(57)【要約】  受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む信号ベクトルを決定する方法であって、信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付け、通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されるチャネル行列のＱＲ分解を行うステップと、拡張されたチャネル行列のＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行するステップであって、各ステップでは、信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合が決定され、各ステップにおいて、その集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少ないステップと、複数の決定ステップの最後のステップで決定された可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを信号ベクトルとして選択するステップとを含む方法が提供される。【選択図】  図２
2009535971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む信号ベクトルを決定する方法であって、
前記信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付け、前記通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されるチャネル行列のＱＲ分解を行うステップと、
前記拡張されたチャネル行列の前記ＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行するステップであって、各ステップでは、前記信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合が決定され、各ステップにおいて、前記集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少ないステップと、
前記複数の決定ステップの最後のステップで決定された前記可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを前記信号ベクトルとして選択するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記信号ベクトルが、送信機によって送信されたものであり、前記最大数が、前記送信機によって送信可能であるすべての信号ベクトルの数よりも少ない請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記信号ベクトルのそれぞれの成分ごとに、可能性のあるいくつかの成分値が、前記送信機によって送信可能であり、前記所定の最大数が、前記可能性のある成分値の数よりも前記信号ベクトルの成分数の累乗だけ少ない請求項２に記載の方法。
【請求項４】
１つのステップで決定された可能性のあるサブベクトルの集合中のすべてのサブベクトルが、同じ次元を有する請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
実行される決定ステップの数が、前記信号ベクトルの成分の数である請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記信号ベクトルが、前記拡張されたチャネル行列に基づくＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを用いて決定される請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ＭＭＳＥフィルタリング行列を使用して前記受信された信号ベクトルをプレフィルタリングするステップをさらに含む請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記サブベクトルの集合が、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して前記プレフィルタリングされた受信ベクトルに基づいて決定される請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記信号ベクトルの最小平均二乗推定値を決定するステップと、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して前記最小平均二乗推定値に基づいて前記信号ベクトルを決定するステップとをさらに含む請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の決定ステップの最初のステップで、前記信号ベクトルの第１の成分に関する可能性のあるシンボルの集合が決定される請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記最初の決定ステップ以外の各決定ステップで、前のステップでの前記サブベクトルの集合に基づいて前記サブベクトルの集合が決定される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記最初のステップ以外の各ステップで、前記サブベクトルの集合の前記サブベクトルの次元が、前記前のステップで決定された前記サブベクトルの集合の前記サブベクトルの次元よりも１だけ大きい請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記最初のステップ以外の各ステップで、前記サブベクトルの集合の各サブベクトルは、前記前のステップで決定された前記サブベクトルの集合のサブベクトルが、前記前のステップでの前記サブベクトルが可能性のあるシンボルを含まない前記信号ベクトルの成分ごとに可能性のある１つのシンボルによって拡張されたサブベクトルである請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記サブベクトルがステップごとに拡張される際に従う前記信号ベクトルの前記成分の順序が、ＱＲ分解の行列Ｒ、前記拡張されたチャネル行列の列ノルム又は行ノルムに基づき、或いはＶ−ＢＬＡＳＴ順序付けに基づく請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記信号ベクトルが、複数の送信アンテナを使用して送信され、複数の受信アンテナによって受信される請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記チャネル行列の各成分が、前記送信アンテナの１つから前記受信アンテナの１つへのチャネル利得を特徴付ける請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む信号ベクトルを決定するシステムであって、
