特許 6353834 ブラインドＩ／Ｑミスマッチ補償装置及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6353834

(24)【登録日】2018年6月15日

(45)【発行日】2018年7月4日

(54)【発明の名称】ブラインドＩ／Ｑミスマッチ補償装置及び方法

(51)【国際特許分類】

   H04L 27/01 20060101AFI20180625BHJP

   H04L 27/22 20060101ALI20180625BHJP

   H04B 1/16 20060101ALI20180625BHJP

【ＦＩ】

   H04L27/01

   H04L27/22 Z

   H04B1/16 Z

【請求項の数】19

【全頁数】24

(21)【出願番号】特願2015-527525(P2015-527525)

(86)(22)【出願日】2013年8月13日

(65)【公表番号】特表2015-531214(P2015-531214A)

(43)【公表日】2015年10月29日

(86)【国際出願番号】US2013054636

(87)【国際公開番号】WO2014028430

(87)【国際公開日】20140220

【審査請求日】2016年8月13日

(31)【優先権主張番号】13/584,804

(32)【優先日】2012年8月13日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】390020248

【氏名又は名称】日本テキサス・インスツルメンツ株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】507107291

【氏名又は名称】テキサス インスツルメンツ インコーポレイテッド

(74)【上記1名の代理人】

【識別番号】100098497

【弁理士】

【氏名又は名称】片寄 恭三

(72)【発明者】

【氏名】ガネサン ラグフ

(72)【発明者】

【氏名】ビジョイ ブカニア

(72)【発明者】

【氏名】ジャイガネシュ バラクリシュナン

【審査官】 北村 智彦

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２００６／１３２１１８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２０１２／００２８５９４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開平０５−１１０３６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−２６６４１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−０８８４５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０９−１３０３３７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｌ ２７／０１

Ｈ０４Ｂ １／１６

Ｈ０４Ｌ ２７／２２

ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

直交信号処理方法であって、
周波数変換とアナログデジタル変換（ＡＤＣ）とに続いて、直交レシーバチャネルのチャネル内の同相（Ｉ）アームにおけるＩデータサンプルと直交（Ｑ）アームにおけるＱデータサンプルに対してクリッピング閾値と利得補償係数とを決定することと、
前記Ｉアームにおけるデータサンプルと前記Ｑアームにおけるデータサンプルとの間の統計的分布を平衡化させ、前記Ｉアームと前記Ｑアームとにおける利得と位相の不平衡の訂正を提供するように、前記Ｉアームと前記Ｑアームとにおいて受信されて変換されたデータサンプルに前記クリッピング閾値と前記利得補償係数とを適用することと、
を含み、
前記クリッピング閾値と利得補償係数とを決定することが、
初期クリッピング閾値と初期利得補償係数とを得るために、受信したＩデータサンプルとＱデータサンプルとの反復の第１のセットをユニティ利得補償係数で乗算することと、
受信したＩデータサンプルとＱデータサンプルとの反復の次のセットの間に、反復の各次の開始時のサンプリング期間の間にキャプチャされたＩデータサンプルとＱデータサンプルとの利得とクリッピングとを補償されたセットから、更新されたクリッピング閾値と収束された利得補償係数とを決定することと、
ＩデータサンプルとＱデータサンプルとの現在の利得とクリッピングとを補償されたセットを得るために、前記更新されたクリッピング閾値を用いて、ＩデータサンプルとＱデータサンプルとの反復の次のセットに対して利得補償及びクリッピング演算を実行することと、
を含む、方法。

【請求項2】

請求項１に記載の方法であって、
反復の前記第１のセットの完了に続いて、Ｉデータサンプルの少なくとも１つの利得とクリッピングとを補償されたセットと、Ｑデータサンプルの少なくとも１つの利得とクリッピングと位相とを補償されたセットとから、前記直交レシーバチャネルの前記Ｑアームにおける位相補償関数に関連付けられる位相補正角Φと関数とを決定することと、
ＡＤＣクリッピングの存在下で利得と位相とのミスマッチを補償されたＱデータサンプルを得るために、前記Ｑアームにおける前記位相補償関数を用いて少なくとも１つの利得とクリッピングとを補償されたＱデータサンプルを乗算することと、
を更に含む、方法。

【請求項3】

請求項１に記載の方法であって、
利得補償ネットワーク出力で受け取った通りに、利得とクリッピングとを補償されたＩアームデータＩ（ＧＣＣ）の多数のサンプル（Ｎ）と、利得とクリッピングとを補償されたＱアームデータＱ（ＧＣＣ）の多数のサンプル（Ｎ）とをバッファリングすることと、
各Ｉサンプル及び各Ｑサンプルを数学的に二乗することと、
前記サンプリング期間の間の前記Ｉアームにおける平均トータル信号電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を得るために、二乗されたＩサンプルを共に加算し、そしてＮで除算することと、
前記サンプリング期間の間の前記Ｑアームにおける平均トータル信号電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を計算するために、二乗されたＱサンプルを共に加算し、そしてＮで除算することと、
前記サンプリング期間の間の前記Ｉアームにおける直流（ＤＣ）信号成分の平均電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を得るために、全ての二乗されていないＩサンプルを共に加算し、Ｎで除算し、そして二乗することと、
前記サンプリング期間の間の前記ＱアームにおけるＤＣ信号成分の平均電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を得るために、全ての二乗されていないＱサンプルを共に加算し、Ｎで除算し、そして二乗することと、
前記Ｉアームにおける平均交流（ＡＣ）信号電力を表す変異（ｖａｒｉａｎｃｅ）（Ｉ）を得るために、Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＩ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することと、
前記Ｑアームにおける平均ＡＣ信号を表す変異（Ｑ）を得るために、Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＱ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することと、
を更に含む、方法。

【請求項4】

請求項３に記載の方法であって、
変異の比を得るために、前記変異（Ｑ）を前記変異（Ｉ）で除算することと、
利得補償係数βの現在の推定β（ＣＵＲＲＥＮＴ）を得るために、変異の前記比の二乗根を求めることと、
新しい累積利得補償推定β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を得るために、前に計算された利得補償推定の以前の累積トータルβ（ＰＲＩＯＲ）を、β（ＣＵＲＲＥＮＴ）又はβ（ＣＵＲＲＥＮＴ）の関数の少なくとも一方に加算することと、
を更に含む、方法。

【請求項5】

請求項４に記載の方法であって、
前記変異（Ｑ）が前記変異（Ｉ）より小さい場合に、Ｉアーム利得補償をβ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）に調整することと、
前記変異（Ｑ）が前記変異（Ｉ）より小さい場合に、クリッピングロジック閾値を、β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）と、Ｉ信号とＱ信号とを変換するために用いたアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）に関連付けられるフルスケール値との積に等しく設定することと、
前記変異（Ｑ）が前記変異（Ｉ）に等しいか又はそれより大きい場合に、前記Ｑアーム利得補償をｌ／β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）に調整することと、
前記変異（Ｑ）が前記変異（Ｉ）に等しいか又はそれより大きい場合に、前記クリッピングロジック閾値を、ｌ／β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）とＡＤＣフルスケール値との積に等しく設定することと、
を更に含む、方法。

【請求項6】

請求項５に記載の方法であって、
所定の数の利得補償反復が発生したか否かを判定することと、
前記所定の数の利得補償反復が発生していない場合に、利得反復カウンタを１増分することと、
利得補償ネットワーク出力からのＩアームデータＩ（ＧＣＣ）のＮ個のサンプルとＱアームデータＱ（ＧＣＣ）のＮ個のサンプルとの新しいセットをバッファリングすることと、
β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）とクリッピングロジック係数とのための更新された値を決定することと、
所定の数の利得補償反復が発生している場合に、位相補正シーケンスを継続することと、
を更に含む、方法。

【請求項7】

請求項１に記載の方法であって、
位相補償ネットワーク出力Ｉ（Ｃ）及びＱ（Ｃ）で受け取った通りに、利得補償され、クリッピング補正され、そして位相補償されたＩアームデータの多数のサンプルＭと、利得補償され、クリッピング補正され、そして位相補償されたＱアームデータの同じ数のＭ個のサンプルとをバッファリングすることと、
Ｉアームデータにおける平均トータルＩアーム信号電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を得るために、各Ｉサンプルを数学的に二乗し、前記二乗を総和し、そしてＭで除算することと、
Ｑアームデータにおける平均トータルＱアーム信号電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を得るために、各Ｑサンプルを数学的に二乗し、前記二乗を総和し、そしてＭで除算することと、
を更に含む、方法。

【請求項8】

請求項７に記載の方法であって、
前記Ｉアームにおける直流（ＤＣ）信号成分の平均電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を得るために、全てのＩサンプルを共に加算し、Ｍで除算し、そして二乗することと、
前記ＱアームにおけるＤＣ信号成分の平均電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を得るために、全てのＱサンプルを共に加算し、Ｍで除算し、そして二乗することと、
前記Ｉアームにおける平均交流（ＡＣ）信号電力に対応する変異（Ｉ）を得るために、トータルＩ信号電力Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）から前記平均ＩアームＤＣ信号成分Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することと、
Ｉの標準偏差σ（Ｉ）を得るために、前記変異（Ｉ）の二乗根を決定することと、
前記Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力に対応する変異（Ｑ）を得るために、トータルＱ信号電力Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）から前記平均ＱアームＤＣ信号成分Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することと、
Ｑの標準偏差σ（Ｑ）を得るために、前記変異（Ｑ）の二乗根を決定することと、
を更に含む、方法。

