JP5489421B2 - Ｏｆｄｍ信号特性の推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、ＯＦＤＭ信号特性のブラインドまたはセミブラインド推定の領域に関する。この推定は特に認知無線システムおよびＯＦＤＭ信号受信分野において使用される。

増大するスペクトラムの輻輳により元システム(primary system)と呼ぶ以前に割り当てられた周波数帯システムと共存が可能な通信システムを考えることが必要になった。２つを共存させる方策に関して現在多くの研究が行われている。第１の方策は非常に広いスペクトラム分布のため非常に低い信号レベルを使用するものであり、これは超広帯域（Ultra Wide Band、ＵＷＢ）システムに使用する方法である。第２の方策は、機会を見つける方法により時折または一時的に空いているスペクトラムの一部を使用するものであり、認知無線(cognitive radio)の方法である。認知無線の説明は、Ｊ．ミトラ（J. Mitola）著「認知無線：ソフトウェアにより定義する無線の統合エージェント構成(Cognitive radio: an integrated agent architecture for software defined radio)」と題するストックホルム王立工科大学博士論文、２０００年５月８日の基本的論文に述べられている。

認知無線の原理は特に無線地域エリヤネットワーク（Wireless Regional Area Networks、ＷＲＡＮ）の開発に使用された。これらのネットワークは現在ＩＥＥＥ８０２．２２作業グループ内において標準化手続きの下にある。より正確には、現在作成中のこの規格はＷＲＡＮネットワークにおけるポイント・ツー・ポイント無線接続の形成に空きＵＨＦおよびＶＨＦ帯の認知使用を提案する。特に、ＤＶＢ−Ｔ（Digital Video Broadcast-Terrestrial、ディジタルビデオ地上放送）によりテレビジョンシステムに割り当てるＵＨＦ帯チャネルをこの目的に使用しうることが考えられる。ＤＶＢ−Ｔ規格は圧縮ビデオおよび／またはオーディオストリームの伝送にＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing、直交周波数分割多重化）変調を使用する。ＩＥＥＥ規格８０２．２２への手引きはＣ．コルデイロ（C. Cordeiro）他著「ＩＥＥＥ８０２．２２：認知無線に基づく最初の無線規格入門（IEEE802.22: an introduction to the first wireless standard base on cognitive radios）」と題する通信ジャーナル、１巻１号、ｐｐ．３８−４７、２００６年４月公開の論文に与えられる。

所与のＵＨＦ帯において送信が可能である前に、ＷＲＡＮネットワーク送信機はＯＦＤＭ信号のこの帯域における存在の是非の判定が可能でなければならない。上記の論文において勧告されるもののような簡単な電力検出器は、特に信号対雑音比が低い場合この情報を信頼度良く取得することができない。

その上、認知無線システムの端末は、ＷＲＡＮネットワークの場合であるが、それ自体でＯＦＤＭ変調を使用することができる。例えば通常使用する帯域が利用できないために周波数帯を変更する場合、受信機は新しい帯域、より一般的には送信機が使用する新しい伝送パラメータを知らなければならない。認知無線システムが専ら送信機の自発性において周波数の変更ができれば、受信機はこれらのパラメータのブラインドまたはセミブラインド推定を行わなければならない。ブラインド推定は、受信機がこれらのパラメータに関する事前知識を持たないことを意味する。セミブラインド推定は、受信機のみがこれらのパラメータに関する幾らかの事前知識を持つことを意味する。伝送パラメータはＯＦＤＭ記号の復調に必要なパラメータ、例えばＯＦＤＭ記号の長さ、プレフィックスの長さ、情報記号の速度を意味する。

