(57)【要約】      （修正有）【課題】デジタル無線信号受信機において、データ送信品質の指標をエラーレートの推定から評価する方法を提供する。【解決手段】伝播状態、並びに干渉及び雑音に関する一組の値（｛Ｓｎ｝）を推定するステップと、所与の品質モデルに従って前記一組の値から前記データ送信に影響を与えるエラーレート（ＦＥＲｅ）を推定するステップと、前記一組の値（｛Ｓｎ｝）の推定において生じた誤差を考慮する訂正ステップを設け、データ送信品質の指標をエラーレートの推定から評価する。【選択図】図１ａ
2007318750.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射機から受信機への通信チャネルを通じたデータ送信品質の指標をエラーレートの推定から評価する方法であって、
伝播状態、並びに、実際のデータ送信中に前記通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値（｛Ｓｎ｝）を推定するステップと、
所与の品質モデルに従って前記一組の値から前記データ送信に影響を与えるエラーレート（ＦＥＲｅ）を推定するステップと
を含み、
前記方法は、前記品質モデルにおいて、前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値（｛Ｓｎ｝）の前記推定において生じた誤差を考慮する訂正ステップをさらに含む
ことを特徴とする、放射機から受信機への通信チャネルを通じたデータ送信品質の指標をエラーレートの推定から評価する方法。
【請求項２】
前記訂正ステップは、前記一組の値の前記推定において生じた前記誤差を考慮するように調節された少なくとも１つの調整パラメータを導入することによって変更された所与の品質モデルに従って、前記一組の値から、前記データ送信に影響を与える前記エラーレート（ＦＥＲｅ）を推定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記訂正ステップは、前記品質の前記評価で使用される前記値の少なくとも一部に訂正関数を適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
Ｘと呼ばれる値の前記訂正関数は、
前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値（｛Ｓｎ｝）の正確な推定に基づく、Ｆと呼ばれる、前記値の累積分布関数が与えられ、
前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値の誤差を生じやすい推定に基づく、
【数１】
2007318750.tif 000136
と呼ばれる、前記値の累積分布関数が与えられると、
前記測定された値Ｘに前記訂正関数
【数２】
2007318750.tif 000137
を適用してＸの訂正された値を得ることから成る、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記訂正関数は、前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値（｛Ｓｎ｝）の前記値のそれぞれに適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記訂正関数は、前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値（｛Ｓｎ｝）に圧縮関数（ｆｃ）を適用することによって得られる実効測定値（Ｓｅｆｆ）に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記訂正関数は、前記推定されたエラーレート（ＦＥＲｅ）の結果に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記訂正関数は、前記推定されたエラーレートから計算された前記送信品質の指標に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記品質の前記評価で使用される前記値の少なくとも一部に訂正関数を適用するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
‐受信機へ通信チャネルを通じてデータを送信する放射機と、
‐送信データを受信する前記受信機と、
‐送信品質の指標を評価する評価手段であって、
・伝播状態並びに実際のデータ送信中に前記通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値（｛Ｓｎ｝）の推定手段と、
・所与の品質モデルに従って前記一組の値から前記データ送信に影響を与えるエラーレート（ＦＥＲｅ）の推定手段と、
を備える評価手段と
を備える通信システムであって、
前記評価手段は、
・前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値（｛Ｓｎ｝）の前記推定において生じた誤差を考慮する訂正手段
をさらに備えることを特徴とする、通信システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の通信システムにおけるデバイスであって、
前記伝播状態並びに前記通信チャネルに影響を与える前記干渉及び雑音に関する前記一組の値（｛Ｓｎ｝）の前記推定において生じた前記誤差を考慮する前記訂正手段を備える、デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［技術分野］
本発明は、第１のデバイスから第２のデバイスへの通信チャネルを通じたデータ送信の品質を評価するのに使用される品質モデルの精度を改善するための方法に関する。
【０００２】
電気通信の分野、特に無線電気通信の分野では、無線リンクのデータ送信品質の急速な進歩によって、無線リンクアダプテーション及びスケジューリングメカニズムの使用は、無線リンク品質要件に従って送信パラメータ及び無線資源を絶えず適合させるために効率的になっている。送信品質評価の精度は、リンクアダプテーション及びスケジューリングメカニズムの有効性にとって最も重要なことである。
【０００３】
［背景技術］
所与の環境における信号の無線送信は、非常に多くの劣化を受ける。信号は、放射機（emitter）と受信機との間に障害物が存在することによる反射及び屈折を受ける。この結果、受信機は、放射信号の複数のコピーを受信することになる。また、送信信号は、無線環境による干渉及び雑音も受ける。
【０００４】
