(57)【要約】      （修正有）【課題】複数入力複数出力通信システムにおける、ある端末と基地局との間のチャネルのチャネル状態を改良する概念を提供する。【解決手段】複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法であって、ある基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質を決定するステップと、決定されたチャネル品質に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から量子化されたチャネルベクトルを決定するステップを含む。ここで、決定された、量子化されたチャネルのベクトルは、あらかじめ定義されたチャネル特性値を与えるものである。【選択図】図１
2010213264.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法（１００、３００、４００）であって、
ある基地局と前記端末との間のチャネルのチャネル品質を決定するステップ（１００）と、
前記決定されたチャネル品質に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ（１２０）であって、前記決定された、量子化されたチャネルのベクトルは、あらかじめ定義されたチャネル特性値を与えるものである、ステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記あらかじめ定義されたチャネル特性値は、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、ユーザのレート、又は信号減衰のいずれかである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記決定された、量子化されたチャネルのベクトルは、前記複数の量子化されたチャネルのベクトルのすべての量子化チャネルベクトルについての、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の最大値又は最小値を与えるものである、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ（１２０）は、固有値問題の最大固有値を決定することを含み、前記固有値問題は、前記決定されたチャネル品質に基づくものである、請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記最大固有値を決定することは、前記複数の量子化されたチャネルのベクトルにおけるそれぞれの量子化されたチャネルのベクトルについて行われ、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値は、最大固有値に関連付けられた固有ベクトルに基づくものである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップは、
【数１】
2010213264.tif 000078
に基づいて行われ、ここで、
【数２】
2010213264.tif 000079
及び
【数３】
2010213264.tif 000080
であり、
【数４】
2010213264.tif 000081
は、決定される前記量子化されたチャネルのベクトルであり、
【数５】
2010213264.tif 000082
は、前記複数の量子化されたチャネルのベクトルのうちのある量子化されたチャネルのベクトルを表すものであり、
ｗｋは、受信フィルタのベクトルであって、前記端末の線形受信フィルタに関連し、ＰＴｘは送信電力であり、Ｈｋは、前記決定されたチャネル品質に対応するチャネル行列であり、Ｉは恒等行列であり、Ｍは、前記基地局のアンテナ数である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ（１２０）は、最大チャネル絶対値に基づくものである、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ（１２０）は、前記最大チャネル絶対値に基づいて受信フィルタのベクトルを決定すること（４１０）を含み、
前記最大チャネル絶対値は、前記固有値問題を解いて前記固有値問題の前記最大固有値を決定することに基づいて計算され、前記最大固有値の対応する前記固有ベクトルは、前記受信フィルタのベクトルとして決定されるものである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記量子化チャネルベクトルを決定するステップ（１２０）は、前記受信フィルタのベクトルに基づいて、前記複数の量子化されたチャネルのベクトルから最近接量子化ベクトルを決定すること（４２０）を含み、前記最近接量子化ベクトルは、前記量子化されたチャネルのベクトルとして決定されるものである、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記受信フィルタのベクトルに基づいて、前記複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から最近接量子化ベクトルを決定するステップ（４２０）と、
前記受信フィルタのベクトル及び前記最近接量子化ベクトルに基づいて、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の第１の値を決定するステップ（４３０）と、
最小の量子化誤差に基づいて、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の第２の値を決定するステップ（４４０）と、
前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の前記第１の値と前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の前記第２の値との比較に基づいて、前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ（４５０）と
を更に含み、
前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の前記第１の値が、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の前記第２の値より大きい場合には、前記最近接量子化ベクトルが前記量子化されたチャネルのベクトルとして決定され、
前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の前記第２の値が、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値の前記第１の値より大きい場合には、前記複数の量子化されたチャネルのベクトルのうちの、前記最小の量子化誤差を与える量子化チャネルベクトルが、前記量子化されたチャネルのベクトルとして決定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップは、
【数６】
2010213264.tif 000083
に基づいて行われ、ここで、
【数７】
2010213264.tif 000084
であり、また、
【数８】
2010213264.tif 000085
であり、
【数９】
2010213264.tif 000086
は、決定される前記量子化されたチャネルのベクトルであり、