認知無線システムのブラインドＯＦＤＭ伝送パラメータ推定法は、Ｈ．石井（H.Ishii)他著「認知無線におけるＯＦＤＭブラインドパラメータの特定（OFDM blind parameter identification in cognitive radios）」と題するＰＩＲＭＣ２００５、パーソナル、室内および移動通信に関する１６回ＩＥＥＥ国際シンポジューム、ｐｐ７００−７０５に公開の論文に記載されている。特に、この文献はＯＦＤＭ記号フレームの長さおよび受信信号の自動相関関数におけるピークを使用するその有効長の推定法を記載している。同様に、Ｐ．リュ−（P. Liu）他著「複数経路チャネルにおけるＯＦＤＭのブラインド時間パラメータ推定方式（A blind time-parameters estimation scheme for OFDM in multi-path channel）」と題する無線通信ネットワーキングおよび移動型計算に関する国際会議２００５論文集１巻、ｐｐ．２４２−２４７、２００５年９月２３−２６日公開の論文は前記自動相関関数におけるピークを使用するＯＦＤＭ記号の全長およびその有効長に関するブラインド推定を行う方法を付与する。
しかしながら、上記推定法は信号対雑音比が低い場合に信頼できる結果を付与しない。
Ｊ．ミトラ（J. Mitola）著「認知無線：ソフトウェアにより定義する無線の統合エージェント構成(Cognitive radio: an integrated agent architecture for software defined radio)」、ストックホルム王立工科大学博士論文、２０００年５月８日 Ｃ．コルデイロ（C. Cordeiro）他著「ＩＥＥＥ８０２．２２：認知無線に基づく最初の無線規格入門（IEEE802.22: an introduction to the first wireless standard base on cognitive radios）」通信ジャーナル、１巻１号、ｐｐ．３８−４７、２００６年４月 Ｈ．石井（H.Ishii)他著「認知無線におけるＯＦＤＭブラインドパラメータの特定（OFDM blind parameter identification in cognitive radios）」ＰＩＲＭＣ２００５、パーソナル、室内および移動通信に関する１６回ＩＥＥＥ国際シンポジューム、ｐｐ７００−７０５ Ｐ．リュ−（P. Liu）他著「複数経路チャネルにおけるＯＦＤＭのブラインド時間パラメータ推定方式（A blind time-parameters estimation scheme for OFDM in multi-path channel）」無線通信ネットワーキングおよび移動型計算に関する国際会議２００５論文集１巻、ｐｐ．２４２−２４７、２００５年９月２３日−２６日

本発明の第１の目的は、信号対雑音比が低い状態下においても関心を持つ周波数帯におけるＯＦＤＭ信号の存在の是非を高い信頼性により判定する方法を提案することである。

本発明の第２の目的は、信号対雑音比が低い状態下においても信頼できるＯＦＤＭ信号伝送パラメータのブラインドまたはセミブラインド推定の実施方法を提案することである。

受信信号の複数の循環相関係数を相関時間差および複数の循環周波数について計算し、
判別関数を前記循環相関係数の振幅の関数として計算し、
前記ＯＦＤＭ信号特性を前記判別関数の少なくとも１つの値の関数として推論する
ことにより受信信号内の少なくとも１つのＯＦＤＭ信号特性を判定する方法により、本発明を定義する。

有利には、判別関数は前記循環相関係数の平方の総和である。判別関数は次式を使用して、計算することができ、

ここで、ｓ（ｕ）、ｕ＝１、．．、Ｕはサンプリング周期Ｔ_ｅでサンプリングする受信信号のサンプルであり、α^〜はサンプリング周期（単数または複数）で表す前記時間差であり、β^〜はサンプリング周期（単数または複数）で表す循環プレフィックス継続時間であり、前記複数の循環周波数に関して、または等価な方法で同じ規定により次式によりκに関する加算を行う。

第１の実施形態によれば、前記特性は前記ＯＦＤＭ信号の有／無の情報である。

ＯＦＤＭ信号におけるＯＦＤＭ記号の有効継続時間および循環プレフィックス継続時間が事前に既知であれば、サンプリング周期（単数または複数）で表す前記既知有効継続時間に等しいα^〜の値およびプレフィックス継続時間の前記既知の値に等しいβ^〜の値について、判別関数を計算する。

ブラインドまたはセミブラインド推定の場合、判別関数をα^〜および／またはβ^〜の可能な離散値のセットについて、またはこれらの値の区間について計算することができる。

