東海大学紀要情報通信学部
vol.4,No1,2011,pp.1-8
東海大学紀要情報通信学部
Vol. , No. ,201１, pp． -論文

OFDM 伝送システムにおけるバースト雑音に起因する無線回線推定誤差の低減について片岡

彩 *1，熊谷数馬 *1 ，小川佳彦 *2，本間光一 *3

Decrease of Radio Channel Estimation Error due to Burst Noise for OFDMTransmission SystembyAya KATAOKA *1 Kazuma KUMAGAI *1 Yoshihiko OGAWA*2 and Koichi HOMMA *3( received on March 18,2011& accepted on July 8, 2011 )Abstract
This paper presents a method of estimating the channel state information for OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)
mobile broadband communication system which is based on the WSSUS (Wide Sense Stationary Uncorrelated Scattering) model andimproving channel estimated distortion due to burst noise for OFDM transmission system. At first, the burst noise was able to detect
amplitude and position using the detection method of the burst noise based on the amplitude. Next, a desired channel estimation
characteristic was provided by a suggestion method and the channel estimated accuracy for the burst noise was able to be improved.
Keywords: OFDM，Burst Noise, Broadband Communication

1．概要

2.

無線回線推定方法

2．1 広帯域無線回線特性
通信の高速化を実現する為には回線の広帯域化が必要である．移動無線環境ではマルチパスの経路によって遅延時間差が生じそこで広帯域伝送を行うと周波数選択性フェージングが生じる．この特性例を Fig.1 に示す．このフェージン
グにより受信信号の振幅・位相に歪みが生じ正しく受信する*1 工学研究科・情報通信制御システム工学専攻・修士課程*2 パナソニック株式会社・次世代モバイル開発センター*3 情報通信学部・通信ネットワーク工学科・教授

――
−1
1−

位相 (θ(f)[rad] (-π～π)）

振幅 （20*log|H(f)| [dB]）

現在， 携帯電話の規格を決める 3GPP (3rd Generation
ことが困難となる．これらの歪を取り除く為に高精度に無線
Partnership Project)[1]においてより高速通信の実現を目回線を推定する必要がある．
指した LTE-advanced の標準化が推進されている．そこで規定する下り回線では広帯域直交周波数分割多重
20(OFDM :Orthogonal Frequency Division Multiplex)伝送方式が採用されている．その復調には周波数選択性を有する無10線回線特性を高精度に推定することが求められる．従来は0IFFT（Inverse Fast Fourier Transform）を用い時間域で雑音を抑圧し無線回線を推定する方法等の提案であった[2-4]。
-10
こ れ に 対 し 筆 者 ら は WSSUS(Wide-Sense Stationary andUncorrelated Scattering)モデルを用い周波数域で雑音を抑-20圧する無線回線推定方法を提案しその性能の向上を図った[4-6] ．本稿では上記方法を用い，バースト雑音が混入した
-30
3500
3505
3510
3515
時の無線回線推定誤差の低減について述べる．以下第 2 章で周波数f[MHz]
無線回線推定方法，第 3 章で無線回線推定精度低減方式，第4 章でバースト雑音検出方式，第 5 章で性能評価，第 6 章で3まとめを述べる．
2
10-1-2-3
3500

35053510
周波数f[MHz]

3515

Fig.1 Frequency selective fading characteristic

OFDM 伝送システムにおけるバースト雑音に起因する無線回線推定誤差の低減について∑ R(ω ) − Hˆ (ω )2．2 WSSUS モデルに基づく無線回線推定
無線回線推定に用いる WSSUS モデルを Fig.2 に示す．このモデル化は広帯域移動無線回線が各マルチパスの振幅と位相特性のみに依存する広義の定常過程でそれぞれのパスは無相関固定遅延で表される事に由来する．このモデル化
した無線回線のインパルス応答と周波数特性を式(1)に示す．本回線推定法は広帯域無線回線をこのモデルの各パラメータを用いて推定する方法でありその概要を次に述べる．

k2kk

R (ω k ) : 受信参照信号Hˆ (ω ) : 無線回線の推定値（２）kω k : 参照信号角周波数

3．無線回線推定誤差の低減方式
6h(t ) = ∑ (α i + β i )δ (t − τ i )3．1 バースト雑音が混入した時の無線回線推定法
バースト雑音が混入した時の無線回線推定法の送受信構成を Fig.4 に示す. Fig.4 の ab は参照信号＋データ信号に対するバースト雑音の振幅倍率である. 次に、各入力信号波形を Fig.5 から Fig.8 に示す。最後に，評価は２００点の参照
信号サブキャリアの周波数点における無線回線特性とその回線推定誤差の電力比である SDRo で行い，この評価関数を式(3)に示す．

