(57)【要約】  チャネル推定のための時間平均化フィルタが開示される。通信システムの異なるタップまたはトーンのために、異なる時間平均化が使用される。ＳＮＲ、チャネルドップラーおよびフェージング統計値が事前にわからない通信システムのために、チャネル推定のための時間平均化フィルタを判定するための２つの方法が提案される。第１の方法は、各々がＳＮＲおよびドップラーの特定の範囲の中で最適に調整された、異なるフィルタのバンクを含む。周波数領域の中の各トーン（または時間領域の中のタップ）のために、第１の方法は、特定の計算された距離を最小化するフィルタのセットの中でフィルタを選択する。第２の方法は、各トーン（またはタップ）で、経験的に判定された二次統計値を使用して、最小二乗法的な意味で「最良」のフィルタを直接計算する。
2009521132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信システムでチャネル推定値を計算するための方法であって、
通信チャネルの第１部分を推定するために第１平均化フィルタを使用することと、
前記通信チャネルの第２部分を推定するために第２平均化フィルタを使用することとを含み、
前記第２平均化フィルタが前記第１平均化フィルタとは異なる方法。
【請求項２】
前記通信チャネルの前記第１部分が、前記通信チャネルのインパルス応答の第１タップに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が、前記通信チャネルの前記インパルス応答の第２タップに対応している、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記通信チャネルの前記第１部分が、前記通信チャネルの周波数応答の第１トーンに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が、前記通信チャネルの前記周波数応答の第２トーンに対応している、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記通信チャネルの前記第１部分のための第１候補フィルタのために第１距離を計算することと、
前記通信チャネルの前記第１部分のための第２候補フィルタのために第２距離を計算することと、
少なくとも部分的に前記第１距離および前記第２距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第１平均化フィルタを選択することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第１候補フィルタのために第３距離を計算することと、
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第２候補フィルタのために第４距離を計算することと、
少なくとも部分的に前記第３距離および前記第４距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第２平均化フィルタを選択することとをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１距離を計算することが、
時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分のチャネル推定値と、前記第１候補フィルタからの前記第１部分のチャネル推定値との間の第１差分の第１関数を計算することと、
第１雑音分散推定値と前記第１候補フィルタの複数の重量のうちの少なくとも１つとの第２関数として、第１補正係数を計算することと、
第３関数を得るために、前記第１補正係数を前記第１関数に付加することと、
前記第１距離を得るために、前記第３関数をフィルタリングすることとを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記第１関数が振幅二乗関数を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第３関数をフィルタリングすることが、前記第１距離を得るために自己回帰フィルタを使用することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記通信チャネルの前記第１部分のための前記第１候補フィルタのために前記第１距離を計算することが、
ゼロ重量フィルタの複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、前記第１距離を計算することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記通信システムが、直交周波数分割多重通信システムである、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記通信システムが、コード分割多元接続システムである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の第１履歴に基づいて、また少なくとも一部では第１雑音分散に基づいて前記第１平均化フィルタを計算することと、
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第２部分の前記チャネル推定値の第２履歴に基づいて、また少なくとも一部では第２雑音分散に基づいて前記第２平均化フィルタを計算することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１平均化フィルタを計算することが、
複数のＯＦＤＭ記号に対応しており、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の前記第１履歴から形成された第１ベクトルの第１外積を計算することと、
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングすることと、
第２ベクトルを得るために、前記第１ベクトルに、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の複素共役を乗算することと、
第３ベクトルを得るために、前記第２ベクトルの要素のうちの１つから雑音分散推定値を減算することと、
経験的相互相関ベクトルを得るために前記第３ベクトルをフィルタリングすることと、
前記第１平均化フィルタを得るために、前記経験的相関行列の逆行列に前記経験的相互相関ベクトルを乗算することとを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングすることが、前記第１外積をフィルタリングして経験的相関行列を得るために自己回帰フィルタを使用することを含み、
前記第３ベクトルをフィルタリングすることが、前記第３ベクトルをフィルタリングして経験的相互相関ベクトルを得るために第２の自己回帰フィルタを使用することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
通信システムでチャネル推定値を計算するための装置であって、
通信チャネルの第１部分を推定するために、第１平均化フィルタを使用するための手段と、
前記通信チャネルの第２部分を推定するために、第２平均化フィルタを使用するための手段とを備え、前記第２平均化フィルタが前記第１平均化フィルタと異なる装置。
【請求項１６】
前記通信チャネルの前記第１部分が、前記通信チャネルのインパルス応答の第１タップに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が、前記通信チャネルの前記インパルス応答の第２タップに対応している、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記通信チャネルの前記第１部分が前記通信チャネルの周波数応答の第１トーンに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が前記通信チャネルの前記周波数応答の第２トーンに対応している、請求項１５に記載の装置。
【請求項１８】
前記通信チャネルの前記第１部分のための第１候補フィルタのために第１距離を計算するための手段と、
前記通信チャネルの前記第１部分のための第２候補フィルタのために第２距離を計算するための手段と、
少なくとも部分的に前記第１距離および前記第２距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第１平均化フィルタを選択するための手段をさらに備える、請求項１５に記載の装置。
【請求項１９】
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第１候補フィルタのために第３距離を計算するための手段と、
前記通信チャネルの前記第２部分の前記第２候補フィルタのために第４距離を計算するための手段と、
