(57)【要約】  不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのシステムおよび方法が提供される。本方法は、直交変調送信機において不偏トレーニングシーケンスを生成する。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す。結果として、時間領域中のトレーニング情報は、蓄積電力を有する同相（Ｉ）変調経路を介して送信される。時間領域中のトレーニング情報は、Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する直交（Ｑ）変調経路を介して送信される。受信された不偏トレーニングシーケンスから不偏チャネル推定値を計算するためのシステムおよび方法も提供される。【選択図】    図３
2010521124.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための方法であって、
直交変調送信機において、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す不偏トレーニングシーケンスを生成することと；
前記不偏トレーニングシーケンスを送信することと；
を備える方法。
【請求項２】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、
蓄積電力を有する同相（Ｉ）変調経路を介して送信される時間領域中のトレーニング情報と；
前記Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する直交（Ｑ）変調経路を介して送信される時間領域中のトレーニング情報と；
を生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、
周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対を生成することと；
積（ｐ・ｐｍ）を０にすることと；
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、
前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成することと；
積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にすることと；
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記基準信号および前記ミラー信号のｉ回の発生を生成することは、発生ごとに変化する信号対値ｐおよびｐｍを生成することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にすることは、
ｐを表すために、発生ごとに一定のままである複素数値として情報を生成することと；
ｐｍを表すために、発生ごとに１８０度回転する複素数値として情報を生成することと；
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
不偏トレーニングシーケンスを生成することは、
基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成することと；
発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成することと；
発生を対にすることと；
各対の発生からの積の合計を０にすることと；
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを生成することを含み；
前記方法は、
シンボル周期当たり（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを生成することをさらに備え、
前記不偏トレーニングシーケンスを送信することは、前記複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＮ個のシンボルを同時に送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
直交変調通信データを生成すること
をさらに備える方法であって、
前記不偏トレーニングシーケンスを送信することは、第１の複数のシンボル周期中に前記不偏トレーニングシーケンスを送信し、その後、第２の複数のシンボル周期中に前記直交変調通信データを送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、式
【数１】
2010521124.tif 000072
（ただし、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数）
のように、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記不偏トレーニングシーケンスを生成することは、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する前記複数のメッセージ中のシンボルを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
不偏チャネル推定値を計算するための方法であって、
直交復調受信機において、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を含む不偏トレーニングシーケンスを受け取ることと；
前記不偏トレーニングシーケンスを処理し、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）のシーケンスを生成することと；
各処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算することと；
不偏チャネル推定値（ｈｕ）を得ることと；
を備える方法。
【請求項１４】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐｎ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取ることを含み；
前記処理済みシンボル（ｙ）を生成することは、前記対応する複数の基準信号から複数の処理済みシンボル（ｙｎ）を生成することを含み；
前記処理済みシンボル（ｙ）に前記基準信号の前記共役（ｐ＊）を乗算することは、各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算することを含み；
前記チャネル推定値を得ることは、
複数のチャネル推定値（ｈｕｎ）を得ることと；
ｎの値ごとに前記チャネル推定値（ｈｕｎ）を平均することと；
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、
蓄積電力を有する同相（Ｉ）変調経路を介した時間領域中のトレーニング情報と；
前記Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する直交（Ｑ）変調経路を介した時間領域中のトレーニング情報と；
を受け取ることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、ｎ個の所定の基準信号（ｐｎ）の時間的シーケンスを受け取ることを含み；
処理済みシンボル（ｙ）の前記シーケンスを生成することは、ｎ個の処理済みシンボル（ｙｎ）の時間的シーケンスを生成することを含み；
前記チャネル推定値ｈｕを得ることは、
ｎ個のチャネル推定値のシーケンスを得ることと；
前記ｎ個のチャネル推定値を平均化することと；
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対を受け取ることを含み、積（ｐ・ｐｍ）が０である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を受け取ることを含み、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０である、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記基準信号および前記ミラー信号のｉ回の発生を受け取ることは、発生ごとに変化する信号対値ｐおよびｐｍを受け取ることを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、
前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を受け取ることと；
発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成することと；
発生を対にすることと；
各対の発生からの積の合計を０にすることと；
を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０である信号対を受け取ることは、
発生ごとに一定のままである複素数値としてｐを表す情報を受け取ることと；
発生ごとに１８０度回転する複素数値としてｐｍを表す情報を受け取ることと；
を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを受け取ることを含み；
前記不偏チャネル推定値を得ることは、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を得ることを含み；
前記方法は、
各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取ることと；
各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙｃ）を生成することと；
前記不偏パイロットチャネル推定値から導出された、各処理済みシンボル（ｙｃ）のチャネル推定値を外挿することと；
送信シンボル（ｘ）を導出するために、各処理済みシンボルに前記外挿されたチャネル推定値を乗算することと；
をさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に直交変調通信データを受け取ることと；
通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙｃ）を生成することと；
送信シンボル（ｘ）を導出するために、各処理済みシンボルに前記不偏チャネル推定値を乗算することと；
をさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを受け取ることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２５】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、式
【数２】
2010521124.tif 000073
（ただし、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数）
のように、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスを受け取ることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２６】
前記不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する前記複数のメッセージ中のシンボルを受け取ることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２７】
不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのシステムであって、
デジタル情報を受け取るための入力と、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す直交変調不偏トレーニングシーケンスを供給するための出力とを有する送信機を備えるシステム。
【請求項２８】
前記送信機は、
蓄積電力を有する、時間領域中のトレーニング情報を生成するための同相（Ｉ）変調経路と；
前記Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する、時間領域中のトレーニング情報を生成するための直交（Ｑ）変調経路と；
を含む、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記送信機は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と、周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む、積（ｐ・ｐｍ）が０になる信号対を生成する、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記送信機は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成し、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にする、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記送信機は、発生ごとに変化する信号対値ｐおよびｐｍを有する前記基準信号および前記ミラー信号のｉ回の発生を生成する、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
前記送信機は、
ｐを表すために、発生ごとに一定のままである複素数値として情報を生成し；
ｐｍを表すために、発生ごとに１８０度回転する複素数値として情報を生成する；
ようにして、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にする、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３３】
前記送信機は、基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生、および発生ごとの積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成し、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にする、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３４】
