(57)【要約】この発明は、ダウンリンクＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおけるトレーニングシーケンスのための検出方法および装置を提供する。一部のＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおいては、ＵＥでマルチユーザ検出（ＭＵＤ）を適用することができるが、従来のトレーニングシーケンス検出方法は非常に複雑である。この発明は、想定される全ての位置で所望のユーザのトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なって、整合フィルタの出力ピーク値に対応するマルチパス位置およびトレーニングシーケンス強度を検出する適応閾値を得ることである。その後、本発明は、他の想定されるトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を前述したピーク位置においてのみ行なう。この発明は、適応閾値を使用して、トレーニングシーケンス強度を検出するため、アルゴリズムが大きく向上される。
2006512840.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末で使用されるＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおけるダウンリンクトレーニングシーケンスのための検出方法であって、
ａ．前記携帯端末の前記トレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なって、複数のピーク位置を得るステップと、
ｂ．先に得た前記複数のピーク位置にしたがって、他の携帯端末の前記トレーニングシーケンス強度を検出するステップと、
ｃ．検出された前記トレーニングシーケンス強度にしたがって、他の携帯端末の前記トレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかを判断するステップとを具備する検出方法。
【請求項２】
前記ステップａにおいて、前記トレーニングシーケンス強度を検出するための閾値は前記整合フィルタ操作によって得ることができる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記閾値は、前記推定されたノイズ電力の所定倍である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ノイズ電力は、前記複数のピーク値を除き前記ステップａにおいて整合フィルタ出力ピークの電力を計算した後、これらの電力の平均を計算することによって得られる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップａにおいて、前記複数のピークの中の全てのピークは、最も大きいピーク値よりもＮ倍大きい振幅をそれぞれ有し、Ｎは０〜１の間の範囲のパラメータである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
所定のシステムにしたがってＮを通常は約０．５に最適化することができる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ピークを検証して擬似ピークを除去するためにノイズ電力も使用することができる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記選択されたピークを検証してノイズ電力を用いて前記擬似ピークを除去するために使用される前記方法の実施においては、前記ピーク値の前記振幅が前記ノイズ電力の所定倍よりも大きい場合に真であり、そうでない場合に偽である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ステップｃにおける判断方法では、ステップｂで得られた最も大きい値を、ステップａで得られたトレーニングシーケンス強度の閾値と比較して、他の携帯端末の前記トレーニングシーケンスがアクティブにされているかどうかを判断し、最も大きいピーク値が前記トレーニングシーケンス強度の閾値よりも大きい場合にトレーニングシーケンスがアクティブにされる、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
携帯端末で使用するための受信器であって、
特定の携帯端末からのトレーニングシーケンスを整合フィルタ処理して、多数のピーク位置を得るチャネル推定手段と、
