WO2010071161A1 - 受信装置及びシンボルタイミング検出方法 - Google Patents

受信装置及びシンボルタイミング検出方法 Download PDF

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充 田邊
友昭 水田
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パナソニック電工株式会社
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    • H04L27/2675—Pilot or known symbols

Definitions

  • the present invention relates to a receiving apparatus and a symbol timing detection method for detecting the symbol timing of a multicarrier signal including a preamble portion in which known symbols are repeated.
  • the window function processing unit 2 performs window function processing on the received signal using a predetermined window function.
  • the received signal subjected to the window function processing gradually increases in amplitude and changes in a spiral shape from the 0th sample to the 31st sample in the center. Then, as shown by the white dots in FIG. 5B, the center 32 sample starts to decrease, and the amplitude gradually decreases and changes spirally.
  • the imaginary number component of the received signal has symmetry as shown in FIG. 5B and cancels when the FFT size is added, and the added value becomes almost zero. Maintains orthogonality.
  • the real number component does not have symmetry as shown in FIG. 5B, even if the FFT size is added, the added value does not become 0 and the orthogonality is broken.
  • Received signal s'k obtained by the equation (15), since the term of w k is not present, the received signal s'k of the FFT size of the respect to the origin as shown in FIG. 5 (a) Arranged point-symmetrically. As a result, the received signal s ′ k can maintain orthogonality by this window function processing.
  • the timing detection unit 3 obtains the correlation peak period of each received signal output from the window function processing units 201 to 203, and based on the correlation peak of the received signal whose correlation peak period is closest to the STS period, Detect the symbol timing of the signal.
  • the timing detection unit 3 includes three correlators 311 to 313 corresponding to the window function processing units 201 to 203, peak detection units 321 to 323, and peak counters 351 to 353.
  • the timing detection unit 3 includes a threshold value storage unit 33 and a timing determination unit 34.
  • the peak counters 351 to 353 count the number of samples at the peak interval of the correlation peak detected by the peak detectors 321 to 323, respectively.
  • FIGS. 7A to 7D are graphs showing calculation results of correlation values by the correlator.
  • FIG. 7A is a graph showing STS time-axis waveform patterns for received signals not subjected to window function processing.
  • (B) to (d) show correlation values calculated by the correlators 311 to 313 shown in FIG. 6, respectively.
  • the vertical axis indicates the correlation value
  • the horizontal axis indicates the time as the number of samples.
  • the threshold value indicates the threshold value b.
  • the timing determination unit 34 detects the time point when the correlator 311 first detects the correlation peak as the symbol timing. That is, the symbol timing has been successfully detected.
  • FIG. 8 shows a block diagram of a receiving apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 9 (a) to 9 (c) show the power spectrum of subcarriers used for generating the STS time axis waveform pattern.
  • FIG. 9A shows subcarriers used for generating a conventional STS time axis waveform pattern
  • FIG. 9B shows an STS time axis waveform pattern stored in the known symbol storage unit 41
  • FIG. 9C shows the subcarriers used for generating the STS time axis waveform pattern stored in the known symbol storage unit 42.
  • the known symbol storage unit 41 has subbands in a total of 6 both-end frequency bands, 3 from the left and 3 from the right of the 12 subcarriers in FIG. 9 (a).
  • An STS time axis waveform pattern generated using a carrier is stored in advance.
  • the known symbol storage unit 42 uses the six sub-carriers in the fourth to ninth center frequency bands from the left of the twelve sub-carriers in FIG. 9 (a).
  • the STS time axis waveform pattern generated in advance is stored in advance.
  • correlators 311 to 313 obtain correlation values between the received signals output from window function processing sections 201 to 203 and the STS time axis waveform pattern stored in known symbol storage section 41, respectively. .
  • the peak counters 351 to 356 count the number of samples at the peak interval of the correlation peak detected by the peak detectors 321 to 323, respectively.
  • the correlation value Rxx (l) between the STS time axis waveform pattern of the equation (22) in which the interference wave am k is not placed and the received signal s ′ k + am k including the interference wave am k is expressed by the equation (24).
  • the correlators 314 to 316 shown in FIG. 8 can obtain the correlation values with higher accuracy than the correlators 311 to 313.
  • the correlation results in the second to second rows in the second column indicate the correlation results by the correlators 314 to 316 shown in FIG. 8, respectively.
  • the correlation results indicate the correlation results obtained by the correlators 311 to 313 shown in FIG.
  • the receiving apparatus for the received signal that has been subjected to the window function processing by the three window functions each having a different number of samples, the STS time axis waveform pattern in the central frequency band, Since the correlation value with the STS time axis waveform pattern of the frequency bands at both ends is obtained, and the symbol timing is detected using the correlation value with which the peak interval can be detected most accurately among these correlation values, the symbol timing is It is possible to detect with higher accuracy.
  • a time axis waveform pattern may be generated by combining subcarriers having different frequencies.
  • each window function processing unit may be set to a different value that is an integral multiple of one cycle of STS.
  • a window function processing unit that performs window function processing on a received signal using a window function having a short finite interval, and a correlation between the received signal subjected to the window function processing by the window function processing unit and the time axis waveform pattern of the known symbol
  • a timing detection unit that obtains a peak and detects a symbol timing of the multicarrier signal based on the correlation peak, and the window function processing unit extracts a left half section or a right half section of the window function Based on the extracted window function, the left interval window function that is the window function of the left half interval and the right interval window function that is the window function of the right half interval are
  • a window function generation unit configured to generate the left interval window starting from a predetermined reference time, the reference period, a finite interval of the left interval window function, and a time of a received signal retroactive to the past.
  • a first processing signal is generated by multiplying the received signal by a time series with a function, and the right window function is used as the received signal starting from the time of the received signal that is backed by the right half of the reference time.
  • a processing signal generation unit that multiplies the time-series signal to generate a second processing signal, and a signal obtained by adding the first processing signal and the second processing signal in time series to the past from the reference time point.
  • an output unit that outputs the received signal up to a finite interval before the right interval window function to the timing detection unit.
  • a window function generation step a reference period from a predetermined reference time point, a finite interval of the left interval window function from a time point retroactive to the past, and a reception signal time point retroactive to the past.
  • the received signal is multiplied by a time series to generate a first processing signal, and the right section starts from a finite section of the right section window function from the reference time, the time of the received signal going back in the past.
  • a processing signal generation step of generating a second processing signal by multiplying the received signal by time series with a window function, and a signal obtained by adding the first processing signal and the second processing signal in time series to the reference And an output step of outputting the received signal from the time point to the past as a reception signal before the finite interval of the right interval window function.
  • the orthogonality of the received signal can be maintained and the interference wave contained in the received signal can be suppressed, the symbol timing can be detected with high accuracy.
  • the window function generation unit extracts the window function of the left half section, generates the extracted window function as the left section window function, and subtracts the left section window function from 1 to reduce the right section window. It is preferable to generate a function.
  • the window function of the left half section is extracted, the extracted window function is generated as the left section window function, and the right section window function is generated by the 1-left section window function. Therefore, it is possible to generate a left section window function and a right section window function having the same finite section by a simple process.
  • each window function processing unit has a different reference period
  • the timing detection unit calculates a correlation peak of each received signal output from each window function processing unit. It is preferable to obtain a peak period and detect the symbol timing of the multicarrier signal based on the correlation peak of the received signal whose peak period is closest to the period of the known symbol.
  • the correlation peak is obtained using a plurality of time-axis waveform patterns of known symbols having different frequency bands. Therefore, it is possible to obtain a correlation peak using a time axis waveform pattern in a frequency band in which no disturbing wave is placed, and by detecting a symbol timing using the correlation peak obtained using this time axis waveform pattern. The symbol timing can be detected with higher accuracy.
  • the symbol timing can be detected with high accuracy.

