(57)【要約】  本発明は、チャネル応答取得方法及び装置を提供する。前記方法は、サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るステップと、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップと、上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うステップと、前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するステップと、を含み、ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。
2019500774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るステップと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うステップと、
前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するステップと、を含み、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である
チャネル応答取得方法。
【請求項２】
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップにおいて、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
【数１】
2019500774.tif 000038
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
【数２】
2019500774.tif 000039
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うステップにおいて、
現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数３】
2019500774.tif 000040
であり、ただし、ａはフィルタ係数である
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
【数４】
2019500774.tif 000041
であり、ただし、ａiは次の式によって得られ、
【数５】
2019500774.tif 000042
ただし、ｉは正の整数である
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るように構成される第１の取得モジュールと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される第２の取得モジュールと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うように構成されるフィルタモジュールと、
前記相関係数行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するように構成される第３の取得モジュールと、を備え、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である
チャネル応答取得装置。
【請求項６】
前記第２の取得モジュールは、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される場合、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
【数６】
2019500774.tif 000043
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
【数７】
2019500774.tif 000044
ただし、Rpqは第ｐフレームと第ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる
請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記フィルタモジュールは、上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うように構成される場合、
現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数８】
2019500774.tif 000045
であり、ただし、ａはフィルタ係数である
請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
【数９】
2019500774.tif 000046
であり、ただし、ａiは次の式によって得られ、
【数１０】
2019500774.tif 000047
ただし、ｉは正の整数である
請求項５に記載の装置。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令が記憶されている
コンピュータ記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信分野に関するものの、これに限定されず、特にチャネル応答取得方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の無線通信技術のうち、ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ、直交周波数分割多重）が最も有望な技術の1つである。近年、デジタル信号処理技術の急速な発展に伴い、ＯＦＤＭは高いスペクトル利用率と良好なアンチマルチパス性能を有する高速伝送技術として広く注目されている。ＯＦＤＭ技術は、ＤＡＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｕｄｉｏ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ、デジタルオーディオ放送）、ＤＶＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｄｅｏ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ、デジタルビデオ放送）、ＨＤＴＶ（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ、高精細テレビ）、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ワイヤレスローカルエリアネットワーク）及びＷＭＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ワイヤレスメトロポリタンエリアネットワーク）に成功的に適用されている。
【０００３】
ビームフォーミングは、システム性能を改善するためにＯＦＤＭシステムに適用される。この技術を使用するには、チャネル情報を知る必要がある。ＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｓｔａｔｉｏｎ、移動局）は、ＢＳ（Ｂａｓｅ  Ｓｔａｔｉｏｎ、基地局）にサウンディング（Ｓｏｕｎｄｉｎｇ）信号を送信して、ＢＳがＭＳへのＢＳのチャネル応答を知ることができる。Ｓｏｕｎｄｉｎｇ信号のチャネル推定には、ＬＳ（Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ、最小二乗）チャネル推定アルゴリズムとＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ、最小平均二乗誤差）チャネル推定アルゴリズムが主に含まれる。これらの方法では、履歴サブフレームのチャネル応答のみを推定することができる。従来技術は、帯域幅全体の相互相関行列を用いて更新されたサブフレームのチャネル応答を得るものであり、帯域幅全体の各キャリアの相互相関行列が異なるため、更新されたサブフレームのチャネル応答推定性能が低下することがある。
【０００４】
