(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の送信アンテナを持つ送信デバイスと、少なくとも一つの受信アンテナを持つ受信デバイスとを備えた通信システムにおいてチャネル応答を推定する方法。【解決手段】合成メッセージを作成するために、送信アンテナによって送信される送信データにトレーニングシーケンスを重ね合わせることと、合成メッセージを送信することと、受信デバイスにおいてデータを受信し、その後、全チャネルにわたって、ｉ．受信データを等化してチャネル歪みを除去すること、ｉｉ．送信データのための推定値を検出すること、ｉｉｉ．チャネル応答によって修正された受信トレーニングシーケンスの推定値を受信データから導出するためにｉｉからの送信データの推定値を用いること、ｉｖ．チャネル応答を推定するためにｉｉｉからのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較することを実行することとを含む。【選択図】      図１
2006229944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の送信アンテナを持つ送信デバイスと、少なくとも一つの受信アンテナを持つ受信デバイスとを備えた通信システムにおいて、チャネル応答を推定する方法であって、前記方法は、
ａ．合成メッセージを作成するために、前記送信アンテナによって送信される送信データにトレーニングシーケンスを重ね合わせることであって、各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域において重なり合わないように配置されることと、
ｂ．ステップ（ａ）からの合成メッセージを送信することと、
ｃ．前記受信デバイスにおいてデータを受信し、その後、全てのチャネルにわたって、
ｉ．受信データを等化して、チャネル歪みを除去すること、
ｉｉ．前記送信データのための推定値を検出すること、
ｉｉｉ．前記チャネル応答によって修正された受信トレーニングシーケンスの推定値を受信データから導出するために、ステップ（ｃ）（ｉｉ）からの送信データの推定値を用いること、及び
ｉｖ．前記チャネル応答を推定するために、ステップ（ｃ）（ｉｉｉ）からのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較すること
を実行することと
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載のチャネル応答を推定する方法において、
前記受信デバイスは前記チャネル応答の以前の推定値を含んでおり、前記ステップ（ｃ）（ｉｉｉ）は、前記チャネル応答の以前の推定値によって修正された前記送信データの推定値を前記受信データから引くことを含み、前記ステップ（ｃ）（ｉｖ）は、前記チャネル応答の以前の推定値を更新することを含む方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のチャネル応答を推定する方法において、
何れか一つの送信アンテナにおける前記トレーニングシーケンスは、そのアンテナにユニークである方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のうち何れか１項に記載のチャネル応答を推定する方法において、
受信データは、線形零フォーシング、最小平均自乗誤差等化、非線形最大尤度、又は判定帰還のうちの何れか一つの方法によって等化される方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のうち何れか１項に記載のチャネル応答を推定する方法において、
前記受信デバイスは、前記受信データを用いて、前記チャネル応答の推定値を定期的に更新する方法。
【請求項６】
請求項５に記載のチャネル応答を推定する方法において、
前記送信データは、ブロックフォーマットに処理され、前記チャネル応答は、受信データの各ブロックについて更新される方法。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載のチャネル応答を推定する方法において、
前記チャネル応答の推定値は、前記チャネル応答の以前の推定値との比較の後に、更新されたチャネル応答係数を用いて、更新されていない何れかのチャネル応答係数のための更新値を補間する更なるステップを含む方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のうち何れか１項に記載のチャネル応答を推定する方法において、
前記チャネル応答の推定値は、再帰的最小自乗アルゴリズムによって得られる方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のうち何れか１項に記載のチャネル応答を推定する方法において、
前記送信データがブロックフォーマットに処理され、各データブロックの終わりが零でパディングされる方法。
【請求項１０】
少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスを備えた通信システムにおいて、複数の送信アンテナを有する送信デバイスによって使用されるための通信方法であって、前記方法は、
ａ）前記送信アンテナによって送信される送信データに、トレーニングシーケンスを重ね合わせることと、
ｂ）ステップ（ａ）からのデータを送信することとを備え、各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域において重なり合わないように構成されている通信方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の通信方法において、
前記送信データがブロックフォーマットに処理され、各データブロックの終わりが零でパディングされる通信方法。
【請求項１２】
請求項１０又は請求項１１に記載の通信方法において、
何れか一つの送信アンテナにおける前記トレーニングデータが、そのアンテナにユニークである通信方法。
【請求項１３】
請求項１０乃至１２のうち何れか１項に記載の通信方法において、
前記トレーニングシーケンスは、長さＫのシーケンスに基づいており、ｑ番目の送信アンテナにおける前記長さＫのトレーニングシーケンスの規格化された離散フーリエ変換が、列ベクトルｘｑ及び
【数１】
2006229944.tif 000024
によって定義され、Ｘｑは、対角線上にｘｑの要素を持つ対角行列であり、０は、零からなるＫ×Ｋ行列であり、量ｎは、システムにおける送信アンテナの数を示す通信方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の通信方法において、
トレーニングシーケンスは、Ａがスカラー倍に等しいユニタリー行列であり、Ｌが送信デバイスと受信デバイスとの間の通信チャネルにおけるチャネルインパルス応答のメモリ次数であり、ＦＬ＋１が、規格化された離散フーリエ変換行列の初めのＬ＋１列からなる行列である場合に、
【数２】
2006229944.tif 000025
になるように構成される通信方法。
【請求項１５】
少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスを備えた通信システムにおいて使用されるための、複数の送信アンテナを有する送信デバイスであって、前記送信デバイスは、
前記送信アンテナによって送信される送信データに、トレーニングシーケンスを重ね合わせる手段を備え、各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域において重ね合うことがないように構成された送信デバイス。
