(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
直交周波数分割多重（OFDM：orthogonal  frequency-division  multiplexed）システムのための雑音推定フィルタであって、
OFDM信号ベクトルでユニタリベクトルを乗算し、前記OFDM信号ベクトルのスカラ積を生成するフィルタバンクモジュール手段と、
前記スカラ積を二乗し、前記スカラ積を重み付けし、複数の重み付けされた単一の推定を生成する係数二乗モジュール手段と、
前記重み付けされた単一の推定を加算し、雑音及び干渉電力の推定を生成する加算モジュール手段と
を有する雑音推定フィルタ。
【請求項２】
前記ユニタリベクトルは、チャネル共分散行列の固有値ベクトルである、請求項１に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項３】
前記係数二乗モジュール手段は、
前記スカラ積を二乗し、複数の単一の推定を生成する二乗モジュール手段と、
前記複数の重み付けされた単一の推定を形成する雑音係数で前記単一の推定のそれぞれを重み付けする係数乗算モジュール手段と
を更に有する、請求項１又は２に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項４】
前記雑音係数は、
【数６６】
0005763270.tif 000067
の場合に
【数６７】
0005763270.tif 000068
により表され、そうでない場合、前記雑音係数はゼロの値を有し、iは参照信号1〜nを表し、ただし、nは正の整数であり、λはラグランジュ乗数であり、dhh,iはチャネル共分散行列Λhhの固有値であり、δ2は雑音の分散である、請求項３に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項５】
前記ラグランジュ乗数λは、
【数６８】
0005763270.tif 000069
の値を有し、dhh,i及びdhh,kはチャネル共分散行列の少なくとも１つの固有値をそれぞれ表す、請求項４に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項６】
前記係数乗算モジュール手段は、複数の雑音係数を格納し、前記複数の雑音係数の和は、複数の正規化された雑音係数を提供するように１の値を有する、請求項３ないし５のうちいずれか１項に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項７】
前記係数乗算モジュール手段は、複数の雑音係数を格納し、前記複数の雑音係数のうち少なくとも１つは、ゼロの値を有する、請求項３ないし５のうちいずれか１項に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項８】
前記ユニタリベクトル及び前記雑音係数は、参照信号ベクトルyを受信する前に計算される、請求項３ないし５のうちいずれか１項に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項９】
前記OFDM信号ベクトルは、n個の参照信号の長さを有する参照信号のベクトルであり、ただし、nは正の整数である、請求項１ないし８のうちいずれか１項に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項１０】
前記係数二乗モジュール手段は、
前記スカラ積を重み付けし、重み付けされたスカラ積ベクトルを形成する係数乗算モジュール手段と、
前記重み付けされたスカラ積ベクトルを二乗し、前記複数の重み付けされた単一の推定を形成する二乗モジュール手段と
を更に有する、請求項１ないし９のうちいずれか１項に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項１１】
前記雑音及び干渉電力の推定は、チャネル品質インジケータ（CQI：channel  quality  indicator）報告、プリコーディング行列インジケータ（PMI：preceding  matrix  indicator）報告、送信ランクインジケータ（RI：rank  indicator）報告、フィードバック報告、干渉軽減、及び白色化を有するグループから選択された雑音機構への入力として使用される、請求項１ないし１０のうちいずれか１項に記載の雑音推定フィルタ。
【請求項１２】
直交周波数分割多重（OFDM：orthogonal  frequency-division  multiplexed）システムにおいて雑音を推定する方法であって、
フィルタバンクモジュール手段を使用してOFDM信号ベクトルでユニタリベクトルを乗算し、前記OFDM信号ベクトルのスカラ積を生成するステップと、
二乗モジュール手段を使用して前記スカラ積を二乗し、複数の単一の推定を生成するステップと、
複数の重み付された単一の推定を形成する係数乗算モジュール手段を使用して雑音係数で前記単一の推定のそれぞれを重み付けするステップと、
加算モジュール手段を使用して前記重み付けされた単一の推定を加算し、雑音電力の推定を生成するステップと
を有する方法。
【請求項１３】
前記ユニタリベクトルは、チャネル共分散行列の固有値ベクトルである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記雑音係数は、
【数６９】
0005763270.tif 000070
の場合に
【数７０】
0005763270.tif 000071
により表され、そうでない場合、前記雑音係数はゼロの値を有し、iは参照信号1〜nを表し、ただし、nは正の整数であり、λはラグランジュ乗数であり、dhh,iはチャネル共分散行列Λhhの固有値であり、δ2は雑音の分散である、請求項１２又は１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ラグランジュ乗数λは、
【数７１】
0005763270.tif 000072
の値を有し、dhh,i及びdhh,kはチャネル共分散行列の少なくとも１つの固有値をそれぞれ表す、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の雑音係数の和は、１の値を有する、請求項１２ないし１５のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記係数乗算モジュール手段は、複数の雑音係数を格納し、前記複数の雑音係数のうち少なくとも１つは、ゼロの値を有する、請求項１２ないし１５のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
直交周波数分割多重（OFDM：orthogonal  frequency-division  multiplexed）信号において雑音を推定する方法を実行するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムであって、
前記方法は、
OFDM信号ベクトルでユニタリベクトルを乗算し、前記OFDM信号ベクトルのスカラ積を生成するステップと、
