アップリンク受信機のための低複雑性チャネル推定
本発明は、チャネル推定のための低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）技術と呼ばれるＬＴＥ ｅＮｏｄｅＢ受信機チャネル推定技術を提案する。本発明の仮定、推定、および修正された計算から、本発明は、以下のように、低複雑性ＭＭＳＥ行列、および予め算出されたＬＳチャネル推定値ＨＬＳを使用してＲＳの正確なチャネル推定値を生成する。低複雑性ＭＭＳＥ行列および予め算出されたＬＳチャネル推定値を使用してＲＳの正確なチャネル推定値を生成する（式Ｉ）。本発明の第２の態様として、ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定されることが望ましい。本発明の第３の態様として、ＲＳチャネルからのデータ・チャネル補間の適応方法が本発明において提案される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２００８年１１月１３日出願の仮特許出願第６１／１１４，３４６号、２００８年１２月１５日出願の仮特許出願第６１／１２２，５５３号、および２００９年２月１１日出願の仮特許出願第６１／１５１，６４４号に関係し、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）の下でこのより早い出願の優先権が主張される。本仮特許出願はまた、参照によりこの特許出願に組み込まれている。
【０００２】
本出願は、一般に無線通信技術に関し、具体的には、低複雑性チャネル推定の使用によってチャネル推定の正確さを高め、システム上のオーバヘッドを低減することにより、ユーザ機器接続を改善することに関する。
【背景技術】
【０００３】
ＩＰベースのモバイル・システムは、無線通信システム上に少なくとも１つのモバイル・ノードを含む。「モバイル・ノード」は、特定のシステム・プロバイダによって採用される用語に応じて、ユーザ機器、モバイル・ユニット、モバイル端末、モバイル・デバイス、または同様の名称で呼ばれることもある。システム上の様々な構成要素は、任意の特定のネットワーク構成または通信システム上で使用される用語に応じて異なる名称で呼ばれることもある。
【０００４】
例えば、「モバイル・ノード」または「ユーザ機器」は、無線ネットワークにケーブル（例えば電話線（「対より線」）、イーサネット・ケーブル、光ケーブルなど）で接続された、ならびにインターネット・アクセス、ｅメール、メッセージング・サービスなどの様々な特徴および機能を有する様々なブランドおよびモデルのモバイル端末（「携帯電話」）によって経験されることが可能であるように、セルラ・ネットワークに直接無線接続されたＰＣを包含する。用語「モバイル・ノード」はまた、モバイル通信ユニット（例えば、モバイル端末、「スマート・フォン」、無線接続されたラップトップＰＣなどのノマディック・デバイス）を含む。
【０００５】
ユーザ機器またはモバイル・ノードは、その構成において送信機と呼ばれるアクセス・ポイントから送信された信号のアップリンク方向の信号の受信機である。送信機または受信機などの用語は、制限的に定義されるものではなく、ネットワーク上に配置された様々なモバイル通信ユニットまたは送信デバイスを含んでもよい。さらに、用語「受信機」および「送信機」は、通信がどの方向に送受信されるかに応じて「アクセス・ポイント（ＡＰ）」、「基地局」または「ユーザ機器」と呼ばれてよい。例えば、ダウンリンク環境では、アクセス・ポイントＡＰあるいは基地局（ｅＮｏｄｅＢまたはｅＮＢ）は送信機であり、ユーザ機器は受信機であるが、一方、アップリンク環境では、アクセス・ポイントＡＰあるいは基地局（ｅＮｏｄｅＢまたはｅＮＢ）は受信機であり、ユーザ機器は送信機である。
【０００６】
正確なチャネル推定は、接続を維持し、ＬＴＥ無線システム上のモバイル・ノード（またはユーザ機器）から基地局（またはアクセス・ポイント）への送信をサポートするアップリンク通信リンク上の良好な容量およびスループット性能を実現するのに不可欠である。モバイル・ノードまたはユーザ機器がアクセス・ポイント（送信機）に対して高速で移動しているときは、知られているチャネル推定方法は、システム性能にネガティブな影響を与える可能性がある２つの主要な欠陥を有する。第１に、知られているチャネル推定方法（例えば、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ベースの推定）は、ユーザ機器（またはモバイル・ノード）が高速で移動するので、不正確であることが分かる。第２に、知られているチャネル推定式は、計算集約的であり、このことは、システム・リソースを不必要に消費し、システム・オーバヘッドを増大させ、チャネル推定を完了するために必要とされる時間を増大させる。したがって、高移動度［ｈｉｇｈ ｍｏｂｉｌｉｔｙ］および／または高チャネル周波数において良好な容量／スループット性能を実現するために、チャネル推定の不正確さに起因する性能低下の問題が対処される必要があり、チャネル推定アルゴリズムの複雑性を低減する必要がある。
【０００７】
最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ベースのチャネル推定器は、チャネル推定値の平均二乗誤差を最小化するためにチャネル状態の２次統計量を利用する。基本的な仮定は、時間領域チャネル・ベクトルがガウスであり、チャネル雑音と相関関係がないということである。線形ＭＭＳＥチャネル推定値は、以下のように与えられる。
【数１】
ここで、
・ ＲＨＨ＝Ｅ［ＨＨ＊］は周波数領域チャネル相関行列であり、Ｈは周波数領域チャネル応答であり、＊は共役転置を示し、
・ Ｘは、既知のパイロットまたは既知の基準シンボル（ＲＳ）シーケンスを含むベクトルであり、
・
【数２】
は、チャネル雑音の分散であり、
・
【数３】
は、チャネルの最小二乗（ＬＳ）推定値であり、ここで、ｙは受信されたＲＳシンボルのベクトルである。
【０００８】
ＭＭＳＥ推定器［ＭＭＳＥ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ］は、特に低速のユーザ機器などの低ＳＮＲのシナリオ下で、ＬＳチャネル推定器だけよりずっと良い性能をもたらす。しかし、ＭＭＳＥ推定器の主要な欠点は、ＭＭＳＥ式全体を実行することからのシステム・リソースの消費の増大およびシステム・オーバヘッドの増大に起因する、その高い計算複雑性である。
【０００９】
式（１）では、Ｘは、ＵＥによって送信された既知の基準信号（ＲＳ）シーケンスを表す。ＬＴＥ規格では、シーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングはアップリンクＲＳシーケンスに対応できることに留意されたい。シーケンス／グループ・ホッピングがイネーブルにされた場合は、上記ＭＭＳＥ式は、スロット（０．５ミリ秒）ごとに２つの行列転置が実行されることを必要とする。どのユーザに対しても１つのＲＢ割当では、行列サイズは１２×１２であるが、一方、一人のユーザに対して４８すべてのＲＢ割当では、行列サイズは５７６×５７６である。そのようなリアルタイムの行列反転は、実際の実行のためには計算集約的であり、このＭＭＳＥ式は、ユーザ機器（またはモバイル・ノード）がより高い速度で移動するので、不正確であることが分かる。
【００１０】
信号対雑音比（ＳＮＲ）推定は、いくつかの状況ではｅＮｏｄｅＢ受信機における不可欠な処理ステップであり、ＳＮＲの過小推定があった場合は、システム性能が低下することにも留意されたい。したがって、システム性能を高め、システム・パラメータの低下を最小化するために、いくつかのチャネル推定手順における使用のためのＳＮＲを正確に推定する必要がある。
【００１１】
チャネル推定方法はまた、補間を使用し、補間（例えば線形、双一次、または二次など）のためのいくつかの手法は、いくつかの状況では十分な結果を提供しないことにさらに留意されたい。補間に対するこれらの手法は静的であり、一般に、同じ手法がすべてのＵＥ移動度のために使用され、したがって、いくつかの状況では最適のＳＮＲ対ＳＥＲ性能を提供しない。
【発明の概要】
【００１２】
本発明は、チャネル推定のための低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）技術と呼ばれるＬＴＥ ｅＮｏｄｅＢ受信機チャネル推定技術を提案する。この技術は、非常に低減された実施複雑性（ハードウェア／計算複雑性）において、ＭＭＳＥチャネル推定の性能と同等のチャネル推定／復調性能を提供する。
【００１３】
低複雑性ＭＭＳＥ式［ｒｅｄｕｃｅｄ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ＭＭＳＥ ｅｑｕａｔｉｏｎ］は、以下のように、既知のシステム性能属性およびシステム性能パラメータに基づいていくつかの主要な仮定をすることにより得られる。（１）項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換え、（２）信号コンステレーションは、ＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同一であり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝＊Ｉであり、ここでＩは単位行列であり、（３）平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２、項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝、および項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義し、ここでβは、信号コンステレーションのみに依存する定数であり、（４）ＱＰＳＫコンステレーションのためにはβ＝１、１６ＱＡＭコンステレーションのためにはβ＝０．５２９４、６４−ＱＡＭ送信のためにはβ＝０．３７２４、（５）ＬＴＥアップリンク送信では、ＲＨＨ行列が副搬送波間隔およびチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存し、（６）別のＳＮＲ推定が受信されるまで（たとえシーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても）、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能であり、（７）ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのためのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用し、（８）（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定し、（９）ドップラー・スプレッドのためのジェイクス・スペクトルを仮定し、（１０）ＬＴＥアップリンクＲＳパターンでは、ＲＳパターン間の時間相関関数が１であり、これはすべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実に起因し、（１１）ＲＨＨの生成時のｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定する。これは、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことを示すシミュレーション結果に基づき、（１２）スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数４】
を推定し、ここでｙは、ＲＳシンボルの受信されたベクトルであり、ＸはＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信されたＣＡＺＡＣシーケンスのベクトルであり、（１３）ユーザ機器が連続して送信している場合は、前のスロットまたはサブフレームからＳＮＲ推定値を得るか、または断続的送信の場合は、チャネル推定値
【数５】
を使用してＳＮＲを推定し、（１４）βの既知の値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用する。
【００１４】
これらの仮定、推定、および修正された計算から、本発明は、以下のように、低複雑性ＭＭＳＥ行列および予め算出されたＬＳチャネル推定値
【数６】
を使用してＲＳの正確なチャネル推定値を生成する。
【数７】
ＲＳのＭＭＳＥ推定値から、データ・チャネル推定値が線形補間を使用して生成されることが可能である。本発明は、すべてのタイプのフェーディング・シナリオの下でのＬＴＥ ＳＣ−ＦＤＭＡアップリンクにおける不正確なチャネル推定に起因するＳＮＲ低下の問題に対処する。さらに、本発明は、ＬＴＥアップリンク受信機に関連するチャネル推定問題に対する解決策を提供する。このチャネル推定方法によって、すべてのタイプのフェーディング・チャネル・シナリオの下で良好な復調性能が維持される。さらに、この方法の複雑性はＭＭＳＥ技術よりかなり低く、したがってＬＴＥソフトウェア・リリースのために基地局（ｅＮｏｄｅＢ）のハードウェアにおいて容易に実施されることが可能である。
【００１５】
本発明の第２の態様として、信号対雑音比（ＳＮＲ）推定は、低複雑性最小平均二乗誤差（ＲＣ−ＭＭＳＥ）チャネル推定による使用のためのｅＮｏｄｅＢ受信機における不可欠な処理ステップであることに留意されたい。本発明（低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定）の技術の性能は、推定されたＳＮＲに対して何らかの敏感性を有する。復調ＳＥＲ対実際のＳＮＲは、＋／−３ｄＢの範囲内のＳＮＲ推定誤差に関して測定されてきた。ＳＮＲの過大推定は、わずかにより良い性能を生じさせることになるが、一方、ＳＮＲの過小推定は、より悪い性能を生じさせることになることに留意されたい。性能低下を限定するために、ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定されることが望ましい。本発明の第３の態様として、ＲＳ信号に基づくデータ・チャネル補間の適応方法が本発明において提案される。
【００１６】
次に、本発明の実施形態が、添付の図面の図を参照しながら例としてのみ説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明を使用する通信システムのブロック図である。
【図２】ＬＴＥ送信におけるセルラ・スペクトルに割り当てられたブロックを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明を使用するシステムの例示的構成要素は、図１に示されているように、基地局１０００および移動局１００２を含む。基地局１０００は、移動局１００２内の無線インターフェース１００６と無線リンクを介して無線で通信するために無線インターフェース１００４を含む。基地局１０００は、基地局のタスクを実行するために、基地局１０００内の１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０１０上で実行可能なソフトウェア１００８を含む。ＣＰＵ（１つまたは複数）１０１０は、メモリ１０１２に接続されている。ソフトウェア１００８は、スケジューラおよび他のソフトウェア・モジュールを含んでよい。基地局１０００はまた、別の基地局とバックホール情報および／または調整情報などの情報をやり取りするために基地局間インターフェース１０１４を含む。
【００１９】
同様に、移動局１００２は、メモリ１０２０に接続された１つまたは複数のＣＰＵ１０１８上で実行可能なソフトウェア１０１６を含む。ソフトウェア１０１６は、移動局１００２のタスクを実行するように実行可能である。そのようなソフトウェア（１００８および１０１６）の命令は、ＣＰＵまたは他のタイプのプロセッサ上に実行のためにロードされることが可能である。プロセッサには、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プロセッサ・モジュールまたはサブシステム（１つまたは複数のマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラを含む）、あるいは他の制御デバイスもしくはコンピューティング・デバイスがあり得る。「プロセッサ」は、単一の構成要素または複数の構成要素を指すことができる。
【００２０】
データおよび（ソフトウェアの）命令は、１つまたは複数のコンピュータ可読またはコンピュータ使用可能記憶媒体として実装されているそれぞれの記憶デバイスに記憶される。記憶媒体は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリまたはスタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＲＰＲＯＭ）およびフラッシュ・メモリなどの半導体メモリ・デバイス、固定ディスク、フロッピー・ディスクおよび取外し可能ディスクなどの磁気ディスク、テープを含む他の磁気媒体、ならびにコンパクト・ディスク（ＣＤ）またはデジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）などの光媒体を含む様々な形態のメモリを含む。
【００２１】
チャネルは、フレーム・シグナリング構造においてフォワードまたはアップリンク上で周期的にブロードキャストされるインジケータ信号に基づいて推定される。この実施形態では、移動局１００２は、送信から受信されるインジケータ・チャネル・シグナリングを受信することになる。移動局１００２は、アクセス端末と呼ばれてもよい。移動局１００２は、チャネル推定計算を実行するか、または実行されるチャネル推定プロトコルに基づいて基地局１０００にフィードバックを提供することができ、この場合は、基地局がチャネル推定計算を実行することになる。
