WO2013018716A1 - 無線受信装置及び無線受信方法並びに無線システム - Google Patents

無線受信装置及び無線受信方法並びに無線システム Download PDF

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WO2013018716A1
WO2013018716A1 PCT/JP2012/069198 JP2012069198W WO2013018716A1 WO 2013018716 A1 WO2013018716 A1 WO 2013018716A1 JP 2012069198 W JP2012069198 W JP 2012069198W WO 2013018716 A1 WO2013018716 A1 WO 2013018716A1
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WO
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covariance matrix
eigenvector
signal
matrix
reception
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PCT/JP2012/069198
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English (en)
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次夫 丸
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日本電気株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842—Weighted combining
    • H04B7/0848—Joint weighting
    • H04B7/0854—Joint weighting using error minimizing algorithms, e.g. minimum mean squared error [MMSE], "cross-correlation" or matrix inversion

Definitions

  • the present invention relates to microwave radio reception of a microwave radio communication system between fixed stations, and more particularly to space diversity by blind processing, which is a technique that does not use a known sequence signal called a pilot signal, reference signal, or training signal.
  • a microwave radio communication system it is effective to adopt a space diversity method (hereinafter referred to as an SD method) as a fading prevention measure.
  • SD method space diversity method
  • the SD system is a technique that compensates for deterioration of radio wave propagation characteristics due to fading by utilizing the low possibility that received waves to a plurality of antennas arranged at appropriate distances are simultaneously deteriorated. is there.
  • the SD method will be specifically described with reference to FIGS.
  • FIG. 10 shows a specific implementation example when the SD method is adopted.
  • this specific example has two fixed stations, a fixed station 5100 and a fixed station 5200.
  • a signal transmitted from fixed station 5100 is received by two antennas at fixed station 5200, and diversity processing is performed by reception processing at fixed station 5200.
  • FIG. 11 a reception processing unit in fixed station 5200 is shown.
  • the reception processing includes reception data processing provided corresponding to each antenna (antenna 5211, antenna 5212), and the diversity processing is completed by combining the signals of each processed branch.
  • the branch means a circuit or process for receiving data processing provided corresponding to each antenna.
  • the branch 1 is realized by an antenna 5211, a mixer 5221, and an A / D converter 5231.
  • Branch 2 is realized by an antenna 5212, a mixer 5222, and an A / D converter 5232.
  • the diversity combining unit 5240 combines the signals of each branch.
  • FIG. 11 shows only a particularly important part in the description of this specific example, and illustration of other components such as a filter and a 90-degree phase component for quadrature demodulation is omitted.
  • the SD method is generally used as a fading prevention measure.
  • the capacity of microwave radio communication systems has been increasing, and high-order multilevel modulation signals have been transmitted at high speed, causing problems that cannot be handled by the general SD system. It was. This problem will be described.
  • frequency selective fading due to multiple propagation paths occurs.
  • the error rate characteristic is significantly deteriorated due to the frequency selective fading.
  • adaptive equalization processing has been performed as a frequency-selective fading countermeasure in order to prevent this error rate characteristic from deteriorating significantly.
  • an adaptive algorithm transmits a training signal in order to obtain a convergence characteristic of tap coefficients.
  • transmission of a training signal is essential.
  • a training signal or the like may not be input due to the signal configuration of the existing system.
  • blind processing which is a technique that does not use a known sequence signal called a pilot signal, reference signal, or training signal, is effective.
  • pilot signals, reference signals, or training signals can be input, these signals are known sequence signals and do not contribute to actual information transmission. It is preferable to carry out the treatment.
  • radio resources are allocated to pilot signals and reference signals. If this is applied to a fixed microwave radio communication system in which 1024 QAM is transmitted as it is, the transmission speed is equivalent to 512 QAM. That is, although the corner transmission power is doubled to realize high-speed transmission, the effective speed for information transmission does not accompany it.
  • IP synthesis in-phase synthesis
  • low-frequency phase modulation is applied to one of the signals in the branch, the in-phase state of the phase is detected by the synthesized AM signal component, and feedback control to the phase shifter is performed using the detection result. Is.
  • the IP synthesis method uses a low frequency amplitude component for detection.
  • QAM capable of high-order multi-level modulation includes fluctuations in amplitude components due to the modulation method. Therefore, there is a problem in applying the IP synthesis method to multi-level QAM.
  • the IP combining method also has a problem that the error rate characteristic is remarkably deteriorated by frequency selective fading. That is, the IP synthesis method is not an effective method in any case.
  • MID synthesis minimum amplitude deviation synthesis
  • the interference wave canceling / combining operation which is different from the IP combining method and shows the characteristics of the MID combining method, will be described using an extreme example for ease of explanation.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example in which an interference wave canceling / combining operation indicating the characteristics of the MID combining method is received by two antennas. Two examples of different radio wave propagation conditions (Example 1 and Example 2 in FIG. 13) are described. In FIG. 13, the received wave is indicated by a vector notation of a rotating feather.
  • Branch 1 indicates a received signal for the antenna on the upper side of the base station 5002, which is the receiving station in FIG.
  • Branch 2 indicates a received signal for the lower antenna of the base station 5002 that is the receiving station in FIG.
  • the received wave in each branch is a direct reflected wave (indicated as “LOS ray” in FIG. 12 and indicated by a solid line in FIG. 13) as a delayed reflected wave (in FIG. 12).
  • LOS ray direct reflected wave
  • FIG. 13 delayed reflected wave
  • “Reflected ray” in FIG. 13 is indicated by a broken line).
  • the interference wave canceling / combining operation is performed by adjusting the phase shifter in the branch so that the phase of the delayed reflected wave of each branch, which is the interference wave, becomes an opposite phase. Therefore, as shown on the right side of the upper example 1 in FIG. 13, the delayed reflected wave component of the branch 1 and the delayed reflected wave component of the branch 2 which are interference wave components cancel each other, and the direct wave component and the branch of the remaining branch 1 are canceled.
  • the two direct wave components are combined to complete the diversity process.
  • this processing is ideally performed as in Example 1 in the upper side of FIG. 13, the delayed reflected wave component is completely eliminated, so that interference due to frequency selective fading is eventually eliminated.
  • this method includes the following problems.
  • the radio wave propagation environment of the microwave radio communication system varies depending on the installation status of the antenna, the ground to be reflected, or the situation of sea surface reflection when straddling the strait.
  • the above example 1 on the upper side of FIG. 13 is a case of a lucky radio wave propagation environment.
  • the branch phase shifter so as to cancel the delayed reflected wave component that is an interference wave component
  • the direct wave of each branch is directed in the same direction, and the desired wave power after synthesis is increased and diversity gain is increased. This is a fortunate example.
  • Example 2 on the lower side of FIG. 13 is a case of severe conditions.
  • the direct wave of each branch is in a state close to the opposite direction.
  • the desired wave power after the combination is reduced, and the diversity gain is reduced even if the frequency selectivity is eliminated.
  • the present invention realizes blind processing that does not use a known sequence that reduces transmission efficiency, such as a pilot signal, a reference signal, or a training signal that does not contribute to the actual transmission of information, and performs high-speed and high-order processing. Even in a frequency selective fading environment where severe delayed interference waves exist in large-capacity microwave radio communication using multilevel modulation, it is possible to always exhibit a good diversity effect with little influence from the radio propagation environment
  • An object of the present invention is to provide a wireless reception device, a wireless reception method, and a wireless system.
  • a wireless receiver that realizes space diversity by providing a corresponding branch for each received signal received by a plurality of antennas and combining the received signals of the respective branches
  • a correction matrix is generated such that the covariance matrix obtained from the received signal vector of the received signal to be weighted is a unit matrix
  • the received signal is converted by the correction matrix, an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix obtained from the received signal vector of the converted received signal is calculated, and the diversity combining is performed using the eigenvector as the weighting coefficient.
  • a radio receiving apparatus that realizes space diversity by providing a corresponding branch for each received signal received by a plurality of antennas and combining the received signals of the respective branches
  • An interference wave signal detection unit that detects an interference wave signal from the reception signal of the branch, and a correction matrix in which a covariance matrix obtained from the interference wave signal becomes a unit matrix, and from a reception signal vector of the reception signal
  • the obtained covariance matrix is corrected by the correction matrix
  • a weighting coefficient is generated using an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the corrected covariance matrix
  • diversity combining is performed by weight processing based on the weighting coefficient.
  • a blind processing unit that realizes space diversity by providing a corresponding branch for each received signal received by a plurality of antennas and combining the received signals of the respective branches.
  • a wireless communication system including a wireless transmission device that wirelessly transmits a signal and a wireless reception device that receives the transmitted signal by a plurality of antennas,
  • the wireless communication between the wireless transmission device and the wireless reception device conforms to a communication method that realizes blind processing, and the wireless reception device is provided according to the first aspect or the second aspect of the present invention.
  • a wireless communication system characterized by being a wireless receiving device.
  • a wireless reception performed by a wireless reception device that provides a branch corresponding to each reception signal received by a plurality of antennas and combines the reception signals of the respective branches to realize space diversity.
  • the received signal of each branch is diversity-combined by weight processing based on a weighting coefficient, the covariance matrix obtained from the received signal vector of the received signal to be weighted becomes a unit matrix.
  • a radio reception method which performs the diversity combining.
  • radio reception performed by a radio reception apparatus that provides a branch corresponding to each received signal received by a plurality of antennas and combines the received signals of the respective branches to realize space diversity.
  • an interference wave signal is detected from the reception signal of each branch, a correction matrix is generated such that a covariance matrix obtained from the interference wave signal becomes a unit matrix, and obtained from a reception signal vector of the reception signal. Correcting the covariance matrix obtained by the correction matrix, generating a weighting coefficient using an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the corrected covariance matrix, and performing diversity combining by weight processing based on the weighting coefficient.
  • a wireless receiving method is provided.
  • the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix obtained from the received signal vector is calculated, and the eigenvector is used as a weighting coefficient, so that a known sequence that reduces transmission efficiency can be used. Even in a frequency-selective fading environment where severe delayed interference exists in high-capacity microwave radio communication that achieves high-speed multi-level modulation and achieves no blind processing. It is possible to always exhibit a good diversity effect with less.
  • Embodiment 1 of this invention It is a figure represented about the weight vector represented by eigenvector space.
  • Eigenvector of the largest eigenvalue It is a figure showing the simulation result of the eigenvector synthetic
  • It is a figure showing the fundamental composition of Embodiment 3 of the present invention which is an embodiment which performs eigenvector composition which eased degradation by interference wave whitening of the present invention.
  • IP In-Phase
  • the microwave radio receiving apparatus is characterized in that it can be used even in high-density modulation by adopting another approach.
  • the frequency selectivity is certainly eliminated, but the diversity gain is reduced.
  • the MID combining method in that the diversity effect varies greatly depending on the radio wave propagation environment.
  • the microwave radio receiving apparatus according to the embodiment of the present invention is characterized in that these problems are addressed.
  • Embodiment 1 which is an embodiment showing the basic configuration of the present invention will be described.
  • Embodiment 1 is an embodiment relating to a diversity combining method using an eigenvector having the largest eigenvalue.
  • the transmission signal is s (t)
  • the weight vector is W
  • the channel vector is h
  • the noise vector is n.
  • SNR ⁇ signal-to-noise ratio
  • R s and R n each represent a covariance matrix. Specifically, R s represents the covariance matrix of the transmission signal. R n represents a noise covariance matrix. Also, from the statistical independence of the set average,
  • R s which is a covariance matrix of the transmission signal
  • rank is a rank (hereinafter referred to as “rank” as appropriate) 1.
