JP6552753B2 - チャネル推定を実行する方法及びデバイス - Google Patents

Description

本発明は、包括的には、送信元と受信機との間のチャネルのチャネル推定を実行する方法及びデバイスに関する。

無線電気通信では、地上通信又は衛星通信のいずれにおいても、従来から、チャネル推定が、パイロットシンボル、すなわち、幾つかの状況において異なる信号対雑音比を受ける受信パイロットから行われている。

ＯＦＤＭ、ＳＣ−ＯＦＤＭ及びＳＣ−ＦＤＭＡのように、復調が周波数領域において行われるシステムでは、送信は、有色雑音、すなわち、周波数依存分散を有する雑音を受けるおそれがある。

雑音のこの周波数依存性は、狭帯域干渉体若しくは隣接する干渉体、又は任意の種類の干渉体に起因している可能性がある。

従来から、そのようなチャネル推定は、一般に受信パイロットに基づいており、パイロット位置に対するチャネル相関を考慮に入れた雑音低減及び補間フィルターを含む。雑音低減及び補間フィルターは、受信パイロットシンボルに影響を及ぼす信号対雑音比に依存する。そのようなフィルターを計算する、例えばＭＭＳＥ／ウィナーフィルターのような解決策が存在する。しかしながら、その結果もたらされるフィルター係数計算は、かなり複雑であり、有色雑音分散を事前に知ることができないことから、リアルタイムで行われることになる。

本発明は、良好なチャネル推定性能を維持しながら、そのようなフィルター係数計算の複雑度を低減することを可能にする方法及びデバイスを提供することを目的とする。

このために、本発明は、送信元と受信機との間のチャネルのチャネル推定を実行する方法であって、周波数依存分散を有する雑音が、送信元からチャネルを通じて受信機によって受信されるシンボルのストリームに加えられ、受信機は、周波数領域において復調を実行し、この方法は、
受信されたシンボルのストリームから、パイロット位置においてシンボルを抽出するステップと、
パイロット位置における雑音分散を推定するステップと、
パイロット位置において抽出されたシンボルから粗チャネル推定値を求めるステップと、
推定された雑音分散から重み付け係数を求めるステップと、
求められた重み付け係数によって粗チャネル推定値を重み付けするステップと、
重み付き粗チャネル推定値を所定の係数を用いてフィルタリングするステップであって、少なくとも１つの所定の係数は他の所定の係数と異なり、所定の係数は定雑音分散について求められる、ステップと、
求められた重み付け係数及び所定のフィルター係数から正規化係数を求めるステップと、
フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値を求められた正規化係数を用いて正規化するステップと、
を含むことを特徴とする、方法に関する。

また、本発明は、送信元と受信機との間のチャネルのチャネル推定を実行するデバイスであって、周波数依存分散を有する雑音が、送信元からチャネルを通じて受信機によって受信されるシンボルのストリームに加えられ、受信機は、周波数領域において復調を実行し、このデバイスは、
受信されたシンボルのストリームから、パイロット位置においてシンボルを抽出する手段と、
パイロット位置における雑音分散を推定する手段と、
パイロット位置において抽出されたシンボルから粗チャネル推定値を求める手段と、
推定された雑音分散から重み付け係数を求める手段と、
求められた重み付け係数によって粗チャネル推定値を重み付けする手段と、
重み付き粗チャネル推定値を所定の係数を用いてフィルタリングする手段であって、少なくとも１つの所定の係数は他の所定の係数と異なり、所定の係数は定雑音分散について求められる、手段と、
求められた重み付け係数及び所定のフィルター係数から正規化係数を求める手段と、
フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値を求められた正規化係数を用いて正規化する手段と、
を備えることを特徴とする、デバイスに関する。

したがって、チャネル推定は、定雑音分散のみの所定の係数を用いた簡単なフィルタリングに関して、最適なフィルターのリアルタイム計算と比較して低複雑度を有するものに改善される。

特定の特徴によれば、方法は、復調されたシンボルと、雑音電力推定値と、正規化された、フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値とを用いて、チャネルを等化するステップを更に含む。

