(57)【要約】通信チャンネルを介して受信したデータ信号を処理する方法であって、前記通信チャンネルの特徴を表現する複数の成分を備えた第１行列を決定する工程と、前記第１行列を少なくとも４つのサブ行列にサブ分割し、前記４つのサブ行列のうちの第１サブ行列を反転させ、前記４つのサブ行列のうちの第２サブ行列と、前記反転された第１サブ行列及び前記４つのサブ行列のうちの第３サブ行列を乗算して第２行列を生成し、前記第２行列と、前記４つのサブ行列のうちの第４サブ行列との差分行列を決定し、前記差分行列を反転させ、前記反転された差分行列に基づいた前記反転された行列を算出する、前記第１行列を反転させる工程と、を備える方法を提供する。前記データ信号は、前記反転された第１行列を用いて処理される。【選択図】図３
2009527182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信チャンネルを介して受信したデータ信号を処理する方法であって、
前記通信チャンネルの特徴を表現する複数の成分を備えた第１行列を決定する工程と、
前記第１行列を少なくとも４つのサブ行列にサブ分割し、
前記４つのサブ行列のうちの第１サブ行列を反転させ、
前記４つのサブ行列のうちの第２サブ行列と、前記反転された第１サブ行列及び前記４つのサブ行列のうちの第３サブ行列を乗算して第２行列を生成し、
前記第２行列と、前記４つのサブ行列のうちの第４サブ行列との差分行列を決定し、
前記差分行列を反転させ、
前記反転された差分行列に基づいた前記反転された行列を算出する
ことにより前記第１行列を反転させる工程と、
前記反転された第１行列を用いて前記データ信号を処理する工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第１行列は、行列反転のためのストラッセン（Strassen）法に従って反転されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記通信チャンネルは無線通信チャンネルであることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記受信したデータ信号は、該受信したデータ信号として受信した送信データ信号を推定するために処理されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記送信データ信号は、複数の送信アンテナを用いて伝送されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記送信データ信号は、グループワイズ時空間ブロック符号化（Groupwise Space Time Block Coding）に従って伝送されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記送信データ信号は、ＯＦＤＭ変調を用いて伝送されることを特徴とする請求項４ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記４つのサブ行列のうちの少なくとも一つのサブ行列は、Ａｌａｍｏｕｔｉ構造を有することを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１行列は、Ａｌａｍｏｕｔｉ構造を有する複数のサブ行列からなることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記反転された行列は、前記受信したデータ信号に対してフィルタ演算を行うために用いられることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記受信したデータ信号は、前記反転された行列を用いて線形的にフィルタリングされることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記受信したデータ信号は、ゼロフォーシング干渉抑制方法、線形二乗平均誤差検出方法、又は干渉除去方法に従って、フィルタリングされることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１行列は、前記通信チャンネルの伝送特性をモデル化するチャンネル行列から生成されることを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１行列は、前記チャンネル行列のサブ行列であることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１行列は、前記チャンネル行列であることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１行列は行列積であり、一のファクタは前記チャンネル行列又は該チャンネル行列のエルミートであることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
通信チャンネルを介して受信したデータ信号を処理するデータ処理部であって、
前記通信チャンネルの特徴を表現する複数の成分を備えた第１行列を決定するように構成された決定部と、
前記第１行列を少なくとも４つのサブ行列にサブ分割し、
前記４つのサブ行列のうちの第１サブ行列を反転させ、
前記４つのサブ行列のうちの第２サブ行列と、前記反転された第１サブ行列及び前記４つのサブ行列のうちの第３サブ行列を乗算して第２行列を生成し、
前記第２行列と、前記４つのサブ行列のうちの第４サブ行列との差分行列を決定し、
前記差分行列を反転させ、
前記反転された差分行列に基づいた前記反転された行列を算出することにより、
前記第１行列を反転させるように構成された反転部と、
を備え、
前記データ処理部は、前記反転された第１行列を用いて前記データ信号を処理するように構成される
ことを特徴とするデータ処理部。
【請求項１８】
通信チャンネルを介して受信したデータ信号を処理する方法であって、
前記通信チャンネルの特徴を表現する複数の成分を備えた第１行列を決定する工程と、
前記第１行列を少なくとも４つのサブ行列にサブ分割し、
前記４つのサブ行列のうちの第１サブ行列を反転させ、
前記４つのサブ行列のうちの第２サブ行列と、前記反転された第１サブ行列及び前記４つのサブ行列のうちの第３サブ行列を乗算して第２行列を生成し、
前記第２行列と、前記４つのサブ行列のうちの第４サブ行列との差分行列を決定し、
前記差分行列を反転させ、
前記反転された差分行列に基づいた前記反転された行列を算出する、
前記第１行列を反転させる工程と、