したがって、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供することが早急に解決されるべき問題である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以下は、本文で詳細に説明している主題の概要である。本概要は、特許請求の範囲を限定するものではない。
【０００６】
本発明の実施例は、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供するための、チャネル応答取得方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例は、以下の技術手段を提供する。
【０００８】
チャネル応答取得方法は、
サウンディング参照信号ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るステップと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うステップと、
前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するステップと、を含み、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。
【０００９】
選択的に、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するステップにおいて、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
【数１】
2019500774.tif 000003
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
【数２】
2019500774.tif 000004
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００１０】
選択的に、上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うステップにおいて、
現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数３】
2019500774.tif 000005
であり、ただし、ａはフィルタ係数である。
【００１１】
選択的に、前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
【数４】
2019500774.tif 000006
であり、ただし、ａiは次の式によって得られ、
【数５】
2019500774.tif 000007
ただし、ｉは正の整数である。
【００１２】
チャネル応答取得装置は、
ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るように構成される第１の取得モジュールと、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される第２の取得モジュールと、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うように構成されるフィルタモジュールと、
前記相関係数行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するように構成される第３の取得モジュールと、を備え、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。
【００１３】
選択的に、前記第２の取得モジュールは、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される場合、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
【数６】
2019500774.tif 000008
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
【数７】
2019500774.tif 000009
ただし、Rpqは第ｐフレームと第ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００１４】
選択的に、前記フィルタモジュールは、上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うように構成される場合、
現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数８】
2019500774.tif 000010
であり、ただし、ａはフィルタ係数である。
【００１５】
選択的に、前記第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、
【数９】
2019500774.tif 000011
であり、ただし、ａiは次の式によって得られ、
【数１０】
2019500774.tif 000012
ただし、ｉは正の整数である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明が提供する実施例によれば、第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル応答を得た後、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行った後、前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得することで、更新されたサブフレームに対する各キャリアのチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、相互相関行列を用いて各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）をより正確に取得できる。
【００１７】
図面及び詳細な説明を読んで理解した後で、他の態様が分かる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施例１において提供されるチャネル応答取得方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例２における効果の比較図である。
【図３】本発明の実施例３において提供されるチャネル応答取得装置の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面及び具体的な実施例を参照しながら本発明の実施例に係る技術手段をさらに詳細に説明する。なお、互いに衝突しない前提で、本発明の実施例及び実施例における特徴を互いに任意に組み合わせてもよい。
【００２０】
実施例１
図１は、本発明が提供するチャネル応答取得方法のフローチャートである。図１に示す方法は、下記のステップを含む。
【００２１】
ステップ１０１：サウンディング参照信号（Ｓｏｕｎｄｉｎｇ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｓｉｇｎａｌ，ＳＲＳ）を通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【００２２】
ステップ１０２：チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。
【００２３】
ステップ１０３：上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行う。ただし、ｐ、ｑは行列要素インデックスであり、例えば、Ｒの次元が８＊８である場合、ｐの値は１、２、３、４、５、６、７、８であり、ｑの値は１、２、３、４、５、６、７、８である。
【００２４】
ステップ１０４：前記相互相関行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得する。
【００２５】
ただし、ｎ、ｍ、ｐ及びｑはいずれも正の整数である。なお、本発明の実施例では、ｎは一般的にｍより大きく、ｎは１より大きい正の整数である。
【００２６】