  • R n which is a noise covariance matrix is full rank.
  • SNR ⁇ includes a weight vector w in each of the denominator and numerator from (Equation 1). Therefore, SNR ⁇ is not related to the size of the weight vector w. Therefore, the SNR maximization problem is considered under the following constraint conditions.
  • This input signal vector x is multiplied by a weight vector w.
  • maximization of the evaluation function J is maximization of w H ⁇ R s ⁇ w, maximization of the numerator of (Expression 1), and is the same as maximization of SNR ⁇ .
  • ⁇ L is Lagrange's undetermined multiplier, and the solution w satisfies the following condition.
  • the solution w is an eigenvector of the covariance matrix R of the input signal
  • the Lagrange multiplier is an eigenvalue
  • Equation 11 shows a super ellipse. In other words, w was orthogonally expanded with eigenvectors.
  • the projection coefficient for the orthogonal axis ⁇ n is
  • a weight vector satisfying the above condition exists on a super ellipse given by a value inversely proportional to the square root of the eigenvalue of the axis with respect to the axis formed by the eigenvector.
  • the elements of the weight vector w are complex numbers but are treated like real numbers.
  • FIG. 1 A simple example shown in the case of a two-dimensional real element for easy explanation of intuitive understanding is shown in FIG. From FIG.
  • the axis is an ellipse given by an eigenvector.
  • v 0 be an arbitrary vector that is not orthogonal to ⁇ .
  • the new vector v 1 And If the rank of R is 1, Because
  • v 1 is proportional to the eigenvector ⁇ 1 .
  • v 0 and R k ⁇ v 0 are expanded by orthogonal basis vectors ⁇ normalized as follows.
  • Equation 1 The covariance matrix in the absence of noise is rank 1 below (Equation 1) so As an example, the eigenvector corresponds to h. Can be estimated,
  • the following expression is executed to end the repetition.
  • the convergence speed is determined by the ratio of other eigenvalues (mainly the second maximum eigenvalue) to the maximum eigenvalue.
  • the rank is 1, so the convergence is fastest.
  • the eigenvector ⁇ corresponding to the maximum eigenvalue ⁇ of the covariance matrix R obtained from the received signal vector is changed to the covariance matrix R.
  • the signal-to-noise power ratio (SNR) ⁇ after diversity combining is maximized and a good diversity gain is obtained.
  • the above-described method is a blind process that does not use a signal that reduces the transmission efficiency such as a training sequence. That is, in the above-described method, it is possible to obtain a good diversity gain without using a signal such as a training signal that reduces the transmission efficiency.
  • the eigenvector ⁇ corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix is calculated from the covariance matrix R
  • the eigenvector for the maximum eigenvalue is calculated by a power operation of the covariance matrix R, and the obtained eigenvector is weighted. It is characterized by being used as a coefficient. Therefore, it can be understood that the calculation of the eigenvector can be realized by a simple product-sum operation instead of a complicated method such as eigenvalue decomposition, and the circuit scale can be reduced.
  • the receiving apparatus 1000 of the present embodiment includes an antenna 111, an antenna 112, a mixer 121, a mixer 122, an A / D converter 131, an A / D converter 132, a tap processing unit 141, a tap processing unit 142, A local oscillator 150, a blind processing unit 160, and a diversity combining unit 170 are included.
  • the upper system (antenna 111, mixer 121, A / D converter 131 and tap processing unit 141) is branch 1.
  • the lower system (antenna 112, mixer 122, A / D converter 132 and tap processing unit 142) is branch 2. It should be noted that it is not the gist of the present embodiment which circuit or member specifically realizes these parts constituting the branch 1 and the branch 2. Each part can be realized by an arbitrary method and an arbitrary shape.
  • FIG. 2 shows only a particularly important part in the description of the present embodiment, and illustration of other components such as a filter and a 90-degree phase component for quadrature demodulation is omitted.
  • signals are received by the antennas 111 and 112.
  • the signals received by the antennas 111 and 112 are input to the wave number conversion mixer 121 and the mixer 122, respectively.
  • the mixer 121 and the mixer 122 for frequency conversion down-convert the signals input from the antennas 111 and 112 by using the signal generated by the local oscillator 150.
  • the local oscillator 150 is shared by both branches, but separate local oscillators may be used for each branch.
  • the signals down-converted by the frequency conversion mixer 121 and mixer 122 are converted into digital signals by A / D converters 131 and 132, which are analog-digital converters, respectively.
  • the signals converted by the A / D converters 131 and 132 are input to tap processing units 141 and 142 that perform weight multiplication based on weighting coefficients, respectively.
  • the inputs of the blind processing unit 160 are x 1 and x 2 in the formula [50].
  • the output of the blind section 160 is w 1, w 2 [Expression 51] expression.
  • the tap processing unit 141 is based on w 1 sent from the blind processing unit 160.
  • the in-phase component of the output of the tap processing unit 141 is y 1I
  • the quadrature component is y 1Q .
  • the tap processing unit 142 is based on w2 sent from the blind processing unit 160.
  • the in-phase component of the output of the tap processing unit 142 is y 2I
  • the quadrature component is y 2Q .
  • the tap outputs multiplied by the tap processing units are sent to the diversity combining unit 170.
  • diversity combining section 170 combines the signals of branches 1 and 2 to complete the diversity processing. That is, an operation corresponding to the above [Expression 7] is performed. Specifically,
  • the eigenvector ⁇ is used as a weighting coefficient, the signal-to-noise power ratio (SNR) ⁇ after diversity combining is maximized, and an excellent diversity gain is obtained.
  • the in-phase component y 1I quadrature component y 1Q and the in-phase component y 2I quadrature component y 2Q input to the blind processing unit 160 are for monitoring.
  • FIG. 3 shows the result of confirming the effect of the present embodiment described above by simulation.
  • the vertical axis represents the symbol error rate
  • the horizontal axis represents the SNR per antenna
  • the channel uses a direct wave propagation environment
  • 64QAM is used as multilevel modulation.
  • E Eigenvector synthesis of the present invention
  • FIG. 3 also shows characteristics such as the IP synthesis method described in the general technique, the one having the equalization function, and the one having no diversity function.
  • the “d: IP synthesis method” which is thin in this embodiment has a problem in the application of multi-value QAM as described in the background art. Therefore, in this simulation, it is an ideal state characteristic assuming that the phase is known, and there is a problem in its feasibility.
  • the comparison target “a: no diversity” is a characteristic in the case of only CH1 without diversity, and it can be seen from comparison with this characteristic that the eigenvector synthesis e of this embodiment has a good diversity gain.
  • the comparison object “b: LMS equalization function without diversity” is a case where there is no diversity and there is an LMS equalization function.
  • This simulation environment has only direct waves and no interference waves such as ground reflected waves. Therefore, no equalization function is required.
  • the characteristic is deteriorated as compared with the same comparison target a because of the fluctuation due to ⁇ from the optimum point in the adaptive processing by the LMS step size ⁇ that controls the equalization function.
  • the same can be said for “c: with diversity, with equalization function”.
  • c is a comparison target with diversity and equalization function. Although c has a diversity gain, the characteristic is deteriorated due to the fluctuation of ⁇ .
  • the characteristics of the first embodiment described above are characteristics in a propagation environment in which only direct waves are present and there are no interference waves such as ground reflected waves.
  • the eigenvector combining diversity of the first embodiment has better characteristics than the IP combining method and the equalizing function described in the general technique.
  • the characteristics deteriorate rapidly. Therefore, as the second embodiment, an embodiment for alleviating characteristic deterioration due to whitening processing will be described.
  • the second embodiment relates to a method in which characteristic deterioration is reduced by whitening processing and synthesized by an eigenvector having a maximum eigenvalue. First, the principle of the whitening process will be described.
  • the correction matrix A i acts so that the covariance matrix R ii becomes a unit matrix. Therefore, when the received signal vector X i is converted by this correction matrix A i , the vector
  • the received signal vector X is
  • FIG. 1 A configuration example for performing the above-described operation is shown in FIG. 1
  • the receiving device 2000 of this embodiment includes an antenna 111, an antenna 112, a mixer 121, a mixer 122, an A / D converter 131, an A / D converter 132, a whitening / tap processing unit 211, white And a tap processing unit 212, a local oscillator 150, a blind processing unit 160, and a diversity combining unit 170.
  • the whitening / tap processing unit 211 of the branch 1 will be described as a representative.
  • the processing in the whitening / tap processing unit 212 of the branch 2 is the same as that in the whitening / tap processing unit 211, and thus the description thereof is omitted.
  • the whitening / tap processing unit 211 of the branch 1 calculates the covariance matrix R 11 using Expression [Equation 55]. For example, [Formula 42] may be used for the actual processing. Then, the correction matrix A 1 is calculated from the relationship of [Equation 56]. Further calculates a received signal x 1 converted by the modified matrix A 1 with the number 57, and sends to the blind section 160. The same applies to branch 2.
  • the blind processing unit 160 generates the reception signal vector X by the equation [Equation 58], calculates the eigenvector corresponding to the maximum eigenlocation, as in the configuration example of the first embodiment shown in FIG. 61], the weighting coefficients w1 and w2 are sent to the whitening / tap processing unit 211 and the whitening / tap processing unit 212.
  • the tap processing unit 211 is based on w 1 sent from the blind processing unit 160.
  • the tap processing unit 212 is based on w 2 sent from the blind processing unit 160.
  • the multiplied tap output is sent to the diversity combining unit 170, and the signals of the branches 1 and 2 are combined to complete the diversity processing. That is, an operation corresponding to the above-mentioned [Equation 62] is performed. Specifically,
  • the eigenvector ⁇ is used as a weighting coefficient, the signal-to-noise power ratio (SNR) ⁇ after diversity combining is maximized, and a good diversity gain is obtained.
  • FIG. 5 shows the result of confirming the effect of the present embodiment described above by simulation.
  • the vertical axis represents the symbol error rate
  • the horizontal axis represents the delay time of the delayed interference wave. The longer the delay time, the more severe the influence of the interference wave.
  • FIG. 5 also shows characteristics such as the IP synthesis method described in the general technique, the one having the equalization function, and the one having no diversity function.
  • a third embodiment which is an embodiment for mitigating characteristic deterioration due to whitening processing different from that of the second embodiment, will be described as a countermeasure for abrupt deterioration of characteristics in a propagation environment where severe interference waves exist.
  • means for detecting an interference wave signal from the received signal is used.
  • the third embodiment relates to a method (in the case of using an interference wave signal detection unit) in which characteristic deterioration is reduced by whitening processing and combined with an eigenvector having a maximum eigenvalue.
  • SNR ⁇ is
  • SINR Signal-to-Interference plus Noise power Ratio
  • R I is a covariance matrix of the interference wave signal vector X I and is given by the following equation.
  • the correction matrix A I acts so that the covariance matrix R I of the interference wave signal vector X I becomes a unit matrix.
  • the interference wave signal vector XI includes a noise component. Therefore, [the number 67] after converting this fix matrix A I is
  • W is modified covariance matrix obtained by modifying the covariance matrix R using the modified matrix A I to maximize SINR ⁇
  • the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of For example, if the received signal vector X transformed by the correction matrix A I is U as the original received signal vector,
  • u1 is a received signal of branch 1
  • u2 is a received signal of branch 2. Therefore,
  • the weight is an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of [Equation 74].
