JP4440211B2 - 送信ビーム形成がある場合のチャネル推定のための方法 - Google Patents
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Description
以下の説明では、本発明を不必要に不明瞭にすることになるため、当業者に周知の機能または構造について詳細に述べない。
あるユーザ専用の情報を送信するために、ソース情報データは、ソース符号化技法により、バイナリ・アルファベット、すなわちビットに適正にマップされる。次いで、これらのビットは、送信中にあらゆる減損原因(雑音、干渉)から情報ビットを保護するために、好適なチャネル符号を使用することによってチャネル符号化される。次いで、チャネル符号化ビットは、ある種の変調方式(たとえば、当業者に周知のQPSK変調)に従ってシンボル内にビットをマップすることによって変調される。この場合、各シンボルは1つまたは複数のビットによって表される(QPSK変調では、各シンボルが2ビットによって表される)。次いで、DS−CDMAシステムでは、特定の拡散シーケンスでフィルタリングすることにより、前記シンボルが、より広い帯域幅にわたって拡散される。本書では、拡散シンボルがチップと呼ばれる。チップ周期(chip period)の持続時間は、拡散動作の帯域幅膨張率(expansion factor)にほぼ等しいファクタだけ、シンボル周期(symbol period)の持続時間より短いことに留意されたい。前記ファクタは、シンボル周期当たりのチップ数に等しく、拡散率と呼ばれる。数人のユーザが同じ帯域幅を共用するために、また、受信器が、ユーザ特有の拡散シーケンスについての知識に基づいて所望のユーザのシンボル・シーケンスを弁別し回復することができるように、異なるソースからの情報ビットを搬送するシンボル・シーケンスは、異なる拡散シーケンスで拡散される。次いで、得られたチップは、パルス波形(pulse-shape)フィルタ(UMTSの場合、ルートレイズド(root-raised)コサイン・フィルタ)によってフィルタリングされ、デジタル−アナログ(D/A)変換される。次いで、得られたアナログ信号は、無線周波数に変調され、BSアンテナ(群)によって送信される。同様に、送信ビーム形成が使用されているとき、pulse-shapeフィルタによってフィルタリングされたチップの同じシーケンスが、アンテナ特有の複素重みファクタで乗算された後、アンテナすべてに送られる。アンテナ特有の重みファクタは、いわゆるビーム形成重みベクトルにまとめることができる。前記ビーム形成重みベクトルの選択により、振幅および位相で表して、BSの多重アンテナ・システムの放射図の形状が決定される。アンテナから送信された信号は、BSアンテナからUE受信器アンテナへの実際の伝播チャネルを介して、いくつかの散乱、回折、反射現象を受ける。他のユーザや近隣のBSからの雑音や干渉がさらに、注目のUEにとって有用な信号を減損することの一因となる。UEアンテナ部で受信された無線周波数信号は、ベースバンド(または中間周波数IF)に復調され、デジタル・ベースバンド信号を生成するためにアナログ−デジタル(A/D)変換される。UE受信器は、注目のユーザに対して意図された有用な情報データを回復するために、このベースバンド信号を処理する。このために、受信器は、有用なデータの送信に関連する、送信器チェーン、実際のワイヤレス伝播チャネル、受信器チェーンのカスケードを、A/D変換まで推定することを必要とする。本書では、このカスケードが全体的に、単にチャネルと呼ばれる。以下では、上記動作が詳細に数学的に説明される。
一般的なDS−CDMA信号およびチャネル・モデルが提供される。次いで、そのようなモデルは、UMTS CPICH信号およびチャネルならびにDPCH信号およびチャネルの具体的な場合に適用されることになる。
hインパルス応答h(t,τ)を有するマルチパス・チャネルを介した信号s(t)の送信の一般的な場合を考えてみる。受信器部でのA/D変換前の連続時間複素ベースバンド受信信号は、
y(t)=x(t)+v(t) (1)
としてモデル化され、上式で、x(t)は、有用なデータを含む受信信号の一部を表し、v(t)は、雑音プラス干渉項を示す。信号x(t)は、
− w=[w0,...,wQ−1]Tは、送信ビーム形成重みベクトルを示し、
− a(θ)=[a0(θ),...,aQ−1(θ)]Tは、方向θでのアンテナ応答ベクトルを示す。