無線リンクによるデジタルデータの送信は、通常、いくつかのステップを伴う。デジタルデータは、送信される０又は１のビットシーケンスによって構成される。最初に、このシーケンスには、チャネル符号化ステップが適用される。異なる種類のチャネル符号化方式が存在する。それらは、すべて、ビットシーケンスに或る冗長性を追加して、たとえ放射ビットの一部が失われても、送信後に放射ビットの復元を可能にする目的を有する。符号化ビットシーケンスは、その後、シーケンスにおける連続したビットの依存性を壊すインターリービングを受ける。ビットは、変調方式に従って変調シンボルにマッピングされる。変調方式は、ＱＰＳＫ（４相位相変調）、ＱＡＭ（直交振幅変調）、又はそれ以外のものとすることができる。シンボルは、次に、採用されたエアインターフェースに従って無線リンクにより放射される。このエアインターフェースは、無線資源が送信に使用される方法及び無線資源が異なるユーザ間でどのように共有されるかを規定する。ここで、異なる直交周波数搬送波（orthogonal frequency carriers）を使用して複数のデータシンボルを並列に送信する送信方式ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）、多重アクセス方式ＴＤＭＡ（時分割多元接続）、ＦＤＭＡ（周波数分割多元接続）、及びＣＤＭＡ（符号分割多元接続）、並びに、複数アンテナ技法ＭＩＭＯ（多入力多出力）及びビームフォーミングを引用することができる。エアインターフェースは、ＯＦＤＭ方式及びＦＤＭＡ方式を組み合わせてＭＩＭＯ技法を適用したＯＦＤＭＡ−ＭＩＭＯのようなこれらの方式の任意の組み合わせとすることができる。受信機では、信号は対称的に解析される。信号は、最初に復調され、さらに、等化ステップが適用され、その後、シンボルデマッピングステップ、ビットデインターリービングステップ、放射ビットの推定値を与えるチャネル復号ステップが続く。変調方式及びチャネル符号化方式を選択することによって、変調符号化方式（ＭＣＳ：Modulation and Coding Scheme）がもたらされる。放射機及び受信機で考慮されるメカニズムは、無線送信のいわゆる物理レイヤを規定する。
【０００５】
本発明者等は、チャネル符号化方式がビットシーケンスに適用されることを見てきた。所与のチャネル符号化方式のこのシーケンスは、いわゆる符号語を定義する。この符号語は、送信システムではフレームとも呼ばれる。所与の一組の物理レイヤメカニズムを選択することによって、主にその送信速度及びエラーレートによって特徴付けられる物理レイヤモードを規定する。エラーレートは、ビットエラーレート（ＢＥＲ）又はフレームエラーレート（ＦＥＲ）の点から表すことができる。ＦＥＲは、物理レイヤを通るデータのエラーのある受信フレームの百分率である。一例として、変調方式において異なるシンボルの数が少なく、符号化方式に高レベルの冗長性を有するローバストなＭＣＳを選択することによって、送信速度は低くなるが、（品質の悪い無線チャネルにおいても）ＦＥＲが低くなる。一方、品質の良い無線チャネルによって、よりローバスト性の低いＭＣＳでも、より大きな送信速度をもたらすことが可能になる。送信中に無線資源の使用を最適化するために、許容可能なＦＥＲを維持しつつ最も高い送信速度を与える選択された物理レイヤモードを調整することが重要である。許容可能なＦＥＲの概念は、アプリケーションに依存する。
【０００６】
無線リンクアダプテーション及びスケジューリングのアイデアは、物理レイヤモードを選択して、所与のアプリケーションの許容可能な送信品質であると定義されるもののしきい値未満で最高送信品質を与える無線資源を割り当てることである。送信品質はＦＥＲに関係する。ＦＥＲの関数又はＦＥＲ自体は、品質の指標として選択することができる。発生する問題は、放射（受信）データが分からないので、受信機（送信機）においてＦＥＲを知ることができないということである。したがって、ＦＥＲの推定値を提供することが必要である。この推定の精度は、リンクアダプテーション及びスケジューリングメカニズムの効率にとって極めて重要である。この推定は、送信の継続期間においてアクセス可能な値から真のＦＥＲ（ＦＥＲｔ）の推定値（ＦＥＲｅと呼ばれる）を与える、いわゆる品質モデルを適用することによって行われる。
【０００７】
ＦＥＲの良好な推定を構築することを可能にするために、ＦＥＲｅと呼ばれるＦＥＲの推定値を計算する関数を見つけ出す必要がある。この関数の一般形は、
【０００８】
【数１】
2007318750.tif 000003
【０００９】
である。
【００１０】
ここで、ｆｅは、エントリーパラメータとして、送信の継続期間においてアクセス可能である選ばれた値｛Ｓｎ｝を取り、推定値ＦＥＲｅを計算する。一般性を失うことなく、ｆｅ関数は、マッピング関数と呼ばれる関数ｆｍ及び圧縮関数と呼ばれる関数ｆｃの２つの関数の合成として記述することができる。
【００１１】
【数２】
2007318750.tif 000004
【００１２】
Ｓｅｆｆは、送信継続期間における実効測定値（effective measure）と呼ばれる。これは、送信における品質メトリックを定義する。ｆｍは、シミュレーションプラットフォーム上で確立された対応テーブルである。
【００１３】
ＦＥＲｅの計算につながる基本アイデアは、受信チェーンを正確に考慮する品質モデルを定義することが可能であるということである。この品質モデルは、関連する測定値｛Ｓｎ｝の適切な判断による選択からＦＥＲｅを計算する方法を与える。この品質モデルは、値｛Ｓｎ｝、圧縮関数ｆｃ、及びマッピング関数ｆｍを定義する。これを図１に示す。この図には、受信機１．１の概略図が提示されている。受信信号１．６は、受信チェーン１．５によって処理されて、受信データ
【００１４】
【数３】
2007318750.tif 000005
【００１５】
が復号される。また、受信信号１．６は、測定モジュール（ＭＭ）１．３によって構成される品質推定モデル１．２によっても処理される。測定モジュール（ＭＭ）１．３は、一組の測定値｛Ｓｎ｝を作成する。この一組の測定値｛Ｓｎ｝は品質モデル（ＱＭ）１．４によって処理され、最初にｆｃ関数でＳｅｆｆ値を計算し、次にｆｍをＳｅｆｆに適用してＦＥＲｅを得ることにより、推定値ＦＥＲｅが構築される。測定値｛Ｓｎ｝が一旦得られると、ＦＥＲｅの実際の計算は、システムのどの場所でも行うことができ、受信機、放射機、さらにはシステムの別のデバイスでも行うことができることが当業者には明らかである。この品質推定モデルの２つの重要な点は、選択された測定値｛Ｓｎ｝及び品質モデルの精度が受信チェーンで使用される受信アルゴリズムと比較的関連性があるということ、並びに、物理チャネルの特性である。
【００１６】
非特許文献１又は非特許文献２には、一組の測定値｛Ｓｎ｝及び品質メトリックＳｅｆｆを含めて、指数実効ＳＩＮＲモデル（exponential effective SINR model）又は一般化された指数実効ＳＩＮＲモデルのようないくつかの品質モデルが提案されている。提案されたモデルのレビューは、非特許文献３に見ることができる。別のモデルは、特許文献１に本発明者により提案されている。
【００１７】
【非特許文献１】「System-Level Evaluation of OFDM - Further Considerations」（TSG-RAN, WG1 #35, RI-031303）、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）
【非特許文献２】「Link Performance Models for System Level Simulations of Broadband Radio Access Systems」、K. Brueninghaus他、the proceedings of IEEE PIMRC conference、２００５年９月
【非特許文献３】「On the System Level Performance of MC-CDMA Systems in the downlink」、Ecole nationale superieure des telecommunications de Bretagneにおける本発明者のＰＨＤ論文、２００６年１月
【特許文献１】欧州特許出願第０４２９３０４４．６号明細書
【００１８】
