(57)【要約】【課題】通信システムにおけるチェネル推定のためのシステム及び／又は方法の提供。【解決手段】チャネル状態情報を推定するための方法、デバイス及び／又はシステムの実施形態を記載する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＩＭＯスキームを用いて受信機においてチャネル状態情報を推定する方法であって、
トレーニング信号を受信する工程であって、前記トレーニング信号の少なくとも一部分がトレーニングシーケンスの補集合を含む工程；及び
その供給されたトレーニング信号に少なくとも部分的に基づいて、前記受信機の少なくとも１つのチャネルについてチャネル状態情報を推定する工程
を含む方法。
【請求項２】
前記トレーニングシーケンスの補集合は、シーケンスの直交周期的補集合を更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニングシーケンスの補集合は、シーケンスの無相関周期的補集合を更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記トレーニングシーケンスは、前記トレーニング信号の少なくとも１つのフレームに組み入れられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記推定に１つ以上の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算を用いる、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記トレーニング信号は、少なくとも１つのプリアンブル及びポストアンブルを有する１つ以上のトレーニングブロックを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
送信機；並びに
ＭＩＭＯスキームを用い、且つ、少なくとも１つのチャネルを有する受信機
を含む装置であって、
前記送信機は前記受信機にトレーニング信号を供給できるように適合されているものであって、前記トレーニング信号の少なくとも一部分はトレーニングシーケンスの補集合を含んでおり、前記受信機は、その供給されたトレーニング信号に少なくとも部分的に基づいて、前記ＭＩＭＯシステムの前記少なくとも１つのチャネルについてチャネル状態情報を推定できるように適合されている
装置。
【請求項８】
前記送信機は複数の送信アンテナを有する送信機アレイを含み、且つ
前記受信機は複数の受信アンテナを有する受信機アレイを含む、
請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記受信機はＭＩＭＯ−ＩＳＩスキーム、周波数選択性チャネルスキーム及び／又は周波数選択性フェージングチャネルスキームのうちの少なくとも１つを更に用いる、
請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記トレーニングシーケンスの補集合は、シーケンスの直交周期的補集合を更に含む、
請求項７に記載の装置。
【請求項１１】
前記トレーニングシーケンスの補集合は、シーケンスの無相関周期的補集合を更に含む、
請求項７に記載の装置。
【請求項１２】
前記受信機は１つ以上の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算の使用に適合されている、
請求項７に記載の装置。
【請求項１３】
前記トレーニング信号は、少なくとも１つのプリアンブル及びポストアンブルを有する１つ以上のトレーニングブロックを含む、
請求項７に記載の装置。
【請求項１４】
前記受信機はＩＥＥＥ  ８０２．１１の態様に実質的に準拠している、
請求項７に記載の装置。
【請求項１５】
前記受信機は以下：携帯電話；携帯情報端末；ノート型コンピュータ；メディアプレイヤーデバイスのうちの少なくとも１つに組み込まれる、
請求項７に記載の装置。
【請求項１６】
コンピューティングデバイス
を含む装置であって、
前記コンピューティングデバイスは、トレーニングシーケンスの補集合を含むトレーニング信号を受信できるように適合されており、且つ、その受信したトレーニング信号に少なくとも部分的に基づいて、通信システムの少なくとも１つのチャネルについてチャネル状態情報を推定できるように適合されている
装置。
【請求項１９】
前記トレーニングシーケンスの補集合は、シーケンスの直交周期的補集合を更に含む、
請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記トレーニングシーケンスの補集合は、シーケンスの無相関周期的補集合を更に含む、
請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記コンピューティングデバイスは１つ以上の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算の使用に適合されている、
請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記トレーニング信号は、少なくとも１つのプリアンブル及びポストアンブルを有する１つ以上のトレーニングブロックを含む、
請求項１６に記載の装置。
【請求項２３】
前記コンピューティングデバイスはＩＥＥＥ  ８０２．１１の態様に実質的に準拠している、
請求項１６に記載の装置。
【請求項２４】
前記コンピューティングデバイスは以下：携帯電話；携帯情報端末；ノート型コンピュータ；メディアプレイヤーデバイスのうちの少なくとも１つを含む、
請求項１６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本特許出願は、２００５年１月２０日に仮出願され、本願の特許請求の範囲に記載の主題の譲受人に譲渡された米国仮特許出願第６０／６４５，５２６号、“ＭＩＭＯ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  Ｓｅｔｓ  ｏｆ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”に対する優先権を主張する。
【０００２】
技術分野
本開示は通信に関する。
【背景技術】
【０００３】
