(57)【要約】本発明には多くの態様がある。本発明の一態様は、スライディングウィンドウ方式を用いて等化を実行する。第２の態様は、後続のウィンドウで用いるために各ウィンドウに関して導出された情報を再利用する。第３の態様は、離散フーリエ変換をベースとする方式を等化に利用する。第４の態様は、受信信号およびチャネル応答のオーバーサンプリングの扱いに関する。第５の態様は、複数の受信アンテナの扱いに関する。第６の実施形態は、オーバーサンプリングと複数の受信アンテナの両方の扱いに関する。
2007525081.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信システムであるデータ推定方法であって、
受信ベクトルを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記受信ベクトルは、チップレートの複数倍のレートのサンプリングによって生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記受信ベクトルは、前記スライディングウィンドウベースの処理の前に、ルート累乗コサインフィルタによって処理されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記スライディングウィンドウベースの処理は、複数のチップレートサンプルのそれぞれに関連するノイズの間の相関を無視することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、行列内で推定される自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
受信データブロック処理は、チャネルフィルタリングより頻繁に実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間でも無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間では相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについては相関があり、前記複数のアンテナ間では無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについては相関があり、前記複数のアンテナ間でも相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、前記パルス整形フィルタの離散フーリエ変換があらかじめ算出され、これに測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、理想パルス形状の離散フーリエ変換に、測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
受信ベクトルを受信する入力と、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成するチャネル等化器とを備えたことを特徴とする無線送信／受信装置（ＷＴＲＵ）。
【請求項１４】
前記受信ベクトルは、チップレートの複数倍のレートのサンプリングによって生成されることを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項１５】
前記受信ベクトルは、前記スライディングウィンドウベースの処理の前に、ルート累乗コサインフィルタによって処理されることを特徴とする請求項１４に記載のＷＴＲＵ。
【請求項１６】
前記スライディングウィンドウベースの処理は、複数のチップレートサンプルのそれぞれに関連するノイズの間の相関を無視することを特徴とする請求項１５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項１７】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、行列内で推定される自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項１５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項１８】
受信データブロック処理は、チャネルフィルタリングより頻繁に実行されることを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項１９】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間でも無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２０】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間では相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２１】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間では無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２２】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間でも相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２３】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、前記パルス整形フィルタの離散フーリエ変換があらかじめ算出され、これに測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２４】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、理想パルス形状の離散フーリエ変換に、測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項１３に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２５】
受信ベクトルを受信する入力と、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式を用いて前記受信ベクトルを処理するｍｅｎａｓであって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換する手段と、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換する手段と、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いてそのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する手段とを備えた手段と、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成する手段とを備えることを特徴とする無線送信／受信装置（ＷＴＲＵ）。
【請求項２６】
前記受信ベクトルは、チップレートの複数倍のレートのサンプリングによって生成されることを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２７】
前記受信ベクトルは、前記スライディングウィンドウベースの処理の前に、ルート累乗コサインフィルタによって処理されることを特徴とする請求項２６に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２８】
前記スライディングウィンドウベースの処理は、複数のチップレートサンプルのそれぞれに関連するノイズの間の相関を無視することを特徴とする請求項２７に記載のＷＴＲＵ。
【請求項２９】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、行列内で推定される自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項２７に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３０】
受信データブロック処理は、チャネルフィルタリングより頻繁に実行されることを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３１】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間でも無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３２】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間では相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３３】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間では無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３４】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間でも相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３５】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、前記パルス整形フィルタの離散フーリエ変換があらかじめ算出され、これに測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３６】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、理想パルス形状の離散フーリエ変換に、測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項２５に記載のＷＴＲＵ。
【請求項３７】
受信ベクトルを受信する入力と、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いてそのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成するチャネル等化器とを備えたことを特徴とする基地局。
【請求項３８】
