(57)【要約】【課題】比較的少ない演算量で、的確に時空間クラスタ分けを行うこと。【解決手段】遅延時間範囲検出部１０３３は、相関演算結果のピークごとの相関時間幅を遅延時間範囲として検出し、到来角度範囲検出部１０３５は、相関演算結果のピークごとの相関角度幅を到来角度範囲として検出する。初期クラスタ生成部１０３６は、遅延時間範囲と到来角度範囲とで囲まれる範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタを生成する。クラスタ判定書込部１０５１は、超分解能推定部１０４によって推定された到来パスの遅延時間推定値および到来方向推定値が含まれる初期クラスタへ到来パスを分類する。さらに、相関パス検出部１０６１−１〜１０６２−Ｍは、同一の初期クラスタに分類された到来パス同士の信号相関係数が高い信号同士を、新たな一つの集まりとしてクラスタ分けする。【選択図】図１
2007300211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信信号の到来角度範囲及び遅延時間範囲を検出し、その検出結果に基づいて、似通った到来角度範囲及び遅延時間範囲の集まりを１つのクラスタとして、複数のクラスタを生成する第１のクラスタ生成手段と、
前記第１のクラスタ生成手段の検出精度よりも高い精度で前記受信信号の到来角度及び遅延時間を推定する超分解能推定手段と、
前記超分解能推定手段で推定された高精度の到来角度及び遅延時間から、前記受信信号が前記第１のクラスタ生成手段により生成されたどのクラスタに属するかを分類するクラスタ分類手段と、
を具備する無線通信装置。
【請求項２】
前記クラスタ分類手段によって分類されたクラスタ毎の前記受信信号同士の相関値を算出し、その算出結果に基づいて、新たなクラスタを生成する第２のクラスタ生成手段、をさらに具備する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項３】
前記第１のクラスタ生成手段は、前記受信信号と既知信号との相関値を算出する相関値算出手段と、
前記相関値に基づいて遅延時間範囲を検出する遅延時間検出手段と、
前記相関値を用いて角度スペクトラムを算出する手段と、
前記角度スペクトラムに基づいて到来角度範囲を検出する到来角度範囲検出手段と
を具備する請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項４】
前記第２のクラスタ生成手段は、前記クラスタ分類手段によって同一のクラスタに分類された受信信号同士の信号相関値を算出する信号相関算出手段、を具備し、
前記信号相関値が、所定の閾値以上の受信信号同士の集まりを１つの新たなクラスタとする
請求項２に記載の無線通信装置。
【請求項５】
前記第２のクラスタ生成手段は、前記クラスタ分類手段によって同一のクラスタに分類された受信信号同士の信号相関値を、クラスタごとに並列に算出する
請求項４に記載の無線通信装置。
【請求項６】
前記超分解能推定手段は、前記遅延時間範囲毎に、前記到来角度及び前記遅延時間を算出する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項７】
前記超分解能推定手段は、ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ、又は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いて前記到来角度及び前記遅延時間を算出する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項８】
前記超分解能推定手段は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いて前記到来角度及び前記遅延時間を算出し、
無線通信装置は、前記クラスタ分類手段によって同一のクラスタに分類された受信信号の前記到来角度と前記遅延時間とから、ＳＡＧＥアルゴリズムが用いる探索範囲を決定する探索範囲決定手段、をさらに具備する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項９】
前記超分解能推定手段は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いて前記到来角度及び前記遅延時間を算出し、
無線通信装置は、前記第２のクラスタ生成手段によって新たなクラスタに分類された受信信号の前記到来角度および前記遅延時間とから、ＳＡＧＥアルゴリズムが用いる初期値を決定する初期値決定手段、をさらに具備する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項１０】
複数のアレーアンテナと、
前記クラスタ分類手段により同一のクラスタに分類された受信信号から、角度スプレッドおよび中心到来角度を算出する角度スプレッド算出手段と、
当該角度スプレッドおよび当該中心到来角度から、前記アレーアンテナの指向性および送信ビーム幅を制御する制御手段と、をさらに具備する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項１１】
複数のアレーアンテナと、
前記第２のクラスタ生成手段により生成された新たなクラスタにおいて同一のクラスタに分類された受信信号から、角度スプレッドおよび中心到来角度を算出する角度スプレッド算出手段と、
当該角度スプレッドおよび当該中心到来角度から、前記アレーアンテナの指向性および送信ビーム幅を制御する制御手段と、をさらに具備する
請求項１に記載の無線通信装置。
【請求項１２】
受信信号の到来角度範囲及び遅延時間範囲を検出し、その検出結果に基づいて、似通った到来角度範囲及び遅延時間範囲の集まりを１つのクラスタとして、複数のクラスタを生成する第１のクラスタ生成工程と、
前記第１のクラスタ生成工程の検出精度よりも高い精度で前記受信信号の到来角度及び遅延時間を推定する超分解能推定工程と、
前記超分解能推定工程で推定された高精度の到来角度及び遅延時間から、前記受信信号が前記第１のクラスタ生成工程により生成されたどのクラスタに属するかを分類するクラスタ分類工程と、
を有する時空間クラスタリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信装置および時空間クラスタリング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、無線通信システムにおいて、更なる加入者容量増大及び伝送速度の高速化を図るために、ＡＡＡ（Adaptive Array Antenna）やＭＩＭＯ（Multiple input Multiple output）に代表される時空間信号処理技術の適用が検討されている。ここで、これらの技術を精度良く評価するために、基地局に到来する電波の時間方向と到来方向を同時に扱える時空間パスモデルが必須とされている。このモデルを提案するためには、まず実環境における時空間マルチパス伝搬路の詳細な解析を行う必要がある。しかしながら、実験により得られた時空間マルチパスパラメータは個々の測定環境に固有のものなので、全測定パラメータに対し統計処理を施すのではなく、同様の時空間伝搬特性を持つ素波をクラスタと認識して統計処理を施す方法が用いられている。図１５に、クラスタの概念図を示す。
【０００３】
無線通信装置において、このようなクラスタ解析を導入すると、送信時にパスのかたまり毎に送信信号を時空間多重するといった処理も達成できるようになる。従って、クラスタ解析は、時空間信号処理を行う無線通信装置にとって、今後益々重要な技術になっていくと考えられる。
【０００４】
このクラスタ解析は従来から、目視などの方法を用いて経験的に行われるのが一般的である（非特許文献１参照）。
【０００５】
これに対し、特許文献１には、到来波の自動クラスタリング処理を行い、目視による判定に近づける方法が開示されている。  
【非特許文献１】阪口  啓、高田  潤一「ＭＩＭＯ伝搬特性の測定装置・測定方法・解析方法・モデル化」、電子情報通信学会論文誌、VOL.J88-B、2005-9.
