JP4436409B2 - クリッピングおよび修正されたコンステレーションを用いるｏｆｄｍにおけるピーク低減 - Google Patents

Description

本発明は、電気通信の分野に関し、特にマルチキャリア送信技術におけるピーク対平均（ｐｅａｋ ｔｏ ａｖｅｒａｇｅ）の低減の分野に関する。

マルチキャリア送信は、広帯域幅にわたって送信することができ、高速で大容量のスループット性能を実現することができるため、例えば第４世代のモバイル通信システム（４Ｇ）において有望な変調方式である。マルチキャリア変調方式に関する問題の１つは、送信される時間領域信号における複数の周波数信号成分の重畳（ｓｕｐｅｒ−ｐｏｓｉｔｉｏｎ）によって生じるピーク対平均電力比（ＰＡＰＲ）の増加である。マルチキャリア変調スキームにおける高い信号ピークに関する問題は、高いＰＡＰＲがアナログデジタル変換器においてクリッピングまたは分解能不良を引き起こすとともに高出力増幅器（ＨＰＡ）において非線形な歪みを引き起こし、それにより、隣接する信号を乱す重大な帯域外（ＯＯＢ）放射が生じるという事実によって生じる。一般に、ＰＡＰＲが高いと受信機における信号検出が難しくなり、したがって、ビット誤り率が増加する。

マルチキャリア送信技術の中で、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）は頻繁に使用されている。送信機において、ＯＦＤＭ信号は、送信される複数のスペクトル値を、送信のために使用されるサブキャリアに対して割り当てることにより得られる。この場合、送信信号は、スペクトル値に対して適用される逆フーリエ変換によって得られる。スペクトル値は、情報値を複数の情報値を含むグループに分け、この情報値のグループを信号空間領域内の信号空間コンステレーションポイントへマッピングすることにより得られる。したがって、情報値のグループは、実数部分と虚数部分とを有するある信号空間コンステレーションポイントによって表わされる。マッピング演算は、例えば直交振幅変調（ＱＡＭ）などの変調技術を使用して情報ビットのグループを変調し、変調技術に関連付けられた信号空間コンステレーションポイントの集合内のある信号空間コンステレーションポイントに対して、情報値のグループを割り当てることに相当する。

ＯＦＤＭの場合、高い信号ピークは、サブキャリアを重ね合わせる（ｓｕｐｅｒｐｏｓｉｎｇ）ことによって生じる。高出力増幅器は、飽和状態に近い、または飽和状態を超えた全ての信号部分分を大きく歪ませる。歪みは、キャリア間干渉（ＩＣＩ）および前述したＯＯＢ放射を引き起こす。ＩＣＩは、送信された信号を乱すとともにビット誤り率（ＢＥＲ）を悪化させ、ＯＯＢ放射は、隣接する周波数帯域における信号を乱すため、避けなければならない。

非線形な歪みの悪影響を緩和するために、既知のピーク低減技術が使用されている。選択的マッピング（ＳＬＭ）、部分送信シーケンス（ＰＴＳ）、および微分（ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）のような歪みを用いない技術は、ピークが低いシンボルだけを送信することにより良好なピーク低減を実現することができる。ＳＬＭ技術は、非特許文献１に開示されており、ＰＴＳ技術は、非特許文献２に開示されている。

サイド情報の送信は、歪みを用いない手法に関連する１つの問題であり、そのため、データ構造を変更しなければならない。既知の歪みを用いない手法は、ピークが最も低いシンボルを見つけるために送信機において多大な労力を要するとともに、信号を復元するために全ての受信機において更なる労力を必要とする。

ＰＡＰＲを減少させるために、非特許文献３に開示されているコーディング技術を使用することができる。コーディング技術は、そのコードワードが低いＰＡＰＲを有するコードを使用する。しかしながら、これは一般に、送信機の設計における自由度を制限する。また、チャネルコードが低ＰＡＰＲ用に設計されている場合には、チャネルおよび送信方式にコードを適合させてシステム性能を最適化するために同じものをそれ以上使用することができない。更に、ＯＦＤＭのようなマルチキャリア送信技術の場合においてサブキャリアの数が多い場合には、大きなＰＡＰＲ低減を実現するために、現在知られているピーク低減コードのコードレートは低くなければならない。

非特許文献４に開示されている適応サブキャリア選択（ＡＳｕＳ）と任意に組み合わせて、非特許文献５および非特許文献６に開示されているピーク低減キャリアまたはトーン（ＰＲＣまたはＰＲＴ）を使用すると、データキャリアにおいてＩＣＩをもたらすことなくＰＡＰＲを減少させるために、ある程度の自由度が得られる。しかしながら、ＰＡＰＲの強力な低減のためには、データ転送速度の著しい損失に対応して多くのピーク低減キャリアが必要となる。ＡＳｕＳは、ピーク低減のために最も弱いサブキャリアを使用しており、したがってチャネル状態情報（ＣＳＩ）に関して受信機からフィードバック情報を必要とする。しかしながら、到達する受信機が多くなればなるほど、全ての受信機にとって弱いサブキャリアを見つけられる可能性が少なくなる。

クリッピング技術は、その多くが基本的に任意の変調方式において適用できるため、高い自由度を提供する。非特許文献７に開示されているような時間領域におけるクリッピングおよびフィルタリングは、低い実施コストでピーク低減を行なうのに対し、非特許文献８に開示されている反復的なクリッピングおよび周波数フィルタリングは、クリッピングによりもたらされる帯域外放射の部分を完全に除去することができる。しかしながら、ほとんどのクリッピング技術はＩＣＩをもたらす。この望ましくない影響は、低い帯域外放射を実現するためにクリッピング比を小さく選択すると大きくなる。

フィルタリング演算、およびフィルタリングと組み合わせるピーク再生は、非特許文献９に開示されているようなソフトクリッピング、非特許文献１０に開示されているようなピークウィンドウ機能、または、非特許文献１１に開示されているようなピーク解除技術を使用する場合には避けることができる。しかしながら、これは、更なるＩＣＩを犠牲にして行なわれる。

ＩＣＩの改善は、非特許文献１２に開示されているように、信号を予め歪ませることにより送信機で行なうことができる。これは増幅器の非線形性を補償する。しかしながら、増幅器の飽和状態を超える信号ピークは依然として歪まされ、それにより、追加のピーク低減技術を使用しなければならない。補足的に、非特許文献１３に開示されているように、歪まされて送信された信号をモデリングするとともに、受信機においてベイジアン推定器により制限されたダイナミックレンジを考慮することができる。

１つの更なる可能性として、非特許文献１４に開示されているコンパンディング技術を使用することができる。これらの技術は、送信機で信号を圧縮する送信処理部分と、低い複雑度で信号を当初のダイナミックレンジへと拡張させる受信処理部分とから構成されている。受信機の設計において更に重大な影響を与える他の技術は、非特許文献１５に開示されている決定支援再構成（ｄｅｃｉｓｉｏｎ−ａｉｄｅｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ （ＤＡＲ））、または非特許文献１６に開示されている反復的な最尤検出である。しかしながら、これらの技術は、受信機においてかなり複雑な計算を必要とする。

非特許文献１７に開示されているアクティブコンステレーション拡張（ＡＣＥ）技術は、受信機において何らの変更を伴うことなくＩＣＩを考慮する。信号空間（信号空間領域）内の外側のコンステレーションポイントは、ＰＡＰＲを最小限に抑えるように拡張される。信号ピークのクリッピング後は、信号空間における望ましくない拡張方向がゼロに設定され、そのため、決定ボーダー（ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｂｏａｒｄｅｒｓ）に決して近づかない。しかしながら、非常に低いＯＯＢ放射を達成することができず、これは、主に小さなコンステレーションサイズにおいて、例えば四相位相変調（ＱＰＳＫ）においては有効である。

歪みを用いない技術の分野に属する、非特許文献１８に開示されているトーンインジェクション技術は、信号コンステレーションを拡張するＡＣＥに代わるものであるが、高次のコンステレーションに更に適している。トーンインジェクションにより高次の信号コンステレーションが得られ、例えば１６ＱＡＭ振幅変調シンボルを１４４ＱＡＭシンボルへ変換することができる。これによりＩＣＩが回避されるが、平均シンボルエネルギーが増加し、そのため、必要な信号対雑音比（ＳＮＲ）が増加する。

以下、一例として、マルチキャリア変調方式の一例としての機能を果たす、複数のサブキャリアによる送信のためのＯＦＤＭ変調について考える。ｄ_n（ｉ）は、サブキャリアｎにより時刻ｉに送信される複素データシンボルである。ＯＦＤＭ変調後に送信される信号

は、Ｎ個のサブキャリアｄ_n（ｉ）から構成されている。ここで、

は送信フィルタである。例えば、ｇ（ｔ）に関して二乗余弦インパルス形状（ｒａｉｓｅｄ ｃｏｓｉｎｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｓｈａｐｅｓ）を選択することができる。

例えば、ＨＰＡは、増幅特性

を有する、非特許文献１９に開示されているＲａｐｐの固体素子増幅器（ＳＳＰＡ）モデルによって表わすことができる。ここで、Ｐ＝１０、

は増幅された信号、Ｖは増幅係数と見なすことができる。また、

は増幅器飽和電力である。

ピークの非線形な歪みを低減するため、増幅器は出力バックオフ（ＯＢＯ）で駆動する。ＯＢＯは、増幅器飽和電力と増幅器の出力信号の電力との比として定義される。

他の更なる手段を伴うことなく、ＯＦＤＭ信号は、時々、振幅器飽和状態を超える場合がある。ＯＦＤＭ信号ｓ（ｔ）のダイナミックレンジを低減するため、クリッピング技術を使用してピーク振幅をカットすることができる。

図１０は、ＰＡＰＲを減少させるためにクリッピング技術を組み込んだＯＦＤＭ送信機のブロック図である。

図１０の送信機は、非特許文献２０に開示されているような非再帰的クリッピング（実線）を示している。また、送信機は、再帰的クリッピングを破線で示している。

図１０に示されている送信機は、ゼロパディングブロック１５０１の入力部に接続された出力部を有するデータシンボルソース１５００を備えている。ゼロパディングブロック１５０１は、逆高速フーリエ変換器（ＩＦＦＴ）１５０３に接続している。ＩＦＦＴの出力部は、高速フーリエ変換器（ＦＦＴ）１５０７に接続した出力部を有するクリッピングブロック１５０５に接続している。ＦＦＴ１５０７の出力部は、フィルタ１５０９に接続されており、フィルタ１５０９は、ＯＦＤＭ変調器１５１１に接続された出力部を有している。

