JP4845965B2 - 無線通信デバイスにおいて同一チャネル干渉を減少させる結合復調フィルタおよび関連する方法 - Google Patents

Description

（発明の分野）
本発明は、セルラ通信システムなどの無線通信システムに関し、より詳細には、望まない干渉を減少させるために受信された無線信号をフィルタリングすることに関する。

（背景）
セルラ通信システムは、人気が増し続け、個人通信およびビジネス通信の両方の不可欠な部分となってきている。セルラ電話によって、ユーザは、ほとんどどこに移動しても、音声コールを発信し、受信することが可能である。しかしながら、セルラ電話ユーザの数の益々の増加に伴い、無線通信デバイスおよびネットワークプロバイダにとってより大きな問題が生じている。そのような問題の１つは、所与の地理的領域において動作する複数のセルラデバイス間において引き起こされる干渉に対処することである。セルラデバイスは、共通または共用の無線通信チャネル（すなわち、周波数）を用いて、セルラベースステーションと通信する。しかし一部のケースにおいて、他のデバイスとベースステーションとの間の同じチャネルを用いる信号は、ベースステーションからの所望の信号に対して、ハンドヘルドデバイスによる大幅に劣化または停止さえ引き起こし得る。そのような干渉は、同一チャネル干渉と呼ばれる。

セルラ通信インフラストラクチャに対して益々増える負荷に起因して、Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ（ＤＡＲＰ）の要求を満たすために、様々な単一アンテナ干渉除去（ＳＡＩＣ）のアプローチが調査されてきた。この努力は、第３世代モバイル通信システムおよび第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）によって標準化されている。

調査されてきているＳＡＩＣ技術の１つは、所望のシーケンスおよび干渉シーケンスの結合復調に基づく。一般的に言って、このアプローチは、伝播チャネルおよびインターフェアラ（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｒ）に対する静的なチャネルプロファイルの標準的な最小２乗（ＬＳ）推定で始まる。次いで、修正されたビタビデコーダが用いられ、該修正されたビタビデコーダにおいて、状態ビットの半分はユーザシーケンスを表し、残りの半分はインターフェアラを表す。結合ブランチメトリックは最小化され、所望の信号および干渉信号に対する推定されたシーケンスは、所望の伝播チャネルおよび干渉伝播チャネルの両方に対するチャネル推定を更新するために、最小２乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムにおいて用いられる。

３ＧＰＰ構想は、同期された無線ネットワークにおける結合復調の適用に対する考慮がされてきた。例えば、非特許文献１を参照されたい。これは、所望の信号および主インターフェアラのベースステーション同期化データシーケンス（すなわち、訓練シーケンス）データがオーバーラップし、そのことが、同様に、事前に公知の技術を用いるＣＩＲの推定を可能にすることを仮定することを必要とする、より限定された場合である。より限定されたこの場合はまた、インターフェアラが全バーストに対して主であると仮定することも必要とする。

しかしながら、非同期ネットワークアプリケーションにおいて、干渉信号の訓練シーケンスは、所望の信号の訓練シーケンスとオーバーラップしない場合があり、このことがＣＩＲ推定を問題のあるものとする。従って、同期ネットワークおよび非同期ネットワークの両方において結合復調技術を実用化させ、インプリメントするために、さらなる開発が望ましくあり得る。
「Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｓｉｎｇｌｅ Ａｎｔｅｎｎａ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ（ＳＡＩＣ）ｆｏｒ ＧＳＭ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、３ＧＰＰ ＴＲ４５．９０３バージョン６．０．１、リリース６、Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，２００４

（好ましい実施形態の詳細な説明）
本説明は、添付の図面を参照して行なわれ、添付の図面において好ましい実施形態が示されている。しかしながら、多くの様々な実施形態が用いられ得、従って、本説明は、本明細書において述べられる実施形態に限定されるように解釈されるべきではない。むしろ、これらの実施形態は、この開示が完全であり完成したものとなるように、提供される。全体を通して、同様な数字は同様な要素をいう。

一般的に言って、ハウジングならびにハウジングによって収容される無線送信機および無線受信機を含む無線通信デバイスが本明細書に記述される。特に、無線受信機は、所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させるための結合復調フィルタを含み得る。結合復調フィルタは、所望の信号および同一チャネル干渉信号のサンプルを受信する入力部と、ビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）デコーダと、入力部とビタビデコーダとの間の第１の信号経路であって、該第１の信号経路は、第１のフィルタを備えている、第１の信号経路とを含み得る。結合復調フィルタは、入力部とビタビデコーダとの間の第２の信号経路をさらに含み、第２の信号経路は同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成するための線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラを備え得る。さらに第３の信号経路は、入力部とビタビデコーダとの間にあり、所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成するための白色化整合フィルタを含み得る。

より詳細には、所望の信号および同一チャネル干渉信号は各々、訓練シーケンスを含み得、結合復調フィルタは、第２の経路および第３の経路の上流にあり、入力部の下流にある訓練シーケンスロケータをさらに含み得る。さらに、第３の信号経路は、所望の信号のチャネルインパルス応答（ＣＩＲ）推定を生成する白色化整合フィルタの上流にある所望の信号のＣＩＲ推定器を含み得る。さらに、第１のフィルタは、第１の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであり得る。