前記ピーク位置において他の携帯端末からのトレーニングシーケンスの強度を検出するとともに、他の携帯端末のトレーニングシーケンスがアクティブにされているかどうかをその強度にしたがって判断する他携帯端末検出手段とを備えている受信器。
【請求項１１】
チャネルコード検出手段とマルチユーザ検出手段とを更に備え、
前記チャネルコード検出手段は、
アクティブなトレーニングシーケンスおよびトレーニングシーケンスとチャネルコードとの間の対応する関係に基づいてアクティブチャネルコードを検出するとともに、このアクティブチャネルコードを前記マルチユーザ検出手段に対して与え、
前記マルチユーザ検出手段は、前記アクティブチャネルコードおよび推定されたチャネル応答パルスにしたがって通信パルスを回復させる請求項１０に記載の受信器。
【請求項１２】
前記チャネル推定手段は、前記整合フィルタ操作によってトレーニングシーケンス強度を検出するための閾値も得ることができる、請求項１０または請求項１１に記載の受信器。
【請求項１３】
前記閾値は、前記ノイズ電力推定値の所定倍である、請求項１２に記載の受信器。
【請求項１４】
前記ノイズ電力は、幾つかの前記ピークを除いて前記整合フィルタ操作により生成されるピークのノイズ電力平均を計算することによって得られる、請求項１３に記載の受信器。
【請求項１５】
前記複数のピークの中の全てのピークは、最も大きいピーク値よりもＮ倍大きい振幅をそれぞれ有し、Ｎは０〜１の間の範囲のパラメータである、請求項１０または請求項１１に記載の受信器。
【請求項１６】
所定のシステムにしたがってＮを通常は約０．５に最適化することができる、請求項１５に記載の受信器。
【請求項１７】
前記ピークを検証して前記擬似ピークを除去するためにノイズ電力も使用できる、請求項１６に記載の受信器。
【請求項１８】
前記選択されたピークを検証して前記ノイズ電力を用いて前記擬似ピークを除去するために使用される前記方式の実施において、前記ピーク値の前記振幅が前記ノイズ電力の所定倍よりも大きい場合に真であり、そうでない場合に偽である、請求項１７に記載の受信器。
【請求項１９】
前記判断方法では、得られた最も大きい値を、得られたトレーニングシーケンス強度の閾値と比較して、他のトレーニングシーケンスがアクティブにされているかどうかを判断し、最も大きいピーク値が前記トレーニングシーケンス強度の閾値よりも大きい場合にトレーニングシーケンスがアクティブにされている、請求項１８に記載の受信器。
【請求項２０】
請求項１０から請求項１９のいずれか一項に記載の受信器を有する携帯端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、時分割二重通信／符号分割多元接続（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ）システムに関し、特に、ＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおけるダウンリンクトレーニングシーケンスのための検出方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムにおいては、同じ周波数を使用して複数の信号が送信され、また、これらの信号は、異なるチャネルコードおよびタイムスロットを用いて区別される。そのようなシステムにおいて、データは通信パルスによって送信される。通常、通信パルス列は、データコードセグメントと、トレーニングシーケンスと、保護間隔とから成る。全ての通信パルスは、プライベートチャネルコードとミッドアンブルコードとを有している。ユーザ装置（ＵＥ）は、ミッドアンブルを使用して、送信器と受信器との間でのチャネル応答を評価（推定）する。一例として、図１は、ＴＤ−ＳＣＤＭＡのタイムスロット構造を示している。
【０００３】
このシステムにおいては、異なる加入者のマルチチャネル通信パルス列を同じタイムスロットで送信することができる。これにより、多元接続干渉（ＭＡＩ）を招く場合があり、弱まる当初の加入者の信号を受信し損なう場合さえある。この問題を解決するために、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）アルゴリズムが進歩してきた。このアルゴリズムは、全ての通信パルスを１つのタイムスロット内で同時に回復させることができる。全てのパルスデータを回復させるため、ＭＵＤ受信器は、全てのチャネルコードおよびチャネル応答を分かっていなければならない。しかしながら、一般には、ユーザ装置（ＵＥ）だけがそれ自体のチャネルコードおよびトレーニングシーケンスを知っており、したがって、ＵＥにおいてＭＵＤを直接に使用することができない。