これらのすべてのモデルは、送信チャネルの伝播状態並びに信号に影響を与える干渉及び雑音に一般に依存する測定値｛Ｓｎ｝を完全に知っている状況で確立されたものである。しかし、これらのモデルを、現実の受信機を実施するように置き換える場合、受信チェーン及び／又は測定モデルのいずれかは、この伝播状態並びに送信に影響を与える干渉及び雑音を完全に知ることが決して達成できないということによる影響を受けやすい。値｛Ｓｎ｝は、受信信号において測定され、このプロセスは、測定誤差を有する傾向があり、正確な値｛Ｓｎ｝ではなく推定値
【００１９】
【数４】
2007318750.tif 000006
【００２０】
、推定された実効測定値
【００２１】
【数５】
2007318750.tif 000007
【００２２】
、及びＦＥＲｅの劣化した推定値をもたらす。この劣化した推定値は、
【００２３】
【数６】
2007318750.tif 000008
【００２４】
と呼ばれる。
【００２５】
【数７】
2007318750.tif 000009
【００２６】
［発明の概要］
本発明は、デジタル無線信号受信機において、伝播状態並びに無線送信の受信信号に影響を与える干渉及び雑音の不正確な知識が、受信、及び、送信品質を推定するのに使用される測定モデルにどのように影響するかの研究を提案する。測定モデルを訂正して、エラーレートの推定の精度又は送信品質の他の任意の指標を改善する実際の手段が、このような手段を備えるデバイスと共に提案される。
【００２７】
測定モデルを訂正するこれらの手段を使用することによって、エラーレートのより正確な推定がもたされ、これによって、無線リンクアダプテーション及びスケジューリングメカニズムが改善される。
【００２８】
本発明は、放射機から受信機への通信チャネルを通じたデータ送信品質の指標を評価する方法であって、伝播状態並びに実際のデータ送信中に通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値を推定するステップと、所与の品質モデルに従ってこの一組の値からデータ送信に影響を与えるエラーレートを推定するステップと、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値の評価において生じた誤差を考慮する訂正ステップとを含む方法に関する。
【００２９】
本発明の特定の実施の形態によれば、訂正ステップは、上記一組の値の評価で生じた上記誤差を考慮するように調節された少なくとも１つの調整パラメータを導入することによって変更された所与の品質モデルに従って、上記一組の値から、データ送信に影響を与えるエラーレートを推定するステップを含む。
【００３０】
本発明の特定の実施の形態によれば、訂正ステップは、品質の評価で使用される値の少なくとも一部に訂正関数を適用するステップを含む。
【００３１】
本発明の特定の実施の形態によれば、Ｘと呼ばれる値の訂正関数は、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する上記一組の値の正確な評価に基づく、Ｆと呼ばれる、上記値の累積分布関数が与えられ、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する上記一組の値の誤差を生じやすい評価に基づく、
【００３２】
【数８】
2007318750.tif 000010
【００３３】
と呼ばれる、上記値の累積分布関数が与えられると、測定された値Ｘに訂正関数
【００３４】
【数９】
2007318750.tif 000011
【００３５】
を適用してＸの訂正された値を得ることから成る。
【００３６】
本発明の特定の実施の形態によれば、上記訂正関数は、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する上記一組の値の値のそれぞれに適用される。
【００３７】
本発明の特定の実施の形態によれば、上記訂正関数は、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する上記一組の値に圧縮関数を適用することによって得られる実効測定値に適用される。
【００３８】
本発明の特定の実施の形態によれば、上記訂正関数は、推定エラーレートの結果に適用される。
【００３９】
本発明の特定の実施の形態によれば、上記訂正関数は、推定エラーレートから計算された送信品質の指標に適用される。
【００４０】
本発明の特定の実施の形態によれば、訂正ステップは、上記一組の値の評価で生じた上記誤差を考慮するように調節された少なくとも１つの調整パラメータを導入することによって変更された所与の品質モデルに従って、上記一組の値から、データ送信に影響を与えるエラーレートを推定するステップを含み、品質の評価で使用される値の少なくとも一部に訂正関数を適用するステップをさらに含む。
【００４１】
また、本発明は、受信機へ通信チャネルを通じてデータを送信する放射機と、送信データを受信する上記受信機と、送信品質の指標を評価する評価手段であって、伝播状態並びに実際のデータ送信中に通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値の推定手段と、所与の品質モデルに従ってこの一組の値からデータ送信に影響を与えるエラーレートの推定手段と、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値の推定において生じた誤差を考慮する訂正手段とを備える、評価手段とを備える通信システムに関する。
【００４２】
さらに、本発明は、先行の通信システムにおけるデバイスであって、伝播状態並びに通信チャネルに影響を与える干渉及び雑音に関する一組の値の評価において生じた誤差を考慮する上記訂正手段を備える、デバイスに関する。
【００４３】
本発明の特徴は、一例の実施の形態の以下の説明を読むことによってより明らかになる。当該説明は、添付図面に関して作成されるものである。
【００４４】
［詳細な説明］
Ｓｅｆｆは、送信の継続期間において測定された一組の瞬時値｛Ｓｎ｝に関数ｆｃを適用することによって計算される品質メトリックである。瞬時という用語は、測定が、通常はシンボル時間の規模を有する送信時間間隔（ＴＴＩ）において行われることを意味する。ＴＴＩは、リンクアダプテーション方法の時間粒度を規定する。リンクアダプテーションは、前の間隔において行われた測定及び計算に基づいて次の間隔の間に行われる。通常、ＴＴＩは、フレームを送信する時間に対応するが、ＴＴＩは、システムのパラメータであり、任意に選択することができる。
【００４５】
瞬時値｛Ｓｎ｝は、伝播状態、及び、送信チャネルに影響を与える干渉に依存する。それら瞬時値の一般式は、式
【００４６】
【数１０】
2007318750.tif 000012
【００４７】
によって与えられる。
【００４８】
ここで、ｈｎは、送信チャネルにわたる真の伝播状態に関係し、
【００４９】
【数１１】
2007318750.tif 000013
【００５０】
は、ｈｎが、測定誤差を有する受信機で測定された場合のｈｎの推定値を表す。σｎ２は、受信信号に影響を与える干渉及び雑音に関係する一方、
【００５１】
【数１２】
2007318750.tif 000014
【００５２】
は、σｎ２が、測定誤差を有する受信機で測定された場合のσｎ２の推定値を表す。換言すれば、ｈｎ及びσｎ２は、真の伝播状態及び信号に影響を与える真の干渉に関係する一方、
【００５３】
【数１３】
2007318750.tif 000015
【００５４】
及び
【００５５】
【数１４】
2007318750.tif 000016
【００５６】
