(57)【要約】      （修正有）【課題】無線システムにおけるチャネル推定の改良された概念を提供する。【解決手段】無線チャネル推定装置は、参照シンボルを提供するための参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０とを有している無線チャネルを推定する。ここで、第１のデータサブチャネル１１０が参照サブチャネル１００と第２のデータサブチャネル１２０との間にある。この装置は、参照サブチャネル１００と第１の信頼性情報とに基づいて第１のデータサブチャネル１１０を推定するとともに、参照サブチャネル１００と第２の信頼性情報とに基づいて第２のデータサブチャネル１２０を推定する手段を備えている。第２の信頼性情報は第１の信頼性情報よりも低い信頼性を示す。【選択図】図１Ａ
2011071976.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照シンボルを提供するための参照サブチャネル（１００）と、第１のデータサブチャネル（１１０）と、第２のデータサブチャネル（１２０）とを有している無線チャネルを推定する無線チャネル推定装置であって、前記第１のデータサブチャネル（１１０）が前記参照サブチャネル（１００）と前記第２のデータサブチャネル（１２０）との間にあり、
前記参照サブチャネル（１００）と第１の信頼性情報とに基づいて前記第１のデータサブチャネル（１１０）を推定するとともに、前記参照サブチャネル（１００）と第２の信頼性情報とに基づいて前記第２のデータサブチャネル（１２０）を推定する手段を備えており、前記第２の信頼性情報が前記第１の信頼性情報よりも低い信頼性を示すものである、無線チャネル推定装置。
【請求項２】
前記参照サブチャネル（１００）が第１の参照サブチャネル（１００）に相当し、前記無線チャネルが、別の参照シンボルを提供するための第２の参照チャネル（１３０）をさらに有しており、前記第２のデータサブチャネル（１２０）が前記第１のデータサブチャネル（１１０）と前記第２の参照サブチャネル（１３０）との間にあり、前記第２のデータサブチャネル（１２０）が他の参照サブチャネルよりも前記第１の参照サブチャネル（１００）の近くにある、請求項１に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項３】
前記推定する手段が前記第１のデータサブチャネル（１１０）を推定して、前記第１の信頼性情報が前記第１のデータサブチャネル（１１０）の推定の統計的な導出を示すものとなり、
前記推定する手段が前記第２のデータサブチャネル（１２０）を推定して、前記第２の信頼性情報が前記第２のデータサブチャネル（１２０）の推定の統計的な導出を示すものとなる、請求項１または２に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項４】
前記推定する手段が前記第１のデータサブチャネル（１１０）を推定して、前記第１の信頼性情報が、前記参照サブチャネル（１００）の推定に対応する、ある平均値を持った第１の確率密度関数の分散を示し、
前記推定する手段が前記第２のデータサブチャネル（１２０）を推定して、前記第２の信頼性情報が、前記参照サブチャネル（１００）の推定に対応する、前記平均値を持った第２の確率密度関数の分散を示すものである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項５】
前記推定する手段が、前記参照シンボルに基づいて前記参照サブチャネル（１００）を推定する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項６】
前記推定する手段が前記参照サブチャネル（１００）を推定して前記参照サブチャネル（１００）の推定結果を取得するとともに、前記参照サブチャネル（１００）の推定に関する参照信頼性情報を決定する、請求項４または５に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項７】
前記第１のデータサブチャネル（１１０）の推定に基づいて前記第１のデータサブチャネル（１１０）から第１のデータを検出するとともに、前記第１のデータの推定に関する第１のデータ信頼性情報を決定する手段をさらに備えており、
この手段が、さらに、前記第２のデータサブチャネル（１２０）の推定に基づいて前記第２のデータサブチャネル（１２０）から第２のデータを検出するとともに、前記第２のデータの推定に関する第２のデータ信頼性情報を決定する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項８】
前記推定する手段が、前記第１のデータ信頼性情報に基づき前記第１の信頼性情報を更新して、更新された第１の信頼性情報を取得するとともに、前記第２のデータ信頼性情報に基づき前記第２の信頼性情報を更新して、更新された第２の信頼性情報を取得する、請求項７に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項９】
前記検出する手段が、更新された第１のデータを検出するとともに、前記更新された第１の信頼性情報に基づいて、更新された第１のデータ信頼性情報を決定し、
前記検出する手段が、更新された第２のデータを検出するとともに、前記更新された第２の信頼性情報に基づいて、更新された第２のデータ信頼性情報を決定する、請求項８に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項１０】
前記参照サブチャネル（１００）と、前記第１のデータサブチャネル（１１０）と、前記第２のデータサブチャネル（１２０）とが、異なる時間スロットと、異なるサブキャリアと、異なる空間サブチャネルと、異なる受信アンテナと、異なる送信アンテナと、異なる偏波とのうちの１つまたはそれらの組み合わせに対応する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項１１】
前記推定する手段が、前記参照サブチャネル（１００）までの距離に基づいた前記第１の信頼性情報に基づいて前記第１のデータサブチャネル（１１０）を推定し、
前記推定する手段が、前記参照サブチャネル（１００）までの別の距離に基づいた前記第２の信頼性情報に基づいて前記第２のデータサブチャネル（１２０）を推定し、
前記参照サブチャネル（１００）と、前記第１のデータサブチャネル（１１０）と、前記第２のデータサブチャネル（１２０）とが、同一の無線リソースドメインにおける異なる無線リソースに相当し、前記距離が前記無線リソースドメインにおける無線リソースの数に相当する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項１２】
前記推定する手段が、隣接するサブチャネルの信頼性情報に基づいて前記第１および第２の信頼性情報を更新し、
サブチャネルが無線リソースドメインにおいて前記第１または第２のデータサブチャネル（１１０、１２０）に隣接しており、
前記推定する手段が、前記隣接するサブチャネルに関する隣接サブチャネル信頼性情報を決定する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項１３】
前記無線チャネルが、異なる無線リソースドメインにおいて、複数のデータサブチャネルと複数の参照サブチャネルとを有しており、前記複数のデータサブチャネルの各々が信頼性情報を有しており、
前記推定する手段が、前記複数の参照サブチャネルと前記複数のデータサブチャネルに関する信頼性情報とに基づいて前記複数のデータサブチャネルを推定する、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の無線チャネル推定装置。
【請求項１４】
参照シンボルを提供するための参照サブチャネル（１００）と、第１のデータサブチャネル（１１０）と、第２のデータサブチャネル（１２０）とを有している無線チャネルを推定する方法であって、前記第１のデータサブチャネル（１１０）が前記参照サブチャネル（１００）と前記第２のデータサブチャネル（１２０）との間にあり、
前記参照サブチャネル（１００）と第１の信頼性情報とに基づいて前記第１のデータサブチャネル（１１０）を推定するステップと、
前記参照サブチャネル（１００）と第２の信頼性情報とに基づいて前記第２のデータサブチャネル（１２０）を推定するステップと