上付き(.)Tおよび(.)Hは、それぞれ転置およびエルミート転置を示す。実際の実施では、ベクトルwが一般に、多くてもスロット・レートで変わる可能性があるため、表記のために、時間に伴うその変動は、式(5)内で明示的に考慮されない。
次に、CPICHチャネルとDPCHチャネルが重畳されたUMTSの場合を考えて、先の一般チャネル・モデルをDPCHチャネルおよびCPICHチャネルに適用してみる。次いで、連続時間複素ベースバンド受信信号(1)は、
y(t)=xcpich(t)+xdpch(t)+v(t) (6)
として書き表すことができ、上式で、xcpich(t)およびxdpch(t)は、それぞれCPICHチャネルおよびDPCHチャネルに関連する信号成分であり、
拡散率Mは、CPICH論理チャネルとDPCH論理チャネルについて同じでない可能性があることに留意されたい。UMTS標準では、CPICHは、256に等しい固定拡散率を有し、一方、DPCHは、集合{4、16、32、64、128、256、512}内の値を取ることができる拡散率を有する。
遅延τpは、送信ビーム形成があることによって影響を受けないため、遅延は、通常の遅延推定/追跡技法(たとえば遅延ロック・ループ、参照により本明細書に組み込まれる、また、CPICHシンボルについての知識を利用するJ.G.Proakis Digital Communications、ニューヨーク: McGraw-Hill、第3版、1995年参照)によってすでに回復済みであると仮定し、チャネル経路係数cp(t)およびβpの推定に焦点を合わせる。これらの係数を推定するために、CPICHとDPCHを共に逆拡散した後で、レイク受信器の各フィンガ部の信号を考えてみる。
ycpich(n)=c(n)scpich(n)+vcpich(n)
ydpch(n)=wHa(θ)c(n)sdpch(n)+vdpch(n) (7)
によって与えられ、上式で、vdpch(n)およびvcpich(n)は、独立であるものと仮定して、それぞれDPCHおよびCPICHに関連する雑音プラス干渉項を示し、c(n)は、先にc(t)またはcp(t)と示された経路時変複素係数のシンボル・レートでの離散時間表現であり、sdpch(n)およびscpich(n)は、シンボル時間nでの、それぞれDPCH論理チャネルおよびCPICH論理チャネルのシンボルを示す。CPICHチャネルおよびDPCHチャネルがシンボル時間nごとに変わる可能性があると、また、干渉および雑音をゼロ平均AWGNとしてモデル化することができると仮定して、次のように、シンボル時間nごとに、最尤(ML)静的瞬間(static instantaneous)チャネル推定を構築する。
UMTS W−CDMAシステムの大帯域幅により、BSからUEへのチャネルは、1組の離散マルチパス成分を含むものとしてモデル化することができる。具体的には、チャネル・インパルス応答を、式(4)および式(5)によって表現されているように有限個の独立したマルチパス成分の線形重畳として近似することが可能である。先に、マルチパス成分をも単にチャネル経路と称した。経路は、遅延と複素係数によって特徴付けられる。UE(および/または任意の他の散乱物体)がBSに対して運動中であるとき、各経路複素係数は、時間と共に変わる可能性がある。したがって、チャネル・インパルス応答全体もまた、式(4)および以下によって表現されているように、時間と共に変わる。この現象は、通信において送信器または受信器がもう一方に対して移動したとき生じるドップラー効果から、一般にドップラー・スプレッドと呼ばれる。チャネル・ドップラー・スプレッドは、チャネル・インパルス応答が変わるレートを、あるいは、チャネル経路に焦点を合わせて、経路複素係数が時間と共に変わるレートを表す。ドップラー・スプレッドは、BSに対するUEの速度と共に増大する。物理的に見て、CPICHチャネルの各経路は、同じ遅延τおよび同じドップラー・スプレッドを有するが異なる複素経路振幅、すなわち、式(4)および式(5)によれば、それぞれc(n)およびβc(n)を有するDPCHチャネル上の経路に対応する。次いで、ファクタβが一定である限り、CPICHチャネル経路とDPCHチャネル経路は、共にc(n)のレートで変わる、すなわち、同じドップラー・スプレッドを共用する。したがって、この2つの複素経路の振幅時間変動は同じであり、一方、ビーム形成重みベクトルwと、その経路の方向θに対応するアンテナ・アレイ応答a(θ)とのスカラ積によって決定されるビーム形成複素ファクタβだけ常に異なる。