再帰的クリッピングを使用すると、フィルタ１５０９によって提供されるフィルタ処理された信号は、ゼロパディングブロック１５０１にフィードバックされる。

サブキャリア

におけるデータシンボルは、最初に、ＩＦＦＴブロック１５０３を使用して時間領域信号に変換される。ＦＦＴの前のゼロパディングは、時間領域におけるオーバーサンプリングをもたらす。次に、信号がクリッピングレベルｘ_maxでクリッピングされる。クリッピング比ＣＲは次のように定義される。

クリッピングされた信号は、元の周波数領域に変換される。ＦＦＴ出力の最初のＮ個の要素は、振幅制限された時間信号に対応する新たなデータシンボルであるが、出力ベクトルの他の部分は、チャネルにおいてＯＯＢ放射として現れる相互変調積（ｉｎｔｅｒｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｔｓ）だけを含んでいる。これらの要素は、システムのフィルタリングブロック１５０９によって抑制される。

クリッピングの欠点は、当初のデータシンボルと新たなデータベクトルとの間のエラーである。この違いは、前述したＩＣＩである。

前述したクリッピングおよびシンボル毎のフィルタリングとは対照的に、再帰的クリッピングに関連付けられる反復的なクリッピングおよび周波数領域フィルタリングは、図１０に破線で示されている。クリッピングされた信号の振幅はピーク低減されるが、フィルタリングは全ての高周波を除去し、ピークが再生する。このため、クリッピングおよびフィルタリングを繰り返すことが有利かもしれない。したがって、フィルタ処理された信号は、図１０の破線で示されているようにフィードバックされる。任意の回数の反復が可能であるが、システムパラメータに応じて、殆どの場合、多くてもクリッピングおよびフィルタリングの１回の繰り返しが有利となることが、非特許文献２１において明らかにされている。

前述した技術に代わる技術は、先に述べたＡＣＥである。ＡＣＥの背後にある基本的な考え方は、一連の制約を適用しつつシンボル空間（信号空間領域）内でコンステレーションポイントを拡張するものとして要約することができる。制約により、シンボルが複素信号空間において決定ボーダーに近づくことを妨げる。

図１１は、ＡＣＥ技術を使用する送信機のブロック図である。

ＡＣＥ送信機は、出力部１６０１を有するＩＦＦＴ１６００に接続されたデータシンボルソース１５００を備えている。ＩＦＦＴ１６００は、逆フーリエ変換およびオーバーサンプリングを行なうとともに、図１０におけるゼロパディングブロック１５０１およびＩＦＦＴブロック１５０３と同じ機能を有している。出力部１６０１は、スイッチ１６０３を介して、減算器１６０５と、クリッピングブロック１６０７と、ＡＣＥ制約ブロック１６０９と、ＳＧＰブロック１６１１（ＳＧＰ＝スマートグラディエントプロジェクト）と、加算器１６１３に接続されている。

減算器１６０５の出力部は、ＡＣＥ制約ブロック１６０９に接続した出力部を有するＦＦＴ１６１５に接続されている。ＦＦＴ１６１５は、図１０におけるブロック１５０７および１５０９の演算に相当するフーリエ変換およびフィルタリングを行なう。ＡＣＥ制約ブロック１６０９は、ＩＦＦＴ１６１７に接続した出力部を有しており、ＩＦＦＴ１６１７は、乗算器１６１９に接続した出力部を有している。ＩＦＦＴ１６１７は、逆フーリエ変換およびオーバーサンプリングを行なう。乗算器１６１９は、ＳＧＰ１６１１の出力部が接続した更なる入力部を有している。ＳＧＰ１６１１は、ＩＦＦＴの出力部が接続した更なる入力部を有している。乗算器１６１９の出力部は、加算器１６１３の入力部に接続されている。加算器１６１３の出力部は、スイッチ１６２１を介して、インパルス整形ブロック１６２３に接続されている。

図１１に示されているＡＣＥ送信機は、スイッチ１６０３および１６２１が適切に切り換えられる際に、加算器１６１３の出力部と減算器１６１５の入力部とを接続するフィードバックループ１６２５を更に備えている。

前述した他のクリッピングと同様に、ＩＦＦＴ１６００により提供されるオーバーサンプリングされた時間信号は、クリッピングブロック１６０７によりクリッピングされる。特定の拡張方向だけが許容されるため、ＦＦＴ１６１５によりクリッピングされた信号部分分が周波数領域に変換される。この場合、ＡＣＥ制約ブロック１６０９において不要な拡張方向がゼロに設定される。元の時間領域に変換された後、ＩＦＦＴ１６１７によって提供される拡張ベクトルのμフォールト（μ−ｆａｕｌｔ）は、元のクリッピングされていない信号に対して加えられる。

重み係数μは、前述したスマートグラディエントプロジェクトアルゴリズムにより、次善（ｓｕｂ−ｏｐｔｉｍｕｍ）ではあるが、計算効率の良い方法で決定され、それにより、ピーク低減を実現することができる。ピークを更に低減するため、処理を数回繰り返すことができる。実際には、１回または２回繰り返すことが妥当であると思われる。

図１２Ａは、再帰的クリッピングの後におけるＣＲ＝３．１ｄＢでの信号空間コンステレーションを示している。再帰的クリッピングがほぼ白色ガウスノイズ状の信号をサブキャリアに対して重ね合わせ（ｓｕｐｅｒｐｏｓｅｓ）、ＡＣＥが干渉を整形し、それにより、信号点が決定ボーダーに近づかない。図１２Ｂは、ＣＲ＝５．０ｄＢにおけるＱＰＳＫ信号に関するＡＣＥ後の信号空間コンステレーションを示している。図１２Ｂに示されているように、許容しない拡張方向はゼロに設定されている。

信号点が決定ボーダーに近づく場合には、拡張方向が許容されない。図４Ａを参照すると、上部のサブキャリアはピーク低減に十分に寄与している。左上のサブキャリアだけが、虚数部分に寄与している。これは、拡張ベクトルの実数部分がゼロに設定されているからである。また、右下のサブキャリアだけが実数部分に寄与している。なぜなら、拡張ベクトルの虚数部分がゼロに設定されているからである。

例えばクリッピングレベルが非常に低い場合には、数個の信号点だけが直角（ｒｉｇｈｔ−ａｎｇｌｅｄ）になったエリア内に残存し、それにより、僅かな信号点だけしかＰＡＰＲ低減に寄与しない。しかしながら、許容されたエリア内に残存する信号点が少なければ少ないほど、実現できるＰＡＰＲ低減は不十分となり得る。クリッピングレベルが高くなると、より多くの信号点が許容エリア内に入るが、この場合にはＯＯＢ放射が増加し、それにより、隣接する周波数帯域の他の送信機が乱される。

Ｓ．Ｈ．Ｍｕｌｌｅｒ，Ｒ．Ｗ．Ｂａｕｍｌ，Ｒ．Ｆ．Ｈ．Ｆｉｓｃｈｅｒ，Ｊ．Ｂ．Ｈｕｂｅｒ、「ＯＦＤＭ ｗｉｔｈ Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｐｅａｋ−ｔｏ−Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏ ｂｙ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ」，Ａｎｎｕａｌｓ ｏｆ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第５２巻、Ｎｏ．１−２、１９９７年２月、ｐ．１−９ Ｓ．Ｈ．Ｍｕｌｌｅｒ、Ｊ．Ｂ．Ｈｕｂｅｒ、「Ａ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｐｅａｋ Ｐｏｗｅｒ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅｓ ｆｏｒ ＯＦＤＭ」，Ｐｒｏｃ．Ｏｆ Ｇｌｏｂｅｃｏｍ、１９９７年１１月、ｐ．１−５ Ａ．Ｅ．Ｊｏｎｅｓ，Ｔ．Ａ．Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ，Ｓ．Ｋ．Ｂａｒｔｏｎ、「Ｂｌｏｃｋ Ｃｏｄｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｅａｋ ｔｏ Ｍｅａｎ Ｅｎｖｅｌｏｐｅ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｃｈｅｍｅ」，Ｅｌ．Ｌｅｔｔ、第３０巻、Ｎｏ．２５、１９９４年１２月、ｐ．２０９８−２０９９ Ｈ．Ｓｃｈｍｉｄｔ、Ｋ．−Ｄ．Ｋａｍｍｅｙｅｒ、「Ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ Ｐｅａｋ ｔｏ Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｓｉｇｎａｌｓ ｂｙ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｕｂｃａｒｒｉｅｒ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ」，Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、１９９８年１月、ｐ．９３３−９３７ Ｅ．Ｌａｗｒｅｙ、Ｃ．Ｊ．Ｋｉｋｋｅｒｔ、「Ｐｅａｋ ｔｏ Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏｎ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ＯＦＤＭ Ｓｉｇｎａｌｓ Ｕｓｉｎｇ Ｐｅａｋ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｃａｒｒｉｅｒｓ」，Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、１９９９年８月、ｐ．７３７−７４０ Ｊ．Ｔｅｌｌａｄｏ、Ｊ．Ｍ．Ｃｉｏｆｆｉ、「Ｐｅａｋ Ｐｏｗｅｒ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」，Ｍｉｎｉ−Ｇｌｏｂｅｃｏｍ、１９９９年 Ｌ．Ｄ．Ｋａｂｕｌｅｐａ，Ｔ．Ｐｉｏｎｔｅｃｋ，Ａ．Ｇａｒｃｉｓ，Ｍ．Ｇｌｅｓｎｅｒ、「Ｄｅｓｉｇｎ Ｓｐａｃｅ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ＰＡＰＲ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．ＯＦＤＭ−Ｗｏｒｋｓｈｏｐ、第１巻、２００３年１０月、ｐ．１０８−１１２ Ｊ．Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ、「Ｐｅａｋ−ｔｏ−Ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｂｙ ｒｅｐｅａｔｅｄ ｃｌｉｐｐｉｎｇ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」，Ｅｌ．Ｌｅｔｔ，第３８巻、Ｎｏ．５、２００３年２月、ｐ．２４６−２４７ Ｈ．−Ｇ．Ｒｙｕ，Ｂ．−Ｉ Ｊｉｎ，Ｉ．−Ｂ．Ｋｉｍ、「ＰＡＰＲ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｓｏｆｔ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ ａｎｄ ＡＣＩ Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第４８巻、Ｎｏ．１、２００２年２月、ｐ．１７−２２ Ｍ．Ｐａｕｌｉ、Ｈ．− Ｐ．Ｋｕｃｈｅｎｂｅｃｋｅｒ、「Ｏｎ ｔｈｅ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｏｕｔ−ｏｆ−Ｂａｎｄ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＯＦＤＭ−Ｓｉｇｎａｌｓ」，Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第３巻、１９９８年、ｐ．１３０４−１３０８ Ｍ．Ｌａｍｐｅ、Ｈ．Ｒｏｈｌｉｎｇ、「Ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｏｕｔ−ｏｆ−ｂａｎｄ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｄｕｅ ｔｏ ｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｉｅｓ ｉｎ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ」，Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，第３巻、１９９９年５月、ｐ．２２５５−２２５９ Ａ．Ｋａｔｚ、「Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ：Ｒｅｄｕｃｉｎｇ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ｉｎ Ｐｏｗｅｒ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ」，ＩＥＥＥ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ｍａｇａｚｉｎｅ、第２巻、Ｎｏ．４、２００１年１２月、ｐ．３７−４９ Ｐ．Ｚｉｌｌｍａｎｎ，Ｈ．Ｎｕｓｚｋｏｗｓｋｉ，Ｇ．Ｐ．Ｆｅｔｔｗｅｉｓ、「Ａ Ｎｏｖｅｌ Ｒｅｃｅｉｖｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｃｌｉｐｐｅｄ ＯＦＤＭ Ｓｉｇｎａｌｓ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐ．ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，第３巻、２００３年１０月、ｐ．３８５−３８９ Ｘ，Ｗａｎｇ，Ｔ．Ｔ．Ｔｊｈｕｎｇ，Ｃ．Ｓ．Ｎｇ、「Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｅａｋ−ｔｏ Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏ ｏｆ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｃｏｍｐａｎｄｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ、第４５巻、Ｎｏ．３、１９９９年９月、ｐ．３０３−３０７ Ｄ．Ｋｉｍ、Ｇ．Ｌ．Ｓｔｕｂｅｒ、「Ｃｌｉｐｐｉｎｇ Ｎｏｉｓｅ Ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｂｙ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ−Ａｉｄｅｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ」，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ、第３巻、Ｎｏ．１、１９９９年１月、ｐ．４−６ Ｊ．Ｔｅｌｌａｄｏ，Ｌ．Ｍ．Ｃ．Ｈｏｏ，Ｊ．Ｍ．Ｃｉｏｆｆｉ、「Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｎｏｎｌｉｎｅａｒｌｙ Ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｓｙｍｂｏｌｓ ｂｙ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｄｅｃｏｄｉｎｇ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第５１巻、Ｎｏ．２、２００３年２月、ｐ．２１８−２２８ Ｂ．Ｓ．Ｋｒｏｎｇｏｌｄ、Ｄ．Ｌ．Ｊｏｎｅｓ、「ＰＡＲ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ ｖｉａ Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ、第４９巻、Ｎｏ．３、２００３年９月、ｐ．２５８−２６８ Ｊ．Ｔｅｌｌａｄｏ、Ｊ．Ｍ．Ｃｉｏｆｆｉ、「Ｐｅａｋ Ｐｏｗｅｒ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」，Ｍｉｎｉ−Ｇｌｏｂｅｃｏｍ，１９９９年 Ｈ．Ａｔａｒａｓｈｉ、Ｍ．Ｎａｋａｇａｗａ、「Ａ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｓｔ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ａ Ｐｏｓｔ−Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ Ｔｙｐｅ Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ Ｃｏｍｅｎｓａｔｏｒ ｏｆ ＯＦＤＭ Ｓｉｇｎａｌｓ」，ＩＥＩＣＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、第Ｅ８１−Ｂ巻、Ｎｏ．１２、１９９８年１２月、ｐ．２３３４−２３４２ Ｊ．Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ、「Ｎｅｗ ＯＦＤＭ Ｐｅａｋ−ｔｏ−Ａｖｅｒａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｍｅ」，Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，第１巻、２００１年春、ｐ．７５６−７６０ Ａ．Ｓａｕｌ、「Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｐｅａｋ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．ＯＦＤＭ−Ｗｏｒｋｓｈｏｐ、第１巻、２００３年９月、ｐ．１０３−１０７

