"チャネル全体の周波数応答を推定する方法であって、該チャネルは広帯域チャネルであり、該チャネルの一部の測定のみが利用可能であり、該一部はサブバンドであり、該サブバンドは非重複の狭い周波数であり、該方法は、前記サブバンドにおいてのみ送信されるサウンディング信号に基づいてチップ期間のフラクションである分解能で前記サブバンドにおける遅延を推定すること、前記遅延に基づいて前記サブバンドのチャネルインパルス応答を求めること、及び前記チャネルインパルス応答を確率的に結合することであって、前記チャネル全体のモデルを抽出すること、を含む、方法。前記サブバンドの帯域幅は異なる、請求項1に記載の方法。前記推定することは、照合フィルタリング後に各k番目の前記サブバンドの受信信号ykをオーバーサンプリングすること、遅延τを有する遅延送信信号xをオーバーサンプリングすること、相関された受信信号と前記遅延送信信号とを合計することであり、結果の信号zkを生成すること、及び前記遅延τを推定すること、をさらに含む、請求項1に記載の方法。前記推定することを行う前に、前記結果の信号zを周波数領域に変換すること、をさらに含む、請求項3に記載の方法。前記推定することは遅延領域において行われる、請求項1に記載の方法。前記推定することは周波数領域において行われる、請求項1に記載の方法。前記結合することは重み係数を使用する、請求項1に記載の方法。この発明の実施の形態は、広帯域チャネルの一部、具体的には非重複の狭い周波数サブバンドにおける測定しか利用可能でないときに、広帯域チャネルの周波数応答を推定し、その後、チャネルモデルを抽出する方法を提供する。従来のチャネルモデル化技法は、サウンディング信号が利用可能でない帯域の部分をモデル化することができない。すなわち、これらの技法は、従来の補間を使用する場合、性能が低下するという難点がある。この障害を回避するために、実施の形態は、3ステップ超分解能ブラインド方法を提供する。第1に、各サブバンドの伝達関数に基づく超分解能方法を使用することによってパス遅延が別々に推定される。分解能は、チップ期間のフラクションであり、推定値は、非重複周波数サブバンドにおいてのみ送信されるサウンディング信号に基づいている。本方法は、このような遅延推定値のセットを利用して、未測定のサブバンドにわたってチャネル推定を行い、その後、広帯域チャネル全体にわたる周波数応答を導出する。サウンディング信号は未測定のサブバンドにわたって送信されないので、このチャネル推定はブラインドであると言われる。最後に、異なるサブバンドから導出された推定値はソフト結合技法を介して結合される。超分解能ブラインド方法は、従来の方法を上回る大幅な性能利得を達成することができる。この発明は、対象となる周波数帯域の非重複サブバンドにおける測定から伝播チャネルを再構成する方法を提供する。マルチパスパラメーターの高分解能の推定及び結果の適切な結合を使用することによって、測定されたサブバンド間を正確に補間するモデルが導出されている。この発明の実施の形態は、広帯域チャネルの一部、具体的には非重複周波数サブバンドにおける測定しか利用可能でないときに、広帯域チャネルの周波数応答を推定し、その後、チャネルモデルを抽出する方法を提供する。図1に示すように、システムは、無線チャネル115によって接続される送信機110及び受信機120を含む。システムは、ガードバンドによって分離されたK個の非重複狭帯域サブバンド101を使用する。図2は、K=2個のサブバンドを有する特定の場合を示す。各サブバンド、すなわちガードバンドの帯域幅は異なることができることに留意されたい。図1に示されるように、G個の繰り返される疑似雑音系列111から成るサウンディング信号が、平方根二乗余弦フィルター等のパルス形状フィルターhT113に供給される前にまずアップサンプリングされる。その後、このパルス形状信号は、fkにアップコンバートされ、k番目のサブバンドを通じて送信される。その結果、送信信号sは、異なる非重複の狭い周波数サブバンドにわたって送信された複数の狭帯域サウンディング信号を重ね合わせたものである。L個の離散MPCで構成される周波数選択チャネルを考えることにする。したがって、チャネルインパルス応答は、として表すことができる。ここで、δはデルタ関数である一方、αl及びτlはそれぞれl番目のMPCのパス利得及び遅延である。チャネルはG個のPN系列にわたってほぼ静的な状態を維持するものと暗黙的に仮定されていることに留意されたい。受信機は、照合フィルター121及び以下で詳述されるこの発明の実施の形態による超分解能ブラインドチャネルモデル化方法300を含む。受信信号は、s及びhの畳み込みとして記述することができ、と示される。ここで、wはゼロ平均複素ガウス雑音CNとしてモデル化される。受信機は、rを受信すると、まず、各サブバンドの受信信号をベースバンドにダウンコンバートし、ダウンコンバートされた信号をhRと照合フィルタリングする。照合フィルタリングの後、その結果のk番目のサブバンド受信信号は、k=1,2,...,Kについてのyとなる。遅延τの後の送信信号は、xである。hの周波数応答をHによって示すことにする。明らかに、Hの簡単な最小二乗推定値は以下の通りに導出することができる。ここで、R及びSは、それぞれr及びsのフーリエ変換である。図2に示されるように、チャネル全体の応答201は、周波数帯域において送信されたサウンディング信号SIG1=f1及びSIG2=f2から推定される。ブラインド領域200にわたってS≒0であるので、式から導出された推定値は、ブラインド領域にわたって相当な推定誤差を受ける。従来の方法は、測定されたサブチャネル間の線形補間に基づく技法によってわずかに改善することができると言える。しかしながら、この改善は、ブラインド領域の幅がチャネルのコヒーレント帯域幅よりも長い場合に小さい。以下、式に示される方法は従来方法と呼ばれる。