JP4659317B2 - チャンネル自己相関関数仮説を用いるドップラ拡散推定 - Google Patents

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  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)

Description

【0001】
(発明の分野)
本発明は通信の分野に関するもので、より詳しくは無線通信の受信に関する。
【0002】
(発明の背景)
セルラ無線電話通信システム内の移動体端末用の無線チャンネルは操作が困難なことがある。詳しく述べると、送信された信号はしばしば周囲の環境により反射され、散乱され、回折され、遅延され、減衰される。また移動体端末用の無線チャンネルは、移動体端末が動きまた移動体端末の近くの物体が動くために、静止しないことが多い。自動車内で用いられる移動体端末は高速で動き、移動体端末の近くの他の車両も動く。
【0003】
また無線チャンネルの特性も、地形/建物や気候および/またはその他の要因が異なるために、地域毎に変わることがある。したがって、無線チャンネルによる無線信号の伝播は、マルチパス・フェージングや、シャドウイングや、パス損失を受けることがある。これらの要因のうち、マルチパス・フェージングが最も重要であり、マルチパス・フェージングは包絡線フェージングと、ドップラ拡散と、時間遅れ拡散により特徴づけられる。
【0004】
ドップラ・シフトは、移動体端末が動いているときに無線信号に生じる周波数シフトであり、ドップラ拡散は移動体無線チャンネルの変化の時間的速度により生じるスペクトル拡大の測度である。ドップラ拡散により周波数分散が起こり、周波数領域でのドップラ拡散は観測された信号内の変化の速度に密接に関係する。したがって受信信号内の変動を正確に追跡するには、適応受信機内で用いられるアルゴリズムの適応時間がチャンネルの変化の速度より速くなければならない。
【0005】
例えばDAMPSセルラ無線電話通信システム内の移動体端末では、車両速度や搬送波周波数やその他の要因に従って、0Hzから250Hzの範囲のドップラ拡散が起こる。無線チャンネルの変化の速度が分かれば、これを用いて受信機の性能を改善し、および/または受信機の複雑さを少なくすることができる。また、適応受信機の適応パラメータはドップラ拡散の関数として変えることができる。追跡および内挿パラメータを例えば起こりうる最悪のドップラ拡散に対しての固定するのではなく、ドップラ情報の関数としてパラメータを適応的に変えることにより性能を改善することができる。同様に、ドップラ拡散情報を用いて、移動体が移動する種々の速度に対して受信機を適応的に制御することができる。言い換えると、移動体端末が移動する速度に従って、異なる受信機アルゴリズムを用いることができる。
【0006】
ドップラ拡散の推定値をこのように用いれば受信機の性能を高めることができる。受信機適応アルゴリズムのパラメータをドップラ拡散の関数として変えることにより、例えば受信機内のコヒーレントな検出器を適応的に最適化することができる。また、ドップラ拡散の推定値が利用可能な場合はセルラ移動電話無線システム内のハンドオフ・プロセスを増強することができる。これにより、高速で移動中の移動体端末をマイクロセルにハンドオフするのを避けることができる。
【0007】
ドップラ拡散推定については、例えば、Koch の米国特許番号第4,723,303号、「無線送信システムの無線送信チャンネルの質を測定するための方法と回路構成 (METHOD OF AND CIRCUIT ARRANGEMENT FOR MEASURING THE QUALITY OF RADIO-TRANSMISSION CHANNELS OF A RADIO-TRANSMISSION SYSTEM)」と、Raith の米国特許番号第5,016,017号、「コヒーレントな無線受信機の周波数を制御する方法とこの方法を行う装置 (METHOD OF CONTOLLING THE FREQUENCY OF A COHERENT RADIO RECEIVER AND APPARATUS FOR CARRYING OUT THE METHOD)」に説明されている。これらの特許の開示をここで援用する。
【0008】
一連のチャンネル推定値からドップラ拡散を推定する方法は、例えば、Lars Lindbom の論文、「フェージング移動体無線チャンネルの適応等化 (Adaptive Equalization For Fading Mobile Radio Channels)」(Techn.Lic.Thesis No.UPTEC 92124R, November 1992,Department of Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden)に述べられており、この開示をここで援用する。Lindbom の論文では、2つの時点の間の値の差から成るチャンネル推定値の微分を用いてドップラ拡散を推定する。しかし、かかる微分は雑音が多いので平均する必要がある。したがって、平均することによりドップラ拡散の推定値が偏ることがある。
【0009】
ドップラ拡散を推定する別の方法は、Karim Jamal 他の文献「D−AMPS1900チャンネルでの適応的MSLE性能 (Adaptive MSLE Performance On The D-AMPS 1900 Channel)」(IEEE Trans. Vehic. Technol., vol.46, Aug. 1997)と、Morelli 他の文献「フラット・フェージング・チャンネルによる送信の搬送波周波数推定に関するその後の結果 (Further Results in Carrier Frequency Estimation For Transmissions Over Flat Fading Channels)」(IEEE Commun. Letters, vol.2, pp.327-330, Dec. 1998)に述べられている。これらの開示もここで援用する。
