"時変マルチパス通信チャネルを推定する方法であって、前記方法は、前記マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信するステップと、前記受信された信号から、前記マルチパス通信チャネルのモデルにおけるタップパラメータの推定を生成するステップであって、前記モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義する、推測のためのタップパラメータを有する、前記ステップとを含み、前記推定されたタップパラメータは、前記データパケットに対して一定である、方法。前記データパケットは、直交周波数分割多重OFDMパケットである、請求項1に記載の方法。時変マルチパス通信チャネルを推定する方法であって、前記方法は、前記マルチパス通信チャネルの周波数領域チャネル推定を受信するステップであって、前記周波数領域推定は、前記マルチパス通信チャネル上で送信された前記データパケットに由来する、前記ステップと、前記周波数領域推定に基づき、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成するステップであって、前記時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、前記ステップとを含み、前記推定されたタップパラメータは、前記データパケットに対して一定である、方法。タップパラメータの前記推定を生成する前記ステップは、前記遅延およびドップラータップパラメータの探索窓を定義するステップと、前記探索窓を複数のビンに分割するステップと、それぞれの前記ビンの相関器メトリックを求めるステップと、前記求められた相関器メトリックにおける1つ以上のピークを特定するステップと、前記特定されたピークに基づき、前記遅延およびドップラータップパラメータの推定を出力するステップとを含む、請求項3に記載の方法。タップパラメータの前記推定を生成する前記ステップは、検出されたマルチパス成分の前記遅延およびドップラータップパラメータを推定するステップと、前記検出されたマルチパス成分の前記利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップと、前記推定された遅延、ドップラーおよび利得タップパラメータを、前記検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、前記検出されたマルチパス成分を前記チャネル推定から減算するステップとを含む、請求項3に記載の方法。前記推定、最小二乗推測および減算は、検出されたマルチパス成分を前記チャネル推定から反復除去するために繰り返される、請求項5に記載の方法。前記方法は、前記マルチパス通信チャネルの前記時間領域モデルの推定を改善する方法をさらに含み、前記改善は、現在考慮されているマルチパス成分以外の前記複数のマルチパス成分すべてを、前記マルチパス通信チャネルの前記推定から減算するステップと、前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記遅延タップパラメータおよび前記ドップラータップパラメータの改善された推定を生成するステップと、前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記利得タップパラメータの改善された推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップとを含む、請求項3~6のいずれか1項に記載の方法。前記改善は、前記複数のマルチパス成分の改善された推定を生成するために繰り返される、請求項7に記載の方法。タップパラメータの前記推定を生成するステップは、曖昧度関数を使用する、先行する請求項のいずれかに記載の方法。前記曖昧度関数は、次式:によって表される、請求項9に記載の方法。目標検出および/または位置測定のために、前記チャネル推定をレーダー用途に提供するステップをさらに含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。チャネル特性評価および/または前記受信された信号の処理のために、前記チャネル推定を信号通信プロセッサに提供するステップをさらに含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。前記改善された推定を、目標検出および/または位置測定のためにレーダー用途に提供するステップをさらに含む、請求項7または8のいずれか1項に記載の方法。前記改善された推定を、チャネル特性評価および/または前記受信された信号の処理のために信号通信プロセッサに提供するステップをさらに含む、請求項7または8のいずれか1項に記載の方法。前記マルチパス通信チャネルの前記時間領域モデルに基づき、前記通信チャネルの反射環境の特性を明らかにするステップをさらに含む、請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。