JP4823469B2 - 適応収束パラメータを用いたスマートアンテナ - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は無線電気通信に関する。特に、本発明は、符号分割多重アクセス無線通信システムのための新規かつ効率的なスマートアンテナに関する。本発明におけるスマートアンテナが基地局で使用され、かつ所望の移動体ユーザが高層ビルの周辺を移動する場合には、本スマートアンテナは他の既存のスマートアンテナよりも効率的に動作するであろう。
【0002】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
第三世代(3G)の無線通信システム、特に広帯域(W)−CDMA又はCDMA2000の標準において指定されたシステムにおいては、基地局はスマートアンテナ技術を使用するオプションを有している。スマートアンテナは、空間ダイバーシティを使用することにより、所望ユーザからの異なるDOAの干渉信号を抑圧することができる。スマートアンテナ技術は近年、高品質のサービスと最高で毎秒1.92メガビット(Mbps)に及ぶ高いデータレートとでますます多くのユーザをサポートしているため、多くの注目を集めている。効率的なスマートアンテナの方式が出現したのは最近である。その1つは、本発明者らによって発明され、米国仮特許出願シリアル番号第60/164,552号として係属中である。従って、既存の文献又は発明において考察されたことのない、より実際的な環境を含むことが妥当であろう。
【0003】
例えば、移動体ユーザが、高層ビルで密集した街の中心部を動きまわっている場合、移動体ユーザ周辺の局地的な散乱が原因で、所望の移動体ユーザのマルチパス信号からの到来方向の角度(DOA)が基地局受信機において急に変化することがある。この現象は、“エッジ効果”と呼ばれる。基地局におけるスマートアンテナの役割のうちの1つは、最も有力なマルチパス信号のDOAを追跡することにある。スマートアンテナの重み付け係数の収束速度及びDOA追跡能力は、こうしたエッジ効果が頻繁に発生する場合は特に、スマートアンテナの設計における重大な問題点となる。スマートアンテナに関する既存の文献又は発明のほとんどはこうしたエッジ効果を考慮しておらず、伝統的には一定の収束パラメータが使われている。それにも関わらず、エッジ効果の環境下で速い収束速度を有するとともに小さい平均二乗誤差(MSE)を有するスマートアンテナに対する必要性は存在する。既存の文献の中には、例えば正規化された最小平均二乗(NLMS)のように、時間について変動する適応収束パラメータについて考察したものがある。また、チョイ(Choi)の米国特許第5,999,800号は、時間について変動するラグランジュ乗数を使用している。しかしながら、これらの既存の文献又は発明は、本発明とは異なる最適化基準又は異なる適応方式を採用している。
【0004】
【課題を解決するための手段】
ブラインド適応アンテナアレーであるスマートアンテナは、多重アクセス干渉を抑圧しかつ第三世代(3G)のCDMA2000及びW−CDMAのようなCDMAを含む無線通信システムの性能を向上させる方法でありシステムである。スマートアンテナのプロセッサでは、所定のパラメータが使用される。一般に、収束速度及び定常状態のMSE、又はビット誤り率のような他の性能を調べた後に、一定の収束パラメータ値が経験的に決定されて使用される。収束パラメータ値が増大すると収束速度は増大するが、残念ながらMSEも増大し、その逆も発生する。一定の収束パラメータを使用するスマートアンテナは、チャンネル環境が変わると性能が悪化するが、移動体ユーザは一般に動き回るものであるので、これは事実通りである。本発明では、スマートアンテナのプロセッサにおいて収束パラメータ値が適応的に変更されて使用される。収束パラメータを更新するための2つの例示的な方法が説明される。こうした適応収束パラメータ値を使用することにより、収束速度が増大可能になり、定常状態のMSEが減少可能になる。シミュレーションの試験結果は、時間について変動するフェージングチャンネル及びエッジ効果の下で動作するCDMAシステムの場合、本発明の適応収束パラメータ方式を使用するスマートアンテナが、既存の方式に比べて改善された性能を示すということを確認するものである。それに加えて、本発明に係るスマートアンテナは、チョイ等の競合発明より小さい計算負荷を有している。
【0005】
