(57)【要約】  特定の条件が揃った場合にだけ、フルＭＬＤを実施することで、必要演算量の増加を抑制しながら、ＱＲ分解−ＭＬＤの性能劣化を防止する。受信信号の各シンボルについて、Ｎ行Ｎ列からなる受信チャネル行列をＱＲ分解して上三角化する（３０１、３０２）。得られたＱＲ分解後の受信チャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算する（３０３）。計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行う（４０１）。ランキング付けで評価が低いＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外す（４０３）。ステップ４０１のランキングで得られた最も大きなメトリックが、特定の閾値よりも小さい値となった場合に、上記のステップ４０３を迂回し、レプリカの候補選択をしない。
2010103647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
前記ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
前記ステップ３のランキング付けで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも大きい値となった場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
前記ステップ３のランキング付けで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも小さい値となった場合に、前記のステップ４を迂回し、レプリカの候補選択をしないで前記ステップ５に移行するためのステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法。
【請求項２】
請求項１記載のＭＩＭＯ受信方法において、前記ステップ３で得られた最も大きなメトリックの平均値をとり、その平均値に対して予め決められた係数を掛けた値を前記特定の閾値とするＭＩＭＯ受信方法。
【請求項３】
請求項２記載のＭＩＭＯ受信方法において、過去に計算された平均値あるいは閾値を、蓄積手段に蓄積しておき、蓄積されていた値を前記特定の閾値として使うことを特徴とするＭＩＭＯ受信方法。
【請求項４】
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
前記ステップ３のランキング付けで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも大きい値となった場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
前記ステップ３のランキングで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも小さい値となった場合に、該当するシンボルの対数尤度比を零とするステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法。
【請求項５】
請求項４記載のＭＩＭＯ受信方法において、前記ステップ３で得られた最も大きなメトリックの平均値をとり、その平均値に対して予め決められた係数を掛けた値を前記特定の閾値とするＭＩＭＯ受信方法。
【請求項６】
請求項５記載のＭＩＭＯ受信方法において、過去に計算された平均値あるいは閾値を、蓄積手段に蓄積しておき、蓄積されていた値を前記特定の閾値として使うことを特徴とするＭＩＭＯ受信方法。
【請求項７】
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
前記ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知されない場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知された場合に、前記のステップ４を迂回し、レプリカの候補選択をしないで、前記ステップ５は移行するステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法。
【請求項８】
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
前記ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知されない場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知された場合に、該当するシンボルの対数尤度比を零とするステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＩＭＯ受信方法に係り、特に、無線通信において、ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｏｕｔｐｕｔ）を採用する受信機において、特にＱＲ分解−ＭＬＤ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）を採用するＭＩＭＯ受信方法に関する。本発明によれば、処理量が大きいＭＬＤにより近い性能を、簡便な処理であるＱＲ分解−ＭＬＤによって実現することができる。
【背景技術】
【０００２】
無線通信では、複数のアンテナを用いたＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｏｕｔｐｕｔ）が採用されている。ＭＩＭＯでは、複数の送信アンテナからそれぞれ異なる信号を同時に送信し、空間で合成された信号が、複数の受信アンテナによって受信される。受信された信号は方程式を解く要領で分解され、元のストリームが再生される。
標準化団体であるＩＥＥＥ８０２．１６では、ＯＦＤＭをベースとした無線方式が提案されており、ＭＩＭＯを使った方式が定義されている。
標準化団体である３ＧＰＰでは、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）として、ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）をベースとした無線方式が提案されており、ＭＩＭＯを使った方式が定義されている。
ＣＤＭＡ方式においても、ＭＩＭＯに関する方式を定義する動きがある。
第４世代を想定した、８０２．１６ｍやＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅといった標準化でも、要求事項として、４×４以上のＭＩＭＯが挙がっており、信号処理量の低減と性能の追求は今後とも要求されている。
