JP5172952B2 - 受信装置及び受信方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えば、地上デジタル放送の受信装置等に関する。

一般に、ＯＦＤＭ方式を用いた地上波デジタル放送では、映像や音声などの情報データの伝送を担うデータキャリア信号と共に、伝送路伝達特性の推定を容易にするためのパイロットキャリア信号が使用される。例えば、前述のＩＳＤＢ−ＴやＤＶＢ−Ｔ等の規格においては、分散パイロット(Ｓｃａｔｔｅｒｅｄ Ｐｉｌｏｔ；ＳＰ）信号（以下“ＳＰ信号”と称する）と呼ばれるパイロットキャリア信号が規定されている。ＳＰ信号は、キャリア周波数とシンボル時間の２次元からなるＯＦＤＭシンボル空間を仮想した場合、同空間内において特定の位置に重畳されることが既知であり、かつその複素振幅、即ちＳＰ信号の絶対値振幅と位相も予め定められている。それ故、これらの規格によるデジタル放送を受信する受信装置では、ＳＰ信号を利用して電波伝搬経路の各キャリアに対する伝達特性を推定し、このような推定結果に基づいて受信信号に関する補正処理や等化処理を行うことが可能となる。

従来の受信装置は、各キャリアに対する伝達特性の推定精度が低かったことを改善するため、ＯＦＤＭ信号シンボル空間内に配置されたパイロットキャリア信号の検波信号毎にその伝達関数を算出し、当該伝達関数をインパルス遅延時間とシンボル周波数とについて２次元フーリエ変換を施して２次元データ空間を生成している。さらに従来の受信装置は、当該２次元データ空間の所定領域をフィルタ抽出領域で抽出して、当該抽出領域に含まれるデータについてキャリア周波数とシンボル時間とについて２次元逆フーリエ変換を施して推定伝達関数を生成していた（特許文献１参照）。
特許第３８０２０３１号公報

そのような従来の受信装置では、当該２次元データ空間の抽出領域を設定するのに窓係数を算出して用いているが、例えばシンボルインデックス方向のフーリエ変換点数を削減すると、その窓係数が統計的な伝送路特性に対してではなく瞬間的な伝送路特性に対して決定されるため、推定伝達特性の精度が低下するという問題点があった。

本発明が解決しようとする課題には、上記した問題が一例として挙げられる。

上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、複数のキャリアを送信データに基づいて直交変調することにより生成した伝送シンボルを伝送単位として特定既知の複素振幅を持つパイロット信号が前記伝送シンボル内の所定のキャリアに重畳されたＯＦＤＭ信号を受信し、連続する複数の前記伝送シンボルに含まれるキャリア群を検波して得た受信信号をキャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元データ領域内に配置する信号検波部と、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に基づいて前記受信信号の各々に対する受信信号伝達特性を推定する伝達特性推定部と、前記受信信号及び前記受信信号伝達特性に基づいて前記送信データを復号するデータ復号部と、を有する受信装置であって、前記伝達特性推定部は、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に対するパイロット信号伝達特性を算出する算出手段と、前記パイロット信号伝達特性について２次元フーリエ変換を施して、伝送路遅延時間と伝送路変動周波数に対応した２次元空間上の２次元フーリエ変換データを生成する変換手段と、前記２次元フーリエ変換データに基づいて、統計的なパワースペクトラムデータを算出するパワースペクトラム算出手段と、前記統計的なパワースペクトラムデータに基づいて、前記２次元フーリエ変換データのうち特定領域内のデータ群を通過させるための２次元フィルタ窓を算出する供給手段と、前記２次元フィルタ窓に基づいて確定された前記特定領域内のデータ群を選択抽出するフィルタ手段と、前記選択抽出されたデータ群に対して２次元逆フーリエ変換を施して、キャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元逆フーリエ変換データを生成し、前記生成されたデータに基づいて前記受信信号伝達特性を生成する生成手段と、を備え、前記パワースペクトラム算出手段は、前記変換手段からの前記２Ｄフーリエ変換データに基づいて統計的パワースペクトラムデータを算出する統計的パワースペクトラム算出回路と、前記統計的パワースペクトラム算出回路より算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する統計的パワースペクトラム記憶部と、を備え、前記統計的パワースペクトラム算出回路は、前記変換手段からの前記２Ｄフーリエ変換データと、前記統計的パワースペクトラム記憶部から取得した前回算出した統計的スペクトラムデータに基づいて次の統計的パワースペクトラムデータを算出する。

上記課題を解決するために、請求項１２記載の発明は、複数のキャリアを送信データに基づいて直交変調することにより生成した伝送シンボルを伝送単位として特定既知の複素振幅を持つパイロット信号が前記伝送シンボル内の所定のキャリアに重畳されたＯＦＤＭ信号を受信し、連続する複数の前記伝送シンボルに含まれるキャリア群を検波して得た受信信号をキャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元データ領域内に配置する信号検波ステップと、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に基づいて前記受信信号の各々に対する受信信号伝達特性を推定する伝達特性推定ステップと、前記受信信号及び前記受信信号伝達特性に基づいて前記送信データを復号するデータ復号ステップと、を有する受信方法であって、前記伝達特性推定ステップは、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に対するパイロット信号伝達特性を算出する算出ステップと、前記パイロット信号伝達特性について２次元フーリエ変換を施して、伝送路遅延時間と伝送路変動周波数に対応した２次元空間上の２次元フーリエ変換データを生成する変換ステップと、前記２次元フーリエ変換データに基づいて、統計的なパワースペクトラムデータを算出するパワースペクトラム算出ステップと、前記統計的なパワースペクトラムデータに基づいて、前記２次元フーリエ変換データのうち特定領域内のデータ群を通過させるための２次元フィルタ窓を算出する供給ステップと、前記２次元フィルタ窓に基づいて確定された前記特定領域内のデータ群を選択抽出するフィルタステップと、前記選択抽出されたデータ群に対して２次元逆フーリエ変換を施して、キャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元逆フーリエ変換データを生成し、前記生成されたデータに基づいて前記受信信号伝達特性を生成する生成ステップと、を有し、前記パワースペクトラム算出ステップは、前記変換ステップからの前記２Ｄフーリエ変換データに基づいて統計的パワースペクトラムデータを算出する統計的パワースペクトラム算出ステップと、前記統計的パワースペクトラム算出ステップより算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する統計的パワースペクトラム記憶ステップと、を有し、前記統計的パワースペクトラム算出ステップは、前記変換ステップからの前記２Ｄフーリエ変換データと、前記統計的パワースペクトラム記憶ステップから取得した前回算出した統計的スペクトラムデータに基づいて次の統計的パワースペクトラムデータを算出する。

以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。

なお、以下に説明する全ての実施形態では、ＩＳＤＢ−Ｔによる地上波デジタル放送の部分受信装置を例にとって説明を行う。ＩＳＤＢ−Ｔの規格による場合、ＯＦＤＭシンボルは、図１に示されるような１３個のセグメントによって構成されており、各セグメントには、例えば、伝送モード１の場合、１０８波のキャリアが含まれている。そして、部分受信装置とは、この１３セグメントのうちの中央部に位置するセグメント０に含まれるキャリアのみを復調する受信装置のことである。

また、以下の事例においては、ＩＳＤＢ−Ｔ規格で定められた複数の伝送モードのうち、伝送モード１の場合を例にとって説明を行う。なお、伝送モード１における各変調パラメータの諸値を図２に、また、説明中で使用する各定数パラメータの諸値を図３に示す。

＜第１実施形態＞
図４は、第１実施形態における受信装置１の構成例を示すブロック図である。受信装置１は、主に、シンボル検波部１１、シンボル記憶部１２、周波数領域処理部１３、伝達特性推定部２０及びデータ復号部３０を有する。なお、図中における信号の流れ示す矢印は、各構成要素間の主要な信号の流れを示すものであり、例えば、このような主要信号に付随する応答信号や監視信号等の信号に関しては、図中の矢印と逆方向の向きに伝達される場合を含むものとする。さらに、図中の矢印は、各構成要素間における信号の流れを概念的に示すものであって、実際の装置において、各信号が矢印で示される経路の通りに忠実に授受される必要はない。また、実際の装置では、各構成要素が同図に示されるように忠実に区分されている必要もない。

シンボル検波部１１は、順次送信されてくるシンボルに対して、各シンボルに含まれるキャリア群を検波して、これらのキャリアの複素振幅（以下、“キャリア振幅”と称する）Ｓ_ｐ，ｋを求める。ここで、Ｓ_ｐ，ｋとはｋ番目のシンボルのｐ番目のキャリア振幅を表し、キャリアインデックスｐについては、図５に示すように、チャンネル中央のキャリアがインデックスｐ＝０に対応するように割り振るものとする。すなわち、チャンネル中央のキャリアはＳ_０，ｋに、セグメント０のキャリア群はＳ_{−５４，ｋ}〜Ｓ_５３，ｋに、それぞれ対応するものとする。シンボル検波部１１は、例えば、チューナー、Ａ／Ｄ変換器、シンボル同期回路、ＦＦＴ窓位置制御回路、伝送モード／ガードインターバル比検出器、ガードインターバル除去（窓抽出）回路、及びＦＦＴ回路等の各構成回路によって構成されるが、その構成はこのような事例に限定されるものではない。

次に、シンボル記憶部１２は、シンボル検波部１１から出力されるキャリア振幅のうち、チャンネル中央部のｎＸ個を選択して、これをシンボル時間方向についてｎＹシンボル時間分に亘り記憶する回路である。即ち、図６に示されるＯＦＤＭシンボル空間内の（２次元領域キャリア幅ｎＸ×２次元領域シンボル幅ｎＹ個）のキャリア群について、キャリア振幅Ｓ_ｐ，ｑ（−ｎＸ／２≦ｐ＜ｎＸ／２，ｋ−ｎＹ＜ｑ≦ｋ）を記憶・保持する。以下の説明では、これらの記憶保持されたキャリア振幅を（ｐ，ｑ）空間上の２次元配列｛Ｓ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ｝と考えて説明を行う。

なお、図６に示されるようにｐはキャリアインデックス、ｑはシンボルインデックスであり、それぞれのインデックスが、キャリア周波数とシンボル時間に対応している。また、Ｚ_２Ｄの範囲は、キャリア周波数方向において、
−ｎＸ／２ ≦ ｐ ＜ ｎＸ／２
として定義され、また、シンボル時間方向においては、
ｋ−ｎＹ ＜ ｑ ≦ ｋ
として定義される。

なお、ＯＦＤＭシンボル空間である（ｐ，ｑ）空間上に２次元配列された各々のキャリア振幅情報と、各キャリアの属性（当該キャリアがＳＰ信号、又はデータキャリア信号である属性）との関係を図７に示す。同図からも明らかなように、ＳＰ信号は１２キャリアに１つの割合で重畳されており、その重畳位置は１シンボル毎に３キャリアずつ巡回推移する。

周波数領域処理部１３は、フレーム同期処理、ＴＭＣＣ復調処理などを施し、シンボル毎に０から２０３までのシンボルカウント値を生成してシンボル記憶部１２に記憶する。なおシンボル記憶部１２は、周波数領域処理部１３から供されるシンボルカウント値をシンボル検波部１１から供されるシンボル毎に付随させる形で記憶する。