前記信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付け、前記通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されるチャネル行列のＱＲ分解を行うように適合された分解回路と、
前記拡張されたチャネル行列の前記ＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行するように適合された決定回路であって、各ステップでは、前記信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合が決定され、各ステップにおいて、前記集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少ない決定回路と、
前記複数の決定ステップの最後のステップで決定された前記可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを前記信号ベクトルとして選択するように適合された選択回路とを備えるシステム。
【請求項１８】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む信号ベクトルを決定する方法であって、
前記信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付け、前記通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されるチャネル行列のＱＲ分解を行うステップと、
前記拡張されたチャネル行列の前記ＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行するステップであって、各ステップでは、前記信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合が決定され、各ステップにおいて、前記集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少ないステップと、
前記複数の決定ステップの最後のステップで決定された前記可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを前記信号ベクトルとして選択するステップとを含む方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム要素。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２００６年５月４日に出願された米国特許仮出願第６０／７９７５０９号の利益を主張するものであり、その内容全体が、参照により本明細書に組み込まれている。
【発明の分野】
【０００２】
本発明は、信号ベクトルを決定する方法及びシステムに関する。
【発明の背景】
【０００３】
多入力及び多出力（ＭＩＭＯ）システムは、多重送信及び受信アンテナの使用がシステム容量を劇的に増大させるという事実により次世代の通信システムの有望な候補としてますます関心を呼んでいる。最適な最高確率（ＭＬ）の検出は指数関数的な複雑さを伴い、したがって実際の使用には適していないため、通常は準最適な検出アルゴリズムが使用される。しかし、一例として、複雑性が低い無効化プラス消去アルゴリズム（下記［１］を参照）は、著しいダイバーシティ損失及び電力損失をこうむる。
【０００４】
複雑性は低いが最高確率の検出の性能に近いアルゴリズムの研究に多大な労力が費やされており、中でも球内復号（下記［２］〜［８］を参照）、及びいわゆるＭアルゴリズム（ＱＲＤ−Ｍ）と組み合わせたＱＲ分解（ＱＲＤ）下記［９］は、最も魅力あるアルゴリズムである。双方のアルゴリズムとも、木探索をベースにしたアルゴリズムであり、そのうちの球内復号は深さ優先探索であり、ＱＲＤ−Ｍは幅優先探索である。球内復号は、超球面内にある候補のみを探索することによって複雑性を低減し、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムは、各ステップで最小の累積メトリック値を有する候補のみを保存することによって複雑性を低減する。平均すれば、球内復号はＱＲＤ−Ｍアルゴリズムよりも複雑性が低いが、その最悪の場合の複雑性は大幅に高い。
【０００５】
本発明の目的は、従来の検出方法と比較して性能が向上した検出方法を提供することである。
【発明の概要】
【０００６】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む信号ベクトルを決定する方法であって、信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付け、通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されるチャネル行列のＱＲ分解を行うステップと、拡張されたチャネル行列のＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行するステップであって、各ステップでは、信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合（セット：set）が決定され、各ステップにおいて、その集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少ないステップと、複数の決定ステップの最後のステップで決定された可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを信号ベクトルとして選択するステップとを含む方法が提供される。
【０００７】
他の実施形態では、信号ベクトルを決定する方法によるシステム及びコンピュータプログラム製品が提供される。
【０００８】
