JPH07264110A - チャネル複素包絡線推定方法 - Google Patents
チャネル複素包絡線推定方法Info
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- JPH07264110A JPH07264110A JP4702294A JP4702294A JPH07264110A JP H07264110 A JPH07264110 A JP H07264110A JP 4702294 A JP4702294 A JP 4702294A JP 4702294 A JP4702294 A JP 4702294A JP H07264110 A JPH07264110 A JP H07264110A
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Landscapes
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 高速変動にも良好に追随する。
【構成】 メモリ２２に数フレーム蓄積された受信信号
は、複素包絡線推定値ｚ f (i) の複素共役と乗算器２４
で乗算され、その乗算出力は判定識別器２６で識別さ
れ、その識別結果と、端子２２のトレーニング信号とが
非トレーニング区間で前者が、トレーニング区間で後者
がスイッチ２８で切替えて取出され、その出力で対応受
信信号を割算して複素包絡線ｓf (i) を得、これと回路
３１よりのｚ f (i) との差をとり、この誤差が最小にな
るように逐次最小２乗法により、回路３１での内挿近似
の重み係数を常に更新する。
は、複素包絡線推定値ｚ f (i) の複素共役と乗算器２４
で乗算され、その乗算出力は判定識別器２６で識別さ
れ、その識別結果と、端子２２のトレーニング信号とが
非トレーニング区間で前者が、トレーニング区間で後者
がスイッチ２８で切替えて取出され、その出力で対応受
信信号を割算して複素包絡線ｓf (i) を得、これと回路
３１よりのｚ f (i) との差をとり、この誤差が最小にな
るように逐次最小２乗法により、回路３１での内挿近似
の重み係数を常に更新する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、相乗性雑音と相加性
雑音の両者の影響を受けるチャネル（伝送路）を介して
通信を行うシステム、特に移動通信のように相乗性雑音
の複素包絡線が高速に変動する場合に適した、前記相乗
性雑音の複素包絡線つまり複素振幅を推定する方法に関
し、受信信号の同期検波や干渉キャンセラ、イコライザ
等に応用として考えられる。
雑音の両者の影響を受けるチャネル（伝送路）を介して
通信を行うシステム、特に移動通信のように相乗性雑音
の複素包絡線が高速に変動する場合に適した、前記相乗
性雑音の複素包絡線つまり複素振幅を推定する方法に関
し、受信信号の同期検波や干渉キャンセラ、イコライザ
等に応用として考えられる。
【０００２】
【従来の技術】送信信号ｚi に対して、受信信号ｚr が
チャネル（伝送路）の複素包絡線ｚfと相加性雑音ｚn
によって ｚr ＝ｚf ｚi ＋ｚn （１） のように表され、複素包絡線ｚf が時間と共に変動する
場合、送信信号ｚi はチャネルにおいて相乗性雑音ｚf
と相加性雑音ｚn の影響を受ける、といわれている。ほ
とんどの無線通信システムはこのような影響下に属する
が、特に移動通信システムの場合チャネルが複数の電波
伝搬路で構成され、このような状況下で移動局が走行す
ることに伴ってチャネルの複素包絡線（相乗性雑音）ｚ
f が高速に変動する。この現象は、マルチパスフェージ
ングとして知られている。
チャネル（伝送路）の複素包絡線ｚfと相加性雑音ｚn
によって ｚr ＝ｚf ｚi ＋ｚn （１） のように表され、複素包絡線ｚf が時間と共に変動する
場合、送信信号ｚi はチャネルにおいて相乗性雑音ｚf
と相加性雑音ｚn の影響を受ける、といわれている。ほ
とんどの無線通信システムはこのような影響下に属する
が、特に移動通信システムの場合チャネルが複数の電波
伝搬路で構成され、このような状況下で移動局が走行す
ることに伴ってチャネルの複素包絡線（相乗性雑音）ｚ
f が高速に変動する。この現象は、マルチパスフェージ
ングとして知られている。
【０００３】さて、このような通信環境においては、チ
ャネルの複素包絡線ｚf を知る必要のない検波方式が従
来から用いられてきた。すなわち、信号の絶対位相に情
報をマッピングする（割当てる）のではなく、例えば位
相差を情報とすることにより、受信側では１シンボル前
の受信信号のサンプリング値と現在の受信信号のサンプ
リング値との位相差を検出することで、送信情報が推定