は、受信機がこれらの値を測定する必要があるために、受信機が到達できる、これらの真の値に関する知識にすぎない。また、これらの値は｛Ｓｎ｝の値を計算するのに使用されるだけでなく、最終的には、選択された受信アルゴリズムに応じて、これら受信アルゴリズムでも使用されることが理解されるべきである。まさにその同じ推定値
【００５７】
【数１５】
2007318750.tif 000017
【００５８】
及び
【００５９】
【数１６】
2007318750.tif 000018
【００６０】
が、必要な場合に、到達できない現実のｈｎ及びσｎ２の代わりに受信チェーンで使用される。式（４）は、Ｓｎの適切な判断による選択が実際の送信に比較的関連していることを表し、したがって、これは、真の伝播状態及び信号（ｈｎ及びσｎ２）に影響を与える真の干渉に依存し、（
【００６１】
【数１７】
2007318750.tif 000019
【００６２】
及び
【００６３】
【数１８】
2007318750.tif 000020
【００６４】
）に応じて信号を復号するのに使用される真の受信チェーンに依存する。
【００６５】
この方式を使用して品質モデルに基づきフレームエラーレートの推定値を計算する場合、誤差源及び近似のすべてが慎重に解析されるべきである。
【００６６】
まず｛Ｓｎ｝値を考える。これらの値の目的は、送信品質の良好な表示を与えることである。それら値の選択は、実際の送信に従って関連し、したがって、それら値は、実際の伝播状態及び干渉に比較的関連し、それら値は、実際の受信チェーン、選択されたＭＣＳ、物理レイヤ、及びエアインターフェースに比較的関連する。この関連性は、決して完全なものではなく、｛Ｓｎ｝値の選択における最初の近似につながり、それら値が、実際の信号の送信及び受信をどのように反映するかにつながる。
【００６７】
第２に、ｆｍ及びｆｃの選択を考える。それらの目的は、フレームエラーレートＦＥＲｅの正確な推定を与えるように実際の受信チェーンをモデル化することである。ここで繰り返しになるが、ｆｍ及びｆｃの選択は、実際の受信チェーンの完全なモデル化を決して達成するものではなく、いくつかの近似が行われる。
【００６８】
これらの品質モデルは、伝播状態及び干渉の正確な知識に基づいて定義される。モデルの妥当性は、したがって、｛Ｓｎ｝の正確な値について得られる。しかし、現実の場合には、これらのモデルを現実の送信に適用するとき、すでに見たように、受信機は通常、伝播状態の正確な知識も干渉の正確な知識も有しない。値｛Ｓｎ｝の実際の計算は、たとえば、ｈｎの推定値及び／又はσｎ２の推定値に従って行われる。ｈｎの推定値は、
【００６９】
【数１９】
2007318750.tif 000021
【００７０】
と呼ばれ、σｎ２の推定値は、
【００７１】
【数２０】
2007318750.tif 000022
【００７２】
と呼ばれ、推定値
【００７３】
【数２１】
2007318750.tif 000023
【００７４】
をもたらす。他方で、選択された受信アルゴリズムに応じて、これらのアルゴリズムは、ｈｎ及び／又はσｎ２を使用する可能性がある。それらアルゴリズムは、それらの復号アルゴリズムのパラメータとしてｈｎ及び／又はσｎ２を使用している時、実際には、それらの推定値
【００７５】
【数２２】
2007318750.tif 000024
【００７６】
及び／又は
【００７７】
【数２３】
2007318750.tif 000025
【００７８】
を使用し、それによって、それらアルゴリズムの性能は、実際の値に作用する理想的な受信チェーンに対して劣化する。
【００７９】
要約すれば、本発明では、理想的な受信チェーンをモデル化するために確立された、２種類の近似を行う傾向のある品質モデルを使用する。第１の近似は、送信に関連のあるものとしての｛Ｓｎ｝値の選択において行われる。第２の近似は、受信チェーンのモデルとして関数ｆｍ及びｆｃを定義する時に行われる。これらの近似は、実際のフレームエラーレートに対する推定値ＦＥＲｅの不正確さの源となる。これはモデルに起因する。次に、モデルを現実に適用した時、推定値ＦＥＲｅの誤差を生じやすい値の計算につながる伝播状態及び干渉に対していくつかの測定誤差が生じる。これは
【００８０】
【数２４】
2007318750.tif 000026
【００８１】
と呼ばれる。その上、受信チェーンがそのアルゴリズムにおいて
【００８２】
【数２５】
2007318750.tif 000027
【００８３】
及び／又は
【００８４】
【数２６】
2007318750.tif 000028
【００８５】
を使用している場合、これらの値の測定誤差によって、実効受信チェーンが、品質モデルを確立する基礎としての役割を果たしていた理想的な受信チェーンに対して劣化されることにもなる。この理想的なフレームエラーレートは、実際のフレームエラーレートをもはや反映していない。モデルの妥当性は、この場合、疑問視される。
【００８６】
測定値
【００８７】
【数２７】
2007318750.tif 000029
【００８８】
の不正確さによって、フレームエラーレートの推定にかなりの劣化がもたらされる。このフレームエラーレートの推定を改善する訂正方法を提案しなければならない。図２は、全体プロセスがたとえば受信機で実施される場合の当該全体プロセスの概略図を示している。測定モジュール２．１は、
【００８９】
【数２８】
2007318750.tif 000030
【００９０】
値の測定を担当する。次に、圧縮関数ｆｃ（モジュール２．２）が、実効測定値
【００９１】
【数２９】
2007318750.tif 000031
【００９２】
を計算するのに使用される。次に、マッピング関数が適用されて、実効測定値から推定値
【００９３】
【数３０】
2007318750.tif 000032
【００９４】
が得られる。次に、訂正関数が適用されて、この推定値が訂正され、フレームエラーレートの訂正された推定値がもたらされる。このフレームエラーレートの訂正された推定値は、
【００９５】
【数３１】
2007318750.tif 000033
【００９６】
と呼ばれる。使用される実際の訂正方法に応じて、この方式は変化し得る。
【００９７】
品質推定モデルを確立して確認するために、シミュレーションプラットフォームがセットアップされている。このシミュレーションプラットフォームによって、広範囲の伝播状態及び干渉をテストできる多数の送信をシミュレーションすることが可能になる。また、異なる物理レイヤをシミュレーションすることも可能である。このシミュレーションプラットフォームにおいて、我々は伝播状態及び干渉の正確な知識を有する。測定モデルをテストすること、及び、フレームエラーレートの推定値と得られた真の値とを比較することが可能である。受信チェーンに関して、選択された受信アルゴリズムがこれらの値を使用している時、ｈｎ及びσｎ２の真の値、又は、測定された値
【００９８】
【数３２】
2007318750.tif 000034
【００９９】
及び
【０１００】
【数３３】
2007318750.tif 000035
【０１０１】
を使用することが可能である。
【０１０２】
推定プロセスで訂正を実施する第１の方法は、測定モデルの測定誤差を考慮するように品質モデルを調整するアイデアに基づいている。この第１の方法は、品質モデルの調整パラメータαを導入することにある。式（３）は
【０１０３】
【数３４】
2007318750.tif 000036
【０１０４】
となる。
【０１０５】
この調整パラメータは、推定値
【０１０６】
【数３５】
2007318750.tif 000037
