(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信システムにおいて受信信号を処理するための方法において、
(a)前記受信信号を非同期的にサンプリングし、非同期的なサンプリングに起因するシンボル間干渉を前記受信信号に導入するステップと、
(b)前記受信信号に関する、少なくとも1つのチャネル推定値と、信号サンプル推定値とを生成するステップと、
(c)前記非同期サンプリングによって前記受信信号に導入されるシンボル間干渉を推定するステップと、
(d)前記推定された、前記非同期サンプリングによって前記受信信号に導入されるシンボル間干渉を用いて、前記受信信号に関する前記少なくとも1つのチャネル推定値と前記信号サンプル推定値とを更新するステップと、
(e)前記信号サンプル推定値に関する値が収束するまでステップ(c)および(d)を繰り返すステップと、
(f)更新された前記少なくとも1つのチャネル推定値及び前記信号サンプル値を出力するステップとを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
射影によるデカップルされた重み付き反復最小二乗(DWILSP)アルゴリズムを用いて前記少なくとも1つのチャネル推定値が生成されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記推定ステップが、前記受信信号を変調するために用いられた変調のタイプに基づいて、前記非同期サンプリングによって前記受信信号に導入されるシンボル間干渉を推定するステップをさらに有することを特徴とする請求項1または2記載の方法。
【請求項４】
無線信号を処理するためのシステムであって、
前記無線信号を非同期的にサンプリングし、非同期的なサンプリングに起因するシンボル間干渉を前記受信信号の中に導入する手段と、
前記受信信号に関する、少なくとも1つのチャネル推定値と、信号サンプル推定値とを生成するための手段と、
前記非同期サンプリングによって前記受信信号に導入されるシンボル間干渉を推定するための手段と、
前記推定された、前記非同期サンプリングによって前記受信信号に導入されるシンボル間干渉を用いて、前記受信信号に関する前記少なくとも1つのチャネル推定値と前記信号サンプル推定値とを更新するための手段と、
前記生成手段と、前記更新手段とを、前記信号サンプル推定値に関する値が収束するまで反復して適用するための手段と、
更新された前記少なくとも1つのチャネル推定値及び前記信号サンプル値を出力するための手段とを有することを特徴とするシステム。
【請求項５】
射影によるデカップルされた重み付き反復最小二乗(DWILSP)アルゴリズムを用いて、前記少なくとも1つのチャネル推定値が生成されることを特徴とする請求項4記載のシステム。
【請求項６】
前記推定手段が、前記受信信号を変調するために用いられた変調のタイプに基づいて、前記非同期サンプリングによって前記受信信号に導入されるシンボル間干渉を推定するための手段をさらに有することを特徴とする請求項4又は5記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
近年、複数の場所の間で様々な情報を伝えるために無線通信システムが使用されている。デジタル通信によって、情報は通信を行うことを目的としてビットと呼ばれるデジタルすなわち2進数形式に翻訳される。送信装置はこのビット・ストリームを変調したシンボルストリームに変換し、このシンボルストリームはデジタル受信装置で検出されて再びビットと情報へ変換される。
デジタル無線通信では、無線環境のために通信の成功を妨げる多くの困難が生じる。そのような困難の１つとして信号が複数の経路を進むために信号レベルがフェードすることがある。その結果、位相を異にして信号イメージが受信装置アンテナに届く。このタイプのフェージングは、一般にレリーフェージングあるいは高速フェージングと呼ばれる。信号がフェードするとき、信号対雑音比が低くなり、通信リンクの品質低下が生じる。
第二の問題は、複数の信号経路の長さが非常に異なるときに発生する。この場合、時間分散が生じ、複数のフェージング信号イメージが異なる時刻に受信装置アンテナに到来し信号エコーが生じる。これによってシンボル間干渉(ISI)が生じ、１つのシンボルのエコーが次に続くシンボルと干渉する。
レイリーフェージングは、受信装置側でアンテナダイバーシティのようなダイバーシティを用いることによって和らげることができる。信号は複数のアンテナで受信される。これらのアンテナはわずかに異なるロケーション及び／又はアンテナのパターンを持っているため、アンテナのフェージングレベルが異なる。受信装置の中で、信号検出の前または後のいずれかにこれらの複数のアンテナ信号は、最大比結合、相等利得結合および選択的結合のような方法を用いて結合される。これらの方法は当業者には公知であり、W.C.Y.Lee著「移動通信工学」(Mcgraw-Hill社、ニューヨーク、1982年刊)のような標準的教科書の中に見いだすことができる。
イコライザーを用いることによって時間分散を和らげることができる。線形イコライザー、決定帰還イコライザーおよび最大尤度シーケンス評価(MLSE)イコライザーによって、等化を行う一般的方式が提供される。線形イコライザーは受信信号をフィルターすることによってチャネルによる影響を元に戻そうとする。決定帰還イコライザーはこれらの前のシンボルのエコーから生じるシンボル間干渉を取り消すために前のシンボル欠陥を利用する。最終的に、MLSEイコライザーが送信される種々のシンボルシーケンスを仮定し、離散的なチャネルモデルを用いて、どの仮定が受信データに一番ぴったり当てはまるかを判定する。これらの等化方法は当業者には公知であり、J.G.Proakis著「デジタル通信」(第2版、Mcgraw-Hill、ニューヨーク、1989年刊)のような標準的教科書の中に見つけることができる。
これら３つの一般的等化方法の中で、MLSE等化がパフォーマンスという点で好適であると考えられてきた。MLSEイコライザーでは、すべての可能な送信シンボルシーケンスが考慮される。各仮定的シーケンスについて、マルチパスチャネルモデルを用いて受信信号サンプルが予測される。これらの予測された受信信号サンプルと実際の受信信号サンプルとの間の差は予測誤差と呼ばれ、特定の仮定がどれくらい好適であるかを示すものである。特定の仮定を評価する指標として予測誤差の二乗振幅が用いられる。この指標は様々な仮定について蓄積され、どの仮定のほうが好適であるかを判定する際に使用される。このプロセスは、動的プログラミングの１つの形式であるヴィタビ・アルゴリズムを用いて効率よく実現される。