前記方法は、前記周波数領域推定を求めるステップをさらに含み、求める前記ステップは、前記データパケットからデータを推定するステップと、前記マルチパス通信チャネル上で受信された信号から前記周波数領域推定を得るためのパイロットシンボルとして、前記データを使用するステップとを含む、請求項3に記載の方法。機械読み取り可能記録媒体に記録された機械読み取り可能プログラムコードであって、前記機械読み取り可能プログラムコードが実行されるデータ処理装置の動作を、請求項1~16のいずれか1項に記載の方法を実行するために制御するための、前記機械読み取り可能プログラムコードを含む、コンピュータプログラム製品。前記マルチパス通信チャネルの周波数領域チャネル推定を受信することであって、前記周波数領域推定は、前記マルチパス通信チャネル上で送信された前記データパケットに由来する、前記受信すること、前記周波数領域推定に基づき、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成することであって、前記時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび利得を定義するタップパラメータを有する、前記生成することの命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記推定されたタップパラメータは、前記データパケットに対して一定である、コンピュータ読み取り可能媒体。前記遅延およびドップラータップパラメータの探索窓を定義すること、前記探索窓を複数のビンに分割すること、それぞれの前記ビンの相関器メトリックを求めること、前記求められた相関器メトリックにおける1つ以上のピークを特定すること、および前記特定されたピークに基づき、前記遅延およびドップラータップパラメータの推定を出力することの命令をさらに含む、請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。検出されたマルチパス成分の遅延およびドップラータップパラメータを推定すること、前記検出されたタップの前記利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行すること、および前記推定された遅延、ドップラーおよび利得タップパラメータを、前記検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、前記検出されたマルチパス成分を前記チャネル推定から減算することの命令をさらに含む、請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。それぞれのマルチパス成分を前記チャネル推定から反復除去するために、前記推定、最小二乗推測および減算を繰り返すことの命令をさらに含む、請求項20に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。現在考慮されているマルチパス成分以外の前記複数のマルチパス成分すべてを、前記マルチパス通信チャネルの前記推定から減算すること、前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記遅延タップパラメータおよび前記ドップラータップパラメータの改善された推定を生成すること、および前記現在考慮されているマルチパス成分の、前記利得タップパラメータの改善された推定を生成するために、最小二乗推測を実行することの命令をさらに含む、請求項18~21のいずれか1項に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。前記複数のマルチパス成分の改善された推定を生成するために、請求項16に記載の減算、改善された推定の生成および最小二乗推定の実行の前記ステップを繰り返すことの命令をさらに含む、請求項22に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。時変マルチパス通信チャネルを推定するシステムであって、前記システムは、前記マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信する受信器と、前記受信された信号に基づき、周波数領域チャネル推定を生成する周波数領域チャネル推定器と、前記周波数領域チャネル推定を受信して、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるパラメータの推定を生成する時間領域チャネルモデラーであって、前記モデルは、複数のタップを備える遅延線として前記マルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、前記タップの遅延、ドップラーおよび利得を定義するタップパラメータを有する、前記時間領域チャネルモデラーとを含み、前記タップパラメータは、前記データパケットにわたって一定である、システム。