【０００４】
一部のＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおいて、例えば同期ＴＤ−ＳＣＤＭＡおよび広帯域符号分割多元接続／時分割二重通信（ＷＣＤＭＡ／ＴＤＤ）デフォルトトレーニングシーケンス割り当てコード方法においては、全てのトレーニングシーケンスが一組のチャネルコードと関連がある。したがって、ＵＥは、アクティブなトレーニングシーケンスを検出することができる。すなわち、この時、我々は、トレーニングシーケンスとチャネルコードとの間の関係にしたがってアクティブチャネルコードを得ることができる。そのため、ＵＥにおいてＭＵＤを使用することができる。「ダウンリンクにおいてマルチユーザ検出を維持する方法」と題された特許、米国出願番号第２００１／００  ２４４２６  Ａ１号は、基地局の簡略化された送信装置およびＭＵＤを伴うＵＥ受信装置について記載している。全てのジェネレータは１つのユーザ通信データを生成する。後続の周波数拡散・変調モジュールにおいて、前述した通信データは、対応するチャネルコードによって周波数拡散されるとともに、対応するトレーニングシーケンスを用いて挿入される。この時、我々は、図１に示されるような通信パルスを得る。異なるユーザからの通信パルスは、後続のコンバイナ内でまとめられ、その後、アンテナを介して送信される前にキャリア信号上で変調される。ユーザ装置の受信器において、チャネル評価（推定）装置は、トレーニングシーケンスの振幅およびチャネルパルス応答を推定する。チャネル推定の出力に基づいて、トレーニングシーケンス検出装置は、どのシーケンスがアクティブであるかを判断することができる。そして、その後、検出されたトレーニングシーケンスおよびトレーニングシーケンスとチャネルコードとの間の関係に応じて、アクティブチャネルコードが最終的に検出される。ＭＵＤ装置は、検出されたチャネルコードおよび推定されたチャネル応答のパラメータ推定値を使用して、通信パルスを回復させる。
【０００５】
全ての通信パルス列の振幅推定値を使用してトレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかを判断することができる点は注目に値する。実際には、トレーニングシーケンス検出は、チャネル推定の一部である。トレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかは、その振幅推定値によって判断できる。トレーニングシーケンス振幅が十分に小さい場合には、このトレーニングシーケンスは存在しない（あるいは、送信されない）と結論付けることができる。
【０００６】
一般的に言えば、トレーニングシーケンスを検出するための２つのチャネル推定方法、すなわち、時間領域法および周波数領域法が存在する。以下に、時間領域トレーニングシーケンス検出に関して説明する。従来の方法は、チャネルコード検出に類似する整合フィルタ方法である。図３はこの方法の流れを示している。
【０００７】
整合フィルタ方法において、過剰に抽出された信号は、当初の加入者のトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なうトレーニングシーケンス整合フィルタ群に対して送信される。また、出力は、アクティブなトレーニングシーケンスプローブユニットに対して送信される。このアクティブトレーニングシーケンスプローブユニットは、出力ピーク値と所定の閾値とを比較して、トレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかを判断する。ピーク値が閾値を上回っている場合には、トレーニングシーケンスがアクティブであると見なされ、アクティブユーザフラグが１に設定される。ＭＵＤにおいては、検出された上記アクティブユーザフラグおよびチャネルコードとトレーニングシーケンスとの間の対応する関係を使用して、全てのアクティブチャネルコードを得ることができる。その後、制御スイッチＫを介して、整合フィルタの出力がＭＲＣユニットに対して送信される。ＭＲＣユニットは、全てのアクティブトレーニングシーケンスが同じ無線チャネルを通じて送信されるという事実を使用するため、アクティブトレーニングシーケンスの全ての整合フィルタ出力を用いてマルチパスパラメータ等の無線チャネルパラメータを推定することができる。ここで、「ＵＭＴＳシステムにおけるダウンリンクチャネルの推定方法」と題された国際出願第０２／０９３７５号に開示されるようなＭＲＣ規則が採用される。ＭＲＣは、特に、現在のトレーニングシーケンス強度が弱く且つ他のアクティブトレーニングシーケンス強度が強い場合に、チャネル推定の精度を高めることができる。我々が現在のトレーニングシーケンスのチャネル推定だけを使用する場合には、ＳＮＲが悪いため、精度が低下する。しかし、強いエネルギおよび高いチャネル推定精度を有する他のアクティブトレーニングシーケンスのチャネル推定を融合させることができる場合には、ＭＲＣも高い精度を有する。最後に、ＭＲＣは、推定されたトレーニングシーケンス強度およびチャネル応答パラメータをＭＵＤに対して送信し、ユーザデータを回復させる。