【００２２】
チャネル推定から、基地局１０００または移動局１００２は、移動局１００２がどのようにサービスされるかを判定し、基地局１０００は、移動局１００２が通信チャネルをモニタリングする必要があるかどうかに関する判定をすることができる。基地局１０００はまた、チャネル推定計算に基づいて基地局１００２から送信されるべき通信をスケジューリングすることができる。基地局１０００はまた、干渉およびオーバラッピング・ビーム状態を回避するようにユーザをスケジューリングすることができる。
【００２３】
最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ベースのチャネル推定器は、チャネル推定値の平均二乗誤差を最小化するためにチャネル状態の２次統計量を利用する。基本的な仮定は、時間領域チャネル・ベクトルはガウスであり、チャネル雑音と相関関係がないということである。線形ＭＭＳＥチャネル推定は、以下のように与えられる。
【数８】
ここで、
・ ＲＨＨ＝Ｅ［ＨＨ＊］は、周波数領域チャネル相関行列であり、Ｈは周波数領域チャネル応答であり、＊は共役転置を表し、
・ Ｘは、既知のパイロットまたは既知の基準シンボル（ＲＳ）シーケンスを含むベクトルであり、
・
【数９】
は、チャネル雑音の分散であり、
・
【数１０】
は、チャネルの最小二乗（ＬＳ）推定値であり、ここでｙは受信されたＲＳシンボルのベクトルである。
【００２４】
ＭＭＳＥ推定器は、特に低ＳＮＲシナリオの下で、ＬＳチャネル推定器それだけよりずっと良い性能をもたらす。しかし、ＭＭＳＥ推定器の主要な欠点は、ＭＭＳＥ式全体を評価することからのシステム・リソースの消費の増大およびシステム・オーバヘッドの増大に起因する、その高い計算複雑性である。
【００２５】
ＭＭＳＥ式では、Ｘは、ＵＥによって送信された既知の基準信号（ＲＳ）シーケンスを表す。ＬＴＥ規格のシステムでは、シーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングは、アップリンクＲＳシーケンスに対応でき、シーケンス／グループ・ホッピングがイネーブルにされた場合、上記のＭＭＳＥ式は、スロット（０．５ミリ秒）ごとに２つの行列反転が実行されることを必要とすることに留意されたい。どのユーザに対しても１つのＲＢ割当の場合は、行列サイズは１２×１２であるが、一方、一人のユーザに対してすべての４８ＲＢ割当の場合は、行列サイズは５７６×５７６である。そのようなリアルタイムの行列反転は、実際の実行では計算集約的である。留意すべき第２の点は、このＭＭＳＥ式は、ユーザ機器（またはモバイル・ノード）がより高い速度で移動するので、正確でないことが分かることである。
【００２６】
以下のように、提案された方法によって前述のＭＭＳＥ技術の複雑さの何らかの低減が実現されることが可能である。（１）項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換え、（２）信号コンステレーションが、ＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同じであり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝Ｉ、ここでＩは単位行列であり、（３）平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２、項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝、および項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義し、ここでβは信号コンステレーションのみに依存する定数であり、（４）ＱＰＳＫコンステレーションのためにはβ＝１であり、１６ＱＡＭコンステレーションのためにはβ＝０．５２９４であり、６４−ＱＡＭ送信のためにはβ＝０．３７２４であり、（５）ＬＴＥアップリンクでは、ＲＨＨ行列は、副搬送波間隔およびチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存する。
【００２７】
これらの仮定から、ＭＭＳＥチャネル推定式は、下記に変形されることが可能である。
【数１１】
式（２）におけるような実施形態の利点は、計算されるべき反転が１つしかなく、行列が定数値を含むことである。別のＳＮＲ推定値が受信されるまで（たとえ、シーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても）、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能である。
【００２８】
ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用することにより、複雑性のさらなる低減が達成されることが可能である。時間−周波数ＯＦＤＭグリッドに関するチャネル自己相関は、周波数相関関数と時間相関関数の積として書かれてよい。
【数１２】
ここで、γｆおよびγｌは周波数相関関数および時間相関関数を表し、ｋは副搬送波数を表し、ｌはシンボル時間指数を表す。
【００２９】
（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定することにより、周波数相関関数は、
【数１３】
と書かれることが可能であり、ここで、１／Ｔは、（ＬＴＥでは１５ＫＨｚである）副搬送波分離であり、τｒｍｓは、チャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドである。
【００３０】
ドップラー・スプレッドのためのジェイクス・スペクトルを仮定することにより、時間相関関数は、
γｔ（ｌ）＝Ｊｏ（２πｆｍａｘｌＴｓ） （５）
と書かれることが可能である。
【００３１】
ここで、Ｊｏは１次および第１種のベッセル関数であり、ｆｍａｘは最大ドップラー・スプレッドであり、ＴｓはＯＦＤＭシンボル継続時間である。
【００３２】
ＬＴＥアップリンクＲＳパターンでは、ＲＳパターン間の時間相関関数は１である。これは、すべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実に起因する。したがって、式（３）におけるチャネル自己相関は、
【数１４】
と書かれることが可能である。
【００３３】
ＬＴＥアップリンク受信機のための低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定の手順は以下の通りである。本発明は、チャネル推定のために、すべてのＲＢ割当（１、２、３、４、．．．ＮＲＢ）のために、式（６）および（４）の通り、ＲＨＨを生成し、メモリに記憶する。ＲＨＨの生成時のｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定することが安全である。シミュレーションは、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことを示す。これは、行列のサイズ（１２×１２、２４×２４、．．．５７６×５７６）の記憶を暗示する。これは、１回のイベントであり、繰り返されなくてもよい。記憶が問題である場合は、記憶はリアルタイムで生成されてもよいが、これはコンピューティング・リソースの効率的な使用ではない。
【００３４】
スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数１５】
を推定し、ここで、ｙは受信されたＲＳシンボルのベクトルであり、Ｘは、ＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信された一定振幅ゼロ自己相関（ＣＡＺＡＣ）シーケンスのベクトルである。ＲＳグループ・ホッピングおよびシーケンス・ホッピングがディセーブルにされた場合は、Ｘのコンテンツはそのユーザには同じままである。ＲＳグループ・ホッピングおよびシーケンス・ホッピングがイネーブルにされた場合は、Ｘのコンテンツはスロットまたはサブフレームごとに変わることができる。
【００３５】
本発明は、ＵＥが連続して送信している場合は、前のスロットまたはサブフレームからＳＮＲ推定値を取得する、または、断続的送信の場合は、ＳＮＲの推定値はチャネル推定値
【数１６】
を使用して取得される。
【００３６】
既知のβのための値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用して低複雑性ＭＭＳＥ行列
【数１７】
を生成する。
【００３７】
本発明は、低複雑性ＭＭＳＥ行列、および以下で繰り返される式（２）の場合と同様に予め算出されたＬＳチャネル推定値
【数１８】
を使用してＲＳの正確なチャネル推定値を生成する。
【数１９】
【００３８】
本発明において提供されたＲＳのＭＭＳＥ推定値から、線形補間を使用してデータ・チャネル推定値が生成されることが可能である。
【００３９】
シミュレーション結果が以下のグラフ１〜１０に示されており、ここで、（１）チャネル推定および復調性能は、３ｋｍ／時、６０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３５０ｋｍ／時のＵＥ移動度におけるＱＰＳＫ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ変調に対して変わっており、（２）受信機は、ｅＮｏｄｅＢにおいて単一のアテナを備え、（３）符号化されていない変調シンボル誤り率ＳＥＲ対ＳＮＲがプロットされ、（４）２ＧＨｚの搬送波周波数が、３ｋｍ／時、６０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３５０ｋｍ／時における最大ドップラー・スプレッドがそれぞれ５Ｈｚ、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、６００Ｈｚであるように仮定され、（５）２つの受信機アンテナ、ターボ符号、およびインタリービングによって、ＢＥＲ対ＳＮＲのために（符号化率およびチャネルに応じて）約１０ｄＢの追加の性能利得が期待され、（６）ＲＳチャネル推定値が、シミュレーション結果における復調のためにデータ・チャネルに直接適用される。
【００４０】
グラフ１〜４は、以下のようにＱＰＳＫ復調性能比較を提供する。
【表１】
【００４１】
グラフ５〜７は、以下のように１６ＱＡＭ復調性能比較を提供する。
【表２】
【００４２】
グラフ８〜１０は、以下のように６４ＱＡＭ復調性能比較を提供する。
【表３】
【００４３】
本発明の低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定方法は、低減されたオーバヘッド、低減された計算回数、向上したシステム性能によって、３５０ｋｍ／時までＱＰＳＫ変調をサポートするために同等の正確さを提供する。
【００４４】
１６ＱＡＭ変調では、チャネル推定の正確さは、１２０ｋｍ／時までの移動度をサポートすることができる。１６ＱＡＭを使用するより高い移動度では、搬送波間干渉（ＩＣＩ）が支配的になり、雑音をＡＷＧＮとみなすＭＭＳＥなどの技術は、ＳＮＲを高めることによりチャネル推定性能を改善することができない。第２の実施形態において検討されるように、チャネル推定と組み合わされたＩＣＩ除去を実行する技術は、そのような高い移動度に対して、より効果的である可能性がある。
【００４５】
６４ＱＡＭ変調では、チャネル推定の正確さは、６０ｋｍ／時までの移動度をサポートすることができる。６４ＱＡＭ変調では、チャネル推定の正確さは強靭でなく、したがって、１２０ｋｍ／時におけるＩＣＩは、グラフ１０に示されているように、十分な復調性能を提供することができない。共同ＩＣＩ除去およびチャネル推定を実行する技術は、６４ＱＡＭ変調を使用するそれらのより高い移動度におけるそのような密度の高いコンステレーションに対して、より効果的である可能性がある。
【００４６】
信号対雑音比（ＳＮＲ）の正確な推定は、低複雑性最小平均二乗誤差（ＲＣ−ＭＭＳＥ）チャネル推定の本発明による使用のためのｅＮｏｄｅＢ受信機における不可欠な処理ステップであることに留意されたい。本発明（低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定）の技術の性能は、推定されたＳＮＲに対して何らかの敏感性を有する。グラフ１１において、＋／−３ｄＢの範囲内のＳＮＲ推定誤りに関する復調ＳＥＲ対実際のＳＮＲがプロットされている。ＳＮＲの過大推定は、わずかによりよい性能を生じさせることになるが、一方、ＳＮＲの過小推定は、より悪い性能を生じさせることになることに留意されたい。性能低下を限定するために、ＳＮＲは実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定されることが望まれる。
【００４７】
【表４】
【００４８】
たとえＳＮＲの過大推定がＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定性能に役立つことができても、過大推定されたＳＮＲは、（リソース割当のための）スケジューリング、変調および符号化制御、ハンドオフ、電力制御、ならびに軟判定復号のためのアルゴリズムに対して性能低下を引き起こす可能性がある。したがって、システム全体の性能低下を最小化するためにできるだけ正確にＳＮＲを推定することが不可欠である。
【００４９】
本発明の第２の態様の一部分であるより正確なＳＮＲ推定は、次の２つの部分の推定から成る。（ｉ）信号電力推定、および（ｉｉ）雑音プラス干渉分散推定。信号電力推定は比較的簡単であり、チャネル推定値から実行されることが可能である。しかし、雑音または干渉の分散の正確な推定は複雑である。
【００５０】
雑音分散推定のための通常のアルゴリズムは、雑音統計量が全割当帯域幅にわたって一定（白色雑音）のままであると仮定する。実際のＬＴＥデプロイメントでは、Ｎ＝１の周波数再利用によって、ネットワーク内のすべてのセルサイトは、すべてのセクタにおいて同じセットの物理リソース・ブロック（ＰＲＢ）を使用する。調整によって干渉を軽減しても、隣接するセル／セクタからのＰＲＢ割当にかなりのオーバラップがある。遠くのセルからの部分的にまたは完全にオーバラップしたリソース・ブロックは、同一チャネル干渉（ＣＣＩ）を生ぜしめる。
【００５１】
さらに、隣接チャネルの不適切なフィルタリングの結果として生じる隣接チャネル干渉（ＡＣＩ）、および、ユーザ機器（ＵＥ）の高移動度におけるドップラー・スプレッドからのスペクトルの広がりに起因する搬送波間干渉（ＩＣＩ）が存在する。これらの干渉は、一般に、白色ではなく、本来有色であり、スペクトル密度が全帯域幅にわたって一様でない。実際には、アップリンク受信機に存在する総雑音は、しばしば、相関している有色雑音と共に白色ガウス雑音から成る。
【００５２】
以下のセクションでは、ｅＮｏｄｅＢ受信機内のＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定器からのＳＮＲ推定のための方法および手順が提案される。ユーザ機器の物理ランダム・アクセス・チャネル（ＰＲＡＣＨ）プリアンブルまたはサウンディング基準信号（ＳＲＳ）から推定されたＳＮＲは、物理アップリンク共用チャネル（ＰＵＳＣＨ）第１スロット復調基準信号（ＤＭＲＳ）チャネル推定のために使用されることが可能である。第２スロットＤＲＳチャネル推定は、下記の方法を使用して第１スロットＤＭＲＳから推定された更新されたＳＮＲを使用することができる。
【００５３】
ＬＴＥアップリンクにおける信号干渉対雑音比推定の一部分として、ｋ番目の副搬送波のためのｎ番目のシンボルにおけるＦＦＴ後の受信されたＲＳ信号は、
Ｙｎ，ｋ＝Ｓｎ，ｋＨｎ，ｋ＋Ｉｎ，ｋ＋Ｗｎ，ｋ
Ｙｎ，ｋ＝Ｓｎ，ｋＨｎ，ｋ＋Ｚｎ，ｋ （７）
と書かれることが可能であり、
ここで、
Ｓｎ，ｋは送信されたＲＳシンボルであり、
Ｈｎ，ｋはチャネル周波数応答（ＣＦＲ）の値であり、
Ｉｎ，ｋは、ＣＣＩ、ＡＣＩ、およびＩＣＩを含む有色雑音（干渉）であり、
Ｗｎ，ｋは白色ガウス雑音サンプルであり、
Ｚｎ，ｋは全雑音項である。
【００５４】
不完全な同期、トランシーバ非線形性などに起因する劣化はＷｎ，ｋに包含されると仮定される。さらに、ＣＦＲは観察時間内に変化しないと仮定される。
【００５５】
ＬＴＥアップリンクにおけるチャネル推定のために使用される基準信号（ＲＳ）は、同じＳＣ−ＦＤＭＡシンボルにおいて生じる。これは、すべてのＬＴＥアップリンク物理チャネル（ＳＲＳ、ＰＲＡＣＨ、ＰＵＣＣＨ、およびＰＵＳＣＨ）に当てはまる。提案されたＳＩＮＲ推定方法は、ＲＳチャネル推定値、およびＲＳにおけるコード・シンボルの知識を利用するので、数式では、シンボル番号を表す下付き文字ｎを省略する。
【００５６】
提案された方法の信号電力推定は簡単である。この推定は有用な信号電力レベルを得るためにチャネル推定値を利用する。低複雑性最小平均二乗誤差（ＲＣ−ＭＭＳＥ）チャネル推定［１］は、チャネルの推定値、
【数２０】
を提供し、推定値の平均二乗誤差（ＭＳＥ）は、グラフ１２に示されているように−３０ｄＢほどの低い推定値である。したがって、チャネル推定値は、
【数２１】
のような平均受信信号電力を生成するために使用されることが可能である。
【表５】
【００５７】
本発明は、干渉プラス雑音のレベルを推定するために信号再生（ＳＲ）推定器の使用を提案する。雑音電力推定のためのこの手法は、周波数領域における雑音の多い受信サンプルと、雑音のない受信サンプルの最善の仮説との差異を見つけることに基づく。ＲＳにおけるコード・シンボル値Ｓｋは、ｅＮｏｄｅＢ受信機において知られている。したがって、チャネル推定値、
【数２２】
雑音プラス干渉サンプル、