前記受信ベクトルは、チップレートの複数倍のレートのサンプリングによって生成されることを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項３９】
前記受信ベクトルは、前記スライディングウィンドウベースの処理の前に、ルート累乗コサインフィルタによって処理されることを特徴とする請求項３８に記載の基地局。
【請求項４０】
前記スライディングウィンドウベースの処理は、複数のチップレートサンプルのそれぞれに関連するノイズの間の相関を無視することを特徴とする請求項３９に記載の基地局。
【請求項４１】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、行列内で推定される自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項３９に記載の基地局。
【請求項４２】
受信データブロック処理は、チャネルフィルタリングより頻繁に実行されることを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４３】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間でも無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４４】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間では相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４５】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間では無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４６】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間でも相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４７】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、前記パルス整形フィルタの離散フーリエ変換があらかじめ算出され、これに測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４８】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、理想パルス形状の離散フーリエ変換に、測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項３７に記載の基地局。
【請求項４９】
受信ベクトルを受信する入力と、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式を用いて前記受信ベクトルを処理するｍｅｎａｓであって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換する手段と、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換する手段と、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いてそのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する手段とを備えた手段と、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成する手段とを備えることを特徴とする基地局。
【請求項５０】
前記受信ベクトルは、チップレートの複数倍のレートのサンプリングによって生成されることを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項５１】
前記受信ベクトルは、前記スライディングウィンドウベースの処理の前に、ルート累乗コサインフィルタによって処理されることを特徴とする請求項５０に記載の基地局。
【請求項５２】
前記スライディングウィンドウベースの処理は、複数のチップレートサンプルのそれぞれに関連するノイズの間の相関を無視することを特徴とする請求項５１に記載の基地局。
【請求項５３】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、行列内で推定される自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項５２に記載の基地局。
【請求項５４】
受信データブロック処理は、チャネルフィルタリングより頻繁に実行されることを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項５５】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間でも無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項５６】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて無相関であり、前記複数のアンテナ間では相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項５７】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間では無相関であるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項５８】
前記受信ベクトルは、複数の受信アンテナにおいて、チップレートの複数倍のレートで受信されたサンプルを含み、前記スライディングウィンドウベースの方式は、ノイズが、複数のチップレートサンプルのそれぞれについて相関があり、前記複数のアンテナ間でも相関があるとする仮定に基づくことを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項５９】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、前記パルス整形フィルタの離散フーリエ変換があらかじめ算出され、これに測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項６０】
前記スライディングウィンドウ処理にノイズベクトルの相互相関が用いられ、受信信号の処理にパルス整形フィルタが用いられ、理想パルス形状の離散フーリエ変換に、測定されたノイズ分散が乗ぜられて、前記ノイズベクトル相互相関の離散フーリエ変換が算出されることを特徴とする請求項４９に記載の基地局。
【請求項６１】
受信ベクトルからのデータを推定する集積回路であって、
受信ベクトルを受信するように構成された第１の入力と、
前記受信ベクトルのフーリエ変換を算出するフーリエ変換装置と、
チャネル応答行列を受信するように構成された第２の入力と、
前記チャネル応答行列のテプリッツ近似を算出するテプリッツ近似装置と、
前記チャネル応答行列の前記テプリッツ近似の巡回近似を算出する巡回近似装置と、
前記巡回近似のエルミートを算出するエルミート装置と、
前記巡回近似と前記巡回近似のエルミートとを用いて相互相関行列を算出する相互相関行列算出装置と、
前記巡回近似の前記エルミートの列を用いて第１の対角行列を生成する第１の対角算出装置と、
前記相互相関行列の列を用いて第２の対角行列を生成する第２の対角算出装置と、
前記第１の対角行列と前記第２の対角行列と前記受信ベクトルのフーリエ変換とを掛け合わせる乗算器と、
前記乗算器の結果の逆フーリエ変換を算出して前記データベクトルの推定を生成する逆フーリエ変換装置とを含むことを特徴とする集積回路。
【請求項６２】
無線通信システムである、複数の受信アンテナを有する受信機のためのデータ推定方法であって、
アンテナごとに受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、各非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、各テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、前記巡回チャネル応答行列を結合して結合巡回チャネル応答行列にし、前記結合巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【請求項６３】
無線通信システムである、チップレートの複数倍のレートのサンプリングを用いる受信機のためのデータ推定方法であって、
前記チップレートの複数倍のレートのそれぞれについて、受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、各非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、各テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、前記巡回チャネル応答行列を結合して結合巡回チャネル応答行列にする方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
前記結合巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【請求項６４】
受信側ルート累乗コサイン（ＲＲＣ）フィルタが用いられ、前記スライディングウィンドウベースの方式が、前記チップレートの複数倍のレートのそれぞれのサンプルの間でのノイズの相関を無視することを特徴とする請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
無線通信システムである、チップレートの複数倍のレートのサンプリングおよび受信側ルート累乗コサインフィルタを用いる受信機のためのデータ推定方法であって、
前記チップレートの複数倍のレートのそれぞれについて、受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
受信側ルート累乗コサインフィルタ処理の後に、複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、前記受信ベクトルの要素を、各要素が実際に受信された順番で有する結合受信ベクトルを提供し、前記チャネル応答行列の行または列を、前記行列の同じ行または列が結合チャネル応答行列の形にグループ分けされる順序で有する、ブロックテプリッツ構造の前記結合チャネル応答行列を提供し、前記結合チャネル応答行列をブロック巡回結合チャネル応答行列に変換し、前記結合ブロック巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む前記結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【請求項６６】