複数のマルチパス成分を含みデータパケットに関連する信号に基づき、かつ前記データパケットに由来する周波数領域チャネル推定に基づき、時変マルチパス通信チャネルを推定する装置であって、前記装置は、前記チャネル推定を受信して、前記マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるタップパラメータの推定を生成する、時間領域チャネルモデラーであって、前記モデルは、前記タップパラメータに従って前記マルチパス成分の特性を明らかにし、前記タップパラメータは、前記マルチパス成分の遅延、ドップラーおよび利得を定義する、前記時間領域チャネルモデラーを含み、前記タップパラメータは、前記データパケットにわたって一定である、装置。本発明の第1の側面によれば、時変マルチパス通信チャネルtime-varyingmultipathcommunicationchannelを推定する方法が提供され、本方法は、マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信するステップと、受信された信号から、マルチパス通信チャネルのモデルにおけるパラメータの推定を生成するステップであって、モデルは、複数のタップを備える遅延線としてマルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義する、推測のためのタップパラメータを有する、ステップとを含み、推定されたタップパラメータは、データパケットに対して一定である。データパケットは、直交周波数分割多重OFDM:orthogonalfrequencydivisionmultiplexパケットであるとよい。本発明の別の側面によれば、時変マルチパス通信チャネルを推定する方法が提供され、本方法は、マルチパス通信チャネルの周波数領域推定を受信するステップであって、周波数領域推定は、マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットに由来する、ステップと、周波数領域推定に基づき、マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるパラメータの推定を生成するステップであって、時間領域モデルは、複数のタップを備える遅延線としてマルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、ステップとを含み、推定されたタップパラメータは、データパケットに対して一定である。モデルパラメータの推定を生成する方法は、遅延およびドップラータップパラメータの探索窓を定義するステップと、探索窓を複数のビンに分割するステップと、それぞれのビンの相関器メトリックcorrelatormetricを求めるステップと、求められた相関器メトリックにおける1つ以上のピークを特定するステップと、特定されたピークに基づき、遅延およびドップラータップパラメータの推定を出力するステップとを含むとよい。モデルパラメータの推定を生成する方法は、チャネル推定を受信するステップと、検出されたマルチパス成分の遅延およびドップラータップパラメータを推定するステップと、検出されたタップの複素利得タップパラメータの推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップと、推定された遅延、ドップラーおよび複素利得タップパラメータを、検出されたマルチパス成分を定量化するために使用して、検出されたマルチパス成分をチャネル推定から減算するステップとを含むとよい。本方法は、検出されたマルチパス成分をチャネル推定から反復除去するために繰り返されるとよい。モデルパラメータの推定を生成する方法は、初期チャネル推定を受信するステップと、複数のマルチパス成分の推定されたタップパラメータのセットを受信するステップと、現在考慮されているマルチパス成分以外の複数のマルチパス成分すべてを初期チャネル推定から減算するステップと、現在考慮されているマルチパス成分の、遅延タップパラメータおよびドップラータップパラメータの改善された推定を生成するステップと、現在考慮されているマルチパス成分の、複素利得タップパラメータの改善された推定を生成するために、最小二乗推測を実行するステップとを含む、推定を改善する方法を含むとよい。推定を改善する方法は、複数のマルチパス成分の改善された推定を生成するために繰り返されるとよい。先行する段落に記載された方法を実行する装置も開示される。本発明は、記載された方法を実装する装置によって実行可能な命令、および装置によって読み取り可能記憶媒体に記憶された場合の当該命令にも属する。本発明のさらなる側面によれば、時変マルチパス通信チャネルを推定するシステムが提供され、システムは、マルチパス通信チャネル上で送信されたデータパケットを含む信号を受信する受信器と、受信された信号に基づき、周波数領域チャネル推定を生成する周波数領域チャネル推定器と、周波数領域チャネル推定を受信して、マルチパス通信チャネルの時間領域モデルにおけるパラメータの推定を生成する時間領域チャネルモデラーtime-domainchannelmodellerであって、モデルは、複数のタップを備える遅延線としてマルチパス通信チャネルの特性を明らかにし、各タップは、タップの遅延、ドップラーおよび複素利得を定義するタップパラメータを有する、時間領域チャネルモデラーとを含み、タップパラメータは、データパケットにわたって一定である。以下、本発明の実施形態について、図面を参照して記載する。