理想的に言えば、ダイバーシティ結合プロセスと等化プロセスとを何らかの最適な方法で結合するのがよい。MLSE等化を行うためにイコライザーの内部にダイバーシティ結合を行うのがよいことが最近の研究では示されている。この研究は、W.H.SheenとG.L.Stiiber著「マルチパス・フェージングチャネルのためのMLSE等化と復号化」(IEEE-Trans.Commun.、Vol.39、p.1455-1464、1991年10月)、Q.LiuおよびY.Wan著「デュアルダイバーシティ結合/選択を用いた適応型最大尤度シーケンス推定受信装置」(個人向け屋内および移動無線通信に関するInd.、Symp.マサチューセッツ州ボストン、p.245-249、1992年10月19-21日)およびQ.LiuとY.Wan著「TDMAデジタルセルラー無線のための統一MLSE検出方法」(第43回IEEE車輌技術会議、Seacaucus、N.1.、p.265-268、1993年5月18-20日)の中で見つけることができる。上記の研究では、メジャーを形成するとき様々なダイバーシティチャネルから二乗振幅予測誤差を加え合わせることによってダイバーシティ結合が行われる。移動通信システムの基地局でのアンテナ・アレイの使用は容量とパフォーマンスを増やすための方法として提案されてきた。特定の信号と関連する各アンテナによって集められた情報を処理するための最も一般的なアプローチは、到来方向(DOA)推定に基づいているが、この到来方向の後にビーム成形が続く。すなわち検出前にアレイからスカラー信号(空間周波数フィルタリング)へベクトル信号が結合される。しかし、このアプローチはチャネルの空間構造を十分に利用するものではない。さらに好適な方法は、空間領域で適応性があり、送信信号が有限個のアルファベット(例えば0と1)を持っているという品質を考慮に入れるアルゴリズムを利用することである。そのようなアルゴリズムの例として、最近提案された射影による反復最小二乗法(ILSP)アルゴリズムと、射影による減結合重み付き最小二乗法(DWILSP)アルゴリズムとがある。この減結合アルゴリズムはパフォーマンスの点でILSPと同様であるが、計算を行う上ではILSPより安価である。ILSPとDWILSPは両方とも、それらの元来の定式化において、周波数フラット(すなわち非時間離散的な)チャネルでの使用に限定されている。しかし、多くの移動通信システムでは、周波数フラットとしてチャネルをモデル化することはできない。時間離散的なチャネルを処理するために、反復最小二乗アプローチに対する拡張が提示されている。関係する計算上の側面と検出手続きの双方に関して、これらのアルゴリズムは残念ながらきわめて複雑である。
これらの従来のアルゴリズムに関連するもう一つの欠点は、正確な同期要件である。同期していない共チャネルユーザーから受信した信号を処理するためにDWILSPアルゴリズムを利用することはできるけれども、関心対象の信号との同期が依然として仮定されている。すなわち、関心対象の信号は、シンボルタイミングと正しく整合するようにサンプル化されているものと仮定されている。実際問題として、完全なシンボルタイミングを達成することは困難なのでこの仮定が当てはまらない場合もある。例えば、短い送信バーストを用いる時分割多元接続(TDMA)システムなどのあるタイプのシステムでは、適切なサンプルタイミングを保証することはきわめて難しい。従って、以下に説明する出願者が行ったシミュレーションに例示されているように、タイミング誤差がサンプル化された信号の中にもたらされるとき、従来型のDWILSPアルゴリズムは著しい低下(例えば、ビット誤り率の増加)を被ることになる。
オーバーサンプリング(すなわち、各シンボルインターバル中に１つあるいはそれ以上の時間離散サンプルをとること)を利用して、同期していない信号に関連する問題を処理するいくつかの方法が提案されている。しかし、DWILSPアルゴリズムは、１つのシンボルインターバルにつき１つのサンプルだけしか利用できないように設計されているのでこれらのタイプの解決策に対して利用することはできない。
従って、シンボルレートでサンプル化された同期していない信号からDWILSPアルゴリズムを用いてシンボルを推定する方法を提供することは望ましいこととなるであろう。さらに、DWILSPアルゴリズムを利用して改善されたダイバーシティ結合を得ることも望ましいこととなるであろう。
発明の概要
本発明の典型的な実施例に準拠して、従来型のDWILSPアルゴリズムおよび受信無線信号を処理するための同様の方法に関連する以上の欠点およびその他の欠点ならびに問題点が、非同期的にサンプル化された信号の改善されたパフォーマンスを提供する自己同期法の提供によって克服される。例えば、非同期的にサンプル化された信号によって、付加的シンボル間干渉(ISI)が生じることを出願者は認識した。この付加的シンボル間干渉を補償することにより検出性能の改善が行われる。タイミング誤差と変調タイプに基づいてパラメータ化できる(したがってすぐに決定できる)という点でこの付加的ISIは上述したISIとは異なるものである。
従って、本発明の典型的な実施例によって、例えば、従来型のDWILSP法を修正して、非同期サンプリングによってもたらされるISIを補償する補償方式が提供される。MSK変調の具体的な一例を示すが、当業者には明白な改造を行うことによって本発明は任意のタイプの変調にも適用可能である。
自己同期処理法を提供することに加えて、本発明の典型的な実施例によって、ロバスト・ダイバーシティ結合も提供される。この結合はRAKEダイバーシティ結合などの従来型の方法より性能が優れている。DWILSP法を利用して、アルゴリズムの改造バージョンを用いて生成した時空信号推定値の時間的結合を行うことにより、本発明の典型的な実施例では従来技術によるダイバーシティ結合法に対して著しい改善を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
