(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間的に変動する無線チャネルを有する通信ネットワークにおけるチャネル予測方法であって、
予測戦略を決定する工程と、
前記予測戦略に従って、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択する工程と、
前記予測戦略および前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性に従い予測重みを決定する工程と、
予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする工程と、
を含み、
前記予測戦略は、３つのパラメータ（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を含み、
Ｍは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、
Ｉは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された２つのチャネルサンプル間の距離を示し、
Ｐは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示し、
前記予測重みを決定する工程は、
前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補の内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する工程を含むことを特徴とするチャネル予測方法。
【請求項２】
前記チャネルサンプル候補は、以前に予測したチャネルサンプルを含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
【請求項３】
前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性は離間周波数離間時間相関を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
【請求項４】
前記離間周波数離間時間相関は、前記時間的に変動する無線チャネルの遅延電力スペクトラムと離間時間相関関数に基づくことを特徴とする請求項３に記載のチャネル予測方法。
【請求項５】
前記予測重みを決定する工程は、
前記統計的特性に基づき総ての可能な予測戦略に対応する予測重みを予め計算する工程と、
前記決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
【請求項６】
前記予測重みを決定する工程は、
前記決定した予測戦略に従い前記統計的特性に基づき前記予測重みを計算する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
【請求項７】
前記学習にビタビアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
【請求項８】
前記Ｉ及びＰは固定値であり、前記Ｍはシンボル毎に増加されることを特徴とする請求項１に記載のチャネル予測方法。
【請求項９】
前記チャネル予測方法は、シンボル毎に実行されることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載のチャネル予測方法。
【請求項１０】
前記予測戦略は、各シンボルで異なることを特徴とする請求項９に記載のチャネル予測方法。
【請求項１１】
時間的に変動する無線チャネルを有する通信ネットワークにおいてチャネルを予測するためのチャネル予測装置であって、
予測戦略を決定する様に構成された予測戦略決定部と、
前記予測戦略に従って、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択する様に構成された第１選択部と、
前記予測戦略および前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性に従い予測重みを決定する様に構成された予測重み決定部と、
予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする様に構成された重み付け部と、
を備え、
前記予測戦略は、３つのパラメータ（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を含み、
Ｍは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、
Ｉは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された２つのチャネルサンプル間の距離を示し、
Ｐは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示し、
前記予測戦略決定部は、
前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補の内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する様に構成された学習部を含むことを特徴とするチャネル予測装置。
【請求項１２】
前記チャネルサンプル候補は、以前に予測したチャネルサンプルを含むことを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測装置。
【請求項１３】
前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性は離間周波数離間時間相関を含むことを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測装置。
【請求項１４】
前記離間周波数離間時間相関は、前記時間的に変動する無線チャネルの遅延電力スペクトラムと離間時間相関関数に基づくことを特徴とする請求項１３に記載のチャネル予測装置。
【請求項１５】
前記予測重み決定部は、
前記統計的特性に基づき総ての可能な予測戦略に対応する予測重みを予め計算する様に構成された第１計算部と、
前記決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する様に構成された第２選択部と、
を備えていることを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測装置。
【請求項１６】
前記予測重み決定部は、
前記決定した予測戦略に従い前記統計的特性に基づき前記予測重みを計算する様に構成された第２計算部を含むことを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測装置。
【請求項１７】
前記学習にビタビアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測装置。
【請求項１８】
前記Ｉ及びＰは固定値であり、前記Ｍはシンボル毎に増加されることを特徴とする請求項１１に記載のチャネル予測装置。
【請求項１９】
シンボル毎にチャネル予測を実行することを特徴とする請求項１１から１８のいずれか１項に記載のチャネル予測装置。
【請求項２０】
前記予測戦略は、各シンボルで異なることを特徴とする請求項１９に記載のチャネル予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術に関し、特に、通信ネットワークのチャネル予測方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
