JP2013214817A - 受信装置 - Google Patents

Abstract

【課題】パイロット信号の受信精度を高めること。
【解決手段】本願の開示する受信装置は、フーリエ変換部と、ノイズ除去部とを備える。フーリエ変換部は、直交周波数分割多重信号に対して高速フーリエ変換処理を行う。ノイズ除去部は、高速フーリエ変換処理後の直交周波数分割多重信号から抽出されるパイロット信号に対して、キャリア方向への平均化を行う平均化フィルタを用いたノイズ除去を行う。
【選択図】図３

Description

本発明は、受信装置に関する。

地上デジタルテレビ放送等の無線通信においては、マルチパス干渉によって伝送路に歪みが生じ、受信精度が低下する場合がある。このため、デジタルテレビ受信機等の受信装置では、かかる受信精度の低下を防止するため、伝送路に生じた歪みを補正する等化処理が行われる。

等化処理は、フーリエ変換後の受信信号に含まれるパイロット信号を用いて伝送路応答を推定し、この推定結果に基づいてフーリエ変換後の受信信号に含まれるデータ信号を補正する（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０１０−２６８１００号公報

しかしながら、上述した従来技術には、パイロット信号の受信精度を高めるという点で更なる改善の余地があった。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、パイロット信号の受信精度を高めることのできる受信装置を提供することを目的とする。

本願の開示する受信装置は、フーリエ変換部と、ノイズ除去部とを備える。フーリエ変換部は、直交周波数分割多重信号に対して高速フーリエ変換処理を行う。ノイズ除去部は、高速フーリエ変換処理後の直交周波数分割多重信号から抽出されるパイロット信号に対して、キャリア方向への平均化を行う平均化フィルタを用いたノイズ除去を行う。

本願の開示する受信装置の一つの態様によれば、パイロット信号の受信精度を高めることができる。

図１は、実施例１に係る受信装置の構成を示すブロック図である。 図２は、等化処理部の構成を示すブロック図である。 図３は、第１ノイズ除去部の構成を示すブロック図である。 図４Ａは、ノイズ除去処理の一例を示す説明図である。 図４Ｂは、ノイズ除去処理の一例を示す説明図である。 図５は、重付け処理の一例を示す説明図である。 図６は、シンボル方向平均化処理の一例を示す説明図である。 図７は、第２ノイズ除去部の構成を示すブロック図である。 図８Ａは、従来手法によって得られるフィルタ特性の一例を示す図である。 図８Ｂは、窓関数を適用することによって得られるフィルタ特性の一例を示す図である。 図９は、第２ノイズ除去部が備えるキャリア方向平均化フィルタの動作例を示す図である。 図１０は、従来におけるタップ係数更新処理の一例を示す説明図である。 図１１は、実施例１に係るタップ係数更新処理の一例を示す説明図である。 図１２は、第２ノイズ除去部の回路構成の一例を示す図である。 図１３Ａは、従来におけるタップ係数初期値決定処理の一例を示す説明図である。 図１３Ｂは、実施例１に係るタップ係数初期値決定処理の一例を示す説明図である。 図１４は、リセット処理の一例を示す説明図である。 図１５は、リセット処理の他の一例を示す説明図である。 図１６は、第１ノイズ除去部の他の構成を示すブロック図である。 図１７Ａは、シンボル補間処理の一例を示す説明図である。 図１７Ｂは、シンボル補間処理の一例を示す説明図である。 図１８は、実施例２に係る等化処理部の構成を示すブロック図である。 図１９Ａは、実施例２に係るノイズ除去処理の一例を示す説明図である。 図１９Ｂは、実施例２に係るノイズ除去処理の一例を示す説明図である。 図１９Ｃは、実施例２に係るノイズ除去処理の一例を示す説明図である。 図１９Ｄは、実施例２に係るノイズ除去処理の一例を示す説明図である。 図２０は、受信装置の他の構成を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照して、本願の開示する受信装置のいくつかの実施例を詳細に説明する。以下では、受信装置が、自動車等の移動体に搭載される場合の例について説明するが、これらの実施例における例示で本発明が限定されるものではない。

まず、実施例１に係る受信装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、実施例１に係る受信装置の構成を示すブロック図である。なお、図１では、受信装置の特徴を説明するために必要な構成要素を示しており、一般的な構成要素についての記載を適宜省略している。

図１に示すように、実施例１に係る受信装置１は、チューナ部１１と、ＦＦＴ部１２と、等化処理部１３と、復調部１４とを備える。

チューナ部１１は、アンテナ５から入力される受信信号を検波・増幅する処理部である。また、チューナ部１１は、検波・増幅後の受信信号をアナログ信号からデジタル信号へ変換してＦＦＴ部１２へ出力する処理も行う。

ＦＦＴ部１２は、チューナ部１１から入力される直交周波数分割多重信号（以下、「受信信号」と記載する）をＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）処理することで、受信信号を時間領域における信号から周波数領域における信号へ変換する高速フーリエ変換部である。また、ＦＦＴ部１２は、ＦＦＴ処理後の受信信号を等化処理部１３へ出力する処理も行う。

等化処理部１３は、ＦＦＴ部１２から入力される受信信号のキャリアごとに伝送路応答を推定し、推定した伝送路応答に基づいて、ＦＦＴ部１２から入力される受信信号を補正する処理部である。また、等化処理部１３は、補正後の受信信号を復調部１４へ出力する処理も行う。かかる等化処理部１３の具体的な構成については図２を用いて説明する。

復調部１４は、等化処理部１３から入力される等化処理後の受信信号をＯＦＤＭ復調し、復調後の信号を出力装置７へ出力する。出力装置７は、たとえば、デジタルテレビ放送の映像を表示するディスプレイ装置やデジタルテレビ放送の音声を出力するスピーカ等である。

次に、等化処理部１３の構成について図２を用いて説明する。図２は、等化処理部１３の構成を示すブロック図である。なお、図２では、等化処理部１３の特徴を説明するために必要な構成要素を示しており、一般的な構成要素についての記載を適宜省略している。

図２に示すように、等化処理部１３は、第１ノイズ除去部３１と、アップサンプリング部３２と、キャリア補間部３３と、第１等化部３４と、仮判定部３５と、仮伝送路応答推定部３６と、重付け部３７と、シンボル方向平均化フィルタ３８とを備える。また、等化処理部１３は、第２ノイズ除去部３９と、第２等化部４０とを備える。

なお、図２では、ＦＦＴ部１２から入力される受信信号のうち、パイロット信号であるスキャッタード・パイロット信号（以下、「ＳＰ信号」と記載する）を「ＳＰ」で示し、データ信号を「ｄａｔａ」で示している。図２に示すように、等化処理部１３では、ＦＦＴ部１２から入力される受信信号のうち、ＳＰ信号が第１ノイズ除去部３１へ、データ信号が第１等化部３４、仮伝送路応答推定部３６および第２等化部４０へそれぞれ入力される。

第１ノイズ除去部３１は、ＳＰ信号に含まれるノイズ成分を除去し、ノイズ除去後のＳＰ信号をアップサンプリング部３２へ出力する処理部である。ここで、第１ノイズ除去部３１の構成について図３を用いて説明する。図３は、第１ノイズ除去部３１の構成を示すブロック図である。