【請求項１６】
請求項１５に記載の送信デバイスにおいて、
前記送信データはブロックフォーマットにしたがっており、各データブロックの終わりが零でパディングされる送信デバイス。
【請求項１７】
請求項１５又は請求項１６に記載の送信デバイスにおいて、
何れか一つの送信アンテナにおけるトレーニングシーケンスが、そのアンテナにユニークである送信デバイス。
【請求項１８】
請求項１５乃至１７のうち何れか１項に記載の送信デバイスにおいて、
前記トレーニングシーケンスは、長さＫのシーケンスに基づいており、ｑ番目の送信アンテナにおける前記長さＫのトレーニングシーケンスの規格化された離散フーリエ変換が、列ベクトルｘｑ及び
【数３】
2006229944.tif 000026
によって定義され、Ｘｑは、対角線上にｘｑの要素を持つ対角行列であり、０は、零からなるＫ×Ｋ行列であり、量ｎは、システムにおける送信アンテナの数を示す送信デバイス。
【請求項１９】
請求項１８に記載の送信デバイスにおいて、
トレーニングシーケンスは、Ａがスカラー倍に等しいユニタリー行列であり、Ｌが送信デバイスと受信デバイスとの間の通信チャネルにおけるチャネルインパルス応答のメモリ次数であり、ＦＬ＋１が、規格化された離散フーリエ変換行列の初めのＬ＋１列からなる行列である場合に、
【数４】
2006229944.tif 000027
になるように構成された送信デバイス。
【請求項２０】
複数の送信アンテナを有する送信デバイスを備えた通信システムにおいて、少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスによって使用される通信方法であって、前記方法は、
ａ）前記送信機から送信されたデータを受信し、ここで送信メッセージは、送信データに重ね合わされたトレーニングシーケンスを含んでおり、その後、以下のステップを全てのチャネルにわたって実行することと、
ｂ）受信データを等化して、チャネル歪を取り除くことと、
ｃ）前記送信データのための推定値を検出することと、
ｄ）前記チャネル応答によって修正された受信トレーニングシーケンスの推定値を、前記受信データから導出するために、ステップ（ｃ）からの送信データの推定値を用いることと、
ｅ）前記チャネル応答を推定するために、ステップ（ｄ）からのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較することと
を含む方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の通信方法において、
前記受信デバイスは、前記チャネル応答の以前の推定値を含み、ステップ（ｃ）は、前記チャネル応答の以前の推定値によって修正された送信データの推定値を、前記受信データから引くことを含み、ステップ（ｅ）は、前記チャネル応答の以前の推定値を更新することを含む通信方法。
【請求項２２】
請求項２０又は請求項２１に記載の通信方法において、
任意の一つの送信アンテナにおける前記トレーニングシーケンスは、そのアンテナにユニークである通信方法。
【請求項２３】
請求項２０乃至２２のうち何れか１項に記載の通信方法において、
各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域内で重なり合わないように構成されている通信方法。
【請求項２４】
請求項２０乃至２３のうち何れか１項に記載の通信方法において、
受信データは、線形零フォーシング、最小平均自乗誤差等化、非線形最大尤度、又は判定帰還のうちの何れか一つの方法によって等化される通信方法。
【請求項２５】
請求項２０乃至２４のうち何れか１項に記載の通信方法において、
前記受信デバイスは、前記受信データを用いて、前記チャネル応答の推定値を定期的に更新する通信方法。
【請求項２６】
請求項２０乃至２５のうち何れか１項に記載の通信方法において、
前記送信データは、ブロックフォーマットに処理され、前記チャネル応答は、受信データの各ブロックについて更新される通信方法。
【請求項２７】
請求項２１乃至２６のうち何れか１項に記載の通信方法において、
前記チャネル応答の推定値は、前記チャネル応答の以前の推定値との比較の後に、更新されたチャネル応答係数を用いて、更新されていない何れかのチャネル応答係数のための更新値を補間する更なるステップを含む通信方法。
【請求項２８】
請求項２０乃至２７のうち何れか１項に記載の通信方法において、
前記チャネル応答の推定値は、再帰的最小自乗アルゴリズムによって得られる通信方法。
【請求項２９】
複数の送信アンテナを有し、送信データに重ね合わされたトレーニングシーケンスを送信する送信デバイスを備えた通信システムにおいて使用されるための少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスであって、
ａ）受信データを等化して、チャネル歪を取り除く手段と、
ｂ）前記送信データの推定値を検出する手段と、
ｃ）前記送信データの推定値を用いて、前記受信データから、前記チャネル応答によって修正された受信トレーニングデータの推定値を導出する手段と、
ｄ）前記チャネル応答を推定するために、ステップ（ｃ）からのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較する手段と
を備えた受信デバイス。
【請求項３０】
請求項２９に記載の受信デバイスにおいて、
前記チャネル応答の以前の推定値を含み、前記ステップ（ｃ）の手段は、前記チャネル応答の以前の推定値によって修正された送信データの推定値を、前記受信データから引き去り、前記ステップ（ｄ）の手段は、前記チャネル応答の以前の推定値を更新する受信デバイス。
【請求項３１】
請求項２９又は請求項３０に記載の受信デバイスにおいて、
任意の一つの送信アンテナにおける前記トレーニングデータは、そのアンテナにユニークである受信デバイス。
【請求項３２】
請求項２９乃至３１のうち何れか１項に記載の受信デバイスにおいて、
各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域内で重なり合わないように構成されている受信デバイス。
【請求項３３】
請求項２９乃至３２のうち何れか１項に記載の受信デバイスにおいて、
前記受信データを等化する手段は、線形零フォーシング、最小平均自乗誤差等化、非線形最大尤度、又は判定帰還のうちの何れか一つの方法による受信デバイス。
【請求項３４】
請求項２９乃至３３のうち何れか１項に記載の受信デバイスにおいて、
前記受信データを用いて、前記チャネル応答の推定値を定期的に更新する受信デバイス。
【請求項３５】
請求項３１乃至３４のうち何れか１項に記載の受信デバイスにおいて、
前記送信データは、ブロックフォーマットにしたがって処理され、前記チャネル応答は、受信データの各ブロックについて更新される受信デバイス。
【請求項３６】
請求項３０乃至３５のうち何れか１項に記載の受信デバイスにおいて、
前記チャネル応答を推定する手段は更に、前記チャネル応答の以前の推定値との比較の後に、更新されていない何れかのチャネル応答係数のために、更新値を補間する受信デバイス。
【請求項３７】
請求項２９乃至３６のうち何れか１項に記載の受信デバイスにおいて、
前記チャネル応答を推定する手段は、再帰的最小自乗アルゴリズムを組み込んだ受信デバイス。
【請求項３８】
通信デバイス上で動作している場合、前記デバイスに、請求項１０乃至１４又は請求項２０乃至２８のうち何れか１項に記載の方法を実行させるオペレーティングプログラム。
【請求項３９】
通信デバイスにロードされた場合、前記デバイスを、請求項１５乃至１９又は請求項２９乃至３７のうち何れか１項に記載の１つにさせるオペレーティングプログラム。
