(57)【要約】      （修正有）【課題】フェージング伝搬路にてキャリア間干渉の除去を高精度で行えるよう、伝搬路を高精度に推定する。【解決手段】パイロット抽出部１５１は、第１のＦＦＴ部１４から出力されたデジタル信号からシンボル単位でパイロット信号を抽出する。伝搬路推定値算出部１５３は、制約条件設定部１５２にて設定された制約条件を参照し、圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して、前記抽出したパイロット信号から、伝搬路のインパルス応答である伝搬路推定値を、第１のＣＳ処理部１５ａ〜第４のＣＳ処理部１５ｄにて算出する。伝搬路推定値平均部１６は、前記算出された連続するシンボルにおける伝搬路推定値より、所定個数の伝搬路推定値の平均値を算出することで、誤差成分を削減した伝搬路推定値を得る。ＩＣＩ除去部１９は、前記伝搬路推定値に基づき、所定個数のシンボルの何れか１のシンボルにおけるデータ信号に含まれるキャリア間干渉を除去する。【選択図】図１
2015136026.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信した，パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルのパイロット信号を抽出する抽出部と，
圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，前記パイロット信号に基づき，前記シンボルにおける伝搬路のインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する推定部と，
所定個数の前記シンボルの各々の伝搬路推定値に対し，前記伝搬路推定値に含まれる誤差成分を削減する所定の演算を行う削減部と，
前記誤差成分を削減した伝搬路推定値に基づき，前記所定個数のシンボルの何れか1のシンボルに含まれるキャリア間干渉成分を除去する除去部とを有する受信機。
【請求項２】
請求項1において，
前記推定部は，前記伝搬路推定値を算出する複数のサブ推定部を有し，前記複数のサブ推定部の各々は，連続する前記複数のシンボルの各々の伝搬路推定値を算出する受信機。
【請求項３】
請求項1において，
前記所定の演算は，前記所定個数のシンボルの各々の伝搬路推定値を平均する演算である受信機。
【請求項４】
請求項1において，
さらに，伝搬路の変動を測定する測定部を有し，
前記削減部は，前記伝搬路の変動量が大きくなるほど，前記所定個数を小さくする受信機。
【請求項５】
パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルを受信する受信機で実行される受信方法であって，
前記受信機は，
受信した前記シンボルのパイロット信号を抽出し，
圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，前記パイロット信号に基づき，前記シンボルにおける伝搬路のインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出し，
所定個数の前記シンボルの各々の伝搬路推定値に対し，所定の演算を行って前記伝搬路推定値に含まれる誤差成分を削減し，
前記誤差成分を削減した伝搬路推定値に基づき，前記所定個数のシンボルの何れか1のシンボルにおける信号に含まれるキャリア間干渉成分を除去する受信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，受信機，受信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地上デジタルテレビ放送や無線ローカルエリアネットワーク(WLAN:  Wireless Local Area Network)等では，マルチパス伝搬による波形ひずみの影響を避けるため，直交周波数分割多重(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplex)と呼ばれる方式が用いられている。OFDMでは，伝送帯域を複数の狭帯域信号に分割し，分割したそれぞれの狭帯域信号を用いて並列伝送を行うことにより，マルチパス伝搬による波形ひずみの影響をさけつつ広帯域伝送を行うことが可能である。
【０００３】
OFDMでは，各狭帯域信号の変調方式として，多値位相変調(PSK: Phase Shift Keying)や多値直交振幅変調(QAM: Quadrature Amplitude Modulation)が用いられている。この場合，各狭帯域信号の振幅および位相はマルチパス伝搬路により変化する。そこで，PSKやQAMの復調を行うためには，伝搬路(伝搬パスとも呼ぶ)の周波数応答あるいはインパルス応答を推定，すなわち伝搬路を推定する必要がある。
【０００４】
伝搬路を推定するために，OFDM送信信号の一部に既知信号がパイロット信号として挿入されている。受信機は，パイロット信号を抽出し，伝搬路によりパイロット信号が受けた振幅および位相変動量を推定する。受信機は，推定したパイロット信号の振幅および位相変動量を補間処理することにより，周波数応答特性を推定することができる。しかし，マルチパス，フェージング(Fading)，雑音の影響で，前記した伝搬路の推定を高精度にできない場合がある。
【０００５】
さて，マルチパス伝搬路の伝搬パスは，有限個のパスから構成されている。この構成では，インパルス応答は，各パスの遅延時間位置にインパルスがあり，その他のほとんどの遅延時間で0となっている。このように，推定する対象がほとんどの位置(例えば，時間位置)で0であり，一部の位置のみ0ではない値を持つ，すなわち，スパース性を有している場合，高精度にその対象を推定する圧縮センシング(Compressed Sensing)と呼ばれる手法が近年，提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2011-146813号公報
【特許文献２】特開2011-228890号公報
【特許文献３】特開2004-208254号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】D.L. Donoho, Compressed sensing, Information Theory, IEEE Transactions on, 52(4);1289-1306, Apr 2006.
【非特許文献２】E.J. Candes, J. Romberg, and T. tao, Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information, Information Theory, IEEE Transactions on, 52(2):489-509, Feb 2006.
【非特許文献３】E.J. Candes, The restricted isometry property and its implications for compressed sensing, Comptes Redus Mathematique, 346(5);589-592,   May 2008.
【非特許文献４】W.U. Bajwa, J. Haupt. A.M. Sayeed, and R. Nowak, Compressed channel sensing: A new approach to estimating sparse multipath channels. Proceedings of the IEEE, 98(6):1058-1076, Jun 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
圧縮センシングによる伝搬路推定法を利用すれば，圧縮センシングによる伝搬路推定法が提案される前の従来方法による伝搬路推定法に比べて高精度な伝搬路推定が可能になる。しかし，受信機の移動によりフェージングが起こると，キャリア間干渉（ICI:Inter Carrier Interference）が発生する。受信機は，推定した，伝搬路の周波数応答あるいはインパルス応答を利用してキャリア間干渉成分(以下，キャリア間干渉と記す)を除去する。しかし，伝搬路を高精度に推定できないと，キャリア間干渉の除去を高精度に行うことが困難になる。
【０００９】
そこで，本実施の形態の一つの側面は，伝搬路を高精度に推定することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
受信機の第１の側面は，受信した，パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルのパイロット信号を抽出する抽出部と，圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，前記パイロット信号に基づき，前記シンボルにおける伝搬路のインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する推定部と，所定個数の前記シンボルの各々の伝搬路推定値に対し，前記伝搬路推定値に含まれる誤差成分を削減する所定の演算を行う削減部と，前記誤差成分を削減した伝搬路推定値に基づき，前記所定個数のシンボルの何れか1のシンボルに含まれるキャリア間干渉成分を除去する除去部とを有する。
【発明の効果】
【００１１】
第１の側面によれば，伝搬路を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図1は，第1の実施の形態における受信機のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【図２】図2は，図1の第1のFFT部14が出力する連続する各シンボルに対して，CS処理が実行される状態を模式的に示す図である。
