(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線受信機において使用されるチャネル推定器であって、
無線信号に含まれる受信されたトレーニングシーケンス（４０１）を受け取るための入力部と、
前記受信されたトレーニングシーケンス（４０１）と予め定められたレーニングシーケンスとに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定する推定回路（４０５）と、
前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択する制御装置（４０７）と、
を備え、
前記チャネルモデル構造のそれぞれについて、それぞれのチャネルモデル構造に関連付けられる一以上のタップからなる組のすべてのタップを用いて、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とするチャネル推定器。
【請求項２】
前記複数のチャネルモデル構造の少なくとも１つは、Ｋ次のチャネルモデル構造であり、Ｋより少ない係数を備えていることを特徴とする請求項１に記載のチャネル推定器。
【請求項３】
予め定められたトレーニングシーケンスを供給するフィルタ（４０３）をさらに備え、
前記フィルタは、フィルタリングされていないトレーニングシーケンスを処理し、送信されたトレーニングシーケンスについて使用された既知のフィルタリングと実質的に同一のフィルタリングを施すことを特徴とする請求項１に記載のチャネル推定器。
【請求項４】
前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造により生成された評価値と受信信号の差の分散を表す分散値を生成する生成回路をさらに備え、
前記制御装置（４０７）は、前記分散値に基づいて、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択することを特徴とする請求項１に記載のチャネル推定器。
【請求項５】
前記制御装置は、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択するために、アカイケ情報判定基準テストに従って前記分散値を用いることを特徴とする請求項４に記載のチャネル推定器。
【請求項６】
前記制御装置は、
前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成する生成回路と、
前記最適なチャネルモデル構造と前記状態の数を等価器に供給する供給回路と、
をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載のチャネル推定器。
【請求項７】
無線信号を受信し、該無線信号から信号サンプルを生成する処理回路と、
前記処理回路に接続され、前記信号サンプルを蓄積するメモリー（４０４）と、
前記蓄積された信号サンプルに含まれる受信トレーニングシーケンスを受信する受信回路と、前記受信されたトレーニングシーケンス（４０１）と予め定められたトレーニングシーケンス（４０２）とに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定する推定回路と、前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造により生成された評価値と受信信号の差の分散を表す分散値を生成する生成回路と、を含む、前記メモリーの出力に接続されたチャネル推定器と、
前記分散値に基づいて前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択する選択回路と、前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成する生成回路とを含む、前記チャネル推定器に接続された制御装置（４０７）と、
前記最適なチャネルモデル構造と前記状態の数とを受け取り判定シンボルを生成する等価器（４０６）と、を備え、
前記チャネルモデル構造のそれぞれについて、それぞれのチャネルモデル構造に関連付けられる一以上のタップからなる組のすべてのタップを用いて、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とする受信機。
【請求項８】
無線受信機において使用されるチャネル推定方法であって、
無線信号に含まれる受信されたトレーニングシーケンスの部分を受信し、
前記受信されたトレーニングシーケンスと予め定められたレーニングシーケンスとに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定し、