【数２３】
を利用することは、
【数２４】
と書かれることが可能である。
【００５８】
干渉プラス雑音分散の正確な推定は、
【数２５】
に存在する雑音および干渉の様々な源、ならびにそれらの様々なスペクトル特性および相互相関のために複雑である。前述のように、受信された信号の干渉成分は、ＣＣＩ、ＡＣ
Ｉ、およびＩＣＩから成る。この論考のために、白色ガウス雑音はＷｋ＝Ｎ（０，σ０２）
と、干渉項はＩｋ＝Ｎ（０，σｋ２）とモデル化され、ここでσｋは局所標準偏差である。
【００５９】
本発明の方法は、チャネル推定値からの信号再生を利用する雑音分散推定を提案する。したがって、チャネル推定誤差に起因する雑音に対する追加の成分も存在する。チャネル推定誤差は、分散のゼロ平均複雑白色ガウス・プロセスＥｋ＝Ｎ（０，σｇ２）とモデル化されることが可能である。
【００６０】
干渉項と白色雑音項が相関していないと仮定すると、全雑音項
【数２６】
は、
【数２７】
とモデル化されることが可能であり、ここで、
【数２８】
である。
成分、
【数２９】
は、チャネル推定誤差分散を含む白色ガウス雑音部分の分散を含み、
【数３０】
は、有色干渉雑音の分散を含む。
目的は、ＳＮＲを見つけるために使用されることが可能である
【数３１】
を推定することである。
【数３２】
である場合は、全雑音は白色であると仮定されることが可能であり、そうでない場合は、全雑音は有色であることに留意されたい。
【００６１】
本明細書に記載の方法および手順は、
【数３３】
と仮定し、したがって、受信サンプルにおける総雑音はガウス分布関数に従う。
【００６２】
本発明は、式（８）によって得られた信号電力を使用してＳＮＲ推定値を生成し、以下のように、式（９）によって定義された雑音サンプルの雑音分散を計算する。
【数３４】
【００６３】
式（１０）から得られた本発明におけるＳＮＲ推定器の性能がグラフ１３に示されている。
【表６】
【００６４】
このグラフには、実際のＳＮＲの関数としてのＳＮＲ推定誤差が示されている。ＳＮＲ推定誤差＝実際のＳＮＲ−推定されたＳＮＲである。グラフ１３から分かるように、ＳＮＲは実際のＳＮＲのより低い値において過大推定されており（これは、雑音分散が過小推定されていることを意味する）、ＳＮＲは実際のＳＮＲのより高い値において過小推定されている（これは、雑音分散が過大推定されていることを意味する）。
【００６５】
ＳＮＲの高い値における雑音分散の過大推定は、部分的にはチャネル推定誤差に起因する。ＳＮＲの高い値においては、チャネル推定誤差分散は、測定されている雑音／干渉分散と同等であり、したがって、実際より高い雑音／干渉が報告されている。
【００６６】
ＳＮＲ推定誤差を補償するためには、干渉プラス雑音のレベルとチャネル推定誤差との間に直接関係があると仮定することが簡単で分かりやすい。全雑音分散推定上のチャネル推定誤差分散の影響を考慮に入れ、したがって、総雑音過大推定を補償するために、補償因数ρを導入することが提案される。因数ρは、チャネル推定誤差の分散と干渉プラス雑音の分散との比率と定義される。
【００６７】
この比率ρを使用してＳＮＲのレベルのより正確な推定値が式（１１）から得られることが可能である。
【数３５】
【００６８】
式（１１）における比率ρは、式（１０）におけるチャネル推定誤差によって生じた過大推定を補償する。ρの値は、０から１までの間で最適化されることが可能である。因数ρは、主にチャネル推定器の性能に依存する。チャネル推定器の性能は、チャネル推定器の平均二乗チャネル推定誤差（ＭＳＥ）シミュレーションから得られることが可能である。完全なチャネル推定の理想的な場合には、ρは０に等しい。
【００６９】
ρの様々な値に関して、実際のＳＮＲの関数としての補償後のＳＮＲ推定誤差がグラフ１４に示されている。
【表７】
【００７０】
さらに、補償因数ρの様々な値に関するＳＮＲ推定誤差が表１に提供されている。
【表８】
【００７１】
グラフ４および表１から分かるように、ρによるＳＮＲ推定誤差補償は、ＳＮＲ推定誤差値の全体的な平滑化を生じさせる。低いＳＮＲにおいて若干の過大推定が依然として存在するが、過小推定は、ＳＮＲの高い値において最小化される。ＳＮＲ推定誤差は、ρ＝０．９の補償因数では、広く−６ｄＢ／＋４ｄＢの範囲内にある。ベンチマークとして、この推定性能は、ＣＤＭＡ無線インターフェース規格に規定されている＋／−９ｄＢの電力測定の正確さ必要条件より良いことに留意されたい。
【００７２】
式（２）から正確なＲＳチャネル推定値を得るために、ＲＳシンボルにおける副搬送波間の周波数相関を利用することも必要である。低いユーザ機器移動度においては、これらのＲＳチャネル推定値がデータ・チャネル等化のために直接適用されることが可能である。これは、ＲＳチャネル推定値とデータ・チャネル推定値との間に時間領域における高い相関関係があるという事実に起因する。
【００７３】
しかし、より高いユーザ機器移動度（通常、＞６０ｋｍ／時）においては、ＲＳチャネル推定値とデータ・チャネル推定値との間の時間領域における相関は低下する。したがって、データ・チャネルを等化するために直接ＲＳチャネル推定値を適用することは、ＳＮＲ対ＳＥＲ性能をわずかに低下させることになる。より高いユーザ機器移動度においては、データ・チャネル推定値は、ＲＳチャネル推定値から補間される必要がある。線形、双一次、および二次手法を含めて、補間のためのいくつかの手法がある。補間に対するこれらの手法は静的であり、同じ手法がすべてのＵＥ移動度のために使用され、したがって最適のＳＮＲ対ＳＥＲ性能を提供しない。
【００７４】
ＲＳチャネルからのデータ・チャネル補間の適応方法が本発明において提案される。この手法では、データ・チャネルとＲＳチャネルとの間の時間相関関数が補間のために利用される。所与のサブフレームにおけるシンボル・トゥ・シンボルのチャネルの時間相関がＲＳチャネル推定値からのデータ・チャネル補間のために有利に使用される。時間相関関数はドップラー・スプレッドに依存するので、この手法は第１にＵＥ移動度に起因するドップラー・スプレッドを推定する。
【００７５】
ドップラー推定のために２つの手法が提案される。
（ｉ）ＲＳチャネル推定値交差相関ベースの手法
（ｉｉ）ＲＳチャネル推定値位相線形性ベースの手法
【００７６】
推定されたドップラー・スプレッドの知識によって、ＲＳチャネル推定値からのデータ・チャネル推定値の補間のために、データ・チャネルとＲＳチャネルとの間の時間相関が得られ、使用されることが可能である。
【００７７】
アップリンクＰＲＢおよびＲＳ構造を示す図２を参照すると、このデータ補間方法は、サブフレームの１４シンボルにわたってデータ副搬送波ごとに実施されることが可能である。すべてのこれらの１４シンボルは、所与の副搬送波ごとに同じ周波数にあるので、周波数相関は、所与の副搬送波ごとにすべての１４シンボルにわたって単一である。しかし、これらのシンボルにわたる時間相関は、シンボル間隔およびＵＥ移動度に応じて異なることになる。ドップラー・スプレッドを推定し、それをこれらのシンボルにわたって副搬送波間の時間相関を生成するために使用することにより、ＲＳチャネル推定値からデータ・チャネル推定値を正確に補間することが可能である。
【００７８】
本発明のこの第３の態様は、３つの主要ステップを有する。（１）ＲＳチャネル推定値からユーザ機器ドップラー・スプレッド推定を生成するステップ、（２）ステップ１からのドップラー推定値を使用してＲＳシンボルに関してデータ・シンボルの時間相関行列を生成するステップ、（３）ステップ２からの時間相関行列を使用してＲＳチャネル推定値からデータ・チャネル推定値を補間するステップ。
【００７９】
ステップ１では、アップリンク・サブフレームのスロット０およびスロット１における２つのＲＳシンボル間の交差相関を使用してユーザ機器ドップラー・スプレッド推定が生成される。
式（５）から、
γｔ（ｌ）＝Ｊ０（２πｆｍａｘｌＴｓ）
が得られ、
ここで、
Ｊ０は、ゼロ次および第１種のベッセル関数であり、
ｆｍａｘは、ＵＥの最大ドップラー・スプレッドであり、
Ｔｓは、ＯＦＤＭＡ／ＳＣＦＤＭＡ総シンボル継続時間（シンボルプラスＣＰ継続時間）であり、
ｌは、シンボル指数である。
グラフ１５において、スロット０およびスロット１におけるＲＳ間の時間相関が最大ドップラー・スプレッドの関数としてプロットされている。
【表９】
【００８０】
本発明のこの態様における方法のステップ１の一部分として、ドップラー推定は、以下のように交差相関Ｃｓ０＿ｓ１を生成するために使用される、ＲＣ−ＭＭＳＥ技術によって得られたスロット０およびスロット１からのＲＳチャネル推定値を使用して生成される。
【数３６】
ここで、ＲＳｓ０およびＲＳｓ１は、スロット０およびスロット１基準信号であり、ＮＲＢ＿ｌｅｎは、ＲＢの割当回数１２であり、＊は、複素共役を示す。
【００８１】
ステップ１から得られた値は、式（５）の通り算出され、ＤＳＰメモリに記憶されている有限数のｆｍａｘ値（５０、１００、１５０、２００、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、５５０、６００Ｈｚ）に対応する相関値から引かれる。ステップ（２）からの最小誤差に対応するｆｍａｘは、ＵＥのためのドップラー・スプレッド推定値のための最良近似とみなされる。
【００８２】
本発明におけるこの第３の手法は、ＲＳチャネル推定値の位相に対する区分線形近似に基づく。下記のグラフ１６に示されているように、推定されたＲＳチャネルの位相は、ＲＳチャネル推定値サンプルと区分線形関係を有する。
【表１０】
【００８３】
φをＲＳチャネル推定値の位相と定義すると、φｗ．ｒ．ｔ時間の微分は、最大ドップラー・スプレッドの推定値を提供する。この微分は、グラフ１６に示されているＲＳチャネル推定値位相対サンプル関係の勾配を取ることにより同等に実行されることが可能である。
【数３７】
【００８４】
ドップラー・スプレッドを得るための手順は、以下のように要約されることが可能である。第１に、前述の本発明のＲＣ−ＭＭＳＥ方法を使用してＲＳチャネル推定を実行し、第２に、最低の副搬送波チャネル推定値および最高の副搬送波チャネル推定値の位相を計算し（これは、ｔａｎ−１（Ｙ／Ｘ）によって計算されることが可能であり、ここで、Ｙはチャネル推定値の虚部であり、Ｘはチャネル推定値の実部である）、第３に、同等のサンプル時間で割られた位相間の差分を取って２πｆｍａｘを得る。
【００８５】
推定されたドップラー・スプレッドは、データ・チャネル補間のために必要とされる時間相関を生成するために使用される。２つの時間相関行列が生成される必要がある。１つは、パイロット自己相関行列、Ｒｐｐであり、もう１つは、雑音の多いパイロット・チャネル推定値とデータ・チャネル推定値との間の交差相関、
【数３８】
である。
【００８６】
図２に示されているＬＴＥアップリンク・リソース・ブロックでは、行における２つのパイロット・チャネル推定値間の時間自己相関、Ｒｐｐは、２×２行列であり、式（５）から生成されることが可能である。３ｋｍ／時、３０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度の行列値が以下に示されている。
【数３９】
２ＧＨｚにおける３ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４０】
２ＧＨｚにおける３０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４１】
２ＧＨｚにおける６０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４２】
２ＧＨｚにおける１２０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４３】
２ＧＨｚにおける３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【００８７】
同様に、雑音の多いパイロット・チャネル推定値およびデータ・チャネル推定値のための交差相関行列、
【数４４】
が、本発明のＲＣ−ＭＭＳＥ計算を使用してＬＴＥアップリンクＲＳパターンから生成されることが可能である。これは、１４×２行列であり、様々なＵＥ移動度条件に関して生成されることが可能である。３ｋｍ／時、３０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する行列値が以下に示されている。
１．００００ ０．９９９９
１．００００ ０．９９９９
１．００００ ０．９９９９
１．００００ ０．９９９９
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
０．９９９９ １．００００
０．９９９９ １．００００
０．９９９９ １．００００
０．９９９９ １．００００
（ａ）３ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４５】
行列
０．９９８９ ０．９８７５
０．９９９５ ０．９８９８
０．９９９９ ０．９９２０
１．００００ ０．９９３９
０．９９９９ ０．９９５５
０．９９９５ ０．９９６９
０．９９８９ ０．９９８０
０．９９８０ ０．９９８９
０．９９６９ ０．９９９５
０．９９５５ ０．９９９９
０．９９３９ １．００００
０．９９２０ ０．９９９９
０．９８９８ ０．９９９５
０．９８７５ ０．９９８
（ｂ）３０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４６】
行列
０．９９５５ ０．９５０４
０．９９８０ ０．９５９７
０．９９９５ ０．９６８１
１．００００ ０．９７５５
０．９９９５ ０．９８２０
０．９９８０ ０．９８７５
０．９９５５ ０．９９２０
０．９９２０ ０．９９５５
０．９８７５ ０．９９８０
０．９８２０ ０．９９９５
０．９７５５ １．００００
０．９６８１ ０．９９９５
０．９５９７ ０．９９８０
０．９５０４ ０．９９５５
（ｃ）６０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４７】
行列
０．９８２０ ０．８０８８
０．９９２０ ０．８４３６
０．９９８０ ０．８７５４
１．００００ ０．９０３９
０．９９８０ ０．９２８９
０．９９２０ ０．９５０４
０．９８２０ ０．９６８１
０．９６８１ ０．９８２０
０．９５０４ ０．９９２０
０．９２８９ ０．９９８０
０．９０３９ １．００００
０．８７５４ ０．９９８０
０．８４３６ ０．９９２０
０．８０８８ ０．９８２０
（ｄ）１２０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４８】
行列
０．８４３６ −０．１３８３
０．９２８９ −０．００８６
０．９８２０ ０．１３６９
１．００００ ０．２９１５
０．９８２０ ０．４４７２
０．９２８９ ０．５９６２
０．８４３６ ０．７３０７
０．７３０７ ０．８４３６
０．５９６２ ０．９２８９
０．４４７２ ０．９８２０
０．２９１５ １．００００
０．１３６９ ０．９８２０
−０．００８６ ０．９２８９
−０．１３８３ ０．８４３６
（ｅ）３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４９】
行列
【００８８】
ＭＭＳＥ推定理論に基づいて、ＲＳチャネル推定値からの時間領域補間データ・チャネル推定値は、
【数５０】
と書かれることが可能であり、
ここで、
【数５１】
は、雑音の多いＲＳチャネル推定値と、サブフレームにおける全シンボルにわたるデータ・チャネル推定値との間の交差相関行列である。
Ｘは、パイロットまたは基準シンボル（ＲＳ）値を含むベクトルであり、
【数５２】
は、ＲＳトーンごとの雑音の分散であり、
【数５３】
は、ＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定手順からの
【数５４】
であるＲＳチャネル推定値である。
【００８９】
ＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定を得る際に使用される同様の簡約を使用することにより、式（１４）は、
【数５５】
と書かれることが可能であり、ここで、βは、ＲＳコンステレーション（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）に依存し、ＳＮＲは、ＲＳトーンごとの信号対雑音比である。
【００９０】
ＲＳチャネル推定値からの本発明におけるデータ・チャネル補間のための手順は、以下のステップを含む。第１に、以下で再現される式（２）の使用を通じて記載されたＲＣ−ＭＭＳＥ手順を使用してスロット０およびスロット１のためのＲＳチャネル推定値を生成する。これは、ユーザの割り当てられたＰＲＢ（１２＊ＰＲＢａｌｌｏｃ＿ｓｉｚｅ×１ベクトル）に関するユーザのＲＳチャネル推定値を生成する。
【数５６】
【００９１】
第２に、本発明は、前述の方法を使用することによりユーザ機器ドップラー・スプレッド、ｆｍａｘを推定する。
【００９２】
第３に、推定されたドップラー・スプレッド、ｆｍａｘに対応するメモリに記憶されている予め計算された行列Ｒｐｐおよび
【数５７】
を使用する。
【００９３】
第４に、ＲＳのＲＣ−ＭＭＳＥ推定値、ＳＮＲ推定値、およびＲＳコンステレーションの知識によって、データ・チャネル推定値は、式（１５）の通り線形補間を使用して得られることが可能である。
【００９４】
前述の線形補間は、１２個のデータ・チャネル推定値を含むベクトル１４×１を生成する。補間は、すべてのデータ・チャネル推定値を得るために１２＊ＰＲＢａｌｌｃ＿ｓｉｚｅ回繰り返される
【００９５】
補間は、３つの行列の乗算、（１４×２）＊（２×２）＊（２×１）を含む。この補間は、全シンボルにわたる１つの副搬送波のための１２個のデータ・チャネル推定値（および２つのＲＳ推定値）を含む１４×１ベクトルを提供する。これは、副搬送波ごとの８４回の複素乗算に相当する。