上に説明したように種々の方法があるが、改善されたドップラ拡散推定方法に対するニーズがこの技術で依然として存在する。
【0010】
(発明の概要)
したがって、本発明の目的は通信チャンネルのドップラ拡散を推定する改善された方法とこれに関係するシステムおよび受信機を提供することである。
本発明の別の目的は、ドップラ拡散を推定するための複雑さの少ない方法とこれに関係するシステムおよび受信機を提供することである。
【0011】
本発明ではかかる目的を、通信チャンネルの推定値を与え、且つ通信チャンネルの推定値の自己相関関数を生成することにより達成する。それぞれのドップラ拡散推定値仮説に対応し且つ通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する複数の自己相関関数仮説の1つを選択する。次に、選択された自己相関関数仮説に対応するドップラ拡散推定値仮説を通信チャンネルのドップラ拡散の推定値として選択する。
【0012】
本発明では自己相関関数仮説をドップラ拡散推定器のメモリ内に保存し、通信チャンネルの推定値の自己相関関数と比較し、最も近い自己相関関数仮説を通信チャンネルの実際の自己相関関数の推定値として採用する。次に、最も近い自己相関関数に対応するドップラ拡散仮説を用いて通信チャンネルの実際のドップラ拡散の推定値とする。これにより、ドップラ拡散を推定するのに用いられる計算の複雑さを減らし、同時に、ドップラ拡散の比較的正確な推定値を得ることができる。更に、用いる自己相関関数仮説の数を増やせば一層正確な推定値が得られるし、逆に減らせば用いる計算の数とメモリの量を減らすことができる。
【0013】
より詳細に述べると、自己相関関数仮説の1つを選択することは通信チャンネルの推定値の自己相関関数と複数の各自己相関関数仮説とを比較することを含む。更に、自己相関関数仮説の1つを選択することは通信チャンネルの推定値の自己相関関数に最も良く近似する複数の自己相関関数仮説の1つを選択することを含む。
【0014】
更に、自己相関関数仮説の1つを選択することは、複数の自己相関関数仮説にそれぞれ対応し且つそれぞれの自己相関関数仮説と通信チャンネルの推定値の自己相関関数との差を表す複数の誤差信号を生成することと、誤差信号を比較して通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する自己相関仮説を選択することを含む。詳しく述べると、誤差信号を比較して、対応する自己相関関数仮説と通信チャンネルの推定値の自己相関関数との最小の差を表す誤差信号を選ぶ。更に、誤差信号を比較する前に、各誤差信号を平均して平均誤差信号を与えてもよい。ここで、誤差信号を比較することは平均誤差信号を比較することを含む。
このように、本発明に係る方法とシステムと受信機を用いて、通信チャンネルのドップラ拡散の推定値を複雑さの少ない方法で与えることができる。
【0015】
(詳細な説明)
本発明について、本発明の好ましい実施の形態を示す添付の図面を参照して以下に詳細に説明する。しかし本発明は多くの異なる形で実現可能であって、ここに述べる実施の形態に制限されるものではない。これらの実施の形態は、この開示を十分且つ完全に行うためと本発明の範囲を当業者に完全に伝えるために与えるものである。同じ番号は全体を通して同じ要素を指す。
【0016】
図1は本発明に係る送信機Tと受信機Rを示す。送信機Tはデータdを無線チャンネルcにより送信する。受信信号rは送信データdと無線チャンネルcとノイズnの関数である。フラット・フェージング・チャンネルでは
r=h・d+n (式1)
である。上に述べたように、ドップラ拡散を推定し、推定されたドップラ拡散を用いて受信機の機能を適応させることにより受信機の性能を改善することができる。より詳しく述べると、推定されたドップラ拡散を用いれば無線チャンネルhをより正確に推定することができる。受信機内にドップラ拡散推定器を用いることは、同時継続出願であるLeonid Krasny 他の米国特許出願番号第______号、「ドップラ拡散推定システム(DOPPLER SPREAD ESTIMATION SYSTEM)」、1999年3月22日出願(文書番号第P10367−RCUR号および第1280.00105号)に述べられている。Krasny 他の出願は本発明の被譲渡人に譲渡され、Krasny 他の出願の発明者は本出願と共通である。また、Krasny 他の出願をここで援用する。
【0017】
本発明に係るドップラ拡散推定器を含む種々の受信機Ra、Rb、Rcを図2−4に示す。詳しく述べると、図2の受信機Raは既知のパイロット・シンボルと共に用いられる。この受信機は、信号rを受信するアンテナ21、無線受信機および変換器23a、チャンネル推定器25a、ドップラ拡散推定器27a、既知シンボル・ブロック29a、信号処理プロセッサ31aを含む。アンテナ21aは無線信号rを受信し、無線受信機および変換器23aは受信した無線信号rを濾波し、増幅し、処理のためにディジタル・サンプルに変換する。より詳しく述べると、受信した無線信号を処理に適した複素数サンプル値などの形に変換する。チャンネル推定器は変換された無線信号を受け、また既知のシンボルを既知シンボル・ブロック29aから受ける。
【0018】
詳しく述べると、既知シンボル・ブロック29aは、チャンネル推定値を計算するのに用いられる受信信号r内のパイロット・シンボルまたは他の既知の参照シンボル(同期シンボルなど)を与える。更に、既知シンボル・ブロック29aは、既知のシンボルを記憶するメモリ、または既知のシンボルを生成する符号発生器を含む。チャンネル推定値25aは受信したディジタル・サンプルと既知のシンボルとを相関させて、ドップラ拡散推定器27aが用いるチャンネルcの推定値を与える。ドップラ拡散推定器はチャンネル推定値を用いてドップラ拡散を推定し、推定されたドップラ拡散を信号処理プロセッサ31aに送る。ドップラ拡散推定器の動作は後で詳細に説明する。信号処理プロセッサ31aはサンプリングされた信号を処理して情報を取り出す。また信号処理プロセッサ31aはチャンネル推定器25aにフィードバックを与えるので、ドップラ拡散推定の後でチャンネル推定値を改善することができる。