前記送信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを供給することによって、前記不偏トレーニングシーケンスを生成し、前記複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たり（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを生成し、同時にシンボル周期当たりＮ個のシンボルを供給する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３５】
前記送信機は、直交変調通信データを生成し、第１の複数のシンボル周期中に前記不偏トレーニングシーケンスを供給し、その後、第２の複数のシンボル周期中に前記直交変調通信データを供給する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３６】
前記送信機は、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを生成する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３７】
前記送信機は、式
【数３】
2010521124.tif 000074
（ただし、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数）
のように、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを生成する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３８】
前記送信機は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する前記複数のメッセージ中のシンボルを生成することによって前記不偏トレーニングシーケンスを生成する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３９】
不偏チャネル推定値を計算するためのシステムであって、
複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力をもつ所定の基準信号（ｐ）の不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信機を備え、前記受信機は、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成し、前記処理済みシンボル（ｙ）に前記対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算し、出力において不偏チャネル推定値（ｈｕ）を供給するシステム。
【請求項４０】
前記受信機は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐｎ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、複数の処理済みシンボル（ｙｎ）を前記対応する複数の基準信号から生成し、各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算し、複数のチャネル推定値（ｈｕｎ）を得て、ｎの値ごとに前記チャネル推定値（ｈｕｎ）を平均化する、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記受信機は、
蓄積電力を有する、時間領域中のトレーニング情報を受け取るための同相（Ｉ）復調経路と；
前記Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する、時間領域中のトレーニング情報を受け取るための直交（Ｑ）復調経路と；
を含む、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４２】
前記受信機は、ｎ個の所定の基準信号（ｐｎ）の時間的シーケンスを伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、ｎ個の処理済みシンボル（ｙｎ）の時間的シーケンスを基準信号の前記時間的シーケンスから生成し、前記時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算し、ｎ個のチャネル推定値（ｈｕｎ）の時間的シーケンスを得て、前記ｎ個のチャネル推定値を平均化する、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４３】
前記受信機は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐｍ）が０である、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４４】
前記受信機が、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０である、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記受信機は、前記基準信号および前記ミラー信号のｉ回の発生を受け取り、前記信号対値ｐおよびｐｍが発生ごとに変化する、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記受信機は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成し、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にすることによって処理済みシンボルを生成する、請求項４５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記受信機は、
発生ごとに一定のままである複素数値としてｐを表す情報を受け取り；
発生ごとに１８０度回転する複素数値としてｐｍを表す情報を受け取る；
ようにして信号対を受け取り、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０である、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４８】
前記受信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を得て、各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取り、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙｃ）を生成し、前記不偏パイロットチャネル推定値から導出された、各処理済みシンボル（ｙｃ）のチャネル推定値を外挿し、送信シンボル（ｘ）を導出するために、各処理済みシンボルに前記外挿されたチャネル推定値を乗算する、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４９】
前記受信機は、前記不偏トレーニングシーケンスを受け取った後のシンボル周期中に直交変調通信データを受け取り、通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙｃ）を生成し、送信シンボル（ｘ）を導出するために、各処理済みシンボルに前記不偏チャネル推定値を乗算する、請求項３９に記載のシステム。
【請求項５０】
前記受信機は、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項３９に記載のシステム。
【請求項５１】
前記受信機は、式
【数４】
2010521124.tif 000075
（ただし、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数）
のように、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項３９に記載のシステム。
【請求項５２】
前記受信機は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力に関連付けられた電力を有する、前記複数のメッセージ中のシンボルを受け取ることによって、前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項３９に記載のシステム。
【請求項５３】
通信トレーニングシーケンスを送信するための命令を記憶している機械可読媒体であって、前記命令は、
直交変調送信機において、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す不偏トレーニングシーケンスを生成することと；
前記不偏トレーニングシーケンスを送信することと；
を備える機械可読媒体。
【請求項５４】
不偏チャネル推定値を計算するための命令を記憶している機械可読媒体であって、前記命令は、
直交復調受信機において、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を有する不偏トレーニングシーケンスを受け取ることと；
前記不偏トレーニングシーケンスを処理し、前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成することと；
前記処理済みシンボル（ｙ）に前記対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算することと；
不偏チャネル推定値（ｈｕ）を得ることと；
を備える機械可読媒体。
【請求項５５】
不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのデバイスであって、
デジタル情報を受け取り、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す直交変調不偏トレーニングシーケンスを供給するための送信手段
を備えるデバイス。
【請求項５６】
前記送信手段は、
蓄積電力を有する、時間領域中の同相（Ｉ）変調トレーニング情報を生成するための手段と；
前記Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する、時間領域中の直交（Ｑ）変調トレーニング情報を生成するための手段と；
を含む、請求項５５に記載のデバイス。
【請求項５７】
前記送信手段は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と、周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む、積（ｐ・ｐｍ）が０になる信号対を生成する、請求項５６に記載のデバイス。
【請求項５８】
前記送信手段は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成し、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にする、請求項５７に記載のデバイス。
【請求項５９】
前記送信手段は、発生ごとに変化する信号対値ｐおよびｐｍを有する前記基準信号および前記ミラー信号のｉ回の発生を生成する、請求項５８に記載のデバイス。
【請求項６０】
前記送信手段は、
ｐを表すために、発生ごとに一定のままである複素数値として情報を生成し；
ｐｍを表すために、発生ごとに１８０度回転する複素数値として情報を生成する；
ようにして、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にする、請求項５８に記載のデバイス。
【請求項６１】
前記送信手段は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生、および発生ごとの積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成し、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にする、請求項５７に記載のデバイス。
【請求項６２】
前記送信手段は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを供給することによって、前記不偏トレーニングシーケンスを生成し、前記複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たり（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを生成し、同時にシンボル周期当たりＮ個のシンボルを供給する、請求項５５に記載のデバイス。
【請求項６３】
前記送信手段は、直交変調通信データを生成し、第１の複数のシンボル周期中に前記不偏トレーニングシーケンスを供給し、その後、第２の複数のシンボル周期中に前記直交変調通信データを供給する、請求項５５に記載のデバイス。
【請求項６４】
前記送信手段は、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを生成する、請求項５５に記載のデバイス。
【請求項６５】
前記送信手段は、式
【数５】
2010521124.tif 000076
（ただし、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数）
のように、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを生成する、請求項５５に記載のデバイス。
【請求項６６】
前記送信手段は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する前記複数のメッセージ中のシンボルを生成することによって、前記不偏トレーニングシーケンスを生成する、請求項５５に記載のデバイス。
【請求項６７】
不偏チャネル推定値を計算するためのデバイスであって、
複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を有する不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信手段を備え、前記受信手段は前記不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成し、前記処理済みシンボル（ｙ）に前記対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算し、出力において不偏チャネル推定値（ｈｕ）を供給するデバイス。
【請求項６８】
前記受信手段は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐｎ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、複数の処理済みシンボル（ｙｎ）を前記対応する複数の基準信号から生成し、各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算し、複数のチャネル推定値（ｈｕｎ）を得て、ｎの値ごとに前記チャネル推定値（ｈｕｎ）を平均化する、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項６９】
