(57)【要約】【課題】任意の長さのプリアンブルのＰＡＰＲを低減する。【解決手段】第１演算部１１は、少なくともいずれかが環状シフトされた実部データ系列と虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にあるプリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する。第２演算部１２は、逆高速フーリエ変換された第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行い、第２の演算データを生成する。第３演算部１３は、逆高速フーリエ変換された第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にあるプリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する。判定部１４は、逆高速フーリエ変換された第３の演算データのＰＡＰＲを算出し、該ＰＡＰＲが予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データをプリアンブルとして生成し、出力する。【選択図】図１
2015019136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信信号の先頭に位置するプリアンブル系列を構成するプリアンブルを生成するプリアンブル生成装置であって、
予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定するモデル決定手段と、
前記プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と前記データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトし、少なくともいずれか一方が環状シフトされた前記実部データ系列と前記虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する第１の演算手段と、
前記第１の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する第２の演算手段と、
前記第２の演算データの高速フーリエ変換を行い、高速フーリエ変換された前記第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する第３の演算手段と、
前記第３の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比を算出し、前記ピーク対平均電力比が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する判定手段と、
を備えることを特徴とするプリアンブル生成装置。
【請求項２】
前記判定手段は、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比および自己相関特性を算出し、前記ピーク対平均電力比および前記自己相関特性が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成することを特徴とする請求項１に記載のプリアンブル生成装置。
【請求項３】
前記第１の演算データに代えて前記第３の演算データを用いて前記第２の演算手段の処理を行い、前記第３の演算手段の処理を行うことを予め定められた基準にしたがって繰り返すことを特徴とする請求項１または２に記載のプリアンブル生成装置。
【請求項４】
送信信号の先頭に位置するプリアンブル系列を構成するプリアンブルを生成するプリアンブル生成方法であって、
予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定するモデル決定ステップと、
前記プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と前記データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトし、少なくともいずれか一方が環状シフトされた前記実部データ系列と前記虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する第１の演算ステップと、
前記第１の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する第２の演算ステップと、
前記第２の演算データの高速フーリエ変換を行い、高速フーリエ変換された前記第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する第３の演算ステップと、
前記第３の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比を算出し、前記ピーク対平均電力比が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する判定ステップと、