【0019】
図3の受信機Rbは既知のパイロット・シンボルなしで用いられる。この受信機は、信号rを受信するアンテナ21b、無線受信機および変換器23b、チャンネル推定器25b、ドップラ拡散推定器27b、シンボル推定器29b、信号処理プロセッサ31bを含む。受信機Rbは図2の受信機Raと同様であるが、異なる点は、図2の受信機で用いられた既知シンボル・ブロック29aの代わりにシンボル推定器29bを用いることである。シンボル推定器29bはシンボルが分からないアプリケーションで用いることができる。シンボル推定器29bは、例えば誤差検出および訂正法を用いて、受信シンボルを高い精度で推定することができる。次に、チャンネル推定器25bはこれらの推定シンボルを用いてチャンネルhを推定する。後で詳細に説明するように、ドップラ拡散推定器27bはチャンネル推定値を用いてドップラ拡散を推定する。
【0020】
符号分割多元接続(CDMA)セルラ・システム(例えばIS95システム)では、送信機はパイロット符号と呼ぶ既知のシンボルのストリームを送信する。パイロット符号は、異なる拡散符号を用いる他の情報搬送シンボルと同じチャンネルで同時に送信される。図4の受信機RcはかかるCDMAシステム内でドップラ拡散推定を行う。図4の受信機Rcは既知のパイロット・シンボルと共に用いられる。この受信機は、信号rを受信するアンテナ21c、無線受信機および変換器23c、チャンネル推定器25c、ドップラ拡散推定器27c、信号処理プロセッサ31cを含む。このCDMA受信機では、図1の既知シンボル・ブロック29aまたは図2のシンボル推定器29bを用いずにチャンネル推定器25cでチャンネルを直接推定することが可能であり、チャンネル推定値はドップラ拡散推定に用いられる。
【0021】
チャンネル推定器25cは加法重畳した既知のパイロット符号と他の符号を含む受信信号rを相関させ、得られる複素相関を濾波してチャンネル推定値を得る。受信信号は復号すべき他の情報搬送符号と相関させてもよい。情報搬送符号との相関の結果に同じ遅れのパイロット符号相関の共役を掛け、その結果を加算してマルチパス信号をコヒーレントに結合する。広帯域CDMA(WBCDMA)システムでは変調シンボル間隔が非常に短いので、多重伝播経路を非常に細かな時間分解度で分解することができる。
【0022】
図2−4の受信機は、本発明に係るドップラ拡散推定器を含む種々の受信機を示す。各受信機において、チャンネル推定値はドップラ拡散推定値の計算のためにドップラ拡散推定器に与えられる。本発明に係るドップラ拡散推定器を含む受信機は上に述べたチャンネル推定器に限定されるものではなく、当業者が理解するようにチャンネル推定値を得るのに任意のチャンネル推定方式を用いてよい。
【0023】
詳しく述べると、チャンネル推定値はTDMAタイムスロットにわたるチャンネル推定値を、タイムスロット中に受けたデータ・サンプルを表すシンボルを用いて生成することができる。例えば、図3の受信機Rbはシンボルを推定するシンボル推定器296を含む。ドップラ拡散推定器は現在のタイムスロットのチャンネル推定値を用いて現在のタイムスロットのドップラ拡散推定値を計算し、また信号処理プロセッサはこのドップラ拡散推定値を次のタイムスロットの計算(例えば次のタイムスロットのチャンネル推定値の計算)に用いる。言い換えると、現在のタイムスロットのドップラ拡散推定値を用いて、その後の計算に用いられる信号処理プロセッサ内の長期ドップラ推定値を更新することができる。後で詳細に説明するように、この長期ドップラ推定値は例えば平均法を用いて更新することができる。
【0024】
図3を参照して説明したようにシンボル推定器を用いるとき、タイムスロットのドップラ拡散推定値を計算するのに用いられる推定シンボルに循環冗長チェック(CRC)を行うとよい。循環冗長チェックに合格した場合はチャンネル推定値は比較的正確なので、得られたドップラ拡散推定値を用いて長期ドップラ推定値を更新することができる。しかし循環冗長チェックに不合格の場合はチャンネル推定値は信頼できないので、信頼できない可能性のあるチャンネル推定値に基づくドップラ拡散推定値を用いて長期ドップラ推定値を更新することは望ましくない。
【0025】
次に、図5のドップラ拡散推定器を参照してドップラ拡散推定について詳細に説明する。ドップラ拡散推定器は、例えば、DAMPS標準またはDAMPS+標準に従って動作する無線電話通信システムの受信機で用いることができる。DAMPS+では、既知のパイロット・シンボルが与えられる。DAMPSにおけるマルチパス復調では、循環冗長チェック(CRC)に合格した場合は最初のパスで復調されたクラス1ビットをパイロット・シンボルとして用いることができる。好ましくは、結果の信頼性を高めるためパイロット・スロット間の位相の不明確さを小さくする。位相の不明確さを解決する方法は、例えばT.Fulghum の「第2パス復調でのチャンネル内挿 (Channel Interpolation On Second Pass Demodulation)」(Tech. Rep. Tr/X 98:1230, Ericsson, RTP, NC, Feb. 22, 1999)に述べられており、この開示をここで援用する。
【0026】
パイロット・シンボルが利用可能であり、且つパイロット・シンボル間の位相の不明確さが許容できるレベルまで小さくなった場合は、自己相関計算機51はパイロット・シンボルから得られたチャンネル推定値を用いて自己相関関数
Figure 0004659317
のサンプルを見つけることができる。次に仮説比較器53を用いて、自己相関関数のサンプルと、種々のドップラ拡散値の真の自己相関関数の種々の仮説(H1,H2,H3,...,Hk)とを比較して、各仮説に対する自己相関関数サンプルの誤差計算値(e1(m),e2(m),e3(m),....,ek(m))を得る。次に平均器55を用いて各誤差計算値を複数のスロットにわたって平均して、それぞれの複数の平均誤差値(eav,1,eav,2,eav,3,...,eav,k)を得る。次に、最小誤差選択器57により最も低い平均誤差値が得られた仮説に対応するドップラ拡散を選択して、推定ドップラ拡散
