JP5801883B2 - ワイヤレス通信システムにおけるマルチパス信号の推測 - Google Patents

Description

本発明は、ワイヤレス通信の分野に関する。特に、本発明は、信号がマルチパスチャネルを介して送信された後、受信された信号から遅延およびドップラー周波数の同時推測（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を行うことに関する。

ワイヤレス通信システムは、図１に示されているように、チャネル１０２によって隔てられた送信器１００および受信器１０４という観点から表すことができる。送信器は、チャネル上で送信するのに適した信号へとデータを変換する。送信されたデータの判断における受信器１０４の目標は、信号からチャネル歪みの影響を除去してデータの推定（ｅｓｔｉｍａｔｅ）を得ることである。

チャネル１０２は、ワイヤレス通信システムの周囲環境によって引き起こされる影響を表す。チャネル１０２は、送信された信号を何らかの形で歪ませることもある。チャネル歪みには、振幅歪み、周波数オフセット、位相オフセット、ドップラー効果、マルチパスチャネルから生じる歪み、相加性雑音または干渉が含まれ得る。

受信器１０４は、チャネル推定器を含むこともある。チャネル推定器は、チャネル１０２上での送信によって歪んだ受信信号を観測して、この観測に基づきチャネル推定を生成し得る。

本明細書における任意の従来技術の参照は、この従来技術が、オーストラリアまたはその他任意の法域において周知の一般知識の一部を構成するということ、またはこの従来技術が、関連性のあるものと当業者によって確認、理解および考慮されると合理的に予期され得るということを認めるものでも、いかなる形で示唆するものでもなく、そのように見なされてはならない。

本発明の第１の側面によれば、時変マルチパス通信チャネル（ｔｉｍｅ−ｖａｒｙｉｎｇ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌ）を推定する方法が提供され、本方法は、
マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信するステップと、受信された信号から、
マルチパス通信チャネルのモデルにおけるパラメータの推定を生成するステップであって、モデルは、複数のタップを備える遅延線としてマルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義する、推測のためのタップパラメータを有する、ステップと
を含み、
推定されたタップパラメータは、データパケットに対して一定である。

データパケットは、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ：ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ）パケットであるとよい。

本発明の別の側面によれば、時変マルチパス通信チャネルを推定する方法が提供され、本方法は、
マルチパス通信チャネルの周波数領域推定を受信するステップであって、周波数領域推定は、マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットに由来する、ステップと、周波数領域推定に基づき、
マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるパラメータの推定を生成するステップであって、時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線としてマルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、ステップと
を含み、
推定されたタップパラメータは、データパケットに対して一定である。

モデルパラメータの推定を生成する方法は、
遅延およびドップラータップパラメータの探索窓を定義するステップと、
探索窓を複数のビンに分割するステップと、
それぞれのビンの相関器メトリック（ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ ｍｅｔｒｉｃ）を求めるステップと、
求められた相関器メトリックにおける１つ以上のピークを特定するステップと、
特定されたピークに基づき、遅延およびドップラータップパラメータの推定を出力するステップと
を含むとよい。

モデルパラメータの推定を生成する方法は、
チャネル推定を受信するステップと、
検出されたマルチパス成分の遅延およびドップラータップパラメータを推定するステップと、
検出されたタップの複素利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップと、
推定された遅延、ドップラーおよび複素利得タップパラメータを、検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、検出されたマルチパス成分をチャネル推定から減算するステップと
を含むとよい。

本方法は、検出されたマルチパス成分をチャネル推定から反復除去するために繰り返されるとよい。

モデルパラメータの推定を生成する方法は、
初期チャネル推定を受信するステップと、
複数のマルチパス成分の推定されたタップパラメータのセットを受信するステップと、
現在考慮されているマルチパス成分以外の複数のマルチパス成分すべてを初期チャネル推定から減算するステップと、
現在考慮されているマルチパス成分の、遅延タップパラメータおよびドップラータップパラメータの改善された推定を生成するステップと、
現在考慮されているマルチパス成分の、複素利得タップパラメータの改善された推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップと
を含む、推定を改善する方法を含むとよい。

推定を改善する方法は、複数のマルチパス成分の改善された推定を生成するために繰り返されるとよい。

先行する段落に記載された方法を実行する装置も開示される。本発明は、記載された方法を実装する装置によって実行可能な命令、および装置によって読み取り可能記憶媒体に記憶された場合の当該命令にも属する。

本発明のさらなる側面によれば、時変マルチパス通信チャネルを推定するシステムが提供され、システムは、
マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信する受信器と、
受信された信号に基づき、周波数領域チャネル推定を生成する周波数領域チャネル推定器と、
周波数領域チャネル推定を受信して、マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるパラメータの推定を生成する時間領域チャネルモデラー（ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ ｃｈａｎｎｅｌ ｍｏｄｅｌｌｅｒ）であって、モデルは、複数のタップを備える遅延線としてマルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、時間領域チャネルモデラーと
を含み、
タップパラメータは、データパケットにわたって一定である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して記載する。

