(57)【要約】  一連のシンボルに関連する，シンボル当たり少なくとも２サンプルである一連のサンプルについて次のように干渉を抑圧する。シンボル間干渉抑圧に関連する第１白色化フィルタのフィルタ係数が決定される。一連のサンプルは，前記第１白色化フィルタ及び前記フィルタ係数，並びに第２白色化フィルタを用いて白色化される。前記第２白色化フィルタは，シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する。
2008521308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
干渉を抑圧する方法であって，
一連のシンボルに関連する，シンボル当たり少なくとも２サンプルである一連のサンプルを出力するステップと，
シンボル間干渉抑圧に関連する第１白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，
前記第１白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて，前記一連のサンプルを白色化するステップと，
シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第２白色化フィルタを用いて，前記一連のサンプルを白色化するステップと，
を有する方法。
【請求項２】
前記第１白色化フィルタを，有限インパルス応答フィルタとする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フィルタ係数を，フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定するモデルに基づいて決定する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップであって，フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定する前記モデルに基づいて，前記フィルタ係数及び前記チャネル推定値を決定するステップを有する請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに基づいて，前記第１白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップを有する請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記第１白色化フィルタに入力した前記一連のサンプルに対応する第１チャネル推定値を決定するステップと，
前記フィルタ係数及び前記第１チャネル推定値に基づく前記第１白色化フィルタを用いて白色化した前記一連のサンプルに対応する第２チャネル推定値を決定するステップと，
を有する請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記一連のサンプルを一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するステップであって，少なくとも前記第１白色化フィルタを用いた白色化を，前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに実行するステップを有する請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも前記第１白色化フィルタを用いた白色化を，前記シンボル当たり少なくとも２サンプルからなる前記一連のサンプルに直接実行する請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
シンボル当たりサンプル数を，
【数１】
2008521308.tif 000085
【数２】
2008521308.tif 000086
【数３】
2008521308.tif 000087
のうち１つによって定める請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記フィルタ係数に基づいて，前記第１白色化フィルタと，前記第１白色化フィルタ及び前記第２白色化フィルタと，のうち１つを用いてサンプルの白色化を行うかどうかを決定するステップを有する請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記フィルタ係数が有色ノイズに対応するとき，少なくとも前記第１白色化フィルタを用いてサンプルを白色化する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記フィルタ係数に基づいて少なくとも１つのメトリック値を決定するステップを有する請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのメトリック値を，少なくとも１つの対応する所定しきい値と比較するステップを有する請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのメトリック値のうち少なくとも１つは，前記フィルタ係数の対から形成される複素数に基づく請求項１２又は１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２白色化フィルタを用いる白色化は，オーバーサンプルに関連するサンプルと，同相直交分離に関連するサンプルと，又は少なくとも２つの受信アンテナに関連するサンプルと，のうち少なくとも１つに基づく請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
ノイズ及び干渉相関マトリクスを評価することによって，前記相関特性を決定するステップを有する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
シンボル内のサンプルの前記相関特性に基づいてサンプルを白色化するかどうかを決定するステップを有する請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記相関特性が有色ノイズに対応するとき，少なくとも第２白色化フィルタを用いてサンプルを白色化する請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記第２白色化フィルタと，前記第１白色化フィルタ及び前記第２白色化フィルタと，のうち１つを用いてサンプルを白色化するかどうかを決定する請求項１７又は１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記第２白色化フィルタを用いて白色化する前に，前記第１白色化フィルタを用いて前記一連のサンプルを白色化する請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記第１白色化フィルタを用いて白色化する前に，前記第２白色化フィルタを用いて前記一連のサンプルを白色化する請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記シンボル当たり少なくとも２サンプルは，オーバーサンプルに関連する少なくとも２サンプルと，同相直交分離に関連する少なくとも２サンプルと，少なくとも２つの受信アンテナに関連する少なくとも２サンプルと，のうち少なくとも１つを含む請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
データ処理システムによって実行すると請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
【請求項２４】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，
前記の受信したサンプルを白色化する手段であって，
シンボル間干渉抑圧に関連する第１白色化フィルタと，
前記第１白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，
シンボル内のサンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第２白色化フィルタと，
を備える白色化手段と，
を備える干渉抑圧デバイス。
【請求項２５】
フィルタ係数を決定する前記決定手段はフィルタ係数及びチャネル推定値のための連携推定器を備え，かつ前記白色化手段は少なくとも前記連携推定器が出力する前記フィルタ係数に反応する請求項２４に記載のデバイス。
【請求項２６】
前記第１白色化フィルタから出力される前記の白色化したサンプルに対応するチャネル推定値を決定するチャネル推定器を備える請求項２４に記載のデバイス。
【請求項２７】
前記白色化手段は，前記連携推定器が出力する前記フィルタ係数及び前記チャネル推定値に反応する請求項２４に記載のデバイス。
【請求項２８】
前記サンプルを一組のシンボル間隔のサンプルストリームに分割する手段を備え，少なくとも前記第１白色化フィルタが，前記一組のシンボル間隔のサンプルストリームを並列に処理するように構成する請求項２４〜２７のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項２９】
少なくとも前記第１白色化フィルタが，前記シンボル当たり少なくとも２サンプルを含むサンプルストリームを処理するように構成する請求項２４〜２７のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項３０】
前記フィルタ係数に基づいて，少なくとも前記第１白色化フィルタを現用に切り替える手段を備える請求項２４〜２９のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項３１】
前記相関特性に基づいて，少なくとも前記第２白色化フィルタを現用に切り替える手段を備える請求項２４〜２９のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項３２】
前記フィルタ係数に基づいて，少なくとも前記第１白色化フィルタを現用に切り替える第１切替え手段と，
前記相関特性に基づいて，少なくとも前記第２白色化フィルタを現用に切り替える第２切替え手段と，
を備える請求項２４〜２９のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項３３】
前記第１切替え手段及び前記第２切替え手段が，前記第１白色化フィルタ及び前記第２白色化フィルタを互いに独立に現用に切り替えるようにする請求項３２に記載のデバイス。
【請求項３４】
前記第１切替え手段及び前記第２切替え手段が，前記第１白色化フィルタ及び前記第２白色化フィルタを一斉に現用に切り替えるようにする請求項３２に記載のデバイス。
【請求項３５】
集積回路と，受信機と，通信デバイスと，ネットワーク要素と，のうち少なくとも１つを備える請求項２４〜３４のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項３６】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項２４〜３４のいずれか一項に記載のデバイスと，
を備える通信デバイス。
【請求項３７】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項２４〜３４のいずれか一項に記載のデバイスと，
を備える通信システムのネットワーク要素。