【図３】図3は，l1再構成法を簡単に説明するための図である。
【図４】図4は，図1で説明したICIレプリカ生成部18，ICI除去部19のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【図５】図5は，第2の実施の形態における受信機のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【図６】図6は，図5で説明した伝搬路推定値の時間変動量の算出を説明する図である。
【図７】図7は，あるパイロットサブキャリアnkにおけるE2(n,f)の変化を模式的に示す図である。
【図８】図8は，遅延プロファイルに基づきFd推定値を算出する処理について説明する図である。
【図９】図9は，第3の実施の形態における受信機のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【図１０】図10は，遅延プロファイルを示す図である。
【図１１】図11は，暫定センシング行列Xtを模式的に示す図である。
【図１２】図12は，図10に示したインパルス応答のパワー成分に対して，OMP法を実行して得られた遅延プロファイルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
[第1の実施の形態]
(第1の実施の形態における受信機のブロック図)
図1は，第1の実施の形態における受信機のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。受信機100は，受信部12と，GI除去部13と，第1のFFT部14と，推定部15とを有する。なお，GIは，ガードインターバル（GI：Guard interval）の略語である。さらに，受信機100は，伝搬路推定値平均部(削減部)16と，第2のFFT部17と，ICIレプリカ生成部18と，ICI除去部19と，伝搬路補償部20とを有する。以下，伝搬路推定値平均部(削減部)を伝搬路推定値平均部と記す。
【００１４】
受信部12は，アンテナ11を介して，図示しない送信機から送信された例えばOFDMの無線信号を受信する。受信部12は，受信した信号に対してダウンコンバート処理，直交復調処理などを実行し，受信信号を生成する。さらに，受信部12は，この受信信号をデジタル信号に変換し，変換後の信号をGI除去部13に出力する。前記したOFDMの無線信号は，例えば，パイロット信号(既知信号とも呼ぶ)とデータ信号とを含むシンボル（フレームとも呼ぶ）である。受信部12は，このシンボルを受信する。
【００１５】
GI除去部13は，受信部12から出力されたデジタル信号からGIを除去し，GIを除去したデジタル信号を第1のFFT部14に出力する。
【００１６】
第1のFFT部14は，GIが除去された有効シンボルに対して高速フーリエ変換処理を実行し，時間領域のデジタル信号を周波数領域のデジタル信号に変換する。高速フーリエ変換をFFT(Fast Fourier Transform)と適宜記す。第1のFFT部14は，周波数領域のデジタル信号を推定部15，ICIレプリカ生成部18，ICI除去部19に出力する。第1のFFT部14は，連続する複数のシンボル(例えば，4つのシンボル)の各々に対してFFT処理を実行し，各シンボルにおける周波数領域のデジタル信号を，それぞれ，第1のCS処理部(サブ推定部)15a〜第4のCS処理部(サブ推定部)15dに出力する。以下，CS処理部(サブ推定部)をCS処理部と記す。
【００１７】
推定部15は，圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，パイロット信号に基づき，シンボルにおける伝搬路のインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する。
【００１８】
推定部15は，伝搬路推定値を算出する複数のCS処理部，例えば第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dを有する。複数のCS処理部の各々は，連続する複数のシンボルの各々の伝搬路推定値を算出する。
【００１９】
第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dは，算出した伝搬路推定値を伝搬路推定値平均部16に出力する。第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dが出力する伝搬路推定値は，時間領域の伝搬路推定値である。なお，図1におけるCS処理部の個数は4であるが，この個数は例示である。
【００２０】
第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dは，それぞれ，パイロット抽出部151と，制約条件設定部152と，伝搬路推定値算出部153とを有する。
【００２１】
パイロット抽出部151は，シンボルのパイロット信号を抽出する。具体的には，パイロット抽出部151は，第1のFFT部14から出力された周波数領域のデジタル信号から，パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルのパイロット信号を抽出する。詳しくは，パイロット抽出部151は，シンボル単位で，FFT処理が実行されたデジタル信号からパイロット信号を抽出し，抽出したパイロット信号を制約条件設定部152，伝搬路推定値算出部153に出力する。
【００２２】
制約条件設定部152は，伝搬路推定値算出部153において参照される制約条件を伝搬路推定値算出部153に設定する。制約条件は，非特許文献3に示される制限等長性(Restricted Isometry Property；RIP)である。制約条件については，特に，非特許文献3の(式3)を参照。
【００２３】
伝搬路推定値算出部153は，圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，パイロット信号に基づき，シンボルにおける伝搬路推定値を算出する。圧縮センシングの復号アルゴリズムは，例えば，制限等長性を用いたl1再構成法(規定追跡法とも呼ぶ)である。伝搬路推定値算出部153は，l1再構成法を利用して，パイロット抽出部151が出力した周波数領域のパイロット信号から時間領域の伝搬路推定値を生成する。なお，詳細については後記する。
【００２４】
以上説明したように，推定部15では，伝搬路推定値を算出する複数のCS処理部が並列(パラレル)に設けられており，連続するシンボルにおける伝搬路推定値が同時に算出される。その結果，伝搬路推定値平均部16が，伝搬路推定値の平均値を算出するまでの時間を短縮できる。なお，推定部15は，1つのCS処理推定部を有していてもよい。
【００２５】
伝搬路推定値平均部16は，所定個数のシンボルの各々の伝搬路推定値に対し，伝搬路推定値に含まれる誤差成分(以下，誤差と適宜記す)を削減する所定の演算を行う。この所定の演算の一例は，所定個数の伝搬路推定値の平均演算(例えば，相加平均)である。具体的には，伝搬路推定値平均部16は，第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dから出力された時間領域の伝搬路推定値の中の，所定個数の伝搬路推定値を平均化して伝搬路推定値の平均値を算出し，第2のFFT部17に出力する。所定の演算としては，他にも，所定個数の伝搬路推定値の加重平均を算出してもよい。この平均化された伝搬路推定値は，誤差成分が削減された伝搬路推定値である。
【００２６】
第2のFFT部17は，伝搬路推定値平均部16から出力された平均化された伝搬路推定値(時間領域)に対してFFT処理を実行し，周波数領域の伝搬路推定値を生成し，ICIレプリカ生成部18，伝搬路補償部20に出力する。以下，平均化された伝搬路推定値を平均伝搬路推定値と適宜記す。
【００２７】
ICIレプリカ生成部18は，第1のFFT部14から出力された周波数領域のデジタル信号と伝搬路推定値平均部16から出力された周波数領域の伝搬路推定値とに基づき，ICI除去用のデータであるICIレプリカを生成し，ICI除去部19に出力する。
【００２８】
ICI除去部19は，伝搬路推定値平均部16が平均した伝搬路推定値に基づき，所定個数のシンボルの何れか1のシンボルにおけるデータ信号に含まれるキャリア間干渉を除去する。
【００２９】
具体的には，ICI除去部19は，第1のFFT部14から出力された周波数領域のデジタル信号から，伝搬路推定値平均部16から出力されたICIレプリカを利用して，ICIを除去し，伝搬路補償部20に出力する。
【００３０】
伝搬路補償部20は，第2のFFT部17が出力した周波数領域の伝搬路推定値を参照して，ICIが除去された周波数領域のデジタル信号におけるデータ信号の伝搬路特性を推定する。そして，伝搬路補償部20は，この推定された伝搬路特性に基づきデータ信号から伝搬路特性を除去する補償処理を実行し，上位のアプリケーション(図示しない)に出力する。
【００３１】
(CS処理)
図2は，図1の第1のFFT部14が出力する連続する各シンボルに対して，CS処理が実行される状態を模式的に示す図である。図2において，符号Sなどで示す，横長の長方形枠が1シンボルを示す。そして，符号PLTで示す，縦長の長方形枠(点線ハッチング参照)がパイロット信号を示す。
【００３２】
各シンボルにおける白抜きの部分がデータ信号を示す。図面上から下方向の矢印が，時間経過を示す。図2では，第1のFFT部14が，FFTした連続するシンボルを順次出力している状態を示している。図面左から右方向の矢印が，各シンボルにおける周波数サブキャリアを示す。
【００３３】
