Ｅ−ＵＴＲＡ（Evolved Universal Terrestrial Radio Access）システムに基づく。当業者は、これらシステムが表現上のものに過ぎず限定的ではないことを理解するであろう。また、当業者は、本開示内容が与えられれば、異なるアクセス及び変調方法に基づく多様な無線通信システムに本発明の原理及び技術を適用することができるであろう。

図１は、無線通信ネットワーク１０を表している。ネットワーク１０は、ＰＳＴＮ（Public Switched Telephone Network）又はインターネットなどの１つ以上の他のネットワークと通信可能に接続されるコアネットワーク（ＣＮ）１２を含む。ＣＮ１２には１つ以上の無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ：Radio Network Controllers）１６が通信可能に接続され、それらＲＮＣ１６は１つ以上のノードＢステーション１８を制御する。ノードＢ１８は、基地局としても知られ、ある地理的領域あるいはセル２２の範囲内の１つ以上のユーザ機器（ＵＥ：User Equipment）との無線通信を有効化するために必要とされる無線周波数（ＲＦ：Radio Frequency）機器とアンテナとを含む。図示されているように、ノードＢ１８は１つ以上のダウンリンクチャネル上でＵＥ２０へデータ信号及び制御信号を送信し、ＵＥは同様にアップリンク上でノードＢへデータ信号及び制御信号を送信する。

ダウンリンクチャネルを推定してネットワーク１０へ効率的にＣＳＩフィードバックをレポートするシステム及び方法が、本願発明の譲受人に譲渡された“Efficient Uplink Transmission of Channel State Information”とのタイトルを有する本出願と並列的に出願された同時に係属中の米国特許出願第１２／５５５９６６号において説明されており、その全体は参照によりここに取り入れられる。簡潔に言うと、この参照文献は、ダウンリンクチャネルの特性評価及びネットワーク１０への効率的なフィードバックを以下のように説明している。

周波数ｆ及び時間ｔにおけるあるチャネルの周波数応答を、遅延τ_ｉを有する時間領域チャネルタップｈ（ｌ；ｔ）の観点で次のように表すことができる：

レポートの各繰り返し又は時間ｔにおいて、以下のステップ群は、ＵＥ２０により実行される。

まず、ＵＥ２０は、既知のリファレンス信号及び標準的な技術を用いて、複数のサブキャリアにおいてダウンリンクチャネルの推定値（estimate）を形成する。これら推定値は、次のＮ×１ベクトルにより表される：

ここで、Ｈ＾（ｆ；ｔ）は、周波数ｆ及び時間ｔにおけるＵＥにより推定された当該チャネルの周波数応答である（なお、Ｈ＾は便宜的にＨの上に＾記号があるものとする。他のアルファベットについても同様）。

次に、レポートの各時点（instant）について、ＵＥ２０は、ｇ（ｔ）の要素の複数の線型結合を形成する。即ち、ＵＥ２０は、サイズＭ×Ｎの混合行列Ｐ（ｔ）をベクトルｇ（ｔ）に乗算して、サイズＭ×１の新たなベクトルｒ（ｔ）を次のように取得する：

上で言及した同時係属中の特許出願において説明されているように、Ｐ（ｔ）は、多くの手法で計算されてよく、その要素は多くの値をとり得る。

次に、積の行列ｒ（ｔ）の各要素が、量子化子（quantizer）Ｑ_ｒ（・）を用いて量子化され、ベクトルｒ（ｔ）を表現するベクトルｂ（ｔ）として表されるビット群が取得される。最後に、ｂ（ｔ）内のビット群が、アップリンク制御チャネル上でネットワーク１０へ送信される。

図２は、ＵＥ２０により選択され、量子化され及びＣＳＩフィードバックとして送信される、不均一な間隔を有する（non-uniformly spaced）デジタルサンプルによる１回の典型的なダウンリンクチャネル周波数応答を示している。当該応答は、様々なサンプリング誤差及び量子化誤差によって、全て正確に周波数応答曲線上に位置するわけではない。

図３は、本発明の一実施形態に係る、無線通信ネットワーク１０においてＵＥ２０からのＣＳＩフィードバックを受信し処理する方法を示している。当該ネットワークは、量子化された不均一な間隔を有するデジタルサンプルを、ＵＥ２０からアップリンク制御チャネル上で受信する（ブロック１０２）。ＵＥ２０から受信されるビット群は、まず、標準的な受信器を用いてネットワーク１０により復調され、ｃ（ｔ）として表される

