JP2016519882A - ワイヤレス通信におけるチャンネル推定 - Google Patents

Abstract

通信装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより受信範囲に対して少なくとも２組の多経路コンポーネントが形成されるチャンネル推定。多経路コンポーネントの各組は、多経路コンポーネントの数が前記範囲に対する多経路コンポーネントの数より少ない。少なくとも２組の多経路コンポーネントにおいて個別のパラメータ推定が実行される。通信装置は、移動装置であり、複数の位置において移動装置により測定が行われる。【選択図】 図５

Description

本発明は、ワイヤレス通信におけるチャンネル推定に関する。

ワイヤレス通信システムは、ワイヤレス通信可能な固定又は移動装置のような２つ以上のノード、ベースステーションのようなアクセスノード、リレー、マシンタイプ装置、サーバー、等の間で通信セッションを行うことのできるファシリティと考えられる。ワイヤレスシステムは、例えば、セルラーネットワークのような公衆地上移動ネットワーク（ＰＬＭＮ）、衛星ベースの通信システム、及び異なるワイヤレスローカルネットワーク、例えば、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を含む。通信システム及びそれに適合する通信エンティティは、典型的に、システムに関連した種々のエンティティが何を行うことが許されそしてそれをどのように達成しなければならないか規定する所与の規格又は仕様に従って動作する。例えば、規格、仕様及び関連プロトコルは、種々のエンティティがどのように通信すべきか、通信の種々の観点をどのように実現すべきか、及び通信に関与した異なるエンティティをどのように構成すべきか規定することができる。

ユーザは、適当な通信装置によってベースステーション又は別のアクセスノードを経て通信システムにアクセスすることができる。ユーザの通信装置は、しばしば、ユーザ装置（ＵＥ）又はターミナルとも称される。通信装置には、ベースステーションのような他のノード又は別の通信装置との通信を可能にするために適当な信号受信及び送信構成体が設けられる。あるシステムでは、ベースステーションは、ノードＢ（ＮＢ）又はエンハンストＮｏｄｅＢ（ｅＮＢ）と称される。

通信装置は、複数の無線チャンネルコンポーネント上で同時に通信することができる。そのような構成は、例えば、コンポーネントキャリアが集合キャリアをなすキャリアアグリゲーション（ＣＡ）である。整合型のマルチポイント送信（ＣｏＭＰ）は、ソース装置から複数のステーションによる受信又は複数のソースからの信号の受信の合成結果を利用できる技術の一例である。多数の無線ステーションにわたるジョイント送信は、ネットワークベースの多入力多出力（ＭＩＭＯ）構成と考えられる。

チャンネル状態情報（ＣＳＩ）は、ワイヤレスシステムに使用される情報の一例である。ＣＳＩは、典型的に、送信器から受信器へ信号がどのように伝播するか記述するために通信チャンネルのプロパティを規定するのに使用される。ＣＳＩは、例えば、散乱、フェージング、及び距離に伴う電力減衰の合成作用を表わす。ＣＳＩは、送信を現在チャンネル状態に適応させることができ、そして例えば、高いデータレートで確実な通信を達成するために好都合に使用することができる。これは、例えば、マルチアンテナシステムにおいて設けることができる。

チャンネル状態情報の少なくとも幾つかの部分は、推定に基づく必要がある。これは、例えば、チャンネル状態が変化し、従って、瞬時ＣＳＩを短時間ベースで推定する必要があるからである。チャンネル推定のための通常の解決策は、既知のシーケンス又は信号を送信しそしてそれらパイロット信号に基づいて受信器でＣＳＩを推定するといういわゆるトレーニング又はパイロットシーケンス又は基準信号（ＲＳ）を使用することである。この推定は、量子化され、そして送信器へフィードバックされる。又、受信器は、測定結果を送信器へ単に返送することも考えられる。逆方向リンクの推定も知られている。他方、例えば、周波数分割デュープレクス（ＦＤＤ）システムでは、ＣＳＩレポートが低−中間フィードバックオーバーヘッドしか生じてはならない。従って、チャンネル推定は、例えば、パイロット信号に基づいてチャンネルを測定及び推定するものとして理解することができる。チャンネル予測は、これらの推定を使用して将来のチャンネルを推定する手順である。

種々の用途では、できるだけ正確なチャンネル状態情報（ＣＳＩ）が要望される。例えば、多入力多出力（ＭＩＭＯ）ベースのシステムに対して多数のチャンネルコンポーネントが関与する整合型のマルチポイント送信及び他のシステムは、できるだけ正確なＣＳＩから利益が得られる。又、潜在的に多数のアンテナ素子をもついわゆる大規模な多入力多出力（ＭＩＭＯ）アンテナシステムも調査中であり、それらも、できるだけ正確なＣＳＩを与えねばならない。最近の開発の別の例は、いわゆる干渉軽減フレームワーク、ＩＭＦ−Ａである。干渉軽減フレームワーク（ＩＭＦ−Ａ）は、他の技術に加えて、ジョイント送信協働マルチポイント送信（ＪＴ ＣｏＭＰ）に依存し、そして適当なシナリオで顕著な整合利得を与えることが予測される。理想的なチャンネル知識、及び高い信号対雑音比（ＳＮＲ）という仮定のもとで、６又は７ビット／ｓ／Ｈｚ／セルまでの高いスペクトル効率を達成できると考えられる。この利得は、理想的なチャンネル推定及び予測、或いは非常に低いユーザ移動性のいずれかについて達成することができる。高い移動性及び高い頑強性についてもこれらの利得を達成するには、パワフルなチャンネル推定、予測、及びレポート技術が問題となる。又、ダウンリンク（ＤＬ）プリコーディング解決策は、中間のユーザ装置（ＵＥ）移動性も許すためにチャンネル推定を要求し、又は少なくともそこから利益が得られる。

チャンネル推定及び予測に関して種々の概念が利用されている。例えば、ウィーナー及びカルマンフィルタのような自己回帰モデルが使用されている。これらは、時間及び周波数のチャンネル相関、即ち時間及び周波数ドメインにおけるサンプルの数をＭ_t及びＭ_fとすれば、対応共分散マトリクス

を最適に利用する。

物理的な解決策は、送信ステーションと受信ステーションとの間の平面電磁波の物理的伝播の結果として、無線チャンネルを多数の多経路コンポーネント（ＭＰＣ）としてモデリングするよう試みる。モデルに基づくチャンネル推定概念は、完全建物ベクトルデータモデル（ＢＶＤＭ）の仮定のもとで、フィードバックオーバーヘッドが非常に低い長リーチチャンネル予測を与えることができる。モデリングは、環境の建物及び物体における反射、透過、及び回折プロセスのモデリングを含む。適切な予測は、全ての当該ＭＰＣの振幅、位相、時間遅延、ドップラー周波数、到着角及び発射角のような全ての当該パラメータの正確な推定を要求する。