したがって、チャネル推定が改善され、全体性能が改善されるので、復調は改善される。

特定の特徴によれば、重み付け係数は、

に等しく、ｋはパイロット位置インデックスであり、σ_ｋ ^２は、パイロット位置インデックスｋの雑音プラス干渉体分散であり、σ_ｂ ^２は、定雑音分散である。

したがって、重み付き係数は簡単に求められ、大きな影響を受けるパイロットが他の位置におけるチャネル推定にあまり影響を及ぼさないことが保証される。

特定の特徴によれば、所定の係数ａ_ｉｋは、所定の行列Ａ_{ｂａｓｉｃ}の形態でグループ化され、この行列は、以下のように求められる。

ここで、Σ_（・）は、チャネルベクトルの相関行列を表し、Ｉは単位行列である。

したがって、基本行列は、非有色雑音について最適化され、パイロット推定方式は、雑音が有色でない場合、例えば、干渉体が存在しないときに最適である。

特定の特徴によれば、正規化係数λ_ｉは、以下のように求められる。

ここで、ｉは、フィルタリングの第ｉの出力のインデックスであり、μ_ｉは、所定の値であるか又は係数ａ_ｉｋの和である。

したがって、正規化係数は簡単に求められ、その結果得られるチャネル推定値が最適なものに近い平均エネルギーを有することが保証される。

特定の特徴によれば、複数の所定の行列が記憶され、方法は、推定された雑音分散及び／又はチャネルベクトルの相関行列Σ_ｈに関連したパラメーターの推定値に従って、複数の所定の行列のうちの１つを選択するステップを更に含む。

したがって、チャネル推定プロセスは更に改善され、所定の基本フィルターは最適なものにより近くなる。

特定の特徴によれば、復調は、ＯＦＤＭ復調又はＳＣ−ＦＤＭＡ復調又はＳＣ−ＯＦＤＭ復調である。

したがって、復調は、通常、周波数領域において行われ、信号を周波数領域に変換することによる複雑度は追加されない。

更に別の態様によれば、本発明は、プログラマブルデバイス内に直接ロード可能とすることができるコンピュータープログラムであって、このコンピュータープログラムがプログラマブルデバイスにおいて実行されると本発明による方法のステップを実施する命令又はコード部を含む、コンピュータープログラムに関する。

このコンピュータープログラムに関する特徴及び利点は、本発明による方法及び装置に関連して上記で述べたものと同じであるので、ここでは繰り返さないことにする。

本発明の特徴は、一例示の実施形態の以下の説明を読むことによってより明らかになる。この説明は、添付図面に関して作成されたものである。

本発明が実施される無線システムを表す図である。 本発明が実施される受信機のアーキテクチャを表す図である。 受信機の無線インターフェースの構成要素のブロック図である。 本発明による受信機によって実行されるアルゴリズムの一例を開示する図である。 本発明が受信機において実施されたときのパケットエラーレートの進展の一例を開示する図である。

図１は、本発明が実施される無線システムを表している。

本発明は、送信元Ｓｒｃによって転送された信号が受信機Ｒｅｃに送信される一例において開示される。送信元Ｓｒｃは、衛星Ｓｔ又は地上送信機Ｔｔに備えることができる。

簡潔にするために、図１には、１つの衛星Ｓｔ及び１つの地上送信機Ｓｔしか示されていないが、無線リンクは、これよりも多くの数の衛星Ｓｔ及び／又は地上送信機Ｓｔを備えることができる。

衛星Ｓｔは、信号をブロードキャストすることもできるし、デジタルビデオブロードキャスティング次世代ハンドヘルドブロードキャスティングシステム（ＤＶＢ ＮＧＨ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｈａｎｄｈｅｌｄ）物理層仕様の２０１２年１１月に公表されたＤＶＢ文書Ａ１６０に開示されているような衛星通信を行うこともできる。

地上送信機Ｔｔは、３ＧＰＰ ＴＳＧ−ＲＡＮ，ＴＲ２５．８１４：「Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌａｙｅｒ Ａｓｐｅｃｔｓ ｆｏｒ Ｅｖｏｌｖｅｄ ＵＴＲＡ」，バージョン７．１．０，２００６−０９の仕様に準拠した無線セルラー電気通信ネットワークの基地局とすることができる。

