JP4216723B2 - 相関関数のピークとサイドローブとを識別するように構成されたパラメータ推定器 - Google Patents

Description

本発明は、相関分析を用いたパラメータ推定の分野に係り、更に詳しくは、複数経路のような要因によって引き起こされる歪みに直面している信号のパラメータを推定するための相関分析を行うパラメータ推定器に関する。

ＧＰＳは、各々が地表上の正確な軌道上を移動する衛星の集合体である。各衛星は、衛星にユニークな疑似ノイズ（ＰＮ）コードを用いて変調された信号を送信する。各ＰＮコードは、予め定めた数のチップからなる。ＧＰＳ受信機は、ＧＰＳ受信機に見える各衛星からの信号を混合してなる合成信号を受信する。この受信機における信号検出機は、受信信号と、衛星のためのＰＮコードのシフトバージョンとの相関関係の度合いを決定することによって、特定の衛星からの送信を検出する。万が一、シフトオフセットのうちの一つの相関値における十分な品質のピークが検出された場合には、この受信機は、衛星からの送信を検出したものと考えられる。

この受信機は、少なくとも４つの衛星からの送信を検出することによって、その位置を推定する。各検出された送信に対し、この受信機は、送信時間と到着時間との間の遅延（チップ、又はチップの小部分について）を推定するためにＰＮコードにおけるシフトを用いる。予め知られた送信速度が与えられると、この受信機は、受信機自身と衛星との間の距離を推定する。この推定された距離は、衛星の回りの球を定義する。この受信機は、各衛星の正確な軌道と位置とを知っており、これら軌道と位置とに対する更新を連続して取得する。この情報から、受信機は、４つの衛星の球が交差する地点からの位置（及び現在の時間）を判定することができる。

ＦＣＣは、移動局を含むものに限定される訳ではない加入者局が、９１１番及びその他の緊急呼出に対する迅速な応答を促進するために、自分の位置を推定できるように指令した。この指令に呼応して、現在、ＧＰＳ衛星送信から自己の位置を推定する手段を加入者局に備えるための努力がなされている。更に、無線通信システムにおける基地局またはセクタは、ユニークなＰＮコードを用いて変調されたパイロット信号を送信するので、これら努力はまた、加入者局が、基地局またはセクタの多数から、あるいは基地局またはセクタと、ＧＰＳ衛星との組み合わせの送信から、位置を推定することを可能にすることを含んでいる。

ＧＰＳ受信機における信号検出器は、予め定めたサーチウィンドウで定義された範囲内の衛星に対して、受信信号（一般的には、多数の衛星からの送信の混合からなる合成信号）に、ＰＮコードのシフトバージョンを乗じ、その後、更に、それぞれシフトＰＮしたコードについて、この乗算の結果を予め定めた積算時間にわたって積算し、受信信号とシフトしたＰＮコードとの間の相関関係の程度を示す値を得ることによって導出される相関関数のピークから、衛星の送信を検出することを試みる。そして、このピークが検出された場合には、この信号検出器は、このピークからの到着時間のような一つ以上のパラメータを推定する。

しかしながら、このような検出器は、基地局（または基地局セクタ）からの到着時間のようなパラメータを推定する目的に対しては一般に効果的ではない。なぜなら、ＧＰＳ衛星からの送信とは違って、基地局またはセクタからの送信は、複数経路と、視線の欠如とによって、より厳しい歪みに直面しているからである。これらの歪みは一般に、基地局またはセクタからの多数の信号のバージョンを、検出器において発生させる。これは、振幅が変化する多数のピークを、信号の相関関数に順に導く。多くの場合において、視線送信に対応するピークは、複数経路到着を表す後のピークよりも弱い。したがって、基地局（または基地局セクタ）送信からの到着時間のようなパラメータを推定する検出器は、初期の弱く受信された複数経路を検出することにより特化する必要がある。同時に、ＣＤＭＡ信号から導出された相関関数は一般に、ＧＰＳ信号とともに経験したものよりもはるかに大きいメインピークのサイドローブを持つ。初期に受信されたピークであるこれらサイドローブの検出は、位置精度の甚大な低下をもたらす。ＧＰＳ検出器は、一般にメインピークの大きなサイドローブとは関係ないので、最も初期のサイドローブではないピークを検出する能力を必要とする基地局またはセクタの送信からの到着時間のような特定のパラメータを正確に推定することは一般的に不可能である。

例えば、メインピークとしてあるサイドローブを誤って報告する加入者局を考える。これは、少なくとも３６０ｍの範囲誤差を、加入者局の位置推定に対してもたらす。これは、ＦＣＣが、時間の９５％において±１５０ｍの精度で、時間の６７％において±５０ｍの精度を要求していることを考えると、受け入れがたいことである。
米国仮出願第60/340,100号 Qualcomm Dkt.番号010374 Qualcomm Dkt.番号010375 Qualcomm Dkt.番号010378

本出願は、２００１年１１月１日に出願された米国仮出願第60/340,100号（特許文献１）の優先権を主張する。

また、本出願は、米国出願番号が採番される予定の各Qualcomm Dkt.番号010374（特許文献２），010375（特許文献３），010378（特許文献４）に関連している。なお、これらは、全て本譲受人によって共通して所有されている。これら出願は、あたかも完全に発表されたかのように、本願で完全に引用し援用している。

本発明は、相関解析を通じて、信号の一つ以上のパラメータを推定するためのパラメータ推定器を提供する。このパラメータ推定器は、相関ロジックと分析ロジックとからなる。この相関ロジックは、識別コードのシフトバージョンと信号との間の相関を表す信号から、相関関数を導出するように構成されている。この分析ロジックは、一つ以上の第１のピークが存在するかを検出することと、もし存在するのであれば、前記一つ以上の第１のピークが、第２のピークの一つ以上のサイドローブと識別可能であるかを判定することとを含む相関関数の分析を行うように構成されている。この一つ以上の第１のピークが存在し、第２のピークのサイドローブと識別可能であると判定された場合には、分析ロジックは、一つ以上の第１のピークに対応した一つ以上のパラメータを推定するように構成されている。一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、第２のピークのサイドローブと識別可能ではない場合には、この分析ロジックは、第２のピークに対答した一つ以上のパラメータを推定するように構成されている。この信号は、単独の信号であるか、または、複数の信号を含んでいる合成信号の一部である。第２のピークは、最も強い（すなわち、メインの）ピークであるかもしれない。そして、この一つ以上の第１のピークは、この最も強いピークよりも時間的に早い弱いピークでありうる。推定されるパラメータの一例は、これらに限定される訳ではないが、到着時間（ＴＯＡ）、ＴＯＡ推定値に対する自乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ：root mean squared error）、合計受信電力（Ｉ_０）で除されたチップ毎のエネルギー（Ｅ_Ｃ）等を含んでいる。

ある実施例では、この分析ロジックは、相関関数に関する推測的な知識に基づいて、一つ以上の第１のピークが、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定するように構成されている。特に、独立した到着に対応した相関関数の成分パルスの形状、振幅、または位相、あるいはこれらの組み合わせが知られている。この開示の目的として、「独立した」到着は、種々の経路を通じて目的地に到着する同一信号の多数のレンダリングの一つと同様にして目的地に到着する種々の送信元からの多数の信号の一つを含んでいる。この情報に基づいて、分析ロジックは、一つ以上の第１のピークが、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定する。

第２の実施例では、分析ロジックは、閾値を使って、一つ以上の第１のピークが、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定するように構成されている。この一つ以上の第１のピークのエネルギーが、この閾値以上である場合には、一つ以上の第１のピークが、選択されたピークのサイドローブと識別可能であるものと考えられる。

一般に、この閾値Ｔは、第１のピークの時間ｔ_１における独立した到着（第２のピークに集中されている）に対応した相関関数の成分パルスの第１のピークのエネルギーＥ_１、第２のピークのエネルギーＥ_２、予期された形状、振幅、または位相、あるいはこれらの任意の組み合わせｈ（ｔ _１ −ｔ _２ ）、および積算時間Ｉのうちの一つ以上に依存した変数である。（ある実行例では、積算時間Ｉは、２つの成分、すなわち、コヒーレントな積算時間Ｎと、非コヒーレントに積算されたコヒーレントな積算の数Ｍとからなっている。）一つ以上のこれら変数に基づいて、閾値は、誤った警報確率を制限するように設定される。すなわち、第２のピークのサイドローブが第１のピークとして誤って報告される確率を、例えば０．１％あるいはそれ以下のように、予め定めたレベルに設定する。第１のピークのエネルギーＥ_１が、この閾値に等しいか、あるいはそれを超える場合には、第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。一例として、この条件は、以下の式のように表される。
Ｅ_１≧Ｔ（Ｅ_１，Ｅ_２，ｈ（ｔ_１−ｔ_２），Ｉ）
ある実行例では、積算時間Ｉに依存しているノイズフロアγが判定される。第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の予め定めた範囲Δ内であり、ノイズフロアと等しいか、またはそれを超える場合には、第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。この実行例では、閾値Ｔは、以下のように表される。
Ｔ＝ｍａｘ（Ｅ_２−Δ，γ（Ｉ））。

第２の実行例では、積算時間Ｉと、第２のピークのエネルギーＥ_２と第１のピークのエネルギーＥ_１との間の差（差の絶対値）とに依存しているノイズフロアγが判定される。この実行例におけるノイズフロアγはγ（Ｅ_２−Ｅ_１，Ｉ）か、γ（｜Ｅ_２−Ｅ_１｜，Ｉ）として表される。この実行例における閾値Ｔは、単にノイズフロアγである。

この実行例における一例では、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第１の範囲Δ_１内、例えば６ｄＢである場合には、第１のノイズフロア／閾値が適用される。また、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第２の範囲Δ_２内、例えば９ｄＢである場合には、第２のより厳しいノイズフロア／閾値が適用される。この例では、（１）第１のピークのエネルギーＥ_１が、第１のノイズフロアに等しいか、それを超える場合であって、Ｅ_２のΔ_１以内である場合、または、（２）第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のノイズフロアに等しいか、それを超える場合であって、Ｅ_２のΔ_２以内である場合には、第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。この例は、二つのノイズフロアを超えるものを含む状況に容易に拡張されうる。