を含み、前記第２の信頼性情報が前記第１の信頼性情報よりも低い信頼性を示すものである、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法をコンピュータまたはプロセッサに実行させるプログラムコードを有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信システムにおいて行われる無線チャネルの推定に関し、特に、参照サブチャネル（reference subchannel）を用いた無線チャネルの推定に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信システムはより高度になり、高データレートサービスが民間でも利用可能となりつつある。無線システムを改良するために、例えば、多入力多出力（multiple-input-multiple-output：ＭＩＭＯ）システムとして知られている、複数の送受信アンテナを用いたシステムといった高度な送信技術が研究されている。これらのシステムはチャネル容量における相当な利得を生む。もう１つのアプローチは、例えば直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）を使用することである。この場合には、例えばそれらの組み合わせ、つまりＭＩＭＯ−ＯＦＤＭが、第３世代以降（Ｂ３Ｇ：beyond 3rd generation）のモバイル通信システムに対して選択される。
【０００３】
モバイル無線チャネルの利用がさらに進むと、コヒーレント検出を容易に行う必要がある。例えば、コヒーレント検出を容易にするために、受信機にとって既知であるトレーニングシンボル、いわゆるパイロットシンボルまたは参照シンボル（reference symbol）が一般的に用いられる。非特許文献１及び２を参照されたい。
【０００４】
従来のシステムでは、まず、既知のパイロット位置においてチャネルが推定され、次に、未知のデータシンボルの位置におけるチャネル係数を回復するためにフィルタリングまたは補間が適用される。非特許文献３を参照されたい。
【０００５】
一つの選択肢は、反復処理を使用してチャネル推定の性能を改良することである。この場合、確実に検出されるデータシンボルが疑似トレーニングシンボルとして作用する。文献によれば、例えば時間ドメインまたは周波数ドメインといった１次元のチャネル推定の方法が記載されており、加えて、例えば時間ドメインおよび周波数ドメインといった２次元や、例えば時間ドメイン、周波数ドメイン、空間ドメインといった３次元のチャネル推定の方法が記載されている。非特許文献４〜６を参照されたい。
【０００６】
トレーニングベースのチャネル推定の主な欠点の１つは、トレーニングシンボルによってもたらされるオーバーヘッドである。トレーニングシンボルは、例えば、トレーニングシンボルが使用される無線ドメインの効率を低下させる。つまり、トレーニングシンボルは電力効率および帯域幅効率を低下させる。したがって、必要なトレーニングシンボルの量を削減する何らかの手段により、送信システムの電力効率および帯域幅効率を改良することができる。とりわけ、複数の送受信アンテナを用いた送信システム、つまりＭＩＭＯシステムにおいて、トレーニングオーバーヘッドは極めて重要である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】J. K. Cavers, "Performance of tone calibration with frequency offset and imperfect pilot filter," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 40, pp. 426-434, May 1991
【非特許文献２】P. A. Hoeher, "TCM on frequency-selective land-mobile fading channels," in Proc. 5th Tirrenia Intern. Workshop on Digital Commun., Tirrenia, Italy, pp. 317-328, Sept. 1991
【非特許文献３】N. W. K. Lo, D. D. Falconer, and A. U. H. Sheikh, "Adaptive equalization and diversity combining for mobile radio using interpolated channel estimates," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 40, pp. 636-645, Aug. 1991
【非特許文献４】G. Auer, "Channel estimation in two dimensions for OFDM systems with multiple transmit antennas," Global Telecommunications Conference, 2003, GLOBECOM '03, IEEE, vol. 1, pp. 322-326 Vol.1, Dec. 2003
【非特許文献５】P. Hoeher, S. Kaiser, and P. Robertson, "2-dimensional pilot-symbol-aided channel estimation," in Proc. Information Theory, IEEE International Symposium on, pp. 123-127, June 1997
【非特許文献６】G. Auer, "3D pilot aided channel estimation," in Proc. Wireless Communications and Networking Conference, 2009. WCNC 2009, IEEE, pp. 1-6, Apr. 2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、本発明の目的は、無線システムにおけるチャネル推定の改良された概念を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的は、請求項１に記載の無線チャネル推定、請求項１４に記載の無線チャネル推定方法、請求項１５に記載のコンピュータプログラムによって達成される。
【００１０】
本発明は、無線サブチャネルのチャネル推定を行う際に信頼性情報を考慮することができるという知見に基づいている。言い換えると、参照サブチャネルに対して信頼性の高い無線チャネル推定を行うことができる。この参照サブチャネルは、参照シンボルまたはパイロットシンボルを提供するための無線サブチャネルである。そして、本発明の知見の１つは、無線チャネル推定が導き出される対象のデータサブチャネルが参照サブチャネルから離れて位置していると、チャネル推定の信頼性が低下するということである。さらに、２つのデータサブチャネルのうちの一方の信頼性は、そのサブチャネルが最も近い参照チャネルからさらに離れて位置する場合、つまり最も近い参照チャネルとの相関が小さい場合に低下する。
【００１１】
この知見から始めて、本発明のさらなる知見は、信頼性情報をさらなる参照サブチャネルに応じて更新することができるということである。言い換えると、データサブチャネルのチャネル推定に関する信頼性情報は参照サブチャネルから始めて決定することができる。参照サブチャネルはしばしば、例えば規則的な反復のようにグリッドで提供されるため、参照チャネルの２つの反復の間のチャネル推定に関する信頼性情報は、無線次元（radio dimension）にわたって配信または伝搬することができる。
【００１２】
言い換えると、例えば時間ドメインにおいて、パイロットシンボルや参照サブチャネルが定期的な時間シーケンスで提供されることもある。このような参照サブチャネルのうちの２つの間にデータサブチャネルがあって、データサブチャネルが参照サブチャネルから離れているほど、つまりデータサブチャネルの無線チャネル推定と参照サブチャネルの無線チャネル推定との間の相関が小さくなるほど、参照サブチャネルの間にあるデータサブチャネルのチャネル推定に関する信頼性情報が低下することがある。
【００１３】
