(57)【要約】デジタル（例えば、ＦＩＲ）フィルタおよびチャネル推定器を含むノンパラメトリック整合フィルタ受信機。チャネル推定器は、（１）デジタルフィルタを中心に一致させるタイミングを決定し、（２）受信したサンプル中の雑音特性を求め、（３）最適線形不偏（ＢＬＵ）推定器、相関推定器、または特定の別の種類の推定器を用いて、前記サンプルのシステム応答を推定し、（４）推定システム応答および決定雑音特性に基づいて、デジタルフィルタの係数集合を算出する。相関推定器は、サンプルとそれの既知の値との相関を求めて、推定システム応答を導き出す。ＢＬＵ推定器は、サンプルを前処理して雑音を白色化し、白色化サンプルとそれの既知の値との相関を求め、補正係数を加えて推定システム応答を導き出す。次にデジタルフィルタは、係数集合を用いてサンプルをフィルタリングして、復調符号を求める。
2005534253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＤＭＡ通信システムにおいて受信信号を処理する方法であって、
受信信号から得られるサンプルの雑音特性を求め、
サンプルについてのシステム応答を推定し、
推定されたシステム応答および決定された雑音特性に基づき、デジタルフィルタについての係数集合を導き出し、
サンプルを、係数集合を用いてフィルタリングすることを含む信号処理方法。
【請求項２】
雑音は自己相関行列により特徴付けられる、請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項３】
自己相関行列の値は事前に計算される、請求項２に記載の信号処理方法。
【請求項４】
システム応答は最適線形不偏推定器を用いて推定される、請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項５】
システム応答は相関推定器を用いて推定される、請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項６】
係数集合ｆは、
【数１】
2005534253.tif 000032
【請求項７】
推定は、サンプルとサンプルの既知の値との相関を取って、推定システム応答を求めることを含む、請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項８】
推定は、サンプルを前処理して、雑音をほぼ白色化し、
前処理されたサンプルとサンプルの既知の値との相関を取って、相関結果を求め、
相関結果の補正係数を加えて、推定システム応答を求めることを含む、請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項９】
補正係数は雑音の有色化を引き起こす、請求項８に記載の信号処理方法。
【請求項１０】
補正係数は事前に計算される、請求項８に記載の信号処理方法。
【請求項１１】
受信信号のエネルギーの大部分についての近似中心に相当するタイミングを決定することをさらに含み、この決定されたタイミングに基づいて、デジタルフィルタを中心に一致させる、請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項１２】
決定されたタイミングは、受信信号内で検出される最強のマルチパス成分のタイミングに相当する、請求項１１に記載の信号処理方法。
【請求項１３】
無線通信システムにおいて受信信号を処理する方法であって、
受信信号から得られるサンプルの雑音特性を求め、
サンプルについてのシステム応答を推定し、
推定されたシステム応答および決定された雑音特性に基づき、最適線形不偏推定器または相関推定器を用いて、デジタルフィルタについての係数集合を導き出し、
サンプルを、係数集合を用いてフィルタリングすることを含む信号処理方法。
【請求項１４】
受信信号のエネルギーの大部分についての近似中心に相当するタイミングを決定することをさらに含み、この決定されたタイミングに基づいて、デジタルフィルタを中心に一致させる、請求項１３に記載の信号処理方法。
【請求項１５】
デジタル情報を解釈できるデジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）に通信可能に接続されたメモリであって、
無線通信システムにおいて受信信号から得られるサンプルの雑音特性を求め、
サンプルについてのシステム応答を推定し、
推定されたシステム応答および決定された雑音特性に基づき、最適線形不偏推定器または相関推定器を用いて、デジタルフィルタについての係数集合を導き出し、
サンプルを、係数集合を用いて、デジタルフィルタによりフィルタリングするために利用されるメモリ。
【請求項１６】
ＣＤＭＡ通信システムにおいて受信信号を処理する装置であって、
受信信号から得られるサンプルの雑音特性を求める手段と、
サンプルについてのシステム応答を推定する手段と、
推定されたシステム応答および決定された雑音特性に基づき、デジタルフィルタについての係数集合を導き出す手段と、
サンプルを、係数集合を用いてフィルタリングする手段とを備えた装置。
【請求項１７】
ＣＤＭＡ通信システムにおける受信機であって、
受信信号から得られるサンプルを、係数集合を用いてフィルタリングするデジタルフィルタと、
サンプルの雑音特性を求め、サンプルについてのシステム応答を推定し、推定されたシステム応答および決定された雑音特性に基づきデジタルフィルタについての係数集合を導き出すように機能するチャネル推定器とを備えた受信機。
【請求項１８】
チャネル推定器が最適線形不偏推定器で実現される、請求項１７に記載の受信機。
【請求項１９】
チャネル推定器が相関推定器で実現される、請求項１７に記載の受信機。
【請求項２０】
チャネル推定器はさらに、受信信号のエネルギーの大部分についての近似中心に相当するタイミングを決定するように作動し、この決定されたタイミングに基づいて、デジタルフィルタを中心に一致させる、請求項１７に記載の受信機。
【請求項２１】
推定システム応答は雑音の有色化を引き起こす補正係数に基づいて導き出される、請求項１７に記載の受信機。
【請求項２２】
補正係数の事前に計算された値を格納するメモリをさらに備えた、請求項２１に記載の受信機。
【請求項２３】
デジタルフィルタは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである、請求項１７に記載の受信機。
【請求項２４】