前記スカラ積を二乗し、雑音係数により前記スカラ積を重み付けし、複数の重み付けされた単一の推定を生成するステップと、
前記重み付けされた単一の推定を加算し、干渉及び雑音電力の推定を生成するステップと
を有するコンピュータプログラム。
【請求項１９】
前記ユニタリベクトルは、チャネル共分散行列の固有値ベクトルである、請求項１８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記複数の雑音係数の和は、１の値を有し、
前記雑音係数は、
【数７２】
0005763270.tif 000073
の場合に
【数７３】
0005763270.tif 000074
により表され、そうでない場合、前記雑音係数はゼロの値を有し、iは参照信号1〜nを表し、ただし、nは正の整数であり、λはラグランジュ乗数であり、dhh,iはチャネル共分散行列Λhhの固有値であり、δ2は雑音の分散である、請求項１８又は１９に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
無線移動通信技術は、基地送受信局（BTS：base  transceiver  station）と無線移動デバイスとの間でデータを送信するために、様々な標準及びプロトコルを使用する。いくつかの無線デバイスは、物理レイヤを介した直交周波数分割多重（OFDM：orthogonal  frequency-division  multiplexing）デジタル変調方式を使用して通信する。OFDM標準及びプロトコルは、3GPP（third  generation  partnership  project）のLTE（long  term  evolution）、WiMax（Worldwide  interoperability  for  Microwave  Access）として業界団体に一般的に知られているIEEE（Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers）802.16標準（例えば、802.16e、802.16m）、及びWiFiとして業界団体に一般的に知られているIEEE802.11標準を含み得る。LTEシステムでは、BTSは、UTRAN（Universal  Terrestrial  Radio  Access  Network）におけるevolved  Node  B（enhanced  Node  B、eNode  B又はeNBとしても一般的に記される）とRNC（Radio  Network  Controller）との組み合わせになり得る。evolved  Node  Bは、ユーザ装置（UE：user  equipment）として知られる無線移動デバイスと通信する。BTS及び無線移動デバイスの双方は、データを送信及び受信することができる。送信局（送信機又はTx）は、チャネル上の信号を介してデータを受信局（受信機又はRx）に送信することができる。チャネルは指定の周波数帯域幅を使用する。送信機からのチャネル上の送信信号は、雑音及び干渉のため、受信機における受信信号と異なる可能性がある。OFDM信号におけるチャネルの効果の推定は、無線デバイスの間のデータ送信を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００２】
【図１】一例による無線フレームリソースのブロック図
【図２Ａ】一例によるリソースブロック（RB：Resource  Block）における参照（パイロット）信号のブロック図
【図２Ｂ】一例によるリソースブロック（RB）における参照（パイロット）信号のブロック図
【図３Ａ】一例によるSISO（single-input  single-output）無線ネットワークのブロック図
【図３Ｂ】一例によるSIMO（single-input  multiple-output）無線ネットワークのブロック図
【図３Ｃ】一例によるMISO（multiple-input  single-output）無線ネットワークのブロック図
【図３Ｄ】一例によるMIMO（multiple-input  multiple-output）無線ネットワークのブロック図
【図４】一例による雑音推定フィルタを備えたOFDM（orthogonal  frequency-division  multiplexing）無線ネットワークの送信機及び受信機の物理レイヤのブロック図
【図５】一例に従ってチャネル推定器を使用して推定雑音レベルを生成する処理
【図６】一例に従って雑音推定フィルタを使用して推定雑音レベルを生成する処理
【図７】一例に従って二乗モジュールが係数二乗モジュールの係数乗算モジュールの前に配置されたときの、フィルタバンクモジュールと、係数二乗モジュールと、加算モジュールとを備えた雑音推定フィルタのブロック図
【図８】一例に従って係数乗算モジュールが係数二乗モジュールの二乗モジュールの前に配置されたときの、フィルタバンクモジュールと、係数二乗モジュールと、加算モジュールとを備えた雑音推定フィルタのブロック図
【図９】一例によるラグランジュ乗数を用いた注水（water-pouring）を表す図
【図１０】一例に従ってOFDM（orthogonal  frequency-division  multiplexed）信号における雑音を推定する方法のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【０００３】
開示の特徴及び利点は、添付図面と共に考慮される以下の詳細な説明から明らかになる。添付図面は、一例としてこの開示の特徴を示している。
【０００４】
示される例示的な実施例に言及が行われる。特定の用語は、ここでは同じものを記述するために使用される。それにも拘らず、本発明の範囲の限定はこれによって意図するものではない。
【０００５】
本発明を開示及び説明する前に、本発明は、ここに開示される特定の構造、処理ステップ又は素材に限定されず、関係する技術の当業者に認識されるように、その均等物にも広がることが分かる。また、ここで使用される用語は、特定の例のみを説明する目的で使用されており、限定を意図するものではないことも分かる。異なる図面の同じ参照符号は、同じ要素を表す。フローチャート及び処理に提供される数字は、ステップ及び動作を示す際の明瞭性のために提供されており、必ずしも特定の順序又は系列を示すものではない。行列及びベクトルという用語は区別なく使用されることがある。行列（複数の行列）は、数字、シンボル又は表現の矩形の配列でもよい。ベクトル（又はベクトル空間）は、ベクトルの集合（一緒に加算され、スカラと呼ばれる数字により乗算（スケーリング）されるオブジェクト）により形成された数学的構造でもよい。
【０００６】
＜実施例＞
技術的な実施例の最初の概要が以下に提供され、特定の技術的な実施例が後で更に詳細に記載される。最初の概要は、技術を迅速に理解する際の読者の助けを意図しており、技術の主要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図するものではなく、特許請求の範囲の対象の範囲を限定することを意図するものでもない。
【０００７】
