JP4388026B2 - ブラインド信号分離装置及びブラインド信号分離方法 - Google Patents

Description

本発明は、デジタル無線通信システムで用いられるブラインド信号分離装置及びブラインド信号分離方法に関し、特に、複数のアンテナによって同一周波数チャネルに存在する複数の無線信号を分離するためのブラインド信号分離装置及びブラインド信号分離方法に関するものである。

一般に、周波数の利用効率を向上するため、複数のユーザから同一周波数チャネル上で送信された無線信号を、複数のアンテナを用いて分離・受信する所謂マルチユーザ検出手法が知られている。そして、このマルチユーザ検出手法においては、アダプティブアレイ手法が用いられ、このアダプティブアレイ手法では、各アンテナで受信された受信信号にそれぞれ重み係数を乗算した後、これら乗算結果を合成して合成信号を得て、特定の方向から受信される受信信号を強調し、他の方向から受信される受信信号を抑圧するようにしている。

従って、マルチユーザ検出手法においては、複数の無線信号を分離するため、アダプティブアレイを制御する重み係数（以下単にウェイトと呼ぶ）を推定する必要がある。ウェイトを推定する手法として、次の第１及び第２の推定手法が知られている。

第１の推定手法では、送信側において送信信号にユーザ毎に独立で且つ送受信側で互いに既知のプリアンブルを送信信号を付与して受信側ではこのプリアンブルを用いてウェイトの推定を行うようにしている。一方、第２の推定手法においては、プリアンブルを用いることなく、受信側において未知の情報系列のみを用いてウェイトの推定を行うようにしている。

ところが、特にパケット通信においては、プリアンブルに起因して所謂スループットが大きく低下してしまうことがあり、さらには、ユーザ毎に独立したプリアンブルを割り当てるために通信を行うと、この通信に起因してスループットがさらに低下してしまうことになる。このため、つまり、スループットの低下を防止するためには、第２の推定手法を用いる必要がある。なお、第２の推定手法では、前述のように、受信側に置いて未知の情報系列を用いて推定処理を行う関係上、第２の推定手法はブラインド処理と呼ばれている。

ブラインド処理によってウェイトを推定する手法の１つに、ＣＭＡ（Constant Modulus Algorithm）と呼ばれる手法がある。このＣＭＡでは送信信号の包絡線一定の性質を利用して、まず、初期ウェイトｗ（ベクトル）を設定し、ウェイトｗによって分離した信号の振幅揺らぎを表す評価関数（以下の式（１）で示す）が小さくなるようにウェイトｗを調整して、特定のユーザからの信号（無線信号）を分離するためのウェイト（以下収束後ウェイトと呼ぶ）を推定する。

なお、下記の式（１）において、ｘ（ｔ）は、各要素が各アンテナの時間ｔにおける入力信号である列ベクトル、ｐ、ｑは正の整数で通常１または２をとり、添え字Ｈは共役転置、Ｅ［］は平均操作を示す。

ところが、初期ウェイトと収束後ウェイトとの対応関係が未知であるため、重複無くユーザからの無線信号を分離するためのウェイトを得ることが難しい。このようなＣＭＡによる問題点を解消するため、直交条件を課しつつＣＭＡによって順次ウェイトを推定する手法が提案されている（以下単に従来手法と呼ぶ（例えば、非特許文献１参照））。

従来手法では、異なるユーザからの送信信号（無線信号）が無相関であることを利用して、つまり、各ユーザからの送信信号を分離するための理想的なウェイトによってアダプティブアレイを制御した際の出力信号が互いに無相関になることを利用して、受信信号ベクトルをｘ（ｔ）、ｍ（ｍは２以上の整数）番目に推定するウェイトをｗ_ｍとすると、ｍ番目のウェイトを推定する時、（ｍ−１）番目までに推定した全てのウェイトを用いて、以下の式（２）で示す拘束条件を課して、ＣＭＡによるウェイト推定を行っている。

なお、下記の式（２）において、ｊは１≦ｊ≦ｍ−１を満たす整数である。

式（２）で示す拘束条件を課すと、同一のウェイトへの収束を防いで、複数のユーザに対するウェイトを重複無く推定することが可能となる。

ところで、ｍ番目のユーザ（つまり、無線信号）のチャネル応答ベクトル（各要素が送信アンテナと各受信アンテナ間の複素インパルス応答であるベクトル）をｈ_ｍとすると、ウェイトｗ_ｍは次の式（３）で表される。

従って、前述の式（２）は以下の式（４）に変形することができる。

このことから、式（２）で示す拘束条件は、推定済みの既知ウェイトｗ_ｊを用いて求めた、（ｍ−１）個の既知チャネル応答ベクトルｈ_ｊとウェイトｗ_ｍとが直交するという拘束条件に置き換えることができる。つまり、「ウェイトｗ_ｍは、（ｍ−１）個の既知チャネル応答ベクトルｈ_ｊを基底ベクトルとする部分空間と直交する」という拘束条件に置き換えることができる。

ここで、図１３を参照して、従来のブラインド信号分離装置について説明する。ブラインド信号分離装置１０は、複数のアンテナを用いて同一の周波数チャネルに存在する無線信号をブラインド処理に基づいて分離する機能を有している。図１３（ａ）に示すように、ブラインド信号分離装置１０はアンテナ１１−１から１１−Ｍ（Ｍは２以上の整数）、無線部１２−１から１２−Ｍ、入力信号記憶回路１３、ウェイト推定回路１４、及び信号分離回路１５を有しており、また、図１３（ｂ）に示すように、ウェイト推定回路１４は、ウェイト管理回路１４１、既知信号部分空間推定回路１４２、及びブラインドウェイト推定回路１４３を有している。