第１ノイズ除去部３１は、ＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムと呼ばれる最適化アルゴリズムに従ってタップ係数を自己適応させる適応フィルタである。具体的には、図３に示すように、第１ノイズ除去部３１は、キャリア方向平均化フィルタ３１ａと、ＬＭＳ部３１ｂとを備える。

キャリア方向平均化フィルタ３１ａは、たとえばＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタであり、ＬＭＳ部３１ｂから入力されるタップ係数を用いてＳＰ信号をキャリア方向に平均化する処理を行う。ＬＭＳ部３１ｂは、キャリア方向平均化フィルタ３１ａのタップ係数をＬＭＳアルゴリズムに従って更新する係数更新部である。第１ノイズ除去部３１は、これらキャリア方向平均化フィルタ３１ａおよびＬＭＳ部３１ｂを用いてＳＰ信号のノイズ除去を行う。

ここで、第１ノイズ除去部３１が実行するノイズ除去処理の内容について図４Ａおよび図４Ｂを用いて説明する。図４Ａおよび図４Ｂは、ノイズ除去処理の一例を示す説明図である。ここでは、図４Ａを用いてタップ係数の更新処理について説明し、図４Ｂを用いてＳＰ信号の平均化処理について説明する。なお、図４Ａおよび図４Ｂでは、タップ数が４つである場合の例について示しているが、キャリア方向平均化フィルタ３１ａのタップ数は、４つに限定されない。

たとえば、図４Ａに示すように、ＳＰ信号ＳＰ３に対応するタップ係数を更新する場合について考える。かかる場合、第１ノイズ除去部３１では、まず、キャリア方向平均化フィルタ３１ａが、ＳＰ信号ＳＰ３の周囲に存在する４つのＳＰ信号ＳＰ１，ＳＰ２，ＳＰ４，ＳＰ５と、各ＳＰ信号ＳＰ１，ＳＰ２，ＳＰ４，ＳＰ５に対応するタップ係数Ｗとを用いた重み付き平均値を算出する。

つづいて、ＬＭＳ部３１ｂは、キャリア方向平均化フィルタ３１ａによって算出された重み付き平均値（すなわち、ＳＰ信号ＳＰ３の推定値）と、ＳＰ信号の実測値とに基づいてタップ係数ＷＡ〜ＷＤを更新する。

すなわち、ＳＰ信号は、振幅や位相が既知の信号であり、ＬＭＳ部３１ｂは、ＳＰ信号の推定値と既知の値との誤差を求め、かかる誤差が小さくなるようにタップ係数Ｗを更新する。更新後のタップ係数Ｗは、キャリア方向平均化フィルタ３１ａへ出力される。かかる処理をキャリア方向、言い換えれば、周波数軸方向に沿って順次行うことによって、第１ノイズ除去部３１は、各ＳＰ信号に対応するタップ係数Ｗを更新する。

そして、キャリア方向平均化フィルタ３１ａは、図４Ｂに示すように、更新後のタップ係数Ｗ’を用いて上記の平均化処理を再度行い、平均化処理後のＳＰ信号をアップサンプリング部３２（図２参照）へ出力する。このように、周辺のＳＰ信号を用いた重み付け平均処理を行うことで、周辺のＳＰ信号との相関を持たないＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise）等のノイズ成分を元のＳＰ信号から除去することができる。

このように、実施例１に係る受信装置１では、第１ノイズ除去部３１を用いてＳＰ信号のノイズ除去を行う。これにより、実施例１に係る受信装置１では、ノイズ除去後のＳＰ信号を用いた後段処理を精度良く行うことができる。

たとえば、従来では、仮判定処理の結果に基づいて算出される仮伝送路応答推定値についてノイズ除去を行っていた。すなわち、従来では、仮判定処理の結果に基づいて算出される仮伝送路応答推定値を用いてタップ係数の更新処理を行い、かかる仮伝送路応答推定値に対してキャリア方向への平均化処理を行っていた。ところが、仮判定処理の結果に誤りがある場合、仮伝送路応答推定値も不正確となり、正しいタップ係数が求められず、伝送路応答の推定精度が低下するおそれがあった。

これに対し、実施例１に係る受信装置１では、仮判定部３５よりも前段、具体的には、アップサンプリング部３２の前段において、既知のＳＰ信号についてノイズ除去処理を行う。このため、伝送路応答の推定精度を向上させることができ、受信データを信頼性高く復調することが可能となる。

また、実施例１に係る受信装置１では、キャリア補間部３３よりも前段において、ＳＰ信号のノイズ除去処理を行うことで、ノイズ除去されたＳＰ信号を用いて処理を行えることになり、後述するキャリア補間部３３による伝送路応答推定値ｈ１の算出処理も精度良く行うことができる。

なお、ここでは、ＳＰ信号があらかじめ１キャリアごとに詰まった状態で第１ノイズ除去部３１へ入力される場合の例について説明したが、ＳＰ信号は、データ信号が存在していた場所に所定の値（たとえば、ゼロ）が挿入された状態で第１ノイズ除去部３１へ入力されてもよい。かかる場合、等化処理部１３は、第１ノイズ除去部３１の前段においてＳＰ信号間に挿入された値を除去してＳＰ信号を１キャリアごとに詰めるダウンサンプリング処理を行うこととしてもよい。

また、第１ノイズ除去部３１は、伝送路応答の推定精度をさらに高めるために、１２キャリアに１つの割合で挿入されるＳＰ信号をたとえば３キャリアに１つの割合に擬似的に増やすシンボル補間処理を行うこととしてもよい。かかる点については、後述する。

図２に戻り、等化処理部１３の構成についての説明を続ける。第１ノイズ除去部３１によってノイズが除去されたＳＰ信号は、アップサンプリング部３２へ出力される。

アップサンプリング部３２は、ＳＰ信号間にゼロを挿入することによって、ＳＰ信号間の間隔を元の間隔に戻す処理を行う。アップサンプリング後のＳＰ信号は、キャリア補間部３３へ出力される。

キャリア補間部３３は、たとえば、ＳＩＮＣフィルタであり、アップサンプリング後の各ＳＰ信号を滑らかに繋ぐように補間するキャリア補間処理を行うことで、受信信号の歪み（すなわち、伝送路応答）を推定する処理部である。キャリア補間部３３によって得られる伝送路応答推定値ｈ１は、第１等化部３４および重付け部３７へそれぞれ入力される。

なお、実施例１に係る受信装置１では、キャリア補間部３３の前段においてＳＰ信号のノイズ除去処理を行っている。このため、帯域の比較的広いＳＩＮＣフィルタをキャリア補間部３３として用いたとしても、かかるＳＩＮＣフィルタを通過するノイズ成分は少なく、後段の仮判定処理等に与える影響を抑えることができる。

第１等化部３４は、伝送路応答推定値ｈ１を用いてデータ信号の歪みを補正する等化処理を行う処理部である。第１等化部３４は、データ信号を伝送路応答推定値ｈ１で除することによってデータ信号の歪みを補正する。等化処理後のデータ信号は、仮判定部３５へ入力される。

仮判定部３５は、等化処理後のデータ信号を用い、各データ信号の送信時におけるＩＱ平面上の位置を推定する仮判定処理を行う処理部である。仮判定処理後のデータ信号（以下、「仮判定値」と記載する）は、仮伝送路応答推定部３６および重付け部３７へ入力される。

