(57)【要約】  ユーザ装置により実行されるべきノイズ分散推定の方法であって、ユーザ装置によって実行されるべきノイズ分散推定の方法であって、少なくとも１つの伝搬経路を介して送信される、トレーニングシーケンス及びノイズベクトルを含む信号ベクトルを受信するステップと、前記信号ベクトルに従って、各伝搬経路のチャネルインパルス応答を推定し、チャネルインパルス応答行列を構築するステップと、前記チャネルインパルス応答が、前記トレーニングシーケンスの専用の時間の間に主に不変である場合には、前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するステップと、を有する方法を有する方法が提案される。
2007513564.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ装置によって実行されるべきノイズ分散推定の方法であって、
（ａ）基地局から、少なくとも１つの伝搬経路を介して送信される、トレーニングシーケンス及びノイズベクトルを含む信号ベクトルを受信するステップと、
（ｂ）前記信号ベクトルに従って、各伝搬経路のチャネルインパルス応答を推定し、チャネルインパルス応答行列を構築するステップと、
（ｃ）前記チャネルインパルス応答が、前記トレーニングシーケンスの専用の時間の間に主に不変である場合には、前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記専用の時間は、前記トレーニングシーケンスの継続時間である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｃ）は、
（ｃ１）前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスの最尤推定値を推定するステップと、
（ｃ２）前記トレーニングシーケンスの最尤推定値及び前記トレーニングシーケンスの既知の値に従って、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値を算出するステップと、
（ｃ３）前記ノイズベクトルの推定値及び前記チャネルインパルス応答行列に従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するステップと、
を有する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（ｃ３）は、式：
σ２≒（ｎ’Ｈｎ’）／ｔｒａｃｅ｛（ＨＨＨ）−１｝
を用いて前記信号ベクトルのノイズ分散を算出し、ここで、
σ２は、前記信号ベクトルのノイズ分散であり、
ｎ’は、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値であり、
Ｈは前記チャネルインパルス応答行列であり、上付き文字のＨは複素共役転置を表し、
ｔｒａｃｅ｛｝は行列のトレースの計算を表す、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記信号ベクトルのノイズ分散と、前の時間スロットにおいて計算されたノイズ分散とを合計し次いで平均化し、平均のノイズ分散を前記信号ベクトルのノイズ分散とするステップを更に有する、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
ノイズ分散推定のための装置であって、
基地局から、少なくとも１つの伝搬経路を介して送信される、トレーニングシーケンス及びノイズベクトルを含む信号ベクトルを受信する受信手段と、
前記信号ベクトルに従って、各伝搬経路のチャネルインパルス応答を推定し、チャネルインパルス応答行列を構築するチャネル推定手段と、
前記チャネルインパルス応答が、前記トレーニングシーケンスの専用の時間の間に主に不変である場合には、前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出する算出手段と、
を有する装置。
【請求項７】
前記専用の時間は、前記トレーニングシーケンスの継続時間である、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記算出手段が、
前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスの最尤推定値を推定する等化手段と、
前記トレーニングシーケンスの最尤推定値及び前記トレーニングシーケンスの既知の値に従って、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値を算出するノイズ推定手段と、
