(57)【要約】      （修正有）【課題】無線通信システムにおいて、複数の局への送信に先立ちデータを処理する方法。【解決手段】方法は、複数の重み付けされたチャネル応答を用いて、チャネル行列を決定し、それぞれは、複数の局のうちの１つに関連し、局に対応するゲインファクターによって重み付けられ、ゲインファクターは局の雑音電力に反比例する。その後、データは決定されたチャネル行列を用いて、プリコーディングスキームにしたがって処理される。【選択図】図２３
2010252322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信システムでの複数の局への送信に先立ちデータを処理する方法であって、
複数の重み付けされたチャネル応答を用いて、チャネル行列を決定し、その各々は、複数の局のうちの１つに対応付けられ、前記局に対応するゲインファクターによって重み付けされ、前記ゲインファクターは前記局の雑音電力に反比例し、
前記チャネル行列を用いてプリコーディングスキームにしたがってデータを処理することを具備する方法。
【請求項２】
前記複数の局のそれぞれからフィードバック情報を受け取ることを具備し、前記フィードバック情報は前記重み付けされたチャネル応答を具備する請求項１に従う方法。
【請求項３】
前記局のそれぞれからフィードバック情報を受け取り、前記フィードバック情報はチャネル応答および前記雑音電力を具備し、
それぞれの前記雑音電力ごとに前記ゲインファクターを計算し、
前記対応するゲインファクターを有するそれぞれのチャネル応答を重み付けすることを具備する請求項１に従う方法。
【請求項４】
前記ゲインファクターは、関係ｇｋ＝ａｋｖｋ−１を用いて定義され、ｖｋは前記雑音電力であり、ａｋは正の実数である請求項１から請求項３のいずれか１項に従う方法。
【請求項５】
前記プリコーディングスキームは、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａプリコーディングスキームを具備する請求項１から請求項４のいずれか１項に従う方法。
【請求項６】
関係式
【数１】
2010252322.tif 000070
を用いて、行列Φを決定することを具備し、
【数２】
2010252322.tif 000071
は前記判定により決定されたチャネル行列であり、Ｉは単位行列であり、Ｋはそのデータが処理されることになっている局数であり、Ｅｔｒは合計送信電力である請求項５に従う方法。
【請求項７】
局にデータリカバリ機能性をユーザに意識させることなく提供する方法であって、前記局への送信に先立ち、前記データはプリコーディングスキームを受け、
前記局へスカラーを送信することを具備し、前記スカラーは、電力正規化ファクターとゲインファクターとの組合せを具備し、前記ゲインファクターは前記局の雑音電力に反比例する方法。
【請求項８】
複数の局へデータを送信するための複数アンテナ装置であって、
複数の重み付けされたチャネル応答を用いて、チャネル行列を決定する手段と、それぞれの応答は、複数の局のうちの１つに対応付けられ、前記局に対応するゲインファクターによって重み付けされていて、
前記チャネル行列を用いて、プリコーディングスキームにしたがって前記データを処理する手段と、を具備する装置。
【請求項９】
各々の前記雑音電力に関する前記ゲインファクターを計算する手段と、
前記対応するゲインファクターで各チャネル応答を重み付けする手段と、を具備する請求項８に従う複数アンテナ装置。
【請求項１０】
スカラーを計算する手段を具備し、各スカラーは、前記複数の局のうちの１つに対応するゲインファクターと電力正規化ファクターとの組合せを具備する請求項８または９に記載の複数アンテナ装置。
【請求項１１】
無線通信システムで局から複数アンテナ装置に情報をフィードバックする方法であって、
チャネル応答と雑音電力を測定し、
前記雑音電力のゲインファクターを計算し、前記ゲインファクターは前記雑音電力に反比例し、
前記チャネル応答を前記ゲインファクターで重み付けし、
前記複数アンテナ装置に前記重み付けされたチャネル応答を送信することを具備する方法。
【請求項１２】
局で受信データを回復する方法であって、前記受信データは送信に先立ってプリコーディングスキームを受け、チャネル行列を使用する前記プリコーディングスキームは前記局に関連した重み付けされたチャネル応答を具備し、前記重み付けされたチャネル応答は、前記局の雑音電力に反比例するゲインファクターによって重み付けされ、前記受信データに前記ゲインファクターを適用することを具備する方法。
【請求項１３】
電力正規化ファクターと前記ゲインファクターとの組み合わせを含むスカラーを適用することを具備する請求項１２に従う方法。
【請求項１４】
複数アンテナ装置からデータを受け取る局であって、
雑音電力を測定する手段と、
チャネル応答を測定する手段と、
前記雑音電力に関するゲインファクターを計算する手段と、前記ゲインファクターは前記雑音電力に反比例し、
前記チャネル応答に前記ゲインファクターを重み付ける手段と、
前記受信データに前記ゲインファクターを適用する手段と、を具備する局。
【請求項１５】
通信装置を制御する汎用コンピュータ上で実行される場合、前記装置に請求項１から７、１１、１２から１３のいずれか１項の方法を行わせるコンピュータ実行可能命令を記憶する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は無線通信に関する。それは特にしかしそれだけでなく、無線ネットワークにおいてマルチユーザの非線形プリコーディングのための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
マルチユーザプリコーディングは、複数ユーザへの多重データストリームの同時伝送を円滑にするために送信機で利用可能なチャネル情報を利用する。チャネル状態情報（ＣＳＩ）が利用可能な場合、線形および非線形プリコーディングは、向上された性能を一般に実現するが増加した複雑性を犠牲にしてＴｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａプリコーディングのような非線形技術で、用いることができる。実際、制限された数のユーザだけが、任意のある時刻に収容されるので、ユーザをスケジューリングする何らかの方法は、マルチユーザプリコーディングと共にしばしば実現される。
【０００３】
ユーザスケジューリング
様々な現在および提案された無線通信システムは直交周波数分割多重接続（ＯＦＤＭＡ）変調を用いる。上記のシステムでは、（データ伝送の１単位の無線通信リソースとして広く定義されうる）リソースブロック（ＲＢ）は、いくつかの隣接したサブキャリアと、いくつかの連続するＯＦＤＭシンボルと、を具備する。ユーザに関するデータストリーム（あるいはマルチユーザプリコーディングの場合の複数ユーザに関するデータストリーム）は、１つまたはいくつかのＲＢ上に送られうる。
【０００４】
例えば、提案されたＩＥＥＥ８０２．１６ｍ規格（http://wirelessman.org/tgm/）では、リソースブロック（またサブバンドとして知られている）は、時間領域での連続するＯＦＤＭＡシンボル、および周波数領域での連続サブキャリアとして定義される。
【０００５】
図１ａから１ｃまでは、ユーザがＯＦＤＭ  ＲＢに割り当てられうる３つの典型的な方法を示す。図１ａでは、数人のユーザが１つのＲＢ（ＲＢ１）に割り当てられる。図１ｂでは、数人のユーザが時間で連続する２つのＲＢ（ＲＢ１、ＲＢ５）に割り当てられる。そして図１ｃでは、ユーザは周波数に沿って２つのＲＢ（ＲＢ１、ＲＢ２）に割り当てられる。図１ｂと１ｃに従うユーザの割り当ての間での主な差は、図１ｂの場合には２つのＲＢのチャネルが一定であると考えるうることに対して、図１ｃの場合には２つの隣接したＲＢのチャネルが異なるということである。
【０００６】
図１に示される３つのケースは、ユーザ割り当ての他の組み合わせが導き出され得て、かつ当業者に即座に明白となる、基底を形成する。
【０００７】
ユーザ選択の既知の基準は次のものを含んでいる。
【０００８】
すべてのユーザの平均二乗誤差（ＭＳＥ）の和を最小化すること（Kusume, K. et al., ”Cholesky Factorization With Symmetric Permutation Applied to Detecting and Precoding Spatially Multiplexed Data Streams”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 55, no.6, pp.3089-3103, June 2007; and Schmidt, D.A. et al., ”Minimum mean square error vector precoding”, Proc. IEEE Conf. on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications, vol. 1, Berlin, Germany, Sep. 2005, pp. 107-111）、
１つのＲＢにおけるユーザ間の直交性を最大化すること（Yoo, T. and Goldsmith, A. ”On the optimality of multiantenna broadcast scheduling using zero-forcing beamforming”, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 24,. No. 3, pp. 528-541, March 2006）、
マルチユーザプリコーディングの容量での上限を最大化すること（Zhang, X. and Lee, J. ”Low complexity MIMO scheduling with channel decomposition using capacity upperbound”, IEEE Transactions on Communications, vol. 56, no. 6, pp. 871-876, June 2008）。
【０００９】
線型プリコーディング
線型プリコーディングでは、線型変換はその送信に先立ってデータストリームに適用される。
【００１０】
典型的な線型プリコーディングアプローチは、Joham, M. et al., ”Linear transmit processing in MIMO communications systems", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no. 8, pp. 2700-2712, Aug. 2005; and Peel, C.B. et al., "A vector-perturbation technique for near-capacity multiantenna multiuser communication-part I: channel inversion and regularization", IEEE Transactions on Communications, vol. 53, no. 1, pp. 195-202, Jan. 2005に説明されている。
【００１１】
線形のマルチユーザプリコーディングを実行する通信システム２００の一般的なブロック図が図２に表される。送信機２０２では、パワーローディングユニット２０６は、ユーザのデータベクトルｓに対角行列Λを乗算することにより、データストリームに異なる送信電力を割り当てる。便宜上、ユーザの間の均一な電力割り当てが用いられるとしばしば仮定され、この場合、対角行列Λは単位行列（Λ＝Ｉ）である。プリコーディングユニット２０８は、プリコードされその後チャネルＨで送信されるデータベクトルｘをもたらし、データベクトルｓをプリコードするためにプリコーディング行列Ｐを生成する。受信機２０４では、受信機フィルタ２１０は性能を向上するために用いられてもよい。その後、検出器２１２は、推定されたデータベクトルｓｅｓｔを提供するために、受信機フィルタによって出力された信号を検出する。
【００１２】
チャネルＨが周波数平坦フェージングを示すと仮定されている場合、フェージングモデルはＯＦＤＭＡシステムの１つのＲＢまで直接拡張されてもよい。１つのＲＢでは、サブキャリアチャネルは高度に相関している。このように、１つの代表的なサブキャリアのチャネルベクトルはユーザ選択のために用いられうる。選択されたユーザ数をＫ≦Ｍとする。ここで、Ｍは送信機のアンテナ数である。ユーザはそれぞれ単一の受信アンテナと受信機フィルタとを持っていて、ここでフィルタは、可変スカラーｇｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）として定義される。Ｇ＝ｄｉａｇ（ｇ１，ｇ２，…，ｇＫ）および、ユーザｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）の行チャネルベクトルを積み重ねることによって得られるＨ＝［ｈ１Ｔ ｈ２Ｔ … ｈＫＴ］Ｔをチャネル行列とする。ここで上付き文字Ｔは行列転置演算を示す。