を備えることを特徴とするプリアンブル生成方法。
【請求項５】
前記判定ステップにおいて、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比および自己相関特性を算出し、前記ピーク対平均電力比および前記自己相関特性が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成することを特徴とする請求項４に記載のプリアンブル生成方法。
【請求項６】
前記第１の演算データに代えて前記第３の演算データを用いて前記第２の演算ステップの処理を行い、前記第３の演算ステップの処理を行うことを予め定められた基準にしたがって繰り返すことを特徴とする請求項４または５に記載のプリアンブル生成方法。
【請求項７】
送信信号の先頭に位置するプリアンブル系列を構成するプリアンブルを生成するプリアンブル生成装置を制御するコンピュータに、
予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定するモデル決定ステップと、
前記プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と前記データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトし、少なくともいずれか一方が環状シフトされた前記実部データ系列と前記虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する第１の演算ステップと、
前記第１の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する第２の演算ステップと、
前記第２の演算データの高速フーリエ変換を行い、高速フーリエ変換された前記第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する第３の演算ステップと、
前記第３の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比を算出し、前記ピーク対平均電力比が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する判定ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プリアンブル生成装置、プリアンブル生成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing：直交周波数分割多重）方式の通信においては、信号の検出や同期をとるために用いられるプリアンブルが送信データの先頭に付与される。例えば増幅器の特性や伝送路の特性によりプリアンブルに歪みが生じると、受信側は後続のデータを正しく復元することができなくなる。送信側で用いられる増幅器において、ＰＡＰＲ（Peak-to-Average Power Ratio：ピーク対平均電力比）が低い方が、信号の歪みが少ない。プリアンブルの系列長が長くなると、ＰＡＰＲが高くなってしまうため、ＰＡＰＲの低いプリアンブルを生成するための技術が開発されている。
【０００３】
特許文献１には、ＣＡＺＡＣ（Constant Amplitude Zero Auto-Correlatrion）系列に基づきプリアンブルを生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００８−５０８８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示される技術で生成されるプリアンブルは、２のべき乗の長さであり、プリアンブルの長さを任意の長さとすることができない。また生成することができるプリアンブルの種類が限られている。
【０００６】
本発明は、上述のような事情に鑑みてなされたものであり、任意の長さのプリアンブルのＰＡＰＲを低減すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係るプリアンブル生成装置は、
送信信号の先頭に位置するプリアンブル系列を構成するプリアンブルを生成するプリアンブル生成装置であって、
予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定するモデル決定手段と、
前記プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と前記データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトし、少なくともいずれか一方が環状シフトされた前記実部データ系列と前記虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する第１の演算手段と、
前記第１の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する第２の演算手段と、
前記第２の演算データの高速フーリエ変換を行い、高速フーリエ変換された前記第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する第３の演算手段と、