でき、複素包絡線の絶対位相を知る必要はない。このこ
とは、遅延検波として広く用いられている。
ャネルの複素包絡線ｚf を知る必要のない検波方式が従
来から用いられてきた。すなわち、信号の絶対位相に情
報をマッピングする（割当てる）のではなく、例えば位
相差を情報とすることにより、受信側では１シンボル前
の受信信号のサンプリング値と現在の受信信号のサンプ
リング値との位相差を検出することで、送信情報が推定
でき、複素包絡線の絶対位相を知る必要はない。このこ
とは、遅延検波として広く用いられている。
【０００４】また、信号周波数に情報をマッピングし、
受信側では周波数弁別器による検波を行う方式でも絶対
位相の再生を必要としない。これらはハードウエアが容
易に構成できることに加えて、上述のようなフェージン
グ環境においても安定に動作する利点を持つが、反面、
所定の誤り率以下に維持するのに必要な信号電力対雑音
電力比（ＳＮＲ）が、絶対位相を用いる同期検波と比較
して大きくなる欠点がある。しかし最近、移動局の小型
化に伴い、フェージング環境においても複素包絡線ｚf
を推定して、伝送特性の優れた同期検波を実現しようと
する試みが行われている（例えば、Ｔ．Ｓｕｎａｇａ
ａｎｄ Ｓ．Ｓａｍｐｅｉ，“Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ｏｆ Ｍｕｌｔｉ−Ｌｅｖｅｌ ＱＡＭ ｗｉｔｈ
Ｐｏｓｔ−Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｍａｘｉｍａｌ Ｒａ
ｔｉｏ Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ Ｓｐａｃｅ Ｄｉｖｅｒ
ｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌａｎｄ−Ｍｏｂ
ｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ
ｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｄ．ＶＴ，Ｖｏｌ．ＶＴ−４
２，Ｎｏ．３，Ａｕｇ．，ｐｐ．２９４−３０１，１９
９３参照）。
受信側では周波数弁別器による検波を行う方式でも絶対
位相の再生を必要としない。これらはハードウエアが容
易に構成できることに加えて、上述のようなフェージン
グ環境においても安定に動作する利点を持つが、反面、
所定の誤り率以下に維持するのに必要な信号電力対雑音
電力比（ＳＮＲ）が、絶対位相を用いる同期検波と比較
して大きくなる欠点がある。しかし最近、移動局の小型
化に伴い、フェージング環境においても複素包絡線ｚf
を推定して、伝送特性の優れた同期検波を実現しようと
する試みが行われている（例えば、Ｔ．Ｓｕｎａｇａ
ａｎｄ Ｓ．Ｓａｍｐｅｉ，“Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ｏｆ Ｍｕｌｔｉ−Ｌｅｖｅｌ ＱＡＭ ｗｉｔｈ
Ｐｏｓｔ−Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｍａｘｉｍａｌ Ｒａ
ｔｉｏ Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ Ｓｐａｃｅ Ｄｉｖｅｒ
ｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌａｎｄ−Ｍｏｂ
ｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ
ｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｄ．ＶＴ，Ｖｏｌ．ＶＴ−４
２，Ｎｏ．３，Ａｕｇ．，ｐｐ．２９４−３０１，１９
９３参照）。
【０００５】受信側で複素包絡線ｚf を知ることのメリ
ットは同期検波が可能となることのみならず、例えば干
渉キャンセラやチャネルイコライザにおいても複素包絡
線ｚ f が必要となる。複素包絡線ｚf の推定には通常、
受信信号のサンプル値に複素重み係数を乗じた結果と、
その複素重み付け受信信号サンプル値を判定識別した結
果とを比較して、その誤差を最小とするように重み係数
を制御する逐次デシジョン オリエンテッド評価（Ｄｅ
ｃｉｓｉｏｎ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏ
ｎ）法が用いられる。この場合、収束を速めるために送
信側において一定周期毎に既知パターンであるトレーニ
ング信号を送信して、受信側では、トレーニング信号受
信時にはその既知のトレーニングパターンと、複素重み
付け受信信号サンプル値とを比較する、パイロット−ベ