前記複数のチャネルモデル構造から最適なチャネルモデル構造を選択し、
前記チャネルモデル構造のそれぞれについて、それぞれのチャネルモデル構造に関連付けられる一以上のタップからなる組のすべてのタップを用いて、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とするチャネル推定方法。
【請求項９】
前記複数のチャネルモデル構造の少なくとも１つは、Ｋ次のチャネルモデル構造であり、Ｋより少ない係数を備えていることを特徴とする請求項８に記載のチャネル推定方法。
【請求項１０】
予め定められたトレーニングシーケンスを供給すべく、フィルタリングされていないトレーニングシーケンスをフィルタリングするステップをさらに備え、
前記フィルタリングは、送信されたトレーニングシーケンスについて使用された既知のフィルタリングと実質的に同一であることを特徴とする請求項８に記載のチャネル推定方法。
【請求項１１】
前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造により生成された評価値と受信信号の差の分散を表す分散値を生成するステップと、
前記分散値に基づいて、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項８に記載のチャネル推定方法。
【請求項１２】
前記選択のステップにおいて、前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択する際にアカイケ情報判定基準テストに従って、前記分散値を用いることを特徴とする請求項１１に記載のチャネル推定方法。
【請求項１３】
前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成するステップと、
前記最適なチャネルモデル構造と前記状態の数を等価器に供給するステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のチャネル推定方法。
【請求項１４】
無線信号を受信し、該無線信号から信号サンプルを生成するステップと、
前記信号サンプルをメモリー（４０４）に蓄積するステップと、
前記蓄積された信号サンプルに含まれる前記受信されたトレーニングシーケンス（４０１）と予め定められたトレーニングシーケンス（４０２）とに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定するステップと、
前記複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、該チャネルモデル構造により生成された評価値と受信信号の差の分散を表す分散値を生成するステップと、
前記分散値に基づいて前記複数のチャネルモデル構造の中から最適なチャネルモデル構造を選択するステップと、
前記最適なチャネルモデル構造に関連する状態の数を生成するステップと、
一以上の前記蓄積された信号サンプル、前記最適なチャネルモデル構造及び前記状態の数とから、等価技術を用いて判定シンボルを生成するステップと、を備え、
前記チャネルモデル構造のそれぞれについて、それぞれのチャネルモデル構造に関連付けられる一以上のタップからなる組のすべてのタップを用いて、該チャネルモデル構造に対応する係数を決定することを特徴とする無線信号から判定シンボルを生成する方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
背景
本願発明はデジタル通信に係り、より具体的には、デジタル通信において利用されるチャネル推定器と等化方法に関連する。
【０００２】
近年、デジタル無線通信システムは、各種情報を伝えるために様々な地域間において使用されている。デジタル通信では、情報がビットと呼ばれるデジタルまたはバイナリの形式に変換される。デジタル送信機は、このビットストリームをシンボルストリームへと変調し、デジタル受信機は、このビットストリームを検波し、元のビット及び情報へと復調する。
【０００３】
デジタル無線通信において、無線環境は、通信の成功を妨げるような多くの問題をもたらす。これらの問題は、例えば、無線信号が様々なシグナルパスを介して受信機に到達するために引き起こされる。一つの問題は、複数のシグナルパスの長さがそれぞれ大きく異なると発生する。このケースでは、複数のシグナルイメージが、それぞれ時間的にバラバラに受信機のアンテナに到達し、これにより時間分散が生じ、その結果としてシグナルエコーが発生する。この現象は、相互シンボル干渉（ISI）と呼ばれ、あるシンボルのエコーが次のシンボルに対して干渉を引き起こすものである。