無線通信システムである、チップレートの複数倍のレートのサンプリングと複数の受信アンテナとを用いる受信機のためのデータ推定方法であって、
前記チップレートの複数倍のレートと複数の受信アンテナとのそれぞれの組合せについて、受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、前記チャネル応答行列を用いて結合巡回チャネル応答行列を生成し、前記結合巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【請求項６７】
前記スライディングウィンドウベースの方式は厳密な解法を用いることを特徴とする請求項６８に記載の方法。
【請求項６８】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、各受信アンテナの間でノイズが無相関であると仮定することを特徴とする請求項６８に記載の方法。
【請求項６９】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、前記チップレートの複数倍のレートの間でノイズが時間的相関を有しないと仮定することを特徴とする請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、前記チップレートの複数倍のレートと複数の受信アンテナとのどの前記組合せの間でもノイズの相関がないと仮定することを特徴とする請求項６８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主に無線通信システムに関する。より詳細には、本発明は、そのようなシステムにおけるデータ検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
受信機の性能向上の要求の高まりから、多くの先進的な受信機が、ゼロフォーシング（ＺＦ）ブロック線形等化器や最小平均自乗誤差（ＭＭＳＥ）等化器を用いている。
【０００３】
これらのいずれの方式でも、一般に、受信信号は式１によってモデル化される。 
ｒ＝Ｈｄ＋ｎ                                                      式１
【０００４】
ｒは、受信ベクトルであって、受信信号のサンプルを含む。Ｈは、チャネル応答行列である。ｄは、推定されるデータベクトルである。符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）システムなどの拡散スペクトラムシステムでは、ｄを、データシンボルまたは合成拡散データベクトル（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ  ｓｐｒｅａｄ  ｄａｔａ  ｖｅｃｔｏｒ）として表すことが可能である。合成拡散データベクトルの場合、個々の符号のそれぞれに対するデータシンボルは、推定データベクトルｄをその符号で逆拡散することによって生成される。ｎはノイズベクトルである。
【０００５】
ＺＦブロック線形等化器の場合、データベクトルは、例えば式２によって推定される。
ｄ＝（ＨＨＨ）−１ＨＨｒ                                              式２
【０００６】
（・）Ｈは、複素共役転置（エルミート）演算である。ＭＭＳＥブロック線形等化器の場合、データベクトルは、例えば式３によって推定される。
ｄ＝（ＨＨＨ＋σ２Ｉ）−１ＨＨｒ                                      式３
【０００７】
マルチパス伝搬となる無線チャネルにおいて、これらの方式を用いてデータを正確に検出するためには、無限の個数の受信サンプルを用いることが必要になるが、それは非現実的である。そこで、近似手法を用いることが望ましい。そうした方式の１つが、スライディングウィンドウ方式である。スライディングウィンドウ方式では、あらかじめ決められたウィンドウの受信サンプルおよびチャネル応答をデータ検出に用いる。最初の検出の後、次のウィンドウのサンプルにウィンドウをスライドさせる。この処理を、通信が終了するまで続ける。
【０００８】
用いるサンプルの個数が無限でないことによって、式１に示したシンボルモデルに誤差が入り込み、それによって、データ検出が不正確になる。この誤差は、ウィンドウの先頭および末尾において最も顕著である。これらの場所では、無限シーケンスの事実上切り捨てられた部分の影響が最も大きいからである。こうした誤差を低減する方式の１つは、ウィンドウのサイズを大きくした上でウィンドウの先頭および末尾における結果を切り捨てる方式である。ウィンドウの切り捨てられた部分は、先行ウィンドウと後続ウィンドウとにおいて決定される。この方式はかなり複雑である。特に、チャネルの遅延拡散が大きい場合は複雑である。ウィンドウサイズを大きくすると、データ評価に用いる行列およびベクトルの次元が大きくなる。さらに、この方式は、ウィンドウの先頭と末尾とでデータを検出し、そのデータを破棄するので、計算効率がよくない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、別の方式でデータを検出することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明には多くの態様がある。本発明の一態様は、スライディングウィンドウ方式を用いて等化を実行する。第２の態様は、後続のウィンドウで用いるために各ウィンドウに関して導出された情報を再利用する。第３の態様は、離散フーリエ変換をベースとする方式を等化に利用する。第４の態様は、受信信号およびチャネル応答のオーバーサンプリングの扱いに関する。第５の態様は、複数の受信アンテナの扱いに関する。第６の実施形態は、オーバーサンプリングと複数の受信アンテナの両方の扱いに関する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下では、特定の組合せの好ましい実施形態について本発明の機能および要素を説明するが、各機能または要素は、（好ましい実施形態の他の機能および要素との併用ではない）単独の形で用いることも、本発明の他の機能および要素を含むか含まない様々な組合せの形で用いることも可能である。
【００１２】
本明細書では、無線送信／受信装置（ＷＴＲＵ）は、ユーザ端末、移動局、固定または移動加入者装置、ページャ、または他の任意のタイプの、無線環境で動作可能な機器を含むが、これらに限定されない。本明細書に関する限り、基地局は、ノードＢ、サイトコントローラ、アクセスポイント、または他の任意の、無線環境におけるインターフェース機器を含むが、これらに限定されない。
【００１３】
複雑度を低減させたスライディングウィンドウ等化器について、好ましい無線符号分割多重アクセス通信システム（ＣＤＭＡ２０００および欧州次世代移動体通信システム（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｍｏｂｉｌｅ  ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ  ｓｙｓｔｅｍ）（ＵＭＴＳ）周波数分割デュプレックス（ＦＤＤ）、時分割デュプレックス（ＴＤＤ）モード、および時分割同期ＣＤＭＡ（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）など）とともに説明するが、このスライディングウィンドウ等化器は、様々な通信システム、特に、様々な無線通信システムに適用可能である。無線通信システムにおいては、複雑度を低減させたスライディングウィンドウ等化器を、ＷＴＲＵで受信される、基地局からの送信、基地局で受信される、１つまたは複数のＷＴＲＵからの送信、または（アドホックモード動作などにおいて）１つのＷＴＲＵで受信される、別のＷＴＲＵからの送信などに適用することが可能である。
【００１４】
以下では、好ましいＭＭＳＥアルゴリズムを用いる、複雑度を低減させたスライディングウィンドウベースの等化器の実施態様を説明する。しかしながら、ゼロフォーシングアルゴリズムなどの他のアルゴリズムも用いることが可能である。ｈ（・）は、チャネルのインパルス応答である。ｄ（ｋ）は、拡散符号を用いてシンボルを拡散することによって生成された、ｋ番目の送信済みサンプルである。これは、符号（直交符号など）の集合を用いてシンボルの集合を拡散することによって生成されたチップの合計であってもよい。ｒ（・）は受信信号である。このシステムのモデルは、式４で表すことが可能である。
【００１５】
【数１】
2007525081.tif 000003
【００１６】
ｎ（ｔ）は、加法ノイズと干渉（イントラセルとインターセル）の合計である。簡単のために、以下の説明では、受信機においてチップレートサンプリングを用いるものと仮定する（ただし、複数倍のチップレートなど、他のサンプリングレートも用いることが可能である）。サンプリングされた受信信号は、式５で表すことが可能である。
【００１７】
【数２】
2007525081.tif 000004
【００１８】
表記を簡単にするためにＴｃを割愛した
【００１９】
ｈ（・）は、サポートが有限であり、時間変動しないものと仮定する。これは、離散時間領域において、ｉ＜０かつｉ≧Ｌなるｉに対してｈ（ｉ）＝０となるようなインデックスＬが存在することを意味する。結果として、式５を式６に書き直すことが可能である。
【００２０】
【数３】
2007525081.tif 000005
【００２１】
受信信号がＭ個の受信信号ｒ（０），．．．，ｒ（Ｍ−１）を有するとすると、式７が成り立つ。
【００２２】
【数４】
2007525081.tif 000006
【００２３】
式７において、ＣＭは、すべてのＭ次元複素ベクトルの空間を表す。
【００２４】
ベクトルｄの一部を、近似式で決定することが可能である。Ｍ＞Ｌであると仮定し、Ｎ＝Ｍ−Ｌ＋１と定義すると、ベクトルｄは式８のとおりである。
【００２５】
【数５】
2007525081.tif 000007
【００２６】
式７のＨ行列は、帯状行列であって、図１の略図のように表すことが可能である。図１の影を付けた領域の各行が、式７に示されたベクトル［ｈ（Ｌ−１），ｈ（Ｌ−２），．．．，ｈ（１），ｈ（０）］を表す。
【００２７】
ｄのすべての要素を推定するのではなく、ｄの中央のＮ個の要素だけを推定する。
【００２８】
【数６】
2007525081.tif 000008
【００２９】
