(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間変動する予測対象の既知情報に基づいて将来時間の未知情報を予測する情報予測方法において、
前記予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間（Ｎは１以上の整数）を間隔として前記既知情報または前回の差分情報から１〜Ｓ回目（Ｓは１以上の整数）の差分情報を順番に生成するステップ１と、
前記生成したＳ回目の差分情報に基づき、予測計算に必要な予測係数を生成するステップ２と、
前記生成した予測係数と前記Ｓ回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先のＳ回目の差分情報を予測するステップ３と、
前記予測したＮ単位時間先のＳ回目の差分情報に基づき、各回の差分情報の累加によりＮ単位時間先の１回目の差分情報を予測するステップ４と、
前記予測したＮ単位時間先の１回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先の前記未知情報を予測し、出力するステップ５と
を有することを特徴とする情報予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載の情報予測方法において、
前記ステップ１は、前記既知情報を少なくともＳ＋２個保存し、Ｓ回目の差分情報を少なくとも２個生成する
ことを特徴とする情報予測方法。
【請求項３】
時間変動する予測対象の既知情報に基づいて将来時間の未知情報を予測する情報予測システムにおいて、
前記予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間（Ｎは１以上の整数）を間隔として前記既知情報または前回の差分情報から１〜Ｓ回目（Ｓは１以上の整数）の差分情報を順番に生成する第１の手段と、
前記生成したＳ回目の差分情報に基づき、予測計算に必要な予測係数を生成する第２の手段と、
前記生成した予測係数と前記Ｓ回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先のＳ回目の差分情報を予測する第３の手段と、
前記予測したＮ単位時間先のＳ回目の差分情報に基づき、各回の差分情報の累加によりＮ単位時間先の１回目の差分情報を予測する第４の手段と、
前記予測したＮ単位時間先の１回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先の前記未知情報を予測し、出力する第５の手段と
を備えたことを特徴とする情報予測システム。
【請求項４】
請求項３に記載の情報予測システムにおいて、
前記第１の手段は、前記既知情報を少なくともＳ＋２個保存し、Ｓ回目の差分情報を少なくとも２個生成する構成である
ことを特徴とする情報予測システム。
【請求項５】
請求項３に記載の情報予測システムにおいて、
同一周波数および同一時刻に無線通信を行う少なくとも１つの送信局と複数の受信局との間で、時間変動する通信路の伝搬応答に応じてそれぞれの送信ウェイトおよび受信ウェイトを設定して各受信局における所望信号以外の干渉信号を抑圧するために、前記予測対象の情報として該伝搬応答または該伝搬応答に依存する情報の予測を行う構成である
ことを特徴とする情報予測システム。
【請求項６】
請求項５に記載の情報予測システムにおいて、
前記送信局または前記受信局または前記送信局に接続される中央処理局が、既知の前記伝搬応答の情報を入力し、未知の前記伝搬応答または前記伝搬応答に依存する情報の予測を行う構成である
ことを特徴とする情報予測システム。
【請求項７】
請求項３に記載の情報予測システムの各手段における処理をコンピュータに実行させ、時間変動する予測対象の既知情報に基づいて将来時間の未知情報を予測することを特徴とする情報予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時間変動する予測対象の既知情報に基づいて、将来の未知情報を予測する情報予測方法、情報予測システムおよび情報予測プログラムに関する。
【０００２】
本発明は、例えば送信ウェイト制御や受信ウェイト制御が適用されるマルチユーザ通信ネットワークあるいは異種システムが混在する異種通信ネットワークにおいて、通信路の伝搬応答（チャネル応答）の時間変動に起因する送信ウェイトや受信ウェイトによる制御精度の劣化を回避または緩和するための伝搬応答あるいは伝搬応答に依存する情報の予測技術に関する。また、本発明は、時間変動する音声情報または映像情報の予測にも適用可能な予測技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
近年、利便性、小型化、モバイルアプリの普及などの諸要因に後押しされ、無線通信局の機能を備えた無線基地局および無線端末が急増している。それに伴い、限られた無線通信に適した電波資源の高効率な利用がますます求められている。
【０００４】
