JP4917547B2 - 符号化デジタルデータシンボル用受信器におけるスケーリング - Google Patents

Description

本発明は通信ネットワークの送信チャネルを介して送信器から送信される符号化デジタルデータシンボルを受信する方法に関する。その方法には送信されたデータシンボルの推定値を計算するステップと、計算された推定値から第２の数のビットで表現される修正推定値を提供するステップとを含む。ここで、その推定値各々は第１の数のビットで表現され、第２の数は第１の数より小さい。さらに本発明は、通信ネットワークの送信チャネルを介して送信器から送信された符号化デジタルデータシンボルを受信する受信器に関する。

符号化デジタルデータシンボルが無線リンクを経由して送信される場合、送信信号は、典型的にはマルチパス経由で伝搬し、そのため、受信器は異なる時間に、即ち、異なる遅延を持って同じ信号の多数の事例（インスタンス）を受信する。これら全てのマルチパス成分からのデータシンボルのエネルギーは、受信器で合成されてもよい。符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）および広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）システムでは、信号の異なる受信部分のエネルギーは、いわゆるＲＡＫＥ受信器を用いて受信器で利用されてもよい。

これらのシステムでは、拡散と逆拡散が使用される。データは拡散スペクトル変調技術を用いて送信器側から送信され、データはそこで広い周波数範囲にわたって拡散される。各チャネルにはデータをその周波数範囲にわたって拡散するために使用されるユニークな拡散符号が割当てられる。拡散符号は擬似ランダム雑音（ＰＮ）符号であり、例えば、“チップ”と呼ばれる１と０の２進数列で構成され、チップは擬似ランダム方法で分配され、雑音のような特性を持つ。１データビットを拡散するために使用されるチップ数、即ち、チップ数／ビットは変化してもよく、少なくとも部分的には、チャネルのデータ速度とシステムのチップ速度に依存する。

受信器では、受信信号は、同じチップ速度を用いて同じ拡散符号で逆拡散され、復調され送信データを再生する。さらに、復調のタイミングは同期していなければならない、即ち、逆拡散符号は時間内の正しい瞬間に受信信号に適用されなければならず、このことは、上記に述べたマルチパス効果のため、困難となる可能性がある。ＣＤＭＡ受信器の性能は、多くのマルチパス成分によって搬送された信号エネルギーを利用することにより、改善される。すでに述べたように、このことはＲＡＫＥ受信器を用いて達成され、そこでは各マルチパス成分には逆拡散器が割当てられ、その拡散符号の参照コピーは、相当するマルチパス成分のパス遅延に等しく遅延される。従って、ＲＡＫＥ受信器の各フィンガでは、受信チップ列は、それに相当する遅延拡散符号で逆拡散される（相関をとられる）。次に、各ＲＡＫＥフィンガからの逆拡散出力シンボルは位相をそろえて合成され、シンボル推定値を生成する。

そのような通信ネットワークで使用する端末は通常、サイズと計算資源で制限がある。この制限の一つの結果は、端末におけるデータ値を表現するために制限されたビット幅のみがあるということである。従って、しばしば、データ値を切り捨てるか四捨五入する必要があり、その後に端末でデータを処理できる。利用可能なビット幅を最適に利用するために、処理されるデータ値はスケーリング係数でそれらを乗算してスケーリングしてもよく、その後に切り捨てられる。

データがビット幅で制限を受ける必要のある一つの例は、端末のＲＡＫＥ受信器で見られる。ＲＡＫＥフィンガの出力で、各チャネルに対する受信信号（マルチパス成分）は、実数部と虚数部の両方で２の補数表現で一つの制限されたビット幅を持つデジタルデータ値として示される。次に、各受信信号には受信器で計算されるチャネル推定値の共役値を乗じ、送信符号データシンボルの推定値を得る。次いで、その積はパス数にわたって合計され、最終的に、そのビットストリームが復号される。また、チャネル推定値の共役値は、実数部および虚数部の両方で２つの補数表現の制限されたビット幅を持ち、それは受信信号のそれと同じでも違っていてもよい。二つの値が乗算されると、その結果の推定値は、他の二つのビット幅の合計に等しいビット幅を持つであろう。しかしながら、また、この推定値の処理に利用可能なビット幅は制限され、おそらく、他の二つのビット幅の合計より少ないだろう。