本発明の目的は、送信信号の振幅ピークの低減に寄与するように、周波数領域において、数を増した複数のサブキャリアを用いて誤り信号を発生させるための概念を提供することである。

この目的は、請求項１に係る誤り信号を発生させる装置、請求項２３に係る送信信号を発生させる装置、請求項２４に係る誤り信号を発生させる方法、請求項２５に係る送信信号を発生させる方法、または、請求項２６に係るコンピュータプログラムにより達成される。

本発明は、入力信号の歪み部分に重み付けをすることにより誤り信号を得る際に、ピーク低減に寄与する誤り信号に含まれるサブキャリアの数を所定の量だけ増加させることができるという見地に基づいている。

例えば、時間領域信号である入力信号は、低減すべき信号ピークを含んでいる。信号ピークを低減するため、誤り信号と入力信号とを合成し、それにより、信号ピークが低減された送信信号が発生する。本発明によれば、最初に、歪ませることにより入力信号に基づいて誤り信号を発生させ、これにより、入力信号の歪み部分のサブキャリアに関連付けられた信号点のノイズ状の分布が生じる。

より具体的には、入力信号の時間周波数変換されたものは、現在使用されているマッピング方式または一般的には変調方式、例えばＱＡＭに関連付けられた、ある信号空間コンステレーションポイントへの複数の情報値のマッピングに関連付けられた複数のある信号空間コンステレーションポイントを含んでいる。歪ませた結果、入力信号の歪み部分は、信号空間領域にわたって少なくとも部分的に広がる信号空間コンステレーションポイントを含んでいる。入力信号の歪み部分に関連付けられた信号空間コンステレーションポイントの一部は、例えば、前述したＡＣＥ技術により使用される許容領域内にある。しかしながら、複数の他の信号空間コンステレーションポイントは、許容領域の範囲を越えている。前述したＡＣＥ技術は、受信機で誤った決定を行う確率を低減するために拡張方向をゼロに設定する。

本発明においては、望ましくない全ての拡張方向をゼロに設定するのではなく、歪み信号を得るために重み係数を使用して歪み部分に重み付けをし、それにより、重み付けをした後、望ましくない拡張方向が少なくなる。重み付けの演算はエネルギースケーリングに相当し、そのため、小さいクリッピング比に起因してエネルギーが低減した信号空間コンステレーションポイントの一部が、許容領域へ移動する。

本発明の利点は、クリッピング比を増加させることなく、ＰＡＰＲ低減に寄与する信号空間コンステレーションポイントの数を増加させることができるという点である。したがって、クリッピング比を非常に小さくすることができ、それにより、ＯＯＢ放射が減少すると同時に、必要な数の信号空間コンステレーションポイントが導入され、その結果、時間領域において、結果として得られる歪み信号が複数のノイズ状の成分を有する。そのため、例えば歪み信号と入力信号とを重ね合わせること（ｓｕｐｅｒｉｍｐｏｓｉｎｇ）により、信号ピークを低減することができる。

本発明は、ノイズ状の信号成分を発生させるために必要な歪み、例えばクリッピングによるダイナミックレンジの減少に関連付けられたエネルギー変化、例えばエネルギー損失またはエネルギー増加を補償するための一般的な概念を提供する。したがって、ＰＡＰＲ低減の性能を損なうことなく低いＯＯＢ放射を得るために、非常に小さいクリッピング比であっても使用することができる。

本発明の更なる態様においては、入力信号と誤り信号との間の相関が最小化されるように重み係数を選択することができる。例えば、重み係数は、入力信号と誤り信号との間の相関が減少するように、または、入力信号のスペクトル表現と誤り信号のスペクトル表現との間の相関が減少するように決定することができる。

本発明の更なる態様において、重み係数は、合成手法による解析に基づいて、または、例えばシミュレーションによって見つけられる誤り信号と入力信号とを無相関にする最適な重み係数が決定されるモンテカルロシミュレーションに基づいて決定することができる。

本発明の更なる態様において、重み係数は、例えば重み係数を含んだ誤り信号と入力信号との間の相関を最小化することにより、または、誤り信号のエネルギーを最小限に抑えることにより解析的に決定することができる。

本発明の更なる利点は、誤り信号と入力信号との間の相関の低下に起因して、ピーク低減に寄与する成分が理想的に入力信号と関連付けられないため、ピーク低減性能を高めることができるという点である。また、誤り信号と入力信号との間の相関の低下により、受信機において無相関信号成分を効果的に除去することができ、したがって、無相関信号成分がその後の検出プロセスに影響を与えないため、例えばビット誤り比に関してシステムの性能が向上する。

以下、図面を参照しながら、本発明の更なる実施形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態にしたがって入力信号に基づいて誤り信号を発生させる装置のブロック図である。

図１に示されている装置は、入力信号を入力する入力部１０１を備えている。入力部１０１は、歪ませる手段１０３の入力部に接続されている。歪ませる手段１０３は、重み付けをする手段１０５に接続された出力部を有しており、重み付けをする手段１０５は、コンバイナ１０７の入力部に接続された出力部を有している。コンバイナ１０７は、入力部１０１が接続した更なる入力部と、誤り信号を提供する出力部とを有している。

図１に示されている装置によって提供される誤り信号は、入力信号と比較して振幅ピークが低い、すなわち、単なる一例としてＰＡＰＲが低い送信信号を発生させるために使用できる。

歪ませる手段１０３は、入力信号の歪み部分を得るために、入力信号を歪ませる。例えば、歪ませる手段は、入力信号の振幅を制限する。または、歪ませる手段１０３は、制限関数を用いて入力信号に重み付けをするように構成されていてもよく、それにより、入力信号の振幅は、制限関数によって与えられる振幅制限曲線にしたがって制限される。更に、歪ませる手段は、入力信号をクリッピングすることができる。

更に、歪ませる手段は、例えばハードなリミッティング、ソフトなリミッティング（クリッピング）、ソフトなクリッピング、圧縮、もしくは、他のピーク低減技術を適用することにより、または、これらの組み合わせにより、入力信号の動き、例えばダイナミックレンジを低減するように構成することができる。

歪みにより、入力信号の歪み部分がエネルギー変化、例えばエネルギー損失を受ける場合がある。これは、振幅を制限する場合、振幅制限レベルが入力信号に含まれる最大ピーク振幅よりも小さいからである。エネルギー変化を少なくとも部分的に補償するため、重み付けをする手段１０５は、誤り信号を発生させるためにコンバイナ１０７により入力信号と合成する歪み信号を得るために、歪みに関連付けられたエネルギー損失の場合には１より大きい重み係数、または歪みに関連付けられたエネルギー増加の場合には１より大きい重み係数を用いて歪み部分に重み付けをする。しかしながら、入力信号は、歪み部分のエネルギーが増加するように歪ませることができる。この場合、重み係数は１より小さくてもよい。

重み付けをする手段１０５は、入力信号の歪み部分に重み係数を掛け合わせる乗算器を備えていてもよい。この乗算は、時間領域で行なうことができる。ここで、乗算器は、この場合、時間領域信号である入力信号の歪み部分に重み係数を掛け合わせる。代わりに、乗算は、周波数領域で行なうことができる。この場合、入力信号の歪み部分は、例えばフーリエ変換を使用して周波数領域へ変換され、入力信号の歪み部分のスペクトル値には、入力信号の歪み部分のフーリエ変換に関連付けられたスペクトル値の集合の場合と同じであることが好ましい重み係数が掛け合わされる。重み係数は、歪みに関連付けられたエネルギー変化によって決まることが好ましい。