時間変動が存在する場合に、最新のチャネルの状態を求めるために以前のチャネルサンプルを利用してチャネル予測を行うのは、膨大な量の調査が必要になり、現状、無線通信システムの設計における重要な事項の１つになっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、通信ネットワークにおけるチャネル予測方法および装置を提案するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一態様においては、時間的に変動する無線チャネルを備える通信ネットワークにおけるチャネル予測方法を提供する。この方法は、予測戦略を決定する工程と、予測戦略に従って、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択する工程と、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて予測重みを決定する工程と、予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする工程とを有し、前記予測戦略は、３つのパラメータ（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を含み、Ｍは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、Ｉは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された２つのチャネルサンプル間の距離を示し、Ｐは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示し、前記予測重みを決定する工程は、前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する工程を含む。
【０００５】
本発明の別の態様においては、時間的に変動する無線チャネルを備える通信ネットワークにおけるチャネル予測装置を提案する。この装置は、予測戦略を決定するように構成された予測戦略決定部と、予測戦略に従って、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択するように構成された第１の選択部と、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて予測重みを決定するように構成された予測重み決定部と、予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする様に構成された重み付け部とを備え、前記予測戦略は、３つのパラメータ（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を含み、Ｍは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、Ｉは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された２つのチャネルサンプル間の距離を示し、Ｐは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示し、前記予測戦略決定部は、前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する様に構成された学習部を含む。
【０００６】
本発明の上記および他の目的、特徴および利点については、添付図と併せて、本発明の非限定の実施形態についての以下の詳細説明を読むことにより明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】従来の適応チャネル予測器の一般的構造のブロック図である。
【図２】従来の経験チャネル予測器の一般的構造のブロック図である。
【図３】本願の一実施形態によるチャネル予測装置のブロック図である。
【図４】予測戦略を示す図である。
【図５】ＯＦＤＭ通信方式における典型的ＡＲチャネル予測器のブロック図である。
【図６】本願の一実施形態によるシンボル毎予測方式を示す図である。
【図７】ブロックベースの伝送において実施されるシンボル毎予測方式を示すブロック図である。
【図８】本願の一実施形態によるシンボル毎予測方式のトレリス図である。
【図９】提案のチャネル予測器のＴＤＤにおける予測データ方式の一例を示す図である。
【図１０】提案のチャネル予測器のＦＤＤにおける予測データ方式の一例を示す図である。
【図１１】本願の一実施形態による修正ビタビアルゴリズムを示す図である。
【図１２】本願の一実施形態によるＬＰＥアルゴリズムを示す図である。
【図１３】本願の一実施形態によるチャネル予測方法を示すフロー図である。
【図１４】本願の一実施形態によるシンボル毎トレリスＡＲチャネル予測器のプロセスを示す図である。
【図１５】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図１６】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図１７】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図１８】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図１９】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２０】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２１】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２２】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２３】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２４】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２５】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２６】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２７】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２８】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図２９】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図３０】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図３１】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【図３２】あるシナリオおよび速度のもとでのＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおけるシミュレーション結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下の詳細記述においては、その一部を形成する添付図を参照する。以下の記述における実施形態は、説明のためだけに使用されており、本願を少しも制限するものではなく、その実施例であると理解されたい。本発明の理解をあいまいにするかもしれないが、従来の構造または構成についての記述は省略する。
【０００９】
時間変動無線チャネルにおける状態の変動に適合させるために、チャネル予測においては、種々の数学モデルが採用されている。線形性に関して、これらの数学モデルを、線形モデルと非線形モデルの２つのタイプに分割することができる。線形チャネル予測の中で最も一般的に使用されているモデルは、自己回帰（ＡＲ）モデルであり、このモデルにおいては、以前のチャネルサンプルが入力サンプルとして使用され、予測しているチャネルに対するそれぞれの関与度に応じて異なる重みが与えられる。予測重みは、正規化最小平均二乗（ＮＬＭＳ）アルゴリズム、再帰最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズム、またはそれらの変形（引用文献［１］〜［４］）を使用して適応的に調整されてもよい。ストリームベースの伝送においては、デートストリームの中で常に既知の連続するチャネルサンプルに基づいて、調整は継続的に行われる。ブロックベースの伝送においては、学習期間のみ既知の連続するチャネルサンプルに基づいて、調整は疑似継続的に行われ、それによって作られるモデルがチャネル変動に適合して、次に来るチャネルの予測に使用できる。従来の適応チャネル予測方法を図１に示す。
【００１０】
別の手法として、予測重みは、チャネル相関からも求めることができる。最も直接的なアプローチは、経験的にチャネル相関を分析することである（引用文献［５］〜［６］）。言い換えると、相関は、大量のチャネルサンプルを時間的に平均化することによって集約および算出される。その結果、チャネル変動に適合できる予測モデルが得られる。典型的な経験チャネル予測器の一般的構造を図２に示す。