本発明は、ブロードキャスト又はこれまでの通信のために、ＳＣ−ＦＤＭＡ、ＳＣ−ＯＦＤＭ及びＯＦＤＭのような変調に適用することができる。

簡潔にするために、図１には、１つの受信機Ｒｅｃしか示されていないが、信号は、これよりも多くの数の受信機Ｒｅｃにブロードキャスト又は送信される。

受信機Ｒｅｃは、モバイル端末であってもよい。
本発明によれば、受信機Ｒｅｃは、
受信されたシンボルのストリームから、パイロット位置においてシンボルを抽出し、
パイロット位置における雑音分散を推定し、
パイロット位置において抽出されたシンボルから粗チャネル推定値を求め、
推定された雑音分散から重み付け係数を求め、
求められた重み付け係数によって粗チャネル推定値を重み付けし、
重み付き粗チャネル推定値を所定の係数を用いてフィルタリングして、なお、少なくとも１つの所定の係数は他の所定の係数と異なり、所定の係数は定雑音分散について求められ、
求められた重み付け係数及び所定のフィルター係数から正規化係数を求め、
フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値を求められた正規化係数を用いて正規化する。

図２は、本発明が実施される受信機のアーキテクチャを表す図である。

受信機Ｒｅｃは、例えば、バス２０１によって互いに接続された構成要素と、図４に開示されるようなプログラムによって制御されるプロセッサ２００とに基づくアーキテクチャを有する。

ここで、受信機Ｒｅｃは、専用集積回路に基づくアーキテクチャを有することができることに留意すべきである。

バス２０１は、プロセッサ２００を、読み出し専用メモリＲＯＭ２０２、ランダムアクセスメモリＲＡＭ２０３及び無線インターフェース２０５にリンクする。

メモリ２０３は、変数と、図４に開示されるようなアルゴリズムに関連したプログラムの命令とを収容するように意図されたレジスタを含む。

プロセッサ２００は、無線インターフェース２０５の動作を制御する。

読み出し専用メモリ２０２は、図４に開示されるようなアルゴリズムに関連したプログラムの命令を含む。これらの命令は、受信機Ｒｅｃに電源が投入されると、ランダムアクセスメモリ２０３に転送される。

無線インターフェース２０５は、受信パイロットが種々の信号対雑音比を受けているパイロットから行われる信頼性のあるチャネル推定を実行する手段を備える。

例えば、本発明は、ＯＦＤＭ及びＳＣ−ＦＤＭＡ（ＳＣ−ＯＦＤＭ）のように、復調が周波数領域において行われるシステムに関する。送信は、有色雑音、すなわち周波数依存分散を有する雑音を受ける。

雑音のこの周波数依存性は、狭帯域干渉体若しくは隣接する干渉体、又は任意の種類の干渉体に起因する可能性がある。

従来、Ｓｔｅｆａｎ ＫａｉｓｅｒのＰｈＤレポート「Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ ＣＤＭＡ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｓｙｓｔｅｍｓ − Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ， Ｄｅｃｏｄｉｎｇ ａｎｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」（Ｊａｎｕａｒｙ １９９８， Ｍｕｎｉｃｈ）に開示されているように、幾つかのチャネル推定方式は、雑音分散が一定であると仮定している。この簡単な手法によって、通常の固定された雑音分散を前提として、フィルター係数を事前に計算することが可能になり、したがって、リアルタイム計算が回避される。

例えば、Ｃｈａｎｇ−Ｙｉ Ｙａｎｇ及びＢｏｒ−ｓｅｎ Ｃｈｅｎの論文「Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｈａｎｎｅｌ−Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＭＣ−ＣＤＭＡ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｏｖｅｒ Ｒａｐｉｄｌｙ Ｆａｄｉｎｇ Ｃｈａｎｎｅｌ ｕｎｄｅｒ Ｃｏｌｏｒｅｄ Ｎｏｉｓｅ」（Ｅｕｒａｓｉｐ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， Ｖｏｌｕｍｅ ２０１０）に開示されるような別の手法は、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）基準を最小にするフィルターを直接設計することである。この手法は、雑音が有色であり得ること、すなわち、分散がインデックスｋに依存することを考慮に入れる利点を有する。

