(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１本のアンテナを備えたOFDM信号が送信可能な送信機、及び前記送信機と通信可能な少なくとも１本のアンテナを備えた受信機を有する無線通信システムであって、
前記受信機は、
前記送信機から送信されたパイロット信号の時間相関と周波数相関を考慮した状態空間モデルを構築する状態空間モデル構築部と、
前記状態空間モデル構築部によって構築された状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することで無線チャネルのインパルス特性を推定するカルマンフィルタ実行部と、
を備え、
前記状態空間モデル構築部は、
前記状態空間モデルの状態方程式における状態ベクトルを、周波数軸上に配置されるパイロット信号のインパルス応答から算出し、
前記状態空間モデルの観測方程式における観測ベクトルを、前記受信機が受信したパイロット信号から算出する
ことを特徴とする無線通信システム。
【請求項２】
前記状態空間モデル構築部は、単位行列を前記状態空間モデルの状態方程式における状態遷移行列として使用することを特徴とする、請求項１に記載の無線通信システム。
【請求項３】
前記状態空間モデル構築部は、前記状態空間モデルの状態方程式における状態雑音の従う分布を、前記受信機が受信するマルチパス素波の電力及びパイロット信号の時間相関から算出することを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の無線通信システム。
【請求項４】
前記状態空間モデル構築部は、前記状態空間モデルの観測方程式における観測行列を、前記送信機から送信されたパイロット信号、及び前記受信機で受信されたパイロット信号のインパルス応答の周波数相関から算出することを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の無線通信システム。
【請求項５】
前記状態空間モデル構築部は、前記状態空間モデルの観測方程式における観測雑音の従う分布を、受信信号に印加される平均雑音電力から算出することを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の無線通信システム。
【請求項６】
少なくとも１本のアンテナを備えたOFDM信号が送信可能な送信機と通信可能な受信機であって、
少なくとも１本のアンテナと、
前記送信機から送信されたパイロット信号の時間相関と周波数相関を考慮した状態空間モデルを構築する状態空間モデル構築部と、
前記状態空間モデル構築部によって構築された状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することで無線チャネルのインパルス特性を推定するカルマンフィルタ実行部と、
を備え、
前記状態空間モデル構築部は、
前記状態空間モデルの状態方程式における状態ベクトルを、周波数軸上に配置されるパイロット信号のインパルス応答から算出し、
前記状態空間モデルの観測方程式における観測ベクトルを、前記受信機が受信したパイロット信号から算出する
ことを特徴とする受信機。
【請求項７】
前記状態空間モデル構築部は、単位行列を前記状態空間モデルの状態方程式における状態遷移行列として使用することを特徴とする、請求項６に記載の受信機。
【請求項８】
前記状態空間モデル構築部は、前記状態空間モデルの状態方程式における状態雑音の従う分布を、前記受信機が受信するマルチパス素波の電力及びパイロット信号の時間相関から算出することを特徴とする、請求項６または請求項７に記載の受信機。
【請求項９】
前記状態空間モデル構築部は、前記状態空間モデルの観測方程式における観測行列を、前記送信機から送信されたパイロット信号、及び前記受信機で受信されたパイロット信号のインパルス応答の周波数相関から算出することを特徴とする、請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の受信機。
【請求項１０】
前記状態空間モデル構築部は、前記状態空間モデルの観測方程式における観測雑音の従う分布を、受信信号に印加される平均雑音電力から算出することを特徴とする、請求項６から請求項９のいずれか１項に記載の受信機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信システムおよび受信機に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多くの無線通信システムにおいて、その高速大容量化を目的として周波数利用効率の高い直交周波数分割変調（Orthogonal Frequency Division Modulation, OFDM）が利用されている。その例としては、3GPP（Third Generation Partnership Project）におけるLTE（Long Term Evolution）や、IEEE802.11によって規定される無線LAN規格が挙げられる。
