(57)【要約】【課題】符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）通信システムにおけるマルチユーザ検出手法利用の通信信号データ検出のための近似コレスキー係数の算出を機器の複雑化を伴うことなくできるようにし、受信システムの複雑化および製造コスト上昇を緩和する。【解決手段】無線通信システムにおいてデータの検出が要求される。複数の通信信号（ｒ）を受信する。受信したそれら通信信号（ｒ）のデータ（ｄ）の推算のための解を、逆行列化を要する線型系（３４）を用いてモデル化する。近似コレスキー係数の複数の列または行（ＡおよびＢ）を算定する。算定ずみの列相互間の差または行相互間の差を算定する。算定した差が閾値以下である場合は、それ以降の列または行は、その前に算定ずみの列または行によって算定する。受信した通信信号（ｒ）のデータ（ｄ）を近似コレスキー係数を用いて推算する。
2005526463.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信システムにおいてデータを検出する方法であって、
複数の通信信号を受信する過程と、
逆行列化を要する線型系を用いて前記受信した通信信号のデータを推算する解をモデル化する過程と、
近似コレスキー係数の複数の列または複数の行を算定する過程と、
前記算定した複数の列または複数の行の列相互間または行相互間の差を算定する過程と、
前記算定した差が閾値よりも小さい場合に、後続の列または行を、前に算定ずみの列または行の反復により算定する過程と、
前記近似コレスキー係数を用いて前記受信した通信信号の前記データを推算する過程と
を含む方法。
【請求項２】
多数の前記前に算出ずみの列または行が上限値を超えた場合に、それら前に検出ずみの列または行を反復する過程をさらに含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記線型系を、最小二乗平均誤差手法によりモデル化する請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記線型系を、零強制手法によりモデル化する請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記近似コレスキー係数が下側三角形である請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記近似コレスキー係数が複数個のＫ×Ｋ個のブロック（Ｋは前記受信した信号の数）を含む請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記近似コレスキー係数を列で算定する請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記ブロックの列が長さＬブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記ブロックの列が長さ２Ｌブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項７記載の方法。
【請求項１０】
前記比較が前記列または行の正規化した複数のブロック相互間の誤差を算定することを含む請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記比較が、新たに算定した列または行の第１の算定ずみのブロックと前に算定ずみの列または行の対応のブロックとの間の比較を、前記新たに算定した列または行の後続のブロックの算定の前に行う請求項１記載の方法。
【請求項１２】
ユーザ装置であって、
複数の通信信号を受信する手段と、
逆行列化を要する線型系を用いて前記受信した通信信号のデータを推算する手段と、
近似コレスキー係数の複数の列または複数の行を算定する手段と、
前記算定した複数の列または複数の行の列相互間または行相互間の差を算定する手段と、
前記算定した差が閾値よりも小さい場合に、後続の列または行を、前に算定ずみの列または行の反復により算定する手段と、
前記近似コレスキー係数を用いて前記受信した通信信号の前記データを推算する手段と
を含むユーザ装置。
【請求項１３】
多数の前記前に算出ずみの列または行が上限値を超えた場合に、それら前に検出ずみの列または行を反復する手段をさらに含む請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項１４】