出願者の発明の特徴と利点は図面と関連して本説明を読むことによって理解できるであろう。
図1は、本発明を適用できる典型的なセルラー無線電話システムのブロック図である。
図2は、典型的なアンテナアレイとそれに関連する処理構造を例示する。
図3は、本発明による典型的な自己同期法を説明するフロー・チャートである。
図4は、従来型のDWILSP法と本発明による自己同期法の両方に従って処理したBPSK変調信号のビット誤り率に関するシミュレーション結果を例示するグラフである。
図5は、本発明による自己同期法に従って処理したBPSK変調信号の二乗平均の平方根遅延に関するシミュレーション結果を例示するグラフである。
図6、は本発明による従来型のDWILSP法と自己同期法の両方に従って処理したMSK変調信号のシミュレーション結果を例示するグラフである。
図7は、従来型のDWILSP法と本発明による自己同期法の両方に従って処理したGMSK変調信号のシミュレーション結果を例示するグラフである。
図8は従来型のRAKEコンバイナのブロック図である。
図9は、信号推定値を提供するDWILSP法を用いる別の公知のRAKEコンバイナのブロック図である。
図10は本発明の典型的な実施例によるRAKEコンバイナのブロック図である。
図11は、本発明の別の典型的な実施例によるRAKEコンバイナのブロック図である。
図12は、本発明による典型的なダイバーシティ結合法に関連するステップを例示するフロー・チャートである。
図13は、本発明と関連する典型的なダイバーシティ結合法のパフォーマンスを実証するために使用する第一のシミュレーションの結果を例示するグラフである。
図14は、本発明と関連する典型的なダイバーシティ結合法のパフォーマンスを実証するために使用する第二のシミュレーションの結果を例示するグラフである。
発明の詳細な説明
以下の説明はセルラー無線通信システムに関して記述されたものであるが、出願者の発明がこのシステム環境に限定されるものではないことは理解されるであろう。本発明による構造と方法を実行できる種々の典型的な受信装置およびシステムの理解のために、以下は典型的なセルラー無線通信システムを要約するものである。
図1は典型的なセルラー無線通信システムのブロック図であり、この無線システムには、典型的な基地局110と移動局120が含まれている。この基地局には制御および処理装置130が含まれ、この装置は移動交換局(MSC)140と接続し、一方この交換局はPSTN(図示せず)と接続している。上述の米国特許出願や、「セルラー通信システムにおける近傍補助ハンド・オフ」という題名のWejke他に特許された米国特許出願5,175,867や、「マルチモード信号処理」という題名の米国特許出願07/967,027(1992年10月27日出願)に記載されているように、このようなセルラー無線通信システムの一般的側面は当技術分野において公知である。尚、上記２つの米国出願に記載された事項は本明細書に参考に組み入れられる。
基地局110は、トラフィック・チャネル送受信装置150によって複数のトラフィック・チャネルを処理し、該送受信装置は制御および処理装置130によって制御される。また、各基地局には制御チャネル送受信装置160が含まれ、該送受信装置は１つあるいはそれ以上の制御チャネルを制御することもできる。制御チャネル送受信装置160は制御および処理装置130によって制御される。制御チャネル送受信装置160は、基地局またはセルの制御チャネルによってその制御チャネルにロックされた移動局へ制御情報を送る。同じ無線搬送周波数を共有する制御チャネルおよびトラフィック・チャネルとが一緒に使用されるために、移動局のトラフィックおよび制御送受信装置170のように送受信装置150と160とを単一装置としてもよいことは理解できよう。これらのトラフィック・チャネルを専用のコネクション志向方式で使用し、例えば、ある期間の間各チャネルを連続的に使用して音声接続のために情報を送信しシングルストリームの情報送信を支援することができる。あるいは、パケット志向方式で各チャネルを使用して様々な情報ストリームと関連する情報からなる独立したユニットを送ることができる。
送受信装置150と160は専用アンテナ170と180を備えていてもよく、これらのアンテナは、二重フィルタを用いて、そこで処理する信号の送受信を行う。あるいは、基地局110は、図2に描かれているようなアンテナ・アレイを備えていてもよい。このアンテナ・アレイはある数m(m≧2)のアンテナ素子200を有している。各信号によって各アンテナ素子200にレスポンスが生じ、このレスポンスは受信処理ブロック210で処理される(例えば、フィルタされたり、ダウンコンバートされたりなど)。処理された信号レスポンスを利用してブロック220に図示のように各サンプリング時刻iについてのチャネル推定値hikと信号推定値sk(t)が生成される。本発明の典型的な実施例に関して、これらの推定値を生成し結合する方法について以下説明する。
本発明の完全な理解のために、この発明、特に上述したDWILSP法の起源を考察することがまず有益であろう。この従来型の方法についての同様の説明は、「アンテナ・アレイに到来するデジタル変調信号の減結合分離」(P.Pelin他著、スウェーデン、Lulea、1996年6月のRVK96会報で発表)という題名の論文に見いだすことができる。該論文の開示は本明細書の中に明白に参考として取り入れられている。
従来型のDWILSP法
多重伝搬環境において、ｍ個の素子アレイの出力は、以下のように表すことができる。
0004409634.tif 000002
ここで、dはアレイに衝突する信号数、skはk番目のユーザーから到来する信号(有限個のアルファベットに属するシンボルを有する)、γk1とτk1はqkサブ経路の各々についての減衰と時間遅延である。
本明細書では、狭帯域仮定が課されている(すなわち、マルチパスと関連する伝搬遅延は信号の逆帯域幅に比べるとずっと小さい)ので、
0004409634.tif 000003
となる。
したがって、式(1)は次のように書き換えることができる。
0004409634.tif 000004
ここで、
0004409634.tif 000005