パラメータの推定については、スペース交番一般的期待値最大化（ＳＡＧＥ）又は回転不変性による信号パラメータ推定技術（ＥＳＰＲＩＴ）のようなアルゴリズムが使用される。これは、チャンネル伝達関数（ＣＴＦ）の物理的リソースブロック（ＰＲＢ）ごとの報告を、ｅＮＢ周囲の既知のモデル即ちＢＶＤＭに対する三次元装置位置のフィードバックに置き換えるのに使用することができる。これは、ｅＮＢが１つ又は幾つかのチャンネルコンポーネントに対して広帯域無線チャンネルを再構築して、フィードバックの減少を達成できるようにする。実際に、ＢＶＤＭのモデルエラーは、ＣＳＩ基準信号（ＣＳＩ ＲＳ）に依存する従来のチャンネル状態情報（ＣＳＩ）測定に基づき多経路コンポーネントの振幅、位相又は遅延のようなモデルパラメータを付加的に推定することを要求する。

ＳＡＧＥアルゴリズムのようなパラメータ推定方法は、時々観測不能とも称される分析不能な非常に多数のパラメータで悩まされている。光線トレースシミュレーションによれば、
に対して−２０ｄＢより良好な正規化２乗平均エラー（ＮＭＳＥ）を得るためには、Ｋ＝２００個より多くの当該ＭＰＣを推定しなければならない。２０ＭＨｚのＬＴＥシステムでは、これら２００個のＭＰＣが、チャンネルインパルス応答（ＣＩＲ）の約４０の当該タップにわたって分布され、即ちタップごとに、約５から１０個の観察不能なＭＰＣが生じる。

それでも、例えば、多数の無線チャンネルコンポーネントに関する正確な情報に依存するＣｏＭＰ、ＭＩＭＯ、ビーム成形又は他の技術のようなジョイント送信のための用途では、できるだけ正確なチャンネル推定及び予測が有用である。例えば、ジョイント（ＪＴ）ＣｏＭＰの課題は、多数のチャンネルコンポーネントに対して高い精度でチャンネル推定が必要とされることである。例えば、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）の長期進化（ＬＴＥ）ベースシステムでは、チャンネルサウンドのためのＣＳＩ参照記号（ＣＳＩ−ＲＳ）が、コンポーネントキャリアごとに、２０ＭＨｚの最大帯域巾で送信される。例えば、２０ＭＨｚの典型的な測定帯域巾では、チャンネルインパルス応答（ＣＩＲ）の各タップが１０個以上の多経路コンポーネント（ＭＰＣ）を含み、これらＭＰＣの隠れたパラメータ（位相、振幅、遅延、等）の正確な推定を困難又は不可能にする。これも、限定された数のＭＰＣに対してパラメータを繰り返し推定するよう試みる極めて普通のスペース交番一般的期待値最大化（ＳＡＧＥ）アルゴリズムのための課題である。ＭＰＣの数は、少数に限定されねばならない。さもなければ、計算が複雑になり過ぎるからである。推定（又は同様に予測）のために−２０ｄＢ未満の正規化２乗平均エラー（ＮＭＳＥ）を達成するには、約２００個以上のＭＰＣを正確に推定しなければならないことが分かった。これは、ＳＡＧＥアルゴリズムの典型的に実現可能な範囲と考えられる１０個のＭＰＣを遥かに越えるものである。

モデルベースのチャンネル予測（ＭＢＣＰ）は、全ＭＰＣのパラメータを与えるように試みるという点でＳＡＧＥアルゴリズムに極めて良く似ている。ＢＶＤＭモデルの不正確さのために、ＭＢＣＰは、チャンネル推定及び予測技術のようにＳＡＧＥと緊密に結合されねばならず、それ故、ＳＡＧＥアルゴリズムの欠点で同様に悩まされることになる。

全てのアルゴリズムは、チャンネル特性にある程度依存するが、局部発振器（ＬＯ）のＲＦ周波数の波長の１０分の幾つかという限定された予測水平線(horizon)をもつことが知られている。

そこで、本発明は、上述した問題の１つ又は幾つかに対処することを目的とする。

ある態様によれば、通信装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより受信範囲に対して少なくとも２組の多経路コンポーネントを形成し、多経路コンポーネントの各組は、多経路コンポーネントの数が前記範囲に対する多経路コンポーネントの数より少なく、及び少なくとも２組の多経路コンポーネントにおいて個別のパラメータ推定を遂行する、ことを含む、チャンネル推定方法が提供される。

別の態様によれば、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリとを備えたチャンネル推定装置において、少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとで、装置が、少なくとも、通信装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより受信範囲に対して少なくとも２組の多経路コンポーネントを形成し、多経路コンポーネントの各組は、多経路コンポーネントの数が前記範囲に対する多経路コンポーネントの数より少なく、及び少なくとも２組の多経路コンポーネントにおいて個別のパラメータ推定を遂行する、ようにさせるよう構成された、装置が提供される。

より特定の態様によれば、通信装置は、移動装置を含む。

第１の位置で第１の測定を遂行しそして少なくとも１つの第２の位置で少なくとも１つの第２の測定を遂行する移動装置によりバーチャルなマルチアンテナアレイを提供することができる。

第１組の多経路コンポーネントは、第１の指向されたビーム成形器によって形成され、そして少なくとも１つの第２組の多経路コンポーネントは、少なくとも１つの第２の指向されたビーム成形器によって形成される。

空間的フィルタリングは、３６０°の範囲にわたって受信ビームを回転するように適用される。

個別のパラメータ推定の結果は、通信装置のチャンネル状態情報を発生するように合成することができる。

少なくとも２組の多経路コンポーネント及び個別のパラメータ推定の形成は、通信装置において遂行され及び／又はネットワークエレメントにおいて少なくとも部分的に遂行される。

チャンネル推定の異なるモード間の切り換えは、移動装置の速度に基づいて行われる。切り換えは、速度スレッシュホールドに基づく空間的なフィルタリングにより範囲がサブ範囲へと分割されるモードへ又はモードからのものである。モード切り換えのための移動情報は、移動装置のポジショニング機能により発生される。

情報は、チャンネル状態情報を発生する仕方に関して通信装置とネットワークエンティティとの間で交換される。

ある観点によれば、ノッチフィルタリングが多経路コンポーネントに適用される。全チャンネルインパルス応答は、最も強い多経路コンポーネントがノッチアウトされたチャンネルインパルス応答と比較され、そしてその比較に基づいて少なくとも１つのパラメータが推定される。少なくとも１つのパラメータは、多経路コンポーネントの到着角、入射振幅、入射位相、及び経路遅延、の少なくとも１つを含む。

ネットワークエレメント、例えば、ｅＮＢ又はベースステーションの別のコントローラ、無線アクセスシステム又は通信装置、例えば、移動ステーションは、種々の実施形態に従って動作するように構成される。

ここに述べる方法を遂行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムも提供される。更に別の実施形態によれば、前記方法の少なくとも１つを行うためにコンピュータ読み取り可能な媒体において実施できる装置及び／又はコンピュータプログラム製品も提供される。

