WO2007007390A1 - 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置 - Google Patents

到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2007007390A1
WO2007007390A1 PCT/JP2005/012758 JP2005012758W WO2007007390A1 WO 2007007390 A1 WO2007007390 A1 WO 2007007390A1 JP 2005012758 W JP2005012758 W JP 2005012758W WO 2007007390 A1 WO2007007390 A1 WO 2007007390A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
matrix
correlation
estimating
estimation
incoming
Prior art date
Application number
PCT/JP2005/012758
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Jingmin Xin
Original Assignee
Fujitsu Limited
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Limited filed Critical Fujitsu Limited
Priority to PCT/JP2005/012758 priority Critical patent/WO2007007390A1/ja
Priority to EP05758310.6A priority patent/EP1903348B1/en
Priority to JP2007524485A priority patent/JP4722132B2/ja
Publication of WO2007007390A1 publication Critical patent/WO2007007390A1/ja
Priority to US11/970,645 priority patent/US7450067B2/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • G01S3/74Multi-channel systems specially adapted for direction-finding, i.e. having a single antenna system capable of giving simultaneous indications of the directions of different signals
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842Weighted combining
    • H04B7/086Weighted combining using weights depending on external parameters, e.g. direction of arrival [DOA], predetermined weights or beamforming

Definitions

  • Arrival wave number estimation method arrival wave number estimation apparatus, and radio apparatus
  • the present invention relates to an arrival wave number estimation method, an arrival wave number estimation device, and a radio device that estimate the number of incoming radio waves.
  • an adaptive array antenna In recent years, research and development using an adaptive array antenna has been attracting attention for mobile communications, and a plurality of antenna elements arranged in different shapes at different spatial positions is called an array antenna.
  • the problem of estimating the direction of arrival of radio waves incident on an antenna (hereinafter sometimes referred to as signals from the standpoint of signal processing) is considered to be one of the important elemental technologies of adaptive array antennas.
  • signals transmitted from callers enter the base station array antenna via direct and reflected paths that are often reflected by buildings and other structures. To do. For this reason, the problem of estimating the direction of arrival of multiple waves in a multipath propagation environment is very important.
  • a subspace-based method using the orthogonality of the signal subspace and the noise subspace is well known from the standpoint of estimation accuracy and computational complexity.
  • a typical example is MUSIC (Multiple signal classification) (see Non-Patent Document 1).
  • subspace-based method with spatial smoothing is often used as spatial smoothing based MUSIC (SUS).
  • SUS spatial smoothing based MUSIC
  • feAIC Kaike information criterion
  • MDL minimum description
  • the estimation method based on (length) and! / ⁇ ⁇ information theoretic criteria is well known.
  • an estimation method based on the information theory standard using spatial smoothing (SS) is well known as a countermeasure to the number estimation problem of multiple waves with perfect correlation.
  • SS-AIC and SS-MDL are examples of Non-Patent Document 4 and Non-Patent Document 5 ).
  • the array covariance matrix is obtained from the received data of the elements of the array antenna, the eigenvalue decomposition of this covariance matrix is performed, and the number of small eigenvalues becomes the number of signals.
  • the number of signals is estimated using the characteristic of being related.
  • a linearly spaced array is subarrayed to suppress the correlation between incident signals, and the covariance of each subarray
  • the matrix is averaged, and the number of correlation signals is estimated by using the correlation characteristics when the number of small eigenvalues of the spatially averaged covariance matrix is related to the number of signals.
  • SS-AIC which estimates the number of multiple waves described in Non-Patent Document 4 and Non-Patent Document 5.
  • (l), ID, c, and d are the carrier frequency, propagation speed, and array antenna element spacing (half wavelength), respectively.
  • ( T represents transpose
  • a ( ⁇ ) is the array response vector k
  • w (n) is white Gaussian noise with an average of 0 or power ⁇ 2 independent of each element.
  • the covariance matrix of the array is as follows.
  • the variance matrix R can be clearly expressed as
  • V MM Spatial smoothing MUSIC uses m elements (l ⁇ m ⁇ M) as shown in Fig. 1 to estimate the arrival direction ⁇ of multi-waves with perfect correlation. Split into overlapping L subarrays with.
  • i] is a diagonal matrix. Also, ⁇ ⁇ ⁇ ... ⁇ > ⁇
  • the eigenvalue decomposition of can be calculated as in Eq. (9).
  • MDL (k) + 0.5k (2m-k) logN (10b) Therefore, the number of signals is determined by the integer k that minimizes the above AIC (k) and MDL (k). That is, the following formula
  • an object of the present invention is to narrow-band signals incident on a uniform linear array (ULA) in a spatially uncorrelated white noise environment or a spatially related noise environment.
  • the purpose is to provide a method that can accurately estimate the number of incoming signals with a small amount of computation without using eigenvalue decomposition.
  • the target narrowband signal is, for example, a non-correlated or correlated or complete correlation (ie, multiple wave), or a partially or partially fully correlated narrowband signal.
  • Another object of the present invention is to accurately determine the number of incoming signals with a small amount of computation without using eigenvalue decomposition even when the received data length of the array antenna is short and the signal-to-noise ratio SNR is low. It is to provide a method that can be estimated.
  • Another object of the present invention is to provide a technique capable of accurately estimating the number of incoming signals with a high detection probability even when a plurality of signals having spatially close angles are incident.
  • Non-Patent Document 1 RO bchmidt, Multiple emitter location and signal parameter estimat ion, IEEE Trans.Antenna Propagation, vol. 34, no. 3, pp. 276-280 (1986)
  • Non-Patent Document 2 J. bhan, M. Wax and T. Kailath, "On spatial smoothing for direction- of— arrival estimation of coherent signals, IEEti, i rans. Acoust., Speech, signal Proc essing, vol. 33, no. 4, pp.
  • Non-Patent Document 3 SU Pillai and BH Kwon, "Forward / backward spatial smoothing tec hniques for coherent signals identification," IEEti, i, rans. Acoust., Speech, Signal, vo 1. 37, no. 1, pp. 8 —15 (1989)
  • Non-Patent Document 4 Wax and T. Kailath, "Detection of signals by information theoretic cr iteria," IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Processing, vol. 33, no. 2, pp. 387-39 2 (1985)
  • Non-Patent Document 5 T.- J. Shan, M. Wax and T. Kailath, On spatial smoothing for directi on— of— arrival estimation of coherent signals, IEEE Trans. Acoust., Speech, signal P recessing, vol. 33 , no. 4, pp. 806-811 (1985)
  • the method for estimating the number of incoming waves includes the step of calculating a correlation between the received signal of each antenna element of the array antenna and the received signal of the other antenna element, and between the received signal of each antenna element and the received signal of the other antenna element.
  • An array covariance formed by arranging the correlations in a matrix A diagonal element is removed from a predetermined row or column constituting the matrix, and the diagonal element is removed.
  • An arrival wave number estimating apparatus of the present invention includes a correlation calculation unit that calculates a correlation between a reception signal of each antenna element of an array antenna and a reception signal of another antenna element, and between a reception signal of each antenna element and a reception signal of another antenna element.
  • a diagonal element is removed from a given row or column that constitutes an array covariance matrix in which the correlations are arranged in a matrix, and a given number of correlations are obtained from (M-1) correlations from which the diagonal elements are removed.
  • a correlation matrix creation unit that creates a correlation matrix that is sequentially extracted one element at a time and is arranged in a matrix
  • an estimation matrix creation unit that creates an estimation matrix for estimating the number of incoming waves using the correlation matrix
  • a QR decomposition unit for QR decomposition of the estimation matrix
  • an arrival wave number determination unit for determining the number of incoming radio waves based on each row element of the upper triangular matrix factor obtained by QR decomposition
  • the correlation matrix creation unit when q (0 ⁇ q ⁇ M-1) is the length of the spatial correlation of noise, the diagonal elements and the pair from the predetermined rows or columns constituting the array covariance matrix. Excluding q elements chained adjacent to the corner element, a predetermined number of correlations are sequentially extracted one element at a time from (M— q— 1) correlations with (q + 1) elements removed To create a correlation matrix.
  • the correlation matrix creation unit creates the correlation matrix for one or more of the first column and the last column in the first row and last row of the array covariance matrix
  • the estimation matrix creation unit The estimation matrix is created by arranging correlation matrices.
  • the arrival wave number determination unit calculates a ratio of a sum of absolute values of matrix elements of the i-th row of the upper triangular matrix factor and a sum of absolute values of matrix elements of the (i + 1) -th row. And a determination unit for determining i having the smallest ratio as the number of incoming radio waves.
  • the radio apparatus of the present invention includes an arrival wave number estimation unit that estimates the number of incoming radio waves, an arrival direction estimation unit that estimates the arrival direction of a signal using the received data and the number of incoming radio waves for each antenna element, and estimation of the arrival direction.
  • a reception beam former that performs reception beam forming processing so as to have a peak in the signal source direction using the value, and the arrival wave number estimation unit is configured to receive a received signal from each antenna element of the array antenna and a received signal of another antenna element.
  • Correlation calculation unit for calculating the correlation between the received signals of each antenna element and the received signals of other antenna elements in a matrix.
  • a correlation matrix formed by removing a diagonal element from a column and taking out a predetermined number of correlations one by one from the (M—1) correlations from which the diagonal element is removed and arranging them in a matrix.
  • Correlation matrix creation unit to be created estimation matrix creation unit to create an estimation matrix for estimating the number of incoming waves using the correlation matrix, QR decomposition of the estimation matrix Q
  • An R decomposition unit and an arrival wave number determination unit that determines the number of incoming radio waves based on each row element of the upper triangular matrix factor obtained by QR decomposition are provided.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of a generalized sub-array in a linear equidistant array.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the arrangement of transmission sources and base station reception antennas.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a main part of a radio apparatus according to the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the operation of the arrival wave number estimation unit of the present invention.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of column elements and Hankel matrix necessary for estimating the number of incoming waves of radio waves in the array covariance matrix.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of row elements and Hankel matrix necessary for estimating the number of incoming waves of radio waves in the array covariance matrix.
  • FIG. 7 is a characteristic diagram showing the probability (detection probability) of accurately detecting the number of incoming waves when the SNR is changed.
  • FIG. 8 is a characteristic diagram showing the probability (detection probability) of accurately detecting the number of incoming waves when the received data length is changed.
  • FIG. 9 is a characteristic diagram showing the probability (detection probability) of accurately detecting the number of incoming waves when the subarray size is changed.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram of column elements and Hankel matrix necessary for estimating the direction of arrival of radio waves in the array covariance matrix when the length of the spatial correlation of noise is q.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of row elements and Hankel matrix necessary for estimating the arrival direction of radio waves of the array covariance matrix when the length of the spatial correlation of noise is q.
  • FIG. 12 is a characteristic diagram showing a simulation result by column rotation QR decomposition.
  • FIG. 13 is a block diagram of a base station receiver.
  • FIG. 14 is a block diagram of a base station transmission device. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • the present invention relates to a method and apparatus for estimating the number of incoming radio waves in a base station that estimates the direction of arrival of radio waves using an array antenna.
  • the method and apparatus for estimating the number of incoming radio waves according to the first embodiment will be described with reference to the drawings. .