通信システムの概略図である。 ２パスチャネルを伴う環境の例を示す。 図２の環境に対応する２パスを有する時間領域チャネルの例である。 受信された信号を処理してチャネルモデルを推定するシステムの実施形態の略図である。 ＰＳＫ変調および９０シンボルを有する信号を用いるＯＦＤＭシステムの曖昧度関数（ａｍｂｉｇｕｉｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の振幅軌跡（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｃｏｎｔｏｕｒ）図である。 ＰＳＫ変調および２４２シンボルを有する信号を用いるＯＦＤＭシステムの曖昧度関数の振幅軌跡図である。 遅延／ドップラー同時推測の第１の方法のフロー図である。 連続マルチパス相殺による遅延／ドップラー同時推測の反復法のフロー図である。 マルチパス推定のセットを改善する反復法のフロー図である。 単一タップでのモンテカルロシミュレーションを使用した、図６の方法の性能評価を示す。 ３タップチャネルでのモンテカルロシミュレーションを使用した、図６の方法の性能評価を示す。

信号が移動体環境で送信される場合にマルチパス成分を推測するための、推定器の実施形態について記載する。この推定器は、チャネルの周波数選択性が時間とともに変化する二重分散チャネルに使用されるとよい。

記載される技術は、例えばＤＶＢ−Ｔ、ＤＶＢ−Ｈ、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、３ＧＰＰ２、専用狭域通信（ＤＳＲＣ：Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、陸上移動体の通信アクセス（ＣＡＬＭ：Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ａｃｃｅｓｓ ｆｏｒ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅｓ）およびプロプライエタリシステムなどのワイヤレス通信システムに応用される可能性がある。

移動体環境で送信される電磁信号は、環境の中の物体によって散乱する。受信器１０４は、さらに送信器１００に対してある速度を有することもあり、物体からの反射によって生じる、送信された信号の遅延および周波数偏移したバージョンの重ね合わせを受信する。送信された信号のこれらのバージョンはそれぞれ、マルチパス成分、マルチパスタップ、チャネルタップおよび／またはタップと呼ばれ、本願明細書の式中ではＰによって表される。このタイプのチャネル１０２は、一般にマルチパスチャネルと呼ばれる。各マルチパス成分の、到着時間（ＴｏＡ：ｔｉｍｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ）とも呼ばれる遅延は、信号がパス距離を進むのにかかる時間によってもたらされ、τによって表される。ドップラー周波数および／またはドップラーとも呼ばれる周波数オフセットは、ドップラー効果によってもたらされ、νによって表される。

各マルチパス成分の遅延および／またはドップラーの推測は、目標検出および位置測定のためにレーダー用途で使用するため、または信号通信におけるチャネル特性評価のために、グラフィカルディスプレイなどのユーザインターフェースに出力されても、さらに／またはメモリに記憶されてもよい。推測は、目標検出および位置測定のために、例えばレーダーアプリケーションソフトウェア向けにデジタル形式で、レーダー用途に提供されてもよい。推測は、チャネル特性評価のために信号通信用途に提供されてもよい。推測は、効率的で信頼性のある通信方式の開発のために信号通信用途において使用されてもよい。

マルチパスのコヒーレンス帯域幅が、送信される信号の帯域幅と比較して小さければ、結果として生じるチャネルは周波数選択性である。直交周波数分割多重方式（ＯＦＤＭ：Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）は、比較的低い受信器複雑性で周波数選択性チャネルに対処するよう、特別に設計された送信戦略である。ＯＦＤＭでは、信号帯域幅が、重なりをもたない（したがって直交する）いくつかの狭帯域サブキャリアに分割され、その結果各サブチャネルは、周波数非選択性である。

図２は、送信器１００と受信器１０４との間に２パスチャネルをもたらすインフレクタ２００を備える環境の例を示す。図中、
Ｔは、送信器１００のポジションを表すポイントであり、
Ｒは、受信器１０４のポジションを表すポイントであり、
Ｑは、信号インフレクタ２００のポジションを表すポイントである。

図３は、図２の環境に対応する時間領域（正規化された電力遅延プロファイルを備える）におけるチャネル１０２の例を示す。直接パスＴＲは、時間ｔ_１におけるチャネルタップｈ_１７００に対応する。インフレクタ２００を介する屈折したパスは、遅延ｔ_２におけるチャネルタップｈ_２７０２に対応する。この例では、ｈ_２７０２は、増大した伝搬損失（屈折したパスは直接パスよりも長いため）および屈折２００のポイントでの減衰により、タップｈ_１７００と比べてより低い電力を有する。２つのチャネルタップ間の時間差は、Δｔ_１２＝ｔ_２−ｔ_１である。タップｈ_１７００およびｈ_２７０２の瞬時位相および位相の変化率も異なるかもしれない。

図４にあるように、送信された信号１０６は、環境によって引き起こされるチャネル１０２の影響を受ける。受信された信号は、受信アンテナ１０８において収集されて受信器１０４に入力される。受信器１０４は、受信された信号を処理して、送信されたデータを判断する。図４は、チャネル推測との関連における受信器処理を示すものであり、当業者に明らかである受信器１０４の一般的な動作に関する詳細は省略していることもある。例えば、受信器１０４はさらに、送信されたデータを、通信システムのほかのコンポーネントに利用可能にすることもある。