第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dは，パイロット抽出部151により1つのシンボルにおいて所定のサブキャリア領域に配置されているパイロット信号(パイロットサブキャリアとも呼ぶ)を抽出し，伝搬路推定値算出部153によりこのパイロット信号から伝搬路推定値を算出する。
【００３４】
第1のFFT部14は，FFT処理が実行された，先頭からL番目のシンボルを第1のCS処理部15aに出力し，FFT処理が実行された(L+1)番目のシンボルを第2のCS処理部15bに出力する。第1のFFT部14は，FFT処理が実行された(L+2)番目のシンボルを第3のCS処理部15cに出力し，FFT処理が実行された(L+3)番目のシンボルを第4のCS処理部15dに出力する。これらL番目〜(L+3)番目のシンボルは，連続するシンボルであり，例えば符号N4で示す4つのシンボルである。ここで，Lは0，4，8…である4の倍数であり，4の倍数毎カウントアップされる。なお，CS処理部の個数がN(2以上の整数)個の場合，Lは0を含む，Nの倍数である。
【００３５】
例えば，第1のFFT部14は，FFT処理が実行されたシンボルS11を第1のCS処理部15aに出力し，FFT処理が実行されたシンボルS12を第2のCS処理部15bに出力する。さらに，第1のFFT部14は，FFT処理が実行されたシンボルS13を第3のCS処理部15cに出力し，FFT処理が実行されたシンボルS14を第4のCS処理部15dに出力する。
【００３６】
そして，第1のFFT部14は，FFT処理が実行されたシンボルS15を第1のCS処理部15aに出力し，FFT処理が実行されたシンボルS16を第2のCS処理部15bに出力する。さらに，第1のFFT部14は，FFT処理が実行されたシンボルS17を第3のCS処理部15cに出力し，FFT処理が実行されたシンボルS18を第4のCS処理部15dに出力する。
【００３７】
このように，第1のFFT部14は，FFT処理が実行された連続する4つのシンボルの各々を第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dに出力する。次いで，第1のFFT部14は，これら連続する4つのシンボルに後続する，FFT処理が実行された連続する4つのシンボルの各々を第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dに出力する。
【００３８】
第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dは，第1のFFT部14から出力されたシンボルについて伝搬路推定値を算出する。具体的には，第1のCS処理部15aはL番目のシンボルについて伝搬路推定値を算出し，第2のCS処理部15bは(L+1)番目のシンボルについて伝搬路推定値を算出する。第3のCS処理部15cは(L+2)番目のシンボルについて伝搬路推定値を算出し，第4のCS処理部15dは(L+3)番目のシンボルについて伝搬路推定値を算出する。
【００３９】
前記の例では，第1のCS処理部15aはシンボルS11について伝搬路推定値を算出し，第2のCS処理部15bはシンボルS11の次のシンボルS12について伝搬路推定値を算出する。第3のCS処理部15cはシンボルS12の次のシンボルS13について伝搬路推定値を算出し，第4のCS処理部15dはシンボルS13の次のシンボルS14について伝搬路推定値を算出する。第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dは，シンボルS15以下のシンボルについても，同様に，伝搬路推定値を推定する。このように，1シンボルずつづらして伝搬路推定値を算出する処理をスライディングCS処理とも呼ぶ。
【００４０】
なお，前記したように，推定部15は，1つのCS処理部を有していてもよい。この場合，第1のFFT部14は，1つのシンボルにFFTし，処理結果を推定部15に出力する。推定部15は，FFTされたシンボルにおける伝搬路推定値を算出し，伝搬路推定値平均部16に出力する。伝搬路推定値平均部16は，出力された伝搬路推定値をメモリ(図示しない)に記憶し，所定個数の伝搬路推定値がメモリに記憶されたタイミングで，これらの平均を算出する。
【００４１】
(マルチパス伝搬路のインパルス応答の推定)
ここで，圧縮センシングを利用する，マルチパス伝搬路のインパルス応答を推定(伝搬路推定値を算出)する手法について説明する。例えば，非特許文献1において，スパース性を有するベクトルを観測ベクトルから推定する手法が提案されている。この手法は，各要素の絶対値の和が最小となるベクトルを探索することによりベクトルを推定する手法である。この手法では，広く知られている線形計画法を用いることが可能である。
【００４２】
圧縮センシングのl1再構成法は，この線形計画法を利用してマルチパス伝搬路のインパルス応答を推定する。この手法を用いてマルチパス伝搬路のインパルス応答を推定する手法として非特許文献4では，圧縮センシングをOFDMや周波数拡散方式の伝搬路推定手法として用いる手法が提案されており，インパルス応答推定精度が改善されることが示されている。  以下にl1再構成法について簡単に説明する。図3は，l1再構成法を簡単に説明するための図である。
【００４３】
図3(A)は，周波数領域の伝搬路変動を模式的に示す図である。横軸が周波数を示し，縦軸が各周波数のパワー(振幅)を模式的に示す。図3における，丸点はパイロット信号を模式的に示し，破線は実際の伝搬路における信号の強度を示す。点線のハッチング部分は，図1で説明した制約条件を模式的に示す。
【００４４】
図3(B)は，l1再構成法により推定されたマルチパス伝搬路のインパルス応答の時間軸上の分布を模式的に示す図である。図3(B)のグラフは，遅延プロファイルとも呼ばれる。横軸は，遅延量(時間)を示し，縦軸は，インパルス応答のパワー(振幅)を示す。
【００４５】
遅延量(遅延時間)が0の位置に主波のインパルス応答のパワーが存在する。
【００４６】
ここで，送信信号のベクトルをx，受信信号のベクトルをy，伝搬路の変換行列をAとすると下記式が成り立つ。
【００４７】
【数１】
2015136026.tif 000003
【００４８】
上式のxは，M次元の送信信号ベクトルである。上式の変換行列Aは，要素数をN行×M列とする行列である。この場合，上式のyは，N次元の受信信号ベクトルである。ここで，受信信号のベクトルyは，パイロット抽出部151が出力した周波数領域のパイロット信号に相当する。また，送信信号のベクトルxは，送信機(図示しない)が受信機100に送信した送信信号に相当する。そして，Mは，OFDMのキャリア数に相当する。
【００４９】
変換行列Aを伝搬路と見なすと，変換行列Aの列成分はマルチパスの状態を示すので，マルチパスの個数KがM列より十分少なくスパース性を有する場合（疎の場合），すなわちK<<Mの場合，圧縮センシングのl1再構成法を利用して，送信信号xを復元できる。このl1再構成法の式を下記に示す。
【００５０】
【数２】
2015136026.tif 000004
【００５１】
（式２）では，拘束条件y=Axを満たす条件下で，送信信号ベクトルxの絶対値和(L1ノルム)を最小にする送信信号ベクトルxの推定ベクトル
【００５２】
【数３】
2015136026.tif 000005
【００５３】
を算出する。この拘束条件は，変換行列Aに送信信号ベクトルxを乗算した値が，受信信号のベクトルyに等しくなる条件である。
【００５４】
前記推定ベクトルの算出過程で，変換行列Aの列成分が算出される。伝搬路推定値算出部153は，算出された変換行列Aの列成分に基づき，伝搬路の伝搬路推定値に算出する。
【００５５】
(式２)は，送信信号のベクトルxと同じ大きさの補助ベクトルtを用いて，（式４）に示すように線形計画問題に変換できる。ここで，補助ベクトルtはM次元のベクトルであり，下記式で示す。
【００５６】
【数４】
2015136026.tif 000006
【００５７】
【数５】
2015136026.tif 000007
【００５８】
（式４）では，
【００５９】
【数６】
2015136026.tif 000008
【００６０】
を拘束条件として，補助ベクトルtの係数の絶対値の総和を最小にする送信信号ベクトルxの推定ベクトルを算出している。
【００６１】
（式４）は一般的な線形計画法で解くことが可能となる。(式４)を解く過程で，マルチパスの状態を示す変換行列Aの列成分を得ることができる。この列成分が伝搬路推定値に相当する。
【００６２】
伝搬路推定値算出部153は，（式４）を利用して，マルチパス伝搬路のインパルス応答を推定，すなわち伝搬路推定値を算出する。
【００６３】
(伝搬路推定値の平均化)
次に，図1の伝搬路推定値平均部16について説明する。ここで，先頭からl(小文字のエル)番目のシンボルにおける時間tの伝搬路推定値を
【００６４】
【数７】
2015136026.tif 000009
【００６５】
とする。このlは整数である。第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dは，それぞれ算出した伝搬路推定値，例えば
【００６６】
【数８】
2015136026.tif 000010
【００６７】
を伝搬路推定値平均部16に出力している。この時間tは，例えばFFT窓(ウィンドウ)を設定する(切り出すとも呼ぶ)タイミングを示している。
【００６８】
伝搬路推定値平均部16は，下記(式5)に基づき，所定個数(例えば，4)のシンボルにおいて，これらのシンボルの伝搬路推定値を平均する。この所定個数は，平均化する対象のシンボルの個数である。具体的には，伝搬路推定値平均部16は，所定個数のシンボルの何れか1の第1のシンボル(以下，対象シンボルと記す)の伝搬路推定値と，対象シンボルに時間的に前に位置する1つ以上の第2のシンボル毎の伝搬路推定値と，対象シンボルに時間的に後に位置する1つ以上の第3のシンボル毎の伝搬路推定値との総和を算出する。