【００１３】
図２における線形にプリコードされたシステムのブロック図では、送信信号は行列Ｐによってプリコードされる。
【数１】
2010252322.tif 000003
【００１４】
また受信機フィルタモジュールの後でのすべてのユーザの受信信号は以下（２）式になる。
【数２】
2010252322.tif 000004
【００１５】
プリコーディング行列およびそれらの平均二乗誤差（ＭＳＥ）がどのように生成されるかの概要は、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）およびゼロフォーシング（ＺＦ）プリコーダの両方に関して、直ちに示される。続いて、議論はＭＭＳＥプリコーダに焦点を合わせる。それはＺＦプリコーダよりもより一般化されたプリコーダと考えられうる。
【００１６】
Ｊｏｈａｍら（２００４）、Ｐｅｅｌら（２００５）において提案された線形ＭＭＳＥプリコーダ（あるいはウィナーフィルタプリコーディング）に関して、プリコーディング行列は以下のように与えられる。
【数３】
2010252322.tif 000005
【００１７】
ここで、Ｒｎが雑音共分散行列であり、Ｅｔｒは送信電力の合計であり、ＩＭはＭ×Ｍ単位行列であり、上付き文字Ｈは行列転置共役演算を示す。
【数４】
2010252322.tif 000006
【００１８】
とする。電力正規化スカラーβは以下のように与えられる。
【数５】
2010252322.tif 000007
【００１９】
線形ＭＭＳＥプリコーダに関する合計ＭＳＥは以下のようになる。
【数６】
2010252322.tif 000008
【００２０】
Ｒｓは（パワーローディング行列Λと等しい）信号共分散行列であり、ＩＫがＫ×Ｋ単位行列であることに注意する。ここで、パワーローディングはこの特別なケースが考えられないので、Ｒｓ＝ＩＫとする。
【００２１】
線形のゼロフォーシング（ＺＦ）プリコーダについては、プリコーディング行列は式（３）および（４）における下記の項を除去することにより得られることが可能である。
【数７】
2010252322.tif 000009
【００２２】
ＺＦプリコーダに関する合計ＭＳＥは式（６）における単位行列ＩＫを除去することにより得られる。
【００２３】
線形ＭＭＳＥプリコーダの最適化から、コストメトリックは式（６）において与えられたユーザの合計ＭＳＥである。最初に、図１ａ（１つのＲＢ）において概略的に表された状況が検討される。目標は、選択されたユーザが最も小さな合計ＭＳＥを持つように、ＫＴユーザからＫを選択することである。
【００２４】
式（６）では、下記の合計ＭＳＥメトリックΨを最小化するユーザの組合せに関して全数探索を行なうことにより最適解を得ることができる。
【数８】
2010252322.tif 000010
【００２５】
上記の全数探索は、ユーザの組み合わせ数が下記であるように計算上複雑すぎるかもしれない。
【数９】
2010252322.tif 000011
【００２６】
Karaa, H.およびAdve, R. S.（”User Assignment for MIMO-OFDM Systems with Multiuser Linear Precoding”, IEEE Wireless Communications and Networking Conference 2008, WCNC 2008, pp. 952-957）では、仮想アップリンク概念を適用するユーザ選択アルゴリズムは示唆される。電力割り当てスキームは仮想アップリンクのために提案されている。最小の仮想アップリンクＭＳＥを持っているユーザが選択される。しかし、このアプローチは、高い複雑性がある最適化ツールを要する。
【００２７】
ユーザが２つの異なるＲＢに割り当てられる図１ｂおよび１ｃにおいて概略的に表された状況については、網羅的なユーザ選択は同様に高度に複雑である。現在、低い複雑性の解は提案されていない。
【００２８】
非線形プリコーディング
基本的に、非線形プリコーディングはダーティペイパーコーディング（ＤＰＣ）の概念に基づく。その基本的な前提は、あたかも干渉が全くない場合と事実上同様な容量になるように送信機で既知の干渉をあらかじめ減じることである。
【００２９】
典型的な非線形プリコーディングアプローチは、Hochwald, B.M. et al., ”A vector-perturbation technique for near-capacity multiantenna multiuser communication-part II: perturbation”, IEEE Transactions on Communications, vol.53, no.3, pp. 537-544, March 2005；Kusume et al. (2007)；およびSchmidt et al. (2005)に説明されている。
【００３０】
非線形プリコーディングアプローチについては、図３に示されるように、図２の通信システムは送信機３０２でベクトル摂動ユニット３１４の追加によって変更されうる。また、送信機側では、ここでの議論についてはパワーローディングが用いられないと再び仮定されているが、パワーローディングはパワーローディングユニット３０６によってユーザのデータストリームに適用されうる。これは、パワーローディング行列Λが単位行列であることを意味する。その後、摂動ユニット３１４は、性能メトリック（例えば瞬間の送信エネルギー（各チャネル使用の送信電力）、またはすべてのユーザの合計ＭＳＥ）を最小化するように、ユーザのデータベクトルに摂動（平行移動）ベクトルを加える。最後に、プリコーディングユニット３０８において、プリコーディング行列Ｐは摂動データベクトルに適用される。
【００３１】
受信機３０４では、受信機フィルタ３１０は、受信機性能を最適化する際により多くの自由を提供するために用いられる。その後、摂動データはユニット３１６によって除去され、摂動されていない受信信号は検出器３１２によって送信データを検出するために用いられる。
【００３２】
Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａプリコーディング
既知の非線形プリコーディング技術のうち、Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ（ＴＨ）プリコーディングは、ブロードキャストチャネルの容量にほとんど近付く、効率的であるが単純な解決策を提供する。ＴＨプリコーディングでは、判定フィードバック等化（ＤＦＥ）のフィードバック部分は送信機で行なわれる。
【００３３】
典型的なＴＨプリコーディング技術は、Joham, M. et al. ”MMSE approaches to multiuser spatio-temporal Tomlinson-Harashima precoding”, Proc. 5th ITG Conf. Source and Channel Coding Erlangen, Germany, Jan. 2004, p. 387；Windpassinger, C. et al. ”Precoding in multiantenna and multiuser communications”, IEEE Transactions on Communications, vol. 3, no. 4, pp. 1305-1316, 2004；およびLiu, J. and Kizymien, W.A., ”Improved Tomlinson-Harashima precoding for the downlink of multi-user MIMO systems”, Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 32, no. 3, pp. 133-144, Summer 2007に説明される。
【００３４】
さらにＫｕｓｕｍｅらにおいて提案された方法（２００７）およびＥＰ１７８２５５４（送信シーケンスを得るために入力シーケンスをプリコーディングするためのプリコーダおよび方法）は、ビット誤り率（ＢＥＲ）の点から良好な性能を提供し、その性能はＳｃｈｍｉｄｔら（２００５）のベクトル摂動（ＶＰ）プリコーディングに接近している。
【００３５】
図４は、非線形のＴＨプリコーディングを用いる、システム４００のブロック図を示す。送信機４０２では、データベクトルｓは行列Π４０６によって置換される。その後フィードバックプリコーディング行列Ｂ−Ｉ４０８は、Ｍｏｄモジュール４１０と組み合わせて、ユーザの摂動データを連続して計算することである。フィードフォワードプリコーディング行列Ｆ４１２は、摂動されたデータベクトルをプリコードする。単純化のために、ユーザがそれぞれ単一の受信アンテナを持っていると仮定される。したがって、受信機フィルタは省略される。
【００３６】
また送信機が全てのユーザのチャネルを知っていると仮定される。ｈｋ＝［ｈ１ ｈ２ … ｈＭ］を送信機からユーザｋへのチャネルベクトルとする。すべてのユーザのチャネルベクトルを積み重ねて、すべてのユーザのチャネル行列は以下のように得られる。
【数１０】
2010252322.tif 000012
【００３７】
送信機側では、ユーザのデータシンボルは、まず置換されその後、２つのステップ（バックワードプレコーディングおよびフィードフォワードプレコーディング）で処理される。置換行列Πは、すべてのユーザの平均のビット誤り率（ＢＥＲ）性能を向上する際に重要な役割を果たす。フィードバックおよびフィードフォワードのプリコーディング行列では、ＢおよびＦは以下のように指定される。
【数１１】
2010252322.tif 000013
【００３８】
および
【数１２】
2010252322.tif 000014
【００３９】
とし、ここでＲｎはユーザ雑音共分散行列であり、Ｅｔｒは合計送信電力である。行列Π、ＵおよびＤは、Kusumeら（２００７）；Golub, G.H.およびLoan, C.F.V."Matrix Computations", 3rd ed. Baltimore, MD: Johns Hopkins Univ. Press, 1996における対称な置換を持ったＣｈｏｌｅｓｋｙ分解によって共に計算される。行列Ｕは主対角線に１を有する上三角であり、一方Ｄは対角行列である。Ｋｕｓｕｍｅら（２００７）においては、式（１１）における分解は下三角行列を生成する。この差は、ユーザのプリコーディング順序を少し変更するが、すべてのユーザの平均ＢＥＲに影響を及ぼさない。
【００４０】
ユーザ受信機の雑音が、受信機自体の熱雑音と、無線チャネルからの干渉ノイズと、を含むことが認識される。
【００４１】
フィードバックプリコーディング行列Ｂおよびフィードフォワードプリコーディング行列Ｆは以下のように指定される。
【数１３】
2010252322.tif 000015
【００４２】
但し、
【数１４】
2010252322.tif 000016
【００４３】
およびμはＱＡＭコンステレーションのサイズである。ファクターεは文献ではＴＨプリコーディングのプリコーディング損失として知られている。
【００４４】
上記のＴＨプリコーダによるすべてのユーザの平均二乗誤差（ＭＳＥ）の合計が以下であることが示されうる。
【数１５】
2010252322.tif 000017
【００４５】
ここでｄｋは行列Ｄのｋ番目の対角エントリである。
【００４６】
あるチャネルＨでは、プリコーディングについてユーザの順序付けは、ＴＨプリコーディングの全体性能に非常に影響する。したがって、最適なユーザ置換行列Πを見つけることは式（１８）のＭＳＥメトリックを最小化するために決定的である。最適な置換は、あらゆるユーザ置換の全数探索によって得ることができる。最良の置換は最も小さな合計ＭＳＥを与えるものである。しかしながら、置換数（それはＫ！である）は、多くのユーザ数がある場合には、非常に大きくなりうる。したがって、上記のアプローチは複雑すぎて実行することができない。
【００４７】
