JP2019500774A

JP2019500774A - チャネル応答取得方法及び装置

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Publication number: JP2019500774A
Application number: JP2018524793A
Authority: JP
Inventors: ウ，ハオ
Original assignee: ZTE Corp
Current assignee: ZTE Corp
Priority date: 2015-11-13
Filing date: 2016-02-23
Publication date: 2019-01-10
Anticipated expiration: 2036-02-23
Also published as: EP3376722B1; CN106713188B; EP3376722A4; WO2016184200A1; EP3376722A1; CN106713188A; JP6731049B2

Abstract

本発明は、チャネル応答取得方法及び装置を提供する。前記方法は、サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るステップと、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップと、上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うステップと、前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するステップと、を含み、ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。

Description

本発明は、無線通信分野に関するものの、これに限定されず、特にチャネル応答取得方法及び装置に関する。

多数の無線通信技術のうち、ＯＦＤＭ（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ、直交周波数分割多重）が最も有望な技術の1つである。近年、デジタル信号処理技術の急速な発展に伴い、ＯＦＤＭは高いスペクトル利用率と良好なアンチマルチパス性能を有する高速伝送技術として広く注目されている。ＯＦＤＭ技術は、ＤＡＢ（ＤｉｇｉｔａｌＡｕｄｉｏＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ、デジタルオーディオ放送）、ＤＶＢ（ＤｉｇｉｔａｌＶｉｄｅｏＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ、デジタルビデオ放送）、ＨＤＴＶ（ＨｉｇｈＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＴｅｌｅｖｉｓｉｏｎ、高精細テレビ）、ＷＬＡＮ（ＷｉｒｅｌｅｓｓＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ、ワイヤレスローカルエリアネットワーク）及びＷＭＡＮ（ＷｉｒｅｌｅｓｓＭｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ、ワイヤレスメトロポリタンエリアネットワーク）に成功的に適用されている。

ビームフォーミングは、システム性能を改善するためにＯＦＤＭシステムに適用される。この技術を使用するには、チャネル情報を知る必要がある。ＭＳ（ＭｏｂｉｌｅＳｔａｔｉｏｎ、移動局）は、ＢＳ（ＢａｓｅＳｔａｔｉｏｎ、基地局）にサウンディング（Ｓｏｕｎｄｉｎｇ）信号を送信して、ＢＳがＭＳへのＢＳのチャネル応答を知ることができる。Ｓｏｕｎｄｉｎｇ信号のチャネル推定には、ＬＳ（ＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ、最小二乗）チャネル推定アルゴリズムとＭＭＳＥ（ＭｉｎｉｍｕｍＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ、最小平均二乗誤差）チャネル推定アルゴリズムが主に含まれる。これらの方法では、履歴サブフレームのチャネル応答のみを推定することができる。従来技術は、帯域幅全体の相互相関行列を用いて更新されたサブフレームのチャネル応答を得るものであり、帯域幅全体の各キャリアの相互相関行列が異なるため、更新されたサブフレームのチャネル応答推定性能が低下することがある。

したがって、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供することが早急に解決されるべき問題である。

以下は、本文で詳細に説明している主題の概要である。本概要は、特許請求の範囲を限定するものではない。

本発明の実施例は、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供するための、チャネル応答取得方法及び装置を提供する。

本発明の実施例は、以下の技術手段を提供する。

チャネル応答取得方法は、
サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るステップと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うステップと、
前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するステップと、を含み、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。

選択的に、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップにおいて、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
ただし、R_pqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。

選択的に、上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うステップにおいて、
現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａはフィルタ係数である。

選択的に、前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
であり、ただし、ａ_iは次の式によって得られ、
ただし、ｉは正の整数である。

チャネル応答取得装置は、
ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るように構成される第１の取得モジュールと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される第２の取得モジュールと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うように構成されるフィルタモジュールと、
前記相関係数行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するように構成される第３の取得モジュールと、を備え、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。

選択的に、前記第２の取得モジュールは、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される場合、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
ただし、R_pqは第ｐフレームと第ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。

選択的に、前記フィルタモジュールは、上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うように構成される場合、
現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａはフィルタ係数である。