  • the receiving device 3000 of this embodiment includes an antenna 111, an antenna 112, a mixer 121, a mixer 122, an A / D converter 131, an A / D converter 132, a local oscillator 150, and an interference wave signal detection unit. 310 and a whitening blind processing unit 320.
  • Interference wave detector 310 detects an interference wave from the received signal of each branch.
  • the interference wave detected by the interference wave detection unit 310 is generated in the form of a signal vector and sent to the whitening blind processing unit 320.
  • the interference signal vector sent corresponds to X I [Expression 68].
  • Equation 68 Performing the calculation of Equation 68] based on the interference signal vector X I entered the whitening blind processor 320.
  • an operation such as [Equation 42] may be used.
  • a covariance matrix RI is obtained from the interference wave signal vector.
  • the whitening blind processor 320 obtain a modified matrix A I from the relationship of Equation 69]. It can be seen that the correction matrix AI acts to bring the covariance matrix RI into the unit matrix from the relationship of [Equation 70].
  • the whitening blind processing unit 320 obtains the received signal u 1 of branch 1 from the A / D converter 131 and the received signal u 2 of branch 2 from the A / D converter 132.
  • the received signal u1 and the received signal u2 are integrated as a received signal vector U, and a covariance matrix R is generated using an operation such as [Formula 42], for example.
  • a covariance matrix R is generated using an operation such as [Formula 42], for example.
  • Equation 74 To correct this covariance matrix R by Equation 74] using the modified matrix A I above. This is called a modified covariance matrix.
  • whitening blind processor 320 at the same time the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the modified covariance matrix obtained by the same procedure as described above, the received signal vector U using the modified matrix A I by [Expression 75] Then, a converted received signal vector X is obtained.
  • the above eigenvector is a weight vector W used as a weighting coefficient by the equation [Equation 77].
  • the equation [Equation 78] is calculated from the converted received signal vector X and weight vector W, and the signal y after diversity combining is obtained and output to complete the diversity processing.
  • the interference wave signal detection unit 310 and the whitening blind processing unit 320 whiten the denominator of [Equation 67] and reflect it in its numerator, so that a poor propagation environment in which delayed interference waves such as ground reflected waves exist is present. However, there is no sudden deterioration of characteristics.
  • g eigenvector synthesis of the present invention (whitening using interference wave signal detection means)” corresponds to a simulation result when the third embodiment is used.
  • the constellation of 64QAM is buried in the interference wave and does not become a characteristic, so illustration is omitted in FIGS. That is, it can be seen that the second and third embodiments using whitening alleviate the characteristic deterioration by the whitening process.
  • FIG. 9a is a vector representation of the propagation environment used in the simulation of FIG. From the figure, the direct wave component shows the same direction in both branches 1 and 2. On the other hand, in contrast to the direct wave component, the interference wave component is out of phase in branches 1 and 2. However, the magnitude of the interference wave component of branch 1 is 0.25 times that of branch 2.
  • the size of the second tap element w2 is set to 0.25 of the first tap element w1.
  • the magnitude of the direct wave in branch 2 is reduced and the diversity gain is reduced.
  • FIG. 9a shows the values of the ratios observed for each SNR based on simulation values. According to the table, when the SNR is high, the value is 0.25 so as to cancel the interference wave component. However, as the SNR is lowered, the value becomes higher than 0.25, and the diversity gain is obtained. ing.
  • the whitening process not only acts to cancel out the interference wave component but also acts to take diversity gain into consideration.
  • FIG. 9b is a vector representation of the propagation environment used in the simulation of FIG. To cancel the interference component from FIG. 9b, the difference between the phase of the first tap element and the phase of the second tap element is increased.
  • the effects of the second and third embodiments for mitigating characteristic deterioration by processing have been described. From here, a method for easily calculating the eigenvector of the maximum eigenvalue used in each configuration will be described. The calculation method described below can be used in each embodiment described above.
  • the eigenvector ⁇ is calculated based on the larger eigenvalue ⁇ .
  • x shall be a constant. Can be calculated as If any, by the definition of eigenvector ⁇ so,
  • the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue can be obtained directly from the covariance matrix without obtaining the maximum eigenvalue, and can be realized by a very simple process.
  • f (y) has a cubic characteristic passing through the origin. The extreme values are differentiated and
  • the root y needs to be a real number. Beyond this range, the root taken by y contains an imaginary number and cannot be an eigenvalue of the Hermitian matrix. From the relationship of [Equation 102], this condition is not satisfied unless the absolute value of f (y) is 1 or less. Therefore, as an end point
  • n is an arbitrary integer.
  • the eigenvector ⁇ is calculated based on the larger eigenvalue ⁇ .
  • x shall be a constant. Can be calculated as If any, by the definition of eigenvector ⁇ so,
  • the second element is the continuity of the received data
  • the first element is based on the above conditions.
  • the second element is represented by (Formula b) Was used. Furthermore, when the third element uses [Equation 127], And the coefficient for y is from (Equation b) The coefficient for x is (Equation b) Therefore, Was used.
  • the eigenvector of the maximum eigenvalue that has been used in each configuration can be easily calculated for the third-order covariance matrix by algebraic calculation.
  • the embodiment of the present invention described above has many effects as described below.
  • the first effect is a blind process that does not use a known sequence that reduces transmission efficiency, such as a pilot signal, a reference signal, or a training signal that does not contribute to actual information transmission, and uses high-order multilevel modulation at high speed.
  • a good diversity gain can be obtained even in a frequency selective fading environment where severe delayed interference waves exist in large-capacity microwave radio communication. This is because a whitening process is used.
  • the second effect is that, in order to obtain the eigenvalue vector used in the microwave radio receiver, it can be realized by a simple product-sum operation instead of a complicated method such as eigenvalue decomposition, and the complexity can be reduced. In addition, the circuit scale can be reduced accordingly. This is because the embodiment of the present invention uses an algebraic calculation method.
  • the microwave radio reception apparatus can be realized by hardware, but a program for causing a computer to function as the microwave radio reception apparatus is recorded from a computer-readable recording medium. It can also be realized by reading and executing.
  • the microwave radio reception method according to the embodiment of the present invention can be realized by hardware, but the computer reads a program for causing the computer to execute the method from a computer-readable recording medium and executes the program. Can also be realized.
  • Non-transitory computer-readable media include various types of tangible storage media.
  • non-transitory computer readable media examples include magnetic recording media (eg, flexible disk, magnetic tape, hard disk drive), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disc), CD-ROM (Read Only Memory), CD- R, CD-R / W, semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable ROM), flash ROM, RAM (random access memory)).
  • the program may also be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • a correction matrix is generated such that a covariance matrix obtained from the reception signal vector of the reception signal to be weighted is a unit matrix, the reception signal is converted by the correction matrix, and the converted reception signal
  • a radio receiving apparatus that calculates an eigenvector corresponding to a maximum eigenvalue of a covariance matrix obtained from a received signal vector, and performs the diversity combining using the eigenvector as the weighting coefficient.
  • a correction matrix is generated such that the covariance matrix obtained from the interference wave signal becomes a unit matrix, the covariance matrix obtained from the received signal vector of the received signal is corrected by the correction matrix, and the corrected matrix
  • a blind processing unit that generates a weighting coefficient using an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix and performs diversity combining by weight processing based on the weighting coefficient;
  • a radio receiving apparatus comprising: (Supplementary note 3) In the wireless reception device according to supplementary note 1 or 2,
  • the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix is calculated by calculating the maximum eigenvalue from the covariance matrix by algebraic calculation.
  • a wireless receiver characterized by calculating as follows. (Supplementary note 6) In the wireless reception device according to supplementary note 4, The number of antennas is three;
  • the eigenvector ⁇ is calculated based on the largest eigenvalue ⁇ .
  • a wireless receiver characterized by calculating as follows. (Supplementary note 7) In the wireless reception device according to supplementary note 4, The number of the antennas is two,
  • a wireless receiver characterized by calculating as follows.
  • the wireless communication between the wireless transmission device and the wireless reception device conforms to a communication method that realizes blind processing
  • the wireless reception device is the wireless reception device according to any one of appendices 1 to 7, A wireless communication system.
  • a correction matrix is generated such that a covariance matrix obtained from the reception signal vector of the reception signal to be weighted is a unit matrix, the reception signal is converted by the correction matrix, and the converted reception signal
  • a radio reception method comprising: calculating an eigenvector corresponding to a maximum eigenvalue of a covariance matrix obtained from a received signal vector, and performing the diversity combining using the eigenvector as the weighting coefficient.
  • wireless reception method which the radio
  • a correction matrix is generated such that the covariance matrix obtained from the interference wave signal becomes a unit matrix, the covariance matrix obtained from the received signal vector of the received signal is corrected by the correction matrix, and the corrected matrix
  • a radio reception method comprising generating a weighting coefficient using an eigenvector corresponding to a maximum eigenvalue of a covariance matrix, and performing diversity combining by weight processing based on the weighting coefficient.
  • a correction matrix is generated such that the covariance matrix obtained from the interference wave signal becomes a unit matrix, the covariance matrix obtained from the received signal vector of the received signal is corrected by the correction matrix, and the corrected matrix
  • a wireless reception method comprising: (Supplementary note 12) In the wireless reception method according to supplementary note 10 or 11,
  • the radio reception method wherein the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix is calculated by calculating an eigenvector for the maximum eigenvalue by a power operation of the covariance matrix.
  • the radio reception method wherein the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix is calculated by calculating the maximum eigenvalue from the covariance matrix by an algebraic operation.
  • the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of the covariance matrix is calculated by calculating the maximum eigenvalue from the covariance matrix by an algebraic operation.
  • a wireless reception method characterized by calculating as follows. (Supplementary note 15) In the wireless reception method according to supplementary note 13, The number of antennas is three;
  • the eigenvector ⁇ is calculated based on the largest eigenvalue ⁇ .
  • a wireless reception method characterized by calculating as follows. (Supplementary note 16) In the wireless reception method according to supplementary note 13, The number of the antennas is two,
  • a wireless reception method characterized by calculating as follows.