本発明によれば、無線通信と組み合わせて使用するための、信号を受信する方法が提供される。本発明は、マルチプルアンテナ(multiple antennas)において信号を受信するステップを含んでいる。受信された信号は、適応収束パラメータを利用して処理される。本発明の一実施形態によれば、上記アンテナはマルチプルアンテナアレー(multiple antenna array)である。本発明のもう1つの実施形態によれば、上記アンテナはマルチプルアンテナである。
【0006】
本発明の一実施形態によれば、受信された信号は次式に従って処理される。
【0007】
【数5】
Figure 0004823469
【0008】
代替の実施形態によれば、信号は次式に従って処理される。
【0009】
【数6】
Figure 0004823469
【0010】
しかしながら、本発明はこれら2つの特定のアルゴリズムに限定されるものではなく、これらのアルゴリズムは例示である。
【0011】
処理するステップは、アンテナへの到来方向の角度を推定することを含み、到来方向の角度は他の信号データから分離される。また、より優れた重み付け係数を決定するステップも含まれる。
【0012】
1つの代替例によれば、到来方向の角度は順方向リンク送信で利用される。もう1つの代替例によれば、到来方向の角度は逆方向リンク送信で利用される。他の代替例は、複数のアンテナが基地局にあること、又は移動局にあることを含む。
【0013】
本発明によれば、無線通信と組み合わせて使用するための、信号を受信するシステムがさらに提供される。本システムは、1つよりも多くのアンテナで受信された信号に応答し、適応収束パラメータを有する少なくとも1つの信号プロセッサを含んでいる。オプションとして、本システムは信号プロセッサに接続された送信機を含んでいる。オプションとして、本システムは信号プロセッサに接続された受信機を含んでいる。オプションとして、アンテナはマルチプルアンテナを含んでいる。オプションとして、信号プロセッサはフィルタを含み、上記フィルタは適応収束パラメータを有する。
【0014】
オプションとして、信号プロセッサはアンテナへの到来方向の角度の測定を含み、測定された到来方向の角度は他の信号データから分離されている。それに代わって、信号プロセッサはさらに、より優れた重み付け係数の決定を含んでいる。それに代わって、測定された到来方向の角度は逆方向リンク送信から取得されている。
【0015】
1つの実施形態によれば、本システムは基地局を含み、上記基地局に複数のアンテナがある。もう1つの実施形態によれば、本システムは移動局を含み、上記移動局に複数のアンテナがある。
【0016】
本発明のこれらの目的、特徴及び優位点と、他の目的、特徴及び優位点とは、添付の図面及び詳細な説明から容易に明らかとなる。
【0017】
【発明の実施の形態】
本発明の特徴、目的及び優位点は、図面と共に参照するときに、以下に述べられる詳細な説明からさらに明らかとなるであろう。複数の図面を通じて、同様の参照記号は対応部分を同一視している。
【0018】
本発明は、移動局から基地局への逆方向リンクについて考察しているが、本発明は、CDMA無線通信システム等における順方向リンクのビーム形成処理にも等しく適用可能である。それに加えて、実施例における送信機と受信機は実例で説明することを目的としてCDMA2000システムと類似したものとなっているが、スマートアンテナにおける重み付けベクトルが収束パラメータを使用して適応的に発生される場合には、本発明はW−CDMAシステムのような他のCDMAシステムにも適用可能である。
【0019】
図1は、CDMA2000又はW−CDMAのようなCDMAシステムのための複素PN系列によって拡散される例示的な送信機である。パイロットチャンネルにおけるI−チャンネル入力データストリーム101であるd (k)は、1であるか、又は±1の既知のパターンにてなる系列であるかのいずれかであり、また、トラフィックチャンネルにおけるQ−チャンネル入力データストリーム105であるd (k)は、±1のランダム系列である。ここで、kはコードシンボルのインデックスを表し、nはユーザのインデックスである。パイロット振幅103であるAは1に設定され、ウォルシュ符号107であるb (i)は±1に設定されている。ここで、iはチップのインデックスを表わす。各コードシンボルはG個のチップへと拡散され、ここで、Gは拡散係数(SF)と呼ばれる。I及びQデータは、108であるa(i)=a (i)+ja (i)で拡散された複素PNである。PN拡散信号は次式のように表すことができる。
【0020】
【数7】
Figure 0004823469
【0021】