本発明が提供する方法の実施例によれば、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、相関係数を用いてＨ（ｎ）をより正確に取得できる。
【００２７】
実施例２
以下、具体的な例を参照しながら本発明の実施例の技術手段についてさらに説明する。
【００２８】
例１
この例では、第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでのチャネル応答から、第ｎフレームの各キャリアのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態１は下記の通りである。
【００２９】
ステップ１：ＳＲＳを通じて第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【００３０】
ステップ２：チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。
【００３１】
第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。
【数１１】
2019500774.tif 000013
【００３２】
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−２フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。
【数１２】
2019500774.tif 000014
【００３３】
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００３４】
ステップ３：上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数１３】
2019500774.tif 000015
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。
【００３５】
ステップ４：線形予測方法によって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答を得る。第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第ｎ−２フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−２）から第ｎ−１フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−１）までを次のように線形変換して得られる。
【数１４】
2019500774.tif 000016
【００３６】
ただし、ａiは次の式によって得られる。
【数１５】
2019500774.tif 000017
【００３７】
例２
この例では、第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでのチャネル応答から、第ｎフレームのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態は下記の通りである。
【００３８】
ステップ１’：ＳＲＳを通じて第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【００３９】
ステップ２’：チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。
【００４０】
第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。
【数１６】
2019500774.tif 000018
【００４１】
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−４フレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。
【数１７】
2019500774.tif 000019
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００４２】
ステップ３’：上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数１８】
2019500774.tif 000020
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。
【００４３】
ステップ４’：線形予測方法によって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答を得る。第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第ｎ−４フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−２）から第ｎ−１フレームのチャネル応答Ｈ（ｎ−１）までを次のように線形変換して得られる。
【数１９】
2019500774.tif 000021
【００４４】
ただし、ａiは次の式によって得られる。
【数２０】
2019500774.tif 000022
【００４５】
例３
この例では、第８フレームから第９フレームまでのチャネル応答から、第１０フレームのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態３は下記の通りである。
【００４６】
ステップａ：ＳＲＳを通じて第８フレームチャネル推定から第９フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【００４７】
ステップｂ：チャネル推定の共役乗算によって第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第８フレームのサブフレームｐと第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。
【００４８】
第８フレームから第９フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。
【数２１】
2019500774.tif 000023
【００４９】
第１０フレームのサブフレームｐと第８フレームから第９フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。
【数２２】
2019500774.tif 000024
【００５０】
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００５１】
ステップｃ：上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数２３】
2019500774.tif 000025
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。
【００５２】
ステップｄ：線形予測方法によって第１０フレームの各キャリアのチャネル応答を得る。第１０フレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第８フレームのチャネル応答Ｈ（８）から第９フレームのチャネル応答Ｈ（９）までを次のように線形変換して得られる。
【数２４】
2019500774.tif 000026
【００５３】
ただし、ａiは次の式によって得られる。
【数２５】
2019500774.tif 000027
【００５４】
例４
この例では、第８フレームから第１１フレームまでのチャネル応答から、第１２フレームのチャネル応答を予測し、具体的な実施形態４は下記の通りである。
【００５５】
ステップａ’：ＳＲＳを通じて第８フレームチャネル推定から第１１フレームのまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【００５６】
ステップｂ’：チャネル推定の共役乗算によって第８フレームから第１１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第１２フレームのサブフレームｐと第８フレームから第１１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。
