JP5080637B2 - 適応性のあるパイロット及びデータシンボル推定 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、通信に係り、より詳細には、無線通信のための推定技術に関する。

無線通信システムでは、送信機は、一般に、トラフィックデータを処理（例えば、符号化及び変調）してデータシンボルを生成する。コヒーレントシステムでは、送信機は、データシンボルとともにパイロットシンボルを多重化し、多重化データ及びパイロットシンボルを処理して無線周波数（ＲＦ）信号を生成し、無線チャネルを介してＲＦ信号を送信する。無線チャネルは、送信されたＲＦ信号をチャネル応答によってゆがめ、雑音及び干渉によって信号をさらに劣化させる。

受信機は、送信されたＲＦ信号を受信し、受信したＲＦ信号を処理してサンプルを得る。コヒーレントデータ検波では、受信機は、受信したパイロットシンボルに基づいて無線チャネルの応答を推定し、チャネル推定値を導き出す。続いて、受信機は、チャネル推定値を使用してサンプルに対してデータ検波（例えば、等化）を実行し、送信機によって送信されたデータシンボルの推定値であるデータシンボル推定値を得る。次に、受信機は、データシンボル推定値を処理（例えば、復調及び復号）して、復号されたデータを得る。

チャネル推定値の品質は、データ検波性能に対して大きな影響を及ぼし、復号データの信頼性とともにデータシンボル推定値の品質にも影響を与える可能性がある。従って、高品質のチャネル推定値を得ることが求められている。無線チャネル状態が時間とともに変化する場合、チャネル推定は、困難とされる。例えば、無線チャネルは、例えば送信機及び／又は受信機の移動により、ある瞬間では比較的に静的であり、他の瞬間では急速に変化することがある。特定のチャネル状態（例えば、静的なチャネル）に関して良好なチャネル推定値を提供することができるチャネル推定スキームは、他のチャネル状態（例えば、急速に変化するチャネル）ではうまくいかないかもしれない。

従って、異なるチャネル状態の下で高品質のチャネル推定を導き出す技術が当該技術分野において必要とされている。

パイロットシンボル及びデータシンボルに関する適応性のある推定を実行する技術が本明細書に記述される。この技術は、パイロットシンボルを推定するのに使用されることができ、パイロットシンボルは、無線チャネルに関するチャネル推定値を導出するのに同様に使用されることができる。

一態様では、受信機は、受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて、無線チャネルに関するチャネル推定値を導出する。受信機は、受信パイロットシンボルに基づいて、少なくとも１つの推定パラメータを適応して更新する。少なくとも１つの推定パラメータは、無線チャネルの革新表示（ＩＲ）モデルに関するものであることができ、予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数に基づいて、更新されることができる。コスト関数は、漸次的により古いシンボル期間のコストに対して指数関数的に減衰する重みを与えることができる。少なくとも１つの推定パラメータは、例えばコスト関数の勾配に基づいて、勾配降下法を使用して更新されることができる。

少なくとも１つの推定パラメータを更新する１つの設計では、受信機は、受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて、予測パイロットシンボルを導出する。受信機は、受信パイロットシンボル及び予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定し、予測誤差に基づいて誤差勾配をさらに導出する。次に、受信機は、例えば安定性テストが満たされる場合、誤差勾配及び予測誤差に基づいて少なくとも１つの推定パラメータを更新する。受信機は、チャネル推定値として予測パイロットシンボルを使用してもよいし、或いは、予測パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいてチャネル推定を導出してもよい。

開示の種々の態様及び特徴は、さらに詳細に以下に記述される。

図１は、無線通信システムにおける伝送の一例を示す。 図２は、送信機及び受信機のブロック図を示す。 図３は、適応チャネル推定器のブロック図を示す。 図４は、他の適応チャネル推定器のブロック図を示す。 図５は、適応性のあるチャネル推定を実行するプロセスを示す。 図６は、少なくとも１つの推定パラメータを更新するプロセスを示す。

詳細な説明

本明細書で説明される適応性のある推定技術（adaptive estimation technique）は、種々の通信システム及びネットワーク、例えば、セルラシステム、ブロードキャストシステム、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）等に使用されることができる。用語「ネットワーク」及び「システム」は、しばしば交換可能に使用される。例えば、技術は、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）システム、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）システム、直交ＦＤＭＡ（ＯＦＤＭＡ）システム、シングルキャリアＦＤＭＡ（ＳＣ−ＦＤＭＡ）システム等に使用されることができる。ＣＤＭＡシステムは、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）、ｃｄｍａ２０００等の無線技術を実現することができる。ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−２０００、ＩＳ−８５６及びＩＳ−９５標準規格をカバー（cover）する。ＴＤＭＡシステムは、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ（ＧＳＭ：Global System for Mobile Communications）、デジタルアドバンストモバイルフォンシステム（Ｄ−ＡＭＰＳ：Digital Advanced Mobile Phone System）等の無線技術を実現することができる。これら種々の無線技術及び標準規格は、公知になっている。Ｗ−ＣＤＭＡ及びＧＳＭは、「第３世代パートナーシッププロジェクト」（３ＧＰＰ：3rd Generation Partnership Project）と命名された組織からの文書に記述されている。ｃｄｍａ２０００は、「第３世代パートナーシッププロジェクト２」（３ＧＰＰ２）と命名された組織からの文書に記述されている。３ＧＰＰ及び３ＧＰＰ２のドキュメントは、公に利用可能である。ＯＦＤＭＡシステムは、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）を使用し、このＯＦＤＭは、直交サブキャリアで周波数領域の変調シンボルを伝送する。ＳＣ−ＦＤＭＡシステムは、シングルキャリア周波数分割多重（ＳＣ−ＦＤＭ）を使用し、このＳＣ−ＦＤＭは、直交サブキャリアで時間領域における変調シンボルを伝送する。