仮伝送路応答推定部３６は、仮判定部３５によって推定されたデータ信号の送信時の位置（仮判定値）と、実際に受信したデータ信号の位置とから、実際に受けていた歪みの量を推定する処理部である。仮伝送路応答推定部３６は、入力されるデータ信号を仮判定値で除することによって仮伝送路応答推定値ｈ２を算出する。算出された仮伝送路応答推定値ｈ２は、重付け部３７へ入力される。

重付け部３７は、仮伝送路応答推定部３６によって算出された仮伝送路応答推定値ｈ２に対して仮判定値の大きさに応じた重み付けを行う処理部である。ここで、重付け部３７が行う重付け処理について図５を用いて説明する。図５は、重付け処理の一例を示す説明図である。

ノイズの量が一定であると仮定すると、データ信号に含まれるノイズ成分の割合は、データ信号の電力が小さいほど多くなる。この点について式（１）〜（３）を用いて説明する。

ｎをキャリア番号、ｒ（ｎ）を受信信号、ｄ（ｎ）を送信信号、ｎ（ｎ）をノイズ、Ｈ（ｎ）を伝送路応答、Ｈ＾（ｎ）を仮伝送路応答推定値（すなわち、ｈ２）とすると、受信信号ｒ（ｎ）は、

式（１）のようにあらわされる。

また、式（１）を伝送路応答Ｈ（ｎ）について解くと、

式（２）のようにあらわされ、さらに、式（２）を仮伝送路応答推定値Ｈ＾（ｎ）について解くと、

式（３）のようにあらわされる。

式（３）に示すように、実際の伝送路応答Ｈ（ｎ）と仮伝送路応答推定値Ｈ＾（ｎ）との誤差は、ｎ（ｎ）／ｄ（ｎ）であらわされる。このことより、ノイズｎ（ｎ）の大きさが同じである場合には、送信信号ｄ（ｎ）が小さいほど（すなわち、電力が小さいデータ信号ほど）、仮伝送路応答推定値Ｈ＾（ｎ）の誤差が大きくなることがわかる。

そこで、実施例１に係る受信装置１では、電力が小さいデータ信号の重みを電力が大きいデータ信号の重みよりも小さくすることとした。

具体的には、ｈ_ｄａｔａをデータ信号から算出される仮伝送路応答推定値（すなわち、仮伝送路応答推定値ｈ２）、ｈ_ＳＰをＳＰ信号から算出される伝送路応答推定値（すなわち、伝送路応答推定値ｈ１）、ｄ_ｄａｔａを仮判定値とすると、重付け処理後の仮伝送路応答推定値ｈ３は、

式（４）のようにあらわされる。

すなわち、図５に示すように、重付け部３７は、仮判定値が大きい場合（すなわち、データ信号の電力が大きい場合）には、仮伝送路応答推定値ｈ_ｄａｔａの重みを大きくし、伝送路応答推定値ｈ_ＳＰの重みを小さくする。一方、重付け部３７は、仮判定値が小さい場合（すなわち、データ信号の電力が小さい場合）には、伝送路応答推定値ｈ_ＳＰの重みを大きくすることによって、信頼性の低い仮伝送路応答推定値ｈ_ｄａｔａの重みを小さくする。

このように、実施例１に係る受信装置１では、電力が小さいデータ信号の重みを小さくすることによって仮伝送路応答を推定し直すこととした。これにより、伝送路応答の推定精度を向上させることができ、受信信号を信頼性高く復調することが可能となる。

なお、ここでは、仮伝送路応答推定部３６によって算出された仮伝送路応答推定値ｈ２に対して、重付け部３７が重付け処理を行う場合の例について説明したが、仮伝送路応答推定部３６が重付け処理まで行い、重付け処理後の仮伝送路応答推定値ｈ３を出力することとしてもよい。

図２に戻り、シンボル方向平均化フィルタ３８について説明する。シンボル方向平均化フィルタ３８は、重付け部３７から取得した仮伝送路応答推定値ｈ３に対して、シンボル方向、言い換えれば、時間方向への平均化を行う処理部である。かかるシンボル方向平均化フィルタ３８によるシンボル方向平均化処理について図６を用いて説明する。図６は、シンボル方向平均化処理の一例を示す説明図である。

図６に示すように、仮伝送路応答推定値ｈ３は、１シンボルごとに重付け部３７から出力される。シンボル方向平均化フィルタ３８は、たとえば２０シンボル分の仮伝送路応答推定値ｈ３を平均した値を仮伝送路応答推定値ｈ４として第２ノイズ除去部３９へ出力する。具体的には、シンボル方向平均化処理前の仮伝送路応答推定値をｈ３＿ｎ（ｎはシンボル番号）とすると、シンボル方向平均化処理後の仮伝送路応答推定値ｈ４は、ｈ４＝（ｈ３＿１＋ｈ３＿２＋…ｈ３＿ｎ）／ｎであらわされる。

このように、実施例１に係る受信装置１では、シンボル方向平均化フィルタ３８が、仮伝送路応答推定値ｈ３をシンボル方向に平均化して出力することとした。これにより、シンボル間における相関を持たないＡＷＧＮ等のノイズ成分を低減することができ、伝送路応答の推定精度を高めることができる。

なお、シンボル方向平均化フィルタ３８としては、たとえば、ＳＩＮＣフィルタ等のデジタルフィルタを用いることができる。

等化処理部１３は、シンボル方向平均化フィルタ３８の時定数、すなわち、平均化に用いるシンボル数を仮伝送路応答推定値ｈ３の変動量に応じて変更してもよい。たとえば、シンボル方向平均化フィルタ３８は、仮伝送路応答推定値ｈ３の変動量が少ない場合には、時定数を大きく、言い換えれば、平均化に用いるシンボル数を多くする。一方、シンボル方向平均化フィルタ３８は、仮伝送路応答推定値ｈ３の変動量が多い場合には、時定数を小さく、言い換えれば、平均化に用いるシンボル数を少なくする。これにより、変動が激しいときは応答性を重視し、変動が穏やかな時は安定性を重視することで、ノイズ成分をより適切に低減することができる。

なお、仮伝送路応答推定値ｈ３の変動量としては、たとえばフェージング周波数を用いることができる。すなわち、等化処理部１３は、シンボル方向平均化フィルタ３８の時定数をフェージング周波数に応じて変化させる。かかる場合、等化処理部１３は、フェージング周波数を推定する処理部を備えていればよい。フェージング周波数の推定については、いずれの公知技術を用いても構わない。

また、回路規模の縮小化を考慮する場合には、平均化に用いるシンボル数をたとえば３シンボル等の少ない数に固定したシンボル方向平均化フィルタを用いることとしてもよい。

図２に戻り、第２ノイズ除去部３９について説明する。第２ノイズ除去部３９は、シンボル方向平均化処理後の仮伝送路応答推定値ｈ４に含まれるノイズ成分を除去し、ノイズ除去後の仮伝送路応答推定値ｈ４（以下、伝送路応答推定値ｈ５と記載する）を第２等化部４０へ出力する処理部である。ここで、第２ノイズ除去部３９の構成について図７を用いて説明する。図７は、第２ノイズ除去部３９の構成を示すブロック図である。

