JP4621684B2

JP4621684B2 - 反復的な干渉推定および時空間的白色化による単一アンテナ干渉除去

Info

Publication number: JP4621684B2
Application number: JP2006534655A
Authority: JP
Inventors: ヒー，ショウシェング
Original assignee: テレフオンアクチーボラゲットエルエムエリクソン（パブル）
Priority date: 2003-10-14
Filing date: 2004-10-08
Publication date: 2011-01-26
Anticipated expiration: 2024-10-08
Also published as: US20050078777A1; EP1673913B1; US7289583B2; JP2007508758A; EP1673913A1; WO2005041511A1; CN100542146C; KR20070012311A; HK1103487A1; CN1969517A

Description

関連出願
本特許出願は、米国特許出願第１０／６８４５９８号「ノイズ白色化フィルタリング方法および装置」（代理人整理番号５３８０７−０００６９ＵＳＰＴ）の主題に関係するとともに同内容を引用しており、当該特許出願と同日に出願したものである。

発明の背景
本発明の技術分野
本発明は一般に、デジタル時分割多重アクセス通信システムにおける単一アンテナ干渉除去（ＳＡＩＲ）に関し、より具体的にはＧＳＭ（Global System of Mobile communications）に従い動作する通信システムにおけるＳＡＩＲに関する。

関連技術の背景
無線デジタル時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）通信システム、例えば、ＧＳＭ、ＥＧＤＥ（Enhanced Data GSM Evolution）、ＤＡＭＰＳ（DigitalAdvanced Mobile Service）等で動作するシステムにおける受信器の性能は、干渉により制約される場合が多い。例えば、他のユーザーから干渉が来ることもある。隣接するセルで同一の搬送周波数を用いるユーザーにより同一チャネル干渉（ＣＣＩ）が生じる恐れがある一方、隣接する搬送周波数を用いるユーザーにより隣接チャネル干渉（ＡＣＩ）が生じる恐れがある。

通信システムのネットワーク容量は、受信器のＣＣＩおよびＡＣＩパフォーマンスに従わなければならない携帯電話の周波数計画により、制約される。従って、受信器のＣＣＩまたはＡＣＩパフォーマンスに何らかの実質的な向上を行なえば、ネットワーク容量を大幅に増やすことができる。ＳＡＩＲは、ネットワーク容量を増やすために用いる方法である。

ＳＡＩＲは、例えばＧＳＭシステムの干渉の複素領域における１次元的性質を利用する。複素受信信号の実部および虚部のサンプルは、実部と虚部のサンプルがあたかも異なる伝播チャネルから得られたかのように扱われる。時空間的な多様性（spatio-temporal diversity）を用いて干渉を抑制する。

図１は、現在のＳＡＩＲプロセスを示す機能ブロック図である。図において、⇒は依存関係を示す。図１に示す変数は以下の通りである。
ｒ受信信号
ｒ' 更新された受信信号
ｔ訓練系列
ｈ_{｛ｎ＋ｍ｝} ｎ＋ｍタップ・チャネル推定値
Ａ_{｛ｍ＋１｝}干渉モデル
ｐ同期位置
ｓシンボル推定値

ＳＡＩＲプロセス１００は、同期化ブロック１０２における受信信号ｒのバースト同期化から始まる。一般化最小二乗（ＧＬＳ）チャネル時空間的白色化（ＳＴＷ）推定ブロック１０４において、干渉Ａ_{｛ｍ＋１｝}のｍ次ベクトル化自己再帰（ＶＡＲ）モデルおよび（ｎ＋ｍ）次チャネル推定ｈ_{｛ｎ＋ｍ｝}の同時推定（joint estimation）が実行される。干渉モデルＡ_{｛ｍ＋１｝}は、ＧＬＳチャネルＳＴＷ推定ブロック１０４から、ＳＴＷフィルタブロック１０６へ出力される。受信信号ｒもまた、ＳＴＷフィルタブロック１０６へ入力される。受信信号ｒは、行列多項式の係数を用いてＳＴＷフィルタブロック１０６によりフィルタリングされて、更新された受信信号ｒ’が得られる。

イコライザ１０８もまた、ＧＬＳチャネルＳＴＷ推定ブロック１０４から干渉モデルＡ_{｛ｍ＋１｝}を受信する。イコライザ１０８は、送信のデータ・シンボルを推定して、シンボル推定ｓを得る。

