"時間的に変動する無線チャネルを有する通信ネットワークにおけるチャネル予測方法であって、予測戦略を決定する工程と、前記予測戦略に従って、時間領域における1つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択する工程と、前記予測戦略および前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性に従い予測重みを決定する工程と、予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする工程と、を含むことを特徴とするチャネル予測方法。前記チャネルサンプル候補は、以前に予測したチャネルサンプルを含むことを特徴とする請求項1に記載のチャネル予測方法。前記予測戦略は、3つのパラメータM,I,Pを含み、Mは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、Iは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された2つのチャネルサンプル間の距離を示し、Pは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示す、ことを特徴とする請求項1に記載のチャネル予測方法。前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性は離間周波数離間時間相関を含むことを特徴とする請求項1に記載のチャネル予測方法。前記離間周波数離間時間相関は、前記時間的に変動する無線チャネルの遅延電力スペクトラムと離間時間相関関数に基づくことを特徴とする請求項4に記載のチャネル予測方法。前記予測重みを決定する工程は、前記統計的特性に基づき総ての可能な予測戦略に対応する予測重みを予め計算する工程と、前記決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する工程と、を含むことを特徴とする請求項1に記載のチャネル予測方法。前記予測重みを決定する工程は、前記決定した予測戦略に従い前記統計的特性に基づき前記予測重みを計算する工程を含むことを特徴とする請求項1に記載のチャネル予測方法。前記予測重みを決定する工程は、前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する工程を含むことを特徴とする請求項1に記載のチャネル予測方法。前記学習にビタビアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項8に記載のチャネル予測方法。前記I及びPは固定値であり、前記Mはシンボル毎に増加されることを特徴とする請求項3に記載のチャネル予測方法。前記チャネル予測方法は、シンボル毎に実行されることを特徴とする請求項1から10のいずれか1項に記載のチャネル予測方法。前記予測戦略は、各シンボルで異なることを特徴とする請求項11に記載のチャネル予測方法。時間的に変動する無線チャネルを有する通信ネットワークにおいてチャネルを予測するためのチャネル予測装置であって、予測戦略を決定する様に構成された予測戦略決定部と、前記予測戦略に従って、時間領域における1つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択する様に構成された第1選択部と、前記予測戦略および前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性に従い予測重みを決定する様に構成された予測重み決定部と、予測結果として予測チャネルサンプルを得るために、前記決定した予測重みを用いて前記選択したチャネルサンプルを重み付けする様に構成された重み付け部と、を備えていることを特徴とするチャネル予測装置。前記チャネルサンプル候補は、以前に予測したチャネルサンプルを含むことを特徴とする請求項13に記載のチャネル予測装置。前記予測戦略は、3つのパラメータM,I,Pを含み、Mは前記選択されたチャネルサンプルの数を示し、Iは前記チャネルサンプル候補の内の、隣接して選択された2つのチャネルサンプル間の距離を示し、Pは前記予測チャネルサンプルと、前記予測チャネルサンプルに最も近い前記選択されたチャネルサンプルとの間の距離を示す、ことを特徴とする請求項13に記載のチャネル予測装置。前記時間的に変動する無線チャネルの統計的特性は離間周波数離間時間相関を含むことを特徴とする請求項13に記載のチャネル予測装置。前記離間周波数離間時間相関は、前記時間的に変動する無線チャネルの遅延電力スペクトラムと離間時間相関関数に基づくことを特徴とする請求項16に記載のチャネル予測装置。前記予測重み決定部は、前記統計的特性に基づき総ての可能な予測戦略に対応する予測重みを予め計算する様に構成された第1計算部と、前記決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する様に構成された第2選択部と、を備えていることを特徴とする請求項13に記載のチャネル予測装置。前記予測重み決定部は、前記決定した予測戦略に従い前記統計的特性に基づき前記予測重みを計算する様に構成された第2計算部を含むことを特徴とする請求項13に記載のチャネル予測装置。前記予測戦略決定部は、前記予測戦略を決定するために、各予測誤差に関して、前記チャネルサンプル候補内の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習する様に構成された学習部を含むことを特徴とする請求項13に記載のチャネル予測装置。前記学習にビタビアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項20に記載のチャネル予測装置。前記I及びPは固定値であり、前記Mはシンボル毎に増加されることを特徴とする請求項15に記載のチャネル予測装置。