JPH10512417A - ディジタル変調信号用キャリヤ再生方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ＩＳ−５４ＴＤＭＡシステムのような既知の同期ワードを用いた無線通信システム中のキャリヤ再生方法は、２つの段階においてキャリヤ位相の推定を生成するように動作する。第１の段階では、キャリヤ位相情報を求める複素フェージング係数は、最小二乗基準を用いて受信信号中の同期ワードから推定される。第２の段階においては、キャリヤ位相は、複素フェージング係数から平均化によって推定される。平均化は、反復平均化、移動平均またはカルマンフィルタリングを用いて行われる。これは、さらに、推定された振幅係数と周波数偏移を供給する。この方法と装置によれば、位相ロックループ・キャリヤ再生の本質的な改善ができる。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の名称 ディジタル変調信号用キャリヤ再生方法および装置 技術分野 本発明は通信システムにおけるキャリヤ再生に関する発明である。 背景技術 本発明は一般に通信システムに適用でき、特に、ＥＩＡ／ＴＩＡドキュメント ＩＳ−５４−Ｂ「セルラ・システム・デュアルモード移動局−基地局互換性標準 （Ｒｅｖ．Ｂ）」と互換性を有するＴＤＭＡ（時分割多元接続）セルラ通信シス テムに適用できる。 簡単化のために、そのようなシステムは、下記では単にＩＳ−５４システムと 記す。そのようなシステムにおいて、データは、情報シーケンスが後に続く１４ シンボル同期ワードを含むタイムスロットによって通信される。この同期ワード は、とりわけキャリヤ再生を容易にするために使用される。キャリヤ再生を行う 方法は、システムの性能に直接影響を及ぼす。 セルラ通信システムにおいて、キャリヤ再生は、フェージングおよび干渉また はノイズによって難しくなる。従来のＰＬＬ（位相ロックループ）キャリヤ再生 システムは無線通信システムにおいてかなりよく理解され広く使用されているけ れども、それらは、セルラ通信システムで生じる雑音（低いＳＮＲ（ＳＮ比）） およびフェージングチャネル環境においては、満足なものではない。 本発明の目的は、受信信号中の既知の同期ワードを用いたキャリヤ再生におい て使用するための改善された方法および装置を提供するものである。 発明の概要 本発明は、受信信号中の既知の同期ワードを用いてキャリヤ再生を行う方法を 提供し、その方法は、同期ワードのシンボルから複素フェージング係数を推定し 、最小二乗基準を用いてキャリヤ位相の情報を求め、平均値算出プロセスを用い て複素フェージング係数からキャリヤ位相を推定するステップを有する。 複素フェージング係数を推定するステップは、同期ワードの既知のシンボル、 および同期ワードに隣接した未知のシンボルに対するゼロ値を用いて、ワンステ ップ最適推定を実行するステップを含む。 キャリヤ位相を推定するステップは、複素フェージング係数の反復平均を供給 するステップ、複素フェージング係数の移動平均を供給するステップを含む。後 者では、振幅係数および複素フェージング係数の周波数偏移が推定され、カルマ ンフィルタ利得は、推定されたキャリア位相、振幅係数および周波数偏移から反 復的に決定される。 本発明は、既知の同期ワードを含む受信信号からキャリヤ再生を行う装置を提 供し、この装置は、受信信号のサンプルおよびサンプリング遅延信号に応じて、 同期ワードのサンプリングされたシンボルから複素フェージング係数を推定し、 最小二乗基準を用いて、キャリア位相の情報を具現化する線形変換装置と、複素 フェージング係数の平均を生成するための平均化装置と、平均の引数を生成し、 キャリヤ再生に対して推定キャリヤ位相を構成するための装置とを備える。