【０００３】
また、一般的に無線通信システムにおいては、その高速大容量化のためにビット誤り率を低減することが重要である。ビット誤り率の低減のための主要な課題の一つとして無線チャネル推定が挙げられる。通常送信信号には電波の反射・回折等によってフェージング歪みが生じるため、その補正のために受信機において無線チャネル推定を実施する必要がある。従ってより正確に無線チャネルを推定することで、受信信号を正しく復号出来る可能性が高まり、結果としてビット誤り率の更なる低減が可能である。
【０００４】
無線チャネルの推定精度向上に向け、近年時系列分析技術の一つであるカルマンフィルタが注目されている。時々刻々与えられる受信信号にカルマンフィルタを適用することで，チャネル真値との平均二乗誤差が最小となるチャネル推定値を逐次的に計算することが可能である。
【０００５】
ただし、カルマンフィルタを利用した無線チャネル推定手法のためには、無線チャネルを例えば下記の式（１）及び式（２）によって表現される状態空間モデルで定式化する必要がある。
【数１】
0005753799.tif 000002
【数２】
0005753799.tif 000003
【０００６】
式（１）は状態方程式と呼ばれ、システムの状態の時間遷移を規定する。無線通信においては、システムとは無線区間、例えば基地局と移動通信端末の間の無線区間である。
【数３】
0005753799.tif 000004
は状態ベクトルと呼ばれ、時刻tにおけるシステムの状態を示すベクトルである。なお、以降では簡単のために、時刻t-Δtを時刻t-1と表記することとする。
【数４】
0005753799.tif 000005
は状態遷移行列と呼ばれ、時刻t-1から時刻tまでのシステムの状態遷移を規定する行列である。
【数５】
0005753799.tif 000006
は状態雑音と呼ばれ、時刻t-1から時刻tまでのシステムの状態遷移における雑音を示し、その分布は下記の式（３）に示す平均μS及び分散σS2の正規分布に従う。
【数６】
0005753799.tif 000007
【０００７】
式（２）は観測方程式と呼ばれ、システムの状態に応じた観測値を規定する。
【数７】
0005753799.tif 000008
は観測ベクトルと呼ばれ、時刻tにおける観測値である。
【数８】
0005753799.tif 000009
は観測行列と呼ばれ、時刻tにおけるシステムの状態と観測値の関係を規定する。
【数９】
0005753799.tif 000010
は観測雑音と呼ばれ、時刻tの観測値に対する雑音を示し、その分布は下記の式（４）に示す平均μ0及び分散σ02の正規分布に従う。
【数１０】
0005753799.tif 000011
【０００８】
OFDM無線通信システムにおけるカルマンフィルタを用いた無線チャネル推定手法として、例えば特許文献１及び非特許文献１に記載の技術が挙げられる。これらの技術によれば、時間方向及び周波数方向に散在するパイロット信号に対しカルマンフィルタを適用することで無線チャネルのインパルス応答を推定することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特表2008-507216号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】田邉造、外３名、"マルチパス環境下におけるカルマンフィルタを用いたOFDMチャネル推定法"、電子情報通信学会論文誌、日本国、電子情報通信学会、２０１０年３月１日、J93-B、No. 3、ｐｐ471-485
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
前述の通りカルマンフィルタを用いた無線チャネル推定のためには、状態空間モデルによって無線チャネルを定式化する必要があるが、上記式（１）から式（４）の形式に沿っていればどのような定式化であっても良い。従って様々な定式化が考えられるが、カルマンフィルタによる推定精度は定式化方法に大きく依存するため、より正確なモデル化が必要不可欠である。
【００１２】