シンボル毎にチャネル予測を実行することを特徴とする請求項13から22のいずれか1項に記載のチャネル予測装置。前記予測戦略は、各シンボルで異なることを特徴とする請求項23に記載のチャネル予測装置。本発明は、通信ネットワークにおけるチャネル予測方法および装置を提案するものである。本発明の一態様においては、時間的に変動する無線チャネルを備える通信ネットワークにおけるチャネル予測方法を提供する。この方法は、予測戦略を決定する工程と、予測戦略に従って、時間領域における1つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択する工程と、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて予測重みを決定する工程と、選択したチャネルサンプルに決定した予測重みを用いて重み付けする工程とを有し、予測結果として予測チャネルサンプルを得る。本発明の別の態様においては、時間的に変動する無線チャネルを備える通信ネットワークにおけるチャネル予測装置を提案する。この装置は、予測戦略を決定するように構成された予測戦略決定部と、予測戦略に従って、時間領域における1つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から一定数のチャネルサンプルを選択するように構成された第1の選択部と、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて予測重みを決定するように構成された予測重み決定部と、選択したチャネルサンプルに決定した予測重みを用いて重み付けするように構成された重み付け部とを備え、予測結果として予測チャネルサンプルを得る。本発明の上記および他の目的、特徴および利点については、添付図と併せて、本発明の非限定の実施形態についての以下の詳細説明を読むことにより明らかになる。以下の詳細記述においては、その一部を形成する添付図を参照する。以下の記述における実施形態は、説明のためだけに使用されており、本願を少しも制限するものではなく、その実施例であると理解されたい。本発明の理解をあいまいにするかもしれないが、従来の構造または構成についての記述は省略する。時間変動無線チャネルにおける状態の変動に適合させるために、チャネル予測においては、種々の数学モデルが採用されている。線形性に関して、これらの数学モデルを、線形モデルと非線形モデルの2つのタイプに分割することができる。線形チャネル予測の中で最も一般的に使用されているモデルは、自己回帰ARモデルであり、このモデルにおいては、以前のチャネルサンプルが入力サンプルとして使用され、予測しているチャネルに対するそれぞれの関与度に応じて異なる重みが与えられる。予測重みは、正規化最小平均二乗NLMSアルゴリズム、再帰最小二乗RLSアルゴリズム、またはそれらの変形引用文献[1]~[4]を使用して適応的に調整されてもよい。ストリームベースの伝送においては、デートストリームの中で常に既知の連続するチャネルサンプルに基づいて、調整は継続的に行われる。ブロックベースの伝送においては、学習期間のみ既知の連続するチャネルサンプルに基づいて、調整は疑似継続的に行われ、それによって作られるモデルがチャネル変動に適合して、次に来るチャネルの予測に使用できる。従来の適応チャネル予測方法を図1に示す。別の手法として、予測重みは、チャネル相関からも求めることができる。最も直接的なアプローチは、経験的にチャネル相関を分析することである引用文献[5]~[6]。言い換えると、相関は、大量のチャネルサンプルを時間的に平均化することによって集約および算出される。その結果、チャネル変動に適合できる予測モデルが得られる。典型的な経験チャネル予測器の一般的構造を図2に示す。他方、非線形チャネル予測は、投影近似部分空間追跡PAST引用文献[7]、ニューラルネットワークNN引用文献[8]、サポートベクターマシンSVM引用文献[9]などのようなモデルを採用している。上述の非線形チャネル予測方法は、非常に複雑な演算および処理を含むので、実際に実行するのは難しい。他方、ARモデルは、実施がかなり容易であるとともに、良好な適合効果および長い適合期間を有する。非線形モデルに対してこれらの明白な利点があることから、チャネル予測の既存の解決手段のほとんどは、予測モデルとしてARモデルを選択している。このため、本願の実施形態は、主に、ARモデルに関係するチャネル予測に集中している。ほとんどの通信システムにおいては、データ信号またはデータストリームは、格納、処理および伝送に便利なデータブロックに分割される。任意のデータブロック内の異なるデータシンボルは、位置ダイバーシティと呼ばれる異なる位置を有する。この位置ダイバーシティによって、既知のチャネルサンプルに対するそれぞれの関与度が異なってもよいようになる。しかし、既存のチャネル予測器は、ブロックベースのデータ構造の場合に、この位置ダイバーシティを利用することができない。このことは、予期された予測性能を達成できない、またはある種のデータシンボルに対して大幅に予測性能が低下するなどの幾つかの問題につながることが多く、実際の通信システムにおいて対応する予測効果を弱める。既存の適応チャネル予測器に関して、その利用を大きく制限する幾つかの顕著な欠点を次に例示する。1.図1から分かるように、チャネル変動に適合できるモデル重みを求めるために、学習段階が必須である。既存のシステムの学習段階は、システムの複雑さと処理の待ち時間の両方とも増加させる。2.予測重みは、収束するために、非常に長い期間にわたる調整を必要とする。そうしないと、それらはた易く無効になり、時間変動について行くことができない。一見して、長期にわたる調整は、連続するチャネルサンプルを大量に必要とする。これは、連続するデータブロックを豊富に得られるブロックベースの伝送においては容易に満足させることができるのに対して、連続するデータブロックをほんの少ししか得ることができない場合には、ほとんど不可能である。