JP3237628B2 - 伝搬路特性推定器 - Google Patents
伝搬路特性推定器Info
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
- H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/76—Pilot transmitters or receivers for control of transmission or for equalising
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は伝搬路特性推定器に
関し、詳しくは、ディジタル移動通信などに使用される
無線受信機に用いられ、特にスペクトル拡散を用いたＣ
ＤＭＡ方式の受信機に好適な伝搬路特性推定回路に関す
る。
関し、詳しくは、ディジタル移動通信などに使用される
無線受信機に用いられ、特にスペクトル拡散を用いたＣ
ＤＭＡ方式の受信機に好適な伝搬路特性推定回路に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ＣＤＭＡ方式において、伝搬路特性によ
る受信信号の歪を補償するために、予め定めたパターン
の信号（パイロット信号）をデータと平行して送信し、
パイロット信号の変化より伝搬路特性を推定し、データ
の歪を補償する方式がある。
る受信信号の歪を補償するために、予め定めたパターン
の信号（パイロット信号）をデータと平行して送信し、
パイロット信号の変化より伝搬路特性を推定し、データ
の歪を補償する方式がある。
【０００３】たとえば、図５に示すように、電波の直交
する成分の一方にデータを、他方にパイロット信号を載
せる。このとき受信機では、パイロット信号の受信信号
によって伝搬路の振幅・位相変動を推定し、データの伝
搬路歪を補正する。
する成分の一方にデータを、他方にパイロット信号を載
せる。このとき受信機では、パイロット信号の受信信号
によって伝搬路の振幅・位相変動を推定し、データの伝
搬路歪を補正する。
【０００４】図５では、送信信号は連続ではなくて一定
時間を単位としている。これをスロットと呼ぶことにす
る。パイロット信号はスロット内に常時あるわけではな
く、ほかの信号が挿入されて一部途切れることもある。
時間を単位としている。これをスロットと呼ぶことにす
る。パイロット信号はスロット内に常時あるわけではな
く、ほかの信号が挿入されて一部途切れることもある。
【０００５】図４は上記送信方式の信号を復調する装置
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【０００６】アンテナ１で受信したパイロット信号とデ
ータの受信信号はそれぞれ拡散符号に応じたマッチドフ
ィルタ３、４で相関検波する。
ータの受信信号はそれぞれ拡散符号に応じたマッチドフ
ィルタ３、４で相関検波する。
【０００７】伝搬路特性推定回路６では、パイロット信
号を相関検波したマッチドフィルタ４の出力信号より伝
搬路特性を推定し、その共役信号を出力する。一方、遅
延器５は、マッチドフィルタ３の出力信号であるデータ
の受信信号を、伝搬路特性推定回路６の処理時間だけ遅
らせて出力する。
号を相関検波したマッチドフィルタ４の出力信号より伝
搬路特性を推定し、その共役信号を出力する。一方、遅
延器５は、マッチドフィルタ３の出力信号であるデータ
の受信信号を、伝搬路特性推定回路６の処理時間だけ遅
らせて出力する。
【０００８】そして、乗算器７は、遅延器５の出力信号
に伝搬路特性推定回路６の出力信号を乗算して伝搬路特
性による歪を補正する。マッチドフィルタ３と４、伝搬
路特性推定回路６、遅延器５および乗算器７を組にし
て、異なる受信タイミングに応じて複数組用意し、累算
器８で複数の乗算器７の出力信号を加算する。
に伝搬路特性推定回路６の出力信号を乗算して伝搬路特
性による歪を補正する。マッチドフィルタ３と４、伝搬
路特性推定回路６、遅延器５および乗算器７を組にし
て、異なる受信タイミングに応じて複数組用意し、累算
器８で複数の乗算器７の出力信号を加算する。
【０００９】伝搬路特性推定回路６での伝搬路特性推定