前記線型系を、最小二乗平均誤差手法によりモデル化する請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項１５】
前記線型系を、零強制手法によりモデル化する請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項１６】
前記近似コレスキー係数が下側三角形である請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項１７】
前記近似コレスキー係数が複数個のＫ×Ｋ個のブロック（Ｋは前記受信した信号の数）を含む請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項１８】
前記近似コレスキー係数を列で算定する請求項１７記載のユーザ装置。
【請求項１９】
前記ブロックの列が長さＬブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項１８記載のユーザ装置。
【請求項２０】
前記ブロックの列が長さ２Ｌブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項１８記載のユーザ装置。
【請求項２１】
前記比較が前記列または行の正規化した複数のブロック相互間の誤差を算定することを含む請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項２２】
前記比較が、新たに算定した列または行の第１の算定ずみのブロックと前に算定ずみの列または行の対応のブロックとの間の比較を、前記新たに算定した列または行の後続のブロックの算定の前に行う請求項１２記載のユーザ装置。
【請求項２３】
ユーザ装置であって、
複数の通信信号を受信するアンテナと、
逆行列化を要する線型系を用いて前記受信した通信信号のデータを推算し、近似コレスキー係数の複数の列または複数の行を算定し、前記算定した複数の列または複数の行の列相互間または行相互間の差を算定し、前記算定した差が閾値よりも小さい場合に後続の列または行を前に算定ずみの列または行の反復により算定し、前記近似コレスキー係数を用いて前記受信した通信信号の前記データを推算するデータ推算装置と
を含むユーザ装置。
【請求項２４】
多数の前記前に算出ずみの列または行が上限値を超えた場合に、それら前に検出ずみの列または行を反復する手段をさらに含む請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項２５】
前記線型系を、最小二乗平均誤差手法によりモデル化する請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項２６】
前記線型系を、零強制手法によりモデル化する請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項２７】
前記近似コレスキー係数が下側三角形である請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項２８】
前記近似コレスキー係数が複数個のＫ×Ｋ個のブロック（Ｋは前記受信した信号の数）を含む請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項２９】
前記近似コレスキー係数を列で算定する請求項２８記載のユーザ装置。
【請求項３０】
前記ブロックの列が長さＬブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項２９記載のユーザ装置。
【請求項３１】
前記ブロックの列が長さ２Ｌブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項２９記載のユーザ装置。
【請求項３２】
前記比較が前記列または行の正規化した複数のブロック相互間の誤差を算定することを含む請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項３３】
前記比較が、新たに算定した列または行の第１の算定ずみのブロックと前に算定ずみの列または行の対応のブロックとの間の比較を、前記新たに算定した列または行の後続のブロックの算定の前に行う請求項２３記載のユーザ装置。
【請求項３４】
基地局であって、
複数の通信信号を受信する手段と、