従来は、多数の無線局が送信する無線信号を互いに干渉してスループットが低下することを回避するために、電波資源を周波数軸上あるいは時間軸上あるいは空間軸上、または周波数軸と時間軸と空間軸とを組み合わせた多元軸上での分割利用が主流である。具体的には、従来の干渉制御技術では、多数の無線局に対して利用できる電波資源全体をまず分割し、各無線局が分割で得られた電波資源の範囲内で通信を行うことにより他の無線局との干渉を回避している。
【０００５】
一方、近年新たな干渉制御の技術アプローチとして、マルチユーザＭＩＭＯ（Multiuser MIMO、以下ＭＵ−ＭＩＭＯという）技術（非特許文献１，２）や、干渉アライメント（Interference Alignment、以下ＩＡという）技術（非特許文献３，４）が提案されている。これらの干渉制御技術は、従来のように多数の無線局で利用できる電波資源全体を分割するのではなく、各無線局が電波資源全体を利用できるように無線局間に生じる干渉を許容している。そして、分割しない代わりに各無線局が送受ウェイトや受信ウェイトを通して、所望信号以外の干渉信号に対する干渉制御を行っている。
【０００６】
ＭＵ−ＭＩＭＯ技術やＩＡ技術による干渉制御を実現するには、正確な伝搬応答に基づいて算出された高精度な送信ウェイトや受信ウェイトが必要不可欠である。一方、伝搬応答の取得時刻と情報パケットの送信時刻との間には時間差があり、伝搬路の時間変動が速い場合では、取得した伝搬応答が時間とともに陳腐化してしまう。そのような陳腐化した不正確な伝搬応答から生成された送信ウェイトや受信ウェイトは精度が大きく劣化してしまい、ＭＵ−ＭＩＭＯ技術やＩＡ技術による干渉制御効果が著しく低下する。
【０００７】
一方、伝搬路の時間変動に起因する伝搬応答の陳腐化およびそれによる送受信ウェイトの精度劣化問題の対策として、伝搬応答の予測技術（非特許文献５，６）が提案されている。しかし、いずれもゆるやかな伝搬路時間変動の環境にしか対応できず、伝搬路の時間変動が比較的に速い環境での適用は困難である。また、従来の伝搬応答の予測技術では所要演算量も大きく、実用化には大きな困難を伴う。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Quentin H. Spencer, A. Lee Swindlehurst, and Martin Haardt, “Zero-Forcing Methods for Downlink Spatial Multiplexing in Multiuser MIMOChannels, ”IEEE Trans. on Signal Processing, vol.52, no.2, pp.461-471, Feb. 2004.
【非特許文献２】David Gesbert, Marios Kountouris, Robert W. Heath Jr., Chan-Byoung Chae, and Thomas Salzer, “Shifting the MIMO Paradigm, ”IEEE Signal  Processing Magazine, vol.24, no.5, pp.36-46, September 2007.
【非特許文献３】V. Cadambe and S. Jafar,“Interference alignment and degrees of freedom of the K-user interference channel, ”IEEE Trans. Infomation Theory, vol.54, no.8, pp.3425-3441, Aug. 2008.
【非特許文献４】K. Gomadam, V. R. Cadambe and S. A. Jafar,“A Distributed  Numerical Approach to Interference Alignment and Applications to Wireless Interference Networks, ”IEEE Trans. Inf. Theory, vol.57, no.6, pp.3309-3322, June 2011.
【非特許文献５】D. Anming, Z. Haixia and Y. Dongfeng, “Achievable rate  improvement through channel prediction for interference alignment, ” in Proc. Asia-Pacic Conference on Communications (APCC), pp.293-298, Aug. 2013.
【非特許文献６】T. Al-Naffouri, “An EM-based forward-backward kalman filter for the estimation of time-variant channels in OFDM, ”IEEE Trans. Signal Processing, vol.55, no.7, pp.3924-3930, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
時間変動する通信路の伝搬応答などの従来の情報予測技術の課題として以下のものがあげられる。
(1) 通信路の時間変動が比較的に速い場合には、伝搬応答の予測精度が低下してしまい、干渉制御のために生成された送信ウェイトや受信ウェイトの精度も著しく劣化する。