【請求項３８】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，
フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定するモデルに基づく，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，
前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化し，それによって一連の白色化サンプルを出力するステップと，
前記一連の白色化サンプルに基づいてチャネル推定値を決定するステップと，
を有する干渉抑圧方法。
【請求項３９】
シンボル当たり少なくとも２サンプルである前記一連のサンプルを，シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを用いて，白色化するステップを有する請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
データ処理システムによって実行すると請求項３８又は３９に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
【請求項４１】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，
フィルタ係数及びチャネル推定値を決定する連携推定器であって，前記フィルタ係数を前記白色化フィルタに入力するように構成した連携推定器と，
前記白色化フィルタから出力される白色化サンプルに対応するチャネル推定値を決定するチャネル推定器と，
を備える干渉抑圧デバイス。
【請求項４２】
シンボル当たり少なくとも２サンプルが与えられ，シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを備える請求項４１に記載のデバイス。
【請求項４３】
集積回路と，受信機と，通信デバイスと，ネットワーク要素と，のうち少なくとも１つを備える請求項４１又は４２に記載のデバイス。
【請求項４４】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項４１又は４２に記載のデバイスと，
を備える通信デバイス。
【請求項４５】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項４１又は４２に記載のデバイスと，
を備える通信システムのネットワーク要素。
【請求項４６】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，
前記白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと，
を有し，前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと，前記一連のサンプルを白色化するステップと，を分数間隔の前記一連のサンプルに実行する干渉抑圧方法。
【請求項４７】
シンボル当たりサンプル数を，
【数４】
2008521308.tif 000088
【数５】
2008521308.tif 000089
【数６】
2008521308.tif 000090
のうち１つによって定める請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，
前記一連のサンプルを，一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するステップと，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，
前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと，
を有し，前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと，前記一連のサンプルを白色化するステップと，を並列に前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに実行する干渉抑圧方法。
【請求項４９】
データ処理システムによって実行すると請求項４６〜４８のいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
【請求項５０】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，
前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，
を備え，フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタが，分数間隔の一連のサンプルを処理するように構成する干渉抑圧デバイス。
【請求項５１】
シンボル当たりサンプル数を，
【数７】
2008521308.tif 000091
【数８】
2008521308.tif 000092
【数９】
2008521308.tif 000093
のうち１つによって定める請求項５０に記載のデバイス。
【請求項５２】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，
前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，
を備え，一連のサンプルを一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するように構成し，フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタを，前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに施すように構成する干渉抑圧デバイス。
【請求項５３】
前記白色化フィルタを形成する一組の並列フィルタと，フィルタ係数を決定する前記決定手段を形成する一組のフィルタ係数推定器と，を備える請求項５２に記載のデバイス。
【請求項５４】
シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを備える請求項５０〜５３のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５５】
集積回路と，受信機と，通信デバイスと，ネットワーク要素と，のうち少なくとも１つを備える請求項５０〜５４のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５６】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項５０〜５４のいずれか一項に記載のデバイスと，
を備える通信デバイス。
【請求項５７】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項５０〜５４のいずれか一項に記載のデバイスと，
を備える通信システムのネットワーク要素。
【請求項５８】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，
前記の決定したフィルタ係数に基づいて，前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するかどうかを決定するステップと，
を有する干渉抑圧方法。
【請求項５９】
前記の決定したフィルタ係数に基づいて少なくとも１つのメトリック値を決定するステップを有する請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記少なくとも１つのメトリック値を，少なくとも１つの所定しきい値と比較するステップを有する請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
前記少なくとも１つのメトリック値のうち少なくとも１つは，前記の決定したフィルタ係数の対から形成される複素数に基づく請求項５８〜６０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６２】
前記一連のサンプルが有色ノイズに対応することを前記少なくとも１つのメトリック値が示すとき，前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップを有する請求項５８〜６１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６３】
前記の一連の白色化サンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップを有する請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記チャネル推定値を，前記フィルタ係数と連携して決定する請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記チャネル推定値を，前記の一連の白色化サンプルに基づいて決定するステップを有する請求項６３に記載の方法。
【請求項６６】
前記一連のサンプルが白色ノイズに対応することを前記少なくとも１つのメトリック値が示すとき，前記一連のサンプルに対応するチャネル推定値を決定するステップを有する請求項５８〜６５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６７】
データ処理システムによって実行すると請求項５８〜６６のいずれか一項に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体。
【請求項６８】
シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，
シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，
前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，
前記フィルタ係数に基づいて前記白色化フィルタを現用に切り替える切替え手段と，
を備える干渉抑圧デバイス。
【請求項６９】
チャネル推定器を備え，前記切替え手段が，前記白色化フィルタと，前記チャネル推定器と，を切り替えるように構成する請求項６８に記載のデバイス。
【請求項７０】
同一シンボル内サンプルの相関に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する更なる白色化フィルタを備え，前記切替え手段を，少なくとも前記白色化フィルタを現用に切り替えるように構成する請求項６８に記載のデバイス。
【請求項７１】
少なくとも同一シンボル内サンプルの相関に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する前記更なる白色化フィルタを現用に切り替える更なる切替え手段を備える請求項７０に記載のデバイス。
【請求項７２】
前記切替え手段が，少なくとも前記フィルタ係数に基づいて前記白色化フィルタを現用に切り替えるように構成し，かつ前記更なる切替え手段が少なくとも相関特性に基づいて前記更なる白色化フィルタを現用に切り替えるように構成する請求項７０に記載のデバイス。
【請求項７３】