重み付けをする手段１０５によって提供される歪み信号は、誤り信号を得るために、入力部１０１を介して提供される入力信号と合成される。コンバイナ１０７は、誤り信号を得るために入力信号と歪み信号との間の差分を決定する減算器を備えていてもよい。例えば、歪み信号を入力信号から差し引く。代わりに、入力信号を歪み信号から差し引いてもよい。加算器およびインバータを使用して減算を行なうことができるため、減算器は、例えば歪み信号を反転させるインバータと、入力信号と歪み信号の反転されたバージョンとを加える加算器とを備えていてもよく、またはその逆も同様である。

入力信号と歪み信号とが時間領域で合成される場合、誤り信号は時間領域信号または周波数領域信号である。周波数領域誤り信号を得るため、コンバイナ１０７は、周波数領域の誤り信号を得るために、減算器によって提供される信号を周波数領域へ変換する時間周波数変換器、例えばフーリエ変換器を更に備えていてもよい。

本発明の更なる態様において、コンバイナは、周波数領域信号を合成することができる。コンバイナ１０７に提供される信号の一つだけが時間領域信号である場合、他の信号は周波数領域信号であり、したがって、コンバイナ１０７は、時間領域信号を周波数領域へ変換する時間周波数変換器、例えばフーリエ変換器を更に備えていてもよい。両方の信号、すなわち、入力信号および歪み信号が時間領域信号である場合、コンバイナ１０７は、入力信号のスペクトル表現を提供する第１の時間周波数変換器と、歪み信号のスペクトル表現を提供する第２の時間周波数変換器と、誤り信号を得るために入力信号のスペクトル表現と歪み信号のスペクトル表現との間の差分を決定する減算器とを備えていてもよい。この場合、誤り信号は自動的に周波数領域で提供される。しかしながら、時間領域の誤り信号が必要な場合には、コンバイナは、誤り信号を時間領域へ変換する周波数時間変換器、例えばフーリエ逆変換器を更に備えていてもよい。

２つの時間周波数変換器を使用する代わりに、コンバイナ１０７は、フーリエ変換を順次行なうことができるようにするため、入力信号のスペクトル表現および歪み信号のスペクトル表現を提供する１つのフーリエ変換器だけを備えていてもよい。

重み付けをする手段１０５によって使用される重み係数は、歪ませる手段１０３によってもたらされるエネルギー変化が完全に補償されるように選択することができる。しかしながら、重み係数は、エネルギー変化が部分的にのみ補償されるように選択することもできる。重み係数は、歪ませる手段１０３によってもたらされる歪みの量に関連付けられた演算にしたがって選択することができる。この演算は、通常、経時的に変化する場合であっても既知であるからである。

図１の実施形態と同様に、図２に示されている装置は、歪ませる手段１０３とコンバイナ１０７との間に接続された重み付けをする手段２０１を備えている。重み付けをする手段２０１は、重み係数を受信する更なる入力部２０３を備えている。

この装置は、重み係数を提供する手段２０５を更に備えており、この手段２０５は、歪ませる手段１０３の出力部に接続された第１の入力部と、本発明に係る装置の入力部１０１に接続された第２の入力部とを有している。

図２に示されているように、重み付けをする手段２０１は、重み係数を提供する手段２０５によって提供された重み係数を受信する。例えば、重み係数を提供する手段２０５は、入力信号のエネルギーと入力信号の歪み部分のエネルギーとのエネルギー比に基づいて重み係数を計算する。代わりに、重み係数を提供する手段２０５は、入力信号の電力と入力信号の歪み部分の電力との比に基づいて重み係数を計算することもできる。重み係数の計算については以下で詳しく扱う。

本発明の更なる態様において、重み係数を提供する手段２０５は、例えば入力信号と誤り信号との間の相互相関が最小になるように入力信号および誤り信号を使用して重み係数を決定することができる。例えば、重み係数を決定する手段１０９は、例えば最小２乗法等のような統計上の最小化法を使用して重み係数を決定することができる。

重み係数を提供する手段２０５は、各入力信号、すなわち各シンボルに対して重み係数を適応的に決定することができる。本発明の更なる態様において、重み係数を決定する手段１０９は、ある送信セッションにおいて重み係数を１回決定することができる。

例えば、重み係数を提供する手段２０５は、入力信号と歪み部分との積または入力信号と歪み部分との積の期待値に基づいて重み係数を計算するように構成されている。

本発明の更なる態様において、重み係数を提供する手段２０５は、入力信号と誤り信号との相互相関の最小化、または入力信号のスペクトル表現と誤り信号のスペクトル表現との相互相関の最小化に基づいて重み係数を決定するように構成することができる。本発明の更なる態様において、重み係数を提供する手段２０５は、誤り信号のスペクトル表現のエネルギーを最小化することにより重み係数を決定することができる。この場合、誤り信号は本質的に重み係数を含んでいる。好ましくは、重み係数を提供する手段２０５は、入力信号と歪み部分の複素共役との積、または入力信号と歪み部分の複素共役との積の期待値に基づいて重み係数の期待値を決定することができる。複素数量（ｃｏｍｐｌｅｘ ｑｕａｎｔｉｔｙ）であることを考慮すると、積は、第１のベクトルと第２のベクトルの共役および転置（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｔｒａｎｓｐｏｓｅｄ）との間にあるということに注意すべきである。それにもかかわらず、積は、第１のベクトルおよび第２のベクトルに基づいている。

本発明の更なる態様において、重み係数を提供する手段２０５は、入力信号と歪み部分との積の実数部分、または入力信号と歪み部分との積の期待値の実数部分に基づいて重み係数を決定することができる。ＡＷＧＮ（ＡＷＧＮ＝加法的白色ガウスノイズ）チャネルを介したＮ個のサブキャリアによるコード化されていないマルチキャリア送信を一例として想定する。以下、プライム（’）は変数の実数部分を表わしており、ダブルプライム（”）は虚数部分を表わしている。まず初めに、表記を簡略化するため、サブキャリア数に関するインデックスｎを式中で省略できるように、１つのサブキャリアだけの信号を考慮する。

考慮するサブキャリア上で複素ＱＡＭシンボル

は、エネルギー

と共に送信される。

ピーク低減において、複素干渉項

は、送信機で加えられる。干渉のエネルギーは以下のようになる。

ピークが低減された信号

は、その後、等価なベースバンド周波数領域ＡＷＧＮチャネルを介して送信される。ここで、電力２Ｎ₀ｆ_sを伴うノイズＮ_AWGNが重畳（ｓｕｐｅｒｐｏｓｅｄ）される。ｆ_sは、システムのサンプリングレートである。例えばＨＰＡによって発生する信号の何らかの非線形な歪みが存在する場合、これは、受信機でほぼＡＷＧＮと見なすことができ、ノイズ電力Ｎ₀中に含まれることになる。受信したサブキャリア

は、その後、検出器で判定される。

当然ながら、サブキャリア上のビット誤り確率は、信号コンステレーションによって決まる。以下の導出は、任意の信号コンステレーションに関して行なうことができるが、以下では一例としてグレイマップ４ＱＡＭを考慮する。この場合、実数部分がシンボルの第１のビットを送信し、虚数部分がシンボルの第２のビットを送信する。したがって、この実施形態において、１つの信号空間コンステレーションポイントは、２ビットを送信する。この場合、送信されたビットＳ’＝ｄ’＋Δｄ’について受信されたビットＲ’が検出
（判定）されない確率は、正確には、

であり、Ｓ’＝−（ｄ’＋Δｄ’）が送信された場合も同様である。ｄ’に関するビット
誤り確率Ｐ_b’およびｄ”に関するビット誤り確率Ｐ_b”は、

となる。

以下では、全てのサブキャリアを考慮する。すなわち、キャリアの番号を表すためにインデックスｎを使用する。全てのサブキャリアが項Δｄ_nによって分布する場合、ＯＦＤ
Ｍシンボルの全エネルギーは以下のようになる。

各キャリアのビット誤り確率は以下のようになる。

上記式を用いると、全体のビット誤り確率は以下のようになる。

ＩＣＩ Δｄ_nの有利な分布を求めるためには、好ましくは、誤り確率Ｐ_bへの依存度
を想起しなければならない。そのためには、シナリオを簡略化するのが有益である。例えば、１つのサブキャリアに関してのみＩＣＩを許容するという近似、すなわち１つを除いて全てのサブキャリアに関してΔｄ_n＝０とすることにより、上記式中に現れる変数の数
を減らすことができる。そうすることにより、以下のように、１つの乱れたキャリアを用いたＯＦＤＭ信号のビット誤り確率が得られる。

図３Ａは、Ｎ＝１０２４個のサブキャリアに関する上記式のグラフ表示である。この場合、Ｅ_b／Ｎ₀＝１０ｄＢであり、送信されたＱＰＳＫシンボルＷＬＯＧはｄ＝（１＋ｊ）／√２である。歪まされていないＱＰＳＫシンボルΔｄ＝０の位置には星印が付けられ
ている。すなわち、ビット誤り確率の等高線プロットは、結果として得られるビット誤り確率に関連付けられた信号空間領域のエリア（領域）を決定する。

図３Ｂおよび図３Ｃにおいて、Ｅ_b／Ｎ₀＝５ｄＢおよびＥ_b／Ｎ₀＝０ｄＢは、それぞれパラメータとして使用されている。

図３Ｄは、大きなスケールのＥ_b／Ｎ₀＝１０ｄＢすなわち大きい歪みΔｄに関して、
図３Ａと同じ曲線を示している。等高線は同じビット誤り確率の位置を示しており、ｘ軸およびｙ軸はそれぞれ、歪まされたＱＰＳＫシンボルの実数部分ｄ’＋Δｄ’および虚数
部分ｄ”＋Δｄ”を示している。

前述した等高線プロットの解釈を見出すためには、歪みΔｄが誤り率に対して与える２
つの正反対の影響を考慮しなければならない。一方では、ＱＰＳＫシンボルに対応する４ＱＡＭシンボルが決定ボーダーに近づく場合、この特定のサブキャリアの決定を誤る確率が増加する。他方では、歪まされたサブキャリアにおいて費やされるエネルギーが更に小さくなる可能性があり、それにより、他の全てのサブキャリアが僅かに大きいエネルギーで送信して所与のＥ_s／Ｎ₀に適合するとともに、他のサブキャリアの誤り確率が改善するようになる。歪みΔｄが決定ボーダーから離れていく場合に関しても同じような議論を
行なうことができる。その場合、影響を受けたサブキャリアの誤り確率は減少し、一方、他のサブキャリアの誤り確率は僅かに悪くなる。