【０００４】
時間分散は、等価器を用いて軽減することが可能である。一般的な等価のフォームは、リニア等価器、デシジョンフィードバック等価器、および最尤シーケンス推定（MLSE）等価器によって提供される。リニア等価器は、受信された信号をフィルタリングしてチャネルへの影響を打ち消そうとするものである。デシジョンフィードバック等価器は、先行シンボルの検出を利用して、先行シンボルのエコーから相互シンボル干渉を相殺する。そして、MLSE等価器は様々な送信されたシンボルシーケンスを仮定し、分散的なチャネルのモデルを用いて、受信されたデータに最も一致するものを決定する。これらの等価技術は、当該分野の当業者に周知であり、ジェー・ジー・プローキス著、デジタル通信、第２版、ニューヨーク：マグロウヒル、１９８９年発行などの標準的な教科書に解説がなされている。等価器は、一般的にD-AMPSやGSMなどのTDMAシステムにおいて使用されている。
【０００５】
３つの一般的な等価技術の中でMLSE等価器は、性能及び精度の観点からより好ましい。MLSE等価器においては、送信された可能性のある全てのシンボルシーケンスが考慮される。個々のシーケンスを仮定するために、マルチパスチャネルのモデルを用いて受信信号のサンプルが予測される。予測された受信信号のサンプルと実際に受信された信号のサンプルとの相違は、予測誤差となり、特定の仮定がどれほど合っていたかを表すための指標となる。予測誤差の２乗は、特定の仮定を評価するための距離として用いられる。この距離は、どの仮定がより良いかを決定する際に使用すべく蓄積される。このプロセスは、ダイナミックプログラミング形式のビタビアルゴリズムを用いて効率的に実現される。
【０００６】
しかし、一定の使用条件下では、受信機に到達する信号から顕著な相互シンボル干渉レベルを得ることが難しい場合がある。とりわけ、ISIが無意味か又は存在しないとき、チャネルが急速に変化しているときには、等価器は、ISIを取り除くどころか、却ってノイズを検出統計量に加算してしまうことがある。このような条件下では、別の検出器、例えば時間分散の無い条件のもとでより精度良く動作する差動検波器が選択され、等価器のスイッチは切られることが望ましい。さらに、等価器は、差動検波器と比較し、相対的に複雑な演算回路構成となる。従って、差動検波器を選択し、等価器のスイッチを周期的に切ることにより、演算量が削減され、バッテリー消費量を減らすことが可能となろう。
【０００７】
別の例として、直接拡散CDMAシステムでは、一般的にRAKE受信機を採用しているが、多数のRAKEタップを設ければ、結果として性能が低下してしまう。
【０００８】
従って、例えば、適切な数のチャネルタップを使用する検出器など、適切な検出技術を動的に識別し、この識別された適切な検出技術を実施するような受信機が望ましい。
【０００９】
図１は、例えば、GSMシステムのようなバースト送信システムにおいて使用される従来のチャネル推定器とチャネル等価器を示している。
【００１０】
図１において例示された従来タイプの装置は有名であり、上述のプローキス氏の標準テキストにも解説がなされている。あらかじめ定められたバースト長を持つ受信信号１０１はメモリー１０３に蓄えられる。受信されたトレーニング信号を含む受信バーストの一部は、メモリー１０３からチャネル推定器１０４に供給される。Ｋ次（Ｋは固定）チャネルフィルタタップ｛hi｝i=1,K は、入力されたトレーニング信号１０２を参照している間、受信信号から計算される。チャネルフィルタのタップは、等価器１０５に与えられる。この等価器１０５は、MK-1の定数の状態をとり、ここでMは、シンボルの数である。等価器１０５は、ビタビ等価器など、数ある等価器のいずれでもよい。等価器１０５の出力は、判定されたシンボル１０６である。
【００１１】
1997年7月1日にウシロカワ氏に付与された米国特許第5,644,603号では、状態数を可変としたチャネル推定器とチャネル等価器を開示している。これを図２に例示する。あらかじめ定められたバースト長を持つ受信信号２０１はメモリー２０３に蓄えられる。受信されたトレーニング信号を含む受信バーストの一部分は、メモリー２０３からチャネル推定器２０４に供給される。Ｋ次（Ｋは固定）のチャネルフィルタタップ｛hi｝i=1,K は、入力されたトレーニング信号２０２を参照している間、受信信号から計算される。チャネルフィルタタップは、制御装置２０６に供給され、制御装置２０６は、前もって決定されたパワーレベルのしきい値より大きいパワーを持つフィルタタップの最後の一つを識別する。最後に識別されたフィルタタップを越えるフィルタのパワーは、ゼロに仮定することができる。最新の応答がL次の応答（L≦K）であると決定されると、フィルタタップ｛hi｝L=1,Lは、ML-1の状態を持つビタビ等価器２０５に供給される。ビタビ等価器２０５の出力は、決定されたシンボル２０７である。