本発明が提供する実施例によれば、第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル応答を得た後、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行った後、前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得することで、更新されたサブフレームに対する各キャリアのチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、相互相関行列を用いて各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）をより正確に取得できる。

図面及び詳細な説明を読んで理解した後で、他の態様が分かる。

本発明の実施例１において提供されるチャネル応答取得方法のフローチャートである。本発明の実施例２における効果の比較図である。本発明の実施例３において提供されるチャネル応答取得装置の構造模式図である。

以下、図面及び具体的な実施例を参照しながら本発明の実施例に係る技術手段をさらに詳細に説明する。なお、互いに衝突しない前提で、本発明の実施例及び実施例における特徴を互いに任意に組み合わせてもよい。

実施例１
図１は、本発明が提供するチャネル応答取得方法のフローチャートである。図１に示す方法は、下記のステップを含む。

ステップ１０１：サウンディング参照信号（ＳｏｕｎｄｉｎｇＲｅｆｅｒｅｎｃｅＳｉｇｎａｌ，ＳＲＳ）を通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

ステップ１０２：チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。

ステップ１０３：上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行う。ただし、ｐ、ｑは行列要素インデックスであり、例えば、Ｒの次元が８＊８である場合、ｐの値は１、２、３、４、５、６、７、８であり、ｑの値は１、２、３、４、５、６、７、８である。

ステップ１０４：前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得する。

ただし、ｎ、ｍ、ｐ及びｑはいずれも正の整数である。なお、本発明の実施例では、ｎは一般的にｍより大きく、ｎは１より大きい正の整数である。

本発明が提供する方法の実施例によれば、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、相関係数を用いてＨ（ｎ）をより正確に取得できる。

実施例２
以下、具体的な例を参照しながら本発明の実施例の技術手段についてさらに説明する。

例１
この例では、第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでのチャネル応答から、第ｎフレームの各キャリアのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態１は下記の通りである。

ステップ１：ＳＲＳを通じて第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

ステップ２：チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。

第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。

第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。

ただし、R_pqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。

ステップ３：上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。

ステップ４：線形予測方法によって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答を得る。第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第ｎ−２フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−２）から第ｎ−１フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−１）までを次のように線形変換して得られる。

ただし、ａ_iは次の式によって得られる。

例２
この例では、第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでのチャネル応答から、第ｎフレームのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態は下記の通りである。

ステップ１’：ＳＲＳを通じて第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

ステップ２’：チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。

第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。

第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。
ただし、R_pqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。

ステップ３’：上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。

ステップ４’：線形予測方法によって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答を得る。第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第ｎ−４フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−２）から第ｎ−１フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−１）までを次のように線形変換して得られる。

ただし、ａ_iは次の式によって得られる。

例３
この例では、第８フレームから第９フレームまでのチャネル応答から、第１０フレームのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態３は下記の通りである。

ステップａ：ＳＲＳを通じて第８フレームチャネル推定から第９フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

ステップｂ：チャネル推定の共役乗算によって第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第８フレームのサブフレームｐと第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。

第８フレームから第９フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。

第１０フレームのサブフレームｐと第８フレームから第９フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。

ステップｃ：上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。

ステップｄ：線形予測方法によって第１０フレームの各キャリアのチャネル応答を得る。第１０フレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第８フレームのチャネル応答Ｈ（８）から第９フレームのチャネル応答Ｈ（９）までを次のように線形変換して得られる。

ただし、ａ_iは次の式によって得られる。

例４
この例では、第８フレームから第１１フレームまでのチャネル応答から、第１２フレームのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態４は下記の通りである。

ステップａ’：ＳＲＳを通じて第８フレームチャネル推定から第１１フレームのまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

ステップｂ’：チャネル推定の共役乗算によって第８フレームから第１１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第１２フレームのサブフレームｐと第８フレームから第１１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。

第８フレームから第１１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。

第１２フレームのサブフレームｐと第８フレームから第１１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。

ステップｃ’：上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。

ステップｄ’：線形予測方法によって第１２フレームの各キャリアのチャネル応答を得る。第１２フレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第８フレームのチャネル応答Ｈ（８）から第１１フレームのチャネル応答Ｈ（１１）までを次のように線形変換して得られる。

