(57)【要約】【課題】反復アルゴリズムの反復回数を減らす。【解決手段】まず、ＭＩＭＯチャネル行列Ｈを取得し（ステップＳ１）、反復格子縮小方法を適用する前に前置処理を行う（ステップＳ２）。前置処理では、（Ａ１）各応答ベクトルに対して前置ベクトル順番選定を行い、（Ａ２）選定されたベクトルに対して前置ベクトル縮小を行う。次に、各反復ステップｋで、中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する（ステップＳ４）。このとき、（Ｂ１）前回の反復ステップで得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対してベクトル順番選定を行い、（Ｂ２）選定されたベクトルに対してベクトル縮小を行い、（Ｂ３）ベクトル縮小したベクトルに対して縮小条件を確認してベクトルインデックスｉを更新する処理を実行する。【選択図】図２
2011211486.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信システムにおける信号検出方法であって、
受信した受信信号に基づいて前記通信システムのチャネル応答行列Ｈを取得するチャネル応答行列取得ステップと、
前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対して、前置ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定し、該選定された順番で、前記各応答ベクトルに対して前記前置ベクトル縮小処理を行い、前置処理チャネル行列ＨＰを生成する前置処理ステップと、
前記前置処理ステップによって生成された前記前置処理チャネル行列ＨＰに対して、変換行列Ｔと前記前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前記前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、予め定められた反復終了条件が満たされるまで、反復ステップで反復して、前記縮小チャネル行列ＨＰＴを計算する反復格子縮小方法を用いた反復格子縮小ステップと、
前記反復格子縮小ステップによって得られた前記縮小チャネル行列ＨＰＴに基づいて、信号検出を行い、各送信ビットの軟判定値を算出する軟判定ステップと
を含み、
前記反復格子縮小ステップは、
各反復ステップｋにおいて、その反復ステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する際に、
前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定するベクトル順番選定ステップと、
前記ベクトル順番選定ステップで選定したベクトルに対して、ベクトル縮小処理を行うベクトル縮小ステップと、
前記ベクトル縮小ステップによってベクトル縮小処理を行ったベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスを更新するインデックス更新ステップと
を実行する
ことを特徴とする信号検出方法。
【請求項２】
前記前置処理ステップと、前記反復格子縮小ステップの各反復ステップでの処理とを、前記チャネル応答行列Ｈに対して適用する方法として、前記チャネル応答行列Ｈそのものに対して適用する方法、または前記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法の何れかを適用する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号検出方法。
【請求項３】
前記反復格子縮小ステップは、
ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法、あるいは該ＬＬＬ法を変形した変形ＬＬＬ法を採用した前記反復格子縮小方法を用い、
前記反復格子縮小方法を用いる縮小条件として、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件のいずれかを適用する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の信号検出方法。
【請求項４】
前記前置処理ステップは、
サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対する順番を選定する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の信号検出方法。
【請求項５】
前記反復格子縮小ステップは、
予め定められた最大反復回数、または予め定められた最大処理時間に達した場合、あるいは、前記反復格子縮小方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、前記縮小条件を満たした場合、前記反復終了条件が満たされたとして反復処理を終了する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の信号検出方法。
【請求項６】
通信システムにおける通信装置のコンピュータに実行される信号検出プログラムであって、
受信した受信信号に基づいて前記通信システムのチャネル応答行列Ｈを取得するチャネル応答行列取得機能、
前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対して、前置ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定し、該選定された順番で、前記各応答ベクトルに対して前記前置ベクトル縮小処理を行い、前置処理チャネル行列ＨＰを生成する前置処理機能、
前記前置処理機能によって生成された前記前置処理チャネル行列ＨＰに対して、変換行列Ｔと前記前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前記前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、予め定められた反復終了条件が満たされるまで、反復ステップで反復して、前記縮小チャネル行列ＨＰＴを計算する反復格子縮小方法を用いた反復格子縮小機能、
前記反復格子縮小機能によって得られた前記縮小チャネル行列ＨＰＴに基づいて、信号検出を行い、各送信ビットの軟判定値を算出する軟判定機能
を実行させ、
前記反復格子縮小機能の各反復ステップｋにおいて、その反復ステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する際に、