【００１２】
上述の米国特許第5,644,603号において説明されているように、状態の数を減らすことの主な理由は、必要な処理の平均量を減らすことである。処理負荷の削減は電力消費量の削減につながる。
国際公開WO96/13910では、合成チャネル推定を提供すべく、長期のチャネル推定と短期のチャネル推定との平均を取るチャネル推定器とチャネル等価器が開示されている。WO96/13910の説明によれば、少なくチャネルフィルタタップで実現すると、現実の無線チャネルについてのより良いモデルが得られるとのことである。しかしながら、WO96/13910のチャネル推定器は、チャネルフィルタ中のタップの数が予め定められた固定の値であり、従来技術を使用するにすぎない。
【００１３】
概要
前述の目的および他の目的は、無線受信機で使用されるチャネル推定方法及び装置において達成される。発明の第１の観点によれば、チャネル推定は、無線信号のトレーニングシーケンス部を受信し、受信されたトレーニングシーケンスと前もって決定されたトレーニングシーケンスとに基づいて、複数のチャネルモデル構造を推定し、複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、対応したチャネルモデル構造にのみ関連した１以上のタップからなる組（セット）のすべてを用いて、対応する係数を決定する。
【００１４】
本願発明の他の観点によれば、複数のチャネルモデル構造の少なくとも１つは、Ｋ次のチャネルモデル構造であり、係数Kより小さい係数を備える。
【００１５】
また、本願発明の他の観点によれば、前記チャネル推定には、さらに、予測トレーニングシーケンスを生成すべく、フィルタリングされていないトレーニングシーケンスをフィルタリングする処理が含まれ、このフィルタリングは、送信トレーニングシーケンスがその支配下におかれた既知のフィルタリングと実質的に同一である。
【００１６】
さらに、本願発明の他の観点によれば、チャネル推定は、複数のチャネルモデル構造のそれぞれについて、チャネルモデル構造の推定値と受信信号の値との分散値を表す分散の測定値を生成する処理をさらに含む。
【００１７】
さらに、本願発明の他の観点によれば、チャネル推定は、分散の測定値に基づいて複数のチャネルモデル構造から最適なチャネルモデル構造を選択する処理をさらに含む。
【００１８】
さらに、本願発明の他の観点によれば、最適なチャネルモデルの選択は、アカイケ情報判定基準テストによる分散の測定値を用いて実行される。
【００１９】
さらに、本願発明の他の観点によれば、チャネル推定は、最適なチャネルモデル構造と関連した多くの状態を生成し、最適なチャネルモデル構造および状態の数を等価器に供給する処理を含む。そして、等価器は、受信された無線信号、最適なチャネルモデル構造、および状態の数から判定信号を生成しうる。
【００２０】
詳細な説明
本願発明の様々な特徴は図面に関連付けて説明され、図面の各部は同一の文字によって参照されている。以下の説明は、スペクトル拡散システムとは異なるシステムについてのものであるが、当業者であれば、拡散システム（例えばCDMA）に本願発明を等しく適用可能であることを理解できよう。
【００２１】
図３は、D-AMPSなどの典型的な携帯電話ネットワーク３００（ここでは、「セルラーネットワーク」として参照する。）の１０個のセル（C1-C10）間の関係を例示する図である。一般に、セルラーネットワークは１０より多数のセルが配置されている。しかし、説明のためには、１０個のセルで十分である。C1からC10までの個々のセルには、B1からB10までの基地局がある。図３では、基地局が個々のセルの中央に配置されているが、基地局はセル内のどこに配置されても構わない。中央に配置された基地局は、一般に、無指向性アンテナを採用し、一方、セル境界に配置された基地局は、一般に、指向性アンテナを採用する。
【００２２】
図３において描かれたセルラーネットワーク３００は移動交換センター（MSC）も備えている。MSCは、ケーブル、無線リンク、または両方（図１においては例示されていない。）によって、基地局のそれぞれと接続する。MSCは、また、固定電話交換ユニット（図３においては例示されていない。）に接続している。移動体M1-M10は移動電話ユニットを表している。もちろん、移動体はセル内を移動することができ、また、あるセルから別のセルへと移動することもできる。一般には、１０よりずっと多くの移動体が存在する。また、１０の移動体を示しているが、説明に役立てるにはこの程度で十分であろう。