ブラインド信号分離装置１０では、アンテナ１１−１から１１−Ｍで無線信号をそれぞれ第１から第Ｍの受信信号として受信し、無線部１２−１から１２−Ｍではそれぞれ第１から第Ｍの受信信号について周波数変換及びデジタル変換を行って、第１から第Ｍのデジタル信号を出力する。そして、これら第１から第Ｍのデジタル信号は入力信号記憶回路１３に記憶される。

ウェイト推定回路１４では第１から第Ｍのデジタル信号に基づいて、複数のユーザから送信された信号（以下ユーザ信号と呼ぶ）を分離するためのウェイトを推定する。そして、信号分離回路１５では推定されたウェイトに基づいて第１から第Ｍのデジタル信号からユーザ信号をそれぞれ分離する。

ウェイト推定回路１４では、ウェイトの推定処理を行う際、ウェイト管理回路１４１において推定したウェイトが記憶され、既知信号部分空間推定回路１４２では推定済みの既知ウェイトによって分離される信号のチャネル応答ベクトル（送信アンテナから各受信アンテナまでの複素インパルス応答を要素とするベクトル）を基底ベクトルとする部分空間（以下既知信号部分空間と呼ぶ）を推定する。

そして、ブラインドウェイト推定回路１４３には第１から第Ｍのデジタル信号が与えられ、ブラインドウェイト推定回路１４３は推定すべきウェイトが既知信号部分空間と直交するという拘束条件を課して、ブラインド処理によってウェイト推定を行って、その結果をウェイト管理回路１４１に与える。
Tuan Nguyen and Zhi Ding,"CMA beamforming for multipath correlated sources",ICASSP-97，vol.3, pp.2521-2524, 2002.

ところで、受信アンテナの数に比べてユーザ数が多い場合又は信号対雑音比（ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio））が低い場合等においては、前述の式（４）で仮定した、既知のチャネル応答ベクトルｈ_ｊと未知のウェイトｗ_ｍとの直交性が崩れてしまう。

そして、図１３で説明したブラインド信号分離装置１０では、式（４）で示す拘束条件下でＣＭＡに応じてウェイトの推定を行っている関係上、式（４）で仮定した直交性が崩れると、ウェイトの推定に当たって誤差が生じてしまい、この推定誤差が後段に伝わると、ウェイト推定精度が大きく低下してしまう。その結果、アダプティブアレイの動作が不正確となって、出力信号の品質が低下してしまう。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、本発明の目的はウェイト推定精度の低下を軽減して出力信号の品質低下を回避することのできるブラインド信号分離装置及びブラインド信号分離方法を提供することにある。

本発明によれば、複数のユーザから送信されるユーザ信号を複数の受信アンテナで受信信号として受信してブラインド処理に基づき前記受信信号から前記ユーザ毎に前記ユーザ信号を分離するブラインド信号分離装置であって、前記受信信号から前記ユーザ信号を分離するための重み係数ベクトルを推定する重み係数推定手段と、前記重み係数ベクトルを用いて前記受信信号から前記ユーザ信号を分離する信号分離手段とを有し、前記重み係数推定手段は、既知の重み係数ベクトルを記憶管理する重み係数管理手段と、前記既知の重み係数ベクトルを用いて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする未知信号部分空間を推定する未知信号部分空間推定手段と、前記未知信号部分空間を用いて前記未知の重み係数ベクトルを基底ベクトルとする未知重み係数部分空間を推定する未知重み係数部分空間推定手段と、推定すべき重み係数が前記未知重み係数部分空間に存在すると定義された拘束条件に基づいて、前記ブラインド処理に基づく重み係数ベクトルの推定を行うブラインド重み係数推定手段を備えることを特徴とするブラインド信号分離装置が得られる。

本発明では、前記重み係数管理手段は、前記ブラインド重み係数推定手段によって推定された重み係数ベクトルと同一の既知の重み係数ベクトルが記憶されている場合、当該重み係数ベクトルのいずれか一方のみを既知の重み係数ベクトルとして記憶して他方を削除する。

本発明では、前記重み係数管理手段は、重み係数ベクトルに応じて変化する評価関数に応じて前記既知の重み係数ベクトルの振幅を補正する。

本発明では、前記未知信号部分空間推定手段は、前記既知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを既知チャネル応答ベクトルとして推定する既知チャネル推定手段と、該既知チャネル応答ベクトル及び前記受信信号の共分散行列に応じて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号の共分散行列を未知信号共分散行列として推定する未知信号共分散行列推定手段と、該未知信号共分散行列の固有値及び固有ベクトルを求める固有値解析手段と、前記未知の重み係数ベクトルの個数がＬ（Ｌは１以上の整数）である際、前記固有値の上位Ｌ個に対応する前記固有ベクトルを選択し前記未知信号部分空間の推定を行う固有ベクトル選択手段とを有している。