【特許文献１】特開平１１−２４８８１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した自動クラスタリング処理は、数回の測定結果から推定値を累積し統計処理するというもので、結果が出るまでに時間がかかってしまうという課題がある。更に、遅延時間情報を考慮せずに到来方向情報のみでクラスタ化処理を行うため、時空間マルチパス伝搬路を解析する際には適用できないという問題がある。
【０００７】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、比較的少ない演算量で、的確に時空間クラスタ分けを行うことができる無線通信装置および時空間クラスタリング方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決するため、本発明に係る無線通信装置は、受信信号の到来角度範囲及び遅延時間範囲を検出し、その検出結果に基づいて、似通った到来角度範囲及び遅延時間範囲の集まりを１つのクラスタとする複数のクラスタを生成する第１のクラスタ生成手段と、前記第１のクラスタ生成手段の検出精度よりも高い精度で前記受信信号の到来角度及び遅延時間を推定する超分解能推定手段と、前記超分解能推定手段で推定された高精度の到来角度及び遅延時間から、前記受信信号が前記第１のクラスタ生成手段により生成されたどのクラスタに属するかを分類するクラスタ分類手段と、を具備する構成を採る。
【０００９】
この構成によれば、受信信号の遅延時間と到来角度を分解能の精度が異なる２つの方法を用いて検出し、精度が低い方法を用いて算出した遅延時間範囲と到来角度範囲から複数のクラスタを生成しておき、精度が高い方法を用いて推定された受信信号の遅延時間および到来角度を用いて、受信信号が前記予め生成しておいたクラスタのうちどのクラスタに属すかを分類するようにしたので、少ない演算量でクラスタを生成できると共に、的確にクラスタ分類することができるようになる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、比較的少ない演算量で、的確に時空間クラスタ分けを行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
（実施の形態１）
図１に、本発明の実施の形態に係る無線通信装置１００の要部構成を示す。図１に示す無線通信装置１００は、アレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌと、受信部１０２と、第１のクラスタ生成部１０３と、超分解能推定部１０４と、クラスタ分類部１０５と、第２のクラスタ生成部１０６とを備えている。
【００１３】
アレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌは、図示せぬ通信相手から送信される信号を受信して、受信信号を受信部１０２へ出力する。
【００１４】
受信部１０２は、アレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌから出力される受信信号毎に無線受信処理（ダウンコンバート、Ａ／Ｄ変換等）を施し、ベースバンド信号に変換し、ベースバンド信号を第１のクラスタ生成部１０３へ出力する。つまり、受信部１０２からアレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌに対応したベースバンド信号が第１のクラスタ生成部１０３へ複数出力される。
【００１５】
第１のクラスタ生成部１０３は、既知信号発生部１０３１と、相関値算出部１０３２と、遅延時間範囲検出部１０３３と、角度スペクトラム算出部１０３４と、到来角度範囲検出部１０３５と、初期クラスタ生成部１０３６とを備え、大雑把な初期クラスタを生成する。以下、各処理部について説明する。
【００１６】
既知信号発生部１０３１は、予め決められた既知信号を相関値算出部１０３２へ出力する。
【００１７】
相関値算出部１０３２は、受信部１０２から出力される複数のベースバンド信号と既知信号との相関演算をそれぞれ行い、合成する。すなわち、複数のアレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌによって受信された信号に対応するベースバンド信号と既知信号との相関演算結果が合成される。相関値算出部１０３２は、相関演算結果の合成結果を遅延時間範囲検出部１０３３および角度スペクトラム算出部１０３４へ出力する。
【００１８】
遅延時間範囲検出部１０３３は、相関値算出部１０３２から出力される相関演算のピークごとの相関時間幅を遅延時間範囲として検出する。ここで、相関時間幅とは、マルチパスの影響を受けて、異なるパスを経由して異なる時間に到着する信号の到着遅延時間範囲を意味する。以下、図２を用いて具体的に説明する。図２は、相関値算出部１０３２における相関演算結果を示す図で、縦軸は相関値を表し、横軸は遅延時間を表している。相関時間幅としては、例えば、ピークを含む隣接する極小点に囲まれた時間範囲としたり、あるいは、ピークを含み相関演算結果が所定の閾値以上の時間範囲としたりする。換言すると、遅延時間範囲検出部１０３３は、相関ピークが得られたタイミングの信号と同一の信号が、異なるパスを経由して到着するまでの遅延時間を相関時間幅、つまり、遅延時間範囲として検出する。このようにして、遅延時間範囲検出部１０３３は、ピークＰ１に対し遅延時間範囲Ｔ１を検出し、ピークＰ２に対し遅延時間範囲Ｔ２を検出し、ピークＰＮに対し遅延時間範囲ＴＮをそれぞれ検出し、遅延時間範囲Ｔ１〜ＴＮを初期クラスタ生成部１０３６へ出力する。
【００１９】
角度スペクトラム算出部１０３４は、相関値算出部１０３２から出力される相関演算結果からピークを抽出し、抽出したピークごとに角度スペクトラムを算出し、到来角度範囲検出部１０３５へ出力する。
【００２０】
到来角度範囲検出部１０３５は、角度スペクトラムのピークごとの相関角度幅を、到来角度範囲として検出する。ここで、相関角度幅とは、マルチパルの影響を受けて、異なるパスを経由して異なる方向から到着する信号の到来角度範囲を意味する。以下、図３を用いて具体的に説明する。図３は、角度スペクトラム算出部１０３４によって算出された角度スペクトラムを示す図で、縦軸は角度スペクトラムのレベル、横軸は到来角度を示す。相関角度幅としては、例えば、ピークを含む隣接する極小点に囲まれた角度範囲、あるいは、ピークを含み所定のレベル以上の角度範囲、あるいは、ピークから所定の範囲以内レベルの角度範囲とする。換言すると、到来角度範囲検出部１０３５は、角度スペクトラムがピークとなる方向から到着した信号と同一の信号が、異なるパスを経由して異なる方向から到着する角度範囲を相関角度幅、つまり、到来角度範囲として検出する。このようにして、図３は、図２に示すピークＰ１に対して、到来角度範囲検出部１０３５が到来角度範囲として、Ｒ１、Ｒ２を検出した例を示す。
【００２１】
初期クラスタ生成部１０３６は、遅延時間範囲および到来角度範囲を用いて、初期クラスタを生成する。以下、初期クラスタの生成について図４を用いて具体的に説明する。図４は、縦軸が遅延時間、横軸が到来角度を示す。同図に示すように、初期クラスタ生成部１０３６は、ピークＰ１に対する遅延時間範囲としてＴ１が検出され、到来角度範囲としてＲ１およびＲ２が検出された場合に、Ｔ１とＲ１とで囲まれるエリアをクラスタ範囲とする初期クラスタ１（以下「クラスタ１」ともいう。）を生成し、Ｔ１とＲ２とで囲まれるエリアをクラスタ範囲とする初期クラスタ２（以下「クラスタ２」ともいう）を生成する。そして、ピークごとに検出された遅延時間範囲と到来角度範囲とで囲まれるエリアをクラスタ範囲とする初期クラスタＭ（以下「クラスタＭ」ともいう）を生成する。