前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定するベクトル順番選定機能、
前記ベクトル順番選定機能で選定したベクトルに対して、ベクトル縮小処理を行うベクトル縮小機能、
前記ベクトル縮小機能によってベクトル縮小処理を行ったベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスを更新するインデックス更新機能
を実行させることを特徴とする信号検出プログラム。
【請求項７】
前記前置処理機能と、前記反復格子縮小機能の各反復ステップでの処理とを、前記チャネル応答行列Ｈに対して適用する方法として、前記チャネル応答行列Ｈそのものに対して適用する方法、または前記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法の何れかを適用する
ことを特徴とする請求項６に記載の信号検出プログラム。
【請求項８】
前記反復格子縮小機能は、
ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法、あるいは該ＬＬＬ法を変形した変形ＬＬＬ法を採用した前記反復格子縮小方法を用い、
前記反復格子縮小方法を用いる縮小条件として、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件のいずれかを適用する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の信号検出プログラム。
【請求項９】
前記前置処理機能は、
サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対する順番を選定する
ことを特徴とする請求項６から８のいずれかに記載の信号検出プログラム。
【請求項１０】
前記反復格子縮小機能は、
予め定められた最大反復回数、または予め定められた最大処理時間に達した場合、あるいは、前記反復格子縮小方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、前記縮小条件を満たした場合、前記反復終了条件が満たされたとして反復処理を終了する
ことを特徴とする請求項６から９のいずれかに記載の信号検出プログラム。
【請求項１１】
通信システムにおける信号検出回路であって、
受信した受信信号に基づいて前記通信システムのチャネル応答行列Ｈを取得するチャネル応答行列取得手段と、
前記チャネル応答行列取得手段により取得されたチャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対して、前置ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定し、該選定された順番で、前記各応答ベクトルに対して前記前置ベクトル縮小処理を行い、前置処理チャネル行列ＨＰを生成する前置処理手段と、
前記前置処理手段によって生成された前記前置処理チャネル行列ＨＰに対して、変換行列Ｔと前記前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前記前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、予め定められた反復終了条件が満たされるまで、反復ステップで反復して、前記縮小チャネル行列ＨＰＴを計算する反復格子縮小方法を用いた反復格子縮小手段と、
前記反復格子縮小手段によって得られた前記縮小チャネル行列ＨＰＴに基づいて、信号検出を行い、各送信ビットの軟判定値を算出する軟判定手段と
を備え、
前記反復格子縮小手段は、
前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定するベクトル順番選定手段と、
前記ベクトル順番選定手段で選定したベクトルに対して、ベクトル縮小処理を行うベクトル縮小手段と、
前記ベクトル縮小手段によってベクトル縮小処理を行ったベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスを更新するインデックス更新手段と
を備え、各反復ステップｋにおいて、その反復ステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する際に、前記ベクトル順番選定手段、前記ベクトル縮小手段、及び前記インデックス更新手段による処理を実行させる、
ことを特徴とする信号検出回路。
【請求項１２】
前記前置処理手段、及び前記反復格子縮小手段は、
前記チャネル応答行列Ｈに対して適用する方法として、前記チャネル応答行列Ｈそのものに対して適用する方法、または前記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法の何れかを適用する
ことを特徴とする請求項１１に記載の信号検出回路。
【請求項１３】
前記反復格子縮小手段は、
ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法、あるいは該ＬＬＬ法を変形した変形ＬＬＬ法を採用した前記反復格子縮小方法を用い、
前記反復格子縮小方法を用いる縮小条件として、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件のいずれかを適用する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の信号検出回路。
【請求項１４】
前記前置処理手段は、
サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対する順番を選定する
ことを特徴とする請求項１１から１３のいずれかに記載の信号検出回路。
【請求項１５】
前記反復格子縮小手段は、
予め定められた最大反復回数、または予め定められた最大処理時間に達した場合、あるいは、前記反復格子縮小方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、前記縮小条件を満たした場合、前記反復終了条件が満たされたとして反復処理を終了する
ことを特徴とする請求項１１から１４のいずれかに記載の信号検出回路。
【請求項１６】
請求項６から１０のいずれかに記載の信号検出プログラムを実行し、あるいは、請求項１１から１５のいずれかに記載の信号検出回路を含み、