(空間シグネチャ(spatial-signature)と呼ばれる)は、信号kに起因するマルチパスアレイ・レスポンスの合計である。d信号がシンボル同期していると仮定する(この仮定は(上述のように)多くの実際の条件下で受信信号と関連するビット誤り率を増加させるものであるが)と、アンテナ出力は送信パルスと整合フィルタの中を通り、シンボルレートR＝1/Tでサンプル化され、対応する離散時間モデルが生み出される。
x(n) = As(n) + v(n)  （３）
ここでAm｜dは信号振幅によってスケールされる総アレイレスポンス・ベクトルの全体集合である。すなわちA＝[p1a1...paad],s(n)＝[b1(n)...bd(n)]T,bi(n)＝±1、またv(n)は空間的にも時間的にも白色雑音である。ブロックの定式化はN個のスナップショットをとることによって得られ、次のようになる。
X(N) = AS(N) + V(N)  （４）
ここで、Xm｜N＝[x(1)...x(n)],Sd｜N＝[s(1)...s(N)]、また、Vm｜N＝[v(1)...v(n)]。データの空間構造はAによって表され、一方行列Sは時間構造を表す。上式は、BPSK(二進移相変調)信号について有効であるが、任意の直線変調方式への拡張は簡単である。
(一度に)１つの信号を関心対象の信号(SOI)であると定義することによって、式(4)は次のように書き換えることができる。
0004409634.tif 000006
ここで、一般かによる損失のない第一信号をSOIであると考える。従って項J(N)は干渉信号プラス雑音に対応する。ほとんどあるいは全く空間的知識なしに信号を推定することが望まれるので、式(5)の定式化に基づいてａとｓを反復して推定することができる。
空間シグネチャａの初期推定値が与えられれば、下記の重み付き最小二乗基準関数が反復して最少化される：
0004409634.tif 000007
ここで、Wは理想的には
0004409634.tif 000008
として選択されることが望ましい。これはデータベクトルx(n)の前白色化と解釈することができる。しかし、行列反転補助定理を用いてアレイ出力の共分散のサンプル推定値の反転を利用することにより漸近的等価信号推定値の生成が可能であることを示すことができる。したがって、式(6)は次のように再定式化することができる。
0004409634.tif 000009
但し、
0004409634.tif 000010
である。bを固定した場合、sに関する式(7)の解は、
0004409634.tif 000011
となる。有限個のアルファベット特性を利用して、この解は信号空間で最も近い離散値上へ射影される。BPSK信号の場合、この射影はsの各成分の符号をとることに等しい。次いで、この(修正された)空間シグネチャbはbに関して式(7)を最少化することによって更新される。その解は、
0004409634.tif 000012
となる。
式(8)が空間的に整合したフィルタを表すのに対して、式(9)が現在の信号推定値と時間的に整合したフィルタであることに留意されたい。sが収束するまでこのプロセスは繰り返され、その後このアルゴリズムは次の信号と共に続く。
上述したように、従来型のDWILSPアルゴリズムはシンボルサンプリングが不完全であることを考慮に入れていない。従って、本発明ではこの前述の方法に修正を加え、非ビット同期サンプリングによって、または、空気をインターフェースとする送信を行うために使用する原信号の処理変調方法のいずれかによって生じるシンボル間干渉の処理を行う。本発明によるこれらの修正された方法を本明細書では“自己同期”法と呼ぶ。
自己同期法
同期していない方法による信号のサンプリングは大部分の変調フォーマットについてシンボル間干渉(ISI)がもたらされることを意味する。ISIのこの形は時間離散的な伝播チャネルによって生じるISIとは全く異なる。その理由は、同期していないサンプリングによって生じるISIが基底をなす構造を有しているためである。すなわち、タイミング誤差によってISIをパラメータ化することができるためである。
この構造化された種々のISIパラメータ化は変調フォーマット間で異なる。従って、本発明の典型的な実施例によるDWILSP法に対して行われる変更は変調フォーマットに依存することになる。
非同期サンプリングに起因するISIの影響は原信号記述の変更によってデータモデルの中に反映される。
0004409634.tif 000013
ここで、ISIはスカラー信号sISI,i(n)の中でパラメータ化されている。そしてこのISIの特徴は変調フォーマットに依存する。場合によってはISIが全く存在しない場合もある。それは例えば矩形パルス形状をしたMPSK変調が先行する整合フィルタなしにシンボルレートで直接サンプル化されるような場合である。それにもかかわらず、例えば最少偏移変調(MSK)によって変調された信号が非同期的にサンプル化されるときのように、ほとんどの場合非同期的サンプリングは結果的にISIを導出する。
欧州のGSMシステムおよびこのGSM規格に準拠して作動するシステムでは、整合フィルタなしで、シンボルレートでの直接サンプリングによってMSK信号が非常に頻繁に受信される。一般に、受信信号は、非同期的にサンプル化されている場合、下記のように表すことができる：
0004409634.tif 000014
ここで、Tsはサンプリング間隔であり、τ∈[0,1]はサンプリングにおける(Tsに対する)タイミング誤差である。この式から、MSK信号について、信号sISI(t)は
・  一定包絡線、すなわち、τの値に依存しない同じ電力を持っており、
・  ISI成分は直角位相で分離しており、その場合、
0004409634.tif 000015
は同相分であり、
0004409634.tif 000016
は直角分である
ことを特徴としていることが理解できる。
これらの特質によって、平坦フェージングチャネルあるいは時空ダイバーシティ経路について、ｍ個の素子アレイアンテナからの出力x(t)を次のように書くことが可能となる。
0004409634.tif 000017
ここで、
0004409634.tif 000018
x(t)∈cmxlかつh∈cmxlは、平坦フェージングチャネル(すなわち、時間分散なしの)あるいは時空ダイバーシティ経路のための伝播チャネルを記述するものである。最終的に、Jは何らかのモデル化誤差を意味する。さらに好適なパフォーマンスを提供するために、前白色化プロセスを適用することができる。前白色化は下記の新しい量を計算することによって達成される。まず、(エルミート転置演算子を示す“H”を用いて)推定アレイ共分散行列を