前記反転された第１行列を用いて前記データ信号を処理する工程と、
を備える方法を、コンピュータにより実行される際に、当該コンピュータに実行させるコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、米国仮出願６０／７７４，２５１（２００６年２月１６日出願）の利益を要求する。これらの内容は全て参照することにより本願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、例えばデータ信号を処理する方法、データ信号を処理するデータ処理部、及びコンピュータプログラム製品の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００３】
時空間ブロック符号化（ＳＴＢＣ：space time block coding）は、同一データストリームのコピーを複数のアンテナを用いて多数送信する無線通信システムにおいて用いられるデータを送信する技術である。ＧＳＴＢＣ（group space time block coding）システムでは複数のアンテナ群が存在し、各アンテナ群は一のデータストリームを伝送し、一群における複数のアンテナは同一データストリームを伝送する。より多くの送信アンテナを用いて、パケット誤り率（ＰＥＲ：packet error rate）における性能向上が、ＭＩＭＯ（multiple input multiple output）システムと比べて実現されるであろう。尚、ＭＩＭＯシステムでは、複数のデータストリームがパラレルに伝送されるけれども一のデータストリームが単一のアンテナを用いて伝送されるだけである。
【０００４】
例えば、２次元（２Ｄ）インターリーバを備えたＧＳＴＢＣシステムは、データ速度が３倍速い状況でさえＳＮＲ（信号対雑音比）が２６ｄＢよりも大きい場合にＩＥＥＥ８０２．１１ａに準拠したＯＦＤＭシステムより性能が優れている。
【０００５】
しかしながら、ＧＳＴＢＣシステム用受信器の複雑さは、複数のリニア（線系）検出器を採用している場合であっても、従来の単一アンテナシステムと比べて顕著に高い。
【０００６】
この書類では次の出版物が引用されている。
【０００７】
【非特許文献１】[1] V. Strassen, “Gaussian Elimination is not Optimal,” Numerische Mathematik, vol 13, pp. 354-356, 1969
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、通信チャンネルを介して受信したデータ信号を検出する方法の改良方法を提供することを課題とする。
【０００９】
本課題は、独立項に係る特徴を有した、データ信号を処理する方法、データ信号を処理するデータ処理部、及びコンピュータプログラム製品によって達成される。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
通信チャンネルを介して受信したデータ信号を処理する方法であって、
前記通信チャンネルの特徴を表現する複数の成分を備えた第１行列を決定する工程と、
前記第１行列を少なくとも４つのサブ行列にサブ分割し、
前記４つのサブ行列のうちの第１サブ行列を反転させ、
前記４つのサブ行列のうちの第２サブ行列と、前記反転された第１サブ行列及び前記４つのサブ行列のうちの第３サブ行列を乗算して第２行列を生成し、
前記第２行列と、前記４つのサブ行列のうちの第４サブ行列との差分行列を決定し、
前記差分行列を反転させ、
前記反転された差分行列に基づいた前記反転された行列を算出する
ことにより前記第１行列を反転させる工程と、
前記反転された第１行列を用いて前記データ信号を処理する工程と、
を備える方法が提供される。
【００１１】
更に、上述したデータ信号を処理する方法に係る、データ信号を処理するデータ処理部及びコンピュータプログラム製品が提供される。
【００１２】
具体的には、受信したデータ信号を処理する行列を生成するために、例えばフィルタ行列を生成するために、通信チャンネルを特徴づける第１行列、例えば通信チャンネルの伝送特性を特徴づける成分からなるチャンネル行列は、従来法に比べて信号処理及び行列反転に必要な乗算の数を減じることができる行列反転法を用いて反転される。
【００１３】
データ処理部は、受信器、例えば６×３（６本の送信アンテナ、３本の受信アンテナ）ＭＩＭＯ（multiple input multiple output）ＷＬＡＮ（無線ローカルエリアネットワーク）システムの受信器において例えば用いられる。データ信号は、ＷＬＡＮ１１ａ、ＷＬＡＮ１１ｇ、ＷＬＡＮ１１ｎ、Ｓｕｐｅｒ３Ｇ、ＨＩＰＥＲＬＡＮ２、ＷＩＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）及びＢ３Ｇ（beyond 3G）又はその他の通信システムに係る通信システムを介して例えば送受信されてよい。
【００１４】
本発明の実施形態は、従属項から発生する。データ信号を処理する方法の文脈に記載された実施形態は、データ信号を処理するデータ処理部及びコンピュータプログラム製品にも同じように有効である。
【００１５】
本発明の一の実施形態では、前記第１行列は、行列反転のためのストラッセン（Strassen）法に従って反転される。
【００１６】
前記通信チャンネルは、例えば無線通信チャンネルである。前記受信したデータ信号は、例えば該受信したデータ信号として受信した送信データ信号を推定するために処理される。一の実施形態では、前記送信データ信号は、複数の送信アンテナを用いて伝送される。例えば、前記送信データ信号は、グループワイズ時空間ブロック符号化（Groupwise Space Time Block Coding）に従って伝送される。前記送信データ信号は、ＯＦＤＭ変調を用いて伝送されてよい。
【００１７】
一の実施形態では、前記４つのサブ行列のうちの少なくとも一つのサブ行列は、Ａｌａｍｏｕｔｉ構造を有する。例えば、前記第１行列は、Ａｌａｍｏｕｔｉ構造を有する複数のサブ行列からなる。Ａｌａｍｏｕｔｉ構造を有する一のサブ行列は、容易に反転でき、例えば一次方程式システムを解くことによる行列反転の直接法と比べて、複雑さを更に減少することができる。
【００１８】
一の実施形態では、前記反転された行列は、前記受信したデータ信号に対してフィルタ演算を行うために用いられる。前記受信したデータ信号は、例えば前記反転された行列を用いて線形的にフィルタリングされる。前記受信したデータ信号は、ゼロフォーシング干渉抑制方法、線形二乗平均誤差検出方法、又は干渉除去方法に従って、フィルタリングされてよい。