データ復号部３０は、シンボル記憶部１２に記憶されたキャリア振幅データ群の中から、さらに、図６に示される推定領域Ｚ_ＥＳＴ（−ｗＸ／２≦ｐ＜ｗＸ／２，ｋ−ｎＹ／２−ｗＹ／２≦ｑ＜ｋ−ｎＹ／２＋ｗＹ／２）内のキャリア振幅｛Ｓ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_ＥＳＴ｝を抽出して、これに復号処理を加える部分である。

また、伝達特性推定部２０は、シンボル記憶部１２に記憶されたキャリア振幅に基づいて、上記推定領域Ｚ_ＥＳＴ内のキャリア振幅に対する推定伝達特性を算出して、これをデータ復号部３０に供する部分である。

データ復号部３０は、シンボル記憶部１２からのキャリア振幅と、伝達特性推定部２０からの推定伝達特性に基づいて、等化、デインターリーブ、リードソロモン復号等の処理を行って、この結果得られる受信データを出力する。なお、伝達特性推定部２０は、連続するｗＹ個のシンボル区間について伝達特性の推定を行うので、受信した１シンボル毎のタイミングで動作する必要はなく、ｗＹシンボルを受信する毎に１回の割合で動作すれば良い。また、このような動作タイミングはデータ復号部３０の動作タイミングについても同様である。

次に、伝達特性推定部２０の構成、及び動作について説明を行う。

先ず、伝達特性推定部２０の構成を図８に示す。同図に示されるように、伝達特性推定部２０は、主に、ＳＰ伝達特性算出部２１、２次元フーリエ変換部２２、２次元フィルタ回路２３、２次元逆フーリエ変換回路２４、推定伝達特性出力回路２５、統計的パワースペクトラム算出部２８、及びフィルタ係数決定回路２６から構成されている。なお、以下の説明では記載を簡略化すべく、これら各々の回路をそれぞれ、算出部２１、変換部２２、フィルタ回路２３、逆変換部２４、出力回路２５、スペクトラム算出部２８、及び決定回路２６と称する。以下の回路構成の詳細説明では、主として本実施形態において特有の構成である算出部２１、スペクトラム算出部２８及び逆変換部２４を中心として説明し、その他の回路構成については動作説明において説明する。

算出回路２１は、図９に示されるようにＳＰ伝達特性算出回路２１ａ及びＳＰ伝達特性抽出回路２１ｂを有する。このうちＳＰ伝達特性抽出回路を「抽出回路」と称する。ＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、シンボル記憶部１２から供給されるキャリア振幅の中からＳＰ信号に関するキャリア振幅のみを抽出して、これを既知の送信複素振幅値で除算する。これによってＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、（ｐ，ｑ）空間上に点在するＳＰ信号に関し、その伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ｝を求めることができる。抽出回路２１ｂは、ＳＰ信号が全く重畳されていないキャリアインデックスを除き、３キャリアインデックス毎のＳＰ信号伝達特性を変換部２２に供する。

スペクトラム算出部２８は、図１０に示されるように統計的パワースペクトラム算出回路（以下「スペクトラム算出回路」と称する）２８ａ及び統計的パワースペクトラム記憶部（以下「スペクトラム記憶部」と称する）２８ｂを有する。スペクトラム算出回路２８ａは、変換部２２によって（ｍ，ｎ）空間上にフーリエ変換されたデータ群｛ｈ_ｍ，ｎ｝に基づいて、統計的パワースペクトラム分布｛ｋ_ｍ，ｎ｝を算出する。スペクトラム記憶部２８ｂは、スペクトラム算出回路２８ａより供される統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝を保持する。さらに、スペクトラム記憶部２８ｂは、統計的パワースペクトラムを算出する際に、統計的パワースペクラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝を統計的パワースペクトラム算出回路２８ａに供する。

逆変換部２４は、図１１に示されるように逆フーリエ変換回路２４ａ、乗算回路２４ｂ及びフーリエ変換回路２４ｃを有する。逆フーリエ変換回路２４ａは、シンボルインデックス方向のデータに対し、逆フーリエ変換処理を全キャリアインデックスにわたり施す。乗算回路２４ｂは、複素回転因子係数（ｅｘｐ（−ｊω_ｏｔ））を各キャリアに対して乗算する。なおｊは虚数単位を表しており、ｅｘｐ（ｘ）は複素数関数を表している。フーリエ変換回路２４ｃは、キャリアインデックス方向のデータに対し、フーリエ変換処理を全シンボルインデックスに亘り施すことで推定伝達特性を算出し、出力回路２５に提供する。つまり乗算回路２４ｂ及びフーリエ変換回路２４ｃはキャリアインデックス方向に演算を行っている。

続いて、伝達特性推定部２０の動作を説明する。上述のようにＩＳＤＢ−Ｔ規格の地上波デジタル放送では、ＯＦＤＭシンボル空間のキャリア配列中におけるＳＰ信号の存在位置、及び送信時におけるＳＰ信号の複素振幅値は、予め定められている。それ故、算出部２１は、シンボル記憶部１２から供給されるキャリア振幅の中からＳＰ信号に関するキャリア振幅のみを抽出して、これを既知の送信複素振幅値で除算する。これによって、（ｐ，ｑ）空間上に点在するＳＰ信号に関し、その伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ｝を求めることができる。このような算出手順は以下の通りである。

算出部２１は、図９に示されるＳＰ伝達特性算出回路２１ａが、シンボル記憶部１２から供給されるキャリア振幅の中からＳＰ信号に関するキャリア振幅のみを抽出して、これを既知の送信複素振幅値で除算する。

ＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、図６に示される領域Ｚ_２Ｄ内の全ての要素（ｐ，ｑ）について、Ｓ_ｐ，ｑがＳＰ信号に相当する場合は、
Ｈ_ｐ，ｑ＝Ｓ_ｐ，ｑ／Ｒ_ｐ，ｑ
として、当該ＳＰ信号に関する伝達特性Ｈ_ｐ，ｑを求める。ここで、Ｒ_ｐ，ｑは、既知であるＳＰ信号の送出複素振幅値である。

一方、ＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、ＳＰ信号以外のデータキャリア信号に対しては、
Ｈ_ｐ，ｑ＝０
として、その伝達関数｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を定める。

これによってＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、（ｐ，ｑ）空間上に点在するＳＰ信号に関し、その伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ｝を求めることができる。

抽出回路２１ｂは、ＳＰ信号が全く重畳されていないキャリアインデックスを除き、３キャリアインデックス毎のＳＰ信号伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を変換部２２に供する。

つまり、１２キャリアに１つの割合で重畳されていたＳＰ信号は、図１３に示されるように３キャリア毎にしか存在しないようになる。そして重畳位置が１シンボル毎に３キャリアずつ巡回推移していたＳＰ信号は、その重畳位置が１シンボル毎に１キャリアずつ巡回推移している。

即ち、図１２に示されるＯＦＤＭシンボル空間内のキャリア群について、２Ｄ−ＦＦＴ領域Ｚ’_２Ｄ（−ｍＸ／２≦ｐ＜ｍＸ／２，ｋ−ｎＹ＜ｑ≦ｋ）のＳＰ信号伝達特性{Ｈ’_ｐ，ｑ：(ｐ,ｑ)∈Ｚ’_２Ｄ}を変換部２２に供する。また、同図において推定領域Ｚ’_ESTの範囲を（−ｖＸ／２≦ｐ＜ｖＸ／２，ｋ−ｎＹ／２−ｗＹ／２≦ｑ＜ｋ−ｎＹ／２＋ｗＹ／２）とする。

変換部２２は、（ｐ，ｑ）空間上のＳＰ信号伝達特性｛Ｈ’_ｐ，ｑ｝について、２次元フーリエ変換を施して、これを（ｍ，ｎ）空間上のＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ：（ｍ，ｎ）∈Ｚ’_ＴＲＡ｝に変換する。すなわち、（ｐ，ｑ）空間のキャリア周波数方向（ｐ方向）については、ＩＦＦＴ（逆高速フーリエ変換）処理を施すことで周波数領域を時間領域に変換し、シンボル時間方向（ｑ方向）については、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を施すことで時間領域を周波数領域に変換する。

この結果、２次元フーリエ変換後の（ｍ，ｎ）空間では、そのｍ軸方向が時間の次元に、そのｎ軸方向が周波数の次元に、それぞれ対応することになる。また、（ｐ，ｑ）空間上の領域Ｚ’_２Ｄが、（ｍ，ｎ）空間上に変換された領域Ｚ’_ＴＲＡに対応し、同領域は、ｍ軸方向において、
−ｍＸ／２ ≦ ｍ ＜ ｍＸ／２
として定義され、また、ｎ軸方向において、
−ｎＹ／２ ≦ ｎ ＜ ｎＹ／２
として定義される。

図１４は、変換部２２の出力であるＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝のパワースペクトラム分布｛｜ｈ_ｍ，ｎ｜^２｝を示す図である。

本実施形態では、変換部２２に３キャリアインデックス毎のＳＰ信号伝達特性｛Ｈ’_ｐ，ｑ｝を供するため、変換部２２の出力であるＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝のパワースペクトラム分布｛｜ｈ_ｍ，ｎ｜^２｝は、ｍ軸方向については有効シンボル長Ｔｅの１／３までの遅延時間を表している。ｎ軸方向についてはシンボル送出周波数Ｆａの周波数を表している。

図１４の領域Ａの外側に点在している複数のパワースペクトラム分布は、本来の伝送路伝達特性のパワースペクトラムのエイリアシング成分である。即ち、算出部２１は、本来（ｐ，ｑ）空間の全領域で定義されるべき信号伝達特性のうち、ＳＰ信号位置の伝達特性のみを算出して、これ以外の領域についてはＨ_ｐ，ｑ＝０として、零補間により伝達特性を近似している。つまり、算出部２１の出力であるＳＰ信号伝達特性｛Ｈ’_ｐ，ｑ｝は、受信信号の伝達特性をＳＰ信号の重畳点でサンプリングしたものであり、この結果、エイリアシング成分が（ｍ，ｎ）空間上に生じる。そして、後述する２次元フィルタ窓に要求される条件は、これらのエイリアシング成分を除去することにある。

さらに、２次元フィルタ窓に要求される条件として、受信信号に含まれる雑音成分を抑圧する機能が挙げられる。因みに、このような雑音成分抑圧機能を高めるには、直感的に理解されるように、２次元フィルタ窓の通過域を狭く、即ち、図１４に示される領域Ａの面積を小さくすればよい。

つまり、２次元フィルタ窓に要求される諸条件に鑑みれば、２次元フィルタ窓は、（ｍ，ｎ）空間上の適正な位置に設けられ、かつ伝送路伝達特性のパワースペクトラムのみを通過させる必要最小限の大きさを持つことが望ましい。例えば、受信装置１が図１４に示される受信環境の環境下でのみ使用されるならば、２次元フィルタ窓の通過域を、（ｍ，ｎ）空間上の原点付近の、きわめて狭い領域にのみ設定すれば良い。