ここで、jは(−1)の正の平方根である。パルス整形フィルタ109であるH(f)より後段の等価低域通過信号は、s (t)+js (t)で表わされる。n番目のユーザから送信される信号111であるs(t)は、次式で表される。
【0022】
【数8】
Figure 0004823469
【0023】
ここで、tは時間変数であり、Re{z}は複素数zの実数部であり、Pは送信電力であり、fは搬送波周波数であり、eは指数演算子であり、Tはチップ時間間隔である。
【0024】
図2は、CDMA逆方向リンクのためのスマートアンテナを備えた例示的な受信機のブロック図である。本発明は、図2のスマートアンテナの性能を向上させる。アンテナアレー素子201の個数はMである。アレー素子の間隔dはλ/2に設定されている。ここで、λは、光速を搬送波周波数で除算したものに等しい波長である。素子間の最大距離は(M−1)λ/2以下であり、搬送波周波数が1.9GHzでM=5のとき、これは31.6cmでしかないため、信号は実質的に各素子にまったく同じに到来する。アレー素子間隔に起因する基準素子の出力とm番目の素子の出力との間の相対的な位相差は、次式で表される。
【0025】
【数9】
Figure 0004823469
【0026】
ここで、θは所望信号のDOAである。第1の素子は、基準素子となるように設定されている。アンテナアレー応答ベクトル(θ)は、次式で表すことができる。
【0027】
【数10】
Figure 0004823469
【0028】
ここで、Tは転置演算子である。
【0029】
m番目の素子,m=1,…,Mにおける受信信号は、次式で表すことができる。
【0030】
【数11】
Figure 0004823469
【0031】
ここで、τl,n、αl,n(t)、φl,n(t)及びθl,n(t)はそれぞれ、ユーザn,n=1,…,Nからのl番目のパスのマルチパス遅延、振幅、位相及びDOAであり、nm,l(t)は相加性白色ガウス雑音203(AWGN)である。各素子の出力は、周波数についてダウンコンバージョンされている。ベースバンドフィルタ出力205はチップ区間毎にサンプリングされ、xl,m(i)で表される。スマートアンテナプロセッサ207は、PN処理前のチップベクトル (i)とPN処理後のチップベクトル (i)を取得する。パイロット支援(pilot-aided)チャンネル推定値211は、N個のチップの区間にわたる、PN逆拡散された後209のサンプルの平均値を求めることにより取得される。空間的及び時間的RAKE合成213は、m=1,…,Mのアンテナ素子及びl=1,…,Lのフィンガにわたって実行される。図2の軟判定変数u(k)である221は、ビタビ畳み込み復号化器215に、軟判定217で送りこまれるか、送信機で畳み込み符号化器が使用されている場合はk番目のコードシンボル復号化に関する硬判定219の値で送り込まれるかのいずれかである。
【0032】
本発明は、好ましくは、チョイにおいて使用されているような最大出力電力基準に基づくスマートアンテナを使用する。スマートアンテナの重み付けベクトルが適応アルゴリズムを用いて更新される限りにおいては、他の基準を使用することもできる。チョイ又は他の既存のアルゴリズムでは、一定の収束パラメータμが使用された。
【0033】
最大出力電力基準に基づくコスト関数は、次式で表わすことができる。
【0034】
【数12】
Figure 0004823469
【0035】
ここで、 (k)はM×1重み付けベクトル(k)のエルミート、すなわち共役転置であり、(k)はPN逆拡散された後で観測されたM×1ベクトルであり、そのm番目の成分y(k)は、図2のPN逆拡散された後のサンプルy(i)の、G個のチップ区間にわたる合計であり、Ryy(k)は(k)のM×M自己相関行列であり、γ(k)は拘束条件 (k)(k)=1に対するラグランジュ乗数である。これ以降、フィンガのインデックスlは簡単化のために省略する。また、kは更新時間のインデックスを表し、反復インデックス又はスナップショットインデックスと呼ばれる。好ましい実施形態では、更新レートはコードシンボルレートに設定されているが、更新レートはコードシンボルレートより速くてもよい。各反復又はスナップショットにおいて、重み付けベクトルは(k+1)=(k)−1/2μ∇J((k))のように更新される。ここで、∇J((k))は、式(5)で与えられるコスト関数J((k))の、(k)に関する勾配ベクトルであり、μは収束パラメータである。更新された重み付けベクトルは、次式で表すことができる。
【0036】
【数13】