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Abstract

　ブラインド処理を実現し、且つ、厳しい遅延干渉波が存在する周波数選択性フェージング環境下であったとしても、無線伝搬環境による影響の少ない常に良好なダイバーシチ効果を発揮する。　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が、各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、修正行列によって受信信号を変換し、変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、固有ベクトルを重み付け係数としてダイバーシチ合成を行う。

Description

無線受信装置及び無線受信方法並びに無線システム
　本発明は固定局間のマイクロ波無線通信システムのマイクロ波無線受信に関し、特にパイロット信号やリファレンス信号或いはトレーニング信号と呼ばれる既知の系列信号を用いない手法であるブラインド処理によるスペースダイバーシチに関する。
　マイクロ波無線通信システムでは、フェージングの防止策としてスペースダイバーシチ方式（Space Diversity：以下、ＳＤ方式と呼ぶ。）を採用することが有効である。
　ここで、ＳＤ方式とは、適切な距離をおいて配置された複数のアンテナへの受信波が同時に劣化する可能性が低いことを利用して、フェージングによる電波伝搬特性の劣化を補償する技術である。ＳＤ方式に関して図１０及び図１１を参照して具体的に説明する。
　図１０はＳＤ方式を採用する場合の具体的な実装例である。図１０を参照すると、本具体例は、固定局５１００と固定局５２００の二つの固定局を有している。
　そして、固定局５１００から送信された信号は固定局５２００で二基のアンテナにより受信され、固定局５２００での受信処理によってダイバーシチ処理が施される。
　図１１を参照すると固定局５２００での受信処理部が示されている。
　受信処理は、図１１に示す様に、各アンテナ（アンテナ５２１１、アンテナ５２１２）に対応して設けられた受信データ処理があり、処理された各ブランチの信号を合成することでダイバーシチ処理が完了する。ここでブランチとは各アンテナに対応して設けられた受信データ処理用の回路や処理のことを指す。図１１の例でいえば、ブランチ１は、アンテナ５２１１、ミキサ５２２１及びＡ／Ｄ変換器５２３１により実現される。また、ブランチ２は、アンテナ５２１２、ミキサ５２２２及びＡ／Ｄ変換器５２３２により実現される。また、ダイバーシチ合成部５２４０により各ブランチの信号が合成される。なお、図１１に示すのは本具体例の説明において特に重要な部分のみであり、フィルタ等の他の構成要素や直交復調用の９０度位相成分に関しては図示を省略する。
　このような、ＳＤ方式に関する技術としては、例えば特許文献１に記載の技術等が挙げられる。
特開平０７－０３８５８３６号公報
　上述のように、ＳＤ方式はフェージングの防止策として一般的に用いられている。近年はトラフィックの増加に伴いマイクロ波無線通信システムの大容量化が進み、高次の多値変調信号を高速に伝送するようになってきており、一般的なＳＤ方式では対応できない問題が生じてきた。この問題について説明する。
　マイクロ波帯では、例えば、図１２に示す様に、多重伝搬路（干渉波の発生要因）による周波数選択性フェージングが発生する。高速で更に高次の多値変調信号を使用すると、この周波数選択性フェージングにより誤り率特性が著しく劣化する。
　この誤り率特性の著しい劣化を防止するために従来から周波数選択性フェージング対策として適応等化処理が行われてきた。一般に適応アルゴリズムではタップ係数の収束特性を得る為にトレーニング信号を伝送する。特に時分割多元接続(ＴＤＭＡ：Time Division Multiple Access)の移動通信などのバースト伝送では、トレーニング信号の伝送が必須である。
　一方、固定マイクロ波無線通信システムなどでは、既存システムの信号構成上、トレーニング信号等を入れられない場合がある。この場合は、パイロット信号やリファレンス信号或いはトレーニング信号と呼ばれる既知の系列信号を用いない手法であるブラインド処理が有効である。
　また、例えパイロット信号やリファレンス信号或いはトレーニング信号を入れられる場合であったとしても、これらの信号は、既知の系列信号で実際の情報の伝達に何ら寄与しない為、伝送効率を上げるためにもブラインド処理を行うことが好ましい。
　具体的に説明すると、移動通信等では、１０％程度の無線リソースをパイロット信号やリファレンス信号に割り当てている。これをそのまま１０２４ＱＡＭで伝送している固定マイクロ波無線通信システムに当てはめたとすると、５１２ＱＡＭ相当の伝送速度になってしまう。すなわち、折角送信電力を倍増して高速伝送を実現したのに、情報伝達に対する実効速度がそれに伴わないことになるのである。
　このような前提のもとで、ブラインド処理で実現したＳＤ方式について更に検討する。ブラインド処理で実現したＳＤ方式としては、同相合成（In-Phase：以下「ＩＰ合成」と呼ぶ。）と呼ばれる手法がある。
　ＩＰ合成法は、ブランチの片方の信号に低周波の位相変調をかけて、合成後のＡＭ信号成分により位相の同相状態を検出し、その検出結果を用いて位相器へのフィードバック制御を行うというものである。
　ＩＰ合成法は、低い周波数の振幅成分を検出に用いている。この点、高次の多値変調が可能なＱＡＭはその変調方式に起因する振幅成分の変動を内包している。その為、多値のＱＡＭへのＩＰ合成法の適用は問題がある。また後述するが、ＩＰ合成法は、周波数選択性フェージングにより誤り率特性が著しく劣化するという問題点もある。つまり、ＩＰ合成法は如何なる場合であっても有効な手法であるとはいえない。
　他方、周波数選択性フェージングを考慮し、且つ、ブラインド処理で実現したＳＤ方式として最小振幅偏差合成（Minimum Dispersion Combiner：以下、「ＭＩＤ合成」と呼ぶ。）と呼ばれる方法も存在する。
　ここで、ＩＰ合成法と異なる部分で、ＭＩＤ合成法の特徴を示す干渉波相殺合成動作について、説明のし易さから極端な例を用いて説明する。
　図１３は、ＭＩＤ合成法の特徴を示す干渉波相殺合成動作を二つのアンテナで受信した例で示した図である。異なる電波伝搬条件の二つの例（図１３中の、例１及び例２）で説明している。また図１３では受信波を回転フェザーのベクトル表記で示している。
　図１３、ブランチ１（Ｂｒａｎｃｈ　１）は、例えば図１２における受信局である基地局５００２の上側のアンテナに対する受信信号を示しているものとする。また、同様に図１３、ブランチ２（Ｂｒａｎｃｈ　２）は、図１２における受信局である基地局５００２の下側のアンテナに対する受信信号を示しているということにする。
　各ブランチにおける受信波は図１２に示されている様に、直接波（図１２中では、「ＬＯＳ　ｒａｙ」と表記する、図１３中では実線にて表記する。）に遅延反射波（図１２中、「Ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ　ｒａｙ」と表記する図１３中では破線にて表記する。）が加わったものである。
　干渉波相殺合成動作は、干渉波であるそれぞれのブランチの遅延反射波の位相を逆位相になるようにブランチ内にある位相器を調整して合成を行うものである。従って、図１３上側例１の右側に示されている様に、干渉波成分であるブランチ１の遅延反射波成分とブランチ２の遅延反射波成分が相殺され、残るブランチ１の直接波成分とブランチ２の直接波成分が合成されダイバーシチ処理が完結する。
　図１３上側例１のようにこの処理が理想的に行われたならば、遅延反射波成分が完全に無くなるので、周波数選択性フェージングによる干渉が結果的に解消される。しかしながらこの方式は以下の問題を包含している。
　マイクロ波無線通信システムの電波伝搬環境は、アンテナの設置状況、反射対象である大地、あるいは海峡を跨ぐ場合には海面反射の状況によって色々と変わる。上述した図１３の上側の例１は幸運な電波伝搬環境の場合である。つまり、干渉波成分である遅延反射波成分を相殺する様にブランチの位相器を調整した結果各ブランチの直接波が同じ方向を向くようになり、合成後の希望波電力が増大してダイバーシチ利得が得られた幸運な例である。一方、図１３の下側の例２は厳しい条件の場合である。干渉波成分である遅延反射波成分を相殺するようにブランチの位相器を調整した結果各ブランチの直接波が反対方向に近い状態になってしまっている。その結果、合成後の希望波電力が減少して、周波数選択性は解消されてもダイバーシチ利得が逆に減ってしまった例である。
　以上は説明のし易さから極端な形で、ＭＩＤ合成法を説明したが、ここまで極端でないとしても電波伝搬環境によってダイバーシチ効果が大きく異なるという点でＭＩＤ合成法には問題があることは明らかである。
　そこで、本発明は、実際の情報の伝達に何ら寄与しないパイロット信号やリファレンス信号或いはトレーニング信号など伝送効率を低下させる既知の系列を用いることのないブラインド処理を実現し、且つ、高速で高次の多値変調を用いる大容量マイクロ波無線通信に厳しい遅延干渉波が存在する周波数選択性フェージング環境下であったとしても、無線伝搬環境による影響の少ない常に良好なダイバーシチ効果を発揮することが可能な無線受信装置及び無線受信方法並びに無線システムを提供することを目的とする。
　本発明の第１の観点によれば、複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置において、前記各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、前記ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、当該修正行列によって前記受信信号を変換し、当該変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、当該固有ベクトルを前記重み付け係数として前記ダイバーシチ合成を行うことを特徴とする無線受信装置が提供される。
　本発明の第２の観点によれば、複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置において、前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出する干渉波信号検出部と、前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行うブラインド処理部と、を備えることを特徴とする無線受信装置が提供される。
　本発明の第３の観点によれば、信号を無線送信する無線送信装置と、前記送信された信号を複数のアンテナにより受信する無線受信装置と、を含んだ無線通信システムにおいて、
　前記無線送信装置と前記無線受信装置間の無線通信はブラインド処理を実現した通信方式に準拠しており、前記無線受信装置は上記本発明の第１の観点又は第２の観点により提供される記載の無線受信装置である、ことを特徴とする無線通信システムが提供される。
　本発明の第４の観点によれば、複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、前記各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、前記ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、当該修正行列によって前記受信信号を変換し、当該変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、当該固有ベクトルを前記重み付け係数として前記ダイバーシチ合成を行うことを特徴とする無線受信方法が提供される。
　本発明の第５の観点によれば、複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出し、前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行う、ことを特徴とする無線受信方法が提供される。
　本発明によれば、受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出して、該固有ベクトルを重み付け係数として用いることから、伝送効率を低下させる既知の系列を用いることのないブラインド処理を実現し、且つ、高速で高次の多値変調を用いる大容量マイクロ波無線通信に厳しい遅延干渉波が存在する周波数選択性フェージング環境下であったとしても、無線伝搬環境による影響の少ない常に良好なダイバーシチ効果を発揮することが可能となる。
固有ベクトル空間で表したウェイトベクトルについて表す図である。 最大固有値の固有ベクトル 本発明の実施形態１における固有ベクトル合成方式のシミュレーション結果を表す図である。 白色化により特性劣化を緩和した固有ベクトルによるダイバーシチ合成を行う実施形態である、本発明の実施形態２の基本的構成を表す図である。 本発明の実施形態２における白色化による固有ベクトル合成方式のシミュレーション結果を表す図である。 本発明の干渉波白色化により劣化を緩和した固有ベクトル合成を行う実施形態である、本発明の実施形態３の基本的構成を表す図である。 本発明の実施形態２及び３における白色化固有ベクトル合成方式のシミュレーション結果を表す図（１／２）である。 本発明の実施形態２及び３における白色化固有ベクトル合成方式のシミュレーション結果を表す図（２／２）である。 図７及び８で用いた伝搬環境のベクトル表記とその時のタップ係数表す図（１／２）である。 図７及び８で用いた伝搬環境のベクトル表記とその時のタップ係数表す図（２／２）である。 ＳＤ方式を用いたマイクロ波無線通信システムの具体例の構成を表す図である。 ＳＤ方式を用いたマイクロ波無線通信システムの具体例における受信処理部の構成を表す図である。 干渉波の発生要因である多重伝搬路について説明するための図である。 ＭＩＤ合成法について説明するための図である。
１１１、１１２、５２１１、５２１２　アンテナ
１２１、１２２、５２２１、５２２２　ミキサ
１３１、１３２、５２３１、５２３２　Ａ／Ｄ変換器
１４１、１４２　タップ処理部
１５０、５２５０　局部発振器
１６０　ブラインド処理部
１７０　ダイバーシチ合成部
２１１、２２２　白色化・タップ処理部
３１０　干渉波信号検出部
３２０　白色化ブラインド処理部
１０００、２０００、３０００　受信装置
５００１　固定局（受信）
５００２　固定局（送信）
　次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
　最初に、本発明の実施形態の概略について述べる。
　上述で説明した様に、一般的なブラインド処理でＩＰ（In-Phase）合成と呼ばれる方式がある。このＩＰ合成方式は片方の信号に低周波の位相変調をかけ、合成後のＡＭ信号により位相のフィードバック制御を行う必要があり、低周波の振幅成分を用いている。そのため定振幅ではない多値変調のＱＡＭにはこのままでは使えない。すなわち、ＩＰ合成方式はＰＳＫ（phase shift keying）の様にＡＭ変動の無い定振幅変調に適した方法であって、高密度変調には適さない。そこで、本発明の実施形態であるマイクロ波無線受信装置は、別のアプローチを採用して高密度変調でも使える様にした点に特徴がある。
　更に、一般的なＭＩＤ合成法の特徴を示す干渉波相殺合成は、確かに周波数選択性は解消されたがダイバーシチ利得が逆に減ってしまった。また、電波伝搬環境によってダイバーシチ効果が大きく異なるという点でＭＩＤ合成法には問題がある。本発明の実施形態であるマイクロ波無線受信装置は、これらの問題に対処した点に特徴がある。
　以下の説明では、先ず本発明の各実施形態の原理的な側面を定量的に説明する為に、定量解析から始めてブラインド処理の概念で構築する。そして、本実施形態における定量解析を示す。最後に、具体的例を示し、その具体例に対して本実施形態の定量的解析結果を用いたシミュレーションにより、各実施形態の効果を定量的に示す。
　［実施形態１］
　まず、本発明の基本的構成を示す実施形態である実施形態１について説明する。実施形態１は、最大固有値の固有ベクトルによるダイバーシチ合成方式に関する実施形態である。
　最初に最大固有値の固有ベクトルによるダイバーシチ合成方式の原理について説明する。
　以下の説明では、送信信号をｓ（ｔ）、ウェイトベクトルをＷ、チャネルベクトルをｈ、雑音ベクトルをｎとする。この場合、信号対雑音電力比（ＳＮＲ：signal-to-noise ratio）γ（以下、適宜「ＳＮＲγ」と呼ぶ）は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 ・・・（式１）
と表せる。ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 ∵
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
とした。
　ＲｓとＲｎとはそれぞれ共分散行列を表す。具体的には、Ｒｓは送信信号の共分散行列を表す。また、Ｒｎは雑音の共分散行列を表す。また、集合平均に対して、統計的独立性から、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
 とした。
　Ｉは単位行列である。送信信号の共分散行列であるＲｓは階数（以下、適宜「ランク」と呼ぶ）１である。一方、雑音の共分散行列であるＲｎはフルランクである。
　ＳＮＲγは（式１）より分母及び分子のそれぞれにウェイトベクトルｗが含まれている。そのため、ＳＮＲγはウェイトベクトルｗの大きさには関係しない。そこで、ＳＮＲの最大化問題を次の拘束条件の下で考える。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