以降では、図面を参照して本発明の例示的な実施形態について説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態による通信システムを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による流れ図である。
【詳細な説明】
【００１０】
例示として、一実施形態では、検出のためにＱＲＤ−Ｍアルゴリズムが実行されるが、このアルゴリズムは、ゼロフォーシングに基づくものではなく、信号ベクトルのＭＭＳＥ（最小平均二乗誤差）に基づいている。ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの最高確立に近い性能を保持することができる一方で、全体的な複雑性は、従来のＱＲＤ−Ｍと比較して５０％低減させることができる。ＭＭＳＥ推定値に基づくＱＲＤ−Ｍの方法は、ＭＭＳＥフィルタリング原理に基づくプレフィルタリングされたＱＲＤ−Ｍアルゴリズムとみなすこともできる。
【００１１】
信号ベクトルを決定する方法というコンテキストで記載される実施形態は、システム及びコンピュータプログラム製品に対しても同様に有効である。
【００１２】
決定される信号ベクトルは、例えば送信機によって送信され、その最大数は、送信機により送信可能な全信号ベクトル数よりも少ない。信号ベクトルは、複数の送信機によって、例えばマルチユーザＭＩＭＯに基づいて、又はＣＤＭＡに基づいて送信することもできる。
【００１３】
これは、可能性のあるサブベクトルが決定プロセスですべて考慮されるわけではないことを意味しており、その結果、複雑性が低減される。サブベクトルが最高確率検索に基づいて決定される場合、このことは、その探索が網羅的ではないことを意味している。
【００１４】
例えば、信号ベクトルのそれぞれの成分ごとに、可能性のあるいくつかの成分値を送信機によって送信することができ、予め規定された最大数は、可能性のある成分値の数よりも信号ベクトルの成分数の累乗だけ少なくてもよい。
【００１５】
一実施形態では、１つのステップで決定された可能性のあるサブベクトルの集合中のすべてのサブベクトルが、同じ次元を有している。しかし、これは必ずしも必要ではなく、サブベクトルどうしは、異なる次元を有していてもよい。実行される決定ステップの数は、信号ベクトルの成分の数でよい。
【００１６】
一実施形態では、信号ベクトルは、拡張されたチャネル行列に基づくＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して決定される。
【００１７】
この方法はさらに、ＭＭＳＥフィルタリング行列を使用して、受信された信号ベクトルをプレフィルタリングするステップを含むことができる。次いで、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して、プレフィルタリングされた受信ベクトルに基づいてサブベクトルの集合を決定することができる。
【００１８】
前述のように、一実施形態では、信号ベクトルの最小平均二乗誤差の推定値が決定され、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して最小平均二乗推定値に基づいて信号ベクトルが決定される。
【００１９】
例えば、複数の決定ステップの最初のステップで、信号ベクトルの第１の成分に関する可能性のあるシンボルの集合が決定される。さらに、最初のステップ以外の各決定ステップで、前のステップでのサブベクトルの集合に基づいてサブベクトルの集合を決定することができる。
【００２０】
一実施形態では、最初のステップ以外の各ステップで、サブベクトルの集合のサブベクトルの次元は、前のステップで決定されたサブベクトルの集合のサブベクトルの次元よりも１だけ大きい。
【００２１】
一実施形態では、最初のステップ以外の各ステップで、サブベクトルの集合の各サブベクトルは、前のステップで決定されたサブベクトルの集合のサブベクトルが、前のステップでのサブベクトルが可能性のあるシンボルを含まない信号ベクトルの成分ごとに可能性のある１つのシンボルによって拡張されたサブベクトルである。
【００２２】
一実施形態では、サブベクトルがステップごとに拡張される際に従う信号ベクトルの成分の順序は、ＱＲ分解の行列Ｒ、拡張されたチャネル行列の列ノルム又は行ノルムに基づき、或いはフィルタリング後の信号対ノイズ比に基づく。
【００２３】
信号ベクトルは、例えば複数の送信アンテナを使用して送信され、例えば複数の受信アンテナによって受信される。チャネル行列の各成分は、送信アンテナの１つから受信アンテナの１つへのチャネル利得を特徴付けることができる。
【００２４】
本発明の実施形態で、例えば受信機で使用される回路は、それぞれの機能向けに設計されたハードウエア回路とすることもでき、或いはそれぞれの機能向けにプログラムされたプロセッサなどのプログラマブルユニットとすることもできる。
【００２５】
図１は、本発明の実施形態による通信システム１００を示している。
【００２６】
通信システム１００は、送信機１０１と受信機１０２とを有している。送信機１０１は、複数の送信アンテナ１０３を備え、各送信アンテナ１０３は、それぞれの送信ユニット１０４に結合されている。
【００２７】
各送信ユニット１０４には、信号ベクトル
【数１】
2009535971.tif 000003
の成分が提供され、ここでのＮｔは、送信アンテナ１０３の数である。各送信ユニット１０４は、それぞれのアンテナ１０３を使用して信号ベクトルｓのそれぞれの成分を送信し、それによって全体としては、信号ベクトルｓが送信される。送信された信号ベクトルは、複数の受信アンテナ１０５により送信器１０２によって受信され、各受信アンテナ１０５は、受信された信号ベクトル
【数２】
2009535971.tif 000004
の形態で通信チャネル１０８を介してそれぞれの受信ユニット１０６に結合されている（Ｔは、転置を示している）。Ｎｒは、受信アンテナ１０５の数を示しており、Ｎｔ≦Ｎｒである。
【００２８】
Ｎｒ及びＮｔは、両方とも１を超えるものと仮定されているため、通信システム１００は、ＭＩＭＯ（多入力多出力）システム、例えばＮｔ＝Ｎｒ＝４又は８の状態でシステムの帯域幅が２０ＭＨｚで５ＧＨｚの中心周波数で動作するＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重化）システムである。変調は、例えばＱＰＳＫ（４相位相変調）又は１６ＱＡＭ（直交振幅変調）によって行われる。送信機１０１は、送信されるデータを（例えば３ＧＰＰによって）ターボ符号化するための回路を備えることもでき、またビットインタリーバを備えることもできる。変調用にグレーマッピングを使用することができる。受信機１０２は、それぞれの逆動作、例えば逆ビットインターリーブ及びターボ復号を実行する。