ＯＦＤＭ信号の持つＯＦＤＭ記号の有効継続時間および循環プレフィックス継続時間が事前に既知であれば、判別関数値を所定の閾値と比較する。次いで判別関数値が閾値を超えれば、ＯＦＤＭ信号が存在し、超えなければＯＦＤＭ信号はないと結論付ける。

ブラインドまたはセミブラインド推定の場合、判別関数の最大値を判定し、この最大値を所定の閾値と比較する。次いでこの最大値が閾値を超えれば、ＯＦＤＭ信号が存在し、超えなければＯＦＤＭ信号はないと結論付ける。

信号対雑音比が低い場合、所定の閾値を有利には比Ｕ／σ^４の関数として計算し、ここでＫは循環周波数の数であり、かつ

である。
第２の実施形態によれば、前記特性はＯＦＤＭ信号の時間パラメータであり、典型的には前記ＯＦＤＭ信号の持つＯＦＤＭ記号の循環プレフィックス長または全長である。

ＯＦＤＭ信号の持つＯＦＤＭ記号の有効継続時間および循環プレフィックス継続時間が事前に既知であれば、次いで判別関数の最大値をα^〜および／またはβ^〜の複数の可能な離散値について計算するかまたは判別関数の最大値をこれらの値の区間について計算する。

好ましくは、ＯＦＤＭ記号の有効長およびプレフィックス長を判別関数の前記最大値を判定する値α^〜Ｔ_ｅおよびβ^〜Ｔ_ｅとしてそれぞれ結合して推定する。

有利には、受信信号をまずフィルタ処理過程に送り、少なくとも１つの干渉スペクトル線を除去し、その後前記複数の循環相関係数を計算する。

本発明のその他の特徴および利点は、添付の図面を参照して本発明の好ましい実施形態を読んだ後に明らかになるであろう。

以下では、ＯＦＤＭ信号特性を判定(determine)するのに必要とする無線システムの端末を考察することにする。この場合の特性は以上で定義するＯＦＤＭ伝送パラメータだけでなく、またさらに基本的に所与の帯域におけるＯＦＤＭ信号の単なる有／無情報を意味する。例えば、問題の端末はＤＶＢ−Ｔスペクトラムにおいて利用可能な帯域を探すＷＲＡＮネットワークにおける送信機であるか、または認知(cognitive)または非認知(non-cognitive)無線ネットワークにおけるＯＦＤＭ受信機でありうる。

一般に、ＯＦＤＭ信号は、ベースバンドにおける受信後に以下のように書くことができる。

ここで、Ｅは信号電力、ＮはＯＦＤＭ多重化の搬送波の数、α_ｎは変調アルファベット、典型的にはＢＰＳＫ、ＱＰＳＫまたはＱＡＭに属す情報記号、１／Ｔ_ｃは情報記号速度、Ｄは幾つかの情報記号として表す循環プレフィックスのサイズ、ｇ（ｔ）は信号スペクトラムを終結するように設計する時間サポート［０、（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃ］を持つＯＦＤＭ記号の整形パルス、および△ｆはＲＦ復調の不完全による残留搬送波である。

ＯＦＤＭ信号を図１で図的に示す。ＯＦＤＭ信号は総継続時間（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを持つ一連のＯＦＤＭ記号により構成され、各記号は有効継続時間Ｔ_ｃおよび循環プレフィックスが位置する継続時間Ｔ_{ｐｒｅｆｉｘ}＝ＤＴ_ｃを持つ保護区間を有する。従来、循環プレフィックスは保護区間内のＯＦＤＭ記号の終了のコピーであり、保護区間の目的は記号間干渉（inter-symbol interference、ＩＳＩ）を除去することであることを思い出していただきたい。

（式１）で、伝送チャネルの応答を無視した。実際問題として複数経路タイプのチャネルの場合、受信ＯＦＤＭ信号は以下のように書くことができる。

ここで、Ｌはチャネル経路数、τ_ｌおよびλ_ｌは種々の経路における信号伝播時間および信号減衰、ｗ（ｔ）は追加する集中ガウシアン（gaussian）白色雑音である。