Figure 0004659317
を得る。
【0027】
より詳細に述べると、チャンネル推定値は現在または将来において利用可能な方法を用いて決定することが可能であり、また種々のドップラ拡散値に対応する種々の自己相関関数の仮説(H1,H2,H3,...,Hk)は計算してメモリに記憶することができる。詳しく述べると、実際の無線チャンネルとこれに対応するドップラ拡散値は、基地局に対する種々の移動体端末速度で決定することができるし、また得られる自己相関関数は各速度毎に計算することができる。種々の速度で測定された無線チャンネルに対応しまた種々のドップラ拡散値に対応する、種々の自己相関関数の仮説(相関とτとの関係)を図示した例を図6に示す。
【0028】
それぞれの仮説Hkを表す各自己相関関数のサンプルを仮説比較器53のメモリに記憶して、図5に示す仮説H1,H2,H3,...,Hkを与えることができる。例えば、τの種々の値に対応する図6のグラフの各自己相関関数のサンプルを、図7に示すようにメモリに記憶することができる。図6のグラフには5つの異なる仮説を示しているが、任意の数を用いることができる。より多くの数(k)の仮説を用いればドップラ拡散値の推定の精度を高めることができるし、より少ない数(k)の仮説を用いれば比較的少ない計算と比較的少ないメモリで比較的複雑でない操作を行うことができる。更に、ドップラ拡散推定の精度の望ましいレベルに従って、仮説毎に保存するサンプル数zを変えてよい。
【0029】
周波数誤差を含むチャンネルの自己相関関数の推定は、自己相関推定器51を用い、既知のフィールドにわたるチャンネル推定値を用いることにより次のように計算することができる。
Figure 0004659317
この式で、
Figure 0004659317
は周波数誤差を含む推定自己相関関数、
Figure 0004659317
は既知のフィールド(またはパイロット・シンボル)にわたるチャンネル推定値である。注意すべきであるが、受信信号に周波数誤差があると周波数誤差の量だけ回転するチャンネル推定値に直接影響を与え、したがって自己相関推定値に影響を与えることがある。周波数誤差をfeとすると、チャンネル推定値の回転を次のように計算することができる。
Figure 0004659317
ただし、
Figure 0004659317
は周波数誤差がないときのチャンネル推定値を表す。したがって、周波数誤差を含む自己相関関数を次のように書き直すことができる。
Figure 0004659317
すなわち、
Figure 0004659317
ただし、
Figure 0004659317
は周波数誤差のない自己相関推定値である。
【0030】
周波数誤差feは、例えばMorelli 他の文献「フラット・フェージング・チャンネルによる送信のための搬送波周波数推定のその後の結果(Further Results In Carrier Frequency Estimation For Transmissions Over Flat Fading Channels)」(IEEE Commun. Letters, vol. 2, pp.327-330, Dec. 1998)に述べられている既知の方法を用いて計算することができる。この開示をここで援用する。これにより周波数誤差の影響をチャンネル推定値の相関から次のように取り除くことができる。
Figure 0004659317
これにより、周波数誤差のない相関推定値と、仮説比較器53の種々の仮説(H1,H2,H3,...,Hk)とを比較することができる。
【0031】
仮説(H1,H2,H3,...,Hk)は、図6と7に関して上に説明したように決定してメモリに記憶することができる。各仮説に対する自己相関推定値
Figure 0004659317
の誤差ek(m)は次式を用いて計算する。
Figure 0004659317
この式で、ek(m)は推定自己相関関数と、
Figure 0004659317
(ただしfdoppler,kはk番目のドップラ拡散仮設)で与えられる基準化された真の自己相関関数RH,k(n)のk番目の仮説の種々のサンプルとの間のm番目のスロットに対応する誤差である。誤差項ekは平均器55(フィルタ)で複数のスロットにわたって次の式
Figure 0004659317
(ただし、eav,kはk番目の仮説に対応する平均誤差、Mは平均窓の長さ)を用いて平均される。この例では、誤差を平均するのにブロック平均を用いる。または、移動平均またはスライディングウインドウ(sliding window)平均などの他の平均法を用いてもよい。このように平均することにより、統計的誤差は減少する。
【0032】
最小誤差選択器57は最小の平均誤差eav,kを決定して、受信チャンネルの自己相関関数を最も良く近似する自己相関関数仮説Hkを選択する。ドップラ拡散仮説選択器は選択された自己相関関数仮説に対応するドップラ拡散仮説をドップラ拡散
Figure 0004659317
の推定値として選択する。言い換えると、最小の平均誤差eav,1-eav,kを用いて、平均誤差が最小になる自己相関関数仮説を選択し(最小誤差選択器57で)、選択された自己相関関数仮説に対応するドップラ拡散仮説を次式に従ってドップラ拡散の推定値として選択する(ドップラ拡散仮説選択器59で)。
Figure 0004659317
【0033】
または、周波数誤差を含む自己相関関数を、Morelli 他の文献に説明されているようにして計算してもよい。周波数誤差を見つけて推定自己相関関数から除くのではなく、ここでは推定自己相関の絶対値を取って次式により包絡線自己相関関数を得る。
Figure 0004659317
次に、この自己相関関数推定値(周波数誤差なし)の絶対値と、種々のドップラ拡散値に対応する真の包絡線自己相関関数の種々の仮説とを次式で比較する。