無線移動通信のデータは、図１に示す一般的なLTE（long  term  evolution）フレーム構成を使用して、送信局（送信機又はTx）により受信局（受信機又はRx）に物理（PHY）レイヤで送信されてもよい。LTEフレーム構成が示されているが、IEEE802.16標準（WiMax）、IEEE802.11標準（WiFi）又はOFDMを使用した他の種類の通信標準のフレーム構成が使用されてもよい。
【０００８】
図１に示す例では、データを送信するために使用される信号の無線フレーム100は、10ミリ秒（ms）の期間Tfを有するように構成されてもよい。各無線フレームは、それぞれ1msの長さの10個のサブフレーム110iに区分又は分割されてもよい。各サブフレームは、更にそれぞれ0.5msの期間Tslotを有する２つのスロット120a及び120bに細分されてもよい。送信局及び受信局により使用されるコンポーネントキャリア（CC：component  carrier）の各スロットは、CC周波数帯域幅に基づいて複数のリソースブロック（RB：resource  block）130a、130b、130i、130m及び130nを含んでもよい。各RB130iは、サブキャリア毎に12-15kHzのサブキャリア136（周波数軸上）及び6又は7個の直交周波数分割多重（OFDM：orthogonal  frequency-division  multiplexing）シンボル132を含んでもよい。短いサイクリックプレフィクス又は通常のサイクリックプレフィクスが使用される場合、RBは、7個のOFDMシンボルを使用してもよい。拡張されたサイクリックプレフィクスが使用される場合、RBは6個のOFDMシンボルを使用してもよい。リソースブロックは、短いサイクリックプレフィクス又は通常のサイクリックプレフィクスを使用して、84個のリソースエレメント（RE：resource  element）140iにマッピングされてもよく、或いは、リソースブロックは、拡張されたサイクリックプレフィクスを使用して、72個のRE（図示せず）にマッピングされてもよい。REは、１つのOFDMシンボル142×１つのサブキャリア（すなわち、15kHz）146の単位でもよい。各REは、QPSK（quadrature  phase-shift  keying）変調の場合、２ビット150a及び150bの情報を送信してもよい。各REで多くのビット又は少ないビットを送信するために、他の種類の変調が使用されてもよい。
【０００９】
参照信号は、リソースブロックのリソースエレメントを介してOFDMシンボルにより送信されてもよい。参照信号（又はパイロット信号若しくはトーン）は、チャネル及び／又はチャネルの雑音を推定するために使用される既知の信号でもよい。図２Ａに示すように、RBは、特定のアンテナポートの参照信号を送信するために使用される参照信号（RS：reference  signal）RE（参照信号OFDMシンボル）222と、特定のポートでの送信に使用されない未使用のRE（未使用のOFDMシンボル）220とを含んでもよい。未使用のREは、他のアンテナポートが参照信号を送信することを可能にする。RBで使用される参照信号REと未使用のREとの数は、アンテナポートの数に依存してもよい。例えば、２つのアンテナポートで構成されたRB202は、図２Ａの第１のアンテナポートについて示すように、４つの参照信号RE（R0）と、４つの未使用のRE（X）とを含んでもよい。４つのアンテナポートで構成されたRB204は、図２Ｂの第１のアンテナポートについて示すように、４つの参照信号RE（R0）と８個の未使用のRE（X）とを含んでもよい。
【００１０】
図３Ａは、送信アンテナポート310で単一の無線チャネルを使用し、受信アンテナポート330で単一の無線チャネルを使用する無線通信システムを示している。これは、SISO（single-input  single-output）無線ネットワークと呼ばれてもよい。図３Ｂは、送信アンテナポート310で単一の無線チャネルを使用し、複数の受信アンテナポート340で複数の無線チャネルを使用する無線通信システムを示している。これは、SIMO（single-input  multiple-output）無線ネットワークと呼ばれてもよい。図３Ｃは、複数の送信アンテナポート320で複数の無線チャネルを使用し、受信アンテナポート330で単一の無線チャネルを使用する無線通信システムを示している。これは、SIMO（single-input  multiple-output）無線ネットワークと呼ばれてもよい。図３Ｄは、複数の送信アンテナポート320で複数の無線チャネルを使用し、複数の受信アンテナポート340で複数の無線チャネルを使用する無線通信システムを示している。これは、MIMO（multiple-input  multiple-output）無線ネットワークと呼ばれてもよい。input及びoutputという用語は、一般的に信号を伝達する無線チャネルを示し、アンテナを有するデバイスを示すものではない。
【００１１】
無線通信システムは、レイヤと呼ばれる様々な部分に細分されてもよい。LTEシステムでは、通信システムは、物理（PHY）レイヤ、媒体アクセス制御（MAC：media  access  control）レイヤ、無線リンク制御（RLC：radio  link  control）レイヤ、パケットデータコンバージェンスプロトコル（PDCP：packet  data  convergence  protocol）レイヤ、及び無線リソース制御（RRC：radio  resource  control）レイヤを含んでもよい。物理レイヤは、図４に示すように、無線通信システム400の基本ハードウェア送信構成要素を含んでもよい。例えば、送信機410では、バイナリ入力データ420は、チャネルエンコーダ422を使用して符号化を通じてプロテクトされ、インターリーバ424を使用してフェージング現象に対してインターリーブされ、マップ器426を使用して信頼性を向上させるようにマッピングされてもよい。マッピングされたデータは、変調器248を使用してOFDMシンボルにOFDM変調されてもよい。変調器は、変調信号（ベクトルx）を生成するために、逆離散フーリエ変換（IDFT：inverse  discrete  Fourier  transform）を計算する逆高速フーリエ変換（IFFT：inverse  fast  Fourier  transform）アルゴリズムを使用してもよい。変調信号は、デジタル・アナログ変換器（DAC）430でアナログ信号に変換されてもよい。アナログ信号は、信号を通信するように動作可能な送信アンテナ440に信号を送信するように構成された無線周波数（RF：radio  frequency）送信機（Tx）432を介して送信されてもよい。アナログ信号は、チャネルと呼ばれるパスに従う。そのパスを通過するアナログ信号は、チャネル450信号と呼ばれてもよい。物理レイヤは、直列・並列（S/P）変換器、並列・直列（P/S）変換器、サイクリックプレフィクス（CP：cyclic  prefix）挿入器及び削除器、ガードバンド挿入器及び削除器のような他の構成要素（図示せず）を含んでもよい。
【００１２】