フィルタリングをチャネルベクトルｈ＝（ｈ_ｋ）の直接推定によって表す場合、フィルタリング（ｈの推定）は、行列Ａによる乗算に対応する。

ここで、ｇは、雑音フィルタリング前のパイロット位置において取得される粗チャネル推定値である。

次に、ＭＭＳＥ基準に従ってＡを定義することは、以下のようにＡを選択することに対応する。

対応する一般的なＭＭＳＥ解は、以下のものであることが知られている。

ここで、Σ_（・）は、相関行列Σ_ｘ＝Ｅ（ｘｘ^Ｈ）を表し、ｘ^Ｈはベクトルｘの複素共役を表す。

雑音及びチャネルｈが独立であると仮定することによって、以下の式が得られる。

チャネル相関行列Σ_ｈは、システム設計、特にパイロット位置と、例えば遅延スプレッドのような幾つかのチャネル特性とに依存する。以下では、このチャネル相関行列が既知であると仮定する。例えば、従来から、チャネルの遅延スプレッドは、ＯＦＤＭシステム、ＳＣ−ＯＦＤＭシステム又はＳＣ−ＦＤＭＡシステムのサイクリックプレフィックス継続時間に等しいと仮定される。

異なるパイロットに影響を及ぼす雑音成分は無相関であると仮定することによって、雑音相関行列は、以下の式として得られる。

この手法は欠点を有する。すなわち、新たな雑音相関行列Σ_ｎごとにフィルター係数を再計算しなければならず、特にフィルターサイズが大きい場合に、関連した複雑度が高い。フィルター効率は、このサイズに強く依存することを想起することにする。分散分布は、比較的高速に変化する可能性があり、過度に高速に変化すると、低複雑度でフィルター係数のリアルタイム計算が可能でなくなる可能性があることが起こり得る。本発明によれば、受信機Ｒｅｃは、定雑音分散σ_ｂ ^２について、すなわち、雑音分散の変動の知識を有しないで計算された登録済みのフィルター係数を有し、少なくとも１つのフィルター係数は、他のフィルター係数と異なる。例えば、ＭＳＥ（平均二乗誤差）基準が用いられる場合、フィルター係数に対応する行列は以下に等しい。

ここで、Ｉは単位行列を表す。

σ_ｂ ^２は、干渉プラス熱雑音に対応する全てのσ_ｋ ^２よりも小さいものと仮定することにする。これは、例えば、σ_ｂ ^２が熱雑音分散に対応する場合に当てはまる。その場合、分散は、以下のように記述することができる。

σ_ｂ ^２が熱雑音分散に対応する場合、

値は干渉分散に対応する。そうでない場合、

は、全体の分散σ_ｋ ^２と、所定のフィルター行列Ａ_{ｂａｓｉｃ}の計算に用いられる所定の値σ_ｂ ^２との間の差に単に対応する。

最適な行列Ａの代わりに行列Ａ_{ｂａｓｉｃ}を用いることは、Ａ＝Σ_ｈ（Σ_ｈ＋Σ_ｎ）^−１において、Σ_ｎについてＤｉａｇ（σ_ｋ ^２）をＤｉａｇ（σ_ｂ ^２）に置換することに対応する。その結果得られる係数には大きな相違が生じ、したがって、性能に大きな相違が生じる。

行列Ａは、以下のように書き換えることができる。

ここで、

である。

ここで、

が非常に大きいとき、近似

は、近似

よりも決定的でないことに留意しなければならない。

その上、基本行列は、以下のように書き換えることができる。

したがって、定雑音分散σ_ｂ ^２について計算された登録済みのフィルター係数と、σ_ｂ ^２及びσ_ｋ ^２に従って計算された係数ω_ｋとを組み合わせたものである近似的に最適なフィルターＡ_ａｐは、以下のように表すことができる。

ここで、雑音相関行列Σ_ｎは、上記数式の第１の部分Ａ_{ｂａｓｉｃ}では近似されており、第２の部分Ｄｉａｇ（ω_ｋ）では近似されていないことに留意しなければならない。

次に、たとえ部分的にしかすぎない場合であっても、分散が変動していることが考慮される。これは、ＡをＡ_{ｂａｓｉｃ}に単に置換するときには該当しなかったものである。この定式化は、フィルターの入力であるベクトルｇを重み係数

によって重み付けし、次に、Ａ_{ｂａｓｉｃ}フィルターを適用することによって解釈することができる。

重み係数ω_ｋを計算する変形形態が幾つか存在する。上記導出において、σ_ｂ ^２は、Ａ_{ｂａｓｉｃ}フィルターの計算に用いられるパラメーターである。これは、通常の信号対雑音比の逆数、又は小さいがゼロではない正則化パラメーター、又はσ_ｋ ^２の平均に比例するパラメーターのような他の任意のパラメーターとすることができる。熱雑音分散σ_ｍ ^２及び干渉体分散