方式としては、電子情報通信学会論文誌Ｂ−ＩＩ，Ｖｏ
ｌ．Ｊ７７−Ｂ−ＩＩ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．６２８−６
４０（１９９４年１１月）に記載の方式が知られてい
る。以下ではこの文献を文献１と呼び、文献１の方式を
方式１と呼ぶことにする。
方式としては、電子情報通信学会論文誌Ｂ−ＩＩ，Ｖｏ
ｌ．Ｊ７７−Ｂ−ＩＩ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．６２８−６
４０（１９９４年１１月）に記載の方式が知られてい
る。以下ではこの文献を文献１と呼び、文献１の方式を
方式１と呼ぶことにする。
【００１０】この方式１では、相関検波して得たパイロ
ット信号Ｘ（ｎＴｂ）の過去Ｎｅサンプルを用いて、文
献１の式（５）で表されるタップ係数の非巡回型フィル
タにより、伝搬路特性を１次式で近似して求めている。
ここで、この文献１の式（５）を数１に示す。
ット信号Ｘ（ｎＴｂ）の過去Ｎｅサンプルを用いて、文
献１の式（５）で表されるタップ係数の非巡回型フィル
タにより、伝搬路特性を１次式で近似して求めている。
ここで、この文献１の式（５）を数１に示す。
【００１１】
【数１】 この近似計算においてＮｅは１５０としており、すべて
の測定点に等しい重みを用いている。
の測定点に等しい重みを用いている。
【００１２】別の復調方式としては、電子情報通信学会
技術報告ＲＣＳ９７−１６３（１９９７年１１月）があ
る。以下ではこの文献を文献２と呼び、文献２の方式を
方式２と呼ぶことにする。
技術報告ＲＣＳ９７−１６３（１９９７年１１月）があ
る。以下ではこの文献を文献２と呼び、文献２の方式を
方式２と呼ぶことにする。
【００１３】方式２においては、文献２の式（５）で表
される非巡回型計算により伝搬路特性を推定している。
ここで、この文献２の式（５）を数２に示す。
される非巡回型計算により伝搬路特性を推定している。
ここで、この文献２の式（５）を数２に示す。
【００１４】
【数２】 非巡回型フィルタのタップ係数の設定により種々の推定
式を実現できるが、実際には、測定点の重み付き平均値
を求めており、注目点から時間が離れるほど重みを小さ
くしている。計算には注目点を中心とする前後１６０サ
ンプルを用いている。
式を実現できるが、実際には、測定点の重み付き平均値
を求めており、注目点から時間が離れるほど重みを小さ
くしている。計算には注目点を中心とする前後１６０サ
ンプルを用いている。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】以上説明したように、
方式１は伝搬路特性を１次近似で求めているが、測定点
の注目点からの時間差に応じた重み付けはしていない。
方式１は伝搬路特性を１次近似で求めているが、測定点
の注目点からの時間差に応じた重み付けはしていない。
【００１６】一方、方式２は測定点を時間差に応じて重
み付けして伝搬路特性を求めているが、平均値を求めて
いるに過ぎない。
み付けして伝搬路特性を求めているが、平均値を求めて
いるに過ぎない。
【００１７】伝搬路特性の変動が速い場合には、伝搬路
特性を１次近似する方が、平均値を用いるより伝搬路特
性をより忠実に近似することができ、データの検波誤り
を低減できる。ただし、伝搬路特性は時間とともに変化
するので、注目点より時間的に離れた測定点は伝搬路特
性の推定への重みを下げた方が良い。
特性を１次近似する方が、平均値を用いるより伝搬路特
性をより忠実に近似することができ、データの検波誤り
を低減できる。ただし、伝搬路特性は時間とともに変化
するので、注目点より時間的に離れた測定点は伝搬路特
性の推定への重みを下げた方が良い。
【００１８】しかしながら、方式１の伝搬路特性推定方
式において、注目点からの時間差に応じて測定点の重み
を変える方式は知られていない。
式において、注目点からの時間差に応じて測定点の重み
を変える方式は知られていない。
【００１９】また方式１、２ともに、雑音の影響を減ら
すために、伝搬路特性の推定に１５０サンプルほどを用
いている。その結果、１５０サンプルの値を記憶するメ