第３の実行例では、閾値は、第１のピークと第２のピークとの時間差に依存する。例えば、この閾値は、第２のピークのサイドローブの振幅が減るにしたがって減少されうる。

本発明はまた、信号の一つ以上のパラメータを推定する方法を提供する。この方法は、信号の相関関数を導出するステップで始まる。それは、その後、一つ以上の第１のピークが存在するかを判定し、もしも存在するものと判定した場合には、それらが第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定することに進む。一つ以上の第１のピークが存在し、第２のピークのサイドローブと識別可能である場合には、この方法は、この一つ以上の第１のピークに対応した一つ以上のパラメータを推定することに進む。一つ以上の第１のピークが存在しないか、または、存在するにしても、第２のピークのサイドローブと識別可能ではない場合には、この方法は、第２のピークに対応した一つ以上のパラメータを推定することに進む。

ある実施例では、この方法は、この一つ以上の第１のピークが、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定するために閾値を適用する。この閾値は、上述したように、Ｅ_１と、Ｅ_２と、形状、位相、振幅、またはこれらの任意の組み合わせｈ（ｔ _１ −ｔ _２ ）と、Ｉとのうちの少なくとも一つに依存した変数でありうる。

ある実行例では、この方法は、積算時間Ｉに依存したノイズフロアγを適用する。第１のピークのエネルギーＥ_１がノイズフロアγ（Ｉ）を超え、かつ第２のピークのエネルギーＥ_２の予め定めた範囲Δ内である場合には、この第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。この実行例では、閾値Ｔは以下のように表される。
ｍａｘ（Ｅ_２−Δ，γ（Ｉ））。

第２の実行例において、この方法は、積算時間Ｉと（Ｅ_２−Ｅ_１）（または、Ｅ_２−Ｅ_１の絶対値）の関数であるノイズフロアγを適用する。この実行例では、適用された閾値Ｔは、単にノイズフロアである。この実行例における一例では、この方法は、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第１の範囲Δ_１内、例えば６ｄＢである場合には、第１のノイズフロア／閾値を適用する。また、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第２のより緩やかな範囲Δ_２内、例えば９ｄＢである場合には、第２のより厳しいノイズフロア／閾値を適用する。この例は、二つのノイズフロアを超えるものを含む状況に容易に拡張されうる。

第３の実行例では、この閾値は、第１のピークと第２のピークとの時間差に依存する。例えば、この閾値は、第２のピークのサイドローブの振幅が減るにしたがって減少する。

前述した実施例、実行例、および例では、エネルギーはｄＢで表示されるものと仮定されているが、本発明は、エネルギーが線形項で表示されている場合もカバーすると考えられるべきこと、およびこれら実施例、実行例、および例は、差を、比、または倍数で再表示することによって、線形的な場合にも容易に拡張されうることに留意されたい。

例えば、Ｔ＝ｍａｘ（Ｅ_２−Δ，γ（Ｉ））なる式は、以下に示すように、線形な場合をカバーするように再公式化される。Ｔ＝ｍａｘ（Ｅ_２（下付）●ｆ，γ（Ｉ））。なお、ここでｆは適切な割合、つまりパーセンテージである。同様にして、ノイズフロアγに対するγ（Ｅ_２−Ｅ_１，Ｉ）なる式は、γ（Ｅ_２／Ｅ_１，Ｉ）に示すように、線形な場合用に再公式化される。最後に、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーの第１の範囲Δ_１、例えば６ｄＢである場合には、第１のノイズフロア／閾値が適用され、第１のピークのエネルギーＥ_１が第２のピークのエネルギーＥ_２のより緩慢な範囲Δ_２、例えば９ｄＢである場合には第２のより厳しいノイズフロア／閾値が適用されるような例においては、第２のピークのエネルギーＥ_２に対する第１のピークのエネルギーＥ_１の比が、第１の割合、すなわちパーセンテージｆ_１と等しいか、またはこれを超える場合には、第１のノイズフロア／閾値を使った項で再表示され、第２のピークのエネルギーＥ_２に対する第１のピークのエネルギーＥ_１の比が、第２の微少な割合、すなわちパーセンテージｆ_２と等しいか、またはこれを超える場合には、第２のより厳しいノイズフロア／閾値を使った項で再表示される。

本発明の他のシステム、方法、特徴及び利点が、以下に示す図面と詳細な記載との検討によって、当業者に明らかになるであろう。全ての付加的なシステム、方法、特徴、及び利点は、本明細書に含まれ、本発明の範囲内であり、請求項によって保護されることが意図されている。

図面中の構成要素は、必ずしもスケールする必要はなく、代わりに、本発明の原理を例示することによって強調表示されている。図中においては、同一の参照符号が、種々の視野に亘って対応する部分を指している。

（アプリケーションの例）
図１に示すように、本発明に従ったパラメータ推定器のアプリケーションの例が示されている。このアプリケーション例において、パラメータ推定器は、加入者局１００の位置を推定する目的で、加入者局１００内で使用される。加入者局１００は、これらに限定される訳ではないが、例えば携帯、固定無線式、ＰＣＳ、及び衛星による通信システムのような無線通信システムの構成要素である。さらに、この無線通信システムは、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、又はＧＳＭ多元接続プロトコル、あるいはそれらの組み合わせにしたがった多元接続を備える。

基地局、すなわちセクタ１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃのうちの一つ以上が、無線通信システム内で使用される。各基地局、すなわちセクタ１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃは、基地局、すなわちセクタをユニークに識別する反復疑似ランダムノイズ（ＰＮ）コードで変調されたパイロット信号を送信する。ＩＳ−９５に従ったＣＤＭＡシステムの場合、26.67秒毎に繰り返されるＰＮコードは、３２，７６８チップのシーケンスである。

一つ以上のＧＰＳ衛星１０６ａ，１０６ｂは、加入者局１００、又は位置決定エンティティ（ＰＤＥ）１０４から見えるかもしれない。各ＧＰＳ衛星はまた、衛星をユニークに識別する反復ＰＮコードによって変調された信号を送信する。現在のＧＰＳシステムでは、１ミリ秒毎に繰り返されるこのＰＮコードは、１，０２３チップのシーケンスである。

加入者局１００内のパラメータ推定器は、種々のパラメータ、すなわち、基地局であるセクタ１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃから送信されるパイロット信号、及び／又はＧＰＳ衛星１０６ａ，１０６ｂから送信される信号を推定するように構成されている。そのようなパラメータは、ＴＯＡ、送信時間、合計受信電力で除されたチップあたりのエネルギー（Ｅ_Ｃ／Ｉ_０）、ＴＯＡ推定値に関連した自乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）等を含む。

一度推定されると、これらパラメータは、それに対応して加入者局１００の位置を推定するＰＤＥ１０４に提供される。（このＰＤＥ１０４は、インターネット又は他のＴＣＰ／ＩＰネットワークのような公衆コンピュータネットワークや、プライベートネットワーク、又はその他のネットワーク内のサーバである。）一旦推定されると、加入者局１００の位置がダウンロードされ、これによって、ダイヤル９１１又は他の緊急呼出の場合の加入者局１００からのものが有効になる。

ＰＤＥ１０４は、基地局つまりセクタ１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃに関連する測定値から加入者局１００の位置を推定する。あるいは、更に精度を高めるために、基地局つまりセクタ１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃのうちの一つ以上と、ＧＰＳ衛星１０６ａ，１０６ｂのうちの一つ以上との組み合わせから推定する。

このＰＤＥ１０４は、加入者局１００に対して違った形で支援する。例えば、ＰＤＥ１０４は、ＧＰＳ衛星を連続的に追跡し、ＧＰＳ衛星１０６ａ，１０６ｂから送信された信号の位置決めを行っている加入者局１００に対する支援を行う。これは、加入者局１００に、電源がアップされた時に、衛星を追跡するために時間を浪費する「コールドスタート」処理を行わせる必要性を回避する。

本発明のパラメータ推定器の多くの他のアプリケーションもまた可能であるので、この例は限定されるものではないと解されるべきである。

（本発明の実施例）
図２には、本発明に従ったパラメータ推定器の一実施例のブロック図が示されている。本実施例では、図示するように、パラメータ推定器は、相関ロジック２１６と、分析ロジック２１８とを備えている。開示の目的のために、用語「ロジック」は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを意味する。信号は、相関ロジック２１６に入力される。この信号は、単一の信号か、又は多数の信号からなる合成信号の一部である。あるアプリケーションでは、この信号は、無線通信システムの基地局またはセクタからのパイロット信号であり、多数の基地局またはセクタの送信を表す合成信号の一部である。基地局またはセクタの各々からの信号は、例えば、一例としてＰＮコードである識別コードを用いて変調される。この識別コードは、一回又は反復ベースの信号へと変調される。

相関ロジック２１６は、積算時間Ｉを使って、信号と、識別コードのシフトバージョンとの間の相関を決定するように構成される。明らかに、相関ロジック２１６によって使用された識別コードが、信号に変調されたものに一致する場合には、相関の最も大きい程度が示される。この相関ロジック２１６は、サーチウィンドウ内で、信号と、識別コードのシフトバージョンとの間の相関を表す相関関数を出力する。

ある例では、信号Ｓの各サンプルは、同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）成分を持つ複素数であり、この信号Ｓは、ＰＮコードを用いて変調される。ある実施では、使用されているＰＮコードと、このＰＮコードにおけるシフトｓとに依存する相関値Ｃはコヒーレントであり、相情報を保持し、式（１）によって表すことができる複素数である。

ここで、Ｎは、チップに関する（コヒーレントな）積算時間であり、Ｓ（ｉ）は、受信信号のサンプルであり、ｋは任意の原点である。この実施では、積算時間Ｉは、コヒーレントな積算時間Ｎである。