本発明では、前記固有ベクトル選択手段は、例えば、前記固有値を雑音電力で正規化した正規化固有値のうち所定の閾値を超える正規化固有値の数を前記個数Ｌとする。

本発明では、前記固有ベクトル選択手段は、例えば、前記固有値を最大固有値で正規化した正規化固有値のうち所定の閾値を超える正規化固有値の数を前記個数Ｌとする。

本発明では、前記ブラインド重み係数推定手段は、初期重み係数ベクトルを設定する初期重み係数設定手段と、前記初期重み係数ベクトルを入力重み係数ベクトルとして受け、重み係数ベクトルに応じて変化する評価関数に応じて前記入力重み係数ベクトルを調整して調整後重み係数ベクトルとする重み係数調整手段と、前記調整後重み係数ベクトルについて前記未知重み係数部分空間へ正射影した正射影結果を得て該正射影結果を前記入力重み係数ベクトルとして前記重み係数調整手段に与える射影手段とを有し、前記重み係数調整手段による前記重み係数ベクトルの調整及び前記射影手段による前記正射影を複数回行って、前記調整後重み係数ベクトルを推定重み係数ベクトルとして出力する。

本発明では、前記初期重み係数設定手段は、最大固有値と対応する固有ベクトルをチャネル応答ベクトルとした際、当該チャネル応答ベクトルに対応するユーザ信号を分離するための重み係数ベクトルを前記初期重み係数ベクトルとする。

また、本発明に寄れば、複数のユーザから送信されるユーザ信号を複数の受信アンテナで受信信号として受信してブラインド処理に基づき前記受信信号から前記ユーザ毎に前記ユーザ信号を分離するブラインド信号分離方法であって、既知の重み係数ベクトルを用いて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする未知信号部分空間を推定する未知信号部分空間推定ステップと、前記未知信号部分空間を用いて前記未知の重み係数ベクトルを基底ベクトルとする未知重み係数部分空間を推定する未知重み係数部分空間推定ステップと、推定すべき重み係数が前記未知重み係数部分空間に存在すると定義された拘束条件に基づいて、前記ブラインド処理に基づく重み係数ベクトルの推定を行うブラインド重み係数推定ステップと、前記重み係数ベクトルを用いて前記受信信号から前記ユーザ信号を分離する信号分離ステップとを有することを特徴とするブラインド信号分離方法が得られる。

そして、本発明では、前記未知信号部分空間推定ステップは、前記既知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを既知チャネル応答ベクトルとして推定する既知チャネル推定ステップと、該既知チャネル応答ベクトル及び前記受信信号の共分散行列に応じて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号の共分散行列を未知信号共分散行列として推定する未知信号共分散行列推定ステップと、該未知信号共分散行列の固有値及び固有ベクトルを求める固有値解析ステップと、前記未知の重み係数ベクトルの個数がＬ（Ｌは１以上の整数）である際、前記固有値の上位Ｌ個に対応する前記固有ベクトルを選択し前記未知信号部分空間の推定を行う固有ベクトル選択ステップとを有している。

以上のように、本発明では、複数のアンテナを用いて、ブラインド処理によって受信信号からユーザ信号の分離を行う際、未知の重み係数ベクトルを基底ベクトルとする部分空間を直接的に推定して、この部分空間内で重み係数ベクトルの推定を行うようにしたので、未知の重み係数ベクトルとチャネル応答ベクトルとの直交性の崩れに起因する重み係数推定精度の低下を防止することができ、その結果、分離後のユーザ信号の品質を高めることができるという効果がある。

次に図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は本発明の実施の形態によるブラインド信号分離装置２０の構成を示すブロック図であり、図１において、ブラインド信号分離装置２０は、図１（ａ）に示すように、アンテナ２１−１から２１−Ｍ、無線部２２−１から２２−Ｍ、入力信号記憶回路２３、ウェイト推定回路２４、及び信号分離回路２５を有しており、また、図１（ｂ）に示すように、ウェイト推定回路２４は、ウェイト管理回路２４１、未知信号部分空間推定回路２４２、未知ウェイト部分空間推定回路２４３、及びブラインドウェイト推定回路２４４を有している。

図１に示すブラインド信号分離装置２０において、無線部２２−１から２２−Ｍ、入力信号記憶回路２３、及び信号分離回路２５は、前述した図１３（ａ）に示す無線部１２−１から１２−Ｍ、入力信号記憶回路１３、及び信号分離回路１５と同様の機能を有しており、ウェイト推定回路２４の機能がウェイト推定回路１４の機能と異なる。

図示のブラインド信号分離装置２０では、Ｋ’個のウェイトｗ_ｍが推定された際、これらウェイトｗ_ｍに対応する分離後の信号ｙ_ｍ（ｔ）はそれぞれ次の式（５）に応じて計算される。

図２も参照して、ウェイト推定回路２４においては、ウェイトの推定処理を行う際、未知信号部分空間推定回路２４２で、未知信号部分空間推定が行われる（ステップＳ１）。ここでは、既知ウェイトを用いて推定前の未知のウェイトによって分離される信号のチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする既知信号部分空間を推定する。

例えば、未知信号部分空間推定回路２４２は、図３に示すように、既知チャネル推定回路２４２１、未知信号共分散行列推定回路２４２２、固有値解析回路２４２３、及び固有ベクトル選択回路２４２４を有している。図３及び図４を参照すると、未知信号部分空間推定に当たっては、既知チャネル推定回路２４２１で、ウェイト管理回路２４１で管理されている既知ウェイトに応じて既知チャネル応答ベクトルを推定する（既知チャネル推定：ステップＰ１）。

そして、未知信号共分散行列推定回路２４２２で入力信号（つまり、デジタル信号）と既知チャネル応答ベクトルとに基づいて、既知ウェイトで分離される信号以外の未知信号の共分散行列を推定する（未知信号共分散行列推定：ステップＰ２）。固有値解析回路２４２３は未知信号共分散行列の固有値及び固有ベクトルを求め（固有値解析：ステップＰ３）、固有ベクトル選択回路２４２４によって固有ベクトルが選択されて（ステップＰ４）、未知信号部分空間として未知ウェイト部分空間推定回路２４３に渡される。