Figure 0004823469
【0037】
ここで、z(k)= (k)(k)は適応フィルタ出力であり、Ryy(k)は(k) (k)で近似される。(チョイの装置では、ラグランジュ乗数γ(k)が、定数値γを使用する代わりに、スナップショット毎に拘束条件 (k)(k)=1の下で更新されれば、反復が続くことに伴ってγ(k)はRyyの最大の固有値へと収束されるということが主張されている。)
【0038】
従来の既知の適応フィルタは、式(6)における収束パラメータμを経験的に定数と決めている。チャンネル環境が絶えず変化する場合には、収束パラメータμを決定することは困難な処理である。収束パラメータ値μは、適応アルゴリズムの収束速度に影響する。μが小さいならば収束速度は遅くなるが、平均二乗誤差の超過分は少なく、逆もまた言える。本発明は、一定の収束パラメータを常に使い続ける代わりに、収束パラメータμ(k)を適応的に更新し、好ましくはすべてのスナップショットの時間毎に更新する。適応的なγ(k)は収束速度を変えないため、本発明は、ラグランジュ乗数γ(k)をRyyの最大の固有値に等しい一定値に、すなわちγ(k)=Mに固定する。ゆえに、本発明では式(5)のコスト関数が次式に変わる。
【0039】
【数14】
Figure 0004823469
【0040】
次に、勾配∇J((k))を求めてこれを更新の式:(k+1)=(k)−1/2μ(k)∇J((k))に代入することによって、式(6)における新たな重み付けベクトル(k+1)は、次式のように求められる。
【0041】
【数15】
Figure 0004823469
【0042】
また、式(8)のコスト関数の、μ(k)に関する導関数を計算し、これをゼロに等しくすることによって、コスト関数を最小化する最適な適応収束パラメータμ(k)は、次式のように求めることができる。
【0043】
【数16】
Figure 0004823469
【0044】
ここで、|z(k)|は複素アレー出力z(k)の大きさであり、‖(k)‖は、観測されたPN逆拡散された後のベクトル(k)の内積である。
【0045】
発見的な適応収束パラメータμ(k)は、次式のように求めることができる。
【0046】
【数17】
Figure 0004823469
【0047】
式(11)における発見的な適応収束パラメータは、妥当なものである。重み付けベクトル(k)が式(3)のチャンネルアレー応答ベクトル(θ(k))に一致しないときは、アレー出力z(k)= (k)(k)はほとんど電力を持たず、適応収束パラメータμ(k)は大きくなり、反復kにおいて収束ステップは大きくなり、探索処理の速度は増大されることが可能である。重み付けベクトル(k)がチャンネルアレー応答ベクトル(θ(k))に一致するときは、アレー出力z(k)= (k)(k)はMに等しい最大出力電力を有し、適応収束パラメータμ(k)は小さくなって、超過した平均二乗誤差が小さくなる。
【0048】
本発明におけるスマートアンテナの収束は、式(9)を調べることで検証されうる。更新重み付けベクトルは、次式で表すことができる。
【0049】
【数18】
Figure 0004823469
【数19】
Figure 0004823469
【数20】
Figure 0004823469
【数21】
Figure 0004823469
【0050】
ここで、QはRyy=QΛQを満たすユニタリ行列であり、Λは、i番目の対角要素が行列Ryyのi番目に大きい固有値に等しい対角行列であり、(0)は(1,1,…,1)に設定された重み付けベクトルの初期値である。式(15)における括弧で括られて(k+1)で累乗された行列は対角行列であり、|1−μ(k)γ+μ(k)λmax|≦1であれば対角成分の値は反復を続けるのに伴って減少する。ゆえに、γはλmax=Mに設定される。
【0051】
比較を目的として、スマートアンテナのアプリケーションに関してウィーナフィルタを再び調べる。M×1のPN逆拡散された出力ベクトルは、(k)=b (θ)+(k)で表される。ここで、b(θ)はそれぞれ、ユーザ1からの±1のデータビットとDOAθのアレー応答ベクトルとであり、(k)は干渉及び熱雑音ベクトルである。ウィーナフィルタの場合、所望の適応フィルタ出力又は基準信号は、d= (θ(θ)=Mに設定可能である。理想的には、相互相関ベクトルは次のように表すことができる。
【0052】
【数22】
Figure 0004823469
【数23】
Figure 0004823469
【数24】
Figure 0004823469
【0053】