  • the same reference numerals are assigned to components having substantially the same function or the same function.
  • FIG. 1 shows the configuration of an array antenna in which M antenna elements are arranged linearly at a distance d.
  • FIG. 2 is an arrangement relationship diagram between the transmission source 10 and the base station receiving antenna (array antenna) 30.
  • the array antenna 30 has an equally spaced linear array antenna configuration and constitutes a multiwave arrival direction estimation system.
  • straight from source 10 to array antenna 30 straight from source 10 to array antenna 30
  • the incident wave is the direct wave 11, and the reflected wave 12 is reflected by the buildings BL 1, BL 2 and the like and the force is also incident on the array antenna 30.
  • Fig. 2 two reflected waves are shown as an example, but in the following, the total number of direct waves and reflected waves of 10 transmission sources is p (actually unknown). M> 2p. Furthermore, the relationship between the direct wave and the reflected wave is
  • Equation 13 is a matrix k 1 k representing the complex attenuation of the reflected wave s (n) with respect to the direct wave s ( ⁇ ).
  • FIG. 3 is a block diagram showing a multiwave arrival direction estimation system.
  • This arrival direction estimation system includes an array antenna 30, a baseband and digital processing unit 40, an arrival wave number estimation unit 50 for estimating the number of arrival waves, and an arrival direction estimation unit 60.
  • the array antenna 30 is also configured with M antenna elements 31 (where M> 2p).
  • FIG. 4 is a configuration diagram of the arrival wave number estimation unit 50.
  • This arrival wave number estimation unit 50 includes a correlation calculation unit 51 for calculating correlation between array data, a Hankel correlation matrix formation unit 52, an estimation matrix formation unit 53 for estimating the number of incoming radio waves, and the estimation matrix as QR Decompose QR decomposition method 54, based on upper triangular matrix factor obtained by QR decomposition It comprises evaluation criteria calculation means 55 for calculating the quasi and number determination means 56 for determining the number of incoming waves.
  • the array covariance matrix R which is computed by calculating the correlations r to r and arranged in a matrix, is used. This
  • the Ray covariance matrix R is given by the following equation in an uncorrelated white noise environment, where y H (n) is the complex conjugate of the received signal vector y (n).
  • the array covariance matrix R is conjugate symmetric, there are arbitrary rows and columns, for example, the first and last columns as shown in FIG. As shown in Figure 6, it is sufficient to calculate the first and last rows.
  • the diagonal elements contain noise as described above, the diagonal elements from each column and each row as shown in FIGS. The corner elements r 1 and r 2 are excluded.
  • the correlation calculation means 51 between the array data is a complex digital signal y (n), y (n), ..., y (n) obtained from the baseband and digital processing unit 40. So that the received vector y (n)
  • reception vectors from sample time n l, 2, ..., N
  • the correlation calculation means 51 calculates (M ⁇ 1) correlations between the received signal of the M-th antenna element and the received signal of the first antenna element of the first antenna element in the array antenna.
  • M is the number of array antenna elements
  • L is the number of subarrays
  • the Hankel correlation matrix forming unit 52 performs (M ⁇ 1) correlations in the last row.
  • the correlation calculation means 51 includes (M ⁇ 1) correlations between the received signal of the first antenna element and the received signals of the second, third and third antenna elements in the array antenna.
  • the Hankel correlation matrix forming unit 52 determines the subarray size from (M-1) correlations in the first column.
  • the correlation calculation means 51 calculates ( ⁇ —1) correlations between the received signal of the first antenna element and the received signal of the second and third antenna elements in the array antenna, '13,? 1, M
  • the Hankel correlation matrix forming unit 52 extracts p correlations from the (M-1) correlations in the first row, and sequentially extracts them to the left of the right force. While staggering
  • the correlation calculation means 51 includes ( ⁇ —1) correlations between the received signal of the first antenna element and the received signals of the first, second, and first antenna elements in the array antenna. (See the last line in Fig. 6).
  • the Hankel correlation matrix forming unit 52 determines the subarray size from (M-1) correlations in the last row.
  • the estimation matrix creation unit 53 can obtain the above four Hankel correlation matrices.
  • J is an m X m inversion matrix.
  • the QR decomposition means 54 of the matrix obtains the correlation matrix ⁇ of the estimation matrix ⁇ in Eq.
  • the rank (rank) of R is the number of incoming waves P. Therefore, in the ideal case where there is no noise or the length N of the received data is sufficiently large,
  • the evaluation criterion calculation means 55 uses the element in the i-th row of the triangular matrix factor on the QR to determine the auxiliary amount ⁇ ⁇
  • the arrival wave number determining means 56 calculates the evaluation criterion ⁇ (i) by the following equation [Equation 20] ⁇ ⁇ ) ⁇ ⁇ ) (20) .
  • i 1, 2,..., M-p -1
  • ⁇ that maximizes this evaluation criterion ⁇ ( ⁇ ) is the estimated number of incoming waves ⁇
  • the arrival wave number estimation unit 50 can estimate the number of arrivals of a completely correlated signal (multiple wave), a partially correlated signal, or an uncorrelated signal in a spatio-temporal uncorrelated white noise environment.
  • the music lA in FIG. 7 is a characteristic diagram showing the probability (detection probability) of the present invention in which the number of incoming waves is accurately detected, with the horizontal axis representing SNR (dB) and the vertical axis representing detection probability.
  • the results using conventional SS-AIC (curve B) and SS-MDL (curve C) are plotted.
  • the detection performance of the method of the present invention is much better than that of the SS-AIC and SS-MDL methods using eigenvalue decomposition. In addition, the amount of computation of the method of the present invention is considerably reduced because eigenvalue decomposition processing is not required.
  • the estimation performance of the arrival direction of multiple waves based on the present invention with respect to the length ⁇ ⁇ of received data is shown.
  • the SNR is set to 5 dB
  • the length N of the received data is changed in the range of 10 to 1000.
  • Curve A in Fig. 8 shows the detection probability of the number estimation obtained by 1000 simulation calculations in the present invention. As can be seen in Fig. 8, even when the received data is small, the method of the present invention shows a higher detection probability than the conventional SS-AIC (curve B) and SS-MDL (curve C).
  • Figure 9 shows the simulation results that show the performance of the number estimation of multiple waves, and shows the probability (detection probability) of accurately detecting the number of incoming waves.
  • the horizontal axis is the subarray size p
  • the vertical axis represents the probability of accurately detecting the number of incoming waves.
  • M 10
  • N 12
  • SNR 5 dB
  • the subarray size is changed in the range from 2 to 7, and 1000 calculations are performed for each subarray size.
  • the probability of accurately detecting the number of incoming waves is shown.
  • the actual number of incoming waves is two. From Figure 9,
  • ⁇ /> ⁇ ,, ' ⁇ , ( ⁇ ) form an estimation matrix ⁇ , and the number of arrivals of completely correlated signals, that is, multiple waves, partially correlated signals, or uncorrelated signals in an uncorrelated white noise environment Can be estimated.
  • the first and second embodiments are examples of estimating the number of incoming radio waves in an uncorrelated white noise environment.
  • the noises w (n), w included in the received signals of the i-th antenna receiving element and the j-th antenna receiving element The correlation of (n) is
  • the length of the spatial correlation of noise is 1.
  • the length of the noise spatial correlation is q (> 1).
  • the array covariance matrix R is conjugate symmetric, there are arbitrary rows and columns of the array covariance matrix R for estimation of the direction of arrival, for example, the first and last columns as shown in FIG. Or just calculate the first and last row as shown in Figure 11.
  • the diagonal element and the correlation element at a distance of q from the diagonal element contain noise, the elements from each column are shown in Fig. 10. r u ⁇ r q + l, l ' V Mq, M ⁇ r MM is excluded. Also, as shown in Figure 11, elements from each line
  • the correlation calculation means 51 between the array data is based on (M q correlations between the received signal of the M-th antenna element and the received signals of the first, second, and q-th antenna elements in the array antenna.
  • the Hankel correlation matrix forming unit 52 determines the subarray size from the (M q-1) correlations in the last column.
  • the correlation calculation means 51 is a first antenna element in the array antenna. (M— q— 1) correlations rq + 2, l '' q + 3,1 ' ⁇ /, 1
  • the Hankel correlation matrix forming unit 52 calculates the subarray size from the (M—q—l) correlations in the first column.
  • the estimation matrix generator 53 can calculate
  • Equation 25 To form an estimation matrix.
  • the number of incoming waves can be estimated by the same process as in the first embodiment. That is, according to the third embodiment, it is possible to estimate the number of arrivals of a completely correlated signal (multiplex wave), a partially correlated signal, or an uncorrelated signal in a spatio-temporal correlated noise environment. Also, as in the second example, there are four Hanke relational matrices.
  • QR decomposition with column pivoting can be used instead of QR decomposition.
  • the permutation matrix ⁇ determined by the column index maximum—difference bisection of ⁇ can be used (abbreviated as QRPP).
  • QRPP permutation matrix
  • [e 15 e 2 , e 3 , e 4 , e 5 ].
  • ei is a unit vector of (M-p) xl
  • Fig. 12 shows the simulation result by column rotation QR decomposition.
  • the measurement conditions are the same as the simulation of Fig. 7.
  • A is the detection probability characteristic of the first example
  • B is the detection probability characteristic by QRP
  • C is the QRPP. It is a detection probability characteristic.
  • FIG. 13 is a block diagram of a base station receiver to which the present invention is applied.
  • the array antenna 30 receives the signal and inputs it to the baseband and digital processing unit 40.
  • the digital processing unit 40 performs signal processing for each antenna element and outputs complex digital reception data.
  • the arrival wave number estimation unit 50 estimates the number p of incoming waves by the method described in the first to fourth embodiments.
  • the arrival direction estimation unit 60 estimates the arrival direction of the signal using the complex digital received data for each antenna element and the number of incoming waves p. Refer to W 02005/001504 A1 and PCT / JP04 / 011598 (filing date Aug. 12, 2004) for beam direction estimation method.
  • Beamformer (received beamformer) 70 is obtained from the direction of arrival estimation unit 60.
  • a beam is formed so as to have a peak in the signal source direction (reception beam forming). That is, the beam former 70 extracts the desired signal while suppressing interference and noise, and sends it to the channel receiver 80.
  • the channel receiver 80 demodulates and outputs the received data by performing a receiving process by a well-known method.
  • FIG. 14 is a block diagram of the base station transmitter.
  • FIG. 14 also shows a base station receiver.
  • the transmission beamformer 90 When transmission data is input from the transmission unit 100, the transmission beamformer 90 forms a transmission beam pattern so that the peak is directed in the direction estimated by the arrival direction estimation unit 60, and the complex digital transmission signal is converted into a baseband signal. And input to the digital signal processing unit 40 ′.
  • the signal processing unit 40 ′ converts the complex digital transmission data into a radio signal and enters each antenna element of the array antenna 30 ′.
  • the array antennas 30, 30 'in Fig. 14 can be shared.
  • the present invention can be applied to estimate Z tracking on-line in the direction of arrival of multi-wave, partial correlation or non-correlated signals.
  • the present invention it is possible to estimate the number of arriving waves whose angles are spatially close with a small amount of calculation without using eigenvalue decomposition. Further, as clarified in the specific example of the computer simulation, according to the present invention, even if the received data length is short or the signal-to-noise ratio (SNR) is low, the array in the base station is used. The number of incoming waves incident on the antenna can be estimated with high accuracy.
  • SNR signal-to-noise ratio
  • the present invention it is possible to obtain excellent estimation performance with a small amount of computation compared with the conventional SS-AIC and SS-MDL methods using eigenvalue decomposition. That is, the number of arrival directions of multiple waves and the estimation accuracy can be improved as compared with the prior art.
  • beam forming can be performed so that the beam is directed in the direction of the signal source, the quality at the time of reception can be improved, and the beam can be formed with directivity in the desired direction at the time of transmission. It can be as much as any other interference.