前記第３の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比を算出し、前記ピーク対平均電力比が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
好ましくは、前記判定手段は、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比および自己相関特性を算出し、前記ピーク対平均電力比および前記自己相関特性が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する。
【０００９】
好ましくは、前記第１の演算データに代えて前記第３の演算データを用いて前記第２の演算手段の処理を行い、前記第３の演算手段の処理を行うことを予め定められた基準にしたがって繰り返す。
【００１０】
本発明の第２の観点に係るプリアンブル生成方法は、
送信信号の先頭に位置するプリアンブル系列を構成するプリアンブルを生成するプリアンブル生成方法であって、
予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定するモデル決定ステップと、
前記プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と前記データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトし、少なくともいずれか一方が環状シフトされた前記実部データ系列と前記虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する第１の演算ステップと、
前記第１の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する第２の演算ステップと、
前記第２の演算データの高速フーリエ変換を行い、高速フーリエ変換された前記第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する第３の演算ステップと、
前記第３の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比を算出し、前記ピーク対平均電力比が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する判定ステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１１】
好ましくは、前記判定ステップにおいて、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比および自己相関特性を算出し、前記ピーク対平均電力比および前記自己相関特性が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する。
【００１２】
好ましくは、前記第１の演算データに代えて前記第３の演算データを用いて前記第２の演算ステップの処理を行い、前記第３の演算ステップの処理を行うことを予め定められた基準にしたがって繰り返す。
【００１３】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、
送信信号の先頭に位置するプリアンブル系列を構成するプリアンブルを生成するプリアンブル生成装置を制御するコンピュータに、
予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定するモデル決定ステップと、
前記プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と前記データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトし、少なくともいずれか一方が環状シフトされた前記実部データ系列と前記虚部データ系列を実部と虚部とするデータの高速フーリエ変換を行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する第１の演算ステップと、
前記第１の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する第２の演算ステップと、
前記第２の演算データの高速フーリエ変換を行い、高速フーリエ変換された前記第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にある前記プリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する第３の演算ステップと、