受信信号の自動相関関数を次いで、式（１）を保持して以下のように表すことができる。

ここで、Ｅ｛．｝は数学的予測を示す。その場合、Ｅ｛．｝は以下を示すことができる。

ここで、δ（．）はディラック（Dirac)分布を示す。τ＝０の自明な場合は別として、式（４）はオフセットτ＝ＮＴ_ｃの場合ゼロの値のみしか持たず、これはＯＦＤＭ信号に循環プレフィックスの反復によるものの他に周期性がないと理解できることに留意されたい。このオフセット値の場合、以下の通りである。

Ｒｓ_α（ｔ、ＮＴ_ｃ）関数は（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃの解釈により不変であり、従って信号ｓ_αは循環に関して定常的であることが注目されよう。換言すれば、Ｒｓ_α（ｔ、ＮＴ_ｃ）のスペクトラムは区間１／（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを空けた櫛状の線(a comb of lines)である。

受信信号が複数経路チャネルからの出力である場合、換言すれば受信信号を式（２）の下に表すことができれば、以上の結論はなお有効であり、その場合、線のスペクトラム(the spectrum of lines)は単にチャネル伝達関数により変調される。

全ての場合において、自動相関関数Ｒｓ_α（ｔ、ＮＴ_ｃ）は以下のフーリエ（Fourier）級数を使用して分解することができる。

実際問題として自動相関の窓が有限サイズのため、関数Ｒｓ_α（ｔ、τ）は直線τ＝ＮＴ_ｃに単純に削減されたτにおいてサポートを持たず、τ軸に沿って分布する。一方任意の関数ｈ（τ）により関数δ（τ−ＮＴ_ｃ）を置換すると、なお周期（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを持つ周期的自動相関関数になる。τの値に関わらず、関数Ｒｓ_α（ｔ、τ）はフーリエ（Fourier）級数を使用して分解することができる。

上式で、循環相関係数とも呼ぶフーリエ係数ｒ_α ^κ（τ）は時間オフセットτに依存する。周波数κ／（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを循環周波数と呼ぶ。

現状技術による推定法は２つの階梯において、即ち最初に有効長Ｔ_ｕ＝ＮＴ_ｃを推定し、次いでＯＦＤＭ記号の全長Ｔ_ｓ＝（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを推定することにより行われるが、これらのパラメータを結合して推定を有利に行うことができ、この推定は雑音により抵抗力がある。

これを達成するために、もう一度受信信号の自動相関関数Ｒｓ_α（ｔ、τ）を考慮し、以下のように定義する循環相関係数ρ_α ^{κ／（α＋β）}（τ）を追加する。

ここで、κ／（α＋β）、κ∈ｚは循環周波数であり、＜．＞_ｔは時間平均を示す。自動相関関数を次いで以下のように分解する。

判別関数を以下のように定義する。

ここで、Ｋは推定において考慮する循環周波数の数を示す２より大きな整数値である。この判別関数を使用して、所与の時間差τ＝αについて、自動相関関数が時間関数として区間α＋βにより反復するピークを持つかを判定する。

パラメータＴ_ｕ＝ＮＴ_ｃおよびＴ_Ｓ＝（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを持つＯＦＤＭ信号が存在する場合、判別関数Ｊ（α、β）はα＝ＮＴ_ｃおよびβ＝ＤＴ_ｃについて最大値Ｊを持つであろう。この最大値はＯＦＤＭ信号がない場合関数Ｊ（α、β）により達成するであろう最大値Ｊ_０より相当大きいであろう。

判別関数Ｊ（α、β）を使用して、ＯＦＤＭ信号が受信信号に存在するかを判定し、存在する場合時間パラメータを推定する。この推定はブラインドまたはセミブラインドでありえ、端末に１または複数のパラメータが事前に既知であれば、その他のパラメータの推定はより容易になる。例えば、端末にＯＦＤＭ記号長Ｔ_ｕが既知であれば、判別関数はβにより容易に最大になるであろう、即ち以下を得る。