そして、ｃ（ｔ）におけるビット群は、量子化子Ｑ_ｒ（・）の逆行列により作用され、ｒ（ｔ）の推定値が算出される（ブロック１０４）：

ここで、ｒ＾（・）は、ベクトルｒ（ｔ）の要素群の推定値である（ブロック１０４）。

ネットワーク１０は、Ｐ（ｔ）の知識を用いて、ｓ（ｔ）にチャネル推定技術を適用する。ネットワーク１０は、ＵＥ２０におけるｇ（ｔ）の形成に含められた周波数についてのみでなく、全ての“ｆ”について周波数応答Ｈ（ｆ；ｔ）を推定する。一実施形態において、ネットワーク１０は、図４に示されているような時間領域タップ遅延チャネルモデルをｓ（ｔ）から構築することにより、これを達成する（ブロック１０６）。追加的な情報がない場合、潜在的な遅延タップのレンジは、好適には、サイクリックプレフィクス長（例えば、４．７μｓ）の全体をカバーする。当分野において、チャネル推定及びパス探索は知られている（例えば、Proakisによる標準的な参考図書“Digital Communications”参照）。ｓ（ｔ）における周波数領域の観測値（observations）に適合する時間領域タップ遅延チャネルモデルを構築するために、公知の方法を採用することができる。

より最近には、そうしたチャネル推定及びパス探索の問題に、凸最適化法が導入された（例えば、“Special Issue on Compressive Sampling”（IEEE Signal Processing Magazine，Mar 2008）参照。その全体は参照によりここに取り入れられる）。一実施形態によれば、時間領域タップ遅延チャネルモデルは、非ゼロのタップの数が小さくなるように構築されるべきである。第２の実施形態によれば、時間領域タップ遅延チャネルモデルは、時間領域のタップの大きさ（amplitude）の合計が小さくなるように構築されるべきである。第３の実施形態によれば、時間領域タップ遅延チャネルモデルは、周波数領域の観測値ｓ（ｔ）と時間領域タップ遅延チャネルモデルの周波数変換との間の残余の誤差（residue errors）が混合行列Ｐ（ｔ）のいずれの行についても小さい相関を有するように構築されるべきである。ここで使用される“小さい”値とは、所定の閾値を下回る値を意味する。

そして、疎な時間領域タップ遅延は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の演算を適用することなどによって周波数変換され、図５において示されているように、再構築された周波数領域応答が算出される（ブロック１０８）。図５が実証しているように、再構築された周波数応答は、もとの周波数応答（図２参照）に緊密に適合する。帯域全体にわたる周波数応答の再構築の平均二乗誤差（ＭＳＥ）は、１５ｄＢよりも小さい。

図６は、５回分のＣＳＩフィードバックサンプルを示しており、その各々は異なる時刻におけるダウンリンクチャネルに由来する。各回分は、１５個の不均一な間隔を有するデジタルサンプルから構成され、それらは９０ｍｓごとにフィードバックされる。

図７は、対応する疎な時間領域タップ遅延モデルを示している。結合的なＦＦＴ演算がこれらタップ遅延モデルについて実行され、図８に示されている完全な再構築された周波数応答曲線が算出される。

ｓ（ｔ）に基づいて、ネットワーク１０は、全ての“ｆ”についてチャネルＨ（ｆ；ｔ）の推定値を形成しなければならない。以下の実施形態において、問題の固有の構造に基づいて、この推定の複雑さ（complexity）は低減され、性能は改善される。チャネル応答は、次のように推定される：

この等式から、（ｈ（ｌ；ｔ），τ_ｌ）のペアを推定することにより、即ち遅延と対応するチャネル係数とを推定することにより、全ての周波数におけるチャネルの推定を同等に達成できることが明白である。そして、チャネル推定アルゴリズムは、ネットワーク１０がＵＥ２０から受信したＣＳＩフィードバックに最もよく適合する遅延τ_ｌ及び対応するチャネル係数ｈ（ｌ；ｔ）のセットの探索を試みる。

このチャネル推定の計算上の複雑さは、探索が実行される対象となる遅延のレンジ（又は数）が増加するほど増加する。さらに、推定されるチャネルの精度は、あり得る有効な遅延についての何らかの先験的な情報をより小さいレンジが効果的に提供することから、探索がより小さいレンジを対象として実行されるほど増加する。