大きい値の信号対雑音干渉比（ＳＩＮＲ）を有する通信チャネルに適合して作動する、請求項１７に記載の受信機。
【請求項２５】
受信信号はＣＤＭＡシステムにおける順方向リンク信号である、請求項１７に記載の受信機。
【請求項２６】
請求項１７に記載の受信機を備えた端末装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、データ通信に関し、詳細には、無線通信システムに使用するノンパラメトリック整合フィルタ受信機に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信システムは広範囲に利用され、音声、パケットデータ等のようなさまざまな方式の通信を実現している。これらシステムは、複数ユーザとの通信をサポートできるマルチアクセスシステムであり、符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）、時分割多重接続（ＴＤＭＡ）、周波数分割多重接続（ＦＤＭＡ）、または特定の他のマルチアクセス方式であってもよい。さらにこれらシステムは、例えばＩＥＥＥ標準８０２．１１ｂに準拠する無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）システムであってもよい。
【０００３】
ＣＤＭＡシステムにおける受信機は一般に、レイク受信機を用いて、無線通信チャネルを介して伝送された変調信号を処理する。レイク受信機は通常、サーチャ素子および複数の復調素子を含み、これら素子は一般に、それぞれ、「サーチャ」および「フィンガ」と呼ばれる。ＣＤＭＡ波形は比較的広帯域であるため、通信チャネルは有限数の分離可能なマルチパス成分から成ると仮定される。各マルチパス成分は、特定の時間遅延および特定の複合利得により特徴付けられる。次に、サーチャは受信信号内の強いマルチパス成分を探索し、フィンガは、サーチャで探索された最強のマルチパス成分に割り当てられる。各フィンガは割り当てられたマルチパス成分を処理して、このマルチパス成分に符号推定値を与える。次に、すべての割り当てられたフィンガからの符号推定値を合算して、最終の符号推定値を求める。レイク受信機は、小さい信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）で作動するＣＤＭＡシステムに良好な性能を提供できる。
【０００４】
レイク受信機は多数の欠点を有する。第１は、レイク受信機は特定のチャネル条件においては十分な性能を発揮しない可能性がある。これは、レイク受信機が、特定種類のチャネルを正確にモデル化して、１チップ周期以下で分割された遅延でマルチパス成分を処理する能力を持たないことに起因する。第２は、受信信号を探索して強いマルチパス成分を検出するのに、一般に複雑なサーチャが必要とされることである。第３には、さらに、受信信号内にマルチパス成分が存在するかどうか（すなわち、それら成分が十分な強さであるかどうか）を判定して、新しく検出したマルチパス成分をフィンガに割り当て、消失したマルチパス成分からフィンガを割当て解除し、さらに割り当てられたフィンガの動作をサポートするための、複雑な制御ユニットを必要とする。弱いマルチパス成分を検出するのに必要な高感度、および誤検出率（すなわち、実際には存在しないマルチパス成分を、存在すると認識する）の低いことの必要性の理由から、サーチャおよび制御ユニットは一般に、かなり複雑になる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、当技術分野においては、レイク受信機に関して、前述の欠点を改善できる受信機構成の必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書では、各種のチャネル（例えば、ファットパスチャネル（ｆａｔ  ｐａｔｈ  ｃｈａｎｎｅｌ））に対する改良した性能および複雑性の少ないことを含むさまざまな利点を従来のレイク受信機に提供できる、ノンパラメトリック整合フィルタ受信機を実現する。ノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、通信チャネルの形態またはシステム応答に関してどのような前提条件も要求しないことから、「ノンパラメトリック」と称される。
【０００７】
一実施の形態においては、ノンパラメトリック整合フィルタ受信機はデジタルフィルタ（例えば、ＦＩＲ）およびチャネル推定器を含む。チャネル推定器は最初に、受信信号のエネルギーの大部分（または全体）のほぼ中心に一致するタイミング（受信信号内で検出された最強のマルチパス成分、受信信号のエネルギー質量の中心およびその他のタイミングである可能性がある）を決定する。このタイミングを用いてデジタルフィルタを中心に一致させる。チャネル推定器はさらに、受信信号から導き出された受信サンプルの雑音特性を得る。雑音は自己相関行列により特徴付けられる。
【０００８】
次に、チャネル推定器は、例えば、最適線形不偏（ＢＬＵ）推定器、相関推定器、または特定の別の種類の推定器を用いて、受信サンプルのシステム応答を推定する。相関推定器においては、受信サンプルとこれらサンプルの既知の値との相関を求めて、推定システム応答を導き出す。ＢＬＵ推定器においては、受信サンプルを前処理して、雑音を近似白色化し、白色化サンプルとこれらサンプルの既知の値との相関を取り相関結果を求め、さらに補正係数を加えて、推定システム応答を導き出す。補正係数は雑音の有色の原因となるものであり、予め計算できる。
【０００９】
次にチャネル推定器は、推定システム応答および決定雑音特性に基づいて、デジタルフィルタの係数集合を算出する。次にデジタルフィルタは、係数集合を用いてサンプルをフィルタリングして、復調符号を求める。
本発明のさまざまな態様および実施の形態は、以下に詳細に説明する。本発明はさらに、以下に詳細に説明するとおり、本発明のさまざまな態様、実施の形態、および機能を実現する方法、プログラムコード、デジタル信号プロセッサ、集積回路、受信ユニット、端末機、基地局、システムならびに他の装置および素子を提供する。
【００１０】