【請求項４０】
搬送媒体上で搬送される請求項３８又は請求項３９に記載のオペレーティングプログラム。
【請求項４１】
前記搬送媒体は、送信媒体である請求項４０に記載のオペレーティングプログラム。
【請求項４２】
前記搬送媒体は、記憶媒体である請求項４０に記載のオペレーティングプログラム。
【請求項４３】
通信システムであって、
複数の送信アンテナと、これら送信アンテナによって送信される送信データにトレーニングデータを重ね合わせるための手段とを有する送信デバイスであって、前記トレーニングデータは、周波数領域において重ね合わないように構成された送信デバイスと、
複数の受信アンテナ、
ｉ．受信データを等化して、チャネル歪を取り除くための手段、
ｉｉ．前記送信データのための推定値を検出する手段、
ｉｉｉ．前記送信データの推定値を用いて、前記受信データから、前記チャネル応答によって修正された受信トレーニングデータの推定値を導出するための手段、及び
ｉｖ．前記チャネル応答を推定するために、ステップｉｉｉからの受信トレーニングデータの推定値を、オリジナルのトレーニングデータと比較する手段を有する受信デバイスと
を備えた通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信デバイスが複数の送信アンテナを有し、受信デバイスが少なくとも一つの受信アンテナを有する通信システムにおいて使用するための通信方法に関する。本発明は、また、そのような方法を使う通信システム及びデバイスに関する。本発明は、特に、複数入力複数出力システムにおけるチャネル推定及び追跡技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
典型的な無線ネットワークは、各々がこのネットワークの基地局又はアクセスポイントと無線通信する複数の移動端末を備えている。アクセスポイントは、例えば固定されたイーサネット（登録商標）タイプのネットワークのようなその他のネットワークとのリンクを持っているかもしれない中央コントローラとも通信する。現在まで、特に無線ＬＡＮ及びその他の無線通信環境において一般的な、複数アンテナ伝搬における知覚できる悪影響を緩和するために、システム設計にかなりの努力がなされている。しかしながら、G.J. FoschiniとM.J. Gansによって著された“On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas” Wireless Personal Communications vol. 6, No.3, pp.311-335, 1998年（非特許文献１）は、送信機と受信機との両方において複数のアンテナアーキテクチャを用いること、所謂複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）アーキテクチャを用いることによって、大幅に増加されたチャネル容量が可能であることを示した。また、広帯域チャネルのための空間−時間符号化技術の適用も注目されるようになった。一般に、そのような符号の検出のためのチャネル状態情報（ＣＳＩ：channel state information）は、トレーニングシーケンスを経て得られ、結果として得られるＣＳＩ推定はその後、受信信号とともに空間−時間デコーダへ供給される。
【０００３】
複数の送信アンテナを有する送信機が適用される通信リンクでは、異なる送信アンテナから受信した信号が互いに干渉するので、特別な問題が発生する。これは、所謂マルチストリーム干渉（ＭＳＩ：multi-stream interference）という結果になり、復号の困難性をもたらす。しかしながら、そのような通信リンクに対する潜在的な利点は、大幅に増加したスループット（すなわち、より高いビットレート）である。この種のＭＩＭＯ（Multiple-input Multiple-output）通信リンクでは、（行列チャネルへの）「入力」は、送信機の複数の送信アンテナによって提供され、（行列チャネルからの）「出力」は、複数の受信アンテナによって提供される。従って、各受信アンテナは、解読されねばならない全ての送信機の送信アンテナからの信号の組み合わせを受信する。
【０００４】
添付図の図１は、送信デバイス２と受信デバイス１４とを備えた一般的なＭＩＭＯ通信システム１を例示する概要図である。送信デバイス２では、データソース４が、情報シンボルベクトルｄを、ＭＩＭＯエンコーダ８へ提供する。ＭＩＭＯエンコーダ８は、シンボルベクトルｄを、Ｔ個の符号シンボルｓ１，ｓ２，・・・，ｓＴとして符号化する。このＴ個の符号シンボルｓ１，ｓ２，・・・，ｓＴは、送信シンボルベクトルｓとして表すことができる。この例では、Ｔは３である。このＴ個の符号シンボルｓ１，ｓ２，・・・，ｓＴは、その後、Ｔ個の送信アンテナ６のそれぞれから、別々に、かつ同時に送信される。ＭＩＭＯエンコーダ８の一例は、入力シンボルｄｉを、出力シンボルｓｉに直接マッピングすることによって求められる。
【０００５】
受信デバイス１４では、複数のＲ個からなる受信アンテナ１８がそれぞれ、シンボルベクトルｙと表される信号ｙ１，・・・，ｙＲを受信する。狭帯域チャネルの場合、送信デバイス２と受信デバイス１４との間のチャネル１２のチャネル応答は、Ｒ次元の雑音ベクトルｖによって表される受信機における雑音寄与を用いて、（複素数チャネル係数からなるＲ行とＴ列を持つ）Ｒ×Ｔチャネル応答行列Ｈによって表される。このモデルを用いると、  
ｙ＝Ｈｓ＋ｖ            （１）  
となる。
【０００６】
受信信号ｙは、その後、チャネル応答行列Ｈの推定値とともにＭＩＭＯ検出器及びデコーダ１６に入力される。ＭＩＭＯ検出器１６におけるチャネル推定は、多くの良く文書化された方法で達成することができる。ＭＩＭＯ検出器１６に対するこれらの入力は、送信シンボルベクトルの推定値ｓを作成するために、あるいは情報シンボルベクトルｄの推定値を直接作成するために使用することができる。上述した例のエンコーダに対応する例であるＭＩＭＯ検出器１６は、送信シンボルベクトルの推定値ｓが  
ｓ＝Ｗｙ                （２）  
によって与えられるように、Ｈ−１に等しい線形推定行列Ｗを生成する。送信シンボルベクトルの推定値ｓは、その後、ＭＩＭＯデコーダ１６によって、ＭＩＭＯエンコーダ８によって実行された符号化動作の逆を実行することによって復号され、オリジナルの情報シンボルベクトルｄの推定値  
【数５】
2006229944.tif 000003
が生成され、この推定値  
【数６】
2006229944.tif 000004
は、データ宛先２２に渡される。
【０００７】
上の例では、線形推定行列Ｗは、受信アレイに到着する複数の送信された信号を効率的に分離する。非線形な推定は、より最適であり、最大尤度（ＭＬ：maximum likelihood）又は最大事後確率（ＭＡＰ：maximum a posteriori probability）による推定技術を適用できる。
【０００８】
上の例において、複数ユーザからのチャネル１２を介したデータ送信は、上述した動作のシーケンスが、一人のユーザのために一つの時間枠で、別のユーザのために次の時間枠で実行されるように、ＭＩＭＯの空間的な多重通信と組み合わせた時間分割多重通信を用いて取り扱うことができる。
【０００９】
無線チャネルの状態（チャネル応答１２）は、（例えば、送信機や受信機の動き、あるいは人や、車や、同様の物体の動きによっても）時間にわたって変化する。従って、良い性能を達成し、維持するために、無線通信システムは、このチャネル応答を推定し、時間にわたってこの応答を追跡する必要があるであろう。
【００１０】