【数１０】
2010213264.tif 000087
は、前記決定される量子化されたチャネルのベクトルに関連付けられた前記受信フィルタのベクトルであり、
【数１１】
2010213264.tif 000088
は、最近接量子化ベクトルであり、
【数１２】
2010213264.tif 000089
は、前記最大チャネル絶対値に関連付けられた前記受信フィルタのベクトルであり、
【数１３】
2010213264.tif 000090
は、前記最小の量子化誤差に対応する前記量子化されたチャネルのベクトルであり、
【数１４】
2010213264.tif 000091
は、前記最小の量子化誤差に対応する前記量子化されたチャネルのベクトルに関連付けられた受信フィルタのベクトルであり、
【数１５】
2010213264.tif 000092
は、前記あらかじめ定義されたチャネル特性値であり、
【数１６】
2010213264.tif 000093
は、前記複数の量子化されたチャネルのベクトル
【数１７】
2010213264.tif 000094
のうちのある量子化されたチャネルのベクトルを表すものであり、
Ｈｋは、前記決定されたチャネル品質
【数１８】
2010213264.tif 000095
に対応するチャネル行列であり、ｗｋは受信フィルタである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する装置（６００）であって、
ある基地局と前記端末との間のチャネルのチャネル品質（６１２）を決定するように構成されたチャネル品質決定器（６１０）と、
前記決定されたチャネル品質（６１２）に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から前記量子化されたチャネルのベクトルを決定するように構成された処理装置（６２０）であって、前記決定された、量子化されたチャネルのベクトルは、あらかじめ定義されたチャネル特性値を与えるものである、処理装置と
を備えるものである装置。
【請求項１３】
コンピュータ又はマイクロコントローラ上で実行する際に、請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明による実施形態は、通信システムに関し、特に、複数入力複数出力（multiple input multiple output）通信システムの端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、マルチユーザ複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）通信システムのダウンリンク送信においては、有限レートのアップリンクチャネルで、量子化されたチャネルの状態情報（ＣＳＩ）が基地局にフィードバックされる。量子化されたチャネルに関するＣＳＩは、チャネル行列と受信フィルタの推定との積を量子化して得られるものであり、以降では複合チャネルベクトルと呼んでいる。これは、最終的に選択されるプリコーダ（precoder）に依存するために量子化の段階で正確に計算することはできない。従来の方法では、例えば、推定された複合チャネルベクトルまでのユークリッド距離が最小になるように、受信フィルタを推定し、複合チャネルベクトルを量子化する。
【０００３】
図２に示したマルチユーザＭＩＭＯシステムのダウンリンク２００（チャネル）では、ベクトルｘ〜ＮＣ（０Ｍ，Ｃｘ）２１０の形でまとめられる、スケジュールされプリコードされたシンボルが、基地局のＭ個のアンテナからＫ個の移動局に送信される。ここで、Ｋ個の移動局は、それぞれがＮ個の受信アンテナを備えるものである。なお、基地局における送信電力は、ＰＴｘ＝ｔｒ（Ｃｘ）である。ｋ番目のユーザのチャネル行列がＨｋ∈ＣＮ×Ｍ，ｋ∈｛１，…，Ｋ｝２２０であり、雑音ベクトルが、互いに独立で分散１の正規分布の要素を有するｎｋ〜ＮＣ（０Ｎ，ＩＮ）２３０であるとすると、ｋ番目のユーザの摂動受信ベクトル（perturbed receive vector）２４０は、次のように書くことができる。
【数１】
2010213264.tif 000003
【０００４】
線形プリコーダ及び受信機が用いられ、スケジューラが、集合Ｋ⊆｛１，…，Ｋ｝の形にまとめられるユーザを、送信のためにあらかじめ選択しているとする。具体的には、分散ＰＴｘ／Ｄを有し、以下においてシンボルベクトル
【数２】
2010213264.tif 000004
の形でまとめられるｄｋ個のデータシンボルが、ユーザｋに割り当てられている。したがって、送信シンボルの総数は、
【数３】
2010213264.tif 000005
である。
【０００５】
そして、各シンボルベクトルは、プリコーダ
【数４】
2010213264.tif 000006
を用いてプリコードされ、次の送信ベクトルが得られるまで加算される。
【数５】
2010213264.tif 000007
【０００６】
ここで、Ｐ∈ＣＭ×Ｄは、プリコーダ（Ｐｋ，ｋ∈Ｋ）がｋの昇順に行の形でスタックされた行列であって、以下において、
【数６】
2010213264.tif 000008
で表され、ｓ∈ＣＤは、シンボルベクトル（ｓｋ，ｋ∈Ｋ）がｋの昇順に列の形でスタックされたベクトルであって、以下において、
【数７】
2010213264.tif 000009
で表されている。
【０００７】
次に、移動局側の受信機について説明する。各ユーザは、受信ベクトルｙｋに線形フィルタ
【数８】
2010213264.tif 000010
を適用して、ｋ番目のユーザのシンボルベクトルｓｋの推定
【数９】
2010213264.tif 000011
を得ているものとする。具体的には、ｓｋと
【数１０】
2010213264.tif 000012
との間の平均二乗誤差を最小化して得られる線形最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）フィルタを考える。この解は次のように計算される（例えば、非特許文献１）。
【数１１】
2010213264.tif 000013
【０００８】
なお、各受信機は、それぞれのチャネルＨｋの完全なチャネル状態情報（ＣＳＩ）にアクセスできるものとする。しかしながら、各受信機は、他のユーザのチャネルに関するＣＳＩを有さない。これは、マルチユーザＭＩＭＯダウンリンクチャネルの非協調性によるものである。
【０００９】
マルチユーザＭＩＭＯシステムのダウンリンク送信性能の典型的な指標（measure）は、全ユーザの合計レートである。以下では、各ユーザに最大１個のデータストリームを割り当てるものとする（すなわち、ｄｋ∈｛０，１｝である）。結果として、スケジュールされた各ユーザｋ∈Ｋのプリコーディング行列及び受信機行列、すなわち、
【数１２】
2010213264.tif 000014
及び
【数１３】
2010213264.tif 000015
は、以下において、それぞれｐｋ∈ＣＭ及び
【数１４】
2010213264.tif 000016
で表されるベクトルにシュリンク（縮小して設定）される。さらに、スケジュールされたユーザの数は、スケジュールされたデータストリームの数と同じである（すなわち、｜Ｋ｜＝Ｄ）。
【００１０】
この仮定によると、ｋ番目のユーザの受信フィルタ
【数１５】
2010213264.tif 000017
の出力側における信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）は、次のように書くことができ、
【数１６】
