JP5160449B2 - Mimo等化器のためのチャネルマトリクスの再帰的算出 - Google Patents

Mimo等化器のためのチャネルマトリクスの再帰的算出 Download PDF

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Description

本開示はワイヤレス通信システムにおけるチャネルの推定に関する。
本明細書における「背景技術」の説明は、本開示内容がどのような状況の中で考案されているのかを概して説明するためになされる。現時点において名前が挙げられている発明者による研究は、この「背景技術」部分で説明されている範囲内において、説明されていなければ出願時において先行技術としての基準を満たすものでない「背景技術」部分の内容と同様に、本開示内容に対する先行技術として、明示または黙示を問わず、認められない。
MIMO(Multiple Input Multiple Output)ワイヤレス通信システムの中には、送信アンテナと受信アンテナとの間を結ぶ通信経路におけるチャネル状況またはゲインを推定できるものがある。そのようなチャネル推定プロセスは、公知のトレーニングシンボルを送信することと、当該公知のトレーニングシンボルを受信することと、受信したシンボルを処理してチャネル状況を推定することとを含み得る。このようなチャネル推定プロセスは公知のトレーニングシンボルと受信したシンボルとの差分に基づいて行われる。得られたチャネル状況の情報は、受信器が有する等化器の係数をプログラミングするために利用され得る。そして、等化器はチャネル状況に対して補償を行う。
図1はMIMO通信システム10の一例を示す。MIMO通信システム10は、米国電気電子学会(IEEE)802.11nの仕様に準拠しており、当該仕様は参照により本願に組み込まれる。送信モジュール12は、ワイヤレス通信チャネル16を介して受信モジュール14と通信を行う。マトリクスHは、チャネル16による信号ゲインを示す。
送信モジュール12は複数のロングトレーニングフィールド(LTF)18−1、・・・18−j(以下、LTF18と総称する)を周期的に生成する。LTF18はそれぞれ、複数のトレーニングシンボル20−1、・・・20−k(以下、トレーニングシンボル20と総称する)を含む。乗算モジュール22は、各トレーニングシンボル20とプリアンブルステアリングマトリクスPの対応する列とを乗算する。マトリクスPの行の数nは、送信アンテナ26−1、・・・26−n(以下、アンテナ26と総称される)の数に対応する。マトリクスPの列の数jはLTF18の数に対応する。マトリクスPは、トレーニングシンボル20がアンテナ26から送信される場合に、トレーニングシンボル20の直交性を保証する。マトリクスPは、条件数が1である。つまり、cond(P)=1となる。
受信モジュール14は、受信アンテナ30−1、・・・30−n(以下、アンテナ30と総称する)を有する。アンテナ30はチャネル16を介してトレーニングシンボルを受信する。トレーニングシンボルを全て受信した後、受信モジュール14は、公知のトレーニングシンボル20、マトリクスP、および受信したトレーニングシンボルに基づき、マトリクスHを生成する。そして受信モジュール14は、マトリクスHを用いて、アンテナ30からの信号用の内部等化モジュールの係数を調整することができる。ここで一般的には、受信モジュール14はできる限り迅速にマトリクスHを生成するのが望ましい。
マトリクスHの推定プロセスの一例を説明する。ここで、n=3且つj=4と仮定する。送信モジュール12はLTF18を4つ送信し、マトリクスPは3×4のマトリクスとなる。
Figure 0005160449
受信モジュール14が推定した実質MIMOチャネルは以下の通りである。
Figure 0005160449
ここで、HestはマトリクスHの推定である。各LTF18に対応付けられたデータにより、送信器−受信器通信モデルは以下の通りである。
Figure 0005160449
ここで、xは送信されたデータシンボルである。ZF解はマトリクス
Figure 0005160449
に適用される。
マトリクスPが利用されない場合は、
Figure 0005160449
となる。ここで、yは受信したデータシンボルである。マトリクスPを利用する場合、
Figure 0005160449
である。受信モジュール14は、各LTF18に基づいてマトリクスHestの1つの列を推定する。このためマトリクスHの推定は、全ての列の推定が完了するのを待ってから、マトリクス
Figure 0005160449
を推定することによって、実行され得る。そして、受信モジュール14は
Figure 0005160449
に対して直交三角分解(QR)を行い得る。つまり
Figure 0005160449
を計算する。しかし、計算密度(computational density)がnのオーダ、つまりO(n)まで増加する。処理レイテンシを満足するべく、ハードウェアの負荷もまたO(n)に応じて増加する。
上述した式を説明するべくマトリクスPの効果を説明する。
Figure 0005160449
とする。マトリクスPがない場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 0005160449
ここで、
Figure 0005160449
である。マトリクスPがある場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 0005160449
ここで、
Figure 0005160449
である。等価マトリクスRP−1は完全マトリクス(full matrix)で、n×nの通信システムに対して、当該等価マトリクスRP−1の逆行列を算出するのは困難である。
受信モジュールは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力を備える。チャネル推定モジュールは、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスHを再帰的に推定する。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。等化モジュールは、マトリクスHに基づき、データに対して係数を適用する。