チャネルはパケットの持続時間中に変化するため、受信器１０４は、例えば受信された信号サンプルなどの受信器情報を、周波数領域の初期チャネル推定１１２を提供する周波数領域チャネル推定器１１０に出力する。ＷＩＰＯ公開番号国際公開第２００７０２２５６４号、国際公開第２００７０９５６９７号、国際公開第２００８０４００８８号で（それぞれ）公開されている、本発明者らの、同一出願人による以前の国際（ＰＣＴ）出願ＰＣＴ／２００６／ＡＵ００１２０１号、国際出願ＰＣＴ／２００７／ＡＵ０００２３１号および国際出願ＰＣＴ／２００７／ＡＵ００１５０６号は、チャネル推定器１１０のシステムおよび方法を開示しており、その内容を参照によって本願明細書に引用したものとする。

周波数領域チャネル推定器１１０は、受信器１０４とは別個の機能モジュールとして示されているが、実際には、チャネル推定器１１０は受信器１０４のコンポーネントであってもよい。

周波数領域チャネル推定１１２は、各マルチパスタップの遅延、複素利得およびドップラーを含む時間領域パラメータを推定する時間領域チャネルモデラー１１４に提供される。時間領域チャネルモデラーで使用される方法は、下記でさらに詳しく記載する。

時間領域チャネルモデラー１１４は、受信器１０４に組み込まれた機能モジュールであってもよい。あるいは、モデラー１１４は、受信器１０４とデータ通信している別個のユニットとして実装されてもよい。モデラー１１４は、オフラインで、すなわち以前に受信器１０４によって受信されたデータを使用して実行されることも可能である。

周波数領域チャネル推定器１１０および時間領域チャネルモデラー１１４を含む、本願明細書に記載された機能モジュールは、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにおいて実装されてもよい。ほかのハードウェア実装には、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、構造化ＡＳＩＣ、デジタル信号プロセッサおよび個別論理があるが、これらに限定はされない。あるいは、機能モジュールは、コンピュータシステム内で実行可能な１つ以上のアプリケーションプログラムなどのソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶されて、コンピュータシステムによる実行のためにコンピュータ読み取り可能媒体からコンピュータシステムへとロードされてもよい。コンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータプログラム製品である。そのような媒体の例には、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ＲＯＭまたは集積回路があるが、これらに限定はされない。プログラムコードは、例えば別のコンピュータまたはネットワークデバイスへの無線送信チャネルまたはネットワーク接続などの、コンピュータ読み取り可能送信媒体を介して送信されることも可能である。

モデラー１１４において使用される方法は、以下のセクションに記載されるシステムモデルを使用する。

１．システムモデル
長さＬのＯＦＤＭシンボルのパケットが送信される、ＫサブキャリアのＯＦＤＭシステムについて考える。

が、ＯＦＤＭシンボルｌのサブキャリアｋのシンボルを示し、

が、任意の複素コンステレーションであるとする。各シンボルは、

から、独立して均等に無作為抽出され、任意のｎ≠ｌまたはｍ≠ｋに関して、単位平均エネルギー、すなわち

および

を有する。受信器は、例えばパイロット信号または復号器の決定のフィードバックからなど、送信されたシンボルＸ_ｌ，ｋの完全な知識を有すると仮定する。

が、連続時間送信ＯＦＤＭ信号を示し、

が、第ｌのＯＦＤＭシンボルであり、Ｔ_ｄは、ＯＦＤＭシンボル持続時間（秒）であるとする。１／Ｔは、サブキャリア間隔（Ｈｚ）である。Ｔ_ｃｐ＝Ｔ_ｄ−Ｔ_ｃｐが、サイクリックプレフィックス持続時間（秒）であり、ｗ（ｔ）は、

かつ

となるような窓関数である。したがって、送信される信号は、単位エネルギー、すなわち、次を有する。

最も単純な窓関数は、次の場合である。

なお、

の場合ｗ（ｔ）＝０であるという要件は、必ずしも必須ではないが、簡潔にするためにこのように仮定する。実際には、（１）は、逆離散フーリエ変換（ＩＤＦＴ：ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）によって実行される。

送信および受信フィルタ応答ｇ_Ｔｘ（ｔ）およびｇ_Ｒｘ（ｔ）それぞれと、Ｐのマルチパス成分を備える二重分散チャネルモデル

とを仮定する。式中、ａ_ｐ、ν_ｐおよびτ_ｐは、それぞれ第ｐの複素利得、ドップラーおよび遅延を示す。なお、これらのパラメータは、ＯＦＤＭパケットのＬシンボルにわたって一定であると仮定される。したがって、全体のチャネル応答は、次式のように示される。

式中、ｇ（ｔ）＝（ｇ_Ｔｘ＊ｇ_Ｒｘ）（ｔ）は、結合された送信／受信フィルタ応答であり、＊は、畳み込みを示す。

送信された信号ｘ（ｔ）の曖昧度関数は、次式の通り定義される。

（１）で定義したＯＦＤＭ信号の場合、曖昧度関数は、次式のように示すことができる。

式中、

は、ｗ（ｔ）の曖昧度関数である。実際には、ｗ（ｔ）は、通常、｜τ｜＞Ｔ_ｃｐかつ｜ν｜＞１／Ｔの場合に次式のようになるよう設計される。

これは、次を意味する。

例えば、

の特殊な場合であれば、次式のようになる。

実際には、ＯＦＤＭシステムは、サイクリックプレフィックスがチャネルの遅延広がりよりも大きくなるように設計されている。すなわち、主とした関心は０＜τ≪Ｔ_ｄにある。さらに、移動体チャネルによって引き起こされるドップラー周波数は、典型的には｜ν｜≪１／Ｔである。こうした条件のもと、