2010213264.tif 000018
合計レートは、次のように計算される。
【数１７】
2010213264.tif 000019
【００１１】
前述のように、各ユーザのシンボルの分散は、ＰＴｘ／Ｄに設定されている。
【００１２】
例えば、送信のためにプリコーダを計算してユーザをスケジュールするには、基地局は、すべてのｋ∈｛１，…，Ｋ｝についてチャネル行列Ｈｋの情報を必要とする。このいわゆるチャネル状態情報（ＣＳＩ）は、端末から基地局にフィードバックされる。厳密に言うと、各ユーザは、チャネルのコードブック（codebook）に基づいて各自のチャネルを量子化し、対応するコードブックのインデックスを、量子化誤差に起因する干渉の粗推定を含むＳＩＮＲ値とともにフィードバックする（例えば、非特許文献２、非特許文献３、及び非特許文献４を参照されたい）。そして、基地局は、量子化されたＣＳＩに基づいて、（例えば、ゼロフォーシング（ＺＦ）型の）プリコーダを計算し、利用可能なＳＩＮＲ情報を用いてリソースを割り当てる。ここでも注目の対象は低フィードバック方式なので、ユーザ当たりの送信データシンボルの最大数は、１に制限され得る（すなわち、すべてのｋ∈Ｋについてｄｋ＝１）。
【００１３】
チャネルベクトルの量子化（ＣＶＱ）と、チャネル品質のインジケータ（ＣＱＩ）のフィードバックとについては、まず、プリコーダＰは、ＭＭＳＥフィルタ
【数１８】
2010213264.tif 000020
が式（４）に従って計算可能であるように、移動受信機側において既知であると仮定され得る。フィードバック情報を計算するために、各ユーザｋは、チャネルベクトルの量子化（ＣＶＱ）を適用することにより、線形ＭＭＳＥフィルタと物理チャネル行列との組み合わせである複合チャネルベクトル
【数１９】
2010213264.tif 000021
を量子化する。チャネルのコードブックとして
【数２０】
2010213264.tif 000022
を考える。ただし、Ｂは、２Ｂ個の正規化コードブックベクトルｕｑ，ｑ∈｛１，…，２Ｂ｝のインデックス付けに必要なビット数を表す。
【００１４】
量子化された複合チャネルベクトル
【数２１】
2010213264.tif 000023
は、正規化された複合チャネルベクトルまでのユークリッド距離が最小であるコードブックエントリである。すなわち、ｋ∈Ｋに対して、次のとおりである。
【数２２】
2010213264.tif 000024
【００１５】
ここで、ｌは、Ｂビットで基地局にフィードバックされるコードブックインデックスを表す。なお、コードブックインデックスは、チャネルベクトルの方向のみを与え、絶対値は、やはりフィードバック情報の一部であるＳＩＮＲ値に含まれる。非特許文献５又は非特許文献６において導出されているように、ｋ番目の移動受信機におけるＳＩＮＲのスケーリングされたものは、次式で近似される。
【数２３】
2010213264.tif 000025
ただし、
【数２４】
2010213264.tif 000026
であり、Θｋ∈［０，π］は、正規化された複合チャネルベクトルとその量子化されたものとの間の角度を表す。一般性を損なわないように、ＳＩＮＲ計算に関して、
【数２５】
2010213264.tif 000027
を設定する。なお、ここでも、式（８）のスケーリングされたＳＩＮＲ値は、量子化誤差を原因としてＺＦ方式によって引き起こされた干渉の近似を含む。
【００１６】
次に、ユーザが、基地局におけるプリコーダＰを知ることなく複合チャネルベクトルｇｋを近似する方法を説明する。例えば、非特許文献７の考えに従ってよく、そこでは、その複合チャネルベクトルは、量子化誤差が最小になるような、Ｈｋの行の線形結合として選択される。ＱＲ因数分解
【数２６】
2010213264.tif 000028
を用いると（ただし、
【数２７】
2010213264.tif 000029
は、正規直交列を有する行列であり、
【数２８】
2010213264.tif 000030
は上三角行列である）、複合チャネルベクトルのＣＶＱは、ユークリッド距離に関してＨｋの行空間に最も近い、Ｃのコードブックエントリを選択することにより、次のように得られる。
【数２９】
2010213264.tif 000031
【００１７】
このようにユークリッド距離を用いた場合、最小ユークリッド距離は、コードブック及び量子化の特性である。
【００１８】
そして、次のように
【数３０】
2010213264.tif 000032
をＨｋの行空間に逆投影し、
【数３１】
2010213264.tif 000033
スケーリング
【数３２】
2010213264.tif 000034
を適用することにより、複合チャネルベクトルの近似が得られる。ただし、
【数３３】
2010213264.tif 000035
は、行列Ｈｋの右側擬似逆行列である。式（１１）のｇｋを式（８）に適用することにより、コードブックインデックスｌに対する追加フィードバック情報であるＣＱＩ値が得られる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１９】
【非特許文献１】Ｓ．Ｖｅｒｄｕ．Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９９８
【非特許文献２】Ｍ．Ｔｒｉｖｅｌｌａｔｏ，Ｆ．Ｂｏｃｃａｒｄｉ，ａｎｄ  Ｆ．Ｔｏｓａｔｏ．Ｕｓｅｒ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ  ｗｉｔｈ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｆｅｅｄｂａｃｋ．Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００７．ＶＴＣ２００７−Ｓｐｒｉｎｇ．ＩＥＥＥ  ６５ｔｈ，ｐａｇｅｓ  ２０８９−２０９３，Ａｐｒｉｌ  ２００７
【非特許文献３】Ｐｈｉｌｉｐｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ＭＵ−ＭＩＭＯ  ｃｏｄｅｂｏｏｋ−ｂａｓｅｄ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ＬＴＥ  ｄｏｗｎｌｉｎｋ，Ｏｃｔ．２００６．３ＧＰＰ  ＴＳＧ  ＲＡＮ  ＷＧ１  ＃４６  Ｒ１−０６２４８３」、「Ｐｈｉｌｉｐｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ＭＵ−ＭＩＭＯ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｗｉｔｈ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＵＥ  ｒｅｃｅｉｖｅ  ａｎｔｅｎｎａｓ，Ｊａｎ．２００６．３ＧＰＰ  ＴＳＧ  ＲＡＮ  ＷＧ１  ＃４７ｂｉｓ  Ｒ１−０７０３４６
【非特許文献４】Ｎ．Ｊｉｎｄａｌ．Ａ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，２００６  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ，ｐａｇｅｓ  ２６９９−２７０３，Ｊｕｌｙ  ２００６