別の特徴によると、チャネル推定モジュールは、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を開始し、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を終了する。チャネル推定モジュールは、マトリクスPに基づいてマトリクスHを推定し、複数のトレーニングシンボルは、受信モジュールに対して送信される前にマトリクスPに従って処理されている。マトリクスHの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスHestを再帰的に推定することと、マトリクスPの逆行列とマトリクスHestの最終値とに基づいてマトリクスHを推定することとを含む。マトリクスHestの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、受信モジュールはさらに、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換する複数のFFTモジュールを備える。複数のFFTモジュールの複数の出力は、等化モジュールの複数の入力と通信する。受信モジュールは、等化モジュールの出力から送られる周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュールを備える。複数のトレーニングフィールドはIEEE802.11nに準拠している。
別の特徴によると、送受信モジュールは上記の受信モジュールと、送信モジュールとを備える。送信モジュールは、複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成する。送信モジュールは、複数のトレーニングシンボルとマトリクスPとを乗算する乗算モジュールを有する。マトリクスPは条件数が1である。
受信器を操作する方法は、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信するステップを含む。当該方法は、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスHを再帰的に推定するステップを含む。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。当該方法はまた、マトリクスHに基づき、データに対して係数を適用するステップを含む。
別の特徴によると、再帰的推定ステップは、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると開始され、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると終了される。マトリクスHはマトリクスPに基づいており、複数のトレーニングシンボルは、送信される前にマトリクスPに従って処理されている。マトリクスHの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスHestを再帰的に推定することと、マトリクスPの逆行列とマトリクスHestの最終値とに基づいてマトリクスHを推定することとを含む。マトリクスHestの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、当該方法は、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するステップを含む。当該方法は、周波数領域信号を、係数を適用するステップへと送るステップを含む。当該方法は、係数適用ステップから出力される周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するステップを含む。複数のトレーニングフィールドはIEEE802.11nに準拠している。
別の特徴によると、当該方法はワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信するステップをさらに含むことによって、送受信モジュールを操作するべく利用される。送信ステップは、複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成することと、複数のトレーニングシンボルとマトリクスPとを乗算することとを含む。マトリクスPは条件数が1である。
受信モジュールは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信する入力手段を備える。チャネル推定手段は、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスHを再帰的に推定する。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。等化手段は、マトリクスHに基づき、データに対して係数を適用する。
別の特徴によると、チャネル推定手段は、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を開始し、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると再帰的推定を終了する。チャネル推定手段は、マトリクスPに基づいて前記マトリクスHを推定し、複数のトレーニングシンボルは、受信モジュールに対して送信される前にマトリクスPに従って処理されている。マトリクスHの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスHestを再帰的に推定することと、マトリクスPの逆行列と前記マトリクスHestの最終値とに基づいてマトリクスHを推定することとを含む。マトリクスHestの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、受信モジュールは、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するFFT手段を備える。FFT手段の複数の出力は、等化手段の複数の入力と通信する。受信モジュールは、等化モジュールの出力から送られる周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュールを備える。複数のトレーニングフィールドはIEEE802.11nに準拠している。
別の特徴によると、送受信モジュールは上記の受信モジュールと、ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信する送信手段とを備える。送信手段は、複数のトレーニングフィールドに含まれることになるトレーニングシンボルを生成する。送信手段は、複数のトレーニングシンボルとマトリクスPとを乗算する乗算手段を有する。マトリクスPは条件数が1である。