通信システムにおいては、ＭＩＭＯ通信システム等のように、チャネル推定の実行機能を有することが望ましい。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の主題は、本願の特許請求の範囲にて詳細に示され、明確に請求される。但し、特許請求の範囲に記載の主題は、操作の機構及び方法の両者に関して、その目的、特徴及び／又は利点と共に、以下の詳細な記述及び添付図面を参照することで、最も理解されよう。
【０００５】
詳細な記載
以下の詳細な説明において、特許請求の範囲に記載の主題が十分に理解されるように、具体的な詳細を多数示している。しかしながら、それらの具体的な詳細通りでなくとも特許請求の範囲に記載の主題を実行できることは、当業者に理解されよう。また、特許請求の範囲に記載の主題が不明確にならないように、公知の方法、手順、構成要素、及び／又は回路を詳細には説明していない場合もある。
【０００６】
以下の詳細説明の中には、コンピューティングシステム（コンピュータ及び／又はコンピューティングシステムメモリ等）に記憶されたデータビット及び／又は２値デジタル信号の操作のアルゴリズム及び／又は記号表現によって記載している部分がある。これらのアルゴリズム的記述及び／又は表現は、通信分野及び／又はデータ処理分野の当業者が自分の仕事内容を他の当業者に伝達するために用いる技術である。アルゴリズムは、一般的に、所望の結果をもたらす操作及び／又は同様な処理の自己矛盾がないシーケンスと考えられる。上記操作及び／又は処理は、物理量の物理的操作を伴うことがある。これらの物理量は、必ずしもそうとは限らないが、通常、記憶、転送、結合、比較、及び／又は他の操作が可能な電気信号及び／又は磁気信号の形態を採ることがある。主として一般的使用法の点から、これらの信号をビット、データ、値、要素、記号、文字、用語、数、及び／又は数詞等と呼ぶ方が便利な場合がある。しかしながら、これらの用語及び類似の用語は全て適当な物理量と関連付けられるものであり、単なる便宜的なラベルに過ぎないことを理解されたい。
【０００７】
本明細書全体に渉り、「一（ｏｎｅ）実施形態」又は「ある（ａｎ）実施形態」とは、その実施形態に関して記載された詳細な特徴、構造又は特性が特許請求の範囲に記載の主題の実施形態の少なくとも１つに含まれることを意味する。従って、本明細書中で各所に見られる語句「一（ｏｎｅ）実施形態において」及び／又は「ある（ａｎ）実施形態」の全てが必ずしも同一の実施形態を指すものではない。更に、１つ以上の実施形態において、特定の特徴、構造及び／又は特性を組み合わせてもよい。
【０００８】
特に明記しない限り、以下の記載から明白であるように、本明細書中、「計算」及び／又は「決定」等の用語を用いた記載は、コンピューティングプラットフォームのプロセッサ、メモリ、レジスタ、及び／又は他の情報記憶デバイス、情報送信デバイス、情報受信デバイス、及び／又は情報表示デバイスにおいて物理量、電子量及び／又は磁気量、及び／又は他の物理量として表されるデータを処理及び／又は変換するコンピューティングプラットフォーム（コンピュータ又は類似の電子演算デバイス等）により実行される動作及び／又は処理を指すということが理解される。従って、コンピューティングプラットフォームは、データを信号の形態で処理及び／又は記憶できるシステム又はデバイスを指す。よってこの意味では、コンピューティングプラットフォームは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、及び／又は、これらを任意に組み合わせたものを含んでいてもよい。更に、特に明記しない限り、フローチャート等を伴って本明細書中に記載の工程は、その全体又は一部がコンピューティングプラットフォームにより実行及び／又は制御されてもよい。
【０００９】
以下では実施可能な実施形態をいくつか詳述するが、これらは実施例に過ぎず、特許請求の範囲に記載の主題の範囲を限定するものではない。また、一実施形態においてはハードウェアにおけるものであって、例えばデバイス又はデバイスを組み合わせたものにおいて作動するように実装されていてもよく、別の実施形態においてはソフトウェアにおけるものであってもよい。同様に、ある実施形態では、ファームウェアにおいて、又は、例えばハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを任意に組み合わせたものとして実装されていてもよい。同様に、一実施形態において、記憶媒体（複数可）等の１つ以上の物品が含まれてもよいが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。例えば１つ以上のＣＤ−ＲＯＭ及び／又はディスクといったこれらの記憶媒体は、そこに命令を記憶していてもよく、例えばコンピュータシステム、コンピューティングプラットフォーム又はその他のシステム等のシステムによって上記命令が実行された場合に、結果として、特許請求の範囲に記載の主題に係る方法のある実施形態、例えば上述の実施形態の１つ等が実行されてもよい。例えば、携帯電話、携帯情報端末、ノート型コンピュータ、メディアプレイヤー等の考えられる様々な通信デバイスにおいて実施形態を用いることもできる。言うまでもなく、特許請求の範囲に記載の主題はこれらの実施例のみに限定されない。
【００１０】
無線通信システムでアンテナアレイを利用すると、システム内に空間ダイバーシチを生成することができる。例えばＭｕｌｔｉｐｌｅ  Ｉｎｐｕｔ，Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｏｕｔｐｕｔ（ＭＩＭＯ）システムは、送信機及び／又は受信機として複数のアンテナアレイを採用することができる。この空間ダイバーシチにより、システムの能力上限及び／又はシステムの信頼性を向上させることもできる。アンテナアレイを利用する無線通信システムにおいては、チャネル状態情報（ＣＳＩ）が望まれる。しかし、ＣＳＩを使用できない場合があり、この場合にはＣＳＩを、システムの１つ以上のチャネルについて推定することもできる。ＭＩＭＯシステムの典型的システムモデルでは、既知の又は所定のＣＳＩの仮定に依拠してもよい。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｇ．Ｊ．Ｆｏｓｃｈｉｎｉ  ａｎｄ  Ｍ．Ｊ．