【００２９】
各受信アンテナ１０５は、受信された信号ベクトルｒの１つの成分を受信し、それぞれの成分は、アンテナに結合された受信ユニット１０６によって出力され、検出器１０７に送られる。
【００３０】
通信チャネル１０８は、準静的な平坦フェージングチャネルであると仮定されている。送信アンテナ１０３と受信アンテナ１０５との間の通信チャネル１０８の送信特性は、複素チャネル行列Ｈによってモデリング可能である。Ｈの成分Ｈｊ、ｉは、ｉ番目の送信アンテナ１０３からｊ番目の受信アンテナ１０５への経路利得を特徴付ける。チャネル行列Ｈは、例えば信号ベクトルｓを送信する前に実行されるチャネル推定によって受信機１０２に知られているものと仮定する。
【００３１】
受信された信号ベクトルｒは、
ｒ＝Ｈ・ｓ＋η            （１）
で表すことができる。ただし
【数３】
2009535971.tif 000005
は、そのｊ番目の成分が、ｊ番目の受信アンテナでの分散がＮｏである付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）を表すベクトルである。
【００３２】
通信システム１００は、例えばＶ−ＢＬＡＳＴアーキテクチャによって形成することができる。
【００３３】
信号ベクトルｓは、送信機１０１内でＮｔのサブストリームへと逆多重化される単一のデータストリームから生成される。各サブストリームは、シンボルへと符号化され、サブストリームの１つのシンボルは、信号ベクトルｓの１つの成分に対応する。
【００３４】
検出器１０７は、当初送信された信号ベクトルｓの推定値である推定された信号ベクトル
【数４】
2009535971.tif 000006
を生成するために、受信された信号ベクトルｒを使用する。
【００３５】
以降では、推定された信号ベクトル
【数５】
2009535971.tif 000007
を決定するために検出器１０７によって使用可能であるいくつかの検出方法について記載する。
【００３６】
推定値
【数６】
2009535971.tif 000008
は、
【数７】
2009535971.tif 000009
により与えられる最高確率の検出の解として決定することができ、ここでのΩは、変調サイズを表し、即ちすべてのｉについてＳｉ∈Ωである。
【００３７】
最高確率の検出によって、
【数８】
2009535971.tif 000010
のための｜Ω｜Ｎｔの候補のベクトルにわたって網羅的な探索が実行される。したがって、複雑性は高い。
【００３８】
Ｈ＝ＱＲになるようにＨにＱＲ分解を適用し（ここでのＱは、直交行列であり、Ｒは、Ｒｉ、ｊ、ｊ≧ｉがその非ゼロ要素であり、Ｒｉ、ｉがそれぞれのｉごとの正の実数である上三角行列である）、Ｎｒ≧Ｎｔであると仮定すると、方程式（２）を下記のように再定式化することができる。
【００３９】
【数９】
2009535971.tif 000011
ただし、ｙ＝ＱＨｒであり、
【数１０】
2009535971.tif 000012
はゼロフォーシング解であり、†はそれぞれの行列の擬似逆行列を表している。第２項は、送信された信号ベクトルｓから独立しており、したがって最小化プロセスでは無視できることがわかる。
【００４０】
極めて高い複雑性をもたらすことがある網羅的探索は、検出のために球内復号を使用することによって避けることができる。
【００４１】
球内復号器は、推定値
【数１１】
2009535971.tif 000013
用の候補ベクトル、即ち下記の式を満たすベクトルｓとして、半径ｄを有する超球内にあるポイントのみを吟味する。
【数１２】
2009535971.tif 000014
【００４２】
どのポイントｓが超球内にあるかを見分けるために、ますます厳密な必要条件が、各ステップにおいて球の検出に適用される。例えば最初のステップでは、
【数１３】
2009535971.tif 000015
を用いて、超球内のベクトルの成分
【数１４】
2009535971.tif 000016
が割り出され、第２のステップでは、
【数１５】
2009535971.tif 000017
を用いて、所与の
【数１６】
2009535971.tif 000018
での成分
【数１７】
2009535971.tif 000019
が割り出される。このように進行することで、下記の［５］及び［７］に示されているように、最終的にすべてのポイントを見つけることができる。
【００４３】
球内復号によって、Ｎｔ次元の共同探索は、後続の段階が前のすべての段階と相関された状態で、Ｎｔ一次元探索に縮小され、これは、基本的に深さ優先の木探索である。超球内の１つのポイントが見つかると、半径は、即座に新たなより小さい値に縮小され、探索プロセスは、最高確率推定値が発見されるまで再び実行される。
【００４４】
球内復号の複雑性は、初期半径ｄの選択によって大きく左右される。大きすぎるｄが選択されると、多すぎるポイントが見つかり、小さすぎると、ポイントは見つからず、半径を増大させなければならず、探索を繰り返さなければならない。下記の［７］で指摘されているように、ｄの値を得るために下記の規則を用いることができる。
【数１８】
2009535971.tif 000020
ここでのＥ｛・｝は、期待動作を表す。したがってｄは、ｄ２＝ＫＮＯＮｒに基づいて選択することができ、ここでのＫ≧１は、スケーリング係数である。試行錯誤によって、良好なＫを見つけることができる。
【００４５】
球内復号器は、指定された超球内にポイントが見つからない場合に半径が増大されればＭＬ性能を達成することが保証されているが（即ち、最適な最高確率の解を見つけることが保証されているが）、複雑性が高まるという犠牲を伴う。ＭＬ性能を損なわずに複雑性を低減させるために、下記のようないくつかの順序付け方式を適用することができる。
【００４６】
分岐メトリックに基づく順序付け：球内復号器の欠点の１つは、その複雑性が初期半径の選択に大きく作用されることである。下記の［４］で提案されている順序付け方式は、複雑性を低減させるだけでなく、複雑性が初期半径によって影響されにくくもする。この新規のアルゴリズムは常に、最小の分岐メトリックを有するコンステレーションポイントから探索を開始し、例えば、最初のステップでは、
【数１９】
2009535971.tif 000021
を最小化するｓＮｔが最初に選択され、第２のステップでは、所与のｓＮｔで
【数２０】
2009535971.tif 000022