第２の実施では、相関値Ｃは、すなわち、相情報を保持すること無く、それぞれがＮ個のチップに亘って実施されたＭ回の連続したコヒーレントな積算を組み合わせることによって非コヒーレントに導出される実数である。この実施では、この相関値Ｃは、以下に示すように式（２）を使って表現される。

この実施では、積算時間Ｉは、ＮとＭとの積である。

テストされることが望まれるシフトｓの範囲は、サーチウィンドウＷと称される。このＷは、Ｃ（ＰＮ，ｓ）を見積もる。この結果は、望ましいサーチウィンドウＷに亘って、信号と、ＰＮコードのシフトｓ（ここで、シフトｓは、チップに関して表される）との間の相関の程度を表す相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）を形成する。ＰＮコードが信号に繰り返し変調される場合には、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）は周期的になる。

図４は、ＣＤＭＡ無線通信システムにおいて、パイロット信号のための相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）の一例を示している。この例におけるウィンドウサイズ（チップについての）は８であり、ウィンドウは、原点３０６に集中されると仮定されている。水平軸３０２は、ＰＮコードのシフトを表し（チップについて表される）、垂直軸３０４は、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）（エネルギー（ｄＢ）について表される）を表す。図示するように、この例における関数は、原点３０６においてピークに達する。この相互関数は、複数の基地局、すなわち複数のセクタからのパイロット信号の混合を表している合成信号から導出される実世界相関関数における成分パルスと、異なる経路を通って到着した同一のパイロット信号の複数のレンダリングとを構成している。

図５には、ＣＤＭＡ通信システムにおけるパイロット信号に対する相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）の一例が示されている。ここでは、複数経路の効果が示されている。図中破線で示すように、弱く初期の時間に独立した到着の相関関数が、図中実線で示すように、強く独立した到着の相関関数に重ね合わされている。これら２つの相関関数を組み合わせると、複数経路の効果に直面した実世界合成信号から導出される相関関数が表される。この開示の目的のために、「独立した」到着とは、異なる発信元を通って目的地に到着する同一信号の複数のレンダリングのうちの一つと同様に、目的地に到着する異なる経路からの複数の信号のうちの一つを含んでいる。

図６は、図５に示す相関関数をもたらす状態の一例を示している。図示するように、基地局１０２と、加入者局１００との間の直接的な視線経路は、障害物３１４（この例では木）によって妨げられる。これによって、パイロット信号は、減衰するものの、通過することはできる。同時に、複数経路によって、同一のパイロット信号は、別の障害物３１６（この例では建物）に反射し、直接的な視線による到着よりも減衰されて加入者局１００に受信される。障害物３１６からのこの反射は、図５中に実線で示す相関関数を引き起こす。一方、直接線又は障害物３１４を介した視線レンダリングは、図６中に破線で示す相関関数を引き起こす。

再び図２に示すように、相関関数は一旦決定されると、分析ロジック２１８に入力される。分析ロジック２１８は、この相関関数を分析し、この相関関数に一つ以上の第１のピークが存在するかを判定する。そして、存在する場合には、それらが第２のピークのサイドローブと識別可能かを判定する。一つ以上の第１のピークが存在し、それらが第２のピークと識別可能である場合には、分析ロジック２１８は、この第１のピークから一つ以上のパラメータを決定するように構成されている。しかしながら、一つ以上の第１のピークが存在しない場合、あるいは、仮に存在しても、第２のピークのサードローブと識別可能ではない場合には、分析ロジック２１８は、第２のピークから、一つ以上のパラメータを決定するように構成されている。

従って、図５に示す例では、分析ロジック２１８は、パイロットの到着時間（ＴＯＡ）を推定するように構成されている。これは、パイロットについて、相関関数内の最も初期のサイドローブではないピークの位置を検出することを必要とする。この分析ロジックでは、まず、前述の技術を使って、第２のピークである最も強いピーク３０８を検出する。その後、分析ロジックは、ピーク３１２のようなあらゆる初期のピークが存在するかを判定する。そして、存在する場合には、ピーク３１２が、独立した到着を表しているか、又は、メインピーク３０８のサイドローブ３１８の一つであるかを判定する。前述の技術によれば、ピーク３１２は、第１のピークである。ピーク３１２が存在し、これがメインピーク３０８のサイドローブではなく独立した到着を表す場合には、分析ロジック２１８は、ピーク３１２の時間／位置に応じてパイロットの到着時間を決定する。ピーク３０８よりも早い段階に、メインピーク３０８のサイドローブではなく、独立した到着を表すピークが存在しない場合には、分析ロジック２１８は、メインピーク３０８の時間／位置に応じてパイロットの到着時間を推定する。

図３には、本発明に従ったパラメータ推定器の第２の実施例のブロック図が示されている。信号２０８が、一つ以上の信号線２０８を介してＲ台の相関器２０２（１），２０２（２），・・，２０２（Ｒ）の各々に並行に入力される。ここで、Ｒは、１以上の整数である。また、この信号２０８は、独立した信号であるか、又は合成信号の一部である。ある実施では、Ｒは１６である。第２の実施では、Ｒは２５６である。Ｒ個の相関器の各々は並行して、積算時間を使って選択されたＰＮコードのシフトバージョンと信号との間の相関の程度を表す相関値を決定する。

ある実施では、Ｒ個の相関器の各々は、それぞれ異なるシフト値に割り当てられており、同一のＰＮコードのシフトバージョンを使って動作する。このＲ個の相関器によって決定された相関値の集合は、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）を形成する。ウィンドウサイズＷが、相関器の数であるＲ以下の場合には、この相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）は、パラメータ推定器を介して単一の経路を経ることによって決定することができる。一方、相関器の数Ｒが、ウィンドウサイズＷよりも小さい場合には、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）を決定するために、パラメータ推定器を介した一つ以上の追加の繰り返しが必要とされる。

一旦決定されると、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）が一つ以上の信号線２１０上に出力され、メモリ２０６に格納される。同様な方法によって、他のＰＮコードの相関関数が、相関器２０２（１），２０２（２），・・，２０２（Ｒ）によって決定され、メモリ２０６に格納される。

プロセッサ２０４は、一つ以上の信号線２１２を介してメモリ２０６から相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）を取得し、一つ以上の第１のピークが存在するかを判定し、もし存在する場合には、更に、それらが第２のピークのサイドローブから識別可能かを判定するように構成されている。そのようなピークが存在し、第２のピークのサイドローブとの識別が可能である場合には、この一つ以上の第１のピークから、一つ以上のパラメータを推定する。もしそのようなピークが存在しないか、又は存在するにしても、第２のピークのサイドローブとの識別が可能ではない場合には、プロセッサ２０４は、第２のピークから、一つ以上のパラメータを推定する。

ある実施では、プロセッサ２０４は、信号に対して、到着時間（ＴＯＡ）、ＴＯＡ推定値の自乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）、および合計受信電力で除されたチップ毎のエネルギー（Ｅ_Ｃ／Ｉ_０）との推定を試みる。この試みが不成功の場合には、プロセッサ２０４は、別の積算時間を用いて、相関関数を再決定するようにＲ個の相関器２０２（１），２０２（２），・・，２０２（Ｒ）に指示する。この処理は、一つ以上のパラメータが相関関数から推定されるか、パラメータを推定することができないと判定されるまで、一度以上繰り返す。一つ以上のパラメータが推定された場合には、プロセッサ２０４は、一つ以上の信号線２１４を介してそれらを出力するように構成される。

このプロセッサ２０４は、これに限定される訳ではないが、例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、有限状態機械、ＤＳＰ、あるいはその他の機構を含むプロセスを具体化する一連の手順を実行することができるあらゆるデバイスでありうる。

更に、このメモリ２０６は、プロセッサによる読み取りが可能であって、これに限定される訳ではないが、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ディスク（ハード又はフロッピー（登録商標））、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等を含み、プロセスを具体化する一連の手順を格納することが可能なあらゆるデバイスでありうる。

ある実施例では、分析ロジック２１８および／またはプロセッサ２０４は、相関関数に関する推測的な知識に基づいて、第２のピークのサイドローブから一つ以上の第１のピークを識別するように構成されている。特に、独立した到着（図４に示すように）を表す相関関数の成分パルスの形状、振幅、または位相、あるいはこれらの組み合わせが知られており、この情報に応じて、分析ロジック２１８および／またはプロセッサ２０４は、一つ以上のパラメータを推定する。

例えば、図４に示すように、符号３２６で示すように、第１のピークが−１チップの時間オフセットにおいて、−１５ｄＢのエネルギーで検出された場合には、このピークは、独立した到着を示すものと安全に言うことができる。というのも、第２のメインピークのパルスは、この点において、最小のエネルギーを持っているからである。一方、符号３２８で示すように、第１のピークが−１．５チップの時間オフセットにおいて、−１５ｄＢのエネルギーで検出された場合には、このピークは、最も強いピーク３０８のサイドローブ３３０とは識別できない。その代わり、そのピークは、サイドローブ３３０から識別可能なように、約−１３ｄＢを超えなくてはならない。

第２の実施例では、分析ロジック２１８および／またはプロセッサ２０４は、一つ以上の第１のピークが、閾値を使って、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定するように構成されている。この一つ以上の第１のピークのエネルギーが、閾値に等しいか、あるいはそれを超える場合には、それらは、選択されたピークのサイドローブから識別することが可能であると考えられる。

一般に、この閾値Ｔは、第１のピークの時間ｔ１における独立した到着（第２のピークに集中されている）に対応した相関関数の成分パルスの第１のピークのエネルギーＥ_１、第２のピークのエネルギーＥ_２、予期された形状、振幅、または位相、あるいはこれらの任意の組み合わせｈ（ｔ_１−ｔ_２）、および積算時間Ｉのうちの一つ以上に依存した変数である。（ある実行例では、積算時間Ｉは、２つの成分、すなわち、コヒーレントな積算時間Ｎと、非コヒーレントに積算されたコヒーレントな積算の数Ｍとからなっている。）一つ以上のこれら変数に基づいて、閾値は、誤警報確率を制限するように設定される。すなわち、第２のピークのサイドローブが第１のピークとして誤報告される確率を、例えば０．１％あるいはそれ以下のように、予め定めたレベルに設定する。第１のピークのエネルギーＥ_１が、この閾値と等しいか、あるいはそれを超える場合には、第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。ある例では、この条件は、下記式のように表される。
Ｅ_１≧Ｔ（Ｅ_１，Ｅ_２，ｈ（ｔ_１−ｔ_２），Ｉ） （３）。