したがって、推定値がさらに処理される前に、ビット幅は削減されなければならず、利用可能なビット幅を最適に使用するため、スケーリング係数が選択されなければならないかもしれない。現在の状況で最適であると考えた一つの固定係数を計算する最適化アルゴリズムによって、スケーリング係数を見付け出すことは知られている。しかしながら、受信器における信号レベルは通常、非常に早く変化するので、固定係数は最適でないだろうし、全ての状況に適するスケーリング係数を見付け出すことは、一般的には可能ではない。また、入力信号に基づいてスケーリング係数を常に更新する適応型アルゴリズムも知られている。これらの適応型アルゴリズムは、殆どの状況において最適なスケーリング係数を提供できるかもしれないが、それらは全く複雑であり、非常に大きな計算資源を必要とし、以前に述べたように、そのような資源を、ここで関心のある端末で利用できるのは稀である。

より簡単な適応型アルゴリズムは信号対干渉比（ＳＩＲ）推定値、または、あるＳＩＲを示すブロック誤り率（ＢＬＥＲ）の目標値に基づいてもよい。次に、ＳＩＲ推定値はスケーリング係数を決定するために使用できる。このようなアルゴリズムの一例は特許文献１から知られる。また、特許文献２は、ＲＡＫＥフィンガの出力における逆拡散データシンボルが拡大縮小され、切捨てられるシステムを示している。他の解決策は出力のヒストグラムを計算することであり、これはスケーリング係数を選択するために用いることができる。しかしながら、ヒストグラムでは、長時間にわたって平均する必要があり、これは、チャネルが非常に高速に変化しえるので、目的に適わない。ここではスケーリング係数と切り捨てに関することではあるが同じ問題が他の四捨五入方法でも存在する。
国際公開第２００４／０１９５７６号パンフレット 欧州特許第１４４３６６８号明細書

それ故に、本発明の目的は、殆どのチャネルに対してより良いスケーリング係数を提供し、上述のタイプの端末が持つ限られた計算資源でも実行可能である上述のタイプの方法を提供することである。

本発明によれば、本願の目的は、以下のような工程を有する方法により達成される。即ち、その方法はさらに、計算された推定値各々に対する振幅値を計算する工程と、多数の前記振幅値に対する平均振幅値を計算する工程と、前記平均振幅値からスケーリング係数を計算する工程と、前記スケーリング係数に依存して、送信データシンボルにスケーリング係数をかけた推定値を生成する工程とを有し、前記スケーリング係数は、前記平均振幅値が計算された振幅値の数に対応するスケーリング係数をかけた多数の推定値のために使用されることを特徴とする。

このようにしてスケーリング係数を計算することにより、殆どのチャネルの場合に適する適応型スケーリング係数が得られる。データシンボル推定値は、物理送信チャネルの送信エネルギーに関係なく、以後の回路のダイナミックレンジに適合するようにスケーリング係数をかけられる。このことは重要であり、その理由は、実際の実施形では、送信エネルギーにおける変化の範囲は、復号器のダイナミック入力レンジよりはるかに大きいからである。

平均振幅値が計算される振幅値の数が通信ネットワークに対して特定されるタイムスロットにおけるデータシンボルの数に対応するなら、その方法はこのようなネットワークによく適することになる。

一つの実施形では、スケーリング係数をかけた推定値を生成する工程は、前記スケーリング係数で計算された推定値を乗じる工程を含む。前記推定値を計算する工程は、多数のチャネルに対して逆拡散データシンボルにチャネル推定値の共役値を乗じ、前記多くのチャネルに対する乗算結果を合計する工程を含む場合、前記スケーリング係数をかけた推定値を生成する工程は、前記スケーリング係数を各乗算結果に乗じる工程を有していてもよい。

あるいは、前記推定値を計算する工程が、多数のチャネルに対して逆拡散データシンボルにチャネル推定値の共役値を乗じ、前記多数のチャネルに対する乗算結果を合計する工程を含む場合、前記スケーリング係数をかけた推定値を生成する工程は、前記スケーリング係数を各チャネル推定値またはその共役値に乗じる工程を含んでいてもよい。このようにして、スケーリング係数をかける乗算の数は著しく減少するが、その理由は、チャネル推定値が通常、データ速度より低い速度で変化するからである。

さらに、前記推定値を計算する工程が、多数のチャネルに対して逆拡散データシンボルに合成重みを乗じ、前記多数チャネルに対する乗算結果を合計する工程を含む場合、前記スケーリング係数をかけた推定値を生成する工程は、前記スケーリング係数を各合成重みに乗じる工程を含んでいてもよい。この実施例はＧ−ＲＡＫＥ受信器では利点がある。

