JP4659317B2

JP4659317B2 - Doppler diffusion estimation using the channel autocorrelation function hypothesis

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Publication number: JP4659317B2
Application number: JP2001517721A
Authority: JP
Inventors: モルナー、カール、ジェイムズ; クラスニィ、レオニド; アースラン、フセイン
Original assignee: Ericsson Inc
Current assignee: Ericsson Inc
Priority date: 1999-08-12
Filing date: 2000-08-02
Publication date: 2011-03-30
Anticipated expiration: 2020-08-02
Also published as: AU6755000A; MY125793A; CO5300492A1; AR025231A1; CN1156999C; CN1385007A; WO2001013537A1; JP2003507927A; DE10084912T1

Description

【０００１】
（発明の分野）
本発明は通信の分野に関するもので、より詳しくは無線通信の受信に関する。
【０００２】
（発明の背景）
セルラ無線電話通信システム内の移動体端末用の無線チャンネルは操作が困難なことがある。詳しく述べると、送信された信号はしばしば周囲の環境により反射され、散乱され、回折され、遅延され、減衰される。また移動体端末用の無線チャンネルは、移動体端末が動きまた移動体端末の近くの物体が動くために、静止しないことが多い。自動車内で用いられる移動体端末は高速で動き、移動体端末の近くの他の車両も動く。
【０００３】
また無線チャンネルの特性も、地形／建物や気候および／またはその他の要因が異なるために、地域毎に変わることがある。したがって、無線チャンネルによる無線信号の伝播は、マルチパス・フェージングや、シャドウイングや、パス損失を受けることがある。これらの要因のうち、マルチパス・フェージングが最も重要であり、マルチパス・フェージングは包絡線フェージングと、ドップラ拡散と、時間遅れ拡散により特徴づけられる。
【０００４】
ドップラ・シフトは、移動体端末が動いているときに無線信号に生じる周波数シフトであり、ドップラ拡散は移動体無線チャンネルの変化の時間的速度により生じるスペクトル拡大の測度である。ドップラ拡散により周波数分散が起こり、周波数領域でのドップラ拡散は観測された信号内の変化の速度に密接に関係する。したがって受信信号内の変動を正確に追跡するには、適応受信機内で用いられるアルゴリズムの適応時間がチャンネルの変化の速度より速くなければならない。
【０００５】
例えばＤＡＭＰＳセルラ無線電話通信システム内の移動体端末では、車両速度や搬送波周波数やその他の要因に従って、０Ｈｚから２５０Ｈｚの範囲のドップラ拡散が起こる。無線チャンネルの変化の速度が分かれば、これを用いて受信機の性能を改善し、および／または受信機の複雑さを少なくすることができる。また、適応受信機の適応パラメータはドップラ拡散の関数として変えることができる。追跡および内挿パラメータを例えば起こりうる最悪のドップラ拡散に対しての固定するのではなく、ドップラ情報の関数としてパラメータを適応的に変えることにより性能を改善することができる。同様に、ドップラ拡散情報を用いて、移動体が移動する種々の速度に対して受信機を適応的に制御することができる。言い換えると、移動体端末が移動する速度に従って、異なる受信機アルゴリズムを用いることができる。
【０００６】
ドップラ拡散の推定値をこのように用いれば受信機の性能を高めることができる。受信機適応アルゴリズムのパラメータをドップラ拡散の関数として変えることにより、例えば受信機内のコヒーレントな検出器を適応的に最適化することができる。また、ドップラ拡散の推定値が利用可能な場合はセルラ移動電話無線システム内のハンドオフ・プロセスを増強することができる。これにより、高速で移動中の移動体端末をマイクロセルにハンドオフするのを避けることができる。
【０００７】
ドップラ拡散推定については、例えば、Koch の米国特許番号第４，７２３，３０３号、「無線送信システムの無線送信チャンネルの質を測定するための方法と回路構成 (METHOD OF AND CIRCUIT ARRANGEMENT FOR MEASURING THE QUALITY OF RADIO-TRANSMISSION CHANNELS OF A RADIO-TRANSMISSION SYSTEM)」と、Raith の米国特許番号第５，０１６，０１７号、「コヒーレントな無線受信機の周波数を制御する方法とこの方法を行う装置 (METHOD OF CONTOLLING THE FREQUENCY OF A COHERENT RADIO RECEIVER AND APPARATUS FOR CARRYING OUT THE METHOD)」に説明されている。これらの特許の開示をここで援用する。
【０００８】
一連のチャンネル推定値からドップラ拡散を推定する方法は、例えば、Lars Lindbom の論文、「フェージング移動体無線チャンネルの適応等化 (Adaptive Equalization For Fading Mobile Radio Channels)」（Techn.Lic.Thesis No.UPTEC 92124R, November 1992,Department of Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden)に述べられており、この開示をここで援用する。Lindbom の論文では、２つの時点の間の値の差から成るチャンネル推定値の微分を用いてドップラ拡散を推定する。しかし、かかる微分は雑音が多いので平均する必要がある。したがって、平均することによりドップラ拡散の推定値が偏ることがある。
【０００９】
ドップラ拡散を推定する別の方法は、Karim Jamal 他の文献「Ｄ−ＡＭＰＳ１９００チャンネルでの適応的ＭＳＬＥ性能 (Adaptive MSLE Performance On The D-AMPS 1900 Channel)」（IEEE Trans. Vehic. Technol., vol.46, Aug. 1997)と、Morelli 他の文献「フラット・フェージング・チャンネルによる送信の搬送波周波数推定に関するその後の結果 (Further Results in Carrier Frequency Estimation For Transmissions Over Flat Fading Channels)」（IEEE Commun. Letters, vol.2, pp.327-330, Dec. 1998)に述べられている。これらの開示もここで援用する。
上に説明したように種々の方法があるが、改善されたドップラ拡散推定方法に対するニーズがこの技術で依然として存在する。
【００１０】
（発明の概要）
したがって、本発明の目的は通信チャンネルのドップラ拡散を推定する改善された方法とこれに関係するシステムおよび受信機を提供することである。
本発明の別の目的は、ドップラ拡散を推定するための複雑さの少ない方法とこれに関係するシステムおよび受信機を提供することである。
【００１１】
本発明ではかかる目的を、通信チャンネルの推定値を与え、且つ通信チャンネルの推定値の自己相関関数を生成することにより達成する。それぞれのドップラ拡散推定値仮説に対応し且つ通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する複数の自己相関関数仮説の１つを選択する。次に、選択された自己相関関数仮説に対応するドップラ拡散推定値仮説を通信チャンネルのドップラ拡散の推定値として選択する。
【００１２】
本発明では自己相関関数仮説をドップラ拡散推定器のメモリ内に保存し、通信チャンネルの推定値の自己相関関数と比較し、最も近い自己相関関数仮説を通信チャンネルの実際の自己相関関数の推定値として採用する。次に、最も近い自己相関関数に対応するドップラ拡散仮説を用いて通信チャンネルの実際のドップラ拡散の推定値とする。これにより、ドップラ拡散を推定するのに用いられる計算の複雑さを減らし、同時に、ドップラ拡散の比較的正確な推定値を得ることができる。更に、用いる自己相関関数仮説の数を増やせば一層正確な推定値が得られるし、逆に減らせば用いる計算の数とメモリの量を減らすことができる。
【００１３】
より詳細に述べると、自己相関関数仮説の１つを選択することは通信チャンネルの推定値の自己相関関数と複数の各自己相関関数仮説とを比較することを含む。更に、自己相関関数仮説の１つを選択することは通信チャンネルの推定値の自己相関関数に最も良く近似する複数の自己相関関数仮説の１つを選択することを含む。
【００１４】
更に、自己相関関数仮説の１つを選択することは、複数の自己相関関数仮説にそれぞれ対応し且つそれぞれの自己相関関数仮説と通信チャンネルの推定値の自己相関関数との差を表す複数の誤差信号を生成することと、誤差信号を比較して通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する自己相関仮説を選択することを含む。詳しく述べると、誤差信号を比較して、対応する自己相関関数仮説と通信チャンネルの推定値の自己相関関数との最小の差を表す誤差信号を選ぶ。更に、誤差信号を比較する前に、各誤差信号を平均して平均誤差信号を与えてもよい。ここで、誤差信号を比較することは平均誤差信号を比較することを含む。