前の例は、周波数分割複信FDD通信方式であり、後の例は、時分割複信TDD通信方式である。3.適応チャネル予測器は、時間変動に対する短期の適応に過ぎず、長期の統計的意味合いにおいては適用可能ではないことがある。その結果、予測重みが持続的に調整されていないならば、学習段階において重みが適切に得られた場合でさえ、予測を続けるに連れて、予測誤差が著しく増加することがある。既存の経験チャネル予測器に関して、その利用を大きく制限する幾つかの顕著な欠点を次に例示する。1.チャネル相関を分析するために、非常に大量のチャネルサンプルをメモリに格納する必要があり、メモリの大きな占有、大きい処理負荷、および長い待ち時間につながる。2.チャネル相関は、時間平均を使用して得られ、チャネル変動について行くために周期的に更新する必要がある。この場合、処理負荷のかなりの増加および実効予測期間のかなりの短縮が生じる。3.予測性能は、他の線形チャネル予測器と比べてあまり魅力的でない。既存の解決手段の前述の弱点の少なくとも1つを克服するために、本願の一実施形態は、通信ネットワークのチャネル予測装置を提案する。図3は、本発明の一実施形態によるチャネル予測装置300のブロック図である。この装置300は、時間変動無線チャネルを備える通信ネットワークで動作する。この状況においては、装置300は、ネットワークの、基地局または移動機などだがこれらに限定されない、チャネル予測能力のある任意のノードであってもよい。図示のように、装置300は、予測戦略決定部310、第1の選択部320、予測重み決定部330、および重み付け部340を備えている。装置300は、装置の動作に必要な他のユニット/コンポーネントをさらに備えていてもよいが、本発明のコンセプトを不明瞭にしないように、本明細書ではそれらの記述を省略していることを、当業者なら理解することができる。また、ユニット310~340のそれぞれは、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェアで実施されてもよい。すなわち、専用の回路コンポーネントまたは適切にプログラムされたプロセッサによって実施されてもよい。予測戦略決定部310は、予測戦略を決定するように構成されている。第1の選択部320は、予測戦略に従って、時間領域の1つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルシンボル候補から一定数のチャネルサンプルを選択するように構成されている。予測重み決定部330は、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて、予測重みを決定するように構成されている。重み付け部340は、選択したチャネルサンプルを決定した予測重みを用いて重み付けして、予測結果として予測チャネルサンプルを得るように構成されている。本願の実施形態によると、既存の解決手段と比べて、予測精度および予測期間を改善し得る。本願におけるシンボルは、各チャネルサンプルが対応する、時間領域の1つのシンボルを意味する。各シンボルのチャネルサンプルは、異なる周波数の数をその次元とするベクトルであってもよい。この場合には、時間相関と周波数相関の両方を利用することができる。あるいは、各シンボルのチャネルサンプルはスカラであってもよい。この場合には、時間相関だけが利用される。さらに、図4に示すように、チャネルサンプルは、2つのカテゴリに分類されてもよい。1.予測チャネルサンプル。チャネル予測によって予測され、未知のチャネルサンプルとも呼ばれてもよい。2.チャネルサンプル候補。チャネルサンプルのプールを意味しており、この中から、選択されたチャネルサンプル得られたチャネルサンプルとも呼ばれるがもたらされ、既知のチャネルサンプルとも呼ばれてもよい。非限定例として、チャネルサンプル候補には、以前予測されたチャネルサンプルを含んでいてもよい。図3を念頭において、非限定の例として、装置300のそれぞれのユニットの動作および機能について、さらに詳細に説明する。まず、本開示の以下の説明の理解を容易にするために、典型的なARチャネル予測器の原理について、図5を参照して説明する。図5に示すように、ARチャネル予測器は、予測するチャネルに対するそれぞれの関与度に応じて重み付けされている選択されたチャネルサンプルを合計して、予測チャネルサンプルを求める。ここで、入力チャネルサンプルH~n-mは、以前推定されたチャネルベクトルサンプルであり、それぞれのサンプルは、K個の個別のサブキャリアについてのチャネル周波数応答推定値H~k,n-m、k=1、2、、kから成る。チャネル周波数応答推定値は次のように表される。上式において、N~k,n-mは、n-m番目のOFDMシンボルのk番目のサブキャリア上のノイズの推定値を意味する。これは、広義のランダム変数であり、N~k,n-m~N0,σ2eを満足する。以降のシンボル毎予測方式およびその結果として生じるトレリス予測方式の説明を容易するために、上記のARモデルに別の3つのパラメータを導入する。図4に示すように、Mは、選択されたチャネルサンプルの数を意味し、Iは、選択された隣接する2つのチャネルサンプル間の、チャネルサンプル候補の中における距離を意味し、Pは、予測チャネルサンプルと予測チャネルサンプルに最も近い選択されたチャネルサンプルとの距離を意味する。この場合、予測戦略M,I,Pを有する修正ARチャネルの予測は、次のように求められてもよい。MMSE判定基準のもとでは、予測の目標は、次のように定義される予測誤差を最小にすることである。選択されたチャネルサンプルと予測しているチャネルサンプルとの関連性を表す最適モデル重みは、直交原理引用文献[10]を使用して、m=0,1,M-1に関して次のように導出されてもよい。従って、Wiener-Hopfの方程式をもたらす。上記の方程式に対応する行列形式は、次のように導出されてもよい。