【００１９】
前記第１行列は、例えば前記通信チャンネルの伝送特性をモデル化するチャンネル行列から生成される。前記第１行列は、例えば前記チャンネル行列のサブ行列、又は前記チャンネル行列自身であってよい。前記第１行列は行列積であり、一のファクタは前記チャンネル行列又は該チャンネル行列のエルミートであってよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明の具体例について図面を参照して以下に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一の実施例に係る通信システム１００を示す。通信システム１００は、送信器１０１と受信器１０２を備える。
【００２２】
送信器１０１は、複数のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５、即ち本実施例においては第１ＳＴＢＣ送信器群１０３、第２ＳＴＢＣ送信器群１０４、及び第３ＳＴＢＣ送信器群１０５からなるＧＳＴＢＣ（Groupwise space time block coding）送信器である。ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５の数は、Ｌｇ・Ｉｎで示され、本実施例ではＬｇ＝３である。
【００２３】
送信器１０１は、複数の送信アンテナ１０６を備える。送信アンテナ１０６の数はＬｔで示される。本実施例において、各ＳＴＢＣ送信器群は、Ｌｔ／Ｌｇ本の送信アンテナ１０６を用いる。各ＳＴＢＣ送信器群は、同じ数の送信アンテナを用いる必要はない。その他の実施例では、ＳＴＢＣ送信器群は、異なる数の送信アンテナを用いる。
【００２４】
第１ＳＴＢＣ送信器群１０３は、第１データストリーム１０７を入力として受信し、第１データストリーム１０７から複数のＳＴＢＣ符号語を生成し、ＳＴＢＣ符号語をＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）とＬｔ／Ｌｇ本の送信アンテナ１０６とを用いて送信する。第１ＳＴＢＣ送信器群１０３によって用いられるアンテナは、夫々同一信号を送信する。
【００２５】
第２ＳＴＢＣ送信器群１０４は、第２データストリーム１０８を入力として受信し、第２データストリーム１０８から複数のＳＴＢＣ符号語を生成し、ＳＴＢＣ符号語をＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）とＬｔ／Ｌｇ本の送信アンテナ１０６とを用いて送信する。第２ＳＴＢＣ送信器群１０４によって用いられるアンテナは、夫々同一信号を送信する。
【００２６】
第３ＳＴＢＣ送信器群１０５は、第１データストリーム１０７を入力として受信し、第３データストリーム１０９から複数のＳＴＢＣ符号語を生成し、ＳＴＢＣ符号語をＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）とＬｔ／Ｌｇ本の送信アンテナ１０６とを用いて送信する。第３ＳＴＢＣ送信器群１０５によって用いられるアンテナは、夫々同一信号を送信する。
【００２７】
このようにして、第１データストリーム１０７、第２データストリーム１０８、及び第３データストリーム１０９は並列（パラレル）に送信される。全体的に、ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５は、データストリーム１０７、１０８、１０９に分離されるデータ１１０を送信する。例えば、各データストリーム１０７、１０８、１０９は、夫々のデータストリーム１０７、１０８、１０９の伝送を望む異なるユーザに対応する。
【００２８】
一の実施例では、送信器１０１は、データストリーム１０７、１０８、１０９が例えば畳み込みエンコードされ、ビットインターリーブされ、ＭＱＡＭ（Ｍ次直交振幅変調）信号に変調されるようにデータ１１０をエンコードする一又は複数の符号化変調部を備える。データストリーム１０７、１０８、１０９は、例えばＢＰＳＫ（二相位相変調）を用いて伝送すべきキーイングビットストリーム、又は例えばＱＰＳＫ（四相位相変調）又はＱＡＭ（四相振幅変調）を用いて伝送すべきシンボルのストリームであってよい。
【００２９】
受信器１０２は、複数の受信アンテナ１１１を備える。受信アンテナ１１１の数は、Ｌｒで示される。一の実施例では、
【００３０】
【数１】
2009527182.tif 000003
【００３１】
である。以下、最小数の受信アンテナ１１１、本実施例では３、を用いるようにＬｒ＝Ｌｇと仮定する。これは、受信器１０２を小型に保持すべき場合、例えば受信器１０２を、携帯電話等のモバイル機器に組み込む際に有利である。
【００３２】
複数の受信アンテナ１１１によって受信された信号は、フィルタ部１１２に供給され、フィルタ部はフィルタビットストリームを生成し、フィルタビットストリームは、夫々、第１ＯＦＤＭデコーダ１１３、第２ＯＦＤＭデコーダ１１４、及び第３ＯＦＤＭデコーダ１１５に供給される。第１ＯＦＤＭデコーダ１１３は第１受信ビットストリーム１１６を生成し、第２ＯＦＤＭデコーダ１１４は第２受信ビットストリーム１１７を生成し、第３ＯＦＤＭデコーダ１１５は第３受信ビットストリーム１１８を生成する。
【００３３】
以下に記載の実施例では、Ａｌａｍｏｕｔｉ符号が用いられる。従って、Ｌｒ／Ｌｇ＝２であり、フルレート伝送が達成される。より多くのアンテナを採用して、更なるダイバーシティ及びより高いシステム性能を得ることができる。以下に記載の実施例は、そのような場合にまで拡張できる。
【００３４】
ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５は、夫々のデータストリーム１０７、１０８、１０９を形成するデータベクトルを形成する。夫々のビットストリーム１０７、１０８、１０９から一のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５によって形成された一のデータベクトルは、次式で示される。
【００３５】
【数２】
2009527182.tif 000004
【００３６】
但し、ｇ＝１，．．．，Ｌｇは、各ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５の数である。ｘｇが伝送されると（一の伝送ステップにおいて）、以下に説明するように、ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５は次のデータベクトルを形成する。
【００３７】
