(57)【要約】  副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法およびこれを行う直交周波数分割多重受信機が提供される。ここで、直交周波数分割多重（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ、ＯＦＤＭ）受信機が保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ、ＧＩ）でシンボル間干渉（Ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、ＩＳＩ）のないシンボル干渉フリー区間を利用して副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法であって、前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を利用して前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行う段階と、加重演算されたサンプルデータを前記有効シンボル区間に含んで構成した高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）入力データに対する高速フーリエ変換を行う段階とを含む。
2019511180.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
直交周波数分割多重（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ、ＯＦＤＭ）受信機が保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ、ＧＩ）でシンボル間干渉（Ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、ＩＳＩ）のないシンボル干渉フリー区間を利用して副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法であって、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を利用して前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行う段階と、
加重演算されたサンプルデータを前記有効シンボル区間に含んで構成した高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）入力データに対する高速フーリエ変換を行う段階とを含む、方法。
【請求項２】
前記加重演算を行う段階以前に、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比および前記有効シンボル区間の信号対雑音比をそれぞれ測定したり、または推定する段階をさらに含み、
前記加重演算を行う段階は、
測定または推定された前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比および前記有効シンボル区間の信号対雑音比を利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記測定したり、または推定する段階は、
時間ドメインで受信データの電力を通じて前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比および前記有効シンボル区間の信号対雑音比をそれぞれ推定する段階を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記測定したり、または推定する段階は、
前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータのそれぞれに対して保護区間の長さに相当する高速フーリエ変換演算を行う段階と、
前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第１パワースペクトルおよび前記有効シンボル区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第２パワースペクトルをそれぞれ測定する段階と、
前記第１パワースペクトルおよび前記第２パワースペクトルが全て既に定められた臨界値以上である一つ以上の副搬送波別に前記第１パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と推定し、前記第２パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記有効シンボル区間の信号対雑音比と推定する段階とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記加重演算を行う段階は、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と前記有効シンボル区間の信号対雑音比を利用したハードウェアのビット精密度の範囲設定値を適用した加重演算を行う、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
直交周波数分割多重（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ、ＯＦＤＭ）シンボルの保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ、ＧＩ）でシンボル間干渉（Ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、ＩＳＩ）のないシンボル干渉フリー区間の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を利用して前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行う加重演算部と、
