(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルを介して送信機から受信機に送信されたシンボルを復号する方法であって、
前記ｍｍ波チャネルを介して前記送信機から前記受信機に送信されたシンボルを前記受信機のアンテナのセットを用いて受信することと、
前記受信機のフロントエンドを用いて、前記シンボルを少なくともテストシンボル及びデータシンボルに変換することと、
前記受信機の確率論的チャネル推定器を用いて、前記ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパス及び拡散についての統計値を含む、前記ｍｍ波チャネルの確率モデルに従って、前記テストシンボル上でベイズ推定を用いて前記ｍｍ波チャネルの状態情報（ＣＳＩ）を推定することであって、前記確率論的チャネル推定器は、前記ベイズ推定を用いて前記ＣＳＩを推定するプロセッサ実行ソフトウェア命令を用いて実施されることと、
前記受信機の復号器を用いて、前記ＣＳＩを用いて前記データシンボルを復号することと、
を含み、該方法のステップは、受信機のプロセッサによって実行される、方法。
【請求項２】
前記ｍｍ波チャネル内で前記ｍｍ波を伝播させる環境のタイプを特定することと、
前記ｍｍ波を伝播させる前記環境の前記タイプに対応する前記ｍｍ波チャネルの前記確率モデルを選択することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｍｍ波を伝播させる前記環境の異なるタイプについての確率モデルのセットを特定すること、
を更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ｍｍ波チャネル内を伝播する前記ｍｍ波は、到来時及び出射時に拡散され、それにより、前記ｍｍ波は、前記受信機において前記ｍｍ波のクラスターとして検出されるようになっており、前記ｍｍ波の前記パスの前記統計値は、前記ｍｍ波の伝播空間内の前記クラスターのロケーションについての統計値を含み、前記ｍｍ波の拡散についての前記統計値は、前記クラスターの拡散密度についての統計値を含み、前記ｍｍ波チャネルの前記確率モデルは、前記クラスターの電力プロファイルについての統計値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ｍｍ波の前記伝播空間は、前記ｍｍ波の出射方向（ＤｏＤ）の角度と、前記ｍｍ波の到来方向（ＤｏＡ）の角度とのセットのデカルト積である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ｍｍ波の伝播空間の一部を画定する前記ｍｍ波チャネルのサポートを特定することであって、前記ｍｍ波チャネルは、非ゼロのエネルギーを有することと、
非ゼロのエネルギーを有する前記伝播空間の前記一部に対応する前記状態情報の係数を特定することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記サポートは、前記ベイズ推定を用いて特定され、前記方法は、
前記ｍｍ波の前記拡散を確率論的に促進する前記サポートの事前確率を特定することと、
前記事前確率を用いて、前記受信されたテストシンボルの事後確率の増加をもたらす前記伝播空間の前記一部の構成として前記サポートを特定することと、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記状態情報の前記係数は、前記ｍｍ波チャネルの前記状態情報を用いて特定される前記テストシンボルの推定値と前記テストシンボルの既知の値との間の差を低減する調整方法によって特定される、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記状態情報の前記係数は、スパース復元を用いて特定され、信号ベクトルは、辞書行列とチャネルベクトルとの積に、雑音で変更を加えたものとして表され、前記チャネルベクトルの非ゼロの要素は、前記状態情報の前記係数を含み、前記信号ベクトル及び前記辞書行列の値は、前記テストシンボルから既知である、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記ｍｍ波チャネルの前記サポートは、前記チャネルベクトルの前記非ゼロの要素の位置を規定し、前記方法は、
【数１】
0006463553.tif 000039
に従って、前記信号ベクトルｙを条件とした前記サポートｓの事後分布ｐ（ｓ｜ｙ）を最大化する前記サポートを特定すること、
を更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
サポートのセットを選択することと、
前記セット内の各サポートの前記事後分布を特定することと、
最大事後分布をもたらす前記サポートを選択することと、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数のクラスターＫについての前記セット内の各サポートが、複数のクラスターＫ−１についてのサポートのうちの最大事後分布を有するサポートを含むように、前記サポートのセットを選択すること、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記セットから所与のサポートを選択することと、
前記ｍｍ波チャネルの前記確率モデルを用いて前記所与のサポートの事前確率を特定することと、
前記所与のサポートによって示される、非ゼロのエネルギーを有する各クラスターの電力プロファイルを特定することと、
前記信号ベクトル、前記辞書行列及び前記クラスターの前記電力プロファイルを用いて前記テストシンボルの尤度を特定することと、
前記所与のサポートについての前記事後分布を、前記テストシンボルの前記尤度と前記事前確率との積として特定することと、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記事前確率は、前記サポートが前記所与のサポートにおいて複数のクラスターを有する確率と、前記サポートが前記所与のサポートによって示される列内に前記複数のクラスターを有する確率と、前記サポート内の前記クラスターが前記所与のサポートによって示されるような拡散である確率との積として特定される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記クラスターの前記拡散の前記確率は、前記所与のサポートにおける各クラスターの拡散の確率の積として特定される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記クラスターの長さにわたる前記クラスターの拡散密度によって画定される面積に従って前記クラスターの前記拡散の前記確率を特定すること、