【０００８】
整合フィルタ操作は非常に複雑である。また、他のユニットの複雑度は、その特定の計算によって決まる。
【０００９】
しかし、上記方法は幾つかの問題を有している。その１つは、複雑度が高く、そのため、電力消費量が高いという点である。これは特にＵＥにおいては深刻である。他の問題は、最適な所定の閾値を選択することが難しいという点である。これは、受信した信号出力、ノイズ電力、チャネルフェード特性に閾値が依存しているからである。そのため、全ての想定されるＳＮＲ範囲でその性能を確保することがやや難しい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
この発明の目的は、ノイズ電力推定値に基づいてトレーニングシーケンス閾値を設定する従来の整合フィルタ方法に基づく新規なトレーニングシーケンス検出方法を提供することである。なお、全てのアクティブな通信パルスは同じチャネルを介して送信されるため、チャネルパラメータは等しい。この特性を有効に利用すると、ＵＥ受信器に基づく整合フィルタのピーク値を求めるための方法が簡略化される。したがって、ＵＥにとって妥当な複雑度および能力を維持することができる。
【００１１】
他の目的は、前述した新規な検出方法を利用してトレーニングシーケンスを検出する携帯端末を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明は以下の方法によって実現される。
ＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおいてダウンリンクトレーニングシーケンスを検出するための方法であって、
ａ．この携帯端末のトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なって、多数のピーク位置を得るステップと、
ｂ．複数の上記ピーク値に対応する位置にしたがって、他の携帯端末におけるトレーニングシーケンスの強度を検出するステップと、
ｃ．検出された上記トレーニングシーケンス強度によって、前記他の携帯端末におけるトレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかを判断するステップと、
を含む方法。
【００１３】
上記構成において、評価（推定）されたノイズ電力の所定倍である適応閾値は、ステップ（ａ）の整合フィルタ操作によって得ても良い。ノイズ電力は、最初に、上記複数のピークを除いてステップ（ａ）の整合フィルタ操作により得られるピークの電力を得た後、これらの電力を平均化することによって得ても良い。
【００１４】
上記構成において、ステップ（ａ）におけるピークの振幅は、最大ピークのＮ倍である。この場合、Ｎは、０〜１の範囲であり、所定のシステムにしたがって最適化することができる。通常、Ｎは０．５にほぼ等しい。また、誤ったピークを排除するために、ノイズ電力を用いて複数のピーク値が検証される。この場合、ピーク値の振幅がノイズ電力の所定倍よりも大きいと、真となり、そうでない場合に偽となる。
【００１５】
上記ステップｃにおける判断方法では、ステップｂで得られたピーク値を、ステップａで得られた閾値と比較し、ピーク値の方が大きい場合にトレーニングシーケンスがアクティブである。
【００１６】
この発明は、他の特定のハードウェアを必要としないが、従来の整合フィルタを必要とする。従来の方法と比べて、複雑度が大きく減少する。本発明は、ノイズ電力推定値に基づいて適応閾値を使用するため、従来の整合フィルタ方法よりも良好な性能を有することがシミュレーションにより分かった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら本発明を詳細に説明する。
図５はＴＤ−ＳＣＤＭＡシステムの解決法を示している。
【００１８】
