(57)【要約】  本発明は、アンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法を提出し、以下のステップを含む。アンテナアレーの各アンテナに到達する移動端末ごとのチャネルを推定する；移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定する；受信した信号を加重し、移動端末ごとのビーム形成後のデータを獲得する；前記ビーム形成後のデータを利用し、移動端末ごとのデータをジョイント検出する。  本発明は、ビーム形成ウェイト加重の方式を利用してジョイント検出を行い、移動端末間の同期信号不良によるジョイント検出の性能低下の影響を大幅に減少させるだけではなく、チャネル推定が不正確なために起こる多元接続干渉をも減少させ、同時にジョイント検出の入力データのＳＮＲ(信号対雑音比)も向上させ、ジョイント検出アルゴリズムの性能を向上させることができる。それ以外にも、本発明は簡単に実現でき、計算複雑度も更に減少させることができる。また、本発明は更に前記ジョイント検出方法を実現する基地局をも提出している。
2008526142.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法であって、
アンテナアレーのアンテナごとに到達する移動端末ごとのチャネルを推定するステップと、
移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定するステップと、
受信した信号に加重をかけ、移動端末ごとのビーム形成後のデータを獲得するステップと、
前記ビーム形成後のデータを利用し、移動端末ごとのデータをジョイント検出するステップと、を含むことを特徴とするアンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法。
【請求項２】
請求項1に記載のジョイント検出方法において、
前記移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定するステップは、固定ビーム探索法、最大出力方法、最大信号対干渉比法及びアダプティブウェート推定法の中のいずれかの方法を用いて実現することを特徴とするアンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法。
【請求項３】
請求項1に記載のジョイント検出方法において、
前記ジョイント検出するステップは、さらに、
前記チャネル推定と移動端末の拡散スクランブル符号を利用して、移動端末ごとの複合チャネルインパルス応答を生成する手順と、
前記複合チャネルインパルス応答を加重する手順と、
前記加重した複合チャネルインパルス応答と移動端末ごとのビーム形成後のデータに基づいて、移動端末ごとのデータを検出する手順と、を含むことを特徴とするアンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法。
【請求項４】
請求項3に記載のジョイント検出方法において、
前記移動端末ごとのデータを検出する手順は、さらに、
加重複合チャネルインパルス応答を用いてシステム行列Ａ＝［（Ａ１）Ｔ、…、（ＡＫ）Ｔ］Ｔを生成し、その中のＡｍは、加重複合チャネルインパルス応答ｂ〜ｍｋ、ｍ、ｋ＝１、…、Ｋにより構成されるToeplitz行列で、Kは、移動端末の合計数であり、
前記移動端末ごとのビーム形成後のデータをベクトルｒ〜＝［ｒ〜１Ｔ、…、ｒ〜ＫＴ］Ｔに配列させ、仮にすべての移動端末のデータにより構成されるベクトルをｄとすると、システム方程式はｒ〜＝Ａｄ＋ｎであり、
nが白色ガウス雑音の分散σｎ２であるとき、ｄ＝（ＡＨＡ）−１ＡＨｒ〜、
となり、
dが独立同分布であるとき、ｄ＝（ＡＨＡ＋σｎ２Ｉ）−１ＡＨｒ〜
となることを特徴とするアンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法。
【請求項５】
請求項1ないし4のいずれかに記載のジョイント検出方法を実現する基地局であって、
移動端末の送信信号を受信するアンテナアレーと、
受信した信号にサンプリング下での周波数変換を行う無線電波(RF)送受信機と、
サンプリングしたデータに対しベースバンド処理を行うベースバンド処理器とを有する基地局において、