を最小化するｓＮｔ−１が最初に選択される、といった具合である。チャネルの条件付けが良好になされていれば、このアルゴリズムによって見つかる最初のポイントは、最高確率推定値である可能性が高くなる。したがって、見込まれる複雑性を大幅に低減させることができる。
【００４７】
Ｒに基づく順序付け：各ステップで指定の球内にあるポイント数を減らすために、ひいては複雑性を低減させるために、Ｒの対角要素を最大化することができる。例えば、最初のステップでは、
【数２１】
2009535971.tif 000023
を用いて、すべてのｓＮｔを見つける。ｄが一定である場合、ＲＮｔ、Ｎｔが大きいほど、見つかるｓＮｔは少なくなる。複雑性の節減は木探索の上位レベルでより重要であるため、ｊ＞ｉである場合、Ｒｉ、ｉよりもＲｊ、ｊを最大化することの方が重要である。したがって、ｊ＝１からｊ＝Ｎｔの場合に、Ｒｊ、ｊに最小から最大まで辞書式順序付け（ダイアグラム順序付け）がなされれば、より多くの複雑性の節減を期待することができる。複雑性をさらに低減するために、この順序付けを分岐メトリックに基づく順序付けと組み合わせることができる。
【００４８】
Ｈに基づく順序付け：球内復号の探索プロセスは、干渉除去を含んでいる。干渉除去に基づく検出方法では、最強の信号を最初に検出することで、より信頼性の高い結果が得られ、より良好な性能が得られる。したがって、Ｖ−ＢＬＡＳＴ検出で以前用いられたすべての順序付け方式、即ち、Ｈの列ノルムに基づく順序付け（Ｈノルム順序付け）、Ｈ†の行ノルムに基づく順序付け（Ｈｉｎｖ順序付け）、及びＶ−ＢＬＡＳＴ順序付けを球内復号に直接適用することができる（下記［１］を参照）。この順序付けを、分岐メトリックに基づく順序付けと組み合わせることもできる。
【００４９】
一実施形態では、検出器１０７は、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムによって
【数２２】
2009535971.tif 000024
を決定する（下記［９］を参照）。ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムは、方程式（３）のメトリックを最小化するために、各ステップで最小の累積メトリックを有するＭの分岐だけを保存する。これは、
【数２３】
2009535971.tif 000025
向けのＭの候補ベクトルのみに関して、（それまでに決定された）成分が、下記のステップで考慮されることを意味する。これは、各ステップの後（即ち、可能性のあるさらなる成分
【数２４】
2009535971.tif 000026
を決定する各ステップの後）、Ｍのベクトルのみが
【数２５】
2009535971.tif 000027
のサブベクトルとして保存されることを意味する。
【００５０】
例えば、最初のステップでは、可能性のあるΩのｓＮｔから最小の
【数２６】
2009535971.tif 000028
を有するＭだけが保存される。第２のステップでは、ｓＮｔ−１及びｓＮｔのＭΩの組合せ（最初のステップからのＳＮｔ−１のＭの保存された可能性とＳＮｔのΩの可能性との積）から最小の累積メトリック
【数２７】
2009535971.tif 000029
を有するＭだけが保存される、といった具合である。最後のステップでは、最小の全体的メトリックを有するｓが、最高確率推定値として選択される。この最高確率は、網羅的探索によって見つかる最適な確率でないことがある。したがってＱＲＤ−Ｍアルゴリズムは、本質的に準最適な検出手段であり、Ｍ＝ΩＮｔである場合のみ、網羅的な最高確率探索になる。Ｍ＝１である場合は、本質的に干渉除去を含むゼロフォーシング検出である。
【００５１】
球内復号と比較したＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの利点は、Ｍが一定であればその複雑性も一定であるということである。球内復号にとって、最良の場合と最悪の場合の複雑性は、大幅に異なる可能性がある。しかし、見込まれる全体的な複雑性は、それでもＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの複雑性よりも低い可能性がある。
【００５２】
分岐メトリックに基づく順序付けを除く球内復号のための上記の順序付けは、システムの性能を高めるために検出用にＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを用いる場合に使用することもできる。Ｈの列ノルムに基づく順序付けは、例えば下記の［９］に記載されている標準的なＱＲＤ−Ｍアルゴリズムに適用される。
【００５３】
球内復号の場合、ほとんどの通信システムの見込まれる複雑性は、Ｏ（Ｎｔ３）である（下記［５］を参照）。探索されるノードの数を複雑性の指標として利用してもよく、より正確には、（３）に基づいて実行される実際の乗算の数を利用してもよい。１つのポイントが球内にあるか否かをテストする複雑性は無視できると想定してもよい。さらに、チャネル行列での操作も複雑性の計算では無視できるものとみなしてもよい。Ｒｊ、ｉは、ｊ＝ｉである場合は実数であり、ｊ≠ｉである場合は複素数であることに留意されたい。
【００５４】
符号化されたシステムの場合、動作ＳＮＲは、例えば７ｄＢと設定される。ＳＮＲが増加すると、典型的には複雑性が低下する。分岐メトリックに基づく順序付け（下記［４］を参照）は、複雑性に最も著しい影響を及ぼし、初期半径には影響されなくなることがシミュレーションからわかる。一方、メトリックを考慮に入れない順序付けの場合は、半径が増大すると、複雑性は増大する。Ｈノルム順序付け及びＤｉａｇＲ順序付けは、初期半径が適切に選択されていれば、複雑性をやや低減させる上で役立つことができる。
【００５５】
初期半径が大きすぎる場合は、それらの複雑性は、順序付けがなされない場合よりもいっそう高くなる。ＤｉａｇＲに基づく順序付けでは常に、Ｈノルムに基づく順序付けよりも複雑性が低くなる。順序付けメトリックアルゴリズムの平均的な複雑性は、ＤｉａｇＲ又はＨノルム順序付けと組み合わせれば、約２５％低減される。
【００５６】
例えば動作ＳＮＲを１５ｄＢに設定して１６ＱＡＭ変調された４×４システムの場合、探索されたノードの平均数及び実行された実際の乗算の平均数のそれぞれによって、広範囲の初期半径についてＨノルム順序付け及びＤｉａｇＲ順序付けは、順序付けがなされない場合よりも複雑性が低くなることがわかる。例えば８×８システムの場合、寸法が増大すると、複雑性の低減は、順序付けが適用された場合よりも顕著になることがある。
【００５７】