データベクトルｘｇは、ベクトル
【００３８】
【数３】
2009527182.tif 000005
【００３９】
の形で一緒に記載でき、これは、ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５による一の伝送ステップにおいて伝送されたデータに対応する。
【００４０】
一の伝送ステップにおいて、即ちベクトルｘが伝送される際に、受信器１０２によって受信されたデータは、次式のように記載される。
【００４１】
【数４】
2009527182.tif 000006
【００４２】
送信データベクトルｘと受信データベクトルｒとの関係は、次式としてモデル化できる。
【００４３】
【数５】
2009527182.tif 000007
【００４４】
但し、ｎは、ゼロ平均及び分散
【００４５】
【数６】
2009527182.tif 000008
【００４６】
を有する独立な白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）をモデル化する。行列Ｈは、チャンネル行列と称され、次式によって示される。
【００４７】
【数７】
2009527182.tif 000009
【００４８】
但し、
【００４９】
【数８】
2009527182.tif 000010
【００５０】
（各ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５における２本のアンテナに対するｔ＝０，１）は、ｇ番目のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５におけるｔ番目のアンテナ１０６とｒ番目の受信アンテナ１１１との間の（周波数ドメイン）チャンネルにおける伝送特性をモデル化する。
【００５１】
行列Ｈのサブ行列Ｈｇｒは、チャンネルサブ行列と称される。これらは、次式で与えられる特別な構造を有する。
【００５２】
【数９】
2009527182.tif 000011
【００５３】
但し、ｈ０、ｈ１は複素数である。このような構造を有する行列は、以下Ａｌａｍｏｕｔｉ行列と称される。Ａｌａｍｏｕｔｉ行列Ｈに対して、ベクトルｈは以下の対応に従って定義できる。
【００５４】
【数１０】
2009527182.tif 000012
【００５５】
ベクトルｈは行列Ｈと同じ情報を保持し、表記の便宜上、導入される。これにより、行列Ｈの直交性が次式として記載できる。
【００５６】
【数１１】
2009527182.tif 000013
【００５７】
但し、
【００５８】
【数１２】
2009527182.tif 000014
【００５９】
は、ベクトルｈのノルムを表し、Ｉは、適切な次数（この場合２×２）の恒等行列である。
【００６０】
Ａｌａｍｏｕｔｉ行列を加算及び乗算し、並びにＡｌａｍｏｕｔｉ行列を反転させても、Ａｌａｍｏｕｔｉ行列のままである。これは、一組のＡｌａｍｏｕｔｉ行列は、加算、乗算、反転に関して閉じていることを意味する。これは、これらの演算を明確に記載する際に見られる。Ａ及びＢがＡｌａｍｏｕｔｉ行列の場合、以下の通りである。
【００６１】
【数１３】
2009527182.tif 000015
【００６２】
これにより、検出工程は簡略化される。
【００６３】
一の実施例では、フィルタ部１１２は、一般的なゼロフォーシング干渉抑制（ＺＦＩＳ）アルゴリズムを実行する。これは、一のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５に対して、受信信号におけるその他のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５からの干渉が抑制されるように、受信データベクトル
【００６４】
【数１４】
2009527182.tif 000016
【００６５】
に適用される線形フィルタアルゴリズムである。
【００６６】
用いられる線形フィルタは、次の行列によって与えられる。
【００６７】
【数１５】
2009527182.tif 000017
【００６８】
但し、各サブ行列Ｇｉｊは、伝送特性に基づいて決定されなければならない。行列Ｇを用いて受信データベクトルｒをフィルタリングすると、
【００６９】
【数１６】
2009527182.tif 000018
【００７０】
に従って、フィルタ受信データベクトル
【００７１】
【数１７】
2009527182.tif 000019
【００７２】
が得られる。但し、
【００７３】
【数１８】
2009527182.tif 000020
【００７４】
。行列Ｇは、フィルタ受信データベクトル
【００７５】
【数１９】
2009527182.tif 000021
【００７６】
において、異なるＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５によって送信されるデータ間に干渉が起こらないように、
【００７７】
【数２０】
2009527182.tif 000022
【００７８】
であるように選択される。（９）から分かるように、（８）に係るフィルタリング後、一のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５によって伝送されたデータは、その他のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５からの干渉は全て除去されているので、その他のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５によって伝送されたデータとは無関係に処理できる。そしてｇ番目のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５のチャンネルモデルは、次式として記載できる。
【００７９】
【数２１】
2009527182.tif 000023
【００８０】
但し、
【００８１】
【数２２】
2009527182.tif 000024
【００８２】
また、雑音成分
【００８３】
【数２３】
2009527182.tif 000025
【００８４】
は、ゼロ平均及び相関行列
【００８５】
【数２４】
2009527182.tif 000026
【００８６】
を有する二変数複素ガウスである。
【００８７】