ある実行例では、積算時間Ｉに依存しているノイズフロアγが判定される。第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の予め定めた範囲Δ内であり、ノイズフロアと等しいか、またはそれを超える場合には、第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。この実行例では、閾値Ｔは、以下のように表される。
Ｔ＝ｍａｘ（Ｅ_２−Δ，γ（Ｉ）） （４）。

図７には、この実行例に従って設定された閾値の例が、符号４０２で示されている。前記例における閾値を超える第１の候補ピークが検出された場合には、それらは、独立した到着を表し、第２のメインピーク３０８のサイドローブ３１８と識別可能と考えられる。

第２の実行例では、積算時間Ｉと、第２のピークのエネルギーＥ_２と第１のピークのエネルギーＥ_１との間の差（差の絶対値）とに依存しているノイズフロアγが判定される。この実行例におけるノイズフロアγは、γ（Ｅ_２−Ｅ_１，Ｉ）であるか、あるいはまた
γ（｜Ｅ_２−Ｅ_１｜，Ｉ）として表される。この実行例における閾値Ｔは、単にノイズフロアγである。

この実行例における一例では、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第１の範囲Δ_１内、例えば６ｄＢである場合には、第１のノイズフロア／閾値が適用される。また、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第２の範囲Δ_２内、例えば９ｄＢである場合には、第２のより厳しいノイズフロア／閾値が適用される。この例では、（１）第１のピークのエネルギーＥ_１が、第１のノイズフロアに等しいか、それを超える場合であって、Ｅ_２のΔ_１以内である場合、または、（２）第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のノイズフロアに等しいか、それを超える場合であって、Ｅ_２のΔ_２以内である場合には、第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。この例は、二つのノイズフロアを超えるものを含む状況に容易に拡張されうる。

図８には、この実行例の一例が、符号４０４，４０６で示された２つの閾値が定義されて示されている。この例における閾値４０４は、第１の候補ピークのエネルギーが、第２のメインピーク３０８のエネルギーの９ｄＢ以内である場合に有効であり、閾値４０６は、第１の候補ピークのエネルギーが、第２のメインピーク３０８のエネルギーの６ｄＢ以内である場合に有効である。

第３の実行例では、この閾値は、第１のピークと第２のピークとの時間差に依存する。例えば、この閾値は、第２のピークのサイドローブの振幅が減少するにつれて減少する。

図９には、この実行例の一例が示されている。第２のメインピーク３０８のサイドローブ３１８から第１の候補ピークを識別するために有効な閾値は、符号４０８ａ，４０８ｂ，４０８ｃ，４０８ｄ，および４０８ｅを用いて図中に示される。図示するように、この閾値は、メインピーク３０８のサイドローブの振幅に依存して、時間に対して変化する。

図１０には、一つ以上の信号のパラメータを推定する本発明に従った方法の一実施例のフローチャートが示されている。この方法は、信号から相関関数を導出することを含むステップ５０２で始まる。その後、一つ以上の第１のピークが存在するかを判定することを含むステップ５０４に進む。存在する場合には、この方法は、ステップ５０６に進む。存在しない場合には、この方法は、ステップ５１０に分岐する。

ステップ５０６では、この方法は、一つ以上の第１のピークが、第２のピークの一つ以上のサイドローブと識別可能であるかを判定する。識別可能であると判定した場合には、一つ以上の第１のピークに対応して一つ以上のパラメータを推定することを含むステップ５０８に進む。識別可能ではないと判定した場合には、ステップ５１０に分岐する。ステップ５１０では、第２のピークに対応して、一つ以上のパラメータを推定する。

ある実施例では、本方法は、相関関数の形状、振幅、位相、またはこれらの任意の組み合わせに関する推測的な知識を用いて、一つ以上の第１のピークが、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定する。

第２の実施例では、本方法は、閾値を用いて、一つ以上の第１のピークが、第２のピークのサイドローブと識別可能であるかを判定する。この閾値は、上述したように、Ｅ_１と、Ｅ_２と、ｈ（ｔ_１−ｔ_２）の形状、位相、振幅、またはこれらの任意の組み合わせと、Ｉとのうちの少なくとも一つに依存した変数でありうる。

ある実行例では、この方法は、積算時間Ｉに依存したノイズフロアγを適用する。第１のピークのエネルギーＥ_１がノイズフロアγ（Ｉ）を超え、かつ第２のピークのエネルギーＥ_２の予め定めた範囲Δ内である場合には、この第１のピークは、第２のピークのサイドローブと識別可能であると考えられる。この実行例では、閾値Ｔは、上述した式（４）の通り表される。

第２の実行例では、この方法は、積算時間Ｉと（Ｅ_２−Ｅ_１）（またはＥ_２−Ｅ_１の絶対値）の関数であるノイズフロアγを適用する。この実行例では、適用された閾値Ｔは、単なるノイズフロアである。この実行例における一例では、この方法は、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第１の範囲Δ_１内、例えば６ｄＢである場合には、第１のノイズフロア／閾値を適用する。また、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーＥ_２の第２のより緩慢な範囲Δ_２内、例えば９ｄＢである場合には、第２のより厳しいノイズフロア／閾値を適用する。この例は、二つのノイズフロアを超えるものを含む状況に容易に拡張されうる。

第３の実行例では、この閾値は、第１のピークと第２のピークとの時間差に依存する。例えば、この閾値は、第２のピークのサイドローブの振幅が減るにしたがって減少する。

これら実施例、実行例、または例の何れかによって表された技術が、ＧＰＳ検出方法に比べて多数の独立到着を表す合成信号（例えば、複数経路に直面したパイロット信号）に適用された場合には、性能は大幅に改善される。というのも、到着時間のような信号パラメータが正確に推定されるからである。

ＣＤＭＡ無線通信システムのための改良型順方向リンク三辺測量（ＡＦＬＴ）の全体的なプロセスの文脈において、信号の一つ以上のパラメータを推定する方法の幾つかの例と実行例とが記載される。

図１１には、ＡＦＬＴプロセスの全体的なフローチャートが示されている。ステップ６０２では、ＡＦＬＴプロセスが初期化される。制御はステップ６０４に進み、ここでは加入者局が、動作中の基地局またはセクタ、つまり現在登録されている基地局またはセクタから、近辺の基地局またはセクタのリストを取得する。その後、ステップ６０６が実行される。ステップ６０６では、加入者局が、サーチサイクルを実行する。すなわち、（動作中の基地局またはセクタのパイロットと同様に）リストされた基地局またはセクタのためのパイロットのサーチを実行する。このサーチサイクルの出力は、サーチされたパイロットのリストであり、これら各パイロットについて、パイロットは検出不能であるという表示であるか、または、パイロットに関連する一つ以上のパラメータの推定かの何れかである。このパラメータは、これらに限定されるものではないが、到着時間（ＴＯＡ）や、自乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）、合計受信電力で除されたチップ毎のエネルギー（Ｅ_Ｃ／Ｉ_０）、またはこれらの任意の組み合わせのようなＴＯＡ推定における信頼度レベルの測定値である。ステップ６０６の後は、ステップ６０８に進む。ステップ６０８では、このサーチサイクルの結果がデータベースに格納される。

次に、ステップ６１０が実行される。ステップ６１０では、加入者局と通信しているＰＤＥが、最終結果を要求したかが判定される。要求しなかった場合には、この方法は、ステップ６０４に戻ることによって、繰り返し継続する。メモリ空間を浪費しないために、これら追加の繰り返しを通じて得られたサーチサイクルの結果は、先に記録された結果を上書きする。

最終結果が要求された場合には、ステップ６１２に進む。ここでは、加入者局の位置を推定可能にするための十分な測定値が取得されたかが判定される。ある実行例では、高い信頼レベルを持つＴＯＡ測定値が、少なくとも４つの基地局またはセクタから得られた場合には、これが起こるものと思われている。別の実行例では、固定されたサーチサイクル数が終了した時に起こるものと思われている。不十分な測定値が得られた場合には、この方法は、ステップ６０４に戻ることによって、繰り返し継続する。十分な測定値が得られた場合には、この方法はステップ６１４に進む。ステップ６１４では、データベース内の測定値のセットを表している単一の測定値が、各ＰＮに対して取得され、ＰＤＥに提供される。ある実行例では、このステップは、測定値のセットにおける初期の測定値を選択し、これら全ての測定値を、初期の測定値の固定された合計時間内で平均化することによって実行される。

その後、制御はステップ６１６に進む。ここでは、ＰＤＥが、ＡＦＬＴが依然として要求されているか否かを加入者局に対して示す。要求していない場合には、制御はステップ６１８に進み、処理が終了する。要求している場合には、別の繰り返しを行うために、制御はステップ６０４に進む。

図１２には、図１１におけるステップ６０６のサーチサイクルを実行するための方法の一例を示すフローチャートが示されている。図示するように、この方法はステップ７０４で始まる。ここでは、リストされた（しかも動作中の）パイロットの各々が、Ｓ１サーチパラメータを使ってサーチされる。すなわち、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）が、Ｓ１サーチパラメータの一部として明記された積算時間を使って、リストされた近辺の動作中のＰＮコードの各々に対して取得される。ある実行例では、このＳ１サーチパラメータは、１，０２４チップのコヒーレントな積算時間を明記し、また、４つのコヒーレントな積算は相関値を生成するために非コヒーレントに結合されると明記している（しかしながら、他の例もまた可能であるので、この例は限定的と解釈すべきではない。）。