本発明の特徴、特性および利点は、図面を参照する以下の詳細な説明から明らかになるであろう。図面においては、同一参照符号は図面全体を通して同一物を指す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、無線通信システム１００における送信システム１１０および受信システム１５０のブロック図である。送信システム１１０では、トラフィックデータはデータソース１１２から送信（ＴＸ）データプロセッサ１１４に提供される。ＴＸデータプロセッサ１１４はトラフィックデータをフォーマットし、コード化し、インタリーブして、コード化データを生成する。パイロットデータは、例えば時間多重化法またはコード多重化法を利用して、コード化データを用いて多重化できる。パイロットデータは一般に、公知の方法（存在する場合）で処理される公知のデータパターンであり、受信機は前記パイロットデータを用いて、チャネルおよびシステム応答を推定する。
【００１２】
次に、多重化パイロットデータおよびコード化データは、１つまたは複数の変調方式（例えば、ＢＰＳＫ、ＱＳＰＫ、Ｍ−ＰＳＫ、またはＭ−ＱＡＭ）に基づいて変調（すなわちシンボルマップ形成（ｓｙｍｂｏｌ  ｍａｐｐｅｄ））され、変調符号が生成される。各変調符号は、この符号に対して使用した変調方式に対応する信号配列上の特定点に相当する。変調符号はさらに、実現される通信システムにより定義される方法に従って処理できる。ＣＤＭＡシステムについては、変調符号はさらに、反復し、直交チャネル化コードを用いてチャネル化し、疑似ランダム雑音（ＰＮ）シーケンス等を用いて拡散できる。ＴＸデータプロセッサ１１４は、１／Ｔの符号速度で「送信符号」｛ｘｍ｝を生成する。ここで、Ｔは１つの送信符号の継続時間である。
【００１３】
次に、送信ユニット（ＴＭＴＲ）１１６は送信符号を１つまたは複数の信号に変換し、さらに、アナログ信号を調整して（例えば、増幅、フィルタリング、および高周波数への変換）、変調信号を生成する。送信ユニット１１６による処理のすべての結果は、各送信符号ｘｍが、変調信号における送信整形パルスｐ（ｔ）の例により実質的に表されることであり、このパルス例はこの送信符号の複合値により倍率変更される。次に、変調信号はアンテナ１１８を経て、無線通信チャネルにより受信システム１５０まで送信される。
【００１４】
受信システム１５０では、送信された変調信号はアンテナ１５２で受信して、受信ユニット（ＲＣＶＲ）１５４に供給する。この受信ユニットは、受信信号を調整する（例えば、増幅、フィルタリング、および低周波数への変換）。次に、受信ユニット１５４内のＡＤＣ（アナログ−デジタル変換器）１５６が、１／Ｔｓのサンプル速度で調整された信号をデジタル化して、ＡＤＣサンプルを生成する。サンプル速度は一般に符号速度より高速（例えば、２、４、または８倍の速度）である。ＡＤＣサンプルはさらに、受信ユニット１５４内でデジタル的に前処理（例えば、フィルタリング、補間、サンプル速度変換等）される。受信ユニット１５４は「受信サンプル」｛ｙｋ｝を生成し、これはＡＤＣサンプルまたは前処理されたサンプルであってもよい。
【００１５】
【数２】
2005534253.tif 000003
整合フィルタ受信機１６０による処理は、以下に詳細に説明する。ＲＸ符号プロセッサ１６２はさらに、変調された符号を処理（例えば、逆拡散、分離、逆インタリーブ、および復号）して、データシンク１６４に供給される復号データを生成する。ＲＸ符号プロセッサ１６２による処理は、ＴＸデータプロセッサ１１４により実行される処理と相補的である。
【００１６】
コントローラ１７０は受信システムにおける動作を指図する。メモリユニット１７２は、コントローラ１７０および場合により受信システム内の他のユニットで使用される、プログラムコードおよびデータを格納する。
前述の信号処理は、各種のトラフィックデータ（例えば、音声、ビデオ、パケットデータ等）の、送信システムまた受信システムへの一方向伝送をサポートする。双方向通信システムは、２方向データ伝送をサポートする。逆方向パスについての信号処理は、明瞭化のために、図１には示されていない。図１に示される処理は、ＣＤＭＡシステムにおける順方向リンク（すなわち、ダウンリンク）または逆方向リンク（すなわち、アップリンク）のいずれも表すことができる。順方向リンクについては、送信システム１１０は基地局を表すことができ、また、受信システム１５０は端末機を表すことができる。
【００１７】
１つの態様においては、整合フィルタを利用するノンパラメトリック整合フィルタ受信機を用いて受信サンプルを処理し、復調された符号を生成する。ノンパラメトリック整合フィルタ受信機（整合フィルタ受信機または復調器とも呼ばれる）は、通信チャネルの形態またはシステム応答に関してどのような前提条件も要求しないことから、「ノンパラメトリック」と称される。
【００１８】
明瞭化のために、ノンパラメトリック整合フィルタ受信機に関する以下の解析においては、符号指標として下付き「ｍ」を使用し、サンプル指標として下付き「ｋ」を使用する。連続的な時間信号および応答は「ｔ」で示し、例えば、ｈ（ｔ）またはｈ（ｔ−ｋＴ）とする。太字の大文字を用いて行列（例えば、Ｘ）を示し、太字の小文字を用いてベクトル（例えば、ｙ）を示す。
【００１９】
本明細書で用いるとき、「サンプル」は、受信システムにおける特定点についての特定サンプル例における値に相当する。例えば、受信ユニット１５４内のＡＤＣは、調整された信号をデジタル化してＡＤＣサンプルを生成し、このサンプルを前処理（例えば、フィルタリング、サンプル速度変換等）するか、またはしないで、受信サンプルｙｋを生成することができる。「符号」は、送信システム内の特定点についての特定時点における送信の単位に相当する。例えば、ＴＸデータプロセッサ１１４は送信符号｛ｘｍ｝（各送信信号は、送信整形パルスｐ（ｔ）を用いる１つの信号周期に相当する）を生成する。
【００２０】
図１に示されるとおり、送信システムは一連の符号｛ｘｍ｝を受信システムに送信する。各符号ｘｍは、インパルス応答ｃ（ｔ）を有する線形通信チャネルを介して整形パルスｐ（ｔ）を用いて送信される。各送信符号はさらに、一様なパワースペクトル密度Ｎ０（ワット／Ｈｚ）を有する、チャネルの加法的白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）により劣化する。
【００２１】
受信機において、送信符号は受信され、調整されて、ＡＤＣに供給される。ＡＤＣに先立ち、受信機において調整する信号をすべてまとめて、受信機インパルス応答ｒ（ｔ）回路を通す。このとき、ＡＤＣの入力における信号は以下の式で表される。
【００２２】
【数３】
2005534253.tif 000004
ここでＴは符号周期、
ｎ（ｔ）はＡＤＣ入力における雑音、
ｈ（ｔ）は全体システムインパルス応答であり、以下のように示される。