信号が移動体環境で送信される場合にマルチパス成分を推測するための、推定器の実施形態について記載する。この推定器は、チャネルの周波数選択性が時間とともに変化する二重分散チャネルに使用されるとよい。記載される技術は、例えばDVB-T、DVB-H、IEEE802.11、IEEE802.16、3GPP2、専用狭域通信DSRC:DedicatedShortRangeCommunications、陸上移動体の通信アクセスCALM:CommunicationsAccessforLandMobilesおよびプロプライエタリシステムなどのワイヤレス通信システムに応用される可能性がある。移動体環境で送信される電磁信号は、環境の中の物体によって散乱する。受信器104は、さらに送信器100に対してある速度を有することもあり、物体からの反射によって生じる、送信された信号の遅延および周波数偏移したバージョンの重ね合わせを受信する。送信された信号のこれらのバージョンはそれぞれ、マルチパス成分、マルチパスタップ、チャネルタップおよび/またはタップと呼ばれ、本願明細書の式中ではPによって表される。このタイプのチャネル102は、一般にマルチパスチャネルと呼ばれる。各マルチパス成分の、到着時間ToA:timeofarrivalとも呼ばれる遅延は、信号がパス距離を進むのにかかる時間によってもたらされ、τによって表される。ドップラー周波数および/またはドップラーとも呼ばれる周波数オフセットは、ドップラー効果によってもたらされ、υによって表される。各マルチパス成分の遅延および/またはドップラーの推測は、目標検出および位置測定のためにレーダー用途で使用するため、または信号通信におけるチャネル特性評価のために、グラフィカルディスプレイなどのユーザインターフェースに出力されても、さらに/またはメモリに記憶されてもよい。推測は、目標検出および位置測定のために、例えばレーダーアプリケーションソフトウェア向けにデジタル形式で、レーダー用途に提供されてもよい。推測は、チャネル特性評価のために信号通信用途に提供されてもよい。推測は、効率的で信頼性のある通信方式の開発のために信号通信用途において使用されてもよい。マルチパスのコヒーレンス帯域幅が、送信される信号の帯域幅と比較して小さければ、結果として生じるチャネルは周波数選択性である。直交周波数分割多重方式OFDM:Orthogonalfrequencydivisionmultiplexingは、比較的低い受信器複雑性で周波数選択性チャネルに対処するよう、特別に設計された送信戦略である。OFDMでは、信号帯域幅が、重なりをもたないしたがって直交するいくつかの狭帯域サブキャリアに分割され、その結果各サブチャネルは、周波数非選択性である。図2は、送信器100と受信器104との間に2パスチャネルをもたらすインフレクタ200を備える環境の例を示す。図中、Tは、送信器100のポジションを表すポイントであり、Rは、受信器104のポジションを表すポイントであり、Qは、信号インフレクタ200のポジションを表すポイントである。図3は、図2の環境に対応する時間領域正規化された電力遅延プロファイルを備えるにおけるチャネル102の例を示す。直接パスTRは、時間t1におけるチャネルタップh1700に対応する。インフレクタ200を介する屈折したパスは、遅延t2におけるチャネルタップh2702に対応する。この例では、h2702は、増大した伝搬損失屈折したパスは直接パスよりも長いためおよび屈折200のポイントでの減衰により、タップh1700と比べてより低い電力を有する。2つのチャネルタップ間の時間差は、Δt12=t2-t1である。タップh1700およびh2702の瞬時位相および位相の変化率も異なるかもしれない。図4にあるように、送信された信号106は、環境によって引き起こされるチャネル102の影響を受ける。受信された信号は、受信アンテナ108において収集されて受信器104に入力される。受信器104は、受信された信号を処理して、送信されたデータを判断する。図4は、チャネル推測との関連における受信器処理を示すものであり、当業者に明らかである受信器104の一般的な動作に関する詳細は省略していることもある。例えば、受信器104はさらに、送信されたデータを、通信システムのほかのコンポーネントに利用可能にすることもある。チャネルはパケットの持続時間中に変化するため、受信器104は、例えば受信された信号サンプルなどの受信器情報を、周波数領域の初期チャネル推定112を提供する周波数領域チャネル推定器110に出力する。WIPO公開番号国際公開第2007022564号、国際公開第2007095697号、国際公開第2008040088号でそれぞれ公開されている、本発明者らの、同一出願人による以前の国際PCT出願PCT/2006/AU001201号、国際出願PCT/2007/AU000231号および国際出願PCT/2007/AU001506号は、チャネル推定器110のシステムおよび方法を開示しており、その内容を参照によって本願明細書に引用したものとする。周波数領域チャネル推定器110は、受信器104とは別個の機能モジュールとして示されているが、実際には、チャネル推定器110は受信器104のコンポーネントであってもよい。