ースド（Ｐｉｌｏｔ−ｂａｓｅｄ）方法が用いられるこ
とが多い。重み係数の制御には、逐次最小２乗法（Ｒｅ
ｃｕｒｓｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ：ＲＬＳア
ルゴリズム）等の適応アルゴリズムが用いられる。
ットは同期検波が可能となることのみならず、例えば干
渉キャンセラやチャネルイコライザにおいても複素包絡
線ｚ f が必要となる。複素包絡線ｚf の推定には通常、
受信信号のサンプル値に複素重み係数を乗じた結果と、
その複素重み付け受信信号サンプル値を判定識別した結
果とを比較して、その誤差を最小とするように重み係数
を制御する逐次デシジョン オリエンテッド評価（Ｄｅ
ｃｉｓｉｏｎ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏ
ｎ）法が用いられる。この場合、収束を速めるために送
信側において一定周期毎に既知パターンであるトレーニ
ング信号を送信して、受信側では、トレーニング信号受
信時にはその既知のトレーニングパターンと、複素重み
付け受信信号サンプル値とを比較する、パイロット−ベ
ースド（Ｐｉｌｏｔ−ｂａｓｅｄ）方法が用いられるこ
とが多い。重み係数の制御には、逐次最小２乗法（Ｒｅ
ｃｕｒｓｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ：ＲＬＳア
ルゴリズム）等の適応アルゴリズムが用いられる。
【０００６】さて、このような逐次デシジョン オリエ
ンテッド評価法による複素包絡線推定法の欠点は、適応
アルゴリズムの収束が遅いために、複素包絡線ｚf の高
速な時間的変動に追随しないことにある。上述のマルチ
パスフェージングを受ける移動通信環境では、複素包絡
線ｚf の時間的変動の速さは移動局の走行速度と搬送波
周波数とに比例する（通常、変動の速さは最大ドップラ
周波数ｆD で表される）。例えば、搬送波周波数が２Ｇ
Ｈｚ帯で走行速度１００ｋｍ／ｈのとき、最大ドップラ
周波数ｆD は約２００Ｈｚにも及ぶ。このため、比較的
収束特性の良好なＲＬＳアルゴリズムを用いても、推定
誤差のために信号伝送特性が劣化してしまう。
ンテッド評価法による複素包絡線推定法の欠点は、適応
アルゴリズムの収束が遅いために、複素包絡線ｚf の高
速な時間的変動に追随しないことにある。上述のマルチ
パスフェージングを受ける移動通信環境では、複素包絡
線ｚf の時間的変動の速さは移動局の走行速度と搬送波
周波数とに比例する（通常、変動の速さは最大ドップラ
周波数ｆD で表される）。例えば、搬送波周波数が２Ｇ
Ｈｚ帯で走行速度１００ｋｍ／ｈのとき、最大ドップラ
周波数ｆD は約２００Ｈｚにも及ぶ。このため、比較的
収束特性の良好なＲＬＳアルゴリズムを用いても、推定
誤差のために信号伝送特性が劣化してしまう。
【０００７】一方、一定周期毎に送信されるトレーニン
グ信号を適応アルゴリズムの収束のために用いるのでは
なく、複数のトレーニング信号受信時における受信信号
サンプル値を内挿近似することで、非トレーニング区間
における複素包絡線を推定する方式も提案されている
（上述のＴ．ＳｕｎａｇａとＳ．Ｓａｍｐｅｉの論文は
この原理に基いている）。この方式では、例えば内挿関
数に多項式を用いれば、その次数を上げることで高速追
随特性を得ることができる（多項式以外の内挿について
も関数系の次数を上げることで同様のことが成り立
つ）。但し、内挿近似のために数フレーム分の遅延が必
要になる。
グ信号を適応アルゴリズムの収束のために用いるのでは
なく、複数のトレーニング信号受信時における受信信号
サンプル値を内挿近似することで、非トレーニング区間
における複素包絡線を推定する方式も提案されている
（上述のＴ．ＳｕｎａｇａとＳ．Ｓａｍｐｅｉの論文は
この原理に基いている）。この方式では、例えば内挿関
数に多項式を用いれば、その次数を上げることで高速追
随特性を得ることができる（多項式以外の内挿について
も関数系の次数を上げることで同様のことが成り立
つ）。但し、内挿近似のために数フレーム分の遅延が必
要になる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】内挿近似法により、追
随特性は逐次デシジョン オリエンテッド評価法と比べ
て大幅に改善されるが、最大ドップラ周波数ｆD がさら
に大きくなると、やはり推定誤差のために信号伝送特性
が劣化する。このことは、内挿近似法がトレーニング区
間における受信信号サンプル値だけを用いて、非トレー
ニング区間における複素包絡線を推定することにある。
非トレーニング区間においても、推定された複素包絡線
と、実際の受信信号のサンプル値から得られた複素包絡
線との誤差を最小とするように、内挿近似のための重み