再び、図２を参照して、未知ウェイト部分空間推定回路２４３では、上記の未知信号部分空間を用いて、推定前の未知のウェイトで規定された部分空間（以下未知ウェイト部分空間と呼ぶ）を推定する（ステップＳ２）。ブラインドウェイト推定回路２４４には第１から第Ｍのデジタル信号が与えられ、ブラインドウェイト推定回路２４４は推定すべきウェイトが未知ウェイト部分空間に含まれるという拘束条件を課し、ブラインド処理によってウェイト推定を行って（ブラインドウェイト推定：ステップＳ３）、その結果をウェイト管理回路２４１に与える。

ここで、図５を参照して、ブラインドウェイト推定回路２４４は、初期ウェイト設定回路２４４１、ウェイト調整回路２４４２、及び射影回路２４４３を有している。図６も参照すると、ブラインドウェイト推定に当たって、初期ウェイト設定回路２４４１では、後述するようにして、初期ウェイトを設定し（ステップＱ１）、ウェイト調整回路２４４２に与える。ウェイト調整回路２４４２では、ウェイトを入力信号記憶回路２３から与えられる入力信号（デジタル信号）に応じて調整する（ウェイト調整：ステップＱ２）。つまり、ウェイトを、ウェイトに応じて変化する評価関数の値が大きくもしくは小さくなるように調整を行う。

射影回路２４４３では、調整後のウェイトに関して未知ウェイト部分空間への正射影を求めて（ステップＱ３）、当該正射影を新たなウェイトとしてウェイト調整回路２４４２に与えている。そして、ウェイト調整回路２４４２ではこの新たなウェイトを評価関数の値が大きくもしくは小さくなるように調整を行う。

なお、図５では省略されているが、ブラインドウェイト推定回路２４４では、前述のステップＱ２及びＱ３で示す処理が所定の回数に達したか否かを判定して（ステップＱ４）、所定の回数に達すると、ステップＱ３で得られた調整後のウェイトをウェイト管理回路２４１へ出力して、処理を終了する。

再び、図２を参照して、ウェイト管理回路２４１では、調整後のウェイトが既に記憶されているウェイトと重複するか否かを判定し（ステップＳ４）、重複していなければ、ウェイトの振幅補正を行った後（ステップＳ５）、当該ウェイトを記憶する（ステップＳ６）。そして、ウェイト推定回路２４では所定の回数、ステップＳ１からＳ６までの処理を行ったか否かを判定して（ステップＳ７）、所定の回数に達していないと、ステップＳ１に戻り、所定の回数に達していると、処理を終了する。なお、ステップＳ４においてウェイトが重複していると、ステップＳ７に進む。

続いて前述した未知信号部分空間推定回路２４２及びブラインドウェイト推定回路２４４についてさらに詳しく説明する。いま、入力信号として入力信号記憶回路２３にはＫ（Ｋは２以上の整数）ユーザ分の信号が存在し、ウェイト管理回路２４１では、ｋ（ｋは１以上Ｋ−１以下の整数）個のウェイトｗ_ｍが記憶されているものとする。この際、ｗ_１〜ｗ_ｋまでのｋ個のウェイトが既知のウェイトであり、ｗ_ｋ＋１〜ｗ_Ｋまでの（Ｋ−ｋ）個のウェイトが未知のウェイトである。

まず、既知チャネル推定回路２４２１では、ＭＭＳＥ（Minimum Means Squared Error）規範のウェイトが前述の式（３）で計算されることを利用して、既知チャネル応答ベクトルｈ_ｍを、次の式（６）を用いて推定する。なお、式（６）において、ｍは１〜ｋの整数である。

ところで、ウェイト管理回路２４１で管理されているウェイトがＭＭＳＥ規範で求められたものである場合には、既知チャネル推定回路２４２１において誤差なく既知チャネル応答ベクトルを推定することができるものの、ブラインドウェイト推定回路２４４がウェイトに応じて変化する評価関数を用いてウェイトを推定する場合には、評価関数の相違によって推定したウェイトの振幅がＭＭＳＥウェイトと異なる。このため、両者の評価関数の相違に起因するウェイトの振幅差を補正する必要がある。

例えば、ｐ＝１、ｑ＝２のＣＭＡを用いて、ウェイトを推定した際の補正は次のようにして行われる。図７に示す評価関数ｆ_ＣＭＡ（ｗ）と補正値βとの関係を用いて、評価関数ｆ_ＣＭＡ（ｗ）から補正値βを推定し、ウェイト管理回路２４１で管理されているウェイトに補正値βを乗算することによって補正を行う。

なお、ウェイトの振幅差の補正は既知チャネル推定回路２４２１で行うようにしてもよいが、ウェイト管理回路２４１においてウェイトを記憶する前に補正を行うと、同一の処理を複数回繰り返す必要がなく、処理負荷を軽減できる。

ここで、評価関数ｆ_ＣＭＡ（ｗ）と補正値βとの関係の導出手法について説明すると、ＭＭＳＥウェイトとは、次の式（７）で示す評価関数ｆ_ＭＭＳＥ（ｗ）を最小にするウェイトであり、ＭＭＳＥウェイトによって分離された信号の振幅α_ＭＭＳＥは、参照信号ｒ（ｔ）の平均振幅とは必ずしも一致しない。これは、分離後の信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲが小さい場合、参照信号ｒ（ｔ）の平均振幅よりも分離後の信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）の振幅が小さくなるように、ウェイトを決定したほうが評価関数ｆ_ＭＭＳＥ（ｗ）の値を小さくできるからである。なお、式（７）において、ｒ（ｔ）は参照信号である。