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Abstract

窓関数生成部２１は、窓関数の左半分の区間Ｔ１１を取り出して左区間窓関数を生成すると共に、１－左区間窓関数により右区間窓関数を生成する。処理信号生成部２２は、所定の基準時点ＴＲから基準期間、過去に遡った時点ＴＯより、更に左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点ＴＢを起点として、左区間窓関数ｗｋを受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号Ｓ１と共に、基準時点ＴＲから右区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、右区間窓関数１－ｗｋを受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号Ｓ２を生成する。出力部２３は、第１の処理信号Ｓ１と第２の処理信号Ｓ２とを時系列に加算した信号を基準時点ＴＲから右区間窓関数１－ｗｋの有限区間前までの期間ＴＩの受信信号としてタイミング検出部３に出力する。

Description

受信装置及びシンボルタイミング検出方法
　本発明は、既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する受信装置及びシンボルタイミング検出方法に関するものである。
　ＩＥＥＥ８０２．１１ａに代表される直交分割多重（ＯＦＤＭ：Orthogonal　Frequency Division　Multiplexing）通信方式では、シンボルタイミングを検出するにあたり既知シンボルの時間軸波形パターンを用いた相関処理が採用されている。図１２は、ＩＥＥＥ８０２．１１ａにおける１パケットのＯＦＤＭ信号のフレーム構成図である。なお、以下の説明では、伝送路で付加される雑音は説明の便宜上無視している。
　図１２に示すように、このＯＦＤＭ信号は、プリアンブル部Ｄ１、ヘッダー部Ｄ２、及びデータ部Ｄ３を含む。プリアンブル部Ｄ１は、ショートプリアンブル部Ｄ１１及びロングプリアンブル部Ｄ１２を含む。ショートプリアンブル部Ｄ１１は、ショートトレーニングシンボル（ＳＴＳ）と呼ばれる既知シンボルを繰り返し格納する。ロングプリアンブル部Ｄ１２は、ロングトレーニングシンボル（ＬＴＳ）と呼ばれる既知シンボルを繰り返し格納する。なお、ＩＥＥＥ８０２．１１ａでは、ＳＴＳは１０回繰り返され、ＬＴＳは２回繰り返されている。
　そして、従来の受信装置では、ＳＴＳの時間軸波形パターンを予め記憶しておき、この時間軸波形パターンと時系列に入力される受信信号との相関を求めることで、シンボルタイミングを検出している。
　図１３は、従来の受信装置におけるシンボルタイミングを検出する同期検出回路のブロック図を示している。図１３に示すように、同期検出回路は、相関器１０１、既知シンボル記憶部１０２、ピーク検出部１０３、閾値記憶部１０４、タイミング判定部１０５、カウンタ１０６、及びＯＦＤＭ復調回路１０７を備えている。
　相関器１０１の処理を下記に説明する。ＳＴＳの時間軸波形パターンをｓｋ、受信信号をｓ´ｋとすると、相関値Ｒｘｘ（ｌ）は式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　但し、「＊」は複素共役を示し、ｋは時間領域におけるサンプル値のサンプル番号を示し、ＮはＯＦＤＭ信号のＦＦＴサイズのサンプル数を示し、ｌはＳＴＳの時間軸波形パターンのスライド数を示す。ＩＥＥＥ８０２．１１ａの場合、ＦＦＴサイズのサンプル数が６４の高速フーリエ変換が前提とされているのでＳＴＳの時間軸波形パターンｓｋは式（２）のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、ｎは周波数領域におけるサンプル値のサンプル番号を示し、ａｎはフーリエ係数を示す。
　更に、ＩＥＥＥ８０２．１１ａでは、ＳＴＳの周期はＦＦＴサイズの１／４であるため、ＳＴＳの時間軸波形パターンｓｋは式（３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　受信信号ｓ´ｋは伝送路の歪を受けるから、歪の周波数領域の表現をＨ４ｎｅｊθ４ｎとすると受信信号ｓ´ｋは式（４）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式（３）及び（４）を式（１）に代入すると、フーリエ変換の直交性により、式（５）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　但し、ｌ´は０以上の正の整数である。また、式（５）において、ｍ≠ｎではｎに関係なくｋについての加算値は直交性により０となる。また、式（５）において、ｎについての相関値はｌ≠１６ｌ´で同様に０となる。
　結局、Ｒｘｘ（ｌ）は１６サンプル周期で相関値を持つことになる。図１３に示すピーク検出部１０３は、雑音を検出しないようにするため、所定の閾値と相関値とを比較し、閾値を超える相関値を相関ピークと判定する。
　タイミング判定部１０５は、ピーク検出部１０３により検出された相関ピークのピーク周期をカウンタ１０６にカウントさせ、カウント値に従ってシンボルタイミングを検出する。
　ＯＦＤＭ復調回路１０７は、タイミング判定部１０５により検出されたシンボルタイミングに従って、受信信号を復調する。
　なお、関連する公知文献として特許文献１、２が知られている。特許文献１では、ＯＦＤＭにより情報信号を伝送する場合、受信機で伝送信号を正確に復調するために、送信機及び受信機の周波数変換用発振器の発振周波数と、送信機及び受信機のサンプリングタイミングの周期とを精度良く一致させることを目的とする受信機が開示されている。
　また、特許文献２では、ヌルサブキャリアを設けないパイロットシンボルを用いた場合でも、短時間でかつ確実に周波数同期を確立することができるデジタル通信装置が開示されている。
　ところで、受信信号ｓ´ｋが妨害波ａｍｋを含む場合、同期検出が正しく行えなくなる。妨害波ａｍｋをフーリエ級数展開すれば、式（６）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　但し、ＡＭｎは妨害波の複素振幅を示し、ｅｊΘｎは妨害波の複素位相を示し、Ｌはフーリエ級数展開のブロックサイズ数を示す。妨害波ａｍｋは自身の周波数ｆＡＭに相当する周波数インデックスｎ０以外の周波数領域でのサンプル値は持たないため、式（６）は式（７）に示すように簡単化できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　結局、このような妨害波ａｍｋが存在する場合、受信信号ｓ´ｋは式（８）に示すように変更する必要がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　この受信信号ｓ´ｋ＋ａｍｋと、ＳＴＳの時間軸波形パターンｓｋとの相互相関を検討する。フーリエ変換の直交性から妨害波ａｍｋを含む受信信号ｓ´ｋ＋ａｍｋと時間軸波形パターンｓｋとの相関値Ｒｘｘ（ｌ）は式（９）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式（９）において、下から２行目に示す第１項は、式（５）に示す妨害波ａｍｋのない場合の相関値と一致するが、下から１行目に示す第２項が誤差となり、シンボルタイミングの検出性能を劣化させる。ここで、第２項に示す誤差は、妨害波ａｍｋの振幅成分ＡＭｎ０が主成分であり、妨害波ａｍｋが変調されていればその変調周波数によって変化する。また、第２項に示す誤差はＳＴＳの周期によっても変化する。
　このように妨害波ａｍｋの存在下では、第２項で示す誤差による相関値が大きくなる状況が発生し、相関ピークの検出処理を困難にし、シンボルタイミングの検出性能が劣化するという問題がある。また、特許文献１、２の手法では、妨害波を抑制することについての記載がなされていない。
特開平８－２２３１３２号公報 特開２０００－２２６６０号公報
　本発明の目的は、妨害波の存在する状況下においても、シンボルタイミングを精度良く検出することができる受信装置及びシンボルタイミング検出方法を提供することである。