Πを計算する方法はＫｕｓｕｍｅら（２００７）において提案されていて、それはＳＮＲ損失が無視できるという意味でほとんど最適であることを示される。その提案手法において、行列Π、ＵおよびＤは、Ｗｉｎｄｐａｓｓｉｎｇｅｒら（２００４）のように、対称な置換を持ったＣｈｏｌｅｓｋｙ分解に基づいて、共に最適化される。アルゴリズムは、（残りのソートされないユーザ間で最も小さなＭＳＥを持った）最良のユーザが選択されるように、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解の各ステップにおける１ユーザを選択する。このようにして、最良のユーザがまず選択され、それは最後にプリコードされる。すなわち、置換されたユーザ１からＫまでのプリコーディングする順序がＫから１になる。この原理は最良の最後のプリコーディング戦略と見なされる。他方では、（最大のＭＳＥを持った）最悪のユーザは最後に選択され、したがって最初にプリコードされる。このアプローチは、最悪のユーザのＢＥＲが向上されるように、最悪のユーザのためにより多くの保護を提供する。このようにして、すべてのユーザの平均ＢＥＲは減少される。
【００４８】
電力割り当てを持ったＴｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａプリコーディング
実際、ユーザは異なるチャネルおよび雑音電力を持っていてもよく、その電力は上記のＴＨプリコーディングをベースとしたＭＭＳＥによって考慮されない。代わりに、雑音電力の合計は、プリコーディング行列（トレースオペレータによる式（１０）を参照）において、および、拡張によって、式（１８）のＭＳＥメトリックにおいて用いられる。したがって、最大の雑音電力を持つユーザが適切に保護されないことはありえる。したがって、すべてのユーザの平均ＢＥＲは実際に顕著に増加するかもしれない。
【００４９】
一例として、送信機が４つの送信アンテナと４つの単一の受信アンテナユーザとを持つシステムを検討する。ユーザのチャネル電力は異なる値を持っている、それはＨの行ｋ（ｋ＝１，２，３，４）の分散σｋ２が異なっていることを意味する。σｋ２の値が［σ１２ σ２２ σ３２ σ４２］＝［１ ４ １ １］であると仮定する。ユーザの雑音電力ｖｋ２は［ｖ１２ ｖ２２ ｖ３２ ｖ４２］＝［１ ８ １ １］である。
【００５０】
図５では、これらのユーザのＢＥＲがプロットされている。ユーザ２が強い雑音電力および低い信号電力を持つので、その性能はユーザの間で最悪である。この例において、ユーザ２は最も強いチャネル電力を持っているが、それはまた最も強い雑音電力を持つ。したがって、ユーザ２は、最初にプリコードされる（または最後で選択される）ことによって他のユーザより多くの保護を必要とするかもしれない。しかし、そのチャネルが最も強い電力を持つので、ユーザ２は最初に選択され、最後にプリコードされる。
【００５１】
この予測は、２０ｄＢの合計送信電力に関して図６に示される、ユーザのプリコーディング順序の確率のシミュレーションによってサポートされる。最初にプリコードされるユーザ２の確率は０．８３％であり、最後にプリコードされるユーザ２の確率は８０．６％である。一方、最初にプリコードされるユーザ１の確率は３３．４％であり、最後にプリコードされるユーザ１の確率は６．３６％である。
【００５２】
したがって、図５に示されるように、ユーザ２のＢＥＲは他のユーザのＢＥＲに比較して高い。ユーザ２のＳＮＲギャップは、１０−２のＢＥＲでの他のユーザと比較して、約８ｄＢである。したがって、以上説明された、ＭＭＳＥに基づいたＴＨプリコーディングスキームは、実際の無線チャネルのために最適化されない。ここで、ユーザは異なるチャネルおよび雑音電力を持ってもよい。
【００５３】
すべてのユーザの平均ＢＥＲを向上するために、電力割り当ては用いられてもよい。パワーローディングでは、図３における行列Λは単位行列ではない。Sanguinetti, L.およびMorelli, M. ”Non-linear Pre-Coding for Multiple-Antenna Multi-User Downlink Transmissions with Different QoS Requirements”, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 6, no. 3, pp. 852-856, march 2007では、ユーザに関するパワーローディングはゼロフォーシング（ＺＦ）ＴＨプリコーディングのために提示された。しかし、この方法は、１ユーザの電力を変更することが他のユーザへの予測不能の干渉を引き起こすので、ＭＭＳＥに基づいたＴＨプリコーディングには適用可能ではない。さらに、一旦ユーザの電力が変更されれば、最適なユーザ順序付けも変更される。したがって、ＭＭＳＥに基づいたＴＨプリコーディングに関する最適な電力割り当ては、電力割り当ての複雑な繰り返しと、最適なユーザ順序付け探索と、を含んでいてもよい。上記の１つの方法は、Hunger, R. et al. ”Alternating Optimization for MMSE Broadcast Precoding”, 2006 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 4, no. IV, pp. 14-19, may 2006において示唆されている。しかしながら、この方法は高い複雑性最適化アルコリズムを実行し、最悪のユーザＢＥＲおよびシステム性能を必ずしも向上させるとは限らない。
【００５４】
ＭＭＳＥに基づいたプリコーディングに関するパワーローディングの別の不利益は、最適な受信機フィルタＧがパワーローディング行列Λに依存するということである。２つの行列ＧおよびΛは連携して設計されるべきである。例えばShi, S. Boche, H. ”Downlink MMSE Transceiver Optimization for Multiuser MIMO Systems: Duality and Sum-MSE Minimization”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 55, no. 11, pp. 5436-5446, Nov 2007は、線形ＭＭＳＥプリコーディングに関する解決法を示すが、同時最適化は高い複雑性がある。非線形のＭＭＳＥ ＴＨＰプリコーダについては、同時最適化はなおさらより複雑であることが予期される。さらに、一旦行列Ｇが計算されれば、受信機フィルタはユーザ機器（ＵＥ）に送られなければならない。それはダウンリンク帯域幅を消費し、またシステム複雑性を高める。
【００５５】
したがって、無線通信システムにおけるプリコーディングのために向上された方法および装置、および特に局の雑音電力を考慮に入れる方法および装置の必要性がある。
【発明の概要】
【００５６】
したがって、この発明のある態様によれば、無線通信システムにおける複数の局へそれの送信に先立ってデータを処理する方法が提供され、この方法は、複数の重み付けされたチャネル応答を用いて、チャネル行列を決定して、応答の各々は、複数の局のうちの１つに対応付けられ、局に対応するゲインファクターによって重み付けされ、ここではゲインファクターは局の雑音電力に反比例し、チャネル行列を用いてプリコーディングスキームに従うデータを処理することを具備する。
【００５７】
これは、（ここで実装された）スケジューリングスキーム、またはプリコーディングスキームへの変更を実質的に必要とせずに、プリコーディング中に局の異なる雑音電力を統合する簡単な方法を提供する。
【００５８】
好ましい実施形態において、例えば、局が特定のプリコーディングスキームに気づいている場合、方法は複数の各々の局からフィードバック情報を受信することをさらに具備し、ここでフィードバック情報は重み付けされたチャネル応答を具備する。代わりに、例えばレガシー局に関しては、好ましい実施形態は、局の各々からのフィードバック情報を受信し、フィードバック情報はチャネル応答と雑音電力を具備し、雑音電力の各々に関するゲインファクターを計算し、対応するゲインファクターを持った各チャネル応答を重み付けすることをさらに具備する。
【００５９】
好ましい実施形態では、ゲインファクターは関係ｇｋ＝ａｋｖｋ−１を用いて定義され、ｖｋは雑音電力であり、ａｋは正の実数である。これは、ユーザ順序付けにおけるより大きな自由度を提供する。
【００６０】
様々な種類のプリコーディングに方法を適用することができることが意図される。しかしながら、好ましい実施形態では、プリコーディングスキームは最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ（ＴＨ）プリコーディングスキームを具備する。
【００６１】
ＴＨプリコーディングが実装される場合、好ましい実施形態は、関係
【数１６】
2010252322.tif 000018
【００６２】
を用いて行列Φを決定することを具備し、ここで
【数１７】
2010252322.tif 000019
【００６３】
は前記決定によって決定されるチャネル行列であり、Ｋはそのデータが処理されることになっている局数であり、Ｅｔｒは合計送信電力である。
【００６４】
この発明の関連する態様では、局にデータリカバリ機能性をユーザが気づくことなく提供する方法が提供され、データは局への送信に先立ってプリコーディングスキームを受け、前記方法は、局へスカラーを送信することを具備し、スカラーは電力正規化ファクターおよびゲインファクターの組み合わせを具備し、ゲインファクターは局の雑音電力に反比例する。
【００６５】
この発明の関連する態様では、複数の局へデータを送信するための複数アンテナ装置が提供され、前記装置は、複数の重み付けされたチャネル応答を用いて、チャネル行列を決定する手段と、応答の各々は複数の局のうちの１つに対応付けられ、局に対応するゲインファクターによって重み付けされ、チャネル行列を用いて、プリコーディングスキームにしたがってデータを処理する手段と、を具備する。
【００６６】
好ましい実施形態では、複数アンテナ装置は、雑音電力の各々に関するゲインファクターを計算する手段と、対応するゲインファクターを持った各チャネル応答を重み付けする手段と、を具備する。
【００６７】
この発明の好ましい実施形態では、複数アンテナ装置は、スカラーを計算する手段を具備し、各スカラーは電力正規化ファクターと複数の局のうちの１つに対応するゲインファクターとの組合せを具備する。
【００６８】
この発明の関連する態様では、無線通信システムでの局から複数アンテナ装置へ情報をフィードバックする方法を提供し、前記方法は、チャネル応答と雑音電力とを測定し、雑音電力に関するゲインファクターを計算し、ゲインファクターは雑音電力に反比例し、ゲインファクターでチャネル応答に重み付けをし、複数アンテナ装置に重み付けされたチャネル応答を送信することを具備する。信号および雑音の測定はベースバンドにおいて処理されうる。
【００６９】
雑音電力とゲインファクターとを組み合わせすることによって、シグナリングオーバーヘッドは削減することができる。
【００７０】
この発明の関連する態様では、局で受信データを回復する方法が提供され、受信データは送信に先立つプリコーディングスキームを受け、チャネル行列を使用するプレコーディングスキームは局に関連した重み付けされたチャネル応答を具備し、重み付けされたチャネル応答は雑音電力に反比例するゲインファクターによって重み付けされていて、前記方法は、受信データにゲインファクターを適用することを具備する。
【００７１】
好ましい実施形態では、方法は、電力正規化ファクターとゲインファクターとの組合せからなるスカラーを適用することを具備する。
【００７２】
この発明の関連する態様では、複数アンテナ装置からデータを受信するための局が提供され、前記局は、雑音電力を測定する手段と、チャネル応答を測定する手段と、雑音電力に関するゲインファクターを計算する手段と、ゲインファクターは雑音電力に反比例し、ゲインファクターでチャネル応答に重み付けする手段と、受信データにゲインファクターを適用する手段と、を具備する。
【００７３】
この発明の関連する態様では、複数アンテナ装置と複数の局との間で通信する方法が提供され、前記方法は、説明されるような複数の局から複数アンテナ装置まで情報をフィードバックし、複数アンテナ装置から説明されるような複数の局に送信されるデータを処理し、複数の局でデータを受信し、説明されるような一致においてデータを回復することを具備する。
【００７４】
この発明の関連する態様では、無線通信システムが提供され、以下を具備する。説明されるような複数アンテナ装置と、説明されるような複数の局と、を具備する。
【００７５】
この発明も、汎用の通信が設定されるコンピュータ装置を設定するソフトウェア、またはＡＩＳ、ＦＰＧＡまたはＤＳＰのような応用特定装置のようなコンピュータ実行可能な手段によって提供されてもよい。この目的のために、この発明はソフトウェア製品で具体化されてもよく、それは、光学または磁気媒体、またはフラッシュメモリ記憶媒体のようなコンピュータ読取り可能な記憶媒体に、またはダウンロードファイルまたはファイルの一群のようなコンピュータ受信可能な信号によって伝えられてもよい。この発明の特定の実施形態の以下の説明は、実施形態として、説明される実施形態は添付図面を参照して例のみを手段として提供されるように、この発明の適用範囲に対する限定として解釈されるべき部分はない。