前記切替え手段及び前記更なる切替え手段が，前記白色化フィルタ及び前記更なる白色化フィルタを互いに独立に現用に切り替えるようにした請求項７２に記載のデバイス。
【請求項７４】
前記切替え手段及び前記更なる切替え手段が，前記白色化フィルタ及び前記更なる白色化フィルタを一斉に現用に切り替えるようにした請求項７２に記載のデバイス。
【請求項７５】
集積回路と，受信機と，通信デバイスと，ネットワーク要素と，のうち少なくとも１つを備える請求項６８〜７４のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項７６】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項６８〜７４のいずれか一項に記載のデバイスと，
を備える通信デバイス。
【請求項７７】
無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，
前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，
請求項６８〜７４のいずれか一項に記載のデバイスと，
を備える通信システムのネットワーク要素。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概略デジタル無線受信機における干渉抑圧に関連する。特に本発明は，デジタル無線受信機における，同一チャネル干渉及び隣接チャネル干渉に関連する。
【背景技術】
【０００２】
通信システムは，ユーザ装置及び／又は通信システムに関係するほかのノードのような２つ以上のエンティティ間の通信を可能にする施設と理解することができる。通信は，例えば音声，データ，マルチメディアなどの通信からなってもよい。通信システムは，回線交換でもよいし，パケット交換でもよい。通信システムは，無線通信を提供するように構成してもよい。
【０００３】
セルラ通信システムという用語は，多数のセルでサービスが提供されるシステムを指す。通信デバイスは，同時に１以上のセルを用いてセルラ通信システムを介して通信する。セルラ通信システムの範囲内を移動する通信デバイスは，通常セルに関連する信号品質に依存してセルを変更する。
【０００４】
周波数再利用とは，近隣セルにおける，ある周波数帯域の利用を指す。通常隣接セルにおいては，同一周波数帯域を用いないようにする。一般には，同一周波数帯域を用いる２つのセルの間に，ほかの周波数帯域を用いる少なくとも２つのセルがある。例えば利用可能な周波数が限られるために，近隣セルや，隣接セルにおいてさえも，特定の周波数帯域を用いなければならないことがある。近隣セルにおける（又は一般に任意の無線送信機による）同一周波数帯域の利用は，特定のセルにおいてこの周波数帯域を用いているユーザに対して通常同一チャネル干渉を起こす。近隣セルにおける隣接周波数帯域の利用は隣接チャネル干渉を起こす。
【０００５】
無線通信システムにおいては，ノイズよりむしろ干渉が性能を制限する要因である。したがって無線通信システムの容量は，干渉制限シナリオにおける性能を改善した受信機の導入によって増加させることができる。
【０００６】
無線通信システムにおける同一チャネル干渉及び隣接チャネル干渉を除去する１つの方法は，空間ダイバーシチを利用するアンテナアレイを用いる方法である。しかしこの方法は，可搬型通信デバイスにおいては，コストと，複雑さと，大きさの制約と，によって一般には実現性がない。
【０００７】
複数アンテナ，すなわちアンテナアレイに代わるものとして，単一アンテナ干渉除去（ＳＡＩＣ）技法が研究されている。ＳＡＩＣ技法は，通信デバイスにおける最小限のソフトウェア更新によって相当受信器性能を改善できる。ＳＡＩＣの１つの方法は，干渉を有色ノイズと見なすことである。その有色ノイズを白色化することによって，干渉抑圧及び信号増加が達成できる。
【０００８】
図１に従来の受信機の概略構造図を示す。受信信号Ｒｘ（ｔ）１１は最初にバンドパスフィルタ（Ｒｘフィルタ２１）でろ波され，その出力ｒ（ｔ）１２が同期ブロック２２で同期化され，逆位相回転（ｄｅｒｏｔａｔｅ）される。次に同期化され，逆位相回転された信号ｘ（ｔ）１３がチャネル推定器２３でチャネル推定及び干渉推定に用いられる。チャネル推定器は少なくともチャネル推定値ｈ１４を出力する。少なくとも同期化され，逆位相回転された信号ｘ（ｔ）１３と，チャネル推定値ｈ１４とが等化器２４に与えられる。等化された信号ｚ（ｔ）１５が復号のためにデコーダ２５に入力され，デコーダ２５は送信されたビットｓ’（ｔ）１６を出力する。等化器は，ほかの種類の検波器で置き換えてもよい。
【０００９】
国際特許出願０１９３４３９においては，干渉はＩＩＲ（無限インパルス応答）過程としてモデル化され，したがって白色化演算は（多次元）ＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタによって行われる。国際特許出願０１９３４３９は，同相成分標本化及び直交成分標本化を行い，それによって各シンボル当たり１つの同相成分サンプルと，１つの直交成分サンプルとが得られる。国際特許出願０１９３４３９における白色化演算は，逆位相回転された信号ｘ（ｔ）の同相成分及び直交成分について行われる。
【００１０】
国際特許出願０１９３４３９における白色化に関連する１つの問題は，ＦＩＲフィルタを用いる白色化がシンボル間の同相成分と直交成分との相関だけを考慮していることである。ここでシンボル期間内に入るすべてのサンプルをシンボル内と呼ぶことにするが，残留シンボル内相関があり得る。
【００１１】
国際特許出願０１９３４３９における白色化に関連する更なる問題は，信号ノイズが白色であったとき，すなわち感度制限シナリオで動作しているとき，ＦＩＲフィルタを用いる白色化は，既に白色ノイズであるものを色付けすることになり，従来の受信機に比べて性能を劣化させることになる。通常，性能劣化はＦＩＲフィルタ係数の推定が不正確であることに起因する。
【００１２】
本発明は，上述の問題の少なくともいくつかを処理することを目的とする。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第１態様によれば，干渉抑圧方法が提供される。この方法は，一連のシンボルに関連する，シンボル当たり少なくとも２サンプルである一連のサンプルを出力するステップと，シンボル間干渉抑圧に関連する第１白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，前記第１白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて，前記一連のサンプルを白色化するステップと，シンボル内サンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第２白色化フィルタを用いて，前記一連のサンプルを白色化するステップと，を有する。
【００１４】
本発明の第２態様によれば，データ処理システムによって実行すると本発明の第１態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
【００１５】
本発明の第３態様によれば，干渉抑圧デバイスが提供される。このデバイスは，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，前記の受信したサンプルを白色化する手段であって，シンボル間干渉抑圧に関連する第１白色化フィルタと，前記第１白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，シンボル内のサンプルの相関特性に基づくシンボル内干渉抑圧に関連する第２白色化フィルタと，を備える白色化手段と，を備える。
【００１６】
更に，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第３態様に記載のデバイスと，を備える通信デバイスが提供される。
【００１７】
また，通信システムのネットワーク要素も提供される。このネットワーク要素は，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第３態様に記載のデバイスと，を備える。
【００１８】
本発明の第４態様によれば，干渉抑圧方法が提供される。この方法は，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，フィルタ係数及びチャネル推定値を連携推定するモデルに基づく，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化し，それによって一連の白色化サンプルを出力するステップと，前記一連の白色化サンプルに基づいてチャネル推定値を決定するステップと，を有する。
【００１９】
本発明の第５態様によれば，データ処理システムによって実行すると本発明の第４態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
【００２０】
本発明の第６態様によれば，干渉抑圧デバイスが提供される。このデバイスは，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，フィルタ係数及びチャネル推定値を決定する連携推定器であって，前記フィルタ係数を前記白色化フィルタに入力するように構成した連携推定器と，前記白色化フィルタから出力される前記白色化サンプルに対応するチャネル推定値を決定するチャネル推定器と，を備える。
【００２１】
更に，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第６態様に記載のデバイスと，を備える通信デバイスが提供される。
【００２２】
また，通信システムのネットワーク要素が提供される。このネットワーク要素は，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第６態様に記載のデバイスと，を備える。
【００２３】
本発明の第７態様によれば，干渉抑圧方法が提供される。この方法は，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，前記白色化フィルタ及び前記フィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと，を有し，前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと，前記一連のサンプルを白色化するステップと，を分数間隔の前記一連のサンプルに実行する。
【００２４】
本発明の第８態様によれば，干渉抑圧方法が提供される。この方法は，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，前記一連のサンプルを，一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するステップと，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するステップと，を有し，前記白色化フィルタの前記フィルタ係数を決定するステップと，前記一連のサンプルを白色化するステップと，を並列に前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに実行する。
【００２５】
本発明の第９態様によれば，データ処理システムによって実行すると本発明の第８態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
