JPWO2011108429A1 - チャネル推定回路、チャネル推定方法および受信機 - Google Patents

Abstract

ＯＦＤＭを用いた無線通信システムのチャネル推定において、時間領域で雑音成分を効果的に除去し、精度の良いチャネル推定を実現する。ＯＦＤＭ伝送された信号波を周波数領域に変換して得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて伝送された既知のリファレンスシグナルを用いて、各サブキャリアのチャネル推定値を求める推定手段（３１、３２）と、チャネル推定値を時間領域の複素遅延プロファイルに変換する第１の変換手段（３３）と、複素遅延プロファイルを処理することにより雑音を抑圧する雑音抑圧手段（３４）と、この雑音抑圧手段により処理された複素遅延プロファイルを周波数領域に変換して、雑音が抑圧されたチャネル推定値を得る第２の変換手段（３５）と、推定手段（３１、３２）において推定されるチャネルの状況を判断する判断手段（３６、３７）とを有し、雑音抑圧手段（３４）は、判断手段（３６、３７）の判断したチャネルの状況に応じて、複素遅延プロファイルの一部をマスク処理する。【選択図】図３

Description

本発明は、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ：Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）通信方式のチャネル推定回路、チャネル推定法および受信装置に関する。

近年、通信技術の発達はめざましく、大容量のデータを高速で通信するシステムが実現されつつある。これは、有線通信のみのことではなく、無線通信においても同様である。すなわち、携帯電話などの移動端末の普及に伴い、無線でも大容量のデータを高速で通信し、動画や音声などのマルチメディアデータを移動端末でも利用可能とする次世代通信方式の研究、開発が盛んに行われている。

次世代通信方式としては、３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）で議論されているＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）に代表されるようなＯＦＤＭを用いた通信方式が注目されている。ＯＦＤＭは、使用する帯域を複数のサブキャリアに分割し、それぞれのサブキャリアに各データシンボルを割り当てて送信を行う方式であり、サブキャリアは周波数軸上で互いに直交するように配置されるため、周波数利用効率に優れている。また、１つ１つのサブキャリアは狭帯域となるため、マルチパス干渉の影響を抑えることができ、高速大容量通信を実現することができる。

一方、無線通信では、無線通信路（チャネル）において、マルチパスフェージング等に起因する信号の歪みが生じる。そこで、データシンボルと共に多重されて送信される既知のリファレンスシグナルを用いて、各サブキャリアのチャネル特性の推定値（チャネル推定値）を求め、受信機において、チャネルで受けた信号の歪みを補償する必要がある。チャネル推定値の精度が低いと、信号の歪みが適切に補正されず、受信信号の復調精度が低下することから、チャネル推定値の精度を向上させるための技術がさまざま提案されている。

特許文献１や非特許文献１には、リファレンスシグナルから推定した各サブキャリアのチャネル推定値をＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理して、遅延プロファイルを作成し、所定の閾値以下の成分を雑音とみなして「０」に置き換えることにより、時間領域で雑音の影響を抑圧するチャネル推定技術が開示されている。このようなチャネル推定技術を利用することで、精度の良いチャネル推定値を得られることが知られている。

特許文献１や非特許文献１に開示されているチャネル推定技術を、図９および図１０を参照して説明する。図９は、各サブキャリアの受信信号から各サブキャリアのチャネル推定値を求めるチャネル推定回路の従来の構成例を示すブロック図である。図１０は、図９に示すチャネル推定回路による処理の流れを示すフローチャートである。