図１は、無線通信システムにおける伝送の一例を示している。簡単にするために、図１は、１つの基地局１１０及び１つの無線装置１２０だけを示している。基地局は、一般に、無線装置と通信する固定局であり、ノードＢ、アクセスポイント、ベーストランシーバ局（ＢＴＳ）等と称されることもできる。無線装置は、固定型又は移動式であってもよく、ユーザー設備（user equipment）、移動局、端末、加入者ユニット、局等と称されることもできる。無線装置は、セルラ電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、無線モデム、携帯型の装置、ラップトップ型コンピュータ等とすることができる。

基地局１１０は、無線装置１２０にＲＦ信号を伝送する。このＲＦ信号は、１以上の信号経路を経由して無線装置１２０へ至るかもしれず、１以上の信号経路は、直接路及び反射路を含んでもよい。反射路は、無線環境における障害物（例えば、ビルディング、木、車両及び他の構造物）による電波の反射によって作り出される。信号経路は、（例えば、無線装置１２０が固定型の場合）比較的に静的であるかもしれず、或いは（例えば、無線装置１２０が移動式である場合）急速に変化するかもしれない。無線装置１２０は、伝送されたＲＦ信号の複数のインスタンス又はコピーを受信することがある。受信信号インスタンスは、夫々異なる信号経路を経由して得られ、その信号経路によって決定される特定の複素利得及び特定の伝播遅延を有する。無線装置１２０において受信されたＲＦ信号は、全ての受信信号インスタンスの重ね合せである。無線装置１２０は、他の送信局から干渉伝送をさらに受信することができ、他の送信局からの干渉伝送は、図１において破線で示されている。

図２は、送信機２１０及び受信機２５０のブロック図を示している。ダウンリンク（即ち、順方向リンク）伝送では、送信機２１０は、基地局１１０の一部であることができ、受信機２５０は、無線装置１２０の一部であることができる。アップリンク（即ち、逆方向リンク）伝送では、送信機２１０は、無線装置１１０の一部であることができ、受信機２５０は、基地局１２０の一部であることができる。本明細書に記載される適応性のある推定技術は、受信機２５０によって実行されることができ、従って、基地局にも無線装置にも使用されることができる。

送信機２１０では、送信（ＴＸ）データプロセッサ２２０は、トラフィックデータを処理して（例えば、符号化し、インターリーブし、シンボルマッピングして）データシンボルを生成する。本明細書において使用されるように、データシンボルは、データに関する変調シンボルであり、パイロットシンボルは、パイロットに関する変調シンボルであり、変調シンボルは、（例えば、ＰＳＫ又はＱＡＭに関する）信号コンステレーション（signal constellation）の点において複素数値であり、パイロットは、送信機及び受信機の両方に予め知られているデータである。変調器２３０は、（例えば、ＣＤＭＡ、ＯＦＤＭ等に関する）データシンボル及びパイロットシンボルを処理し、出力チップを送信機ユニット（ＴＭＴＲ）２３２に提供する。ＣＤＭＡでは、変調器２３０は、異なるチャネル化コード（channelization code）（例えば、ウォルシュコード（Walsh code）又はＯＶＳＦコード）でデータ及びパイロットシンボルを拡散することができ、適切な利得で異なるコードチャネルの拡散シンボルをスケール（scale）し、スケール化したシンボルを組み合わせ、組み合わせたシンボルをスクランブリングコードでスクランブルして（scramble）、出力チップを得ることができる。ＯＦＤＭでは、変調器２３０は、ＯＦＤＭシンボル期間（symbol period）毎にデータ及びパイロットシンボルに対して逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を実行して時間領域のチップシーケンス（chip sequence）を得ることができ、さらに、チップシーケンスにサイクリックプレフィックス（cyclic prefix）を付加してＯＦＤＭシンボルを得ることができる。いずれの場合においても、送信機ユニット２３２は、変調器２３０からの出力チップを処理して（例えば、アナログに変換し、増幅し、フィルタリングし、周波数アップコンバートして）ＲＦ信号を生成し、このＲＦ信号は、アンテナ２３４を介して伝送される。

受信機２５０では、アンテナ２５２は、直接路及び／又は反射路を介して伝送ＲＦ信号を受信し、受信ＲＦ信号を受信機ユニット（ＲＣＶＲ）２５４に提供する。受信機ユニット２５４は、受信ＲＦ信号を処理して（例えば、フィルタリングし、増幅し、周波数ダウンコンバートし、デジタル化して）受信サンプルを提供する。受信機ユニット２５４は、自動利得制御（ＡＧＣ）、周波数補正、デジタルフィルタリング、サンプルレート変換等の処理をさらに実行することができる。復調器（Ｄｅｍｏｄ）２６０は、変調器２３０による処理に相補的な方法で受信サンプルを処理して、受信データシンボル及び受信パイロットシンボルを得る。ＣＤＭＡでは、復調器２６０は、受信サンプルをデスクランブリングコードでデスクランブルし（descramble）、デスクランブルしたサンプルを異なるチャネル化コードで逆拡散して（despread）、受信パイロットシンボル及び受信データシンボルを得ることができる。ＯＦＤＭでは、復調器２６０は、各ＯＦＤＭシンボル中のサイクリックプレフィックスを削除し、サイクリックプレフィックス削除後に受信サンプルに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行して受信パイロットシンボル及び受信データシンボルを得ることができる。