図２は判別関数Ｊ（α、β）の図的解釈を与える。

図は自動相関関数Ｒｓ_α（ｔ、τ）を定義する平面（ｔ、τ）を示す。

雑音がなく、良好に定義されたパラメータＴ_ｕ＝ＮＴ_ｃおよびＴ_Ｓ＝（Ｎ＋Ｄ）Ｔ_ｃを持つ理想的なＯＦＤＭ信号ｓ_αの場合、自動相関関数Ｒｓ_α（ｔ、τ）は式τ＝Ｔ_ｕにより定義する水平直線Ｄ_α上の周期Ｔ_Ｓのポイントに限るサポートを有する。

一般的規則として、受信信号の自動相関関数は幾つかのピークのある任意のサポートを有する。判別関数を使用して、このピークの分布がＯＦＤＭ信号の存在を示すかを試験することができ、示せば時間パラメータを判定することができる。

循環周波数κ／（α＋β）、κ∈｛−Ｋ、．．、０、．．、Ｋ｝に対応する平面の点は、ｎが正整数であり、軸ｔに沿う周期指標である、傾斜±κ／ｎを持つ直線Ｄ_ｎ ^κの周期的ネットワークを形成する。事実所与の値αに対して、この循環周波数に対応する点は式τ＝αにより定義する水平直線△_αに属し、その横座標は±ｎ（α＋β）／κである。

ゼロ周波数κ＝０の特別の場合、直線Ｄ_ｎ ^０のネットワークは縮退し、式ｔ＝０により単独の垂直直線Ｄ^０に縮小する。

次に、変動区間［α_１、α_２］および［β_１、β_２］により定義する範囲に亘って判別関数Ｊ（α、β）の最大値を探索すると仮定しよう。図３は、κ（κ＝０、１、２）の最初の値についてＪ（α、β）に寄与する平面（ｔ、τ）のゾーンΩ_ｎ ^κを示す。現状技術によるパラメータαの推定法は相関ピークの探索ではゾーンΩ^０のみを考慮するが、一方本発明による推定法は全てのゾーンΩ_ｎ ^κ、κ＝０、．．、Ｋ−１；ｎ＝１、２、．．．における相関ピークを考慮する。

図４は本発明の第１の実施形態による少なくとも１つのＯＦＤＭ信号の伝送特性の推定方法のフローチャートを示す。より正確にはこの実施形態を使用して、ＯＦＤＭ記号の有効長およびプレフィックス長などのＯＦＤＭ信号の時間パラメータを結合して推定する。

第１のステップ４１０で、受信信号ｓを情報記号の周波数１／Ｔ_ｃが既知であれば、この周波数においてサンプリングし、既知でなければ受信信号ｓをナイキスト（Nyquist）周波数でサンプリングする。信号ｓは、例えば関心を持つＵＨＦ帯のＲＦ信号のベースバンド変調から導出するベースバンド信号である。

従って、結果は一連のサンプル｛ｓ（ｕ）｝_ｕである。

受信信号の循環相関係数をステップ４２０で式（８）を使用して計算する、即ち以下を得る。

実際問題として、自動相関関数Ｒｓ（ｔ、α）をサンプル信号から始めて有限の窓の長さＵに亘って計算する、即ち以下を得る。

上式で、縮小値α^〜＝α／Ｔ_ｅおよびβ^〜＝β／Ｔ_ｅが定義され、Ｔ_ｅはサンプリング周期である。ステップ４３０で、式（１０）から始めて判別関数を推論する、即ち以下を得る。

式（１４）をαの簡単な解釈により等価的に以下のように書くことができる。

式（１４）および式（１５）における循環周波数の加算は０からＫまでの正の周波数に限られることが注目されよう。あるいは、加算は負の周波数に適用できるか、または本発明の範囲を逸脱することなく例えば−ＫからＫまでの負および正の周波数に同時に適用することができる。

判別関数を最大にするパラメータα^〜およびβ^〜をステップ４４０で以下のように判定する。

α^〜およびβ^〜はそれぞれＯＦＤＭ記号の有効長およびプレフィックス長の推定値である。

判別関数およびその最大値の計算をパラメータ値の個別セットに適用することができることに注意すべきである。試験する元システムのみが有限数の可能なパラメータを使用するので、これが実際問題において当てはまることが多いであろう。