逆行列化を要する線型系を用いて前記受信した通信信号のデータを推算する手段と、
近似コレスキー係数の複数の列または複数の行を算定する手段と、
前記算定した複数の列または複数の行の列相互間または行相互間の差を算定する手段と、
前記算定した差が閾値よりも小さい場合に、後続の列または行を、前に算定ずみの列または行の反復により算定する手段と、
前記近似コレスキー係数を用いて前記受信した通信信号の前記データを推算する手段と
を含む基地局。
【請求項３５】
多数の前記前に算出ずみの列または行が上限値を超えた場合に、それら前に検出ずみの列または行を反復する手段をさらに含む請求項３４記載の基地局。
【請求項３６】
前記線型系を、最小二乗平均誤差手法によりモデル化する請求項３４記載の基地局。
【請求項３７】
前記線型系を、零強制手法によりモデル化する請求項３４記載の基地局。
【請求項３８】
前記近似コレスキー係数が下側三角形である請求項３４記載の基地局。
【請求項３９】
前記近似コレスキー係数が複数個のＫ×Ｋ個のブロック（Ｋは前記受信した信号の数）を含む請求項３４記載の基地局。
【請求項４０】
前記近似コレスキー係数を列で算定する請求項３９記載の基地局。
【請求項４１】
前記ブロックの列が長さＬブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項４０記載の基地局。
【請求項４２】
前記ブロックの列が長さ２Ｌブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項４０記載の基地局。
【請求項４３】
前記比較が前記列または行の正規化した複数のブロック相互間の誤差を算定することを含む請求項３４記載の基地局。
【請求項４４】
前記比較が、新たに算定した列または行の第１の算定ずみのブロックと前に算定ずみの列または行の対応のブロックとの間の比較を、前記新たに算定した列または行の後続のブロックの算定の前に行う請求項３４記載の基地局。
【請求項４５】
基地局であって、
複数の通信信号を受信するアンテナと、
逆行列化を要する線型系を用いて前記受信した通信信号のデータを推算し、近似コレスキー係数の複数の列または複数の行を算定し、前記算定した複数の列または複数の行の列相互間または行相互間の差を算定し、前記算定した差が閾値よりも小さい場合に後続の列または行を前に算定ずみの列または行の反復により算定し、前記近似コレスキー係数を用いて前記受信した通信信号の前記データを推算するデータ推算装置と
を含む基地局。
【請求項４６】
多数の前記前に算出ずみの列または行が上限値を超えた場合に、それら前に検出ずみの列または行を反復する手段をさらに含む請求項４５記載の基地局。
【請求項４７】
前記線型系を、最小二乗平均誤差手法によりモデル化する請求項４５記載の基地局。
【請求項４８】
前記線型系を、零強制手法によりモデル化する請求項４５記載の基地局。
【請求項４９】
前記近似コレスキー係数が下側三角形である請求項４５記載の基地局。
【請求項５０】
前記近似コレスキー係数が複数個のＫ×Ｋ個のブロック（Ｋは前記受信した信号の数）を含む請求項４５記載の基地局。
【請求項５１】
前記近似コレスキー係数を列で算定する請求項５０記載の基地局。
【請求項５２】
前記ブロックの列が長さＬブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項５１記載の基地局。
【請求項５３】
前記ブロックの列が長さ２Ｌブロック（Ｌはシンボル間干渉の生ずる長さの最大値）である請求項５１記載の基地局。
【請求項５４】
前記比較が前記列または行の正規化した複数のブロック相互間の誤差を算定することを含む請求項４５記載の基地局。
【請求項５５】
前記比較が、新たに算定した列または行の第１の算定ずみのブロックと前に算定ずみの列または行の対応のブロックとの間の比較を、前記新たに算定した列または行の後続のブロックの算定の前に行う請求項４５記載の基地局。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、概括的には、線型系の解法に関する。より詳細にいうと、この発明は線型系の解を得るためのエルミート行列、ブロック帯行列、およびブロックToeplitz行列の逆行列化に近似コレスキー近似計算を用いることに関する。
【背景技術】
【０００２】
符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）通信システムでは、複数の通信信号を共用の周波数スペクトラム経由で同時並行的に送ることができる。