が推定される場合、重み

を用いることができる。

基本フィルター係数をａ_ｉｋで示すと、これは、

に等しい新たな重み付きフィルター係数を適用することと等価である。

無線インターフェース２０５は、図３に開示するような構成要素を備える。

図３は、受信機の無線インターフェースの構成要素のブロック図を開示している。

受信機Ｒｅｃによって受信された信号は、復調モジュール３００によって復調される。例えば、復調モジュール３００は、受信信号の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を実行する。

復調後、すなわち周波数領域では、この周波数領域における受信信号は、以下の式によって表すことができる。

ここで、ｈ_ｋは、インデックスｋのキャリアのチャネル応答であり、ν_ｋは、同じ周波数における付加雑音である。例えば、項ν_ｋは、ＡＷＧＮ（熱）雑音及び干渉体を加えるものである。この干渉体のために、付加雑音の分散は周波数に依存し、σ_ｋ ^２によって示される。

復調信号は、パイロット抽出モジュール３０１に提供される。

パイロット抽出モジュール３０１は、パイロット位置において、対応する受信シンボルを抽出し、それらの受信シンボルを粗チャネル推定モジュール３０５に提供する。

粗チャネル推定モジュール３０５は、各パイロット位置ｋにおけるチャネル応答ｈ_ｋの粗推定値ｇ_ｋを、例えば以下のように求める。

ここで、ｋは、パイロット位置インデックスであり、ｙ_ｋは、対応する受信シンボルであり、ｐ_ｋは、第ｋの位置における送信パイロット値である。

ここで、この推定は、雑音（熱雑音及び／又は干渉体）による影響を受け、パイロット位置における推定値しか提供しないことに留意しなければならない。フィルタリングの目的は、雑音を低減することと、パイロット位置以外の位置におけるチャネル推定の補間を行うこととである。提案された方式は、主として、雑音プラス干渉低減問題に対処する。

パイロット抽出モジュール３０１は、対応する受信シンボルを雑音電力推定モジュール３０２に提供する。

雑音電力推定モジュール３０２は、付加雑音の分散σ_ｋ ^２を推定する。提示を簡潔にするために、この推定は完全であると仮定する。

粗チャネル推定は、以下のようにモデル化される。

付加雑音

は、例えば、熱雑音及び干渉を加えることである。以下では、一般性を失うことなく、Ｅ（｜ｐ_ｋ｜^２）＝１であると仮定する。

したがって、付加雑音ｎ_ｋは、ｖ_ｋと同じ分散σ_ｋ ^２を有し、中心であると仮定される。すなわち、Ｅ（｜ｎ_ｋ｜^２）＝σ_ｋ ^２であり、Ｅ（ｎ_ｋ）＝０である。

雑音電力推定値は、重み係数計算モジュール３０３に提供される。

重み係数モジュール３０３は、既に開示しているように重み係数ω_ｋを求める。

重み係数は、重み付けモジュール３０６に転送され、この重み付けモジュールは、粗チャネル推定モジュール３０６の出力ｇ_ｋを重み係数ω_ｋによって重み付けする。

重み付けモジュール３０６の出力は、フィルタリングモジュール３０７に提供され、このフィルタリングモジュールは、重み付き出力ω_ｋｇ_ｋをフィルタリングするのにＡ_{ｂａｓｉｃ}行列を用いる。

ここで、Ａ_{ｂａｓｉｃ}行列は、補間を提供することができる、すなわち、より多くのサンプルを提供するために、２つのシンボル又はシンボルブロックの間で補間を行うことに留意しなければならない。

本発明の特定の実現態様によれば、フィルタリングモジュール３０７の出力は、補正モジュール３０８に提供される。

幾つかの分散σ_ｋ ^２が大きい場合、幾つかの重み付け係数ω_ｋは非常に小さい場合があり、フィルタリングモジュール３０７によって提供される推定値は、推定される元の信号ｈ_ｋよりもはるかに低いエネルギーを有する。補正モジュール３０８は、更なる補正ステップによってこれを補償し、これは重み付け係数ω_ｋに依存する。