但し、むやみに、信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）の振幅を小さくすること、つまり、振幅をゼロにすることが評価関数ｆ_ＭＭＳＥ（ｗ）を最小化するわけではなく、信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲに応じた最適な振幅が存在し、これがα_ＭＭＳＥである。

参照信号ｒ（ｔ）の振幅が常に１である際の、振幅α_ＭＭＳＥと信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲとの関係を図８に示す。同様に、ＣＭＡを用いて求めたウェイトによって分離した信号の振幅α_ＣＭＡも、分離後の信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲに応じて変化する。ｐ＝１、ｑ＝２のＣＭＡを用いて求めたウェイトで分離した信号の振幅α_ＣＭＡと分離後の信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲとの関係を図９に示す。

図８及び図９で示される関係を用いて、振幅の補正値βは、次の式（８）によって求められる。

信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲは直接的に求めることはできないものの、分離の際に用いたウェイトｗの評価関数ｆ_ＣＭＡ（ｗ）と信号ｗ^Ｈｘ（ｔ）のＳＩＮＲは、図１０に示すように、１対１で対応するから、図７に示す評価関数ｆ_ＣＭＡ（ｗ）と補正値βとの関係を導くことができる。

続いて、未知信号共分散行列推定回路２４２２では、既知チャネル推定回路２４２１で推定した既知チャネル応答ベクトルｈ_ｍを用いて、既知ウェイトで分離される信号以外の信号、即ち、未知のユーザ信号と雑音の共分散行列Ｒ_ｕｕを、次の式（９）を用いて推定する。

これは、入力信号の共分散行列Ｒ_ｘｘが次の式（１０）のように展開できることを利用している。なお、式（１０）において、ｓ＿ｍ（ｔ）はｍ番目のユーザの送信信号、ｕ（ｔ）は、各要素が各アンテナに付加される雑音である雑音ベクトル、σ^２は、雑音電力、Ｉは単位行列である。

ところで、ウェイト管理回路２４１で管理されているウェイトと同一の（つまり、重複する）ウェイトが存在すると、式（１０）の式展開が成り立たなくなる。このため、未知信号共分散行列推定回路２４２２では、式（９）で示す推定手法を用いると推定誤差が生じてしまう。従って、ウェイト管理回路２４１では、管理するウェイトと同一のウェイトがあると、前述のように、どちらか一方を削除する。

なお、重複するウェイトは、例えば、ウェイト同士の内積値を計算して、当該内積値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する手法等を用いて検出することができる。

次に、固有値解析回路２４２３では、未知信号共分散行列Ｒ_ｕｕから、次の式（１１）を満たす固有値λ_１〜λ_Ｍ及び対応する固有ベクトルｅ_１〜ｅ_Ｍを求める。

続いて、固有ベクトル選択回路２４２４では、未知のチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする部分空間の基底ベクトルを選択する。一般に、未知のチャネル応答ベクトルは一次独立であるため、未知のウェイトベクトルの個数（未知のチャネル応答ベクトルの個数）をＬとすると、上位Ｌ個の固有値に対応する固有ベクトルを選択すれば、未知のチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする部分空間の基底ベクトルが得られる。

ユーザ数Ｋが既知である場合には、Ｌ＝Ｋ−ｋと一意に決まるが、一般に、ユーザ数Ｋは未知であるため、適応的に未知のウェイトベクトルの個数Ｌを推定する必要がある。ここでは、未知のチャネル応答ベクトルの個数Ｌの推定手法を二つ述べることにする。

第１の推定手法では、固有値を雑音電力で正規化して、所定の閾値を超える正規化固有値の数を未知のウェイトベクトルの個数Ｌとする。ところで、入力信号の共分散行列が正確で、且つ既知のチャネル応答ベクトルの推定誤差がゼロであると、雑音電力よりも高い固有値に対応する固有ベクトルを基底ベクトルとする部分空間は未知のチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする部分空間となる。

このため、入力信号の共分散行列及び既知のウェイトベクトルが誤差なく推定されている場合には、閾値を１に設定した第１の推定手法を用いれば、未知のウェイトベクトルの個数Ｌを誤差なく推定することができる。なお、雑音電力は、例えば、無信号区間の受信電力を計測する等すれば求めることができる。

第２の推定手法では、固有値を最大固有値で正規化して、所定の閾値を超える正規化固有値の数を未知のウェイトベクトルの個数Ｌとする。第２の推定手法を用いると、受信電力が大きいユーザ信号に関して個数Ｌが得られる。

ところで、受信電力が大きいユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルは、大きい固有値に対応する固有ベクトルを基底ベクトルとする部分空間との内積値が大きいため、当該部分空間は受信電力が大きいユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする部分空間とほぼ一致する。従って、第２の推定手法を用いれば、受信電力が大きいユーザを分離するウェイトを優先的に推定することができる。

未知ウェイト部分空間推定回路２４３では、各列が未知ウェイト部分空間の基底ベクトルである行列Ｆ_ｗを、次の式（１２）によって求める。なお、式（１２）において、Ｆ_ｈは各列が未知チャネル部分空間の直交基底ベクトルである行列である。

ここで、各列が未知のウェイトである行列は、次の式（１３）に変形できるから、式（１２）で求めた行列Ｆ_ｗの各列は未知のウェイト部分空間の基底ベクトルとなる。なお、式（１３）において、ＧはＫ-ｋ行、Ｋ−ｋ列の行列である。