少なくとも部分的に前記第３距離および前記第４距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第２平均化フィルタを選択するための手段とをさらに備える、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分のチャネル推定値と、前記第１候補フィルタからの前記第１部分のチャネル推定値との間の第１差分の第１関数を計算するための手段と、
第１雑音分散推定値と前記第１候補フィルタの複数の重量のうちの少なくとも１つとの第２関数として、第１補正係数を計算するための手段と、
第３関数を得るために、前記第１補正係数を前記第１関数に付加するための手段と、
前記第１距離を得るために、前記第３関数をフィルタリングするための手段とを備える、請求項１８に記載の装置。
【請求項２１】
前記第１関数が振幅二乗関数を含む、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記第３関数をフィルタリングするための前記手段が、前記第１距離を得るために自己回帰フィルタを使用するための手段を含む、請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
前記通信チャネルの前記第１部分のための前記第１候補フィルタのために前記第１距離を計算するための手段が、ゼロ重量フィルタの複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、前記第１距離を計算するための手段を含む、請求項１８に記載の装置。
【請求項２４】
前記通信システムが、直交周波数分割多重通信システムである、請求項１５に記載の装置。
【請求項２５】
前記通信システムが、コード分割多元接続システムである、請求項１５に記載の装置。
【請求項２６】
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の第１履歴に基づいて、また少なくとも一部では第１雑音分散に基づいて前記第１平均化フィルタを計算するための手段と、
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第２部分の前記チャネル推定値の第２履歴に基づいて、また少なくとも一部では第２雑音分散に基づいて前記第２平均化フィルタを計算するための手段とをさらに備える、請求項１５に記載の装置。
【請求項２７】
前記第１平均化フィルタを計算するための手段が、
複数のＯＦＤＭ記号に対応しており、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の前記第１履歴から形成された第１ベクトルの第１外積を計算するための手段と、
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングするための手段と、
第２ベクトルを得るために、前記第１ベクトルに、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の複素共役を乗算するための手段と、
第３ベクトルを得るために、前記第２ベクトルの要素のうちの１つから雑音分散推定値を減算するための手段と、
経験的相互相関ベクトルを得るために前記第３ベクトルをフィルタリングするための手段と、
前記第１平均化フィルタを得るために、前記経験的相関行列の逆行列に前記経験的相互相関ベクトルを乗算するための手段とを備える、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングするための前記手段が、前記第１外積をフィルタリングして経験的相関行列を得るために自己回帰フィルタを使用するための手段を含み、
前記第３ベクトルをフィルタリングするための手段が、前記第３ベクトルをフィルタリングして経験的相互相関ベクトルを得るために第２の自己回帰フィルタを使用するための手段を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
無線通信信号を受信するように構成された受信機と、
前記受信機に結合され、通信チャネルの第１部分を推定するために第１平均化フィルタを使用し、前記通信チャネルの第２部分を推定するために第２平均化フィルタを使用するように構成された復調器とを備え、前記第２平均化フィルタが前記第１平均化フィルタと異なる
通信装置。
【請求項３０】
前記通信チャネルの前記第１部分が前記通信チャネルの第１タップに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が前記通信チャネルの第２タップに対応している、請求項２９に記載の通信装置。
【請求項３１】
前記通信チャネルの前記第１部分が、前記通信チャネルの第１トーンに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が、前記通信チャネルの第２トーンに対応している、請求項２９に記載の通信装置。
【請求項３２】
前記復調器が、
前記通信チャネルの前記第１部分のための第１候補フィルタのために第１距離を計算し、
前記通信チャネルの前記第１部分のために第２候補フィルタのために第２距離を計算し、
少なくとも前記第１距離および前記第２距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第１平均化フィルタを選択するようにさらに構成されている、請求項２９に記載の通信装置。
【請求項３３】
前記復調器が、
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第１候補フィルタのために第３距離を計算し、
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第２候補フィルタのために第４距離を計算し、
少なくとも部分的に前記第３距離および前記第４距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第２平均化フィルタを選択するようにさらに構成されている、請求項３２に記載の通信装置。
【請求項３４】
前記第１距離を計算することが、
時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分のチャネル推定値と、前記第１候補フィルタからの前記第１部分のチャネル推定値との間の第１差分の第１関数を計算することと、
第１雑音分散推定値と前記第１候補フィルタの複数の重量のうちの少なくとも１つとの第２関数として、第１補正係数を計算することと、
第３関数を得るために、前記第１補正係数を前記第１関数に付加することと、
前記第１距離を得るために、前記第３関数をフィルタリングすることとを含む、請求項３２に記載の通信装置。
【請求項３５】
前記第１関数が振幅二乗関数を含む、請求項３４に記載の通信装置。
【請求項３６】
前記第３関数をフィルタリングすることが、前記第１距離を得るために自己回帰フィルタを使用することを含む、請求項３４に記載の通信装置。
【請求項３７】
前記通信チャネルの前記第１部分のための前記第１候補フィルタのために前記第１距離を計算することが、
ゼロ重量フィルタの複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、前記第１距離を計算することを含む、請求項３２に記載の通信装置。
【請求項３８】
前記復調器が、
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の第１履歴に基づいて、また少なくとも一部では第１雑音分散に基づいて前記第１平均化フィルタを計算し、
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第２部分の前記チャネル推定値の第２履歴に基づいて、また少なくとも一部では第２雑音分散に基づいて前記第２平均化フィルタを計算するようにさらに構成されている、請求項２９に記載の通信装置。
【請求項３９】
前記第１平均化フィルタを計算することが、
複数のＯＦＤＭ記号に対応しており、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の前記第１履歴から形成された第１ベクトルの第１外積を計算することと、
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングすることと、
第２ベクトルを得るために、前記第１ベクトルに、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の複素共役を乗算することと、
第３ベクトルを得るために、前記第２ベクトルの要素のうちの１つから雑音分散推定値を減算することと、
経験的相互相関ベクトルを得るために前記第３ベクトルをフィルタリングすることと、
前記第１平均化フィルタを得るために、前記経験的相関行列の逆行列に前記経験的相互相関ベクトルを乗算することとを含む、請求項３８記載の通信装置。
【請求項４０】
記憶された通信システムでチャネル推定値を計算するための命令を有する機械可読媒体であって、前記命令が、
通信チャネルの第１部分を推定するために第１平均化フィルタを使用するための第１命令と、
前記通信チャネルの第２部分を推定するために第２平均化フィルタを使用するための第２命令とを備え、前記第２平均化フィルタが前記第１平均化フィルタと異なる機械可読媒体。