モリが必要であり、またそれだけの数のデータを処理す
る演算能力が必要となる。
すために、伝搬路特性の推定に１５０サンプルほどを用
いている。その結果、１５０サンプルの値を記憶するメ
モリが必要であり、またそれだけの数のデータを処理す
る演算能力が必要となる。
【００２０】本発明は上記の点にかんがみてなされたも
ので、測定点の時間差を考慮した伝搬路特性の１次近似
推定回路を提供することを目的とする。
ので、測定点の時間差を考慮した伝搬路特性の１次近似
推定回路を提供することを目的とする。
【００２１】また本発明の別の目的は、伝搬路特性の推
定に必要なメモリを減らし、あるいは演算負荷の軽い伝
搬路特性推定回路を提供することにある。
定に必要なメモリを減らし、あるいは演算負荷の軽い伝
搬路特性推定回路を提供することにある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】本発明による伝搬路特性
推定器は、上記の目的を達成するために、まず伝搬路特
性を単位時間（スロット）ごとに１次近似により傾きと
バイアスを計算し、傾きのパラメータは低域濾波し、バ
イアスパラメータは傾きパラメータの補正に応じて補正
することを特徴としている。
推定器は、上記の目的を達成するために、まず伝搬路特
性を単位時間（スロット）ごとに１次近似により傾きと
バイアスを計算し、傾きのパラメータは低域濾波し、バ
イアスパラメータは傾きパラメータの補正に応じて補正
することを特徴としている。
【００２３】傾きパラメータを低域濾波することによ
り、測定点の時間差を考慮した伝搬路特性の推定が可能
となる。同時に、スロットごとに近似パラメータを計算
することで、伝搬路特性の推定に必要なメモリ量および
演算量を低減することができる。
り、測定点の時間差を考慮した伝搬路特性の推定が可能
となる。同時に、スロットごとに近似パラメータを計算
することで、伝搬路特性の推定に必要なメモリ量および
演算量を低減することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して詳細に説明する。
を参照して詳細に説明する。
【００２５】図１は、本発明の一実施の形態としての伝
搬路特性推定回路の構成を示すブロック図である。
搬路特性推定回路の構成を示すブロック図である。
【００２６】図１において、マッチドフィルタで検波し
たパイロット信号をｘ（ｋＭ＋ｎ）とする。Ｍはスロッ
トあたりのサンプル数、ｋはスロット番号、ｎはスロッ
ト内のサンプル番号（ｎ＝０，１，．．．，Ｍ−１）で
ある。
たパイロット信号をｘ（ｋＭ＋ｎ）とする。Ｍはスロッ
トあたりのサンプル数、ｋはスロット番号、ｎはスロッ
ト内のサンプル番号（ｎ＝０，１，．．．，Ｍ−１）で
ある。
【００２７】累算器１１は、測定値ｘ（ｋＭ＋ｎ）をス
ロットごとに累算し出力する。累算器１２は、乗算器１
０で測定値にサンプル番号ｎを乗算した値ｎ＊ｘ（ｋＭ
＋ｎ）をスロットごとに累算し出力する。
ロットごとに累算し出力する。累算器１２は、乗算器１
０で測定値にサンプル番号ｎを乗算した値ｎ＊ｘ（ｋＭ
＋ｎ）をスロットごとに累算し出力する。
【００２８】パイロット信号は、スロットのうちの最初
のＮサンプル（Ｎ≦Ｍ）とすると、累算器１１、１２は
Ｎサンプルについてだけ累算を行う。
のＮサンプル（Ｎ≦Ｍ）とすると、累算器１１、１２は
Ｎサンプルについてだけ累算を行う。
【００２９】スイッチ１３、１４はスロットごとに累算
器１１、１２の出力をサンプルする。スイッチ１３、１
４より前は測定点ごとの演算であるが、スイッチ以降は
スロットごとの演算でよい。
器１１、１２の出力をサンプルする。スイッチ１３、１
４より前は測定点ごとの演算であるが、スイッチ以降は
スロットごとの演算でよい。
【００３０】乗算器１５は、スイッチ１３の出力に（４
Ｎ−２）／（Ｎ（Ｎ＋１））を乗算して出力する。乗算
器１６は、スイッチ１４の出力に１２／（Ｎ（Ｎ−１）
（Ｎ＋１））を乗算して出力する。乗算器１７は、スイ
ッチ１４の出力に−６／（Ｎ（Ｎ＋１））を乗算して出
力する。乗算器１８は、スイッチ１３の出力に−６／
（Ｎ（Ｎ＋１））を乗算して出力する。