第２の信号経路は、第１の加算器および第１の加算器の下流に接続される第２の加算器を含み得る。さらに第２の信号経路は、所望の信号のＣＩＲ推定器と第１の加算器との間の再変調器をさらに含み、再変調器は、所望の信号のＣＩＲ推定器および第１の加算器と協働して、再変調された所望の信号の訓練シーケンスを所望の信号および同一チャネル干渉信号のサンプルから減算し、それによって干渉信号推定を生成し得る。さらに、線形のＦＩＲモデラは、ブラインド干渉およびＣＩＲ推定器、ならびにブラインド干渉およびＣＩＲ推定器の下流の第２のＦＩＲフィルタを含み得る。ビタビデコーダはまた、インターフェアラビットシーケンス仮説のトリーを反復で作成し得る。

無線通信受信機において、所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させる結合復調フィルタリング方法は、第１のフィルタを備えている第１の信号経路を用いて、所望の信号および同一チャネル干渉信号の受信されたサンプルをフィルタリングすることを含み得る。該方法は、線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラを備えている第２の信号経路を用いて、同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成することと、白色化整合フィルタを備えている第３の信号経路を用いて、所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成することとをさらに含み得る。さらにデコーディングの動作は、所望の信号および同一チャネル干渉信号のフィルタリングされた受信されたサンプル、同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定、ならびに、ビタビデコーダを用いる所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定に基づいて、実行され得る。

まず図１および図２を参照すると、例示的な実施形態に従う結合復調フィルタ１０は、例えば、無線通信デバイス（例えば、モバイルセルラデバイス）のアンテナから所望の信号および同一チャネル干渉信号のサンプルを受信する入力部１１を例示的に含む。すなわち、結合復調フィルタ１０は、モバイル無線通信デバイスの無線受信機において有利にインプリメントされ得る。当業者によって理解されるように、結合復調フィルタ１０の様々なコンポーネントは、ソフトウェアモジュール、および、例えばディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）などの処理回路を用いて、インプリメントされ得るが、他のインプリメンテーションも可能である。結合復調フィルタ１０が用いられ得るモバイルセルラデバイスの例示的なコンポーネントは、図５を参照して以下にさらに論議され得る。

結合復調フィルタ１０は、さらに、ビタビデコーダ３０、および第１のフィルタ４６を備えている、入力部１１とビタビデコーダとの間の第１の信号経路１２を例示的に含む。図２に示される例示的な実施形態において、第１のフィルタ４６は、例えば、整合フィルタなどの有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであり得る。また、第２の信号経路１３は、入力部１１とビタビデコーダ３０との間に含まれる。第２の信号経路１３は、同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する線形のＦＩＲモデラ１５を例示的に含む。さらに第３の信号経路１４は、入力部１１とビタビデコーダ３０との間に例示的に接続される。さらに以下に論議されるように、第３の信号ブランチは、所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する白色化整合フィルタ４４を例示的に含む。

図２に例示される例示的な結合復調フィルタ１０のさらなるコンポーネントは、ここで簡単に識別され、その後、コンポーネントの様々な機能の説明が続く。上記のように、例えば、セルラ通信ＧＳＭベースのネットワークにおいて、所望の信号および同一チャネル干渉信号は各々、訓練シーケンスを含む。結合復調フィルタ１０は、第２の経路１３および第３の経路１４の上流にあり、入力部１１の下流にある所望の信号に対する訓練シーケンスロケータ２０を例示的に含む。第３の信号経路１４は、所望の信号ＣＩＲ推定を生成する白色化整合フィルタ４４の上流の所望の信号ＣＩＲ推定器２２を例示的に含む。

第２の信号経路１３はまた、第１の加算器２６、第１の加算器の下流に接続される第２の加算器３４、および所望の信号のＣＩＲ推定器２２と第１の加算器との間の再変調器２４を例示的に含み、再変調器２４は、所望の信号のＣＩＲ推定器および第１の加算器と協働して、所望の信号および同一チャネル干渉信号のサンプルから再変調された所望の信号の訓練シーケンスを減算し、それによって干渉信号推定を生成する。線形のＦＩＲモデラ１５は、加算器２６に結合されたブラインド干渉およびＣＩＲ推定器２８、ならびにブラインド干渉およびＣＩＲ推定器２８の下流の第２のＦＩＲフィルタ４２を例示的に含み、第２のＦＩＲフィルタ４２はまた、白色化整合フィルタ４４からの入力を受信する。第２の加算器３４はまた、示されるように、ブラインド干渉およびＣＩＲ推定器２８の出力を受信する。

第２の信号経路１３は、以下にさらに論議されるように、第１の加算器２６と第２の加算器３４との間の残存ノイズパワー（Ｐｎ）サンプルオフセットブロック３２と、第２の加算器の下流の有意なインターフェアラコンポーネント（Ｐｉｆ）サンプルオフセットブロックと、Ｐｉｆサンプルオフセットブロックの下流のＰｉｆ／Ｐｎ決定ブロック３８とを例示的に含む。ミクサー４０は、Ｐｉｆサンプルオフセットブロック３８の下流にあり、示されるように、第２のＦＩＲフィルタ４２の出力も受信する。ミクサー４０の出力および白色化整合フィルタ４４の出力は、第１のＦＩＲ４６の出力と同様にビタビデコーダ３０に供給される。

結合復調受信機１０の動作が、ここでさらに詳細に記述される。上記のように、結合復調（ＪＤ）受信機１０は、例えば、セルラベースステーションおよびモバイルセルラ通信デバイスのような無線通信システムにおいて有利に用いられ得る。一般的に言って、結合復調は、所望の信号およびそれに関係する支配的なインターフェアラに関するチャネルインパルス応答（ＣＩＲ）に対する推定を用いる。以下に論議されるＧＳＭインプリメンテーションに関して、支配的なインターフェアラはＧＳＭ仕様に準拠するＧＭＳＫ変調信号であると仮定される。