Abstract

 複数個(=M)のアンテナ素子を同一素子間隔で直線状に配列したアレーアンテナで到来電波を受信し、該到来電波の個数を推定する到来波数推定装置であり、アレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素を除き、該対角要素が除かれた(M-1)個の相関より所定数の相関を取り出し、順次1要素づつずらしながら該所定数の相関を取り出して行列に配列してなる相関行列を作成する相関行列作成部、該相関行列を用いて到来波数を推定するための推定行列を作成する推定行列作成部、該推定行列をQR分解するQR分解部、QR分解により得られた上三角行列因子の各行要素を考慮して到来電波の個数を決定する到来波数決定部を備えている。                                                                         

Description

到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置
技術分野
[0001] 本発明は、到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置に関わり、特に、 複数個 (=M)のアンテナ素子を同一素子間隔で直線状に配列したアレーアンテナで 到来電波を受信し、該到来電波の個数を推定する到来波数推定方法、到来波数推 定装置及び無線装置に関する。
背景技術
[0002] 近年、移動通信に適応アレーアンテナ (Adaptive array antenna)を用いた研究開発 が注目されており、複数個のアンテナ素子をある形状で異なる空間位置に配置した ものをアレーアンテナと呼ぶ。アンテナに入射する電波 (以下、信号処理の立場から 信号という場合がある)の到来方向を推定する問題は適応アレーアンテナの重要な 要素技術の一つと考えられる。また、実際の移動通信システムにおいて、通話者 (移 動端末)から発信された信号はビル等の建造物で反射することが多ぐ直接パスと反 射パスを経由して基地局アレーアンテナに入射する。このため、マルチパス伝搬環 境における多重波の到来方向推定問題は非常に重要となる。
信号の到来方向推定問題に関して、推定精度と計算演算量などの立場から信号 部分空間と雑音部分空間の直交性を利用した部分空間手法 (Subspace-based meth od)がよく知られている。その代表例として、 MUSIC (Multiple signal classification)で ある (非特許文献 1参照)。また、完全な相関性をもつ多重波の到来方向推定問題へ の対応策として、空間スムージングを用いた部分空間手法 (Subspace-based method with spatial smoothing)は空間スムージング MUSIC (Spatial smoothing based MUSIC )としてよく知られて 、る (非特許文献 2および非特許文献 3参照)。これら従来の部分 空間手法は、アレー共分散行列の固有値分解 (Eigenvalue decomposition: EVD)或 いはアレーデータ行列の特異値分解 (Singular value decomposition: SVD)により信号 部分空間或いは雑音部分空間を得るため、アレーに入射する信号の個数に関する 情報を必要とする。このため、固有値分解や特異値分解に限らずアレーの受信デー タカゝら到来信号の個数を推定することは高分解能をもつ到来方向推定手法の絶対 必要な条件である。
[0003] 到来信号の個数推定に関して、固有値分解或いは特異値分解で得られたアレー 共分散行列の固有値を利用し feAIC (Akaike information criterion)と MDL (minimum description
length)と!/ヽぅ情報理論基準 (information theoretic criteria)に基づく推定手法 (非特許 文献 4参照)がよく知られている。また、完全な相関性をもつ多重波の個数推定問題 への対応策として、空間スムージング (spatial smoothing(SS))を用いた情報理論基準 に基づく推定手法もよく知られている。その代表例として、 SS-AICや SS-MDLがある (非特許文献 4及び非特許文献5を参照)。
無相関信号の個数を推定する AICや MDL手法では、アレーアンテナの素子の受 信データからアレー共分散行列を求め、この共分散行列の固有値分解を行い、小さ い固有値の数が信号の個数に関連するという特性を利用して信号数を推定する。ま た、相関性をもつ信号 (完全な相関性を持つ多重波を含む)の到来方向に関しては、 入射信号間の相関を抑圧するために線形等間隔アレーをサブアレー化し、各サプア レーの共分散行列の平均操作を行い、空間的に平均された共分散行列の小さい固 有値の数が信号の個数に関連するとレ、う特性を利用して相関信号の個数を推定す る。
[0004] 従来の信号個数推定法である AICや MDL手法の欠点を説明するために、その代表 例として非特許文献 4および非特許文献 5に記載した多重波の個数を推定する SS - AICや SS— MDL手法
を簡単に述べる。
ここで, 個アレー素子数をもつ線形等間隔アレーに p個の多重波狭帯域信号 [s
k
(n)]
が角度 [ 0 ]力 アレーアンテナに入射しているとする。各素子のアレー受信信号は
k
次式のように表せる。
[数 1]
Uffi蠡れた J¾紙 (顯1』91》 y(n) = [yi(n),y2(n)r-;yM (")]r =坤) + ")
A = [«(^),«(6»2),--- «(^), a{dk) = [1, e^r(¾),--,e ( -1)T(¾)]r, s{n) = [s, (n), s2 ("), ----,sp (n)]T, w(n) = [w, («), w2 ("),· ·■·, wM (n)f ω0 = 2rfo, T(0k) = {d Ic)s 6k
(l) であり、 ID , c, dはそれぞれ搬送波の周波数、伝搬速度、アレーアンテナ素子間隔 ( 半波長)である。また、( Tは転置を表し、 a( θ ), Αはそれぞれアレー応答ベクトル k
と応答行列である。 w(n) は素子ごとに独立な平均 0あるいは電力 σ 2の白色ガウス 雑音とする。ここで、アレーの共分散行列は次式となる。
[数 2]
R = E{y(n)y" (n)} = AR5AH2ΙΜ (2) なお、 Ε{·},(·)Ηはそれぞれ期待演算と複素共役転置を表し、
Rs=E[s(n)sH(n)]は入射する多重波の共分散行列であり、 Iは MX Mの単位行列であ る。さらに、観測データ y(n), y (n)の相関 r =E{y(n) y* (n)}で定義する。ただし、 i k ik ik i k
r =r*という関係が存在する。(·)*は複素共役を表す。また、(2)式内のアレーの共 ik ki
分散行列 Rは次式で明確的に表現できる。
[数 3]
Γ11 r2 1 \M
r21 r22 ' 2M
R = (3)
VMM 空間スムージング MUSICは完全な相関性を持つ多重波の到来方向 { Θ }を推定 k するために、図 1のように全体の線形等間隔アレーを m個 (l≤m≤M)の素子をもつ オーバーラップした L個のサブアレー (Overlapped subarray)に分割する。ここで、 mと Lはサブアレーのサイズとサブアレーの個数と呼ばれ、 L = M— m+1である。(1)式 より
/番目 のサブアレーの受信ベクトル
一一
一一
は (4)式で表現できる。
園 yi (») = [yi (n), yM ("),· - yl+m-, («)]T =AmD!-1s(n) + wl(n) (4) [" ," ),… ·, " ), " ) -[1 ),···, 。 -1) Y,
. (") = [wt ("), wM ("),· · ··, w,_m+1 («)], Dは exp(jo) τ(θ ), βχρθ'ω τ(θ ), ···, βχρθ'ω τ(θ ;))を要素とする対角行列で
0 1 0 2 O p
あり、
1 =1, 2,'"'L である。また、 a ( 0 ) tAはサブアレーの応答ベクトルと応答行列である。従って、 m k m
ί番目 のサブアレーの共分散行列は (5)式で与えられる。
[数 5]
R; = E{yt {n)y (n)} = AmDl~lRs Dl-lf Am H +σ η (5) さらに、 L個のサブアレーの共分散行列
を空間的に平均すると,(6)式のような共分散行列が得られる。 この空間的に平均された上式の共分散行列の固有値分解を (7)式のように表すこと ができる.
[数 7]
R= lieiefI ^ELE" (?)
=1
ここで、 eとえはそれぞれ行列
の固有ベクトルと固有値であり、 Eは [e]を列とする行列、 Λ は [ λ
i ]を要素とする対角行列である。また、 λ ≥λ ≥···≥λ >λ
1 2 p p+1 =··· = λ m = σ2である。従って,最小固有値の数 a(=m— p )から入射信号の個数 p(=m— a)を推定 できる.このことを利用して,サンプル時刻 n=l, 2,··· , Nまでの受信ベクトル
Figure imgf000007_0001
を用いて、各サブアレーのサンプル共分散行列を次式で求める。すると、 N=∞である (5)式は次式で表現できる。
[数 8]
(8)
Figure imgf000007_0002
さらに、空間的に平均されたサンプル共分散行列
の固有値分解を (9)式のように計算できる。
[数 9] (9)
Figure imgf000007_0003
固有値の推定値
を用いて、信号数を推定する AICと MDL基準は次式与えられる。
[数 10]
AIC(k) =
Figure imgf000008_0001
MDL(k) = + 0.5k(2m - k)logN (10b)
Figure imgf000008_0002
従って、信号の個数は上記の AIC(k)や MDL(k)を最小にする整数 kで決められる 。即ち、次式
[数 11]
Ό = argmin AIC(k) (11。)
p = arg min MDL{k) (1 を満たす kが信号の個数である。ここで、 k=l, 2, · · · , mである。
(9)式で明らかにように、到来信号の個数を推定する AICや MDL手法には、固有 値
を得るために空間的に平均されたアレー共分散行列 の固有値分解を行う必要性がある。
しかし、従来の AICや MDL手法では、アレー素子の数が多い時また実時間処理で 変化する到来方向を推定する時、必須の固有値分解処理や特異値分解処理が複 雑となって計算量が大量となり、計算時間が力なりかかる。このため、従来の固有値 分解に基づく入射信号数推定手法の実際への応用は、計算の負担となる固有値分 解に制限されてしまい、高速かつ高精度でアレーに入射する信号の個数と到来方向 を推定できない問題が生じる。
また、従来の AICや MDL手法ではアレーアンテナの受信データ長が短い場合や 信号対雑音比 (Signa卜 to-noise ratio: SNR)が低い場合に高精度でアレーに入射する 信号の個数と到来方向を推定できない問題がある。
また、信号到来方向を正確に推定できなくなると、精確な基地局の受信 Z送信ビー ム形成できなくなり、基地局の受信及び送信システムの性能が劣化する。