これ らの装置は、好ましくは、少くとも１つのディジタル信号処理装置によって構成 される。 最小二乗基準と拡張カルマンフィルタリングはよく知られている。たとえば、 Ｍ．Ｈ．Ａ．デビスとＲ．Ｂ．ビンターの「確率論的モデルと制御」、Chapman and Hall，London，１９８５。 図面の簡単な説明 本発明は、添付の図面を参照して以下の記述からよく理解される。 図１は、ディジタル無線通信受信機の一部のブロック図を示す図である。 図２、３および４は、本発明の実施の形態のキャリヤ再生装置を示す図である 。 図５と６は、キャリヤ再生装置の特性を示す図である。 発明の実施の形態 まず第１に、ＩＳ−５４システムのモデルを示し、次に、本発明の実施の形態 のキャリヤ再生方法につい説明載する。 これらの方法を実行するキャリヤ再生装置の物理的な構造およびそれらの関連 する特性を図面で説明する。 この詳細な記述は特にＩＳ−５４システムに関連するが、これは一つの例であ って、この本発明は他の通信システムにも適用できる。信号と観察モデル ＩＳ−５４システムはπ／４シフトＤＱＰＳＫ（差分直交位相シフトキー）信 号シンボルを使用しており、このシンボルは以下の式（１）で記載される： ここで、ｋは正整数であり、シンボルｓ_k，ｗ_kは実数および虚数部θ_kとθ^* _k を有するバイナリ情報で表わされる複素数値である。 θ_k，θ^* _k∈｛−１、１｝（すなわち、θ_kとθ^* _kは、値−１と１のセットの１ つであり、すなわち、−１か１）；およびいかなるｋに対しても｜θ_k｜＝１（ すなわち、θ_kの振幅は１である）。 サンプリングは通常をシンボルレートの２倍で行われるので、受信信号サンプ ルの離散的な観察モデルは次の式（２）表わされる。 ここで、ｙ_2k-1とｙ_2kは、２つのシンボルスペースｋ中の複素信号サンプルで あり、ｉとｍは、モデル中のシンボル間干渉（ＩＳＩ）に寄与するシンボルの数 である２ｍを有する整数であろ。Ｔはシンボル間隔、τはシンボルスペースｋ中 のサンプリング遅延（最大と実際のサンプリングタイムの間の周期）であり、− Ｔ／２からＴ／２の範囲にある。Ｕ_2k-1とＵ_2kは、シンボルスペースｋの間の未 知の複素フェージング係数であり、ｇ（ｔ）は、チャネルフィルタ（送信および 受信フィルタの組み合わせ）のインパルスレスポンスであり、次の式で表わされ る。 ここで、αは、フィルタ・ロールオフ係数、η_2k-1とη_2kは、ゼロ平均を有す る複素数ガウスランダム変数であり、変数２σ² _η、σ² _ηはそれぞれノイズの実 数部および虚数部の変数である。 これらの式は信号と観察モデルを表わし、キャリヤ再生アルゴリズムを派生す るために使用される。以下にこれについて説明する。キャリヤ再生方法 都合上、ｍ＝２とし、複素フェージング係数Ｕ２_k-1とＵ_2kはシンボル空間の 間は同じものであると仮定する。その各々は、振幅係数Ａ_kとキャリヤ位相シフ トｅ^jxkの積で表わされる。２_k-1および２_kの代わりに、それぞれシンボルスペ ースｋ中の奇数サンプルに対する添字ｏ，ｋ、および偶数サンプルに対する添字 ｅ，ｋを用いて、式（２）と（３）は次の式（４）と（５）のようになる。 ゼロ平均を有する複素数ガウスランダム変数であるη_o,k、η_e,kを用いて、相 関特性は式（６）および（７）で表わされる。 ここで、ｎは整数、主要なシンボル「’」は共役転置を示す。 キャリヤ再生方法の目的は、同期ワードの間、すなわち、ｋの値は１からｎ＝ １４（同期ワード中のシンボルの数）の間、受信信号サンプルｙ_o,k、およびｙ_{e ,k} 、から位相ｘｋを推定するものである。 