送信されたチャネル450信号は、雑音452及び干渉を受けてもよい。雑音及び干渉は、チャネル信号への加算454として表され、これは、受信機460において、受信アンテナ490及び無線周波数（RF）受信機（Rx）482により受信されてもよい。雑音及び干渉と結合されたチャネル信号は、アナログ・デジタル変換器（ADC）480でデジタル変調信号に変換されてもよい。デジタル信号は、復調器478を使用してOFDM復調されてもよい。復調器は、復調信号（ベクトルy）を生成するために、離散フーリエ変換（DFT：discrete   Fourier  transform）を計算する高速フーリエ変換（FFT：fast  Fourier  transform）アルゴリズムを使用してもよい。チャネル推定器462及び／又は雑音推定フィルタ464は、それぞれチャネル450で生じた雑音及び干渉を推定し、雑音推定を提供するために、復調信号を使用してもよい。復調信号は、デマップ器476を使用してデマッピングされ、インターリーバ474を使用してデインターリーブされ、チャネルデコーダ472を使用して復号化され、受信局の他のレイヤにより使用され得るバイナリ出力データ470を生成してもよい。
【００１３】
チャネル推定器462は、OFDM送信における元のチャネルを推定するために使用されてもよい。雑音推定フィルタ464は、OFDMチャネルに関連する雑音の雑音レベルを推定するために使用されてもよい。推定雑音レベルは、チャネル品質インジケータ（CQI：channel  quality  indicator）報告、プリコーディング行列インジケータ（PMI：preceding  matrix  indicator）報告、送信ランクインジケータ（RI：rank  indicator）報告、及び他のフィードバック報告の入力として使用されてもよい。推定雑音レベルはまた、OFDM信号の干渉軽減及び空間白色化（spatial  whitening）に使用されてもよい。
【００１４】
図５に示すチャネル推定では、チャネル状況は、参照信号ベクトルy510により表されてもよい。参照信号ベクトルy510は、雑音ベクトルvが加算されたチャネル係数ベクトルhでもよい。参照信号ベクトルyは、図２Ａ及び２Ｂに示すR0のような複数の参照信号から構成されてもよい。推定チャネル係数ベクトルE{h}520は、C係数530でのチャネル推定行列530で参照信号ベクトルyを乗算することにより生成されてもよい。推定雑音ベクトルE{v}522は、参照信号ベクトルyから推定チャネル係数ベクトルE{h}を減算することにより生成されてもよい。推定雑音ベクトルE{v}の絶対値534の二乗は、推定雑音レベル528を生成するために、バイアス正規化536を使用してバイアスで正規化されてもよい。
【００１５】
チャネル推定器を使用したチャネル及び雑音推定は、雑音推定にかなりの信号“漏れ（leakage）”を有することがあるため、高い信号対干渉及び雑音比（SINR：signal-to-interference  and  noise  ratio）の状況では、図５に記載のチャネル推定器からの推定は不正確になる可能性がある。チャネル推定器から独立した雑音推定用の専用フィルタは、チャネル推定に依存しない推定雑音レベルを生成する機構を提供してもよい。チャネル推定は、必ずしも雑音推定性能ではなく、チャネル性能に最適化されてもよい。このため、最適化されたチャネル性能が雑音の推定における歪みを生成してもよい。専用雑音推定フィルタは、全体サブフレームのセル特有の参照信号に基づいて、CQI/PMI/RI報告に使用される正確な雑音信号を生成する際に支援する。復調のチャネル推定は、セル特有又はユーザ特有の参照信号に基づいてもよく、サブフレームの一部に適用されてもよい。
【００１６】
OFDMシステムは、一式の並列チャネルでのデータの送信と等価になり得る。その結果、OFDMシステムのフェージングチャネルは、時間・周波数平面における２次元格子としてみなされてもよい。図６は、時間及び周波数平面上で、２次元（2D）雑音推定の最小歪み（正規化後）及び最小相対分散（relative  variance）を有する正規化されたフィルタ（未バイアス）でもよい雑音推定フィルタを示している。雑音推定フィルタは、少ない数のシンボル及び／又は高い信号対雑音比（SNR：signal-to-noise  ratio）を有する信号の場合に、良好な雑音推定性能を提供してもよい。雑音推定フィルタは、U係数のフィルタバンク550（予め計算されたベクトル係数）で参照信号ベクトルyを乗算することにより、参照信号ベクトルy510の“対角化（diagonalization）”でもよいベクトルz540を生成してもよい。U係数については、以下の説明で更に詳細に説明する。
【００１７】
U係数550のフィルタバンクは、参照信号ベクトルyのスカラ積（ベクトルz）540を生成するために、参照信号ベクトルyでユニタリベクトルを乗算してもよい。スカラ積の単一の推定542は、ベクトルzのスカラ積の絶対値552の二乗を取ることにより生成されてもよい。単一の推定は、複数の重み付けされた単一の推定544を生成するために、D係数554（予め計算された合成係数）で乗算されてもよい556。D係数については、以下の説明で更に詳細に説明する。重み付けされた単一の推定は、干渉及び雑音電力546の推定を取得するために、一緒に加算される558。
【００１８】
参照信号ベクトルy510は、n個の参照信号の長さを有する参照信号のベクトルでもよい。ただし、nは正の整数である。ユニタリベクトル及びD係数は、予め計算されてもよい（参照信号ベクトルyの受信の前に計算されてもよい）。U係数のフィルタバンク又はユニタリベクトルは、チャネル共分散行列の固有ベクトル行列でもよい。チャネル共分散行列は、一般化されたチャネルモデル、チャネル統計及び／又は他の仮定に基づいてもよい。チャネル統計は、長期の統計に基づいて生成されてもよいため、ユニタリベクトル及びD係数の再計算はあまり頻繁に生じない。D係数は、信号により生じた歪み（バイアス）と推定器の分散（変動）との和を最小化し得る正規化された合成係数を生成することにより最適化されてもよい。一実施例では、ラグランジュ乗数は、D係数を最適化するために使用されてもよい。D係数は、雑音係数でもよく、雑音係数は、
【００１９】
【数１】
0005763270.tif 000002
により表される正の定数でもよい。ただし、
【００２０】
【数２】
0005763270.tif 000003
であり、そうでない場合、雑音係数はゼロの値を有してもよい。
【００２１】
式１において、変数iは参照信号1〜nを表し、ただし、nは正の整数であり、λはラグランジュ乗数であり、dhh,iはチャネル共分散行列Λhhの固有値であり、δ2は雑音の分散である。複数の雑音係数の和は、複数の正規化された雑音係数を提供するために１の値を有してもよい。ラグランジュ乗数λは、
【００２２】
【数３】
0005763270.tif 000004
の値を有してもよく、dhh,j及びdhh,kのそれぞれは、チャネル共分散行列の少なくとも１つの固有値を表す。ただし、j及びkは集合1〜nの中の正の整数である。
【００２３】
数学的に、D係数
【００２４】
【数４】
0005763270.tif 000005
は、
【００２５】
【数５】
0005763270.tif 000006
により表されてもよい。ただし、
【００２６】