その後、ステップ７０６が実行される。このステップは、第１のプロットに対する相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）を取得することを含んでいる。制御はその後ステップ７０８に進む。これは、閾値Ｔ１ｈに関して、パイロットの相関関数の最強のピークのエネルギーＥ（ｉｍ）をテストすることを含む。この閾値は、初期積算時間が、望ましいパラメータを正確に推定するために十分である時を示すように設定される（後述される図１３は、この閾値の設定例を示している。）。

最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が閾値Ｔ１ｈを超える場合には、ステップ７１０が実行される。ステップ７１０では、最強ピークのサイドローブではない最強ピークのＷａ（例えば４）チップ内の最も初期のピークの位置が記録される。このピークは、以下の場合、最強ピークのサイドローブ以外のものであると考えられる。（１）ピークのエネルギーＥ（ｉ）が、メインピークのエネルギーＥ（ｉｍ）の９ｄＢ以内であり、エネルギーＥ（ｉ）が、閾値Ｔ１９を超える場合。または、（２）ピークのエネルギーＥ（ｉ）が、メインピークのエネルギーＥ（ｉｍ）の６ｄＢ以内であり、エネルギーＥ（ｉ）が、閾値Ｔ１６を超える場合（後述するように、図１３は、これら閾値の設定例について示している。）。メインピークのＷａチップ内の初期のピークが存在しない場合、または、存在するにしても、前述の２つの条件のうちの何れも満足しない場合には、このステップは、最強のピークの位置を記録する。パイロットについての対応する到着時間、ＲＭＳＥ、およびＥ_Ｃ／Ｉ_０もまた導出され、記録される。

最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が、閾値Ｔ１ｈを超えない場合には、制御はステップ７１２に進む。ステップ７１２では、最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が閾値Ｔ１ｎに関してテストされる。この閾値は、Ｓ１サーチパラメータを使って、パラメータ推定器のダイナミックレンジの下限値に設定される。

最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が閾値Ｔ１ｎを超えた場合には、制御はステップ７１４に進む。ここでは、パイロットが「深い」グループ、すなわち、Ｓ２サーチパラメータによって明記されたより大きな積算時間に直面したグループに、パイロットは短縮されたサーチウィンドウに直面されるべきである（なぜなら、パイロットの最強ピークの位置における決定が既に得られているからである）という表示とともに追加される。

最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が、閾値Ｔ１ｎを超えない場合には、制御はステップ７１６に進む。ステップ７１６では、パイロットが深いグループに追加されるが、オリジナルのウィンドウサイズは固定される。というのも、このパイロットの最強ピークは、検出不能であるからである。

ステップ７１０，７１４，および７１６から、制御はステップ７２０に進む。ステップ７２０では、テストされるために残っている追加パイロットが存在するかが判定される。存在する場合には、制御はステップ７２２に進む。ここでは、これら残っているパイロットのうちの一つが選択される。制御はその後ステップ７０８に進み、別の繰り返しが行われる。テストされるパイロットが残っていない場合には、制御はステップ７２２に進む。

ステップ７２２では、深いグループに追加された一つ以上のパイロットが、Ｓ２サーチパラメータを使ってサーチされる。すなわち、相関関数Ｆ（ＰＮ，ｓ）が、Ｓ２サーチパラメータによって明記された積算時間を使って、深いグループ内の一つ以上のパイロットに対して取得される。ある実行例では、このＳ２サーチパラメータは、２，０４８チップのコヒーレントな積算時間を明記し、また、１６のコヒーレントな積算が相関値を生成するために非コヒーレントに結合されると明記している（しかしながら、他の例もまた可能であるので、この例は限定的と解釈すべきではない。）。

ステップ７２２は、深いグループ内の全てのパイロットについて実行される必要は無いことに留意されたい。ある実行例では、ステップ７１４において、深いグループに追加され、短縮されたサーチウィンドウで再びサーチされるために目印されたパイロットと、ステップ７１６において、保持されたオリジナルのウィンドウサイズを用いて深いグループに追加されたパイロットのサブセットとに関してのみステップ７２２は実行される。

ステップ７２２から、制御はステップ７２４に進む。ステップ７２４では、前のステップでサーチされたパイロットの一つが選択される。制御はその後ステップ７２６に進む。ステップ７２６では、選択されたパイロットについての最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が、２つの閾値Ｔ２ｍ，Ｔ２ｈと比較される。ここで、Ｔ２ｍは、Ｓ２サーチパラメータを用いたパラメータ推定器のダイナミックレンジの上限値を示し、Ｔ２ｈは、存在する結果を、望ましいパラメータを正確に推定するために使用することができる時を示すように設定された閾値である（後述するように、図１３は、これら閾値の設定例について示している。）。

エネルギーＥ（ｉｍ）が、Ｔ２ｍより小さく、Ｔ２ｈよりも大きい場合には、制御はステップ７２８に進む。ステップ７２８では、最強ピークのサイドローブではない最強ピークのＷａチップ（例えば４チップ）内の最も初期のピークの位置が記録される。このピークは、以下の場合、最強ピークのサイドローブ以外のものであると考えられる。（１）ピークのエネルギーＥ（ｉ）が、メインピークのエネルギーＥ（ｉｍ）の９ｄＢ以内であり、エネルギーＥ（ｉ）が、閾値Ｔ２９を超える場合。または、（２）ピークのエネルギーＥ（ｉ）が、メインピークのエネルギーＥ（ｉｍ）の６ｄＢ以内であり、エネルギーＥ（ｉ）が、閾値Ｔ２６を超える場合（後述するように、図１３は、これら閾値の設定例について示している。）。メインピークのＷａチップ内の初期のピークが存在しない場合、または、存在するにしても、前述の２つの条件のうちの何れも満足しない場合には、このステップは、最強のピークの位置を記録する。パイロットについての到着時間、ＲＭＳＥ、及び
Ｅ_Ｃ／Ｉ_０もまた導出され、記録される。

エネルギーＥ（ｉｍ）が、Ｔ２ｍとＴ２ｈとの間に無い場合には、制御はステップ７３０に進む。ここでは、エネルギーＥ（ｉｍ）が２つの閾値Ｔ２ｈ，Ｔ２ｎに関してテストされる。Ｔ２ｈは既に記載した。Ｔ２ｎは、Ｓ２サーチパラメータを用いて、パラメータ推定器のダイナミックレンジの下限値に設定される（後述するように、図１３は、これら閾値の設定例について示している。）。

エネルギーＥ（ｉｍ）が、これら２つの閾値の間に無い場合には、制御はステップ７３２に進む。ここでは、ピークが発見されないという表示が記録される。

エネルギーＥ（ｉｍ）がこれら２つのパラメータの間にある場合には、制御はステップ７３８に進む。ここでは、パイロットが再サーチされる。つまり、Ｓ２サーチパラメータによって明記された積算時間を用いて、パイロットの相関関数が再判定される。

そして、ステップ７４０が実行される。ステップ７４０では、この再サーチの結果得られた最強ピークのエネルギーＥ（ｉｍ）が、閾値Ｔ２ｍ，Ｔ２ｎに関してテストされる（これは、Ｓ２サーチパラメータの結果得られたパラメータ推定器のダイナミックレンジの上限値および下限値を示している。）（後述するように、図１３は、これら閾値の設定例について示している。）。

エネルギーＥ（ｉｍ）がこれら２つの閾値の間にあり、古いサーチから新たなサーチへの最強ピークの位置の変化を示す｜Ｐ（ｉｍ）−Ｐ（ｉｍｏｌｄ）｜値が、予め定めたウィンドウＷｒ（限定しない例として４チップ）よりも小さい場合には、制御はステップ７２８に進む。ここでは、メインの最強ピークのサイドローブではない最強ピークの予め定めた間隔内における最も初期のピークの位置（ステップ７２８に適用された判定基準を用いて判定される）が記録される（そして、初期のピークが検出されない場合、あるいは、検出された場合であってもステップ７２８で適用された条件を満足しない場合には、最強ピークの位置が記録される。）。

ステップ７４０では、明記された条件を満足しない場合には、制御はステップ７３２に進み、ここでは、ピークが発見されないという表示が記録される。

ステップ７２８とステップ７３２から、制御はステップ７３４に進む。ステップ７３４では、ステップ７２２でサーチされたパイロットのうち、評価されるべきものが残っているかの判定がなされる。残っていると判定された場合には、制御はステップ７３６に進み、これらパイロットのうちの一つが選択される。その後、制御は、ステップ７２６に戻り、別の繰り返し処理がなされる。パイロットが残っていない場合には、制御はステップ７４２に進み、サーチサイクルが終了する。

図１３には、閾値Ｔ１ｈ，Ｔ１９，Ｔ１６，Ｔ１ｎ，Ｔ２ｍ，Ｔ２９，Ｔ２６，Ｔ２ｈ，およびＴ２ｎの設定例が示されている。閾値Ｔ１ｈは、望ましいパラメータの正確な推定が、Ｓ１サーチパラメータを用いてなされる時を示すために設定される。閾値Ｔ１９は、候補ピークのエネルギーが、メインピークのエネルギーの９ｄＢ以内であって、Ｓ１サーチパラメータが有効である場合に、メインピークのサイドローブから候補ピークを識別するためのノイズフロアである。閾値Ｔ１６は、候補ピークのエネルギーが、メインピークのエネルギーの６ｄＢ以内であって、Ｓ１サーチパラメータが有効である場合に、メインピークのサイドローブから候補ピークを識別するためのノイズフロアである。閾値Ｔ１ｎは、Ｓ１サーチパラメータを用いた推定器のダイナミックレンジの下限値に設定されている。閾値Ｔ２ｍ，Ｔ２ｎはそれぞれ、Ｓ２サーチパラメータを用いた推定器のダイナミックレンジの上限値と下限値である。閾値Ｔ２９は、候補ピークのエネルギーが、メインピークのエネルギーの９ｄＢ以内であって、Ｓ２サーチパラメータが有効である場合に、メインピークのサイドローブから候補ピークを識別するためのノイズフロアである。閾値Ｔ２６は、候補ピークのエネルギーが、メインピークのエネルギーの６ｄＢ以内であって、Ｓ２サーチパラメータが有効である場合に、メインピークのサイドローブから候補ピークを識別するためのノイズフロアである。閾値Ｔ２ｈは、望ましいパラメータの正確な推定が、Ｓ２サーチパラメータを用いてなされる時を示すために設定される。