であり、曖昧度関数は、およそ

である。

｜Ｘ_ｌ，ｋ｜＝１である特殊な場合、すなわちＰＳＫ変調の場合には、曖昧度関数は、さらに次式に簡約される。

この式から、ｓｉｎ／ｓｉｎ項が、時間および周波数において分離されているサイドローブを導入することは明らかである。例として、ＩＥＥＥ８０２．１１標準の曖昧度関数が図５Ａに示されており、５２のアクティブサブキャリアおよびゼロのＤＣサブキャリアを備える６４サブキャリアシステムが示されており、Ｔ_ｄ＝８μｓｅｃおよびＴ＝６．４μｓｅｃである。この例では、Ｋ＝５２であり、（１０）の総和項は、ｋ＝−２６，．．．，−１からｋ＝１，．．．，２６までである。ＤＣサブキャリアがないＯＦＤＭシステムの場合、（１１）は次式の通りになる。

縦軸は遅延を表し、横軸はドップラーを表す。図５Ｂは、シンボルの数Ｌが２４２に増加した場合の曖昧度関数を示す。Ｌの増加は、ドップラー分解能を向上させるが、遅延分解能は向上させないことが分かると思われ、遅延分解能はＫおよびサブキャリア間隔（１／Ｔ）のみに依存する。

実際には、（１）のＯＦＤＭ信号は、送信器１００においてフィルタリングおよびアップコンバートされ、マルチパスチャネル１０２を介して送信され、受信器１０４においてダウンコンバートおよび受信フィルタリングされる。アップ／ダウンコンバートプロセスが完全に行われると仮定すると、受信された連続時間ベースバンド信号は、次式のように示され得る。

式中、

は、ＡＷＧＮプロセスであり、

である。

（１４）を簡約するために、次式の通りであるとする。

（１４）の畳み込みのフーリエ変換は、要素のフーリエ変換の乗算と同じである。すなわち、

実際のシステムでは、Ｇ（ｆ）は、信号の帯域幅を上回る帯域幅、すなわちＫ／Ｔを有する。さらに、Ｗ（ｆ）は、約１／Ｔ_ｄの帯域幅を有する。理想的なフィルタリングを仮定すると、Ｇ（ｆ＋ｋ／Ｔ）＝１、−Ｆ_ｓ／２−ｋ／Ｔ＜ｆ＜Ｆ_ｓ／２−ｋ／Ｔ、それ以外の場合は０であり、例えばｇ（ｔ）＝ｓｉｎｃ（πｔＦ_ｓ）であり、Ｆ_ｓ＞Ｋ／Ｔは、フィルタの帯域幅である。したがって、

と示すことができ、したがって、

である。

これにより、受信された信号を、次式のように示すことができる。

受信器は、送信されたシヌソイド（サイクリックプレフィックスを除く）に整合フィルタを実行する。

式中、

であり、これはｗ（ｔ）の曖昧度関数に似ている。ｌと等しくない任意のｌ’に関して積分はほぼゼロであるため、（２１）の第２行が続く。典型的には、ｗ（ｔ）は、１／Ｔ_ｄの帯域幅を有する。したがって、

式中、ｋ’≠ｋである。したがって、次式のようになる。

次式：

の特殊な場合、すなわち、矩形窓関数の場合は、次式の通りである。

実際には、０＜ｍａｘ_ｐτ_ｐ＜Ｔ_ｃｐおよびｍａｘ_ｐν_ｐ≪１／Ｔである。したがって、

であり、故に（２３）は、次式に簡約される。

式中、

である。

２．遅延／ドップラー同時推測
送信されたシンボルＸ_ｌ，ｋの完全な知識を受信器１０４が有すると仮定される。これは、例えば、パイロットシンボルの使用、または受信器における正確な復号器決定のフィードバックに由来し得る。結果として、モデラー１１４は、チャネル利得Ｈ_ｌ，ｋの完全な知識を有すると仮定することができる。
Ｙ_ｌ，ｋ＝Ｈ_ｌ，ｋＸ_ｌ，ｋ＋Ｚ_ｌ，ｋ （２６）
（２５）から、

である。したがって、問題は、Ｈ_ｌ，ｋまたはその雑音のある推定（ｎｏｉｓｙ ｅｓｔｉｍａｔｅ）から、ｐ＝１，．．．ＰのＰ、ａ_ｐ、τ_ｐおよびν_ｐを推定することである。

式（２７）は、単に、２次元指数信号の重ね合わせである。

２つの推測アルゴリズムを以下に記載する：１つ目は、従来の相関器手法に基づき、２つ目は、チャネルタップのスパース性を利用する整合追跡または基底追跡アルゴリズムに基づく。

２．１．方法６００−相関器手法
時間領域チャネルモデラーの第１の方法６００が、図６Ａに示されている。方法６００は、相関器手法に基づくものであり、例えばモデラー１１４上で実行されるソフトウェア命令として実装されてもよい。