【００２３】
個々の移動局は、自局が在圏している基地局からエアインタフェースを介して送信された信号を受け取るための受信機（図３には例示されていない。）を含む。受信機は、受信された信号に含まれている情報シンボルを取り出すために、復調と検波技術を使って受信された情報シンボルを処理する。
【００２４】
慣例的に、これらの受信機は、等価器や差動検波器などの検波デバイスを含んでおり、受信された信号ストリームから情報シンボルを識別するのに用いられる。一般に、受信機に含まれている特定の検波デバイス、例えば、予め定められた固定数のチャネルタップを備えている等価器の選択は、受信機が動作することを想定された最悪の無線環境に基づいてなされている。しかし、本願発明は別のアプローチを採用し、チャネルフィルタの中のタップ数を可変にしたチャネル推定器を提供する。タップ数を可変にすることで、受信されたシンボルシーケンス中の相互シンボル干渉の関数として適応させるためのモデルの複雑さを許容する。
【００２５】
受信されたデータシーケンスに基づいて、モデル構造を最適化することで、等価の尤度が増し、その結果、ビット誤り率が向上する。さらに、できる限りモデルの複雑さを減らすことによって、等価器が全ての時間にわたって最大の状態数でもって動作する場合に比べ、等価器の平均的な処理量（そしてそれゆえの電力消費量）が減少する。
【００２６】
次に図４を参照する。図４には、本願発明に従って動作する受信機の例示的な実施形態が描かれている。あらかじめ定められたバースト長を持つ受信信号４０１は、メモリー４０４に蓄えられる。受信されたトレーニングシーケンスと対応する受信信号の部分は、メモリー４０４によりチャネル推定器４０５に供給される。トレーニングシーケンスは前もって決定され、送信機と受信機に既知である。従って、受信機が、前もって決定されたトレーニングシーケンスに基づいて、自己のトレーニング信号４０２を生成し、これをフィルタ４０３に供給する。例えば、送信されたトレーニングシーケンスを、既知の部分でフィルタリングするために、自己のトレーニング信号４０２が生成される。全体フィルタリングの既知の部分は、送信機と受信機のフィルタであり、フィルタリングされたトレーニングシーケンスと実際に受信されたトレーニングシーケンスとの間の違いは、無線チャネル自身によって実行されるフィルタリングにだけ寄与すべきものである。これにより、より正確なチャネル推定が得られる。
【００２７】
フィルタリングされたトレーニングシーケンスは、フィルタ４０３からチャネル推定器４０５に供給される。発明の第１の観点に従って、チャネル推定器は、定数K次までの可能なチャネルモデル構造であるＨのすべて（またはサブセット）を推定するために、フィルタリングされたトレーニングシーケンスと受信されたトレーニングシーケンスを使用する。個々のケースにおいて、推定は、既知の技術、例えば最小自乗法によって実行される。
【００２８】
可能なチャネルモデル構造のそれぞれは、タップの可能な組み合わせのうちの一つに対応したタップだけを含んでいる。例えば、K = 3 と仮定すれば、チャネルは有限インパルス反応（FIR）でモデル化できる。単一のタップのみを備えた次の３つのチャネルモデルが存在することになる。
【００２９】
【数１】
0004515635.tif 000002
【００３０】
これとは反対に、３つのタップを備えた一つのチャネルモデルも存在する。
【００３１】
【数２】
0004515635.tif 000003
【００３２】
本願発明の第１の観点によれば、チャネルモデルのそれぞれについて、対応する係数は、対応するチャネルモデル構造にのみ関連する１以上のタップセットのすべてを用いて決定される。これは、一般に、１つのモデル（例えば、１タップモデルのうちのどれか）と関連したi次の係数は、他のいずれかのモデルと関連したi次の係数と同一の値を持たないように決定されることを意味する。例えば、１タップモデル（たった１つの係数、すなわちh0を備えているタップモデル）について、h0を決定することは、最初に、たった１つのタップがモデルに存在すると決めることによって実行される。これに対し、数が可変のタップを利用する従来の技術では、常にタップの数を最大（例えば3）に仮定し、特定のモデルについては使用されない係数については廃棄していた。
【００３３】
本実施形態に戻ると、K = 3 のケースにおいて、異なる７つのモデル構造が推定される（本願発明のすべての実施形態が、可能なすべてのモデル構造を使用するわけではない。）。もし特定の実施形態において合計７つのこれらの可能なモデル構造が推定されるならば、Ｈは、次のように定義される。