一般に、チャネル応答は、送信機と受信機との両方に知られたトレーニングメッセージを送信し、その後、これらメッセージを用い、このチャネルの現在の状態を推定することによって推定される。
【００１１】
図２は、チャネル応答の更新がなされることを可能にするために、このトレーニングメッセージ２４が定期的に送信されるシステムを示す。この場合、トレーニングデータ２４及びメッセージデータ２６がインタリーブされることが見てわかる。そのようなシステムの例は、Furuskar, A.、Mazur, S.、Muller, F.及びOlofsson, Hによる“EDGE: Enhanced Data Rates for GSM and TDMA/136 Evolution,” IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 3, pp. 56-66, 1999年（非特許文献２）に記載されている。
【００１２】
しかしながら、トレーニングメッセージは、冗長な情報を構成し、頻繁に送信されねばならず、スループットの低下をもたらすので、トレーニングメッセージを用いてデータをインタレースする従来のチャネル推定方法は、移動環境では一般に望ましくないことが認められる。チャネル応答における時間的な変化は、順応的な追跡方法の手段によって追跡される。例えば、この応答は、最小平均自乗（ＬＭＳ：least-mean squares）適用、再帰的最小自乗（ＲＬＳ：recursive least squares）アルゴリズムからなる様々な実施によって、あるいはＫａｌｍａｎフィルタリングとして知られるより一般的な技術によって連続的に追跡することができる。これらのアルゴリズムは、一般に、チャネル状態における変化を追跡するために受信機において検出されたデータを使う。
【非特許文献１】“On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas”、G.J. Foschini、M.J. Gans著、Wireless Personal Communications vol. 6, No.3, pp.311-335, 1998年
【非特許文献２】“EDGE: Enhanced Data Rates for GSM and TDMA/136 Evolution,”、Furuskar, A.、Mazur, S.、Muller, F.及びOlofsson, H著、IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 3, pp. 56-66, 1999年
【非特許文献３】“MIMO channel estimation using superimposed training,”Meng, X.及びTugnait, J.著、ICC 2004年
【非特許文献４】“Channel estimation using implicit training,” Orozco-Lugo, A.、Lara, M.、及びMcLernon, D.著、 IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 52, no. 1, 2004年１月
【非特許文献５】“MIMO channel estimation using superimposed training,”Meng, X.、Tugnait, J.著、ICC 2004年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、そのような順応的な追跡方法は、ＭＩＭＯアーキテクチャに適用されたときにより複雑になる。
【００１４】
チャネル応答を推定し、追跡する上記方法に対する代替として、トレーニングシーケンス／メッセージを、代わりに、データ上に重ね合わせることができる。図３は、トレーニングメッセージ２８がメッセージデータ３０上に重ね合わされ、合成メッセージ３２が作成されるシステムを例示している。この技術は、システムのビットレートを妥協することなく、チャネルが推定されるようになるという利点を持っている。
【００１５】
データ上にトレーニングメッセージを重ね合わせるシステムは、チャネルが推定されるために、トレーニングメッセージが定期的であることと、受信機におけるデータ及び雑音が、平均で零（零−平均）であることとを必要とする。これらの制約の下、先ず、受信機が、予め定めた数の受信シンボルを集めることを可能とし、この後に、これらシンボルの平均がとられることによってチャネルを推定することができる。このデータ及び雑音は、零平均であるので、これらの量は、理想的には、これらの平均にさほど影響を与えない（すなわち、平均して零になる）。代わりに、この平均は、単に、チャネルによって歪められたトレーニング信号である。このトレーニング信号は受信機において知られているので、チャネルが、例えば最小自乗（ＬＳ:least squares）技術、又は最大尤度（ＭＬ:maximum likelihood）方法のような任意の数の技術を適用することによって推定される。
【００１６】
トレーニングメッセージがデータに重ね合わされているシステムの例は、（ｉ）Meng, X.とTugnait, J.によって著された“MIMO channel estimation using superimposed training,” ICC 2004年（非特許文献３）、及び（ｉｉ）Orozco-Lugo, A.、Lara, M.、そしてMcLernon, D.によって著された“Channel estimation using implicit training,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 52, no. 1, 2004年１月（非特許文献４）である。
【００１７】
重ね合わされたトレーニングメッセージを、チャネル推定前の平均化とともに用いる技術は、チャネル推定前の適切な数の受信シンボルの収集に関連付けられた潜在的に長い待ち時間によって、通信システムにおける遅延をもたらしうることに留意されたい。また、これらの技術は、適度に複雑であり、もしもより洗練された繰り返しＭＬ技術が適用されないのであれば、非常に良く機能するわけではない。
【００１８】
従って、本発明の目的は、上述した問題点を実質的に緩和する通信システムにおけるチャネル応答を推定及び追跡する方法、通信デバイス、及び通信システムを提供することである。本発明の更なる目的は、低いオーバヘッド及び低複雑性を維持しながら、チャネルの推定及び追跡を可能にすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
第一の局面によれば、本発明は、複数の送信アンテナを持つ送信デバイスと、少なくとも一つの受信アンテナを持つ受信デバイスとを備えた通信システムにおけるチャネル応答を推定する方法を提供する。この方法は、  
ａ．合成メッセージを作成するために、送信アンテナによって送信される送信データにトレーニングシーケンスを重ね合わせることであって、各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域において重なり合わないように配置されることと、  
ｂ．ステップ（ａ）からの合成メッセージを送信することと、  
ｃ．受信デバイスにおいてデータを受信し、その後、全てのチャネルにわたって以下のステップ、すなわち  
ｉ．受信データを等化して、チャネル歪みを除去すること、  
ｉｉ．送信データのための推定値を検出すること、  
ｉｉｉ．チャネル応答によって修正された受信トレーニングシーケンスの推定値を受信データから導出するためにステップ（ｃ）（ｉｉ）からの送信データの推定値を用いること、