ＵＥ２０が定期的にＣＳＩフィードバックレポートを送信する１つの実施形態において、各レポート時点の後に、ネットワーク１０は、推定される遅延のセットを有する。遅延値は、典型的には、１つのレポート間隔の長さよりも非常にゆっくりと変化する。従って、ネットワーク１０は、最新のレポートの後の最もよく推定された遅延が最後のレポートの終了時に取得される推定遅延に非常に近いであろうということを仮定してもよい。よって、新たなレポートごとに、あり得る遅延のレンジは、前回推定された遅延の周囲の小さいウィンドウ内に限定される。

ＵＥ２０のアンテナ及びノードＢ１８のアンテナに対する相対的な地勢上の位置、建物及び無線波を散乱する他の要素が、所与のチャネル係数について遅延を決定する。ＵＥ２０がアップリンク上で送信を行う場合とノードＢ１８がダウンリンク上で送信を行う場合とで同じ散乱因子（scatterers）が存在することから、ネットワーク１０は、ＵＥ２０のアンテナとノードＢ１８のアンテナとの同じペアの間のアップリンクチャネル及びダウンリンクチャネルが同じ遅延のセットを有すると仮定してもよい。

アップリンク上でＵＥが送信を行う場合とダウンリンク上で基地局が送信を行う場合とで同じ散乱因子が存在することから、ＵＥのアンテナとネットワークのアンテナとの同じペアの間のアップリンクチャネル及びダウンリンクチャネルが同じ遅延のセットとドップラーシフトとを有すると仮定することは合理的である。ＵＥがアップリンク上で既知のリファレンス信号を送信すれば、ネットワークは、各ネットワークアンテナと各ＵＥアンテナとの間の各チャネルについて遅延のセットとドップラーシフトとを推定することができる（なお、異なる基地局に異なるネットワークアンテナが位置してもよい）。そして、ＵＥによるアップリンク送信に基づいて計算される、これら推定された遅延及びドップラーシフトを使用して、探索が実行される対象となる遅延及びドップラーシフトのレンジを狭めることができる。アップリンク送信をしようする２つの重要な利点は、（１）１つのＵＥによる１つの送信信号が全てのネットワークアンテナにより受信されることで、（アップリンク上の遅延及びドップラーシフトの推定を可能とする）これらアップリンク送信に関連付けられるオーバヘッドの量を非常に小さくすることができること、並びに（２）１つの基地局のアンテナからＵＥへの全てのチャネルが厳密に同じ遅延及びドップラーシフトを有することで、基地局ごとに１つの遅延及びドップラーシフトのセットのみを、各ＵＥについて推定すればよいこと、である。

他の実施形態において、ＵＥ２０はアップリンク上で既知のリファレンス信号を送信し、ネットワーク１０はネットワーク１０の各アンテナとＵＥ２０の各アンテナとの間の各チャネルについて遅延のセットを推定する（なお、異なるノードＢ１８に異なるネットワーク１０のアンテナが位置してもよい）。この実施形態において、各ノードＢ１８に位置するアンテナについて異なる遅延のセットが存在するであろう。そして、ＵＥ２０によるアップリンク送信に基づいて計算される、これら推定される遅延を使用して、探索が実行される対象の遅延のレンジが狭められる。

アップリンク送信を用いる重要な利点は、１つのＵＥ２０による１つの送信信号が全てのネットワーク１０のアンテナにより受信されることである。よって、（アップリンク上の遅延の推定を可能とする）これらアップリンク送信に関連付けられるオーバヘッドの量を非常に小さくすることができる

定期的なＣＳＩフィードバックのレポートによって、フィードバック期間（feedback period）ごとにチャネルについての新たな情報が提供される。しかしながら、連続するフィードバックレポートの間に、ネットワークは、チャネルの値の予測に依存しなければならない。可能な限り長くレポート間隔を維持することは、ＣＳＩフィードバックのレート及び関連するオーバヘッドを最小化する。その一方で、レポート間隔を短く維持することは、予測の精度を増加させる。よって、最適なフィードバックのレポート間隔は、少なくとも部分的に、ＣＳＩフィードバックレポートの間のチャネル推定値を正確に予測するネットワークの能力に応じて決定される。予測がより良好であれば、ＣＳＩフィードバックはより少なくレポートされてよい。

１つの実施形態において、ネットワーク１０は、以前に計算されたチャネル推定値がチャネルの予測値として使用されるという、“サンプル及びホールド（sample & hold）”プレディクタを採用する。他の実施形態において、ネットワーク１０は、以前に計算されたチャネル推定値の線型結合がチャネルの予測値として使用されるという、“線型”プレディクタを採用する。ＵＥ２０のＣＳＩフィードバックに基づいて計算される以前のチャネル推定値の２次の（second‐order）統計量（即ち、相関）を所与として、線型プレディクタについて、係数の最適な選択を発見するために標準線型推定／予測法が使用される。なお、１つの実施形態において、ネットワーク１０は、全体としての予測の精度を最大化するために求められる通りに、サンプル及びホールドプレディクタと線型プレディクタとの間の切り替えを行ってもよい。