Ｎ−２）／（Ｎ（Ｎ＋１））を乗算して出力する。乗算
器１６は、スイッチ１４の出力に１２／（Ｎ（Ｎ−１）
（Ｎ＋１））を乗算して出力する。乗算器１７は、スイ
ッチ１４の出力に−６／（Ｎ（Ｎ＋１））を乗算して出
力する。乗算器１８は、スイッチ１３の出力に−６／
（Ｎ（Ｎ＋１））を乗算して出力する。
【００３１】加算器１９は乗算器１５の出力と乗算器１
７の出力とを加算して出力し、加算器２０は乗算器１６
の出力と乗算器１８の出力とを加算して出力する。
７の出力とを加算して出力し、加算器２０は乗算器１６
の出力と乗算器１８の出力とを加算して出力する。
【００３２】低域通過フィルタ２９は加算器２０の出力
信号の低域成分を出力する。バイアス値補正器２８は、
加算器１９の出力に低域通過フィルタ２９の出力を補正
して出力する。
信号の低域成分を出力する。バイアス値補正器２８は、
加算器１９の出力に低域通過フィルタ２９の出力を補正
して出力する。
【００３３】バイアス値補正器２８および低域通過フィ
ルタ２９の出力をそれぞれａ（ｋ）およびｂ（ｋ）とす
ると、図６に示すように、ａ（ｋ）は注目スロットの伝
搬路特性のバイアス値を、ｂ（ｋ）は伝搬路特性の傾き
を表し、すなわち伝搬路特性の推定値はｎ＊ｂ（ｋ）＋
ａ（ｋ）である。ここで、演算子＊は演算子×と同意で
ある。
ルタ２９の出力をそれぞれａ（ｋ）およびｂ（ｋ）とす
ると、図６に示すように、ａ（ｋ）は注目スロットの伝
搬路特性のバイアス値を、ｂ（ｋ）は伝搬路特性の傾き
を表し、すなわち伝搬路特性の推定値はｎ＊ｂ（ｋ）＋
ａ（ｋ）である。ここで、演算子＊は演算子×と同意で
ある。
【００３４】図２は図１に示した低域通過フィルタ２９
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【００３５】加算器２１は入力信号すなわち加算器２０
の出力と乗算器２４の出力とを加算して出力し、乗算器
２２は加算器２１の出力に１／√（１＋α＊α）を乗算
して出力する。
の出力と乗算器２４の出力とを加算して出力し、乗算器
２２は加算器２１の出力に１／√（１＋α＊α）を乗算
して出力する。
【００３６】乗算器２４は、遅延器２３で１スロット遅
らせた乗算器２２の出力に、正の値αを乗算して出力す
る。乗算器２２の出力が低域通過フィルタ２９の出力と
なる。
らせた乗算器２２の出力に、正の値αを乗算して出力す
る。乗算器２２の出力が低域通過フィルタ２９の出力と
なる。
【００３７】図３は図１に示したバイアス値補正器２８
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【００３８】加算器３１は加算器１９の出力信号と乗算
器３４の出力とを加算して出力し、乗算器３２は加算器
３１の出力に１／√（１＋α＊α）を乗算して出力す
る。
器３４の出力とを加算して出力し、乗算器３２は加算器
３１の出力に１／√（１＋α＊α）を乗算して出力す
る。
【００３９】乗算器３４は、遅延器３３で１スロット遅
らせた加算器３６の出力に、正の値αを乗算して出力す
る。乗算器３５は低域通過フィルタ２９の出力信号にス
ロットあたりのサンプル数Ｍを乗算して出力し、加算器
３６は乗算器３２の出力と乗算器３５の出力とを加算し
て出力する。乗算器３２の出力が低域通過フィルタ２８
の出力となる。
らせた加算器３６の出力に、正の値αを乗算して出力す
る。乗算器３５は低域通過フィルタ２９の出力信号にス
ロットあたりのサンプル数Ｍを乗算して出力し、加算器
３６は乗算器３２の出力と乗算器３５の出力とを加算し
て出力する。乗算器３２の出力が低域通過フィルタ２８
の出力となる。
【００４０】乗算器１５〜１７における乗数は、文献１
の式（３）を解くことで求まる値であり、各スロットで
の伝搬路特性の１次近似推定を実現する。ここで、この
文献１の式（３）を数３に示す。
の式（３）を解くことで求まる値であり、各スロットで
の伝搬路特性の１次近似推定を実現する。ここで、この
文献１の式（３）を数３に示す。
【００４１】
【数３】 数３でのαは本発明ではｂ（ｋ）に相当し、図２および
図３のαとは異なるものである。また数３でのβは本発