前記第３の演算データの逆高速フーリエ変換を行い、逆高速フーリエ変換された前記第３の演算データのピーク対平均電力比を算出し、前記ピーク対平均電力比が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データを前記プリアンブルとして生成する判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、任意の長さのプリアンブルのＰＡＰＲを低減することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係るプリアンブル生成装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係るプリアンブル生成装置を備える通信機の構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態におけるプリアンブルモデルの例を示す図である。
【図４】実施の形態におけるロングプリアンブルモデルの例を示す図である。
【図５】実施の形態におけるショートプリアンブルモデルの例を示す図である。
【図６】実施の形態におけるデータ系列を複素平面上に示した図である。
【図７】実施の形態におけるＩＦＦＴされた第１の演算データの例を示す図である。
【図８】実施の形態における第２の演算データの例を示す図である。
【図９】実施の形態に係るプリアンブル生成装置が行うプリアンブル生成の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態に係るプリアンブル生成装置の異なる構成例を示すブロック図である。
【図１１】実施の形態に係るプリアンブル生成装置が行うプリアンブル生成の動作の異なる例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態におけるプリアンブルの自己相関特性の例を示す図である。
【図１３】実施の形態における環状シフト回数とプリアンブルのＰＡＰＲの関係の例を示す図である。
【図１４】実施の形態におけるプリアンブルの自己相関特性の異なる例を示す図である。
【図１５】実施の形態における環状シフト回数とプリアンブルのＰＡＰＲの関係の異なる例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または同等の部分には同一の符号を付す。以下の説明において、ＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transformation：逆高速フーリエ変換）は、ＩＦＦＴとＩＤＦＴ（Inverse Discrete Fourier Transformation：逆離散フーリエ変換）を含む概念とする。したがって本発明の実施の形態においては、ＩＦＦＴの代わりに、ＩＤＦＴを行うよう構成してもよい。同様にＦＦＴ（Fast Fourier Transformation：高速フーリエ変換）は、ＦＦＴとＤＦＴ（Discrete Fourier Transformation：離散フーリエ変換）を含む概念とする。またＩＤＦＴおよびＤＦＴを行う場合は、以下の説明におけるＦＦＴサイズとは、ＤＦＴサイズを意味する。
【００１７】
図１は、本発明の実施の形態に係るプリアンブル生成装置の構成例を示すブロック図である。プリアンブル生成装置１は、第１演算部１１、第２演算部１２、第３演算部１３、判定部１４、モデル決定部１５、およびコントローラ２０を備える。コントローラ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２３、およびＲＯＭ（Read-Only Memory）２４を備える。複雑化を避け、理解を容易にするために、コントローラ２０から各部への信号線が省略されているが、コントローラ２０はプリアンブル生成装置１の各部にＩ／Ｏ（Input／Output）２２を介して接続しており、それらの処理の開始、終了、処理内容の制御を行う。ＲＯＭ２４は、コントローラ２０がプリアンブル生成装置１の動作を制御するための制御プログラムを格納する。コントローラ２０は、制御プログラムに基づいて、プリアンブル生成装置１を制御する。
【００１８】
図２は、実施の形態に係るプリアンブル生成装置を備える通信機の構成例を示すブロック図である。通信機２は、プリアンブル生成装置１、一次変調部３、ＩＦＦＴ部４、送信部５、およびアンテナ６を備える。図２の例では、通信機２は、ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing：直交周波数分割多重）方式の無線通信により他の機器と通信を行う。一次変調部３は、入力信号を例えばＱＰＳＫ（Quadrature Phase-Shift Keying：四位相偏移変調）などの変調方式を用いて一次変調して一次変調信号を生成する。ＩＦＦＴ部４は、一次変調信号およびプリアンブル生成装置１が出力するプリアンブルのＩＦＦＴを行い、送信部５に送る。送信部５は、ＩＦＦＴされたプリアンブルからプリアンブル系列を生成し、プリアンブル系列およびＩＦＦＴされた一次変調信号に基づくベースバンド信号から、プリアンブル系列を先頭に有する送信データを生成し、他の機器に送信する。プリアンブル系列は、信号の検出や補正、同期などに用いられ、用途や通信方式の仕様に応じて定められる。プリアンブル系列は、プリアンブル生成装置１が生成する複数のプリアンブルを組み合わせて構成することができる。