入力は、周波数領域チャネル推定１１２である。ステップ６０２において、初期遅延探索窓および初期ドップラー探索窓が定義される。続いて、ステップ６０４において、（τ，υ）平面をビンに分割するために、格子に基づく手法が使用される。反復シーケンスが続く。ステップ６０６において、ＧおよびＳ行列（それぞれ遅延およびドップラー効果に関連する）が、式（３０）〜（３２）を参照して以下でさらに詳しく記載されるように構成される。ステップ６０８にて、式（３２）を使用して、相関器出力メトリック（ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ ｏｕｔｐｕｔ ｍｅｔｒｉｃ）が求められる。ステップ６１０において、チャネルモデラーが、相関器メトリックにおけるＰの最大ピークを特定する。

を、

の知識を所与として

から得られる、雑音のある推定とする。すなわち、

であり、式中、

は、相加性雑音であり、必ずしもガウスではなく、例えば、

がゼロフォーシング推定であれば、

は、必ずしもガウスではない。相関器手法は、次のメトリックを計算する。

式中、ｓ（ν）は、Ｌ×１列ベクトルであり、その第ｌ要素は、

式中ｌ＝０，．．．，Ｌ−１、によって与えられ、

は、１×Ｋ列ベクトルであり、その第ｋ要素は、

によって与えられる。

相関器推定器（ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）を実装するために、（τ，ν）平面の領域で（２９）の数値を求め、Ｐの最大ピークを得る。具体的には、格子に基づく手法を使用する。すなわち、領域を別々のビンに分割する。ＭおよびＮが、それぞれ遅延およびドップラービンの数を示すとする。（τ_ｍｉｎ，τ_ｍａｘ）および（ν_ｍｉｎ，ν_ｍａｘ）が、遅延およびドップラー領域を示すとする。

および

が、遅延・ドップラー領域のビンｍ，ｎを示すとする。すなわち、

式中、ｍ＝０，．．．，Ｍ−１およびｎ＝０，．．．，Ｎ−１である。

および

が、上記のビンを使用して構成された行列を示すとする。すなわち、

および

である。相関器出力は、行列乗算によって計算することができる。

続いて、推定器が、

の最大ピークを選ぶ。なお、（３２）と２Ｄ ＤＦＴとには多少の類似性がある。高速フーリエ変換（ＦＦＴ：ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を利用することによって、（３２）の計算における複雑性を低減することが可能であることもある。

（２７）から相関器推定器を調べるのは、次式による。

すなわち、出力相関器メトリックは、送信信号曖昧度関数の複素スケーリングされたバージョンの和である。したがって、方法６００の相関器推定器性能が、曖昧度関数のサイドローブによる影響を受けることが分かり、これが、誤検出および不検出の原因となることもある。

方法６００の複雑性は比較的低いが、曖昧度関数のサイドローブにより、チャネルの不検出および誤検出が生じ得る。特に、強い見通し線（ＬＯＳ：ｌｉｎｅ ｏｆ ｓｉｇｈｔ）チャネルに関しては、より弱いチャネルタップに対応するピークが、ＬＯＳ成分のサイドローブによって隠されることもある。

２．２．方法６３０−連続マルチパス相殺による推測
（２７）から、Ｈ_ｌ，ｋが、スパースな数（ｓｐａｒｓｅ ｎｕｍｂｅｒ）のポイントの和であることが分かる。これは、比較的低い性能損失での複雑性の低減に関して、スパース推測技術の使用が有益となり得るということを示唆している。１つの手法は、図６Ｂに示されている方法６３０である。これは、直交整合追跡（ＯＭＰ：ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｕｒｓｕｉｔ）アルゴリズムを使用し、前に推定されたマルチパス成分を、それらが検出されるにつれてもとのチャネル推定から連続的に除去する反復アルゴリズムを提供する。基底追跡アルゴリズムも、前に推定されたマルチパス成分を除去する反復プロセスにおいて使用可能である。方法６３０は、上記で式（１）〜（２５）において与えられた簡約された信号導出を利用し、さらに、ほかの場合であれば誤りのあるサイドローブによって隠されると考えられる成分の検出を可能にする。

を、それぞれ遅延推定およびドップラー推定の１×ｐベクトルとする。

および

が、対応する行列を示すとする。

複素利得ベクトル

の推測は、

の解を求めることを伴い、これは、

と示すことが可能であり、式中、

は、次式を使用して帰納的に計算されたｐ×１列ベクトルである。

ｐ×ｐ行列

も、帰納的に計算される。すなわち、

式中、

は、１×ｐ−１行ベクトルであり、その第ｎ要素、ｎ＝１，．．．，ｐ−１は、次式によって与えられる。

方法６３０の詳細な記載は、アルゴリズム１において提供する。

図６Ｂにおいて要約されているように、方法６３０への入力は、チャネル推定Ｈである。ステップ６３２にて開始する方法６３０は、最大値のＰ_ｍａｘまで、検出されたマルチパス成分ｐに対して反復を実行する。

ステップ６３４において、現在のマルチパス成分に関して、相関メトリックが算出され、遅延およびドップラーの推定が提供される（アルゴリズム１のポイント４．を参照）。これは、アルゴリズム３において下記に記載されている２次元二分法を使用して求められるとよい。

続いて、ステップ６３６において、時間領域チャネルモデラー１１４が、現在のマルチパス成分ｐに対する最小二乗最適化のためのＲ行列およびｗベクトルを構成する（アルゴリズム１のポイント５．〜９．を参照）。ステップ６３８において、モデラー１１４は、構成されたＲおよびｗを使用して、現在のマルチパス成分ｐの複素利得の推定を求める。ステップ６４０において、検出されたマルチパス成分が、残存信号から除去される。