Ｇａｎｓ，“Ｏｎ  Ｌｉｍｉｔｓ  ｏｆ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ａ  Ｆａｄｉｎｇ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，”Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．６，ｐｐ．３１１−３３５，１９９８（以下、引例［１］と称す）、又は、Ｓ．Ｍ．Ａｌａｍｏｕｔｉ，“Ａ  ｓｉｍｐｌｅ  ｔｒａｎｓｍｉｔ  ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，”ＩＥＥＥ  Ｊ．Ｓｅｌｅｃｔ．Ａｒｅａｓ  Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．１６，ｐｐ．１４５１−１４５８，１９９８（以下、引例［２］と称す）。しかし、実社会での適用においては、ＣＳＩの推定には１つ以上の推定スキームを用いることが望ましい。
【００１１】
一般的な推定スキームのうち少なくとも２種が、ＣＳＩ推定機能を備えていよう。ブラインド推定には、例えば、受信信号の構造に基づいて実行されるチャネル推定が含まれる。ブラインド推定が複雑である場合には、例えば、無線通信システムの性能に影響を強く及ぼすこともある。トレーニングベースの推定は、システムのトレーニング期間中等に１つ以上のトレーニング信号を供給するものであってもよい。トレーニング信号は、無線通信システムの１つ以上の送信機から１つ以上の受信機へと供給されてもよい。トレーニング信号は受信機で認識されてもよく、例えば、フレームに埋め込むといったように信号の中に埋め込まれてもよい。トレーニングベースの推定によって、例えば、複雑さを低減し、及び／又は、無線通信システムの性能を向上させることもできる。トレーニングベースの推定スキームの設計時に、トレーニング信号を設計するためのガイドラインをいくつか利用できよう。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｂ．Ｈａｓｓｉｂｉ  ａｎｄ  Ｂ．Ｍ．Ｈｏｃｈｗａｌｄ，“Ｈｏｗ  ｍｕｃｈ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｉｓ  ｎｅｅｄｅｄ  ｉｎ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ａｎｔｅｎｎａ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｉｎｋｓ？”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍ．Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ．４９，ｐｐ．９５１−９６３，２００３（以下、引例［３］と称す）、又は、Ｏ．Ｓｉｍｅｏｎｅ  ａｎｄ  Ｕ．Ｓｐａｇｎｏｌｉｎｉ，“Ｌｏｗｅｒ  ｂｏｕｎｄ  ｏｎ  ｔｒａｉｎｉｎｇ−ｂａｓｅｄ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｅｒｒｏｒ  ｆｏｒ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ｂｌｏｃｋ−ｆａｄｉｎｇ  Ｒａｙｌｅｉｇｈ  ＭＩＭＯ  ｃｈａｎｎｅｌｓ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．５２，ｐｐ．３２６５−３２７７，２００４（以下、引例［４］と称す）。更に、トレーニングベースのチャネル推定スキームにおけるトレーニング信号の設計においては、通信システムのピーク対平均電力比（ＰＡＰＲ）等も検討されよう。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｌ．Ｙａｎｇ，Ｘ．Ｍａ，ａｎｄ  Ｇ．Ｂ．Ｇｉａｎｎａｋｉｓ，“Ｏｐｔｉｍａｌ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｆａｄｉｎｇ  ｃｈａｎｎｅｌｓ  ｗｉｔｈ  ｔｉｍｅ−  ａｎｄ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙ，”Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ’０４  Ｃｏｎｆ．，Ｍｏｎｔｒｅａｌ，Ｃａｎａｄａ（以下、引例［５］と称す）。
【００１２】
一般的に、トレーニング信号は受信機へと供給され、且つ、トレーニングブロックを含み、そのブロックはシーケンスの集合（ｓｅｔｓ）を構成するであろう。しかしながら、特許請求の範囲に記載の主題がこの点において限定されないということに十分に留意されたい。図１ａには、トレーニングブロックが複数の送信アンテナ: 
【００１３】
【数１】
2009524330.tif 000002
【００１４】
に対するフレームとして示される。図１ａに示されるように、トレーニングブロックは２成分のトレーニングブロック、換言すれば、プリアンブル及びポストアンブルを有する２面構造（フレーム等）を構成していてもよく、且つ、１つ以上のギャップを含んでいてもよい。図示はしていないが、トレーニングブロックは、２面以上を有するトレーニングブロックを構成していてもよく、例えば、少なくとも１つの実施形態においては１つ以上のミッドアンブルを含んでいてもよい。更に、図１ｂに、例えば、ＭＩＭＯ−ＩＳＩシステム等のＭＩＭＯシステムで実装されるトレーニングブロックのフレーム構造を示す。図１ｂに示すシーケンスは、例えば、少なくともプリアンブルａ及びポストアンブルｂを有するシーケンスのサイクリックプリフィックス（ＣＰ）直交補集合を構成していてもよい。
【００１５】