周波数領域チャネル推定112は、各マルチパスタップの遅延、複素利得およびドップラーを含む時間領域パラメータを推定する時間領域チャネルモデラー114に提供される。時間領域チャネルモデラーで使用される方法は、下記でさらに詳しく記載する。時間領域チャネルモデラー114は、受信器104に組み込まれた機能モジュールであってもよい。あるいは、モデラー114は、受信器104とデータ通信している別個のユニットとして実装されてもよい。モデラー114は、オフラインで、すなわち以前に受信器104によって受信されたデータを使用して実行されることも可能である。周波数領域チャネル推定器110および時間領域チャネルモデラー114を含む、本願明細書に記載された機能モジュールは、例えば特定用途向け集積回路ASIC:application-specificintegratedcircuitなどのハードウェアにおいて実装されてもよい。ほかのハードウェア実装には、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA:field-programmablegatearray、構造化ASIC、デジタル信号プロセッサおよび個別論理があるが、これらに限定はされない。あるいは、機能モジュールは、コンピュータシステム内で実行可能な1つ以上のアプリケーションプログラムなどのソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶されて、コンピュータシステムによる実行のためにコンピュータ読み取り可能媒体からコンピュータシステムへとロードされてもよい。コンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータプログラム製品である。そのような媒体の例には、CD-ROM、ハードディスクドライブ、ROMまたは集積回路があるが、これらに限定はされない。プログラムコードは、例えば別のコンピュータまたはネットワークデバイスへの無線送信チャネルまたはネットワーク接続などの、コンピュータ読み取り可能送信媒体を介して送信されることも可能である。モデラー114において使用される方法は、以下のセクションに記載されるシステムモデルを使用する。1.システムモデル長さLのOFDMシンボルのパケットが送信される、KサブキャリアのOFDMシステムについて考える。が、OFDMシンボルlのサブキャリアkのシンボルを示し、が、任意の複素コンステレーションであるとする。各シンボルは、から、独立して均等に無作為抽出され、任意のn≠lまたはm≠kに関して、単位平均エネルギー、すなわちおよびを有する。受信器は、例えばパイロット信号または復号器の決定のフィードバックからなど、送信されたシンボルXl,kの完全な知識を有すると仮定する。が、連続時間送信OFDM信号を示し、が、第lのOFDMシンボルであり、Tdは、OFDMシンボル持続時間秒であるとする。1/Tは、サブキャリア間隔Hzである。Tcp=Td-Tcpが、サイクリックプレフィックス持続時間秒であり、wtは、かつとなるような窓関数である。したがって、送信される信号は、単位エネルギー、すなわち、次を有する。最も単純な窓関数は、次の場合である。なお、の場合wt=0であるという要件は、必ずしも必須ではないが、簡潔にするためにこのように仮定する。実際には、1は、逆離散フーリエ変換IDFT:inversediscreteFouriertransformによって実行される。送信および受信フィルタ応答gTxtおよびgRxtそれぞれと、Pのマルチパス成分を備える二重分散チャネルモデルとを仮定する。式中、ap、νpおよびτpは、それぞれ第pの複素利得、ドップラーおよび遅延を示す。なお、これらのパラメータは、OFDMパケットのLシンボルにわたって一定であると仮定される。したがって、全体のチャネル応答は、次式のように示される。式中、gt=gTxgRxtは、結合された送信/受信フィルタ応答であり、は、畳み込みを示す。送信された信号xtの曖昧度関数は、次式の通り定義される。1で定義したOFDM信号の場合、曖昧度関数は、次式のように示すことができる。式中、は、wtの曖昧度関数である。実際には、wtは、通常、|τ|>Tcpかつ|ν|>1/Tの場合に次式のようになるよう設計される。これは、次を意味する。例えば、の特殊な場合であれば、次式のようになる。実際には、OFDMシステムは、サイクリックプレフィックスがチャネルの遅延広がりよりも大きくなるように設計されている。すなわち、主とした関心は0<τ≪Tdにある。さらに、移動体チャネルによって引き起こされるドップラー周波数は、典型的には|ν|≪1/Tである。こうした条件のもと、であり、曖昧度関数は、およそである。|Xl,k|=1である特殊な場合、すなわちPSK変調の場合には、曖昧度関数は、さらに次式に簡約される。この式から、sin/sin項が、時間および周波数において分離されているサイドローブを導入することは明らかである。例として、IEEE802.11標準の曖昧度関数が図5Aに示されており、52のアクティブサブキャリアおよびゼロのDCサブキャリアを備える64サブキャリアシステムが示されており、Td=8μsecおよびT=6.4μsecである。