すると、理想的なウィーナ解を下記のように得ることができる。
【0054】
【数25】
Figure 0004823469
【数26】
Figure 0004823469
【数27】
Figure 0004823469
【数28】
Figure 0004823469
【数29】
Figure 0004823469
【数30】
Figure 0004823469
【数31】
Figure 0004823469
【数32】
Figure 0004823469
【0055】
但し、式(22)では
【数33】
Figure 0004823469
が使用された。式(26)のアレー応答ベクトル(θ)は、パイロットチャンネル推定値の共役を乗算して、フェージング位相歪みを補償しかつ各要素においてDOA成分のみを保持することによって取得することができる。ウィーナフィルタに関するシミュレーションの試験結果は、本発明において最適な適応収束パラメータに関する式(9)及び式(10)の対と発見的な適応収束パラメータアルゴリズムに関する式(9)及び式(11)の対とを使用することによって得られたシミュレーションの試験結果に対して比較される。
【0056】
比較のために、他の典型的な適応アルゴリズムもまたシミュレーションを通じて試験され、本発明と比較された。例えば、最小平均二乗(LMS)と、正規化された最小平均二乗(NLMS)と、逐次最小二乗(RLS)と、本発明者らによって提案された最小平均二乗誤差(MMSE)と、チョイの装置と、完全な重み付けベクトルがアレー応答ベクトルに設定された適応アルゴリズムとが、シミュレーションにおいて試験された。すべての適応アルゴリズムについて、当該アルゴリズムがRyyを必要とする場合は瞬間の行列Ryy(k)=(k) (k)が使用された。この近似は、都市環境でチャンネルがエッジ効果及びマルチパスフェージング環境に曝される場合には妥当なものである。ウィーナフィルタは、純粋なAWGNの定常的な環境の下では最適解である。しかしながら、ウィーナ解は、チャンネルが頻繁なエッジ効果に曝される場合には最良ではないことがある。それに加えて、完全な重み付けベクトルが使用されるときでさえも、雑音ベクトルの存在によって幾分かの劣化が予想される。表1には、本発明の一実施形態を含むシミュレーションの試験環境のパラメータが列挙されている。
【0057】
【表1】
Figure 0004823469
【0058】
図3及び4はそれぞれ、本発明における最適適応アルゴリズム及び発見的な適応収束パラメータアルゴリズムのフローチャートを示し、それぞれ式{(9),(10)}の対と式{(9),(11)}の対を使用している。
【0059】
図3は、スマートアンテナプロセッサの適応収束アルゴリズムを示している。
【0060】
本システムは、ステップ301において、重み付けベクトルの推定値の初期値(0)を(1,…,1)に設定し、ラグランジュ乗数γをλmax(これはMに等しい)に固定する。ステップ303では新たな信号が受信され、PN逆拡散された後の信号が観測されて新たな信号ベクトル(k)として取得される。ステップ305及び307は、スマートアンテナプロセッサ(図2の207)に対応している。ステップ305では、アレー出力が複素アレー出力z(k)として決定され、最適な適応収束パラメータμ(k)が(式(10)に従って)決定される。ステップ307では、新たな重み付けベクトル(k+1)が(式(9)に従って)決定される。
【0061】
図4は、スマートアンテナプロセッサの適応収束アルゴリズムの代替例を示している。この例は、発見的な例である。
【0062】
本システムは、ステップ401において、重み付けベクトルの初期値を推定し、ラグランジュ乗数を定数に固定する。ステップ403では新たな信号が受信され、PN逆拡散された後の(k)が取得される。ステップ405では、アレー出力が複素アレー出力z(k)として決定され、適応収束パラメータμ(k)が(式(11)に従って)決定される。ステップ407では、新たな重み付けベクトル(k+1)が(式(9)に従って)決定される。
【0063】