【００２６】
本発明の第１０態様によれば，干渉抑圧デバイスが提供される。このデバイスは，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，を備え，フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタが，分数間隔の一連のサンプルを処理するように構成する。
【００２７】
本発明の第１１態様によれば，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，を備え，一連のサンプルを一組のシンボル間隔の一連のサンプルに分割するように構成し，フィルタ係数を決定する前記決定手段及び前記白色化フィルタを，前記一組のシンボル間隔の一連のサンプルに施すように構成する干渉抑圧デバイスが提供される。
【００２８】
更に，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第１１態様に記載のデバイスと，を備える通信デバイスが提供される。
【００２９】
また，通信システムのネットワーク要素が提供される。このネットワーク要素は，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第１１態様に記載のデバイスと，を備える。
【００３０】
本発明の第１２態様によれば，干渉抑圧方法が提供される。この方法は，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連する一連のサンプルを出力するステップと，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタのフィルタ係数を決定するステップと，前記の決定したフィルタ係数に基づいて，前記白色化フィルタ及び前記の決定したフィルタ係数を用いて前記一連のサンプルを白色化するかどうかを決定するステップと，を有する。
【００３１】
本発明の第１３態様によれば，データ処理システムによって実行すると本発明の第１２態様に記載の方法を実行する実行可能計算機プログラム命令を含む計算機可読媒体が提供される。
【００３２】
本発明の第１４態様によれば，シンボル当たり少なくとも２サンプルであるシンボルに関連するサンプルを受信する手段と，シンボル間干渉抑圧に関連する白色化フィルタと，前記白色化フィルタのフィルタ係数を決定する決定手段と，前記フィルタ係数に基づいて前記白色化フィルタを現用に切り替える切替え手段と，を備える干渉抑圧デバイスが提供される。
【００３３】
更に，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第１４態様に記載のデバイスと，を備える通信デバイスが提供される。
【００３４】
また，通信システムのネットワーク要素が提供される。このネットワーク要素は，無線インタフェース上のシンボルを受信する手段と，前記の受信したシンボルに関連するサンプルを出力する手段と，本発明の第１４態様に記載のデバイスと，を備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
ここで添付の図面を参照しながら，例示目的に限定して本発明の実施例を説明する。以降の文中においては，表１に示す文字の置き換えを行っている。
【表１】
2008521308.tif 000003
【００３６】
本発明の実施例は，現実の変調符号で表現される変調方式を用いたデジタル通信システムに適用できる。適用可能な変調方式のいくつかの例は，パルス振幅変調（ＰＡＭ），最小偏移変調（ＭＳＫ），ガウス最小遷移変調（ＧＭＳＫ），及び２位相偏移変調（ＢＰＳＫ），並びに，各シンボルに適当な位相回転を与えた２値ＰＡＭ及び４値ＰＡＭと見なすことができる２値オフセット直交振幅変調（ＱＡＭ）及び４値オフセットＱＡＭのようなオフセットＱＡＭである。更にこれら本発明の実施例は，ＩＱ分離信号を用いないものであるが，２値変調だけでなく任意の変調に適用可能なことを認識されたい。
【００３７】
本発明の実施例は，例えば世界移動体通信システム（ＧＳＭ）又は符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）に用いることができる。本発明の実施例は干渉抑圧のためにＦＩＲ白色化フィルタを用いるので，ＦＩＲ白色化フィルタの適当な係数を決定するために，通常パイロットシンボル又はほかの所定のシンボルが必要である。
【００３８】
また，以降の説明では単一アンテナ受信機を想定しており，それが本発明の実施例が最も有用な場合であることも認識されたい。しかしながら本実施例は，２以上のアンテナについても容易に拡張可能であり，各アンテナから受信したサンプルは分数サンプルと均等に扱われる。例えば，単一アンテナからシンボル当たり２サンプルが得られるとき，又は２つのアンテナからシンボル当たり１サンプルが得られるとき，アルゴリズムは同一である。
【００３９】
干渉抑圧はデジタル信号処理によって行われ，干渉を白色化する目的でデジタル信号にフィルタ又は一連のフィルタを施す処理として分類することができる。この記述において，白色化フィルタという用語は，フィルタ又は一連のフィルタを指す。
【００４０】
説明した実施例による白色化フィルタは，分数間隔の処理を用いることによって得られる性能向上と，受信信号を実数部と虚数部に分離し，信号を多次元フィルタで処理することによって得られる性能向上とを組み合わせることができる。信号の実数部はしばしば同相（Ｉ）成分と呼ばれ，信号の虚数部はしばしば直交（Ｑ）成分と呼ばれる。
【００４１】
図２ａに，受信信号の白色化が行われる受信機２００の概略構成を示す。受信機２００は，ＲＸフィルタ２１０と，同期及び逆位相回転ユニット２２０と，チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０と，等化器２４０と，デコーダ２５０と，を含む。ＲＸフィルタ２１０と，同期ユニット２２０と，デコーダとは，図１に示す従来の受信機のそれらユニットに類似のものであってよい。等化器２４０は，図１に示す従来の受信機の等化器２４と類似のものであってよい。等化器は，ほかの種類の検波器で置き換えてもよい。
【００４２】
ほとんどの実施例において，チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０における白色化演算は，ノイズ及び干渉を共に自己回帰（ＡＲ）過程としてモデル化し，したがって無限インパルス応答を想定することによって，ノイズ及び干渉のシンボル間相関を考慮し，またノイズ及び干渉に関連するシンボル内相関を考慮している。このようにしてチャネル推定及び白色化ブロック２３０は，通常第１白色化フィルタ２３１を含み，それはノイズ及び干渉のシンボル間相関を除去する有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであり，またシンボル内相関を考慮する第２白色化フィルタ２３２を含む。通常第２白色化フィルタは，同一シンボルに関連する複数サンプルの相関情報を用いる。複数サンプルは，例えば信号をオーバーサンプルすることによって，又は同一シンボルに関連する同相及び直交信号成分，言い換えればシンボル内同相及び直交信号成分を独立サンプルと考えることによって得られる。更なる選択肢として，複数受信アンテナからの信号をシンボル内相関抑圧のために用いてもよい。
【００４３】
チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０からの出力信号に関して，等化器２４０が等化すべき信号と，等化すべき信号に対応するチャネル推定値とを必要とすることは，当業者には明らかである。等化器への入力がろ波されているときは，チャネル推定値もろ波する必要がある。ろ波した信号に対応するチャネル推定値は，例えばろ波前の信号に基づいてチャネル推定値を決定し，次にこのチャネル推定値を信号をろ波したものと同一のフィルタでろ波することによって得られる。代替例として，ろ波した信号に対応するチャネル推定値をろ波した信号に基づいて決定してもよい。図２ｂ及び２ｃに２つの例を示す。しかしこれらの図はチャネル推定及び信号白色化ブロック２３０に通常存在する機能を示したものであって，この機能の唯一の構成を示そうとするものではないことを認識されたい。例えば図２ｂ及び２ｃの（また図３ａと，３ｂと，３ｃと，４ａと，の）第２白色化フィルタ２３２は，白色化信号ｔｉｌｄｅ‐ｙに対応するチャネル推定値ｔｉｌｄｅ‐ｈを含む。この場合，第２白色化フィルタの後の別個のチャネル推定器は必要ない。第２の例として，第２白色化フィルタが第２白色化フィルタへ入力されるチャネル推定値ｈ’をろ波してもよい。
【００４４】
第１の例として図２ｂに，チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０の１つの可能性のある実装をいくぶん詳細に示す。図２ｂのチャネル推定及び信号白色化ブロック２３０ａは，第１白色化フィルタ２３１及び第２白色化フィルタ２３２を含む。第１白色化フィルタ２３１から出力される白色化信号ｙ（ｔ）は，第２白色化フィルタ２３２に入力される。第１白色化フィルタ２３１はＦＩＲフィルタであるから，チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０はＦＩＲフィルタのフィルタ係数を決定する機能を含む。これを図２ｂのフィルタ係数ブロック２３３として示す。更にチャネル推定及び信号白色化ブロック２３０は，チャネルインパルス応答を推定する機能を含む。例として図２ｂのブロック２３０ａは第１チャネル推定器２３４ａを含み，それは白色化信号ｙ（ｔ）を入力とし，白色化信号に対応するチャネル推定値ｈ’を出力する。チャネル推定値ｈ’は第２白色化フィルタ２３２に入力され，それが更なる白色化信号ｔｉｌｄｅ‐ｙを出力する。図２ｂには，更なる白色化信号ｔｉｌｄｅ‐ｙに対応する更なるチャネル推定値ｔｉｌｄｅ‐ｈを推定する第２チャネル推定器２３４ｂがある。
【００４５】
第２の例として，図２ｃにチャネル推定及び信号白色化ブロック２３０の第２の可能性のある実装をいくぶん詳細に示す。図２ｃのブロック２３０ｂは，第１白色化フィルタ２３１の前に第１チャネル推定器２３４ａを含む。第１チャネル推定器２３４ａから出力されたチャネル推定値ｈは，第２白色化フィルタ２３２に入力すべきチャネル推定値ｈ’を得るために，第１白色化フィルタでろ波される。類似して図２ｂのブロック２３０ｂは，第２白色化フィルタ２３２から出力される更なる白色化信号ｔｉｌｄｅ‐ｙに対応する更なるチャネル推定値ｔｉｌｄｅ‐ｈを推定するための第２チャネル推定器２３４ｂを含む。
【００４６】
図２ｂ及び２ｃでは，第２白色化フィルタ２３２を用いた白色化の前に，第１白色化フィルタ２３１を用いた白色化が行われるように示しているが，これら２つのフィルタの順序は逆であってもよい。更に本発明のいくつかの実施例においては，第２フィルタブロック２３２及び対応するチャネル推定を取り去ってもよい。この場合，ろ波した信号ｙ（ｔ）及び対応するチャネル推定値ｈ’は，通常等化器又はほかのシンボル検波器に入力される。
【００４７】
上述のように図２ｂ及び２ｃは，チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０に通常存在する機能を示している。しかしこの機能の唯一可能な順序を示すことを意図したものではない。例えば次に説明するように，チャネル推定値とフィルタ係数とを連携して決定してもよい。
