(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタル無線通信システムにおいて、受信されたトレーニングシーケンスからバースト同期チャネルを予測する方法であって、
受信されたトレーニングシーケンスから所定数のタップを有する第１のチャネル予測を形成し、
前記受信されたトレーニングシーケンスから前記第１のチャネル予測より少ないタップを有する少なくとも一つの更なるチャネル予測を形成し、かつ
前記チャネル予測と前記更なるチャネル予測とを組合わせて組合わせチャネル予測を形成する、
ことにより特徴付けられた方法。
【請求項２】
前記組合せチャネルを形成する段階が、前記第１のチャネル予測及び前記更なるチャネル予測の対応するタップ同志を平均化する段階を含み、前記更なるチャネル予測内の前記第１のチャネル予測のタップに対応するタップを持たないタップ位置にゼロ値が詰め込まれることにより特徴付けられた請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記タップ同志を平均化する段階において、前記更なるチャネル予測の複数のタップのタップ振幅のみを考慮し、かつタップ位相を無視することにより特徴付けられた請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記タップ同志を平均化する段階において、前記更なるチャネル予測の各タップの前記振幅をその実数部及び虚数部の振幅の和によりそれぞれ近似にすることにより特徴付けられた請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記更なるチャネル予測は、単一の更なるチャネル予測であり、該更なるチャネル予測が単一タップを有することにより特徴付けられた請求項２、３又は４記載の方法。
【請求項６】
前記タップ同志を平均化する段階において、前記更なるチャネル予測の前記単一タップが前記第１のチャネル予測における最大振幅のタップと平均化されることにより特徴付けられた請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記タップ同志を平均化する段階において、前記第１のチャネル予測の最大振幅のタップと前記更なるチャネル予測の前記単一タップを平均化して、前記第１のチャネル予測の最大振幅のタップの時間位置における単一タップを予測することにより特徴付けられた請求項５記載の方法。
【請求項８】
前記タップ同志を平均化する段階において、前記第１のチャネル予測及び前記更なるチャネル予測を重み付け平均化することにより特徴付けられた請求項２、３、４、５、６又は７記載の方法。
【請求項９】
ディジタル無線通信システムにおいて、受信されたトレーニングシーケンスからバースト同期チャネルを予測する装置において、
受信されたトレーニングシーケンスから第１の所定数のタップを有する第１のチャネル予測を形成する第１の手段（20）と、
前記受信されたトレーニングシーケンスから前記第１のチャネル予測より少ないタップを有する少なくとも一つの更なるチャネル予測を形成する第２の手段（22）と、
前記第１のチャネル予測と前記更なるチャネル予測とを組合わせて組合わせチャネル予測を形成する手段（24）と、
により特徴付けられた装置。
【請求項１０】
前記組合せチャネル予測形成手段（24）が、前記第１のチャネル予測と前記更なるチャネル予測の対応するタップ同志を平均化する平均化手段（24）を含み、前記更なるチャネル予測内の前記第１のチャネル予測のタップに対応するタップを持たないタップ位置にゼロ値が詰め込まれることにより特徴付けられた請求項９記載の装置。
【請求項１１】
前記平均化手段（24）は前記平均化において前記更なるチャネル予測のタップ振幅のみを考慮し、かつそのタップの位相を無視することにより特徴付けられた請求項10記載の装置。
【請求項１２】
前記平均化手段（24）は前記更なるチャネル予測の各タップの前記振幅をその実数部及び虚数部の振幅の和によりそれぞれ近似にすることにより特徴付けられた請求項11記載の装置。
【請求項１３】
前記更なるチャネル予測は、単一の更なるチャネル予測であり、該単一の異なるチャネル予測が単一タップを有することにより特徴付けられた請求項10、11又は12記載の装置。
【請求項１４】
前記第１の手段（20）が前記更なるチャネル予測の前記単一タップを前記第１のチャネル予測における最大振幅のタップと同期させることにより特徴付けられた請求項13記載の装置。
【請求項１５】
前記第１のチャネル予測の最大振幅のタップと前記更なるチャネル予測の前記単一タップを平均化して、前記第１のチャネル予測の最大振幅のタップの時間位置における単一タップを予測する手段（20,24）により特徴付けられた請求項13記載の装置。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明はディジタル無線通信システムにおいてチャネル予測を形成する方法及び装置に関する。
発明の背景