図９に示す従来例のチャネル推定回路は、パターンキャンセル部４１、仮想波形追加部４２、ＩＦＦＴ処理部４３、雑音抑圧部４４およびＦＦＴ処理部４５を備える。

パターンキャンセル部４１は、データシンボルと共に多重されて送信されているリファレンスシグナルのパターンをキャンセルし、各サブキャリアのチャネル推定値を求める（図１０、ステップＳ２０）。仮想波形追加部４２は、リファレンスシグナルから推定されたチャネル推定値に、サンプル数が２のべき乗になるように波形を追加する（図１０、ステップＳ２１）。ＩＦＦＴ処理部４３は、波形が追加されたチャネル推定値を、周波数成分から時間領域の複素遅延プロファイルへと変換する（図１０、ステップＳ２２）。雑音抑圧部４４は、複素遅延プロファイルから電力遅延プロファイルを求め、電力遅延プロファイルが所定の閾値以下となるサンプルを雑音とみなし、複素遅延プロファイルの当該サンプルを「０」に置き換える（図１０、ステップＳ２３）。ＦＦＴ処理部４５は、雑音抑圧処理後の複素遅延プロファイルを再び周波数成分へ変換し、雑音が抑圧されたチャネル推定値を得る（図１０、ステップＳ２４）。

しかしながら、所定の閾値以下の成分を雑音とみなすと、図１１に示すように、閾値を超える雑音成分が存在する場合には、雑音成分を除去することができないことになる。このような場合、チャネル推定精度が低下するという問題点がある。このような問題は、低ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）環境になるほど、顕著に現れてくる。

一方、特許文献２には、時間軸上で矩形波を乗算するマスク処理を行うチャネル推定技術が開示されている。この技術では、遅延時間の大きい雑音成分を除去することができるため、大きな雑音成分も除去することが可能である。

しかしながら、時間軸上で矩形波を乗算する処理は、雑音除去処理後の波形端に信号の歪みを生じさせるという問題点がある。低ＳＮＲ環境では、波形端の歪みの影響よりも雑音除去の効果が大きいため、結果として、チャネル推定精度が向上する。しかし、高ＳＮＲ環境では、波形端の歪みの影響が無視できなくなるため、チャネル推定精度が逆に低下するという問題点がある。

特開２００８−１６７０８８号公報 特開２００７−１４２６０３号公報

伊達木隆、小川大輔、古川秀人、"仮想的な波形追加を用いたＯＦＤＭチャネル推定法（ＯＦＤＭ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｂｙ Ａｄｄｉｎｇ ａ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）"、電子情報通信学会総合大会、Ｂ-５-９４、２００６

本発明は、ＯＦＤＭを用いた無線通信システムのチャネル推定において、時間領域で雑音成分を効果的に除去し、精度の良いチャネル推定を実現することのできるチャネル推定回路、チャネル推定方法および受信機を提供することを目的とする。

本発明の第１の観点によると、ＯＦＤＭ伝送された信号波を周波数領域に変換して得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて伝送された既知のリファレンスシグナルを用いて、各サブキャリアのチャネル推定値を求める推定手段と、チャネル推定値を時間領域の複素遅延プロファイルに変換する第１の変換手段と、複素遅延プロファイルを処理することにより雑音を抑圧する雑音抑圧手段と、この雑音抑圧手段により処理された複素遅延プロファイルを周波数領域に変換して、雑音が抑圧されたチャネル推定値を出力する第２の変換手段と、推定手段において推定されるチャネルの状況を判断する判断手段とを有し、雑音抑圧手段は、判断手段の判断したチャネルの状況に応じて、複素遅延プロファイルの一部をマスク処理することを特徴とするチャネル推定回路が提供される。

本発明の第２の観点によると、直交周波数分割多重伝送された信号波を周波数領域に変換して得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて伝送された既知のリファレンスシグナルを用いて、各サブキャリアのチャネル推定値を求め、チャネル推定値を時間領域の複素遅延プロファイルに変換し、この複素遅延プロファイルを処理することにより雑音を抑圧し、雑音が抑圧された複素遅延プロファイルを周波数領域に変換して、雑音が抑圧されたチャネル推定値を出力するチャネル推定方法において、各サブキャリアのチャネル推定値を求める際にチャネルの状況を判断し、雑音を抑圧するときに、判断されたチャネルの状況に応じて、複素遅延プロファイルの一部をマスク処理することを特徴とするチャネル推定方法が提供される。