図５は本発明の第２の実施形態によるＯＦＤＭ信号の伝送特性に関する推定方法のフローチャートを示す。より正確にはこの実施形態を使用して、ＯＦＤＭ信号が判定する周波数帯に存在するかを判定する。

ステップ５１０で、受信信号をサンプリングする。

ステップ５２０で、循環相関係数を計算する。

ステップ５３０で、幾つかの場合を考えることができる。
− パラメータＴ_ｕ＝ＮＴ_ｃおよびＴ_{ｐｒｅｆｉｘ}＝ＤＴ_ｃが既知であれば、その場合必要なことの全ては値の対α^〜＝Ｎ、β^〜＝Ｄについて関数Ｊ（α^〜、β^〜）を計算することである。次いで好ましくは、判別関数におけるＫ＜Ｎ／Ｄのスペクトル切断長を選択する。
− 例えば１つのパラメータの値が既知であれば、その場合必要なことの全ては残りのパラメータまたは残りのパラメータの可能な値のセットについて関数Ｊ（α^〜、β^〜）を計算することである。
− パラメータの対（α^〜、β^〜）が必ず離散値のセットに属すことが既知であれば、その場合これらの値についてＪ（α^〜、β^〜）を計算すれば十分である。
α^〜およびβ^〜に関する情報がなければ、関心のある区間［α_１、α_２］および［β_１、β_２］により定義する値の範囲に亘って関数Ｊ（α^〜、β^〜）を計算することにする。

Ｊ（α^〜、β^〜）の計算をα^〜および／またはβ^〜の特別の値にのみ適用する場合、循環相関係数をこれらの値についてのみ計算しなければならないであろうことが注目されよう。

ステップ５４０で、パラメータα^〜およびβ^〜が共に既知である場合とは別に、関数Ｊ（α^〜、β^〜）の最大値をパラメータ値の範囲または個別セットに関して計算する。

ステップ５５０で、値Ｊを所定の閾値Ｊ_０と比較する。Ｊ≧Ｊ_０であれば、ＯＦＤＭ信号は存在すると結論付ける（５６２）。Ｊ≧Ｊ_０でなければ、ＯＦＤＭ信号はないか、または少なくとも試験した時間パラメータについてＯＦＤＭ信号は考察する周波数帯には存在しない（５６１）。

有利には、σ^２が雑音平方偏差である比Ｕ／σ^４の関数として閾値を判定する。近似式

を低信号対雑音比に使用することができる。次式を満たすようにＪ_０を選択すれば、その場合不良検出の確率、換言すれば実際には存在しない場合にＯＦＤＭ信号が存在すると結論付ける確率はＵが無限に近づく場合２％未満であることを示すことができる。

ＯＦＤＭ信号の有／無を判定するこの方法を認知無線システムにより使用して、認知無線システムのＤＶＢ−Ｔシステムの所与の帯域、特にＵＨＦ帯における送信の可否を決定することができる。

この同じ方法をスペクトル保安操作に使用し、特にスペクトラムの不正占有を検出することができる。

最後に、２つの実施形態を連続的に使用し、まず第２のモードを使用して、ＯＦＤＭ信号が実際に受信信号に存在するかを判定し、次いで第１のモードを使用して、その時間パラメータを判定することができる。

これら２つの実施形態は干渉信号がない場合に満足な結果を与える。この説明で干渉信号は、受信信号スペクトラムにおいて干渉線(an interfering line)により自身が明らかになる信号である。このような状況では、本発明による判定方法の結果は干渉線の電力(power)に応じて不正確でありうる。

このタイプの誤りを保護するために、まず受信信号をフィルタし、その後に循環相関係数を計算することが予見される。

第１の変形によれば、フィルタはＲＦ帯の搬送周波数、即ち等価的にベースバンドの０の周りを中心とする帯域通過フィルタである。ＵＨＦ帯の場合ＤＶＢ−Ｔ信号の検出のために、関心を持つチャネルの中心周波数、即ちベースバンドの０を中心とする４ＭＨｚの帯域幅の帯域通過フィルタを有利には選択する。この帯域幅は、実際問題として本発明による方法を使用するＤＶＢ−Ｔ信号の特性判定を修正しなくとも十分である。一般に、帯域通過フィルタを選択し、干渉スペクトル線（単数または複数）を除去するであろう。