(2) 予測に必要な所要演算量が大きく、実用化には演算量を大幅に低減可能な工夫が必要になる。
【００１０】
本発明は、例えばＭＵ−ＭＩＭＯ技術やＩＡ技術による干渉制御のために時間変動する伝搬応答を予測する際に、予測値の範囲を制限することによって予測誤りを抑制して高い予測精度を実現するとともに、予測に必要な所要演算量を削減することができる情報予測方法、情報予測システムおよび情報予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の発明は、時間変動する予測対象の既知情報に基づいて将来時間の未知情報を予測する情報予測方法において、予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間（Ｎは１以上の整数）を間隔として既知情報または前回の差分情報から１〜Ｓ回目（Ｓは１以上の整数）の差分情報を順番に生成するステップ１と、生成したＳ回目の差分情報に基づき、予測計算に必要な予測係数を生成するステップ２と、生成した予測係数とＳ回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先のＳ回目の差分情報を予測するステップ３と、予測したＮ単位時間先のＳ回目の差分情報に基づき、各回の差分情報の累加によりＮ単位時間先の１回目の差分情報を予測するステップ４と、予測したＮ単位時間先の１回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先の未知情報を予測し、出力するステップ５とを有する。また、ステップ１は、既知情報を少なくともＳ＋２個保存し、Ｓ回目の差分情報を少なくとも２個生成する。
【００１２】
第２の発明は、時間変動する予測対象の既知情報に基づいて将来時間の未知情報を予測する情報予測システムにおいて、予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間（Ｎは１以上の整数）を間隔として既知情報または前回の差分情報から１〜Ｓ回目（Ｓは１以上の整数）の差分情報を順番に生成する第１の手段と、生成したＳ回目の差分情報に基づき、予測計算に必要な予測係数を生成する第２の手段と、生成した予測係数とＳ回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先のＳ回目の差分情報を予測する第３の手段と、予測したＮ単位時間先のＳ回目の差分情報に基づき、各回の差分情報の累加によりＮ単位時間先の１回目の差分情報を予測する第４の手段と、予測したＮ単位時間先の１回目の差分情報に基づき、Ｎ単位時間先の未知情報を予測し、出力する第５の手段とを備える。また、第１の手段は、既知情報を少なくともＳ＋２個保存し、Ｓ回目の差分情報を少なくとも２個生成する構成とする。
【００１３】
第２の発明の情報予測システムにおいて、同一周波数および同一時刻に無線通信を行う少なくとも１つの送信局と複数の受信局との間で、時間変動する通信路の伝搬応答に応じてそれぞれの送信ウェイトおよび受信ウェイトを設定して各受信局における所望信号以外の干渉信号を抑圧するために、予測対象の情報として該伝搬応答または該伝搬応答に依存する情報の予測を行う構成としてもよい。
【００１４】
第２の発明の情報予測システムにおいて、送信局または受信局または送信局に接続される中央処理局が、既知の伝搬応答の情報を保存し、未知の伝搬応答または伝搬応答に依存する情報の予測を行う構成としてもよい。
【００１５】
第３の発明の情報予測プログラムは、第２の発明の情報予測システムの各手段における処理をコンピュータに実行させ、時間変動する予測対象の既知情報に基づいて将来時間の未知情報を予測する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明では、例えば伝搬応答の時間変動に比べ、伝搬応答の差分情報の値幅が小さい特徴に着目し、既知の伝搬応答から未知の伝搬応答を直接予測する代わりに、まず値幅の小さい伝搬応答の差分情報を予測し、次に予測した差分情報と既知の伝搬応答を足すことで未知の伝搬応答を予測することができる。このように本発明の情報予測技術では、予測値の範囲を制限することによって予測誤りを抑制し、従来の情報予測技術より高い予測精度が期待できる。
【００１７】
さらに、本発明の情報予測技術において複数の単位時間先の予測値を算出するには、従来の情報予測技術のように１単位時間先の予測を複数回行うだけではなく、複数の単位時間先の予測を１回だけで算出できるため、予測に必要な所要演算量が大幅に削減できる。
【００１８】
さらに、本発明の情報予測技術では、従来の情報予測技術が用いた予測モデルに比べ、新たに次元の縮小した予測モデルであるため、予測計算の次元を抑えることによって所要演算量を大きく削減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の情報予測方法が適用される無線通信システムの構成例１を示す図である。
【図２】本発明の情報予測方法が適用される無線通信システムの構成例２を示す図である。
【図３】本発明の情報予測方法の概要を示す図である。