本発明の第３の観点によると、直交周波数分割多重伝送された信号波を周波数領域に変換する処理部と、この処理部により得られた各サブキャリアの受信信号から各サブキャリアのチャネル推定値を求めるチャネル推定部と、各サブキャリアの受信信号にチャネル推定値の複素共役を乗算してチャネル等化するチャネル等化部と、このチャネル等化部によりチャネル等化された各サブキャリアの受信信号を復調する復調部とを有し、チャネル推定部として、第１の観点のチャネル推定回路を有することを特徴とする受信機が提供される。

本発明によると、ＯＦＤＭを用いた無線通信システムのチャネル推定において、時間領域で雑音成分を効果的に除去し、精度の良いチャネル推定を実現することができる。

本発明の実施の形態に係るＯＦＤＭを用いた無線通信システムの送信機のブロック構成図である。 本発明の実施の形態に係るＯＦＤＭを用いた無線通信システムの受信機のブロック構成図である。 図２に示す受信機内のチャネル推定部として用いられるチャネル推定回路のブロック構成図である。 図３に示すチャネル推定部による処理の流れを示すフローチャートである。 複素遅延プロファイルに対するマスク処理の効果を説明する図である。 時間領域の遅延プロファイルと周波数領域のチャネル推定値との関係を説明する図である。 マスク処理の別の実施の形態を説明する図である。 マスク処理のさらに別の実施の形態を説明する図である。 各サブキャリアの受信信号から各サブキャリアのチャネル推定値を求めるチャネル推定回路の従来の構成例を示すブロック図である。 図９に示すチャネル推定回路による処理の流れを示すフローチャートである。 閾値を超える雑音成分が存在する複素遅延プロファイルの一例を示す図である。

本発明の実施の形態として、３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ ）のＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）におけるチャネル推定を例に、以下、図面を参照して説明する。

［構成］
図１は、本発明の実施の形態に係るＯＦＤＭを用いた無線通信システムの送信機のブロック構成図である。この送信機１０は、チャネル符号化部１１、チャネル変調部１２、ＩＦＦＴ処理部１３、ＣＰ（Ｃｙｃｌｉｃ Ｐｒｅｆｉｘ）付加部１４、Ｄ／Ａ（Ｄｉｇｉｔａｌ／Ａｎａｌｏｇ）変換部１５、および送信アンテナ１６を備える。

図２は、本発明の実施の形態に係るＯＦＤＭを用いた無線通信システムの受信機のブロック構成図であり、ＬＴＥの受信機の構成を示す。この受信機２０は、受信アンテナ２１、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換部２２、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）タイミング検出部２３、ＣＰ除去部２４、ＦＦＴ処理部２５、チャネル推定部２６、チャネル等化部２７、チャネル復調部２８、およびチャネル復号部２９を備える。

図３は、図２に示すチャネル推定部２６として用いられるチャネル推定回路のブロック構成図である。チャネル推定部２６は、パターンキャンセル部３１、仮想波形追加部３２、ＩＦＦＴ処理部３３、雑音抑圧部３４、ＦＦＴ処理部３５、ＳＮＲ推定部３６、および制御部３７を備える。

［動作の説明］
まず、図１に示す送信機１０の動作を説明する。送信機１０には、各ユーザ宛の送信データが入力される。チャネル符号化部１１は、この送信データに、誤り検出符号化・誤り訂正符号化を施す。データチャネル変調部１２は、誤り検出符号化・誤り訂正符号化が施された送信データを、Ｉ成分およびＱ成分にマッピングする。ＩＦＦＴ処理部１３は、Ｉ成分およびＱ成分にマッピングされた送信データを、時間領域の信号波へ変換する。ＣＰ付加部１４は、マルチパスによるシンボル間干渉の影響を防ぐために、ＯＦＤＭシンボルの先頭にＣＰを付加する。Ｄ／Ａ変換部１５は、ＣＰが付加されたＯＦＤＭシンボルを、デジタル信号からアナログ信号へ変換する。アナログ信号に変換されたＯＦＤＭシンボルは、送信アンテナ１６から送信される。