【請求項9】

請求項８に記載の方法であって、
ＩとＱとのドット積の予測であるＥ［Ｉ・Ｑ］を得るために、各Ｉ、Ｑサンプルペアを乗算し、結果の積を総和し、Ｍで除算することと、
ＤＣバイアスされた現在の位相誤差推定Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＢＩＡＳＥＤ）の三角関数のサインを得るために、Ｅ［Ｉ・Ｑ］をσ（Ι）とσ（Ｑ）の積で除算することと、
を更に含む、方法。

【請求項10】

請求項９に記載の方法であって、
Ｉの予測であるＥ［Ｉ］を得るために、全てのＩサンプル値を総和し、Ｍで除算することと、
Ｑの予測であるＥ［Ｑ］を得るために、全てのＱサンプル値を総和し、Ｍで除算することと、
Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＢＩＡＳＥＤ）のＤＣバイアス成分Φ（ＤＣ）のｓｉｎを得るために、Ｅ［Ｉ］をＥ［Ｑ］で乗算し、その結果をσ（Ι）とσ（Ｑ）の積で除算することと、
を更に含む、方法。

【請求項11】

請求項１０に記載の方法であって、
現在のバイアスされていない位相補正推定Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＵＮＢＩＡＳＥＤ）を得るために、Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＢＩＡＳＥＤ）からΦ（ＤＣ）を減算することと、
新しい累積位相補正推定Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を得るために、Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＵＮＢＩＡＳＥＤ）を前の位相推定Φ（ΡＲＥＶ）に加算することと、
を更に含む、方法。

【請求項12】

請求項１１に記載の方法であって、
前記Ｑアームを、位相補償関数［１／ｃｏｓ（Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ））］×［Ｑ（ＧＣＣ）−Ｉ（ＧＣＣ）×ｓｉｎ（Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ））］で乗算するように前記位相補償ネットワークを構成することと、
位相反復指数ＲをＲ（ＭＡＸ）と比較することと、
ＲがＲ（ＭＡＸ）より小さい場合に、Ｒを増分し、付加的な位相補償反復演算を実行することと、
Ｒ＝Ｒ（ＭＡＸ）の場合に、タイムアウト期間の満了によって、又は他の選択されたレシーバトリガパラメータによってトリガされるとおりに別の利得／位相補正トレーニングシーケンス機会を待つことと、
を更に含む、方法。

【請求項13】

直交信号処理方法であって、
ダウンコンバートされたＩアーム信号Ｉ（Ｒ）のデジタル化サンプルＩ（ＲＤ）とダウンコンバートされたＱアーム信号Ｑ（Ｒ）のデジタル化サンプルＱ（ＲＤ）とを受け取ることと、
前記Ｉアームにおける平均交流（ＡＣ）信号電力を表す変異（Ｉ）を得ることと、
前記Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力を表す変異（Ｑ）を得ることと、
変異（Ｑ）／変異（Ｉ）の計算された比が１より大きい場合に、利得補償値Ｑ（ＧＣ）を得るために、Ｑ（ＲＤ）を利得補償係数ｌ／βで乗算し、そうでない場合に、Ｑ（ＧＣ）を得るために、ユニティゲインファクタをＱ（ＲＤ）に適用することと、
変異（Ｑ）／変異（Ｉ）の前記計算された比が１より小さい場合に、利得補償された値Ｉ（ＧＣ）を得るために、Ｉ（ＲＤ）を利得補償係数βで乗算し、そうでない場合に、Ｉ（ＧＣ）を得るために、ユニティゲインファクタをＩ（ＲＤ）に適用することと、
変異（Ｑ）／変異（Ｉ）の前記計算された比が１より大きく、且つＩ（ＧＣ）の絶対値が１／β×（ＡＤＣフルスケール値）より大きい場合に、Ｉ（ＧＣＣ）を得るために、Ｉ（ＧＣ）を１／β×（前記ＡＤＣフルスケール値）に減らすことと、
変異（Ｑ）／変異（Ｉ）の前記計算された比が１より小さく、且つＱ（ＧＣ）の絶対値がβ×（前記ＡＤＣフルスケール値）より大きい場合に、Ｑ（ＧＣＣ）を得るために、Ｑ（ＧＣ）をβ×（前記ＡＤＣフルスケール値）に減らすことと、
Ｉ（ＧＣＣ）を第１の位相不平衡補正関数ｓｉｎΦで乗算することと、
独立したＱ値［Ｑ（ＧＣＣ）＋（Ｉ（ＧＣＣ）×ｓｉｎΦ）］を得るために、Ｉ（ＧＣＣ）×ｓｉｎΦを利得及びクリッピング補償されたＱ値Ｑ（ＧＣＣ）に代数的に加算することと、
位相補償されたＱ値Ｑ（Ｃ）を得るために、［Ｑ（ＧＣＣ）＋（Ｉ（ＧＣＣ）×ｓｉｎΦ）］を第２の位相不平衡補正関数ｌ／ｃｏｓ（Φ）で乗算することと、
を含む、方法。

【請求項14】

直交信号処理装置であって、
周波数変換とアナログデジタル変換（ＡＤＣ）とに続いて、同相（Ｉ）データサンプルと直交（Ｑ）データサンプルとの反復の第１のセットの各々の開始時にキャプチャされたＩデータサンプルとＱデータサンプルとの利得及びクリッピング補償されたセットから、直交レシーバチャネルのＩアームとＱアームとの各々における利得補償関数に関連付けられる推定利得補償係数と、前記Ｉアームと前記Ｑアームとにおけるクリッピング補償関数に関連付けられるクリッピング閾値とを計算するための利得補償モジュールと、
ＩデータサンプルとＱデータサンプルとの利得補償されたセットを求めるために、受け取ったＩデータサンプルのセットを前記推定利得補償係数で、受け取ったＱデータサンプルのセットを前記推定利得補償係数で、乗算するために前記利得補償モジュールに通信可能に結合される、Ｉアーム乗算器とＱアーム乗算器と、
前記反復の第１のセットの次の１つへの入力データとして用いるために、ＩデータサンプルとＱデータサンプルとの現在の利得補償されクリッピング補正されたセットを得るために、Ｉデータサンプルの前記利得補償されたセット又はＱデータサンプルの前記利得補償されたセットの少なくとも一方にクリッピング演算を実行するために、前記利得補償モジュールに通信可能に結合される、ＩアームクリッピングロジックモジュールとＱアームクリッピングロジックモジュールと、
反復の第２のセットの各々の開始時にキャプチャされたＩデータサンプルとＱデータサンプルとの利得とクリッピングと位相とが補償されたセットから、負のＩアーム信号成分をＱアームデータの中に戻して加算するために用いられる第１の推定位相補償関数ｓｉｎ（Φ）と、Ｉアーム及びＱアームデータ分布関数を更に適合させるために結果のＱアームデータを乗算するための第２の推定位相補償関数１／ｃｏｓ（Φ）とを計算するために、前記直交信号処理装置の補償されたＩデータ出力とＱデータ出力とに通信可能に結合される、位相補償モジュールと、
を含む、装置。

【請求項15】

請求項１４に記載の装置であって、
前記利得補償モジュールが、
Ｉ及びＱデータサンプルの前記利得及びクリッピング補償されたセットを受け入れるためのＩ及びＱサンプルバッファと、
Ｉ及びＱデータサンプルの前記利得及びクリッピング補償されたセットを前記Ｉ及びＱサンプルバッファ内にゲーティングするように前記Ｉ及びＱサンプルバッファに通信可能に結合される、サンプルバッファロジックモジュールと、
前記Ｉアームにおける平均トータル電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）と前記Ｑアームにおける平均トータル電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）とを得るために、前記Ｉ及びＱデータサンプルに数学的演算の第１のセットを実行するように前記Ｉ及びＱサンプルバッファに通信可能に結合される、平均トータル電力モジュールと、
前記Ｉアームにおける平均直流（ＤＣ）電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）と前記Ｑアームにおける平均ＤＣ電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）とを得るために、前記Ｉ及びＱデータサンプルに数学的演算の第２のセットを実行するように前記Ｉ及びＱサンプルバッファに通信可能に結合される、平均ＤＣ電力モジュールと、
前記Ｉアームにおける平均交流（ＡＣ）信号電力の変異（Ｉ）を得るためにＩ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＩ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算し、前記Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力の変異（Ｑ）を得るためにＱ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＱ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算するように、前記平均トータル電力モジュールと前記平均ＤＣ電力モジュールとに通信可能に結合される、変異電力モジュールと、
を更に含む、装置。