好都合なことであるが、前記振幅値は、前記計算された推定値各々の同相成分と直交成分の絶対値の平均として計算される。

さらなる実施例では、その方法はさらに、前記平均振幅値をフィルターする工程を有する。このようにして、スケーリング係数はさらにゆっくり変動し、その結果、より長時間の区間にわたるソフト情報は破壊されないことが保証される。

前記スケーリング係数を計算する工程は、比例制御アルゴリズム、比例積分制御アルゴリズム、及び比例積分微分制御アルゴリズムからなるグループから選択した制御アルゴリズムを用いる工程を有することが好都合なことである。

前述のように、本発明はまた、通信ネットワークの送信チャネルを介して送信器から送信される符号化デジタルデータシンボルを受信する受信器に関するものである。その受信器は、夫々が第１のビット数で表現される送信データシンボルの推定値を計算し、その計算された推定値から、第１の数より小さい第２のビット数で表現される修正推定値を提供するよう構成される。さらに、その受信器は、前記計算された推定値各々に対して振幅値を計算し、多数の前記振幅値に対して平均振幅値を計算し、前記平均振幅値からスケーリング係数を計算し、そのスケーリング係数に依存して送信データシンボルのスケーリング係数をかけた推定値を生成するように構成される。ここで、そのスケーリング係数は平均振幅値が計算される振幅値の数に対応するスケーリング係数をかけた多数の推定値のために使用される。このように受信器が構成される場合、殆どのチャネルの場合にもより良いスケーリング係数を提供し、上述のタイプの端末の限られた計算資源でも使用できる受信器が実現される。

平均振幅値が計算される振幅値の数が、前記通信ネットワークに対して特定されるタイムスロットにおけるデータシンボルの数に対応する場合、その受信器はそのようなネットワークによく適する。

一つの実施例では、その受信器はさらに、前記スケーリング係数を計算された推定値に乗じることによりスケーリング係数をかけた推定値を生成するように構成される。多数のチャネルに対してチャネル推定値の共役値を逆拡散データシンボルに乗じ、前記多数のチャネルに対する乗算結果を合計することにより推定値を計算するように、受信器が構成される場合、その受信器はさらに、前記スケーリング係数を乗算結果各々に乗算することによりスケーリング係数をかけた推定値を生成するように構成されてもよい。

または、多数のチャネルに対してチャネル推定値の共役値を逆拡散データシンボルに乗じ、前記多数のチャネル数に対する乗算結果を合計することにより推定値を計算するように、受信器が構成される場合、その受信器はさらに、前記スケーリング係数を各チャネル推定値またはその共役値に乗算することによりスケーリング係数をかけた推定値を生成するように構成されてもよい。このようにして、スケーリング係数をかける乗算の数は著しく削減されるが、その理由は、チャネル推定値は通常、データ速度より低い速度で変化するからである。

さらに、多数のチャネルに対して合成重みを逆拡散データシンボルに乗算し、前記多数のチャネル数に対する乗算結果を合計することにより推定値を計算するように受信器が構成される場合、その受信器はさらに、前記スケーリング係数を各合成重みに乗算することによりスケーリング係数をかけた推定値を生成するように構成されてもよい。この実施例はＧ−ＲＡＫＥ受信器において利点がある。

好都合なことであるが、その受信器はさらに、前記計算された推定値各々の同相成分と直交成分の絶対値の平均として前記振幅値を計算するように構成されてもよい。

さらなる実施例では、その受信器はさらに、前記平均振幅値をフィルターするように構成されてもよい。このようにして、スケーリング係数はさらにゆっくり変動し、その結果、長時間の区間にわたるソフト情報は破壊されないことが保証される。

その受信器はさらに、比例制御アルゴリズム、比例積分制御アルゴリズム、及び比例積分微分制御アルゴリズムからなるグループから選択した制御アルゴリズムを用いることによりスケーリング係数を計算するように構成されると好都合である。

