JP4253066B2

JP4253066B2 - 符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置

Info

Publication number: JP4253066B2
Application number: JP08246899A
Authority: JP
Inventors: チャンサングーン
Original assignee: ソニーエレクトロニクスインク
Priority date: 1998-03-25
Filing date: 1999-03-25
Publication date: 2009-04-08
Anticipated expiration: 2019-03-25
Also published as: KR19990078150A; CN1134924C; US6363049B1; EP0945994A2; EP1447917A1; DE69919924D1; EP0945994A3; CN1241857A; HK1023006A1; KR100473679B1; EP0945994B1; DE69919924T2; JPH11313382A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置に関し、例えばセルラ通信システム等で用いられている符号分割多元接続方式及び直接シーケンス・スペクトラム拡散方式における拡散符号の捕捉に関し、特に、白色ガウス雑音及び周波数にオフセットがある状態においてもサーチ動作を向上させ、またサーチ処理の終了時期を決定するとともに、サーチ率を調整するための信号対雑音比を決定する捕捉方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の同期装置は、送信されて受信される拡散符号（pseudo noise code：以下、ＰＮ符号又はＰＮ信号という。）の偏相関（partial correlation）の非干渉加法性（non-coherent addition ）を用いて、同期捕捉の際に生じる周波数のオフセット（以下、単に周波数オフセットという。）を低減している。スペクトラム拡散通信システムにおける同期の第１の機能は、受信信号を復調するためにＰＮ符号を逆拡散（despread）することである。これは、受信機において局部的にＰＮ符号（以下、局部ＰＮ符号又は局部ＰＮ信号という。）を発生させ、この局部ＰＮ信号を、受信信号に重畳されているＰＮ信号に同期させることによって達成される。同期処理は、通常、２つのステップによってなされる。第１のステップは、捕捉（acquisition）と呼ばれ、重畳されているＰＮ信号に、局部ＰＮ信号を１コードチップ期間（one code chip interval）の時間幅で一致させるステップである。第２のステップは、追跡（tracking）と呼ばれ、捕捉後、フィードバックループを用いて、重畳されているＰＮ信号の波形と局部ＰＮ信号の波形の同期を維持・監視するステップである。本発明は、同期装置の捕捉を対象としている。
【０００３】
同期（捕捉）は、非常に重要なことであり、様々な通信システムにおいて、色んな種類の検出器や決定法を用いた同期方法が提案されてきている。ほとんどの同期方法では、最初に、受信信号に重畳されているＰＮ信号と局部ＰＮ信号を比較して、２つの信号の類似値（similarity）を求め、次に、この類似値を閾値と比較して２つの信号が同期しているかを決定する。同期していることが検出されると、フィードバックループを用いた同期追跡が開始される。一方、同期がとれていないときには、同期捕捉処理において、局部ＰＮ符号の位相を変化させて、可能な全ての位相に対してサーチを行い、相関性を調べる。
【０００４】
同期捕捉の速さ（speed）と精度は、符号分割多元接続（Code Division Multiple Access：以下、ＣＤＭＡという。）方式を採用した受信機の性能を決定する主要な要素である。スペクトラム拡散通信システムにおいて、ＰＮ符号の最初の捕捉は、通常、信号対雑音比（signal to noise ratio：以下、ＳＮＲという。）が低い、周波数発生器（水晶発振器）が完全に動作していないための周波数オフセット、ドップラー効果による周波数シフト、フェージング等のシステム性能を低下させる要素によって、最も難しい動作である。
【０００５】
本発明は、ＳＮＲが低く、周波数にオフセットが生じている状態においても、捕捉速度と精度を向上させるものである。
【０００６】
従来の同期捕捉方法として、最尤法（maximum likelihood method）があり、この最尤法は、白色ガウス雑音が重畳された（additive white gaussian noise:以下、ＡＷＧＮという。）状態において最も有効な捕捉方法である。しかしながら、スペクトラム拡散通信システムにおいて用いられるような符号長が長く、処理に時間がかかるＰＮ符号に対しては、パラレル処理（parallel implementation）では複雑になり、シリアル処理（serial implementation）では全てのＰＮ符号をサーチするために時間がかかるという問題がある。
【０００７】
他の同期捕捉方法として、シリアルサーチ（serial search）法があり、このシリアルサーチ法は、局部ＰＮ符号の位相を線形的に変化させながら、同期が入ったときを連続的に決定する方法である。この方法は、文献によればシングルドエルスライド（single dwell sliding）捕捉法とも呼ばれる。ここで、シングルドエルスライド捕捉法を採用した同期装置の構成を、図６に示す。この方法では、上述したスペクトラム全体のサーチを要する最尤法とは異なり、同期の引き込みを、比較器３３において閾値を基準にして行うため、より短時間で同期検出を行うことができるが、同期検出の精度は低い。
【０００８】
この従来のシリアルサーチ法（アルゴリズム）では、同期検出のために所定の固定した閾値が用いられている。しかしながら、シリアルサーチ法において最良の捕捉を行うためには、閾値として最適な値を用いる必要がある。実際の通信環境では、最適な閾値は、ＳＮＲの関数であるが、ＳＮＲは時と場合によって異なる。
【０００９】