加重演算されたサンプルデータを前記有効シンボル区間に含んで高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）入力データを生成する高速フーリエ変換サンプリングデータ制御部と、
前記高速フーリエ変換入力データに対する高速フーリエ変換演算を行う高速フーリエ変換演算部とを含む、直交周波数分割多重受信機。
【請求項７】
前記加重演算部は、
前記シンボル干渉フリー区間をモデリングした信号に前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比を加重値係数として適用した第１演算値、前記有効シンボル区間をモデリングした信号に前記有効シンボル区間の信号対雑音比を加重値係数として適用した第２演算値、および前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と前記有効シンボル区間の信号対雑音比を合算した値を利用した加重演算を行う、請求項６に記載の直交周波数分割多重受信機。
【請求項８】
前記加重演算部は、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と前記有効シンボル区間の信号対雑音比を利用してハードウェアのビット精密度の範囲設定値を算出し、前記範囲設定値を、前記シンボル干渉フリー区間をモデリングした信号および前記有効シンボル区間をモデリングした信号のそれぞれに加重値係数として適用して加重演算を行う、請求項６に記載の直交周波数分割多重受信機。
【請求項９】
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を測定する測定部、又は
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を時間ドメインまたは周波数ドメインで推定する推定部をさらに含む、請求項６に記載の直交周波数分割多重受信機。
【請求項１０】
前記推定部は、
前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第１パワースペクトルおよび前記有効シンボル区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第２パワースペクトルが全て既に定められた臨界値以上である一つ以上の副搬送波別に前記第１パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と推定し、前記第２パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記有効シンボル区間の信号対雑音比と推定する、請求項９に記載の直交周波数分割多重受信機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法およびこれを行う直交周波数分割多重（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ、以下、‘ＯＦＤＭ’と称する）受信機に関し、より詳しくは、ＯＦＤＭ受信機で副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、無線通信環境で高品質および高速のデータ伝送を支援するために多くの研究が進められている。そのうち、ＯＦＤＭは限定された周波数を効率的に使用してＤＶＢ−Ｔ／Ｈ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｉｄｅｏ  ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ−ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ  ａｎｄ  ｈａｎｄｈｅｌｄ）とＤＭＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）等の放送システムに使用されており、４世代通信と次世代放送でも有力な候補である。
【０００３】
ＯＦＤＭ方式を使用する通信システムの送信端は直列データシンボルを変調し、並列データに逆多重化した後、これを逆高速フーリエ変換（ＩｎｖｅｒｓｅＦａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＩＦＦＴ）する。そして、逆多重化された並列データに多数の副搬送波をそれぞれ割り当てて受信端に伝送する。そうすると、受信端は受信信号を高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、以下、‘ＦＦＴ’と称する）して受信信号から副搬送波を分離し、副搬送波が分離された並列データを直列データに多重化した後、多重化された直列データを復調して所望のデータシンボルを検出する。
【０００４】
このとき、ＯＦＤＭ受信端のＦＦＴ出力データには、無線チャンネルの特性によって副搬送波間の干渉（Ｉｎｔｅｒ−Ｃａｒｒｉｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、以下、‘ＩＣＩ’と称する）が発生することになる。ＯＦＤＭ受信機のＦＦＴを行う以前にＯＦＤＭシンボル間干渉（Ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、以下、‘ＩＳＩ’と称する）のない領域を利用して副搬送波間の干渉を抑制し雑音成分を減少させることができる。
【０００５】
すなわち、ＦＦＴ演算を行うＦＦＴ入力データを構成する時、時間ドメインでＩＳＩのない保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ、ＧＩ）、すなわち、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータを合算する。そして、合算されたサンプルデータを含むＦＦＴ入力データに対するＦＦＴ演算を行う。このようなＦＦＴ演算を通じてＩＣＩおよび雑音成分を減少させることができる内容に対して韓国公開特許第２０１０−００３９４６７号公報に開示されている。