本発明のさらなる知見は、データサブチャネルのチャネル推定の信頼性が複数の参照サブチャネルの影響を受けるということである。言い換えると、上記の例において、それぞれのデータサブチャネルの前に提供された参照チャネルはデータサブチャネルのチャネル推定の信頼性に影響を与えることがあり、またはデータサブチャネルの後に提供された参照サブチャネルもデータサブチャネルのチャネル推定の信頼性情報に影響を与えることがある。さらに、このような影響は複数の無線ドメイン全体に及ぶ。つまり、データサブチャネルのチャネル推定は、異なる無線ドメインにおける参照サブチャネルの無線チャネル推定に影響を受けることがある。
【００１４】
もう１つの知見は、このようなチャネル推定が因子グラフ（factor-graph）としてモデル化できるということである。因子グラフは、例えば時間ドメイン、周波数ドメイン、空間ドメイン、偏波（polarization）ドメインなどの複数の無線次元（radio dimension）や無線ドメインで利用することができる。したがって、本発明のもう１つの知見は、データサブチャネルのチャネル推定に関する信頼性情報が異なる無線ドメインからの参照サブチャネルに影響されるということである。さらに、信頼性は、例えば対数尤度比のようなソフト情報という観点で表現することができる。
【００１５】
本発明のさらなる知見は、このようなソフト情報がチャネル推定の際に使用可能になると、データ検出によるソフト情報と共に利用できるということである。
【００１６】
本発明の別の知見は、ターボ概念と同様に、チャネル推定のソフト情報およびデータ検出のソフト情報に対して反復が行われる反復ループを提供する。言い換えると、データを検出することができ、データ信頼性情報を提供することができる。ループにおいて、チャネル推定に関する信頼性情報は、データに関する信頼性情報に基づいて改善することができ、この逆も同様である。
【００１７】
本発明のさらなる知見は、時間および／または周波数および／または空間および／または偏波の各ドメインにおける相関を用いて、グラフベースの多次元ソフトチャネルおよびデータ推定装置が利用できるということである。さらに、実施形態は、ＬＴＥ（Long-Term Evolution）およびＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）などのＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムにとりわけ適している。
【００１８】
本発明のさらなる知見は、このようなチャネル推定をモデル化するために因子グラフが使用できるということであり、この因子グラフは検出に関してのみ従来の概念で使用される。非特許文献「D. Fertonani, A. Barbieri, and G. Colavolpe, "Novel graph-based algorithms for soft-output detection over dispersive channels," in Proc. Global Telecommunications Conference, IEEE GLOBECOM 2008, IEEE, pp. 1-5, Dec. 2008」を参照されたい。チャネル推定の改良に関しては、非特許文献「H. Niu, M. Shen, J. Ritcey, and H. Liu, "A factor graph approach to iterative channel estimation and LDPC decoding over fading channels," Wireless Communications, IEEE Transactions on, vol. 4, pp. 1345-1350, July 2005」と、非特許文献「C. Novak, G. Matz, and F. Hlawatsch, "Factor graph based design of an OFDM-IDMA receiver performing joint data detection, channel estimation, and channel length selection," in Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE International Conference on, pp. 2561-2564, Apr. 2009」を参照されたい。
【００１９】
従来、チャネル推定およびデータ検出は、例えばウィーナーフィルタを使用して別個に実行されてきた。非特許文献「P. Hoeher, S. Kaiser, and P. Robertson, "Two-dimensional pilot-symbol-aided channel estimation," in Proc. Information Theory., IEEE International Symposium on, pp. 123-127, June 1997」、および種々のアドホックアルゴリズムを参照されたい。実施形態は、グラフベースのソフトチャネル推定およびデータ検出を適用することによってチャネル推定およびデータ検出が共に実行できるという利点を提供することができる。チャネル推定装置からの信頼性情報はデータ検出装置が考慮することができ、また反対にデータ検出装置からの信頼性情報はチャネル推定装置が考慮することができる。本発明のもう１つの知見は、グラフベースのチャネル推定および検出にΔ伝達関数を利用することであり、これは任意の次元数に適用可能である。例えば、一実施形態において、４Ｄグラフベース検出装置が、時間、周波数、空間、偏波の各ドメインにおける相関を利用することができる。
【００２０】
実施形態によっては、フィルタリングまたは補間が必要でない場合もあるが、場合によってはこれらを取得（acquisition）および／または事後処理に適用できるという利点が提供される。本発明の実施形態は、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭの従来のパイロットグリッドと比較して小さな、パイロットによるオーバーヘッドが利用できるという利点を提供する。さらに、複数のドメインにおいてチャネル推定を同時に実行することにより、性能が改善する。
【００２１】
さらに、性能の改善はソフトチャネル推定およびデータ検出を用いることによって達成可能であり、これによってソフトチャネル推定の品質およびデータ検出の品質を改善することができる。チャネル推定およびデータ推定は共に実行可能であるため、それぞれの品質をさらに改善することができる。
【００２２】
本発明は高速フェージングチャネルに適用できる。しかし、実施形態によっては必ずしもフィルタリングや補間を利用しなくてもよいが、場合によっては取得（acquisition）および／または事後処理のために本発明を適用することができる。
【００２３】
本発明の実施形態について添付の図面を使用して説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１Ａ】推定される無線チャネルを示している。
【図１Ｂ】参照チャネルの２次元無線チャネルグリッドを示している。
【図２】３次元パイロットパターンを示している。
【図３】確率密度関数を示している。
【図４】時不変（time-invariant）ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの因子グラフ（factor graph）である。
【図５】１次元因子グラフである。
【図６】２次元因子グラフである。
【図７】３次元因子グラフである。
【図８】１次元および２次元のシミュレーション結果である。
【図９】異なるトレーニング間隔を用いた場合のシミュレーション結果である。
【図１０】異なるトレーニング構造を用いた場合のシミュレーション結果である。
【００２５】
以下、「パイロットシンボル」、「参照シンボル（reference symbol）」、「参照サブチャネル（reference subchannel）」、「パイロットサブチャネル」、「トレーニングシンボル」、「トレーニングサブチャネル」との用語を同義語として用いる。さらに、このような参照シンボルの構造またはシーケンスを、参照パターン（reference pattern）あるいは参照グリッド（reference grid）とも呼ぶ。加えて、「無線ドメイン（radio domain）」、「無線次元（radio dimension）」、「無線リソースドメイン（radio resource domain）」との用語を同義語として用いる。