トレーニングベースのチャネル推定におけるトレーニング信号の設計の際には、アダマール（Ｈａｄａｍａｒｄ）行列及び／又はゴレイ（Ｇｏｌａｙ）相補シーケンス等の設計モデルを利用することもできる。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｍ．Ｊ．Ｅ．Ｇｏｌａｙ，“Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｓｅｒｉｅｓ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍ．Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ．７，ｐｐ．８２−８７，１９６１（以下、引例［６］と称す）、及び、Ｋ．Ｎｉｕ，Ｓ．−Ｑ．Ｗａｎｇ，ｅｔ ａｌ．，“Ａ  ｎｏｖｅｌ  ｍａｔｃｈｅｄ  ｆｉｌｔｅｒ  ｆｏｒ  ｐｒｉｍａｒｙ  ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｉｎ  Ｗ−ＣＤＭＡ，”Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｖｅｈｉｃ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｃｏｎｆ．，Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ，ＡＬ（以下、引例［７］と称す）。しかし、特許請求の範囲に記載の主題はこれら参照の設計モデル等に関して限定されない。更に、Ｓｉｎｇｌｅ−Ｉｎｐｕｔ，Ｓｉｎｇｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＳＩＳＯ）システムにおける相補シーケンス対をベースとしたチャネル推定には、トレーニングベースのチャネル推定のためのトレーニングシーケンスの設計において考えられる手法の１つが含まれてもよい。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｐ．Ｓｐａｓｏｊｅｖｉｃ  ａｎｄ  Ｃ．Ｎ．Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ，“Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｆｏｒ  ＩＳＩ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍ．Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ  ４７，ｐｐ．１１４５−１１５２，２００１（以下、引例［８］と称す）、及び、Ｂ．Ｘｕ  ａｎｄ  Ｇ．Ｂｉ，“Ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｐａｉｒｓ  ｆｏｒ  ＵＷＢ／ＯＦＤＭ  ｓｙｓｔｅｍｓ，”Ｅｌｅｃｔｒｏｎ．Ｌｅｔｔ．，ｖｏｌ．４０，ｐｐ．１１９６−１１９７，２００４（以下、引例［９］と称す）。しかしながらやはり、特許請求の範囲に記載の主題は、これら参照の設計モデルのみに限定されない。
【００１６】
トレーニングベースのチャネル推定のためのトレーニング信号を設計する際には、クラメール−ラオの下限（ＣＲＬＢ）、及び／又は、メリット係数（引例［８］に定義されるメリット係数等）を検討することが望ましい。更に、周波数推定用のトレーニングスキームの実装には循環畳み込み及び／又は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を利用してもよいが、特許請求の範囲に記載の主題は本明細書中に記載の特定のスキームの実装方法に関して限定されない。他の多くの計算手法及び／又は技術を特許請求の範囲に記載の主題の実施形態において用いることもできるということを理解されたい。
【００１７】
特許請求の範囲に記載の主題の一実施形態において、チャネル推定用のスキームを、符号間干渉（ＩＳＩ）があるＭＩＭＯ通信システムに適用してもよい。しかし、特許請求の範囲に記載の主題はこれに限定されない。例えば、本明細書に記載のスキームの少なくとも一部分を、周波数選択性チャネル、周波数選択性フェージングチャネル、及び／又は、他のタイプ及び／又はカテゴリーのチャネル（詳述は略す）を備えたＭＩＭＯ通信システムにおいて実装してもよい。上記で触れたように、トレーニングベースの推定スキームでは推定誤差を低減することもでき、及び／又は、ブラインド推定等の他の推定スキームの複雑さを低減することもできる。こうした手法を、例えば、マルチユーザシステムや、ＭＩＭＯチャネルを採用する他のシステム（ＭＩＭＯ超広帯域無線（ＵＷＢ）、ＭＩＭＯ直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）に準拠したシステム、及び／又は、既存の又は将来開発されるＭＩＭＯを利用する他のシステム等）において利用してもよい。
【００１８】
ＭＩＭＯ通信システムのＭＩＭＯ周波数選択性チャネルについて検討されたい。本実施形態において、このチャネルはブロックフェージングを有してもよい。換言すれば、ＣＳＩはＭＩＭＯチャネルの１つのブロック内では一定であるが、ブロックごとに異なってもよい。例えば、屋内ＭＩＭＯシステムがこれらの特性を、屋内ＭＩＭＯシステムの移動特性に少なくとも部分的に起因して、含んでもよい。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｓ．Ｗａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｉｎｄｏｏｒ  ＭＩＭＯ  ｃｈａｎｎｅｌｓ：Ａ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ  ａｎｄ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ｒｅｓｕｌｔｓ，”Ｐｒｏｃ．Ｓａｍｏｆｆ０４  Ｃｏｎｆ．，Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ，ＮＪ（以下、引例［１０］と称す）。本実施形態において、Ｈ＝［Ｈ０，Ｈ１，．．．Ｈｌ］がＭＩＭＯ周波数選択性チャネルの離散時間型チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）を構成するとする。この離散時間型チャネルインパルス応答において、
【００１９】
【数２】
2009524330.tif 000003
【００２０】
はＭｌＭＯ  ＣＩＲのｌ番目のタップであり、以下の行列で表されよう：
【００２１】
【数３】
2009524330.tif 000004
【００２２】
（式中、
【００２３】
【数４】
2009524330.tif 000005
【００２４】