【０１０７】
と真の値ＦＥＲｅとの間の適合度を改善するためにシミュレーションプラットフォームで調節される。
【０１０８】
この方法は、測定モデルで発生する測定誤差を考慮する試みである。調整は、次の式
【０１０９】
【数３６】
2007318750.tif 000038
【０１１０】
に従う最小平均二乗推定に従って行うことができる。
【０１１１】
ここで、Ｎｒは、調整パラメータαを求めるために考慮される実行回数であり、
【０１１２】
【数３７】
2007318750.tif 000039
【０１１３】
は、調整パラメータαの値ｘについてのシミュレータのｒ回目の実行のフレームエラーレートの推定値であり、ＦＥＲｔ（ｒ）は、ｒ回目の実行の真のエラーレートである。
【０１１４】
本明細書で使用される品質モデルのいくつかは、調整パラメータをすでに有する。この調整パラメータをβと呼ぶことにする。この調整パラメータは、異なる問題を解決するのに使用される。この調整パラメータは、品質モデルの定義で行われた異なる近似を考慮するのに使用される。以上のように、いくつかの近似は、｛Ｓｎ｝値を選択する時並びにｆｍ関数及びｆｃ関数を定義する時に行われる。これらのモデルは、β調整パラメータを導入して、測定誤差のない理想的な状況でモデルを精細に調整していた。このような場合、モデルは、２つの異なる調整パラメータを有するモデルとなる。モデルに本来備わっている第１の調整パラメータβは、モデルを調整して、その定義で行われた近似を考慮するために存在する。一方、本発明の一実施の形態によって追加された第２の調整パラメータは、測定誤差を考慮するために存在する。この場合、モデルを、定義された通りに使用して、測定誤差のない理想的な場合に調整された通りに元のβを維持し、そして、測定誤差を考慮するようにαを調整することを選択することができる。別の選択肢は、測定誤差を考慮する時にα及びβの双方を調整することである。この技法は、特に、受信チェーンがこれらの測定誤差による影響を受ける場合に、より良い結果をもたらす。その理由は、この場合に、モデルの妥当性が疑問視されることが分かったことによるものである。
【０１１５】
実際には、αパラメータは、測定誤差を考慮するためにモデルに導入されたが、モデルを定義する際に行われた近似の訂正の役割も自動的に果たす。これは、構造によって、αパラメータの変更がモデルの変更になるという理由による。その結果、αパラメータは、１つは測定誤差を訂正するものとしての役割、１つはモデルを適合させるものとしての役割の２重の役割を果たす。
【０１１６】
品質モデルを変更しない第２の方法を提案する。この方法は、訂正される変数の累積分布関数（ｃｄｆ）に基づいた訂正関数を使用する。本明細書において、変数の真の値ＸｔのｃｄｆをＦと呼び、その逆関数をＦ−１と呼ぶ場合。本発明では、訂正されるべき、変数の誤差を生じやすい値
【０１１７】
【数３８】
2007318750.tif 000040
【０１１８】
のｃｄｆを
【０１１９】
【数３９】
2007318750.tif 000041
【０１２０】
と呼ぶ。関数Ｆ、Ｆ−１、及び
【０１２１】
【数４０】
2007318750.tif 000042
【０１２２】
が既知であることに基づいて、訂正値
【０１２３】
【数４１】
2007318750.tif 000043
【０１２４】
は、式
【０１２５】
【数４２】
2007318750.tif 000044
【０１２６】
によって得ることができる。
【０１２７】
この式を図３に図示する。
【０１２８】
｛Ｓｎ｝値、Ｓｅｆｆ、又はＦＥＲｅのような値の累積分布関数を、シミュレーションプラットフォームを使用して確立できることに基づいて、これらの式(expressions)の訂正値を計算することが可能である。第２の方法の３つの代替案を、訂正関数が適用される式に応じて略述することができる。
【０１２９】
第１の代替案では、測定値
【０１３０】
【数４３】
2007318750.tif 000045
【０１３１】
が、関数Ｆ及び
【０１３２】
【数４４】
2007318750.tif 000046
【０１３３】
がそれぞれ真の値｛Ｓｎ｝の累積分布関数及び測定値
【０１３４】
【数４５】
2007318750.tif 000047
【０１３５】
の累積分布関数である式（７）に従って訂正される。次に、訂正値
【０１３６】
【数４６】
2007318750.tif 000048
【０１３７】
が、以下の式
【０１３８】
【数４７】
2007318750.tif 000049
【０１３９】
を用いて、訂正値
【０１４０】
【数４８】
2007318750.tif 000050
【０１４１】
から計算される。
【０１４２】
第２の代替案では、実効測定値
【０１４３】
【数４９】
2007318750.tif 000051
【０１４４】
が、関数Ｆ及び
【０１４５】
【数５０】
2007318750.tif 000052
【０１４６】
がそれぞれ真の値Ｓｅｆｆの累積分布関数及び測定値
【０１４７】
【数５１】
2007318750.tif 000053
【０１４８】
の累積分布関数である式（７）に従って訂正される。次に、訂正値
【０１４９】
【数５２】
2007318750.tif 000054
【０１５０】
が、以下の式
【０１５１】
【数５３】
2007318750.tif 000055
【０１５２】
を用いて、訂正値
【０１５３】
【数５４】
2007318750.tif 000056
【０１５４】
から計算される。
【０１５５】
第３の代替案では、実効測定値
【０１５６】
【数５５】
2007318750.tif 000057
【０１５７】
が、関数Ｆ及び
【０１５８】
【数５６】
2007318750.tif 000058
【０１５９】
がそれぞれ実際の送信の実際の真の値ＦＥＲｔの累積分布関数及び推定値
【０１６０】
【数５７】
2007318750.tif 000059
【０１６１】
の累積分布関数である式（７）に従って訂正される。次に、訂正値
【０１６２】
【数５８】
2007318750.tif 000060
【０１６３】
が、以下の式
【０１６４】
【数５９】
2007318750.tif 000061
【０１６５】
を用いて計算される。
【０１６６】
この第２の方法は、その第１の代替案では値
【０１６７】
【数６０】
2007318750.tif 000062
【０１６８】
に関して、その第２の代替案及び第３の代替案では値
【０１６９】
【数６１】
2007318750.tif 000063
【０１７０】
に関して、品質モデルの妥当性を前提としている。第１の方法と異なり、この第２の方法は、測定誤差のみの訂正を試みるものであり、品質モデル自体に影響を与えない。
【０１７１】
当業者には、ＦＥＲの関数が送信品質の指標として選ばれる場合に、推定エラーレートから計算できる送信品質のどの指標にも式（７）を適用できることが理解されよう。この指標は、同じ方法で訂正することができる。このような指標は、たとえば、送信のスループットとすることができる。
【０１７２】
第３の方法は、２つの第１の方法の組み合わせから成る。本発明では、第２の方法を使用することによって、測定された値
【０１７３】
【数６２】
2007318750.tif 000064
【０１７４】
を訂正して、訂正された値
【０１７５】
【数６３】
2007318750.tif 000065
【０１７６】
