(57)【要約】【課題】回路規模の軽減とともに演算の高速化を図る。【解決手段】複数のサンプルデータを用いて、最小二乗法による近似直線を求めるための演算回路であって、メモリ３に記憶されたサンプルデータの中から所定のデータを間引くデータ間引き手段と、間引きされたデータを用いて、最小二乗法による近似直線を求める演算部４と、演算部４における除算演算の分母の値を２のべき乗に近似する演算手段７とを備えた演算回路であるので、回路規模の軽減とともに演算の高速化を図ることができる。【選択図】図１
2008172360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサンプルデータを用いて、最小二乗法による近似直線を求めるための演算回路であって、
上記サンプルデータの中から所定のデータを間引くデータ間引き手段と、
間引きされた上記データを用いて、最小二乗法による近似直線を求める演算手段と、
上記演算手段における除算演算の分母の値を２のべき乗に近似する近似手段と
を備えたことを特徴とする演算回路。
【請求項２】
サンプルデータの間引きの組み合わせを１以上記憶している記憶手段と、
予め設定された条件に基づいて、各組み合わせの中から最も確からしいものを選択する選択手段と
をさらに備え、
上記演算手段は、選択手段によって選択された間引きされたデータを用いて演算を行うことを特徴とする請求項１に記載の演算回路。
【請求項３】
上記演算手段は２以上設けられていて、
２以上の演算手段による演算結果の平均値を求める合成手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１または２に記載の演算回路。
【請求項４】
請求項１ないし３に記載の演算回路を有する無線通信装置であって、
前記サンプルデータは、無線通信における受信プリアンブル位相データであって、
間引きされた受信プリアンブル位相データを用いて、最小二乗法により、受信信号の周波数偏差と受信信号の初期位相とを推定し、復調処理に用いることを特徴とする無線通信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は演算回路およびそれを用いた無線通信装置に関し、特に、最小二乗法を用いて、例えば、受信信号の位相偏差と周波数偏差の推定を行う際に、特性の劣化を最小限に抑圧した状態で、構成を飛躍的に簡略化するための演算回路およびそれを用いた無線通信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信では、共に移動体であり得る、送信側と受信側とが互いに離れた位置に存在し、かつ、お互いに無線以外の手段では情報をやり取りできないため、受信側は、送信側に関する様々な情報を、送信側から送られてきた受信信号を基にして推定・抽出することが必要となる。
【０００３】
例えば、送信側が用いている発信装置の周波数は、受信側が用いている発信装置の周波数と異なるため、送信側から送信されてきた受信信号と受信側の発信装置の信号とを比較して、その周波数偏差を推定する必要がある。
【０００４】
最小二乗法は、複数のサンプルデータから、もっとも確からしい近似曲線、もしくは、近似直線を求める方法であり、さまざまな分野に応用されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
送受信装置間の周波数偏差の推定に最小二乗法を用いると、精度のよい推定が可能となる。特に、信号が間欠的に送信されるインターネットパケットのバースト通信においては、その信号が受信された時に得られる短い基準参照信号であるプリアンブルから、周波数偏差の推定を高速にかつ正確に行う必要がある。なお、プリアンブルとは、フレームを送信するときに、当該フレームの送信を通知するために、フレームの先頭に付加して送信する、「１」と「０」の繰り返しのデータのことである。但し、プリアンブルの最後の２ビットは「１」が連続しているため、受信側を、それをもって、フレームの始まりを認識することができる。
【０００６】
プリアンブルには、送信側が情報変調を行わない、もしくは、既知のパターンによる繰り返し変調信号が用いられる。従って、受信側ではプリアンブル信号が既知であるため、受信したプリアンブルに含まれる位相情報から、送信装置と受信装置の間の位相差と周波数偏差とを最小二乗法を用いて推定し、復調処理に使用することが可能である。