前記受信手段は、
蓄積電力を有する、時間領域中の同相（Ｉ）復調トレーニング情報を受け取るための手段と；
前記Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する、時間領域中の直交（Ｑ）復調トレーニング情報を受け取るための手段と；
を含む、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項７０】
前記受信手段は、ｎ個の所定の基準信号（ｐｎ）の時間的シーケンスを伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取り、ｎ個の処理済みシンボル（ｙｎ）の時間的シーケンスを基準信号の前記時間的シーケンスから生成し、前記時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算し、ｎ個のチャネル推定値（ｈｕｎ）の時間的シーケンスを得て、前記ｎ個のチャネル推定値を平均化する、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項７１】
前記受信手段は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐｍ）が０である、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項７２】
前記受信手段は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０である、請求項７１に記載のデバイス。
【請求項７３】
前記受信手段は、前記基準信号および前記ミラー信号のｉ回の発生を受け取り、前記信号対値ｐおよびｐｍが発生ごとに変化する、請求項７２に記載のデバイス。
【請求項７４】
前記受信手段は、前記基準信号（ｐ）および前記ミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生として前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成し、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にすることによって処理済みシンボルを生成する、請求項７２に記載のデバイス。
【請求項７５】
前記受信手段は、
発生ごとに一定のままである複素数値としてｐを表す情報を受け取り；
発生ごとに１８０度回転する複素数値としてｐｍを表す情報を受け取る；
ようにして信号対を受け取り、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０である、請求項７２に記載のデバイス。
【請求項７６】
前記受信手段は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取り、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を得て、各シンボル周期中に（ＮーＰ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取り、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙｃ）を生成し、前記不偏パイロットチャネル推定値から導出された、各処理済みシンボル（ｙｃ）のチャネル推定値を外挿し、送信シンボル（ｘ）を導出するために、各処理済みシンボルに前記外挿されたチャネル推定値を乗算する、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項７７】
前記受信手段が、前記不偏トレーニングシーケンスを受け取った後のシンボル周期中に直交変調通信データを受け取り、通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙｃ）を生成し、送信シンボル（ｘ）を導出するために、各処理済みシンボルに前記不偏チャネル推定値を乗算する、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項７８】
前記受信手段は、複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項７９】
前記受信手段は、式
【数６】
2010521124.tif 000077
（ただし、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数）
のように、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項８０】
前記受信手段は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する前記複数のメッセージ中のシンボルとして、前記不偏トレーニングシーケンスを受け取る、請求項６７に記載のデバイス。
【請求項８１】
不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための処理デバイスであって、
デジタル情報を受け取り、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す直交変調不偏トレーニングシーケンスを供給するための送信機モジュール
を備える処理デバイス。
【請求項８２】
不偏チャネル推定値を計算するための処理デバイスであって、
複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を有する不偏トレーニングシーケンスを受け取るための入力を有する直交復調受信機モジュールであり、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成する受信機モジュールと；
前記処理済みシンボル（ｙ）を受け取るための入力を有する乗算モジュールであり、前記処理済みシンボル（ｙ）に前記対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算し、出力において不偏チャネル推定値（ｈｕ）を供給する乗算モジュールと；
を備える処理デバイス。
【発明の詳細な説明】
【米国特許法第１２０条における優先権の主張】
【０００１】
本特許出願は、本出願の譲受人に譲渡され、参照により明確に本明細書に組み込まれる、２００７年３月９日出願の「ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ  ＭＯＤＵＬＡＴＩＯＮ  ＲＯＴＡＴＩＮＧ  ＴＲＡＩＮＩＮＧ  ＳＥＱＵＥＮＣＥ」と題する係属中の米国特許出願番号第１１／６８４，５６６号、弁理士整理番号第０６０３９５号の一部継続出願である。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、一般に通信チャネル推定に関し、より詳細には、受信機チャネル推定のトレーニングにおいて直交変調不偏トレーニングシーケンス(quadrature modulation unbiased training sequences)を使用するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
図１は、従来の受信機フロントエンド（従来技術）の概略ブロック図である。従来の無線通信受信機は、放射信号を伝導信号に変換するアンテナを含む。何らかの初期フィルタリングの後、伝導信号は増幅される。十分な電力レベルを仮定すれば、信号の搬送周波数は、信号を局部発振器信号と混合することによって変換（ダウンコンバート）できる。受信信号が直交変調されるので、信号は、組み合わせられる前に別々のＩ経路およびＱ経路を介して復調される。周波数変換の後、アナログ信号は、ベースバンド処理のためにアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を使用してデジタル信号に変換できる。この処理は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を含む。
【０００４】
受信機にもたらされることがあるいくつかの誤差があり、チャネル推定および意図された信号の回復に悪影響を及ぼす。誤差は、ミキサー、フィルタ、およびキャパシタなどの受動素子からもたらされる。誤差がＩ経路とＱ経路との間に不平衡を生じると、誤差は悪化する。チャネルを推定し、したがってこれらの誤差の一部をなくそうとして、通信システムは、繰返しまたは所定のデータシンボルであるトレーニングシーケンスを含むメッセージフォーマットを使用する。たとえば直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）システムを使用して、同じＩＱコンステレーションポイントを副搬送波ごとに繰り返し送信する。
【０００５】
携帯用電池式デバイスの電力を節約しようとして、いくつかのＯＦＤＭシステムはトレーニング用の単一の変調シンボルのみを使用する。たとえば、コンステレーションにおける一意の方向（たとえば、Ｉ経路）は刺激されるが、他の方向（たとえば、Ｑ経路）は刺激されない。同種の単方向トレーニングがパイロットトーンとともに使用される。単一の変調チャネル（たとえば、Ｉチャネル）を±１シンボル値でスクランブルしても、コンステレーションポイントは回転せず、直交チャネルの刺激は得られないことに留意されたい。
【０００６】
大規模な帯域幅システムでは一般的である直交経路不平衡がある場合、上記の省電力トレーニングシーケンスは偏ったチャネル推定値を生じる。偏ったチャネル推定値は、一方向（すなわち、Ｉ経路）でＩＱコンステレーションをよく整合させるが、直交方向で直交不平衡をもたらす。いかなる不平衡も２つのチャネル間で均等に分配されることが好ましい。
【０００７】
図２は、受信機側での直交不平衡（従来技術）を示す概略ブロック図である。図示されていないが、送信機側不平衡は類似している。Ｑ経路は基準であると仮定する。入射波形はｃｏｓ（ωｔ＋θ）であり、θはチャネルの位相である。Ｑ経路は−ｓｉｎ（ωｔ）でダウンコンバートされる。Ｉ経路は（１＋２ε）ｃｏｓ（ωｔ＋２Δφ）でダウンコンバートされる。２Δφおよび２εはハードウェア不平衡であり、それぞれ位相誤差および振幅誤差である。ローパスフィルタＨＩおよびＨＱは経路ごとに異なる。フィルタは追加の振幅ひずみおよび位相ひずみをもたらす。しかしながら、これらの追加のひずみは２Δφおよび２ε内でひとまとめにされる。これらの２つのフィルタは実際のものであり、＋ωと−ωの両方に同様に影響を及ぼすことに留意されたい。
【０００８】
誤差は小さいと仮定する。
【数１】
2010521124.tif 000003
【０００９】
右辺の第１の成分ｃｏｓ（ωｔ）は、わずかに拡大縮小された理想的なＩ経路である。第２の成分−２Δφ．ｓｉｎ（ωｔ）はＱ経路からの小さいリークである。入射波形のダウンコンバーションの後は以下のようになる。
【数２】
2010521124.tif 000004
【００１０】
誤差は直交変調コンステレーションにおけるシンボル位置の誤った解釈を生じ、さらに誤って復調されたデータを生じる。
【発明の概要】
【００１１】
無線通信受信機は、ミキサー、増幅器およびフィルタに関連付けられたハードウェア構成要素におけるトレランスの欠如に起因する誤差が生じやすい。直交復調器では、これらの誤差はまたＩ経路とＱ経路との間の不平衡をもたらし、その結果、データが不適切に処理されることになる。
【００１２】
トレーニング信号を使用して受信機チャネルを較正することができる。しかしながら、Ｉ経路とＱ経路の両方を刺激するわけではないトレーニング信号は、２つの経路間の不平衡の問題に対処しない。
【００１３】
したがって、不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための方法が提供される。本方法は、直交変調送信機において不偏トレーニングシーケンスを生成する。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す。より明示的には、時間領域のトレーニング情報は、蓄積電力を有する同相（Ｉ）変調経路を介して送信される。時間領域のトレーニング情報は、Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する直交（Ｑ）変調経路を介して送信される
一態様では、不偏トレーニングシーケンスは、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対として生成される。本方法は積（ｐ・ｐｍ）を０にする。
【００１４】
不偏チャネル推定値を計算するための方法も提供される。本方法は、直交復調受信機において不偏トレーニングシーケンスを受け取る。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を含む。本方法は、不偏トレーニングシーケンスを処理し、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成する。処理済みシンボル（ｙ）は、対応する基準信号の共役（ｐ＊）によって乗算され、不偏チャネル推定値（ｈｕ）が得られる。
【００１５】
不偏トレーニングシーケンスを生成し、不偏チャネル推定値を計算するための上記の方法、システム、ならびにこれらのシステムおよび方法の変形形態の追加の詳細を以下に示す。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】従来の受信機フロントエンド（従来技術）の概略ブロック図。
【図２】受信機側での直交不平衡（従来技術）を示す概略ブロック図。
【図３】例示的なデータ送信システムを示す概略ブロック図。
【図４】不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのシステムまたはデバイスの概略ブロック図。
【図５Ａ】時間領域と周波数領域の両方で表される不偏トレーニングシーケンスを示す図。
【図５Ｂ】複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を示す図。
【図５Ｃ】複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を示す図。
【図６】時間領域でパイロットトーンのシーケンスとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図。
【図７】非所定の通信データに先行するプリアンブルとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図。
【図８】複数のメッセージでシンボルを平均化することによって使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図。