この例では、K=52であり、10の総和項は、k=-26,...,-1からk=1,...,26までである。DCサブキャリアがないOFDMシステムの場合、11は次式の通りになる。縦軸は遅延を表し、横軸はドップラーを表す。図5Bは、シンボルの数Lが242に増加した場合の曖昧度関数を示す。Lの増加は、ドップラー分解能を向上させるが、遅延分解能は向上させないことが分かると思われ、遅延分解能はKおよびサブキャリア間隔1/Tのみに依存する。実際には、1のOFDM信号は、送信器100においてフィルタリングおよびアップコンバートされ、マルチパスチャネル102を介して送信され、受信器104においてダウンコンバートおよび受信フィルタリングされる。アップ/ダウンコンバートプロセスが完全に行われると仮定すると、受信された連続時間ベースバンド信号は、次式のように示され得る。式中、は、AWGNプロセスであり、である。14を簡約するために、次式の通りであるとする。14の畳み込みのフーリエ変換は、要素のフーリエ変換の乗算と同じである。すなわち、実際のシステムでは、Gfは、信号の帯域幅を上回る帯域幅、すなわちK/Tを有する。さらに、Wfは、約1/Tdの帯域幅を有する。理想的なフィルタリングを仮定すると、Gfk/T=1、-Fs/2-k/T<f<Fs/2-k/T、それ以外の場合は0であり、例えばgt=sincπtFsであり、Fs>K/Tは、フィルタの帯域幅である。したがって、と示すことができ、したがって、である。これにより、受信された信号を、次式のように示すことができる。受信器は、送信されたシヌソイドサイクリックプレフィックスを除くに整合フィルタを実行する。式中、であり、これはwtの曖昧度関数に似ている。lと等しくない任意のl’に関して積分はほぼゼロであるため、21の第2行が続く。典型的には、wtは、1/Tdの帯域幅を有する。したがって、式中、k’≠kである。したがって、次式のようになる。次式:の特殊な場合、すなわち、矩形窓関数の場合は、次式の通りである。実際には、0<maxpτp<Tcpおよびmaxpνp≪1/Tである。したがって、であり、故に23は、次式に簡約される。式中、である。2.遅延/ドップラー同時推測送信されたシンボルXl,kの完全な知識を受信器104が有すると仮定される。これは、例えば、パイロットシンボルの使用、または受信器における正確な復号器決定のフィードバックに由来し得る。結果として、モデラー114は、チャネル利得Hl,kの完全な知識を有すると仮定することができる。Yl,k=Hl,kXl,kZl,k2625から、である。したがって、問題は、Hl,kまたはその雑音のある推定noisyestimateから、p=1,...PのP、ap、τpおよびνpを推定することである。式27は、単に、2次元指数信号の重ね合わせである。2つの推測アルゴリズムを以下に記載する:1つ目は、従来の相関器手法に基づき、2つ目は、チャネルタップのスパース性を利用する整合追跡または基底追跡アルゴリズムに基づく。2.1.方法600-相関器手法時間領域チャネルモデラーの第1の方法600が、図6Aに示されている。方法600は、相関器手法に基づくものであり、例えばモデラー114上で実行されるソフトウェア命令として実装されてもよい。入力は、周波数領域チャネル推定112である。ステップ602において、初期遅延探索窓および初期ドップラー探索窓が定義される。続いて、ステップ604において、τ,υ平面をビンに分割するために、格子に基づく手法が使用される。反復シーケンスが続く。ステップ606において、GおよびS行列それぞれ遅延およびドップラー効果に関連するが、式30~32を参照して以下でさらに詳しく記載されるように構成される。ステップ608にて、式32を使用して、相関器出力メトリックcorrelatoroutputmetricが求められる。ステップ610において、チャネルモデラーが、相関器メトリックにおけるPの最大ピークを特定する。を、の知識を所与としてから得られる、雑音のある推定とする。すなわち、であり、式中、は、相加性雑音であり、必ずしもガウスではなく、例えば、がゼロフォーシング推定であれば、は、必ずしもガウスではない。相関器手法は、次のメトリックを計算する。式中、sνは、L×1列ベクトルであり、その第l要素は、式中l=0,...,L-1、によって与えられ、は、1×K列ベクトルであり、その第k要素は、によって与えられる。相関器推定器correlatorestimatorを実装するために、τ,ν平面の領域で29の数値を求め、Pの最大ピークを得る。具体的には、格子に基づく手法を使用する。すなわち、領域を別々のビンに分割する。MおよびNが、それぞれ遅延およびドップラービンの数を示すとする。τmin,τmaxおよびνmin,νmaxが、遅延およびドップラー領域を示すとする。およびが、遅延ドップラー領域のビンm,nを示すとする。すなわち、式中、m=0,...,M-1およびn=0,...,N-1である。およびが、上記のビンを使用して構成された行列を示すとする。すなわち、およびである。相関器出力は、行列乗算によって計算することができる。続いて、推定器が、の最大ピークを選ぶ。なお、32と2DDFTとには多少の類似性がある。