0004409634.tif 000019
と定義すれば、この前白色化されたアレイ出力データとチャネルレスポン・スベクトルはそれぞれ
0004409634.tif 000020
と定義される。
単一ダイバーシティ経路でISIを推定するための、本発明による自己同期法を以下のように概説することができる。図3のフロー・チャートは、以下に説明する本発明に準拠のステップに視覚的ガイドをを提供するものである。
ブロック300で、初期タイミング誤差を例えばτ＝0.5と仮定し、公知の訓練用/参照用シーケンスr(t)(このシーケンスは移動局から送信された元の有限個のアルファベット信号s(t)の一部として含まれている)を用いて対応する信号rISI(t)を生成するものとする。当業者は、様々なシステムによって、様々な公知の参照シーケンスがその送信バーストで与えられることを認めるであろう。例えば、GSMシステムでは、26ビットを有する訓練用シーケンスが提供される。
一般的な場合について続けるために、t＝t1からt＝r2までについて、rISI(t)で示される構造
rISI(t)＝r(t)−j・r(t−1)  (１８)
を生成する。この構造の長さは考慮する特定の訓練用シーケンスの実際の長さに依存することになる。パラメータ推定を行うための公知の最小二乗(LS)法と共にこの構造を利用して、下記のデータモデル(t＝t1...t2)を使用すれば、ブロック310でチャネルレスポンス・ベクトルの初期推定値が得られる。
z(t)＝g・rISI(t)  (１９)
初期推定値を得た後、サンプル化されたISI信号、
0004409634.tif 000021
の推定値から始まり、LS法を用いて、受信した前白色化されたデータz(t)と、ブロック320で示されるような、推定されたチャネルレスポンス・ベクトル
0004409634.tif 000022
とを用いて、反復処理が継続される。次に、推定受信データのためのモデルを以下のように書き換えることができる。
0004409634.tif 000023
ここで、s(t)は、移動局によって最初に送信された有限個のアルファベット信号である。式(20)で、従来型のDWILSP法を使用することによって変数α１、α２および
0004409634.tif 000024
の解を求めることができる。相対的サンプリング時刻τはα１とα２から推定することができる。
次のステップは、
0004409634.tif 000025
に従ってサンプル化されたISI信号の更新推定値を計算することである。
次いで、次のデータモデルに対してLS法を用いることにより更新されたチャネルレスポンス・ベクトル
0004409634.tif 000026
を計算することができる(ブロック330)。
0004409634.tif 000027
ブロック340で判定されるように
0004409634.tif 000028
が収束してしまった場合には処理を終了することができる。収束していない場合には再びステップ320から反復が開始される。
その他の直線変調フォーマット(BPSKなど)は、結果的に、MSKについて上に示したものと同様のモデルになる。しかし、ISIパラメータベクトルはこれらの他のモデルのタイミング誤差τiを示す線形関数であってもよいし、そうでなくてもよいことに留意されたい。本発明による処理方法のパフォーマンスをテストするために、BPSKあるいはガウスMSK変調を用いる従来型の信号用DWILSPアルゴリズムと本発明とを比較するシミュレーションを行った。このテストによって、公称DOA[−15°,20°]から２つの信号を受信する5つの素子アンテナ・アレイのシミュレーションが行われた。信号は、通常のGSMバースト、すなわち、中央部に26ビットの訓練用シーケンスと、各端部に公知の3テールビットを含む148ビットに対応するバーストで送信が行われた。チャネルは平坦フェージングとしてモデル化され、散乱用クラスタ幅σは3°であった。レイリーフェージングをシミュレートするために、各送信されたバーストについて独立チャネルベクトルを用いた。各アンテナ素子における平均Eb/Noは5dBであった。BPSKの場合、元のDWILSPアルゴリズムのパフォーマンスを本発明による自己同期法と比較した。このシミュレーションで、自己同期法を２回テストした。１回目はLSアプローチを使用し、２回目は、パフォーマンスの比較を行い易くするするためにヴィタビ等化を使用した。非同期サンプリングによってもたらされるタイミング誤差は様々で、図4に示す結果が得られた。この図にタイミング誤差のビット誤り率がプロットされている。これらのシミュレーションを通じて下記の規定が使用されている。破線は従来型のDWILSP法の結果を表す。自己同期法(LSアプローチ)の結果は点線で示されている。そして、自己同期法(ヴィタビアプローチ)の結果は、実線を用いて示されている。
図4で、従来型のDWILSP法と比較すると、本発明のいずれかの実行によって、同期ビットサンプリングという本発明の仮定のためにパフォーマンスが改善されていることを理解することができる。τ＝0.5の近傍でのタイミング誤差による、LSの実行に関係する数値上の問題点をBERのスパイクによって理解することができる。ヴィタビアルゴリズムの利用もまたτ≠0およびτ≠1について結果的にパフォーマンスの低下につながるが、この低下は関係する信号電力の損失の結果によるものであって、ヴィタビアルゴリズム自体に起因するものではない。例えばレーダー装置や位置決めなどの信号処理のアプリケーションによっては、タイミング誤差τはBERよりも大きな重要性を持つことになる。図5は、本発明のLSおよびヴィタビによる実行による遅延推定値の二乗平均の平方根(RMS)誤差を示す図である。
送信信号のMSK変調とGMSK変調を用いて上述のシミュレーションを繰り返すことによって、図6と図7にそれぞれ図示されている結果がもたらされる。両タイプの変調について見ると本発明のほうがDWILSP法より性能がすぐれている。GMSKの場合については、本発明による自己同期法のパフォーマンスがほんのわずかタイミングに依存することを理解することができる。最高のパフォーマンスはシンボル遷移間で受信信号をサンプリング化すること(すなわちτ＝0.5)によって得られる。というのはこれらの瞬間にGMSK波形がMSKへずっと近くなるからである。