【００２６】
一実施形態では、無線チャネル推定装置が無線チャネルを推定する。これは図１Ａに示されている。図１Ａは、参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０とを示している。つまり、無線チャネルは、参照シンボルが提供される参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０とを有している。そして、第１のデータサブチャネル１１０が、参照サブチャネル１００と第２のデータサブチャネル１２０との間にある。
【００２７】
図１Ａに示されているように、参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０とは、無線ドメインに沿って整列している。以下、無線ドメインや無線リソースドメインという用語は、無線チャネルが１次元または複数の次元に拡張可能であることを示すために用いる。考えられる無線ドメインは、例えば、時間、周波数、空間、受信アンテナ、送信アンテナ、偏波（polarization）などである。図１Ａは、サブチャネル１００、１１０、１２０が１つの無線ドメインに配置されている様子を示している。つまり、本実施形態においては、これらサブチャネルが例えば複数の時間スロット、複数のサブキャリア、複数のアンテナなどに対応しうる。
【００２８】
無線チャネル推定装置は、参照サブチャネル１００および第１の信頼性情報に基づいて第１のデータサブチャネル１１０を推定するとともに、参照サブチャネル１００および第２の信頼性情報に基づいて第２のデータサブチャネル１２０を推定する手段を備えていてもよい。第２の信頼性情報は、第１の信頼性情報よりも低い信頼性を示すものである。
【００２９】
図１Ａは、信頼性を表したチャートを、記号化したサブチャネルの上に示している。このチャートは、第１のデータサブチャネル１１０が第２のデータサブチャネル１２０よりも高い信頼性を有することを示している。言い換えると、本実施形態では、信頼性情報を考慮して、データサブチャネル、場合によっては参照チャネルのチャネル推定（channel estimate）を決定することができる。言い換えると、チャネル推定は、参照サブチャネル１００について行う場合に最高の信頼性を有する。チャネル推定は、参照サブチャネル１００から始めて、第１のデータサブチャネル１１０についても導き出すことができるが、信頼性は低下する。低下した信頼性は、信頼性情報に関してそれぞれの推定手段が考慮することができる。同様に、図１Ａにも示されているように、参照サブチャネル１００からさらに離れて位置している第２のデータサブチャネル１２０についての信頼性情報を考慮することができるが、第１のデータサブチャネル１１０の信頼性情報よりも信頼性はかなり低い。以下、信頼性情報は、無線チャネル応答の推定の信頼性に関する情報を意味する。これは、データシンボルつまりデータサブチャネルか、あるいは参照シンボルつまり参照サブチャネルと関連付けられ得る。
【００３０】
本実施形態において、そして以下において、参照サブチャネル１００は第１の参照サブチャネル１００に相当し、無線チャネルは第２の参照チャネル１３０をさらに有していてもよい。これもまた図１Ａに示されている。第２の参照チャネル１３０を介して別の参照シンボルが提供される。第２のデータサブチャネル１２０は、第１のデータサブチャネル１１０と第２の参照サブチャネル１３０との間にあってもよく、あるいは位置していてもよい。さらに、第２のデータサブチャネル１２０は、参照サブチャネルの中でも第１の参照サブチャネル１００に最も近くてもよいし、あるいは位置していてもよい。
【００３１】
言い換えると、任意の参照サブチャネルは、近隣に位置するすべてのデータサブチャネルに影響を与える可能性がある。近隣とは、任意の無線ドメインにおいて近接した無線リソースを意味する。しかし、図１Ａに示されているように、本実施形態では、第２のデータサブチャネル１２０は、他のどの参照サブチャネルよりも第１の参照サブチャネル１００に近接しており、とりわけ第２の参照サブチャネル１３０に近接しているものとする。
【００３２】
「近い（closer）」という用語は相関という意味で解釈すべきである。つまり、図１Ａを参照すると、第２のデータサブチャネル１２０の無線チャネルは、他のどのサブチャネルよりも第１の参照サブチャネル１００と相関しており、とりわけ第２の参照サブチャネル１３０と相関している。
【００３３】
実施形態によれば、信頼性情報は統計的な導出（statistical derivation）に関して、例えば分散に関して与えられる。このような信頼性情報は対数尤度比に関しても提供されうる。一実施形態において、推定手段が第１のデータサブチャネル１１０を推定し、その結果、第１の信頼性情報が第１のデータサブチャネル１１０の推定の統計的な導出を示すものとなる。さらに、この推定手段は第２のデータサブチャネル１２０を推定し、その結果は第２のデータサブチャネル１２０の推定の統計的な導出を示す。実施形態によっては、データサブチャネルの推定に関する信頼性が高い場合には、各チャネル推定の、平均値に基づいた低い統計的な導出（lower statistical derivation）を用いることができる。
【００３４】
別の実施形態では、推定手段は第１のデータサブチャネル１１０を推定し、その結果、第１の信頼性情報が、参照サブチャネル１００の推定に対応する平均値による第１の確率密度関数の分散を示すものとなる。さらに、推定手段は第２のデータサブチャネル１２０を推定し、その結果、第２の信頼性情報が、参照サブチャネル１００の推定に対応する平均値による第２の確率密度関数の分散を示すものとなる。第１のデータサブチャネル１１０と第２のデータサブチャネル１２０の両者のチャネル推定の平均値が異なる実施形態もあれば、参照サブチャネルのチャネル推定の補間によってそれらが導かれる実施形態もある。
【００３５】
実施形態において、推定手段は、参照シンボルに基づいて参照サブチャネル１００を推定する。さらに、実施形態において、推定手段は、参照サブチャネル１００を推定して参照サブチャネル１００の推定結果を得ることができ、かつ参照サブチャネル１００の推定に関する参照信頼性情報を決定することができる。
【００３６】
以下、より詳細な実施形態を説明する。ＮT個の送信アンテナおよびＮR個の受信アンテナを具備するＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムについて考えると、このチャネルの等価な離散時間モデルは以下のように与えられる。
【数１】
2011071976.tif 000003
ただし、ｌ∈｛０，１，．．．，Ｌ−１｝は、アクティブなサブキャリアの数を表すＬを用いたサブキャリア指数であり、ｋ∈｛０，１，．．．，Ｋ−１｝は、あるバーストにおけるＯＦＤＭシンボル数を表すＫを用いた時間指数である。そして、
【数２】
2011071976.tif 000004
は、第ｎ番目の受信アンテナにて受信されたシンボルを示し、
【数３】
2011071976.tif 000005
は、第ｍ番目の送信アンテナにおける送信シンボルを示す。また、
【数４】
2011071976.tif 000006
は、第ｌ番目のサブキャリアおよび第ｋ番目の時間指数において、第ｍ番目の送信アンテナと第ｎ番目の受信アンテナとを結び付ける（connect）チャネル係数を表す。さらに、
【数５】
2011071976.tif 000007
は、第ｎ番目の受信アンテナと、第ｌ番目のサブキャリアと、第ｋ番目の時間指数とにおけるゼロ平均と、分散すなわち
【数６】
2011071976.tif 000008
とによる加法的白色ガウス雑音（additive white Gaussian noise：ＡＷＧＮ）である。混同の恐れがなければ、以下、表記を簡略にするために指数を省略する。
【００３７】
以下、異なるパイロット設計について検討する。図１Ｂは、対称なトレーニンググリッドを左側に示しており、シフトされたトレーニンググリッドを右側に示している。両グラフは、パイロットまたは参照シンボルまたはサブチャネルがグリッド内のグレーの正方形で表されている時間周波数平面を示している。それぞれの無線ドメインにおけるパイロット間隔または距離は、周波数ドメインにおけるＤfおよび時間ドメインにおけるＤtとして表されている。参照サブチャネル内のそれぞれのシンボル位置はトレーニング用に用意されている。図１Ｂは、２つの２次元パイロットグリッドを示している。一例として、図１Ｂは、第１の参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０と、第２の参照サブチャネル１３０とを上記説明に沿って示している。