【図４】本発明の情報予測方法の処理例を示す図である。
【図５】本発明の情報予測方法による処理手順例１を示すフローチャートである。
【図６】本発明の情報予測方法による処理手順例２を示すフローチャートである。
【図７】本発明の情報予測方法の評価を行うシミュレーション諸元を示す図である。
【図８】予測誤差の特性評価を示す図である。
【図９】所要演算量の特性評価を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１は、本発明の情報予測方法が適用される無線通信システムの構成例１を示す。
図１において、１個の送信局１とＫ個（Ｋは２以上の整数）の受信局２−ｉ（ｉは１〜Ｋ）が存在し、１個の送信局１がＫ個の受信局２−ｉへ向かって同時に情報伝送を行うＭＵ−ＭＩＭＯ構成である。その場合、送信局１が各受信局２−ｉ宛の所望信号を送ると同時に、各受信局２−ｉへの干渉信号を抑圧あるいは回避できるように、送信局１の送信ウェイトＶおよび受信局２−１〜２−Ｋの受信ウェイトＵ1 〜ＵK による干渉信号の制御が行われる。
【００２１】
図２は、本発明の情報予測方法が適用される無線通信システムの構成例２を示す。
図２おいて、Ｋ組の送信局１−ｉと受信局２−ｉが存在し、互いに同時に情報伝送を行うＭＵ−ＭＩＭＯ構成である。その場合、受信局２−ｉは、無線通信を行う送信局１−ｉからの所望信号以外に、その他の送信局からＫ−１個の干渉信号も受信する。その干渉信号を各受信局の中で消去できるように、送信局１−１〜１−Ｋに送信ウェイトＶ1 〜ＶK を設定し、送信局２−１〜２−Ｋに受信ウェイトＵ1 〜ＵK を設定し、干渉信号の制御が行われる。
【００２２】
ここで、図１と図２に示す無線通信システムは、シングルキャリアシステムあるいはマルチキャリアシステムのいずれでもよい。
【００２３】
また、干渉制御に用いる送信ウェイトや受信ウェイトは、送信局または受信局の中で既知の伝搬応答から未知の伝搬応答を予測して生成するか、送信局に接続される中央処理局３に入力する各送受信局間の既知の伝搬応答から未知の伝搬応答を予測して生成する構成でもよい。
【００２４】
上記のように、ＭＵ−ＭＩＭＯ技術やＡＩ技術による干渉制御を実現するには、正確な伝搬応答に基づいて生成された高精度な送信ウェイトや受信ウェイトが必要不可欠である。一方、伝搬応答の取得時刻と情報パケットの送信時刻との間には時間差があり、伝搬路の時間変動が速い場合には、取得した伝搬応答が時間とともに陳腐化してしまい、生成される送信ウェイトや受信ウェイトの精度が大きく劣化し、ＭＵ−ＭＩＭＯ技術やＡＩ技術による干渉制御の効果が著しく低下する。
【００２５】
このような伝搬応答の時間変動による送信ウェイトや受信ウェイトの精度劣化問題は、特に伝搬路の時間変動が速い場合において深刻になる。その場合には、伝搬応答の時間変動が激しくなり、従来の予測技術による正確な伝搬応答予測が大変困難になる。
【００２６】
本発明の特徴は、伝搬応答の時間変動に比べ、伝搬応答の差分情報の値幅が小さい特徴に着目し、伝搬応答を直接予測する代わりに、まず値幅の小さい伝搬応答の差分情報を予測し、次に予測した差分情報と既知の伝搬応答を足すことで将来の未知の伝搬応答を予測するところにある。本発明では、予測値の範囲を制限することによって予測誤りを抑制し、従来の予測技術より高い予測精度が期待できる。
【００２７】
図３は、本発明の情報予測方法の概要を示す。
図３において、従来は、時間変動する既知情報ｈ(t-1) ，ｈ(t-2) ，…から、予測範囲として未知情報ｈ(t) を直接予測しているのに対して、本発明の情報予測技術ではまず差分値ｄ(t) を予測する。
【００２８】
差分値ｄ(t) は、
ｄ(t) ＝ｈ(t)−ｈ(t-1) 
であるため、本発明の情報予測技術は従来技術に比べて、ｈ(t-1) 値幅部分に対する予測誤差を有効に抑制する。
【００２９】
例えば、平均予測誤差がα＝20％とする予測方法において、予測したい将来時刻の値ｈ(t) ＝100 、差分値ｄ(t) ＝ｈ(t)−ｈ(t-1)＝10の場合、ｈ(t) を直接予測する従来技術では予測し得る値ｈ(t) は80〜120 の範囲内にあるのに対して、ｄ(t) を予測する発明技術では予測し得る値ｈ(t)＝ｄ(t)＋ｈ(t-1) は98〜102 の範囲内にある。従って、従来の情報予測技術に比べ本発明の情報予測技術の方がより正確に予測したい値をとらえている。
【００３０】
以下、本発明による差分情報に基づく情報予測技術の実施例について詳細に説明する。なお、予測処理は、図１または図２に示す無線通信システムでは送信局または受信局または中央処理局のいずれかで行われるが、以下「処理局」という。
【００３１】
（実施例１）
実施例１では、処理局が予測対象の既知情報を保存し、１単位時間を間隔として差分情報を生成し、その差分情報に基づいて１単位時間先の未知情報を前方後方カルマンフィルタを用いて予測する。
【００３２】
図５は、本発明の情報処理方法による処理手順例１を示す。
図５において、処理局は、予測対象の既知情報（伝搬応答ｈ(t-1) ，ｈ(t-2) ，…，ｈ(t-L) ）をＬ個保存し、以下の式のように予測計算の入力値とする（Ｓ11）。すなわち、以下に示す予測計算の入力値ｄ0(t)は、既知情報ｈ(t) から差分情報を計算する前の初期値に相当する。