【請求項16】

請求項１５に記載の装置であって、
前記利得補償モジュールが、
前に計算された累積利得補償推定β（ＰＲＥＶ）をストアするための、前の利得補償推定バッファと、
現在の利得補償推定β（ＣＵＲＲＥＮＴ）を得るために変異（Ｑ）対変異（Ｉ）の比の二乗根を求め、累積利得補償推定β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を得るためにβ（ＣＵＲＲＥＮＴ）をβ（ＰＲＥＶ）と組み合わせるように、前記前の利得補償推定バッファに結合される、利得補償推定モジュールと、
β（ＣＵＭＵＴＡＴＩＶＥ）とＡＤＣフルスケール値との積に比例するクリッピングロジック閾値を得るために、前記変異電力モジュールに通信可能に結合される、クリッピング閾値推定モジュールと、
補償されたデータサンプリングと利得補償推定とクリッピング閾値推定との連続的反復を制御するように、前記サンプルバッファロジックモジュールと前記利得補償推定モジュールとに通信可能に結合される、反復制御モジュールと、
を更に含む、装置。

【請求項17】

請求項１４に記載の装置であって、
前記位相補償モジュールが、
前記Ｉアームにおける平均交流（ＡＣ）信号電力の変異（Ｉ）と前記Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力の変異（Ｑ）とを得るための、補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュールと、
前記変異（Ｉ）の二乗根としてのＩの標準偏差σ（Ι）を得、前記変異（Ｑ）の二乗根としてのＱの標準偏差σ（Ｑ）を得るために、前記補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュールに通信可能に結合される、標準偏差モジュールと、
前記Ｉデータサンプルと前記Ｑデータサンプルとのドット積の数学的予測Ｅ［Ｉ・Ｑ］を得るために、前記補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュールに通信可能に結合される、ＩドットＱ予測モジュールと、
前記Ｉデータサンプルの数学的予測Ｅ［Ｉ］を得るために、前記補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュール通信可能に結合される、Ｉ予測モジュールと、
前記Ｑデータサンプルの数学的予測Ｅ［Ｑ］を得るために、前記補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュールに通信可能に結合される、Ｑ予測モジュールと、
を更に含む、装置。

【請求項18】

請求項１７に記載の装置であって、
前記位相補償モジュールが、
アークサイン｛Ｅ［Ｉ・Ｑ］／σ（Ｉ）×σ（Ｑ） ｝に等しい、ＤＣバイアスされた位相角補償推定Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＢＩＡＳＥＤ）を得るために、前記ＩドットＱ予測モジュールと前記標準偏差モジュールとに通信可能に結合される、バイアスされた位相推定モジュールと、
σ（Ι）×σ（Ｑ）で除算した前記予測Ｅ［Ｉ］と前記予測Ｅ［Ｑ］とのドット積のアークサインに等しい、前記ＤＣバイアスされた位相角補償推定Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＢＩＡＳＥＤ）のＤＣ成分Φ（ＤＣ）を得るために、前記Ｉ予測モジュールと前記Ｑ予測モジュールと前記標準偏差モジュールとに通信可能に結合される、ＤＣ位相推定モジュールと、
前に計算された位相推定Φ（ΡＲＥＶ）をストアするための、前の位相角推定モジュールと、
現在のバイアスされていない位相補正角Φ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＵＮＢＩＡＳＥＤ）を決定するためにΦ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＢＩＡＳＥＤ）からΦ（ＤＣ）を減算し、Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を得るためにΦ（ＣＵＲＲＥＮＴ＿ＵＮＢＩＡＳＥＤ）を前記前に計算された位相推定Φ（ΡＲＥＶ）に加算するように、前記バイアスされた位相推定モジュールと前記ＤＣ位相推定モジュールとに通信可能に結合される、位相角決定モジュールと、
補償されたデータサンプリングと位相角補償推定との連続的反復を制御するように、前記補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュールと前記位相角決定モジュールとに通信可能に結合される、反復制御モジュールと、
を更に含む、装置。

【請求項19】

請求項１４に記載の装置であって、
前記Ｉアーム及びＱアームクリッピングロジックモジュールが、
前記利得補償モジュールから、前記累積利得補償推定β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）と最大ＡＤＣ範囲とを受け取り、クリッピングレベルを計算するためのクリップレベルロジックと、
利得補償されたサンプル値を前記クリッピングレベルと比較するための比較器と、
前記利得補償されたサンプル値が前記クリッピングレベルを超える場合に、前記利得補償されたサンプル値の大きさを前記クリッピングレベルまで低減するためのクリッパと、
を更に含む、装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本願は、ＲＦレシーバ利得及び位相ミスマッチ補償処理を含む、電子回路に関連する装置及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

直交無線周波数（ＲＦ）信号の送受信は、データストリームが搬送波を直交に変調することを条件として、単一の搬送波が２つの独立したデータストリームを搬送し得るという概念を利用している。例えば、データストリームの一方が搬送波を正弦関数として変調し得、他方のデータストリームが搬送波を余弦関数として変調し得る。いずれの場合も、２つの変調ストリームは、互いに対して９０°の位相オフセットを有さなければならない。直交データストリームは、典型的に、Ｉデータ及びＱデータと称され、同相データストリーム、及び同相データストリームに直交するデータストリーム、即ち、同相データストリームに対して９０°の位相角のデータストリームを表す。

【0003】

直交ＲＦレシーバが受信信号を、本明細書中で「Ｉアーム」及び「Ｑアーム」と称される２つのパスに分割する。受信信号をＩアーム局部発信器（ＬＯ）搬送波信号と混合することによって、Ｉ信号がダウンコンバートされる。同様に、受信信号をＱアームＬＯ搬送波と混合することによって、Ｑ信号がダウンコンバートされる。理想的には、ＱアームＬＯ信号は、ＩアームＬＯ信号と正確に同じ大きさであり、ＩアームＬＯ信号と厳密に９０°位相がずれている。実際には、Ｉ及びＱアームＬＯ信号は、大きさが幾分変動し、位相が完全な直交から離れて変動することが多く、そのためＩ／Ｑミスマッチと称される問題を引き起こす。非理想的ローパスフィルタ特性等のその他の要因もＩ／Ｑミスマッチを引き起こし得る。

【0004】

Ｉ／Ｑミスマッチの結果、イメージスペクトル、及びそれに続くイメージスペクトル干渉のダウンコンバージョンにおいて、異質なＬＯエネルギー成分が生成される。即ち、Ｉ／Ｑミスマッチの結果、イメージリジェクション性能が低下し、ＳＮＲが低下する。

【0005】

利得及び位相ミスマッチの存在下で、Ｉ及びＱのＬＯ搬送波は、次のように数学的にモデル化され得る。
Ｃ_Ｉ（ｔ）＝ｃｏｓ（ωｔ＋θ）、Ｃ_Ｑ（ｔ）＝−βｓｉｎ（ωｔ＋θ＋Φ）
ここで、Φは２つのＬＯ搬送波間の位相ミスマッチを表し、βは２つのＬＯ搬送波間の利得ミスマッチを表す。

【0006】

その結果受信するダウンコンバートされたＩ及びＱ信号は、次のように表され得る。
Ｉ_Ｒ（ｔ）＝Ｉ（ｔ）
Ｑ_Ｒ（ｔ）＝β（Ｑ（ｔ）ｃｏｓΦ−Ｉ（ｔ）ｓｉｎΦ）
なお、Ｉ及びＱ信号は、互いに理想的に直交しているときミスマッチであるので、Ｉ／Ｑミスマッチの存在下では独立していない。ここでは、Ｑ信号がＩ信号成分を含んでいる。

【0007】

利得不平衡βは、次のように推定される。

【0008】

位相不平衡Φは、次のように推定される。

【発明の概要】

【0009】

本明細書における実施形態及び方法は、非線形性の存在下のＲＦ直交レシーバにおいて、利得及び位相不平衡補償を行なう。そのような非線形性は、直交レシーバのアナログ及び／又はデジタルセクションに誘導され得る。これ以降で用いられる一例として、そのような非線形は、更に上流のデジタル処理のためにＩ及びＱ信号をデジタル的にサンプリングするために用いられるアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）における信号クリッピングの結果生じ得る。幾つかの実施形態は、Ｉアーム、Ｑアーム、又はその両方におけるデータサンプルに関連するクリッピング閾値を決定する。クリッピング閾値は、その後、Ｉアーム及び／又はＱアームにおいて受信及び変換されたデータに適用されて、例えば、これら２つのアームにおけるデータ間の統計的分布を平衡化させる。

【0010】

本明細書中の幾つかの実施形態及び方法は、アナログデジタル（ＡＤＣ）クリッピングアーチファクトの存在下のＲＦ直交レシーバにおいて、利得及び位相不平衡補償を行なう。Ｑアーム／Ｉアーム利得不平衡が、それらのそれぞれのＡＤＣ入力において示されるＩ及びＱ信号間の平均ＡＣ信号電力における差として、それ自体顕在化する。本開示の慣習として、正の利得不平衡とは、Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力がＩアームにおける平均ＡＣ信号電力より大きいことを意味するものとする。同様に、Ｉアームにおける平均ＡＣ信号電力の方が強い場合は、負の利得不平衡と称することとする。Ｉアーム又はＱアームのいずれであっても、より高い電力のアームが「支配的」と称される。