 ・・・（式２）
これより、（式１）の分母は
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 となり一定となる。従って、ＳＮＲγの最大化は、分子のみの最大化に帰着する。
　ここで、本実施形態ではブラインド型を用いることを想定している。そのため、受信側でチャネルベクトルｈを求めることが出来ない。そこで評価関数の要素として下記の数式により表される入力信号ベクトルｘを用いることにする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
 この入力信号ベクトルｘにウェイトベクトルｗを掛けた
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
 に対する評価関数として、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
 ・・・（式３）
を採用することにする。
　上記の（式３）における、Ｒは入力信号の共分散行列であり、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
 ・・・（式４）
即ち、評価関数Ｊの最大化はｗＨ・Ｒｓ・ｗの最大化となり、（式１）の分子の最大化となり、ＳＮＲγの最大化と同じになる。
［最適化問題］
　ｗＨ・ｗ＝１の制約条件のもとで、評価関数Ｊを最大化する解ｗを調べる。
　ラグランジュの未定乗数法（Lagrange-Multiplier Method）を用いて上述の（式３）を変形すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
 ｗＨに関して偏微分を取ることによって極解が求まるから、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
 ・・・（式５）
λＬはラグランジュの未定乗数で、解ｗは次の条件を満たすことになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
 ・・・（式６）
　これは固有ベクトルと固有値の定義そのものに他ならない。よって、解ｗは入力信号の共分散行列Ｒの固有ベクトルであり、ラグランジュの未定乗数は固有値となる。
　一方、エルミート（Hermitian）行列である共分散行列Ｒは、その正規化された固有ベクトルβｊと、その固有値λｊによってスペクトル分解すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
 ・・・（式７）
となり固有ベクトルはＮ個存在する。このＮ個の中から最大固有値λ１に対応する固有ベクトルβ１を求めればそれがｗ＝β１となる。
　今、任意のウェイトベクトルｗに対して、（式３）の評価関数は、（式７）を用いて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
 ・・・（式８）
ここで、Ｒはエルミート行列であるから、その固有値λｊは全て必ず実数で非負である。
そこで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
 ・・・（式９）
を満足するウェイトベクトルｗに対してスカラー値（直交系である｛βｎ｝への射影係数）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
 ・・・（式１０）
とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000032
 で（式８）は、（式９）を条件として、以下の様になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000033
 ・・・（式１１）
この式１１は超楕円を示す。即ちｗを固有ベクトルにより直交展開した
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000034
 で、その直交軸βｎに対する射影係数が
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000035
 となって、直交系｛βｎ｝での幾何学的関係を示している。
　従って、例えば一つの固有ベクトルが形作る軸に対する端点を見ると、極限の値であるから（式１１）における他の軸成分は全て零となり、全ての値ｃ２をこの軸に集めた形となり、その固有ベクトルをβ１とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000036
 、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000037
に対し、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000038
 となり、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000039
 に対するβ１軸上の端点となる。即ち、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000040
を満足するウェイトベクトルは固有ベクトルで形成された軸に対してその軸の固有値の平方根に逆比例した値で与えられる超楕円上に存在することになる。
　以上の内容を表現のし易さからウェイトベクトルｗの要素は複素数であるが実数のように扱って描くことにする。
　直感的理解の説明のし易さから二次元の実数の要素の場合で示した簡単な例を図１に示す。
　図１より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000041
 上の範囲は
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000042
 で、軸が固有ベクトルで与えられる楕円となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000043
 で
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000044
は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000045
 となってβ１方向での最適な値を示し、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000046
 は
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000047
 となってβ２方向での値を示す。
即ち固有値の平方根に反比例する長さで軸が固有ベクトルで与えられる楕円上の
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000048
がｃ２値を持つ等高線となる。制約条件ｗＨ・ｗ＝１は図１中の円筒となる。最大固有値を与える固有ベクトルを求める問題は、等高線ｃ２の値を変えることによって出来る超放物曲線とこの円筒が交わる曲線上で、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000049
 が最大となるｗ＝β１を求める問題と同じことになる。
　次に、最大固有値に対応する固有ベクトルの算出手段の一例について説明する。
　本例は、冪乗法による最大固有値に対応する固有ベクトル算出法である。
（式７）式より、入力信号の共分散行列Ｒは
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000050
 で表される。固有ベクトルβｊは正規化されている。そのｋ乗をとると
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000051
 、且つ、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000052
 であるから、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000053
 となる。ここで、全てのｊに対して
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000054
 ならば、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000055
 で、
ｋを十分に大きくすると
第二項は消えて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000056
となる。即ちＲｋはランク１の行列に限りなく近づく。
　一方、βと直交関係にない任意のベクトルをｖ０とする。この時新しいベクトルｖ１を
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000057
とする。
もし、Ｒのランクが１であるなら、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000058
であるから、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000059
 となり、ｖ１は固有ベクトルβ１に比例する。
　今、ｖ０とＲｋ・ｖ０を以下の様に正規化された直交基底ベクトルβによって展開する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000060
 、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000061
全てのｊに対して
λ１＞λｊ
１≠ｊならば、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000062
でｋを十分に大きくすると第二項は消えて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000063
となり、最大固有値に対応する固有ベクトルが得られる。この時、ｖ０がβ１と直交しているとα１が零となってしまうので、βと直交関係にない任意のベクトルをｖ０とする必要がある。
また、上式よりλ１／λｊの比率で解が収束することが分かる。
　以上の原理に基づいて、次のアルゴリズムによる処理手段が得られる。
　［処理手段］
　離散時刻（ｉ－１）の時点で、入力信号の共分散行列Ｒ（ｉ－１）の推定値が既に求められているとする。時刻ｉにおける初期値として入力信号ベクトル
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000064
を用いて共分散行列
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000065
の推定を
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000066
雑音が存在しない場合の共分散行列は（式１）下よりランク１の
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000067
で
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000068
に対応して固有ベクトルがｈに相当するから、例として、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000069
が推定出来たとして、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000070
 を用いると、正規化した
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000071
は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000072
 として与えられる。
　上式において、λは忘却係数である、１≧λ＞０である。
　なお、一般に、離散時刻ｉ－１の推定が無いときは以下の様に設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000073
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000074
ｋ＝１
その後、正の小さな実数εに対して
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000075
 が成立している間、以下のステップを繰り返す。
Ｓｔｅｐ１・・・
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000076
 Ｓｔｅｐ２・・・
ｋ＝ｋ＋１Ｓｔｅｐ１へ
　条件が成立すると、次式を実行して繰り返しを終了する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000077
 収束条件
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000078
 を満たした時、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000079
は、時刻ｉにおける共分散行列
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000080
の最大固有ベクトルとなる。
　このアルゴリズムは、最大固有値に対する他の固有値（主に第２最大固有値）の比率で収束速度が決まる。雑音が無いときには、ランク１となるので、収束が最も速い。
　以上説明した様に、複数のブランチの受信信号を重み付け係数に基づいてウェイト処理により合成する際、受信信号ベクトルから得られた共分散行列Ｒの最大固有値λに対応した固有ベクトルβを共分散行列Ｒから算出し、当該算出した固有ベクトルβを前記重み付け係数として用いた時、ダイバーシチ合成後の信号対雑音電力比（ＳＮＲ）γが最大となり良好なダイバーシチ利得が得られる。
　しかも、上述の方法はトレーニングシーケンスなどの伝送効率を低下させる信号を使わないブラインド処理であることに注意を要する。すなわち、上述の方法では、トレーニング信号などの伝送効率を低下させる信号を使うことなく、良好なダイバーシチ利得を得ることが出来る。
　更に、上述の方法は共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルβを共分散行列Ｒから算出する際、共分散行列Ｒの冪乗演算によって最大固有値に対する固有ベクトルを算出し、得られた固有ベクトルを重み付け係数として用いたことを特徴としている。よって、固有ベクトル算出の為に、固有値分解等の複雑な方法ではなく、簡単な積和演算で実現出来、回路規模を小さく出来ることが分かる。
　上述した動作を実行するための受信装置の構成例を図２に示す。
　図２を参照すると本実施形態の受信装置１０００は、アンテナ１１１、アンテナ１１２、ミキサ１２１、ミキサ１２２、Ａ／Ｄ変換器１３１、Ａ／Ｄ変換器１３２、タップ処理部１４１、タップ処理部１４２、局部発振器１５０、ブラインド処理部１６０及びダイバーシチ合成部１７０を有する。
　図２において、上側の系統（アンテナ１１１、ミキサ１２１、Ａ／Ｄ変換器１３１及びタップ処理部１４１）がブランチ１である。一方、図２において、下側の系統（アンテナ１１２、ミキサ１２２、Ａ／Ｄ変換器１３２及びタップ処理部１４２）がブランチ２である。なお、ブランチ１及びブランチ２を構成するこれら各部を具体的にどのような回路や部材により実現するかは本実施形態の要旨ではない。各部は任意の方式及び任意の形状により実現することが可能である。また、図２に示すのは本実施形態の説明において特に重要な部分のみであり、フィルタ等の他の構成要素や直交復調用の９０度位相成分に関しては図示を省略する。
　続いて、受信装置１０００が有する各部の動作について説明する。まず、アンテナ１１１及び１１２にて信号が受信される。そして、アンテナ１１１及び１１２でそれぞれ受信した信号は、波数変換用のミキサ１２１、ミキサ１２２に入力される。
　周波数変換用のミキサ１２１、ミキサ１２２は、局部発振器（local oscillator）１５０で生成した信号を用いることでアンテナ１１１及び１１２から入力された信号をそれぞれダウンコンバートする。なお、図２では１つの局部発振器１５０を両ブランチで共有する例で書かれているが、ブランチ毎に別々の局部発振器を用いるようにしてもよい。
　そして、周波数変換用のミキサ１２１、ミキサ１２２でダウンコンバートされた信号は、アナログ－デジタル変換器であるＡ／Ｄ変換器１３１、１３２でそれぞれデジタル信号へと変換される。
　Ａ／Ｄ変換器１３１、１３２で変換された信号は、重み付け係数に基づいてウェイトの乗算を行うタップ処理部１４１、１４２へそれぞれ入力される。
　ここで、本実施形態のブラインド処理部１６０による重み付け計数の算出について具体的に説明する。
　上述した、共分散行列の演算の式［数４２］から［数４８］の処理を行うのがブラインド１６０処理部である。式［数４２］のＸに相当するのが、本実施形態の場合は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000081
となる。これはブランチ１からブラインド１６０処理部へ入力される受信信号ｘ１とブランチ２からブラインド１６０処理部へ入力される受信信号ｘ２の両受信信号から信号ベクトルＸを作ったことに相当する。また、処理の結果である式［数４８］は、この具体例の場合は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000082