第２ノイズ除去部３９は、第１ノイズ除去部３１と同様、ＬＭＳアルゴリズムに従ってタップ係数を自己適応させる適応フィルタである。具体的には、図７に示すように、第２ノイズ除去部３９は、窓関数適用部３９ａと、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂと、ＬＭＳ部３９ｃと、初期化部３９ｄとを備える。

窓関数適用部３９ａは、シンボル方向平均化フィルタ３８から入力される仮伝送路応答推定値ｈ４に対して窓関数を乗算し、乗算後の仮伝送路応答推定値ｈ４をキャリア方向平均化フィルタ３９ｂおよびＬＭＳ部３９ｃへそれぞれ出力する処理部である。

ＦＦＴ部１２（図１参照）による高速フーリエ変換処理は、本来、無限長の信号列を必要とするが、実際には、信号列を任意の有限長で打ち切って処理を行っている。従来では、タップ係数を求める際、かかる打ち切りの影響によるスペクトルが現れ、阻止域（入力信号を阻止する周波数帯域）にバタつきが生じていた（図８Ａ参照）。このようなバタつきが生じると、小信号の検出が困難となるおそれがある。

そこで、実施例１に係る受信装置１は、窓関数適用部３９ａを用いて仮伝送路応答推定値ｈ４に対して窓関数を乗算することとした。これにより、高速フーリエ変換処理において打ち切られた部分が平滑化される。この結果、図８Ｂに示すように、阻止域のバタつきを抑えることができ、小信号の検出が可能となる。

窓関数適用部３９ａが用いる窓関数としては、たとえば方形窓関数、ハニング窓関数、ハミング窓関数、ガウス窓関数といった各種の窓関数を適宜用いることができる。なお、方形窓関数は、メインローブの幅が小さいため主成分の周波数分解能が高い一方、サイドローブが大きいため小電力のスペクトルを検出し難いという特性を持つ。また、ハニング窓関数は、主成分の周波数分解能はやや劣るが、サイドローブが比較的小さいため小電力のスペクトルを検出し易いという特性を持つ。

また、ハミング窓関数は、窓の両端に位置する信号成分がスペクトルに反映されないというハニング窓関数の欠点に対して修正を加えたものである。このハミング窓関数は、ハニング窓関数と同様、主成分の周波数分解能はやや劣るが、サイドローブが比較的小さいため小電力のスペクトルを検出し易いという特性を持つ。また、ガウス窓関数は、主成分の周波数分解能は劣るが、小電力のスペクトルの検出に優れるという特性を持つ。窓関数適用部３９ａで用いる窓関数は、これら各窓関数の特性と検出したいスペクトルとを考慮して決定すればよい。

図７に戻り、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂについて説明する。キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、たとえばＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタであり、ＬＭＳ部３９ｃから入力されるタップ係数を用いて仮伝送路応答推定値ｈ４をキャリア方向に平均化する処理を行う。

ここで、ＦＩＲフィルタは、ある周波数の仮伝送路応答推定値からノイズを除去する場合には、その周辺の周波数の仮伝送路応答推定値を用いた平均化を行うことによってノイズが除去された仮伝送路応答推定値を算出する。したがって、帯域端部（タップ数／２のキャリア周波数の範囲）においては、平均化に用いる仮伝送路応答推定値の数が足りず、ノイズ除去を行うことができない。

そこで、実施例１に係るキャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部以外の帯域（以下、「帯域中央部」と記載する）に用いるＦＩＲフィルタ（第１フィルタ）と比較してタップ数の少ないＦＩＲフィルタ（第２フィルタ）を、帯域端部用のＦＩＲフィルタとして用いることとした。かかる点について図９を用いて説明する。図９は、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂの動作例を示す図である。

図９に示すように、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部用フィルタＦ１および帯域中央部用フィルタＦ２の２つのＦＩＲフィルタを備える。帯域端部用フィルタＦ１のタップ数（図９では、４個）は、帯域中央部用フィルタＦ２のタップ数（図９では、６個）よりも少ない。

キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部用フィルタＦ１および帯域中央部用フィルタＦ２を備え、これら帯域端部用フィルタＦ１および帯域中央部用フィルタＦ２を用いてキャリア方向平均化処理を並列に実行する。そして、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部用フィルタＦ１および帯域中央部用フィルタＦ２が帯域端部を処理中の間、帯域端部用フィルタＦ１からの出力値（ノイズ除去後の仮伝送路応答推定値）を受け取る。また、処理中の帯域が帯域端部から帯域中央部へ移ると、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、入力を切り替えて、帯域中央部用フィルタＦ２からの出力値を受け取る。そして、処理中の帯域が再び帯域端部へ移ると、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、入力を再度切り替えて、帯域端部用フィルタＦ１からの出力値を受け取る。

このように、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂが、受信信号（直交周波数分割多重信号）の周波数帯域のうち帯域中央部の受信信号に対応する伝送路応答推定値を平均化するための帯域中央部用フィルタＦ２と、帯域中央部用フィルタＦ２のタップ数よりも少ないタップ数を有し、帯域端部の受信信号に対応する伝送路応答推定値を平均化するための帯域端部用フィルタＦ１とを備える。

これにより、帯域全域について同一のタップ数で平均化を行う場合と比較して、ノイズ除去処理を行うことができない帯域を小さくすることができるため、仮伝送路応答の推定精度を向上させることができる。

ところで、ここでは、帯域端部用フィルタＦ１を用いたキャリア方向平均化処理と帯域中央部用フィルタＦ２を用いたキャリア方向平均化処理とを並列に実行する場合の例について説明した。しかし、これに限ったものではなく、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部用フィルタＦ１を用いたキャリア方向平均化処理と帯域中央部用フィルタＦ２を用いたキャリア方向平均化処理とをシリアルに実行してもよい。かかる場合、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部用フィルタＦ１から帯域端部の出力値を、帯域中央部用フィルタＦ２から帯域中央部の出力値をそれぞれ事後的に受け取ればよい。

このように、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、帯域端部用フィルタＦ１および帯域中央部用フィルタＦ２のうち一方のフィルタを用いた平均化処理を実行した後、他方のフィルタを用いた平均化処理を実行してもよい。このようにすることで、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂの回路規模を小さくすることができる。なお、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、キャリア方向平均化処理を並列に行う場合と同等の処理速度を実現するために、キャリア方向平均化処理を並列に行う場合と比較して処理速度を速くしてもよい。

なお、ここでは、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂが、２つのＦＩＲフィルタを備える場合の例について説明したが、ＦＩＲフィルタの数は２つ以上であってもよい。すなわち、タップ数の異なるＦＩＲフィルタを３種類以上備えていてもよい。かかる場合、帯域の端に近いほどＦＩＲフィルタのタップ数を少なく設定すればよい。

図７に戻り、第２ノイズ除去部３９の構成についての説明を続ける。ＬＭＳ部３９ｃは、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂのタップ係数、具体的には、帯域端部用フィルタＦ１および帯域中央部用フィルタＦ２のタップ係数をＬＭＳアルゴリズムに従ってそれぞれ更新する係数更新部である。