Figure 0004659317
ただし、
Figure 0004659317
前と同様に誤差項を用いて、ドップラ拡散値の推定で最小誤差を与える仮説を決定する。
【0034】
DAMPSシステムでは、既知の方法を用いてタイムスロット内の位相の不明確さを実質的に除くことができる。しかしタイムスロット全体では位相の不明確さはやはり存在する。本発明では、スロット内の相関を推定して種々の仮説と比較する。しかしスロット全体の誤差は平均される。
【0035】
前に説明したように、望ましい精度とドップラ拡散推定器および受信機の複雑さに従って仮説の数を変えてよい。仮説の数が多いほど精度は高くなるが、より多くのメモリと計算が必要である。仮説の数が少ないほど用いるメモリと計算は少なくなるが、ドップラ拡散推定の精度が下がる。
【0036】
本発明に係るドップラ拡散推定法はこのように比較的高い計算効率で実現され、結果が優れている。詳しく述べると、包絡線相関関数を用いることにより、周波数誤差の推定を必要とせずに性能のレベルを他の方法のレベルに近づけることができる。
【0037】
本発明に係るドップラ推定は、例えば次のダウンリンク・スロットと送信書式(すなわち、ルート・レイズド(root raised)・コサイン・パルス形成を行うπ/4−DQPSK、20msのTDMA、3ユーザのTDMAフレームの共用)を用いるDAMPSセルラ無線電話システムの文脈で行うことができる。更に、各ユーザは6.667msのスロット継続時間を持つフレーム中に2度送信することができる。送信媒体はレイリー・フェージング・チャンネルでよく、チャンネルはJakeのフェージング・モデルを用いてシミュレートすることができる。単一アンテナ受信機と1900MHzの搬送周波数を用いてよい。
【0038】
ダウンリンク・ジョイント復調では、望ましい信号と干渉する信号の両方に対して1つのドップラ拡散を推定するだけでよい。なぜなら、望ましい基地局も干渉する基地局も固定であり、移動体端末は動いているからである。直接パスはないと考えるのでこの仮定は正しい。ドップラ拡散は、多くの場合に望ましいユーザである一層強いユーザに対応する情報を用いて推定することができる。
【0039】
受信機では、理想的な同期位置は既知であると仮定してよく、また受信サンプルを用いてユーザの情報シーケンスをコヒーレントに復調することができる。2次の自己回帰モデル(AR−2)を用いるカルマン・ベースのチャンネル推定をチャンネル追跡に用いてよい。上に説明したように、チャンネル追跡はドップラ情報に依存する。最初はドップラ情報が分からないので、最初の追跡パラメータは100Hzという比較的高いドップラ拡散に設定してよい。ドップラ拡散推定値が実際のドップラ拡散に収束するに従って、適応受信機内の追跡パラメータも変えなければならない。
【0040】
本発明は方法または装置として実現してよい。更に、本発明は完全にハードウエアの形でも、完全にソフトウエアの形でも、またはハードウエアとソフトウエアを結合した形でもよい。本発明について、図1−5のブロック図に関して部分的に説明した。理解されるように、例示の各ブロックとブロックの組み合わせをコンピュータ・プログラム命令で実現してよい。ステップを表すこれらのプログラム命令をプロセッサに与えて機械を作ってよい。
【0041】
したがって、ブロック図の各ブロックは、特定の機能を実行する手段と特定の機能を実行するステップの組み合わせを支援する。理解されるように、例示の各ブロックとブロックの組み合わせは、特定の機能またはステップを実行する専用のハードウエア・ベースの装置で、または専用ハードウエアとコンピュータ命令の組み合わせで実現してよい。
【0042】
図面と明細書を用いて本発明の一般的な好ましい実施の形態を開示した。特定の用語を用いたが、それは総称的および記述的な意味で用いたものであって、制限する目的で用いたものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲に規定されている。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明に係る受信機を含む通信システムのブロック図である。
【図2】 本発明に係る受信機のブロック図である。
【図3】 本発明に係る受信機のブロック図である。
【図4】 本発明に係る受信機のブロック図である。
【図5】 本発明に係るドップラ拡散推定器のブロック図である。
【図6】 基地局に対する受信機の種々の速度での無線チャンネルの自己相関関数を示すグラフである。
【図7】 図6の自己相関関数のサンプルの記憶を示すテーブルである。

Claims (53)

  1. 通信チャンネルのドップラ拡散を推定する方法であって、
    前記通信チャンネルの推定値を与え、
    前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数を生成し、
    それぞれのドップラ拡散推定値仮説に対応し且つ前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する複数の自己相関関数仮説の1つを選択し、
    前記選択された自己相関関数仮説に対応する前記ドップラ拡散推定値仮説の1つを前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値として選択する、ことを含み、
    前記自己相関関数仮説の1つを選択することは、
    複数の自己相関関数仮説にそれぞれ対応し且つ前記それぞれの自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との差を表す複数の誤差信号を生成し、
    前記誤差信号を比較して前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する自己相関関数仮説を選択する、ことを含む、ドップラ拡散を推定する方法。