【００７６】
本発明の実施形態はこれから、添付図面に関して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１ａ】局がＯＦＤＭリソースブロックに割り当てられうる３つの典型的な方法を示す。
【図１ｂ】局がＯＦＤＭリソースブロックに割り当てられうる３つの典型的な方法を示す。
【図１ｃ】局がＯＦＤＭリソースブロックに割り当てられうる３つの典型的な方法を示す。
【図２】図２は、線形のマルチユーザプリコーディングを実装する通信システムの一般的なブロック図を示す。
【図３】図３は、非線形のマルチユーザプリコーディングを実装する通信システムの一般的なブロック図を示す。
【図４】図４は、Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａプリコーディングを実装する通信システムの一般的なブロック図を示す。
【図５】図５は、局の雑音電力が異なると仮定されるＴｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａプリコーディングに関するシミュレーション結果を示す。
【図６】図６は、図５のシミュレートされた確率質量関数結果を示す。
【図７】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図８】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図９】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１０】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１１】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１２】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１３】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１４】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１５】本発明にしたがって局をスケジューリングする方法を示す。
【図１６】本発明にしたがって１つのリソースブロックへ局をスケジューリングする方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図１７】本発明にしたがって１つのリソースブロックへ局をスケジューリングする方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図１８】図１８は、本発明にしたがって２つのリソースブロックへ局をスケジューリングする方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図１９】図１９は、本発明にしたがって、非線形のＴＨプリコーディングに適用されたときに、２つのリソースブロックへ局をスケジューリングする方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図２０】図２０は、概略的に本発明にしたがって局の構造を示す。
【図２１】図２１は、本発明にしたがってスケジューリングおよびプリコーディングを実行するために概略的にシステムを示す。
【図２２】図２２は、本発明にしたがってスケジューリングおよびプリコーディングを実行するために局のブロック図を示す。
【図２３】図２３は、本発明にしたがってゲイン調整されたＴＨプリコーディングを実装するシステムを概略的に示す。
【図２４】図２４は、が本発明にしたがってゲイン調整されたＴＨプリコーディングを実装する受信機局と送信機局との間の信号交換を概略的に示す。
【図２５ａ】従来のＴＨプリコーディング、図２３のシステムでの本発明によるゲイン調整されたＴＨプリコーディング、およびレガシー受信機局に関する本発明によるゲイン調整されたＴＨプリコーディングに関する受信機局と送信機局との間の信号交換を概略的に示す。
【図２５ｂ】従来のＴＨプリコーディング、図２３のシステムでの本発明によるゲイン調整されたＴＨプリコーディング、およびレガシー受信機局に関する本発明によるゲイン調整されたＴＨプリコーディングに関する受信機局と送信機局との間の信号交換を概略的に示す。
【図２５ｃ】従来のＴＨプリコーディング、図２３のシステムでの本発明によるゲイン調整されたＴＨプリコーディング、およびレガシー受信機局に関する本発明によるゲイン調整されたＴＨプリコーディングに関する受信機局と送信機局との間の信号交換を概略的に示す。
【図２６】図２６は、雑音電力が本発明にしたがって受信機局においてどこで測定されうるかを概略的に示す。
【図２７】本発明に従うゲイン調整されたＴＨプレコーディング方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図２８】本発明に従うゲイン調整されたＴＨプレコーディング方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図２９】本発明に従うゲイン調整されたＴＨプレコーディング方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図３０】本発明に従うゲイン調整されたＴＨプレコーディング方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【図３１】本発明に従うゲイン調整されたＴＨプレコーディング方法の性能のシミュレーション結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００７８】
便宜上、以下の説明はセクションに分けられている。最初に、局スケジューリングの議論が提示され、特に１つのリソースブロックに関してＫＴ局のうちのＫ局をどのようにスケジュールするか、および２つのリソースブロックに関してＫＴ局をどのようにスケジュールするかが提示される。２より多いリソースブロックに関する局スケジューリングも説明される。低い複雑性の選択規則は線型プリコーディングとの関連で開発されていて、実装の典型的な方法が提示された。開発された技術がＴＨプリコーディングのような非線形プリコーディングスキームと共に適用されうることが明白になる。初めは、均一な雑音電力は仮定されるが、局順序付けの向上された方法が提示される、特にＴＨプリコーディングを参照して、局の異なる雑音電力を考慮するために、説明された技術がどのように変更されうるかが続いて示される。
【００７９】
また、便宜上、アルゴリズムは、省略して、１リソースブロックについて局スケジューリングに関する“Ｉ−Ａ”、“Ｉ−Ｂ”など、２リソースブロックについて局スケジューリングに関する“ＩＩ−Ａ”、“ＩＩ−Ｂ”などのように示される。
【００８０】
１つのリソースブロックについての局スケジューリング
１つのリソースブロックについての局スケジューリングは、基地局（ＢＳ）のようなＭ個の送信アンテナを持った送信機局が複数のデータストリームを同時に（ＫＴのトータル局のうちの）Ｋ個の受信局に送る通信システムを参照して説明される。上記の通信モデルは放送システムと呼ばれる。局がいくつかの受信アンテナを持っていてもよいことは認識されるが、単純にするために局がそれぞれ単一の受信アンテナを持っていると仮定される。局の典型的な実施形態はやがて説明される。
【００８１】
局が雑音電力の同じ値を持つと仮定される場合、受信機フィルタ行列と同様に雑音共分散行列も単位行列に等しい、すなわち、Ｒｎ＝Ｉ、Ｇ＝Ｉである。したがって、式（７）におけるＭＳＥメトリックは以下になる。
【数１８】
2010252322.tif 000020
【００８２】
式（１９）は全数局探索するために用いることができる。以前に注意したように、多くの局数ＫＴが含まれている場合、上記のアプローチの複雑性は高い。
【００８３】
式（１９）のより便利な形式は、低い複雑性の局選択アルゴリズムが得られることを可能にして、以下で導かれる。
【００８４】
ｋが決定過程において選択されている局数であると仮定する。Ｈをこれらのｋユーザのチャネル行列とする。Ｈ＝ＵＤＶの特異値分解が用いられ、ＵとＶはユニタリ行列であり、Ｄは対角行列である。ｄｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）をＨの特異値とする。決定過程の間、ｋはＫよりも大きいまたは小さいかもしれないことに注意する。ｋ≦Ｍの場合ｎ＝ｋ、そうでない場合はｎ＝Ｍである。α＝Ｋ／Ｅｔｒとし、式（１９）におけるＭＳＥメトリックの合計は以下になる。
【数１９】
2010252322.tif 000021
【００８５】
（トレース操作のサイクリック特性、ｔｒ（ＡＢＣ）＝ｔｒ（ＣＡＢ）は上記式（２０）の第４行を得るために使用される）
局選択のために式（２０）を用いると、リソースブロックへのアクセスのために選択された局数ｋは、決定過程の間に変更されうる。典型的には、ＭＳＥを計算するために、逆行列操作を繰り返し行なう必要がある。しかし、上記の操作に関連した計算の複雑性は非常に高い。この問題は別の量を検討することによって回避されうる。
【数２０】
2010252322.tif 000022
【００８６】
このように、ＭＳＥの合計ψを最小化する局の組合せを見つける代わりに、φを最小化する局は同等に見つけられ得る。式（２１）の最初の行でのφの形式は、低い複雑性の局選択アルゴリズムを導くために数学上便利である。φを計算する利点は、行列（α−１ＨＨＨ＋ＩＭ）−１のサイズがＭ×Ｍであり、それは処理されている局の数ｋに依存しない。
【００８７】
Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝をすべての局のインデックスの集合とし、Ｓ⊆Ωを任意のＫ局のインデックスを含むΩの部分集合とし、
【数２１】
2010252322.tif 000023
【００８８】
をこれらのＫ局の関連するチャネル行列とする。その後、選択されるＫ局の部分集合ωは以下を満たしうる。
【数２２】
2010252322.tif 000024
【００８９】
上記の最適化問題は、Gorokhov, A. et al. ”Receive antenna selection for MIMO spatial multiplexing: theory and algorithms”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 51, no. 11, pp. 2796-2807, Nov 2003（すなわち、目的は二地点間のＭＩＭＯにおけるＭＭＳＥ受信機のためにＮ個の受信アンテナのうちのｎ個を選択することである減少の受信アンテナ選択（ＲＡＳ））において開発された技術に緩く基いているアプローチによって解決することができる。Ｇｏｒｏｋｈｏｖのアプローチは、まず受信アンテナがすべて選択されていると仮定し、次に、残りのアンテナが最大の開ループＭＩＭＯ容量をもたらすように、一つずつ、アンテナは選択をとかれる。
【００９０】
ここで説明されたアプローチは、局が一つずつ移動するという意味で、Ｇｏｒｏｋｈｏｖ（２００３）に説明された減少の受信アンテナ選択技術に同様であるが、マルチユーザＭＩＭＯ（ＭＵ−ＭＩＭＯ）でのユーザ選択と、シングルユーザＭＩＭＯ（ＳＵ−ＭＩＭＯ）での受信アンテナ選択（ＲＡＳ）との問題の間に基本的な差があることが認識される。特に、ＳＵ−ＭＩＭＯでは、選択された受信アンテナ数ｎは送信アンテナ数以上あるべきである。対照的に、ＭＵ−ＭＩＭＯにおける選択された局数Ｋは、送信アンテナ数よりも大きくなりえない。しかし、減少のサーチ過程は常に、数学的に正しく、その性能は実際ほとんど最適である。
【００９１】
Ｈをすべてのユーザのチャネル行列にする。ｈｉが除外された局ｉのチャネルベクトルである場合、残りの局（すなわち局ｉのない局）のチャネル行列は、ＨＫＴ−１である。したがって、
【数２３】
2010252322.tif 000025
【００９２】
逆行列補題を利用して、ここでＡがｎ×ｎ正定値行列でありａはｎ×１ベクトルであり、このとき
【数２４】
2010252322.tif 000026
【００９３】
Ａ＝ＨＨＨ＋αＩＭおよびａ＝ｈｉＨを置き換えることによって、次の関係が得られる。
【数２５】
2010252322.tif 000027
【００９４】
したがって一旦Ａ−１が計算されると、式（２５）の左辺は逆行列なしで見つけることができる。Ａは正定値であるので、Ａ−１もまた正定値である。
【数２６】
2010252322.tif 000028
【００９５】
とすると、以下のように単純化され、
【数２７】