また、OFDM無線システムにおける無線チャネル推定手法は、例えば特許文献１に記載されるような、パイロット信号の時間相関を利用した方法が一般的である。しかしながらOFDMの性質上、パイロット信号の時間相関だけでなく、周波数相関も同時に利用することで、より正確に無線チャネルを推定出来る可能性がある。
【００１３】
本発明は上記問題に鑑みてなされたものであり、パイロット信号の時間相関と周波数相関を利用した無線チャネルの状態空間モデル化により、カルマンフィルタを利用した無線チャネル推定方法を実行する無線通信システムおよび受信機を提供し、ビット誤り率を低減させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係る無線通信システムは、少なくとも１本のアンテナを備えたOFDM信号が送信可能な送信機と、前記送信機と通信可能な少なくとも１本のアンテナを備える受信機を有する無線通信システムであって、前記受信機は、  前記送信機から送信されたパイロット信号の時間相関と周波数相関を考慮した状態空間モデルを構築する状態空間モデル構築部と、前記状態空間モデル構築部によって構築された状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することで無線チャネルのインパルス特性を推定するカルマンフィルタ実行部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、パイロット信号の時間相関と周波数相関を利用した無線チャネルの状態空間モデル化により、カルマンフィルタを利用した高精度な無線チャネル推定が可能であり、結果としてビット誤り率を低減させることが出来る。
【００１６】
本発明の好適な態様においては、前記状態空間モデル化部は、時刻tまでに受信された受信パイロット信号を利用して、下記の式（５）に示す状態方程式と式（６）に示す観測方程式によって無線チャネルを状態空間モデル化する。
【数１１】
0005753799.tif 000012
【数１２】
0005753799.tif 000013
【００１７】
式（５）に記載の状態方程式における状態ベクトル
【数１２Ａ】
0005753799.tif 000014
は、時刻tにおける受信パイロット信号に対するインパルス応答から周波数相関を除いた値を並べたN次元ベクトルであって、式（７）で表される。ただし、Nはパイロット信号の存在するサブキャリアの数である。hi(t)は、各サブキャリア(i)でのインパルス応答である。
【数１２Ｂ】
0005753799.tif 000015
【００１８】
また、式（５）における状態遷移行列は、時刻t-1から時刻tまでの時間間隔Δtが十分小さいと仮定すると単位行列であり、式（５）は以下のように書き換えることができる。
【数１２Ｃ】
0005753799.tif 000016
状態雑音
【数１２Ｄ】
0005753799.tif 000017
は平均が0で下記式（８）に示す共分散行列
【数１２Ｅ】
0005753799.tif 000018
（Ｎ×N行列）の正規分布に従う。
【数１３】
0005753799.tif 000019
上記式（８）におけるP2はマルチパス波の複素包絡線に関する平均電力であり、
【数１３Ａ】
0005753799.tif 000020
は第iサブキャリアにおける受信パイロット信号のインパルス応答の複素振幅に関するラグΔtの時間相関である。
【００１９】
上記式（６）に記載の観測方程式における観測ベクトル
【数１３Ｂ】
0005753799.tif 000021
は、時刻tにおける受信パイロット信号の周波数領域での値yi(t)を並べたＮ次元ベクトルであって、下記式（９）で表される。yi(t)は、各サブキャリア(i)でのチャネル推定前の受信信号の強さである。
【数１４】
0005753799.tif 000022
【００２０】
また、観測行列
【数１４Ａ】
0005753799.tif 000023
は下記式（１０）で示すＮ×N行列である。
【数１５】
0005753799.tif 000024
【００２１】
上記式（１０）における
【数１５Ａ】
0005753799.tif 000025
は、対角成分を送信パイロット信号の周波数領域での値si(t)とするＮ×N行列であって、下記式（１１）で表される。
【数１６】
0005753799.tif 000026
【００２２】
上記式（１０）における
【数１６Ａ】
0005753799.tif 000027
は、パイロット信号のインパルス応答の周波数相関行列の２乗根（Ｎ×N行列）であって、下記式（１２）で表される。
【数１７】
0005753799.tif 000028