これは、以下に述べる２つの段階において実行される。第１の段階は、複素フ ェージング係数の推定および第２の段階は平均化算出方法である。複素フェージング係数の推定 上述のように、複素フェージング係数は、Ａ_kｅ^jxkの形で表わされる。カッコ ［ ］はマトリックスを表わし、［ ］^Tはマトリクスの共役転置を表す。 Ｄ_k，Ｓ_k，Ｇ_e，Ｇ_o，Ｔ_k，Ｙ_k，λ_kを次のようにおけば、式（８）が得られ る。 ここでＤ_kは、複素フェージング係数であり、これは振幅係数Ａ_kおよびキャリ ヤ位相ｘ_kのの情報を表わし、λ_kは、次の相関マトリクスを有するノイズ・ベク トルである： ここで、再び、主要シンボル「’」は共役転置を示す。 Ｔ_k、すなわち、τとＳ_kが知られていると仮定すると、最小二乗基準に基づく 複素フェーディング係数Ｄ_kの１ステップ最適推定Ｄ^∧ _k（推定置は山形シンボル ∧で示される。∧は式中ではＤの上部に位置するが、文中では表記の都合上、Ｄ の右上に上付き記号「^∧」として表記される）は式（９）で得られる。 サンプリング遅延τは、タイミング再生のプロセス中で推定される。Ｓ_k、こ こではベクトルＴ_kは、３からＮ−２までのｋの値だけについてよく知られてい る。というのは、同期ワードシンボルは知られているが、同期ワードに隣接する シンボルは知られていない。式（９）における推定のために、同期ワードも前の ２つの未知のシンボルおよび同期ワードの後の２つの未知のシンボルは０値であ る。すなわち、 平均値算出プロセス キャリヤ再生のために、キャリヤ位相ｘ_kの推定ｘ^∧ _kは、平均値算出プロセス を用いて複素フェージング係数の推定Ｄ^∧ _kから得られる。以下に述べられる本 発明の他の実施の形態においては、平均値算出プロセスは、反復平均または動的 平均 を行い、または、動的な平均値算出プロセ カルマンフィルタリングによって構 成される。反復平均および移動平均 シンボルｋの複素変数をＦ_kと表わすと、この変数は、推定Ｄ^∧ _kから得られ、 従って、キャリヤ位相推定ｘ^∧ _kは、ｘ^∧ _k＝ａｒｇ（Ｆ_k）によって与えられる 。反復平均を得るために、Ｆ_k式（１０）のように定義される。 ここで、０≦ｈ≦１、およびｈは平均化メモリ係数である。ｈの好ましい値は 、シンボル（ｈは１に向う）のより大きい数にわたる平均化と異なるシンボル（ ｈは０に向う）間の位相変動の推定ノイズ効果の累積的効果の減少との間で、シ ミュレーションによって決定できる。 ＩＳ−５４システム中の同期ワードのシンボルの比較的小さい数で、前の係数 は支配的に見え、ｈ＝１の値は、最適になるよに見える。しかし、より小さい値 （すなわち、ｈ＝０．７５またはｈ＝０．５）は、代わりに使用され、特に、シ ステム中では、より長い同期ワードまたは高いＳＮＲを有することが好ましい。 移動平均のために、平均化は、シンボルｋ、ここではシンボルｋ上に中心があ る２Ｌ＋１シンボルの移動窓の各側（前後）のシンボルの整数Ｌと同様にシンボ ルｋ上で行われる。窓中の各シンボルは所望の重み付け係数で与えられる。 この場合には、Ｆ_kは式（１１）によって定義される。 ここで、ｗ_iは、推定Ｄ_i用の重み付け係数であり、ｉ＜１およびｉ＞Ｎの場合 、ｗ_i＝０，Ｄ^∧ _i＝０となる。たとえば、窓を通して等しい重み付けをする重み 付け構成においては、種々の窓サイズはＬ＝５によって決定され、窓の中心から の距離に対して線形に減少し、または窓の中心からの距離に対して２次のオーダ で減少する。