次に、ブラインドウェイト推定回路２４４について説明すると、初期ウェイト設定回路２４４１では、固有値解析回路２４２３で求めた固有値の最大値に対応する固有ベクトルをチャネル応答ベクトルとした際、当該チャネル応答ベクトルに係る信号を分離するためのウェイトを初期ウェイトとする。具体的には、初期ウェイトｗ^{（ｉｎｐｕｔ）} _ｍは、次の式（１４）によって求められ、ウェイト調整回路２４４２に与えられる。なお、式（１４）において、ｅ_１は固有値の最大値に対応する固有ベクトルである。

受信電力の大きいユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルと最大固有値に対応する固有ベクトルとの内積値は大きいため、このように初期ウェイト設定回路２４４１を動作させると、受信電力の大きいユーザ信号を分離するためのウェイトを優先的に推定することができる。なお、初期ウェイト設定回路２４４１は解空間からランダムにウェイトを選択するようにしてもよい。

ウェイト調整回路２４４２は、その用いる評価関数の種類及び最適化手法によって、その動作が異なる。ここでは、二つの例を挙げて説明する。まず、式（１）に示す評価関数（但し、ｐ＝１、ｑ＝２）をＬＳ（Least Squares）法によって極小にするウェイトを求めるＬＳ−ＣＭＡを用いた際のウェイト調整回路２４４２の動作について説明する。

ＣＭＡの評価関数を用いた最適化は、ユーザが送信した信号の包絡線が一定、もしくはほぼ一定である場合に有効な手法であり、ＬＳ−ＣＭＡによる最適化では、まず、入力されたウェイトｗ^{（ｉｎｐｕｔ）} _ｍ及び入力信号ベクトルｘ（ｔ）から出力信号ｙ_ｍ（ｔ）を、次の式（１５）によって求める。

続いて、出力信号ｙ_ｍ（ｔ）から、次の式（１６）で示すようにして参照信号δ_ｍ（ｔ）を生成する。

続いて、次の式（１７）に従ってウェイトｗ^{（ｏｕｔｐｕｔ）} _ｍを推定して、当該ウェイトｗ^{（ｏｕｔｐｕｔ）} _ｍを出力する。

次に、式（１８）に示す４次のキュムラントを評価関数として、ｗのノルム一定の条件下で不動点法によって当該評価関数を極大もしくは極小にするアルゴリズムを用いた際のウェイト調整回路２４４２の動作について説明する。

４次のキュムラントを示す評価関数を用いた最適化は、非ガウス性を用いるため、ユーザが送信した信号の分布がガウス分布でない場合に有効であり、ほぼ全ての送信信号に対して適用することができる。但し、高次の統計量を用いるため外れ値の影響を受け易く、特に、送信信号の長さが短いと、ウェイト推定精度が劣化し易い。

この最適化においては、まず、式（１５）を用いて入力されたウェイトｗ^{（ｉｎｐｕｔ）} _ｍ及び入力信号ベクトルｘ（ｔ）から出力信号ｙ_ｍ（ｔ）を求める。次に、出力信号ｙ_ｍ（ｔ）から次の式（１９）に従ってウェイトｗ^{（ｏｕｔｐｕｔ）} _ｍを推定する。

そして、次の式（２０）に従ってウェイトｗ^{（ｏｕｔｐｕｔ）} _ｍを正規化した後、当該ウェイトｗ^{（ｏｕｔｐｕｔ）} _ｍを出力する。なお、式（２０）において、‖‖はベクトルのノルムを計算する操作を意味する。

なお、上述の例では、ウェイト調整回路２４４２の２種類の動作について説明したが、ウェイト調整回路２４４２は、ユーザが送信する信号の性質及び達成したい推定精度等に応じて、その用いる評価関数及び最適化手法を適宜変更することができる。

射影回路２４４３では、各列が未知ウェイト部分空間の基底ベクトルである行列Ｆ_ｗを用いて、次の式（２１）に従って、ウェイト調整回路２４４２から出力されたウェイトｗ^{（ｏｕｔｐｕｔ）} _ｍの未知ウェイト部分空間への正射影を求めて、当該正射影を、ウェイト調整回路２４４２に入力されるウェイトｗ^{（ｉｎｐｕｔ）} _ｍとして出力する。

ここで、上述したブラインド信号分離装置２０と図１３で説明した従来のブラインド分離装置１０について、出力信号のＳＩＮＲの累積確率（累積分布関数）をシミュレーションした結果を図１１及び図１２に示す。比較のため、理想的なウェイト推定アルゴリズムであるＭＭＳＥを用いたシミュレーション結果も合わせて示す。なお、各ユーザ信号のＳＩＮＲは、ウェイト推定回路によって推定された全ウェイトに係るＳＩＮＲのうち最も高いＳＩＮＲと定義した。

図１１及び図１２において、曲線Ｒ１は従来のブラインド分離装置１０のシミュレーション結果であり、曲線Ｒ２はブラインド信号分離装置２０のシミュレーション結果である。また、曲線Ｒ３はＭＭＳＥを用いた際のシミュレーション結果である。

まず、図１１を参照して、ここでは、受信アンテナ素子数（Ｍ）＝６、ユーザ数＝６、変調方式：ＱＰＳＫ、データ長：１０２４シンボル、伝搬モデル：ｉ．ｉ．ｄ． Ｒａｙｌｅｉｇｈ ｆａｄｉｎｇ ｍｏｄｅｌ、平均ＳＮＲ：全ユーザ１０ｄＢ、最適化アルゴリズム：ＬＳ−ＣＭＡ（ｐ＝１、ｑ＝２）とし、ＳＮＲが低い状況が比較的高い確率で発生する環境下における分離特性を評価している。