【数６】
0005763270.tif 000007
の場合、
【００２７】
【数７】
0005763270.tif 000008
であり、
【００２８】
【数８】
0005763270.tif 000009
の場合、di=0であり、
【００２９】
【数９】
0005763270.tif 000010
である。
【００３０】
図７は、雑音推定フィルタ500の他の例を示している。雑音推定フィルタは、フィルタバンクモジュール560と、係数二乗モジュール570と、加算モジュール590とを含んでもよい。フィルタバンクモジュールは、ベクトルz540を生成するために、U係数のフィルタバンクで参照信号ベクトルy510を乗算してもよい。係数二乗モジュールは、二乗モジュール580と、係数乗算モジュール582とを含んでもよい。ただし、ベクトルzは二乗モジュールへの入力でもよく、二乗モジュールは、ベクトルzのスカラ積を二乗することにより、単一の推定542を生成する。単一の推定は、係数乗算モジュール582への入力を提供してもよく、係数乗算モジュール582は、D係数で単一の推定を乗算することにより、複数の重み付けされた単一の推定544を生成する。加算モジュールは、干渉及び雑音電力546の推定を取得するために、重み付けされた単一の推定を一緒に加算する。
【００３１】
強力な参照信号は、yベクトルに対応する受信チャネルへの雑音の寄与をほとんど又は全く有さないと仮定されてもよい。強力な参照信号は、実質的にゼロの値を有する雑音係数を有してもよい。係数乗算モジュール582は、複数の雑音係数を格納してもよく、複数の雑音係数のうち少なくとも１つは、ゼロの値を有してもよい。係数乗算モジュールに格納された複数の雑音係数の和は、複数の正規化された雑音係数を提供するために１の値を有してもよい。
【００３２】
図８は、雑音推定フィルタ502の他の例を示しており、雑音推定フィルタは、図７の雑音推定フィルタ500と同様に、フィルタバンクモジュール560と、係数二乗モジュール572と、加算モジュール590とを含んでもよい。図８の係数二乗モジュールは、二乗モジュール584と係数乗算モジュール586との順序が逆である。ベクトルz540は、係数乗算モジュール586への入力でもよく、係数乗算モジュール586は、ベクトルzでD係数の正の平方根を乗算（又は重み付け）することにより、重み付けされたスカラ積ベクトル548を生成する。重み付けされたスカラ積ベクトルは、二乗モジュール584への入力を提供してもよく、二乗モジュール584は、重み付けされたスカラ積ベクトル548を二乗することにより、複数の重み付けされた単一の推定544を生成する。係数二乗モジュールにおける二乗モジュールと係数乗算モジュールとの順序は、モジュールの順序の変更によってD係数が調整される限り関係ない。
【００３３】
他の例（図示せず）では、フィルタバンク係数（U係数）及び雑音係数（D係数）は、（参照信号を受信する前に）予め計算された後に、行列Aが構成される。A=U・D・U*であり、()*はベクトルの共役転置である。雑音推定はδ2により生成されてもよい。ただし、δ2=y*・A・yである。
【００３４】
一実施例では、D係数は、図９に示すように、“注水（water-pouring）”方法を使用して判定されてもよい。水面レベルは、ラグランジュ乗数の定数λでもよく、参照信号の水面充填レベル（water  fill  level）622、632及び642は、参照信号のフロア値（floor  value）610、620、630及び640が水面レベルλ未満である場合、正の値であり、各水面充填レベルの和は、1（又は推定電力レベルの合計“電力”）の値を超えない。そうでない場合、水面充填レベルはゼロの値を有する。参照信号のフロア値は、定数
【００３５】
【数１０】
0005763270.tif 000011
でもよい。ただし、iは参照信号1〜nを表し、ただし、nは正の整数であり、dhh,iはチャネル共分散行列Λhhの固有値であり、δ2は雑音の分散である。推定電力レベルの合計“電力”は、1の値により制限される。水面充填レベルは定数consti・diであり、ただし、
【００３６】
【数１１】
0005763270.tif 000012
であり、iは参照信号1〜nを表し、ただし、nは正の整数であり、dhh,iはチャネル共分散行列Λhhの固有値であり、δ2は雑音の分散である。値diは決定されてもよい。diの値は、一定のフロア値
【００３７】
【数１２】
0005763270.tif 000013
に比例してもよい。
【００３８】
他の例は、図１０のフローチャートに示すように、OFDM（orthogonal  frequency-division  multiplexed）信号の雑音を推定する方法700を提供する。この方法は、ブロック710に示すように、OFDM信号ベクトルのスカラ積を生成するために、フィルタバンクモジュールを使用してOFDM信号ベクトルでユニタリベクトルを乗算する動作を含む。ブロック720に示すように、複数の単一の推定を生成するために、二乗モジュールを使用してスカラ積を二乗する動作が続く。方法の次の動作は、ブロック730に示すように、係数乗算モジュール使用して雑音係数で単一の推定のそれぞれを重み付けし、複数の重み付けされた単一の推定を形成することでもよい。この方法は、ブロック740に示すように、雑音電力の推定を生成するために、加算モジュールを使用して重み付けされた単一の推定を加算することを含む。
【００３９】
雑音推定フィルタ及びOFDM（orthogonal  frequency-division  multiplexed）信号の雑音を推定する方法は、SISO無線ネットワークで使用されてもよい（１つの送信アンテナが１つの受信アンテナにより受信され得る各パイロットトーン又は参照信号を送信する）。同様の手法は、２次推定器（quadratic  estimator）及び共役モジュールが使用される場合、SIMO無線ネットワーク（１つの送信アンテナから送信されて少なくとも２つの受信アンテナにより受信されるパイロットパターン又は参照信号）又はMIMO無線ネットワーク（少なくとも２つの送信アンテナから送信されて少なくとも２つの受信アンテナにより受信されるパイロットパターン又は参照信号）に使用されてもよい。雑音推定フィルタは、リンクアダプテーション、干渉軽減及び／又はデジタル復調器に含まれてもよい。
【００４０】
雑音推定フィルタは、未知のチャネルを通過した後に、変調信号で雑音推定を提供してもよく、雑音と変調信号との間の区別を提供してもよい。雑音の推定は、参照（パイロット）信号の主成分分析（PCA：Principal  Component  Analysis）（すなわち、直交成分への信号の分解）に基づいてもよい。信号が雑音及び／又は干渉を推定するのに最も弱い場合、数個のPCA成分が使用されてもよい。雑音推定フィルタ及び関連する方法は、雑音及び／又は干渉推定のためにPCA成分の合成の選択を提供してもよい。
【００４１】