本明細書に述べられる結合変調アプローチは、この技術が上記の仮定を行なうよりはむしろ「ブラインド」インターフェアラデータおよびチャネル推定技術を用いるという点において、同期したネットワークおよび同期しないネットワークの両方に適用可能であり得る。一旦ＣＩＲが推定されると、二次元（結合）適用性のあるビタビ状態構造は、所望の信号およびインターフェアラの両方に関するデータを推定するために、等化器において用いられ得る。

本結合復調技術のシミュレーションは、１２．２−レートＡＭＲ ＦＳスピーチ（ｓｐｅｅｃｈ）に対する生のシンボル誤り率およびフレーム誤り率において約０ｄＢ搬送波対干渉波（Ｃ／Ｉ）で、１０ｄＢ Ｃ／Ｉより大きいＣ／Ｉ改善を証明した。シミュレーションにおいて、新しい結合最小２乗ベースの技術が、チャネルオフセット位置決めおよび所望のインターフェアラＣＩＲ推定に用いられた。上記のように、このアプローチは、インターフェアラデータのブラインド推定（すなわち、インターフェアラのデータのアプリオリな知識なし）に結びつけられる。

本結合復調アプローチは、さらに以下に論議されるように、インターフェアラについての限定されたアプリオリな知識が利用可能である場合、相対的に高い利得を提供するこのアプローチの能力（すなわち、非常に低い信号対雑音比（ＳＮＲ）で受信するこのアプローチの能力）において特に有利であり得る。しかしビタビアルゴリズム（ＶＡ）の複雑性も増加し得（インターフェアラをモデル化するために用いられる状態に依存し）、結果として、処理要求事項およびチャネル／データ推定器の更なる複雑性は、一部のソフトウェアまたはハードウェアのインプリメンテーションにおける要因となり得る。

テスト構成に関して、システムレベルブロック誤り率（ＢＬＥＲ）シミュレータは、３ＧＰＰ ＤＡＲＰワークグループによって用いられるインターフェアラモデル／シナリオのすべてをサポートするように拡張された。この拡張はまた、必要に応じて、新しいインターフェアラモデルが開発されることを可能にする。シミューションは、Ｍａｔｌａｂを用いて実行された。

結合復調アプローチは、支配的な干渉コンポーネントが、未知のバイナリのランダム入力（インターフェアラ）データを有する有限インパルス応答（ＦＩＲ）（未知）のノイズのある出力としてモデル化され得ることを仮定する。支配的なＧＭＳＫ変調インターフェアラの場合においては、この仮定は、さらなるより弱い干渉信号であって、残存ノイズとして扱われる干渉信号が存在する場合でも、当てはまる。さらにこのアプローチは、上記のモデル化仮定を用いて他のインターフェアラ変調のタイプに適用され得る。

再び図２を参照すると、結合復調アプローチに関係するステップは、以下のとおりである。まず、所望の信号に対するベースステーション訓練シーケンス（ＴＳ）が見出され（ブロック２０）、所望の信号に対するＣＩＲが推定され（ブロック２２）、再変調された所望の訓練シーケンスが入力サンプルから除去され、インターフェアラ信号推定を形成する（ブロック２４）。さらに、インターフェアラＣＩＲおよびデータの「ブラインド」推定は、ブロック２６、２８においてインターフェアラ信号推定に基づいて実行される。次に、さらに以下に論議されるように、所望の訓練シーケンスおよび推定インターフェアラデータを用いる結合最小２乗になる所望の／インターフェアラチャネル推定が、ブロック３０において実行される。

さらに、前述のステップは、複数の入力サンプルオフセットにおいて（タイミングオフセットが変動するので）、反復され得る（またはベクトル化された形式で実行される）。そのようにして、最小の残存ノイズパワー（Ｐｎ）を生むオフセットが選択され得、ブロック３２、３４、３６および３８において、モデルが適用するかどうかについて（すなわち、有意なインターフェアラコンポーネント（Ｐｉｆ）が検出されたか否か）、決定がなされ得る。モデルが適用する場合、所望の信号データの推定と結合して干渉を推定し、除去する結合復調（多次元状態）ビタビアルゴリズムを用いて、復調が実行される（ブロック３０）。

当業者によって理解されるように、最初に、所望のチャネルインパルス応答が従来の訓練シーケンス相関（すなわち、「チャネル−音声」）方法を用いて推定された。低いＣ／Ｉレベルにおいて、最小２乗方法は、入力サンプルに一定の（事前に計算された）行列（Ａ^ＨＡ）^−１Ａ^Ｈを掛けることによって、初期の所望のチャネルインパルス応答推定を提供し、ここで、Ａは所望の信号の訓練シーケンスの畳み込み行列である。

インターフェアラを推定することに関して、上記のＳＡＩＣのフィージビリティスタディは、同期ネットワークモデルを仮定する。より詳細には、このモデルは、干渉信号の訓練シーケンスが−１〜＋４シンボルオフセット内の所望の信号の訓練シーケンスに整列されることを仮定する。この場合、インターフェアラチャネルインパルス応答は、受信されたサンプルから所望の信号の（再変調された）訓練シーケンスを除去した後に、訓練シーケンス相関技術（または、訓練シーケンスデータは既知であるので、最小２乗）を用いて推定される。