このような実際の通信環境では、直接シーケンス・スペクトラム拡散（Direct Sequence Spread Spectrum:以下、ＤＳＳＳという。）方式を採用した受信機が効率的に動作するためには、閾値の決定を自動的に行う自動レベル制御（automatic level control）が必要とされる。閾値を自動的に決定する自動制御方法が、以下の文献で提案されている。
【００１０】
エス・チャン（S. Chung）及びエス・チャジャ（S. Czaja）の米国特許第５４４０５９７号、
１９９５年７月開催のＩＥＥＥ国際大会におけるＶＴＣの５３０〜５３６頁、エス・チャン（S. Chung）著「自動閾値決定制御を用いた新しいシリアルサーチ捕捉法（A New Serial Search Acquisition Approach with Automatic Decision Threshold Control ）」、
１９８８年４月開催のＩＥＥＥ通信分科会における通信第３６号の５１９〜５２８頁、エス・ジー・グリシック（S. G. Glisic）著「直接スペクトラム拡散通信方式における整合フィルタリングに基づいた自動閾値決定制御（Automatic Decision Threshold Level Control (ADTLC) in Direct Sequence Spread Spectrum System Based on Marched Filtering）」、
１９９１年２月開催のＩＥＥＥ通信分科会における通信の１８７〜１９２頁、エス・ジー・グリシック（S. G. Glisic）著「直接スペクトラム拡散通信方式における自動閾値決定制御（Automatic Decision Threshold Level Control (ADTLC) in Direct Sequence Spread Spectrum System)」。これらは本発明の参照文献として用いられている。３番目と４番目の論文における自動閾値決定制御アルゴリズムでは、２つの並列の信号レベル検出器を用い、ＤＳＳＳ方式における雑音特性を利用している。この雑音特性は、２つの異なる時間の局部ＰＮ符号を２つの並列の信号レベル検出器に供給し、これらの信号レベル検出器からの出力信号のうち小さい方の信号を選択して受信信号を逆拡散することによって、得られる。したがって、これらの自動閾値決定制御アルゴリズムでは、閾値の決定を制御するために、フィルタリングされた雑音の瞬時特性を用いている。また、これらのアルゴリズムは、想定されるＳＮＲ又は通信環境に基づいてパラメータを最適化して設計しなければならないので、完全には信号適応形（signal adaptive）とはいえない。２番目の論文における自動閾値決定制御アルゴリズムは、信号適応形のアルゴリズムであり、雑音及び信号の推定値を実時間で算出することによって得られる実時間のＳＮＲ推定値を用い、このＳＮＲ推定値に基づいて閾値を決定している。しかしながら、この同期捕捉法も、周波数にオフセットがある状態では、同期捕捉をより正確に行うことはできず、捕捉の問題を解決していない。
【００１１】
上述したように、ＡＷＧＮの環境において生じる問題に焦点に置いた同期捕捉方法は多く知られているが、周波数オフセットが存在する環境において生じる問題に焦点を置いた同期捕捉方法は知られていない。したがって、ＡＷＧＮ及び周波数オフセットが存在する環境において、従来の同期捕捉方法よりも正確に同期捕捉を行うことができ、ＡＷＧＮと周波数オフセットの両方に起因した問題を解決する同期捕捉方法が提案される必要がある。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した実情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、符号分割多元接続方式及びスペクトラム拡散通信方式において、適応的に同期捕捉を行うより優れた同期捕捉装置を提供することである。
【００１３】
また、本発明の目的は、符号分割多元接続方式及びスペクトラム拡散通信方式において、周波数にオフセットがある環境においても、適応的に同期捕捉を行うより優れた同期捕捉装置を提供することである。
【００１４】
更に、本発明の目的は、符号分割多元接続方式及びスペクトラム拡散通信方式において、特に周波数にオフセットがある環境で、同期検出の確率を高めるとともに、誤検出確率（false alarm probability）を低減して、適応的に同期捕捉を行う同期捕捉装置を提供することである。
【００１５】
更に、本発明の目的は、符号分割多元接続方式及びスペクトラム拡散通信方式において、周波数オフセットを推定するためにフーリエ変換を用い、これにより同期検出の確率を高めるとともに、誤検出確率を低減して、適応的に同期捕捉を行うより優れた同期捕捉装置を提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置は、符号分割多元接続信号を受信し、受信された符号分割多元接続信号から拡散符号信号を抽出し、局部拡散符号信号を発生し、抽出された拡散符号信号と局部拡散符号信号間の周波数オフセットを検出し、受信された符号分割多元接続信号が適切な伝送信号かを判定し、受信された符号分割多元接続信号をデコードする。本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置は、信号及び雑音の統計を行うことによって適応的に最適な閾値を推定し、その閾値に基づいて最適な決定をする。この閾値は、最尤法を用いて推定される。この閾値は、シリアルサーチ法によって同期捕捉が行われ、更新された閾値を現在の信号強度と比較して、閾値を決定をする。
【００１７】
また、本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置において、ＡＷＧＮの状態及び周波数オフセットの状態においても、同期捕捉処理の間に適応的に問題を指摘するために、高速フーリエ変換処理が行われる。本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置は、従来の特徴と新しい特徴を有している。従来の特徴としては、信号検出及び推定、及び信号対雑音比を推定するために用いられる雑音エネルギー推定器がある。信号対雑音比は、最適な閾値及びそれに対応する誤検出率を算出するために用いられ、誤検出率は、同期候補の検出の後、サーチ処理を停止する前にテストされる雑音ビンの数を決定するために用いられる。