【００２２】
このようにして、初期クラスタ生成部１０３６は、ピークが確実に含まれるような範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタを生成する。そのため、この時点では、スプリアス等の干渉信号の影響によりピークが発生した場合にも、スプリアスを含む範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタが生成されうるが、後述するクラスタ分類部１０５において、スプリアス等の影響により生成された初期クラスタは削除される。
【００２３】
なお、相関値算出部１０３２や角度スペクトラム算出部１０３４では、後述する超分解能推定部１０４で用いるアルゴリズムに比べ分解能が低い方法を用いて遅延時間特性や角度スペクトラムを算出するようにしたので、遅延時間範囲および到来角度範囲としてある程度の幅を有する範囲を検出することができる。すなわち、本実施の形態では、分解能が比較的低い方法を用いて相関時間幅および相関角度幅を推定し、これら相関時間幅および相関角度幅で囲まれる範囲は、互いに相関を有するパスが到来する範囲であると考え、この範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタを始めに生成するようにした。また、上述した相関値算出部１０３２および角度スペクトラム算出部１０３４によって、遅延時間特性や角度スペクトラムを算出するまでの手順は、ビームフォーマ法と同様の手法であるため、少ない演算量で初期クラスタを生成することができる。
【００２４】
一方、超分解能推定部１０４は、相関値算出部１０３２や角度スペクトラム算出部１０３４に比べ測定精度および分解能が高いアルゴリズムを用いて、受信部１０２から出力されるベースバンド信号を用いて遅延時間と到来方向の双方を推定する。超分解能推定部１０４で用いる推定アルゴリズムには、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal. Parameters via Rotational Invariance Techniques）などに代表されるように、遅延時間と到来方向の双方を推定することができるアルゴリズムを用いる。ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴなどのアルゴリズムは、相関値算出部１０３２や角度スペクトラム算出部１０３４で用いられるビームフォーマー法に比べ、測定精度および分解能が高い。超分解能推定部１０４は、推定した遅延時間推定値と到来方向推定値とをクラスタ分類部１０５へ出力する。
【００２５】
クラスタ分類部１０５は、クラスタ判定書込部１０５１と、第１段階クラスタ記憶部１０５２とを備える。以下、各処理部について説明する。
【００２６】
クラスタ判定書込部１０５１は、超分解能推定部１０４によって推定された遅延時間推定値および到来方向推定値から、遅延時間推定値および到来方向推定値が含まれる初期クラスタ１〜Ｍのいずれかに到来パスを１パスずつ分類する。なお、クラスタの分類の方法については、後に詳述する。クラスタ判定書込部１０５１は、分類した結果を第１段階クラスタ記憶部１０５２へ出力する。以上のようにして、第１段階のクラスタリングが行われる。
【００２７】
第１段階クラスタ記憶部１０５２は、クラスタ判定書込部１０５１によって分類された結果を用いて、初期クラスタ１〜Ｍごとに、分類されたパスの信号系列を格納し、格納した信号系列を初期クラスタごとに第２のクラスタ生成部１０６へ出力する。
【００２８】
第２のクラスタ生成部１０６は、相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍと、第２段階クラスタ記憶部１０６２と、クラスタ情報記憶部１０６３とを備えている。
【００２９】
相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍは、第１段階クラスタ記憶部１０５２から出力される初期クラスタごとパスの信号系列同士の信号相関係数を算出する。例えば、初期クラスタ１内にＬ個のパスが分類された場合を考える。このとき、全パスの集合をＣ：｛ＰＡ１，ＰＡ２，…，ＰＡＬ｝と表し、最大電力のパスをＰＡ１とする。相関パス検出部１０６１−１は、ＰＡ１と、それ以外のＰＡ２、…、ＰＡＬとの信号相関係数を算出する。以下、式（１）〜式（５）を用いて信号相関係数の演算方法について説明する。
【００３０】
アレーアンテナの相関行列（共分散行列）Ｒｘｘは、式（１）で表される。
【数１】
2007300211.tif 000003
なお、各シンボルは式（２）〜式（５）で表される。
【数２】
2007300211.tif 000004
【００３１】
上式（１）を変形すると式（６）のようになる。
【数３】
2007300211.tif 000005
【００３２】
そして、上式（６）より、信号相関行列Ｓは式（７）のように算出される。
【数４】
2007300211.tif 000006
【００３３】
上述した式（１）〜式（７）を用いて、相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍは、同じ初期クラスタに分類されたパス同士の信号相関係数を算出し、信号相関係数の結果を用いて、第２段階のクラスタリング処理を行う。具体的には、相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍは、ＰＡ１との信号相関係数が所定の閾値以上のパスのみをＰＡ１と同じクラスタに分類し、分類したパス情報を第２段階クラスタ記憶部１０６２へ出力する。さらに、ＰＡ１との信号相関係数が所定の閾値未満のパスの集合をＣとし、その中で電力が最大のパスをＰＡ１として、再度、上述した手順を繰り返してクラスタリング処理を行う。そして、信号相関係数が所定の閾値未満となるパスが無くなるまで、上述した手順を繰り返し、到来パスを詳細なクラスタに分類する。以上のようにして、第２段階のクラスタリングが行われる。相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍは、分類したパス情報を第２段階クラスタ記憶部１０６２へ出力する。なお、相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍが、第２段階のクラスタリング処理をそれぞれ並列に行う場合には、第２段階クラスタリング処理に要する演算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００３４】
第２段階クラスタ記憶部１０６２は、第２段階のクラスタリング処理により分類されたクラスタ（以下「詳細クラスタ」という）ごとにパス情報を記憶し、全クラスタの情報をクラスタ情報記憶部１０６３へ出力する。
【００３５】
次いで、上記のように構成された無線通信装置１００のクラスタリング処理の動作について説明する。
【００３６】
まず、図示せぬ通信相手から送信される信号はアレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌを介して受信され、受信信号は受信部１０２へ出力される。
【００３７】
そして、受信部１０２によって、受信信号に無線受信処理（Ａ／Ｄ変換、ダウンコンバート等）が施されてベースバンド信号に変換され、ベースバンド信号は第１のクラスタ生成部１０３の相関値算出部１０３２と超分解能推定部１０４とへ出力される。
【００３８】