TDMA無線通信システム（TDMA＝時分割多元接続）及び他のフレームに基づく通信システムでは、チャネルを介して複数の信号フレーム即ち複数のバースト形式により情報を送信している。各信号フレームは、受信機をこれらの信号フレームに同期させるために、各信号フレーム内の所定位置に既知の同期ワードを設けている。例えば、自動車電話用のヨーロッパGSMシステムにおいて、この同期ワードは26ビット長である。受信機が送信機からの新しい信号フレームを想定しているときは、受信機内のトレーニング・シーケンス発生器により、送信される同期ワードと同一のトレーニング・シーケンスを発生させる。この受信信号をローカルで発生したトレーニング・シーケンスと比較し、このシーケンスと受信信号との間で最良可能相関が得られるときは、局部発生信号と受信信号との間に同期が存在するとみなす。
トレーニング・シーケンスは、同期そのものに加えて、チャネル予測に用いられる。無線チャネルはマルチ・パス伝搬によりしばしば影響されるので、受信機はこの現象を除去するためにある種の等化器を備えている。この等化器はチャネルのインパルス応答について時間制限された予測を必要とする。相関信号からこのインパルス応答を得ることができる。フォーネイ（Forney）［１］及びアンガーベック（Ungerboeck）［２］は、既知の相関特性を有するチャネル・インパルス応答及びガウス・チャネル雑音を与えたときに、最尤送出シーケンスを決定する２つの異なるアルゴリズムを説明している。しかし真のインパルス応答に代わって、チャネル・インパルス応答の適当な予測を用いるものとすれば、又は雑音が非ガウスであるとすれば、両アルゴリズムはうまく機能はするが、性能が低下したものとなる。その等化器はチャネル予測を使用して、例えばフィルタ・タップを初期化させて更新させる。その一例は、最尤シーケンス予測（MLSE）検出器であり、ここでは直接チャネルのモデルとしてFIRフィルタが使用されている［２］。他の例は、判断フィードバック等化器（DFE）であり、ここではフィードフォワード及びフィードバックの両者におけるフィルタ・タップがチャネル予測から計算されている［４］。
受信した同期ワードからチャネルを予測すると、受信データには雑音が含まれ、かつトレーニング・シーケンスが有限長のものであるがために、予測は雑音を含むものとなる。連続的に更新されるチャネル予測であっても雑音が含まれる。受信データにおける信号対雑音比が低いものとすると、その場合での信号レベルは雑音又は干渉レベルに比較して低いので、チャネル予測における雑音内容は、例えばフェージング・ディップにおいて非常に高くなる。更に、同期処理は受信機雑音によっても乱される。正しくない、かつ不安定な同期は、二次的な影響として正しくないチャネル予測を与え、従って受信機の性能にかなりの損失を発生させる。雑音を含むチャネル予測は、検出器又は等化器におけるフィルタ・タップに対する設定を不正にし、例えばMLSEは正しくないチャネル・モデルを有することになる。これは雑音を含む受信サンプルによる劣化と同じように復調性能を低下させることになる。その結果、受信したサンプルにおける干渉及び雑音が二重の影響を及ぼすことになる。即ち、第１にチャネル・モデルを損ない、次いで正しくない設定の等化器が雑音の多いサンプルを等化し、かつ復調しなければならないことになる。
説明した従来技術に共通する特徴は、予測の雑音内容を考慮することなく、チャネル予測を検出又は等化手順に直接使用することである。しかし、例えば、受信機雑音が加法的なガウス分布であり、かつチャネル予測が正確であるときにのみ、MSLEは、最尤復調シンボル・シーケンスを与える意味において、最適化される。チャネル予測に雑音が存在すれば、最適とはならない。
チャネル予測において雑音を含むタップ（tap）の影響を減少させる方法は、米国特許第5,251,233号（ラベツ（Labedz）ほか）において提案されている。チャネル予測においてあるしきい値以下にあるタップを削除し、これによって有用な信号内容が低い雑音タップによる雑音の影響を減少させることが示唆されている。しかし、有用な信号エネルギと雑音エネルギとの間を識別することは非常に困難なことなので、いくつかのチャネル予測タップを完全に除去すると、重要な情報が除去されてしまう恐れがある。
EP−Ａ−０  535  403号は、現在バーストのチャネル予測を前のチャネル予測と組合わせる方法を説明している。両者の予測は同一数のタップを有する。
発明の概要
従って、本発明の目的はディジタル無線通信システムにおいて改良されたチャネル予測を形成する方法及び装置を提供することにある。
本発明の方法は請求項１の構成により特徴付けられる。
本発明の装置は請求項９の構成により特徴付けられる。
本発明は、長チャネル予測（多数のタップを有する予測）が短予測（少数のタップを有する）より多くの雑音を含むとされることに基づいている。これは付録に示されており、付録ではタップ雑音が式（９）により与えられる。この式において、Ｎはチャネル予測の計算で用いられるサンプルの総数を表し、またＭはチャネル予測におけるタップ数を表している。従って、チャネル予測においてタップＭの数を増加させれば、タップ雑音を増加させることもなる。更に、検出器又は等化器による復調処理における総合的な雑音の影響もチャネル予測におけるタップ数にも比例している。従って、この観点から、可能な限り短チャネル予測を有することが望ましい。