任意の態様の任意の特徴を他の態様の他の特徴と結合できることが明らかである。

以下の実施例及び添付図面を参照し、本発明の実施形態を一例として以下に詳細に説明する。

ある実施形態によるセル間協働の概略図である。 ある実施形態による移動通信装置の概略図である。 ある実施形態によるコントロール装置を示す。 ある実施形態によるフローチャートを示す。 複数の位置にわたり移動装置を移動することによりバーチャルアンテナアレイを発生する一例を示す。 測定チャンネルに対してオリジナルＣＩＲ及びビーム成形ＣＩＲの比較を示す図である。 測定チャンネルに対してオリジナルＣＩＲ及びビーム成形ＣＩＲの比較を示す図である。 隣接測定にわたって形成される単一リンク無線チャンネル及びバーチャルビームのパラメータの一例を示す。 ある実施形態によるテスト結果を示す。 ある実施形態によるテスト結果を示す。 ある実施形態によるテスト結果を示す。 ある実施形態によるテスト結果を示す。 大規模なＭＩＭＯの概略図である。

以下、多数のキャリアを経て移動通信装置と通信することのできるワイヤレス又は移動通信システムを参照して幾つかの規範的実施形態を説明する。これらの規範的実施形態を詳細に説明する前に、ここに述べる実施例の基礎となる技術を理解する上で助けとなるように、ワイヤレス通信システム、そのアクセスシステム、移動通信装置、及びセル間協働の幾つかの一般的な原理を、図１から３を参照して、簡単に説明する。

移動通信装置２には、典型的に、少なくとも１つのベースステーション、又はアクセスシステムの同様のワイヤレス送信器及び／又は受信器ノードのアンテナ配列体を経てワイヤレスアクセスが与えられる。図１において、２つのアンテナ、例えば、２つのベースステーション４及び６のアンテナが示されている。各通信装置及びベースステーションは、１つ以上の無線チャンネルを経て通信し、そして２つ以上のソースから信号を送信し及び／又は信号を受信する。移動装置２は、矢印で示すように、アンテナ素子に対して移動することができる。

移動装置２と、ベースステーション４及び６は、複数のチャンネルコンポーネント（ＣＣ）を受信し／与える。チャンネルコンポーネントは、多入力／多出力（ＭＩＭＯ）アンテナシステムを経て与えられる。そのようなＭＩＭＯ構成体は、既に知られている。ＭＩＭＯシステムは、進歩型デジタル信号処理と共に、送信器及び受信器に複数のアンテナを使用して、リンクのクオリティ及び容量を改善する。空間的マルチプレクシングの場合、アンテナ素子の数と共にスループットが増加する。

通信システムアーキテクチャーにおける最近の開発の非限定例は、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）によって規格化されているユニバーサルモバイルテレコミュニケーションズシステム（ＵＭＴＳ）の長期進化（ＬＴＥ）である。ＬＴＥの更なる開発は、ＬＴＥ−アドバンストと称される。「ビヨンド４Ｇ(beyond 4G)」のような更なる開発も考慮されている。ＬＴＥは、進化型ユニバーサル地上無線アクセスネットワーク（Ｅ−ＵＴＲＡＮ）として知られている移動アーキテクチャーを使用する。そのようなアーキテクチャーのベースステーション又はベースステーションシステムは、進化型又はエンハンストＮｏｄｅＢ（ｅＮＢ）として知られている。ｅＮＢは、通信装置に向かって、ユーザプレーン無線リンクコントロール／媒体アクセスコントロール／物理的レイヤプロトコル（ＲＬＣ／ＭＡＣ／ＰＨＹ）及びコントロールプレーン無線リソースコントロール（ＲＲＣ）プロトコルターミネーションのようなＥ−ＵＴＲＡＮ特徴を発揮する。無線アクセスの他の例は、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）及び／又はＷｉＭａｘ（マイクロ波アクセスのためのワールドワイドな相互運用性）のような技術に基づくシステムのベースステーションによって与えられるものを含む。

ベースステーションは、典型的に、その動作を可能にすると共に、ベースステーションとの通信における移動通信装置の管理を可能にするように、少なくとも１つの適当なコントローラ装置により制御される。コントロール装置は、他のコントロールエンティティに相互接続される。コントロール装置には、典型的に、メモリ容量及び少なくとも１つのデータプロセッサが設けられる。コントロール装置及び機能は、複数のコントロールユニット間に分散される。ある実施形態では、各ベースステーションがコントロール装置を備えている。別の実施形態では、２つ以上のベースステーションがコントロール装置を共有する。ある実施形態では、コントロール装置の少なくとも一部分が各ベースステーションに各々設けられる。図１は、ネットワーク要素８が送信要素４及び６の制御を行うことを示す。この要素は、例えば、ｅＮＢ、又はＣｏＭＰ協働エリアの中央制御ユニットにより、適当な自己編成ネットワーク（ＳＯＮ）プロセスに基づき、以下に詳細に述べる整合機能を与えることができる。

通信装置２の概略部分断面図である図２を参照して、複数のチャンネルコンポーネント（ＣＣ）を経て通信するための、あり得る移動通信装置を以下に詳細に述べる。そのような通信装置は、しばしば、ユーザ装置（ＵＥ）又はターミナルと称される。適当な移動通信装置は、複数のチャンネルコンポーネントへ無線信号を送信し及び／又はそれらを経て無線信号を受信することのできる装置により形成される。非限定例として、移動電話又は「スマートホン」として知られているもののような移動ステーション（ＭＳ）、ワイヤレスインターフェイスカード又は他のワイヤレスインターフェイスファシリティが設けられたポータブルコンピュータ、ワイヤレス通信能力が設けられたパーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、又はそれらの組み合わせ、等が含まれる。移動通信装置は、例えば、音声、電子メール（ｅ−メール）、テキストメッセージ、マルチメディア、等の通信を搬送するためのデータの通信を行う。従って、ユーザには、それらの通信装置を経て多数のサービスがオファーされ、提供される。これらサービスの非限定例には、二方向又は多方向コール、データ通信又はマルチメディアサービス、或いは単に、インターネットのようなデータ通信ネットワークシステムへのアクセスが含まれる。又、ユーザには、ブロードキャスト又はマルチキャストデータも与えられる。コンテンツの非限定例には、ダウンロード、テレビ及びラジオ番組、ビデオ、広告、種々の警告及び他の情報が含まれる。

移動装置は、複数のソースからエアインターフェイスにわたって適当な受信装置を経て信号２７を受信し、そして無線信号を送信する適当な装置を経て信号を送信する。図２において、トランシーバ装置がブロック２１で概略的に示されている。トランシーバ装置２１は、例えば、無線部及びそれに関連したアンテナ構成体によって形成される。アンテナ構成体は、移動装置に対して内部に配置されてもよいし外部に配置されてもよい。

