入力信号のクレストファクタを低減する方法であり、送信器の一部で行われる方法であって、予め定められたクリッピング閾値を用いて前記入力信号をクリッピングすることによりクリッピングされた信号を生成し、前記入力信号からピーク信号を生成し、前記ピーク信号は前記入力信号と前記クリッピングされた信号との間の差を具備し、前記周波数領域において定義されたフィルタリングマスクの逆フーリエ変換で前記ピーク信号の少なくとも一部を畳み込み、フィルタリングされた信号を生成し、前記入力信号から前記フィルタリングされた信号を減算することによって減算信号を生成することを具備する方法。前記ピーク信号のデータ点の所定数のみ畳み込まれ、データ点の前記所定数は、最も高い振幅を伴う前記ピーク信号のデータ点の前記所定数である請求項1の方法。前記入力信号は、シンボルに関し、初期ピーク信号は、前記シンボルに関する前記入力信号の全データ点の受信に先立って生成され、前記畳み込みは、前記初期ピーク信号に基づいて開始される請求項1の方法。さらなるデータ点は、前記シンボルに関する前記入力信号の一部として、前記さらなるデータ点が受信されるにつれて前記初期ピーク信号に加えられ、更新された初期ピーク信号が生成され、前記畳み込みは、前記更新された初期ピーク信号に基づいて継続される請求項3の方法。前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換は、1度生成され、メモリに格納される請求項1から請求項4のいずれか1項の方法。送信器のプロセッサを用いて前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換を計算することをさらに具備し、前記プロセッサは、前記送信器によって送信されるべき信号の前記逆フーリエ変換を計算することにより、前記入力信号を生成するように適応される請求項1から請求項5のいずれか1項の方法。前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換のエネルギーの少なくとも99、少なくとも90、または少なくとも80を示す前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換の最大値のみが、前記ピーク信号の前記少なくとも一部を畳み込む際に用いられる請求項1から請求項6のいずれか1項の方法。前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換のエネルギーの少なくとも99、少なくとも90、または少なくとも80は、前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換のデータ点の第1数内に集中し、前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換の原点を中心とし、前記入力信号は、データ点の第1数の少なくとも半数を具備し、前記逆フーリエ変換の第1データ点から拡張されるOFDM信号のシンボルの逆フーリエ変換の一部である請求項1の方法。前記方法は、複数の入力信号に連続して適用され、前記複数の入力信号は、OFDM信号の同じシンボルに関し、第1入力信号は、前記シンボルの前記逆フーリエ変換の一部であり、前記一部は、データ点の前記第1数の半数と等しい少なくともいくつかのデータ点を具備し、前記一部の前記第1データ点は、前記逆フーリエ変換の前記第1データ点であり、連続する入力信号は、前記シンボルの前記逆フーリエ変換のさらに一部を受信し、受信したさらなる一部を以前の入力信号に追加することによって生成される請求項8の方法。前記減算信号の誤りベクトル振幅を決定し、前記誤りベクトル振幅が最大許容誤差ベクトル振幅を越える場合、前記ピーク信号がゼロとなるデータ点のうちの最小振幅を有する前記ピーク信号のデータ点を設定することをさらに具備する請求項1から請求項9のいずれか1項の方法。時間領域信号のクレストファクタを低減する方法であり、送信器で行われる方法であって、予め定められたクリッピング閾値を用いて前記信号をクリッピングすることによりクリッピングされた信号を生成し、前記信号から前記クリッピングされた信号を減算してピーク信号を生成し、前記ピーク信号の少なくとも一部を周波数領域に変換することによってフィルタリングされたピーク信号を生成し、周波数領域フィルタリングマスクを変換されたピーク信号に適用することによってフィルタリングされた信号を生成し、前記フィルタリングされた信号を時間領域に変換し、前記信号から前記変換されたフィルタリングされた信号を減算することを具備する方法。