　本発明の一局面による受信装置は、既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する受信装置であって、前記既知シンボルの周期の整数倍の基準期間より短い有限区間を有する窓関数を用いて、受信信号に窓関数処理を行う窓関数処理部と、前記窓関数処理部により窓関数処理された受信信号と前記既知シンボルの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するタイミング検出部とを備え、前記窓関数処理部は、前記窓関数の左半分の区間又は右半分の区間を取り出し、取り出した窓関数を基に、前記左半分の区間の窓関数である左区間窓関数と前記右半分の区間の窓関数である右区間窓関数とを生成する窓関数生成部と、所定の基準時点から前記基準期間、過去に遡った時点より、更に前記左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、前記左区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号を生成すると共に、前記基準時点より前記右半分の区間遡った前記受信信号の時点を起点として、前記右区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号を生成する処理信号生成部と、前記第１の処理信号と前記第２の処理信号とを時系列に加算した信号を前記基準時点から過去に遡って前記右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として前記タイミング検出部に出力する出力部とを備えることを特徴とする。
　また、本発明の別の一局面によるシンボルタイミング検出方法は、既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するシンボルタイミング検出方法であって、前記既知シンボルの周期の整数倍の基準期間よりも短い有限区間を有する窓関数を用いて、受信信号に窓関数処理を行う窓関数処理ステップと、前記窓関数処理ステップにより処理された受信信号と前記既知シンボルの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するタイミング検出ステップとを備え、前記窓関数処理ステップは、前記窓関数の左半分の区間又は右半分の区間を取り出し、取り出した窓関数を基に、左区間窓関数と右区間窓関数とを生成する窓関数生成ステップと、所定の基準時点から前記基準期間、過去に遡った時点より、更に前記左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、前記左区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号を生成すると共に、前記基準時点より前記右区間窓関数の有限区間、過去に遡った前記受信信号の時点を起点として、前記右区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号を生成する処理信号生成ステップと、前記第１の処理信号と前記第２の処理信号とを時系列に加算した信号を前記基準時点から過去に遡って前記右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として出力する出力ステップとを備えることを特徴とする。
本発明の実施の形態１による受信装置のブロック図を示している。 窓関数の一例を示す波形図である。 図１に示す窓関数処理部の詳細な構成を示すブロック図である。 図３に示す窓関数処理部による窓関数処理の説明図である。 （ａ）は窓関数処理が行われていない受信信号をＦＦＴサイズ分、加算する際の概念図であり、（ｂ）は窓関数処理が行われた受信信号をＦＦＴサイズ分、加算する際の概念図である。 本発明の実施の形態２による受信装置のブロック図を示している。 図６に示す相関器による相関値の算出結果を示すグラフである。 本発明の実施の形態３による受信装置のブロック図を示している。 ＳＴＳの生成に用いられるサブキャリアのパワースペクトルを示している。 ３．４ＭＨｚを搬送波とするＡＭ変調された妨害波が重畳された受信信号における相関結果を示している。 ２０．２ＭＨｚを搬送波とするＡＭ変調された妨害波が重畳された信号ベクトルにおける相関結果を表している。 ＩＥＥ８０２．１１ａにおける１パケットのマルチキャリア信号のフレーム構成図である。 従来の受信装置におけるシンボルタイミングを検出する同期検出回路のブロック図を示している。
　（実施の形態１）
　以下、本発明の実施の形態１による受信装置について説明する。図１は、本発明の実施の形態１による受信装置のブロック図を示している。図１に示す受信装置は、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格の受信装置であり、周波数軸上で直交関係を有する狭帯域の複数のサブキャリアをデジタル変調して多重化するマルチキャリア信号を受信する受信装置である。
　このマルチキャリア信号は、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格のＯＦＤＭ（Orthogonal　Frequency　Division　Multiplexing；直交周波数分割多重）信号であり、図１２に示すように、プリアンブル部Ｄ１、ヘッダー部Ｄ２、及びデータ部Ｄ３を備えている。プリアンブル部Ｄ１は、例えばＰＬＣＰ（Physical　Layer　Convergence　Protocol）プリアンブルであり、受信同期を確立するためのシンボルを格納する。ヘッダー部Ｄ２は、ヘッダー情報を格納する。データ部Ｄ３は、送信対象のデータシンボルを格納する。
　プリアンブル部Ｄ１は、ショートプリアンブル部Ｄ１１及びロングプリアンブル部Ｄ１２を備えている。ショートプリアンブル部Ｄ１１は、既知シンボルであるショートトレーニングシンボル（ＳＴＳ）を格納する。ロングプリアンブル部Ｄ１２は、ロングトレーニングシンボル（ＬＴＳ）を格納する。ＳＴＳ及びＬＴＳは、それぞれ、受信側で既知のシンボルである。ＳＴＳは、主に、シンボルタイミングを検出するシンボル同期や、ＡＦＣ（Automatic　Frequency　Control、自動周波数制御）の粗調整に利用される。ＬＴＳは、主に、ＡＦＣの微調整やチャネル推定に利用される。
　ＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格では、ショートプリアンブル部Ｄ１１は、１０個のＳＴＳが格納され、１個のＳＴＳの期間は、０．８μＳである。また、ロングプリアンブル部Ｄ１２は、２個のＬＴＳが格納され、１個のＬＴＳの期間は、３．２μＳである。そして、本実施の形態では、１０個のＳＴＳを用いてシンボルタイミングを検出する。
　ヘッダー情報は、例えば、データ部Ｄ３に格納されるデータシンボルの伝送速度やデータ長を含む。
　データ部Ｄ３は、例えば、データシンボルＤ３２を収容する所定数のＯＦＤＭシンボルと、パイロット信号（ＰＳ）Ｄ３３を収容する所定数のＯＦＤＭシンボルとを備えている。各ＯＦＤＭシンボルは、先頭に設けられたガードインターバル（ＧＩ、Guard　Interval）Ｄ３１を含む。ＧＩＤ３１は、シンボル間干渉を回避するために設けられた冗長信号である。また、ＧＩＤ３１は、データシンボルＤ３２の後端の一定期間（ＰＳＤ３３の場合にはＰＳＤ３３の後端の一定期間）をコピー（複写）した信号である。
　例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格では、データシンボルＤ３２の期間は、３．２μＳであり、ＧＩＤ３１の期間は、０．８μＳである。
　図１に戻り、受信装置は、受信部１、窓関数処理部２、タイミング検出部３、既知シンボル記憶部４、及びＯＦＤＭ復調回路５を備えている。
　受信部１は、所定の伝送路を介して受信信号を受信し、所定のアナログ処理を行った後、アナログデジタル変換することで、デジタルの受信信号（受信ベクトル）を生成する。本実施の形態では、受信部１は、例えば、ＳＴＳの１周期のサンプル数が１６となるように受信信号をサンプリングする。なお、過去一定期間分の受信信号は、図略のバッファに格納される。
　伝送路としては、例えば、有線又は無線のいずれを採用してもよい。有線としては、種々の通信線や電力線搬送通信に用いられる電力線等を採用することができる。
　窓関数処理部２は、所定の窓関数を用いて受信信号に窓関数処理を行う。
　ここで、窓関数ｗｋは、既知シンボルであるＳＴＳの周期の正の整数倍の基準期間よりも短い有限区間Ｔ１を有し、左右対称な時間軸波形を有し、有限区間の中央に向かうにつれて値が増大する。なお、窓関数ｗｋの最大値は１以下である。
　本実施の形態では、基準周期はＳＴＳの周期の４倍であり、サンプル数は１６×４＝６４となる。この基準周期は、ＦＦＴ（Fast　Fourier　Transform：高速フーリエ変換）サイズ、つまり、ＧＩを除くＯＦＤＭシンボル周期と等しい。