これらの、重み付け構成は、非ゼロ重み付け係数を有する重み付け 係数Ｗ０_i、Ｗ１_i、Ｗ２_iを用いて次の式のように表わされる。 これらの各場合において、窓の中央のシンボルｋは、１の重み付けを有する。 最適の重み付け構成（使用される以外の構成）はシミュレーションによって決定 できる。Ｌ＝５を有するＩＳ−５４システム中の同期ワードに対して、最良の結 果は、重み付け係数Ｗ０_i＝１のときに生成されるように見える。カルマンフィルタリング ワンステップ推定Ｄ^∧ _kは、式（１２）によって与えられる： ここで、μ_kはゼロ平均および変数２σ² _μk＝２σ² _Dkを有するガウスプロセス である。 Ｄ^∧ _kを新たな観察変数ｙ_kとして書き直し、振幅係数Ａ_kと周波数偏移Δｘ_kを 、観察の間一定であると仮定すると、新たな観察モデルは、式（１３）によって 定義される： ここで、ξ_kは受信信号のゼロ平均と変数２σ² _ξモデル化位相ジッタを有する ガウスプロセスである。 式（１４）を代入すると： 式（１３）の新たな観察モデルは、式（１５）のようになり： 以下の式（１６）のように簡潔な形式に書き直すことができる。 ｆ（Φ_k-1，ξ_k）を点（Φ^∧ _k，０）で変数Φ_k-1とξ_k-1上で第１のオーダの テーラ級数形式で展開すると、次の式が得られる。 ヤコビマトリックスは、次の式（１７）で表される。 従って、線形間接モデルは式（１８）で表される： ここで： カルマンフィルタリング理論を式（１８）のモデルに適用すると、間接的変数 Φ_kに対する反復推定アルゴリズムが式（１９）にように得られる： ここで、Ｉは、単位行列であり、初期入力条件は次のように与えられる： 式（１４）の間接変数Φ^∧ _kを用いて、推定振幅係数Ａ^∧ _k、推定キャリヤ位相 ｘ^∧ _k、および推定周波数偏移Δｘ^∧ _kが式（２０），（２１），（２２）から得 られる。 動的平均値算出プロセスを構成するカルマンフィルタリングプロセスの実行は 、上述のように、サンプル毎に、全体でほぼ４０の複素加算／乗算と１つの実数 除算が必要である。好ましくは、ディジタル信号処理（ＤＳＰ）集積回路で実行 される。カルマンフィルタリングプリンタは、キャリヤ再生ために必要なキャリ ヤ位相と同様に、振幅係数と周波数偏移の推定を供給できるメリットがある。し かし、反復平均プロセスと移動平均プロセスより多くの計算を必要とし、これも 同、様にＤＳＰ集積回路において実行される。具体的回路 図１は、ディジタル無線通信受信機のブロック図を示す図である。図１におい て、ディジタル無線通信信号は、ＲＦ（無線周波数）回路２０を介してダウンコ ンバータ２２に供給される。ダウンコンバータ２２では、サンプラ２４によって Ｔ／２のサンプリング周期を有するシンボルレートの２倍でサンプリングされる 信号が発生され、サンプルは、Ａ−Ｄ（アナログ／ディジタル）コンバータ２６ によってディジタル形式に変換される。ディジタル化されたサンプルは、再生さ れた推定サンプリング遅延τ^∧ _kに従って、補間回路２８によって補間され、推 定最適サンプリングで、次の処理のために、サンプルＹ_kを発生する。推定サン プリング遅延τ^∧ _kは、シンボルｋに対してサンプリング遅延τを示す。補間回 路２８に代わるものとして、推定サンプリング遅延τ^∧ _kは、サンプラ２４のサ ンプリングタイムを直接制御するために用いられる。補間回路２８は、ディジタ ル回路３０の一部を構成し、好ましくは、ＤＳＰ集積回路内に置かれ、フレーム 同期およびタイミング再生装置３２、キャリヤ再生装置３４、および残留位相訂 正器３６を含む。補間回路２８からのサンプルＹ_kは、ブロック３２、３４およ び３６の入力信号として供給される。