従って、より簡潔な形式は、単位行列I∈CKM×KM、テプリッツ相関行列、モデル重み行列、相関行列および第1のブロック行R0,RI,RM-1Iを有するブロックテプリッツ相関行列R∈CKM×KMを導入することによって、次のように実現することができる。W=ΠRσ2eI-1式8式8から求められるモデル重み行列Wは、m=0,1,M-1に関する相関行列RmIおよびノイズエネルギ推定値σ2eのみに依存する。<予測重み決定部330の動作および機能>この実施形態においては、予測重み決定部330は、予測戦略決定部310によって決定される予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて、予測重みを決定する。非限定例として、予測重み決定部330は、統計的特性に基づいて、可能な全ての予測戦略に対応する予測重みを事前に算出するように構成された第1の算出部図示せずと、決定した予測戦略に対応する予測重みを選択するように構成された第2の選択部図示せずとを備えていてもよい。別の非限定例として、予測重み決定部330は、決定した予測戦略に従って、統計的特性に基づいて予測重みを算出するように構成された第2の算出部図示せずを備えていてもよい。非限定の例として、時間変動無線チャネルの統計的特性には、主に離間周波数離間時間相関引用文献[11]を含む。非限定の例として、離間周波数離間時間相関は、主に遅延電力スペクトルと時間変動無線チャネルの離間時間相関関数とに基づいている。本願の実施形態による予測重みの算出をより詳細に理解するためには、離間周波数離間時間相関に基づく重みの導出について提示することが役に立つ。最も実践的な無線チャネルは、広義定常無相関散乱WSSUS仮定引用文献[12]を満足するランダムレイリーフェージングチャネルとしてモデル化することができる。以下の導出は、そのような仮定のもとに行われるが、これに限定されるものではない。WSSUS仮定のもとでは、このチャネルの時間変動インパルス応答の自己相関関数は、次式を満足する。E{hτ1,t1hτ2,t2=√rhτ1rhτ2×rht1,t2δτ1-τ2式9上式において、hτ,tは、遅延τについての時間tにおけるチャネルのインパルス応答であり、rhτは、と定義されるチャネルの遅延電力スペクトルであり、rht1,t2は、と定義される離間時間相関関数である。続いて、チャネルの離間周波数離間時間相関関数引用文献[11]は、次式のように導出されてもよい。ここで、Hf,tは、周波数fについての時間tにおけるチャネルの周波数応答であり、τmaxは、最大チャネル遅延を意味する。Tが1つのOFDMシンボルの持続期間を表し、Δfが2つの隣接サブキャリア間の間隔を表すとすると、上記の連続時間の離間周波数離間時間相関関数の離散時間等価値は、次式として実現することができる。式13から分かるように、遅延電力スペクトルrhτも離間時間相関関数rht1,t2も、チャネルの統計量に重要な影響を及ぼす一方で、異なる通信シナリオにおいては変わる。一般に、遅延電力スペクトルは、ほとんどの無線伝送媒体引用文献[13]において指数分布に従う。ここで、τrmsは、指定のシナリオにおけるチャネルの平均遅延スプレッドを意味し、離間時間相関関数は、0次の第1種のベッセル関数を用いて適切に記述することができる引用文献[14]。rht1,t2=J02πfD|t1-t2|式15上式において、fDは、最大ドップラ周波数を意味しており、MSの速度をν、キャリア周波数をfc、光速をcとすると、次のように表されてもよい。fD=νfc/c式16その結果として、離間周波数離間時間相関関数は、次式のようにさらに導出されてもよい。その結果として、テプリッツ離間周波数離間時間相関行列RmIは、次式のように算出されてもよい。そして、最後に、モデル重み行列Wが、式8を用いて分析的に求められる。従って、上記の導出を用いると、予測重みは、式18に基づいて算出してもよいことが分かる。非限定例として、予測重みは、式16によって最大ドップラ周波数を求める工程と、同期から最大チャネル遅延を求める工程と、従来のチャネル推定プロセスからノイズエネルギ推定値を求める工程と、式18を用いてテプリッツ離間周波数離間時間相関行列を求める工程と、式8を用いて指定のシナリオに対する重み行列を求める工程とによって算出されてもよい。<予測戦略決定部310の動作および機能>非限定として、本願によるチャネル予測は、シンボル毎に実行されてもよい。具体的には、シンボル毎予測方式は、この実施形態で使用されてもよい。シンボル毎予測方式の一般概念は、任意のデータブロック内の異なるシンボルについての予測チャネルサンプルの予測を、1つずつ個々に処理するというものである。詳しくは、任意のシンボルについての予測チャネルサンプルには、その特定の位置条件によってカスタマイズされた戦略を有する予測モデルが与えられる。異なるシンボルに関しては、カスタマイズされる戦略は、実際の必要性に応じて、異なってもよいし、また同じであってもよい。このようにして、予測されるチャネルサンプルが作られて格納され、次に来るシンボルについての予測チャネルサンプルのチャネルサンプル候補になる。この以前予測されたチャネルサンプルをチャネルサンプル候補として含めることは、予測チャネルサンプルとチャネルサンプル候補との距離を縮めるのに役立ち、それによって、次に来るシンボルの予測精度を高めるのに役立つことがある。図6にシンボル毎予測方式を例示する。予測チャネルサンプルH^nは、戦略M1,I1,P1と、チャネルサンプル候補,H~n-3,H~n-2,H~n-1の中から選択された対応するチャネルサンプルとを用いて予測される。次いで、H^nは、H^n1,H^n2などの次に来る予測チャネルサンプルのチャネルサンプル候補として格納される。次の予測チャネルサンプルH^n1については、上記のプロセスが繰り返されるが、異なる戦略M2,I2,P2と、更新されたチャネルサンプル候補,H~n-3,H~n-2,H~n-1の中から選択された対応するチャネルサンプルとを用いて、繰り返される。