【００１１】
他方、非線形チャネル予測は、投影近似部分空間追跡（ＰＡＳＴ）（引用文献［７］）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）（引用文献［８］）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）（引用文献［９］）などのようなモデルを採用している。
【００１２】
上述の非線形チャネル予測方法は、非常に複雑な演算および処理を含むので、実際に実行するのは難しい。他方、ＡＲモデルは、実施がかなり容易であるとともに、良好な適合効果および長い適合期間を有する。非線形モデルに対してこれらの明白な利点があることから、チャネル予測の既存の解決手段のほとんどは、予測モデルとしてＡＲモデルを選択している。このため、本願の実施形態は、主に、ＡＲモデルに関係するチャネル予測に集中している。
【００１３】
ほとんどの通信システムにおいては、データ信号またはデータストリームは、格納、処理および伝送に便利なデータブロックに分割される。任意のデータブロック内の異なるデータシンボルは、位置ダイバーシティと呼ばれる異なる位置を有する。この位置ダイバーシティによって、既知のチャネルサンプルに対するそれぞれの関与度が異なってもよいようになる。しかし、既存のチャネル予測器は、ブロックベースのデータ構造の場合に、この位置ダイバーシティを利用することができない。このことは、予期された予測性能を達成できない、またはある種のデータシンボルに対して大幅に予測性能が低下するなどの幾つかの問題につながることが多く、実際の通信システムにおいて対応する予測効果を弱める。
【００１４】
既存の適応チャネル予測器に関して、その利用を大きく制限する幾つかの顕著な欠点を次に例示する。
１．図１から分かるように、チャネル変動に適合できるモデル重みを求めるために、学習段階が必須である。既存のシステムの学習段階は、システムの複雑さと処理の待ち時間の両方とも増加させる。
２．予測重みは、収束するために、非常に長い期間にわたる調整を必要とする。そうしないと、それらはた易く無効になり、時間変動について行くことができない。一見して、長期にわたる調整は、連続するチャネルサンプルを大量に必要とする。これは、連続するデータブロックを豊富に得られるブロックベースの伝送においては容易に満足させることができるのに対して、連続するデータブロックをほんの少ししか得ることができない場合には、ほとんど不可能である。前の例は、周波数分割複信（ＦＤＤ）通信方式であり、後の例は、時分割複信（ＴＤＤ）通信方式である。
３．適応チャネル予測器は、時間変動に対する短期の適応に過ぎず、長期の統計的意味合いにおいては適用可能ではないことがある。その結果、予測重みが持続的に調整されていないならば、学習段階において重みが適切に得られた場合でさえ、予測を続けるに連れて、予測誤差が著しく増加することがある。
【００１５】
既存の経験チャネル予測器に関して、その利用を大きく制限する幾つかの顕著な欠点を次に例示する。
１．チャネル相関を分析するために、非常に大量のチャネルサンプルをメモリに格納する必要があり、メモリの大きな占有、大きい処理負荷、および長い待ち時間につながる。
２．チャネル相関は、時間平均を使用して得られ、チャネル変動について行くために周期的に更新する必要がある。この場合、処理負荷のかなりの増加および実効予測期間のかなりの短縮が生じる。
３．予測性能は、他の線形チャネル予測器と比べてあまり魅力的でない。
【００１６】
既存の解決手段の前述の弱点の少なくとも１つを克服するために、本願の一実施形態は、通信ネットワークのチャネル予測装置を提案する。
【００１７】
図３は、本発明の一実施形態によるチャネル予測装置３００のブロック図である。この装置３００は、時間変動無線チャネルを備える通信ネットワークで動作する。この状況においては、装置３００は、ネットワークの、基地局または移動機などだがこれらに限定されない、チャネル予測能力のある任意のノードであってもよい。
【００１８】
図示のように、装置３００は、予測戦略決定部３１０、第１の選択部３２０、予測重み決定部３３０、および重み付け部３４０を備えている。装置３００は、装置の動作に必要な他のユニット／コンポーネントをさらに備えていてもよいが、本発明のコンセプトを不明瞭にしないように、本明細書ではそれらの記述を省略していることを、当業者なら理解することができる。また、ユニット３１０〜３４０のそれぞれは、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェアで実施されてもよい。すなわち、専用の回路コンポーネントまたは適切にプログラムされたプロセッサによって実施されてもよい。
【００１９】
予測戦略決定部３１０は、予測戦略を決定するように構成されている。
【００２０】
第１の選択部３２０は、予測戦略に従って、時間領域の１つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルシンボル候補から一定数のチャネルサンプルを選択するように構成されている。
【００２１】
予測重み決定部３３０は、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて、予測重みを決定するように構成されている。
【００２２】
重み付け部３４０は、選択したチャネルサンプルを決定した予測重みを用いて重み付けして、予測結果として予測チャネルサンプルを得るように構成されている。
【００２３】
本願の実施形態によると、既存の解決手段と比べて、予測精度および予測期間を改善し得る。
【００２４】
本願における「シンボル」は、各チャネルサンプルが対応する、時間領域の１つのシンボルを意味する。各シンボルのチャネルサンプルは、異なる周波数の数をその次元とするベクトルであってもよい。この場合には、時間相関と周波数相関の両方を利用することができる。あるいは、各シンボルのチャネルサンプルはスカラであってもよい。この場合には、時間相関だけが利用される。
【００２５】
さらに、図４に示すように、チャネルサンプルは、２つのカテゴリに分類されてもよい。
１．予測チャネルサンプル。チャネル予測によって予測され、未知のチャネルサンプルとも呼ばれてもよい。
２．チャネルサンプル候補。チャネルサンプルのプールを意味しており、この中から、選択されたチャネルサンプル（得られたチャネルサンプルとも呼ばれる）がもたらされ、既知のチャネルサンプルとも呼ばれてもよい。
【００２６】
非限定例として、チャネルサンプル候補には、以前予測されたチャネルサンプルを含んでいてもよい。
【００２７】
図３を念頭において、非限定の例として、装置３００のそれぞれのユニットの動作および機能について、さらに詳細に説明する。
【００２８】
まず、本開示の以下の説明の理解を容易にするために、典型的なＡＲチャネル予測器の原理について、図５を参照して説明する。
【００２９】
図５に示すように、ＡＲチャネル予測器は、予測するチャネルに対するそれぞれの関与度に応じて重み付けされている選択されたチャネルサンプルを合計して、予測チャネルサンプルを求める。
【００３０】
【数１】
0005875691.tif 000002
ここで、入力チャネルサンプルＨ〜ｎ−ｍは、以前推定されたチャネルベクトルサンプルであり、それぞれのサンプルは、Ｋ個の個別のサブキャリアについてのチャネル周波数応答推定値Ｈ〜ｋ，ｎ−ｍ、ｋ＝１、２、・・・、ｋから成る。チャネル周波数応答推定値は次のように表される。
【００３１】
【数２】
0005875691.tif 000003
上式において、Ｎ〜ｋ，ｎ−ｍは、（ｎ−ｍ）番目のＯＦＤＭシンボルのｋ番目のサブキャリア上のノイズの推定値を意味する。これは、広義のランダム変数であり、Ｎ〜ｋ，ｎ−ｍ〜Ｎ（０，σ２ｅ）を満足する。
【００３２】
以降のシンボル毎予測方式およびその結果として生じるトレリス予測方式の説明を容易するために、上記のＡＲモデルに別の３つのパラメータを導入する。
【００３３】
図４に示すように、Ｍは、選択されたチャネルサンプルの数を意味し、Ｉは、選択された隣接する２つのチャネルサンプル間の、チャネルサンプル候補の中における距離を意味し、Ｐは、予測チャネルサンプルと予測チャネルサンプルに最も近い選択されたチャネルサンプルとの距離を意味する。
【００３４】
この場合、予測戦略（Ｍ，Ｉ，Ｐ）を有する修正ＡＲチャネルの予測は、次のように求められてもよい。