このように、本発明に係る方法とシステムと受信機を用いて、通信チャンネルのドップラ拡散の推定値を複雑さの少ない方法で与えることができる。
【００１５】
（詳細な説明）
本発明について、本発明の好ましい実施の形態を示す添付の図面を参照して以下に詳細に説明する。しかし本発明は多くの異なる形で実現可能であって、ここに述べる実施の形態に制限されるものではない。これらの実施の形態は、この開示を十分且つ完全に行うためと本発明の範囲を当業者に完全に伝えるために与えるものである。同じ番号は全体を通して同じ要素を指す。
【００１６】
図１は本発明に係る送信機Ｔと受信機Ｒを示す。送信機Ｔはデータｄを無線チャンネルｃにより送信する。受信信号ｒは送信データｄと無線チャンネルｃとノイズｎの関数である。フラット・フェージング・チャンネルでは
ｒ＝ｈ・ｄ＋ｎ（式１）
である。上に述べたように、ドップラ拡散を推定し、推定されたドップラ拡散を用いて受信機の機能を適応させることにより受信機の性能を改善することができる。より詳しく述べると、推定されたドップラ拡散を用いれば無線チャンネルｈをより正確に推定することができる。受信機内にドップラ拡散推定器を用いることは、同時継続出願であるLeonid Krasny 他の米国特許出願番号第＿＿＿＿＿＿号、「ドップラ拡散推定システム(DOPPLER SPREAD ESTIMATION SYSTEM)」、１９９９年３月２２日出願（文書番号第Ｐ１０３６７−ＲＣＵＲ号および第１２８０．００１０５号）に述べられている。Krasny 他の出願は本発明の被譲渡人に譲渡され、Krasny 他の出願の発明者は本出願と共通である。また、Krasny 他の出願をここで援用する。
【００１７】
本発明に係るドップラ拡散推定器を含む種々の受信機Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃを図２−４に示す。詳しく述べると、図２の受信機Ｒａは既知のパイロット・シンボルと共に用いられる。この受信機は、信号ｒを受信するアンテナ２１、無線受信機および変換器２３ａ、チャンネル推定器２５ａ、ドップラ拡散推定器２７ａ、既知シンボル・ブロック２９ａ、信号処理プロセッサ３１ａを含む。アンテナ２１ａは無線信号ｒを受信し、無線受信機および変換器２３ａは受信した無線信号ｒを濾波し、増幅し、処理のためにディジタル・サンプルに変換する。より詳しく述べると、受信した無線信号を処理に適した複素数サンプル値などの形に変換する。チャンネル推定器は変換された無線信号を受け、また既知のシンボルを既知シンボル・ブロック２９ａから受ける。
【００１８】
詳しく述べると、既知シンボル・ブロック２９ａは、チャンネル推定値を計算するのに用いられる受信信号ｒ内のパイロット・シンボルまたは他の既知の参照シンボル（同期シンボルなど）を与える。更に、既知シンボル・ブロック２９ａは、既知のシンボルを記憶するメモリ、または既知のシンボルを生成する符号発生器を含む。チャンネル推定値２５ａは受信したディジタル・サンプルと既知のシンボルとを相関させて、ドップラ拡散推定器２７ａが用いるチャンネルｃの推定値を与える。ドップラ拡散推定器はチャンネル推定値を用いてドップラ拡散を推定し、推定されたドップラ拡散を信号処理プロセッサ３１ａに送る。ドップラ拡散推定器の動作は後で詳細に説明する。信号処理プロセッサ３１ａはサンプリングされた信号を処理して情報を取り出す。また信号処理プロセッサ３１ａはチャンネル推定器２５ａにフィードバックを与えるので、ドップラ拡散推定の後でチャンネル推定値を改善することができる。
【００１９】
図３の受信機Ｒｂは既知のパイロット・シンボルなしで用いられる。この受信機は、信号ｒを受信するアンテナ２１ｂ、無線受信機および変換器２３ｂ、チャンネル推定器２５ｂ、ドップラ拡散推定器２７ｂ、シンボル推定器２９ｂ、信号処理プロセッサ３１ｂを含む。受信機Ｒｂは図２の受信機Ｒａと同様であるが、異なる点は、図２の受信機で用いられた既知シンボル・ブロック２９ａの代わりにシンボル推定器２９ｂを用いることである。シンボル推定器２９ｂはシンボルが分からないアプリケーションで用いることができる。シンボル推定器２９ｂは、例えば誤差検出および訂正法を用いて、受信シンボルを高い精度で推定することができる。次に、チャンネル推定器２５ｂはこれらの推定シンボルを用いてチャンネルｈを推定する。後で詳細に説明するように、ドップラ拡散推定器２７ｂはチャンネル推定値を用いてドップラ拡散を推定する。
【００２０】
符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）セルラ・システム（例えばＩＳ９５システム）では、送信機はパイロット符号と呼ぶ既知のシンボルのストリームを送信する。パイロット符号は、異なる拡散符号を用いる他の情報搬送シンボルと同じチャンネルで同時に送信される。図４の受信機ＲｃはかかるＣＤＭＡシステム内でドップラ拡散推定を行う。図４の受信機Ｒｃは既知のパイロット・シンボルと共に用いられる。この受信機は、信号ｒを受信するアンテナ２１ｃ、無線受信機および変換器２３ｃ、チャンネル推定器２５ｃ、ドップラ拡散推定器２７ｃ、信号処理プロセッサ３１ｃを含む。このＣＤＭＡ受信機では、図１の既知シンボル・ブロック２９ａまたは図２のシンボル推定器２９ｂを用いずにチャンネル推定器２５ｃでチャンネルを直接推定することが可能であり、チャンネル推定値はドップラ拡散推定に用いられる。
【００２１】
チャンネル推定器２５ｃは加法重畳した既知のパイロット符号と他の符号を含む受信信号ｒを相関させ、得られる複素相関を濾波してチャンネル推定値を得る。受信信号は復号すべき他の情報搬送符号と相関させてもよい。情報搬送符号との相関の結果に同じ遅れのパイロット符号相関の共役を掛け、その結果を加算してマルチパス信号をコヒーレントに結合する。広帯域ＣＤＭＡ（ＷＢＣＤＭＡ）システムでは変調シンボル間隔が非常に短いので、多重伝播経路を非常に細かな時間分解度で分解することができる。
【００２２】
図２−４の受信機は、本発明に係るドップラ拡散推定器を含む種々の受信機を示す。各受信機において、チャンネル推定値はドップラ拡散推定値の計算のためにドップラ拡散推定器に与えられる。本発明に係るドップラ拡散推定器を含む受信機は上に述べたチャンネル推定器に限定されるものではなく、当業者が理解するようにチャンネル推定値を得るのに任意のチャンネル推定方式を用いてよい。
【００２３】
詳しく述べると、チャンネル推定値はＴＤＭＡタイムスロットにわたるチャンネル推定値を、タイムスロット中に受けたデータ・サンプルを表すシンボルを用いて生成することができる。例えば、図３の受信機Ｒｂはシンボルを推定するシンボル推定器２９６を含む。ドップラ拡散推定器は現在のタイムスロットのチャンネル推定値を用いて現在のタイムスロットのドップラ拡散推定値を計算し、また信号処理プロセッサはこのドップラ拡散推定値を次のタイムスロットの計算（例えば次のタイムスロットのチャンネル推定値の計算）に用いる。言い換えると、現在のタイムスロットのドップラ拡散推定値を用いて、その後の計算に用いられる信号処理プロセッサ内の長期ドップラ推定値を更新することができる。後で詳細に説明するように、この長期ドップラ推定値は例えば平均法を用いて更新することができる。
【００２４】
図３を参照して説明したようにシンボル推定器を用いるとき、タイムスロットのドップラ拡散推定値を計算するのに用いられる推定シンボルに循環冗長チェック（ＣＲＣ）を行うとよい。循環冗長チェックに合格した場合はチャンネル推定値は比較的正確なので、得られたドップラ拡散推定値を用いて長期ドップラ推定値を更新することができる。しかし循環冗長チェックに不合格の場合はチャンネル推定値は信頼できないので、信頼できない可能性のあるチャンネル推定値に基づくドップラ拡散推定値を用いて長期ドップラ推定値を更新することは望ましくない。
【００２５】
次に、図５のドップラ拡散推定器を参照してドップラ拡散推定について詳細に説明する。ドップラ拡散推定器は、例えば、ＤＡＭＰＳ標準またはＤＡＭＰＳ＋標準に従って動作する無線電話通信システムの受信機で用いることができる。ＤＡＭＰＳ＋では、既知のパイロット・シンボルが与えられる。ＤＡＭＰＳにおけるマルチパス復調では、循環冗長チェック（ＣＲＣ）に合格した場合は最初のパスで復調されたクラス１ビットをパイロット・シンボルとして用いることができる。好ましくは、結果の信頼性を高めるためパイロット・スロット間の位相の不明確さを小さくする。位相の不明確さを解決する方法は、例えばT.Fulghum の「第２パス復調でのチャンネル内挿 (Channel Interpolation On Second Pass Demodulation)」（Tech. Rep. Tr/X 98:1230, Ericsson, RTP, NC, Feb. 22, 1999)に述べられており、この開示をここで援用する。
【００２６】
パイロット・シンボルが利用可能であり、且つパイロット・シンボル間の位相の不明確さが許容できるレベルまで小さくなった場合は、自己相関計算機５１はパイロット・シンボルから得られたチャンネル推定値を用いて自己相関関数