ＭＩＭＯを解く方法には、空間分離を先に行ってからビットの対数尤度比（ＬＬＲ（Ｌｏｇ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｒａｔｉｏ））を求める最小二乗法（ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｅｒｒｏｒ））が知られている。ガウス性のノイズを仮定すると、尤度は受信点とレプリカとの符号空間上の距離で表される。一般にノイズは、例えば、受信機で増幅時に印加される熱雑音あるいは他の通信からの干渉等が考えられる。デジタル通信では、符号により０あるいは１の情報を伝達することが目的であるが、ここで尤度とは受信機側で判定した０あるいは１を送信したと考えられる確率（尤もらしさ）を示す。０を送信したと考えられる確率Ｐ０と、１を送信したと考えられる確率Ｐ１の比（尤度比）は、分母側にＰ１を持ってくることで、尤度比が１よりも大きい場合には、送信符号としては恐らく０が送信されていただろう、あるいは尤度比が１よりも小さい場合には、送信符号としては恐らく１が送信されていただろうという確率情報に置き換えることができる。ガウス分布では確率分布が上記の距離に対する指数関数で表される。従って尤度比に対して対数演算を行うことで、扱いやすい積和の演算だけで尤度を評価することができることが知られている。この演算結果を対数尤度比とよぶ。対数尤度比が正の値をもつときには、０を送信したと考えられる確率の方が高いことを表す。逆に対数尤度比が負の値を持つときには、１を送信したと考えられる確率の方が高いことを表す。正負の値の絶対値が高いほど、０あるいは１を受信した確からしさが高いことを示しており、軟判定の復号処理を行う際の入力として利用されている。ＭＩＭＯの受信信号を復号するにあたり、空間分離を先に行わず、全ての符号に対して軟判定である尤度を評価して、復号器で送信系列を推定する方法を最尤判定（ＭＬＤ）と呼ぶ。
しかしながら、ＭＬＤは全レプリカに関する尤度計算を行う必要がある。これは、各情報が０あるいは１の全パタンの組合せを考慮し、それに対応した全レプリカを生成し、受信点と各レプリカとの距離計算を行い、確率演算を行って各情報の尤度を演算するプロセスを意味する。したがって、アンテナ数が増えた場合や６４ＱＡＭ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）など、レプリカの候補点数が多い場合に階乗的に演算量が増えてしまうことが知られている。【０００３】
こうした演算量の課題を解決するためにＱＲ分解−ＭＬＤと呼ばれる方法が、例えば非特許文献１に紹介されている。ＱＲ分解−ＭＬＤはチャネル行列をＱＲ分解することで、上三角化する前作業を行う方法である。例えば２×２本の送受アンテナ構成の場合、チャネルマトリックスには４つの項（ｈ１１、ｈ１２、ｈ２１、ｈ２２）が現れ、受信点は同時に送信された２つの符号のそれぞれの影響を受ける。例えば各アンテナが４通りの符号点をもつＱＰＳＫ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ  Ｐｈａｓｅ  Ｓｈｉｆｔ  Ｋｅｙｉｎｇ）で送信した場合、４×４＝１６通りのレプリカが発生する。受信アンテナは２本あることから、１６×２＝３２通りものレプリカを計算し、受信点との距離計算を行うといった処理が必要となる。送信符号が６４ＱＡＭの場合には、各送信アンテナに関して６４点の符号点候補があるため、６４×６４×２＝８１９２通りの距離計算が発生し、計算が膨大となる。ＱＲ分解―ＭＬＤでは、チャネル行列をＱＲ分解することで、各受信アンテナに受信される信号に関与する送信アンテナの数を低減することで演算量を減らす。また、ＱＲ分解―ＭＬＤでは、関与するアンテナ数が少ない時点で計算したメトリックをランキング付けし、候補点を絞りこみ、以降の演算量も大幅に削減しようとするものである。ＱＲ分解―ＭＬＤは、特に、アンテナ数が増加する場合に計算量を大幅に削減しながら、性能劣化を抑制できる方法として注目されている。【０００４】
【非特許文献１】Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ｏｆ  ＩＥＩＣＥ，  ＲＣＳ２００３−３１２
【非特許文献２】Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ｏｆ  ＩＥＩＣＥ，  ＲＣＳ２００３−３１３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術で説明したように、ＭＩＭＯでは、性能は劣化するが信号処理量が少ないＭＭＳＥと、性能が高いが信号処理量が大きいＭＬＤが知られている。また、信号処理量を低減させながら、性能劣化を抑制したＱＲ分解−ＭＬＤが知られている。しかしながら、ＱＲ分解−ＭＬＤにおいても、特定の条件が揃った場合に符号誤り率が高まる場合があり得る。
本発明は、以上の点に鑑み、必要演算量の増加を抑制しながら、ＱＲ分解−ＭＬＤの性能劣化を防止することを目的とする。そのため、本発明では、例えば、ＱＲ分解−ＭＬＤが劣化する条件が揃ったかを検出し、条件が揃ったと検出された場合にだけ、フルＭＬＤを実施する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題は、受信信号の各シンボルについて、Ｎ本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなる受信チャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、得られたＱＲ分解後の受信チャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２とをもち、次段の上記部分行列を選択する際に、ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、ランキング付けで評価が低いＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４とをもつＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方式において、ステップ３のランキングで得られた最も大きなメトリックが、特定の閾値よりも小さい値となった場合に、上記のステップ４を迂回し、レプリカの候補選択をしないことを特徴とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。
また、上記課題は、上記のＭＩＭＯ受信方式において、ステップ３で得られた最も大きなメトリックの平均値をとり、その平均値に対して予め決められた係数を掛けた値を上記閾値とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。
また、上記課題は、上記のＭＩＭＯ受信方式において、過去に計算された平均値あるいは閾値を、蓄積手段に蓄積しておき、蓄積されていた値を使うことを特徴とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。
また、上記課題は、受信信号の各シンボルについて、Ｎ本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなる受信チャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、得られたＱＲ分解後の受信チャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２とをもち、次段の上記部分行列を選択する際に、ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、ランキング付けで評価が低いＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４とをもつＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方式において、ステップ３のランキングで得られた最も大きなメトリックが、特定の閾値よりも小さい値となった場合に、該当するシンボルの対数尤度比を零とすることを特徴とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。