前記ベースバンド処理器は、アンテナごとに到達する移動端末ごとのチャネルを推定するチャネル推定器と、
推定したチャネルに基づいて移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定するウェイト推定器と、
ジョイント検出を行い、移動端末ごとのデータを獲得する信号処理器と、をさらに備えることを特徴とする基地局。
【請求項６】
請求項5に記載の基地局において、
前記信号処理器は、前記チャネル推定値に畳み込み演算を行い、複合チャネルインパルス応答を生成する第一生成器と、
前記複合チャネルインパルス応答に対し前記ビーム形成ウェイトを用いて加重し、加重複合チャネルインパルス応答を生成する第二生成器と、
前記加重複合チャネルインパルス応答を用いてシステム行列を生成する第三生成器と、
前記システム行列の逆行列を生成する第四生成器と、
前記サンプリングデータを用いて前記ビーム形成ウェイトを加重するデータ加重器と、
前記システム行列と前記加重後のデータに対し整合フィルトを行う整合フィルタと、
前記逆行列と前記整合フィルトの結果に基づいて、移動端末ごとのデータを生成する第五生成器と、をさらに備えることを特徴とする基地局。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
〔技術分野〕
本発明は、時分割二重化(TDD)の無線通信システム受信技術に関し、具体的には、TDDシステムにおけるアンテナアレーの受信信号をジョイント検出する方法、及びそれを実現させる基地局に関するものである。
【０００２】
〔背景技術〕
符号分割多重接続(CDMA)通信システムでは、すべての移動端末は同時に同一周波数内で異なる拡散符号を用い通信する。実際の無線信号の伝送環境にはマルチパスが存在するため、移動端末ごとの連続伝送の符号間に相互干渉、つまり符号間干渉(ISI)が存在する。同時に、移動無線チャネルは時間的に変化し、異なる移動端末間の拡散符号の直交性が受信側では確保されないため、異なる移動端末の符号間にも干渉、つまり多元接続干渉(MAI)が存在する。
【０００３】
移動通信システムにおいて、通常二種類の異なる種類の受信機がある。一種類目の受信機は伝統的な整合フィルタもしくはRAKE受信機で、この種の受信機は符号間干渉ISIと多元接続干渉MAIを伝送信号の雑音とみなす。RAKE受信機は同一の移動端末の異なる伝送経路の信号を識別でき、ある種の規則に従い復調させるが、RAKE受信機の出力には依然として多元接続干渉MAIが含まれる。整合フィルタは、移動端末間の拡散符号の直交性が受信側で確保されないため、出力結果には符号間干渉ISIと多元接続干渉MAIが共に含まれる。また、整合フィルタは遠近効果を解決できないため、厳しく出力パワーを制御しなければならない。二種類目の受信機は符号間干渉ISIと多元接続干渉MAIのすべての情報を利用し、干渉キャンセル（IC）方法もしくはジョイント検出（JD）方法を用いて移動端末の伝送信号を獲得する。干渉キャンセル方法はカスケードキャンセラもしくは並列干渉キャンセラを利用し、信号全体から多元接続干渉MAI信号を取り除き、移動端末ごとの“清潔”な信号を獲得する。ジョイント検出方法は、符号間干渉ISIと多元接続干渉MAIの情報を利用し、同時にすべての移動端末の信号を検出する。最適なジョイント検出方法は非線形最尤系列推定アルゴリズムであり、このアルゴリズムはViterbiアルゴリズムを利用し、最も可能性のあるK個の移動端末の送信序列を検出し、ゆえにこのアルゴリズムの計算複雑度はｏ（２Ｋ）である。このように、移動端末が比較的多数の場合、ジョイント検出を実現するのは不可能になってしまう。1993年、KleinとBaierはゼロフォーシング・ブロック線形等化(ZF-BLE)最適ジョイント検出アルゴリズムを提出し、このアルゴリズムは計算複雑度を大幅に減少させた。ZF-BLEアルゴリズムは符号間干渉ISIと多元接続干渉MAIを完全に取り除くことができ、ISIとMAIの値をゼロにすることにより、このアルゴリズムはゼロ・フォーシング且つ不偏推定のアルゴリズムである。しかし、ZF-BLEアルゴリズムを用いて獲得する信号結果の中で、雑音つまり有色雑音が最終的な判定回路の出力結果に影響を及ぼし、ZF-BLEアルゴリズムの性能を下げることもある。