特に、Ｓ１サーチパラメータのためのパラメータ推定器のダイナミックレンジは、上限値である０ｄＢから、下限値である−２６．１ｄＢまで及ぶ。一方、Ｓ２サーチパラメータのためのパラメータ推定器のダイナミックレンジは、上限値である−７．４ｄＢから、下限値である−３２．０ｄＢまで及ぶ。符号８０２で識別されている閾値Ｔ１ｈは、−１６．２ｄＢに設定されている。符号８１２で識別されている閾値Ｔ１９は、−１８．９ｄＢに設定されている。符号８１４で識別されている閾値Ｔ１６は、−２２．２ｄＢに設定されている。符号８０４で識別されている閾値Ｔ１ｎは、Ｓ１サーチパラメータを使ったパラメータ推定器のダイナミックレンジの下限値である−２６．１ｄＢに設定されている。更に、符号８０６で識別されている閾値Ｔ２ｍは、Ｓ２サーチパラメータを使ったパラメータ推定器のダイナミックレンジの上限値である−７．４ｄＢに設定されている。符号８１６で識別されている閾値Ｔ２９は、−２７．４ｄＢに設定されており、符号８１８で識別されている閾値Ｔ２６は、−３０．１ｄＢに設定されている。符号８０８で識別されている閾値Ｔ２ｈは、−３０．３ｄＢに設定されている。そして、符号８１０で識別されている閾値Ｔ２ｎは、Ｓ２サーチパラメータを使ったパラメータ推定器のダイナミックレンジの下限値である−３２．０ｄＢに設定されている。多くの他の例もまた可能であるので、この例は限定的と解釈すべきではない。

図１４は、図７乃至図９の方法におけるサーチサイクルステップ４０６を実行する方法の第２の例を示すフローチャートである。ステップ９０２における「ノーマル」サーチは、近辺リストに、加入者局が現在登録されており、通信しているパイロットである動作中のＰＮを加えたものからなるグループにおけるＰＮのうちの一つについて実施される。「ノーマル」サーチは、最強ピークのサイドローブではない最も初期のピーク（初期のピークが存在しないか、または存在するにしても、最強ピークのサイドローブから識別できないものは最強ピークでありうる）の粗い到着時間を決定するためにパイロットのピークの全てに対して行うサーチであり、「ノーマル」サーチから決定される特定の最も初期のピークの正確な到着時間をサーチする「ショルダー」サーチと対比される。ある実行例では、このノーマルサーチは、±１／２チップの分解能でピークの位置決めを行う。一方、ショルダーサーチは、±１／１６チップの分解能でピークの位置決めを行う。ステップ９０２におけるノーマルサーチは、Ｎｃｍ１サーチパラメータによって明記された積算時間を使って実行される。ある実行例では、このＮｃｍ１サーチパラメータは、７６８チップのコヒーレントな積算時間を明記しており、８つの連続したコヒーレントな積算が、非コヒーレントに結合されるべきである。しかしながら、他の例もまた可能であると理解されるべきである。ステップ９０２で行われる「ノーマル」サーチでは、候補ピークが、閾値Ｔｓ１を超え、メインピークの６ｄＢ以内であるならば、メインピークのサイドローブから識別可能であると考えられる（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

次に、制御はステップ９０４に進む。ここでは、パイロットを４つのグループ、すなわち高（Ｈ）グループ、中（Ｍ）グループ、低（Ｌ）グループ、及び深（Ｄ）グループのうちのいずれかに分類するためにサーチ結果が用いられる。ある実行例では、ステップ９０２において、パイロットとして検出されたピークが推定器を飽和している場合には、このパイロットはＨグループに分類される。ステップ９０２において検出されたピークが閾値Ｔ１を超え、推定器を飽和していない場合には、このパイロットはＭグループに分類される。ステップ９０２において検出されたピークが閾値Ｔ２を超えるが、閾値Ｔ１より低い場合には、このパイロットはＬグループに分類される。その他のパイロットは全てＤグループに分類される（後述するように、図１５には、これらの閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９０４の後、制御はステップ９０６に進む。ここでは、パイロットについてステップ９０２で識別されたピークが、Ｍグループに分類されるかを判定するためにテストされる。もしそうであれば、制御はステップ９０８に進む。ここでは、Ｎｃｍ１サーチパラメータによって明記された積算時間を使って、ショルダーサーチが行われる。

ステップ９０８から、制御はステップ９１０に進む。ステップ９１０では、ステップ９０８で行われたサーチの結果が、推定器の飽和をもたらしたかを判定するために評価される。もしそうであれば、制御はステップ９１８に進む（後述する）。もしそうでなければ、制御はステップ９１２に進む。

ステップ９１２では、ステップ９０８の結果得られたピークが、閾値Ｔ２を超えているかを判定するためにテストされる（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９０８の結果得られるピークが閾値Ｔ２を超えている場合には、制御はステップ９１４に進む。ここでは、ステップ９０８で検出されたピークの位置が、ＴＯＡ、ＲＭＳＥ、Ｅ_Ｃ／Ｉ_０のような対応する測定値とともに記録される。ステップ９０８の結果得られるピークが閾値Ｔ２を超えない場合には、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。

ステップ９０６に戻って示すように、パイロットについてステップ９０２で識別されたピークがＭグループに分類されない場合には、制御はステップ９１６に進む。ここでは、このピークがＨグループに分類されるかが判定される。もしそうであれば、制御はステップ９１８に進む。ここでは、Ｎｃｍ３サーチパラメータによって明記された積算時間を使ってパイロットのノーマルサーチが行われる。ある実行例では、このＮｃｍ３サーチパラメータは、５１２チップのコヒーレントな積算時間を明記しており、２つの連続したコヒーレントな積算が、非コヒーレントに結合されるべきである。しかしながら、他の例も可能であるので、この例は限定的と解釈されるべきでないものと解されたい。ステップ９１８で行われたノーマルサーチでは、候補ピークは、閾値Ｔｓ３を超えており、メインピークの６ｄＢ以内であるのであれば、メインピークのサイドローブから識別可能であると考えられる（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９１８から、制御はステップ９２０に進む。ステップ９２０では、ステップ９１８から得られるピークが、推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ４より低いかを判定するためにテストされる（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９１８の結果得られたピークが推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ４より低い場合には、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。さもなければ、制御はステップ９２２に進む。ここでは、Ｎｃｍ３サーチパラメータによって明記された積算時間を用いてパイロットのショルダーサーチが行われる。

その後制御はステップ９２４に進む。ここでは、ステップ９２２の結果得られたピークが、推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ４よりも低いかを判定するためにテストされる。これら条件のうちの何れかが満足されると、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。両方とも満足しない場合には、制御はステップ９２６に進む。ここでは、ステップ９２２で発見されたピークの位置が、対応するＴＯＡ、ＲＭＳＥ、およびＥ_Ｃ／Ｉ_０測定値と共に記録される。

ステップ９１６に戻り、パイロットについてステップ９０２の結果得られたピークがＨグループに分類されない場合には、制御はステップ９２８に進む。ここでは、これがＬグループに分類されるかが判定される。もしそうであれば、制御はステップ９３０に進む。ここでは、Ｎｃｍ２サーチパラメータで明記された積算時間を用いて、パイロットのノーマルサーチが実行される。ある実行例では、Ｎｃｍ２サーチパラメータは１，０２４チップのコヒーレントな積算時間を明記しており、１６の連続したコヒーレントな積算が、非コヒーレントに結合されるべきである。しかしながら、他の例も可能であるので、この例は限定的と解釈されるべきでないものと解されたい。このノーマルサーチでは、ピークが閾値Ｔ２を超えており、メインピークの６ｄＢ以内である場合には、メインピークのサイドローブから識別可能であると考えられる（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９３０から、制御はステップ９３２に進む。ステップ９３２では、ステップ９３０の結果得られたピークが、推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ３より低いかを判定するために分析される（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９３０の結果得られたピークが推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ３よりも低い場合には、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。これら条件が何れも満足されなかった場合には、制御はステップ９３４に進む。ここでは、Ｎｃｍ２サーチパラメータによって明記された積算時間を用いてパイロットのショルダーサーチが実行される。

その後ステップ９３６が実行される。ステップ９３６では、ステップ９３４で得られたピークが推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ３よりも低いかの判定がなされる。もしそうであるならば、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。もしそうでないのであれば、制御はステップ９３８に進む。ここでは、ステップ９３６で発見されたピークの位置が、対応するＴＯＡ、ＲＭＳＥ、およびＥ_Ｃ／Ｉ_０測定値とともに記録される。

ステップ９２８に戻って示すように、ステップ９０２で行われたサーチの結果得られたピークがＬグループに分類されないのであれば、制御はステップ９４０に進む。ステップ９４０では、現在のサーチサイクルにまだ時間があるかが判定される。時間がなければ、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。

Ｄグループに分類されるパイロットには、長い休止時間が要求されるので、このステップは、現在のサーチサイクル内のグループにおける全てのパイロットのサーチを実行することは可能ではないことを認識している。したがって、このステップは、パイロットのサーチをすることができるかを判定するために、現在のサーチサイクルに残っている時間を確認する。十分な時間がない場合には、このパイロットについては、ピークが発見されなかったという表示が記録される。一方、十分な時間が残っている場合には、パイロットがサーチされる。このステップの代替例では、このサーチサイクルの長さについて配置される限界を許容するために、Ｄグループ内のパイロットの予め定めた数値、例えば４、のみがサーチサイクル期間にサーチされる。