2010252322.tif 000029
【００９６】
結果として、
【数２８】
2010252322.tif 000030
【００９７】
となり、ここで‖ｇｉ‖は、ベクトルｇｉのノルムを示す。このように、式（２８）の左辺は最小化されるように１つの局は取り除くことができ、それは除外された局ｊは以下に従うことを意味する。
【数２９】
2010252322.tif 000031
【００９８】
最初の局が取り除かれた後、Ｋ個の局だけが残るまで、さらに局を取り除くことができる。各ステップにおいて、行列Ａ−１をＡ−１←Ａ−１＋（１−ｇｉｈｉＨ）−１ｇｉＨｇｉとして更新することができる。
【００９９】
これは減少の局選択方法に起因し、それは擬似コード形式で以下に要約される。
【０１００】
「アルゴリズムＩ−Ａ」
（１）初期化：Ｈ、α、Ｋ、Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝を入力
（２）Ａ−１＝（ＨＨＨ＋αＩＭ）−１を計算
（３）ｌ＝１：ＫＴ−Ｋについて、
（４）すべてのｉ∈Ωについて、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（５）
【数３０】
2010252322.tif 000032
【０１０１】
（６）Ａ−１←Ａ−１＋（１−ｇｊｈｊＨ）−１ｇｊＨｇｊを更新
（７）Ω＝Ω＼ｊ
（８）終了
（９）選択された局インデックスω＝Ωを出力
あるいは、最初にただ１つの局を具備する局の部分集合を決定することができ、その集合に局を１つずつ加えることができる。このアプローチはインクリメンタルな局選択と呼ばれる。受信アンテナ数が単一局の二地点間のＭＩＭＯ送信について良好な性能を実現する送信アンテナ数と少なくとも同じでなければならないので、インクリメンタルなアンテナ選択がＭＭＳＥ受信機のための適していないことはＧｏｒｏｋｈｏｖ（２００３）において示される。二地点間のＭＩＭＯ送信とは対照的に、マルチユーザ一対多ＭＩＭＯにおけるユーザ数は、送信アンテナ数以下になる。
【０１０２】
再び、逆行列補題をインクリメンタルな局選択に適用することができる。式（２４）での唯一の変更は和と差の操作の逆転である、すなわち、
【数３１】
2010252322.tif 000033
【０１０３】
Ａ＝αＩＭ、ａ＝ｈｉＨ、Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝、およびｇｉ＝ｈｉＡ−１とし、その結果、最初の局を以下のように選択することができる。
【数３２】
2010252322.tif 000034
【０１０４】
その後、行列Ａ−１はＡ−１←Ａ−１−（１＋ｇｊｈｊＨ）−１ｇｊＨｇｊのように更新される。第２の局は同様に選択することができる。このインクリメンタルな局選択アルゴリズムの擬似コード記述は以下で詳述される。
【０１０５】
「アルゴリズムＩ−Ｂ」
（１）初期化：Ｈ、α、Ｋ、Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝、
【数３３】
2010252322.tif 000035
【０１０６】
を入力
（２）Ａ−１＝α−１ＩＭを計算
（３）
【数３４】
2010252322.tif 000036
【０１０７】
（４）ω＝ω∪ｊ、Ω＝Ω＼ｊ、ｇｊ＝ｈｊＡ−１
（５）ｌ＝１：Ｋ−１について
（６）Ａ−１←Ａ−１−ｇｊＨ（１＋ｇｊｈｊＨ）−１ｇｊを更新
（７）すべてのｉ∈Ωについて、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算する
（８）
【数３５】
2010252322.tif 000037
【０１０８】
（９）Ω＝Ω＼ｊ、ω＝ω∪ｊ
（１０）終了
（１１）出力：選択された局のインデックス集合ω
以上説明された方法の原理を、インクリメンタルかつ減少の局選択を具備するアプローチに拡張することができる。１ループおよび反復する局選択方法は、図７に示されるフローチャートと同様に、以下で述べられる（明瞭さの理由で個々にステップの各々を示さない）アルゴリズムを参照して直ちに説明される。
【０１０９】
一般項では、アルゴリズムは、反復、インクリメンタル、および減少の局選択を経由した局の部分集合の合計ＭＳＥを最小化することを目指した最適化問題を解決する。本質的には、最低の合計ＭＳＥは最も高い達成可能な性能を表わす。
【０１１０】
アルゴリズムは、チャネル行列Ｈ（１行目）、次にＫＴトータル局の集合から、Ｋ個の局のうちの第１の部分集合ωをランダムに選択すること（２行目）のような、システム情報を入力することによって開始する。便宜上のみでは、部分集合ωは「選択された部分集合」と呼ばれ、一方、（局の第２の部分集合を形成する）残りの局はまとめて「残りの部分集合」Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝＼ωと呼ばれる（３行目）。
【０１１１】
インクリメンタルかつ減少の局選択規則の反復の多いアプリケーションは、典型的には一連の逆行列の計算を要し、それは計算上費用がかかる。逆行列補題に基づいた再帰的な更新を用いることはより効率的な計算、つまり逆行列なしでの計算を可能にさせる。Ｋ個の局の全部と関連づけた正定値行列Ａ−１は、したがって、４行目で計算される。
【０１１２】
便宜上、（１）行から（４）行までの操作は一般的にまとめて、図８でのＳ７−２によって表される決定過程と呼ばれる。
【０１１３】
最適化過程は、残りの部分集合Ωの局の各々についてベクトルｇｉの計算により始まる（６行目）。Ωの「ベストな」局（すなわち選択された局のＭＳＥに最小に寄与する局Ｊ１）を、このように識別することができ（７行目）、選択された部分集合ωに加えることができる（８行目）。行列Ａ−１は、このように更新される（９行目）。このインクリメンタルな局選択ステップは図７でのステップＳ７−４として示される。
【０１１４】
最適化過程の次の段は部分集合ωのうちの「ワーストな」局を見つけることを含んでいる。今回は、部分集合ωの局の各々についてベクトルｇｉは計算される（１０行目）。その結果、部分集合ωに最大のＭＳＥを寄与する局Ｊ２を識別し除去することができる（１１行目）。ここで、さらなる考察から完全にＪ２を取り除くことができたが、局Ｊ２は残りの部分集合Ωの一部になる（１２行目）。もう一度、行列Ａ−１は変更を考慮するために更新される。この減少の局選択は図７のステップＳ７−６として示される。
【０１１５】
合計ＭＳＥが最小に向かって収束するように、いくつかの繰り返しを行なうことができる。繰り返し数を決定過程（ステップＳ７−２）の間に指定することができ、この場合には、方法は、繰り返し数限界が到達されたかどうかを判定する（ステップＳ７−８）、そして、もし到達されたならば、最適化過程は停止され、選択された局のインデックスが出力される（１６行およびステップＳ７−１０）。そうでなければ、最適化過程の別の繰り返しが行なわれる。
【０１１６】
あるいはまたは更に、局の選択された部分集合に付加される、から除去される局が同じである状況が発生してもよい。そのような場合、さらなる改善を達成できないので、さらなる繰り返しは行う必要がない。したがって、ステップＳ７−８は、追加された局が撤去された局と同じかどうかに関して判定をすることを具備してもよい（１４行目）。
【０１１７】
「アルゴリズムＩ−Ｃ」
（１）初期化：Ｈ、α、Ｋ、繰り返し数ｒを入力
（２）Ｋのランダムな局のインデックスの集合ωを選択、ＨＫはそれらのチャネル行列
（３）Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝＼ω
（４）Ａ−１＝（ＨＨＫＨＫ＋αＩＭ）−１を計算
（５）ｌ＝１：ｒについて
（６）すべてのｉ∈Ωについて、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（７）
【数３６】
2010252322.tif 000038
【０１１８】
（８）Ω＝Ω＼Ｊ１、ω＝ω∪Ｊ１
（９）Ａ−１←Ａ−１−（１＋ｇＪ１ｈＪ１Ｈ）−１ｇＪ１ＨｇＪ１を更新
（１０）すべてのｉ∈ωについて、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（１１）
【数３７】
2010252322.tif 000039
【０１１９】
（１２）Ω＝Ω∪Ｊ２、ω＝ω＼Ｊ２
（１３）Ａ−１←Ａ−１＋（１−ｇＪ２ｈＪ２Ｈ）−１ｇＪ２ＨｇＪ２を更新
（１４）Ｊ１＝＝Ｊ２ならば、アルゴリズムを止める
（１５）終了
（１６）出力：選択された局のインデックス集合ω
一旦最適化過程の最初の実行を終了すれば、局のさらなる部分集合を、最適化過程の第２の実行のために（ランダムに）選択することができる。これらの２つの最適化過程は、２つの異なる最適化された部分集合をもたらしてもよく、このように、ＭＳＥのより小さな合計を持った部分集合を選択することができる。ある制約を上記のアルゴリズムの複雑性を制限するために実行してもよい。例えば、第１および第２の最適化過程の繰り返しの合計数は固定されてもよい。修正済のアルゴリズムは、擬似コード形式で以下に提供される。
【０１２０】
「アルゴリズムＩ−Ｄ」
（１）初期化：Ｈ、α、Ｋ、繰り返し数ｒを入力
（２）Ｋ個のランダムな局のインデックスの集合ω１を選択、ＨＫはそれらのチャネル行列
（３）Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝＼ω１
（４）Ａ−１＝（ＨＫＨＨＫ＋αＩＭ）−１を計算
（５）ｌ＝１：ｒについて
（６）すべてのｉ∈Ωについて、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（７）
【数３８】
2010252322.tif 000040
【０１２１】
（８）Ω＝Ω＼Ｊ１、ω１＝ω１∪Ｊ１
（９）Ａ−１←Ａ−１−（１＋ｇＪ１ｈＪ１Ｈ）−１ ｇＪ１ＨｇＪ１を更新
（１０）すべてのｉ∈ω１について、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（１１）
【数３９】
2010252322.tif 000041
【０１２２】
（１２）Ω＝Ω∪Ｊ２、ω１＝ω１＼Ｊ２、
（１３）Ａ−１←Ａ−１＋［（１−ｇｉｈｉＨ）−１‖ｇｉ‖２］を更新
（１４）Ｊ１＝＝Ｊ２の場合、
（１５）ω１を格納し、ＭＳＥ（１）＝ｔｒ（Ａ−１）
（１６）Ωから、Ｋ個のランダムな局のインデックスの新規集合ω２を選択、ＨＫはそれらのチャネル行列
（１７）Ω＝｛１，２，…，ＫＴ｝＼ω２を設定
（１８）Ａ−１＝（ＨＫＨＨＫ＋αＩＭ）−１
（１９）ｌ２＝１：ｒ−ｌについて
（２０）すべてのｉ∈Ωについて、ｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（２１）
【数４０】
2010252322.tif 000042
【０１２３】
（２２）Ω＝Ω＼Ｊ１、ω２＝ω２∪Ｊ１
（２３）Ａ−１←Ａ−１−（１＋ｇJ１ｈＪ１Ｈ）−１ ｇJ１ＨｇJ１を更新
（２４）すべてのｉ∈ω２についてｇｉ＝ｈｉＡ−１を計算
（２５）
【数４１】
2010252322.tif 000043
【０１２４】
（２６）Ω＝Ω∪Ｊ２、ω２＝ω２＼Ｊ２
（２７）Ａ−１←Ａ−１＋（１−ｇＪ２ｈＪ２Ｈ）−１ｇＪ２ＨｇＪ２を更新
（２８）ＭＳＥ（２）＝ｔｒ（Ａ−１）を計算
（２９）Ｊ１＝＝Ｊ２ならば、アルゴリズムを停止
（３０）終了％（第２のループのため）
（３１）終了％（Ｊ１＝＝Ｊ２をチェックするため）
（３２）［ｍｉｎ＿ＭＳＥ，ｉｎｄｅｘ］＝ｍｉｎ（ＭＳＥ（１），ＭＳＥ（２））
（３３）終了
（３４）出力：選択された局インデックスのインデックス集合ωｉｎｄｅｘ
図８に関して、スケジューリングアルゴリズムは、最初に局のランダムな部分集合を決定し、Ａ−１を計算し（１から４行目；ステップＳ８−２）計算し、次に、最適化過程（５から１４行目；ステップＳ８−４）の最初の実行を行なう。局の選択された部分集合に加えられた局がその部分集合から除かれた局と同じである場合（１４行目）、対応するＭＳＥは記憶され（１５行目）、局の新規の選択された部分集合が決定され、対応する行列Ａ−１が計算される（１６から１８行目；ステップＳ８−６）。その後、追加された局および除去された局が再び同じであると決定されるまで（２９行目）、新たに決定された選択された局の部分集合上で最適化過程の第２の実行を行う（１９から２８行目；ステップＳ８−８）。スケジューリングアルゴリズムは、最低のＭＳＥがある局の部分集合を出力する（３２から３４行目；ステップＳ８−１０）。
【０１２５】
このように、第１および第２の決定および最適化過程の各々は、図７に関して述べられたアルゴリズムに実質的に続く。
【０１２６】