この予測プロセスは、次に来る予測チャネルサンプルの全てに対して再帰的に行われる。混乱することなく、式3に提示されている予測モデルにおいて求められるチャネルサンプルH~は、既に予測されたチャネルサンプルH^も含んでもよい。従って、式3の予測モデルを、変更なしにやはり適用し得る。シンボル毎予測方式は、任意の実際のブロックベースの伝送におけるデータ構造で実施するのが非常に容易である。図7に非常に簡単な例を示す。上記の例において、1つの戦略M1,I1,P1は、の予測に使用されてもよい。ここで、Nsym個の以前予測されたチャネルサンプルが、選択されたチャネルサンプルとして利用される。他方、異なる戦略M2,I2,P2が、選択されたチャネルサンプルとして3つの推定されたチャネルサンプルを取るを予測するのに採用されてもよい。明らかに、上記2つの予測チャネルサンプルに対するそれぞれのモデル重みは、全く異なってもよい。非限定の例として、各シンボルにつての予測戦略は、異なってもよい。すなわち、選択されるチャネルサンプルが異なるセットが、各予測で使用されてもよい。以下は、各予測チャネルサンプルに対する予測戦略の決定の仕方についてである。非限定の例として、予測戦略決定部310は、学習部図示せずを備えていてもよく、この学習部は、予測戦略を決定するために、それぞれの予測誤差に関してチャネルサンプル候補の中の以前の幾つかのチャネルサンプルを学習するように構成されている。あるいは、予測戦略決定部310は、学習部を有さなくてもよい。非限定の例として、各シンボルに対する最適戦略を決定するために、トレリスサーチ方式が学習部で使用されてもよい。トレリスサーチ方式中においては、現在のシンボルに対する予測解決手段は、現在のシンボルまでに決定された予測戦略のセットとして表される。この場合、次のシンボルに対する予測解決手段は、現在のシンボルに対する予測解決手段だけに依存する。この意味は、予測解決手段決定プロセスは、マルコフ連鎖としてモデル化されてもよいということである。n番目のシンボルに対する戦略候補Mi,Ii,Piは、状態Si,nとして定義されてもよく、一見したところ、各シンボルに対する状態数Nnが限られている。現在のシンボルの状態から次のシンボルの状態へは、状態遷移を経て変化し、n番目のシンボルのi番目の状態までの累積状態遷移は、パスpi,nと定義されてもよい。結果として、シンボル毎予測方式の予測戦略決定プロセスは、図8に示す状態トレリス図で表されてもよい。図8においては、1つのシンボルについてのある種の戦略を有する予測は、隣接する2つのシンボル間の状態遷移によって表される。この遷移は、このシンボルについて予測されたチャネルサンプルもたらす。従って対応する予測誤差をもたらす。この予測誤差は、どの遷移も1つのパスのブランチであるので、別の表現ではブランチ誤差と呼ばれる。n番目のシンボルの任意のブランチ対するブランチ誤差は、次のように定義される。brcErrn=H^n-Hn式19パスは、以前の全てのシンボルの遷移から作られ、従って、累積パス誤差を有する。n番目のシンボルの任意のパスに対するパス誤差は、次のように定義される。予測の目標は、Nprd個の全てのシンボルに沿った累積パス誤差が最小であるパスを見つけることである。このパスサーチは、平均予測誤差を求めて、ブランチ誤差として使用できるように、チャネルサンプル候補についての予測を行う学習段階において達成される。次いで、選択したパスに含まれる各状態M,I,Pは、次の予測段階における各シンボルに対する予測戦略としてそれぞれ使用される。上記のトレリス予測方式は、予測戦略M,I,Pに限定されず、他の種々の予測戦略に適用されてもよいことに留意されたい。明らかに、上に提案の解決手段は、予測精度を高め、ARベースの予測器に特有の誤差の増加を軽減し、こうして最適な予測戦略を取得し得る。非限定の例として、データブロックが複数ある状況のもとでは、式19に定義されるブランチ誤差は、異なるデータブロック内のn番目の全てのシンボルについての平均予測誤差であってもよい。この点を明瞭にするために、図9を参照して詳細に説明する。図9は、フレーム構造がDSUUUDSUUUであるTDD-LTE通信方式における、提案のチャネル予測器の予測データ方式を例示する一例を示す。ここで、Dボックスは、DLサブフレームを表し、Uボックスは、ULサブフレームを表し、Sボックスは、特別なサブフレームを表す。実線のボックスは、推定したチャネルサンプルを有するサブフレームを表すのに対して、点線のボックスは、予測チャネルサンプルを有するサブフレームを表す。この例においては、サブフレームという用語は、前述の用語データブロックと同等であり、各サブフレームは、幾つかのOFDMシンボルを有する。非限定の例として、図9に示す予測データ方式を用いると、予測戦略決定部310の学習部の学習段階においては、実際にはチャネルサンプル候補である見せかけの予測OFDMシンボルについてのチャネルベクトルサンプルは、未知であるかのように予測される。次いで、予測された値は、それぞれの予測誤差を求めるために、本当の値と比較される。絶対シンボルインデックスすなわち、全てのサブフレームの領域内のシンボルインデックスnを有する見せかけの予測OFDMシンボルについての予測チャネルサンプルに対する予測誤差は、非限定の例として、フロベニウスノルムを用いて測定される。上式において、k=1,2,,Kは、各サブキャリアのインデックスを表し、Hrt,k,nは、t番目の送信アンテナからr番目の受信アンテナへの単一入力単一出力SISOチャネル上の対応するチャネルサンプルを表す。ここで、マルチアンテナモードは、2×2MIMOであると想定している。他の任意のマルチアンテナモードを本願に適用し得ることを当業者なら理解するであろう。