JP5374508B2 - 超広帯域マルチバンド直交周波数分割多重信号の到着時間推定の方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、データ通信に関する。詳細には、本発明は、到着時間（ＴＯＡ）推定に基づいて無線データ通信のチャネル特性を決定することに関する。

［関連出願の相互参照］
本出願は、（ａ）２００７年８月１７日出願の米国仮特許出願第６０／９５６，４７２号、及び（ｂ）２００８年７月２１日出願の米国特許出願第１２／１７６，９５８号に関連し、その優先権を主張する。両出願を参照により本明細書に組み込む。

米国を指定国とする場合、本出願は前記の米国特許出願１２／１７６，９５８号の継続出願である。

直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）は、多数の密接配置直交キャリアを使用するデジタルマルチキャリア変調技術である。これらのキャリアはまた、「サブキャリア」又は「サブチャネル」と呼ばれることもある。ＯＦＤＭでは、高速データストリームを、これらのサブキャリアの１つによりそれぞれが伝送される複数の低速データストリームに分割する。デジタルマルチキャリア変調及び復調は、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）技術及び高速フーリエ変換（ＦＦＴ）技術を用いてベースバンド内で行われる。さらに、マルチバンドＯＦＤＭ（ＭＢ−ＯＦＤＭ）では、周波数ホッピング技術をＯＦＤＭ技術に組み合わせる。送信機においてＯＦＤＭシンボルが生成され、周波数ホッピングパターンに従って別々の周波数帯域で送信される。ＭＢ−ＯＦＤＭは、超広帯域（ＵＷＢ）通信用の高データ転送速度物理層技術として採用されている（例えば、非特許文献１を参照されたい）。

ＯＦＤＭ及びＭＢ−ＯＦＤＭベースの無線通信システムにおいてＴＯＡ推定を実施するために、様々な技術が提案されてきた。これらの技術の多くで、２段階推定処理手順が取られる。２段階推定処理手順の第１段階では、チャネル推定アルゴリズムを用いてチャネルインパルス応答（ＣＩＲ）が回復される。第２段階では、推定チャネル内の第１の到着パスに対応する推定チャネルタップが選択され、その遅延がＴＯＡ推定値として使用される。

一例では、非特許文献２で著者は、最尤（ＭＬ）原理及び一般化された赤池の情報量（ＧＡＩ）基準に基づいた、シンボルタイミングと、チャネル長と、ＯＦＤＭ信号を有する離散時間無線チャネルのＣＩＲとの結合推定を開示している。特に、ＭＬチャネル推定は、チャネル（最大超過）遅延及びチャネル次数（すなわちマルチパス構成要素の数）の初期想定を用いて行われる。チャネル遅延及びチャネル次数は、ＧＡＩを最大化するためにリファインされる。ＭＬ推定及びＧＡＩ最大化は、アルゴリズムが収束するまで繰り返して行われる。チャネルのＴＯＡは、第１の推定チャネルパスの遅延から推定される。シミュレーションでは、このアルゴリズムが満足のゆく性能を実現することが示される。

（ａ）非特許文献３、並びに（ｂ）非特許文献４で著者らは、連続する受信信号セグメントを相関させることによるＯＦＤＭ信号用のＴＯＡ推定技術を開示している。例えば非特許文献３では、ＯＦＤＭ信号は、トレーニングシンボルの前半が後半と同じである２つの信号のトレーニング系列に基づいて検出される。その方法のもとで、複素サンプルの数Ｌが第１のトレーニングシンボルの半分に提示される。サンプルの２倍の数（すなわち２Ｌ）のウィンドウが時間内にスライドして、連続する２つのＬサンプルセグメント間の相関関数が計算される。この相関関数は、ガードインターバルの長さと等しくＣＩＲの長さよりは短い長さを有する平坦域に達する。ＴＯＡは、平坦域の縁部を探すことによって検出することができる。非特許文献４では、ＴＯＡ推定性能を改善するために、別々のトレーニングシンボルパターンが調べられる。最適パターンは、最も狭い平坦域を有するものである。これらのパターンを使用して、非特許文献４の受信機では、非特許文献３よりもずっと小さいタイミングオフセットを実現する。