次に、受信機２０の動作を説明する。受信機２０では、受信アンテナ２１で受信された受信信号が、Ａ／Ｄ変換部２２に入力される。Ａ／Ｄ変換部２２は、受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、ＦＦＴタイミング検出部２３とＣＰ除去部２４に出力する。ＦＦＴタイミング検出部２３は、デジタル信号に変換された受信信号から、ＦＦＴタイミング情報を検出する。ＣＰ除去部２４は、検出されたＦＦＴタイミング情報を元に、ＯＦＤＭシンボルから先頭に付加されているＣＰを除去する。ＦＦＴ処理部２５は、ＣＰが除去された時間領域の信号波を、各サブキャリア成分に変換する。

チャネル推定部２６は、ＦＦＴ処理部２５により得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて送信される既知のリファレンスシグナルを用いて、各サブキャリアのチャネル推定値を求める。チャネル等化部２７は、各サブキャリアの受信信号に、チャネル推定部２６の求めたチャネル推定値の複素共役を乗算することによって、チャネルで受けた信号の歪みを補償（チャネル等化）する。チャネル復調部２８は、チャネルの影響が補償された各サブキャリアの受信信号を、Ｉ成分、Ｑ成分から尤度情報に変換する。チャネル復号部２９は、チャネル復調部２８により得られた尤度情報に対して誤り訂正復号・誤り検出を行い、受信データを得る。

チャネル推定部２６のパターンキャンセル部３１および仮想波形追加部３２は、ＯＦＤＭ伝送された信号波を周波数領域に変換して得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて伝送された既知のリファレンスシグナルを用いて、各サブキャリアのチャネル推定値を求める推定手段として動作する。ＩＦＦＴ処理部３３は、チャネル推定値を時間領域の複素遅延プロファイルに変換する第１の変換手段として動作する。雑音抑圧部３４は、複素遅延プロファイルを処理することにより雑音を抑圧する雑音抑圧手段として動作する。ＦＦＴ処理部３５は、雑音抑圧部３４により処理された複素遅延プロファイルを周波数領域に変換して、雑音が抑圧されたチャネル推定値を得る第２の変換手段として動作する。ＳＮＲ推定部３６および制御部３７は、パターンキャンセル部３１および仮想波形追加部３２において推定されるチャネルの状況を判断する判断手段として動作する。

［チャネル推定］
図４は、図３に示すチャネル推定部２６による処理の流れを示すフローチャートである。図３および図４を参照して、チャネル推定の動作について説明する。

パターンキャンセル部３１は、データシンボルと共に多重されて送信されているリファレンスシグナルのパターンをキャンセルし、各サブキャリアのチャネル推定値を求める（図４、ステップＳ１０）。リファレンスシグナルから推定されたチャネル推定値は、ＳＮＲ推定部３６と仮想波形追加部３２とに入力される。ＳＮＲ推定部３６は、チャネルのＳＮＲを推定し、推定結果を制御部３７へ通知する（図４、ステップＳ１１）。仮想波形追加部３２は、サンプル数が２のべき乗になるように、波形を追加する（図４、ステップＳ１２）。

波形が追加されたチャネル推定値は、ＩＦＦＴ処理部３３に入力される。ＩＦＦＴ処理部３３は、チャネル推定値の周波数成分から、時間領域の複素遅延プロファイルに変換する（図４、ステップＳ１３）。