各サブフレーム内の同じ相対シンボルインデックスすなわち、各サブフレームの領域内のシンボルインデックスを有する全ての見せかけの予測OFDMシンボルについての全てのチャネルベクトルサンプルは、それらの位置の類似性から同じ予測戦略を用いて予測される。各サブフレーム内の同じ相対シンボルインデックスsを有する全ての見せかけの予測OFDMシンボルについて予測されるチャネルベクトルサンプルに対する平均予測誤差は、次式のように定義されてもよい。上式において、Ntrn_sfは、学習サブフレームの合計数を表し、上の例の2Ntrn_fと同じである。ここで、Ntrn_fは、学習フレームの合計数を表す。Nsymは、1サブフレーム内のOFDMシンボル数を表す。式22で定義される平均予測誤差は、最適または次善の予測戦略セットを求めるトレリスサーチ方式において使用され、この予測戦略セットは、サブフレーム毎に、各OFDMシンボルについてのチャネルベクトルサンプルを予測するための予測戦略を有する。重み付け部340の重み付けプロセス予測段階とも呼ばれるにおいては、予測OFDMシンボルについてのチャネルベクトルサンプルが、各サブフレーム内のそれらの相対シンボルインデックスに応じて求めた予測戦略を用いて予測される。上の例においては、学習段階は、Ntrn_f個のフレームを有し、予測段階は、Nprd_f個のフレームを有する。図10は、FDD-LTE通信方式における、提案のチャネル予測器の予測データ方式を例示する一例を示す。ここで、Sボックスは、サブフレームを表す。図10に示す予測データ方式に、上記と同様の処理が適用されてもよい。上記のように、提案のチャネル予測は、既存の予測より学習のためのチャネルサンプル候補を少ししか必要としなくてもよく、データ構造によりよく適合し、複信モードTDDとFDDの両方に対してより広い汎用性を実現する。トレリスサーチトレリス学習とも呼ばれる方式において、以下の3つの具体的なやり方が使用されてもよい。1.修正ビタビアルゴリズム明らかに、ビタビアルゴリズムは、累積予測誤差が最小のパスを見つけるように、従って全てのシンボルに対して最適予測戦略セットを見つけるように修正されてもよい。図8から分かるように、n番目のシンボルにおいて、以前異なって予測されたシンボルだが現在同じ予測戦略Mi,Ii,Piを有するNn-1個のパスPj,n-1,j=1,2,,Nn-1が、状態Si,nで交わる。従って、n番目のシンボルの各状態に関して、Nn-1個のブランチ誤差brcErrnが、上述のようにARチャネル予測器を用いて求められてもよい。パス誤差pthErrnは、現在のブランチ誤差brcErrnと対応する以前のパス誤差pthErrn-1との合計であり、Nn-1個のパス誤差pthErrnが算出されてもよい。この場合、パス誤差が最小の1つのパスが、この状態に対する生存パスとして選択される。このシンボルに関してNn個の生存パスを求めることができるように、このシンボルの各状態に対して、予測、追加、比較、および選択が繰り返される。次に来るシンボルのそれぞれに対して、処理が再帰的に行われる。最後に、最後のシンボルの個の全ての生存パスの中から誤差が最小の生存パスが保存され、そのパスが、シンボル毎予測方式に対する最適予測戦略セットとして選択される。図11に修正ビタビアルゴリズムの図を示す。図11においては、シンボルインデックスは、各データブロックまたは各サブフレーム内の相対シンボルインデックスを表す。2.最小パス誤差アルゴリズム代替として、最小パス誤差LPEアルゴリズムと呼ばれる修正ビタビアルゴリズムの簡易版が、各シンボルに対する次善の予測戦略を見つけるために開発されている。修正ビタビアプローチとの主な相違は、各シンボルの状態毎に1つの生存パス保存する代わりに、LPEアプローチは、各シンボルに対して1つの生存パスのみを保存する。n番目のシンボルにおいて、各状態は1つの到達パスのみを有しており、これらの到達パスの全てが、同じ最後の生存パスPn-1から来ている。従って、各状態に関して、1つのブランチ誤差brcErrnのみが求められ、次いで1つのパス誤差pthErrnのみが算出される。パス誤差が最小の1つのパスが、このシンボルに対する生存パスとして選択される。次に来るシンボルのそれぞれに対して、処理が再帰的に行われる。最後に、最後のシンボルの生存パスのみが、シンボル毎予測方式に対する次善の予測戦略セットとして選択される。図12にLPEビアルゴリズムの図を示す。図12においては、シンボルインデックスは、各データブロックまたは各サブフレーム内の相対シンボルインデックスを表す。このアプローチは、最適な予測戦略をもたらさないであろうから、予測精度の要件があまり厳しくないアプリケーションに適している。条件が厳しくない幾つかのシナリオにおいては、この次善のアプローチによって選択される予測戦略は、上記の最適な修正ビタビアプローチによって選択される予測戦略に非常に近いか、または上回ることさえあるだろう。明らかに、最適および次善の両方のアプローチの処理負荷は、各シンボルに対する状態数に大いに依存する。この状態数は、そのシンボルに対して可能であるか、または許容される予測戦略候補の全てを示す。従って、予測戦略候補を異なる度合いで制限することによって、予測性能と処理負荷との間の調整は非常に融通性が高くなる。3.メモリ増加アルゴリズムある状況、特に低速かつメモリ不足の場合においては、予測戦略を、予め定めておいてもよい。I=1およびP=1に維持しつつ、全てのチャネルサンプル候補を使用すると、ある程度は次善の予測性能に近い満足な予測性能を生じることができる。非限定の例として、IとPが固定され、Mの値をシンボル毎に増加させる。見返りとして、学習段階が必要なくなり、従って、処理の複雑さが大幅に減少する。それ故、このアプローチは、処理負荷の影響を受けやすいが、予測精度にはあまり厳しくないシステムに特に適している。<第1の選択部320の動作および機能>例えば図4に示すように、第1の選択部320は、予測戦略決定部310が決定した予測戦略を用いて、チャネルサンプル候補からM個のチャネルサンプルを選択してもよい。