そして、相関値算出部１０３２によって、既知信号発生部１０３１から出力される既知信号が用いられてベースバンド信号が逆拡散されて、逆拡散後の相関演算結果は遅延時間範囲検出部１０３３および角度スペクトラム算出部１０３４へ出力される。そして、角度スペクトラム算出部１０３４によって、相関演算結果から角度スペクトラムが算出され、角度スペクトラムは到来角度範囲検出部１０３５へ出力される。
【００３９】
そして、遅延時間範囲検出部１０３３によって、遅延時間範囲（図２におけるＴ１〜Ｔ７等）が検出され、到来角度範囲検出部１０３５によって、到来角度範囲（図３におけるＲ１およびＲ２等）が検出され、遅延時間範囲および到来角度範囲は、初期クラスタ生成部１０３６へ出力される。
【００４０】
そして、初期クラスタ生成部１０３６によって、遅延時間範囲および到来角度範囲から初期クラスタが生成される。例えば、ピークＰ１に対する遅延時間範囲Ｔ１と到来角度範囲Ｒ１で囲まれる範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタ１が作成される。同様に、遅延時間範囲Ｔ１と到来角度範囲Ｒ２で囲まれる範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタ２が作成される。図４は、このようにして、初期クラスタ生成部１０３６によって初期クラスタ１〜１０が生成された様子を示す。
【００４１】
一方、超分解能推定部１０４によって、逆拡散後のベースバンド信号が用いられて到来方向推定値および遅延時間推定値が推定され、遅延時間推定値および到来方向推定値はクラスタ分類部１０５のクラスタ判定書込部１０５１へ出力される。なお、上述したように、超分解能推定部１０４で用いられる推定方法には、ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴなどに代表されるように、ビームフォーマ法と対比して高精度・高分解能のアルゴリズムが用いられる。
【００４２】
クラスタ判定書込部１０５１では、すべてのパスが初期クラスタ１〜Ｍのいずれかに分類される。以下、Ｌ個のパスが初期クラスタ１〜Ｍへ分類される手順について、図５のフロー図を用いて説明する。
【００４３】
まず、パスｉの遅延時間推定値および到来方向推定値が初期クラスタｊのクラスタ範囲に包含されるか否かの判定がされ（ＳＴ１１）、包含される場合にはパスｉをクラスタｊに格納し（ＳＴ１２）する。一方、包含されない場合には、初期クラスタＭまで調べたか否かが判定され（ＳＴ１３）、まだ調べていない初期クラスタがある場合には、ｊをインクリメントして（ＳＴ１４）、再度ＳＴ１１の判定を行う。一方、初期クラスタ１〜Ｍのいずれにも包含されない場合には、最近距離パスが存在するクラスタへパスｉを格納する（ＳＴ１５）。最近距離パスは、例えば、互いの遅延時間推定値の差分の２乗と到来方向推定値の差分の２乗の和が最も小さいパスとする。
【００４４】
そして、Ｌ個のパスについてすべて初期クラスタのいずれかに格納したか否かが判定される（ＳＴ１６）。そして、未格納のパスが存在する場合は、ｉをインクリメントし、さらに、ｊを１に設定して（ＳＴ１７）、上述した手順によりすべてのパスを初期クラスタ１〜Ｍのいずれかに格納する。そして、すべてのパスを初期クラスタ１〜Ｍのいずれかに格納した後、パスが存在しない初期クラスタを消去する（ＳＴ１８）。
【００４５】
すなわち、初期クラスタ生成部１０３６によって生成される初期クラスタには、受信信号に含まれるスプリアス等の干渉信号の影響によるピークから検出される遅延時間範囲や到来角度範囲によって囲まれる範囲をクラスタ範囲とする初期クラスタが含まれる可能性があるが、超分解能推定部１０４によって推定された遅延時間推定値および到来方向推定値が含まれない初期クラスタを削除することにより、スプリアス等の影響を受けて生成された初期クラスタを除去することができるようになる。このようにして、パスが存在しない初期クラスタを消去した後の初期クラスタマップの様子を図６に示す。なお、図６において、黒丸は、超分解能推定部１０４により推定された遅延時間推定値および到来方向推定値で特定されるパスを示し、斜線で囲まれた範囲が、クラスタ判定書込部１０５１によって消去された初期クラスタのクラスタ範囲を示す。
【００４６】
そして、クラスタ判定書込部１０５１によって各初期クラスタへ分類されたパスに関する情報が、第１段階クラスタ記憶部１０５２へ出力され、第１段階クラスタ記憶部１０５２によって、初期クラスタごとに分類されたパスの信号系列が格納される。
【００４７】
このようにして、比較的簡易な手順で、遅延時間と到来方向の双方を考慮したパスの第１段階のクラスタリング処理を行うことができる。
【００４８】
さらに、第２のクラスタ生成部１０６内の相関パス検出部１０６１−１によって、第１段階クラスタ記憶部１０５２に初期クラスタごとに格納されるパスの信号系列同士の信号相関係数が用いられて第２段階クラスタリング処理が行われる。以下、図７のフロー図を用いて第２段階のクラスタリング処理について説明する。図７は、初期クラスタ１内のＩ個のパスをさらに詳細なクラスタに分類する場合の手順を示す。
【００４９】
初期クラスタ１内の全パスの集合をＣ：｛ＰＡ１，ＰＡ２，…，ＰＡＩ｝と表し、最大電力のパスをＰＡ１とする（ＳＴ２１）。そして、ＰＡ１と、それ以外のパスＰＡｉ（ｉ＝２，…，Ｉ）との信号相関係数が、上式（７）が用いられて算出される（ＳＴ２２）。そして、ＰＡ１とＰＡｉとの信号相関係数が所定の閾値以上か否かの判定がされ（ＳＴ２３）、信号相関係数が所定の閾値以上の場合は、ＰＡｉはＰＡ１と同一のクラスタに格納される（ＳＴ２４）。一方、信号相関係数が所定の閾値未満の場合は、ＰＡｉは集合Ｃ’に格納される（ＳＴ２５）。そして、集合Ｃ内のすべてのＰＡｉについてＰＡ１との信号相関係数が比較されるまで上述した手順が繰り返される（ＳＴ２６、ＳＴ２７）。そして、ＰＡ１と同一のクラスタへ格納されず集合Ｃ’へ振り分けられたパス数が０か否かの判定がされて（ＳＴ２８）、集合Ｃ’にパス数が０でなく存在する場合は、集合Ｃ’を再度集合Ｃとして（ＳＴ２９）、ＳＴ２８の判定結果が０となるまで上述した手順が繰り返される。
【００５０】
このようにすることにより、第１段階クラスタリングによってクラスタリングされた初期クラスタ１が、さらに詳細なクラスタ１＿１〜クラスタ１＿Ｎへ分類されることになる。詳細なクラスタに分類されたパスに関する情報は、第２段階クラスタ記憶部１０６２へ出力され、第２段階クラスタ記憶部１０６２に記憶される。なお、相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍ毎に、第２段階クラスタリングが並列処理される場合には、第２段階クラスタリング処理に要する演算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００５１】
そして、第２段階クラスタリング処理され分類されたクラスタごとのパス情報がすべてクラスタ情報記憶部１０６３へ出力される。
【００５２】
以上のように、本実施の形態によれば、時空間マルチパスのクラスタ処理を、２段階に分けて行う。すなわち、第１段階のクラスタリングとして、受信信号と既知信号との相関演算結果から遅延時間と角度スペクトラムを演算量が少なく比較的分解能が低い手法で算出し、ピークごとの相関時間幅および相関角度幅から、これらをクラスタ範囲とする初期クラスタを生成し、さらに、より分解能の高い手法で遅延時間及び到来方向を推定し、推定した遅延時間推定値および到来方向推定値が含まれる初期クラスタへ、それぞれのパスを分類するようにした。こうすることにより、比較的分解能が低い手法で算出された相関時間幅および相関角度幅から巨視的なクラスタが生成されて、比較的分解能が高い手法で算出された遅延時間推定値および到来方向推定値を用いて、それぞれのパスを生成したクラスタに分類するようにしたので、比較的分解能が高い手法ですべてクラスタ分留する場合に比べ、比較的少ない演算量で、それぞれのパスをクラスタリングすることができるようになる。