以下に、非重複サブバンドにおいてサウンディング信号を利用することによりチャネル周波数応答Hを導出する超分解能ブラインド方法を説明する。表現を明確にするために、図1に示されるように、K=2の場合に的を絞ることにする。しかしながら、以下の議論はK>2に簡単に拡張することができることが強調されるべきである。ステップ1:超分解能遅延推定図3は、この発明のチャネルモデル化方法を示す。第1のステップ301において、超分解能遅延推定が、変更された遅延ドメインMUSIC方法又は周波数ドメインESPRIT方法によって行われる。TC及びUによって、それぞれPN系列チップ期間及び1つのPN系列当たりのチップ数を示すことにする。パス遅延推定の分解能がTCによって制限される従来のPN相関方法とは対照的に、本超分解能遅延推定は、TCのフラクションの分解能の推定値を提供することができる。詳細には、ESPRIT方法は、全数検索を必要としないので、MUSICよりも計算上有利である。この発明の方法は、ESPRIT方法を次の通りに改良する。パルス形状を考慮に入れること、及びこれまで提案されたように受信信号にESPRITを直接適用するのではなく、受信信号を送信PN系列と相関させた後にのみESPRIT方法を適用することの2つの重要な相違が、この発明の方法とESPRITとを区別する。従来のMUSIC及びESPRITは、米国特許第7,609,786号明細書及び米国特許第4,750,147号明細書に説明されている。これらの米国特許は参照により本明細書に援用される。図5により詳細に示されるように、照合フィルタリング後のk番目のサブバンドの受信信号y501及びτ遅延送信信号x502は、周波数fS=1/520において、それぞれD倍オーバーサンプリングされる。次に、y[n]はxτ[n]と相関され、DU個のサンプルの1つのPN系列にわたって合計される。その結果のzは次の形を取る。ここで、vはパルス形状PN系列の自己相関関数であり、ψは相関後の付加雑音である。図4は、ロールオフ係数βの異なる値を有する二乗余弦パルス形状PN系列の関数vを示す。小さなロールオフ係数βに関連した自己相関関数ほど、理想的な自己相関関数と比較して[-1,1]の外側により大きなリップルを伴っていることが図4から観察されることは興味深い。換言すれば、ロールオフ係数が小さくなると、その結果、超分解能遅延推定について、干渉がより多くなることを犠牲にして帯域制限性能はより良くなる。次に、以下の通りに、周波数に基づく遅延推定を行う前にzを周波数領域に変換することができる。逆畳み込みの後、が得られる。ここで、であり、z、V、及びΨは、それぞれzのフーリエ変換、vのフーリエ変換、及びψのフーリエ変換である。JのN個のサンプルが、f=0,Δ,2Δ,...,Δにおけるそのメインローブから取られる。雑音相関行列が、によって与えられることを示すことができる。ここで、0≦p,q≦N-1であり、は、を有するパルス形状雑音共分散行列である。式を周波数領域ESPRIT方法に代入すると、によって示されるパス遅延の超分解能推定値を抽出することができる。ここで、q=1,2,...,Qであり、Q≧Lである。ステップ2:ブラインドチャネル推定第2のステップ302において、を得た後、2つの手法、すなわち遅延領域手法及び周波数領域手法を利用して、チャネルインパルス応答を導出することができる。遅延領域手法では、ベクトルを形成する前に、まずI個のサンプルが収集される。式から、zを以下の行列形式に書き直すことができることを示すことは簡単である。ここで、である。その結果、αのLS推定値はとして導出することができる。しかしながら、遅延領域手法に関連した1つの起こり得る欠点は、式から導出されるチャネル周波数応答がk番目のサブバンドにわたって式で推定されたものから大きなずれを示す可能性があるということである。このような動機付けから、次に、式から導出された推定値を利用することによってチャネル振幅を抽出する周波数領域手法を説明することにする。第1に、チャネルインパルス応答ベクトルが、と定義される。ここで、L個の要素のみが非ゼロである。以下では、であることが利用される。ここで、は、のL個の非ゼロの要素のみを含み、は、その第l列がの第列であるN×L行列である。したがって、は、対応する列のみを有するの部分行列である。{τl}は利用可能でないので、{τl}をと置き換え、式は、となる。ここで、は付加雑音であり、は、その第q列がの第列であるN×Q行列である。したがって、が得られる。しかしながら、式から導出されたの推定値が、k番目のサブバンドにわたってのみ信頼性があることを思い出されたい。したがって、式において、式から導出されたk番目のサブバンドにわたってのみのM>Q個のサンプルを取ることにする。最後に、式へのの代入の結果、そのサブバンドにわたるの推定値が得られる。ステップ3:ソフト結合第3のステップ303は、を結合して、広帯域チャネル全体にわたる正確なチャネル推定値を提供する。明らかに、その結果の推定値は、少なくとも以下の2つの要件を充足しなければならない。第1に、結合された推定値は、チャネル全体にわたって連続的な周波数応答を表すべきである。第2に、結合された推定値は、測定サブバンドだけでなくブラインド領域にわたっても良好な推定値を提供すべきである。ソフト結合手法は、以下の通りに確立することができる。ここで、ρk≧0は、図6に示されるように、周波数fにおける重み係数であり、である。すなわち、ソフト結合は確率的である。{ρk}は、の信頼性を正確に反映するように設計されるべきであることは容易に理解される。は、fがk番目のサブバンドから遠くなるにつれて信頼性が低くなることに留意されたい。この観察結果に触発されて、{ρk}の単純ではあるが効率的な設計例が図6に示されている。図6では、ρkはk番目のサブバンドにわたって1のままであり、ブラインド領域にわたって0に直線的に減少する。"