【０００３】
この共用周波数スペクトラムをより効率よく利用するために、そのスペクトラムを所定数、例えば１５個の時間スロットからそれぞれ成る複数のフレームに分割したＣＤＭＡ通信システムもある。この種のシステムはハイブリッドＣＤＭＡ／時分割多元接続（ＴＤＭＡ）通信システムと呼ばれる。アップリンク通信信号とダウンリンク通信信号とを特定の時間スロットに限定したこの種のシステムが時分割複信（ＴＤＤ）システムである。
【０００４】
共用スペクトラムで送信された複数の通信信号の受信には二つの手法があり、その一つは単一ユーザ検出（ＳＵＤ）であり、もう一つはマルチユーザ検出（ＭＵＤ）である。ＳＵＤは受信信号全部が同一のチャネル応答を経てきた場合に用いる。この状態は、通信信号全部を基地局から送信したダウンリンクで、または特定の時点での送信を一つのユーザに限定したアップリンクで通常は生ずる。これらの場合は、送信された複数の通信信号全部が同一のチャネル応答を経ることとなる。この共通のチャネル応答を補償するために、受信信号すべてをチャネル等化段に加えてその等化段を通過させる。等化操作にかけたあと各通信信号のデータをその通信信号固有の符号を用いて回復する。
【０００５】
単一ユーザデータ検出動作は通常は式１，すなわち、
〔式１〕    ｒ＝Ｈｓ＋ｎ
でモデル化される。ここでｒは受信ベクトルであり、Ｈはユーザ全部についてのチャネル応答行列であり、ｎは雑音ベクトルであり、ｓは式２，すなわち、
〔式２〕    ｓ＝Ｃｄ
で表される拡散ずみのデータシンボルである。Ｃはユーザの通信信号全部の拡散符号であり、ｄはデータベクトルである。
【０００６】
式１の解法は通常は二つあり、その一つは最小二乗誤差（ＬＳＥ）解法であり、もう一つは最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ）解法である。式３，すなわち、
〔式３〕    ｓ＝（ＨＨＨ）−１ＨＨｒ
はＬＳＥ解法である。ここで（・）Ｈは複素共役転置（エルミート）演算である。式４，すなわち、
〔式４〕    ｓ＝（ＨＨＨ＋σ２Ｉ）−１ＨＨｒ
はＭＭＳＥ解法である。σ２は雑音分散であり、Ｉは単位行列である。
【０００７】
ｓについて解を求めたあと、データベクトルｄは式５，すなわち、
〔式５〕    ｄ＝Ｃ−１ｓ
により逆拡散をかけて算定される。
【０００８】
マルチユーザ検出では、通信信号全部のデータを一緒に算定する。マルチユーザ検出は、複数の通信信号が互いに異なる、または共通のチャネル応答を経てきた場合に用いることができる。マルチユーザ検出器は、通信信号全部のデータの推算に、既知または算定ずみの複数通信信号の符号と算定ずみのチャネル応答とを用いる。
【０００９】
マルチユーザ検出動作は通常は式６，すなわち
〔式６〕    ｒ＝Ａｄ＋ｎ
でモデル化される。ここで、Ａはシステム応答行列、すなわちチャネル応答行列Ｈおよび符号行列Ｃの畳込みである。
【００１０】
この式６には通常二つの解法があり、その一つは零強制（ＺＦ）解法であり、もう一つは最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ）解法である。式７，すなわち、
〔式７〕    ｄ＝（ＡＨＡ）−１ＡＨｒ
はＺＦ解法を表す。式８，すなわち
〔式８〕    ｄ＝（ＡＨＡ＋σ２Ｉ）−１ＡＨｒ
はＭＭＳＥ解法を表す。
【００１１】
ＳＵＤの場合の式３および式４の強制解法、または式７および式８の強制解法は高度の複雑さを伴う。その複雑さを軽減する手法の一つがコレスキー分解である。このコレスキー分解を、線型の式９および式１０，すなわち、
〔式９〕    ｐ＝（Ｒ）−１ｘ
〔式１０〕  ｘ＝ｏＨｑ
に関連づけて説明する。ＺＦ解法の場合は、ＲはｏＨｏであり、ＭＭＳＥ解法の場合は、ＲはｏＨｏ＋σ２Ｉである。
【００１２】
逆行列の形成は複雑な演算である。この複雑さを軽減するために、行列Ｒがエルミートブロック帯行列およびブロックToeplitz行列である場合は、コレスキー係数Ｇを用いる。Ｇおよびその共役の転置値ＧＨが上側および下側三角行列である。コレスキー係数Ｇは式１１，すなわち、
〔式１１〕  ＧＧＨ＝Ｒ
で表される。
【００１３】
コレスキー係数Ｇを算定したのち、後退代入を行って式１２，すなわち、
〔式１２〕  ｙ＝ＧＨｑ
によりｙを算定する。
【００１４】
ｐを算定するには、式１３，すなわち、
〔式１３〕  ｘ＝ｙＧ