【０００６】
このとき、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータの合算時にフランクウィンドウ（Ｆｒａｎｋ  ｗｉｎｄｏｗ）の場合、シンボル干渉フリー区間対比ＦＦＴサイズ間の比を利用して加えることができる。
【０００７】
他の既存方式の場合、それぞれ０．５に相当する加重値を設定して平均をとる方式を用いることができる。すなわち、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータにそれぞれ加重値０．５を付加した後、これらの値の平均値を演算する。このような方式は等利得合成（ｅｑｕａｌ  ｇａｉｎ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ、以下、‘ＥＧＣ’と称する）と類似している。ここで、ＥＧＣは本質的に同等な加重値を有する互いに異なるチャンネルの位相−コヒーレント結合（ｐｈａｓｅ−ｃｏｈｅｒｅｎｔ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）を意味する。
【０００８】
しかし仮に移動環境によってチャンネル変化が急激に変化すると、シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、以下、‘ＳＮＲ’と称する）が有効シンボル区間のＳＮＲより高かったり低かったりすることもある。
【０００９】
図１は、従来のＯＦＤＭシンボルを示した図である。
図１を参照すれば、保護区間と有効シンボル区間のチャンネルパワー（Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｐｏｗｅｒ）の変化幅が大きい。
【００１０】
このように、チャンネル変化が大きい場合、従来のようにシンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータの単純和を行う場合、ＳＮＲが大きい区間の利得が得られないという問題が発生する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】韓国公開特許第２０１０−００３９４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
したがって、本発明が解決しようとする技術的課題は、チャンネル変化を考慮して時間ドメインでシンボル干渉フリー区間に含まれているサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行うことによって、副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法およびこれを行うＯＦＤＭ受信機を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一特徴によれば、副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法は、直交周波数分割多重（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ、ＯＦＤＭ）受信機が保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ、ＧＩ）でシンボル間干渉（Ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、ＩＳＩ）のないシンボル干渉フリー区間を利用して副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法であって、前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を利用して前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行う段階と、加重演算されたサンプルデータを前記有効シンボル区間に含んで構成した高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）入力データに対する高速フーリエ変換を行う段階とを含む。
【００１４】
前記加重演算を行う段階以前に、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比および前記有効シンボル区間の信号対雑音比をそれぞれ測定したり、または推定する段階をさらに含み、
前記加重演算を行う段階は、
測定または推定された前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比および前記有効シンボル区間の信号対雑音比を利用することができる。
【００１５】
前記測定したり、または推定する段階は、
時間ドメインで受信データの電力を通じて前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比および前記有効シンボル区間の信号対雑音比をそれぞれ推定する段階を含んでもよい。
【００１６】
前記測定したり、または推定する段階は、
前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータのそれぞれに対して保護区間の長さに相当する高速フーリエ変換演算を行う段階と、前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第１パワースペクトルおよび前記有効シンボル区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第２パワースペクトルをそれぞれ測定する段階と、前記第１パワースペクトルおよび前記第２パワースペクトルが全て既に定められた臨界値以上である一つ以上の副搬送波別に前記第１パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と推定し、前記第２パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記有効シンボル区間の信号対雑音比と推定する段階とを含むことができる。