【００５３】
さらに、第２段階のクラスタリングとして、同一クラスタに分類された信号同士の信号相関係数を用いて、信号相関係数が高いもの同士をさらに同一のクラスタに分類していくようにした。これにより、上述した第１段階のクラスタをさらに詳細なクラスタに分類することができる。このように、本実施の形態によれば、比較的少ない演算量で、的確に時空間クラスタ分けを行うことができ、この結果、伝搬路解析の効率を向上することができるようになる。
【００５４】
（実施の形態２）
図８に、本実施の形態２に係る無線通信装置１００の要部構成を示す。なお、図８において、図１と共通する構成部分には図１と同じ符号を付し、その詳しい説明を省略する。図８は、図１に対して、超分解能推定部１０４に代えて、超分解能推定部２０１を追加した構成を採る。
【００５５】
超分解能推定部２０１は、遅延時間範囲検出部１０３３によって算出される遅延時間範囲ごとに遅延時間および到来方向を推定し、推定した遅延時間推定値と到来方向推定値とをクラスタ判定書込部１０５１へ出力する。すなわち、超分解能推定部２０１は、遅延時間および到来方向の推定の探索範囲を、相関演算結果のピーク値を含む遅延時間範囲に限定して、遅延時間範囲ごとに遅延時間および到来方向を推定する。
【００５６】
以下、超分解能推定部２０１の推定動作について、再度図２を用いて説明する。図２は、相関値算出部１０３２によって算出された相関演算結果を示し、縦軸は相関値、横軸は遅延時間を示す。上述したように、遅延時間範囲検出部１０３３では、例えば、ピークを含む隣接する極小点に囲まれた時間範囲や、あるいは、ピークを含み相関演算結果が所定の閾値以上の時間範囲が遅延時間範囲として検出される。図２は、遅延時間範囲Ｔ１〜ＴＮが検出された様子を示す。
【００５７】
そして、これら遅延時間範囲Ｔ１〜ＴＮごとに、超分解能推定部２０１によって、遅延時間および到来方向が推定される。こうすることにより、時間軸上のサンプル数を減らして遅延時間および到来方向を推定することができるため、演算量を大幅に削減することができる。また、遅延時間範囲Ｔ１〜ＴＮには、図２に示すように必ずピーク値が含まれているため、演算量を削減しつつ、確実に遅延時間および到来方向を推定することができる。さらに、遅延時間および到来方向の推定演算処理を遅延時間範囲ごとに並列に処理することにより、演算時間を短縮し、処理速度を向上することが可能となる。
【００５８】
以上のように、本実施の形態によれば、遅延時間および到来方向の推定の探索範囲を、相関演算結果のピーク値を含む遅延時間範囲に限定して、遅延時間範囲ごとに遅延時間および到来方向を推定するようにしたので、広範囲を探索して遅延時間および到来方向を推定する場合に比べ、演算量を大幅に削減することができるようになる。また、遅延時間および到来方向の推定演算処理を、遅延時間範囲ごとに並列に処理した場合には、さらに、演算時間を短縮することが可能となる。
【００５９】
（実施の形態３）
図９に、本実施の形態３に係る無線通信装置１００の要部構成を示す。なお、図９において、図１と共通する構成部分には図１と同じ符号を付し、その詳しい説明を省略する。図９は、図１に対して、超分解能推定部１０４に代えて、超分解能推定部３０１を備え、探索範囲設定部３０２と、初期値設定部３０３とを追加した構成を採る。
【００６０】
超分解能推定部３０１は、遅延時間および到来方向の推定に、ＳＡＧＥ（Space Alternating Generalized EM）アルゴリズムを用いる。ＳＡＧＥアルゴリズムは、ＭＵＳＩＣやＥＳＰＲＩＴのようなヌル走査方式でなく、最尤推定を用いたアルゴリズムで、本実施の形態において、超分解能推定部３０１は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いる場合に限定するものである。そこで、始めに、ＳＡＧＥアルゴリズムについて説明する。
【００６１】
最尤推定に基づくパラメータ推定では、観測される受信信号の集合をＹ、推定するパラメータの集合をＨとしたとき、対数尤度関数ｆ（Ｙ，Ｈ）を最大にするＨを求める。しかしながら、最尤推定に基づくパラメータ推定では、パラメータ数Ｍとともに演算量が膨大になるという問題がある。この問題を解決するために、「A.P.Dempster,N.M.Laird, and D.B.Rubin,”Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm”J.Royal Statist. Soc., Ser. B, vol.39, no. 1, pp. 1-38, 1977.」には、演算量を抑え、近似的に最尤推定を実現するＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムが開示されている。ＥＭアルゴリズムは、式（８）および式（９）で示される２つのステップから成る逐次アルゴリズムである。
【数５】
2007300211.tif 000007
【００６２】
ここで、Ｑ（Ｈ，Ｈ[i]）は条件付対数尤度関数、Ｈ[i]はｉ回目のＨの推定値、Ｅ［］は条件付き平均走査を表す。上式（８）および上式（９）で示される２つのステップを繰り返すことで、Ｈ[i]は最尤推定の推定値へ漸近的に収束する。
【００６３】
しかしながら、ＥＭアルゴリズムでは、収束速度が遅いという問題がある。この収束速度を速めたアルゴリズムがＳＡＧＥアルゴリズムである。ＳＡＧＥアルゴリズムは、他のパラメータを固定して一部のパラメータのみ更新する操作を逐次的に繰り返し、最尤推定に基づいてパラメータ推定を逐次的に実現する。「J.A.Fessler and A.O.Hero, “Space-alternationg generalized expectation-maximization algorithm” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 42, pp.2664-2677, Oct. 1994.」や「Bernard H. Fleury他, ”Channel Parameter Estimation in Mobile Radio Environments Using the SAGE Algorithm” IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 17, NO.3, MARCH 1999.」には、この演算量を抑えて近似的に最尤推定を行うＳＡＧＥアルゴリズムが開示されている。
【００６４】
これらに開示されるＳＡＧＥアルゴリズムでは、ＨをＮ個の部分集合に分け、第ｎ番目の部分集合をＨnとし、ｎ≠１のＨn[i]を固定して、Ｈn[i]をＥＭアルゴリズムで更新し、ｎ＝Ｎまで繰り返し、ｉ→ｉ＋１として同様の更新を行う。
【００６５】
しかしながら、上述したＳＡＧＥアルゴリズムは局所的なアルゴリズムであるため、初期値によっては全く異なる値に収束してしまうという問題が指摘されていて、初期値の設定が重要な課題となっている。また、推定する探索範囲が広くなるほど、推定時間が膨大になるという問題がある。本実施の形態に係る無線通信装置は、超分解能推定部３０１でＳＡＧＥアルゴリズムを用いる場合に、これらの問題点を改善する構成、つまり、探索範囲設定部３０２と初期値設定部３０３とを追加した構成を採る。以下、探索範囲設定部３０２と初期値設定部３０３について説明する。