ＧＳＭシステムにおいて、例えば、干渉モデルの次数は、識別可能性および複雑性の理由から十分に低く（例えばｍ＜３）なければならない。プロセス１００には少なくとも二つの短所がある。第一に、受信信号ｒの複合チャネル（composite channel）（すなわちイコライザから見たチャネル）のスパンは、プロセス１００によりｎシンボルから（ｎ＋ｍ）シンボルへ拡張される。デシジョンフィードバック系列推定（Decision Feedback Sequence Estimation）（ＤＦＳＥ）イコライザの場合、フィードバックスパンの拡張により複雑さが阻害要因となる程度に増大することは全くないため、チャネル拡張は重大な短所でない。しかし最尤系列推定（Maximum Likelihood Sequence Estimator）（ＭＬＳＥ）イコライザの場合、プロセス１００による複雑さの増大は、指数関数的である。多くの共通プラットフォームと同様に、ＭＬＳＥイコライザ用のビタビ・プロセッサが専用ハードウェアに予め組み込まれている場合、プロセス１００に示すように、拡張により、ＳＡＩＲの実装がたとえ不可能でないにせよ、極めて困難になる。

第二に、干渉モデルＡ_{｛ｍ＋１｝}およびｎ＋ｍタップ・チャネル推定ｈ_{｛ｎ＋ｍ｝}の同時ＧＬＳ推定は、両方共に計算負荷が高く、往々にして不正確である。そのような不正確さにより、例えば、強い干渉が無いか、あるいは高レベルの背景ノイズを伴う場合のように、様々なチャネル条件下で、受信器の性能が損なわれる。背景ノイズは、温度ノイズ等の物理的障害だけでなく、例えば量子化ノイズ等の非理想的な実装によっても、生じる場合がある。また、同時推定の数値特性もまた極めて悪条件であり得るため、アルゴリズムの固定小数点実装が非常に困難になり得る。ＧＬＳ推定において、相当大きい行列（例えば、最大１３行×１３列の）の逆行列を求める必要がある。現実的なチャネル条件下で、行列は非正則に近いため、丸めまたは切り捨て誤差により、固定小数点計算が不安定になる。

本発明の概要
これらおよび他の短所は、ＳＡＩＲ緩和の方法および装置を提供する本発明の実施形態により解決される。受信信号における干渉を減らすための方法は、受信信号の同期化を実行して同期位置を得るステップと、同期位置および受信信号を用いて、更新された受信信号を決定するステップを含んでいる。更新された受信信号を決定するステップは、干渉モデル推定および時空間的白色化を反復的に実行するステップを含んでいる。更新された受信信号の更新された同期位置が決定される。更新された同期位置および更新された受信信号を用いてチャネル推定値が決定される。

受信信号における干渉を減らすための方法は、受信信号の同期化および白色化を実行するステップを含んでいる。同期化および白色化するステップは、以下のステップを少なくとも１回実行するステップを含んでいる。すなわち、１）入力信号の同期化およびベクトル・ノイズ相関の推定を実行して干渉モデルを得るステップと、２）当該干渉モデルおよび入力信号を用いて時空間的白色化動作を実行し、更新された受信信号を得るステップである。同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが少なくとも１回のうち初めて実行される場合、入力信号は受信信号である。同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが少なくとも１回のうちの初回に続いて実行される場合、入力信号は更新された受信信号である。更新された受信信号を用いてチャネル推定値が決定される。

受信信号における干渉を減らすための装置は、受信信号の同期化を実行して同期位置を得る手段と、同期位置および受信信号を用いて、更新された受信信号を決定する手段とを含んでいる。更新された受信信号を決定する手段は、干渉モデル推定および時空間的白色化を反復的に実行する手段を含んでいる。本装置はまた、更新された受信信号の更新された同期位置を決定する手段と、更新された同期位置および更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する手段とを含んでいる。

受信信号における干渉を減らすための装置は、受信信号の同期化および白色化を実行する手段を含んでいる。同期化および白色化の手段は、以下のステップを少なくとも１回実行するように適合されている。すなわち、１）入力信号の同期化およびベクトル・ノイズ相関の推定を実行して干渉モデルを得るステップと、２）当該当該干渉モデルおよび入力信号を用いて時空間的白色化動作を実行し、更新された受信信号を得るステップである。同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが少なくとも１回のうち初めて実行される場合、入力信号は受信信号である。同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが少なくとも１回のうちの初回に続いて実行される場合、入力信号は更新された受信信号である。本装置はまた、更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する手段を含んでいる。

受信信号における干渉を減らすための製品は、少なくとも１個の計算機可読媒体、および当該少なくとも１個の計算機可読媒体に含まれるプロセッサ命令を含んでいる。プロセッサ命令は、少なくとも１個のプロセッサにより前記少なくとも１個の計算機可読媒体から読み込み可能なように構成されている。当該プロセッサ命令は、少なくとも１個のプロセッサに以下の動作をさせる。すなわち、１）受信信号の同期化を実行して同期位置を得る、２）当該同期位置および受信信号を用いて、更新された受信信号を決定する、３）更新された受信信号の更新された同期位置を決定する、４）更新された同期位置および更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する。更新された受信信号を決定するステップは、干渉モデル推定および時空間的白色化を反復的に実行するステップを含んでいる。