<重み付け部340の動作および機能>非限定の例として、重み付け部340は、第1の選択部320が選択したM個のチャネルサンプルに、予測重み決定部330が決定した予測重みを用いて重み付けをしてもよく、それによって、予測チャネルサンプルがついに得られる。以下、図13を参照する。図13は、本発明の一実施形態によるチャネル予測方法を例示するフロー図である。方法1300は、ネットワークにおける、基地局または移動機などであるがこれらに限定されない、チャネル予測能力がある任意のノードによって行われてもよい。方法は、ステップS1310から始まり、そこで予測戦略が決定される。その後、方法は、ステップS1320に進み、予測戦略に従って、時間領域における1つのシンボルにそれぞれが対応するチャネルサンプル候補から、一定数のチャネルサンプルが選択される。ステップS1330においては、予測戦略および時間変動無線チャネルの統計的特性に応じて、予測重みが決定される。最後にステップS1340において、選択されたチャネルサンプルが決定された予測重みを用いて重み付けされて、予測結果として予測チャネルサンプルが得られる。図13を念頭において、非限定の例として、方法1300のそれぞれのステップについて、本願の例示的チャネル予測プロセスを示す図14を参照してより詳細に述べる。非限定の例として、図14は、本願によるMMSE判定基準を用いるシンボル毎トレリスARチャネル予測器を具体的に示す。MMSE判定基準を用いるシンボル毎トレリスARチャネル予測器は、以下の動作を行うように構成されている。動作1:チャネルサンプル候補として、チャネルサンプルを求める。TDD通信方式においては、TDD通信方式のチャネルの相互性に基づいて、次の送信チャネルサンプルを予測するために、最初のチャネルサンプル候補として推定受信チャネルサンプルを使用する。FDD通信方式においては、次に来る受信チャネルサンプルを予測するために、最初のチャネルサンプル候補として推定受信チャネルサンプルを使用する。動作2:学習段階において、予測戦略セットPoptを決定する。連続するチャネルサンプル候補のほんの一部を使用して、各シンボルについてのチャネルサンプルを予測する最適予測戦略を決定する。A.修正ビタビアルゴリズム1.1番目のシンボルに関して、チャネルサンプル候補から各状態Si,1=Mi,Ii,Piに対する予測誤差を算出する。2.次に来る各シンボルに関して、1式3を使用して、その状態で交わる各ブランチに対応する予測チャネルサンプルを算出する。2これらのブランチに対する予測誤差を算出して、対応するパス誤差を求める。3この状態に関する生存パスとしてパス誤差が最小のパスを選択する。4このシンボルの状態のそれぞれについて、上記の3つの動作を繰り返す。3.最後のシンボルに関して、全ての生存パス誤差の中で最小のパス誤差を決定して、対応する生存パスPoptを保存する。B.最小パス誤差アルゴリズム1.1番目のシンボルに関して、推定したチャネルサンプルから各状態Si,1=Mi,Ii,Piに対する予測誤差を算出する。2.次に来る各シンボルに関して、1式3を使用して、各状態に到達するただ1つのブランチに関して、対応する予測チャネルサンプルを算出する。2これらのブランチに対する予測誤差を算出して、対応するパス誤差を求める。3このシンボルに関する生存パスとしてパス誤差が最小のパスを選択する。3.最後のシンボルに関して、ただ1つの生存パスPsuboptを保存する。C.メモリ増加アルゴリズムサーチ段階はもはや必要なく、n番目のシンボルに対する予測戦略は、Mn=Nsmpn-1,In=1,Pn=1に固定される。動作3:決定した予測戦略に従って、予測重みを決定する。非限定の例として、予測重み決定動作は、統計的特性に基づいて、可能な全ての予測戦略に対応する予測重みを事前に算出する工程と、決定した予測戦略に対応する予測重みを選択する工程とを備えていてもよい。本願の実施形態による、可能な全ての予測戦略に対するモデル重みの算出についてより詳細に理解するために、あるシナリオにおける可能な全てのM,I,Pの組み合わせに対するモデル重みW=W0,WI,,WM-1Iの算出手順を提示することは役に立つ。任意の指定のシナリオにおける無線チャネルの離間周波数離間時間相関を使用して、対応するモデル重みを算出する。1.式16を使用して、最大ドップラ周波数fDを求める。2.同期から最大チャネル遅延τmaxを求める。3.チャネル推定からノイズエネルギ推定値σ2eを求める。4.式18を使用して、テプリッツ離間周波数離間時間相関行列Rmlを求める。5.式8を使用して、指定のシナリオに対するモデル重み行列Wを求める。別の非限定の例として、予測重み決定動作は、動作2で決定した予測戦略に従い、統計的特性に基づいて、予測重みを算出する工程を備えていてもよい。ここで、予測重みの算出も、式18を使用してもよい。動作4:予測段階においてチャネル予測を続ける。式3および決定した予測戦略セットを使用して、予測チャネルを算出する。以下は、LTEの基地局で実施される提案のチャネル予測器によって達成される予測性能に関するシミュレーション結果の例である。仕様に合致させるために、データブロックという用語を、サブフレームに置き換えており、シンボルはOFDMシンボルを意味する。以下のシミュレーションにおいては、比較として適応チャネル予測器を使用し、チャネル変動の表示として遅延チャネル予測器を使用する。この遅延チャネル予測器は、以降のサブフレームの予測チャネルサンプルの全てに対する予測として、最も近くで得られたサブフレームの最後のシンボルについて推定したチャネルサンプルを直接選ぶ。表1に共通のシステム構成を挙げる。表2に提案するチャネル予測器の構成を示す。表3に提案する適応チャネル予測器の構成を示す。図9は、TDDにおける提案のチャネル予測器の予測データ方式を示す。