（１）i =16Hˆ (ω ) = ∑ (α i + β i )e jωτ ii =1

α i : 実部, β i : 虚部,τ i : 遅延時間

送信部 無線回線部

abH(ωk )model

ab:RS+DSに対する振幅の倍率

OFDM 伝送における無線回線の推定はデータ信号を伝送するサブキャリアの一部に等間隔に参照信号を挿入しこれを用い回線特性を推定する方法を用いる[8]．この方式による OFDM 伝送システムの送受信構成を Fig.3 に示す．

σ rd＋AWGN÷

回線推定

Fig.2 WSSUS

f (t l )×Sˆ (ωi )ＯＦＤＭ復調F (ωk )
参照信号(RS)s (t l )無線回線

データ信号(DS)H (ωi ) ×

ＯＦＤＭ変調S (ωi )

バースト雑音(ABN)

識別器:データ経路:参照信号経路

受信部

R(ωk )WSSUSモデルを用いた受信データ

Hˆ (ωi )
15kHz

Hˆ (ωk )
90kHz

回線推定

SDRo

Fig.4 Structure of transmitter and receiver withburst noiseFig.5 data signal at reception point

Fig.3 Structure of transmitter and receiver

本無線回線推定法では周波数軸上に等間隔に挿入して送出した参照信号の受信信号と WSSUS モデルを用いて算出した出力の差の絶対値の 2 乗和(周波数領域)が最小となるよ
うに WSSUS チャネルモデルの各パラメータ(複素パス利得，遅延時間)を求める．この最適化に用いる評価関数を式(2)に示す．また，この解法には非線形連立方程式が解けるテイラー逐次近似法を用いている．これにより受信参照信号に含まれる雑音成分の効率的な抑圧が実現できる．最後に周波数補間により参照信号周波数点からデータ信号周波数点における無線回線特性を推定する．

―2 ―−2−Fig.6 Reference signal at reception point

片岡

彩・熊谷数馬・小川佳彦・本間光一

40
参照信号(RS)とバースト雑音(ABN)が重ならない特性

35

SDRo[dB]

302520参照信号(RS)とバースト雑音(ABN)が重なった特性

15
10
500

Fig.7 Burst noise signal at reception point

1234ab567 ab
バースト雑音の振幅倍率(ab)Fig.9 Amplitude of burst noise (ab )characteristics
vs. SDRo
9080

SDRo[dB]

70ab=0ab=1ab=2ab=4ab=8605040302010Fig.8 AWGN signal at reception point
200SDRo =∑ H (ω )（３）200

∑ Hˆ (ω ) − H (ω )k =1k

0510ts[μs]Fig.10 Time difference of reference signal and burstcharacteristics
noise (ts) vs. SDRo

2kk =102k

3．2 提案方式
参照信号を全て１[V]で送出した場合のバースト雑音の振幅倍率(aｂ)対回線推定歪(SDRo)特性を Fig.9，白色ガウス雑音（AWGN）が印加されない時の参照信号と時間幅 1[μs]のバースト雑音の相対位置(ts)対 SDRo 特性を Fig.10 に示す．またこの時用いたバースト雑音信号を Fig.7 に示す．これ等の図から分かるようにバースト雑音(ABN)と参照信号(RS)が重なった場合に回線推定精度が大幅に劣化してしまう為にこの場合にバースト雑音を除去する必要がある.そこで Fig.11に示す様に受信信号から回線推定に用いる参照信号が存在するサブキャリアのみを抽出すると参照信号が検出されるがバースト雑音が周期的に参照信号に重畳してしまう為にこの信号を用いたバースト雑音の除去は不可能である.そこ
で，データ信号・参照信号・白色ガウス雑音・バースト雑音の重畳した受信信号そのものからバースト雑音を時間域で除去する.
提案方式では，受信信号を 6 周期の信号に分割したものをRS スロットと呼び，バースト雑音が混入した受信信号の 1RSスロット分を除去する. この方式は Fig.12 に示す様に受信信号の切り取りによりデータ信号サブキャリア成分が参照信号サブキャリア成分に漏れ込んで多少の歪が生じてしまうが一定の回線推定精度を確保でき，かつ回線推定に用いる参照信号は歪なしに伝送が可能である.