を更に含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記クラスターの中心において中心を合わせた前記ｍｍ波のエネルギーのエネルギー減衰関数に従って前記クラスターの前記電力プロファイルを特定すること、
を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルを介して送信されたシンボルを受信及び復号する受信機であって、
前記ｍｍ波チャネルを介して送信されたシンボルを受信するアンテナのセットと、
前記シンボルをテストシンボル及びデータシンボルに変換するフロントエンドと、
前記ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパス及び拡散についての統計値を含む、前記ｍｍ波チャネルの確率モデルに従って、前記テストシンボル上でベイズ推定を用いて前記ｍｍ波チャネルの状態情報（ＣＳＩ）を推定するプロセッサと、
前記ＣＳＩを用いて前記データシンボルを復号する復号器と、
を備える、受信機。
【請求項１９】
前記プロセッサは、前記ｍｍ波の伝播空間の一部を画定する前記ｍｍ波チャネルのサポートを特定し、前記ｍｍ波チャネルは、非ゼロのエネルギーを有し、前記サポートは、前記ベイズ推定を用いて、前記ｍｍ波チャネルについての事後確率の増加をもたらす前記伝播空間の前記一部の構成として特定され、前記プロセッサは、非ゼロのエネルギーを有する前記伝播空間の前記一部において前記状態情報の係数を特定し、前記状態情報の前記係数は、前記ｍｍ波チャネルの前記状態情報を用いて特定された前記テストシンボルの推定値と前記テストシンボルの既知の値との間の差を低減する調整方法によって特定され、前記プロセッサは、
前記ｍｍ波チャネルの前記確率モデルを用いて所与のサポートの事前確率を特定し、
前記所与のサポートによって示される、非ゼロのエネルギーを有する各クラスターの電力プロファイルを特定し、
信号ベクトル、辞書行列及び前記クラスターの前記電力プロファイルを用いて前記テストシンボルの尤度を特定し、
前記所与のサポートについての事後分布を、正規化定数まで、前記テストシンボルの前記尤度と前記事前確率との積として特定する、
ように構成される、請求項１８に記載の受信機。
【請求項２０】
ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルを介して送信機から受信機に送信されたシンボルを復号するコンピューター実施方法であって、
前記ｍｍ波チャネルを介して前記受信機で受信される前記シンボルを変換して得られたテストシンボル上でベイズ推定を用いて前記ｍｍ波チャネルのチャネル状態情報（ＣＳＩ）を推定することであって、該推定することは、前記ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパス及び拡散についての統計値を含む、前記ｍｍ波チャネルの確率モデルに従うことと、
前記ｍｍ波チャネルを介して前記受信機で受信された前記シンボルを変換して得られたデータシンボルを、前記ＣＳＩを用いて復号することと、
を含み、該コンピューター実施方法のステップは、受信機のプロセッサによって実行される、コンピューター実施方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、通信システムに関し、より詳細には、ｍｍ波通信システムにおけるチャネル推定に関する。
【背景技術】
【０００２】
ミリメートル波（ｍｍ波）は、１ミリメートル（ｍｍ）〜１０ｍｍの範囲内の波長を有する電波であり、この範囲は、３０ギガヘルツ（ＧＨｚ）〜３００ＧＨｚの無線周波数に対応する。国際電気通信連合（ＩＴＵ）による定義によると、これらの周波数は、極高周波（ＥＨＦ：Extremely High Frequency）帯域とも称される。
【０００３】
ｍｍ波は、固有の伝播特性を呈する。例えば、より低い周波数の電波と比較して、ｍｍ波は、より高い伝播損失を被り、建物、壁、枝葉等の物体を通過する能力がより乏しく、空気中の粒子（例えば、雨粒）に起因する大気吸収、偏向及び散乱をより受けやすい。他方、ｍｍ波のより短い波長に起因して、比較的小さい面積により多くのアンテナを敷き詰めることができ、それによって、小さいフォームファクターにおける高利得のアンテナの実施が可能になる。
【０００４】
ｍｍ波は、より低い周波数の電波よりも利用頻度が少ない。ｍｍ波帯域において広範囲のスペクトルが利用可能である。例えば、６０ＧＨｚ周囲の周波数、通常６０ＧＨｚ帯域と称される周波数は、大半の国において無認可スペクトルとして利用可能である。
【０００５】
無線通信において、チャネル状態情報（ＣＳＩ）は、通信リンクの既知のチャネル特性を指す。この情報は、信号が送信機から受信機に伝播する方法を記述し、例えば、散逸、フェージング、及び距離に比例する電力減衰の組み合わされた効果を表す。ＣＳＩにより、マルチアンテナシステムにおける高データレートでの信頼性の高い通信を達成するために、現在のチャネル条件に対して送信を適合することが可能である。ＣＳＩは、受信機において推定されることが必要であるが、量子化して送信機にフィードバックすることができる（ただし、リバースリンク推定が可能である）。送信機及び受信機は、異なるＣＳＩを有することができる。
【０００６】
ｍｍ波ネットワーク性能の潜在能力を活用するために、正確なＣＳＩ推定が望ましい。特に、正確なＣＳＩ推定を用いると、ＣＳＩは、システム性能を最大化する目的で、最適又は準最適なプリコーダー及び等化器設計を利用することができる。ＣＳＩを推定する複数の異なる方法が開発されている。しかしながら、より低い周波数の電波用に開発されたＣＳＩ推定方法は、波の物理的特徴が異なることに起因して、ｍｍ波チャネル推定について常に好適であるわけではない。
【０００７】