従って、本発明の目的は、時空間的に無相関な白色雑音環境または空間的に相 関する雑音環境において、線形等間隔アレー (Uniform linear array, ULA)に入射す る狭帯域信号に対して、固有値分解を利用しない少ない演算量で到来信号の個数 を正確に推定できる手法を提供することである。なお、対象とする狭帯域信号は、例 えば、無相関或いは相関或いは完全相関 (即ち多重波)、または一部相関または一 部完全相関の狭帯域信号である。
本発明の別の目的は、アレーアンテナの受信データ長が短い場合でも、また信号 対雑音比 SNRが低 、場合でも、固有値分解を利用しな ヽ少な ヽ演算量で到来信号 の個数を正確に推定できる手法を提供することである。
本発明の別の目的は、空間的に角度が近い複数の信号が入射しても高い検出確 率で到来信号の個数を正確に推定できる手法を提供することである。
非特許文献 1 : R.O. bchmidt, Multiple emitter location and signal parameter estimat ion, IEEE Trans. Antenna Propagation, vol. 34, no. 3, pp. 276-280 (1986) 非特許文献 2 : J. bhan, M. Wax and T. Kailath, "On spatial smoothing for direction- of— arrival estimation of coherent signals, IEEti, i rans. Acoust., Speech, signal Proc essing, vol. 33, no. 4, pp. 806 - 811 (1985) 非特許文献 3 : S.U. Pillai and B.H. Kwon, "Forward/backward spatial smoothing tec hniques for coherent signals identification," IEEti, i,rans. Acoust., Speech, Signal, vo 1. 37, no. 1, pp. 8—15(1989)
非特許文献 4 : Wax and T. Kailath、 "Detection of signals by information theoretic cr iteria, " IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Processing, vol. 33、 no. 2, pp. 387-39 2 (1985)
非特許文献 5 : T.- J. Shan, M. Wax and T. Kailath, On spatial smoothing for directi on— of— arrival estimation of coherent signals, IEEE Trans. Acoust., Speech, signal P recessing, vol. 33, no. 4, pp. 806-811 (1985)
発明の開示
上記課題は本発明によれば、複数個 (=M)のアンテナ素子を同一素子間隔で直線 状に配列したアレーアンテナで到来電波を受信し、該到来電波の個数を推定する到 来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置により達成される。
本発明の到来波数推定方法は、前記アレーアンテナの各アンテナ素子の受信信 号と他アンテナ素子の受信信号間の相関を算出するステップ、各アンテナ素子の受 信信号と他アンテナ素子の受信信号間の相関を行列に配列してなるアレー共分散 行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素を除き、該対角要素が除かれた (M 1)個の相関より所定数
P 個の相関を順次 1要素づっずらしながら取り出して行列に配列してなる相関行列を作 成するステップ、該相関行列を用いて到来波数を推定するための推定行列を作成す るステップ、該推定行列を QR分解して得られた上三角行列因子の各行要素に基づ V、て到来電波の個数を推定するステップ、を備えて 、る。
上記の相関行列を作成するステップでは、 q(0≤q≤M— 1)を雑音の空間的相関 の長さとするとき、前記アレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要 素および該対角要素に連鎖的に隣接する q個の要素を除き、(q+ 1)個の要素が除 かれた (M— q—l)個の相関より、所定数の相関を取り出し、順次 1要素づっずらしな がら前記所定数の相関を取り出して行列に配列してなる相関行列を作成する。
本発明の到来波数推定装置は、アレーアンテナの各アンテナ素子の受信信号と他 アンテナ素子の受信信号間の相関を算出する相関演算部、各アンテナ素子の受信 信号と他アンテナ素子の受信信号間の相関を行列に配列してなるアレー共分散行 列を構成する所定の行あるいは列より対角要素を除き、該対角要素が除かれた (M— 1)個の相関より所定数の相関を順次 1要素づっずらしながら取り出して行列に配列し てなる相関行列を作成する相関行列作成部、 該相関行列を用 、て到来波数を推 定するための推定行列を作成する推定行列作成部、該推定行列を QR分解する QR 分解部、 QR分解により得られた上三角行列因子の各行要素に基づいて到来電波の 個数を決定する到来波数決定部を備えて ヽる。
上記の相関行列作成部は、 q(0≤ q≤ M— 1)を雑音の空間的相関の長さとするとき 、前記アレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素および該対角 要素に連鎖的に隣接する q個の要素を除き、(q+ 1)個の要素が除かれた (M— q— 1) 個の相関より、所定数の相関を順次 1要素づっずらしながら取り出して行列に配列し て前記相関行列を作成する。
また、前記相関行列作成部は、前記アレー共分散行列の先頭行及び最終行並び に先頭列及び最終列のうち 1以上について前記相関行列を作成し、前記推定行列 作成部は、該作成された相関行列を並べることにより前記推定行列を作成する。 前記到来波数決定部は、前記上三角行列因子の第 i行目の各行列要素の絶対値 の総和と第 (i+1)行目の各行列要素の絶対値の総和の比を計算する計算部、該比が 最小の iを到来電波の個数と決定する決定部を有している。
本発明の無線装置は、到来電波の個数を推定する到来波数推定部、アンテナ素 子毎の受信データと到来電波の個数を用いて信号の到来方向を推定する到来方向 推定部、到来方向の推定値を用いて信号源方向にピークを有するように受信ビーム フォーミング処理を行う受信ビームフォーマを備え、前記到来波数推定部は、 前記アレーアンテナの各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間 の相関を算出する相関演算部、各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受 信信号間の相関を行列に配列してなるアレー共分散行列を構成する所定の行ある いは列より対角要素を除き、該対角要素が除かれた (M— 1)個の相関より所定数の相 関を順次 1要素づっずらしながら取り出して行列に配列してなる相関行列を作成する 相関行列作成部、該相関行列を用いて到来波数を推定するための推定行列を作成 する推定行列作成部、該推定行列を QR分解する Q
R分解部、 QR分解により得られた上三角行列因子の各行要素に基づいて到来電波 の個数を決定する到来波数決定部を備えて 、る。
図面の簡単な説明
[図 1]線形等間隔アレーにおける一般ィ匕したサブアレーの説明図である。
[図 2]送信源と基地局受信アンテナの配置説明図である。
[図 3]本発明の無線装置の要部を示すブロック図である。
[図 4]本発明の到来波数推定部の動作を示すブロック図である。
[図 5]アレー共分散行列において電波の到来波数推定に必要な列要素及び Hankel 行列説明図である。
[図 6]アレー共分散行列において電波の到来波数推定に必要な行要素及び Hankel 行列説明図である。
[図 7]SNRを変えたときの到来波の個数を正確に検出した確率 (検出確率)を示す特性 図である。
[図 8]受信データ長を変えたときの到来波の個数を正確に検出した確率 (検出確率)を 示す特性図である。
[図 9]サブアレイサイズを変えたときの到来波の個数を正確に検出した確率 (検出確 率)を示す特性図である。
[図 10]雑音の空間的相関の長さが qである場合において、アレー共分散行列の電波 到来方向推定に必要な列要素及び Hankel行列説明図である。
[図 11]雑音の空間的相関の長さが qである場合において、アレー共分散行列の電波 到来方向推定に必要な行要素及び Hankel行列説明図である。
[図 12]列回転 QR分解によるシミュレーション結果を示す特性図である。
[図 13]基地局受信装置の構成図である。
[図 14]基地局送信装置の構成図である。 発明を実施するための最良の形態
[0011] (A)第 1実施例
本発明はアレーアンテナを用いて電波到来方向を推定する基地局における到来 電波の個数推定方法及び推定装置に関するものであり、図面に従って第 1実施例の 到来電波の個数推定方法及び推定装置について説明する。なお、以降の図におい て、概略同じ物あるいは同じ機能を有するものについては同じ符号を付する。
図 1は距離 dの間隔で直線的に M個のアンテナ素子を配列したアレーアンテナの構 成図である。図 2は送信源 10と基地局受信アンテナ (アレーアンテナ) 30との配置関係 図である。アレーアンテナ 30は図 1に示すように等間隔直線アレーアンテナ構成を有 し、多重波到来方向推定システムを構成する。図 2において、送信源 10からァレーア ンテナ 30にまっすぐ
入射するものは直接波 11であり、建物 BL1,BL2などによって反射されて力もァレーア ンテナ 30に入射するものは反射波 12である。図 2では一つ例として、二つ反射波を示 すが、以下では送信源 10力 の直接波と反射波の総個数は p (実際には未知数)とす る。また、 M〉2pである。さらに、直接波と反射波の関係は、次式
[数 12] sk { ) = β,Ξ^η) (ΐ2) で表わされる。ここで、 13 は直接波 s (η)に関して反射波 s (n)の複素減衰を表わすマ k 1 k
ルチパス係数である。ただし、 β ≠0
k 、 β 1である。
1
[0012] 図 3は多重波到来方向推定システムを示すブロック図である。この到来方向推定シ ステムは、アレーアンテナ 30、ベースバンド及びディジタル処理部 40、到来波の個数 を推定する到来波数推定部 50、到来方向推定部 60から構成されている。また、ァレ 一アンテナ 30は、 M個 (ただし、 M〉2p)のアンテナ素子 31力も構成されている。
図 4は到来波数推定部 50の構成図である。この到来波数推定部 50は、アレーデー タ間の相関を計算する相関計算手段 51、 Hankel相関行列形成部 52、到来電波の個 数を推定するための推定行列の形成手段 53、該推定行列を QR分解する QR分解手 段 54, QR分解により得られた上三角行列 (upper triangular matrix)因子より評価基 準を計算する評価基準計算手段 55及び到来波の個数を決定する個数決定手段 56 で構成されている