３．反復改善
本発明者らは、方法６３０によって生じる推定が、除去されていない成分による影響を受け得ることを観測した。これは、遅延／ドップラー分解能のいくらかの劣化につながり得る。図６Ｃの方法６５０は、前に推定されたマルチパス成分を、対象の成分以外すべて除去することによって、推定されたマルチパス成分のセットを改善するために使用され得る。

方法６５０への入力は、例えば、方法６３０を使用してモデラー１１４によって生成された推定のセット６５２など、ｐのマルチパス推定のセットである。ステップ６５４において、第１の反復が開始され、下記のアルゴリズム２のポイント５に示されている基準が満たされている間、継続する。これらの外側の反復それぞれに関して、さらなる反復のセットがステップ６５６において開始し、セットｐ内のマルチパス成分推定それぞれに対し順に行われる。ステップ６５８において、現在対象の成分以外のマルチパス成分すべてが除去される。次に、ステップ６６０において、相関手法が使用され、現在対象の成分の遅延およびドップラー推定が改善される。続いて、ステップ６６２において、最小二乗最適化により、現在対象の成分の複素利得の推定が改善される。プロセスフローは、ステップ６５６に戻り、残りの推定に対し順に行われる。

ステップ６５６〜６６２のループが完了すると、ステップ６６４において反復基準が更新され、プロセスフローは、ステップ６５４に戻り、適切であれば反復プロセスを継続する。

方法６５０に関するさらなる詳細は、下記のアルゴリズム２に示される。

なお、アルゴリズム２の行７において、

は、要素ｑを除くすべての要素を示す。

アルゴリズム１の行４およびアルゴリズム２の行８の最大化ステップを実行するために、時間領域チャネルモデラー１１４は、下記のアルゴリズム３に記載されている２Ｄ二分法を使用してもよい。

その最も単純な実装では、アルゴリズム３は、反復毎にＭＬ（Ｎ＋Ｋ）の複素積和という複雑性を有する。行１４の複雑性は、ｒａｄｉｘ−２アルゴリズムを利用することによって軽減され得る。

４．性能評価
本発明者らの推測アルゴリズムの性能を検査するために、モンテカルロシミュレーションの包括的なセットを実行した。Ｐは事前に分かっていて、マルチパス成分は遅延／ドップラー分解能が原因の誤／不検出を最小にするよう十分に離れていると仮定される。

すべてのシミュレーションにおいて、Ｋ＝６４であり５２のアクティブなサブキャリア、１５６：２５０ｋＨｚのサブキャリア間隔、および８μｓｅｃのＯＦＤＭシンボル期間の、ＩＥＥＥ８０２．１１標準に類似したＯＦＤＭ信号を仮定する。

これらのシミュレーション結果において、タップの数Ｐは事前に分かっていると仮定する。アルゴリズム１の反復がＰ回のみ実行され、検出されたタップは、後にアルゴリズム２を使用して改善される。各試験に対し、遅延／ドップラーは、無作為に、ただし独立同一分布（ｉ．ｉ．ｄ：ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｃａｌｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ）に従わずに得られた。各試験に対し、遅延間の最小距離がΔτよりも大きくなるまで、間隔（τ_ｍｉｎ，τ_ｍａｘ）におけるｉ．ｉ．ｄ．一様分布からベクトルＰ遅延を連続的に得ることによって、Ｐ遅延のベクトルを選んだ。遅延は、続いて、昇順に再配列される。ドップラーオフセットについても同様であるが、ソートは実行されない。これにより、最小遅延／ドップラー分解能を保持しながら、各タップの遅延およびドップラーオフセットを無作為に生成することができる。なお、Δτ≦（τ_ｍａｘ−τ_ｍｉｎ）／Ｐであり、同様にΔν≦（ν_ｍａｘ−ν_ｍｉｎ）／Ｐである。

推定器の性能が遅延／ドップラービン分解能によって抑制されないことを確かめるために、まず、Ｐ＝１の場合を考え、二乗平均平方根（ＲＭＳ：ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅｄ）誤差と、ＡＷＧＮにおける２Ｄシヌソイドのクラメル・ラオの下限（ＣＲＬＢ：Ｃｒａｍｅｒ−Ｒａｏ ｌｏｗｅｒ ｂｏｕｎｄ）とを比較する。すなわち、

式中、ｌ＝０，．．．，Ｌ−１かつｋ＝０，．．，Ｋ−１であり、

であるとする。その結果、次式の通りである。

Ｐ＝１に関して、アルゴリズム１が、ＡＷＧＮにおける２ＤシヌソイドのＭＬ推定器である。これを観測するために、（τ_ｍｉｎ，τ_ｍａｘ）＝（０，２００）ｎｓｅｃおよび（ν_ｍｉｎ，ν_ｍａｘ）＝（−５００，５００）Ｈｚを設定した。シミュレーションの結果が、図７に示されており、本推測技術の単一タップ推測の二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差（無地の円で示されている）と、破線として示されているＣＲの下限とが比較されている。Ｋ＝５２である。上の曲線はＬ＝１２８に関し、中央の曲線はＬ＝２５６に関し、最下の曲線はＬ＝５１２に関する。単一タップチャネルの場合、ＲＭＳ誤差は非常に低く、例えば、Ｌ＝２５６の２０ｄＢのＳＮＲでは、ＲＭＳ遅延／ドップラー誤差は、それぞれ約０．４ｎｓｅｃおよび３．５Ｈｚである。