【００３５】
【数３】
0005875691.tif 000004
【００３６】
ＭＭＳＥ判定基準のもとでは、予測の目標は、次のように定義される予測誤差を最小にすることである。
【００３７】
【数４】
0005875691.tif 000005
【００３８】
選択されたチャネルサンプルと予測しているチャネルサンプルとの関連性を表す最適モデル重み
【００３９】
【数５】
0005875691.tif 000006
【００４０】
は、直交原理（引用文献［１０］）を使用して、ｍ＝０，１，...Ｍ−１に関して次のように導出されてもよい。
【００４１】
【数６】
0005875691.tif 000007
【００４２】
従って、Ｗｉｅｎｅｒ−Ｈｏｐｆの方程式をもたらす。
【００４３】
【数７】
0005875691.tif 000008
【００４４】
上記の方程式に対応する行列形式は、次のように導出されてもよい。
【００４５】
【数８】
0005875691.tif 000009
【００４６】
従って、より簡潔な形式は、単位行列Ｉ∈ＣＫＭ×ＫＭ、テプリッツ相関行列
【００４７】
【数９】
0005875691.tif 000010
【００４８】
、モデル重み行列
【００４９】
【数１０】
0005875691.tif 000011
【００５０】
、相関行列
【００５１】
【数１１】
0005875691.tif 000012
【００５２】
および第１のブロック行（Ｒ０，ＲＩ，...Ｒ（Ｍ−１）Ｉ）を有するブロックテプリッツ相関行列Ｒ∈ＣＫＭ×ＫＭを導入することによって、次のように実現することができる。
Ｗ＝Π（Ｒ＋σ２ｅＩ）−１      式（８）
【００５３】
式（８）から求められるモデル重み行列Ｗは、ｍ＝０，１，...Ｍ−１に関する相関行列ＲｍＩおよびノイズエネルギ推定値σ２ｅのみに依存する。
【００５４】
＜予測重み決定部３３０の動作および機能＞
この実施形態においては、予測重み決定部３３０は、予測戦略決定部３１０によって決定される予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて、予測重みを決定する。
【００５５】
非限定例として、予測重み決定部３３０は、統計的特性に基づいて、可能な全ての予測戦略に対応する予測重みを事前に算出するように構成された第１の算出部（図示せず）と、決定した予測戦略に対応する予測重みを選択するように構成された第２の選択部（図示せず）とを備えていてもよい。
【００５６】
別の非限定例として、予測重み決定部３３０は、決定した予測戦略に従って、統計的特性に基づいて予測重みを算出するように構成された第２の算出部（図示せず）を備えていてもよい。
【００５７】
非限定の例として、時間変動無線チャネルの統計的特性には、主に離間周波数離間時間相関（引用文献［１１］）を含む。非限定の例として、離間周波数離間時間相関は、主に遅延電力スペクトルと時間変動無線チャネルの離間時間相関関数とに基づいている。
【００５８】
本願の実施形態による予測重みの算出をより詳細に理解するためには、離間周波数離間時間相関に基づく重みの導出について提示することが役に立つ。
【００５９】
最も実践的な無線チャネルは、広義定常無相関散乱（ＷＳＳＵＳ）仮定（引用文献［１２］）を満足するランダム・レイリー・フェージング・チャネルとしてモデル化することができる。以下の導出は、そのような仮定のもとに行われるが、これに限定されるものではない。
【００６０】
ＷＳＳＵＳ仮定のもとでは、このチャネルの時間変動インパルス応答の自己相関関数は、次式を満足する。
Ｅ｛ｈ（τ１，ｔ１）ｈ＊（τ２，ｔ２）＝√（ｒｈ（τ１）ｒｈ（τ２））×ｒｈ（ｔ１，ｔ２）δ（τ１−τ２）    式（９）
上式において、ｈ（τ，ｔ）は、遅延τについての時間ｔにおけるチャネルのインパルス応答であり、ｒｈ（τ）は、
【００６１】
【数１２】
0005875691.tif 000013
【００６２】
と定義されるチャネルの遅延電力スペクトルであり、ｒｈ（ｔ１，ｔ２）は、
【００６３】
【数１３】
0005875691.tif 000014
【００６４】
と定義される離間時間相関関数である。
【００６５】
続いて、チャネルの離間周波数離間時間相関関数（引用文献［１１］）は、次式のように導出されてもよい。
【００６６】
【数１４】
0005875691.tif 000015
【００６７】
ここで、Ｈ（ｆ，ｔ）は、周波数ｆについての時間ｔにおけるチャネルの周波数応答であり、τｍａｘは、最大チャネル遅延を意味する。Ｔが１つのＯＦＤＭシンボルの持続期間を表し、Δｆが２つの隣接サブキャリア間の間隔を表すとすると、上記の連続時間の離間周波数離間時間相関関数の離散時間等価値は、次式として実現することができる。
【００６８】
【数１５】
0005875691.tif 000016
【００６９】
式（１３）から分かるように、遅延電力スペクトルｒｈ（τ）も離間時間相関関数ｒｈ（ｔ１，ｔ２）も、チャネルの統計量に重要な影響を及ぼす一方で、異なる通信シナリオにおいては変わる。一般に、遅延電力スペクトルは、ほとんどの無線伝送媒体（引用文献［１３］）において指数分布に従う。
【００７０】
【数１６】
0005875691.tif 000017
【００７１】
ここで、τｒｍｓは、指定のシナリオにおけるチャネルの平均遅延スプレッドを意味し、離間時間相関関数は、０次の第１種のベッセル関数を用いて適切に記述することができる（引用文献［１４］）。
ｒｈ（ｔ１，ｔ２）＝Ｊ０（２πｆＤ｜ｔ１−ｔ２｜    式（１５）
上式において、ｆＤは、最大ドップラ周波数を意味しており、ＭＳの速度をν、キャリア周波数をｆｃ、光速をｃとすると、次のように表されてもよい。
ｆＤ＝νｆｃ／ｃ    式（１６）
その結果として、離間周波数離間時間相関関数は、次式のようにさらに導出されてもよい。
【００７２】
【数１７】
0005875691.tif 000018
【００７３】
その結果として、テプリッツ離間周波数離間時間相関行列ＲｍＩは、次式のように算出されてもよい。
【００７４】
【数１８】
0005875691.tif 000019
【００７５】
そして、最後に、モデル重み行列Ｗが、式（８）を用いて分析的に求められる。
【００７６】
従って、上記の導出を用いると、予測重みは、式（１８）に基づいて算出してもよいことが分かる。非限定例として、予測重みは、式（１６）によって最大ドップラ周波数を求める工程と、同期から最大チャネル遅延を求める工程と、従来のチャネル推定プロセスからノイズエネルギ推定値を求める工程と、式（１８）を用いてテプリッツ離間周波数離間時間相関行列を求める工程と、式（８）を用いて指定のシナリオに対する重み行列を求める工程とによって算出されてもよい。
【００７７】
＜予測戦略決定部３１０の動作および機能＞
非限定として、本願によるチャネル予測は、シンボル毎に実行されてもよい。具体的には、シンボル毎予測方式は、この実施形態で使用されてもよい。シンボル毎予測方式の一般概念は、任意のデータブロック内の異なるシンボルについての予測チャネルサンプルの予測を、１つずつ個々に処理するというものである。詳しくは、任意のシンボルについての予測チャネルサンプルには、その特定の位置条件によってカスタマイズされた戦略を有する予測モデルが与えられる。異なるシンボルに関しては、カスタマイズされる戦略は、実際の必要性に応じて、異なってもよいし、また同じであってもよい。このようにして、予測されるチャネルサンプルが作られて格納され、次に来るシンボルについての予測チャネルサンプルのチャネルサンプル候補になる。この以前予測されたチャネルサンプルをチャネルサンプル候補として含めることは、予測チャネルサンプルとチャネルサンプル候補との距離を縮めるのに役立ち、それによって、次に来るシンボルの予測精度を高めるのに役立つことがある。図６にシンボル毎予測方式を例示する。
【００７８】
予測チャネルサンプルＨ＾ｎは、戦略（Ｍ１，Ｉ１，Ｐ１）と、チャネルサンプル候補（・・・，Ｈ〜ｎ−３，Ｈ〜ｎ−２，Ｈ〜ｎ−１）の中から選択された対応するチャネルサンプルとを用いて予測される。次いで、Ｈ＾ｎは、Ｈ＾ｎ＋１，Ｈ＾ｎ＋２などの次に来る予測チャネルサンプルのチャネルサンプル候補として格納される。次の予測チャネルサンプルＨ＾ｎ＋１については、上記のプロセスが繰り返されるが、異なる戦略（Ｍ２，Ｉ２，Ｐ２）と、更新されたチャネルサンプル候補（・・・，Ｈ〜ｎ−３，Ｈ〜ｎ−２，Ｈ〜ｎ−１）の中から選択された対応するチャネルサンプルとを用いて、繰り返される。この予測プロセスは、次に来る予測チャネルサンプルの全てに対して再帰的に行われる。混乱することなく、式（３）に提示されている予測モデルにおいて求められるチャネルサンプルＨ〜は、既に予測されたチャネルサンプルＨ＾も含んでもよい。従って、式（３）の予測モデルを、変更なしにやはり適用し得る。