【図９】不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための処理デバイスを示す概略ブロック図。
【図１０】不偏チャネル推定値を計算するためのシステムの概略ブロック図。
【図１１】不偏チャネル推定値を計算するための処理デバイスを示す概略ブロック図。
【図１２】上記のアルゴリズムをＷｉＭｅｄｉａ  ＵＷＢ標準に適用することによって達成されるパフォーマンスを示す図。
【図１３】不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための方法を示すフローチャート。
【図１４】不偏チャネル推定値を計算するための方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、図面を参照しながら様々な実施形態について説明する。以下の説明では、説明の目的で、１つまたは複数の態様の十分な理解を与えるために多数の特定の詳細を記載する。ただし、そのような（１つまたは複数の）実施形態は、これらの特定の詳細なしに実施できることは明らかであろう。他の例では、これらの実施形態の説明を容易にするために、よく知られている構造およびデバイスをブロック図の形で示してある。
【００１８】
本出願で使用される、「プロセッサ」、「処理デバイス」、「構成要素」、「モジュール」、「システム」などの用語は、ハードウェア、ファームウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかである、コンピュータ関連のエンティティを指すものとする。たとえば、構成要素は、プロセッサ上で実行されるプロセス、生成手段、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータであってよいが、これらに限定されない。例として、コンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションと、そのコンピューティングデバイスの両方を構成要素とすることができる。１つまたは複数の構成要素がプロセス内および／または実行スレッド内に常駐してよく、１つの構成要素が１つのコンピュータ上に配置され、および／または２つ以上のコンピュータ間に分散されてもよい。さらに、これらの構成要素は、様々なデータ構造を記憶している様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。構成要素は、１つまたは複数のデータパケット（たとえば、ローカルシステム、分散システム内の別の構成要素と対話する、および／またはインターネットなどのネットワークを介して信号によって他のシステムと対話する、ある構成要素からのデータ）を有する信号などに従って、ローカルおよび／またはリモートプロセスによって通信することができる。
【００１９】
様々な実施形態を、いくつかの構成要素、モジュールなどを含むことができるシステムに関して示す。様々なシステムは、追加の構成要素、モジュールなどを含むことができ、および／または各図に関連して論じる構成要素、モジュールなどのすべてを含まなくてもよいことを理解および認識されたい。これらの手法の組合せも使用できる。
【００２０】
説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または他のプログラム可能論理デバイス、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行できる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってよいが、代替として、プロセッサは任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態マシンであってよい。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえばＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装されてもよい。
【００２１】
本明細書で開示された実施形態と関連して説明した方法またはアルゴリズムは、直接ハードウェアで、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、またはその２つの組合せで実施できる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、取外し可能ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体に常駐することができる。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読み取ることができ、その記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合できる。代替として、記憶媒体はプロセッサに一体化されていてよい。プロセッサおよび記憶媒体はＡＳＩＣ内に常駐することができる。ＡＳＩＣはノードまたは他の場所に常駐することができる。代替として、プロセッサおよび記憶媒体は、ノード内、またはアクセスネットワーク内の他の場所にある個別の構成要素として常駐してよい。
【００２２】
図３は、例示的なデータ送信システム３００を示す概略ブロック図である。ベースバンドプロセッサ３０２は、メディアアクセス制御（ＭＡＣ）レベルからデジタル情報を受け取るために線３０４上に入力を有する。一態様では、ベースバンドプロセッサ３０２は、デジタル（ＭＡＣ）情報を受け取るために線３０４上に入力を有し、周波数領域中の符号化デジタル情報を供給するために線３０８上に出力を有する符号器３０６を含む。インタリーバ３１０は符号化デジタル情報をインタリーブするために使用され、周波数領域中のインタリーブされた情報を線３１２上に供給する。インタリーバ３１０は単一の高速入力信号を複数の並列のより低速のストリームに変換するデバイスであり、より低速の各ストリームは特定の副搬送波に関連付けられる。逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）３１４は、周波数領域中の情報を受け取り、その入力情報にＩＦＦＴ演算を実行し、デジタル時間領域信号を線３１６上に供給する。デジタルアナログ変換器３１８は線３１６上のデジタル信号を線３２０上のアナログベースバンド信号に変換する。以下でより詳細に説明するように、送信機３２２はベースバンド信号を変調し、線３２４上の出力として変調搬送波信号を供給する。注：上記と同じ機能を実行できる代替の回路構成が、当業者には周知であろう。明示的には示されていないが、受信機システムは、送信機から受け取られる情報を逆処理するための同様の１組の構成要素から構成される。
【００２３】
図４は、不偏通信トレーニングシーケンスを送信するためのシステムまたはデバイスの概略ブロック図である。システム４００は、デジタル情報を受け取るために線４０４上に入力を有する送信機または送信手段４０２を備える。たとえば、情報はＭＡＣレベルから供給できる。送信機４０２は、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す直交変調不偏トレーニングシーケンスを供給するために線４０６上に出力を有する。
【００２４】
送信機４０２は、空気または真空媒体を介して通信するためにアンテナ４０８を使用する無線周波数（ＲＦ）送信機サブシステムなど、送信機サブシステム４０７を含む。ただし、本発明は、直交変調された情報を搬送できるいかなる通信媒体（たとえば、無線、有線、光）にも適用可能であることを理解されたい。送信機サブシステム４０７は、同相（Ｉ）変調経路４１０、または蓄積電力を有する時間領域中のＩ変調トレーニング情報を生成するための手段を含む。送信機サブシステム４０７はまた、直交（Ｑ）変調経路４１２、またはＩ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する時間領域中のＱ変調トレーニング情報を生成するための手段を含む。線４０４ａ上のＩ経路情報はミキサー４１４において搬送波ｆｃでアップコンバートされ、線４０４ｂ上のＱ経路情報はミキサー４１６において搬送波（ｆｃ＋９０°）の位相シフトバージョンでアップコンバートされる。Ｉ経路４１０およびＱ経路４１２は、コンバイナ４１８において加算され、線４２０上に供給される。いくつかの態様では、信号は増幅器４２２において増幅され、線４０６上のアンテナ４０８に供給され、そこで不偏トレーニングシーケンスが放射される。Ｉ経路およびＱ経路は、代わりにＩチャネルおよびＱチャネルとも呼ばれる。不偏トレーニングシーケンスは、回転トレーニング信号、直交平衡トレーニングシーケンス、平衡トレーニングシーケンス、平衡トレーニングシーケンス、または不偏トレーニング信号とも呼ばれる。
【００２５】
たとえば、不偏トレーニングシーケンスを最初にＩ変調経路４１０を介して送信し、その後トレーニング情報をＱ変調経路４１２を介して送信する。すなわち、トレーニング信号は、Ｉ変調経路を介してのみ送信されるシンボルまたは一連の繰返しシンボルなどの情報を含み、その後、Ｑ変調経路を介してのみ送信されるシンボルまたは一連の繰返しシンボルの送信が行われる。あるいは、トレーニング情報を最初にＱ変調経路を介して送信し、その後Ｉ変調経路を介して送信してもよい。あるいは、単一のシンボルがＩ経路およびＱ経路を通って送信される場合、送信機は回転トレーニング信号を送信する。たとえば、第１のシンボルは常に（１，０）であってよく、第２のシンボルは常に（０，１）、第３のシンボルは（−１，０）、および第４のシンボルは（０，−１）であってよい。
【００２６】
ただし、上述のように、シンボル回転を得るためにＩ変調経路およびＱ変調経路を通るシンボルの送信を単に交替する必要はない。たとえば、送信機は、Ｉ変調経路とＱ変調経路の両方を通してトレーニング情報を同時に送信し、Ｉ変調信号とＱ変調信号を組み合わせることができる。
【００２７】
最初にＩ変調経路（だけ）を介してトレーニング信号を送信する上記の回転するタイプの不偏トレーニングシーケンスは、Ｉ変調経路を付勢するが、Ｑ変調経路を付勢しないことによって達成できる。次いで、送信機は、Ｉ変調経路を介してトレーニング情報を送信した後に、Ｑ変調経路を付勢することによってＱ変調経路を介してトレーニング信号を送信する。トレーニングシンボルはまた、従来の方法で直交変調に関連付けられた、それぞれＩ成分とＱ成分の両方を有するシンボルを供給することによって回転される。
【００２８】
一般に、送信機４０２はまた直交変調（非所定の）通信データを送信する。不偏トレーニングシーケンスは受信機（図示せず）によって使用されて不偏チャネル推定値を生じ、それにより非所定の通信データがより正確に回復できるようになる。一態様では、直交変調通信データは、不偏トレーニングシーケンスを送信した後に送信される。別の態様では、不偏トレーニングシーケンスはパイロット信号の形で通信データと同時に送信される。システムはトレーニング信号と直交変調通信データとの間の特定の時間的関係に限定されない。
【００２９】
不偏であるために、特定の副搬送波に関連付けられたシンボル値は定期的に変化する。メッセージ当たり偶数個のシンボルがある場合に複素平面内に均等に情報を分配する最も簡単な手段は、周期ごとにシンボル値を９０度回転することである。本明細書では、メッセージは所定のフォーマットのシンボルのグルーピングである。メッセージは、いくつかのシンボル周期の持続時間を有する。１つまたは複数のシンボルはシンボル周期ごとに送信される。いくつかのメッセージはメッセージの本文の前にプリアンブルを含む。たとえば、メッセージは、多数のＯＦＤＭシンボルを含む長いパケットとして形成される。各ＯＦＤＭシンボルは多数の副搬送波を含む。いくつかの態様では、メッセージのプリアンブルは不偏トレーニングシーケンスを含む。他の態様では、不偏トレーニングシーケンスは、非所定の通信データと同時に送信されるパイロット信号のシーケンスである。
【００３０】
奇数個のシンボルがメッセージのトレーニングシーケンス中に使用される場合、周期ごとにシンボルの位相を９０度回転する方法は必ずしも有用ではない。一連の３つのシンボルについては、６０度または１２０度の回転を使用してシンボル｜［ｒ１］値を複素平面内に均等に分配することができる。５つのシンボルについては、１８０／５度または３６０／５度の回転が使用される。トレーニングシーケンス中のシンボルの数が素数である場合、組合せ解決法が使用される。たとえば、メッセージ中に合計７つのシンボルがある場合、最初の４つのシンボルに対して９０度の回転を使用し、次の３つのシンボルに対して１２０（または６０）度の回転を使用する。別の態様では、不偏トレーニングシーケンスは２つ以上のメッセージにわたって平均化される。たとえば、メッセージが３つのトレーニングシンボルを含む場合、２つのメッセージの組合せは６つのシンボルを含む。６つのトレーニング信号の場合、９０度の回転をシンボル間で使用する。
【００３１】
電力は複素シンボル値の二乗に応じた測定であるので、複素空間における角度θのシンボルベクトルに関連付けられた電力も（θ＋１８０）の電力であるとみなすことができる。したがって、角度６０度の蓄積電力は２４０度の電力と同じである。あるいは、角度θのシンボルに関連付けられた電力は角度（θ＋１８０）の電力と合計される。角度θと角度（θ＋１８０）の電力を合計することによって、電力の観点から考えると、複素空間は１８０度のみスパンする。この理由で、不偏トレーニングシーケンスが２つの直交シンボルのみ、または６０度離れた３つのシンボルからなる場合、電力の均一な蓄積は複素空間に一様に分布される。
【００３２】
図５Ａは、時間領域と周波数領域の両方で表される不偏トレーニングシーケンスを示す図である。一態様では、送信機は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む、積（ｐ・ｐｍ）が０になる信号対を生成する。たとえば、回数ｉ＝１では、積（ｐ１・ｐ１ｍ）＝０である。上記のように、ｐおよびｐｍは、振幅成分および位相成分を伴う複素数値である。別の態様では、送信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成し、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にする。あるいは、（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計は０、ただしｉ＝１〜Ｎである。注：ｐｉシンボルとｐｉｍシンボルの間の「ドット」は、スカラー数間の従来の乗算演算を表すものとする。
【００３３】