他方、時間のばらつきが多い場合に、短チャネル予測は、受信機が予測のスパンの外側の受信エネルギを排除し、従って信号に存在する重要な情報を無視してしまう恐れがある。しかし、短チャネル予測は、エネルギ内容の大部分を有する信号の部分を含んでいる。
本発明によれば、この問題の解決は、一つの長チャネル予測を少なくとも一つの短チャネル予測と組合わせることである。これは下記の両特性を組合わせることである。即ち、
1.エネルギの大部分を有する受信信号部分に基づく信頼性のある（余り雑音のない）情報を含む特性。
2.長期間にわたる時間のばらつきを原因とした信号拡散に基づく情報も含む特性。
【図面の簡単な説明】
本発明は、更なる目的及びその効果と共に、添付図面と共に以下の説明を参照することにより最もよく理解される。
第１図は、本発明による装置のブロック図である。
第２図は、本発明による方法を示すフローチャートである。
第３図は、本発明の実施例において複数のチャネル予測をどのように組合わせるのかについて示す。
第４図は、本発明による他の実施の形態において複数のチャネル予測をどのように組合わせるかについて示す。
第５図は、本発明による更なる実施の形態において複数のチャネル予測をどのように組合わせるかを示す。
第６図は、本発明の好ましい一実施例において用いることができる複素数の振幅の簡単な複素数計算を示す。
好ましい実施例の詳細な説明
ここで、第１図及び第２図を参照して本発明の装置及び方法を説明する。
第１図において、A/D変換器はアナログ信号ｂ（nTs）を受け取り、これらのサンプルを一シーケンスのディジタル・サンプルbnに変換する。これらのディジタル・サンプルbnは最尤シーケンス予測器12に転送され、最尤シーケンス予測器12はシーケンスに検出器シンボルUnを出力する。更に、ディジタル・サンプルbnは相関器16に転送され、相関器16はトレーニング・シーケンス発生器17から受信した局部発生のトレーニング・シーケンスukと相関を取る。相関器16からの相関値ciはバーストを同期させるために用いられる（第２図のステップ110）。同期ステップについては以下で更に説明する。
以下、ヨーロッパGSMシステムを参照して、バースト同期方法を説明する。このシステムでは、同期ワードが26ビットからなる。このワードにおいて中央の16ビットは、同期ワード全体と相関されたときに、良好な相関特性を有している。即ち、中央位置では最大の相関＝16であり、残りの10位置では相関が０である（Ｃ（ｋ）＝［000001600000］）。これら中央の16ビットは受信機内のトレーニング・シーケンス発生器におけるトレーニング・シーケンスとして発生されている。このトレーニング・シーケンスは、例えば受信した信号フレームにより11相関値ciを形成するために用いられる。一バースト同期方法によると、最終的な同期位置は、それぞれエネルギ内容に関して５つの相関値を含み、かつ最大エネルギを有する窓の時間位置を同期位置として選択した複数の転位窓を相互に比較することにより、選択される。EP−Ａ−０  551  803号において、他のバースト同期方法が説明されている。
２つのチャネル予測を組合わせるので、バースト同期は短予測及び長予測の両者に対して実行される。同期ステップはシンクロナイザ18及び19においてそれぞれ実行される。（これらの予測は、異なる長さのものであるので、同一バースト位置に必ずしも同期することにならない。）
これらの同期位置は短チャネル予測及び長チャネル予測のためにチャネル予測器20、22にそれぞれ転送される。これらのチャネル予測器は、以下で更に説明するように、それぞれの同期位置周辺でチャネル予測を計算する。
「付録」では、タップ雑音を式（９）により予測してもよいことを示した。この式は、可能な限り多くの（Ｎを大きくして）サンプルｂnを用いることにより、タップ雑音が減少することを表している。この理由により、長予測hkLは可能とする最大限の26サンプルのトレーニング・シーケンスuk及び受信した同期ワードbnを用いることにより再計算される。従って、チャネル予測器20は、Ｎ−Ｍ＋１＝26−５＋１＝22サンプルから５つの相関値（GSMにより）を計算する（それぞれ22サンプルに基づき１サンプルがシフトされた５つの相関値が形成されるので、実際には全部で26サンプルが用いられる）。これらの計算は相関器16と同一方法により実行されているけれども、ここでは同期位置が判っているので、トレーニング・シーケンス全体を用いて長チャネル予測hkLの５タップを形成することができる。説明した手順は第２図におけるステップ120に対応する。
短チャネル予測hkSはチャネル予測器22において同様の方法により形成される。しかし、この場合では５より少ないタップを計算する必要がある（Ｍ＜５）。本発明の好ましい実施例において、短チャネル予測は１タップを備えているだけである。これは、チャネル予測用にＮ−Ｍ＋１＝26−１＋１＝26サンプルを用いることができることを意味する。従って、この場合は、トレーニング・シーケンス全体を用いて大幅に減少させたタップ雑音により単一相関値を形成している。説明した手順は第２図におけるステップ130に対応する。