畳み込みまたは変換に先立って前記ピーク信号の前記少なくとも一部におけるデータ値に、複素ウェイトを適用することをさらに具備する請求項1から請求項11のいずれか1項の方法。時間領域入力信号を受信する入力と、予め定められたクリッピング閾値を用いて前記入力信号をクリッピングすることによってクリッピングされた信号を生成し、前記入力信号と前記クリッピングされた信号との間の差を具備するピーク信号を生成し、前記周波数領域において定義されたフィルタリングマスクの逆フーリエ変換で前記ピーク信号の少なくとも一部を畳み込み、フィルタリングされた信号を生成し、前記入力信号から前記フィルタリングされた信号を減算することによって減算信号を生成するプロセッサを具備する装置。前記プロセッサは、多くの乗算器を具備し、前記プロセッサは、それぞれの乗算器の中で前記ピーク信号のデータ値を入力し、前記プロセッサは、前記それぞれの乗算器の中で前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換の値をさらに入力し、前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換の入力されたデータ値のそれぞれは、前記ピーク信号の前記データ値のそれぞれ1つと関連する請求項13の装置。前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換の少なくとも一部を格納するメモリをさらに具備する請求項13または請求項14の装置。前記入力信号を生成するために信号の逆フーリエ変換を行うIFFTプロセッサをさらに具備し、前記IFFTプロセッサは、アイドルidle期間中に前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換を計算し、前記メモリに前記フィルタリングマスクの前記逆フーリエ変換をさらに格納する請求項15の装置。振幅順に前記入力信号のピークをソートし、畳み込みに関するピークの所定数を選択するピークソート配置をさらに具備する請求項13から請求項16のいずれか1項の装置。畳み込みに利用可能になったピーク信号値の所定数の後に、実時間における前記ピーク信号をさらに畳み込む請求項13から請求項16のいずれか1項の装置。前記プロセッサは、前記減算信号の誤りベクトル振幅が予め定められた閾値を越えるかどうかを決定し、前記畳み込みに先立って減算信号をゼロに生成する際に、用いられる可能性のあるまたはすでに用いられた前記ピーク信号の最小の非ゼロ値を設定する請求項13から請求項18のいずれか1項の装置。時間領域信号を受信する信号入力と、予め定められたクリッピング閾値を用いて前記入力信号をクリッピングすることによってクリッピングされた信号を生成し、前記入力信号と前記クリッピングされた信号との間の差を具備するピーク信号を生成し、前記ピーク信号の少なくとも一部を周波数領域に変換し、前記変換されたピーク信号に周波数領域フィルタリングマスクを適用することによってフィルタリングされた信号を生成し、前記フィルタリングされた信号を時間領域に変換し、前記信号から、変換されたフィルタリングされた信号を減算するプロセッサとを具備する前記時間領域信号のクレストファクタを低減する装置。前記プロセッサは、畳み込みまたは変換に先立って前記ピーク信号の前記少なくとも一部に複素ウェイトをさらに適用する請求項13から請求項20のいずれか1項の装置。好ましい実施形態は、図1および図2に示すアプローチを組み合わせる。好ましい実施形態は、特に、図2に示すクリッピングおよびフィルタリング構成を適用するが、周波数領域におけるピーク信号の変換によって、または、周波数領域において定義されるフィルタリングマスクの逆フーリエ変換を用いて信号を時間領域に畳み込むことによって、従来のフィルタで置き換える。それゆえ、図2に示す構成は、好ましい実施形態にも適用する。しかし、好ましい実施形態は、以下に詳細に議論するように、既知のフィルタリング手法とは異なるフィルタリング手法を用いる。周波数領域帯域外干渉は、時間領域の場合よりもより簡単に減衰させることができる。処理された周波数領域信号はその後、送信のために時間領域に戻すように変換される。図1を参照して上述された既知のクレストファクタ低減手法と比較した主な利点は、時間領域から周波数領域への変換が、閾値を越えたピークのみ含む信号で行われることである。