JP4425919B2

JP4425919B2 - 適応フィルタ

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Description

本発明は、通信システムの受信器におけるチャネル推定（channel estimation）のためのフィルタ装置及び方法に関する。特に本発明は、欧州次世代移動体通信システム（Universal Mobile Telecommunications System (UMTS)）のような広帯域符号分割多元接続（Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA)）システムのＲａｋｅ（レイク）受信器（Rake receiver）において使用され得るチャネル推定のための適応フィルタ（adaptive filter）装置に関する。

直接拡散符号分割多元接続（Direct Sequence-CDMA (DS-CDMA)）通信システムは最近、狭帯域干渉（narrow-band interference）、多元接続干渉（multiple access interference）、及びマルチパス（多重路）干渉（multipath interference）を含む実に様々な干渉（妨害）信号を抑圧（抑制）する性能のために携帯電話（セルラ）及びIMT-2000通信システムとしてかなりの注目を集めている。周波数選択性フェージング（frequency selective fading）が存在する状態で、システムの性能（能力）は、例えば“ワイヤレス通信のための拡散スペクトラム接続（アクセス）方法（Spread spectrum access methods for wireless communications）”（R. Kohno 氏他、IEEE Commun. Mag.、第３３巻、第５８乃至６７頁、１９９５年１月（R. Kohno et al, IEEE Commun. Mag., Vol. 33, pp. 58-67, Jan 1995））に記載されているようなＲａｋｅ受信器構造体を利用することによって得られるマルチパスダイバーシチを通じて拡張され得る。

ワイヤレス通信環境において受信信号は、異なるオブジェクト（目的物）が反射体（リフレクタ（reflector））になるとき、フェージング信号のローカル平均がかなり変化するため、大きな変動（ゆらぎ）（fluctuation）、例えばマルチパス又は小規模フェージングを受け、波長よりもずっと長い距離に対して非定常（non-stationary）状態になる。チャネル推定のための適応方法は複雑レベルに関連しているので、当該方法を電流技術で実現することは非常に費用がかかり得る。ウィナーフィルタリング（Wiener filtering）及びカルマンフィルタリング（Kalman filtering）は概して、問題に対して定常及び非定常最適解をもたらし得る。これらのアプローチは通常、最も簡単な解決策よりも高い複雑度を備えるアルゴリズム、すなわち、最大ドップラ（Doppler）周波数までの大きさにされる遮断周波数を備える非適応ローパス（低域通過）フィルタ（non-adaptive low-pass filter）をもたらす。更に当該アプローチは、例えば、“UMTSの広帯域CDMAモードの状況におけるRayleighフェージングチャネル２次統計量の一貫した推定（Consistent Estimation of Rayleigh Fading Channel Second-Order Statistics in the Context of the Wideband CDMA Mode of the UMTS）”（J.M. Chaufray氏他、信号処理に関するIEEE会報、第１２巻、２００１年１２月（J.M. Chaufray et al, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 12, Dec. 2001））及び“FDD-UMTS Rake受信器のためのフェーザ推定アルゴリズムの特性解析（Performance Analysis of Phasor Estimation Algorithms for a FDD-UMTS Rake Receiver）”（Baltersee氏他、IEEE、２０００年（Baltersee et al, IEEE, 2000））において記載されているように仮定されるか、又は推定されなければならないチャネルの統計量（情報）に依る。

受信信号の線形自己回帰（linear auto regressive (AR)）、移動平均（moving average (MA)）、又は共同ARMAモデル（jointly ARMA model）に基づくLMS型アルゴリズムは、好適な程度の複雑さと共に適応機能をもたらすように考慮される。基本的にこれらのアプローチは、有理関数（rational function）で推定されるようにプロセスの電力スペクトラムを見積り、多くの場合、複雑さを低減するための低減された次数（オーダ）のモデルは例えば、“マルチパスフェージングチャネルに関するLMS適応MLSE等化の解析（Analysis of LMS-Adaptive MLSE Equalization on Multipath Fading Channels）”, M.C. Chiu氏他、通信に関するIEEE会報、１９９６年（M.C. Chiu et al, IEEE Transactions on Communications, 1996））において提案されている。受信信号がオーバサンプリングされるときの低次のARモデルの使用のための動機は例えば、“全分布のホワイトノイズを備えるマルチパスフェージングチャネルのためのRakeにおける線形予測推定（The Linear Predictive Estimation in the Rake for Multipath-Fading Channel with White Noise of General Distributions）”, Q. Shen氏他、IEEE、１９９４年（Q. Shen et al, IEEE, 1994））においてもたらされている。