計算したチャネル予測hkL及びhkSは平均回路において組合わせられる（第２図におけるステップ150に対応する）。この平均化処理例を第３図に示す（説明を簡単にするために、予測の振幅のみを示す）。この実施例において、予測はこれらの元のバースト同期と組合わせられる（説明した短予測のみが１タップを有するので、他の全ての時間位置に０値を有するタップを備えているものと仮定する）。これは、第３図に示すように、２つの予測の最大値が同一時間位置に存在しない状態に帰結し得る。
短チャネル予測及び長チャネル予測は、バーストに個々に同期されていたので、計算されたチャネル予測をまず相互に同期させることが好ましいと思われる。これは第１図に線26により示されており、チャネル予測器20はシンクロナイザ18に正しい同期位置についての通知をしてチャネル予測に使用させる。これは第２図にステップ140に対応する。
短チャネル予測と長チャネル予測との間の相互同期を得るのに異なる方法が存在する。その一方法を第４図に示す。この方法によれば、短予測hkSの最大タップは、長予測hkLの最大タップの位置と同期している。この実施例は、第４図に点線のタップにより示すように、短予測のタップをシフトしてよいことを意味している。この点線のタップは短予測のバースト同期位置を表す。タップは予測器22により再計算され、次いで第４図における実線のタップ予測hkSの位置にシフトされる。長予測及び短予測の最大タップは、通常、複数の一致位置を有するので、この予測同期は妥当なものである。
他の相互チャネル予測同期方法を第５図に示す。ここでは、（この例では１タップのみを含む）短予測hkSを点線のタップにより示す。しかし、このタップを再計算することはできない。代わりに、長予測hkLの最大タップの位置に対応するタップを再計算し、かつ長予測の最大タップにより平均化する。前の実施例のように、長予測及び短予測の最大タップは通常、複数の一致位置を有するので、この予測同期は妥当なものである。
短チャネル予測hkS及び長チャネル予測hkLが相互に同期した後、これらの予測を平均化回路24により組合わせる。現在好ましいとする簡単な実施例では、第３図、第４図及び第５図に示すように、この平均化回路24は長予測及び短予測の対応するタップについて簡単な平均化を実行する。更に精巧にした実施例では、２つのチャネル予測のそれぞれについて信頼性のある対策（雑音対策）による重み付け係数を計算することにより、重み付け平均を形成することもできる。組合わせチャネル予測hkCは、そのフィルタ係数を調整するために最尤シーケンス予測器12に転送される。
短チャネル予測が１タップのみを含む場合は、最大相関値Ciを直接用いてこのタップを表すようにしてもよいことに注目して、前述の処理を簡単にすることもできる。従って、計算の複雑さを軽減することが望ましいのであれば、短予測（短予測の再計算なし）としてCiの最大値を得するのに十分と思われる。このような実施例では、長予測の最大タップに対する基準位置として、この予測のバースト同期位置を用いることもできる。
更に精巧にした実施例では、長予測の最大タップのエネルギを長予測の総エネルギと比較している。最大タップが非常に支配的であれば、ごく僅かな時間のばらつきしか存在しないことを表している。この場合に、チャネルの単一タップ・モデルは非常によいモデルであり、かつ単一のタップ予測はトレーニング・シーケンスの全体を用いて再計算される。他方、時間のばらつきが大きいときは、チャネル予測が拡大されて、最大タップは支配的でなくなる。この場合は、単一タップ・モデルが余り良いものではなく、トレーニング・シーケンス全体を用いてこのタップを再計算することにより余り得るところはない。従って、この場合は、バースト同期からの単一タップを短予測として用いる。
実行可能な他の簡単化は、（短予測が１タップのみを含む場合に）短予測の振幅のみを考慮し、その位相を無視することである。両予測の２つの最大タップの位相は通常互いに接近しているので、このように一致していない組合わせが性能における大きな損失を意味するものではない。
第６図に示すように、その実数部分及び虚数部分の絶対値をそれぞれ加算して短予測の振幅を計算することにより、更なる簡単化を行うことができる。この近似において、ｚは|x|＋|y|により近似される。ただし、ｘ及びｙはそれぞれ実数部及び虚数部である。図示の実施例では、２つのチャネル予測を組合わせたものである。しかし、２以上の予測を組合わせてもよいことは明らかである。従って、実施可能な実施例は異なる長さの３チャネル予測の組合わせが考えられる。本発明は説明したGSMシステム以外の他のシステムに適用可能であることも理解される。
前述の方法は、複雑さを増加させることなく、受信機性能を改善する簡単な方法である。受信機性能における改善は、GSMの場合に複数の伝搬条件において約1dBである。