図３Ａに一例として示されているようにチャネルノイズ電力が弱い場合には、歪まされたサブキャリアにおけるビット誤り確率の増加の影響が、全体の誤り率を決定付ける。したがって、サブキャリアが決定ボーダーに対して非常に近づくことを回避することが有利である。一方、小さいＥ_s／Ｎ₀で送信する必要がある場合には、例えば図３Ｃに示されているように、歪まされたサブキャリアに関してあまり多くのエネルギー

を浪費しないことも重要であり、また、更に円形の歪み分布が有益である。図３Ｄから分かるように、Ｅ_s／Ｎ₀が比較的高い場合であっても、歪みΔｄについては限界がある。

本発明のピーク低減技術は、全ての歪まされたサブキャリアが図３Ａ〜図３Ｄに示されている曲線によって決定される領域（エリア）上または当該領域内に（ほぼ）位置するようにＩＣＩを整形することができるという事実を利用する。同時に、受信機のビット誤り率の悪化を制限することができる。

以下では、前述したアクティブコンステレーション拡張技術について詳細に検討する。

図１１に示されているように、クリッピングされた信号

がクリッピングされていない信号

から差し引かれることにより、クリッピングされた信号部分

が形成される。

係数Ｌでオーバーサンプリングされた信号のクリッピングされた信号部分は、周波数領域へ変換されると同時にフィルタ処理される。これは、以下の成分を有するサイズがＮｘＮＬのフーリエ行列を用いた乗算によって行なわれる。

これにより、以下のベクトル

が得られる。これは、周波数領域においてクリッピングされフィルタ処理された信号部分を含んでいる。

前述したように、減算は周波数領域で行なうこともできる。この場合、クリッピングされた信号

およびクリッピングされていない信号

を別々に変換するために、２つのＦＦＴおよびフィルタを行うブロックが使用される。

少しの間、以下において、本発明に係る重み係数

が１であると仮定する。ここで、ｌは入力信号の番号を表している。すなわち、入力信号は第ｌ番目の入力信号である。周波数領域においては、以下の結果が得られる。

図４Ａおよび図４Ｂは、クリッピング比が（１つのＱＰＳＫシンボルにつき）８ｄＢおよび０ｄＢにおける、クリッピングされた信号Ｘ_c ⁰に関連付けられた信号空間コンステレーションポイントを示している。図に示されているように、クリッピング比が高い場合には、ピーク低減のために使用できるエリア４０１内にいくつかのサブキャリアを見つけることができる（外側角部の点）。これとは逆に、クリッピング比が小さい場合には、殆どのサブキャリアは、許容されない拡張方向に対応している。既知のＡＣＥアルゴリズムによれば、許容できない全ての拡張方向はゼロに設定され、したがってピーク低減に寄与しない。より具体的には、エリア４０１内のサブキャリアがピーク低減に十分に寄与する。エリア４０２内のサブキャリアは、ピーク低減に寄与しない。エリア４０３内のサブキャリアだけが、虚数部分をもってピーク低減に寄与する。これは、拡張ベクトルの実数部分がゼロに設定されているからである。拡張ベクトルの虚数部分がゼロに設定されているため、エリア４０４内のサブキャリアだけが実数部分をもって寄与する。

しかしながら、低いＯＯＢ放射を実現しなければならない場合には、クリッピング比が小さいことが望ましい。その結果、既知のＡＣＥ技術は非常に低いＯＯＢ放射を実現できない。

図４Ｂから分かるように、小さいクリッピング比に関連する問題の理由は、クリッピングされフィルタ処理された信号の電力の低下である。電力の損失を補償するために本発明に係る重み係数

が導入される。重み係数は、電力の損失

の補償のために使用することができる。

本発明に係る重み係数の他の解釈は、クリッピングされた信号部分

（歪まされた信号部分）が、ｘ_cに対して無相関とならなければならないということである。すなわち、

である。

相関値がゼロではない場合、拡張ベクトル

は、高いピークを有する元のシンボルｘ^lによってバイアスがかけられる。そのため、バイアスも、低減されない高いピークを有する。

無相関のサブキャリアの数Ｎが大きい場合、入力ベクトルｘ^lは、少なくとも最初の反復においてガウス確率過程（Ｇａｕｓｓｉａｎ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓ）である。更に、

であり、クリッピングされた信号を以下のように表わすことができる。

ここで、ｎ_c ^lはノイズ成分であり、α^(l)は、クリッピング比およびｘ^lの統計的な特性に応じた定数であり、ｎ_c ^lはｘ^lに対して無相関である。すなわち、

である。

上記式を使用すると、相関がある場合に以下の式が得られる。

この項は、α^(l)＝１の場合、単にゼロである。この特性を得るため、以下のように重み係数を選択することができる。

すなわち、前記重み係数は、クリッピングされた信号部分および入力信号が無相関となるように選択される。

電力の損失を完全に補償する重み係数の別の選択は、以下のとおりである。

ここで、Ｘ^lは第ｌ番目の入力信号を表しており、

は入力信号の第ｌ番目の歪み部分を表しており、両方とも周波数領域におけるものである。また、ｘ^lは時間領域における第ｌ番目の入力信号を表している。演算子Ｈは転置および共役（ｔｒａｎｓｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｊｕｇａｔｉｏｎ）を表している。

前記重み係数を決定するためには、

を決定するべくもう１つのＦＦＴが各反復に対して必要である。

これにより、フーリエ変換に関する計算の複雑度が約５０％増加する。これ以上複雑になることを避けるため、フィルタリング演算に起因する電力の損失を無視することができる。この場合、重み係数を以下のように時間領域において計算することができる。

フィルタリングによる電力の損失は以下のように予測される。

したがって、重み係数

は、ほぼ同じ計算コストで

に関する前記式に更に近づくことになる。前記式において、ｘ_cは入力信号の歪み部分（例えばクリッピングされた部分）を表している。

シンボルごとに重み係数を計算する代わりに以下の式から前述したエネルギー比の期待値を計算すると、計算上の複雑度の更なる低減が可能になる。

クリッピング比が非常に小さい場合には、例えば定数係数ｋ^lを導入することにより前記重み係数を増加させることができる。

更なる定数係数ｋ^l＞１を使用すると、ピーク低減のために更なるサブキャリアを利用することができ、また、ｋ^l＜１の場合には、より少ないサブキャリアを使用することになる。ｋ^lに関する最適な値は、選択されたクリッピング比および目標とするＰＳＤのそれぞれによって決まる。また、重み係数は、反復番号ｌに応じて選択してもよい。以下では、本発明に係る更なる重み係数について説明する。ここで再び、ＡＣＥ技術について若干詳しく検討する。表記を更に簡単にするため、我々は、以下の式における全てのベクトルに関して反復インデックス

を省略する。また、クリッピングされた信号部分を決定する減算を周波数領域で行なうこともできる。図６に示されているように、クリッピングされた信号Ｘ_c＝Ｆ^Zｘ_cおよびクリッピングされていない信号Ｘ＝Ｆ^Zｘを個々に変換するためにはＦＦＴおよびフィルタを行うブロックが２つ必要である。差し当たり、図６において変数

が１であると仮定する。したがって、同じＣ_c＝Ｘ−Ｘ_cを得る。Ｆ^Zのインデックスｍ，ｎにおける要素は、ｅ^-j2π^mn/Nによって与えられる。

図４Ａおよび図４Ｂは、８ｄＢおよび０ｄＢのクリッピング比の場合のクリッピングされた信号Ｘ_c ⁰を視覚化している。クリッピング比が大きい場合には、ピーク低減のために使用できるいくつかのサブキャリアを見つけることができる。図４Ａの右上角部のサブキャリア（点）は、ピーク低減のために十分に利用できる。左上角部および右下角部のそれぞれにおけるサブキャリアに基づいて、直交位相部および同相部をそれぞれ利用できる。

しかしながら、図４Ｂの場合のようにクリッピング比が小さい場合には、殆どのサブキャリアは、許容されない拡張方向に対応している。前述したＡＣＥアルゴリズムによれば、許容できない全ての拡張方向はゼロに設定され、ピーク低減に寄与しない。しかしながら、低いＯＯＢ放射を実現しなければならない場合には、クリッピング比が小さいことが望ましい。その結果、改良されていないＡＣＥ技術は、非常に低いＯＯＢ放射を実現できない。

図４Ｂから分かるように、小さいクリッピング比に関連する問題の理由は、クリッピングされフィルタ処理された信号の電力の低下である。したがって、電力の損失

または同様に時間領域における電力の損失

を補償するために重み係数

を導入することを提案する。

図５および図６は、改良されたＡＣＥ技術における信号フローを示している。全ての式に対して

が成り立つ。

重み係数の他の解釈は、クリッピングされた信号部分ｃ_cが、ｘ_cに対して無相関となるべきであるということである。すなわち、

ということである。ここで、０_N×_Nは、サイズがＮ×Ｎで、全ての成分が０の行列である。相関がゼロではない場合、拡張ベクトル

は、高いピークを有する元のＯＦＤＭシンボルｘによってバイアスがかけられる。そのため、バイアスも、低減されない高いピークを有する。

時間領域において、

を求めることができる。

オーバーサンプリングの場合、すなわち、Ｌ＞１の場合、上記式は等価ではない。これは、Ｃ_cが、Ｃ_cをフーリエ変換したバージョンだけではなくフィルタ処理したバージョンでもあるからである。特に、フィルタはｘと相関がある成分を抑制する。

無相関のサブキャリアの数Ｎが大きい場合、入力ベクトルｘが少なくとも最初の反復においてガウス確率過程であることについては、例えば、非特許文献２２に記載されている。また、この文献には更にＥ｛ｘ｝＝０_NLの場合に、クリッピングされた信号を以下のように表わすことができることについても記載されている。

ここで、

は、クリッピング比およびｘの統計的な特性に応じた定数であり、ｎ_cはｘに対して無相関である。すなわち、

である。

上の式を用いると、相関関係について以下を得る。

この項は、

の場合、ゼロである。
Ｒ．Ｄｉｎｉｓ、Ａ．Ｇｕｓｍａｏ、「Ｏｎ ｔｈｅ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ＯＦＤＭ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」，Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，第５巻，１９９９年９月、ｐ．２９２３−２９２８

実際には、サブキャリアＮを限られた数しか有しておらず、また、相関がゼロであることに関する上記仮定はほぼ妥当であるにすぎない。また、前の反復におけるピーク低減は、振幅の必要なガウス分布を乱す。したがって、一般に、ゼロ相関を実現することは不可能である。最適な重み係数を決定するための手法は、以下の相関を最小化することである。

ここで、Ｔｒ｛・｝はトレース演算子である。上の式を用いると、

を解くことができ、実数の重み係数

を得ることができる。

興味深い点として、フィルタ処理されクリッピングされた信号部分の電力を周波数領域で最小化することにより、すなわち、

とすることにより、

について同じ結果が得られることに注目すべきである。

信号空間において、この結果は、クリッピングされた信号部分（図示せず）を得るために、全ての一連のクリッピングノイズを座標系の原点にシフトすることと解釈することができる。