完全に異なる領域（ドメイン）において、複雑さを低減する方向で二つの可能な方法を識別することが可能であり、同時にある程度の適応が可能になる。“フィードバック適応ライン増強装置（エンハンサ）：制約された（条件付き）IIR適応フィルタ（The Feedback Adaptive Line Enhancer: A Constrained IIR adaptive filter）”, J. Chang氏他、IEEE、１９９３年（ J. Chang et al, IEEE, 1993）において、制約された構造体、すなわち全ての係数又は部分は適応され得ない構造体）を備える線形フィルタが、ラインエンハンス（増強）のために、すなわち広帯域雑音に対して狭帯域信号を増強するために提案されている。“単一センサ用途のための適応IIRフィルタ設計（Adaptive IIR Filter Design for Single Sensor Applications）”, M.B. Yeary氏他、IEEE、２００２年（M.B. Yeary et al, IEEE, 2002））において、雑音からの信号の分離が、適応可能なアンチエイリアシングフィルタ（anti-aliasing filter）のコンテキスト（状況）における全信号の当該二つの成分（コンポーネント）の自己相関機能（autocorrelation function）の異なる特性を考慮することによって実現されている。

本発明の目的は、第三世代モバイル通信シナリオ（third generation mobile communication scenario）を処理し得る低減された複雑さでチャネル推定フィルタ方式を提供することにある。

本目的は、請求項１に記載のフィルタ装置及び請求項７に記載のフィルタリング方法によって達成される。
すなわち、請求項１に係るフィルタ装置は、所定の選択度をもたらすための固有部分を有すると共に周波数応答を決定するための適応部分を有するフィルタ手段と、前記周波数応答を変化させるように前記適応部分を制御するための制御手段と、を有し、前記制御手段は、誤差関数の２次統計量に基づいてフィルタ係数調整プロシージャをもたらすことを特徴とする。
また、請求項７に係るフィルタリング方法は、ａ）所定のフィルタ選択度をもたらすようにフィルタ特性の所定のゼロ値をセットする設定ステップと、ｂ）周波数応答適応をもたらすように前記フィルタ特性の極値を変化させるためにフィルタパラメータを制御する制御ステップと、ｃ）フィルタ入力部及び出力部によって抽出される統計量に基づいて信号対雑音比を推定する推定ステップと、を有するフィルタリング方法であって、信号帯域幅推定値が、平衡状態におけるフィルタ係数により得られる値と前記推定信号対雑音比からもたらされることを特徴とする。

従って、所定の選択度をもたらすための固定部分（fixed portion）を有すると共に、前記フィルタ手段の周波数応答を決定するための適応部分（adaptive portion）を有するフィルタ手段がもたらされる。適応部分は、周波数応答を変化させるように制御される。提案されているフィルタリング方法において、フィルタ特性の所定のゼロ値は、所定のフィルタ選択度をもたらすようにセットされ、周波数応答適応（frequency response adaptation）をもたらすように、少なくとも一つのフィルタパラメータが、フィルタ特性の極（ポール（pole））値を変化させるように制御される。それによって、フィルタ選択度が維持され得る一方、フィルタ動作の周波数応答は変化し得る。このようにチャネル推定は、複雑さ及び消費電力が低く保持される一方、高度システム要求仕様に対処し得る。

従って、線形フィルタのための制約された構造体は、フィルタの適用可能な部分が制限されるという意味で規定される。規定の際、オーバサンプリングされたフェージングチャネルのためのARモデリングの有効性（妥当性）を変化させ得る部分が考慮される。この態様でに関して、“全分布のホワイトノイズを備えるマルチパスフェージングチャネルのためのRakeにおける線形予測推定（The Linear Predictive Estimation in the Rake for Multipath-Fading Channel with White Noise of General Distributions）", Q. Shen氏他、IEEE、１９９４年（Q. Shen et al., 1994-IEEE））が参照される。

更に、適応方式は、特にWCDMA及び／又はUMTSのような第三世代モバイル環境を特徴付ける状態のスペクトラムに関して信号及び雑音の２次統計量の異なる特性を考慮することによってもたらされてもよい。

提案されている適応フィルタは、UMTSのような第三世代モバイル通信システムに対して予測される通常のシナリオにおいて、非常に低減された複雑さで特性をかなり改善することが可能である。線形フィルタは、Rake受信器の各々のフィンガ（finger）に対して非拡散共通パイロット物理チャネル（despreaded Common Pilot Physical Channel (CPICH)）に適用され得る。更に、フィルタの周波数応答は、適応の間、フィルタの少なくとも一つの極を変化させることによって変化し得るが、ゼロ定数を保持することによって、特定の周波数に対応するフィルタ選択度が維持され得る。このことは、知られているスペクトラムを備える所望されない成分、すなわちSTTD成分をフィルタ除去（フィルタアウト（filter out））するために有用である。