しかしながら、所望の信号の訓練シーケンス中インターフェアラデータが未知である、非同期ネットワークの場合に対する結合復調アプローチの適用可能性を広げるために、ブラインドチャネルおよびデータ推定技術および復調技術が用いられる。この点に関する背景として、Ｓｅｓｈａｄｒｉによる、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、Ｖｏｌ．４２、ｎｏ．２／３／４、ページ１０００〜１０１１、タイトル「Ｊｏｉｎｔ Ｄａｔａ ａｎｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｂｌｉｎｄ Ｔｒｅｌｌｉｓ Ｓｅａｒｃｈ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」の記事、および、Ｄａｎｅｓｈｇａｒａｎらによる、ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ、ｖｏｌ．２、ｎｏ．１１、１９９８年１１月、ページ３０７〜３０９、タイトル「Ｂｌｉｎｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｏｕｔｐｕｔ Ｌａｂｅｌｓ ｏｆ ＳＩＭＯ Ｃｈａｎｎｅｌｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ Ｎｏｖｅｌ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」の記事の参照がなされる。

ブラインドインターフェアラ推定を実行する際の特定の困難さの１つは、所望の信号の訓練シーケンスウィンドウ中において、「観測可能な」インターフェアラの（すなわちノイズのある）サンプルの数が極めて少数であることである。参照として、シーケンスウィンドウは、所望の訓練シーケンスの長さ（この実施形態に対して、ＧＳＭ０５シリーズ規格によって定義されるように、訓練シーケンスの長さは２６である）から所望の信号のＣＩＲ長（このシミュレーションによって５が選択されるが、ＧＳＭ規格によって定義されるように、チャネルモデルによって１と７との間の他の数字が選択可能である）を引き、１を足す、すなわち、本実施例においては、２６−５＋１＝２２である。

このアプローチは、ベクトル量子化の概念と畳み込みコードの順次デコーディングとを結合するアルゴリズムを用いる。アルゴリズムは、２つの仮定に基づく。すなわち、（１）インターフェアラ信号は、線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）ソースによってモデル化され得ること（ブロック２８）と、（２）インターフェアラ信号は、残存する付加的ホワイト（すなわち、相関しない）ガウスノイズによって（推定された所望の信号を除去した後に）損なわれることと（図１、２６）である。

これらの２つの仮定によって、アルゴリズムは、インターフェアラビットシーケンス仮説のトリーを反復して作成する。ビットシーケンス仮説に加えられた各新しいビットに対して、仮説は、新しいＦＩＲ状態（または、ベクトル量子化の当業者にとって明らかであるように、コードブックインデックス）を計算し、その状態に対するＦＩＲ出力（コードブック値）を推定するために、特定のシーケンスにおける同一の状態に対応するすべての入力サンプルを平均する。ビットシーケンスのひずみは、入力サンプルからシーケンスのＦＩＲ出力を除去した後の残存物である（図２、３６）。最低のひずみを有するＷ（サーチ幅パラメータ）ビットシーケンスを維持した後に、各シーケンスは、別の０／１ビットによって拡張され、２つの新しいシーケンス（計２Ｗ）を生み、各シーケンスのＦＩＲ出力を再推定する処理は反復され、その後、最小のひずみを有するＷシーケンスを保つ（例えば、シーケンスの２分の１）。シーケンスの長さが使用可能なインターフェアラ信号サンプル数（上記のように、この実施形態に関しては２２）に達すると、Ｗ個の候補から最低のひずみを有するシーケンスが選ばれる。

この上記のアルゴリズムは、後に続く結合最小２乗による所望の信号推定およびインターフェアラチャネル推定のための初期インターフェアラデータおよびチャネルインパルス応答推定を提供する。５ｄＢ未満のＣ／Ｉレベルにおいて、ＣＩＲ位置（オフセット）および所望およびインターフェアラに対するＣＩＲ値の推定は、所望のデータシーケンスおよびインターフェアラデータシーケンスの相互相関によって影響を受ける。しかしながら、事前に得られたインターフェアラデータ推定を用いて、結合最小２乗チャネル推定が可能であり、結合最小２乗推定は、この相互相関を次のように除去する（すなわち、この相互相関を打ち消す）：

ここで、ｓは、所望の訓練シーケンスウィンドウ時の入力サンプルを含み（前述のとおり２６−５＋１＝２２）、Ａ（ＮｘＬｈ）およびＢ（ＮｘＬｇ）は、所望のデータシーケンス畳み込み行列およびインターフェアラデータシーケンス畳み込み行列（Ａは既知でかつ一定であり、Ｂはインターフェアラに対する推定）であり、ｈおよびｇは、それぞれ所望の信号のＣＩＲおよびインターフェアラのＣＩＲであり、それらは、ｈの長さであるＬｈ（この実施形態において５）およびｇの長さであるＬｇ（この実施形態に対して３が選ばれる）を用いて上記の等式を解くことによって得られる。

所望のチャネルインパルス応答推定およびインターフェアラチャネルインパルス応答推定が一旦利用可能になると、二次元状態ビタビアルゴリズムが適用され得る。ユークリッドの距離メトリックに関して、白色化離散時間モデルフィルタ（ＷＭＦ）は、推定された所望のＣＩＲから計算される（ブロック４４）。計算はまた、インターフェアラＣＩＲに適用され、３つの（Ｌｇ）最大の結果として生じるタップはインターフェアラコードブック（すなわち、一組の起り得るインターフェアラチャネルＦＩＲ出力）を形成するために用いられる。もちろん、他の数のタップＬｈおよびＬｇも一部の実施形態において用いられ得る。