ＬＭＳ部３９ｃは、シンボル方向平均化フィルタ３８から入力される仮伝送路応答推定値ｈ４と、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂから入力される仮伝送路応答推定値（周辺の仮伝送路応答推定値から得られる推定値）との誤差を求め、この誤差が小さくなるようにタップ係数を更新する。１シンボルには、たとえば５６１７個のキャリアが含まれている。ＬＭＳ部３９ｃは、各キャリアについて上記の更新処理を帯域の端から順に行っていき（すなわち、タップ係数の更新を５６１７回行い）、最終的に得られるタップ係数（タップ係数の収束値）を更新後のタップ係数としてキャリア方向平均化フィルタ３９ｂへ出力する。

ここで、従来では、前段で使用されるＳＩＮＣフィルタ等のデジタルフィルタに特有のノイズ（有色ノイズ）が発生した場合に、最適なタップ係数を求めることができないおそれがあった。かかる点について、図１０を用いて説明する。図１０は、従来におけるタップ係数更新処理の一例を示す説明図である。

図１０に示すように、従来では、前段のＳＩＮＣフィルタを通過したノイズ成分Ｎが、タップ係数の更新を繰り返すにつれて徐々に蓄積され、最終的に、前段のＳＩＮＣフィルタ（たとえば、キャリア補間部）に近い特性のタップ係数に収束してしまうおそれがあった。このように、タップ係数が適切な値に収束しないと、仮伝送路応答の推定精度が低下するおそれがある。

そこで、実施例１に係るＬＭＳ部３９ｃは、タップ係数を更新するごとに、全帯域の通過量を下げる補正を行いながらタップ係数を求めることで、ノイズ成分の蓄積を防止することとした。かかる点について図１１および式（５）〜（９）を用いて説明する。図１１は、実施例１に係るタップ係数更新処理の一例を示す説明図である。

図１１に示すように、１回の更新における信号成分Ｓの蓄積量をｖ１、ノイズ成分Ｎの蓄積量をｖ２とすると、ＬＭＳ部３９ｃは、１回の更新ごとに、ｖ２よりも多くｖ１よりも少ない量ｖ３を全帯域から差し引くことで、ノイズ成分Ｎの蓄積を防止する。このタップ係数の更新処理についてより具体的に説明する。

タップ係数番号をｎ、タップ係数をＷ（ｎ）、入力信号（仮伝送路応答推定値ｈ４）をＸ（ｎ）、ステップサイズをμ（０＜μ＜１）、誤差をｅ（ｎ）とすると、更新後のタップ係数Ｗ（ｎ+１）は、

式（５）のようにあらわされる。

なお、タップ係数Ｗ（ｎ）は、タップ数をＫとすると、

式（６）のようにあらわされる。また、入力信号Ｘ（ｎ）は、

式（７）のようにあらわされる。また、誤差ｅ（ｎ）は、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂからの入力値と、シンボル方向平均化フィルタ３８（図２参照）からの入力値（仮伝送路応答推定値ｈ４）との誤差であり、

式（８）のようにあらわされる。

式（５）に示すように、ＬＭＳ部３９ｃは、更新前のタップ係数Ｗ（ｎ）に対して係数α（０＜α＜１）を乗じる。すなわち、ＬＭＳ部３９ｃは、更新前のタップ係数Ｗ（ｎ）のうち、（１−α）・Ｗ（ｎ）がノイズ成分であると見なし、この分だけ全帯域の通過量を下げる補正を行う。

ここで、係数αは、所定の係数をβとすると、

式（９）のようにあらわされる。このように、係数αは、ステップサイズμおよび誤差ｅ（ｎ）に依存する値である。なお、係数βは、たとえば、全成分Ｓ＋Ｎ中におけるノイズ成分Ｎの割合等に基づいてあらかじめ決定される値である。全成分Ｓ＋Ｎ中におけるノイズ成分Ｎの割合は、たとえばシミュレーションや実験等によって推定することができる。

かかる係数αを用いることにより、ＬＭＳ部３９ｃは、ノイズ成分Ｎの蓄積量ｖ２よりも多く信号成分Ｓの蓄積量ｖ１よりも少ない量ｖ３を全帯域から差し引くことができ（図１０参照）、ノイズ成分Ｎの蓄積を防止することができる。

なお、実施例１に係る受信装置１は、キャリア補間部３３（たとえばＳＩＮＣフィルタ）の前段に第１ノイズ除去部３１を備えており、ノイズ成分が除去されたＳＰ信号を用いてキャリア補間処理を行うこととしている。これにより、キャリア補間部３３を通過するノイズ成分を従来と比較して少なくすることができ、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂにおいてキャリア補間部３３に近い特性のタップ係数に収束してしまう事態を生じにくくすることができる。

ところで、誤差ｅ（ｎ）は、キャリアごとにバラつきが生じ易い。このため、タップ係数の更新を行う場合に、誤差ｅ（ｎ）がバラつくことによってタップ係数の収束に要する時間が長くなる可能性がある。

そこで、ＬＭＳ部３９ｃは、誤差ｅ（ｎ）に対してキャリア方向（周波数軸方向）への移動平均を行うことで、誤差ｅ（ｎ）のバラつきを抑えることとした。これにより、タップ係数の収束に要する時間を短縮させることができる。

かかる点について図１２を用いて説明する。図１２は、第２ノイズ除去部３９の回路構成の一例を示す図である。なお、図１２では、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂのタップ数が４つである場合の例について示しているが、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂのタップ数は、４つに限定されない。また、図１２では、窓関数適用部３９ａや初期化部３９ｄといった第２ノイズ除去部３９の一部の構成を省略して示している。

図１２に示すように、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、ある周波数の伝送路応答を、その周辺４つの周波数の仮伝送路応答推定値に基づいて推定する。たとえば、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、仮伝送路応答推定値ｈ４＿３のキャリアの伝送路応答を推定する場合、このキャリアの周辺に位置する４つのキャリアの仮伝送路応答推定値ｈ４＿１，ｈ４＿２，ｈ４＿４，ｈ４＿５に対し、各キャリアに対応するタップ係数Ｗ０をそれぞれ乗じ、これによって得られる値をそれぞれ加算する。これによって、仮伝送路応答推定値ｈ４＿３のキャリアの伝送路応答推定値が得られる。

ＬＭＳ部３９ｃは、減算部３９ｃ＿１と、移動平均部３９ｃ＿２と、ＬＭＳ実行部３９ｃ＿３とを備える。減算部３９ｃ＿１は、キャリアごとに、シンボル方向平均化フィルタ３８（図２参照）によって得られる仮伝送路応答推定値からキャリア方向平均化フィルタ３９ｂによって得られる伝送路応答推定値を減じることによって誤差ｅ（ｎ）を算出する。算出された誤差ｅ（ｎ）は、移動平均部３９ｃ＿２へ入力される。

移動平均部３９ｃ＿２は、減算部３９ｃ＿１からキャリアごとに入力される誤差ｅ（ｎ）に対して移動平均処理を行う。たとえば、移動平均部３９ｃ＿２は、減算部３９ｃ＿１から入力される誤差ｅ（ｎ）を所定数記憶しておき、あらたな誤差ｅ（ｎ）が入力された場合に、記憶していた誤差ｅ（ｎ）およびあらたに入力された誤差ｅ（ｎ）の平均値を算出する。なお、ここでは、移動平均処理として単純移動平均を行うものとするが、移動平均部３９ｃ＿２は、単純移動平均に限らず加重移動平均や指数移動平均などをおこなってもよい。