【００９６】
１０ＭＨｚシステムでは、この乗算は、１ミリ秒ごとに４８×１２＝５７６の副搬送波のために実行される必要がある。したがって、複素乗算の回数は、１秒あたり４８．３８４ ｅ０６回に等しい。これは、ＲＣ−ＭＭＳＥ ＲＳチャネル推定のために必要とされる０．６９００９９２ｅ＋００９回の複素乗算に比べて比較的わずかである。
【００９７】
すべての時間相関値をすべての可能なドップラー・スプレッドに対応するメモリに記憶することは実用的でない。図２から分かるように、サブフレームにおけるＲＳシンボル間の相関は、０〜７００Ｈｚドップラーの範囲にわたって１．０から０．１まで変わる。２．０ＧＨｚの搬送波周波数においては、３６０ｋｍ／時のＵＥ速度は、６００Ｈｚのドップラー・スプレッドに変わる。以下のセットの量子化されたドップラー・スプレッド値に対応する相関値を記憶することが推奨される。Ｈｚ単位での［５０ １００ １５０ ２００ ２５０ ３００ ３５０ ４００ ４５０ ５００ ５５０ ６００］。
【００９８】
ドップラー・スプレッドのこのような量子化された近似に起因する性能低下はわずかである。
Ｒｐｐ行列、および
【数５８】
行列も、前述の同じセットのドップラー・スプレッドのためのメモリに記憶される。いかなる記憶要求をも回避するために、データ・チャネル補間器が必要とされるか否かに関するバイナリ判断をすることも可能である。時間相関値が０．８より低いか、またはドップラー・スプレッド値が３００Ｈｚより高い場合は、補間器が使用され、そうでない場合は、データ・チャネル推定値のための補間器は使用されない。
【００９９】
以下の仮定を条件としてのシミュレーション結果が、下記のグラフ１７〜１９に示されている。（１）より高い移動度におけるＱＰＳＫ／１６−ＱＡＭ／６４−ＱＡＭのための補間ありおよびなしのチャネル推定およびデータ復調性能が利用され、（２）受信機は、ｅＮｏｄｅＢにおいて単一のアンテナを有すると仮定され、（３）符号化されていない変調シンボル誤差率ＳＥＲ対ＳＮＲがプロットされ、（４）２ＧＨｚの搬送波周波数が、最大ドップラー・スプレッドが３６０ｋｍ／時では６００Ｈｚであるように仮定される。２つの受信機アンテナ、ターボ符号、およびインタリービングによって、（符号化率およびチャネルに応じて）追加の約１０ｄＢ性能利得がＢＥＲ対ＳＮＲのために期待されることに留意されたい。
【０１００】
グラフ１７〜１９は、以下のように復調性能比較を提供する。
【表１１】
【０１０１】
本出願の前述の諸実施形態は、例示のみを意図されている。当業者は、本出願の範囲から逸脱することなく、特定の実施形態に対して改変、修正、および変形を行うことができる。前述の説明では、本発明の理解を提供するために多数の細部が述べられている。しかし、本発明はこれらの細部なしに実施されることが可能であることが当業者には理解されるであろう。本発明は限られた数の実施形態に関して開示されているが、当業者は、それらからの多数の変更形態および変形形態を理解するであろう。添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨および範囲に入るそのような変更形態および変形形態を含むものとする。
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２００８年１１月１３日出願の仮特許出願第６１／１１４，３４６号、２００８年１２月１５日出願の仮特許出願第６１／１２２，５５３号、および２００９年２月１１日出願の仮特許出願第６１／１５１，６４４号に関係し、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）の下でこのより早い出願の優先権が主張される。本仮特許出願はまた、参照によりこの特許出願に組み込まれている。
【０００２】
本出願は、一般に無線通信技術に関し、具体的には、低複雑性チャネル推定の使用によってチャネル推定の正確さを高め、システム上のオーバヘッドを低減することにより、ユーザ機器接続を改善することに関する。
【背景技術】
【０００３】
ＩＰベースのモバイル・システムは、無線通信システム上に少なくとも１つのモバイル・ノードを含む。「モバイル・ノード」は、特定のシステム・プロバイダによって採用される用語に応じて、ユーザ機器、モバイル・ユニット、モバイル端末、モバイル・デバイス、または同様の名称で呼ばれることもある。システム上の様々な構成要素は、任意の特定のネットワーク構成または通信システム上で使用される用語に応じて異なる名称で呼ばれることもある。
【０００４】
例えば、「モバイル・ノード」または「ユーザ機器」は、無線ネットワークにケーブル（例えば電話線（「対より線」）、イーサネット・ケーブル、光ケーブルなど）で接続された、ならびにインターネット・アクセス、ｅメール、メッセージング・サービスなどの様々な特徴および機能を有する様々なブランドおよびモデルのモバイル端末（「携帯電話」）によって経験されることが可能であるように、セルラ・ネットワークに直接無線接続されたＰＣを包含する。用語「モバイル・ノード」はまた、モバイル通信ユニット（例えば、モバイル端末、「スマート・フォン」、無線接続されたラップトップＰＣなどのノマディック・デバイス）を含む。
【０００５】
ユーザ機器またはモバイル・ノードは、その構成において送信機と呼ばれるアクセス・ポイントから送信された信号のアップリンク方向の信号の受信機である。送信機または受信機などの用語は、制限的に定義されるものではなく、ネットワーク上に配置された様々なモバイル通信ユニットまたは送信デバイスを含んでもよい。さらに、用語「受信機」および「送信機」は、通信がどの方向に送受信されるかに応じて「アクセス・ポイント（ＡＰ）」、「基地局」または「ユーザ機器」と呼ばれてよい。例えば、ダウンリンク環境では、アクセス・ポイントＡＰあるいは基地局（ｅＮｏｄｅＢまたはｅＮＢ）は送信機であり、ユーザ機器は受信機であるが、一方、アップリンク環境では、アクセス・ポイントＡＰあるいは基地局（ｅＮｏｄｅＢまたはｅＮＢ）は受信機であり、ユーザ機器は送信機である。
【０００６】
正確なチャネル推定は、接続を維持し、ＬＴＥ無線システム上のモバイル・ノード（またはユーザ機器）から基地局（またはアクセス・ポイント）への送信をサポートするアップリンク通信リンク上の良好な容量およびスループット性能を実現するのに不可欠である。モバイル・ノードまたはユーザ機器がアクセス・ポイント（送信機）に対して高速で移動しているときは、知られているチャネル推定方法は、システム性能にネガティブな影響を与える可能性がある２つの主要な欠陥を有する。第１に、知られているチャネル推定方法（例えば、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ベースの推定）は、ユーザ機器（またはモバイル・ノード）が高速で移動するので、不正確であることが分かる。第２に、知られているチャネル推定式は、計算集約的であり、このことは、システム・リソースを不必要に消費し、システム・オーバヘッドを増大させ、チャネル推定を完了するために必要とされる時間を増大させる。したがって、高移動度［ｈｉｇｈ ｍｏｂｉｌｉｔｙ］および／または高チャネル周波数において良好な容量／スループット性能を実現するために、チャネル推定の不正確さに起因する性能低下の問題が対処される必要があり、チャネル推定アルゴリズムの複雑性を低減する必要がある。
【０００７】
最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ベースのチャネル推定器は、チャネル推定値の平均二乗誤差を最小化するためにチャネル状態の２次統計量を利用する。基本的な仮定は、時間領域チャネル・ベクトルがガウスであり、チャネル雑音と相関関係がないということである。線形ＭＭＳＥチャネル推定値は、以下のように与えられる。
【数１】
ここで、
・ ＲＨＨ＝Ｅ［ＨＨ＊］は周波数領域チャネル相関行列であり、Ｈは周波数領域チャネル応答であり、＊は共役転置を示し、
・ Ｘは、既知のパイロットまたは既知の基準シンボル（ＲＳ）シーケンスを含むベクトルであり、
・
【数２】
は、チャネル雑音の分散であり、
・
【数３】
は、チャネルの最小二乗（ＬＳ）推定値であり、ここで、ｙは受信されたＲＳシンボルのベクトルである。
【０００８】
ＭＭＳＥ推定器［ＭＭＳＥ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ］は、特に低速のユーザ機器などの低ＳＮＲのシナリオ下で、ＬＳチャネル推定器だけよりずっと良い性能をもたらす。しかし、ＭＭＳＥ推定器の主要な欠点は、ＭＭＳＥ式全体を実行することからのシステム・リソースの消費の増大およびシステム・オーバヘッドの増大に起因する、その高い計算複雑性である。
【０００９】
式（１）では、Ｘは、ＵＥによって送信された既知の基準信号（ＲＳ）シーケンスを表す。ＬＴＥ規格では、シーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングはアップリンクＲＳシーケンスに対応できることに留意されたい。シーケンス／グループ・ホッピングがイネーブルにされた場合は、上記ＭＭＳＥ式は、スロット（０．５ミリ秒）ごとに２つの行列転置が実行されることを必要とする。どのユーザに対しても１つのＲＢ割当では、行列サイズは１２×１２であるが、一方、一人のユーザに対して４８すべてのＲＢ割当では、行列サイズは５７６×５７６である。そのようなリアルタイムの行列反転は、実際の実行のためには計算集約的であり、このＭＭＳＥ式は、ユーザ機器（またはモバイル・ノード）がより高い速度で移動するので、不正確であることが分かる。
【００１０】
信号対雑音比（ＳＮＲ）推定は、いくつかの状況ではｅＮｏｄｅＢ受信機における不可欠な処理ステップであり、ＳＮＲの過小推定があった場合は、システム性能が低下することにも留意されたい。したがって、システム性能を高め、システム・パラメータの低下を最小化するために、いくつかのチャネル推定手順における使用のためのＳＮＲを正確に推定する必要がある。
【００１１】
チャネル推定方法はまた、補間を使用し、補間（例えば線形、双一次、または二次など）のためのいくつかの手法は、いくつかの状況では十分な結果を提供しないことにさらに留意されたい。補間に対するこれらの手法は静的であり、一般に、同じ手法がすべてのＵＥ移動度のために使用され、したがって、いくつかの状況では最適のＳＮＲ対ＳＥＲ性能を提供しない。
【発明の概要】
【００１２】
本発明は、チャネル推定のための低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）技術と呼ばれるＬＴＥ ｅＮｏｄｅＢ受信機チャネル推定技術を提案する。この技術は、非常に低減された実施複雑性（ハードウェア／計算複雑性）において、ＭＭＳＥチャネル推定の性能と同等のチャネル推定／復調性能を提供する。
【００１３】
低複雑性ＭＭＳＥ式［ｒｅｄｕｃｅｄ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ＭＭＳＥ ｅｑｕａｔｉｏｎ］は、以下のように、既知のシステム性能属性およびシステム性能パラメータに基づいていくつかの主要な仮定をすることにより得られる。（１）項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換え、（２）信号コンステレーションは、ＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同一であり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝＊Ｉであり、ここでＩは単位行列であり、（３）平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２、項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝、および項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義し、ここでβは、信号コンステレーションのみに依存する定数であり、（４）ＱＰＳＫコンステレーションのためにはβ＝１、１６ＱＡＭコンステレーションのためにはβ＝０．５２９４、６４−ＱＡＭ送信のためにはβ＝０．３７２４、（５）ＬＴＥアップリンク送信では、ＲＨＨ行列が副搬送波間隔およびチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存し、（６）別のＳＮＲ推定が受信されるまで（たとえシーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても）、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能であり、（７）ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのためのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用し、（８）（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定し、（９）ドップラー・スプレッドのためのジェイクス・スペクトルを仮定し、（１０）ＬＴＥアップリンクＲＳパターンでは、ＲＳパターン間の時間相関関数が１であり、これはすべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実に起因し、（１１）ＲＨＨの生成時のｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定する。これは、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことを示すシミュレーション結果に基づき、（１２）スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数４】
を推定し、ここでｙは、ＲＳシンボルの受信されたベクトルであり、ＸはＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信されたＣＡＺＡＣシーケンスのベクトルであり、（１３）ユーザ機器が連続して送信している場合は、前のスロットまたはサブフレームからＳＮＲ推定値を得るか、または断続的送信の場合は、チャネル推定値
【数５】
を使用してＳＮＲを推定し、（１４）βの既知の値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用する。
【００１４】
これらの仮定、推定、および修正された計算から、本発明は、以下のように、低複雑性ＭＭＳＥ行列および予め算出されたＬＳチャネル推定値
【数６】
を使用してＲＳの正確なチャネル推定値を生成する。
【数７】
ＲＳのＭＭＳＥ推定値から、データ・チャネル推定値が線形補間を使用して生成されることが可能である。本発明は、すべてのタイプのフェーディング・シナリオの下でのＬＴＥ ＳＣ−ＦＤＭＡアップリンクにおける不正確なチャネル推定に起因するＳＮＲ低下の問題に対処する。さらに、本発明は、ＬＴＥアップリンク受信機に関連するチャネル推定問題に対する解決策を提供する。このチャネル推定方法によって、すべてのタイプのフェーディング・チャネル・シナリオの下で良好な復調性能が維持される。さらに、この方法の複雑性はＭＭＳＥ技術よりかなり低く、したがってＬＴＥソフトウェア・リリースのために基地局（ｅＮｏｄｅＢ）のハードウェアにおいて容易に実施されることが可能である。
【００１５】
本発明の第２の態様として、信号対雑音比（ＳＮＲ）推定は、低複雑性最小平均二乗誤差（ＲＣ−ＭＭＳＥ）チャネル推定による使用のためのｅＮｏｄｅＢ受信機における不可欠な処理ステップであることに留意されたい。本発明（低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定）の技術の性能は、推定されたＳＮＲに対して何らかの敏感性を有する。復調ＳＥＲ対実際のＳＮＲは、＋／−３ｄＢの範囲内のＳＮＲ推定誤差に関して測定されてきた。ＳＮＲの過大推定は、わずかにより良い性能を生じさせることになるが、一方、ＳＮＲの過小推定は、より悪い性能を生じさせることになることに留意されたい。性能低下を限定するために、ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定されることが望ましい。本発明の第３の態様として、ＲＳ信号に基づくデータ・チャネル補間の適応方法が本発明において提案される。
【００１６】
次に、本発明の実施形態が、添付の図面の図を参照しながら例としてのみ説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明を使用する通信システムのブロック図である。
【図２】ＬＴＥ送信におけるセルラ・スペクトルに割り当てられたブロックを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明を使用するシステムの例示的構成要素は、図１に示されているように、基地局１０００および移動局１００２を含む。基地局１０００は、移動局１００２内の無線インターフェース１００６と無線リンクを介して無線で通信するために無線インターフェース１００４を含む。基地局１０００は、基地局のタスクを実行するために、基地局１０００内の１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０１０上で実行可能なソフトウェア１００８を含む。ＣＰＵ（１つまたは複数）１０１０は、メモリ１０１２に接続されている。ソフトウェア１００８は、スケジューラおよび他のソフトウェア・モジュールを含んでよい。基地局１０００はまた、別の基地局とバックホール情報および／または調整情報などの情報をやり取りするために基地局間インターフェース１０１４を含む。