は、ＭＩＭＯ通信システムのｎｒ番目の受信アンテナ及びｎｔ番目の送信アンテナ間のＣＩＲのｌ番目のタップである）。本実施形態において、システムの１つ以上のサブチャネルがユニットパワーを有するという仮定が成り立とう、即ち、下記等式として示されよう：
【００２５】
【数５】
2009524330.tif 000006
【００２６】
（式中、Ｅ（●）は期待値演算子を構成してもよい）。
受信信号に相当するトレーニングブロックは、更に以下のように書き換えることもできる：
【００２７】
【数６】
2009524330.tif 000007
【００２８】
〔式中、Ｘは以下の行列で表されよう：
【００２９】
【数７】
2009524330.tif 000008
【００３０】
（式中、
【００３１】
【数８】
2009524330.tif 000009
【００３２】
であり、且つ
【００３３】
【数９】
2009524330.tif 000010
【００３４】
である）〕。
【００３５】
本実施形態において、
【００３６】
【数１０】
2009524330.tif 000011
【００３７】
は、ｎｔ番目の送信アンテナにより供給されるトレーニング信号を構成してもよい。トレーニング信号は、例えば相補的であるような複数のトレーニングブロックを構成してもよい。トレーニング信号は時間ｎにおいて供給されてもよく、
【００３８】
【数１１】
2009524330.tif 000012
【００３９】
は、時間ｎにおいてｎｒ番目の受信アンテナにより受信された信号を構成してもよい。
【００４０】
【数１２】
2009524330.tif 000013
【００４１】
は、
【００４２】
【数１３】
2009524330.tif 000014
【００４３】
中の付加雑音成分を構成してもよく、ＳＮＲは信号対雑音比を構成する。
【００４４】
あるいは、Ｘは以下の行列で表されよう：
【００４５】
【数１４】
2009524330.tif 000015
【００４６】
（式中、
【００４７】
【数１５】
2009524330.tif 000016
【００４８】
であり、且つ
【００４９】
【数１６】
2009524330.tif 000017
【００５０】
である）。
【００５１】
更に、Ｎ次の前方シフト（ｆｏｒｗａｒｄ−ｓｈｉｆｔ）順列行列Πは以下のように示されよう：
【００５２】
【数１７】
2009524330.tif 000018
【００５３】
（式中、
【００５４】
【数１８】
2009524330.tif 000019
【００５５】
である）。また、行列（８）は下記のように書き換えることもできる：
【００５６】
【数１９】
2009524330.tif 000020
【００５７】
トレーニングベースのチャネル推定スキームのためのトレーニングシーケンスの設計には、特定の特性を有するシーケンスの集合の設計が含まれてもよい。例えば、シーケンスの集合には、ほんのわずかな例に過ぎないが、シーケンスの補集合、シーケンスの無相関周期的補集合（ｕｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｐｅｒｉｏｄｉｃ  ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｓｅｔｓ）、及び／又はシーケンスの直交周期的補集合が含まれてもよい。とはいえ、上記シーケンスの集合は一例として示されたものであり、特許請求の範囲に記載の主題がこの点において限定されないことに十分に留意されたい。一実施形態においてだが、シーケンスの補集合を設計、定義及び／又は構成基準に従って設計及び／又は構成してもよい。
【００５８】
例えば、シーケンスの補集合を定義する以下の基準を検討されたい：
ｘｉ＝［ｘｉ０，ｘｉ１，．．．，ｘｉ（Ｎ−１）］は１及び−１のシーケンスを構成するとし、
【００５９】
【数２０】
2009524330.tif 000021
【００６０】
はシーケンスｘｉの非周期的自己相関を構成するとする。
【００６１】
【数２１】
2009524330.tif 000022
【００６２】
である場合、シーケンスの集合（ｘｉ，０≦ｉ≦ｐ−１）は相補シーケンスを構成する。一実施形態において、等しい長さＮを有し、以下の条件を有するシーケンスが検討されてもよい。
【００６３】
【数２２】
2009524330.tif 000023
【００６４】
シーケンスの補集合に関しては、例えば下記文献において更に考察されている：Ｃ．Ｃ．Ｔｓｅｎｇ  ａｎｄ  Ｃ．Ｌ．Ｌｉｕ，“Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  ｓｅｔｓ  ｏｆ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍ．Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ．１８，ｐｐ．６４４−６５２，１９７２（以下、引例［１１］と称す）。
【００６５】
一実施形態において、長さＮ＝２ｎ，ｎ≧１のゴレイ相補シーケンス対は、以下の再帰的手法で構成可能である：
【００６６】
【数２３】
2009524330.tif 000024
【００６７】
（式中、
【００６８】
【数２４】
2009524330.tif 000025
【００６９】
であり、この式中、δ０＝１，δ１＝０，ｉ≠０である）。これにより、長さＮのシーケンスｘ０及びｘ１の補集合が得られよう。
【００７０】
別の実施形態において、シーケンスの周期的補集合を、設計及び／又は構成基準に従って設計及び／又は構成してもよい。１つ以上の実施形態において、周期的相補シーケンスは直交及び／又は無相関の周期的シーケンスであってもよい。例えば、シーケンスの補集合を定義する以下の基準を検討されたい：
【００７１】
ｘｉ＝［ｘｉ０，ｘｉ１，．．．，ｘｉ（Ｎ−１）］は１及び−１のシーケンスを構成するとし、
【００７２】
【数２５】
2009524330.tif 000026
【００７３】
はシーケンスｘｉの周期的自己相関を構成するとする。
【００７４】
【数２６】
2009524330.tif 000027
【００７５】
である場合、シーケンスの集合（ｘｉ，０≦ｉ≦ｐ−1）は周期的且つ相補的である。一実施形態において、以下の条件を有する周期Ｎのシーケンスが検討されてもよい。
【００７６】
【数２７】
2009524330.tif 000028