【００６９】
平均化後の対象シンボルの伝搬路推定値
【００７０】
【数９】
2015136026.tif 000011
【００７１】
は，所定個数をNt(Ntは例えば偶数)とすると，下式で示す計算式により算出される。
【００７２】
【数１０】
2015136026.tif 000012
【００７３】
例えば，図2において，lが6(例えば対象シンボルS14に相当する，6番目のシンボル)で，Ntが，4の場合，第2のシンボルは，4番目のシンボルS12，5番目のシンボルS13である。そして，第3のシンボルは，7番目のシンボルS15である。
【００７４】
（式５）によれば，対象シンボルS14の伝搬路推定値の平均値は，((h4(t)+h5(t)+h6(t)+h7(t))/4と算出される。伝搬路推定値平均部16は，(式５)を実行して，伝搬路推定値を平均し，l番目のシンボルにおける伝搬路推定値の平均値を出力する。すなわち，伝搬路推定値平均部16は，lを0から1ずつカウントアップして，l番目のシンボルにおける伝搬路推定値の平均値を出力する。なお，伝搬路推定値平均部16は，lがNt/2未満の場合，伝搬路推定値の平均値の算出処理を行わず，平均化しない伝搬路推定値をそのまま第2のFFT部17に出力する。
【００７５】
ここで，伝搬路推定値を平均化する理由について説明する。算出された伝搬路推定値と，理想的な状態下で得られるであろう伝搬路値(以下，正解伝搬路推定値と記す)との間には誤差がある。この誤差は，フェージング，雑音などの影響により生じる誤差成分である。
【００７６】
この誤差成分が，ランダム性が高い誤差の場合，伝搬路推定値を平均化すれば，平均化後の伝搬路推定値から誤差成分が削減(キャンセルとも呼ぶ)される。すなわち，伝搬路推定値を平均化すれば，平均化後の伝搬路推定値は，正解伝搬路推定値に近づく。
【００７７】
そこで，本実施の形態の受信機100は，算出された複数の伝搬路推定値を平均化して，前記した伝搬路推定値の平均値を算出する。この平均化により，伝搬路推定値に含まれる誤差成分が削減される。
【００７８】
そして，ICI除去部は，平均した伝搬路推定値に基づき，対象シンボルにおける信号に含まれるICIを除去する。前記した除去を行うため，受信機100は，平均した伝搬路推定値を用いて，ICIを除去するためのICIレプリカを算出する。
【００７９】
(ICI除去)
ICI除去部19が実行するICI除去について説明する。受信機100が送信機と通信している間に，受信機100が移動したことにより，いわゆるドップラーシフトが発生する。なお，この通信は，OFDM通信である。ドップラーシフトがある場合，各サブキャリアにおいて周波数ずれが生じ，第1のサブキャリアの受信信号は，隣接する第2，第3のサブキャリアの受信信号からの影響(干渉とも呼ぶ)を受ける。この影響がICIである。ICI除去部19は，このICIを除去する。
【００８０】
ICI除去後の信号
【００８１】
【数１１】
2015136026.tif 000013
【００８２】
は，下式のように，サブキャリアnの受信信号YnからICIレプリカを減算することにより得られる。なお，ICIレプリカは，ICIレプリカ生成部18が生成する。
【００８３】
【数１２】
2015136026.tif 000014
【００８４】
ここで，ICIn,kは，サブキャリアnの受信信号に対する，隣接サブキャリアkの受信信号からのICIを示す。また，NはOFDMのFFT数である。
【００８５】
ICI除去部19は，（式６）を実行して，サブキャリアnの受信信号YnからICIを除去する。
【００８６】
サブキャリアnのICIは下式のように3つのパラメータの積により算出できる。
【００８７】
【数１３】
2015136026.tif 000015
【００８８】
ここで，（式７）の
【００８９】
【数１４】
2015136026.tif 000016
【００９０】
は，送信信号のレプリカを示す。
【００９１】
そして，（式７）の
【００９２】
【数１５】
2015136026.tif 000017
【００９３】
は，周波数領域の伝搬路推定値の傾きを示す。
【００９４】
伝搬路推定値の傾きは，下式のように伝搬路変動量を経過時間で除算することで算出される。
【００９５】
【数１６】
2015136026.tif 000018
【００９６】
すなわち，l番目のシンボルの伝搬路推定値の傾きは，このシンボルの前後のシンボル((l-1)番目のシンボル，(l+1)番目のシンボル)の伝搬路変動量から求められる。
ここで，
【００９７】
【数１７】
2015136026.tif 000019
【００９８】
は，l番目のシンボルにおけるサブキャリアnの伝搬路推定値，NはOFDMのFFT数，NGIはOFDMのGI長を示す。
（式７）のキャリア間隔の重み
【００９９】
【数１８】
2015136026.tif 000020
【０１００】
は，サブキャリア間隔の重みで下式のようにサブキャリア間隔の周波数から決まる値を示す。なお，Δnは，(k-n)である。
【０１０１】
【数１９】
2015136026.tif 000021
【０１０２】
図4は，図1で説明したICIレプリカ生成部18，ICI除去部19のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。ICIレプリカ生成部18は，仮判定部181と，遅延部Ts182と，遅延部2Ts183と，傾き演算部184と，ICI演算部185とを有する。ICI除去部19は，遅延部Ts191と，減算回路192とを有する。
【０１０３】
第2のFFT部17は，周波数領域の平均伝搬路推定値を，仮判定部181，遅延部2Ts183，傾き演算部184，伝搬路補償部20に出力する。
【０１０４】
(l-1)番目のシンボルにおけるサブキャリアnにおける周波数領域の平均伝搬路推定値は，
【０１０５】
【数２０】
2015136026.tif 000022
【０１０６】
である。
【０１０７】
仮判定部181は，この周波数領域の平均伝搬路推定値に基づき，第1のFFT部14が出力した受信信号(周波数領域)におけるサブキャリアnの理想信号点を算出し，算出した理想信号点(送信レプリカとも呼ぶ)を出力する。なお，かかる理想信号点の算出は，受信信号の仮判定とも呼ばれる。
【０１０８】
仮判定部181は，算出した送信レプリカを遅延部Ts182に出力する。遅延部Ts182は，出力された送信レプリカを1シンボル分遅延させて，ICI演算部185に出力する。
【０１０９】
(l-1)番目のシンボルから1シンボル分遅延した，l番目のシンボルにおけるサブキャリアnの送信レプリカは，
【０１１０】
【数２１】
2015136026.tif 000023
【０１１１】
である。
【０１１２】
遅延部2Ts183は，第2のFFT部17から出力された周波数領域の平均伝搬路推定値を2シンボル分遅延させて，傾き演算部184に出力する。
【０１１３】
(l-1)番目のシンボルから2シンボル分遅延した，(l+1)番目のシンボルにおけるサブキャリアnの平均伝搬路推定値は，
【０１１４】
【数２２】
2015136026.tif 000024
【０１１５】
である。
【０１１６】
傾き演算部184は，第2のFFT部17から入力された伝搬路推定値と，遅延部2Ts183から入力された伝搬路推定値と，OFDMのFFT数と，OFDMのGI長を(式８)に代入して，l番目のシンボルにおけるサブキャリアnの伝搬路推定値の傾き
【０１１７】
【数２３】
2015136026.tif 000025
【０１１８】
を算出し，ICI演算部185に出力する。
【０１１９】
ICI演算部185は，遅延部Ts182が出力した送信レプリカと，傾き演算部184が出力した伝搬路推定値の傾きと，キャリア間隔の重み(数１８参照)とを，下式に代入して，ICIレプリカ値を算出する。
【０１２０】
【数２４】
2015136026.tif 000026
【０１２１】
ICI除去部19の遅延部Ts191は，第1のFFT部14が出力した，(l-1)番目のシンボルにおけるサブキャリアnの受信信号
【０１２２】
【数２５】
2015136026.tif 000027
【０１２３】
を1シンボル分遅延させ，減算回路192に出力する。
【０１２４】
(l-1)番目のシンボルから1シンボル分遅延した，l番目のシンボルにおけるサブキャリアnの受信信号は，
【０１２５】
【数２６】
2015136026.tif 000028
【０１２６】
である。
【０１２７】
減算回路192は，遅延部Ts191が出力した受信信号から，ICI演算部185が出力したICIレプリカ値を減算して，ICIを除去した受信信号を伝搬路補償部20に出力する。ICIを除去した受信信号を下記式で示す。
【０１２８】
【数２７】
2015136026.tif 000029
【０１２９】
伝搬路補償部20は，減算回路192が出力したICI除去後の受信信号と，第2のFFT部17が出力した伝搬路推定値とに基づき，l番目のシンボルにおけるデータ信号の伝搬路補償を行う。第2のFFT部17が出力した伝搬路推定値は，例えば1シンボル分遅延されている。
【０１３０】
本実施の形態の受信機によれば，伝搬路推定値を平均して，伝搬路推定値の誤差成分を削減する。そのため，誤差成分が削減された伝搬路推定値を得ることができ，誤差成分が削減された伝搬路推定値を使用してキャリア間干渉を効果的に除去することができる。その結果，高精度な伝搬路補償が可能になり，特性改善を十分に行うことができる。
【０１３１】
［第2の実施の形態］