さらに別の特徴によると、受信器に対応付けられたプロセッサが実行するコンピュータプログラムは、ワイヤレス通信チャネルから、複数のトレーニングフィールドとデータとを含むデータメッセージを受信することを含む。当該コンピュータプログラムは、複数のトレーニングフィールドに基づいてチャネルを表すマトリクスHを再帰的に推定することを含む。再帰的な推定は、複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施される。当該コンピュータプログラムはまた、マトリクスHに基づき、データに対して係数を適用することを含む。
別の特徴によると、再帰的推定ステップは、複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると開始され、複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると終了される。マトリクスHはマトリクスPに基づいており、複数のトレーニングシンボルは、送信される前にマトリクスPに従って処理されている。マトリクスHの再帰的推定は、複数のトレーニングフィールドに基づきマトリクスHestを再帰的に推定することと、マトリクスPの逆行列とマトリクスHestの最終値とに基づいてマトリクスHを推定することとを含む。マトリクスHestの再帰的推定の反復はそれぞれ、複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される。
別の特徴によると、当該コンピュータプログラムは、データを時間領域信号から周波数領域信号に変換することを含む。当該コンピュータプログラムは、周波数領域信号を、係数を適用するステップへと送ることを含む。当該コンピュータプログラムは、係数適用ステップから出力される周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成することを含む。複数のトレーニングフィールドはIEEE802.11nに準拠している。
別の特徴によると、当該コンピュータプログラムは、ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信することを含むことによって、送受信モジュールを操作するべく利用される。送信ステップは、複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成することと、複数のトレーニングシンボルとマトリクスPとを乗算することとを含む。マトリクスPは条件数が1である。
さらに別の特徴によると、上述したシステムおよび方法は1以上のプロセッサによって実行されるコンピュータプログラムによって実施される。当該コンピュータプログラムは、以下に限定されないが、メモリ、不揮発性データストレージ、および/またはそれ以外の適切な有形のストレージ媒体などであるコンピュータ読み出し可能媒体に格納され得る。
本開示内容はさらに異なる分野でも応用が可能であり、そのような分野は以下の詳細な説明から明らかとなる。本開示内容の好ましい実施形態を説明するためのものとして、詳細な記載および具体的な例を挙げるが、これらは説明を目的としたものに過ぎず本開示内容の範囲を限定するものではないと理解されたい。
以下の詳細な説明および添付図面を参照して本開示内容をより詳しく説明する。添付図面は以下の通りである。
先行技術に係るMIMO(Multiple Input Multiple Output)通信システムを示す機能ブロック図である。
再帰的チャネル推定方法を利用する受信器を備えるMIMO通信システムを示す機能ブロック図である。
図2の受信器を備えるMIMO送受信器を示す機能ブロック図である。
図2の通信システムが備える送信モジュールが送信する、先行技術に係るデータメッセージを示すデータ図である。
再帰的チャネル推定方法を示すフローチャートである。
高精細テレビ(HDTV)を示す機能ブロック図である。
車両制御システムを示す機能ブロック図である。
携帯電話を示す機能ブロック図である。
セットトップボックスを示す機能ブロック図である。
メディアプレーヤーを示す機能ブロック図である。
以下の説明は、本質的に例示に過ぎず、本開示内容、その用途または利用を限定するものでは決してない。本開示内容を明確に説明するべく、類似の構成要素を図中で指定する際には複数の図面にわたって同一の参照番号を使用する。本明細書で使用する場合、モジュール、回路および/またはデバイスという用語は、1以上のソフトウェアまたはファームウェアプログラムを実行する特定用途集積回路(ASIC)、電子回路、プロセッサ(共有、専用または群)およびメモリ、組み合わせ論理回路、および/または本明細書で記載する機能を提供する上記以外に適切な構成要素を指すものとする。本明細書で言及される場合、「A、BおよびCのうち少なくとも1つ」という表現は、論理演算(AまたはBまたはC)、非排他的論理ORを意味すると解釈されたい。尚、方法が含むステップは、本開示内容の原則を変更することなく、別の順序に従って実行され得る。
図2はMIMO通信システム50を示す機能ブロック図である。通信システム50は、再帰的チャネル推定方法(図5に示す)を利用する受信モジュール52を備える。当該再帰的チャネル推定方法は、ワイヤレス通信チャネル54の状態を推定する。当該再帰的推定方法は、送信モジュール56が送信する先頭ロングトレーニングシーケンスによって始まる。また、当該再帰的推定方法は、最終ロングトレーニングシーケンスを受信してチャネル推定マトリクスHを生成することによって終了する。当該再帰的推定方法の原則は、ロングトレーニングシーケンスの受信を完了した後に開始するのではなく、ロングトレーニングシーケンスを受信中にマトリクスHを生成することにある。このような構成とすることにより、当該再帰的推定方法は従来公知の方法よりも早くマトリクスHを生成することができる。そしてマトリクスHに基づいて、通信チャネル54の影響を補償するべく受信モジュール52においてチャネル等化を実行する。