第２の変形によれば、フィルタは除去すべき干渉スペクトル線（単数または複数）を中心とする適応型の阻止フィルタ(rejection filter)である。

第３の変形によれば、サンプル信号のフィルタ処理はデシメーションフィルタの使用により実行することができる。干渉スペクトル線の除去にデシメーションフィルタを選択するであろう。例えばベースバンド信号が［−４ＭＨｚ ４ＭＨｚ］帯を示し、ベースバンド信号をナイキスト周波数（８Ｍｈｚ）でサンプリングしており、干渉スペクトル線が−２ＭＨｚにあると判定すれば、デシメーション比４を選択するであろう。従って、間引くサンプル信号はそれ故に［−１ＭＨｚ １ＭＨｚ］帯内にあり、もはやナイキスト基準を満たさない。しかしながら、アンダーサンプリングにより干渉スペクトル線のラッピング(wrapping)がゼロ周波数において生じる。より一般的には、干渉線がベースバンド信号の持つ［−Ｂ、＋Ｂ］帯の±ｆ_ｉｎｔにあれば、サンプリングは周波数ｆ_ｉｎｔにあり、即ちデシメーションフィルタ処理を比２Ｂ／ｆ_ｉｎｔで実行し、最終的に［−ｆ_ｉｎｔ、＋ｆ_ｉｎｔ］帯の信号を取得するであろう。

干渉スペクトル線のイメージの持つゼロ周波数におけるラッピング(wrapping)は信号の循環性に関する定常性特性に影響しない。

干渉スペクトル線（単数または複数）を判定するための第１のステップは、例えば受信信号のフーリエ変換に関する二乗モジュロ（ＦＦＴ）の計算により受信信号のスペクトル密度を計算することである。次のステップはこのスペクトル密度の平均ｍ_ｓおよび平方偏差σ_ｓ、およびスペクトル密度の値がｍ_ｓ＋λσ_ｓを超えるスペクトラム点Ｐ_ｖを判定することであり、ここでλは１を超える実数であり、典型的には３に等しいか、または３のオーダーと特定される。これらの点Ｐ_ｖのそれぞれの左右で振幅が平均ｍ_ｓ、即ちＰ_ｖ ⁻およびＰ_ｖ ^＋に概ね等しい点を探索する。次いで、種々の帯域［Ｐ_ｖ ⁻、Ｐ_ｖ ^＋］を阻止する縦列基本フィルタにより、即ち等価的にこれらの基本フィルタの伝達関数の畳み込みである伝達関数を持つ単一フィルタにより受信信号をフィルタする。

使用するフィルタの変形に関わらず、循環相関係数をこのようにフィルタする受信信号から計算する。

ＯＦＤＭ信号を図的に表す図である。 本発明の実装に有用な判別関数の図的解釈を与える図である。 種々の循環周波数に対する判別関数の計算に含む自動相関関数のサポートゾーンを表す図である。 本発明の第１の実施形態によるＯＦＤＭ信号特性の判定方法を表す図である。 本発明の第２の実施形態によるＯＦＤＭ信号特性の判定方法を表す図である。

符号の説明

４１０，４２０，４３０，４４０；ステップ
５１０，５２０，５３０，５４０，５５０，５６１，５６２；ステップ

Claims (17)