ｄ0(t-1) ←ｈ(t-1) 
ｄ0(t-2) ←ｈ(t-2) 
：
ｄ0(t-L) ←ｈ(t-L) 
【００３３】
次に、処理局が、１単位時間を間隔として予測対象の既知情報から１回目の差分情報、さらに前回の差分情報から次の差分情報をＳ回目まで順番に生成する（Ｓ12）。なお、Ｓ＝１の場合は既知情報から１回目の差分情報の生成で終了し、Ｓ＝２の場合は１回目の差分情報から２回目の差分情報を生成することになる。Ｓ＝３以降も同様である。ここで、差分情報の生成回数Ｓ＝２、予測計算に用いる既知情報の数Ｌ＝４の場合の差分情報の生成例を図４に示す。図４に示すように、差分情報の生成回数Ｓの増加とともに差分情報がだんだん緩やかになることが分かる。ここで、大文字で表記するＨ(t)，Ｄ(t)は予測対象の未知情報を示す。
【００３４】
以下、生成回数１，２，…，Ｓに応じた差分情報の生成例を示す。
１回目：Ｄ1(t-1)＝Ｄ0(t)  −ｄ0(t-1)
ｄ1(t-2)＝ｄ0(t-1)−ｄ0(t-2)
ｄ1(t-3)＝ｄ0(t-2)−ｄ0(t-3)
：
ｄ1(t-L)＝ｄ0(t-L+1)−ｄ0(t-L)
２回目：Ｄ2(t-2)＝Ｄ1(t-1)−ｄ1(t-2)
ｄ2(t-3)＝ｄ1(t-2)−ｄ1(t-3)
ｄ2(t-4)＝ｄ1(t-3)−ｄ1(t-4)
：
ｄ2(t-L)＝ｄ1(t-L+1)−ｄ1(t-L)
Ｓ回目：ＤS(t-S)  ＝ＤS-1(t-S+1)−ｄS-1(t-S)
ｄS(t-S-1)＝ｄS-1(t-S)  −ｄS-1(t-S-1)
ｄS(t-S-2)＝ｄS-1(t-S-1)−ｄS-1(t-S-2)
：
ｄS(t-L)  ＝ｄS-1(t-L+1)−ｄS-1(t-L)
【００３５】
次に、処理局は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報から生成したＳ回目差分情報に基づいて、予測計算に必要な予測係数Ａ(t-L) を生成する（Ｓ13）。予測係数Ａ(t-L) は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報に依存する前方後方カルマンフィルタの予測行列Ｂ(t-L) とＣ(t-L) によって決定される。
【００３６】
【数１】
0006534626.tif 000002
【００３７】
次に、処理局は、生成した予測係数Ａ(t-L) および既知のＳ回目差分情報に基づいて、１単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)を予測する（Ｓ14）。
【数２】
0006534626.tif 000003
【００３８】
次に、処理局は、生成した１単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)に基づいて、各回差分情報の累加を通じて１単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)を予測する（Ｓ15）。
【数３】
0006534626.tif 000004
【００３９】
次に、処理局は、生成した１単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)に基づいて、１単位時間先の差分情報Ｄ0(t)を予測し、未知情報Ｈ(t) として出力する（Ｓ16）。
Ｄ0(t)＝ｄ0(t-1)＋Ｄ1(t-1)
Ｈ(t) ←Ｄ0(t)
【００４０】
（実施例２）
実施例２では、処理局が予測対象の既知情報を保存し、１単位時間を間隔として差分情報を生成し、その差分情報に基づいて１単位時間先の未知情報を前方カルマンフィルタを用いて予測する。
【００４１】
実施例２の処理手順は、図５に示す処理手順例１と同様であり、処理局は予測対象の既知情報を保存して予測計算の入力値とし（Ｓ11）、次に１単位時間を間隔として予測対象の既知情報から１回目の差分情報、さらに前回の差分情報から次の差分情報をＳ回目まで順番に生成する（Ｓ12）。
【００４２】
次に、処理局は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報から生成したＳ回目差分情報に基づいて、予測計算に必要な予測係数Ａ(t-L) を生成する（Ｓ13）。予測係数Ａ(t-L) は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報に依存する前方カルマンフィルタの予測行列Ｂ(t-L) とＣ(t-L) によって決定される。
【００４３】
【数４】
0006534626.tif 000005
【００４４】
次に、処理局は実施例１と同様に、生成した予測係数Ａ(t-L) および既知のＳ回目差分情報に基づいて、１単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)を予測し（Ｓ14）、生成した１単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)に基づいて、各回差分情報の累加を通じて１単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)を予測し（Ｓ15）、予測した１単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)に基づいて、１単位時間先の差分情報Ｄ0(t)を予測し、未知情報Ｈ(t) として出力する（Ｓ16）。