図5は、異なる適応アルゴリズムに関して、反復(すなわちスナップショット)インデックスkに対するDOA推定値の1つの実施例を示している。LMS、NLMS及びRLSの結果もシミュレーションによって試験されたが、図5には示されていない。これらのアルゴリズムは、フェージング位相、熱雑音位相及びDOAを含む入力の合計の角度を追跡するが、本発明における2つの適応収束パラメータアルゴリズム(最適mu及び発見的mu)、本発明者らによる同時係属中の米国特許出願の開示におけるMMSE、ウィーナ、及びチョイのアルゴリズムは、DOAを別個に追跡することができる。スナップショットレートはコードシンボルレートに設定されていたため、各スナップショットは、重み付けベクトルを更新するためにG個のチップを用いる。所望信号のエッジ効果又はDOAは、10番目の反復において0゜から40゜まで急激に増大する。すべてのアルゴリズムについて、重み付けベクトルの初期値は、10番目の反復で最初のエッジ効果が発生する前に、推定されたDOAが0゜に等しくなるように設定された。図5は、スマートアンテナアルゴリズムが、速い収束速度と小さい平均二乗誤差を有することを表している。
【0064】
また図5は、40゜に等しい目標のDOAの90%に到達するのに、本発明における2つの適応収束アルゴリズムはわずか4回の反復しかかからないのに対して、チョイの発明は22回の反復を要することを示している。ウィーナのアルゴリズムは本発明よりも速く収束することができるが、定常状態で大きなリプルを示す。ゆえに、収束速度と定常状態における平均二乗誤差との両方の観点において、本発明の場合のような適応収束アルゴリズムはより良好に動作する。
【0065】
図6は、本発明の2つの適応収束アルゴリズム(最適mu及び発見的mu)に関して、図5からの2つの曲線を示している。式(9)及び式(10)における最適な適応収束パラメータアルゴリズムの角度追跡動作は、式(9)及び式(11)における発見的な適応収束パラメータアルゴリズムのそれよりもわずかに速い。しかしながら、最適のμ(k)は式(8)のコスト関数J((k))を最小化するものであり、必ずしもMSEを最小化するものではないので、最適収束パラメータアルゴリズムのMSEは、発見的な適応収束パラメータアルゴリズムのMSEよりわずかに大きくなる可能性がある。
【0066】
図7は、異なる適応アルゴリズムを使用することによって、20msのフレーム区間におけるエッジ効果の発生回数に対する、スマートアンテナを備えたCDMAシステムの符号化されていないBER性能を示している。すべてのアルゴリズムのBER性能は互いに接近している。本発明における適応収束アルゴリズムとチョイのアルゴリズムとはほぼ同じであり、他よりもわずかに優れている。完全な重み付けベクトルを用いたアルゴリズムのBERは、理論上のBERに一致している。
【0067】
表2は、各スマートアンテナのスナップショット毎の計算数のリストである。ここで、Mは、本発明の一実施形態によって構成されたアンテナアレーの素子数であり、スナップショット毎の計算数がチョイの装置より少ないということを示している。表2は、スナップショット毎の複素計算数をまとめている。RLSはスナップショット毎の最大の計算数を必要とし、ウィーナはスナップショット毎の最小の計算数を必要とする。本発明における適応収束アルゴリズムのスナップショット毎の計算数は、チョイの装置より少ない。
【0068】
【表2】
Figure 0004823469
【0069】
最終的に、本発明における適応アルゴリズムを使用して所望のユーザ信号からのDOAの推定値
【数34】
Figure 0004823469
を取得することができる。重み付けベクトル(k)は、スマートアンテナが所望信号からの到来方向の角度を追跡するとき式(3)におけるアレー応答ベクトル(θ)に接近し、重み付けベクトルはすべての反復で重み付けベクトルの第1の要素によって正規化される。DOAの推定値は次式で得られる。
【0070】
【数35】
Figure 0004823469
【0071】
ここで、sin−1( )は逆正弦関数であり、∠zはzの角度であり、w(k)は反復kにおける重み付けベクトル(k)の第2の要素であり、πは180゜の弧度(ラジアン)である。本発明によって取得されるDOA推定値
【数36】
Figure 0004823469
は、他のビーム形成方法、すなわち順方向リンクビーム形成に使用可能である。順方向リンクは基地局から移動局までのチャンネルを含意し、逆方向リンクは移動局から基地局へのチャンネルである。逆方向リンクを介して本発明により取得された重み付けベクトル(k)は、順方向及び逆方向リンク間の搬送波周波数の差に起因する位相の回転を補償した後に、基地局の送信機から所望の移動体受信機における受信機までの順方向リンクのビーム形成に使用されることが可能である。ゆえに、本発明を用いることで、順方向リンクの性能も向上させることができる。
【0072】