【００１８】
本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置において、新しい特徴としては、拡散符号信号と局部拡散符号信号間の偏相関を高速フーリエ変換処理によって求めることによって周波数オフセットの推定値を決定する周波数オフセット推定器がある。この高速フーリエ変換処理は、高速処理を実現するために、乗算の代わりにビットシフトと加算を行うハードウェアによって実行される。また、第１の信号対雑音比を推定するために、第１の高速フーリエ変換処理において、短い相関距離が用いられ、第２の信号対雑音比を推定するために、短い相関距離を用いた第１の高速フーリエ変換処理の結果に基づいて長い相関距離を用いた第２の高速フーリエ変換処理を行うかが決定される。第２の信号対雑音比は、サーチ動作の停止を決定するための補助的なパラメータとして用いられる。この処理によって、より高速で信頼性の高い同期捕捉を行うことができる。
【００１９】
本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置によれば、ＰＮ領域全体をサーチしなくても信頼性のある同期が検出される度に決定をすることができる。また、適応的な閾値を用いて、信号が受信されたことを確認すると、同期捕捉処理を停止することができる。この処理には、同期捕捉処理によって得られる推定されたＳＮＲ及び適切な同期捕捉を確認するための検証論理が用いられる。周波数オフセットを推定するために高速フーリエ変換を用いることによって、周波数にオフセットがある環境においても、適応的に同期捕捉を行うことができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法並びに装置について、図面を参照しながら説明する。
【００２１】
図１は、本発明を適用した同期捕捉装置の構成を示すブロック図である。この同期捕捉装置は、図１に示すように、局部拡散符号（locally generated pseudo noise code signal：以下、局部ＰＮ符号信号という。）を発生する局部ＰＮ符号信号を発生する局部ＰＮ符号発生器１３と、受信された符号分割多元接続信号に局部ＰＮ符号信号を乗算して、符号分割多元接続信号のＰＮ符号信号を抽出する乗算器１１と、乗算器１１で抽出されたＰＮ符号信号と局部ＰＮ符号間の周波数オフセットを検出するとともに、ＰＮ符号信号と局部ＰＮ符号信号間の偏相関（partial correlation）を高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：以下、ＦＦＴという。）処理によって求めて、局部ＰＮ符号発生器１３を制御するコントローラ１２とを備える。
【００２２】
図２は、本発明を適用した同期捕捉装置に用いられるフーリエ変換補助連続相関検出（Fourier Transform Aided Continuous Monitoring Search Correlation、以下、ＦＴＡＣＭＳＣという。）同期捕捉のアルゴリズム、すなわちコントローラ１２の動作を示すフローチャートである。コントローラ１２は、図示しないが、相関距離（correlation length）がＮ１である第１の短相関器（short correlator）と、相関距離がＮ２である第２の長相関器（long correlator）とを備える。また、コントローラ１２は、これらの短相関器及び長相関器からの出力信号との比較にそれぞれ用いられる４つの適応的閾値Ｔ_sc1，Ｔ_sd1，Ｔ_sc2，Ｔ_sd2を有している。なお、図２のフローチャートにおけるいずれのステップも、ハードウェア又はソフトウェアで実行することができるが、この実施例では、ステップＳ１〜Ｓ７，Ｓ１４，Ｓ１５，Ｓ１９，Ｓ２０〜Ｓ２８は、高速に処理を行うためにハードウェアで構成している。
【００２３】
図１に示すように、雑音ｎ（ｔ）を含むＰＮ符号信号Ｓ（ｔ）が受信され、受信機の乗算器１１において局部ＰＮ符号信号と乗算される。この乗算値が、ステップＳ１において、偏相関範囲（partial correlation size）Ｎｐで積分（累積）される。ステップＳ２及びステップＳ３において、この偏相関処理をＮ１個のサンプルを用いた試行（trial）、すなわち短い（short）区間の積分によって行い、偏相関値（partial correlation value）Ｊが得られる。この偏相関処理が終了した後、ステップＳ４において、Ｌ−Ｊ（ｊ＝Ｊ＋１，・・・，Ｌ）個の相関バッファＲ（ｊ）に０が記憶される。そして、ステップＳ５において、Ｌ点のＦＦＴが行われる。すなわち、ステップＳ５を実行する特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit：以下、ＡＳＩＣという。）において、それぞれＪ＝Ｎ１／Ｎｐ及びＫ＝Ｎ２／Ｎｐ（Ｎｐは偏相関範囲）を計算することにより、Ｊ及びＫの値が得られる。ここで、図３を参照して、ＡＳＩＣにおけるＦＦＴの実行について説明する。
【００２４】
図３に示すように、ＡＳＩＣにおけるＦＦＴは、以下に示すように、ビットシフトと加算動作のみによって実行される。図３は、一例として、８点のＦＦＴを示しているが、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で、他の数のＦＦＴを用いてもよい。最初に、図２のステップＳ２及びステップＳ４における同期捕捉処理によって、Ｌ＝８個の偏相関値Ｒ（１），Ｒ（２），・・・，Ｒ（８）が得られる。次に、これらの偏相関値Ｒ（１）〜Ｒ（８）が、Ｌ点ＦＦＴの入力バッファに入力Ｘｏ（０），Ｘｏ（１），Ｘｏ（２），Ｘｏ（３），Ｘｏ（４），Ｘｏ（５），Ｘｏ（６），Ｘｏ（７）として記憶される。すなわちＸｏ（０）＝Ｒ（１）、Ｘｏ（１）＝Ｒ（２）、Ｘｏ（２）＝Ｒ（３）、Ｘｏ（３）＝Ｒ（４）、Ｘｏ（４）＝Ｒ（５）、Ｘｏ（５）＝Ｒ（６）、Ｘｏ（６）＝Ｒ（７）、Ｘｏ（７）＝Ｒ（８）となる。
【００２５】
８点ＦＦＴを演算するので、図３に示すように、３段のＦＦＴバタフライ（butterfly）が必要とされる。ｗ^jは、図３に示すＦＦＴのための固有ベクトル（eigen vector）を表している。ｗ^j（ｉ＝１〜７）の値は、式１によって求められる。
【００２６】
【数１】