ｈ（ｔ）＝ｐ（ｎ）＊ｃ（ｔ）＊ｒ（ｔ）        式（２）
ここで、「＊」は畳み込みを示す。このように、全体システムインパルス応答ｈ（ｔ）は送信パルス、チャネル、および受信機信号調整に対する応答を含む。
【００２３】
送信符号シーケンス｛ｘｍ｝はゼロ平均を有し、独立であり、一様に分布（iid）と仮定される。さらに、送信符号シーケンスの少なくとも一部は、受信機において事前に既知であり、この既知部分はパイロットまたは「トレーニング」シーケンスに相当する。
【００２４】
受信機においてインパルス応答ｒ（ｔ）を用いる信号調整は、受信アンテナにおける白色ガウス入力雑音を「有色化」する。このとき、これは、以下の式で示される自己相関関数ｒｎｎ（τ）を用いるガウス過程となる。
ｒｎｎ（τ）＝Ｎ０（ｒ（τ）＊ｒ＊（−τ））      式（３）
ここで、「ｒ＊」はｒの複素共役を示す。本明細書で用いるとき、「色」「有色化」「有色」は、ＡＷＧＮでないすべての処理を指す。
【００２５】
ＡＤＣは１／Ｔｓのサンプル速度で作動し、以下の式で示される受信サンプルを生成する。
【００２６】
【数４】
2005534253.tif 000005
簡単化のために、ｙ（ｋＴｓ）およびｎ（ｋＴｓ）もまた、ｙｋおよびｎｋでそれぞれ示される。
一般に、ＡＤＣのサンプル速度１／Ｔｓは任意速度にでき、符号速度を同期する必要はない。信号スペクトルのエイリアシングを避けるために、一般に、サンプル速度は符号速度より高速に選択される。ただし、簡単化のために、以下の解析では、サンプル速度は符号速度と同一に（すなわち、１／Ｔｓ＝１／Ｔ）選択される。この解析は、多少複雑な表記および導出結果を有するすべての任意サンプル速度に拡張できる。
【００２７】
１／Ｔのアンプル速度については、式（４ａ）におけるＡＤＣサンプルは以下の式で表すことができる。
【００２８】
【数５】
2005534253.tif 000006
特定数の受信サンプルについては、式（４ｂ）はさらに、以下のように、簡単な行列形式に書き換えできる。
ｙ＝Ｘｈ＋ｎ            式（５）
ここで、ｙおよびｎはそれぞれ、サイズＰの列ベクトルであり、以下の式で定義される。
【００２９】
【数６】
2005534253.tif 000007
Ｘは、以下で定義される（Ｐ×（Ｌ＋１））行列である。
【００３０】
【数７】
2005534253.tif 000008
さらにｈは、以下で定義されるサイズＬ＋１の列ベクトルである。
【００３１】
【数８】
2005534253.tif 000009
行列Ｘの要素は送信符号の値であり、したがって、Ｔを含まない。ベクトルｙ、ｈ、およびｎの各要素は抜き取りされた値であり、Ｔにより示される。
行列Ｘの各行は、ベクトルｈのＬ＋１要素を乗算できる、Ｌ＋１の送信符号を含む。行列Ｘの各連続する高い指標の行は、前の行の送信符号集合から、１つの符号周期だけずれている送信符号集合を含む。したがって、行列ＸはＰ＋Ｌの送信符号のベクトルｘから導き出され、以下の式で表される。
【００３２】
【数９】
2005534253.tif 000010
上の説明において、Ｐは検出された送信符号の数であり、この数を用いて推定を実行でき、Ｌ＋１は全体システムインパルス応答ｈ（ｔ）の個別長さである。仮定としては、｜ｔ｜≧ＴＬ／２についてｈ（ｔ）＝０とする（すなわち、インパルス応答ｈ（ｔ）が有限時間長さを有する）。
【００３３】
解析については、整合フィルタ受信機は、符号周期Ｔだけ間隔を空けた複数のタップを有する有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含む。各タップは特定のサンプル周期の間の受信サンプルに一致する。ＦＩＲフィルタの係数は、既知のトレーニング系列に相当する受信サンプルｙのベクトルに基づいて推定される。ＦＩＲフィルタの長さは少なくともＬ＋１符号周期をカバーして、フィルタが受信信号のエネルギーの大部分を収集できるようにする必要がある。簡単化のために、以下の説明では、Ｌ＋１タップを有するＦＩＲフィルタについて解析する。
【００３４】
有色雑音における信号対雑音比（ＳＮＲ）を最大にする最適整合フィルタは、以下の式で示される係数集合ｆ０を有する。
【００３５】
【数１０】
2005534253.tif 000011
次に、整合フィルタ受信機の目的は、最適整合フィルタについての係数集合ｆ０の推定値を得ることである。
【００３６】
【数１１】
2005534253.tif 000012
ベクトルｈは、（１）送信機から送信される既知符号（例えば、パイロット符号）、（２）受信機における、これら既知符号の受信サンプルに基づいて推定できる。パイロット符号が送信される場合、サンプルの受信値および実際の（送信された）値の両方は、各パイロットまたはトレーニング系列の間、受信機において既知である。このとき、最適整合フィルタについての係数ｆ０を求める際の課題は、対応する送信符号ベクトルｘが既知と仮定すると、受信サンプルベクトルｙからの全体システムインパルス応答ｈの推定へと簡単化される。
【００３７】
式（５）に示される伝達関数から、ｘおよびｙに基づくｈの推定は、決定的パラメータの未知ベクトルについての従来の線形モデルに類似している。したがって、複数の推定器を用いて、ｈの推定を実行できる。２つのチャネル推定器を、以下に詳しく説明する。
【００３８】
一実施の形態においては、最適線形不偏（ＢＬＵ）推定器を用いて、システム応答ｈを推定する。
【００３９】
【数１２】
2005534253.tif 000013
ここでＲnnは、雑音ベクトルｎから求められた有色ガウス入力雑音ｎ（ｋＴ）の自己相関行列であり、以下の式で表すことができる。
Ｒnn＝Ｅ｛nnH｝                  式（９ａ）
Ｒnn（i，ｊ）＝ｒnn（(j-i)T）      式（９ｂ）
【００４０】
【数１３】
2005534253.tif 000014
ここで、
【００４１】
【数１４】
2005534253.tif 000015
式（８）は、Ｃｒａｍｅｒ−Ｒａｏ下限を達成する効果的な推定器であることを示している。
【００４２】
【数１５】
2005534253.tif 000016
フィルタ係数ｆに基づくノンパラメトリック整合フィルタ受信機の性能は評価可能である。この評価については、係数ｆの関数として、信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）は以下の式で定義できる。
【００４３】
【数１６】