雑音抑圧部３４は、複素遅延プロファイルから電力遅延プロファイルを求め、電力遅延プロファイルが閾値以下となるサンプルを雑音とみなし、複素遅延プロファイルの当該サンプルを「０」に置き換える（図４、ステップＳ１４）。一方、制御部３７は、ＳＮＲ推定部３６から通知されたＳＮＲ推定値を参照し、低ＳＮＲ環境か高ＳＮＲ環境かを判断する（図４、ステップＳ１５）。雑音抑圧部３４は、高ＳＮＲ環境であった場合は何も処理を行わないが、低ＳＮＲ環境であった場合は、複素遅延プロファイルの一部を「０」に置き換えるマスク処理（詳細は後述する）を行う（図４、ステップＳ１６）。

ＦＦＴ処理部３５は、雑音抑圧処理後の複素遅延プロファイルを再び周波数成分へ変換し、雑音が抑圧されたチャネル推定値を得る（図４、ステップＳ１７）。

［効果の説明］
図５は、複素遅延プロファイルに対するマスク処理の効果を説明する図である。電力遅延プロファイルのうち遅延時間の大きい雑音成分について、複素遅延プロファイルのマスク処理を行う。これにより、閾値を用いた雑音抑圧処理では除去しきれなかった雑音成分が、マスク処理（網掛け部分）を行うことによって除去される。

上述の実施の形態では、チャネルの状況に応じてマスク処理を行っている。これは、高ＳＮＲ環境においてマスク処理を行った場合、帯域端のチャネル推定値の精度が劣化するためである。以降に、その理由を説明する。

図６は、時間領域の遅延プロファイルと周波数領域のチャネル推定値との関係を説明する図である。ここでは、説明を簡単にするため、複素遅延プロファイルではなく電力遅延プロファイルを用いて説明する。

遅延プロファイルの一部を「０」に置き換えるマスク処理として、この例では、図６（ａ）に示すように、遅延プロファイルに矩形波を乗算する処理が行われる。この処理は、周波数領域、つまりチャネル推定値の観点から見ると、図６（ｂ）に示すように、元のチャネル推定値と矩形波の周波数波形であるｓｉｎｃ関数の畳み込み積分を意味する。元のチャネル推定値とｓｉｎｃ関数を畳み込み積分すると、平滑化の効果によって、雑音の影響が除去されるが、波形端で信号の歪みが生じることになる。

低ＳＮＲ環境では、波形端の歪みの影響よりも平滑化による雑音除去の効果が大きいため、結果として、チャネル推定精度が向上する。しかし、高ＳＮＲ環境では、波形端の歪みの影響が無視できなくなるため、チャネル推定精度が低下することになる。このような理由から、チャネルの状況を考慮してマスク処理を行うことで、精度良いチャネル推定値を得ることが可能となる。

［発明の他の実施の形態］
以上の実施の形態では、通常の閾値を用いた雑音抑圧処理とマスク処理を併用しているが、必ずしも併用する必要は無い。雑音抑圧部３４は、マスク処理のみの構成であってもよい。

図７は、マスク処理の別の実施の形態を説明する図である。上述の実施の形態では、ＳＮＲ推定値を元に低ＳＮＲ環境と、高ＳＮＲ環境の２つに分け、低ＳＮＲ環境ではマスク処理を行い、高ＳＮＲ環境ではマスク処理は行わない構成を例に説明した。本発明は、必ずしもこれに限定されるものではない。図７に示すように、ＳＮＲの値に応じてマスク処理する範囲を変化させ、低ＳＮＲになるほどマスク処理する範囲を大きくし、高ＳＮＲになるほどマスク処理する範囲を小さくするような構成にしても良い。図７に示す例では、高ＳＮＲ環境では、（ａ）に示すようにマスク処理を行わず、中程度のＳＮＲ環境では、（ｂ）に示すように中程度の範囲のマスク処理を行い、低ＳＮＲ環境では、（ｃ）に示すように比較的広い範囲のマスク処理を行う。

図７には、マスク処理する範囲を３段階に分けた例を示している。これより細かく分けてもよく、ＳＮＲの変化に従いマスク処理する範囲を滑らかに変化させる構成としても良い。