適応チャネル推定器（adaptive channel estimator）２７０は、以下に記述されるように、受信パイロットシンボル及び／又は受信データシンボルに基づいて、送信機２１０及び受信機２５０間の無線チャネルに関するチャネル推定値を導出する。その後、復調器２６０は、このチャネル推定値で受信データシンボルを処理して、データシンボル推定値を提供する。ＣＤＭＡでは、復調器２６０は、チャネル推定値に基づいて、異なる信号経路の受信データシンボルの最大比合成（maximal ratio combining）を実行することができる。ＣＤＭＡ及びＯＦＤＭの両方において、復調器２６０は、チャネル推定値で受信データシンボルに対して等化及び整合フィルタリング（matched filtering）を実行してデータシンボル推定値を得ることができる。どの場合にも、その後、受信機（ＲＸ）データプロセッサ２８０は、データシンボル推定値を処理して（例えば、シンボルデマップし、デインターリーブし、復号して）、復号データを提供する。一般に、受信機２５０の復調器２６０及びＲＸデータプロセッサ２８０による処理は、夫々送信機２１０の変調器２３０及びＴＸデータプロセッサ２２０による処理に相補的である。

コントローラ／プロセッサ２４０及び２９０は、夫々送信機２１０及び受信機２５０の各種処理ユニットの動作を指示する。メモリ２４２及び２９２は、夫々送信機２１０及び受信機２５０用のデータ及びプログラムコードを格納する。

受信機２５０は、受信シンボルに基づいて、伝送されたシンボルを推定することができる。一例として、受信機２５０は、受信パイロットシンボルに基づいて伝送パイロットシンボルを推定し、次に、推定したパイロットシンボルに基づいて無線チャネルの応答を推定することができる。受信パイロットシンボルに基づくチャネル推定は、以下に説明される。

受信パイロットシンボルは、以下のように表わすことができる。

ここで、ｙ_ｋは、シンボル期間ｋにおける受信パイロットシンボルであり、
ｓ_ｋは、シンボル期間ｋにおける伝送パイロットシンボルであり、
ｖ_ｋは、シンボル期間ｋにおいて観測された全てのノイズ及び干渉であり、
ρ_ｋは、シンボル期間ｋにおけるライス（レーリー）フェードプロセス（Rice (Rayleigh) fade process）であり、

は、シンボル期間ｋにおけるフェーディング位相（fading phase）であり、
Ｒ_ｈｈ（τ）は、時間オフセットτにおけるそれ自身で畳み込まれた（convolved）伝送フィルタに関する相関であり、
ｇ_ｋは、シンボル期間ｋにおける受信機のＡＧＣ利得であり、
Ｎは、処理利得であり、この処理利得は、チャネル化コード長に相当することができ、
Ｅ_ｃ ^ｐは、パイロットシンボルに関する１つのチップ当たりのエネルギーであり、
ｆ_ｋは、シンボル期間ｋにおけるクラークスペクトルを有する複素ガウスフェードプロセス（complex Gaussian fade process）であり、
Ｉ_ｏｃは、受信機における全ての加法製白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）であり、
Ｉ_ｏｒは、全ての伝送電力スペクトル密度（ＰＳＤ）であり、
ｎ_ｋ及びｗ_ｋは、シンボル期間ｋにおけるゼロ平均単一電力ガウス雑音（zero mean unit power Gaussian noise）であり、
ｋは、シンボル期間インデックスであり、ｔは、チップ期間インデックスであり、Ｔ_Ｃは、１つのチップ期間である。

ウォルド分解（Wold decomposition）は、以下のように、シンボル期間ｋにおける受信パイロットシンボルを革新系列（innovation sequence）の項で展開するのに使用されることができる。

ここで、ｅ_ｋは、定常プロセスｙ_ｋに関連する革新系列又は予測誤差（prediction error）系列であり、ａ_ｉ及びｄ_ｉは、ウォルド分解における実数値の係数である。

式（４）に示される革新表示（ＩＲ：innovation representation）モデルでは、最新の（current）受信パイロットシンボルｙ_ｋは、前の受信パイロットシンボルｙ_ｋ−ｉ及び革新ｅ_ｋ−ｊに基づいて表わされる。

シンボル期間ｋにおける予測値ｙ^_ｋ及び予測パイロットシンボルｓ^_ｋは、以下のように表わすことができる。

ここで、ｙ^_{ｋ｜ｋ−１}は、シンボル期間ｋ−１以前の受信パイロットシンボルに基づいたシンボル期間ｋにおける予測値を示し、

は、シンボル期間ｋ−１以前の受信パイロットシンボルに基づいた受信パイロットシンボルｙ_ｋの期待値を示し、
ｓ^_{ｋ｜ｋ−１}は、シンボル期間ｋ−１以前の受信パイロットシンボルに基づいたシンボル期間ｋにおける予測パイロットシンボルを示し、

は、シンボル期間ｋ−１以前の受信パイロットシンボルに基づいた伝送パイロットシンボルｓ_ｋの期待値を示す。

予測誤差ｅ_ｋは、次のように定義することができる。

式（４）及び式（６）を組み合わせると、予測値ｙ^_ｋは、次のように表わすことができる。

ここで、Ｌｉ＝ａ_ｉ−ｄ_ｉである。

シンボル期間ｋ＋１における予測値ｙ^_ｋ＋１は、式（７）に対して一次近似を使用して、一次予測値で次のように得ることができる。

ここで、ａ及びＬは、式（８）の予測再帰（recursion）のパラメータであって、推定パラメータ（estimation parameter）と称される。

一態様では、推定パラメータは、適応性のある方法で更新される。予測誤差は、推定パラメータを更新するのに使用することができ、次のように推定パラメータの関数として定義することができる。

