| 研究概要 |
W-CDMAおよびマルチキャリア変調方式は,高速な無線通信を実現するための代表的な変調方式であり,携帯電話や無線LANなどの技術に利用されている.両変調方式は,今後の無線通信において重要な役割を担うものと思われる.このため,一台の受信機において両方式に対応することが可能となれば,さまざまな規格の通信方式に使用することが可能となる.
本年度における本研究では,W-CDMAおよびOFDMを利用した無線通信の重要な構成要素のひとつである,適応等価器に関する研究を行った.適応等価器は,通信路におけるマルチパスおよび雑音成分の影響によるビット誤り率の改善を可能とする.CDMAにもとづく無線通信では,RAKE受信機を用いることが一般的である.一方,OFDMにもとづく無線通信では,周波数等価技術が一般に使用される.W-CDMAおよびODFMの両方式に使用可能な適応等価器の実現は,高度な無線端末を実現する上で,より重要性を増してくるものと期待される.
適応フィルタは,適応等価器の重要な構成要素である.適応フィルタの係数を通信路の状態に応じて自律的に更新する学習アルゴリズムを適応アルゴリズムと呼ぶ.代表的な適応アルゴリズムとして,LMSアルゴリズムとRLSアルゴリズムが知られている.このうち,LMSアルゴリズムはRLSアルゴリズムに比べ,学習に必要となる演算量が少ないことが知られている一方で,学習時間の長さが実現の際の問題点となっている.
エイリアスフリーサブバンド適応フィルタでは,信号を周波数帯域に分割することで,信号の相関を低減し,学習時間の短縮を実現することが知られている.しかし,信号の相関と学習時間の関係などの解析は行われていない.本研究では,学習時間の時定数を信号の相関により表現する手法を提案した.この結果,周波数分割数に応じた学習パラメータの選択が可能となることを示した.
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