又、移動通信装置には、ベースステーションシステム及び他の通信装置へのアクセス及びそれらとの通信を制御することを含めて、遂行すべく設計されたタスクのソフトウェア及びハードウェア支援実行に使用するために、少なくとも１つのデータ処理エンティティ２３、少なくとも１つのメモリ２４、及び他の考えられるコンポーネント２９も設けられる。データ処理、ストレージ及び他の当該コントロール装置は、適当な回路板に、及び／又はチップセットで、設けることができる。この特徴は、参照番号２６で示されている。

ユーザは、キーパッド２２、音声コマンド、タッチ感知スクリーン又はパッド、その組み合わせ、等の適当なユーザインターフェイスにより、移動装置の動作を制御する。ディスプレイ２５、スピーカ、及びマイクロホンも設けられる。更に、移動通信装置は、他の装置への、及び／又は外部付属品、例えば、ハンズフリー装置を接続するための、適当なコネクタを含む（ワイヤード又はワイヤレス）。

図３は、例えば、コールを発信する１つ以上のステーションに接続される、及び／又はそれらを制御するための、通信システムのコントロール装置の一例を示す。ある実施形態では、各ベースステーションは、互いにコントロールデータを通信する個別のコントロール装置を備えていることに注意されたい。コントロール装置３０は、システムのサービスエリアにおいて通信に対する制御を与えるように構成される。コントロール装置３０は、以下に述べる幾つかの実施形態に基づき、データ処理ファシリティにより移動装置のチャンネルステーション情報を発生することに関連してコントロール機能を与えるように構成される。このため、コントロール装置は、少なくとも１つのメモリ３１、少なくとも１つのデータ処理ユニット３２、３３、及び入力／出力インターフェイス３４を備えている。インターフェイスを経て、コントロール装置は、ベースステーションの受信器及び送信器に結合される。コントロール装置は、コントロール機能を与えるための適当なソフトウェアコードを実行するように構成される。受信した情報ブロックをデコードするのに充分な情報の受信を制御するためにシステムのどこかに設けられたコントロール装置に同様のコンポーネントが設けられることが明らかであろう。

以下、正確なチャンネル推定又は予測及びチャンネル状態情報を与える幾つかの規範的実施形態について述べる。例えば、ＪＴ ＣｏＭＰの課題は、多数のチャンネルコンポーネントに対して高い精度でのチャンネル推定が必要とされることである。ある実施形態では、隠れたＭＰＣの推定のようなＳＡＧＥが扱い易い副次的な問題へと分割され、副次的な問題当りのＭＰＣの数を最小にする。一例によれば、１組のその後の測定にバーチャルビーム成形が適用される。ビーム成形又は空間的フィルタリングは、他の方向よりもある方向に優先的に信号の送信又は受信を与える。これは、特定の角度の信号が建設的干渉を経験し、一方、他の信号が破壊的干渉を経験するように、整相アレイの素子を結合することにより達成される。空間的な選択性を達成するために送信端及び受信端の両方にビーム成形を使用することができる。全方向性受信／送信と比較される改善は、受信／送信利得として知られている。

図４のフローチャートは、より正確なチャンネル状態情報を与えることを目的とするチャンネル推定方法を示す。この方法では、４０において、移動装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより、受信範囲に対する少なくとも２組の多経路コンポーネントが形成される。多経路コンポーネントの各組は、その多経路コンポーネントの数が、受信範囲に対する多経路コンポーネントの数より少ない。次いで、４２において、少なくとも２組の多経路コンポーネントに対して個別のパラメータ推定が行われる。

一実施形態によれば、４４において、個別のパラメータ推定の結果が合成されて、移動装置に対するチャンネル状態情報を発生する。しかしながら、個別のパラメータ推定を使用する形態では、結果の合成が要求されなくてもよい。

ある可能性によれば、移動装置は、第１の位置で第１の測定を行い、そして少なくとも１つの第２の位置で少なくとも１つの第２の測定を行って、バーチャルマルチアンテナアレイを形成する。ビーム成形器の方向に基づきＭＰＣの当該組が形成される。異なる方向のビーム成形器は、全ての測定位置にわたって異なるＲｘ重みを適用することにより形成される。

第１組の多経路コンポーネントは、第１の位置での第１の測定に基づいて形成され、そして少なくとも１つの第２組の多経路コンポーネントは、少なくとも１つの第２の位置での少なくとも１つの第２の測定に基づいて形成される。そのようなバーチャルビーム成形解決策の一例が図５に示されている。

図５の例において、移動装置、この例では、ＵＥが、ベースステーション、この例では、ｅＮＢ１０に対して、ある中間速度で、まっすぐに移動すると仮定する。ｅＮＢにより送信される信号は、物体１２及び１４によって反射される。ＵＥは、ｅＮＢ１０及び物体１２、１４に対して移動するので、反射信号の到着角（ＡｏＡ）は、異なる位置で異なるものとなる。

ＵＥは、正確なＣＳＩ測定を、例えば、１０ｍｓごとに行う。次々の測定位置がドット１からＬで示されている。ＵＥは、全部でＮ個の測定結果を、評価のためにそのメモリに記憶する。静止チャンネル状態の場合に、異なる測定位置１からＬは、ＭＩＭＯアンテナアレイのバーチャルアンテナとして見える。そのようなアンテナ間には相互結合がないという利点がある。

適当なビーム成形器は、位置１からｘ、例えば、１から２４にわたるＲｘ処理の結果として設けられる。異なるＲｘフィルタを使用することにより、位置１からｘにわたるビーム成形器は、異なるビーム方向を有することになる。これは、並列処理のビーム成形器の限定数だけＵＥの周りを全３６０°スキャニングできるようにする。

バーチャルアンテナアレイに適当なプリコーディング重みを適用することにより、大きなビーム成形利得が得られる。パラメータ推定の場合に、バーチャルアンテナボアサイトの方向に最後の相互作用点を有するものに比してＭＰＣの減少を達成できるという利点がある。アンテナボアサイトは、方向性アンテナの最大利得又は最大放射パワーの軸として理解される。ほとんどのアンテナの場合に、ボアサイトは、アンテナの対称軸である。ボアサイトの軸は、アンテナの形状によって固定することができる。しかしながら、例えば、整相アレイアンテナは、ビームを電子的に操向し、従って、ボアサイトの角度を変化させる。

例えば、３００ｍｓ内の１０ｍｓのＣＳＩ ＲＳ周期では、全測定時間Ｎは、３０個の測定値を捕獲する。Ｎ＝３０では、約１４ｄＢに等しい１０＊ｌｏｇ₁₀（３０）のビーム成形利得が得られる（３０個のノイズ信号をランダムに付加するのに対して３０個までの信号を建設的に付加することにより計算される）。これは、タップ当りのＭＰＣの減少に加えて、信号対雑音比（ＳＮＲ）を適宜に改善する。又、典型的に、予測不能な拡散散乱を適宜に１４ｄＢ抑制することができる（３０個の位置に対して）。