誤差（エラー）関数（機能）（error function）の２次統計量の計算に基づくフィルタ係数調整プロシージャ（filter coefficient adjustment procedure）が使用されてもよい。フィルタ係数が調整される方法は特に、オーバサンプリングされた信号が、信号周波数帯域よりもずっと広い周波数帯域において白色とみなされ得る雑音から分離されなければならない用途のために特に調整（適応）され得る。

チャネルフェーザのほかに、長期及び短期の信号対雑音比（signal to noise ratio (SNR)）並びにドップラ帯域幅又は周波数の推定が可能になってもよく、このことは、受信器における他のパラメータのオンライン最適化にとって有利になり得る。特に一度フィルタが平衡に達すると、フィルタの入力部及び出力部の観測によるプロシージャが、信号対雑音比の推定のために使用され得る。推定されたSNRを改良するために反復プロシージャがもたらされてもよく、これは、SNR推定についての精度要求仕様に依存して適用され得る。ドップラ帯域幅、又は等価的に速度推定値（量）が、NR推定及び平衡状態においてフィルタ係数によって達せられる値からもたらされることは可能であり、所定のルックアップテーブルのためのインデックス（添数）として当該値が使用される。

フィルタの次数（オーダ）は自身で調整されることが可能であり、計算の複雑さに関する制限の存在下で、フィルタの次数を増大させることは複雑さにおけるいかなる増大も示唆しない解決策が規定され得る。複雑さの点で柔軟（フレキシブル）な構造体が規定されるが、UMTSのような第三世代モバイルアプリケーションのためにもたらされるシナリオにおいて、１次フィルタは、低減された複雑さにおける顕著な改善をもたらすことが可能であり、この意味で最良の妥協点が示される。

しかしながら、提案されているチャネル推定方式が実現されるアーキテクチャに依存して、異なる実現態様の選択が可能である。方式が依拠する統計量の計算は、所定の数のサンプルについて実行されることが可能であり、解決策は、前記方式の第一の部分、例えば測定部分がハードウエアとして実現され、第二の部分、例えば更新された係数、速度及びSNRがファームウエア（firmware）として実現されるアーキテクチャに対してうまく調整される。フィルタ係数を更新するための誤差機能のサイン（合図）のみに基づいている更新方式は本方法の最も低い複雑さを表す。

剰余周波数オフセット（residual frequency offset (FO)）が、提案されている推定方式の特性（性能）について負の影響を有していてもよい。従ってFO推定及び／又は補償は従来技術に後続して実行されることが可能であり、提案されている方式に組み込まれることが可能である。更に、ドップラスペクトラム／剰余FO推定のより精巧な方法がともに使用され得る。

更なる有利な変形例が従属請求項において規定される。

本発明はこの場合、添付図面を参照して好ましい実施例に基づいて記載されるであろう。

好ましい実施例がこの場合、例えばモバイル局（ＭＳ）又はＵＭＴＳネットワークのユーザ装置（ＵＥ）において使用されるようなコヒーレントRake受信器に基づいて記載されるであろう。

図１は、並列パイロットチャネル、例えばWCDMA共通パイロット物理チャネル（Common Pilot Physical Channel (CPICH)）に基づくRake受信器の概略ブロック図を示す。受信WCDMA専用パイロット物理チャネル（WCDMA Dedicated Physical Channel (DPCH)）信号は、第一の整合（された）フィルタ（matched filter）１０によって逆拡散（despread）され、異なる遅延を有している異なるパス（経路）に沿って伝搬させられる複数のQPSK（直交位相偏移（シフト）変調(Quadrature Phase Shift Keying)）信号に分解される。各々の分解QPSK信号は、コヒーレントRake結合器（coherent Rake combiner）３０の各フィンガに供給される。最大限のレシオ（比率（ratio））の結合方法に基づいてコヒーレントRake結合を実行するために、チャネル推定は、パイロットチャネル信号を使用して得られる。これを実現するために、パイロットチャネル信号は第二の整合フィルタ２０に供給され、分解パイロット信号はチャネル推定フィルタ４０に供給される。Rake結合器３０の各々のフィンガは、分解QPSK信号が自身の伝搬遅延により遅延させられる特定の遅延要素（素子）３２と、遅延要素３２の出力信号が、チャネル推定フィルタ４０から得られる各チャネル推定信号の複素共役（complex conjugate）によって乗算される乗算要素３４とを有する。各々のフィンガの遅延させられると共に乗算されたQPSK信号は、増大されたレベルで結合出力信号を得るために総和又は加算要素（summing or adding element）３６において総計（加算）される。