【００１７】
前記加重演算を行う段階は、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と前記有効シンボル区間の信号対雑音比を利用したハードウェアのビット精密度の範囲設定値を適用した加重演算を行うことができる。
【００１８】
本発明の他の特徴によれば、直交周波数分割多重受信機は、直交周波数分割多重（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ、ＯＦＤＭ）シンボルの保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ、ＧＩ）でシンボル間干渉（Ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ、ＩＳＩ）のないシンボル干渉フリー区間の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を利用して前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと前記有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行う加重演算部、加重演算されたサンプルデータを前記有効シンボル区間に含んで高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）入力データを生成する高速フーリエ変換サンプリングデータ制御部、そして前記高速フーリエ変換入力データに対する高速フーリエ変換演算を行う高速フーリエ変換演算部を含む。
【００１９】
前記加重演算部は、
前記シンボル干渉フリー区間をモデリングした信号に前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比を加重値係数として適用した第１演算値、前記有効シンボル区間をモデリングした信号に前記有効シンボル区間の信号対雑音比を加重値係数として適用した第２演算値、および前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と前記有効シンボル区間の信号対雑音比を合算した値を利用した加重演算を行うことができる。
【００２０】
前記加重演算部は、
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と前記有効シンボル区間の信号対雑音比を利用してハードウェアのビット精密度の範囲設定値を算出し、前記範囲設定値を、前記シンボル干渉フリー区間をモデリングした信号および前記有効シンボル区間をモデリングした信号のそれぞれに加重値係数として適用して加重演算を行うことができる。
【００２１】
前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を測定する測定部または前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と、前記シンボル干渉フリー区間に対応する有効シンボル区間の信号対雑音比を時間ドメインまたは周波数ドメインで推定する推定部をさらに含むことができる。
【００２２】
前記推定部は、
前記シンボル干渉フリー区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第１パワースペクトルおよび前記有効シンボル区間のサンプルデータに対する高速フーリエ変換結果の第２パワースペクトルが全て既に定められた臨界値以上である一つ以上の副搬送波別に前記第１パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記シンボル干渉フリー区間の信号対雑音比と推定し、前記第２パワースペクトルを累積演算または平均演算した値を前記有効シンボル区間の信号対雑音比と推定することができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の実施例によれば、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータを利用してＦＦＴ入力データを生成するとき、ＳＮＲを考慮して加重演算を行うことによって、最大比合成（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｒａｔｉｏ  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ、以下、‘ＭＲＣ’と称する）ダイバーシティ効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】従来のＯＦＤＭシンボルを示す図である。
【図２】本発明の実施例によるシンボル間干渉のない保護区間を示すＯＦＤＭシンボルの例示図である。
【図３】本発明の一実施例によるＯＦＤＭ受信機の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施例による副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例によるシンボル干渉フリー区間を推定するために相関エネルギー（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｅｎｅｒｇｙ）を求める図である。
【図６】本発明の一実施例によるＦＦＴ入力データを構成する例示図である。