【００５７】
第８フレームから第１１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りである。
【数２６】
2019500774.tif 000028
【００５８】
第１２フレームのサブフレームｐと第８フレームから第１１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りである。
【数２７】
2019500774.tif 000029
【００５９】
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００６０】
ステップｃ’：上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行う。現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数２８】
2019500774.tif 000030
であり、ただし、ａフィルタ係数は実状に応じて調整される。
【００６１】
ステップｄ’：線形予測方法によって第１２フレームの各キャリアのチャネル応答を得る。第１２フレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答は、第８フレームのチャネル応答Ｈ（８）から第１１フレームのチャネル応答Ｈ（１１）までを次のように線形変換して得られる。
【数２９】
2019500774.tif 000031
【００６２】
ただし、ａiは次の式によって得られる。
【数３０】
2019500774.tif 000032
【００６３】
既存の方法とこの発明の実施例の方法の効果を下記の式にしたがって比較した。
１００％＊ａｂｓ（真のチャネル応答−予測されたチャネル応答）／真のチャネル応答
ただし、ａｂｓは絶対値を示す。
【００６４】
図２は、３ｋｍ／ｈ、１０ｋｍ／ｈ、１５ｋｍ／ｈ、２０ｋｍ／ｈ下で、従来技術の方法及び本発明の実施例のチャネル応答取得方法を用いた効果の比較図である。図中から分かるように、低速の場合（３ｋｍ／ｈ／１０ｋｍ／ｈ）には、本発明の実施例における技術手段を用いて２０倍程度の性能向上を図ることができ、中速の場合（１５ｋｍ／ｈ／２０ｋｍ／ｈ）には、２倍程度の性能向上を図ることができる。
【００６５】
実施例３
図３に示すように、本実施例が提供するチャネル応答取得装置は、
ＳＲＳを通じて第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得るように構成される第１の取得モジュール３０１と、
チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される第２の取得モジュール３０２と、
上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うように構成されるフィルタモジュール３０３と、
前記相関係数行列を用いて、線形予測アルゴリズムによって第ｎフレームのサブフレームｐの各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）を取得するように構成される第３の取得モジュール３０４と、を備え、
ただし、ｎ、ｍ及びｐはいずれも正の整数である。
【００６６】
選択的に、前記第２の取得モジュール３０２は、チャネル推定の共役乗算によって第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定するように構成される場合、
第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列の表現は次の通りであり、
【数３１】
2019500774.tif 000033
第ｎフレームのサブフレームｐと第ｎ−ｍフレームから第ｎ−１フレームまでの１つのキャリアの相互相関行列は次の通りであり、
【数３２】
2019500774.tif 000034
ただし、Rpqは第ｎ−ｐフレームと第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアの相関係数を示し、第ｎ−ｐフレームの１つのキャリアのチャネル推定と第ｎ−ｑフレームの１つのキャリアのチャネル推定の共役乗算によって得られる。
【００６７】
選択的に、前記フィルタモジュール３０３は、上記各キャリアの相互相関行列の各要素Rpqに対してフィルタリングを行うように構成される場合、
現在の推定によって得られた相関係数がR”pqであって、履歴推定によって得られた相関係数がR’pqである場合、相関係数Rpqは、
【数３３】
2019500774.tif 000035
であり、ただし、ａはフィルタ係数である。
【００６８】
選択的に、前記第ｎフレームの各キャリアのチャネル応答は、
【数３４】
2019500774.tif 000036
であり、ただし、ａiは次の式によって得られ、
【数３５】
2019500774.tif 000037
ただし、ｉは正の整数である。
【００６９】
本発明が提供する装置の実施例によれば、更新されたサブフレームに対するチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、相関係数を用いてチャネル応答Ｈ（ｎ）をより正確に取得できる。
【００７０】
当業者であれば、上記方法の全部又は一部のステップが、プログラムが関連なハードウェア（例えば、プロセッサー）を指令することにより完成されることができ、前記プログラムが、例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク又は光ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されることができることは理解できる。選択的に、上記実施例の全部又は一部のステップは、１つ又は複数の集積回路を用いて実現することもできる。相応的に、上記実施例の各モジュール／ユニットは、集積回路によって対応する機能を実現するように、ハードウェアによって実現してもよく、或いは、プロセッサーによりメモリに記憶されたプログラム／命令を実行することで対応する機能を実現するように、ソフトウェア機能モジュールによって実現してもよい。本発明の実施例は、任意の特定の形態のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせに限定されない。当業者であれば、本発明の技術手段の精神及び範囲内で、本発明の技術手段に対して変更又は置き換えを行うことができ、これらいずれも本発明の特許請求の範囲に含まれることが理解されるべきである。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
上記の技術手段によれば、更新されたサブフレームに対する各キャリアのチャネル応答情報を取得する新たな方法を提供し、各キャリアのチャネル応答Ｈ（ｎ）をより正確に取得できる。
【図１】
2019500774.tif 000048
【図２】
2019500774.tif 000049
【図３】
2019500774.tif 000050
【手続補正書】
【提出日】平成30年5月14日(2018.5.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
ステップａ：ＳＲＳを通じて第８フレームから第９フレームまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
ステップｂ：チャネル推定の共役乗算によって第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を得て、第１０フレームのサブフレームｐと第８フレームから第９フレームまでの各キャリアの相互相関行列を推定する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
ステップａ’：ＳＲＳを通じて第８フレームから第１１フレームのまでの各キャリアのチャネル推定を得る。
【国際調査報告】
2019500774.tif 000051
2019500774.tif 000052
2019500774.tif 000053
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