しかしながら、（ｍ，ｎ）空間上における伝送路伝達特性のパワースペクトラム分布は、受信環境により大きく変化する。例えば、高層ビル等の建物が多い都会地域では、反射波によるマルチパス遅延が大きくなり、そのパワースペクトラム分布は、ｍ軸方向に拡がった分布となる。また、受信装置１が車両等の移動体に搭載されて用いられる受信環境下では、伝送路特性の時間的変動が大きくなり、そのパワースペクトラム分布は、ｎ軸方向に拡がった分布となる。

つまり、様々な受信環境によりパワースペクトラム分布は変化する。一方、例えば上記した例のようにシンボルインデックス方向のフーリエ変換点数を削減すると、その後に算出される２次元フィルタ窓が瞬間的な伝送路特性に対して決定されるため、推定伝達特性の精度が低下する恐れがある。

そこで本実施形態においては、変換部２２から供される｛ｈ_ｍ，ｎ｝に基づいて統計的なパワースペクトラム分布を算出し、この統計的なパワースペクトラム分布に基づいて後述する２次元フィルタ窓を決定するようにした。具体的には、図８に示されるスペクトラム算出部２８は、変換部２２によって（ｍ，ｎ）空間上にフーリエ変換されたデータ群｛ｈ_ｍ，ｎ｝に基づいて、統計的パワースペクトラム分布｛ｋ_ｍ，ｎ｝を算出し、この｛ｋ_ｍ，ｎ｝を次段の決定回路２６に供する。

このスペクトラム算出部２８の詳細を図１０に示す。図１０においてスペクトラム算出回路２８ａは、時刻ｔでの（ｍ，ｎ）空間上における統計的パワースペクトラムｋ（ｔ，ｍ，ｎ）を以下のように算出する。ただし変換部２２から供される時刻ｔでのＳＰ信号伝達特性をｈ（ｔ，ｍ，ｎ）とし、統計的パワースペクトラム記憶部２８ｂから供される時刻ｔ−１での統計的パワースペクトラムをｋ（ｔ−１，ｍ，ｎ）としている。

ｋ（ｔ，ｍ，ｎ）＝α×ｋ（ｔ−１，ｍ，ｎ）＋（１−α）×｜ｈ（ｔ，ｍ，ｎ）｜^２・・・（１）

（１）式におけるαは係数で０から１までの適当な値に設定する。例えば、静止受信環境下ではαを比較的大きい値に設定し、伝送路特性の時間変動が大きい移動受信環境下では、αを比較的小さい値に設定し、更新速度を速めるようにすればよい。（１）式では時間の概念を導入するために変数ｔを追加して記述している。よって、ｋ（ｔ，ｍ，ｎ）は｛ｋ_ｍ，ｎ｝のことを、ｈ（ｔ，ｍ，ｎ）は｛ｈ_ｍ，ｎ｝のことを示している。

次に、算出した統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝は、決定回路２６及びスペクトラム記憶部２８ｂに供する。決定回路２６において注意すべきことは、統計的パワースペクトラム）が複素数ではなく、実数(｛パワー：|ｈ_ｍ，ｎ｜^２)であることである。

スペクトラム記憶部２８ｂは、スペクトラム算出回路２８ａより供される統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝を保持する。さらに、スペクトラム記憶部２８ｂは統計的パワースペクトラムを算出する際に、統計的パワースペクラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝を（１）式におけるｋ（ｔ−１，ｍ，ｎ）として、スペクトラム算出回路２８ａに供する。

なお本実施形態においてはＩＩＲフィルタを用いて統計的パワースペクトラムを算出しているがこれに限られず、他の手段を用いてパワースペクトラムの統計を算出してもよい。

決定回路２６では、統計的パワースペクトラム算出部２８から供される統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝に基づいて、２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を導出する。そして、２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を２Ｄフィルタ回路２３に供する。

決定回路２６では、一例として次のように２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を設定すればよい。前述したように２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に要求される条件としてエイリアシング成分の除去がある。エイリアシング成分の除去を行う為、図１４に示される領域Ａ以外の領域においては阻止域とするように２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝は
Ｗ_ｍ，ｎ＝０
として設定することでエイリアシング成分の除去を行うようにしても良い。さらに、２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に要求される条件として雑音成分の抑圧がある。雑音成分を抑圧する為にある閾値ＮＰｔｈを予め設定し、図１４に示される領域Ａの（ｍ，ｎ）空間において、統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝が閾値ＮＰｔｈより大きい時は｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を
Ｗ_ｍ，ｎ＝１
と設定し、統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝が閾値ＮＰｔｈ以下の時は｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を
Ｗ_ｍ，ｎ＝０
と設定することで、雑音成分の抑圧を行うようにしても良い。

フィルタ回路２３は、変換部２２で（ｍ，ｎ）空間上にフーリエ変換されたデータ群に対して、所定のフィルタリング処理を施す回路である。

フィルタ回路２３は、決定回路２６より供される実係数の２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を、（ｍ，ｎ）空間上のＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝に乗算して（ｍ，ｎ）空間上での推定伝達特性｛ｇ_ｍ，ｎ｝を算出する。フィルタ回路２３によって算出された推定伝達特性｛ｇ_ｍ，ｎ｝は、次段の逆変換部２４に出力される。

逆変換部２４は、フィルタ回路２３から供された推定伝達特性｛ｇ_ｍ，ｎ｝に、２次元フーリエ変換の逆処理である２次元逆フーリエ変換を施して、｛ｇ_ｍ，ｎ｝から（ｐ，ｑ）空間上の推定伝達特性｛Ｇ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ｝を算出する。

逆変換部２４は、図１１に示される逆フ−リエ変換回路２４ａが、シンボルインデックス方向（ｎ軸方向）について逆フーリエ変換処理を全キャリアインデックスにわたり施すことで周波数領域から時間領域に変換する。

乗算回路２４ｂは、時間領域においてキャリアインデックス方向（ｍ軸方向）について、ｍＸ区間で所定の位相回転が生じるように複素回転因子係数（ｅｘｐ（−ｊω_ｏｔ））を乗算する。なおｊは虚数単位を表しており、ｅｘｐ（ｘ）は複素指数関数を表している。

フーリエ変換回路２４ｃは、キャリアインデックス方向（ｍ軸方向）について、フーリエ変換処理を施すことで時間領域から周波数領域に変換する。

なお、逆変換部２４を、上記特許文献１と同様に逆フーリエ変換回路２４ａとフーリエ変換回路２４ｃのみで構成した場合、逆変換部２４で算出される推定伝達特性は｛Ｇ’_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ’_２Ｄ｝となり、推定領域はＺ’_ＥＳＴとなる。伝達特性推定部２０が伝達特性を推定すべき領域はＺ_ＥＳＴであるのに対し、推定領域Ｚ’_ＥＳＴはキャリア方向について１／３の領域となっている。これはＳＰ伝達特性抽出回路２１ｂでＳＰ伝達特性{Ｈ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ}を３キャリア毎に抽出したＳＰ伝達特性{Ｈ’_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ’_２Ｄ}を変換部２２へ供給しているからであり、算出される推定伝達特性についても３キャリアインデックス毎の結果となる。

よって、本実施形態の逆変換部２４は、逆フーリエ変換回路２４ａにおいてシンボル方向（ｎ軸方向）に逆フーリエ変換処理を施す。次に、後述する周波数移動定理を用いて、乗算回路２４ｂにおいて、キャリア方向に複素回転因子係数を乗算した後に、フーリエ変換回路２４ｃにおいてキャリア方向にフーリエ変換を施すことをシンボル毎に３回行うことで、推定領域Ｚ_ＥＳＴの範囲を含む推定伝達特性{Ｇ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ}を算出する。逆変換部２４で算出された推定伝達特性｛Ｇ_ｐ，ｑ｝は、出力回路２５に供される。

例えば、具体的に時間軸においてｍＸ区間でそれぞれ位相が０Π、２／３Π、４／３Π回転するような複素回転因子係数を乗算した後にフーリエ変換を施すことで、周波数軸においてそれぞれキャリアインデックスt＝３・ｐ、t＝３・ｐ＋１、t＝３・ｐ＋２（−ｍＸ≦ｐ＜ｍＸ）位置での推定伝達特性を算出することができ、領域Ｚ_２Ｄの範囲における推定伝達特性が算出される。

＜周波数移動定理について＞
Ｆ（ω）とｆ（ｔ）がフーリエ変換対であるならば、下記の式が成り立つ。
ｆ（ｔ）×ｅｘｐ（ｊω_０ｔ） ⇔ Ｆ（ω−ω_０）
上記の式は「周波数領域でのω_０の移動は、時間領域でのｅｘｐ（ｊω_０ｔ）を乗算することと等価である」という定理を示している。

出力回路２５は、データ復号部３０が抽出した推定領域Ｚ_ＥＳＴのキャリア振幅に対応する推定伝達特性｛Ｇ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_ＥＳＴ｝が抽出されて、このような抽出データをデータ復号部３０に供する。

なお、伝達特性推定部２０からデータ復号部３０に、Ｚ_２Ｄ全領域についての推定伝達特性を出力しないのは、（ｐ，ｑ）空間の周辺部では、領域端部の影響により推定伝達特性に誤差が生じるためである。このような端部の影響を軽減するには、例えば、２次元領域キャリア幅ｎＸ、及び２次元領域シンボル幅ｎＹの具体的数値として、本実施形態の値よりも更に大きな値を用いれば良い。本実施形態では、推定領域シンボル幅ｗＹとしてｗＹ＝２０４なる値を用いているが、推定領域シンボル幅ｗＹはこのような値に限定されるものではない。同様に、推定領域キャリア幅ｗＸについても、本実施形態では、１セグメント部分受信装置の構成を考えて同セグメントに含まれるキャリア数に相当するｗＸ＝１０８なる値を用いたが、これについてもこのような値に限定されるものではない。例えば、伝送帯域の中央に配置された３セグメントを受信復調する受信装置の場合はｗＸ＝３２４とすれば良い。

図１５は、上記特許文献１の図９に記載されているＳＰ信号の伝送路伝達特性のパワースペクトラム分布を示す図である。

このパワースペクトラム分布は、２Ｄフーリエ変換処理が施されているので、ｍ軸方向は時間であり、有効シンボル長Ｔｅまでの遅延時間を表している。また、ｎ軸方向は周波数であり、シンボル送出周波数Ｆａまでのドップラー周波数を表している。

しかしＳＰ信号が３キャリア毎にしか重畳されていないため、有効シンボル長Ｔｅの１／３周期で伝送路伝達特性がｍ軸方向に繰り返されていることが確認できる。例えば、有効シンボル長Ｔｅの１／３を超えるような遅延波が存在した場合、ＳＰ信号の伝達特性は有効シンボル長Ｔｅの１／３周期に折り返される形でしか観測することはできない。よって、有効なＳＰ信号伝達特性はｍ軸方向に対しＴｅ／３区間のみである。

一方、第１実施形態では、算出部２１が変換部２２に３キャリアインデックス毎のＳＰ信号伝達特性｛Ｈ’_ｐ，ｑ｝を供するため、変換部２２の出力であるＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝のパワースペクトラム分布｛｜ｈ_ｍ，ｎ｜^２｝は、図１４に示されるように、ｍ軸方向については有効シンボル長Ｔｅの１／３までの遅延時間を表している。ｎ軸方向については、図１５に示す場合と同様にシンボル送出周波数Ｆａの周波数を表している。