【００７９】
シンボル毎予測方式は、任意の実際のブロックベースの伝送におけるデータ構造で実施するのが非常に容易である。図７に非常に簡単な例を示す。
【００８０】
上記の例において、１つの戦略（Ｍ１，Ｉ１，Ｐ１）は、
【００８１】
【数１９】
0005875691.tif 000020
【００８２】
の予測に使用されてもよい。ここで、Ｎｓｙｍ個の以前予測されたチャネルサンプル
【００８３】
【数２０】
0005875691.tif 000021
【００８４】
が、選択されたチャネルサンプルとして利用される。他方、異なる戦略（Ｍ２，Ｉ２，Ｐ２）が、選択されたチャネルサンプルとして３つの推定されたチャネルサンプル
【００８５】
【数２１】
0005875691.tif 000022
【００８６】
を取る
【００８７】
【数２２】
0005875691.tif 000023
【００８８】
を予測するのに採用されてもよい。明らかに、上記２つの予測チャネルサンプルに対するそれぞれのモデル重みは、全く異なってもよい。
【００８９】
非限定の例として、各シンボルにつての予測戦略は、異なってもよい。すなわち、選択されるチャネルサンプルが異なるセットが、各予測で使用されてもよい。
【００９０】
以下は、各予測チャネルサンプルに対する予測戦略の決定の仕方についてである。
【００９１】
非限定の例として、予測戦略決定部３１０は、学習部（図示せず）を備えていてもよく、この学習部は、予測戦略を決定するために、それぞれの予測誤差に関してチャネルサンプル候補の中の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習するように構成されている。あるいは、予測戦略決定部３１０は、学習部を有さなくてもよい。
【００９２】
非限定の例として、各シンボルに対する最適戦略を決定するために、トレリスサーチ方式が学習部で使用されてもよい。
【００９３】
トレリスサーチ方式中においては、現在のシンボルに対する予測解決手段は、現在のシンボルまでに決定された予測戦略のセットとして表される。この場合、次のシンボルに対する予測解決手段は、現在のシンボルに対する予測解決手段だけに依存する。この意味は、予測解決手段決定プロセスは、マルコフ連鎖としてモデル化されてもよいということである。ｎ番目のシンボルに対する戦略候補（Ｍｉ，Ｉｉ，Ｐｉ）は、状態Ｓｉ，ｎとして定義されてもよく、一見したところ、各シンボルに対する状態数Ｎｎが限られている。現在のシンボルの状態から次のシンボルの状態へは、状態遷移を経て変化し、ｎ番目のシンボルのｉ番目の状態までの累積状態遷移は、パスｐｉ，ｎと定義されてもよい。結果として、シンボル毎予測方式の予測戦略決定プロセスは、図８に示す状態トレリス図で表されてもよい。
【００９４】
図８においては、１つのシンボルについてのある種の戦略を有する予測は、隣接する２つのシンボル間の状態遷移によって表される。この遷移は、このシンボルについて予測されたチャネルサンプルもたらす。従って対応する予測誤差をもたらす。この予測誤差は、どの遷移も１つのパスのブランチであるので、別の表現ではブランチ誤差と呼ばれる。ｎ番目のシンボルの任意のブランチ対するブランチ誤差は、次のように定義される。
【００９５】
ｂｒｃＥｒｒｎ＝||Ｈ＾ｎ−Ｈｎ||    式（１９）
パスは、以前の全てのシンボルの遷移から作られ、従って、累積パス誤差を有する。ｎ番目のシンボルの任意のパスに対するパス誤差は、次のように定義される。
【００９６】
【数２３】
0005875691.tif 000024
【００９７】
予測の目標は、Ｎｐｒｄ個の全てのシンボルに沿った累積パス誤差
【００９８】
【数２４】
0005875691.tif 000025
【００９９】
が最小であるパス
【０１００】
【数２５】
0005875691.tif 000026
【０１０１】
を見つけることである。このパスサーチは、平均予測誤差を求めて、ブランチ誤差として使用できるように、チャネルサンプル候補についての予測を行う学習段階において達成される。次いで、選択したパスに含まれる各状態（Ｍ，Ｉ，Ｐ）は、次の予測段階における各シンボルに対する予測戦略としてそれぞれ使用される。
【０１０２】
上記のトレリス予測方式は、予測戦略（Ｍ，Ｉ，Ｐ）に限定されず、他の種々の予測戦略に適用されてもよいことに留意されたい。
【０１０３】
明らかに、上に提案の解決手段は、予測精度を高め、ＡＲベースの予測器に特有の誤差の増加を軽減し、こうして最適な予測戦略を取得し得る。
【０１０４】
非限定の例として、データブロックが複数ある状況のもとでは、式（１９）に定義されるブランチ誤差は、異なるデータブロック内のｎ番目の全てのシンボルについての平均予測誤差であってもよい。この点を明瞭にするために、図９を参照して詳細に説明する。
【０１０５】
図９は、フレーム構造が「ＤＳＵＵＵＤＳＵＵＵ」であるＴＤＤ−ＬＴＥ通信方式における、提案のチャネル予測器の予測データ方式を例示する一例を示す。ここで、「Ｄ」ボックスは、ＤＬサブフレームを表し、「Ｕ」ボックスは、ＵＬサブフレームを表し、「Ｓ」ボックスは、特別なサブフレームを表す。実線のボックスは、推定したチャネルサンプルを有するサブフレームを表すのに対して、点線のボックスは、予測チャネルサンプルを有するサブフレームを表す。この例においては、「サブフレーム」という用語は、前述の用語「データブロック」と同等であり、各サブフレームは、幾つかのＯＦＤＭシンボルを有する。
【０１０６】
非限定の例として、図９に示す予測データ方式を用いると、予測戦略決定部３１０の学習部の学習段階においては、実際にはチャネルサンプル候補である「見せかけの」予測ＯＦＤＭシンボルについてのチャネルベクトルサンプルは、未知であるかのように予測される。次いで、予測された値は、それぞれの予測誤差を求めるために、本当の値と比較される。絶対シンボルインデックス（すなわち、全てのサブフレームの領域内のシンボルインデックス）ｎを有する「見せかけの」予測ＯＦＤＭシンボルについての予測チャネルサンプルに対する予測誤差は、非限定の例として、フロベニウスノルムを用いて測定される。
【０１０７】
【数２６】
0005875691.tif 000027
【０１０８】
上式において、ｋ＝１，２，...，Ｋは、各サブキャリアのインデックスを表し、Ｈｒｔ，ｋ，ｎは、ｔ番目の送信アンテナからｒ番目の受信アンテナへの単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）チャネル上の対応するチャネルサンプルを表す。ここで、マルチアンテナモードは、２×２ＭＩＭＯであると想定している。他の任意のマルチアンテナモードを本願に適用し得ることを当業者なら理解するであろう。
【０１０９】
各サブフレーム内の同じ相対シンボルインデックス（すなわち、各サブフレームの領域内のシンボルインデックス）を有する全ての「見せかけの」予測ＯＦＤＭシンボルについての全てのチャネルベクトルサンプルは、それらの位置の類似性から同じ予測戦略を用いて予測される。各サブフレーム内の同じ相対シンボルインデックスｓを有する全ての「見せかけの」予測ＯＦＤＭシンボルについて予測されるチャネルベクトルサンプルに対する平均予測誤差は、次式のように定義されてもよい。
【０１１０】
【数２７】
0005875691.tif 000028
【０１１１】
上式において、Ｎｔｒｎ＿ｓｆは、学習サブフレームの合計数を表し、上の例の２Ｎｔｒｎ＿ｆと同じである。ここで、Ｎｔｒｎ＿ｆは、学習フレームの合計数を表す。Ｎｓｙｍは、１サブフレーム内のＯＦＤＭシンボル数を表す。式（２２）で定義される平均予測誤差は、最適または次善の予測戦略セットを求めるトレリスサーチ方式において使用され、この予測戦略セットは、サブフレーム毎に、各ＯＦＤＭシンボルについてのチャネルベクトルサンプルを予測するための予測戦略を有する。
【０１１２】
重み付け部３４０の重み付けプロセス（予測段階とも呼ばれる）においては、予測ＯＦＤＭシンボルについてのチャネルベクトルサンプルが、各サブフレーム内のそれらの相対シンボルインデックスに応じて求めた予測戦略を用いて予測される。上の例においては、学習段階は、Ｎｔｒｎ＿ｆ個のフレームを有し、予測段階は、Ｎｐｒｄ＿ｆ個のフレームを有する。