【０００７】
受信装置は、受信したプリアンブル信号から、複数のサンプリング点を抽出し、その信号の位相情報を算出する。例えば、図８では、受信装置で、時間的に等間隔の５箇所の位相情報を抽出し、この抽出したサンプリング点の位相情報から、最小二乗法を用いて、初期位相偏差と周波数偏差を求める処理を示している。この場合、パイロット送信回数ｎは５となる。
【０００８】
各サンプル点からは、位相θと時間ｔが得られるが、この得られた各値を、最小二乗法の次式（１．１）に代入することによりδ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）を求めることができる。
【０００９】
【数１】
2008172360.tif 000003
【００１０】
但し、ｎはサンプル数（パイロット信号送信回数）、ｕｉは雑音による位相オフセット値、ｔｉはパイロット信号送信タイミング、θｉはパイロット信号位相、である。
【００１１】
上式（１．１）の分子は、いずれも、得られたサンプリング点の位相情報を用いて、数値加算をすることで得られる。上式（１．１）の分母は、加算するサンプリング点の数と、時間間隔ｔから決定される。
【００１２】
図９は、上記の演算を１６個の受信ベースバンドプリアンブル信号のサンプリング点を用いて演算する回路の具体例である。ここで、プリアンブルでは、送信側が情報変調を行わず、送信信号に受信側で既知である信号を用いるため、プリアンブルに含まれる位相情報から、送信装置と受信装置の間の位相差と周波数偏差を推定することが可能である。
【００１３】
受信ベースバンドプリアンブル信号は、ＡＤＣ（アナログディジタル変換器）１００でサンプリング後、位相データ（θ）１０１に変換される。位相データに変換された連続する１６個のデータは、サンプリングされた順番に１６個のメモリ（♯１〜♯１６）１０２に順次記憶される。受信装置の演算部１０３では、これら１６個のメモリ１０２に格納された位相データ１０１を用いて、上式（１．１）に基づく最小二乗演算をディジタル回路による演算で行う。
【００１４】
ディジタル回路で構成する際、上式（１．１）のような式における分子の数値の加算、および、分母を求める加算に関しては、容易に高速な回路を構成することが可能である。これは、図中、演算１〜３（符号１０４〜１０６）に該当する。すなわち、演算１（符号１０４）が式（１．１）のφを求める式の分子の演算であり、演算２（符号１０５）が式（１．１）のδを求める式の分子の演算である。また、サンプリングの間隔ｔと、点数ｎが既知であれば、式（１．１）のφおよびδを求める式の分母を求める演算である、演算３（符号１０６）は、サンプリングデータを必要としないので、事前に演算することができる。しかしながら、分数の演算をする割り算回路は、回路を簡略化する方法がほとんど存在せず、繰り返し演算による収束演算を用いる必要があるため、回路規模・演算規模とも大きくあり、受信機回路の増大・演算遅延時間の増大の大きな要因となっている。図中、演算４，５（符号１０７，１０８）がこれに該当し、位相・周波数推定で二度の割り算が必要となる。
【００１５】
【特許文献１】特表平１０−５１２４１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
以上のように、最小二乗法を用いることで、受信信号の位相・周波数偏差の精度の高い推定が可能となるが、回路規模・演算規模が増大してしまうという問題点があった。
【００１７】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、回路規模の軽減とともに演算の高速化を図ることが可能な演算回路およびそれを用いた無線通信装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
この発明は、複数のサンプルデータを用いて、最小二乗法による近似直線を求めるための演算回路であって、上記サンプルデータの中から所定のデータを間引くデータ間引き手段と、間引きされた上記データを用いて、最小二乗法による近似直線を求める演算手段と、上記演算手段における除算演算の分母の値を２のべき乗に近似する近似手段とを備えたことを特徴とする演算回路である。