このように、移動平均部３９ｃ＿２は、誤差ｅ（ｎ）に対してキャリア方向への移動平均を行うことで、誤差ｅ（ｎ）を平滑化する。また、移動平均部３９ｃ＿２は、移動平均処理後の誤差ｅ（ｎ）をＬＭＳ実行部３９ｃ＿３へ出力する。そして、ＬＭＳ実行部３９ｃ＿３は、移動平均部３９ｃ＿２から入力される移動平均処理後の誤差ｅ（ｎ）を用い、ＬＭＳアルゴリズムに従ってタップ係数を更新する。このように、第２ノイズ除去部３９は、移動平均部３９ｃ＿２を用いて誤差ｅ（ｎ）のバタつきを抑えることで、タップ係数の収束に要する時間を短縮することができ、伝送路応答の推定精度を高めることができる。

なお、誤差ｅ（ｎ）のバタつきを抑える他の手法として、ステップサイズμを小さくすることも考えられる。しかしながら、ステップサイズμを小さくすると、タップ係数の収束に要する時間が長くなってしまうため好ましくない。また、受信信号には、マルチパスノイズのほかに、ある周波数において特有のノイズが生じる場合があるが、実施例１に係る受信装置１のように誤差ｅ（ｎ）の移動平均を行うこととすれば、かかる特有のノイズによる影響を抑えることができる。

ところで、移動平均部３９ｃ＿２は、移動平均処理に用いる誤差ｅ（ｎ）の数を固定としてもよいが、周波数に応じて可変としてもよい。たとえば、移動平均部３９ｃ＿２は、最初は移動平均処理に用いる誤差ｅ（ｎ）の数を少なく設定しておくことによってタップ係数の収束度を優先し、周波数が高くなるに従って、最初は移動平均処理に用いる誤差ｅ（ｎ）の数を多くすることによって誤差ｅ（ｎ）のバラつきの抑制を優先させてもよい。

なお、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂは、ＬＭＳ部３９ｃから入力された更新後のタップ係数を用いてキャリア方向平均化処理を再度実行し、これによって得られた伝送路応答推定値ｈ５を第２等化部４０へ出力する。また、更新後のタップ係数は、初期化部３９ｄへも出力される。

初期化部３９ｄは、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂの係数を初期化する初期化処理をシンボルごとに行う処理部であり、シンボルごとにＬＭＳ部３９ｃに対してタップ係数の初期値を出力する。

ここで、実施例１に係る初期化部３９ｄは、過去のシンボルにおいて用いられたタップ係数（収束値）に基づいて今回のシンボルで用いるタップ係数の初期値を決定する。かかる点について図１３Ａおよび図１３Ｂを用いて説明する。図１３Ａは、従来におけるタップ係数初期値決定方法の説明図であり、図１３Ｂは、実施例１に係るタップ係数初期値決定方法の一例を示す説明図である。

図１３Ａに示すように、従来では、タップ係数の初期値として、固定の値、具体的には、１／タップ数を使用していた。たとえば、タップ数が７０の場合には、１シンボルごとに、１／７０をタップ係数の初期値として用いていた。

このように、あらかじめ決められた固定の値を初期値として用い、この値からタップ係数の更新を始めることとすると、初期値から収束値までの変動量が多く、タップ係数が収束するまでに要する時間が長くなる可能性がある。

タップ係数の収束値は、シンボルごとに大きく変動することがない。そこで、実施例１に係る初期化部３９ｄは、図１３Ｂに示すように、前回のシンボルにおけるタップ係数の収束値を、今回のタップ係数の初期値として用いることとした。これにより、初期値から収束値までの変動量を少なくすることができ、タップ係数が収束するまでに要する時間を短くすることができる。この結果、タップ係数が収束せずに正確な仮伝送路応答推定値を算出することができないといった事態に陥ることを防止することができるため、伝送路応答の推定精度を向上させることができる。

なお、ここでは、初期化部３９ｄが、前回のシンボルにおけるタップ係数の収束値を、今回のシンボルにおけるタップ係数の初期値として用いる場合の例について説明した。しかし、これに限ったものではなく、初期化部３９ｄは、たとえば、過去複数シンボル分の収束値を保持しておき、これらの収束値を用いて（たとえば平均して）、今回のタップ係数の初期値を決定してもよい。

また、初期化部３９ｄは、過去複数シンボル分の収束値から今回のタップ係数の収束値を予測し、予測した収束値を今回のタップ係数の初期値として用いることとしてもよい。これにより、タップ係数が収束するまでに要する時間をさらに短くすることができる。

また、初期化部３９ｄは、初期化処理を所定回数行うごとに、タップ係数の初期値をあらかじめ決められた所定の値に戻すリセット処理を行うこととしてもよい。かかるリセット処理を行うことによって、仮に、タップ係数の初期値に誤差が蓄積されて不適切な値に変化してしまった場合であっても、元の状態へ戻すことが可能となる。リセット直後の初期値としては、たとえば従来と同様の１／タップ数を用いることができる。以下では、かかるリセット処理について図１４を用いて説明する。図１４は、リセット処理の一例を示す説明図である。このような処理を行うにあたっては、図４Ａに示す構成を２つ有するものとする。

図１４に示すように、初期化部３９ｄは、リセット処理を異なるタイミングで実行する２つの処理系統（ラインＡ，ラインＢ）を備え、これらラインＡ，ラインＢを用いて初期化処理を並列に行う。

ここで、図１４に示す実線の太線は、その処理系統から出力される初期値が使用される期間である。また、図１４に示す一点鎖線は、その処理系統から出力される初期値の使用が禁止されている期間（以下、「使用禁止期間」と記載する）である。図１４に示すように、リセット処理後の所定期間が、使用禁止期間として設定される。

すなわち、タップ係数の初期値のリセット処理を行った直後においては、従来と同様、タップ係数が収束するまでに長い時間を要する可能性がある。このため、初期化部３９ｄは、現在使用中のライン（たとえば、ラインＡ）のリセットタイミングが近づくと、かかるリセットタイミングよりも前のタイミングで他のライン（たとえば、ラインＢ）への切り替えを行う。

同様に、初期化部３９ｄは、現在使用中のラインＢのリセットタイミングが近づいた場合には、かかるリセットタイミングよりも前のタイミングでラインＡへの切り替えを行う。これにより、リセット直後におけるタップ係数の初期値の使用を回避することができる。

なお、図１４では、初期化部３９ｄが、２つの処理系統を備える場合の例について説明したが、初期化部３９ｄは、リセットタイミングがそれぞれ異なる３つ以上の処理系統を備えていてもよい。

また、第２ノイズ除去部３９は、１つの処理系統のみを用いてリセット処理を行うこととしてもよい。以下では、１つの処理系統を用いてリセット処理を行う場合の例について図１５を用いて説明する。図１５は、リセット処理の他の一例を示す説明図である。