非特許文献５で著者らは、ＲＡＫＥ型受信機構成を結合チャネル及びＴＯＡ推定に適用している。これらの著者の方法のもとでは、既知のトレーニング系列が送信機において送出される。受信機側では、受信信号がサンプリングされ、マルチパスエネルギーがＲＡＫＥフィルタバンクによって捕捉される。その受信機では、フィルタバンク内の各ＲＡＫＥフィンガは、無線チャネルの１つのマルチパス構成要素（ＭＰＣ）に整合される整合フィルタである。ＲＡＫＥフィンガの数Ｎに応じて、各フィンガの遅延が、捕捉エネルギーの合計が最大になるまで調整される。遅延が最小であるフィンガの遅延が、そのチャネルＴＯＡの推定値として採用される。

非特許文献６では、到着パスの数Ｌが受信機において既知であるという想定に基づく方法が開示されている。その方法のもとでは、チャネル係数は、独立し全く同様に分布している（「ｉ．ｉ．ｄ」）と想定され、すなわち、チャネル係数の確率分布は、ゼロ平均及び既知の分散を有する複素ガウス分布によって記述される。これらの想定のもとで、チャネルのＴＯＡは、ＭＬ基準に従って推定することができる。同様に、非特許文献７では、チャネル係数に対するｉ．ｉ．ｄ制約が緩和されている。その方法のもとでは、すべての帯域の受信信号は、まずコヒーレントに結合され、次いで第１のチャネルパスの遅延がＭＬ基準を用いて推定される。理論的分析もシミュレーション結果も、コヒーレント結合による性能改善を示している。

非特許文献８では著者らは、ＯＦＤＭベースのＵＷＢシステム用のチャネル推定手法を開示している。著者らの手法のもとでは、チャネル遅延プロファイルは、特定の状況のもとで受信機において既知であると想定される。その方法では、ＣＩＲを推定するために、まずチャネル推定に基づく粗い離散フーリエ変換（ＤＦＴ）が実施される。次に、チャネル遅延プロファイルを使用して、ノイズがＣＩＲ推定値内に抑制される。このチャネル推定は、さらに拡張してＯＦＤＭベースのＵＷＢ信号のＴＯＡを推定することができる。

上記で論じたＴＯＡ推定アルゴリズムのほとんどは、離散時間サンプル空間モデルによって無線チャネルが記述されると想定している。このモデルでは、隣接パスの間の間隔は、受信機のサンプリング間隔の整数倍である。この想定により、チャネル推定もＴＯＡ推定も容易になるが、実際的ではない。さらに、ＴＯＡ推定分解能は、受信機のサンプリング間隔によって制約を受ける。上記の非特許文献８で提案されたチャネル推定アルゴリズムは、拡張してＭＢ−ＯＦＤＭシステムのＴＯＡを推定することができる。シミュレーション結果は、非特許文献８の手法がノイズを効果的に抑制できることを示す。しかし、必要なチャネル遅延プロファイル情報は、所与のどんな環境内の受信機においても利用可能であるとは必ずしも限らないことがある。

（ａ）非特許文献９並びに（ｂ）非特許文献１０の両方で、著者らは、実際的なチャネルモデルにおけるＭＬチャネル推定とＴＯＡ推定の結合の問題を論じている。著者らは、期待値最大化（ＥＭ）がＭＬ推定の問題を解くための効果的な繰返しアルゴリズムであっても、ＥＭアリゴリズムはその収束速度が遅いので、マルチパスが多いチャネルを推定するには実際に適用可能ではないことを認めている。したがって、著者らは、チャネル推定とＴＯＡ推定の結合を実現するために、ＥＭアルゴリズムよりもずっと速く収束する空間交番一般化ＥＭ（ＳＡＧＥ）アルゴリズムを採用している。諸パラメータを並行して評価するＥＭアルゴリズムとは異なり、ＳＡＧＥでは、これらのパラメータの値を逐次的に更新する。尤度は、それぞれの繰返し後に増加する。この推定アルゴリズムは、連続する２つの繰返し間の尤度の増分が、あるスレッショルド未満になったときに終了する。