以上のように、第１実施形態においては、ＳＰ信号伝達特性の時間方向（ｍ軸方向）に有効な区間であるＴｅ／３幅に亘り伝達特性が算出されているため、推定伝達特性の精度を低下させることなく、より少ない演算処理量で推定伝達特性を算出することができる。

次に、第１実施形態において動作が複雑な逆変換部２４の処理についてのみ具体的にフローチャートを用いて説明を行う。図１６は、２Ｄ逆フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。逆フーリエ変換処理は逆フーリエ変換部２４によって実行される。

シンボル方向逆フーリエ変換処理（Ｓ−ＩＦＦＴ処理とも称する）は、（ｐ，ｑ）空間についてシンボル方向に逆フーリエ変換を行う処理を示している（ステップＳ１００）。キャリア方向フーリエ変換処理（Ｃ−ＩＦＦＴ処理とも称する）は、（ｐ，ｑ）空間についてキャリア方向にフーリエ変換を行う処理を示している（ステップＳ２００）。

以下の説明においては各計算式が次のように表される。なお下記の式においては、「ＦＦＴ」がフーリエ変換を施す関数を示しており、「ＩＦＦＴ」が逆フーリエ変換を施す関数を示している。

１．ｎについての１Ｄ（１次元）フーリエ変換処理
Ｆ（ｐ，ｑ）＝ＦＦＴ（ｆ（ｐ，ｎ））ｄｎ

２．ｑについての１Ｄ（１次元）逆フーリエ変換処理
ｆ（ｍ，ｎ）＝ＩＦＦＴ（Ｆ（ｍ，ｑ））ｄｑ

図１７は、図１６に示すシンボル方向逆フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。なお以降の各フローチャートにおける記号「←」は左辺の変数に右辺の値や式を設定することを表している。

ステップＳ１０２では、シンボル方向カウンタ値ｎについて逆フーリエ変換処理を行う。当該ステップＳ１０２は、キャリア方向に２次元領域キャリア幅ｍＸ回繰り返し行われる（ステップＳ１０１，Ｓ１０３，Ｓ１０４）。

図１８は、図１６に示すキャリア方向フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。

ステップＳ３００では回転因子乗算処理が実行される。この回転因子乗算処理は、繰り返し回数インデックスｋとキャリアインデックスｍに基づいた回転因子係数をキャリア方向に乗算する。この回転因子乗算処理の詳細については後述する。

ステップＳ２０３では、キャリアインデックスｍについてフーリエ変換処理を行う。ステップＳ４００では推定領域抽出処理が実行される。この推定領域抽出処理は推定領域の推定伝達特性を抽出している。この推定領域抽出処理は、図１２で示される推定領域幅ｖＸ（図６の推定領域キャリア幅ｗＸ／３に相当）の推定伝達特性のみを抽出し、図示しないメモリに格納する。これらステップＳ３００，Ｓ２０３，Ｓ４００は一例として１シンボル毎に３回に亘り繰り返される（ステップＳ２０２，Ｓ２０４，Ｓ２０５）。当該フローチャートでは、２次元領域シンボル幅ｎＹに亘り、当該キャリア方向のフーリエ変換処理が繰り返し実行されているが（ステップＳ２０１，Ｓ２０６，Ｓ２０７）、推定領域シンボル幅ｗＹに亘り繰り返し実行されるようにしても良い。

図１９は、図１８に示す回転因子乗算処理の具体的な手順例を示すフローチャートである。

ステップＳ３０２では、繰り返し回数インデックスｋとキャリアインデックスｍに基づいて、回転因子係数の複素指数ｐｈを算出している。ステップＳ３０３では変数ｚが算出される。記号「＆」は、例えば、その左右に記載された変数などをビット単位で論理積演算することを表している。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で算出した複素指数ｐｈを用いて回転因子係数ｅｘｐ（ｐｈ）を乗算している。これらステップＳ３０２，Ｓ３０３，Ｓ３０４は、推定領域キャリア幅ｗＸ／２に亘り繰り返し実行される（ステップＳ３０１，Ｓ３０５，Ｓ３０６）。

図２０は、図１８に示す推定領域抽出処理の具体的な手順例を示すフローチャートである。なおｎＴはキャリア方向算出範囲パラメータを表しており、第１実施形態ではｎＴ＝ｗＸ／３と設定される（ステップＳ４０１）。また対象キャリア算出変数ｃは、処理の対象とすべきキャリアを特定するための算出用変数を表している。

ステップＳ４０４では、変数ｚが設定される。ステップＳ４０５では、キャリア方向フーリエ変換毎に算出される推定伝達特性を３キャリアインデックスごとに図示しないメモリに格納している。ステップＳ４０６では、対象とすべきキャリアを３キャリア毎とするため、対象キャリア算出変数ｃが３インクリメントされる。

以上のようなステップＳ４０４，Ｓ４０５，Ｓ４０６が一例として３キャリア毎に−ｎＴ／２〜ｎＴ／２に亘り実行される（ステップＳ４０１，Ｓ４０２，Ｓ４０３，Ｓ４０７，Ｓ４０８）。

以上説明したように、本実施形態における受信装置１は、複数のキャリアを送信データに基づいて直交変調することにより生成した伝送シンボルを伝送単位として特定既知の複素振幅を持つパイロット信号が前記伝送シンボル内の所定のキャリアに重畳されたＯＦＤＭ信号を受信し、連続する複数の前記伝送シンボルに含まれるキャリア群を検波して得た受信信号をキャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元データ領域内に配置する信号検波部１１（シンボル検波部）と、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に基づいて前記受信信号の各々に対する受信信号伝達特性を推定する伝達特性推定部２０と、前記受信信号及び前記受信信号伝達特性に基づいて前記送信データを復号するデータ復号部３０と、を有する受信装置１であって、前記伝達特性推定部２０は、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に対するパイロット信号伝達特性を算出する算出手段２１（ＳＰ伝達特性算出部）と、前記パイロット信号伝達特性について２次元フーリエ変換を施して、伝送路遅延時間と伝送路変動周波数に対応した２次元空間上の２次元フーリエ変換データを生成する変換手段２２（２Ｄフーリエ変換部）と、前記２次元フーリエ変換データに基づいて、統計的なパワースペクトラムデータを算出するパワースペクトラム算出手段２８（統計的パワースペクトラム算出部）と、前記統計的なパワースペクトラムデータに基づいて、前記２次元フーリエ変換データのうち特定領域内のデータ群を通過させるための２次元フィルタ窓を算出する供給手段２６（フィルタ係数決定回路）と、前記２次元フィルタ窓に基づいて確定された前記特定領域内のデータ群を選択抽出するフィルタ手段２３（２Ｄフィルタ回路）と、前記選択抽出されたデータ群に対して２次元逆フーリエ変換を施して、キャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元逆フーリエ変換データを生成し、前記生成されたデータに基づいて前記受信信号伝達特性を生成する生成手段２４（２Ｄ逆フーリエ変換部）と、を備えることを特徴とする。

また以上説明したように、本実施形態における受信方法は、複数のキャリアを送信データに基づいて直交変調することにより生成した伝送シンボルを伝送単位として特定既知の複素振幅を持つパイロット信号が前記伝送シンボル内の所定のキャリアに重畳されたＯＦＤＭ信号を受信し、連続する複数の前記伝送シンボルに含まれるキャリア群を検波して得た受信信号をキャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元データ領域内に配置する信号検波ステップと、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に基づいて前記受信信号の各々に対する受信信号伝達特性を推定する伝達特性推定ステップと、前記受信信号及び前記受信信号伝達特性に基づいて前記送信データを復号するデータ復号ステップと、を有する受信方法であって、前記伝達特性推定ステップは、前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に対するパイロット信号伝達特性を算出する算出ステップと、前記パイロット信号伝達特性について２次元フーリエ変換を施して、伝送路遅延時間と伝送路変動周波数に対応した２次元空間上の２次元フーリエ変換データを生成する変換ステップと、前記２次元フーリエ変換データに基づいて、統計的なパワースペクトラムデータを算出するパワースペクトラム算出ステップと、前記統計的なパワースペクトラムデータに基づいて、前記２次元フーリエ変換データのうち特定領域内のデータ群を通過させるための２次元フィルタ窓を算出する供給ステップと、前記２次元フィルタ窓に基づいて確定された前記特定領域内のデータ群を選択抽出するフィルタステップと、前記選択抽出されたデータ群に対して２次元逆フーリエ変換を施して、キャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元逆フーリエ変換データを生成し、前記生成されたデータに基づいて前記受信信号伝達特性を生成する生成ステップと、を有することを特徴とする。

これらのようにすると、２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝が決定される前に、統計的な伝送路特性を求める統計的パワースペクトラム算出を行うことで、統計的な伝送路特性に対して２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝が決定されるため、例えば、シンボルインデックス方向のフーリエ変換点数を削減した場合であっても、統計的な伝送路特性に基づいて２Ｄフィルタ回路２３において適切なフィルタリング処理がなされ、その結果として推定伝達特性を精度良く算出することができる。

上記実施形態における受信装置１は、上述した構成に加えてさらに、前記パワースペクトラム算出手段２８は、前記変換手段２２（２Ｄフーリエ変換部）からの前記２Ｄフーリエ変換データに基づいて統計的パワースペクトラムデータを算出する統計的パワースペクトラム算出回路２８ａと、前記統計的パワースペクトラム算出回路２８ａより算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する統計的パワースペクトラム記憶部２８ｂと、を備え、前記パワースペクトラム算出回路２８ａは、前記変換手段２２（２Ｄフーリエ変換部）からの前記２Ｄフーリエ変換データと、前記統計的パワースペクトラム記憶部２８ｂから取得した前回算出した統計的スペクトラムデータに基づいて次の統計的パワースペクトラムデータを算出することを特徴とする。

このようにすると、パワースペクトラム算出回路２８ａは、前回算出した統計的スペクトラムに基づいて次の統計的スペクトラムを算出することにより、瞬間的な伝送路特性に対して２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝が決定されず、統計的な伝送路特性に対して２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝が決定されるようになる。このためシンボルインデックス方向のフーリエ変換点数を削減した場合であっても、統計的な伝送路特性に基づいて２Ｄフィルタ回路において適切なフィルタリング処理がなされ、その結果として推定伝達特性を精度良く算出することができる。

＜第２実施形態＞
図２１は、第２実施形態における受信装置１ａの構成例を示すブロック図である。第２実施形態における受信装置１ａは、第１実施形態とほぼ同様の構成でありほぼ同様の動作を行う。このため第２実施形態では、同一の構成及び動作については第１実施形態における図１乃至図２０と同一の符号を用いるとともに、その説明を省略し、以下の説明では異なる点を中心として説明する。

第２実施形態における受信装置１ａは、図１に示す第１実施形態における受信装置１とは、伝達特性推定部２０ａが窓位置情報をシンボル検波部１１に提供している点が異なっている。