一般には、アレーアンテナ 30により受信した信号力 電波到来方向を推定する際に 、アンテナ素子受信信号べ外ル y(n) (= [y (n), y (n), · ··, y (n)]T)の各受信信号間
1 2
の相関 r 〜r を演算して行列に配列したアレー共分散行列 Rが用いられる。このァ
11 M
レー共分散行列 Rは、受信信号ベクトル y(n)の複素共役を yH(n)とすると、無相関白色 雑音環境にぉ 、て次式で与えられる。
[数 13]
R = E{ y (n) y H(n)}
Figure imgf000014_0001
Figure imgf000014_0002
ただし、 Xi(n)は無雑音受信信号、 Wj(n)は無相関白色雑音とすれば、
y(n)=x(n +w(n
E[ w (n) w.*、n)]= σ (i=j)
E[ w (n) w*(n) ]=0 (i≠j)
である。すなわち、無相関白色雑音環境ではアレー共分散行列 Rの対角要素 r , r
11 22
, . . . r に雑音が含まれている。
MM
さて、アレー共分散行列 Rは共役対称になっているから、到来波の個数や到来方 向の推定に際して任意の行、列、例えば図 5に示すようにその 1列目と最終列、ある いは図 6に示すように 1行目と最終行を計算するだけで十分である。ただし、対角要 素には前述のように雑音が含まれているから図 5、図 6に示すように各列、各行から対 角要素 r ,r を除外する。
11 M
以下に、到来波数推定部 50における到来波数推定手順について説明する。まず、 アレーデータ間の相関計算手段 51は、ベースバンド及びディジタル処理部 40から得 られた複素ディジタル信号 y (n), y (n), · ··, y (n)で (1)式のように受信ベクトル y(n)を
1 2 M
つくる。さらに、サンプル時刻 n=l,2,〜,Nまでの受信ベクトル
を用いて、(14)式により信号 y(n)と y* (n),および y(n)と y* (n)の相関ベクトル
1
[数 14] )
Figure imgf000015_0001
を求める。次に、 Hankel相関行列形成部 52は (14)式で得られた相関値を使って
Figure imgf000015_0002
の Hankel相関行列
Φ/ . Φ , Φ6 > Φ, ( A)
を形成する。すなわち、相関計算手段 51は、アレーアンテナにおける M番目のアンテ ナ素子の受信信号と第 1, 2, ·Μ— 1番目のアンテナ素子の受信信号間の(M— 1) 個の相関 \Μ, R2M , " M - 1 M
(図 5の最終列参照)を算出する。なお、 Mはアレーアンテナの素子数、 Lはサブァレ 一の数、
P はサブアレーのサイズ (即ち,サブアレーの素子数)で、 M/2より大きくない最大整数 であるとする。すなわち、 L=M -p+1
Figure imgf000016_0001
である。
ついで、 Hankel相関行列形成部 52は図 5の右上に示すように、最終行の (M— 1)個 の相関
よりサブアレーサイズ p
個の相関を取り出し、順次上から下方向に 1個づつずらしながら
(M-p) 組の相関を取り出し、取り出した各組の相関を 1行目力も順番に行列に配列してなる
(M- )行 X p列 の相関行列
を作成する。
同様に、相関計算手段 51は、前記アレーアンテナにおける 1番目のアンテナ素子 の受信信号と第 2, 3, ·Μ番目のアンテナ素子の受信信号間の(M— 1)個の相関
(図 5の第 1列参照)を算出する。ついで、 Hankel相関行列形成部 52は、図 5の右下に 示すように、第 1列目の (M— 1)個の相関よりサブアレーサイズ
P
個の相関を取り出し、順次上から下方向に 1個づつずらしながら
{.M-p) 組の相関を取り出し、取り出した各組の相関行列を 1行目力 順番に行列に配列して なる (M - )行 X 列
の相関行列 Φ/ を作成する。
しかる後、行についても同様の操作を行なう。すなわち、相関計算手段 51は、前記 アレーアンテナにおける 1番目のアンテナ素子の受信信号と第 2, 3, 番目のァ ンテナ素子の受信信号間の(Μ— 1)個の相関 , ' 13, ? * 1, M
(図 6の第 1行目参照)を算出する。ついで、 Hankel相関行列形成部 52は、図 6の右 上に示すように、第 1行目の (M— 1)個の相関よりサブアレーサイズ p 個の相関を取り出し、順次右力 左に 1個づつずらしながら
{M - p) 組の相関を取り出し、取り出した各組の相関行列を 1行目力 順番に行列に配列して なる
(Λί - )行 X 列 の相関行列
を作成する。
同様に、相関計算手段 51は、前記アレーアンテナにおける Μ番目のアンテナ素子 の受信信号と第 1, 2, ·Μ— 1番目のアンテナ素子の受信信号間の(Μ— 1)個の相 関 (図 6の最終行参照)を算出する。ついで、 Hankel相関行列形成部 52は、図 6の右下 に示すように最終行の (M— 1)個の相関よりサブアレーサイズ
p 個の相関を取り出し、順次右力 左に 1個づつずらしながら
(M - p) 組の相関を取り出し、取り出した各組の相関行列を 1行目力 順番に行列に配列して なる
(M— p)行 X ^列
の相関行列
を作成する。
上記 4つの Hankel相関行列が求まれば、推定行列作成部 53は次式
[数 15]
Φ = [ Φ, , Φ, , , <Dfc ] ( 15) により推定行列を形成する。この推定行列は
(Λί _ )行 X 4 列
の行列である。(14a),(14b)式より、データの長さ Nが十分大きければ (A)に示した 4つ の各 Hanke湘関行が雑音の影響を受けな 、ことは明らかである。また、
[数 16]
Figure imgf000018_0001
の関係が成立し、し力も,アレー共分散行列 Rは共役対称であるから、本実施例のよ うに
4つの相関行列をすベて使用する必要はなぐ 1以上の任意の組み合わせで推定行 列を形成することが可能である。他の組み合わせの実施例については後述する。た だし、 Jは m X m反転行列である。
m
次に,行列の QR分解手段 54は、(15)式の推定行列 Φ の相関行列 Ψ を求めて次式
[数 17] ψ = φφΗ = QR ( I T) により QR分解を行う。 QR分解は計算量を削減する手法であり(G.H. Golub and C.F . Van Loan, Matrixし omputations, 2nd Edition. Baltimore, MD: The John Hopkins University Press, 1989参照)、 m X nの行列 Aの QR分解(m〉n, rank(A)=nの場合)は、 m X mの直交行列を Q、 m X nの上三角行列( upper triangular matrix)を Eとすれば、 次式
A=0 R で表現される。ここで直交行列とは任意の 2つの行の対応する要素を掛け合わせた 総和が 0となる行列であり、上三角行列とは対角線より下の行列要素がすべて 0となる 行列である。したがって、(17)式において、
Q , R
はそれぞれ
( - )行 X (M - )列 のュニタリー行列 (直交行列)、上三角行列となり、上三角行列の各要素次のような値 をとる。
[数 18]
≠一一 o o for i≤k and z = 1, , * · · M - p
for others QR分解すると、受信データの長さ Nが十分大きい場合には,(17)式の上三角行列
R のランク (階数〉は到籴波の個数 P となる。したがって、雑音のない場合または受信データの長さ Nが十分大きい理想的 な場合には上三角行列の下から
{M -p~p) . 個の行の要素が 0となる。
次に、評価基準計算手段 55は、 QR上三角行列因子の第 i行の要素を用いて補助 量 ζ©
を次式
[数 19]
Figure imgf000020_0001
により計算する。前述のような理想状態にお!/、て、
(M-p-p) 個の補助量 ζ は 0となるから、 ζ(ΰ-οとなる行を求め、その数より到来波の個数
を求めることができる。しかし、雑音が存在する場合には厳密に ζ G)=oとならないた
訂正された后紙 (規則 91) め、以下の処理を行う。すなわち、到来波数決定手段 56は、評価基準 ξ (i)を次式 [数 20] ξ{ ) ^Έΰϊ) (20) により計算する。ここで、 i= 1, 2, ··· , M - p -1 であり,この評価基準 ξ (Ϊ)を最大にする ίを到来波数の推定値 Ρ
とする。すなわち、
[数 21] p = argmax ξ(ϊ) (21) である。
以上のように到来波数推定部 50は、時空間的な無相関白色雑音環境において完 全相関信号 (多重波)、または部分相関信号、または無相関信号の到来個数を推定 することができる。
以下、計算機シミュレーションの具体例を通してさらに説明する。シミュレーションに おいて、アンテナ素子数 Μは 10であり、また,同じパワーをもつ 2つ多重波 (ρ=2は、 到来方向 S =5°と 0 =12°でアレーアンテナに入射するものとする。
1 2
まず,信号対雑音比 (SNR)に対する本発明に基づく多重波到来波の個数推定性 能を考察する。ここで、受信デ タの長さ Νを 128とし、 SNRを- 10から 25dBまでの範 囲に変化させる。各 SNRに対して 1000回の計算を行う。図 7の曲lAは到来波の個 数を正確に検出した本発明の確率 (検出確率)を示す特性図であり、横軸は SNR(dB)、 縦軸は検出確率,である。なお、比較するために従来の SS- AIC (曲線 B)と SS- MDL (曲線 C)を用いた結果をプロットして示している。
訂正された稆紙 (規則 ¾) 図 7から明らかなように本発明に基づく到来波の個数推定手法は、相関行列
Figure imgf000022_0001
を構成するアレーデータの相関
を適切に選択することにより,観測雑音の影響を除去できるので、本発明の手法の検 出性能は固有値分解を用いた SS-AICと SS-MDL法よりはるかに良くなつている。ま た、本発明の手法の演算量は固有値分解処理が不要のためかなり低減となっている 次に、受信データの長さ Νに対する本発明に基づく多重波到来方向の推定性能を 示す。ここで、 SNRを 5dBとし、受信データの長さ Nを 10〜1000の範囲に変化させ る。図 8の曲線 Aは本発明において 1000回のシミュレーション計算で得られた個数推 定の検出確率を示す。図 8力も明らかなように、受信データが少ない場合でも,本発 明の方法は従来の SS-AIC (曲線 B)と SS-MDL (曲線 C)より高い検出確率を示してい る。
図 9は多重波の個数推定の性能を示すシミュレーション結果で、到来波の個数を正 確に検出した確率 (検出確率)を示している。図において、横軸はサブアレーサイズ p
、縦軸は到来波の個数を正確に検出した確率である。ただし、アンテナ素子数 M=10 、受信データ長 N=128、 SNR =5 dBとし、サブアレーサイズを 2から 7までの範囲で変 化させ、各サブアレーサイズに対して 1000回の計算を行ったときの到来波の個数を 正確に検出した確率を示している。なお、実際の到来波の個数は 2である。図 9より、