バーチャルビーム成形器のビーム巾は、測定時間中にＵＥが移動した距離に依存する。例えば、０．１ｍ／ｓ以下の非常に低い移動性及び約１０ｃｍの波長λ（ＲＦ＝２．６ＧＨｚ）の場合には、ＵＥが３００ｍｓ内に波長λの一部分である３ｃｍしか移動しないので、ビーム巾は比較的広くなる。約１ｍ／ｓのＵＥ速度では、ビーム巾が約１０°で適当であると考えられる。１０ｍ／ｓより高いＵＥ速度では、ＵＥが３００ｍｓ内に３ｍ移動する。これらの環境において、チャンネルは、全ての場合に充分静止しないことがある。異なる推定モード間の切り換えは、ＵＥの速度に基づいて推定機能が最適化されるように行われる。この詳細な例を以下に説明する。

測定結果を処理する装置は、ビームが３６０°即ち全円範囲にわたって段々に回転するように空間的フィルタリングを変更するようにされる。

処理又は少なくともその一部分は、ＵＥ、ｅＮＢ、又は別のネットワーク要素において行われる。

ＵＥは、適当な合成機能を使用して、１組のビーム成形されたパラメータ推定値から全ＣＳＩ情報を再構成する。ＵＥは、ビームを回転し、そしてビーム方向ごとに推定されたＭＰＣを合成することができる。

ＵＥは、再構成された全ＣＳＩ情報に基づいて予測されたＣＳＩをネットワークへ報告するように構成される。

移動装置の移動を利用するバーチャルビーム成形に基づく推定は、移動装置の異なる速度に対して異なる仕方で行うことができる。中間の速度に対して最良に作用すると考えられる。異なる速度を考慮するために、ＣＳＩ処理及び報告スキームが異なる移動性分類に適応され、そして異なるスキーム間の切り換えが行われる。一例によれば、３つの異なるモードが与えられる。

ａ）非常に低い移動性：従来のウィーナー又はカルマンフィルタリング解決策が使用される。これらは、ほぼ静止のＵＥの場合にビーム成形利得がないが、ノイズ減少作用から利益が得られるので、使用される。チャンネルが比較的安定しているので、ＭＰＣのパラメータ推定は要求されない。
ｂ）中間の移動性：前記バーチャルビーム成形は、良好な利得を与える。
ｃ）高い速度：このモードでは、予測アンテナを適用することができる。高い速度は、移動する車、バス、列車、等にほぼ関連しているので、そのような予測アンテナを取り付ける良好な機会がある。予測アンテナは、高い速度で最良に働く。というのは、予測アンテナ位置間に最小のギャップを導くからである。この構成では、まっすぐな線におけるアンテナの数が、例えば、列車において与えられる。第１のアンテナは、チャンネル推定及び報告に使用される。列車が移動する間に、次のアンテナが、若干後に、同じチャンネル状態で同じ位置に来て、この瞬間に、予測アンテナのＣＳＩでＭＩＭＯプリコーディングを厳密に行うことができる。

ｅＮＢ及びＵＥが適用された予測モードに気付くことができるように新たなメッセージを定義する必要がある。ｅＮＢは、ある量の時間中に、正確なＣＳＩ ＲＳを送信して、全てのバーチャルアンテナ素子を捕獲できるようにする。低い移動性のＵＥと高い移動性のＵＥとの間のモード切り換えに合意する必要がある。例えば、ｅＮＢは、予測アンテナをスイッチオンするためにＵＥの能力を知る必要がある。ｅＮＢは、例えば、ＵＥナビゲーションツールから導出されたレポートから、ＵＥの移動性を知らねばならない。

ＵＥは、ＭＰＣのパラメータ推定のためにＵＥ側でバーチャルビーム成形及び他の処理を適用することができる。測定結果の全処理は、ＵＥにおいて行われる。或いは又、ＵＥは、それらの測定をネットワークに報告し、そしてｅＮＢ側で全処理が行われる。その利益は、ＵＥの複雑さの減少である。これは、他方では、報告オーバーヘッドの増加を意味する。例えば、４０ないし５０又は他の合意された数の位置について測定ＣＩＲの例えば３０個の最も強いタップの直接的な報告により処理の幾つか又は全部がｅＮＢにシフトされ、これは、移動速度並びにＲＦ波長及び予測水平線に適合しなければならない。ｅＮＢは、適当な処理の後に、正確なパラメータをＵＥに信号し、ＵＥは、それを、低処理努力のトラッキングモードのための入力として使用する。このように、ＵＬが報告するあるｋビット／ｓは、実現可能と思われ、将来のＵＥのための１００Ｍビット／ｓ以上のＵＬデータレートの僅かな部分に過ぎない。

ｅＮＢが後処理を行うケースでは、報告されるＣＳＩ情報の意味について合意しなければならない。

以下、バーチャルビーム成形の例を詳細に説明する。図６Ａ及び６Ｂは、Ｌ＝５０個の位置ｌ＝１．．．Ｌにわたって測定されたＣＩＲ Ｈを、測定屋外チャンネルに対するオリジナルのＣＩＲ（図６Ａ）及びバーチャルビーム成形のＣＩＲ（図６Ｂ）について示すものである。バーチャルビーム成形については、


の隣接位置のＲｘ信号が合成されて（図７を参照）、ｌ＝１．．Ｌ−Ω＋１についてバーチャルビーム成形のベクトル


を計算し、ここで、各h_lは、左から右へ１つの位置だけシフトされる。ここで、ｗは、重み付けベクトル


である。全てのh_lは、１つのマトリクス


へ合成される。ｗの複素数重みは、２つの隣接する測定位置間の相対的距離


と、バーチャルアンテナ素子Ωの数と、意図される設計基準とに基づいて選択することができる。例えば、ｗは、要素


をもつ単位ベクトルであり、ここで、δは、隣接位置間の固定位相シフトである。方位角

にわたる所与のδについての複素数値ビームパターンＢ（δ、θ）は、１_1xΩベクトルを送信する全てのバーチャルアンテナ素子のθの方向における遠フィールド重畳として計算される。Ｂ（δ、θ）は、物理的アンテナにとって典型的である相互結合がないので、正確に導出することができる。それにより生じる、移動ベクトルｍ（ｔ）に対するバーチャルビームパターンのボアサイト角θ_boreは、一般的に、δとは異なることに注意されたい。重みｗ_ωの位相及び振幅は、異なる設計基準、例えば、より広い３ｄＢビーム巾θ_3dBによって支払わねばならない最小サイドローブレベル、に対して最適化することができる。一般的に、θ_3dBは、仮想アレイの全長Ω＊Δ／対波長λに関連している。Ω＝３２のバーチャルアンテナ、ｄ_r＝Δ／／λ＝０．０８、及び単位ビーム成形器ｗの場合に、ビーム巾θ_3dBは、約１０°である。