【請求項４１】
前記通信チャネルの前記第１部分が前記通信チャネルのインパルス応答の第１タップに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が前記通信チャネルの前記インパルス応答の第２タップに対応している、請求項４０に記載の機械可読媒体。
【請求項４２】
前記通信チャネルの前記第１部分が前記通信チャネルの周波数応答の第１トーンに対応しており、
前記通信チャネルの前記第２部分が前記通信チャネルの前記周波数応答の第２トーンに対応している、請求項４０に記載の機械可読媒体。
【請求項４３】
前記命令が、
前記通信チャネルの前記第１部分のための第１候補フィルタのために第１距離を計算するための第３命令と、
前記通信チャネルの前記第１部分のための第２候補フィルタのために第２距離を計算するための第４命令と、
少なくとも部分的に前記第１距離および前記第２距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第１平均化フィルタを選択するための第５命令とをさらに含む、請求項４０に記載の機械可読媒体。
【請求項４４】
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第１候補フィルタのために第３距離を計算するための第６命令と、
前記通信チャネルの前記第２部分のための前記第２候補フィルタのために第４距離を計算するための第７命令と、
少なくとも部分的に前記第３距離および前記第４距離に基づいて、前記第１候補フィルタおよび前記第２候補フィルタから前記第２平均化フィルタを選択するための第８命令とをさらに含む、請求項４３に記載の機械可読媒体。
【請求項４５】
前記第１距離を計算するための前記第３命令が、
時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分のチャネル推定値と、前記第１候補フィルタからの前記第１部分のチャネル推定値との間の第１差分の第１関数を計算するための第９命令と、
第１雑音分散推定値と前記第１候補フィルタの複数の重量のうちの少なくとも１つとの第２関数として、第１補正係数を計算するための第１０命令と、
第３関数を得るために、前記第１補正係数を前記第１関数に付加するための第１１命令と、
前記第１距離を得るために、前記第３関数をフィルタリングするための第１２命令とを含む、請求項４３に記載の機械可読媒体。
【請求項４６】
前記第１関数が振幅二乗関数を含む、請求項４３に記載の機械可読媒体。
【請求項４７】
前記第３関数をフィルタリングすることが、前記第１距離を得るために自己回帰フィルタを使用することを含む、請求項４３に記載の機械可読媒体。
【請求項４８】
前記通信チャネルの前記第１部分のための前記第１候補フィルタのために前記第１距離を計算するための第３命令が、
ゼロ重量フィルタの複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、前記第１距離を計算するための第１３命令を含む、請求項４３に記載の機械可読媒体。
【請求項４９】
前記命令が、
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の第１履歴に基づいて、また少なくとも一部では第１雑音分散に基づいて前記第１平均化フィルタを計算するための第１４命令と、
少なくとも一部では時間平均化を用いない前記通信チャネルの前記第２部分の前記チャネル推定値の第２履歴に基づいて、また少なくとも一部では第２雑音分散に基づいて前記第２平均化フィルタを計算するための第１５命令をさらに含む、請求項４０に記載の機械可読媒体。
【請求項５０】
前記第１平均化フィルタを計算するための前記第３命令が、
複数のＯＦＤＭ記号に対応しており、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の前記第１履歴から形成された第１ベクトルの第１外積を計算するための第１６命令と、
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングするための第１７命令と、
第２ベクトルを得るために、前記第１ベクトルに、時間平均化を用いずに得られた前記通信チャネルの前記第１部分の前記チャネル推定値の複素共役を乗算するための第１８命令と、
第３ベクトルを得るために、前記第２ベクトルの要素のうちの１つから雑音分散推定値を減算するための第１９命令と、
経験的相互相関ベクトルを得るために前記第３ベクトルをフィルタリングするための第２０命令と、
前記第１平均化フィルタを得るために、前記経験的相関行列の逆行列に前記経験的相互相関ベクトルを乗算するための第２１命令とを含む、請求項４９に記載の機械可読媒体。
【請求項５１】
経験的相関行列を得るために前記第１外積をフィルタリングすることが、前記第１外積をフィルタリングして経験的相関行列を得るために自己回帰フィルタを使用することを含み、
前記第３ベクトルをフィルタリングすることが、前記第３ベクトルをフィルタリングして経験的相互相関ベクトルを得るために第２の自己回帰フィルタを使用することを含む請求項５０に記載の機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連する出願］
本特許出願は、各々が本出願の譲受人によって譲渡され、本出願の発明者によって提出された、参照により本明細書に組み込まれている、それぞれ２００５年８月２２日と２００６年５月１日に出願した仮特許出願第６０／７１０，３７２号と第６０／７９７，０３９号の優先権を主張するものである。
【０００２】
［分野］
本発明は一般に電気通信に関し、より詳細には、通信システムにおけるチャネル推定のための技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
典型的な電気通信システムでは、送信されるデータは、例えば「コード記号」と呼ばれる記号の列を生成するターボコーダなどのコーダを用いて符号化される。複数のコード記号はまとめてブロック化されて、信号点配置（signal constellation）上の点にマップされ、それによって複合「変調記号」の列を生成してもよい。この列は、無線チャネルを介して送信される連続時間信号を生成する変調器に適用されてもよい。
【０００４】
受信機で、復調器は変調記号の列または軟判定を生成する。軟判定が生成される場合、各軟判定はチャネルを介して送信された変調記号の推定値を表す。この推定値は、コード記号の対数ゆう度比（ＬＬＲ）（log-likelihood ratio）を計算するために使用されてよい。ターボ符号化の場合、ターボ復号器は、元々送信されたデータを復号する目的でコード記号ＬＬＲの列を使用する。
【０００５】
コード記号のＬＬＲを計算する場合、チャネルの伝搬条件が考慮されなければならない。チャネル条件またはチャネルのインパルス応答（impulse response）は、データ送信の中で埋め込まれた知られているパイロット列から受信機で推定されてもよい。例として、チャネルを推定するためには直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ；Orthogonal Frequency Division Multiplexing）システム、最小二乗手順（Least Square procedure）がしばしば使用される。この手順を使用して、チャネルは、１つのＯＦＤＭ記号の周波数帯域の間に均等に置かれたパイロットトーンのセットから推定されてもよい。
【０００６】
しかしながら、このチャネル推定値(channel estimate)は、パイロットトーン(pilot tone)が雑音で損なわれていることから、雑音の多いものとなる。典型的には、ＯＦＤＭ復調のためにチャネル推定値の中の雑音を抑制する目的で、受信機は典型的に複数のＯＦＤＭ記号からチャネル推定値を平均する（すなわち「フィルタリングする」）。すなわち、チャネル推定値はＯＦＤＭ記号の間で時間平均される。
【０００７】
チャネル推定値が時間平均される場合、チャネル推定値の中の雑音は抑制される。換言すると、時間平均されたチャネル推定値の雑音分散（noise variance）は、時間平均化を用いていないチャネル推定値のものよりも小さい。時間平均化ウィンドウが長くなると、雑音はより抑制される。しかしながら、時間平均されたチャネル推定値は、その雑音成分を伴っていなくても、チャネルの変動が存在する中で真のチャネルとは同じではないことがある。この違いは、チャネル推定バイアス（channel estimation bias）と呼ばれる。したがってチャネル推定の誤りは、雑音によるものとバイアスによるものとを含む。
【０００８】
例えば、実際のチャネル変動が１つのＯＦＤＭ記号の期間についての時間枠で生じ、時間平均化ウィンドウが１０個のＯＦＤＭ記号の期間についてのものである場合、チャネル推定は雑音を伴っていなくても、チャネルについて正確なものではない。
【０００９】
例えば、実際のチャネルが１０個のＯＦＤＭ記号の期間について異なっておらず、時間平均化ウィンドウが４つのＯＦＤＭ記号の期間についてのものである場合、チャネル推定バイアスはゼロである。