【００４８】
受信信号を白色化するために，上述のモデルによるＦＩＲフィルタのフィルタ係数Ａを決定する必要がある。図３ａと，３ｂと，３ｃとにフィルタ係数Ａを決定するいくつかの例を示す。
【００４９】
図３ａに示す第１代替案のチャネル推定及び信号白色化ブロック３３０ａには，フィルタ係数Ａと，白色化したチャネル推定値ｈ’とを連携して決定する連携推定器３０１がある。次に，フィルタ係数Ａと，白色化したチャネル推定値ｈ’とを連携して決定するステップの詳細を説明する。フィルタ係数ＡをＦＩＲ白色化フィルタ２３１に入力する。白色化信号ｙ及び白色化したチャネル推定値ｈ’は第２白色化フィルタ２３２に入力してもよいし，第２白色化フィルタが省略されているときは，等化器２４０に入力してもよい。
【００５０】
図３ｂに示す第２代替案のチャネル推定及び信号白色化ブロック３３０ｂにおいては，最初に従来の最小２乗チャネル推定器又は任意のほかの適当なチャネル推定器である第１チャネル推定器２３４ａによってチャネル推定値ｈを推定する。ここで，受信した送信シンボルは，例えばパイロットシンボルのような既知のシンボルとする。チャネル推定器２３４ａはチャネル推定値ｈを出力する。その後，受信した信号をチャネル推定値ｈ及び既知シンボルａを用いて信号再構成器３０２によって再構成する。受信した送信信号及び再構成した信号を用い，ノイズ推定器３０３によって，ノイズ推定値ｈａｔ‐ｎを受信した送信信号と再構成した信号との差，例えば
【数１】
2008521308.tif 000004
として得ることができる。次にフィルタ係数Ａがフィルタ係数推定器３０４によって，ノイズ推定値ｈａｔ‐ｎの関数として得られる。フィルタ係数Ａは，ＦＩＲ白色化フィルタ２３１に入力される。ろ波した信号ｙに対応するチャネル推定値は，チャネル推定値ｈ及びフィルタ係数Ａを用いて，例えば図２ｃに示すようにブロック２３１がチャネル推定値ｈも入力として受信するときは，チャネル推定値ｈをＦＩＲ白色化フィルタ２３１でろ波することによって決定することができる。チャネル推定及び信号白色化ブロック３３０ｂに第２フィルタ２３２があるときは，ろ波したチャネル推定値ｈ’は第２フィルタ２３２にも入力してよい。あるいは，チャネル推定値ｈ’を得るために第２チャネル推定を信号ｙ（ｔ）に対して行う。更なる代替案として，ｈ及びＡに基づいて，又は信号ｙ（ｔ）に基づいてｈ’を決定する機能を第２白色化フィルタ２３２に含めてもよい。
【００５１】
図３ｃに，第３代替案のチャネル推定及び信号白色化ブロック３３０ｃを示す。ここでは連携推定器３０１’を，フィルタ係数Ａだけを決定するために用いる。次にフィルタ係数をＦＩＲ白色化フィルタ２３１に与えて，信号を白色化する。その後第１チャネル推定器２３４ａがチャネル推定値ｈ’を出力する。ろ波した信号ｙ及び対応するチャネル推定値ｈ’は，等化器に入力してもよい。あるいはブロック３３０ｃに第２白色化フィルタ２３２及び第２チャネル推定器２３４ｂを含めてもよい。
【００５２】
これまで詳細に説明した実施例のほとんどはシンボル内相関を白色化する第２白色化フィルタを含んでいるが，この第２白色化フィルタは，例えばＦＩＲ白色化フィルタだけを用いて十分な干渉抑圧が可能と予想されるときは，除いてもよいことを認識されたい。例えばオーバーサンプルを用いるときがこれに当てはまる。第２白色化フィルタを除く更なる理由は，受信機構造を簡素にできるためである。特に図３ｃに示す構造が当てはまるが，チャネル推定及び信号白色化ブロック２３０のほかの構造にも当てはまる。
【００５３】
図３ｃの連携推定器３０１’は，図３ａの連携推定器３０１と同一であってもよい。この場合，白色化したチャネル推定値ｈ’は単に無視する。次にどのようにして係数Ａ及び白色化したチャネル推定値ｈ’を連携して決定するかを説明する。次に白色化したチャネル推定値を決定しないでどのようにして連携推定器３０１’によってフィルタ係数Ａだけを効率よく決定するかを説明する。
【００５４】
＜ＦＩＲ白色化フィルタのフィルタ係数＞
次に例として，第１白色化フィルタ２３１の詳細を，どのようにして第１白色化フィルタ２３１のフィルタ係数を決定するかと共に説明する。
【００５５】
次に，自己回帰過程として，及び無限インパルス応答（ＩＩＲ）を仮定して，ノイズ及び干渉を共にモデル化することをより詳細に説明する。このモデルでは送信２値パイロットシンボルａ（ｔ）は２値符号から選ばれ，長さＬ（チャネル推定値長）の複素数有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタによってろ波される。送信パイロットシンボルａ（ｔ）に関連する所望の信号の受信シーケンスｘ（ｔ）は，次の式で表される。
【数２】
2008521308.tif 000005
【００５６】
信号は実数部と虚数部とに分離することができる。
【数３】
2008521308.tif 000006
【数４】
2008521308.tif 000007
【００５７】
ここで次のとおり定義する。
【数５】
2008521308.tif 000008
【数６】
2008521308.tif 000009
【数７】
2008521308.tif 000010
【数８】
2008521308.tif 000011
【００５８】
これを用いると，ノイズのない受信信号は次の式で表される。
【数９】
2008521308.tif 000012
【００５９】
このモデルでは，同一チャネル干渉と白色ガウスノイズとを共に次の自己回帰過程としてモデル化する。
【数１０】
2008521308.tif 000013
【００６０】
上の式は，
【数１１】
2008521308.tif 000014
のように書き直すことができ，実数部と虚数部とに分けることができる。
【数１２】
2008521308.tif 000015
【００６１】
白色ガウスノイズベクトルｅ（ｔ）及び有色ノイズベクトルｎ（ｔ）は，次のようになる。
【数１３】
2008521308.tif 000016
ここでｎ（ｔ）の実数部と虚数部とは無相関であると仮定し，次の定義を用いている。
【数１４】
2008521308.tif 000017
【数１５】
2008521308.tif 000018
【００６２】
このモデルによれば，パイロットシンボルに対応するノイズのある受信信号は，次のように表される。
【数１６】
2008521308.tif 000019
【００６３】
すべての項にＷを掛けて式を再整理すると，次の線形モデルが得られる。
【数１７】
2008521308.tif 000020
ここで，
【数１８】
2008521308.tif 000021
【数１９】
2008521308.tif 000022
であり，
【数２０】
2008521308.tif 000023
は，予測誤差フィルタでろ波したチャネル推定値（すなわち白色化したチャネル推定値）である。チャネル推定値の長さは，フィルタの次数Ｋに対して線形に増加する。この場合フィルタ長は，ろ波したチャネル推定値の長さが同一であり，実数部と虚数部とに分離していない同一フィルタ長の２倍である。
【００６４】
次の定義
【数２１】
2008521308.tif 000024
及び
【数２２】
2008521308.tif 000025
を用いると，上述の線形系を次のように書くことができる。
【００６５】
【数２３】
2008521308.tif 000026
そしてこれを解くと，白色化フィルタ係数及びろ波したチャネル推定タップを含む，例えば行列Ｄの最小２乗推定が得られる。
【００６６】
上記のモデルでは信号を実数部と虚数部とに分離したが，同一のモデルをＩＱ分離を行わずに，例えばオーバーサンプルした信号，補間した信号，又は複数アンテナによる信号の複数受信から得られるシンボル当たり複数サンプルに適用することもできることを認識されたい。２値変調の場合はＩＱ分離も用いることによって，より効果的な干渉抑圧が達成できるが，信号がＩＱ分離されていないときは，この方法を２値変調以外にも用いることができる。
【００６７】
上述のとおり，このモデル化はシンボル間相関を考慮している。これは式１３から分かり，行列Ｗの最初の２列が１及び０を含んでいる。行列Ｗのこれら最初の２列は，現在のシンボル（すなわち現時点）に関連するサンプルの，実数部及び虚数部に関連する。
【００６８】
図３ｃに示す第３代替案に関しては，次の方法によって，白色化したチャネルインパルス応答推定値を同時に決定することなくＦＩＲフィルタ係数を決定することができる。
【００６９】
式２０の解は，
【数２４】
2008521308.tif 000027
で与えられ，これは次の均等な系を考慮することによって得られる。
【数２５】
2008521308.tif 000028
【００７０】
一般に式２１の各項の詳細構造を考慮すると次の定義を得る。
【数２６】
2008521308.tif 000029
ここでａ（ｔ）は既知のパイロットシンボル（すなわちトレーニングシーケンスビット）である。
【数２７】
2008521308.tif 000030
【００７１】
式２０の解は，次のように書き直すことができる。
【数２８】
2008521308.tif 000031
【００７２】
ブロック行列分解を適用して，式２４は次のように書き直すことができる。
【数２９】
2008521308.tif 000032
【００７３】
この時点で式２５の第１式だけを解くことができ，白色化フィルタ係数Ａを得て信号ｘ（ｔ）をろ波し，その後ろ波した信号ｘ’（ｔ）からチャネル推定タップを推定することができる。
【００７４】
行列Ｅはバーストごとに変化する項を含まないので，予め計算することができることに注意されたい。
【００７５】
式２５の系は，行列ＥにＱＲ分解を適用することによって更に簡略にできる。
【００７６】
解くべき線形方程式は，
【数３０】
2008521308.tif 000033
であり，行列ＥにＱＲ分解を適用することによって式２６は，
【数３１】
2008521308.tif 000034
となる。しかし定義によってＱ’Ｑ＝Ｉであり，したがって
【数３２】
2008521308.tif 000035
となる。ここでＲは行列Ｍと同じ階数を持つ上三角行列である。
【００７７】
一般にＲは一部だけが値を持つ。したがってその詳細構造を考慮すれば，更にいくぶんか処理リソースを節約できる。ここでもまた行列Ｒはバーストごとに変化しないので，予め計算することができる。均等な系の解
【数３３】
2008521308.tif 000036
は，ＦＩＲフィルタ係数である。
【００７８】
＜シンボル当たり複数サンプルを含む白色化信号＞
受信信号についてより多くの情報を得るために，オーバーサンプルを用いてもよい。ＲＸフィルタ２１０が受信する信号はデジタル信号であり，ＲＸフィルタの前にフロントエンドろ波と，下方変換と，オーバーサンプルのアナログデジタル変換と，が行われる。次に，連携推定器３０１，３０１’及びＦＩＲ白色化フィルタ２３１におけるオーバーサンプルしたデータの処理を説明する。シンボル当たり複数サンプルは，補間によって得てもよいし，複数アンテナが受信した信号の複数の複製によって得てもよい。次にシンボル当たり複数サンプルを処理する種々の選択肢を詳細に説明する。ここでシンボル当たり利用可能サンプル数はＮＳＰＳと記すこととする。
【００７９】
種々の方法で前の定式化を分数間隔領域に拡張することができる。第１選択肢は，離散変数ｔがシンボル周期の一部を表すものとして式１を考慮し，次に既に説明したステップをたどることである。この直接拡張定式化によって，予測誤差は次式で与えられる。