その受信器がＷＣＤＭＡ受信器であることは好都合なことであるかもしれない。

また、本発明は、コンピュータプログラム及び上述の方法を実行するためのプログラムコードを備えたコンピュータ可読媒体に関する。

次に、添付図面を参照して、本発明についてさらに十分に説明する。

図１は本発明が用いられる受信器回路１の一部の例を示す。受信器回路１は、ここでは、端末、即ち、移動体電話の一部であり、その電話は、例えば、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システムまたは３ＧＰＰ ＵＭＴＳ標準（第３世代パートナシッププロジェクト−全球規模移動体通信システム）による広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）システムで使用される。受信器回路１はＲＡＫＥ受信器を使用してもよく、それは所定のチャネルに対して各種のマルチパス信号を識別し追跡することができる。このようにして、幾つかのマルチパス成分のエネルギーまたは電力を受信器で利用することができる。このことはＲＡＫＥ受信器を使用することにより達成される。ここで、各マルチパス成分には逆拡散器が割当てられ、その拡散符号の参照コピーは対応するマルチパス成分のパス遅延に等しく遅延させられる。逆拡散器の出力、即ち、ＲＡＫＥ受信器のフィンガは位相をそろえて合成され、シンボル推定値を生成する。

ここでは移動局の受信器回路に言及しているが、以下に述べるアルゴリズムはいかなるＣＤＭＡ受信器でも、即ち、移動局または基地局で使用されてもよく、その送信はアップリンクでもあっても良いし、ダウンリンクであっても良い。

対応する送信器から送信される符号化データシンボルを示す無線信号は、アンテナを介して受信され、フロントエンド無線インタフェースにおいてベースバンド信号にダウンコンバートされる。次に、アナログのダウンコンバートされた信号は、自動利得制御（ＡＧＣ）ユニットによってレベル調整され、その後、アナログディジタル（Ａ／Ｄ）変換器によって量子化されてＲＡＫＥユニット４に拡散データとして提供されるが、これらの機能は本発明に関係が無いので、ここではこれ以上詳しく述べず、図１に示されていない。なお、その信号は複素数であり、同相（Ｉ）部分と直交（Ｑ）部分から成る。

図１に図示される受信器の概観が示すように、拡散データはＲＡＫＥユニット４とパスサーチャ２に供給される。パスサーチャ２は新しいパスと現在のパスの変化した遅延とを検出するために使用され、システムによって許容された遅延範囲にわたって、瞬時衝撃応答推定値を繰り返し計算する。パスサーチャ２は主としてパスの存在を検出するためにのみに使用されるので、その出力分解能はＲＡＫＥユニット４の要求より低くてもよい。従って、一般的な遅延推定値アルゴリズムが遅延推定器３で使用され、そこではパス位置を抽出し、十分な精度でその遅延を見付け出すことができ、一旦パスサーチャ２によって発見されたら、その中の最良のものがＲＡＫＥユニット４における逆拡散のために選択されることになる。

次に、受信信号がＲＡＫＥユニット４で逆拡散され、そのユニットの中で報告された各遅延推定値（パス）がＲＡＫＥフィンガに割当てられ、受信量子化信号は、量子化信号に乗じることによって各パスについて逆拡散され、チップ速度でサンプルされ、その対応するチャネライゼーション符号とスクランブル符号とそのチャネライゼーション符号長にわたる合計を持つことになる。従って、各ＲＡＫＥフィンガは複素逆拡散データシンボルを提示する。

ＲＡＫＥユニット４の各フィンガからの出力信号は信号ｒであり、それはｒ＝ｈｘ＋ｎと記述できる。ここで、ｈは送信チャネルを表し、ｘは送信符号化データシンボルであり、ｎは雑音を表す。各フィンガには信号ｒがあるので、一緒にして、ベクトルｒ＝ｈｘ＋ｎと考えることもできる。全てのパラメータは複素数値である。信号ｒは、回路においてデジタル値として数多くのビット、例えば、ａビットで、虚数部でも実数部でも２の補数表現で表現される。

各チャネル、即ち、ＲＡＫＥユニット４のフィンガに関して、チャネル推定器５は受信信号ｒからチャネル推定値＾ｈを計算する。また、この推定値は、回路においてデジタル値として数多くのビット、例えば、ｂビットで、虚数部でも実数部でも２の補数表現で表現される。共役関数６は、各フィンガに対して、チャネル推定値＾ｈの共役複素数を計算する。次に、合成器８では、送信符号化データシンボルｘの推定値ｙが、各フィンガに対して、乗算ユニット７で、受信信号ｒにそのフィンガのチャネル推定値＾ｈの共役複素数を乗じ、加算ユニット１０で全てのフィンガにわたって合計することで得られる。即ち、ｙ＝Σ＾ｈ^*ｒである。次に、推定値ｙは合成器８から出力され、更なる処理のために復号器９に渡される。