同様に、送信機が基準信号およびミラー信号のｉ回の発生を生成する場合、信号対値ｐおよびｐｍが、必要ではないが、発生ごとに変化する。たとえば、送信機は、ｐを表すために、発生ごとに一定のままである複素数値として情報を生成することによって積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にすることができる。ｐｍを表すために、送信機は、発生ごとに１８０度回転する複素数値として情報を生成する。ただし、積（ｐｉ・ｐｉｍ）をゼロにできる他の方法はほぼ無限にある。
【００３４】
別の態様では、送信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生、および発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成する。送信機は、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にする。
【００３５】
たとえば、１つまたは複数のメッセージは所与の副搬送波ｆに対してＮ個のパイロットトーンの時間的シーケンスを含み、ミラー副搬送波−ｆに対してＮ個のパイロットトーンがある。図５Ａの説明において上述したように、このパイロットトーンを使用して不偏トレーニングシーケンスを生成するには、一般的な解決法は、（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計が０、ただしｉ＝１〜Ｎである。１つの特定の解決法では、パイロットトーンは、ｉ＝１および２について対にされる。したがって、ｐ１・ｐ１ｍ＋ｐ２・ｐ２ｍ＝０。同様に、ｉ＝３および４のパイロットトーンは次のように対にできる。ｐ３・ｐ３ｍ＋ｐ４・ｐ４ｍ＝０。この対生成は、ｉ＝Ｎまで続けられる。各対が合計０を有する場合、累計も０であり、すなわちｓｕｍ  ｐｉ・ｐｉｍ＝０である。対生成により、０にする問題が単純になる。ｓｕｍ  ｐｉ・ｐｉｍ＝０を検証するＮ個のパイロットを探索する代わりに、２対のパイロットを０にできることで十分である。
【００３６】
上述のように、不偏トレーニングシーケンスを生成することの簡単な例は、時間領域におけるシンボルの９０度回転、または周波数領域における＋ｆ上のシンボル基準を維持し、ただし−ｆ上のミラーの符号を反転することを含む。これらの例は両方とも２対のトーンを使用し、式ｐ１・ｐ１ｍ＋ｐ２・ｐ２ｍ＝０を満たす。
【００３７】
あるいは、不偏トレーニングシーケンスは以下を含むことができる。
【数３】
2010521124.tif 000005
【００３８】
不偏トレーニングシーケンスは平均化によって得ることができる。不偏トレーニングシーケンスの原理は、パイロットが以下を満たさなければならないことを要求する。
【数４】
2010521124.tif 000006
【００３９】
変更形態として、不偏トレーニングシーケンスは次のように構成できる。
【数５】
2010521124.tif 000007
【００４０】
図５Ｂおよび図５Ｃは、複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を示す図である。複素平面は、実軸（Ｒ）および虚軸（Ｉ）の情報を表すために使用できる。円は、正規化値１をもつ均一な電力またはエネルギーの境界を表す。図５Ｂでは、不偏トレーニングシーケンスは次の３つのシンボルから形成される。０度にある第１のシンボル（Ａ）、１２０度にある第２のシンボル（Ｂ）、および２４０度にある第３のシンボル（Ｃ）。第１のシンボル（Ａ）が０度のままであり、第２のシンボル（Ｂ’）は６０度にあり、第３のシンボル（Ｃ’）は１２０度にある場合、全く同じ電力分布が得られる。各シンボルに関連付けられた電力は１である。
【００４１】
図５Ｃでは、不偏トレーニングシーケンスは次の５つのシンボルから形成される。各々電力０．５をもち、したがって蓄積電力が１である０度にある２つのシンボル、電力１をもつ９０度にある１つのシンボル、電力１をもつ１８０度にある１つのシンボル、および電力１をもつ２７０度にある１つのシンボル。
【００４２】
誤差０の不偏トレーニングシーケンスを送信および受信することが可能である多くの状況と同様に、本明細書で使用する上述の「電力の均一な蓄積」は各複素平面方向に全く等しい蓄積とすることができる。すなわち、トレーニングシーケンスは１００％偏っている。あるいは、上述のように、ｐｉ・ｐｉｍの合計は０である。最悪解析では、次のように、Ｌ個のパイロットシンボルは平均化され、各パイロットシンボルは均一な蓄積電力を有する。
【数６】
2010521124.tif 000008
【００４３】
Ｌが１００％であり、｜ｓｕｍ  ｐｉ・ｐｉｍ｜＝Ｌ／４の場合、（均一な蓄積電力）誤差は２５％である。２５％誤差の不偏トレーニングシーケンスは依然として優れた結果をもたらす。Ｌ／２を使用した場合（５０％誤差）、チャネル推定からのＩＱ干渉はまだ６ｄＢ減少するので、良い結果が得られる。
【００４４】
図６は時間領域でパイロットトーンのシーケンスとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図である。送信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを供給することによって不偏トレーニングシーケンスを生成することができる。図中の各パルスはシンボルを表す。送信機は、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たり（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを生成し、シンボル周期当たりＮ個のシンボルを同時に供給する。ＩＥＥＥ８０２．１１およびＵＷＢに準拠したシステムなど、多数の通信システムがチャネルトレーニングの目的でパイロットトーンを使用する。
【００４５】
図７は、非所定の通信データに先行するプリアンブルとして使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図である。送信機は、直交変調通信データを生成し、第１の複数のシンボル周期中に（たとえば、１〜４回）不偏トレーニングシーケンスを供給し、その後、第２の複数のシンボル周期中に（たとえば５〜Ｎ回）直交変調通信データを供給する。ここでも、図中のパルスはシンボルを表す。
【００４６】
たとえば、超広帯域（ＵＷＢ）システムは、通信データまたはビーコン信号の送信より前に送信される６つのシンボルを使用する。したがって、３つの連続的なシンボルはＩ変調経路上で生成し、その後Ｑ変調経路上で３つの連続的なシンボルを生成することができる。このプロセスを使用すると、Ｑチャネルは、休止状態に戻る前に、３つのシンボルのために、短く活動化するだけでよい。ただし、不偏トレーニングシーケンスを生成するために使用できるシンボルの多数の他の組合せがある。
【００４７】
図５Ｂまたは図５Ｃのいずれかを見ると、送信機は、（複素平面内の）複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを生成することがわかる。本明細書で使用する「方向」とは、角度θおよび角度（θ＋１８０）の各々のベクトルの合計を指す。たとえば、０度と１８０度は同一方向であるので、０度にあるシンボルに関連付けられた電力は１８０度にあるシンボルからの電力とともに蓄積される。この関係の結果として、不偏トレーニングシーケンス中のシンボルの時間的シーケンスは、送信機によって複数のシンボル周期中に供給される、時間領域中の実軸情報に関連付けられた累積電力および時間領域中の虚軸情報に関連付けられた等しい累積電力を有する。別の態様では、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す不偏トレーニングシーケンスは、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして、次のように表すことができる。
【数７】
2010521124.tif 000009
【００４８】
ここで、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数である。注：ａｉシンボルとａｉシンボルの間の「ドット」は、スカラー数間の従来の乗算演算を表すものとする。
【００４９】
シンボルａｉは一般に周期波形をもつ副搬送波であるので、ａの１つの特定の値はない。すなわち、ａｉは時間とともに変化し、ａｉ（ｔ）として表すことができる。ただし、ｔ個のサンプルが得られる場合、Ｔが１に正規化されると仮定すると、シンボルはａｉ（ｋＴ）またはａｉ（ｋ）として表すことができる。時間領域システムの場合、ｋ個にわたる合計は消える。シンボル当たり１つのサンプルでは、シンボルとサンプルは同じになり、式は次のように記述できる。
【数８】
2010521124.tif 000010
【００５０】
単純な２シンボル直交不偏トレーニングシーケンスを用いて説明するためには、第１のシンボル（ｉ＝１）が角度０度を有する場合、式を満たすために、等しい量の電力が角度１８０度に存在しなければならない。同様に、第２のシンボルが９０度にある場合、等しい量の電力が角度２７０度に存在しなければならない。他のより複雑な例では、シンボルを指標ｉにわたって合計して０にされた最終結果を得る必要があることがある。
【００５１】
あるいは、式ｓｕｍ  ａｉ・ａｉ＝０は、射影を複素平面内の任意の方向で行い、電力を計算した場合、電力は角度にかかわらず常に同じであるということを指す。方向φにおける電力は次のとおりである。
【数９】
2010521124.tif 000011
【００５２】
この電力は、ｓｕｍ  ａｉ・ａｉ＝０の場合のみ、すべてのφについて一定である。
【００５３】
周波数領域式（ｓｕｍ  ｐｉ・ｐｉｍ＝０）はｓｕｍ  ａｉ・ａｉ＝０に等しいことを示すことができる。ｐｉは＋ｆを変調し、ｐｉｍは−ｆを変調するので、ｐｉおよびｐｉｍに対応する時間領域信号は、
【数１０】
2010521124.tif 000012
【００５４】
である。ｅｘｐ（ｊ４πｆｔ）は１つのシンボル中で積分されると数回回転して消えるので、１つのシンボルｉ内で、時間ａｉ・ａｉにわたる積分は、
【数１１】
2010521124.tif 000013
【００５５】
である。したがって、１つのシンボル中に蓄積されるａｉ・ａｉはｐｉ・ｐｉｍに等しい。すべてのシンボルが合計される場合は次のとおりである。
【数１２】
2010521124.tif 000014
【００５６】
図８は、複数のメッセージにわたってシンボルを平均化することによって使用可能な不偏トレーニングシーケンスを示す図である。第１のメッセージにおいて第１のシンボル周期中に１つのシンボル（または２つ以上のシンボル、図示せず）が生成される。第１のメッセージの後の第２のメッセージにおいて第２のシンボル周期中にシンボルが生成される。より一般的には、複数（ｎ個）のメッセージにおいてトレーニング情報シンボルが生成される。送信機は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を生成することによって、不偏トレーニングシーケンスを生成する。プリアンブルタイプのトレーニングシーケンスが示されているが、図７と同様に、同じタイプの解析がパイロットタイプの不偏トレーニングシーケンスに適用される。
【００５７】
図９は、不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための処理デバイスを示す概略ブロック図である。処理デバイス９００は、線９０４上でデジタル情報を受け取り、線９０６上に直交変調不偏トレーニングシーケンスを供給するための送信機モジュール９０２を含む。不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内に一様に分布した電力の均一な蓄積を表す。処理デバイス９００に関連する機能は、上記の図３〜図８に記載された送信機と同様であり、簡潔さのためにここでは繰り返さない。
【００５８】
図１０は、不偏チャネル推定値を計算するためのシステムの概略ブロック図である。システム１０００は、不偏トレーニングシーケンスを受け取るために線１００４上に入力を有する直交復調受信機または受信手段１００２を備える。図４の送信機の場合と同様に、受信機１００２は、放射された情報を受信するためにアンテナ１００５に接続されるＲＦデバイスであってよい。ただし、受信機は、代わりに有線または光媒体（図示せず）を介して不偏トレーニングシーケンスを受信することができる。不偏トレーニングシーケンスは、上記で定義された、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を含む。
【００５９】
受信機１００２は、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す線１００６上の処理済みシンボル（ｙ）を生成し、これは乗算器１００８に送信される。ｐの値は所定なので、乗算器１００８は、対応する基準信号の（所定の）共役（ｐ＊）によって各処理済みシンボル（ｙ）を乗算し、線１０１０上の出力において不偏チャネル推定値（ｈｕ）を供給することが可能である。共役情報は、たとえば、メモリ１０１２中に記憶し、線１０１４上の乗算器１００８に供給することができる。
【００６０】
一態様では、受信機１００２は、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐｎ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取る。たとえば、受信機は、（シンボル周期当たり）Ｐ個のパイロットシンボルとともにメッセージを受け取ることができる（図６参照）。受信機１００２は、複数の処理済みシンボル（ｙｎ）を対応する複数の基準信号から生成し、各処理済みシンボルにその対応する基準信号の共役を乗算し、複数のチャネル推定値（ｈｕｎ）を得て、ｎの値ごとにチャネル推定値（ｈｕｎ）を平均化する。図６の例を使用すると、Ｐ個の不偏のチャネル推定値が得られる。チャネル推定値を決定する方法は当技術分野でよく知られている。しかしながら、本発明の受信機は、所定のデータを使用して、極めて正確な不偏タイプのチャネル推定値を計算することが可能である。
【００６１】
別の態様では、送信機サブシステム１０１６は、同相（Ｉ）変調経路１０１８、または蓄積電力を有する時間領域中のＩ変調トレーニング情報を受け取るための手段を有する。直交（Ｑ）復調経路１０２０または時間領域中のＱ復調トレーニング情報を受け取るための手段は、Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する。
【００６２】
図１０を図６と対比すると、受信機１００２は、ｎ個の所定の基準信号（ｐｎ）の時間的シーケンスを伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取る。受信機１００２は、基準信号の時間的シーケンスからｎ個の処理済みシンボル（ｙｎ）の時間的シーケンスを生成し、時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算する。図６では、Ｐ個の処理済みシンボル（ｙ）がシンボル周期ごとに生成される。受信機１００２は、ｎ個のチャネル推定値（ｈｕｎ）の時間的シーケンスを得て、ｎ個のチャネル推定値を平均化する。