【図７】本発明の他の実施例によるＯＦＤＭ受信機の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の他の実施例による副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法を示すフローチャートである。
【図９】本発明の他の実施例によるＦＦＴ入力データを構成する例示図である。
【図１０】本発明の一実施例によるＳＮＲ推定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、添付図面を参照して本発明の実施例について本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳しく説明する。しかし、本発明は様々な異なる形態で具現化されることができ、ここで説明する実施例に限定されない。そして、図面において、本発明を明確に説明するために、説明とは関係ない部分は省略しており、明細書全体にわたって類似した部分に対しては類似した図面符号を付けている。
【００２６】
明細書全体において、ある部分がある構成要素を‘含む’という場合、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くのではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。
【００２７】
また、明細書全体において使用される用語‘〜部’、‘〜モジュール’は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これはハードウェアやソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの結合で具現化されることができる。各図面に示された同一符号は同一の構成要素を示す。
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の実施例による副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法およびこれを行うＯＦＤＭ受信機について詳細に説明する。
【００２９】
図２は、本発明の実施例によるシンボル間干渉のない保護区間を示すＯＦＤＭシンボルの例示図である。
【００３０】
図２を参照すれば、任意のＯＦＤＭシンボル（以下、‘シンボル’と称する）、すなわち、（ｂ）番目のシンボルは、先端の保護区間（Ｇｕａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）および有効シンボル区間からなる。図示していないが、有効シンボル区間はシンボルデータ区間および後端の保護区間からなる。
【００３１】
ここで、先端の保護区間中で‘ＩＳＩのない保護区間’を‘シンボル干渉フリー区間’と称して記載する。そして、τｍａｘはチャンネルの最大遅延時間を示し、シンボル干渉フリー区間の最大遅延時間と反比例の関係（Δ＝ＮＧ−τｍａｘ）である。
【００３２】
このようなシンボル干渉フリー区間を利用してＦＦＴ演算以前にＩＣＩおよび付加白色ガウス雑音（Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｎｏｉｓｅ、以下、‘ＡＷＧＮ’と称する）を抑制するＯＦＤＭ受信機の構成を２つの実施例で説明すれば、以下のとおりである。
【００３３】
まず、一実施例は実際に測定したＳＮＲを利用したものである。図３は、本発明の一実施例によるＯＦＤＭ受信機の構成を示すブロック図であり、図４は、本発明の一実施例による副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法を示すフローチャートであり、図５は、本発明の一実施例によるシンボル干渉フリー区間を推定するために相関エネルギーを求める図あり、図６は、本発明の一実施例によるＦＦＴ入力データを構成する例示図である。
【００３４】
図３および図４を参照すれば、ＯＦＤＭ受信機１００は、シンボル干渉フリー区間推定部１０１、ＳＮＲ測定部１０３、加重演算部１０５、ＦＦＴサンプリングデータ制御部１０７、ＦＦＴ演算部１０９および等化部１１１を含む。
【００３５】
シンボル干渉フリー区間推定部１０１は、受信データを利用してシンボル干渉フリー区間およびシンボル干渉フリー区間のサンプル数（−）を推定する（Ｓ１０１）。
【００３６】
ここで、一実施例によれば、シンボル干渉フリー区間推定部１０１においては、図５のようにＯＦＤＭシンボルの保護区間の相関度を利用する方法が用いられる。
【００３７】
図５を参照すれば、シンボル干渉フリー区間推定部１０１は、保護区間と有効シンボル区間の間の相関エネルギーを求めてシンボル干渉フリー区間を探す。
【００３８】
シンボル干渉フリー区間推定部１０１は、相関エネルギーを求めるためにサンプル数を変更しながら相関エネルギーを計算する。たとえば、相関エネルギー０はサンプル数＝ＮＧに相当する。チャンネルインパルス応答（ｃｈａｎｎｅｌ  ｉｍｐｕｌｓｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）が存在する場合、相関エネルギーが最も高く演算されるので、シンボル干渉フリー区間推定部１０１は、最も高く演算された相関エネルギーを利用してシンボル干渉フリー区間を探す。すなわち、相関エネルギーΔ−１が最も高く演算された場合、相関エネルギーΔ−１が算出された保護区間をシンボル干渉フリー区間と推定することができる。シンボル干渉フリー区間推定部１０１は、推定されたシンボル干渉フリー区間およびシンボル干渉フリー区間のサンプル数（Δ）をＦＦＴサンプリングデータ制御部１０７に伝達する。
【００３９】
保護区間は有効シンボル区間のＣＰ（Ｃｙｃｌｉｃ  Ｐｒｅｆｉｘ）であるため、保護区間の伝送データは有効シンボル区間の最後の領域に位置する伝送データと同じである。
【００４０】
ＳＮＲ測定部１０３は、シンボル干渉フリー区間および有効シンボル区間のそれぞれのＳＮＲを測定する（Ｓ１０３）。例えば、チャンネルパワーを測定してＳＮＲを算出できるが、ＳＮＲ測定方式は、通信業界で広く知られた方法や装置を利用して測定できるので、特に記載せず、これに対する説明は省略する。