結果として生じる所望の信号のコードブックおよびインターフェアラコードブックは、結合復調ビタビアルゴリズムに渡される。戻されたソフト決定メトリックスは、ソフト決定値および符号として、各段階（経路ではない）における奇数／偶数の状態最小メトリクスの差を用いる前方再帰および後方再帰を含む。

ここで図３を参照すると、当業者に理解されるように、周波数ホッピングの使用および使用のインターフェアラモデルＤＴＳ１の使用をしていない、１９５０ＭＨｚ帯域の５０ｋｍの車両速度（ＴＵ−５０）における典型的な都市部のフェージング分布に対するＴＣＨ−ＡＦＳ１２．２レートスピーチに関するシミュレートされた結果が示される。Ｃ／Ｉは、平均の搬送波対干渉波比である。

点線５０および５１は、従来のＧＭＳＫ受信機のＳＥＲ（シンボル誤り率）およびＦＥＲ（フレーム誤り率）を表す。破線５３および５４は上記のＳＡＩＣ−ＪＤ受信機の性能を表す。実線５５および５６は、本発明の例示的な実施形態に従った、より複雑なＳＡＩＣ−ＪＤ受信機の性能を表し、該受信機において、インターフェアラのブランドベクトル量子化が再帰的最小２乗（ＲＬＳ）更新を用いて実行され、一方インターフェアラシンボルシーケンス仮説が形成され、評価される。当業者によって理解されるように、性能のプロットは、両方のＳＡＩＣ−ＪＤ受信機が高干渉環境において従来の受信機に対して有意な改善を提供することを示す。

所望の（すなわち、推定された）サンプルを除去した後に、所望の信号の訓練シーケンスウィンドウに残っている残存「ノイズ」パワーの量は、一部の実施形態において、モデルの「フィット」のテストとして用いられ得る。後に推定されるインターフェアラを除去することが残存パワーを有意に減少させない場合、非干渉信号モデルが選択され、逆もまた同様である。

所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させるための結合復調フィルタリング方法が、図４を参照してここで記述される。ブロック６０において開始し、所望の信号および同一チャネル干渉信号の受信されたサンプルは、ブロック６１において、第１のフィルタ４６を備えている第１の信号経路１２を用いてフィルタリングされる。該方法は、ブロック６２において、線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラ１５を備えている第２の信号経路１３を用いて、同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成すること、および、ブロック６３において、白色化整合フィルタ４４を備えている第３の信号経路１４を用いて、所望の信号に対するチャンネルインパルス応答推定を生成することをさらに含み得る。さらに、ブロック６４において、所望の信号および同一チャネル干渉信号のフィルタリングされた受信されたサンプル、同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定、およびビタビデコーダ３０を用いる所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定に基づき、デコーディング動作が実行され得、その結果、例示された方法が終了する(ブロック６５）。

システム２０に従って用いられ得るハンドヘルドモバイル無線通信デバイス１０００の１つの例は、図５を参照して以下の例においてさらに記述される。デバイス１０００は、ハウジング１２００、キーパッド１４００および出力デバイス１６００を例示的に含む。示される出力デバイスは、ディスプレイ１６００で、ディスプレイ１６００は、好ましくは、フルグラフィックＬＣＤである。他のタイプの出力デバイスが、代わりに利用され得る。処理デバイス１８００は、ハウジング１２００内に含まれ、キーパッド１４００とディスプレイ１６００との間に結合される。処理デバイス１８００は、ユーザによるキーパッド１４００上のキーの動作に応答して、モバイルデバイス１０００の動作全体と共に、ディスプレイ１６００の動作を制御する。

ハウジング１２００は、垂直方向に引き伸ばされ得るか、または、他のサイズおよび形状（クラムシェルハウジング構造を含む）をとり得る。キーパッドは、モード選択キー、またはテキスト入力と電話入力とを切り替えるための他のハードウェアまたはソフトウェアを含み得る。

処理デバイス１８００の他に、モバイルデバイス１０００の他の部分が、図５に概略的に示される。これらは、通信サブシステム１００１と、短距離通信サブシステム１０２０と、キーパッド１４００とディスプレイ１６００とを含み、ならびに、他の入力／出力デバイス１０６０、１０８０、１１００および１１２０、ならびにメモリデバイス１１６０、１１８０および様々な他のデバイスサブシステム１２０１を含む。モバイルデバイス１０００は、好ましくは、音声通信機能およびデータ通信機能を有する双方向ＲＦ通信デバイスである。さらに、モバイルデバイス１０００は、好ましくは、インターネットを介して他のコンピュータシステムと通信する機能を有する。

処理デバイス１８００によって実行されるオペレーティングシステムソフトウェアは、好ましくは、フラッシュメモリ１１６０などの持続性の記憶装置に記憶されるが、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）または同様の記憶素子などの他のタイプの記憶デバイスに記憶され得る。さらに、システムソフトウェア、特定のデバイスアプリケーション、またはそれらの部分は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１８０などの揮発性記憶装置に一時的にロードされ得る。モバイルデバイスによって受信される通信信号も、ＲＡＭ１１８０に記憶され得る。