非特許文献１に記載されている１つの方法は、ｍｍ波チャネルを、チャネルのスパース復元定式を用いて推定する。しかしながら、そのような定式は、ｍｍ波チャネルの異なる特性を正確に表さず、このことが、この方法をより不正確なものにしている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Roi Mendez-Rial著「Channel Estimation and Hybrid Combining for mmWave: Phase Shifters or Switches」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の幾つかの実施形態は、ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルがｍｍ波の伝播について幾つかの特定の特性を有するという認識に基づいている。より低い周波数の電波とは対照的に、ｍｍ波チャネルは、受信機アレイに衝突するｍｍ波の到来数においてスパースである。加えて、伝播したｍｍ波は、角度領域において拡散され、潜在的に特定の電力プロファイルを呈する可能性がある。したがって、本発明の幾つかの実施形態の目的は、ｍｍ波伝播の異なる特性を利用することによってｍｍ波チャネル推定性能の性能を改善することである。
【００１０】
例えば、本発明の１つの実施形態は、ｍｍ波チャネルの到来数におけるスパース性を利用する。チャネル推定問題は、冗長辞書における受信チャネル検知信号のスパース表現の問題として定式化することができる。加えて、幾つかの実施形態は、角度（空間）領域におけるｍｍ波の拡散を推定方法に組み込むことを目標とする。不都合なことに、ｍｍ波チャネルの異なるタイプについてｍｍ波の拡散を解析的に特定することは困難である。しかしながら、本発明の幾つかの実施形態は、ｍｍ波の拡散は、ｍｍ波チャネルの環境に依拠して確率論的に推定することができるという認識に基づいている。例えば、ｍｍ波の拡散は、それぞれ異なるオフィスビルおけるｍｍ波チャネルについて確率論的に類似であるが、居住エリアにおけるｍｍ波チャネルとは確率論的に異なる。それゆえ、ｍｍ波チャネルの環境を知得することにより、チャネル内のｍｍ波の拡散の確率分布を知得することが可能になる。
【００１１】
加えて、ｍｍ波のスパース分布の確率も、チャネルの環境に依拠し、予め特定することができる。ｍｍ波伝播の異なる特性は、確率論的に特定することができるため、幾つかの実施形態は、チャネル推定問題を、ベイズ推定問題として捉える。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
したがって、１つの実施形態は、ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルを介して送信されたシンボルを復号する方法を開示する。本方法は、ｍｍ波チャネルを介して送信されたテストシンボルを受信することと、ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパス及び拡散についての統計値を含む、ｍｍ波チャネルの確率モデルに従ってテストシンボル上でベイズ推定を用いてｍｍ波チャネルのチャネル状態情報（ＣＳＩ）を推定することと、ｍｍ波チャネルを介してシンボルを受信することと、ＣＳＩを用いてシンボルを復号することとを含む。本方法のステップは、受信機のプロセッサによって実行される。
【００１３】
別の実施形態は、ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルを介して送信されたシンボルを受信及び復号する受信機であって、ｍｍ波チャネルを介して送信されたシンボルを受信するアンテナのセットと、シンボルをテストシンボル及びデータシンボルに変換するフロントエンドと、ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパス及び拡散についての統計値を含む、ｍｍ波チャネルの確率モデルに従って、テストシンボル上でベイズ推定を用いてｍｍ波チャネルのチャネル状態情報（ＣＳＩ）を推定するプロセッサと、ＣＳＩを用いてシンボルを復号する復号器と、を備える、受信機を開示する。
【００１４】
更に別の実施形態は、ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルを介して送信されたシンボルを復号するコンピューター実施方法であって、ｍｍ波チャネルを介して受信されるテストシンボル上でベイズ推定を用いてｍｍ波チャネルのチャネル状態情報（ＣＳＩ）を推定することであって、この推定することは、ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパス及び拡散についての統計値を含む、ｍｍ波チャネルの確率モデルに従うことと、ｍｍ波チャネルを介して受信されたシンボルを、ＣＳＩを用いて復号することと、を含むコンピューター実施方法を開示する。本方法のステップは、受信機のプロセッサによって実行される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】本発明の１つの実施形態による無線通信システム１００の概略図である。
【図１Ｂ】本発明の１つの実施形態による、ｍｍ波チャネルを介して送信されたシンボルを復号する方法のブロック図である。
【図２】本発明の種々の実施形態によって利用されるｍｍ波チャネル内でのｍｍ波の伝播の原理を示す概略図である。
【図３】本発明の幾つかの実施形態による、ｍｍ波の伝播空間における種々の統計のメトリックの概略図である。
【図４】本発明の１つの実施形態による、チャネル推定のスパース復元方法のブロック図である。
【図５】本発明の幾つかの実施形態による、ベイズ推定を用いてｍｍ波チャネルの状態を推定する方法のブロック図である。
【図６】本発明の１つの実施形態による、状態情報１４５を特定する２段階の方法のブロック図である。
【図７Ａ】本発明の１つの実施形態による、サポートを評価することのブロック図である。
【図７Ｂ】本発明の１つの実施形態による、事後確率の例示的な計算を示す図である。
【図８Ａ】本発明の１つの実施形態による、事前確率を特定することの概略図である。
【図８Ｂ】本発明の１つの実施形態による、クラスターの拡散の確率を特定することの概略図である。
【図９】本発明の１つの実施形態による、クラスターの電力プロファイルの評価の概略図である。