Fig.11 Signal characteristic of Reference subcarrierFig.12 Signal characteristic of Reference subcarrier
cutting 1RS slot of receiving signal――− 33 −OFDM 伝送システムにおけるバースト雑音に起因する無線回線推定誤差の低減について

3．3 バースト雑音に対する無線回線推定精度向上の目標値
バースト雑音の振幅倍率 ab 対 SDRo 特性を Fig.13 に示す．
黒の特性がバースト雑音を含む受信信号を素通しした特性,ピンクの特性が受信信号を 1RS スロット分除去した特性である．バースト雑音が混入した特性と 1RS スロット除去した特性の交点における ab の値を abo とし，ab が abo よりも小さい所でバースト雑音を含む受信信号をそのまま通し abが abo より大きい所でバースト雑音を含む受信信号の 1RSスロット分を除去する事により両者の SDRo の良い方の特性を取得する事により回線推定精度の向上を図る．これを実現する為には ab が abo よりも大きいかまたどの RS スロットにバースト雑音が混入しているかを検出する必要がある.
40

4．2 バースト雑音検出の基本方針
以下にバースト雑音の検出手順を示し，次に各手順の詳細を順次述べる.
(1)正規化(2)振幅検波と平滑化(3)バースト雑音の振幅検出(4)バースト雑音の位置検出(1) 正規化
OFDM シンボルナンバー(l )に対する各 OFDM シンボル信号の実効値を Fig.15 に示す．無線回線特性の変動によってOFDM シンボル毎に受信信号の実効値に大幅な変動がある．
今回は振幅でバースト雑音を検出する為に各 OFDM シンボ
ルの実効値が１[V]に成る様に各受信信号を正規化する．

35

目標
60252015

各OFDMシンボルの実効値[V]SDRo[dB]

30

受信信号を1RSスロット除去した特性

10500

ABNを含む受信信号を素通しした特性

1

23abo = 1.55

45ab

67ab

受信信号を受信信号を含む1RSスロット(#n)を除去そのまま通す

5040302010Fig.13 The ab vs. SDRo characteristic of target00

1OFDMシンボル

4．バースト雑音検出方式
4．1 バースト雑音検出の基本方針
受信信号を Fig.14 に示す．横軸 m はサンプル番号を示し，66.7[μs]を 2048 点でサンプリングしている．参照信号とバースト雑音が重なる所で回線推定精度が大幅に劣化してしまう．また，参照信号は時間的にエネルギーが集中していてその大きさは各 RS スロットで等しい事からその検出を基本的に振幅で行う．
RS｜ DS+RS+AW GN+ABN|

300
250

振幅
振幅[V]

ABN

(a = 1.55)

200

bDS

0500

(#0)

(#1)

1000

(#2)

1500

(#3)

(#4)

2000

(#5)

m

150

200

(50ms)
OFDMシンボルナンバー( l )(2) 振幅検波と平滑化
正規化後の 1OFDM 信号を Fig.16 に示す．OFDM の等価低減
信号は複素数で表現される為に実数部と虚数部が存在する．
次に，振幅検波後の信号を Fig.17，平滑化後の信号を Fig.18に示す．これらの信号をを得るために先ず正規化後の信号の振幅を求め(振幅検波)，次にバースト雑音の検出能力向上の為にバースト雑音長程度の時間長（33 サンプル約１[μｓ]）で平滑化を行う．この一連の処理に短区間実効値演算を用いる．

100

0100

Fig.15 OFDM symbol number vs. effective value

150

5050m

66.7 μsm :サンプル番号

RSスロット1OFDMシンボル

Fig.14 Received signal

―
4 ―
−4−

彩・熊谷数馬・小川佳彦・本間光一

52 .5

4σmax

3

短 区 間短区間実効値
実 効 値 l[V ]realreal(rvne(m))[V]片岡

210-2-3-40500

1000

15002000m

10 .5

50500

1000

15002000m

Fig.18 Short time rms of received signal

4imag
imag(rvne(m))
[V]

vslo

1 .5-1-5

各OFDMシンボルで変動

232(4)バースト雑音の位置検出
σ max が vslo より大きい場合に短区間実効値の最大値を与えるサンプル番号(mσmax)を求めバースト雑音が存在する RS スロットを特定する．#1 にバースト雑音を挿入した場合の様子を Fig.19 に示す．この図に示すように，バースト雑音が混入している RS スロットを正しく検出したら検出,バースト雑音が存在しない RS スロットを検出したら誤検出，σ max が vslo に達せずどの RSスロットも検出しない場合は未検出と定義する．