【非特許文献５】Ｍ．Ｔｒｉｖｅｌｌａｔｏ，Ｆ．Ｂｏｃｃａｒｄｉ，ａｎｄ  Ｆ．Ｔｏｓａｔｏ．Ｕｓｅｒ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ  ｗｉｔｈ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｆｅｅｄｂａｃｋ．Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００７．ＶＴＣ２００７−  Ｓｐｒｉｎｇ．ＩＥＥＥ  ６５ｔｈ，ｐａｇｅｓ  ２０８９−２０９３，Ａｐｒｉｌ  ２００７
【非特許文献６】Ｐｈｉｌｉｐｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ＭＵ−ＭＩＭＯ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｗｉｔｈ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＵＥ  ｒｅｃｅｉｖｅ  ａｎｔｅｎｎａｓ，Ｊａｎ．２００６．３ＧＰＰ  ＴＳＧ  ＲＡＮ  ＷＧ１  ＃４７ｂｉｓ  Ｒ１−０７０３４６
【非特許文献７】Ｎ．Ｊｉｎｄａｌ．Ａ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，２００６  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ，ｐａｇｅｓ  ２６９９−２７０３，Ｊｕｌｙ  ２００６
【非特許文献８】Ｎ．Ｊｉｎｄａｌ．Ａ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，２００６  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ，ｐａｇｅｓ  ２６９９−２７０３，Ｊｕｌｙ  ２００６
【非特許文献９】Ｂ．Ｂｏｒｌｏｚ  ａｎｄ  Ｂ．Ｘｅｒｒｉ．Ｓｕｂｓｐａｃｅ  ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ  ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ：ｔｈｅ  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｍａｔｃｈｅｄ  ｆｉｌｔｅｒ．Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｉｔｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００５．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｅｉｇｈｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ，２：７３５−７３８，２８−３１，２００５
【非特許文献１０】Ｓ．Ｖｅｒｄｕ．Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９９８年
【非特許文献１１】Ｍ．Ｔｒｉｖｅｌｌａｔｏ，Ｆ．Ｂｏｃｃａｒｄｉ，ａｎｄ  Ｆ．Ｔｏｓａｔｏ．Ｕｓｅｒ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ  ｗｉｔｈ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｆｅｅｄｂａｃｋ．Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００７．ＶＴＣ２００７−Ｓｐｒｉｎｇ．ＩＥＥＥ  ６５ｔｈ，ｐａｇｅｓ  ２０８９−２０９３，Ａｐｒｉｌ  ２００７
【非特許文献１２】Ｐｈｉｌｉｐｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ＭＵ−ＭＩＭＯ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｗｉｔｈ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＵＥ  ｒｅｃｅｉｖｅ  ａｎｔｅｎｎａｓ，Ｊａｎ．２００６．３ＧＰＰ  ＴＳＧ  ＲＡＮ  ＷＧ１  ＃４７  ｂｉｓ  Ｒ１−０７０３４６
【非特許文献１３】Ｍ．Ｔｒｉｖｅｌｌａｔｏ，Ｆ．Ｂｏｃｃａｒｄｉ，ａｎｄ  Ｆ．Ｔｏｓａｔｏ．Ｕｓｅｒ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｓｃｈｅｍｅｓ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  ｂｒｏａｄｃａｓｔ  ｃｈａｎｎｅｌｓ  ｗｉｔｈ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｆｅｅｄｂａｃｋ．Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００７．ＶＴＣ２００７−Ｓｐｒｉｎｇ．ＩＥＥＥ  ６５ｔｈ，ｐａｇｅｓ  ２０８９−２０９３，Ａｐｒｉｌ  ２００７
【非特許文献１４】Ｐｈｉｌｉｐｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ＭＵ−ＭＩＭＯ  ｃｏｄｅｂｏｏｋ−ｂａｓｅｄ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ＬＴＥ  ｄｏｗｎｌｉｎｋ，Ｏｃｔ．２００６．３ＧＰＰ  ＴＳＧ  ＲＡＮ  ＷＧ１  ＃４６  Ｒ１−０６２４８３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
本発明の目的は、複数入力複数出力通信システムにおける、ある端末と基地局との間のチャネルのチャネル状態情報を改良する概念を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
この目的は、請求項１に記載の方法と、請求項１２に記載の装置とによって達成される。
【００２２】
本発明のある実施形態は、複数入力複数出力通信システムの端末において量子化チャネルベクトルを決定する方法を提供する。
【００２３】
本方法は、ある基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質を決定するステップと、決定されたチャネル品質に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップとを含む。決定された量子化チャネルベクトルは、あらかじめ定義されたチャネル特性値を与えるものである。
【００２４】
本発明による実施形態は、複数入力複数出力通信システムの基地局と端末との間のチャネルのチャネル状態情報は、チャネル特性に基づいて量子化チャネルベクトルを決定することによって改良可能であるという中心思想に基づいている。チャネル特性値（例えば、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、ユーザのレート、又は減衰パラメータ）は、基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質に直接関係していると考えられる。したがって、チャネル特性に基づいた量子化チャネルベクトルによって、チャネルをよりよく特徴付けることが可能であり、チャネル状態情報は量子化されたチャネルのベクトルに基づくことから、チャネル状態情報を改良することが可能である。チャネル状態情報を改良することにより、複数入力複数出力通信システムのダウンリンク送信の合計レートを増やすことが可能であり、したがって、例えば、ユーザ当たりのデータレート及び／又は基地局によって同時にアドレス指定されるユーザの数を増やすことが可能である。