前述の事実から解るように、従来型のDWILSPアルゴリズムでは関心対象の信号を正しくサンプル化する必要があった。さもないとBERのパフォーマンスが低下することになる。対照的に、本発明による典型的な方法によって、タイミング誤差のスペクトルにわたってパフォーマンスが改善され、従って、関心対象の信号を非同期的にサンプル化することが可能になる。変調フォーマットによっては、何らかのパフォーマンスの低下がもたらされるが、その一方で他のパフォーマンスについては関係するパフォーマンスの低下は全く見られない。
本発明による自己同期法によって、明示的にあるいその関数値としてのいずれかによってタイミング誤差の推定値が提供される。例えば、式(13)を下記のように書き換えて下記の関数値としてタイミング誤差τの推定値を提供することができる。
0004409634.tif 000029
但し、Tsはここでは公知の量であり、
0004409634.tif 000030
は従来型のDWILSPアルゴリズムによって推定される。結果として、例えばレーダー装置や位置決めなどの通信以外の他のアプリケーション用としてDWILSPアルゴリズムの自己同期バージョンを使用することができる。
ダイバーシティ結合
前述の典型的な実施例は変調及び／又は同期していないサンプリングによって生じるISIを扱うものであった。厳密な基礎となるパラメータ化があるのでこのタイプのISIは決定論的である。以下の典型的な実施例は伝播チャネルによって生じたISIに関するものであり、この伝播チャネルは上述したように本質的に全く異なるものである。移動無線チャネルが送信されたエネルギーを空間領域で拡げるのと同じ方法、すなわち、確率論的方法によって、チャネルの時間離散も時間的領域においてエネルギーの拡散を引き起こす。
上述したようにチャネル離散の影響を取り消すことは等化として知られる古典的問題である。従来型の方法には、線型イコライザー(チャネルと反対の特性を近似するフィルタ)のような様々なフィルタリングアプローチと決定帰還イコライザー(DFE)が含まれる。これらはアレイ信号の場合へ拡張することできる。この他の頻繁に採用されるアルゴリズムは最大尤度シーケンス推定装置(MLSE)である。後者(最大尤度シーケンス推定装置(MLSE))は最大尤度原理に由来するものなので最適のものであると見なされる場合が多い。
上述したように、従来型のDWILSPアルゴリズムは空間ダイバーシティコンバイナとして機能し、効率よく空間的拡散エネルギーを集める。したがって、空間と時間の双方で送信されたエネルギーを拡散するチャネルの場合、空間と時間の双方にわたって一緒にダイバーシティ結合を行うアルゴリズムを設計することが望ましいであろう。そのようなアルゴリズムは提案されてはいるが、残念ながら計算の側面と、関係する検出手順の双方に関してきわめて複雑である。また、これらの従来型のアプローチは受信信号のオーバーサンプリングを必要とする。しかし、広く知られたRAKEアプローチに基づいて、その簡単な積み木(elementary building block)としてのDWILSPアルゴリズムを用いて本発明による時空間アルゴリズムを導き出すことができる。
原信号を時間的に白色と見なして、周波数フラットデータモデルに従って時間離散的なケースを再定式化することができる。次いでDWILSPアルゴリズムを採用して、異なる到来時間を別々に推定することができる。このようにこのステップでは空間コーミングが行われる。次いで、異なる到来時間(time-arrival)推定値が時間的に結合される。本発明によるこの方法ではこのようにしてRAKEコンバイナが構成され、変調された原信号の有限アルファベット特性(finite alphabet property)のみならず、測定されたアレイ信号からなる空間的ならびに時間的構造の双方を利用する。さらに、この新しい方法によって、計算上の複雑さが少なくて高いパフォーマンスが得られる。また一方で同時にこの方法は単純で簡易な実施に適している。
ここで採用したアプローチは、チャネルを表すフィルタを反転したり等化したりしようとする代わりに、所望のユーザー信号の異なる到来時間の別個の推定に基づくものである。最終的推定値が異なる到来時間の推定値の結合によって得られる。
本発明によるダイバーシティ結合の理解のための基礎を提供するために、従来のRAKE法について最初に説明する。RAKEコンバイナは元来、時間離散チャネルで作動する直接シーケンス拡散スペクトル(DSSS)システムのために提案されたものであった。周波数選択的チャネルのデータモデルを考えると、
0004409634.tif 000031
となり、ここで、sはDSSS信号である。DSSS信号の重要な特性はこの信号が広帯域信号であることである。この広帯域特性は高速の拡散符号で原データシーケンスを拡散することによって得られる。その素子はチップと呼ばれ各素子はTc秒の持続時間を有する。このように各原データシンボルにはいくつかのチップが含まれ、その拡散符号は白色雑音に似た自己相関関数を持つように設計され、ワンチップの長さより遠く離れてシフトされたシンボルがほぼ相関しないようになっている。このタイプの信号は、例えば、符号分割多重接続(CDMA)法に従って動く無線通信システムにおいて一般に使用されている。
DSSS RAKEコンバイナは、拡散シーケンスの自己相関特性を利用することによって各到来時間s(n-kTc)を推定する。次いでL+1信号推定値が時間的に結合され、有限個の信号推定値が生み出される。したがって、この方式全体は、(チャネルタップhkが相関していなければ)L+1オーダーダイバーシティコンバイナと等価である。この従来型のRAKEコンバイナを図8のように例示することができる。この場合、各ブロック800によって時間遅延Tcが与えられ、各乗算器810でc(n)を乗算することで不拡散(despreading)オペレーションが表される。図8に示す時間的ブランチは“RAKEフィンガー”と呼ばれることが多いが、修正RAKEコンバイナのブランチを指すために使われるとき、本明細書においては“時空信号推定値”のことを指すものである。修正RAKEコンバイナのブランチでは、DWILSPアルゴリズムが使われて空間結合が行われる。次いで、以下に説明するダイバーシティ結合法によって各RAKEフィンガーの出力がブロック820で時間的に結合される。