明のａ（ｋ）に相当する。数３の右辺は、上段がスイッ
チ１２の出力に、下段がスイッチ１２の出力に相当す
る。今、上段の値をＡ、下段の値をＢとし、数３を解く
と、α＝（１２／（Ｎ（Ｎ−１）（Ｎ＋１）））Ａ−６
／（Ｎ（Ｎ＋１））Ｂ、β＝（４Ｎ−２）／（Ｎ（Ｎ＋
１））Ｂ−６／（（Ｎ（Ｎ＋１））Ａとなる。すなわ
ち、加算器１９の出力によりβが、加算器２０の出力に
よりαが得られる。本実施の形態によれば、これらの乗
算がスロットあたり１回で済むので、伝搬路推定に必要
な演算量を従来方式に比べて削減できる。
図３のαとは異なるものである。また数３でのβは本発
明のａ（ｋ）に相当する。数３の右辺は、上段がスイッ
チ１２の出力に、下段がスイッチ１２の出力に相当す
る。今、上段の値をＡ、下段の値をＢとし、数３を解く
と、α＝（１２／（Ｎ（Ｎ−１）（Ｎ＋１）））Ａ−６
／（Ｎ（Ｎ＋１））Ｂ、β＝（４Ｎ−２）／（Ｎ（Ｎ＋
１））Ｂ−６／（（Ｎ（Ｎ＋１））Ａとなる。すなわ
ち、加算器１９の出力によりβが、加算器２０の出力に
よりαが得られる。本実施の形態によれば、これらの乗
算がスロットあたり１回で済むので、伝搬路推定に必要
な演算量を従来方式に比べて削減できる。
【００４２】遅延器２３と乗算器２４によるフィードバ
ックパスは、１次の巡回型フィルタを構成し、少ないメ
モリと演算で伝搬路特性の傾き推定値ｂ（ｋ）の雑音を
除去できる。αの値を大きくすれば低域濾波効果が大き
くなり、αの値を０に近づければ低域濾波効果は小さく
なる。
ックパスは、１次の巡回型フィルタを構成し、少ないメ
モリと演算で伝搬路特性の傾き推定値ｂ（ｋ）の雑音を
除去できる。αの値を大きくすれば低域濾波効果が大き
くなり、αの値を０に近づければ低域濾波効果は小さく
なる。
【００４３】遅延器２３と乗算器２４とで構成されるフ
ィルタ部分は、タップ数を増やした高次の構成や、非巡
回型フィルタとの組み合わせとしてもよい。遅延器３３
と乗算器３４とによるフィードバックパスについても同
様である。乗算器３５と加算器３６でＭ＊ｂ（ｋ）を加
算するのは、スロットの終端点でのバイアス値を求める
ためである。
ィルタ部分は、タップ数を増やした高次の構成や、非巡
回型フィルタとの組み合わせとしてもよい。遅延器３３
と乗算器３４とによるフィードバックパスについても同
様である。乗算器３５と加算器３６でＭ＊ｂ（ｋ）を加
算するのは、スロットの終端点でのバイアス値を求める
ためである。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように、本願発明によれ
ば、スロットごとに伝搬路特性を１次近似で推定し、推
定により得られた傾きｂ（ｋ）を巡回型フィルタで低域
濾波するという基本構成に基づき、測定点の時間差に応
じて重み付けした伝搬路特性の１次近似推定回路が提供
される。
ば、スロットごとに伝搬路特性を１次近似で推定し、推
定により得られた傾きｂ（ｋ）を巡回型フィルタで低域
濾波するという基本構成に基づき、測定点の時間差に応
じて重み付けした伝搬路特性の１次近似推定回路が提供
される。
【００４５】また、スロットごとに得られるパラメータ
を処理するという構成により、伝搬路特性の推定に必要
なメモリを減らし、あるいは演算負荷を減らした伝搬路
特性推定回路が提供される。
を処理するという構成により、伝搬路特性の推定に必要
なメモリを減らし、あるいは演算負荷を減らした伝搬路
特性推定回路が提供される。
【図１】本発明による伝搬路特性推定器の一実施の形態
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した低域通過フィルタの構成例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図３】図１に示したバイアス値補正器の構成例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】パイロット信号を用いたＣＤＭＡ同期検波器の
構成例を示すブロック図である。
構成例を示すブロック図である。
【図５】パイロット信号とデータの直交変調を示す図で
ある。
ある。
【図６】伝搬路特性の１次近似推定を説明する図であ