選択されたクリッピング閾値レベルがとても低くなければ、この種の信号は一般的にまばらである。以下により詳細に議論するように、フィルタされるべきピーク信号のまばらな種は、行うべきフィルタリングを、いずれも明らかなFFTおよびIFFT演算を行うことなしにできるようにする。好ましい実施形態の方法は、それゆえ、図1の既知の方法と比較して、クレストファクタ低減方法に関連する複雑性を大きく低減する。図2の既知の方法と比較して、好ましい実施形態の方法は、複雑なフィルタの必要なしに、ピーク信号をフィルタリングする簡易な方法を提供する。図2に戻って参照すると、信号xCは、長さNLの入力シンボルxをクリッピングすることで生じる。ポーラクリッピングは、絶対値がある閾値Cを越えるxの各要素xiに関する値がによって置き換えられることによって採用される。∠xjは、xjの位相を示す。ここで、閾値を越えるピークxDのみ含む信号は、xからxCを減算することによって計算される。硬クリッピングhardclippingのせいで、このピーク信号は関心のある主帯域から外のスペクトル内容を有しそうであり、従ってフィルタされなければならない。一般的なクリッピングおよびフィルタリング実装は、FIRフィルタのような従来のデジタルフィルタ構造を採用する。しかし、例えば、いくつかのOFDMA信号により要求されうるような、多くのノッチとピークとを備える複素周波数応答を生成することが難しい。本実施形態の方法では、従来のフィルタは、xDでFFT演算を行う代替配置によって置き換えられる。所望の周波数領域フィルタリングマスクGΩは、その後、周波数領域値に適用される。ここでΩは、周波数領域信号のインデックスである。マスクGΩは、帯域外位置Ω0における信号が、要求された最大誤りベクトル振幅EVMまたは隣接チャネルリーク電力比ACLRを満たすように要求される量によって、減衰されるように選択される。マスクGΩは、帯域内周波数Ω1における値が修正されないままであるように、さらに選択される。マスクGΩは周波数領域信号に適用されている時点で、フィルタリングされた信号は、IFFT演算を介して時間領域に戻すように変換される。この方法は、数学形式で表現されうる。ここで、図1の通り、xFはフィルタリングされたピーク信号であり、Nは信号が割り当てられるサブキャリアの数であり、Tは時間領域信号の時間インデックスであり、xDはクリッピングされたピーク値のみ含む時間領域信号であり、Ωは、周波数領域信号のインデックスであり、Gは周波数領域フィルタリングマスクであり、Lは、時間領域に割り当てられたシンボルを含む周波数領域信号を変換するために用いられた初期逆フーリエ変換を用いるオーバーサンプリング係数である。式2は、のようにも表現されうる。gTは、GΩの逆離散フーリエ変換である。上に述べたように、たいていの場合、信号xDはまばらであり、信号xDの時間インデックスTの小さいサブセットは、非ゼロ値を含む。好ましい実施形態では、フィルタ処理に含まれるxD内の非ゼロ位置の数は、最大値Pmに制限される。従って、方法の最初のステップでは、時間領域信号xDにおけるピークは、それらの振幅によってソートされ、xDが非ゼロであるPタイムインデックスのセットTpが選択される。信号xDにおける非ゼロピークの数PがPmよりも大きい場合、最も大きい振幅を伴うPmピークが選択される。それゆえ、Pに関する最大値はPmとなる。その後、上述したFFTおよびIFFT演算が行われる。そうすることにより、Tpのインデックスのみ考慮される。これは、以下の形式で表現される。また、行列形式としては、である。ここで、Aはによって与えられるエントリを備えるNL×P行列である。ここで、xDPは、上に議論したソートされたピークを含むベクトルである。図3は、送信器において式4の処理を適用するフィルタ200を示す。ある実施形態における図3のフィルタ200は、図2におけるフィルタ150の代わりをする。図3からわかるように、ピークソートおよび選択手段210は、時間領域信号xDにおけるP個のピークをソートする。P個のソートされた信号xDP[1]からxDP[P]までは、信号xDのソートされたピークを示し、また、信号xDにおけるピークの数が、ピークの最大数Pmよりも多い場合、Pmは、信号xDの最大ピークである。信号xDP[1]からxDP[P]によりソートされたPは、乗算器220に関連するPへのそれぞれの入力を形成する。ピークソートおよび選択手段210は、メモリ230へ、選択されたピークの時間インデックスTPをさらに識別する。