2005534253.tif 000017
ここで、
【００４４】
【数１７】
2005534253.tif 000018
であり、また、ｒｈｈは全体システムインパルス応答ｈ（ｔ）の相互相関関数であり、以下の式で与えられる。
ｒｈｈ（τ）＝ｈ（τ）＊ｈ＊（−τ）  
式（１３）においては、分子の平均および分母の分散の期待値が、雑音全体にわたり採用され、パイロット符号全体にわたり平均される。誤差ベクトルΔbの得た結果全体にわたり、式（１３）は、一般的事例における単純な閉じた解析形式でない密度関数を示す。
【００４５】
【数１８】
2005534253.tif 000019
多くのシステムにおいては、トレーニング符号シーケンスは、特定の疑似ランダム雑音（ＰＮ）シーケンスの繰返しにより得ることができる。ＰＮシーケンスおよびトレーニング符号シーケンスの両方は、一般に、受信機設計時点で既知である。この場合、推定処理を、ＰＮシーケンスの開始を基準として個別指標ずれの集合で開始する場合、推定にはＸ行列の有限集合のみが必要とされる。さらに、行列Ｒnnは受信機インパルス応答ｒ（ｔ）に依存するだけである。
【００４６】
【数１９】
2005534253.tif 000020
別の実施の形態においては、「相関」推定器を用いて、システム応答ｈを推定する。相関推定器は、前述のＢＬＵ推定器に比べて実現における複雑性が少なく、特定の作動条件においては同等の性能を実現できる。
【００４７】
【数２０】
2005534253.tif 000021
式（１４）は以下のように書き換えることができる。
【００４８】
【数２１】
2005534253.tif 000022
式（１５）に示される演算は一般に、相関または逆拡散として公知であり、したがって、相関推定器と称する。
【００４９】
【数２２】
2005534253.tif 000023
これまで、２つの異なる推定器を説明してきた。ノンパラメトリック整合フィルタ受信機においては、別の種類のチャネル推定器を用いることも可能であるが、これも本発明の範囲内に入るものとする。
整合フィルタ受信機の実現
図２はノンパラメトリック整合フィルタ受信機１６０ａおよびＲＸ符号プロセッサ１６２ａのブロック図であり、この受像機およびプロセッサは、図１の受信機１６０およびプロセッサ１６２の一実施の形態である。
【００５０】
整合フィルタ受像機１６０ａ内には、受像機ユニット１５４からの受信サンプル｛ｙｋ｝がデマルチプレクサ（Ｄｅｍｕｘ）２１０に供給され、このデマルチプレクサはデータ符号の受信サンプルをＦＩＲフィルタ２２０に供給し、パイロット符号の受信サンプルをチャネル推定器２３０に供給する。ＩＳ−８５６における順方向リンクの場合のように、パイロットおよびデータが時間多重化されている場合、デマルチプレクサ２１０は単に、受信サンプルの時間多重分離を実行するだけである。あるいは、ＩＳ−８５６における逆方向リンクの場合のように、パイロットおよびデータがコード多重化（すなわち、異なるチャネル化コードを用いて送信される）場合、デマルチプレクサ２１０は、当技術分野で公知の適正な処理を実行して、パイロットおよびデータ符号のサンプルを得る。
【００５１】
チャネル推定器２３０は、トレーニング周期の間のパイロット符号の受信サンプルに基づきシステム応答を推定し、ＦＩＲフィルタ２２０に係数ｆを提供する。チャネル推定器２３０はＢＬＵ推定器、相関推定器、または特定の他の推定器で実現できる。チャネル推定器２３０は以下に詳しく説明する。
【００５２】
ＦＩＲフィルタ２２０は、チャネル推定器２３０により提供される係数ｆに基づきデータ符号の受信サンプルをフィルタリングする。
【００５３】
【数２３】
2005534253.tif 000024
逆拡散機器／分離器２４０からの出力はさらに、逆インタリーブされ、デコーダ２５０により復号され、復号符号が出力される。
図３Ａはチャネル推定器２３０ａのブロック図である。パイロット符号の受信サンプル｛ｙｋ｝はプリプロセッサ３１２および近似タイミング推定器３１４の両方に供給される。近似タイミング推定器３１４は、エネルギーの大部分が受信信号内に存在する場合の、近似の時間遅延を決定する。一実施の形態においては、近似タイミング推定器３１４は、受信信号内の最強マルチパス成分を探索するサーチャを用いて実現される。別の実施の形態においては、近似タイミング推定器３１４はエネルギー質量の中心を決定する。
【００５４】
【数２４】
2005534253.tif 000025
この場合、ｔｌａｇ，ｉはエネルギー質量中心とｉ番目の信号ピークとの時間遅れ（この時間遅れは、正または負の値となることがある）であり、Ｅｉはｉ番目の信号ピークのエネルギーである。したがって、エネルギー質量中心は質量中心の両側がほぼ等しいエネルギー量を含むように決定される。一般に、近似タイミング推定器３１４は受信信号のエネルギーの大部分（または全体）の近似中心に相当するタイミングを決定する。次に、近似タイミング推定器３１４はＦＩＲフィルタを中心に一致させるのに用いるタイミング信号を提供する。
【００５５】
【数２５】
2005534253.tif 000026
図３Ｂは相関推定器を実現するチャネル推定器２３０Ｂのブロック図である。パイロット符号の受信サンプル｛ｙｋ｝は相関器３２２および近似タイミング推定器３２４の両方に供給される。近似タイミング推定器３２４は、前記と同様に作動し、ＦＩＲフィルタを中心に一致させるのに用いられるタイミング信号を生成する。相関器３２２は、受信サンプルベクトルｙと送信符号ベクトル（ＸHで表される）との相互相関演算を実行し、式（１４）で示されるとおり、相関結果ＸHｙを生成する。次にスケーラ３２６は相関結果を係数１／Ｐで倍率変更し、システム応答推定値ｈdを生成する。
【００５６】
【数２６】
2005534253.tif 000027
図４は、図２のＦＩＲフィルタ２２０の一実施の形態であるＦＩＲフィルタ２２０ａのブロック図である。ＦＩＲフィルタ２２０ａはＬ＋１個のタップを含み、各タップは特定のサンプル周期についての受信サンプルに対応する。各タップはチャネル推定器２３０により提供されるそれぞれの係数に関連付けされている。
【００５７】
受信サンプルｙｋはＬ個の遅延素子４１０ｂ〜４１０ｍに供給される。各遅延素子は遅延の１つのサンプル周期（Ｔｓ）を提供する。前述のとおり、サンプル速度は一般に、信号スペクトルのエイリアシングを避けるために、符号速度より高速に選択される。ただし、可能な限り符号速度に近いサンプル速度を選択することにより、少ない数のフィルタタップで全体システムのインパルス応答における所定の遅延広がりをカバーし、結果的にＦＩＲフィルタおよびチャネル推定器を簡単化することが望ましい。整合フィルタ受信機を使用する場合、一般に、サンプル速度はシステム特性に基づいて選択される。