以下、電力遅延プロファイル｜ａ_１｜^２＝−０．５４、｜ａ_２｜^２＝−１０．５４および｜ａ_３｜^２＝１５．５４ｄＢのＰ＝３タップチャネルについて考える。各タップの位相は、（０，２π）で一様無作為に選ばれた。

図８は、３タップ推測のシミュレーションの結果を示す。ここでも、破線はＣＲＬＢを示す。四角を伴う実線は、アルゴリズム１のみの性能を示す。

円を伴う実線は、アルゴリズム１、続いて２０の反復後に改善アルゴリズム２を適用した場合の性能を示す。この改善によって精度の顕著な向上がもたらされることが分かる。

各試験に関して、ＲＭＳ誤差統計は、すべてのタップが検出されたとき、すなわち、各タップが単一推定に最も近い（ユークリッド距離において）ときのみ収集された。特定のタップが、２つ以上の推定されたタップに最も近くなることがあり得る。これらのイベントは、不検出として数えられるが、ＲＭＳ誤差統計には含まれない。

当然のことながら、本明細書において開示および定義されている発明は、言及された、または文章もしくは図面から明らかな、個々の特徴のうちの２つ以上の、選択され得るすべての組み合わせにまで及ぶ。これら種々の組み合わせはすべて、本発明の選択され得る様々な側面を構成する。

本願明細書に記載されたパラメータ推測には、多数の用途がある。１つの用途では、パス遅延およびドップラーの推定は、通信チャネルの反射環境の特性を明らかにする手段を提供する。この手法は、例えば、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）システムで使用されてもよい。ワイヤレス通信システムにおける環境推測の方法は、例えば、２００９年６月１９日出願の濠国特許仮出願第２００９９０２８４８号の優先権を主張する、本発明の譲受人に譲渡された国際出願ＰＣＴ／ＡＵ２０１０／０００７６８号に記載されている。

さらに、当然のことながら、本願明細書で使用される「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」という用語、およびその文法的な変化形は、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語と等価であり、ほかの要素または特徴の存在を除外するものと見なされてはならない。

補足：利得ベクトル解の導出
以下の導出は、アルゴリズム２の行１０およびアルゴリズム１の行１１（式３５）で使用された式に関する。

次式の解が必要である。

まず、問題を最小二乗最適化問題に書き換える：

式中、

は、ベクトル化演算、すなわち、行列

の列を積み重ねることを示し、

は、ＫＬ×ｐ行列である。

最小二乗問題（４３）の解析解は周知である［１９］：

ここで、

とし、これはｐ×ｐ行列であり、その第ｍ，ｎ要素は次式により与えられる。

さらに、

は列ベクトルであり、その第ｍ成分は、次式により与えられる。

Claims (20)

1. 時変マルチパス通信チャネルを推定する方法であって、前記方法は、
   前記マルチパス通信チャネルの周波数領域チャネル推定を受信する受信ステップであって、前記周波数領域チャネル推定は、前記マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットに由来する、前記受信ステップと、
   前記周波数領域チャネル推定に基づき、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成する生成ステップであって、前記時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、前記生成ステップと
   を含み、
   前記生成ステップは、
   検出されたマルチパス成分の前記遅延およびドップラータップパラメータを推定するステップと、
   前記検出されたマルチパス成分の前記利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップと、
   前記推定された遅延、ドップラーおよび前記利得タップパラメータを、前記検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、前記検出されたマルチパス成分を前記周波数領域チャネル推定から減算するステップと
   を含み、
   前記推定されたタップパラメータは、前記データパケットに対して一定である、方法。
2. 前記生成ステップは、
   前記遅延およびドップラータップパラメータの探索窓を定義するステップと、
   前記探索窓を複数のビンに分割するステップと、
   それぞれの前記ビンの相関器メトリックを求めるステップと、
   前記求められた相関器メトリックにおける１つ以上のピークを特定するステップと、
   前記特定されたピークに基づき、前記遅延およびドップラータップパラメータの推定を出力するステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記推定、最小二乗推測および減算は、検出されたマルチパス成分を前記周波数領域チャネル推定から反復除去するために繰り返される、請求項１に記載の方法。
4. 前記方法は、前記マルチパス通信チャネルの前記時間領域モデルの推定を改善する改善方法をさらに含み、
   前記改善方法は、
   現在考慮されているマルチパス成分以外の前記複数のマルチパス成分すべてを、前記マルチパス通信チャネルの前記推定から減算するステップと、
   前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記遅延タップパラメータおよび前記ドップラータップパラメータの改善された推定を生成するステップと、
   前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記利得タップパラメータの改善された推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップと
   を含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記改善方法は、前記複数のマルチパス成分の改善された推定を生成するために繰り返される、請求項４に記載の方法。
6. 前記生成ステップは、曖昧度関数を使用する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記曖昧度関数は、次式：
   

   