この式の一般性は、結果的に実施においていくらかの柔軟性をもたらす。行列Ｇは、Ｌｇ×２×２の自由度を有し、これらの全てが（９）を満たすために用いられるとは限らない。従って、行列Ｇが（９）及び対応する制約によって一意的に定義されるように、一の実施例では第１の制約（制約Ａで示される）が用いられ、他の実施例では第２の制約（制約Ｂで示される）が用いられる。これら二つの実施例は、符号化及び非符号化システムに対して同じ結果が得られるという意味で同等である。行列Ｇに対して異なる制約の選択をすると、異なるシナリオに対してさらに適切な、異なるハードウェアアーキテクチャを用いることができる。
【００８８】
制約Ａは、Ｇｉｉ＝Ｉで与えられる。但し、ｉ＝１，．．．，Ｌｇである。Ｇｉｉ＝Ｉの場合、ｉ≠ｊ（ｉ＝１，．．．，Ｌｇ）であるサブ行列Ｇｉｊは、（９）を用いて一意的に決定できる。
【００８９】
制約Ｂは、次式で与えられる。
【００９０】
【数２５】
2009527182.tif 000027
【００９１】
但し、ｉ＝１，．．．，Ｌｇである。
【００９２】
【数２６】
2009527182.tif 000028
【００９３】
の場合、ｉ≠ｊ（ｉ＝１，．．．，Ｌｇ）であるサブ行列Ｇｉｊは、（９）を用いて一意的に決定できる。この場合、Ｇ＝Ｈ−１である。
【００９４】
非符号化システムでは、（１０）に基づき、不偏推定に対して、ｇ番目のＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５によって伝送されたデータは次式により推定される。
【００９５】
【数２７】
2009527182.tif 000029
【００９６】
この推定に基づいて対応する伝送シンボルを決定するためにスライサを用いる。以下に説明するように、推定ｘｇ，ＺＦは、ＦＥＣ（forward error control）符号をソフトデコードする測定基準（metric）を計算（computing）するためにも用いられる。
【００９７】
線形フィルタ１１２において二つのフィルタステップ、即ち（８）及び（１１）に係るフィルタステップを用いる代わりに、線形フィルタ１１２は、次式に係るこれら二つのフィルタステップの組み合わせである一のフィルタステップにおいてｘｇ，ＺＦを生成してもよい。
【００９８】
【数２８】
2009527182.tif 000030
【００９９】
但し、
【０１００】
【数２９】
2009527182.tif 000031
【０１０１】
ＦＥＣ符号化システムでは、例えばビットストリーム１０７、１０８、１０９が畳み込みエンコードされる場合、各ＳＴＢＣ送信器群１０３、１０４、１０５から受信されたデータは、（１０）に基づいて独立に処理できる。
【０１０２】
【数３０】
2009527182.tif 000032
【０１０３】
の雑音分散は、
【０１０４】
【数３１】
2009527182.tif 000033
【０１０５】
であるので、ソフトデコードに用いられる最適測定基準は次式として与えられる。
【０１０６】
【数３２】
2009527182.tif 000034
【０１０７】
測定基準の算出における第２形式、即ち（１４）の右辺は、伝送シンボルの一定群に対して
【０１０８】
【数３３】
2009527182.tif 000035
【０１０９】
を要素ずつ容易に計算できるため、更に望ましい。従って、一の実施例では、この形式を測定基準の算出に用いる。
【０１１０】
この場合、次式として定義されるｘｇ，ＺＦ及びチャンネル規格化因子は、明確に算出される。
【０１１１】
【数３４】
2009527182.tif 000036
【０１１２】
（１４）に係る残りの必要な演算は、標準計算によって実行でき、その結果はソフト入力としてビタビデコーダに送ることができる。
【０１１３】
（１１）（ＺＦＩＳオプション１で示される）及び（１２）（ＺＦＩＳオプション２で示される）に係る検出は、制約Ａに基づいている。検出が制約Ｂに基づき、且つＧがＨの逆数（ＺＦＩＳオプション３で示される）として算出される場合、Ｈの行列反転が必要とされる。この場合、行列Ｈが効率的に反転されると、複雑さを減じることができる。
【０１１４】
Ｌｒ＝Ｌｇ＝３である特別な場合には、チャンネル行列Ｈは、９つのＡｌａｍｏｕｔｉ行列からなる６×６行列である。加算は、乗算よりも迅速に実行可能であり、ハードウェア実施を考慮すると、加算の実施に必要なシリコンエリア又はチップスペースは、乗算よりも少ない。従って、複雑さを考慮する際、乗算及び除算の数のみが考慮される。実数演算と複素演算の数は区別される。複雑さと必要なハードウェアに関して、各複素乗算（complex multiplication）は、実数乗算（real multiplication）の倍数、通常３又は４に対する倍数として表現することができる。
【０１１５】
以上のように導入されたＺＦＩＳアルゴリズムは、行列の加算、行列の乗算、及び行列の反転（逆数）を必要とする。Ａｌａｍｏｕｔｉ行列は、加算及び乗算に関して閉じているので、２つのＡｌａｍｏｕｔｉ行列に対してこれらの演算が実行される際に、結果として生じる行列の第１行のみが算出される必要がある。第２行は、符号変換及び／又は共役演算によって取得可能である。従って、２つの２×２Ａｌａｍｏｕｔｉ行列の乗算に対して、４つの複素乗算が必要とされる。
【０１１６】
（６）から、２×２Ａｌａｍｏｕｔｉ行列の行列反転は、行列要素の拡大縮小（スケーリング）及び並べ替えによって実行可能である。仮に、
【０１１７】
【数３５】
2009527182.tif 000037
【０１１８】
の場合、ａのノルムは次式によって与えられる。
【０１１９】
【数３６】
2009527182.tif 000038
【０１２０】
但し、下付き文字Ｒは各複素数の実数部を示し、Ｉは各複素数の虚数部を示す。従って、
【０１２１】
【数３７】
2009527182.tif 000039
【０１２２】
は４つの実数乗算を用いて計算できる。
【０１２３】
【数３８】
2009527182.tif 000040
【０１２４】
の逆数をとると、１つの実数除算が必要となる。
【０１２５】
【数３９】
2009527182.tif 000041
【０１２６】
を、行列
【０１２７】
【数４０】
2009527182.tif 000042
【０１２８】
の第１行における実数部及び虚数部と乗算し、逆行列の第１行を得るためには（上述のように、第２行は更なる乗算なしに計算できる）、４つの実数乗算が更に必要である。行列Ａの恒等行列との乗算については、ＡＩ＝ＩＡ＝Ａであるので、何の演算も必要とされない。
【０１２９】
チャンネル行列Ｈは、チャンネル訓練段階（channel training phase）において推定される。その後、受信器１０１は、フィルタリングされて送信データベクトルｘを再構築するデータベクトルｒを受信する。
【０１３０】