最初に、当初の加入者のトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なう（ステップ５０１）。次に、フィルタ（例えば５タップのＦＩＲフィルタ）を使用して、整合フィルタ出力を滑らかにする（ステップ５０２）。その後、ＦＩＲの出力中で４個以下のピークを選択する（ステップ５０３）。我々は、全てのピークがかなりの振幅を有するように最大ピーク振幅の０．５倍よりも大きいこれらのピークを選択するだけである。時間値は、この実施形態のＴＤ−ＳＣＤＭＡシステムにしたがって設定されるパラメータであり、システムの要求にしたがって最適化され得る。
【００１９】
当初の加入者のトレーニングシーケンスの整合フィルタ出力に基づいて、ノイズ電力を推定して、トレーニングシーケンス強度における閾値を設定することができる（ステップ５０４）。
【００２０】
閾値を設定する理由は、一定の閾値が適用されると、ＳＮＲが大きな範囲で変化しているため、性能を確保することができないからである。閾値が非常に高すぎると、幾つかのアクティブなトレーニングシーケンスを検出することができない。これを「検出落ち（missing detection）」と称する。閾値が非常に小さい場合には、ノイズに起因する誤ったピークにより、幾つかの非アクティブトレーニングシーケンスがアクティブであるとされる。これを「誤検出（false alarm）」と称する。そのため、一定の閾値を使用して性能を確保することは難しい。この問題を解決するため、この発明は、トレーニングシーケンス強度のための適応閾値を採用して、「検出落ち」および「誤検出」の誤り率を最小限に抑える。
【００２１】
ノイズ電力推定値のＭ倍であるトレーニングシーケンス強度におけるこの適応閾値は、ノイズ推定値に基づく適応閾値であり、これにより、誤検出の可能性はほぼ一定となることを保証する。Ｍは一定のパラメータである。
【００２２】
図３は、当初の加入者の整合フィルタ出力にしたがってトレーニングシーケンスの閾値を得るための方法を示している。ノイズ電力は、現在の携帯端末におけるトレーニングシーケンスの整合フィルタ出力である幾つかの最大値を除くピークの平均電力を計算することにより得ることができる。その理由は以下の通りである。
【００２３】
ＵＥによって受信された信号を以下のように表わすことができる。
ｒ＝ｘ１×ｈｓ０＋ｘ２×ｈｓ１＋．．．．＋ｘｐ×ｈｓｐ−１
ここで、ｘｉはユーザｉのトレーニングシーケンスであり、また、ＷＣＤＭＡ／ＴＤＤ規格によって定められたトレーニングシーケンス特性にしたがって、ｘｉは、ｘ１の円形シフトベクトルでもある。
ｎ０は、追加の白色ガウス雑音である。
ｈｓｉ＝Ａ１×ｈ１              ｉ＝０，１，．．．ｗ−１
ｈｓｉ＝Ａ２×ｈｉ−ｗ          ｉ＝ｗ，ｗ＋１，．．．．，２ｗ−１
ｈｓｉ＝Ａ３×ｈｉ−２ｗ        ｉ＝２ｗ，２ｗ＋１，．．．．，３ｗ−１．．．
ここで、Ａｉは、ユーザｉのトレーニングシーケンス信号強度であり、ｈｉ（ｉ＝０，１，．．．ｗ−１）は、無線チャネルの応答ベクトルである。
【００２４】
ｘ１が当初の加入者のトレーニングシーケンスであるとすると、整合フィルタの出力は、
ＭＦ１（ｉ）＝Ｒ（０−ｉ）×ｈｓ０＋Ｒ（１−ｉ）×ｈｓ１＋，．．．．＋Ｒ（Ｐ−１−ｉ）×ｈｓｐ＋ｎ０
Ｒ（ｉ），ｉ＝０．．．ｗ−１は、ｘ１の循環自己相関出力であり、
Ｒ（ｉ）＝Ｒ（ｉ＋Ｐ）
Ｒ（ｉ）＝ｘ１Ｈ×ｘｉ＋１
【００２５】
ｈｓ０が十分に高い場合には、この位置に伝搬経路が存在し、整合フィルタの出力ＭＦ１（ｉ）は、２つの部分、すなわち、Ｒ（０）×ｈｓ０と、ＭＡＩ、マルチパス干渉、および、白色ガウス雑音を含むノイズバックグラウンドとを含んでいる。Ｒ（０）×ｈｓ０は、対応する位置において整合フィルタ出力のピークを引き起こす。
【００２６】
ｈｓ０が非常に低い場合には、この位置に伝搬経路が存在せず、整合フィルタの出力ＭＦ１（ｉ）は、ＭＡＩ、マルチパス干渉、および、白色ガウス雑音を含むノイズバックグラウンドだけである。
【００２７】
ＭＡＩおよびマルチパス干渉を除外すると、ピーク位置を除く他の全ての位置における整合フィルタの出力は、白色ガウス雑音だけである。そのため、ノイズ電力推定値を、白色ガウス雑音の変化推定値σと見なすことができる。各通信パルスの伝搬チャネルは同一であるため、図３に示されるように全てのアクティブトレーニングシーケンスプローブユニットにおいてトレーニングシーケンス強度を検出するための閾値を使用することができる。
【００２８】
閾値はＭσであるため、偽りの警告（誤検出）の可能性はＰ（ａｂｓ（ｎ）＞Ｍσ）である。ここで、ｎは、合成（composite）白色ガウス雑音である。ａｂｓ（ｎ）は、レーリー分布を用いてコンパイルする。Ｍが決定されると、誤検出の可能性も決定され、誤検出の可能性は入力のＳＮＲと共に変化しない。そのため、我々は、Ｍの選択に応じて誤検出の可能性を決定することができる。