ここに提案する概念の利点は、タップ当りのＭＰＣの数の減少である。Ｈ_Bは、主として、最後の相互作用点をバーチャルビーム成形器の方向θ_boreに有するＭＰＣより成る。ここでは、ＵＥの左側及び右側に対称的なビームパターンを発生するバーチャルな均一の線型アレイ（ＵＬＡ）が形成されることに注意されたい。更に、ビーム成形利得は、それに対応するノイズ減少、及びチャンネル変動又は他の測定アーティファクトの減少を導く。この利得は、Ω＝３２に対して１５ｄＢまでである。

完全に推定されたＣＩＲ
は、全てのＭＰＣを含めて再構成される。それ故、ビーム成形器は、ビーム巾θ_3dBと同じ順序でステップサイズを使用して１８０°にわたって回転されて、全ての方向から全てのＭＰＣを収集し、次のような高レベルアルゴリズムを導く。
ａ）δ_i＝ｂ_i＊Δδ及びΔδ選択のバーチャルビーム成形器Ｂ_i＝Ｂ(δ_i)をＨに適用して、


となるようにする。パワーウインドウＰ_max,i−ＴＨ_MPC内のビームＢ_iにおける最も強いＭＰＣのパラメータ｛α_i、τ_i、Δτ_i｝を推定する。
ｂ）全ビーム方向に対して全てのパラメータセットを考慮して適当な関数又はアルゴリズムＦ（｛α_i、τ_i、Δτ_i｝）により全体的なチャンネルマトリクス
を再構成しそして推定する。

Ｂ（δ_i＝０°）に対する成形Ｈ_Bにより、測定されたＨにΩ＝３２の位置にわたるバーチャルビーム成形器が適用された。Ｈ_Bは、１．５λの長さに対応するＬ−Ω＝５０−３２＝１８の位置について推定され、従って、例えば、〜１λにわたるパラメータ推定及び〜０．５λに対する予測を遂行することができた。バーチャルビーム成形が適用されないときのＨの拡散散乱に代わってタップを連続的に進化することで顕著な改善が観察された。これは、非常に正確な予測を容易にする。バーチャルビーム成形を伴ったり伴わなかったりして２．６ＧＨｚで行われた屋外のＬＴＥ測定は、苛酷な環境でもパラメータ推定を可能にするバーチャルビーム成形器の強力な平滑化作用を示した。

移動性適応機能も望ましいと思われる。非常に低い速度のＵＥでは、ｄ_r＝Δ／／λは非常に小さく、そしてそれに対応するビーム巾θ_3dBは、合理的な観察時間に対して非常に広いものである。ここでは、長い相関時間がカルマンフィルタリングに有利である。中間の移動性は、バーチャルビーム成形によって最良にカバーされると分かり、一方、非常に高速のＵＥは、予測アンテナ等を有利に使用することができる。

図８において、バーチャルビーム成形を伴ったり伴わなかったりして、測定される２×２ ＭＩＭＯリンクに対して高次の単数値分解（ＨＯＳＶＤ）が遂行された。バーチャルビーム成形を伴わない曲線８０とバーチャルビーム成形を伴う曲線８１を比較すると、当該単数値の著しい減少を観察することができる。単数値は、当該多経路コンポーネントに密接に関連しているので、パラメータ推定のかなりの改善を期待することができる。

図９は、ウィーナーフィルタリングと、パラメータ推定に基づくアルゴリズムとの間の切り換え点の第１の選択として使用できる異なるパラメータの作用を示す。ｘ軸は、移動速度ｋｍ／ｈであり、そしてｙ軸は、ある距離を移動するのに要する時間である。２．５、２、１又は０．５ラムダの距離にわたる移動に対する４つのグラフが示されており、最も上は、２．５ラムダ、そして最も下は、０．５ラムダについてのものである。良好なビーム成形利得については、少なくとも１又は２ラムダを必要とする。更に、全ＣＳＩ推定時間は、数１００μｓより短くなければならない。それ故、２ｋｍ／ｈのＵＥ速度より約０．６ｍ／ｓ低いと、顕著なビーム成形利得を得ることが困難となり、ある用途では、別の方法が好ましいものとなる。又、ＵＥは、バーチャルビーム成形位置の数にわたってチャンネル状態がもはや安定しないほど高速で移動することもある。推定は、ＣＳＩ推定の規範的シナリオにおいて次のモード、約３０ｋｍｈにおける各１０ｍｓ、又は約８．５ｍ／ｓへ切り換えられる。

１つの態様によれば、移動装置により測定値にノッチフィルタリングが適用される。ビーム成形されたチャンネルインパルス応答（ＣＩＲ）のための全パラメータスペースは、ある用途では、依然として非常に大きなものである。というのは、約１０から２０の当該タップがあって、各々、約１から３の多経路コンポーネント（ＭＰＣ）をもつからである。各ＭＰＣは、典型的に、少なくとも３つの値、即ち遅延τ、位置ｉ＿ｌｏｃにわたるτの傾斜、及びその振幅、により表される。最終的な最適化のためのあるスタートパラメータへと導く良好な事前知識がないと、サーチスペースは、無限に大きなものとなる。

２４個の位置にわたるビーム成形器の場合に、３ｄＢビーム巾は、約３０°である。逆に、典型的なビーム成形パターンのノッチは、著しく狭く、１°程度の狭さである。この態様によれば、ノッチフィルタを、最も強い多経路コンポーネントの到着角（ＡｏＡ）の方向へスイープすることが提案される。最も強いＭＰＣのＡｏＡにおいて、このＭＰＣはノッチアウトされ、そして数十ｄＢ程度に抑制される。全ＣＩＲを、最も強いＭＰＣがノッチ処理されたものと比較することで、処理装置は、このＭＰＣの入射角を推定することができる。又、入射振幅及び入射位相及び／又は経路遅延を推定することもできる。各ＭＰＣを繰り返し減算した後に、次に最も強いＭＰＣをステップごとに推定することができる。

この解決策の利点は、推定問題が、単一の又は少なくとも非常に僅かな、例えば、２つ又は３つのＭＰＣへと緩和されることである。繰り返しの解決策のため、複雑さは、当該ＭＰＣの数をＮとすれば、Ｎの次数、即ちＯ（Ｎ）で成長する。

一実施形態によれば、上述したバーチャルビーム成形解決策は、ノッチフィルタ解決策と合成される。ビーム成形器では、異なる位置からの信号を合成する必要がある。バーチャルビーム成形器は、基本的なバーチャルアンテナとして仮定することができる。互いに１位置の相対的位置シフトにより２４個の位置にわたり形成された４本のバーチャルビームを合成することで、１８０°の範囲にわたって変化するノッチフィルタリング［ｄＢ］を伴うバーチャルビームパターンを示す図１０に示されたように、合成ビーム成形器が生じる。オリジナルのビーム成形器も、弧状曲線９０で示されている。この曲線は、ノッチフィルタリングを伴わないオリジナルのビーム成形パターンを示す。ノッチ処理のビーム成形器は、９４、９６及び９８°の３つの異なるノッチ角度に対して示されている（これらは、参照番号９４、９６及び９８で示す）。この図は、ノッチフィルタ解決策により与えられる鮮明な解像度を示している。４つのビーム成形器を合成することは、所与の構成に対して主として１つの鮮明なノッチ（９４）を発生するので、良好な選択と思われる。