【００７７】
シーケンスの補集合に関しては、例えば下記文献において更に考察されている：Ｃ．Ｃ．Ｔｓｅｎｇ  ａｎｄ  Ｃ．Ｌ．Ｌｉｕ，“Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  ｓｅｔｓ  ｏｆ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍ．Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ．１８，ｐｐ．６４４−６５２，１９７２（以下、引例［１１］と称す）。
【００７８】
しかし、別のシーケンスの集合（ｙｉ，０≦ｉ≦ｐ−1）が周期的且つ相補的であり、且つ
【００７９】
【数２８】
2009524330.tif 000029
【００８０】
（式中、
【００８１】
【数２９】
2009524330.tif 000030
【００８２】
）である場合、（ｙｉ，０≦ｉ≦ｐ−1）は（ｘｉ，０≦ｉ≦ｐ−1）に一致することもある。
【００８３】
更に、シーケンスの周期的補集合のコレクション（ａｉ，０≦ｉ≦ｐ−1），（ｂｉ，０≦ｉ≦ｐ−1），．．．，（ｚｉ，０≦ｉ≦ｐ−1）は、このコレクション中のシーケンスの周期的補集合が２つの集合ごとに互いに一致する場合、互いに無相関である。一致するシーケンスの集合に関しては、例えば引例［１１］において更に考察されている。
【００８４】
別の実施形態において、長さΝ＝２ｎ，ｎ≧１のゴレイ相補シーケンス対は、以下のように構成可能である：
【００８５】
【数３０】
2009524330.tif 000031
【００８６】
（式中、
【００８７】
【数３１】
2009524330.tif 000032
【００８８】
である）。本実施形態において、Ｗｋは、偏角単位を有する複素数を構成する。ｎ回の相互作用の後、長さＮの相補シーケンス対ｘ０及びｘ１を生成してもよい。また、
【００８９】
【数３２】
2009524330.tif 000033
【００９０】
とｘ１とは相補的である。更に、これらによって、（ａ，ｂ）が補集合である場合、
【００９１】
【数３３】
2009524330.tif 000034
【００９２】
は、一致する集合（片割れ（ｍａｔｅ）とも呼ばれる）であるという結論に概ね達する。一例として等式（１０）又は（１１）の１つ以上の等式に基づき、Ｎ＝１６の場合、
ｘｏ＝［＋＋＋−＋＋−＋＋＋＋−−−＋−］、ｘ１＝［＋＋＋−＋＋−＋−−−＋＋＋−＋］、
ｙｏ＝［＋−＋＋＋−−−＋−＋＋−＋＋＋］、及びｙ１＝［＋−＋＋＋−−−−＋−−＋−−−］は、例えばシーケンスの２つの補集合を構成してもよい。
【００９３】
少なくとも一実施形態において、シーケンスの補集合の最大数を定義しなくてもよい。しかし、それぞれにシーケンスが２つずつしかない集合において２つの無相関の集合がある２成分の場合については、ＭＩＭＯシステムでの適用範囲が限定されるかもしれない。とはいえ、この問題を、２成分の場合での以下の手法のうち１つ以上を用いて処理してもよい：
１）位相の異なる送信アンテナの対にシーケンスを割り当てる。
２）各補集合においてシーケンスの数を拡張する（例えば引例［１１］を参照されたい）。
３）補集合に基づいてゼロ相関ウィンドウ（ＺＣＷ）を有するシーケンスを更に構成する。
しかしながら、これらは手法の一例に過ぎず、特許請求の範囲に記載の主題がこれらに限定されないことに十分に留意されたい。
【００９４】
トレーニングベースのチャネル推定スキームのためのトレーニングシーケンスの設計には、設計基準が採り入れられてもよい。例えば、最尤推定（ＭＬＥ）、最小二乗推定（ＬＳＥ）及び／又は線形最小平均二乗誤差（ＬＭＭＳＥ）を設計基準として利用してもよい。例えば、等式（３）は以下のようにも書くことができる：
【００９５】
【数３４】
2009524330.tif 000035
【００９６】
（式中、
【００９７】
【数３５】
2009524330.tif 000036
【００９８】
はクロネッカー積を構成し、ｙ＝ｖｅｃ（Ｙ），ｈ＝ｖｅｃ（Ｈ），ｅ＝ｖｅｃ（Ｅ）であり、この式中、ｖｅｃ（●）は１つの列ベクトルにおけるその偏角の列全てのまとまりである）。本実施形態において、ｅは、各成分に分散単位を有する複素数ＡＷＧＮベクトルを構成してもよい。本実施形態において、ｈのＭＬＥをＨのＬＳＥにしてもよい。これは以下で表されよう。
【００９９】
【数３６】
2009524330.tif 000037
【０１００】
更に、共分散行列、及び、
【０１０１】
【数３７】
2009524330.tif 000038
【０１０２】
のＭＳＥはそれぞれ
【０１０３】
【数３８】
2009524330.tif 000039
【０１０４】
、及び
【０１０５】
【数３９】
2009524330.tif 000040
【０１０６】
である。一実施形態において、
【０１０７】
【数４０】
2009524330.tif 000041
【０１０８】
のＭＳＥは、トレーニングシーケンスが下記条件を満たす場合に最小となるだろう:
【０１０９】
【数４１】
2009524330.tif 000042
【０１１０】
この条件が満たされる場合、本実施形態において、ｈのＭＬＥは、クラメール−ラオの下限（ＣＲＬＢ）を低減できる分散を有してもよい。例えば、ＣＲＬＢの低減は、下記を満たす２つの２成分のトレーニングブロックを構成することにより可能であろう:
【０１１１】
【数４２】
2009524330.tif 000043
【０１１２】
更に、ＨのＬＭＭＳＥは以下で表されよう:
【０１１３】
【数４３】
2009524330.tif 000044
【０１１４】
共分散行列、及び、
【０１１５】
【数４４】
2009524330.tif 000045
【０１１６】
のＭＳＥはそれぞれ
【０１１７】
【数４５】
2009524330.tif 000046
【０１１８】
、及び
【０１１９】
【数４６】
2009524330.tif 000047
【０１２０】
を構成してもよい。
【０１２１】
【数４７】
2009524330.tif 000048
【０１２２】
のＭＳＥの最小化において、下記条件が満たされてもよい:
【０１２３】
【数４８】
2009524330.tif 000049
【０１２４】
この条件が満たされる場合、ＭＩＭＯシステムの１つ以上のアンテナのトレーニングシーケンスは、例えば実質的に直交していてもよい。