一の実施例では、検出方法は２段階、即ちプレ計算段階（ｒが受信又は処理される前）及びフィルタリング段階（ベクトルｒが処理されているとき）に分割される。
【０１３１】
プレ計算段階では、ρｇが（１５）に従って算出され、ベクトルｒが利用可能となるとすぐに（１１）又は（１２）に夫々従ってｘｇ，ＺＦの算出が可能である全ての計算が実行される。詳細には、プレ計算段階では、（チャンネルが推定され、行列Ｈが生成された後に）、以下のステップが実行される。即ち、
（ａ）行列Ｇ及び
【０１３２】
【数４１】
2009527182.tif 000043
【０１３３】
を算出する
（ｂ）行列
【０１３４】
【数４２】
2009527182.tif 000044
【０１３５】
を算出する
（ｃ）行列Ｇ'を算出する（これはＧ及び
【０１３６】
【数４３】
2009527182.tif 000045
【０１３７】
を必要とし、且つＺＦＩＳオプション２が用いられる際に実行されるのみである）
（ｄ）ρｇを（１５）に従って算出する
ＺＦＩＳオプション１は、ＺＦＩＳオプション１よりも少ないプレ計算を必要とするが、１ステップフィルタの代わりに２ステップフィルタを用いる。
【０１３８】
ＺＦＩＳオプション１の場合のフィルタリング段階では、次のステップが実行される。
（ａ１）
【０１３９】
【数４４】
2009527182.tif 000046
【０１４０】
を算出する
ＺＦＩＳオプション２の場合のフィルタリング段階では、次のステップが実行される。
（ａ２）ｘＺＦ＝Ｇ'ｒを算出する
Ｌｒ＝Ｌｇ＝３である例では、ＺＦＩＳフィルタ行列Ｇは以下の形を有する。
【０１４１】
【数４５】
2009527182.tif 000047
【０１４２】
但し、Ｇｇｇ＝Ｉ（ｇ＝１，２，３）であり、その他の２×２正方サブ行列は、（９）に従って次式により算出される。
【０１４３】
【数４６】
2009527182.tif 000048
【０１４４】
Ｇｉｊ（（１８）に係るｉ≠ｊ）の項は、２つの因数（平方因数に囲まれる）からなる。これらは、（１８）に記載される次数に係る左側の因数及び右側の因数で示される。Ｇｇｇ＝Ｉ（ｇ＝１，２，３）であるので、Ｇｇｇを算出する必要はない。
【０１４５】
全Ｇｉｊの右側因数は、先ず、表１の第２列に与えた行列を用いて算出できる。左側の因数は、続いて第２列及び第３列の行列を用いて算出できる。
【０１４６】
【表１】
2009527182.tif 000049
要求される複雑さ（９つのHiHj Hの項に対して）は：
【０１４７】
【数４７】
2009527182.tif 000050
【０１４８】
に対しては、９×４＝３６の複素乗算、
【０１４９】
【数４８】
2009527182.tif 000051
【０１５０】
に対しては、９×４＝３６の実数乗算。
【０１５１】
例えば、サブ行列Ｇ１２は次式に従って算出される。
【０１５２】
【数４９】
2009527182.tif 000052
【０１５３】
要求される複雑さ（６つのＧｉｊの項に対して、但しｉ≠ｊ）は：
（１９）の角括弧に記載された実数スカラー乗算に対しては６×４×４＝９６の実数乗算、
【０１５４】
【数５０】
2009527182.tif 000053
【０１５５】
に対しては、６×４＝２４の実数乗算、
【０１５６】
【数５１】
2009527182.tif 000054
【０１５７】
の逆数に対しては、６×１の実数除算、
行列乗算に対しては、６×４＝２４の複素乗算、
実数スカラー行列正規化に対しては、６×４＝２４の実数乗算。
【０１５８】
Ｌｒ＝Ｌｇ＝３である場合のステップ（ａ）における
【０１５９】
【数５２】
2009527182.tif 000055
【０１６０】
の算出、即ち、
ｇ≠ｋ（
【０１６１】
【数５３】
2009527182.tif 000056
【０１６２】
であるため）である
【０１６３】
【数５４】
2009527182.tif 000057
【０１６４】
の項の算出に対しては、６×４＝２４の実数乗算が必要とされる。
【０１６５】
これらの項は次式に従って結合される。
【０１６６】
【数５５】
2009527182.tif 000058
段階（ｂ）では、
【０１６７】
【数５６】
2009527182.tif 000059
【０１６８】
が算出される。例えば、Ｌｒ＝Ｌｇ＝３のときに、
【０１６９】
【数５７】
2009527182.tif 000060
【０１７０】
これは、３×２×４＝２４の複素乗算を必要とする（３つの
【０１７１】
【数５８】
2009527182.tif 000061
【０１７２】
の項に対して）。
【０１７３】
更にステップ（ｂ）では、行列
【０１７４】
【数５９】
2009527182.tif 000062
【０１７５】
及び値
【０１７６】
【数６０】
2009527182.tif 000063
【０１７７】
を算出する必要がある。Ｌｒ＝Ｌｇ＝３に対してこれは以下を必要とする。即ち、
３つの
【０１７８】
【数６１】
2009527182.tif 000064
【０１７９】
の項に対しては、３×４＝１２の実数乗算、
【０１８０】
【数６２】
2009527182.tif 000065
【０１８１】
の逆数に対しては、３×１＝３の実数除算、
３つのスカラー行列乗算に対しては、３×４＝１２の実数乗算。
【０１８２】
ステップ（ｃ）では、Ｌｒ＝Ｌｇ＝３の場合にＧ'が算出される。これは、
【０１８３】
【数６３】
2009527182.tif 000066
【０１８４】
これは、６×４＝２４の複素乗算を必要とする。
【０１８５】
上述のように、これはＺＦＩＳオプション１では行われない。
【０１８６】
ステップ（ｄ）では、（１５）が算出される。これは、Ｌｒ＝Ｌｇ＝３の場合に３つの実数乗算を必要とする。
【０１８７】
ＺＦＩＳオプション１に係るフィルタリングステップでは、Ｌｒ＝Ｌｇ＝３の場合に、
【０１８８】
【数６４】
2009527182.tif 000067
【０１８９】
に対して、３×８＋１８＝４２の複素乗算が必要とされる。Ｇｇｇ＝Ｉであるので、
【０１９０】
【数６５】
2009527182.tif 000068
【０１９１】
は簡略化されてよい。
【０１９２】
ＺＦＩＳオプション２に係るフィルタリングステップでは、Ｌｒ＝Ｌｇ＝３の場合に、ｘＺＦ＝Ｇ'ｒに対して、６×６＝３６の複素乗算が必要とされる。
【０１９３】
Ｌｒ＝Ｌｇ＝３に対するＺＦＩＳオプション１及び２の複雑さを、表２及び表３にまとめる。
【０１９４】
【表２】
2009527182.tif 000069
【０１９５】
【表３】
2009527182.tif 000070