図９は、（３ｋｐｈのＵＥ速度及び２ＧＨｚのキャリア周波数の前提の下に）レポート期間Ｔの関数としてのチャネル再構築誤差のＭＳＥをグラフ化している。３つの破線の曲線はサンプル及びホールドプレディクタでの誤差を示し、３つの実線の曲線は連続するＣＳＩレポート間で線型プレディクタが使用される場合の誤差を示している。プレディクタの入力におけるチャネル再構築誤差は、１５ｄＢから１７ｄＢまで変化している。図５においてグラフ化されているテスト条件の下では、所与の平均化された再構築誤差について、サンプル及びホールドプレディクタと比較して、線型プレディクタがより頻度の少ないＣＳＩレポート（即ち、より長いレポート間隔）しか要しないことが明らかである。

実際上、推定される遅延は、多くの連続するＣＳＩレポート間隔について一定となるであろう。複数のレポート間隔にわたって固定的な遅延のセットを仮定すると、最小ＭＳＥチャネル再構築誤差を導く係数（各遅延について１つの係数）の選択を、ＵＥ２０からの連続するレポートに対してカルマンフィルタを適用することにより得ることができる。これは、Brain Anderson及びJohn Mooreによる書籍“Optimal Filtering”（Dover Publications，2005）において説明されており、その開示の全体は参照によりここに取り入れられる。

固定的な遅延によって、各ｔについてベクトルｓ（ｔ）を、線型的であって時間に依存し得るチャネル係数の関数として表現することができる。さらに、時間にわたるチャネルタップの漸進的変化（evolution）を、白色雑音により駆動される線型的で時間不変的（time-invariant）なシステムの出力としてモデル化することができる。１つの実施形態において、フィードバックされるＣＳＩデータを所与として、これら２つの表現が組合せられ、カルマンフィルタリングが適用されて最小のＭＳＥチャネル推定値が生成される。

ここで説明したようなＣＳＩフィードバックデータを処理するネットワーク１０の実施形態は、チャネル推定の精度を増加し、フィードバックチャネルの帯域幅を削減する。

当然ながら、本発明の本質的な特徴から逸脱することなく、ここで具体的に説明された手法以外の他の手法で本発明が実施されてもよい。提示された実施形態は、あらゆる観点で説明のためのものであり、限定的なものと見なされるべきではなく、添付の特許請求の範囲の意味及び均等の範囲内の全ての変更は、そこに包含されるものと意図される。

Claims (22)