係数を逐次的に制御すれば、追随特性はさらに改善でき
るはずである。ところが従来から、逐次デシジョン オ
リエンテッド評価法と内挿近似法とは互いに独立な手法
としてしか用いられていなかったために、その両者の特
徴をあわせ持つ推定法は提案されていなかった。このた
めに、良好な追随特性を持つ複素包絡線推定ができず
に、チャネルが高速変動する場合に（移動通信において
は高速走行時に）良好な伝送特性の推定が得られないと
いう欠点があった。
随特性は逐次デシジョン オリエンテッド評価法と比べ
て大幅に改善されるが、最大ドップラ周波数ｆD がさら
に大きくなると、やはり推定誤差のために信号伝送特性
が劣化する。このことは、内挿近似法がトレーニング区
間における受信信号サンプル値だけを用いて、非トレー
ニング区間における複素包絡線を推定することにある。
非トレーニング区間においても、推定された複素包絡線
と、実際の受信信号のサンプル値から得られた複素包絡
線との誤差を最小とするように、内挿近似のための重み
係数を逐次的に制御すれば、追随特性はさらに改善でき
るはずである。ところが従来から、逐次デシジョン オ
リエンテッド評価法と内挿近似法とは互いに独立な手法
としてしか用いられていなかったために、その両者の特
徴をあわせ持つ推定法は提案されていなかった。このた
めに、良好な追随特性を持つ複素包絡線推定ができず
に、チャネルが高速変動する場合に（移動通信において
は高速走行時に）良好な伝送特性の推定が得られないと
いう欠点があった。
【０００９】この発明の目的は、チャネルが高速に変動
する場合でも良好な追随特性を持つチャネル複素包絡線
推定方法を提供することにある。
する場合でも良好な追随特性を持つチャネル複素包絡線
推定方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この発明では、時刻ｉに
おけるチャネルの複素包絡線ｚf (i)が のように表されるモデルを用いる。但し、ｇo (i) ，ｇ
1 (i) ，…ｇN-1 (i) は、内挿近似に用いる関数系で、
例えばｇk (i) ＝ｉk とすれば多項式近似になる。Ｎ−
１は近似の次数、ａ0 ，ａ1 ，…ａN-1 は重み係数であ
る。通常の内挿近似では、与えられた有限のサンプル値
（＝ｓf (j) とする。トレーニング区間は時刻ｊ1 ，ｊ
2 ，…に受信されるとする。その内の一つの時刻をｊと
する。）と、推定された複素包絡線ｚf (i) との２乗誤
差が最小になるように重み係数ａ0，ａ1 ，…ａN-1 が
決定される。従来の方法では、推定すべき非トレーニン
グ区間を含む前後数フレームにおけるトレーニング区間
の受信信号のサンプル値から得られた複素包絡線ｓ
f (j) （＝受信信号のサンプル値を既知のトレーニング
パタンで割った結果）だけを用いていた。
おけるチャネルの複素包絡線ｚf (i)が のように表されるモデルを用いる。但し、ｇo (i) ，ｇ
1 (i) ，…ｇN-1 (i) は、内挿近似に用いる関数系で、
例えばｇk (i) ＝ｉk とすれば多項式近似になる。Ｎ−
１は近似の次数、ａ0 ，ａ1 ，…ａN-1 は重み係数であ
る。通常の内挿近似では、与えられた有限のサンプル値
（＝ｓf (j) とする。トレーニング区間は時刻ｊ1 ，ｊ
2 ，…に受信されるとする。その内の一つの時刻をｊと
する。）と、推定された複素包絡線ｚf (i) との２乗誤
差が最小になるように重み係数ａ0，ａ1 ，…ａN-1 が
決定される。従来の方法では、推定すべき非トレーニン
グ区間を含む前後数フレームにおけるトレーニング区間
の受信信号のサンプル値から得られた複素包絡線ｓ
f (j) （＝受信信号のサンプル値を既知のトレーニング
パタンで割った結果）だけを用いていた。
【００１１】これに対して、この発明ではこのモデルの
下で、トレーニング区間における複素包絡線サンプル値
ｓf (j) から推定された重み係数ａ0 ，ａ1 ，…ａN-1
を非トレーニング区間において逐次的に更新する。具体
的には、トレーニング区間の複素包絡線サンプル値ｓf
(j) から推定された非トレーニング区間の複素包絡線ｚ
f (i) と、非トレーニング区間の実際の受信信号から得
られた複素包絡線サンプル値ｓf (i) （＝受信信号のサ
ンプル値に推定値ｚf (i) の複素共役を乗じた結果を判
定識別して識別値を得、受信信号サンプル値をこの識別
値で割った結果）との誤差を最小とするように、内挿近
似のための重み係数ａ0 〜ａN-1 を逐次的に更新する。
このようにして逐次デシジョン オリエンテッド評価法
を内挿近似法に組み込む。この場合、逐次更新の順番と
してはｉをインクリメントする方向である必要はなく、
前後のトレーニング区間からのインクリメントとデクリ