【０１１３】
図１０は、ＦＤＤ−ＬＴＥ通信方式における、提案のチャネル予測器の予測データ方式を例示する一例を示す。ここで、「Ｓ」ボックスは、サブフレームを表す。図１０に示す予測データ方式に、上記と同様の処理が適用されてもよい。
【０１１４】
上記のように、提案のチャネル予測は、既存の予測より学習のためのチャネルサンプル候補を少ししか必要としなくてもよく、データ構造によりよく適合し、複信モード（ＴＤＤとＦＤＤの両方）に対してより広い汎用性を実現する。
【０１１５】
トレリスサーチ（トレリス学習とも呼ばれる）方式において、以下の３つの具体的なやり方が使用されてもよい。
【０１１６】
１．修正ビタビアルゴリズム
明らかに、ビタビアルゴリズムは、累積予測誤差が最小のパスを見つけるように、従って全てのシンボルに対して最適予測戦略セットを見つけるように修正されてもよい。図８から分かるように、ｎ番目のシンボルにおいて、以前異なって予測されたシンボルだが現在同じ予測戦略（Ｍｉ，Ｉｉ，Ｐｉ）を有するＮｎ−１個のパスＰｊ，ｎ−１，ｊ＝１，２，...，Ｎｎ−１が、状態Ｓｉ，ｎで交わる。従って、ｎ番目のシンボルの各状態に関して、Ｎｎ−１個のブランチ誤差ｂｒｃＥｒｒｎが、上述のようにＡＲチャネル予測器を用いて求められてもよい。パス誤差ｐｔｈＥｒｒｎは、現在のブランチ誤差ｂｒｃＥｒｒｎと対応する以前のパス誤差ｐｔｈＥｒｒｎ−１との合計であり、Ｎｎ−１個のパス誤差ｐｔｈＥｒｒｎが算出されてもよい。この場合、パス誤差が最小の１つのパスが、この状態に対する生存パスとして選択される。このシンボルに関してＮｎ個の生存パスを求めることができるように、このシンボルの各状態に対して、予測、追加、比較、および選択が繰り返される。次に来るシンボルのそれぞれに対して、処理が再帰的に行われる。最後に、最後のシンボルの
【０１１７】
【数２８】
0005875691.tif 000029
【０１１８】
個の全ての生存パス
【０１１９】
【数２９】
0005875691.tif 000030
【０１２０】
の中から誤差が最小の生存パスが保存され、そのパス
【０１２１】
【数３０】
0005875691.tif 000031
【０１２２】
が、シンボル毎予測方式に対する最適予測戦略セットとして選択される。図１１に修正ビタビアルゴリズムの図を示す。図１１においては、シンボルインデックスは、各データブロックまたは各サブフレーム内の相対シンボルインデックスを表す。
【０１２３】
２．最小パス誤差アルゴリズム
代替として、最小パス誤差（ＬＰＥ）アルゴリズムと呼ばれる修正ビタビアルゴリズムの簡易版が、各シンボルに対する次善の予測戦略を見つけるために開発されている。修正ビタビアプローチとの主な相違は、各シンボルの状態毎に１つの生存パス保存する代わりに、ＬＰＥアプローチは、各シンボルに対して１つの生存パスのみを保存する。ｎ番目のシンボルにおいて、各状態は１つの到達パスのみを有しており、これらの到達パスの全てが、同じ最後の生存パスＰｎ−１から来ている。従って、各状態に関して、１つのブランチ誤差ｂｒｃＥｒｒｎのみが求められ、次いで１つのパス誤差ｐｔｈＥｒｒｎのみが算出される。パス誤差が最小の１つのパスが、このシンボルに対する生存パスとして選択される。次に来るシンボルのそれぞれに対して、処理が再帰的に行われる。最後に、最後のシンボルの生存パス
【０１２４】
【数３１】
0005875691.tif 000032
【０１２５】
のみが、シンボル毎予測方式に対する次善の予測戦略セットとして選択される。図１２にＬＰＥビアルゴリズムの図を示す。図１２においては、シンボルインデックスは、各データブロックまたは各サブフレーム内の相対シンボルインデックスを表す。
【０１２６】
このアプローチは、最適な予測戦略をもたらさないであろうから、予測精度の要件があまり厳しくないアプリケーションに適している。条件が厳しくない幾つかのシナリオにおいては、この次善のアプローチによって選択される予測戦略は、上記の最適な修正ビタビアプローチによって選択される予測戦略に非常に近いか、または上回ることさえあるだろう。
【０１２７】
明らかに、最適および次善の両方のアプローチの処理負荷は、各シンボルに対する状態数に大いに依存する。この状態数は、そのシンボルに対して可能であるか、または許容される予測戦略候補の全てを示す。従って、予測戦略候補を異なる度合いで制限することによって、予測性能と処理負荷との間の調整は非常に融通性が高くなる。
【０１２８】
３．メモリ増加アルゴリズム
ある状況、特に低速かつメモリ不足の場合においては、予測戦略を、予め定めておいてもよい。Ｉ＝１およびＰ＝１に維持しつつ、全てのチャネルサンプル候補を使用すると、ある程度は次善の予測性能に近い満足な予測性能を生じることができる。非限定の例として、ＩとＰが固定され、Ｍの値をシンボル毎に増加させる。見返りとして、学習段階が必要なくなり、従って、処理の複雑さが大幅に減少する。それ故、このアプローチは、処理負荷の影響を受けやすいが、予測精度にはあまり厳しくないシステムに特に適している。
【０１２９】
＜第１の選択部３２０の動作および機能＞
例えば図４に示すように、第１の選択部３２０は、予測戦略決定部３１０が決定した予測戦略を用いて、チャネルサンプル候補からＭ個のチャネルサンプルを選択してもよい。
【０１３０】
＜重み付け部３４０の動作および機能＞
非限定の例として、重み付け部３４０は、第１の選択部３２０が選択したＭ個のチャネルサンプルに、予測重み決定部３３０が決定した予測重みを用いて重み付けをしてもよく、それによって、予測チャネルサンプルがついに得られる。
【０１３１】
以下、図１３を参照する。図１３は、本発明の一実施形態によるチャネル予測方法を例示するフロー図である。方法１３００は、ネットワークにおける、基地局または移動機などであるがこれらに限定されない、チャネル予測能力がある任意のノードによって行われてもよい。
【０１３２】
方法は、ステップＳ１３１０から始まり、そこで予測戦略が決定される。その後、方法は、ステップＳ１３２０に進み、予測戦略に従って、時間領域における１つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から、一定数のチャネルサンプルが選択される。ステップＳ１３３０においては、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて、予測重みが決定される。最後にステップＳ１３４０において、選択されたチャネルサンプルが決定された予測重みを用いて重み付けされて、予測結果として予測チャネルサンプルが得られる。
【０１３３】
図１３を念頭において、非限定の例として、方法１３００のそれぞれのステップについて、本願の例示的チャネル予測プロセスを示す図１４を参照してより詳細に述べる。
【０１３４】
非限定の例として、図１４は、本願によるＭＭＳＥ判定基準を用いるシンボル毎トレリスＡＲチャネル予測器を具体的に示す。ＭＭＳＥ判定基準を用いるシンボル毎トレリスＡＲチャネル予測器は、以下の動作を行うように構成されている。
【０１３５】
動作１：チャネルサンプル候補として、チャネルサンプル
【０１３６】
【数３２】
0005875691.tif 000033
【０１３７】
を求める。
【０１３８】
ＴＤＤ通信方式においては、ＴＤＤ通信方式のチャネルの相互性に基づいて、次の送信チャネルサンプルを予測するために、最初のチャネルサンプル候補として推定受信チャネルサンプルを使用する。
【０１３９】
ＦＤＤ通信方式においては、次に来る受信チャネルサンプルを予測するために、最初のチャネルサンプル候補として推定受信チャネルサンプルを使用する。
【０１４０】
動作２：学習段階において、予測戦略セットＰｏｐｔを決定する。
【０１４１】
連続するチャネルサンプル候補のほんの一部を使用して、各シンボルについてのチャネルサンプルを予測する最適予測戦略を決定する。
【０１４２】
Ａ．修正ビタビアルゴリズム
１．１番目のシンボルに関して、チャネルサンプル候補から各状態Ｓｉ，１＝（Ｍｉ，Ｉｉ，Ｐｉ）に対する予測誤差を算出する。
【０１４３】
２．次に来る各シンボルに関して、
１）式（３）を使用して、その状態で交わる各ブランチに対応する予測チャネルサンプルを算出する。
【０１４４】
２）これらのブランチに対する予測誤差を算出して、対応するパス誤差を求める。
【０１４５】
３）この状態に関する生存パスとしてパス誤差が最小のパスを選択する。
【０１４６】
４）このシンボルの状態のそれぞれについて、上記の３つの動作を繰り返す。