ここで、θ_ｋ＝[ａ_ｋ−１ Ｌ_ｋ−１]^Ｔは、シンボル期間ｋにおける推定パラメータのベクトルであり、
“^Ｔ”は、転置を示し、
ｙ^_ｋ（θ_ｋ）は、θ_ｋの関数として予測値を示し、
ｓ^_ｋ（θ_ｋ）は、θ_ｋの関数として予測パイロットシンボルを示し、
ｅ_ｋ（θ_ｋ）は、θ_ｋの関数として予測誤差を示す。

推定パラメータは、コスト関数（cost function）に基づいて更新されることができる。ある設計では、コスト関数は、次のように定義される。

ここで、ｅ_ｌ ^２（θ_ｌ）は、シンボル期間lにおけるコストであり、
０＜λ＜１は、異なるシンボル期間におけるコストに対する重み係数であり、
γ_ｋ＝λ^ｋ＋λ^ｋ−１＋．．．＋１は、規格化係数であり、
Λ_ｋ（θ_ｋ）は、θ_ｋの関数であるコスト関数を示す。

式（１０）において、Λ_ｋ（θ_ｋ）は、（ａ）ｅ_ｌ ^２（θ_ｌ）のようなシンボル期間毎のコストを計算し、（ｂ）各シンボル期間のコストをλ^ｋ−ｌで重みづけし、（ｃ）全てのシンボル期間の重みづけされたコストを合計し、（ｄ）合計結果を規格化係数で除算することによって得られる。式（１０）は、指数関数的に減衰する関数λ^ｋ−ｌで異なるシンボル期間のコストを重みづけしている。従って、シンボル期間ｋのコストは、１の重みを有し、シンボル期間ｋ−１のコストは、λの重みを有し、シンボル期間ｋ−２のコストは、λ^２の重みを有する。式（１０）は、より近くのシンボル期間のコストにより大きい重みを与え、より早期のシンボル期間のコストへより小さい重みを与える。より古いコストは、より大きいλでより大きい重みを与えられてもよく、或いは、より小さいλでより小さい重みを与えられてもよい。式（１０）の合計は、予測誤差が推定パラメータを更新するのに利用可能である全てのシンボル期間にわたってなされる。式（１０）は、コスト関数の一例を示している。他のコスト関数は、推定パラメータを更新するために同様に使用されてもよい。

シンボル期間ｋにおける伝送パイロットシンボルｓ_ｋは、シンボル期間ｋ−１において、以下のように、予測されることができる。

推定パラメータは、種々の手法を用いて解くことができる。１つの設計では、推定パラメータは、勾配降下法（gradient descent）を使用して決定され、次のように表わすことができる。

式（１２）において、∇_θΛ_ｋ（θ_ｋ）は、推定パラメータθ_ｋに関連するコスト関数Λ_ｋ（θ_ｋ）の勾配又は変化率である。Λ_ｋ（θ_ｋ）及び∇_θΛ_ｋ（θ_ｋ）は、θ_ｋと同じ次元を有するベクトルであり、θ_ｋは、一次予測値に関する２×１ベクトルである。ステップサイズμは、収束率を定め、雑音特性と同様に勾配降下法の安定性にさらに影響する。より大きなμは、より速い収束、場合によってはより高い非収束の可能性、及び場合によってはより大きな雑音に対応する。逆は、より小さいμに関して真である。ステップサイズμは、適切な値にセットされることができ、コンピュータシミュレーション及び実験による測定等に基づいて決定されることができる。

コスト勾配（cost gradient）は、次のように、θに関して式（１０）のΛ_ｋ（θ_ｋ）の偏導関数をとることにより決定することができる。

誤差勾配（error gradient）Ψ_ｋ（θ_ｋ）は、ｙ_ｋ（θ_ｋ）の勾配であって、ｅ_ｋ（θ_ｋ）の勾配の負のものである。

式（１３）のコスト勾配∇_θΛ_ｋ（θ_ｋ）は、次のように表わすことができる。

式（１４）は、シンボル期間ｋのコスト勾配が、シンボル期間ｋ−１の重みづけされたコスト勾配から、シンボル期間ｋ−１からｋへのコスト勾配の変化を引いたものに等しいことを示している。重みγ_ｋ−１・λ／γ_ｋは、式（１０）のコスト関数に使用され、かつ式（１３）に反映された重みからもたらされる。

シンボル期間ｋ−１のコスト勾配∇_θΛ_ｋ−１（θ_ｋ−１）は、最適なθで０に等しくなると仮定することができる。この仮定は、次のように表わすことができる。

ここで、θ_ｋ−１ ^ｏｐｔは、シンボル期間ｋ−１における最適なθを示す。
式（１５）に示される仮定によって、式（１４）のコスト勾配は、次のように近似することができる。

式（１６）の２行目の近似は、ｋ＞＞１に対して、次のようにして得られる。

式（１６）は、コスト勾配∇_θΛ_ｋ（θ_ｋ）が誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）及び誤差ｅ_ｋ（θ_ｋ）の関数であることを示す。

誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）は、次のように表わすことができる。

ここで、第１の等式は、式（１３）の定義によるものであり、第２及び第３の等式は、式（９）から導かれ、第４の等式は、式（１１）から導かれる。

式（１７）は、次のように展開することができる。

式（１８）に示されるように、シンボル期間ｋの誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）は、シンボル期間ｋ−１における誤差勾配Ψ_ｋ−１（θ_ｋ−１）、推定パラメータａ_ｋ−１及びＬ_ｋ−１、推定パイロットシンボルｓ^_ｋ−１並びに予測誤差ｅ_ｋ−１に再帰的に基づいて決定されることができる。

適応性のあるチャネル推定は、以下のように実行されることができる。シンボル期間ｋでは、予測パイロットシンボルｓ^_ｋは、次のように得ることができる。

式（１９）は、前のシンボル期間ｋ−１における予測パイロットシンボルｓ^_ｋ−１、推定パラメータａ_ｋ−１及びＬ_ｋ−１、並びに受信パイロットシンボルｙ_ｋ−１に基づいて、予測パイロットシンボルｓ^_ｋを導出することができることを示す。

予測誤差ｅ_ｋは、次のように導出することができる。

次に、誤差勾配は、次のように更新されることができる。

一時的推定パラメータは、次のように計算することができる。

推定パラメータは、次のように、一時的推定パラメータに基づいて更新されることができる。

ここで、｜ａ_ｋ ^ｔｅｍｐ−Ｌ_ｋ ^ｔｅｍｐ｜＜１は、推定パラメータの更新の安定性を保証するために使用される安定性判別／テスト（stability criterion/test）である。他の安定性判別が使用されてもよい。

予測パイロットシンボルｓ^_ｋは、シンボル期間ｋのチャネル推定値として使用されることができる。予測パイロットシンボルｓ^_ｋは、既知の伝送パイロットシンボルｓ_ｋ及びチャネル応答を含む。チャネル推定は、最大比合成、等化、整合フィルタリング、データ検波等に使用されることができる。

コレクタ（corrector）は、次のシンボル期間ｋ＋１の予測パイロットシンボルであって、次のように導出することができる。

コレクタは、次のシンボル期間ｋ＋１におけるチャネル推定として使用されることができる。

図３は、適応チャネル推定器２７０ａのブロック図を示しており、この適応チャネル推定器２７０ａは、図２の適応チャネル推定器２７０の１つの設計である。適応チャネル推定器２７０ａでは、信号予測ユニット３１０は、受信パイロットシンボルｙ_ｋ及び推定パラメータθ_ｋを取得し、例えば式（１９）に示されるように、予測パイロットシンボルｓ^_ｋを導出する。予測誤差計算ユニット３２０は、受信パイロットシンボルｙ_ｋ及び予測パイロットシンボルｓ^_ｋを取得し、例えば式（２０）に示されるように、予測誤差ｅ_ｋを決定する。誤差勾配計算ユニット３３０は、予測誤差ｅ_ｋ、予測パイロットシンボルｓ^_ｋ及び推定パラメータθ_ｋを受信し、例えば式（２１）に示されるように、誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）を決定する。推定パラメータ更新ユニット３４０は、予測誤差ｅ_ｋ及び誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）を受信し、例えば式（２２）及び式（２３）に示されるように、推定パラメータθ_ｋを更新する。信号予測ユニット３１０は、予測パイロットシンボルｓ^_ｋをチャネル推定値として提供してもよく、或いは、推定パラメータθ_ｋ、予測パイロットシンボルｓ^_ｋ、及び予測誤差ｅ_ｋに基づいて、例えば式（２４）に示されるように、チャネル推定を導出してもよい。

一般に、推定パラメータａ_ｋ及び／又はＬ_ｋは、上述されるように、適応して更新されることができる。ある設計では、ａ_ｋは、１に固定され、即ち、ａ_ｋ＝１であり、Ｌ_ｋは、適応して更新される。その結果、式（１９）から式（２３）は、次のように表わすことができる。

１つの推定パラメータだけが更新される場合、誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）は、スカラー（ベクトルの代わりに）である。予測誤差ｅ_ｋ−１だけが誤差勾配を更新するために使用される（予測パイロットシンボルｓ^_ｋは、使用されない）。ａ_ｋ＝１では、予測パイロットシンボルに関する再帰的な式（２６）は、（１−Ｌ_ｋ−１）において極を有する単極ＩＩＲフィルタである。この極は、変化するチャネル状態を適応して追跡する。

図４は、式（２６）から式（３０）を実現する適応チャネル推定器２７０ｂのブロック図を示し、図２のチャネル推定器２７０の他の設計である。適応チャネル推定器２７０ｂは、信号予測ユニット４１０、予測誤差計算ユニット４２０、誤差勾配計算ユニット３３０及び推定パラメータ更新ユニット４４０を含む。

信号予測ユニット４１０内では、遅延ユニット（delay unit）４１２は、１つのシンボル期間だけ受信パイロットシンボルｙ_ｋを遅延させる。乗算器４１４は、遅延ユニット４１２の出力ｙ_ｋ−１に推定パラメータＬ_ｋ−１を乗じる。加算器４２６は、１からＬ_ｋ−１を引き、（１−Ｌ_ｋ−１）を乗算器４２４に提供する。乗算器４２４は、遅延ユニット４１８からの予測パイロットシンボルｓ^_ｋ−１に（１−Ｌ_ｋ−１）を乗じる。加算器４１６は、乗算器４１４及び４２４の出力を合計し、予測パイロットシンボルｓ^_ｋを遅延ユニット４１８に提供する。