【図１０】本発明の１つの実施形態による、チャネル係数を特定する方法のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１Ａは、本発明の１つの実施形態による無線通信システム１００の概略図を示す。通信システム１００は、共通チャネル１０６を介して、第２の通信デバイス１０４と通信することが可能な１つの第１の通信デバイス１０２を含む。通信チャネル１０６は、ミリメートル波（ｍｍ波）チャネルである。種々の産業において、ｍｍ波帯域は、６ギガヘルツ（ＧＨｚ）〜３００ＧＨｚの周波数を指す。例えば、デバイス１０２及び／又はデバイス１０４は、８０２．１１ａｄ標準規格に従って互いに通信することができる。
【００１７】
例えば、デバイス１０２がＮｔｘアンテナ１１０を備えるとともに、デバイス１０４がＮｒｘアンテナ１１２を備えることで、単一のアンテナによってチャネル１０６を介して、又はビームフォーミング及び／又は空間多重化を用いて複数のアンテナを介して、単一のデータストリームを送信する。単一のデータストリームは、分割して複数のサブデータストリームにすることができ、これらのサブデータストリームは、次に、複数のアンテナからチャネル１０６等の同一の通信チャネルを介して個々にかつ同時に送信される。本発明の範囲はこの観点に限定されていないが、アンテナ１１０及び／又は１１２のための様々な実施形態によって用いられるアンテナのタイプは、限定ではないが、内部アンテナ、ダイポールアンテナ、全方向アンテナ、モノポールアンテナ、エンドフェッドアンテナ、円偏波アンテナ、マイクロストリップアンテナ、ダイバーシティアンテナ等を含む。
【００１８】
通信デバイス１０２は、それぞれＮｔｘアンテナ１１０を経由してデータストリームを送信することによってビームフォーミングされた送信を送信する送信機１０８を備える。通信デバイス１０４は、Ｎｒｘアンテナ１１２を経由してチャネル１０６を介してデータストリームを受信する受信機１１４を備える。受信信号は、例えば、送信機１０８によって送信された信号のシンボルに対応するシンボルを含むことができる。
【００１９】
幾つかの実施形態では、受信機１１４は、フロントエンド１１６及び／又は変換器１１８を備える。フロントエンド１１６は、アンテナ１１２から受信した時間領域信号を、変換器１１８に適したフォーマットの時間領域信号にコンバートする任意の適切なフロントエンドモジュールを含むことができる。変換器１１８は、信号を、復号器１２０又はチャネル推定器１２２に適した複数の異なるタイプの信号に変換することができる。例えば、フロントエンドは、受信信号を、復号に適したシンボルにコンバートすることができる。
【００２０】
また、受信機１１４は、チャネル推定を表す信号を生成するチャネル推定器１２２も備える。また、受信機１１４は、受信信号を復号するとともに、デバイス１０２によって送信された信号の推定を表す信号を生成する復号器１２０も備えることができる。チャネル推定器１２２は、チャネル１０６の環境内のｍｍ波伝播についての確率モデルを用いる。
【００２１】
本発明の種々の実施形態において、チャネル推定器１２２は、チャネル推定問題を、ｍｍ波チャネル１０６の確率モデル１２３を用いてベイズ推定問題として捉える確率論的推定器である。本発明の幾つかの実施形態は、ｍｍ波チャネルがｍｍ波の伝播についての幾つかの特定の特性を有するという認識に基づいている。より低い周波数の電波とは対照的に、ｍｍ波チャネルは、受信機アレイに衝突するｍｍ波の到来数においてスパースである。加えて、伝播したｍｍ波は、角度領域において拡散され、潜在的に特定の電力プロファイルを呈する可能性がある。
【００２２】
不都合なことに、ｍｍ波伝播の特性を決定論的に特定することは困難である。しかしながら、本発明の幾つかの実施形態は、これらの特性は、ｍｍ波チャネルの環境に依拠して確率論的に特定することができるという認識に基づいている。例えば、ｍｍ波のスパース性及び／又は拡散は、それぞれ異なるオフィスビルおけるｍｍ波チャネルについて確率論的に類似であるが、居住エリアにおけるｍｍ波チャネルとは確率論的に異なる。それゆえ、ｍｍ波チャネルの環境を知得することにより、ｍｍ波伝播の異なる特性の確率を知得することが可能になる。
【００２３】
拡散に起因して、ｍｍ波の各々又は幾つかは、波のクラスターとして受信される。そのために、本発明の幾つかの実施形態は、ｍｍ波の伝播の特性についての統計値をｍｍ波のクラスターについての統計値に対する等価値として特定する。例えば、種々の実施形態において、確率モデル１２３は、ｍｍ波チャネル内のｍｍ波の伝播のパスについての統計値１２５、及びｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波の拡散についての統計値１２６のうちの一方又は組み合わせを含む。また、幾つかの実施形態において、確率モデル１２３は、チャネル１０６内のｍｍ波のそれぞれの角度拡散にわたる、このｍｍ波の強度をモデル化する、ｍｍ波の電力プロファイルについての統計値１２７も含む。ｍｍ波伝播の異なる特性を確率論的に特定することができるため、幾つかの実施形態は、チャネル推定問題をベイズ推定問題として捉える。
【００２４】
図１Ｂは、本発明の１つの実施形態による、ｍｍ波チャネルを介して送信されたシンボルを復号する方法のブロック図を示す。本方法は、ｍｍ波チャネルを介して送信されたテストシンボル１３５を受信し（１３０）、ｍｍ波チャネルの状態情報１４５を、テストシンボル１３５上でベイズ推定を用いて推定する（１４０）。テストシンボルの値は既知であり、推定は、ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波のパスについての統計値１２５及び拡散についての統計値１２６を含む、ｍｍ波チャネルの確率モデル１２３に従って実行される。本方法がシンボル１５５、例えばデータシンボルを受信する（１５０）と、本方法は、このシンボル１５５を、ｍｍ波チャネルの状態情報１４５を用いて検出する（１６０）。本方法のステップは、受信機のプロセッサによって実行することができる。
【００２５】
図２は、本発明の種々の実施形態によって利用されるｍｍ波チャネル内でのｍｍ波の伝播の原理を示す概略図を示す。例えば、送信機１０８から送信された信号は、少数のパス２３０、２４０及び２５０を経由して受信機１１４に到達する。ｍｍ波システムにおける電磁波の波長は、波を反射させる物体２４１、２５１の表面の粗さと対応関係がある傾向にあるため、受信機における到来は、角度領域２４５、２５５において拡散する傾向にある。この特徴は、複数の報告された測定実施において実証されており、６０ＧＨｚにおける屋内ｍｍ波通信についての既存の標準規格ＩＥＥＥ８０２．１１ａｄの一部である。本発明の幾つかの実施形態は、この観察を利用し、向上したチャネル推定方法を考案する。