前記信号ベクトルの推定値に従って、前記ノイズベクトルの推定値のべき乗を算出するノイズべき乗算出手段と、
前記ノイズベクトルの推定値のべき乗及び前記チャネルインパルス応答行列に従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するノイズべき乗修正手段と、
を有する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記ノイズべき乗修正手段は、式：
σ２≒（ｎ’Ｈｎ’）／ｔｒａｃｅ｛（ＨＨＨ）−１｝
を用いて前記信号ベクトルのノイズ分散を算出し、ここで、
σ２は、前記信号ベクトルのノイズ分散であり、
ｎ’は、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値であり、ｎ’Ｈｎ’は前記ノイズベクトルの推定値のべき乗であり、
Ｈは前記チャネルインパルス応答行列であり、上付き文字のＨは複素共役転置を表し、
ｔｒａｃｅ｛｝は行列のトレースの計算を表す、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
基地局から、少なくとも１つの伝搬経路を介して送信される、トレーニングシーケンス及びノイズベクトルを含む信号ベクトルを受信する受信手段と、
前記信号ベクトルに従って、各伝搬経路のチャネルインパルス応答を推定し、チャネルインパルス応答行列を構築するチャネル推定手段と、
前記チャネルインパルス応答が、前記トレーニングシーケンスの専用の時間の間に主に不変である場合には、前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するノイズ分散推定手段と、
を有するユーザ装置。
【請求項１１】
前記専用の時間は、前記トレーニングシーケンスの継続時間である、請求項１０に記載のユーザ装置。
【請求項１２】
前記ノイズ分散推定手段が、
前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスの最尤推定値を推定する等化手段と、
前記トレーニングシーケンスの最尤推定値及び前記トレーニングシーケンスの既知の値に従って、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値を算出するノイズ推定手段と、
前記信号ベクトルの推定値に従って、前記ノイズベクトルの推定値のべき乗を算出するノイズべき乗算出手段と、
前記ノイズベクトルの推定値及び前記チャネルインパルス応答行列に従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するノイズべき乗修正手段と、
を有する、請求項１１に記載のユーザ装置。
【請求項１３】
前記ノイズべき乗修正手段は、式：
σ２≒（ｎ’Ｈｎ’）／ｔｒａｃｅ｛（ＨＨＨ）−１｝
を用いて前記信号ベクトルのノイズ分散を算出し、ここで、
σ２は、前記信号ベクトルのノイズ分散であり、
ｎ’は、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値であり、ｎ’Ｈｎ’は前記ノイズベクトルの推定値のべき乗であり、
Ｈは前記チャネルインパルス応答行列であり、上付き文字のＨは複素共役転置を表し、
ｔｒａｃｅ｛｝は行列のトレースの計算を表す、請求項１２に記載のユーザ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には無線通信システムにおける使用のためのノイズ分散推定の方法及び装置に関し、更に詳細には、トレーニングシーケンスを利用することによるノイズ分散推定の方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）は、ＦＤＭＡ（Frequency Division Multiple Access）及びＴＤＭＡ（Time Division Multiple Access）の後に開発された新たな無線通信技術である。ＣＤＭＡ無線通信においては、異なるユーザ装置（ＵＥ）が、異なる直交拡散符号を割り当てられ、異なる拡散符号を持つ異なるＵＥによって拡散される信号が、同一の周波数帯域上で伝送されることができる。
【０００３】