さて、推定値ｙは、虚数部でも実数部でも２の補数表現のａ＋ｂビットのデジタル値として表されるが、通常、そんな多くのビットを持つ値を扱うには計算資源は十分ではない。それ故、そのビットの幾つかは切捨てられねばならず、その結果、推定値ｙは例えばｃビットで表現される。ここで、ｃ＜ａ＋ｂである。

図２に一例を示す。ここでは、１つのチャネルに対する受信信号ｒとチャネル推定値＾ｈの共役複素数＾ｈ^*は両方とも８ビット、即ち、ａ＝ｂ＝８で表現される。次に、推定値ｙは１６ビットで表現されるであろう。しかしながら、もし８ビットのみが推定値の表現に利用可能であるなら、１６ビット推定値ｙは８ビット推定値ｙ’で置換されねばならず、それ故に、他の８ビットは切捨てられねばならないだろう。全ての１６ビットが情報を搬送する可能性があるので、図２に示す通り、上位８ビットを保持し、下位８ビットを切り捨てるべきであるのは明らかであろう。

しかしながら、低い信号レベルでは、受信信号ｒの最上位ビットは値“０”を持つかもしれず、また、同じことが共役複素数値＾ｈ^*の場合にも言える。図３に例を示すように、ｒの最初の３ビットと＾ｈ^*の最初の２ビットは値“０”を持つ。その結果、推定値ｙの最初の５ビットもまた、値“０”を持つであろう。図３に示すように、もしｙ’が依然としてｙの上位８ビットとして取られるなら、３つの情報搬送ビットのみがｙ’に残されるため、多くの情報が失われるであろう。

その代わりに、図４に図示されているように、５個の“０”ビットを取り除き、次の８ビットをｙ’のために選択すれば、もっと好都合であろう。ゼロで始まる値ｙを左に５ビット分シフトすれば同じ結果が得られる。これは、スケーリング係数２⁵をｙに乗じることに相当し、次に、ｙ’はスケーリング係数をかけた値ｙ_scの上位８ビットとして再び取られる。このことは図５に示されている。別の方法として、ゼロで始まる値ｙを右に３ビット分シフトすることもできる。これは、スケーリング係数２^-3をｙに乗じることに相当し、次に、ｙ’はスケーリング係数をかけた値ｙ_scの下位８ビットとして取られる。これは図６に示されている。

多数のビットを左または右にシフトすることに相当するｙの値に係数２^xを乗じる代わりに、値にもっと一般的なスケーリング係数をかけてもｙ’の適切な値を得ることができる。ｙ’がｃビット（実数部と虚数部の両方で２の補数表現）で表現され、ｃ＜ａ＋ｂである場合、上記のように、値は切捨てられ、またスケーリング係数をかけられる必要があり、このことはｙにスケーリング係数を乗算し、次に例えば、小数部を切り捨てることによって行うことができる。幾つかのオーバフロー制御が使用されて、２^c-1−１より大きく−２^c-1より小さい値を扱う。それ故、ｙ’の実数部と虚数部は両方とも２^c-1−１と−２^c-1の間の整数で表現されるであろう。

図７は１つのフィンガに対する図１の回路の最も関連のある部分を示し、その回路にスケーリングユニット１１と切捨てユニット１２が付加されている。その図の左部分は１つのフィンガに対してのみ示されている。スケーリング係数ｓはスケーリングユニット１１に供給される。本発明は、スケーリングユニット１１で使用される適切なスケーリング係数の選択に関するものである。もし、固定係数が使用されるなら、時々オーバフローが発生するであろうし、時々はまだゼロで始まるであろう。回路への入力に基づきスケーリング係数を連続的に更新することができる適応型アルゴリズムが存在するが、これらのアルゴリズムは通常、携帯端末で利用可能な以上の計算能力を要する。もう一つ他の解決策は出力のヒストグラムを計算することであり、それはスケーリング係数を選択するのに用いられる。しかしながら、ヒストグラムを用いると、長時間にわたって平均化を行う必要があり、これはチャネルが非常に高速に変化し得るので不都合である。