受信信号における干渉を減らすための製品は、少なくとも１個の計算機可読媒体、および当該少なくとも１個の計算機可読媒体に含まれるプロセッサ命令を含んでいる。プロセッサ命令は、少なくとも１個のプロセッサにより前記少なくとも１個の計算機可読媒体から読み込み可能なように構成されている。当該少なくとも１個のプロセッサは、受信信号の同期化および白色化を実行すべく動作させられる。同期化および白色化は、以下のステップを少なくとも１回実行するステップを含んでいる。すなわち、１）入力信号の同期化およびベクトル・ノイズ相関の推定を実行して干渉モデルを得るステップと、２）当該干渉モデルおよび入力信号を用いて時空間的白色化動作を実行し、更新された受信信号を得るステップである。同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが少なくとも１回のうち初めて実行される場合、入力信号は受信信号である。同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが少なくとも１回のうちの初回に続いて実行される場合、入力信号は更新された受信信号である。当該少なくとも１個のプロセッサはまた、更新された受信信号を用いてチャネル推定値が決定すべく動作させられる。

添付の図面と合わせて、以下に述べる実施形態の詳細説明を参照することで、本発明の例証的な実施形態のより完全な理解を達成することができる。ここに、全ての図面を通じて同一または類似の特徴は同一番号で示している。

本発明の例示的実施形態の詳細な説明
本発明の原理を説明する手助けとして、本装置および方法を、ＧＳＭ移動局を例にあげて示す。本発明の範囲を以下に示す例に限定する意図はない。当業者であれば、本発明の原理を他の多くの種類の通信システムにも適用可能である。

図２は、本発明の第１実施形態による例証的なＳＡＩＲプロセスを示す機能ブロック図である。図２において、⇒は依存関係を示す。図２に示す変数は以下の通りである。
ｒ受信信号
ｒ’’ 更新された受信信号
ｔ訓練系列
ｐ同期位置
ｐ’ 更新された同期位置
ｈ_｛ｎ｝ｎタップ・チャネル推定値
ρ ノイズ相関
Ａ_｛ｌ｝干渉モデル
ｓ’ シンボル推定値
ＳＡＩＲプロセス２００は、同期化ブロック１０２における受信信号ｒのバースト同期化から始まる。受信信号ｒはまた、時空間的白色化設定および緩和処理ブロック（ＳＴＷ）２０２へも入力される。緩和という用語は、並列計算において用いられてるが、本出願では、計算のデータ依存関係の分離を記述するために用いる。同期化ブロック１０２は、同期位置ρをＳＴＷブロック２０２へ出力する。

ＳＴＷブロック２０２が出力した更新された受信信号ｒ’’は、同期化調節ブロック２０４、チャネル推定ブロック２０６、およびイコライザ１０８へ送られる。同期化調節ブロック２０４は、ＳＴＷブロック２０２の後段で同期位置を調整する。同期化調節ブロック２０４による同期位置調整により、シンボル拡張（symbol extension）が回避できる。同期化調節ブロック２０４は、強い干渉に起因して得られる、誤差を起こしやすいあらゆる同期化（any error-prone synchronization）を矯正し、同期位置を調整して、指定されたスパンを有する受信信号ｒ’’用の複合チャネルが、受信信号ｒの大部分のエネルギーをカバーできるようにする。

同期化調節ブロック２０４における同期調整の後で、チャネル推定ブロック２０６においてｎタップ・チャネル推定が行なわれる。シンボル拡張が生じていないため、より計算効率が高い最小二乗法（ＬＳ）推定を直接適用することができる。イコライザ１０８は、更新された受信信号ｒ’’およびｎタップ・チャネル推定値ｈ_｛ｎ｝を受信して、送信のデータ・シンボルを推定して、シンボル推定値ｓ’を得る。

ＳＴＷブロック２０２は干渉モデル推定およびＳＴＷ処理を実行する。集中ＳＴＷ処理（lumped STW processing）が実行される前に所定次数における集中モデル推定（lumped-model estimation）が実行されるプロセス１００とは対照的に、ベクトル化ノイズ相関（Vectorized Noise Correlation）（ＶＮＣ）に基づく緩和方式（relaxationapproach）を用いている。ＳＴＷ及び緩和処理ブロック２０２において、１次ＶＮＣ推定およびＳＴＷ処理プロセスがｍ回反復される。ＳＴＷ設定及び緩和処理ブロック２０２で実装されるプロセスは、以下の例証的な擬似コードで示すことができ、ここに／／は非プログラムコードのコメントである。