前記重み係数の欠点は、元のＡＣＥアルゴリズムと比較して、Ｘ_cを決定するためにもう１回更なるＦＦＴが各反復において必要になるという点である。これにより、計算の複雑度が約５０％増加する。したがって、重み係数を決定するための更に簡単な方法が望まれる。これは、フィルタリング演算を無視することにより実現できる。この場合には、以下のように時間領域において重み係数を計算することができる。

計算の複雑度の更なる低減は、重み係数をシンボル毎に計算せずに単に定数期待値

を使用することにより可能となる。

クリッピング比が非常に小さい場合、ＡＣＥ技術は、非特許文献２３に記載されているように、全てにおいて適切な拡張ベクトルを見つけなければならないという問題を有している。
Ａ．Ｓａｕｌ、「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｆｏｒ Ｐｅａｋ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐ．ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．１，２００３年１０月、ｐ．３７−４１

この場合、重み係数

を詳しく調べることが興味深い。

定数係数ｋ＞１であることにより、更なるサブキャリアをピーク低減のために利用することができ、ｋ＜１の場合、使用するサブキャリアが少なくなる。しかしながら、相関はもはや最小限に抑えることができない。

更に、周波数領域信号をフィルタ処理し、時間領域信号をオーバーサンプリングすることができる。オーバーサンプリングレートＬ＝１という特定の場合においてのみ、オーバーサンプリングおよびフィルタリングは必要ではなくなる。

更なる態様において、本発明は、入力信号に基づいて送信信号を発生させる装置を提供する。ここで、入力信号は、マルチキャリア変調方式に起因する複数の周波数信号の重ね合わせにより生じる振幅ピークを含んでいる。この装置は、前述したように入力信号に基づいて誤り信号を発生させる装置と、処理された誤り信号を得るために誤り信号を処理するプロセッサと、振幅ピークが低減された送信信号を得るために、処理された誤り信号と入力信号とを合成するコンバイナとを備えている。

図５は、本発明の第１の実施形態に係る送信信号を発生させる装置を示している。

図１１に示されている装置とは異なり、図５の装置は、クリッピング要素１６０７の出力部と減算器１６０５の入力部との間に接続された乗算器５０１を備えている。また、乗算器５０１は更なる入力部５０３を備えている。

図５に示されているように、乗算器５０１は、入力信号の歪み部分に重み付けをするように構成されており、歪み部分はクリッピング要素１６０７によって提供される。重み係数は、乗算器５０１の更なる入力部５０３を介して提供され、前述したように予め記憶または予め計算することができる。減算器１６０５は、入力部１６０１を介して提供される入力信号から、重み付けをされた歪み部分（歪み信号）を減じることにより時間領域における誤り信号を提供する。クリッピング要素１６０７は前述した歪ませる手段に相当し、乗算器５０１は本発明に係る重み付けをする手段に備えられており、減算器１６０５は本発明に係るコンバイナに備えられている。

図５に示されている装置は、時間領域における誤り信号を発生させるように構成されている。誤り信号は、その後、周波数領域における誤り信号を得るためにＦＦＴ１６０５により変換されてフィルタ処理される。前述したように、歪み信号および入力信号の両方が、差分を計算する前に周波数領域で変換される場合には、誤り信号が周波数領域において直接提供されてもよい。

時間領域信号である送信信号は、加算器１６１３の出力部を介して提供される。この場合、加算器１６１３は、乗算器１６１９によって提供される、処理された誤り信号と入力信号とを合成して送信信号を得るコンバイナの一実施形態であり、送信信号はその後にインパルス整形器１６２３によって整形される。

本発明に係るプロセッサは、要素１６０９、１６１１、１６１３、１６１７、１６１９、および１６２３を更に備えているという点に注意すべきである。

図６は、本発明の更なる実施形態に係る誤り信号を発生させる装置の一実施形態を示している。

図５に示されている装置とは異なり、図６の装置は、振幅制限要素１６０７と乗算器５０１との間に接続された第１のＦＦＴ６０１を備えている。また、この装置は、入力信号が提供される装置の入力部６０５と減算器１６０５との間に接続された第２のＦＦＴ６０３を備えている。

第１のＦＦＴ６０１は、振幅制限要素１６０７によって提供される入力信号の歪み部分を周波数領域に変換するように構成されている。振幅制限要素１６０７は、一例として振幅のクリッピングを行なうように構成されている。したがって、第２のＦＦＴ６０３は、入力信号を周波数領域へ変換するように構成されている。図６に示されているように、乗算器５０１は、振幅制限要素１６０７によって提供される（例えば振幅制限された）歪み部分のスペクトル表現の値に対して重み係数を掛け合わせるように構成されている。第１および第２のＦＦＴが更にフィルタリングを行なうことができる。

乗算器５０１は、周波数領域の歪み信号を提供する。ここで、スペクトル値に対応するその係数は、同じ重み係数によって重み付けをされる。減算器１６０５は、周波数領域の歪み信号を、ＦＦＴ６０３によって提供される入力信号のスペクトル表現から減ずることにより、周波数領域における誤り信号を直接提供するように構成されている。

前述したように、クリッピングノイズの分布はＢＥＲに影響を与える。図１２Ｂに示されている従来技術のＡＣＥ技術の分布は、比較的大きいＥ_b／Ｎ₀について図３Ａに示されている理論的な分布にほぼ対応している。一方、ノイズ電力が２つのシンボル間の最小距離との関係で更に強くなる場合、例えば、１６ＱＡＭ変調またはそれ以上のものが使用される場合には、図３Ｂおよび図３Ｃに示されているノイズ分布に類似する異なるノイズ分布により、性能が更に良くなる場合がある。また、非常に低いＯＯＢ放射が求められている場合には、非常に低いクリッピング比を選択しなければならず、そのため、クリッピングノイズ電力はかなり高い。したがって、図３Ｄに示されている直角ノイズ分布が、最適な選択とはならない場合がある。それ故、本発明は、例えばマルチキャリア信号の誤り率の合計を最小にするクリッピングノイズ分布を提供するための概念を提供する。

図７は、本発明の更なる実施形態に係る送信信号を発生させる装置を示している。

図５の実施形態とは異なり、図７に示されている装置は、誤り信号を得るために、ＦＦＴ１６１５によって提供される予備誤り信号（ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ ｅｒｒｏｒ ｓｉｇｎａｌ）を処理する手段７０１を備えている。本発明に係るプロセッサに備えられている、処理する手段７０１は、ＦＦＴ１６１５とＩＦＦＴ１６１７との間に接続されている。すなわち、手段７０１はＡＣＥ制約ブロック１６０９に取って代わるものである。

処理する手段７０１は、周波数領域の誤り信号を得るために、ＦＦＴ１６１５によって提供される一連の予備誤り信号値の中のある予備誤り信号値を変化させるように構成されている。誤り信号は、その後、ＩＦＦＴ１６１７によって時間領域に変換される。図７に示されているように、処理する手段７０１は、予備誤り信号値の大きさをクリッピングすることができる。処理する手段は、信号、例えばマルチキャリア信号の誤り率の合計が低減するように予備誤り信号を変化させることができる。例えば、（複素）誤り信号値が、所定の一連の値の中にあってもよい。所定の一連の値は、一例として、所定の値の範囲から得ることができる。

例えば、処理する手段は、誤り信号値が所定の値の範囲内に存在するように予備誤り信号値を変化させることができる。この場合、所定の値の範囲は、一例として、図３Ａ〜図３Ｄに示されている誤り確率の計算から得ることができる。

図５に示されている実施形態と比較して、周波数領域におけるＡＣＥ制約は、周波数領域における予備誤り信号値の処理に置き換えられている。例えば、周波数領域におけるＡＣＥ制約は、周波数領域においてクリッピングされた信号部分をクリップングすることに置き換えられている。ここで、クリッピングされた信号部分は、予備誤り信号に相当するものである。この例によれば、全てのサブキャリアにおけるクリッピングノイズ電力が、効果的に制限される。加算器１６１３の出力部において結果として得られる信号空間コンステレーションポイントの分布、すなわち、乗算器１６１９によって提供される時間領域の誤り信号のバージョンと入力信号とを合成した後の信号空間コンステレーションポイントの分布は、円形である。

クリッピングノイズの分布は、受信機における誤り率に対して何らかの影響を与える。クリッピングノイズを整形することにより、ピーク低減を可能にする一方で良好な誤り率を期待できる信号コンステレーションを得ることができる。

ある特定の場合におけるこの考えの１つの具体的な実施例が図７に示されている。図５と比べて、周波数領域におけるＡＣＥ制約が、周波数領域におけるクリッピングされた信号部分のクリッピングに置き換えられていることが分かる。これにより、全てのサブキャリアのクリッピングノイズ電力が効果的に制限される。この結果得られる信号コンステレーションは、図８に示されているように円形である。

直角分布に優る、例えば円形分布の更なる利点は、良好な歪みベクトル

を決定する反復プロセス中に、ピークを最適に消すにはあまりにも大きい歪み項が、前の反復によって生じた場合に、一部のサブキャリアによってステップバックすることができるという点である。ステップバックとは、歪まされたＱＡＭシンボルが自動的に信号平面における歪みのない位置に近づき、｜Δｄ｜が減少することを意味している。更に、全て
のサブキャリアをピーク低減のために利用できる。これは、１６ＱＡＭ以上のコンステレーションを伴うＡＣＥにおいては不可能である。これらの２つの特性は本発明の技術においても不可欠となる。これについては、ＱＰＳＫマッピング（変調）の場合に関する次の節で紹介する。図８に示されているように、処理する手段は、信号空間領域内で円形分布が生じるように大きさを制限することにより予備信号誤り値を変化させる。しかしながら、分布は、矩形または前述した誤り確率曲線によって決まる形状である。

直角分布と比較したときの例えば円形分布の更なる利点は、良好な歪みベクトル

を決定する反復プロセス中に、ピークを最適に消すにはあまりにも大きい歪み項が、前の反復によって生じた場合に、一部のサブキャリアによってステップバックすることができるという点である。ステップバックとは、歪まされたＱＡＭ（ＱＰＳＫ）シンボルが自動的に信号平面（信号空間領域）における歪みのない位置に近づき、｜Δｄ｜が減少するこ
とを意味している。更に、全てのサブキャリアをピーク低減のために利用できる。これは、単なる一例であるが、１６ＱＡＭ以上のコンステレーションを伴う従来のＡＣＥアプローチでは不可能である。