【００２７】
固有ベクトルｗ^jの値は、式２に示すように、ビットシフト及び加算動作によって得られる。
【００２８】
【数２】

【００２９】
例えば５番目の周波数ビン（frequency bin）中のエネルギー値Ｘ₃（４）は、式を単純にするためにＺ＝（１−ｊ）Ｘ₂（５）とすると、式３によって求められる。他の周波数ビン中のエネルギー値も、同様にして得られる。
【００３０】
【数３】

【００３１】
式３における０．７０７０３Ｚの値は、式４に示すように、図５に示す１０回の処理によって求められる。
【００３２】
【数４】

【００３３】
具体的には、０．７０７０３Ｚの値は、本発明では、ハードウェアによる加算、減算及びビットシフトのみにより、以下に示す（１）〜（１０）の処理を行うことによって得られる。
【００３４】
（１）式５に示すように、Ｚを右に１ビットシフトしてＡを求める。
【００３５】
【数５】

【００３６】
（２）式６に示すように、ＺからＡを減算してＢを求める。
【００３７】
【数６】

【００３８】
（３）式７に示すように、Ｂを右に１ビットシフトしてＣを求める。
【００３９】
【数７】

【００４０】
（４）式８に示すように、ＺにＣを加算してＤを求める。
【００４１】
【数８】

【００４２】
（５）式９に示すように、Ｄを右に２ビットシフトしてＥを求める。
【００４３】
【数９】

【００４４】
（６）式１０に示すように、ＺからＥを減算してＦを求める。
【００４５】
【数１０】

【００４６】
（７）式１１に示すように、Ｆを右に２ビットシフトしてＧを求める。
【００４７】
【数１１】

【００４８】
（８）式１２に示すように、ＺにＧを加算してＨを求める。
【００４９】
【数１２】

【００５０】
（９）式１３に示すように、Ｈを右に２ビットシフトしてＩを求める。
【００５１】
【数１３】

【００５２】
（１０）式１４に示すように、ＺからＩを減算してＪを求める。
【００５３】
【数１４】

【００５４】
以上の演算処理によって、Ｊ＝０．７０７０３Ｚが求められる。すなわち、ＦＦＴを、加算、減算及びビットシフトのみを用いて実行することができ、それらをハードウェアで構成することによって、演算時間を短くすることができる。
【００５５】
図２に示すステップＳ５において、Ｌは、２のべき乗であり、ＦＦＴを実行するのに最低限必要な処理回数であるが、少なくとも（Ｊ＋Ｋ）以上である。ステップＳ６において、周波数領域におけるエネルギー値Ｚ₁を、Ｌ個の周波数ビンＳ（ｎ）の全てにおける最大エネルギーに設定することによって、求める。ここで、ｎ＝１，２，・・・，Ｌである。ステップＳ７において、時刻ｔにおける周波数領域のエネルギー出力Ｚ₁を、（１−ｘ）Ｔ_sd1と比較する。ここで、Ｔ_sd1は信号検出閾値であり、ｘは、１／１６〜１／８の間の値であり、時刻ｔ−１までにおいて既に得られた最大エネルギー出力である。そして、エネルギー出力Ｚ₁が（１−ｘ）Ｔ_sd1未満のときは、ステップＳ８において、コントローラ１２は、この第１の周波数領域の最大エネルギー出力Ｚ₁を信号分類閾値（signal classification threshold）Ｔ_sc1と比較する。ここで、信号分類閾値Ｔ_sc1は、雑音の推定値と信号検出閾値Ｔ_sd1の間の最適の閾値である。第１の周波数領域のエネルギー出力Ｚ₁が信号分類閾値Ｔ_sd1以上のときは、ステップＳ１７において、雑音ビンカウンタ（noisy bin counter）、すなわち不適切なセル（incorrect cell）カウンタｍを０にリセットする。
【００５６】
ステップＳ１８において、コントローラ１２は、全てのＰＮ位相がサーチされたかを確認するために、現在の位相ｉを、ＰＮ空間（PN spaces）全体におけるＰＮ位相の数ｑと比較する。ここで、ＰＮ位相の数ｑは、チップ分解能（chip resolution）によって分割されたＰＮ空間の総数である。この実施例では、チップの半分の分解能が用いられる。そして、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達すると、コントローラ１２は、サーチ処理を終了して、ステップＳ１３に進み、後述する検証論理(verification logic）を実行し、処理を終了する。これは、コントローラ１２が可能な全てのＰＮ空間をサーチしたことを示しており、その後、コントローラ１２は信号、すなわち判定の質（decision quality）をテストする。
【００５７】
一方、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達していないときは、ステップＳ１３において現在の位相ｉは総数ｑに等しくなく、コントローラ１２はステップＳ１９に進む。ステップＳ１９において、局部ＰＮ符号信号の位相が、半チップ分変更（増加又は減少）され、局部ＰＮ発生器１２において、新たな位相の局部ＰＮ符号信号が発生され、再び相関が検証される。
【００５８】
ステップＳ８において、第１の周波数領域のエネルギー出力Ｚ₁が、信号分類閾値Ｔ_sc1未満のときは、ステップＳ９において、第１の周波数領域のエネルギー出力Ｚ₁を雑音推定器（例えば１極の無限長インパルス応答（ＩＩＲ）回路、又は平均化回路）に供給することによって、第１のドエル（dwell）に対する雑音の推定値が更新され、ステップＳ１０において、雑音ビンカウンタｍが、１増加される。ステップＳ１１において、この雑音ビンカウンタｍが、閾値Ｍと比較される。この閾値Ｍは、同期候補の検出の後、サーチ処理が終了する前に数えられる雑音ビン、すなわち、不適切なセルの所定の数である。この閾値Ｍは、後述するように、誤検出確率（false alarm probability）を用いて得られる。
【００５９】
本発明を適用した新規な同期捕捉アルゴリズムにおける決定すべき主要なシステムパラメータは、信号分類閾値と、信号候補の検出の後、サーチ処理が終了する前に検証される不適切なセルの数である。図４は、離散系における複素信号検出器の構成を示すブロック図である。図４に示すように、乗算器１１は、受信機の入力信号ｒ_kに局部ＰＮ符号信号ｐ_kを乗算する。乗算器１１の出力信号ｙ_kは、Ｎ個のチップ上においてコヒーレントに統合される。受信信号ｒ_k、局部ＰＮ符号信号ｐ_kは、式１５で表される。
【００６０】
【数１５】

【００６１】
ここで、Ｓ_k+εは伝送されてくるＰＮ符号信号であり、ｎ_kは雑音である。下付文字εは、伝送されてくるＰＮ符号信号のオフセットである。乗算された出力信号ｙ_kは、例えばε＝ε’（上付記号’は共役を表す）であって、例えば同期がとれているときは（以下、状態Ｈ₁という。）式１６で表され、同期がとれていないときは（以下、状態Ｈ₀という。）式１７で表される。
【００６２】
【数１６】

【００６３】
【数１７】

【００６４】
ここで、下付文字_c，_sは、信号の実数部分、虚数部分を示しており、下付文字ｋは、コヒーレント積分区間のｋ番目のサンプルを示している。ｎ_ck、ｎ_skは、分散がσ² _n＝Ｎ₀／２であり、エネルギーがＡ²＝Ｅ_c（Ｅ_cはチップごとのエネルギー）であり、平均値が０であるガウス分布の確率変数（distributed gaussian random variables）である。ｙ_ck、ｙ_skは、分散がσ² _nであるガウス分布の確率変数であり、状態Ｈ₁又は状態Ｈ₀に依存した２つの平均値を有している。図４に示す積分器２１は、乗算器１１の出力であるｙ_kをＮ個のチップまでの範囲で積分する。すなわち、積分値Ｙは、式１８によって求められる。
【００６５】
【数１８】

【００６６】
ここで、Ｙ_c、Ｙ_sは、状態Ｈ₁又は状態Ｈ₀に依存し、ＮＡ又は０の平均値を有する分散がσ²＝Ｎσ² _nであるガウス分布の確率変数である。自乗包絡線推定器（square low envelope estimator）２２から出力されるエネルギーｚは、式１９によって求められる。
【００６７】
【数１９】