と仮定して個数推定すれば正確に到来波の個数検出することが可能となる。
(B)第 2実施例
上述の第 1実施例では、次式 により推定行列を形成して、到来波の個数推定方法を説明したが、(16)式に関連し て説明したように Hankel相関行列
Φ/ > Φ,, ' Φ, (Α) の任意の組み合わせで推定行列 Φ を形成し、無相関白色雑音環境における完全相関信号すなわち多重波、または部 分相関信号、または無相関信号の到来個数を推定することができる。
[0021] (a)任意の一組を用いる実施例
上記 (A)における 4つの相関行列のうち、任意の 1つを選んで、推定行列を形成す る。すなわち、次式
[数 22] = Φ , Φ = Φ,, Φ = Φ& , Φ = Φ6 (22) のいずれかにより推定行列を形成し、以後、第 1実施例と同一の方法で到来波の個 数を推定する。
(b)任意の二組の相関行列を用いる実施例
上記 (A)における 4つの組のうち、任意の 2つの相関行列を選んで、推定行列を形 成する。例えば、次式
[数 23]
Φ = [ Φ/ , Φ/ ], = [ Φ6 > Φ6 ] (23) のいずれかにより推定行列を形成し、以後、第 1実施例と同一の方法で到来波の個 数を推定する。
[0022] (c)任意の三組の相関行列を用いる実施例
上記 (Α)における 4つの組のうち、任意の 3つの相関行列を選んで、推定行列を形 成する。例えば、次式
[数 24]
Φ = [ Φ, , Φ, ,Φ ]. Φ = [ Φ/ ,Φ, , Φ, ] (2 ) のいずれかにより推定行列を形成し、以後、第 1実施例と同一の方法で到来波の個 数を推定する。
(C)第 3実施例
第 1、第 2実施例は、無相関白色雑音環境における到来電波の個数推定の実施例 であり、第 iアンテナ受信素子と第 jアンテナ受信素子の受信信号に含まれる雑音 w(n ), w(n)の相関が次式
E[ w(n) w*、n)]= σ (i=j)
i j
E[ w(n) w*(n)]=0 (i≠j)
i j
で表現される場合である。すなわち、雑音の空間的相関の長さが 1の場合である。第 3実施例では雑音の空間的相関の長さが q ( > 1)の場合の実施例である。雑音の空 間的相関の長さが qの場合、第 iアンテナ受信素子と第 jアンテナ受信素子の受信信 号に含まれる雑音 w(n)、 w(n)の相関は次式
E[ w(n) w*(n)]≠0 ( | i— j | ≤q)
E[ w(n) w*(n) ]=0 ( | i— j | >q)
で表現される
すなわち、雑音の空間的相関の長さが qの場合、アレー共分散行列 Rの対角要素 r , r , · ··, r および該対角要素から qの距離にある相関要素には雑音が含まれて
11 22 MM
いる。
アレー共分散行列 Rは共役対称になっているから、到来方向の推定には該アレー 共分散行列 Rの任意の行、列、例えば、図 10に示すようにその 1列目と最終列、ある いは図 11に示すように 1行目と最終行を計算するだけで十分である。ただし、対角要 素および該対角要素から qの距離にある相関要素には雑音が含まれているから図 10 に示すように各列から要素 ru ~ rq+l,l ' VM-q,M〜 rMM を除外する。また、図 11に示すように、各行から要素
^11〜 ri,q+l, M,M -q〜 ΜΜ を除外する。
以下に、到来波数推定部 50において、空間的に相関雑音環境における多重波の 到来方向推定手順について説明する。アレーデータ間の相関計算手段 51は、ァレ 一アンテナにおける M番目のアンテナ素子の受信信号と第 1, 2, — q— 1番目の アンテナ素子の受信信号間の(M q 個の相関
'1M, ' 2M? M-q-\,M
(図 10の最終列参照)を算出する。ただし、
M >2p+q, Q≤q<M -1, p > p, p =[M /2] である。ついで、 Hankel相関行列形成部 52は図 10の右上に示すように、最終列の (M q— 1)個の相関よりサブアレーサイズ
P 個の相関を取り出し、順次上から下方向に 1個づつずらしながら
(M-P) 組取り出し、取り出した各組の相関を 1行目力 順番に行列に配列してなる
(Λί- )行 列 の相関行列
を作成する。
同様に、相関計算手段 51は、前記アレーアンテナにおける 1番目のアンテナ素子 の受信信号と第 q + 2, q + 3, 〜M番目のアンテナ素子の受信信号間の(M— q— 1) 個の相関 rq+2,l ' ' q+3,1 ' Α/,1
(図 10の第 1列参照)を算出する。ついで、 Hankel相関行列形成部 52は、図 10の右下 に示すように、第 1列目の (M— q— l)個の相関よりサブアレーサイズ
P 個の相関を取り出し、以後、順次上から下方向に 1個づつずらしながら
{M - p) 組の相関を取り出し、取り出した各組の相関を 1行目力も順番に行列に配列してなる
(M - )行 X ^列
の相関行列
を作成する。
し力る後、行についても同様の操作を行なって、図 11に示すように相関行列 , Φ, を作成する。
4つの Hankel相関行列が求まれば、推定行列作成部 53は次式
[数 25]
Figure imgf000026_0001
により推定行列を形成する。以上により、推定行列が求まれば、以後、第 1実施例と 同様の処理により到来波の個数を推定できる。すなわち、第 3実施例によれば時空間 的な相関雑音環境において完全相関信号 (多重波)、または部分相関信号、または 無相関信号の到来個数を推定することができる。 また、第 2実施例と同様に、 4つの Hanke湘関行列
Φ Φ/ ; Φい Φ, の任意の組み合わせで推定行列 Φ
を形成し、空間相関雑音環境境における多重波の到来個数を推定することができる (D)第 4実施例
以上の実施例では、(17)式に示した QR分解にしたがって到来波の個数を推定した 力 (17)式 QR分解に代わって列回転 QR分解 (QR decomposition with column pivotin g)することもできる。列回転 QR分解では、
(M - 行 X - 列 の置換行列(permutation matrix) Πを用いて次式
[数 26]
ΨΠ = QR (26) により QR分解を行う。
(26)式の列回転 QR分解において置換行列 Πを単位行列にすれば、たとえば、
Π = / - とすれば (17)式の QR分解となる。この列回転 QR分解では、上三角行列の対角要素 の絶対値を減少するように置換行列 Πを決定できる (QRPと略称する)。また、行列
Ψ の歹 U指数最大差異二分法 (column index maximum— difference bisection)で事刖決定 した置換行列 Πを使用することができる(QRPPと略称する)。例えば、
Μ - = 5 の場合、
Π = [e15 e2 , e3 , e4 , e5 ] とする。ただし、 eiは (M - p) xl の単位ベクトルであり、その第 i番目の要素 = 1、他の要素 =0である。
図 12は列回転 QR分解によるシミュレーション結果であり、測定条件は図 7のシミュ レーシヨンと同一であり、 Aは第 1実施例の検出確率特性、 Bは QRPによる検出確率特 性、 Cは QRPPによる検出確率特性である。
(E)第 5実施例
,基地局受信装置
図 13は本発明を適用した基地局受信装置の構成図である。アレーアンテナ 30は信 号を受信し、ベースバンド及びディジタル処理部 40に入力する。ディジタル処理部 40 はアンテナ素子毎に信号処理して複素ディジタル受信データを出力する。到来波数 推定部 50は第 1実施例〜第 4実施例で説明した方法により、到来電波の個数 pを推定 する。到来方向推定部 60は各アンテナ素子毎の複素ディジタル受信データと到来電 波の個数 p用いて信号の到来方向を推定する。なお、到来方向推定方法は例えば W 02005/001504 A1および PCT/JP04/011598(出願日 2004. 8月 12日)を参照されたい ビーム形成器 (受信ビームフォーマ) 70は到来方向推定部 60から取得した信号の到 来方向の推定値を用 ヽて信号源方向にピークを有するようにビームを形成する (受信 ビームフォーミング)。すなわち、ビーム形成器 70は干渉や雑音などを抑圧しながら希 望信号を抽出してチャネル受信部 80に送る。チャネル受信部 80は周知の方法で受 信処理を行って受信データを復調、出力する。
なお、ビーム形成器 70として種々の構成が可能である力 例えば、 O.L. Frost, "A n algorithm for linearly constrained adaptive array processings Proc. IEE 、 vol. 60、 no. 8、 pp. 926-935 (1975)及び J. Xin、 H. Tsuji、 Y. Haseゝ and A. Sano、 "Arr ay beamforming based on cyclic signal detection^ Proc. IEEE 48th Venicular Tech nology Conference, pp. 890-894、 Ottawa, Canada (1998)などに記載されたビーム 形成手法を活用して、希望の信号到来方向にビームを向けて受信することが可能で ある。
[0027] ,基地局送信装置
図 14は基地局送信装置の構成図である。なお、図 14には基地局受信装置も図示し ている。
送信ビームフォーマ 90は、送信部 100から送信データが入力されると、到来方向推 定部 60により推定された方向にピークが向くように送信ビームパターンを形成し、複 素ディジタル送信信号をベースバンド及びデジタル信号処理部 40' に入力する。信 号処理部 40' は複素ディジタル送信データを無線信号に変換してアレーアンテナ 30 ' の各アンテナ素子に入
力する。この結果、受信局に向けてビームが発射され、誤り率を低下できる。図 14の アレーアンテナ 30, 30' を共通化することができる。
なお、本発明は多重波或 、は部分相関或 、は無相関信号の到来方向をオンライ ンで推定 Z追尾する際に適用できるものである。
[0028] (F)発明の効果
以上説明したように、本発明によれば、固有値分解を利用せず少ない演算量で空 間的に角度が近い到来波の個数推定を行うことができる。また、計算機シミュレーショ ンの具体例で明らかにしたように、本発明によれば、短い受信データ長であっても、 また、低い信号対雑音比(SNR)であっても、基地局におけるアレーアンテナに入射 する到来波の個数を高い正確検出確率で推定することができる。
また、本発明によれば、固有値分解を用いた従来の SS-AICや SS-MDL手法に比 較して少ない演算量で優れた推定性能が得られる。すなわち、従来技術に比べて、 多重波の到来方向の個数と推定精度の向上を図ることができる。
更に、本発明によれば、信号源方向にビームが向くようにビームフォーミングができ 、受信時における品質を向上でき、し力も、送信時において希望方向に指向性をも つビームを形成できるため可能な限り他の干渉とならな 、ようにできる。