は、式９で表される、中央のＮ個の要素である。
【００３０】
【数７】
2007525081.tif 000009
【００３１】
ｒに関して同様に注目すると、ｒと
【００３２】
【数８】
2007525081.tif 000010
【００３３】
との近似的な線形関係が式１０で表される。
【００３４】
【数９】
2007525081.tif 000011
【００３５】
行列
【００３６】
【数１０】
2007525081.tif 000012
【００３７】
は、図２の略図または式１１で表すことが可能である。
【００３８】
【数１１】
2007525081.tif 000013
【００３９】
上述のように、ｒの最初のＬ−１個の要素と最後のＬ−１個の要素は、式１０の右辺と等しくはない。結果として、ベクトル
【００４０】
【数１２】
2007525081.tif 000014
【００４１】
の２つの端部にある要素は、中央付近の要素より推定精度が低くなる。この特性のために、スライディングウィンドウ方式は、後述のように、送信済みサンプル（チップなど）の評価に用いられることが好ましい。
【００４２】
スライディングウィンドウ方式のｋ番目のステップのそれぞれでは、特定の数の受信サンプルを、Ｎ＋Ｌ−１次元のｒ［ｋ］の形で保持する。これらを用いて、Ｎ次元の送信済みデータ
【００４３】
【数１３】
2007525081.tif 000015
【００４４】
の集合を、式１０によって推定する。ベクトル
【００４５】
【数１４】
2007525081.tif 000016
【００４６】
を推定した後、推定ベクトル
【００４７】
【数１５】
2007525081.tif 000017
【００４８】
の「中央」部分だけを、さらなるデータ処理（逆拡散によるデータ処理など）に用いる。スライディングウィンドウ方式の次のステップで、
【００４９】
【数１６】
2007525081.tif 000018
【００５０】
の「下位」部分（時間的に遅い部分）を再度推定する。このステップでは、ｒ［ｋ＋１］が、ｒ［ｋ］のいくつかの要素と、いくつかの新しく受信したサンプルとを有する。すなわち、ｒ［ｋ＋１］は、ｒ［ｋ］をシフト（スライド）したものである。
【００５１】
ウィンドウサイズＮおよびスライディングステップサイズは、（チャネル（Ｌ）の遅延拡散、データ評価の精度要件、および実装に関わる複雑度の制限に基づく）設計パラメータであることが好ましいが、以下では、例示を目的として、式１２のウィンドウサイズを用いている。  
Ｎ＝４Ｎｓ×ＳＦ                                                  式１２
ＳＦは、拡散係数である。一般的なウィンドウサイズはチャネルインパルス応答の５〜２０倍の大きさであるが、他のサイズを用いることも可能である。
【００５２】
式１２のウィンドウサイズに基づくスライディングステップサイズは、２Ｎｓ×ＳＦであることが好ましい。Ｎｓ∈｛１，２，．．．｝は、設計パラメータとして残されることが好ましい。さらに、各スライディングステップにおいて、逆拡散子（ｄｅｓｐｒｅａｄｅｒ）に送られた推定チップが、推定
【００５３】
【数１７】
2007525081.tif 000019
【００５４】
の中央の２Ｎｓ×ＳＦ個の要素である。この手順を図３に示す。
【００５５】
上述のスライディングウィンドウ方式では、システムモデルを、モデル内のいくつかの項を捨て去ることによって近似する。以下では、以前のスライディングステップで推定された情報を用いるか、項をモデル内のノイズとして特徴づけることによって項を保持する手法を説明する。この保持された／特徴づけられた項を用いてシステムモデルを補正する。
【００５６】
モデル誤差補正を含むＭＭＳＥアルゴリズムを用いるデータ検出アルゴリズムの１つは、スライディングウィンドウベースの方式と式１０のシステムモデルとを用いる。
【００５７】
近似であることから、チップなどのデータの評価は誤差を含む。特に、各スライディングステップにおけるデータベクトルの２つの端部（先頭と末尾）に誤差を含む。この誤差を補正するために、式１３（ステップ５０）に示すように、式７のＨ行列を、ブロック行行列に分割する。
【００５８】
【数１８】
2007525081.tif 000020
【００５９】
添え字「ｐ」は「過去（ｐａｓｔ）」を表し、「ｆ」は「未来（ｆｕｔｕｒｅ）」を表す。
【００６０】
【数１９】
2007525081.tif 000021
【００６１】
は式１０のとおりである。Ｈｐは式１４のとおりである。
【００６２】
【数２０】
2007525081.tif 000022
【００６３】
Ｈｆは式１５のとおりである。
【００６４】
【数２１】
2007525081.tif 000023
【００６５】
ベクトルｄも、式１６に示すように、ブロックに分割される。
【００６６】
【数２２】
2007525081.tif 000024
【００６７】
【数２３】
2007525081.tif 000025
【００６８】
は、式８で示したものと同じであり、ｄｐは式１７のとおりである。
ｄｐ＝［ｄ（−Ｌ＋１）  ｄ（−Ｌ＋２）．．．ｄ（−１）］Ｔ∈ＣＬ−１
式１７
ｄｆは式１８のとおりである。
ｄｆ＝［ｄ（Ｎ）  ｄ（Ｎ＋１）．．．ｄ（Ｎ＋Ｌ−２）］Ｔ∈ＣＬ−１
式１８
【００６９】
したがって、オリジナルのシステムモデルは式１９で表され、図４で表される。
【００７０】
【数２４】
2007525081.tif 000026
【００７１】
式１９をモデル化する方法の１つは、式２０に従う。
【００７２】
【数２５】
2007525081.tif 000027
【００７３】
ＭＭＳＥアルゴリズムを用いると、評価データベクトル
【００７４】
【数２６】
2007525081.tif 000028
【００７５】
は式２１のようになる。
【００７６】
【数２７】
2007525081.tif 000029
【００７７】
式２１では、ｇｄは、式２２で表されるチップエネルギーである。
Ｅ｛ｄ（ｉ）ｄ＊（ｊ）｝＝ｇｄδｉｊ
式２２
【００７８】
【数２８】
2007525081.tif 000030
【００７９】
式２３のとおりである。
【００８０】
【数２９】
2007525081.tif 000031
【００８１】
【数３０】
2007525081.tif 000032
【００８２】
は、前のスライディングウィンドウステップでの
【００８３】
【数３１】
2007525081.tif 000033
【００８４】
の推定の一部である。Σ１は、
【００８５】
【数３２】
2007525081.tif 000034
【００８６】
の自己相関行列である。Ｈｆｄｆとｎとが無相関であると仮定すれば、式２４が成り立つ。
【００８７】
【数３３】
2007525081.tif 000035
【００８８】
【数３４】
2007525081.tif 000036
【００８９】
の信頼性は、（チャネル遅延スパンＬに対する）スライディングウィンドウサイズとスライディングステップサイズとに依存する。
【００９０】
この方式を、図５のフロー図および図６の好ましい受信機要素（これはＷＴＲＵや基地局に実装可能）とともに、さらに説明する。図６の回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような単一の集積回路（ＩＣ）に実装したり、複雑のＩＣに実装したり、ディスクリート部品に実装したり、ＩＣとディスクリート部品との組合せとして実装したりすることが可能である。
【００９１】
チャネル推定装置２０が、受信ベクトルｒを処理して、チャネル推定行列部分Ｈｐ、
【００９２】
【数３５】
2007525081.tif 000037
【００９３】
およびＨｆを生成する（ステップ５０）。未来ノイズ自己相関装置２４が、未来ノイズ自己相関係数
【００９４】
【数３６】
2007525081.tif 000038
【００９５】
を算出する（ステップ５２）。ノイズ自己相関装置２２が、ノイズ自己相関係数Ｅ｛ｎｎＨ｝を算出する（ステップ５４）。加算器２６が、その２つの係数を加算してΣ１を生成する（ステップ５６）。
【００９６】
過去入力補正装置２８が、チャネル応答行列Ｈｐの過去部分と、データベクトル
【００９７】
【数３７】
2007525081.tif 000039
【００９８】
の過去に決定された部分とを取得して過去補正係数（ｐａｓｔ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）
【００９９】
【数３８】
2007525081.tif 000040
【０１００】
を生成する（ステップ５８）。減算器３０が、受信ベクトルから過去補正係数を減じて、修正受信ベクトル
【０１０１】
【数３９】
2007525081.tif 000041
【０１０２】
を生成する（ステップ６０）。ＭＭＳＥ装置３４が、Σ１、
【０１０３】
【数４０】
2007525081.tif 000042
【０１０４】
および
【０１０５】
【数４１】
2007525081.tif 000043
【０１０６】
を用い、式２１に従うなどして、受信データベクトルの中央部分
【０１０７】
【数４２】
2007525081.tif 000044
【０１０８】
を算出する（ステップ６２）。同じ方法で、
【０１０９】
【数４３】
2007525081.tif 000045
【０１１０】
の一部を、次のウィンドウを決定する場合の
【０１１１】
【数４４】
2007525081.tif 000046
【０１１２】
として用い、次のウィンドウを決定する（ステップ６４）。この方式において示されるように、必要性の高い部分のデータ
【０１１３】
【数４５】
2007525081.tif 000047
【０１１４】
だけを算出することによって、データ検出に関わる複雑度を低減し、データベクトルの不要な部分を切り捨てる。
【０１１５】
別の方式のデータ検出では、ノイズ項だけを補正する。この方式では、システムモデルは式２５で表される。
【０１１６】
【数４６】
2007525081.tif 000048
【０１１７】
ＭＭＳＥアルゴリズムを用いると、評価データベクトル
【０１１８】
【数４７】
2007525081.tif 000049
【０１１９】
は式２６のようになる。
【０１２０】
【数４８】
2007525081.tif 000050
【０１２１】
Ｈｐｄｐ、Ｈｆｄｆ、およびｎが無相関であると仮定すると、式２７が成り立つ。
【０１２２】
【数４９】
2007525081.tif 000051
【０１２３】
式２７を用いて式２６を解く際の複雑度を低減するために、
【０１２４】
【数５０】
2007525081.tif 000052
【０１２５】
と
【０１２６】
【数５１】
2007525081.tif 000053
【０１２７】