好ましい実施例によれば、チャネル推定フィルタ４０は二つの部分、適応部分と固定部分とに分割される。変化し得るチャネル推定フィルタ４０の適応可能部分は再帰部分（recursive part）になる。例えば非再帰的FIR（有限インパルス応答(Finite Impulse Response)）フィルタで実現され得るチャネル推定フィルタ４０の固定部分は、特性が例えばUMTSにおけるSTTD成分として先験的に知られている“有色雑音（カラーノイズ（colored noise））”を抑圧し得る。

基本的にチャネル推定フィルタ４０の特性は、信号対雑音比（SNR）も考慮することによってパイロット信号のドップラ帯域幅に適応可能になる。再帰的IIR（無限インパルス応答(Infinite Impulse Response)）フィルタは、FIRフィルタよりも簡単な態様で周波数選択度を実現し得る。このため、フィルタの自己回帰（AR）部分は適応可能になるように選択される。提案されている方式は、以下の仮定に依っている。
a) 信号はオーバサンプリングされ、
b) 雑音はナイキスト（Nyquist）帯域幅になる。

UMTSのためのRake受信器における受信パイロットサンプルの場合において有効なこれらの仮定に関して、チャネル推定フィルタ４０の制約されたフィルタ構造体がもたらされ、当該構造体は、例えばフィルタ係数を更新するために段階的に（一つ一つ）プロシージャを使用することによって信号帯域幅に適応され得る。

帯域幅への適応の間、プロシージャは、ドップラ帯域幅、及び／又は速度及び／又は信号対雑音比（SNR）の推定値、システムの他の部分において使用され得る情報ももたらし得る。提案されている解決策は、フィルタの次数に対する適応性の基準を任意選択的に柔軟に取り入れる。

以下、プロシージャが導き出される（もたらされる）態様が概略的に記載される。特に概略は、適応基準（adaptation criteria）についてもたらされ、速度及び／又はSNR情報が引き出され（抽出され）、次数適応性が実現され得る態様についてもたらされる。

以下、m極（m-pole）、qゼロ（q-zero）制約線形フィルタが式
から考慮される。ここで
は入力のFIRフィルタ形式（バージョン）であり、ｘ_i，qはFIRインパルス応答の長さである。フィルタ伝達関数の分子の係数は、分母における係数によって仮定される値に依存しているため、このように規定されたフィルタは制約構造体を有する。{α_i}の値は、以下の誤差、すなわち
を最小化するために選択され得る。ここで、平均（中央）値（mean value）は、入力が固定されているとみなされ得るインタバルまで拡張され、jは、フィルタの入力及び出力の時間依存性を規定する。{α_i}に対する１次導関数（first derivative）はゼロになることを課することによって、以下の条件式、すなわち
が導き出され得る。

信号xは、帯域幅がナイキスト帯域幅よりも狭くなる帯域（バンド）制限（band-limited signal）信号と白色雑音（ホワイトノイズ（white noise））との線形重ね合わせ（重畳）になることを仮定することによって、少なくともいくらかの予測長k及びフィルタmの再帰部分のいくつかの次数まで、問題の解は、係数α_iの値を更新するための以下の系（システム）、すなわち
を考慮することにより段階的に最適に得られることが可能であることは示され得る。ここで
であり、δはアルゴリズムの安定性及び収束速度に関連する係数である。
等式（５）の次の適用の結果、{α_i}に対する値は時間で変化させられるので、１次フィルタ及び２次フィルタに対して後に示されるように、極についての条件は、フィルタ安定性を保持するように課されなければならない。
更に、１よりも高い次数のフィルタが考慮されるとき、異なる極の間の制約は、複雑さを低減するようにみなされ得る。
図２は、可能なUMTS用途のためにうまく調整（適応）されるチャネル推定フィルタ４０の実施例として、一つの極を備えると共に１に等しくなる予測長を備えるディジタルフィルタのフィルタの機能ブロック図を示しており、最も低い複雑さを備える解決策も表している。
図２によって表されている以下の構造体、すなわち
はこの場合、図１のチャネル推定フィルタ４０に対して仮定される。
ここで、
y_nは時点nにおける出力であり、
は入力シーケンスのフィルタリングされた態様、すなわち
である。ここでh_Fは、フィルタの固定部分としてローパスフィルタを表すインパルス応答である。可能な解決策は、雑音及びSTTD除去（阻止）を保証する移動平均フィルタ（moving average filter）を使用することにあり、例えば1/4に等しくなる全係数を備える長さ4のFIRフィルタは、この種の非常に簡単な解決策を表す。

等式（３）によってもたらされる二乗平均誤差（mean square error）に対する数式を最小限化する制約下で、所与のh_Fに対してαの値を適応するための以下の等式、すなわち
が導き出され得る。ここで
である。この場合、フィルタの安定性は
を課すことによって保証される。