　本実施の形態では、窓関数ｗｋとして、例えばガウス窓を採用するが、これに限定されず、矩形窓、ガウス窓、ハン窓、ハミング窓、ブラックマン窓、カイザー窓、バートレット窓、指数窓等の種々のものを採用してもよい。
　図２（ａ）、（ｂ）は、本実施の形態において採用される窓関数ｗｋの一例を示す波形図である。図２（ａ）、（ｂ）において、縦軸は窓関数ｗｋの値を示し、横軸は時間を示している。図２（ａ）、（ｂ）の窓関数ｗｋは、有限区間Ｔ１のサンプル数が共に１４個であり偶数である。
　図２（ａ）、（ｂ）に示すように、有限区間Ｔ１は、左端のサンプル点ＰＬから右端のサンプル点ＰＲまでの期間を示す。また、左半分の区間Ｔ１１は、有限区間Ｔ１において左半分のサンプル点により規定される区間であり、右半分の区間Ｔ１２は、有限区間Ｔ１において右半分のサンプル点により規定される区間である。
　図２（ａ）においては、縦軸上にサンプル点が存在し、縦軸上のサンプル点を除く左側のサンプル点の個数は７個であるが、縦軸上のサンプル点を除く右側のサンプル点の個数は６個であり、サンプル点の個数が左右対称となっていない。そのため、図２（ａ）の場合、サンプル点ＰＬから縦軸の左側の最近傍のサンプル点までの７個のサンプル点からなる期間が左半分の区間Ｔ１１となり、縦軸上のサンプル点からサンプル点ＰＲまでの７個のサンプル点からなる期間が右半分の区間Ｔ１２となる。また、図２（ａ）の場合、縦軸上のサンプル点の値は１となる。
　一方、図２（ｂ）においては、縦軸上にサンプル点が存在しておらず、縦軸より左側のサンプル点の個数と右側のサンプル点の個数とは共に７個であり、サンプル点の個数が左右で等しくなっている。そのため、図２（ｂ）の場合、サンプル点ＰＬから縦軸の左側の最近傍のサンプル点までの７個のサンプル点からなる期間が左半分の区間Ｔ１１となり、縦軸の右側の最近傍のサンプル点からサンプル点ＰＲまでの７個のサンプル点からなる期間が右半分の区間Ｔ１２となる。また、図２（ｂ）の場合、縦軸上にサンプル点が存在しないため、縦軸の左側の最近傍のサンプル点の値と縦軸の右側の最近傍のサンプル点の値とは共に１未満である。
　図２（ａ）、（ｂ）では、便宜上、１４個のサンプル点しか示していないが、以下の説明では、左半分の区間Ｔ１１にｐ＋１個のサンプル点が存在し、右半分の区間Ｔ１２にｐ＋１個のサンプル点が存在し、合計２ｐ＋２個のサンプル点が存在するものとする。
　図３は、窓関数処理部２の詳細な構成を示すブロック図である。図４（ａ）、（ｂ）は、窓関数処理部２による窓関数処理の説明図である。図３に示すように窓関数処理部２は、窓関数生成部２１、処理信号生成部２２、及び出力部２３を備えている。
　窓関数生成部２１は、窓関数ｗｋの左半分の区間Ｔ１１を取り出して左区間窓関数ｗｋを生成すると共に、この左区間窓関数ｗｋを基に、右区間窓関数１－ｗｋを生成する。ここで、窓関数生成部２１は、図２（ａ）、（ｂ）に示すように、左半分の区間Ｔ１１のｐ＋１個のサンプル点を取り出し、左区間窓関数ｗｋを生成する。そして、左区間窓関数ｗｋの各サンプル点の値をｗｋとすると１－ｗｋにより、右区間窓関数１－ｗｋを生成する。
　したがって、この場合、左区間窓関数ｗｋ、右区間窓関数１－ｗｋの有限区間は、共に、左半分の区間Ｔ１１となる。
　また、処理信号生成部２２は、図４（ａ）に示すように、所定の基準時点ＴＲから基準期間、過去に遡った時点ＴＯより、更に左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点ＴＢを起点として、左区間窓関数ｗｋを受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号Ｓ１を生成する。
　また、処理信号生成部２２は、図４（ａ）に示すように、基準時点ＴＲから右区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、右区間窓関数１－ｗｋを受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号Ｓ２を生成する。
　出力部２３は、図４（ｂ）に示すように第１の処理信号Ｓ１と第２の処理信号Ｓ２とを時系列に加算した信号を基準時点ＴＲから過去に遡って右区間窓関数１－ｗｋの有限区間前までの期間ＴＩの受信信号としてタイミング検出部３に出力する。
　なお、窓関数処理部２は、上記処理を例えば、サンプリング周期毎に実行する。
　図１に戻り、タイミング検出部３は、窓関数処理部２により窓関数処理された受信信号とＳＴＳの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する。
　具体的には、タイミング検出部３は、相関器３１、ピーク検出部３２、閾値記憶部３３、タイミング判定部３４、及びカウンタ３５を備えている。
　相関器３１は、窓関数処理された受信信号と、既知シンボル記憶部４に記憶されたＳＴＳの時間軸波形パターンとの相互相関による相関値を求め、ピーク検出部３２に出力する。
　ピーク検出部３２は、相関器３１から出力される相関値の相関ピークを検出する。ここで、ピーク検出部３２は、相関器３１から出力された相関値が閾値記憶部３３に記憶された所定の閾値ａと所定の閾値ｂ（ｂ＜ａ）との範囲内のある場合、この相関値を相関ピークとして判定する。これにより、雑音が相関ピークとして検出されることを防止することができる。
　ここで、閾値ａは、例えば最も近接する送信機から送信された受信信号であって、妨害波が重畳されていない受信信号から得られた相関値にある程度のマージンを上積みした値が採用される。これにより、妨害波のエネルギーが加算された受信信号から得られた相関値を非有効にすることができる。また、閾値ｂは、例えば最も遠方の送信機から送信された受信信号であって、雑音信号が分離できる最大の値を有する受信信号から得られた相関値を採用することができる。これにより、雑音の影響を除外しつつ、同期の感度を最大化することができる。
　タイミング判定部３４は、ピーク検出部３２により検出された相関ピークのピーク間隔のサンプル数をカウンタ３５にカウントさせる。そして、タイミング判定部３４は、ＳＴＳの１周期に相当する１６サンプルのピーク間隔を所定回数、繰り返し検出した場合、この繰り返しの最初の相関ピークの検出時点をシンボルタイミングとして検出する。
　既知シンボル記憶部４は、既知シンボルであるＳＴＳの時間軸波形パターンを予め記憶する。この時間軸波形パターンは、例えば１６個のサンプル値によって表されるデジタルデータである。なお、既知シンボルはＳＴＳの時間軸波形パターンを予め記憶するものとしたが、これに限定されず、周波数領域のシンボル値を予め記憶してもよい。この場合、既知シンボル記憶部４と相関器３１との間に、既知シンボル生成部を設け、この既知シンボル生成部が、既知シンボル記憶部に記憶された周波数領域のシンボル値をＩＦＦＴ（inverse　Fast　Fourier　Transform：逆高速フーリエ変換）して時間軸波形パターンを算出し、相関器３１に出力すればよい。
　ＯＦＤＭ復調回路５は、タイミング判定部３４により検出された同期タイミングに従って、受信部１から出力される受信信号のＯＦＤＭの復調処理を行う。ここで、ＯＦＤＭ復調回路５は、受信信号に対して、プリアンブル部の除去、ＦＦＴ、位相補正、ＢＰＳＫ，ＱＰＳＫ等で一次変調された複素シンボルの復調、並びにエラー訂正等の処理を行う。これによりデータシンボルＤ３２が復元される。
　次に、図１に示す受信装置の処理の詳細について説明する。まず、窓関数処理部２が上記説明とは異なる６４サンプル周期の窓関数を用いた通常の窓関数処理を行った場合について説明する。
　窓関数処理においては、一般に、対象となるマルチキャリア信号のＦＦＴサイズと同じサンプル数の窓関数ｗｋをあらかじめ計算して保持しておき、この窓関数ｗｋと受信信号とをサンプル毎に時系列に乗算する内積処理が行われる。この内積処理が行われた受信信号をｓ´ｋとし、説明の便宜上、伝送路の伝達関数を１と仮定すると、ｓ´ｋは、式（１０）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　この場合、ＳＴＳの時間軸波形パターンｓｋと、式（１０）により窓関数処理された受信信号との相関値Ｒｘｘ（ｌ）は、式（１１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　ここで、受信信号は、ＦＦＴサイズのサンプル数が６４のＯＦＤＭ信号を想定しているため、窓関数ｗｋは６４のサンプル点を有する。また、サンプル点の個数が６４であり偶数であるので、窓関数ｗｋは３１サンプル目と３２サンプル目との間を境に時間軸に対して対称な関数となる。そのため、ｗｋ＝ｗ６３－ｋが成り立つ。