【００４１】
加重演算部１０５は、ＣＰデータ特性を利用してシンボル干渉フリー区間のサンプルデータＰ１とこれに対応する有効シンボル区間の後部分に位置するサンプルデータＰ３の間の各区間のＳＮＲを利用した加重演算を行う（Ｓ１０５）。このような加重演算を通じて無線チャンネルの差動成分と雑音成分が減るだけでなく、チャンネル変化が大きい環境でＳＮＲが大きい区間の利得を得ることができる。
【００４２】
ここで、受信されたシンボルをモデリングすれば次のとおりである。
【数１】
2019511180.tif 000003
【００４３】
ここで、ｎは時間インデックス、Ｎは有効シンボル区間の長さ、ＮＧは保護区間の長さ、Δはシンボル干渉フリー区間に対するサンプル数を示し、ｙ（ｎ）はｎ番目の時間でのＡＤＣ（Ａｎａｌｏｇ−Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）出力信号を示す。
【００４４】
受信されたシンボルに対するシンボル干渉フリー区間をモデリングすれば次のとおりである。
【数２】
2019511180.tif 000004
【００４５】
受信されたシンボルに対する有効シンボル区間をモデリングすれば次のとおりである。
【数３】
2019511180.tif 000005
【００４６】
加重演算部１０５の出力ｏｕｔ[ｎ]は次のとおりである。
【数４】
2019511180.tif 000006
【００４７】
ここで、Ｎ−Δ≦ｎ≦Ｎである。
このとき、ＳＮＲＧＩはシンボル干渉フリー区間のＳＮＲを意味し、ＳＮＲＥＦＦはシンボル干渉フリー区間に相応する有効シンボル区間のＳＮＲを意味する。
【００４８】
このような加重演算方式はＭＲＣ利得を得ることができる。ただし、ＳＮＲＧＩとＳＮＲＥＦＦの差が大きすぎると、これを表現するためのハードウェアのビット精密度（ＨＷ  ｂｉｔ  ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）が増加してハードウェア（ＨＷ）の演算量が増加し得る。ハードウェアのビット精密度が充分でない場合、加重演算部１０５の出力の大きさにバイアス（ｂｉａｓ）がかかることがある。
【００４９】
このように、ＳＮＲＧＩとＳＮＲＥＦＦの差が大きすぎる場合、すなわち、既に定められた臨界値以上に大きい場合、ＳＮＲＧＩとＳＮＲＥＦＦの比率に対して制限されたハードウェアのビット精密度で範囲設定を行ってハードウェアの演算量を減らすことになるが、それは次のとおりである。
【数５】
2019511180.tif 000007
【００５０】
ここで、αはハードウェアのビット精密度の範囲設定値を意味する。
ＦＦＴサンプリングデータ制御部１０７は、加重演算部１０５によってシンボル干渉フリー区間のサンプルデータＰ１とこれに対応する有効シンボル区間の後部分に位置するサンプルデータＰ３の間の加重演算されたサンプルデータＰ５を有効シンボル区間の後部分に位置させてＦＦＴ入力データを構成する（Ｓ１０７）。そして、このような加重演算されたサンプルデータＰ５を整列したＦＦＴ入力データをＦＦＴ演算部１０９に出力する。
【００５１】
ここで、ＦＦＴ入力データは次のとおりである。
【数６】
2019511180.tif 000008
【００５２】
数式４を数式６に適用する場合、ＦＦＴ入力データを受信データ、ＳＮＲＧＩおよびＳＮＲＥＦＦに示すと次のとおりとなる。
【数７】
2019511180.tif 000009
【００５３】
ＦＦＴ演算部１０９は、ＦＦＴサンプリングデータ制御部１２０から出力されるＦＦＴ入力データに対してＦＦＴ演算を行う（Ｓ１０９）。
【００５４】
等化部１１１は、ＦＦＴ演算部１０９から出力した信号に対するチャンネル等化（ｃｈａｎｎｅｌ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を行う（Ｓ１１１）。
【００５５】
前述のように、チャンネル変化が大きい環境でシンボル干渉フリー区間と有効シンボル区間のＳＮＲを利用して各サンプルデータに対して加重演算を行うことによって、ＭＲＣダイバーシティ（Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ）と類似した利得を得ることができる。
【００５６】
一方、他の実施例は実際環境でＳＮＲを推定する方式であって、図７は、本発明の他の実施例によるＯＦＤＭ受信機の構成を示すブロック図であり、図８は、本発明の他の実施例による副搬送波間の干渉および雑音信号を抑制する方法を示すフローチャートであり、図９は、本発明の一実施例によるＳＮＲ推定方法を示すフローチャートであり、図１０は、本発明の他の実施例によるＦＦＴ入力データを構成する例示図である。
【００５７】
このとき、図３の構成と同一の構成要素には同一の符号を付け、図３と同じ動作についてはその説明を省略する。
【００５８】
図７を参照すれば、ＯＦＤＭ受信機１００’はシンボル干渉フリー区間推定部１０１、加重演算部１０５、ＦＦＴサンプリングデータ制御部１０７、ＦＦＴ演算部１０９、等化部１１１および推定部１１３を含む。
【００５９】
図８を参照すれば、シンボル干渉フリー区間推定部１０１は、受信データのＯＦＤＭシンボルでシンボル干渉フリー区間を推定する（Ｓ２０１）。ステップＳ２０１は、図４のステップＳ１０１と同一である。
【００６０】
推定部１１３は、シンボル干渉フリー区間のＳＮＲおよび有効シンボル区間のＳＮＲを推定する（Ｓ２０３）。
【００６１】
加重演算部１０５は推定部１１３が推定したＳＮＲを利用してシンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータの間の加重演算を行う（Ｓ２０５）。ステップＳ２０５は、図４のステップＳ１０５と同一である。
【００６２】