ｉｖ．チャネル応答を推定するために、ステップｉｉｉからのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較すること
を実行することとを含む。
【００２０】
本発明は、通信システムにおけるチャネル応答を推定する方法を提供する。周波数領域において重なり合っていないトレーニングシーケンスは、複数の送信アンテナによって送信されている情報に重ね合わされる。システムの受話機側は、チャネル応答によって修正されたトレーニングシーケンスの推定値を導出し、次に、（例えば、メモリ記憶装置に予めロードされることによって、受信デバイスに個別に提供される）オリジナルのトレーニングシーケンスと比較する。受信デバイスは、単一の受信アンテナ、又はより好ましくは、複数の受信アンテナを備えうる。
【００２１】
この受信デバイスが、チャネル応答の以前の推定値を格納したのであれば、上記ステップ（ｃ）（ｉｉｉ）は、便利なことに、チャネル応答の以前の推定値によって修正された（ステップ（ｃ）（ｉｉ）からの）送信データの推定値を、受信データから取り去ることを含みうる。これは、現在のチャネル応答によって修正された受信トレーニングシーケンスの推定値を導出するであろう。その後、ステップ（ｃ）（ｉｖ）は、ステップ（ｃ）（ｉｉｉ）からのチャネル修正されたトレーニングシーケンスを、オリジナルのトレーニングシーケンス（これもまた受信デバイスに格納されている）と比較することによってチャネル応答の以前の推定値を更新することを含む。
【００２２】
このトレーニングデータは、好適には、各アンテナにユニークなトレーニングシーケンスを含んでいる。
【００２３】
便利なことに、例えば線形零フォーシング（ＺＦ：zero forcing）、最小平均自乗誤差（ＭＭＳＥ）等化、非線形最大尤度（ＭＬ）、又は判定帰還のようなあらゆる等化技術が、受信デバイス内で使用されうる。
【００２４】
もしもチャネル応答Ｈの推定値が、等化ステップで必要とされるのであれば、以前の推定値が使用されうる。
【００２５】
好適には、受信デバイスは、受信データに基づいて、チャネル応答の推定値を定期的に更新する。
【００２６】
トレーニングシーケンスは、周波数領域において重なり合うことがないように、すなわち、トレーニングシーケンスの離散的なフーリエ変換が、重なり合うことがなく、零ではない要素を持つように設計される。
【００２７】
詳細には、このシーケンスの構成は、便利なことに、以下のようであるかもしれない。長さＫのデータブロックについて、ｑ番目の送信アンテナにおける長さＫのトレーニングシーケンスの規格化離散フーリエ変換（ＤＦＴ：discrete Fourier transform）は、列ベクトルｘｑと  
【数７】
2006229944.tif 000005
とによって定義される。ここで、Ｘｑは、対角線上にｘｑの要素を持つ対角行列であり、０は、零からなるＫ×Ｋ行列であり、量ｎは、システムにおける送信アンテナの数を示す。
【００２８】
好適には、上記の形式に従って設計されたトレーニングシーケンスは、ＦＬ＋１が、規格化されたＤＦＴ行列の初めのＬ＋１列からなる行列である場合、  
【数８】
2006229944.tif 000006
が、スカラー倍に等しいユニタリー行列になるように構成される。パラメータＬは、知られているものと仮定されているチャネルインパルス応答のメモリ次数以上でなければならない（すなわち、Ｌ＋１は、チャネル係数の合計数以上でなければならない）。
【００２９】
上述したトレーニングシーケンスを送信データに重ね合わせることは、複数の送信アンテナから送信されている全ての送信電力に影響を与えることが認められる。そのような電力変動が、通信システムの動作及び効率に悪影響を与えるイベントでは、トレーニングシーケンスがばらばらになるように（すなわち、トレーニングシーケンスが、少ない数のトレーニングシンボルと、多い数の零要素とを均等に含むことができるように）、都合よく操作することができる。
【００３０】
好適には、送信されたデータは、ブロックフォーマットに処理される。個々のブロックの終わりは、シンボル間干渉の効果を低減するために、零を用いて便利にパディングすることができる。
【００３１】
好適には、チャネル応答の推定値は、各受信されたデータブロックのチャネル応答のための推定値を導出することによって、時間にわたって追跡される。
【００３２】
トレーニングシーケンスは重なり合っていないので、具体的なチャネル周波数応答係数の全てが、推定処理の間に更新される訳ではない。更新されていないどのような係数も、零値にリセットし、更新された係数に基づいて補間することによって、都合よく推定することができる。
【００３３】
通信システム内の計算リソースが限定されていれば、この補間ステップは、推定処理の全ての繰り返しのために実行される必要は無い。すなわち、補間は、追跡周期よりも長い周期で実行される。
【００３４】
好適には、チャネル応答の推定値は、再帰的最小自乗アルゴリズムの使用によって達成される。
【００３５】
チャネル応答の推定値は、Ｈの初期値が、受信デバイスに知られていることを必要とする。チャネル応答の初期値を得るために多くのオプションがある。１）受信機は、ランダムにＨの推定値を生成することができる。多くの繰り返しによって、この推定値は、実際のチャネル応答に向かって収束するであろう。２）データ及び雑音が零平均であるシステムの場合、Ｈの初期値を計算するために、受信機は、多くの数のデータブロックを収集し、その後、これらデータを平均する。３）送信機は、まず、関連付けられたメッセージデータ無しで、トレーニングシーケンスを送信しうる。
【００３６】
第二の局面によれば、本発明は、  
複数の送信アンテナと、これら送信アンテナによって送信される送信データにトレーニングデータを重ね合わせるための手段とを有する送信デバイスであって、前記トレーニングデータは、周波数領域において重ね合わないように構成された送信デバイスと、  
複数の受信アンテナ、  
ｉ．受信データを等化して、チャネル歪を取り除くための手段、  
ｉｉ．送信データのための推定値を検出する手段、  
ｉｉｉ．送信データの推定値を用いて、受信データから、チャネル応答によって修正された受信トレーニングデータの推定値を導出するための手段、及び  
ｉｖ．チャネル応答を推定するために、ステップｉｉｉからの受信トレーニングデータの推定値を、オリジナルのトレーニングデータと比較する手段  
を有する受信デバイスと  
を備えた通信システムを提供する。
【００３７】
第三の局面によれば、本発明は、少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスを備えた通信システムにおいて、複数の送信アンテナを有する送信デバイスによって使用されるための通信方法を提供する。この方法は、  
ａ）送信アンテナによって送信される送信データに、トレーニングシーケンスを重ね合わせることと、  
ｂ）ステップ（ａ）からのデータを送信することとを備えている。ここで、各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域において重なり合わないように構成されている。
【００３８】
第四の局面によれば、本発明は、少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスを備えた通信システムにおいて使用されるための、複数の送信アンテナを有する送信デバイスを提供する。この送信デバイスは、送信アンテナによって送信される送信データに、トレーニングシーケンスを重ね合わせる手段を備えている。ここで、各送信アンテナのためのトレーニングシーケンスは、周波数領域において重ね合うことがないように構成される。