【００１９】
同様に、移動局１００２は、メモリ１０２０に接続された１つまたは複数のＣＰＵ１０１８上で実行可能なソフトウェア１０１６を含む。ソフトウェア１０１６は、移動局１００２のタスクを実行するように実行可能である。そのようなソフトウェア（１００８および１０１６）の命令は、ＣＰＵまたは他のタイプのプロセッサ上に実行のためにロードされることが可能である。プロセッサには、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プロセッサ・モジュールまたはサブシステム（１つまたは複数のマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラを含む）、あるいは他の制御デバイスもしくはコンピューティング・デバイスがあり得る。「プロセッサ」は、単一の構成要素または複数の構成要素を指すことができる。
【００２０】
データおよび（ソフトウェアの）命令は、１つまたは複数のコンピュータ可読またはコンピュータ使用可能記憶媒体として実装されているそれぞれの記憶デバイスに記憶される。記憶媒体は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリまたはスタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＲＰＲＯＭ）およびフラッシュ・メモリなどの半導体メモリ・デバイス、固定ディスク、フロッピー・ディスクおよび取外し可能ディスクなどの磁気ディスク、テープを含む他の磁気媒体、ならびにコンパクト・ディスク（ＣＤ）またはデジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）などの光媒体を含む様々な形態のメモリを含む。
【００２１】
チャネルは、フレーム・シグナリング構造においてフォワードまたはアップリンク上で周期的にブロードキャストされるインジケータ信号に基づいて推定される。この実施形態では、移動局１００２は、送信から受信されるインジケータ・チャネル・シグナリングを受信することになる。移動局１００２は、アクセス端末と呼ばれてもよい。移動局１００２は、チャネル推定計算を実行するか、または実行されるチャネル推定プロトコルに基づいて基地局１０００にフィードバックを提供することができ、この場合は、基地局がチャネル推定計算を実行することになる。
【００２２】
チャネル推定から、基地局１０００または移動局１００２は、移動局１００２がどのようにサービスされるかを判定し、基地局１０００は、移動局１００２が通信チャネルをモニタリングする必要があるかどうかに関する判定をすることができる。基地局１０００はまた、チャネル推定計算に基づいて基地局１００２から送信されるべき通信をスケジューリングすることができる。基地局１０００はまた、干渉およびオーバラッピング・ビーム状態を回避するようにユーザをスケジューリングすることができる。
【００２３】
最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ベースのチャネル推定器は、チャネル推定値の平均二乗誤差を最小化するためにチャネル状態の２次統計量を利用する。基本的な仮定は、時間領域チャネル・ベクトルはガウスであり、チャネル雑音と相関関係がないということである。線形ＭＭＳＥチャネル推定は、以下のように与えられる。
【数８】
ここで、
・ ＲＨＨ＝Ｅ［ＨＨ＊］は、周波数領域チャネル相関行列であり、Ｈは周波数領域チャネル応答であり、＊は共役転置を表し、
・ Ｘは、既知のパイロットまたは既知の基準シンボル（ＲＳ）シーケンスを含むベクトルであり、
・
【数９】
は、チャネル雑音の分散であり、
・
【数１０】
は、チャネルの最小二乗（ＬＳ）推定値であり、ここでｙは受信されたＲＳシンボルのベクトルである。
【００２４】
ＭＭＳＥ推定器は、特に低ＳＮＲシナリオの下で、ＬＳチャネル推定器それだけよりずっと良い性能をもたらす。しかし、ＭＭＳＥ推定器の主要な欠点は、ＭＭＳＥ式全体を評価することからのシステム・リソースの消費の増大およびシステム・オーバヘッドの増大に起因する、その高い計算複雑性である。
【００２５】
ＭＭＳＥ式では、Ｘは、ＵＥによって送信された既知の基準信号（ＲＳ）シーケンスを表す。ＬＴＥ規格のシステムでは、シーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングは、アップリンクＲＳシーケンスに対応でき、シーケンス／グループ・ホッピングがイネーブルにされた場合、上記のＭＭＳＥ式は、スロット（０．５ミリ秒）ごとに２つの行列反転が実行されることを必要とすることに留意されたい。どのユーザに対しても１つのＲＢ割当の場合は、行列サイズは１２×１２であるが、一方、一人のユーザに対してすべての４８ＲＢ割当の場合は、行列サイズは５７６×５７６である。そのようなリアルタイムの行列反転は、実際の実行では計算集約的である。留意すべき第２の点は、このＭＭＳＥ式は、ユーザ機器（またはモバイル・ノード）がより高い速度で移動するので、正確でないことが分かることである。
【００２６】
以下のように、提案された方法によって前述のＭＭＳＥ技術の複雑さの何らかの低減が実現されることが可能である。（１）項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換え、（２）信号コンステレーションが、ＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同じであり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝Ｉ、ここでＩは単位行列であり、（３）平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２、項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝、および項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義し、ここでβは信号コンステレーションのみに依存する定数であり、（４）ＱＰＳＫコンステレーションのためにはβ＝１であり、１６ＱＡＭコンステレーションのためにはβ＝０．５２９４であり、６４−ＱＡＭ送信のためにはβ＝０．３７２４であり、（５）ＬＴＥアップリンクでは、ＲＨＨ行列は、副搬送波間隔およびチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存する。
【００２７】
これらの仮定から、ＭＭＳＥチャネル推定式は、下記に変形されることが可能である。
【数１１】
式（２）におけるような実施形態の利点は、計算されるべき反転が１つしかなく、行列が定数値を含むことである。別のＳＮＲ推定値が受信されるまで（たとえ、シーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても）、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能である。
【００２８】
ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用することにより、複雑性のさらなる低減が達成されることが可能である。時間−周波数ＯＦＤＭグリッドに関するチャネル自己相関は、周波数相関関数と時間相関関数の積として書かれてよい。
【数１２】
ここで、γｆおよびγｌは周波数相関関数および時間相関関数を表し、ｋは副搬送波数を表し、ｌはシンボル時間指数を表す。
【００２９】
（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定することにより、周波数相関関数は、
【数１３】
と書かれることが可能であり、ここで、１／Ｔは、（ＬＴＥでは１５ＫＨｚである）副搬送波分離であり、τｒｍｓは、チャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドである。
【００３０】
ドップラー・スプレッドのためのジェイクス・スペクトルを仮定することにより、時間相関関数は、
γｔ（ｌ）＝Ｊｏ（２πｆｍａｘｌＴｓ） （５）
と書かれることが可能である。
【００３１】
ここで、Ｊｏは１次および第１種のベッセル関数であり、ｆｍａｘは最大ドップラー・スプレッドであり、ＴｓはＯＦＤＭシンボル継続時間である。
【００３２】
ＬＴＥアップリンクＲＳパターンでは、ＲＳパターン間の時間相関関数は１である。これは、すべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実に起因する。したがって、式（３）におけるチャネル自己相関は、
【数１４】
と書かれることが可能である。
【００３３】
ＬＴＥアップリンク受信機のための低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定の手順は以下の通りである。本発明は、チャネル推定のために、すべてのＲＢ割当（１、２、３、４、．．．ＮＲＢ）のために、式（６）および（４）の通り、ＲＨＨを生成し、メモリに記憶する。ＲＨＨの生成時のｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定することが安全である。シミュレーションは、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことを示す。これは、行列のサイズ（１２×１２、２４×２４、．．．５７６×５７６）の記憶を暗示する。これは、１回のイベントであり、繰り返されなくてもよい。記憶が問題である場合は、記憶はリアルタイムで生成されてもよいが、これはコンピューティング・リソースの効率的な使用ではない。
【００３４】
スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数１５】
を推定し、ここで、ｙは受信されたＲＳシンボルのベクトルであり、Ｘは、ＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信された一定振幅ゼロ自己相関（ＣＡＺＡＣ）シーケンスのベクトルである。ＲＳグループ・ホッピングおよびシーケンス・ホッピングがディセーブルにされた場合は、Ｘのコンテンツはそのユーザには同じままである。ＲＳグループ・ホッピングおよびシーケンス・ホッピングがイネーブルにされた場合は、Ｘのコンテンツはスロットまたはサブフレームごとに変わることができる。
【００３５】
本発明は、ＵＥが連続して送信している場合は、前のスロットまたはサブフレームからＳＮＲ推定値を取得する、または、断続的送信の場合は、ＳＮＲの推定値はチャネル推定値
【数１６】
を使用して取得される。
【００３６】
既知のβのための値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用して低複雑性ＭＭＳＥ行列
【数１７】
を生成する。
【００３７】
本発明は、低複雑性ＭＭＳＥ行列、および以下で繰り返される式（２）の場合と同様に予め算出されたＬＳチャネル推定値
【数１８】
を使用してＲＳの正確なチャネル推定値を生成する。
【数１９】
【００３８】
本発明において提供されたＲＳのＭＭＳＥ推定値から、線形補間を使用してデータ・チャネル推定値が生成されることが可能である。
【００３９】
シミュレーション結果が以下のグラフ１〜１０に示されており、ここで、（１）チャネル推定および復調性能は、３ｋｍ／時、６０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３５０ｋｍ／時のＵＥ移動度におけるＱＰＳＫ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ変調に対して変わっており、（２）受信機は、ｅＮｏｄｅＢにおいて単一のアテナを備え、（３）符号化されていない変調シンボル誤り率ＳＥＲ対ＳＮＲがプロットされ、（４）２ＧＨｚの搬送波周波数が、３ｋｍ／時、６０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３５０ｋｍ／時における最大ドップラー・スプレッドがそれぞれ５Ｈｚ、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、６００Ｈｚであるように仮定され、（５）２つの受信機アンテナ、ターボ符号、およびインタリービングによって、ＢＥＲ対ＳＮＲのために（符号化率およびチャネルに応じて）約１０ｄＢの追加の性能利得が期待され、（６）ＲＳチャネル推定値が、シミュレーション結果における復調のためにデータ・チャネルに直接適用される。
【００４０】
グラフ１〜４は、以下のようにＱＰＳＫ復調性能比較を提供する。
【表１】
【００４１】
グラフ５〜７は、以下のように１６ＱＡＭ復調性能比較を提供する。
【表２】
【００４２】
グラフ８〜１０は、以下のように６４ＱＡＭ復調性能比較を提供する。
【表３】
【００４３】
本発明の低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定方法は、低減されたオーバヘッド、低減された計算回数、向上したシステム性能によって、３５０ｋｍ／時までＱＰＳＫ変調をサポートするために同等の正確さを提供する。
【００４４】
１６ＱＡＭ変調では、チャネル推定の正確さは、１２０ｋｍ／時までの移動度をサポートすることができる。１６ＱＡＭを使用するより高い移動度では、搬送波間干渉（ＩＣＩ）が支配的になり、雑音をＡＷＧＮとみなすＭＭＳＥなどの技術は、ＳＮＲを高めることによりチャネル推定性能を改善することができない。第２の実施形態において検討されるように、チャネル推定と組み合わされたＩＣＩ除去を実行する技術は、そのような高い移動度に対して、より効果的である可能性がある。
【００４５】
６４ＱＡＭ変調では、チャネル推定の正確さは、６０ｋｍ／時までの移動度をサポートすることができる。６４ＱＡＭ変調では、チャネル推定の正確さは強靭でなく、したがって、１２０ｋｍ／時におけるＩＣＩは、グラフ１０に示されているように、十分な復調性能を提供することができない。共同ＩＣＩ除去およびチャネル推定を実行する技術は、６４ＱＡＭ変調を使用するそれらのより高い移動度におけるそのような密度の高いコンステレーションに対して、より効果的である可能性がある。
【００４６】
信号対雑音比（ＳＮＲ）の正確な推定は、低複雑性最小平均二乗誤差（ＲＣ−ＭＭＳＥ）チャネル推定の本発明による使用のためのｅＮｏｄｅＢ受信機における不可欠な処理ステップであることに留意されたい。本発明（低複雑性ＭＭＳＥチャネル推定）の技術の性能は、推定されたＳＮＲに対して何らかの敏感性を有する。グラフ１１において、＋／−３ｄＢの範囲内のＳＮＲ推定誤りに関する復調ＳＥＲ対実際のＳＮＲがプロットされている。ＳＮＲの過大推定は、わずかによりよい性能を生じさせることになるが、一方、ＳＮＲの過小推定は、より悪い性能を生じさせることになることに留意されたい。性能低下を限定するために、ＳＮＲは実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定されることが望まれる。
【００４７】
【表４】
【００４８】
たとえＳＮＲの過大推定がＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定性能に役立つことができても、過大推定されたＳＮＲは、（リソース割当のための）スケジューリング、変調および符号化制御、ハンドオフ、電力制御、ならびに軟判定復号のためのアルゴリズムに対して性能低下を引き起こす可能性がある。したがって、システム全体の性能低下を最小化するためにできるだけ正確にＳＮＲを推定することが不可欠である。
【００４９】
本発明の第２の態様の一部分であるより正確なＳＮＲ推定は、次の２つの部分の推定から成る。（ｉ）信号電力推定、および（ｉｉ）雑音プラス干渉分散推定。信号電力推定は比較的簡単であり、チャネル推定値から実行されることが可能である。しかし、雑音または干渉の分散の正確な推定は複雑である。
【００５０】
雑音分散推定のための通常のアルゴリズムは、雑音統計量が全割当帯域幅にわたって一定（白色雑音）のままであると仮定する。実際のＬＴＥデプロイメントでは、Ｎ＝１の周波数再利用によって、ネットワーク内のすべてのセルサイトは、すべてのセクタにおいて同じセットの物理リソース・ブロック（ＰＲＢ）を使用する。調整によって干渉を軽減しても、隣接するセル／セクタからのＰＲＢ割当にかなりのオーバラップがある。遠くのセルからの部分的にまたは完全にオーバラップしたリソース・ブロックは、同一チャネル干渉（ＣＣＩ）を生ぜしめる。
【００５１】
さらに、隣接チャネルの不適切なフィルタリングの結果として生じる隣接チャネル干渉（ＡＣＩ）、および、ユーザ機器（ＵＥ）の高移動度におけるドップラー・スプレッドからのスペクトルの広がりに起因する搬送波間干渉（ＩＣＩ）が存在する。これらの干渉は、一般に、白色ではなく、本来有色であり、スペクトル密度が全帯域幅にわたって一様でない。実際には、アップリンク受信機に存在する総雑音は、しばしば、相関している有色雑音と共に白色ガウス雑音から成る。
【００５２】
以下のセクションでは、ｅＮｏｄｅＢ受信機内のＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定器からのＳＮＲ推定のための方法および手順が提案される。ユーザ機器の物理ランダム・アクセス・チャネル（ＰＲＡＣＨ）プリアンブルまたはサウンディング基準信号（ＳＲＳ）から推定されたＳＮＲは、物理アップリンク共用チャネル（ＰＵＳＣＨ）第１スロット復調基準信号（ＤＭＲＳ）チャネル推定のために使用されることが可能である。第２スロットＤＲＳチャネル推定は、下記の方法を使用して第１スロットＤＭＲＳから推定された更新されたＳＮＲを使用することができる。