メモリ230は、ルックアップテーブルとして動作し、周波数領域において以前に定義されていた所望の減衰マスクGΩの時間領域値gTの予め計算されたセットを含む。所望のスペクトルマスクは、シンボルごとの基準で一般的に変更されないがかなり遅く、シンボルの送信中は変更しないことに留意すべきである。OFDMシステムの場合は、単一のプロセッサが、時間領域信号が計算される必要がない時間におけるgTの値を予め計算することと時間領域信号発生とを兼ねて再利用されうるので、結果として、追加FFTプロセッサなしに実施形態の方法を実装することが可能である。スペクトルマスクの制限されたセットのみが通常選択されうる場合、要求されたスペクトルマスクの全てに関する所望のIFFT値を前もって計算し、それらをメモリ230に格納することが代替的に可能である。絶対値項中のgTの最も大きい値のサブセットのみを格納し、gTの残りの値をゼロとして取り扱うことによって、要求されたメモリサイズを低減することも可能である。gTのエネルギーのほとんどが選択されたインデックスに含まれるときに、フィルタリング特性は、許容値内にとどまる。メモリ230は、インデックスTpをアドレスとして利用する。周波数領域フィルタリングマスクGΩの逆フーリエ変換のgi-TP[1]からgi-TP[P]までのP値は、これらのアドレスに基づいて出力される。gi-TP[1]からgi-TP[P]までの値は、乗算器220が選択されたピーク値の乗算、および式4によって要求される周波数領域フィルタリングマスクの逆フーリエ変換を行えるように、乗算器220へのさらなる入力を形成する。加算器240はまた、式4に従ってPの乗算結果を合計するために提供される。さらなる実施形態では、上述したピークソートステップにより被った遅延が許容できない場合、特定の時間インスタンスで、入力シンボルのインデックス1からインデックスiBの最小数まで拡張する時間窓にあるそれらのピークにフィルタリング手法を制限することを可能にする。これは、のように表現することができる。ここで、TPiBは、入力シンボルの初期iBサンプルのみ考慮することで得られるピークインデックスのソートされたリストである。gTのエネルギーのほとんどが原点付近の2B値での窓に集中する場合、多くのローパスフィルタマスクの場合のように、式7によって達成されるフィルタ特性は、式4によって達成されるそれらと実質的に同じである。クレストファクタ低減方法によって導かれるEVMがTPのインデックスの数に比例することが理解されている。EVMとピーク数とが関連する式が利用可能であれば、所望のEVM状態が既知の式を用いるEVMを予測することによって満足させるまで、TPのインデックスを排除することによってEVMでの上界を定めることを可能にする。それゆえ、所望のEVMが達成されるまで数回、クレストファクタ低減方法を適用する必要がない場合がある。以下の考慮は、この認識をOFDMの場合に適用する。OFDMに関して、EVMの2乗平均平方根は、のように表現することができる。ここで、sjは、サブキャリアjでの送信OFDM周波数領域シンボルであり、sjRは、CFR後の同じシンボルであり、|sj-sjR|は、サブキャリアjでのシンボルについて導かれた誤差を示す。SREFは、参照シンボルとして最大エネルギーを備えるコンスタレーション点に関する。以下の不等号が適用されることが示される。この不等号に基づいて、どのシンボルも最大許容EVM値を越えないことを確証できる。このようにEVMを制限する方法が図4に示される。上述に対応して、第1ステップ300において、クリッピングされるべきピークが選択される。不等号9に基づいて、その後ステップ310において、選択されたピークが許容レベルEVMmを越えるEVMを生成するかどうかが決定される。選択されたピークに関連するEVMが許容レベルEVMmよりも大きければ、その後最小振幅のピークは、ステップ320におけるフィルタリング中に考慮されるべきピークのセットから取り除かれる。ステップ310および320では、残りの選択されたピークに関連するEVMがEVMmより低くなるまで繰り返される。残りの選択されたピークはその後、ステップ330における上述したフィルタリング演算の1つに従ってなされる。図4から、EVM要求が満たされるように、フィルタリングされた出力を計算する必要がないことが認識される。代わりに、EVMは、選択されたピークの属性のみに基づいて予測されうる。対照的に、EVMを予測するいくつかの既知の方法は、フィルタリングされた信号が最初に生成され、その後EVMがフィルタリングされた信号から決定されることが必要となる。