雑音推定フィルタは、雑音及び／又は干渉のために２次推定器を使用してもよい。測定時間（参照信号が受信される時間）の前に、PCA成分は、参照信号の位置での事前のチャネル共分散行列の固有ベクトルとして予め計算されてもよい。PCA成分毎に、重み係数も予め計算されてもよい。ゼロでない重みを有するPCA成分は、“雑音フィルタ”又は単に“フィルタ”と呼ばれてもよい。強力な信号成分は、ゼロの係数を得てもよい。従って、強力な信号成分は、雑音推定から除去されてもよい。ゼロでない係数を有する残りのフィルタは、“雑音フィルタのバンク”を形成してもよい。
【００４２】
測定時間（パイロット信号が受信されるとき）において、OFDM（orthogonal  frequency-division  multiplexed）信号において雑音を推定する方法は、以下の段階を含んでもよい。まず、バンクからの全てのフィルタを用いて参照信号のスカラ積を計算する。次に、スカラ積の絶対値の二乗に等しい“単一の推定”を計算する。次に、予め計算された合成係数で“単一の推定”を重み付けし、重み付けされた“単一の推定”を一緒に加算する。従って、干渉及び雑音電力の推定が取得され得る。
【００４３】
以下の説明は、更なる詳細又は用語の定義を提供し、（パイロット位置での）事前のチャネル共分散行列Λhhと、信号電力に対する熱雑音の比でもよい分散δ2とに基づいて、どのように係数が計算され得るかを提供する。
【００４４】
nは推定に使用される参照信号の数である。
【００４５】
yは参照信号ベクトルである。
【００４６】
Λhh=E[HH*]は参照信号ベクトルにおける参照シンボル（RS：reference  symbol）の位置における事前のチャネル共分散行列である。
【００４７】
dhh,i（i=1,...,n）はΛhhの固有値から構成される。
【００４８】
ai（i=1,...,n）はΛhhの固有ベクトル（雑音フィルタ）から構成される。
【００４９】
di（i=1,...,n）は合成係数から構成される。
【００５０】
雑音推定係数は、雑音推定の一般化された形式を使用して導かれてもよい。受信したパイロット（又は参照信号）は、式１により表されてもよい。ただし、hはチャネル係数ベクトルであり、vは雑音ベクトルである。
【００５１】
【数１３】
0005763270.tif 000014
雑音振推定は、式２により表されてもよい。ただし、
【００５２】
【数１４】
0005763270.tif 000015
は長さNのフィルタのベクトルであり、yは長さNのパイロットのベクトルであり、
【００５３】
【数１５】
0005763270.tif 000016
はサイズNフィルタ×Nパイロットの雑音推定フィルタ行列である。雑音推定フィルタ行列
【００５４】
【数１６】
0005763270.tif 000017
は、チャネル推定器（図５）における(I-C)/バイアスと等価でもよい。ただし、Iはユニタリ行列であり、Cはチャネル推定行列である。
【００５５】
【数１７】
0005763270.tif 000018
正規化された雑音推定は、式３により表されてもよい。
【００５６】
【数１８】
0005763270.tif 000019
雑音推定フィルタ行列の共役転置
【００５７】
【数１９】
0005763270.tif 000020
及び雑音推定フィルタ行列
【００５８】
【数２０】
0005763270.tif 000021
は、
【００５９】
【数２１】
0005763270.tif 000022
により表されてもよい。この例では、雑音推定フィルタ行列は、Aの平方根でもよい。同様に、推定は式４により表されてもよい。
【００６０】
【数２２】
0005763270.tif 000023
実際の正の推定
【００６１】
【数２３】
0005763270.tif 000024
を生成するために、行列Aは、正（非負）定値行列でもよい（すなわち、行列Aは共役対象でもよい（エルミート行列））。負定値行列が有用な解を生成し得る場合には、行列は、負定値行列Aでもよい。
【００６２】
行列Aは最適化されてもよい。Aのサイズは、Nパイロット×Nパイロットでもよく、フィルタの数は、A≦Nパイロットのランクとして解釈されてもよい。
【００６３】
【数２４】
0005763270.tif 000025
を最適化する代わりにAを最適化する利点は、フィルタの数が最適化に潜在し得ることでもよい。以下の等価が存在してもよい。
【００６４】
【数２５】
0005763270.tif 000026
従って、Aを使用した最適化は
【００６５】
【数２６】
0005763270.tif 000027
を使用した完全な最適化より簡単であり、少ないパラメータ（行列係数）を最適化し得る。
【００６６】
推定器y*Ayの２次形式は一般的に（例えば、最尤法の意味で）最適でなくてもよいが、推定器y*Ayは、２次の基準（最小平均二乗誤差等）にとって最適になり得る。
【００６７】
以下では、チャネルh及び雑音vについてガウス確率分布が仮定されてもよい（チャネル及び雑音が独立する場合）。これは式５、６及び７により表されてもよい。
【００６８】
【数２７】
0005763270.tif 000028
【００６９】
【数２８】
0005763270.tif 000029
【００７０】
【数２９】
0005763270.tif 000030
仮定は、SISO無線ネットワークについてでもよく、ベクトルは時間及び周波数においてパイロット位置上のものでもよい。
【００７１】
バイアス正規化のため、受信したパイロットベクトルyは、チャネルがないと仮定されてもよい（すなわち、
【００７２】
【数３０】
0005763270.tif 000031
であり、yは雑音のみ（分散σ2の白色雑音）に等しくてもよい）。雑音推定は、n×nの正方行列のtrace（すなわち、trace(A)）である式８により表されてもよい。Aは主対角線（左上から右下への対角線）の要素の和として定義されてもよい。
【００７３】
【数３１】
0005763270.tif 000032
補足的に、雑音がなく、受信したパイロットベクトルyがチャネルのみに等しい（すなわち、
【００７４】
【数３２】
0005763270.tif 000033
）ことを仮定して、歪み表現が導かれてもよい。チャネルは、関係するパイロット位置において時間及び周波数領域で考慮されてもよい。歪み関数は、推定処理後の予想チャネル応答でもよい。歪み関数は式９により定められてもよい。
【００７５】
【数３３】
0005763270.tif 000034
チャネル及び雑音で構成されたチャネル（式１又は
【００７６】
【数３４】
0005763270.tif 000035
）については、正規化された推定行列Aの使用は、式１０を生成してもよい。ただし、SNRは信号対雑音比である。
【００７７】
【数３５】
0005763270.tif 000036
推定器の分散は、式１と式４とを結合して式１１を生成することにより表された雑音とチャネルとの双方の分散からの寄与を受け取ってもよい。式１２は、式４に分散関数を適用することにより生成されてもよい。
【００７８】
【数３６】
0005763270.tif 000037
【００７９】
【数３７】
0005763270.tif 000038
相対分散を取得するために、式１１は
【００８０】
【数３８】
0005763270.tif 000039
で正規化されてもよい。
【００８１】
yの要素は相関してもよいため、一般的な場合の分散の簡単な表現を得ることは困難になり得る。