【００２９】
Ｍが十分に大きくない場合には、検出落ちの可能性を除外することができる。これは、ＴＤＤ／ＣＤＭＡシステムにおいて、トレーニングシーケンスが良好な循環自己相関（cycling autocorrelation）を有し且つ十分に長いからである。例えば、ＴＤ−ＳＣＤＭＡシステムにおいて、基本的なトレーニングシーケンスは、１２８個のコードチップを有するとともに、良好な循環自己相関を有している。これが図４に示されている。図示のように、ピーク値Ｒ（０）は１２８であが、最も大きいサイドローブは８だけである。相関利得は、２０×ｌｏｇ１２８、すなわち、約４２ｄＢである。したがって、従来の例において、ノイズフロアが相関ピークＲ（０）×ｈｓ０を超える可能性は殆どなく、そのため、相関ピークを検出することができる。パラメータＭが実現可能である場合には、他の全てのアクティブトレーニングシーケンスも検出することができる。このことは、ＳＮＲが十分に低い場合に検出落ちを省略できることを意味している。
【００３０】
したがって、ノイズ電力のＭ倍に等しいトレーニングシーケンスにおける閾値の設定によりトレーニングシーケンスプローブユニットの性能を確保できると結論付けることができる。この実施形態において、トレーニングシーケンス強度の閾値はノイズ電力の２．５倍である。すなわち、Ｍ＝２．５である。
【００３１】
幾つかのピーク位置およびトレーニングシーケンス強度の閾値を得た後、我々は、選択されたピーク値を、ノイズ電力を使用して検証し、擬似ピークを除去する（ステップ５０５）。これにより、ピーク位置推定値およびノイズ電力推定値の精度を向上させることができる。我々は、真のピーク値がＮＰの２．５倍を超えるという基本に基づいてそれを検証し、ｈｉが十分に大きくなるようにする。このことは、単に、最も強い経路位置に配慮し、弱い位置を省略するだけで済むことを意味する。その後、新たなピーク値を使用して、ノイズ電力推定値を修正する（ステップ５０６）。偽りのピークが現れない場合には、ノイズ電力推定値を更新する必要はない。
【００３２】
次のステップは、前述したステップで得られたこれらのピーク位置で、他の想定されるトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なうことである（ステップ５０７）。この場合、上記選択された４つのピーク位置で整合フィルタの出力を計算し、４つのピーク値を得る（ステップ５０８）。
【００３３】
このステップは、整合フィルタ操作の複雑さを減少させる。ＴＤＤ／ＤＳ−ＣＤＭＡのダウンリンクにおいては、通信パルスの全てが同じ無線チャネルを通じて送信されるため、全てのアクティブなトレーニングシーケンスの整合フィルタ出力およびピーク位置（すなわち、送信経路）は同じである。換言すると、トレーニングシーケンスがアクティブである場合には、整合フィルタの出力ピークも、トレーニングシーケンスのこの整合フィルタ出力ピークに存在する。ピーク位置においてのみ、整合フィルタの他の全てのトレーニングシーケンス出力ピークを計算するとともに、最大値を選択する。その後、この最大値を閾値と比較し、最大値の方が大きい場合にはトレーニングシーケンスが存在しているものとする（例えば、対応する干渉がアクティブである）。これは、我々が整合フィルタ操作を行なって、全ての想定される位置においてではなくピーク位置においてのみ、最大値を取得し、ユーザがアクティブであるかどうかを判断することを意味している。例えば、図３においては、他のトレーニングシーケンスのための整合フィルタ操作がａ，ｂ，ｃ，ｄにおいてのみ行なわれるため、複雑さが大きく減少する。
【００３４】
最後に、我々は、４つのピークのうちの最大値と閾値とを比較して、対応するトレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかを判断する（ステップ５０９）。最大値の方が大きい場合には、トレーニングシーケンスはアクティブであり、そうでない場合には、トレーニングシーケンスは非アクティブである。
【００３５】
この実施形態において、判断のための詳細な規則は以下の通りである。
ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／Ｐｅａｋ（１）＞０．９であり且つ（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／ＮＰ）＞２．５である場合には、想定されるトレーニングシーケンスが非アクティブであり；