また、上記課題は、上記のＭＩＭＯ受信方式において、ステップ３で得られた最も大きなメトリックの平均値をとり、その平均値に対して予め決められた係数を掛けた値を上記閾値とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。
また、上記課題は、上記のＭＩＭＯ受信方式において、過去に計算された平均値あるいは閾値を、蓄積手段に蓄積しておき、蓄積されていた値を使うことを特徴とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。【０００７】
また、上記課題は、受信信号の各シンボルについて、Ｎ本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなる受信チャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、得られたＱＲ分解後の受信チャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２とをもち、次段の上記部分行列を選択する際に、ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、ランキング付けで評価が低いＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４とをもつＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方式において、該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知された場合に、上記のステップ４を迂回し、レプリカの候補選択をしないことを特徴とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。
また、上記課題は、受信信号の各シンボルについて、Ｎ本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなる受信チャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、得られたＱＲ分解後の受信チャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２とをもち、次段の上記部分行列を選択する際に、ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、ランキング付けで評価が低いＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４とをもつＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方式において、該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知された場合に、該当するシンボルの対数尤度比を零とすることを特徴とするＭＩＭＯ受信方式によって解決できる。【０００８】
本発明の第１の解決手段によると、
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
前記ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
前記ステップ３のランキング付けで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも大きい値となった場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
前記ステップ３のランキング付けで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも小さい値となった場合に、前記のステップ４を迂回し、レプリカの候補選択をしないで前記ステップ５に移行するためのステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法が提供される。【０００９】
本発明の第２の解決手段によると、
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
前記ステップ３のランキング付けで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも大きい値となった場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
前記ステップ３のランキングで得られた最も大きなメトリックが、予め定められた特定の閾値よりも小さい値となった場合に、該当するシンボルの対数尤度比を零とするステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法が提供される。【００１０】
本発明の第３の解決手段によると、
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
前記ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知されない場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知された場合に、前記のステップ４を迂回し、レプリカの候補選択をしないで、前記ステップ５は移行するステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法が提供される。【００１１】
本発明の第４の解決手段によると、
ＱＲ分解−ＭＬＤを採用するＭＩＭＯ受信方法において、
受信信号の各シンボルについて、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）本以上のアンテナから得られるＮ行Ｎ列からなるチャネル行列をＱＲ分解して上三角化するステップ１と、
Ｍの初期値をＮとして、得られたＱＲ分解後のチャネル行列のＭ段目の部分行列を取り出し、その部分行列に関して選択可能なレプリカの候補のメトリックを計算するステップ２と、
前記ステップ２で計算したメトリックの小さいものから順にランキング付けを行うステップ３と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知されない場合に、ランキング付けで評価が低い予め定められたＫ番目以降のレプリカを次段以降では候補から外すステップ４と、
Ｍを１減らして、前記ステップ２、前記ステップ３及び前記ステップ４をＭ＝１まで繰り返すためのステップ５と、
該当するシンボルのチャネル行列から縮退を検知し、縮退が検知された場合に、該当するシンボルの対数尤度比を零とするステップ６と、
を含むＭＩＭＯ受信方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、演算量を大きく増やさずに、ＱＲ分解−ＭＬＤの性能を向上させ、フルＭＬＤにより近い性能を実現することができる。本発明では、例えば、ＱＲ分解−ＭＬＤにおいて、性能が劣化する条件が揃ったかを検出し、条件が揃ったと検出された場合にだけ、フルＭＬＤを実施することで、それを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施の形態が実装される無線機のブロック図。