フィルタパラメータαの決定は、等式（７）において要求される値がもたらされる機能相関ユニット（functional correlation unit）４８によって実行される。機能相関ユニット４８における相関プロシージャは、フィルタに対する収束速度に関連するが、平衡の状態における平均誤差にも関連するδ及び平均値を計算するための長さのようないくつかのパラメータに依っている。これらの態様は、固定点実現（fixed point implementation）にも関連して後に議論される。

以下、速度及び／又はSNR推定のためのプロシージャが記載されるであろう。

図２の１極フィルタ（1-pole filter）をなおも参照すると、極が平衡で仮定する値は、信号の帯域幅及び信号対雑音比に依存している。ワイヤレス用途において、信号の帯域幅は、基地局に対してモバイル局の速度に依存している。この種の依存性が導き出され得る態様は以下に概説される。P(f)が信号の電力スペクトラムになる場合、H(f)は線形フィルタの伝達関数になり、信号についてフィルタリングすることによってもたらされる歪（distortion）は
のように表され得る。

等式（８）は、信号上にもたらされる歪がフィルタリングされる信号の電力を引いた元の信号電力に等しくなるという事実を表している。2・f_Nは、ナイキスト帯域幅であり、等式（８）における有効（実効的な）積分制限は信号帯域幅、すなわちドップラスペクトラムに依存するという予備の（暫定的な）仮定に基づいて、常に信号の帯域幅よりも広くなる。

チャネル推定フィルタ４０の出力にもたらされている雑音の他の項はフィルタ除去されない白色雑音の成分である。当該項の電力になるNに対して、
と記述され得る。ここで
は、雑音に対する電力スペクトラム密度であり、白色雑音の仮定下で帯域幅において一定になる。

最適な極値は
のようになる。

当該等式は通常、所与の入力スペクトラム及びフィルタの所与の伝達関数に対して数的に解かれ得る。等式（１０）を使用することによって、等式（１０）における数式が最小になるαの値が得られ得る。

図３は、雑音電力レベルN及び異なる速度vのためのαの最適値を示す図である。図３における曲線は、長さ４についての移動平均を表すh_Fを備える等式（６）によってもたらされるフィルタに関連する。従って図３は、信号対雑音比及びドップラ帯域幅、又は等価的に速度の関数としてαの最適値をもたらす。

図４は、何れのスペクトル測定値も含まない速度推定のためのプロシージャの流れ図を示す。ステップ１０１において、平衡におけるαの値が決定される。それからステップ１０２においてSNRが推定され、最終的にステップ１０３において、図３の図によって表されているように機能的な依存性から速度が推定される。

ドップラ帯域幅及びSNRの関数としてαをもたらす曲線の反転の問題が存在し得るということは注意される。図３に関して、当該問題は、αが０に等しくなるSNR/速度平面のゾーン（区域）によって証明される。当該問題は、速度及びSNRを導き出すための異なるフィルタと、当該フィルタのための最適なαを、チャネルフェーザをフィルタリングするために使用される有効フィルタ（effective filter）のためのαにマップする機能とを使用することによって解決され得る。特に、純IIRフィルタ（pure IIR filter）がこのために使用され得る。

以下の方法は、図４のステップ１０２においてSNR決定又は推定のために使用され得る。理想的な場合、フィルタは雑音のみをフィルタ除去している。このことは、ｘがフィルタの入力部であり、ｙが出力部である場合、フィルタ帯域幅の外側にもたらされているスペクトル成分を備える雑音の電力は
によってもたらされることを意味する。ここで、ｘはフィルタの入力であり、ｙは通常の（一般的な）時点における出力である。

全ナイキスト帯域における雑音は
から
のように導き出され得る。

等式（１２）は、雑音の推定値を引き出すための方法をもたらす。これから信号電力は、信号と雑音とが相関しないヒステリシス及び入力信号を使用することによって引き出されることが可能であり、当該電力は
のように記述され得る。SNRは
からもたらされる。これが長周期SNRであることは注意される。瞬時のSNRは
のように導き出され得る。ここで
は時点jにおけるフィルタ出力である。

等式（１２）から、分母においてナイキスト周波数がもたらされることが理解され得る。これは、入力信号の異なるサブ（副）サンプリングされたレプリカ（sub-sampled replica）を使用することによって、雑音推定が、異なる独立測定値を合成（結合（merge））することにより改善され得ることを意味する。

表１は速度に対する実際値及び推定値をもたらし、サンプリングレートはナイキスト周波数に対応し、信号は逆スクランブル（descramble）／逆拡散連続パイロット信号に対応する。平均値計算のために使用されるパイロットシンボルの数は、30フレーム*1/レート（30 frames*1/rate）に対応する4000になる。平均値は最後の2000サンプル上で引き出される一方、平均SNRは全ての条件に対し約2dBになる。