表3は、過渡期間を含む、エッジ効果の下での各スマートアンテナの平均二乗誤差と、本発明の一実施形態による定常状態の平均二乗誤差とのリストであり、競合発明に比肩しうる平均二乗誤差を示している。表3は、いくつかの異なるDOA追跡アルゴリズムのDOA推定値
【数37】
Figure 0004823469
と真のDOAθとの間のMSEを、2つのケースに関して、すなわち(1)過渡期間を含むシミュレーションの試験区間と、(2)定常状態部分のみ、に関して列挙している。定常状態のMSEは、追跡角度が目標角度の90%に最初に到達する反復点から次のエッジ効果までのエッジ効果の区間毎に、誤差の二乗を平均することによって取得された。シミュレーションの試験では、20ms毎に10回、100回及び1000回のエッジ効果がランダムに発生された。本発明及びチョイの装置が定常状態で他より小さいMSEを有し、ウィーナが定常状態で最大のMSEを有している。
【0073】
【表3】
Figure 0004823469
【0074】
【発明の効果】
結論として、エッジ効果環境の下で、特にCDMA逆方向リンクの場合に、本発明の最適な適応収束パラメータアルゴリズム又は発見的な適応収束パラメータアルゴリズムのいずれかを有するスマートアンテナは、従来のシステムよりも効果的になることが可能である。本発明における適応収束パラメータアルゴリズムは、従来の装置よりも格段に優れたDOA追跡能力とわずかに優れたビット誤り率の性能とを示す。さらに、発見的な適応収束パラメータアルゴリズムでは、スナップショット毎の計算負荷数が従来の装置より少ない。
【0075】
本発明を実行するための好ましい態様及び最善の態様について説明してきたが、本発明が関連した技術に通じた者は、本発明を実施するための様々な代替の設計及び実施形態が可能であり、かつ添付の請求項の範囲内に包含されることを理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施形態に従って構成されたCDMAシステムのための複素擬似雑音(PN)拡散送信機の例示的なモデルである。
【図2】 本発明の一実施形態に従って構成された基地局受信機の全体のブロック図である。
【図3】 本発明の一実施形態に従って構成された最適収束パラメータアルゴリズムを用いるスマートアンテナプロセッサのフローチャートである。
【図4】 本発明の一実施形態に従って構成された発見的収束パラメータアルゴリズムを用いるスマートアンテナプロセッサのフローチャートである。
【図5】 1つの実施例に係る反復に対するいくつかのDOA推定結果のシミュレーションを示し、本発明の一実施形態に従って構成されたスマートアンテナがより速い収束速度とより小さい平均二乗誤差とを有するということを示す図である。
【図6】 本発明の2つの適応収束アルゴリズムに関して、図5から取り出した2つの曲線を示す図である。
【図7】 20msのフレームにおけるエッジ効果の発生回数に対するいくつかのシミュレーションのビット誤り率(BER)結果を示し、本発明の一実施形態に従って構成されたスマートアンテナがエッジ効果の下でわずかに優れた性能を示すということを表す図である。
【符号の説明】
101…I−チャンネル入力データストリーム、
103…パイロット振幅、
105…Q−チャンネル入力データストリーム、
107…ウォルシュ符号、
109…パルス整形フィルタ、
111…送信される信号、
201…アンテナアレー素子、
203…相加性白色ガウス雑音(AWGN)、
205…ベースバンドフィルタ出力、
207…スマートアンテナプロセッサ、
209…PN逆拡散、
211…パイロット支援チャンネル推定、
213…空間的及び時間的RAKE合成、
215…ビタビ畳み込み復号化器、
217…軟判定、
219…硬判定、
221…軟判定変数。

Claims (24)

  1. 無線通信と組み合わせて使用するための、信号を受信する方法であって、
    (A)複数のアンテナで信号を受信するステップと、
    (B)上記受信された信号を適応収束パラメータを利用して処理するステップとを含み、
    上記受信された信号は次式
    Figure 0004823469
    に従って処理され、上記式において、μ(k)は収束パラメータであり、γはラグランジュ乗数であり、(k)は重み付けベクトルであり、 (k)は(k)のエルミートであり、(k)はPN逆拡散された後のベクトルであり、‖(k)‖は(k)の内積であり、Ryy(k)は(k)の自己相関行列であり、z(k)は複素アレー出力であり、|z(k)|はz(k)の大きさである方法。
  2. 無線通信と組み合わせて使用するための、信号を受信する方法であって、