1. 無線通信ネットワークにおいてユーザ機器（ＵＥ）からのチャネル状態情報（ＣＳＩ）のフィードバックを受信し処理する方法であって：
   ダウンリンク通信チャネルの周波数応答を表現する複数の不均一な間隔を有するデジタルＣＳＩフィードバックサンプルをＵＥから受信することと；
   受信された前記ＣＳＩフィードバックサンプルを復調及び逆量子化することと；
   逆量子化された前記ＣＳＩフィードバックサンプルから時間領域タップ遅延チャネルモデルを生成することと；
   前記時間領域タップ遅延チャネルモデルを周波数変換して、周波数領域における前記ダウンリンク通信チャネルの再構築された周波数応答を取得することと；
   を含む方法。
2. 前記ダウンリンク通信チャネルの前記再構築された周波数応答に基づいて、適応変調及び符号化を実行すること、をさらに含む、請求項１の方法。
3. 前記時間領域タップ遅延チャネルモデルを周波数変換することは、タップ遅延に高速フーリエ変換を適用することを含む、請求項１の方法。
4. 時間領域タップ遅延のレンジは、ダウンリンクデータシンボルに付加されるサイクリックプレフィクスの長さと少なくとも同等である、請求項１の方法。
5. 前記ダウンリンク通信チャネルの周波数応答を表現する複数の不均一な間隔を有するデジタルＣＳＩフィードバックサンプルを受信することは、異なる時刻での前記ダウンリンク通信チャネルの前記周波数応答をそれぞれ表現する、不均一な間隔を有するデジタルＣＳＩフィードバックサンプルの複数回分を受信すること、を含み、
   受信された前記ＣＳＩフィードバックサンプルを復調及び逆量子化することは、ＣＳＩフィードバックサンプルの各回分を復調及び逆量子化すること、を含み、
   逆量子化された前記ＣＳＩフィードバックサンプルから時間領域タップ遅延チャネルモデルを生成することは、チャネルサンプル時刻にそれぞれ対応する複数の時間領域タップ遅延チャネルモデルを生成すること、を含み、
   前記時間領域タップ遅延チャネルモデルを周波数変換して、周波数領域における前記ダウンリンク通信チャネルの再構築された周波数応答を取得することは、前記複数の時間領域タップ遅延チャネルモデルを結合的に周波数変換して、前記ＣＳＩフィードバックサンプルに対応する時刻での前記ダウンリンク通信チャネルの前記周波数応答をそれぞれ表現する、複数の再構築された周波数応答の各々を取得すること、を含む、
   請求項１の方法。
6. 無線通信ネットワークにおいてユーザ機器（ＵＥ）からのチャネル状態情報（ＣＳＩ）のフィードバックを受信し処理する方法であって：
   ダウンリンク通信チャネルの周波数応答を表現する複数の不均一な間隔を有するデジタルＣＳＩフィードバックサンプルをＵＥから受信することと；
   受信された前記ＣＳＩフィードバックサンプルを復調及び逆量子化することと；
   受信された前記ＣＳＩフィードバックサンプルに最もよく適合する時間領域遅延値及び対応するチャネル係数のセットを探索することと；
   を含む方法。
7. 時間領域遅延値のセットを探索することは、前回推定された遅延の周囲のウィンドウにわたって探索することを含む、請求項６の方法。
8. 時間領域遅延値のセットを探索することは、前記ＵＥからのアップリンクチャネルにおける時間領域遅延値を探索することを含む、請求項６の方法。
9. 時間領域遅延値のセットを探索することは、
   既知のリファレンス信号を前記ＵＥから受信することと；
   ＵＥの各送信アンテナとネットワークの各受信アンテナとの間の各チャネルについての遅延のセットを推定することと；
   各チャネルについて、前記推定されたアップリンクの遅延に基づいて遅延ウィンドウを定義することと；
   各チャネルについて、前記遅延ウィンドウの範囲内で時間領域遅延値を探索することと；
   を含む、請求項６の方法。
10. 各チャネルについて前記遅延ウィンドウの範囲内で時間領域遅延値を探索することは、ある基地局に位置する全ての送信アンテナについて時間領域遅延値の１つのセットのみを探索すること、をさらに含む、請求項９の方法。
11. 時間領域遅延値のセットを探索することは、セットのサイズが所定の閾値を下回る非ゼロの遅延値のセットを探索することを含む、請求項６の方法。
12. 時間領域遅延値のセットを探索することは、大きさの合計が所定の閾値を下回る遅延値のセットを探索することを含む、請求項６の方法。
13. 時間領域遅延値のセットを探索することは、周波数領域の観測値と前記時間領域タップ遅延値の周波数変換との間の残余の誤差が行列のいずれの行についても所定の閾値を下回る相関を有するように、遅延値のセットを探索すること、を含む、請求項６の方法。
14. 行列の前記行は、混合行列の行を含む、請求項１２の方法。
15. 前記方法のステップ群を定期的に繰り返すことをさらに含む、請求項６の方法。
16. 前記ＵＥからのＣＳＩレポートを受信する時点の間の前記ダウンリンクチャネルの推定値を予測すること、をさらに含む、請求項１５の方法。
17. 前記ダウンリンクチャネルの推定値を予測することは、前記ダウンリンクチャネルの以前に計算された推定値を予測推定値として使用すること、を含む、請求項１６の方法。
18. 前記ダウンリンクチャネルの前記以前に計算された推定値は、直前に計算された推定値である、請求項１７の方法。
19. 前記ダウンリンクチャネルの推定値を予測することは、以前に計算されたチャネルの推定値の線型結合の計算が前記予測チャネル値として使用されること、を含む、請求項１８の方法。
20. 前記ダウンリンクチャネルの推定値を予測することは、２回以上のＣＳＩレポートにわたっての最小のＭＳＥチャネル再構築誤差を導く、各遅延値についてのカルマンフィルタ係数を選択すること、を含む、請求項１６の方法。
21. 前記遅延値は固定されており、再構築されるチャネル推定値のベクトルは、前記チャネル係数の線型関数である、請求項２０の方法。
22. チャネルタップの時間にわたる漸進的変化は、白色雑音により駆動される線型的で時間不変的なシステムの出力としてモデル化される、請求項２１の方法。
    

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