を得ることが可能であることを見てきた。訂正関数は、これらの測定値の訂正に焦点を当てているが、測定モデルに影響を与える測定誤差を考慮することを可能にする。さらに、受信チェーンに影響を与える測定誤差を考慮して、この誤差を起こしやすい受信チェーンをモデル化するように品質モデルを適合させるために、本発明では、第１の方法を適用して、調整パラメータαを導入する。
【０１７７】
第２の方法と、その第１の代替案において組み合わされた第１の方法は、式
【０１７８】
【数６４】
2007318750.tif 000066
【０１７９】
に要約することができる。
【０１８０】
第２の方法と、その第２の代替案において組み合わされた第１の方法は、式
【０１８１】
【数６５】
2007318750.tif 000067
【０１８２】
に要約することができる。
【０１８３】
ここで、Ｆ及び
【０１８４】
【数６６】
2007318750.tif 000068
【０１８５】
は、それぞれＳｅｆｆの累積分布関数及び
【０１８６】
【数６７】
2007318750.tif 000069
【０１８７】
の累積分布関数として定義される。
【０１８８】
第２の方法と、その第３の代替案において組み合わされた第１の方法は、式
【０１８９】
【数６８】
2007318750.tif 000070
【０１９０】
に要約することができる。
【０１９１】
ここで、Ｆ及び
【０１９２】
【数６９】
2007318750.tif 000071
【０１９３】
は、それぞれＦＥＲｔの累積分布関数及び
【０１９４】
【数７０】
2007318750.tif 000072
【０１９５】
の累積分布関数として定義される。
【０１９６】
次に、本発明の特定の実施の形態を説明し、上述した方法のいくつかの結果を与えることにする。
【０１９７】
１つのアンテナを有するＯＦＤＭに基づいたマルチキャリア送信を考えることにする。本発明では、最もよく知られているものの１つである指数実効ＳＩＮＲ（信号対干渉プラス雑音比）と呼ばれる品質モデルを選択する。測定に使用される送信時間間隔は、フレーム、すなわち、送信の符号語である。図４は、フレームエラーレートの推定の異なるステップの一例を示している。この図において、ｄｎはｎ番目の放射シンボルを表し、ｒｎはｎ番目の受信シンボルを表し、
【０１９８】
【数７１】
2007318750.tif 000073
【０１９９】
は、ｎ番目の測定されたＳＩＮＲである。これらの測定値
【０２００】
【数７２】
2007318750.tif 000074
【０２０１】
から、推定値
【０２０２】
【数７３】
2007318750.tif 000075
【０２０３】
が計算される。この値は、ＦＥＲｅを計算することを可能にする
【０２０４】
【数７４】
2007318750.tif 000076
【０２０５】
を得るために訂正される。
【０２０６】
フレームにおいて、本発明は、Ｎ個の変調シンボル｛ｄｎ｝を考える。単一のアンテナを使用するＯＦＤＭ送信の状況では、各ｄｎシンボルは、周波数スロットであるＯＦＤＭサブキャリア上において、タイムスロットであるＯＦＤＭシンボル時間中に送信される。放射及び伝播チャネルを通じた送信後に、放射シンボルｄｎに関連した受信シンボルは、
【０２０７】
【数７５】
2007318750.tif 000077
【０２０８】
と記述される。
【０２０９】
ここで、ｈｎは、ｄｎに影響を与えるチャネルの係数であり、ｗｎは、ｄｎに影響を与える雑音及び干渉の具現化したものである。確率変数ｗｎは、中央からの分散σｎ２の複素ガウス変数(complex centred gaussian variable)であると仮定される。このモデルは周知であり、一般に、ＯＦＤＭ送信をモデル化するのに使用される。
【０２１０】
チャネル係数｛ｈｎ｝は、受信機によって推定される。これは、通常、受信機によって知られているパイロットシンボルを送信することによって行われる。いくつかの推定方法を考えることができる。本発明では、複素ガウス雑音を係数ｈｎに追加することによって、この推定で生じた誤差をモデル化する。
【０２１１】
【数７６】
2007318750.tif 000078
【０２１２】
誤差ηｎは、ｈｎから独立であり、中央からの分散σｎ２を有するものと仮定される。推定誤差｛ηｎ｝は復号性能を低くする。本発明では、比Ｅｂ／Ｎ０（１情報ビット当たりの送信エネルギーを、干渉及び雑音の電力スペクトラム密度で割ったもの）について約１ｄＢの劣化を与える分散σｎ２を選択する。
【０２１３】
干渉プラス雑音ｗｎの分散σｎ２について、本発明では、σｎ２＝σｗ２となるようにσｎ２がインデックスｎについて不変であるものと仮定し、しきい値復調器を使用して受信シンボルからそれを推定することを選択する。この推定方法は、簡単で且つ周知である。σｎ２＝σｗ２の推定は、式
【０２１４】
【数７７】
2007318750.tif 000079
【０２１５】
に従って得られる。
【０２１６】
ここで、
【０２１７】
【数７８】
2007318750.tif 000080
【０２１８】
は、受信シンボルｒｎに関するしきい値復調器の出力である。本発明では、性能がσｗ２の推定誤差による影響を受けない復号器を選択する。したがって、チャネル係数｛ｈｎ｝の推定誤差のみが、復号器の性能に影響を与えている。これは、値σｗ２ではなく値｛ｈｎ｝のみが、復号アルゴリズムによって使用されることを意味する。
【０２１９】
選択された品質モデルである指数実効ＳＩＮＲは、係数｛ｈｎ｝の完全な推定に基づいて確立される。このモデルは、
【０２２０】
【数７９】
2007318750.tif 000081
【０２２１】
によって表される。
【０２２２】
ここで、Ｓｎは、受信シンボルｒｎの瞬時ＳＩＮＲである。Ｓｎは、
【０２２３】
【数８０】
2007318750.tif 000082
【０２２４】
によって表される。
【０２２５】
以上のように、係数｛ｈｎ｝の推定が不完全な場合、品質モデルは疑問視される。これにもかかわらず、本発明では、同じモデルであるが、
【０２２６】
【数８１】
2007318750.tif 000083
【０２２７】
によって与えられる値｛Ｓｎ｝を有するモデルを維持することを選択する。
【０２２８】
係数｛ｈｎ｝の推定誤差及び分散σｗ２の推定誤差を考慮して、変数Ｓｎ（（１８）及び（１９）を参照）の推定値は、
【０２２９】
【数８２】
2007318750.tif 000084
【０２３０】
に従って（１５）及び（１６）から計算される。
【０２３１】
（１７）のβパラメータは、このモデルの定義において行われた近似を考慮するために上記で規定された役割を果たす。このパラメータは、フレームエラー確率を最小にするように調整される。βの最適値は、
【０２３２】
【数８３】
2007318750.tif 000085
【０２３３】
によって得られる。
【０２３４】
ここで、Ｎｒは最適化プロセスで使用される実行回数であり、Δｅｒ（β）は、ｒ回目の値ＦＥＲｔ（ｒ）と、
【０２３５】
【数８４】
2007318750.tif 000086
【０２３６】
に従って得られるその推定値ＦＥＲｅ（ｒ）との差である。ここで、
【０２３７】
【数８５】
2007318750.tif 000087
【０２３８】
である。
差Δｅｒ（β）は、
【０２３９】
【数８６】
2007318750.tif 000088
【０２４０】
として線形に定義することもできるし、
【０２４１】
【数８７】
2007318750.tif 000089
【０２４２】
として対数で定義することもできる。
【０２４３】