最適結合CPICH−DPCH MAP DPDCHチャネル推定問題は、参照により本明細書に組み込まれる「J.Baltersee、G.Fock、P.Schultz-Rittich、H. Meyr、「Performance analysis of phasor estimation algorithms for FDD-UMTS RAKE receiver」IEEE 6th Symp. on Spread Spectrum Techonologies and Applications、NJIT、ニュージャージー、2000年9月」で対処されている、より単純なCPICH MAPチャネル推定問題の直接拡張として公式化される。
最適結合CPICH-DPCH MAP DPDCHチャネル推定器を実用UE内に実装するために、最適ウィナーFIRフィルタ係数f=[f(N−1)...f(0)]Tが計算される。この計算が可能となるために、観察値
3.1節では、CPICHおよびDPCHに関連するチャネル経路が、共通の構造を共用することを見てきた。具体的には、CPICHおよびDPCHに関連する両チャネルが、送信ビーム形成による前記ビーム形成複素ファクタβまで、同じように挙動することが示されている。チャネル経路すべてについての前記複素ファクタβの知識は、CPICHチャネルの推定値からDPDCHチャネルの推定値を構築することを可能にする。このようにして、DPDCH推定問題は、2つの同様な推定問題、すなわち1つはβの推定、もう1つはCPICHチャネルc(k)の推定に分かれる。完全な結合CPICH−DPCH MAP DPDCHチャネル推定問題に対して複雑さを著しく低減してCPICHチャネルc(k)を推定するために、最適なMAPチャネル推定を考えることができる。時刻kでの最適なMAP CPICHチャネル推定は、n≠kの場合、形態
ファクタβについてML推定値を構築するために、DPCHとCPICH瞬間MLチャネル推定値間の相互相関の、また、CPICH瞬間MLチャネル推定値の自己相関のML推定値を構築することが必要とされる。このために、ML瞬間DPCHおよびCPICHチャネル推定の式(8)〜(10)に依拠することになる。DPCH−CPICH MLチャネル推定相互相関およびCPICH MLチャネル推定自己相関のための理論式は、それぞれ、
ビーム形成ファクタβがいくつかのスロット周期にわたって一定のままであることができる実際上の状況が存在する可能性がある。これは、BSが、経路角度θpおよび経路の平均エネルギーに基づいてビーム形成重みベクトルwを最適化するとき発生する可能性がある。そのような場合には、これらの量は、いくつかのスロット周期にわたってほぼ一定のままであることができるため、BSはビーム形成重みベクトルwを修正しないことになり、その結果、p=1,...,Pの場合、ファクタβp=wHa(θp)は、同じ時間の間、ほぼ一定のままとなる。このことを使用し、連続するスロット周期にわたって、すなわち、ファクタβが一定である周期にわたって計算された、固定ラグl≠0での相互相関および自己相関(17)および(18)の推定値を平均化/フィルタリングすることによって、推定値(19)〜(23)の精度を改善することができる。次いで、その平均化−フィルタリング動作を適正に実施するために、経路の角度が変化した、かつ/または、UEが平均化−フィルタ・メモリをリセット/初期化するためにBSがビーム形成重みベクトルwを修正したため、ビーム形成ファクタβが突然修正されたときはいつでも、UEに通知しなければならない。実際、平均化/フィルタ・メモリがリセットされない場合、UEは、古くなったビーム形成ファクタβに対応する相互相関および自己相関推定値(16)〜(17)を反映することになる。しかし、ビーム形成ファクタβの変動が緩慢な場合には、平均化−フィルタ・メモリをリセットする必要がない可能性があることに気付くことができる。実際、連続する相互相関および自己相関推定値(17)および(18)の適切なフィルタリングは、本来、ビーム形成ファクタβの緩慢な変動の追跡を行う。このために、筆者らは、適した忘却ファクタ(forgetting factor)を有する、複雑さの少ない1次低域IIRフィルタの実装を提案する(1次IIRフィルタリングは、当業者に周知である)。しかし、最終的には、BSが送信ビーム形成の突然の変化についてUEに通知するために、シグナリング・オーバーヘッドが必要である。