1. 受信信号内の少なくとも１つのＯＦＤＭ信号特性を判定する方法であって、
   前記受信信号の複数の循環相関係数（ρ^{κ／（α＋β）}（α））を相関時間差（α）および複数の循環周波数（κ／（α＋β））について計算し（４２０、５２０）、
   判別関数を前記循環相関係数の平方の総和として計算し（４３０、５３０）、
   前記ＯＦＤＭ信号特性を、前記判別関数を用いることによって推論する（４４０、５６１、５６２）ことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の判定方法において、
   を使用して、前記判別関数を計算することを特徴とし、ここで、ｓ（ｕ）、ｕ＝１、．．、Ｕはサンプリング周期Ｔ_ｅでサンプリングする前記受信信号のサンプルであり、α^〜はサンプリング周期で表す前記時間差であり、β^〜はサンプリング周期で表す循環プレフィックス継続時間であり、前記複数の循環周波数に関してκについて加算を行う判定方法。
3. 請求項１に記載の判定方法において、
   を使用して前記判別関数を計算することを特徴とし、ここで、ｓ（ｕ）、ｕ＝１、．．、Ｕはサンプリング周期Ｔ_ｅでサンプリングする前記受信信号のサンプルであり、α^〜はサンプリング周期で表す前記時間差であり、β^〜はサンプリング周期で表す循環プレフィックス継続時間であり、前記複数の循環周波数に関してκについて加算を行う判定方法。
4. 請求項２または３の１つに記載の判定方法において、前記特性が前記ＯＦＤＭ信号の有／無の情報であることを特徴とする判定方法。
5. 請求項４に記載の判定方法において、前記ＯＦＤＭ信号におけるＯＦＤＭ記号の有効継続時間および前記循環プレフィックス継続時間が事前に既知であり、サンプリング周期で表す既知の前記有効継続時間に等しいα^〜の値および前記プレフィックス継続時間の前記既知の値に等しいβ^〜の値について、前記判別関数を計算することを特徴とする判定方法。
6. 請求項４に記載の判定方法において、前記判別関数をα^〜および／またはβ^〜の可能な離散値のセットについて計算することを特徴とする判定方法。
7. 請求項４に記載の判定方法において、前記判別関数をα^〜および／またはβ^〜の値の区間について計算することを特徴とする判定方法。
8. 請求項５に記載の判定方法において、前記判別関数の前記値を所定の閾値と比較し、次いで前記判別関数の前記値が前記閾値を超えれば、ＯＦＤＭ信号が存在し、超えなければＯＦＤＭ信号はないと結論付けることを特徴とする判定方法。
9. 請求項６または７に記載の判定方法において、このように計算する前記判別関数の最大値を判定し、この最大値を所定の閾値と比較し、次いでこの最大値が前記閾値を超えれば、ＯＦＤＭ信号が存在し、超えなければＯＦＤＭ信号はないと結論付けることを特徴とする判定方法。
10. 請求項８または９に記載の判定方法において、前記所定の閾値を比Ｕ／σ^４の関数として計算し、ここでＫは循環周波数の前記数であり、かつ
    であることを特徴とする判定方法。
11. 請求項２または３の１つに記載の判定方法において、前記特性が前記ＯＦＤＭ信号の持つ前記ＯＦＤＭ記号の有効長、循環プレフィックス長または全長であることを特徴とする判定方法。
12. 請求項１１に記載の判定方法において、前記判別関数の最大値をα^〜および／またはβ^〜の複数の可能な離散値について計算することを特徴とする判定方法。
13. 請求項１１に記載の判定方法において、前記判別関数の最大値をα^〜および／またはβ^〜の値の区間について計算することを特徴とする判定方法。
14. 請求項１２または１３に記載の判定方法において、前記ＯＦＤＭ記号の前記有効長および前記プレフィックス長を前記判別関数の前記最大値を達成する値α^〜Ｔ_ｅおよびβ^〜Ｔ_ｅとしてそれぞれ結合して推定することを特徴とする判定方法。
15. 請求項１乃至１４のいずれかに記載の判定方法において、前記受信信号をまずフィルタ処理階梯に送り、少なくとも１つの干渉スペクトル線を除去し、その後前記複数の循環相関係数を計算することを特徴とする判定方法。
16. 請求項１に記載の判定方法において、前記特性が前記ＯＦＤＭ信号の有／無の情報であることを特徴とする判定方法。
17. 請求項１に記載の判定方法において、前記特性が前記ＯＦＤＭ信号の持つ前記ＯＦＤＭ記号の有効長、循環プレフィックス長または全長であることを特徴とする判定方法。