一般に、ＡＣＥ制約を他の制約に置き換えることにより、クリッピングノイズの円形分布以外の分布を得ることができる。例えば、１６ＱＡＭ以上のマッピングの内部シンボルにおいて円形コンステレーションを使用することができ、また、外部シンボルにおいて通常のＡＣＥ制約を使用することができる。ここで、用語「内部シンボル」とは、マッピング方式が使用する信号空間コンステレーションポイントの中で最も小さいものに関連付けられる信号空間コンステレーションポイントのことである。したがって、用語「外部シンボル」とは、内部シンボルの大きさよりも大きい信号空間コンステレーションポイントのことである。

更に、クリッピングノイズに関して矩形コンステレーションを使用することができる。矩形コンステレーションは、クリッピングノイズの実数部分および虚数部分を別個にクリッピングすることにより、円形コンステレーションよりも低い計算複雑度で得ることができる。一般的に言えば、予備誤り信号値の実数部分および虚数部分をそれぞれ別個に処理することにより、円形コンステレーションとは異なるコンステレーションを得ることができる。

本発明の更なる態様においては、サブキャリア毎に異なる制約を使用することができる。特に、変調方式（マッピング方式）が、時間と周波数のうちのいずれかまたは両方によって変化する適応変調の場合、信号マッピングにしたがって予備誤り信号値

をクリッピングするための（例えば円形分布の場合の）クリッピングレベルは、例えば１６ＱＡＭを伴うサブキャリアにおいては低いクリッピングレベルを使用し、ＱＰＳＫを伴うサブキャリアにおいては高い異なるクリッピングレベルを使用することにより選択することができる。しかしながら、予備誤り信号値を具体的に処理してもよく、それにより、異なる分布を得ることができる。

無論、これは、使用されないサブキャリアに関してクリッピングノイズの制限が行なわれない場合を含んでいる。

更に適応化は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、ＢＥＲの目標値などのサービス品質（ＱＯＳ）要件、他の基準または基準の組み合わせに関して行なうことができる。このような基準の１つとして、例えば、利用可能な帯域幅または時間遅延がある。

本発明に係る改良版ＡＣＥ技術および本発明に係るクリッピング技術の性能を、前述した３つの従来のクリッピング技術と比較する。性能比較は、非特許文献２４および非特許文献２５に記載されているような方法で行う。
Ａ．Ｓａｕｌによる「Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｐｅａｋ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．ＯＦＤＭ−Ｗｏｒｋｓｈｏｐ、第１巻、２００３年９月、ｐ．１０３−１０７ Ａ．Ｓａｕｌ、「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｃｌｉｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｆｏｒ Ｐｅａｋ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ」，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐ．ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，第１巻、２００３年１０月、ｐ．３７−４１

したがって、ＯＯＢ放射およびＩＣＩに対する影響を詳しく調べるために、送信システムの等価なデジタルベースバンドモデルをシミュレーションし、２つの測定を行う。

ＯＯＢ放射を評価するため、ＨＰＡによる歪みの後に、変調されピーク低減された信号のＰＳＤを推定する。更に、ＡＷＧＮチャネルを介して歪み信号が送信されるとともに、従来のＯＦＤＭ受信機の出力部におけるコード化されていないＢＥＲを測定する。この測定は、幾つかのクリッピング比において反復される。結果を比較するには、正規化周波数ｆ／ｆ_s＝０．６におけるＰＳＤおよび例えば１０^-3または１０^-4といった目標とするＢＥＲを得るために必要なＥ_b／Ｎ₀を見れば十分である。

システムパラメータは以下のようにして選択する。送信方式は、サブキャリアの数としてＮ＝１０２４を使用するＯＦＤＭである。シンボルマッピングは、チャネルコーディングを伴わないＱＰＳＫ、１６ＱＡＭおよび６４ＱＡＭである。チャネルはＡＷＧＮチャネルであると仮定する。この場合、オーバーサンプリングレート（クリッピング）は２に等しい。ＲａｐｐのＳＳＰＡ（ｐ＝１０）にしたがって増幅モデルを選択する。出力バックオフはＯＢＯ＝６ｄＢである。ガードインターバルは１１．１％に等しく、ロールオフ係数は１１．１％である。ミスマッチングは０．４ｄＢに等しい。ここで、目標とするビット誤り率は１０^-3および１０^-4である。正規化周波数はｆ／ｆ_s＝０．６であり、クリッピング比はＣＲ＝０ｄＢ．．．１２ｄＢである。

シミュレーションにおいて前述の選択されたパラメータは、全てのクリッピング技術において共通である。また、再帰的クリッピングにおいては、考慮するシナリオにとって最適であると見なされる２回の反復を選択する。ＡＣＥおよび改良版ＡＣＥにおいては、最大で３回の反復が使用され、更なる反復は、低いＰＳＤにおいて僅かな性能の向上をもたらす。本発明のクリッピング技術は、本発明に係る処理する手段によって行なわれるため、ＱＰＳＫマッピングにおいては最大で３回の反復を選択する。１６ＱＡＭおよび６４ＱＡＭマッピングにおいては、性能の向上の殆どが２回の反復の後に既に得られているため、２回の反復だけを使用する。

全ての手法の計算の複雑度は主にＦＦＴの回数によって決まるため、ＦＦＴの数は反復回数の２倍となることもある。この点で、非再帰的クリッピングは、１回の反復に対応する。１回の反復は、ピーク低減処理を反復しないことを意味している。

図９Ａは、ＢＥＲ目標値１０^-3およびＱＰＳＫ送信における性能比較を示している。ｙ軸は、正規化周波数ｆ／ｆ_s＝０．６におけるＰＳＤを表しており、ｘ軸は、目標ＢＥＲ＝１０^-3の条件下での歪みのない送信に対する損失ΔＥ_b／Ｎ₀を表している。全ての曲
線が集まるプロットの左上角は、最も高いクリッピング比ＣＲ＝１２ｄＢに相当する。曲線を更に低いＰＳＤおよび

における更に大きい損失へと辿ると、クリッピング比が減少する。

つまり、この時点で、従来のＡＣＥ技術が、再帰的クリッピングよりも僅かに良好な性能をもって約−６２ｄＢという最も低いＰＳＤを実現するのが分かる。本発明に係る改良されたＡＣＥ技術は、ＰＳＤ＝−６２ｄＢにおいて僅かに良好な性能を実現するとともに、再帰的クリッピングよりも良好な性能をもって最大でＰＳＤ＝−７０ｄＢを実現することができる。再帰的クリッピング技術は、ＰＳＤ＝−７０ｄＢとＰＳＤ＝−７７ｄＢとの間で最良の性能を有している。特に、−７７ｄＢ未満のＰＳＤの場合、本発明のクリッピング技術は、ΔＥ_b／Ｎ₀＞１．８ｄＢの損失において、他の全ての技術よりも性能が優
れている。

更に低い目標ＢＥＲ＝１０^-4においては、図９Ｂに示されているように、本発明に係る改良されたＡＣＥ技術および本発明に係るクリッピング技術が、調査した全ての従来技術よりも良好に機能している。特定のクリッピング比において同じＯＯＢ放射を実現することができるが、再帰的および非再帰的クリッピング技術では、誤り信号の整形に関連する本発明に係るクリッピング技術およびＡＣＥ技術のそれぞれよりもＥ_b／Ｎ₀が大きく低下している。この場合、クリッピングノイズ分布は、低いＰＳＤ要件および高いＰＳＤ要件のそれぞれにおいて最適化されている。

図９Ｃは、目標ＢＥＲ＝１０^-3および１６ＱＡＭ送信における比較を示している。ＡＣＥ技術は、ピーク低減のために一部のサブキャリアしか使用できないため、優れた性能を得ることはできない。また、シンボル間の最小距離が小さいことにより、クリッピングノイズの直角分布はあまり良好ではない。一方、本発明に係るクリッピング技術は、この事実を考慮し、このシナリオにおいて２番目に良い技術、つまり再帰的クリッピングよりも、例えば約０．５ｄＢほど良好なＥ_b／Ｎ₀をＰＳＤ＝−８５ｄＢの場合に実現している。

目標ＢＥＲ＝１０^-4において、本発明に係るクリッピング技術の性能の向上は非常に高く、これについては図９Ｅに示されている。調査したクリッピング技術によれば、これら困難な状況下であってもＰＳＤ＝−６５ｄＢ以下を実現できるのは、たった１つである。しかしながら、調査した技術の全てにおいて、数デシベルという著しいＥ_b／Ｎ₀の損失が生じる。また、本発明に係る改良されたＡＣＥ技術は、ＰＳＤ＜−５０ｄＢにおいて、従来技術よりも最大で０．５ｄＢ有利なＥ_b／Ｎ₀を有している。

図９Ｅは、６４ＱＡＭ送信方式の性能を示している。図から分かるように、既に目標ＢＥＲ＝１０^-3においては、調査した全ての技術に関して、Ｅ_b／Ｎ₀が大きく低下している。本発明に係るクリッピング技術は、調査した他の全ての技術よりも良好な性能を有しているが、ＰＤＳの低下はほんの僅かである。例えば、ＰＳＤ＝−４５ｄＢでは、本発明に係るクリッピング技術においてさえも、歪みのない送信と比べて、ΔＥ_b／Ｎ₀＝６ｄ
Ｂを超える損失が依然として存在する。

図９Ｆは、様々な重み係数における性能比較を示しており、図９Ｇは、一定の重み係数を用いた重み付けの場合の性能比較を示しており、図９Ｈは、反復回数に応じた性能比較を示している。

本発明は、前述したアクティブコンステレーション拡張技術の性能を向上させるために、クリッピングされた信号（一般には、歪み信号部分）のための重み係数を導入している。特に、重み係数の選択方法に関して、４つの特定の方法が提供されている。また、マルチキャリア信号の全誤り率を最小にするため、クリッピングノイズの整形をサブキャリア毎に行なうことができる。サブキャリア毎のクリッピングノイズの整形は、サブキャリア毎に異なる特定の形状（特定の所定のエリア）に関して行うことができる。また、前述した形状は、特定のサブキャリアにおける変調度を表す文字（ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ａｌｐｈａｂｅｔ）、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、またはサービス品質（ＱＯＳ）すなわち目標とする誤り率に対して適応させることができ、これらの３つの可能性の組み合わせまたは他の要件に対して適応させることもできる。

更に本発明は、ノイズ電力、すなわちサブキャリア毎のクリッピング信号部分分の電力を制限することにより、クリッピングノイズ、すなわちクリッピングされた信号部分（歪み部分）を整形するための概念を提供する。また、サブキャリア毎のノイズ電力は、周波数領域でノイズをクリッピングすることにより制限することができる。本発明に係るクリッピング技術は、前述した重み係数、クリッピングノイズの整形、例えばスマートグラディエントプロジェクトアルゴリズムによるクリッピングノイズの重み付け、または再帰的信号処理による反復的なピーク低減を含むことができる。

