MIMO－OFDMシステムのための特異値打切り法に基づくチャネル推定法

摘要

MIMO-OFDMシステムは，通信距離拡大とアンテナ当りの送信電力が低く抑えられることから，劣悪な受信SNR環境で各送信アンテナから送信されるチャネル推定用のトレーニング信号（パイロット信号やプリアンブル）を受信しなければならない．このことは，受信機において，チャネルの推定精度劣化の要因となり，全体的な受信性能の劣化を招く．トレーニング系列としてロングプリアンブルを用いる場合，チャネルのインパルス応答を最尤推定法（MLE）によって推定する時間領域チャネル推定法は，限られたロングプリアンブルを有効に利用できるため大変興味深い方法であるが，MLEに用いる一般化逆行列の条件数が大きい場合，期待するほどの推定精度が得られない．それに対しては，1）条件数が小さくなるようなプリアンブル構成を送信機に適用する，2）受信機において，一般化逆行列の特異値を適度に打ち切る，ことにより推定精度を改善することができる．そこで本報告では，前述1），2）を定量的に評価し，より優れたチャネル推定器を得るための方法論について検討する．%MIMO-OFDM receivers, which are capable of increasing the coverage and required to attenuate the transmission power per antenna, are to receive training signals, such as pilot signals or preamble signals, for channel estimation in poor SNR conditions. This results in the degradation of the channel estimation accuracy, and causes the poor receiver performance. When we use a long preamble as the training signal, a time domain channel estimator which estimates an impulse response of the channel by the maximum likelihood estimation (MLE) is an attractive approach because we can effectively use the long preamble with limited length. However, expected channel estimation performance cannot be obtained when the condition number of the generalized inverse matrix in the ML algorithm is large. In order to overcome the difficulty, it is effective to apply a long preamble structure with a small condition number for the transmitters and a singular-value truncation scheme for the receivers. In this report, we evaluate these approaches quantitatively and consider a methodology to obtain superior channel estimators.