ＣＤＭＡダウンリンク伝送モデルは、A. Kleinによる「Data Detection Algorithms Specially Designed For The Downlink of CDMA Mobile Radio Systems」（VTC、1997年）と題された論文において、図１に示されるように提案されている。信号ベクトルｄ（１）、・・・、ｄ（ｋ）、・・・、ｄ（Ｋ）（ここでｄ（ｋ）（ｋ＝１・・・Ｋ）はＮ個の複素成分から成る）を、それぞれＵＥ１、・・・、ＵＥｋ、・・・ＵＥＫに送信するために、基地局２００は最初に、ＵＥ１、・・・、ＵＥｋ、・・・ＵＥＫに割り当てられた拡散符号ｃｄ（１）、・・・、ｃｄ（ｋ）、・・・ｃｄ（Ｋ）を利用することにより信号ベクトルｄ（１）、・・・、ｄ（ｋ）、・・・、ｄ（Ｋ）を拡散し、次いで前記拡散された信号ベクトルを信号ベクトルｓｄへと結合し、それぞれ対応するＵＥ２２０に同一のチャネル２１０を介して送信する。信号ベクトルｓｄが複数の伝搬経路を通ってＵＥｋ（ｋ＝１・・・Ｋ）に到達し、それぞれの伝搬チャネルのＣＩＲ（チャネルインパルス応答）がｈｄ（ｉ）（Ｋ）（ｉ＝１、２、・・・）であると仮定すると、ＵＥＫによって受信される信号ベクトルｅｄ（Ｋ）は、以下の式（１）によって表現されることができる。
ｅｄ（Ｋ）＝Ｈｄ（Ｋ）Ｃｄｄ＋ｎｄ（Ｋ）＝Ｈｄ（Ｋ）ｓｄ＋ｎｄ（Ｋ）                  （１）
【０００４】
ここで、Ｈｄ（Ｋ）は、それぞれの伝搬チャネルのＣＩＲｈｄ（ｉ）（Ｋ）（ｉ＝１、２、・・・）で構築されたＣＩＲ行列であり、Ｃｄは拡散符号ｃｄ（１）、・・・、ｃｄ（ｋ）、・・・ｃｄ（Ｋ）で構築された拡散符号行列である（Ｈｄ（Ｋ）及びＣｄの構築方法については、A. Kleinによる上述の論文を参照のこと）。ｄ＝（ｄ（１）Ｔ，・・・，ｄ（ｋ）Ｔ，・・・，ｄ（Ｋ）Ｔ）Ｔであり、［．］Ｔは行列の転置を表し、ｓｄはｄが拡散され結合された後に得られる信号ベクトルを表し、ｓｄ＝Ｃｄｄであり、ｎｄ（Ｋ）はノイズベクトルである。
【０００５】
式（１）は、受信された信号ベクトルｅｄ（Ｋ）が、ＵＥｋの所望の信号ベクトルｄ（Ｋ）と共に、前記基地局によって他のＵＥに送られた信号ベクトルとノイズベクトルとを含むことを示している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＵＥＫが受信された信号ベクトルｅｄ（Ｋ）から最小限のエラーを伴って所望の信号ベクトルｄ（ｋ）を得ることを支援するため、信号受信のための多くの方法が提案されてきた。Kimmo Kettunenによる「Iterative Multiuser Receiver/Decoders With Enhanced variance Estimation」（VTC、1999年）、及びA. Kleinによる「Zero Forcing an Minimum Mean-Square-Error Equalization for Multiuser Detection in Code-Division multiple-access channels」（「IEEE Transactions on Vehicular Technology」、vol. 45、276-287頁、1996年5月）を参照されたい。しかしながら、これらの信号受信のための方法は全て、受信された信号ベクトルから所望の信号ベクトルを得るためにチャネル情報、即ちノイズ分散に強く依存しており、従って最小限のエラーを伴って所望の信号ベクトルを得るためにはノイズ分散が正確に計算される必要がある。
【０００７】
正確なノイズ分散を得るために、種々のノイズ推定方法が提案されてきた。例えば、ＡＷＧＮチャネルにおける使用のための従来の分散推定手法が、M. Reed及びJ. Asenstorferによる「A novel variance estimator for turbo-code decoding」（Proc. of ITC ’97、173-178頁、1997年4月）において提起され、多経路干渉を軽減するＲａｋｅ手法が、「Method for Noise Energy Estimation in TDMA Systems」と題された米国特許出願US200220110199において提案されている。加えて、トレーニングシーケンス（training sequence）を畳み込む（convolve）ことによりノイズ分散が計算される、幾つかのノイズ推定法もある。これらのノイズ推定法は、２Ｇ無線通信システムの精度要件を満たすことができる。
【０００８】
しかしながら、３Ｇ無線通信システムにおいては、信号受信のために、より正確なノイズ分散が必要とされる。例えば、多ユーザ検出及びターボ符号（turbo-code）の基本技術は共に、正確なノイズ分散に対する高い要件を持つ。現在のノイズ推定方法は、３Ｇ無線通信システムのノイズ分散についての精度要件を満たすことができない。
【０００９】