ただし、ａ_iは次の式によって得られる。

既存の方法とこの発明の実施例の方法の効果を下記の式にしたがって比較した。
１００％＊ａｂｓ（真のチャネル応答−予測されたチャネル応答）／真のチャネル応答
ただし、ａｂｓは絶対値を示す。

図２は、３ｋｍ／ｈ、１０ｋｍ／ｈ、１５ｋｍ／ｈ、２０ｋｍ／ｈ下で、従来技術の方法及び本発明の実施例のチャネル応答取得方法を用いた効果の比較図である。図中から分かるように、低速の場合（３ｋｍ／ｈ／１０ｋｍ／ｈ）には、本発明の実施例における技術手段を用いて２０倍程度の性能向上を図ることができ、中速の場合（１５ｋｍ／ｈ／２０ｋｍ／ｈ）には、２倍程度の性能向上を図ることができる。

実施例３
図３に示すように、本実施例が提供するチャネル応答取得装置は、
ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るように構成される第１の取得モジュール３０１と、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される第２の取得モジュール３０２と、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うように構成されるフィルタモジュール３０３と、
前記相関係数行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するように構成される第３の取得モジュール３０４と、を備え、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。

選択的に、前記第２の取得モジュール３０２は、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される場合、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
ただし、R_pqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。

選択的に、前記フィルタモジュール３０３は、上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うように構成される場合、
現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａはフィルタ係数である。

選択的に、前記第ｎフレームの各キャリアのチャネル応答は、
であり、ただし、ａ_iは次の式によって得られ、
ただし、ｉは正の整数である。

本発明が提供する装置の実施例によれば、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、相関係数を用いてチャネル応答Ｈ（ｎ）をより正確に取得できる。

当業者であれば、上記方法の全部又は一部のステップが、プログラムが関連なハードウェア（例えば、プロセッサー）を指令することにより完成されることができ、前記プログラムが、例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク又は光ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されることができることは理解できる。選択的に、上記実施例の全部又は一部のステップは、１つ又は複数の集積回路を用いて実現することもできる。相応的に、上記実施例の各モジュール／ユニットは、集積回路によって対応する機能を実現するように、ハードウェアによって実現してもよく、或いは、プロセッサーによりメモリに記憶されたプログラム／命令を実行することで対応する機能を実現するように、ソフトウェア機能モジュールによって実現してもよい。本発明の実施例は、任意の特定の形態のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせに限定されない。当業者であれば、本発明の技術手段の精神及び範囲内で、本発明の技術手段に対して変更又は置き換えを行うことができ、これらいずれも本発明の特許請求の範囲に含まれることが理解されるべきである。

上記の技術手段によれば、更新されたサブフレームに対する各キャリアのチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）をより正確に取得できる。

ステップａ：ＳＲＳを通じて第８フレームから第９フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

ステップｂ：チャネル推定の共役乗算によって第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第１０フレームのサブフレームｐと第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。

ステップａ’：ＳＲＳを通じて第８フレームから第１１フレームのまでの各キャリアのチャネル推定を得る。

Claims

サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るステップと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うステップと、
前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するステップと、を含み、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である
チャネル応答取得方法。
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップにおいて、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
ただし、R_pqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる
請求項１に記載の方法。
上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うステップにおいて、
現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａはフィルタ係数である
請求項１に記載の方法。
前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
であり、ただし、ａ_iは次の式によって得られ、
ただし、ｉは正の整数である
請求項１に記載の方法。
サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るように構成される第１の取得モジュールと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される第２の取得モジュールと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うように構成されるフィルタモジュールと、
前記相関係数行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するように構成される第３の取得モジュールと、を備え、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である
チャネル応答取得装置。
前記第２の取得モジュールは、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される場合、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
ただし、R_pqは第ｐフレームと第ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる
請求項５に記載の装置。
前記フィルタモジュールは、上記各キャリアの相互相関行列の各要素R_pqに対してフィルタリングを行うように構成される場合、
現在の推定によって得られた相関係数がR^” _pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR^’ _pqである場合、相関係数R_pqは、
であり、ただし、ａはフィルタ係数である
請求項５に記載の装置。
前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
であり、ただし、ａ_iは次の式によって得られ、
ただし、ｉは正の整数である
請求項５に記載の装置。
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令が記憶されている
コンピュータ記録媒体。