正規化係数計算モジュール３０４は、重み付け係数ω_ｋを用いて、補正係数を求める。

例えば、インデックスｉの各出力に以下の式を乗算することができる。ここで、ｉは、Ａ_{ｂａｓｉｃ}行列の出力のインデックスである。

ここで、μ_ｉは所定の値である。例えば、μ_ｉは、固定値μに設定することができ、例えばμ＝１である。代替的に、μ_ｉは、既知の基本フィルターの対応する値に等しく設定することができる。すなわち、

である。

ここで、補間がフィルタリングモジュール３０７によって行われない場合、ｉはｋと同等であることに留意しなければならない。

最後に、最適なフィルターの以下の近似が得られる。

補正モジュール３０８の出力

は、チャネル値ｈ_ｉの最終推定値に対応する。説明を簡単にするために、以下では、

を

に表記変更する。

復調モジュール３００の出力ｙ_ｋ、雑音電力推定モジュール３０２の出力σ_ｋ ^２及び補正モジュール３０８の出力

は、等化モジュール３０９に提供され、この等化モジュールは、復調信号の等化を行う。例えば、等化モジュール３０９は、以下のＭＭＳＥ等化を実施する。

球面復号器として、又はターボ等化の場合に事前情報を有する等化器として、より高性能な等化をここで行うことができる。

本発明の特定の実現態様によれば、幾つかの基本フィルター行列は、事前に計算されて記憶される。これらの基本フィルターのうちの１つが、例えば、推定された雑音分散、例えばこれらの分散の平均、若しくはチャネル相関行列Σ_ｈに関連した重要なパラメーターの推定値、例えばチャネル遅延スプレッド、又はそれらの双方に従って選択される。

フィルター選択モジュール３１０は、雑音電力推定モジュール３０２によって提供された分散から及び／又はチャネル相関行列Σ_ｈに関連した重要なパラメーターの推定値、例えばチャネル遅延スプレッドに従って、フィルター係数モジュール３１１に記憶された複数の所定の基本行列の中から基本行列Ａ_{ｂａｓｉｃ}を選択する。

選択された基本行列は、正規化係数モジュール３０４及び基本フィルターモジュール３０７に提供される。

図４は、本発明による受信機によって実行されるアルゴリズムの一例を開示している。

ステップＳ４００において、受信機Ｒｅｃによって受信された信号は、復調モジュール３００によって復調される。例えば、復調は、受信信号の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を実行する。

復調後、すなわち周波数領域では、この周波数領域における受信信号は、以下の式によって表すことができる。

ここで、ｈ_ｋは、インデックスｋのキャリアのチャネル応答であり、ν_ｋは、同じ周波数における付加雑音である。例えば、項ν_ｋは、ＡＷＧＮ（熱）雑音及び干渉体を加えるものである。この干渉体のために、付加雑音の分散は周波数に依存し、σ_ｋ ^２によって示される。

ステップＳ４０１において、パイロット抽出が行われる。

このパイロット抽出によって、復調信号のパイロット位置において、対応する受信パイロットシンボルが抽出される。

ステップＳ４０２において、抽出されたパイロットシンボルから、粗チャネル推定が行われる。

粗チャネル推定は、各パイロット位置ｋにおけるチャネル応答ｈ_ｋの粗推定値ｇ_ｋを、例えば以下のように求める。

ここで、ｋは、パイロットインデックスであり、ｙ_ｋは、対応する受信シンボルであり、ｐ_ｋは、第ｋの位置における送信パイロット値である。

ここで、この推定は、雑音（熱雑音及び／又は干渉体）による影響を受け、パイロット位置における推定値しか提供しないことに留意しなければならない。

ステップＳ４０３において、雑音電力推定が、受信パイロットシンボルに対して行われる。

雑音電力推定は、付加雑音の分散σ_ｋ ^２を推定する。

粗チャネル推定は、以下のようにモデル化される。

付加雑音

は、例えば、熱雑音及び干渉を加えることである。以下では、一般性を失うことなく、Ｅ（｜ｐ_ｋ｜^２）＝１であると仮定する。

したがって、付加雑音ｎ_ｋは、ｖ_ｋと同じ分散σ_ｋ ^２を有し、中心であると仮定される。すなわち、Ｅ（｜ｎ_ｋ｜^２）＝σ_ｋ ^２であり、Ｅ（ｎ_ｋ）＝０である。