メントをそれぞれ行ってもよい。更新アルゴリズムには
ＲＬＳアルゴリズム等の適応アルゴリズムを用いること
ができる。結果として、チャネル複素包絡線推定の追随
特性を改善できる。
下で、トレーニング区間における複素包絡線サンプル値
ｓf (j) から推定された重み係数ａ0 ，ａ1 ，…ａN-1
を非トレーニング区間において逐次的に更新する。具体
的には、トレーニング区間の複素包絡線サンプル値ｓf
(j) から推定された非トレーニング区間の複素包絡線ｚ
f (i) と、非トレーニング区間の実際の受信信号から得
られた複素包絡線サンプル値ｓf (i) （＝受信信号のサ
ンプル値に推定値ｚf (i) の複素共役を乗じた結果を判
定識別して識別値を得、受信信号サンプル値をこの識別
値で割った結果）との誤差を最小とするように、内挿近
似のための重み係数ａ0 〜ａN-1 を逐次的に更新する。
このようにして逐次デシジョン オリエンテッド評価法
を内挿近似法に組み込む。この場合、逐次更新の順番と
してはｉをインクリメントする方向である必要はなく、
前後のトレーニング区間からのインクリメントとデクリ
メントをそれぞれ行ってもよい。更新アルゴリズムには
ＲＬＳアルゴリズム等の適応アルゴリズムを用いること
ができる。結果として、チャネル複素包絡線推定の追随
特性を改善できる。
【００１２】
【実施例】送信側においては図１Ａに示すように送信す
べき情報シンボル１１とトレーニング信号１２とがスイ
ッチ１３で切替えられ、非トレーニング区間では情報シ
ンボル１１が、トレーニング区間ではトレーニング信号
１２がそれぞれ選択されて送信機１４へ供給され、これ
より送信される。この送信信号のフレーム構成は図１Ｂ
に示すようにトレーニング信号１２と情報シンボル１１
とにより１フレームを構成している。
べき情報シンボル１１とトレーニング信号１２とがスイ
ッチ１３で切替えられ、非トレーニング区間では情報シ
ンボル１１が、トレーニング区間ではトレーニング信号
１２がそれぞれ選択されて送信機１４へ供給され、これ
より送信される。この送信信号のフレーム構成は図１Ｂ
に示すようにトレーニング信号１２と情報シンボル１１
とにより１フレームを構成している。
【００１３】図２にこの発明の方法を適用した受信側の
構成を示す。受信機２１に受信入力された信号は、受信
機２１でシンボルタイミングごとに受信信号のサンプル
値が出力され、メモリ２２に記憶される。メモリ２２は
推定すべき区間を含む前後数フレーム分の受信信号サン
プル値が保存される。なおこの数フレーム分だけ受信シ
ンボルの再生、チャネルの複素包絡線の推定に、遅延が
生じる。
構成を示す。受信機２１に受信入力された信号は、受信
機２１でシンボルタイミングごとに受信信号のサンプル
値が出力され、メモリ２２に記憶される。メモリ２２は
推定すべき区間を含む前後数フレーム分の受信信号サン
プル値が保存される。なおこの数フレーム分だけ受信シ
ンボルの再生、チャネルの複素包絡線の推定に、遅延が
生じる。
【００１４】このメモリ２２に記憶された受信信号サン
プルは複素振幅推定器２３中の乗算器２４に供給され
る。この乗算器２４の他方の入力として、次の演算タイ
ミングにおける複素振幅推定値ｚf の複素共役値出力が
複素共役回路２５から与えられる。推定誤差が無く、次
の演算タイミングでの複素振幅推定値ｚf がチャネルの
複素包絡線のサンプル値ｓf (i) に全く等しければ乗算
器２４の出力は次式のようになる。
プルは複素振幅推定器２３中の乗算器２４に供給され
る。この乗算器２４の他方の入力として、次の演算タイ
ミングにおける複素振幅推定値ｚf の複素共役値出力が
複素共役回路２５から与えられる。推定誤差が無く、次
の演算タイミングでの複素振幅推定値ｚf がチャネルの
複素包絡線のサンプル値ｓf (i) に全く等しければ乗算
器２４の出力は次式のようになる。
【００１５】 ｜ｚf ｜2 ｚi ＋ｚf * ｚn （３） ｚi ：送信信号、ｚf * ：ｚf の複素共役 相加性雑音ｚn が存在しなければ、乗算器２４の出力の
位相は送信信号ｚi の位相に完全に一致する。また相加
性雑音ｚn が存在しても、判定識別器２６で乗算器２４
の出力の位相を判定識別することで送信情報が推定でき
る。
位相は送信信号ｚi の位相に完全に一致する。また相加
性雑音ｚn が存在しても、判定識別器２６で乗算器２４
の出力の位相を判定識別することで送信情報が推定でき
る。
【００１６】判定識別器２６の識別結果と、端子２７か
らのトレーニングパターンとがスイッチ２８で切換えら
れて、非トレーニング区間では前者が、トレーニング区
間では後者が割算回路２９へ供給される。割算回路２９
はメモリ２２からの受信信号サンプル値を、スイッチ２