考察中の標準、たとえばUMTSが、BSからUEへのそのようなシグナリングを想定していない場合、平均化フィルタを取り除かなければならない、あるいは、UEは、平均化フィルタ・メモリをリセットすべきかどうか判断するために、突然の変化が発生したかどうかを検出することができる追加機構を実装することを必要とする。そのような追加検出機構ならびに相互相関および自己相関平均化−フィルタは、明らかに、UE設計に影響を及ぼす可能性のある複雑さの増大という代価を払う。しかし、複雑さの制限により平均化−フィルタが実装されない場合、BSは、突然のビーム形成ファクタ変化をUEに伝える必要がなく、追加のネットワーク・オーバーヘッドが回避されることになる。次いで、UEは、先のスロット推定値から独立して、スロットごとにビーム形成ファクタの推定値を更新することになる。さらに、この場合には、送信ビーム形成があることから独立してさえも、UEがファクタβを推定し続けることができることを観察することができる。実際、BS部で送信ビーム形成が実行されないとき、βは、CPICHとDPCHの間の送信振幅オフセットを表す実数ファクタと同じになる。
これまでは、簡潔にするために、導出において、DPCHおよびCPICHが同じシンボル・レート(すなわち、シンボル当たり同数のチップ)を有するように、特定の例で、DPCHの拡散率が256に等しいと仮定してきた。しかし、前述のように、DPCHの拡散率は、その拡散率が常に256に固定されているCPICHのシンボル・レートとDPCHシンボル・レートが概して異なるように、集合{2、4、8、16、32、64、128、256、512}内の値を取ることができる。したがって、好ましい非限定的な実施形態では、瞬間MLチャネル推定値(8)〜(10)は、次のように一般化される。
この節では、それぞれ4.2節および4.3節で導出された結合CPICH-DPCH MAP DPDCHチャネル推定アルゴリズム、ならびに結合CPICH−DPCH低複雑性DPDCHチャネル推定アルゴリズムの諸ステップについて要約する。
この節では、上述の最適な結合DPCH-CPICH MAP DPDCHチャネル推定アルゴリズムを実施する主な諸ステップを要約する。以下のステップは、(11)に従って最適なMAP DPDCH推定値を提供するために実施される。
・DPCH拡散率M<256の場合、CPICHシンボル・レートに合致するために、DPCH MLチャネル推定値が内挿され、
・DPCH拡散率M=512の場合、DPCHシンボル・レートに合致するために、CPICH MLチャネル推定値が内挿され、
・DPCH拡散率M=256の場合、内挿は必要とされない。
このように内挿されたML瞬間チャネル推定値が、ベクトル
この節では、低複雑性結合CPICH−DPCH ML最適DPDCHチャネル推定アルゴリズムの主な諸ステップを要約する。以下のステップは、UE内で時間kでDPDCHチャネル
・DPCH拡散率M<256の場合、CPICHシンボル・レートに合致するために、DPCH MLチャネル推定値が内挿され、
・DPCH拡散率M=512の場合、DPCHシンボル・レートに合致するために、CPICH MLチャネル推定値が内挿され、
・DPCH拡散率M=256の場合、内挿は必要とされない。
一部の著者(たとえば、http://www.3gpp.org/ftp/tsg_ran/WG4_Radio/TSGR4_17で入手可能な、参照により本明細書に組み込まれる「TSG RAN WG4 meeting #17、R4-010594 Ericsson、Dedicated Pilots、2001年5月」「TSG RAN WG4 meeting #17、R4-010528 Nokia、Proposal for user-specific beamforming for UTRA FDD、2001年5月」およびその中の参照を参照)が、送信ビーム形成がある場合のDPDCHチャネル推定の問題に対処している。主に、これらの著者は、送信ビーム形成によってDPCHだけ影響を受けるため、これらの状況下では、DPCHチャネルから使用可能な情報だけDPDCHチャネル推定に使用すべきであると結論している。具体的には、複雑さの制限によりDD DPDCH MLチャネル推定値を使用することができないとき、DPCCHパイロット・シンボルの事前知識を利用するだけでDPDCHチャネル推定を実行することを推奨している。それが実行可能であるとき、CPICHとDPCCHの両方から使用可能な情報を利用することによる、本明細書に述べられているアルゴリズムには、DPCCHパイロットに基づくだけのDPDCHチャネル推定に対して2つの大きな利点があることに気付くことになる。