【００２６】
本発明の幾つかの実施形態は、ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波は、到来時及び出射時に拡散され、それにより、ｍｍ波は、受信機においてｍｍ波のクラスターとして検出されるという認識に基づいている。クラスタリングに起因して、ｍｍ波のパスの統計値は、ｍｍ波の伝播空間におけるクラスターのロケーションについての統計値を含み、ｍｍ波の拡散についての統計値は、クラスターの拡散密度についての統計値を含む。
【００２７】
図３は、本発明の幾つかの実施形態による、ｍｍ波の伝播空間における種々の統計のメトリックの概略図を示す。例えば、ｍｍ波の伝播空間は、ｍｍ波の出射方向（ＤｏＤ：directions of departure）の取り得る角度とｍｍ波の到来方向（ＤｏＡ：directions of arrivals）の取り得る角度とのセットのデカルト積として表すことができる。
【００２８】
例えば、ｍｍ波チャネル内の伝播空間の１つの領域は、図３に図示する、仮想角度領域であり、この場合において、一般性を失うことなく、送信機及び受信機の双方は、垂直ラインのアンテナのアレイを利用する。
【００２９】
この特定の例におけるチャネルの仮想角度領域表現に到達するために、まず、各送信機アンテナ要素と各受信機アンテナ要素との間のチャネルは、フラットフェージングチャネルであり、それゆえ単一の複素利得によって表されると仮定する。送信機及び受信機のアンテナ要素の全ての可能なペアに対応する全ての複素利得係数は、チャネル行列Ｈにフォーマット化され、それにより、Ｈにおける（ｉ，ｊ）エントリは、受信機側の第ｉのアンテナ要素と送信機側の第ｊのアンテナ要素との間のチャネル利得を表す。
【００３０】
チャネル行列Ｈは、
【数１】
0006463553.tif 000002
として表すことができ、ここで、
【数２】
0006463553.tif 000003
及び
【数３】
0006463553.tif 000004
は、チャネル内の伝播パスの取り得るＤｏＤ及びＤｏＡであり、Ａ（Θｒｘ）、Ａ（Θｔｘ）は、自身の列
【数４】
0006463553.tif 000005
、    
【数５】
0006463553.tif 000006
が、それぞれＤｏＤ及びＤｏＡに対応する多様体ベクトルである行列である。ここで、Ｈｓは、チャネルの仮想角度領域表現である。
【００３１】
仮想角度領域は、２次元グリッド３００として図的に表現することができ、ここで、ＤｏＡ及びＤｏＤは、軸に沿った到来角（ＡｏＡ：angles of arrival）３０１及び出射角（ＡｏＤ：angles of departure）３０２を用いて表される。例えば、ＡｏＡθ２３１１及びＡｏＤφ２３１３における非ゼロのエネルギーのパッチ３１０は、方向φ２の、かつ幅Δφ２３１４を有するビームにおいて送信された信号が、θ２の方向から受信機に到達し、角度拡散Δθ１３１２を有するようなパスが、ｍｍ波チャネル内に存在することを示す。図３に示されるｍｍ波チャネルの仮想角度表現は、送信機と受信機との間の２つのパス３１０及び３２０が存在し、この場合、各送信されたビーム及び受信されたビームは、幾分かの角度拡散を有することを示す。
【００３２】
ｍｍ波チャネルは、送信機と受信機との間のパスの数においてスパースであるため、幾つかの実施形態は、チャネル推定問題を、冗長辞書における受信チャネル検知信号のスパース表現の問題として定式化する。冗長辞書は、送信機及び受信機の多様体ベクトルに依拠するアトムを含む。そのために、チャネルは、直交マッチング追跡（ＯＭＰ）方法等の種々のスパース復元方法のうちの１つを利用することによって推定することができる。
【００３３】
図４は、本発明の１つの実施形態による、チャネル推定のスパース復元方法のブロック図を示す。信号ベクトル４４０は、受信機アレイ上で受信されたテストシンボルを前処理した後、取得することができる。信号ベクトルは、幅辞書行列４３０とスパースチャネルベクトル４５０との積に雑音４６０で変更を加えたものとして表される。この表現は、或る特定の数のプリコーディングベクトル４１０を用いてテストシンボルをプリコーディングし、受信信号を或る特定の数の合成ベクトル（mixing vector）４２０で処理した後、テストシンボル、例えば、既知の値１を有するシンボルを送信することによって取得することができる。
【００３４】
幾つかの実施形態において、チャネルベクトルの非ゼロ要素は、チャネル状態情報の係数を含み、信号ベクトル及び辞書行列の値は、テストシンボル並びに送信機及び受信機の多様体ベクトルから既知である。例えば、１つの実施形態は、辞書行列及び信号ベクトルを、プリコーディングベクトル及び合成ベクトル、並びに送信機及び受信機の多様体ベクトルから、スパース復元定式４００を包含する種々の代数演算を用いて特定する。
【００３５】
例えば、送信機が、データシンボルｔ＝１を送信し、ｍ個の連続する時間ステップにおいてプリコーディングベクトル
【数６】
0006463553.tif 000007
を適用すると仮定する。プリコーディングベクトルは、送信機アンテナ要素の数に等しいサイズであり、一般に、ランダム又は擬似ランダムの複素指数を含むことができる。受信機は、この受信機のアンテナ要素上で受信された信号に対して、対応する合成ベクトル
【数７】
0006463553.tif 000008
を利用する。合成ベクトルは、利用されるアンテナ要素の数に等しいサイズであり、ランダム又は擬似ランダムの複素指数を含むことができる。
【００３６】
したがって、第ｉの観察されるデータスナップショット（すなわち、受信機アンテナ要素にわたる信号）は、以下によって与えられ、
【数８】
0006463553.tif 000009
ここで、ρは、ＳＮＲであり、
【数９】
0006463553.tif 000010
は、測定雑音であり、Ｈ、Ａ（Θｔｘ）、Ａ（Θｒｘ）及びＨｓは、（１）において定義されている。
【００３７】
クロネッカー積の特性から、任意の行列Ａ、Ｂ、Ｃについて、以下を知得し、