非特許文献９又は非特許文献１０によるＳＡＧＥアルゴリズムは、その収束速度が速いのでＭＬ推定問題の解法を扱いやすくする。しかし、未知のパラメータの数が非常に多い場合には、ＳＡＧＥアルゴリズムは部分最適状態に収束することがある。それが起きた場合（「局所極大」と呼ばれる状態）では、たとえ全体の尤度が最大化されたとしても、個々のパスを正確に推定することができない。

非特許文献１１で著者らは、連続して変化するマルチパス遅延を有する実際的なチャネルのシナリオでのＴＯＡ推定問題に対し、部分空間ベースの手法を適用している。著者らの方法のもとでは、観察されたチャネルのフーリエ変換係数でハンケル行列が構成される。このハンケル行列の特異値及び特異ベクトルは、特異値分解（ＳＶＤ）技法を用いて計算される。それぞれの特異値と特異ベクトルの対は、そのチャネルの１つのＭＰＣに対応する。チャネルは次数Ｎであるので、マルチパス遅延及び振幅は、Ｎ個の最大特異値（すなわちＮ個の最強信号部分空間）に対応するＮ個の特異ベクトルをさらに処理することによって推定することができる。この方法を使用して、部分空間ベースの手法ではまた、効果的にノイズを抑制することもできる。チャネル推定の後、推定チャネルパスの最小遅延を用いてＴＯＡを推定することができる。ＳＡＧＥアルゴリズムと比較すると、部分空間ベースの手法は、計算の複雑さが少ないという利点を有するが、マルチパスが多い環境では堅牢に機能しない。

部分空間ベースの手法は、最強の特異値が主特異ベクトルとして選択されたときにだけ効果的にノイズを抑制することができる。部分空間ベースの手法は、マルチパスが多いチャネルでのＴＯＡ推定では十分に機能しない。