【００２５】
本発明による実施形態において、あらかじめ定義されたチャネル特性値は、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、ユーザのレート、又は信号減衰である。
【００２６】
本発明による更なる実施形態において、量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップは、固有値問題の最大固有値を決定することを含む。固有値問題は、決定されたチャネル品質に基づくものである。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】複数入力複数出力通信システムの端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法のフローチャートである。
【図２】マルチユーザ複数入力複数出力システムのダウンリンクチャネルの概略図である。
【図３】複数入力複数出力通信システムの端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法のフローチャートである。
【図４】複数入力複数出力通信システムの端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法のフローチャートである。
【図５】「信号対雑音比に対する合計レート」の図である。
【図６】複数入力複数出力通信システムの端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する装置のブロック図である。
【図７】マルチユーザ複数入力複数出力システムモデルの概略図である。
【図８】ユークリッド距離に基づくチャネルベクトル量子化の概略図である。
【図９ａ】「信号対雑音比に対する合計レート」の図である。
【図９ｂ】図９ａに示された結果の計算に使用されたシミュレーションパラメータの表である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明による実施形態について、添付図面を参照しながら、詳細に説明する。
【００２９】
以下の実施形態のほとんどは、ユーザ又は端末当たりのデータストリームが１つの場合に関して記載しているが、ユーザ当たりのデータストリームが複数の場合にも、以下に記載した概念が適用可能であることは明らかである。
【００３０】
図１は、本発明の一実施形態による、複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法１００のフローチャートを示している。本方法は、基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質を決定するステップ１１０と、決定されたチャネル品質に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から量子化されたチャネルのベクトルを決定すること１２０と、を含む。決定された量子化チャネルベクトルは、あらかじめ定義されたチャネル特性値を与えるものである。
【００３１】
決定されたチャネル品質は、基地局と端末との間のチャネルを特徴付けるものである。このチャネル品質には、例えば、基地局と端末との間のチャネルの信号対干渉雑音比、信号対雑音比、ユーザのレート、及び／又は信号減衰に関する情報が含まれ得る。チャネル品質は、時間変動し得るものである。これは、例えば、端末が携帯電話やラップトップのような移動ユーザである場合があり、基地局と端末との間の環境が変化する可能性があるためである。
【００３２】
あらかじめ定義されたチャネル特性値（例えば、信号対干渉雑音比、信号対雑音比、ユーザのレート、又は信号減衰）に基づいて量子化されたチャネルのベクトルを決定することにより、それらのチャネル特性がチャネルの直接的な特性を表し得ることから、基地局と端末との間のチャネルの特徴付けを改良することが可能になる。
【００３３】
端末におけるチャネルの特徴付けを改良することにより、基地局にフィードバックされることが可能なチャネル状態情報を改良することが可能になる。チャネル状態情報が改良されると、基地局は、基地局によって同時にアドレス指定される複数の端末へのダウンリンク送信の合計レートを最適化することが可能となる。
【００３４】
記載された原理は、端末と基地局との間のチャネルにも使用可能である。
【００３５】
例えば、複数の量子化されたチャネルのベクトルは、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）コードブック、ランダムコードブック、又は別の、量子化されたチャネルのベクトルの定義済み集合に包含させることが可能である。
【００３６】
図３は、本発明の一実施形態による、複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法３００のフローチャートを示している。方法３００は、基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質を決定するステップ１１０と、固有値問題の最大固有値を決定するステップ３１０と、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ１２０とを含む。
【００３７】
固有値問題は、決定されたチャネル品質に基づくものであり、あらかじめ定義されたチャネル特性値は、最大固有値に関連付けられた固有ベクトルに基づくものである。
【００３８】
量子化されたチャネルのベクトルは、複数の量子化されたチャネルのベクトルのすべての量子化されたチャネルのベクトル中であらかじめ定義されたチャネル特性値の最も大きい値を与えるように決定される。
【００３９】
例えば、あらかじめ定義されたチャネル特性値は、基地局と端末との間のチャネルの信号対干渉雑音比であってよい。決定された、量子化されたチャネルのベクトルが、複数の量子化されたチャネルのベクトルのすべての量子化されたチャネルのベクトルのうちの７０％より大きい信号対干渉雑音比の値を与える場合、又は、複数の量子化されたチャネルのベクトルのすべての量子化されたチャネルのベクトルのうちの最も大きい３つの信号対干渉雑音比の値のうちの１つを与える場合、又は、複数の量子化されたチャネルのベクトルのすべての量子化されたチャネルのベクトルのうちの最も大きい信号対干渉雑音比の値を与える場合には、合計レートがより高くなる可能性がある。これは、達成可能な合計レートが信号対干渉雑音比に依存するためである。
【００４０】
図４は、本発明の一実施形態による、複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する方法４００のフローチャートを示している。方法４００は、基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質を決定するステップ１１０と、決定されたチャネル品質に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルから量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ１２０とを含む。
【００４１】