８の出力で割った、複素包絡線サンプル値ｓf (j) を求
める。複素振幅推定回路３１で式（２）を用いて現在の
演算タイミングにおける複素包絡線推定値ｚf を演算
し、その複素包絡線推定値ｚf が、加算器３２で複素包
絡線サンプル値ｓf (j) から引算され、つまり推定値ｚ
f の誤差が求められ、この誤差が重み更新回路３３に入
力され、この回路３３で逐次最小２乗法を実行して入力
された誤差を最小とする重み係数ａ0 ，ａ1 ，…ａN-1
を逐次的に求め、これら重み係数を複素振幅推定回路３
１に設定して更新する。複素振幅推定回路３１で演算さ
れた複素包絡線推定値は複素共役回路２５へ供給される
と共に端子３４から出力される。
らのトレーニングパターンとがスイッチ２８で切換えら
れて、非トレーニング区間では前者が、トレーニング区
間では後者が割算回路２９へ供給される。割算回路２９
はメモリ２２からの受信信号サンプル値を、スイッチ２
８の出力で割った、複素包絡線サンプル値ｓf (j) を求
める。複素振幅推定回路３１で式（２）を用いて現在の
演算タイミングにおける複素包絡線推定値ｚf を演算
し、その複素包絡線推定値ｚf が、加算器３２で複素包
絡線サンプル値ｓf (j) から引算され、つまり推定値ｚ
f の誤差が求められ、この誤差が重み更新回路３３に入
力され、この回路３３で逐次最小２乗法を実行して入力
された誤差を最小とする重み係数ａ0 ，ａ1 ，…ａN-1
を逐次的に求め、これら重み係数を複素振幅推定回路３
１に設定して更新する。複素振幅推定回路３１で演算さ
れた複素包絡線推定値は複素共役回路２５へ供給される
と共に端子３４から出力される。
【００１７】この発明では重み係数ａ0 〜ａN-1 の更新
は、非トレーニング区間においても、受信信号と判定識
別結果とにより得た複素包絡線と、推定複素包絡線とを
用いて行う。
は、非トレーニング区間においても、受信信号と判定識
別結果とにより得た複素包絡線と、推定複素包絡線とを
用いて行う。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれば
逐次Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｅｓｔｉｍ
ａｔｉｏｎ法と内挿近似法とを組み合せ、トレーニング
区間の複素包絡線サンプル値から推定された非トレーニ
ング区間の複素包絡線と非トレーニング区間には実際の
受信信号から得られた複素包絡線サンプル値との誤差が
最小となるようにしているためチャネルが高速変動する
場合でも良好な追随特性を持つチャネル複素包絡線推定
方法を提供できる。
逐次Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｅｓｔｉｍ
ａｔｉｏｎ法と内挿近似法とを組み合せ、トレーニング
区間の複素包絡線サンプル値から推定された非トレーニ
ング区間の複素包絡線と非トレーニング区間には実際の
受信信号から得られた複素包絡線サンプル値との誤差が
最小となるようにしているためチャネルが高速変動する
場合でも良好な追随特性を持つチャネル複素包絡線推定
方法を提供できる。
【００１９】次に、この発明の有効性を実証するために
行った計算機シミュレーションの結果を示す。シミュレ
ーションでは、多項式近似に相当するｇk (i) ＝ｉk を
用い、近似の次数はＮ−１＝３とした。ＢＰＳＫ変調を
用い、更新アルゴリズムにはＲＬＳアルゴリズムを用い
た。レイリーフェージングを仮定し、平均ＳＮＲは１７
ｄＢとした。２８情報シンボルに対して４シンボルのト
レーニングを付加し、計３２シンボルで１フレームを構
成した。
行った計算機シミュレーションの結果を示す。シミュレ
ーションでは、多項式近似に相当するｇk (i) ＝ｉk を
用い、近似の次数はＮ−１＝３とした。ＢＰＳＫ変調を
用い、更新アルゴリズムにはＲＬＳアルゴリズムを用い
た。レイリーフェージングを仮定し、平均ＳＮＲは１７
ｄＢとした。２８情報シンボルに対して４シンボルのト
レーニングを付加し、計３２シンボルで１フレームを構
成した。
【００２０】図３にこのシミュレーション結果を示す。
横軸は最大ドップラ周波数、縦軸は平均ビット誤り率で
ある。○はこの発明の特性を表している。比較のため
に、同一次数の内挿近似法により複素包絡線を推定した
場合の誤り率の特性を●印で、ＲＬＳアルゴリズムを用
いた逐次デシジョン オリエンテッド評価法による複素
包絡線推定を用いた場合の誤り率の特性を□印で示して
ある。図から明らかなように、この発明によれば逐次デ
シジョン オリエンテッド評価法、及び内挿近似法の両
者よりも低い誤り率特性を達成できる。特に、内挿近似
法は最大ドップラ周波数が大きくなると誤り率特性が急
激に劣化するのに対して、この発明を用いると誤り率は