【００６６】
探索範囲設定部３０２は、第１段階クラスタ記憶部１０５２から出力される各クラスタ情報を用いて、次回の超分解能推定部３０１で遅延時間および到来方向を推定する際に、ＳＡＧＥアルゴリズムが用いる探索範囲を決定し、探索範囲を超分解能推定部３０１へ出力する。探索範囲を限定することにより、次回の遅延時間および到来方向の推定時に、全範囲を探索する必要が無くなり、推定時間を短縮することが可能となる。なお、探索範囲の決定の方法については、後に詳述する。
【００６７】
初期値設定部３０３は、超分解能推定部３０１で遅延時間および到来方向を推定する際に用いる初期値を決定する。具体的には、第２段階クラスタ記憶部１０６２によって詳細クラスタが決定された後、各詳細クラスタ内のパスの遅延時間推定値や到来方向推定値の平均値、あるいは重心値を初期値として算出し、超分解能推定部３０１へ出力する。ＳＡＧＥアルゴリズムでは、上述したように初期値の設定が重要な課題となるが、実際の到来パスの遅延時間推定値や到来方向推定値を用いて算出した平均値または重心値を初期値とすることにより、推定結果が異なる値に収束するという問題を回避することができるようになる。
【００６８】
以下、上記のように構成された無線通信装置１００のクラスタリング処理の動作について説明する。
【００６９】
まず、図示せぬ通信相手から送信される信号はアレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌを介して受信され、受信信号は受信部１０２へ出力され、受信部１０２によって、無線受信処理（Ａ／Ｄ変換、ダウンコンバート等）が施されてベースバンド信号に変換され、ベースバンド信号は相関値算出部１０３２および超分解能推定部３０１へ出力される。そして、相関値算出部１０３２によって、既知信号発生部１０３１から出力される既知信号が用いられてベースバンド信号が逆拡散されて、逆拡散後の相関演算結果は遅延時間範囲検出部１０３３および角度スペクトラム算出部１０３４へ出力される。角度スペクトラム算出部１０３４では、逆拡散後の相関演算結果が用いられて、角度スペクトラムが算出され、到来角度範囲検出部１０３５へ出力される。
【００７０】
そして、遅延時間範囲検出部１０３３によって、拡散後の相関演算結果から遅延時間範囲が検出され、到来角度範囲検出部１０３５によって、到来角度範囲が検出され、遅延時間範囲および到来角度範囲は、初期クラスタ生成部１０３６へ出力される。
【００７１】
そして、初期クラスタ生成部１０３６によって、遅延時間範囲と到来角度範囲とが用いられて、初期クラスタが生成され、初期クラスタに関する情報はクラスタ判定書込部１０５１へ出力される。
【００７２】
一方、超分解能推定部３０１によって推定されたそれぞれのパスの遅延時間推定値および到来方向推定値に関する情報が、クラスタ判定書込部１０５１へ出力される。
【００７３】
そして、クラスタ判定書込部１０５１によって、初期クラスタと到来パスの遅延時間推定値および到来方向推定値に関する情報とが用いられて、上述した図５に示すフロー図に従って、到来パスが初期クラスタに分類される。そして、各初期クラスタへ分類されたパスに関する情報が、第１段階クラスタ記憶部１０５２へ出力され、第１段階クラスタ記憶部１０５２によって、初期クラスタごとに分類されたパスに関する情報が格納される。このようにして、第１段階のクラスタリング処理が行われる。なお、第１段階クラスタリング処理は、実施の形態１または実施の形態の２と同様である。
【００７４】
そして、探索範囲設定部３０２によって、第１段階クラスタ記憶部１０５２から出力される各クラスタ情報が用いられて、次回の超分解能推定部３０１で遅延時間および到来方向を推定する際に、ＳＡＧＥアルゴリズムが用いる探索範囲が決定される。以下、探索範囲設定部３０２の探索範囲の設定について、図１０を用いて説明する。図１０は、初期クラスタとそれぞれのパスの遅延時間および到来方向の推定結果を示す図で、黒丸は、超分解能推定部３０１により推定された遅延時間推定値および到来方向推定値で特定されるパスを示す。
【００７５】
探索範囲設定部３０２では、まず、第１段階クラスタ記憶部１０５２から出力される各クラスタに分類されたパスの遅延時間推定値と到来方向推定値の最小値と最大値が検出される。そして、遅延時間推定値と到来方向推定値の最小値と最大値に所定のマージンが設けられて、マージン設定後の遅延時間範囲と到来角度範囲とで囲まれるエリアが探索範囲として設定される。例えば、遅延時間推定値の最大値より＋５ｎｓｅｃ、最小値より−５ｎｓｅｃ、到来方向推定値の最大値より＋５ｄｅｇ、最小値より−５ｄｅｇのマージンを設け探索範囲を設定する。図１０に、探索範囲の一例を示す。同図において、点線で囲まれた範囲が探索範囲を示す。そして、探索範囲に関する情報は、超分解能推定部３０１へ出力される。
【００７６】
このようにして、次のＳＡＧＥアルゴリズムで用いる探索範囲を、到来パスの遅延時間推定値および到来方向推定値を用いて限定することにより、遅延時間および到来方向を広範囲で推定する必要がなくなり、ＳＡＧＥアルゴリズムによる演算量を大幅に削減することができるようになる。
【００７７】
ただし、パスの遅延時間推定値や到来方向推定値が大きく変動するような場合には、設定した探索範囲にパスが含まれない場合も考えられるので、所定回数おきに（例えば、１０回に１回の割合）、探索範囲を限定せずに広範囲を探索して、遅延時間および到来方向を推定するようにしても良い。
【００７８】
一方、相関パス検出部１０６１−１〜１０６１−Ｍによって、第１段階クラスタ記憶部１０５２に初期クラスタごとに格納されるパスの信号系列同士の信号相関係数が用いられて第２段階クラスタリング処理が行われる。第２段階クラスタリング処理され分類されたクラスタごとのすべてのパス情報は、第２段階クラスタ記憶部１０６２を経由してクラスタ情報記憶部１０６３および初期値設定部３０３へ出力される。
【００７９】
そして、初期値設定部３０３によって、第２段階クラスタリング処理後の詳細クラスタに分類されたパス情報が用いられて、超分解能推定部３０１においてＳＡＧＥアルゴリズムが用いる初期値が設定される。
【００８０】
初期値としては、各クラスタ内のパスの遅延時間推定値や到来方向推定値の平均値あるいは重心値が設定される。図１１は、クラスタ１＿１に分類されたパス１〜パス３の遅延時間推定値および到来方向推定値の平均値を、ＳＡＧＥアルゴリズムが次回用いる初期値として計算した場合の例である。こうすることにより、実際の到来パスの遅延時間推定値や到来方向推定値が初期値に反映されることになり、初期値を任意に設定する場合に比べ、誤った値へ収束する割合が減少し測定精度を向上することができるようになる。また、初期値を任意に設定する場合に比べ、収束時間が短縮するため、この結果、探索時間を短縮することができる。
【００８１】
以上のように、本実施の形態によれば、超分解能推定部３０１においてＳＡＧＥアルゴリズムを用いる場合に、第１段階のクラスタリングにより初期クラスタに分類されたパスの遅延時間推定値および到来方向推定値を用いて探索範囲を設定し、第２段階のクラスタリングにより詳細クラスタに分類されたパスの遅延時間推定値および到来方向推定値を用いて初期値を設定するようにしたので、探索時間を短縮し、かつ、精度良く到来方向を推定することができるようになる。この結果、クラスタリング処理時間を短縮させることができ、かつ、超分解能推定部３０１によって推定される遅延時間推定値および到来方向推定値の精度が向上するため、的確に時空間クラスタ化を行うことができる。
【００８２】
（実施の形態４）