現在のサーチサイクルにまだ残り時間があるか、または、パイロットが、現在のサーチサイクル期間内にサーチされるために選択されるＤグループのメンバーの一つであると仮定して、制御はステップ９４２に進む。ここでは、Ｎｃｍ４サーチパラメータによって明記された積算時間を使って、パイロットのノーマルサーチが実行される。ある実行例では、Ｎｃｍ４サーチパラメータが２，０４８チップのコヒーレントな積算時間を明記しており、１６の連続したコヒーレントな積算が、非コヒーレントに結合されるべきである。しかしながら、他の例も可能であるので、この例は限定的と解釈されるべきでないものと解されたい。ノーマルサーチでは、ピークは、閾値Ｔｓ４を超えており、メインピークの６ｄＢ以内である場合には、メインピークのサイドローブから識別可能であると考えられる（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）。

ステップ９４２から、制御はステップ９４４に進む。ここでは、ステップ９４２の結果得られたピークが推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ５より低いかが判定される。（後述するように、図１５には、この閾値の設定例が提供されている。）これら条件のうち何れかが満足される場合には、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。両条件とも満足しない場合には、制御はステップ９４６に進む。ここでは、Ｎｃｍ４サーチパラメータによって明記された積算時間を使ってパイロットのショルダーサーチが実行される。

ステップ９４６から、ステップ９４８が実行される。ステップ９４８では、ステップ９４８の結果得られたピークが推定器の飽和をもたらしているか、または閾値Ｔ５より低いかが判定される。これら条件のうち何れかが満足される場合には、制御はステップ９５２に進む。ここでは、ピークが発見されなかったという表示が記録される。両条件とも満足しない場合には、ステップ９５０が実行される。ステップ９５０では、ステップ９４６の結果得られたピークの位置が、対応するＴＯＡ、ＲＭＳＥ、及びＥ_Ｃ／Ｉ_０測定値と同様に記録される。

図１４のプロセスは、近辺リストと動作中のパイロットからなるグループ内の各パイロットに対して繰り返すことに続く。

図１５には、閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５，Ｔｓ１，Ｔｓ２，Ｔｓ３，Ｔｓ４の設定例が示されている。符号１００２で識別されている閾値Ｔ１は、ＬグループとＭグループとの間の境界を示している。符号１００４で識別されている閾値Ｔ２は、ＬグループとＤグループとの間の境界を示しており、Ｎｃｍ１サーチパラメータを使って、パラメータ推定値が正確である時を示すために設定される。符号１００６で識別されている閾値Ｔ３は、Ｎｃｍ２サーチパラメータを使って、パラメータ推定値が正確である時を示すために設定される。符号１００８で識別されている閾値Ｔ４は、Ｎｃｍ３サーチパラメータを使って、パラメータ推定値が正確である時を示すように設定される。符号１０１０で識別されている閾値Ｔ５は、Ｎｃｍ４サーチパラメータを使って、パラメータ推定値が正確である時を示すように設定される。更に、符号１０１２で識別されている閾値Ｔｓ１は、メインピークの６ｄＢ以内であり、Ｎｃｍ１サーチパラメータを使って認識された候補ピークが、メインピークのサイドローブから識別可能であるかを検出するノイズフロアである。符号１０１４で識別されている閾値Ｔｓ２は、メインピークの６ｄＢ以内であり、Ｎｃｍ２サーチパラメータを使って認識された候補ピークが、メインピークのサイドローブから識別可能であるかを検出するノイズフロアである。符号１０１６で識別されている閾値Ｔｓ１は、メインピークの６ｄＢ以内であり、Ｎｃｍ３サーチパラメータを使って認識された候補ピークが、メインピークのサイドローブから識別可能であるかを検出するノイズフロアである。符号１０１８で識別されている閾値Ｔｓ４は、メインピークの６ｄＢ以内であり、Ｎｃｍ４サーチパラメータを使って認識された候補ピークが、メインピークのサイドローブから識別可能であるかを検出するノイズフロアである。

特に、例示したように、閾値Ｔ１は−２０．６ｄＢに設定され、閾値Ｔ２は−２６．６ｄＢに設定され、閾値Ｔ３は−２９ｄＢに設定され、閾値Ｔ４は−１９．８ｄＢに設定され、閾値Ｔ５は−３２ｄＢに設定される。更に、この例においては、閾値Ｔｓ１は、−２３．６ｄＢに設定され、閾値Ｔｓ２は、−２７．２ｄＢに設定され、閾値Ｔｓ３は、−１６．５ｄＢに設定され、閾値Ｔｓ４は、−３０．２ｄＢに設定される。しかしながら、他の例も可能であるので、この例は限定的と解釈されるべきでないものと解されたい。

図１２と図１４の方法を比べると、図１２に示す方法は、閾値を適切に設定することによって、誤警報の確率を制限することを含むことが分かる。一方、図１４に示す方法は、パイロットがノーマルサーチとショルダーサーチの両者に行われることによって誤警報を回避する２重検知基準と同様に、閾値を使用している。

前述した方法は、限定される訳ではないが、例えば以下に示すような種々の型式で実体的に具体化されうる。すなわち、本方法を具体化する一連の手順がプロセッサ読み取り可能な媒体や、インターネットのようなコンピュータネットワーク内のサーバに格納されることによって。または、この方法が、同期ロジックとして具体化されることによって。

あるいは、この方法が、コンピュータプログラム製品、すなわちコードセグメントまたはモジュールとして具体化されることによって。

前述した実施例、実行例、及び例では、エネルギーがｄＢとして表示されているが、本発明はまた、エネルギーが線形項として表示されている場合も含むものと理解されるべきであり、更に、これら実施例、実行例、及び例は、比または積として違いを再表示することによって、線形ケースに対して明らかに拡張されることに留意されたい。

例えば、式Ｔ＝ｍａｘ（Ｅ_２−Δ，γ（Ｉ））は、以下に示すように、線形ケースをカバーするように再公式化される。
Ｔ＝ｍａｘ（Ｅ_２●ｆ，γ（Ｉ））
ここで、ｆは、パーセンテージによる適切な割合である。同様に、ノイズフロアγに対する式γ（Ｅ_２−Ｅ_１，Ｉ）は、線形ケースの場合、γ（Ｅ_２／Ｅ_１，Ｉ）のように再公式化される。最後に、第１のピークのエネルギーＥ_１が、第２のピークのエネルギーの第１の範囲Δ_１、例えば６ｄＢ内である場合には、第１のノイズフロア／閾値が適用され、第１のピークのエネルギーＥ_１が第２のピークのエネルギーＥ_２の緩慢な範囲Δ_２、例えば６ｄＢ内である場合には第２のより厳しいノイズフロア／閾値が適用されるような例においては、第２のピークのエネルギーＥ_２に対する第１のピークのエネルギーＥ_１の比が、第１の割合、すなわちパーセンテージｆ_１と等しいか、またはこれを超える場合には、第１のノイズフロア／閾値を使った項で再表示され、第２のピークのエネルギーＥ_２に対する第１のピークのエネルギーＥ_１の比が、第２の微少な割合、すなわちパーセンテージｆ_２と等しいか、またはこれを超える場合には、第２のより厳しいノイズフロア／閾値を使った項で再表示される。

本発明の種々の実施例が記載された一方、多くの実施例及び実施もまた、本発明の範囲内で可能であることは、当該技術分野における通常の能力を持つ者にとっては明らかであろう。

本発明に従ったパラメータ推定器のアプリケーションの一例を示す図である。 本発明に従ったパラメータ推定器の一実施例の簡略ブロック図である。 本発明に従ったパラメータ推定器の一実行例の簡略ブロック図である。 ＣＤＭＡパイロット信号用の相関関数の一例である時間ドメイン表示である。 直接的な視線と、図４の関数が反映されたレンダリングとを示す図である。 複数経路によって加入者局に直接的及び間接的に到着したパイロット信号を示す図である。 第１のピークを、第２のピークのサイドローブから識別するために単一の閾値を適用している本発明の実行例を示す図である。 第１のピークを、第２のピークのサイドローブから識別するために複数のノイズフロア／閾値を適用している本発明の実行例を示す図である。 第１のピークを、第２のピークのサイドローブから識別するために時間に依存する閾値を適用している本発明の実行例を示す図である。 本発明に従って、信号の一つ以上のパラメータを推定する方法の一実施例のフローチャートである。 全体的改良型順方向リンク三辺測量（ＡＦＬＴ）プロセスの一実行例の高レベルフローチャートである。 本発明に従って、ＣＤＭＡパイロット信号の到着時間（ＴＯＡ）パラメータを推定する方法の一例のフローチャートである。 図１２の例で使用される閾値を示す図である。 本発明に従って、ＣＤＭＡパイロット信号のＴＯＡパラメータを推定する方法の第２の例を示すフローチャートである。 図１４の例で使用された閾値を示す図である。

符号の説明

１００…加入者局、１０２…基地局、１０４…位置決定エンティティ、１０６…ＧＰＳ衛星、２０２…相関器、２０４…プロセッサ、２０６…メモリ、２０８，２１０，２１２，２１４…信号線、２１６…相関ロジック、２１８…分析ロジック、３１４，３１６…障害物、３１８，３３０…サイドローブ

Claims (49)