のサンプルを見つけることができる。次に仮説比較器５３を用いて、自己相関関数のサンプルと、種々のドップラ拡散値の真の自己相関関数の種々の仮説（Ｈ₁，Ｈ₂，Ｈ₃，．．．，Ｈ_k）とを比較して、各仮説に対する自己相関関数サンプルの誤差計算値（ｅ_1(m)，ｅ_2(m)，ｅ_3(m)，．．．．，ｅ_k(m)）を得る。次に平均器５５を用いて各誤差計算値を複数のスロットにわたって平均して、それぞれの複数の平均誤差値（ｅ_av,1，ｅ_av,2，ｅ_av,3，．．．，ｅ_av,k）を得る。次に、最小誤差選択器５７により最も低い平均誤差値が得られた仮説に対応するドップラ拡散を選択して、推定ドップラ拡散

を得る。
【００２７】
より詳細に述べると、チャンネル推定値は現在または将来において利用可能な方法を用いて決定することが可能であり、また種々のドップラ拡散値に対応する種々の自己相関関数の仮説（Ｈ₁，Ｈ₂，Ｈ₃，．．．，Ｈ_k）は計算してメモリに記憶することができる。詳しく述べると、実際の無線チャンネルとこれに対応するドップラ拡散値は、基地局に対する種々の移動体端末速度で決定することができるし、また得られる自己相関関数は各速度毎に計算することができる。種々の速度で測定された無線チャンネルに対応しまた種々のドップラ拡散値に対応する、種々の自己相関関数の仮説（相関とτとの関係)を図示した例を図６に示す。
【００２８】
それぞれの仮説Ｈ_kを表す各自己相関関数のサンプルを仮説比較器５３のメモリに記憶して、図５に示す仮説Ｈ₁，Ｈ₂，Ｈ₃，．．．，Ｈ_kを与えることができる。例えば、τの種々の値に対応する図６のグラフの各自己相関関数のサンプルを、図７に示すようにメモリに記憶することができる。図６のグラフには５つの異なる仮説を示しているが、任意の数を用いることができる。より多くの数（k）の仮説を用いればドップラ拡散値の推定の精度を高めることができるし、より少ない数（k)の仮説を用いれば比較的少ない計算と比較的少ないメモリで比較的複雑でない操作を行うことができる。更に、ドップラ拡散推定の精度の望ましいレベルに従って、仮説毎に保存するサンプル数zを変えてよい。
【００２９】
周波数誤差を含むチャンネルの自己相関関数の推定は、自己相関推定器５１を用い、既知のフィールドにわたるチャンネル推定値を用いることにより次のように計算することができる。

この式で、

は周波数誤差を含む推定自己相関関数、

は既知のフィールド（またはパイロット・シンボル）にわたるチャンネル推定値である。注意すべきであるが、受信信号に周波数誤差があると周波数誤差の量だけ回転するチャンネル推定値に直接影響を与え、したがって自己相関推定値に影響を与えることがある。周波数誤差をf_eとすると、チャンネル推定値の回転を次のように計算することができる。

ただし、

は周波数誤差がないときのチャンネル推定値を表す。したがって、周波数誤差を含む自己相関関数を次のように書き直すことができる。

すなわち、

ただし、

は周波数誤差のない自己相関推定値である。
【００３０】
周波数誤差f_eは、例えばMorelli 他の文献「フラット・フェージング・チャンネルによる送信のための搬送波周波数推定のその後の結果(Further Results In Carrier Frequency Estimation For Transmissions Over Flat Fading Channels)」（IEEE Commun. Letters, vol. 2, pp.327-330, Dec. 1998)に述べられている既知の方法を用いて計算することができる。この開示をここで援用する。これにより周波数誤差の影響をチャンネル推定値の相関から次のように取り除くことができる。

これにより、周波数誤差のない相関推定値と、仮説比較器５３の種々の仮説（Ｈ₁，Ｈ₂，Ｈ₃，．．．，Ｈ_k）とを比較することができる。
【００３１】
仮説（Ｈ₁，Ｈ₂，Ｈ₃，．．．，Ｈ_k）は、図６と７に関して上に説明したように決定してメモリに記憶することができる。各仮説に対する自己相関推定値

の誤差ｅ_k(m)は次式を用いて計算する。

この式で、ｅ_k(m)は推定自己相関関数と、

（ただしｆ_doppler,kはｋ番目のドップラ拡散仮設）で与えられる基準化された真の自己相関関数Ｒ_H,k(n)のｋ番目の仮説の種々のサンプルとの間のｍ番目のスロットに対応する誤差である。誤差項ｅ_kは平均器５５（フィルタ）で複数のスロットにわたって次の式

（ただし、ｅ_av,kはｋ番目の仮説に対応する平均誤差、Ｍは平均窓の長さ）を用いて平均される。この例では、誤差を平均するのにブロック平均を用いる。または、移動平均またはスライディングウインドウ(sliding window)平均などの他の平均法を用いてもよい。このように平均することにより、統計的誤差は減少する。
【００３２】
最小誤差選択器５７は最小の平均誤差ｅ_av,kを決定して、受信チャンネルの自己相関関数を最も良く近似する自己相関関数仮説Ｈ_kを選択する。ドップラ拡散仮説選択器は選択された自己相関関数仮説に対応するドップラ拡散仮説をドップラ拡散

の推定値として選択する。言い換えると、最小の平均誤差ｅ_av,1-ｅ_av,kを用いて、平均誤差が最小になる自己相関関数仮説を選択し（最小誤差選択器５７で）、選択された自己相関関数仮説に対応するドップラ拡散仮説を次式に従ってドップラ拡散の推定値として選択する（ドップラ拡散仮説選択器５９で）。

【００３３】
または、周波数誤差を含む自己相関関数を、Morelli 他の文献に説明されているようにして計算してもよい。周波数誤差を見つけて推定自己相関関数から除くのではなく、ここでは推定自己相関の絶対値を取って次式により包絡線自己相関関数を得る。