【００５８】
各サンプル周期ｍについては、Ｌ＋１個のタップについての受信サンプルは、乗算器４１２ａ〜４１２ｍに供給される。各乗算器はそれぞれの受信サンプルｙｉおよび各フィルタ係数ｆｉを受け取る。ここでのｉはタップ指標であり、ｉ＝Ｌ／２．．．−１、０、１、．．．Ｌ／２である。次に、各乗算器４１２はそれの受信サンプルｙｉと指定された係数ｆｉとを乗算し、該当する倍率のサンプルを生成する。
【００５９】
【数２７】
2005534253.tif 000028
簡略化のために、受信サンプルをフィタリングする用途については、これまでＦＩＲフィルタを詳細に説明してきた。ただし、別の種類のデジタルフィルタを用いることもできるが、これも本発明の範囲に含まれるものとする。
図５は無線（例えば、ＣＤＭＡ）通信システムにおいて受信信号を処理するステップ５００の一実施の形態のフローチャートである。最初に、受信信号のエネルギー全体の近似中心に相当するタイミングが決定される（ステップ５１２）。このタイミングを用いてデジタル（例えば、ＦＩＲ）フィルタを中心に一致させる。
【００６０】
ノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、入力雑音が、レイク受信機でなされる仮定である白色雑音であることを前提条件にしない。このようにして、受信サンプルの雑音特性が求められる（ステップ５１４）。
【００６１】
【数２８】
2005534253.tif 000029
この行列は、通常時間により変化しない受信インパルス応答ｒ（ｔ）を基本にしているため、事前に計算して格納することができる。
次に、受信サンプルについてのシステム応答が推定される（ステップ５１６）。システム応答推定は、ＢＬＵ推定器、相関推定器、または特定の別の種類の推定器を用いて実行できる。相関推定器においては、受信サンプルとこれらサンプルの既知の値との相関を求めて、推定システム応答を導き出す。ＢＬＵ推定器においては、受信サンプルを前処理して、雑音を近似白色化し、白色化サンプルとこれらサンプルの既知の値との相関を取り相関結果を求め、さらに補正係数を加えて、推定システム応答を導き出す。補正係数は雑音の有色の原因となるものであり、予め計算して格納できる。一実施の形態においては、補正係数は高いＳＩＮＲでの性能に大きい影響を与えるため、受信信号品質の推定値に基づき選択的に適用される。
【００６２】
システム応答の推定は一般に、データと共に送信されるパイロット符号に基づいて実行される。パイロット符号が時間多重化方式（例えば、ＩＳ−８５６における順方向リンクにおけるような）で送信される場合、システム応答はブロック単位で推定でき、各パイロットバーストに対して再開できる。あるいは、パイロット符号が連続方式（例えば、ＩＳ−９５における順方向リンクおよびＩＳ−８５６にける逆方向リンクにおけるような）である場合、システム応答は、移動ウィンドウを用いて推定できる。
【００６３】
次に、デジタルフィルタの係数集合は、推定されたシステム応答および決定された雑音特性に基づき導き出される（ステップ５１８）。これは、式（１１）に従って実行できる。次に、デジタルフィルタは係数集合を用いて受信サンプルをフィルタリングして、復調符号を生成する（ステップ５２０）。
【００６４】
ノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、さまざまな動作事例における、従来のレイク受信機に改良された性能を実現する。例えば、整合フィルタ受信は有限数のマルチパス成分により定義される通信チャネルを操作でき、この結果、これら構成要素の一部または全部が時間遅延に分解されなくなる。このような現象は一般に、サブチップマルチパスまたは「ファットパス」と呼ばれ、マルチパス成分の時間遅延間の間隔が１チップ周期より短い場合に発生する。
【００６５】
これに反して、従来のレイク受信機は一般に、１チップ周期より短い時間で分離されているマルチパス成分を扱えない。さらに、サブチップマルチパス成分を扱うために、レイク受信機の制御ユニット内で複雑なルールおよび状態が実現される。このすべての結果として、レイク受信機の性能は評価が極めて困難となり、さらに、サブチップマルチパス条件における、最適ノンパラメータトリック整合フィルタ受信機の性能からかけ離れたものとなる。
【００６６】
このように、本明細書に述べるノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、以下を含む多数の利点を提供する。
・任意のチャネルモデル、詳細には、以下に詳細に説明するサブチップマルチパスを扱う能力を備えるために、多くのチャネル条件（特に、大きいジオメトリの事例）に関して改良された性能。
【００６７】
・下記（１）、（２）の理由による、従来のレイク受信機回路の複雑性の低減：（１）レイク受信機の最も複雑なユニットを構成する「フィンガ割当」機能の必要がないこと、（２）整合フィルタ受信機に関する唯一の機能が大量のチャネルエネルギーをの大部分を検索することであるように、サーチャを大幅に縮小すること。
【００６８】
・解析的トレーサビリティ、したがって性能の正確な評価。
性能
以下の説明においては、用語「ジオメトリ」を用いて、ノンパラメトリック整合フィルタ受信機の限界を示す。整合フィルタの限界は（一般に）、ガウス雑音を増加させることなく、およびあらゆるマルチパスまたは自己符号間干渉（ＩＳＩ）劣化を受けることなく、システム内のエネルギーの全体を合成できる結果として生じる、達成できないＳＩＮＲである。システムのジオメトリは以下の式で表すことができる。
【００６９】
【数２９】
2005534253.tif 000030
ノンパラメトリック整合フィルタ受信機の特定の実現形態により得られるＳＩＮＲは、ジオメトリより小さい。さまざまな種類のチャネル推定器についての劣化量を以下に示す。
図６Ａは、大きいジオメトリの事例における、前述の２つのチャネル推定器についての整合フィルタ受信機の出力において得られたＳＩＮＲのグラフを示す。シミュレーションは、一般に高速データ通信（ＨＤＲ）として公知のＩＳ−８５６を実現するシステムの順方向リンクについて実行した。ＩＳ−８５６の順方向リンクは１．２５ＭＨｚ帯域幅において最大２．４Ｍｂｐｓの有効データ転送率をサポートする。１％のフレームエラー率（ＦＥＲ）を達成するのに必要な整合フィルタ受信機の出力におけるＳＩＮＲは、最高データ転送率において約１０ｄＢである。