ステップＳ４０４において、重み係数計算が雑音電力推定に基づいて行われる。

重み係数ω_ｋは、既に開示したように求められる。

ステップＳ４０６において、求められた重み係数は、粗チャネル推定の出力ｇ_ｋを重み付けする。

ステップＳ４０７において、フィルタリングが、粗チャネル推定の重み付き出力ω_ｋｇ_ｋに対して実行される。このフィルタリングは、重み付き出力ω_ｋｇ_ｋをフィルタリングするのにＡ_{ｂａｓｉｃ}行列を用いる。

ここで、Ａ_{ｂａｓｉｃ}行列は、補間を提供することができる、すなわち、より多くのサンプルを提供するために、２つのシンボル又はシンボルブロックの間で補間を行うことに留意しなければならない。

ステップＳ４０９において、補正係数が、重み付け係数ω_ｋを用いて求められる。

幾つかの分散σ_ｋ ^２が大きい場合、幾つかの重み付け係数ω_ｋは非常に小さい場合があり、フィルタリングモジュール３０７によって提供される推定値は、推定される元の信号ｈ_ｋよりもはるかに低いエネルギーを有する。補正モジュール３０８は、更なる補正ステップによってこれを補償し、これは重み付け係数に依存する。

例えば、インデックスｉの各出力に以下の式を乗算することができる。ここで、ｉは、Ａ_{ｂａｓｉｃ}行列の出力のインデックスである。

ここで、μ_ｉは所定の値である。例えば、μ_ｉは、固定値μに設定することができ、例えばμ＝１である。代替的に、μ_ｉは、既知の基本フィルターの対応する値に等しく設定することができる。すなわち、

である。

ここで、補間がフィルタリングによって行われない場合、ｉはｋと同等であることに留意しなければならない。

ステップＳ４０９において、補正が、フィルタリングモジュール３０７の出力に対して行われる。

最後に、最適なフィルターの以下の近似が得られる。

補正モジュール３０８の出力

は、チャネル値ｈ_ｉの最終推定値に対応する。説明を簡単にするために、以下では、

を

に表記変更する。

ステップＳ４１０において、等化が、復調ステップの出力ｙ_ｋと、雑音電力推定ステップの出力σ_ｋ ^２と、補正ステップの出力

とを用いて行われる。例えば、等化は、以下のＭＭＳＥ等化を実施する。

球面復号器として、又はターボ等化の場合に事前情報を有する等化器として、より高性能な等化をここで行うことができる。

本発明の特定の実現態様によれば、幾つかの基本フィルター行列は、事前に計算されて記憶される。これらの基本フィルターのうちの１つが、ステップＳ４０５において、例えば、推定された雑音分散、例えばこれらの分散の平均、若しくはチャネル相関行列Σ_ｈに関連した重要なパラメーターの推定値、例えばチャネル遅延スプレッド、又はそれらの双方に従って選択される。

フィルター選択ステップＳ４０５は、雑音電力推定によって提供された分散から及び／又はチャネル相関行列Σ_ｈに関連した重要なパラメーターの推定値、例えばチャネル遅延スプレッドに従って、フィルター係数モジュール３１１に記憶された複数の所定の基本行列の中から基本行列Ａ_{ｂａｓｉｃ}を選択する。

図５は、本発明が受信機において実施されたときのパケットエラーレートの進展の一例を開示している。

横軸はキャリア対雑音比を表し、縦軸はパケットエラーレートを表している。

５０で示す曲線は、干渉体が存在しない場合に最適なチャネル推定が行われた一例を表している。

５１で示す曲線は、干渉体が存在する場合に最適なチャネル推定が行われた一例を表している。

５２で示す曲線は、重み付けがフィルタリングステップ４０７の前に行われていない場合の結果を表している。

５３で示す曲線は、重み付けがフィルタリングステップ４０７の前に行われるとともに正規化ステップが実行された場合の結果を表している。

その上、利得は、シミュレーション条件に依存することになる。１つのトーン及び−１０ｄＢのＣ／Ｉの場合、提案された方式を適用すると、これらのチャネル状態において、現時点における最先端技術に対して約０．５ｄＢの利得が提供される。その上、完全なチャネル推定と比較した損失は０．１ｄＢ未満であるので、これは、最適なフィルター計算と比較した損失が更に低くなることを意味している。

本発明は、フィルター入力の重み付けが、ＭＳＥ基準について最適化された基本フィルターを考慮することによって行われる一例において開示されている。フィルター入力の重み付けは、これらの基本フィルターが、固定分散を明示的又は暗黙的に前提とすることによって求められる限り、上記方法が基本フィルターを計算するのに用いたものがいかなるものであっても適用することができる。例えば、周波数応答に基づくフィルター設計は、固定分散を暗黙的に前提としている。