第１実施形態における図１で説明したようにシンボル検波部１１は、例えば、チューナー、Ａ／Ｄ変換器、シンボル同期回路、ＦＦＴ窓位置制御回路、ガードインターバル除去（窓抽出）回路、及びＦＦＴ回路等の各構成回路によって構成される。受信されたＲＦ信号はチューナーでＩＦ信号に変換され、ＩＦ信号はＡＤ変換器で標本化、量子化される。量子化された受信データはシンボル同期回路でモード、ガードインターバル比の検出を行った後に、ＦＦＴ窓位置検出を行い、その窓位置検出結果に基づきＦＦＴ窓位置制御を行うことで受信データから有効シンボル長区間を抽出し、ＦＦＴを行う。ＦＦＴの結果、周波数軸上でのサブキャリア群からなるシンボルが算出される。また、シンボル検波部１１は伝達特性推定部２０ａからの窓位置検出結果とシンボル同期回路の検出結果をＦＦＴ窓位置制御回路でなんらかの選択手段により適応的に選択し、窓位置制御を行う機能を有するものとする。

伝達特性推定部２０ａは、第１実施形態における伝達特性推定部２０とほぼ同様の構成であるが、次のような点が異なっている。

図２２は、図２１に示す伝達特性推定部２０ａの構成例を示すブロック図である。以下の説明では、第１実施形態における伝達特性推定部２０と異なっている点を中心として説明する。

伝達特性推定部２０ａは、上述した伝達特性推定部２０の構成に加えて、窓位置検出回路２７を有する。窓位置検出回路２７は、スペクトラム算出部２８からの統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝及び決定回路２６からの２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝を用いて、ＩＳＩ(シンボル間干渉)が最小になるようなＦＦＴ窓位置の検出を行い、その検出結果を窓位置情報としてシンボル検波部１１に出力する。具体的には、この窓位置検出回路２７は、統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝及び２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に基づいて総電力和（以下「エコープロファイル」という）｛Ｅ_ｍ｝を算出し、エコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝に基づいてキャリア群に対する窓位置を検出する。

図２３は、図２２に示す窓位置検出回路２７の構成例を示すブロック図である。窓位置検出回路２７は、エコープロファイル算出回路２７ａ、畳み込み係数生成回路２７ｃ、畳み込み演算回路２７ｂ及びピーク検出回路２７ｄを有する。なお本実施形態では、移動平均を演算することを「畳み込む」と表現している。

エコープロファイル算出回路２７ａは、統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝及び２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に基づいてエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝を算出し、このエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝を畳み込み演算回路２７ｂに供する。つまり、下記の式のように、エコープロファイル算出回路２７ａは、シンボルインデックス（ｎ軸）方向における電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を全キャリアインデックス（ｍ軸）方向に沿って算出している。

上記算出したエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝は相対的な電波受信時刻での受信電力を表したものである。なおｋ（ｍ，ｎ）は｛ｋ_ｍ，ｎ｝に相当し、Ｗ（ｍ，ｎ）は｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に相当する。

畳み込み係数生成回路２７ｃは、モード、ガードインターバル比と予め設定されたパラメータ群より畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を生成し、この畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を畳み込み演算回路２７ｂに供する。畳み込み演算回路２７ｂは、エコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝と畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝の畳み込み演算を行って電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出し、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝をピーク検出回路２７ｄに供する。

ピーク検出回路２７ｄは、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が最大となる位置ｋを検出して、検出結果ｋを窓位置情報としてシンボル検波部１１に出力する。またピーク検出回路２７ｄは、その検出結果の信頼度としてその位置ｋにおける電力総和｛Ｐｇ_ｋ｝も窓位置情報としてシンボル検波部１１に出力する。

シンボル検波部１１では窓位置制御部が窓位置検出回路２７からの出力である検出位置ｋを受け取り、ＦＦＴ窓位置の制御を行う際に用いても良い。また信頼度として出力される電力総和｛Ｐｇ_ｋ｝を例えば電力総和｛Ｐｇ_ｋ｝がある閾値より小さい、つまり検出位置ｋの結果が信頼できないと判断した場合は、窓位置の更新を停止するような制御に利用しても良い。

例として理想的な受信環境下におけるエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝は、図２４に示されるように遅延波を生じていない１本の信号として表される。なお矢印の長さは、エコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝の強度を表している。横軸は時間を表し、縦軸が受信電力を表す。

エコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝からＩＳＩ（シンボル間干渉）が最小になるような位置の検出を行うには、ガードインターバル（以下「ＧＩ」と省略する）区間幅外での受信電力和が最小になる位置を検出すればよい。またその逆に、ＧＩ区間幅内での受信電力和が最大になる位置を検出するようにしてもよい。ここでは後者について説明を行う。

＜矩形の係数で畳み込む演算例＞
ＧＩ区間をＴｇとすると、ＧＩ区間における電力総和を算出するためにエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝を畳み込む係数として畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝（Ｃ（ｍ）に相当）を以下のように設定する。

Ｃ（ｍ）＝１．０ （０≦ｍ＜Ｔｇ）
Ｃ（ｍ）＝０．０ （ｍ＜０，ｍ≧Ｔｇ）
この畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝は図２５に示されるように矩形形状となる。

次にエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝を係数｛Ｃ_ｍ｝で畳み込み、ＧＩ区間での電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝（下式のＰｇ（ｍ）に相当）を全区間で算出する。

下記に畳み込み演算結果例の図２６を示す。この畳み込み演算結果例では、図２４に示す理想的な環境下におけるエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝に対応して演算された結果（電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝）を表している。

次にピーク検出回路２７ｄは、ＧＩ区間での電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が最大値となる位置ｍ＝ｋを検出し、ＦＦＴ窓位置検出結果として値ｋを出力する。またピーク検出回路２７ｄは、検出結果の信頼度として、電力総和｛Ｐｇ_ｋ｝を同時に出力し、ＦＦＴ窓位置を制御する際に利用するようにしても良い。例えば、電力総和｛Ｐｇ_ｋ｝がある閾値より小さい、つまり検出結果が信頼できないと判断した場合は、窓位置の更新を停止するような制御を行うようにしても良い。

次に図２７に示すような遅延波の生じている場合に、畳み込み演算回路２７ｂが図２８に示すような矩形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行うと、図２９に示すような一塊の電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出することができる。従って図２７に示されるように遅延波がＧＩ区間Ｔｇ内に収まっている場合には、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が図２９に示されるように１つの連続した集合となり、算出した電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝に基づいて窓位置検出を用いることができる。

しかし、上記の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝の場合、エコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝がＧＩ区間Ｔｇを超えるような長遅延マルチパスが存在するような受信環境下では、ＧＩ区間Ｔｇのみでの受信電力和を検出対象としているため、最適な窓位置を検出できない場合もある。

具体的には、図３０に示すような遅延波の生じている場合に、図３１に示すような矩形形状のＧＩ区間Ｔｇの畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行うと、図３２に示すような電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出することができる。図３０に示されるように遅延波がＧＩ区間Ｔｇ内に収まっていない場合には、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が図３２に示されるように一塊とならず、算出した電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝に基づいて正確に窓位置検出を行うことができない。

＜台形の係数で畳み込む演算例＞
そこで、畳み込み演算回路２７ｂは、算出されたエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝を、図３４に示されるようにＧＩ区間Ｔｇ内では１とし、ＧＩ区間外では１から０へ徐々に降下するような台形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込みを行うことで電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出するようにしても良い。

図３３に示されるように遅延波が生じていない場合には、畳み込み演算回路２７ｂは、図３４に示すような台形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行うと、図３５に示すような電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出することができる。図３４において畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝は、ＧＩ区間Ｔｇにおいては１に設定されており、ＧＩ区間外では、その台形形状の両斜辺がＧＩ区間幅Ｔｇにわたり１から０となるように傾斜している。図３３に示されるように遅延波が生じていない場合には、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝は図３５に示すように１つの連続した集合となり、ピーク検出回路２７ｄがそのピークを捉えることができる。このため窓位置検出回路２７は算出した電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝に基づいて窓位置検出を行うことができる。

次に図３６に示されるようにＧＩ区間Ｔｇ内に収まっている遅延波が生じている場合には、畳み込み演算回路２７ｂは、図３７に示すような台形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行うと、図３８に示すような一塊の電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出することができる。図３６に示されるように遅延波がＧＩ区間Ｔｇ内に収まっている場合には、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が図３８に示されるように１つの連続した集合となり、ピーク検出回路２７ｄがそのピークを捉えることができる。このため窓位置検出回路２７は算出した電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝に基づいて窓位置検出を行うことができる。

次に図３９に示されるようにＧＩ区間Ｔｇ内に収まらない遅延波が生じている場合においても、畳み込み演算回路２７ｂは、図４０に示すような台形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行うと、図４１に示すような一塊の電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出することができる。図３９に示されるように遅延波がＧＩ区間Ｔｇ内に収まっていない場合でも、電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が図４１に示されるように１つの連続した集合となり、ピーク検出回路２７ｄがそのピークを捉えることができる。このため窓位置検出回路２７は算出した電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝に基づいて窓位置検出を行うことができる。

このようにすると、畳み込み演算回路２７ｂは、エコースプレッド幅がＧＩ区間幅よりも広いマルチパス受信環境下に対応可能となる。よって、ＧＩ区間Ｔｇを超えるような長遅延波が存在するエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝の場合においても適切な窓位置検出が可能である。このように傾斜幅を変更することにより、さまざまな受信環境下で最適な窓位置検出が可能になる。ここでいう傾斜幅は角度で表しても良いし、パラメータ化することにより傾斜幅を変更可能な形態を採用しても良い。

以上のように係数を矩形形状から台形形状とすることにより、図３９に示すようなＧＩ区間Ｔｇを超える超遅延波が存在する場合でも、窓位置検出回路２７は最適な窓位置を検出することができる。

＜矩形の係数で２回畳み込む演算例＞
またこの他にも、畳み込み演算回路２７ｂは、算出されたエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝を矩形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行った後、さらにその畳み込み演算結果について矩形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて畳み込み演算を行うことで電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出するようにしても良い。

つまり畳み込み演算回路２７ｂは、まず図３０に示されるエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝について図３１に示す矩形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いた１回目の畳み込み演算を行い、上述した図３２に示す電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を算出する。さらに畳み込み演算回路２７ｂは、図３１に示す矩形形状の畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて当該算出済の電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝についてもう１回畳み込み演算を行う。図３１に示す矩形形状の畳みこみ係数｛Ｃ_ｍ｝を２回畳み込むことで、図３４に示す台形形状の畳みこみ係数を畳みこんだのと同等の結果が得られる。

よって図４１に示されるように電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が得られる。電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝が連続し、ピーク検出回路２７ｄが当該２回目の電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝のピークを用いて窓位置を検出することができる。しかも畳み込み係数｛Ｃ_ｍ｝が矩形形状である場合には、畳み込み演算回路２７ｂは、演算量の大きくなりがちな乗算回路を用いる代わりに、シフトレジスタを用いて加減算のみで少ない演算で済ませることが可能となる。

上記実施形態における受信装置１ａは、上述した構成に加えてさらに、前記パワースペクトラム算出手段２８（スペクトラム算出部）によって算出された前記統計的なパワースペクトラムデータ｛ｋ_ｍ，ｎ｝及び前記供給手段２６（フィルタ係数決定回路）から供された前記２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝より算出した総電力和｛Ｅ_ｍ｝（エコープロファイル）に基づいて前記ＯＦＤＭ信号に対する窓位置情報を検出する窓位置検出手段２７（窓位置検出回路）を有し、前記信号検波部１１（シンボル検波部）は、前記窓位置検出手段２７によって検出された前記窓位置情報に応じて前記ＯＦＤＭ信号を検波することを特徴とする。