【００３９】
第五の局面によれば、本発明は、複数の送信アンテナを有する送信デバイスを備えた通信システムにおいて、少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスによって使用される通信方法を提供する。この方法は、  
ａ）送信機から送信されたデータを受信することであって、送信メッセージが、送信データに重ね合わされたトレーニングシーケンスを含んでいることと、以下のステップ、すなわち、  
ｂ）受信データを等化して、チャネル歪を取り除くこと、  
ｃ）送信データのための推定値を検出すること、  
ｄ）チャネル応答によって修正された受信トレーニングシーケンスの推定値を受信データから導出するために、ステップ（ｃ）からの送信データの推定値を用いること、及び  
ｅ）チャネル応答を推定するために、ステップ（ｄ）からのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較することを全てのチャネルにわたって実行することとを含んでいる。
【００４０】
第六の局面によれば、本発明は、複数の送信アンテナを有し、送信データに重ね合わされたトレーニングシーケンスを送信する送信デバイスを備えた通信システムにおいて使用されるための少なくとも一つの受信アンテナを有する受信デバイスを提供する。この受信デバイスは、  
ａ）受信データを等化して、チャネル歪を取り除く手段と、  
ｂ）送信データの推定値を検出する手段と、  
ｃ）送信データの推定値を用いて、受信データから、チャネル応答によって修正された受信トレーニングデータの推定値を導出する手段と、  
ｄ）チャネル応答を推定するために、ステップ（ｃ）からのチャネル修正されたトレーニングシーケンスの推定値を、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較する手段と  
を備えている。
【００４１】
本発明の第七の局面によれば、通信デバイス上で動作時に、デバイスに対して、本発明の第三又は第五の局面に従った方法を実行させるオペレーティングプログラムが提供される。
【００４２】
本発明の第八の局面によれば、通信デバイスにロードされた時に、デバイスを、本発明の第四又は第六の局面に従った一つにさせるオペレーティングプログラムが提供される。
【００４３】
このオペレーティングプログラムは、送信媒体又は記憶媒体でありうる搬送媒体上で搬送されるかもしれない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
本発明は、以下に示す限定しない好適な実施例を参照して説明される。
【００４５】
本発明では、通信システムのチャネル応答の推定及び追跡のために、送信機において、トレーニングデータがデータ上に重ね合わされ、受信機において、追跡及び推定アルゴリズムが適用される。図４及び図５ａ、図５ｂは、本発明の通信システムの送信機側に関連する。図６及び図７は、本発明の通信システムの受信機側に関連する。
【００４６】
図４は、本発明において、送信機からの送信のためのデータ上に、トレーニングデータがどのように重ね合わされるのかを示している。図４における２つのデータストリーム３４，３６の存在により示されるように、図示された送信機は、２つの送信アンテナを備えている。しかしながら、熟練者であれば、実際に、送信機は、２つよりも多いアンテナを備えているかもしれないと理解するであろう。
【００４７】
送信アンテナによって送信されるデータは、ブロックフォーマットに処理される（このデータは、シングルキャリア技術又はマルチキャリア技術のいずれかによって処理されることに留意されたい）。
【００４８】
送信アンテナ１（図示する上部のデータストリーム３４によって示される）は、２つのデータブロック３８，４０を送る。トレーニングシーケンス４２（トレーニングシーケンス１）は、各データブロック上に重ね合わされる。
【００４９】
送信アンテナ２もまた、２つのデータブロック４４，４６を送信する。トレーニングシーケンス４８（トレーニングシーケンス２）は、アンテナ２のデータブロック上に重ね合わされる。各データブロックの終わりは、零でパディングされる。これは、チャネルが、先行するブロックを歪めるときに生じうるシンボル間干渉（ＩＳＩ）を緩和するオプションのステップである。従って、データブロックをパディングすることは、システム性能を改善する。
【００５０】
トレーニングシーケンスは、特定のアンテナに対してユニークである。
【００５１】
詳細には、本発明で使用されるトレーニングシーケンスの構成は以下の通りである。
【００５２】
長さＫのデータブロックについて、ｑ番目の送信アンテナにおける長さＫのトレーニングシーケンスの規格化された離散フーリエ変換（ＤＦＴ：discrete Fourier transform）は、列ベクトルｘｑと  
【数９】
2006229944.tif 000007
とによって定義される。ここで、Ｘｑは、対角線上にｘｑの要素を持つ対角行列であり、０は、零からなるＫ×Ｋ行列であり、量ｎは、システムにおける送信アンテナの数を示す。
【００５３】
好適には、上記の形式に従って設計されたトレーニングシーケンスは、  
【数１０】
2006229944.tif 000008
が、ＦＬ＋１が、規格化されたＤＦＴ行列の初めのＬ＋１列からなる行列であるスカラー倍に等しいユニタリー行列になるように構成される。パラメータＬは、知られているものと仮定されているチャネルインパルス応答のメモリ次数以上でなければならない（すなわち、Ｌ＋１は、チャネル係数の合計数以上でなければならない）。
【００５４】
Ａがユニタリー行列（スカラー倍に等しい）と指定されたとき、（平均自乗誤差（ＭＳＥ）の意味では）一番最もらしいチャネル推定値が得られることに留意されたい。このトレーニングシーケンスは、周波数領域において重なり合わないように設計される（すなわち、トレーニングシーケンスのＤＦＴは、重ね合うことのない、零ではない要素を持つ）。この特性の一例が図５ａに示されている。一般に、上で定義されたトレーニングシーケンスは、ばらばらではないことが認められる（すなわち、全ての送信アンテナにわたって、長さＫのブロックにおける各シンボル位置において零ではない要素が存在するであろう）。これは、必要な合計送信電力の増加をもたらす。増加した送信電力が問題であるイベントでは、この問題を回避するためにこのシーケンスを特別に構成することができる。上で定義したトレーニングシーケンスのサブセットであるこのようなシーケンスは、以下のようにして構成される。  
１．長さＫ／ｎのシーケンスを、  
【数１１】
2006229944.tif 000009
として選択する。ここでαは、零ではない複素数である。
【００５５】
２．このシーケンスをｎ回繰り返して、長さＫのシーケンスを作成する。  
３．ｘ１で示されるこのシーケンスを用いて、以下の演算を実行することにより、ｎ−１のその他のシーケンス（ｘ２，ｘ３，．．．，ｘｎ）を構築する。  
【数１２】
2006229944.tif 000010
【００５６】
ここで、ｘｑ；ｍは、ｘｑ及び  
【数１３】
2006229944.tif 000011
のｍ番目の要素を示す。ｍは０からＫ−１まで定義されていることに留意されたい。
【００５７】
上記方法に従って構築されたばらばらなシーケンスの例が図５ｂに示されている。この例では、Ｋ＝８及びｎ＝２である。時間領域で図５ｂに示されているこれらのシーケンスは、周波数領域において重なり合わない。その結果、これらは、送信された情報シーケンス上に重ね合わせられ、上述したような本発明で使用することができる。あるいは、ばらばらなトレーニングシーケンスの零ではない要素と同じ場所に位置している情報シンボルは、対応するトレーニングシンボルと置き換えることができる。この方法で構築された情報／トレーニングの合成シーケンスは、一般に、増加電力を被らない。なぜなら、情報シンボル上に直接重ね合わされているトレーニングシンボルはないからである。この場合、前述した受信機アルゴリズムをまだ適用することができる。