図１２に、本実施の形態４に係る無線通信装置１００の要部構成を示す。なお、図１２において、図１と共通する構成部分には図１と同じ符号を付し、その詳しい説明を省略する。図１２は、図１に対して、角度スプレッド・中心角度算出部４０１と、送信ビーム設定部４０２と、変調部４０３と、アレー送信部４０４とを追加した構成を採る。
【００８３】
角度スプレッド・中心角度算出部４０１は、第２段階クラスタリング処理後の詳細クラスタに分類された到来パスの角度スプレッドを、詳細クラスタ毎に算出する。また、角度スプレッド・中心角度算出部４０１は、詳細クラスタに分類された到来パスの到来方向推定値の平均値、重心値、若しくは、詳細クラスタに分類された到来パスのうち電力最大パスの到来方向推定値を中心角度として詳細クラスタ毎に算出する。角度スプレッド・中心角度算出部４０１は、算出した詳細クラスタごとの角度スプレッドおよび中心角度を送信ビーム設定部４０２へ出力する。
【００８４】
送信ビーム設定部４０２は、角度スプレッドと中心角度に基づいて、送信ビーム幅等の設定により指向性を決定し、指向性に関する情報をアレー送信部４０４へ出力する。図１３は、送信ビーム設定部４０２によって決定された指向性の一例を示す図である。図１３は、本実施の形態においてクラスタ１＿１〜クラスタ１＿３の３つのクラスタに到来パスが分類され、角度スプレッド・中心角度算出部４０１において、クラスタ１＿１〜クラスタ１＿３の角度スプレッドおよび中心角度として、図１４に示すような値が算出された場合の例である。
【００８５】
変調部４０３は、送信データを変調信号へ変換し、アレー送信部４０４へ出力する。
【００８６】
アレー送信部４０４は、指向性に関する情報を用いてアレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌを制御して、変調部４０３から出力される変調信号の送信方向を制御する。こうすることにより、到来方向へ変調信号を確実に送信することが可能となる。
【００８７】
以上のように、本実施の形態によれば、第２段階クラスタリング処理後の詳細クラスタごとに角度スプレッドと中心角度を算出し、この角度スプレッドと中心角度とを用いて、アレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌの指向性を制御して、変調信号を到来方向へ送信するようにした。こうすることにより、実際に到来パスが送信される方向にアレーアンテナの指向性を制御することができるようになり、確実に通信を行えることができる。
【００８８】
なお、上述した説明では、詳細クラスタに分類されたパスの到来方向推定値を用いて、角度スプレッドおよび中心角度を算出する場合について説明したが、初期クラスタに分類されたパスの到来方向推定値から、角度スプレッドおよび中心角度を算出するようにしてもよい。この場合にも、アレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌを制御して、変調信号を到来方向へ送信することが可能で、また、第２段階クラスタリング処理後の結果でなく、第１段階クラスタリング処理後の結果を用いてアレーアンテナ１０１−１〜１０１−Ｌを制御するため、詳細クラスタに分類されたパスの到来方向推定値を用いて、角度スプレッドおよび中心角度を算出する場合に比べ演算量を削減することができる。
【００８９】
本発明の第１の態様に係る無線通信装置は、受信信号の到来角度範囲及び遅延時間範囲を検出し、その検出結果に基づいて、似通った到来角度範囲及び遅延時間範囲の集まりを１つのクラスタとする複数のクラスタを生成する第１のクラスタ生成手段と、前記第１のクラスタ生成手段の検出精度よりも高い精度で前記受信信号の到来角度及び遅延時間を推定する超分解能推定手段と、前記超分解能推定手段で推定された高精度の到来角度及び遅延時間から、前記受信信号が前記第１のクラスタ生成手段により生成されたどのクラスタに属するかを分類するクラスタ分類手段と、を具備する構成を採る。
【００９０】
この構成によれば、受信信号の遅延時間と到来角度を分解能の精度が異なる２つの方法を用いて検出し、精度が低い方法を用いて算出した遅延時間範囲と到来角度範囲から複数のクラスタを生成しておき、精度が高い方法を用いて推定された受信信号の遅延時間および到来角度を用いて、受信信号が前記予め生成しておいたクラスタのうちどのクラスタに属すかを分類するようにしたので、少ない演算量でクラスタを生成できると共に、的確にクラスタ分類することができるようになる。
【００９１】
本発明の第２の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、前記クラスタ分類手段によって分類されたクラスタ毎の前記受信信号同士の相関値を算出し、その算出結果に基づいて、新たなクラスタを生成する第２のクラスタ生成手段、をさらに具備する構成を採る。
【００９２】
この構成によれば、同一のクラスタに分類された受信信号の相関値から、受信信号を新しいクラスタにさらにクラスタ分けするようにしたので、遅延時間と到来方向の双方を考慮した時空間マルチパス伝搬路のクラスタ化を的確に行うことができる。
【００９３】
本発明の第３の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、前記第１のクラスタ生成手段は、前記受信信号と既知信号との相関値を算出する相関値算出手段と、前記相関値に基づいて遅延時間範囲を検出する遅延時間検出手段と、前記相関値を用いて角度スペクトラムを算出する手段と、前記角度スペクトラムに基づいて到来角度範囲を検出する到来角度範囲検出手段と、を具備する構成を採る。
【００９４】
この構成によれば、遅延時間範囲と到来角度範囲とで囲まれる範囲をクラスタ範囲とするクラスタが複数生成され、高い精度で推定された到来角度と遅延時間と、これらクラスタのクラスタ範囲とを比較して、受信信号を生成したクラスタに分類することができて、比較的簡易な構成で、大雑把に似通った受信信号を１つのクラスタに分類することができる。
【００９５】
本発明の第４の態様に係る無線通信装置は、上記第２の態様において、前記第２のクラスタ生成手段は、前記クラスタ分類手段によって同一のクラスタに分類された受信信号同士の信号相関値を算出する信号相関算出手段と、を具備し、前記信号相関値が、所定の閾値以上の受信信号同士の集まりを１つの新たなクラスタとする構成を採る。
【００９６】
この構成によれば、大雑把に分類されたクラスタに属する受信信号同士の信号相関値に応じて、より似通った受信信号を１つの新たなクラスタとして生成するようにしたので、信号相関値が所定の閾値以上で互いに相関が強い受信信号同士のみを同一のクラスタに分類することができるようになり、より的確にクラスタ化することができる。
【００９７】
本発明の第５の態様に係る無線通信装置は、上記第４の態様において、前記第２のクラスタ生成手段は、前記クラスタ分類手段によって、同一のクラスタに分類された受信信号同士の信号相関値を、クラスタごとに並列に算出する構成を採る。
【００９８】
この構成によれば、同一のクラスタに分類された受信信号同士の信号相関値を、クラスタごとに並列に算出するようにしたので、時空間クラスタ化の演算時間を短縮することができる。
【００９９】
本発明の第６の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、前記超分解能推定手段は、前記遅延時間範囲毎に、前記到来角度及び前記遅延時間を算出する構成を採る。
【０１００】
この構成によれば、高い精度で到来角度及び遅延時間を算出する時間範囲を、遅延時間範囲に絞り演算に必要なサンプル数を削減し、時空間クラスタ化の演算量を大幅に削減することができる。また、遅延時間範囲ごとに並列に演算することができるため、時空間クラスタ化の演算時間を大幅に短縮することができる。