第1に、DPCCHによって提供されるパイロット・シンボルが乏しいことにより(スロット・フォーマットに応じて1から最大16、本明細書に組み込まれる参照文献「3GPP Technical Specifications, Rel.99, http://www.3gpp.org/specs/specs.html」参照)、十分な雑音/干渉抑圧を欠くため、DPDCHチャネル推定の精度が制限される。第2に、上述のように、DPCHタイムスロット内では、DPCCHパイロット・シンボルは、CPICHパイロット・シンボルのように連続的に送信されず、DPDCHを含む未知のデータ・シンボルと時間多重される。高いドップラー・スプレッドがある場合、すなわち、高いUE速度では、DPCHタイムスロットのそのような構造は、連続的に送信されるCPICHパイロット・シンボルもまた利用されない限り、DPDCH周期中のように既知のパイロット・シンボルがない間にチャネル経路係数cdpdch(k)を推定するという問題を提起する可能性がある。実際、ドップラー・スプレッドがスロット・レートと比較して非常に低い場合、チャネルcdpdch(k)は、スロット周期内で非常に緩慢に変化し、その周期全体にわたってほぼ一定と考えることができる。したがって、DPCCHに関して提供されたチャネル推定値は、DPDCH周期全体に対して有効と考えることができる。換言すれば、DPDCHチャネル推定値をスロット・レートより高いレートで更新する実用上の必要はない。これに反して、ドップラー・スプレッドがスロット・レートと同程度の大きさのもの、あるいはより大きなものである場合、DPDCHチャネルがスロット周期全体にわたってほぼ一定であるという仮定は、もはや有効でない。たとえば、UMTS標準を参照すると、スロットは、1.5kHzのスロット・レートを生じる2560チップ周期を含み、一方、極端な場合の下では、システムは、1kHzまでのドップラー・スプレッドに対処することが仮定されている。したがって、そのような場合には、DPCCHに関して推定されたチャネルが、連続するDPDCH周期全体について真のチャネルcdpdch(k)の有効な近似と考えることはできない。これらの状況下では、内挿および予測技法に頼るか、やはり、既知のパイロット・シンボルの2つの連続するDPCCHバースト間でDPDCH周期全体にわたって適切なレートでチャネル推定値を更新するために、DPDCHデータ・シンボルに対して行われた硬判定を既知のパイロットとして使用し、チャネル推定値を更新する、前述のものに似たDD機構を実装するべきである。チャネル推定値のためのそのような追跡機構を含むDPDCHチャネル推定器は、あまりにも計算上の要求が多く実現可能でない可能性が高い。したがって、DPCCH論理チャネルがスロット当たり単一のパイロット・シンボルだけからなるときなど、ある実際の状況下では、そのような手法は、明らかに不十分な性能をもたらすことになる。結合CPICH−DPCH MAP DPDCHチャネル推定アルゴリズムは、実際のドップラー・スプレッドとDPCCHの既知のパイロット・シンボルの数とに予測フィルタを適合させて、使用可能な情報全体に基づいて、暗黙に真のDPDCHチャネルの予測を実行するので、この問題に対する解決策を表す。また、同様に、本明細書で提案されている第2の複雑さの少ないアルゴリズムは、本来、DPCCH論理チャネルとCPICH論理チャネル両方の上に既知のパイロット・シンボルがあることを利用し、ドップラー・スプレッドが高くても、DPDCHチャネル変動の追跡を可能にする。しかし、後者のアルゴリズムの結果は、実際の実施から見て、必要とされる複雑さが少なく、ほぼ最適な性能により、より魅力的なものである。実際、第2のDPDCHチャネル推定アルゴリズムは、その複雑さの最も少ない例でさえも、DPCCHおよびCPICH使用可能情報(すなわち、使用可能な知己のパイロット・シンボルすべて)を共に反映して、ビーム形成複素ファクタβの推定値