【００６８】
Ｙ_c、Ｙ_sは、統計的には独立し、同一のガウス分布の確率変数であるので、エネルギーｚは、状態Ｈ₁では中心がなく、状態Ｈ₀では中心を有する自由度が２のカイ自乗分布（chi-square distribution）を有している。状態Ｈ₁のセルにおいて、エネルギーｚの確率密度関数（probability density function：ＰＤＦ）Ｐ（ｚ／Ｈ₁）は、式２０及び式２１によって求められる。
【００６９】
【数２０】

【００７０】
【数２１】

【００７１】
よって、Ｉ₀（．）は、０次のモディファイド第一種ベッセル関数（zero order modified Bessel function of the first kind）である。
【００７２】
エネルギーｚの平均値Ｅ（ｚ／Ｈ₁）は、式２２で表される。
【００７３】
【数２２】

【００７４】
積分の後のパイロット信号の未検出確率（probability of missing a pilot signal）Ｆ_m（ｚ）は、式２３によって求められる。
【００７５】
【数２３】

【００７６】
ここで、Ｑ_n（．）は、一般化マーカムＱ関数（generalized Marcum Q function）である。
【００７７】
状態Ｈ₀のセルでは、エネルギーｚの確率密度関数Ｐ（ｚ／Ｈ₀）は、式２４によって求められる。
【００７８】
【数２４】

【００７９】
状態Ｈ₀のセルにおけるエネルギーｚの平均値Ｅ（ｚ／Ｈ₀）は、式２５によって求められる。
【００８０】
【数２５】

【００８１】
積分の後の誤検出確率Ｆ_F（ｚ）は、式２６によって求められる。
【００８２】
【数２６】

【００８３】
したがって、閾値決定回路２３において、式２３の未検出確率Ｆ_m（ｚ）を式２６の誤検出確率Ｆ_F（ｚ）と等しくするようにエネルギーｚの値を決定することによって、最適な閾値が得られる。しかしながら、この複雑な処理は、本発明の実時間処理には適していない。したがって、閾値を実時間処理によって決定するために、本発明では、発見的方法（heuristic approach）を用いている。
【００８４】
すなわち、本発明では、信号エネルギー、すなわち相関器の最大出力が、信号検出の閾値として得られ、雑音エネルギーが、雑音平均化フィルタの出力として得られる。複素信号検出器によって検出される信号エネルギーは、瞬時の信号エネルギーであり、式２２の信号エネルギーの概算推定値として用いられる。雑音平均化フィルタから出力される雑音信号のエネルギーは、式２５の雑音信号エネルギーの推定値である。実時間適応の信号分類閾値Ｔ_scは、式２７に示すように、この信号エネルギーの推定値と雑音エネルギーの推定値とを平均化することによって得られる。
【００８５】
【数２７】

【００８６】
対応する誤検出確率Ｐ_F（Ｔ_sc）は、式２８に示すように、式２６のｚに式２７の閾値Ｔ_scを代入することによって求められる。
【００８７】
【数２８】

【００８８】
したがって、本発明では、信号対雑音比（signal to noise ratio：以下、ＳＮＲという。）の推定値は、式２９に示すように、Ｔ_SD及び式２５の雑音信号エネルギーの推定値Ｅ（ｚ／Ｈ₀）を用いることによって求められる。
【００８９】
【数２９】

【００９０】
したがって、ＳＮＲの推定値及びそれに対応する信号分類閾値によって、誤検出事象（false alarm event）が誤検出率（false alarm rate）で起こる。この誤検出率は、誤検出確率の逆数である。これに伴い、前検証（pre-verification）のための信号検出の後にテストされる不適当なセルの数Ｃ_Nは、式３０に示すように誤検出確率の関数であり、誤検出率の１又は２倍と推定される。
【００９１】
【数３０】