予測誤差計算ユニット４２０内では、加算器４２２は、受信パイロットシンボルｙ_ｋから予測パイロットシンボルｓ^_ｋを引き、予測誤差ｅ_ｋを提供する。誤差勾配計算ユニット４３０内では、乗算器４３２は、遅延ユニット４３４からの誤差勾配Ψ_ｋ−１（θ_ｋ−１）に（１−Ｌ_ｋ−１）を乗じる。遅延ユニット４３６は、１つのシンボル期間だけ予測誤差ｅ_ｋを遅延させる。加算器４３８は、乗算器４３２の出力と遅延させられた予測誤差ｅ_ｋ−１を合計し、更新された誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）を遅延ユニット４３４に提供する。推定パラメータ更新ユニット４４０内では、乗算器４４２は、２・μ・（１−λ）及び誤差勾配Ψ_ｋ（θ_ｋ）を予測誤差ｅ_ｋに乗じる。加算器４４４は、遅延ユニット４４８からの推定パラメータＬ_ｋ−１と乗算器４４２の出力とを合計し、一時的推定パラメータＬ_ｋ ^ｔｅｍｐを提供する。ユニット４４６は、例えば式（３０）に示されるように、Ｌ_ｋ ^ｔｅｍｐに対して安定性テストを実行し、この安定性テストが満たされる場合に、遅延ユニット４４８にＬ_ｋ ^ｔｅｍｐを提供する。

明確にするために、適応性のある推定技術は、パイロットシンボルに関して説明された。この技術は、データシンボルを推定するために使用することもできる。一般に、上の説明では、受信パイロットシンボルは、受信シンボルと置き換えることができ、受信シンボルは、受信データシンボル、受信パイロットシンボル、受信シグナリングシンボル（received signaling symbol）等を含むことができる。

同様に明確にするために、一次予測値が上で説明された。適応性のあるチャネル推定は、高次予測値で実行されてもよい。推定パラメータの数は、予測値の次数に依存してもよい。

図５は、適応性のあるチャネル推定を実行するプロセス５００を示している。無線チャネルに関するチャネル推定は、受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて導出される（ブロック５１２）。少なくとも１つの推定パラメータは、受信パイロットシンボルに基づいて更新される（ブロック５１４）。少なくとも１つの推定パラメータは、無線チャネルの革新表示（ＩＲ）モデルに関するものであることができ、予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数に基づいて更新されることができる。コスト関数は、漸次的により古いシンボル期間のコストに減衰する重みを指数関数的に与えてもよい。少なくとも１つの推定パラメータは、例えばコスト関数の勾配に基づいて、勾配降下法を使用して更新されてもよい。

図６は、少なくとも１つの推定パラメータを更新するブロック５１４の設計を示している。予測パイロットシンボルは、例えば式（１９）又は式（２６）に示されるように、受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて導出されることができる（ブロック６１２）。少なくとも１つの推定パラメータは、単一の推定パラメータを含んでもよい。この場合、受信パイロットシンボルは、例えば式（２０）又は式（２７）に示されるように、予測パイロットシンボルを得るために、単一の推定パラメータによって決定される応答を有するＩＩＲフィルタで、フィルタリングされることができる。予測誤差は、受信パイロットシンボル及び予測パイロットシンボルに基づいて決定される（ブロック６１４）。誤差勾配は、予測誤差に基づいて導出される（ブロック６１６）。例えば、最新のシンボル期間に関する誤差勾配は、例えば式（２１）又は式（２８）に示されるように、前のシンボル期間の誤差勾配に基づいて再帰的に導出することができる。続いて、少なくとも１つの推定パラメータは、誤差勾配及び予測誤差に基づいて更新される（ブロック６１８）。例えば、最新のシンボル期間に関する少なくとも１つの推定パラメータは、例えば式（２２）又は式（２９）に示されるように、前のシンボル期間に関する少なくとも１つの推定パラメータに基づいて再帰的に更新されることができる。少なくとも１つの一時的推定パラメータは、導出されることができ、安定性判別が満たされる場合、少なくとも１つの推定パラメータは、例えば式（２３）又は式（３０）に示されるように、少なくとも１つの一時的推定パラメータによって更新されることができる。

ブロック６１２で得られる予測パイロットシンボルは、ブロック５１２におけるチャネル推定値として提供されてもよい。代替として、或いは、さらに、チャネル推定値は、例えば式（２４）又は式（２５）に示されるように、予測パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて導出されることができる。

本明細書に記載される適応性のある推定技術は、種々の手段によって実施されることができる。例えば、これらの技術は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実施されることができる。ハードウェアでの実施では、適応性のある推定を実行するために使用される処理装置は、１以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ：digital signal processing device）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：programmable logic device）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子装置、本明細書に記載された機能を実行するように設計された他の電子ユニット、コンピュータ、又はこれらの組み合わせたもの内で実現されてもよい。

ファームウェア及び／又はソフトウェアでの実施では、技術は、本明細書に記述された機能を実行するモジュール（例えば、プロシージャ、関数等）で実施されることができる。ファームウェア及び／又はソフトウェアコードは、メモリ（例えば、図２のメモリ２９２）に格納され、プロセッサ（例えば、プロセッサ２９０）によって実行されることができる。メモリは、プロセッサ内に実装されてもよく、或いはプロセッサの外部に実装されてもよい。ファームウェア及び／又はソフトウェアは、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、プログラム可能リードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、電気的に消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、ＦＬＡＳＨメモリ、コンパクトディスク（ＣＤ）、磁気又は光学データ記憶装置等の他のプロセッサ読み取り可能媒体に同様に格納されてもよい。