任意の移動通信システムにおいて通信をセットアップするために、移動端末UEは、電源投入時に、ネットワークを聴取し、通信事業者、そのUEが通信を開始するBS、必要とされるサービスのタイプなどに関するいくつかのパラメータを獲得することを必要とする。有用なデータ送信の前に、UEはまず、BSを獲得するために、ある種の同期手順を実行しなければならない。移動端末UE部で受信器としてレイクを実装するのに好適なDS−CDMAシステムの一般的な枠組み内では、他のパラメータおよび時間参照推定値と共に、やはり時間遅延τpの推定値と、注目のBSからのチャネル・インパルス応答を含む経路に関連する平均エネルギーとを提供する予備同期段階が存在する。UMTS標準では、移動端末UEは、一般に、CPICHを利用することによって、経路と平均エネルギー両方の遅延を推定する。これらの推定値に基づいて、当業者に周知であるように、レイク受信器フィンガを適正にセットアップすることができる。上述の本発明の方法によれば、受信器が、同期機構の期間中に、経路を検出し、CPICH上の関連遅延を推定することができるとき、複素振幅は異なるが、同じ遅延で対応する経路がDPCH上に存在することを、暗黙に仮定している。見てきたように、この仮定により、複雑さが少なく、良好な性能と高い柔軟性を有するDPDCHチャネル推定アルゴリズムを導出することができ、送信ビーム形成がある場合のDPDCHチャネル推定の問題に対処することができた。
この節では、前述のDPDCHチャネル推定アルゴリズムを実装するためのアーキテクチャ概要を提供する。
図3は、0節に述べられているステップ1〜5によって要約されたアルゴリズムを使用する、提案されているDPDCHチャネル推定器を備えるレイク受信器を実装するための概略アーキテクチャを表す。具体的には、図3は、以下を備えるレイク受信器の単一フィンガの一部分について述べている。
図4は、4.4.2節に述べられているステップ1〜8によって要約されたアルゴリズムを使用する、提案されているDPDCHチャネル推定器を備えるレイク受信器を実装するための概略アーキテクチャを表す。具体的には、図4は、以下を備えるレイク受信器の単一フィンガの一部分について述べている。
本発明は、前述の実施形態および変形形態に限定されず、添付の特許請求の範囲に規定されている本発明の精神および範囲から逸脱することなしに修正を加えることができることを理解されたい。この点で、以下で結びを述べる。
Claims (18)
- WSSUS(uncorrelated-scattering wide-sense stationary)モデルに従って有限個の離散マルチパス成分(p=1,...,P)の線形重畳としてモデル化される第1および第2の伝搬チャネル群を評価する方法であって、
前記マルチパス成分のそれぞれが、時変複素係数および遅延によって記述され、
前記第1の伝搬チャネルは、共通のパイロットチャネル(CPICH)と関連づけられ、
前記共通のパイロットチャネルは、いずれのビーム形成もなしに送信され、
前記第1の伝搬チャネルの評価は、前記共通のパイロットチャネルを表し時変マルチパス複素係数c p (t)と遅延τpを計算するのに用いられるパイロットに基づいており、
前記第2の伝搬チャネルは、ビーム形成を行う専用の物理チャネル(DPCH)に関連づけられる方法において、
前記時変マルチパス複素係数c p (t)と遅延τpは、前記第2の伝搬チャネルを評価するためにも用いられ、
前記第2の伝搬チャネルの評価は、複素係数β p を用いて、β p c p (t)と遅延τpの計算から導き出されることを特徴とする方法。 - 第1および第2の論理チャネルの構造を反映し、対応する伝搬チャネル群の共通構造に基づく、送信ビーム形成がある場合に伝搬チャネルを推定するための方法であって、前記第2の論理チャネルが2つのサブチャネルを含み、前記伝搬チャネル群が、WSSUS(uncorrelated-scattering wide-sense stationary)モデルに従って有限個の離散マルチパス成分(p=1,...,P)の線形重畳としてモデル化され、前記マルチパス成分が、時変マルチパス複素係数および遅延をパラメータとして含む方法において、
1.第2チャネルおよび第1チャネル瞬間最尤MLチャネル・マルチパス複素係数推定値(
2.上記で得られたML瞬間第2および第1チャネル・マルチパス複素係数推定値(
3.結合第2および第1チャネルMAP(maximum-a-posteriori)基準に従って最適な線形予測フィルタを計算するステップと、
4.MAP第1サブチャネルマルチパス係数推定値(
5.第2論理チャネルシンボル・レートが第1論理チャネルシンボル・レートより低いとき、前記MAP第1サブチャネルマルチパス係数推定値(