となる。これは、上述の説明から受信信号ベクトルＸの共分散行列Ｒの最大固有に対応する固有ベクトルである。ブラインド処理部１６０の入力は［数５０］式のｘ１、ｘ２である。また、ブラインド処理部１６０の出力は、［数５１］式のｗ１、ｗ２である。
　そして、タップ処理部１４１はブラインド処理部１６０から送られてきたｗ１を基に
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000083
 なる演算を行う。
　タップ処理部１４１の出力の同相成分がｙ１Ｉ、直交成分がｙ１Ｑである。
　また、同様にタップ処理部１４２はブラインド処理部１６０から送られてきたｗ２を基に
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000084
なる演算を行う。タップ処理部１４２の出力の同相成分がｙ２Ｉ、直交成分がｙ２Ｑである。
　この各タップ処理部によって乗算されたタップ出力は、ダイバーシチ合成部１７０へ送られる。そして、ダイバーシチ合成部１７０においてブランチ１と２の信号が合成され、ダイバーシチ処理が完結する。即ち上述の［数７］式に相当する操作が行われることとなる。
　具体的に記載すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000085
 となる。
　上述した本実施形態では、固有ベクトルβを重み付け係数として用いているので、ダイバーシチ合成後の信号対雑音電力比（ＳＮＲ）γが最大となり良好なダイバーシチ利得が得られるという効果を奏する。
　なお、ブラインド処理部１６０に入力する同相成分ｙ１Ｉ直交成分ｙ１Ｑや同相成分ｙ２Ｉ直交成分ｙ２Ｑはモニタ用である。
　上述した本実施形態の効果をシミュレーションにより確認した結果が図３に示されている。図３では、縦軸はシンボル誤り率、横軸はアンテナ当たりのＳＮＲで、チャネルは直接波のみの伝搬環境、多値変調として６４ＱＡＭを使用している。
　図３中の「ｅ：本発明の固有ベクトル合成」が本実施形態を用いた場合のシミュレーション結果に相当する。
　なお、図３には本実施形態との比較の為、一般的な技術で説明したＩＰ合成法、等化機能を持たせたもの、ダイバーシチ機能が無いもの等の特性も載せている。
　具体的に検討すると、それぞれの中で本実施形態を用いた場合の固有ベクトル合成が一番良い特性を示している。
　一方、本実施形態に肉薄する「ｄ：ＩＰ合成法」は、背景技術として説明した様に多値のＱＡＭの適用には問題がある。そこでこのシミュレーションでは位相が分かっているものと仮定して行った理想状態の特性であり、実現性には問題がある。
　しかし、本実施形態の固有ベクトルは完全ブラインド処理で行われている。比較対象「ａ：ダイバーシチ無し」は、ダイバーシチ無しでＣＨ１のみの場合の特性であり、この特性との比較から本実施形態の固有ベクトル合成ｅは良好なダイバーシチ利得を有していることがわかる。
　他方、比較対象「ｂ：ダイバーシチ無しでＬＭＳ等化機能有り」はダイバーシチ無しであって、ＬＭＳ等化機能がある場合である。このシミュレーション環境は直接波のみで大地反射波等の干渉波が存在しない。従って等化機能を必要としない。同じ比較対象のａと比べて特性が劣化しているのは、等化機能を司るＬＭＳステップサイズμによる適応処理で最適点からのμによる揺らぎの為である。同様のことは、「ｃ：ダイバーシチ有りで、等化機能有り」でも言える。ｃは、ダイバーシチ有りで、等化機能を有する比較対象である。ｃは、ダイバーシチ利得を得ているもののμの揺らぎの為に特性が劣化している。
　このように、上述したａ～ｄの何れの方法も本実施形態の固有ベクトル合成ｅより特性が劣っている。すなわち、本実施形態は一般的な技術と比べて、有利な効果を奏することが分かる。
　［実施形態２］
　上述した実施形態１の特性は、直接波のみで大地反射波等の干渉波が存在しない伝搬環境での特性である。上述したように実施形態１の固有ベクトル合成のダイバーシチは一般的な技術で説明したＩＰ合成法や等化機能を持たせたものよりも特性が良かった。しかし大地反射波等の遅延干渉波が存在する伝播環境では急激に特性が劣化する。そこで、実施形態２として、白色化処理による特性劣化を緩和する実施形態を説明する。すなわち、実施形態２は、白色化処理により特性劣化を緩和して最大固有値の固有ベクトルにより合成した方式に関するものである。
　まず、白色化処理の原理について説明する。
　今、各ブランチの受信信号ベクトルをＸｉとする。その共分散行列をＲｉｉとすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000086
 そこで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000087
 なる修正行列Ａｉにより、例えば
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000088
とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000089
 となる。即ち、共分散行列Ｒｉｉを単位行列にするように修正行列Ａｉは作用する。
　そこで、受信信号ベクトルＸｉをこの修正行列Ａｉで変換すると、ベクトル
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000090
の要素間は無相関となる。例えばブランチ１の修正行列によって変換された受信信号をｘ１とし、ブランチ２の修正行列によって変換された受信信号をｘ２とする。受信信号ベクトルＸは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000091
となる。これは上述のブランチ１の受信信号ｘ１とブランチ２の受信信号ｘ２から受信信号ベクトルＸを作ったことと同じである。これを基にウェイトを計算すると、上述より処理の結果である例えば式［数０４８］を用いて
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000092
 が得られる。ダイバーシチ合成後の信号ｙは
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000093
 となる。
　上述した動作を実行するための構成例を図４に示す。
　図４を参照すると、本実施形態の受信装置２０００は、アンテナ１１１、アンテナ１１２、ミキサ１２１、ミキサ１２２、Ａ／Ｄ変換器１３１、Ａ／Ｄ変換器１３２、白色化・タップ処理部２１１、白色化・タップ処理部２１２、局部発振器１５０、ブラインド処理部１６０及びダイバーシチ合成部１７０を有する。
　図２に示される実施形態１の構成例と共通する符号が振られている部分での処理は上述と同じなので説明を省略する。
　一方、本実施形態特有の箇所である白色化・タップ処理部２１１と白色化・タップ処理部２１２については、以下説明する。
　ブランチ１の白色化・タップ処理部２１１を代表として説明する。この点、ブランチ２の白色化・タップ処理部２１２における処理は白色化・タップ処理部２１１と同様であるので説明を省略する。
　ブランチ１の白色化・タップ処理部２１１は、式［数５５］を用いて共分散行列Ｒ１１を計算する。実際の処理は例えば［数４２］を用いれば良い。そして［数５６］の関係から修正行列Ａ１を算出する。更に、［数５７］を用いて修正行列Ａ１により変換された受信信号ｘ１を算出し、ブラインド処理部１６０へ送る。ブランチ２も同様である。
　ブラインド処理部１６０は、式［数５８］により受信信号ベクトルＸを生成して、図２に示される実施形態１の構成例の場合と同様に、最大固有地に対応した固有ベクトルを算出し［数６１］として重み付け係数ｗ１及びｗ２を白色化・タップ処理部２１１と白色化・タップ処理部２１２へ送る。
　タップ処理部２１１はブラインド処理部１６０から送られてきたｗ１を基に
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000094
なる演算を行う。タップ処理部２１２はブラインド処理部１６０から送られてきたｗ２を基に
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000095
 なる演算を行う。
　この乗算されたタップ出力は、ダイバーシチ合成部１７０へ送られブランチ１と２の信号が合成されダイバーシチ処理が完結する。即ち上述の［数６２］式に相当する操作が行われているのである。具体的に書くと、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000096
 となる。
　本実施形態では、固有ベクトルβを重み付け係数として用いているので、ダイバーシチ合成後の信号対雑音電力比（ＳＮＲ）γが最大となり良好なダイバーシチ利得が得られる。
　更に、本実施形態では、白色化・タップ処理部２１１と白色化・タップ処理部２１２による白色化処理があるので、大地反射波等の遅延干渉波が存在する伝播環境での急激な特性劣化を緩和する効果が期待できる。
　上述した本実施形態の効果をシミュレーションにより確認した結果が図５に示されている。図５で、縦軸はシンボル誤り率、横軸は遅延干渉波の遅延時間である。遅延時間が大きくなる程干渉波の影響が厳しい。
　図５中の「ｆ：本発明の固有ベクトル合成（白色化有り）」が本実施形態を用いた場合のシミュレーション結果に相当する。
　なお、図５には本実施形態との比較の為、一般的な技術で説明したＩＰ合成法、等化機能を持たせたもの、ダイバーシチ機能が無いもの等の特性も載せている。
　具体的に検討すると、一般的な技術として紹介した比較対象「ｄ：ＩＰ合成法」の場合、干渉波の遅延が少し増えただけで特性が極端に劣化していることが分かる。
　また上述の「ｅ：固有ベクトル合成（白色化処理無し）」の場合も特性が極端に劣化している。これに対して本実施形態の「ｆ：本発明の固有ベクトル合成（白色化有り）」の場合、等化機能の有る比較対象
「ｂ：ダイバーシチ無しでＬＭＳ等化機能有り」や「ｃ：ダイバーシチ有りで、等化機能有り」には及ばないが、白色化処理により特性劣化を緩和していることが分かる。尚この例はかなり厳しい干渉波を想定した場合であり、後述する様に別の伝搬環境では良好なダイバーシチ効果を得ている。
　［実施形態３］
　次に、厳しい干渉波が存在する伝搬環境で急激に特性が劣化することについての対策として、実施形態２とは別の白色化処理による特性劣化を緩和する実施形態である実施形態３について説明する。本実施形態では受信信号から干渉波信号を検出する手段を用いる。
　すなわち、実施形態３は、白色化処理により特性劣化を緩和して最大固有値の固有ベクトルにより合成した方式（干渉波信号検出手段を用いた場合）に関するものである。
　まず、本実施形態での白色化処理の原理について説明する。
　上述の式［数１］でＳＮＲγは
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000097
となっているが、遅延干渉波が存在する伝播環境では以下のＳＩＮＲ（Signal－to－Interference plus Noise power Ratio）γとして考える必要がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000098
 ここで、ＲＩは干渉波信号ベクトルＸＩの共分散行列であり以下の式で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000099
 そこで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000100
 なる修正行列ＡＩにより、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000101
とすると、［数６７］の分母は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000102
 となる。
　即ち、干渉波信号ベクトルＸＩの共分散行列ＲＩを単位行列になる様に修正行列ＡＩは作用する。干渉波信号ベクトルＸＩをこの修正行列ＡＩで変換すると、ベクトル
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000103
 の要素間は無相関となる。尚、干渉波信号ベクトルＸＩは雑音成分も含んでいる。
従って、この修正行列ＡＩで変換した後の［数６７］は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000104
 ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000105
とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000106
 となり、
ＳＩＮＲγを最大化するｗは、修正行列ＡＩを用いて共分散行列Ｒを修正した修正共分散行列
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000107
の最大固有値に対応した固有ベクトルとなる。例えば、修正行列ＡＩによって変換された受信信号ベクトルＸは、元の受信信号ベクトルをＵとすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000108
となる。ここでｕ１はブランチ１の受信信号、ｕ２はブランチ２の受信信号である。従って、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000109
 の関係がある。ウェイトは［数７４］の最大固有値に対応した固有ベクトルで
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000110
 とすると、ダイバーシチ合成後の信号ｙは
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000111
 となる。
　上述した動作を実行するための動作を行っている構成例を図６に示す。
　図６を参照すると、本実施形態の受信装置３０００は、アンテナ１１１、アンテナ１１２、ミキサ１２１、ミキサ１２２、Ａ／Ｄ変換器１３１、Ａ／Ｄ変換器１３２、局部発振器１５０、干渉波信号検出部３１０及び白色化ブラインド処理部３２０を有する。
　図２に示される実施形態１の構成例と共通する符号が振られている部分での処理は上述と同じなので説明を省略する。
　一方、本実施形態特有の箇所である干渉波信号検出部３１０と白色化ブラインド処理部３２０については、以下説明する。
　干渉波検出部３１０は各ブランチの受信信号より干渉波を検出する。
　干渉波検出部３１０によって検出された干渉波は信号ベクトルの形に生成して白色化ブラインド処理部３２０へ送られる。この送られる干渉波信号ベクトルが［数６８］のＸＩに相当する。
　白色化ブラインド処理部３２０では入力された干渉波信号ベクトルＸＩを基にして［数６８］の演算を行う。実際には［数４２］の様な演算を用いても良い。これによって干渉波信号ベクトルから共分散行列ＲＩを得る。
　更に、白色化ブラインド処理部３２０では［数６９］の関係より修正行列ＡＩを得る。この修正行列ＡＩは［数７０］の関係より共分散行列ＲＩを単位行列にもっていく様に作用することが分かる。白色化ブラインド処理部３２０には、ブランチ１の受信信号ｕ１をＡ／Ｄ変換器１３１から、ブランチ２の受信信号ｕ２をＡ／Ｄ変換器１３２から得ている。
　そして、この受信信号ｕ１及び受信信号ｕ２を受信信号ベクトルＵとして統合し、例えば［数４２］の様な演算を用いて共分散行列Ｒを生成する。上の修正行列ＡＩを用いてこの共分散行列Ｒを［数７４］により修正する。これを修正共分散行列と呼ぶことにする。
　加えて、白色化ブラインド処理部３２０は、修正共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを上述と同じ手順により得ると同時に、修正行列ＡＩを用いて受信信号ベクトルＵを［数７５］により変換し、変換された受信信号ベクトルＸを得る。
　上記固有ベクトルは式［数７７］により重み付け係数として使われるウェイトベクトルＷとなる。変換された受信信号ベクトルＸとウェイトベクトルＷにより式［数７８］の演算が行われ、ダイバーシチ合成後の信号ｙを得て出力してダイバーシチ処理が完結する。
　以上の結果、［数７３］のＳＩＮＲを最大化する修正共分散行列の最大固有ベクトルβを重み付け係数として用いているので、ダイバーシチ合成後の信号対干渉波雑音電力比（ＳＩＮＲ）γが最大となり、良好なダイバーシチ利得が期待出来る。即ち干渉波信号検出部３１０と白色化ブラインド処理部３２０によって、［数６７］の分母を白色化してその分子に反映させているので、大地反射波等の遅延干渉波が存在する劣悪な伝播環境でも急激な特性劣化を起こすことがない。
　上述した本実施形態の効果をシミュレーションにより確認した結果が図７及び８に示されている。
　図７及び８中の「ｇ：本発明の固有ベクトル合成（干渉波信号検出手段を用いた白色化）」が実施形態３を用いた場合のシミュレーション結果に相当する。
　加えて、図７及び８では同時に一つ前の構成である実施形態２を用いた場合のシミュレーション結果を「ｆ：本発明の固有ベクトル合成（白色化有り）」として示す。
　共に同じ二波モデルによる遅延干渉波の伝搬環境でのシミュレーション結果である。
　なお、実施形態１の白色化を用いない固有ベクトル合成では６４ＱＡＭのコンスタレーションが干渉波に埋もれてしまって特性にならないので図７及び８では図示を省略している。即ち、白色化を用いた実施形態２及び実施形態３は、白色化処理により特性劣化を緩和していることが分かる。