【００４５】
（実施例３）
実施例３では、処理局が予測対象の既知情報を保存し、１単位時間を間隔として差分情報を生成し、その差分情報に基づいて１単位時間先の未知情報を後方カルマンフィルタを用いて予測する。
【００４６】
実施例３の処理手順は、図５に示す処理手順例１と同様であり、処理局は予測対象の既知情報を保存して予測計算の入力値とし（Ｓ11）、次に１単位時間を間隔として予測対象の既知情報から１回目の差分情報、さらに前回の差分情報から次の差分情報をＳ回目まで順番に生成する（Ｓ12）。
【００４７】
次に、処理局は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報から生成したＳ回目差分情報に基づいて、予測計算に必要な予測係数Ａ(t-L) を生成する（Ｓ13）。予測係数Ａ(t-L) は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報に依存する後方カルマンフィルタの予測行列Ｂ(t-L) とＣ(t-L) によって決定される。
【００４８】
【数５】
0006534626.tif 000006
【００４９】
次に、処理局は実施例１と同様に、生成した予測係数Ａ(t-L) および既知のＳ回目差分情報に基づいて、１単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)を予測し（Ｓ14）、生成した１単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)に基づいて、各回差分情報の累加を通じて１単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)を予測し（Ｓ15）、予測した１単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)に基づいて、１単位時間先の差分情報Ｄ0(t)を予測し、未知情報Ｈ(t) として出力する（Ｓ16）。
【００５０】
上記の実施例１〜実施例３は１単位時間先の未知情報を予測する例を示したが、以下に示す実施例４〜実施例６は、一般的にＮ単位時間先の未知情報を予測する例を示す。なお、Ｎは１以上の整数であるが、Ｎ＝１の場合は実施例１〜実施例３となる。
【００５１】
（実施例４）
実施例４では、処理局が予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間（Ｎは２以上の整数）を間隔として差分情報を生成して、その差分情報に基づいてＮ単位時間先の将来情報を前方後方カルマンフィルタを用いて予測する。
【００５２】
図６は、本発明の情報処理方法による処理手順例２を示す。
図６において、処理局は、予測対象の既知情報（伝搬応答ｈ(t-1) ，ｈ(t-2) ，…，ｈ(t-L) ）をＬ個保存し、以下の式のように予測計算の入力値とする（Ｓ21）。すなわち、以下に示すｄ0(t)は、既知情報ｈ(t) から差分情報を計算する前の初期値に相当する。
ｄ0(t-1) ←ｈ(t-1) 
ｄ0(t-2) ←ｈ(t-2) 
：
ｄ0(t-L) ←ｈ(t-L) 
【００５３】
次に、処理局が、Ｎ単位時間を間隔として予測対象の既知情報から１回目の差分情報、さらに前回の差分情報から次の差分情報をＳ回目まで順番に生成する（Ｓ22）。ここで、図４はＮ＝１において、差分情報の生成回数Ｓ＝２、予測に用いる過去情報の数Ｌ＝４の場合の差分情報の生成例を示すが、実施例４では差分情報に対応する時間間隔が１単位時間からＮ単位時間に拡大する。
【００５４】
以下、生成回数１，２，…，Ｓに応じた差分情報の生成例を示す。
１回目：Ｄ1(t-1)  ＝Ｄ0(t+N-1)−ｄ0(t-1)
ｄ1(t-N-1)＝ｄ0(t-1)  −ｄ0(t-N-1)
ｄ1(t-N-2)＝ｄ0(t-2)  −ｄ0(t-N-2)
：
ｄ1(t-L)  ＝ｄ0(t-L+N)−ｄ0(t-L)
２回目：Ｄ2(t-N-1) ＝Ｄ1(t-1)  −ｄ1(t-N-1)
ｄ2(t-2N-1)＝ｄ1(t-N-1)−ｄ1(t-2N-1) 
ｄ2(t-2N-2)＝ｄ1(t-N-2)−ｄ1(t-2N-2) 
：
ｄ2(t-L)   ＝ｄ1(t-L+N)−ｄ1(t-L)
Ｓ回目：ＤS(t-(S-1)N-1)＝ＤS-1(t-(S-2)N-1)−ｄS-1(t-(S-1)N-1) 
ｄS(t-SN-1)    ＝ｄS-1(t-(S-1)N-1)−ｄS-1(t-SN-1) 
ｄS(t-SN-2)    ＝ｄS-1(t-(S-1)N-2)−ｄS-1(t-SN-2) 
：
ｄS(t-L)       ＝ｄS-1(t-L+1)     −ｄS-1(t-L)
【００５５】