TDD-LTEにおいては、アップリンクULサブフレームにおいて推定されたチャネルサンプルが、チャネルの相互性に基づいて、次のダウンリンクDLサブフレームのチャネルサンプルを予測するために、チャネルサンプル候補として使用される。TDDのフレーム構造は、DSUUUDSUUUである。図9に示すように、Dボックスは、DLサブフレームを表し、Uボックスは、ULサブフレームを表し、Sボックスは、特別なサブフレームを表す。図10は、FDDにおける提案のチャネル予測器の予測データ方式を示す。FDD-LTEにおいては、受信したサブフレームにおいて推定されたチャネルサンプルが、次に来るサブフレームのチャネルサンプルを予測するためのチャネルサンプル候補として使用される。図10に、提案のチャネル予測器の予測データ方式を示す。ここで、Sボックスは、サブフレームを表す。図15~32は、種々のシナリオおよび速度のもとでの、TDD/FDD-LTEにおける種々の提案のチャネル予測器予測/種々の適応チャネル予測器および遅延チャネル予測器の性能評価を示す。結論として、上記のシミュレーション結果によると、既存の解決手段と比べた提案の発明の主な利点は、以下のように要約される。1.提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、既存のチャネル予測器より良い予測性能を提供する。1提案のチャネル予測器は、既存のチャネル予測器よりはるかに良い予測精度をもたらす。2提案のチャネル予測器は、既存のチャネル予測器より誤差の増加に対してはるかに強い抵抗力を有する。3シンボルに関する性能の低下は、既存のチャネル予測器と比べて明らかに軽減されている。4提案のチャネル予測器は、統計的適応に相当し、従って、既存のチャネル予測器よりはるかに長い予測期間を実現する。2.提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、学習のために、既存のチャネル予測器より少ないチャネルサンプル候補しか必要としない。1提案のチャネル予測器は、学習に適した予測戦略により、チャネルサンプル候補をほんのわずかしか、あるいは全く必要としない。得られた戦略を有する予測モデルは、長期にわたるチャネル変動に対して適応し続けることができる。2それに対して、適応チャネル予測器は、継続的な学習を必要とし、それなしでは、予測性能が大幅に低下する。3対照的に、経験チャネル予測器も、モデル重みの構築に非常に大量のチャネルサンプルを必要とする。4提案のチャネル予測器は、かなりのメモリ占有および処理待ち時間を回避する。3.提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、既存のチャネル予測器より汎用性がある。1提案のチャネル予測器は、FDDとTDDの両方の通信方式において、優れた予測性能をもたらすことができる。2それに対して、適応チャネル予測器は、TDD通信方式において取得するのが非常に難しいかまたはほとんど不可能な、多数の連続するチャネルサンプルを必要とする。その結果として、TDD通信方式における適応チャネル予測器の使用は、大きく制限されている。4.TDD通信方式に対して本来的に適していることから、提案のチャネル予測器は、チャネルの相互性を活用して送信機側で実施されてもよい。従って、予測されたチャネルサンプルを伝送するフィードバックリンクによって持ち込まれる非常に深刻で公知の幾つかの問題を回避することができ、システムの信頼性が向上する。5.提案のチャネル予測器の幾つかの実施形態は、種々の状況のもとで非常に融通性が高く実施することができる。1予測モード、すなわち推定するチャネルサンプル数および予測期間の設定は、指定の任意の通信方式によって利用されるデータ構造例えば、TDD-LTEのアップリンク-ダウンリンク構成に応じて調整することができる。2処理負荷および性能に対する要件は、予測戦略候補を異なる度合いで制限することによって、または異なるトレリスサーチ方式を採用することによって、容易に調整および満足することができる。本発明の実施形態は、ネットワークの基地局、移動機、または他のノード内などの、ソフトウェアプログラム、またはファームウェア、またはハードウェアおよび/または回路のみ、または他のコンピュータシステムの構成、またはこれらの任意の形態の組み合わせとして、完全に具体化することができることを理解されたい。これまでの説明は、本発明の好ましい実施形態のみを挙げており、決して本発明を制限する意図はない。従って、本発明の精神および原理内で行われるいかなる変更、置換、改善などは、本発明の範囲に包含されるものである。<略語集>AR自己回帰BERビット誤り率BS基地局CoMP協調マルチポイントCSIチャネル状態情報DLダウンリンクFDD周波数分割複信FFT高速フーリエ変換LPE最小パス誤差LTEロングタームエボリューションMIMO複数入力複数出力MMSE最小平均二乗誤差MS移動機NLMS正規化最小平均二乗NNsニューラルネットワークOFDM直交周波数分割多重PAST投影近似部分空間追跡RLS再帰最小二乗SISO単一入力単一出力SMa郊外マクロSVMサポートベクターマシンSVD特異値分解TDD時分割複信ULアップリンクUMa都市マクロUMi都市マイクロWSSUS広義定常無相関散乱<引用文献一覧>[1]GokhanMergen外、推定誤差を減少させるためにノイズの多い推定値をフィルタする方法および装置、米国特許第7746970、2010年[2]ChangKeeMin外著、カルマンフィルタを用いるIEEE802.16eシステムに関するMIMO-OFDMダウンリンクチャネル予測、IEEEWCNC、2007年3月11-15日、p.942-946[3]MehdiSeyfi外著、フェージングMIMOチャネルに関するLMSのような予測推定、PIMRC、2007年[4]AbdorrezaHEIDARIAmirKKHANDAN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