【００３４】
【数３】
0004515635.tif 000004
ここで、各係数 h において、上付き文字は、特定のモデルに存在するどのタップであるかを示し、下付文字は、これら係数の特定の一つを示している。
【００３５】
推定されたモデル構造（すなわちＨ）のそれぞれについてのチャネルタップ係数は、制御装置４０７に供給される。チャネル推定器４０５は、各モデルフィットから誤差分散も決定し、さらに、これらの分散値(σe2(Ｈ))を制御装置４０７に供給する。分散を決定するために、以下に従って個々のモデルフィットについての誤差（e）が計算される。
【００３６】
【数４】
0004515635.tif 000005
ここで、Yt は受信信号データの測定値であり、n はトレーニングシーケンスの長さである。
【００３７】
【数５】
0004515635.tif 000006
ここで、dt-iは、予め定められた送信シンボルである。
【００３８】
誤差分散は、次のように表せ、自乗誤差の平均となる。
【００３９】
【数６】
0004515635.tif 000007
【００４０】
分散、モデル次数、およびチャネルフィルタタップに基づき、制御装置４０７は、どのモデルが最も受信されたデータシーケンスに整合するかを決定する。この最もよいモデルをＨOPTとする。最もよいモデルを決定するための判定は、エル・リュン著、システム識別−ユーザのための定理（プレンティス・ホール社、ニュージャージー、１９８７年発行）に解説されているアカイケ情報判定基準(AIC)のような、統計的な情報テストに基づいて実現される。
【００４１】
他の実施形態では、AICテストの代わりとして他の統計モデル認証テストを用いても良い。AICテストによれば、値Lは以下の数式に従って、各モデルについて計算される。
【００４２】
【数７】
0004515635.tif 000008
ここで、dim［A］はＡの次元であり（すなわち、チャネルタップ数）、n はデータセットの長さ（すなわち、トレーニングシーケンスの長さ）である。最適なモデル、ＨOPT は以下の式に従って選ばれる。
【００４３】
【数８】
0004515635.tif 000009
すなわち、測定値 Li について最も整合するこのモデルは、最適なモデルとして一つ選択される。
【００４４】
制御装置４０７は、最適なモデルについてのチャネルフィルタタップと状態数とを等価器406に供給する。等価器は、例えば、MLSE ビタビ等価器でもよいし、または、エー・デュエル−ホールン及びシー・ヘーガード著、「遅延判定フィードバックシーケンス推定器」IEEE トランザクション・オン・コミュニケーション 37:5:428-436 １９８９年発行 において説明されている遅延判定フィードバックシーケンス推定器(DFSE)などでもよい。状態数は以下の式に従って決定される。
【００４５】
【数９】
0004515635.tif 000010
ここで、M は可能なシンボルの数であり、L は最高次の指数であり、i は、hi ∈ ＨOPTの何れかに対応している。
【００４６】
等価器４０６の出力は、判定されたシンボル４０８である。
【００４７】
本願発明を特定の実施形態に関連づけて説明してきたが、本願発明を上述の好ましい実施形態以外の特定の具体的な形態において実現できることは、当業者であれば明らかに理解できるであろう。好ましい実施形態は単に説明に役立てるためのものであり、どのような形であっても権利範囲を制限する目的で考慮すべきではない。本願発明の技術的範囲は、上述の詳細な説明ではなく特許請求の範囲により与えられ、特許請求の範囲に含まれる全ての変更及び均等物は、その範囲に包含される。
【図面の簡単な説明】
発明の目的と利点は、図面を参照しつつ上記の詳細な説明を読むことによって理解されよう。
【図１】  GSMシステムのようなバースト送信システムにおいて使用される従来のチャネル推定器とチャネル等価器を示す図である。
【図２】  状態の数が可変である従来のチャネル推定器とチャネル等価器を示す図である。
【図３】  本願発明が適用されるセルラー移動無線電話システムの１０個のセルを例示するブロック図である。
【図４】  チャネル推定器と制御装置を含み、本願発明に従って動作する受信機の例示的な実施形態を示す図である。
【図１】
0004515635.tif 000011
【図２】
0004515635.tif 000012
【図３】
0004515635.tif 000013
【図４】
0004515635.tif 000014