【数３４】
2008521308.tif 000037
【００８０】
解くべき線形系は依然次のとおりである。
【数３５】
2008521308.tif 000038
【００８１】
ここで次の定義を行う。
【数３６】
2008521308.tif 000039
【数３７】
2008521308.tif 000040
【数３８】
2008521308.tif 000041
【００８２】
このようにすると第１フィルタが部分的にシンボル内相関も除去してしまい，第２フィルタのすることは一部のシンボル内の残留相関を除去するだけであることに留意されたい。
【００８３】
可能性があり，性能がよい解決法は，オーバーサンプルしたデータストリームを，各々シンボル間隔の，ＮＳＰＳ（シンボル当たりサンプル数）個の並列ストリームに分離し，ＮＳＰＳ個の並列ストリームを，通常はお互いに独立なＮＳＰＳ個の並列処理ユニットで処理することである。例えば図３ａを参照すると，ＮＳＰＳ並列のチャネル及びフィルタ係数連携推定器３０１，並びにＮＳＰＳ並列の第１白色化フィルタ２３１に相当する。
【００８４】
図４ａにこの並列シンボル間隔解決法を簡単に図示する。ここでチャネル推定及び信号白色化ブロック４３０ａは，オーバーサンプルしたサンプルをＮＳＰＳ個のシンボル間隔の一連のサンプル（図４ａでは例として４個のシンボル間隔の一連のサンプル）に分割するデマルチプレクサ４０１を含んでいる。各シンボル間隔サンプルシーケンスは，対応するチャネル及びフィルタ係数連携推定器３０１に入力される。これら推定器から得られるフィルタ係数Ａは，対応する第１白色化フィルタ２３１に入力される。ＮＳＰＳ並列の一連の白色化サンプルｙは，第２白色化フィルタ２３２に入力される。
【００８５】
図４ａにおいて，シンボル間隔の一連のサンプルが第２フィルタ２３２に入力されることを認識されたい。なぜならば第２フィルタ２３２に関連する以降の詳細な説明は，分数間隔の一連のサンプルを入力とするからである。第２フィルタ２３２が１シンボル間隔サンプルシーケンスだけを入力とするように実装されているときは，ＮＳＰＳ並列第２フィルタ２３２をチャネル推定及び信号白色化ブロック４３０内に含めてもよい。
【００８６】
（恐らくはＮＳＰＳ並列の）第２フィルタ２３２からの出力は，オーバーサンプルした白色化信号，又は均等にシンボル間隔の一連の白色化したサンプルからなるＮＳＰＳ個のストリームである。この出力は，オーバーサンプルした信号又はＮＳＰＳ並列のストリームを処理できる等化器に送られる。あるいは１又は複数の第２フィルタ２３２からの出力は，結合フィルタを用いて結合してもよく，結合フィルタは複数の並列ストリーム（又は均等にオーバーサンプルした信号）を入力とし，単一のシンボル間隔ストリームを出力として与える。この結合フィルタは，例えば整合フィルタ（ｍａｔｃｈｅｄ  ｆｉｌｔｅｒ），又は最小平均２乗誤差判定帰還型（ＭＭＳＥ＿ＤＦＥ）等化器のフィードフォワードフィルタなどいくつかの方法で実現できる。
【００８７】
また第２フィルタ２３２が，オーバーサンプルした信号を一連のシンボルベースの白色化サンプルに結合する機能を含むことも可能である。
【００８８】
図５ａ及び５ｂに上述の分離及び多重化を簡単に図示する。図５ｂは，ＮＳＰＳ＝２の例に関連する。
【００８９】
単にＮＳＰＳ並列のシンボル間隔の一連のサンプルを多重化する代わりに，整合フィルタを用いてＮＳＰＳ並列のシンボル間隔の一連のサンプルを１シンボル間隔の一連のサンプルに結合することも可能である。図４ｂに整合フィルタ４０３の例を示す。並列白色化フィルタ３０１と，整合フィルタ４０３との間に第２フィルタ２３２を置くことも可能である。
【００９０】
更なる解決策は定式化を用いることであり，それは同相成分及び直交成分処理に似ている。この定式化において，信号はＩＱ分離の代わりに「分数間隔分離」が行われ，ＩＱ分離信号について行われるものと同一の処理が，分数間隔サンプルが類似の方法で並べられている信号に対して行われる。この定式化において，予測誤差は次の式で与えられる。
【数３９】
2008521308.tif 000042
【００９１】
上記と同じ理由で，解くべき線形系は，
【数４０】
2008521308.tif 000043
であり，ここで次の定義を行った。
【数４１】
2008521308.tif 000044
【００９２】
Ｍは，式２２におけるものと同一である。
【数４２】
2008521308.tif 000045
【数４３】
2008521308.tif 000046
【００９３】
更なる解決策は，ＩＱ分離と共に前の定式化を用いることであり，したがって誤差信号は次のように定義される。
【数４４】
2008521308.tif 000047
【００９４】
依然として，解くべき線形系は，
【数４５】
2008521308.tif 000048
であり，ここで次の定義を行った。
【数４６】
2008521308.tif 000049
【００９５】
Ｍは，式２２におけるものと同一である。
【数４７】
2008521308.tif 000050
【数４８】
2008521308.tif 000051
【００９６】
まとめると，シンボル当たり複数サンプルは直列に（すなわち，１分数間隔シーケンスで）処理してもよい。例えば上記の式３０，３５又は４０のいずれか１つに定義される順序である。あるいはシンボル当たり複数サンプルは，少なくともＦＩＲ白色化に関してはシンボル間隔ストリーム内のサンプルを分割することによって，そして通常はお互いに独立な並列のシンボル間隔ストリームを処理することによって処理してもよい。
【００９７】
式３０〜４４から分かるように，分数間隔処理法においては行列Ｚ（ｔ）の次元が大きくなり，一方並列シンボル間隔法においては行列Ｚ（ｔ）がＮＳＰＳ回処理される。分数間隔処理法においては，逆行列化の必要がある行列ＺＴ（ｔ）Ｚ（ｔ）のサイズが大きくなる。更に，より多くの列が加えられると，一層行列ＺＴ（ｔ）Ｚ（ｔ）は特異行列に近くなり，逆行列化は不安定になる。この問題は，もちろん行列に小さな正則化項を加えることによって軽減される。
【００９８】
＜ＦＩＲ白色化のｏｎ，ｏｆｆ切替え＞
感度制限シナリオにおいて白色化を行う受信機の性能が悪い場合は，ノイズが白色か否かを評価し，白色ノイズのときは信号白色化を取りやめることによって軽減される。白色ノイズがあるときは，ＦＩＲフィルタ係数Ａがある振る舞いをする（ある特性を表す値を保持する）。この振る舞いは，例えばシミュレーションで判定することができる。ＦＩＲフィルタ係数Ａの特性によって，ＦＩＲ白色化を用いるかどうか決定してもよい。以降の説明において，「感度検出器」はＦＩＲフィルタ係数Ａの特性を評価するブロックを指す。
【００９９】
例として，図６にＦＩＲフィルタを用いるチャネル推定及び信号白色化ブロック６３０を示す。ブロック６３０は，例として連携チャネル及びフィルタ係数推定器３０１を含むが，ＦＩＲフィルタ係数を決定するためのほかのどんな代替物を用いてもよい（例えば，図２ｂ，２ｃ，３ｂ又は３ｃを参照）。ブロック６３０は，更にＦＩＲ白色化フィルタ２３１及び感度検出器６０１も含む。感度検出器６０１は，ＦＩＲフィルタ係数を評価するために，単純な数学式を利用する。
【０１００】
感度検出器６０１が，ＦＩＲフィルタ係数に基づいてノイズがいくらか白色であると判定したとき，チャネル推定器２３を現用に切り替える。このようにノイズが白色であり，同一チャネル干渉又は隣接チャネル干渉を除去する必要がないときは，白色化は適用せず，（伝統的な）チャネル指定を行う。
【０１０１】
ＦＩＲフィルタを用いるかどうかの決定は，バーストごとに異なる可能性がある。感度制限シナリオにおいては，白色化はほとんど行われない，すなわちバーストのわずかな部分でのみ行われる。干渉制限シナリオでは，白色化は非常に頻繁に行われる，すなわちバーストの大部分で行われる。
【０１０２】
ＦＩＲフィルタ係数によってＦＩＲ白色化を行うかどうか決定するステップは，ＦＩＲ白色化フィルタを用いる上述のフィルタのどれにも用いることができることを認識されたい。また以降でより詳細に説明するとおり，シンボル内白色化に関連する第２白色化フィルタは，第２白色化フィルタのｏｎとｏｆｆとを切り替える関連機能を有してもよいことを認識されたい。第１白色化フィルタに関連するスイッチと，第２白色化フィルタに関連するスイッチとは，通常お互いに独立に動作する。一方の白色化フィルタだけが切替え機能に関連しているときは，残りのフィルタは引き続き現用であってよい。いくつかの状況においては，各スイッチが一斉に動作するようにすることが可能である。例えば次に示す協働が可能である。
【０１０３】
ケース１  第１白色化フィルタ及び第２白色化フィルタを用いる白色化は，双方のフィルタに関連する感度検出器が有色ノイズ（干渉）を検出したときだけ適用される。一方の感度検出器だけが有色ノイズを検出したとき（又はどちらも検出しなかったとき）は，白色化は行われない。
ケース２  第１白色化フィルタ及び第２白色化フィルタを用いる白色化は，どちらか一方（又は双方）の感度検出器が有色ノイズを検出したとき，適用される。
ケース３  第１白色化フィルタに関連する感度検出器だけが存在し，それが第１白色化フィルタ及び第２白色化フィルタの使用を管理する。
ケース４  第２白色化フィルタに関連する感度検出器だけが存在し，それが第１白色化フィルタ及び第２白色化フィルタの使用を管理する。
【０１０４】
感度検出器６０１はＦＩＲフィルタを評価する少なくとも１つのメトリックを適用する。メトリックとは，ＦＩＲフィルタ係数に値が依存する要因である。以降説明するように，メトリックは，ＦＩＲフィルタ係数の対から得られる複素数に依存してもよい。例えばシミュレーションによって，白色ノイズに関連するメトリックデータの範囲を決定することができる。このメトリック値の範囲は，特定のメトリックに依存する。感度検出器６０１が，メトリック値は白色ノイズ内に対応する範囲内にあると判定したときは，ＦＩＲ白色化は破棄される。メトリック値が白色ノイズ内に対応する範囲外にあるときは，ＦＩＲ白色化が適用される。
【０１０５】
白色ノイズに対応するメトリック値の範囲は，メトリックの定義に依存して，メトリックが超過することが望ましいしきい値，又はメトリック値がその値以下に留まることが望ましいしきい値として決定してもよいことは，当業者には明白である。
【０１０６】
ここで式１３を参照すると，Ｗ行列における実数係数｛Ａｉ，ｋ｝は，複素数で次のように表すことができる（次数Ｋ＝４のＡＲ過程）。
【数４９】
2008521308.tif 000052
言い換えれば，ＦＩＲフィルタ係数の対から複素数が形成される。
【０１０７】
感度検出器６０１で用いられるメトリックの第１特定例は次のとおりである。一般にメトリックｍ及びｍｎ（ｎ＝１…２Ｋ−１）は次のように形成される。
【数５０】
2008521308.tif 000053
ここでｕｎ及びνｎ（ｎ＝１…２Ｋ−１）は実数定数であり，関数ｆｎはｎ（ｎ＝１…２Ｋ−１）に対して次のとおりである。
【数５１】
2008521308.tif 000054
【０１０８】
この第１特定例によれば，次の表明が真であるとき干渉制限シナリオ（有色ノイズ）が検出される。
ｍ＜ｍｔｈｒ  又は  ｍ１＞ａ１  又は  …  ｍＬ＞ａＬ
ここで１≦Ｌ≦２Ｋ−１である。
【０１０９】