Claims

請求の範囲
[1] 複数個 (=M)のアンテナ素子を同一素子間隔で直線状に配列したアレーアンテナ で到来電波を受信し、該到来電波の個数を推定する到来波数推定方法にお!、て、 前記アレーアンテナの各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間 の相関を算出し、
各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間の相関を行列に配列 してなるアレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素を除き、該 対角要素が除かれた (M— 1)個の相関より所定数
P 個の相関を順次 1要素づっずらしながら取り出して行列に配列してなる相関行列を作 成し、
該相関行列を用いて到来波数を推定するための推定行列を作成し、
該推定行列を QR分解して得られた上三角行列因子の各行要素に基づいて到来 電波の個数を推定する、
ことを特徴とする到来波数推定方法。
[2] q(0≤q≤M—l)を雑音の空間的相関の長さとするとき、前記アレー共分散行列を 構成する所定の行あるいは列より対角要素および該対角要素に連鎖的に隣接する q 個の要素を除き、(q+ 1)個の要素が除かれた (M— q— 1)個の相関より、所定数の相 関を順次 1要素づっずらしながら前記所定数
P 個の相関を取り出して行列に配列してなる前記相関行列を作成する、
ことを特徴とする請求項 1記載の到来波数推定方法。
[3] 前記アレー共分散行列の先頭行及び最終行並びに先頭列及び最終列のうち 1以 上につ 、て前記相関行列を作成し、作成した相関行列を並べることにより前記推定 行列を作成する、
ことを特徴とする請求項 1または 2記載の到来波数推定方法。
[4] 前記所定数 P を M/2より小さい最大の整数とする、ことを特徴とする請求項 1または 2記載の到来波 数推定方法。
[5] 前記上三角行列因子の階数を到来電波の個数とする、ことを特徴とする請求項 1 乃至 3記載の到来波数推定方法。
[6] 前記上三角行列因子の第 i行目の各行列要素の絶対値の総和と第 (i+1)行目の各 行列要素の絶対値の総和の比が最小の時の iを到来電波の個数とする、
ことを特徴とする請求項 1乃至 3記載の到来波数推定方法。
[7] 前記 QR分解は列回転 QR分解である、ことを特徴とする請求項 1記載の到来波 数推定方法。
[8] 無相関白色雑音環境における完全相関信号、または部分相関信号、または無相 関信号の到来個数を推定する、
ことを特徴とする請求項 1記載の到来波数推定方法。
[9] 相関雑音環境における完全相関信号、または部分相関信号、または無相関信号 の到来個数を推定する、
ことを特徴とする請求項 2記載の到来波数推定方法。
[10] 複数個 (=M)のアンテナ素子を同一素子間隔で直線状に配列したアレーアンテナ で到来電波を受信し、該到来電波の個数を推定する到来波数推定装置にお!、て、 前記アレーアンテナの各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間 の相関を算出する相関演算部、
各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間の相関を行列に配列 してなるアレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素を除き、該 対角要素が除かれた (M— 1)個の相関より所定数の相関を順次 1要素づっずらしなが ら取り出して行列に配列してなる相関行列を作成する相関行列作成部、
該相関行列を用いて到来波数を推定するための推定行列を作成する推定行列作 成部、 該推定行列を QR分解する QR分解部、
QR分解により得られた上三角行列因子の各行要素に基づいて到来電波の個数を 決定する到来波数決定部、
を備えたことを特徴とする到来波数推定装置。
[11] 前記相関行列作成部は、 q(0≤q≤M—l)を雑音の空間的相関の長さとするとき、 前記アレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素および該対角 要素に連鎖的に隣接する q個の要素を除き、(q+ 1)個の要素が除かれた (M— q— 1) 個の相関より、所定数の相関を順次 1要素づっずらしながら前記所定数
P 個の相関を取り出して行列に配列してなる前記相関行列を作成する、
ことを特徴とする請求項 10記載の到来波数推定装置。
[12] 前記相関行列作成部は、前記アレー共分散行列の先頭行及び最終行並びに先頭 列及び最終列のうち 1以上について前記相関行列を作成し、
前記推定行列作成部は、該作成された相関行列を並べることにより前記推定行列 を作成する、
ことを特徴とする請求項 10または 11記載の到来波数推定装置。
[13] 前記相関行列作成部は、前記所定数
P を M/2より小さ 、最大の整数とする、
ことを特徴とする請求項 10または 11記載の到来波数推定装置。
[14] 前記到来波数決定部は、前記上三角行列因子の階数を到来電波の個数とする、 ことを特徴とする請求項 10または 11記載の到来波数推定方法。
[15] 前記到来波数決定部は、前記上三角行列因子の第 i行目の各行列要素の絶対値 の総和と第 (i+1)行目の各行列要素の絶対値の総和の比を計算する計算部、 該比が最小の iを到来電波の個数と決定する決定部、
を有することを特徴とする請求項 10または 11記載の到来波数推定装置。
[16] 前記 QR分解部は、 QR分解として列回転 QR分解を行う、 ことを特徴とする請求項 10記載の到来波数推定装置。
[17] 複数個 (=M)のアンテナ素子を同一素子間隔で直線状に配列したアレーアンテナ で到来電波を受信し、該電波の到来方向を推定する無線装置にぉ 、て、
到来電波の個数を推定する到来波数推定部、
アンテナ素子毎の受信データと到来電波の個数を用いて信号の到来方向を推定 する到来方向推定部、
到来方向の推定値を用 ヽて信号源方向にピークを有するように受信ビームフォーミ ング処理を行う受信ビームフォーマを備え、
前記到来波数推定部は、
前記アレーアンテナの各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間 の相関を算出する相関演算部、
各アンテナ素子の受信信号と他アンテナ素子の受信信号間の相関を行列に配列 してなるアレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素を除き、該 対角要素が除かれた (M— 1)個の相関より所定数の相関を順次 1要素づっずらしなが ら取り出して行列に配列してなる相関行列を作成する相関行列作成部、
該相関行列を用いて到来波数を推定するための推定行列を作成する推定行列作 成部、
該推定行列を QR分解する QR分解部、
QR分解により得られた上三角行列因子の各行要素に基づいて到来電波の個数を 決定する到来波数決定部、
を備えたことを特徴とする無線装置。
[18] 前記相関行列作成部は、 q(0≤q≤M—l)を雑音の空間的相関の長さとするとき、 前記アレー共分散行列を構成する所定の行あるいは列より対角要素および該対角 要素に連鎖的に隣接する q個の要素を除き、(q+ 1)個の要素が除かれた (M— q— 1) 個の相関より、所定数の相関を順次 1要素づっずらしながら前記所定数
P 個の相関を取り出して行列に配列してなる前記相関行列を作成する、 ことを特徴とする請求項 17記載の無線装置。
[19] 前記無線部は、該電波到来方向推定部により推定された方向にピークが向くように ビー
ムを生成する送信ビーム形成手段、
を備えたことを特徴とする請求項 17または 18記載の無線装置。
PCT/JP2005/012758 2005-07-11 2005-07-11 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置 WO2007007390A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2005/012758 WO2007007390A1 (ja) 2005-07-11 2005-07-11 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置
EP05758310.6A EP1903348B1 (en) 2005-07-11 2005-07-11 Number-of-arriving-waves estimating method, number-of-arriving-waves estimating device, and radio device
JP2007524485A JP4722132B2 (ja) 2005-07-11 2005-07-11 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置
US11/970,645 US7450067B2 (en) 2005-07-11 2008-01-08 Incoming wave number estimation method, incoming wave number estimation device, and radio device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2005/012758 WO2007007390A1 (ja) 2005-07-11 2005-07-11 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US11/970,645 Continuation US7450067B2 (en) 2005-07-11 2008-01-08 Incoming wave number estimation method, incoming wave number estimation device, and radio device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2007007390A1 true WO2007007390A1 (ja) 2007-01-18

Family

ID=37636798

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2005/012758 WO2007007390A1 (ja) 2005-07-11 2005-07-11 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7450067B2 (ja)
EP (1) EP1903348B1 (ja)
JP (1) JP4722132B2 (ja)
WO (1) WO2007007390A1 (ja)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007243358A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 無線信号分離方法および受信装置並びにそのプログラムと記録媒体
US7450067B2 (en) * 2005-07-11 2008-11-11 Fujitsu Limited Incoming wave number estimation method, incoming wave number estimation device, and radio device
JP2009168545A (ja) * 2008-01-15 2009-07-30 Mitsubishi Electric Corp 信号処理装置
JP2009210410A (ja) * 2008-03-04 2009-09-17 Fujitsu Ltd 探知測距装置および探知測距方法
JP2009243947A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Fujitsu Ltd 到来方向推定装置、到来方向推定方法および到来方向推定プログラム
EP2149175A1 (en) * 2007-03-09 2010-02-03 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (PUBL) An array antenna arrangement
JP2011529280A (ja) * 2008-06-02 2011-12-01 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド 知られた信号に基づき干渉を認知する認知無線通信装置、方法、及び記録媒体
CN101436890B (zh) * 2008-12-10 2012-11-21 中国移动通信集团广东有限公司 一种天线阵列误差参数估计方法及其设备
KR20180119412A (ko) * 2017-04-25 2018-11-02 서강대학교산학협력단 행렬의 거듭제곱기법을 이용한 도래방향각 추정방법, 상기 방법을 이용한 도래방향각 추정장치, 및 상기 방법을 이용한 도래방향각 추정시스템
CN110967664A (zh) * 2019-11-28 2020-04-07 宁波大学 基于cold阵列增强四元数esprit的doa估计方法