【００３８】
図１Ｂの左側において、連続する２つの参照サブチャネル間の周波数ドメインの間隔が８個分のサブキャリアＤfであり、時間ドメインでは４個分の時間スロットＤtであることが分かる。類似した間隔が図１Ｂの右側にも示されているが、サブチャネルグリッド全体がシフトされている。
【００３９】
パイロットシンボルとしても既知のトレーニングシンボルは、受信機におけるコヒーレント検出、ＣＱＩ（channel quality information）測定、チャネル推定を可能にするために用いることができる。パイロットシンボルはオーバーヘッドを増加させ、かつ送信電力を消費するため、一般的にトレーニング量は可能な限り少なくすべきである。
【００４０】
一般的に、パイロット設計は以下の２つの部分に分けられる。
・パイロット位置を特定するパイロットパターン
・パイロットがユーザごとの送信処理を含むかどうかを示すパイロットタイプ
２次元（２Ｄ）のパイロット支援チャネル推定（pilot aided channel estimation：ＰＡＣＥ）について、文献によれば、対称的かつシフトされたトレーニンググリッドを含む異なるパイロットグリッドが示唆されている。図１Ｂと、非特許文献「G. Auer, "Channel estimation in two dimensions for OFDM systems with multiple transmit antennas," Global Telecommunications Conference, 2003. GLOBECOM '03, IEEE, vol. 1, pp. 322-326 Vol. 1, Dec. 2003」と、非特許文献「IST-4-027756 WINNER II, D6.13.14: WINNER II System Concept Description, Dec. 2007」とを参照されたい。従来の概念では、時間Ｄtの間隔および周波数Ｄfの間隔は、チャネル符号化による冗長性がチャネル推定において考慮されない場合には、サンプリング定理を満たす必要がある。
【００４１】
実施形態によってはグラフベースのチャネル推定を用いることもあるが、特定のパイロットパターンに限られない場合もある。パイロットシンボルの任意の配置が可能である。グラフベースのチャネル推定は必ずしも補間を利用しているわけではないため、時間および周波数におけるトレーニングシンボルの間隔は独立して選択することができる。実施形態によっては、チャネル符号化を考慮してチャネル推定およびデータ検出を共に実行することもあるため、周波数および時間ドメインにおけるトレーニングシンボルの間隔はサンプリング定理に関係ないこともある。これは一般的に有効である。つまり、実施形態において、サンプリング定理は任意の無線ドメインにおいて成り立たないことがあり、信頼性情報の分布を考慮することによって可能となる高度なチャネル推定を用いることができる。
【００４２】
複数のアンテナがあるシナリオでは、チャネル推定は、マルチアンテナ干渉（multi-antenna interference：ＭＡＩ）による深刻な干渉に直面することがある。トレーニングシンボルのＭＡＩの効果を軽減するために、直交パイロットセットがしばしば用いられる。直交パイロットセットおよび非直交パイロットセットの両者が、グラフベースのチャネル推定において容易に用いられ、かつ実施形態において利用可能である。
【００４３】
図２は、３次元（３Ｄ）のパイロットパターンつまりパイロットグリッドを示している。図２によると、パイロットシンボルの分布は３次元であり、かつ互いに素（disjoint）である。図１Ｂと比較すると、空間ドメインが追加されている。空間ドメインにおけるパイロットシンボルの間隔として、Ｄsがパラメータとして用いられている。図２において、×印付きのグレーの正方形はトレーニングシンボルを示しているが、グレーの正方形はサイレンス（silence）を意味している。図２は、無線チャネルにおいて隣接する参照サブチャネル間の距離を示している。例えば、図２に示されている下の平面において、一例として１６個のサブキャリアの間隔を有する２つのトレーニングシンボルが周波数ドメインに配置されている。同様に、図２における時間ドメインの２つの参照サブチャネル間の距離は時間スロット４個分である。空間ドメインにおける距離は送信アンテナ２個分であることが図２から分かる。チャネル推定装置に関する上記説明を参照すると、第１の参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０と、第２の参照サブチャネルとが図２に示されている。
【００４４】
図２は、３つの送信アンテナの互いに素なパイロットパターンを示している。時間Ｄt、周波数Ｄf、空間Ｄsというパイロットの間隔は、有効なパイロットシンボルの間隔として与えられている。
【００４５】
ユーザごとの送信処理が適用される場合、つまりゼロフォーシングプリコーディングの場合には、第２のタイプのパイロットシンボル、実施形態ではいわゆる専用パイロットの必要性が生じうる。専用パイロットはユーザごとの送信処理を条件とするのに対して、共通のパイロットはすべてのユーザに使用可能である。専用パイロットの実現は容易であり、グラフベースのチャネル推定におけるさらなる変更を必要としない。
【００４６】
図３は、パラメータｈのガウス分布の確率密度関数（probability density function：ｐｄｆ）を示している。図３に示されているｐｄｆは、平均値μhと分散
【数７】
2011071976.tif 000009
とを有する。
【００４７】
ゼロ平均加法的白色ガウス雑音のサンプルによるＳＩＳＯチャネルについて、チャネルモデルは以下のように簡略化できる。
【数８】
2011071976.tif 000010
ｘが受信機にとって既知の場合には、最小二乗チャネル推定装置（least squares channel estimator：ＬＳＣＥ）は、
【数９】
2011071976.tif 000011
を生む。式（２）を式（３）に代入すると、
【数１０】
2011071976.tif 000012
であることが容易に分かる。
【００４８】
ｘは既知であり、ｗは分散
【数１１】
2011071976.tif 000013
によるゼロ平均ガウス変数であるため、ｗ／ｘも分散
【数１２】
2011071976.tif 000014
のガウス分布となる。ゆえに、ｈもガウス分布となる。したがって、ｈに関する完全な情報は、平均
【数１３】
2011071976.tif 000015
および分散
【数１４】
2011071976.tif 000016
により表すことができる。この場合、μhはｈのハード推定（hard estimate）を示しており、
【数１５】
2011071976.tif 000017
はｈの信頼性情報を有しており、
【数１６】
2011071976.tif 000018
はソフトチャネル推定（soft channel estimate）と称される。
【００４９】
チャネル係数に関する情報は、実施形態においてはグラフの伝達関数ノードを介してやりとりすることができる。２つの係数は伝達関数ノードに結び付けられるため、これらの情報だけをやりとりすることができる。伝達関数ノードにおける情報のやりとりは以下のようにモデル化することができる。
【数１７】
2011071976.tif 000019
【数１８】
2011071976.tif 000020
ただし、Δは以下のように表される。
【数１９】
2011071976.tif 000021
ここで、ｈ’は１次元のｈの近傍係数（neighboring coefficient）である。つまり、ｈ’は隣接するサブチャネルに相当する。さらに、Δは以下のガウスｐｄｆによって近似可能である。
【数２０】
2011071976.tif 000022
【００５０】