ＺＦＩＳオプション３が用いられる一の実施例では、分断攻略法を用いる、１９６９年にストラッセン（Ｓｔｒａｓｓｅｎ）により発見された迅速な行列乗算法（［１］を参照）に従って、行列Ｈの反転が行われる。
【０１９６】
以下の構造
【０１９７】
【数６６】
2009527182.tif 000071
【０１９８】
但し、ａｉｊとｃｉｊはスカラー又は適当な次元のサブ行列でありうる、
を有する行列Ｈを反転するために、以下の計算が実行される：
R1=(a11)-1
R2=a21×R1
R３=R1×a12 
R4=a21×R3
R5=R4−a22 
R6=(R5)-1
c12=R3×R6
c21=R6×R2
R7=R3×c21
c11=R1−R7
c22=−R6
これは、（２５）に係る構造を有するいずれの次元の行列に対しても実行できる。しかしながら、上記の演算は連続的に実行されなければならない。
【０１９９】
例えば、Ｌｒ＝Ｌｇ＝３の場合に、チャンネル行列Ｈは、９つのサブ行列Ｈｉｊ（ｉ，ｊ＝１，２，３）からなる６×６行列であり、次式に従って構造（２５）のように分割されてよい。
【０２００】
【数６７】
2009527182.tif 000072
【０２０１】
より高い数のＬｒ及びＬｇに対しては、Ｈの右下のサブ行列、ａ２２、この例においては
【０２０２】
【数６８】
2009527182.tif 000073
【０２０３】
が、ＳＴＢＣ行列Ｈ１１が分配されないような可能な限り最大の次元（２の累乗）を有するようにＨを分配できる。
【０２０４】
必要であれば、より高い数のＬｒ及びＬｇに対しては、この分割は、ＳＴＢＣ行列Ｈ１１が分配されないことが確実な、可能な限り最大の次元（２の累乗）を有する一のサブ行列（例えばａ２２）が存在するように、再帰的に実行できる。そしてこのサブ行列は、それ自身分割可能であり、上記の反転スキームに従って反転される。
【０２０５】
Ｌｒ＝Ｌｇ＝３である例では、例えばＨの左上の２×２サブ行列を形成することによって、他の分割も可能である。式（２６）がこのＨの分割に適用される場合、これらの式により生成され且つ式（２６）に従って乗算された行列は、行列次元という点で不可能な乗算（例えば４×４行列と２×２行列）が実行されなくてもよいような正しい次元を有することが分かる。右下の４×４行列
【０２０６】
【数６９】
2009527182.tif 000074
【０２０７】
の反転は、式（２６）に従って実行されてもよい。Ｈｉｊ（ｉ，ｊ＝１，２，３）はＡｌａｍｏｕｔｉ構造を有する（また、これらは乗算、加算及び反転下で閉ざされている）ので、行列の第１行を計算すれば足りる。更に、２×２行列の逆行列の算出及び２×２行列の行列式の算出のための簡略化を用いることができる。
【０２０８】
Ｇ＝Ｈ−１の状態で、フィルタチャンネル行列
【０２０９】
【数７０】
2009527182.tif 000075
【０２１０】
は、恒等行列である。この場合、
【０２１１】
【数７１】
2009527182.tif 000076
【０２１２】
を計算する必要はない。
【０２１３】
Ｌｒ＝Ｌｇ＝３に対するＺＦＩＳオプション３の複雑さを表４にまとめる。これは、デコーダ（例えばビタビデコーダ）に対する式（１４）に係るチャンネル規定化因子及び推定値ｘＺＦ，ｇ（ｇ＝１，２，３）の生成のために必要な全ての計算結果を含む。
【０２１４】
【表４】
2009527182.tif 000077
ＺＦＩＳアルゴリズムはゼロフォーシング（ＺＦ）検出器の一般化である。最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ）検出器も、フィルタ部１１２によって用いることができる。この場合、フィルタ行列は次式によって与えられる。
【０２１５】
【数７２】
2009527182.tif 000078
【０２１６】
Ｇ＝Ｈ−１の場合と同様に、行列の反転（逆数）を算出する必要がある。
【０２１７】
【数７３】
2009527182.tif 000079
【０２１８】
もＡｌａｍｏｕｔｉサブ行列からなるので、低複雑度行列反転に対する上記に説明した方法も同様に用いることができる。
【０２１９】
以下に、Ａｌａｍｏｕｔｉ構造を有する２×２行列からなる６×６行列の反転について例を挙げる。反転すべき行列は、次式によって与えられる。
【０２２０】
【数７４】
2009527182.tif 000080
【０２２１】
目的は、次式を計算することである。
【０２２２】
【数７５】
2009527182.tif 000081
【０２２３】
Ｓ１＝｛ａ１，ｂ１、ｋ１｝及びＳ２＝｛ａ２，ｂ２、ｋ２｝で表わされる２つの行列
【０２２４】
【数７６】
2009527182.tif 000082
【０２２５】
を仮定すると、次の規則が用いられる。
【０２２６】
【数７７】
2009527182.tif 000083
【０２２７】
６×６行列反転に対する解決法は、先ず、
【０２２８】
【数７８】
2009527182.tif 000084
【０２２９】
に従って（２６）に対応する次の４×４行列に行列反転を行うことによって得られる。
【０２３０】
【数７９】
2009527182.tif 000085
【０２３１】
そして、式（２６）は、２回目には最終的な解を次式に従って算出するように反復して用いられる。
【０２３２】
【数８０】
2009527182.tif 000086
【０２３３】
除算は、行列が表記法｛ａ１，ｂ１，ｋ１｝から
【０２３４】
【数８１】
2009527182.tif 000087
【０２３５】
へ最終形態に回復される際にのみ要求される。以上の全ての演算は、２×２行列に対して行われる。
【０２３６】
逆数の計算は、ニュートン・ラプソン法を用いて実行できる。これは、関数ｆのゼロ（ｆ（ｘ）＝０であるｘの値）を取得する方法に基づいている。ゼロｘ［ｊ］の推測、即ち間数のゼロの近似は、次式によって反復的に強化される。
【０２３７】
ｘ［ｊ＋１］＝ｘ［ｊ］−ｆ（ｘ［ｊ］）／ｆ'（ｘ［ｊ］）        (35)
但し、ｆ'（ｘ［ｊ］はｘ［ｊ］において評価される。
【０２３８】
これは、値ｋの反転（逆数）を計算するために１／ｋにおいてゼロを有する関数ｆ（Ｒ）＝１／Ｒ−ｋに適用できる。反復式は、この場合、次式によって与えられる。
【０２３９】
Ｒ［ｊ＋１］＝Ｒ［ｊ］（２−Ｒ［ｊ］ｋ）        (36)
但し、Ｒ［０］は、初期推測、即ち初期近似である。反復式は、ＲＩＳＣ状アーキテクチャを用いて計算するために、次式として書き換えることができる。
【０２４０】
Ｒ［ｊ＋１］＝Ｒ［ｊ］＋Ｒ［ｊ］−（Ｒ［ｊ］ｋ）Ｒ［ｊ］        (37)