　図５（ａ）は窓関数処理が行われていない受信信号をＦＦＴサイズ分、加算する際の概念図である。図５（ｂ）は窓関数処理が行われた受信信号をＦＦＴサイズ分、加算する際の概念図である。なお、図５（ａ）、（ｂ）においてプロットされた各点は受信信号のサンプル値を示し、縦軸は虚軸を示し、横軸は実軸を示している。
　図５（ａ）に示すように、窓関数処理が行われていない受信信号は、ＯＦＤＭ信号の直交性により、ＦＦＴサイズ分加算されると、加算値（サンメンション）は０になる。また、式（１０）によると指数関数の指数の分母が１６である。また、受信信号のＦＦＴサイズのサンプル数はｋ＝０～６３の６４である。そのため、受信信号をＦＦＴサイズ分加算すると、図５（ａ）に示すように、受信信号は複素平面上を４回転することになる。
　一方、窓関数処理が行われた受信信号は、図５（ｂ）の黒点で示すように０サンプル目から中央の３１サンプル目に向かうにつれて振幅が徐々に大きくなって螺旋状に変化する。そして、図５（ｂ）の白点に示すように中央の３２サンプル目を境に減少に転じ、振幅が徐々に小さくなって螺旋状に変化する。
　すなわち、窓関数処理が行われると、受信信号の虚数成分は、図５（ｂ）に示すように対称性を有しており、ＦＦＴサイズ分加算すると打ち消し合い、加算値がほぼ０になり、直交性を維持している。一方、実数成分は、図５（ｂ）に示すように対称性を有していないため、ＦＦＴサイズ分加算しても、加算値が０にならず、直交性が破綻する。
　よって、受信信号は、窓関数処理が行われると直交性が崩れてサブキャリア同士が干渉し、復調後のＯＦＤＭシンボルには多くの誤差が含まれ、正確に復調することができなくなってしまう。
　そこで、本実施の形態では、上述した図４（ａ）、（ｂ）に示す窓関数処理を行う。以下、図４（ａ）、（ｂ）に示す窓関数処理を具体的に説明する。以下の説明では、図４（ａ）、（ｂ）において、基準期間のサンプル数を６４とし、ｐ＝３１とする。よって、図２（ａ）、（ｂ）の窓関数ｗｋにおいては、有限区間Ｔ１のサンプル数は、２ｐ＋２＝６４となる。また、基準時点ＴＲをｉ番目の基準期間の６４サンプル目とする。また、窓関数ｗｋはサンプル数が６４であり偶数であるので、サンプル点ＰＬを０サンプル目、サンプル点ＰＲを６３サンプル目とすると、３１サンプル目と３２サンプル目の間を境にほぼ対称な関数となる。
　まず、窓関数生成部２１は、図２（ａ）、（ｂ）に示すように、窓関数ｗｋのサンプル点のうち、左半分の区間Ｔ１１のサンプル点を取り出して、左区間窓関数ｗｋを生成すると共に、左区間窓関数の各サンプル点をｗｋとすると１－ｗｋにより、右区間窓関数１－ｗｋを生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 　次に、処理信号生成部２２は、式（１２）に示すように、受信信号の－ｐ（＝－３１）サンプル目から０サンプル目までのｐ＋１（＝３２）個のサンプル点を取り出す。
　次に、処理信号生成部２２は、式（１３）に示すように、左区間窓関数ｗｋの０サンプル目からｐサンプル目までのｐ＋１個のサンプル点を左区間窓関数ｗｋのｋ＝－ｐ～０として設定し、設定した左区間窓関数ｗｋを、受信信号の－ｐサンプル目から０サンプル目までのｐ＋１個のサンプル点に作用させる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　次に、処理信号生成部２２は、式（１２）に示すように、受信信号の６４－ｐ（＝３３）サンプル目から６４サンプル目までのｐ＋１（＝３２）個のサンプル点を取り出す。
　次に、処理信号生成部２２は、式（１４）に示すように、右区間窓関数１－ｗｋの０サンプル目からｐサンプル目までのｐ＋１個のサンプル点を右区間窓関数１－ｗｋのｋ＝６４－ｐ～６４として設定し、設定した右区間窓関数１－ｗｋを、受信信号の６４－ｐサンプル目から６４サンプル目までのｐ＋１個のサンプル点に作用させる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　次に、出力部２３は、式（１５）に示すように、式（１３）のｓ´ｋ（ｋ＝－ｐ～０）と、式（１４）のｓ´ｋ（ｋ＝６４－ｐ～６４）とを加算して、受信信号のｋ＝６４－ｐサンプル目から６４サンプル目までのサンプル点として出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 　式（１５）により得られた受信信号ｓ´ｋは、ｗｋの項が存在していないため、ＦＦＴサイズ分の受信信号ｓ´ｋは、図５（ａ）に示すように原点に対して点対称に配置される。その結果、この窓関数処理により受信信号ｓ´ｋは直交性を維持することができる。
　ここで、ｋの範囲としては、ｋ＝－ｐ～６４について考えたが、ｋ＝－ｐ～１６ｑ（ｑは１以上の整数値で、ｐ＋１≦１６ｑ／２）（但し、ｗｋのサイズは２ｐ＋２）であっても同様に成り立つ。
　このように、上記の窓関数処理を採用すれば、受信信号ｓ´ｋの直交性を維持することができ、ＯＦＤＭシンボルを正確に取り出すことができる。
　次に、受信信号ｓ´ｋの妨害波ａｍｋに対して本実施の形態の窓関数処理を適用した場合について考える。以下の説明では、説明の便宜上、相補的なサンプル点となるｋ＝－１，６３についてのみ考える。まず、ＦＦＴサイズのサンプル数を６４として妨害波ａｍｋをフーリエ級数展開すると、妨害波は式（１６）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 　但し、εｋは、フーリエ級数展開された妨害波と実際の妨害波ａｍｋとの誤差を示している。
　ｋ＝－１，６３のサンプル点における妨害波ａｍｋに窓関数ｗｋを作用させると、式（１７）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　これら、ｗ－１ａｍ－１及びｗ６３ａｍ６３は、式（１８）に示すように足し合わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　式（１８）に示すように、ε－１－ε－６３の項には、ｗ－１が係っている。ここで、ｗ－１は、０＜ｗ－１≦１を満たす。よって、上記の窓関数処理により、ε－１－ε－６３の影響をｗ－１倍小さくでき、妨害波ａｍｋを抑制することができる。
　なお、他の相補的なサンプル点である、ｋ＝－２，６２、ｋ＝－３，６１、ｋ＝－４，６０、・・・も式（１８）と同様に表され、窓関数ｗｋにより妨害波ａｍｋを抑制することができる。
　このように、実施の形態１による受信装置によれば、受信信号ｓ´ｋの直交性を破綻させることなく、妨害波を抑制することができ、シンボルタイミングを精度良く検出することができる。
　なお、上記説明では、窓関数生成部２１は、左半分の区間Ｔ１１を取り出し、左区間窓関数ｗｋを生成したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、窓関数生成部２１は、窓関数ｗｋの右半分の区間Ｔ１２を取り出して右区間窓関数ｗｋを生成し、この右区間窓関数ｗｋを基に、左区間窓関数１－ｗｋを生成してもよい。
　そして、窓関数生成部２１は、図２（ａ）、（ｂ）に示すように、右半分の区間Ｔ１２のｐ＋１個のサンプル点を取り出し、右区間窓関数ｗｋを生成する。そして、右区間窓関数の各サンプル点の値をｗｋとすると１－ｗｋにより、左区間窓関数１－ｗｋを生成すればよい。この場合、右区間窓関数ｗｋ、左区間窓関数１－ｗｋの有限区間は、共に、右半分の区間Ｔ１２となる。
　また、上記説明では、まず、第１の処理信号Ｓ１を生成した後、第２の処理信号を生成するように説明したが、これに限定されず、まず、第２の処理信号Ｓ２を生成した後、第１の処理信号を生成するようにしてもよい。これらの態様は、以下の実施の形態にも適用可能である。
　（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２の受信装置は、基準期間がそれぞれ異なる複数の窓関数処理部２を設けたことを特徴とする。なお、本実施の形態において、実施の形態１と同一のものは説明を省く。
　図６は、本発明の実施の形態２による受信装置のブロック図を示している。図６に示すように、受信装置は、３つの窓関数処理部２０１～２０３を備えている。
　窓関数処理部２０１は、基準期間のサンプル数及び窓関数ｗｋの有限区間Ｔ１のサンプル数が、ＳＴＳの３倍の６４である。窓関数処理部２０２は、基準期間のサンプル数及び窓関数ｗｋの有限区間Ｔ１のサンプル数がＳＴＳの２倍の３２である。窓関数処理部２０３は、基準期間のサンプル数及び窓関数ｗｋの有限区間Ｔ１のサンプル数がＳＴＳの１倍の１６である。なお、窓関数処理部２０１～２０３の処理の詳細は、実施の形態１の窓関数処理部２と同一であるため、説明を省く。