【０１４７】
３．最後のシンボルに関して、全ての生存パス誤差の中で最小のパス誤差を決定して、対応する生存パスＰｏｐｔを保存する。
【０１４８】
Ｂ．最小パス誤差アルゴリズム
１．１番目のシンボルに関して、推定したチャネルサンプルから各状態Ｓｉ，１＝（Ｍｉ，Ｉｉ，Ｐｉ）に対する予測誤差を算出する。
【０１４９】
２．次に来る各シンボルに関して、
１）式（３）を使用して、各状態に到達するただ１つのブランチに関して、対応する予測チャネルサンプルを算出する。
【０１５０】
２）これらのブランチに対する予測誤差を算出して、対応するパス誤差を求める。
【０１５１】
３）このシンボルに関する生存パスとしてパス誤差が最小のパスを選択する。
３．最後のシンボルに関して、ただ１つの生存パスＰｓｕｂｏｐｔを保存する。
【０１５２】
Ｃ．メモリ増加アルゴリズム
サーチ段階はもはや必要なく、ｎ番目のシンボルに対する予測戦略は、（Ｍｎ＝Ｎｓｍｐ＋ｎ−１，Ｉｎ＝１，Ｐｎ＝１）に固定される。
【０１５３】
動作３：決定した予測戦略に従って、予測重みを決定する。
【０１５４】
非限定の例として、予測重み決定動作は、統計的特性に基づいて、可能な全ての予測戦略に対応する予測重みを事前に算出する工程と、決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する工程とを備えていてもよい。
【０１５５】
本願の実施形態による、可能な全ての予測戦略に対するモデル重みの算出についてより詳細に理解するために、あるシナリオにおける可能な全ての（Ｍ，Ｉ，Ｐ）の組み合わせに対するモデル重みＷ＝（Ｗ０，ＷＩ，...，Ｗ（Ｍ−１）Ｉ）の算出手順を提示することは役に立つ。
【０１５６】
任意の指定のシナリオにおける無線チャネルの離間周波数離間時間相関を使用して、対応するモデル重みを算出する。
１．式（１６）を使用して、最大ドップラ周波数ｆＤを求める。
２．同期から最大チャネル遅延τｍａｘを求める。
３．チャネル推定からノイズエネルギ推定値σ２ｅを求める。
４．式（１８）を使用して、テプリッツ離間周波数離間時間相関行列Ｒｍｌを求める。
５．式（８）を使用して、指定のシナリオに対するモデル重み行列Ｗを求める。
【０１５７】
別の非限定の例として、予測重み決定動作は、動作２で決定した予測戦略に従い、統計的特性に基づいて、予測重みを算出する工程を備えていてもよい。ここで、予測重みの算出も、式（１８）を使用してもよい。
【０１５８】
動作４：予測段階においてチャネル予測を続ける。
【０１５９】
式（３）および決定した予測戦略セットを使用して、予測チャネルを算出する。
【０１６０】
以下は、ＬＴＥの基地局で実施される提案のチャネル予測器によって達成される予測性能に関するシミュレーション結果の例である。仕様に合致させるために、データブロックという用語を、サブフレームに置き換えており、シンボルはＯＦＤＭシンボルを意味する。
【０１６１】
以下のシミュレーションにおいては、比較として適応チャネル予測器を使用し、チャネル変動の表示として遅延チャネル予測器を使用する。この遅延チャネル予測器は、以降のサブフレームの予測チャネルサンプルの全てに対する予測として、最も近くで得られたサブフレームの最後のシンボルについて推定したチャネルサンプルを直接選ぶ。
【０１６２】
表１に共通のシステム構成を挙げる。
【０１６３】
【表１】
0005875691.tif 000034
【０１６４】
表２に提案するチャネル予測器の構成を示す。
【０１６５】
【表２】
0005875691.tif 000035
【０１６６】
表３に提案する適応チャネル予測器の構成を示す。
【０１６７】
【表３】
0005875691.tif 000036
【０１６８】
図９は、ＴＤＤにおける提案のチャネル予測器の予測データ方式を示す。ＴＤＤ−ＬＴＥにおいては、アップリンク（ＵＬ）サブフレームにおいて推定されたチャネルサンプルが、チャネルの相互性に基づいて、次のダウンリンク（ＤＬ）サブフレームのチャネルサンプルを予測するために、チャネルサンプル候補として使用される。ＴＤＤのフレーム構造は、「ＤＳＵＵＵＤＳＵＵＵ」である。図９に示すように、「Ｄ」ボックスは、ＤＬサブフレームを表し、「Ｕ」ボックスは、ＵＬサブフレームを表し、「Ｓ」ボックスは、特別なサブフレームを表す。
【０１６９】
図１０は、ＦＤＤにおける提案のチャネル予測器の予測データ方式を示す。ＦＤＤ−ＬＴＥにおいては、受信したサブフレームにおいて推定されたチャネルサンプルが、次に来るサブフレームのチャネルサンプルを予測するためのチャネルサンプル候補として使用される。図１０に、提案のチャネル予測器の予測データ方式を示す。ここで、「Ｓ」ボックスは、サブフレームを表す。
【０１７０】
図１５〜３２は、種々のシナリオおよび速度のもとでの、ＴＤＤ／ＦＤＤ−ＬＴＥにおける種々の提案のチャネル予測器（予測）／種々の適応チャネル予測器および遅延チャネル予測器の性能評価を示す。
【０１７１】
結論として、上記のシミュレーション結果によると、既存の解決手段と比べた提案の発明の主な利点は、以下のように要約される。
【０１７２】
１．提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、既存のチャネル予測器より良い予測性能を提供する。
１）提案のチャネル予測器は、既存のチャネル予測器よりはるかに良い予測精度をもたらす。
２）提案のチャネル予測器は、既存のチャネル予測器より誤差の増加に対してはるかに強い抵抗力を有する。
３）シンボルに関する性能の低下は、既存のチャネル予測器と比べて明らかに軽減されている。
４）提案のチャネル予測器は、統計的適応に相当し、従って、既存のチャネル予測器よりはるかに長い予測期間を実現する。
【０１７３】
２．提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、学習のために、既存のチャネル予測器より少ないチャネルサンプル候補しか必要としない。
１）提案のチャネル予測器は、学習に適した予測戦略により、チャネルサンプル候補をほんのわずかしか、あるいは全く必要としない。得られた戦略を有する予測モデルは、長期にわたるチャネル変動に対して適応し続けることができる。
２）それに対して、適応チャネル予測器は、継続的な学習を必要とし、それなしでは、予測性能が大幅に低下する。
３）対照的に、経験チャネル予測器も、モデル重みの構築に非常に大量のチャネルサンプルを必要とする。
４）提案のチャネル予測器は、かなりのメモリ占有および処理待ち時間を回避する。
【０１７４】
３．提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、既存のチャネル予測器より汎用性がある。
１）提案のチャネル予測器は、ＦＤＤとＴＤＤの両方の通信方式において、優れた予測性能をもたらすことができる。
２）それに対して、適応チャネル予測器は、ＴＤＤ通信方式において取得するのが非常に難しいかまたはほとんど不可能な、多数の連続するチャネルサンプルを必要とする。その結果として、ＴＤＤ通信方式における適応チャネル予測器の使用は、大きく制限されている。
【０１７５】
４．ＴＤＤ通信方式に対して本来的に適していることから、提案のチャネル予測器は、チャネルの相互性を活用して送信機側で実施されてもよい。従って、予測されたチャネルサンプルを伝送するフィードバックリンクによって持ち込まれる非常に深刻で公知の幾つかの問題を回避することができ、システムの信頼性が向上する。
【０１７６】
５．提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、種々の状況のもとで非常に融通性が高く実施することができる。
１）予測モード、すなわち推定するチャネルサンプル数および予測期間の設定は、指定の任意の通信方式によって利用されるデータ構造（例えば、ＴＤＤ−ＬＴＥのアップリンク−ダウンリンク構成）に応じて調整することができる。
２）処理負荷および性能に対する要件は、予測戦略候補を異なる度合いで制限することによって、または異なるトレリスサーチ方式を採用することによって、容易に調整および満足することができる。
【０１７７】
本発明の実施形態は、ネットワークの基地局、移動機、または他のノード内などの、ソフトウェアプログラム、またはファームウェア、またはハードウェアおよび／または回路のみ、または他のコンピュータシステムの構成、またはこれらの任意の形態の組み合わせとして、完全に具体化することができることを理解されたい。
【０１７８】