ＥＣＭＡ−３６８：Ｈｉｇｈ Ｒａｔｅ Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＰＨＹ ａｎｄ ＭＡＣ ｓｔａｎｄａｒｄ、第１版、２００５年１２月 Ｅ．Ｇ．Ｌａｒｓｓｏｎ、Ｇｕｏｑｉｎｇ Ｌｉｕ、Ｊｉａｎ Ｌｉ及びＧ．Ｂ．Ｇｉａｎｎａｋｉｓの「Ｊｏｉｎｔ Ｓｙｍｂｏｌ Ｔｉｍｉｎｇ ａｎｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｂａｓｅｄ ＷＬＡＮｓ」、ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ、ｖｏｌ．５、ｎｏ ８、３２５〜３２７頁、２００１年８月に発表の論文 Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘの「Ｒｏｂｕｓｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｎｄ Ｔｉｍｉｎｇ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、ｖｏｌ．４５、ｎｏ．１２、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月に発表の論文 Ｈ．Ｍｉｎｎ、Ｖ．Ｋ．Ｂｈａｒｇａｖａ及びＫ．Ｂ．Ｌｅｔａｉｅｆの「Ａ Ｒｏｂｕｓｔ Ｔｉｍｉｎｇ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、ｖｏｌ．２、ｎｏ．４、８２２〜８３９頁、２００３年７月に発表の論文 Ｗｅｉ Ｃｈｅｅ Ｌｉｍ、Ｂ．Ｋａｎｎａｎ及びＴ．Ｔ．Ｔｊｈｕｎｇの「Ｊｏｉｎｔ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ＯＦＤＭ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｕｌｔｉｐａｔｈ Ｆａｄｉｎｇ」、ＩＣＣ ２００４、ｖｏｌ．２、９８３〜９８７頁、２００４年６月２０〜２４日に発表の論文 Ｃ．Ｒ．Ｂｅｒｇｅｒ、Ｚ．Ｔｉａｎ、Ｐ．Ｗｉｌｌｅｔｔ及びＳ．Ｚｈｏｕの「Ｐｒｅｃｉｓｅ Ｔｉｍｉｎｇ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｂａｎｄ ＯＦＤＭ ｉｎ ａ ＵＷＢ Ｓｙｓｔｅｍ」、ＩＣＵＷＢ ２００６、２６９〜２７４頁、２００６年９月に発表の論文 Ｅ．Ｓａｂｅｒｉｎｉａ及びＡ．Ｈ．Ｔｅｗｆｉｋの「Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、ＩＥＥＥ ＧＬＯＢＥＣＯＭ’０４、ｖｏｌ．４、２４２９〜２４３４頁、２００４年１１月２９日〜１２月３日に発表の論文 Ｙ．Ｇ．Ｌｉ、Ａ．Ｆ．Ｍｏｌｉｓｃｈ及びＪ．Ｚｈａｎｇの「Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｂａｓｅｄ ＵＷＢ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、ｖｏｌ．５、ｎｏ．９、２３１７〜２３２０頁、２００６年９月に発表の論文 Ｂ．Ｈ．Ｆｌｅｕｒｙ、Ｍ．Ｔｓｃｈｕｄｉｎ、Ｒ．Ｈｅｄｄｅｒｇｏｔｔ、Ｄ．Ｄａｈｌｈａｕｓ及びＫ．Ｉ．Ｐｅｄｅｒｓｅｎの「Ｃｈａｎｎｅｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＳＡＧＥ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」、ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌｅｃｔ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｕｎ．、ｖｏｌ．１７、ｎｏ．３、４３４〜４５０頁、１９９９年３月に発表の論文 Ｓ．Ｚｈａｎｇ及びＪ．Ｚｈｕの「ＳＡＧＥ ｂａｓｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｄｅｌａｙ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ」、ＩＥＥＥ ＶＴＣ ２００５−Ｓｐｒｉｎｇ、ｖｏｌ．２、７８８〜７９１頁、２００５年５月３０日〜６月１日に発表の論文 Ｉ．Ｍａｒａｖｉｃ及びＭ．Ｖｅｔｔｅｒｌｉの「Ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌｓ ｗｉｔｈ Ｆｉｎｉｔｅ Ｒａｔｅ ｏｆ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｉｎ．ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｎｏｉｓｅ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ｖｏｌ．５３、ｎｏ．８、ｐａｒｔ １、２７８８〜２８０５頁、２００５年８月に発表の論文

本発明の一実施形態によれば、ＭＢ−ＯＦＤＭ ＵＷＢ信号に適用可能な２ステップＴＯＡ推定アルゴリズムが提供される。第１のステップで、無線チャネルのＣＩＲが、最小二乗（ＬＳ）法を用いて簡単な等間隔モデルから回復することができる。このモデルのもとで、タップ間の間隔は受信信号の帯域幅の逆数に設定され、この逆数はシステム分解能として知られており、問題が解けることを保証する最小のタップ間の間隔である（等間隔モデルは、例えば、Ｏ．Ｓｉｍｅｏｎｅ、Ｙ．Ｂａｒ−Ｎｅｓｓ及びＵ．Ｓｐａｇｎｏｌｉｎｉの「Ｐｉｌｏｔ−ｂａｓｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｂｙ Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｈｅ Ｄｅｌａｙ Ｓｕｂｓｐａｃｅ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、ｖｏｌ．３、ｎｏ．１、３１５〜３２５頁、２００４年１月に発表の論文に記載されている）。ＭＢ−ＯＦＤＭ信号を使用して、このようなモデルのシステム分解能は、受信機のサンプリング間隔よりもずっと小さくすることができる。第２のステップで、本発明のアルゴリズムでは、チャネルの第１のパスからのエネルギー漏洩を最小にするようにモデルの第１のタップの遅延を調整する。差分変化検出器が、チャネルの第１のパスに対応するモデルのタップを見つけることができ、このタップはチャネルＴＯＡの推定値を与える。

従来技術に勝る本発明の１つの利点は、チャネルを実際的にモデル化するその能力にある。本発明のもとでモデル化されたチャネルでは、個々のパスの遅延が連続して変化している。したがって、ＴＯＡ推定結果の分解能は、受信機のサンプリング間隔よりもずっとよくなる可能性がある。チャネルが、上記の非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５、非特許文献６及び非特許文献７で論じられている離散時間サンプル空間であると想定される場合、受信機のサンプリング間隔は通常、実現可能な分解能と考えられる。