処理デバイス１８００のオペレーティングシステムの機能に加え、処理デバイス１８００は、デバイス１０００においてソフトウェアアプリケーション１３００Ａ〜１３００Ｎの実行を可能にする。データ通信および音声通信１３００Ａおよび１３００Ｂなどの基本的なデバイス動作を制御するアプリケーションの所定のセットは、製造時にデバイス１０００にインストールされ得る。さらに、パーソナルインフォメーションマネージャ（ＰＩＭ）アプリケーションが、製造時にインストールされ得る。ＰＩＭは、好ましくは、ｅメール、カレンダイベント、音声メール、アポイントメントおよびタスク項目などのデータ項目を編成し、管理する能力がある。ＰＩＭアプリケーションはまた、好ましくは、無線ネットワーク１４０１を介してデータ項目を送受信する能力がある。好ましくは、ＰＩＭデータ項目は、ホストコンピュータシステムに記憶されるかまたは関連付けられるデバイスユーザの対応するデータ項目を用いて、無線ネットワーク１４０１を介して、シームレスに統合、同期、および更新される。

データ通信および音声通信を含む通信機能は、通信サブシステム１００１を介して、および、可能性としては、短距離通信サブシステムを介して、実行される。通信サブシステム１００１は、受信機１５００、送信機１５２０、ならびに１つ以上のアンテナ１５４０および１５６０を含む。さらに、通信サブシステム１００１はまた、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１５８０などの処理モジュール、およびローカル発振器（ＬＯ）１６０１を含む。通信サブシステム１００１の特定の設計およびインプリメンテーションは、モバイルデバイス１０００が動作することを意図されている通信ネットワークに依存する。例えば、モバイルデバイス１０００は、Ｍｏｂｉｔｅｘ^ＴＭ、Ｄａｔａ ＴＡＣ^ＴＭまたはＧｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＧＰＲＳ）モバイルデータ通信ネットワークと共に動作するように設計され、かつ、ＡＭＰＳ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、ＷＣＤＭＡ、ＰＣＳ、ＧＳＭ、ＥＤＧＥなど、任意の様々な音声通信ネットワークと共に動作するようにも設計されている通信サブシステム１００１を含み得る。個別のタイプおよび一体型のタイプの両方の他のタイプのデータネットワークおよび音声ネットワークもモバイルデバイス１０００と共に利用され得る。モバイルデバイス１０００は、３ＧＳＭ、３ＧＰＰ、ＵＭＴＳなどの他の通信規格にも準拠し得る。

ネットワークアクセス要件は、通信システムのタイプによって変動する。例えば、ＭｏｂｉｔｅｘネットワークおよびＤａｔａＴＡＣネットワークにおいて、モバイルデバイスは、各デバイスに関係した固有の個人識別番号すなわちＰＩＮを用いてネットワークに登録される。しかしながら、ＧＰＲＳネットワークにおいて、ネットワークアクセスは、デバイスの加入者またはユーザに関連する。従ってＧＰＲＳデバイスは、ＧＰＲＳネットワークにおいて動作するために、一般にＳＩＭカードと呼ばれる加入者識別モジュールを必要とする。

必要なネットワーク登録または起動手続きが完了すると、モバイルデバイス１０００は、通信ネットワーク１４０１を介して通信信号を送受信し得る。アンテナ１５４０によって通信ネットワーク１４０１から受信された信号は、受信機１５００にルーティングされ、受信機１５００は、信号増幅、周波数下方変換、フィルタリング、チャネル選択などを提供し、アナログ−ディジタル変換も提供し得る。受信された信号のアナログ−ディジタル変換は、ＤＳＰ１５８０が復調およびデコーディングなどのより複雑な通信機能を実行することを可能にする。同様の方法で、ネットワーク１４０１に送信される信号は、ＤＳＰ１５８０によって処理され（例えば、変調およびコード化され）、次いで、送信機１５２０に供給され、ディジタル−アナログ変換、周波数上方変換、フィルタリング、増幅が行なわれ、アンテナ１５６０を介して通信ネットワーク１４０１（または複数のネットワーク）に送信される。

通信信号を処理することに加え、ＤＳＰ１５８０は、受信機１５００および送信機１５２０の制御を提供する。例えば、受信機１５００および送信機１５２０における通信信号に付加される利得は、ＤＳＰ１５８０においてインプリメントされる自動利得制御アルゴリズムによって適応するように制御され得る。

データ通信モードにおいて、テキストメッセージまたはウェブページダウンロードなどの受信される信号は、通信サブシステム１００１によって処理され、処理デバイス１８００に入力される。受信される信号は次いで、処理デバイス１８００によってさらに処理され、ディスプレイ１６００、または代わりに、一部の他の補助Ｉ／Ｏデバイス１０６０に出力される。デバイスユーザはまた、キーパッド１４００および／またはタッチパッド、ロッカー（ｒｏｃｋｅｒ）スイッチ、サムホイール（ｔｈｕｍｂ−ｗｈｅｅｌ）、などの一部の補助Ｉ／Ｏデバイス１０６０、あるいは、一部の他のタイプの入力デバイスを用いて、ｅメールメッセージなどのデータ項目を構成し得る。構成されたデータ項目は次いで、通信サブシステム１００１を経由して通信ネットワーク１４０１を介して送信され得る。

音声通信モードにおいて、デバイスの全体的な動作は、受信された信号がスピーカ１１００に出力され、送信される信号はマイクロホン１１２０によって生成されることを除いて、データ通信モードと実質的に同様である。音声メッセージ記録サブシステムなどの、代わりの音声Ｉ／ＯサブシステムまたはオーディオＩ／Ｏサブシステムも、デバイス１０００においてインプリメントされ得る。さらにディスプレイ１６００も、例えば、通話相手の識別、音声コールの持続時間、または他の音声コール関連の情報を表示するために、音声通信モードにおいて用いられ得る。