【0011】

ＡＤＣクリッピングレベルがピーク信号レベルより大きいと仮定すると、ＡＤＣの出力におけるデータサンプル値は、サンプリング時のＡＤＣ入力でのアナログ信号における利得不平衡を忠実に表しているはずである。反対に、不十分なダイナミックレンジを備えるＡＤＣは、利得不平衡に関して支配的な直交アームのいずれかを、不均衡にクリッピングすることによって、Ｉ／Ｑミスマッチ問題が悪化する。そのような、クリッピングにおける差は、利得及び位相不平衡補償のタスクを複雑化する。Ｉ及びＱデータサンプル平均から算出された利得不平衡は、クリッピングの存在下で過小に推定される。過小推定が発生するのは、より低電力のアームからの損失より、支配的なアームからクリッピングを介して損失する信号電力の方が比例して大きいからである。また、クリッピングは、Ｉ、Ｑ、又はその両方がクリッピングされるとき、時間インスタンスでのＩ／Ｑ統計的相関が乏しいことの結果として、位相不平衡推定をバイアスさせる。

【0012】

高ダイナミックレンジ信号環境においてクリッピングを防止するために充分なダイナミックレンジを備えるＡＤＣハードウェアは、特定のレシーバタイプのための設計目標を満たすには高価過ぎであり得る。本明細書における実施形態は、Ｉ及びＱアームにおけるクリッピング関数を含む。クリッピング関数は、２つのアーム間のクリッピングアーチファクトを平衡化させるために、非支配的なアームのデータ値で付加的なクリッピング演算を実行する。平衡化されたクリッピングを行なうこと、及びＩアーム及びＱアームにおけるその他の非線形性を平衡化させることは、Ｉ及びＱアームにおける統計的データの分布関数を整合させることに貢献する。レシーバアームに関連する整合されたデータ分布関数は、正確な利得及び位相不平衡推定に貢献する。これらの実施形態及び方法は、対応する一層低いダイナミックレンジを備える一層低コストのＡＤＣの使用を可能にする。それらは、ＷＬＡＮレシーバ、及びＧＰＳレシーバのような高いガウス雑音成分を処理するレシーバ等の、高いピーク対平均比（ＰＡＲ）の信号を処理するように設計されたＲＦレシーバにおいて、特に有用であり得る。

【0013】

本明細書における実施形態は、利得補償の推定及び適用を反復的に行なう。後で詳述するように、各利得補償反復の開始時に、クリッピングレベルが再平衡化される。予め設定された数の反復の後、利得及びクリッピング関数の収束に続いて、利得及びクリッピング補正されたＩ及びＱ信号が、利得及び位相補償ネットワークの位相補償部への入力に現れる。位相補償ネットワークは、位相補償ネットワーク出力において現れる、Ｉ及びＱデータの１つ又は複数のセットで動作する。後者のデータから計算される位相角ミスマッチ推定が位相ミスマッチを補償するために用いられ、その際、時間相関されたＱ信号から適切なＩ信号成分が減算され、位相ミスマッチの量に従ってＱ信号が因数分解される。

【0014】

このように、本明細書中の装置及び方法は、種々の時間的シーケンスに従って、利得、クリッピング、及び位相補償、及び平衡化を行なう。利得補償トレーニングと通常のライブデータ受信動作との間のシーケンス処理は、システム設計要求に従って様々に進行し得る。幾つかの実施形態では、レシーバの電源投入時又はリセット時、又は何らかの適切なトリガイベントの発生時に、トレーニングシーケンスの完全なセットが実行され得る。例えば、トレーニングシーケンスは、レシーバ温度、又は供給電圧変化、又は、レシーバチャネルの利得／位相特性を変え得るその他の動作パラメータ条件を検知したとき開始され得る。幾つかの実施形態は、連続的に又は一定のインターバルで、完全な又は一部のトレーニングシーケンスを実行し得る。レシーバがオンラインであり、そのためレシーバ出力で使用可能なデータが生成されることが予期されている期間の間、トレーニングシーケンスデータが幾つかのケースで無視され得且つ／又は後続のステージにパスオンされ得る。本明細書における幾つかの実施形態は、ＡＤＣ誘導クリッピングの存在下で、定期的又は連続的に利得及び／又は位相補償のために、ライブデータストリームをタイムサンプリングし得る。

【0015】

一定の制約の範囲で、本発明の実施形態は、利得補償係数βを決定する関数間のシーケンス処理すること、及びΦの関数を利得及びクリッピング補償された入データストリームに印加することの種々のスキームを実装し得る。一般的に、データのキャプチャ及び分析の選択された又は予め定められた数の反復によって、β、及びスケール化されたクリッピングレベルが求められ、それらは精度において許容可能な値に収束される。その方法又はネットワークの利得／クリッピング部分の出力においてサンプルデータがキャプチャされているという点でこれらの方法は再帰的である。このように、新規の反復β値の計算において用いられるデータサンプルは、前の反復β値によってそれ自体が因数分解されていることになり、前の反復のスケール化されたクリッピングレベルによって人工的にクリッピングされていることになる。しかしながら、Ｉデータ又はＱデータの幾つかのシーケンスが、後で詳述するユニティゲイン値で因数分解され得及び／又はクリッピングされ得る。例えば、まだβに値が存在しない場合、βの第１の反復で用いられるサンプルデータが、ユニティゲイン値で因数分解及びクリッピングされ得る。

【0016】

これらの開示される方法に従って、利得補償推定は、各反復において、上述のように、クリッピング平衡化を用いる。位相角推定及び補償スキームは、βの収束値を用いて利得及びクリッピング補償された入力データを用いる。その結果、本明細書における実施形態は、利得／クリッピングトレーニングに続くシーケンスの間、位相補償を決定し、適用する。位相トレーニングは補償位相角Φを生成する。Φは、Φを計算するために用いられるデータサンプルの数に依存し、異なるデータセットを用いる計算の反復の数には依存しない、精度に収束される。このように、本明細書中の実施形態は、多数のデータセットを反復的に用いる位相トレーニングを実行する場合もあり、又は、より大きな単一のデータセットの取得に続いてΦの単一の計算を実行することもある。なお、幾つかの実施形態は、位相補償が存在しない場合に、クリッピング補償された利得補償を実行し得ることに留意されたい。また、利得及び／又は位相補償は、β及びΦの、前に決定された値に基づいて、将来の任意の時点で補償ネットワークによって適用され得ることにも留意されたい。

【0017】

本発明の構造及び方法は、低分解能のＩ及びＱのＡＤＣにおける差動的クリッピングによって生成されるＩ／Ｑミスマッチが存在する場合に、利得、クリッピング、及び位相補償を提供する。改善されたイメージリジェクション性能がレシーバの動作を強化し得る。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本発明の種々の例示の実施形態に従った利得及び位相補償ネットワークの図である。

【0019】

【図2】種々の例示のシーケンスに従ってＲＦ直交レシーバにおいて利得及び位相補償を実行するための方法を表す図である。

【0020】

【図3】種々の例示の実施形態に従った利得及び位相補償ネットワークにおける利得補償モジュールのブロック図である。

【0021】

【図4】種々の例示の実施形態に従った利得及び位相補償ネットワークにおけるクリッピングロジックモジュールのブロック図である。

【0022】

【図5】種々の例示の実施形態に従った利得及び位相補償ネットワークにおける位相補償モジュールのブロック図である。

【0023】

【図6A】種々の例示のシーケンスに従ってＲＦ直交レシーバにおいて利得及び位相補償を行なう方法を表すフローチャートである。

【0024】

【図6B】種々の例示のシーケンスに従ってＲＦ直交レシーバにおいて利得及び位相補償を行なう方法を表すフローチャートである。

【図6C】種々の例示のシーケンスに従ってＲＦ直交レシーバにおいて利得及び位相補償を行なう方法を表すフローチャートである。

【図6D】種々の例示のシーケンスに従ってＲＦ直交レシーバにおいて利得及び位相補償を行なう方法を表すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0025】

図１は、本発明の種々の例示の実施形態に従った、利得及び位相補償ネットワーク１００の図である。ダウンコンバートされ、フィルタリングされたアナログ信号Ｉ（Ｒ）１０５及びＱ（Ｒ）１０８が、それぞれ、ＡＤＣ１１０及び１１２で受信される。ＡＤＣ１１０及び１１２は、アナログ信号Ｉ（Ｒ）１０５及びＱ（Ｒ）１０８を、それぞれ、デジタルサンプリングされたデータストリームＩ（ＲＤ）１１５及びＱ（ＲＤ）１１７に変換する。