【発明の効果】
【００１９】
この発明は、複数のサンプルデータを用いて、最小二乗法による近似直線を求めるための演算回路であって、上記サンプルデータの中から所定のデータを間引くデータ間引き手段と、間引きされた上記データを用いて、最小二乗法による近似直線を求める演算手段と、上記演算手段における除算演算の分母の値を２のべき乗に近似する近似手段とを備えたことを特徴とする演算回路であるので、回路規模の軽減とともに演算の高速化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る演算回路の具体的な回路構成の例である。本実施の形態１においては、図１に示すように、所定の位置に存在する複数の送信側から送信されてくる受信信号（受信ベースバンドプリアンブル信号）をサンプリングして、それを位相データ（θ）２に変換するための１個以上のＡＤＣ（アナログディジタル変換器）１Ａおよび１Ｂが設けられている。また、位相に変換された連続する１６個のデータを、サンプリングされた順番に順次記憶するための１６個のメモリ３（＃１〜＃１６）が設けられている。また、演算部４内には、５つの演算手段１〜５（符号５〜９）が設けられている。また、演算に必要なデータや、演算結果を記憶するためのＲＡＭやＲＯＭから構成された記憶装置（図示せず）も設けられている。
【００２１】
演算手段５（演算１）は、式（１．１）のφを求める式の分子の演算を行う回路であり、演算手段６（演算２）は、式（１．１）のδを求める式の分子の演算を行う回路である。これらの回路は、上述したように、ディジタル回路で構成する場合、容易に高速な回路を構成することが可能である。また、演算手段７（演算３）は、式（１．１）のφおよびδを求める式の分母を求める演算を行う回路である。当該演算は、受信信号を用いることなく決定できるため、データの個数ｎとサンプリングの間隔ｔが既知であれば、事前に演算することも可能である。したがって、事前に演算して、記憶装置（図示せず）に記憶しておいてもよい。なお、本実施の形態においては、当該分母の値を、２のべき乗に近似して、後段の演算を行うため、演算した結果を２のべき乗に近似させた値を記憶しておくようにしてもよい。あるいは、記憶しておかずに、その都度、演算し、演算後にもっとも近い値の２のべき乗を検索してもよい。また、演算手段８（演算４）は、レジスタ（１４ビットシフト）から構成されており、間引きされたデータからδ（：受信信号の周波数偏差量）を求めるものである。また、演算手段９（演算５）は、レジスタ（１４ビットシフト）から構成されており、間引きされたデータからφ（：受信信号の初期位相）を求めるものである。
【００２２】
動作について説明する。図１では、図９と同様、受信ベースバンドプリアンブル信号から、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の検出を行う。受信信号をＡＤＣ１Ａ，１Ｂでサンプリングしてから、メモリ３（♯１〜♯１６）に格納するまでの動作は、図９記載の従来例と同様である。但し、本実施の形態では、それ以降の、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）を算出する方法が従来例と異なり、本実施の形態では、間引きしたデータを用いて算出する。以下にそれについて説明する。
【００２３】
着目点は、上述した式（１．１）の分母の項である。分母の項をＤとすると、Ｄは、式（１．２）により表される。
【００２４】
【数２】
2008172360.tif 000004
【００２５】
このように、分母の項Ｄは、式（１．２）から明らかなように、データの個数ｎとサンプリングの間隔ｔとが既知であれば、受信信号を用いることなく決定できる。
【００２６】
一方、ディジタル回路の分数演算は、２のべき乗が分母の場合、レジスタのｎビット右シフトで容易に実現可能である。例えば、図２に示すように、入力２０ビットに対し、出力を、それの上位１６ビットとして取ると（＝下位４ビットを削除すると）、２の４乗、つまり１６で除算を行い、切捨て演算を行ったことになる。図２では、“１５６”を１６で除算する場合の例を示している。このように、２のｎ乗が分母の場合、除算処理が非常に簡単に実現できる。