【００９２】
式３０におけるこの不適当なセルの数Ｃ_Nは、上述した閾値Ｍに相当する。
【００９３】
図２に示すフローチャートのステップＳ１１において、雑音ビンカウンタ、すなわち不適当なビンカウンタｍが、上述した式３０によってＣ_Nとして求められた閾値Ｍ以上のときは、ステップＳ１２において、コントローラ１２は、第２のドエルのＳＮＲを一定の閾値Ｔ_se2と比較する。ＳＮＲが閾値Ｔ_se2以上のときは、コントローラ１２は、サーチ処理を終了し、ステップＳ１３において、上述した検証論理を実行する。これは、コントローラ１２が、信頼性のあるＰＮ符号信号（又はセル）を検出し、その信号（又は判定）の質の信頼性をテストした後の雑音ビンの適正な数を評価するときに起こる。
【００９４】
ステップＳ１２において、第２のドエルのＳＮＲが閾値Ｔ_se2未満のときは、コントローラ１２は、ステップＳ１８に進み、サーチを続行する。ステップＳ１１において、雑音ビンカウンタｍが閾値Ｍ未満のときは、コントローラ１２は、同様に、ステップＳ１８に進み、サーチを続行する。
【００９５】
ステップＳ１８において、コントローラ１２は、全てのＰＮ位相がサーチされたかを確認するために、現在の位相ｉを、ＰＮ空間全体におけるＰＮ位相の数ｑと比較する。ここで、上述したように、ＰＮ位相の数ｑは、チップ分解能によって分割されたＰＮ領域の総数である。この実施例では、チップの半分の分解能が用いられる。そして、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達すると、コントローラ１２は、サーチ処理を終了してステップＳ１３に進み、検証論理を実行した後、処理を終了する。これは、コントローラ１２が可能な全てのＰＮ空間をサーチしたことを示しており、この後、コントローラ１２は、信号、すなわち判定の質をテストする。
【００９６】
一方、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達していないときは、ステップＳ１３において、現在の位相ｉは総数ｑに等しくなく、コントローラ１２は、ステップＳ１９に進む。
【００９７】
ステップＳ１９において、局部ＰＮ符号信号の位相が、半チップ分変更（増加又は減少）され、局部ＰＮ発生器１２において、新たな位相の局部ＰＮ符号信号が発生され、再び相関が検証される。上述した処理は、ヒット（hit）するまで、すなわち信号検出閾値Ｔ_sd1に（１−ｘ）を乗算した値が短相関積分区間（short correlation integration interval）を超えるまで、繰り返される。
【００９８】
ステップＳ７において、時刻ｔにおける周波数領域のエネルギー出力Ｚ₁が、（１−ｘ）Ｔ_sd1以上のときは、ステップＳ１４に進む。ここで、ｘは１／１６〜１／８の間の値であり、時刻ｔ−１までにおいて既に得られた最大エネルギー出力である。ステップＳ１４において、エネルギー出力Ｚ₁、すなわち積分値が第１の信号検出の値Ｔ_sd1よりも大きいときは、ステップＳ１５において、この積分値を第１の信号検出閾値Ｔ_sd1とする。また、第１の信号分類閾値Ｔ_sc1が、更新された信号検出閾値Ｔ_sd1と、雑音推定器から出力される雑音の推定値との平均値とされる。一方、積分値が、（１−ｘ）Ｔ_sd1以上であって、Ｔ_sd1以下のときは、ステップＳ１５はスキップされ、閾値は更新されない。
【００９９】
次に、ステップＳ１６において、コントローラ１２は、第１のドエルから得られたＳＮＲを一定の閾値Ｔ_se1と比較する。ＳＮＲが閾値Ｔ_se1未満のときは、ステップＳ１７において、コントローラ１２は、雑音ビンカウンタ、すなわち不適切なセルカウンタｍを０にリセットする。そして、上述したように、コントローラ１２は、ステップＳ１８においてｉ＝ｑであるときは、サーチ処理を終了し、ステップＳ１３において検証論理を実行する。これは、コントローラ１２が可能な全てのＰＮ空間をサーチしたことを示しており、その後、コントローラ１２は信号、すなわち判定の質をテストする。一方、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達していないときは、ステップＳ１８において現在の位相ｉは総数ｑに等しくなく、コントローラ１２はステップＳ１９に進む。ステップＳ１９において、局部ＰＮ符号信号の位相が、半チップ分変更され、局部ＰＮ発生器１２において、新たな位相の局部ＰＮ符号信号が発生され、再び相関が検証される。
【０１００】
ステップＳ１６において、ＳＮＲが閾値Ｔ_se1よりも大きいときは、ステップＳ２０において、ＰＮ符号の位相を変えずに積分（ドエル)区間がＮ２個のサンプルによって増加される。次に、ステップＳ２１及びステップＳ２２において、第２の、すなわちＮ２の長い積分区間において偏相関処理を行うことにより、Ｋ個の偏相関値が得られる。第１及び第２のドエルの両方からＪ＋Ｋ個の偏相関値が得られた後、ステップＳ２３において、（Ｌ−Ｊ−Ｋ）個の相関バッファＲ（ｊ）に０を記憶し、ステップＳ２４において、上述したステップＳ５におけるＡＳＩＣによって、Ｌ個のＦＦＴを計算する。ステップＳ２５において、Ｌ個の周波数ビンＳ（ｎ）における最大エネルギーを選択することによって、ＦＦＴで用いられる周波数領域のエネルギーＺ₂が得られる。ここで、ｎ＝１，２，・・・，Ｌである。
【０１０１】
ステップＳ２６において、第２のドエルの周波数領域のエネルギーである現在の出力Ｚ₂が第２の信号検出閾値Ｔ_sd2以上のときは、ステップＳ２７において、現在のエネルギー出力Ｚ₂を第２の信号検出閾値Ｔ_sd2とする。ステップＳ２８において、上述したステップＳ１５と同様に、第２の信号分類閾値Ｔ_sc2及び雑音ビンカウンタの閾値Ｍが更新される。ステップＳ１７において、雑音ビンカウンタ、すなわち不適切なセル）カウンタｍを０にリセットする。そして、上述したように、コントローラ１２は、ステップＳ１８においてｉ＝ｑであるときは、サーチ処理を終了し、ステップＳ１３において検証論理を実行する。これは、コントローラ１２が可能な全てのＰＮ空間をサーチしたことを示しており、その後、コントローラ１２は信号、すなわち判定の質をテストする。一方、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達していないときは、ステップＳ１８においてｉ＝ｑとはならず、コントローラ１２は、ステップＳ１９に進む。ステップＳ１９において、局部ＰＮ符号の位相が、半チップ分変更され、局部ＰＮ発生器１２において、新たな位相の局部ＰＮ符号信号が発生され、再び相関が検証される。したがって、適切なセル候補が検出され、信頼性の確認のために、この適切なセル候補の後の不適切なセルの数が数えられる。