   ただし、Ｋはサブキャリアの数、Ｌは前記データパケットの長さ、Ｔはサブキャリア間隔の逆数、Ｔｄはシンボル持続時間、τは前記遅延タップパラメータ、νは前記ドップラータップパラメータ、
   によって表される、請求項６に記載の方法。
8. 目標検出および／または位置測定のために、前記周波数領域チャネル推定をレーダー用途に提供するステップ
   をさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
9. チャネル特性評価および／または前記受信された信号の処理のために、前記周波数領域チャネル推定を信号通信プロセッサに提供するステップ
   をさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記改善された推定を、目標検出および／または位置測定のためにレーダー用途に提供するステップ
    をさらに含む、請求項４または５のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記改善された推定を、チャネル特性評価および／または前記受信された信号の処理のために信号通信プロセッサに提供するステップ
    をさらに含む、請求項４または５のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記マルチパス通信チャネルの前記時間領域モデルに基づき、前記マルチパス通信チャネルの反射環境の特性を明らかにするステップ
    をさらに含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記方法は、前記周波数領域チャネル推定を求めるステップをさらに含み、求める前記ステップは、
    前記データパケットからデータを推定するステップと、
    前記マルチパス通信チャネル上で受信された信号から前記周波数領域チャネル推定を得るためのパイロットシンボルとして、前記データを使用するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
14. マルチパス通信チャネルの周波数領域チャネル推定を受信する受信処理であって、前記周波数領域チャネル推定は、前記マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットに由来する、前記受信処理と、
    前記周波数領域チャネル推定に基づき、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成する生成処理であって、前記時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび利得を定義するタップパラメータを有する、前記生成処理と
    を実行させる命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、
    前記生成処理は、
    検出されたマルチパス成分の遅延およびドップラータップパラメータを推定する処理、
    前記検出されたタップの前記利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行する処理、および
    前記推定された遅延、ドップラーおよび前記利得タップパラメータを、前記検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、前記検出されたマルチパス成分を前記周波数領域チャネル推定から減算する検出成分減算処理
    を実行させる命令をさらに含み、
    前記推定されたタップパラメータは、前記データパケットに対して一定である、コンピュータ読み取り可能媒体。
15. 前記遅延およびドップラータップパラメータの探索窓を定義する処理、
    前記探索窓を複数のビンに分割する処理、
    それぞれの前記ビンの相関器メトリックを求める処理、
    前記求められた相関器メトリックにおける１つ以上のピークを特定する処理、および
    前記特定されたピークに基づき、前記遅延およびドップラータップパラメータの推定を出力する処理
    を実行させる命令をさらに含む、請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
16. それぞれのマルチパス成分を前記チャネル推定から反復除去するために、前記推定する処理、最小二乗推測を実行する処理、および検出成分減算処理を繰り返す処理
    を実行させる命令をさらに含む、請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
17. 現在考慮されているマルチパス成分以外の前記複数のマルチパス成分すべてを、前記マルチパス通信チャネルの前記推定から減算する複数成分減算処理、
    前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記遅延タップパラメータおよび前記ドップラータップパラメータの改善された推定を生成する処理、および
    前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記利得タップパラメータの改善された推定を生成するために、最小二乗推測を実行する改善最小二乗推測処理
    を実行させる命令をさらに含む、請求項１４〜１６のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
18. 前記複数のマルチパス成分の改善された推定を生成するために、前記検出成分減算処理、改善された推定を生成する処理、および改善最小二乗推測処理を繰り返す処理
    を実行させる命令をさらに含む、請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
19. 時変マルチパス通信チャネルを推定するシステムであって、前記システムは、
    前記マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信する受信器と、
    前記受信された信号に基づき、周波数領域チャネル推定を生成する周波数領域チャネル推定器と、
    前記周波数領域チャネル推定を受信して、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成する時間領域チャネルモデラーであって、前記時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、前記時間領域チャネルモデラーと
    を含み、
    前記時間領域チャネルモデラーは、
    検出されたマルチパス成分の前記遅延およびドップラータップパラメータを推定する機能と、
    前記検出されたマルチパス成分の前記利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行する機能と、
    前記推定された遅延、ドップラーおよび前記利得タップパラメータを、前記検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、前記検出されたマルチパス成分を前記周波数領域チャネル推定から減算する機能と
    を含み、
    前記タップパラメータは、前記データパケットにわたって一定である、システム。
20. 複数のマルチパス成分を含みデータパケットに関連する信号に基づき、かつ前記データパケットに由来する周波数領域チャネル推定に基づき、時変マルチパス通信チャネルを推定する装置であって、前記装置は、
    前記周波数領域チャネル推定を受信して、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成する時間領域チャネルモデラーであって、前記時間領域モデルは、前記タップパラメータに従って前記マルチパス成分の特性を明らかにし、前記タップパラメータは、前記マルチパス成分の遅延、ドップラーおよび複素利得を定義する、前記時間領域チャネルモデラー
    を含み、
    前記時間領域チャネルモデラーは、
    検出されたマルチパス成分の前記遅延およびドップラータップパラメータを推定する機能と、
    前記検出されたマルチパス成分の前記利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行する機能と、
    前記推定された遅延、ドップラーおよび前記利得タップパラメータを、前記検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、前記検出されたマルチパス成分を前記周波数領域チャネル推定から減算する機能と
    を含み、
    前記タップパラメータは、前記データパケットにわたって一定である、装置。

Images