本発明の目的は、より正確なノイズ分散を得るために、トレーニングシーケンスがノイズ分散を計算するために利用される、無線通信システムにおける使用のためのノイズ分散推定の方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
無線通信システムにおける使用のための、本発明において提案されるノイズ分散推定の方法は、基地局から、少なくとも１つの伝搬経路を介して送信される、トレーニングシーケンス及びノイズベクトルを含む信号ベクトルを受信するステップと、前記信号ベクトルに従って、各伝搬経路のチャネルインパルス応答を推定し、チャネルインパルス応答行列を構築するステップと、前記チャネルインパルス応答が、前記トレーニングシーケンスの専用の時間の間に主に不変である場合には、前記チャネルインパルス応答行列及び前記信号ベクトルに従って、前記信号ベクトルのノイズ分散を算出するステップと、を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施例を詳細に説明するため、ＴＤ−ＳＣＤＭＡが以下に例示される。
【００１２】
ＴＤ−ＳＣＤＭＡにおいては、基地局が各ＵＥに、対応する時間スロットにおいて信号ベクトルを送信する。ＴＤ−ＳＣＤＭＡの時間スロットのフォーマットに従って、前記基地局によって各ＵＥに対応する時間スロットにおいて送信される信号ベクトルは、トレーニングシーケンス及び拡散ユーザ信号から成る。
【００１３】
同一の時間スロットに割り当てられたＵＥに関しては、前記基地局は最初に、各ＵＥに送信されるべき信号ベクトルを結合された信号ベクトルへと結合し、次いで該結合された信号ベクトルを前記時間スロットにおいて各ＵＥに送信する。前記結合された信号ベクトルもまた、ユーザ信号及びトレーニングシーケンスから成る。ここで前記結合された信号ベクトル中のユーザ信号は、各ＵＥに送信されるべき信号ベクトルにおける拡散ユーザ信号を結合することにより得られ、前記結合された信号ベクトル中のトレーニングシーケンスは、各ＵＥに送信されるべき信号ベクトルにおけるトレーニングシーケンスを結合することにより得られる。
【００１４】
セル中の各ＵＥに割り当てられたトレーニングシーケンスは、同一の基本トレーニングシーケンスに対して異なるシフト演算を実行することにより得られる。従って、前記結合された信号ベクトルのトレーニングシーケンスは、基本トレーニングシーケンスと考えられる。各ＵＥはセル検索処理の間に該セルによって利用される基本トレーニングシーケンスを取得しているため、時間スロットにおいて前記基地局によって送信されるトレーニングシーケンスは、各ＵＥに前もって知られている。
【００１５】
或る時間スロットにおいて前記基地局によって送信される信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスが、少なくとも１つの伝搬経路を通してＵＥに到達し、前記時間スロットにおいて前記ＵＥによって受信される信号ベクトルがｒであり、前記トレーニングシーケンス及びノイズベクトルｎから成り、前記トレーニングシーケンスの既知の値がｓであると仮定する。式（１）により、信号ベクトルｒは以下のように表現される。
ｒ＝Ｈｓ＋ｎ                                                      （２）
ここでＨは、前記ＵＥと前記基地局との間の各伝搬経路のＣＩＲにより構築されるＣＩＲ行列である。
【００１６】
B. Steiner及びP. W. Baierによる「Low Cost Channel Estimation in the uplink receiver of CDMA mobile radio systems」（Frequenz、Vol. 47、292-298頁、1993年11/12月）に記載されたようなチャネル推定方法に従って、信号ベクトルｒに含まれるトレーニングシーケンスの最尤推定値（maximum likelihood estimated value）
【数１】
2007513564.tif 000003
は、以下のように表現されることができる。
【数２】
2007513564.tif 000004
ここで上付き文字Ｈは、複素共役転置を表す。
【００１７】
式（３）から、信号ベクトルｒに含まれるトレーニングシーケンスの既知の値ｓに従って、ノイズベクトルｎの推定値ｎ’が以下によって与えられる。
【数３】
2007513564.tif 000005
【００１８】
ここで、共分散は以下のようになる。
【数４】
2007513564.tif 000006