【００１９】
プリアンブル生成装置１の各部について説明する。モデル決定部１５は、予め定められた基準にしたがって、０と１のデータの並びであるプリアンブルモデルを決定する。プリアンブルモデルは、例えば、両端に位置するマルチパスなどによって生じる干渉を防ぐガードサブキャリア、中央近傍に位置するデータ通信に用いられないサブキャリア、およびデータ通信に用いられないサブキャリアとガードサブキャリアの間に位置する、予め定められたパターンに基づくデータサブキャリアから構成される。プリアンブルモデルの系列長は、任意に定めることができる。
【００２０】
図３は、実施の形態におけるプリアンブルモデルの例を示す図である。プリアンブルモデルは、各要素の値が０であるガードサブキャリアＺ１、Ｚ２、データ通信に用いられないサブキャリアであり、要素の値が０であるＤＣサブキャリア、およびガードサブキャリアとＤＣサブキャリアの間に位置し、予め定められたパターンに基づくデータサブキャリアＤ１、Ｄ２とで、構成される。例えば、プリアンブルモデルの系列長Ｎを２０４８とした場合に、ガードサブキャリアＺ１の系列長ｚ１を１８４、データサブキャリアＤ１の系列長ｄ１を８４０、ＤＣサブキャリアの系列長ｃを１、データサブキャリアＤ２の系列長ｄ２を８４０、ガードサブキャリアＺ２の系列長ｚ２を１８３とすることができる。Ｎ＝ｚ１＋ｄ１＋ｃ＋ｄ２＋ｚ２が成り立つ。
【００２１】
図４は、実施の形態におけるロングプリアンブルモデルの例を示す図である。ロングプリアンブルモデルでは、データサブキャリアＤ１は、１と０が交互に繰り返されるデータ系列であり、データサブキャリアＤ２は、０と１が交互に繰り返されるデータ系列である。図５は、実施の形態におけるショートプリアンブルモデルの例を示す図である。ショートプリアンブルモデルでは、データサブキャリアＤ１は、１、０、０、０から成るデータが繰り返されるデータ系列であり、データサブキャリアＤ２は、０、０、０、１から成るデータが繰り返されるデータ系列である。実施の形態に係るプリアンブル生成装置１においては、モデル決定部１５は、ロングプリアンブルモデルまたはショートプリアンブルモデルのいずれかをプリアンブルモデルとして第１演算部１１に送る。
【００２２】
またモデル決定部１５は、外部からの入力に基づきプリアンブルモデルを決定してもよい。モデル決定部１５が出力するプリアンブルモデルをＲＡＭ２３が記憶し、第１演算部１１がＲＡＭ２３に記憶されたプリアンブルモデルを取得してもよい。
【００２３】
第１演算部１１は、プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と、データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトする。そして、第１演算部１１は、少なくともいずれか一方が環状シフトされた実部データ系列と虚部データ系列を実部と虚部とするデータのＦＦＴを行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にあるプリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する。なおＦＦＴサイズはＮである。第１演算部１１は、第１の演算データを第２演算部１２に送る。
【００２４】
データ系列として、例えばランダムデータ、ＣＡＺＡＣ（Constant Amplitude Zero Auto-Correlatrion）系列、ＰＮ（Pseudorandom Noise：擬似ランダム雑音）系列などを用いることができる。図６は、実施の形態におけるデータ系列を複素平面上に示した図である。データ系列は任意のデータの並びではあるが、ＰＡＰＲ（Peak-to-Average Power Ratio：ピーク対平均電力比）の低いプリアンブルを実現するためには、図６に示すように、複素平面上において、原点を中心とする円周上にデータ系列の各要素が位置することが好ましい。
【００２５】
データ系列を要素数がＮである列ベクトルであるＡ＿ｓｅｑとし、実部データ系列をＲｅ（Ａ＿ｓｅｑ）で表し、虚部データ系列をＩｍ（Ａ＿ｓｅｑ）で表す。例えば、第１演算部１１は、虚部データ系列Ｉｍ（Ａ＿ｓｅｑ）を予め定められた方向、例えば上方向、にｋ回環状シフトする。上方向にｋ回環状シフトされた虚部データ系列をＣｉｒｃ（Ｉｍ（Ａ＿ｓｅｑ），ｋ）で表す。実部データ系列Ｒｅ（Ａ＿ｓｅｑ）とｋ回環状シフトされた虚部データ系列Ｃｉｒｃ（Ｉｍ（Ａ＿ｓｅｑ），ｋ）を実部と虚部とするデータＡ＿ｓｅｑ（ｋ）は、下記（１）式で表される。下記（１）式中のｊは虚数単位を表す。
【００２６】
【数１】
2015019136.tif 000003
【００２７】
Ａ＿ｓｅｑ（ｋ）のＦＦＴを行った結果Ｂ＿ｓｅｑは、下記（２）式で表され、プリアンブルモデルをＰＡ＿ｓｅｑとすると、第１の演算データＣ＿ｓｅｑは、下記（３）式で表される。下記（２）式中のＦは、ＦＦＴサイズがＮであるＦＦＴ行列を表し、下記（３）式中の黒丸は、アダマール積を表す。
【００２８】
【数２】
2015019136.tif 000004
【００２９】
【数３】