図１１から容易に分かるように、ＳＮＲが低い状況が比較的高い確率で発生する環境下において、従来のブラインド信号分離装置１０に比べて、ブラインド信号分離装置２０は高いＳＩＮＲが得られ、理論上限を与えるＭＭＳＥの結果に漸近する極めて良好な分離特性を得ることができる。

続いて、図１２を参照して、ここでは、受信アンテナ素子数（Ｍ）＝６、ユーザ数＝９、変調方式：ＱＰＳＫ、データ長：１０２４シンボル、伝搬モデル：ｉ．ｉ．ｄ． Ｒａｙｌｅｉｇｈ ｆａｄｉｎｇ ｍｏｄｅｌ、平均ＳＮＲ：全ユーザ３０ｄＢ、最適化アルゴリズム：ＬＳ−ＣＭＡ（ｐ＝１、ｑ＝２）とし、受信アンテナ数に比べてユーザ数が多い場合の分離特性を評価している。

図１２から容易に分かるように、受信アンテナ数に比べてユーザ数が多い場合であっても、従来のブラインド信号分離装置１０に比べて、ブラインド信号分離装置２０は高いＳＩＮＲが得られ、出力信号のＳＩＮＲが５ｄＢを超える領域ではＭＭＳＥの結果に漸近する極めて良好な分離特性を得ることができる。

このように、ブラインド信号分離装置２０では、前述の式（４）で説明した直交性（既知のチャネル応答ベクトルと未知のウェイトの直交性）を用いることなく、未知のウェイトによって規定される部分空間を推定して、この部分空間（未知ウェイト部分空間）を利用してウェイトの推定を行うようにしたので、直交性の崩れに起因するウェイト推定精度の低下を防止できる。

また、複数のアンテナを用いて、ブラインド処理によって受信信号からユーザ信号の分離を行う際、未知の重み係数ベクトルを基底ベクトルとする部分空間を直接的に推定して、この部分空間内で重み係数ベクトルの推定を行うようにしたから、未知の重み係数ベクトルとチャネル応答ベクトルとの直交性の崩れに起因する重み係数推定精度の低下を防止することができる結果、デジタル無線通信システムのおける通信品質の向上に適用できる。

本発明の実施の形態によるブラインド信号分離装置の一例を示すブロック図であり、（ａ）はブラインド信号分離装置の全体構成を示すブロック図、（ｂ）はウェイト推定回路の構成を示すブロック図である。 図１（ｂ）に示すウェイト推定回路の動作を説明するためのフロー図である。 図１（ｂ）に示す未知信号部分空間推定回路の構成を示すブロック図である。 図３に示す未知信号部分空間推定回路の動作を説明するためのフロー図である。 図１（ｂ）に示すブラインドウェイト推定回路の構成を示すブロック図である。 図５に示すブラインドウェイト推定回路の動作を説明するためのフロー図である。 評価関数として、ｐ＝１、ｑ＝２のＣＭＡを用いた際のウェイト振幅の補正係数を示す図である。 ＭＭＳＥウェイトで分離した信号のＳＩＮＲと当該信号の振幅α_ＭＭＳＥとの関係を示す図である。 ｐ＝１、ｑ＝２のＣＭＡによって求めたウェイトで分離した信号のＳＩＮＲと当該信号の振幅α_ＣＭＡとの関係を示す図である。 ｐ＝１、ｑ＝２のＣＭＡによって求めたウェイトで分離した信号のＳＩＮＲと当該ウェイトに係る評価関数の値ｆ_ＣＭＡ（ｗ）との関係を示す図である。 従来のブラインド信号分離装置、本発明によるブラインド信号分離装置、及びＭＭＳＥのシミュレーション結果の一例を示す図である。 従来のブラインド信号分離装置、本発明によるブラインド信号分離装置、及びＭＭＳＥのシミュレーション結果の他の例を示す図である。 従来のブラインド信号分離装置の一例を示すブロック図である。

符号の説明

２０ ブラインド信号分離装置
２１−１〜２１−Ｍ アンテナ
２２−１〜２２−Ｍ 無線部
２３ 入力信号記憶回路
２４ ウェイト推定回路
２５ 信号分離回路
２４１ ウェイト管理回路
２４２ 未知信号部分空間推定回路
２４３ 未知ウェイト部分空間推定回路
２４４ ブラインドウェイト推定回路

Claims (10)