【００２７】
よって、式（１．２）の値Ｄを、２のｎ乗値に近い値に近似出来れば、式（１．１）の分数演算（除算）を簡単に実現することができる。そこで、本実施の形態１では、等間隔でサンプリングされた連続データを用いるのではなく、幾つかのサンプル番号のデータを最小二乗法の計算である式（１．１）に用いず、データを間引くことで、式（１．２）の値を２のｎ乗値に近い値にする。
【００２８】
図３は、一例として、上記式（１．１）を使った最小二乗法の計算をする際に、１６個の全てのデータを用いず、そのうちの１３個のデータを用いて、式（１．１）の演算をする場合の、式（１．２）（＝分母Ｄ）の値を示している。本実施の形態においては、どのデータを用いないかは、予め設定されているものとし、演算に用いられるデータを記憶しているメモリが、当該データを演算部４に出力することとする。図３の例では、１６個のサンプル点を用いた場合のサンプル点の時刻ｔｉをｔｉ＝０〜１５、サンプル数ｎをｎ＝１３として、サンプルデータのうちの＃３、＃６、＃８を式（１．１）の演算に利用しない場合を示している。このように間引きして、式（１．２）で示される分母の値Ｄ（＝ｎΣｔｉ２−（Σｔｉ）２）を演算した処理を示している。この場合、Ｄの値はＤ＝４０９４である。このＤの値（４０９４）は、２の１２乗の４０９６に近い値であるため、本実施の形態では、式（１．１）の分母の項をＤ＝４０９４ではなくＤ≒４０９６として、演算手段８および９により、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）を計算し、これらδ、φを復調処理に用いることとする。このように、分母の数値を２のべき乗に近い数値とすることにより、演算手段８，９をレジスタで構成することができ、当該レジスタのビットシフトにより分数演算を行うことができるようになる。これにより、最小二乗法の演算回路規模を大幅に小さくすることができる。なお、ここでの数値の差の２（＝４０９６−４０９４）は誤差成分となるが、この差による演算誤差は許容範囲である。
【００２９】
このように上記例では、本来１６個の連続するサンプリングデータから、１３個分のデータだけを間引いて、他を削除し、最小二乗の演算を行う場合の処理を示したが、サンプルデータの間引きの数および間隔は、必ずしもこの例だけでなく、割算を行う数値の誤差が±２０程度であれば、誤差の範囲内となり、他のパターンを用いることも可能である。
【００３０】
以上のように、本実施の形態では、最小二乗法の演算回路規模を小さくするために、サンプル時間ｔを最適に選択し、分母の数値を２のべき乗に近い数値とすることで、演算手段８，９の演算レジスタのビットシフトにより分数演算を行うことができるようにしたので、分数演算の回路が事実上必要なくなるため、回路規模の劇的な軽減が実現できるとともに、回路における低消費化を享受することが可能である。また、演算を高速に行うことが可能となり、高速データ通信装置を構成可能となる。また、サンプル時間を選択し、所定の位置に存在する複数のデータを間引いて演算に使用するようにしたので、特性の劣化を最小限に抑えながら、演算の高速化を図ることができる。
【００３１】
実施の形態２．
上述した実施の形態１では、１６個の連続するサンプリングデータから、サンプルデータ＃３、＃６、＃８を用いない場合、最小二乗の計算が容易に実現できることを示したが、本実施の形態２では、実施の形態１よりも更に、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の推定精度を向上させることを目的としており、１６個のデータから１３個のデータだけを間引く際に、最も確からしいデータ系列を選択して、最小二乗の計算に適用する。
【００３２】
上述の実施の形態１では、１６個の連続するサンプリングデータから、サンプルデータ＃３、＃６、＃８を用いない場合を例として示したが、他の組み合わせでも、分母の値Ｄを４０９６に近い数値に合わせることが出来ることを、図４（表１．１）に示す。
【００３３】
