JP4105157B2 - セグメント単位のチャネル等化に基づくデータ推定 - Google Patents
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Description
r=Hs+n 式1
s=Cd 式2
r i=Hs s i +n i ただしi=1,...,M 式3
Rs=Hs HHs+σ2Is 式6
Rs=Dz −1ΛDz=(1/P)Dz *ΛDz 式7
Rs −1=Dz −1Λ−1Dz=(1/P)Dz *Λ*Dz 式8
Claims (21)
- 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定する方法であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は、共有スペクトルにおいて受信され、前記方法は、
前記受信された通信をサンプリングして受信ベクトルを生成するステップと、
前記受信ベクトルを複数の連続した非重複セグメントに分割するステップと、
最初のセグメントおよび最後のセグメントを除いて、前記受信された通信のデータを推定するために前記各セグメントを処理するステップであって、処理する前記ステップは、
隣接して先行する非重複セグメントの終了部分を表す開始部拡張部分ならびに隣接して引き続く非重複セグメントの開始部分を表す後尾部拡張部分を、前記セグメントと結合して拡張セグメントを生成するステップと、
前記拡張セグメントを等化するステップと、
等化された前記拡張セグメントの等化された前記拡張部分を破棄して、等化されたセグメントを生成するステップと、
前記等化されたセグメントを逆拡散するステップとを含むことと
を備えることを特徴とする方法。 - 前記等化されたセグメントを結合するステップと、
前記結合された等化されたセグメントを逆拡散して、前記受信ベクトルのデータを再生するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記各拡張セグメントを等化する前記ステップは、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記各拡張セグメントを等化する前記ステップは、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記各拡張セグメントを等化する前記ステップは、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記各拡張セグメントを等化する前記ステップは、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記各拡張セグメントを等化する前記ステップは、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定するユーザ装置であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は共有スペクトルにおいて受信され、前記ユーザ装置は、
前記受信された通信をサンプリングして、受信ベクトルを生成する手段と、
前記受信ベクトルを処理して、複数のセグメントを生成する手段と、
最初のセグメントおよび最後のセグメントを除いて、前記受信された通信のデータを推定するために各セグメントを処理する手段であって、前記処理する手段は、
隣接して先行する非重複セグメントの終了部分を表す開始部拡張部分ならびに隣接して引き続く非重複セグメントの開始部分を表す後尾部拡張部分を、前記セグメントと結合して拡張セグメントを生成する手段と、
前記拡張セグメントを等化する手段と、
等化された前記拡張セグメントの等化された前記拡張部分を破棄して、等化されたセグメントを生成する手段と、
前記等化されたセグメントを逆拡散する手段とを含むことと
を備えたことを特徴とするユーザ装置。 - 前記等化されたセグメントを結合しおよび前記等化され結合されたセグメントを逆拡散して前記受信ベクトルのデータを再生する手段をさらに備えたこと特徴とする請求項8に記載のユーザ装置。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項8に記載のユーザ装置。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くように構成されていることを特徴とする請求項8に記載のユーザ装置。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くように構成されていることを特徴とする請求項8に記載のユーザ装置。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルをように構成されていることを特徴とする請求項8に記載のユーザ装置。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項8に記載のユーザ装置。
- 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定する基地局であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は共有スペクトルにおいて受信され、前記基地局は、
前記受信された通信をサンプリングして受信ベクトルを生成する手段と、
前記受信ベクトルを処理して複数のセグメントを生成する手段と、
最初のセグメントおよび最後のセグメントを除いて、前記受信された通信のデータを推定するために各セグメントを処理する手段であって、前記処理する手段は、
隣接して先行する非重複セグメントの終了部分を表す開始部拡張部分ならびに隣接して引き続く非重複セグメントの開始部分を表す後尾部拡張部分を、前記セグメントと結合して拡張セグメントを生成する手段と、
前記拡張セグメントを等化する手段と、
等化された前記拡張セグメントの等化された前記拡張部分を破棄して、等化されたセグメントを生成する手段と、
前記等化されたセグメントを逆拡散する手段とを含むことと
を備えたことを特徴とする基地局。 - 前記等化されたセグメントを結合しおよび前記等化され結合されたセグメントを逆拡散して前記受信ベクトルのデータを再生する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項15に記載の基地局。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項15に記載の基地局。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くように構成されていることを特徴とする請求項15に記載の基地局。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くように構成されていることを特徴とする請求項15に記載の基地局。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くように構成されていることを特徴とする請求項15に記載の基地局。
- 前記各拡張セグメントを等化する手段は、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項15に記載の基地局。
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