により前向き代入を行う。
【００１５】
ＳＵＤの場合は、式９および式１０においてｐがｒになり、ｑがｓになる。ＺＦ解法の場合は、ＲはＨＨＨであり、ｏＨはＨＨである。ＭＭＳＥ解法の場合は、ＲはＨＨＨ＋σ２Ｉであり、ｏＨはＨＨである。
【００１６】
ＭＵＤの場合は、式９および式１０においてｐがｒになり、ｑがｄになる。ＺＦ解法の場合は、ＲはＡＨＡであり、ｏＨはＡＨである。ＭＭＳＥ解法の場合は、ｏＨｏはＡＨＡ＋σ２Ｉであり、ｏＨはＡＨである。
【００１７】
コレスキー分解に基づく線型系解法は複雑さを軽減するが、コレスキー係数Ｇの算定はかなりの複雑さを伴う。このコレスキー係数算定の複雑さを軽減するために近似コレスキー係数
2005526463.tif 000003
を用いる。この係数
2005526463.tif 000004
の算定のためにこれまで採られてきた手法は、
2005526463.tif 000005
の列または行の算定とそれら列または行の反復を行って
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行列を形成する手法であった。行列
2005526463.tif 000007
の近似計算は、データ検出プロセスに誤差を導入する。この誤差のために受信機の性能が許容不可能なレベルまで低下することがあり得る。
【００１８】
【非特許文献１】Y. Pigeonnat "Alternative Solutionsfor Joint Detection in TD/CDMA Multiple Access Scheme for UMTS"0-7803-5599-7/99, 1999 IEEE
【非特許文献２】Boariu et al"The Colesky-Iterative Detector : A New Multiuser Detector for Synchronous CDMA Systems," IEEECommunication Letter, March 2000, Vol.4, No.3
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
したがって、コレスキー係数の算定に代替の手法を得ることが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
無線通信システムにおいて、データの検出を行う必要がある。複数の通信信号を受信する。それら受信した通信信号のデータの推算のための解法を、逆行列化を要する線型系を用いてモデル化する。近似コレスキー係数の複数の列または複数の行を算定する。それら算定した複数の列または複数の行の列相互間または行相互間の差を算定する。算定した差が閾値以下である場合は、それ以降の列および行は前に算定ずみの列および行により算定する。上記受信した通信信号のデータをこの近似コレスキー係数を用いて推算する。
【発明の効果】
【００２１】
ＣＤＭＡ通信システム用受信装置の機器構成の複雑化を軽減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
この発明の好ましい実施例は、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ／ＣＤＭＡ、周波数分割複信／ＣＤＭＡ通信システムなどのあらゆる種類のＣＤＭＡ通信システムだけではなく、それ以外の種類の通信システムで用いることができる。コレスキー係数の算定は、多様な用途向けの線型系において逆行列化を行うのに用いることができる。
【００２３】
図１は近似コレスキー係数を用いた通信システムの実施例を示す。図１には送信機２０および受信機２２が示してある。送信機２０はユーザ装置に搭載したものでもよく、また複数送信回路２０を基地局に配置することもできる。受信機２２は、ユーザ装置、基地局、またはこれらの両方に配置できる。
【００２４】
受信機２２に送信すべきデータシンボルは、送信機２０に備えられた変調拡散装置２４で処理される。この変調拡散装置２４は、データを符号、すなわちそのデータを搬送する通信信号に割り当てられた符号で拡散する。それら通信信号は送信機２０のアンテナ２６またはアンテナアレーから放射され無線インタフェース２８経由で伝送される。
【００２５】