図４（表１．１）において、サンプリング  Ｎｏ．は、サンプル点番号を示しており、図１の各メモリ３（♯１〜♯１６）のメモリ番号に相当する。また、各色付のマスは、そのメモリ番号のデータを使うことを、各無色付のマスは、そのメモリ番号のデータを使わないことを示している。更に、図４（表１．１）に記載のＤは、その時の分母Ｄの値である。分母Ｄは、上述したように、受信信号を用いることなく決定できるため、データの個数ｎとサンプリングの間隔ｔが既知であれば、事前に演算することも可能である。したがって、事前に演算して、記憶装置（図示せず）に記憶しておいてもよい。なお、本実施の形態においては、当該分母の値を、２のべき乗に近似して、後段の演算を行うため、演算した結果を２のべき乗に近似させた値を記憶しておくようにしてもよい。なお、前記サンプルデータ＃３、＃６、＃８を用いない場合の実施の形態１は、図４のケース１に相当する。
【００３４】
その他に、分母の値Ｄを４０９６に近い数値に合わせる組み合わせを、ケース２からケース６に示している。ケース１〜４の場合の実際の分母Ｄの値は４０９４であり、ケース５〜６の場合は４０９８である。
【００３５】
このとき、ケース１からケース６のうちのいずれの場合も、Ｄを｛４０９４、４０９８｝ではなく、４０９６（＝２１２）として扱うことで、分数演算を簡単に実現することが出来る。
【００３６】
そこで、このケース１〜６を、その時々の受信信号の状態を元に、適応的に選択して、最小二乗の演算に使用すれば、更に、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の推定精度を向上させることが出来る。
【００３７】
図５に、本実施の形態における構成例を示す。本実施の形態においては、図５に示すように、ＡＤＣ１Ａ，１Ｂと、１６個のメモリ３と、それらのメモリ３に接続されて、間引きしたデータを出力するセレクタ２０と、セレクタ２０に接続されて、間引きされたデータが入力されて、それによりδ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の演算を行う演算部４と、ＡＤＣ１Ａ，１Ｂから受信信号が入力されて、それに基づいて、どの受信信号を間引くかを示す制御信号をセレクタ２０に出力する受信レベル測定部２１とが設けられている。また、記憶部（図示せず）が設けられており、図４（表１．１）のケース１〜６の各データ系列が予め記憶されている。
【００３８】
受信レベル測定部２１は、ＡＤＣ１Ａ，１Ｂから受信信号が入力されて、それらの受信信号のサンプル番号１〜１６までの各信号電力を求め、更に、記憶部に記憶されている図４のケース１からケース６までの各データ系列（青色のマスのデータ）の電力和を算出し、それらの６つの電力和の内で最大値を示すケースの番号（∈｛１，２，３，…，６｝）を出力する。
【００３９】
セレクタ２０は、受信レベル測定部２１からの電力和の最大値を示すケースの番号が制御信号として入力されるので、それを元に、１６個のメモリ３（＃１〜＃１６）に格納されたデータから１３個のデータを、記憶部に記憶されている図４（表１．１）に示す対応表を元に、選択して出力する。
【００４０】
演算部４の処理については、上記の実施の形態１と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００４１】
このように、本実施の形態においては、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、最も確からしいものとして、最も電力和が大きくなるデータ系列を選択して、最小二乗法による演算を行うようにしたので、実施の形態１よりも更に、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の推定精度を向上させることが出来る。
【００４２】
実施の形態３．
上述した実施の形態２では、ケース１〜６の各電力和のうち、最大値を示すものを選択する構成としたが、干渉波が主波に加算されるようなケースまで想定すると、必ずしも最大値を示す電力和となるデータ系列が、最も確からしいデータ系列になるとは限らない。
【００４３】
そこで、本実施の形態３では、干渉波が主波に加算されるようなケースまで想定し、受信レベルではなく、受信信号のＳＩＮＲ（信号電力対干渉電力雑音電力密度比）を求めた結果から、最も確からしい１３個のデータを選択し、最小二乗の演算に適用することで、干渉波が存在するような伝送路でも良好な推定精度を実現する。