量子化されたチャネルのベクトルを決定するステップ１２０は、最大チャネル絶対値に基づいて受信フィルタのベクトルを決定すること４１０と、受信フィルタのベクトルに基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から最近接量子化ベクトル（closest quantization vector）を決定すること４２０と、受信フィルタのベクトル及び最近接量子化ベクトルに基づいて、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第１の値を決定すること４３０と、最小の量子化誤差に基づいて、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第２の値を決定すること４４０と、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第１の値と、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第２の値との比較に基づいて、量子化チャネルベクトルを決定すること４５０とを含む。
【００４２】
最大チャネル絶対値は、固有値問題を解いて固有値問題の最大固有値を求めることに基づいて計算することができる。最大固有値に対応する固有ベクトルが、受信フィルタのベクトルとして決定される。
【００４３】
あらかじめ定義されたチャネル特性値の第１の値が、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第２の値より大きい場合には、最近接量子化ベクトルが、量子化されたチャネルのベクトルとして決定される。
一方、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第２の値が、あらかじめ定義されたチャネル特性値の第１の値より大きい場合には、複数の量子化されたチャネルのベクトルのうちの、量子化誤差が最小である量子化されたチャネルのベクトルが、量子化されたチャネルのベクトルとして決定される。
【００４４】
本発明によるいくつかの実施形態は、最大合計レートに基づくチャネルベクトル量子化に関連している。ここでは、ＳＩＮＲ式の最大化に基づくＣＶＱ法を提案する。非特許文献８にあるオリジナルのＣＶＱアプローチは、量子化角度Θｋで表された量子化誤差を最小化することにのみ関係している。しかしながら、本システムの究極の目的は、可能な最高の合計レートを達成することでなければならない。式（５）及び（６）から、これは、式（８）のような式で近似可能なＳＩＮＲを最大化することによって達成可能である。
【００４５】
上述の理由から、以下では、ＳＩＮＲ式の最大化に基づくアプローチが、合計レートの面においては、単に量子化角度を最小化する場合より優れた性能をもたらすことについて根拠を示す。本方法は、最も効果的なチャネルｇｋと、その量子化されたもの
【数３４】
2010213264.tif 000036
とを求めることのみに関係する。
【００４６】
再度、スケーリングされたＳＩＮＲの近似式を参照する。
【数３５】
2010213264.tif 000037
【００４７】
なお、上式は、ＰＴｘが無限大に向かうにつれて、ｃｏｔａｎ２Θｋに近づく。したがって、ＳＮＲが大きい場合には、ＳＩＮＲは、ほぼ完全に量子化誤差によって決まり、このことは、そのような条件でのΘｋの最小化を正当化するものである。しかしながら、ＳＮＲが小さい場合には、状況が異なる可能性がある。
【００４８】
提案されているアプローチは、すべての可能なコードブックエントリ及び単位ノルムの受信機重みに対して式（１２）を最大化することである。すなわち、
【数３６】
2010213264.tif 000038
は、最適な
【数３７】
2010213264.tif 000039
及び
【数３８】
2010213264.tif 000040
を生成する。次に、
【数３９】
2010213264.tif 000041
を用いて、最適な有効チャネル
【数４０】
2010213264.tif 000042
を計算する。結果として得られるそれぞれの数量をＳＩＮＲ計算に用いる。この計算は、式（１２）の
【数４１】
2010213264.tif 000043
及びｇｋを
【数４２】
2010213264.tif 000044
及び
【数４３】
2010213264.tif 000045
にそれぞれ置き換えて行う。
【００４９】
上述の最大化を行うために、式（１２）の書き換えを行う。具体的には、
【数４４】
2010213264.tif 000046
の置き換えを行い、有効チャネル
【数４５】
2010213264.tif 000047
を拡大し、恒等式ｓｉｎ２Θｋ＝１−ｃｏｓ２Θｋを用いて
【数４６】
2010213264.tif 000048
を得る。ただし、ｗｋは、
【数４７】
2010213264.tif 000049
なる単位ノルムであるとする。周知のように、式（１５）の形の式は、ｗｋを、一般化固有値問題Ａｖｉ＝μｉＢｖｉを解く最大固有値μｉに対応する固有ベクトルｖｉに設定することにより、ｗｋに対して最大化することが可能である（例えば、非特許文献９）。さらに、Ｂが可逆であれば、固有値及び固有ベクトルは、正則固有値分解（regular eigenvalue decomposition）Ｂ−１Ａの場合と同じである。
【００５０】
なお、この最大化では、特定のコードブックエントリ
【数４８】
2010213264.tif 000050
を与えられた最良のｗｋが求められる。最適な
【数４９】
2010213264.tif 000051
は、すべてのコードブックエントリの中で最も大きい最大ＳＩＮＲを与え、すなわち、
【数５０】
2010213264.tif 000052
であり、
【数５１】
2010213264.tif 000053
は、この
【数５２】
2010213264.tif 000054
の対応する最適重みベクトルである。このやり方を直接適用すると、計算の複雑さが増す可能性がある。これは、チャネルコードブックのすべてのエントリについてｗｋに対する最大化を行う必要があり、したがって、最適化を行うサブキャリアごとに２Ｂ回の一般化固有値分解が必要であるためである。
【００５１】
この最後の問題を克服するために、さらに、式（１６）の厳密な最大化の代替として、擬似最大化アルゴリズムを提案する。
【数５３】
2010213264.tif 000055
は、所与のＰＴｘに対して、チャネル絶対値
【数５４】
2010213264.tif 000056
及び量子化誤差Θｋの関数に過ぎないことに注目されたい。
【数５５】
2010213264.tif 000057
を増やすには、
【数５６】
2010213264.tif 000058
を増やすか、Θｋを減らすしかない。
【数５７】
2010213264.tif 000059
が最大化されているか、Θｋが最小化されているときには、
【数５８】
2010213264.tif 000060
はその最大値に近いと仮定する。そこで、次式で定義され、
【数５９】
2010213264.tif 000061
及び
【数６０】
2010213264.tif 000062
で表される２つの特定点における
【数６１】
2010213264.tif 000063
を評価する。
【数６２】
2010213264.tif 000064
また、点
【数６３】
2010213264.tif 000065
は、既に示した最小量子化誤差法である。
【数６４】
2010213264.tif 000066
は、
【数６５】
2010213264.tif 000067