フレーム同期およびタイミング装置３２は 、簡単な方法で推定サンプリング遅延τ^∧ _kを発生できるが、ここでは説明を省 略する。 ダウンコンバータ２２における不完全さ、信号反射、および受信器の移動によ るドップラー効果は、残留またはエラー・キャリヤ位相成分を有するキャリヤ再 生装置３４に供給される信号を発生し、それは、上述の平均値算出プロセスの一 つに従ってキャリヤ再生装置３４によって発生された推定キャリヤ位相ｘ^∧ _kに 従って残留キャリヤ位相訂正器３６によって除去される。この目的で、キャリヤ 再生装置３４は、装置３２から推定サンプリング遅延τ^∧ _kが供給される。上述 のように、キャリヤ再生の効果は、通信システムの性能に直接影響を与える。正 確なキャリヤ再生は、特に非コーヒレント検波に３ｄＢの特性改良を与える同期 検波を用いる通信システムに必要である。しかし、本発明は両方の場合にキャリ ヤ再生を容易にする。 図２は、上述の平均値算出プロセスに従ってキャリヤを再生するキャリヤ再生 装置３４の一部であるＤＳＰ装置を示す図である。この装置は、それぞれＴ／２ の遅延を供給する遅延装置４０と４２、サンプリング周期Ｔを有するサンプラ４ ４と４６、線形変換器４８、点線内に示される反復平均化装置５０、および、ａ ｒｇ（）関数を供給するＡＲＧ装置５２を含む。反復平均化装置５０は、加算器 ５４、１シンボル周期Ｔの遅延を供給する遅延装置５６は、および乗算器５８を 含む。 各シンボルサンプルＹ_kは、遅延装置４０と４２中で連続的に遅延され、その 出力は、それぞれサンプラ４４と４６によって再サンプリングされ、上記（４） と（５）で説明した受信同期ワードサンプルｙ_o,kおよびｙ_e,kを出力する。線形 変換装置４８は、これらのサンプルｙ_o,k、ｙ_e,kおよび推定サンプリング遅延ｘ が供給され、ワンステップ最小二乗推定を行い、上述の式（９）に従って、複素 フェージング係数の推定Ｄ^∧ _kを発生する。反復平均化装置５０は、上述の式（ １０）に従って複素変数Ｆ_kを発生する。ＡＲＧ装置５２は、この複素変数Ｆ_kの 引数にを決定し、上述のキャリヤ位相の所望の推定ｘ^∧ _kを供給する。ＡＲＧ装 置５２は、たとえば、メモリ中に計算装置またはルックアップ・テーブルを含む ように構成される。 反復平均化装置５０において、加算器５４の入力は、複素フェージング係数と 加算器５４の前出力のＦ_k-1の現在の推定Ｄ^∧ _kが供給され、遅延装置５６におい てＴだけ遅延され、乗算器５８において係数ｈが乗算され、式（１０）に従って 現在の出力Ｆ_kを出力する。ここで、ｈ＝１の場合は、乗算器５８は省略できる 。 図２における反復平均化装置５０は、移動平均化装置、たとえば、図３に示す ような装置によって置き換えることができ、上述の式（１１）に従って移動平均 化装置を用いてキャリヤ再生を実行する。図３の移動平均化装置は、シフトレジ スタ６０を含み、遅延段階を有するシリアル−パラレル変換器として動作し、各 々は、遅延Ｔを供給し、移動平均窓内で、図２中の線形変換装置４８によって供 給される複素フェージング係数の並列出力推定Ｄ^∧ _k+L〜Ｄ^∧ _k-Lの２Ｌ＋１個を 供給する。 図３の移動平均化装置は、さらに２Ｌ＋１の乗算器６２を含み、その各々は、 上述のように、選択された重み付け装置の各々に対応して出力された複数の出力 で乗算され、加算器６４は、２Ｌ＋１の乗算結果を加算して、複素変数Ｆ_kを発 生 し、それは、図２のＡＲＧ装置５２に供給される。全ての重み付け器中の重み付 け係数Ｗ０が１の場合は、乗算器６２は省略できる。 図３の移動平均化装置５０の代わりに、他の所望の反復平均化装置（ローパス ・フィルタたは積分器）を使用することもできる。