単一および複数の実行の最適化過程の両方を、局の選択された部分集合の選択のランダム性を削減することにより向上することができる。例えば、選択された部分集合は最大のチャネルベクトルノルムがある局を含むと判定される。最大のチャネルノルムがある局の捜索はわずかに複雑性を高める。図１７に、例えば、アルゴリズム「Ｉ−Ｅ」および「Ｉ−Ｆ」はそれぞれ、「Ｉ−Ｃ」および「Ｉ−Ｄ」に同様であるアルゴリズムを参照するが、ちょうど説明されたように修正されている。
【０１２７】
２つのリソースブロックのための局スケジューリング
時間または周波数軸のいずれかに沿って分布する２つのリソースブロックのための局スケジューリングの方法は、すぐに提示される。提示を単純化するために、第１および第２のリソースブロックに割り当てられる局の部分集合がそれぞれＫ１とＫ２である（その結果ＫＴ＝Ｋ１＋Ｋ２）と仮定されている。さらにＫ１≦ＭおよびＫ２≦Ｍである。スケジューリングされた局の合計数は、全ての局にサービスを提供することができることを保証するために、２つのリソースブロックの場合についてＫＴ≦２Ｍである。
【０１２８】
Ｈ１とＨ２を周波数軸に沿って隣接する（すなわち、図１ｃ）２つのリソースブロックに関する局のチャネル行列とする。これらのチャネル行列は一般に異なっていることを思い出すこと。対照的に、時間で連続する２つのリソースブロック（すなわち図１ｂ）に関して、２つのチャネル行列は、チャネルのコヒーレント時間が全データフレームを送信する時間より大きいと仮定することができるので、同じであると考えられうる。したがって、Ｈ２＝Ｈ１であれば、開発したアルゴリズムも前の状況に適用されうるという意味で、後の状況はより一般的であると考えられうる。この理由で、周波数で連続するリソースブロックのための局スケジューリングは詳細に検討される。
【０１２９】
２つのＲＢ局スケジューリングについての最初のアルゴリズムは、前のセクションにおいて開発された１つのＲＢについてのデクリメンタルおよびインクリメンタルなアルゴリズムから導き出される。特に、最初に、最も強い局（すなわちチャネルベクトルの最大のノルムを持った局）だけが、選択された部分集合に割り当てられ、一方、ＫＴ−１の局が残りの部分集合に割り当てられる。その後、ある１つの局は、選択されたおよび残りの部分集合に関するＭＳＥの合計が最小化されるように、残りの部分集合から選択された部分集合に移動される。各リソースブロックにおいてサービスを受けることができる局数が満たされるまで、この移動過程がＫ２−１回繰り返される。選択された部分集合の局はリソースブロック（「ＲＢ２」）のうちの１つにスケジューリングされることになっていて、残りの部分集合の局は他のリソースブロック（「ＲＢ１」）にスケジューリングされることになっている。
【０１３０】
（これは、残りの部分集合がリソースブロックにスケジューリングされなく、１つのリソースブロックについての局スケジューリングとは異なる。）
より詳細には、すべての局の集合はΩ０＝｛１，２，…，ＫＴ｝であり、リソースブロックｉ（ｉ＝１，２）における局ｋのチャネルベクトルはｈｉ，ｋである。ＲＢ２に関する局の部分集合をΩ２とすると、下記になる。
【数４２】
2010252322.tif 000044
【０１３１】
ＲＢ１に関する局の部分集合は、Ω１＝Ω０＼Ω２である。我々は、ＲＢ１に関する部分集合Ω１およびＲＢ２に関する部分集合Ω２での局のチャネル行列をそれぞれ、ＨΩ１およびＨΩ２と記す。ＲＢ１とＲＢ２に関する行列Ａ１およびＡ２は、Ａ１＝（ＨΩ１Ｈ ＨΩ１＋αＩＭ）およびＡ２＝（ＨΩ２Ｈ ＨΩ２＋αＩＭ）である。ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１とする。すると、残りの部分集合Ω１から選択された部分集合Ω２に１つの局を移動させるための数学的記述は、以下のとおりである。
【数４３】
2010252322.tif 000045
【０１３２】
移動ステップのそれぞれの後に、行列Ａ１およびＡ２の逆行列は、以下のように更新される。
【数４４】
2010252322.tif 000046
【０１３３】
および
【数４５】
2010252322.tif 000047
【０１３４】
２つのＲＢ局スケジューリングの上記の開発は、擬似コード形式において以下で要約される。
【０１３５】
「アルゴリズムＩＩ−Ａ」
（１）初期化：Ｈ１、Ｈ２、α、ＫＴ、Ｋ１、Ｋ２を入力
（２）Ω０＝｛１，２，…，ＫＴ｝
（３）
【数４６】
2010252322.tif 000048
【０１３６】
（４）Ω１＝Ω０＼Ω２
（５）Ａ１−１＝（ＨΩ１Ｈ ＨΩ１＋αＩＭ）−１、Ａ２−１＝（ＨΩ２Ｈ ＨΩ２＋αＩＭ）−１
（６）ｌ＝１：Ｋ２−１について
（７）すべてのｋ∈Ω１、ｉ＝１，２について、ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算
（８）
【数４７】
2010252322.tif 000049
【０１３７】
（９）Ａ１−１←Ａ１−１＋（１−ｇ１，ｊｈ１，ｊＨ）−１ ｇ１，ｊＨｇ１，ｊを更新
（１０）Ａ２−１←Ａ２−１−（１＋ｇ２，ｊｈ２，ｊＨ）−１ ｇ２，ｊＨｇ２，ｊを更新
（１１）Ω１＝Ω１＼ｊ、Ω２＝Ω２∪ｊ
（１２）終了
（１３）出力：局インデックスΩ１およびΩ２の２集合
図９を参照すると、決定過程Ｓ９−２はここで、最大のチャネルベクトルノルムを持った局を決定することを含んでいる（３行目）。その後、残りの部分集合Ω１から選択された部分集合Ω２に局が加えられる最適化過程が始まる（６から１１行目；  ステップＳ９−４）。各部分集合（ＲＢ）において局数が要件を満たすまで、この反復過程が繰り返される（ステップＳ９−６）。
【０１３８】
２つのＲＢに関する局スケジューリングについての上記のアルゴリズムのさらなる開発は、下記の擬似コードを参照して、およびまた図９を参照して提示される。局は、２つの部分集合Ω１およびΩ２に分割され、それぞれはＫ１およびＫ２の局を有している（１から４行目；ステップＳ９−２）。この場合、最も強い局を決定する特に必要はなく、それで部分集合をランダムに決定することができる。最適化過程の最初の繰り返しでは、２つの部分集合の合計ＭＳＥが最小化されるように、１つの局は選択された部分集合Ω１から残りの部分集合Ω２へ移動される（７から１１行目；ステップＳ９−４）。その後、２つの部分集合の合計ＭＳＥが最小化されるように、ある１つの局は再び部分集合Ω２から部分集合Ω１へ移動される（１２から１５行目；ステップＳ９−１０）。
【０１３９】
「アルゴリズムＩＩ−Ｂ」
（１）Ｈ１、Ｈ２、α、ＫＴ、Ｋ１、Ｋ２、繰り返し数ｒを入力
（２）Ω０＝｛１，２，…，ＫＴ｝
（３）Ω１＝｛１，２，…，Ｋ１｝
（４）Ω２＝Ω０＼Ω１
（５）Ａ１−１＝（ＨΩ１Ｈ ＨΩ１＋αＩＭ）−１、Ａ２−１＝（ＨΩ２Ｈ ＨΩ２＋ＩＭ）−１
（６）ｌ＝１：ｒについて
（７）全てのｋ∈Ω１、ｉ＝１，２について、ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算
（８）
【数４８】
2010252322.tif 000050
【０１４０】
（９）Ａ１−１←Ａ１−１＋（１−ｇ１，Ｊ１ｈ１，Ｊ１Ｈ）−１ ｇ１，Ｊ１Ｈｇ１，Ｊ１を更新
（１０）Ａ２−１←Ａ２−１−（１＋ｇ２，Ｊ１ｈ２，Ｊ１Ｈ）−１ ｇ２，Ｊ１Ｈｇ２，Ｊ１を更新
（１１）Ω１＝Ω１＼Ｊ１、Ω２＝Ω２∪Ｊ１
（１２）全てのｋ∈Ω２、ｉ＝１，２について、ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算
（１３）
【数４９】
2010252322.tif 000051
【０１４１】
（１４）Ａ１−１←Ａ１−１−（１＋ｇ１，Ｊ２ｈ１，Ｊ２Ｈ）−１ ｇ１，Ｊ２Ｈｇ１，Ｊ２を更新
Ａ２−１←Ａ２−１＋（１−ｇ２，Ｊ２ｈ２，Ｊ２Ｈ）−１ ｇ２，Ｊ２Ｈｇ２，Ｊ２を更新
（１５）Ω１＝Ω１∪Ｊ２、Ω２＝Ω２＼Ｊ２
（１６）終了
（１７）出力：局インデックスΩ１およびΩ２の２つの集合
１つのＲＢに関する局スケジューリングについての単一の実行最適化過程のように、局Ｊ１およびＪ２が同じである状況が発生してもよい。このように、１つのＲＢに関する局スケジューリングのために導入された原理に基づいて、２つのＲＢに関する局スケジューリングについての複数の実行最適化過程は開発されている。
【０１４２】
最適化過程の最初の実行では、１つの局は選択された部分集合Ω１から残りの部分集合Ω２へ移動され、次に１つの局は残りの部分集合Ω２から選択された部分集合Ω１に移動される。最適化過程の第２の実行では、局は、逆方向（すなわち最初に残りの部分集合Ω２から選択された部分集合Ω１へ、その後、選択された部分集合Ω１から部分集合Ω２へ）に移動される。
【０１４３】
この方法の概要は図１０に示される。対応する擬似コードは以下に提供され、図１１のより詳細なフローチャートと相互参照される。決定過程（ステップＳ１０−２）は局を２つの部分集合に分割すること（２から４行目）と、部分集合ごとにＡ−１を計算することを具備する。その後、最初の最適化過程（６行目で開始された）では、局Ｊ１は、選択された部分集合Ω１から残りの部分集合Ω２へ移動され（７から１１行目）、局Ｊ２は、残りの部分集合Ω２から選択された部分集合Ω１へ移動される（１２から１６行目）。ステップＳ１０−４は、実質的にステップＳ９−４および図９のＳ９−１０に同様である。
【０１４４】
ここで、最適化過程の第２の実行を行なうこと（ステップＳ１０−８）は、条件Ｊ１＝Ｊ２が満たされるかどうかに依存するだけでなく、これまで行なわれた繰り返し数が開始時に指定された繰り返しの合計数未満であるかどうかに依存する（１７行目と２０行目；ステップＳ１０−６）。Ｊ１＝Ｊ２かつまだ許容される繰り返しがある（つまりｌ１＜ｒが真）場合、最適化過程の第２の実行が開始されてもよい。しかし、許容される繰り返し数がＪ１＝Ｊ２前に到達した（つまりｌ１＜ｒが偽）場合、スケジューリングされた局インデックスが代わりに出力される（ステップＳ１０−１０）。
【０１４５】
最適化過程の第２の実行（ステップＳ１０−８）は、最初の繰り返し過程の実行とは逆方向に進む。言いかえれば、局はまず、部分集合Ω２から部分集合Ω１へ移動され（２１から２５行目）、続いて部分集合Ω１から部分集合Ω２への局の移動になる（２６から２９行目）。もう一度、Ｊ１＝Ｊ２である場合、実行は中断される（３０行目と３１行目）。繰り返しの合計数は一般的に、許容される繰り返し数内にあるべきである。
【０１４６】
「アルゴリズムＩＩ−Ｃ」
（１）Ｈ１、Ｈ２、α、ＫＴ、Ｋ１、Ｋ２、繰り返し数ｒを入力   Ｓ１１−２
（２）Ω０＝｛１，２，…，ＫＴ｝
（３）Ω１＝｛１，２，…，Ｋ１｝   Ｓ１１−４
（４）Ω２＝Ω０＼Ω１
（５）Ａ１−１＝（ＨΩ１Ｈ ＨΩ１＋αＩＭ）−１、Ａ２−１＝（ＨΩ２Ｈ ＨΩ２＋αＩＭ）−１   Ｓ１１−６
（６）ｌ１＝１：ｒについて   Ｓ１１−８
（７）ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算、ただし∀ｋ∈Ω１およびｉ＝１，２
（８）
【数５０】
2010252322.tif 000052
【０１４７】
（９）Ａ１−１←Ａ１−１＋（１−ｇ１，Ｊ１ｈ１，Ｊ１Ｈ）−１ｇ１，Ｊ１Ｈｇ１，Ｊ１を更新
（１０）Ａ２−１←Ａ２−１−（１＋ｇ２，Ｊ１ｈ２，Ｊ１Ｈ）−１ｇ２，Ｊ１Ｈｇ２，Ｊ１を更新   Ｓ１１−１２
（１１）Ω１＝Ω１＼Ｊ１、Ω２＝Ω２∪Ｊ１
（１２）ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算、ただし∀ｋ∈Ω２およびｉ＝１，２
（１３）
【数５１】
2010252322.tif 000053
【０１４８】
（１４）Ａ１−１←Ａ１−１−（１＋ｇ１，Ｊ２ｈ１，Ｊ２Ｈ）−１ｇ１，Ｊ２Ｈｇ１，Ｊ２を更新
（１５）Ａ２−１←Ａ２−１＋（１−ｇ２，Ｊ２ｈ２，Ｊ２Ｈ）−１ｇ２，Ｊ２Ｈｇ２，Ｊ２を更新   Ｓ１１−１６
（１６）Ω１＝Ω１∪Ｊ２、Ω２＝Ω２＼Ｊ２
（１７）Ｊ１＝＝Ｊ２およびｌ１＜ｒならば、   Ｓ１１−１８
（１８）ＭＳＥ（１）＝ｔｒ（Ａ１−１＋Ａ２−１）を格納
（１９）ω１，１＝Ω１、ω２，１＝Ω２を格納   Ｓ１１−２０
（２０）ｌ２＝１：ｒ−ｌ１について   Ｓ１１−２２／２４
（２１）ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算、ここで∀ｋ∈Ω２、ｉ＝１，２
（２２）
【数５２】
2010252322.tif 000054
【０１４９】
（２３）Ａ１−１←Ａ１−１−（１＋ｇ１，Ｊ２ｈ１，Ｊ２Ｈ）−１ｇ１，Ｊ２Ｈｇ１，Ｊ２を更新
（２４）Ａ２−１←Ａ２−１＋（１−ｇ２，Ｊ２ｈ２，Ｊ２Ｈ）−１ｇ２，Ｊ２Ｈｇ２，Ｊ２を更新   Ｓ１１−２８
（２５）Ω１＝Ω１∪Ｊ２、Ω２＝Ω２＼Ｊ２
（２６）ｇｉ，ｋ＝ｈｉ，ｋＡｉ−１を計算、∀ｋ∈Ω１、ｉ＝１，２
（２７）
【数５３】
2010252322.tif 000055
【０１５０】
（２８）Ａ１−１←Ａ１−１＋（１−ｇ１，Ｊ１ｈ１，Ｊ１Ｈ）−１ｇ１，Ｊ１Ｈｇ１，Ｊ１を更新
Ａ２−１←Ａ２−１−（１＋ｇ２，Ｊ１ｈ２，Ｊ１Ｈ）−１ｇ２，Ｊ１Ｈｇ２，Ｊ１を更新      Ｓ１１−３２