受信機２２では、通信信号を他の送信機からの通信信号とともにアンテナ３０またはアンテナアレーにより受信する。受信した信号はサンプリング装置３２により、チップ速度またはその倍数の速度でサンプリングし、受信ベクトルｒを生ずる。受信信号ｒをチャネル推算装置３６により処理して、上記受信した通信信号についてのチャネルインパルス応答Ｈを推算する。チャネル推算装置３６は、インパルス応答の推算に、上記受信した通信信号の中のトレーニング系列、パイロット信号またはこれら以外の技法を用いることができる。近似コレスキー係数を用いるＳＵＤまたはＭＵＤなどのデータ検出装置３４は、上記受信した通信信号の符号およびインパルス応答推算値を用いて、拡散ずみのデータのソフトシンボルｄを推算する。
【００２６】
ＳＵＤを用いたデータ検出器の場合は、受信ベクトルｒおよびチャネル応答行列Ｈ（ＭＭＳＥ解法の場合は雑音分散σ２も）により近似コレスキー係数を用いて拡散ずみのデータｓを算定する。拡散ずみのデータベクトルｓは、ユーザ符号Ｃを用いて逆拡散する。ＭＵＤを用いたデータ検出器３４の場合は、受信ベクトルｒおよびシステム応答行列Ａ（ＭＭＳＥ解法の場合は雑音分散σ２も）により近似コレスキー係数を用いて拡散ずみデータｄを算定する。システム応答行列Ａはチャネル応答Ｈおよびユーザ符号Ｃを用いて算定する。
【００２７】
データ検出器３４は、図２に示したとおり、近似コレスキー係数を用いてデータを推算する。近似コレスキー係数は上側三角行列または下側三角行列である。次の説明は、下側三角Ｇ係数の中のブロック列を反復して近似コレスキー係数を算出する一つの実施例を対象とする。しかし、下側三角行列の中の行を反復する場合にも、上側三角行列の中の列または行を反復する場合にも、上と同じ手法を用いることができる。
【００２８】
図３は、下側三角行列であって列の反復により形成した近似コレスキー係数を図解する。このコレスキー係数行列は大きさＫ×Ｋのブロックを有する。ここで、Ｋは処理中のユーザ通信信号の数である。この行列のブロック列の各々は、Ｌまたは２Ｌなどの所定の長さを有する。ここで、Ｌはシンボル間干渉（ＩＳＩ）により相互に影響し合うシンボルの数である。好ましくは、各ブロック列の長さを２Ｌブロックとする。この長さは、シミュレーションによると、フェーディングチャネルに起因する低下を無視できる程度にする長さである。
【００２９】
この係数算定は左端の列から始めるのが好ましい（ステップ３８）。列のブロックの各々を好ましくは上側ブロックから下側ブロックの順に算定する。第１列の算定のあと、次の列のブロックの算定を好ましくは上から下の順に算定する。図示のとおり、次の列は行列の中で１ブロックだけ下側にある。左端ブロック列のエントリーと次の列のエントリーとを閾値テストの場合と同様に比較する（ステップ４０）。二つの列の比較の結果、両者の差が閾値以下である場合は、残余の列は、一つ前に形成された列を反復し下側に１ブロックだけ下げることによって形成する（ステップ４４）。上記比較の結果、上記両者間の差が閾値よりも大きい場合は、次の列を算出する（ステップ４６および４０）。最後に算出した列をその一つ前に算出した列と比較する。このプロセスを、形成された二つの列が上記比較テストの条件を満たすまで、または形成ずみの列の中の上限に達するまで、反復する。その上限に達すると、残余の列を、最後に全面形成された列の反復、または上記上限到達の列の反復により形成する（ステップ４８）。
【００３０】
列全体を比較にかけることもでき、また各列の中のエントリーを抜取りで比較にかけることもできるが、各列の最上部のブロックを比較にかけるのが好ましい。最上部のブロックのみを比較することによって、その列の残余のブロックは一つ先の列の反復で形成できる。
【００３１】
一つの閾値テストで二つの列、すなわち列Ａおよび列Ｂの最上部ブロックの間の差を算出する。この差は誤差関数、すなわち正規化ずみのＡブロック行列およびＢブロック行列の間の差をとった誤差関数で算定する。誤差関数の一つの例は、式１４，すなわち
【数１４】
2005526463.tif 000008
で表される。この規準という表記は行列規準を表す。上記誤差が閾値よりも小さい場合は、残余の列は最後に全面算定した列の反復により形成する。上記誤差が閾値を超えた場合は、その列の残余の部分は次の列の最上部のブロック、すなわち次の閾値テストのための次列最上部ブロックとともに算定する。
【００３２】
上述の閾値テストの利用により、コレスキー係数の算定に精度を確保できる。したがって、データ検出の精度も同様に制御できる。
【００３３】