本発明の別の利点は、本発明の方法が、非特許文献８によって必要とされたチャネル遅延プロファイル情報などのいかなるチャネル情報も受信機で必要としないが故に得られる。したがって、本発明のＴＯＡ推定は、どんな環境のもとでも適用可能である。

さらに、本発明の方法は、ＭＬベースの技法（例えば、ＳＡＧＥベースのＴＯＡ推定アルゴリズム）よりも簡単である。例えば、本発明では、簡単な等間隔モデルを用いてＣＩＲを回復することができる。タップ間隔がシステム分解能に設定される場合には、１つの自由パラメータ、すなわち第１のタップの遅延だけが最適化されればよい。さらに、このパラメータは、その［０，Ｔ_ｐ］の範囲内の値を変化させることによって最適化され、この範囲は、ＳＡＧＥベースの手法での各パス遅延のサーチ範囲よりもずっと小さいサーチ範囲である。ＳＡＧＥベースの手法では、尤度を最大にするために、各パスの遅延を０からチャネルの最大遅延まで変化させる。したがって、本発明のＴＯＡ推定アルゴリズムにおける計算は、非特許文献９及び非特許文献１０で論じられているものなどのＳＡＧＥベースの方法よりも複雑ではない。

本発明の一方法によれば、マルチバンド信号はコヒーレントに組み合わされる。したがって、本発明の方法では、非特許文献６で論じられているものなどコヒーレントではない方法によって実現可能な分解能よりも高い分解能を実現することができる。非特許文献６では、ＴＯＡ推定の実現可能な分解能は、受信機のサンプリング間隔になる。対照的に、本発明の一方法によれば、ＴＯＡ推定の実現可能な分解能は信号帯域幅の逆数であり、これは受信機のサンプリング間隔よりもずっと小さい範囲になる。

本発明による別の利点は、ＴＯＡ推定アルゴリズムが、第１のパスからのエネルギー漏洩を最小にすることによって第１の到着パスの遅延を直接推定するが故に得られる。本発明の方法は、部分最適解に収束することで知られているＳＡＧＥベースのＴＯＡ推定法と比べて遜色がない。さらに、部分空間ベースの方法は、マルチパスが多い環境においてＳＡＧＥベースの方法ほど堅牢でないことが知られている。したがって、本発明のＴＯＡ推定法は、ＳＡＧＥベース及び部分空間ベースの両方法より性能的に勝ることができる。

本発明の一実施形態によるＭＢ−ＯＦＤＭ送信機の構成を示す図である。 図１のＭＢ−ＯＦＤＭシステムの送信無線周波数（ＲＦ）信号の一例を示す図である。 本発明の一実施形態による受信機の構成を示す図である。 ＩＥＥＥ８０２．１５．３ａ見通し（ＬＯＳ）チャネルの一実現の振幅と、このチャネル実現のチャネル推定値の絶対振幅とをそれぞれ示す図である。 本発明の一実施形態によるＴＯＡ推定の方法を要約する流れ図である。

本発明は、添付の図面を考慮して、以下の詳細な説明を考察すればよりよく理解されよう。

図１は、ＭＢ−ＯＦＤＭ送信機の構成を示す。図１に示されているように、情報ビットが符号化され（ステップ１０１）、シンボル符号化の点配置にマッピングされ（ステップ１０２）、ＩＦＦＴ演算を用いてベースバンドでマルチキャリア変調される（ステップ１０３）。基本ＯＦＤＭシンボルは、ガードインターバル（ＧＩ）と共に付加される（ステップ１０４）。次に、処理されたシンボルは、デジタル形式からアナログ形式（Ｄ−Ａ）に変換される（ステップ１０５）。次に、ベースバンド信号は、周波数ホッピングパターンに従ってＢ周波数帯域の１つにおいて、時間周波数コード発生器の制御のもとに（ステップ１０７）キャリア変調される（ステップ１０６）。