次に、処理局は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報から生成したＳ回目差分情報に基づいて、予測計算に必要な予測係数Ａ(t-L) を生成する（Ｓ23）。予測係数Ａ(t-L) は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報に依存する前方後方カルマンフィルタの予測行列Ｂ(t-L) とＣ(t-L) によって決定される。
【００５６】
【数６】
0006534626.tif 000007
【００５７】
次に、処理局は、生成した予測係数Ａ(t-L) および既知のＳ回目差分情報に基づいて、Ｎ単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-(S-1)N-1) を予測する（Ｓ24）。
【数７】
0006534626.tif 000008
【００５８】
次に、処理局は、生成したＮ単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-S)に基づいて、各回差分情報の累加を通じてＮ単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)を予測する（Ｓ25）。
【数８】
0006534626.tif 000009
【００５９】
次に、処理局は、生成したＮ単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)に基づいて、Ｎ単位時間先の差分情報Ｄ0(t+N-1)を予測し、未知情報Ｈ(t+N-1) として出力する（Ｓ26）。
Ｄ0(t+N-1)＝ｄ0(t-1)＋Ｄ1(t-1)
Ｈ(t+N-1) ←Ｄ0(t+N-1)
【００６０】
（実施例５）
実施例５では、処理局が予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間を間隔として差分情報を生成して、その差分情報に基づいてＮ単位時間先の将来情報を前方カルマンフィルタを用いて予測する。
【００６１】
実施例５の処理手順は、図６に示す処理手順例２と同様であり、処理局は予測対象の既知情報を保存して予測計算の入力値とし（Ｓ21）、次にＮ単位時間を間隔として予測対象の既知情報から１回目の差分情報、さらに前回の差分情報から次の差分情報をＳ回目まで順番に生成する（Ｓ22）。
【００６２】
次に、処理局は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報から生成したＳ回目差分情報に基づいて、予測計算に必要な予測係数Ａ(t-L) を生成する（Ｓ23）。予測係数Ａ(t-L) は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報に依存する前方カルマンフィルタの予測行列Ｂ(t-L) とＣ(t-L) によって決定される。
【００６３】
【数９】
0006534626.tif 000010
【００６４】
次に、処理局は実施例４と同様に、生成した予測係数Ａ(t-L) および既知のＳ回目差分情報に基づいて、Ｎ単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-(S-1)N-1) を予測し（Ｓ24）、生成したＮ単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-(S-1)N-1) に基づいて、各回差分情報の累加を通じてＮ単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)を予測し（Ｓ25）、予測したＮ単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)に基づいて、Ｎ単位時間先の差分情報Ｄ0(t+N-1)を予測し、未知情報Ｈ(t+N-1) として出力する（Ｓ26）。
【００６５】
（実施例６）
実施例６では、処理局が予測対象の既知情報を保存し、Ｎ単位時間を間隔として差分情報を生成して、その差分情報に基づいてＮ単位時間先の将来情報を後方カルマンフィルタを用いて予測する。
【００６６】
実施例６の処理手順は、図６に示す処理手順例２と同様であり、処理局は予測対象の既知情報を保存して予測計算の入力値とし（Ｓ21）、次にＮ単位時間を間隔として予測対象の既知情報から１回目の差分情報、さらに前回の差分情報から次の差分情報をＳ回目まで順番に生成する（Ｓ22）。
【００６７】
次に、処理局は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報から生成したＳ回目差分情報に基づいて、予測計算に必要な予測係数Ａ(t-L) を生成する（Ｓ23）。予測係数Ａ(t-L) は、時刻t-L から時刻t-1 までの既知情報に依存する後方カルマンフィルタの予測行列Ｂ(t-L) とＣ(t-L) によって決定される。
【００６８】
【数１０】
0006534626.tif 000011
【００６９】