【0026】

補償ネットワーク１００は、それぞれ、ＡＤＣ１１０及び１１２に通信可能に結合されるＩアームマルチプライヤ１１８及びＱアームマルチプライヤ１１９を含む。Ｉアームマルチプライヤ１１８、Ｑアームマルチプライヤ１１９、又はその両方は、ＩアームデータストリームＩ（ＲＤ）１１５及び／又はＱアームデータストリームＱ（ＲＤ）１１７からの受信データサンプルの１つ又はそれ以上のセットを因数分解する。Ｉアームデータサンプルは、因数分解される場合、マルチプライヤ入力１２０に出現する利得補償係数βで因数分解される。Ｑアームデータサンプルは、因数分解される場合、クリッピングロジックモジュール入力１２２において出現する利得補償係数ｌ／βで因数分解される。その結果、Ｉデータ及びＱデータサンプルＩ（ＧＣ）１２４及びＱ（ＧＣ）１２６の利得補償されたセットが生成される。

【0027】

補償ネットワーク１００は更に、マルチプライヤ１１８に通信可能に結合されるＩアームクリッピングロジックモジュール１３０、及びマルチプライヤ１１９に通信可能に結合されるＱアームクリッピングロジックモジュール１３３を含む。クリッピングロジックモジュール１３０及び１３３は、ＩデータサンプルＩ（ＧＣ）１２４の利得補償されたセット、ＱデータサンプルＱ（ＧＣ）１２６の利得補償されたセット、又はその両方に対しクリッピング演算を実行する。本開示の文脈における「クリッピング演算」は、特定のクリッピングレベルより大きい大きさのデータ値を因数分解することを意味する。幾つかの実施形態において、影響を受けるデータ値が因数分解されて特定のクリッピングレベルまで下げられ得る。しかしながら、本開示は種々のＡＤＣ技術及びその他のレシーバ非線形性によって導入される種々のクリッピング不平衡に適用可能であり得るような、その他のクリッパ因数分解スキームも考慮する。クリッピングレベル情報は、それぞれ、クリッピングロジックモジュール１３０及び１３３の入力１３４及び１３５に出現する。利得及びクリッピング補償されたＩデータサンプルＩ（ＧＣＣ）及びＱデータサンプルＱ（ＧＣＣ）が、その結果、それぞれ、クリッピングロジックモジュール１３０及び１３３の出力１４４及び１４８に出現する。

【0028】

補償ネットワーク１００は更に、マルチプライヤ１１８及び１１９に、及びクリッピングロジックモジュール１３０及び１３３に通信可能に結合される利得補償モジュール１４０を含む。利得補償モジュール１４０は、利得補償関数に対応する反復の第１のセットの各々の開始時に、サンプルＩ（ＧＣＣ）及びＱ（ＧＣＣ）をバッファリングする。利得補償モジュール１４０は、後で詳述するように、推定利得補償係数βを決定するために、バッファリングされたデータサンプルを処理する。因数β又はｌ／βは、Ｉアームにおいてマルチプライヤ１１８によって、Ｑアームにおいてマルチプライヤ１１９によって、又はその両方によって、実行される利得補償関数に関連付けられる。第１の反復の開始時には、βのための値はまだ利用可能ではないことになる。そのため、利得補償モジュール１４０は、βの第１の推定を生成するためにＩ（ＧＣＣ）及びＱ（ＧＣＣ）データの補償されていないセットを処理し得る。

【0029】

また、利得補償モジュール１４０は、クリッピングロジックモジュール１３０及び１３３に送信するためクリッピング閾値を設定するために、β及び既知のＡＤＣ特性を用いる。クリッピング閾値は、周波数変換及びＡＤＣ変換に続いて、及び後で詳述するように、クリッピングロジックモジュール１３０及び１３３によって実行されるクリッピング補償関数に関連付けられる。

【0030】

補償ネットワーク１００は更に、クリッピングロジックモジュール出力１４４及び１４８に通信可能に結合される位相補償モジュール１５０を含む。また、位相補償モジュール１５０は、補償ネットワーク１００の出力１７０及び１７２に通信可能に結合される。後者の出力から、位相補償モジュールは反復の第２のセットの各々の開始時に、利得、クリッピング、及び位相補償されたＩ及びＱデータサンプルのセットをバッファリングする。なお、上述のように、反復の第１のセットは収束された利得及びクリッピング補償係数を求めることに関連付けられる。

【0031】

位相補償モジュール１５０は、推定された位相補償角度Φを、後で詳述するように、補償されたデータサンプルを用いて計算する。位相補償モジュール１５０は、位相不平衡補償因数を直接推定し得、又は、Ｑアーム上で更なる補償演算を実行するための因数として用いられる、Φの三角関数を計算し得る。具体的には、位相補償モジュール１５０は、マルチプライヤ１５２への制御線１５４上に、因数ｓｉｎ（Φ）を提供する。因数Ｉ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）は、元の、クリッピングを有するＩ／Ｑミスマッチの結果として、Ｑから減算されたＩの成分を表す。後者の因数は、補償のこの部分を実行するために、加算ジャンクション１６０においてＱ（ＧＣＣ）にサムバック（ｓｕｍ ｂａｃｋ）され、その結果、ノード１６２における中間結果Ｑ（ＧＣＣ）＋Ｉ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）となる。最後に、この中間結果は、マルチプライヤ１６４において、ｌ／ｃｏｓ（Φ）で因数分解される。後者の因数は、位相補償モジュール１５０からの入力１６６に出現する。これらの演算は、Ｉアーム及びＱアームデータ分布関数に更に適合するようにＱアームデータを補償する。

【0032】

図２は、種々の例示のシーケンスに従った、トレーニングされたＲＦ直交レシーバにおいて、利得及び位相補償を実行する方法２００を表すフローチャートである。本開示の目的のために、「トレーニングされたＲＦ直交レシーバ」とは、補償係数を決定するために、サンプリングされたデータに、利得、クリッピング、及び／又は位相補償演算の１つ又はそれ以上の反復が実行されること、及び、その結果の補償係数が、上述したネットワーク１００等の補償ネットワークに現在適用されていることを意味する。

【0033】

方法２００は、ブロック２０５及び２１０で、ダウンコンバートされたＩアーム信号のデジタル化されたサンプル、及びダウンコンバートされたＱアーム信号のデジタル化されたサンプル（例えば、図１の、それぞれ、ダウンコンバートされた信号Ｉ（Ｒ）、Ｑ（Ｒ）のデジタル化されたサンプルＩ（ＲＤ）、Ｑ（ＲＤ））を受け取ることで開始する。

【0034】

方法２００は、ブロック２１５で、前に計算された変異（variance）（Ｑ）値が、対応する前に計算された変異（Ｉ）値より大きいか否かを判定することを含む。大きい場合、方法２００は、ブロック２１８で、Ｉ（ＧＣ）を求めるために、Ｉ（ＲＤ）をユニティゲインファクタで因数分解することを含む。また、方法２００は、ブロック２２０で、利得補償値Ｑ（ＧＣ）を求めるために、Ｑ（ＲＤ）を利得補償係数ｌ／βで因数分解することを含む。変異（Ｑ）が変異（Ｉ）より大きい場合、方法２００は更に、ある一定の、しかし全部ではない利得補償されたＩデータ値Ｉ（ＧＣ）を因数分解することによって、クリッピング補償を実行することを含む。l/β^*(ADC_full-scale_value)より大きい全ての｜Ｉ（ＧＣ）｜に対して、方法２００は、ブロック２２５で、Ｉ（ＧＣＣ）を求めるために、Ｉ（ＧＣ）をl/β^*(ADC_full-scale_value)まで減らすことを含む。なお、このケースでは、Ｑ（ＧＣ）データは既にクリッピング閾値又はそれ以下まで利得補償されているため、クリッピング補償は、Ｑ（ＧＣ）データからクリッピングするものは何も見出さないことに留意されたい。このように、後者のケースでは、Ｑ（ＧＣＣ）はＱ（ＧＣ）に等しい。

【0035】

前に計算された変異（Ｑ）／変異（Ｉ）の比が１より小さい場合、方法２００は、ブロック２２８で、Ｑ（ＧＣ）を求めるために、Ｑ（ＲＤ）をユニティゲインファクタで因数分解することを含む。また、方法２００は、ブロック２３０で、利得補償値Ｉ（ＧＣ）を求めるために、Ｉ（ＲＤ）を利得補償係数βで因数分解することを含む。前に計算された変異（Ｑ）／変異（Ｉ）の比が１より小さい場合にクリッピング平衡化を実行するために、β^*(ADC_full-scale_value)より大きい全ての｜Ｑ（ＧＣ）｜に対して、方法２００は、ブロック２３５で、Ｑ（ＧＣＣ）を求めるために、Ｑ（ＧＣ）をβ^*(ADC_full-scale_value)まで減らすことを含む。なお、このケースでは、Ｉ（ＧＣ）データが既にクリッピング閾値又はそれ以下まで利得補償されているため、クリッピング補償はＩ（ＧＣ）データからクリッピングするものは何も見出さないことに留意されたい。このように、後者のケースでは、Ｉ（ＧＣＣ）の値はＩ（ＧＣ）の対応する値に等しい。