本明細書に記載された技術を実施する装置は、スタンドアロンのユニットであってもよく、或いは装置の一部であってもよい。装置は、（ｉ）スタンドアロン型集積回路（ＩＣ）、（ｉｉ）データ及び／又は命令を格納するためのメモリＩＣを含むことができる１以上のＩＣのセット、（ｉｉｉ）移動局モデム（ＭＳＭ）等のＡＳＩＣ、（ｉｖ）他の装置内に組み込まれることができるモジュール、（ｖ）セルラ電話、無線装置、送受話器又はモバイルユニット、（ｖｉ）その他のものであってもよい。

本開示についてのこれまでの記述は、どの当業者も本開示を作製又は使用することを可能にするために提供される。本開示に対する種々の変更は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で規定された包括的な原理は、本開示の精神又は範囲から逸脱することなく、他の変形物に適用されてもよい。従って、本開示は、本明細書で説明された例に制限されたようには意図されず、本明細書で説明された原理及び新規の特徴と一致する最も広い範囲を許容されるべきである。
［付記］
（１）受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出し、前記受信パイロットシンボルに基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成されるプロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリと、を具備する装置。
（２）前記プロセッサは、前記受信パイロットシンボル及び前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出し、前記受信パイロットシンボル及び当該予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定し、当該予測誤差に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（１）の装置。
（３）前記プロセッサは、前記予測誤差に基づいて誤差勾配を導出し、当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（２）の装置。
（４）前記プロセッサは、前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出するように構成される（３）の装置。
（５）前記プロセッサは、前のシンボル期間における前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて、最新のシンボル期間における前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（１）の装置。
（６）前記少なくとも１つの推定パラメータは、単一の推定パラメータを含み、前記プロセッサは、前記予測パイロットシンボルを得るために、当該単一の推定パラメータによって決定される応答を有する無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタで、前記受信パイロットシンボルをフィルタリングするように構成される（１）の装置。
（７）前記プロセッサは、前記受信パイロットシンボルに基づいて次のシンボル期間における少なくとも１つの一時的推定パラメータを導出し、安定性判別が満たされる場合、前記少なくとも１つの一時的推定パラメータで前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（１）の装置。
（８）前記プロセッサは、前記チャネル推定値として前記予測パイロットシンボルを提供するように構成される（２）の装置。
（９）前記プロセッサは、前記予測パイロットシンボル及び前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて前記チャネル推定値を導出するように構成される（２）の装置。
（１０）前記少なくとも１つの推定パラメータは、前記無線チャネルの革新表示モデルに関するものである（１）の装置。
（１１）前記プロセッサは、勾配降下法を使用して前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（１）の装置。
（１２）前記プロセッサは、前記予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数に基づいて、前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する（２）の装置。
（１３）前記コスト関数は、漸次的により古いシンボル期間のコストに対して指数関数的に減衰する重みを与える（１２）の装置。
（１４）前記プロセッサは、前記コスト関数の勾配に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（１２）の装置。
（１５）受信データシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいてデータシンボル推定値を導出し、前記受信データシンボルに基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成されるプロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリと、を具備する装置。
（１６）前記プロセッサは、前記受信データシンボル及び前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて予測データシンボルを導出し、前記受信データシンボル及び当該予測データシンボルに基づいて予測誤差を決定し、当該予測誤差に基づいて誤差勾配を導出し、当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新するように構成される（１５）の装置。
（１７）受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出することと、前記受信パイロットシンボルに基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新することと、を具備する方法。
（１８）前記少なくとも１つの推定パラメータを前記更新することは、前記受信パイロットシンボル及び前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出することと、前記受信パイロットシンボル及び前記予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定することと、前記予測誤差に基づいて誤差勾配を導出することと、前記誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新することと、を備える（１７）の方法。
（１９）前記誤差勾配を前記導出することは、前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出することを備え、前記少なくとも１つの推定パラメータを前記更新することが、前記前のシンボル期間における前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて、前記最新のシンボル期間における前記推定パラメータを更新することを備える（１８）の方法。
（２０）前記少なくとも１つの推定パラメータを前記更新することは、予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数の勾配に基づいて、前記少なくとも１つの推定パラメータを更新することを備える（１７）の方法。
（２１）受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出する手段と、前記受信パイロットシンボルに基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する手段と、を具備する装置。
（２２）前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する前記手段は、前記受信パイロットシンボル及び前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出する手段と、前記受信パイロットシンボル及び当該予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定する手段と、当該予測誤差に基づいて誤差勾配を導出する手段と、当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する手段と、を備える（２１）の装置。
（２３）前記誤差勾配を導出する前記手段は、前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出する手段を備え、前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する前記手段が、前記前のシンボル期間における前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて、前記最新のシンボル期間における前記推定パラメータを更新する手段を備える（２２）の装置。
（２４）前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する前記手段は、予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数の勾配に基づいて、前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する手段を備える（２１）の装置。
（２５）受信パイロットシンボル及び少なくとも１つの推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出し、前記受信パイロットシンボルに基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する命令を格納するプロセッサ読み取り可能媒体。
（２６）前記受信パイロットシンボル及び前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出し、前記受信パイロットシンボル及び当該予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定し、当該予測誤差に基づいて誤差勾配を導出し、当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する命令をさらに格納する（２５）のプロセッサ読み取り可能媒体。
（２７）前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて最新のシンボル期間における誤差勾配を導出し、前記前のシンボル期間における前記少なくとも１つの推定パラメータに基づいて、前記最新のシンボル期間における前記推定パラメータを更新する命令をさらに格納する（２６）の方法。
（２８）予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数の勾配に基づいて、前記少なくとも１つの推定パラメータを更新する命令をさらに格納する（１７）の方法。