　タイミング検出部３は、窓関数処理部２０１～２０３から出力された各受信信号の相関ピークの周期を求め、相関ピークの周期がＳＴＳの周期に最も近い受信信号の相関ピークを基に、マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する。
　具体的には、タイミング検出部３は、窓関数処理部２０１～２０３に対応する３つの相関器３１１～３１３、ピーク検出部３２１～３２３、及びピークカウンタ３５１～３５３を備えている。また、タイミング検出部３は、閾値記憶部３３及びタイミング判定部３４を備えている。
　相関器３１１～３１３は、それぞれ、窓関数処理部２０１～２０３から出力された受信信号とＳＴＳの時間軸波形パターンとの相関値を算出し、ピーク検出部３２１～３２３に出力する。
　ピーク検出部３２１～３２３は、それぞれ、相関器３１１～３１３から出力された相関値の相関ピークを検出する。なお、ピーク検出部３２１～３２３による相関ピークの検出手法は実施の形態１のピーク検出部３２と同一であるため、詳細な説明は省く。
　ピークカウンタ３５１～３５３は、それぞれ、ピーク検出部３２１～３２３により検出された相関ピークのピーク間隔のサンプル数をカウントする。
　タイミング判定部３４は、ピークカウンタ３５１～３５３のいずれかがＳＴＳの１周期に相当する１６サンプルのピーク間隔を検出した場合、そのピークカウンタを注目ピークカウンタとし、この注目ピークカウンタに対応する相関器の最初の相関ピークの検出時点から例えば３２サンプル分の区間を有効区間として設定する。
　そして、タイミング判定部３４は、この有効区間内において、注目ピークカウンタが１６サンプルのピーク間隔を繰り返しカウントすることができた場合、この注目ピークカウンタに対応する相関器の最初の相関ピークの検出時点をシンボルタイミングとして検出する。なお、タイミング判定部３４は、注目ピークカウンタによるピーク間隔のカウント値が１６でなくても、例えば１６±１の範囲内であれば、ピーク間隔を有効と判定してもよい。
　図７（ａ）～（ｄ）は、相関器による相関値の算出結果を示すグラフであり、（ａ）は窓関数処理が行われていない受信信号に対して、ＳＴＳの時間軸波形パターンとの相互相関をとったときの相関値を示し、（ｂ）～（ｄ）はそれぞれ、図６に示す相関器３１１～３１３が算出する相関値を示している。なお、図７（ａ）～（ｄ）において、縦軸は相関値を示し、横軸は時間をサンプル数で示している。また、図７（ａ）～（ｄ）において、閾値は上記の閾値ｂを示している。
　図７（ａ）においては、最初に相関ピークが検出されてから次に相関ピークが検出されるまでのピーク間隔が１６サンプルではないため、シンボルタイミングが検出できていない。
　図７（ｂ）においては、ピーク検出部３２１が最初に相関ピークを検出してから、次の相関ピークを検出するまでのサンプル数が１６であるため、最初の相関ピークの検出時点から３２サンプル分の有効区間が設定されている。そして、この有効区間において、１６サンプルのピーク間隔が２回繰り返されている。そのため、タイミング判定部３４は、相関器３１１が最初に相関ピークを検出した時点をシンボルタイミングとして検出する。つまり、シンボルタイミングの検出に成功している。
　図７（ｃ）においては、図７（ａ）と同様に、シンボルタイミングが検出できていない。図７（ｄ）においては、図７（ｂ）と同様に、シンボルタイミングの検出に成功している。
　上記の式（１８）において、ε－６３＋ｗ－１（ε－１－ε－６３）＝０であれば、窓関数処理の効果は最大となり、妨害波ａｍｋを最も抑制することができる。これが成り立つためには、ε－１及びε－６３が式（１９）を満たす必要がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　しかしながら、εｋは、妨害波ａｍｋの位相及び周波数に依存するため、式（１９）の関係が必ずしも成り立つとは限らない。そこで、実施の形態２では、それぞれ、基準期間が異なる３つの窓関数処理部２０１～２０３を設けている。これにより、ピーク検出部３２１～３２３のうち、いずれかのピーク検出部が相関ピークを精度良く検出することが可能となり、シンボルタイミングをより確実に検出することができ、窓関数処理による効果を高めることができる。
　（実施の形態３）
　実施の形態３による受信装置は、実施の形態２の受信装置に対して、既知シンボル記憶部を２つ設けたことを特徴とする。図８は、実施の形態３による受信装置のブロック図を示している。
　既知シンボル記憶部４１，４２は、それぞれ、ＳＴＳの生成に用いられる複数のサブキャリアを組み合わせることで予め生成された周波数帯域の異なる複数種類の時間軸波形パターンを記憶する。ＩＥＥＥ８０２．１１ａでは、６４本のサブキャリアのうち、１２本のサブキャリアを用いてＳＴＳの時間軸波形パターンが生成される。
　図９（ａ）～（ｃ）は、ＳＴＳの時間軸波形パターンの生成に用いられるサブキャリアのパワースペクトルを示している。図９（ａ）は、従来のＳＴＳの時間軸波形パターンの生成に用いられるサブキャリアを示し、図９（ｂ）は既知シンボル記憶部４１が記憶するＳＴＳの時間軸波形パターンの生成に用いられるサブキャリアを示し、図９（ｃ）は既知シンボル記憶部４２が記憶するＳＴＳの時間軸波形パターンの生成に用いられるサブキャリアを示している。
　図９（ａ）に示すように、従来のＳＴＳの時間軸波形パターンは、１２本のサブキャリアを用いて生成されている。したがって、１２本のサブキャリアのうちいずれかのサブキャリアの周波数帯域に妨害波が載っている場合、シンボルタイミングを精度良く検出することができなくなる。
　そこで、既知シンボル記憶部４１は、図９（ｂ）に示すように、図９（ａ）の１２本のサブキャリアの左から３本と右から３本の合計６本の両端周波数帯域のサブキャリアを用いて生成されたＳＴＳの時間軸波形パターンを予め記憶する。また、既知シンボル記憶部４２は、図９（ｃ）に示すように、図９（ａ）の１２本のサブキャリアの左から４本目～９本目の６本の中央周波数帯域のサブキャリアを用いて生成されたＳＴＳの時間軸波形パターンを予め記憶する。
　図８に戻り、相関器３１１～３１３は、それぞれ、窓関数処理部２０１～２０３から出力された受信信号と、既知シンボル記憶部４１に記憶されたＳＴＳの時間軸波形パターンとの相関値を求める。
　相関器３１４～３１６は、それぞれ、窓関数処理部２０１～２０３から出力された受信信号と、既知シンボル記憶部４２に記憶されたＳＴＳの時間軸波形パターンとの相関値を求める。
　ピーク検出部３２１～３２３は、それぞれ、相関器３１１～３１３から出力された相関値の相関ピークを検出する。また、ピーク検出部３２４～３２６は、それぞれ、相関器３１４～３１６から出力された相関値の相関ピークを検出する。なお、ピーク検出部３２１～３２６による相関ピークの検出手法は実施の形態１のピーク検出部３２と同一であるため、詳細な説明は省く。
　ピークカウンタ３５１～３５６は、それぞれ、ピーク検出部３２１～３２３により検出された相関ピークのピーク間隔のサンプル数をカウントする。
　タイミング判定部３４は、それぞれ、ピークカウンタ３５１～３５６によりカウントされたピーク間隔に従って、実施の形態２と同じ手法を用いて、シンボルタイミングを検出する。すなわち、タイミング判定部３４は、ピークカウンタ３５１～３５６によりカウントされた相関ピークのピーク周期がＳＴＳの周期に最も近い時間軸波形パターンによる受信信号の相関ピークを基に、マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する。
　閾値記憶部３３は、ピーク検出部３２１～３２６のそれぞれに、閾値ａ及び閾値ｂを出力する。
　次に、本実施の形態による相関器３１１～３１６の処理について数式を用いて説明する。まず、窓関数処理部２０１～２０３による窓関数処理により妨害波ａｍｋは誤差εｋが無視できるほど小さくされ、式（２０）に示すように近似できると仮定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　ここで、妨害波ａｍｋはｎ＝０～１５の上記の両端周波数帯域の低域側に存在し、ｎ＝１６～６３の妨害波ａｍｋは無視できると仮定する。この場合、妨害波ａｍｋは、式（２１）で近似できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　また、既知シンボル記憶部４１が記憶するＳＴＳの時間軸波形パターンは、式（２２）で表される。但し、ｍのサンプリング間隔はｎのサンプリング間隔の４倍である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　一方、既知シンボル記憶部４２が記憶するＳＴＳの時間軸波形パターンは、式（２３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　妨害波ａｍｋが載っていない式（２２）のＳＴＳの時間軸波形パターンと妨害波ａｍｋを含む受信信号ｓ´ｋ＋ａｍｋとの相関値Ｒｘｘ（ｌ）は、式（２４）で表される。なお、妨害波はｎ＝０～１５の両端周波数帯域の低域側に載っており、ｎ＝１６～６３には載っていないと仮定しているため、式（２４）の１行目に示すｓ´ｋ＋ａｍｋは、ｎ＝１６～６３において、ａｍｋ＝０となる。そのため、式（２４）では、ｎ＝１６～６３の計算を省いている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