- 第1および第2の論理チャネルの構造を反映し、対応する伝搬チャネル群の共通構造に基づく、送信ビーム形成がある場合に伝搬チャネルを推定するための方法であって、前記第2の論理チャネルが2つのサブチャネルを含み、前記伝搬チャネル群が、WSSUS(uncorrelated-scattering wide-sense stationary)モデルに従って有限個の離散マルチパス成分(p=1,...,P)の線形重畳としてモデル化され、前記マルチパス成分が、時変マルチパス複素係数および遅延をパラメータとして含む方法において、
前記伝播チャネルが第1サブチャネルに対応し、以下の処理ステップ、すなわち、
1.前記第2の論理チャネルおよび第1の論理チャネルチャネル瞬間最尤MLチャネル・マルチパス複素係数推定値(
2.前記ML瞬間第1および第2の論理チャネル・マルチパス複素係数推定値(
3.前記第1の論理チャネルのマルチパス係数(ccpich(k))の最適なMAP(maximum-a-posteriori)推定値(
4.雑音抑圧のためにゼロでない相関ラグ(l≠0)で、ステップ2で得られた前記第1と第2の論理チャネルのマルチパス係数瞬間最尤推定値(
5.前記相互相関および自己相関推定値からビーム形成複素ファクタ(β)の推定値(
6.ステップ3で得られた推定値(
7.第2論理チャネルシンボル・レートが第1論理チャネルシンボル・レートより低いとき、前記第1サブチャネルマルチパス係数推定値(
- ステップ2の内挿が、最近隣内挿によって行われることを特徴とする、請求項2および3に記載の方法。
- 前記複素ファクタ(β)の推定値が、1に等しいラグに制限されることを特徴とする、請求項10、11、または12のいずれか一項に記載の方法。
- 請求項1、2、または3のいずれか一項に記載の前記方法を使用する受信器。
- WSSUS(uncorrelated-scattering wide-sense stationary)モデルに従って有限個(p=1,...,P)の離散マルチパス成分の線形重畳としてモデル化される第1および第2の伝搬チャネル群を評価する推定器であって、
前記マルチパス成分のそれぞれが、時変複素係数および遅延によって記述され、
前記第1の伝搬チャネルは、共通のパイロットチャネル(CPICH)と関連づけられ、
前記共通のパイロットチャネルは、いずれのビーム形成もなしに送信され、
前記第1の伝搬チャネルの評価は、前記共通のパイロットチャネルを表し時変マルチパス複素係数c p (t)と遅延τpを計算するのに用いられるパイロットに基づいており、
前記第2の伝搬チャネルは、ビーム形成を行う専用の物理チャネル(DPCH)に関連づけられる推定器において、
前記時変マルチパス複素係数c p (t)と遅延τpは、前記第2の伝搬チャネルを評価するためにも用いられ、
前記第2の伝搬チャネルの評価は、複素係数β p を用いて、β p c p (t)と遅延τpの計算から導き出されることを特徴とする推定器。 - 前記伝播チャネルが第1サブチャネルに対応すること、および、
第2および第1論理チャネルの対応する伝播チャネル瞬間最尤MLチャネル・マルチパス係数推定値(
上記で得られたML瞬間第2および第1論理チャネルの対応する伝播チャネル・マルチパス係数推定値(
結合第2および第1チャネルMAP(maximum-a-posteriori)基準に従って最適な線形予測フィルタを構築するための手段と、
ステップ2で得られた内挿済みML瞬間第2および第1論理チャネルの対応する伝播チャネル・マルチパス係数推定値(
第2論理チャネルシンボル・レートが第1論理チャネルシンボル・レートより低いとき、前記第1サブチャネルマルチパス係数推定値(
- 前記伝播チャネルが第1サブチャネルに対応すること、および、
第2および第1論理チャネルの対応する伝播チャネル瞬間最尤MLチャネル・マルチパス係数推定値(
上記で得られたML瞬間第2および第1論理チャネルの対応する伝播チャネル・マルチパス係数推定値(
第1論理チャネルマルチパス係数(ccpich(k))の最適なMAP(maximum-a-posteriori)推定値(
雑音抑圧のためにゼロでない相関ラグ(l≠0)で、請求項3のステップ1および2の、第1と第2論理チャネルの対応する伝播チャネル・マルチパス係数瞬間最尤推定値(
前記相互相関および自己相関推定値(
第1チャネルマルチパス係数の最適なMAP(maximum-a-posteriori)推定値(
第2論理チャネルシンボル・レートが第1論理チャネルシンボル・レートより低いとき、前記第1サブチャネルマルチパス係数推定値(
- 請求項15に記載の推定器を備える受信器。
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