Claims (20)

1. 受信パイロットシンボル及び単一の推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出し、前記受信パイロットシンボル及び前記単一の推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出し、前記受信パイロットシンボル及び前記予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定し、前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出し、前記予測誤差及び前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、前記最新のシンボル期間における単一の推定パラメータを更新するように構成されるプロセッサと、ここで、前記単一の推定パラメータは、前記無線チャネルの革新表示モデルに関するものである、
   前記プロセッサに結合されるメモリと、
   を具備する装置。
2. 前記プロセッサは、前記予測誤差に基づいて誤差勾配を導出し、当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記単一の推定パラメータを更新するように構成される請求項１の装置。
3. 前記プロセッサは、前記予測パイロットシンボルを得るために、前記単一の推定パラメータによって決定される応答を有する無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタで、前記受信パイロットシンボルをフィルタリングするように構成される請求項１の装置。
4. 前記プロセッサは、前記受信パイロットシンボルに基づいて次のシンボル期間における単一の一時的推定パラメータを導出し、安定性判別が満たされる場合、前記単一の一時的推定パラメータで前記単一の推定パラメータを更新するように構成される請求項１の装置。
5. 前記プロセッサは、前記チャネル推定値として前記予測パイロットシンボルを提供するように構成される請求項１の装置。
6. 前記プロセッサは、前記予測パイロットシンボル及び前記単一の推定パラメータに基づいて前記チャネル推定値を導出するように構成される請求項１の装置。
7. 前記プロセッサは、勾配降下法を使用して前記単一の推定パラメータを更新するように構成される請求項１の装置。
8. 前記プロセッサは、前記予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数に基づいて、前記単一の推定パラメータを更新する請求項１の装置。
9. 前記コスト関数は、漸次的により古いシンボル期間のコストに対して指数関数的に減衰する重みを与える請求項８の装置。
10. 前記プロセッサは、前記コスト関数の勾配に基づいて前記単一の推定パラメータを更新するように構成される請求項８の装置。
11. 受信データシンボル及び単一の推定パラメータに基づいてデータシンボル推定値を導出し、前記受信データシンボル及び前記単一の推定パラメータに基づいて予測データシンボルを導出し、前記受信データシンボル及び前記予測データシンボルに基づいて予測誤差を決定し、前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出し、前記予測誤差及び前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、前記最新のシンボル期間における単一の推定パラメータを更新するように構成されるプロセッサと、ここで、前記単一の推定パラメータは、前記無線チャネルの革新表示モデルに関するものである、
    前記プロセッサに結合されるメモリと、
    を具備する装置。
12. 受信パイロットシンボル及び単一の推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出することと、
    前記受信パイロットシンボル及び前記単一の推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出することと、
    前記受信パイロットシンボル及び前記予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定することと、
    前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出することと、
    前記予測誤差及び前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、前記最新のシンボル期間における単一の推定パラメータを更新することと、ここで、前記単一の推定パラメータは、前記無線チャネルの革新表示モデルに関するものである、
    を具備する方法。
13. 前記単一の推定パラメータを前記更新することは、
    前記予測誤差に基づいて誤差勾配を導出することと、
    前記誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記単一の推定パラメータを更新することと、を備える請求項１２の方法。
14. 前記単一の推定パラメータを前記更新することは、前記予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数の勾配に基づいて、前記単一の推定パラメータを更新することを備える請求項１２の方法。
15. 受信パイロットシンボル及び単一の推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出する手段と、
    前記受信パイロットシンボル及び前記単一の推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出する手段と、
    前記受信パイロットシンボル及び前記予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定する手段と、
    前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出する手段と、
    前記予測誤差及び前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、前記最新のシンボル期間における単一の推定パラメータを更新する手段と、ここで、前記単一の推定パラメータは、前記無線チャネルの革新表示モデルに関するものである、
    を具備する装置。
16. 前記単一の推定パラメータを更新する前記手段は、
    前記予測誤差に基づいて誤差勾配を導出する手段と、
    当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記単一の推定パラメータを更新する手段と、を備える請求項１５の装置。
17. 前記単一の推定パラメータを更新する前記手段は、前記予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数の勾配に基づいて、前記単一の推定パラメータを更新する手段を備える請求項１５の装置。
18. 受信パイロットシンボル及び単一の推定パラメータに基づいて無線チャネルに関するチャネル推定値を導出し、
    前記受信パイロットシンボル及び前記単一の推定パラメータに基づいて予測パイロットシンボルを導出し、
    前記受信パイロットシンボル及び前記予測パイロットシンボルに基づいて予測誤差を決定し、
    前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、最新のシンボル期間における誤差勾配を導出し、
    前記予測誤差及び前のシンボル期間における誤差勾配に基づいて、前記最新のシンボル期間における単一の推定パラメータを更新する命令を格納し、前記単一の推定パラメータは前記無線チャネルの革新表示モデルに関するものである、プロセッサ読み取り可能媒体。
19. 前記予測誤差に基づいて誤差勾配を導出し、
    当該誤差勾配及び前記予測誤差に基づいて前記単一の推定パラメータを更新する命令をさらに格納する請求項１８のプロセッサ読み取り可能媒体。
20. 前記予測誤差によって定められるコストを含むコスト関数の勾配に基づいて、前記単一の推定パラメータを更新する命令をさらに格納する請求項１８のプロセッサ読み取り可能媒体。

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