【００１０】
したがって、より長い時間平均化ウィンドウはより小さな雑音の分散につながるが、チャネル推定バイアスはより大きくなる。より短い時間平均化ウィンドウはより小さなチャネル推定バイアスにつながるが、雑音の分散はより大きくなる。
【００１１】
したがって、（１）時間平均化ウィンドウはしっかりと雑音を抑制するために十分に長いものであるべきだが、（２）時間平均化ウィンドウは過剰なチャネル推定バイアスを回避するために、実際のチャネル変動の時間枠と比較して短いものであるべきであるという２つの競合する目標が存在する。問題は、競合する目標を考慮して、どのように最適なまたは有用な時間平均化ウィンドウを選択するのかということである。
【００１２】
最適な平均化の程度は、両方ともアプリオリに知られていないＳＮＲおよびチャネルのドップラーによって決まる。
【００１３】
低いＳＮＲの体制の中で動作する場合、より長い時間平均化は、平均化ウィンドウを介するチャネル変動のために推定バイアスを増加させることを犠牲にして、雑音の分散を減少させる。雑音は低いＳＮＲでの劣化の主要な原因であることから、この場合には長い時間平均化を有することが好ましい。
【００１４】
チャネル推定バイアスと比較して雑音の分散が小さい場合、平均化の期間を短くし、それによってチャネル推定値のバイアスを減少させることが望ましい場合がある。
【００１５】
平均化の最適な程度は、チャネルドップラーおよびＳＮＲによって決まる。理想的には、すべてのチャネル条件の中で最低限の全体的劣化を達成するために、時間平均化の程度を自動的に変える受信機が望ましい。
【００１６】
適応可能なチャネル推定アルゴリズムが複数存在する。例えば、参照により本明細書に組み込まれている「Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ  ｆｏｒ  Ｗ−ＣＤＭＡ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ」、ＩＥＥＥ  ＶＴＣ会議録、２０００年５月、２０２４〜２０２８頁を参照されたい。典型的に、これらのアルゴリズムはフェージング統計のための数学的モデルに基づいて、アクセス端末の速度を推定し、時間平均化の量を選択する。
【００１７】
フェージング統計のための一般的な数学的モデルは、Ｊａｋｅｓのフェージング処理である。しかしながら、このモデルの背後にある多くの簡略化された仮定は、必ずしも「現実の世界」に当てはまるわけではないと思われる。高度に簡略化された数学的モデルに基づいてアクセス端末の速度を推定し、時間平均化の量を選択することは、実際のチャネル変動割合の推定値が著しく不正確なものとなることに結びつく場合がある。例えばアクセス端末は、チャネルが現実よりも速く変化していると判定する可能性があり、したがって必要なものよりも少ない程度の時間平均化を使用するかもしれない。反対にアクセス端末は、チャネルが現実よりもゆっくりと変化していると判定する可能性があり、したがって望ましいものよりも大きな程度の時間平均化を使用するかもしれない。いずれの状況でも、この相違がチャネル推定の誤りをより大きくする可能性があり、より高い復号誤り率に結びつく。この望ましくない特性は、ときに「モデルミスマッチ」または「モデル感度」と呼ばれる。
【特許文献１】米国特許出願第１１／０４７，３４７号
【非特許文献１】「Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ  ｆｏｒ  Ｗ−ＣＤＭＡ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ」、ＩＥＥＥ  ＶＴＣ会議録、２０００年５月、２０２４〜２０２８頁
【非特許文献２】「Ｕｐｄａｔｅｄ  ｈａｒｍｏｎｉｚｅｄ  Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ  Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ  Ｆｏｒ  １ｘＥＶ−ＤＯ」、３ＧＰＰ２、ＴＳＧ−Ｃ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ、Ｃ３０−２００５０４１８−０３９Ｒ１、２００５年４月１８日
【非特許文献３】「１ｘＥＶ−ＤＯ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ  Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ」、３ＧＰＰ２  ＴＳＧ−Ｃ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ、Ｃ３０−２００４１０１８−０１５、２００４年１０月１８日
【発明の開示】
【００１８】
［概要］
チャネル推定は一般的に、通信システムにおける難しい問題である。特に、有用または最適なチャネル推定値の時間平均化ウィンドウを選択することが主なハードルである。
【００１９】
直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）システムについての解決策は、チャネルの中の各トーン(tone)またはタップ(tap)について異なるチャネルを推定することである。これは、より高いスペクトル効率に結びつく、より優れたチャネル推定値に結びつく可能性がある。
【００２０】
基本的に、チャネル変動率およびＳＮＲは異なる周波数について、または異なる遅延時間について異なる。以下では時間領域について、すなわち遅延時間（以下では単に遅延またはチャネルタップと呼ばれる）について説明がなされるが、説明される方法および装置は、ＯＦＤＭシステムのための周波数領域で実行されることによって、同様のものであることが可能である。
【００２１】
第１の選択肢で、チャネル推定値は候補の時間平均化フィルタ（time-averaging filter）を用いて計算され、候補の時間平均化フィルタの各々のために距離を算出し、候補の時間平均化フィルタのために算出された距離に基づいて、時間平均化フィルタを選択し、選択された時間平均化フィルタのチャネル推定値を使用する。
【００２２】
上述の選択プロセスは、タップとしても知られる各遅延について、または各周波数について別々に実行されることが可能である。例えば、時間平均化フィルタは各遅延について別々に選択される。
【００２３】
第２の選択肢で、有用または最適な時間平均化フィルタは、２つ以上の複数のタップについて直接計算される。時間平均化フィルタを計算するために、最小二乗に基づくアルゴリズムが使用されることが可能である。このアルゴリズムは、タップとしても知られる各遅延について、または各周波数について別々に実行されることが可能である。例えば、時間平均化フィルタは各遅延について別々に計算される。
【００２４】
本発明の様々な態様および実施形態が、以下でさらに詳細に説明される。
【００２５】
本発明の特徴および性質は、全体を通じて同じ参照符号が同じものを指す図面と合わせて考慮される場合に、以下で言及される詳細な説明からより明らかとなろう。
【００２６】
［詳細な記載］
動機
ＯＦＤＭ復調の中でチャネル推定値の品質を向上させるために、受信機は典型的に複数のＯＦＤＭ記号からチャネル推定値を平均する。平均化の最適な程度は、両方ともアプリオリに知られていないＳＮＲおよびドップラーによって決まる。理想的には、すべてのチャネル条件の中で最低限の全体的劣化を達成するために、時間平均化の程度を自動的に変える受信機が望ましい。
【００２７】
時間平均化を用いないチャネル推定
図１を参照すると、ＯＦＤＭ記号のシリーズ１００が示されている。各ＯＦＤＭ記号１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ等はデータトーン１０３およびパイロットトーン１０５を含む。｛ｈ１，［ｓ］｝は、ｓ番目のＯＦＤＭ記号のためのチャネルインパルス応答（ＣＩＲ;channel impulse response）を意味するものとする。ｓ番目のＯＦＤＭ信号からのパイロットトーンは、
【数１】
2009521132.tif 000003
【００２８】
の雑音の多い推定値を得るために使用され、この式でｎ１［ｓ］は、ゼロ平均で分散がσ２の推定誤りである。換言すると
【数２】
2009521132.tif 000004
【００２９】
は、時間平均化を用いずに得られる、ｓ番目のＯＦＤＭ記号によって認知されるＣＩＲのＩタップのチャネル推定値である。チャネル推定値
【数３】
2009521132.tif 000005
【００３０】
１０７ａ、
【数４】
2009521132.tif 000006
【００３１】
１０７ｂ、
【数５】
2009521132.tif 000007
【００３２】
１０７ｃ、
【数６】
2009521132.tif 000008
【００３３】
１０７ｄ、
【数７】
2009521132.tif 000009
【００３４】
１０７ｅおよび
【数８】
2009521132.tif 000010
【００３５】