る。
る。
１０ 乗算器 １１、１２ 累算器 １３、１４ サンプラー １５、１６、１７、１８ 乗算器 １９、２０ 加算器 ２８ バイアス値補正器 ２９ 低域通過フィルタ
Claims (7)
- 【請求項１】 既知の信号をパイロット信号とし、送信
したいデータおよびパイロット信号を直交する成分に変
調して送信し、受信パイロット信号の変化により伝搬路
の特性を推定する伝搬路特性推定器において、 前記受信パイロット信号を単位時間ごとに累算する第１
の累算器と、 前記受信パイロット信号に前記単位時間内でのサンプル
位置をかけた値を前記単位時間ごとに累算する第２の累
算器と、 前記パイロット信号のサンプル数をＮとするとき、前記
第１の累算器の出力に（４Ｎ−２）／（Ｎ（Ｎ＋１））
をかけた値と、前記第２の累算器の出力に−６／（Ｎ
（Ｎ＋１））をかけた値とを加算する第１の加算器と、 前記第１の累算器の出力に−６／（Ｎ（Ｎ＋１））をか
けた値と、前記第２の累算器の出力に１２／（Ｎ（Ｎ−
１）（Ｎ＋１））をかけた値とを加算する第２の加算器
と、 該第２の加算器の出力を低域濾波する低域通過フィルタ
と、 該低域通過フィルタの出力信号に前記単位時間の値をか
けた値に応じて、前記第１の加算器の出力を補正する補
正器とから構成され、 前記低域通過フィルタの出力を伝搬路特性の傾きとし、
前記補正器の出力を伝搬路特性のバイアス値として、当
該単位時間での伝搬路特性を推定することを特徴とする
伝搬路特性推定器。 - 【請求項２】 前記低域通過フィルタが、巡回型フィル
タで構成されることを特徴とする請求項１に記載の伝搬
路特性推定器。 - 【請求項３】 前記補正器が、前記低域通過フィルタの
出力に前記単位時間内のサンプル数Ｍを乗算する内部乗
算器と、該内部乗算器の出力信号を当該補正器の出力信
号に加算する内部加算器と、該内部加算器の出力と当該
補正器の入力信号との重み付き平均値を計算し出力する
手段とから構成されることを特徴とする請求項１または
２に記載の伝搬路特性推定器。 - 【請求項４】 請求項１ないし３のうちいずれか１項に
記載の伝搬路特性推定器を備えたことを特徴とする無線
受信機。 - 【請求項５】 既知の信号をパイロット信号とし、送信
したいデータおよびパイロット信号を直交する成分に変
調して送信し、受信パイロット信号の変化により伝搬路
の特性を推定する伝搬路特性推定方法において、 前記受信パイロット信号を単位時間ごとに累算する第１
の工程と、 前記受信パイロット信号に前記単位時間内でのサンプル
位置をかけた値を前記単位時間ごとに累算する第２の工
程と、 前記パイロット信号のサンプル数をＮとするとき、前記
第１の工程によって得た累算結果に（４Ｎ−２）／（Ｎ
（Ｎ＋１））をかけた値と、前記第２の工程によって得
た累算結果に−６／（Ｎ（Ｎ＋１））をかけた値とを加
算する第３の工程と、 前記第１の工程によって得た累算結果に−６／（Ｎ（Ｎ
＋１））をかけた値と、前記第２の工程によって得た累
算結果に１２／（Ｎ（Ｎ−１）（Ｎ＋１））をかけた値
とを加算する第４の工程と、 該第４の工程の加算結果を低域濾波する第５の工程と、 該第５の工程の結果得られる信号に前記単位時間の値を
かけた値に応じて、前記第３の工程の加算結果を補正す
る第６の工程とを有し、 前記第５の工程の結果得られる信号を伝搬路特性の傾き
とし、前記第６の工程の結果得られる信号を伝搬路特性
のバイアス値として、当該単位時間での伝搬路特性を推
定することを特徴とする伝搬路特性推定方法。 - 【請求項６】 前記第５の工程が、巡回型フィルタによ
って処理されることを特徴とする請求項５に記載の伝搬
路特性推定方法。 - 【請求項７】 前記第６の工程が、前記第５の工程の結
果得られる信号に前記単位時間内のサンプル数Ｍを乗算
する第７の工程と、該第７の工程の結果得られる信号を
前記第６の工程の結果得られる信号に加算する第８の工
程と、該第８の工程の加算結果と前記第３の工程の加算
結果との重み付き平均値を計算し出力することを特徴と
する請求項５または６に記載の伝搬路特性推定方法。
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