  2. 前記自己相関関数仮説の1つを選択することは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数と前記複数の各自己相関関数仮説とを比較することを含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  3. 前記自己相関関数仮説の1つを選択することは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に最も良く近似する前記複数の自己相関関数仮説の1つを選択することを含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  4. 前記誤差信号を比較することは前記対応する自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との最小の差を表す誤差信号を選ぶことを含む、請求項記載のドップラ拡散を推定する方法。
  5. 前記誤差信号を選ぶことは前記誤差信号の最小のものを選ぶことを含む、請求項記載のドップラ拡散を推定する方法。
  6. 前記誤差信号を比較する前に、
    前記各誤差信号を平均して平均誤差信号を与え、前記誤差信号を比較することは前記平均誤差信号を比較することを含む、請求項記載のドップラ拡散を推定する方法。
  7. 前記各誤差信号を平均することはブロック平均と移動平均とスライディングウインドウ平均のどれかを含む、請求項記載のドップラ拡散を推定する方法。
  8. 前記複数の各自己相関関数仮説は複数のサンプルを含み、また前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数は複数のサンプルを含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  9. 前記通信チャンネルは無線チャンネルを含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  10. 前記自己相関関数は複数のサンプルを含み、また前記自己相関関数を生成することは前記複数のサンプルの周波数誤差を減らすことを含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  11. 前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値を用いて前記通信チャンネルの第2の推定値を与えることを更に含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  12. 前記通信チャンネルの推定値を与えることは前記チャンネル推定値を生成するのに用いられるデータの複数のサンプルを前記通信チャンネルにより受信することを含み、前記方法は、
    前記チャンネル推定値を生成するのに用いられるデータのサンプルに循環冗長チェックを行い、
    前記データのサンプルが前記循環冗長チェックに合格したとき前記ドップラ拡散の推定値で長期ドップラ推定値を更新する、ことを更に含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  13. 前記通信チャンネルの推定値を与えることは、
    前記通信チャンネルにより複数のパイロット・シンボルを受信し、
    前記パイロット・シンボルの間の位相の不明確さを小さくし、
    前記不明確さを小さくしたパイロット・シンボルを用いて前記通信チャンネルの推定値を与える、ことを含む、請求項1記載のドップラ拡散を推定する方法。
  14. 通信チャンネルのドップラ拡散を推定するドップラ拡散推定器であって、
    それぞれの複数のドップラ拡散推定値仮説に対応する複数の自己相関関数仮説と、
    前記通信チャンネルを推定するチャンネル推定器と、
    前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数を生成する自己相関発生器と、
    前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する前記自己相関関数の1つを選択する自己相関関数仮説テスタと、
    前記選択された自己相関関数仮説に対応する前記ドップラ拡散推定値仮説の1つを前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値として選択するドップラ拡散仮説選択器と、を含み、
    前記仮説テスタは前記複数の自己相関関数仮説にそれぞれ対応し且つ前記それぞれの自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との差を表す複数の誤差信号を生成し、また前記仮説テスタは前記誤差信号を比較して前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する自己相関仮説を選択する、
    ドップラ拡散推定器。
  15. 前記仮説テスタは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数と前記複数の各自己相関関数仮説とを比較する、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  16. 前記仮説テスタは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に最も良く近似する前記複数の自己相関関数の1つを選択する、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  17. 前記仮説テスタは前記対応する自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との最小の差を表す誤差信号を選ぶ、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  18. 前記仮説テスタは前記誤差信号の最小のものを選ぶ、請求項17記載のドップラ拡散推定器。