受信機が移動すると，伝搬路が変動することがある。特に，都心内で，受信機100が高速で移動すると，ビルなどの建造物の影響により伝搬路が大きく変動することがある。その結果，伝搬路推定値も大きく変動する。このように，伝搬路が大きく変動する場合に，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を増やして，これらの伝搬路推定値を平均化しても，ランダム性が高い誤差成分を十分に除去することが困難である。
【０１３２】
換言すれば，伝搬路の変動が大きい状況下で，第1の実施の形態で説明したようにランダム性が高い誤差を効果的に抑圧するため，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を多くすると，逆に，平均伝搬路推定値と正解伝搬路推定値との差分が大きくなる。
【０１３３】
以上説明したように，伝搬路の変動が大きくなるほど，平均伝搬路推定値と正解伝搬路推定値との差分が大きくなる。その結果，ICIを除去するために算出されるICIレプリカの精度が低くなり，受信信号からICIを高精度に除去できなくなる。
【０１３４】
そこで，伝搬路の変動量に応じて，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を変更する。具体的には，伝搬路の変動が大きくなる程，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を少なくする。
【０１３５】
ここで，受信機100の移動速度と正の相関がある最大ドップラー周波数を，この伝搬路の変動と対応させる。すなわち，最大ドップラー周波数が大きいほど，伝搬路の変動が大きいとみなす。一方，最大ドップラー周波数が小さいほど，伝搬路の変動が小さいとみなす。
【０１３６】
(第2の実施の形態における受信機のブロック図)
図5は，第2の実施の形態における受信機のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。第2の実施の形態における受信機200は，第1の実施の形態で説明した受信機100に，測定部30を追加したハードウェア構成を有する。測定部30は，伝搬路の変動を測定する。測定部30は，Fd用伝搬路値推定部31と，Fd推定部32とを有する。なお，Fdは最大ドップラー周波数の略語である。
【０１３７】
第1のFFT部14は，周波数領域のデジタル信号を，第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15d，伝搬路補償部20，測定部30に出力する。
【０１３８】
Fd用伝搬路値推定部31は，図1，図2で説明したように，シンボル単位で，FFT処理が実行されたデジタル信号からパイロット信号を抽出する。Fd用伝搬路値推定部31は，周波数領域のパイロット信号に基づき，伝搬路推定を行い，伝搬路推定値を算出する。なお，この伝搬路推定値の算出は，様々な伝搬路の推定方法を利用することができる。
【０１３９】
例えば，Fd用伝搬路値推定部31は，パイロット信号に基づき，連続するシンボルの各々における伝搬路の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する。そして，Fd用伝搬路値推定部31は，算出した連続するシンボルの各々の伝搬路推定値の単位時間当たりの変動量(以下，時間変動量と適宜記す)を伝搬路の変動量として測定する。例えば，Fd用伝搬路値推定部31は，算出した伝搬路推定値に対して，時間シンボル(時間方向)を基準にしたFFT処理を実行し，伝搬路推定値の時間変動量を算出し，Fd推定部32に出力する。なお，Fd用伝搬路値推定部31の詳細については，図6で説明する。
【０１４０】
Fd推定部32は，Fd用伝搬路値推定部31が出力した伝搬路推定値の時間変動量に基づき，最大ドップラー周波数を推定して，伝搬路推定値平均部16に出力する。以下，最大ドップラー周波数の推定結果をFd推定値と適宜記す。
【０１４１】
伝搬路推定値平均部16は，伝搬路の変動量が大きくなるほど，平均化対象となる伝搬路推定値の個数(所定個数)を小さくする。前記の例では，伝搬路推定値平均部16は，Fd推定部32が出力したFd推定値の大きさに比例して，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を小さくする。
【０１４２】
例えば，伝搬路推定値平均部16は，Fd推定値が，Fd1未満の場合，平均化対象となる伝搬路推定値の個数Nc3と決定する。また，伝搬路推定値平均部16は，Fd推定値が，Fd1以上，Fd2(Fd2はFd1よりも大きい)未満の場合，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を，個数Nc3よりも小さいNc2と決定する。また，伝搬路推定値平均部16は，Fd推定値が，Fd2以上の場合，平均化対象となる伝搬路推定値の個数を，個数Nc2よりも小さいNc1と決定する。そして，伝搬路推定値平均部16は，決定した個数の伝搬路推定値を平均化する。この決定した個数は，第1の実施の形態で説明したNtである。
【０１４３】
(伝搬路推定値の時間変動量)
図6は，図5で説明した伝搬路推定値の時間変動量の算出を説明する図である。横長の長方形枠が1シンボルを示す。そして，各シンボルにおける白抜きの部分がデータ信号を示す。図面上から下方向の矢印が，時間経過を示す。図面左から右方向の矢印が，各シンボルにおける周波数サブキャリアを示す。
【０１４４】
図6(A)は，図2で説明した，第1のFFT部14が，FFTした各シンボルを順次出力している状態を示している。符号PLT1は，シンボルS11における所定のサブキャリアの周波数帯域(以下，サブキャリア帯域と適宜記す)に配置されているパイロット信号を示す。符号PLT2は，シンボルS13における前記した所定のサブキャリア帯域と同じサブキャリア帯域に配置されているパイロット信号を示す。符号DT1は，前記した所定のサブキャリア帯域と同じサブキャリア帯域に配置されたデータ信号を示す。
【０１４５】
Fd用伝搬路値推定部31は，1つのシンボルにおいて所定のサブキャリア帯域に配置されているパイロット信号(図6(A)参照)を抽出する。Fd用伝搬路値推定部31は，抽出したパイロット信号に基づき伝搬路推定を行い，このパイロット信号が配置されているサブキャリア帯域に対応する伝搬路推定値を算出する。
【０１４６】
抽出したパイロット信号が配置されているサブキャリア帯域に対応する伝搬路推定値を，図6(B)に示す縦長の長方形枠(横線ハッチング参照)で示す。
【０１４７】
図6(A)，図6(B)の例では，Fd用伝搬路値推定部31は，シンボルS11のサブキャリア信号PLT1(図6（A)参照）に基づき，このサブキャリア信号PLT1が配置されているサブキャリア帯域に対応する伝搬路推定値PE1(図6（B)参照）を算出する。Fd用伝搬路値推定部31は，シンボルS13のサブキャリア信号PLT2(図6（A)参照）に基づき，このサブキャリア信号PLT2が配置されているサブキャリア帯域に対応する伝搬路推定値PE21(図6（B）参照)を算出する。
【０１４８】
次いで，Fd用伝搬路値推定部31は，あるシンボルにおけるサブキャリア帯域において，パイロット信号が配置されていない場合，このサブキャリア帯域に対応する伝搬路推定値を以下の補間処理により算出する。
【０１４９】
すなわち，Fd用伝搬路値推定部31は，あるシンボル(以下，シンボルXと記す)におけるパイロット信号が配置されていないサブキャリア帯域(以下，サブキャリア帯域Xと記す)に対応する伝搬路推定値を，シンボルXに時間的に前後する2つのシンボルにおけるサブキャリア帯域Xに対応する伝搬路推定値に基づき補間する。
【０１５０】
図6(B)において，シンボルS12における符号PC1で示す部分は，パイロット信号ではなくデータ信号が配置されているサブキャリア帯域(図6(A)のデータ信号DT1参照)である。この場合，Fd用伝搬路値推定部31は，シンボルXにおけるパイロット信号が配置されていないサブキャリア帯域Xに対応する伝搬路推定値を，シンボルXに時間的に前後する2つのシンボルS11，S13におけるサブキャリア帯域Xに対応する伝搬路推定値PE1，PE2(図6(B)参照)に基づき補間する。この補間した伝搬路推定値を図6(B)の符号PC1で示す。縦線ハッチングで示すサブキャリア帯域が，補間された伝搬路推定値を示す。
【０１５１】
Fd用伝搬路値推定部31は，予め定められたシンボルの数毎に，図6(A)で説明したパイロット信号の抽出，図6(B)で説明した伝搬路推定の算出，および補間を実行する。予め定められたシンボルの数とは，例えば，4シンボル，10シンボルである。
【０１５２】
次いで，Fd用伝搬路値推定部31は，例えば前記した予め定められた数のシンボルをFFT対象のシンボルとして決定する。そして，Fd用伝搬路値推定部31は，図6(C)に示すように，パイロット信号が配置されているサブキャリア帯域において，時間方向(図6の図面縦矢印参照)で，予め定められた数のシンボルにおける伝搬路推定値(補間した伝搬路推定値も含む)に対してFFT処理を実行する。このFFT処理により，伝搬路推定値の単位時間の変動量を得る。この予め定められた数に対応する時間(図6の図面縦矢印参照)が，前記した単位時間の一例である。なお，このFFT処理は，2次元FFTとも呼ぶ。
【０１５３】
Fd用伝搬路値推定部31は，伝搬推定値をFFTした結果を，例えばEx(n,f),Ey(n,f)のように出力する。ここで，伝搬路推定値は，I(In-phase)ch，Q(Quadrature-phase)chの2つの値を有するので，伝搬推定値をFFTした結果も，このIch，Qchに対応した2つの値，すなわちEx(n,f),Ey(n,f)を有する。
【０１５４】