通信システム50の関連部分を以下に説明する。ベースバンドモジュール58は、入力データのm個のストリームに基づいてデータメッセージを生成する。ベースバンドモジュール58は符号化モジュール60に当該データメッセージ(図4を参照のこと)を送る。データメッセージは、IEEE802.11nに準拠したロングトレーニングフィールドを複数含む。符号化モジュール60は、マトリクスPに基づいてロングトレーニングフィールドを符号化してn個のデータストリームを生成する。マトリクスPは図1に示す。符号化モジュール60は、n個のデータストリームをそれぞれn個の送信チャネル62−1、・・・62−n(以下、送信チャネル62と総称する)に送る。各送信チャネル62は、対応するデータストリームを変調する(例えば、直交振幅変調(QAM))変調モジュール64を有し、変調されたデータストリームを対応する逆高速フーリエ変換(IFFT)モジュール66へ送る。IFFTモジュール66は、データストリームを、周波数領域信号から時間領域信号へと変換する。IFFTモジュール66は、時間領域信号をアンテナ68によって表される無線(RF)送信器へ送る。
送信されたデータストリームは通信チャネル54を伝播する。通信チャネル54は、反射や信号減衰といった現象に起因して送信されたデータストリームを乱してしまう。この乱れはマトリクスHとして表され得る。
受信モジュール52は、アンテナ70−1、・・・70−nとして表されるn個のRF受信器を有する。RF受信器は、送信されたデータストリームを受信し、乱された時間領域信号をチャネル推定モジュール72へと送る。チャネル推定モジュール72は、マトリクスPと受信したデータストリームに含まれるロングトレーニングフィールドとに基づいてマトリクスHを推定する。実施形態によっては、チャネル推定モジュール72は、プロセッサ73と以下で説明する再帰的チャネル推定方法を格納および/または実行する対応メモリ75とを有する。
チャネル推定モジュール72は、受信したn個のデータストリームをn個の高速フーリエ変換(FFT)モジュール74へ送ると共に、等化モジュール76のゲインを調整する。FFTモジュール74は、時間領域データストリームを周波数領域データストリームへと変換し、周波数領域データストリームを等化モジュール76へ送る。等化モジュール76は、ゲインに基づいてデータストリームを補償して、補償されたゲインをビタビ復号モジュール78に送る。ビタビ復号モジュール78は、n個のデータストリームを復号して、受信データストリームyを生成する。
図3は、送信モジュール56と受信モジュール52とを含む送受信器80を示す機能ブロック図である。送受信器80は、アンテナ82−1、・・・82−nを介して他の送受信器80と通信することができる。アンテナ切り替えモジュール84は、送受信器80が送信または受信のどちらを行っているかに基づいて、送信モジュール56と受信モジュール52のどちらにアンテナ82を接続するか選択する。
図4は、IEEE802.11nに準拠したデータメッセージ90を示すデータ図である。データメッセージ90は、データ92と、複数のトレーニングフィールドを含むプリアンブル94とを含む。プリアンブル94は、第1部分96と第2部分98とに分割される。第1部分96は、例えばMIMOに対応していない、IEEE802.11通信システムであるレガシーシステムが使用し得る。第2部分98は、信号ファイルフィールド100、ショートトレーニングフィールド102、およびx個のロングトレーニングフィールド(LTF)104−1、・・・104−x(xは整数)を含む。各LTF104は、k個のトレーニングシンボル106またはトーンを含む。ショートトレーニングフィールド102は通常、受信モジュール52がデータメッセージ90のシンボルタイミングを確立するべく利用する。チャネル推定モジュール72は、LTF104とk個のトレーニングシンボル106とを用いて、以下に説明する方法に従ってマトリクスHを推定する。
図5は、マトリクスHを推定する方法120を示す図である。方法120は、チャネル推定モジュール72によって実行され得る。実施形態によっては、方法120は、メモリ75に格納されプロセッサ73が実行する、コンピュータプログラムまたはファームウェアとして実施され得る。
ブロック122で開始され、判定ブロック124に進む。判定ブロック124では、LTF104を受信しているかどうかを判定する。受信していない場合、ブロック122に戻る。LTF104を受信している場合、判定ブロック124からブロック126へと進む。ブロック126では、現在のLTF104に対応付けられたトレーニングシンボル106を受信する。続いてブロック128に進み、現在のトレーニングシンボル106に基づいて、以下で詳細に説明する、マトリクスHestを更新する。続いて判定ブロック130に進み、現在のトレーニングシンボル106が現在のLTF104の最終トレーニングシンボル106であるかどうか判定する。最終トレーニングシンボル106でない場合、ブロック132へと進み、現在のLTF104の次のトレーニングシンボル106の受信を待つ。次のトレーニングシンボル106を受信すると、ブロック126に戻り、新たに受信したトレーニングシンボル106について上記のステップを繰り返す。一方、判定ブロック130においてトレーニングシンボル106が現在のLTF104の最終トレーニングシンボル106であった場合、判定ブロック134に進む。
判定ブロック134において、現在のLTF104は、現在のLTF104群の最終LTF104(つまり、LTF104−x)であるかどうか判定する。最終LTF104でない場合、ブロック136に進み、ブロック126に戻る前に、次のLTF104が開始されるのを待つ。一方、現在のLTF104が最終LTF104−xであった場合、判定ブロック134からブロック138に進む。ブロック138において、マトリクスHestおよびマトリクスPに基づいてマトリクスHを生成する。続いて、ブロック140に進み、マトリクスHに基づいて等化モジュール76のゲインを調整する。そして、終了ブロック142を通って他のプロセスへ戻る。
チャネル推定モジュール72は、方法120を実行するにあたっては、LTF104に対して分散型QRを実行する。つまり、
Figure 0005160449
となる。このため、計算密度はO(n)として増加し、対応付けられたハードウェアおよび/またはプロセッサ73の処理レイテンシは約O(n)だけ増加する。これは先行技術に比較して改善が得られたことを示すものである。例えば、処理能力への要件が低くなっている。通信システム50のMIMO寸法を様々に異ならせた場合の、マトリクスHestの推定方法の一例を以下に説明する。
<2×2および2×3のMIMOの場合>
2×2および2×3のMIMOの場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 0005160449
以下であることが分かる。
Figure 0005160449
ここで、
Figure 0005160449
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