の行列乗算を全部行う必要はない。これは、一般に、Ｈｐの上コーナーとＨｆの下コーナーだけが非ゼロであるからである。
【０１２８】
この方式を、図７のフロー図および図８の好ましい受信機要素（これはＷＴＲＵや基地局に実装可能）とともに、さらに説明する。図８の回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような単一の集積回路（ＩＣ）に実装したり、複雑のＩＣに実装したり、ディスクリート部品に実装したり、ＩＣとディスクリート部品との組合せとして実装したりすることが可能である。
【０１２９】
チャネル推定装置３６が、受信ベクトルを処理して、チャネル推定行列部分Ｈｐ、
【０１３０】
【数５２】
2007525081.tif 000054
【０１３１】
およびＨｆを生成する（ステップ７０）。ノイズ自己相関補正装置３８が、チャネル応答行列の未来部分と過去部分とを用いてノイズ自己相関補正係数
【０１３２】
【数５３】
2007525081.tif 000055
【０１３３】
を算出する（ステップ７２）。ノイズ自己相関装置４０が、ノイズ自己相関係数Ｅ｛ｎｎＨ｝を算出する（ステップ７４）。加算器４２が、ノイズ自己相関係数にノイズ自己相関補正係数を加算してΣ２を生成する（ステップ７６）。ＭＭＳＥ装置４４が、チャネル応答行列の中央部分
【０１３４】
【数５４】
2007525081.tif 000056
【０１３５】
、受信ベクトルｒ、およびΣ２を用いて、データベクトルの中央部分
【０１３６】
【数５５】
2007525081.tif 000057
【０１３７】
を推定する（ステップ７８）。この方式の１つの利点は、検出したデータを用いるフィードバックループが不要なことである。それによって、異なるスライディングウィンドウを、順次的にではなく並行して決定することが可能である。
【０１３８】
離散フーリエ変換ベースの等化
前述のスライディングウィンドウ方式は、行列の逆変換が必要であるが、これは複雑な処理である。スライディングウィンドウを実装する一実施形態では、以下のように、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を利用する。ＤＦＴベースの方式の好ましい実施態様は、ＭＭＳＥアルゴリズムを用いる方式であるが、ゼロフォーシング（ＺＦ）ベースのアルゴリズムなど、他のアルゴリズムにも適用可能である。
【０１３９】
ある整数Ｎについて行列Ａｃｉｒ∈ＣＮ×Ｎが、式２８に示す形式である場合、この行列は巡回行列である。
【０１４０】
【数５６】
2007525081.tif 000058
【０１４１】
この種の行列は、式２９のように、ＤＦＴ演算子とＩＤＦＴ演算子とを用いて表される。
【０１４２】
【数５７】
2007525081.tif 000059
【０１４３】
第１列以外の列は、適切に並べ替えれば用いることが可能である。ＦＮは、任意のｘ∈ＣＮに対して式３０のように定義されるＮ点ＤＦＴ行列である。
【０１４４】
【数５８】
2007525081.tif 000060
【０１４５】
【数５９】
2007525081.tif 000061
【０１４６】
は、任意のｘ∈ＣＮに対して式３１のように定義されるＮ点逆ＤＦＴ行列である。
【０１４７】
【数６０】
2007525081.tif 000062
【０１４８】
ΛＮ（・）は、任意のｘ∈ＣＮに対して式３２のように定義される対角行列である。
ΛＮ（ｘ）＝ｄｉａｇ（ＦＮｘ）                                    式３２
【０１４９】
行列Ａｃｉｒの逆変換は、式３３のように表される。
【０１５０】
【数６１】
2007525081.tif 000063
【０１５１】
以下は、スライディングウィンドウベースのチップレベル等化器を用いる、データ推定処理へのＤＦＴベースの方式の適用である。第１の実施形態では、単一の受信アンテナを用いる。その後の実施形態では、複数の受信アンテナを用いる。
【０１５２】
受信機システムは、式３４のようにモデル化される。
【０１５３】
【数６２】
2007525081.tif 000064
【０１５４】
ｈ（・）は、チャネルのインパルス応答である。ｄ（ｋ）は、拡散符号を用いてシンボルを拡散することによって生成された、ｋ番目の送信済みチップサンプルである。ｒ（・）は受信信号である。ｎ（・）は、加法ノイズと干渉（イントラセルとインターセル）の合計である。
【０１５５】
チップレートサンプリングを行い、ｈ（・）のサポートが有限の場合、すなわち、離散時間領域において、ｉ＜０かつｉ≧Ｌなるｉに対してｈ（ｉ）＝０となる整数Ｌが存在する場合は、サンプリングされた受信信号を式３５で表すことが可能である（表記を簡単にするためにＴｃを割愛した）。
【０１５６】
【数６３】
2007525081.tif 000065
【０１５７】
Ｍ個（Ｍ＞Ｌ）の受信信号ｒ（０），．．．，ｒ（Ｍ−１）に基づき、式３６が成り立つ。
【０１５８】
【数６４】
2007525081.tif 000066
【０１５９】
式３６に示すように、Ｈ行列はテプリッツ行列である。複数倍チップレートサンプリングおよび／または複数の受信アンテナへの応用において後述するように、Ｈ行列はブロックテプリッツ行列である。ブロックテプリッツ特性を用いることにより、離散フーリエ変換手法が適用可能になる。テプリッツ／ブロックテプリッツ特性は、１チャネルの畳み込み、または入力信号と有限個数の有効並列チャネルとの畳み込みの結果として生成される。有効並列チャネルは、オーバーサンプリングまたは複数の受信アンテナの結果として発生する。１チャネルの場合は、単一行が本質的に右下にスライドしていき、テプリッツ行列が生成される。
【０１６０】
ノイズベクトルの統計情報は、式３７のように、自己相関特性を有するものとして扱われる。
Ｅ｛ｎｎＨ｝＝σ２Ｉ                                              式３７
【０１６１】
式（５）の左辺は、連続的な入力信号ストリームの「ウィンドウ」として見ることが可能である。そのデータを推定するために、近似モデルを用いる。この近似モデルでは、ベクトルｄの最初のＬ−１個の要素と最後のＬ−１個の要素とをゼロと見なしてからＭＭＳＥアルゴリズムを適用し、ｄのＭ−Ｌ＋１個の要素をリセットして新しいベクトル
【０１６２】
【数６５】
2007525081.tif 000067
【０１６３】
を形成する。この近似モデルは、式３８によって明示的に表すことが可能である。
【０１６４】
【数６６】
2007525081.tif 000068
【０１６５】
ベクトル
【０１６６】
【数６７】
2007525081.tif 000069
【０１６７】
を推定した後、その中央部分だけを逆拡散のために抜き出す。その後、観察ウィンドウ（すなわち、受信信号）を（Ｍ−Ｌ＋１）／２個の要素分だけスライドし、処理を繰り返す。図９は、前述のスライディングウィンドウ処理のグラフィカル表現である。
【０１６８】
ＭＭＳＥアルゴリズムを用いると、推定データは式３９で表される。
【０１６９】
【数６８】
2007525081.tif 000070
【０１７０】
式３９では、ＤＦＴ実装を容易にするために、行列Ｒも行列
【０１７１】
【数６９】
2007525081.tif 000071
【０１７２】
も巡回行列ではない。ＤＦＴ実装を容易にするために、スライディングステップごとに、式４０の近似システムモデルを用いる。
【０１７３】
【数７０】
2007525081.tif 000072
【０１７４】
式４０では、式３６の最初のＬ−１個の要素（式）だけを近似している。
【０１７５】
行列
【０１７６】
【数７１】
2007525081.tif 000073
【０１７７】
は、式４１に示すような巡回行列に置き換えられる。
【０１７８】
【数７２】
2007525081.tif 000074
【０１７９】
システムモデルは、スライディングステップごとに、式４２に従う。
ｒ＝Ｈｃｉｒｄ＋ｎ
ただし、ｄ＝［ｄ（０），．．．，ｄ（Ｍ−１）］Ｔ∈ＣＭ×１            式４２
【０１８０】
新しいモデルなので、式４２のベクトルｄは、式３６のベクトルｄとは異なる、式２は、式３９の最初のＬ−１個の要素にさらなる歪みを追加する。この歪みによって、推定ベクトルｄの２つの端部の精度が低下する。図１０は、モデル構築処理のグラフィカル表現である。
【０１８１】
式４２による近似モデルを用いると、ＭＭＳＥアルゴリズムは、式４３に従って推定データを生成する。
【０１８２】
【数７３】
2007525081.tif 000075
【０１８３】
【数７４】
2007525081.tif 000076
【０１８４】
もＲｃｉｒも巡回行列であり、Ｒｃｉｒは、式４４で表される型式である。
【０１８５】
【数７５】
2007525081.tif 000077
【０１８６】
巡回行列の特性を適用すると、推定データは式４５のようになる。
【０１８７】
【数７６】
2007525081.tif 000078
【０１８８】
図１１は、式４５に従ってデータを推定する回路を示す図である。図１１の回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような単一の集積回路（ＩＣ）に実装したり、複雑のＩＣに実装したり、ディスクリート部品に実装したり、ＩＣとディスクリート部品との組合せとして実装したりすることが可能である。
【０１８９】
【数７７】
2007525081.tif 000079
【０１９０】
算出装置８０が、推定チャネル応答
【０１９１】
【数７８】
2007525081.tif 000080
【０１９２】
を処理してテプリッツ行列
【０１９３】
【数７９】
2007525081.tif 000081
【０１９４】
を算出する。巡回近似（ｃｉｒｃｕｌａｎｔ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）装置８２が、
【０１９５】
【数８０】
2007525081.tif 000082
【０１９６】
を処理して巡回行列Ｈｃｉｒを生成する。エルミート装置８４が、Ｈｃｉｒのエルミート行列
【０１９７】
【数８１】
2007525081.tif 000083
【０１９８】
を生成する。Ｒｃｉｒ算出装置８６が、Ｈｃｉｒ、
【０１９９】
【数８２】
2007525081.tif 000084
【０２００】
およびノイズ分散σ２を用いてＲｃｉｒを算出する。
【０２０１】
【数８３】
2007525081.tif 000085
【０２０２】
算出装置８８が、
【０２０３】
【数８４】
2007525081.tif 000086
【０２０４】
の第１列を用いて対角行列を算出する。
【０２０５】
【数８５】
2007525081.tif 000087