ここで，nは1番目のシンボルにおいて配置されているパイロット信号の位置(パイロットサブキャリア)を示し，0〜(Np-1)である。ここで，Npは，1シンボルにおける最大のパイロット信号の数である。図6(C)の例では，パイロットサブキャリアの位置は，図6(C)の矢印で示す位置である。fは周波数を示し，0〜(Nx-1)である。Nxは，FFTの対象となるシンボルの個数(例えば，4)を示す。
【０１５５】
Fd推定部32は，
【０１５６】
【数２８】
2015136026.tif 000030
【０１５７】
を実行し，周波数fを変動させた場合におけるE2(n,f)の変化を算出し，最大のE2(n,f)を算出する。
【０１５８】
図7は，あるパイロットサブキャリアnkにおけるE2(n,f)の変化を模式的に示す図である。このパイロットサブキャリアnkは，図6(C)の例では，8個の矢印で示すサブキャリア帯域の何れか1つである。
【０１５９】
図7において，縦軸がE2(n,f)を示し(図ではE2と記す)，横軸が周波数fを示す。ここで，Fd推定部32は，パイロットサブキャリアnにおいて最もE2(n,f)が大きくなる周波数fを最大周波数fmax(nk)として算出する。図7の例では，最もE2(n,f)が大きくなる周波数はf2である。
【０１６０】
なお，最大周波数fmax(n)を，E2(n,f)を重み付けとして利用して，下式のように算出してもよい。
【０１６１】
【数２９】
2015136026.tif 000031
【０１６２】
以上，Fd推定部32は，nを変化させ，各nについて図7で説明したE2(n,f)の算出を行う。
【０１６３】
Fd推定部32は，Fd推定値を下式により算出する。
【０１６４】
【数３０】
2015136026.tif 000032
【０１６５】
そして，Fd推定部32は，Fd推定値の大きさに応じて予め定められた平均化対象となる伝搬路推定値の個数を決定する。Fd推定部32は，決定した個数を伝搬路推定値平均部16に出力する。
【０１６６】
(その他のFd推定値の算出)
他にも，様々な方法を用いてFd推定値を算出することができる。例えば，Fd用伝搬路値推定部31は，従来の方法を利用して，第1のFFT部14から入力された周波数領域のデジタル信号に基づき，シンボル毎の遅延プロファイル(すなわち，伝搬路推定値)を得てもよい。
【０１６７】
また，Fd用伝搬路値推定部31は，第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dが出力したシンボル毎の遅延プロファイルに基づきFd推定値を算出してもよい。なお，第1のCS処理部15a〜第4のCS処理部15dが出力するシンボル毎の伝搬路推定値を利用する場合，第1のFFT部14は，周波数領域のデジタル信号をFd用伝搬路値推定部31に出力しない。 
【０１６８】
図8は，遅延プロファイルに基づきFd推定値を算出する処理について説明する図である。横軸は，遅延量(時間)を示し，縦軸は，インパルス応答のパワー(振幅)を示す。図8において，遅延量(遅延時間)が0の位置に主波のインパルス応答のパワーが存在する。なお，縦軸が，位相を示していてもよい。
【０１６９】
図8(A)は，l番目のシンボルの伝搬路推定値に基づき算出された，l番目のシンボルの遅延プロファイルを示す図である。図8(B)は，l番目のシンボルに後続する(l+1)番目のシンボルの伝搬路推定値に基づき算出された，(l+1)番目のシンボルの遅延プロファイルを示す図である。図8(C)は，(l+1)番目のシンボルに後続する(l+2)番目のシンボルの伝搬路推定値に基づき算出された，(l+2)番目のシンボルの遅延プロファイルを示す図である。なお，例えば，第1のCS処理部15aが，l番目のシンボルの伝搬路推定値を算出し，第2のCS処理部15bが，(l+1)番目のシンボルの伝搬路推定値を算出し，第3のCS処理部15cが，(l+2)番目のシンボルの伝搬路推定値を算出する。
【０１７０】
遅延量P1〜P3における縦線(パワー成分)は，伝搬路(遅延パス)のパワーを模式的に示している。
【０１７１】
Fd用伝搬路値推定部31は，連続する2つのシンボルにおける遅延パスのパワーの変化を積算し，その積算の平均値を算出することでFd推定値を算出する。平均値が大きいほど，Fd推定値が大きくなる。
【０１７２】
例えば，l番目のシンボル，(l+1)番目のシンボル，(l+2)番目のシンボルにおける，最大パワーをそれぞれHp(l),Hp(l+1),Hp(l+2)とする。この最大パワーは，遅延量P1でのパワーである。
【０１７３】
Fd用伝搬路値推定部31は，l番目のシンボルにおけるパワーHp(l)と(l+1)番目のシンボルにおけるパワーHp(l+1)との第1の差分と，(l+1)番目のシンボルにおけるパワーHp(l+1)と(l+2)番目のシンボルにおけるパワーHp(l+2)との第2の差分とを算出する。そして，Fd用伝搬路値推定部31は，これら第1，第2の差分の平均値を算出する。そして，Fd用伝搬路値推定部31は，この算出した平均値をFd推定値としてFd推定部32に出力する。
【０１７４】
なお，この最大パワーだけでなく，例えば，遅延量P2，P3でのパワーの変化を積算し，その積算の平均値を算出してもよい。
【０１７５】
本実施の形態によれば，伝搬路の変化状態に適合した伝搬路推定値の個数を決定することができる。その結果，伝搬路の変化状態が大きい場合に，平均伝搬路推定値と正解伝搬路推定値との差分が大きくなり，その結果，ICIレプリカの精度が低くなることを抑制できる。
【０１７６】
[第3の実施の形態]
第1，第2の実施の形態では，CS処理のl1再構成法を利用して，時間領域の伝搬路推定値を生成した。しかし，l1再構成法を利用して伝搬路推定値を算出する場合，その演算量は多い。そこで，伝搬路推定値の演算量を削減するため，Orthogonal Matching Persuit（OMP）を利用して伝搬路推定値を算出する。OMP法は，例えば，"J. A. Tropp, and A. C. Gilvert, “Signal recovery from random measurement via orthogonal matching pursuit,” IEEE Transactions on Information Theory，vol.53，no.12，pp.4655-4666, Dec 2007"に記載されている。
【０１７７】
OMP法では，各パルスに対応する観測ベクトルの期待値を予め容易しておき，各期待値と観測ベクトルとの間の距離を計算する。そして，最も距離が近い期待値ベクトルに対応するパルスが存在すると判定する。
【０１７８】
その後，観測ベクトルから，対応するパルスに相当する成分を除去し，再び，距離計算を繰り返す。この方法によってもスパース性を有するベクトルの推定が可能である。
【０１７９】
第3の実施の形態で説明する受信機は，OMP法を利用して，マルチパス伝搬路のインパルス応答を推定する。
【０１８０】
(第3の実施の形態における受信機のブロック図)
図9は，第3の実施の形態における受信機のハードウェア構成を示すブロック図の一例である。
【０１８１】
受信機300は，第1の実施の形態で説明した受信機における推定部15を推定部25に置き換えたものである。なお，受信機300は，第2の実施の形態で説明した測定部30を追加する構成，すなわち，第3の実施の形態における受信機に第2の実施の形態で説明した機能を追加する構成としてもよい。
【０１８２】
第1のCS処理部25a〜第4のCS処理部25dは，それぞれ，パイロット抽出部251と，IFFT部252と，OMP部253とを有する。換言すれば，第1のCS処理部25a〜第4のCS処理部25dは，それぞれ同様の構成を有する。
【０１８３】
パイロット抽出部251は，第1のFFT部14から出力された周波数領域のデジタル信号から，パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルのパイロット信号を抽出する。詳しくは，パイロット抽出部251は，シンボル単位で，FFT処理が実行されたデジタル信号からパイロット信号を抽出し，抽出したパイロット信号をIFFT部252に出力する。
【０１８４】
IFFT部252は，抽出されたパイロット信号に対して逆高速フーリエ変換処理を実行し，周波数領域のパイロット信号を時間領域のパイロット信号に変換する。逆高速フーリエ変換をIFFT(Inverse FFT)と適宜記す。
【０１８５】
OMP部253は，圧縮センシングの復号アルゴリズムであるOMP法を実行して，時間領域のパイロット信号から伝搬路のインパルス応答を推定する。すなわち，OMP部253は，時間領域のパイロット信号に対してOMP法を実行して，伝搬路推定値を算出する。
【０１８６】
まず，(式１４)〜(式３１)を用いてOMP法について説明した後，図10〜図12を参照してOMP法の具体例を説明する。
【０１８７】
今，観測ベクトルyが下式で表わされるものとする。この観測ベクトルは，例えば，パイロット抽出部251が送信機から受信した1シンボル分の時間領域の信号をFFTして得られた周波数領域の信号から抽出したパイロット信号を，IFFT部252が更にIFFTして得られた時間領域の信号に相当する。
【０１８８】
【数３１】
2015136026.tif 000033
【０１８９】
ここで，
【０１９０】
【数３２】
2015136026.tif 000034
【０１９１】
とする。上式のyは，N(Nは1以上の整数)次元観測ベクトルである。このNは，OFDMのキャリア数に相当する。地上デジタル放送用の信号を受信する受信機の場合，Nは例えば8192である。次に，
【０１９２】
【数３３】
2015136026.tif 000035
【０１９３】
とする。上式のgは，K(Kは1以上の整数)次元インパルス応答ベクトルである。Kは時間(例えば，サンプリング時間)を示し，1…k(小文字)…K(大文字)の変化が，時間的変化を示している。すなわち，上式は，インパルス応答の時間位置を示すK次元のインパルス応答ベクトルである。