である。
<4×4の空間多重化(SM)MIMOの場合>
一般的なn×nのMIMO通信システム50の場合、等化ベクトルは以下のように表される。
Figure 0005160449
ここで、
Figure 0005160449
である。
関連技術分野では、上記の式の
Figure 0005160449
項を再帰的に解く方法は公知である。上記の式の
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
項の再帰的計算方法を以下に説明する。
<4×4のSM MIMOの場合−サブストリームの信号ノイズ比(SNR)の再帰>
Figure 0005160449
とする。
Figure 0005160449
の場合、n個のストリームの
Figure 0005160449
ベクトルのj番目の要素は以下のように再帰的に算出され得ることが分かる。
Figure 0005160449
ここで、
Figure 0005160449
Figure 0005160449
である。
j=nの場合
Figure 0005160449
である。ここで、
Figure 0005160449
である。
直前の式を以下で証明する。
Figure 0005160449
Figure 0005160449
<4×4のSM MIMOの場合−第2番目のLTF104を処理>
Figure 0005160449
を算出する。
Figure 0005160449
を算出する。
Figure 0005160449
を算出する。
Figure 0005160449
を算出する。
Figure 0005160449
とする。
<4×4のSM MIMOの場合−第3番目のLTF104を処理>
Figure 0005160449
Figure 0005160449
に基づいて、三角行列の逆行列を更新する。ここで
Figure 0005160449
である。
Figure 0005160449
Figure 0005160449
Figure 0005160449
に基づいて、サブストリームSNRを更新する。
Figure 0005160449
に基づいてラムダ係数を更新する。
<4×4のSM MIMOの場合−第4番目のLTF104を処理>
Figure 0005160449
Figure 0005160449
に基づいて、三角行列の逆行列を更新する。ここで
Figure 0005160449
である。
Figure 0005160449
Figure 0005160449
Figure 0005160449
Figure 0005160449
に基づいて、サブストリームのSNRを更新する。
それらの逆数を算出して、チャネル推定モジュール72に含まれるメモリに格納する。
<3×3のSM MIMOの場合−第4番目のLTF104を処理>
3×3のMIMOの場合は正方形でないマトリクスPを利用する。3つのストリームの場合には、送信モジュール56は4つのLTF104を送信し、以下のマトリクスPを利用する。
Figure 0005160449
チャネル推定モジュール72はチャネルマトリクス
Figure 0005160449
を推定し、真のマトリクスは
Figure 0005160449
である。受信ベクトルは
Figure 0005160449
に基づいて算出し得る。
Hを形成することなく直接
Figure 0005160449
を処理することによって、分散解をも利用し得る。分散解では、
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
とする。そして
Figure 0005160449
であり、ここで
Figure 0005160449
である。
実施形態によっては、
Figure 0005160449
に基づいて等化ベクトルを求めることができる。
Figure 0005160449
であり、
Figure 0005160449

Figure 0005160449
であることが分かる。ベクトルvは
Figure 0005160449
に基づいている。ここで
Figure 0005160449
である。スカラーkは
Figure 0005160449
に基づいている。マトリクス
Figure 0005160449

Figure 0005160449
に基づいている。
直前の式を証明する。
解は以下のように表される。
Figure 0005160449
Figure 0005160449
として、マトリクスを以下のように書く。
Figure 0005160449
ここで
Figure 0005160449
である。
Figure 0005160449
<3×3のSM MIMOの場合−WII用の解>
チャネル推定モジュール72は
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
という条件に基づいて
Figure 0005160449
を算出する。このマトリクスを以下の通りとする。
Figure 0005160449
LTF104の間、
Figure 0005160449
を算出する。
Figure 0005160449
であることが分かり、
Figure 0005160449
である。
上記のWII用の解を以下で証明する。
Figure 0005160449
とする。そして、
Figure 0005160449
である。
Figure 0005160449
チャネル推定モジュール72はさらに、上述したように
Figure 0005160449
を決定した後で、
Figure 0005160449
を再帰的に更新する必要がある。一度にnは
Figure 0005160449
として、以下の識別を適用する。
Figure 0005160449
例えば、
Figure 0005160449
Figure 0005160449
となる。
<3×3のSM MIMOの場合−第1番目のLTF104を処理>
チャネル推定モジュール72は
Figure 0005160449
を算出することによって第1列ヌル化を行う。
<3×3のSM MIMOの場合−第2番目のLTF104を処理>
チャネル推定モジュール72は
Figure 0005160449
に基づき、第2列QRプロセスを行う。ここで
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
である。チャネル推定モジュール72は続いて、
Figure 0005160449
を算出し、
Figure 0005160449
に基づいて