【０２０６】
算出装置９０が、Ｒｃｉｒの第１列を用いて逆対角行列を算出する。離散フーリエ変換装置９２が、受信ベクトルｒの変換を実行する。乗算器９６が、対角変換、逆対角変換、およびフーリエ変換の結果を掛け合わせる。逆フーリエ変換装置９４が、乗算結果の逆変換を算出してデータベクトル
【０２０７】
【数８６】
2007525081.tif 000088
【０２０８】
を生成する。
【０２０９】
スライディングウィンドウ方式は、各スライディングウィンドウ内においてチャネルが変化しないという前提に基づいている。各スライディングステップにおいて、スライディングウィンドウの先頭付近のチャネルインパルス応答を用いることが可能である。
【０２１０】
ウィンドウステップサイズＮＳＳおよびウィンドウサイズＭを算出する、好ましい一方式は式４６で表される方式であるが、他の方式を用いることも可能である。
ＮＳＳ＝２Ｎｓｙｍｂｏｌ×ＳＦおよびＭ＝４Ｎｓｙｍｂｏｌ×ＳＦ              式４６
Ｎｓｙｍｂｏｌ∈｛１，２，．．．｝は、シンボルの個数であり、Ｍ＞Ｌであるように選択しなければならない設計パラメータである。Ｍは、ＦＦＴアルゴリズムを用いて実装可能なＤＦＴのパラメータでもあるからである。Ｍは、基数２のＦＦＴや素因数アルゴリズム（ＰＦＡ）ＦＦＴに適用できるほどに大きくすることが可能である。データを推定した後、２Ｎｓｙｍｂｏｌ×ＳＦ個のサンプルを抜き出して、Ｎｓｙｍｂｏｌ×ＳＦ番目のサンプルから始まる逆拡散を処理する。図１１は、逆拡散に用いるサンプルを抜き出す方法を示している。
【０２１１】
複数の受信アンテナの等化
以下は、複数の受信アンテナ（例えば、Ｋ個の受信アンテナ）を用いる実施形態である。受信ベクトルのサンプルおよびチャネルインパルス応答の推定は、アンテナごとに独立に取得される。単一アンテナの実施形態の場合と同様の処理の後に、各アンテナ入力ｒｋを、式４７に従って近似する。
ｒｋ＝Ｈｃｉｒ，ｋｄ＋ｎｋ  （ｋ＝１，．．．，Ｋ）                    式４７
または、式４８のようなブロック行列形式で近似する。
【０２１２】
【数８７】
2007525081.tif 000089
【０２１３】
式４９および５０は、ノイズ項の自己相関特性および相互相関特性の推定である。
【０２１４】
【数８８】
2007525081.tif 000090
【０２１５】
および
【０２１６】
【数８９】
2007525081.tif 000091
【０２１７】
ＭＭＳＥアルゴリズムを適用すると、推定データは式５１のように表されることが可能である。
【０２１８】
【数９０】
2007525081.tif 000092
【０２１９】
Ｒｃｉｒは依然として巡回行列であり、推定データは式５２によって算出可能である。
【０２２０】
【数９１】
2007525081.tif 000093
【０２２１】
受信アンテナが互いに近接して配置されている場合、ノイズ項は時間および空間の両面で相関を有する可能性がある。結果として、何らかの性能低下が生じる可能性がある。
【０２２２】
複数倍チップレートサンプリング（オーバーサンプリング）の等化
以下では、複数倍チップレートサンプリングにおいてスライディングウィンドウベースの等化方式を用いる実施形態を説明する。複数倍チップレートサンプリングとは、チップレートの整数倍（２倍、３倍、．．．など）のサンプリングレートでチャネルをサンプリングすることである。以下では、チップ当たり２倍のサンプリングについて取り上げるが、この方式は、他の複数倍にも適用可能である。
【０２２３】
Ｎチップ分の幅のスライディングウィンドウと２倍のチップレートサンプリングを用い、受信ベクトルをｒ＝［ｒ０，ｒ１，．．．，ｒ２Ｎ−１］Ｔとする。このベクトルを並べ替えて、偶数受信ベクトルｒｅ＝［ｒ０，ｒ２，．．．，ｒ２Ｎ−２］Ｔと奇数受信ベクトルｒｏ＝［ｒ１，ｒ３，．．．，ｒ２Ｎ−１］Ｔとに分割し、ｒ＝［ｒｅ，ｒｏ］Ｔとすることが可能である。一般性を失うことなく、データ伝送モデルは式５３で表される。
【０２２４】
【数９２】
2007525081.tif 000094
【０２２５】
式５３は、実際のチップ当たり２サンプルの離散時間チャネルを、２つのチップレート離散時間チャネルに分割している。
【０２２６】
式５３の行列ＨｅおよびＨｏは、それぞれ、奇数チャネル応答行列および偶数チャネル応答行列である。これらの行列は、奇数チャネル応答ベクトルｈｅおよび偶数チャネルベクトルｈｏから構築される。これらのベクトルは、チャネル応答をチップ当たり２サンプルでサンプリングし、結果を奇数チャネル応答ベクトルと偶数チャネル応答ベクトルとに分割することによって得られる。
【０２２７】
チャネルノイズは、式５４のように、分散σ２のホワイトノイズとしてモデル化される。
Ｅ［ｎｅｎｅＨ］＝Ｅ［ｎｏｎｏＨ］＝σ２Ｉ                            式５４
【０２２８】
チャネルが加法ホワイトガウスノイズ（ＡＷＧＮ）チャネルであって、サンプリングされたチャネルから受信データが直接得られる場合は、式５５が成り立つ。
Ｅ［ｎｅｎｏＨ］＝０                                                式５５
【０２２９】
結果として、当該の問題は、前述の、無相関ノイズを伴う２つの受信アンテナに対するチップレート等化器の場合と数学的に同等である。しかしながら、多くの実装における受信アンテナ信号は、受信側ルート累乗コサイン（ＲＲＣ）フィルタによって処理されてから、さらなる処理のためにデジタル受信機ロジックに渡される。そのような処理の後では、受信ノイズベクトルは、もはやホワイトではなく、累乗コサイン（ＲＣ）自己相関関数を有する。ＲＣは、周波数領域での、ＲＲＣ応答の二乗である。ＲＣパルスはナイキストパルスなので、式５４は成り立つが、式５５は成り立たない。行列
【０２３０】
【数９３】
2007525081.tif 000095
【０２３１】
のｉ行ｊ列の要素は、式５６に従う。
【０２３２】
【数９４】
2007525081.tif 000096
【０２３３】
ｘＲＣは、１シンボル時間で正規化されたＲＣパルス形状である。
【０２３４】
Λｃｒｏｓｓの特性は、実数であり、対称であり、テプリッツであって、帯状ではなく、ゼロエントリがなく、そのエントリは、主対角要素から離れるほど小さくなってゼロに近づく傾向がある。
【０２３５】
Σｎは、ノイズベクトル全体の相互相関行列を表し、式５７に従う。
【０２３６】
【数９５】
2007525081.tif 000097
【０２３７】
厳密な解法
ｄの線形最小平均二乗推定の問題に対する厳密な解法は、ｒの観察から、式５８のとおりである。
【０２３８】
【数９６】
2007525081.tif 000098
【０２３９】
【数９７】
2007525081.tif 000099
【０２４０】
も
【０２４１】
【数９８】
2007525081.tif 000100
【０２４２】
もテプリッツ行列ではなく、いずれも単一ユニタリ演算（例えば、行／列の並べ替え）でテプリッツにすることができない。これは、Σｎの構造によるものである。したがって、テプリッツ行列の巡回近似に基づくＤＦＴベースの方法は、ここでは適用不可能であり、厳密な解法は非常に複雑である。
【０２４３】
この問題を解く効率的なアルゴリズムを導出する２つの実施形態を説明する。その第１の実施形態では単純な近似を用い、第２の実施形態ではほぼ厳密な解法を用いる。
【０２４４】
単純な近似
単純な近似では、ｎｅとｎｏの間の相関を無視する（すなわち、Σｃｒｏｓｓ＝０とする）。結果として、複数のチップレート受信アンテナの場合と同じ方式を用いることになる。
【０２４５】
この単純な近似の方式の複数度は、以下のとおりである。Ｎチップのデータブロックが対象である。大まかな近似として、毎秒ＮｌｏｇＮ回の演算（ＮｌｏｇＮｏｐｓ）で与えられる、Ｎ点ＤＦＴの複雑度を仮定する。さらに、Ｎｏｐｓを要するＮ点ベクトル乗算を仮定し、ベクトル加算を無視する。
【０２４６】
ＤＦＴベースの方式の複雑度は、大まかに２つの構成要素に分割することが可能である。１つは、すべての受信データセットに対して実行しなければならない処理であり、もう一方は、チャネル推定が更新された場合に実行する処理である。後者は、前者の処理より１桁から２桁少ない頻度で行われるのが一般的である。
【０２４７】
各受信データセットに対して実行する処理では、以下の演算を実行する。まず、２Ｎ点ＤＦＴを行い、受信ベクトルを周波数領域に変換する。次に、２Ｎ点ベクトル乗算を行う（各受信ベクトルに適切な「状態」ベクトルを乗じる）。そして、もう一度ＤＦＴを行って、結果を時間領域に戻す。したがって、複雑度はおおむね式５９のとおりである。
Ｃ１，ｒ＝３ＮｌｏｇＮ＋２Ｎ                                        式５９
【０２４８】
チャネル応答が更新された場合に実行する処理では、以下の演算を実行する。ＤＦＴ演算を２回行い、６Ｎ点ベクトル乗算を行い、ベクトル除算を行う。ベクトル除算は、１回のベクトル乗算に対して１０回行う必要がある。したがって、このステップの複雑度は、大まかに式６０で与えられる。
Ｃ１，ｒ＝２ＮｌｏｇＮ＋１６Ｎ                                      式６０
【０２４９】
ほぼ厳密な解法
ブロックテプリッツ解法を用いる、ほぼ厳密な解法の場合は、ベクトルｒがｒ＝［ｒ０，ｒ１，．．．，ｒ２Ｎ−１］Ｔで与えられるように、ベクトルと行列とをそれらの自然律（ｎａｔｕｒａｌ  ｏｒｄｅｒ）に沿って並べ替える。式６１は、自然律モデルである。
【０２５０】
【数９９】
2007525081.tif 000101
【０２５１】
ｈｅ，ｉはＨｅのｉ番目の行であり、ｈｏ，ｉはＨｏのｉ番目の行である。Ｇｉは２×Ｎ行列であり、その第１行がｈｅ，ｉであり、第２行がｈｏ，ｉである。Ｇｉのｘ行ｙ列の要素をＧｉ［ｘ，ｙ］とすると、ＨｂＴは、式６２で表されるブロックテプリッツ行列である。
Ｇｉ［ｘ，ｙ］＝Ｇｊ［ｘ，ｙ＋（ｉ−ｊ）］
１≦ｙ＋（ｉ−ｊ）≦Ｎの場合                                      式６２
【０２５２】
ＨｂＴのブロックテプリッツ構造は、ＨｅおよびＨｏのテプリッツ構造と行の並べ替えの直後に続く。ＩおよびΣｃｒｏｓｓのテプリッツ構造から、再定義された問題におけるノイズの自己相関行列もブロックテプリッツ行列である。この行列も対称なので、式６３のように書き直すことが可能である。
【０２５３】
【数１００】
2007525081.tif 000102
【０２５４】