次に、この自己相関関数推定値（周波数誤差なし）の絶対値と、種々のドップラ拡散値に対応する真の包絡線自己相関関数の種々の仮説とを次式で比較する。

ただし、

前と同様に誤差項を用いて、ドップラ拡散値の推定で最小誤差を与える仮説を決定する。
【００３４】
ＤＡＭＰＳシステムでは、既知の方法を用いてタイムスロット内の位相の不明確さを実質的に除くことができる。しかしタイムスロット全体では位相の不明確さはやはり存在する。本発明では、スロット内の相関を推定して種々の仮説と比較する。しかしスロット全体の誤差は平均される。
【００３５】
前に説明したように、望ましい精度とドップラ拡散推定器および受信機の複雑さに従って仮説の数を変えてよい。仮説の数が多いほど精度は高くなるが、より多くのメモリと計算が必要である。仮説の数が少ないほど用いるメモリと計算は少なくなるが、ドップラ拡散推定の精度が下がる。
【００３６】
本発明に係るドップラ拡散推定法はこのように比較的高い計算効率で実現され、結果が優れている。詳しく述べると、包絡線相関関数を用いることにより、周波数誤差の推定を必要とせずに性能のレベルを他の方法のレベルに近づけることができる。
【００３７】
本発明に係るドップラ推定は、例えば次のダウンリンク・スロットと送信書式（すなわち、ルート・レイズド(root raised)・コサイン・パルス形成を行うπ／４−ＤＱＰＳＫ、２０ｍｓのＴＤＭＡ、３ユーザのＴＤＭＡフレームの共用）を用いるＤＡＭＰＳセルラ無線電話システムの文脈で行うことができる。更に、各ユーザは６．６６７ｍｓのスロット継続時間を持つフレーム中に２度送信することができる。送信媒体はレイリー・フェージング・チャンネルでよく、チャンネルはJakeのフェージング・モデルを用いてシミュレートすることができる。単一アンテナ受信機と１９００ＭＨｚの搬送周波数を用いてよい。
【００３８】
ダウンリンク・ジョイント復調では、望ましい信号と干渉する信号の両方に対して１つのドップラ拡散を推定するだけでよい。なぜなら、望ましい基地局も干渉する基地局も固定であり、移動体端末は動いているからである。直接パスはないと考えるのでこの仮定は正しい。ドップラ拡散は、多くの場合に望ましいユーザである一層強いユーザに対応する情報を用いて推定することができる。
【００３９】
受信機では、理想的な同期位置は既知であると仮定してよく、また受信サンプルを用いてユーザの情報シーケンスをコヒーレントに復調することができる。２次の自己回帰モデル（ＡＲ−２）を用いるカルマン・ベースのチャンネル推定をチャンネル追跡に用いてよい。上に説明したように、チャンネル追跡はドップラ情報に依存する。最初はドップラ情報が分からないので、最初の追跡パラメータは１００Ｈｚという比較的高いドップラ拡散に設定してよい。ドップラ拡散推定値が実際のドップラ拡散に収束するに従って、適応受信機内の追跡パラメータも変えなければならない。
【００４０】
本発明は方法または装置として実現してよい。更に、本発明は完全にハードウエアの形でも、完全にソフトウエアの形でも、またはハードウエアとソフトウエアを結合した形でもよい。本発明について、図１−５のブロック図に関して部分的に説明した。理解されるように、例示の各ブロックとブロックの組み合わせをコンピュータ・プログラム命令で実現してよい。ステップを表すこれらのプログラム命令をプロセッサに与えて機械を作ってよい。
【００４１】
したがって、ブロック図の各ブロックは、特定の機能を実行する手段と特定の機能を実行するステップの組み合わせを支援する。理解されるように、例示の各ブロックとブロックの組み合わせは、特定の機能またはステップを実行する専用のハードウエア・ベースの装置で、または専用ハードウエアとコンピュータ命令の組み合わせで実現してよい。
【００４２】
図面と明細書を用いて本発明の一般的な好ましい実施の形態を開示した。特定の用語を用いたが、それは総称的および記述的な意味で用いたものであって、制限する目的で用いたものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲に規定されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る受信機を含む通信システムのブロック図である。
【図２】本発明に係る受信機のブロック図である。
【図３】本発明に係る受信機のブロック図である。
【図４】本発明に係る受信機のブロック図である。
【図５】本発明に係るドップラ拡散推定器のブロック図である。
【図６】基地局に対する受信機の種々の速度での無線チャンネルの自己相関関数を示すグラフである。
【図７】図６の自己相関関数のサンプルの記憶を示すテーブルである。[0001]
(Field of Invention)
The present invention relates to the field of communications, and more particularly to receiving wireless communications.
[0002]
(Background of the Invention)
Radio channels for mobile terminals in a cellular radiotelephone communication system can be difficult to operate. Specifically, the transmitted signal is often reflected, scattered, diffracted, delayed, and attenuated by the surrounding environment. Also, wireless channels for mobile terminals are often not stationary because the mobile terminals move and objects near the mobile terminals move. Mobile terminals used in automobiles move at high speed, and other vehicles near the mobile terminal also move.
[0003]
Wireless channel characteristics may also vary from region to region due to differences in terrain / building and climate and / or other factors. Therefore, propagation of a radio signal through a radio channel may be subject to multipath fading, shadowing, and path loss. Of these factors, multipath fading is most important, and multipath fading is characterized by envelope fading, Doppler spread, and time delay spread.
[0004]
Doppler shift is a frequency shift that occurs in a radio signal when the mobile terminal is moving, and Doppler spread is a measure of spectral spread that occurs due to the temporal rate of change of the mobile radio channel. Doppler spread causes frequency dispersion, and Doppler spread in the frequency domain is closely related to the rate of change in the observed signal. Therefore, to accurately track variations in the received signal, the adaptation time of the algorithm used in the adaptive receiver must be faster than the rate of channel change.
[0005]
For example, in a mobile terminal within a DAMPS cellular radiotelephone communication system, Doppler spread in the range of 0 Hz to 250 Hz occurs according to vehicle speed, carrier frequency, and other factors. If the rate of change of the radio channel is known, this can be used to improve receiver performance and / or reduce receiver complexity. Also, the adaptive parameters of the adaptive receiver can be varied as a function of Doppler spread. Rather than fixing tracking and interpolation parameters, for example, for the worst possible Doppler spread, performance can be improved by adaptively changing the parameters as a function of Doppler information. Similarly, the Doppler spread information can be used to adaptively control the receiver for various speeds at which the mobile moves. In other words, different receiver algorithms can be used according to the speed at which the mobile terminal moves.
[0006]
Using the Doppler spread estimate in this way can improve the performance of the receiver. By changing the parameters of the receiver adaptation algorithm as a function of Doppler spread, for example, a coherent detector in the receiver can be adaptively optimized. Also, if an estimate of Doppler spread is available, the handoff process within the cellular mobile telephone radio system can be enhanced. Thereby, it is possible to avoid handing off a mobile terminal that is moving at a high speed to the micro cell.
[0007]
For Doppler spread estimation, see, for example, Koch, U.S. Pat. No. 4,723,303, “Method and AND CIRCUIT ARRANGEMENT FOR MEASURING THE QUALITY. OF RADIO-TRANSMISSION CHANNELS OF A RADIO-TRANSMISSION SYSTEM), Raith US Pat. THE FREQUENCY OF A COHERENT RADIO RECEIVER AND APPARATUS FOR CARRYING OUT THE METHOD) ”. The disclosures of these patents are hereby incorporated by reference.
[0008]
For example, Lars Lindbom's paper, “Adaptive Equalization For Fading Mobile Radio Channels” (Techn. Lic. Thesis No. UPTEC) 92124R, November 1992, Department of Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden), the disclosure of which is incorporated herein. Lindbom's paper estimates Doppler spread using a derivative of the channel estimate, which consists of the difference in values between two time points. However, such differentiations are noisy and need to be averaged. Therefore, the estimated value of Doppler diffusion may be biased by averaging.
[0009]
Another method for estimating Doppler spread is Karim Jamal et al., “Adaptive MSLE Performance On The D-AMPS 1900 Channel” (IEEE Trans. Vehic. Technol., Vol. 46, Aug. 1997) and Morelli et al., “Further Results in Carrier Frequency Estimation For Transmissions Over Flat Fading Channels” (IEEE Commun. Letters, vol. .2, pp.327-330, Dec. 1998). These disclosures are also incorporated herein.
As described above, there are various methods, but there remains a need in the art for improved Doppler spread estimation methods.
[0010]
(Summary of Invention)
Accordingly, it is an object of the present invention to provide an improved method for estimating Doppler spread of a communication channel and related systems and receivers.
Another object of the present invention is to provide a low complexity method for estimating Doppler spread and related systems and receivers.
[0011]
The present invention achieves this object by providing an estimate of the communication channel and generating an autocorrelation function of the estimate of the communication channel. One of a plurality of autocorrelation function hypotheses corresponding to each Doppler spread estimate hypothesis and approximating the autocorrelation function of the communication channel estimate is selected. Next, the Doppler spread estimate hypothesis corresponding to the selected autocorrelation function hypothesis is selected as the Doppler spread estimate for the communication channel.
[0012]
In the present invention, the autocorrelation function hypothesis is stored in the memory of the Doppler spread estimator, compared with the autocorrelation function of the communication channel estimate, and the closest autocorrelation function hypothesis is the estimate of the actual autocorrelation function of the communication channel. Adopt as. Next, the Doppler spread hypothesis corresponding to the closest autocorrelation function is used as an estimate of the actual Doppler spread of the communication channel. This reduces the computational complexity used to estimate Doppler spread and at the same time provides a relatively accurate estimate of Doppler spread. Further, if the number of autocorrelation function hypotheses to be used is increased, a more accurate estimated value can be obtained. Conversely, if the number is decreased, the number of calculations and the amount of memory used can be reduced.
[0013]
More particularly, selecting one of the autocorrelation function hypotheses includes comparing the autocorrelation function of the estimate of the communication channel with each of the plurality of autocorrelation function hypotheses. Further, selecting one of the autocorrelation function hypotheses includes selecting one of a plurality of autocorrelation function hypotheses that best approximates the autocorrelation function of the communication channel estimate.
[0014]