続けて、Jung等らは最小平均二乗誤差ブロック線形等化(MMSE-BLE)ジョイント検出アルゴリズムを提出し、このアルゴリズムはMMSE法則を利用し、推定値と実際値の間の誤差を最小化できる。このアルゴリズムはWiener推定器を通したZF-BLEアルゴリズムの拡張であり、計算結果の雑音を相関的に解き、よって有色雑音の判定回路に対する影響を減らすことができる。その後、Jung等らはまたZF-BLEアルゴリズムとMMSE-BLEアルゴリズムに改良を施し、ZF-BDFE(Zero Forcing - Block Decision Feedback Equalizer)ジョイント検出アルゴリズムとMMSE-BDFE(Minimum Mean Square Error - Block Decision Feedback Equalizer)ジョイント検出アルゴリズムを提出し、この二つのアルゴリズムの性能はZF-BLEアルゴリズムとMMSE-BLEアルゴリズムに比べ良くなったが、計算複雑度は更に増加した。
【０００４】
ジョイント検出方法は整合フィルタなどの方法より性能は良いが、TDDシステムにとって、信号同期やチャネル推定の正確度の影響を受けて、移動端末間の信号同期不良またはチャネル推定が良くない場合、ジョイント検出方法の性能に深刻な影響を及ぼし、且つこの影響は移動端末の数の増加に伴い増加する。ゆえに、如何に上記に述べた欠陥を克服し、ジョイント検出方法の信頼性を高めるかが早急に解決すべき課題となる。
【０００５】
〔発明の開示〕
本発明は、まさに従来の技術の上記に述べた問題に鑑み提出されており、その目的はアンテナアレーを有する無線通信システムの新しいジョイント検出方法を提出することであり、移動端末の同期不良とチャネル推定誤差による影響を減少し、且つジョイント検出の入力データの信号対雑音比SNR(Signal to Noise Ratio)を高め、とりわけ移動端末の数が比較的多い場合にも適合することである。
【０００６】
本発明のもう一つの目的は上記に述べたジョイント検出方法を実現する基地局を提供することである。
【０００７】
〔課題を解決するための手段〕
本発明の一面に基づいて提案したアンテナアレーを有する無線通信システムのジョイント検出方法において、
アンテナアレーのそれぞれのアンテナに到達する移動端末ごとのチャネルを推定するステップと、
移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定するステップと、
受信した信号を加重し、移動端末ごとのビーム形成後のデータを獲得するステップと、
前記ビーム形成後のデータを利用し、移動端末ごとのデータをジョイント検出するステップと、を含む。
【０００８】
好ましくは、前記移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定するステップは、固定ビーム探索法、最大出力方法、最大信号対干渉比法及びアダプティブウェート推定法の中のいずれかを採用することによって実現する。
【０００９】
好ましくは、前記ジョイント検出するステップにおいて、
前記チャネル推定と移動端末の拡散スクランブル符号を利用して、移動端末ごとの複合チャネルインパルス応答を生成する手順と、
前記複合チャネルインパルス応答を加重する手順と、
前記加重した複合チャネルインパルス応答と移動端末ごとのビーム形成後のデータに基づいて移動端末ごとのデータを検出する手順と、をさらに含む。
【００１０】
本発明のもう一つの面に基づいて提案した前記ジョイント検出法を実現する基地局において、
移動端末の送信する信号を受信するアンテナアレーと、
受信した信号にサンプリング下で周波数変換を行う無線電波(RF)送受信機と、
サンプリングしたデータにベースバンド処理を行うベースバンド処理器と、を備え、
その中の、前記ベースバンド処理器は、さらに、
それぞれのアンテナに到達する移動端末ごとのチャネルを推定するチャネル推定器と、
推定したチャンネルに基づいて移動端末ごとのビーム形成ウェイトを推定するウェイト推定器と、
ジョイント検出を行い、移動端末ごとのデータを獲得する信号処理器と、を備える。
好ましくは、前記信号処理器は、さらに、
前記チャネル推定値に畳み込み演算を行い、複合チャネルインパルス応答を生成する第一生成器と、