【００５３】
ＬＴＥアップリンクにおける信号干渉対雑音比推定の一部分として、ｋ番目の副搬送波のためのｎ番目のシンボルにおけるＦＦＴ後の受信されたＲＳ信号は、
Ｙｎ，ｋ＝Ｓｎ，ｋＨｎ，ｋ＋Ｉｎ，ｋ＋Ｗｎ，ｋ
Ｙｎ，ｋ＝Ｓｎ，ｋＨｎ，ｋ＋Ｚｎ，ｋ （７）
と書かれることが可能であり、
ここで、
Ｓｎ，ｋは送信されたＲＳシンボルであり、
Ｈｎ，ｋはチャネル周波数応答（ＣＦＲ）の値であり、
Ｉｎ，ｋは、ＣＣＩ、ＡＣＩ、およびＩＣＩを含む有色雑音（干渉）であり、
Ｗｎ，ｋは白色ガウス雑音サンプルであり、
Ｚｎ，ｋは全雑音項である。
【００５４】
不完全な同期、トランシーバ非線形性などに起因する劣化はＷｎ，ｋに包含されると仮定される。さらに、ＣＦＲは観察時間内に変化しないと仮定される。
【００５５】
ＬＴＥアップリンクにおけるチャネル推定のために使用される基準信号（ＲＳ）は、同じＳＣ−ＦＤＭＡシンボルにおいて生じる。これは、すべてのＬＴＥアップリンク物理チャネル（ＳＲＳ、ＰＲＡＣＨ、ＰＵＣＣＨ、およびＰＵＳＣＨ）に当てはまる。提案されたＳＩＮＲ推定方法は、ＲＳチャネル推定値、およびＲＳにおけるコード・シンボルの知識を利用するので、数式では、シンボル番号を表す下付き文字ｎを省略する。
【００５６】
提案された方法の信号電力推定は簡単である。この推定は有用な信号電力レベルを得るためにチャネル推定値を利用する。低複雑性最小平均二乗誤差（ＲＣ−ＭＭＳＥ）チャネル推定［１］は、チャネルの推定値、
【数２０】
を提供し、推定値の平均二乗誤差（ＭＳＥ）は、グラフ１２に示されているように−３０ｄＢほどの低い推定値である。したがって、チャネル推定値は、
【数２１】
のような平均受信信号電力を生成するために使用されることが可能である。
【表５】
【００５７】
本発明は、干渉プラス雑音のレベルを推定するために信号再生（ＳＲ）推定器の使用を提案する。雑音電力推定のためのこの手法は、周波数領域における雑音の多い受信サンプルと、雑音のない受信サンプルの最善の仮説との差異を見つけることに基づく。ＲＳにおけるコード・シンボル値Ｓｋは、ｅＮｏｄｅＢ受信機において知られている。したがって、チャネル推定値、
【数２２】
雑音プラス干渉サンプル、
【数２３】
を利用することは、
【数２４】
と書かれることが可能である。
【００５８】
干渉プラス雑音分散の正確な推定は、
【数２５】
に存在する雑音および干渉の様々な源、ならびにそれらの様々なスペクトル特性および相互相関のために複雑である。前述のように、受信された信号の干渉成分は、ＣＣＩ、ＡＣ
Ｉ、およびＩＣＩから成る。この論考のために、白色ガウス雑音はＷｋ＝Ｎ（０，σ０２）
と、干渉項はＩｋ＝Ｎ（０，σｋ２）とモデル化され、ここでσｋは局所標準偏差である。
【００５９】
本発明の方法は、チャネル推定値からの信号再生を利用する雑音分散推定を提案する。したがって、チャネル推定誤差に起因する雑音に対する追加の成分も存在する。チャネル推定誤差は、分散のゼロ平均複雑白色ガウス・プロセスＥｋ＝Ｎ（０，σｇ２）とモデル化されることが可能である。
【００６０】
干渉項と白色雑音項が相関していないと仮定すると、全雑音項
【数２６】
は、
【数２７】
とモデル化されることが可能であり、ここで、
【数２８】
である。
成分、
【数２９】
は、チャネル推定誤差分散を含む白色ガウス雑音部分の分散を含み、
【数３０】
は、有色干渉雑音の分散を含む。
目的は、ＳＮＲを見つけるために使用されることが可能である
【数３１】
を推定することである。
【数３２】
である場合は、全雑音は白色であると仮定されることが可能であり、そうでない場合は、全雑音は有色であることに留意されたい。
【００６１】
本明細書に記載の方法および手順は、
【数３３】
と仮定し、したがって、受信サンプルにおける総雑音はガウス分布関数に従う。
【００６２】
本発明は、式（８）によって得られた信号電力を使用してＳＮＲ推定値を生成し、以下のように、式（９）によって定義された雑音サンプルの雑音分散を計算する。
【数３４】
【００６３】
式（１０）から得られた本発明におけるＳＮＲ推定器の性能がグラフ１３に示されている。
【表６】
【００６４】
このグラフには、実際のＳＮＲの関数としてのＳＮＲ推定誤差が示されている。ＳＮＲ推定誤差＝実際のＳＮＲ−推定されたＳＮＲである。グラフ１３から分かるように、ＳＮＲは実際のＳＮＲのより低い値において過大推定されており（これは、雑音分散が過小推定されていることを意味する）、ＳＮＲは実際のＳＮＲのより高い値において過小推定されている（これは、雑音分散が過大推定されていることを意味する）。
【００６５】
ＳＮＲの高い値における雑音分散の過大推定は、部分的にはチャネル推定誤差に起因する。ＳＮＲの高い値においては、チャネル推定誤差分散は、測定されている雑音／干渉分散と同等であり、したがって、実際より高い雑音／干渉が報告されている。
【００６６】
ＳＮＲ推定誤差を補償するためには、干渉プラス雑音のレベルとチャネル推定誤差との間に直接関係があると仮定することが簡単で分かりやすい。全雑音分散推定上のチャネル推定誤差分散の影響を考慮に入れ、したがって、総雑音過大推定を補償するために、補償因数ρを導入することが提案される。因数ρは、チャネル推定誤差の分散と干渉プラス雑音の分散との比率と定義される。
【００６７】
この比率ρを使用してＳＮＲのレベルのより正確な推定値が式（１１）から得られることが可能である。
【数３５】
【００６８】
式（１１）における比率ρは、式（１０）におけるチャネル推定誤差によって生じた過大推定を補償する。ρの値は、０から１までの間で最適化されることが可能である。因数ρは、主にチャネル推定器の性能に依存する。チャネル推定器の性能は、チャネル推定器の平均二乗チャネル推定誤差（ＭＳＥ）シミュレーションから得られることが可能である。完全なチャネル推定の理想的な場合には、ρは０に等しい。
【００６９】
ρの様々な値に関して、実際のＳＮＲの関数としての補償後のＳＮＲ推定誤差がグラフ１４に示されている。
【表７】
【００７０】
さらに、補償因数ρの様々な値に関するＳＮＲ推定誤差が表１に提供されている。
【表８】
【００７１】
グラフ４および表１から分かるように、ρによるＳＮＲ推定誤差補償は、ＳＮＲ推定誤差値の全体的な平滑化を生じさせる。低いＳＮＲにおいて若干の過大推定が依然として存在するが、過小推定は、ＳＮＲの高い値において最小化される。ＳＮＲ推定誤差は、ρ＝０．９の補償因数では、広く−６ｄＢ／＋４ｄＢの範囲内にある。ベンチマークとして、この推定性能は、ＣＤＭＡ無線インターフェース規格に規定されている＋／−９ｄＢの電力測定の正確さ必要条件より良いことに留意されたい。
【００７２】
式（２）から正確なＲＳチャネル推定値を得るために、ＲＳシンボルにおける副搬送波間の周波数相関を利用することも必要である。低いユーザ機器移動度においては、これらのＲＳチャネル推定値がデータ・チャネル等化のために直接適用されることが可能である。これは、ＲＳチャネル推定値とデータ・チャネル推定値との間に時間領域における高い相関関係があるという事実に起因する。
【００７３】
しかし、より高いユーザ機器移動度（通常、＞６０ｋｍ／時）においては、ＲＳチャネル推定値とデータ・チャネル推定値との間の時間領域における相関は低下する。したがって、データ・チャネルを等化するために直接ＲＳチャネル推定値を適用することは、ＳＮＲ対ＳＥＲ性能をわずかに低下させることになる。より高いユーザ機器移動度においては、データ・チャネル推定値は、ＲＳチャネル推定値から補間される必要がある。線形、双一次、および二次手法を含めて、補間のためのいくつかの手法がある。補間に対するこれらの手法は静的であり、同じ手法がすべてのＵＥ移動度のために使用され、したがって最適のＳＮＲ対ＳＥＲ性能を提供しない。
【００７４】
ＲＳチャネルからのデータ・チャネル補間の適応方法が本発明において提案される。この手法では、データ・チャネルとＲＳチャネルとの間の時間相関関数が補間のために利用される。所与のサブフレームにおけるシンボル・トゥ・シンボルのチャネルの時間相関がＲＳチャネル推定値からのデータ・チャネル補間のために有利に使用される。時間相関関数はドップラー・スプレッドに依存するので、この手法は第１にＵＥ移動度に起因するドップラー・スプレッドを推定する。
【００７５】
ドップラー推定のために２つの手法が提案される。
（ｉ）ＲＳチャネル推定値交差相関ベースの手法
（ｉｉ）ＲＳチャネル推定値位相線形性ベースの手法
【００７６】
推定されたドップラー・スプレッドの知識によって、ＲＳチャネル推定値からのデータ・チャネル推定値の補間のために、データ・チャネルとＲＳチャネルとの間の時間相関が得られ、使用されることが可能である。
【００７７】
アップリンクＰＲＢおよびＲＳ構造を示す図２を参照すると、このデータ補間方法は、サブフレームの１４シンボルにわたってデータ副搬送波ごとに実施されることが可能である。すべてのこれらの１４シンボルは、所与の副搬送波ごとに同じ周波数にあるので、周波数相関は、所与の副搬送波ごとにすべての１４シンボルにわたって単一である。しかし、これらのシンボルにわたる時間相関は、シンボル間隔およびＵＥ移動度に応じて異なることになる。ドップラー・スプレッドを推定し、それをこれらのシンボルにわたって副搬送波間の時間相関を生成するために使用することにより、ＲＳチャネル推定値からデータ・チャネル推定値を正確に補間することが可能である。
【００７８】
本発明のこの第３の態様は、３つの主要ステップを有する。（１）ＲＳチャネル推定値からユーザ機器ドップラー・スプレッド推定を生成するステップ、（２）ステップ１からのドップラー推定値を使用してＲＳシンボルに関してデータ・シンボルの時間相関行列を生成するステップ、（３）ステップ２からの時間相関行列を使用してＲＳチャネル推定値からデータ・チャネル推定値を補間するステップ。
【００７９】
ステップ１では、アップリンク・サブフレームのスロット０およびスロット１における２つのＲＳシンボル間の交差相関を使用してユーザ機器ドップラー・スプレッド推定が生成される。
式（５）から、
γｔ（ｌ）＝Ｊ０（２πｆｍａｘｌＴｓ）
が得られ、
ここで、
Ｊ０は、ゼロ次および第１種のベッセル関数であり、
ｆｍａｘは、ＵＥの最大ドップラー・スプレッドであり、
Ｔｓは、ＯＦＤＭＡ／ＳＣＦＤＭＡ総シンボル継続時間（シンボルプラスＣＰ継続時間）であり、
ｌは、シンボル指数である。
グラフ１５において、スロット０およびスロット１におけるＲＳ間の時間相関が最大ドップラー・スプレッドの関数としてプロットされている。
【表９】
【００８０】
本発明のこの態様における方法のステップ１の一部分として、ドップラー推定は、以下のように交差相関Ｃｓ０＿ｓ１を生成するために使用される、ＲＣ−ＭＭＳＥ技術によって得られたスロット０およびスロット１からのＲＳチャネル推定値を使用して生成される。
【数３６】
ここで、ＲＳｓ０およびＲＳｓ１は、スロット０およびスロット１基準信号であり、ＮＲＢ＿ｌｅｎは、ＲＢの割当回数１２であり、＊は、複素共役を示す。
【００８１】
ステップ１から得られた値は、式（５）の通り算出され、ＤＳＰメモリに記憶されている有限数のｆｍａｘ値（５０、１００、１５０、２００、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、５５０、６００Ｈｚ）に対応する相関値から引かれる。ステップ（２）からの最小誤差に対応するｆｍａｘは、ＵＥのためのドップラー・スプレッド推定値のための最良近似とみなされる。
【００８２】
本発明におけるこの第３の手法は、ＲＳチャネル推定値の位相に対する区分線形近似に基づく。下記のグラフ１６に示されているように、推定されたＲＳチャネルの位相は、ＲＳチャネル推定値サンプルと区分線形関係を有する。
【表１０】
【００８３】
φをＲＳチャネル推定値の位相と定義すると、φｗ．ｒ．ｔ時間の微分は、最大ドップラー・スプレッドの推定値を提供する。この微分は、グラフ１６に示されているＲＳチャネル推定値位相対サンプル関係の勾配を取ることにより同等に実行されることが可能である。
【数３７】
【００８４】
ドップラー・スプレッドを得るための手順は、以下のように要約されることが可能である。第１に、前述の本発明のＲＣ−ＭＭＳＥ方法を使用してＲＳチャネル推定を実行し、第２に、最低の副搬送波チャネル推定値および最高の副搬送波チャネル推定値の位相を計算し（これは、ｔａｎ−１（Ｙ／Ｘ）によって計算されることが可能であり、ここで、Ｙはチャネル推定値の虚部であり、Ｘはチャネル推定値の実部である）、第３に、同等のサンプル時間で割られた位相間の差分を取って２πｆｍａｘを得る。
【００８５】
推定されたドップラー・スプレッドは、データ・チャネル補間のために必要とされる時間相関を生成するために使用される。２つの時間相関行列が生成される必要がある。１つは、パイロット自己相関行列、Ｒｐｐであり、もう１つは、雑音の多いパイロット・チャネル推定値とデータ・チャネル推定値との間の交差相関、
【数３８】
である。
【００８６】
図２に示されているＬＴＥアップリンク・リソース・ブロックでは、行における２つのパイロット・チャネル推定値間の時間自己相関、Ｒｐｐは、２×２行列であり、式（５）から生成されることが可能である。３ｋｍ／時、３０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度の行列値が以下に示されている。
【数３９】
２ＧＨｚにおける３ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４０】
２ＧＨｚにおける３０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４１】
２ＧＨｚにおける６０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４２】
２ＧＨｚにおける１２０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【数４３】
２ＧＨｚにおける３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度
【００８７】
同様に、雑音の多いパイロット・チャネル推定値およびデータ・チャネル推定値のための交差相関行列、
【数４４】
が、本発明のＲＣ−ＭＭＳＥ計算を使用してＬＴＥアップリンクＲＳパターンから生成されることが可能である。これは、１４×２行列であり、様々なＵＥ移動度条件に関して生成されることが可能である。３ｋｍ／時、３０ｋｍ／時、１２０ｋｍ／時、および３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する行列値が以下に示されている。
１．００００ ０．９９９９
１．００００ ０．９９９９
１．００００ ０．９９９９
１．００００ ０．９９９９
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
１．００００ １．００００
０．９９９９ １．００００
０．９９９９ １．００００
０．９９９９ １．００００
０．９９９９ １．００００
（ａ）３ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４５】
行列
０．９９８９ ０．９８７５
０．９９９５ ０．９８９８
０．９９９９ ０．９９２０
１．００００ ０．９９３９
０．９９９９ ０．９９５５
０．９９９５ ０．９９６９
０．９９８９ ０．９９８０
０．９９８０ ０．９９８９
０．９９６９ ０．９９９５
０．９９５５ ０．９９９９
０．９９３９ １．００００
０．９９２０ ０．９９９９
０．９８９８ ０．９９９５
０．９８７５ ０．９９８
（ｂ）３０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４６】
行列
０．９９５５ ０．９５０４
０．９９８０ ０．９５９７
０．９９９５ ０．９６８１
１．００００ ０．９７５５
０．９９９５ ０．９８２０
０．９９８０ ０．９８７５
０．９９５５ ０．９９２０
０．９９２０ ０．９９５５
０．９８７５ ０．９９８０
０．９８２０ ０．９９９５
０．９７５５ １．００００
０．９６８１ ０．９９９５
０．９５９７ ０．９９８０
０．９５０４ ０．９９５５
（ｃ）６０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４７】
行列
０．９８２０ ０．８０８８
０．９９２０ ０．８４３６
０．９９８０ ０．８７５４
１．００００ ０．９０３９
０．９９８０ ０．９２８９
０．９９２０ ０．９５０４
０．９８２０ ０．９６８１
０．９６８１ ０．９８２０
０．９５０４ ０．９９２０
０．９２８９ ０．９９８０
０．９０３９ １．００００
０．８７５４ ０．９９８０
０．８４３６ ０．９９２０
０．８０８８ ０．９８２０
（ｄ）１２０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４８】
行列
０．８４３６ −０．１３８３
０．９２８９ −０．００８６
０．９８２０ ０．１３６９
１．００００ ０．２９１５
０．９８２０ ０．４４７２
０．９２８９ ０．５９６２
０．８４３６ ０．７３０７
０．７３０７ ０．８４３６
０．５９６２ ０．９２８９
０．４４７２ ０．９８２０
０．２９１５ １．００００
０．１３６９ ０．９８２０
−０．００８６ ０．９２８９
−０．１３８３ ０．８４３６
（ｅ）３６０ｋｍ／時のＵＥ移動度に関する
【数４９】
行列
【００８８】
ＭＭＳＥ推定理論に基づいて、ＲＳチャネル推定値からの時間領域補間データ・チャネル推定値は、
【数５０】
と書かれることが可能であり、
ここで、
【数５１】
は、雑音の多いＲＳチャネル推定値と、サブフレームにおける全シンボルにわたるデータ・チャネル推定値との間の交差相関行列である。