この受信装置１ａでは、統計的パワースペクトラム算出部２８で導出した統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝と供給手段２６（フィルタ係数決定回路）から供された前記２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に基づいてＦＦＴ窓位置検出を行うことで、例えば、シンボルインデックス方向のフーリエ変換点数を削減しても、統計的な伝送路特性に対して窓位置検出を行うことが可能となり、検出精度を向上させることができる。

上記実施形態における受信装置１ａは、上述した構成に加えてさらに、前記窓位置検出手段２７（窓位置検出回路）は、前記統計的なパワースペクトラムデータ｛ｋ_ｍ，ｎ｝及び前記２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝に基づいて総電力和｛Ｅ_ｍ｝（エコープロファイル）を算出する総電力和算出手段２７ａ（プロファイル算出回路）と、前記算出された総電力和｛Ｅ_ｍ｝を、移動平均演算係数｛Ｃ_ｍ｝（畳み込み係数）を用いて移動平均を算出することで電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を演算し、前記電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝に基づいて前記窓位置情報を算出する窓位置算出手段２７ｂ，２７ｄ（畳み込み演算回路、ピーク検出回路）とを備えることを特徴とする。

このようにすると、マルチパスが生じる環境下で高層ビルなどでの反射により非常に電力が小さくなっている遅延波であっても、総電力和算出手段２７ａが統計的パワースペクトラム｛ｋ_ｍ，ｎ｝と２次元フィルタ窓｛Ｗ_ｍ，ｎ｝から算出した総電力和｛Ｅ_ｍ｝に基づいて、窓位置検出回路２７が精度良く窓位置検出を行うことができる。

上記実施形態における受信装置１ａは、上述した構成に加えてさらに、前記窓位置検出手段２７（窓位置検出回路）は、少なくともガードインターバル比に基づいて前記移動平均演算係数｛Ｃ_ｍ｝を生成し、前記窓位置算出手段２７ｂ，２７ｄに対して供する係数生成手段２７ｃ（畳み込み係数生成回路）を備えることを特徴とする。

このようにすると、窓位置算出手段２７ｂ，２７ｄは、少なくともガードインターバル比に応じて適切に生成された移動平均演算係数｛Ｃ_ｍ｝を用いて窓位置検出を精度良く行うことができる。

上記実施形態における受信装置１ａは、上述した構成に加えてさらに、前記係数生成手段２７ｃは、前記移動平均演算係数｛Ｃ_ｍ｝として、横軸をタップ長とした場合の縦軸の係数値が台形形状となるような係数を生成し、前記窓位置算出手段２７ｂ，２７ｄは、前記算出された総電力和｛Ｅ_ｍ｝を、前記台形形状の係数を用いて１回移動平均を算出することで前記電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を演算することを特徴とする。

このようにすると、ガードインターバルを超える超遅延波が存在しても窓位置検出を精度良く行うことができる。

上記実施形態における受信装置１ａは、上述した構成に加えてさらに、前記係数生成手段２７ｃは、前記移動平均演算係数｛Ｃ_ｍ｝として、横軸をタップ長とした場合の縦軸の係数値が矩形形状となるような係数を生成し、前記窓位置算出手段２７ｂ，２７ｄは、前記算出された総電力和｛Ｅ_ｍ｝を前記矩形形状の係数を用いて移動平均を算出した後、さらにその算出結果を前記矩形形状の係数を用いて移動平均を算出することで前記電力総和｛Ｐｇ_ｍ｝を演算することを特徴とする。

このようにすると、演算量を抑制しつつ、台形形状の移動平均演算係数｛Ｃ_ｍ｝を用いる場合と同様の効果を発揮することができる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態における受信装置１ｂは、第１実施形態とほぼ同様の構成でありほぼ同様の動作を行う。このため第３実施形態では、同一の構成及び動作については第１実施形態における図１乃至図２０と同一の符号を用いるとともに、その説明を省略し、以下の説明では異なる点を中心として説明する。なお第３実施形態では、第１実施形態の構成及び動作のみならず第２実施形態の構成及び動作をも採用しても良い。

例えば、ＩＳＤＢ−Ｔを受信する場合を仮定する。ＩＳＤＢ−Ｔの場合、同期変調部のセグメントと差動変調部のセグメントを混在させて伝送することが可能である。しかし、差動変調部のセグメントについてはＳＰ信号が重畳されていないため、第１実施形態の手法を用いて伝達特性の推定を行うことができない。よって、第１実施形態における伝達特性推定部２０の推定領域キャリア幅をセグメントのキャリア幅に設定し、図４２に示されるようにセグメント毎に伝達特性を推定するようにすると、同期変調部のセグメントに対しては伝達特性推定部２０を動作させ、差動変調部のセグメントに対しては伝達特性推定部２０を停止させることが容易に可能となる。

また、伝達特性の推定をセグメント毎に行う場合、伝達特性の推定は当該セグメントと両隣のセグメントのＳＰ信号を利用して推定を行うので、両隣セグメントが同期変調部であるかそうでないかで、変換部２２で算出されるＳＰ伝達特性のパワースペクトラム分布の性質が異なる。例えば図４２に示すように１３セグメントすべてが同期変調部であったとすると、チャネル両端の２つのセグメントはそれぞれｓｅｇ０の左隣、ｓｅｇ１２の右隣にセグメントが存在しないため、ｓｅｇ０とｓｅｇ１２のセグメントのパワースペクトラム分布の性質は他のセグメントの性質とは異なる。

このように、セグメント毎に伝達特性の推定を行う場合、伝達特性推定部２０の回路を１３セグメント分並列に用意すると回路規模が大きくなるという問題点がある。一方、伝達特性推定部２０をセグメント毎に時分割で同一の回路を併用すると、スペクトラム記憶部２８も共有化され、異なる性質のパワースペクトラム分布同士を積算してしまい、伝達特性の推定精度が低下するという問題点がある。

第３実施形態では、上記問題点を省みて、セグメント毎に伝達特性の推定を行う場合に、変換部２２より供されるＳＰ伝達特性のパワースペクトラム分布の性質に基づいて、統計的パワースペクトラム記憶部２８を切り替えるようにすることで、回路規模の増大を抑圧して伝達特性の推定精度を向上させるものである。

図４３は、第３実施形態におけるスペクトラム算出部２８の構成例を示すブロック図である。

第３実施形態における伝達特性推定部２０ａは、例えば記憶部を２個搭載し、伝達特性の推定を行っているセグメントの両隣セグメントがともに同期変調部であった場合は一方の記憶部を、そうでない場合には他方の記憶部を用いるようにする。これら２個の記憶部は、第１統計的パワースペクトラム記憶部２８ｃ及び第２統計的パワースペクトラム記憶部２８ｄに相当する。

スペクトラム算出回路２８ａは、例えば、セグメント０とセグメント１２の場合は第１統計的パワースペクトラム記憶部２８ｃを用いて、セグメント１〜セグメント１１の場合は第２統計的パワースペクトラム記憶部２８ｄを用いるようにしても良い。なお第３実施形態は、このような場合分けに限られず、その他の場合分けによって用いる記憶部を変更するようにしても良い。

上記実施形態における受信装置１ｂは、前記統計的パワースペクトラム記憶部２８は、前記統計的パワースペクトラム算出回路２８ａより算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する第１統計的パワースペクトラム記憶部２８ｃと、前記統計的パワースペクトラム算出回路２８ａより算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する第２統計的パワースペクトラム記憶部２８ｄと、を備え、前記統計的パワースペクトラム算出回路２８ａは、セグメント毎に前記受信信号伝達特性の推定を行う場合に、前記変換手段２２より供される前記受信信号伝達特性のパワースペクトラム分布の性質により、前記第１統計的パワースペクトラム記憶部２８ｃと前記第２統計的パワースペクトラム記憶部２８ｄとを切り替えることを特徴とする。

このようにすると、回路規模の増大を抑圧して伝達特性の推定精度を向上させることができる。

なお、本実施形態は、上記に限られず、種々の変形が可能である。以下、そのような変形例を順を追って説明する。

上述した実施形態では、窓位置検出回路２７は、上述のようにエコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝（総電力和）を算出しているがこれに限られず、エコープロファイル｛Ｅ_ｍ｝の算出方法はその他の方法を採用しても良い。

＜第１実施形態の変形例＞
ところで、図４４は、変換部２２の出力であるＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝のパワースペクトラム分布｛｜ｈ_ｍ，ｎ｜^２｝であり、後述する性質Ａを示す図である。なお（ｍ，ｎ）空間はＯＦＤＭシンボル空間に相当する。

変換部２２において２Ｄフーリエ変換処理を施して算出したＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝は、ＳＰ信号の規則的な配置により以下の性質を有する。なおＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝はｈ（ｍ，ｎ）に相当する。
ｈ（ｍ＆（ｍＸ−１），ｎ＆（ｎＹ−１））
＝ｈ（ｍ＆（ｋＸ−１），（ｎ＋ｋ×ｎＹ／４）＆（ｎＹ−１））
×ｅｘｐ（−ｊ×２π／４×（ｋ×ｃｏ４）） ・・・（２）
ｃｏ４＝（ｓｙｍｃｏ＋（２＜＜ｍｏｄｅ））＆３
ｋ＝（４−ｆｌｏｏｒ（（（ｍ＆（ｍＸ−１）＋（ｋＸ／２））／ｋＸ））＆３
ｋＸ＝ｍＸ／４

変数ｍｏｄｅは伝送モードを表しており、例えばモード１のときは０、モード２のときは１、モード３のときは２である。変数ｓｙｍｃｏは、変換部２２に供されるシンボル群の内、ｑ軸原点に配置、記憶されているシンボル、すなわち図１３におけるｑ＝ｋ−２５５シンボルに付随するシンボルカウント値である。関数ｆｌｏｏｒ（ｘ）はｘ以下の最大の整数値を計算する関数である。

図４４においては（ｍ，ｎ）空間は（−ｍＸ／２≦ｍ＜ｍＸ／２、−ｎＹ／２≦ｎ＜ｎＹ）の範囲で表現されているが、（２）式では（０≦ｍ＜ｍＸ、０≦ｎ＜ｎＹ）の範囲で定義されている。即ち、図４４における（ｍ，ｎ）空間上でｍ＝−１は（２）式ではｍ＝ｍＸ−１として定義されている。

即ち、（２）式の右辺第一項目ｈ（ｍ＆（ｋＸ−１），（ｎ＋ｋ×ｎＹ／４）＆（ｎＹ−１））は図４４の領域Ｈのみを示している。よって、（２）式は領域ＨのＳＰ信号伝達特性から（ｍ，ｎ）空間上の任意のＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝を容易に算出することができることが示されている。よって、（２）式は（ｍ，ｎ）空間上でＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝は１つの独立変数群と３つの従属変数群から成立していることを意味している。この性質を呼称として性質Ａと呼ぶこととする。