【００５８】
図６は、受信機において実行される推定及び追跡アルゴリズムの基礎となる基本概念を例示している。
【００５９】
初めに、ｉ番目のデータブロックが、受信機によって受信される。この受信されたデータは、通信チャネル（Ｈ）によって修正されたメッセージデータにわたって重ね合わされたトレーニングシーケンスから成っている。受信機は、送信機における送信アンテナで使用されたトレーニングシーケンスを知っていることを留意されたい。
【００６０】
この受信データは、その後、受信機内に保持されたチャネル応答Ｈの推定値を更新するために、一連のステップ（Ｓ１，Ｓ２，及びＳ３）に従って操作される。
【００６１】
ステップ１（Ｓ１）では、受信データが、先ず、（チャネル歪を取り除くために）等化され、送信されたデータの推定値が導出される（データ検出）。
【００６２】
ステップ２（Ｓ２）では、通信チャネルによって修正されたトレーニングシーケンスを復元するために、Ｓ１で導出されたデータの推定値が、受信信号から取り去られる。
【００６３】
受信機は、送信機で使用されたトレーニングシーケンスを知っているので、受信機内でチャネル応答の推定値を更新するために、チャネル修正されたトレーニングデータを、オリジナルのトレーニングシーケンスと比較することができる。これはステップ３である（Ｓ３）。
【００６４】
図５ａ及び図５ｂからは、このトレーニングシーケンスは、周波数領域における零部分と零ではない部分との組み合わせから成っていることが認められる。その結果、Ｓ３で導出されたチャネル応答推定値は、それらに重ね合わされたトレーニングシンボルを持つトーン（周波数）にのみ対応するであろう。残りのチャネル周波数応答係数は、補間することができる。処理電力を低減するために、この補間ステップは、定期的にのみ実行される必要がある。
【００６５】
オプションであるこの補間ステップは、ステップ３ａにおけるフローチャートラインの分岐によって図６に示されている。Ｈの全ての推定値が実行されるべきであれば、更新されていないチャネル係数がリセットされ、その後、残りの係数がステップ３ｂにおいて補間される。次の補間では、（ｉ＋１）番目のブロックが受信され（ステップＳ４）、ステップＳ１からステップＳ３の処理が再び始まる。
【００６６】
ステップＳ３ａにおいて全ての推定値が必要とされないのであれば、受信機は、受信データの（ｉ＋１）番目のブロックの処理に直接進む（ステップＳ４）。
【００６７】
より詳細には、受信機アルゴリズムは次の通りである。
【００６８】
（ステップＳ１）受信機がｉ番目のデータブロックを受信する。図１に関連して記述したものと同じモデルを使って、受信データｙは、  
【数１４】
2006229944.tif 000012
のように表される。ここで、ｘは、トレーニングシーケンスベクトルを表し、ｙ，Ｈ，及びｖは、図１に示されている。
【００６９】
この受信データは、その後、等化される。適切な等化技術の例は、線形零フォーシング（ＺＦ）、最小平均自乗誤差（ＭＭＳＥ）等化、及び非線形ＭＬ又は判定帰還型等化（ＤＦＥ：decision feedback equalisation）を含む。この等化技術の何れかが、チャネル応答Ｈを知る必要があるのであれば、以前の推定値Ｈを使用することができる。
【００７０】
上記モデル（式３）を用いて、Ｓ１は、以下のようなサブステップを含むものとして表すことができる。
【００７１】
（ステップ１．１）トレーニングベクトルｘが、受信機内に記憶される。更に、受信機は、チャネル応答の以前の推定値Ｈを含んでいる。従って、送信ベクトル及びシステム雑音ｖの推定値ｓは、ｙからＨｘを引くことによって導出することができる。  
【数１５】
2006229944.tif 000013
【００７２】
（ステップ１．２）残りのメッセージ（Ｈｓ＋ｖ）は、例えば、Ｈ−１を乗じることによって等化することができる。  
【数１６】
2006229944.tif 000014
【００７３】
（ステップ１．３）次に、ｓで示される推定値ｓが導出される。
【００７４】
（ステップ２）受信機は、チャネル応答の推定値Ｈ、トレーニングベクトルｘ、及び送信されたデータベクトルの推定値ｓを含んでいる。受信機において受信された実際のデータから、推定されたデータ寄与Ｈｓを引くことによって、Ｈｘが復元されるようになる。すなわち、  
【数１７】
2006229944.tif 000015
【００７５】
ステップＳ２は、全てのアンテナにわたってステップＳ２が実行され、以下のようにより十分に説明することができる。ｑ番目の送信アンテナからｐ番目の受信アンテナへのチャネル周波数応答の以前の推定値が、ｈｐ，ｑ（ｉ−１）によって示され、ｐ番目の受信アンテナにおいて受信されたｉ番目のシンボルのベクトルのＤＦＴがｙｐ（ｉ）によって示されるのであれば、ｙｐ（ｉ）から引かれた受信メッセージの合計に対するデータの寄与は、ベクトル  
【数１８】
2006229944.tif 000016
という結果になる。ここでＳｑ（ｉ）は、対角線上に、検出されたシンボルベクトルのＤＦＴの要素を持つ対角行列である［（７）式におけるＳｑ（ｉ）と、ｈｐ，ｑ（ｉ−１）とが、（６）式におけるｓとＨとに対応することに着目されたい］。このステップは、様々な受信アンテナにおいて受信されたベクトルの各々について実行される。
【００７６】
［この推定及び追跡アルゴリズムは、送信機において、エンコーダによって符号化された送信データｓに関連して上述されたことが認められるべきである。送信機において符号化ステップが含まれるのであれば、送信ベクトルｓは、符号化されたデータシンボルｄを表す。
【００７７】
エンコーダが送信機において使用されるのであれば、この例では、ステップＳ１．３は、オリジナルの情報シンボルｄの推定値  
【数１９】
2006229944.tif 000017
を導出するために、ｓを復号する復号ステップを含みうる。ステップ２は、更にその後、ステップ１．３からの復号されたデータを再符号化するであろう。]
（ステップＳ３）受信機がステップＳ２からのＨｘを復元した。トレーニングシーケンスｘは、受信機に知られているので、チャネル応答が推定され、更新される。
【００７８】
言い換えると、チャネルの各々について、トレーニング情報が重ね合わされている周波数トーンに対応する周波数応答係数が、ＲＬＳアルゴリズムのバージョンを用いて更新される。
【００７９】
このアルゴリズムは、個々の受信ブロックを用いて修正され、結果的にチャネル推定値を更新するために使用される２つの判定基準を持っている。
【００８０】
ｐ番目の受信アンテナのためのｋ番目のトーンについて定義された判定基準ｒｐ；ｋ（ｉ）は、以下に示すように、Ｋ個の全てのトーンのために更新される。  
【数２０】
2006229944.tif 000018
【００８１】
ここで、ｚｐ；ｋ（ｉ）は、ｚｐ（ｉ）のｋ番目の要素であり、ρは、１に近いが、１よりも小さい定数である。
【００８２】
ｑ番目の送信アンテナとｐ番目の受信アンテナのためのｋ番目のトーンについて定義された第二の判定基準ｖｐ，ｑ；ｋ（ｉ）は、以下に示すようにＫ個全てのトーンのために更新される。  
【数２１】
2006229944.tif 000019
【００８３】
ここで、ｘｑ；ｋは、トレーニングシーケンスｘｑのｋ番目の要素である。これら判定基準は、ｐ，ｑ及びｋの全ての値について更新される。
【００８４】