二次収束を達成でき、初期推測が良好であるほど、収束はより早い。異なる範囲のｋ値に対して初期推測は複数用いることができる。
【０２４１】
この手続き（procedure）の最後には一つの分割で足りるため、ハードウェア実施は容易になる。これは、手続きの過程で現れる値の範囲も広げる。数値シミュレーションは、幾つかの中間結果のビット幅が２０ビットを超えると示している。従って、一の実施例では、中間データは動的に縮小される（scaled）。
【０２４２】
以下に、上記の反転工程を実行するために可能なハードウェアアーキテクチャについて、図２を参照して説明する。
【０２４３】
図２は、本発明の一の実施例に係るプロセッサ要素２００を示す。
【０２４４】
プロセッサ要素２００は、入力及び出力を格納するデュアルポートメモリ２０１と、２つのワード（word）を乗算する２つのハードウェア乗算器２０２と、加算／減算を行う２つの加算／減算部２０３と、第１縮小（スケール）部２０４、第２縮小（スケール）部２０５、及び第３縮小（スケール）部２０６を備える動的縮小（スケール）部と、中間結果を格納する複数のパイプラインレジスタと、データフローを導く複数のマルチプレクサ２０８と、複数の初期推測選択部２０９とを備える。
【０２４５】
メモリ２０１は、デュアルポートメモリであり、同じアドレスに格納されたデータは、２つの出力ポートデ同時にアクセス可能である。従って、同じ２つの複素数に関する演算（乗算、加算、減算）は、１つの複素数に関する演算（絶対値の決定、二乗）と同様に可能である。メモリは、例えば８０ＭＨｚで動作される。ここで読出サイクルと書込サイクルが交互に起こる（よって、夫々４０ＭＨｚでクロックされる）。
【０２４６】
図２においてＲＭＵＸ０、ＩＭＵＸ０、ＲＭＵＸ１、ＩＭＵＸ１で示されるマルチプレクサは、メモリ２０１に格納された複素数の実数部と虚数部を乗算器２０２に送る。これらは、各組み合わせ（即ち第１複素数の実数部×第２複素数の実数部、第１複素数の実数部×第２複素数の虚数部、第１複素数の虚数部×第２複素数の虚数部、第１複素数の虚数部×第２複素数の実数部）が乗算器２０１を用いて乗算可能であるように制御できる。従って、２つの複素数を乗算する必要がある場合、要求された４つの乗算を行うためには、２つの乗算器２０１及び２つのクロックサイクルがあれば足りる。
【０２４７】
上記に説明したようなニュートン・ラプソン法に基づく反転方法は、逆数の算出に用いられる。第１反復が開始される際、図２においてＩＮＩＴで示された信号は１に設定される。次の反復では、先の反復の結果が次の反復の推測として用いられるので、信号ＩＮＩＴは０に設定される。
【０２４８】
２つの独立した乗算器２０１が存在するので、２つの数の逆数は、反復ニュートン・ラプソン法を用いて同時に算出できる。これにより、ハードウェア資源を効率的に用いることができる。
【０２４９】
処理（プロセッサ）要素２００は、例えばＯＦＤＭシステムの各サブキャリアに用いられ、例えば一般的な４８サブキャリアの場合に４８の処理（プロセッサ）要素２００がパラレルに用いられる。処理（プロセッサ）要素は、ＲＩＳＣ状アーキテクチャを有し、５つの基底行列演算及び逆数の算出に最適化される。これは、同じ処理（プロセッサ）要素２００によって一より多いサブキャリアの処理を可能にするために、又は待ち時間を低くするために、高速で（例えばＡＳＩＣにおいて）実施可能である。スケーリングは、処理中の数値アンダーフロー又はオーバーフローの危険性を減少させる。
【０２５０】
以下に、本発明の一の実施例に係る検出用処理フローについて説明する。
【０２５１】
図３は、本発明の一の実施例に係るフロー図３００を示す。
【０２５２】
ステップ３０１では、通信チャンネルの特徴を表現する複数の成分からなる第１行列が決定される。これは、チャンネル行列Ｈ自身であってよく、又は他の行列、例えばＭＭＳＥフィルタにおいて用いる行列
【０２５３】
【数８２】
2009527182.tif 000088
【０２５４】
であってもよい。
【０２５５】
第１行列は、以下のステップにより反転される。ステップ３０２では、第１行列は、少なくとも４つのサブ行列にサブ分割される。例えば、行列は式（２５）に従って記載される。
【０２５６】
ステップ３０３では、４つのサブ行列のうちの第１サブ行列が反転される。式（２６）を用いる例では、第１サブ行列はａ１１であり、これを反転するとＲ１が得られる。
【０２５７】
ステップ３０４では、第２行列（（２６）を用いる例ではＲ４）は、４つのサブ行列のうちの第２サブ行列（（２６）を用いる例ではａ１２）を、反転された第１行列及び４つのサブ行列のうちの第３サブ行列（（２６）を用いる例ではａ１２）と乗算して生成される。
【０２５８】
ステップ３０５では、第２行列と、４つのサブ行列のうちの第４サブ行列（（２６）を用いる例ではａ２２）との差分行列（（２６）を用いる例ではＲ５）が決定される。
【０２５９】
ステップ３０６では、差分行列が反転される（その結果は、（２６）を用いる例ではＲ６であろう）。
【０２６０】
ステップ３０７では、反転された行列は、反転された差分行列に基づいて計算され、データ信号は反転された第１行列を用いて処理される。反転された第１行列は、例えばフィルタ行列の一部として用いられる。或いは、フィルタ行列は、受信したデータ信号をフィルタリングする、反転された第１行列から生成される。
【図面の簡単な説明】
【０２６１】
【図１】本発明の一の実施例に係る通信システムを示す図である。
【図２】本発明の一の実施例に係るプロセッサ要素を示す図である。
【図３】本発明の一の実施例に係るフロー図である。
【符号の説明】
【０２６２】
１００  通信システム
１０１  送信器
１０２  受信器
１０３  第１ＳＴＢＣ送信器群
１０４  第２ＳＴＢＣ送信器群
１０５  第３ＳＴＢＣ送信器群
１０６  送信アンテナ
１０７  第１データストリーム
１０８  第２データストリーム
１０９  第３データストリーム
１１０  データ
１１１  受信アンテナ
１１２  フィルタ部
１１３  第１ＯＦＤＭデコーダ
１１４  第２ＯＦＤＭデコーダ
１１５  第３ＯＦＤＭデコーダ
１１６  第１受信ビットストリーム
１１７  第１受信ビットストリーム
１１８  第３受信ビットストリーム
【図１】
2009527182.tif 000089
【図２】
2009527182.tif 000090
【図３】
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【国際調査報告】
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