短距離通信サブシステムは、モバイルデバイス１０００と、必ずしも同様のデバイスである必要がない他の近似のシステムまたはデバイスとの間の通信を可能にする。例えば、短距離通信サブシステムは、赤外デバイスならびに関連の回路およびコンポーネント、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ^ＴＭ通信モジュールを含み、同様に使用可能なシステムおよびデバイスとの通信を提供し得る。

多くの修正および他の実施形態は、前述の説明および関連する図面において提示された教示の利益を有する当業者が思いつく。従って、様々な修正および実施形態は、添付の特許請求の範囲の範囲内に含まれるように意図されることが理解される。

図１は、本発明に従ったモバイル通信受信機のための結合復調グローバルシステム（ＧＳＭ）を使用可能な例示的な単一アンテナ干渉除去（ＳＡＩＣ）の略ブロック図である。 図２は、より詳細に示される図１の結合復調受信機の例示的な実施形態の略ブロック図である。 図３は、本発明に従ったＳＡＩＣ結合復調受信機および先行技術に従った典型的なＧＭＳＫ受信機に関するシミュレートされた性能結果のグラフである。 図４は、本発明に従った、所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させるための例示的な結合復調フィルタリング方法のフロー図である。 図５は、図１の結合復調受信機が用いられ得る例示的な無線通信デバイスの略ブロック図である。

Claims (12)