特に、平均化装置５０とＡＲ Ｇ装置５２は、以下に図４で述べるカルマンフィルタ装置７０によって置き換え ることができる。カルマンフィルタリングは、動的平均値算出プロセス（すなわ ち、カルマンフィルタの利得は、動的に反復的な方法で変化する）であり、他の どのような動的平均値算出プロセスを使用することもできる。さらに、カルマン フィルタは一定の利得係数を有してもよく、それにより、以下に述べる装置７０ のように、各シンボルに対してカルマンフィルタの利得計算を避けることができ る。 図４は、カルマンフィルタリング装置７０を示す図である。このカルマンフィ ルタリング装置７０は、図２の平均化装置５０とＡＲＧ装置５２の代わりに使用 することができる。カルマンフィルタリングプロセスに対する上述の表記と一致 して、図２中の線形変換装置４８の出力Ｄ^∧ _kは、入力ｙ_kとしてカルマンフィル タリング装置７０に加えられる。カルマンフィルタリング装置７０は、減算器７ １、乗算器７２〜７４、加算器７５と７６、遅延装置７７と７８、１シンボル周 期Ｔの遅延を供給する遅延装置７７と７８、非線形変換装置７９と８０、および カルマンフィルタ利得計算装置８１を含む。 入力ｙ_kは、減算器７１の付加的入力に供給され、遅延装置７７の出力は、減 算器７１の減算入力に供給され、減算器７１の出力は、乗算器７２と７３に供給 され、利得計算装置８１から現在のシンボルｋに対して供給される各カルマンフ ィルタ利得Ｋ_k（１）とＫ_k（２）によって乗算される。乗算器７２の出力は、加 算器７５の入力の一つに供給され、他の入力は、乗算器７４の出力から供給され る。加算器７５の出力は、推定間接変数Φ^∧ _kの推定成分Φ^∧ _k（１）＝Ｄ^∧ _k（ 上述の式（１４））を構成し、非線形変換装置７９の入力および遅延装置７７に 供給 される。遅延装置７７の出力は、同じく乗算器７４の１つの入力に供給される。 乗算器７３の出力は、加算器７６の１つの入力に供給される。加算器７６の出力 は、推定間接変数Φ^∧ _kの推定成分Φ^∧ _k（２）＝ｚ^∧ _k（上述の式（１４））を 構成する、加算器７６の出力は、非線形変換装置８０の入力および遅延装置７８ に供給される。遅延装置７８の出力は、乗算器７４のもう一つの入力に、および 、加算器７６のもう一つの入力に供給される。 このように、カルマンフィルタリング装置７０は、複素フェージング係数に基 づいて拡張カルマンフィルタリングを実行し、推定間接係数Φ^∧ _kを発生する。 推定間接Φ^∧ _kは、上述の式（１９）の３行目の式に従った２つの推定成分Φ^∧ _k （１）およびΦ^∧ _k（２）から構成される。非線形変換装置７９は、上述の式（ ２０）に従って推定係数Φ^∧ _kから推定振幅係数Ａ^∧ _kを発生し、上述の式（２１ ）に従って推定キャリア位相ｘ^∧ _kを発生する。非線形変換装置８０は、上述の 式（２２）に従ってと発生する。これらの推定は、利得計算装置８１に供給され 、上述の式（１９）の第２の式に従って、カルマンフィルタ利得Ｋ_k+1（１）と Ｋ_k+1（２）計算し、次のシンボルｋ＋１を反復するために使用される。図２の ＡＲＧ装置５２と同じように、非線形変換装置７９と８０は、メモリ中の計算装 置またはルックアップ・テーブルを含む。 上述の説明からすれば、推定キャリヤ位相ｘ_kだけがキャリヤ再生のために必 要であるが、カルマンフィルタリングプロセスは、また、推定振幅係数Ａ^∧ _k推 定周波数偏位Δｘ^∧ _k発生し、それは、他の目的のために使用できる。どの方法 が使用されようが、キャリヤ再生プロセスは、単独で、タイミング再生および／ またはフレーム同期プロセスと共に組合せることができる。 