前記ビーム形成ウェイトを用いて、前記複合チャネルインパルス応答を加重し、加重複合チャネルインパルス応答を生成する第二生成器と、
前記加重複合チャネルインパルス応答を利用して、システム行列を生成する第三生成器と、
前記システム行列の逆行列を生成する第四生成器と、
前記ビーム形成ウェイトを用いて、前記サンプリングデータを加重するデータ加重器と、
前記システム行列と前記加重したデータに対し整合フィルトを行う整合フィルタと、
前記逆行列と前記整合フィルタの結果に基づいて、移動端末ごとのデータを生成する第五生成器と、を備える。
【００１１】
〔発明の効果〕
本発明はビーム形成ウェイト加重の方式を利用してジョイント検出を行い、移動端末間の同期信号不良によるジョイント検出の性能低下の影響を大幅に減少させるだけでなく、チャンネル推定が正確でないために起こる多元接続干渉(MAI)をも減少することができ、同時に、ジョイント検出の入力データの信号対雑音比SNRも向上させ、それによりジョイント検出アルゴリズムの性能も向上する。それ以外にも、本発明は簡単に実現でき、計算複雑度も更に減少させることが出来る。
【００１２】
〔発明を実施するための最良の形態〕
以下、図面を参照しながら、本発明の最適実施形態の詳細説明を通じて、本発明の目的、特徴と長所を更に詳しく理解することが出来ると確信する。
【００１３】
図１は、本発明の一つの実施形態に基づくジョイント検出方法の流れ図である。図１に示すように、ステップ101において、トレーニング系列を利用してアンテナアレーの各々アンテナに到達する移動端末ごとのチャネルを推定する。無線通信システムでは、通常トレーニング系列を使用してチャネルを推定する必要があるゆえ、本実施例においては、移動端末ごとの既知のトレーニング系列を利用し、受信したデータに対しチャネル推定を行い、すべての移動端末がすべてのアンテナにあるチャネル推定を獲得する。具体的な処理過程は以下の様になる：無線通信システム中にK個の移動端末が通信を行い、基地局のアンテナアレーはN個のアンテナを含み、移動端末ごとのトレーニング系列は既に知られており、すべての移動端末のトレーニング系列により構成した行列をM、第i番目のアンテナが一つのバーストの中で受信したすべての移動端末のトレーニング系列の数値をｅｉとすると、
【００１４】
【数１】
2008526142.tif 000003
となる。
【００１５】
ここで、ｈｉは第i番目のアンテナ上にあるすべての移動端末のチャネル推定により構成されるベクトルであり、すなわちｈｉ＝［（ｈｉ１）Ｔ、…、（ｈｉＫ）Ｔ］Ｔ。方程式(１)より次のチャネル推定を得ることができる。
【００１６】
【数２】
2008526142.tif 000004
もしCDMAのTDDシステムであるなら、すべての移動端末のトレーニング系列により構成されるM行列は循環行列となり、よって高速フーリエ変換(FFT)により方程式(１)から解を求めることができる：
【００１７】
【数３】
2008526142.tif 000005
ここで、M(:,1)はM行列の第一列のすべての要素を示す。
【００１８】
チャネル推定の中に移動端末のアンテナアレーに対する方位情報が既に含まれているため、ステップ105において、アレー信号処理方法に基づいて、推定したチャネルを利用して、それぞれの移動端末のビーム形成ウェイトを算出することができる。ビーム形成ウェイトの推定は、固定ビーム探索法、最大出力方法、最大信号対干渉比法、もしくはアダプティブウェート推定法の中のいずれか一つを採用する。これらの方法は当分野の技術者にとって既に知っているものである。
【００１９】
そしてステップ110において、移動端末ごと各自のビーム形成ウェイトを利用し、受信データに加重をかけ、移動端末ごとのビーム形成後のデータを獲得する。ビームには一定の幅があり、且つビームのサイドローブ(Side-Lobe)は必ずしも完全に消えるわけではないので、ビーム形成後のデータは完全にその移動端末のデータとは言えず、おそらく他の移動端末のデータの干渉を受けている。しかし、たとえ干渉があったとしても、ビーム形成を通っているので、このときの干渉はビーム形成前の干渉に比べて既に大幅に減少しており、且つビーム形成後のデータのSNRも向上している。具体的には以下の通りである：仮に、第i番目のアンテナが受信したバーストのデータ部分をｒｉ、第k番目の移動端末のビーム形成後のデータ部分を