【０１０１】
本発明の第７の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、前記超分解能推定手段は、ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ、又は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いて前記到来角度及び前記遅延時間を算出する構成を採る。
【０１０２】
この構成によれば、前記到来角度及び前記遅延時間を高精度に算出することができる。
【０１０３】
本発明の第８の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、前記超分解能推定手段は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いて前記到来角度及び前記遅延時間を算出し、無線通信装置は、前記クラスタ分類手段によって同一のクラスタに分類された受信信号の前記到来角度と前記遅延時間とから、ＳＡＧＥアルゴリズムが用いる探索範囲を決定する探索範囲決定手段、をさらに具備する構成を採る。
【０１０４】
この構成によれば、ＳＡＧＥアルゴリズムの探索範囲を、同一のクラスタに分類された受信信号の到来角度と遅延時間とから絞り込み、到来角度及び遅延時間を推定するようにしたので、推定時間を短縮することができるようになる。
【０１０５】
本発明の第９の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、前記超分解能推定手段は、ＳＡＧＥアルゴリズムを用いて前記到来角度及び前記遅延時間を算出し、無線通信装置は、前記第２のクラスタ生成手段によって新たなクラスタに分類された受信信号の前記到来角度および前記遅延時間とから、ＳＡＧＥアルゴリズムが用いる初期値を決定する初期値決定手段、をさらに具備する構成を採る。
【０１０６】
この構成によれば、新たなクラスタに分類された受信信号の到来角度および遅延時間から算出された初期値を用いてＳＡＧＥアルゴリズムを用いて到来角度及び遅延時間を推定するようにしたので、全く異なる値に収束する割合が減少し、到来角度および遅延時間を的確に推定することができるようになる。
【０１０７】
本発明の第１０の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、複数のアレーアンテナと、前記クラスタ分類手段により同一のクラスタに分類された受信信号から、角度スプレッドおよび中心到来角度を算出する角度スプレッド算出手段と、当該角度スプレッドおよび当該中心到来角度から、前記アレーアンテナの指向性および送信ビーム幅を制御する制御手段と、をさらに具備する構成を採る。
【０１０８】
この構成によれば、比較的少ない演算量で、アレーアンテナの指向性および送信ビーム幅を大雑把に制御することができる。
【０１０９】
本発明の第１１の態様に係る無線通信装置は、上記第１の態様において、複数のアレーアンテナと、前記第２のクラスタ生成手段により生成された新たなクラスタにおいて同一のクラスタに分類された受信信号から、角度スプレッドおよび中心到来角度を算出する角度スプレッド算出手段と、当該角度スプレッドおよび当該中心到来角度から、前記アレーアンテナの指向性および送信ビーム幅を制御する制御手段と、をさらに具備する構成を採る。
【０１１０】
この構成によれば、上記第８の態様に係る無線通信装置に比べ、より的確に、アレーアンテナの指向性および送信ビーム幅を制御することができる。
【０１１１】
本発明の第１２の態様に係る時空間クラスタリング方法は、受信信号の到来角度範囲及び遅延時間範囲を検出し、その検出結果に基づいて、似通った到来角度範囲及び遅延時間範囲の集まりを１つのクラスタとして、複数のクラスタを生成する第１のクラスタ生成工程と、前記第１のクラスタ生成工程の検出精度よりも高い精度で前記受信信号の到来角度及び遅延時間を推定する超分解能推定工程と、前記超分解能推定工程で推定された高精度の到来角度及び遅延時間から、前記受信信号が前記第１のクラスタ生成工程により生成されたどのクラスタに属するかを分類するクラスタ分類工程と、を有するようにした。
【０１１２】
この方法によれば、受信信号の遅延時間と到来角度を分解能の精度が異なる２つの方法を用いて検出し、精度が低い方法を用いて算出した遅延時間範囲と到来角度範囲から複数のクラスタを生成しておき、精度が高い方法を用いて推定された受信信号の遅延時間および到来角度を用いて、受信信号が前記予め生成しておいたクラスタのうちどのクラスタに属すかを分類するようにしたので、少ない演算量でクラスタを生成できると共に、的確にクラスタ分類することができるようになる。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は、比較的少ない演算量で、的確に時空間クラスタ分けを行うことができ、無線通信装置および時空間クラスタリング方法などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】本発明の実施の形態１に係る無線通信装置の要部構成を示すブロック図
【図２】遅延時間範囲の検出について説明するための図
【図３】到来角度範囲の検出について説明するための図
【図４】初期クラスタを説明するための図
【図５】第１段階のクラスタリング手順を説明するためのフロー図
【図６】第１段階のクラスタリング処理後の初期クラスタを示す図
【図７】第２段階のクラスタリング手順を説明するためのフロー図
【図８】本発明の実施の形態２に係る無線通信装置の要部構成を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態３に係る無線通信装置の要部構成を示すブロック図
【図１０】実施の形態３に係る到来方向推定を行う範囲を示す図
【図１１】実施の形態３に係る到来方向推定の初期値を示す図
【図１２】本発明の実施の形態４に係る無線通信装置の要部構成を示すブロック図
【図１３】アレーアンテナの指向性の一例を示す図
【図１４】中心角度および角度スプレッドの一例を示す図
【図１５】クラスタの概念を示す図
【符号の説明】
【０１１５】
１０１−１〜１０１−Ｌ  アレーアンテナ
１０２  受信部
１０３  第１のクラスタ生成部
１０３１  既知信号発生部
１０３２  相関値算出部
１０３３  遅延時間範囲検出部
１０３４  角度スペクトラム算出部
１０３５  到来角度範囲検出部
１０３６  初期クラスタ生成部
１０４、２０１、３０１  超分解能推定部
１０５  クラスタ分類部
１０５１  クラスタ判定書込部
１０５２  第１段階クラスタ記憶部
１０６  第２のクラスタ生成部
１０６１−１〜１０６１−Ｍ  相関パス検出部
１０６２  第２段階クラスタ記憶部
１０６３  クラスタ情報記憶部
３０２  探索範囲設定部
３０３  初期値設定部
４０１  角度スプレッド・中心角度算出部
４０２  送信ビーム設定部
４０３  変調部
４０４  アレー送信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【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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【図１５】
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