特に低い速度に対して表２において明示されるように、速度推定値は、信号のダウンサンプル（downsample）された形式を考慮することによって改善されている。低い速度の場合、ナイキスト帯域幅の小さな部分のみを占有することによって信号は非常に狭い帯域幅を有する。ナイキスト帯域幅を減少させることによって、すなわちダウンサンプリングすることによって、信号によって占有される帯域幅の部分はより大きくなり、速度の異なる値がαの点でより正しく解決され得る。

通常、SNR推定値及び雑音電力の精度は速度の同じ範囲に入る。それ故に、図４に示されているSNR推定値及び／又は速度のための基本プロシージャは以下のように実現され得る。ステップ１０１における平衡での係数αの値の決定後、SNRはステップ１０２において等式（１１）、（１２）、及び（１３）によって推定される。最終的に、速度は、推定SNR及びαに対する値を入力として使用して、図３によって表される機能依存性からステップ１０３において導き出される。

この推定プロシージャは更に、以下のように改良され得る。実際、等式（１２）においてもたらされる数式は、ドップラ帯域幅にチューニングされる理想ローパスフィルタに対してのみ、フィルタの帯域の外側の雑音の電力になる。実際の場合、フィルタ伝達関数はステップ（段差）形状を有さない。このことは、フィルタが全歪を最小化するように最適に調整されるときでさえ、フィルタ除去される残留信号電力の存在を示唆している。これは
のように表され得る。ここで、
はフィルタによってフィルタ除去される信号の電力を表している。当該電力は全信号電力の分数になることが仮定されることは可能であり、各々のドップラ速度及びSNRに対して、
のように決定され得る。レシオ
は、信号に関する最適フィルタの整形ファクタ（shaping factor）をもたらす。

フィルタ整形ファクタは、
のようにドップラ周波数のみの関数として表され得る。ここで、
は通常、本願における信号に対する電力スペクトラムと仮定される。

フィルタ帯域幅の外側の雑音の電力は
と記述され得る。

ナイキスト帯域幅における雑音の全電力は、
と記述され得る。ここで、雑音に対する等価的なフィルタ整形ファクタが導入されている。

最終的に二つの等式、すなわち
が記述され得る。

図５は、SNR及びドップラ帯域幅又は速度推定値を改良するための反復プロシージャを示す流れ図を示している。ステップ２０１において、等式（１１）及び（１３）は、電力値
のための第一のセットを決定するために適用される。それからステップ２０２において、所与のαに対して図３においてもたらされている関係又はテーブルからドップラ周波数が導き出される。ステップ２０３において、フィルタ整形ファクタ
が決定される。当該フィルタ整形ファクタに基づいて、新たな電力値
導き出すために等式（２１）がステップ２０４において適用される。それからプロシージャはステップ２０２で再開される。

プロシージャの実際の適用が、
及び
に対する二つのテーブルの計算及び／又は記憶を示唆していることは注意される。

図２における相関ユニット４８によって実行されると共に等式（５）によって表されるべき相関プロシージャは所定の長さに基づき得る。浮動小数点（floating point）結果は、平均値の計算のための一つのスロットに対応する長さを使用することによって得られることが可能である。UMTSにおいて、一つのフレームは10msの時間インタバルに対応しており、15スロットから構成される。一つのスロットに含まれているパイロットシンボルの数は10になり、これは20スケーラ値（scalar value）に変換される。

本方法の実行に関して、可能なアプローチは、量に対する瞬時値（非正規化誤差（un-normalized error））
に基づく。

特に、非正規化誤差、すなわち
の瞬時サンプルについて極更新（pole update）は実行される段階的なプロシージャが導入され得る。

複雑さを更に低減するため、“署名（sign）”実行が考慮され得る。この場合、極更新のための等式は
の形態と仮定され得る。

αnのための精度（有効桁数（precision））は、フィルタにおいて実効的に使用される係数の精度になる必要がないことは注意される。例として、10ビットの精度は、値が等式（２４）において表されるように更新される極のために使用されることが可能であり、3ビットの精度は、フィルタにおける実行のために使用されることが可能である。得られた結果は、非適応フィルタ（non-adaptive filter）と比較してかなりの改善を依然示している。

この段階的な実行は、好ましい実施例がハードウエアで完全に実現される場合に対して使用され得る。

以下、フィルタ次数を適応させるためのプロシージャが記載される。

２極フィルタ（two poles filter）の場合、等式（５）のような二つの等式が、フィルタ係数を更新するために使用され得る。このようなフィルタのための複雑度要求仕様はそれから倍増され得る。提案されている特定のプロシージャは、複雑さを増大させることなく、フィルタの次数を増加させることを可能にする。