【０１２５】
チャネル推定アルゴリズムを、上記基準の１つ以上に少なくとも部分的に基づいて設計してもよい。本実施形態においては、
【０１２６】
【数４９】
2009524330.tif 000050
【０１２７】
及び
【０１２８】
【数５０】
2009524330.tif 000051
【０１２９】
を互いに直交すると仮定し、ＮＴ＝２と仮定する。更に、本実施形態において、
【０１３０】
【数５１】
2009524330.tif 000052
【０１３１】
及び
【０１３２】
【数５２】
2009524330.tif 000053
【０１３３】
はそれぞれ、送信アンテナ：
【０１３４】
【数５３】
2009524330.tif 000054
【０１３５】
及び
【０１３６】
【数５４】
2009524330.tif 000055
【０１３７】
のプリアンブルを構成する。更に、ｘ１及び−ｘ０はそれぞれ、送信アンテナ：
【０１３８】
【数５５】
2009524330.tif 000056
【０１３９】
及び
【０１４０】
【数５６】
2009524330.tif 000057
【０１４１】
のポストアンブルを構成する。本実施形態:
【０１４２】
【数５７】
2009524330.tif 000058
【０１４３】
では、ＨのＬＳＥ:
【０１４４】
【数５８】
2009524330.tif 000059
【０１４５】
であり、プリアンブル及びポストアンブルの割り当てに基づいて以下のようにも書くことができる：
【０１４６】
【数５９】
2009524330.tif 000060
【０１４７】
別の実施形態において、
【０１４８】
【数６０】
2009524330.tif 000061
【０１４９】
【数６１】
2009524330.tif 000062
【０１５０】
は互いに無相関であると仮定する。更に、ＮΤは偶数であると仮定する。シーケンスの補集合（ａ，ｂ）について送信アンテナＴｘに、以下の割り当てがなされよう：
【０１５１】
【表１】
2009524330.tif 000063
【０１５２】
ここで、
【０１５３】
【数６２】
2009524330.tif 000064
【０１５４】
は、シーケンスｘを要素ｌ個分だけ左に周期的にシフトするものであってもよい。あるいは、ＮΤが奇数である場合には以下の割り当てがなされてもよい：
【０１５５】
【表２】
2009524330.tif 000065
【０１５６】
更に、最後のアンテナＮΤには、以下のような別の対の相補シーケンスを割り当ててもよい:
【０１５７】
【数６３】
2009524330.tif 000066
【０１５８】
例えば以下の条件が満たされる場合、パス間干渉を実質的に低減又は回避することができる:
【０１５９】
【数６４】
2009524330.tif 000067
【０１６０】
更に、以下:
【０１６１】
【数６５】
2009524330.tif 000068
【０１６２】
を示すことにより、ＨのＬＳＥを以下:
【０１６３】
【数６６】
2009524330.tif 000069
【０１６４】
で示すこともできる。上記割り当てがなされる場合、以下のように示すこともできる：
【０１６５】
【数６７】
2009524330.tif 000070
【０１６６】
従って、ＨのＬＭＭＳＥ推定を以下のように示すこともできる:
【０１６７】
【数６８】
2009524330.tif 000071
【０１６８】
チャネル推定器の、ある実施形態において、フィルタ構造を利用してもよい。例えば、図２にフィルタ構造１０２を示す。フィルタ構造１０２を、等式（１０）の両側をＺ変換することにより数学的にモデル化してもよい。この結果、下記のようになろう：
【０１６９】
【数６９】
2009524330.tif 000072
【０１７０】
（式中、
【０１７１】
【数７０】
2009524330.tif 000073
【０１７２】
である）。
【０１７３】
あるいは、図２に示すフィルタ構造をＭＩＭＯシステムの複数のアンテナにおいて実装してもよい。これにより並列処理が可能となって、例えば推定機能の実行速度を上げることができる。一実施形態では、ポストアンブル処理において受信データに後入れ先出し（ＬＩＦＯ）スキームを利用することで、プリアンブル処理に利用したのと同じフィルタが使用可能となる。更に、高効率ゴレイ相関器（ＥＧＣ）を利用してもよい。例えば、以下の文献を参照されたい：Ｂ．Ｍ．Ｐｏｐｏｖｉｃ，“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｇｏｌａｙ  ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ，”Ｅｌｅｃｔｒｏｎ．Ｌｅｔｔ．，ｖｏｌ．３５，ｐｐ．１４２７−１４２８，１９９９（以下、引例［１２］）。
【０１７４】
一実施形態において、トレーニングシーケンスをＡと定義することもできる。ＡはＹＡＸＡＨ（ＹＡは受信信号を構成し、ＸＡはトレーニングブロック（１つ以上の上述したトレーニングブロック等）を構成する）を構成してもよい。例えば一実施形態において、ＸＡは循環行列を構成してもよい。本実施形態において、ＹＡＸＡＨをＦＦＴにより効率的に実装してもよい。例えば、Ｃが循環行列であると仮定する。本例において、Ｃはフーリエ変換行列：
【０１７５】
【数７１】
2009524330.tif 000074
【０１７６】
（式中、
【０１７７】
【数７２】
2009524330.tif 000075
【０１７８】
である）により対角化することもでき、これは以下のように示されよう：
Ｃ＝ＦＨΔＦ
（式中、
【０１７９】
【数７３】
2009524330.tif 000076
【０１８０】
である）。
【０１８１】
ＭＩＭＯシステムにおけるトレーニングブロックの実装は、図３に詳細に説明されよう。図３に示すのは、少なくとも１つの実施形態に係るチャネル推定器の高速フーリエの実装である。本実施形態において、ＦＦＴ演算における点の数は、シーケンスの周期であるΝであってもよい。スイッチを利用して推定法を選択してもよい。例えば、スイッチが開いている場合にはＬＭを利用でき、スイッチが閉じている場合にはＬＭＭＳＥを利用できる。言うまでもなく、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において限定されない。
【０１８２】