本解決策では、スケーリング係数を計算するため制御方法が使用され、それは図８に示す実施例に図示されているが、スケーリング係数は係数計算ユニット１３で計算される。その方法は、送信符号化データシンボルの推定値ｙの平均振幅値の計算に基づく。なお、複数の符号化データシンボルは複数のタイムスロットで送信されるので、各タイムスロット内にはあるＮ個のシンボルがある。もしｔがタイムスロットの時間を示し、ｎが１タイムスロットの与えられたシンボルの数であるとすれば、ｙ_t,nはタイムスロットｔにおけるシンボル数ｎの推定値である。係数計算ユニット１３では、最初、アルゴリズムは次のように振幅値ａ_t,nを計算する。

次に、これらの振幅値は各タイムスロットｔに対して平均がとられ、即ち、平均振幅値ａ_tが次式のように計算される。

一つの実施例では、平均振幅値ａ_tは次のようにフィルタされることが可能である。即ち、
ａ_t,filter＝αａ_t-1,filter＋（１−α）ａ_tである。

ここで、αはフィルターパラメータ、ａ_t-1,filterは前のタイムスロットからのフィルターされた値である。

次に、スケーリング係数は以下のように計算される。

ｅ_t＝Ｔ−ａ_t,filter
＾ｓ_t＝ｓ_t-1＋Ｋ_pｅ_t
ｓ_t＝min（Max_s,max(Min_s,＾ｓ_t))

ここで、Ｔ、Ｋ_p、Max_sおよびMin_sはアルゴリズムパラメータである。これは、スケーリング係数が比例制御器（Ｐコントローラ）を用いて計算されることを意味する。

スケーリング係数自身が新しいスケーリング係数の計算に影響を与えるという事実を補償するため、フィルターされた振幅値ａ_t,filterは、代わりに次の式で計算されてもよい。

次に、１タイムスロット内のデータシンボル推定値から計算されたスケーリング係数は次のタイムスロットの間使用され、その結果、スケーリング係数をかけた各データシンボル推定値ｙ_{sc t,n}は次の式で計算される。即ち、
ｙ_scｔ,n＝ｓ_t-1ｙ_t,n
である。

なお、スケーリング係数は各スロットで変化するが、パラメータを正しく選択することにより、スケーリング係数ｓ_tはゆっくり変動し、全送信時間間隔（ＴＴＩ）の間、ソフト情報を破壊しないであろう。

推奨される値の一例は次の通りである。

α＝０．９３７５
Ｔ＝５．０
Ｋ_p＝０．１
Max_s＝２．０
Min_s＝０．５

パラメータＴはビット幅に依存する。パラメータαとＫ_pは、ＴＴＩの長さに依存して若干調整される。

上述のＰコントローラを使用する代わりに、この方法はさらに、次のように、ＰＩコントローラ（比例−積分）またはＰＩＤコントローラ（比例−積分−微分）に対して一般化される。即ち、最初に、
ｅ＝Ｔ−ａ_t,filter
Ｉ_t＝Ｉ_t-1＋ｅ_t

を計算し、次に、
＾ｓ_t＝ｓ_t-1＋Ｋ_pｅ_t＋Ｋ_IＩ_t
または＾ｓ_t＝ｓ_t-1＋Ｋ_pｅ_t＋Ｋ_IＩ_t＋Ｋ_DＤ_t
ｓ_t＝min(Max_s，max(Min_s,＾ｓ_t))
を計算する。

ここで、Ｔ、Ｋ_p、Ｋ_I、Ｋ_D、Max_s、及びMin_sはアルゴリズムパラメータである。

上述のように推定値ｙにスケーリング係数をかける代わりに、即ち、加算ユニット１０の後で、図９に示すように、各フィンガに対してスケーリング係数をかけることもできる。そのスケーリング係数は、上述のように係数計算ユニット１３で同じように計算される。次に、タイムスロット内の推定値ｙ_t,nは加算ユニット１０でｙ_t,n＝Σ（^〜ｈ_t ^*ｒ_t,n）_scとして計算される。

上記の実施例では、同じスケーリング係数が一つのタイムスロットで使用されるが、各データシンボル推定値は個々にスケーリング係数を乗じなければならず、そのため、スケーリング係数をかける乗算は各データシンボルに対して実行される。計算資源の量は、以下に述べる実施例ではさらに削減される。