図８は、マスク処理のさらに別の実施の形態を説明する図である。以上の説明では、マスク処理として、遅延プロファイルの該当部分に「０」を掛ける処理を例に説明している。この場合、マスク処理を行わないことは、遅延プロファイルに「１」を掛ける処理と考えることができる。一方、「０」、「１」を掛けるのではなく、ＳＮＲに応じてこの係数を変化させ、低ＳＮＲ環境ほど係数を小さくし、高ＳＮＲ環境ほど係数を大きくするような構成にしても良い。図８に示す例では、高ＳＮＲ環境では、（ａ）に示すように遅延プロファイル（説明を簡単にするため、図では電力遅延プロファイルを示す）に係数１．０を掛け、中ＳＮＲ環境では、（ｂ）に示すように遅延プロファイルに係数０．５を掛け、低ＳＮＲ環境では、（ｃ）に示すように遅延プロファイルに係数０．０を掛けている。

図８には、遅延プロファイルに掛ける係数を３段階に分けた例を示している。係数をより細かく分けてもよく、ＳＮＲの変化に従い係数を滑らか変化させる構成としても良い。

さらに、図７に示したようにマスク処理する範囲を変化させる構成と、図８に示したように遅延プロファイルに掛ける係数を変化させる構成とを組み合わせた構成にすることもできる。

以上説明した実施の形態では、ＳＮＲ推定値を用いてマスク処理を行うかどうかを決定する構成を例に説明したが、本発明は、必ずしもこれに限定されるものではない。高ＳＮＲ環境でマスク処理を行った場合、帯域端のチャネル推定精度は落ちるが、帯域中心部分はあまり影響を受けない。そこで、ＳＮＲの代わりに、自分宛のデータが帯域のどこにマッピングされるかというスケジューリング情報を元に、マスク処理を行うかどうかを決定することもできる。つまり、自分宛のデータが帯域の中心部分のみにマッピングされる場合はマスク処理を行い、帯域端にもデータがある場合にはマスク処理を行わないという構成にしても良い。

また、スケジュール情報を元にマスク処理を行う場合においても、上述したような、マスク処理する範囲を変化させる構成や、遅延プロファイルに掛ける係数を変化させる構成と組み合わせた構成にすることもできる。さらに、スケジューリング情報とＳＮＲの両方を用いてマスク処理を制御する構成とすることもできる。

以上の説明では、３ＧＰＰで議論されているＬＴＥを例に説明したが、本発明は、必ずしもこれに限定されるものではない。他のＯＦＤＭ伝送方式を用いたシステムや、他の無線通信システムでも、同様に実施することができる。

本発明は、携帯電話機、データ通信カード、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ， Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、無線基地局等の通信装置の受信機などで、広く利用することができる。

１０ 送信機
１１ チャネル符号化部
１２ チャネル変調部
１３ ＩＦＦＴ処理部
１４ ＣＰ付加部
１５ Ｄ／Ａ変換部
１６ 送信アンテナ
２０ 受信機
２１ 受信アンテナ
２２ Ａ／Ｄ変換部
２３ ＦＦＴタイミング検出部
２４ ＣＰ除去部
２５ ＦＦＴ処理部
２６ チャネル推定部
２７ チャネル等化部
２８ チャネル復調部
２９ チャネル復号部
３１、４１ パターンキャンセル部（推定手段の一部）
３２、４２ 仮想波形追加部（推定手段の一部）
３３、４３ ＩＦＦＴ処理部（第１の変換手段）
３４、４４ 雑音抑圧部（雑音抑圧手段）
３５、４５ ＦＦＴ処理部（第２の変換手段）
３６ ＳＮＲ推定部（判断手段の一部）
３７ 制御部（判断手段の一部）

Claims (11)