Figure 0005160449
を更新する。
<3×3のSM MIMOの場合−第3番目のLTF104を処理>
チャネル推定モジュール72は、
Figure 0005160449
を再帰的に更新することによって第3列QRプロセスを行う。ここで、
Figure 0005160449
である。チャネル推定モジュール72は続いて、
Figure 0005160449
を算出し、
Figure 0005160449
に基づいて
Figure 0005160449
を更新し得る。チャネル推定モジュール72は続いて、以下の合計を算出し得る。
Figure 0005160449
<3×3のSM MIMOの場合−第4番目のLTF104を処理>
チャネル推定モジュール72は
Figure 0005160449
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
を算出する。チャネル推定モジュールはメモリ75に
Figure 0005160449
を格納することができる。
チャネル推定モジュール72は
Figure 0005160449
に基づいてサブストリームのSNRを算出し、メモリ75にサブストリームのSNRを格納する。
<3×3のSM MIMOの場合−データ92を処理>
チャネル推定モジュール72は、
Figure 0005160449
および
Figure 0005160449
を算出し、メモリ75から
Figure 0005160449
を読み出す。チャネル推定モジュール72は続いて
Figure 0005160449
を算出し、メモリ75からサブストリームのSNRを読み出す。等化モジュール76はSNRに基づいて等化ベクトルを調整することができる。
図6A乃至図6Eは受信モジュールの様々な実施例を示す。図6Aを参照すると、受信モジュールは高精細テレビ(HDTV)420において実現され得る。受信モジュールは、WLANインターフェース429を実現するとしてもよいし、および/または、WLANインターフェース429において実現されるとしてもよい。HDTV420は、有線または無線でHDTV入力信号を受信し、ディスプレイ426用のHDTV出力信号を生成する。実施形態によっては、HDTV420の信号処理回路および/または制御回路422および/またはその他の回路(不図示)は、データを処理し、符号化および/または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および/または、必要に応じてその他のHDTV関連処理を行うとしてもよい。
HDTV420は、光学および/または磁気ストレージデバイスのように不揮発にデータを格納する大量データストレージ427と通信し得る。大量データストレージ427は、少なくとも1つのハードディスクドライブ(HDD)および/または少なくとも1つのDVDドライブを含み得る。HDDは、約1.8"未満の直径を持つプラッタを1以上有するミニHDDであってよい。HDTV420は、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび/またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ428に接続され得る。HDTV420はまた、WLANネットワークインターフェース429を介したWLANとの接続をサポートし得る。HDTV420はまた電源423を含む。
図6Bを参照すると、受信モジュールは、車両430のWLANインターフェース448を実現するとしてもよいし、および/または、WLANインターフェース448において実現されるとしてもよい。実施形態によっては、WLANインターフェース448は、1以上のセンサから入力を受信するパワートレイン制御システム432と通信する。センサの例を挙げると、温度センサ、圧力センサ、回転センサ、気流センサ、および/または、エンジン操作パラメータ、伝達操作パラメータ、および/またはそれ以外の制御信号といった出力制御信号を1以上生成するそれ以外の適切なセンサなどがある。
レシーバモジュールは、車両430の別の制御システム440においても実現され得る。制御システム440も同様に、入力センサ442から信号を受信し、および/または、1以上の出力デバイス444に制御信号を出力するとしてもよい。実施形態によっては、制御システム440は、アンチロックブレーキングシステム(ABS)、ナビゲーションシステム、テレマティックスシステム、車両テレマティックスシステム、車線逸脱システム、車間距離制御システム、およびステレオ、DVD、コンパクトディスク等の車両内エンターテインメントシステムの一部であってよい。これ以外にも実施例は検討されている。
パワートレイン制御システム432は、不揮発にデータを格納する大量データストレージ446と通信し得る。大量データストレージ446は、少なくとも1つのHDDおよび/または少なくとも1つのDVDドライブを含み得る。HDDは、約1.8"未満の直径を持つプラッタを1以上有するミニHDDであってよい。パワートレイン制御システム432は、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび/またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ447に接続され得る。パワートレイン制御システム432はまた、WLANネットワークインターフェース448を介したWLANとの接続をサポートし得る。制御システム440はまた、大量データストレージ、メモリおよび/またはWLANインターフェース(全て不図示)を含み得る。車両430はまた電源433を含み得る。
図6Cを参照すると、受信モジュールは携帯電話用アンテナ451を含み得る携帯電話450において実現され得る。受信モジュールは、WLANインターフェース468を実現するとしてもよいし、および/または、WLANインターフェース468において実現されるとしてもよい。実施形態によっては、携帯電話450は、マイクロフォン456、スピーカおよび/または音声出力ジャックなどの音声出力458、ディスプレイ460、および/または、キーパッド、ポインティングデバイス、音声起動デバイスおよび/またはそれ以外の入力デバイスである入力デバイス462を備える。携帯電話450の信号処理および/または制御回路452および/またはその他の回路(不図示)は、データを処理し、符号化および/または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および/または、その他の携帯電話機能を実施するとしてもよい。
