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提案手法 B の概要

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第 5 章 地上デジタル放送における 長遅延波の影響

5.3. 提案手法 B の概要

送信信号がxにして,そして,ガードインターバルの付加あるいは除去,窓関 数,FFT,IFFT処理,チャンネル推定,チャンネル雑音,及び受信信号をそれ ぞれTcp, Rcp, M, F, FH, H, N, yで表す.受信信号の計算は次の式で表す.

y = F RcpM HnTcpFHx

= Ωx (5.16)

Nn = N+Nawgn (5.17)

遅延波の長さはガードインタバールを超えるとき,ISIが生じるため,受信信 号を次の式で表す.

yk =F RcpM HnTcpFHxk+F RcpHISIM HnTcpFHxk−1 (5.18)

Ω =



F RcpM HnTcpFH (L≤GI)

F RcpM HnTcpFH +F RcpHISIM HnTcpFH (L≥GI)

(5.19) 式5.16の送信シンボルベクトルxを得るためには,行列Ωを求め,その逆行列 を受信シンボルベクトルΩ1に乗ずれば良い.しかし,ICIはすべてのキャリア から生じるため,Ωの次元は大きく,逆行列演算に膨大な時間がかかってしまう.

そこで,キャリア間干渉の特徴を利用して演算量の削減を行う.特定の搬送波に 対する干渉成分の電力がそのキャリアに近いものほど大きく,離れるにつれて急 速に減衰すると考えられる.したがって,干渉の影響の主要な成分は隣接キャリ アで伝送されるシンボルの干渉であり,これらの影響を除去するだけでも特性の 改善を期待できる.そこで,注目されたシンボルの両側のシンボルからの干渉だ け考慮する.よって,行列Ωは次の式で表す.

Ω =









γ α 0

β γ . ..

. .. ... ...

. .. ... α

0 β γ









x

k-1

x

k

x

k+1

y

k-1

y

k

= α x

k-1

+ γ x

k

+ β x

k-1

+z

k

y

k+1

a

β γ

図 5.8 受信信号の計算

数値計算の結果により,行列Ωは上のように帯行列の形になる.したがって,

式5.18は次の式に変形できる.そして,受信信号の計算は図5.8に示す.

yk =αxk1+γxk+βxk+1 (5.20) 式5.20から分かるように,受信シンボルは行列Ωの対角線成分α, γ, βで決定す る.得られた受信シンボルを用いて,ベイズの定理により送信シンボルの確率を 求める.これから,提案されたベイズ定理を述べる.

5.3.1 ベイズ定理

ベイズ定理により,ある試行の結果において,ある事象が起こったことが分かっ た時,それに先行する事象の確率を評価することが可能である.その定義は次の 式で表す.

P(B|A) = P(A|B)P(B)

P(A) (5.21)

y

k-1

y

k

y

k+1

p(x

(1)k-1

) p(x

(1)k

) p(x

(1)k+1

)

x

(2)k

x

(2)k+1

x

(2)k-1

x

(3)k

x

(3)k+1

x

(3)k-1

4

3

図 5.9 送信シンボルの推定するアルゴリズム

従って,ベイズの定理を用いて,行列 Ωの係数α, γ, β 及び隣接の受信信号 xk1, xk+1により,k番目の送信シンボルxkを判定する.その手順は次に示す.

(xk1, xk, xk+1)を送信したときに,ykを受信する確率を求める.

p(yk|xk1, xk, xk+1) = 1

2πσ2exp(−|yk−yˆk(x)|22 )

ykを受信したときに,それは(xk1, xk, xk+1)を送信した時起こる確率を求 める.

p(yk) =∑

p(yk|xk1, xk, xk+1)p(xk1, xk, xk+1) p(xk1, xk, xk+1|yk) = p(yk|xk1, xk, xk+1)p(xk1, xk, xk+1)

p(yk)

(xk1, xk, xk+1)確率の中から,それぞれ1 + 1i,11i,1 + 1i,11iの確 率を求め,そしてサブキャリアごとに一番高い確率を求め,それは送信シ ンボルだと判定する.

推定された送信信号の信用性を確かめるため,ベイズ定理で推定された値 を同一なチャンネルを通過させ,新たな受信信号を得る.この受信信号と 最初受信された信号を比較する.もし,この二つの受信信号の差分はゼロ であれば,初回のベイズ定理で推定された送信信号は正確だと考える.但 し,その差分はゼロではなければ,推定されたシンボルが正しくないと認 められ,次の処理を行う.

初回のベイズ定理で得られた送信シンボルの確率情報を用いて,隣接キャ リアシンボルの発生する確率により,繰り返し処理を行い,推定精度を向 上させる.

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