1. 直交周波数分割多重伝送された信号波を周波数領域に変換して得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて伝送された既知のリファレンスシグナルを用いて、上記各サブキャリアのチャネル推定値を求める推定手段と、
   上記チャネル推定値を時間領域の複素遅延プロファイルに変換する第１の変換手段と、
   上記複素遅延プロファイルを処理することにより雑音を抑圧する雑音抑圧手段と、
   この雑音抑圧手段により処理された上記複素遅延プロファイルを周波数領域に変換して、雑音が抑圧されたチャネル推定値を得る第２の変換手段と、
   上記推定手段において推定されるチャネルの状況を判断する判断手段と
   を有し、
   上記雑音抑圧手段は、上記判断手段の判断したチャネルの状況に応じて、上記複素遅延プロファイルの一部をマスク処理する
   ことを特徴とするチャネル推定回路。
2. 請求項１記載のチャネル推定回路において、前記判断手段は、信号対雑音比を判断基準として、チャネルの状況を判断することを特徴とするチャネル推定回路。
3. 請求項２記載のチャネル推定回路において、前記雑音抑圧手段は、信号対雑音比が所定の値より低い場合に、前記マスク処理を行うことを特徴とするチャネル推定回路。
4. 請求項１から３のいずれか１項記載のチャネル推定回路において、前記判断手段は、データが帯域のどこにマッピングされるかというスケジューリング情報を判断基準として、チャネルの状況を判断することを特徴とするチャネル推定回路。
5. 請求項４記載のチャネル推定回路において、前記雑音抑圧手段は、帯域中央部分のみにデータがスケジューリングされる場合に前記マスク処理を行うことを特徴とするチャネル推定回路。
6. 請求項１から５のいずれか１項記載のチャネル推定回路において、前記雑音抑圧手段は、前記判断手段の判断したチャネルの状況に応じて、前記マスク処理を行う範囲を変化させることを特徴とするチャネル推定回路。
7. 請求項６記載のチャネル推定回路において、信号対雑音比が低いほど前記マスク処理を行う範囲を広くすることを特徴とするチャネル推定回路。
8. 請求項１から７のいずれか１項記載のチャネル推定回路において、前記雑音抑圧手段は、前記判断手段の判断したチャネルの状況に応じて前記複素遅延プロファイルに掛ける係数を調節することによって、前記マスク処理を実現することを特徴とするチャネル推定回路。
9. 請求項８記載のチャネル推定回路において、前記雑音抑圧手段は、信号対雑音比が所定の値より低いほど、前記係数を小さくすることを特徴とするチャネル推定回路。
10. 直交周波数分割多重伝送された信号波を周波数領域に変換して得られた各サブキャリアの受信信号から、データシンボルと共に多重されて伝送された既知のリファレンスシグナルを用いて、上記各サブキャリアのチャネル推定値を求め、
    上記チャネル推定値を時間領域の複素遅延プロファイルに変換し、
    上記複素遅延プロファイルを処理することにより雑音を抑圧し、
    雑音が抑圧された複素遅延プロファイルを周波数領域に変換して、雑音が抑圧されたチャネル推定値を出力する
    チャネル推定方法において、
    上記各サブキャリアのチャネル推定値を求める際にチャネルの状況を判断し、
    上記雑音を抑圧するときに、判断されたチャネルの状況に応じて、上記複素遅延プロファイルの一部をマスク処理する
    ことを特徴とするチャネル推定方法。
11. 直交周波数分割多重伝送された信号波を周波数領域に変換する処理部と、
    この処理部により得られた各サブキャリアの受信信号から各サブキャリアのチャネル推定値を求めるチャネル推定部と、
    上記各サブキャリアの受信信号に上記チャネル推定値の複素共役を乗算してチャネル等化するチャネル等化部と、
    このチャネル等化部によりチャネル等化された各サブキャリアの受信信号を復調する復調部と
    を有し、
    上記チャネル推定部として、請求項１記載のチャネル推定回路を有する
    ことを特徴とする受信機。

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