上述したように、平均値は係数またはサブチャネルのハード推定を表すことができ、分散は信頼性情報として解釈することができる。伝達関数Δの追加された分散によって、近傍係数の平均値の信頼性は低下する。因子グラフの初期化について、最初にトレーニング位置の情報がやりとりされる実施形態もある。そして、これらの平均値はグラフ全体に分布可能であるため、トレーニング位置までの距離を増加させることによって信頼性情報を低下させる。これは、トレーニングに近い係数がトレーニングから離れている係数より信頼性が高いことを意味する。図１Ａを参照されたい。
【００５１】
以下、１次元チャネル推定を行う実施形態に焦点を当てる。一例として、周波数ドメインにおけるチャネル推定を最初に検討する。１次元チャネル推定を行う場合、実施形態は周波数ドメインに限られず、任意の無線ドメインを１次元チャネル推定に用いることができる。さらに、実施形態を説明するために因子グラフを用いることができる。
【００５２】
図４は、ＮT＝２個の送信アンテナと、ＮR＝２個の受信アンテナと、Ｌ＝３個のサブキャリアとを具備する時不変ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの因子グラフを示している。
【００５３】
非特許文献「F. R. Kschischang, B. J. Frey, and H.-A. Loeliger, "Factor graphs and the sumproduct algorithm," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 47, pp. 498-519, Feb. 2001」によれば、因子グラフは、最大化あるいは最小化という条件下のグローバル関数の因子分解（factorization）を可視化する２部グラフ（bipartite graph）である。データ送信に関する実施形態において、推定される２つの不確定な変数と、チャネル係数と、データシンボルとが存在する。図４は、一実施形態で利用される時不変ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの因子グラフを示している。
【００５４】
本実施形態の因子グラフにおいて、ｙが付された四角形のボックスはチャネル観測ノードを示している。ｘが付された円はシンボルノードを表しており、ｈが付された円はチャネル係数ノード、つまりサブチャネルを表しており、これらは推定対象である。グラフベースのチャネルおよびデータ推定を使用する実施形態では、異なるノード間で外部情報のやりとりを行うことができる。観測とデータとチャネル係数ノードとにわたるメッセージパスルールに関するさらなる詳細は、非特許文献「T. Wo, C. Liu, and P. A. Hoeher, "Graph-based iterative gaussian detection with soft channel estimation for MIMO systems," in Proc. ITG Int. Conf. on Source and Channel Coding, Ulm, Jan. 2008」と、非特許文献「T. Wo, C. Liu, and P. A. Hoeher, "Graph-based soft channel and data estimation for MIMO systems with asymmetric LDPC codes," in Proc. IEEE International Conference on Communications (ICC 2008), (Bejing, China), pp. 620-624, May 2008」に記載されている。
【００５５】
実施形態において、チャネル推定は、伝達ノードの導入を使用して行うことができる。因子グラフにおいて、これらの伝達ノードは隣接するチャネル係数ノードと連結される。周波数ドメインの１Ｄチャネル推定について、Δｆと記されたこれらの伝達ノードは、例えば第１のデータサブチャネル１１０および第２のデータサブチャネル１２０に対応する
【数２１】
2011071976.tif 000023
と
【数２２】
2011071976.tif 000024
との関係を表すために用いることができる。同様に、時間ドメインにおいて、伝達ノードは、
【数２３】
2011071976.tif 000025
と
【数２４】
2011071976.tif 000026
との間で伝達関数Δｔによって連結される。次のセクションでは、これらの伝達ノードのメッセージパスルールを詳述することに焦点を当てる。
【００５６】
以下、図５は、ソフトチャネル情報または信頼性情報のフォワード伝搬について詳述するために用いる。図５は３つのチャネル係数ノードを示しており、これらはｈl-1、ｈl、ｈl+1としている。これらのチャネル係数ノードは伝達関数によって連結されており、これはΔｆとしている。一実施形態において、ｈl-1は参照サブチャネル１００に対応し、ｈlは第１のデータサブチャネル１１０に対応し、ｈl+1は第２のデータサブチャネル１２０に対応しうる。
【００５７】
ノードΔｆを介して、ｈlのソフト情報はフォワード（ｈlからｈl+1へ）またはバックワード（ｈlからｈl-1に）に伝達可能である。ここでは、フォワード伝搬から始める。つまり、Δｆは
【数２５】
2011071976.tif 000027
と定めることができる。ただし、Δｆは周波数ドメインのチャネル変動を表している。レイリーフェージングチャネルを前提とすると、Δｆは、ゼロ平均および分散
【数２６】
2011071976.tif 000028
によりガウス分布となることが分かる。上記から、ｈlのソフト情報が
【数２７】
2011071976.tif 000029
となりうることが分かる。
【００５８】
簡潔にするために、ｈlとΔｆは独立しているものとする。したがって、ｈl+1のソフト情報は以下のように表すことができる。
【数２８】
2011071976.tif 000030
ただし、
【数２９】
2011071976.tif 000031
である。
【００５９】
分散の増加は不確定性の増加を意味するため、このメッセージパスルールを理解するのは容易である。実施形態においては、あるチャネル係数の平均値は隣接するチャネル係数にパスされることがあり、同時にこの不確定性を増加させる。この手順はバックワード手順すなわち
【数３０】
2011071976.tif 000032
にも有効である。
【００６０】
メッセージパスを行うために、
【数３１】
2011071976.tif 000033
の値が事前（a priori）に決定される実施形態もある。一般的に、
【数３２】
2011071976.tif 000034
はシミュレーションにより得ることができる。しかし、伝搬遅延が均一に分布したレイリーマルチパスフェージングチャネルの場合には、
【数３３】
2011071976.tif 000035
が以下の式によって十分に予測することができる。
【数３４】
2011071976.tif 000036
ただし、Ｔmaxは最大伝搬遅延であり、Ｆは隣接する２つのサブキャリア間の周波数間隔である。
【００６１】
チャネル係数ノードを複数の方向において更新することができる。言い換えると、上記および図５によれば、サブチャネルのチャネル係数は、サブキャリアを増加させる方向で周波数ドメインにおいて更新することができる。これは、ソフト情報の前方への運搬（transport）または伝搬（propagate）と称されていたものである。言い換えると、本実施形態では、因子グラフが周波数ドメインで初期化されると、ソフト情報が低サブキャリアから高サブキャリアへと伝搬する。
【００６２】
引き続き、ソフト情報が高サブキャリアから低サブキャリアへ、つまり図５のバックワード方向に伝搬することもできる。したがって、チャネル係数ノードは、複数の方向、さらには複数の無線ドメイン、無線リソースドメインのそれぞれから信頼性情報またはソフト情報を受信することができる。したがって、推定手段は隣接するサブチャネルの信頼性情報に基づいて第１および第２の信頼性情報を更新することができる。この場合のサブチャネルは、無線リソースドメインにおける第１のデータサブチャネル１１０または第２のデータサブチャネル１２０に隣接するものである。さらに、推定手段は、隣接するサブチャネルの信頼性情報を決定することができる。
【００６３】
一般的に、無線チャネルは、異なる無線リソースドメインにおいて、複数のデータサブチャネルと複数の参照サブチャネルとを有している。ここで、複数のデータサブチャネルの各々が信頼性情報を有している。そして、推定手段は、複数の参照サブチャネルと複数のデータサブチャネルの信頼性情報とに基づいて、複数のデータサブチャネルを推定することができる。