    (A)複数のアンテナで信号を受信するステップと、
    (B)上記受信された信号を適応収束パラメータを利用して処理するステップとを含み、
    上記信号は次式
    Figure 0004823469
    に従って処理され、上記式において、μ(k)は収束パラメータであり、γはラグランジュ乗数であり、(k)は重み付けベクトルであり、Ryy(k)はPN逆拡散された後のベクトル(k)の自己相関行列であり、z(k)は複素アレー出力であり、|z(k)|はz(k)の大きさである方法。
  3. 上記複数のアンテナはマルチプルアンテナアレーである請求項1又は2記載の方法。
  4. 上記複数のアンテナはマルチプルアンテナである請求項1又は2記載の方法。
  5. 上記処理するステップはアンテナへの到来方向の角度を推定することを含請求項1又は2記載の方法。
  6. 上記適応収束パラメータを計算するためのコスト関数において使用される重み付け係数を決定するステップをさらに含む請求項1又は2記載の方法。
  7. 順方向リンク送信において上記到来方向の角度を利用するステップをさらに含む請求項記載の方法。
  8. 逆方向リンク送信において上記到来方向の角度を利用するステップをさらに含む請求項記載の方法。
  9. 上記アンテナは基地局にある請求項1又は2記載の方法。
  10. 上記アンテナは移動局にある請求項1又は2記載の方法。
  11. 無線通信と組み合わせて使用するための、信号を受信するシステムであって、
    (A) 複数のアンテナで受信された信号に応答し、適応収束パラメータを有する少なくとも1つの信号プロセッサを備え、
    上記少なくとも1つの信号プロセッサにおいて、上記適応収束パラメータは実質的に次式
    Figure 0004823469
    であり、上記式において、μ(k)は収束パラメータであり、γはラグランジュ乗数であり、(k)は重み付けベクトルであり、 (k)は(k)のエルミートであり、(k)はPN逆拡散された後のベクトルであり、‖(k)‖は(k)の内積であり、Ryy(k)は(k)の自己相関行列であり、z(k)は複素アレー出力であり、|z(k)|はz(k)の大きさであるシステム。
  12. 無線通信と組み合わせて使用するための、信号を受信するシステムであって、
    (A) 複数のアンテナで受信された信号に応答し、適応収束パラメータを有する少なくとも1つの信号プロセッサを備え、
    上記少なくとも1つの信号プロセッサにおいて、上記適応収束パラメータは実質的に次式
    Figure 0004823469
    であり、上記式において、μ(k)は収束パラメータであり、γはラグランジュ乗数であり、(k)は重み付けベクトルであり、Ryy(k)はPN逆拡散された後のベクトル(k)の自己相関行列であり、z(k)は複素アレー出力であり、|z(k)|はz(k)の大きさであるシステム。
  13. 上記複数のアンテナをさらに備えた請求項11又は12記載のシステム。
  14. 上記複数のアンテナはマルチプルアンテナアレーを含む請求項13記載のシステム。
  15. 上記少なくとも1つの信号プロセッサに接続された送信機をさらに備えた請求項11又は12記載のシステム。
  16. 上記少なくとも1つの信号プロセッサに接続された受信機をさらに備えた請求項11又は12記載のシステム。
  17. 上記複数のアンテナはマルチプルアンテナを含む請求項13記載のシステム。
  18. 上記少なくとも1つの信号プロセッサはフィルタを含み、上記フィルタは適応収束パラメータを有する請求項11又は12記載のシステム。
  19. 上記少なくとも1つの信号プロセッサは複数のアンテナへの到来方向の角度の測定を含請求項11又は12記載のシステム。
  20. 上記少なくとも1つの信号プロセッサは、上記適応収束パラメータを計算するためのコスト関数において使用される重み付け係数の決定をさらに含む請求項11又は12記載のシステム。
  21. 上記測定された到来方向の角度は順方向リンクの送信から取得されている請求項19記載のシステム。
  22. 上記測定された到来方向の角度は逆方向リンクの送信から取得されている請求項11記載のシステム。
  23. 基地局をさらに備え、上記複数のアンテナは上記基地局にある請求項13記載のシステム。
  24. 移動局をさらに備え、上記複数のアンテナは上記移動局にある請求項13記載のシステム。
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