In addition, selecting one of the autocorrelation function hypotheses may correspond to a plurality of autocorrelation function hypotheses and a plurality of errors representing a difference between each autocorrelation function hypothesis and the communication channel estimate autocorrelation function. Generating a signal and comparing the error signal to select an autocorrelation hypothesis that approximates an autocorrelation function of the estimate of the communication channel. Specifically, the error signals are compared and an error signal representing the smallest difference between the corresponding autocorrelation function hypothesis and the estimated autocorrelation function of the communication channel is selected. Further, before comparing error signals, each error signal may be averaged to provide an average error signal. Here, comparing error signals includes comparing average error signals.
Thus, using the method, system and receiver according to the present invention, the Doppler spread estimate for the communication channel can be provided in a less complex manner.
[0015]
(Detailed explanation)
The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings, which illustrate preferred embodiments of the invention. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. The same number refers to the same element throughout.
[0016]
FIG. 1 shows a transmitter T and a receiver R according to the present invention. The transmitter T transmits data d through the radio channel c. The reception signal r is a function of transmission data d, radio channel c, and noise n. In the flat fading channel
r = h · d + n (Formula 1)
It is. As noted above, receiver performance can be improved by estimating Doppler spread and adapting receiver functionality using the estimated Doppler spread. More specifically, the radio channel h can be estimated more accurately by using the estimated Doppler spread. The use of a Doppler spread estimator in the receiver is a co-pending application of Leonid Krasny et al., US Patent Application No. ______, "DOPPLER SPREAD ESTIMATION SYSTEM", filed March 22, 1999 ( Document Nos. P10367-RCUR and 1280.00105). Krasny et al. Is assigned to the assignee of the present invention, and the inventors of Krasny et al. Are in common with this application. Krasny et al. Is also incorporated herein by reference.
[0017]
Various receivers Ra, Rb, Rc including the Doppler spread estimator according to the present invention are shown in FIGS. Specifically, the receiver Ra of FIG. 2 is used with known pilot symbols. The receiver includes an antenna 21 for receiving a signal r, a radio receiver and converter 23a, a channel estimator 25a, a Doppler spread estimator 27a, a known symbol block 29a, and a signal processor 31a. The antenna 21a receives the radio signal r, and the radio receiver and converter 23a filters, amplifies and converts the received radio signal r into digital samples for processing. More specifically, the received wireless signal is converted into a complex sample value suitable for processing. The channel estimator receives the converted radio signal and receives a known symbol from the known symbol block 29a.
[0018]
Specifically, known symbol block 29a provides pilot symbols or other known reference symbols (such as synchronization symbols) in received signal r that are used to calculate channel estimates. Furthermore, the known symbol block 29a includes a memory for storing known symbols or a code generator for generating known symbols. Channel estimate 25a correlates the received digital samples with known symbols to provide an estimate for channel c used by Doppler spread estimator 27a. The Doppler spread estimator estimates the Doppler spread using the channel estimation value, and sends the estimated Doppler spread to the signal processor 31a. The operation of the Doppler spread estimator will be described in detail later. The signal processor 31a processes the sampled signal to extract information. Further, since the signal processor 31a provides feedback to the channel estimator 25a, the channel estimation value can be improved after Doppler spread estimation.
[0019]
The receiver Rb of FIG. 3 is used without a known pilot symbol. The receiver includes an antenna 21b that receives the signal r, a radio receiver and converter 23b, a channel estimator 25b, a Doppler spread estimator 27b, a symbol estimator 29b, and a signal processor 31b. The receiver Rb is similar to the receiver Ra of FIG. 2, except that a symbol estimator 29b is used instead of the known symbol block 29a used in the receiver of FIG. The symbol estimator 29b can be used in an application where the symbol is unknown. The symbol estimator 29b can estimate the received symbol with high accuracy using, for example, an error detection and correction method. Next, the channel estimator 25b estimates the channel h using these estimation symbols. As will be described in detail later, the Doppler spread estimator 27b estimates the Doppler spread using the channel estimation value.
[0020]
In code division multiple access (CDMA) cellular systems (eg, IS95 systems), the transmitter transmits a stream of known symbols called pilot codes. The pilot code is transmitted simultaneously on the same channel as other information carrying symbols that use different spreading codes. The receiver Rc of FIG. 4 performs Doppler spread estimation in such a CDMA system. The receiver Rc of FIG. 4 is used with known pilot symbols. The receiver includes an antenna 21c that receives the signal r, a radio receiver and converter 23c, a channel estimator 25c, a Doppler spread estimator 27c, and a signal processor 31c. In this CDMA receiver, the channel estimator 25c can directly estimate the channel without using the known symbol block 29a of FIG. 1 or the symbol estimator 29b of FIG. 2, and the channel estimation value is used for Doppler spread estimation. Used.
[0021]
The channel estimator 25c correlates the received signal r including other known codes with additively superimposed pilot codes, and filters the obtained complex correlation to obtain a channel estimation value. The received signal may be correlated with other information carrier codes to be decoded. The result of the correlation with the information carrier code is multiplied by the conjugate of the pilot code correlation with the same delay, and the result is added to coherently combine the multipath signals. In wideband CDMA (WBCDMA) systems, the modulation symbol interval is very short, so that multiple propagation paths can be decomposed with very fine time resolution.
[0022]
The receiver of FIGS. 2-4 shows various receivers including a Doppler spread estimator according to the present invention. At each receiver, channel estimates are provided to a Doppler spread estimator for calculation of Doppler spread estimates. The receiver including the Doppler spread estimator according to the present invention is not limited to the channel estimator described above, and any channel estimation scheme can be used to obtain a channel estimate as will be understood by those skilled in the art. Good.
[0023]
Specifically, channel estimates can be generated using symbols representing data samples received during a time slot over channel estimates over TDMA time slots. For example, the receiver Rb of FIG. 3 includes a symbol estimator 296 that estimates symbols. The Doppler spread estimator uses the current time slot channel estimate to calculate the current time slot Doppler spread estimate, and the signal processor calculates the Doppler spread estimate to the next time slot (eg, (Calculation of time slot channel estimate). In other words, the Doppler spread estimate for the current time slot can be used to update the long-term Doppler estimate in the signal processor used for subsequent calculations. As will be described in detail later, this long-term Doppler estimate can be updated using, for example, an averaging method.
[0024]
When using a symbol estimator as described with reference to FIG. 3, a cyclic redundancy check (CRC) may be performed on the estimated symbols used to calculate the Doppler spread estimate for the time slot. If the cyclic redundancy check is passed, the channel estimate is relatively accurate, and the long-term Doppler estimate can be updated using the obtained Doppler spread estimate. However, if the cyclic redundancy check fails, the channel estimate is unreliable, and it is not desirable to update the long-term Doppler estimate using a Doppler spread estimate based on a channel estimate that may be unreliable.
[0025]
Next, the Doppler diffusion estimation will be described in detail with reference to the Doppler diffusion estimator of FIG. The Doppler spread estimator can be used, for example, in a receiver of a radiotelephone communication system operating according to the DAMPS standard or the DAMPS + standard. In DAMPS +, a known pilot symbol is given. In multipath demodulation in DAMPS, if the cyclic redundancy check (CRC) is passed, class 1 bits demodulated in the first pass can be used as pilot symbols. Preferably, the phase ambiguity between pilot slots is reduced to increase the reliability of the results. For example, T. Fulghum's “Channel Interpolation On Second Pass Demodulation” (Tech. Rep. Tr / X 98: 1230, Ericsson, RTP) , NC, Feb. 22, 1999), the disclosure of which is hereby incorporated by reference.
[0026]
If pilot symbols are available and the phase ambiguity between pilot symbols is reduced to an acceptable level, autocorrelation calculator 51 uses the channel estimate obtained from the pilot symbols to Correlation function