【数１０】
0006463553.tif 000011
ここで、ＶＥＣ（・）演算は、そのオペランドの要素を列方向に再配列してベクトルにする。（２）において（３）を用いることで、以下を得る。
【数１１】
0006463553.tif 000012
【００３８】
ｍ個の連続する時間ステップにおいて取得されたｍ個のデータスナップショットを積み上げてベクトルにし、以下を得る。
【数１２】
0006463553.tif 000013
ここで、ｙを信号ベクトル４４０として参照し、Ａは、辞書行列４３０であり、ｘは、チャネルベクトル４５０であり、ｅは、雑音ベクトル４６０である。繰り返し述べるが、信号ベクトル及び辞書行列は、プリコーディングベクトル及び合成ベクトルから、並びに送信機及び受信機の多様体ベクトルから計算される。次に、チャネル推定問題は、冗長辞書４３０における信号ベクトル４４０のスパース表現を見出すことに要約され、ここで、スパース表現の係数は、未知のチャネルベクトル４５０を構成する。次に、推定されたチャネルベクトルは、仮想角度領域Ｈｓにおける表現にマッピングして戻され、この表現は、ひいては、（１）を用いてチャネル行列Ｈにマッピングされる。
【００３９】
図５は、本発明の幾つかの実施形態による、ベイズ推定を用いてｍｍ波チャネルを推定する方法のブロック図を示す。提案されるチャネル推定方法は、辞書行列４３０、信号ベクトル４４０及び確率モデル１２３を入力として取り、ｍｍ波チャネルの状態情報１４５を生成する。実施形態は、上記で記載したように、テストシンボルの既知の値並びに送信機１０８及び受信機１１４の多様体ベクトルから辞書行列４３０及び信号ベクトル４４０を特定することができる。
【００４０】
本発明の１つの実施形態は、ｍｍ波チャネルが確立される環境のタイプに基づいて確率モデル１２３を特定する。例えば、実施形態は、環境の異なるタイプについての確率モデルのセットを特定し、ｍｍ波通信が確立される環境のタイプを特定し、ｍｍ波を伝播させる環境のタイプに対応するｍｍ波チャネルの確率モデルを選択することができる。環境のタイプの例として、オフィスビルにおいてｍｍ波を伝播させる環境、居住ビルにおいてｍｍ波を伝播させる環境、及び屋外でｍｍ波を伝播させる環境が挙げられる。
【００４１】
環境の異なるタイプについての確率モデルは、文献において報告されている実験的チャネル測定から抽出することができる。加えて、関心対象の環境の確率モデルを取得する目的で別個の測定実施が行われ得る。例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｄ標準規格は、本発明の実施形態に必要とされる確率モデルを定式化するのに用いることができる種々の屋内ｍｍ波チャネルの特徴を提供する。
【００４２】
本発明の幾つかの実施形態は、状態情報１４５を２段階において特定する（５００）。例えば、１つの実施形態は、ｍｍ波チャネルが非ゼロのエネルギーを有する、ｍｍ波の伝播空間の一部を画定するｍｍ波チャネルのサポートを特定し、次に、この非ゼロのエネルギーを有する伝播空間の一部に対応する状態情報の係数を特定する。
【００４３】
図６は、本発明の１つの実施形態による、状態情報１４５を特定する２段階の方法のブロック図を示す。第１の段階６１０において、実施形態は、チャネルベクトルの非ゼロのサポートを特定する。言い換えれば、この段階は、スパースかつ長いチャネルベクトルにおけるいずれのエントリが実際に非ゼロであるのかを見出す。これを行うにあたって、辞書行列４３０、信号ベクトル４４０及びチャネルモデル１２３が利用される。
【００４４】
形式的には、サポートは、自身の長さがチャネルベクトルの長さに等しいベクトルｓで表され、エントリは以下によって与えられる。
【数１３】
0006463553.tif 000014
【００４５】
例えば、サポートは、ベイズ推定を用いて、ｍｍ波の到来時の拡散を確率論的に促進するサポートの事前確率を特定することと、事前確率を用いて、受信されたテストシンボルについての事後確率の増大をもたらす、空間の一部の構成としてサポートを特定することとによって、特定することができる。
【００４６】
第２の段階６２０は、チャネルベクトルにおける、非ゼロのエントリにおけるチャネル係数を推定する。例えば、状態情報の係数は、ｍｍ波チャネルの状態情報を用いて特定されたテストシンボルの推定値と、テストシンボルの既知の値との間の差を低減する調整方法によって特定される。
【００４７】
例えば、ｍｍ波チャネル内を伝播するｍｍ波は、到来時及び出射時に拡散されるため、ｍｍ波は、受信機においてｍｍ波のクラスターとして検出される。そのために、ｍｍ波のパスの統計値１２５は、ｍｍ波の伝播空間内のクラスターのロケーションについてのクラスター統計値６５０を含む。同様に、ｍｍ波の拡散についての統計値１２６は、クラスターの拡散密度についてのクラスター拡散密度６６０を含み、電力プロファイルについての統計値１２７は、クラスターの電力プロファイルについての統計値６７０を含む。
【００４８】
例えば、クラスター統計値６５０は、クラスターの数の確率分布、又は関心対象のｍｍ波チャネルに特徴的なクラスターの厳密な数を用いて指定することができる。クラスター拡散密度６６０は、各クラスターの角度拡散の確率密度関数を表す。例えば、ｍｍ波チャネル内のクラスターの幅は、ガウス分布の大きさとすることができる。チャネル内のクラスターは、同一の又は異なる拡散密度を有する場合がある。また、クラスター電力プロファイル６７０は、角度拡散にわたっていかに電力が変化するかを指定することができる。例えば、ｍｍ波チャネルの電力プロファイルは、例えば、クラスター内の信号の電力がクラスターの中心に対して指数関数的に減衰することを指定する、指数関数的減衰関数に従ってモデル化することができる。
【００４９】
実施形態のうちの幾つかにおいて用いられるｍｍ波チャネルパスの統計値の一例が、以下の表に要約される。受信されたエネルギーがクラスター内に到来し、クラスターの数ｎｃは、１〜ｃｍａｘに一様分布し、受信されたクラスターの最大数は、環境に依拠する。この情報は、この例において、クラスター統計値６５０を表す。クラスターｉは、受信機においてΔθｉのＤｏＡ拡散を有する。クラスター拡散は、ゼロ平均、分散σ２のガウス確率密度を有し、受信機が線形アレイを利用する場合、
【数１４】
0006463553.tif 000015
から
【数１５】