【0036】

方法２００は、続いて、ブロック２４０で、利得及びクリッピング補償されたＩ（ＧＣＣ）値が位相補償ネットワーク（例えば、図１の、出力１７０における、位相補償ネットワーク）を変化のない状態においてパススルーし得ることを注目する。即ち、再び図１を参照すると、Ｉ（ＧＣＣ）がＩ（ＧＣ）に等しい。

【0037】

方法２００は、ブロック２４５で、位相補正成分Ｉ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）を求めるために、Ｉ（ＧＣＣ）をｓｉｎ（Φ）で因数分解することを含む。方法２００は更に、ブロック２５０で、中間のＱ値Ｑ（ＧＣＣ）＋Ｉ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）を求めるために、Ｉ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）をＱ（ＧＣＣ）に加算することを含む。なお、非理想的なＬＯを用いてダウンコンバートされるプロセスの間、Ｑ（ｔ）が負のＩ（ｔ）成分を取得していることに留意されたい。ここで、方法２００は、Ｑデータストリームの中からＩ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）ファクタを代数的に加算する。方法２００はまた、ブロック２５５で、位相補償されたＱ値Ｑ（Ｃ）を求めるために、［Ｑ（ＧＣＣ）＋Ｉ（ＧＣＣ）^＊ｓｉｎ（Φ）］をｌ／ｃｏｓ（Φ）で因数分解することを含む。

【0038】

図３は、種々の例示の実施形態に従った、利得及び位相補償ネットワークにおける利得補償モジュール１４０のブロック図である。利得補償モジュール１４０は、処理のためにＩ及びＱデータサンプルの利得及びクリッピング補償されたセットを受け入れるために、Ｉ及びＱサンプルバッファ３１０及び３１２を含む。利得補償モジュール１４０は更に、Ｉ及びＱサンプルバッファ３１０及び３１２に通信可能に結合されるサンプルバッファロジックモジュール３１５を含む。サンプルバッファロジックモジュール３１５は、利得補償の反復の開始時に、Ｉ及びＱデータサンプルの利得及びクリッピング補償されたセットをＩ及びＱサンプルバッファ３１０及び３１２にゲーティングする。

【0039】

利得補償モジュール１４０は更に、Ｉ及びＱサンプルバッファ３１０及び３１２に通信可能に結合される平均トータル電力モジュール３２０を含む。平均トータル電力モジュール３２０は、後で詳述するように、Ｉ及びＱデータサンプルに、数学的演算の第１のセットを実行する。数学的演算の第１のセットは、その結果、Ｉアームにおける平均トータル電力である値Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）、及びＱアームにおける平均トータル電力である値Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を生成する。

【0040】

利得補償モジュール１４０は更に、Ｉ及びＱサンプルバッファ３１０及び３１２に通信可能に結合される平均ＤＣ電力モジュール３２４を含む。平均ＤＣ電力モジュール３２４は、後で詳述するように、Ｉ及びＱデータサンプルに数学的演算の第２のセットを実行する。数学的演算の第２のセットは、その結果、Ｉアームにおける平均ＤＣ電力である値Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）、及びＱアームにおける平均ＤＣ電力である値Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を生成する。

【0041】

また、利得補償モジュール１４０は、平均トータル電力モジュール３２０に及び平均ＤＣ電力モジュール３２４に通信可能に結合される変異電力モジュール３２８を含む。変異電力モジュール３２８は、Ｉアームにおける平均ＡＣ信号電力の変異（Ｉ）を求めるために、Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＩ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算する。また、変異電力モジュール３２８は、Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力の変異（Ｑ）を求めるために、Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＱ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算する。また、利得補償モジュール１４０は、変異電力モジュール３２８に通信可能に結合される、Ｉ、Ｑ変異電力比較器３３０を含む。Ｉ、Ｑ変異電力比較器３３０は、Ｉアーム又はＱアームのいずれが利得支配的であるかを判定する。利得ドミナンスは、利得因数分解又はクリッピング平衡化がＩアーム又はＱアームのいずれに適用されるかを判定する。

【0042】

利得補償モジュール１４０は更に、変異電力モジュール３２８に通信可能に結合される、前の利得補償推定バッファ３４０を含む。前の利得補償推定バッファ３４０は、前の反復の間に計算された累積利得補償推定β（ＰＲＥＶ）をストアする。利得補償モジュール１４０は更に、変異電力モジュール３２８に及び前の利得補償推定バッファ３４０に通信可能に結合される、利得補償推定モジュール３４２を含む。利得補償推定モジュール３４２は、カレント利得補償推定β（ＣＵＲＲＥＮＴ）を求めるために、変異（Ｑ）対変異（Ｉ）の比の二乗根を計算する。また、利得補償推定モジュール３４２は、累積利得補償推定β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を求めるために、β（ＣＵＲＲＥＮＴ）をβ（ＰＲＥＶ）に加算する。β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）又はその逆数は、図１のマルチプライヤ１１８及び１１９によって因数分解係数として用いられるために、出力３５０において提供されるが、後述する追加基準を条件とする。また、β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）は、次の反復に使用するため新規のβ（ＰＲＥＶ）として、前の利得補償推定バッファ３４０にストアされる。

【0043】

利得補償モジュール１４０は更に、変異電力モジュール３２８に通信可能に結合されるクリッピング閾値推定モジュール３４４を含む。クリッピング閾値推定モジュール３４４は、β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）とADC_full-scale_valueとの積に比例するクリッピングロジック閾値を計算する。ADC_full-scale_valueは、クリッピング閾値推定モジュール３４４に通信可能に結合されるバッファ３４６にストアされる。その結果のクリッピングロジック閾値は、利得補償収束の間の各反復で、Ｉ及びＱアームにおけるクリッピングレベルを平衡化するために、出力３５４上の図１のクリッピングロジックモジュール１３０及び１３３に送られる。

【0044】

利得補償モジュール１４０は更に、サンプルバッファロジックモジュール３１５に及び利得補償推定モジュール３４２に通信可能に結合される、反復制御モジュール３６０を含む。反復制御モジュール３６０は、補償されたデータサンプリング、利得補償推定、及びクリッピング閾値推定、の連続的反復を制御する。バッファ３６２が、反復制御モジュール３６０に通信可能に結合され、利得補償係数β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）の所望のレベルの収束を達成するために設計基準によって指定されるようにＰの反復の数をストアする。

【0045】

図４は、種々の例示の実施形態に従った利得及び位相補償ネットワークにおけるクリッピングロジックモジュール４００のブロック図である。クリッピングロジックモジュール４００は、クリッピングレベルを計算するためのクリッピングレベルロジック４０５を含む。クリッピングレベルロジック４０５は、累積利得補償推定β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を入力４１５で、及び、最大ＡＤＣ信号範囲を表す値４２０を入力４２２で受け取る。両方の値は、利得補償モジュール１４０から受け取られる。クリッピングレベルは、β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）で因数分解された適用可能なＡＤＣによって表され得る最大デジタル値の絶対値として計算される。例えば、｜（２^∧６）／２｜＝３２の最大値が可能な６ビットのＡＤＣを考えてみる。β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）が０．７５に等しいとすると、クリッピングレベルロジック４０５は、この例では、クリッピングレベルを３２×０．７５＝２４として計算する。

【0046】

また、クリッピングロジックモジュール４００は、クリッピングレベルロジック４０５に通信可能に結合される比較器４２５を含む。比較器４２５は、利得補償されたサンプル値Ｉ（ＧＣ）又はＱ（ＧＣ）を受け取り、そのサンプル値をクリッピングレベルと比較する。更にクリッピングロジックモジュール４００は、比較器４２５に結合されるクリッパ４３０を含む。クリッパ４３０は、利得補償されたサンプル値がクリッピングレベルを超える場合、利得補償されたサンプル値の大きさを因数分解して、クリッピングレベルまで下げる。利得及びクリッピングレベル補償された出力値Ｉ（ＧＣＣ）又はＱ（ＧＣＣ）が、クリッピングロジックモジュール４００の出力４４０に出現する。

【0047】

図５は、種々の例示の実施形態に従った、利得及び位相補償ネットワークにおける位相補償モジュール１５０のブロック図である。位相補償モジュール１５０は、クリッピング−補正されたデータ上で動作する。即ち、Ｉアーム及びＱアーム信号の分布は、ネットワーク１００の位相補償部分で受け取られるように互いに対して正規化される。その結果、位相補償が更に正確になる。

【0048】

位相補償モジュール１５０は、補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュール５０５を含む。補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュール５０５は、Ｉ及びＱサンプルバッファ５１０及び５１２、サンプルバッファロジックモジュール５１５、トータル電力及びＤＣ電力モジュール５２０及び５２４、及び変異電力モジュール５２８を含む。これら含まれるモジュールは、Ｉアームにおける平均ＡＣ信号電力の変異（Ｉ）、及びＱアームにおける平均ＡＣ信号電力の変異（Ｑ）を求めるために、利得補償モジュール１４０を参照して上述したように動作する。しかしながら、モジュール５１０、５１２、５１５、５２０、５２４は、図１の、利得、クリッピング、及び位相補償ネットワーク１００のＩ（Ｃ）及びＱ（Ｃ）出力１７０及び１７２からのデータサンプルで動作することに留意されたい。