【００４４】
図６に構成例を示す。図６では、図５の受信レベル測定部２１が、ＳＩＮＲ推定部２２に置き換わっている。それ以外の構成および動作は、図５と同じであるため、同一符号を付して示し、ここではその説明を省略する。
【００４５】
図６のＳＩＮＲ推定部２２では、受信プリアンブルが既知パターンであることを利用してＳＩＮＲを求める。例えば、以下の（１）〜（５）の手順で求めることが可能である。この方法は、キャリア周波数偏差が残留している場合でも、ＳＩＮＲを推定できる利点があり、特にキャリア周波数同期が確立していない場合におけるＳＩＮＲ推定に有効である。なお、欠点としては、遅延検波に基づく方法であるため、遅延検波によるＳＮ低下分を補正する必要がある。
【００４６】
（１）受信プリアンブル系列とこの系列を複数サンプル遅延した系列との複素共役（複数サンプル遅延検波）を行う。
（２）複素共役後の固定位相オフセットを有する無変調データ系列Ｐｉの平均電力Ｓと、その時の振幅ベクトルＡを求める。
（３）算出した振幅ベクトルＡの複素平面上の点と、無変調データ系列Ｐｉの各ベクトル点との距離の２乗値を瞬時雑音電力Ｎとして求める。
（４）上記（２）で求めた平均電力Ｓと上記（３）で求めた瞬時雑音電力Ｎの比を求める。
（５）上記（４）で求めた比に、遅延検波によるＳＮ低下分を補正した結果を、推定ＳＩＮＲとする。
【００４７】
ＳＩＮＲ推定部２２では、このようにして求めたＳＩＮＲ情報を元に、最大のＳＩＮＲを示すケースの番号（∈｛１，２，３，…，６｝）を出力する。
【００４８】
図６に示すセレクタ２０は、図５の場合と同様、ＳＩＮＲ推定部２２から入力される最大ＳＩＮＲを示すケースの番号を元に、１６個のメモリ３に格納されたデータから１３個のデータを、記憶部（図示せず）に記憶されている図４（表１．１）に示す対応表を元に、選択して出力する。
【００４９】
演算部４の処理については、上記の実施の形態１と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００５０】
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態１および２と同様の効果が得られるとともに、さらに、最も確からしいものとして、上述したように最もＳＩＮＲが大きくなるデータ系列を選択して、最小二乗法による演算を行うことで、実施の形態２より更に、δ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の推定精度を向上させることが出来る。
【００５１】
なお、実施の形態２ならびに実施の形態３では、１６個の連続するサンプリングデータから、推定精度が最も高くなるような１３個のデータ系列を選択して、最小二乗の演算を行う処理を例として示したが、サンプルデータの間引きの数、間隔は、必ずしもこの例だけでなく、分母の値Ｄが２のべき乗に近い値となる組み合わせとなる場合なら、どのような間引きの数、組み合わせ、間隔であってもよい。
【００５２】
実施の形態４．
実施の形態２または実施の形態３では、１６個のデータから１３個のデータを間引く際に、最も確からしいデータ系列を選択して、最小二乗の計算に適用していたが、本実施の形態４では、複数のデータ系列を合成して、最小二乗の計算に適用するものである。
【００５３】
図４（表１．１）に示す通り、ケース１に示す系列を用いる場合、サンプル番号♯３，♯６，♯８を使わない。一方、ケース２では、サンプル番号♯３，♯６，♯８を全て使うが、逆に、サンプル番号♯７，♯９，♯１２を使わない。ケース１では、サンプル番号♯７，♯９，♯１２を使用する。
【００５４】
よって、ケース１を用いた最小二乗の計算結果と、ケース２を用いた最小二乗の計算結果の平均を求める合成処理を行えば、１６個の全てのデータ系列を余すことなく用いた最小二乗の計算が実現できるため、実施の形態１よりも更に、良好なδ（：受信信号の周波数偏差量）とφ（：受信信号の初期位相）の推定が実現できる。
【００５５】
図７に構成例を示す。図７に示すように、本実施の形態においては、図１の演算部４に相当する２つの演算部２３，２４が設けられ、さらに、それらの演算部２３，２４における演算結果の平均値を求めるための合成部２５が設けられている。他の構成については、図１と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００５６】