上式（１２）における
【数１７Ａ】
0005753799.tif 000029
は、同一時刻における第iサブキャリアと第jサブキャリアのインパルス応答の周波数相関である。ただし、第iサブキャリアと第jサブキャリアの周波数間隔を便宜上Δfと表記しており、iとjの値によってΔfは異なる。式（１２）において、*は複素共役を示す。
【００２３】
上記式（６）に記載の観測方程式における観測雑音
【数１７Ｂ】
0005753799.tif 000030
は、下記式（１３）に示すような、平均0、共分散行列
【数１７Ｃ】
0005753799.tif 000031
（Ｎ×N行列）に従う正規分布に従う。
【数１８】
0005753799.tif 000032
上記式（１３）におけるσn2は、通常受信信号に印加される白色複素ガウス雑音（Additive White Gaussian Noise, AWGN）の複素振幅に関する平均電力（ただしサブキャリア毎）であり、
【数１８Ａ】
0005753799.tif 000033
は単位Ｎ×N行列である。
【００２４】
本発明の好適な態様においては、カルマンフィルタ実行部は、上記式（５）から式（１３）によって定められる状態空間モデルに対しカルマンフィルタを実行し、無線チャネルを推定する。
以上の構成によれば、受信機は送信機から送信されたOFDM信号に含まれるパイロット信号を活用し無線チャネルを推定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態に係るLTEシステムでのパイロット信号（CRS）のシンボルマップ図である。
【図２】本発明の実施形態の変形に係る無線チャネルのインパルス特性の推定で利用されるパイロット信号（CRS）のマップ図である。
【図３】本発明の実施形態に係る移動通信端末を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る無線チャネル推定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下では、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、以下の実施の形態においては、無線通信システムとして3GPP TS 36.211 V10.1.0に規定されるLTE（Long Term Evolution）を例として説明するが、この構成に限定されるものではない。また、以下では送信機を基地局、受信機をLTEに対応した移動通信端末１として説明するが、この構成に限定されるものではない。
【００２７】
また、移動通信端末１に到来するマルチパス素波が全ての方向から一様に到来すると仮定すると、一般的にインパルス応答の時間相関
【数１８Ｂ】
0005753799.tif 000034
は下記式（１４）によって計算することが出来る。
【数１９】
0005753799.tif 000035
上記式（１４）における関数Ｊ0（・）は第一種０次ベッセル関数であり、fDiは下記式（１５）によって定義される。
【数２０】
0005753799.tif 000036
上記式（１５）におけるfCiはi番目のサブキャリアの中心周波数[Hz]、Cは光速[m/s]，vmは移動通信端末１の移動速度[m/s]である。
【００２８】
更に上記移動通信端末１における遅延プロファイルが指数関数型で近似出来ると仮定すると、一般的にインパルス応答の周波数相関は下記式（１６）によって計算することが出来る。
【数２１】
0005753799.tif 000037
上記式（１６）におけるjは虚数であり、σTは遅延スプレッドである。
【００２９】
図１は3GPP TS 36.211 V10.1.0によって規定される基地局が送信するOFDM信号のシンボルマップ図である。図面における斜線部が、パイロット信号であるCell-specific Reference Signalである（以降CRSと称することとする）。移動通信端末１ではこれらのCRSを用いて無線チャネルのインパルス特性を推定することが出来る。
【００３０】
図１に記載されるように、LTEにおけるCRSは散在しているが、同時刻におけるCRSの周波数間隔は90kHzであり、同一サブキャリア内におけるCRSの時間間隔は0.5msecである。
【００３１】