【0049】

また、位相補償モジュール１５０は、補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュール５０５に通信可能に結合される、標準偏差モジュール５３０を含む。標準偏差モジュール５３０は、変異（Ｉ）の二乗根としてＩσ（Ι）の標準偏差、及び変異（Ｑ）の二乗根としてＱσ（Ｑ）の標準偏差を計算する。

【0050】

更に位相補償モジュール１５０は、補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュール５０５に通信可能に結合される、ＩドットＱ予測モジュール５４０を含む。ＩドットＱ予測モジュール５４０は、ＩデータサンプルとＱデータサンプルのドット積の数学的予測Ｅ［Ｉ·Ｑ］を計算する。

【0051】

また、位相補償モジュール１５０は、補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュール５０５に通信可能に結合される、Ｉ及びＱ予測モジュール５４４及び５４８を含む。Ｉ及びＱ予測モジュール５４４及び５４８は、それぞれ、Ｉ及びＱデータサンプルの数学的予測Ｅ［Ｉ］及びＥ［Ｑ］を計算する。

【0052】

また、位相補償モジュール１５０は、ＩドットＱ予測モジュール５４０に及び標準偏差モジュール５３０に通信可能に結合される、バイアスされた位相推定モジュール５５０を含む。バイアスされた位相推定モジュール５５０は、アークサイン｛Ｅ［Ｉ·Ｑ］／σ（Ι）^＊σ（Ｑ）｝に等しい、ＤＣバイアスされた位相角補償推定Φ(CURRENT_ΒΙΑSΕD)を計算する。

【0053】

ＤＣ位相推定モジュール５５２が、Ｉ予測モジュール５４４、Ｑ予測モジュール５４８、及び標準偏差モジュール５３０に通信可能に結合される。ＤＣ位相推定モジュール５５２は、ＤＣバイアスされた位相角補償推定Φ(CURRENT_ΒΙΑSΕD)のＤＣ成分Φ（ＤＣ）を計算する。ＤＣ成分Φ（ＤＣ）は、予測Ｅ［Ｉ］と、σ（Ι）^＊σ（Ｑ）によって除算された予測Ｅ［Ｑ］とのドット積のアークサインに等しい。

【0054】

また、位相補償モジュール１５０は、バイアスされた位相推定モジュール５５０に及びＤＣ位相推定モジュール５５２に通信可能に結合される、位相角決定モジュール５５５を含む。位相角決定モジュール５５５は、カレントのバイアスされていない位相補正角Φ(CURRENT_UNΒΙΑSΕD)を求めるために、Φ(CURRENT_ΒΙΑSΕD)からΦ（ＤＣ）を減算する。また、位相角決定モジュール５５５は、Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を求めるために、Φ(CURRENT_UNΒΙΑSΕD)を、前の反復から生じた累積位相推定Φ（ＰＲＥＶ）に加算する。Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）は出力５５６上の位相補償ネットワークに対して使用可能にされる。前の位相角推定モジュール５５８が、反復間の前に計算された累積位相推定Φ（ΡＲＥＶ）をストアする。

【0055】

位相補償モジュール１５０は更に、補償されたデータサンプリング及び電力計算モジュールに及び位相角決定モジュール５５５に通信可能に結合される、反復制御モジュール５６０を含む。反復制御モジュール５６０は、補償されたデータサンプリングと位相角補償推定の、連続的反復を制御する。バッファ５６２が、所望の反復数Ｒをストアする。しかしながら、幾つかの実施形態は、上述のように、単一の反復において位相補償角を決定してもよい。

【0056】

図６は、種々の例示のシーケンスに従って、ＲＦ直交レシーバにおいて利得及び位相補償を実行する方法６００を示す詳細なフローチャートである。方法６００は、レシーバＩアーム、Ｑアーム、又はその両方において利得補償関数に関連付けられる推定利得補償係数を決定するために、反復の第１のセットを実行することを含む。方法６００は更に、Ｉアーム、Ｑアーム、又はその両方においてクリッピング補償関数に関連付けられるクリッピング閾値を決定することを含む。

【0057】

各反復は、Ｉデータサンプル及びＱデータサンプルの、利得及びクリッピング補償されたセットで動作する。これらのサンプルは、周波数変換及びＡＤＣ変換に続いて、レシーバ（例えば、図１の出力１４４及び１４８）に関連付けられる利得及びクリッピング補償ネットワークのＩ及びＱデータ出力でキャプチャされる。これらのサンプルは、各反復の開始時のサンプリング期間中の処理のためにバッファリングされる。

【0058】

方法６００は更に、利得補償関数を用いて、受け取ったＩデータサンプル及び受け取ったＱデータサンプルのセットを因数分解することを含む。その結果、Ｉデータ及びＱデータサンプルのカレントの利得補償されたセットが得られる。方法６００は更に、クリッピング補償関数を用いて、Ｉデータサンプル及びＱデータサンプルのカレントの利得補償されたセットでクリッピング演算を実行することを含む。その結果、Ｉデータサンプル及びＱデータサンプルのカレントの利得及びクリッピング補償されたセットが得られる。後者のサンプルは、反復の第１のセットの次の１つに対する入力データとして用いられる。当業者であれば、方法６００のこの部分が、キャプチャされ処理された第１のセットに続く、サンプルデータセットに対して再帰的であることに留意するであろう。

【0059】

反復の第１のセットの完了に続いて、方法６００は、直交レシーバチャネルのＱアームにおける位相補償関数に関連付けられる、位相補正角Φ及び係数を決定することで続く。位相補正角Φは、Ｉデータサンプルの利得及びクリッピング補償された１つ又はそれ以上のセット、及び、利得、クリッピング、及び位相補償されたＱデータサンプルの１つ又はそれ以上のセットから決定される。方法６００は更に、１つ又はそれ以上の利得及びクリッピング補償されたＱデータサンプルを因数分解するために、Ｑアームにおいて位相補償関数を用いることを含む。その結果、ＡＤＣクリッピングの存在下で、利得及び位相ミスマッチに対し、補償されたＱデータサンプルの対応する数が得られる。

【0060】

図６Ａを参照すると、方法６００は、利得及び位相補償トレーニングシーケンスを開始するブロック６０５で始まる。方法６００はブロック６０８に続き、そこで、利得補償ネットワーク出力（例えば、図１の出力１４４及び１４８）で受け取ったＩアームデータＩ（ＧＣＣ）のＮ個のサンプル、及びＱアームデータＱ（ＧＣＣ）のＮ個のサンプルをバッファリングする。方法６００は、ブロック６１０で、各Ｉサンプル及び各Ｑサンプルを個別に数学的に二乗することを含む。方法６００は更に、ブロック６１２で、サンプリング期間中のＩアームにおける平均トータル信号電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を求めるために、二乗されたＩサンプルを共に加算すること、及びＮで除算することを含む。方法６００は更に、ブロック６１４で、サンプリング期間中のＱアームにおける平均トータル信号電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を計算するために、二乗されたＱサンプルを共に加算すること、及びＮで除算することを含む。

【0061】

方法６００は、続いて、ブロック６１６で、サンプリング期間中のＩアームにおけるＤＣ信号成分の平均電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を求めるために、全ての二乗されていないＩサンプルを共に加算し、Ｎで除算し、二乗する。方法６００は更に、ブロック６１８で、サンプリング期間中のＱアームにおけるＤＣ信号成分の平均電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を求めるために、全ての二乗されていないＱサンプルを共に加算すること、Ｎで除算すること、及び二乗することを含む。

【0062】

方法６００は、ブロック６２０で、Ｉアームにおける平均ＡＣ信号電力を表す変異（Ｉ）を求めるために、Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＩ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することを含む。方法６００は更に、ブロック６２２で、Ｑアームにおける平均ＡＣ信号を表す変異（Ｑ）を求めるために、Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）からＱ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することを含む。

【0063】

方法６００はブロック６２４に進み、そこで、変異の比を求めるために変異（Ｑ）を変異（Ｉ）で除算し、利得補償係数βのカレント推定β（ＣＵＲＲＥＮＴ）を求めるために変異の比の二乗根を見出す。

【0064】

方法６００は更に、ブロック６２６で、新規の累積利得補償推定β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を求めるために、前に計算された利得補償推定の、前の累積トータルβ（ＰＲＩＯＲ）をβ（ＣＵＲＲＥＮＴ）に加算することを含む。

【0065】

方法６００は、続いて、ブロック６３０で、前に計算された変異（Ｑ）が変異（Ｉ）より大きいか否かを判定する。大きくなければ、方法６００は、ブロック６３２で、Ｉアーム利得補償をβ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）に調整することを含む。このケースでは、方法６００は更に、クリッピングロジック閾値を設定することを含む。クリッピング閾値は、ブロック６３４で、β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）と、Ｉ及びＱ信号を変換するために用いられるＡＤＣに関連付けられるフルスケール値との積に等しく設定される。