その後、ブロックテプリッツ行列のブロック巡回近似を生成する。ＨｂＴ行列も帯状なので、ＨｂＴのブロック巡回近似を直接取得する。しかしながら、ΣｂＴは帯状ではないので、ΣｂＴからブロック巡回近似を直接生成することはできない。ΛｂＴの要素は主対角要素から離れるほど０に近づく傾向があるので、ΣｂＴの帯状近似は式６４のとおりである。
【０２５５】
【数１０１】
2007525081.tif 000103
【０２５６】
ノイズ共分散帯域幅Ｂｎは、選択されている設計パラメータである。ＲＣパルス形状の減衰特性から、ＲＣパルスは数チップしかない可能性がある。この時点で、
【０２５７】
【数１０２】
2007525081.tif 000104
【０２５８】
は帯状ブロックテプリッツ行列であり、その巡回近似が生成される。
【０２５９】
ＨｂＴおよび
【０２６０】
【数１０３】
2007525081.tif 000105
【０２６１】
の巡回近似は、それぞれ、ＨｂＣおよびΣｂＣである。Ｗｎは、ｎ点ＤＦＴ行列を表す。すなわち、ｘがｎベクトルであれば、ｘｆ＝ＷｎｘはｘのＤＦＴである。ブロック巡回行列Ｃは、式６５の形式の行列である。
【０２６２】
【数１０４】
2007525081.tif 000106
【０２６３】
Ｃは、式６６のように書くことも可能である。
【０２６４】
【数１０５】
2007525081.tif 000107
【０２６５】
ΛＭＸＮ（Ｃ）は、Ｃに依存するブロック対角行列であって、式６７で与えられる。
【０２６６】
【数１０６】
2007525081.tif 000108
【０２６７】
Λｉ（Ｃ）は、Ｎ×Ｎ行列である。Λｉ（Ｃ）を完全に指定するために、λｉ，（ｋ，ｌ）は、Λｉ（Ｃ）のｋ行ｌ列の要素を表し、
【０２６８】
【数１０７】
2007525081.tif 000109
【０２６９】
として定義される。ｃｉ，（ｋ，ｌ）は、Ｃのｋ行ｌ列の要素を表し、
【０２７０】
【数１０８】
2007525081.tif 000110
【０２７１】
として定義される。λ（ｋ，ｌ）は、ｃ（ｋ，ｌ）のＭ点ＤＦＴであり、式６８で表される。
λ（ｋ，ｌ）＝ＷＭｃ（ｋ，ｌ）                                            式６８
【０２７２】
式６６〜６８は、正方ブロック巡回行列のブロックＤＦＴ表現を指定する。Ｎ２ＤＦＴは、ΛＭ×Ｎ（Ｃ）の計算のために必要である。
【０２７３】
ＭＭＳＥ推定量は、式６９のように書き直される。
【０２７４】
【数１０９】
2007525081.tif 000111
【０２７５】
式６８で表されるＭＭＳＥ推定量の形式は、いくつかの利点を有する。この形式は、単一の逆行列計算だけが必要であり、したがって、ＤＦＴ領域では単一のベクトル除算だけが必要である。除算は非常に複雑なので、これはかなりの節約となる可能性がある。
【０２７６】
この、ほぼ厳密な解法は、最も好ましい実施形態において２つのステップを有するが、他の方式を用いることも可能である。新しいチャネル推定が得られるたびに、チャネルフィルタを更新する（ＨＨ（Σｎ＋ＨＨＨ）−１を算出する）。すべてのデータブロックについて、このフィルタを受信データブロックに適用する。このような分割を利用するのは、チャネルの更新の頻度が受信データブロックの処理にくらべて非常に低く、したがって、処理全体をこれら２つのステップに分割すると複雑度を大幅に低減することが可能だからである。
【０２７７】
ΣｎのＤＦＴは、パルス整形フィルタのＤＦＴにノイズ分散σ２を乗じたものである。一般にパルス整形フィルタはシステムの固定機能なので、そのＤＦＴをあらかじめ計算し、メモリに保存しておいて、値σ２だけを更新することが可能である。パルス整形フィルタは、「理想の」（ＩＩＲ）パルス形状の近くにあると考えられるので、理想パルス形状のＤＦＴをΣｎに用いて複雑度を低減することが可能であり、また、搬送波からは離れている。
【０２７８】
チャネル更新ステップでは、以下を実行する。  
１．Ｈの「ブロックＤＦＴ」を計算する必要がある。ブロックの幅が２なので、２回のＤＦＴが必要である。結果は、行がｈｅおよびｈｏのＤＦＴであるＮ×２行列である。
【０２７９】
２．要素ごとの自己相関と、ｈｅおよびｈｏの相互相関とを求めて、ＨＨＨの「ブロックＤＦＴ」を計算する。これには６Ｎ回の複雑な乗算と２Ｎ回の複雑な加算が必要であったが、Ｎ個の２×２行列の積を、それ自身のエルミート転置行列を用いて計算する。
【０２８０】
３．ΣｎのブロックＤＦＴを加算する。これには、２つの行列のブロックＤＦＴを加算するために、３Ｎ回の乗算（保存されている、ＲＲＣフィルタのブロックＤＦＴをσ２倍する）と３Ｎ回の加算が必要である。
【０２８１】
４．Σｎ＋ＨＨＨの逆変換をブロックＤＦＴドメインにおいて取得する。これを行うために、Ｎ個の２×２行列のそれぞれの逆変換をブロックＤＦＴ領域において取得する。総演算数を推定するために、エルミート行列
【０２８２】
【数１１０】
2007525081.tif 000112
【０２８３】
を考える。この行列の逆変換は、式７０で与えられる。
【０２８４】
【数１１１】
2007525081.tif 000113
【０２８５】
したがって、各逆変換を計算する複雑度は、３回の実数乗算と１回の実数減算（大まかには１回の複雑な乗算）と１回の実数除算とを含む。
【０２８６】
５．その結果に、ＨＨのブロックＤＦＴをブロック乗算する。これには、全部で８Ｎ回の乗算と４Ｎ回の加算が必要である（ＨＨはエルミート行列ではないので）。
【０２８７】
まとめると、以下の計算が必要である。すなわち、２回のＮ点ＤＦＴ、１８Ｎ回の複雑な乗算（１７回のＮ点ベクトル乗算＋Ｎ回の単独乗算）、１１Ｎ回の複雑な加算（１１回のＮ点ベクトル加算）、および１Ｎ回の実数除算が必要である。
【０２８８】
２Ｎ個の値（Ｎチップ分の長さ）のデータブロックｒを処理する複雑度は、２回のＮ点ＤＦＴ、Ｎ点ブロックＤＦＴ（フィルタおよびデータ）の１つの積（これは８Ｎ回の複雑な乗算と４Ｎ回の複雑な加算が必要であった）、および１回のＮ点逆ＤＦＴを含む。
【０２８９】
まとめると、以下が必要である。すなわち、３回のＮ点ＤＦＴ、８Ｎ回の複雑な乗算（８回のＮ点ベクトル乗算）、および４Ｎ回の複雑な加算（４回のＮ点ベクトル加算）が必要である。
【０２９０】
複数倍チップレートサンプリングと複数の受信アンテナの等化
以下は、複数倍チップレートサンプリングと複数の受信アンテナとを用いる実施形態である。Ｌ個の受信アンテナの場合は、２Ｌ個のチャネル行列（アンテナごとに１個の「偶数」行列と１個の「奇数」行列）が与えられる。ｌ番目のアンテナのチャネル行列をＨｌ，ｅおよびＨｌ，ｏで表し、ｈｌ，ｅ，ｎとｈｌ，ｏ，ｎは、そのような行列の第ｎ行を表す。各チャネル行列はテプリッツ行列であり、行を適切に並べ替えると、結合チャネル行列は、式７１のようなブロックテプリッツ行列になる。
【０２９１】
【数１１２】
2007525081.tif 000114
【０２９２】
行列Ｇｉは、ＨｂＴのテプリッツブロックである。各Ｇｉは、２Ｌ×Ｎ行列である。
【０２９３】
ｒの受信および観察からのベクトルｄの推定は、式７２のようにモデル化することが可能である。
ｒ＝ＨｂＴｄ＋ｎ                                                  式７２
【０２９４】
ＭＭＳＥ推定の公式は、式７３のとおりである。
【０２９５】
【数１１３】
2007525081.tif 000115
【０２９６】
Σｎは、ノイズベクトルｎの共分散である。式７３の解の形式は、Σｎについて行われる仮定に依存する。複数の受信アンテナを導入すると、追加空間次元が導入される。時間的相関と空間的相関との相互作用は極端に複雑になる可能性があるが、ノイズの空間的相関特性と時間的相関特性との相互作用は、式７４に示すように、両者の直接積としての相互作用以外はないと仮定することが可能である。
【０２９７】
【数１１４】
2007525081.tif 000116
【０２９８】
Σｎ，１ ａｎｔは、単一アンテナにおいて観察されるノイズのノイズ共分散行列であって、式５７で与えられる。Σｎ，１ ａｎｔは、２Ｎ×２Ｎの次元を有する。Σｓｐは、正規化された同期空間共分散行列である。すなわち、Σｓｐは、同時にＬ個のアンテナにおいて観察されたＬ個のノイズサンプルの間の共分散行列を、主対角要素の値が１となるように正規化したものである。
【０２９９】
【数１１５】
2007525081.tif 000117
【０３００】
は、クロネッカ積を表す。
【０３０１】
Σｎは、２ＬＮ×２ＬＮエルミート非負定値行列であって、これは、２Ｌ×２Ｌブロックを有するブロックテプリッツ行列である。データを推定するための、４つの好ましい実施形態を説明した。それらは、厳密な解法、Ｌ個の受信アンテナが無相関ノイズを有すると仮定する単純化、同じアンテナからの奇数ストリームと偶数ストリームにおけるノイズの時間的相関を無視する単純化、および２Ｌ個のチップレートノイズストリームがすべて無相関であると仮定する単純化である。
【０３０２】
巡回近似を用いるＤＦＴベースの処理の複雑度は、２つの構成要素、すなわち、すべての新しいデータブロックについて行う必要のないチャネル推定の処理と、すべてのデータブロックについて行う、データ自体の処理とに分けることが可能である。４つの実施形態のすべてにおいて、データを処理することの複雑度は、２Ｌ回の順方向Ｎ点ＤＦＴと、２ＬＮ回の複雑な乗算と、１回の逆方向Ｎ点ＤＦＴとを含む。チャネル推定を処理することの複雑度は、実施形態ごとに異なる。
【０３０３】
厳密なＭＭＳＥ解法の場合、チャネル推定から「ＭＭＳＥフィルタ」を計算することの複雑度は、２Ｌ回のＮ点ＤＦＴと、（Σｎ＋ＨｂＴＨｂＴＨ）を計算するためのＮ回の２Ｌ×２Ｌ行列の乗算およびＮ回の２Ｌ×２Ｌ行列の加算と、（Σｎ＋ＨｂＴＨｂＴＨ）の逆変換を計算するためのＮ回の２Ｌ×２Ｌ行列の逆変換と、実際のフィルタを生成するためのＮ回の２Ｌ×２Ｌ行列の乗算とを含む。
【０３０４】
この処理の全体の複雑度の主因の１つは、２Ｌ×２Ｌ行列の逆変換を行わなくてはならない、行列の逆変換ステップである。まさにこの複雑度が、以下に示すように、ノイズの無相関特性を様々に仮定することによって低減可能な複雑度である。
【０３０５】
１．ノイズが時間的にも（奇数／偶数サンプル間で）空間的にも（アンテナ間で）無相関であると仮定すると、Σｎが対角行列にまで低減され、問題は、空間的に無相関であるノイズを有する２Ｌ個のアンテナによる、チップ当たり１サンプルのサンプリングの問題と同じになる。結果として、関与するすべての行列がテプリッツ行列なので、行列の逆変換の演算は、単純に除算にまで低減される。
【０３０６】
２．ノイズが空間的に無相関であると仮定すると、関与する、行列の逆変換は、２×２行列の逆変換になる。
【０３０７】
３．奇数ストリームと偶数ストリームとが時間的に無相関であるが、空間的ノイズ相関はあると仮定すると、関与する、行列の逆変換は、Ｌ×Ｌ行列の逆変換である。