ＳＡＩＲプロセス２００と同様の２次同期化およびチャネル推定により、時空間的な白色化処理に起因する受信信号ｒのシンボル拡張が回避できる。ＳＡＩＲの実装は、このように、固定された複合チャネルスパンを有する専用ハードウェアにイコライザが組み込まれている受信器アーキテクチャにおいて、実装可能である。全ての行列操作が実数成分を有する２行×２列に限られているため、ＳＴＷブロック２０２で採用されている緩和方式は、計算の複雑さを大幅に減らす。チャネルモデル推定値は、干渉モデル推定値から分離される。推定条件の改善によって、提案されたＳＡＩＲアルゴリズムは、背景ノイズが現実的なレベルにあるチャネル条件において、改善された性能を示す。

更新されたノイズ推定値を用いる反復を停止させるための正しい決定がなされる可能性がより高いため、ＳＴＷブロック２０２のループに次数適合（order-adaptation）を容易に導入することができる。図２に示す本発明の実施形態による方式は、性能に関して、ホイットル・ウィギンズ・ロビンソン・アルゴリズム等の、ノイズ更新を伴わない他の次数適合方式に、有利に匹敵する。

図３は、本発明の第２の実施形態による例証的なＳＡＩＲプロセスを示す機能ブロック図である。図３において⇒は依存関係を示す。図３に示す変数は以下の通りである。
ｒ受信信号
ｒ’’’ 更新された受信信号
ｔ訓練系列
ｐ同期位置
ｈ_｛ｎ｝ｎタップ・チャネル推定値
Ａ’_｛ｌ｝干渉モデル
ｓ’’ シンボル推定値
ν 干渉を加えたノイズ
ＳＡＩＲプロセス３００は、受信信号ｒが、スイッチ３０８経由で同期化およびベクトル・ノイズ相関推定ブロック（ＳＶＮＣ推定ブロック）３０２と、ＳＴＷ処理ブロック３０４へ入力されることにより始まる。ＳＶＮＣ推定ブロック３０２、ＳＴＷ処理ブロック３０４、スイッチ３０８、スイッチ３１０、およびスイッチ３０６は、反復制御ループを形成する。反復制御ループにもたらされた同期化に起因して、各々の１次ＳＴＷ白色化の後の同期位置が調整される。同期位置の調整により、複合チャネル拡張を効果的が回避される。反復制御ループは、強い干渉下で得られた、誤差を起こしやすい同期化を矯正し、同期位置を調整して、指定されたスパンを有する複合チャネルが、信号エネルギーの大部分をカバーできるようにする。

受信信号ｒがスイッチ３０８経由でＳＶＮＣ推定ブロック３０２およびＳＴＷ処理ブロック３０４へ入力された後で、図３に示すように、スイッチ３０８は第２の位置へ遷移することができる。スイッチ３０８が図３に示す位置、スイッチ３０６が図３に示す位置にあって、且つスイッチ３１０がＳＴＷ処理ブロック３０４に接続している状態で、反復制御ループは閉じて、反復的な推定白色化処理が行なわれる。受信信号ｒが既に十分に白色である場合、受信信号ｒを受信するようにスイッチ３０８を設定し、図３に示すようにスイッチ３１０を設定し、スイッチ３０６をチャネル推定ブロック２０６およびイコライザ１０８に接続するように設定することにより、受信信号ｒをＳＶＮＣ推定ブロック３０２またはＳＴＷ処理ブロック３０４を通過せずに直接、チャネル推定ブロック２０６およびイコライザ１０８へ入力させてもよい。

本発明の実施形態は、図３に示すような、反復的な推定および白色化処理を利用しており、当該処理は以下のように擬似コードで示すことが可能である。

複素数ベースバンド受信器信号は、次式の無線チャネルのベクトル値・有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデルによりモデル化することができる。

ここに、行ベクトルにおいて、受信信号はｘ（ｎ）＝［ｘ_ｒ（ｎ）ｘ_ｉ（ｎ）］、無線チャネルはｈ（ｎ）＝[ｈ_ｒ（ｎ）ｈ_ｉ（ｎ）]、および干渉を加えたノイズはν（ｎ）＝［ν_ｒ（ｎ）ν_ｉ（ｎ）］である。本発明によるＳＴＷ処理は、同相および直交チャネルからの干渉の自己相関および相互相関特性の両方を用いており、受信信号を行列多項式（各々の係数が２行×２列）でフィルタリングすることにより実現される。

ＧＬＳを用いる従来の方式では、白色化フィルタＷ_ｊの行列係数は、同時複合チャネル／行列係数推定により得られる一方、本発明の原理によれば、当該係数は、大幅に簡素化されたＶＮＣ推定を介して得られる。