1. 複数のユーザから送信されるユーザ信号を複数の受信アンテナで受信信号として受信してブラインド処理に基づき前記受信信号から前記ユーザ毎に前記ユーザ信号を分離するブラインド信号分離装置であって、
   前記受信信号から前記ユーザ信号を分離するための重み係数ベクトルを推定する重み係数推定手段と、
   前記重み係数ベクトルを用いて前記受信信号から前記ユーザ信号を分離する信号分離手段とを有し、
   前記重み係数推定手段は、既知の重み係数ベクトルを記憶管理する重み係数管理手段と、
   前記既知の重み係数ベクトルを用いて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする未知信号部分空間を推定する未知信号部分空間推定手段と、
   前記未知信号部分空間を用いて前記未知の重み係数ベクトルを基底ベクトルとする未知重み係数部分空間を推定する未知重み係数部分空間推定手段と、
   重み係数ベクトルに応じて変化する評価関数に応じて入力重み係数ベクトルを調整して調整後重み係数ベクトルとし更に該調整後重み係数ベクトルに対し未知重み係数部分空間への正射影を求めて該正射影を新たな重み係数とする処理を行い、更に該処理が規定の回数に満たない場合は該新たな重み係数を入力重み係数ベクトルとして該調整ならびに該正射影を繰り返すことにより、前記ブラインド処理に基づく重み係数ベクトルの推定を行うブラインド重み係数推定手段
   を備えることを特徴とするブラインド信号分離装置。
2. 前記重み係数管理手段は、前記ブラインド重み係数推定手段によって推定された重み係数ベクトルと同一の既知の重み係数ベクトルが記憶されている場合、当該重み係数ベクトルのいずれか一方のみを既知の重み係数ベクトルとして記憶して他方を削除するようにしたことを特徴とする請求項１記載のブラインド信号分離装置。
3. 前記重み係数管理手段は、重み係数ベクトルに応じて変化する評価関数に応じて前記既知の重み係数ベクトルの振幅を補正するようにしたことを特徴とする請求項１又は２記載のブラインド信号分離装置。
4. 前記未知信号部分空間推定手段は、前記既知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを既知チャネル応答ベクトルとして推定する既知チャネル推定手段と、
   該既知チャネル応答ベクトル及び前記受信信号の共分散行列に応じて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号の共分散行列を未知信号共分散行列として推定する未知信号共分散行列推定手段と、
   該未知信号共分散行列の固有値及び固有ベクトルを求める固有値解析手段と、
   前記未知の重み係数ベクトルの個数がＬ（Ｌは１以上の整数）である際、前記固有値の上位Ｌ個に対応する前記固有ベクトルを選択し前記未知信号部分空間の推定を行う固有ベクトル選択手段とを有することを特徴とする請求項１から３いずれか１項記載のブラインド信号分離装置。
5. 前記固有ベクトル選択手段は、前記固有値を雑音電力で正規化した正規化固有値のうち所定の閾値を超える正規化固有値の数を前記個数Ｌとするようにしたことを特徴とする請求項４記載のブラインド信号分離装置。
6. 前記固有ベクトル選択手段は、前記固有値を最大固有値で正規化した正規化固有値のうち所定の閾値を超える正規化固有値の数を前記個数Ｌとするようにしたことを特徴とする請求項４記載のブラインド信号分離装置。
7. 前記ブラインド重み係数推定手段は、初期重み係数ベクトルを設定する初期重み係数設
   定手段と、
   前記初期重み係数ベクトルを入力重み係数ベクトルとして受け、重み係数ベクトルに応じて変化する評価関数に応じて前記入力重み係数ベクトルを調整して調整後重み係数ベクトルとする重み係数調整手段と、
   前記調整後重み係数ベクトルについて前記未知重み係数部分空間へ正射影した正射影結果を得て該正射影結果を前記入力重み係数ベクトルとして前記重み係数調整手段に与える射影手段とを有し、
   前記重み係数調整手段による前記重み係数ベクトルの調整及び前記射影手段による前記正射影を複数回行って、前記調整後重み係数ベクトルを推定重み係数ベクトルとして出力するようにした
   ことを特徴とする請求項４又は５記載のブラインド信号分離装置。
8. 前記初期重み係数設定手段は、最大固有値と対応する固有ベクトルをチャネル応答ベクトルとした際、当該チャネル応答ベクトルに対応するユーザ信号を分離するための重み係数ベクトルを前記初期重み係数ベクトルとするようにしたことを特徴とする請求項７記載のブラインド信号分離装置。
9. 複数のユーザから送信されるユーザ信号を複数の受信アンテナで受信信号として受信してブラインド処理に基づき前記受信信号から前記ユーザ毎に前記ユーザ信号を分離するブラインド信号分離方法であって、
   既知の重み係数ベクトルを用いて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを基底ベクトルとする未知信号部分空間を推定する未知信号部分空間推定ステップと、
   前記未知信号部分空間を用いて前記未知の重み係数ベクトルを基底ベクトルとする未知重み係数部分空間を推定する未知重み係数部分空間推定ステップと、
   重み係数ベクトルに応じて変化する評価関数に応じて入力重み係数ベクトルを調整して調整後重み係数ベクトルとし更に該調整後重み係数ベクトルに対し未知重み係数部分空間への正射影を求めて該正射影を新たな重み係数とする処理を行い、更に該処理が規定の回数に満たない場合は該新たな重み係数を入力重み係数ベクトルとして該調整ならびに該正射影を繰り返すことにより、前記ブラインド処理に基づく重み係数ベクトルの推定を行うブラインド重み係数推定ステップと、
   前記重み係数ベクトルを用いて前記受信信号から前記ユーザ信号を分離する信号分離ステップとを有する
   ことを特徴とするブラインド信号分離方法。
10. 前記未知信号部分空間推定ステップは、前記既知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号に係るチャネル応答ベクトルを既知チャネル応答ベクトルとして推定する既知チャネル推定ステップと、
    該既知チャネル応答ベクトル及び前記受信信号の共分散行列に応じて未知の重み係数ベクトルによって分離される前記ユーザ信号の共分散行列を未知信号共分散行列として推定する未知信号共分散行列推定ステップと、
    該未知信号共分散行列の固有値及び固有ベクトルを求める固有値解析ステップと、
    前記未知の重み係数ベクトルの個数がＬ（Ｌは１以上の整数）である際、前記固有値の上位Ｌ個に対応する前記固有ベクトルを選択し前記未知信号部分空間の推定を行う固有ベクトル選択ステップとを有することを特徴とする請求項９項記載のブラインド信号分離方法。
    
    

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