順序付けがなされない場合、分岐メトリックの順序付けを行った場合、及び分岐メトリックの順序付けを行った場合の球内復号どうしの最大の複雑性は、実際の場合には大きく異なることがある。
【００５８】
表１及び２には、それぞれＱＰＳＫ及び１６ＱＡＭ変調された４×４システムで最高確率を達成できる方式間における複雑性の比較に関する研究の要約が記載されている。球内復号の場合、Ｈノルム順序付けと組み合わせたメトリック順序付けが基準として用いられるが、それは、この順序付けが、ＤｉａｇＲ順序付けとは異なり、過度の複雑性をもたらさないためである。ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの場合、ＭＬ性能を達成するために、ＱＰＳＫ用にはＭ＝４が用いられ、１６ＱＡＭ用にはＭ＝１６が用いられる。この比較は、硬判定ＭＬの場合のみであることに留意されたい。
【表１】
2009535971.tif 000030
【表２】
2009535971.tif 000031
【００５９】
球内復号は、常に最低の平均複雑性を有し、球内復号の複雑性は、ＱＲＤ−Ｍ及び真のＭＬ検出とは異なり、変調サイズによる影響をそれほど受けないため、球内復号の利点は、１６ＱＡＭ変調の場合に、より明白であるということが、表１及び２からわかる。球内復号の問題点は、最悪の場合の複雑性が平均の複雑性よりも大幅に高いことである。この問題点を軽減する１つの方法は、複雑性の上限を単に制限することである。ポイントが見つからない場合は、ゼロフォーシングの解がＭＬ推定値であるものとみなされる。しかし、これはシステムの劣化をもたらす。
【００６０】
前述のＱＲＤ−Ｍアルゴリズムは、ゼロフォーシングの解に基づく分岐メトリック値の計算であるとみなすことができる。ゼロフォーシングアルゴリズムは、特にチャネル行列（ひいてはＱＲ分解における対応する上三角行列）が悪条件にある場合には、ノイズが増大しやすいため、一実施形態では、擬似逆行列ＭＭＳＥ（最小平均二乗誤差）アルゴリズムに基づくＱＲＤ−Ｍアルゴリズムが、検出に使用される。一実施形態では、これは、ＭＭＳＥ  ＶＡＬＡＳＴ無効化及び消去検出用に下記［１０］でＨａｓｓｉｂｉにより提案されている擬似逆行列ＭＭＳＥアルゴリズムの応用である。
【００６１】
ＭＭＳＥは、不良チャネルの影響に対処するにはゼロフォーシングアルゴリズムよりも優れているため、最悪の分岐の性能は、この方法を用いることによって改善されると見込むことができる。したがって、同レベルのＢＥＲ性能を達成するために分岐数を減らすことができる。
【００６２】
上記のように、信号モデルは
ｒ＝Ｈ・ｓ＋η            （６）
で表される。
【００６３】
標準的なＭＭＳＥフィルタリング行列は、
ＷＨ＝ＨＨ（ＨＨＨ＋ＮＯＩ）−１＝（ＨＨＨ＋ＮＯＩ）−１ＨＨ
として表記することができる。
【００６４】
チャネル行列は、ノイズに関する分散情報を利用して
【数２８】
2009535971.tif 000032
として拡張され、ここでのＩは、Ｎｔ×Ｎｔの単位行列である。さらに、
【数２９】
2009535971.tif 000033
（ここでのＯは、Ｎｔ×１のゼロ列ベクトルである）とすると、
【数３０】
2009535971.tif 000034
となる。すると、ＭＬ検出の問題を
【数３１】
2009535971.tif 000035
として表記することができる。ここでは、
【数３２】
2009535971.tif 000036
とした場合の
【数３３】
2009535971.tif 000037
は、Ｒの成分を表し、
【数３４】
2009535971.tif 000038
は、ＭＭＳＥ推定値である。探索プロセスは、探索プロセスに関与するもう１つの項Ｎｏ‖ｓ‖２が存在することを除いて、球内復号又はＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの場合と同様に行うことができる。例えばＱＰＳＫの場合、この項は定数であり、探索プロセスでは無視することができる。
【００６５】
Ｍ＝４とし、Ｈノルム順序付けを伴う擬似逆行列ＭＭＳＥに基づくＱＲＤ−Ｍは、Ｍ＝８とし、Ｖ−ＢＬＡＳＴ順序付けを伴う従来のゼロフォーシングに基づくＱＲＤ−Ｍと同様の性能を達成できることが、シミュレーションからわかる。Ｖ−ＢＬＡＳＴ順序付けが適用される場合、その性能は、ほぼＭＬの性能に到達し、ゼロフォーシングに基づくものよりも約１０ｄＢだけ性能が優れている。
【００６６】
プレフィルタリングされたＱＲＤ−Ｍ検出方式は、直交周波数及び符号分割多重（ＯＦＣＤＭ）ＭＩＭＯシステムに適用することができる（下記［１１］を参照）。
【００６７】
プレフィルタリングされたＱＲＤ−Ｍ検出方式、即ちＭＭＳＥ推定に基づくＱＲＤ−Ｍ検出方法は、図１に示されているようなＭＩＭＯシステム、例えばＯＦＣＤＭ（直交周波数及び符号分割）ＭＩＭＯシステムに適用することができるが、ＧＳＴＢＣ（群別空間−時間ブロック符号化）ＧＳＴＢＣシステム、例えばＧＳＴＢＣ−ＯＦＤＭシステム又はＧＳＴＢＣ  ＯＦＣＤＭシステムの受信機によって使用することもできる（［１２］を参照）。
【００６８】
記載のプレフィルタリングされたＱＲＤ−Ｍ検出方式は、マルチユーザ符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）システムの基地局での検出に使用することもできる。この場合、対応する信号モデルを、
ｒ＝Ｒ ｄ＋η            （８）
として表記することができる。この場合、ｒ＝（ｒ１、ｒ２、．．．、ｒＫ）Ｔであり、ｒｊは、ｊ番目の拡張符号に整合するフィルタ出力を表し、Ｒは、実際に使用しているＫのユーザの相関行列を表し、ｄは、送信された信号ベクトルを表し、ηは、符号列フィルタリングされたＡＷＧＮノイズを表している。フィルタリングされたノイズは、ユーザの拡張符号が直交符号でない場合には、もはやＡＷＧＮではない。
【００６９】
様々なユーザにとってのチャネル利得及びマルチパス効果は、すべて相関行列Ｒに組み込まれる。
【００７０】
以降では、図２を参照して本発明の一実施形態による検出方法について説明する。
【００７１】
図２は、本発明の一実施形態による流れ図を示している。
【００７２】
２０１では、信号ベクトルが、例えばＭＩＭＯシステムの受信機によって受信される。
【００７３】
信号ベクトルが受信された際に経由したチャネルは、チャネル行列によって特徴付けることができるものと想定される。
【００７４】
２０２では、チャネル行列が、通信チャネルのノイズに関する分散情報によって拡張される。例えば、上で用いられた表記を使用すれば、行列Ｇは、