【００６４】
言い換えると、チャネル係数ノードにおいて、複数のドメインにおいて隣接する複数のサブチャネルの信頼性情報を組み合わせることもできる。
【００６５】
上述の実施形態では、信頼性情報はガウス分布の分散に相当する。チャネル係数ノードやサブチャネルに関する信頼性情報が、複数の方向および／または複数のドメインから利用可能な実施形態もある。図５を参照すると、チャネル係数ノードｈlにおいては、信頼性情報は、先行するサブチャネルから利用可能であり、図５の場合には先行するサブキャリアｈl-1から利用可能である。さらに、信頼性情報は、図５の矢印によって示されている方向と比較して、反対方向に伝搬される後続のサブチャネルｈl+1からも利用可能である。
【００６６】
信頼性情報はチャネル係数ノードで組み合わせることもできる。一部の実施形態では、信頼性情報は、平均値および分散によって決まるガウス分布に対応する。したがって、複数の確率密度関数が組み合わされ、一部の実施形態では、それぞれのｐｄｆのスケーリングおよび畳込み（convolution）によって行うことができる。組み合わされたｐｄｆが別のガウス分布によって近似できる実施形態もあり、このパラメータは、それぞれ異なる方向およびドメインのｐｄｆの平均値および分散を組み合わせることによって得られる。
【００６７】
図６は、ある実施形態における２次元チャネル推定のチャネル係数ノードを連結した因子グラフを示している。一例として、因子モデルが図６に示されている実施形態では、チャネル推定が時間ドメインおよび周波数ドメインで行われるものとする。一般的に、２次元チャネル推定を行う実施形態では、任意の２つの無線ドメインでチャネル推定を行うことができる。図６においても、上述の注釈を用いている。伝達関数は、時間ドメインではΔｔ、周波数ドメインではΔｆという符号が付されている。したがって、チャネル係数ノードには、hsubcarrier[time index]という符号が付されている。
【００６８】
上記１Ｄチャネル推定について、周波数ドメインにおける隣接するチャネル係数の間には強い相関があるものとする。実際、時間ドメインにおけるチャネル係数は多少の相関関係があり、このことは、時間ドメインにおける伝達ノードの使用の開始をもたらす。受信機の移動によってもたらされるドップラー周波数シフトの効果は、時間ドメインにおけるチャネル係数の変動につながる。この場合、時間伝達ノードは、特定の時間指数から隣接する時間指数へのチャネル変動を表すのに必要である。結果として、チャネル係数は、図６に示されているように、周波数ドメインおいてだけでなく時間ドメインにおいても伝達ノードを介して連結することができる。周波数ドメインにおける定義と同様に、時間における変動は以下のように表される。
【数３５】
2011071976.tif 000037
【００６９】
ある時間指数から次に時間指数へのチャネル係数のメッセージパスルールは、上記で導入したものと同じである。唯一の違いは
【数３６】
2011071976.tif 000038
の算出にある。ジェイクススペクトル（Jake's spectrum）を持つレイリーフェージングチャネルの場合、
【数３７】
2011071976.tif 000039
の解析により、
【数３８】
2011071976.tif 000040
が得られる。ただし、ｆDmaxは最大ドップラー周波数シフトであり、ＴsはＯＦＤＭシンボル期間である。
【００７０】
図７は、３次元チャネル推定の実施形態を示している。図７において、チャネル係数を連結した因子グラフが３次元チャネル推定について示されている。上記で導入した表記を用いており、この場合、図７に示した因子グラフでは、一例として、時間、周波数、空間の各ドメイン用いられている。一般的に、３次元チャネル推定を行う実施形態はこのような３次元に限られない。空間ドメインの伝達関数をΔｓと表している。一般的に、図７で用いる表記は、
【数３９】
2011071976.tif 000041
である。
【００７１】
下付き文字である「ａｎｔｅｎｎａ」は、受信アンテナまたは送信アンテナを示す。チャネル推定のさらなる改良は、空間次元（spatial dimension）を利用することによって達成できる。基地局が通常、屋根の上に配置されていて、かつ小さな角拡散（angular spread）という特徴を持つ広域チャネル（wide-area channel）において、アンテナ間の相関はかなり大きい。
【００７２】
このような相関のあるアンテナに鑑みて、係数は空間ドメインの伝達関数Δｓを用いて連結することができる。空間の変動は以下のように表すことができる。
【数４０】
2011071976.tif 000042
ただし、下付きの指数ｓは、送信アンテナまたは受信アンテナのいずれかを表している。３次元チャネル推定に適したチャネル係数ノードの因子グラフを図７に示している。
【００７３】
相関のある受信アンテナおよび送信アンテナについて、４Ｄチャネル推定への拡張を容易に実現することができる。Ｍ次元のチャネル推定が可能な因子グラフの拡張は、次元のフェージングプロセスの動態（dynamics）に伝達関数を採用することによって達成することができる。
【００７４】
５Ｄチャネル推定においては、時間、周波数、空間の各ドメイン間の相関（受信アンテナおよび送信アンテナの両方）ならびに信号の偏波（polarization）を利用することができる。
【００７５】
メッセージは伝達関数によってグラフ全体でやりとりされる。ある係数ノードから近傍の係数ノードに送られたメッセージが、外部情報のみからなることもある。このことは、係数ノードに送られたメッセージが他の隣接するノードからの情報のみを含んでおり、その係数ノード自体のものではない場合があることを意味している。スケジューリングは、メッセージがグラフでやりとりされる順序を記述したものである。メッセージのやりとりは次元から次元へと（one dimension after the other）実行することができる。必要な反復回数に関しては、最も高い相関を持つ次元から始めることが有益である。周波数選択性が強く、かつ低速時変チャネル（slowly time-variant channel）では、最初に時間ドメイン、次いで周波数ドメインのメッセージをやりとりすることができる。メッセージのやりとりの順序は容易に採用することができる。
【００７６】
無線チャネル推定装置は、第１のデータチャネル１１０の推定に基づいて第１のデータサブチャネル１１０から第１のデータを検出し、第１のデータの推定に関する第１のデータ信頼性情報を決定する手段をさらに備えていてもよい。検出手段はさらに、第２のデータサブチャネル１２０の推定に基づいて第２のデータサブチャネル１２０から第２のデータを検出し、第２のデータの推定に関する第２のデータ信頼性情報を決定することができる。実施形態によってはソフトデータ検出を実行することができる。つまり、データはソフト情報を使用してデータサブチャネルから検出することができる。すなわち、データ信頼性情報はデータにも使用可能である。言い換えると、ソフト情報は、チャネル推定および検出済みデータに利用できる。ソフト情報はいずれの場合も、対数尤度比に関して提供することができる。
【００７７】
推定手段は、第１のデータ信頼性情報に基づいて第１の信頼性情報を更新することにより、更新された第１の信頼性情報を得ることができる。言い換えると、チャネル推定の信頼性は、検出済みデータおよびデータ信頼性情報を考慮することによって改良できる。したがって、第２のデータ信頼性情報に基づいて第２の信頼性情報を更新して、更新された第２の信頼性情報を得ることができる。言い換えると、実施形態によっては反復を行うことができる。まず、ソフト検出を使用してデータを検出する前に、上記実施形態にしたがってチャネル推定結果を決定することができる。いったん、ソフト情報、つまりデータ信頼性情報が利用可能になると、チャネル推定の信頼性を向上させることができるとともに、更新することができる。
【００７８】
さらに、検出手段は、更新された第１のデータを検出するとともに、更新された第１の信頼性情報に基づいて、更新された第１のデータ信頼性情報を決定することができる。これに対応して、検出手段は、更新された第２のデータを検出するとともに、更新された第２の信頼性情報に基づいて、更新された第２のデータ信頼性情報を決定することができる。言い換えると、実施形態によっては、反復ループが可能である。この場合、データの信頼性およびチャネルの信頼性は交互に（alternating way）更新することができる。