この表明が成り立たないとき，感度制限シナリオ（白色ノイズ）が検出される。しきい値ｍｔｈｒ及びａ１…ａＬはシステム内の信号レベルに依存し，特定の実装に合わせなければならない。同様に定数Ｌ，ｕｎ及びνｎ，並びに関数ｆｎは適切に選択しなければならない。
【０１１０】
実装例として，オーバーサンプル率２のＧＳＭ ＧＭＳＫ受信機を考えよう。受信機は，長さ６の白色化チャネル推定値と，次数Ｋ＝４（サンプル）のＡＲ過程の係数と，を連携して推定する。各バーストに対して，行列における係数｛Ａｉ，ｋ｝の推定後，次のエンティティ及びメトリックが計算される。
【数５２】
2008521308.tif 000055
【数５３】
2008521308.tif 000056
【０１１１】
次の表明が真のとき，干渉制限シナリオ（有色ノイズ）が検出される。
ｍ＜ｍｔｈｒ  又は  ｍ１＞ａｔｈｒ  又はｍ２＞ａｔｈｒ
この表明が適用されないとき，感度制限シナリオ（白色ノイズ）が検出される。しきい値は次の値，ｍｔｈｒ＝１．５及びａｔｈｒ＝３．０，である。
【０１１２】
感度検出器６０１で用いられるメトリックｍの第２特定例は次のとおりである。メトリックｍは，実際のＦＩＲフィルタ係数と，参照係数ｃｋとの間の２乗ユークリッド距離の和として形成される。
【数５４】
2008521308.tif 000057
【０１１３】
ここでＮは，１と，オーバーサンプル係数で乗じたＡＲ過程次数，すなわち２倍オーバーサンプルに対しては１≦Ｎ≦２Ｋと，の間の整数定数である。参照係数ｃｋ（１≦ｋ≦Ｎ）は，複素定数である。
【０１１４】
この第２特定例によれば，干渉制限シナリオ（有色ノイズ）は，次の表明が真のとき検出される。
ｍ＜ｍｔｈｒ
【０１１５】
表明が適用されないとき，感度制限シナリオ（白色ノイズ）が検出される。しきい値ｍｔｈｒはシステムの信号レベルに依存し，特定の実装に合わせなければならない。同様にＮ及びｃｋも実装に合わせなければならない。
【０１１６】
実装例として，上記に類似するＧＳＭ ＧＭＳＫ受信機を考えよう。各バーストに対して，行列ＷのＡＲ係数｛Ａｉ，ｋ｝の推定後に，次のエンティティ及びメトリックが計算される。
【数５５】
2008521308.tif 000058
【数５６】
2008521308.tif 000059
【０１１７】
干渉制限シナリオ（有色ノイズ）は，次の表明，ｍ＜ｍｔｈｒが真のとき検出される。表明が適用されないとき，感度制限シナリオ（白色ノイズ）が検出される。複素数ｃｋは次のように与えられる。
【数５７】
2008521308.tif 000060
しきい値ｍｔｈｒ＝−１．０
【０１１８】
感度検出器を用いた感度切替えは，干渉性能を大きく妨げることなしに，ＦＩＲ白色化を用いる受信機の感度性能を著しく改善させることができる。実際のＧＳＭ携帯電話機の受信機感度性能が，２．０ｄＢまで増加することが示された。同時に干渉制限シナリオにおける品質劣化は，単一干渉源の場合（同一チャネル干渉又は隣接チャネル干渉）について０．３ｄＢに限られる。いくつかのＧＭＳＫ変調された同一チャネル干渉及び隣接チャネル干渉の寄与分が混合される複雑な干渉シナリオでは，無視できる品質劣化（＜０．０１ｄＢ）しか見られない。このような複雑なシナリオが最も現実的な干渉制限シナリオであり，単一干渉源のケースにおける損失は重要ではない。
【０１１９】
＜シンボル内白色化＞
次に第２白色化フィルタ２３２におけるシンボル内相関の処理について述べる。ここで第２白色化フィルタ２３２は，シンボル当たり２サンプル及びＩＱ分離について動作するものと仮定する。しかしオーバーサンプルか，又は複数受信アンテナか，のいずれかによって，シンボル当たり任意の数のサンプルがあってもよい。ＩＱ分離もまた任意選択である。シンボル当たりサンプル数はまた，受信信号Ｒｘ（ｔ）から直接追加のサンプルが得られないときは，補間によって増加させることもできる。一般にシンボル内相関は，同一シンボルに関連するサンプルの相関特性を用いて処理することができる。
【０１２０】
当業者には，例えばＩＱ分離，オーバーサンプル，及び／又は複数受信アンテナから得られるシンボル当たり複数サンプルに基づいて，以降に述べる原理をどうやって適用するかは明白である。
【０１２１】
以降の表記では，シンボル内白色化フィルタへの入力信号として信号ｙを用いる。このことは，信号処理をシンボル内白色化フィルタの前にＦＩＲ白色化フィルタがある場合に限定することを意図するものではない。上述のとおり，これらフィルタの順序は逆であってもよい。
【０１２２】
受信信号を標本化すると標本化した信号ｙ（ｎＴ）が得られる。ここでＴは，一連のシンボル（の送信）の時間間隔（すなわちシンボル速度の逆数）を表し，ｎ＝ｋ＋ｑ／ｌである。ここでｋはすべての送信シンボルに対するインデクスであり，ｑは０からｌまでのオーバーサンプルインデクスであり，ｌはオーバーサンプル係数，すなわちシンボル当たりサンプル数（若しくは受信アンテナ数又はオーバーサンプル係数×受信アンテナ数）である。
【０１２３】
第２白色化フィルタ２３２は，標本化した受信信号をろ波し，ろ波標本化信号ｔｉｌｄｅ‐ｙｋ（すなわち一連のろ波した信号のサンプル）を得るために同一チャネル干渉及びノイズを除去するフィルタである。フィルタ２３２の入力は，（ＦＩＲ白色化した）信号のサンプルｙ（ｎＴ）及び対応する個別チャネルインパルス応答の推定値ｈ’（ｓＴ）であり，ここでｓ＝ｍ＋ｑ／ｌであり，ｍは０からνまでの数で０≦ｍ≦νであり，νはチャネルインパルス応答推定値長より１少ない数である。
【０１２４】
以降の説明においては，オーバーサンプル係数ｌ＝２のオーバーサンプルを仮定し，第２白色化フィルタの入力における受信信号サンプルｙｋは，チャネルデータ入力ｇｋ及び標本化チャネルインパルス応答推定値ｈ’ｍを用いて次のように書ける。
【数５８】
2008521308.tif 000061
ここで０≦ｍ≦ν，かつνはチャネルインパルス応答推定値長よりも１少ない。上付き文字ｊは，選択した通信チャネルの各信号のインデクスを表し，ｊ＝０は所望の信号を示し，ほかのｊ値は同一チャネル干渉を示す。また，
【数５９】
2008521308.tif 000062
並びに一連のシンボル（の送信）の時間間隔Ｔを用いる。Ｎｆ個の受信サンプルブロックは，
【数６０】
2008521308.tif 000063
又はよりコンパクトに，
【数６１】
2008521308.tif 000064
と書くことができ，所望の信号
【数６２】
2008521308.tif 000065
及びノイズ及び（同一チャネル）干渉信号
【数６３】
2008521308.tif 000066
を含む。便宜上インデクス（サンプル計数）ｋに対応する瞬間のノイズ及び干渉信号ｉｋを，４×１ベクトル
【数６４】
2008521308.tif 000067
で定義する。
【０１２５】
次に白色化受信信号サンプルｈａｔ‐ｙを得るためのフィルタ演算Ｌ−１を次のように定義する。
【数６５】
2008521308.tif 000068
ここで本発明によれば，
【数６６】
2008521308.tif 000069
であり，ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉは４×４のノイズ及び干渉相関行列であって次式で与えられる。
【数６７】
2008521308.tif 000070
ここでＥ［…］は，集団平均を求める数学演算である。干渉は巡回定常ランダム過程から生じるので，期待値演算は時間平均，すなわち
【数６８】
2008521308.tif 000071
で置き換えることができる。
【０１２６】
このようにして１シンボルを表す４×１ベクトルｈａｔ‐ｙｋは，次のように白色化される。
【数６９】
2008521308.tif 000072
ここでＷは，正定値エルミート行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉに対する２乗根の逆数として定義される。すなわち，
【数７０】
2008521308.tif 000073
である。
【０１２７】
いくつかの実施例において，エルミート行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉはノイズ及び干渉相関行列であり，白色化行列Ｗ＝ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉ−１／２はｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉのコレスキ分解の逆数として得ることができる。あるいは白色化行列Ｗをｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの任意の分解，すなわち
【数７１】
2008521308.tif 000074
で示される任意の分解で得ることもできるし，例えば特異値分解（ＳＶＤ）のような
【数７２】
2008521308.tif 000075
で示されるｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの任意の分解で得ることもできる。このような場合白色化行列Ｗは，Ｗ＝Ｖλ−１／２で得られる。
【０１２８】
本発明のいくつかの実施例によれば，白色化チャネル推定値ｔｉｌｄｅ‐Ｈ０はまた，このときはチャネル推定値Ｈ’０に作用するＩＱフィルタによっても得られる。
【数７３】
2008521308.tif 000076
【０１２９】
したがって各４×１ベクトルｔｉｌｄｅ‐ｈｍは，次によって計算することができる。
【数７４】
2008521308.tif 000077
ここで０≦ｍ≦ν。したがって本発明が開示する干渉抑圧方法は，チャネル推定値長が増加する問題を起こさないことは明らかである。すなわち，式５３よりｔｉｌｄｅ‐ｈｍがｈ’ｍと同一の次元を有することは明らかである。
【０１３０】
ここで図７を参照すると，フィルタモジュール７３２は次を含む。
・１シンボルに対応する各ｋについて，ｋ＝１，…，Ｎｆの一連のサンプルｙｋを生成する第１モジュール７０１
・ノイズ及び干渉相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉを決定する次のモジュール７０２
・ｋ＝１，…，Ｎｆについてろ波白色化サンプルｔｉｌｄｅ‐ｙｋ＝Ｗｙｋを計算する第３モジュール７０３ａ
【０１３１】
図７を更に参照すると，いくつかの実施例においてフィルタ７３２は，ｔｉｌｄｅ‐ｙｋ＝Ｗｙｋを計算するモジュール７０３に続く追加モジュールを含んでもよい。そのようなモジュールは，分数間隔等化器の場合は信号を消滅させることはないが，シンボル間隔等化器の場合はモジュールが信号を消滅させ，それは判定帰還型等化器（ＤＦＥ）のフィードフォワードフィルタと均等なフィルタで信号をろ波することによって，又は多相整合フィルタによって行われる。
【０１３２】
シンボル内白色化フィルタ７３２に続く等化器は，トレリス検波器であってよい。トレリス検波器の入力はシンボル間隔である。このシンボル間隔入力は，白色化フィルタＷの出力をＤＦＥのフィードフォワードフィルタと均等な（白色ノイズ用に設計された）前置フィルタによって後処理をすることによって得ることができる。ノイズ及び干渉相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉを式５０で近似することによって，１シンボル内の相関だけが除去される。したがっていくらかの残留相関が想定されるが，例えばフィードフォワードフィルタの後続の最適化において考慮することができる。そのような後処理の後，トレリスビタビ等化器においてフォーニ（Ｆｏｒｎｅｙ）メトリックを用いてもよい。例えば，G.Bottomley及びS. Chennakesku，"Unification of MLSE Receivers and Extensions to Time Varying Channels"，IEEE Trans. IT, vol. 46, pp. 464-472，１９９８年４月，を参照されたい。