（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／Ｐｅａｋ（１）＞０．５）であり且つ（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／ＮＰ）＞３．３である場合には、想定されるトレーニングシーケンスがアクティブであり；
上記２つの条件が満たされない場合には、想定されるトレーニングシーケンスが非アクティブである。
【００３６】
ここで、ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋは、ピーク位置における想定されるトレーニングシーケンスのための整合フィルタのピーク値であり、Ｐｅａｋ（１）は、このトレーニングシケースにおけるピーク値である。ＮＰはノイズ電力である。
【００３７】
（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／ＮＰ）＞２．５および（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／ＮＰ）＞３．３は、検出された経路またはピーク値の適切なＳＮＲを確保することができる。（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／Ｐｅａｋ（１）＞０．９）かつ（ｏｔｈｅｒ ｐｅａｋ／Ｐｅａｋ（１）＞０．５）であることにより、トレーニングシーケンスを十分に大きくすることができ、トレーニングシーケンスがアクティブであると判断することができる。
【００３８】
図６は、本発明のトレーニングシーケンス検出方法にしたがったＵＥ受信器６０である。この受信器６０は、チャネル推定装置６１と、他トレーニングシーケンス検出装置６２と、チャネルコード検出装置６３と、複数ユーザ検出装置６４とを有している。
【００３９】
装置６１は、全ての想定される位置でトレーニングシーケンスに関して整合フィルタ操作を行なうことにより、複数のピーク位置を得る。
【００４０】
また、装置６１は、推定されたノイズ電力の所定倍であるトレーニングシーケンス強度の閾値も得る。ノイズ電力は、複数のピーク位置を除く他の位置でトレーニングシーケンスの整合フィルタ出力を平均化することにより得られる。複数のピークの振幅は、整合フィルタの最大ピーク出力のＮ倍を超える。この場合、Ｎは、０〜１の間の範囲であり、所与のシステムにしたがって最適化することができる。通常、Ｎは０．５にほぼ等しい。
【００４１】
また、ノイズ電力を使用することにより偽を除去するために複数のピーク値が検証される。それはこのようにして行なわれる。すなわち、ピーク値の振幅がノイズ電力の所定倍よりも大きい場合には、真であり、そうでない場合には偽である。
【００４２】
上記他のトレーニングシーケンス検出装置６２は、ピーク位置で他のトレーニングシーケンスの強度をチェックするとともに、これらのトレーニングシーケンスがアクティブであるかどうかをその強度により判断する。この方法では、最大ピーク値と閾値とが比較され、最大ピーク値の方が大きい場合には、トレーニングシーケンスがアクティブである。
【００４３】
その後、装置６３は、検出されたアクティブなトレーニングシーケンスおよびトレーニングシーケンスとチャネルコードとの間の対応する関係に基づいてアクティブチャネルコードを検出し、次に、アクティブチャネルコードをマルチユーザ検出装置６４に対して送信する。マルチユーザ検出装置６４は、アクティブチャネルコードおよび推定されたチャネル応答パルスにしたがって通信パルスを回復させる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】ＴＤ−ＳＣＤＭＡの構造図である。
【図２】従来の整合フィルタ方法を示している。
【図３】当初の加入者の整合フィルタ出力にしたがってトレーニングシーケンス閾値を得る方法である。
【図４】ＴＤ−ＳＣＤＭＡシステムの基本的なトレーニングシステムの循環自己相関を示している。
【図５】この発明に係るトレーニングシーケンス検出方法を示すフローチャートである。
【図６】この発明のトレーニングシーケンス検出方法にしたがったＵＥ受信器を示している。
【図１】
2006512840.tif 000003
【図２】
2006512840.tif 000004
【図３】
2006512840.tif 000005
【図４】
2006512840.tif 000006
【図５】
2006512840.tif 000007
【図６】
2006512840.tif 000008
【国際調査報告】
2006512840.tif 000009
2006512840.tif 000010
2006512840.tif 000011