１０７ｆは、それぞれＯＦＤＭ記号ｓ＝−２，−１，０，１，２および３に対応して示されている。推定誤りは、ＯＦＤＭ記号の間で独立していると仮定される。
【００３６】
次に、すべてのトーンでのチャネル係数を
【数９】
2009521132.tif 000011
【００３７】
の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）によって推定する。図２は、ゼロ番目のＯＦＤＭ記号のためのチャネル推定プロセスを示すグラフである。Ｈｋ［ｓ］２０９は、ｋ番目のトーンでのチャネル係数を意味するものとする。したがって、
【数１０】
2009521132.tif 000012
【００３８】
のような式となり、Ｌは受信機によって仮定される遅延拡散２１１である。Ｌは、実際の遅延拡散よりも小さくないと仮定する。
【００３９】
時間平均化を用いるチャネル推定
受信機は、推定値の全体の品質を向上させるために、複数のＯＦＤＭ記号の中でチャネル推定値を平均化する。平均化は、
【数１１】
2009521132.tif 000013
【００４０】
の時間領域か、または
【数１２】
2009521132.tif 000014
【００４１】
の周波数領域のいずれかで行われることが可能である。ここでは、時間領域の平均化に焦点を置く。
【００４２】
一般性を失わずに、ｔ番目のＯＦＤＭ記号のチャネルｈ１［ｔ］の推定に焦点を置く。ｐ＝１，．．．，Ｐとして、重量ｗｐ（ｎ）の候補の時間平均化フィルタのバンクがあると仮定する。ｐ番目の候補フィルタ(p-th candidate filter)の出力を以下のように示す。
【数１３】
2009521132.tif 000015
【００４３】
したがって各候補フィルタｐのために、
【数１４】
2009521132.tif 000016
【００４４】
の１つまたは複数の値を平均化することによって
【数１５】
2009521132.tif 000017
【００４５】
が得られる。すなわち、所与の候補フィルタｐのフィルタ重量（filter weight）ｗｐ（ｎ）にしたがって
【数１６】
2009521132.tif 000018
【００４６】
の値を平均化することによって、
【数１７】
2009521132.tif 000019
【００４７】
が得られる。ｌ番目のタップおよびｐ番目の候補フィルタについてのチャネル推定値の平均平方誤り（ＭＳＥ）は、以下のような式となる。
【数１８】
2009521132.tif 000020
【００４８】
有用なまたは最適な時間平均化フィルタ
最小二乗法的な意味で真の基礎チャネルに「近い」チャネル推定値を作り出すフィルタを選択することが望ましい。特には、（１）を最小化する候補フィルタを求める。しかしながら新の基礎チャネルｈ１［ｔ］はわかっていないので、（１）が直接計算されることは不可能である。
【００４９】
この問題に対する１つの解決策は、ａ）基礎チャネルがわかっていなくても計算されることが可能な代替の距離を導き出し、ｂ）この距離を最小化する候補フィルタが（１）も最小化するということを示すことである。（１）の右辺を以下のように拡大する。
【数１９】
2009521132.tif 000021
【００５０】
第１項はｐから独立しており、第３項は候補フィルタの出力から判定されることが可能であることに留意されたい。したがって第２項を計算することができる場合、（２）の第２および第３項に基づいて、（１）を最小化する候補フィルタを見つけることができる。さらに第２項は、わかっていないｈ１［ｔ］によって決まる。したがって
【数２０】
2009521132.tif 000022
【００５１】
の項を次のように書き換える。
【数２１】
2009521132.tif 000023
【００５２】
この式を（２）に代入すると、以下のようになる。
【数２２】
2009521132.tif 000024
【００５３】
雑音分散σ２がわかっている場合、ＭＳＥはすべての候補フィルタに共通のわかっていない項と、真のチャネルがわからなくても各候補フィルタの出力から計算されることが可能な項とに分解されることが可能である。（４）から共通項Ｅ｜ｈ１［ｔ］｜２を除去し、共通のわかっている項
【数２３】
2009521132.tif 000025
【００５４】
を付加することによって定義される費用関数を考慮されたい。
【数２４】
2009521132.tif 000026
【００５５】
距離Ｍ１（ｐ）を最小化する候補フィルタｐは、ＭＳＥｐＪも最小化する。
【００５６】
実用的な実装のために、（５）の集合平均は時間平均によって置き換えられることが可能であり、雑音分散σ２はパイロットトーンから導き出される推定値
【数２５】
2009521132.tif 000027
【００５７】
によって置き換えられることが可能である。雑音分散は、参照により本明細書に組み込まれている２００５年１月２８日に出願され、共譲渡された米国特許出願第１１／０４７，３４７号「Ｎｏｉｓｅ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｌｏｇ−Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｓｃａｌｉｎｇ」と同様の推定手順を使用して推定されてもよい。その場合、ｐ番目の候補フィルタからのｌ番目のタップの距離はほぼ以下のようになり、
【数２６】
2009521132.tif 000028
【００５８】
上線は長さＴａｖｇの指数ウィンドウを介した平均化を意味する。ｔ番目のＯＦＤＭ記号についてのチャネルが推定される場合、以下の式
【数２７】
2009521132.tif 000029
【００５９】
を用いてＭ１（ｐ）を更新し、この式で
【数２８】
2009521132.tif 000030
【００６０】
は更新時に利用可能な雑音分散σ２の推定値である。換言するとＭ１（ｐ）は、１つのタップの自己回帰フィルタ（autoregressive filter）を使用して計算されることが可能である。
【００６１】
距離として
【数２９】
2009521132.tif 000031
【００６２】
を使用した場合、最小化フィルタは縮退され、平均化、すなわち
【数３０】
2009521132.tif 000032
【００６３】
はなくなる。主な新しい点は
【数３１】
2009521132.tif 000033
【００６４】
の追加であり、これは、瞬間的なチャネル推定値と平均化されたチャネル推定値との間で、減少したバイアスと増加した雑音分散とを正確に相殺する距離に結びつく。
【００６５】
距離Ｍ１（ｐ）に基づいて、時間平均化フィルタを判定するための２つの方法を以下で提案する。
【００６６】
フィルタ選択アルゴリズム（ＦＳＡ）
フィルタ選択アルゴリズムでは、例えばＳＮＲおよびドップラーの特定の範囲について各々調整されてもよい、異なる候補平均化フィルタ（candidate averaging filter）のバンクが存在する。ＣＩＲのｌ番目のタップ（０≦ｌ≦Ｌ−１）のために、最も小さな距離の候補フィルタＰｓｅｌを選択する。
【数３２】
2009521132.tif 000034
【００６７】
例えば、ＦＳＡのために３つの候補フィルタが存在すると仮定する。Ｎ（−）＝２，Ｎ（＋）＝２で（Ｐ＝３）である。この例の中で、第１候補フィルタ（ｐ＝１）は、ｗ１（−２）＝ｗ１（−１）＝ｗ１（０）＝ｗ１（２）＝１／５と定義され、第２候補フィルタ（ｐ＝２）はｗ２（−１）＝ｗ２（０）＝ｗ２（１）＝１／３；ｗ２（−２）＝ｗ２（２）＝０と定義され、第３候補フィルタ（ｐ＝３）はｗ３（−２）＝ｗ３（−１）＝ｗ３（０）＝ｗ３（１）＝ｗ３（２）＝０と定義される。第３候補フィルタは、すべてゼロに等しい係数を有するゼロフィルタであることに留意されたい。
【００６８】
上述の例の中で、ゼロ番目のＯＦＤＭ記号のために時間平均化されたフィルタの出力は以下のように計算される。
【数３３】
2009521132.tif 000035
【００６９】
距離は、各フィルタおよび各タップのために計算される。そのタップのためのチャネル推定のための平均化フィルタ(averaging filter)として、各タップのために、最小の距離の候補フィルタが選択される。
【００７０】
最小二乗に基づくアルゴリズム（ＬＳＡ）
最小二乗に基づくアルゴリズムでは、Ｍ１（ｐ）を最小化するフィルタについて直接解答を出し、すなわち以下の式
【数３４】
2009521132.tif 000036
【００７１】
となり、この式でｗはフィルタ重量の実ベクトルであり、上付きのＴは行列の転置オペレーションを意味する。Δ＝Ｎ（−１）＋１およびベクトル１Δを、Δ番目の位置で１を備えた０のベクトルとして定義する。
【００７２】
ｌ番目のタップ（０≦ｌ≦Ｌ−１）のための最適なフィルタは、
【数３５】
2009521132.tif 000037
【００７３】
によって概算されることが可能であり、この式で
【数３６】
2009521132.tif 000038
【００７４】
は
【数３７】
2009521132.tif 000039
【００７５】
によって定義されるｌタップのための経験的相関行列(empirical correlation matrix)であり、
【数３８】