【００６３】
一態様では、受信機１００２は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対として不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐｍ）は０である（図５参照）。さらに、受信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生として不偏トレーニングシーケンスを受け取ることができ、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計は０である。一変更形態では、受信機１００２は、基準信号およびミラー信号のｉ回の発生を受け取り、信号対値ｐおよびｐｍが発生ごとに変化する。別の変更形態では、受信機は、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生として不偏トレーニング信号を受け取り、発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成する。受信機は、発生を対にし、各対にされた発生からの積の合計を０にすることによって処理済みシンボルを生成する。たとえば、受信機は信号対を受け取り、次のように、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計は０である。情報は、発生ごとに一定のままである複素数値として受け取られ、ｐを表す。ｐｍを表す情報は、発生ごとに１８０度回転する複素数値として受け取られる。
【００６４】
図１０と図６を対比すると、一態様では、受信機は、複数のシンボル周期中に、不偏トレーニングシーケンスをシンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして受け取り、Ｐ個の不偏パイロットチャネル推定値を得る。受信機は、各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取り、各シンボル周期中に通信データの処理済みシンボル（ｙｃ）を生成する。すなわち、（Ｎ−Ｐ）個の処理済みシンボルが生成される。受信機は、不偏パイロットチャネル推定値から導出された、各処理済みシンボル（ｙｃ）のチャネル推定値を外挿し、各処理済みシンボルに、外挿されたチャネル推定値を乗算して、送信シンボル（ｘ）を導出する。シンボルｘは、通信データとして送信される未知のシンボル値である。隣接するパイロットチャネルの不偏チャネル推定値に基づくデータチャネルのチャネル推定値の外挿法は、当業者には理解されよう。
【００６５】
図１０と図７を対比すると、受信機１００２は、不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に直交変調通信データを受け取る。受信機は、通信データシンボルごとに処理済みシンボル（ｙｃ）を生成し、各処理済みシンボルに不偏チャネル推定値を乗算し、送信シンボル（ｘ）を導出する。
【００６６】
送信不偏トレーニングシーケンスの説明において上述したように、受信機は、複素平面内の複数の方向で（上記で定義された）等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを受け取る。したがって、不偏トレーニングシーケンスシンボルの時間的シーケンスは、時間領域中の実軸情報に関連付けられた累積電力、および時間領域中の虚軸情報に関連付けられた等しい累積電力を有する。
【００６７】
別の態様では、受信機によって受け取られる不偏トレーニングシーケンスは、次のように時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして表すことができる。
【数１３】
2010521124.tif 000015
【００６８】
ここで、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数である。
【００６９】
図１０と図８を対比すると、受信機は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向において等しい電力を有する複数のメッセージ中のシンボルとして、不偏トレーニングシーケンスを受け取ることができる。
【００７０】
図１１は、不偏チャネル推定値を計算するための処理デバイスを示す概略ブロック図である。処理デバイス１１００は、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を有する不偏トレーニングシーケンスを受け取るために線１１０４上に入力を有する直交復調受信機モジュール１１０２を備える。受信機モジュール１１０２は、線１１０６上に供給される不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成する。乗算モジュール１１０８は、処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算し、線１１１０上の出力において不偏チャネル推定値（ｈｕ）を供給する。処理デバイス１１００の多数のフィーチャは、図１０の受信機と同じように共用され、簡潔さのためにここでは繰り返さない。
【００７１】
送信データの情報量が一般に、受信機が較正を行い、チャネル測定を行えるようにする所定または「既知の」データであるという点で、プリアンブル中で使用可能なトレーニングシーケンスもパイロット信号として使用可能なトレーニングシーケンスも同じである。（非所定の）通信データを受信する場合、データ自体、チャネルおよびノイズの３つの未知数がある。ノイズはランダムに変化するので、受信機はノイズについて較正できない。チャネルは、遅延および多重通路に通常関連する測定である。比較的短い期間、トレーニング信号、パイロット信号など、所定のデータを使用する場合、多重通路から生じる誤差を測定することができる。チャネルが知られると、この測定を使用して、受信された（非所定の）通信データ中の誤差を取り除くことができる。したがって、いくつかのシステムは、データの復号が始まる前にトレーニング信号を供給してチャネルを測定する。
【００７２】
ただし、たとえば送信機または受信機のいずれかが空間を移動するか、クロックがドリフトする際に、チャネルが変化することがある。したがって、多数のシステムは、チャネルの遅い変化を追跡するために「未知の」データとともにより多くの「既知の」データを送信し続ける。
【００７３】
詳細に図示されてはいないが、図３の送信機と図１０の受信機を組み合わせてトランシーバを形成することができる。実際は、そのようなトランシーバの送信機および受信機は、アンテナ、ベースバンドプロセッサ、ＭＡＣレベルの回路など、要素を共用することができる。上記の説明は、不偏トレーニングシーケンスを送信し、デバイスのネットワーク中の他のトランシーバからの不偏トレーニングシーケンスの受信に基づいて不偏チャネル推定値を計算するトランシーバを説明するものである。
【００７４】
機能の説明
現代の高データ転送速度通信システムは、２つの異なるチャネル、同相チャネルおよび直交位相チャネル（ＩおよびＱ）上で信号を送信する。２つのチャネルは複素平面内で２Ｄコンステレーションを形成する。ＱＰＳＫおよびＱＡＭはコンステレーションの例である。ＩチャネルおよびＱチャネルは、ＲＦ成分の変化により完全には平衡化できないＲＦハードウェアによって搬送され、その結果ＩＱ不平衡を生じる。一般的になりつつある直接変換システムでは、生じる不平衡はさらに大きくなる。ＩＱ不平衡はコンステレーションを歪め、ＩチャネルとＱチャネルの間に漏話を生じ、信号はそれ自体と干渉する。自己発生干渉は信号電力とともに増加するので、送信電力を増加しても無駄である。信号対雑音比（ＳＩＮＲ）は、所与のＲＦハードウェアで達成できる最も高いデータ転送速度に制限を設ける上限に達する。データ転送速度を増加するために、コストのかかる解決策は、より上等な、より高価なハードウェアを使用することである。場合によってはコストのかからない解決策は、ＩＱ不平衡をデジタル的に推定し、補正することである。デジタル推定および補正アルゴリズムの概念は、以前に当技術分野で促進された。しかしながら、それらの解決策は、特殊なタイプのトレーニングシーケンスに依拠しないので、費用がかかる傾向がある。これらの解決策はしばしば、一方における、通常は受信機における不平衡を考えるにすぎない。
【００７５】
以下に、送信機から受信機への終端間の不平衡を研究する時間領域システムについての洞察とともに、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）に焦点を合わせた例を挙げる。さらに、ＯＦＤＭでは、不平衡は、フィルタの周波数応答の変化を考慮して、周波数に応じてモデル化される。
【００７６】
２種類の拡張を以下に示す。１つはコストが０であり、不偏トレーニングシーケンスを使用することによってチャネル推定からの干渉をなくすものである。チャネル推定の誤差はデータ自体の誤差よりもパフォーマンスにとってしばしばより有害なので、大幅な利得が達成される。２つ目の比較的低コストの拡張は、より多くの利得が必要な場合に、データ歪みを補正するものである。
【００７７】
ＩＱ不平衡のモデルを以下に示す。不偏トレーニングシーケンスを使用する従来のチャネル推定がどのようにＩＱ不平衡の一部を緩和することができるかを示す解析を行う。次いで、ＩＱ不平衡パラメータを計算し、アルゴリズムが効果的であることを証明するために、簡単な拡張を行う。推定されたパラメータを使用して、データ歪みを緩和するために簡単な補正アルゴリズムを提示する。また、ＷｉＭｅｄｉａのＵＷＢについてのシミュレーション結果、ならびに標準を補正する提案を示す。
【００７８】
ＩＱ不平衡モデル
同相（Ｉ）チャネルと直交位相（Ｑ）チャネルとの間の電力（振幅）平衡または直交性（位相）が維持されない場合、ＩＱ不平衡が起こる。したがって、ＩＱ不平衡は振幅不平衡２εおよび位相不平衡２Δφによって特徴づけられる。
【００７９】
時間領域信号
複素シンボルｘはＩチャネルおよびＱチャネルを介して送信および受信される。理想的なノイズがないチャネルでは、シンボルｘは損われずに受信される。しかし、ＩＱ不平衡がある場合、ノイズがあるか歪んだバージョンが受信される可能性が高い。
【数１４】
2010521124.tif 000016
【００８０】
ここで、
【数１５】
2010521124.tif 000017
【００８１】
は不平衡、α≒１およびβ≒０をモデル化する複素量である。非線形モデル（１）はベクトル形式によって線形化される。
【数１６】
2010521124.tif 000018
【００８２】
Ｂは不平衡行列である。第２の列は、第１の列の複製バージョンであるので使用されない。しかし、第２の列は、後述のように、送信機および受信機における不平衡ブロックを連結できるように同じサイズおよびタイプの入力および出力を与える。送信機における不平衡行列はＢｔによって定義され、受信機においては、Ｂｒによって定義される。
【００８３】
１タップチャネル
１タップチャネルはＯＦＤＭに好適であると考えられる。適切な行列形式の１タップチャネルｈは次のようになる。
【数１７】
2010521124.tif 000019
【００８４】
送信機および受信機における不平衡で、平均でガウス（ＡＷＧＮ）ノイズｎ、ベクトル形式
【数１８】
2010521124.tif 000020
【００８５】
である間は、受信信号は、次のように線形ブロックの連結として表される。
【数１９】
2010521124.tif 000021
【００８６】
全体的な結果としては、ＩＱ不平衡とチャネルを組み合わせて、グローバル不平衡パラメータβ’によって特徴づけられる望ましくない歪みまたは干渉を加えたグローバルチャネルｈ’を生成する。グローバル不平衡パラメータβ’は、チャネルが変化すると変化し、定期的に推定する必要がある。
【００８７】
次に、シンボルｘが、複素平面全体にスパンするのではなく、所与の（１Ｄ）軸に制限される場合の条件について考える。たとえば、軸は、ＢＰＳＫ変調、実軸、虚軸または中間の軸に関連付けることができる。この場合、ｘ＊＝ｋｘと記述でき、ここでは、ｋは複素定数（回転）であり、
【数２０】
2010521124.tif 000022
【００８８】
ｘが一意の軸に制限される場合、ＩＱ不平衡は消え、全体的チャネル応答の一体部分になる。
【００８９】
周波数領域信号
前のモデルは時間領域信号に適用されるが、次に、周波数ｆにおいて、当該の信号ｘが周波数領域中に与えられる変更形態について考える。時間領域では、この信号は複合音ｘｅｊ２πｆｔによって搬送される。式（１）中の項を置き換えると、以下が得られる。
【数２１】
2010521124.tif 000023
【００９０】
ＯＦＤＭでは、ＩＱ不平衡によって生じる干渉は、同じ周波数ｆにおいては現われず、ミラー周波数−ｆにおいては現われ、逆もまた同様である。−ｆで送信されるものが周波数＋ｆ上に干渉を生じる。信号ｘｍが周波数−ｆにおいて送信された信号であり、ここで指標ｍがミラー周波数−ｆにおける量を示す場合、周波数−ｆにおいて以下が得られる。
【数２２】
2010521124.tif 000024
【００９１】
時間領域式の一般化を使用した。ＩＱ不平衡パラメータαおよびβは、ここでは周波数の関数である。これは、システムにおける異なるローパス（ベースバンド）フィルタまたはバンドパス（ＩＦ）フィルタによる不平衡をモデル化する。Ｉ経路およびＱ経路は全く同じフィルタを有することができず、したがって不平衡は周波数とともに変化する。時間領域システムでは、この種の不平衡が存在するが、補正に多大な費用がかかる。異なるチャネル上の異なる畳み込みを処理するイコライザおよびモデルの拡張が必要とされる。したがって、時間領域では、バルクまたは平均の不平衡が使用される。周波数領域システムは、普通のイコライザ構造を利用し、周波数ごとに不平衡をモデル化することができる。
【００９２】
式（７）および式（８）の出力を副搬送波ごとに組み合わせた場合、以下が観測される。
【数２３】
2010521124.tif 000025
【００９３】
（ＦＦＴによって自動的に処理される）副搬送波を省略すると、＋ｆおよび−ｆにおける信号の線形モデル関数は、次のように記述できる。
【数２４】
2010521124.tif 000026
【００９４】
周波数領域モデルでは、第２の列はもはや不要ではない。そのモデルは、ワンショットで、１組のミラー周波数を処理する。周波数ｆにおける１タップチャネルｈおよび周波数−ｆにおけるｈｍは、以下の行列によってモデル化される。
【数２５】