0006463553.tif 000016
の間に切り詰められている。クラスター間放射線電力は、クラスターの中心からの角度距離に比例して指数関数的に減衰する。放射線係数は、クラスター電力プロファイルから特定された放射線の電力に等しい、ゼロ平均及び分散の複素ガウス分布である。
【００５０】
【表１】
0006463553.tif 000017
【００５１】
幾つかの実施形態は、仮想角度領域内のサポートを、信号ベクトルｙを条件としたサポートｓの事後分布ｐ（ｓ｜ｙ）を最大化するサポートとして特定する（６１０）。言い換えれば、
【数１６】
0006463553.tif 000018
である。例えば、１つの実施形態は、全ての可能なサポートにわたる網羅的な探索を介して最大化を実行する。例えば、可能なサポートのセットは、予め特定することもできるし、ランダムに生成することもできるし、サポートの全ての可能な組み合わせを含むこともできる。そのために、実施形態は、可能なサポートのセットを選択し、セット内の各サポートの事後分布を特定する。実施形態は、最大事後分布をもたらすサポートを選択する。
【００５２】
しかしながら、この実施形態は、計算的に実現不可であるおそれがあり、異なる実施形態は、異なる探索ストラテジーを用いる。例えば、代替的な一実施形態は、複数のクラスターＫについてのセット内の各サポートが、複数のクラスターＫ−１についてのサポートのうちの最大事後分布を有するサポートを含むように、サポートのセットを選択する。例えば、この実施形態は、サイズ１の最も可能性の高いサポートを特定し、次に、以前の反復において見出されたサポートを含むサイズ２の全てのサポートを検討する。反復ｋにおいて、以前の反復までに見出されたサイズｋ−１の最も可能性の高いサポートを含む、サイズｋの全てのサポートが検討される。
【００５３】
図７Ａは、本発明の１つの実施形態による、サポートを評価することのブロック図を示す。本方法は、セットから所与のサポート７００を選択し（７７０）、所与のサポートの事前確率７１１を、ｍｍ波チャネルの確率モデル１２３を用いて特定する（７１０）。所与のサポート７００は、非ゼロのエネルギーを有するクラスターを指定し、本方法は、所与のサポートによって示される、非ゼロのエネルギーを有する各クラスターについての電力プロファイル７２１を適用する（７２０）。次に、本方法は、テストシンボルの尤度を、クラスターの信号ベクトル４４０、辞書行列４３０及び電力プロファイル７２１を用いて特定し（７４０）、一定のスケーリングまで、所与のサポートについての事後分布を、テストシンボルの尤度と事前確率との積として特定する（７５０）。
【００５４】
図７Ｂは、１つの実施形態による、事後確率ｐ（ｓ｜ｙ）の例示的な計算を示す。まず、所与のサポート７００、クラスター拡散密度６６０及びクラスター統計値６５０に関して、７１０において、所与のサポートの事前確率
【数１７】
0006463553.tif 000019
が計算される。固定のサポート７００及びクラスター電力プロファイル６７０を用いて、７２０において、固定のサポートによって示される、各クラスターのプロファイルを評価する。固定のサポート７００は、７３０において、辞書行列内のいずれの列を抽出するかを示す。信号ベクトル４４０、各クラスターのプロファイル７２１及び辞書から抽出された列７３１を用いて、７４０において、信号尤度が評価される。事前確率７１１及び尤度７４１が乗算され（７５０）て、正規化定数まで、所望の事後確率７６０がもたらされる。
【００５５】
例えば、サポートを条件とした信号ベクトルの尤度ｐ（ｙ｜ｓ）は、以下のように計算することができる。Ａｓを、ｓｉ＝１であるようなインデックスｉを有する辞書行列Ａの列から取得される行列を示すものとする。同様に、ｘｓを、自身の要素がｓｉ＝１であるようなインデックスｉを有するｘのベクトルの要素であるベクトルであるものとする。（５）における雑音ｅがゼロ平均及び分散
【数１８】
0006463553.tif 000020
の複素円形対称ガウス分布を有すると仮定すると、検討されるサポートｓ及びｘｓを条件としたデータの密度は、以下によって与えられる。
【数１９】
0006463553.tif 000021
【００５６】
サポートｓを所与としたｘｓの密度は、この例において、以下によって与えられ、
【数２０】
0006463553.tif 000022
ここで、Σｓは、クラスター電力プロファイルから取得することができる信号共分散行列である。
【００５７】
信号サポート構成を所与としたデータの密度は、
【数２１】
0006463553.tif 000023
によって評価される。以下を定義する。
【数２２】
0006463553.tif 000024
【００５８】
したがって、ｐ（ｙ｜ｓ）を計算することにより以下が与えられる。
【数２３】
0006463553.tif 000025
【００５９】
サポートｓの事前確率を、
【数２４】
0006463553.tif 000026
を用いて示すことで、データｙを条件としたサポートｓの事後確率は、正規化定数まで、以下のように評価される。
【数２５】
0006463553.tif 000027
【００６０】
図８Ａは、本発明の１つの実施形態による、事前確率を特定することの概略図を示す。この実施形態は、事前確率を、サポートが所与のサポートにおいて複数のクラスターを有する確率と、サポートが所与のサポートによって示される列内に複数のクラスターを有する確率と、サポート内のクラスターが、所与のサポートによって示されるような拡散である確率との積として特定する。
【００６１】
図８Ａの例において、仮想角度領域表現８００内に示される所与のサポートは、３つのクラスターを有し、その各々は、ＡｏＤ軸に沿って１つのビンをカバーし、かつ、ＡｏＡ軸に沿って或る特定の数のビンをカバーする。そのようなサポートの事前確率は、サポートが３つのクラスターを有する確率８３０と、８２０に示される、所与の列がクラスターを有する確率と、各クラスターがサポート行列によって示されるような拡散を有する確率８１０との積として与えられる。確率８１０は、３つのクラスターが拡散Δθ１、Δθ２及びΔθ３を有する確率の積として特定することができる。
【００６２】