2009521132.tif 000040
【００７６】
は
【数３９】
2009521132.tif 000041
【００７７】
によって定義されるｌ番目のタップのための経験的相互相関ベクトル(empirical cross-correlation vector)である。ｔ番目のＯＦＤＭ記号のためのチャネルが推定されるとき、以下の自己回帰ステップ（auto-regressive step）によって
【数４０】
2009521132.tif 000042
【００７８】
および
【数４１】
2009521132.tif 000043
【００７９】
を更新し、
【数４２】
2009521132.tif 000044
【００８０】
ここで
【数４３】
2009521132.tif 000045
【００８１】
は、更新時に利用可能な雑音分散σ２の推定値である。換言すると
【数４４】
2009521132.tif 000046
【００８２】
は、すべてのｓ≦０のために
【数４５】
2009521132.tif 000047
【００８３】
を使用して計算され、
【数４６】
2009521132.tif 000048
【００８４】
は、すべてのｓ≦０のために
【数４７】
2009521132.tif 000049
【００８５】
を使用して計算される。
【００８６】
アルゴリズム（ＦＳＡまたはＬＳＡ）によって判定されたフィルタを使用することによって、ＣＩＲの各タップが推定された後、各トーンのチャネル推定値は、これらの推定されたタップのＤＦＴを実行することによって得られる。
【００８７】
トーンごとの適合に関する説明
以下は、異なるトーンまたはタップのために異なるフィルタを使用することがなぜ有利なのかを示す実際的な説明である。周波数領域で時間平均化が実行される場合、なぜ異なるトーンの間で異なるフィルタが必要なのかということは簡単にわかる。しかしながら、各マルチパス構成要素は同様の率でフェードしてもよく、周波数領域のチャネル係数は一般に異なる変化率を経験することになる。簡単な例として、２つの同一の強度の経路を備えたチャネルを考える。最初にチャネルＨ（Ｚ）が１＋ｚ−１によって与えられ、後でスロットが（１＋δ）＋（１−δ）Ｚ−１によって与えられると仮定する。ｆ＝０での応答はまったく変化することはないが、一方でバンド端ｆ＝０．５での応答は０から２δまで変化する。ｆ＝０の間の異なる変化率はｆ＝０．５と比較して、ｆ＝０とｆ＝０．５とで同じ時間平均化フィルタが使用された場合、より大きなチャネル推定の誤りに結びつく。
【００８８】
タップごとの適合に関する説明
時間領域で時間平均化が実行される場合、ＣＩＲの中の各タップは異なるエネルギーを有するので、最適なフィルタは通常タップごとに異なる。典型的な状況では、仮定される遅延拡散Ｌ内にあるタップの一部は、実質的に信号エネルギーを含まない場合がある。この場合、それらのタップを「ゼロにする」ことが望ましく、それによって雑音を減少させチャネル推定品質の全体を向上させる。一般的な解決法は、エネルギーが特定のしきい値を下回るタップをゼロにすることである。この方法は「ハードしきい値処理」と呼ばれる。しかしながら、タップがいくらかの信号エネルギーを有する場合、タップをゼロにすることは、そのタップのＭＳＥがタップの信号エネルギーを上回る場合にだけ、チャネル推定を向上させる。チャネル推定誤りを最小化するハードしきい値処理の最適なレベルを見つけることは困難なので、雑音の多いタップをゼロにするための代替の方法を有することが望ましい。
【００８９】
ソフトしきい値処理に関する説明
（６）に基づいてフィルタが各タップのＭＳＥを最小化することを思い出されたい。ここで、特定のタップがその他のタップよりも少ない信号エネルギーを含むと仮定する。このタップで選択されたフィルタはより小さな係数を有することになるが、同時に、雑音分散を減少させる目的で、その他のタップよりも大きな程度の時間平均化を有することになる。その結果、このタップは効果的に、ＣＩＲの中のその他のタップと比較して重点を置かれないようになる。このアルゴリズムは、自動的に雑音の多いタップの周波数領域のチャネル推定値への寄与を減少させ、各トーンのチャネル係数の中のＭＳＥをより低くする。要約すると、タップごとの適合アルゴリズムを用いて、タップはＭＳＥ全体への寄与を最小化する最適な感度の中で重点を置かれないようになり、タップごとの適合は最適な「ソフトしきい値処理」を達成する。
【００９０】
最適なハードしきい値処理
ここで、実装することができるのは固定フィルタだけであるが、ハードしきい値処理と同様の能力を望んでいたと仮定する。１つの解決法は、固定フィルタとゼロ重量の別のフィルタとから構成されているバンクを考え、タップごとのＦＳＡを適用することである。このアルゴリズムは、平均化の間で固定フィルタを備えたタップを最適に選択するか、またはそれをゼロにする。
【００９１】
シミュレーション結果
シミュレーションは、参照により本明細書に組み込まれている「Ｕｐｄａｔｅｄ  ｈａｒｍｏｎｉｚｅｄ  Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ  Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ  Ｆｏｒ  １ｘＥＶ−ＤＯ」、３ＧＰＰ２、ＴＳＧ−Ｃ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ、Ｃ３０−２００５０４１８−０３９Ｒ１、２００５年４月１８日で説明されている強化型ＢＣＭＣＳと類似したシステムを使用して作成されたものである。各ＯＦＤＭ記号は３２０トーンを含み、５番目ごとのトーンはパイロットトーンである。したがって、６４個の均等に配置されたパイロットトーンが存在する。残りの２５６個のトーンの中で、２４０個のトーンはデータトーンであり、１６個のトーンは保護帯域の中のヌルトーンである。４つのＯＦＤＭ記号は「ＯＦＤＭスロット」を作る。隣接するスロットは、シミュレーション下のシステムの中でＯＦＤＭスロットではない場合があるので、特定のＯＦＤＭスロット内の記号のためのチャネル推定は、同じスロットからのＣＩＲ推定値だけを使用して実行される。したがって、スロットの端にある２つのＯＦＤＭ記号と、スロットの中央部にある２つのＯＦＤＭ記号とは、それぞれ異なるフィルタを使用する。
【００９２】
６４ＱＡＭと二重アンテナ受信機を用いた１．８Ｍｂｐｓのデータ速度（３０７２ビット／スロット、３．２ｂｐｓ／Ｈｚのスペクトル効率）がシミュレートされている。受信機は、ＣＩＲ推定値をＬ＝３２タップに切り捨てる。フェージングは、参照により本明細書に組み込まれている「１ｘＥＶ−ＤＯ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ  Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ」、３ＧＰＰ２  ＴＳＧ−Ｃ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ、Ｃ３０−２００４１０１８−０１５、２００４年１０月１８日で定義されているような、歩行者用Ｂ  ＩＴＵチャネル型を用いるＲａｙｌｅｉｇｈにならったものである。雑音推定値
【数４８】
2009521132.tif 000050
【００９３】
はパイロットトーンと、それらのパイロットトーンのためのチャネル推定値
【数４９】
2009521132.tif 000051
【００９４】
から得られる。
【００９５】
３つの技術がシミュレートされ、比較された。シミュレートされた第１の技術では、異なる記号のための異なる固定フィルタの間で選択するために、評価が行われた。固定フィルタは以下のとおりである。
【００９６】
（１）ゼロ番目のＯＦＤＭ記号については、Ｎ（＋）＝３でＮ（−）＝０である。候補フィルタのセットは、フィルタ１が重量０．９、０．１、０および０を有する。フィルタ２が重量２／３、１／３、０および０を有する。フィルタ３が重量０．５、０．２５、０．２５および０を有する。
【００９７】
（２）第１ＯＦＤＭ記号については、Ｎ（＋）＝２でＮ（−）＝１である。候補フィルタのセットは、フィルタ１が重量０．２５、０．５、０．２５および０を有する。フィルタ２が重量１／３、１／３、１／３および０を有する。フィルタ３が重量０．２５、０．２５、０．２５および０．２５を有する。
【００９８】
第２ＯＦＤＭ記号のための候補フィルタは、時間が逆行する場合を除いて、第１ＯＦＤＭ記号のための候補フィルタと同じものである。第３ＯＦＤＭ記号のための候補フィルタは、時間が逆行する場合を除いて、ゼロ番目のＯＦＤＭ記号のためのものと同じものである。上述の異なるフィルタセットの構造は、隣接するスロットがＯＦＤＭスロットではないかもしれないシミュレートされた通信システムのＯＦＤＭスロット構造のために使用される。ゼロ番目および第３のＯＦＤＭ記号はスロットの端にあり、一方で第１および第２のＯＦＤＭ記号はスロットの中央部にある。本明細書で説明されている方法および装置は、同じフィルタのセットがすべてのＯＦＤＭ記号に適用される通信システムに適用されることが可能である。
【００９９】