急激に劣化せず、追随特性が改善されている。このこと
は、逐次デシジョン オリエンテッド評価法を内挿近似
法に組み込んだことの結果といえる。
横軸は最大ドップラ周波数、縦軸は平均ビット誤り率で
ある。○はこの発明の特性を表している。比較のため
に、同一次数の内挿近似法により複素包絡線を推定した
場合の誤り率の特性を●印で、ＲＬＳアルゴリズムを用
いた逐次デシジョン オリエンテッド評価法による複素
包絡線推定を用いた場合の誤り率の特性を□印で示して
ある。図から明らかなように、この発明によれば逐次デ
シジョン オリエンテッド評価法、及び内挿近似法の両
者よりも低い誤り率特性を達成できる。特に、内挿近似
法は最大ドップラ周波数が大きくなると誤り率特性が急
激に劣化するのに対して、この発明を用いると誤り率は
急激に劣化せず、追随特性が改善されている。このこと
は、逐次デシジョン オリエンテッド評価法を内挿近似
法に組み込んだことの結果といえる。
【図１】Ａは送信機の構成例を示すブロック図、Ｂは送
信信号のフレーム構成を示す図である。
信信号のフレーム構成を示す図である。
【図２】この発明が適用された複素振幅推定器の一例を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図３】各種複素振幅推定方法を用いた際の、最大ドッ
プラ周波数に対する平均ビット誤り率特性のシミュレー
ション結果を示す図。
プラ周波数に対する平均ビット誤り率特性のシミュレー
ション結果を示す図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｌ 27/22
Claims (2)
- 【請求項１】 受信トレーニング信号のサンプル値から
得た複素包絡線のサンプル値と、上記受信トレーニング
信号と対応する正しいトレーニング信号から得た複素包
絡線のサンプル値とから、チャネルの複素包絡線のサン
プル値ｚf (i) を推定する次式の重み係数ａo 〜ａN-1
を決定する第１ステップと、 ｇo (i) 〜ｇN-1 (i) ：内挿近似に用いる関数系、Ｎ−
１：近似の次数、 受信非トレーニング信号のサンプル値から上記式を用い
てチャネルの複素包絡線のサンプル値ｚf (i) を推定す
る第２ステップと、 上記第２ステップにより推定された複素包絡線のサンプ
ル値ｚf (i) と、上記受信非トレーニング信号から得ら
れた複素包絡線のサンプル値ｓf (i) との誤差を最小と
するように上記重み係数ａo 〜ａN-1 を逐次更新する第
３ステップと、 を有するチャネル複素包絡線推定方法。 - 【請求項２】 上記第３ステップの重み係数の更新は逐
次最小２乗法によることを特徴とする請求項１記載のチ
ャネル複素包絡線推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4702294A JPH07264110A (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | チャネル複素包絡線推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4702294A JPH07264110A (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | チャネル複素包絡線推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07264110A true JPH07264110A (ja) | 1995-10-13 |
Family
ID=12763563
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4702294A Pending JPH07264110A (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | チャネル複素包絡線推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07264110A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5875215A (en) * | 1995-08-25 | 1999-02-23 | Nec Corporation | Carrier synchronizing unit |
| JP2004529524A (ja) | 2000-12-15 | 2004-09-24 | ブロードストーム テレコミュニケイションズ インコーポレイテッド | 適応クラスタ構成及び切替による多重キャリア通信 |