　同シミュレーションで使われている二波モデルによる遅延干渉波の様子を詳しく見ることにする。
　図９ａは図７のシミュレーションで用いた伝搬環境をベクトル表記したものである。同図より直接波成分はブランチ１と２とも同じ方向を示している。一方、直接波成分とは逆に干渉波成分はブランチ１と２で逆相である。但し、ブランチ１の干渉波成分の大きさはブランチ２の０．２５倍となっている。
　従って干渉波を相殺しようとした場合、第二のタップ要素ｗ２の大きさを第一のタップ要素ｗ１の０．２５とすることになる。しかし、このようにすると、ブランチ２の直接波の大きさが減少してダイバーシチ利得が減少する。
　図９ａの下の表は、その時の比を、シミュレーション値に基づいてＳＮＲ毎に観測した値である。同表より、ＳＮＲが高いとき、干渉波成分を相殺するように０．２５となっているが、ＳＮＲが低くなるにつれて０．２５より高い値となって、ダイバーシチ利得を得る方向へと作用している。
　即ち、白色化処理はただ干渉波成分を相殺する様に作用するだけでなく、ダイバーシチ利得を考慮する様に作用していることが分かる。
　図９ｂは図８のシミュレーションで用いた伝搬環境をベクトル表記したものである。図９ｂより干渉成分を相殺するには第一のタップ要素の位相と第二のタップ要素の位相の差を大きくすることになる。
　シミュレーション結果はＳＮＲが高いうちは位相差をつけて逆相となるが、ＳＮＲが低い時はその差が小さくなっていた。しかし、それでも実施形態３の場合、各ブランチの干渉波を相殺する様に作用する。そのため、この例で使われた伝搬環境の場合、実施形態２より特性が劣っているが、より厳しい伝搬環境では逆転して実施形態３の方が特性が良くなる。
　［算出の簡略化］
　以上では、直接波のみで大地反射波等の干渉波が存在しない伝搬環境での実施形態１の効果や、特性が急激に劣化する大地反射波等の遅延干渉波が存在する伝播環境で白色化処理により特性劣化を緩和する実施形態２や３の効果について説明してきた。ここからは、各構成で用いられてきた最大固有値の固有ベクトルを簡単に算出する方法を説明する。以下で述べる算出方法は、上述した各実施形態で利用することが可能である。
　［二つのアンテナによりスペースダイバーシチを実現する際に用いる代数的演算手法］
　二つのアンテナによりスペースダイバーシチを実現する際に用いる共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを、共分散行列から算出する代数的演算手法について説明する。
　共分散行列Ｒはエルミート行列だから
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000112
 とする。この固有値λは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000113
 によって計算出来、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000114
 を得る。この内大きい方の固有値λを基に固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000115
 但し、ｘは定数であるものとする。
　として計算出来る。
何とならば、固有ベクトルβの定義により
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000116
で、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000117
 となるからである。
　［二つのアンテナによりスペースダイバーシチを実現する際に用いる更に簡略化した手法］
式［数７９］の共分散行列は更に簡略化出来、受信データが定常なら、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000118
 になる。従って、式［数８０］の固有値は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000119
 となる。大きい方の固有値を選択するから、当然、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000120
 従って、式［数８１］の固有ベクトルβは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000121
 但し、ｘは定数であるものとする。
　として計算出来る。
　即ち、最大固有値に対応する固有ベクトルを、最大固有値を求めることなく、共分散行列より直接得ることが出来、非常に簡単な処理で実現することが可能となる。
　以上の説明では受信装置のアンテナが２つの場合を想定していた。次に、受信装置のアンテナが三つの場合で三次元の行列に対する最大固有値の固有ベクトルを簡単に算出する方法を説明する。
　［三つのアンテナによりスペースダイバーシチを実現する際に用いる代数的演算手法］
　三つのアンテナによりスペースダイバーシチを実現する際に用いる共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを、共分散行列から算出する代数的演算手法について説明する。
　共分散行列Ｒはエルミート行列だから
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000122
 とする。この固有値λは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000123
 によって計算出来る。上式を展開すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000124
 ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000125
 とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000126
 そこで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000127
 とすると、上式は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000128
 整理していくと、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000129
 ここで、式［数９１］より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000130
 更に、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000131
 であるから、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000132
 一方、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000133
 従って、［数９８］は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000134
 となる。そこで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000135
 と置くと、式［数９５］の固有値の条件は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000136
 を得る。ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000137
 とすると、ｆ（ｙ）は原点を通る三次特性となる。極値は微分して、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000138
 より
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000139
の点に有り、その時の値は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000140
従って、この範囲内
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000141
にｆ（ｙ）があれば、ｙの取り得る三個の実数の値が存在し、それが［数１０１］、［数９３］の実数による変換を経て固有値となる。
　エルミート行列の固有値は必ず実数となるから、根ｙは実数である必要がある。この範囲外になるとｙの取る根は虚数を含むことになるから、エルミート行列の固有値となりえない。［数１０２］の関係より、ｆ（ｙ）の取る値の絶対値は１以下でなければこの条件は満たされない。従って、端点として
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000142
 より、左側端点はｙ＝－１、右側端点はｙ＝１となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000143
 の範囲にあれば全ての固有値が実数となりエルミート行列の固有値となる。これを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000144
 なるｚで表す。すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000145
 従って、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000146
 を得る。これより、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000147
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000148
ここで、ｎは任意の整数。更に、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000149
 とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000150
 従って、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000151
 となる。固有値λは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000152
 とすると、式［数１０１］、［数９３］より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000153
 であるから、結局三つの固有値λ１、λ２、λ３は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000154
 となる。
この内大きい方の固有値λを基に固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000155
 但し、ｘは定数であるものとする。
　として計算出来る。
何とならば、固有ベクトルβの定義により
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000156
で、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000157
 となるからである。ここで、第二要素は受信データの定常性から、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000158
 とした。更に第三要素は、式［数９０］より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000159
 なる関係を用いた。
更に、上記固有ベクトルが零になる時も考慮しなければならない。その時は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000160
 の第１要素より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000161
となる。　　　　　　　　　　・・・（式ａ）
更に第２要素から、この関係を用いて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000162
　　　・・・（式ｂ）
更に第３要素から、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000163
　　　　　　　　　　　　　・・・（式ｃ）
となる。（これは（式ｂ）と同じ。また固有値の条件から下記の様に（式ｂ）、（式ｃ）を得ることが出来る。）
即ち（式ａ）を用いて、式［数８９］を式［数１２０］の基に以下の様に書き直す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000164
 そこで、以下の式を固有ベクトルβとして用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000165
 　（
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000166
の場合）
但し、ｘは定数であるものとする。
何とならば、固有ベクトルβの定義により
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000167
で、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000168
 となるからである。ここで、第一要素は上記の条件から、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000169
 なる関係を用いた。更に、受信データの定常性から、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000170
 である。
更に、第２要素は、（式ｂ）の
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000171
を用いた。
更に、第３要素は、［数１２７］を用いると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000172
となり、ｙに対する係数は（式ｂ）より
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000173
ｘに対する係数は（式ｂ）より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000174
従って、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000175
を用いた。
　このように３次の共分散行列に対しても各構成で用いられてきた最大固有値の固有ベクトルを代数的演算によって簡単に算出することが出来る。
　以上説明した本発明の実施形態は、以下に示すような多くの効果を奏する。
　第１の効果は実際の情報の伝達に何ら寄与しないパイロット信号やリファレンス信号或いはトレーニング信号など伝送効率を低下させる既知の系列を用いることのないブラインド処理で、高速で高次の多値変調を用いる大容量マイクロ波無線通信に厳しい遅延干渉波が存在する周波数選択性フェージング環境下でも、良好なダイバーシチ利得を得ることが出来ることである。
　その理由は、白色化処理を用いるからである。
　第２の効果はマイクロ波無線受信装置に用いられている固有値ベクトルを得る為に、固有値分解等の複雑な方法ではなく、簡単な積和演算で実現出来、複雑度を削減出来ることである。また、それに伴い回路規模を小さく出来ることである。
　その理由は、本発明の実施形態では代数的演算手法を用いるからである。
　なお、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
　また、本発明の実施形態であるマイクロ波無線受信装置は、ハードウェアにより実現することもできるが、コンピュータをそのマイクロ波無線受信装置として機能させるためのプログラムをコンピュータがコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み込んで実行することによっても実現することができる。
　また、本発明の実施形態によるマイクロ波無線受信方法は、ハードウェアにより実現することもできるが、コンピュータにその方法を実行させるためのプログラムをコンピュータがコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み込んで実行することによっても実現することができる。
　この点、マイクロ波無線受信装置を、装置の全部又は一部として動作させ、あるいは、上述の処理を実行させるためのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置において、
　前記各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、
　前記ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、当該修正行列によって前記受信信号を変換し、当該変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、当該固有ベクトルを前記重み付け係数として前記ダイバーシチ合成を行うことを特徴とする無線受信装置。