式（１）の時空間的有色ノイズは、ベクトル値・自己回帰（ＶＡＲ）プロセスとしてモデル化することができる。１次ＶＡＲモデルは次式で表わすことができる。
ν（ｎ）Ａ（Ｄ）＝Ａ_０ν（ｎ）＋ν（ｎ−１）Ａ_１＝ｅ（ｎ）（３）

ここに伝達関数Ａ（Ｄ）は、以下のように２×２単位行列で表わされる、先行単位タップ（leading unit tap）を有する遅延作用素の行列多項式である。

ｅ（ｎ）＝［ｅ_ｒ（ｎ）ｅ_ｉ（ｎ）］は白色雑音のベクトルであり、

は同相および直交チャネルからのノイズの空間相関を表わす共分散行列である。式（３）にν^Ｔ（ｎ−ｋ）を左から乗算して期待値を求める。Ｅ｛ν^Ｔ（ｎ）ｅ（ｎ）｝＝Ｑ，且つＥ｛ν^Ｔ（ｎ−ｍ）ｅ（ｎ）＝０であるため、以下のユール・ウォーカー方程式が得られる。
Ｐ_０＋Ｐ_−１Ａ_１＝Ｑ
Ｐ_１＋Ｐ_０Ａ_１＝０（６）
ここに、

は、同相および直交チャネルからのノイズの自己相関および相互相関の行列である。式（６）から、１次時空間的白色化フィルタの伝達関数は次式で容易に得られる。
Ｗ（ｚ）＝Ｗ_０＋Ｗ_１ｚ^−１＝Ａ_０＋Ａ_１ｚ^−１＝Ｉ_２＋（−Ｐ_０ ^−１Ｐ_１）ｚ^−１（８）

集中ＶＮＣ方式には、強い干渉の存在に起因して最初のチャネル推定値の質が悪いため、式（１）におけるノイズ推定が正確でないという短所がある。しかし、本発明の原理によれば、上記の擬似コードに示すように、受信信号の連続的な１次白色化が行われる。反復により、各ＶＮＣ推定のためのノイズ・サンプルのレベルが上がるため、白色化フィルタの質が向上する。反復的なＳＴＷ処理の後で、ノイズは時間的に白色であり、ＩおよびＱチャネルからのノイズを非相関化するために空間的な非相関化が必要である。空間的非相関化は、チョレスキー分解を利用してＳＴＷの最後の反復と一体化することができる。式（６）の最初の式から、ノイズ相関行列は次式で表わされる。
Ｑ＝Ｐ_０＋Ｐ_−１Ａ_１＝Ｐ_０＋Ｐ^Ｔ _１Ａ_１（９）
ノイズ相関行列の逆行列にチョレスキー分解を適用することにより次式が得られる。
Ｌ・Ｌ^Ｔ＝Ｑ^−１（１０）
最後のＳＴＷ反復の伝達関数は次式の形式である。
Ｗ_Ｋ（ｚ）＝（Ｗ_０＋Ｗ_１ｚ^−１）Ｌ＝Ｌ＋Ａ_１Ｌｚ^−１（１１）

ＶＮＣ処理はノイズ・サンプルの初期推定から始まる。本発明の原理によれば、同期残余（synchronization residue）の推定は、３シンボル同期化プロシジャーから得られる。同期化は、訓練系列と複素数受信信号との相関を求めることにより行なわれる。

同期化は、伝播チャネルのスパン全体の最大エネルギー累積により決定される。

訓練系列のシンボルの全てが、多重経路伝播チャネルにより生じたシンボル間干渉（ＩＳＩ）とは無関係に、式（１２）で用いられている。ＳＡＩＲの作用領域において、相関における訓練系列の先行および後続シンボル（the leading and tail symbols）を含めたことに起因するＩＳＩのダメージよりも、強い干渉における推定値利得の方が上回る。

式（１２）における相関結果はまた、概略チャネル推定値としても利用できるが、平準化に用いる場合は十分正確ではないと考えられる。しかし、強い干渉があるチャネルでは、この大まかなチャネル推定値を用いて、次式ようにより良好な同期残余を計算できることga
分かっている。

ここに、Ｍは、ハードウェアで実装されたイコライザにより通常は制限される、チャネルのスパンを示す。同期残余は、現行方式のようにＬＳに基づく推定により得られるノイズ推定値よりも、受けるバイアスが少ないことが証明されている。

ノイズの推定値を同期残余のノイズで代替しても計算量が僅かに減少するだけであるが、訓練系列および異なるチャネルスパンの各々について保存が必要な事前計算された回帰テーブル（regressor table）はチャネル推定においてもはや不要なため、コード・サイズを大幅に削減できる。同期残余を利用する別の利点は、３シンボル間隔にわたり同期位置を調整することにより複合チャネルのスパンを一定に保つことができる点であり、それ故に反復回数を選ぶ際の自由度が大きくなる。