| JP2007028160A (ja) * | 2005-07-15 | 2007-02-01 | Japan Radio Co Ltd | 振幅位相制御装置および受信システム |
| US8891414B2 (en) | 2000-12-15 | 2014-11-18 | Adaptix, Inc. | Multi-carrier communications with adaptive cluster configuration and switching |
| WO2022061604A1 (zh) * | 2020-09-23 | 2022-03-31 | 株式会社Ntt都科摩 | 电子设备和信号包络获取方法 |
-
1994
- 1994-03-17 JP JP4702294A patent/JPH07264110A/ja active Pending
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5875215A (en) * | 1995-08-25 | 1999-02-23 | Nec Corporation | Carrier synchronizing unit |
| US9191138B2 (en) | 2000-12-15 | 2015-11-17 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| US8964719B2 (en) | 2000-12-15 | 2015-02-24 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| US9344211B2 (en) | 2000-12-15 | 2016-05-17 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| US8891414B2 (en) | 2000-12-15 | 2014-11-18 | Adaptix, Inc. | Multi-carrier communications with adaptive cluster configuration and switching |
| US8934445B2 (en) | 2000-12-15 | 2015-01-13 | Adaptix, Inc. | Multi-carrier communications with adaptive cluster configuration and switching |
| US8934375B2 (en) | 2000-12-15 | 2015-01-13 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| US8958386B2 (en) | 2000-12-15 | 2015-02-17 | Adaptix, Inc. | Multi-carrier communications with adaptive cluster configuration and switching |
| US9219572B2 (en) | 2000-12-15 | 2015-12-22 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| JP2004529524A (ja) | 2000-12-15 | 2004-09-24 | ブロードストーム テレコミュニケイションズ インコーポレイテッド | 適応クラスタ構成及び切替による多重キャリア通信 |
| US9203553B1 (en) | 2000-12-15 | 2015-12-01 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| US9210708B1 (en) | 2000-12-15 | 2015-12-08 | Adaptix, Inc. | OFDMA with adaptive subcarrier-cluster configuration and selective loading |
| JP2007028160A (ja) * | 2005-07-15 | 2007-02-01 | Japan Radio Co Ltd | 振幅位相制御装置および受信システム |
| JP4708105B2 (ja) * | 2005-07-15 | 2011-06-22 | 日本無線株式会社 | 振幅位相制御装置および受信システム |
| WO2022061604A1 (zh) * | 2020-09-23 | 2022-03-31 | 株式会社Ntt都科摩 | 电子设备和信号包络获取方法 |
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