　（付記２）　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置において、
　前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出する干渉波信号検出部と、
　前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行うブラインド処理部と、
　を備えることを特徴とする無線受信装置。
　（付記３）　付記１又は２に記載の無線受信装置において、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルの算出は、当該共分散行列の冪乗演算によって最大固有値に対する固有ベクトルを算出することにより行われることを特徴とする無線受信装置。
　（付記４）　付記１又は２に記載の無線受信装置において、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルの算出は、当該共分散行列から代数的演算によって最大固有値を算出することにより行われることを特徴とする無線受信装置。
　（付記５）　付記４に記載の無線受信装置において、
　前記アンテナの数は２つであり、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
共分散行列Ｒを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000176
 とした時、固有値λを 
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000177
 の如く計算し、この内大きい方の固有値λを基に固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000178
 但し、ｘは定数であるものとする、
の如く計算することを特徴とする無線受信装置。
　（付記６）　付記４に記載の無線受信装置において、
　前記アンテナの数は３つであり、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
共分散行列Ｒを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000179
 とした時、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000180
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000181
 なる変数の元に、あるいは直接的に、
固有値λを 
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000182
 の如く計算し、この内一番大きい固有値λを基に固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000183
 　（
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000184
の場合）
但し、ｘは定数であるものとする、
或いは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000185
 　（
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000186
の場合）
但し、ｘ、ｙは定数であるものとする、
の如く計算することを特徴とする無線受信装置。
　（付記７）　付記４に記載の無線受信装置において、
　前記アンテナの数は２つであり、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
共分散行列Ｒを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000187
 とした時、固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000188
 但し、ｘは定数であるものとする、
の如く計算することを特徴とする無線受信装置。
　（付記８）　信号を無線送信する無線送信装置と、前記送信された信号を複数のアンテナにより受信する無線受信装置と、を含んだ無線通信システムにおいて、
　前記無線送信装置と前記無線受信装置間の無線通信はブラインド処理を実現した通信方式に準拠しており、
　前記無線受信装置は付記１乃至７の何れか１に記載の無線受信装置である、
　ことを特徴とする無線通信システム。
　（付記９）　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、
　前記各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、
　前記ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、当該修正行列によって前記受信信号を変換し、当該変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、当該固有ベクトルを前記重み付け係数として前記ダイバーシチ合成を行うことを特徴とする無線受信方法。
　（付記１０）　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、
　前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出する干渉波信号検出し、
　前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行う、ことを特徴とする無線受信方法。
　（付記１１）　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、
　前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出する干渉波信号検出ステップと、
　前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行うブラインド処理ステップと、
　を備えることを特徴とする無線受信方法。
　（付記１２）　付記１０又は１１に記載の無線受信方法において、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルの算出は、当該共分散行列の冪乗演算によって最大固有値に対する固有ベクトルを算出することにより行われることを特徴とする無線受信方法。
　（付記１３）　付記１０又は１１に記載の無線受信方法において、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルの算出は、当該共分散行列から代数的演算によって最大固有値を算出することにより行われることを特徴とする無線受信方法。
　（付記１４）　付記１３に記載の無線受信方法において、
　前記アンテナの数は２つであり、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
共分散行列Ｒを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000189
 とした時、固有値λを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000190
 の如く計算し、この内大きい方の固有値λを基に固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000191
 但し、ｘは定数であるものとする、
の如く計算することを特徴とする無線受信方法。
　（付記１５）　付記１３に記載の無線受信方法において、
　前記アンテナの数は３つであり、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
共分散行列Ｒを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000192
 とした時、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000193
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000194
 なる変数の元に、あるいは直接的に、
固有値λを 
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000195
 の如く計算し、この内一番大きい固有値λを基に固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000196
 　（
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000197
の場合）
但し、ｘは定数であるものとする、
或いは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000198
 　（
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000199
の場合）
但し、ｘ、ｙは定数であるものとする、
の如く計算することを特徴とする無線受信方法。
　（付記１６）　付記１３に記載の無線受信方法において、
　前記アンテナの数は２つであり、
　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
共分散行列Ｒを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000200
 とした時、固有ベクトルβを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000201
 但し、ｘは定数であるものとする、
の如く計算することを特徴とする無線受信方法。
　本願は、日本の特願２０１１－１６６７５０（２０１１年７月２９日に出願）に基づいたものであり、又、特願２０１１－１６６７５０に基づくパリ条約の優先権を主張するものである。特願２０１１－１６６７５０の開示内容は、特願２０１１－１６６７５０を参照することにより本明細書に援用される。
　本発明の代表的な実施の形態が詳細に述べられたが、様々な変更(changes)、置き換え(substitutions)及び選択(alternatives)が請求項で定義された発明の精神と範囲から逸脱することなくなされることが理解されるべきである。また、仮にクレームが出願手続きにおいて補正されたとしても、クレームされた発明の均等の範囲は維持されるものと発明者は意図する。

Claims (10)

  1. 　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置において、
    　前記各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、
    　前記ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、当該修正行列によって前記受信信号を変換し、当該変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、当該固有ベクトルを前記重み付け係数として前記ダイバーシチ合成を行うことを特徴とする無線受信装置。
  2. 　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置において、
    　前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出する干渉波信号検出部と、
    　前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行うブラインド処理部と、
    　を備えることを特徴とする無線受信装置。
  3. 　請求項１又は２に記載の無線受信装置において、
    　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルの算出は、当該共分散行列の冪乗演算によって最大固有値に対する固有ベクトルを算出することにより行われることを特徴とする無線受信装置。
  4. 　請求項１又は２に記載の無線受信装置において、
    　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルの算出は、当該共分散行列から代数的演算によって最大固有値を算出することにより行われることを特徴とする無線受信装置。
  5. 　請求項４に記載の無線受信装置において、
    　前記アンテナの数は２つであり、
    　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
    共分散行列Ｒを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
     とした時、固有値λを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
     の如く計算し、この内大きい方の固有値λを基に固有ベクトルβを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
     但し、ｘは定数であるものとする、
    の如く計算することを特徴とする無線受信装置。
  6. 　請求項４に記載の無線受信装置において、
    　前記アンテナの数は３つであり、
    　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
    共分散行列Ｒを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
     とした時、
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
     なる変数の元に、あるいは直接的に、
    固有値λを 
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
     の如く計算し、この内一番大きい固有値λを基に固有ベクトルβを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
     　（
    Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
    の場合）
    但し、ｘは定数であるものとする、
    或いは、
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
     　（
    Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
    の場合）
    但し、ｘ、ｙは定数であるものとする、
    の如く計算することを特徴とする無線受信装置。
  7. 　請求項４に記載の無線受信装置において、
    　前記アンテナの数は２つであり、
    　前記共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを該共分散行列から算出する際、
    共分散行列Ｒを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
     とした時、固有ベクトルβを
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
     但し、ｘは定数であるものとする、
    の如く計算することを特徴とする無線受信装置。
  8. 　信号を無線送信する無線送信装置と、前記送信された信号を複数のアンテナにより受信する無線受信装置と、を含んだ無線通信システムにおいて、
    　前記無線送信装置と前記無線受信装置間の無線通信はブラインド処理を実現した通信方式に準拠しており、
    　前記無線受信装置は請求項１乃至７の何れか１項に記載の無線受信装置である、
    　ことを特徴とする無線通信システム。
  9. 　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、
    　前記各ブランチの受信信号を重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成する際に、
    　前記ウェイト処理対象とする受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、当該修正行列によって前記受信信号を変換し、当該変換後の受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを算出し、当該固有ベクトルを前記重み付け係数として前記ダイバーシチ合成を行うことを特徴とする無線受信方法。
  10. 　複数のアンテナで受信した受信信号毎に対応するブランチを設け、当該各ブランチの受信信号を合成することによりスペースダイバーシチを実現する無線受信装置が行う無線受信方法において、
    　前記各ブランチの受信信号から干渉波信号を検出し、
    　前記干渉波信号から得られた共分散行列が単位行列となる様な修正行列を生成し、前記受信信号の受信信号ベクトルから得られた共分散行列を前記修正行列により修正し、当該修正後の共分散行列の最大固有値に対応した固有ベクトルを用いて重み付け係数を生成し、当該該重み付け係数に基づくウェイト処理によりダイバーシチ合成を行う、ことを特徴とする無線受信方法。
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