【図２】本実施の形態が実装される無線機の構成チップを示す図。
【図３】本実施の形態の関連技術であるＱＲ分解−ＭＬＤの処理についての流れ図。
【図４】ＭＩＭＯ受信処理についての第１の実施の形態の流れ図。
【図５】第１の実施の形態値を決める手段を持つ場合の流れ図。
【図６】第１の実施の形態で閾値を決める他の手段を持つ場合の流れ図。
【図７】ＭＩＭＯ受信処理についての第２の実施の形態の流れ図。
【図８】第２の実施の形態で閾値を決める手段を持つ場合の流れ図。
【図９】第２の実施の形態で閾値を決める他の手段を持つ場合の流れ図。
【図１０】第１の実施の形態で他の条件で分岐を決める手段を持つ場合の流れ図。
【図１１】第２の実施の形態で他の条件で分岐を決める手段を持つ場合の流れ図。
【図１２】本実施の形態によるフルＭＬＤ動作となる確率を示すシミュレーション結果。
【図１３】本実施の形態によるパケット誤り率の改善効果を示すシミュレーション結果。
【図１４】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信のコンスタレーションの具体例を示す図。
【図１５】２×２ＭＩＭＯの伝送路を表すチャネル行列の具体例を示す図。
【図１６】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ受信信号の具体例を示す図。
【図１７】２×２ＭＩＭＯのＱＲ分解後の受信信号の具体例を示す図。
【図１８】第２式に関する推定受信点と実際の受信点の具体的例を示す図。
【図１９】第１式に関する推定受信点が候補の数が、絞りこみにより減ることを示す図。
【図２０】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の具体例を示す図。
【図２１】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ受信信号の具体例を示す図。
【図２２】２×２ＭＩＭＯのＱＲ分解後の受信信号の具体例を示す図。
【図２３】２×２ＭＩＭＯのＱＲ分解後の受信信号に雑音が乗った場合の具体例を示す図。
【図２４】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の対数尤度比計算の説明図（１）。
【図２５】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の対数尤度比計算の説明図（２）。
【図２６】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の対数尤度比計算の説明図（３）。
【図２７】２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の対数尤度比計算の説明図（４）。
【図２８】ＭＩＭＯ伝送の説明図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
１．ＱＲ分解−ＭＬＤ概要
上述のように、無線通信では、複数のアンテナを用いたＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉ−Ｏｕｔｐｕｔ）が採用されている。ＭＩＭＯでは、複数の送信アンテナからそれぞれ異なる信号を同時に送信し、空間で合成された信号が、複数の受信アンテナによって受信される。受信された信号は方程式を解く要領で分解され、元のストリームが再生される。
ＭＩＭＯを解く方法には、推定されたチャネル行列を用い、空間分離を先に行ってからビットの対数尤度比（ＬＬＲ）を求める最小二乗法（ＭＭＳＥ）が知られている。また、最尤判定法（ＭＬＤ）と呼ばれる空間分離と尤度計算を組み合わせて同時に行う方法が最適解を導くことが既知である。しかしながら、ＭＬＤは全レプリカに関するメトリック計算（受信点とレプリカとの距離計算：候補となる送信符号の尤度に関連する計算）を行う必要があり、アンテナ数が増えた場合や６４ＱＡＭ等のように符号点が多い場合など、レプリカの候補点数が多い場合に階乗的に演算量が増えてしまうことが知られている。こうした演算量の課題を解決するために、ＱＲ分解−ＭＬＤと呼ばれる方法が知られている。
ＱＲ分解−ＭＬＤは、チャネル行列をＱＲ分解することで、上三角化し、その部分行列を用いて尤度計算を行い、尤度計算結果からレプリカにランキングを付けて候補点を絞る方法である。特にアンテナ数が増加する場合に計算量を大幅に削減しながら、性能劣化を抑制できる方法として注目されている。しかしながら、ＱＲ分解−ＭＬＤにおいても、特定の条件が揃った場合に符号誤り率が高まることがある。本発明及び本実施の形態では、ＱＲ分解−ＭＬＤが劣化する条件が揃ったかを検出し、条件が揃ったと検出された場合にだけ、フルＭＬＤを実施することで、必要演算量の増加を抑制しながら、ＱＲ分解−ＭＬＤの性能劣化を防止することができる。【００１５】
２．ＭＩＭＯ受信装置の構成
図１は、本実施の形態のＭＩＭＯ受信装置のブロック図である。２つのアンテナ１０１及び１０２が受信した信号はデプレクサ１１０により、受信機に送られる。受信機側のＲＦ回路１１１ではダウンコンバートなど必要な処理の後にデジタル信号に変換される。変換されたデジタル信号はＣＰ除去部１１２で、ＣＰ（Ｃｙｃｌｉｃ  Ｐｒｅｆｉｘ）が取り除かれる。ＣＰとはＯＦＤＭ信号でマルチパス性能を向上させるために挿入された信号である。次に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路１１３で時間領域から周波数領域に変換され、サブキャリヤ毎の信号に分離される。サブキャリヤ毎の信号に分離された信号は、デマルチプレクサ１１４によって、パイロットなどの機能別に分離される。分離されたパイロット信号は、チャネル推定１１７にて伝搬路が推定され、チャネル行列が生成される。その結果を使い、デマルチプレクサ１１４で分離されたユーザ情報をＭＬＤ処理部１１５により対数尤度比（ＬＬＲ）を求める。得られた対数尤度比はメモリなどの蓄積手段に蓄積された後、デコーダ１１６に入力される。デコーダ１１６は入力される対数尤度比から、ＴＵＲＢＯ符号などの誤り訂正を解いて尤も確からしい復元信号を出力する。この際に内挿されたＣＲＣ（Ｃｙｃｌｉｃ  Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ  Ｃｈｅｃｋ）符号をチェックして、正しく復号されているかをチェックする。正しく復号されていれば、復号された信号はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１３０を解してＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）など上位の処理を経た後にインターフェース１３１を介してネットワークあるいは上位レイヤに渡される。図３などを用いて開示されるＭＬＤ処理に関するフローは、図１ではＭＬＤ処理部１１５に内蔵されて実行される。ＭＬＤ処理部１１５の実施形態としては、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等によるハードウェア処理でも実施可能であるし、ＤＳＰ等によるソフトウェア処理でも実施可能である。機能ブロック１２０〜１２６は送信側の機能ブロックで、受信ブロックと対をなしている。