狭ドップラ帯域幅、及び／又は低SNR条件の場合、１極フィルタが使用されるとき、極は１に近い値を仮定するであろう。それから、極が達し得る最大値は固定されることが可能であり、後続する方策が規定され得る。極が所定の値に達するとき、第一の極の値は一定に保持されると共に当該最大値に等しくなり、適応が第二の極について実行されるであろう。このようにフィルタの極の数は１から２に移る。そのときフィルタに対する等式は
になるであろう。

kを
と規定することによって、p₁、p₂が二つの極であることが示され得る。ここで
である（zは、正になると共に１よりも小さくなる固定値である）。以下の等式
はkを更新するために導き出され得る。ここで
である。

当該最後の等式は、１極フィルタの複雑度と同等の複雑度を備える第二の極を繰り返し決定するために使用され得る。プロシージャがより多くの極を導入するために繰り返し適用され得ることは注意されると共に、フィルタ次数の適応が二つの方向で実行され得ることも注意され、その意味において二つの極フィルタで動作させられると共に、第二の極は０に非常に近い値と仮定されるべきである場合、一つの極で実行され始められ得る。

図６は、フィルタの次数の適応のための概略的なプロシージャを示す概略的な流れ図を示している。ステップ３００において、プロシージャは１次フィルタから開始させられる。それからステップ３０１において、フィルタ係数が等式（７）に従って更新される。ステップ３０２において、βが０に近いパラメータである場合にα＞１−βとなるかどうかが検査（チェック）される。そうなる（真である）場合、フィルタに対する等式は、以下の関係式、すなわち
に基づいて、ステップ３０３において等式（２５）の２極形式（two-poles form）に変えられる。

それからステップ３０４において、kに対する次の値が、等式（２６）及び（２７）に従って決定される。

ステップ３０２における検査が肯定でない場合、プロシージャはステップ３０１に戻され、係数が再度更新される。

ステップ３０５において、
になるかどうかが検査される。ここでλは０に近いパラメータであり、
はkの所定の長さについての平均値である。真である場合、等式（６）においてもたらされる所定の構造体に基づいて、フィルタ適応がステップ３０６において再開され、プロシージャは、フィルタ係数が等式（７）に従って再び適応されるか、又は更新されるステップ３０１に戻る。

この場合、選択的な残留周波数オフセット緩和が記載される。残留周波数オフセット（residual frequency offset (FO)）、すなわち、本チャネル推定フィルタが実現される受信器ユニットにおける局部発振器（ローカルオッシレータ（local oscillator））の周波数と搬送（キャリア）周波数との差は、推定チャネルフェーザにおける残留誤差の点と速度推定の点との両方において、好ましい実施例の特性に関する負の効果を有している。このことは、たとえ受信フィルタの帯域幅が適応されるとしても、より広い帯域幅はチャネル推定フィルタの出力上でより大きな雑音に変換されるという効果と、帯域幅は最大ドップラスペクトラム、それから速度に対してもたらされ得ないという効果との二つの効果と共に、残留周波数オフセットが受信信号の帯域幅を増大させるという事実による。何れにしても、受信信号の周波数拡散推定のための方法は、周波数オフセットとドップラ拡散との両方に起因して受信信号がどれくらい変化するかの測定手段をもたらす。

チャネル推定フィルタ４０の前の受信逆拡散パイロットに適用されるように局部補償ループ（local compensation loop）を使用することによって、最初の時点において周波数オフセットにより示唆される損失の緩和が実現され得る。

図７は、フィードフォワード（feed-forward）周波数オフセット推定／補償並びに適応チャネル推定のための複合方式の概略ブロック図を示す。この解決策によれば、フィードフォワード技術が周波数オフセット補償のために使用される。これは、長さT1のインタバルの間、周波数オフセットの推定値が、図１のRake受信器３０の各々のフィンガに対して周波数オフセット推定ユニット４２において、逆拡散共通CPICHパイロット（despreaded common CPICH pilot）から引き出されることを意味する。当該推定値は、長さT2の次の期間において周波数オフセットを補償するための周波数オフセット補償ユニット４４に供給される。補償パイロット信号はそれから、チャネル推定フィルタ４０に供給される。周波数オフセットの推定値又は測定値は、局部発振器の周波数のドリフト、又は例えばハンドオーバ（移行）プロシージャに起因して送信キャリアにおける変化に適応するために周期的にもたらされ得る。

周波数オフセット推定が、従来技術を使用することによって実行され得ることは注意される。特に、逆拡散共通パイロット信号に対して、連続QPSKシンボルの位相の差動検出（differential detection）に基づく技術が使用され得る。