2015019136.tif 000005
【００３０】
第２演算部１２は、第１の演算データのＩＦＦＴを行い、ＩＦＦＴされた第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って第２の演算データを生成する。例えば、第２演算部１２は、ＩＦＦＴされた第１の演算データの各要素の内、絶対値が第１の閾値より大きい要素の絶対値を第１の閾値とする演算を行い、絶対値が第２の閾値未満である要素の絶対値を第２の閾値とする演算を行って、第２の演算データを生成する。第２演算部１２は、第２の演算データを第３演算部１３に送る。
【００３１】
第１の閾値が第２の閾値より大きいという条件を満たす範囲において、第１の閾値および第２の閾値を任意に定めることができる。また第１の閾値および第２の閾値は定数であってもよいし、演算対象のデータ、すなわちＩＦＦＴされた第１の演算データの絶対値、の最大値と最小値に基づき決定される変数であってもよい。例えば、第１の閾値ａを、ＩＦＦＴされた第１の演算データの要素の絶対値の最大値にｃを乗算した値とし、第２の閾値ｂを、ＩＦＦＴされた第１の演算データの要素の絶対値の最小値にｄを乗算した値として定める。ただし０＜ｃ≦１であり、ｄ≧１であり、ｃおよびｄの少なくともいずれかは１に一致しない。
【００３２】
ＩＦＦＴされた第１の演算データＤ＿ｓｅｑは、下記（４）式のように表される。下記（４）式中のＦ−１は、ＦＦＴサイズがＮであるＩＦＦＴ行列を表す。
【００３３】
【数４】
2015019136.tif 000006
【００３４】
図７は、実施の形態におけるＩＦＦＴされた第１の演算データの例を示す図である。図７は、ＩＦＦＴされた第１の演算データＤ＿ｓｅｑの各要素を複素平面上に表した図である。ＩＦＦＴされた第１の演算データＤ＿ｓｅｑの絶対値の最大値を一点鎖線で示し、絶対値の最小値を二点鎖線で示す。また第１の閾値ａを実線で示し、第２の閾値ｂを点線で示す。ＩＦＦＴされた第１の演算データＤ＿ｓｅｑの各要素の内、絶対値が第１の閾値ａよりも大きい要素および絶対値が第２の閾値ｂ未満である要素を白丸で示し、他の要素を黒丸で示した。図８は、実施の形態における第２の演算データの例を示す図である。第２演算部１２で上述の演算を施すことで、図７において白丸で示す要素の絶対値が、図８においては、第１の閾値ａまたは第２の閾値ｂに一致していることがわかる。
【００３５】
上述の演算により得られる第２の演算データの各要素の絶対値は、第１の閾値ａ以下であって、第２の閾値ｂ以上の範囲に収束するため、ＰＡＰＲを低減することが可能となる。
【００３６】
第３演算部１３は、第２の演算データのＦＦＴを行い、ＦＦＴされた第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にあるプリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する。第３演算部１３は、第３の演算データを判定部１４に送る。
【００３７】
第２の演算データをＥ＿ｓｅｑとすると、ＦＦＴされた第２の演算データＦ＿ｓｅｑは、下記（５）式で表され、第３の演算データＧ＿ｓｅｑは、下記（６）式で表される。
【００３８】
【数５】
2015019136.tif 000007
【００３９】
【数６】
2015019136.tif 000008
【００４０】
判定部１４は、第３の演算データのＩＦＦＴを行い、ＩＦＦＴされた第３の演算データのＰＡＰＲを算出し、該ＰＡＰＲが予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データをプリアンブルとして生成し、出力する。例えば、判定部１４は、該ＰＡＰＲが閾値以下である場合に、該ＰＡＰＲが予め定められた基準に合致すると判定する。閾値は送信側の増幅器の特性、伝送路などに応じて任意に定めることができる。判定部１４は、該ＰＡＰＲが予め定められた基準に合致しない場合には、第１演算部１１にその旨を通知する。該通知を受けた第１演算部１１は、実部データ系列と虚部データ系列の少なくともいずれか一方を環状シフトする回数を変えて、上述の処理を行い、新たな第１の演算データを生成する。第２演算部１２、第３演算部１３、および判定部１４は、新たな第１の演算データに基づき上述の処理を行う。
【００４１】
判定部１４は、ＩＦＦＴされた第３の演算データのＰＡＰＲおよび自己相関特性を算出し、該ＰＡＰＲおよび該自己相関特性が予め定められた基準に合致する場合に、該第３の演算データをプリアンブルとして生成し、出力してもよい。例えば、判定部１４は、ＩＦＦＴされた第３の演算データの相関値のピークが閾値以上である場合に、該自己相関特性が予め定められた基準に合致すると判定する。閾値は任意に定めることができる。
【００４２】
ＩＦＦＴされた第３の演算データＨ＿ｓｅｑは、下記（７）式で表される。第１演算部１１において、環状シフト回数ｋの初期値を０とし、ＩＦＦＴされた第３の演算データＨ＿ｓｅｑのＰＡＰＲが予め定められた基準に合致しない場合には、ｋに１を加算し、第１演算部１１、第２演算部１２、第３演算部１３、および判定部１４が上述の処理を繰り返すようにしてもよい。