集中ＳＴＷ処理の前に、所定次数の集中モデル推定がプロセス３００で実行される現行方式とは対照的に、ベクトル化ノイズ相関（ＶＮＣ）に基づく緩和方式が用いられる。プロセス３００の緩和方式において、１次ＶＮＣ推定／ＳＴＷ処理がｍ回反復される。図３に示す本発明の実施形態によるアルゴリズムは、以下の擬似コードで示すことができ、／／は非プログラムコードのコメントである。

反復制御ループにおける一体化された同期化により、複合チャネル拡張が回避されるため、固定された複合チャネルスパンだけに適応できる専用ハードウェアにイコライザが実装される現行受信器アーキテクチャに、ＳＡＩＲの実装が可能になる。プロセス３００による緩和方式は、全ての行列操作が２行×２列のサイズに限られているために計算の複雑さが大幅に減るだけでなく、ＧＬＳモデル推定よりもはるかに良好な数値状態が結果的に得られる。推定条件の改善によって、ＳＡＩＲプロセス３００は、背景ノイズが現実的なレベル（例えば２０ｄＢ＜ＳＮＲ＜３０ｄＢ）にあるチャネル条件化で、改善された性能を示した。背景ノイズがそのような現実的レベルにある場合、推定すべきパラメータが多過ぎる結果生じる推定値の不正確さのため、ＧＬＳ推定はあまり良い性能を発揮しない。対照的に、本発明の原理による緩和方法では、推定すべきパラメータの個数がはるかに少ない。干渉のレベルが減少し、各反復の後で同期位置が調整される結果、より良いチャネル推定値が得られる。本発明の実施形態によれば、ノイズ推定は同期残余推定により代替されるため、計算の複雑さを増すことなく性能が改善される。

反復制御ループでは、更新されたノイズ推定値を用いた反復を停止すべきか否かの正しい決定を行なえる可能性が高いため、次数適合を反復制御ループに容易に導入することができる。パラメータ化を過剰に行なったために白色雑音しか存在しない場合、白色化のあらゆる形式がイコライザ性能を損なうことがよく知られている。適合化（adaptivity）は、障害を軽減すべく導入されなければならない。本発明の原理によれば、ＳＡＩＲの次数はＶＮＣ推定／ＳＴＷ処理の反復回数により決定される。従って、処理の２次反復に「オール・オア・ナッシング」調整を一体化させることができる。同期残余のエネルギー減少により測定されたＳＴＷ利得が、十分大きくない場合、

ＳＴＷフィルタリング処理は停止される。ＳＴＷフィルタリング処理を終了するとの決定がなされた場合、受信信号ｒは、図３に示す位置に配置されたスイッチ３１０と、受信信号ｒをイコライザ１０８およびチャネル推定ブロック２０６に直接接続する位置に配置されているスイッチ３０６経由で、チャネル推定ブロック２０６およびイコライザ１０８へ直接入力される。信号強度の変動に起因する同期残余推定誤差を回避すべく、ＳＴＷフィルタの行列係数を正規化しなければならない。正規化はまた、固定小数点実装における桁溢れの確率を減少させる。

同期化調整に続いて、更新された受信信号出力ｒ’’’がスイッチ３０６、３１０経由でチャネル推定ブロック２０６およびイコライザ１０８へ出力される。チャネル推定ブロック２０６において、２次ｎタップ・チャネル推定が実行される。白色化処理を考慮に入れる必要がないため、計算効率がより高いＬＳ推定を直接適用することができる。ｎタップ・チャネル推定値ｈ_｛ｎ｝が、チャネル推定ブロック２０６からイコライザ１０８へ出力される。イコライザ１０８は、送信のデータ・シンボルを推定して、シンボル推定値ｓ’’を得る。

図３に示す本発明の実施形態による方式は、性能に関して、ノイズ更新を伴わない他の次数適合方式に有利に匹敵する。他の次数適合方式の例として、ホイットル・ウィギンズ・ロビンソン・アルゴリズムがある。

図４は、本発明の原理に従い基地局４１２と通信状態にある例証的なＧＳＭ・ＥＤＧＥ互換移動局４００を示すブロック図である。移動局４００は、最大３８４ｋｂｉｔ／秒の速度で信頼性の高いデータ通信を提供することを意図している。移動局４００は、信号処理回路４０６、ベースバンド・コード４０８、およびＲＦ回路４１０の各部に分かれる送信器４０２および受信器４０４を含んでいる。