これまでの説明は、本発明の好ましい実施形態のみを挙げており、決して本発明を制限する意図はない。従って、本発明の精神および原理内で行われるいかなる変更、置換、改善などは、本発明の範囲に包含されるものである。
【０１７９】
＜略語集＞
ＡＲ  自己回帰(Auto-Regression)
ＢＥＲ  ビット誤り率(Bit Error Rate)
ＢＳ  基地局(Base Station)
ＣｏＭＰ  協調マルチポイント(Coordinated Multipoint)
ＣＳＩ  チャネル状態情報(Channel State Information)
ＤＬ  ダウンリンク(Downlink)
ＦＤＤ  周波数分割複信(Frequency Division Duplex)
ＦＦＴ  高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform)
ＬＰＥ  最小パス誤差(Least Path Error)
ＬＴＥ  ロングタームエボリューション(Long Term Evolution)
ＭＩＭＯ  複数入力複数出力(Multiple-Input Multiple-Output)
ＭＭＳＥ  最小平均二乗誤差(Minimum Mean-Square Error)
ＭＳ  移動機(Mobile Station)
ＮＬＭＳ  正規化最小平均二乗(Normalized Least Mean Square)
ＮＮｓ  ニューラルネットワーク(Neural Networks)
ＯＦＤＭ  直交周波数分割多重(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)
ＰＡＳＴ  投影近似部分空間追跡(Projection Approximation Subspace Tracking)
ＲＬＳ  再帰最小二乗(Recursive Least Square)
ＳＩＳＯ  単一入力単一出力(Single-Input Single-Output)
ＳＭａ  郊外マクロ(Suburban Macro)
ＳＶＭ  サポートベクターマシン(Support Vector Machine)
ＳＶＤ  特異値分解(Singular Value Decomposition)
ＴＤＤ  時分割複信(Time Division Duplex)
ＵＬ  アップリンク(Uplink)
ＵＭａ  都市マクロ(Urban Macro)
ＵＭｉ  都市マイクロ(Urban Micro)
ＷＳＳＵＳ  広義定常無相関散乱(Wide-Sense Stationary Uncorrelated Scattering)
＜引用文献一覧＞
［１］Gokhan Mergen外、「推定誤差を減少させるためにノイズの多い推定値をフィルタする方法および装置(Method and apparatus for filtering noisy estimates to reduce estimation errors)」、米国特許第７７４６９７０、２０１０年
［２］Chang Kee Min外著、「カルマンフィルタを用いるＩＥＥＥ８０２．１６ｅシステムに関するＭＩＭＯ−ＯＦＤＭダウンリンクチャネル予測(MIMO-OFDM Downlink Channel Prediction for IEEE802.16e Systems Using Kalman Filter)」、ＩＥＥＥ  ＷＣＮＣ、２００７年３月１１−１５日、ｐ．９４２−９４６
［３］Mehdi Seyfi外著、「フェージングＭＩＭＯチャネルに関するＬＭＳのような予測推定(An LMS Like Predictive Estimation for Fading MIMO Channels)」、ＰＩＭＲＣ、２００７年
［４］Abdorreza HEIDARI, Amir K. KHANDANI, Derek MCAVOY、「適応チャネル予測システムおよび方法(Adaptive channel prediction system and method)」、米国特許第２００８／０２４０２６０号、２００８年
［５］Hee-Soo LEE外、「チャネル情報を生成する装置及び方法並びに同を用いて適応送信する装置及び方法(Apparatus and method for generating channel information and apparatus and method for adaptive transmission employing the same)」、米国特許第７８４８２９６号、２０１０年
［６］Chan-soo Hwang, Yongin、「時間変動チャネルとともに用いるように適合された信号受信装置及び方法(Signal receiving apparatus and method adapted for use with a time-variant channel)」、米国特許第７２２１７１６号、２００７年
［７］Sharon Gannott, Amir Leshemt, Ofer Shayevitz共著、「投影近似によるＭＩＭＯチャネル特異値分解追跡(Tracking a MIMO Channel Singular Value Decomposition via Projection Approximation)」、イスラエルでのＩＥＥＥの第２４回電気電子技術者会議(IEEE 24th Convention of Electrical and Electronics Engineers in Israel)、２００６年１１月、ｐ．９１−９４
［８］G. Wolfle, F. M. Landstorfer共著、「ニューラルネットワークを用いた屋内環境における電界強度予測(Field Strength Prediction in Indoor Environments with Neural Networks)」、第４７回車技術（ＶＴＣ）に関するＩＥＥＥ国際会議(47th IEEE International Conference on Vehicular Technology (VTC)) 、１９９７年５月、ｐ．８２−８６
［９］Jiancheng Sun著、「再帰最小二乗サポートベクターマシンおよび埋め込み位相空間を用いる移動無線フェージングチャネルの非線形予測(Nonlinear prediction of mobile-radio fading channel using recurrent least squares support vector machines and embedding phase space)」、２００４年通信、回路、システムの国際会議(2004 International Conference on Communications, Circuits and Systems)、２００４年６月、ｐ．２８２．２７−２９
［１０］S. M. Kay著、「統計的信号処理の基本：推定理論(Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory)」、（米国ニュージャージ州エングルウッドクリフ）、Prentice-Hall、１９９３年
［１１］J. G. Proakis著、「デジタル通信(Digital Communications)」、第４版、（米国ニューヨーク）、MacGraw-Hill、２０００年
［１２］P. A. Bello著、「ランダムに時間変動する線形チャネルの特性評価(Characterization of Randomly Time-Variant Linear Channels)」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．、ｖｏｌ．ＣＳ−ＩＩ、１９６３年１２月、ｐ．３６０−３９３
［１３］ＣＯＳＴ２０７著、「デジタル陸上移動無線通信(Digital land mobile radio communications)」、欧州共同体公式刊行物事務所(Office for Official Publications of the European Communities)、最終報告、（ルクセンブルグ）、１９８９年
［１４］W. C. Jakes, Jr.著、「マイクロ波移動通信(Microwave Mobile Communications)」、（米国ニューヨーク）、Ｗｉｌｅｙ、１９７４年
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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