要するに、図４４の領域ＨにあたるＳＰ信号伝達特性のみを算出するように工夫することで、さらに変換部２２の演算処理量の削減を行うことが期待できる。以下に示す実施形態は、上記性質Ａを利用することで変換部２２の演算処理量をさらに削減することを目的としたものである。

図４５は、第１実施形態の変形例による受信装置１ｘの構成例を示すブロック図である。第１実施形態の変形例による受信装置１ｘは、第１実施形態による受信装置１とほぼ同様の構成でありほぼ同様の動作を行う。このため第１実施形態の変形例では、同一の構成及び動作については第１実施形態における図１乃至図２０と同一の符号を用いるとともに、その説明を省略し、以下の説明では異なる点を中心として説明する。なおこの変形例では第２実施形態又は第３実施形態の構成を採用しても良い。

第１実施形態の変形例による受信装置１ｘは、第１実施形態による伝達特性推定部２０の代わりに、当該伝達特性推定部２０とほぼ同様の機能を有する伝達特性推定部２０ａを有する。

図４６は、図４５に示される伝達特性推定部２０ａの構成例を示すブロック図である。第１実施形態の変形例による伝達特性推定部２０ａは、第１実施形態における伝達特性推定部２０とは、主として、算出部２１の一部の機能が異なるとともに、変換部２２の構成及び機能が異なっている。

第１実施形態では、算出部２１のＳＰ伝達特性算出回路２１ａが、例えば３キャリアインデックス毎にＳＰ信号の伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を抽出していたが、これに対して第１実施形態の変形例では、ＳＰ伝達特性抽出回路２１ａが、例えば１２キャリアインデックス毎にＳＰ信号のみの伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を抽出する。

算出部２１は、上記図９に示されるＳＰ伝達特性算出回路２１ａが、シンボル記憶部１２から供給されるキャリア振幅の中からＳＰ信号に関するキャリア振幅のみを抽出して、これを既知の送信複素振幅値で除算する。

ＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、図６に示される領域Ｚ_２Ｄ内の全ての要素（ｐ，ｑ）について、Ｓ_ｐ，ｑがＳＰ信号に相当する場合は、
Ｈ_ｐ，ｑ＝Ｓ_ｐ，ｑ／Ｒ_ｐ，ｑ
として、当該ＳＰ信号に関する伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を求める。ここで、｛Ｒ_ｐ，ｑ｝は、既知であるＳＰ信号の送出複素振幅値である。

一方、ＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、ＳＰ信号以外のデータキャリア信号に対しては、
Ｈ_ｐ，ｑ＝０
として、その伝達関数｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を定める。

これによってＳＰ伝達特性算出回路２１ａは、（ｐ，ｑ）空間上に点在するＳＰ信号に関し、その伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ：（ｐ，ｑ）∈Ｚ_２Ｄ｝を求めることができる。

抽出回路２１ｂは、ＳＰ信号位置のＳＰ信号伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ｝のみを抽出し変換部２２ｘに供する。具体的には、抽出回路２１ｂは、図４８に示されるＳＰ信号位置のみのＳＰ信号伝達特性を抽出し、図４９に示されているようにキャリア方向に詰める形にして変換部２２ｘに供する。

このように、変換部２２ｘに供するＳＰ信号伝達特性をＳＰ信号位置のキャリアに限定することにより、変換部２２ｘの演算処理量をさらに削減することができる。

上述のように変換部２２ｘに供されるＳＰ信号伝達特性｛Ｈ”_ｐ，ｑ｝は、図４７に示すようにＯＦＤＭ空間内に配置されている。第１実施形態の変形例における２Ｄフーリエ変換領域の範囲Ｚ”_２Ｄは、
−ｋＸ／２≦ｐ＜ｋＸ／２ ； ｋ−ｎＹ＜ｑ≦ｋ
と定義される。また推定領域Ｚ”_ＥＳＴは、
−ｕＸ／２≦ｐ＜ｕＸ／２ ； ｋ−ｎＹ／２−ｗＹ／２＜ｑ≦ｋ−ｎＹ／２＋ｗＹ／２
と定義される。

変換部２２ｘは、ＳＰ伝達特性算出部２１から供された（ｐ，ｑ）空間上のＳＰ信号伝達特性｛Ｈ”_ｐ，ｑ｝について、２次元フーリエ変換を施して、これを（ｍ，ｎ）空間上のＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ：（ｍ，ｎ）∈Ｚ’_ＴＲＡ｝に変換する。変換部２２ｘはこれをフィルタ回路２３と決定回路２６に出力する。

つまり変換部２２ｘは、図５０に示される逆フーリエ変換回路２２ａ及び乗算回路２２ｂがキャリアインデックス方向に処理を施し、フーリエ変換回路２２ｃがシンボルインデックス方向に処理を施す。

即ち、変換部２２ｘに供されるＳＰ信号伝達特性は図４９に示されるようにキャリア方向に縮退され、本来図４８に示されるような（ｐ、ｑ）空間上の重畳位置とは異なり、シンボル毎にキャリア方向にＳＰ信号の重畳位置がずれていない。そこで、変換部２２ｘでは前述した周波数移動定理を用いて、シンボル毎にキャリア方向に逆フーリエ変換回路２２ａにて逆フーリエ変換処理を施した後に、乗算回路２２ｂにて所定の複素回転因子係数を乗算することで、逆フーリエ変換処理前の時間軸において所望の位置だけ相対的にずれた結果を算出する。

具体的に複素回転因子係数は、シンボル記憶部１２より供されるシンボル毎に付随したシンボルカウント値と伝送モードに基づいて決定される。よって、複素因子係数はシンボル毎に更新され、本実施形態の場合において、その周期は４シンボルとなる。

次に、フーリエ変換回路２２ｃにおいて、シンボル方向にフーリエ変換処理を施すことで、（ｍ，ｎ）空間上のＳＰ信号伝達特性｛ｈ’_ｍ，ｎ｝を算出する。

変換部２２ｘで算出したＳＰ信号伝達特性｛ｈ’_ｍ，ｎ｝のパワースペクトラム分布｛｜ｈ’_ｍ，ｎ｜^２｝は図５１に示されるように、ｍ軸方向については有効シンボル長Ｔｅの１／１２までの遅延時間となり、ｎ軸方向についてはシンボル送出周波数Ｆａ分の周波数となる。また、変換部２２ｘで算出されたＳＰ信号伝達特性｛ｈ’_ｍ，ｎ｝は上述した性質Ａの説明で用いた図４４の領域Ｈの部分に相当する。上述した性質Ａを利用すれば、変換部２２ｘで算出したＳＰ信号伝達特性｛ｈ’_ｍ，ｎ｝から第１実施形態における変換部２２で算出したＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝に容易に変換が可能である。即ち、変換部２２ｘはＳＰ信号伝達特性｛ｈ_ｍ，ｎ｝をフィルタ回路２３、決定回路２６に出力する。

よって、決定回路２６、フィルタ回路２３、逆変換部２４、出力回路２６については第１実施形態と同様の処理を行えばよい。これら決定回路２６、フィルタ回路２３、逆変換部２４、出力回路２５については、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。

図５２は、２Ｄフーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。この２Ｄフ−リエ変換処理は変換部２２ｘによって実施される処理を表している。２Ｄフ−リエ変換処理は、キャリア方向逆フーリエ変換処理（ステップＳ５００に相当）及びシンボル方向フーリエ変換処理（ステップＳ６００に相当）を有する。キャリア方向逆フーリエ変換処理は、図５３に示されるようにシンボル方向に沿って繰り返しフーリエ変換処理（ステップＳ５０１）が実施される（ステップＳ５０２，Ｓ５０３）。

図５４は、図５２に示されるキャリア方向逆フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。ステップＳ６０２では、伝送モードｍｏｄｅとシンボルカウント値ｓｙｍｃｏに基づいてシンボル毎のキャリア方向のずれ量ｓを算出する。伝送モードｍｏｄｅは、例えばモード１のときは０、モード２のときは１、モード３のときは２である変数である。シンボルカウント値ｓｙｍｃｏは、変換部２２ｘに供されるシンボル群の内、ｑ軸原点に配置、記憶されているシンボル、すなわち図４８におけるｑ＝ｋ−２５５シンボルに付随するシンボルカウント値である。ステップＳ６０３ではキャリア方向のフーリエ変換処理を施す。

ステップＳ６０５では、ステップＳ６０２で算出したずれ量ｓとキャリアインデックスｍに基づいて、回転因子係数の複素指数ｐｈを算出する。ステップＳ６０７ではフーリエ変換処理された｛Ｈ”_ｚ，ｑ｝（Ｈ”（ｚ，ｑ）に相当）に回転因子係数ｅｘｐ（ｐｈ）を乗算する。上記処理をキャリア方向にｋＸ回繰り返し、シンボル方向にｎＹ回繰り返し施す。

このように、第１実施形態の変形例によれば、算出部２１において変換部２２ｘに供するＳＰ信号伝達特性｛Ｈ_ｐ，ｑ｝を限定し、変換部２２ｘにおいて演算を工夫することにより、第１実施形態に比べ、推定伝達特性の精度を低下させることなく、さらに演算量を削減することができる。