図８は、CPICHサンプルの数に依存する極軌道上の周波数オフセット補償及び周波数オフセットの効果を示す図を示している。この図は、速度v = 3 km/hでの伝搬例に関連している。ゼロ補償（no compensation (nc)）且つ30Hzの残留周波数オフセット（FO）の場合、極値は、ゼロ残留周波数オフセット（no residual frequency offset (NFO)）がある場合の値よりも小さくなる。これは、受信信号の帯域幅における拡散に起因する。周波数オフセットの補償（c）が、図７においてもたらされている方式に従って実行される場合、極軌道は、ゼロ周波数オフセット（NFO）を具備する極軌道に非常に近くなる。従って、周波数オフセットの効果は緩和（軽減）され、フィルタ特性が改善される。

本願は上記の特定の実施例に限定されるものではなく、フィルタプロシージャに基づく何れのプロシージャ又はユニットにおいても使用され得ることは更に注意される。特に、記載の適応チャネル推定方式の構成要素は、ハードウエア回路として、若しくは信号処理デバイスを制御するソフトウエアルーチンとして、代わりに、又はその組み合わせで実現され得る。１次フィルタが使用される場合、フィルタ及び適応法則（ルール）の定義は、フィルタの極によって達せられる値から、信号対雑音比及びドップラ拡散のような入力信号の特性を導き出すためのプロシージャも含んでいる。上記のプロシージャが、好ましい実施例、すなわちUMTSのためのチャネル推定において考慮されている領域よりも広い適用可能性の領域を有することも注目に値する。確かに、狭帯域信号が雑音からフィルタ除去されなければならないと共に、（このより一般的な場合においても）信号帯域幅及び信号対雑音比を推定するための手段を提供することによって第７頁の仮定a)及びb)が保持されるという何れの状態においても当該プロシージャは適用され得る。

本発明が実現され得るコヒーレント（整合のとれた）Rake受信器の概略ブロック図を示す。好ましい実施例による１次適応フィルタの概略ブロック図を示す。異なる速度及び雑音電力レベルのための最適なフィルタパラメータ値を示す図である。好ましい実施例によるSNR及び／又は速度の推定のためのプロシージャの概略的な流れ図を示す。好ましい実施例によるSNR及び／又は速度推定を改善するための反復プロシージャの概略的な流れ図を示す。好ましい実施例によるフィルタ次数の適応のためのプロシージャの概略的な流れ図を示す。好ましい実施例による複合適応チャネル推定方式の概略図を示す。極軌道（軌線）上の周波数オフセット補償及び周波数オフセットの効果を示している図を示す。

Claims

所定の選択度をもたらすための固有部分を有すると共に、周波数応答を決定するための適応部分を有するフィルタ手段と、
前記周波数応答を変化させるように前記適応部分を制御するための制御手段と、
を有し、
前記制御手段は、誤差関数の２次統計量に基づいてフィルタ係数調整プロシージャをもたらすことを特徴とするフィルタ装置。
通信システムの受信器におけるチャネル推定のために使用される請求項１に記載のフィルタ装置。
前記フィルタ手段は、ワイヤレス通信システムの共通パイロットチャネルにフィルタ動作をもたらす請求項１又は２に記載のフィルタ装置。
前記制御手段は、ゼロ定数を保持する一方、前記フィルタ手段の少なくとも一つの極を変化させることによって前記周波数応答を変化させる請求項１乃至３の何れか一項に記載のフィルタ装置。
前記フィルタ手段にもたらされる信号における周波数オフセットを推定するための周波数オフセット推定手段を更に有する請求項１乃至４の何れか一項に記載のフィルタ装置。
前記周波数オフセット推定手段の出力信号に基づいて前記出力信号における前記周波数オフセットを補償するための周波数オフセット補償手段を更に有する請求項５に記載のフィルタ装置。
ａ）所定のフィルタ選択度をもたらすようにフィルタ特性の所定のゼロ値をセットする設定ステップと、
ｂ）周波数応答適応をもたらすように前記フィルタ特性の極値を変化させるためにフィルタパラメータを制御する制御ステップと、
ｃ）フィルタ入力部及び出力部によって抽出される統計量に基づいて信号対雑音比を推定する推定ステップと、
を有するフィルタリング方法であって、
信号帯域幅推定値が、平衡状態におけるフィルタ係数により得られる値と前記推定信号対雑音比からもたらされることを特徴とするフィルタリング方法。
前記推定ステップが、フィルタ整形ファクタの決定に基づく反復改良プロシージャを有する請求項７に記載のフィルタリング方法。
前記フィルタ係数の決定値に基づいてフィルタ次数を増大させるための適応ステップを更に有する請求項７又は８の何れか一項に記載のフィルタリング方法。