【００２０】
【数４】
2008526142.tif 000006
とする。ここで、ｗｉｋは第k番目の移動端末の第i番目のアンテナのウェイトを示す。
【００２１】
ビーム形成後のデータはおそらく干渉を含んでいるため、ビーム形成後のデータを利用して移動端末ごとのデータをジョイント検出する。ジョイント検出を行う前に、各々の移動端末間の干渉は既に最低限まで減少しており、同時に移動端末データのSNRも向上しているため、ジョイント検出の性能は大幅に改善される。もし移動端末が同一ビーム内にないならば、たとえ同期信号が不良としても、ジョイント検出に対して何も影響を及ぼさない。もしサイドローブがあって、または移動端末が同一ビーム内にあったとしても、この場合、ビーム内の移動端末が既に減少しているので、ジョイント検出の性能を向上させることもできる。
【００２２】
本実施形態において、ジョイント検出は下記手順のとおりに行われる。
【００２３】
ステップ115では、各アンテナ上にある移動端末ごとのチャネル推定と移動端末ごとの拡散スクランブル符号に畳み込み演算を行い、相応する複合チャネルインパルス応答を形成する。ｂｉｋを第k番目の移動端末の第i番目のアンテナの複合チャネルインパルス応答とすると、
【００２４】
【数５】
2008526142.tif 000007
【００２５】
となり、ここでｃｋは第k番目の移動端末の拡散スクランブル符号、ｈｉｋは第k番目の移動端末の第i番目のアンテナのチャネル推定を示す。
【００２６】
ステップ116では、前に獲得した移動端末ごとのビーム形成ウェイトを利用し、移動端末ごとの複合インパルス応答に加重をかけ、加重複合チャネルインパルス応答ｂ〜ｍｋ、ｍ＝１、…、Ｋ、ｋ＝１、…、Ｋを形成し、その中のmとkの取る値は同じではなく、その算式は以下のようになる。
【００２７】
【数６】
2008526142.tif 000008
【００２８】
ステップ117では、加重複合チャネルインパルス応答を用いてシステム行列Ａ＝［（Ａ１）Ｔ、…、（ＡＫ）Ｔ］Ｔを生成し、その中のＡｍはｂ〜ｍｋ、ｍ、ｋ＝１、…、Ｋにより構成されるToeplitz行列である。移動端末ごとのビーム形成後のデータをベクトルｒ〜＝［ｒ〜１Ｔ、…、ｒ〜ＫＴ］Ｔに配列し、すべての移動端末の送信した符号により構成されるベクトルをｄとすると、システム方程式は以下のようになる。
【００２９】
【数７】
2008526142.tif 000009
nが白色ガウス雑音の分散σｎ２であるとき、最小二乗アルゴリズムもしくは最尤推定法を用いて解を求めることができる。
【００３０】
【数８】
2008526142.tif 000010
同時に、dが独立同分布であるとき、最小平均二乗誤差(MMSE)の解は、
【００３１】
【数９】
2008526142.tif 000011
となる。
【００３２】
これで、以上の手順を通して移動端末ごとのデータを獲得できる。
【００３３】
以上の説明から分かるように、本実施形態を用いることにより、移動端末の同期不良とチャネル推定誤差によるジョイント検出の性能低下の影響を減らすことができ、ジョイント検出の入力データのSNRを向上させ、それによりジョイント検出アルゴリズムの性能を向上させることができる。
【００３４】
図2に示しているのは、図1に示す本発明の一つの実施形態に基づいてジョイント検出方法を実現する基地局の構造ブロック図である。図2に示すように、基地局はN 個の同じオムニアンテナユニート201A、201B、…、201Nで構成されるアンテナアレーと、N個のRF送受信機203A、203B、…、203Nと、及びにベースバンド処理器204とを含む。アンテナユニート201A、201B、…、201NはK個の移動端末の発する信号を受信し、対応するRF送受信機203A、203B、…、203Nに出力してサンプリング下で周波数変換を行う。すべてのRF送受信機203は同一の局部発振信号源を使用し、同一の基地局中のRF送受信機が相関して動作することを確保する。すべてのRF送受信機203からベースバンド処理器204に出力する信号がデジタル信号になるようにそれぞれのRF送受信機は全てアナログデジタル変換器(ADC)を備えている。これらのRF送受信機203とベースバンド処理器204の間は高速デジタルバスを介して接続する。RF送受信機203はサンプリングを経たデータをベースバンド処理器204に送り、ベースバンド処理を行う。