【００８２】
従って、正定値行列Aを見つけるとした最適化基準が定義されてもよい。これは、平均歪み及び相対分散を最小にし、バイアス正規化（すなわち、式８又はtrace(A)=1）に従って式１３により表されてもよい。ただし、αは重み係数であり、相対分散と歪みとの間の比を制御する。
【００８３】
【数３９】
0005763270.tif 000040
最適化の異なるターゲットを得るために、αの差分値が選択されてもよい。係数αは、表記α(SNR,Npilots)によるSNR及びパイロットの数の係数でもよい。係数αの可能な選択は、単に
【００８４】
【数４０】
0005763270.tif 000041
又はα=SNRでもよい。これは歪みの正規化に従ってもよい。
【００８５】
係数αを選択するために使用される基準は、最小平均二乗誤差の基準と等価でもよい。
【００８６】
高いSNRの場合には、歪みが優勢であるため、係数αは大きい値になってもよい。他方、低いSNRの場合には、相対分散が優勢になるため、係数αは小さくなってもよい。雑音推定フィルタは、重み係数αを使用して異なるSNRの範囲について最適化を提供することにより、低いSNR及び高いSNRの場合の双方に良好な雑音推定を提供してもよい。
【００８７】
推定行列Aは、異なる数のパイロット（異なる数のシンボル）について設計されてもよい。推定行列Aは、最小の数のパイロット（すなわち、部分使用されるサブキャリア[PUSC又は部分使用されるサブチャネル]1クラスタ×2シンボル）の最悪の場合について設計されてもよい。パイロットの数が増加すると、計算の数も２次的に増加し得る。増加する計算の対策は、まず、AのランクがNpilotsより非常に小さい場合、行列AはNfilters（=Aのランク）のフィルタに分解され、Nfiltersのフィルタを使用してもよい。第２に、Aの最も大きいNfiltersの固有値が使用されてもよい。第３に、小さい数のパイロットの最適化された行列Aは、ブロック対角行列Aを得るために複製されてもよい。
【００８８】
式１４により表されてもよいチャネル応答Λhhの予想共分散行列を得る。
【００８９】
【数４１】
0005763270.tif 000042
正定値行列として、行列Aは、式１５及び式１６により表される固有ベクトル及び固有値に分解される。ただし、Uは正規直交列を有するユニタリの固有ベクトル行列であり、Dhhは固有値の対角行列である。
【００９０】
【数４２】
0005763270.tif 000043
【００９１】
【数４３】
0005763270.tif 000044
前に（例えば式４で）使用された行列Aは、式１７により表されるΛhhと同じ固有ベクトルで構成されてもよい。
【００９２】
【数４４】
0005763270.tif 000045
従って、非負の対角行列Dを選択して、非負の定値行列Aが生成される。Aの平方根は式１８により表されるため、第iの推定フィルタは、
【００９３】
【数４５】
0005763270.tif 000046
に等しい。ただし、uiはUの第i列であり、diはDの第iの対角要素である。
【００９４】
【数４６】
0005763270.tif 000047
解の説明は以下のようになる。ベクトルyの“対角化”でもよい新たなベクトルzを定義する。ただし、ベクトルzは
【００９５】
【数４７】
0005763270.tif 000048
により表される。zのサンプルは相関しない変数でもよい（且つガウスの場合に独立する）。ベクトルy及びベクトルzの固有ベクトルの適用は、それぞれ式１９及び式２０により表されてもよい。
【００９６】
【数４８】
0005763270.tif 000049
【００９７】
【数４９】
0005763270.tif 000050
次に、フィルタリングなしのサンプルの二乗（Dの平方根である対角A）が解を提供してもよい。
【００９８】
一般的な形式で、行列Bは、
【００９９】
【数５０】
0005763270.tif 000051
として定義される。これは、ベクトルzの推定行列でもよい。行列Bは、対角行列Dと行列Cの対角でない要素とに分割されてもよい（行列Cは交さ項のみを含み、対角はゼロでもよい）。以下に示すように、行列Cはゼロに等しくてもよい。ベクトルy及びベクトルzの推定器の分散は、それぞれ式２１及び式２２により表されてもよい。
【０１００】
【数５１】
0005763270.tif 000052
【０１０１】
【数５２】
0005763270.tif 000053
非負の行列Aについての最適化制約条件は、式２３により表されてもよい。ただし、全称記号
【０１０２】
【数５３】
0005763270.tif 000054
は、“領域におけるxの全ての値について”を意味する。バイアス正規化についての他の制約条件は、式２４により表されてもよい。
【０１０３】
【数５４】
0005763270.tif 000055
【０１０４】
【数５５】
0005763270.tif 000056
歪みの計算では、推定器の予想（式８）が式２５を生成するために、最適化制約条件で使用される。従って、歪みは、前述の式９を使用して計算され、式２６になる。行列Cの非対角値は、予想に寄与しなくてもよい（zCzの予想はゼロでもよい）。
【０１０５】
【数５６】
0005763270.tif 000057
【０１０６】
【数５７】
0005763270.tif 000058
分散を計算する場合、部分zDzは、部分zCzに相関しないため、全分散は２つの部分の分散の和になってもよい。分散は非負でもよいため、部分zCzの分散は、式２７により表されるように、全分散を拡大してもよい。従って、分散を最小化する場合、行列Cが分散を拡大してもよく、予想に寄与しなくてもよいため、式２８（式１２から導かれる）により表されるように、行列Cは（ゼロの値で）省略されてもよい。
【０１０７】
【数５８】
0005763270.tif 000059
【０１０８】
【数５９】
0005763270.tif 000060
従って、行列Dの項の全体最適化関数は、αが
【０１０９】
【数６０】
0005763270.tif 000061
になるようにされた場合、式２９により表される。ただし、s.t.は“〜するように（such  that）”（又は〜するため（so  that））を意味してもよい。
【０１１０】
【数６１】
0005763270.tif 000062
全体最適化関数は、分散及び歪みについて最適化される。分散の最適化で、行列Dは、
【０１１１】
【数６２】
0005763270.tif 000063
により表される。歪みの最適化で、行列Dは、
【０１１２】
【数６３】
0005763270.tif 000064
により表される。ただし、0はゼロの行列であり、1はDhhの最小の固有値の位置に対応する。
【０１１３】
分散と歪みとの双方を使用した解は、異なるSNR値に適してもよい最適化基準の間の比に依存してもよい。
【０１１４】
ラグランジュ乗数は、式２９により表される関数を最適化するために使用され、式３０を生成してもよい。
【０１１５】
【数６４】
0005763270.tif 000065
式３０の関数の導関数を得て、導関数とゼロとを比較することは、式３１により表される雑音推定フィルタで使用され得る雑音係数を生成するために使用される。式３１は、前述の式１及び式２と類似してもよい。