【０１０２】
ステップＳ２６において、第２のドエルの周波数領域のエネルギーである現在の出力Ｚ₂が第２の信号検出の閾値Ｔ_sd2未満のときは、ステップＳ２９において、コントローラ１２は、現在のエネルギー出力Ｚ₂を信号分類閾値Ｔ_sc2と比較する。この信号分類閾値Ｔ_sc2は、雑音の推定値と信号検出閾値Ｔ_sd2の間の最適の閾値である。現在のエネルギー出力Ｚ₂が信号分類閾値Ｔ_sc2以上のときは、ステップＳ１７において、雑音ビンカウンタ、すなわち不適切なセルカウンタｍを０にリセットする。そして、上述したように、コントローラ１２は、ステップＳ１８においてｉ＝ｑであるときは、サーチ処理を終了し、ステップＳ１３において検証論理を実行する。これは、コントローラ１２が可能な全てのＰＮ空間をサーチしたことを示しており、その後、コントローラ１２は信号、すなわち判定の質をテストする。一方、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達していないときは、ステップＳ１８においてｉ＝ｑとはならず、コントローラ１２は、ステップＳ１９に進む。ステップＳ１９において、局部ＰＮ符号の位相が、半チップ分変更され、局部ＰＮ発生器１２において、新たな位相の局部ＰＮ符号信号が発生され、再び相関が検証される。
【０１０３】
一方、ステップＳ２９において、信号エネルギー、すなわち最大周波数ビンの出力Ｚ₂が信号分類閾値Ｔ_sc2未満のときは、ステップＳ３０において、周波数領域のエネルギー出力Ｚ₂を雑音推定器（例えば１極のＩＩＲ回路又は平均化回路）に供給することによって、第２のドエルの雑音の推定値が更新される。そして、上述したように、ステップＳ１０において、雑音ビンカウンタｍが、１増加される。ステップＳ１１において、この雑音ビンカウンタｍが、閾値Ｍと比較される。ステップＳ１１において、雑音ビンカウンタ、すなわち不適切なビンカウンタｍが閾値Ｍ以上のときは、ステップＳ１２において、コントローラ１２は、第２のドエルのＳＮＲを一定の閾値Ｔ_se2と比較する。
【０１０４】
ＳＮＲが閾値Ｔ_se2以上のときは、コントローラ１２は、サーチ処理を終了し、ステップＳ１３において、上述した検証論理を実行する。これは、コントローラ１２が、信頼性のあるＰＮ符号信号（又はセル）を検出し、その信号（又は判定）の質の信頼性をテストした後の雑音ビンの適正な数を評価するときに起こる。
【０１０５】
ステップＳ１２において、ＳＮＲが閾値Ｔ_se2未満のときは、コントローラ１２は、ステップＳ１８に進む。ステップＳ１１において、雑音ビンカウンタｍが閾値Ｍ未満のときは、コントローラ１２は、同様に、ステップＳ１８に進み、サーチを続行する。
【０１０６】
ステップＳ１８において、コントローラ１２は、全てのＰＮ位相がサーチされたかどうかを確認するために、現在の位相ｉを、ＰＮ空間全体におけるＰＮ位相の数ｑと比較する。ＰＮ位相の数ｑは、チップ分解能によって分割されたＰＮ領域の総数のことである。この実施例では、チップの半分の分解能が用いられる。そして、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達すると、コントローラ１２は、サーチ処理を終了してステップＳ１３に進み、検証論理を実行した後、処理を終了する。これは、コントローラ１２が可能な全てのＰＮ領域をサーチしたことを示しており、この後、コントローラ１２は信号、すなわち判定の質をテストする。
【０１０７】
一方、現在のＰＮ位相ｉが、総数ｑに達していないときは、ステップＳ１８において、ｉ＝ｑとならず、ステップＳ１９に進む。
【０１０８】
以上の説明でも明らかなように、本発明では、受信した入力信号を、局部ＰＮ符号の全て可能な符号位置において逐次比較して、検出出力信号が閾値を超える度に、対応する閾値及び最大検出出力信号を更新する。この処理を、相関のあるエネルギー出力がサーチ処理を終了するための条件を満たすか、又はＰＮ空間全体をサーチするまで、繰り返す。この結果、条件が満たされたとき、又はＰＮ空間全体をサーチしたときに、信号エネルギーが最大となる位相を有する配列の局部ＰＮ符号が、適切な局部ＰＮ符号の候補として選出される。
【０１０９】
次に、ステップＳ１３における検証論理について説明する。フーリエ変換補助連続相関検出（ＦＴＡＣＭＳＣ）処理においてＰＮ符号信号の位相が選択された後、その選択の信頼性を高めるために、検証処理が行われる。信頼性が許容レベルに達しない場合、即座にサーチ処理が再開される。検証論理は、以下のようなステップを有する。
【０１１０】
１．受信機の局部ＰＮ符号の位相をＦＴＡＣＭＳＣ処理で選択されたＰＮ符号の位相に一致、すなわち時間差を調節する。
【０１１１】
２．Ｌ個の相関値を求める。
【０１１２】
３．ハードウェアにおいて、適切な０挿入を伴うＬ個のＦＦＴを計算する。
【０１１３】
４．最大値Ｙｍａｘｊを記憶する。
【０１１４】
５．ｋ個の最大値Ｙｍａｘｊがメモリバッファに記憶されるまで上記ステップを繰り返す。すなわち、Ｙｍａｘ＝（Ｙｍａｘ１，Ｙｍａｘ２，・・・，Ｙｍａｘｋ）とする。
【０１１５】
６．Ｙｍａｘの各要素を、第２のドエルで得られた最大値Ｔ_SD2と比較する。すなわちＹｍａｘ＞Ｔｈｒｅｓｈ＊Ｔ_SD2かを判定する。
【０１１６】
７．この判定結果を得るために用いられるｋの値及び閾値は、例えばｋ＝５、閾値＝０．８である。
【０１１７】
次に、周波数オフセットがある状態における周波数の推定方法について説明する。ＦＴＡＣＭＳＣのアルゴリズムにおけるＦＦＴの計算によって、信号の振幅（magnitude）とその振幅に関係した周波数オフセットの両方が得られる。ＦＦＴの出力ベクトルの最大要素が検出し、検出されたときが、周波数オフセットを推定するためのインデックス（index）とされる。ＦＦＴは、それのみで離散周波数におけるエネルギーを累積する。したがって、単一のＦＦＴの周波数分解は、ＦＦＴの範囲とそのサンプリング周波数の関数である。検証論理によって、受信信号の振幅及び周波数のｋ個の推定値が得られ、これら推定値は、推定を向上させるために用いることができる。より良い周波数分解を得るために、適切な周波数ビンが平均化される。最大エネルギーが検出された推定周波数ビンＫによって、周波数オフセットｆ’が（Ｋ＜（Ｌ／２））である場合、式３１又は式３２に示すように推定される。
【０１１８】
【数３１】