ｉ番目の判定基準が一旦計算されると、チャネル推定値を更新することができる。チャネル応答の全ての更新が必要な場合には、先ず、トレーニング情報がｑ番目の送信アンテナから送信される周波数トーンのセットが、ｖｐ，ｑ；ｋ（ｉ）によって除されたｒｐ；ｋ（ｉ）を計算することによって更新される。次に、残りのトーンが（零に）リセットされ、これらトーンのための更新値が、その他の更新値からの補間によって計算される。
【００８５】
チャネル応答の完全な更新が必要とされないのであれば、補間段階は実行されず、残りのトーン値はリセットされない。
【００８６】
チャネル応答更新の上記説明は、以下の規則によって表すことができる。
【００８７】
ｉのモジュロＴ演算＝０ならば（全ての更新が必要ならば）、  
【数２２】
2006229944.tif 000020
であり、次に、残りのチャネル係数（以下参照）を推定するために補間する。完全な更新が必要ではないのであれば、  
【数２３】
2006229944.tif 000021
となる。
【００８８】
上記規則では、Ωｑは、トレーニング情報がｑ番目の送信アンテナから送信された周波数トーンのセットを示す。また、表記“ｍｏｄ  Ｔ”は、Ｔが、全てのチャネル推定値が、受信ブロック間隔に関してどの程度の頻度で更新されるのかを指定する設計パラメータであるモジュロＴ演算を示す。
【００８９】
例えば、もしもＴが小さければ、全てのチャネルが頻繁に更新される。もしもＴが大きければ、トレーニング情報が送信されるトーンに対応するチャネル周波数応答係数のみが頻繁に更新される。残りのチャネル周波数応答係数は頻繁には更新されないので、この例では、全てのチャネル推定値は、ごく稀にのみ計算される。
【００９０】
（ステップＳ４）受信機が、（ｉ＋１）番目のデータブロックを処理する。
【００９１】
上記規則で指定された補間は、全てのチャネル周波数応答を復元するために明示的に推定されるチャネル周波数応答係数間を補間するために適用することが可能なあらゆる技術（例えば、フーリエ補間、スプライン、線形等）を称している。この補間の一例は図７に示されている。
【００９２】
受信機ベースの推定アルゴリズムの上記記述は、この受信機が、呼び出すためのチャネル応答の以前の推定値を持っていると仮定している。システム起動時（すなわち、Ｈの推定値が導出される前）には、多くのオプションがある。  
ａ．受信機は、Ｈの推定値をランダムに生成することができる。多くの繰り返しによって、この推定値は、実際のチャネル応答に向かって収束するであろう。  
ｂ．データ及び雑音が零平均であるシステムについて、Ｈの初期値を計算するために、受信機は、多くのデータブロックを収集し、その後、このデータを平均する。すなわち、Ｈの初めの推定値は、Meng, X.及びTugnait, J.によって著された“MIMO channel estimation using superimposed training,”ICC 2004年（非特許文献５）に記載された処理によって導出されうる。  
ｃ．送信機は、初めに、関連したメッセージデータなしでトレーニングシーケンスを送信しうる。この場合、更新判定基準は、ｋ、ｑ及びｐの全ての値について以下のように初期化される。  
【数２４】
2006229944.tif 000022
【００９３】
及び  
【数２５】
2006229944.tif 000023
【００９４】
そのようなチャネル推定が利用可能ではないのであれば、判定基準ｒｐ；ｋ（０）及びｖｐ，ｑ；ｋ（０）は、ｋ、ｑ及びｐの全ての値について零（０）に初期化される。また、この場合、チャネル周波数応答係数の全ての初期推定は、零（０）に設定される。
【００９５】
トレーニングメッセージを用いてインタレースされたデータを用いる従来のチャネル推定方法と違って、本発明は、送信されたデータ上に重ね合わされたトレーニングを用いる。
【００９６】
本発明の追跡技術の複雑さは、とても少ない。なぜなら、各更新動作は、少しのスカラー乗算を必要とするのみだからである。これは、チャネルを推定するために、潜在的に多くの行列乗算が実行されなければならない重ね合わせデータを用いるその他のシステムにおける場合ではない。また、これらの従来システムは、上に詳記したステップ２からステップ４に記載したようなフィードバックステップを含んでいない。代わりに、従来システムは、性能を改善するために、非常に複雑な繰返しＭＬ技術を用いることによって補う。
【００９７】
本発明の性能は、パラメータρ及びＴを通じて調整可能である。この適応性によって、本発明は、多くの異なるモバイル環境における使用のためにカスタマイズされるようになる。
【００９８】
図８は、屋内事務所に典型的な環境において実施される場合、性能に関する本発明の効果を例示している。
【００９９】
本発明の実施例は、主にＭＩＭＯシステムに関連して記載された。
【０１００】
本発明の実施例はまた、例えば、複数レイヤのディスクが複数の送信機として実質的に作用する磁気又は光ディスクドライブ読取ヘッド回路や、複数のレイヤから「送信された」信号によって影響されるリードデータを受信する一つ又は複数のヘッドのような無線ではないアプリケーションにも適用されうる。
【０１０１】
送信デバイス２及び受信デバイス１４のうちの一方又は両方の動作は、デバイス上で動作するプログラムによって制御されることが可能であることが認識されるであろう。そのようなオペレーティングプログラムは、コンピュータ読取可能媒体に格納されることができるか、あるいは、例えば、インターネットウェブサイトから提供されたダウンロード可能なデータ信号のような信号内に組み込まれうる。添付する特許請求の範囲は、オペレーティングプログラム単独をカバーするものとして、又はキャリア上の記録として、又は信号として、又はその他の任意の形態において解釈されるべきである。
【０１０２】
添付した特許請求の範囲において請求された保護範囲は、添付図面を参照した記述に基づいて判断されるべきであり、本発明の具体的な実施例の特徴が、特許請求の範囲の特徴範囲における限定として制約されるように判断されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】図１は、典型的なＭＩＭＯ通信システムを例示する概要図である。
【図２】図２は、トレーニングメッセージの定期的な送信を利用するシステムを例示している。
【図３】図３は、データ上に重ね合わされたトレーニングメッセージを利用するシステムを例示している。
【図４】図４は、本発明に従って、送信機からの送信のためにデータ上に重ね合わされているトレーニングデータを示している。
【図５ａ】図５ａは、本発明において使用されるトレーニングシーケンスの例を示している。
【図５ｂ】図５ｂは、本発明において使用されるトレーニングシーケンスの例を示している。
【図６】図６は、本発明のチャネル追跡方法のフローチャートを示している。
【図７】図７は、図６の方法における補間ステップを示すグラフである。
【図８】図８は、本発明の追跡方法の性能を、インタリーブされたトレーニングメッセージを利用する従来技術と比較するグラフである。
【図１】
2006229944.tif 000028
【図２】
2006229944.tif 000029
【図３】
2006229944.tif 000030
【図４】
2006229944.tif 000031
【図５ａ】
2006229944.tif 000032
【図５ｂ】
2006229944.tif 000033
【図６】
2006229944.tif 000034
【図７】
2006229944.tif 000035
【図８】
2006229944.tif 000036
【外国語明細書】
2006229944000001.pdf