【０１９４】
インパルス応答gはスパース性を有している。インパルス応答gはパルスが存在する数個の要素を除き，ほとんどの要素が0であるベクトルである。さらに，
【０１９５】
【数３４】
2015136026.tif 000036
【０１９６】
は雑音を示すベクトルである。さらに，
【０１９７】
【数３５】
2015136026.tif 000037
【０１９８】
は，スパースベクトルと観測ベクトルとの間の変換を表す行列である。詳しくは，N次元の観測ベクトルと，K次元のインパルス応答ベクトルgとの間の変換を表す，N行，K列の行列(第1の行列)である。
【０１９９】
この行列はセンシング行列Xとも呼ばれ，予め定められた行列である。ここで，
【０２００】
【数３６】
2015136026.tif 000038
【０２０１】
はセンシング行列Xのk列目の要素からなるベクトルである。
【０２０２】
さて，IFFT部252が実行するOMP法では，下記の手順により，観測した観測ベクトルyからインパルス応答gを求める。まず，OMP部253は，下式に示すように，観測ベクトルyを残余ベクトルに代入する。
【０２０３】
【数３７】
2015136026.tif 000039
【０２０４】
ここで，rtはt回の探索後の残余ベクトルである。以下の計算では，スパースベクトルの非ゼロ要素の位置に対応する列だけをセンシング行列Xから抽出し，新しい行列を生成する。以下，新しい行列を暫定センシング行列(第2の行列)と適宜記す。
【０２０５】
OMP部253は，新しい行列を作成するための行列の初期値を次式で定義する。
【０２０６】
【数３８】
2015136026.tif 000040
【０２０７】
初期行列は，要素を持っていない0行列である。ここから，OMP部253は，OMP法の繰り返しをスタートする。まず，OMP部253は，ループカウンタtを次式でアップデートする。
【０２０８】
【数３９】
2015136026.tif 000041
【０２０９】
次に，OMP部253は，残余ベクトルに最も近い列ベクトルを次式で探索する。
【０２１０】
【数４０】
2015136026.tif 000042
【０２１１】
ここで，<x,y>はベクトルxとyの内積である。上式により，内積<rt-1,xk>を最大にするkが算出され，算出されたkがλtに代入される。Sは，1からKまでの整数のうち，既に選択されたλtを除いた数の集合である。すなわち，Sは，
【０２１２】
【数４１】
2015136026.tif 000043
【０２１３】
と表すことができる。
【０２１４】
次に，OMP部253は，センシング行列Xにおけるλt番目の列ベクトル
【０２１５】
【数４２】
2015136026.tif 000044
【０２１６】
を暫定センシング行列Xt-1の右側に連結して新しい暫定センシング行列
【０２１７】
【数４３】
2015136026.tif 000045
【０２１８】
を作成する。
【０２１９】
次に，OMP部253は，下式で示す演算を実行する。
【０２２０】
【数４４】
2015136026.tif 000046
【０２２１】
OMP部253は，上式で，||rt-1-Xth||2を最小にするhを算出している。上式のXthは，インパルス応答の仮の推定値である。
【０２２２】
(式26)に示した，
【０２２３】
【数４５】
2015136026.tif 000047
【０２２４】
は，スパースベクトルの選択した要素の値から構成されるt次元列ベクトルである。
【０２２５】
(式26)に示した，
【０２２６】
【数４６】
2015136026.tif 000048
【０２２７】
は，t次元列ベクトルhの推定値である。
行列
【０２２８】
【数４７】
2015136026.tif 000049
【０２２９】
は暫定センシング行列Xtの擬似逆行列である。OMP部253は，推定値を用いて，下式に示すように，残余ベクトルを更新する。このhは，インパルス応答gに対応している。ここで，gではなくhを使用しているのは，gの次数はKであるのに対して，hの次数はtだからである。このtは，ループカウンタである。
【０２３０】
【数４８】
2015136026.tif 000050
【０２３１】
この残余ベクトルは，N次元の信号ベクトル(観測ベクトルy)から，既に推定された仮のインパルス応答ベクトルを除外した除外N次元の信号ベクトルである。 
【０２３２】
OMP部253は，残余ベクトルの大きさが予め設定した閾値未満になり，
【０２３３】
【数４９】
2015136026.tif 000051
【０２３４】
を満足するか(εは予め設定した閾値)，または，ループカウンタ(繰り返し回数)tがK回に到達するまで，すなわちt=Kを満足するまで，ループカウンタの更新から残余ベクトル更新までの処理を繰り返す。なお，上式の左辺は，2乗距離を表している。最後に，OMP部253は，スパースベクトルであるインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を下式で算出する。
【０２３５】
【数５０】
2015136026.tif 000052
【０２３６】
ここで，ek'は，k'番目の要素は1，それ以外の要素は0であるベクトルである。
【０２３７】
OMP部253は，以上で説明したOMP法を以下のように実行する。すなわち，OMP253は，後記する第1の処理を実行し，次いで，後記する第2の処理を繰り返し実行する。  
【０２３８】
OMP部253は，第1の処理として以下の処理を実行する。すなわち，OMP部253は，N次元の信号ベクトル(観測ベクトルy)とセンシング行列X(第1の行列)の列成分との内積が最大になる，センシング行列Xの列番号を算出する。OMP部253は，センシング行列Xにおけるこの列番号の列ベクトルを0行列の右側に連結して暫定センシング行列(第2の行列)を作成し，第2の行列とN次元の信号ベクトルとに基づき仮のインパルス応答ベクトルを推定する。
【０２３９】
OMP部253は，第2の処理として以下の処理を実行する。すなわち，OMP部253は，N次元の信号ベクトルから，既に推定された仮のインパルス応答を除外した除外N次元の信号ベクトルとセンシング行列Xの列成分との内積が最大になる，センシング行列Xの列番号を算出する。
【０２４０】
OMP部253は，センシング行列Xにおけるこの列番号の列ベクトルを暫定センシング行列の右側に連結して新たな第2の行列を作成し，新たな暫定センシング行列と除外N次元の信号ベクトルとに基づき仮のインパルス応答ベクトルを推定する。
【０２４１】
OMP部253は，第1，第2の処理の実行回数がKに達し，または，除外N次元の信号ベクトルの大きさが所定の大きさ以上になると，第2の処理の繰り返し実行を停止する。そして，OMP部253は，算出した列番号と推定した仮のインパルス応答ベクトルとに基づき，インパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する。
【０２４２】
(OMP法の具体例)
次に，図10〜図12を参照し，OMP法の具体例について説明する。図10は，遅延プロファイルを示す図である。横軸は，時間を示し，縦軸は，インパルス応答のパワーを示す。図10においては，雑音成分のパワーも示されている。
【０２４３】
図11は，暫定センシング行列Xtを模式的に示す図である。図12は，図10に示したインパルス応答のパワー成分に対して，OMP法を実行して得られた遅延プロファイルを示す図である。なお，図10，図12のグラフにおいて，k(時間)が0の位置に主波のインパルス応答のパワーが存在する。
【０２４４】
ここで，図10において，kが1〜16の各パワーにおいて，1番目に大きなパワーは，kが6の時点におけるパワー(符号P6)であり，2番目に大きなパワーは，kが12の時点におけるパワー(符号P12)である。
【０２４５】
そして，遅延波に対応する伝搬路が2つあり，kが6のパワー，kが12のパワーが遅延波のインパルス応答のパワーに対応しているとする。なお，3番目に大きなパワーは，kが16の時点におけるパワー(符号P16)である。
【０２４６】
まず，OMP部253は，(式１４)〜(式２１)が定義された状態で，ループカウンタを示す(式２２)のtに0を代入し，t=1を得る。
【０２４７】
(式２３)においてt=1を代入した式を下式に示す。
【０２４８】
【数５１】
2015136026.tif 000053
【０２４９】
OMP部253は，上式において，λ1を最大にするkを算出する。図10の例では，1番目に大きなパワーはk=6のパワー(符号P6参照)であるので，k=6において，上式の内積が最大になる。その結果，要素番号λ1に対応する数値が6となる。
【０２５０】
(式２５)において，t=1，要素番号λ1=6を代入した式を下式に示す。
【０２５１】
【数５２】
2015136026.tif 000054
【０２５２】
上式の内容を模式的に図示しているのが，図11におけるX6の部分である。
【０２５３】
(式２６)において，t=1を代入した式を下式に示す。
【０２５４】
【数５３】
2015136026.tif 000055
【０２５５】
次いで，OMP部253は，(式２９)により，下式に示す残余ベクトルr１を算出する。
【０２５６】
【数５４】
2015136026.tif 000056
【０２５７】
ここでは，まだ，残余ベクトルr1の大きさが予め設定した閾値未満((式３０)参照)にならず，t=Kを満足しないとする。そのため，OMP部253は，ループカウンタtのインクリメントを示す(式２２)の右辺のtに1を代入し，t=2を得る。
【０２５８】
(式２３)においてt=2を代入した式を下式に示す。
【０２５９】
【数５５】