 　ここで、式（２４）の下から２行目の第２項は、ｎ＝０～１５であり、ｍ＝４～１１であり、ｎ＝４ｍとなる条件が存在しないため、０となる。
　このことから、妨害波ａｍｋがｎ＝０～１５の両端周波数帯域の低域側に載っている場合、既知シンボル記憶部４２に記憶されたＳＴＳの時間軸波形パターンは、中央周波数帯域の時間軸波形パターンであるため、この時間軸波形パターンを用いて相関処理を行うと、妨害波ａｍｋを０にすることができる。よって、図８に示す相関器３１４～３１６は相関器３１１～３１３に比べて相関値を精度良く求めることができる。
　一方、妨害波がｎ＝１５～４８の中央周波数帯域に載っている場合は、既知シンボル記憶部４１に記憶されたＳＴＳの時間軸波形パターンは、両端周波数帯域の時間軸波形パターンであるため、この時間軸波形パターンを用いて相関処理を行う図８に示す相関器３１１～３１３は、相関器３１４～３１６に比べて相関値を精度良く求めることができる。
　図１０は、３．４ＭＨｚを搬送波とするＡＭ変調された妨害波が重畳された受信信号における相関結果を示している。また、図１１は、２０．２ＭＨｚを搬送波とするＡＭ変調された妨害波が重畳された信号ベクトルにおける相関結果を表している。
　図１０及び図１１において、１列目は図９（ａ）のサブキャリアにより生成されたＳＴＳの時間軸波形パターンを用いた場合の相関結果を示し、２列目は図９（ｃ）のサブキャリア（中央周波数帯域のサブキャリア）により生成されたＳＴＳの時間軸波形パターンを用いた場合の相関結果を示し、３列目は図９（ｂ）のサブキャリア（両端周波数帯域のサブキャリア）により生成されたＳＴＳの時間軸波形パターンを用いた場合の相関結果を示している。
　また、図１０及び図１１において、１行目は窓関数処理を行わない場合の相関結果を示し、２～４行目はそれぞれ、基準期間のサンプル数を６４，３２，１６とした場合の相関結果を示している。
　すなわち、図１０及び図１１において、２列目の２～４行目の相関結果は、それぞれ、図８に示す相関器３１４～３１６による相関結果を示し、３列目の２～４行目の相関結果は、それぞれ、図８に示す相関器３１１～３１３による相関結果を示している。
　図１０においては、妨害波は周波数が３．４ＭＨｚであり、妨害波の周波数帯域はｎ＝０～１５の両端周波数帯域の低域側に属するため、四角の枠で囲む、２列目の２～４行目において、良好な相関結果が得られており、シンボルタイミングの検出に成功していることが分かる。
　図１１においては、妨害波は周波数が２０．２ＭＨｚであり、妨害波の周波数帯域はｎ＝１６～４８の中央周波数帯域に属するため、四角で囲む、３列目の２～４行目において、良好な相関結果が得られており、シンボルタイミングの検出に成功していることが分かる。
　このように、本実施の形態による受信装置によれば、基準期間がそれぞれサンプル数の異なる３つの窓関数により窓関数処理された受信信号に対し、中央周波数帯域のＳＴＳの時間軸波形パターンと、両端周波数帯域のＳＴＳの時間軸波形パターンとの相関値を求め、これらの相関値のうち、最も精度良くピーク間隔が検出できた相関値を用いてシンボルタイミングを検出しているため、シンボルタイミングをより精度良く検出することができる。
　なお、実施の形態３において、ＳＴＳの時間軸波形パターンを２種類としたが、３種類以上としてもよい。この場合、それぞれ、周波数の異なるサブキャリアを組み合わせて時間軸波形パターンを生成すればよい。
　また、実施の形態２，３において、窓関数処理部を３種類としたが、これに限定されず４種類以上としてもよい。この場合、各窓関数処理部の基準期間をＳＴＳの１周期の整数倍の異なる値にすればよい。
　上記の受信装置の技術的特徴は下記のように纏めることができる。
　（１）本発明の一局面による受信装置は、既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する受信装置であって、前記既知シンボルの周期の整数倍の基準期間より短い有限区間を有する窓関数を用いて、受信信号に窓関数処理を行う窓関数処理部と、前記窓関数処理部により窓関数処理された受信信号と前記既知シンボルの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するタイミング検出部とを備え、前記窓関数処理部は、前記窓関数の左半分の区間又は右半分の区間を取り出し、取り出した窓関数を基に、前記左半分の区間の窓関数である左区間窓関数と前記右半分の区間の窓関数である右区間窓関数とを生成する窓関数生成部と、所定の基準時点から前記基準期間、過去に遡った時点より、更に前記左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、前記左区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号を生成すると共に、前記基準時点より前記右半分の区間遡った前記受信信号の時点を起点として、前記右区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号を生成する処理信号生成部と、前記第１の処理信号と前記第２の処理信号とを時系列に加算した信号を前記基準時点から過去に遡って前記右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として前記タイミング検出部に出力する出力部とを備えることを特徴とする。
　また、本発明の別の一局面によるシンボルタイミング検出方法は、既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するシンボルタイミング検出方法であって、前記既知シンボルの周期の整数倍の基準期間よりも短い有限区間を有する窓関数を用いて、受信信号に窓関数処理を行う窓関数処理ステップと、前記窓関数処理ステップにより処理された受信信号と前記既知シンボルの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するタイミング検出ステップとを備え、前記窓関数処理ステップは、前記窓関数の左半分の区間又は右半分の区間を取り出し、取り出した窓関数を基に、左区間窓関数と右区間窓関数とを生成する窓関数生成ステップと、所定の基準時点から前記基準期間、過去に遡った時点より、更に前記左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、前記左区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号を生成すると共に、前記基準時点より前記右区間窓関数の有限区間、過去に遡った前記受信信号の時点を起点として、前記右区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号を生成する処理信号生成ステップと、前記第１の処理信号と前記第２の処理信号とを時系列に加算した信号を前記基準時点から過去に遡って前記右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として出力する出力ステップとを備えることを特徴とする。
　これらの構成によれば、窓関数の左半分又は右半分の区間が取り出され、取り出された窓関数を基に、左区間窓関数と右区間窓関数とが生成される。そして、所定の基準時点から基準期間、過去に遡った時点より、更に左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点が起点とされて、左区間窓関数が受信信号に時系列に乗じられて第１の処理信号が生成される。また、基準時点より右区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点が起点とされ、右区間窓関数が受信信号に時系列に乗じられて第２の処理信号が生成される。
　そして、第１の処理信号と前記第２の処理信号とが時系列に加算された信号が基準時点から過去に遡って右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として出力される。