ＯＦＤＭシンボルは、Ｂ個の周波数帯域［Ｎ_１ω_０，Ｍ_１ω_０］、…、［Ｎ_Ｂ−１ω_０，Ｍ_Ｂ−１ω_０］及び［Ｎ_Ｂω_０，Ｍ_Ｂω_０］で送信され、ここでω_０はサブキャリア間の最小間隔、Ｎｂ、Ｍｂはｂ＝１，…，Ｂで整数であり、その結果、合計Ｎ個のサブキャリアがＢ個の周波数帯域内に形成され、ここでＮは次式で与えられる。

シンボルω_ｋ、ｋ∈［１，Ｎ］を使用してサブキャリアの組をさらに表すことができる。ＴＯＡ推定の１つの信号送出では、受信機に知らせるパイロットデータＳ（ｋ）、ｋ∈［１，Ｎ］は、これらのＮ個のサブキャリアで送信される。

図２は、ＭＢ−ＯＦＤＭシステムの送信無線周波数（ＲＦ）信号の一例を示す。図２に示されているように、ＯＦＤＭ信号を送出するために３つの周波数帯域が使用される。周波数ホッピングパターン（すなわち、次のシンボル期間にどの周波数帯域が使用されるべきか）が、時間周波数コード発生器（例えば、図１の時間周波数コード発生器１０７）によって指定される。

無線チャネルは、以下のマルチパスモデルによって記述することができる。

ここで

及び

は、それぞれＬ個のマルチパス構成要素の振幅及び遅延である。第１のチャネル到着パスの遅延τ_１は、チャネルのＴＯＡと定義される。ＴＯＡ推定では、本発明による目的が、ＯＦＤＭ受信機構成を変更せずにτ_１の値を推定する。

図３は、本発明の一実施形態による受信機構成を示す。 図３に示されているように、受信波形はフィルタリングされ（ステップ３０１）、周波数ホッピングパターンに従ってキャリア変調され（ステップ３０２）、アナログ形式からデジタルベースバンド離散時間信号（Ａ−Ｄ）に変換される（ステップ３０３）。最初の粗いタイミングのステップが実施されて各シンボルの大まかな開始が認識され、それに応じて、シンボルに付随するＧＩが除去される（ステップ３０４）。ステップ３０５で、ＦＦＴ演算が行われてベースバンド信号がマルチキャリア復調される。送信されるＮ個のパイロット信号

を考えると、パイロットサブキャリア上の受信信号は次式で表すことができる。
Ｒ（ｋ）＝Ｈ（ｋ）・Ｓ（ｋ）＋Ｗ（ｋ）、ｋ∈［１，Ｎ］ （３）
ここで、Ｗ（ｋ）は周波数領域の付加ノイズであり、Ｈ（ｋ）は、ｋ番目のパイロットサブキャリア上のチャネルフーリエ変換係数であり、次式で表すことができる。

パイロット信号Ｓ（ｋ）が振幅正規化されていると想定すると、ＬＳ法のチャネルは、Ｈ（ｋ）にＳ（ｋ）の共役複素数を乗算することによって得られ、
Ｙ（ｋ）＝Ｒ（Ｋ）・Ｓ^＊（Ｋ）＝Ｈ（ｋ）＋Ｎ（ｋ） （５）
ここで（・）^＊は複素数の共役複素数を表し、式（３）のノイズ項Ｗ（ｋ）から、Ｎ（ｋ）＝Ｗ（ｋ）・Ｓ^＊（ｋ）である。