ここで、単一ユーザーのためのアレイ信号モデルについて考えてみると、周波数選択の場合、
0004409634.tif 000032
となる。
アレイ(不拡散)信号の場合にRAKEアプローチを適用することもできる。拡散シンボルの代わりに、式(22)のDSSSデータモデルの場合のように、シンボルブロックについて考えてみる。ユーザー信号が十分に時間的に白色であれば、Ts秒の量より多い時間だけシフトされたバージョンはほぼ相関しなくなる。したがって、シンボルブロックはDSSSの場合拡散シーケンスとして働き、周波数フラットの場合異なるユーザー信号として異なる到来時間を見ることができる。次いでDWILSPタイプアルゴリズムを用いて異なる到来時間を別々に推定することができる。
RAKEアプローチはマルチ・ユーザー場合へ一般化することができる。異なる到来時間を異なる信号と考えると、d(L+1)人のユーザーを持つ周波数フラットの場合に対応して式(22)に従って、マルチ・ユーザーモデルでの二重和を次のように書き換えることができる。
0004409634.tif 000033
このように、アレイ信号の場合のRAKEコンバイナを図9に示す。この場合、受信シンボルの遅延バージョンがブロック900によって与えられる。図8の不拡散動作はブロック910の従来型のDWILSPアルゴリズムによって交換される。ブロック910は、時間的結合ブロック920に対して時空信号推定値を提供するブロックである。
式(23)のモデルで到来時間kを推定するために従来型のDWILSPアルゴリズムを適用することにより、公知の時間的に白色のユーザー信号に対して、hkの推定値がまだ整合していることが解る。しかし、フィルタタップの相関性によって上述の方法と同様の方法で信号推定値の中にISI項が導入される。
先行技術によるRAKEコンバイナの努力、すなわちフィルタタップ相関性の影響を和らげるための努力と関連するこの問題を解決するために、上記の典型的な実施例の中で説明した自己同期法を適用して、図10に図示のように時空信号推定値を提供することができる。この場合、遅延ブロック1000、時空信号推定装置1010および時間的結合論理1020が上述のように機能する。
DSSSの場合、図10のブロック820で採用されている時間的結合法として最大比結合(MRC)が用いられることが多い。MRCによって、出力信号対雑音比(SNR)が最大化され、各フィンガーおよび無相関フィルタタップに独立雑音が与えられる。この結合された信号推定値は
0004409634.tif 000034
となる。ここで、
0004409634.tif 000035
はk番目のフィンガーの出力値であり、
0004409634.tif 000036
は対応するフィルタタップの共役であり、
0004409634.tif 000037
はフィンガー雑音分散である。
修正最大比結合
上記の参考として本明細書の中に取り入れられている論文「アンテナ・アレイに到来するデジタル変調信号の減結合分離」に記載されているように、従来型のDWILSPアルゴリズムを用いて従来型のMRCアプローチを修正することができる。例えば、有限個のシンボルアルファベット上へ射影を行う前に、最終反復後のi番目のユーザー信号のk番目の推定値は以下のように表現できる。
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ここで、αikは小さなバイアス(通常無視してよい)を表し、βik(n)は、スケールされた熱雑音v(n)プラス共チャネルと自己干渉sjl(n)(j≠iまたはl≠k)に起因する騒音項である。この雑音項は、十分な精確さで、時間的白色ガウス雑音と考えることができ、また、様々な信号推定値の中の雑音はほぼ無相関である(すなわち、j≠iまたはl≠kについて、E[βjlβik]＝0)。
バイアスαを無視すると、si(n)の各信号推定値は、DWILSPによって自動的に振幅(PSK:｜s(n)｜＝1)に正規化される。さらに、雑音項β(n)はブランチの間で無相関なので、推定値を結合する１つの方法は、以下に示すように式(25)でMRCを利用することになろう。
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式(27)で演算子(Proj)は有限個のアルファベット上への射影を意味し、σ2ikはβik(n)の分散値である。この分散値は
0004409634.tif 000040
として推定することができる。BPSK変調を行うのために、DWILSPは＋/−1のアルファベット上へシンボルを射影し、この雑音の実際の部分の分散のみを考えればよい。
しかし、DWILSPが信号の到来時間の推定に完全に失敗した場合、例えば式中のタップhkが弱かったり、存在しない場合、誤った信号推定値がそのまま振幅で正規化され、その結果雑音飽和による影響が生じる。β(n)の分散値σ2は限界値に達する。誤った推定値/フィンガーを抑えるために、シミュレーションによって、通常のMRCより好適な重み付けは次のようになることが示されている。
0004409634.tif 000041
式(28)の指数の値(すなわち4)は決定的に重要なものではないということに留意されたい。3〜6の範囲の任意の値で、結果としてDWILSPを用いる時間的結合でほぼ同じビット誤り率(BER)が生じる。
DWILSPアルゴリズムは元来アンテナ・アレイに関するアプリケーションのために意図されたものではあったけれども、出願者は、この方法が汎用ダイバーシティコンバイナでもあることを認識するにいたった。この結果、図8-10のブロック820、920、1020にそれぞれ描かれているように、従来型のDWILSP法も時間的結合関数用として使用することができる。これらの本発明の典型的な実施例は図11に例示されている。図11で、ブロック1100は遅延サンプルを示し、伝統的RAKEフィンガーや従来型のDWILSP時空推定装置あるいは本発明による自己同期法の利用を一般的に含むことを反映して単に推定装置とラベルされているブロック1110は信号推定値を与え、ブロック1120は、時間的コンバイナとして機能するDWILSP法を示す。このような方法でDWILSP法を利用し、ユーザー信号iのL+1(ソフト)推定値
0004409634.tif 000042
をスタックして、次のような行列式が得られる。