10-1-2-3-4-50500

1000

1500

2000m

Fig.16 Normalize of received signal

2 .54
短区間実効値
短区間実効値l[V]

振幅(|rvne(m)|)[ [V]5321005001000

15002000

短区間実効値を求める

m2

1 .5

10 .50500

1000

15002000m

mσ maxFig.17 Amplitude detection of received signal(3) バースト雑音の振幅検出
バースト雑音の振幅を検出する手順を説明する為に短区間実効値の波形を Fig.18 に示す．この信号からバースト雑音の振幅倍率(ab)が切り替え点(abo)より大きい事を検出したい．しかし，受信部にこれらの信号は存在しない．そこで先ず，ab=abo(=1.55)と設定し多数回のシミュレーションを実行して得られた短区間実効値の最大値σ max の平均値であるσ max を求めこれを閾値 vslo とする．次に各 OFDM フレーム毎にσ max を求めこれを vslo と比較する事により ab が aboより大きいことを検出する．

検出結果

(#0)

(#1)

(#2)

(#3)

(#4)

(#5)

010000:誤検出:検出:未検出

Fig.19 Detected position of burst noise

バースト雑音の振幅倍率(ab)対短区間実効値の最大値の平均(σ max )特性を Fig.20 に示す．ab が 1.55 の時のσ max は2.11 となりこの値を閾値 vslo としている．また，両矢印は95 パーセント信頼区間を示す．

――− 55 −0短区間実効値の最大値の平均()

OFDM 伝送システムにおけるバースト雑音に起因する無線回線推定誤差の低減について

6・検出：

σ max

ABNが存在するRSスロットを正しく検出

54#03

#2

#3

#4

#5

#6

：95%信頼区間

2.112・誤検出：
ABNが存在しないRSスロットを誤って検出

100

#1

1 1.55 2

Fig.20 ab vs.

34567 ab#0

σ max characteristic#0#1#2RSスロット

設定値
3.5[GHz]
20[MHz]15[kHz]1200
200(オール“1”)

5.2 要求されるバースト雑音検出特性
バースト雑音の検出・誤検出・未検出の各パターンを
Fig.21 に示す．ここでは，バースト雑音が存在する RS ス
ロットを正しく検出する検出とバースト雑音が存在しない
RS スロットを誤って検出する誤検出とどの RS スロットも検出されない未検出の 3 項目でバースト雑音の検出能力の評価を行う．各確率の理想特性を Fig.22 に示す．この特性は，(1)ab が abo より大きい時に検出，(2)ab が abo より小さい時に未検出，(3)任意の ab で誤検出となる．

#4

#5

#6

#3

#4

#5

#6

1OFDMシンボル

Table．1 Simulation Parameters#n;RSスロット番号

Fig.21 Detection patterns

検出・誤検出・未検出確率

OFDM フレーム長
無線回線
Eb/N0[dB]
試行回数(slot)#3

どのRSスロットも検出されず5.1 シミュレーション評価条件
Table.1 にシミュレーションの評価条件を示す．基本的には 3GPP の LTE-advance 規格を用いバースト雑音は時間長を 1[μs]周波数帯域幅を 18[MHz]としている．

2048
時間幅:1[μs]周波数帯域幅:18[MHz]66.7[μs]
Vehicular A,120km/h
16[dB]
2000[slot]#2・未検出：

5．性能評価設定項目
周波数帯域幅帯域
サブキャリア間隔
サブキャリア数(DS+RS)
RS サブキャリア数(パターン)FFT サイズ
バースト長

#1

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
00②①

検出確率
誤検出確率
未検出確率

123③4567 ab

Fig22. Ideal detection probability characteristics―6 ―−6−片岡彩・熊谷数馬・小川佳彦・本間光一

検出・誤検出・未検出確率abo = 1.00

検出確率
誤検出確率
未検出確率

1234567 ab

検出・誤検出・未検出確率

Fig.23 ab vs. each probability characteristics(abo=1.00)