また、チャネル推定値器５で計算されるチャネル推定値＾ｈはタイムスロット全体にわたって計算され、次に、同じ推定値、或は、もっと正しく言うとその共役複素数が、次のタイムスロットの全データシンボルに対して乗算ユニット７で使用される。従って、図８に示すようにデータシンボル推定値ｙ_t,nにスケーリング係数をかける代わりに、図１０と図１１とに示すように、チャネル推定値＾ｈ或はそのチャネル推定値の共役複素数＾ｈ^*にスケーリング係数をかけることが可能である。ここで、スケーリング係数をかけることはスケーリングユニット１４で実行される。このようにして、スケーリング係数をかける乗算の数は大幅に削減される。このスケーリング係数は上記と同じ様にして係数計算ユニット１３で計算される。

図１０において、タイムスロットｔに対するチャネル推定値の共役複素数＾ｈ_t ^*はスケーリング係数と乗算されて、値^〜ｈ_t ^*＝ｓ_t-1＾ｈ_t ^*を得、一方、図１１では、チャネル推定値＾ｈ_tはスケーリング係数と乗算され、その結果、^〜ｈ_t＝ｓ_t-1＾ｈ_tとなり、次にこの値の共役複素数がユニット６に取り込まれる。両方の場合で、タイムスロットｔにおける推定値ｙ_t,nは、加算ユニット１０でｙ_t,n＝Σ^〜ｈ_t ^*ｒ_t,nとして計算される。図８との重要な違いは、スケーリングユニット１４におけるスケーリング係数をかける乗算は各タイムフレームで一度だけ実行され、一方、図８のスケーリングユニット１１における乗算は各データシンボルに対して一度だけ実行される点にある。

なお、このスケーリング係数を乗算することはまた逆拡散データシンボルｒ_t,nにも実行されるが、この解決策には、上記のデータシンボル推定値ｙ_t,nのスケーリングと同じ数のスケーリング乗算を要する。

少なくとも上記の実施例の幾つかは、Ｇ−ＲＡＫＥ受信器にも適用可能であってもよいだろう。このような受信器では、ｙ＝Σｗ ｒであり、ここで、ｗはＧ−ＲＡＫＥ合成重み（この分野では公知）である。この場合には、スケーリングは（図８または図９におけるように）ｙ、或は（図１０と図１１におけるｈに対応して）ｗに対して行うことができる。

本発明の好適な実施例について説明し図示したが、本発明はこれによって限定されるものではなく、請求の範囲で定義される主題の範囲内で他の方法で実施されてもよい。

本発明が用いられる受信器回路の一部を示す図である。 １６ビットの推定値がどのように切捨てられ、その結果、上位８ビットが残るかを示す図である。 推定値が多数のゼロから始まっている場合の図２の状況を示す図である。 選択されたビットではゼロから始まっていない場合の状況を示す図である。 推定値がどのように切捨て前にスケーリング係数で乗算されるかを示す図である。 推定値が切捨て前にスケーリング係数を乗じられる別の方法を示す図である。 スケーリング係数乗算ユニットと切捨てユニットを付加した図１の回路の一部を示す図である。 シンボル推定値にスケーリング係数をかける本発明の実施例を示す図である。 乗算結果にスケーリング係数をかける本発明の実施例を示す図である。 チャネル推定値にスケーリング係数をかける本発明の実施例を示す図である。 チャネル推定値にスケーリング係数をかける別の実施例を示す図である。

Claims (15)