1. 所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させる結合復調フィルタであって、
   該フィルタは、
   該所望の信号のサンプルおよび該同一チャネル干渉信号のサンプルを含む入力信号を受信する入力部と、
   ビタビデコーダと、
   該入力部と該ビタビデコーダとの間の第１の信号経路であって、該第１の信号経路は、該所望の信号の該サンプルおよび該同一チャネル干渉信号の該サンプルの両方を含む該入力信号をフィルタリングする有限インパルス応答フィルタを備えている、第１の信号経路と、
   該入力部と該ビタビデコーダとの間の第２の信号経路であって、該第２の信号経路は、該同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラを備えている、第２の信号経路と、
   該入力部と該ビタビデコーダとの間の第３の信号経路であって、該第３の信号経路は、該所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する白色化整合フィルタを備えている、第３の信号経路と
   を備え、
   該ビタビデコーダは、該所望の信号の該サンプルおよび該同一チャネル干渉信号の該サンプルを含む該入力信号と、該同一チャネル干渉信号に対する該チャネルインパルス応答推定と、該所望の信号に対する該チャネルインパルス応答推定とに基づいて、デコーディング動作を実行する、結合復調フィルタ。
2. 前記所望の信号および前記同一チャネル干渉信号の各々は、訓練シーケンスを含み、前記結合復調フィルタは、訓練シーケンスロケータをさらに備え、該訓練シーケンスロケータは、前記第２の経路および前記第３の経路の上流かつ前記入力部の下流にあり、該訓練シーケンスロケータは、該所望の信号および該同一チャネル干渉信号における該訓練シーケンスの位置を決定する、請求項１に記載の結合復調フィルタ。
3. 前記第３の信号経路は、前記白色化整合フィルタの上流にある所望の信号チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）推定器をさらに備え、該所望の信号ＣＩＲ推定器は、所望の信号ＣＩＲ推定を生成するように構成されており、該白色化整合フィルタは、該所望の信号ＣＩＲ推定に基づいて前記所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する、請求項１に記載の結合復調フィルタ。
4. 前記第２の信号経路は、第１の加算器と、該第１の加算器の下流に接続される第２の加算器とを備え、
   該第２の信号経路は、
   前記所望の信号のＣＩＲ推定器と該第１の加算器との間にある変調器であって、該所望の信号のＣＩＲ推定器および該第１の加算器と協働して、変調された所望の信号の訓練シーケンスを該所望の信号の前記サンプルおよび前記同一チャネル干渉信号の前記サンプルを含む前記入力信号から減算することにより、干渉信号推定を生成する変調器をさらに備え、
   前記有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラは、該干渉信号推定に基づいて干渉信号およびＣＩＲ推定を生成する干渉信号およびＣＩＲ推定器と、該干渉信号およびＣＩＲ推定器の下流にある第２のＦＩＲフィルタとを備え、
   該第２の加算器は、該干渉信号推定から該干渉信号およびＣＩＲ推定器の出力を減算し、該干渉信号およびＣＩＲ推定器は、該結合復調フィルタにおける該同一チャネル干渉信号のうちの支配的な干渉信号に関する先行する知識を有していない、請求項３に記載の結合復調フィルタ。
5. 前記結合復調フィルタは、セルラ受信機に含まれている、請求項１に記載の結合復調フィルタ。
6. 所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させる結合復調フィルタであって、該所望の信号および該同一チャネル干渉信号の各々は、訓練シーケンスを含み、
   該フィルタは、
   該所望の信号のサンプルおよび該同一チャネル干渉信号のサンプルを含む入力信号を受信する入力部と、
   ビタビデコーダと、
   該入力部と該ビタビデコーダとの間の第１の信号経路であって、該第１の信号経路は、該所望の信号の該サンプルおよび該同一チャネル干渉信号の該サンプルの両方を含む該入力信号をフィルタリングする第１の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを備えている、第１の信号経路と、
   該入力部と該ビタビデコーダとの間の第２の信号経路であって、該第２の信号経路は、該同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラを備えている、第２の信号経路と、
   該入力部と該ビタビデコーダとの間の第３の信号経路であって、該第３の信号経路は、該所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する白色化整合フィルタを備えており、該所望の信号および該同一チャネル干渉信号のそれぞれは、訓練シーケンスを含む、第３の信号経路と、
   該第２の経路および該第３の経路の上流かつ該入力部の下流にある訓練シーケンスロケータであって、該所望の信号および該同一チャネル干渉信号における該訓練シーケンスの位置を決定する訓練シーケンスロケータと
   を備え、
   該ビタビデコーダは、該所望の信号の該サンプルおよび該同一チャネル干渉信号の該サンプルを含む該入力信号と、該同一チャネル干渉信号に対する該チャネルインパルス応答推定と、該所望の信号に対する該チャネルインパルス応答推定とに基づいて、デコーディング動作を実行する、結合復調フィルタ。
7. 前記第３の信号経路は、前記白色化整合フィルタの上流にある所望の信号チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）推定器を備え、該所望の信号ＣＩＲ推定器は、所望の信号ＣＩＲ推定を生成するように構成されており、該白色化整合フィルタは、該所望の信号ＣＩＲ推定に基づいて前記所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する、請求項６に記載の結合復調フィルタ。
8. 前記第２の信号経路は、第１の加算器と、該第１の加算器の下流に接続される第２の加算器とを備え、
   該第２の信号経路は、
   前記所望の信号のＣＩＲ推定器と該第１の加算器との間にある変調器であって、該所望の信号のＣＩＲ推定器および該第１の加算器と協働して、変調された所望の信号の訓練シーケンスを該所望の信号の前記サンプルおよび前記同一チャネル干渉信号の前記サンプルを含む前記入力信号から減算することにより、干渉信号推定を生成する変調器をさらに備え、
   前記有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラは、該干渉信号推定に基づいて干渉信号およびＣＩＲ推定を生成する干渉信号およびＣＩＲ推定器と、該干渉信号およびＣＩＲ推定器の下流にある第２のＦＩＲフィルタとを備え、
   該第２の加算器は、該干渉信号推定から該干渉信号およびＣＩＲ推定器の出力を減算し、該干渉信号およびＣＩＲ推定器は、該結合復調フィルタにおける該同一チャネル干渉信号のうちの支配的な干渉信号に関する先行する知識を有していない、請求項６に記載の結合復調フィルタ。
9. 入力部およびビタビデコーダを備えた結合復調フィルタの受信機において、所望の信号と同一チャネル干渉信号との間の同一チャネル干渉を減少させる結合復調フィルタリング方法であって、
   該方法は、
   第１の信号経路の有限インパルス応答フィルタを用いて、該所望の信号のサンプルおよび該同一チャネル干渉信号のサンプルを含む受信された入力信号をフィルタリングすることと、
   第２の信号経路の線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラを用いて、該同一チャネル干渉信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成することと、
   第３の信号経路の白色化整合フィルタを用いて、該所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成することと、
   該ビタビデコーダを用いて、該所望の信号の該サンプルおよび該同一チャネル干渉信号の該サンプルを含む該入力信号と、該同一チャネル干渉信号に対する該チャネルインパルス応答推定と、該所望の信号に対する該チャネルインパルス応答推定とに基づいて、デコーディング動作を実行することと
   を包含し、
   該第１の信号経路と、該第２の信号経路と、該第３の信号経路とは、該入力部と該ビタビデコーダとの間にある、方法。
10. 前記所望の信号および前記同一チャネル干渉信号の各々は、訓練シーケンスを含み、前記第２の経路および第３の経路の上流かつ前記入力部の下流にある訓練シーケンスロケータを実行することにより、該所望の信号および該同一チャネル干渉信号における該訓練シーケンスの位置を決定することをさらに包含する、請求項９に記載の方法。
11. 前記第３の信号経路は、前記白色化整合フィルタの上流にある所望の信号チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）推定器を備え、該所望の信号ＣＩＲ推定器は、所望の信号ＣＩＲ推定を生成するように構成されており、該白色化整合フィルタは、該所望の信号ＣＩＲ推定に基づいて前記所望の信号に対するチャネルインパルス応答推定を生成する、請求項９に記載の方法。
12. 前記第２の信号経路は、第１の加算器と、該第１の加算器の下流に接続される第２の加算器とを備え、
    該第２の信号経路は、
    前記所望の信号のＣＩＲ推定器と該第１の加算器との間にある変調器あって、該所望の信号のＣＩＲ推定器および該第１の加算器と協働して、変調された所望の信号の訓練シーケンスを該所望の信号の前記サンプルおよび前記同一チャネル干渉信号の前記サンプルを含む前記入力信号から減算することにより、干渉信号推定を生成する変調器をさらに備え、
    前記有限インパルス応答（ＦＩＲ）モデラは、該干渉信号推定に基づいて干渉信号およびＣＩＲ推定を生成する干渉信号およびＣＩＲ推定器と、該干渉信号およびＣＩＲ推定器の下流にある第２のＦＩＲフィルタとを備え、
    該第２の加算器は、該干渉信号推定から該干渉信号およびＣＩＲ推定器の出力を減算し、該干渉信号およびＣＩＲ推定器は、該結合復調フィルタにおける該同一チャネル干渉信号のうちの支配的な干渉信号に関する先行する知識を有していない、請求項９に記載の方法。

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