この線形式は、スループット指向のリンクアダプテーション及びスケジューリングに適している一方、対数式は、遅延指向のリンクアダプテーション及びスケジューリングにより適している。
【０２４４】
次に、推定値
【０２４５】
【数８８】
2007318750.tif 000090
【０２４６】
から、推定されたＳｅｆｆが、
【０２４７】
【数８９】
2007318750.tif 000091
【０２４８】
によって得られる。
【０２４９】
次に、異なる訂正方法を検討することにする。
【０２５０】
本発明の特定の実施の形態で使用される第１の方法は、上述した第１の方法に対応する。この方法は、値
【０２５１】
【数９０】
2007318750.tif 000092
【０２５２】
の推定誤差を考慮する新しい調整パラメータを品質モデルに追加することにある。選択された特定のモデルはすでに調整パラメータβを有するので、この第１の訂正方法では、本発明では、この同じパラメータを使用して、このパラメータが、値
【０２５３】
【数９１】
2007318750.tif 000093
【０２５４】
の推定誤差及びモデルになされた近似を同時に考慮するようにそのパラメータを調整することを選択する。このパラメータは、式
【０２５５】
【数９２】
2007318750.tif 000094
【０２５６】
を使用して調整される。
【０２５７】
ここで、
【０２５８】
【数９３】
2007318750.tif 000095
【０２５９】
は、ｒ回目の値ＦＥＲｔ（ｒ）と、
【０２６０】
【数９４】
2007318750.tif 000096
【０２６１】
に従って得られるその推定値ＦＥＲｅ（ｒ）との差である。ここで、
【０２６２】
【数９５】
2007318750.tif 000097
【０２６３】
である。
最適値
【０２６４】
【数９６】
2007318750.tif 000098
【０２６５】
を使用すると、対応する推定されたＳｅｆｆである
【０２６６】
【数９７】
2007318750.tif 000099
【０２６７】
は、
【０２６８】
【数９８】
2007318750.tif 000100
【０２６９】
となる。
【０２７０】
説明される特定の実施の形態において、本発明では、上記第２の方法にその第２の代替案において対応する第２の方法も使用する。この方法は、元の品質モデルを手付かずのまま維持するものである。本発明では、値｛Ｓｎ｝の完全な推定に基づいて得られた調整パラメータβｏｐｔを使用することを意味する。本発明では、値｛Ｓｎ｝の完全な推定に基づいて計算された変数Ｓｅｆｆの累積分布関数Ｆを使用する。
【０２７１】
【数９９】
2007318750.tif 000101
【０２７２】
ここで、Ｓｅｆｆは、
【０２７３】
【数１００】
2007318750.tif 000102
【０２７４】
によって与えられる。
【０２７５】
また、それは、値
【０２７６】
【数１０１】
2007318750.tif 000103
【０２７７】
の誤差を生じやすい推定の累積分布関数
【０２７８】
【数１０２】
2007318750.tif 000104
【０２７９】
も使用する。
【０２８０】
【数１０３】
2007318750.tif 000105
【０２８１】
ここで、
【０２８２】
【数１０４】
2007318750.tif 000106
【０２８３】
は、（２６）によって与えられる。次に、訂正値
【０２８４】
【数１０５】
2007318750.tif 000107
【０２８５】
が、
【０２８６】
【数１０６】
2007318750.tif 000108
【０２８７】
によって得られる。
【０２８８】
説明される特定の実施の形態では、本発明では、第３の方法にその第２の代替案において対応する第３の方法も使用する。この方法は、調整パラメータ
【０２８９】
【数１０７】
2007318750.tif 000109
【０２９０】
を有する第１の方法と、その第２の代替案における第２の方法とを組み合わせたものである。パラメータ
【０２９１】
【数１０８】
2007318750.tif 000110
【０２９２】
は、式
【０２９３】
【数１０９】
2007318750.tif 000111
【０２９４】
を使用して調整される。
【０２９５】
ここで、
【０２９６】
【数１１０】
2007318750.tif 000112
【０２９７】
は、ｒ番目の値ＦＥＲｔ（ｒ）と、
【０２９８】
【数１１１】
2007318750.tif 000113
【０２９９】
に従って得られたその推定値ＦＥＲｅ（ｒ）との差である。
【０３００】
ここで、
【０３０１】
【数１１２】
2007318750.tif 000114
【０３０２】
であり、
【０３０３】
【数１１３】
2007318750.tif 000115
【０３０４】
である。
ここで、関数Ｆ及び
【０３０５】
【数１１４】
2007318750.tif 000116
【０３０６】
は、それぞれ、（３２）で与えられた変数Ｓｅｆｆの累積分布関数及び
【０３０７】
【数１１５】
2007318750.tif 000117
【０３０８】
の累積分布関数を表す。
【０３０９】
最適値
【０３１０】
【数１１６】
2007318750.tif 000118
【０３１１】
を使用すると、対応する推定されたＳｅｆｆである
【０３１２】
【数１１７】
2007318750.tif 000119
【０３１３】
は、
【０３１４】
【数１１８】
2007318750.tif 000120
【０３１５】
となる。
【０３１６】
ここで、
【０３１７】
【数１１９】
2007318750.tif 000121
【０３１８】
である。
ここで、
【０３１９】
【数１２０】
2007318750.tif 000122
【０３２０】
は、
【０３２１】
【数１２１】
2007318750.tif 000123
【０３２２】
の累積分布関数を表す。
【０３２３】
３つのすべての方法において、
【０３２４】
【数１２２】
2007318750.tif 000124
【０３２５】
は、対応する表
【０３２６】
【数１２３】
2007318750.tif 000125
【０３２７】
を使用して得られる。
【０３２８】
性能を評価するために、本発明では、多数の実現例において、値｛ＦＥＲｉ（ｒ）｝とそれらの推定値｛ＦＥＲｅ（ｒ）｝との２乗平均平方根誤差を計算する。これは、式
【０３２９】
【数１２４】
2007318750.tif 000126
【０３３０】
によって与えられる対数スケールで行われる。
【０３３１】
本発明では、４状態のＱＰＳＫ変調並びに１／２の符号化率及び生成多項式（８進数で７５３及び５６１）を有する畳み込みチャネル符号化を考える。次の５つのケースにおいていくつかの測定を行った。
・ケース１  推定誤差のない値｛Ｓｎ｝の完全な推定
・ケース２  推定誤差あり、訂正なし
・ケース３  推定誤差及び方法１による訂正あり
・ケース４  推定誤差及び方法２による訂正あり
・ケース５  推定誤差及び方法３による訂正あり
【０３３２】
第１のシナリオでは、本発明では、係数｛ｈｎ｝の完全な推定を使用し、σｗ２のみが（１６）に従って推定される。
【０３３３】
【数１２５】
2007318750.tif 000127
【０３３４】
は、
【０３３５】
【数１２６】
2007318750.tif 000128
【０３３６】
によって与えられる。
【０３３７】
このシナリオは、値｛Ｓｎ｝の推定における誤差が復号の性能に影響を与えない場合に対応する。
【０３３８】
【表１】
2007318750.tif 000129
【０３３９】