図２は、ＭＩＭＯ受信装置のチップレベルのブロック図を記載するものである。２つのアンテナ１０１、１０２が受信した信号は、デプレクサ１４０を介して上りと下りの周波数に分離され、ＲＦチップ１４１に入力される。ＲＦチップ内では、記載されていないアンプにより受信信号が増幅され、記載されていないミキサによって周波数変換が行われベースバンド信号の周波数に変換される。さらにＡＤ変換（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ）によってデジタル信号に変換される。ＲＦチップに続くベースバンドチップ１４２では復調・復号処理が行われ、送信情報が推定される。ＤＳＰチップ１４３は全体の管理や上位層の処理を行う。受信機は、Ｉ／Ｆ１４４を介して、基地局であるならばネットワークに、また、端末であるならばアプリケーションなどの上位層に接続しており、推定された復号結果のエラーチェックが問題なかった場合、受信情報をＩ／Ｆを経由して上位層あるいはネットワークに送信する。本実施の形態が開示するＭＬＤの処理は、例えば、ベースバンドチップ１４２内に実装される。【００１６】
３．ＱＲ分解−ＭＬＤ：関連技術
ＱＲ分解−ＭＬＤの流れを図３、図１４、図１５、図１６、図１７、図１８、図１９、図２０を用いて説明する。図３は、ＱＲ分解−ＭＬＤの演算についての流れ図を示す。図２０は、ＭＩＭＯ伝送の説明図である。図１４は、２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信のコンスタレーションの具体例を示す図である。図１５は、２×２ＭＩＭＯの伝送路を表すチャネル行列の具体例を示す図である。図１６は、２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ受信信号の具体例を示す図である。図１７は、２×２ＭＩＭＯのＱＲ分解後の受信信号の具体例を示す図である。図１８は、第２式に関する推定受信点と実際の受信点の具体的例を示す図である。図１９は、第１式に関する推定受信点が候補の数が、絞りこみにより減ることを示す図である。ここでは説明を判りやすくするため、２×２のＭＩＭＯについて説明しているが、本発明はこの範疇に留まるものではなく、Ｎ×ＮのＭＩＭＯについても同様の作用及び効果を奏する。
各フローチャートの各ステップは、例えば、ＭＬＤ処理部１１５又はベースバンドチップ１４２が実行する。以下に、各ステップについて説明する。【００１７】
■ステップ３０１
図３で、まず複数のシンボルからなる受信信号系列は、各シンボルに分解される。ここでシンボルとは、ＯＦＤＭの場合には、１ＯＦＤＭシンボル×１サブキャリヤで構成される最小単位を表す。ＳＩＳＯ（Ｓｉｎｇｌｅ−Ｉｎｐｕｔ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｏｕｔｐｕｔ）のケースでは１アンテナから送信されるため、ＱＰＳＫや１６ＱＡＭなどのコンスタレーションをもつ１つの符号を表す。２×２ＭＩＭＯ（ＱＰＳＫ）では、２本のアンテナから同時に異なる情報が送信されるため、図１４に例が示されるような、信号Ｓ１と信号Ｓ２の２つのコンスタレーションからなる２つの符号である。ここで「コンスタレーション」とは星座を意味する単語である。符号理論では位相空間上（あるいはＩＱ平面上）の符号配置を意味する。図１４では、アンテナ毎に４つの符号点が示されているが、これは、それぞれが２ビットずつの情報伝達が可能な符号であり、４つの点で「００」、「０１」、「１１」、「１０」の２ビットを表す。【００１８】
送信された各符号（信号）は伝搬路（例えば図１５）を経由し、２つの送信符号（信号）が合成されて受信アンテナに受信される。図１５では、伝搬路の応答を原点と点●を結ぶベクトルでしめしている。受信信号は伝搬路による重み付け後に合成されるため、図１６に示すような信号点として受信される。送信符号の４点もベクトルとして定義することができるが、「重み付け」は送信した符号（ベクトル）に伝搬路（ベクトル）を掛けたベクトル積として理解できる。２本のアンテナから送信された符号は、ｈ１１×ｓ１というベクトル積から表現される４点と、ｈ１２×ｓ２というベクトル積で表現される４点の和で表されるため、その４点×４点の組み合わせとなる１６点の信号点として受信される。それが図１６に示す信号点である。２つの受信アンテナでは、それぞれが独立した４つの伝搬路を経験した信号が受信されるため、１６点の候補をもつコンスタレーションが２種得られ、その方程式を解くことにより、送信信号を推定するといったやり方で、受信を行う。図１６では、概念を判りやすくするために、受信機ノイズや干渉の影響を入れてプロットはしていない。このノイズの影響を考慮していない受信点を以降では推定受信点（あるいはレブリカ）と呼ぶことにする。実際の受信点はノイズ等の影響を受けるため、上記の推定受信点から離れた点となる。実際の受信点を式で表すと、
【数１】
2010103647.tif 000003
となる。ここでｘは受信信号であり、ｓは送信信号である。ｈは伝搬路を表すチャネル、ｎは雑音電力を意味する。この例では、受信機は２つのアンテナで受信しているため、２元のベクトルの形で表現される。送信機も２つのアンテナで送信するため、２元のベクトルで表現される。伝搬路であるｈは２つのアンテナから２つのアンテナへの４経路からなり、２×２の行列の形で表現される。ノイズは、受信機の熱雑音が主たる要因であるため、受信機の２つのアンテナそれぞれに加える形のベクトルで表現される。推定受信点を生成するためには、上記の伝搬路ｈを推定する必要がある。そのため、送信機は適当なシンボルに既知の情報であるパイロット信号を埋め込んで信号を送信している。受信機では、パイロット信号を検出して伝搬路を推定する。パイロットがない時間や周波数についてもパイロット信号があるシンボルで行った伝搬路推定の結果を補間演算して伝搬路推定することができる。その結果、受信機は、式１でＨで表すチャネル行列を推定することができる。【００１９】
■ステップ３０２
図３のステップ３０２では、チャネル行列をＱＲ分解し上三角化を行う。ＱＲ分解後の式は、
【数２】
2010103647.tif 000004
となる。式２を左側から第１項と呼ぶとすると、第１項のベクトルＹは変換された受信信号を表す。変換式は第２項であり、受信信号のベクトルＸに対して変換行列Ｇをかけることで得られる。ここで、Ｇは上三角化を実現する変換演算子であり、唯一とは限らず、様々な演算子が考えられる。例えばＧｉｖｅｎｓ回転行列も上三角化を実現する変換演算子の１つとして知られている。第４項は、演算子Ｇにより、ＧＨがＲに変換されていることを表す。すなわち、式１の各項にＧをかけると、ＧＸ＝ＧＨＳ＋ＧＮであるから、式２と比較すると、Ｒ＝ＧＨである。ここでＲの特長は、第２式の左側の要素ｒ２１が０となっている点である。これの形式から上三角化と呼ばれる。
【数３】
2010103647.tif 000005
（ここで、＊は複素共役を示す。）
を使うと、Ｒ＝ＧＨは
【数４】
2010103647.tif 000006
と書くことができる。本ステップでは、一例として式３を使い、式２のＹ、および式４のＲを求める演算を実施する。【００２０】
■ステップ３０３
図３のステップ３０３に移る。ここで、Ｎ列目以外（１〜Ｎ−１列目）の要素が全て０である行を処理の対象とするため、Ｍの初期値はＮに定められる。式２は上下２つの式からなる方程式と解釈できるが、まず、下側の第２式は下記のように表される。
【数５】
2010103647.tif 000007