次に、処理局は実施例４と同様に、生成した予測係数Ａ(t-L) および既知のＳ回目差分情報に基づいて、Ｎ単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-(S-1)N-1) を予測し（Ｓ24）、生成したＮ単位時間先のＳ回目差分情報ＤS(t-(S-1)N-1) に基づいて、各回差分情報の累加を通じてＮ単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)を予測し（Ｓ25）、予測したＮ単位時間先の１回目差分情報Ｄ1(t-1)に基づいて、Ｎ単位時間先の差分情報Ｄ0(t+N-1)を予測し、未知情報Ｈ(t+N-1) として出力する（Ｓ26）。
【００７０】
（補足）
上記実施例１，４は前方後方カルマンフィルタを用い、上記実施例２，５は前方カルマンフィルタを用い、上記実施例３，６は後方カルマンフィルタを用いる例を示したが、本発明の実施範囲は予測に用いる方式やアルゴリズムの違いによって制限されるものではない。
【００７１】
また、上記実施例１〜６における「情報」は、時間変動する伝搬応答あるいは伝搬応答に依存する情報である。例えば、伝搬応答に依存する送信ウェイトや受信ウェイト、非特許文献４の式(18)や式(30)に書かれているような干渉量を表す干渉行列などは伝搬応答に依存する情報に相当する。本発明は、伝搬応答そのものだけではなく、時間変動する伝搬応答に依存するあらゆる情報への適用も可能である。
【００７２】
また、上記実施例１〜６は、複数の送信アンテナあるいは複数の受信アンテナを有するマルチアンテナ通信構成において、１つの送受信アンテナペア間、一部の送受信アンテナペア間、もしくは全ての送受信アンテナペア間の伝搬応答あるいは伝搬応答に依存する情報に対する適用が可能である。図１と図２のＭＵ−ＭＩＭＯ通信構成やＩＡ通信構成はマルチアンテナ通信構成の具体例である。
【００７３】
また、上記実施例１〜６における伝搬応答あるいは伝搬応答に依存する情報は、時間軸上に表現される時間領域の情報あるいは周波数軸上に表現される周波数領域の情報のいずれでも良い。時間領域の情報であれば、時間軸上の各遅延波成分に対して本発明の適用が可能である。周波数領域の情報であれば、周波数軸上の各サブキャリア成分に対して本発明の適用が可能である。
【００７４】
ここで、図２に示すＩＡアライメント通信構成において行った定量評価を示す。定量数値評価に使用した諸元として、図７に示すように３つの送信局受信局ペアがあって、ここの送受信局は２本のアンテナを備えている。また、無線伝搬路の時変動として最大ドップラー周波数を100Hz とする。
【００７５】
簡単のため、従来の予測技術は非特許文献６の前方後方カルマンフィルタ（Forward Backward Kalman Filter）技術、本発明の予測技術は実施例２を用いる。
【００７６】
図８は、予測誤差の特性評価を示す。
本発明の予測技術における予測誤差は、実施例２に示す前方カルマンフィルタの予測精度を示す。従来の予測技術における予測誤差は、前方後方カルマンフィルタの予測精度を示す。予測精度を表す指標としてはＲＭＳＥ(Root Mean Squared Error) を用いる。さらに、本発明の予測技術では、差分情報の生成回数がＳ＝１，２，３の３つのパターンを示している。図８において、本発明の予測技術は、従来の予測技術に比べて高い予測精度を実現していることが分かる。また、本発明の予測技術の予測精度は差分情報の生成回数Ｓに増加に伴い向上することが確認できる。
【００７７】
図９は、所要演算量の特性評価を示す。
本発明の予測技術における所要演算量は実施例２におけるものである。所要演算量を表す指標として四則演算の回数を用いる。さらに、本発明の予測技術では差分情報の生成回数がＳ＝１のパターンを示している。予測に用いるカルマンフィルタの次数は、本発明の予測技術と従来の予測技術ともに、Ｍ＝２，３，４の３つのパターンを示している。図９において、いずれのカルマンフィルタ次数においても、本発明の予測技術は従来の予測技術に比べ所要演算量を削減していることが分かる。また、演算量削減効果はＡＲ次数の増加ともに顕著になることも確認できる。
【００７８】
本発明は、例えば無線通信システムの送信局または受信局または中央処理局における伝搬応答の予測処理を、コンピュータと、上記の処理を行うコンピュータプログラムにより実現することができる。このコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶することも、ネットワークを介して提供することも可能なものである。
【符号の説明】
【００７９】
１  送信局
２  受信局
３  中央処理局
【図１】
0006534626.tif 000012
【図２】
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【図３】
0006534626.tif 000014
【図４】
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【図５】
0006534626.tif 000016
【図６】
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【図７】
0006534626.tif 000018
【図８】
0006534626.tif 000019
【図９】
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