【0066】

前に計算された変異（Ｑ）が変異（Ｉ）より大きい場合、方法６００は、ブロック６３６で、Ｑアーム利得補償をｌ／β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）に調整することを含む。このケースでは、方法６００は更に、ブロック６３８で、クリッピングロジック閾値を、ｌ／β（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）とＡＤＣフルスケール値との積に等しく設定することを含む。

【0067】

方法６００は、続いて、ブロック６４０で、所定の数Ｐの利得補償反復が発生したか否かを判定する。Ｐ個の反復が発生していない場合、方法６００は、ブロック６４２で利得反復カウンタに１を増分すること、及びブロック６４４で別の反復を開始することを含む。方法６００は、ブロック６０８で、利得補償ネットワーク出力からのＩアームデータＩ（ＧＣＣ）のＮ個のサンプル及びＱアームデータＱ（ＧＣＣ）のＮ個のサンプルの、新規のセットをバッファリングすること、及びβ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）及びクリッピングロジック係数のための更新された値を決定することを繰り返す。

【0068】

所定の数Ｐの利得補償反復が発生している場合、方法６００は、続いて、ブロック６５０で、位相補正シーケンスを開始する。位相補正シーケンスは、ブロック６５２で、利得、クリッピング、及び位相補償されたＩアームデータのＭ個のサンプルと、利得、クリッピング、及び位相補償されたＱアームデータのＭ個のサンプル（例えば、図１の位相補償ネットワーク出力１（Ｃ）及びＱ（Ｃ）で受け取るもの）とをバッファリングすることで始まる。

【0069】

方法６００は、続いて、ブロック６５４で、各Ｉサンプル及び各Ｑサンプルを数学的に二乗する。方法６００は更に、ブロック６５６で、Ｉアームデータにおける平均トータルＩアーム信号電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴ）を求めるために、全てのＩデータサンプルの二乗された結果を加算すること、及びＭで除算することを含む。方法６００は更に、ブロック６５８で、Ｑアームデータにおける平均トータルＱアーム信号電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）を求めるために、全てのＱデータサンプルの二乗された結果を加算し、Ｍで除算することを含む。

【0070】

方法６００は更に、ブロック６６０で、ＩアームにおけるＤＣ信号成分の平均電力の値Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を求めるために、全てのＩサンプルを共に加算すること、その結果の合計をＭで除算すること、及びその商を二乗することを含む。同様に、方法６００は、ブロック６６２で、ＱアームにおけるＤＣ信号成分の平均電力の値Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を求めるために、全てのＱサンプルを共に加算すること、その結果の合計をＭで除算すること、及びその商を二乗することを含む。

【0071】

方法６００は、続いて、ブロック６６４で、Ｉアームにおける平均ＡＣ信号電力に対応する変異（Ｉ）を求めるために、トータルＩ信号電力Ｉ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）から平均ＩアームＤＣ信号成分Ｉ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算する。同様に、方法６００は、ブロック６６８で、Ｑアームにおける平均ＡＣ信号電力に対応する変異（Ｑ）を求めるために、トータルＱ信号電力Ｑ（ＡＶＧ＿ＴＯＴＡＬ）から平均ＱアームＤＣ信号成分Ｑ（ＡＶＧ＿ＤＣ）を減算することを含む。

【0072】

方法６００は更に、ブロック６７０で、Ｉの標準偏差σ（Ι）を求めるために、変異（Ｉ）の二乗根を決定することを含む。同様に、方法６００は、ブロック６７２で、Ｑの標準偏差σ（Ｑ）を求めるために、変異（Ｑ）の二乗根を決定することを含む。

【0073】

方法６００は、ブロック６７６で、Ｉ及びＱのドット積の予測Ｅ［Ｉ・Ｑ］を求めるために、各Ｉ、Ｑサンプル対を乗算すること、その結果の積を総和すること、及びＭで除算することを含む。方法６００は更に、ブロック６７８で、カレントのＤＣバイアスされた位相誤差推定Φ(CURRENT_BIASED)の三角関数のサインを求めるために、Ｅ［Ｉ・Ｑ］を、σ（Ι）とσ（Ｑ）との積で除算することを含む。

【0074】

方法６００は更に、ブロック６８０で、Ｉの予測Ｅ［Ｉ］を求めるために、全てのＩサンプル値を総和すること、及びその結果をＭで除算することを含む。また、ブロック６８１で、Ｑの予測Ｅ［Ｑ］を求めるために、Ｑサンプルは総和され、Ｍで除算される。

【0075】

方法６００は、続いて、ブロック６８２で、Φ(CURRENT_BIASED)のＤＣバイアス成分Φ（ＤＣ）のサインを求めるために、Ｅ［Ｉ］をＥ［Ｑ］で乗算すること、及びその結果をσ（Ι）とσ（Ｑ）との積で除算することを含む。

【0076】

方法６００は、ブロック６８４で、カレントのバイアスされていない位相補正推定Φ(CURRENT_UNBIASED)を求めるために、Φ（ＤＣ）をΦ(CURRENT_BIASED)から減算することを含む。

【0077】

更に、方法６００は、ブロック６８６で、新規の累積位相補正推定Φ（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ）を求めるために、Φ(CURRENT_UNBIASED)を前の位相推定Φ（ΡＲＥＶ）に加算することを含む。

【0078】

方法６００は更に、ブロック６８８で、Ｑアームを[l/COS(Φ(CUMULATIVE))]^*[Q(GCC+I(GCC)^*SIN(Φ(CUMULATIVE))]で因数分解するように位相補償ネットワークを構成することを含む。

【0079】

方法６００は、続いて、ブロック６９０で、位相反復指数Ｒを最大反復指数Ｒ（ＭＡＸ）と比較する。最大数の反復が発生していない場合、方法６００は、ブロック６９２で指数Ｒを増分すること、及びブロック６９４で追加的な位相角補正反復を開始することを含む。なお、単一反復の位相角補正推定及び関連する係数を実装するために、幾つかの例示のシーケンスにおいて、Ｒ（ＭＡＸ）が１に設定され得ることに留意されたい。

【0080】

Ｒ＝Ｒ（ＭＡＸ）である場合、方法６００は、ブロック６９６で、タイムアウト期間の満了、又は他の選択されたトリガパラメータによってトリガされるように、別の利得／位相補正トレーニングシーケンス機会を待つことを含む。

【0081】

本明細書中に記載されるモジュール及び構成要素は、ハードウェア回路要素、光学構成要素、シングル又はマルチプロセッサ回路、メモリ回路、及び／又はプロセッサが実行することができるコンピュータ命令がその中又はその上にエンコードされているコンピュータ可読媒体を含み得、また、ファームウェアを中にストアする不揮発性メモリを含む含み得るが、非機能的な記述データは含まない。また、これらのモジュール及び構成要素には、装置１００、１４０、１５０、及び４００、及び方法２００及び６００のアーキテクトによって望まれるような、及び種々の実施形態の特定の実装に適切な、それらの組み合わせが含まれる。

【0082】

本明細書中に記載される装置及び方法は、利得、クリッピング、及び位相トレーニング係数を決定すること、及びそれらをＲＦ直交レシーバに適用すること以外の用途にも有用であり得る。記載した方法及び装置に関して他の用途が存在し得る。装置１００、１４０、１５０、及び４００、及び方法２００及び６００の例は、種々のシーケンスのフロー及び種々の実施形態の構造の一般的な理解を提供することを意図したものである。これらの例は、これらのシーケンス及び構造を用い得る装置及びシステムの全ての要素及び特徴の完全な説明を提供することを意図するものではない。

【0083】

種々の実施形態は、照明制御システム、コンピュータ、通信及び信号処理回路要素、シングルプロセッサ又はマルチプロセッサモジュール、シングル又はマルチプルエンべデッドプロセッサ、マルチコアプロセッサ、データスイッチ、及びマルチレイヤー、マルチチップモジュール等の特定用途向けモジュール等に用いられる電子回路要素に組み込まれ得る。また、そのような装置及びシステムは、テレビ、セルラー電話、パーソナルコンピュータ（例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、タブレットコンピュータ等）、ワークステーション、ラジオ、ビデオプレーヤー、オーディオプレーヤー（例えば、ＭＰ３（動画専門家集団、オーディオレイヤ３）プレーヤー）、車両、医療機器（例えば、心臓モニタ、血圧モニタ等）、セットトップボックス等の、種々の電子システム内のサブコンポーネントとして含まれ得る。

【0084】

本明細書中に記載される装置及び方法は、低分解能のＩ及びＱ ＡＤＣにおける差動クリッピングによって悪化したＩ／Ｑミスマッチの存在下で直交ＲＦレシーバの、利得、クリッピング、及び位相補償を実行する。その結果、改善されたイメージリジェクション性能が得られ得る。

【0085】

当業者であれば、請求項の範囲内で、記載された実施形態に変更が行なわれ得ること、及び他の多く実施形態が可能であることを理解するであろう。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】