【０１１６】
【数６５】
0005763270.tif 000066
雑音推定フィルタ（図６〜８に示す）は、少ない数のシンボル及び／又は高い信号対雑音比（SNR：signal-to-noise  ratio）を有する信号の場合に、良好な雑音推定性能を提供してもよい。雑音推定フィルタは、U係数のフィルタバンク550（予め計算されたベクトル係数）で参照信号ベクトルyを乗算することにより、参照信号ベクトルy510の“対角化（diagonalization）”でもよいベクトルz540を生成してもよい。スカラ積の単一の推定542は、ベクトルzのスカラ積の絶対値552の二乗を取ることにより生成されてもよい。単一の推定は、複数の重み付けされた単一の推定544を生成するために、D係数554（予め計算された合成係数）で乗算されてもよい556。重み付けされた単一の推定は、干渉及び雑音電力546の推定を取得するために、一緒に加算される558。
【０１１７】
様々な技術若しくは特定の態様又はその一部は、有形の媒体（フロッピー（登録商標）ディスク、CD-ROM、ハードドライブ又は他の機械可読記憶媒体等）に具現されたプログラムコード（すなわち、命令）の形式になってもよい。プログラムコードが機械（コンピュータ等）にロードされて実行された場合、機械は、様々な技術を実行する装置になる。プログラム可能なコンピュータでのプログラムコードの実行の場合、コンピュータデバイスは、プロセッサと、プロセッサにより読み取り可能な記憶媒体（揮発性及び不揮発性メモリ及び／又は記憶要素を含む）と、少なくとも１つの入力デバイスと、少なくとも１つの出力デバイスとを含んでもよい。揮発性及び不揮発性メモリ及び／又は記憶要素はRAM、EPROM、フラッシュドライブ、光学ドライブ、磁気ハードドライブ、又は電子データを記憶する他の媒体でもよい。基地局及び移動局はまた、トランシーバモジュール、カウンタモジュール、処理モジュール及び／又はクロックモジュール若しくはタイマモジュールを含んでもよい。ここに記載の様々な技術を実装又は利用し得る１つ以上のプログラムは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API：application  programming  interface）、再利用可能制御等を使用してもよい。このようなプログラムは、コンピュータシステムと通信するためにハイレベルの手続き型又はオブジェクト指向型プログラミング言語で実装されてもよい。しかし、プログラムは、必要に応じて、アセンブル言語又は機械言語で実装されてもよい。いずれの場合でも、言語は、コンパイル済言語又はインタープリタ型言語でもよく、ハードウェアの実装と組み合わされてもよい。
【０１１８】
この明細書に記載の多くの機能ユニットは、特に実装の独立性を強調するために、モジュールとしてラベル付されていることが分かる。例えば、モジュールは、カスタムVLSI回路若しくはゲートアレイ、論理チップのような既製の半導体、トランジスタ、又は他の別個の構成要素を有するハードウェア回路として実装されてもよい。モジュールはまた、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラム可能アレイロジック、プログラム可能論理デバイス等のようなプログラム可能なハードウェアデバイスにも実装されてもよい。
【０１１９】
モジュールはまた、様々な種類のプロセッサにより実行されるソフトウェアに実装されてもよい。実行可能コードの特定のモジュールは、例えば、コンピュータ命令の１つ以上の物理又は論理ブロックを有してもよい。コンピュータ命令の１つ以上の物理又は論理ブロックは、例えば、オブジェクト、プロシージャ又は関数として構成されてもよい。それにも拘らず、特定のモジュールの実行ファイルは、物理的に一緒に存在する必要はなく、異なる位置に格納された別個の命令を有してもよい。これらは、一緒に論理的に連結された場合、モジュールを有し、モジュールの前述の目的を実現する。
【０１２０】
実際に、実行可能なコードのモジュールは、単一の命令でもよく、複数の命令でもよく、更に、異なるプログラムの間且つ複数のメモリデバイスに複数の異なるコードセグメントで分散されていてもよい。同様に、動作データは、ここではモジュール内に識別されて示されるが、如何なる適切な形式に具現されてもよく、如何なる適切な種類のデータ構造内に構成されてもよい。動作データは、単一のデータセットとして集約されてもよく、異なる記憶デバイスを含む異なる位置に分散されてもよく、少なくとも部分的に単にシステム又はネットワーク上の電気信号として存在してもよい。モジュールは、所望の機能を実行するように動作可能なエージェントを含み、パッシブ又はアクティブでもよい。
【０１２１】
この明細書を通じて“例”又は“一例”に対する言及は、その例に関して記載した特定の機能、構成又は特徴が、本発明の少なくとも１つの実施例に含まれることを意味する。従って、この明細書の様々な場所に“一例では”という語句が現れることは、必ずしも同じ実施例を示しているとは限らない。
【０１２２】
ここで使用される複数の項目、構造上の要素、構成要素及び／又は素材は、便宜上で共通のリストで提示されることがある。しかし、これらのリストは、リストの各メンバが別々の固有のメンバとして個別に識別されるように解釈されるべきではない。従って、このようなリストの個々のメンバは、逆の指示がなければ、単に共通のグループに提示されることに基づいて、同じリストの他のメンバの事実上の等価物として考えられるべきではない。更に、本発明の様々な実施例及び例は、ここでは、この様々な構成要素の代案と共に示されることがある。このような実施例、例及び代案は、相互の事実上の等価物として解釈されるべきではなく、本発明の別個の独立した表現として考えられるべきである。
【０１２３】
更に、記載の機能、構成又は特徴は、いずれか適切な方法で１つ以上の実施例に組み合わされてもよい。以下の説明では、本発明の実施例の完全な理解を提供するために、レイアウト、距離、ネットワーク例等のような複数の特定の詳細が提供される。しかし、当業者は、本発明が１つ以上の特定の詳細なしに実施されてもよく、他の方法、構成要素、レイアウト等で実施されてもよいことを認識する。他の場合にも、周知の構成、素材又は動作は、本発明の態様を曖昧にすることを回避するために、詳細には図示又は記載されない。
【０１２４】
前述の例は、１つ以上の特定の用途における本発明の原理を示しており、発明能力を発揮せずに、本発明の原理及び概念から逸脱することなく、実装の形式、使用及び詳細において複数の変更が行われてもよいことが当業者に明らかである。従って、以下に示す特許請求の範囲を除き、本発明が限定されるものではないことを意図する。
【図１】
0005763270.tif 000075
【図２Ａ】
0005763270.tif 000076
【図２Ｂ】
0005763270.tif 000077
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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