2010521124.tif 000027
【００９５】
周波数ｆにおけるＡＷＧＮノイズｎおよび周波数−ｆにおけるｎｍは、ノイズベクトル
【数２６】
2010521124.tif 000028
【００９６】
を形成する。終端間モデルは次のようになる。
【数２７】
2010521124.tif 000029
【００９７】
ｈ、ｈｍ’はグローバルチャネルタップであり、β’、βｍ’はグローバル不平衡パラメータである。不平衡パラメータは、チャネルが変化すると変化し、定期的に推定する必要がある。
【００９８】
ＩＱ不平衡は専らミラー周波数から干渉を発生するので、２つの興味深い事例は注目に値する。ミラー周波数において信号が送信されないか、またはチャネルがフェード中の場合、干渉は生じない。一方、信号またはチャネルが強い場合、干渉が強くなる。したがって、ＯＦＤＭでは、ＩＱ不平衡の影響がより問題になる。
【００９９】
従来のチャネル推定
補正アルゴリズムを検査する前に、不偏トレーニングシーケンスを使用するだけで、問題の半分をコスト無しでどのように解決することができるかを示す。不偏トレーニングシーケンスは、チャネル推定から干渉を完全になくし、パフォーマンスを著しく改善する。実際、チャネル推定はコンステレーションにおいてバイアスを生じる傾向があるので、チャネル推定の誤差はデータの誤差よりもしばしば有害である。
【０１００】
モデル（１２）はパイロットトーンで刺激される。周波数＋ｆでは、パイロットｐが送信され、周波数−ｆでは、パイロットｐｍが送信される。一般性を失わずに、パイロットが単位ノルムを有する（チャネルは実効電力を搬送する）と仮定すると、周波数ｆにおける従来のチャネル推定は、ｐ＊だけ逆回転することで得られる。
【数２８】
2010521124.tif 000030
【０１０１】
いくつかのチャネル観測を平均化することによって、ノイズは自動的に低減される（わかりやすいように、ノイズ逆回転は省略する）。項β’ｍｐｍ＊ｐ＊に関して、多数のＯＦＤＭシステム（たとえば、ＷｉＭｅｄｉａのＵＷＢ）は、単に繰返しシンボルであるトレーニングシーケンスを使用する。したがって、この項は平均化で減衰しない。ｐ＊とｐｍ＊の両方の符号が逆になっても何も変化しないので、ＯＦＤＭシンボル全体に＋１または−１のスクランブル化を適用しても無駄である。むしろ、以下が達成される。いくつかの観測を蓄積した後、積の合計は０になる。
【数２９】
2010521124.tif 000031
【０１０２】
しばしば、トレーニングシーケンスは偶数個のシンボルからなり、各対が合計０になるようにするには十分である。
【数３０】
2010521124.tif 000032
【表１】
2010521124.tif 000033
【０１０３】
条件を満たす簡単なシーケンスの例を表１に挙げる。一方では不偏チャネル推定値が生成され、他方ではトレーニング信号が時間領域における複素平面のＩ次元およびＱ次元に等しくスパンするので、これらのタイプのトレーニングシーケンスは不偏トレーニングシーケンスとして示される。たとえば、不偏トレーニングシーケンスはちょうど実軸に沿っては集中しない。
【０１０４】
証明として、単位ノルムの複素スカラーａｉ＝ｐｉｅｊθ＝ｐｉｍｅ−ｊθはｐｉとｐｉｍの中間と考える。時間領域では、パイロットは合計２ａｉｃｏｓ（２πｆｔ＋θ）になる。時間領域、および所与のＯＦＤＭシンボルでは、２つのミラーパイロットは、複素定数ａｉによって決定された一意の方向にスパンする。Ｌ個のシンボルが送信された場合、方向φにおける合計（または平均、あるいは蓄積）電力は
【数３１】
2010521124.tif 000034
【０１０５】
である。この電力は、Σｉａｉａｉ≡Σｉｐｉｐｉｍ＝０の場合のみ、いかなる方向φにおいても一定である。複素平面の均一なスパンが達成される。
【０１０６】
ＩＱ不平衡推定
グローバルチャネルｈ’を推定した後、グローバル不平衡パラメータβｍ’の推定について考える。式（１２）の綿密な解析から、このパラメータは従来のチャネル推定に極めて類似した方法で得られることがわかる。すなわち、βｍ’は、パイロットｐｍ＊を搬送する「チャネル」のように扱える。したがって、ｐｍだけ逆回転することによって、不平衡の推定値が得られる。不平衡の不偏推定のための条件は式（１４）と同じである。
【０１０７】
要約すると、不偏トレーニングシーケンスと２つの従来のチャネル推定を使用して、終端間チャネルおよび不平衡パラメータの良好な推定が得られる（表２）。
【表２】
2010521124.tif 000035
【０１０８】
隣接する副搬送波上での平滑化
隣接するＯＦＤＭシンボル上での平均化に加えて、チャネル推定値は、１つのシンボル内の隣接する副搬送波上で平滑化できる。ＯＦＤＭでは、循環プレフィックスは短く設計されており、チャネルはトーンごとにゆっくり変化すると想定される。同様に、ＲＦチェーン中のフィルタは短時間応答を有するべきであり、フィルタの周波数応答もゆっくり変化する、すなわち、ＩＱ不平衡は副搬送波にわたってゆっくり変化する。同じチャネル平滑化技法を使用して不平衡パラメータ推定値を平滑化および改善することができる。不偏トレーニングシーケンスを使用することによって、チャネル推定と不平衡推定の間の相互作用はなくなる。各被推定値は単独で平滑化できる。
【０１０９】
一意のＯＦＤＭシンボルを推定に使用した場合、式（１４）を満たす不偏トレーニングシーケンスを見つけることは不可能である。この場合、２つ以上の隣接する副搬送波のグループにわたって式（１４）からの合計を適用することによって、ほぼ不偏のトレーニングシーケンスを得ることができる。次いで平滑化を行ってミラー周波数からの干渉の全部または一部を自動的に消去する。１つの解決策は、隣接する副搬送波上でパイロットを９０度回転する（正および負の周波数上でミラー方向に移動する）ことである。
【０１１０】
最適な推定量
不偏トレーニングシーケンスおよび上述の従来のチャネル推定の結果の使用は、最小二乗（ＬＳ）推定量である。すべてのＬＳ推定量の中で、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）法は著しい値を示す。
【０１１１】
最小二乗推定量
Ｌ個の送信Ｘｉ、Ｌ個のノイズ項ＮｉおよびＬ個の観測Ｙｉは、それぞれＬ個の行列によって２つに連結できる。
【数３２】
2010521124.tif 000036
【０１１２】
その場合、式（１２）は次のようになる。
【数３３】
2010521124.tif 000037
【０１１３】
未知はＨ’である。ＬＳ推定量は次のようになる。
【数３４】
2010521124.tif 000038
【０１１４】
条件が満たされると、
【数３５】
2010521124.tif 000039
【０１１５】
が対角である（交差項が消える）ことを検証するのは容易である。パイロットは単位ノルムに正規化されるので、それは単位行列に比例する。その場合、
【数３６】
2010521124.tif 000040
【０１１６】
は、前のセクションで説明したように、それぞれｐｉ＊、ｐｉｍ、ｐｉｍ＊およびｐｉによる逆回転を伴う正確に４つの従来のチャネル推定値である。周波数ｆに対して２つの推定値が得られ、ミラー周波数−ｆに対して２つの推定値が得られる。
【０１１７】
最適な推定量
不偏トレーニングシーケンスおよび従来のチャネル推定値はＬＳ推定量である。しかし、どの推定量
【数３７】
2010521124.tif 000041
【０１１８】
もＬＳ推定量である。以下に、不偏トレーニングシーケンスの使用が優れた推定量をもたらすことを示す。モデル（１７）は、Ｌ次元空間中の２つのベクトル（
【数３８】
2010521124.tif 000042
【０１１９】
の列）上の２つの連続的な送信によって送信される未知の情報Ｈ’とみなすことができる。
【数３９】
2010521124.tif 000043
【０１２０】
によってそれぞれ
【数４０】
2010521124.tif 000044
【０１２１】
の列ｊを示し、ここで
【数４１】
2010521124.tif 000045
【０１２２】
である。モデル（１２）およびモデル（１７）は、次のように記述できる。
【数４２】
2010521124.tif 000046
【０１２３】
各々が２つのベクトル
【数４３】
2010521124.tif 000047
【０１２４】
を含む２つの送信があり、各ベクトルは、推定すべき複素振幅情報を搬送している。ＬＳ推定量は、干渉を消去するために他のベクトルに平行な形で、各ベクトル上に射影することからなる。２つのベクトルが直交する場合、すなわちドット積（１４）が０である場合、極めて良好な結果が得られる。不偏トレーニングシーケンスは、定義によれば、この条件を検証するトレーニングシーケンスである。他のシーケンスは、非直交ベクトルを使用し、ベクトル
【数４４】
2010521124.tif 000048
【０１２５】
との間の角度のパフォーマンス関数の損失を被る。多くのＯＦＤＭシステムは現在、
【数４５】
2010521124.tif 000049
【０１２６】
が共線である極めて劣悪な種類のトレーニングシーケンスを使用しており、Ｈ’における４つのエントリーを適切に推定することは不可能である。これらのトレーニングシーケンスは、チャネルｈ’およびｈ’ｍのよりノイズのあるバージョンを推定する傾向がある。
【０１２７】
平均二乗誤差（ＭＳＥ）を計算するために、推定誤差は、
【数４６】
2010521124.tif 000050
【０１２８】
である。これは２×２行列、すなわち４つの誤差値である。各値は、ベクトル
【数４７】
2010521124.tif 000051
【０１２９】
の組合せで左と右を乗算することによって隔離できる。
【数４８】
2010521124.tif 000052
【０１３０】
は単位行列、またはより一般的には要素σ２および要素σｍ２をもつ対角行列である場合、
【数４９】
2010521124.tif 000053
【０１３１】
のＭＳＥは、それぞれ、
【数５０】
2010521124.tif 000054
【０１３２】
の第１および第２の対角要素であることを示す。また、
【数５１】
2010521124.tif 000055
【０１３３】
の場合、ＭＳＥは、それぞれ、
【数５２】
2010521124.tif 000056
【０１３４】
の第１および第２の対角要素である。
【０１３５】
全ＭＳＥは
【数５３】
2010521124.tif 000057
【０１３６】
である。次に、問題は、
【数５４】
2010521124.tif 000058
【０１３７】
を最小にする
【数５５】
2010521124.tif 000059
【０１３８】
を見つけることであり、ただし制約は、総パイロット電力が一定、すなわち
【数５６】
2010521124.tif 000060
【０１３９】
である。固有分解を使用すると、問題を最小Σ１／λｊ、ただしΣλｊは一定として記述できる。問題は、ラグランジュ乗数で解かれ、一般に、すべての固有値が等しいときに最適になる。これは、
【数５７】
2010521124.tif 000061
【０１４０】
が単位行列に比例することを意味する。
【０１４１】
全ＭＳＥは最小にされており、得られた要素当たりのＭＳＥは、σ２／Ｌまたはσｍ２／Ｌのいずれかである。一意のベクトル送信が使用されるとしても、この要素当たりのＭＳＥは、おそらく得ることができる最善のものである。ＭＳＥは２つのベクトル送信について改善される可能性がなく、したがって要素当たりのＭＳＥは最小にされている。不偏トレーニングシーケンスおよび従来のチャネル推定量は、すべてのＬＳ推定量のＭＭＳＥである。
【０１４２】
ＩＱ不平衡補正
不偏チャネル推定からの利得が十分でない場合、（以前に説明したように）ＩＱ不平衡パラメータが推定され、データ歪みを補正するために適用される。Ｈ’はモデル（１２）、Ｙ＝Ｈ’Ｘ＋Ｎで推定される。次に、未知のデータＸに焦点を合わせる。モデルは、相互相関をもつ任意の２タップチャネルと同じである。任意のチャネル等化アルゴリズムを適合できる。ユビキタスビットインタリーブ符号化ＱＡＭおよびフェージングチャネルに好適な単純な等化アルゴリズムを示す。
【０１４３】
ゼロフォーシング（ＺＦ）手法Ｈ’−１Ｙ＝Ｘ＋Ｈ’−１Ｎに伴う１つの懸念は、複雑な有色ノイズについて計算が行われなければ、ミラーチャネルが弱いとノイズを増すということである。本解決法ではＺＦを使用するが、ミラーチャネルが弱くない場合のみである。式（１２）では、ｘｍをその値で置き換えると、以下が得られる。
【数５８】
2010521124.tif 000062
【０１４４】
ここで、
【数５９】
2010521124.tif 000063
【０１４５】
はノイズエンハンスメントである。注：二次不平衡項はβ’＊βｍ’＜＜ｈ’ｈｍ’＊と仮定される。この近似値が無効な場合、チャネルおよび不平衡パラメータの正確な推定を伴う、補正されたチャネル
【数６０】
2010521124.tif 000064
【０１４６】
について考える。基本的に、ＺＦ技法は次の計算からなる。
【数６１】
2010521124.tif 000065
【０１４７】
受信信号ｙからミラー周波数量（βｍ’／ｈｍ’）ｙｍを減算することによって、ＩＱ不平衡のない単純なチャネルモデルが得られる。残りの復号化チェーンは変化しない。
【０１４８】
ノイズエンハンスメントがＩＱ不平衡からの元の干渉よりも弱い限り、すなわち｜ｎ’｜２＜｜βｍ’ｘｍ＊｜２、この解決法は適切に機能する。そうでない場合には、不平衡補正済みｚではなく、元のｙが使用される。決定を行うために、ｎ’を推定する必要はない。頑強な平均的な改善を選択することができる。したがって、期待値
【数６２】
2010521124.tif 000066
【０１４９】
を考えると、
【数６３】
2010521124.tif 000067
【０１５０】
となる。ミラー周波数の信号対雑音比ＳＮＲｍが１より大きいとき、不平衡補正済みｚを使用する。そうでない場合、元の信号ｙが保持される。チャネルおよび不平衡推定の不正確さにより、より大きいＳＮＲを使用することはより安全であり、たとえばＳＮＲｍ＞２はＷｉＭｅｄｉａ  ＵＷＢに対して適切に機能する。ＳＮＲｍは通常、式ＳＮＲｍ＝｜ｈｍ’｜２ＳＮＲによってグローバルＳＮＲから得られることに留意されたい。
【０１５１】
表３に、ノイズエンハンスメント回避を伴うＺＦアルゴリズムを要約する。
【表３】
2010521124.tif 000068
【０１５２】
シミュレーション結果
図１２は、上記のアルゴリズムをＷｉＭｅｄｉａ  ＵＷＢ標準に適用することによって達成されるパフォーマンスを示す。最高データ転送速度４８０Ｍｂｐｓは、ＩＥＥＥ８０２．１５．３のチャネルモデルＣＭ２（約４メートルの屋内のピコ環境）でシミュレートされる。シャドウイングおよび帯域ホッピングはオフにされる。ＩＱ不平衡は一定であり、振幅が２ε＝１０％（０．８ｄＢ）および位相が２Δφ＝１０度に等しい。同じ量の不平衡が送信機および受信機に存在する。図は、Ｅｂ／Ｎｏに応じたパケット誤り率（ＰＥＲ）を示す。パフォーマンスは補正の形を取らずに急激に劣化する。表４に、理想的な場合に関する様々なアルゴリズムの損失を記載する。