なお、観測ベクトルと状態ベクトルは受信パイロット信号及びそのインパルス応答を並べたベクトルであるが、利用するパイロット信号のサブキャリア番号の組はどのようなものであっても良い。例えばサブキャリア番号＃０、＃６、＃１２・・・の組、もしくはサブキャリア番号＃３、＃９、＃１５・・・の組を利用出来る。また、例えば時刻０と時刻４の時間間隔における無線チャネルのインパルス応答の変動が少ないと考えられる場合には、図２に示すように擬似的に時刻４におけるCRSを時刻０におけるCRSとみなし、サブキャリア番号＃0、＃3，＃6，＃9，＃12，＃15・・・の組を利用することも出来る。
【００３２】
次に図３を用いて、移動通信端末１の構成例を示す。なお、図３に示す移動通信端末の構成例もあくまで例示であって、この構成に限定されるものではない。
【００３３】
移動通信端末１は、基地局から送信されたOFDM信号を受信する信号受信部１１を備える。信号受信部１１は、例えば受信回路である。また、移動通信端末１は、受信したOFDM信号を元に、そのスロット番号及びセルIDを特定し、送信されたCRSを導出する送信CRS導出部１２を備える。更に、移動通信端末１は、受信したCRSを元に、上記式（５）から式（１３）によって定められる状態空間モデルを構築する状態空間モデル構築部１３を備える。なお、状態空間モデルの構築にあたりCRSの時間相関及び周波数相関が必要であるが、それらは例えば上記式（１４）から式（１６）によって計算することが出来る。ただし、状態空間モデル構築部１３が上記式（５）から式（１３）によって規定される状態空間モデルを構築する際、及び上記式（１４）から式（１６）によって時間相関と周波数相関を計算する際、未知の係数が存在する可能性がある（以降ではそれらの未知係数を超パラメータと称することとする）。具体的な超パラメータとして、例えば端末の移動速度vm、遅延スプレッドσT  、マルチパス波の複素包絡線に関する平均電力P2、サブキャリア毎のAWGNの複素振幅に関する平均電力σn2が挙げられる。従って、移動通信端末１は、これらの超パラメータを何らかの方法で推定することが可能な超パラメータ推定部１４を備える。更に、移動通信端末１は、前記状態空間モデル構築部１３によって構築された状態空間モデルに対し、カルマンフィルタを適用することで無線チャネルを推定するカルマンフィルタ実行部１５を備える。送信CRS導出部１２、状態空間モデル構築部１３、超パラメータ推定部１４、およびカルマンフィルタ実行部１５は、例えば移動通信端末１の図示しないＣＰＵ（central processing unit）がコンピュータプログラムを実行し、そのコンピュータプログラムに従って機能することによって実現される機能ブロックである。
以上の構成によれば、移動通信端末１はCRSにおけるインパルス応答をカルマンフィルタによって推定することが出来る。
【００３４】
なお、カルマンフィルタ実行部１５がカルマンフィルタを実施する際には、推定の初期条件として、推定誤差の平均と共分散行列を設定する必要がある（式（６）および式（１３）参照）。初期条件はどのような値で合ってもよいが、例えば平均０、共分散行列を単位Ｎ×Ｎ行列
【数２１Ａ】
0005753799.tif 000038
とすることが出来る。
【００３５】
次に図４を用いて、移動通信端末１における無線チャネルのインパルス特性の推定フローを示す。なお、図４に示すフローチャートも、あくまで例示であって、この構成に限定されるものではない。
【００３６】
まず初めに移動通信端末１の送信CRS導出部１２は、ステップ１においてCRSを受信したかどうかの判定を行う。もしCRSを受信した場合、送信CRS導出部１２は、ステップ２において送信信号のSlot番号及びセルIDを特定し、さらに送信されたCRSシンボルを特定する。次にステップ３にて、超パラメータ推定部１４によって全ての超パラメータが推定されているか判定する。もし推定されていない超パラメータが存在すれば、ステップ４にて、超パラメータ推定部１４は、その推定を行う。次にステップ５にて、状態空間モデル構築部１３は、状態空間モデルを構築し、ステップ６にて、カルマンフィルタ実行部１５は、カルマンフィルタを実行し無線チャネルのインパルス特性を推定する。
【００３７】
なお、本発明によって推定可能なインパルス応答はCRSのみである。その他部分についてのインパルス応答は、例えば本発明による推定値を線形補間や２次元MMSE等によって補間することで推定可能である。
【符号の説明】
【００３８】
１・・・移動通信端末
１１・・・信号受信部
１２・・・送信CRS導出部
１３・・・状態空間モデル構築部
１４・・・超パラメータ推定部
１５・・・カルマンフィルタ実行部
【図１】
0005753799.tif 000039
【図２】
0005753799.tif 000040
【図３】
0005753799.tif 000041
【図４】
0005753799.tif 000042