おおまかに言うと、フィルタ１は高いドップラーで最高となり、一方フィルタ３は低いドップラーで最高となる。フィルタ２は、参照により本明細書に組み込まれている「１ｘＥＶ−ＤＯ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ  Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ」、３ＧＰＰ２  ＴＳＧ−Ｃ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ、Ｃ３０−２００４１０１８−０１５、２００４年１０月１８日の中で使用されている。
【０１００】
シミュレートされる第２の技術では、（すべての重量がゼロである）ゼロフィルタを備えた上述の３つのフィルタを増大させることによって、ハードしきい値処理の効果が調査された。最後に、シミュレートされる第３の技術では、ソフトしきい値処理の利点がＬＳＡを使用して評価された。シミュレートされた３つすべての技術のために、更新を伴うスロット指数平均化ウィンドウが使用された。
【０１０１】
これら３つの技術の能力は、１０、３０および１２０ｋｍ／ｈのユーザ速度について、図３、４および５の中で示されている。比較のための基準線として、図面は、常に同じ固定フィルタを使用する受信機についての能力を示す。固定フィルタについての最高から最低の能力に関して、１０ｋｍ／ｈでの配列はフィルタ１、２および３である。この配列は、１２０ｋｍ／ｈでは逆になる。したがって、すべてのドップラーまたは速度の中で最適なフィルタはない。一方でＦＳＡは、少なくとも各ドップラーの最高の固定フィルタと同じくらい優れた能力に結びつく。最適なハードしきい値処理は、選択だけを介して、０．２５から０．５ｄＢまでのさらなる利得を与える。ＬＳＡはハードしきい値処理を上回り、高いドップラーで０．２５ｄｂか、またはそれ以上のさらなる利得を提供する。
【０１０２】
チャネル推定技術は、アクセス点およびアクセス端末を有する無線通信ネットワークで実装されることが可能である。アクセス点は例えば、ＯＦＤＭセルラ方式システムの中の基地局であってもよい。アクセス端末は例えば、セル式電話などの無線ハンドセット、または無線通信カードもしくは内蔵型トランシーバを備えたラップトップコンピュータなどのその他の端末装置であってもよい。
【０１０３】
図６は、図１〜５とともに上で論じられたチャネル推定を実装するための、アクセス点１１０とアクセス端末１２０とを有する構成図を示す。逆方向リンクについては、端末１２０で、送信（ＴＸ）データプロセッサ３１４はデータバッファ３１２からトラヒックデータを受信し、選択されたコーディングおよび変調方式に基づいて、各パケットを処理（例えば符号化、インタリーブ、記号マップなど）し、データ記号を提供する。データ記号はデータのための変調記号であり、パイロット記号は（アプリオリに知られている）パイロットのための変調記号である。変調器３１６はデータ記号、パイロット記号、および場合によっては逆方向リンクのための信号を受信し、システムによって指定されたＯＦＤＭ変調および／またはその他の処理を実行し、出力チップの流れを提供する。送信装置（ＴＭＴＲ）３１８は出力チップの流れを処理（例えばアナログへの変換、フィルタリングすること、増幅、および周波数を上げる変換など）し、アンテナ３２０から送信される変調信号を生成する。
【０１０４】
アクセス点１１０で、端末１２０、およびアクセス点１１０との通信の中で他の端末によって送信された変調信号は、アンテナ３５２によって受信される。受信装置（ＲＣＶＲ）３５４はアンテナ３５２から受信された信号を処理（例えば調節およびデジタル化など）し、受信サンプルを提供する。復調器（Ｄｅｍｏｄ）３５６は受信サンプルを処理（例えば復調および検出など）し、端末によってアクセス点１１０に送信されたデータ記号の雑音の多い推定値である検出データ記号を提供する。逆方向リンクについて、本明細書で説明される技術はＤｅｍｏｄ３５６で実行されてもよい。受信（ＲＸ）データプロセッサ３５８は各端末のために検出データ記号を処理（例えば記号デマップ、デインタリーブ、および復号など）し、その端末のために復号データを提供する。
【０１０５】
順方向リンクについては、アクセス点１１０で、トラヒックデータはデータ記号を生成するためにＴＸデータプロセッサ３６０によって処理される。変調器３６２はデータ記号、パイロット記号および順方向リンクのための信号を受信し、ＯＦＤＭ変調および／またはその他の適切な処理を実行し、送信装置３６４によってさらに調整され、アンテナ３５２から送信される出力チップの流れを提供する。順方向リンクの信号は、逆方向リンク上で基地局１１０への送信を行うすべての端末のために、コントローラ３７０によって生成される電力制御コマンドを含んでもよい。端末１２０で、基地局１１０によって送信された変調信号はアンテナ３２０によって受信され、受信装置３２２によって調整およびデジタル化され、検出データ記号を得るために復調器３２４によって処理される。順方向リンクについて、本明細書で説明される技術は復調器３２４で実行されてもよい。ＲＸデータプロセッサ３２６は検出データ記号を処理し、端末および順方向リンク信号のために復号データを提供する。コントローラ３３０は電力制御コマンドを受信し、データ送信を制御して、逆方向リンク上の電力をアクセス点１１０に送信する。コントローラ３３０および３７０は、それぞれ端末１２０およびアクセス点１１０のオペレーションを指示する。メモリ装置３３２および３７２はそれぞれ、本明細書で論じられているチャネル推定を実施するために、コントローラ３３０および３７０によって使用されるプログラムコードおよびデータを記憶する。
【０１０６】
図７は、本明細書で説明される、通信システムでチャネル推定値を計算するための方法を示す流れ図である。この方法はステップ７１０で開始する。ステップ７１０で、通信チャネルの第１部分を推定するために、第１平均化フィルタが使用される。第１平均化フィルタは、例えば図３〜５に関して上で説明されたフィルタ１、フィルタ２またはフィルタ３であってよい。第１部分は、本明細書で説明されるような第１タップまたは第１トーンもしくは周波数であってよい。ステップ７２０で、通信チャネルの第２部分を推定するために、第２平均化フィルタが使用される。第２平均化フィルタは、例えば図３〜５に関して上で説明されたフィルタ１、フィルタ２またはフィルタ３であってよい。第２部分は、本明細書で説明されるような第２タップまたは第２トーンもしくは周波数であってよい。
【０１０７】
図８は、本明細書で説明されている、通信システムでチャネル推定値を計算するための方法を示す流れ図である。図８は、図８の中のステップ８４０および８５０に対応する図７のステップの前に、３つのステップ８１０、８２０および８３０が付加されていることを除いて、図７と同様のものである。この方法はステップ８１０で開始する。ステップ８１０で、通信チャネルの第１部分のための第１候補フィルタのために、第１距離が計算される。ステップ８２０で、通信チャネルの第１部分のための第２候補フィルタのために、第２距離が計算される。ステップ８３０で、少なくとも部分的に第１距離および第２距離に基づいて、第１候補フィルタおよび第２候補フィルタから第１平均化フィルタが選択される。
【０１０８】
ステップ８１０は、時間平均化を用いずに得られた通信チャネルの第１部分のチャネル推定値と、第１候補フィルタからの第１部分のチャネル推定値との間の第１差分の第１関数を計算することと、第１雑音分散推定値（first noise variance estimate）と第１候補フィルタの複数の重量のうちの少なくとも１つとの第２関数として第１補正係数を計算することと、第３関数を得るために、第１補正係数を第１関数に付加することと、第１距離を得るために、第３関数をフィルタリングすることとを含んでもよい。第１関数は、振幅二乗関数（magnitude squared function）を含んでもよい。第３関数は、第１距離を得るために自己回帰フィルタを使用することを含んでもよい。ステップ８１０は、ゼロ重量フィルタ（zero weight filter）の複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、第１距離を計算することを含んでもよい。
【０１０９】
通信システムは、２つの例を挙げるために、直交周波数分割多元接続システムまたはコード分割多元接続システムであってよい。
【０１１０】
この方法はまた、少なくとも一部では時間平均化を用いない通信チャネルの第１部分のチャネル推定値の第１履歴（first past history）に基づいて、また少なくとも一部では第１雑音分散に基づいて第１平均化フィルタを計算することと、少なくとも一部では時間平均化を用いない通信チャネルの第２部分のチャネル推定値の第２履歴に基づいて、また少なくとも一部では第２雑音分散に基づいて第２平均化フィルタを計算することとを含んでもよい。
【０１１１】