（２９）Ω１＝Ω１＼Ｊ１、Ω２＝Ω２∪Ｊ１
（３０）Ｊ１＝＝Ｊ２が成立しないならば、   Ｓ１１−３４
（３１）終了％第２のループ
（３２）ＭＳＥ（２）＝ｔｒ（Ａ１−１＋Ａ２−１）
（３３）ω１，２＝Ω１、ω２，２＝Ω２   Ｓ１１−３６
（３４）終了
（３５）終了％第１のループ
（３６）［ｓｕｍ＿ＭＳＥ，ｉｄｘ］＝ｍｉｎ（ＭＳＥ）   Ｓ１１−３８
（３７）出力：局インデックス集合Ω１＝ω１，ｉｄｘ、Ω２＝ω２，ｉｄｘ、およびｓｕｍ＿ＭＳＥ   Ｓ１１−４４
また、単一の決定過程から結果として生じる同じ２つの部分集合を２つの異なる最適化実行のために用いることができることはありえる。例えば、最適化過程の第１の実行において、局を選択された部分集合Ω１から部分集合Ω２へ移動し、そして最適化過程の第１の実行において、部分集合Ω２から部分集合Ω１へ移動することができる。ここで最適化過程の第１および第２の実行を順次または並行して実行する。それぞれのフローチャートは図１２および１３（「アルゴリズムＩＩ−Ｄ」）に示される。
【０１５１】
決定過程は、１組の入力データを用意することと、部分集合Ω１、Ω２を決定することと、Ａ１−１、Ａ２−１を計算する（図１２でのステップＳ１２−２からＳ１２−６；図１３でのステップＳ１３−２からＳ１３−６）ことと、を具備し、それは最適化過程の第１および第２の実行を供給する（図１２でのステップＳ１２−８およびＳ１２−１２；図１３でのステップＳ１３−８およびＳ１３−１２）。最適化過程の第１の実行では、１回の繰り返し当たり、局を部分集合Ω１から部分集合Ω２へ移動させ、最適化過程の第２の実行では、１回の繰り返し当たり、局を部分集合Ω２から部分集合Ω１へ移動させる。生じるＭＳＥ値は比較され（Ｓ１２−１６；Ｓ１３−１６）、最小化される値に対応する部分集合はアクセスのためにスケジューリングされる（Ｓ１２−１８；Ｓ１３−１８）。
【０１５２】
最適化過程の第１および第２の実行が２つの異なる決定過程によって決定された部分集合を利用するように、このアプローチを変更することができる。本質的には、図９に示される過程は、数回、順次または並行して実行される。対応するフローチャートは図１４および１５（「アルゴリズムＩＩ−Ｅ」）に示され、同様な数は図１２および１３の同様なステップを参照するが、図番を考慮するための変更されたプレフィックスを有している。加えて、２つの決定過程は実行されるので、図１４および１５は付加的な前処理ステップ（ステップＳ１４−５およびＳ１５−５）および付加的な入力ステップ（ステップＳ１４−１１およびＳ１５−１１）を示す。更に、最適化過程（ステップＳ１４−１２およびステップＳ５−１２）の第２の実行での付加と除去は、逆に行なわれない。
【０１５３】
２より多いリソースブロックのための局スケジューリング
このセクションは、２より多いＲＢのための局スケジューリングに関して、以上説明された局スケジューリング方法をどのように変更することができるかを簡潔に議論する。３つのＲＢの場合を仮定する、それはＫ１、Ｋ２、Ｋ３の局をそれぞれ扱うことができる。全局数はしたがってＫＴ＝Ｋ１＋Ｋ２＋Ｋ３である。
【０１５４】
この問題に上記の最適化過程を適用するいくつかの戦略がある。ここで、１つの典型的なアプローチが説明される。
【０１５５】
初めは、局は、Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３の局を持ったそれぞれ、３つの部分集合Ω１、Ω２、Ω３にランダムに割り当てられる。その後、１つまたは２つのＲＢの場合についてと同じような方法で性能メトリックを最適化するために、１つの局を部分集合Ω１から部分集合Ω２または部分集合Ω３のどちらかに移動してもよい。部分集合Ω１から部分集合Ω２へ局を移動するならば、次のステップで、性能メトリックを最適化するために、部分集合Ω２から部分集合Ω３へある局を移動してもよい。その後、性能メトリックを最適化するために、部分集合Ω３からの局を部分集合Ω１に移動してもよい。システム性能を向上させるために、これらの移動ステップを繰り返し数回行うことができる。様々なバリエーションは当業者に考えられるが、この一般的な原理に従う。
【０１５６】
シミュレーション結果
提案されたアルゴリズムの性能のシミュレーション結果は図１６から１８に示される。アルゴリズムは、ITU Pedestrian-B電力および遅延プロファイルでＯＦＤＭチャネルにおいて評価される。リソースブロックはそれぞれ１６の連続サブキャリアおよび２０のＯＦＤＭシンボルを具備する。サブキャリア数は１０２４である。
【０１５７】
１つのＲＢについての局スケジューリングアルゴリズムの性能は図１６に示される。減少の局選択は、最良の性能を有していて、そのすぐ次に２ループ最適化過程局選択がある。著しく、これらのアプローチは、徹底的な局選択の性能をほとんど実現し、それは高い複雑性を有する。
【０１５８】
図１７は、２実行の最適化過程アルゴリズムの性能を示す。小さいとはいえ、ＳＮＲゲインを得ることができることを明らかにする。
【０１５９】
２つのＲＢの局スケジューリングアルゴリズムに関するシミュレーション結果も、線形ＭＭＳＥプリコーディングに関して図１８に示される。シミュレーションでは、送信アンテナの数はＭ＝４であり、ＫＴ＝８局はＫ１＝Ｋ２＝４を持った２つの隣り合うＲＢに割り当てられることになっている。
【０１６０】
結果から、図１２および１３（図１８における「ＩＩ−Ｄ」）でのフローチャートによって説明されたアルゴリズム、および図１４および１５（図１８における「ＩＩ−Ｅ」）でのフローチャートによって説明されたアルゴリズムは、同じような性能を有していて、非常に複雑な全数探索のそれからわずか０．２ｄＢ離れているにすぎない。提案されたアルゴリズムは、１０−２のコード化されないＢＥＲでの５ｄＢを超える、任意の局選択機構と比較して著しいゲインをもたらす。
【０１６１】
均一な雑音電力を有する非線形プリコーディングへの応用
前のセクションは、線型プリコーディング（特に線型ＭＭＳＥプリコーディング）との関連で局スケジューリングを論じた。しかし、線形ＭＭＳＥプリコーディングのための局スケジューリングを、非線形のＭＭＳＥに基づくまたはＺＦに基づくプリコーディングに、即座に拡張することができる。ここで、Ｔｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ（ＴＨ）プリコーディングが検討される。ＭＭＳＥ−ＴＨプリコーディングのＭＭＳＥメトリックは、局置換および信号整形変換手順により、線形ＭＭＳＥプリコーダのそれとは全く異なる。それにもかかわらず、前のセクションにおいて開発されたアルゴリズムは、今までどおりＴＨプリコーディングに適用することができる。さらに、上記の説明されたアルゴリズムのＴＨプリコーディングへの適用は、最適であると考えられないかもしれないが、（図１９に示される）シミュレーション結果は、少なくとも２ＲＢの局スケジューリングアルゴリズムについては、相当なゲインを実現することができることを明らかにする。
【０１６２】
より具体的には、非線形のＴＨプリコーディングについて、提案された局スケジューリングアルゴリズムも（１０−２の符号化されないＢＥＲでの約０．２ｄＢの損失である）全数探索の性能をほとんど実現することは明白である。同じＢＥＲでは、提案されたアルゴリズムは、ランダムな局選択と比較して、１ｄＢを超えるゲインをもたらす。このように、たとえ他のアルゴリズムが非線形プリコーディングのために特に設計されるとしても、性能向上は無視できるように見える。
【０１６３】
不均一な雑音電力と局スケジューリング
先のセクションは、全ての局が同じユニット雑音電力を有する場合での局スケジューリングアルゴリズムを示している。局の雑音電力が異なれば、上記のアルゴリズムは一般に適用可能ではない。しかし、雑音電力が省略される場合、今までどおりＺＦ基準を持ったプリコーディング方法のために、その方法を用いることができる。それにもかかわらず、以降のセクションは、ＭＭＳＥプリコーダの最も一般的な場合において説明されたアルゴリズムを用いることができることを示す。ここでは、局は受信機フィルタ行列Ｇの特別の設計によって異なる電力を持つ。
【０１６４】
詳細な説明は以下のセクションにおいて提供される。要するに、対角行列Ｇは次のように設定される。
【数５４】
2010252322.tif 000056
【０１６５】
このように、各局の受信機フィルタは、雑音電力の平方根の逆行列と全く等しい。式（３６）におけるＧを式（７）に代入して、次式を得る。
【数５５】
2010252322.tif 000057
【０１６６】
次に
【数５６】
2010252322.tif 000058
【０１６７】
とすると、
【数５７】
2010252322.tif 000059
【０１６８】
式（７）および（３８）におけるＭＳＥの合計の式は同じ形式を有している。このように、式（３６）における受信機フィルタの特別の設計および新規の等価なチャネル
【数５８】
2010252322.tif 000060
【０１６９】
を用いることによって、ユニット雑音電力の場合に関してＭＳＥメトリックの合計の同じような式を得ることができる。このように、一見したところ開発したすべての局選択機構アルゴリズムを適用することができる。
【０１７０】
局設計
図２０は、作業領域２００６に記憶されたマシンコード命令を実行可能で、かつ（または）大容量記憶装置２００８から回復可能である、プロセッサ２００４を具備する局２００２を概略的に示す。汎用のバス２０１０によって、ユーザ実施可能な入力装置２０１２はプロセッサとの通信にある。ユーザが操作可能な入力装置は、この例では、キーボードおよびタッチパッドを具備するが、マウスまたは他のポインティングデバイス、デバイスのディスプレイ装置上の接触感知表面、ライティングタブレット、音声認識手段、触覚入力手段、またはユーザ入力行為を解釈してデータ信号に変換することができる任意の他手段を含む。
【０１７１】
オーディオ／ビデオ出力デバイス２０１４は、ユーザへの情報の出力のために、汎用のバスにさらに接続される。オーディオ／ビデオ出力デバイスは、視覚的表示ユニットと、スピーカとを含んでいるが、ユーザに情報を提示することができる他のデバイスもまた含むことができる。
【０１７２】
通信ユニット２０１６は、汎用のバスに接続され、アンテナ２０１８にさらに接続される。通信ユニットおよびアンテナによって、局は、別の局（例えば基地局）と無線通信を確立することができる。通信ユニットは、局が使用に適切なシステムによって使用のために以前に確立された通信プロトコルにしたがってバス上のところからＲＦ信号キャリアへ渡されたデータを変換するように動作する。
【０１７３】
図２０の局では、作業メモリは、プロセッサによって実行されたときに、ユーザインタフェースの確立にユーザへおよびユーザからのデータの通信を可能にさせるユーザアプリケーション２０２０を記憶する。そのアプリケーションはこのように、ユーザによって習慣的に用いられる可能性のあるユーティリティおよび設備２０２２を実装した、汎用または特定のコンピュータを確立する。
【０１７４】
図２１は、基地局２１０２を含む複数の局２００２を具備する通信システム２１００を示す。システム２１００では、局２００２は、基地局へフィードバックされる（明確にするために、単一の破線矢印２１０４で示された）情報を生成するためのフィードバック回路２１１２を持っている。この情報は、チャネル推定、またはやがて説明されるように、ユーザのパワーローディングが考慮に入れられる場合に重み付けされたチャネル推定を具備してもよい。スケジューラ２１０６およびプリコーダ２１０８のうちの１つまたは両方は、局およびプリコーディングデータ２１１０をスケジューリングするための情報を利用する。詳細に、そして図２２を参照して、スケジューラ２１０６は、説明されているように、決定過程２２０２を行なうための手段と、最適化過程２２０４を行なうための手段とを具備する。ユーザ局が不均一な雑音電力を有している場合、基地局２１０２は、フィードバック情報を用いてチャネル行列を決定する手段をさらに備えることができ、その出力はスケジューリングおよびプリコーディング手段によって用いられる。
【０１７５】
ＴＨプリコーディングでの局のプリコーディング順序
従来のＴＨプリコーディングの性能を決定する主な要因のうちの１つは、局の順序付けである。しかし、最適な順序付けを見つけることはＫ！の可能な配置での全数探索を含むので、次善の順序付けが通常用いられる。ゼロフォーシングを備えたＴＨＰ（ＺＦ−ＴＨＰ）と最小平均二乗誤差を備えたＴＨＰ（ＭＭＳＥ−ＴＨＰ）との組み合わせは、上記の次善の順序付けの例である。
【０１７６】
ここで、ゲインが調整されるＴＨプリコーディングの方法（ＧＡ−ＴＨＰ）が説明され、それではゲイン制御ファクターは受信機で導入される。
【０１７７】