表１は、この第１のシナリオの結果を与えている。表１は、訂正が行われない場合に、値｛Ｓｎ｝の推定誤差が、約１０の劣化係数（about a ten factor of degradation）で、フレームエラーレート推定の性能に大きな影響を与えることを示している。訂正によって明らかな改善がもたされることが分かる。この改善は、第２の方法及び第１の方法によるよりも第３の方法によることでより良くなっている。
【０３４０】
【表２】
2007318750.tif 000130
【０３４１】
表２では、元のモデルにおいて、１つのみのパラメータβの代わりに２つの調整パラメータα及びβを用いる、適合された品質モデルを使用した。式（１７）は、
【０３４２】
【数１２７】
2007318750.tif 000131
【０３４３】
となる。
【０３４４】
元のモデルにおける調整パラメータβと同様に、これら２つのパラメータは、式
【０３４５】
【数１２８】
2007318750.tif 000132
【０３４６】
に従って同時に調整される。
【０３４７】
値｛Ｓｎ｝の推定誤差がないケース１の性能が、１つ又は２つの調整パラメータを有する場合とほぼ同じであることが分かる。これは、１つのパラメータβを有するモデルがこのシナリオで理論的に正当化されていることによるものである。方法１（ケース３）が、１つのみの代わりに２つのパラメータで、明らかにより良い結果を与えることが分かる。このことによって、品質モデルが、正確な値｛Ｓｎ｝の代わりの推定値
【０３４８】
【数１２９】
2007318750.tif 000133
【０３４９】
のエントリーでもまだ妥当であるという仮説が正確でないことが確認される。本発明では、調整パラメータの２つの異なる役割を強調する。１つは、モデルの定義においてなされた近似を考慮するようにモデルを調整することであり、第２は、値｛Ｓｎ｝に生じた推定誤差を考慮することである。これら２つの役割は、２つの異なる調整パラメータα及びβによってより良く取り扱われる。これは、方法２がエントリー｛Ｓｎ｝を有する品質モデルの妥当性を前提とし、これはこのシナリオに当てはまるので、方法２及び方法３を使用する場合には明らかな影響を与えないが、２つの調整パラメータでは、方法１は、方法２よりも同様の性能を与える。
【０３５０】
本明細書では、値｛Ｓｎ｝の推定誤差が、システムの性能を激しく劣化させることになることを示してきた。訂正方法は、したがって、明らかに不可欠である。方法１では、２つの調整パラメータを有する品質モデルを適合させることによって、品質モデルの定義で行われた近似を考慮するのに最初に使用された１つの調整パラメータを有するものよりもより良い結果がもたらされる。この理由は、２つの異なるパラメータが、推定誤差を考慮する役割及び品質モデルの定義で行われた近似を考慮する役割という２つの役割をより良く取り扱うことができるからである。２つの調整パラメータを使用すると、方法３がわずかな優位をもった上で、３つの方法はすべてほぼ同等の性能になる。
【０３５１】
第２のシナリオでは、チャネル係数｛ｈｎ｝の誤差を生じやすい推定に基づいて測定を行った。Ｓｎの推定は、その場合、式（２０）に従って行われる。このシナリオでは、値｛Ｓｎ｝の推定で生じた誤差は、｛ｈｎ｝の誤差を生じやすい推定値が復号アルゴリズムで使用される場合に、復号の性能に影響を与える。このシナリオによれば、同じ測定値によって、表３及び表４の結果が与えられている。
【０３５２】
【表３】
2007318750.tif 000134
【０３５３】
【表４】
2007318750.tif 000135
【０３５４】
最初にケース１を見ることによって、値｛Ｓｎ｝の推定誤差がない場合に、１つの調整パラメータβを有する元の品質モデル（表３参照）と、２つの調整パラメータα及びβを有する適合された品質モデル（表４参照）との性能の明らかな相違に気付くことができる。これは、元の品質モデルの妥当性が、係数｛ｈｎ｝の正確な推定に基づいた理想的な復号チェーンについて確立されていることによって説明される。したがって、２つの調整パラメータを有する品質モデルを適合させることによって、復号において係数｛ｈｎ｝の推定誤差の影響を考慮することが可能になる。これに加えて、異なる訂正方法を比較することにより、第１のシナリオと同じ結論を引き出すことができる：
（１）品質モデルは、推定誤差を考慮する２つの調整パラメータで適合された場合により良くなる。
（２）訂正は必要であり、訂正のない場合と比較して明らかな改善をもたらす。
（３）３つのすべての訂正方法は、性能の点でかなり同等であり、方法２及び方法３がわずかに有利である。
【０３５５】
本明細書では、無線通信システムの実際のデータ送信の品質を推定するための方法で使用される測定値の推定に本来備わっている誤差による劣化を示してきた。これによって、いくつかの新しい訂正ステップをこれらの方法に導入することが必要になる。これらの方法のいくつかは、すでに定義され且つ評価されている。本研究は、送信品質を推定するのに使用される方法であって、データの実際の送信中に本来備わっている誤差を伴って測定された量の受信機による推定に基づいているすべての方法に適用される。
【０３５６】
フレームエラーレートの推定に焦点を当てて説明したが、これらの方法は、フレームエラーレートの任意の関数とすることができる送信品質の指標のあらゆる計算に容易に拡張することができる。たとえば、この計算は、フレームエラーレートに依存したスループットの計算とすることもできるし、このエラーレートから計算される送信品質を表す他のあらゆる品質の計算とすることもできる。
【０３５７】
提示した方法は、｛ｈｎ｝及び｛σｎ２｝のような元の値を計算できる受信機で実施することができる。しかし、これらの値が一旦得られると、品質指標の推定の他の計算ステップは、システムのどのデバイスでも行うことができる。このデバイスは、放射機とすることもできるし、システムの他の任意のデバイスとすることもできる。この計算は、システムのいくつかのデバイスに分散させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【０３５８】
【図１】本発明の特定の実施の形態における受信機の概略図である。
【図２】全体プロセスが本発明の特定の実施の形態で実施される場合の当該全体プロセスの概略図である。
【図３】本発明の特定の実施の形態で使用される訂正関数の図示である。
【図４】本発明の特定の実施の形態におけるフレームエラーレートの推定の異なるステップを示す図である。
【図１ａ】
2007318750.tif 000138
【図１ｂ】
2007318750.tif 000139
【図２ａ】
2007318750.tif 000140
【図２ｂ】
2007318750.tif 000141
【手続補正書】
【提出日】平成19年7月20日(2007.7.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2007318750.tif 000142
【図２】
2007318750.tif 000143
【図３】
2007318750.tif 000144
【図４】
2007318750.tif 000145
【外国語明細書】
2007318750.tif 000146
2007318750.tif 000147
2007318750.tif 000148
2007318750.tif 000149
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2007318750.tif 000177