さらに、この方法は、複数のＯＦＤＭ記号に対応しており、時間平均化を用いずに得られた通信チャネルの第１部分のチャネル推定値の第１履歴から形成された第１ベクトルの第１外積を計算することによって、第１平均化フィルタを計算することと、経験的相関行列を得るために第１外積をフィルタリングすることと、第２ベクトルを得るために、第１ベクトルに、時間平均化を用いずに得られた通信チャネルの第１部分のチャネル推定値の複素共役を乗算することと、第３ベクトルを得るために、第２ベクトルの要素のうちの１つから雑音分散推定値を減算することと、経験的相互相関ベクトルを得るために第３ベクトルをフィルタリングすることと、第１平均化フィルタを得るために、経験的相関行列の逆行列に、経験的相互相関ベクトルを乗算することとを含んでもよい。
【０１１２】
経験的相関行列を得るために第１外積をフィルタリングすることは、第１外積をフィルタリングして経験的相関行列を得るために自己回帰フィルタを使用することを含み、第３ベクトルをフィルタリングすることは、第３ベクトルをフィルタリングして経験的相互相関ベクトルを得るために第２の自己回帰フィルタを使用することを含む。
【０１１３】
第１部分については、本明細書で説明されているように、第１距離はＭ１（１）であってよく、第２距離はＭ１（２）であってよい。第２部分については、本明細書で説明されているように、第１距離はＭ２（１）であってよく、第２距離はＭ２（２）であってよい。ステップ８３０で、第１平均化フィルタは、少なくとも一部では第１部分の第１距離および第２距離に基づいて選択され、第２平均化フィルタは、少なくとも一部では第２部分の第１距離および第２距離に基づいて選択される。例えば、第１部分の第１距離と第２距離とは比較されてもよく、ステップ８３０で、最小の距離を作り出す候補フィルタが第１平均化フィルタとして選択される。実用的なシステムの中には、さらに多くの候補フィルタとさらに多くの部分とがおそらく存在する。説明のために、本明細書では、２つの候補フィルタ、２つの部分、および部分あたり２つの距離が使用される。説明された技術およびシステムは、ＯＦＤＭシステムなどの使用される通信システムのために必要とされるだけ、または都合が良いだけ、多くの回数が繰り返される。一部の場合では、第１部分のチャネル推定値のために第１距離を計算することは、ゼロ重量フィルタの複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、第１距離を計算することを含んでもよい。
【０１１４】
一部の実施形態で、この方法は、最小二乗アルゴリズム（ＬＳＡ）に基づいて第１平均化フィルタを計算することと、最小二乗アルゴリズム（ＬＳＡ）に基づいて第２平均化フィルタを計算することとを含む。
【０１１５】
図９は、本明細書で説明されているような、通信システムでチャネル推定値を計算するための復調器を示す図である。例えば図９は、図６に関して示されているＤｅｍｏｄ３５６または復調器３２４の中に含まれてもよい。図９に戻ると、モジュール９１０は、通信チャネルの第１部分を推定するために第１平均化フィルタを使用するためのモジュールである。例えば、第１平均化フィルタは図３〜５に関して上で説明されたフィルタ１、フィルタ２またはフィルタ３であってもよい。第１部分は、本明細書で説明されているような第１タップまたは第１トーンもしくは周波数であってもよい。モジュール９２０で、第２平均化フィルタは通信チャネルの第２部分を推定するために使用される。例えば、第２平均化フィルタは図３〜５に関して上で説明されたフィルタ１、フィルタ２またはフィルタ３であってもよい。第２部分は、本明細書で説明されるような第２タップまたは第２トーンもしくは周波数であってもよい。モジュール９１０および９２０は、Ｄｅｍｏｄ３５６または復調器３２４の中の単一のモジュールに結合されてもよい。
【０１１６】
図１０は、本明細書で説明されているような、通信システムでチャネル推定値を計算するための復調器を示す図である。図１０は、３つのモジュール１０１０、１０２０および１０３０が図９のモジュールに付加されていることを除いて、図９と同様のものである。例えば図９は、図６に関して示されているＤｅｍｏｄ３５６または復調器３２４の中に含まれてもよい。図１０に戻ると、モジュール１０１０で、通信チャネルの第１部分のための第１候補フィルタのために第１距離が計算される。モジュール１０２０で、通信チャネルの第１部分のための第２候補フィルタのために第２距離が計算される。第１部分については、本明細書で説明されているように、第１距離はＭ１（１）であってよく、第２距離はＭ１（２）であってよい。第２部分については、本明細書で説明されているように、第１距離はＭ２（１）であってよく、第２距離はＭ２（２）であってよい。モジュール１０３０で、第１平均化フィルタは、少なくとも一部では第１距離および第２距離に基づいて、第１候補フィルタおよび第２候補フィルタから選択される。
【０１１７】
例えば、第１部分の第１距離と第２距離とは比較されてもよく、モジュール８３０で、最小の距離を作り出す候補フィルタが選択される。実用的なシステムの中には、さらに多くの候補フィルタとさらに多くの部分とがおそらく存在する。説明のために、本明細書では、２つの候補フィルタ、２つの部分、および部分あたり２つの距離が使用される。説明された技術およびシステムは、ＯＦＤＭシステムなどの使用される通信システムのために必要とされるだけ、または都合が良いだけ、多くの回数が繰り返される。一部の場合では、チャネルの第１部分のチャネル推定値のために第１距離を計算することは、ゼロ重量フィルタの複数のフィルタ重量のためにゼロしか有していないゼロ重量フィルタに基づいて、第１距離を計算することを含んでもよい。
【０１１８】
一部の実施形態で、この方法は、最小二乗アルゴリズム（ＬＳＡ）に基づいて第１平均化フィルタを計算することと、最小二乗アルゴリズム（ＬＳＡ）に基づいて第２平均化フィルタを計算することとを含む。
【０１１９】
本明細書で説明されている技術およびモジュールは、様々な手段によって実装されてもよい。例えば、これらの技術はハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組合せの中で実装されてもよい。ハードウェア実装については、アクセス点またはアクセス端末内の処理装置は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理装置（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレー（ＦＰＧＡ）プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本明細書で説明される関数を実行するように構成された他の電子装置、またはそれらの組合せの中で実装されてもよい。
【０１２０】
ソフトウェア実装については、本明細書で説明されている技術は、本明細書で説明されている関数を実行するモジュール（例えば手順、関数およびその他）を用いて実装されてもよい。ソフトウェアコードはメモリ装置に記憶され、プロセッサまたは復調器によって実行されてもよい。メモリ装置はプロセッサの内部か、またはプロセッサの外部に実装されてもよく、外部に実装される場合には様々な手段を介して、通信によってプロセッサに結合されることが可能である。
【０１２１】
上の開示される実施形態の説明は、任意の当業者が特徴、機能、オペレーションおよび本明細書で開示される実施形態を作成または使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態に対する様々な変更は、当業者には容易に明らかになると思われ、本明細書で定義される一般原理は、本発明の精神または範囲から逸脱することなく、その他の実施形態に適用されてもよい。したがって本開示は、本明細書で示されている実施形態に限定されることが意図されているわけではなく、本明細書で開示される原理および新規の特徴と一致する最も広い範囲を与えられることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】セルラ方式無線通信システムの構成図である。
【図２】ゼロ番目のＯＦＤＭ記号のためのチャネル推定プロセスを示すグラフである。
【図３】１０ｋｍ／ｈのアクセス端末のシミュレーション結果を示すグラフである。
【図４】３０ｋｍ／ｈのアクセス端末のシミュレーション結果を示すグラフである。
【図５】１２０ｋｍ／ｈのアクセス端末のシミュレーション結果を示すグラフである。
【図６】アクセス点およびアクセス端末を示す図である。
【図７】本明細書で説明される通信システムでチャネル推定値を計算するための方法を示す流れ図である。
【図８】本明細書で説明される通信システムでチャネル推定値を計算するための方法を示す流れ図である。
【図９】本明細書で説明される通信システムでチャネル推定値を計算するための復調器を示す図である。
【図１０】本明細書で説明される通信システムでチャネル推定値を計算するための復調器を示す図である。
【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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【国際調査報告】
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