この第２式は上三角化により、ｓ１に関する項目が抹消されている。コンスタレーションは、図１７右図及び図１８の●に示すように４点に集約される。ｓ２の候補（レプリカ）Ｒ２を仮定すると（ＱＰＳＫの場合、Ｒ２は図１４に示すｓ２の「００」「０１」「１１」「１０」のいずれか）、メトリックは、例えば、
【数６】
2010103647.tif 000008
で表される。これをＲ２のすべての候補について演算する。なお、メトリックとは、確率尤度、即ち、確率的な確からしさを表す（この例ではメトリックが小さいほど尤度が高い）。メトリックは、この他にも、例えば、受信信号により求められる、推定受信点と実際の受信点との距離に相当する適宜の指標を用いることができる。【００２１】
■ステップ３０４
図３のステップ３０４に移る。式２で全部分行列に関する処理が完了したかをチェックする。ここまでの処理では、式５に関する処理は終了したが、第１式である
【数７】
2010103647.tif 000009
に関しての処理が完了していないため、ステップ３０５に移る。【００２２】
■ステップ３０５
図３のステップ３０５に移る。ステップ３０３で計算された全ての候補に関するメトリックを、式６の値が小さい順（尤度の高い順）にランキングをつける。ランキング１位は最も式６のメトリックが小さいものとなる。ランキングで、上位Ｋ位（Ｋは、予め定められた値）までの候補を残し、その他の候補はあり得ないものとして、候補から外す。
図１７はＱＲ分解後の受信信号、すなわちＹの値をプロットしたものである。ｙ２はｓ２の影響しか受けないため４点だけに縮退している。この縮退した状態で、ｓ２の候補点を予め決められた数に絞る。絞る方法としては、メトリックを基準とする。メトリックは推定受信点と実際の受信点との距離に関係し、距離が遠いほどメトリックの値が大きくなることを利用する。すなわちメトリックが小さい上位Ｋ位までの候補を残す。
図１８はチャネル行列とレプリカ（図１４に示すｓ２の候補点Ｒ２）から得られた推定受信点（黒丸：４点）と実際の受信点（白丸：１点）が描かれている。実際の受信点（この受信点は雑音や干渉の影響を受けているため、図１７のコンスタレーションからずれている）はノイズの影響を受けるが、ノイズがガウス分布に従うとするならば、実際の受信点に距離が最も近い推定受信点の尤度が最も高くなると考えられ、メトリックは小さい値となる。図１８では最も距離が近い（１１）の点が尤もらしく、メトリックが一番小さい値となる。逆に（００）（１０）（０１）はメトリックが大きく、恐らくあり得ない点と判断できる。よって例えばＫ＝１とするならば、（１１）を選択し、（００）（１０）（０１）は候補から外す。選択後、式７に関する処理ができるようにＭを更新する。すなわち、この例では、ＭをＭ−１として更新し、式２の１段目の処理に移る。【００２３】
■ステップ３０３−２回目
図３のステップ３０３（２回目）に戻る。式２の上下２つの式のうち、今回は、上側の第１式（式７）に関する処理を行う。式７ではｓ１およびｓ２からの寄与がｙ１に影響する。ｓ１およびｓ２の候補をＲ１、Ｒ２と仮定すると、メトリックは、例えば、
【数８】
2010103647.tif 000010
で表される。但し、Ｒ２の候補は、ステップ３０５において絞られている点に注意が必要である。Ｒ２が（１１）だけに絞られているとすると、Ｒ２は１つの候補だけとなるので、（Ｒ１，Ｒ２）の組合せは４通りだけであり、計算量が１／４に削減される。
図１９はチャネル行列とレプリカ（図１４に示すｓ１の候補点Ｒ１）から得られた推定受信点を示す。（Ｒ１，Ｒ２）の候補は１６点あり、白丸と黒丸で示されているが、先にＲ２は（１１）に絞られているため、黒丸で示す４点が（Ｒ１，Ｒ２）の候補となる。【００２４】
■ステップ３０４−２回目
図３のステップ３０４に移る。式２で全部分行列に関する処理が完了したかをチェックする。ここまでの処理では、式５および式７に関する処理を終了し、全部分行列の処理が完了しているため、ステップ３０６に移る。【００２５】
■ステップ３０６
図３のステップ３０６に移る。ここでは、得られた各候補又はレプリカのメトリックから対数尤度比（ＬＬＲ）を算出する。図１４の例では、２ビットの情報を送信可能なＱＰＳＫシンボルを、２つアンテナそれぞれから同時に送信するため、合計４ビットの情報を１度に送ることが可能である。その各ビットについて対数尤度比を、以下の手順で求める。すなわち、４ビットの各ビットに注目し、送信側が０を送ったと仮定した場合の確率Ｐ０を計算する。また、送信側が１を送ったと仮定した場合の確率Ｐ１を計算する。そして、それら確率の比をとり、更に対数をとったもの、ｌｏｇ（Ｐ０／Ｐ１）を計算する。
ここで、各ビットとは、送信情報（ｓ１、ｓ２）をビット情報に分割し、（（ｂ０、ｂ１）、（ｂ２、ｂ３））のように４ビットとして表したとすると、その内の１ビットに注目することを意味する、例えばｂ１のビットだけに注目すると、他のビット（ｂ０、ｂ２、ｂ３）の組合せ８通り全てについて考え、Ｐ０およびＰ１の確率計算を行う。ただし、８通り全てについて確率を計算することは大変であるため、計算量を削減するために、例えば、ＭＡＸ  ｌｏｇ  ＭＡＰ近似がよく知られている。これは、本来は上記の８通り全てを考えるべきところを、メトリックが最小となるビットの組合せだけを選択して、そのビット組合せによる確率でＰ０あるいはＰ１を近似する方法である。なお、その他のアルゴリズムとしては、例えば、Ｓｐｈｅｒｅ  Ｄｅｃｏｄｉｎｇ、ＳＧＡ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）等も知られており、適宜のアルゴリズムを用いることができる。【００２６】
ノイズがガウス分布であると仮定すれば、確率はｅｘｐ（−ｘ２）の形で表される。この式でｘ２の部分がこれまで計算してきたメトリックに相当する。したがって、尤度比は、対数演算により、Ｐ０／Ｐ１を、単にｌｏｇ（Ｐ０）−ｌｏｇ（Ｐ１）という差に置き換えられる効果だけでなく、Ｐ０あるいはＰ１の計算に必要となるｅｘｐの演算も消すことができる。結局、対数尤度比は、あるビットに注目し、そのビットが０あるいは１と仮定した場合に、他のビットの組合せを全て考え、メトリックが最小となるものを選択し、そのメトリックが、ｌｏｇ（Ｐ０）あるいはｌｏｇ（Ｐ１）になることを利用し、その差を計算したものとなる。この演算を４つのビット全てについて行う。
得られた４つのビットに対応する４つの対数尤度比は、正負の値をとる実数である。その意味は、正値をとるならば、０が送られたと考える確率の方が高い情報であったことを示す指標であり、その正の値が大きな値であるほど、送信情報が０であることが確からしいことを意味する。逆に、負の値をとるならば、１が送られたと考える確率の方が高い情報であったことを意味する指標であり、その負の値が小さな値であるほど、送信情報が１であることが確からしいことを意味する。得られた対数尤度比は、上記の例では、４つあるビット毎に、順に正負の実数として、メモリーなどに蓄積される。【００２７】
以下に、具体例を１例挙げ、上記の説明を補足する。
図２０は、２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の具体例を示す図である。
図２１は、２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ受信信号の具体例を示す図である。
図２２は、２×２ＭＩＭＯのＱＲ分解後の受信信号の具体例を示す図である。
図２３は、２×２ＭＩＭＯのＱＲ分解後の受信信号に雑音が乗った場合の具体例を示す図である。