図５と図６は、ＳＮＲがそれぞれ１０ｄＢの場合に、非フェージングチャネル およびレイリーフェージングチャネルに対するキャリヤ再生装置の相対性能のシ ミュレーションを示す図である。レイリーフェージングチャネルは、時速１２０ ｋｍの速度で走行している移動機に対して、９００ＭＨｚのキャリヤ周波数を有 するＩＳ−５４システムを表わす。各図において、ｒａｄ²での位相誤差分散は 同期ワードのシンボル番号の関数として示される。 図５中の線９４と図６中の線９９は、図４で述べたカルマンフィルタリングを 使用したキャリヤ再生装置を示す。図５中の線９２と図６中の線９７は、図２で 述べた、ｈ＝１のときの、反復再生装置を使用したキャリヤ再生装置を示す。こ れらのことから、反復再生装置を使用したキャリヤ再生装置は、カルマンフィル タリング装置と同等か多少特性がよいと考えられる。これは、反復平均化装置５ ０は非常に簡単に導入できるので、計算の複雑さが非常に減少するためである。 図５中の線９３と図６中の線９８は、図３で述べた、Ｌ＝５で重み付け係数が Ｗ０のときの、移動平均化装置を使用したいキャリヤ再生装置を示す。図から、 分かるように、さらによりよい特性が得られる。この移動平均化装置を使用した いキャリヤ再生装置は、反復平均化装置より複雑であり、カルマンフィルタリン グ装置より複雑でない。 シミュレーション結果は、本発明のキャリヤ再生装置によれば、キャリヤ再生 が可能となり、比較的低いＳＮＲに対して小さな位相平均と周波数エラーが達成 できた。これは、ＩＳ−５４システムの同期ワード・シーケンスの１４シンボル 内でうまく実行できた。これらの結果は、キャリヤ再生に使用される従来の位相 ロックループ技術において、１０デシベル以上の改良がなされた。 本発明の特別の実施の形態が上に詳細に記載されたが、本発明の特許請求の範 囲に記載された事項から逸れることなく、多くの変形実施例、変更、適用が可能 である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＣＡ，ＪＰ，ＲＵ (72)発明者 アブーダヤ・アドナン カナダ国，ケイ２シー ３エム５，オンタ リオ，オタワ，ピネクレスト ロード 1701−1300 (72)発明者 ツァオ・ホング カナダ国，ケイ２ジー ６シー２，オンタ リオ，ネピーン，ソーンバリー クレセン ト 179 (72)発明者 ワング・ルイ カナダ国，ケイ２シー ３エル６，オンタ リオ，オタワ，ダイネス ロード 1204− 900 (72)発明者 トロフィモフ・イオウリ ロシア国，113035，モスクワ，ナベレツナ ヤ，40／42−84，ユーエル．エム．ゴルコ ゴ (72)発明者 クロマ・アレグザンドレ ロシア国，140160，モスコフスカヤ オブ ル，ツコフスキー，63−27，ユーエル．ガ ガリナ (72)発明者 バコーリン・ミカエル ロシア国，142110，モスコフスカヤ オブ ル，ポドルスク 35−31，ユーエル．キロ バ (72)発明者 クレインデリン・ビタリ ロシア国，109518，モスクワ，８−１− 87，ユーエル．グラジボロノフスカヤ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． 受信信号中の既知の同期ワードを用いてキャリヤ再生を行う方法にお いて： 同期ワードのシンボルから複素フェージング係数を推定し、最小二乗基準を用 いてキャリヤ位相の情報を求め、 平均値算出プロセスを用いて複素フェージング係数からキャリヤ位相を推定す ることを特徴とするキャリア再生方法。 ２． 