の最大固有値に対応する固有ベクトルの方向であることに注目されたい。したがって、最小量子化誤差法の計算に対する擬似最大化法の計算の複雑さについては、１回の（正則）固有値分解と、１回の最近接量子化ベクトル
【数６６】
2010213264.tif 000068
の探索とが増加し得る。
【００５２】
最後に、ＳＩＮＲ最大化問題に対する擬似最大解は、次のように計算される。
【数６７】
2010213264.tif 000069
【００５３】
本発明によるいくつかの実施形態は、ゼロフォーシング（ＺＦ）プリコーディング及び上述の概念を用いる、複数入力複数出力通信システムの基地局のリソース割り当てに関する。
【００５４】
量子化された複合チャネル行列を
【数６８】
2010213264.tif 000070
とすると、基地局におけるＺＦプリコーダは、次のように計算される（例えば、非特許文献１０）。
【数６９】
2010213264.tif 000071
ただし、対角行列
【数７０】
2010213264.tif 000072
は、パワー・ローディング（power loading）を表す。シミュレーションとして、同じパワー・ローディングを仮定することが可能である。ただし、
【数７１】
2010213264.tif 000073
【００５５】
すべてのｋ∈Ｋに対してｄｋ＝１であるために、｜Ｋ｜＝Ｄであることを想起されたい。
【００５６】
すべてのユーザのコードブックのインデックス及びスケーリングされたＳＩＮＲ値を用いて、基地局は、前述のように、ユーザをスケジュールし、ＺＦプリコーダを計算する。そのようにするために、基地局は、スケーリングされたＳＩＮＲ値に基づいてＳＩＮＲ近似を計算する。基地局は、非特許文献１１、又は非特許文献１２に従うものである。
【数７２】
2010213264.tif 000074
【００５７】
次に基地局は、アルゴリズム１に従ってユーザをスケジュールする（ただし、
【数７３】
2010213264.tif 000075
）。アルゴリズム１の詳細な説明は、非特許文献１３又は非特許文献１４）を参照されたい。
【００５８】
【表１】
2010213264.tif 000076
【００５９】
最後に、スケジュールされたユーザの集合Ｋを用いて、式（１９）及び（２０）に従ってＺＦプリコーダを計算する。
【００６０】
記載の概念を用いたリソース割り当てアルゴリズムのいくつかのシミュレーション結果を以下に示す。
【００６１】
シミュレーションに用いたパラメータを、下表に示す。ＳＩＮＲの厳密な最大化及び擬似最大化に基づくＣＶＱの結果と、以下のパラメータに基づく最小の量子化角度に基づくＣＶＱの結果とを比較している。
【００６２】
【表２】
2010213264.tif 000077
【００６３】
これに合わせて、図５は、「信号対雑音比に対する合計レート」の図５００を示している。図５００は、既知の最小量子化角度法、チャネル品質情報の完全最大化、及びチャネル品質情報の擬似最大化の各シミュレーション結果の比較である。この例は、ランダムコードブックの場合の性能比較を示している。
【００６４】
図５は、ＣＱＩインジケータの擬似最大化及び完全最大化によるＣＶＱスキームの性能の違いを示し、これらを、最小量子化誤差アプローチと比較している。Ｂ＝４のランダムコードブックを前提とし、ここでは、Ｃの要素を、Ｍ次元単位球（M-dimensional unit sphere）上の等方性分布（すなわち、ＮＣ（０，１）に従うランダムエントリで正規化されたベクトル）から選択している。
【００６５】
最小量子化誤差アプローチに対する擬似最大化スキーム及び完全最大化スキームの最大改善幅は、０ｄＢにおける約１．２ビット／秒／Ｈｚであると見られる。さらに、擬似最大化スキームの性能は、完全最大化スキームに十分近いことが理解される。
【００６６】
実際、これら２つの性能差は、約０．７ビット／秒／Ｈｚを超えることがない。驚くべきことに、ＳＮＲが中程度及び高いゾーンでは、擬似最大化及び量子化角度の最小化の両方が、完全最大化より若干優れている。こうしたことが起こり得るのは、最大化の実行に使用されるＳＩＮＲ指標が、厳密なＳＩＮＲを表すのではなく、この品質の近似を表すためである。したがって、ＳＮＲが中程度から高い範囲では、量子化誤差最小化が最良の選択と考えられ、その範囲では、ＳＩＮＲ擬似最大化は同等の性能を達成すると考えられる。擬似最大化では、チャネル絶対値を最大化するコードブックエントリと、量子化角度を最小化するコードブックエントリとの間で選択を行うため、ＳＮＲが高い場合には、ほとんどの時間帯で最小量子化角度法が選択される。したがって、最小量子化角度を有するエントリを選択するだけのスキームとの間に性能差が見いだせないのではないかという疑念が生ずる可能性がある。
【００６７】
ＣＶＱの議論の締めくくりとして、擬似最大化スキームは、完全最大化と比較して、計算の複雑さが非常に小さいことに注目されたい。上述の結果から、さらに、擬似最大化は、常に、量子化角度最小化と同等又はそれ以上の性能を発揮すると考えられ、完全最大化を用いてもあまり大きな改善は得られないと考えられる（それどころか、特定のＳＮＲ範囲では若干の性能劣化を引き起こす可能性がある）。ＳＮＲが低い範囲では、擬似最大化スキームは、量子化角度最小化スキームに比べて、合計レートの著しい改善をもたらす。
【００６８】
図６は、本発明の一実施形態による、複数入力複数出力通信システムのある端末において量子化されたチャネルのベクトルを決定する装置６００のブロック図を示している。装置６００は、チャネル品質決定器６１０と、処理装置６２０とを備えるものである。
【００６９】
チャネル品質決定器６１０は、基地局と端末との間のチャネルのチャネル品質６１２を決定するものである。
【００７０】
処理装置６２０は、決定されたチャネル品質６１２に基づいて、複数の量子化されたチャネルのベクトルの中から量子化されたチャネルのベクトルを決定するものである。決定された量子化チャネルベクトルは、あらかじめ定義されたチャネル特性値を与えるものである。
【００７１】
本発明によるいくつかの実施形態は、最大合計レートを目標とするチャネルベクトル量子化法に関する。この場合は、結果として得られる信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）（又はその近似）が最大化されるように、推定された受信フィルタベクトル及び量子化された複合チャネルベクトルを決定する。ＳＩＮＲは、個々のユーザレートに関係し、したがって、システムの合計レートに関係しているため、紹介されているやり方は、結果として得られる合計レートを最大化することを目的としている。
【００７２】
これは、（例えば、図７に示した）マルチユーザ複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）システムモデル７００の形で実施することができる。図７は、複数の端末７１０を示し、複数の端末７２０が、基地局７３０によって同時にアドレス指定されている。
【００７３】
線形プリコーディング（例えば、送信機／ｅＮＢ（エンハンストノードＢ）でゼロフォーシング（ＺＦ））を行い、（例えば、高い合計レートを目標とする貪欲なアルゴリズムを用いて）スケジューリングを行うことにより、マルチユーザ干渉を軽減することが可能である。このためには、（基地局の）送信機／ｅＮＢにおいてチャネル状態情報（ＣＳＩ）が必要になり得る。チャネル状態情報は、チャネルベクトル量子化（ＣＶＱ）を介するチャネル方向情報（ＣＤＩ）と、チャネル品質情報（ＣＱＩ）（例えば、信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ））とによって表すことが可能である。