【００７０】
図６Ａに示される３つのグラフは、それぞれ、（１）ｈについて全く推定誤差もない理想ノンパラメトリック整合フィルタ受信機、（２）ＢＬＵ推定器を有する整合フィルタ受信機、（３）相関推定器を有する整合フィルタ受信機、である。整合フィルタ受信機内のＦＩＲフィルタは、符号間隔を空けている（すなわち、各タップ間の遅延が１符号周期）１３個のタップを有する。ＩＳ−８５６などのＣＤＭＡシステムについては、１つの送信符号は各ＰＮチップに対して送られる。この場合、模擬ＦＩＲフィルタは１３個のチップ間隔のタップを有する。
【００７１】
図６Ａのグラフは、単一パスチャネルについてのコンピュータシミュレーションに基づいて導き出される。ＩＳ−８５６の順方向リンクについては、データはフレーム単位で送信され、このフレームのそれぞれは２０４８チップ長さである。各フレームは２つの時間多重化パイロットバーストを含み、１つのパイロットバーストはフレーム内の各ハーフスロットの中心に位置している。各パイロットバーストは９６チップを範囲に含む。シミュレーションにおいては、システム応答は、大きいジオメトリ事例についてＰ＝１９２チップ（すなわち、２パイロットバースト）で推定されている。
【００７２】
図６Ａに示されるとおり、ＢＬＵ推定器を有する整合フィルタ受信機の性能は、図６Ａに示されるジオメトリの全体範囲にわたりどのような推定誤差もない整合フィルタ受信機の性能に近い。相関推定器を有する整合フィルタ受信機の性能は、小さいジオメトリにおいてＢＬＵ推定器を有する整合フィルタ受信機の性能に近いが、大きいジオメトリにおいては、異なる。
【００７３】
大きいジオメトリの事例においては、整合フィルタ受信機に用いられる推定器の種類は、受信機性能に対して重要な役割を果たす。２つの推定器間の性能差は、ジオメトリの増加と共に大きくなる。
【００７４】
【数３０】
2005534253.tif 000031
大きいジオメトリについては、ＩＳＩはガウス入力雑音に比べてより重要になり、最終的には、相関推定器の精度の制限要因となる。
図６Ｂは、小さいジオメトリの事例における、前述の２つのチャネル推定器についての整合フィルタ受信機の出力におけるＳＩＮＲのグラフを示す。シミュレーションは、逆方向リンク上で連続的であるが小電力パイロットを送信する、ＩＳ−８５６システムの逆方向リンクについて実行された。
【００７５】
図６Ｂには、図６Ａで求められた３つの異なるノンパラメトリック整合フィルタ受信機についてのグラフを示す。３つの整合フィルタ受信機のすべてについて、１３個の符号間隔を空けたチャップを有する同一ＦＩＲフィルタを用いている。図６Ｂのグラフは、単一パスチャネルについてのコンピュータシミュレーションに基づいて導き出される。ただし、システム応答は小さいジオメトリ事例について、Ｐ＝３０７２チップで推定されている。
【００７６】
小さいジオメトリの事例については、ＩＳＩ成分は無視でき、大部分はガウス雑音成分である。したがって、両方のチャネル推定器は類似の性能を有する。ただし、相関推定器は実現がより簡単であるために、小さいジオメトリの事例については、相関推定器を有利に用いて、性能低下を招くことなく複雑性（ＢＬＵ推定器全体にわたる）の低減を達成できる。
【００７７】
ノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、各種のチャネルについて、レイク受信機に勝る性能を実現できる。厳格なフェージングチャネルにおいては、マルチパス成分は１チップより短い間隔（すなわち、サブチップ間隔）を空けることができる。従来のレイク受信機は、各マルチパス成分の真の遅延を推定する能力がないため、このような作動条件では性能低下を来たす。さらに、特定種類のチャネルについては、パスに基づくモデルはチャネルを正確に表示せず、時間追跡の個別マルチパス成分の概念が無効になる。
【００７８】
ＩＳ−８５６順方向リンクフレーム構造を用いるシステムについて、シミュレーションを実行した。送信機はＩＳ−９５パルスおよび信号周期を使用する。シミュレーションにおいては、受信機は送信パルスに完全に整合する入力フィルタを使用し、このフィルタの後に、従来のレイク受信機または相関推定器を有するノンパラメトリック整合フィルタ受信機のいずれかが接続される。整合フィルタ受信機については、係数はパイロットの１９２チップに対して相関推定器を用いて、各ハーフスロットで更新される（すなわち、２つのパイロットバースト-現在および直前のパイロットバースト）。レイク受信機内に同一数のパイロットチップを使用して、個々のフィンガ（または復調素子）についての重量および時間偏りを決定する。各フィンガに対する時間追跡は、早期−遅延検出器および１次ループフィルタを用いる、遅延ロックループにより実行される。ＳＩＮＲはレイク受信機および整合フィルタ受信機の出力で測定された。
【００７９】
疑似チャネルは、以下の式で与えられる相対電力の指数関数的な減衰特性に従う：
Ａ（τ）＝ｅ−０．４τ            式（１９）
ここで、時間変数τはチップ単位である。シミュレーションのジオメトリは−６ｄＢである。整合フィルタ受信機に使用されるＦＩＲフィルタは、３／４チップの間隔を空けた１７タップを有する。
【００８０】
レイク受信機は３チップ幅より広いエネルギーの「集合部」を観測する。このエネルギー集合部にフィンガを割当てて、これを維持することは、煩わしいタスクであった。比較目的のために、レイク受信機は同一データについて３回作動させた。第１作動の間を通して、１つのフィンガだけを受信信号に対して維持し、第２作動においては２つのフィンガを維持し、第３作動においては３つのフィンガを維持した。
【００８１】
各フィンガは独立して、それぞれに割り当てられたマルチパス成分のタイミングを追跡する。ただし、この受信信号に割り当てられたマルチパスフィンガを用いる作動については、あるルールを実現し、これにより、フィンガは１チップより短い間隔に、相互に接近できず、弱いフィンガが強いフィンガから離れる方向に押されている。フェージング方式においては、相互に近接するフィンガの割当における主な問題点は、これらフィンガの一体的「結合」の可能性である。結合されたフィンガは、同一マルチパス成分の追跡を終了し、２つのフィンガを有する利点は無くなる。