添付される請求の範囲により定義される本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、本発明の種々の変形及び変更を行い得ることは、当該技術分野において習熟する者が理解すべきことである。
参考文献
［１］  フォーネイ（G.D.Forney,Jr.）、「符号間干渉の存在におけるディジタル・シーケンスの最尤シーケンス予測」（Maximum−Likelihood  Sequence  Estimation  of  Digital  Sequence  in  the  Presence  of  Intersymbol  Interference）、Vol.IT−18,pp.363−378、1972年５月。
［２］  アンガーベック（Gottfried  Ungerboeck），「搬送波変調データ伝送システムにおける適応最尤受信機」（Adaptive  Maximum−Likelihood  Receiver  for  Carrier  Modulated  Data−Transmission  System）、IEEE通信学会報告（IEEE  Trans.on  Communication）、Vol.COM−22,pp.624−636、1974年５月。
［３］  ハイキン（Simon  Haykin）、「適応フィルタ理論」（Adaptive  Filter  Theory）、pp.307−316、プレンタイス−ホール（Prentice−Hall）、ニュージャジー州イングルウッド  クリッフ、1986年。
［４］  ケレシ（S.U.H.Quereshi）、「適応等化法」（Adaptive  Equlization）,Proc.IEEE,Vol.73,pp.1349−1387,1985年９月。
「付録」
チャネルの最小２乗予測
チャネルに用いるモデルは、伝搬をモデル化する複数のフィルタ・タップ｛hk｝、及び雑音をモデル化する加法白色ガウス雑音（AWGN）源eiを有するFIRフィルタである。これはハイキンの線形回帰モデルに類似している（シモン  ハイキン（Simon  Haykin）、「適応フィルタ理論」（Adaptive  Filter  Theory）、プレンタイス−ホール（Prentice−Hall）、1986年、pp.307−316）。受信離散信号サンプルbiに対する式は、
0003636366.tif 000002
ただし、Uiはチャネルに対する入力信号であり、またＭはチャネル予測の長さである（フィルタ・タップ｛hk｝）。従って、無線チャネル・インパルス応答はhkのＭサンプルに制限される。GSMにおいてＭ＝５。インパルス応答はトレーニング・シーケンスから予測された未知のパラメータである。GSMの例では、トレーニング・シーケンスはＮ＝26シンボル長である。最小２乗法（ハイキン［３］を参照）は、Ｍタップ・モデル（GSMでは５タップ）を予測するために用いる。トレーニング・シーケンスからの入力データは共変数方法を用いて窓にされる。従って、予測に用いるためにＮ＋Ｍ＋１（GSMでは22）の受信サンプルが存在する。入力はマトリックスＡ及び受信したサンプルｂとして構成され、誤りｅ及びインパルス応答ｈは次のようにベクトルとして構成される。
0003636366.tif 000003
ただし、Ｔは移転行列を表す。ベクトル形式では、（トレーニング・シーケンスに対して）チャネル・モデルを
0003636366.tif 000004
と表すことができる。
ｈの最小２乗予測
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は
0003636366.tif 000006
である（ハイキンを参照）。ただし、Φ＝AHAはトレーニング・シーケンスの確定的相関マトリックスである。ここでＨはエルミート変換を表す。
チャネル予測hiの各要素の変数はNiと呼ばれ、雑音変数σ２及び使用したトレーニング・シーケンスに従属する。Niはσ２Φ−１である。ただし、Φは以上で定義した確定的相関マトリックスである。
トレーニング・シーケンスが白（例えばGSMにおける場合である）に近いときは、相関マトリックスは
0003636366.tif 000007
となる。ただし、Ｉは識別マトリックス（identity  matrix）である。結論は、タップ雑音が
0003636366.tif 000008
ということになる。
【図１】
0003636366.tif 000009
【図６】
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【図３】
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【図４】
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【図２】
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【図５】
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