JP2014531161A5 - - Google Patents

Claims (24)

1. 時間的に変動する無線チャネルを有する通信ネットワークにおけるチャネル予測方法であって、
   予測戦略を決定する工程と、
   前記予測戦略に従って、チャネルサンプル候補から、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応する一定数のチャネルサンプルを選択する工程と、
   前記予測戦略および前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性に従い予測重みを決定する工程と、
   予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする工程と、
   を含むことを特徴とするチャネル予測方法。
2. 前記チャネルサンプル候補は、以前に予測したチャネルサンプルを含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
3. 前記予測戦略は、３つのパラメータ（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を含み、
   Ｍは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、
   Ｉは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された２つのチャネルサンプル間の距離を示し、
   Ｐは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示す、
   ことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
4. 前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性は離間周波数離間時間相関を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
5. 前記離間周波数離間時間相関は、前記時間的に変動する無線チャネルの遅延電力スペクトラムと離間時間相関関数に基づくことを特徴とする請求項４に記載のチャネル予測方法。
6. 前記予測重みを決定する工程は、
   前記統計的特性に基づき総ての可能な予測戦略に対応する予測重みを予め計算する工程と、
   前記決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する工程と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
7. 前記予測重みを決定する工程は、
   前記決定した予測戦略に従い前記統計的特性に基づき前記予測重みを計算する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
8. 前記予測重みを決定する工程は、
   前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
9. 前記学習にビタビアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項８に記載のチャネル予測方法。
10. 前記Ｉ及びＰは固定値であり、前記Ｍはシンボル毎に増加されることを特徴とする請求項３に記載のチャネル予測方法。
11. 前記チャネル予測方法は、シンボル毎に実行されることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載のチャネル予測方法。
12. 前記予測戦略は、各シンボルで異なることを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測方法。
13. 時間的に変動する無線チャネルを有する通信ネットワークにおいてチャネルを予測するためのチャネル予測装置であって、
    予測戦略を決定する様に構成された予測戦略決定回路と、
    前記予測戦略に従って、チャネルサンプル候補から、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応する一定数のチャネルサンプルを選択する様に構成された第１選択回路と、
    前記予測戦略および前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性に従い予測重みを決定する様に構成された予測重み決定回路と、
    予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする様に構成された重み付け回路と、
    を備えていることを特徴とするチャネル予測装置。
14. 前記チャネルサンプル候補は、以前に予測したチャネルサンプルを含むことを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
15. 前記予測戦略は、３つのパラメータ（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を含み、
    Ｍは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、
    Ｉは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された２つのチャネルサンプル間の距離を示し、
    Ｐは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示す、
    ことを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
16. 前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性は離間周波数離間時間相関を含むことを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
17. 前記離間周波数離間時間相関は、前記時間的に変動する無線チャネルの遅延電力スペクトラムと離間時間相関関数に基づくことを特徴とする請求項１６に記載のチャネル予測装置。
18. 前記予測重み決定回路は、
    前記統計的特性に基づき総ての可能な予測戦略に対応する予測重みを予め計算する様に構成された第１計算回路と、
    前記決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する様に構成された第２選択回路と、
    を備えていることを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
19. 前記予測重み決定回路は、
    前記決定した予測戦略に従い前記統計的特性に基づき前記予測重みを計算する様に構成された第２計算回路を含むことを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
20. 前記予測戦略決定回路は、
    前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する様に構成された学習回路を含むことを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
21. 前記学習にビタビアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項２０に記載のチャネル予測装置。
22. 前記Ｉ及びＰは固定値であり、前記Ｍはシンボル毎に増加されることを特徴とする請求項１５に記載のチャネル予測装置。
23. シンボル毎にチャネル予測を実行することを特徴とする請求項１３から２２のいずれか１項に記載のチャネル予測装置。
24. 前記予測戦略は、各シンボルで異なることを特徴とする請求項２３に記載のチャネル予測装置。