図１５に示すように、たとえば、通常時におけるタップ係数の更新処理の処理周期がＴであるとする。すなわち、第２ノイズ除去部３９は、時間Ｔに１回の更新ペースでタップ係数を更新する。一方、タップ係数の初期値がリセットされた直後において、第２ノイズ除去部３９は、処理速度を上げることによって、タップ係数の更新処理を時間Ｔ内で複数回実行する。これにより、第２ノイズ除去部３９は、次の処理周期において収束値に近い状態の初期値を用いることができる。

このように、ＬＭＳ部３９ｃは、初期化部３９ｄによるリセット処理後の所定期間において、係数更新処理の処理速度を上記所定期間以外の期間と比較して高くすることで、１つの処理系統のみを用いてリセット処理を行うことができる。そして、１つの処理系統のみを用いてリセット処理を行うこととすれば、回路規模の増大を抑えることができる。

図２に戻り、第２等化部４０について説明する。第２等化部４０は、第２ノイズ除去部３９から受け取った伝送路応答推定値ｈ５を用い、ＦＦＴ部１２（図１参照）から入力されるデータ信号の歪みを補正する等化処理を行う処理部である。第２等化部４０は、データ信号を伝送路応答推定値ｈ５で除することによってデータ信号の歪みを補正する。等化処理後のデータ信号は、復調部１４（図１参照）へ入力される。

上述してきたように、実施例１に係る受信装置１は、ＦＦＴ部１２と、第１ノイズ除去部３１とを備える。ＦＦＴ部１２は、直交周波数分割多重信号に対して高速フーリエ変換処理を行う。そして、第１ノイズ除去部３１は、高速フーリエ変換処理後の直交周波数分割多重信号から抽出したＳＰ信号に対してキャリア方向への平均化を行う平均化フィルタを用いたノイズ除去を行うこととした。したがって、実施例１によれば、パイロット信号であるＳＰ信号の受信精度を高めることができる。

また、実施例１では、初期化部３９ｄが、過去のシンボルについての係数更新処理によって得られたタップ係数の収束値に基づいて今回のシンボルにおけるタップ係数の初期値を決定することとした。したがって、実施例１によれば、伝送路応答の推定精度を高めることができる。

また、実施例１では、キャリア方向平均化フィルタ３９ｂが、直交周波数分割多重信号の周波数帯域のうち帯域中央部の直交周波数分割多重信号に対応する伝送路応答推定値を平均化するための帯域中央部用フィルタＦ２と、帯域中央部用フィルタＦ２のタップ数よりも少ないタップ数を有し、帯域端部の直交周波数分割多重信号に対応する伝送路応答推定値を平均化するための帯域端部用フィルタＦ１とを備えることとした。したがって、実施例１によれば、伝送路応答の推定精度を高めることができる。

ところで、ＳＰ信号は、たとえば１２キャリアに１個の割合で受信信号に対して挿入される。第１ノイズ除去部３１は、かかるＳＰ信号を擬似的に増やすシンボル補間処理を行うことによって、ＳＰ信号のノイズ除去の精度を高めることとしてもよい。そこで、以下では、第１ノイズ除去部３１の変形例について説明する。

図１６は、第１ノイズ除去部３１の他の構成を示すブロック図である。図１６に示すように、第１ノイズ除去部３１＿１は、キャリア方向平均化フィルタ３１ａおよびＬＭＳ部３１ｂに加え、シンボル補間部３１ｃをさらに備える。

シンボル補間部３１ｃは、ＦＦＴ部１２から入力されるＳＰ信号に対してシンボル補間処理を行い、処理後のＳＰ信号をキャリア方向平均化フィルタ３１ａおよびＬＭＳ部３１ｂへそれぞれ出力する処理部である。ここで、シンボル補間部３１ｃが実行するシンボル補間処理について図１７Ａおよび図１７Ｂを用いて説明する。図１７Ａおよび図１７Ｂは、シンボル補間処理の一例を示す説明図である。

なお、図１７Ａおよび図１７Ｂに示す「黒丸」はＳＰ信号を示しており、「白丸」はデータ信号を示している。また、図１７Ａおよび図１７Ｂに示す各データは、シンボル方向（同図における縦軸）およびキャリア方向（同図における横軸）に展開されているものとする。

図１７Ａに示すように、シンボル方向についてみた場合、ＳＰ信号は、４シンボルごとにあらわれる。ここで、図１７Ａの５１に示すＳＰ信号と、同図の５２に示すＳＰ信号で挟まれるデータ信号（同図の５３参照）は、ＳＰ信号５１およびＳＰ信号５２を用いた補間処理の対象となる。

シンボル補間によって補正されたデータ信号を図１７Ｂに「四角」で示す。たとえば、ＳＰ信号５１およびＳＰ信号５２で挟まれた３つのデータ信号５３（図１７Ａ参照）は、シンボル補間によって補正されることで、擬似的なＳＰ信号として用いることが可能な疑似ＳＰ信号となる（図１７Ｂ参照）。同様に、キャリア方向についてシンボル方向補間処理が行われ、図１７Ｂに示したように、すべての疑似ＳＰ信号が生成される。

このように、第１ノイズ除去部３１＿１は、シンボル補間部３１ｃを用いてＳＰ信号を擬似的に増加させる。これにより、シンボル補間処理を行わない場合よりも多くのＳＰ信号を用いてノイズ除去処理を行うことができるため、ノイズ除去の精度を高めることができる。

ところで、上述してきた実施例１では、第１ノイズ除去部３１を用いてＳＰ信号のノイズ除去を行う場合の例について説明したが、ＳＰ信号のノイズ除去方法は、これに限ったものではない。そこで、実施例２では、ＳＰ信号のノイズ除去方法の他の例について説明する。図１８は、実施例２に係る等化処理部の構成を示すブロック図である。

図１８に示すように、実施例２に係る等化処理部１３’は、第１ノイズ除去部３１、アップサンプリング部３２およびキャリア補間部３３に代えて、ＩＦＦＴ部４１と、キャリア補間部４２と、ＦＦＴ部４３とを備える。なお、その他の構成については、実施例１に係る等化処理部１３と同様であるため、ここでの説明は省略する。

ＩＦＦＴ部４１は、ＦＦＴ部１２から入力されるＳＰ信号をＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transform；逆高速フーリエ変換）処理することで、ＳＰ信号を周波数領域における信号から時間領域における信号へ変換する処理部である。このように、実施例２では、ＦＦＴ部１２によって周波数領域へ変換されたＳＰ信号をＩＦＦＴ部４１によって再び時間領域における信号へ変換する。時間領域における信号へ変換されたＳＰ信号は、キャリア補間部４２へ出力される。

キャリア補間部４２は、ＩＦＦＴ部４１によって時間領域における信号へ変換されたＳＰ信号に対して、適応時間窓方式を用いたキャリア補間処理を行う処理部である。キャリア補間部４２によってキャリア補間されたＳＰ信号は、ＦＦＴ部４３へ出力され、ＦＦＴ部４３によって再び時間領域における信号から周波数領域における信号へと変換される。

ここで、ＩＦＦＴ部４１、キャリア補間部４２およびＦＦＴ部４３によって行われるＳＰ信号のノイズ除去処理の内容について図１９Ａ〜図１９Ｄを用いて説明する。図１９Ａ〜図１９Ｄは、実施例２に係るノイズ除去処理の一例を示す説明図である。