【表４】
2010521124.tif 000069
【０１５３】
終端間ＩＱ不平衡およびチャネルが組み合わさってグローバル２×２チャネル行列を形成する。不偏トレーニングシーケンスの使用は、コスト無しでかなりの利得を達成する。不偏トレーニングシーケンスは、チャネル推定からの終端間の自己発生干渉を自動的に消去する。さらに、そのようなトレーニングシーケンスはＩＱ不平衡パラメータの推定に理想的であり、単純なアルゴリズムは、データ歪みを補正する、ノイズエンハンスメント回避を伴うゼロフォーシングのために与えられる。
【０１５４】
ＷｉＭｅｄｉａ  ＵＷＢは、特に、次のエンハンスメントから利益を得る。専らＩチャネル上で送信される６つのシンボルからなる従来の偏ったトレーニングシーケンスは、不偏シーケンスを生じさせるために二等分に分割できる。最初の３つのシンボルはＩチャネル上で送信され、最後の３つのシンボルはＱチャネル上で送信される。複素平面に均等にスパンすることによって、不偏トレーニングシーケンスは、高いデータ転送速度の大きい利得を伴って生じる。下位互換性のために、この方式は高データ転送速度モードについて確保され、ビーコンを介して信号を送ることができ、またはトレーニングシーケンスのタイプは盲目的に検出できる。
【０１５５】
ＯＦＤＭＡ（たとえば、ＷｉＭＡＸ）では、副搬送波ｆおよび−ｆを異なるユーザに割り当てることができる。電力制御が１人のユーザを高電力レベルにした場合、かなりの干渉が起こる。したがって、ミラー副搬送波上で異なるユーザのパイロットを特定することは良い考えである。パイロットは不偏トレーニングシーケンス基準を満たすべきである。各ユーザは特別の骨折りなしに自動的に利益を得る。パイロットは、ミラー位置を維持しながら異なる場所にホップすることができる。
【０１５６】
時間領域の式は、いくつかの１タップチャネルを組み合わせるレイクイコライザを用いて符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）に拡張できる。不偏トレーニングシーケンスはタップ当たりのチャネル推定を自動的に改善する。ＣＤＭＡ用の簡単な不偏トレーニングシーケンスは、複素シンボルを９０度だけ絶えず回転させることからなる。
【０１５７】
図１３は、不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための方法を示すフローチャートである。本方法は明確にするために番号付けされたステップのシーケンスとして述べたが、番号付けは必ずしもステップの順序を指示するものではない。これらのステップの一部は、スキップし、並列に実行し、またはシーケンスの厳密な順序を維持する要件なしに実行できることを理解すべきである。本方法はステップ１３００から開始する。
【０１５８】
ステップ１３０２は、直交変調送信機において不偏トレーニングシーケンスを生成し、この不偏トレーニングシーケンスは上記で定義された複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す。ステップ１３０４は不偏トレーニングシーケンスを送信する。「生成」、「導出」、および「乗算」という用語は、機械可読ソフトウェア命令、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアとの組合せを用いて使用可能になるプロセスを指す。
【０１５９】
一態様では、ステップ１３０２で不偏トレーニングシーケンスを生成することは、サブステップを含む。ステップ１３０２ａは、蓄積電力を有する同相（Ｉ）変調経路を介して送信される時間領域中のトレーニング情報を生成する。ステップ１３０２ｂは、Ｉ変調経路電力に等しい蓄積電力を有する直交（Ｑ）変調経路を介して送信される時間領域中のトレーニング情報を生成する。
【０１６０】
別の態様では、ステップ１３０２で不偏トレーニングシーケンスを生成することは、次のサブステップを含む。ステップ１３０２ｃは周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対を生成する。ステップ１３０２ｄは積（ｐ・ｐｍ）を０にする。
【０１６１】
たとえば、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成でき、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計は０になる。基準信号およびミラー信号のｉ回の発生の生成は、発生ごとに変化する信号対値ｐおよびｐｍを生成することを含む。一態様では、ｐを表すために、発生ごとに一定のままである複素数値として情報を生成することによって積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計を０にする。ｐｍを表すために、発生ごとに１８０度回転する複素数値として情報を生成する。
【０１６２】
別の例として、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を生成し、発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成する。次いで、発生を対にすることができ、各対にされた発生から積の合計を０にする。
【０１６３】
一態様では、ステップ１３０２で不偏トレーニングシーケンスを生成することは、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルを生成することを含む。次いで、ステップ１３０３でシンボル周期当たり（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを生成する。ステップ１３０４で不偏トレーニングシーケンスを送信することは、複数のシンボル周期中に、シンボル周期当たりＮ個のシンボルを同時に送信することを含む。
【０１６４】
別の態様では、ステップ１３０３は直交変調通信データを生成する。ステップ１３０４は、第１の複数のシンボル周期中に不偏トレーニングシーケンスを送信し、その後、第２の複数のシンボル周期中に直交変調通信データを送信する。
【０１６５】
異なる態様では、ステップ１３０２は、複素平面内の複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面シンボルの時間的シーケンスを生成する。すなわち、シンボルの時間的シーケンスは、時間領域中の実軸情報に関連付けられた累積電力、および時間領域中の虚軸情報に関連付けられた等しい累積電力を有する。次いで、ステップ１３０４は、複数のシンボル周期中にシンボルの時間的シーケンスを送信する。別の態様では、ステップ１３０２は、次のように時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして表される不偏トレーニングシーケンスを送信する。
【数６４】
2010521124.tif 000070
【０１６６】
ここで、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数である。一態様では、ステップ１３０２は、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する複数のメッセージ中のシンボルを生成する。
【０１６７】
上記のフローチャートは、不偏通信トレーニングシーケンスを送信するための命令を記憶している機械可読媒体の表現としても解釈できる。回転トレーニング信号を送信するための命令は、上述のようにステップ１３００〜１３０４に対応することになる。
【０１６８】
図１４は、不偏チャネル推定値を計算するための方法を示すフローチャートである。本方法はステップ１４００から開始する。ステップ１４０２は直交復調受信機で不偏トレーニングシーケンスを受け取り、不偏トレーニングシーケンスは、複素平面内に一様に分布した均一な蓄積電力を表す所定の基準信号（ｐ）を有する。ステップ１４０４は、不偏トレーニングシーケンスを処理し、不偏トレーニングシーケンス中の複素平面情報を表す処理済みシンボル（ｙ）を生成する。ステップ１４０６は、処理済みシンボル（ｙ）に、対応する基準信号の共役（ｐ＊）を乗算する。ステップ１４０８は不偏チャネル推定値（ｈｕ）を得る。
【０１６９】
一態様では、ステップ１４０２で不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数の同時に受け取られた所定の基準信号（ｐｎ）を伴う不偏トレーニングシーケンスを受け取ることを含む。ステップ１４０４で処理済みシンボル（ｙ）を生成することは、対応する複数の基準信号から複数の処理済みシンボル（ｙｎ）を生成することを含む。ステップ１４０６で処理済みシンボル（ｙ）に基準信号の共役（ｐ＊）を乗算することは、各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算することを含む。次いで、ステップ１４０８は、複数のチャネル推定値（ｈｕｎ）を得ることによってチャネル推定値を得て、ｎの値ごとにチャネル推定値（ｈｕｎ）を平均する。
【０１７０】
別の態様では、ステップ１４０２は、蓄積電力を有する同相（Ｉ）変調経路を介して時間領域中でトレーニング情報を受け取ることによって、ならびにＩ変調経路電力に（上記のように）等しい蓄積電力を有する直交（Ｑ）変調経路を介して時間領域中でトレーニング情報を受け取ることによって、不偏トレーニングシーケンスを受け取る。
【０１７１】
異なる態様では、ステップ１４０２は、時間領域中の実軸情報に関連付けられた累積的な電力を有し、時間領域中の虚軸情報に関連付けられた累積的な電力の等しい量を伴うｎ個の所定の基準信号（ｐｎ）の時間的シーケンスとともに不偏トレーニングシーケンスを受け取る。ステップ１４０４は、基準信号の時間的シーケンスからｎ個の処理済みシンボル（ｙｎ）の時間的シーケンスを生成する。ステップ１４０６は、時間的シーケンス中の各処理済みシンボルに、その対応する基準信号の共役を乗算する。次いで、ステップ１４０８でチャネル推定値ｈを得ることは、ｎ個のチャネル推定値（ｈｕｎ）の時間的シーケンスを得ること、およびｎ個のチャネル推定値を平均化することを含む。
【０１７２】
一態様では、ステップ１４０２は、周波数＋ｆにおける複素数値基準信号（ｐ）と周波数−ｆにおける複素数値ミラー信号（ｐｍ）とを含む信号対として不偏トレーニングシーケンスを受け取り、積（ｐ・ｐｍ）は０である。たとえば、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を受け取ることができ、ここで積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計は０である。さらに、信号対値ｐおよびｐｍは発生ごとに変化する。別の変形形態では、発生ごとに一定のままである複素数値としてｐを表す情報を受け取ること、および発生ごとに１８０度回転する複素数値としてｐｍを表す情報を受け取ることによって、積（ｐｉ・ｐｉｍ）の合計は０になる。
【０１７３】
別の例として、基準信号（ｐ）およびミラー信号（ｐｍ）のｉ回の発生を受け取り、発生ごとに積（ｐｉ・ｐｉｍ）を生成する。次いで、発生は対にされ、各対の発生からの積の合計は０になる。
【０１７４】
一態様では、ステップ１４０２は、複数のシンボル周期中に、不偏トレーニングシーケンスをシンボル周期当たりＰ個のパイロットシンボルとして受け取り、ステップ１４０８はＰ個の不偏パイロットチャネル推定値を得る。ステップ１４０３は、各シンボル周期中に（Ｎ−Ｐ）個の直交変調通信データシンボルを同時に受け取る。ステップ１４０５は、各シンボル周期中に通信データ用の処理済みシンボル（ｙｃ）を生成する。ステップ１４１０は、不偏パイロットチャネル推定値から導出された、各処理済みシンボル（ｙｃ）のチャネル推定値を外挿する。ステップ１４１２は、各処理済みシンボル（ｙｃ）に、外挿されたチャネル推定値を乗算し、送信シンボル（ｘ）を導出する。
【０１７５】
別の態様では、ステップ１４０３は、不偏トレーニングシーケンスを受け取った後、シンボル周期中に直交変調通信データを受け取る。ステップ１４０５は、各通信データシンボルの処理済みシンボル（ｙｃ）を生成し、ステップ１４１４は、各処理済みシンボルに不偏チャネル推定値を乗算し、送信シンボル（ｘ）を導出する。
【０１７６】
異なる態様では、ステップ１４０２は、複素平面内の複数の方向で等しい蓄積電力をもつ複素平面の時間的シーケンスを受け取る。あるいは、不偏トレーニングシーケンスは、時間領域中のｉ個の複素シンボル（ａ）の時間的シーケンスとして、次のように表現できる。
【数６５】
2010521124.tif 000071
【０１７７】
ここで、ｋはシンボル周期当たりのサンプル数である。
【０１７８】
一態様では、ステップ１４０２で不偏トレーニングシーケンスを受け取ることは、複数のメッセージにわたって蓄積される、複数の複素平面方向で等しい電力を有する複数のメッセージ中のシンボルを受け取ることを含む。
【０１７９】
上記のフローチャートは、不偏チャネル推定値を計算するための命令を記憶している機械可読媒体の表現としても解釈できる。不偏チャネル推定値を計算するための命令は、上述のようにステップ１４００〜１４１４に対応することになる。
【０１８０】
通信デバイスにおける直交変調不偏トレーニングシーケンスの送信および受信、ならびに不偏チャネル推定値の計算を可能にするシステム、方法、デバイスおよびプロセッサを提示した。特定の通信プロトコルおよびフォーマットの例は本発明を説明するために与えたものである。しかしながら、本発明は単にこれらの例に限定されない。本発明の他の変更形態および実施形態が当業者には想起されるであろう。
【図１】
2010521124.tif 000078
【図２】
2010521124.tif 000079
【図３】
2010521124.tif 000080
【図４】
2010521124.tif 000081
【図５Ａ】
2010521124.tif 000082
【図５Ｂ】
2010521124.tif 000083
【図５Ｃ】
2010521124.tif 000084
【図６】
2010521124.tif 000085
【図７】
2010521124.tif 000086
【図８】
2010521124.tif 000087
【図９】
2010521124.tif 000088
【図１０】
2010521124.tif 000089
【図１１】
2010521124.tif 000090
【図１２】
2010521124.tif 000091
【図１３】
2010521124.tif 000092
【図１４】
2010521124.tif 000093
【国際調査報告】
2010521124.tif 000094
2010521124.tif 000095
2010521124.tif 000096