Ｘは、パイロットまたは基準シンボル（ＲＳ）値を含むベクトルであり、
【数５２】
は、ＲＳトーンごとの雑音の分散であり、
【数５３】
は、ＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定手順からの
【数５４】
であるＲＳチャネル推定値である。
【００８９】
ＲＣ−ＭＭＳＥチャネル推定を得る際に使用される同様の簡約を使用することにより、式（１４）は、
【数５５】
と書かれることが可能であり、ここで、βは、ＲＳコンステレーション（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）に依存し、ＳＮＲは、ＲＳトーンごとの信号対雑音比である。
【００９０】
ＲＳチャネル推定値からの本発明におけるデータ・チャネル補間のための手順は、以下のステップを含む。第１に、以下で再現される式（２）の使用を通じて記載されたＲＣ−ＭＭＳＥ手順を使用してスロット０およびスロット１のためのＲＳチャネル推定値を生成する。これは、ユーザの割り当てられたＰＲＢ（１２＊ＰＲＢａｌｌｏｃ＿ｓｉｚｅ×１ベクトル）に関するユーザのＲＳチャネル推定値を生成する。
【数５６】
【００９１】
第２に、本発明は、前述の方法を使用することによりユーザ機器ドップラー・スプレッド、ｆｍａｘを推定する。
【００９２】
第３に、推定されたドップラー・スプレッド、ｆｍａｘに対応するメモリに記憶されている予め計算された行列Ｒｐｐおよび
【数５７】
を使用する。
【００９３】
第４に、ＲＳのＲＣ−ＭＭＳＥ推定値、ＳＮＲ推定値、およびＲＳコンステレーションの知識によって、データ・チャネル推定値は、式（１５）の通り線形補間を使用して得られることが可能である。
【００９４】
前述の線形補間は、１２個のデータ・チャネル推定値を含むベクトル１４×１を生成する。補間は、すべてのデータ・チャネル推定値を得るために１２＊ＰＲＢａｌｌｃ＿ｓｉｚｅ回繰り返される
【００９５】
補間は、３つの行列の乗算、（１４×２）＊（２×２）＊（２×１）を含む。この補間は、全シンボルにわたる１つの副搬送波のための１２個のデータ・チャネル推定値（および２つのＲＳ推定値）を含む１４×１ベクトルを提供する。これは、副搬送波ごとの８４回の複素乗算に相当する。
【００９６】
１０ＭＨｚシステムでは、この乗算は、１ミリ秒ごとに４８×１２＝５７６の副搬送波のために実行される必要がある。したがって、複素乗算の回数は、１秒あたり４８．３８４ ｅ０６回に等しい。これは、ＲＣ−ＭＭＳＥ ＲＳチャネル推定のために必要とされる０．６９００９９２ｅ＋００９回の複素乗算に比べて比較的わずかである。
【００９７】
すべての時間相関値をすべての可能なドップラー・スプレッドに対応するメモリに記憶することは実用的でない。図２から分かるように、サブフレームにおけるＲＳシンボル間の相関は、０〜７００Ｈｚドップラーの範囲にわたって１．０から０．１まで変わる。２．０ＧＨｚの搬送波周波数においては、３６０ｋｍ／時のＵＥ速度は、６００Ｈｚのドップラー・スプレッドに変わる。以下のセットの量子化されたドップラー・スプレッド値に対応する相関値を記憶することが推奨される。Ｈｚ単位での［５０ １００ １５０ ２００ ２５０ ３００ ３５０ ４００ ４５０ ５００ ５５０ ６００］。
【００９８】
ドップラー・スプレッドのこのような量子化された近似に起因する性能低下はわずかである。
Ｒｐｐ行列、および
【数５８】
行列も、前述の同じセットのドップラー・スプレッドのためのメモリに記憶される。いかなる記憶要求をも回避するために、データ・チャネル補間器が必要とされるか否かに関するバイナリ判断をすることも可能である。時間相関値が０．８より低いか、またはドップラー・スプレッド値が３００Ｈｚより高い場合は、補間器が使用され、そうでない場合は、データ・チャネル推定値のための補間器は使用されない。
【００９９】
以下の仮定を条件としてのシミュレーション結果が、下記のグラフ１７〜１９に示されている。（１）より高い移動度におけるＱＰＳＫ／１６−ＱＡＭ／６４−ＱＡＭのための補間ありおよびなしのチャネル推定およびデータ復調性能が利用され、（２）受信機は、ｅＮｏｄｅＢにおいて単一のアンテナを有すると仮定され、（３）符号化されていない変調シンボル誤差率ＳＥＲ対ＳＮＲがプロットされ、（４）２ＧＨｚの搬送波周波数が、最大ドップラー・スプレッドが３６０ｋｍ／時では６００Ｈｚであるように仮定される。２つの受信機アンテナ、ターボ符号、およびインタリービングによって、（符号化率およびチャネルに応じて）追加の約１０ｄＢ性能利得がＢＥＲ対ＳＮＲのために期待されることに留意されたい。
【０１００】
グラフ１７〜１９は、以下のように復調性能比較を提供する。
【表１１】
【０１０１】
本出願の前述の諸実施形態は、例示のみを意図されている。当業者は、本出願の範囲から逸脱することなく、特定の実施形態に対して改変、修正、および変形を行うことができる。前述の説明では、本発明の理解を提供するために多数の細部が述べられている。しかし、本発明はこれらの細部なしに実施されることが可能であることが当業者には理解されるであろう。本発明は限られた数の実施形態に関して開示されているが、当業者は、それらからの多数の変更形態および変形形態を理解するであろう。添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨および範囲に入るそのような変更形態および変形形態を含むものとする。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信機および受信機を有する無線通信システムにおいてアップリンク受信機チャネルを推定するための方法であって、
前記無線システム上に送信機およびアップリンク受信機を提供するステップを含み、前記アップリンク受信機チャネルが、前記アップリンク受信機のための前記チャネルを推定するために、
【数１】
の低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）式を使用して計算され、
前記低複雑性最小平均二乗誤差式は、システム性能に関して複数の仮定を行い、式計算の複雑性を低減するために前記最小平均二乗誤差式における因数を置き換え、その結果、処理時間が低減され、システム・オーバヘッド使用量が低減されることになる、
方法。
【請求項２】
１つの置き換えられた因数が、前記最小平均二乗誤差式における項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
システム性能に関する１つの仮定が、信号コンステレーションがＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同じであり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝Ｉであることであり、ここでＩは単位行列である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
システム性能に関する１つの仮定が、平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２、および項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝、項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義することであり、ここでβは、信号コンステレーションのみに依存する定数である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
システム性能に関する１つの仮定が、下記、すなわちＱＰＳＫコンステレーションのためには、β＝１、１６ＱＡＭコンステレーションのためには、β＝０．５２９４、６４−ＱＡＭ送信のためには、β＝０．３７２４、のうちの１つを定義することである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
システム性能に関する１つの仮定が、ＲＨＨ行列が副搬送波間隔、およびＬＴＥアップリンク送信のためのチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存すると仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
システム性能に関する１つの仮定が、たとえシーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても、別のＳＮＲ推定値が受信されるまで、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能であると仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記式における１つの低減された因数が、ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用することにより得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
システム性能に関する１つの仮定が、（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
１つの置き換えられた因数が前記ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのために前記ＲＳパターン間の時間相関関数を１にセットし、このことはすべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実と相関関係がある、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
システム性能に関する１つの仮定が、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことをシミュレーションが示すので、ＲＨＨの生成時の前記ｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
システム性能に関する１つの仮定が、スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数２】
を推定することであり、ｙはＲＳシンボルの受信されたベクトルであり、ＸはＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信されたＣＡＺＡＣシーケンスのベクトルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
システム性能に関する１つの仮定が、ユーザ機器が連続して送信している場合は、前のスロット／サブフレームからＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
システム性能に関する１つの仮定が、チャネル推定性能がＳＮＲ推定誤差に対して強靭であることをシミュレーションが示すので、断続的送信の場合は、チャネル推定値
【数３】
を使用してＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
システム性能に関する１つの仮定が、βの既知の値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用することである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
線形補間、および基準信号の最小平均二乗誤差推定値を使用してデータ・チャネル推定値を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
適応ステップ、最大ドップラー・スプレッドの推定値、および基準信号チャネルを使用してデータ・チャネルを補間するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
無線通信システムにおいてアップリンク受信機チャネルを推定する送信システムであって、
前記無線システム上の送信機およびアップリンク受信機を備え、前記アップリンク受信機チャネル推定値が、前記アップリンク受信機のための前記チャネルを推定するために、
【数４】
の低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）式を使用して計算され、
前記低複雑性最小平均二乗誤差式が、システム性能に関する複数の仮定を行い、式計算の複雑性を低減するために前記最小平均二乗誤差式における因数を置き換え、その結果、処理時間が低減され、システム・オーバヘッド使用量が低減されることになる、
システム。
【請求項２０】
１つの置き換えられた因数が、前記最小平均二乗誤差式における項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
システム性能に関する１つの仮定が、信号コンステレーションがＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同じであり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝Ｉであることであり、ここでＩは単位行列である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
システム性能に関する１つの仮定が、平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２および項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝、項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義することであり、ここでβは、信号コンステレーションのみに依存する定数である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
システム性能に関する１つの仮定が、下記、すなわちＱＰＳＫコンステレーションのためにはβ＝１、１６ＱＡＭコンステレーションのためにはβ＝０．５２９４、および６４−ＱＡＭ送信のためにはβ＝０．３７２４のうちの１つを定義することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
システム性能に関する１つの仮定が、ＲＨＨ行列が副搬送波間隔、およびＬＴＥアップリンク送信のためのチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存すると仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２５】
システム性能に関する１つの仮定が、たとえシーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても、別のＳＮＲ推定値が受信されるまで、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能であると仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２６】
前記式における１つの低減された因数が、ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用することにより得られる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２７】
システム性能に関する１つの仮定が、（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２８】
１つの置き換えられた因数が前記ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのために前記ＲＳパターン間の時間相関関数を１にセットし、このことはすべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実と相関関係がある、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２９】
システム性能に関する１つの仮定が、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことをシミュレーションが示すので、ＲＨＨの生成時の前記ｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２８】
システム性能に関する１つの仮定が、スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数５】
を推定することであり、ｙはＲＳシンボルの受信されたベクトルであり、ＸはＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信されたＣＡＺＡＣシーケンスのベクトルである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２９】
システム性能に関する１つの仮定が、ユーザ機器が連続して送信している場合は、前のスロット／サブフレームからＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３０】
システム性能に関する1つの仮定が、チャネル推定性能がＳＮＲ推定誤差に対して強靭であることをシミュレーションが示すので、断続的送信の場合は、チャネル推定値
【数６】
を使用してＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３１】