本発明は、単数又は複数の基本行列が事前に知られている一例において開示されていることに留意しなければならない。本発明は、基本行列がその時々において再計算され、そのレートが、全体の複雑度がこの計算によって大きな影響を受けないほど十分に低い場合にも適用可能であり、また、干渉体分散がこの低いレートよりも高速に変化すると予想される場合にも適用可能である。

当然のことながら、本発明の範囲から逸脱することなく、上記で説明した本発明の実施形態に対して多くの変更を行うことができる。

Claims (8)

1. 送信元と受信機との間のチャネルのチャネル推定を実行する方法であって、周波数依存分散を有する雑音が、前記送信元から前記チャネルを通じて前記受信機によって受信されるシンボルのストリームに加えられ、前記受信機は、周波数領域において復調を実行し、該方法は、
   前記受信されたシンボルのストリームから、パイロット位置においてシンボルを抽出するステップと、
   パイロット位置における雑音分散を推定するステップと、
   パイロット位置において抽出された前記シンボルから粗チャネル推定値を求めるステップと、
   前記推定された雑音分散から重み付け係数を求めるステップと、
   前記求められた重み付け係数によって前記粗チャネル推定値を重み付けするステップと、
   前記重み付き粗チャネル推定値を所定の係数を用いてフィルタリングするステップであって、少なくとも１つの所定の係数は他の所定の係数と異なり、前記所定の係数は定雑音分散について求められる、ステップと、
   前記求められた重み付け係数及び前記所定のフィルター係数から正規化係数を求めるステップと、
   前記フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値を前記求められた正規化係数を用いて正規化するステップと、
   を含むことを特徴とする、方法。
2. 前記方法は、復調されたシンボルと、雑音電力推定値と、前記正規化された、フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値とを用いて、前記チャネルを等化するステップを更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記重み付け係数は、
   

   

   に等しく、ｋはパイロット位置インデックスであり、σ_ｋ ^２は、パイロット位置インデックスｋの雑音プラス干渉体分散であり、σ_ｂ ^２は、定雑音分散であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記所定の係数ａ_ｉｋは、所定の行列Ａ_{ｂａｓｉｃ}の形態でグループ化され、該行列は、以下のように求められ、
   

   

   ここで、Σ_（・）は、チャネルベクトルの相関行列を表し、Ｉは単位行列であることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記正規化係数λ_ｉは、以下のように求められ、
   

   

   ここで、ｉは、前記フィルタリングの第ｉの出力のインデックスであり、μ_ｉは、所定の値であるか又は前記係数ａ_ｉｋの和であることを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 複数の所定の行列が記憶され、前記方法は、前記推定された雑音分散及び／又はチャネルベクトルの相関行列Σ_ｈに関連したパラメーターの推定値に従って、前記複数の所定の行列のうちの１つを選択するステップを更に含むことを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記復調は、ＯＦＤＭ復調又はＳＣ−ＦＤＭＡ復調又はＳＣ−ＯＦＤＭ復調であることを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 送信元と受信機との間のチャネルのチャネル推定を実行するデバイスであって、周波数依存分散を有する雑音が、前記送信元から前記チャネルを通じて前記受信機によって受信されるシンボルのストリームに加えられ、前記受信機は、周波数領域において復調を実行し、該デバイスは、
   前記受信されたシンボルのストリームから、パイロット位置においてシンボルを抽出する手段と、
   パイロット位置における雑音分散を推定する手段と、
   パイロット位置において抽出された前記シンボルから粗チャネル推定値を求める手段と、
   前記推定された雑音分散から重み付け係数を求める手段と、
   前記求められた重み付け係数によって前記粗チャネル推定値を重み付けする手段と、
   前記重み付き粗チャネル推定値を所定の係数を用いてフィルタリングする手段であって、少なくとも１つの所定の係数は他の所定の係数と異なり、前記所定の係数は定雑音分散について求められる、手段と、
   前記求められた重み付け係数及び前記所定のフィルター係数から正規化係数を求める手段と、
   前記フィルタリングされた重み付き粗チャネル推定値を前記求められた正規化係数を用いて正規化する手段と、
   を備えることを特徴とする、デバイス。

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