本発明の一実施形態によれば、ＴＯＡ推定（ステップ３０６）は、２ステップ処理手順で行うことができる。第１のステップで、ＣＩＲは、周波数領域ＬＳチャネル推定

を用いて回復される。第２のステップで、第１のチャネル到着パスに対応するタップの遅延がＴＯＡ推定値を与える。

本発明は、等間隔のＬ_Ｍ個のタップを使用して時間領域チャネルを再構築する簡単なモデルを提供する。

ここで

及び

は、それぞれｌ番目のタップの振幅及び遅延を表す。タップ間隔Ｔ_ｐは、受信信号の帯域幅の逆数に設定され、これはシステム分解能と呼ばれることがある。Ｔ_ｐがシステム分解能よりも小さい場合には、ｈ（ｔ）を推定する問題は解けなくなることが実証されている（例えば、Ａ．Ｌ．Ｓｗｉｎｄｌｅｈｕｒｓｔの「Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｋｎｏｗｎ Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｓｉｇｎａｌｓ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．４６、４４９〜４６２頁、１９９８年２月発表、を参照されたい）。したがって、タップ間隔Ｔ_ｐは、システム分解能よりも小さくすることができない。すなわち、マルチバンド信号がＴＯＡ推定で使用される場合には、システム分解能は、単一バンドの帯域幅の逆数である受信機のサンプリング間隔よりもずっとよい可能性がある。タップ数Ｌ_Ｍは、Ｌ_ＭＴ_ｐが実チャネルの長さｈ（ｔ）よりも小さくならないように十分に大きくなければならない。

次に、ＣＩＲは、パイロットキャリアω_ｋ、ｋ∈［１，Ｎ］上のモデル

のフーリエ変換係数としての周波数チャネル推定値［Ｙ（１），．．．Ｙ（Ｎ）］を近似することによって推定することができる。

行列形式では、上記の式は次式で表すことができる。

ここで

はモデルの振幅のベクトルであり、ｙ＝［Ｙ（１），Ｙ（２），．．．Ｙ（Ｎ）］は周波数領域信号のベクトルであり、Ｆはｋ番目の行、及びｌ番目の列に

で与えられるエントリを有するＮ×Ｌ_Ｍ行列である。ｙは、次式のＬＳ法を用いて解くことができ、

ここで（ｇ）^Ｈは、行列ｇでの共役転置演算を表す。実際のところ、上記の式（９）は、マルチバンド信号が使用される場合に、複数の周波数帯域からのチャネル情報をコヒーレントに組み合わせる（例えば、上記の非特許文献７を参照）。

上記のＬＳ解法は、Ｈ．Ｍｉｎｎ、Ｄ．Ｉ．Ｋｉｍ及びＶ．Ｋ．Ｂｈａｒｇａｖａの「Ａ Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ｔｒａｎｓｍｉｔ Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｉｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｈａｎｎｅｌｓ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、ｖｏｌ．５０、ｎｏ．５、７９９〜８０７頁、２００２年５月に発表の論文で論じられているようなエネルギー漏洩を誘発することがある。そのモデルのもとでは、チャネルｈ（ｔ）内のｌ番目の到着パスのエネルギーは、モデル

のすべてのタップに分散される。このパスがモデルの１つのタップによって正確にサンプリングされたときに、エネルギー漏洩は消失する。図４は、異なる

を用いたＬＳチャネル推定でのエネルギー漏洩を示す。

図４は、ＩＥＥＥ８０２．１５．３ａ見通し（ＬＯＳ）チャネル（例えば、Ｊ．Ｒ．Ｆｏｅｒｓｔｅｒの「Ｃｎａｎｎｅｌ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｕｂｃｏｍｍｉｔｔｅｅ Ｒｅｐｏｒｔ Ｆｉｎａｌ」、ＩＥＥＥ ８０２．１５−０２／４９０ｒｌ、２００３年２月発表、を参照されたい）の一実現の振幅（「チャネル」サンプルで示されている）と、このチャネル実現のチャネル推定値の絶対振幅（「推定値」サンプルで示されている）との両方を、それぞれ示す。図４の上側のグラフに示されているように、チャネルの第１の信号到着と近いタップがないので、受信されたＣＩＲには第１のパスからの強いエネルギー漏洩がある。しかし、図４の下側のグラフでは、モデルの１つのタップが第１のチャネルパスと非常に近くなっている場合に、エネルギー漏洩は十分に緩和されている。そのため、遅延τ_１においてチャネル推定値の急激な振幅変化がある。