ＩＦＦＴ部４１は、周波数領域におけるＳＰ信号（図１９Ａ参照）をＩＦＦＴ処理することで時間領域における信号へ変換する（図１９Ｂ参照）。なお、図１９Ａおよび図１９Ｂに示すように、ＳＰ信号には、ノイズ成分が重畳されている。

キャリア補間部４２は、時間領域における信号に変換されたＳＰ信号のうち、所定の閾値以上の信号を検出する。ここで、所定の閾値としては、ＳＰ信号に含まれるノイズ成分の値よりも大きな値が設定される。つづいて、キャリア補間部４２は、閾値処理によって検出された信号の周辺に対して時間窓を適用する、すなわち、検出された信号を含む所定期間内の信号（データ列）を切り取る。これにより、図１９Ｃに示すように、ノイズ成分のほとんどが除去される。

そして、ＦＦＴ部４３は、キャリア補間部４２によってノイズ成分が除去されたＳＰ信号をＦＦＴ処理によって再び周波数領域における信号へ変換する。この結果、図１９Ｄに示すように、ノイズ成分が除去されたＳＰ信号を得ることができる。

上述してきたように、実施例２では、ＩＦＦＴ部４１が、ＦＦＴ部１２によって周波数領域へ変換されたＳＰ信号を時間領域における信号へ変換し、キャリア補間部４２が、時間領域における信号へ変換されたＳＰ信号に対して適応時間窓方式によるノイズ除去を行う。そして、ＦＦＴ部４３が、キャリア補間部４２によってノイズ除去されたＳＰ信号を再び周波数領域における信号へ変換する。したがって、実施例２によれば、パイロット信号の受信精度を高めることができる。

次に、受信装置の変形例について説明する。図２０は、受信装置の他の構成を示すブロック図である。図２０に示す受信装置１’は、複数のアンテナ５＿１〜５＿４にそれぞれ対応するブランチを有する場合に、各等化処理部１３＿１〜１３＿４から出力される等化処理後のデータ信号を最大比合成部１５で合成する。

図２０に示すように、受信装置１’は、アンテナ５＿１と、チューナ部１１＿１と、ＦＦＴ部１２＿１と、等化処理部１３＿１とを有する第１のブランチを備えており、以下、同様に第２のブランチ、第３のブランチおよび第４のブランチを備えている。

各等化処理部１３−１〜１３−４は、等化処理後のデータ信号を最大比合成部１５へ出力する。最大比合成部１５は、各ブランチからの受信信号を最大比合成する処理を行い、最大比合成処理後のデータ信号を選択部１６へ出力する。

ここで、最大比合成部１５は、第１等化部３４による等化処理後のデータ信号および第２等化部４０による等化処理後のデータ信号の双方についてそれぞれ最大比合成処理を行い、双方についての最大比合成処理の結果を選択部１６へ出力する。そして、選択部１６は、最大比合成部１５から受け取った最大比合成処理後のデータ信号のうちのいずれかを選択し、選択したデータ信号を復調部１４へ出力する。なお、選択部１６が選択するデータ信号は、ユーザ操作等によって決定される。

このように、受信装置１’は、第２等化部４０による等化処理のデータ信号だけでなく、第１等化部３４による等化処理後のデータ信号を用いて復調部１４による復調処理を行うこともできる。すなわち、各等化処理部１３＿１〜１３＿４は、第１等化部３４の前段において、第１ノイズ除去部３１によるＳＰ信号のノイズ補間処理を行っている。このため、仮に、第１等化部３４よりも後段の処理を省略しても、比較的精度の高い等化処理を行うことができる。

なお、等化処理部１３＿１〜１３＿４の回路規模を小さくしたい場合には、第１等化部３４よりも後段の処理部を省略してもよい。

また、上述してきた実施例では、第１等化部３４による等化処理後のデータ信号を仮判定部３５へ出力する場合の例について説明した。一方、受信装置１’は、第１等化部３４による等化処理後のデータ信号に対して最大比合成部１５を用いて最大比合成処理を行った後、かかる最大比合成処理のデータ信号を仮判定部３５へ出力する。すなわち、仮判定部３５は、最大比合成処理後のデータ信号を用いて仮判定処理を行うこととなる。これにより、各等化処理部１３＿１〜１３＿４は、仮判定部３５による仮判定や第２等化部４０による等化処理等をより精度良く行うことができる。

なお、最大比合成部１５は、各ブランチのゲインの大小に基づいて各ブランチからのデータ信号を合成することとしてもよいし、ゲインが大きい方から所定数のブランチを選択したうえで、選択されたブランチに係るデータ信号を合成することとしてもよい。さらに、最も受信状況が良いブランチに係るデータ信号をそのまま用いることとしてもよい。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施の形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

以上のように、本願に開示する受信装置は、パイロット信号の受信精度を高めたい場合に有効であり、特に、車載用の受信装置への適用が考えられる。

１，１’ 受信装置
１１ チューナ部
１２ ＦＦＴ部
１３，１３’ 等化処理部
３１ 第１ノイズ除去部
３１ａ キャリア方向平均化フィルタ
３１ｂ ＬＭＳ部
３１ｃ シンボル補間部
３２ アップサンプリング部
３３ キャリア補間部
３４ 第１等化部
３５ 仮判定部
３６ 仮伝送路応答推定部
３７ 重付け部
３８ シンボル方向平均化フィルタ
３９ 第２ノイズ除去部
３９ａ 窓関数適用部
３９ｂ キャリア方向平均化フィルタ
３９ｃ ＬＭＳ部
３９ｃ＿１ 減算部
３９ｃ＿２ 移動平均部
３９ｃ＿３ ＬＭＳ実行部
３９ｄ 初期化部
４０ 第２等化部
４１ ＩＦＦＴ部
４２ キャリア補間部
４３ ＦＦＴ部
１４ 復調部
１５ 最大比合成部
１６ 選択部

Claims (6)

1. 直交周波数分割多重信号に対して高速フーリエ変換処理を行うフーリエ変換部と、
   前記高速フーリエ変換処理後の直交周波数分割多重信号から抽出されるパイロット信号に対して、キャリア方向への平均化を行う平均化フィルタを用いたノイズ除去を行うノイズ除去部と
   を備えることを特徴とする受信装置。
2. 前記ノイズ除去部は、
   前記平均化フィルタの係数を所定の最適化アルゴリズムに従って更新する係数更新部
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の受信装置。
3. 前記係数更新部は、
   前記平均化フィルタからの出力と前記パイロット信号の既知の値との誤差に基づいて前記平均化フィルタの係数を更新することを特徴とする請求項２に記載の受信装置。
4. 前記係数更新部は、
   前記最適化アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いることを特徴とする請求項２または３に記載の受信装置。
5. 前記ノイズ除去部によってノイズ除去されたパイロット信号を用いて伝送路応答を推定する伝送路応答推定部と、
   前記伝送路応答推定部によって推定された伝送路応答を用いて前記直交周波数分割多重信号の歪みを補正する等化部と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の受信装置。
6. 前記パイロット信号に対してシンボル方向への補間処理を行うことによって、各シンボルに含まれる前記パイロット信号を擬似的に増加させるシンボル補間部
   をさらに備え、
   前記ノイズ除去部は、
   前記シンボル補間部による補間処理後のパイロット信号に対して前記ノイズ除去を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の受信装置。

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