10.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
00

abo = 1.55

10.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
00

検出確率
誤検出確率
未検出確率

123457 ab6Fig.25 ab vs. each probability characteristics(abo=1.55)

abo = 1.38

検出確率
誤検出確率
未検出確率

検出・誤検出・未検出確率

10.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
00

1
0.9
0.80.70.60.50.4
0.3
0.2
0.100abo = 2.00

検出確率
誤検出確率
未検出確率

123457 ab

6Fig.26 ab vs. each probability characteristics(abo=2.00)

1234567 abFig.24 ab vs. each probability characteristics(abo=1.38)

誤検出確率

検出・誤検出・未検出確率

5.3 バースト雑音検出の性能評価結果
4 点の abo でバースト雑音の検出能力の性能評価を行った．各 abo について ab 対各確率を Fig.23～Fig.26 に，また abo 対誤検出確率を Fig.27 に示す．
Fig.27 より abo が 1.38 以上で誤検出が 0 になる事が分かる．

10.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
00a b = 1 .55

11.38

234567 abo

Fig.27 ab vs. error probability characteristic――− 77 −OFDM 伝送システムにおけるバースト雑音に起因する無線回線推定誤差の低減について

5.4 本無線回線推定法の性能評価
ab 対 SDR0 特性を Fig.28 にその拡大図を Fig.29 に示す．
バースト雑音の振幅倍率(ab)が 1.55 で切り替える方式によってほぼ所望の特性を確保する事が出来る.また，Fig.29からわかるように所望の特性からの回線推定歪の劣化は最大 0.48[dB]である．

40
シミュレーション結果

35

ABNを素通し1RS除去

SDRo[dB]

302520151050012abo = 1.55

34567 abFig.28 ab vs. SDRo characteristics

参考文献[1] http://www．3gpp．org/[2] 小林英雄，森香津夫，“離散コサイン変換を用いた OFDM
伝 送 路 推 定 の 提 案 ” ， 信 学 論 B Bol. J88-B No.1
pp.256-268，January，2005[3] F.Garcia，M.J. Paez-Borrallo，S.Zazo，“DFT-basedchannel estimation in 2D-pilot-symbol-aided OFDM
wireless systems,” Proc. IEEE VTC 2001 Spring，
VTS 53rd Vol.2, pp.810-814 May 2001
[4] Y.Zho, A.Huang, “A Novel Channel Estimation Method
for OFDM Mobile Communication Systems Based on
Pilot Signals and Transform Domain Processing,”
Pro. IEEE VTC’97，pp.2089-2093，1997[5] 山下他，”広帯域 OFDM システムにおける無線伝送路推定方法の検討”電子情報通信学会 2009 年総合大会，
BS-3-16， 2009[6] 山下他，”WSSUS モデルを用いた広帯域 OFDM システムの無線伝送推定方法の検討” 東海大学紀要情報理工学部，
Vo2．No.1 2009[7] 片岡他，”OFDM 伝送における参照信号数と参照信号レベルに関する検討” 電子情報通信学会 2010 年ソサエテ
ィ大会，B-5-58[8] インプレス標準教科書 HSPA+/LTE/SAE,P149

SDRo[dB]

2524

シミュレーション結果

23

ABNを素通し1RS除去

22

目標

21

0.48[dB]

20
19
18
1716
15
1

1.2

1.4

1.6

1.8

2 ab

Fig.29 extended figure of Fig.28

6． まとめ本稿ではバースト雑音に起因する無線回線推定誤差の低減方式について述べた.まず，電圧を基準としたバースト雑音の検出方式によりバースト雑音のデータ信号と参照信号を加えた信号に対する振幅倍率の閾値が 1.38 以上で誤検出なしにバースト雑音の検出と位置の特定が可能であった．
次に閾値を 1.55 とし振幅倍率が閾値より小さい時はバース
ト雑音を含んだまま受信信号を素通しにし閾値より大きい
時はバースト雑音が存在する受信信号から参照信号に周期してバースト雑音を含んだ 1RS スロット分の受信信号を除去する事によってほぼ所望の特性が得られバースト雑音に対する大幅な無線回線推定精度の向上が出来た．またこの時の所望特性からの劣化は最大 0.48[dB]であった．

―
8 ―−8−