【００４３】
【数７】
2015019136.tif 000009
【００４４】
図９は、実施の形態に係るプリアンブル生成装置が行うプリアンブル生成の動作の一例を示すフローチャートである。第１演算部１１は、プリアンブルモデルの要素数と同じ個数の任意のデータの並びであるデータ系列の実部である実部データ系列と、データ系列の虚部である虚部データ系列の少なくともいずれか一方を、予め定められた方向に予め定められた回数だけ環状シフトする。そして、第１演算部１１は、少なくともいずれか一方が環状シフトされた実部データ系列と虚部データ系列を実部と虚部とするデータのＦＦＴを行った結果の各要素と、該要素と同じ位置にあるプリアンブルモデルの要素を乗算して第１の演算データを生成する（ステップＳ１１０）。
【００４５】
第２演算部１２は、第１の演算データのＩＦＦＴを行い、ＩＦＦＴされた第１の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲の値とする演算を行って、第２の演算データを生成する（ステップＳ１２０）。第３演算部１３は、第２の演算データのＦＦＴを行い、ＦＦＴされた第２の演算データの各要素と、該要素と同じ位置にあるプリアンブルモデルの要素を乗算して第３の演算データを生成する（ステップＳ１３０）。
【００４６】
判定部１４は、第３の演算データのＩＦＦＴを行い、ＩＦＦＴされた第３の演算データのＰＡＰＲを算出する（ステップＳ１４０）。該ＰＡＰＲが予め定められた基準に合致する場合には（ステップＳ１５０；Ｙ）、判定部１４は、該第３の演算データをプリアンブルとして生成し、出力する（ステップＳ１６０）。該ＰＡＰＲが予め定められた基準に合致しない場合には（ステップＳ１５０；Ｎ）、ステップＳ１１０に戻り、第１演算部１１で環状シフトする回数を変えて上述の処理を繰り返す。なお判定部１４は、ステップＳ１４０において、ＩＦＦＴされた第３の演算データのＰＡＰＲおよび自己相関特性を算出し、ステップＳ１５０において、該ＰＡＰＲおよび該自己相関特性が予め定められた基準に合致するか否かを判定してもよい。
【００４７】
図１０は、実施の形態に係るプリアンブル生成装置の異なる構成例を示すブロック図である。図１０に示すプリアンブル生成装置１は、あるデータ系列について、第１演算部１１、第２演算部１２、および第３演算部１３がそれぞれ処理を行った後に、第１の演算データに代えて第３の演算データを用いて第２演算部１２の処理を行い、第３演算部１３の処理を行うことを予め定められた基準にしたがって繰り返す。第２演算部１２が演算に用いる上記予め定められた範囲は、演算対象のデータ、すなわちＩＦＦＴされた、第１の演算データまたは第３の演算データ、の絶対値の最大値および／または最小値、絶対値のばらつきの程度などによって決定される可変の値である。
【００４８】
例えば、第２演算部１２で用いる第１の閾値および第２の閾値は、演算対象のデータの絶対値の最大値と最小値に基づき決定される変数である。演算対象のデータは、第１の演算データまたは第３の演算データである。例えば第１の閾値ａを演算対象のデータの絶対値の最大値にｃを乗算した値とし、第２の閾値ｂを演算対象のデータの絶対値の最小値にｄを乗算した値とする。ただし０＜ｃ≦１であり、ｄ≧１であり、ｃおよびｄの少なくともいずれかは１に一致せず、ａ＞ｂである。
【００４９】
繰り返し回数ｍの初期値を０とする。第３演算部１３は、図１に示すプリアンブル生成装置１と同様に第３の演算データを生成した後に、ｍに１を加算する。そしてｍが閾値に達していない場合には、第３の演算データを第２演算部１２に送る。第２演算部１２は、第３の演算データのＩＦＦＴを行い、ＩＦＦＴされた第３の演算データの各要素の絶対値が予め定められた範囲の値となる演算を行う。例えば、第２演算部１２は、ＩＦＦＴされた第３の演算データの各要素の内、絶対値が第１の閾値より大きい要素の絶対値を第１の閾値とする演算を行い、絶対値が第２の閾値未満である要素の絶対値を第２の閾値とする演算を行って、第２の演算データを生成する。第３演算部１３は、ｍが閾値に達するまで上述の処理を繰り返し、ｍが閾値に達した場合には、第３の演算データを判定部１４に送る。
【００５０】
なおｍに対する閾値は任意に定めることができる。また閾値を可変とし、例えば判定部１４でＰＡＰＲおよび自己相関特性が予め定められた基準に合致しないと判定するたびに、値を大きくしてもよい。
【００５１】
第１の閾値および第２の閾値を演算対象のデータの最大値と最小値に基づき決定される変数として第２演算部１２、第３演算部１３の処理を繰り返すことで、第２の演算データの要素の絶対値がより収束し、ＰＡＰＲを低減することが可能となる。
【００５２】