図２４〜図２７は、２×２ＭＩＭＯのＱＰＳＫ送信信号の対数尤度比計算の説明図（１）〜（４）である。【００２８】
図１４を送信符号とする。具体的には（ｓ１、ｓ２）＝（”００”，“００”）が送られていたとする。平面上では、ｓ１＝（０．７０，０．７０）とｓ２＝（０．７０，０．７０）の情報が送信されていたとする（図２０の黒丸）。受信される信号は、それぞれに伝搬路が掛かり合成され、例えば、ｘ１＝（−０．７７，０．６３）とｘ２＝（−０．８４，−０．２８）となる（図２１の黒丸、）。ＱＲ分解後の受信点では、ｙ１＝（０．６７，１．０６）とｙ２＝（−０．１１，０．４３）となる（図２２の黒丸）。実際には、受信信号には雑音が乗ってしまうため、ノイズとして、例えば、両アンテナとも（０．１，０．０）を仮定すると、図２２の黒点からはずれ、ｙ１＝（０．７７，１．０６）とｙ２＝（−０．０１，０．４３）となる（図２３の黒丸）。
このとき、ｓ１の第１ビットについてＰ０を考える。（ｓ１、ｓ２）＝（”０ｘ”，“ｘｘ”）、ｘは任意、が送られていたとすると、Ｐ０には、図２４に示すｓ１は２通り、ｓ２は４通りの合計８通りの組合せが考えられる。伝搬路を掛けて、レプリカを作り、ＱＲ分解すると、図２５に示すｙ１として８通り、ｙ２として４通りのレプリカが出来上がる。これらのレプリカを使い、受信点ｙ１＝（０．７７，１．０６）とｙ２＝（−０．０１，０．４３）（図２３の黒丸）とのメトリックを計算する。本例では（ｓ１、ｓ２）＝（”００”，“００”）を送ったとしたレプリカｙ１＝（０．６７，１．０６）とｙ２＝（−０．１，０．４３）（図２５）が最もメトリックが小さい。ＭＡＸ  ｌｏｇ  ＭＡＰ近似では、最も距離の近いレプリカだけを考えるため、Ｐ０は、
【数９】
2010103647.tif 000011
となる。
同様にＰ１を計算する。図２６の黒点で示した、ｙ１として８通り、ｙ２として４通りのレプリカが出来上がる。これらのレプリカを使い、受信点（図２３の黒丸）ｙ１＝（０．７７，１．０６）とｙ２＝（−０．０１，０．４３）とのメトリックを計算する。本例では（ｓ１、ｓ２）＝（”１０”，“１０”）を送ったとしたレプリカｙ１＝（１．０６，−０．６７）とｙ２＝（０．４３，０．１１）が最も距離が近い（図２７の黒点）。ＭＡＸ  ｌｏｇ  ＭＡＰ近似では、最も距離の近いレプリカだけを考えるため、Ｐ１は、
【数１０】
2010103647.tif 000012
となる。対数尤度比は、
【数１１】
2010103647.tif 000013
となる。
この例では、式１１により、対数尤度比は正となり、ｂ０ビットは０が送られたとする確率の方が高い情報であったことを示す。同様に各ビットｂ１、ｂ２、ｂ３についても対数尤度比を計算する。【００２９】
■ステップ３０７
図３のステップ３０７に移る。ここでは、全シンボルに関する処理が完了したかをチェックする。全てのシンボルに関する処理が終わっていない場合はステップ３０８に移り、対象とするシンボルを更新し、ステップ３０１に戻る。また、全てのシンボルに関する処理が終わった場合は、ステップ３０６でメモリーなどに蓄積した対数尤度比を次のブロックとなるデコーダ１１６に渡し処理を終了する。【００３０】
４．第１の実施の形態
ＱＲ分解−ＭＬＤは、チャネル行列が縮退に近い場合、あるいは該当するシンボルのノイズが大きい場合に式６に関するメトリック演算結果が全体的に小さくなり、その場合に性能が劣化することがある。縮退すると、例えば図１８のｙ２のコンスタレーションで、４つの候補点●が全て原点付近に分布するようになる。また、ノイズの付加により、４つの点の判定が難しい状況になる。そうすると、単純なランキングだけで候補点を外すと、その情報は信頼性がないにも関わらず、他の候補点が消されて選択できないようになるため、誤りを訂正することが極めて困難になってしまう。
なお、縮退とは、例えば、式１で下記の式が成り立つ条件であり、２つの式からなる方程式が解けない条件である。
ｈ１１ｈ２２−ｈ１２ｈ２１＝０
そのため、上記の条件となることを判定し、その場合にはステップ３０５で行っていた候補の選定を停止することでＭＬＤにより近い性能になる。
よって、図３を使って、上記に示すＱＲ分解−ＭＬＤの流れを図４に示す方法にて実施する。
図４は、ＭＩＭＯ受信処理についての第１の実施の形態の流れ図を示す。
ここで、図３の実施の形態と図４の実施の形態の違いは、図４のステップ４００で示す枠の中だけであり、図３ではステップ３０５として記載されていた部分である。よって、同一番号の他のステップは同様の処理であるから、以下ではその部分だけを説明する。【００３１】
■ステップ４００
図４のステップ３０４からステップ４０１に移る。ステップ３０３で計算された全ての候補に関するメトリックを、式６の値が小さい順（尤度の高い順）にランキングをつける。ランキング１位は最も式６のメトリックが小さいものとなる。
図４のステップ４０２に移る。ランキングで最後となる候補のメトリックを予め定められた閾値と比較する。比較した結果、閾値よりメトリックが大きければステップ４０３に、閾値よりもメトリックが小さい場合は候補を絞らずにステップ４０４に移る。
図４のステップ４０３に移った場合、上位Ｋ位までの候補を残し、その他の候補はあり得ないものとして、候補から外す。その後ステップ４０４に移る。
図４のステップ４０４では、Ｍを更新する（例えば、ＭをＭ−１とする）。
以上の修正により、ＱＲ分解−ＭＬＤで性能が劣化する場合を予見し、フルＭＬＤとして動作することができる。殆どの場合は、ＱＲ分解−ＭＬＤとして動作するため、演算量の増加も高々数倍程度で抑えることができる。よって課題は解決される。【００３２】
（変形例）
次に、図５に、第１の実施の形態で閾値を決める手段を持つ場合の流れ図を示す。
ところで、閾値は、予め決めておいても良いが、計算結果からも作ることができる。特定のシンボルについてのみ、縮退やノイズレベルが高い状況が起こることが知られているため、それを検知できる閾値を計算すればよい。具体的には、先のサブフレームやＯＦＤＭシンボルなど、過去の演算を行った際にランキングで最後となったメトリックから閾値を作成することができる。図５には、その流れが示されている。図４と図５の違いはステップ５０１であり、同一番号の他のステップは同様の処理である。ステップ４０１でランキング付けされたメトリックで、ランキングが最後となる（メトリックが最も大きい）レプリカのメトリックを異なるシンボルに関して平均する手段を設け、その平均値に係数を掛けて閾値とすることができる。この閾値はＭに応じて変える必要がある。ここでいう平均化は、例えば、シンボルに関する単純平均を意味する。Ｌシンボルの情報処理を行う場合には、各シンボルについてランキング情報を記録しておき、ランキングが最後となるレプリカのメトリックの平均値を算出し、それを閾値とするものである。その他の処理は図４で説明した方法と変わらない。
図６に、第１の実施の形態で閾値を決める他の手段を持つ場合の流れ図を示す。図５で示した方法を実施するためには、全メトリックを記録しておく必要があり、膨大なメモリを要する。そのため、次に示すようなメモリ緩和方法を用いてもよい。
すなわち、図６には、平均化する手段として、直近のシンボルだけでなく、１サブフレーム前など、過去の計算結果の統計量から閾値を計算する流れが示されている。過去の計算結果を使っても統計量としての伝搬路は大きくは変化しないため、活用することができる。図６と図４の違いはステップ６０１とステップ６０２であり、同一番号の他のステップは、同様の処理である。ステップ６０１では、ランキング最後の（メトリックが最も大きい）メトリックをメモリーなどに蓄積する。ステップ６０２では、全シンボルについての処理が完了した後に、ステップ６０１で蓄積したメトリックを読出し、平均演算を行い、それに係数を掛けて閾値を計算する。得られた閾値はステップ４０２で比較用として活用するためにメモリーなどに蓄積しておく。【００３３】