Can find samples. A hypothesis comparator 53 is then used to sample the autocorrelation function and various hypotheses (H of the true autocorrelation function of various Doppler diffusion values). ₁ , H ₂ , H _Three ,. . . , H _k ) And the calculated error of the autocorrelation function sample for each hypothesis (e _{1 (m)} , E _{2 (m)} , E _{3 (m)} ,. . . . , E _{k (m)} ) Next, each error calculation value is averaged over a plurality of slots using an averager 55, and a plurality of average error values (e _{av, 1} , E _{av, 2} , E _{av, 3} ,. . . , E _{av, k} ) Next, the Doppler diffusion corresponding to the hypothesis for which the lowest average error value is obtained by the minimum error selector 57 is selected and the estimated Doppler diffusion is selected.

Get.
[0027]
More specifically, channel estimates can be determined using methods available now or in the future, and various autocorrelation function hypotheses (H ₁ , H ₂ , H _Three ,. . . , H _k ) Can be calculated and stored in memory. Specifically, the actual radio channel and the corresponding Doppler spread value can be determined at various mobile terminal speeds for the base station, and the resulting autocorrelation function can be calculated for each speed. it can. FIG. 6 shows an example illustrating various autocorrelation function hypotheses (relationship between correlation and τ) corresponding to radio channels measured at various speeds and corresponding to various Doppler spread values.
[0028]
Each hypothesis H _k Are stored in the memory of the hypothesis comparator 53, and the hypothesis H shown in FIG. ₁ , H ₂ , H _Three ,. . . , H _k Can be given. For example, samples of each autocorrelation function of the graph of FIG. 6 corresponding to various values of τ can be stored in memory as shown in FIG. Although the graph of FIG. 6 shows five different hypotheses, any number can be used. Using a larger number (k) of hypotheses can improve the accuracy of Doppler diffusion estimation, and using a smaller number (k) of hypotheses can be relatively complex with relatively little computation and relatively little memory. You can do not. Furthermore, the number of samples z stored for each hypothesis may be varied according to the desired level of Doppler spread estimation accuracy.
[0029]
The estimation of the autocorrelation function of the channel including the frequency error can be calculated as follows by using the autocorrelation estimator 51 and using the channel estimation value over a known field.

In this formula

Is the estimated autocorrelation function with frequency error,

Is a channel estimate over a known field (or pilot symbol). Note that a frequency error in the received signal directly affects the channel estimate that rotates by the amount of the frequency error, and thus may affect the autocorrelation estimate. Frequency error is f _e Then, the rotation of the channel estimation value can be calculated as follows.

However,

Represents the channel estimation value when there is no frequency error. Therefore, the autocorrelation function including the frequency error can be rewritten as follows.

That is,

However,

Is an autocorrelation estimate with no frequency error.
[0030]
Frequency error f _e For example, Morelli et al., “Further Results In Carrier Frequency Estimation For Transmissions Over Flat Fading Channels” (IEEE Commun. Letters, vol. 2, pp.327-330, Dec. 1998) can be calculated using a known method. This disclosure is incorporated herein by reference. Thereby, the influence of the frequency error can be removed from the correlation between the channel estimation values as follows.

As a result, the correlation estimated value without frequency error and various hypotheses (H ₁ , H ₂ , H _Three ,. . . , H _k ).
[0031]
Hypothesis (H ₁ , H ₂ , H _Three ,. . . , H _k ) Can be determined and stored in memory as described above with respect to FIGS. Autocorrelation estimates for each hypothesis

Error e _k (m) is calculated using the following equation.

In this formula, e _k (m) is the estimated autocorrelation function,

(However f _{doppler, k} Is the normalized true autocorrelation function R given by the kth Doppler diffusion hypothesis) _{H, k} The error corresponding to the mth slot between the various samples of the kth hypothesis of (n). Error term e _k Is the averager 55 (filter) over multiple slots with the following formula:

(However, e _{av, k} Is averaged using the average error corresponding to the kth hypothesis, and M is the length of the average window. In this example, block averaging is used to average the errors. Alternatively, other averaging methods such as moving averages or sliding window averages may be used. By averaging in this way, the statistical error is reduced.
[0032]
The minimum error selector 57 is the minimum average error e _{av, k} And the autocorrelation function hypothesis H that best approximates the autocorrelation function of the received channel _k Select. The Doppler diffusion hypothesis selector selects the Doppler diffusion hypothesis corresponding to the selected autocorrelation function hypothesis.

Select as an estimate of. In other words, the minimum average error e _{av, 1} -e _{av, k} Is used to select an autocorrelation function hypothesis that minimizes the average error (with minimum error selector 57), and a Doppler diffusion hypothesis corresponding to the selected autocorrelation function hypothesis is selected as an estimate of Doppler diffusion according to the following equation: (With Doppler diffusion hypothesis selector 59).

[0033]
Alternatively, the autocorrelation function including the frequency error may be calculated as described in Morelli et al. Instead of finding the frequency error and removing it from the estimated autocorrelation function, the absolute value of the estimated autocorrelation is taken here to obtain the envelope autocorrelation function by the following equation.

Next, the absolute value of this autocorrelation function estimated value (no frequency error) is compared with various hypotheses of the true envelope autocorrelation function corresponding to various Doppler diffusion values by the following equations.