図８Ｂは、本発明の１つの実施形態による、クラスターの拡散の確率を特定することの概略図を示す。クラスターが特定の拡散Δθを有する確率は、クラスター拡散密度から取得される。例えば、クラスターの拡散の確率は、クラスターの長さにわたるクラスターの拡散密度８１１によって画定される面積に従って特定される。例示的なクラスターサポート８１２について、クラスター拡散の確率は、曲線８１１の下の、最左のビン８１４及び最右のビン８１３の内側の面積に等しい。
【００６３】
以下の例において、クラスターは、ＤｏＤ領域において１つのビンに拡がり、かつＤｏＡ領域において複数のビンに拡がり、サポート事前確率を計算する。幾つかの実施形態は、（６）において定義されたｓを、
【数２６】
0006463553.tif 000028
、すなわち、Ｈｓの列に対応するサポート指標として分割して長さｎｒｘのブロックにすることによってサポート事前確率ｐ（ｓ）を特定する。ｉ＝１，．．．，ｎｔｘ及び
【数２７】
0006463553.tif 000029
について、ｃｉを、列ｉにおけるクラスターの存在の指標であるものとすると、
【数２８】
0006463553.tif 000030
である。
【００６４】
表１において明示されたｎｃの分布から、
【数２９】
0006463553.tif 000031
である。クラスターは、Ｈｓのｎｔｘ個の列のうちからランダムに分散されるため、
【数３０】
0006463553.tif 000032
であり、ここで、
【数３１】
0006463553.tif 000033
は、「ｎｔｘはｎｃを選択する」を示す。ＤｏＤにおいて拡散がない場合、
【数３２】
0006463553.tif 000034
である。信号エネルギーは、クラスター中心の周囲の角度の連続帯域において存在するため、ｓｉ＝１であるロケーションが隣接して生じる。したがって、幾つかの実施形態は、以下の形式の確率、
【数３３】
0006463553.tif 000035
を計算する必要があるのみである。
【００６５】
サイン角領域において演算を行う場合、φ：＝ｓｉｎ（θ）とし、Δφｗを、辞書ｓｉｎ（Θｒｘ）の分解能とする。（１２）を考慮し、この（１２）においてクラスターは、インデックスｊ〜ｊ＋ｋに拡がる。したがって、このクラスターの確率は、以下によって与えられる。
【数３４】
0006463553.tif 000036
【００６６】
ＤｏＡ拡散が中心に関して対称であり、中心ロケーションから独立している場合、
【数３５】
0006463553.tif 000037
である。
【００６７】
この確率は、Δθの密度から直接計算することができる。これを用いて、
【数３６】
0006463553.tif 000038
の計算が完了する。
【００６８】
図９は、本発明の１つの実施形態による、クラスターの電力プロファイルの評価の概略図を示す。この実施形態は、クラスターの中心において中心を合わせたｍｍ波のエネルギーのエネルギー減衰関数に従って、クラスターの電力プロファイルを特定する。例えば、候補クラスターがサポート９１０を有する場合、実施形態は、１の正規化電力をサポート９２０の中心に割り当てる。非ゼロのサポートに対応する他のビンに割り当てられた電力は、クラスター電力プロファイルに従って指定される。この例において、エネルギー減衰関数は、指数関数的減衰関数９３０であり、候補クラスターサポートに適用されて、非ゼロのサポート９４０にわたる指数関数的減衰プロファイルがもたらされる。
【００６９】
図１０は、チャネル係数を特定する方法のブロック図を示す。チャネルサポートの推定値９５０に対応する辞書行列４３０の列が抽出される。次に、信号ベクトル４４０が、９６０において、抽出された列によって拡げられた空間内で表現される。例えば、１つの実施形態は、信号ベクトルを、抽出された列の線形結合として表し、ここで、線形結合における係数は、信号ベクトルとその表現との間の二乗平均誤差を最小化することによって取得される。取得された係数のベクトルは、非ゼロのサポートにわたるチャネル推定値５６０である。
【００７０】
本発明の上記で説明した実施形態は、多数の方法のうちの任意のもので実施することができる。例えば、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。ソフトウェアで実施される場合、ソフトウェアコードは、単一のコンピューターに設けられるのか又は複数のコンピューター間に分散されるのかにかかわらず、任意の適したプロセッサ又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは、１つ以上のプロセッサを集積回路部品に有する集積回路として実装することができる。ただし、プロセッサは、任意の適したフォーマットの回路類を用いて実装することができる。
【００７１】
また、本発明の実施形態は、例が提供された方法として実施することができる。この方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法で順序付けすることができる。したがって、動作が示したものと異なる順序で実行される実施形態を構築することができ、これには、例示の実施形態では一連の動作として示されたにもかかわらず、幾つかの動作を同時に実行することを含めることもできる。
【００７２】
請求項の要素を修飾する、特許請求の範囲における「第１」、「第２」等の序数の使用は、それ自体で、１つの請求項の要素の別の請求項の要素に対する優先順位も、優位性も、順序も暗示するものでもなければ、方法の動作が実行される時間的な順序も暗示するものでもなく、請求項の要素を区別するために、単に、或る特定の名称を有する１つの請求項の要素を、同じ（序数の用語の使用を除く）名称を有する別の要素と区別するラベルとして用いられているにすぎない。
【図１Ａ】
0006463553.tif 000040
【図１Ｂ】
0006463553.tif 000041
【図２】
0006463553.tif 000042
【図３】
0006463553.tif 000043
【図４】
0006463553.tif 000044
【図５】
0006463553.tif 000045
【図６】
0006463553.tif 000046
【図７Ａ】
0006463553.tif 000047
【図７Ｂ】
0006463553.tif 000048
【図８Ａ】
0006463553.tif 000049
【図８Ｂ】
0006463553.tif 000050
【図９】
0006463553.tif 000051
【図１０】
0006463553.tif 000052