【０１１９】
【数３２】

【０１２０】
ここで、Ｔｃは、ＰＮチップ期間であり、Ｎｐは、相関値の推定に用いられる偏相関の長さである。周波数オフセットを推定することによって、周波数オフセットが考慮されるので、受信機による同期捕捉が正確に行われる。
【０１２１】
ところで、予測される周波数オフセットが、Ｌ／２である曖昧な（ambiguity）境界に近づく場合には、更なる論理が必要とされることもあるが、この実施例では、周波数オフセットが−１６ＫＨｚ〜＋１６ＫＨｚの範囲内にあるので、更なる論理は必要とされない。
【０１２２】
したがって、本発明は、特に周波数オフセットがある状態においても、従来の同期捕捉装置よりも優れた同期捕捉装置を提供することができる。
【０１２３】
【発明の効果】
以上の説明でも明らかなように、本発明では、符号分割多元接続信号を受信し、受信された符号分割多元接続信号から拡散符号信号を抽出する。また、局部拡散符号信号を発生する。抽出された拡散符号信号と局部拡散符号信号間の周波数オフセットを検出して、受信された符号分割多元接続信号が適切な伝送信号かを判定し、受信された符号分割多元接続信号をデコードする。これにより、本発明は、符号分割多元接続方式及びスペクトラム拡散通信方式において、適応的に同期捕捉を行うより優れた同期捕捉装置を提供することができる。また、周波数にオフセットがある環境においても、適応的に同期捕捉を行うことができる。また、同期検出の確率を高めるとともに、誤検出確率を低減して、適応的に同期捕捉を行うことができる。また、本発明では、周波数オフセットを推定するためにフーリエ変換を用い、これにより、同期検出の確率を高めるとともに、誤検出確率を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した同期捕捉装置の構成を示す図である。
【図２】本発明を適用した同期捕捉装置に用いられるフーリエ変換補助連続相関検出同期捕捉のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図３】ハードウェアにおける高速フーリエ変換の実行を示す図である。
【図４】離散系における複素信号検出器の構成を示すブロック図である。
【図５】高速フーリエ変換を実行する際に用いられる処理を表す図である。
【図６】従来のシングルドエルスライド捕捉法を採用した同期装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１１乗算器、１２コントローラ、１３局部ＰＮ符号発生器

Claims

符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法において、
上記符号分割多元接続信号を受信するステップと、
上記受信された符号分割多元接続信号から拡散符号信号を抽出するステップと、
局部拡散符号信号を発生するステップと、
第１の信号対雑音比を推定するために、上記抽出された拡散符号信号と局部拡散符号信号間の偏相関を第１の高速フーリエ変換処理によって求める際に短い相関距離を用いることによって上記抽出された拡散符号信号と局部拡散符号信号間の周波数オフセットを検出するステップと、
第２の信号対雑音比を推定するために、上記短い相関距離を用いた第１の高速フーリエ変換処理の結果に基づいて長い相関距離を用いた第２の高速フーリエ変換処理を行うかを決定するステップと、
上記受信された符号分割多元接続信号が適切な伝送信号かを判定するステップと、
上記受信された符号分割多元接続信号をデコードするステップとを有する符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法。
上記第１の高速フーリエ変換処理は、ビットシフトと加算を行うハードウェアによって実行されることを特徴とする請求項１記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法。
上記推定された第２の信号対雑音比に基づいて、サーチ動作の停止を決定するステップを有する請求項１記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法。
上記推定された第２の信号対雑音比に基づいて、サーチ率を決定するステップを有する請求項１記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法。
符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置において、
上記符号分割多元接続信号を受信する受信手段と、
上記受信手段で受信された符号分割多元接続信号から拡散符号信号を抽出する抽出手段と、
局部拡散符号信号を発生する信号発生手段と、
第１の信号対雑音比を推定するために、上記抽出手段で抽出された拡散符号信号と上記信号発生手段で発生された局部拡散符号信号間の偏相関を第１の高速フーリエ変換処理によって求める際に短い相関距離を用いることによって上記抽出手段で抽出された拡散符号信号と上記信号発生手段で発生された局部拡散符号信号間の周波数オフセットを検出する検出手段と、
上記短い相関距離を用いた第１の高速フーリエ変換処理の結果に基づいて、長い相関距離を用いた第２の高速フーリエ変換処理を行うかを決定する決定手段と、
上記受信された符号分割多元接続信号が適切な伝送信号かを判定する判定手段と、
上記受信手段で受信された符号分割多元接続信号をデコードするデコード手段とを備える符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
上記第１の高速フーリエ変換処理を実行するハードウェアで構成された高速フーリエ変換手段を備えることを特徴とする請求項５記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
上記高速フーリエ変換手段は、シフト手段と加算手段で構成されていることを特徴とする請求項６記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
上記検出手段は、第２の信号対雑音比を推定するために、上記長い相関距離を用いることを特徴とする請求項５記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
上記推定された第２の信号対雑音比に基づいて、サーチ動作の停止を決定する手段を備える請求項８記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
上記推定された第２の信号対雑音比に基づいて、サーチ率を決定する手段を備える請求項８記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
周波数オフセットがある状態における符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法において、
上記符号分割多元接続信号を受信するステップと、
上記受信された符号分割多元接続信号から拡散符号信号を抽出するステップと、
局部拡散符号信号を発生するステップと、
第１の信号対雑音比を推定するために、短い相関距離を用いてビットシフトと加算を行うハードウェアにおいて第１の高速フーリエ変換処理を実行するステップと、
第２の信号対雑音比を推定するために、上記短い相関距離を用いた第１の高速フーリエ変換処理の結果に基づいて長い相関距離を用いた第２の高速フーリエ変換処理を行うかを決定するステップと、
上記第１の高速フーリエ変換処理の結果を用いて、上記抽出された拡散符号信号と局部拡散符号信号間の周波数オフセットを検出するステップと、
上記抽出された拡散符号信号が適切な拡散符号かを判定するステップと、
上記受信された符号分割多元接続信号をデコードするステップとを有する符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉方法。
周波数オフセットがある状態における符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置において、
上記符号分割多元接続信号を受信する受信手段と、
上記受信手段で受信された符号分割多元接続信号から拡散符号信号を抽出する抽出手段と、
局部拡散符号信号を発生する信号発生手段と、
高速フーリエ変換処理を実行するためのビットシフタと加算器で構成された第１の高速フーリエ変換手段と、
第１の信号対雑音比を推定するために、上記抽出手段で抽出された拡散符号信号と上記信号発生手段で発生された局部拡散符号信号間の偏相関を上記第１の高速フーリエ変換手段で求める際に短い相関距離を用いて、上記抽出された拡散符号信号と上記局部拡散符号信号間の周波数オフセットを検出する検出手段と、
上記短い相関距離を用いた第１の高速フーリエ変換処理の結果に基づいて、長い相関距離を用いた第２の高速フーリエ変換処理を行うかを決定する決定手段と、
上記第１の高速フーリエ変換手段の結果に基づいて、上記抽出手段で抽出された拡散符号が適切な拡散符号かを判定する判定手段と、
上記受信手段で受信された符号分割多元接続信号をデコードするデコード手段とを備える符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。
白色ガウス雑音がある状態においても動作することを特徴とする請求項１２記載の符号分割多元接続信号のサーチ及び捕捉装置。