図１１は、実施の形態に係るプリアンブル生成装置が行うプリアンブル生成の動作の異なる例を示すフローチャートである。繰り返し回数ｍの初期値を０とする。ｍ＝０の場合のステップＳ１１０〜Ｓ１３０の処理は、図９と同様である。第３演算部１３は、第３の演算データを生成した後に、繰り返し回数ｍに１を加算し、繰り返し回数ｍが閾値に達していない場合には、予め定められた基準に合致しないと判断し（ステップＳ１３１；Ｎ）、ステップＳ１２０に戻る。第２演算部１２は、第３の演算データのＩＦＦＴを行い、ＩＦＦＴされた第３の演算データの各要素の絶対値を予め定められた範囲とする演算を行って、第２の演算データを生成する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１３０の処理は、図９と同様である。上述の処理を繰り返し、繰り返し回数ｍが閾値に達した場合には、第３演算部１３は、予め定められた基準に合致すると判断し（ステップＳ１３１；Ｙ）、ステップＳ１４０に進む。ステップＳ１４０〜Ｓ１６０の処理は、図９と同様である。
【００５３】
以上説明したとおり、実施の形態に係るプリアンブル生成装置１によれば、任意の長さのプリアンブルのＰＡＰＲを低減することが可能となる。また後述するように、自己相関特性を有し、伝送路中の歪みの影響を受けにくいプリアンブルを生成することが可能となる。任意のデータ系列に基づいてプリアンブルを生成するため、様々なプリアンブルを生成することが可能となる。また第１の閾値ａおよび第２の閾値ｂを変えることにより、様々なプリアンブルを生成することが可能となる。
【００５４】
（具体例）
図１に示すプリアンブル生成装置１について、プリアンブルモデルとしてロングプリアンブルモデルを用い、実部データ系列と虚部データ系列がそれぞれＰＮ系列であるデータ系列を用い、第１の閾値ａを１０とし、第２の閾値ｂを０．４として、プリアンブルを生成するシミュレーションを行った。図１２は、実施の形態におけるプリアンブルの自己相関特性の例を示す図である。図１２の横軸は周波数（単位：サブキャリア間隔ｆ０）、縦軸は相関値を表す電力である。相関値のピークが生じており、プリアンブルは自己相関特性を有することがわかる。このプリアンブルのＰＡＰＲは２．７ｄＢであり、ＰＡＰＲが比較的低いことがわかる。
【００５５】
図１３は、実施の形態における環状シフト回数とプリアンブルのＰＡＰＲの関係の例を示す図である。図１３は、ロングプリアンブルモデルを用いた場合の環状シフト回数とプリアンブルのＰＡＰＲの関係を示す。図１３の横軸が第１演算部１１における環状シフト回数ｋであり、縦軸がＰＡＰＲ（単位：ｄＢ）である。環状シフト回数に応じてＰＡＰＲが変化するため、上述のように環状シフト回数を変えて処理を繰り返すことでＰＡＰＲを低減できることがわかる。
【００５６】
図１に示すプリアンブル生成装置１について、プリアンブルモデルとしてショートプリアンブルモデルを用い、他の条件を上述のシミュレーションと同じにして、プリアンブルを生成するシミュレーションを行った。図１４は、実施の形態におけるプリアンブルの自己相関特性の異なる例を示す図である。図の見方は図１２と同様である。図１２と同様に、相関値のピークが生じており、プリアンブルは自己相関特性を有することがわかる。このプリアンブルのＰＡＰＲは３．５ｄＢであり、ＰＡＰＲが比較的低いことがわかる。
【００５７】
図１５は、実施の形態における環状シフト回数とプリアンブルのＰＡＰＲの関係の異なる例を示す図である。図１５は、ショートプリアンブルモデルを用いた場合の環状シフト回数とプリアンブルのＰＡＰＲの関係を示す。図の見方は図１３と同様である。図１３と同様に、環状シフト回数に応じてＰＡＰＲが変化するため、上述のように環状シフト回数を変えて処理を繰り返すことでＰＡＰＲを低減できることがわかる。
【００５８】
上述のシミュレーションにより、実施の形態に係る発明においては、上述の演算を施すことで、ＰＡＰＲが低く、自己相関特性を有するプリアンブルを生成できることがわかった。
【００５９】
本発明の実施の形態は上述の実施の形態に限られない。プリアンブル生成装置１の各部は、ＩＦＦＴの代わりにＩＤＦＴを行うよう構成してもよいし、ＦＦＴの代わりにＤＦＴを行うよう構成してもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１  プリアンブル生成装置
２  通信機
３  一次変調部
４  ＩＦＦＴ部
５  送信部
６  アンテナ
１１  第１演算部
１２  第２演算部
１３  第３演算部
１４  判定部
１５  モデル決定部
２０  コントローラ
２１  ＣＰＵ
２２  Ｉ／Ｏ
２３  ＲＡＭ
２４  ＲＯＭ
【図１】
2015019136.tif 000010
【図２】
2015019136.tif 000011
【図３】
2015019136.tif 000012
【図４】
2015019136.tif 000013
【図５】
2015019136.tif 000014
【図６】
2015019136.tif 000015
【図７】
2015019136.tif 000016
【図８】
2015019136.tif 000017
【図９】
2015019136.tif 000018
【図１０】
2015019136.tif 000019
【図１１】
2015019136.tif 000020
【図１２】
2015019136.tif 000021
【図１３】
2015019136.tif 000022
【図１４】
2015019136.tif 000023
【図１５】
2015019136.tif 000024