システム性能に関する１つの仮定が、βの既知の値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用することである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３２】
前記送信機が、線形補間、および基準信号の最小平均二乗誤差推定値を使用してデータ・チャネル推定値を生成する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３３】
ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３４】
前記受信機が、適応ステップ、最大ドップラー・スプレッドの推定値、および基準信号チャネルを使用してデータ・チャネルを補間する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３５】
アップリンク受信機チャネルを推定する無線通信システムであって、送信機および受信機を有し、前記アップリンク受信機チャネルが、前記アップリンク受信機のためのチャネルを推定するために、
【数７】
の低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）式を使用して計算される、システム。
【請求項３６】
前記受信機が、線形補間、および基準信号の最小平均二乗誤差推定値を使用してデータ・チャネル推定値を生成する、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定される、請求項３５に記載のシステム方法。
【請求項３８】
前記受信機が、適応ステップ、最大ドップラー・スプレッドの推定値、および基準信号チャネルを使用してデータ・チャネルを補間する、請求項３５に記載のシステム。
【請求項１】
送信機および受信機を有する無線通信システムにおいてアップリンク受信機チャネルを推定するための方法であって、
前記無線システム上に送信機およびアップリンク受信機を提供するステップを含み、前記アップリンク受信機チャネルが、前記アップリンク受信機のための前記チャネルを推定するために、
【数１】
の低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）式を使用して計算され、
前記低複雑性最小平均二乗誤差式は、システム性能に関して複数の仮定を行い、式計算の複雑性を低減するために前記最小平均二乗誤差式における因数を置き換え、その結果、処理時間が低減され、システム・オーバヘッド使用量が低減されることになる、
方法。
【請求項２】
１つの置き換えられた因数が、前記最小平均二乗誤差式における項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
システム性能に関する１つの仮定が、信号コンステレーションがＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同じであり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝Ｉであることであり、ここでＩは単位行列である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
システム性能に関する１つの仮定が、平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２、および項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝、項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義することであり、ここでβは、信号コンステレーションのみに依存する定数である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
システム性能に関する１つの仮定が、下記、すなわちＱＰＳＫコンステレーションのためには、β＝１、１６ＱＡＭコンステレーションのためには、β＝０．５２９４、６４−ＱＡＭ送信のためには、β＝０．３７２４、のうちの１つを定義することである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
システム性能に関する１つの仮定が、ＲＨＨ行列が副搬送波間隔、およびＬＴＥアップリンク送信のためのチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存すると仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
システム性能に関する１つの仮定が、たとえシーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても、別のＳＮＲ推定値が受信されるまで、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能であると仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記式における１つの低減された因数が、ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用することにより得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
システム性能に関する１つの仮定が、（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
１つの置き換えられた因数が前記ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのために前記ＲＳパターン間の時間相関関数を１にセットし、このことはすべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実と相関関係がある、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
システム性能に関する１つの仮定が、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことをシミュレーションが示すので、ＲＨＨの生成時の前記ｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定することである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
システム性能に関する１つの仮定が、スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数２】
を推定することであり、ｙはＲＳシンボルの受信されたベクトルであり、ＸはＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信されたＣＡＺＡＣシーケンスのベクトルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
システム性能に関する１つの仮定が、ユーザ機器が連続して送信している場合は、前のスロット／サブフレームからＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
システム性能に関する１つの仮定が、チャネル推定性能がＳＮＲ推定誤差に対して強靭であることをシミュレーションが示すので、断続的送信の場合は、チャネル推定値
【数３】
を使用してＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
システム性能に関する１つの仮定が、βの既知の値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用することである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
線形補間、および基準信号の最小平均二乗誤差推定値を使用してデータ・チャネル推定値を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
適応ステップ、最大ドップラー・スプレッドの推定値、および基準信号チャネルを使用してデータ・チャネルを補間するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
無線通信システムにおいてアップリンク受信機チャネルを推定する送信システムであって、
前記無線システム上の送信機およびアップリンク受信機を備え、前記アップリンク受信機チャネル推定値が、前記アップリンク受信機のための前記チャネルを推定するために、
【数４】
の低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）式を使用して計算され、
前記低複雑性最小平均二乗誤差式が、システム性能に関する複数の仮定を行い、式計算の複雑性を低減するために前記最小平均二乗誤差式における因数を置き換え、その結果、処理時間が低減され、システム・オーバヘッド使用量が低減されることになる、
システム。
【請求項２０】
１つの置き換えられた因数が、前記最小平均二乗誤差式における項（ＸＸ＊）−１をその期待値Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝で置き換える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
システム性能に関する１つの仮定が、信号コンステレーションがＲＳシンボルにおけるすべての副搬送波上で同じであり、すべてのコンステレーション・ポイント上で等しい確率を有し、Ｅ｛（ＸＸ＊）−１｝＝Ｅ｛｜１／Ｘｋ｜２｝Ｉであることであり、ここでＩは単位行列である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
システム性能に関する１つの仮定が、平均ＳＮＲ＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／σＮ２および項β＝Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝／Ｅ｛｜Ｘｋ｜２｝、項σＮ２（ＸＸ＊）−１＝（β／ＳＮＲ）Ｉを定義することであり、ここでβは、信号コンステレーションのみに依存する定数である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
システム性能に関する１つの仮定が、下記、すなわちＱＰＳＫコンステレーションのためにはβ＝１、１６ＱＡＭコンステレーションのためにはβ＝０．５２９４、および６４−ＱＡＭ送信のためにはβ＝０．３７２４のうちの１つを定義することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
システム性能に関する１つの仮定が、ＲＨＨ行列が副搬送波間隔、およびＬＴＥアップリンク送信のためのチャネルのｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのみに依存すると仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２５】
システム性能に関する１つの仮定が、たとえシーケンス・ホッピングおよびグループ・ホッピングがイネーブルにされても、別のＳＮＲ推定値が受信されるまで、同じ行列がいくつかのサブフレームのために使用されることが可能であると仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２６】
前記式における１つの低減された因数が、ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのチャネル自己相関の生成時の簡単さを利用することにより得られる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２７】
システム性能に関する１つの仮定が、（チャネル電力プロファイルのための広く受け入れられている業界標準である）指数減衰電力遅延プロファイルを仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２８】
１つの置き換えられた因数が前記ＬＴＥアップリンクＲＳパターンのために前記ＲＳパターン間の時間相関関数を１にセットし、このことはすべての基準シンボルが同じＯＦＤＭシンボルにあるという事実と相関関係がある、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２９】
システム性能に関する１つの仮定が、チャネル推定値の正確さがｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッド値にあまり敏感でないことをシミュレーションが示すので、ＲＨＨの生成時の前記ｒ．ｍ．ｓ遅延スプレッドのために２マイクロ秒の値を仮定することである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２８】
システム性能に関する１つの仮定が、スロット（０．５ミリ秒の継続時間）ごとに、
【数５】
を推定することであり、ｙはＲＳシンボルの受信されたベクトルであり、ＸはＵＬ ＲＳシンボルにおける既知の送信されたＣＡＺＡＣシーケンスのベクトルである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２９】
システム性能に関する１つの仮定が、ユーザ機器が連続して送信している場合は、前のスロット／サブフレームからＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３０】
システム性能に関する1つの仮定が、チャネル推定性能がＳＮＲ推定誤差に対して強靭であることをシミュレーションが示すので、断続的送信の場合は、チャネル推定値
【数６】
を使用してＳＮＲ推定値を得ることである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３１】
システム性能に関する１つの仮定が、βの既知の値（ＱＰＳＫのためには１、１６−ＱＡＭのためには０．５２９４、６４−ＱＡＭのためには０．３７２４）、ＳＮＲ推定値、およびＲＨＨを使用することである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３２】
前記送信機が、線形補間、および基準信号の最小平均二乗誤差推定値を使用してデータ・チャネル推定値を生成する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３３】
ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３４】
前記受信機が、適応ステップ、最大ドップラー・スプレッドの推定値、および基準信号チャネルを使用してデータ・チャネルを補間する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項３５】
アップリンク受信機チャネルを推定する無線通信システムであって、送信機および受信機を有し、前記アップリンク受信機チャネルが、前記アップリンク受信機のためのチャネルを推定するために、
【数７】
の低複雑性最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）式を使用して計算される、システム。
【請求項３６】
前記受信機が、線形補間、および基準信号の最小平均二乗誤差推定値を使用してデータ・チャネル推定値を生成する、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
ＳＮＲが実際のチャネルＳＮＲの−３ｄＢ以内で推定される、請求項３５に記載のシステム方法。
【請求項３８】
前記受信機が、適応ステップ、最大ドップラー・スプレッドの推定値、および基準信号チャネルを使用してデータ・チャネルを補間する、請求項３５に記載のシステム。
【図１】
【図２】
【図２】
【公表番号】特表２０１２−５０９０４２（Ｐ２０１２−５０９０４２Ａ）
【公表日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５４３８４０（Ｐ２０１１−５４３８４０）
【出願日】平成２１年１１月１３日（２００９．１１．１３）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００９／００７６８７
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／０５５４２０
【国際公開日】平成２２年５月２０日（２０１０．５．２０）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．フロッピー
【出願人】（５０３１５０７７８）ノーテル、ネトウァークス、リミティド (17)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１１月１３日（２００９．１１．１３）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００９／００７６８７
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／０５５４２０
【国際公開日】平成２２年５月２０日（２０１０．５．２０）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．フロッピー
【出願人】（５０３１５０７７８）ノーテル、ネトウァークス、リミティド (17)
【Ｆターム（参考）】
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