また、図１０に、第１の実施の形態で他の条件で分岐を決める手段を持つ場合の流れ図を示す。図４のステップ４０２ではランキングの最後のメトリックを基準に閾値と比較したが、本発明の範疇はこれに留まらない。図４と図１０の違いは、ステップ１００１であり、同一番号の他のステップは同様である。例えば、図１０のステップ１００１ように、チャネル行列が縮退しているかを判定し、縮退か非縮退かを判断してもよい。この場合、図４で説明した判定条件と異なるため、性能に若干の差ができるが、フルＭＬＤとして動作するべきシンボルを図４同様に的確に判定することができるため、従来のＱＲ分解−ＭＬＤに対して性能向上が見られる。よって課題は解決できる。縮退の具体的な判定方法としては、チャネル行列Ｈのランクを測定する方法がある。演算としてはＳＶＤ（Ｓｉｎｇｕｌａｒ  Ｖａｌｕｅ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）等が著名である。あるいは２次元行列であれば、Ｒ２２＝ｈ１１×ｈ２２−ｈ１２×ｈ２１の値がほぼ０に近い加等の簡易な判定でもよい。【００３４】
（第１の実施の形態の効果）
図１２は、図６の実施の形態をシミュレーションした場合にフルＭＬＤとして動作する確率を示す。フルＭＬＤとして動作する確率は上記の平均値にかける係数に依存する。係数が大きいほど、閾値は大きくなるため、最後のメトリックが閾値以下になる確率が増加する。その結果フルＭＬＤとして動作する確率が増加する。このシミュレーション結果では、係数を０．３としても、動作率は１％以下であり、殆どの場合、ＱＲ分解−ＭＬＤとして動作していることを示す。非特許文献２によれば、フルＭＬＤとＱＲ分解−ＭＬＤの演算量は、４×４ＭＩＭＯの場合で、約３００倍の差がある。図１２によれば、本実施の形態によるフルＭＬＤの稼動率は約０．５％なので、１＋３００×０．００５＝２．５より、約２．５倍の演算量が必要となるが、フルＭＬＤと比べると２桁近い演算量削減が実現できる。
図１３は、図１２と同じ条件でのパケット誤り率（ＰＥＲ（Ｐａｃｋｅｔ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ））特性を示す。横軸はＥｓ／Ｎ０であり、右側にいくほど信号品質がよいことを示す。三角（▲）で表すＱＲ分解−ＭＬＤは、丸（○）で表すフルＭＬＤに比べ特性が劣化している。しかしながら、三角（△）で示す、係数０．３の本実施の形態では、特性が大きく改善できている。図１２にも示している通り、係数０．３でのフルＭＬＤとしての動作率は１％以下なので、特にＱＲ分解−ＭＬＤが劣化する条件をよく検知し、効率よくフルＭＬＤ動作で補えていることがわかる。よって課題は解決できる。【００３５】
５．第２の実施の形態
第１の実施の形態では、ランキング最後のメトリックが閾値以下となる場合に、該当シンボルをフルＭＬＤとして動作させる新しいアルゴリズムを説明した。しかし、フルＭＬＤ動作させると演算量は数倍に増加してしまう。そこで、もともと誤り訂正が動作していることを想定し、そのシンボルの対数尤度比を０（正でも負でもなく、情報を持たないシンボル）とする方法がある。そもそも符号誤りが生じる原因は、例えば、特定のシンボルが伝搬状況から縮退してランク落ちし、その信頼性が著しく低下しているにも関わらず、シンボルをＱＲ分解して特定のアンテナの送信シンボルを無理やり確定するステップを持つことに起因する。そのシンボルには信頼性がないにも関わらず、その結果が誤った場合に訂正が困難になっていることが問題の原因である。そこで、縮退してランク落ちしているシンボルについては、対数尤度比（その値が、＋ならば送信情報は０である確率が高いことを示し、−ならば送信情報は１である確率が高いことを示す情報）を計算せずに、０として、その他のビットの演算に影響しないようにした方が、性能が高まる。
図７にその流れを示すためのＭＩＭＯ受信処理についての第２の実施の形態の流れ図である。図４と図７の違いはステップ７０１であり同一番号の他のステップは同様である。ステップ４０２では、第１の実施の形態と同様にランキング最後のメトリックと閾値を比較する。比較した結果、閾値よりもメトリックが大きい場合にはステップ４０３に移る。しかし、閾値よりもメトリックが小さい場合、ステップ７０１に移り、そのシンボルに関する対数尤度比を０とする。更に、ステップ３０７に移る。
このようにすることで、フルＭＬＤを動作させずにＱＲ分解−ＭＬＤで、誤差伝搬による誤りの発生を防止することができる。よって課題は解決できる。【００３６】
（変形例）
図８に、第２の実施の形態で閾値を決める手段を持つ場合の流れ図を示す。図７と図８の違いは、ステップ８０１であり、同一番号の他のステップは同様の処理である。
第２の実施の形態についても、第１の実施の形態と同様に、閾値の作り方として、図８にステップ８０１に示すようにランキング最後のメトリックを平均し、その平均値に係数を掛けて閾値を作ることができる。
また、図９に、第２の実施の形態で閾値を決める他の手段を持つ場合の流れ図を示す。図７と図９の違いは、ステップ９０１及び９０２であり、同一番号の他のステップは同様の処理である。図９のステップ９０１および９０２の仕組みを使い、直近のシンボルだけでなく、１サブフレーム前など、過去の計算結果の統計量から閾値を計算することもできる。ステップ９０１では、ランキング最後のメトリックをメモリーなどに蓄積する。ステップ９０２では、全シンボルについての処理が完了した後に、ステップ９０１で蓄積したメトリックを読出し、平均演算を行い、それに係数を掛けて閾値を計算する。得られた閾値はステップ４０２で比較用として活用するためにメモリーなどに蓄積しておく。
また、図１１に、第２の実施の形態で他の条件で分岐を決める手段を持つ場合の流れ図を示す。図７のステップ４０２ではランキングの最後のメトリックを基準に閾値と比較したが、本発明の範疇はこれに留まらない。図７と図１１の違いは、ステップ１１０１であり、同一番号の他のステップは同様の処理である。例えば、図１１のステップ１１０１ように、チャネル行列が縮退しているかを判定し、縮退か非縮退かを判断してもよい。本機能により、誤差伝搬が発生すると考えられるシンボルを図７同様に的確に判定することができるため、従来のＱＲ分解−ＭＬＤに対して性能向上が見られる。よって課題は解決できる。縮退の判断については、図１０で説明した通りである。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明によれば、特にＯＦＤＭＡをベースとするセルラ通信において、ＱＲ分解−ＭＬＤの性能を向上させることができる。このときに必要となる処理量の増加は小さく抑えることができる。
【図１】
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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２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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