【数３５】
2009535971.tif 000039
に従ってチャネル行列Ｈから生成され、この場合、前述のように、ＮＯは、通信チャネルでのノイズの分散を表す。
【００７５】
２０３では、拡張されたチャネル行列のＱＲ分解が実行される。
【００７６】
２０４では、拡張されたチャネル行列のＱＲ分解を用いて複数の決定ステップが実行され、各ステップでは、信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合（セット）が決定され、各ステップにおいて、その集合中の可能性のあるサブベクトルの数は、所定の最大数よりも少ない。最後の決定ステップの後、その最後の決定ステップで決定された可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルが、信号ベクトルとして選択される。
【００７７】
それらの複数の決定ステップは、例えばＱＲＤ−Ｍアルゴリズムによって実行される。
【００７８】
チャネルの特徴が急速に変化しない場合には、同じ拡張されたチャネル行列及び同じＱＲ分解を用いて複数の信号ベクトルを決定することができる。
【００７９】
さらに、計算上の複雑性を低減させるために、ＭＭＳＥに基づくＱＲＤ−Ｍ方式を下記［１１］に記載の適応型トレリス拡張方式と組み合わせることもできる。
【００８０】
本明細書では、下記の公刊物が参照されている。
[1] P.W. Wolniansky, G.J. Foschini, G.D.Golden and R.A. Valenzuela, "V-BLAST: An architecture for realizing veryhigh data rates over the rich-scattering wireless channel," in IEEEISSSE-98, (Pisa, Italy), pp.295-300, Sept.1998.
[2] E. Viterbo and J. Boutros, "AUniversal Lattice Decoder for Fading Channels," IEEE Trans. Inform.Theory, Vol.45, no.5, pp.1639-1642, July 1999.
[3] Oussama Damen, Ammar Chkeif andJean-Claude Belfiore, "Lattice Code Decoder for Space Time Codes,"IEEE Commun. Lett., vol.4, no.5, pp.161-163, May 2000.
[4] Albert M. Chan and Inkyu Lee, "ANew Reduced-Complexity Sphere Decoder for Multiple Antenna Systems," IEEEInternational Conference on Communications, vol.1, pp.460-464, May 2002.
[5] Babak Hassibi and Haris Vikalo,"On the expected complexity of integer least-squares problems," IEEEInternational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol.2,pp.1497-1500, 2002.
[6] Erik Agrell, Thomas Eriksson, AlexanderVardy and Kenneth Zeger, "Cloest Point Search in Lattices," IEEETrans. Inform. Theory, vol.48, no.8, pp.2201-2214, Aug. 2002.
[7] Bertrand M. Hochwald, Stephan tenBrink, "Achieving Near-Capacity on a Multiple-Antenna Channel," IEEETrans. Commun., vol.51, no.3, pp.389-399, March 2003.
[8] Mohamed Oussama Damen, Hesham El Gamaland Giuseppe Caire, "On Maximum-Likelihood Detection and the Search forthe Closest Lattice Point," IEEE Trans. Inform. Theory, vol.49, no.10,pp.2389-2402, Oct. 2003.
[9] Kyeong Jin Kim and Ronald A. Iltis,"Joint Detection and Channel Estimation Algorithms for QSCDMA Signals OverTime-Varying Channels," IEEE Trans. Commun. , vol.50, no.5, pp.845-855,May 2002.
[10] Babak Hassibi, "An EfficientSquare-Root Algorithm for BLAST," IEEE International Conference onAcoustics, Speech and Signal Processing, vol.2, pp.737-740, June 2000.
[11] Kenichi Higuchi, Hiroyuki Kawai,Noriyuki Maeda, and Mamoru Sawahashi, "Adaptive Selection of SurvivingSymbol Replica Candidates Based on Maximum Reliability in QRM-MLD for OFCDMMIMO Multiplexing," in Global Telecoomunications Conference,. vol.4,pp.2480-2486, 2004.
[12] Sumei Sun, Yan Wu, Yuan Li, and T. T.Tjhung, "A novel iterative receiver for coded MIMO-OFDM systems," inIEEE International Conference on Communications, vol.4, pp.2473-2477, 2004.
