パーティクルフィルタとノッチビームを用いた移動通信端末のトラッキング

摘要

本稿では，パーティクルフィルタとノッチビームを用いることで効率良く移動通信端末をトラッキングして，通信効率を改善する手法を提案する．通信端末の到来方向を推定する代表的な手法としてはMUSIC法やESPRIT法，参照信号情報をもとにした所望信号抽出の代表的な手法としてはLMSやRLSがある．前者はある一定時間内の受信信号サンプル列（スナップショット）をもとにした相関行列の固有値解析に基づいており，端末が移動状態にあり，少ないスナップショット数で推定を行う必要のあるトラッキングには不向きである．後者は参照信号情報を通信信号に多く組み込むことができれば所望信号抽出の精度向上につながるが，結果としてデータ信号分が削られるため通信効率が低下する．また参照信号情報が使えない場面では機能しないといった問題点がある．パーティクルフィルタは，対象の状態を直接知ることができない場合に，対象の状態を統計的に効率よく推定する方法である．この手法では尤度に従って追跡対象の位置を予測するため，少ないスナップショット数でも効率良く推定ができること，さらに複数の到来波が存在する場面においても最大電力の1波のみを効率よく抽出できるという利点がある．しかしながら2波以上の到来波すべてを扱う場合は多次元探索問題となり計算量が膨大となることから，高速演算が求められる通信技術への適用には困難が多い．本稿では，パーティクルフィルタとノッチビームを併用して，多次元探索を複数回の1次元探索問題に置き換えることで演算量を削減する手法を提案する．この手法を移動端末のトラッキングに適用して，通信効率をシミュレーションにより評価する．