決定されたEVMが最大許容量を超えれば、フィルタリングされた信号は、最大許容量より低いEVMを低減することを要求されるたびに、再決定されなければならないことが認識される。これは、計算コストが高くなりうる。このコストは、図4に示す好ましい実施形態の方法によって避けられる。スペクトルマスク要求を満たすためにピーク信号に適用されるどんなフィルタリングも、常にピーク再成長となることが知られている。従って、クリッピングされたピーク信号をフィルタリングすることは、クリッピングされているがフィルタされていない信号よりも高いクレストファクタを有する結果信号を生成する。上記に提案したアルゴリズムにおけるピーク再増加を低減する付加的な方法は、以下に議論される。方法では、複素ウェイトbのセットは、選択されたピークxDに適用される。行列形式では、これはのように表現することができる。ここで、Bは、その主対角線に上述のウェイトを含むP×Pの対角行列である。これらのウェイトは、位置TPでのピーク再成長を排除するように設計される。これは、等式xF=xDが、位置TPで保持するべきであることを意味する。これを達成するウェイトのセットは、式AP×b=1Pの線形システムを解くことにより得られる。ここで、1Pは、全ての要素が1である長さPの列ベクトルである。複素ウェイトbを適用することは、クレストファクタを低減した。しかし、これらの複素ウェイトを用いない上述の方法と同じ閾値を用いた方法とを比較すると、複素ウェイトbの利用は、EVMが増加する。しかし、より高い閾値が重み付けされたクレストファクタ低減方法に関する場合、重み付けされたクレストファクタ低減方法は、上述された重み付けしないクレストファクタ低減方法と比較するとき、クレストファクタおよび最大EVMの点で同様の結果を生み出す。しかし、より高い閾値のおかげで低減された平均EVMをもたらす。その上、より高い閾値は、要求されるPmを潜在的に低減する。それゆえ、クレストファクタ低減方法に関連するハードウェア要求はより低くなる。より高い閾値はまた、第1にクレストファクタ低減を要求するシンボル数を低減する。これはエネルギーを節約する。実施例図5、6および7は、L=4のオーバーサンプリングおよびN=512のサブキャリアでのOFDMシステムに関するクレストファクタ低減結果を示す。図5は、結果として生じたOFDMシンボルのクレストファクタに関するCCDFを示し、図6は、平均出力電力スペクトル密度を示し、図7は、シンボルのEVMに関するCCDFを示す。従来のクリッピングおよびフィルタリングに関する結果は、修正された/重み付けされたバージョンに関する8dBおよび元の方法例えば、重み付けを適用しない方法に関する7dBで設定されたクリッピング閾値およびPmの異なる値を用いた、提案手法の結果とともに示される。クリッピングおよびフィルタリング曲線は、ロールオフ係数0.05での50次に上げたコサインFIRフィルタに関して得られた。Pm=8のとても低い値は、クリッピングおよびフィルタリングにより生成される帯域外リップルを排除し、EVMにおける低減を提供するのと同時に、クリッピングおよびフィルタリングよりもPAPRを低減したことが図5から図7より理解できる。図5はまた、修正され/重み付けされた方法は、元の方法と比較して、それらが7dBの同じクリッピング閾値を両方用いる場合、PAPRを低減することを示す。しかし、修正された方法のEVMは、元の方法のEVMよりも高い。修正された方法のクリッピング閾値を8dBに増加させることは、元の方法によって提供されるそれと同様のPAPRを提供する一方、7dBを用いる元の方法のクリッピング閾値と大体同じになるように、最大EVMを低減する。より高いクリッピング閾値は、CFRを要求するシンボルの割合が10まで低減されることをさらに意味する。平均EVMは、約3dBごとにさらに改善される。クリッピング閾値が高いほど大きな改善が得られる。図8、9および10は、スペクトルの中間ギャップを伴う信号に関する結果を示す。図8は、結果として生じたOFDMシンボルのクレストファクタに関するCCDFを示し、図9は、平均出力電力スペクトル密度を示し、図10は、シンボルのEVMに関するCCDFを示す。図8から図10に示される結果は、図5から図7に示される結果と同様である。クリッピングおよびフィルタリングが用いられる場合、外側とギャップ内との両方におけるノイズ低減は、2つのフィルタ1つは広域通過、1つは低域通過を要求する。提案方法は、どんな追加ハードウェアも要求しない。