携帯電話450は、不揮発にデータを格納する大量データストレージ464と通信し得る。大量データストレージ450は、少なくとも1つのHDDおよび/または少なくとも1つのDVDドライブを含み得る。HDDは、約1.8"未満の直径を持つプラッタを1以上有するミニHDDであってよい。携帯電話450は、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび/またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ466に接続され得る。携帯電話450はまた、WLANネットワークインターフェース468を介したWLANとの接続をサポートし得る。携帯電話450はまた電源453を含み得る。
図6Dを参照すると、受信モジュールはセットトップボックス480において実装され得る。受信モジュールは、WLANインターフェース496を実現するとしてもよいし、および/または、WLANインターフェース496において実現されるとしてもよい。セットトップボックス480は、ブロードバンドソースなどのソースから信号を受信し、テレビおよび/またはモニタおよび/またはその他のビデオおよび/またはオーディオ出力デバイスのようなディスプレイ488に適切な標準および/または高精細オーディオ/ビデオ信号を出力する。セットトップボックス480の信号処理および/または制御回路484および/またはその他の回路(不図示)は、データを処理し、符号化および/または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および/または、その他のセットトップボックス機能を実施するとしてもよい。
セットトップボックス480は、不揮発にデータを格納する大量データストレージ490と通信し得る。大量データストレージ490は、少なくとも1つのHDDおよび/または少なくとも1つのDVDドライブを含み得る。HDDは、約1.8"未満の直径を持つプラッタを1以上有するミニHDDであってよい。セットトップボックス480は、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび/またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ494に接続され得る。セットトップボックス480はまた、WLANネットワークインターフェース496を介したWLANとの接続をサポートし得る。セットトップボックス480はまた電源483を含み得る。
図6Eを参照すると、受信モジュールはメディアプレーヤ500において実現され得る。受信モジュールは、WLANインターフェース516を実現するとしてもよいし、および/または、WLANインターフェース516において実現されるとしてもよい。実施形態によっては、メディアプレーヤ500は、ディスプレイ507および/またはキーパッド、タッチパッド等のユーザ入力508を有する。実施形態によっては、メディアプレーヤ500は、ディスプレイ507および/またはユーザ入力508を介して、メニュー、ドロップダウンメニュー、アイコンおよび/またはポイントアンドクリックインターフェースを通常使用するグラフィカルユーザインターフェース(GUI)を利用し得る。メディアプレーヤ500はさらに、スピーカおよび/または音声出力ジャックなどの音声出力509を有する。メディアプレーヤ500の信号処理および/または制御回路504および/またはその他の回路(不図示)は、データを処理し、符号化および/または暗号化を行って、演算を実施し、データをフォーマットし、および/または、その他のメディアプレーヤ機能を実施するとしてもよい。
メディアプレーヤ500は、圧縮オーディオおよび/またはビデオコンテンツなどのデータを不揮発に格納する大量データストレージ510と通信し得る。実施例によっては、圧縮オーディオファイルは、MP3フォーマットまたはそれ以外の適切な圧縮オーディオおよび/またはビデオフォーマットに準拠したファイルを含む。大量データストレージ510は、少なくとも1つのHDDおよび/または少なくとも1つのDVDドライブを含み得る。HDDは、約1.8"未満の直径を持つプラッタを1以上有するミニHDDであってよい。メディアプレーヤ500は、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの低レイテンシ不揮発性メモリおよび/またはそれ以外の適切な電子データストレージなどであるメモリ514に接続され得る。メディアプレーヤ500はまた、WLANネットワークインターフェース516を介したWLANとの接続をサポートし得る。メディアプレーヤ500はまた電源513を含み得る。上記以外の実施例も検討中である。
当業者には、本開示における広範囲の教示が様々な形式で実現され得ることが、上記の説明から明らかである。このため、当業者であれば添付図面、明細書および特許請求の範囲に基づき他の変形例に想到することができるので、本開示は具体例を含んではいるが、本開示の真の範囲はそれらの具体例に限定されるべきではない。

Claims (23)

  1. ワイヤレス通信チャネルから、ステアリングマトリクスPに基づいて生成された複数のトレーニングフィールドと、データと、を含むデータメッセージを受信する入力と、
    前記チャネルを表すマトリクスHを推定し、前記複数のトレーニングフィールドと前記ステアリングマトリクスPと前記マトリクスHとに基づいてパラメータを再帰的に計算するチャネル推定モジュールと、
    前記パラメータに基づき、前記データに対して係数を適用する等化モジュールと
    を備え、
    前記チャネル推定モジュールによる再帰的計算は、前記複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施され
    前記パラメータは、第1マトリクスに基づく第1パラメータ群と、第2マトリクスに基づく第2パラメータ群と、を含み、
    前記第1マトリクスおよび前記第2マトリクスは前記マトリクスHの再帰的なQR分解に基づき、
    前記第1マトリクスは前記QR分解の直交マトリクスの共役転置行列に基づき、
    前記第2マトリクスは前記QR分解の上三角行列の逆行列に基づく、
    受信モジュール。
  2. 前記チャネル推定モジュールは、前記複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると前記再帰的計算を開始し、前記複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると前記再帰的計算を終了する