高速フーリエ変換FFT:fastFouriertransformを利用することによって、32の計算における複雑性を低減することが可能であることもある。27から相関器推定器を調べるのは、次式による。すなわち、出力相関器メトリックは、送信信号曖昧度関数の複素スケーリングされたバージョンの和である。したがって、方法600の相関器推定器性能が、曖昧度関数のサイドローブによる影響を受けることが分かり、これが、誤検出および不検出の原因となることもある。方法600の複雑性は比較的低いが、曖昧度関数のサイドローブにより、チャネルの不検出および誤検出が生じ得る。特に、強い見通し線LOS:lineofsightチャネルに関しては、より弱いチャネルタップに対応するピークが、LOS成分のサイドローブによって隠されることもある。2.2.方法630-連続マルチパス相殺による推測27から、Hl,kが、スパースな数sparsenumberのポイントの和であることが分かる。これは、比較的低い性能損失での複雑性の低減に関して、スパース推測技術の使用が有益となり得るということを示唆している。1つの手法は、図6Bに示されている方法630である。これは、直交整合追跡OMP:orthogonalmatchingpursuitアルゴリズムを使用し、前に推定されたマルチパス成分を、それらが検出されるにつれてもとのチャネル推定から連続的に除去する反復アルゴリズムを提供する。基底追跡アルゴリズムも、前に推定されたマルチパス成分を除去する反復プロセスにおいて使用可能である。方法630は、上記で式1~25において与えられた簡約された信号導出を利用し、さらに、ほかの場合であれば誤りのあるサイドローブによって隠されると考えられる成分の検出を可能にする。を、それぞれ遅延推定およびドップラー推定の1×pベクトルとする。およびが、対応する行列を示すとする。複素利得ベクトルの推測は、の解を求めることを伴い、これは、と示すことが可能であり、式中、は、次式を使用して帰納的に計算されたp×1列ベクトルである。p×p行列も、帰納的に計算される。すなわち、式中、は、1×p-1行ベクトルであり、その第n要素、n=1,...,p-1は、次式によって与えられる。方法630の詳細な記載は、アルゴリズム1において提供する。図6Bにおいて要約されているように、方法630への入力は、チャネル推定Hである。ステップ632にて開始する方法630は、最大値のPmaxまで、検出されたマルチパス成分pに対して反復を実行する。ステップ634において、現在のマルチパス成分に関して、相関メトリックが算出され、遅延およびドップラーの推定が提供されるアルゴリズム1のポイント4.を参照。これは、アルゴリズム3において下記に記載されている2次元二分法を使用して求められるとよい。続いて、ステップ636において、時間領域チャネルモデラー114が、現在のマルチパス成分pに対する最小二乗最適化のためのR行列およびwベクトルを構成するアルゴリズム1のポイント5.~9.を参照。ステップ638において、モデラー114は、構成されたRおよびwを使用して、現在のマルチパス成分pの複素利得の推定を求める。ステップ640において、検出されたマルチパス成分が、残存信号から除去される。3.反復改善本発明者らは、方法630によって生じる推定が、除去されていない成分による影響を受け得ることを観測した。これは、遅延/ドップラー分解能のいくらかの劣化につながり得る。図6Cの方法650は、前に推定されたマルチパス成分を、対象の成分以外すべて除去することによって、推定されたマルチパス成分のセットを改善するために使用され得る。方法650への入力は、例えば、方法630を使用してモデラー114によって生成された推定のセット652など、pのマルチパス推定のセットである。ステップ654において、第1の反復が開始され、下記のアルゴリズム2のポイント5に示されている基準が満たされている間、継続する。これらの外側の反復それぞれに関して、さらなる反復のセットがステップ656において開始し、セットp内のマルチパス成分推定それぞれに対し順に行われる。ステップ658において、現在対象の成分以外のマルチパス成分すべてが除去される。次に、ステップ660において、相関手法が使用され、現在対象の成分の遅延およびドップラー推定が改善される。続いて、ステップ662において、最小二乗最適化により、現在対象の成分の複素利得の推定が改善される。プロセスフローは、ステップ656に戻り、残りの推定に対し順に行われる。ステップ656~662のループが完了すると、ステップ664において反復基準が更新され、プロセスフローは、ステップ654に戻り、適切であれば反復プロセスを継続する。方法650に関するさらなる詳細は、下記のアルゴリズム2に示される。なお、アルゴリズム2の行7において、は、要素qを除くすべての要素を示す。アルゴリズム1の行4およびアルゴリズム2の行8の最大化ステップを実行するために、時間領域チャネルモデラー114は、下記のアルゴリズム3に記載されている2D二分法を使用してもよい。その最も単純な実装では、アルゴリズム3は、反復毎にMLNKの複素積和という複雑性を有する。行14の複雑性は、radix-2アルゴリズムを利用することによって軽減され得る。4.