However,

As before, the error term is used to determine the hypothesis that gives the minimum error in estimating the Doppler diffusion value.
[0034]
In a DAMPS system, known methods can be used to substantially eliminate phase ambiguity within a time slot. However, phase uncertainty is still present throughout the time slot. In the present invention, the correlation within the slot is estimated and compared with various hypotheses. However, the overall slot error is averaged.
[0035]
As explained previously, the number of hypotheses may vary according to the desired accuracy and complexity of the Doppler spread estimator and receiver. The greater the number of hypotheses, the higher the accuracy, but more memory and computations are required. The smaller the number of hypotheses, the less memory and calculations are used, but the accuracy of Doppler diffusion estimation decreases.
[0036]
The Doppler diffusion estimation method according to the present invention is thus realized with relatively high computational efficiency, and the results are excellent. Specifically, by using the envelope correlation function, the level of performance can be brought close to the level of other methods without the need for frequency error estimation.
[0037]
The Doppler estimation according to the present invention can be performed, for example, with the next downlink slot and transmission format (ie, π / 4-DQPSK with root raised cosine pulse formation, 20 ms TDMA, 3 user TDMA frame. In the context of a DAMPS cellular radiotelephone system. In addition, each user can transmit twice during a frame with a slot duration of 6.667 ms. The transmission medium can be a Rayleigh fading channel, which can be simulated using Jake's fading model. A single antenna receiver and a carrier frequency of 1900 MHz may be used.
[0038]
In downlink joint demodulation, only one Doppler spread needs to be estimated for both the desired signal and the interfering signal. This is because both the desired base station and the interfering base station are fixed and the mobile terminal is moving. This assumption is correct because we believe there is no direct path. Doppler spread can be estimated using information corresponding to stronger users, which are often desirable users.
[0039]
At the receiver, the ideal synchronization position may be assumed to be known and the received samples can be used to coherently demodulate the user information sequence. Kalman-based channel estimation using a second order autoregressive model (AR-2) may be used for channel tracking. As explained above, channel tracking relies on Doppler information. Since the Doppler information is unknown at first, the first tracking parameter may be set to a relatively high Doppler spread of 100 Hz. As the Doppler spread estimate converges to the actual Doppler spread, the tracking parameters in the adaptive receiver must also change.
[0040]
The present invention may be implemented as a method or apparatus. Furthermore, the present invention may be completely in hardware, completely in software, or combined hardware and software. The present invention has been partially described with respect to the block diagram of FIGS. 1-5. As will be appreciated, each exemplary block and combination of blocks may be implemented by computer program instructions. These program instructions representing the steps may be given to the processor to make a machine.
[0041]
Accordingly, each block in the block diagram supports a combination of means for performing a specific function and steps for performing the specific function. As will be appreciated, each block and block combination illustrated may be implemented on a dedicated hardware-based device that performs a particular function or step, or a combination of dedicated hardware and computer instructions.
[0042]
The general and preferred embodiments of the present invention have been disclosed using the drawings and specification. Although specific terms have been used, they are used in a generic and descriptive sense and not for purposes of limitation. The scope of the invention is defined in the claims.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a communication system including a receiver according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of a receiver according to the present invention.
FIG. 3 is a block diagram of a receiver according to the present invention.
FIG. 4 is a block diagram of a receiver according to the present invention.
FIG. 5 is a block diagram of a Doppler spread estimator according to the present invention.
FIG. 6 is a graph showing the autocorrelation function of a radio channel at various receiver speeds relative to a base station.
7 is a table showing storage of samples of the autocorrelation function of FIG. 6;

Claims

A method for estimating Doppler spread of a communication channel, comprising:
Giving an estimate of the communication channel;
Generating an autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
Selecting one of a plurality of autocorrelation function hypotheses corresponding to each Doppler spread estimate hypothesis and approximating the autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
Selecting one of the Doppler spread estimate hypotheses corresponding to the selected autocorrelation function hypothesis as an estimate of the Doppler spread of the communication channel, seen including that,
Choosing one of the autocorrelation function hypotheses is
Generating a plurality of error signals respectively corresponding to a plurality of autocorrelation function hypotheses and representing a difference between each of the autocorrelation function hypotheses and the autocorrelation function of the estimated value of the communication channel;
Method of selecting an autocorrelation function hypotheses, estimates including the Doppler spread to approximate the autocorrelation function of the estimate of the communications channel by comparing the error signal.

The Doppler spread estimation according to claim 1, wherein selecting one of the autocorrelation function hypotheses includes comparing an autocorrelation function of the estimate of the communication channel with each of the plurality of autocorrelation function hypotheses. Method.

The method of claim 1, wherein selecting one of the autocorrelation function hypotheses includes selecting one of the plurality of autocorrelation function hypotheses that best approximates an autocorrelation function of the estimate of the communication channel. A method for estimating Doppler spread.

Comparing the error signal comprises choosing an error signal representing the minimum of the difference between the autocorrelation function of the corresponding autocorrelation function hypothesis and the estimated value of the communication channel, estimates the Doppler spread according to claim 1, wherein how to.

5. The method of estimating Doppler spread according to claim 4 , wherein selecting the error signal comprises selecting a minimum of the error signals.

Before comparing the error signal,
The average of each error signal giving an average error signal, comparing said error signal includes comparing the average error signal, a method of estimating the Doppler spread according to claim 1, wherein.

7. The method of estimating Doppler spread according to claim 6 , wherein averaging each error signal includes one of a block average, a moving average, and a sliding window average.

The method of estimating Doppler spread according to claim 1, wherein each of the plurality of autocorrelation function hypotheses includes a plurality of samples, and the autocorrelation function of the estimate of the communication channel includes a plurality of samples.

The method of estimating Doppler spread according to claim 1, wherein the communication channel includes a radio channel.

The method of estimating Doppler spread according to claim 1, wherein the autocorrelation function includes a plurality of samples, and generating the autocorrelation function includes reducing a frequency error of the plurality of samples.

The method of estimating Doppler spread of claim 1, further comprising providing a second estimate of the communication channel using an estimate of the Doppler spread of the communication channel.

Providing an estimate of the communication channel includes receiving a plurality of samples of data used to generate the channel estimate over the communication channel, the method comprising:
Performing a cyclic redundancy check on a sample of data used to generate the channel estimate;
The method of estimating Doppler spread according to claim 1, further comprising updating a long-term Doppler estimate with the Doppler spread estimate when the sample of data passes the cyclic redundancy check.

Giving an estimate of the communication channel
Receiving a plurality of pilot symbols over the communication channel;
Reducing phase ambiguity between the pilot symbols;
The method of estimating Doppler spread according to claim 1, comprising: providing an estimate of the communication channel using pilot symbols with reduced ambiguity.

A Doppler spread estimator for estimating the Doppler spread of a communication channel,
A plurality of autocorrelation function hypotheses corresponding to each of a plurality of Doppler diffusion estimate hypotheses;
A channel estimator for estimating the communication channel;
An autocorrelation generator for generating an autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
An autocorrelation function hypothesis tester that selects one of the autocorrelation functions that approximates the autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
See containing and a Doppler spread hypothesis selector that selects as an estimate of the Doppler spread of the communication channels of one of the Doppler spread estimate hypotheses corresponding to the selected autocorrelation function hypotheses,
The hypothesis tester generates a plurality of error signals respectively corresponding to the plurality of autocorrelation function hypotheses and representing a difference between each of the autocorrelation function hypotheses and the autocorrelation function of the estimated value of the communication channel; The tester compares the error signal and selects an autocorrelation hypothesis that approximates an autocorrelation function of the estimate of the communication channel.
Doppler diffusion estimator.

The Doppler spread estimator according to claim 14 , wherein the hypothesis tester compares an autocorrelation function of the estimated value of the communication channel with each of the plurality of autocorrelation function hypotheses.

15. The Doppler spread estimator of claim 14 , wherein the hypothesis tester selects one of the plurality of autocorrelation functions that best approximates the autocorrelation function of the communication channel estimate.

15. The Doppler spread estimator of claim 14 , wherein the hypothesis tester selects an error signal that represents a minimum difference between the corresponding autocorrelation function hypothesis and the autocorrelation function of the communication channel estimate.

The Doppler spread estimator of claim 17 , wherein the hypothesis tester selects the smallest of the error signals.

The Doppler diffusion estimator of claim 14 , wherein the hypothesis tester averages the error signals to provide an average error signal, and the hypothesis tester compares the average error signals.