送信方向において、信号処理回路４０６は、送信器４０２からチャネル４１４経由で基地局４１２へ信頼性の高い通信を提供すべく、データを保護する機能を果たす。周期的冗長コード（ＣＲＣ）生成、畳み込み符号化、インターリービング、およびバーストアセンブリを含む、チャネル符号化ブロック４１６で実行されるいくつかのプロセスを用いて、ユーザーデータ４１８を保護する。その結果得られたデータはバーストとしてアセンブルされ、それにより、バーストの中央に追加された訓練系列のミッドアンブルに加え（in addition to a training sequencemidamble that is added to the middle of the burst）、保護および後続シンボル（guard and trail symbols）が追加される。ユーザーデータ４１８および通知情報の両方とも、同様の処理を受ける。アセンブルされたバーストは、変調器４２０により変調される。

受信方向において、ベースバンド・コーデック４０８の出力は、復調器４２２を用いて復調される。信号処理回路４０６内のチャネル復号ブロック４２４が実行するいくつかのプロセスが、復調器４２２の復調された出力に適用される。実行されるプロセスには、バーストディスアセンブリ（burst disassembly）、本発明の原理による干渉減少、平準化（equalization）、デインターリーブ（de-interleaving）、畳み込み復号化、およびＣＲＣチェックが含まれる。

ベースバンド・コーデック４０８は、デジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器４２６およびアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器４２８を介して、送受信データをアナログおよびデジタル信号に各々変換する。ＤＡ変換器４２６は、ＲＦ回路部分４１０の送信器４３０へアナログ・ベースバンドＩおよびＱ信号を提供する。

受信方向において、チャネル４１４経由で基地局４１２へ送信された信号は、受信器回路４３２により受信される。受信器回路４３２から出力されたアナログ信号ＩおよびＱは、Ａ／Ｄ変換器４２８を介してデジタル・データストリームに逆変換される。Ａ／Ｄ変換器４２８からのＩおよびＱデジタル・データストリームは、チャネル復号化ブロック４２４へ入力される前に、復調器４２２によりフィルタリングおよび復調される。信号処理回路４０６が実行するいくつかのプロセスが次いで、復調器４２２の復調された出力に適用される。

移動局４００はまた、例えば、同期化、周波数および時間の取得並びに追跡、監視、受信信号強度の測定等の他の機能を実行する。他の機能として、ユーザー・インターフェースの取り扱い、移動局４００とネットワーク間の信号通知、ＳＩＭインターフェース等が含まれる。本発明の実施形態について移動局を題材に記述してきたが、本発明の原理は例えば基地局等、他の拠点に適用することもできる。

本発明の実施形態は、例えば、集積回路またはチップ・セット、ワイヤレス実装方式、および受信器システム製品等において実装することができる。例えば、コンピュータを運用して、本発明の復調技術を実行すべく適合されたソフトウェアを実行することができる。ソフトウェアは、計算機可読媒体、例えばディスク駆動ユニット内の磁気ディスクに常駐すべく適合されている。計算機可読媒体はまた、フラッシュ・メモリカード、ＥＥＲＯＭを利用したメモリ、バブル・メモリ記憶装置、ＲＯＭ記憶装置等を含んでいてよい。本発明の原理に従い実行すべく適合されたソフトウェアは、その全体または一部が、プロセッサ内（すなわちマイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、またはマイクロコンピュータ内蔵メモリ内）の静的または動的な主メモリまたはファームウェアに常駐していてもよい。本発明の原理はまた、集積回路、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、チップ・セット、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ワイヤレス実装方式、およびその他の通信システム製品の実装にも適用することができる。

本発明の実施形態（群）を添付の図面に例示し、前述の詳細説明で記述してきたが、本発明は、開示した実施形態（群）に限定されず、添付の請求項により規定される本発明の範囲から逸脱することなく、各種の再構成、変更、および代替が可能な点を理解されたい。

図面の簡単な説明
既述の、例証的なＳＡＩＲプロセスを示す機能ブロック図である。本発明の第１実施形態による例証的なＳＡＩＲプロセスを示す機能ブロック図である。本発明の第２実施形態による例証的なＳＡＩＲプロセスを示す機能ブロック図である。本発明の原理に従い基地局と通信状態にある例証的なＧＳＭ・ＥＤＧＥ互換移動局を示す図である。