  19. 前記仮説テスタは前記各誤差信号を平均して平均誤差信号を与え、前記仮説テスタは前記平均誤差信号を比較する、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  20. 前記仮説テスタはブロック平均と移動平均とスライディングウインドウ平均のどれかを用いて前記各誤差信号を平均する、請求項19記載のドップラ拡散推定器。
  21. 前記複数の各自己相関関数仮説は複数のサンプルを含み、また前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数は複数のサンプルを含む、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  22. 前記通信チャンネルは無線チャンネルを含む、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  23. 前記自己相関関数は複数のサンプルを含み、また前記自己相関関数発生器は前記複数のサンプルの周波数誤差を減らす、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  24. 前記チャンネル推定器は前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値を用いて前記通信チャンネルの第2の推定値を与える、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  25. 前記通信チャンネル推定器は前記チャンネルを推定するのに用いられるデータの複数のサンプルを前記通信チャンネルにより受信し、前記チャンネル推定器は用いるデータのサンプルに循環冗長チェックを行って前記チャンネル推定値を生成し、前記ドップラ拡散推定器は、
    長期ドップラ推定器を更に含み、前記データのサンプルが循環冗長チェックに合格したとき前記ドップラ拡散の推定値で前記長期ドップラ推定器を更新する、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  26. 前記通信チャンネル推定器は前記通信チャンネルにより複数のパイロット・シンボルを受信し、前記パイロット・シンボルの間の位相の不明確さを小さくし、前記不明確さを小さくしたパイロット・シンボルを用いて前記通信チャンネルの推定値を与える、請求項14記載のドップラ拡散推定器。
  27. 通信を受信する方法であって、
    遠隔の送信機からのデータを表す信号を通信チャンネルにより受信し、
    前記信号を受信するのに用いられる通信チャンネルの推定値を生成し、
    前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数を生成し、
    複数のそれぞれのドップラ拡散推定値仮説に対応し且つ前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する複数の自己相関関数仮説の1つを選択し、
    前記選択された自己相関関数仮説に対応する前記ドップラ拡散推定値仮説の1つを前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値として選択し、
    前記遠隔の送信機が送信したデータの推定値を再生する、ことを含み、
    前記自己相関関数仮説の1つを選択することは、
    前記複数の自己相関関数仮説にそれぞれ対応し且つ前記それぞれの自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との差を表す複数の誤差信号を生成し、
    前記誤差信号を比較して前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する自己相関関数仮説を選択する、ことを含む、通信を受信する方法。
  28. 前記自己相関関数仮説の1つを選択することは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数と前記複数の各自己相関関数仮説とを比較することを含む、請求項27記載の通信を受信する方法。
  29. 前記自己相関関数仮説の1つを選択することは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に最も良く近似する前記複数の自己相関関数仮説の1つを選択することを含む、請求項27記載の通信を受信する方法。
  30. 前記誤差信号を比較することは前記対応する自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との最小の差を表す誤差信号を選ぶことを含む、請求項27記載の通信を受信する方法。
  31. 前記誤差信号を選ぶことは前記誤差信号の最小のものを選ぶことを含む、請求項30記載の通信を受信する方法。
  32. 前記誤差信号を比較する前に、
    前記各誤差信号を平均して平均誤差信号を与え、前記誤差信号を比較することは前記平均誤差信号を比較することを含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  33. 前記各誤差信号を平均することはブロック平均と移動平均とスライディングウインドウ平均のどれかを含む、請求項32記載の信号を受信する方法。