【図面の簡単な説明】
【０３０８】
【図１】帯状チャネル応答行列を示す図である。
【図２】帯状チャネル応答行列の中央部分を示す図である。
【図３】１つの可能な分割を有するデータベクトルウィンドウを示す図である。
【図４】分割された信号モデルを示す図である。
【図５】過去補正係数（ｐａｓｔ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）を用いるスライディングウィンドウデータ検出のフロー図である。
【図６】過去補正係数を用いるスライディングウィンドウデータ検出を用いる受信機を示す図である。
【図７】ノイズ自己相関補正係数を用いるスライディングウィンドウデータ検出のフロー図である。
【図８】ノイズ自己相関補正係数を用いるスライディングウィンドウデータ検出を用いる受信機を示す図である。
【図９】スライディングウィンドウ処理のグラフィカル表現である。
【図１０】巡回近似（ｃｉｒｃｕｌａｎｔ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）を用いるスライディングウィンドウ処理のグラフィカル表現である。
【図１１】離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を用いるデータ検出の一実施形態の回路を示す図である。
【図１】
2007525081.tif 000118
【図２】
2007525081.tif 000119
【図３】
2007525081.tif 000120
【図４】
2007525081.tif 000121
【図５】
2007525081.tif 000122
【図６】
2007525081.tif 000123
【図７】
2007525081.tif 000124
【図８】
2007525081.tif 000125
【図９】
2007525081.tif 000126
【図１０】
2007525081.tif 000127
【図１１】
2007525081.tif 000128
【手続補正書】
【提出日】平成18年2月27日(2006.2.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
無線通信システムにおけるデータ推定方法であって、
受信ベクトルを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項５】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１７】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項１５に記載のＷＴＲＵ。
【手続補正４】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項２５】
受信ベクトルを受信する入力と、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式を用いて前記受信ベクトルを処理する手段であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換する手段と、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換する手段と、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いてそのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する手段とを備えた手段と、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成する手段とを備えることを特徴とする無線送信／受信装置（ＷＴＲＵ）。
【手続補正５】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４１】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、自然律で並べられた受信ベクトルとチャネル応答行列とを用い、前記並べられたチャネル応答行列はブロックテプリッツ行列であり、前記自然律は、前記受信ベクトルおよびチャネル応答行列の要素が実際に受信された順序であることを特徴とする請求項３９に記載の基地局。
【手続補正６】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４９】
受信ベクトルを受信する入力と、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式を用いて前記受信ベクトルを処理する手段であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換する手段と、前記テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換する手段と、離散フーリエ変換ベースの方式において前記巡回チャネル応答行列を用いてそのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する手段とを備えた手段と、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成する手段とを備えることを特徴とする基地局。
【手続補正７】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６２】
無線通信システムにおける、複数の受信アンテナを有する受信機のためのデータ推定方法であって、
アンテナごとに受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、各非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、各テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、前記巡回チャネル応答行列を結合して結合巡回チャネル応答行列にし、前記結合巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【手続補正８】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６３】
無線通信システムにおける、チップレートの複数倍のレートのサンプリングを用いる受信機のためのデータ推定方法であって、
前記チップレートの複数倍のレートのそれぞれについて、受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、各非テプリッツチャネル応答行列をテプリッツ行列に変換し、各テプリッツ行列を巡回チャネル応答行列に変換し、前記巡回チャネル応答行列を結合して結合巡回チャネル応答行列にする方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
前記結合巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【手続補正９】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６５】
無線通信システムにおける、チップレートの複数倍のレートのサンプリングおよび受信側ルート累乗コサインフィルタを用いる受信機のためのデータ推定方法であって、
前記チップレートの複数倍のレートのそれぞれについて、受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
受信側ルート累乗コサインフィルタ処理の後に、複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、前記受信ベクトルの要素を、各要素が実際に受信された順番で有する結合受信ベクトルを提供し、前記チャネル応答行列の行または列を、前記行列の同じ行または列が結合チャネル応答行列の形にグループ分けされる順序で有する、ブロックテプリッツ構造の前記結合チャネル応答行列を提供し、前記結合チャネル応答行列をブロック巡回結合チャネル応答行列に変換し、前記結合ブロック巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む前記結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６６】
無線通信システムにおける、チップレートの複数倍のレートのサンプリングと複数の受信アンテナとを用いる受信機のためのデータ推定方法であって、
前記チップレートの複数倍のレートと複数の受信アンテナとのそれぞれの組合せについて、受信ベクトルとチャネル応答行列とを生成し、
複数のウィンドウが処理される、スライディングウィンドウベースの方式であって、前記複数のウィンドウの各ウィンドウについて、前記チャネル応答行列を用いて結合巡回チャネル応答行列を生成し、前記結合巡回チャネル応答行列と、各受信ベクトルを含む結合受信ベクトルとを離散フーリエ変換ベースの方式で用いて、そのウィンドウに対応するデータベクトルを推定する方式、を用いて前記受信ベクトルを処理し、
各ウィンドウにおいて推定された前記データベクトルを結合して、結合データベクトルを形成することを含むことを特徴とする方法。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６７】
前記スライディングウィンドウベースの方式は厳密な解法を用いることを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６８】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、各受信アンテナの間でノイズが無相関であると仮定することを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６９】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、前記チップレートの複数倍のレートの間でノイズが時間的相関を有しないと仮定することを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項７０】
前記スライディングウィンドウベースの方式は、前記チップレートの複数倍のレートと複数の受信アンテナとのどの前記組合せの間でもノイズの相関がないと仮定することを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【国際調査報告】
2007525081.tif 000129