請求項１記載のキャリア再生方法において： 複素フェージング係数を推定するステップは、同期ワードの既知のシンボル、 および同期ワードに隣接した未知のシンボルに対するゼロ値を用いて、ワンステ ップ最適推定を実行するステップを含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ３． 請求項１または２記載のキャリア再生方法において： 前記のキャリヤ位相を推定するステップは、複素フェージング係数の反復平均 を供給するステップを含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ４． 請求項１または２記載のキャリア再生方法において： 前記のキャリヤ位相を推定するステップは、複素フェージング係数の移動平均 を供給するステップを含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ５． 請求項１または２記載のキャリア再生方法において： 前記のキャリヤ位相を推定するステップは、複素フェージング係数をカルマン フィルタリングするステップを含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ６． 請求項５記載のキャリア再生方法において： 振幅係数および複素フェージング係数の周波数偏移を推定するステップをさら に含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ７． 請求項６記載のキャリア再生方法において： 推定キャリア位相、振幅係数および周波数偏移からカルマンフィルタ利得を反 復的に決定するステップをさらに含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ８． 請求項１乃至７のいずれかに記載のキャリア再生方法において： 前記のキャリア位相を推定するステップは、複素フェージング係数の平均の引 数を形成するステップを含むことを特徴とするキャリア再生方法。 ９． 既知の同期ワードを含む受信信号からキャリヤ再生を行う装置におい て： 受信信号のサンプルおよびサンプリング遅延信号に応じて、同期ワードのサン プリングされたシンボルから複素フェージング係数を推定し、最小二乗基準を用 いて、キャリア位相の情報を求める線形変換装置と、 複素フェージング係数の平均を生成するための平均化装置と、 平均の引数を生成し、キャリヤ再生に対して推定キャリヤ位相を形成するため の装置とを備えたことを特徴とするキャリア再生装置。 １０． 請求項９記載のキャリア再生装置において： 前記平均化装置は、反復平均化装置を含むことを特徴とするキャリア再生装置 。 １１． 請求項９記載のキャリア再生装置において： 前記平均化装置は、移動平均化装置を含むことを特徴とするキャリア再生装置 。 １２． 請求項９記載のキャリア再生装置において： 前記平均化装置は、カルマンフィルタを含むことを特徴とするキャリア再生装 置。 １３． 請求項１２記載のキャリア再生装置において： 振幅係数および複素フェージング係数の周波数偏移を推定するために平均化さ れた複素フェージング係数に応じて動作する装置をさらに含むことを特徴とする キャリア再生装置。 １４． 請求項１３記載のキャリア再生装置において： 推定キャリア位相、振幅係数および周波数偏移に応じて、カルマンフィルタ利 得を反復的に決定するための利得計算装置をさらに含むことを特徴とするキャリ ア再生装置。 １５． 請求項９乃至１４のいずれかに記載のキャリア再生装置において： 線形変換装置、平均化装置、引数を生成する装置は、少くとも１つのディジタ ル信号処理装置の機能によって構成されることを特徴とするキャリア再生装置。