ここで、Ｅ｛．｝は、期待値演算を示す。上述の式（５）の両辺の間に行列トレースの演算を実行することにより、ノイズベクトルｎの推定値
【数５】
2007513564.tif 000007
の平均分散
【数６】
2007513564.tif 000008
を計算する以下の式が容易に導かれる。
【数７】
2007513564.tif 000009
ここで、Ｎは前記トレーニングシーケンスのチップ幅（chip duration）であり、演算子ｔｒａｃｅ（）は行列のトレースの計算を意味し、σ２は信号ベクトルｒのノイズ分散である。
【００１９】
【数８】
2007513564.tif 000010
が従来の方法を用いて計算される場合には非常に複雑になるであろう。実際には、分散
【数９】
2007513564.tif 000011
の計算は、１トレーニングシーケンスの時間に位置するノイズベクトルｎの推定値
【数１０】
2007513564.tif 000012
について全ての要素の二乗平均値を算出することにより、当該時間においてチャネルが一定であるとみなされる場合には、近似されることができる。信号ベクトルｒのノイズ分散σ２はこのとき以下のように導出されることができる。
【数１１】
2007513564.tif 000013
【００２０】
更に推定の性能を向上させるために、前記時間スロットにおいて式（７）から算出されたノイズ分散σ２とそれぞれの前の時間スロットにおいて式（７）から算出されたノイズ分散σ２とを合計し平均化し、異なるσｉ２の平均を該時間スロットにおける信号ベクトルｒのノイズ分散σ２としてとることも可能である。
【００２１】
以上のセクションは、本発明におけるトレーニングシーケンスを利用することによるノイズ分散の計算の原理を説明している。
【００２２】
以下のセクションは、図２と共に、提案されるノイズ分散推定方法を詳細に説明する。
【００２３】
第１に、前記ＵＥが、少なくとも１つの伝搬経路を通して伝送された時間スロットにトレーニングシーケンス及びノイズベクトルを含む信号ベクトルを、基地局から受信する（ステップＳ１０）。
【００２４】
第２に、前記ＵＥは、前記受信された信号ベクトルに従って、各伝搬経路のＣＩＲを推定し、各伝搬経路の前記推定されたＣＩＲを利用することによりＣＩＲ行列を構築する（ステップＳ２０）。
【００２５】
第３に、前記ＵＥは、前記信号ベクトル及び前記ＣＩＲ行列に従って、式（３）を利用して前記信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスの最尤推定値
【数１２】
2007513564.tif 000014
を推定する（ステップＳ３０）。
【００２６】
第４に、前記ＵＥは、前記信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスのＭＬＥ（maximum likelihood estimate）値
【数１３】
2007513564.tif 000015
及び前記トレーニングシーケンスの既知の値に従って、式（４）を利用することにより前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値ｎ’を計算する（ステップＳ４０）。ここで前記信号ベクトルに含まれるトレーニングシーケンスの既知の値は、セル検索処理において前記ＵＥによって取得される。
【００２７】
第５に、前記ＵＥは、前記信号ベクトルに含まれるノイズベクトルの推定値ｎ’及び前記ＣＩＲマトリクスＨに従って、式（７）を利用することにより、前記信号ベクトルのノイズ分散σ２を計算する（ステップＳ５０）。ここでは、まず式ｐｎ２＝（ｎ’）Ｈ（ｎ’）に従ってｎ’のべき乗Ｐｎ２が計算され、次いで行列（ＨＨＨ）のトレースｃｆが計算される。即ち、ｃｆ＝ｔｒａｃｅ（（ＨＨＨ）−１）である。最後に、式σ２＝ｐｎ２／ｃｆ、即ち式（７）に従って、ノイズ分散σ２が計算される。
【００２８】
最後に、前記ＵＥは、前記時間スロットにおいて式（７）から算出されたノイズ分散σ２と、各前の時間スロットにおいて式（７）から算出されたノイズ分散σ２とを合計及び平均化し、異なるσｉ２の平均を該時間スロットにおける信号ベクトルｒのノイズ分散σ２としてとる（ステップＳ６０）。
【００２９】
提案されるノイズ分散推定装置に対する詳細な説明が、図３及び図４と共に以下に与えられる。
【００３０】