【００７４】
チャネル受信機チェーンベクトル（channel-receiver chain vector）ｇｋ＝ＨｋＴｗｋ（複合チャネルベクトル）の量子化は、ｇｋまでのユークリッド距離が最小であるコードブックエントリを選択することにより、行うことができる。問題は、量子化ステップの時点でチャネル受信チェーンベクトルが未知であることである。これは、チャネル受信チェーンベクトルが、（基地局で使用される）プリコーダに依存するためである。１つの可能性は、転置チャネル行列の範囲区間において最近接ベクトル（最小ユークリッド距離）を選択することによって複合チャネルベクトルを推定することである。
【００７５】
図８は、チャネルベクトル量子化８００を概略的に示した図である。図８は、チャネル方向の表示として、量子化された複合チャネルベクトル８１０を示しており、この量子化された複合チャネルベクトル８１０は、転置チャネル行列の範囲空間８３０に対する最近接コードブックエントリを有する。さらに、図８は、チャネル品質情報の計算に必要な推定された複合チャネルベクトル８２０を示している。転置チャネル行列の範囲空間８３０は、可能なすべての複合チャネルベクトルを備えている。
【００７６】
従来の技術の問題は、ユークリッド条件が、システム合計レート又はセル・スループット（cell throughput）に直接は関係していないことである。複合チャネルベクトルは、最大合計レートを目標として、個別のユーザレート又は信号対干渉雑音比がそれぞれ最大化されるように、量子化しなければならない。
【００７７】
本解決手段は、受信機において計算が非常に大変な一般化された固有値問題を必要とする場合があり、問題数は、コードブックサイズに比例して増える。したがって、次善の方法（擬似最大化）も用いられる。その場合は、ユークリッド距離に基づくチャネルベクトル量子化と比較して、１回の固有値分解の追加と１回のコードブック探索の追加だけが必要になる。
【００７８】
例えば、図９ａは、既知の最小量子化角度法、チャネル品質情報の完全最大化、及びチャネル品質情報の擬似最大化の各システム性能を比較した「信号対雑音比に対する合計レート」を示している。これに合わせて、図９ｂは、図９ａに示した結果の計算に使用したシミュレーションパラメータの表９００Ｂを示している。
【００７９】
提案されたアプローチでは、特に信号対雑音比が低い範囲において、従来の技術と比較して、合計レート又はセル・スループットを増やすことが可能である。一方、計算の複雑さが極端に増えることはない。
【００８０】
この場合、セル・スループットが高くなることは、データレートが高くなること、及び／又はセル当たり（基地局当たり）のユーザ数が増えることを意味する。
【００８１】
記載されたアプローチを用いた場合、セル・スループットを増やす代わりに、送信電力を減らすことが可能である。送信電力が減れば、結果として、基地局における電力消費のコストが下がり、かつ／又は電磁放射が減る。
【００８２】
提案されたチャネルベクトル量子化法は、ユークリッド距離を最小化する代わりに合計レートを最大化することを目標としているが、このことは、システム設計の最終目的ではない。信号対雑音比が低い範囲では、合計レートを最大で１．２ビット／秒／Ｈｚ増やすことが達成可能である。次善のやり方を選択した場合、受信器における計算の複雑さは、若干ながら増える可能性がある。
【００８３】
本出願では、機能特性が同じか類似している物及び機能単位に関して、同じ参照符号を一部で使用している。
【００８４】
特に、状況に応じて、本発明のスキームは、ソフトウェアの形でも実装することが可能である。その実装は、デジタル記憶媒体（具体的には、フロッピーディスク又はＣＤ）によって行うことができる。このデジタル記憶媒体には、対応する方法が実行されるように、プログラム可能なコンピュータシステムと協調できる、電子的に読み取り可能な制御信号が含まれる。したがって、本発明は、コンピュータプログラムの形でも存在し、コンピュータプログラムには、コンピュータ上で実行される場合に本発明の方法を実行する（機械読取り可能なキャリアに蓄積された）プログラムコードが含まれる。言い換えると、本発明は、このように、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行された場合に本方法を実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラムとしても実現することができる。
【図１】
2010213264.tif 000096
【図２】
2010213264.tif 000097
【図３】
2010213264.tif 000098
【図４】
2010213264.tif 000099
【図５】
2010213264.tif 000100
【図６】
2010213264.tif 000101
【手続補正書】
【提出日】平成22年5月19日(2010.5.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2010213264.tif 000102
【図２】
2010213264.tif 000103
【図３】
2010213264.tif 000104
【図４】
2010213264.tif 000105
【図５】
2010213264.tif 000106
【図６】
2010213264.tif 000107
【図７】
2010213264.tif 000108
【図８】
2010213264.tif 000109
【図９ａ】
2010213264.tif 000110
【図９ｂ】
2010213264.tif 000111
【外国語明細書】
2010213264.tif 000112
2010213264.tif 000113
2010213264.tif 000114
2010213264.tif 000115
2010213264.tif 000116
2010213264.tif 000117
2010213264.tif 000118
2010213264.tif 000119
2010213264.tif 000120
2010213264.tif 000121
2010213264.tif 000122
2010213264.tif 000123
2010213264.tif 000124
2010213264.tif 000125
2010213264.tif 000126
2010213264.tif 000127
2010213264.tif 000128
2010213264.tif 000129
2010213264.tif 000130
2010213264.tif 000131
2010213264.tif 000132
2010213264.tif 000133
2010213264.tif 000134
2010213264.tif 000135
2010213264.tif 000136
2010213264.tif 000137
2010213264.tif 000138
2010213264.tif 000139
2010213264.tif 000140
2010213264.tif 000141
2010213264.tif 000142
2010213264.tif 000143
2010213264.tif 000144
2010213264.tif 000145
2010213264.tif 000146
2010213264.tif 000147