動作について説明する。ベースバンドプリアンブル受信信号がＡＤＣ１Ａ，１Ｂでサンプリングされてから、メモリ３（♯１〜♯１６）に位相データが格納されるまでの処理は、実施の形態１と同様である。次に、図７の演算部Ｉ（符号２３）は、図４（表１．１）記載のケース１の組み合わせによる最小二乗の計算を行い、δ１（：第一の受信信号の周波数偏差量）とφ１（：第一の受信信号の初期位相）を出力する。このとき、演算部Ｉ（符号２３）の最小二乗の計算に使用する分母Ｄは４０９６とし、演算を容易とする。
【００５７】
図７の演算部II（符号２４）は、図４（表１．１）記載のケース２の組み合わせによる最小二乗の計算を行い、δ２（：第二の受信信号の周波数偏差量）とφ２（：第二の受信信号の初期位相）を出力する。このとき、演算部II（符号２４）の最小二乗の計算に使用する分母Ｄも４０９６とし、演算を容易とする。
【００５８】
図７の合成部２５は、φ１とφ２の平均値を求め、その結果を最終的な初期位相φＴとして出力する。また、合成部２５は、δ１とδ２の平均値を求め、その結果を最終的な周波数偏差量δＴとして出力する。
【００５９】
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらに、このように、１３個のデータから構成されるデータ系列を２つ用いて最小二乗の計算を行い、その２つの結果の平均を出力し、かつ、それぞれの最小二乗の計算を、Ｄを２のべき乗にして計算を行うことで、実施の形態１よりも更に精度の高い周波数偏差と初期位相の推定を、簡単な回路構成、軽い計算処理で実現することができる。
【００６０】
なお、本実施の形態では、２つのデータ系列を用いた合成を例としたが、２つである必要はなく、３つ以上のデータ系列を用いた合成であってもよい。また、各データ系列を用いた最小二乗計算において、サンプルデータの間引きの数、データの組み合わせは、必ずしもこの例だけでなく、分母の値Ｄが２のべき乗に近い値となる組み合わせとなる場合なら、どのような間引きの数、組み合わせ、間隔であってもよい。また、本実施の形態は、実施の形態１の構成に適用した例を示したが、実施の形態２および３に記載のように、セレクタ２０によりその都度選択されたデータで演算を行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】この発明の実施の形態１に係る無線通信装置の回路構成を示した構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る無線通信装置において、１５６を１６で除算する場合の例について示した説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る無線通信装置において、受信信号を間引きする例を示した説明図である。
【図４】この発明の実施の形態２に係る無線通信装置における間引きの組み合わせを記憶した対応表を示した説明図である。
【図５】この発明の実施の形態２に係る無線通信装置の回路構成を示した構成図である。
【図６】この発明の実施の形態３に係る無線通信装置の回路構成を示した構成図である。
【図７】この発明の実施の形態４に係る無線通信装置の回路構成を示した構成図である。
【図８】従来の最小二乗法による初期位相偏差と周波数偏差を求める処理を示した説明図である。
【図９】従来の無線通信装置の回路構成を示した構成図である。
【符号の説明】
【００６２】
１Ａ，１Ｂ  ＡＤＣ、２  位相データ、３  メモリ、４  演算部、５，６，７，８，９  演算手段、２０  セレクタ、２１  受信レベル測定部、２２  ＳＩＮＲ推定部、１００  ＡＤＣ、１０１  位相データ、１０２  メモリ、１０３  演算部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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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