この急激な変化、及び回復されたＣＩＲ内の対応する遅延は、以下の基準に従って見つけることができる。
基準１：チャネルモデルの遅延の初期値を、

に設定する。
基準２：

に固定し、ｌをＬ_１からＬ_２まで、

が最大になるまで変化させる。

ここでＬ_１及びＬ_２は、最初の粗いタイミング同期の後のタイミングあいまい性の範囲を表す。

の分子は、ｌ番目のタップのエネルギーであり、

の分母は、ｌ番目のタップの前のＭ個のタップの平均エネルギーである。
基準３：

を０からタップ間隔Ｔ_ｐまで変化させ、同時にｌをＬ_１からＬ_２まで、

が最大になるまで変化させる。そうして得られたタップインデックス、及び第１のタップの遅延をそれぞれ

及び

で表す。次に、ＴＯＡは、

の場合に、

番目のタップの遅延によって推定される。

得られたチャネル推定値を用いて、受信信号に対する従来のチャネル等化を行うことができる（ステップ３０７）。次に、従来の判定技法を適用して受信データビットを判定することができる（ステップ３０８）。

図５は、上記で論じたＴＯＡ推定法の方法を要約する流れ図である。図５に示されているように、第１のタップの遅延の初期値は

に設定される（ステップ５０１）。次に、ＴＯＡを推定する２ステップ推定処理手順の第１のステップが実施され（ステップ５０２）、これはＬＳ法を用いてＣＩＲ推定値を与える。ステップ５０３で、エネルギー比

が計算され、ｌ∈［Ｌ_１，Ｌ_２］に対して記録される。次に、

の値が［０，Ｔ_ｐ］の範囲にわたって既定のステップで増大され、チャネル推定及び

の計算（ステップ５０３）が、

の新しい値を用いて繰り返される（ステップ５０４）。

がＴ_ｐよりも大きいことが見出された場合（ステップ５０５）、計算が完了し、

を最大にするタップの遅延がＴＯＡ推定値として用いられる（ステップ５０６）。

上記の詳細な説明は、本発明の特定の実施形態を示すために行ったものであり、限定するものではない。本発明の範囲内で多数の改変及び変形が可能である。本発明は、添付の特許請求の範囲に記載されている。

Claims (11)

1. マルチバンド直交周波数分割多重方式に従いチャネルを介して伝送された信号から、前記チャネルの到着時間（ＴＯＡ）を推定する方法であって、
   前記信号から最小二乗法を用いて前記チャネルのインパルス応答を回復するステップと、
   タップ間隔だけお互いに離れた複数のタップを用いて前記インパルス応答を再構築するステップであって、各タップは、ユニークなタップインデックスを持ち、固定されたタップ遅延値だけ遅延しており、当該再構築するステップは、
   ａ）ゼロに等しい前記固定されたタップ遅延値を用いて、回復した信号の第１の到達経路に関する時間に近似するタップインデックスを決定するサブステップと、
   ｂ）前記固定されたタップ遅延値をゼロと前記タップ間隔の間で変化させることで前記近似の精度を向上させて、前記チャネルの第１の到着パスのエネルギー漏洩を最小にする所定の遅延値を見つけるサブステップと、
   を含む、当該再構築するステップと、
   を備える方法。
2. 前記固定されたタップ遅延値が、受信信号の帯域幅測定値の逆数に相当する、請求項１に記載の方法。
3. 前記所定の遅延値を見つけるサブステップは、エネルギー比を計算する処理を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記再構築するステップは、均等間隔離散時間モデルを用いることを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記モデルが既定数のマルチパスを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記エネルギー比が、
   回復したチャネルのインパルス応答の所与のタップと前記所与のタップの前のチャネル応答の平均エネルギーとの比を含む、請求項３に記載の方法。
7. 前記所与のタップが前記第１の到着パスに対応する、請求項６に記載の方法。
8. 前記所定の遅延値が第１のＴＯＡの推定値に対応する、請求項１に記載の方法。
9. 前記伝送された信号は、パイロット信号である、請求項１に記載の方法。
10. 前記パイロット信号が、周波数ホッピングアルゴリズムに従って複数の周波数帯域にわたり送信される、請求項９に記載の方法。
11. 前記チャネルのインパルス応答を回復するステップは、周波数領域インパルス応答として動作する、請求項８に記載の方法。

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