コレスキー係数の算出を下側三角行列の列の反復について説明したが、この反復は、下側または上側三角行列の列または行についても施すことができる。図４は下側三角行列の行の反復を図解したものであり、図５は上側三角行列の列の反復を図解したものであり、図６は上側三角行列の行の反復を図解したものである。下側三角行列の第１行および上側三角行列の第１列は代表的な行／列の全要素を含むものではないので、上述の閾値テストはＬ番目の行／列の算定まで行われない。
【００３４】
概括的にいうと、コレスキー係数の算定は、下側三角行列または上側三角行列の行または列について、図７に示したとおり行う。この行列のブロックを角から主対角線沿いに算定する。左側上端のブロックを用いるのが好ましいが、右側下端のブロックを用いることもできる。第１行／列のブロック、すなわち角にあるブロックを算定する（ステップ５０）。その隣の行／列のブロックを逐次的に算定する（ステップ５２）。１行全部または１列全部にわたる行／列の算定が終わると、それに引き続いて形成される行／列の各々について比較テストを行う（ステップ５４）。二つの行／列が互いに十分に類似している場合は、それ以降の行／列はその一つ前の行／列の反復によって形成する（ステップ５６）。比較の結果が好ましくない場合は、次の行／列を算定する（ステップ５８）。この処理を、好ましい比較結果の発生まで、または上限への到達まで反復する。上限に到達した場合は、それ以降の行／列はその一つ前の形成ずみの行／列の反復により形成する（ステップ６０）。
【００３５】
この近似コレスキー係数は、ＳＵＤまたはＭＵＤなどにおいてＺＦまたはＭＭＳＥデータ検出手法による受信通信信号のデータの検出に用いられる。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
上述のとおり、この発明はＣＤＭＡ通信システム用の受信機の複雑化を緩和し、ＣＤＭＡ通信装置の製造コスト削減およびシステム容量の増大に寄与する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】近似コレスキー係数を用いた通信システムの実施例。
【図２】近似下側三角行列コレスキー係数の列による算定の流れ図。
【図３】列により算定した近似下側三角行列コレスキー係数の図解。
【図４】行により算定した近似下側三角行列コレスキー係数の図解。
【図５】列により算定した近似上側三角行列コレスキー係数の図解。
【図６】行により算定した近似上側三角行列コレスキー係数の図解。
【図７】列または行によるコレスキー係数の概括的算定の流れ図。
【符号の説明】
【００３８】
２０        送信機
２２        受信機
２４        拡散および変調装置
２６，３０  アンテナ
２８        無線インタフェース
３２        サンプリング装置
３４        近似コレスキー係数を用いたデータ検出装置
３６        チャネル推算装置
ステップ
３８        左端ブロック列を算出する
４０        その次のブロック列を算出する
４２        列と列とを比較する
４４        列と列との間の差が閾値よりも小さい場合は、残余の列を、最後に形成した列を反復するとともに下向きにずらして形成する
４６        列と列との間の差が閾値よりも大きい場合は、上限未到達でない限り、ステップ４０に進む
４８        上限に到達した場合は、残余の列を、最後に形成した全長の列を反復するとともに下向きにずらして形成する
５０        行列の第１行／列のブロックを主対角線沿いに角から算定する
５２        隣接行／列のブロックを逐次的に算定する
５４        行／列の長さ全体にわたる算定を終えたあと、それ以降に形成された行／列の各々について比較テストを行う
５６        二つの行／列が互いに類似している場合は、形成ずみの行／列を反復することによってそれ以降の行／列を形成する
５８        二つの行／列が互いに類似していない場合は、上限値に未到達である限り、もう一つの行／列を形成する
６０        上限値に到達した場合は、それ以降の行／列を、最後に形成した行／列の反復により形成する
【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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【国際調査報告】
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