0004409634.tif 000043
ここで、行列の左側は測定されたアレイ信号Xに対応し、sは真の信号、Qは雑音項である。列ベクトルwは、時間的チャネルベクトルと解釈することができ、チャネルの遅延プロファイルを表す。また、列ベクトルwはMRCにおける結合重み付け
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あるいは修正方式における
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に直接対応する値を持っている。なぜならDWILSPを利用して式(29)を解くことは、本質的に最良のダイバーシティ結合重み付けをサーチすることであるからである。時空信号推定値の提供のみならず、時間的結合のために用いるDWILSPアルゴリズムに関しては、有限個のアルファベット特性が２回使用されることに留意されたい。
RAKE受信装置での時間的結合のためにDWILSP法を利用することに関連するいくつかの利点がある。例えば、すべてのダイバーシティチャネルが必ずしも関心の対象の信号を含まない場合にはDWILSPは非常にロバストである。また、雑音カラーとフェージング相関性の量に関する特別な仮定を行う必要はない。しかし、適用する時間的結合方式にかかわらず、有効なチャネル長の時間変動に関する貴重な情報が提供されるので、データのブロック/バーストに対する結合重み付けの追跡が望ましい。また、この情報はTDMAシステムにおけるフレーム同期にとって有用である。
本発明による新しいダイバーシティ結合法を要約するために、図12のフロー・チャートに典型的な一連のステップを例示する。まず、ブロック1200で、公知の訓練用シーケンス(D-AMPSのCDVCCなど)を使って同期をとり、フィルタ長Lが推定される。次いで、訓練用シーケンスで初期化して、上述の自己同期法を用いてブロック1210で時間経路kの信号推定値
0004409634.tif 000046
が得られる。次に、(1)式(28)に従って修正MRCを利用してβik(t)の分散を推定するか、従来型のDWILSPを利用して時間的結合を行うかのいずれかの方法によって、ブロック1220でこの信号推定値を時間的に結合することができる。
本発明によるRAKE受信装置のパフォーマンスは、5タップFIRチャネルという２つの異なる設定で数値的に評価された。局所拡散モデルを用いて各フィルタタップのモデル化を行った。統計的に独立したものとしてフィルタタップがモデル化された。従ってDWILSPアルゴリズムの標準版を使用して時空信号推定が行われた。
シミュレーションでは、受信アンテナは10素子同型直線アンテナ列(ULA)となるように選択された。３人の等しい電力の共チャネルユーザーが横形アレイに対して公称DOA：s[30°,0°,−45°]で配置された。150ビットのバーストでBPSKデータが送信された。各バーストは15ビットｍシーケンスを含み、周期的に19ビットまで拡張された。このシーケンスは受信装置アルゴリズムの初期化用訓練用シーケンスとして使用された。
比較として、従来型のMLSE法のパフォーマンスも評価された。MLSEは２回実行された。１度はベンチマークとして正確なチャネルと干渉共分散行列について実行された。また、MLSEパフォーマンスについてのさらに現実的な評価を行うために訓練用シーケンスから得られるこれらのパラメータの最大尤度推定値も利用された。MLSEはヴィタビアルゴリズムを用いて実施された。
第一のシミュレーションでは、各タップの相対的平均電力は同じであった。遅い到来(ただし同じ公称DOA)のためのさらに広い角度の広がりを想定して、異なるタップのクラスター幅の標準偏差は[2°,3°,4°,5°,6°]であった。総信号電力は各フィルタタップにおける電力の合計として定義される。素子Eb/Noの関数としてのユーザー0＝0°についての結果的BERは図13に示されている。
図13で、右上から始まり、第一の曲線は、推定されたチャネルパラメータと干渉共分散を用いて実行されたMLSEのパフォーマンスを示す。この方法では共チャネル干渉によってパフォーマンスが制限されていることが解る。この特性は他の曲線には見られない。第二の曲線は、標準的MRC時間的結合を用いるRAKEコンバイナのパフォーマンスを示す。右上から第三の曲線へ移ると、修正MRCを用いて約2dBだけパフォーマンスが改善されていることが解る。DWILSP結合を採用することによってさらに2dBの利得が得られる。最後の曲線は、正確なパラメータを用いて実行されたMLSEのパフォーマンスを示すものである。推定されたパラメータを用いて実際のアプリケーション(第一の曲線など)でMLSEが実行されているという事実を考慮すると、時間的結合としてDWILSPを用いるRAKEコンバイナは非常に良好なパフォーマンスを生んでいる。
図14の第二のシミュレーションでは、チャネル設定を調節して、丘の多い地形環境のシミュレーションを行った。平均フィルタタップ電力は、[0,0,−20,−20,−6]dBに設定され、クラスター幅の標準偏差は[2°,3°,6°,2°]であった。各タップは、公称DOAの方向に対して[0°,1°,0°,0°,10°]の方向に対応する。すなわち、遅い到来信号は早い到来信号と比較していくぶん異なる方向から衝突する。これらの異なるアルゴリズムの相対的パフォーマンスは図13の結果に似ている。しかし今回は、さらに簡単なチャネル設定を用いていて、推定されたパラメータを用いるDWILSP-RAKEとMLSEとの間のパフォーマンスの差が大きくなっている。実際、DWILSP-RAKEは、高い信号対雑音比で正確なパラメータを用いて実行されたMLSEに近づいている。
本発明の精神から逸脱せずに、上述の実施例以外の特定の形で本発明を具現化することはもちろん可能である。上述の実施例は単に例示的なものにすぎなず、いかなる点においても限定的なものと考えてはならない。本発明の範囲は、上記の発明についての説明ではなく、以下の請求項によって決定される。また、請求項の範囲内に入るすべての変形および等価物もその中に含まれることが意図されている。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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