【００７９】
実施形態によっては、チャネル推定およびデータ推定に関する信頼性を反復および改良するために、ターボコンセプトを用いることができる。実施形態によっては複数回の反復を行うことができる。したがって、ソフトデータ検出はチャネル推定の改良に寄与し、その逆もまた同様である。実施形態によっては、信頼性情報に関するチャネル推定によって得られた外部情報と、データ検出によって得られた外部情報とをやりとりすることができる。
【００８０】
概して、実施形態によっては、参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０とが、異なる時間スロットと、異なるサブキャリアと、異なる空間サブチャネルと、異なる受信アンテナと、異なる送信アンテナと、異なる偏波（polarization）とのうちの１つまたはこれらの組み合わせに対応する。
【００８１】
実施形態によっては、推定手段は、参照サブチャネル１００までの距離に基づいた第１の信頼性情報に基づいて第１のデータサブチャネル１１０を推定することができる。距離という用語は、それぞれの無線ドメインにおける距離に相当する。つまり、参照サブチャネル１００と第１のデータサブチャネル１１０との間の無線リソースの数に相当する。上述のように、無線リソースや無線リソースドメインは、時間リソースと、周波数リソースと、送信アンテナまたは受信アンテナに関する空間リソースと、ＭＩＭＯチャネル分解、偏波などに関する空間サブチャネルとのうちのいずれかに相当する。これに応じて、推定手段は、参照サブチャネル１００までの別の距離に基づいた第２の信頼性情報に基づいて第２のデータサブチャネル１２０を推定することができる。参照サブチャネル１００と、第１のデータサブチャネル１１０と、第２のデータサブチャネル１２０とは、同一の無線リソースドメインにおける異なる無線リソースに相当し、距離はリソースドメインにおける無線リソースの数に相当する。
【００８２】
一般的に、無線チャネルは、異なる無線リソースドメインにおいて、各々が信頼性情報を有する複数のデータサブチャネルと、複数の参照サブチャネルとを有することができる。この場合、推定手段は、複数の参照サブチャネルと複数のデータサブチャネルに関する信頼性情報とに基づいて、複数のデータサブチャネルを推定することができる。
【００８３】
以下、いくつかの実施形態の利点を示すシミュレーション結果について述べる。図８は、ビットエラーレート（ＢＥＲ）と、雑音密度Ｎ0に対するビットエネルギーＥbとの関係を示している。図８は２つのチャートを示している。一方は黒色の円で示した１次元チャネル推定であり、他方は四角形で示した２次元チャネル推定のシミュレーション結果を示している。
【００８４】
すべてのシミュレーション結果は、ＢＰＳＫシグナリング、ＮT＝ＮR＝２個のアンテナ、１２８個のＯＦＤＭサブキャリア、６個のＯＦＤＭシンボル、コードレート＝１＝４の反復コード（repetition code）、ＷＩＮＮＥＲ  Ｃ２（ＮＬＯＳ）チャネルモデル（D1.1.2 V1.2 WINNER II Channel Models, 2008）を用いて得たものである。
【００８５】
図８に示した１Ｄのシミュレーション結果について、チャネルは時不変かつ周波数選択的であるものとする。トレーニングはサブキャリア８個ごとに挿入されている。これは、全部で１６個のトレーニングシンボルが１２８個のＯＦＤＭサブキャリアに使用されることを意味する。２Ｄの結果については、チャネルはＯＦＤＭシンボルごとに変化する。ダイバーシティの増加によって、２Ｄの因子グラフの性能が改善している。
【００８６】
図９は、異なるトレーニング間隔、つまり参照サブチャネルの異なる間隔についてのシミュレーション結果を示している。図９の左側は、異なる間隔のＢＥＲ結果に関する３つのチャートを示している。黒色の円は、Ｄt＝８およびＤf＝８のシフトされたトレーニングシンボルの２次元チャネル推定を示している。四角形は、Ｄt＝１６およびＤf＝１６のシフトされたトレーニングシーケンスの２次元チャネル推定を示している。ひし形は、Ｄt＝１６およびＤf＝３２のシフトされたトレーニングシーケンスの２次元チャネル推定を示している。図９の右側には、異なる間隔についての平均二乗誤差（ＭＳＥ）の結果が示されている。図９の左側のチャートと同じ記号を用いている。
【００８７】
図９は、異なる間隔を用いた２Ｄのチャネル推定およびデータ検出のＢＥＲおよびＭＳＥを示している。トレーニングシンボルの間隔の増加によって、ＭＳＥおよびＢＥＲの双方の結果はＳＮＲが小さい領域でわずかに悪化するが、迅速に収束する。Ｄf＝３２を用いた場合、ＢＥＲは１０-5レベルで２ｄＢ低下する。
【００８８】
図１０は、様々なトレーニング構造の比較を示している。２つのチャートが図１０に示されており、ここではＢＥＲが左側に示されており、ＭＳＥが右側に示されている。左側では、黒色の円が、Ｄt＝８およびＤf＝８のシフトされたトレーニンググリッドの２次元チャネル推定を示している。円は、同一のパラメータを使用した対称トレーニンググリッドの同一のシミュレーションを示している。右側では、四角形が、対称トレーニンググリッドの結果を示すために用いられている。すべてのシミュレーションでＤt＝８およびＤf＝８を使用している。要約すると、図１０は、シフトされていて、かつ対称的な２つの異なるトレーニング構造の結果を示している。いずれも同一の性能である。
【００８９】
Δ伝達関数の新規の概念をグラフベースのチャネル推定に組み込むことによって、チャネル係数間の相関は、任意の次元数で利用可能となる。したがって、時間および／または周波数および／または空間および／または偏波（polarization）のドメインの相関を利用したグラフベースの多次元（１Ｄ、２Ｄ、３Ｄ、４Ｄ、５Ｄ）ソフトチャネルおよびデータの推定を行うことができる。
【００９０】
本発明の実施形態は、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭの従来のパイロットグリッドと比較して、パイロットまたは参照サブチャネルによるオーバーヘッドが小さくて済むという利点を提供する。さらに、実施形態では、複数のドメインにおいて同時にチャネル推定を実行することによって、性能を改善することができる。性能の改善はまた、ソフトチャネル推定およびデータ検出を、一部の実施形態では共に用いることによって達成できる。さらに、実施形態では、フィルタリングや補間は必要ないが、場合によっては取得（acquisition）および／または事後処理に適用可能であるという利点を提供する。
【００９１】
本発明の方法の具体的な実現要件に応じて、本発明の方法はハードウェアまたはソフトウェアで実現可能である。この実現は、本発明の方法が実行されるようにプログラマブルコンピュータシステムと共働する、電子読み取り可能なコントロール信号を記憶しているディジタル記憶媒体、特定のディスク、ＤＶＤまたはＣＤを使用して実行可能である。したがって、本発明は概して、機械が読み取り可能なキャリアにプログラムコードを記憶しているコンピュータプログラム製品であり、このプログラムコードは、コンピュータプログラム製品がコンピュータで実行される場合に本発明の方法を実行するように動作可能である。したがって、言い換えると、本発明の方法は、コンピュータプログラムがコンピュータまたはプロセッサで実行される場合に本発明の方法のうちの少なくとも１つを実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。
【００９２】
上記事項は特定の実施形態を参照して具体的に示され、かつ説明されてきたが、形態および詳細に関する種々の変形が本発明の主旨および範囲から逸脱することなくなされてもよい点が当業者によって理解される。種々の変形が、ここに開示されている広範な概念から逸脱することなく２つの異なる実施形態を適合する際になされてもよく、また以下の特許請求の範囲によって把握可能である点が理解される。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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【外国語明細書】
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