ＭＭＳＥに基づいたＴＨプリコーディングの主な問題は、個別の局の雑音電力が考慮に入れられていないということである。これは、局の雑音電力が異なる場合は、次善の順序につながる可能性がある。この問題は、次式のように、局の受信信号にゲイン制御ファクターｇｋを導入することにより克服される。
【数５９】
2010252322.tif 000061
【０１７８】
受信機局２３０２への変更は図２３にスケッチされ、ここでは乗算モジュール２３０４は受信信号を調整するために受信機側で加えられる。実際、モジュール２３０４および（正規化スカラーを受信信号に適用する）乗算モジュール２３０６を、一つへ結合することができるが、明瞭さのために、それらは別々に示される。
【０１７９】
受信機局および送信機局（例えば基地局）でのフィードバック、プリコーディングおよび回復過程のフローチャートは、図２４に示される。現在のアプローチでは、ＢＳは有効なチャネル
【数６０】
2010252322.tif 000062
【０１８０】
を利用する。このように、別個の雑音電力値をＢＳに送る必要はなく、ＢＳは、アップリンクにおいてフィードバックオーバーヘッドを削減することを支援する。
【０１８１】
受信機は、雑音電力ｖｋおよびチャネルベクトルｈｋを決定し（ステップＳ２４−２）、これに基づいて有効なチャネルベクトル
【数６１】
2010252322.tif 000063
【０１８２】
は決定される（ステップＳ２４−４）。その後、有効なチャネルベクトルは基地局へ送信される（ステップＳ２４−６）。
【０１８３】
ＢＳはＴＨＰプリコーディング中に（ステップＳ２４−１０）受信した有効なチャネルベクトル（ステップＳ２４−８）を用いる。チャネルベクトルｈｋを（局の雑音電力ｖｋ（ｇｋ＝ｖｋ−１）の尺度を組み込む）有効なチャネルベクトル
【数６２】
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【０１８４】
に置き変えることによって、プリコーディング操作は直ちに各局の雑音電力を（瞬間のチャネルと同様に）考慮する。その後、プリコードされた信号は、（プリコードされた送信データの回復において受信機それぞれが用いる）電力正規化スカラーβに加えて、受信機へ送られる（ステップＳ２４−１２）。局がすべてＧＡ−ＴＨプリコーディングに気づいているシステムについては、同じ電力正規化スカラーβをすべての局へ送ることができる。
【０１８５】
受信機は電力正規化スカラーβ（Ｓ２４−１４）およびプリコードされた信号（Ｓ２４−１６）を受信する。その後、プリコードされた信号は、送信電力拘束条件から得られる望ましい信号の振幅を補正するために、電力正規化スカラー（β−１）によって重み付け（乗算）され、プリコーディング段で導入されたチャネルゲインおよび雑音電力を補正するために、ゲイン制御ファクタースカラーｇｋによって重み付け（乗算）される。スカラーを、別々にまたは単一のスカラー（例えばｇｋ／β）として適用することができる。
【０１８６】
上記のアプローチについて、ＢＳ送信機と局との間のシグナリング交換の概要も、図２５ａにおいて示される。
【０１８７】
説明された技術をも、従来のＴＨプリコーディングを用いるシステムに適用することができる。それは「レガシーシステム」と呼ばれる。図２５ｂは、従来の場合について、ＢＳと受信機局との間のシグナリング交換を表す。受信機局はその雑音電力ｖｋおよびチャネルベクトルｈｋを別々に送り返し、一方、ＢＳは（複数の）局に送信された信号を再構成するための値を通知する。
【０１８８】
説明されたアプローチを実装するために、ＢＳによって通常送られるスカラーβは、β／ｇｋに置き換えられる（図２５ｃ）。スカラーβ／ｇｋが好まれる理由は、レガシーシステムでは、局は基地局がβを送ることを知っていることである。しかし、代わりに、基地局は１／βを送ることができ、その場合には、ユーザのもとへｇｋ／βを送ることができる。レガシー局は他の信号プロセス段階のための受信係数ｇｋを用いることができる。いくつかの専用チャンネル上でデジタル信号またはアナログパイロット信号のいずれかによって、ＵＥに係数ｇｋの値を送ることができる。ＵＥにｇｋを伝える種々の方法は、当業者に明白になり、したがってここでは説明されない。
【０１８９】
ゲイン制御ファクターを導入した後に、プリコーディング行列がどのように変更されるかの説明は、直ちに提供される。局ｋについては、有効なチャネル（行）ベクトルｈｋは次式になる。
【数６３】
2010252322.tif 000065
【０１９０】
有効な雑音電力は直ちに（ｇｋｖｋ）２＝１のように１である。このように、有効なチャネル電力はσｅｆｆ，ｋ２＝（ｇｋσｋ）２＝σｋ２／ｖｋ２）である。すべての局の有効なチャネル行列は以下である。
【数６４】
2010252322.tif 000066
【０１９１】
さて、以前に説明された、ＭＭＳＥに基づいたＴＨプリコーディングを再使用することができる。２つの変更がある。第１に、チャネル行列Ｈは有効なチャネル行列
【数６５】
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【０１９２】
によって置き換えられる。第２に、すべての局の有効な雑音電力は１である。特に、式（１０）における行列Φは以下になる。
【数６６】
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【０１９３】
このようにして、局順序付け手順は、置換およびプレコーディングの行列の計算中に、各局の雑音電力および瞬間のチャネルの両方を考慮に入れる。このように、最悪の有効なチャネル電力σｅｆｆ，ｋ２を持った局が最初に選択される可能性は減少し、全ての局の平均ＢＥＲは向上される。
【０１９４】
現在のアプローチはＧＡ−ＴＨプリコーディングの状況で説明されるが、それは、Ｊｏｈａｍら（２００４）に説明されたような他の線形ＭＭＳＥプリコーディングに、および、Ｓｃｈｍｉｄｔらに説明されたような非線形のＭＭＳＥに基づいたベクトル摂動プリコーディングに、即座に拡張することができる。
【０１９５】
ゲイン係数ｇｋの値を変えることができる。式（３９）において、ゲイン係数ｇｋは、局のプリコーディング順序が統計的に変更されるように、ｖｋ−１に設定される。ｇｋ＝ａｋｖｋ−１を定義することによって（ここでａｋが任意の正の実数であるとする）、（ａｋの値を選ぶことによって）局のプリコーディング順序を変更するより大きな自由度がある。
【０１９６】
説明された技術は、プリコーダを定式化する際に局の雑音（干渉と熱雑音）電力を利用する。実際、他のＭＭＳＥに基づいた線形および非線形のプリコーダはまた、局の雑音電力についての知識を要する。以下に、典型的な雑音電力および受信機でそれを測定する方法が示される。
【０１９７】
受信機２６００の単純化されたブロック図は、図２６に示される。理論上、（参照点‘１’，‘２’，‘３’および‘４’によって示された）受信チェーンのどの点でも、しかし異なる点では異なる値で、雑音電力を測定することができる。これは、無線周波数（ＲＦ）２６０２、自動ゲイン制御（ＡＧＣ）２６０４、およびアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）２６０６モジュールもまた、雑音とひずみを導入してもよいからである。例えば、参照点４では、チャネルと雑音電力がベースバンド処理（ＢＰ）モジュール２６０８によって測定され使用されていて、チャネルと雑音電力の値は、送信機から受信機のこの点までの送信チェーンのひずみおよび全ての雑音（干渉と熱雑音）を考慮する。それは、ＢＳのＢＰモジュール（図示せず）と受信局のＢＰモジュールとの間のチェーンを言う。
【０１９８】
モジュールのチェーンにおいて、ＡＧＣモジュールがそのゲインレベルを確立した場合、雑音電力およびチャネル係数を測定することができる。その後、ＡＧＣゲインファクターは、説明された技術によってプリコードされたＯＦＤＭデータフレームの受信の間に一定であると仮定されてもよい。これは、騒音測定、干渉測定および、チャネルの測定および推定のための正確な仮定である。環境の変動が、いくつかのＯＦＤＭシンボルのＯＦＤＭフレームの送信の間に実質的にないと仮定されているので、この要件を通常満たすことができる。この条件は、また他のプリコーディング実行のためのフィードバックおよびチャネル測定を含む他の測定およびフィードバックに適用する。
【０１９９】
送信チェーンの要素が変化した（例えば環境が変化した、またはＡＧＣゲインが変化した）場合では、雑音、干渉およびＣＳＩを含む実質的に全ての測定が、任意の現在および従来の操作でのように、好ましくは再測定され再推定される。
【０２００】
当業者に知られる、実際上雑音電力測定を測定するいくつかの方法がある。実際的な目的のために、だが一般性を失うことなく、雑音電力を測定する２つの典型的な方法が、IEEE 802.16e規格(IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks, Part 16: Air Interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems, IEEE Std 802.16e-2005 and IEEE Std 802.162004/Cor1-2005, 2005)において定義される。
【０２０１】
データフレームのプリアンブルにおいて、変調されていない（データはない）サブキャリアの受信信号を取得することにより、雑音電力を測定することができる；誤りのないパケットにとって、雑音は、単に受信信号と誤りなしの回復された信号との間の差である。その後、雑音信号の分散を取得することにより雑音電力を決定することができる。
【０２０２】
シミュレーション結果
以前に提供された同じチャネルおよび雑音電力を用いる説明されたＧＡ−ＴＨプリコーディング方法に関するシミュレーション結果は、図２７および図２８に与えられ、説明された方法のＳＮＲ利点を明らかにする。性能メトリックがシステム容量の点から関連性があるので、性能メトリックはすべての局の平均ＢＥＲである。
【０２０３】
図２７では、局１および２のプリコーディング順序の確率質量関数（ｐｍｆ）は比較される。ＧＡ−ＴＨプリコーディングを用いることによって、局２は局１と比較して、最初によりプリコードされやすい。したがって、図２８では、説明された方法は、従来の技術と比較して１０−２のＢＥＲで４ｄＢのかなりのＳＮＲゲインをもたらす。
【０２０４】
図２９および図３０では、４つの他のテストケースに関する、以下で要約されたパラメータでのシミュレーション結果が提示されている。すべてのシミュレーションにおいて、著しいＳＮＲ改善は常に入手可能である。これらの結果は説明された方法を強くサポートする。
【表１】
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【０２０５】
ベクトル摂動プリコーディングに提案方法を適用することができる。図３１では、シミュレーション結果は、ＶＰプリコーディングについてかなりのＳＮＲゲインを実現することができることを示す。
【０２０６】
読者は、前述のものは、ほんの本発明の実行の例に過ぎないこと、および、さらなる態様、特徴、バリエーションおよび利点が、異なる実施形態でのこの発明を用いることから発生してもよいことを認識する。保護の範囲は、ここに付加されるクレームによって提供されるように意図され、それは詳細な説明に照らして図面を参照して解釈されることになっており、それによって制限されないことになっている。詳細な説明と（適切な）クレームおよび図面に開示されたそれぞれの特徴は、独立にまたは任意の適切な組合せで提供されてもよい。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図１ｃ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５ａ】
2010252322.tif 000098
【図２５ｂ】
2010252322.tif 000099
【図２５ｃ】
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【図２６】
2010252322.tif 000101
【図２７】
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【図２８】
2010252322.tif 000103
【図２９】
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【図３０】
2010252322.tif 000105
【図３１】
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【外国語明細書】
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