2015136026.tif 000057
【０２６０】
OMP部253は，上式において，λ2を最大にするkを算出する。図10の例では，2番目に大きなパワーはk=12のパワー(符号P12参照)であるので，k=12において，上式の内積が最大になる。その結果，要素番号λ2に対応する数値が12となる。
【０２６１】
(式２５)において，t=2，要素番号λ2=12を代入した式を下式に示す。
【０２６２】
【数５６】
2015136026.tif 000058
【０２６３】
上式の内容を模式的に図示しているのが，図11におけるX6X12の部分である。
【０２６４】
(式２６)において，t=2を代入した式を下式に示す。
【０２６５】
【数５７】
2015136026.tif 000059
【０２６６】
次いで，OMP部253は，(式２９)により，下式に示す残余ベクトルr2を算出する。
【０２６７】
【数５８】
2015136026.tif 000060
【０２６８】
ここで，残余ベクトルr2の大きさが予め設定した閾値未満(((式３０)参照)になるとする。そのため，(式３１)の(eλ1，eλ2，…eλt)部分は，(e6，e12)となる。なお，ベクトルeは，例えば最大要素数Kのベクトルであり，図10，図12の例では，このKは16である。
【０２６９】
ここで，
e6は，6番目の要素のみ1，[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]^Tとなる。なお，Tは転置行列を示す。
【０２７０】
e12は，12番目の要素のみ1，[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]^Tとなる。
【０２７１】
従って， (式３１)の(eλ1，eλ2，…eλt)部分の行列は，下式に示す16×2行列の行列となる。
【０２７２】
【数５９】
2015136026.tif 000061
【０２７３】
以上の処理により，OMP部253は，図12に示すように，2つの遅延波のインパルス応答(符号P6,符号P12参照)が，kが6，12の時間位置にあることを推定する。
【０２７４】
OMP部253は，以上に説明したように，l番目のシンボルにおける伝搬路推定値を算出し，伝搬路推定値平均部16に出力する。なお，伝搬路推定値平均部16が実行する処理については，第1の実施の形態で詳細に説明したので，その説明を省略する。
【０２７５】
第3の実施の形態における受信機によれば，OMP法を利用しているので，CS処理のl1再構成法を利用する場合に比べて，伝搬路推定値の演算量を削減することができる。
【０２７６】
以上の実施の形態をまとめると，次の付記のとおりである。
【０２７７】
（付記１）
受信した，パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルのパイロット信号を抽出する抽出部と，
圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，前記パイロット信号に基づき，前記シンボルにおける伝搬路のインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する推定部と，
所定個数の前記シンボルの各々の伝搬路推定値に対し，前記伝搬路推定値に含まれる誤差成分を削減する所定の演算を行う削減部と，
前記誤差成分を削減した伝搬路推定値に基づき，前記所定個数のシンボルの何れか1のシンボルに含まれるキャリア間干渉成分を除去する除去部とを有する受信機。
【０２７８】
（付記２）
付記1において，
前記推定部は，前記伝搬路推定値を算出する複数のサブ推定部（15a〜15d）を有し，前記複数のサブ推定部の各々は，連続する前記複数のシンボルの各々の伝搬路推定値を算出する受信機。
【０２７９】
（付記３）
付記1において，
前記所定の演算は，前記所定個数のシンボルの各々の伝搬路推定値を平均する演算である受信機。 
【０２８０】
（付記４）
付記3において，
前記所定の演算は，前記所定個数のシンボルにおいて，前記所定個数のシンボルの何れか1の第1のシンボルの伝搬路推定値と，前記第1のシンボルに時間的に前に位置する1つ以上の第2のシンボル毎の伝搬路推定値と，前記第1のシンボルに時間的に後に位置する1つ以上の第3のシンボル毎の伝搬路推定値との総和を，前記所定の個数で除算し，前記所定個数のシンボルの各々の伝搬路推定値を平均する演算であって，
前記除去部は，平均した伝搬路推定値に基づき，前記第1のシンボルのデータ信号に含まれるキャリア間干渉成分を除去する受信機。
【０２８１】
（付記５）
付記1において，
さらに，伝搬路の変動を測定する測定部を有し，
前記削減部は，前記伝搬路の変動量が大きくなるほど，前記所定個数を小さくする受信機。
【０２８２】
（付記６）
付記5において，
前記測定部は，連続する前記シンボルの各々の前記パイロット信号に基づき，連続する前記シンボルの各々における前記伝搬路の推定結果を示す伝搬路推定値を算出し，算出した前記連続するシンボルの各々の前記伝搬路推定値の単位時間当たりの変動量を前記伝搬路の変動量として測定する受信機。
【０２８３】
（付記７）
付記1において，
前記圧縮センシングの復号アルゴリズムは，基底追跡法であって，
前記推定部は，N(Nは1以上の整数)行，M(Mは1以上の整数)列の変換行列に，送信機から送信されたM次元の送信信号のベクトルを乗算した値が，前記パイロット信号に相当するN次元の受信信号のベクトルに等しくなる条件下で，前記送信信号のベクトルのL1ノルムを最小にする推定ベクトルを算出し，前記推定ベクトルを算出する過程で算出された変換行列の列成分に基づき，前記シンボルの伝搬路推定値を算出する受信機。
【０２８４】
（付記８）
付記1において，
前記パイロット信号は，時間領域の，N(Nは1以上の整数)次元の信号ベクトルであって，
前記圧縮センシングの復号アルゴリズムは，OMP(Orthogonal Matching Persuit)法であって，
前記推定部は，
前記N次元の信号ベクトルと，前記インパルス応答の時間位置を示すK(Kは1以上の整数)次元のインパルス応答ベクトルとの間の変換を表すN行，K列の第1の行列を有し，
前記OMP法の実行において，
前記N次元の信号ベクトルと前記第1の行列の列成分との内積が最大になる，前記第1の行列の列番号を算出し，前記第1の行列における前記列番号の列ベクトルを0行列の右側に連結して第2の行列を作成し，前記第2の行列と前記N次元の信号ベクトルとに基づき仮のインパルス応答ベクトルを推定する第1の処理を行い，さらに，
前記N次元の信号ベクトルから，既に推定された仮のインパルス応答ベクトルを除外した除外N次元の信号ベクトルと前記第1の行列の列成分との内積が最大になる，前記第1の行列の列番号を算出し，前記第1の行列における前記列番号の列ベクトルを前記第2の行列の右側に連結して新たな第2の行列を作成し，前記新たな第2の行列と前記除外N次元の信号ベクトルとに基づき仮のインパルス応答ベクトルを推定する第2の処理を繰り返し行い，
算出した列番号と推定した仮のインパルス応答ベクトルとに基づき，前記インパルス応答を推定し，前記インパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出する受信機。
【０２８５】
（付記９）
付記8において，
前記推定部は，前記第1，第2の処理の実行回数が前記Kに達し，または，前記除外N次元の信号ベクトルの大きさが所定の大きさ以上になると，前記第2の処理の繰り返し実行を停止する受信機。
【０２８６】
（付記１０）
パイロット信号とデータ信号とを含むシンボルを受信する受信機で実行される受信方法であって，
前記受信機は，
受信した前記シンボルのパイロット信号を抽出し，
圧縮センシングの復号アルゴリズムを実行して，前記パイロット信号に基づき，前記シンボルにおける伝搬路のインパルス応答の推定結果を示す伝搬路推定値を算出し，
所定個数の前記シンボルの各々の伝搬路推定値に対し，所定の演算を行って前記伝搬路推定値に含まれる誤差成分を削減し，
前記誤差成分を削減した伝搬路推定値に基づき，前記所定個数のシンボルの何れか1のシンボルにおける信号に含まれるキャリア間干渉成分を除去する受信方法。
【符号の説明】
【０２８７】
100,200，300…受信機，11…アンテナ，12…受信部，13…GI除去部，14…第1のFFT部，15…推定部，15a〜15d…第1のCS処理部(サブ推定部)〜第4のCS処理部(サブ推定部)，151…パイロット抽出部，152…制約条件設定部，153…伝搬路推定値算出部，16…伝搬路推定値平均部(削減部)，17…第2のFFT部，18…ICIレプリカ生成部，19…ICI除去部，20…伝搬路補償部，25a〜25d…第1のCS処理部〜第4のCS処理部，30…測定部，31…Fd用伝搬路値推定部，32…Fd推定部，181…仮判定部，182…遅延部Ts，183…遅延部2Ts，184…傾き演算部，185…ICI演算部，191…遅延部Ts，192…減算回路，251…パイロット抽出部，252…IFFT部，253…OMP部。
【図１】
2015136026.tif 000062
【図２】
2015136026.tif 000063
【図３】
2015136026.tif 000064
【図４】
2015136026.tif 000065
【図５】
2015136026.tif 000066
【図６】
2015136026.tif 000067
【図７】
2015136026.tif 000068
【図８】
2015136026.tif 000069
【図９】
2015136026.tif 000070
【図１０】
2015136026.tif 000071
【図１１】
2015136026.tif 000072
【図１２】
2015136026.tif 000073