図３は、提案されるノイズ分散推定装置を備えたＵＥを示すブロック図である。図３に示すように、前記ＵＥが基地局と通信する前のセル検索処理において、セル検索手段４０が、前記ＵＥが存在するセルによって利用される基本トレーニングシーケンスを取得する。前記ＵＥが前記基地局と通信するとき、前記ＵＥのアンテナは最初に、時間スロットにおいて受信された信号ベクトルＲｘを多重化器１０に送信する。多重化器１０は、ＶＣＯ２０によって生成されたＲＦキャリヤによって受信された信号ベクトルＲｘを多重化し、信号ベクトルＲｘをベースバンド信号ベクトルに変換する。次いでＡＤＣ３０が、多重化器１０から出力されたベースバンド信号ベクトルを、ディジタルベースバンド信号ベクトルｒに変換する。その後、セル検索手段４０が、ＡＤＣ３０から出力されたディジタルベースバンド信号ベクトルｒを同期させ、チャネル推定手段５０が、従来のチャネル推定方法を利用して、前記同期されたディジタルベースバンド信号ベクトルｒについて各伝搬チャネルのＣＩＲを計算し、各伝搬経路の前記計算されたＣＩＲを用いてＣＩＲ行列を構築する。次いで、ノイズ分散推定手段６０が、チャネル推定手段５０によって計算されたＣＩＲ行列と、ＡＤＣ３０によって出力されたディジタルベースバンド信号ベクトルｒと、セル検索手段４０によって取得された基本トレーニングシーケンスとに従って、ディジタルベースバンド信号ベクトルｒのノイズ分散を計算する。最後に、データ検出手段７０が、多ユーザ検出方法及びターボ符号復号化等のような従来のデータ検出方法を利用することにより、ノイズ分散推定手段６０によって計算されたノイズ分散に従って、ディジタルベースバンド信号ベクトルｒから所望のユーザ信号を取得する。
【００３１】
図４は、ノイズ分散推定手段６０を示すブロック図である。図４を参照すると、ノイズ分散推定手段６０は、
式（３）を用いて、チャネル推定手段５０によって計算されたＣＩＲ行列Ｈと、ＡＤＣ３０によって出力されたディジタルベースバンド信号ベクトルｒに従って、前記ディジタルベースバンド信号ベクトルｒに含まれるトレーニングシーケンスのＭＬＥ値
【数１４】
2007513564.tif 000016
を推定する、等化手段６０１と、
式（４）を用いて、等化手段６０１によって計算された前記ディジタルベースバンド信号ベクトルｒに含まれるトレーニングシーケンスのＭＬＥ値
【数１５】
2007513564.tif 000017
と、基本トレーニングシーケンスｓ（即ち前記ディジタルベースバンド信号ベクトルｒに含まれるトレーニングシーケンスの既知の値）とに従って、前記ディジタルベースバンド信号ベクトルｒに含まれるノイズベクトルの推定値ｎ’を算出する、ノイズ推定手段６０２と、
式ｐｎ２＝（ｎ’）Ｈ（ｎ’）を用いて、ノイズ推定手段６０２によって計算された前記ディジタルベースバンド信号ベクトルｒに含まれるノイズベクトルの推定値ｎ’に従って、前記ノイズベクトルの推定値ｎ’のべき乗ｐｎ２を算出する、ノイズべき乗算出手段６０３と、
行列（（ＨＨＨ）−１）のトレースｃｆ、即ちｃｆ＝ｔｒａｃｅ（（ＨＨＨ）−１）を計算する等化修正手段６０４と、
式σ２＝ｐｎ２／ｃｆを用いて、ノイズべき乗計算手段６０３により算出された前記ノイズベクトルの推定値ｎ’のべき乗ｐｎ２と、等化修正手段６０４によって計算されたトレースｃｆとに従ってノイズ分散σ２を算出する、ノイズべき乗修正手段６０５と、
を有する。
【００３２】
上述したように、提案される無線通信システムにおける使用のためのノイズ分散推定方法及び装置においては、ノイズ分散を計算するためにトレーニングシーケンスが利用され、従って計算されるノイズ分散は、より高い精度のための要件を満たすことができる。
【００３３】
本発明において開示された無線通信システムにおける使用のためのノイズ分散推定方法及び装置は、添付される請求項によって定義される本発明の精神及び範囲からかなり逸脱することなくかなり変更され得ることは、当業者には理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】従来のＣＤＭＡダウンリンク伝送モデルを示す。
【図２】本発明におけるノイズ分散推定方法を示すフロー図である。
【図３】本発明の実施例におけるノイズ分散推定装置を備えたユーザ装置（ＵＥ）を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例におけるノイズ分散推定装置を示すブロック図である。
【図１】
2007513564.tif 000018
【図２】
2007513564.tif 000019
【図３】
2007513564.tif 000020
【図４】
2007513564.tif 000021
【国際調査報告】
2007513564.tif 000022
2007513564.tif 000023
2007513564.tif 000024
2007513564.tif 000025