本発明の概念は、低い帯域外放射、質の良い送信、コスト低減をもたらす無線周波数部の設計に対する少ない要件、空間の削減および消費電力の低減に寄与する。他のクリッピング技術と比較して、特に本発明の改良は、スペクトルマスクが制限されている場合に、ＢＥＲに対して高い要件と、多数のサブキャリアおよび多数の信号マッピング点、例えば１６ＱＡＭに対応する高いデータレートとをもたらす。本発明の概念は、無線通信の他の分野、広帯域アクセスシステム、マルチキャリアシステム、送信機設計、非線形性、ピーク電力低減、クリッピング技術などにおいて使用することができる。

本発明においては、オーバーサンプリングおよびフィルタリングが行なわれる。オーバーサンプリングは、ピークを見つけるために使用されることが好ましい。これは、オーバーサンプリングを行わないと、アナログ信号中に存在する一部のピークが、時間離散信号により消滅してしまうからである。オーバーサンプリングによって、アナログ信号が概算され、より多くのピークを見つけることができる。フィルタはオーバーサンプリングの後に行われる。オーバーサンプリングを行わないと、例えば図５のクリッピングブロック１６０７によって行なわれるダイナミックレンジの低減は、キャリア間干渉（ＩＣＩ）のみを生み出す。オーバーサンプリングを用いると、ダイナミックレンジの低減は、フィルタ処理される帯域外放射およびＩＣＩを生み出す。

更に、本発明の方法の特定の実施要件に応じて、本発明の方法をハードウェアまたはソフトウェアにおいて実施することができる。実施は、デジタル記憶媒体、特に電子的に読み取り可能な制御信号が記憶され、且つ本発明の方法が実行できるようにプログラム可能なコンピュータシステムと協働できるディスクまたはＣＤを使用して行なうことができる。したがって、一般に、本発明は、プログラムコードが機械的に読み取り可能なキャリア上に記憶されているコンピュータプログラム製品であり、前記プログラムコードは、コンピュータ上で本発明の方法を実行するように構成されている。したがって、言い換えると、本発明の方法は、コンピュータ上で本発明の方法を実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。

入力信号に基づいて誤り信号を発生させる本発明の第１の実施形態に係る装置のブロック図である。 入力信号に基づいて誤り信号を発生させる本発明の更なる実施形態に係る装置のブロック図である。 信号空間領域内のビット誤り確率の図である。 図４Ａおよび図４Ｂは、信号空間コンステレーションポイントの分布を示している。 入力信号に基づいて送信信号を発生させる本発明の第１の実施形態に係る装置のブロック図である。 入力信号に基づいて誤り信号を発生させる本発明の更なる実施形態に係る装置のブロック図である。 入力信号に基づいて送信信号を発生させる本発明の更なる実施形態に係る装置のブロック図である。 信号空間コンステレーションポイントの分布を示している。 性能比較結果を示している。 従来のＰＡＰＲ技術のブロック図である。 従来のＡＣＥ技術のブロック図である。 図１２Ａおよび図１２Ｂは、信号空間コンステレーションポイントの分布を示している。

Claims (26)

1. 入力信号に基づいて誤り信号を発生させる装置であって、前記入力信号は信号ピークを含むものであり、前記誤り信号は、低減された信号ピークを有する送信信号を発生させるために前記入力信号と合成されるものであり、
   前記入力信号の歪み部分を得るために、前記入力信号を歪ませる手段（１０３）と、
   歪み信号を得るために、重み係数を用いて前記歪み部分に重み付けをする手段（１０５、２０１）と、
   前記誤り信号を得るために、前記入力信号と前記歪み信号とを合成するコンバイナ（１０７）と
   を備える装置。
2. 前記歪ませる手段（１０３）は、前記入力信号の振幅を制限するものである、請求項１に記載の装置。
3. 前記重み付けをする手段（１０５、２０１）は、前記入力信号の前記歪み部分に前記重み係数を掛け合わせる乗算器を備えるものである、請求項１または２に記載の装置。
4. 前記重み係数は、前記歪みに関連付けられたエネルギー変化に依存するものである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の装置。
5. 重み係数を提供する手段（２０５）を更に備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の装置。
6. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、前記入力信号のエネルギーと前記入力信号の前記歪み部分のエネルギーとのエネルギー比、または、前記入力信号の電力と前記入力信号の前記歪み部分の電力との電力比に基づいて前記重み係数を計算するものである、請求項５に記載の装置。
7. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
   

   

   に基づいて第ｌ番目の入力信号に対する重み係数
   

   

   を計算するものであって、Ｘ^ｌは前記第ｌ番目の入力信号ｘ^ｌの時間周波数変換されたものを表しており、
   

   

   は前記入力信号の第ｌ番目の歪み部分ｘ_ｃ ^ｌの時間周波数変換されたものを表しており、Ｌはオーバーサンプリング係数であり、Ｎはサブキャリアの数であり、Ｈは転置および共役を表すものである、請求項６に記載の装置。
8. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
   

   

   に基づいて第ｌ番目の入力信号ｘ^ｌの重み係数
   

   

   を計算するものであって、ｘ_ｃ ^ｌは前記入力信号の第ｌ番目の歪み部分を表すものである、請求項６に記載の装置。
9. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
   

   

   に基づいて前記エネルギー比の期待値から重み係数
   

   

   を計算するものであって、Ｘ^ｌは第ｌ番目の入力信号ｘ^ｌの時間周波数変換されたものを表しており、
   

   

   は前記入力信号の第ｌ番目の歪み部分ｘ_ｃ ^ｌの時間周波数変換されたものを表しており、Ｌはオーバーサンプリング係数であり、Ｎはサブキャリアの数であり、Ｈは転置および共役を表しており、Ｅは期待値演算子を表すものである、請求項６に記載の装置。
10. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
    

    

    に基づいて前記エネルギー比の期待値から重み係数
    

    

    を計算するものであって、Ｘ^ｌは第ｌ番目の入力信号ｘ^ｌの時間周波数変換されたものを表しており、
    

    

    は前記入力信号の第ｌ番目の歪み部分ｘ_ｃ ^ｌの時間周波数変換されたものを表しており、Ｌはオーバーサンプリング係数であり、Ｎはサブキャリアの数であり、Ｈは転置および共役を表しており、Ｅは期待値演算子を表すものである、請求項６に記載の装置。
11. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、前記重み係数として更なる重み係数を得るために、定数を用いて前記重み係数に重み付けをするものである、請求項６〜１０のいずれか一項に記載の装置。
12. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、前記入力信号および前記歪み部分に基づく積、または、前記入力信号および前記歪み部分に基づく積の期待値に基づいて前記重み係数を決定するものである、請求項６に記載の装置。
13. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、前記入力信号および前記歪み部分に基づく積の実数部分、または、前記入力信号および前記歪み部分に基づく積の期待値の実数部分に基づいて前記重み係数を決定するものである、請求項１２に記載の装置。
14. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
    

    

    に基づいて第ｌ番目の入力信号から重み係数
    

    

    を決定するものであって、Ｘは前記入力信号のスペクトル表現を表しており、Ｘ_ｃは前記歪み部分のスペクトル表現を表しており、または、
    前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
    

    

    に基づいて時間領域における重み係数
    

    

    を決定するものであって、ｘは時間領域における入力信号を表しており、ｘ_ｃは前記歪み部分を表すものである、
    請求項１２または１３に記載の装置。
15. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
    

    

    に基づいて第ｌ番目の入力信号に対する重み係数
    

    

    を決定するものであって、Ｘは前記入力信号のスペクトル表現を表しており、Ｘ_ｃは前記歪み部分のスペクトル表現を表しており、Ｈはエルミート演算子を表しており、Ｅは期待値演算子を表すものである、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の装置。
16. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、
    

    

    に基づいて重み係数
    

    

    を決定するものであって、ｋは定数係数である、請求項１５に記載の装置。
17. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、前記入力信号と前記誤り信号との相互相関の最小化、または、前記入力信号のスペクトル表現と前記誤り信号のスペクトル表現との相互相関の最小化に基づいて前記重み係数を決定するものである、請求項１２〜１６のいずれか一項に記載の装置。
18. 前記重み係数を提供する手段（２０５）は、前記誤り信号のスペクトル表現のエネルギーを最小化することにより前記重み係数を決定するものである、請求項１２〜１７のいずれか一項に記載の装置。
19. 前記コンバイナ（１０７）は、前記誤り信号を得るために前記入力信号と前記歪み信号との差分を決定する減算器を備えるものである、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の装置。
20. 前記コンバイナ（１０７）は、
    前記入力信号のスペクトル表現を提供する第１の時間周波数変換器と、
    前記歪み信号のスペクトル表現を提供する第２の時間周波数変換器と、
    前記誤り信号を得るために、前記入力信号のスペクトル表現と前記歪み信号のスペクトル表現との差分を決定する減算器と
    を備えるものである、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の装置。
21. 前記第１の時間周波数変換器および前記第２の時間周波数変換器はフーリエ変換器である、請求項２０に記載の装置。
22. 前記コンバイナ（１０７）は、
    前記入力信号のスペクトル表現を提供し、前記歪み信号のスペクトル表現を提供するフーリエ変換器と、
    前記誤り信号を得るために、前記歪み信号のスペクトル表現と前記入力信号のスペクトル表現との差分を決定する減算器と
    を備えるものである、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の装置。
23. 入力信号に基づいて送信信号を発生させる装置であって、前記入力信号は、マルチキャリア変調スキームに起因する複数の周波数信号の重畳により生じる振幅ピークを含むものであり、
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の、前記入力信号に基づいて誤り信号を発生させる装置と、
    処理された誤り信号を得るために、前記誤り信号を処理するプロセッサと、
    低減された振幅ピークを有する前記送信信号を得るために、前記処理された誤り信号を前記入力信号と合成するコンバイナと
    を備える装置。
24. 入力信号に基づいて誤り信号を発生させる方法であって、前記入力信号は信号ピークを含むものであり、前記誤り信号は、低減された信号ピークを有する送信信号を発生させるために前記入力信号と合成されるものであり、
    前記入力信号の歪み部分を得るために、前記入力信号を歪ませるステップと、
    歪み信号を得るために、１より大きい重み係数を用いて前記入力信号の前記歪み部分に重み付けをするステップと、
    前記誤り信号を得るために、前記入力信号と前記歪み信号とを合成するステップと
    を含む方法。
25. 入力信号に基づいて送信信号を発生させる方法であって、前記入力信号は、マルチキャリア変調スキームに起因する複数の周波数信号の重畳により生じる振幅ピークを含むものであり、
    請求項２４に記載の、前記入力信号に基づいて誤り信号を発生させるステップと、
    処理された誤り信号を得るために、前記誤り信号を処理するステップと、
    低減された振幅ピークを有する前記送信信号を得るために、前記処理された誤り信号を前記入力信号と合成するステップと
    を含む方法。
26. コンピュータ上で、請求項２４に記載の方法または請求項２５に記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラム。

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