1. 通信ネットワークの送信チャネルを介して送信器より送信された符号化デジタルデータシンボルを受信する方法であって、
   ・前記方法は、夫々が第１の数（ａ＋ｂ）のビットにより表現される、送信データシンボルの推定値（ｙ）を計算する工程であって、前記推定値（ｙ）は、多数のチャネルに対して逆拡散データシンボル（ｒ）にチャネル推定値（＾ｈ）の共役値を乗じ、前記多数のチャネルに対する乗算結果（＾ｈ*ｒ）を合計することにより計算する工程と、
   ・前記計算された推定値（ｙ）各々に対する振幅値を計算する工程と、
   ・多数の前記振幅値に対する平均振幅値を計算する工程と、
   ・前記平均振幅値からスケーリング係数（ｓ）を計算する工程と、
   ・前記スケーリング係数に依存して、送信データシンボルにスケーリング係数をかけた推定値（ｙ _sc ）を生成する工程と、
   ・前記スケーリング係数をかけた推定値（ｙ _sc ）から、前記第１の数（ａ＋ｂ）よりも小さい第２の数（ｃ）のビットにより表現される、修正推定値（ｙ’）を提供する工程とを有し、
   前記スケーリング係数をかけた推定値（ｙ _sc ）を生成する工程は、前記スケーリング係数を各チャネル推定値（＾ｈ）またはその共役値に乗じる工程と、前記スケーリング係数を、前記平均振幅値が計算された振幅値の数に対応し後続するスケーリング係数をかけた多数の推定値のために使用する工程とを有することを特徴とする方法。
2. 前記平均振幅値が計算される前記振幅値の数は前記通信ネットワークに対して特定されるタイムスロットにおけるデータシンボルの数に対応することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記推定値（ｙ）を計算する工程は、多数のチャネルに対して逆拡散データシンボル（ｒ）に合成重みを乗じ、前記多数チャネルに対する乗算結果を合計する工程を含み、
   前記スケーリング係数をかけた推定値を生成する工程は、前記スケーリング係数（ｓ）を各合成重みに乗じる工程を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記振幅値は、前記計算された推定値（ｙ）各々の同相成分と直交成分の絶対値の平均として計算されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. さらに、前記平均振幅値をフィルターする工程を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記スケーリング係数（ｓ）を計算する工程は、比例制御アルゴリズム、比例積分制御アルゴリズム、及び比例積分微分制御アルゴリズムからなるグループから選択した制御アルゴリズムを用いる工程を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 通信ネットワークの送信チャネルを介して送信器から送信される符号化デジタルデータシンボルを受信する受信器であって、
   前記受信器は、
   ・多数のチャネルに対してチャネル推定値（＾ｈ）の共役値を逆拡散データシンボル（ｒ）に乗じ、前記多数のチャネルに対する乗算結果（＾ｈ*ｒ）を合計することにより、夫々が第１の数（ａ＋ｂ）のビットで表現される送信データシンボルの推定値（ｙ）を計算し、
   ・前記計算された推定値（ｙ）各々に対して振幅値を計算し、
   ・多数の前記振幅値に対して平均振幅値を計算し、
   ・前記平均振幅値からスケーリング係数（ｓ）を計算し、
   ・前記スケーリング係数に依存して送信データシンボルのスケーリング係数をかけた推定値（ｙ _sc ）を生成し、
   ・前記スケーリング係数をかけた推定値（ｙ _sc ）から、第１の数（ａ＋ｂ）より小さい第２の数（ｃ）のビットで表現される修正推定値（ｙ’）を提供するよう構成され、
   前記受信器はさらに、
   前記スケーリング係数（ｓ）を各チャネル推定値（＾ｈ）またはその共役値に乗算することにより前記スケーリング係数をかけた推定値を生成し、
   前記スケーリング係数（ｓ）を前記平均振幅値が計算される振幅値の数に対応し後続するスケーリング係数をかけた多数の推定値のために使用するよう構成されることを特徴とする受信器。
8. 前記平均振幅値が計算される前記振幅値の数が、前記通信ネットワークに対して特定されるタイムスロットにおけるデータシンボルの数に対応することを特徴とする請求項７に記載の受信器。
9. 多数のチャネルに対して合成重みを逆拡散データシンボル（ｒ）に乗算し、前記多数のチャネルに対する乗算結果を合計することにより推定値（ｙ）を計算するように構成され、
   前記受信器はさらに、前記スケーリング係数（ｓ）を各合成重みに乗算することによりスケーリング係数をかけた推定値を生成するように構成されることを特徴とする請求項７又は８に記載の受信器。
10. 前記受信器はさらに、前記計算された推定値（ｙ）各々の同相成分と直交成分の絶対値の平均として前記振幅値を計算するように構成されることを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の受信器。
11. 前記受信器はさらに、前記平均振幅値をフィルターするように構成されることを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の受信器。
12. 前記受信器はさらに、比例制御アルゴリズム、比例積分制御アルゴリズム、及び比例積分微分制御アルゴリズムからなるグループから選択した制御アルゴリズムを用いることによりスケーリング係数（ｓ）を計算するように構成されることを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載の受信器。
13. 前記受信器がＷＣＤＭＡ受信器であることを特徴とする請求項７乃至１２のいずれか１項に記載の受信器。
14. 請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法の工程を実行するプログラムコードを有したコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムはコンピュータで実行されることを特徴とするコンピュータプログラム。
15. 請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法の工程を実行するプログラムコードを格納したコンピュータ可読媒体であって、
    前記プログラムコードはコンピュータで実行されることを特徴とするコンピュータ可読媒体。

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