本実施形態において、ＭＩＭＯシステムのｎｒ番目のアンテナについて、
【０１８３】
【数７４】
2009524330.tif 000077
【０１８４】
は以下のように定められよう：
【０１８５】
【数７５】
2009524330.tif 000078
【０１８６】
（式中、○はアダマール積を構成し、＊は共役複素数を意味する）。その偶数列は以下のように定められよう：
【０１８７】
【数７６】
2009524330.tif 000079
【０１８８】
【数７７】
2009524330.tif 000080
【０１８９】
の奇数列は以下のように定められよう：
【０１９０】
【数７８】
2009524330.tif 000081
【０１９１】
【数７９】
2009524330.tif 000082
【０１９２】
の偶数列は以下のように定められよう：
【０１９３】
【数８０】
2009524330.tif 000083
【０１９４】
一実施形態において、チャネル推定スキームを直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）システム、例えばＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステム等において採用してもよい。本実施形態において、チャネル推定を時間領域推定及び／又は周波数領域推定に少なくとも部分的に基づいて実行してもよい。チャネル推定スキームの実装が図４に示されよう。図４に示すのは、チャネル推定スキームの実装の１つであり、ここで周波数領域チャネルインパルス応答はＦＦＴ変換から導かれてもよい。言うまでもなく、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において限定されない。
【０１９５】
相補シーケンスの集合がそれぞれ周期的相補シーケンスｐを含む実施形態において、ｉ番目のトレーニングブロックに相当する受信信号は以下のように示されよう：
【０１９６】
【数８１】
2009524330.tif 000084
【０１９７】
（式中、ＥｉはＡＷＧＮを構成してもよい）。更に、ＨのＣＩＲのＭＬＥは以下を構成してもよい：
【０１９８】
【数８２】
2009524330.tif 000085
【０１９９】
ＣＩＲ  ＨのＬＭＭＳＥは以下を構成してもよい：
【０２００】
【数８３】
2009524330.tif 000086
【０２０１】
シーケンスの無相関周期的補集合を利用する場合、等式（３２）は以下：
【０２０２】
【数８４】
2009524330.tif 000087
【０２０３】
のように簡略化してもよく、等式（３３）は以下： 
【０２０４】
【数８５】
2009524330.tif 000088
【０２０５】
のように簡略化してもよい。
【０２０６】
図５及び図６に示すのは、別のスキームのチャネル推定のＭＳＥを示すグラフである。図５は、シーケンスの補集合及び／又はシーケンスの直交周期的補集合のＭＳＥを示すグラフである。このグラフ中、Ｌ＝１５（各サブチャネルにタップが１６個あることを意味する）、ＮΤ＝２、ＮＲ＝２、且つＮ＝１６である。正規化した理論上の最小値ＣＲＬＢを以下：
【０２０７】
【数８６】
2009524330.tif 000089
【０２０８】
のように表すこともでき、シミュレートしたチャネル推定のＭＳＥ：
【０２０９】
【数８７】
2009524330.tif 000090
【０２１０】
（式中、
【０２１１】
【数８８】
2009524330.tif 000091
【０２１２】
はフロベニウスノルムを指してもよい）がＳＮＲ各値に対して表される。図３のグラフは、この例において最小値ＣＲＬＢを達成できることを示す。
【０２１３】
また、図６について、このグラフ中、Ｌ＝１５、ＮΤ＝４、ＮＲ＝４、且つＮ＝３２である。正規化した理論上の最小値ＣＲＬＢは以下: 
【０２１４】
【数８９】
2009524330.tif 000092
【０２１５】
のように表すこともでき、ＭＬＥ及びＬＭＭＳＥの正規化ＭＳＥ：
【０２１６】
【数９０】
2009524330.tif 000093
【０２１７】
（式中、
【０２１８】
【数９１】
2009524330.tif 000094
【０２１９】
は算術平均を示す）がＳＮＲ各値に対して表される。図３のグラフは、この例において最小値ＣＲＬＢを達成できることを示す。
【０２２０】
以上の記載において、特許請求の範囲に記載の主題の種々の態様を説明した。特許請求の範囲に記載の主題が十分に理解されるように、説明上、システム及び／又は構成を示した。しかしながら、上記の具体的な詳細通りでなくとも特許請求の範囲に記載の主題を実行できることは、本開示の恩恵を受ける当業者に明らかであろう。また、特許請求の範囲に記載の主題が不明確にならないように、公知の特徴を省略及び／又は簡略化している場合もある。本明細書では、特定の特徴が図示及び／又は記載されているが、当業者には多くの変形例、置換例、変更例、及び／又は均等物が想到されるであろう。従って、添付の特許請求の範囲は、そのような変形及び／又は変更の全てを、特許請求の範囲に記載の主題の趣旨に入るものとして包含するものであると理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０２２１】
【図１ａ】一実施形態に係るＭＩＭＯシステム用のトレーニングブロックのフレーム構造である。
【図１ｂ】一実施形態に係るＭＩＭＯシステム用のトレーニングブロックのフレーム構造である。
【図２】通信システムで採用されるフィルタ構造の一実施形態を示す概略図である。
【図３】通信システムで採用されるチャネル推定器の一実施形態を示す概略図である。
【図４】チャネル推定用の通信システムの一実施形態を示す概略図である。
【図５】チャネル推定法の様々な実施形態を用いてシミュレートした結果を示すグラフである。
【図６】チャネル推定法の様々な実施形態を用いてシミュレートした結果を示すグラフである。
【図１ａ】
2009524330.tif 000095
【図１ｂ】
2009524330.tif 000096
【図２】
2009524330.tif 000097
【図３】
2009524330.tif 000098
【図４】
2009524330.tif 000099
【図５】
2009524330.tif 000100
【図６】
2009524330.tif 000101