    請求項1に記載の受信モジュール。
  3. 前記チャネル推定モジュールは、前記再帰的計算の反復のそれぞれを、前記複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実施する
    請求項1または2に記載の受信モジュール。
  4. 前記データを時間領域信号から周波数領域信号に変換する複数のFFTモジュール
    をさらに備える、請求項1〜3のいずれか一項に記載の受信モジュール。
  5. 前記複数のFFTモジュールの複数の出力は、前記等化モジュールの複数の入力と通信する
    請求項4に記載の受信モジュール。
  6. 前記等化モジュールの出力から送られる前記周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するビタビ復号モジュール
    をさらに備える、請求項5に記載の受信モジュール。
  7. 前記複数のトレーニングフィールドはIEEE802.11nに準拠している
    請求項1〜6のいずれか一項に記載の受信モジュール。
  8. 請求項1〜7のいずれか一項に記載の受信モジュールと、
    送信モジュールと
    を備える送受信モジュール。
  9. 前記送信モジュールは、前記複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成し、
    前記送信モジュールは、前記複数のトレーニングシンボルと前記ステアリングマトリクスPとを乗算する乗算モジュールを有し、
    前記ステアリングマトリクスPは条件数が1である
    請求項8に記載の送受信モジュール。
  10. ワイヤレス通信チャネルから、ステアリングマトリクスPに基づいて生成された複数のトレーニングフィールドと、データと、を含むデータメッセージを受信する受信ステップと、
    前記チャネルを表すマトリクスHを推定する推定ステップと、
    前記複数のトレーニングフィールドと前記ステアリングマトリクスPと前記マトリクスHとに基づいてパラメータを再帰的に計算する再帰的計算ステップと、
    前記パラメータに基づき、前記データに対して係数を適用する係数適用ステップと
    を含み、
    前記再帰的計算ステップは、前記複数のトレーニングフィールドが受信されている間に実施され
    前記パラメータは、第1マトリクスに基づく第1パラメータ群と、第2マトリクスに基づく第2パラメータ群と、を含み、
    前記第1マトリクスおよび前記第2マトリクスは前記マトリクスHの再帰的なQR分解に基づき、
    前記第1マトリクスは前記QR分解の直交マトリクスの共役転置行列に基づき、
    前記第2マトリクスは前記QR分解の上三角行列の逆行列に基づく、
    受信器を操作する方法。
  11. 前記再帰的計算ステップは、前記複数のトレーニングフィールドのうち先頭トレーニングフィールドを受信すると開始され、前記複数のトレーニングフィールドのうち最終トレーニングフィールドを受信すると終了される
    請求項10に記載の方法。
  12. 前記再帰的計算ステップの反復はそれぞれ、前記複数のトレーニングフィールドのうち対応するトレーニングフィールドを受信した後で実行される
    請求項10または11に記載の方法。
  13. 前記データを時間領域信号から周波数領域信号に変換するステップ
    をさらに含む、請求項10〜12のいずれか一項に記載の方法。
  14. 前記周波数領域信号を、係数を適用するステップへと送るステップ
    をさらに含む、請求項13に記載の方法。
  15. 前記係数適用ステップから出力される前記周波数領域信号に基づいて、データシンボルを生成するステップ
    をさらに含む、請求項14に記載の方法。
  16. 前記複数のトレーニングフィールドはIEEE802.11nに準拠している
    請求項10〜15のいずれか一項に記載の方法。
  17. 請求項10〜16のいずれか一項に記載する方法と、
    前記ワイヤレス通信チャネルを介してワイヤレス信号を送信する送信ステップと
    を含む、送受信モジュールを操作する方法。
  18. 前記送信ステップは、前記複数のトレーニングフィールドに含まれることになる複数のトレーニングシンボルを生成するステップと、前記複数のトレーニングシンボルと前記ステアリングマトリクスPとを乗算するステップとを含み、
    前記ステアリングマトリクスPは条件数が1である
    請求項17に記載の方法。
  19. 前記データメッセージを受信するN個(N:2以上の整数)の受信アンテナと、
    前記データメッセージをM個(M:2以上N以下の整数)のストリームで送信するM個の送信アンテナと、
    をさらに備える
    請求項8または9に記載の送受信モジュール。
  20. 前記パラメータは、サブストリームSNRベクトルを含む
    請求項1から7のいずれか1項に記載の受信モジュール。
  21. 前記パラメータの前記再帰的計算が完了した後に、前記等化モジュールは、
    前記データメッセージの前記データのベクトルに対して前記第1パラメータ群を適用して第1中間結果を生成し、
    前記第1中間結果に対して前記第2パラメータ群を適用して第2中間結果を生成し、
    前記第2中間結果に対して前記ステアリングマトリクスPを適用して第3中間結果を生成し、
    前記第3中間結果に前記サブストリームSNRベクトルを適用して前記データメッセージの前記データを復元する
    請求項20に記載の受信モジュール。
  22. 前記パラメータは、サブストリームSNRベクトルを含む
    請求項10から16のいずれか1項に記載の方法。
  23. 前記パラメータの前記再帰的計算が完了した後に、
    前記データメッセージの前記データのベクトルに対して前記第1パラメータ群を適用して第1中間結果を生成するステップと、
    前記第1中間結果に対して前記第2パラメータ群を適用して第2中間結果を生成するステップと、
    前記第2中間結果に対して前記ステアリングマトリクスPを適用して第3中間結果を生成するステップと、
    前記第3中間結果に前記サブストリームSNRベクトルを適用して前記データメッセージの前記データを復元するステップと、
    をさらに含む、請求項22に記載の方法。
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