【０１３３】
あるいは等化器にウンガーベック（Ｕｎｇｅｒｂｏｅｃｋ）メトリックを適用してもよい。これも上記のＢｏｔｔｏｍｌｅｙの文献に述べられている。この場合は前置フィルタを用いる必要はなく，白色化フィルタＷの出力は，所望のチャネル推定値を白色化するように整合させた多相整合フィルタを用いて，シンボル当たり１サンプルに減らすことができる。
【０１３４】
あるいは等化器をシンボル当たり２以上のサンプルに対して動作させてもよい。この場合には更にもう１つの実装がある。シンボル内白色化フィルタを用いる代わりに，シンボル当たり２以上のサンプルに対して等化器を動作させるときは，ノイズ除去を考慮するために等化器内部のメトリックを修正することによって，同じ結果を得ることができる。より詳細に言えば，
【数７５】
2008521308.tif 000078
で与えられる修正分岐メトリックは，ユークリッドメトリック
【数７６】
2008521308.tif 000079
の代わりに用いてもよく，ユークリッドメトリックはシンボル内白色化演算の後で用いられる。
【０１３５】
本発明のいくつかの実施例はまた，ＩＱ白色化（上述のとおりか，又はほかの技法を用いてか，のいずれかで実行される）を有効及び無効にする機構も提供する。同一チャネル干渉を抑圧するＩＱ白色化は，２値変調の同一チャネル干渉制限のチャネルに対しては著しく効果的であるが，感度（白色ノイズ）制限チャネルにおいてはある性能低下を招くことが分かったので，このような切替え機構は有用である。したがって本発明は，受信機においてＩＱ白色化と，非白色化とを動的に切り替えるために用いることができる切替えアルゴリズムを提供する。いくつかの実施例においては，以降説明するように切替えはノイズ及び干渉相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの異なる成分の相対値を検査することによって行われる。いくつかのほかの実施例においては，これも以降説明するように切替えは異なる積ｉ＊ｋｉｋ及びｉ＊ｋｉｋ＋１の期待値Ｅ［…］を検査することによって行われる。本発明が提供する切り替え機構の背後にある思想は，存在するノイズが白色ノイズ（この場合，白色化はｏｆｆにされる）か，非白色ノイズ，すなわち時間的に相関がある（この場合，白色化はｏｎにされる）か，を判定することである。
【０１３６】
ノイズ及び干渉相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの異なる成分の相対値を検査することに基づく実施例においては，ノイズが白色かどうかを次のようにして検出する。上述のようにＩＱ白色化フィルタ（短縮した自己相関を含む）は４×４（２つのＩＱ分離，２倍オーバーサンプル）の相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの計算を要する。したがってより好ましい実施例においては，白色化のｏｎ，ｏｆｆを切り替えるメトリックは，ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの要素の関数として導かれる。
【０１３７】
２値変調同一チャネル干渉の場合は，（分数サンプル，すなわち１シンボル内のサンプル，の間の）時間相関を次のように相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの要素の組合せで表現できることが分かる。
【数７７】
2008521308.tif 000080
このように２値変調の干渉信号に対しては，相関行列の要素から時間相関を得ることができ，またサンプルの実数成分と虚数成分との間の相関はゼロにならない。
【０１３８】
ノイズ及び干渉相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの異なる成分の相対値を検査することに基づく実施例によって本発明が提供する切替えは，したがって下記のように定めることができる。
【数７８】
2008521308.tif 000081
を，チャネルが時間的に相関している（すなわち感度制限であり，ノイズは白色ノイズである）かどうかを示すメトリックとして定義する。これから分かるようにメトリックは，ノイズ及び干渉相関行列ｔｉｌｄｅ‐Ｒｉｉの異なる成分の相対値に依存する。したがって，ある所定のしきい値τｔｃについてＭｔｃ＞τｔｃのとき，チャネルは時間的に相関があると分類され，白色化が行われる。そうでなければ白色化は無効にされる。
【０１３９】
上述のようにいくつかのほかの実施例においては，異なる積ｉ＊ｋｉｋ及びｉ＊ｋｉｋ＋１の期待値Ｅ［…］を検査することに基づいて切替えを行う。このような実施例においては，（数）値
【数７９】
2008521308.tif 000082
及び（数）値
【数８０】
2008521308.tif 000083
を評価する。そして式
【数８１】
2008521308.tif 000084
によって定義される量Ｍｔｉを白色化するかどうかを決定するメトリクスとして用いる。Ｍｔｉがある所定のしきい値τｔｉ（アプリケーションに依存する値を有する）よりも大きいとき，白色化に切り替える。
【０１４０】
上述の切替えの実施例は双方とも，干渉信号の２次統計量の観察に基づく。ほかの実施例は，より複雑な方法に依存してもよい。
【０１４１】
したがって図８に示すフィルタブロック８００を参照すると，時間相関が大きくない場合（すなわち，例えばＭｔｃ＜τｔｃの場合），感度検出器８０１はモジュール８０２を白色化を行わないろ波に切替え，そうでなければモジュール７３２を白色化に切り替える。本発明のいくつかの実施例においては，特に例えばスイッチ８０１の前又はブロック７３２の後にあるフィルタブロック８００に，シンボル間白色化機能が存在するとき，モジュール８０２は取り去ってもよい。
【０１４２】
シンボル間相関抑圧を行う第１白色化フィルタ及びシンボル内干渉抑圧を行う第２白色化フィルタを含むフィルタ内に，感度検出器及び各フィルタに関連するスイッチ（すなわち切り替え機能）があってもよい。これについては，シンボル間白色化フィルタのｏｎ，ｏｆｆを切り替えることに関連して上述したとおりである。
【０１４３】
本発明の実施例によるチャネル推定及び信号白色化ブロックは，ソフトウェア，ハードウェア，又はそれらの適切な組合せを用いて実現することができる。例えば本発明の実施例は，特定のアプリケーション用に設計した特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）で実現してもよい。第２の例として，本発明の実施例はプログラム可能デジタル信号処理（ＤＳＰ）チップのプログラムコードとして実現してもよい。
【０１４４】
本発明の実施例による干渉抑圧は，通信デバイス及び種々の通信システムのネットワーク要素において用いることができることを認識されたい。通信デバイス及びネットワーク要素という用語は，ここでは無線インタフェースを介して信号を受信し，受信信号を処理する機能を有する任意のデバイスを指す。実施例を使用できる通信システムのいくつかの特定の例は，ＧＳＭ又はＵＭＴＳ（はん用移動体通信システム）のようなセルラ通信システムである。
【０１４５】
本明細書ではシンボル間干渉を白色化するＦＩＲフィルタ及びシンボル内干渉を白色化するフィルタの特定の詳細を説明したが，上述の特定の例と異なるフィルタを用いてシンボル間及びシンボル内干渉抑圧を実現することも可能であることを認識されたい。
【０１４６】
上記の数学的定式化を例として用いれば，本願添付の請求項において一連のサンプルは通常，ｔの種々の値に対するｘ（ｔ）を指すことを認識されたい。これに類似して一連の白色化サンプルは通常，ｙ（ｔ）又はｔｉｌｄｅ‐ｙ（ｔ）を指す。チャネル推定値は通常，文脈に依存してｈ，ｈ’又はｔｉｌｄｅ‐ｈを指す。
【０１４７】
ここで詳細に説明した数式及び数学的定式化の処理は，本発明の計算を実施する唯一の方法であることを意図したものではないことを認識されたい。当業者には種々の修正物が可能であることは明らかである。
【０１４８】
本願添付の請求項において，「シンボル当たり少なくとも２サンプル」という表現は，少なくともオーバーサンプル（補間を含む），ＩＱ分離，及び／又は複数受信アンテナに関連するサンプルを包含することを認識されたい。
【０１４９】
前述の説明を考慮すれば，上述の説明に反しない任意の可能性のある特徴の組合せがここに暗黙に開示されていることは明らかであることを認識されたい。より詳細には，例えば特定の実施例に関連して開示したあるブロックに関連する特定の詳細が，たとえ明確に述べられていなくても，ほかの実施例に存在する同一のブロックにも適用可能である。
【０１５０】
本発明を実施する装置及び方法のより好ましい実施例が添付の図面に示され，前述の詳細な説明に記載されているが，本発明は開示された実施例に限定されず，添付の請求項に規定された発明の精神から離れることなく，多くの再構成物，修正物及び代替物が可能であることが分かるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０１５１】
【図１】従来の受信機の例としての概略ブロック図である。
【図２ａ】本発明の実施例による受信機の例としての概略ブロック図である。
【図２ｂ】本発明の詳細な実施例によるチャネル推定及び信号白色化ブロックの可能性のある実施例を例として簡略に示す図である。
【図２ｃ】本発明の実施例によるチャネル推定及び信号白色化ブロックの第２の可能性のある実施例を例として簡略に示す図である。
【図３ａ】フィルタ係数及びチャネル応答の連携推定器を備えるチャネル推定及び信号白色化ブロックを例として簡略に示す図である。
【図３ｂ】従来のチャネル推定器を用いるチャネル推定及び信号白色化ブロックを例として簡略に示す図である。
【図３ｃ】フィルタ係数のための連携推定器，及びチャネル応答のための別個のチャネル推定器を用いるチャネル推定及び信号白色化ブロックを例として簡略に示す図である。
【図４ａ】並列シンボル間隔サンプル処理を用いるチャネル推定及び信号白色化ブロックを例として簡略に示す図である。
【図４ｂ】結合フィルタを用いる並列シンボル間隔サンプルシーケンスの結合を例として簡略に示す図である。
【図５ａ】並列シンボル間隔シンプルシーケンスの処理を簡略に示す図である。
【図５ｂ】並列シンボル間隔シンプルシーケンスの処理を簡略に示す図である。
【図６】ＦＩＲ白色化に関連する切替え機能を例として示す図である。
【図７】シンボル内相関を除去するフィルタモジュールを例として示す図である。
【図８】ＩＱ白色化に関連する切替え機能を例として示す図である。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図２ｃ】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図３ｃ】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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