評価のために、ｅＮＢからほぼ３００ｍ離れた非視線（ＮＬＯＳ）条件におけるＬＴＥテストベッドからの測定ＣＩＲについて図１１に示すように、主ビームローブ角にわたりノッチフィルタがスイープされた。ほぼ８２ないし８３°の最強ＭＰＣの角度において、その最強ＭＰＣの打消しにより受信パワーの強力な減衰が見られ、更なる評価により正確なパラメータ推定が可能にされる。それに対応するＭＰＣをオリジナルＣＩＲから減算することにより、次に最強のＭＰＣを同様に検出することができる。

ノッチフィルタリングによるバーチャルビーム成形器の拡張を使用して、多経路コンポーネントに対するＡｏＡ推定のための選択性を、約１°までの係数で増加することができる。ノッチフィルタリングの適用及び分離された多経路コンポーネントの更なる処理は、位置にわたる遅延τの振幅、位相及び進化のような他のパラメータを推定できるようにする。その結果は、著しく減少されたサーチスペースを伴うＳＡＧＥのような従来の技術に基づく微細粒度パラメータ推定のための正確な入力として使用することができる。

バーチャルビーム成形及び／又はノッチ型フィルタリングの利点は、典型的なマクロセルラー無線チャンネルインパルス応答の多経路コンポーネントの非常に正確で且つ分離された推定を可能にすることである。それに加えて、パラメータの推定は、並列化することができ、即ち当該多経路コンポーネントの数のＯ（Ｎ）で増加するだけであるので、チャンネル推定及び予測の高い精度的複雑さを減少することができる。

上述した態様は、増加した測定帯域巾の使用と結合することができる。増加帯域巾技術では、参照記号のコヒレントな送信を可能にするために複数のキャリアに対して参照記号の整合セットを構成することができる。整合は、複数のキャリアにわたって延びる帯域巾において複数のキャリアに対する共通チャンネル推定手順を容易にする。周波数リソースを各々なす複数のキャリアにおいて参照記号の整合送信を与えるために、推定用の帯域巾は、１つの周波数リソースをカバーすることから、少なくとも複数のキャリアにより使用される全周波数リソースをカバーすることまで延長される。例えば、キャリアアグリゲーションコンポーネントキャリアの場合に、測定帯域巾は、単一コンポーネントキャリアの帯域巾から複数のコンポーネントキャリアの帯域巾まで増加される。例えば、帯域巾は、単一周波数帯域の２０ＭＨｚ帯域巾から１００ＭＨｚ帯域巾まで増加することができる。ｅＮＢ又は別の制御エンティティは、例えば、位相、周波数オフセット及びタイミング、並びに参照信号プロセスのような特徴を、利用可能なコンポーネントキャリア間で整列させて、ＵＥが意味ある広帯域測定を行えるようにすることにより、広帯域参照信号を使用する可能性を保証することができる。

１つ、２つ又は全ての技術間での切り換え、及び／又はそれらの組み合わせの使用は、シナリオに基づいて行うことができる。増加された測定帯域巾とバーチャルビーム成形との結合は、高次元のパラメータ推定を、多数の並列な低次元の及びより実現可能なパラメータ推定問題へと分割することができる。

ベースステーションコントローラ又はｅＮＢが、ＵＥが報告する情報の形式に気付くことを保証するために、適切なシグナリングが与えられる。同様に、ＵＥは、ｅＮＢがバーチャルビーム成形参照信号を送信するかどうか通知される。

以上に述べた技術は、ＵＥを移動するためのバーチャルアンテナに加えて、大規模なＭＩＭＯアンテナのためのチャンネル推定にも適用することができる。大規模なＭＩＭＯでは、既知の位置に多数の物理的アンテナが設けられる。これは、移動装置１００が複数のアンテナ１０２から複数のチャンネルを経て受信するための複数の受信ビーム１０１を形成することを示す図１２に概略的に示されている。

移動装置に代って、通信装置は、バーチャルビーム成形を適用できる他の無線ステーションも含むことに注意されたい。そのような装置の非限定例は、ｅＮＢ、リレーノード、ピコ又はフェムトノード、マシンタイプターミナル、等である。

種々の実施形態をなすために通信装置及びネットワーク要素を制御する適当な装置又は手段が提供される。この装置は、移動装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより受信範囲に対して少なくとも２組の多経路コンポーネントを形成する手段であって、前記多経路コンポーネントの各組は、多経路コンポーネントの数が前記範囲に対する多経路コンポーネントの数より少なく、且つ前記少なくとも２組の多経路コンポーネントにおいて個別のパラメータ推定を遂行するための手段を備えている。第１位置における第１測定値及び少なくとも１つの第２位置における少なくとも１つの第２測定値に基づいてバーチャルマルチアンテナアレイを形成するための手段も提供される。この手段は、第１指向のビーム成形器において第１組の多経路コンポーネントを、そして少なくとも１つの第２指向のビーム成形器において少なくとも１つの第２組の多経路コンポーネントを形成することができる。これらのビーム成形器は、全ての位置に適用される。

チャンネル推定の異なるモード間を切り換えるための手段も提供される。切り換えは、移動通信装置の速度に基づく。切り換えは、速度スレッシュホールドに基づき空間的フィルタリングによって範囲をサブ範囲へ分割するモードへ又はモードから行われる。モード切り換えのための移動情報は、移動通信装置の手段を配置することにより発生される。

ノッチフィルタリングのための手段も提供される。ノッチフィルタリングのための手段は、１つ以上のノッチを多経路コンポーネントに適用する。

ベースステーション装置、通信装置、及び他の適当な要素の必要なデータ処理装置及び機能は、その必要な機能を発揮するよう構成された１つ以上のデータプロセッサ又は他の手段により与えられる。各端における前記機能は、個別のプロセッサ又は一体型プロセッサにより与えられる。データプロセッサは、ローカルの技術的環境に適したタイプのものであり、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マルチコアプロセッサアーキテクチャーをベースとするゲートレベル回路及びプロセッサ、の１つ以上を非限定例として含む。データ処理は、多数のデータ処理モジュールにわたって分散される。例えば、少なくとも１つのチップによりデータプロセッサが形成される。又、当該装置には適当なメモリ容量も設けられる。メモリ（１つ又は複数）は、ローカルの技術的環境に適したタイプのものであり、半導体ベースのメモリ装置、磁気メモリ装置及びシステム、光学的メモリ装置及びシステム、固定メモリ及び除去可能なメモリのような、適当なデータストレージ技術を使用して実施される。