1. パラメータ推定器であって、
   識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定する相関ロジックと、
   一つ以上の第１のピークが第２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかを、ノイズフロアに依存する閾値に応じて判定するために前記相関関数を分析し、一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合には、前記一つ以上の第１のピークに対応した信号に関連した一つ以上のパラメータを推定し、一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合には、前記第２のピークに対応した一つ以上のパラメータを推定する分析ロジックと
   を備えたパラメータ推定器。
2. 前記第２のピークは最強のピークである請求項１に記載のパラメータ推定器。
3. 前記一つ以上の第１のピークは、もし存在するのであれば、前記最強のピークよりも早い時間に存在する請求項２に記載のパラメータ推定器。
4. 前記識別コードは、疑似ノイズコードである請求項１に記載のパラメータ推定器。
5. 前記相関関数に関する推測的な情報を使って、第１のピークを前記第２のピークのサイドローブから識別するように構成された請求項１に記載のパラメータ推定器。
6. 前記推測的な情報は、独立した到着を示す前記相関関数の成分パルスの形状、振幅、位相、またはこれらの任意の組み合わせに関連している請求項５に記載のパラメータ推定器。
7. 前記閾値は、候補ピークの時間における独立した到着を示す前記相関関数の成分パルスの前記第１のピークの一つ以上のエネルギーと、前記第２のピークのエネルギーと、形状と、振幅と、位相と、これら任意の組み合わせと、前記第１及び第２のピーク間の時間差と、前記積算時間とに依存する変数である請求項１に記載のパラメータ推定器。
8. 前記ノイズフロアは、積算時間に依存する請求項１に記載のパラメータ推定器。
9. 前記ノイズフロアは、誤警報確率を制限するために設定される請求項１に記載のパラメータ推定器。
10. 前記閾値はまた、前記第２のピークのエネルギーと、前記第１のピークのエネルギーとの差に依存する請求項１に記載のパラメータ推定器。
11. 前記閾値はまた、前記第２のピークのエネルギーに対する前記第１のピークのエネルギーの比に依存する請求項１に記載のパラメータ推定器。
12. 前記閾値は、前記ノイズフロアの最大値と、前記第２のピークのエネルギーと予め定義した範囲との差とから導出されるようにした請求項１に記載のパラメータ推定器。
13. 前記閾値は、前記ノイズフロアの最大値と、前記第２のピークのエネルギーの予め定めた割合とから導出されるようにした請求項１に記載のパラメータ推定器。
14. 前記ノイズフロアはまた、前記第２のピークのエネルギーと前記第１のピークのエネルギーとの差に依存している請求項８に記載のパラメータ推定器。
15. 前記ノイズフロアはまた、前記第２のピークのエネルギーに対する前記第１のピークのエネルギーの比に依存する請求項８に記載のパラメータ推定器。
16. パラメータ推定器であって、
    識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定する相関ロジックと、
    第１の閾値と第２の閾値とを含む複数の閾値に応じて、一つ以上の第１のピークが、第 ２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかを判定するために前記相関関数を分析し、前記一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合に、前記一つ以上の第１のピークに応じて、前記信号に関する一つ以上のパラメータを推定し、前記一つ以上のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合、前記第２のピークに応じて一つ以上のパラメータを推定する分析ロジックとを備え、
    前記第１のピークのエネルギーが前記第２のピークのエネルギーの第１の予め定義した範囲内である場合、前記第１の閾値が有効であり、前記第１のピークのエネルギーが前記第２のピークのエネルギーの第２の予め定義した範囲内である場合、前記第２の閾値が有効であるパラメータ推定器。
17. 前記第２の閾値は前記第１の閾値よりも厳しく、前記第２の予め定義した範囲は、前記第１の予め定義した範囲に関してより緩和されている請求項１６に記載のパラメータ推定器。
18. 前記第２のピークのエネルギーに対する前記第１のピークのエネルギーの比が、第１の割合と等しいか、またはそれを超えている場合には、第１の閾値が有効になり、前記第２のピークのエネルギーに対する前記第１のピークのエネルギーの比が、第２の割合と等しいか、またはそれを超えている場合には、第２の閾値が有効になるようにした請求項１６に記載のパラメータ推定器。
19. 前記第２の閾値は、前記第１の閾値よりも厳しく、前記第２の割合は、前記第１の割合よりも小さい請求項１８に記載のパラメータ推定器。
20. パラメータ推定器であって、
    識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定する相関手段と、
    一つ以上の第１のピークが第２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかを、ノイズフロアに依存する閾値に応じて判定するために前記相関関数を分析し、前記一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合には、前記一つ以上の第１のピークに対応した信号に関連した一つ以上のパラメータを推定し、前記一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合には、前記第２のピークに対応した一つ以上のパラメータを推定する分析手段と
    を備えたパラメータ推定器。
21. 信号の一つ以上のパラメータを推定する方法であって、
    識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定することと、
    一つ以上の第１のピークが第２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかを、ノイズフロアに依存する閾値に応じて判定するために前記相関関数を分析することと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合には、前記一つ以上の第１のピークに対応した信号に関連した一つ以上のパラメータを推定することと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合には、前記第２のピークに対応した一つ以上のパラメータを推定することと
    を備えた方法。
22. 前記信号はパイロット信号である請求項２１に記載の方法。
23. 前記識別コードは、疑似ノイズコードである請求項２１に記載の方法。
24. 前記第２のピークは、最強のピークである請求項２１に記載の方法。
25. 前記一つ以上の第１のピークは、前記最強のピークよりも早い時間にある請求項２４に記載の方法。
26. 前記信号に関連した前記一つ以上のパラメータは、到着時間パラメータを含む請求項２１に記載の方法。
27. 前記信号に対する前記一つ以上のパラメータは、前記到着時間パラメータについての自乗平均平方根誤差を含む請求項２６に記載の方法。
28. 前記信号に対する前記一つ以上のパラメータは、合計受信電力に対するチップ毎のエネルギーの比のパラメータを含む請求項２１に記載の方法。
29. 請求項２１に記載の方法において更に、前記相関関数に関連した推測的な情報を使って、前記一つ以上の第１のピークが前記第２のピークから識別可能であるかを判定することを備えた方法。
30. 前記推測的な情報は、独立した到着を示す前記相関関数の成分パルスの形状、振幅、位相、またはこれらの任意の組み合わせに関連している請求項２９に記載の方法。
31. 前記閾値は、前記第１のピークの時間における前記第２のピークに相当する前記相関関数の成分パルスの前記第２のピークの一つ以上のエネルギーと、前記第１のピークのエネルギーと、形状と、振幅と、位相と、これら任意の組み合わせと、前記第１及び第２のピーク間の時間差と、前記相関関数を導出するために用いられる前記積算時間とに依存する変数である請求項２１に記載の方法。
32. 前記ノイズフロアは、前記積算時間に依存する請求項２１に記載の方法。
33. 前記ノイズフロアは、誤警報確率を制限するために設定される請求項２１に記載の方法。
34. 前記閾値はまた、前記第２のピークのエネルギーと、前記第１のピークのエネルギーとの差に依存する請求項２１に記載の方法。
35. 前記閾値はまた、前記第２のピークのエネルギーに対する前記第１のピークのエネルギーの比に依存する請求項２１に記載の方法。
36. 前記閾値は、前記ノイズフロアの最大値と、前記第２のピークのエネルギーの予め定めた割合とから導出されるようにした請求項２１に記載の方法。
37. 前記ノイズフロアはまた、前記第２のピークのエネルギーと前記第１のピークのエネルギーとの差に依存している請求項３２に記載の方法。
38. 前記ノイズフロアはまた、前記第２のピークのエネルギーに対する前記第１のピークのエネルギーの比に依存する請求項３２に記載の方法。
39. 信号の一つ以上のパラメータを推定する方法であって、
    識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定することと、
    第１の閾値と第２の閾値とを含む複数の閾値に応じて、一つ以上の第１のピークが、第２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかを判定するために、前記相関関数を分析することと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合に、前記一つ以上の第１のピークに応じて、前記信号に関する一つ以上のパラメータを推定することと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合、前記第２のピークに応じて、一つ以上のパラメータを推定することとを備え、
    前記第１のピークのエネルギーが前記第２のピークのエネルギーの第１の予め定義した範囲内である場合、前記第１の閾値が有効であり、前記第１のピークのエネルギーが前記第２のピークのエネルギーの第２の予め定義した範囲内である場合、前記第２の閾値が有効である方法。
40. 前記第２の閾値は前記第１の閾値よりも厳しく、前記第２の予め定義した範囲は、前記第１の予め定義した範囲に関してより緩和されている請求項３９に記載の方法。
41. 前記第２のピークのエネルギーに対する第１のピークのエネルギーの比が、第１の割合と等しいか、またはそれを超えている場合には、第１の閾値が有効になり、前記第２のピークのエネルギーに対する第１のピークのエネルギーの比が、第２の割合と等しいか、またはそれを超えている場合には、第２の閾値が有効になるようにした請求項３９に記載の方法。
42. 前記第２の閾値は、前記第１の閾値よりも厳しく、前記第２の割合は、前記第１の割合よりも小さい請求項４１に記載の方法。
43. 信号の一つ以上のパラメータを推定する方法であって、
    識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定することと、
    第１のピークの時間と第２のピークの時間との差に依存する閾値に応じて、一つ以上の第１のピークが、第２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかを判定するために前記相関関数を分析することと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合、前記一つ以上の第１のピークに応じて、信号に関する一つ以上のパラメータを推定することと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合、前記第２のピークに応じて、前記一つ以上のパラメータを推定することと
    を備える方法。
44. 信号の一つ以上のパラメータを推定する方法であって、
    識別コードの一つ以上のシフトバージョンと信号との間の相関を表す相関関数を決定するステップと、
    一つ以上の第１のピークが第２のピークの一つ以上のサイドローブから識別可能であるかをノイズフロアに依存する閾値に応じて判定するために前記相関関数を分析するステップと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在し、前記第２のピークのサイドローブから識別可能である場合には、前記一つ以上の第１のピークに応答した信号に関連した一つ以上のパラメータを推定するステップと、
    前記一つ以上の第１のピークが存在しないか、または存在するにしても、前記第２のピークのサイドローブから識別可能ではない場合には、前記第２のピークに応答した一つ以上のパラメータを推定するステップと
    を備えた方法。
45. 加入者局内における請求項１、請求項５、請求項１６または請求項２０のうちの何れかに記載のパラメータ推定器。
46. 移動局である請求項４５における加入者局。
47. プロセッサ読取可能媒体に格納された一連の手順として実体的に具体化された請求項２１、請求項２９、請求項３９、請求項４３または請求項４４のうちの何れかに記載の方法。
48. サーバに格納された一連の手順として実体的に具体化された請求項２１、請求項２９、請求項３９、請求項４３または請求項４４のうちの何れかに記載の方法。
49. ロジックとして実体的に具体化された請求項２１、請求項２９、請求項３９、請求項４３または請求項４４のうちの何れかに記載の方法。

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