ＦＦＴサンプリングデータ制御部１０７は図９のように、加重演算されたサンプルデータＰ５を有効シンボル区間の後部分に位置させてＦＦＴ入力データを構成する（Ｓ２０７）。ステップＳ２０７は、図４のステップＳ１０７と同一である。ただし、加重演算時に使用される加重値計算は推定部１１３によって行われる。
【００６３】
ＦＦＴ演算部１０９は、加重演算されたサンプルデータＰ５を整列したＦＦＴ入力データに対するＦＦＴ演算を行う（Ｓ２０９）。ステップＳ２０９は、図４のステップＳ１０９と同一である。
【００６４】
等化部１１１はＦＦＴ演算結果に対するチャンネル等化を行う（Ｓ２１１）。ステップＳ２１１は、図４のステップＳ１１１と同一である。
【００６５】
ここで、一実施例によれば、推定部１１３は時間ドメインでＳＮＲを推定する。時間に応じた雑音は大きく変わらないため、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータとこれに相応する有効シンボル区間のサンプルデータの雑音が類似すると想定される。そのため、時間ドメインデータの電力はＳＮＲと対応する。
【００６６】
したがって、推定部１１３はＳＮＲＧＩとＳＮＲＥＦＦを以下のように間接的に推定することができる。
【数８】
2019511180.tif 000010
【数９】
2019511180.tif 000011
【００６７】
このとき、ハードウェア（ＨＷ）の簡素化のために電力ではなく、大きさの成分を利用することもできる。ここで、大きさの成分は絶対値に対する和を意味する。電力の利用時、信号二乗成分の合算を行うが、大きさの成分の利用時は二乗演算を行わないため、電力利用率の小さいハードウェアのビット使用が可能で二乗演算のための過程が必要でなくなる。
【００６８】
また、ハードウェアのビット精密度の減少のためにシンボル干渉フリー区間のサンプル数（−）で平均をとったりまたは任意のスケールの減少を行うことができる。
【００６９】
次に、他の実施例によれば、推定部１１３は周波数ドメインでＳＮＲを推定する。多重チャンネル環境であるか、または雑音が互いに異なる環境ではシンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータの周波数上の搬送波対雑音比（Ｃａｒｒｉｅｒ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、以下、‘ＣＮＲ’と称する）が一定でなくなる。したがって、ＳＮＲを周波数上で間接的に推定する方法を適用すれば、図１０に示すようになる。
【００７０】
図１０を参照すれば、推定部１１３は、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータと有効シンボル区間のサンプルデータのそれぞれに対して保護区間（ＧＩ）の長さに相当するＦＦＴを行う（Ｓ３０１、Ｓ３０３）。
【００７１】
次に、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータに対するＦＦＴ結果のパワースペクトル（Ｐｏｗｅｒ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）１と、有効シンボル区間のサンプルデータに対するＦＦＴ結果のパワースペクトル２を求める（Ｓ３０５、Ｓ３０７）。
【００７２】
次に、推定部１１３は、シンボル干渉フリー区間のサンプルデータに対するＦＦＴ結果と、有効シンボル区間のサンプルデータに対するＦＦＴ結果のそれぞれのパワースペクトルが全て既に定められた臨界値以上である副搬送波に対するそれぞれのパワースペクトルを累積演算（足し算）するかまたは平均演算を行う（Ｓ３０９）。そして、累積演算または平均演算されたパワースペクトルの値をそれぞれＳＮＲＧＩとＳＮＲＥＦＦと推定する（Ｓ３１１）。
【００７３】
すなわち、推定部１１３は、パワースペクトル１および２のいずれも既に定められた臨界値以上である副搬送波別にそれぞれパワースペクトル１を累積演算または平均演算した値をＳＮＲＧＩと推定し、パワースペクトル２を累積演算または平均演算した値をＳＮＲＥＦＦと推定する。
【００７４】
ここで、パワースペクトルが既に定められた臨界値以下である副搬送波はＣＮＲが低い副搬送波であって、信頼度（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）が低いため、ＣＮＲの高い副搬送波だけを利用する。
【００７５】
加重演算部１０５は、前述のように推定部１１３が推定したＳＮＲＧＩとＳＮＲＥＦＦを利用して数式４または数式５のように加重演算を行う。
【００７６】
以上で説明した本発明の実施例は装置および方法を通じてのみ具現化されるのではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を通じて具現化されることもできる。
【００７７】
以上、本発明の好ましい実施例について詳細に説明したが、本発明の権利範囲はこれに限定されるものではなく、次の特許請求の範囲で定義している本発明の基本概念を利用した当業者の様々な変形および改良形態も本発明の権利範囲に属するものである。
【図１】
2019511180.tif 000012
【図２】
2019511180.tif 000013
【図３】
2019511180.tif 000014
【図４】
2019511180.tif 000015
【図５】
2019511180.tif 000016
【図６】
2019511180.tif 000017
【図７】
2019511180.tif 000018
【図８】
2019511180.tif 000019
【図９】
2019511180.tif 000020
【図１０】
2019511180.tif 000021
【国際調査報告】
2019511180.tif 000022
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2019511180.tif 000024
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