性能評価本発明者らの推測アルゴリズムの性能を検査するために、モンテカルロシミュレーションの包括的なセットを実行した。Pは事前に分かっていて、マルチパス成分は遅延/ドップラー分解能が原因の誤/不検出を最小にするよう十分に離れていると仮定される。すべてのシミュレーションにおいて、K=64であり52のアクティブなサブキャリア、156:250kHzのサブキャリア間隔、および8μsecのOFDMシンボル期間の、IEEE802.11標準に類似したOFDM信号を仮定する。これらのシミュレーション結果において、タップの数Pは事前に分かっていると仮定する。アルゴリズム1の反復がP回のみ実行され、検出されたタップは、後にアルゴリズム2を使用して改善される。各試験に対し、遅延/ドップラーは、無作為に、ただし独立同一分布i.i.d:independentlyandidenticallydistributedに従わずに得られた。各試験に対し、遅延間の最小距離がΔτよりも大きくなるまで、間隔τmin,τmaxにおけるi.i.d.一様分布からベクトルP遅延を連続的に得ることによって、P遅延のベクトルを選んだ。遅延は、続いて、昇順に再配列される。ドップラーオフセットについても同様であるが、ソートは実行されない。これにより、最小遅延/ドップラー分解能を保持しながら、各タップの遅延およびドップラーオフセットを無作為に生成することができる。なお、Δτ≦τmax-τmin/Pであり、同様にΔν≦νmax-νmin/Pである。推定器の性能が遅延/ドップラービン分解能によって抑制されないことを確かめるために、まず、P=1の場合を考え、二乗平均平方根RMS:rootmeansquared誤差と、AWGNにおける2Dシヌソイドのクラメルラオの下限CRLB:Cramer-Raolowerboundとを比較する。すなわち、式中、l=0,...,L-1かつk=0,..,K-1であり、であるとする。その結果、次式の通りである。P=1に関して、アルゴリズム1が、AWGNにおける2DシヌソイドのML推定器である。これを観測するために、τmin,τmax=0,200nsecおよびνmin,νmax=-500,500Hzを設定した。シミュレーションの結果が、図7に示されており、本推測技術の単一タップ推測の二乗平均平方根RMS誤差無地の円で示されていると、破線として示されているCRの下限とが比較されている。K=52である。上の曲線はL=128に関し、中央の曲線はL=256に関し、最下の曲線はL=512に関する。単一タップチャネルの場合、RMS誤差は非常に低く、例えば、L=256の20dBのSNRでは、RMS遅延/ドップラー誤差は、それぞれ約0.4nsecおよび3.5Hzである。以下、電力遅延プロファイル|a1|2=-0.54、|a2|2=-10.54および|a3|2=15.54dBのP=3タップチャネルについて考える。各タップの位相は、0,2πで一様無作為に選ばれた。図8は、3タップ推測のシミュレーションの結果を示す。ここでも、破線はCRLBを示す。四角を伴う実線は、アルゴリズム1のみの性能を示す。円を伴う実線は、アルゴリズム1、続いて20の反復後に改善アルゴリズム2を適用した場合の性能を示す。この改善によって精度の顕著な向上がもたらされることが分かる。各試験に関して、RMS誤差統計は、すべてのタップが検出されたとき、すなわち、各タップが単一推定に最も近いユークリッド距離においてときのみ収集された。特定のタップが、2つ以上の推定されたタップに最も近くなることがあり得る。これらのイベントは、不検出として数えられるが、RMS誤差統計には含まれない。当然のことながら、本明細書において開示および定義されている発明は、言及された、または文章もしくは図面から明らかな、個々の特徴のうちの2つ以上の、選択され得るすべての組み合わせにまで及ぶ。これら種々の組み合わせはすべて、本発明の選択され得る様々な側面を構成する。本願明細書に記載されたパラメータ推測には、多数の用途がある。1つの用途では、パス遅延およびドップラーの推定は、通信チャネルの反射環境の特性を明らかにする手段を提供する。この手法は、例えば、専用狭域通信DSRCシステムで使用されてもよい。ワイヤレス通信システムにおける環境推測の方法は、例えば、2009年6月19日出願の濠国特許仮出願第2009902848号の優先権を主張する、本発明の譲受人に譲渡された国際出願PCT/AU2010/000768号に記載されている。さらに、当然のことながら、本願明細書で使用される含むcomprisesという用語、およびその文法的な変化形は、含むincludesという用語と等価であり、ほかの要素または特徴の存在を除外するものと見なされてはならない。補足:利得ベクトル解の導出以下の導出は、アルゴリズム2の行10およびアルゴリズム1の行11式35で使用された式に関する。次式の解が必要である。まず、問題を最小二乗最適化問題に書き換える:式中、は、ベクトル化演算、すなわち、行列の列を積み重ねることを示し、は、KL×p行列である。最小二乗問題43の解析解は周知である[19]:ここで、とし、これはp×p行列であり、その第m,n要素は次式により与えられる。さらに、は列ベクトルであり、その第m成分は、次式により与えられる。"