【図１】
2009535971.tif 000040
【図２】
2009535971.tif 000041
【手続補正書】
【提出日】平成20年4月2日(2008.4.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む、送信機によって送信された信号ベクトルを決定する方法であって、
前記信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付けるチャネル行列のＱＲ分解を行う段階であって、前記チャネル行列は、前記通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されている、段階と、
前記拡張されたチャネル行列の前記ＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行する段階であって、
各決定ステップでは、前記信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合は、各決定ステップにおいて、前記集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少なくなるように決定され、
１つの可能性のあるサブベクトルは、前記送信機によって送信された可能性がある信号ベクトルのサブベクトルであり、
最初の決定ステップ以外の各決定ステップでは、前記サブベクトルの集合の各サブベクトルは、前の決定ステップで決定されたサブベクトルの集合のサブベクトルであって、前記前の決定ステップでは、可能性のあるシンボルを含まないサブベクトルを有する信号ベクトルの１つの成分に関する１つの可能性のあるシンボルによって拡張されたサブベクトルである、段階と、
前記複数の決定ステップの最後のステップで決定された前記可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを前記信号ベクトルとして選択する段階と
を含む方法。
【請求項２】
前記信号ベクトルが、送信機によって送信されたものであり、前記最大数が、前記送信機によって送信可能であるすべての信号ベクトルの数よりも少ない、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記信号ベクトルのそれぞれの成分ごとに、可能性のあるいくつかの成分値が、前記送信機によって送信可能であり、前記所定の最大数が、前記可能性のある成分値の数よりも前記信号ベクトルの成分数の累乗だけ少ない、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
１つの前記決定ステップで決定された可能性のあるサブベクトルの集合中のすべてのサブベクトルが、同じ次元を有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
実行される前記決定ステップの数が、前記信号ベクトルの成分の数である、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記信号ベクトルが、前記拡張されたチャネル行列に基づくＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを用いて決定される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ＭＭＳＥフィルタリング行列を使用して前記受信された信号ベクトルをプレフィルタリングするステップをさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記サブベクトルの集合が、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して前記プレフィルタリングされた受信ベクトルに基づいて決定される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記信号ベクトルの最小平均二乗推定値を決定する段階と、
ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムを使用して前記最小平均二乗推定値に基づいて前記信号ベクトルを決定する段階と
をさらに含む請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の決定ステップの最初のステップで、前記信号ベクトルの第１の成分に関する可能性のあるシンボルの集合が決定される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記サブベクトルがステップごとに拡張される際に従う前記信号ベクトルの前記成分の順序が、ＱＲ分解の行列Ｒ、前記拡張されたチャネル行列の列ノルム又は行ノルムに基づき、或いはＶ−ＢＬＡＳＴ順序付けに基づく、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記信号ベクトルが、複数の送信アンテナを使用して送信され、複数の受信アンテナによって受信される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記チャネル行列の各成分が、前記送信アンテナの１つから前記受信アンテナの１つへのチャネル利得を特徴付ける、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む、送信機によって送信された信号ベクトルを決定するシステムであって、
前記信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付けるチャネル行列のＱＲ分解を行うように構成された分解回路であって、前記チャネル行列は、前記通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されている、分解回路と、
前記拡張されたチャネル行列の前記ＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行するように構成された決定回路であって、
各決定ステップでは、前記信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合は、各決定ステップにおいて、前記集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少なくなるように決定され、
１つの可能性のあるサブベクトルは、前記送信機によって送信された可能性がある信号ベクトルのサブベクトルであり、
最初の決定ステップ以外の各決定ステップでは、前記サブベクトルの集合の各サブベクトルは、前の決定ステップで決定されたサブベクトルの集合のサブベクトルであって、前記前の決定ステップでは、可能性のあるシンボルを含まないサブベクトルを有する信号ベクトルの１つの成分に関する１つの可能性のあるシンボルによって拡張されたサブベクトルである、決定回路と、
前記複数の決定ステップの最後のステップで決定された前記可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを前記信号ベクトルとして選択するように構成された選択回路と
を備えるシステム。
【請求項１５】
受信された信号ベクトルから、複数の成分を含む、送信機によって送信された信号ベクトルを決定する方法であって、
前記信号ベクトルが受信された際に経由した通信チャネルを特徴付けるチャネル行列のＱＲ分解を行う段階であって、前記チャネル行列は、前記通信チャネル上でのノイズに関する分散情報によって拡張されている、段階と、
前記拡張されたチャネル行列の前記ＱＲ分解を用いて複数の決定ステップを実行する段階であって、
各決定ステップでは、前記信号ベクトルの可能性のあるサブベクトルの集合が決定され、
各決定ステップにおいて、前記集合中の可能性のあるサブベクトルの数が所定の最大数よりも少なくされ、
１つの可能性のあるサブベクトルは、前記送信機によって送信された可能性がある信号ベクトルのサブベクトルであり、
最初の決定ステップ以外の各決定ステップでは、前記サブベクトルの集合の各サブベクトルは、前の決定ステップで決定されたサブベクトルの集合のサブベクトルであって、前記前の決定ステップでは、可能性のあるシンボルを含まないサブベクトルを有する信号ベクトルの１つの成分に関する１つの可能性のあるシンボルによって拡張されたサブベクトルである、段階と、
前記複数の決定ステップの最後のステップで決定された前記可能性のあるサブベクトルの集合のうちの１つのベクトルを前記信号ベクトルとして選択する段階と
を含む方法を、コンピュータに実行させるコンピュータプログラム要素。
【国際調査報告】
2009535971.tif 000042
2009535971.tif 000043