また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。

ＩＳＤＢ−Ｔ規格によるＯＦＤＭシンボルの構成を示す図である。 ＩＳＤＢ−Ｔ規格による伝送モード１による各変調パラメータの処置を示す図である。 各実施形態で用いられる各定数パラメータの処置を示す図である。 第１実施形態による受信装置の構成例を示すブロック図である。 セグメントとキャリアインデックスとの関係を示す説明図である。 ＯＦＤＭシンボル空間の構成例を示す説明図である。 ＯＦＤＭシンボル空間に配置されたキャリアの属性を示す説明図である。 図１に示す伝達特性推定部の構成例を示すブロック図である。 図８に示す算出回路の構成例を示すブロック図である。 図８に示すスペクトラム算出部の構成例を示すブロック図である。 図８に示す逆変換部の具体的な構成例を示すブロック図である。 ＯＦＤＭシンボル空間の構成を示す説明図である。 ＯＦＤＭシンボル空間に配置されたキャリアの属性を示す説明図である。 ２Ｄフーリエ変換部の出力であるＳＰ信号伝達特性のパワースペクトラム分布を示す図である。 ある受信環境における（ｍ，ｎ）空間上のパワースペクトラム分布を示す説明図である。 ２Ｄ逆フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。 図１６に示すシンボル方向逆フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。 図１６に示すキャリア方向フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。 図１８に示す回転因子乗算処理の具体的な手順例を示すフローチャートである。 図１８に示す推定領域抽出処理の具体的な手順例を示すフローチャートである。 第２実施形態における受信装置の構成例を示すブロック図である。 図２１に示す伝達特性推定部の構成例を示すブロック図である。 図２２に示す窓位置検出回路の構成例を示すブロック図である。 ある環境下でのエコープロファイルの一例を示す図である。 畳み込み係数の一例を示す図である。 畳み込み係数による畳み込み結果の一例を示す図である。 ある環境下でのエコープロファイルの一例を示す図である。 畳み込み係数の一例を示す図である。 畳み込み係数による畳み込み結果の一例を示す図である。 ある環境下でのエコープロファイルの一例を示す図である。 畳み込み係数の一例を示す図である。 畳み込み係数による畳み込み結果の一例を示す図である。 ある環境下でのエコープロファイルの一例を示す図である。 畳み込み係数の一例を示す図である。 畳み込み係数による畳み込み結果の一例を示す図である。 ある環境下でのエコープロファイルの一例を示す図である。 畳み込み係数の一例を示す図である。 畳み込み係数による畳み込み結果の一例を示す図である。 ある環境下でのエコープロファイルの一例を示す図である。 畳み込み係数の一例を示す図である。 畳み込み係数による畳み込み結果の一例を示す図である。 第３実施形態においてセグメント毎に伝達特性を推定する様子の一例を示す図である。 第３実施形態におけるスペクトラム算出部の構成例を示すブロック図である。 変換部の出力であるＳＰ信号伝達特性のパワースペクトラム分布例である。 第１実施形態の変形例による受信装置の構成例を示すブロック図である。 図４５に示される伝達特性推定部の構成例を示すブロック図である。 ＯＦＤＭシンボル空間の構成を示す説明図である。 ＯＦＤＭシンボル空間に配置されたキャリアの属性を示す説明図である。 ＯＦＤＭシンボル空間に配置されたキャリアの属性を示す説明図である。 ２Ｄフーリエ変換部を示すブロック図である。 第１実施形態の変形例における変換部から出力されるＳＰ信号伝達特性のパワースペクトラム分布を示す図である。 ２Ｄフーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。 図５２に示されるシンボル方向フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。 図５２に示されるキャリア方向逆フーリエ変換処理の手順例を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 受信装置
１ａ 受信装置
１ｂ 受信装置
１ｘ 受信装置
１１ シンボル検波部（信号検波部）
１２ シンボル記憶部
２０ 伝達特性推定部
２１ ＳＰ伝達特性算出部（算出手段）
２１ａ ＳＰ伝達特性算出回路（伝達特性算出手段）
２１ｂ ＳＰ伝達特性抽出回路（伝達特性抽出手段）
２２ ２次元フーリエ変換回路（変換手段）
２２ａ ２次元フーリエ変換回路（変換手段）
２２ｘ ２次元フーリエ変換回路（変換手段）
２３ ２次元フィルタ回路（フィルタ手段）
２４ ２次元逆フーリエ変換回路（生成手段）
２４ａ 逆フーリエ変換回路
２４ｂ 乗算回路
２４ｃ フーリエ変換回路
２５ 推定伝達特性出力回路
２６ フィルタ係数決定回路（供給手段）
２７ 窓位置検出回路（窓位置検出手段）
２７ａ エコープロファイル算出回路（総電力算出手段）
２７ｂ 畳み込み演算回路（窓位置算出手段）
２７ｃ 畳み込み係数生成回路（係数生成手段）
２７ｄ ピーク検出回路（窓位置算出手段）
２８ 統計的パワースペクトラム算出部
２８ａ 統計的パワースペクトラム算出回路
２８ｂ 統計的パワースペクトラム記憶部
２８ｃ 第１統計的パワースペクトラム記憶部
２８ｄ 第２統計的パワースペクトラム記憶部
３０ データ復号部

Claims (12)

1. 複数のキャリアを送信データに基づいて直交変調することにより生成した伝送シンボルを伝送単位として特定既知の複素振幅を持つパイロット信号が前記伝送シンボル内の所定のキャリアに重畳されたＯＦＤＭ信号を受信し、連続する複数の前記伝送シンボルに含まれるキャリア群を検波して得た受信信号をキャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元データ領域内に配置する信号検波部と、
   前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に基づいて前記受信信号の各々に対する受信信号伝達特性を推定する伝達特性推定部と、
   前記受信信号及び前記受信信号伝達特性に基づいて前記送信データを復号するデータ復号部と、を有する受信装置であって、
   前記伝達特性推定部は、
   前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に対するパイロット信号伝達特性を算出する算出手段と、
   前記パイロット信号伝達特性について２次元フーリエ変換を施して、伝送路遅延時間と伝送路変動周波数に対応した２次元空間上の２次元フーリエ変換データを生成する変換手段と、
   前記２次元フーリエ変換データに基づいて、統計的なパワースペクトラムデータを算出するパワースペクトラム算出手段と、
   前記統計的なパワースペクトラムデータに基づいて、前記２次元フーリエ変換データのうち特定領域内のデータ群を通過させるための２次元フィルタ窓を算出する供給手段と、
   前記２次元フィルタ窓に基づいて確定された前記特定領域内のデータ群を選択抽出するフィルタ手段と、
   前記選択抽出されたデータ群に対して２次元逆フーリエ変換を施して、キャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元逆フーリエ変換データを生成し、前記生成されたデータに基づいて前記受信信号伝達特性を生成する生成手段と、
   を備え、
   前記パワースペクトラム算出手段は、
   前記変換手段からの前記２Ｄフーリエ変換データに基づいて統計的パワースペクトラムデータを算出する統計的パワースペクトラム算出回路と、
   前記統計的パワースペクトラム算出回路より算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する統計的パワースペクトラム記憶部と、
   を備え、
   前記統計的パワースペクトラム算出回路は、
   前記変換手段からの前記２Ｄフーリエ変換データと、前記統計的パワースペクトラム記憶部から取得した前回算出した統計的スペクトラムデータに基づいて次の統計的パワースペクトラムデータを算出する
   ことを特徴とする受信装置。
2. 請求項１記載の受信装置において、
   前記統計的パワースペクトラム記憶部は、
   前記統計的パワースペクトラム算出回路より算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する第１統計的パワースペクトラム記憶部と、
   前記統計的パワースペクトラム算出回路より算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する第２統計的パワースペクトラム記憶部と、
   を備え、
   前記統計的パワースペクトラム算出回路は、
   セグメント毎に前記受信信号伝達特性の推定を行う場合に、前記変換手段より供される前記受信信号伝達特性のパワースペクトラム分布の性質により、前記第１統計的パワースペクトラム記憶部と前記第２統計的パワースペクトラム記憶部とを切り替えて用いる
   ことを特徴とする受信装置。
3. 請求項１又は２記載の受信装置において、
   前記選択抽出されたデータ群に基づいてマルチパス電力の遅延時間分布を算出するエコープロファイル算出手段と、
   前記算出されたエコープロファイルに基づいて最適なＦＦＴ窓位置を算出する最適ＦＦＴ窓位置算出手段と
   を備え、
   前記信号検波部は、
   前記最適ＦＦＴ窓位置算出手段によって算出された前記最適なＦＦＴ窓位置に応じて前記ＯＦＤＭ信号を検波する
   ことを特徴とする受信装置。
4. 請求項３記載の受信装置において、
   前記最適ＦＦＴ窓位置算出手段は、
   前記算出されたエコープロファイルに基づいて、シンボル間干渉電力を最小とするＦＦＴ窓位置を最適ＦＦＴ窓位置として算出する
   ことを特徴とする受信装置。
5. 請求項４記載の受信装置において、
   前記最適ＦＦＴ窓位置算出手段は、
   前記算出されたエコープロファイルに基づいて、複数のＦＦＴ窓位置におけるシンボル間干渉評価値を算出するシンボル間干渉評価手段を備え、
   前記算出されたシンボル間干渉評価値を最小あるいは最大とするＦＦＴ窓位置を最適ＦＦＴ窓位置として算出する
   ことを特徴とする受信装置。
6. 請求項５記載の受信装置において、
   前記シンボル間干渉評価値は、前記エコープロファイル上で、
   遅延時間が前記ＦＦＴ窓位置に応じて定まる区間の外であるマルチパス電力の総和であり、
   前記最適ＦＦＴ窓位置算出手段は、前記シンボル間干渉評価値を最小とするＦＦＴ窓位置を最適ＦＦＴ窓位置として算出する
   ことを特徴とする受信装置。
7. 請求項５記載の受信装置において、
   前記シンボル間干渉評価値は、前記エコープロファイル上で、
   遅延時間が前記ＦＦＴ窓位置に応じて定まる区間の内であるマルチパス電力の総和であり、
   前記最適ＦＦＴ窓位置算出手段は、前記シンボル間干渉評価値を最大とするＦＦＴ窓位置を最適ＦＦＴ窓位置として算出する
   ことを特徴とする受信装置。
8. 請求項５から請求項７記載の受信装置において、
   前記シンボル間干渉評価手段は、前記算出されたエコープロファイルに対する畳み込み演算により前記シンボル間干渉評価値を算出する
   ことを特徴とする受信装置。
9. 請求項８記載の受信装置において、
   前記畳み込み演算で用いられる係数は、
   ガードインターバル比に基づいて決定される
   ことを特徴とする受信装置。
10. 請求項９記載の受信装置において、
    前記係数は、台形形状である
    ことを特徴とする受信装置。
11. 請求項９記載の受信装置において、
    前記係数は、矩形形状である
    ことを特徴とする受信装置。
12. 複数のキャリアを送信データに基づいて直交変調することにより生成した伝送シンボルを伝送単位として特定既知の複素振幅を持つパイロット信号が前記伝送シンボル内の所定のキャリアに重畳されたＯＦＤＭ信号を受信し、連続する複数の前記伝送シンボルに含まれるキャリア群を検波して得た受信信号をキャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元データ領域内に配置する信号検波ステップと、
    前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に基づいて前記受信信号の各々に対する受信信号伝達特性を推定する伝達特性推定ステップと、
    前記受信信号及び前記受信信号伝達特性に基づいて前記送信データを復号するデータ復号ステップと、を有する受信方法であって、
    前記伝達特性推定ステップは、
    前記２次元データ領域内に配置されたパイロット信号に対するパイロット信号伝達特性を算出する算出ステップと、
    前記パイロット信号伝達特性について２次元フーリエ変換を施して、伝送路遅延時間と伝送路変動周波数に対応した２次元空間上の２次元フーリエ変換データを生成する変換ステップと、
    前記２次元フーリエ変換データに基づいて、統計的なパワースペクトラムデータを算出するパワースペクトラム算出ステップと、
    前記統計的なパワースペクトラムデータに基づいて、前記２次元フーリエ変換データのうち特定領域内のデータ群を通過させるための２次元フィルタ窓を算出する供給ステップと、
    前記２次元フィルタ窓に基づいて確定された前記特定領域内のデータ群を選択抽出するフィルタステップと、
    前記選択抽出されたデータ群に対して２次元逆フーリエ変換を施して、キャリア周波数とシンボル時間に対応した２次元空間上の２次元逆フーリエ変換データを生成し、前記生成されたデータに基づいて前記受信信号伝達特性を生成する生成ステップと、
    を有し、
    前記パワースペクトラム算出ステップは、
    前記変換ステップからの前記２Ｄフーリエ変換データに基づいて統計的パワースペクトラムデータを算出する統計的パワースペクトラム算出ステップと、
    前記統計的パワースペクトラム算出ステップより算出された前記統計的パワースペクトラムデータを保持する統計的パワースペクトラム記憶ステップと、
    を有し、
    前記統計的パワースペクトラム算出ステップは、
    前記変換ステップからの前記２Ｄフーリエ変換データと、前記統計的パワースペクトラム記憶ステップから取得した前回算出した統計的スペクトラムデータに基づいて次の統計的パワースペクトラムデータを算出する
    ことを特徴とする受信方法。