The Doppler spread estimator according to claim 19 , wherein the hypothesis tester averages the error signals using any one of a block average, a moving average, and a sliding window average.

15. The Doppler spread estimator of claim 14 , wherein each of the plurality of autocorrelation function hypotheses includes a plurality of samples and the autocorrelation function of the estimate of the communication channel includes a plurality of samples.

The Doppler spread estimator according to claim 14 , wherein the communication channel includes a radio channel.

The Doppler spread estimator of claim 14 , wherein the autocorrelation function includes a plurality of samples and the autocorrelation function generator reduces a frequency error of the plurality of samples.

The Doppler spread estimator of claim 14 , wherein the channel estimator provides a second estimate of the communication channel using an estimate of the Doppler spread of the communication channel.

The communication channel estimator receives a plurality of samples of data used to estimate the channel over the communication channel, and the channel estimator performs a cyclic redundancy check on the data samples used to generate the channel estimate And the Doppler spread estimator is
The Doppler spread estimator of claim 14 further comprising a long-term Doppler estimator, wherein the long-term Doppler estimator is updated with an estimate of the Doppler spread when the sample of data passes a cyclic redundancy check.

The communication channel estimator receives a plurality of pilot symbols over the communication channel, reduces phase ambiguity between the pilot symbols, and uses the pilot symbols with reduced ambiguity to perform the communication. The Doppler spread estimator of claim 14 , providing an estimate of the channel.

A method for receiving communication,
Receiving a signal representing data from a remote transmitter over a communication channel;
Generating an estimate of the communication channel used to receive the signal;
Generating an autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
Selecting one of a plurality of autocorrelation function hypotheses corresponding to a plurality of respective Doppler spread estimate hypotheses and approximating the autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
Selecting one of the Doppler spread estimate hypotheses corresponding to the selected autocorrelation function hypothesis as an estimate of the Doppler spread of the communication channel;
Recover an estimate of the data which the remote transmitter has transmitted, it viewed including the,
Choosing one of the autocorrelation function hypotheses is
Generating a plurality of error signals respectively corresponding to the plurality of autocorrelation function hypotheses and representing a difference between each of the autocorrelation function hypotheses and the autocorrelation function of the estimated value of the communication channel;
Wherein by comparing the error signal for selecting an autocorrelation function hypotheses to approximate the autocorrelation function of the estimated value of the communication channel, including the method of receiving the communication.

28. The method of receiving communications according to claim 27 , wherein selecting one of the autocorrelation function hypotheses includes comparing an autocorrelation function of the estimate of the communication channel with each of the plurality of autocorrelation function hypotheses. .

28. The method of claim 27 , wherein selecting one of the autocorrelation function hypotheses includes selecting one of the plurality of autocorrelation function hypotheses that best approximates an autocorrelation function of the communication channel estimate. How to receive communication.

28. The communication of claim 27 , wherein comparing the error signal comprises selecting an error signal that represents a minimum difference between the corresponding autocorrelation function hypothesis and the autocorrelation function of the estimate of the communication channel. Method.

31. The method of receiving communications according to claim 30 , wherein selecting the error signal includes selecting a minimum of the error signals.

Before comparing the error signal,
28. The method of receiving a signal of claim 27 , wherein each error signal is averaged to provide an average error signal, and comparing the error signals includes comparing the average error signals.

The method of receiving a signal according to claim 32 , wherein averaging each error signal comprises one of a block average, a moving average, and a sliding window average.

28. The method of receiving a signal according to claim 27 , wherein each of the plurality of autocorrelation function hypotheses includes a plurality of samples, and the autocorrelation function of the estimate of the communication channel includes a plurality of samples.

28. The method for receiving a signal of claim 27 , wherein the communication channel comprises a wireless channel.

28. The method of receiving a signal of claim 27 , wherein the autocorrelation function includes a plurality of samples, and generating the autocorrelation function includes reducing a frequency error of the plurality of samples.

28. The method of receiving a signal of claim 27 , further comprising providing a second estimate of the communication channel using an estimate of Doppler spread of the communication channel.

Providing an estimate of the communication channel includes receiving a plurality of samples of data used to generate the channel estimate over the communication channel, the method comprising:
Performing a cyclic redundancy check on a sample of data used to generate the channel estimate;
28. The method of receiving a signal of claim 27 , further comprising updating a long-term Doppler estimate with the Doppler spread estimate when the sample of data passes the cyclic redundancy check.

The data received from the remote transmitter includes pilot symbols and generating an estimate of the communication channel is
Reducing phase ambiguity between the pilot symbols;
28. The method of receiving a signal of claim 27 , comprising: providing an estimate of the communication channel using pilot symbols with reduced ambiguity.

A receiver,
A wireless receiver and a converter for receiving signals over a communication channel;
A channel estimator for estimating the communication channel in response to a signal received by the communication channel;
A plurality of autocorrelation function hypotheses corresponding to a plurality of respective Doppler diffusion estimate hypotheses;
An autocorrelation generator for generating an autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
An autocorrelation function hypothesis tester that selects one of the autocorrelation function hypotheses approximating the autocorrelation function of the estimate of the communication channel;
A Doppler spread hypothesis estimator that selects one of the Doppler spread estimate hypotheses corresponding to the selected autocorrelation function hypothesis as an estimate of the Doppler spread of the communication channel ;
The hypothesis tester generates a plurality of error signals respectively corresponding to the plurality of autocorrelation function hypotheses and representing a difference between each of the autocorrelation function hypotheses and the autocorrelation function of the estimated value of the communication channel; The tester compares the error signal and selects an autocorrelation hypothesis that approximates an autocorrelation function of the estimate of the communication channel .

41. The receiver of claim 40 , wherein the hypothesis tester compares an autocorrelation function of the communication channel estimate with each of the plurality of autocorrelation function hypotheses.

41. The receiver of claim 40 , wherein the hypothesis tester selects one of the plurality of autocorrelation functions that best approximates the autocorrelation function of the communication channel estimate.

41. The receiver of claim 40 , wherein the hypothesis tester selects an error signal that represents a minimum difference between the corresponding autocorrelation function hypothesis and the autocorrelation function of the communication channel estimate.

44. The receiver of claim 43 , wherein the hypothesis tester selects the smallest of the error signals.

41. The receiver of claim 40 , wherein the hypothesis tester averages the error signals to provide an average error signal, and the hypothesis tester compares the average error signals.

46. The receiver of claim 45 , wherein the hypothesis tester averages each of the error signals using one of a block average, a moving average, and a sliding window average.

41. The receiver of claim 40 , wherein each of the plurality of autocorrelation function hypotheses includes a plurality of samples, and the autocorrelation function of the communication channel estimate includes a plurality of samples.

41. The reception of claim 40 , further comprising a signal processor that couples between the Doppler spread estimator and the channel estimator and changes the operation of the channel estimator in response to an estimate of the Doppler spread of the communication channel. Machine.

41. The receiver of claim 40 , wherein the communication channel includes a wireless channel.

41. The receiver of claim 40 , wherein the autocorrelation function of the communication channel estimate includes a plurality of samples and the autocorrelation function generator reduces a frequency error of the plurality of samples.

41. The receiver of claim 40 , wherein the channel estimator provides a second estimate of the communication channel using an estimate of Doppler spread of the communication channel.

The signal received by the communication channel includes a plurality of samples of data used by the channel estimator to estimate the communication channel, and the channel estimator performs a cyclic redundancy check on the samples of data used to estimate the channel. Generates a value, and the receiver
41. The receiver of claim 40 , further comprising a long-term Doppler estimator, wherein the long-term Doppler estimator is updated with an estimate of the Doppler spread when the sample of data passes a cyclic redundancy check.

The signal received by the communication channel includes a plurality of pilot symbols, the channel estimator reduces phase ambiguity between the pilot symbols, and the channel estimator reduces the ambiguity. 41. The receiver of claim 40 , wherein pilot symbols are used to provide an estimate of the communication channel.