  34. 前記複数の各自己相関関数仮説は複数のサンプルを含み、また前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数は複数のサンプルを含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  35. 前記通信チャンネルは無線チャンネルを含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  36. 前記自己相関関数は複数のサンプルを含み、また前記自己相関関数を生成することは前記複数のサンプルの周波数誤差を減らすことを含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  37. 前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値を用いて前記通信チャンネルの第2の推定値を与えることを更に含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  38. 前記通信チャンネルの推定値を与えることは前記チャンネル推定値を生成するのに用いられるデータの複数のサンプルを前記通信チャンネルにより受信することを含み、前記方法は、
    前記チャンネル推定値を生成するのに用いられるデータのサンプルに循環冗長チェックを行い、
    前記データのサンプルが前記循環冗長チェックに合格したとき前記ドップラ拡散の推定値で長期ドップラ推定値を更新する、ことを更に含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  39. 前記遠隔の送信機から受信したデータはパイロット・シンボルを含み、前記通信チャンネルの推定値を生成することは、
    前記パイロット・シンボルの間の位相の不明確さを小さくし、
    前記不明確さを小さくしたパイロット・シンボルを用いて前記通信チャンネルの推定値を与える、ことを含む、請求項27記載の信号を受信する方法。
  40. 受信機であって、
    通信チャンネルにより信号を受信する無線受信機および変換器と、
    前記通信チャンネルにより受信した信号に応じて前記通信チャンネルを推定するチャンネル推定器と、
    複数のそれぞれのドップラ拡散推定値仮説に対応する複数の自己相関関数仮説と、
    前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数を生成する自己相関発生器と、
    前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する前記自己相関関数仮説の1つを選択する自己相関関数仮説テスタと、
    前記選択された自己相関関数仮説に対応する前記ドップラ拡散推定値仮説の1つを前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値として選択するドップラ拡散仮説推定器と、を備え
    前記仮説テスタは前記複数の自己相関関数仮説にそれぞれ対応し且つ前記それぞれの自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との差を表す複数の誤差信号を生成し、また前記仮説テスタは前記誤差信号を比較して前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に近似する自己相関仮説を選択する、受信機。
  41. 前記仮説テスタは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数と前記複数の各自己相関関数仮説とを比較する、請求項40記載の受信機。
  42. 前記仮説テスタは前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数に最も良く近似する前記複数の自己相関関数の1つを選択する、請求項40記載の受信機。
  43. 前記仮説テスタは前記対応する自己相関関数仮説と前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数との最小の差を表す誤差信号を選ぶ、請求項40記載の受信機。
  44. 前記仮説テスタは前記誤差信号の最小のものを選ぶ、請求項43記載の受信機。
  45. 前記仮説テスタは前記各誤差信号を平均して平均誤差信号を与え、前記仮説テスタは前記平均誤差信号を比較する、請求項40記載の受信機。
  46. 前記仮説テスタはブロック平均と移動平均とスライディングウインドウ平均のどれかを用いて前記各誤差信号を平均する、請求項45記載の受信機。
  47. 前記複数の各自己相関関数仮説は複数のサンプルを含み、また前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数は複数のサンプルを含む、請求項40記載の受信機。
  48. 前記ドップラ拡散推定器と前記チャンネル推定器の間を結合し且つ前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値に応じて前記チャンネル推定器の動作を変更する信号処理プロセッサを更に含む、請求項40記載の受信機。
  49. 前記通信チャンネルは無線チャンネルを含む、請求項40記載の受信機。
  50. 前記通信チャンネルの推定値の自己相関関数は複数のサンプルを含み、また前記自己相関関数発生器は前記複数のサンプルの周波数誤差を減らす、請求項40記載の受信機。
  51. 前記チャンネル推定器は前記通信チャンネルのドップラ拡散の推定値を用いて前記通信チャンネルの第2の推定値を与える、請求項40記載の受信機。
  52. 前記通信チャンネルにより受信した信号は前記チャンネル推定器が前記通信チャンネルを推定するのに用いるデータの複数のサンプルを含み、また前記チャンネル推定器は用いるデータのサンプルに循環冗長チェックを行って前記チャンネル推定値を生成し、前記受信機は、
    長期ドップラ推定器を更に含み、前記データのサンプルが循環冗長チェックに合格したとき前記ドップラ拡散の推定値で前記長期ドップラ推定器を更新する、請求項40記載の受信機。
  53. 前記通信チャンネルにより受信した信号は複数のパイロット・シンボルを含み、前記チャンネル推定器は前記パイロット・シンボルの間の位相の不明確さを小さくし、また前記チャンネル推定器は前記不明確さを小さくしたパイロット・シンボルを用いて前記通信チャンネルの推定値を与える、請求項40記載の受信機。
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