【００８２】
図６Ｃは、レイク受信機の性能と整合フィルタ受信機の性能とを比較する４つのグラフを示す。グラフは受信機の出力におけるＳＩＮＲの累積密度関数（ＣＤＦ）に関するものである。所定のＳＩＮＲについて、このＳＩＮＲにおけるＣＤＦ値は、所定の受信機がこのＳＩＮＲを達成するかまたはそれ以下になる時間のパーセンテージを示す。したがって、ＳＩＮＲのあらゆる値について、ＣＤＦの低い値は良好な性能を表す。
【００８３】
これらのグラフが示すとおり、この事例の小部分においては、レイク受信機は整合フィルタ受信機よりも性能が優れている。これの主な理由は、非最適相関推定器を用い、過剰な数のタップを有することであると見られる。過剰なフィルタタップは、整合フィルタ受信機については、推定するための少ないパラメータしか持たないレイク受信機に比べて、ＳＩＮＲの大きい平均損失を発生させる。これらの明らかな問題点の両方は、ＢＬＵ推定器を実現し、かつチャネルインパルス応答の推定される時間拡散に基づきＦＩＲフィルタ長さを選択できるアルゴリズムを用いることにより、除去できる。
【００８４】
ただし、これら好ましくない設定条件下においても、フィンガ数が増加したとしても、整合フィルタ受信機はレイク受信機に勝る改良された性能を示す。シミュレーションにおけるチャネルは４つのチップ内のエネルギーの大部分を含み、３つのフィンガをこのようなチャネルにおいて割り当ておよび維持できることは楽観的仮定にすぎない。なお、２つまたは３つのフィンガから得られる利点は比較的少ない。この理由は、パスモデルはこの種類のチャネルについては適合していないためであり、多数のフィンガの割当が、レイク受信機と整合フィルタ受信機との性能差を近づけないためである。
【００８５】
ここで述べたノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、さまざまな方式の無線通信システムに対して利用できる。例えば、この受信機は、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、およびＦＤＭＡ通信システムに対して利用でき、また例えばＩＥＥＥ規格８０２．１１ｂに適合する無線ＬＡＮシステムに対しても利用できる。詳細には、有利には、ノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、各種のＣＤＭＡシステム（例えば、ＩＳ−９５、ｃｄｍａ２０００、ＩＳ−８５６、Ｗ−ＣＤＭＡ、および他のＣＤＭＡシステム）に有利に利用でき、これらシステムにおいては、従来のレイク受信機に置き換えることができ、前述の利点を提供する。
【００８６】
ここで述べたノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、さまざまな手段で実現可能である。例えば、この受信機はハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せで実現できる。ハードウェアの実現については、受信機の実現に用いられる素子（例えば、ＦＩＲフィルタおよびチャネル推定器）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）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（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、およびここで述べた機能またはそれらの組合せを実行するように設計された他の電子ユニット内で実現できる。
【００８７】
ソフトウェアの実現については、ノンパラメトリック整合フィルタ受信機は、ここで述べた機能を実行するモジュール内（例えば、手順、機能等）で実現できる。ソフトウェアコードはメモリユニット（例えば、図１および２のメモリ１７２）に格納でき、プロセッサ（例えば、コントローラ１７０）により実行される。メモリユニットはプロセッサ内部、または外部で実現でき、後者の場合には、当技術分野で公知のさまざまな手段を介してプロセッサと通信接続できる。
【００８８】
本明細書における見出しは、参照として本明細書に組み込まれ、特定セクションを見出すのを助けるためのものである。これら見出しは見出しで記載される概念の範囲を限定することを意図するものでなく、これら概念は明細書全体を通して、別のセクションに適用可能である。
【００８９】
開示した実施の形態の前述の説明は、当業者に、本発明の作製または利用可能性を提供する。当業者には、これら実施の形態のさまざまな変形は明らかであり、本明細書で定義される一般原理は、本発明の精神および範囲を逸脱することなく別の実施の形態に適用可能である。したがって、本発明は本明細書に示す実施の形態に限定されるものではなく、ここで述べた原理および新規形態に整合する広範囲の利用に適合するものである。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】無線（例えば、ＣＤＭＡ）通信システムにおける送信システムおよび受信システムのブロック図である。
【図２】ノンパラメトリック整合フィルタ受信機およびＲＸ符号プロセッサのブロック図である。
【図３Ａ】ＢＬＵ推定器を実現する、チャネル推定器のブロック図である。
【図３Ｂ】相関推定器を実現する、チャネル推定器のブロック図である。
【図４】ＦＩＲフィルタのブロック図である。
【図５】無線通信システムにおいて受信信号を処理する工程のフローチャートである。
【図６Ａ】ノンパラメトリック整合フィルタ受信機の性能を示すグラフである。
【図６Ｂ】ノンパラメトリック整合フィルタ受信機の性能を示すグラフである。
【図６Ｃ】ノンパラメトリック整合フィルタ受信機の性能を示すグラフである。
【図１】
2005534253.tif 000033
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
2005534253.tif 000036
【図４】
2005534253.tif 000037
【図５】
2005534253.tif 000038
【図６Ａ】
2005534253.tif 000039
【図６Ｂ】
2005534253.tif 000040
【図６Ｃ】
2005534253.tif 000041
【国際調査報告】
2005534253.tif 000042
2005534253.tif 000043
2005534253.tif 000044