　これにより、受信信号の直交性を維持すると同時に、受信信号に含まれる妨害波を抑制することができるため、シンボルタイミングを精度良く検出することができる。
　（２）前記窓関数生成部は、前記左半分の区間の窓関数を取り出し、取り出した窓関数を前記左区間窓関数として生成し、１から前記左区間窓関数を減じることで前記右区間窓関数を生成することが好ましい。
　この構成によれば、左半分の区間の窓関数が取り出され、取り出された窓関数が左区間窓関数として生成され、１－左区間窓関数により右区間窓関数が生成される。そのため、有限区間の等しい左区間窓関数と右区間窓関数とを簡便な処理で生成することができる。
　（３）前記窓関数生成部は、前記右半分の区間の窓関数を取り出し、取り出した窓関数を前記右区間窓関数として生成し、１から前記右区間窓関数を減じることで前記左区間窓関数を生成することが好ましい。
　この構成によれば、右半分の区間の窓関数が取り出され、取り出された窓関数が右区間窓関数として生成され、１－右区間窓関数により、左区間窓関数が生成される。そのため、有限区間の等しい左区間窓関数と右区間窓関数とを簡便な処理で生成することができる。
　（４）前記窓関数処理部は、複数存在し、各窓関数処理部は、前記基準期間がそれぞれ異なり、前記タイミング検出部は、各窓関数処理部から出力された各受信信号の相関ピークのピーク周期を求め、前記ピーク周期が前記既知シンボルの周期に最も近い受信信号の相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出することが好ましい。
　この構成によれば、基準期間がそれぞれ異なる窓関数処理部が複数設けられている。そのため、妨害波の強度を最も抑制することができた窓関数処理部から出力された受信信号を用いてシンボルタイミングを検出することができ、より精度良くシンボルタイミングを検出することができる。
　（５）前記既知シンボルの生成に用いられる複数のサブキャリアを組み合わせることで予め生成された周波数帯域の異なる複数種類の時間軸波形パターンを記憶する既知シンボル記憶部を更に備え、前記タイミング検出部は、前記窓関数処理部から出力された受信信号と各時間軸波形パターンとの相関ピークのピーク周期を求め、前記ピーク周期が前記既知シンボルの周期に最も近い時間軸波形パターンによる前記受信信号の相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出することが好ましい。
　この構成によれば、周波数帯域がそれぞれ異なる既知シンボルの複数の時間軸波形パターンを用いて相関ピークが求められている。そのため、妨害波が載っていない周波数帯域の時間軸波形パターンを用いて相関ピークを求めることが可能となり、この時間軸波形パターンを用いて求められた相関ピークを用いてシンボルタイミングを検出することで、シンボルタイミングをより精度良く検出することができる。
　（６）前記タイミング検出部は、レベルが所定の範囲内の相関値を相関ピークとして検出し、当該相関ピークを用いて前記ピーク周期を求めることが好ましい。
　この構成によれば、レベルが所定の範囲内の相関値が相関ピークとして検出され、相関ピークを用いてピーク周期が求められているため、シンボルタイミングを精度良く検出することができる。

Claims (7)

  1. 　既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出する受信装置であって、
    　前記既知シンボルの周期の整数倍の基準期間より短い有限区間を有する窓関数を用いて、受信信号に窓関数処理を行う窓関数処理部と、
    　前記窓関数処理部により窓関数処理された受信信号と前記既知シンボルの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するタイミング検出部とを備え、
    　前記窓関数処理部は、
    　前記窓関数の左半分の区間又は右半分の区間を取り出し、取り出した窓関数を基に、左区間窓関数と右区間窓関数とを生成する窓関数生成部と、
    　所定の基準時点から前記基準期間、過去に遡った時点より、更に前記左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、前記左区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号を生成すると共に、前記基準時点より前記右区間窓関数の有限区間、過去に遡った前記受信信号の時点を起点として、前記右区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号を生成する処理信号生成部と、
    　前記第１の処理信号と前記第２の処理信号とを時系列に加算した信号を前記基準時点から過去に遡って前記右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として前記タイミング検出部に出力する出力部とを備えることを特徴とする受信装置。
  2. 　前記窓関数生成部は、前記左半分の区間の窓関数を取り出し、取り出した窓関数を前記左区間窓関数として生成し、１から前記左区間窓関数を減じることで前記右区間窓関数を生成することを特徴とする請求項１記載の受信装置。
  3. 　前記窓関数生成部は、前記右半分の区間の窓関数を取り出し、取り出した窓関数を前記右区間窓関数として生成し、１から前記右区間窓関数を減じることで前記左区間窓関数を生成することを特徴とする請求項１記載の受信装置。
  4. 　前記窓関数処理部は、複数存在し、
    　各窓関数処理部は、前記基準期間がそれぞれ異なり、
    　前記タイミング検出部は、各窓関数処理部から出力された各受信信号の相関ピークのピーク周期を求め、前記ピーク周期が前記既知シンボルの周期に最も近い受信信号の相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出することを特徴とする請求項１～３のいずれかに記載の受信装置。
  5. 　前記既知シンボルの生成に用いられる複数のサブキャリアを組み合わせることで予め生成された周波数帯域の異なる複数種類の時間軸波形パターンを記憶する既知シンボル記憶部を更に備え、
    　前記タイミング検出部は、前記窓関数処理部から出力された受信信号と各時間軸波形パターンとの相関ピークのピーク周期を求め、前記ピーク周期が前記既知シンボルの周期に最も近い時間軸波形パターンによる前記受信信号の相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出することを特徴とする請求項１～４のいずれかに記載の受信装置。
  6. 　前記タイミング検出部は、レベルが所定の範囲内の相関値を相関ピークとして検出し、当該相関ピークを用いて前記ピーク周期を求めることを特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の受信装置。
  7. 　既知シンボルが繰り返されたプリアンブル部を含むマルチキャリア信号のシンボルタイ
    ミングを検出するシンボルタイミング検出方法であって、
    　前記既知シンボルの周期の整数倍の基準期間よりも短い有限区間を有する窓関数を用いて、受信信号に窓関数処理を行う窓関数処理ステップと、
    　前記窓関数処理ステップにより処理された受信信号と前記既知シンボルの時間軸波形パターンとの相関ピークを求め、当該相関ピークを基に、前記マルチキャリア信号のシンボルタイミングを検出するタイミング検出ステップとを備え、
    　前記窓関数処理ステップは、
    　前記窓関数の左半分の区間又は右半分の区間を取り出し、取り出した窓関数を基に、左区間窓関数と右区間窓関数とを生成する窓関数生成ステップと、
    　所定の基準時点から前記基準期間、過去に遡った時点より、更に前記左区間窓関数の有限区間、過去に遡った受信信号の時点を起点として、前記左区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第１の処理信号を生成すると共に、前記基準時点より前記右区間窓関数の有限区間、過去に遡った前記受信信号の時点を起点として、前記右区間窓関数を前記受信信号に時系列に乗じて第２の処理信号を生成する処理信号生成ステップと、
    　前記第１の処理信号と前記第２の処理信号とを時系列に加算した信号を前記基準時点から過去に遡って前記右区間窓関数の有限区間前までの受信信号として出力する出力ステップとを備えることを特徴とするシンボルタイミング検出方法。
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