【００３５】
ベースバンド処理器204はN個のRF送受信機203A、203B、…、203Nに対応するN個のチャネル推定器207A,207B,…,207Nと、ウェイト推定器208及び信号処理器209とを含む。RF送受信機203A、203B、…、203Nのサンプリング下での周波数変換を行った後の受信データｒ１、…、ｒＮはチャネル推定器207A,207B,…,207Nに出力されチャネル推定を行い、且つそれぞれのアンテナ上の全部K個の移動端末のチャネル推定ｈ１、…、ｈＮをウェイト推定器208に出力する。ウェイト推定器208は固定ビーム法、最大出力方法、最大信号対干渉比法及びアダプティブウェート推定法の中からいずれか一つに基づいて、すべての移動端末のビーム形成ウェイトｗ１、…、ｗＫを算出し、その後、チャネル推定ｈ１、…、ｈＮ、ビーム形成ウェイトｗ１、…、ｗＫ及び受信データｒ１、…、ｒＮを信号処理器209に出力し、加重とジョイント検出を行って、移動端末ごとのデータを獲得する。
【００３６】
図3は、図2に示す基地局の信号処理器209のプロセス図である。図3に示すように、信号処理器209は、複合チャネルインパルス応答を生成する第一生成器2092と、加重複合チャネルインパルス応答を生成する第二生成器2093と、システム行列を生成する第三生成器2094と、システム行列の逆行列を生成する第四生成器2095と、受信データｒ１、…、ｒＮに加重を行うデータ加重器2096と、整合フィルタ2097と、移動端末のデータを生成する第五生成器2098とを含む。
【００３７】
チャネル推定器207が出力するチャネル推定ｈ１、…、ｈＮを第一生成器2092に出力し、移動端末ごと各自の拡散スクランブル符号と畳み込み演算を行い、各自の複合チャネルインパルス応答ｂｉｋ、ｉ＝１、…、Ｎ、ｋ＝１、…、Ｋを生成する。その後、複合チャネルインパルス応答ｂｉｋは第二生成器2093の中でウェイト推定器208からのビーム形成ウェイトｗ１、…、ｗＫを使って加重を行い、加重複合チャネルインパルス応答ｂｍｋ、ｍ＝１、…、Ｋ、ｋ＝１、…、Ｋを生成する。第三生成器2094は、加重複合チャネルインパルス応答ｂｍｋを利用してシステム行列Aを生成し、システム行列はＡ＝［（Ａ１）Ｔ、…、（ＡＫ）Ｔ］Ｔとなり、ここでＡｍはｂ〜ｍｋ、ｍ、ｋ＝１、…、Ｋで構成されたToeplitz行列である。その後、第四生成器2095でシステム行列Aの逆行列（ＡＨＡ）−１を生成する。データ加重器2096は、ウェイト推定器208が出力したビーム形成ウェイトｗ１、…、ｗＫを用いて、RF送受信機203からの受信データｒ１、…、ｒＮを加重し、加重された受信データを生成し、並びにベクトルｒ〜に配列する。第三生成器2094がシステム行列Aをデータ加重器2096が受信データベクトルｒ〜を、整合フィルタ2097に出力し整合フィルトを行い、且つ整合フィルトＡＨｒ〜の結果を第五生成器2098に出力する。第五生成器2098では、最小二乗アルゴリズム、最尤推定アルゴリズムもしくは最小平均二乗誤差アルゴリズムを用い、移動端末ごとのデータdを生成し出力する。
【００３８】
以上記述したことからわかるように、本実施形態の基地局を採用することにより、加重ジョイント検出を実現し、移動端末の同期不良とチャネル推定誤差によるジョイント検出の性能低下の影響を減少し、ジョイント検出の性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、本発明のジョイント検出方法の一つの実施形態を示す流れ図である。
【図２】図２は、図１の本発明の一つの実施形態に基づいて、ジョイント検出方法を実現する基地局の構造ブロック図である。
【図３】図３は、図２に示す基地局の信号処理器のプロセス図である。
【図１】
2008526142.tif 000012
【図２】
2008526142.tif 000013
【図３】
2008526142.tif 000014
【国際調査報告】
2008526142.tif 000015
2008526142.tif 000016
2008526142.tif 000017
2008526142.tif 000018