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3895228B2 (ja) * 2002-05-07 2007-03-22 松下電器産業株式会社 無線通信装置および到来方向推定方法
WO2009081981A1 (ja) * 2007-12-25 2009-07-02 Honda Elesys Co., Ltd. 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム
US8064408B2 (en) 2008-02-20 2011-11-22 Hobbit Wave Beamforming devices and methods
JP5675285B2 (ja) * 2010-11-10 2015-02-25 富士通テン株式会社 レーダ装置
WO2013134506A2 (en) 2012-03-07 2013-09-12 Hobbit Wave, Inc. Devices and methods using the hermetic transform
US9154353B2 (en) 2012-03-07 2015-10-06 Hobbit Wave, Inc. Devices and methods using the hermetic transform for transmitting and receiving signals using OFDM
JP5978754B2 (ja) 2012-05-16 2016-08-24 株式会社デンソー レーダ装置
FR3011641B1 (fr) * 2013-10-04 2015-12-11 Thales Sa Procede de goniometrie avec un systeme ayant moins de voies de reception que de capteurs
WO2015061709A1 (en) 2013-10-25 2015-04-30 HOBBIT, Wave Devices and methods employing hermetic transforms for encoding and decoding digital information in spread-spectrum communication systems
US9829568B2 (en) 2013-11-22 2017-11-28 VertoCOMM, Inc. Radar using hermetic transforms
US11304661B2 (en) 2014-10-23 2022-04-19 VertoCOMM, Inc. Enhanced imaging devices, and image construction methods and processes employing hermetic transforms
US9871684B2 (en) 2014-11-17 2018-01-16 VertoCOMM, Inc. Devices and methods for hermetic transform filters
GB2539730B (en) 2015-06-25 2021-04-07 Airspan Ip Holdco Llc Node role assignment in networks
GB2539736A (en) 2015-06-25 2016-12-28 Airspan Networks Inc Wireless network configuration using path loss determination between nodes
CN107787595B (zh) 2015-06-25 2021-07-13 艾尔斯潘网络公司 管理无线网络中的外部干扰
GB2539722B (en) 2015-06-25 2021-10-13 Airspan Ip Holdco Llc Bearing calculation
GB2539731B (en) 2015-06-25 2021-08-04 Airspan Ip Holdco Llc Quality of service in wireless backhauls
GB2539734A (en) 2015-06-25 2016-12-28 Airspan Networks Inc An antenna apparatus and method of performing spatial nulling within the antenna apparatus
GB2539733A (en) 2015-06-25 2016-12-28 Airspan Networks Inc An antenna apparatus and method of configuring a transmission beam for the antenna apparatus
GB2539727B (en) 2015-06-25 2021-05-12 Airspan Ip Holdco Llc A configurable antenna and method of operating such a configurable antenna
GB2539732A (en) 2015-06-25 2016-12-28 Airspan Networks Inc A configurable antenna and method of operating such a configurable antenna
GB2539735A (en) 2015-06-25 2016-12-28 Airspan Networks Inc Sub-sampling antenna elements
US10324166B2 (en) * 2015-09-28 2019-06-18 Rockwell Collins, Inc. Affordable combined pulsed/FMCW radar AESA
US10305717B2 (en) 2016-02-26 2019-05-28 VertoCOMM, Inc. Devices and methods using the hermetic transform for transmitting and receiving signals using multi-channel signaling
DE112018007575T5 (de) * 2018-05-07 2021-01-21 Mitsubishi Electric Corporation Eingangswellenanzahl-Schätzvorrichtung und Eingangswellenanzahl-Eingangsrichtung-Schätzvorrichtung
CN109901111A (zh) * 2019-02-25 2019-06-18 西安电子科技大学 基于偏最小二乘回归的近场声源定位方法
CN110736958B (zh) * 2019-09-18 2021-09-28 中国人民解放军国防科技大学 一种基于多策略矩阵重构的自适应信源数估计方法
CN112014792B (zh) * 2020-08-28 2023-03-31 陕西理工大学 一种改进的二维互质阵列doa估计方法
DE102021107220B4 (de) * 2021-03-23 2022-12-22 Airbus Defence and Space GmbH System und Verfahren zum Detektieren und Lokalisieren einer Signalquelle

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11281725A (ja) * 1998-03-26 1999-10-15 Nec Corp 多重伝搬波パラメータ計測方法及び装置並びにプログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体
US6144711A (en) * 1996-08-29 2000-11-07 Cisco Systems, Inc. Spatio-temporal processing for communication
JP2002243826A (ja) * 2000-12-12 2002-08-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電波到来方向推定装置、電波到来方向推定方法及び指向性可変送受信装置
WO2005001504A1 (ja) * 2003-06-25 2005-01-06 Fujitsu Limited 電波到来方向推定方法及び装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4750147A (en) * 1985-11-06 1988-06-07 Stanford University Method for estimating signal source locations and signal parameters using an array of signal sensor pairs
DE19858951C2 (de) * 1998-12-10 2001-06-13 Hertz Inst Heinrich Verfahren und Anordnung zur Erzeugung vorgegebener Richtcharakteristiken
EP1387180A1 (en) 2000-12-12 2004-02-04 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Radio-wave arrival-direction estimating apparatus and directional variable transceiver
WO2004104620A1 (ja) * 2003-05-22 2004-12-02 Fujitsu Limited 固有値分解を利用しない信号到来方向推定手法および受信ビーム形成装置
EP1777539B1 (en) * 2004-08-12 2013-01-09 Fujitsu Limited Radio wave arrival direction adaptive deduction tracking method and device
JP4805591B2 (ja) * 2005-03-17 2011-11-02 富士通株式会社 電波到来方向の追尾方法及び電波到来方向追尾装置
JP4808984B2 (ja) * 2005-03-31 2011-11-02 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 到来波の方向推定装置
JP4722132B2 (ja) * 2005-07-11 2011-07-13 富士通株式会社 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6144711A (en) * 1996-08-29 2000-11-07 Cisco Systems, Inc. Spatio-temporal processing for communication
JPH11281725A (ja) * 1998-03-26 1999-10-15 Nec Corp 多重伝搬波パラメータ計測方法及び装置並びにプログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体
JP2002243826A (ja) * 2000-12-12 2002-08-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電波到来方向推定装置、電波到来方向推定方法及び指向性可変送受信装置
WO2005001504A1 (ja) * 2003-06-25 2005-01-06 Fujitsu Limited 電波到来方向推定方法及び装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP1903348A4 *
TAKABE N. ET AL.: "Array Soshikan Sokanchi no Torai Kaku Izonsei ni Motoduita Torai Hoko Suitei", IEICE TECHNICAL REPORT, vol. 104, no. 680, 4 March 2005 (2005-03-04), pages 139 - 144, XP003007693 *
UNNIKRISHNA PILLAI S. ET AL: "Forward/Backward Spatial Smoothing Techniques for Coherent Signal Identification", IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, vol. 37, no. 1, January 1989 (1989-01-01), pages 8 - 15, XP000992947 *
XIN J. ET AL: "SUBSPACE-BASED ADAPTIVE DIRECTION ESTIMATION AND TRACKING IN MULTIPATH ENVIRONMENT", IEEE INTERNATIOMAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP), vol. 4, 2005, pages 957 - 960, XP010792775 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7450067B2 (en) * 2005-07-11 2008-11-11 Fujitsu Limited Incoming wave number estimation method, incoming wave number estimation device, and radio device
JP2007243358A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 無線信号分離方法および受信装置並びにそのプログラムと記録媒体
EP2149175A1 (en) * 2007-03-09 2010-02-03 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (PUBL) An array antenna arrangement
EP2149175A4 (en) * 2007-03-09 2013-01-30 Ericsson Telefon Ab L M NETWORK ANTENNA ARRANGEMENT
JP2009168545A (ja) * 2008-01-15 2009-07-30 Mitsubishi Electric Corp 信号処理装置
JP2009210410A (ja) * 2008-03-04 2009-09-17 Fujitsu Ltd 探知測距装置および探知測距方法
EP2098881A3 (en) * 2008-03-04 2011-07-06 Fujitsu Ltd. Detection and ranging device and detection and ranging method
JP2009243947A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Fujitsu Ltd 到来方向推定装置、到来方向推定方法および到来方向推定プログラム
JP2011529280A (ja) * 2008-06-02 2011-12-01 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド 知られた信号に基づき干渉を認知する認知無線通信装置、方法、及び記録媒体
US8958756B2 (en) 2008-06-02 2015-02-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Cognitive radio communication system recognizing interference based on known signal
CN101436890B (zh) * 2008-12-10 2012-11-21 中国移动通信集团广东有限公司 一种天线阵列误差参数估计方法及其设备
KR20180119412A (ko) * 2017-04-25 2018-11-02 서강대학교산학협력단 행렬의 거듭제곱기법을 이용한 도래방향각 추정방법, 상기 방법을 이용한 도래방향각 추정장치, 및 상기 방법을 이용한 도래방향각 추정시스템
KR101956449B1 (ko) * 2017-04-25 2019-03-08 서강대학교산학협력단 행렬의 거듭제곱기법을 이용한 도래방향각 추정방법, 상기 방법을 이용한 도래방향각 추정장치, 및 상기 방법을 이용한 도래방향각 추정시스템
CN110967664A (zh) * 2019-11-28 2020-04-07 宁波大学 基于cold阵列增强四元数esprit的doa估计方法
CN110967664B (zh) * 2019-11-28 2024-01-23 宁波大学 基于cold阵列增强四元数esprit的doa估计方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP1903348A1 (en) 2008-03-26
US20080129596A1 (en) 2008-06-05
JP4722132B2 (ja) 2011-07-13
JPWO2007007390A1 (ja) 2009-01-29
EP1903348A4 (en) 2014-06-25
US7450067B2 (en) 2008-11-11
EP1903348B1 (en) 2015-12-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2007007390A1 (ja) 到来波数推定方法、到来波数推定装置及び無線装置
JP4805591B2 (ja) 電波到来方向の追尾方法及び電波到来方向追尾装置
US7084812B2 (en) Method and device for tracking the directions-of-arrival of radio waves
Larew et al. Adaptive beam tracking with the unscented Kalman filter for millimeter wave communication
Haardt et al. Enhancements of unitary ESPRIT for non-circular sources
US7391370B2 (en) Method and apparatus for adaptive direction estimation of radio waves
JP4339801B2 (ja) 固有値分解を利用しない信号到来方向推定手法および受信ビーム形成装置
Liu et al. Joint estimation of DOA and TDOA of multiple reflections in mobile communications
US8669901B2 (en) Method for determining azimuth and elevation angles of arrival of coherent sources
Varade et al. Robust algorithms for DOA estimation and adaptive beamforming for smart antenna application
Feng et al. A novel wideband DOA estimator based on Khatri–Rao subspace approach
Baig et al. Comparison of direction of arrival (DOA) estimation techniques for closely spaced targets
Xiang et al. Robust adaptive beamforming for MIMO radar
Zhang et al. Robust beamforming for coherent signals based on the spatial-smoothing technique
Ramezanpour et al. Two-stage beamforming for rejecting interferences using deep neural networks
Vesa et al. Direction-of-Arrival estimation for uniform sensor arrays
Steinwandt et al. Knowledge-aided direction finding based on unitary ESPRIT
JP2010121991A (ja) 電波到来方向推定装置
Tayem et al. Capon root-MUSIC-like direction of arrival estimation based on real data
Chung et al. Efficient Multi-user Channel Estimation for RIS-aided mmWave Systems using Shared Channel Subspace
Suleesathira Direction of Arrival Identification Using MUSIC Method and NLMS Beamforming
CN111337879B (zh) 一种基于多簇的加权music声源直接定位方法
Le et al. Fast 1D Direction Finding Method In Multipath Environment
Karim et al. A novel sampling methodology exploiting the least correlated-columns for angle of arrival estimation
Frikel et al. Bearing detection of noised wideband sources for geolocation

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2007524485

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2005758310

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWW Wipo information: withdrawn in national office

Country of ref document: DE

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2005758310

Country of ref document: EP

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 11970645

Country of ref document: US