適当なデータ処理装置にロードされるか又はそれに設けられたときに、例えば、いつ、何を、どこに通信するかの決定、及び種々のノード間の情報の通信を生じさせる実施形態を具現化するのに適したコンピュータプログラムコード製品（１つ又は複数）が使用される。この動作を与えるプログラムコード製品は、適当なキャリア媒体に記憶され、設けられそして実施される。コンピュータ読み取り可能な記録媒体において適当なコンピュータプログラムが実施される。データネットワークを経てプログラムコード製品をダウンロードすることができる。一般的に、種々の実施形態は、ハードウェア又は特殊目的回路、ソフトウェア、ロジック又はその組み合わせにおいて具現化される。従って、本発明の実施形態は、集積回路モジュールのような種々のコンポーネントにおいて実行される。集積回路の設計は、全般的に、高度に自動化されたプロセスである。ロジックレベル設計を、半導体基板にエッチング及び形成する準備のできた半導体回路設計へと変換するための複雑で且つパワフルなソフトウェアツールを入手することができる。

問題は、特定の通信システム、規格、プロトコル、仕様書、無線又はリンク方向、等に限定されず、チャンネル推定を必要とする通信装置及び／又はシステムにおいて発生し得ることに注意されたい。上述した種々の例は、別の解決策又は補足的解決策として与えられる。ＬＴＥシステム及び３ＧＰＰベースシステム、並びにある現在及び将来のバージョンに基づくもののような通信システムに関連して実施形態を述べたが、同様の原理を他の通信システムに適用することもできる。例えば、これは、固定ステーション装置が設けられておらず、例えば、アドホックネットワークにおける複数のユーザ装置により通信システムが形成される用途のケースである。又、前記原理は、ステーション間に通信を中継するために中継ノードが使用されるネットワークにも使用することができる。それ故、ワイヤレスネットワーク、技術及び規格についてある規範的なアーキテクチャーを参照して幾つかの実施形態を一例として述べたが、それら実施形態は、ここに図示して説明した以外の通信システムの他の適当な形態にも適用できる。又、異なる実施形態の異なる組み合わせも考えられることに注意されたい。又、本発明の規範的実施形態を上述したが、本発明の精神及び範囲から逸脱せずに、ここに開示した解決策に対して多数の変更や修正がなされ得ることにも注意されたい。

２：移動通信装置
４、６：ベースステーション
８：ネットワーク要素
２１：トランシーバ装置
２２：キーパッド
２３：データ処理エンティティ
２４：メモリ
２５：ディスプレイ
２９：他のコンポーネント
３０：コントロール装置
３１：メモリ
３２、３３：データ処理ユニット
３４：入力／出力インターフェイス

Claims (23)

1. 通信装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより受信範囲に対して少なくとも２組の多経路コンポーネントを形成し、多経路コンポーネントの各組は、多経路コンポーネントの数が前記範囲に対する多経路コンポーネントの数より少なく、及び
   前記少なくとも２組の多経路コンポーネントにおいて個別のパラメータ推定を行う、
   ことを含む、チャンネル推定方法。
2. 前記通信装置は、移動装置を含み、前記方法は、該移動装置により、第１位置において第１測定を、及び少なくとも１つの第２位置において少なくとも１つの第２測定を行うことにより、バーチャルマルチアンテナアレイを形成することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 第１指向のビーム成形器によって第１組の多経路コンポーネントを、そして少なくとも１つの第２指向のビーム成形器によって少なくとも１つの第２組の多経路コンポーネントを形成することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. ３６０°の範囲にわたり通信装置の受信ビームを回転するように前記空間的フィルタリングを変化させることを含む、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
5. 前記個別のパラメータ推定の結果を合成して、通信装置のチャンネル状態情報を発生することを含む、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 前記通信装置において前記少なくとも２組の多経路コンポーネントの形成及び個別のパラメータ推定を遂行することを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. ネットワーク要素において前記少なくとも２組の多経路コンポーネントの形成及び個別のパラメータ推定を遂行することを含む、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. 前記通信装置は、移動装置を含み、前記方法は、該移動装置の速度に基づいてチャンネル推定の異なるモード間を切り換えることを含む、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
9. 速度スレッシュホールドに基づき空間的フィルタリングによって範囲をサブ範囲へ分割するモードへ又はそのモードから切り換えることを含む、請求項８に記載の方法。
10. 移動装置の位置決め機能によりモード切り換えのための移動情報を発生することを含む、請求項７又は８に記載の方法。
11. チャンネル状態情報を発生する仕方に関して通信装置とネットワークエンティティとの間で情報を通信することを含む、請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
12. ノッチフィルタリングを多経路コンポーネントに適用することを含む、請求項１から１１のいずれかに記載の方法。
13. 全チャンネルインパルス応答を、最も強い多経路コンポーネントがノッチアウトされたチャンネルインパルス応答と比較し、そしてその比較に基づいて少なくとも１つのパラメータを推定することを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記少なくとも１つのパラメータは、多経路コンポーネントの到着角、入射振幅、入射位相、及び経路遅延、の少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリとを備えたチャンネル推定装置において、少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとで、装置が、少なくとも、
    通信装置により測定された参照信号情報に空間的フィルタリングを適用することにより受信範囲に対して少なくとも２組の多経路コンポーネントを形成し、多経路コンポーネントの各組は、多経路コンポーネントの数が前記範囲に対する多経路コンポーネントの数より少なく、及び
    前記少なくとも２組の多経路コンポーネントにおいて個別のパラメータ推定を行う、
    ようにさせるよう構成された、装置。
16. 前記装置は、前記個別のパラメータ推定の結果を合成して、通信装置のチャンネル状態情報を発生するように構成された、請求項１５に記載の装置。
17. 前記装置は、移動装置による第１位置における第１測定及び移動装置による少なくとも１つの第２位置における少なくとも１つの第２測定、及び／又は第１指向のビーム成形器による多経路コンポーネントの第１セット及び少なくとも１つの第２指向のビーム成形器による多経路コンポーネントの少なくとも１つの第２セットに基づき、バーチャルマルチアンテナアレイを形成するように構成された、請求項１５又は１６に記載の装置。
18. 前記通信装置は、移動装置を含み、前記装置は、該移動装置の速度に基づきチャンネル推定の異なるモード間を切り換えるように構成された、請求項１５から１７のいずれかに記載の装置。
19. 前記モード切り換えのための移動情報は、移動装置の位置決め機能により発生される、請求項１８に記載の装置。
20. ノッチフィルタリングを多経路コンポーネントに適用するように構成された、請求項１５から１９のいずれかに記載の装置。
21. 全チャンネルインパルス応答を、最も強い多経路コンポーネントがノッチアウトされたチャンネルインパルス応答と比較し、そしてその比較に基づいて少なくとも１つのパラメータを推定するように構成された、請求項２０に記載の装置。
22. 請求項１５から２１のいずれかに記載の装置を備えたネットワーク要素又は通信装置。
23. 前記プログラムがプロセッサ装置で実行されるときに請求項１から１４のいずれかに記載の段階を実行するためのコード手段を含むコンピュータプログラム。