Claims

受信信号における干渉を減らすための方法であって、
前記受信信号の同期化を実行して同期位置を得るステップと、
前記同期位置および受信信号を用いて、更新された受信信号を決定するステップであって、該ステップが干渉モデル推定および時空間的白色化を反復的に実行するステップを含む、ステップと、
前記更新された受信信号の更新された同期位置を決定するステップと、
前記更新された同期位置および更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定するステップとを含む方法。
前記チャネル推定値をイコライザに提供するステップと、
前記更新された受信信号を前記イコライザへ出力するステップと、
前記イコライザにより、シンボル推定値を出力するステップとを更に含む、請求項１に記載の方法。
前記更新された受信信号を決定するステップが、次数適合および１次ベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
前記方法が、単一アンテナ干渉除去アプリケーションで採用されている、請求項１に記載の方法。
受信信号における干渉を減らすための方法であって、
前記受信信号の同期化および白色化を実行するステップであって、
入力信号の同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行して干渉モデルを得るステップと、
前記干渉モデルおよび前記入力信号を用いて時空間的白色化動作を実行して、更新された受信信号を得るステップと、を少なくとも１回実行することを含む、同期化および白色化ステップと、
前記更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定するステップとを含み、
前記同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが前記少なくとも１回のうち初めて実行される場合、前記入力信号は前記受信信号であり、
前記同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが前記少なくとも１回のうちの初回に続いて実行される場合、前記入力信号は前記更新された受信信号である、方法。
前記チャネル推定値をイコライザに提供するステップと、
前記更新された受信信号をイコライザへ出力するステップと、
前記イコライザにより、シンボル推定値を出力するステップとを更に含む、請求項５に記載の方法。
前記時空間的白色化動作を実行するステップが、同期残余を介して１次ベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップを含む、請求項５に記載の方法。
本方法が単一アンテナ干渉除去アプリケーションで採用されている、請求項５に記載の方法。
受信信号における干渉を減らすための装置であって、
前記受信信号の同期化を実行して同期位置を得る手段と、
前記同期位置および受信信号を用いて、更新された受信信号を決定する手段であって、干渉モデル推定および時空間的白色化を反復的に実行する手段を含む、手段と、
前記更新された受信信号の更新された同期位置を決定する手段と、
前記更新された同期位置および更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する手段と、を含む装置。
前記チャネル推定値をイコライザに提供する手段と、
前記更新された受信信号をイコライザへ出力する手段と、
前記イコライザにより、シンボル推定値を出力する手段とを更に含む、請求項９に記載の装置。
前記更新された受信信号を決定する手段が、次数適合および１次ベクトル・ノイズ相関推定を実行する手段を含む、請求項９に記載の装置。
前記干渉は、単一アンテナ干渉である、請求項９に記載の装置。
受信信号における干渉を減らすための装置であって、
前記受信信号の同期化および白色化を実行する手段であって、
入力信号の同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行して干渉モデルを得るステップと、
前記干渉モデルおよび前記入力信号を用いて時空間的白色化動作を実行して、更新された受信信号を得るステップと、を少なくとも１回実行すべく適合されている手段と、
前記更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する手段とを含み、
前記同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが前記少なくとも１回のうち初めて実行される場合、前記入力信号は前記受信信号であり、
前記同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが前記少なくとも１回のうちの初回に続いて実行される場合、前記入力信号は前記更新された受信信号である、装置。
前記チャネル推定値をイコライザに提供する手段と、
前記更新された受信信号をイコライザへ出力する手段と、
前記イコライザにより、シンボル推定値を出力する手段とを更に含む、請求項１３に記載の装置。
前記時空間的白色化動作を実行するステップが、同期残余を介して１次ベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップを含む、請求項１３に記載の装置。
前記干渉は、単一アンテナ干渉である、請求項１３に記載の装置。
前記時空間的白色化動作が、同期残余のエネルギー減少が十分大きくないとの判定に応答して停止される、請求項１３に記載の装置。
受信信号における干渉を減らすためのプロセッサ命令を含む計算機可読媒体であって、
前記プロセッサ命令は、
前記受信信号の同期化を実行して同期位置を得る動作と、
前記同期位置および受信信号を用いて、更新された受信信号を決定する動作であって、反復的に干渉モデル推定および時空間的白色化を実行する動作を含む、動作と、
前記更新された受信信号の更新された同期位置を決定する動作と、
前記更新された同期位置および更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する動作と、をプロセッサに実行させる、計算機可読媒体。
受信信号における干渉を減らすためのプロセッサ命令を含む計算機可読媒体であって、
前記プロセッサ命令は、
前記受信信号の同期化および白色化動作であって、入力信号の同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行して干渉モデルを得るステップ、及び前記干渉モデルおよび入力信号を用いて時空間的白色化動作を実行して、更新された受信信号を得るステップを少なくとも１回実行する動作と、
前記更新された受信信号を用いてチャネル推定値を決定する動作と、をプロセッサに実行させ、
前記同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが前記少なくとも１回のうち初めて実行される場合、前記入力信号は前記受信信号であり、
前記同期化およびベクトル・ノイズ相関推定を実行するステップが前記少なくとも１回のうちの初回に続いて実行される場合、前記入力信号は前記更新された受信信号である、計算機可読媒体。