前記通信システムとして、ＭＩＭＯ技術とマルチキャリア変調技術ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）若しくはＯＦＤＭＡ（Ｏｒｔｈｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）の組合せ、あるいは、ＭＩＭＯ技術とアクセス技術ＩＤＭ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）若しくはＩＤＭＡ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）とを組合せの少なくともいずれかを組合せた通信方式を適用する
ことを特徴とする無線局。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信システムにおける信号検出に係り、特に、複数の送信側アンテナと複数の受信側アンテナによって構築されるＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）チャネルに基づいた、ＭＩＭＯ通信システムにおける信号検出方法、信号検出プログラム、信号検出回路、及び無線局に関する。
【背景技術】
【０００２】
ここでは、背景・簡易モデル、従来技術と非特許文献の３つの部分に分けて、従来技術について説明する。
【０００３】
（背景・簡易モデル）
無線通信においては、限られた周波数資源を用いて大容量化を図るための周波数利用効率の向上が必須となっている。周波数利用効率や、情報伝送レートを向上させる技術として、複数の送信アンテナと複数の受信アンテナとを用いて、ＭＩＭＯチャネルを構築し、そのＭＩＭＯチャネルに基づいたＭＩＭＯ通信システムが提案されている。ＭＩＭＯ通信システムの数学モデルは、次式（１）に表される。
【０００４】
【数１】
2011211486.tif 000003
【０００５】
ここでは、ｓは、空間送信信号である。ｘは、空間受信信号である。ｎは、雑音成分、あるいは干渉成分、あるいはそれらの合成した成分を表している。Ｈは、ＭＩＭＯチャネルのチャネル応答行列である。ＭＩＭＯ通信システムは、１つの送信アンテナと１つの受信アンテナとを有する通信システムに比べ、周波数利用効率、あるいは伝送速度が大幅向上することが証明されたため、その実用化が大変期待されている。しかし、ＭＩＭＯ通信システムの優れた特徴を生かすには、ＭＩＭＯ受信機での信号検出処理が大変複雑になり、実装が困難になるという課題がある。
【０００６】
（従来技術：Ｎｏｎ−ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術）
図６（ａ）、（ｂ）は、従来技術によるＭＩＭＯ通信システムの構成を示すブロック図である。図６（ａ）、（ｂ）においては、上記数式（１）に基づいて簡略化している。チャネル符号器１は、情報送信ビットから符号化送信ビットを生成する。時空周波数マッパ２は、符号送信ビットに基づいて空間送信信号を生成する。次に、空間送信信号は、ＭＩＭＯチャネル３を通り、さらに雑音干渉成分が足される。次に、時空周波数デマッパ４が、空間受信信号に対して信頼度情報が含まれる、符号送信ビットの軟判定値を生成する。
【０００７】
符号送信ビットの軟判定値を生成する時空間周波数デマッパ３として、ＬＥ（Linear Equalization）ＭＩＭＯ信号検出法、ＤＦＥ（Decision Feedback Equalization）ＭＩＭＯ信号検出法（ＤＦＥ法は、ＳＩＣ（Successive Inteference Cancellation）法と呼ばれることもある）、ＡＰＰ（A Posteriori Probability）ＭＩＭＯ信号検出法、さらには、それらの方法の組合せなどの従来技術がある。そして、チャネル復号器５は、符号化送信ビットの軟判定値から、情報送信ビットの推定値を生成する。
【０００８】
図６（ａ）では、本発明技術が関連するＬＲＡ（Lattice Reduction Aided）ＭＩＭＯ信号検出方式との違いを明確に示すため、上記従来技術をＮｏｎ−ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出器４−１としている。
【０００９】
（ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術）
格子縮小（Lattice Reduction：ＬＲ）処理では、ある行列、例えば、ＭＩＭＯチャネル応答行列Ｈに対して、変換行列ＴとＭＩＭＯチャネル応答行列Ｈとの乗算である縮小チャネル行列ＨＴの直交性が、Ｈに比べて高くなるように変換行列Ｔを計算する。ここで、変換行列Ｔは、行列式（Determinant）がｄｅｔ（Ｔ）＝±１の行列である。そして、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術では、元のＭＩＭＯチャネル応答行列Ｈの代わりに、格子縮小処理で得られた縮小チャネル行列ＨＴに基づいて、信号検出を行い、送信ビットの軟判定値を生成する。
【００１０】
縮小チャネル行列ＨＴが持つ高い直交性は、雑音干渉成分の増幅を抑え、優れた受信特性が得られる。図６（ｂ）には、上記ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出方式の基本的な考え方を示している。変換した空間送信信号Ｔ−１ｓが格子縮小処理で得られた縮小チャネル行列ＨＴを通過していると見なす。ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出器４−２では、格子縮小処理器４−３による縮小チャネル行列ＨＴに基づいて、ＭＩＭＯ信号検出を行い、送信ビットの軟判定値を生成する。格子縮小処理器４−３での格子縮小処理によって得られた変換システムモデルは、数式（２）に示している。ここでは、システムモデルに応じて、複素数、あるいは実数の格子縮小処理のいずれを適用してもよい。
【００１１】
【数２】
2011211486.tif 000004
【００１２】
（従来技術によるＬＲＡ技術）
非特許文献１では、格子縮小（ＬＲ）処理をＭＩＭＯの信号検出に取入れることを提案し、その場合のＭＩＭＯ信号検出技術をＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術と言う。非特許文献２では、格子縮小処理を受信側ＭＩＭＯ信号検出器、及び送信側ＭＩＭＯプリコーティングへ取入れることを提案している。さらに、格子縮小処理として、ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz Lattice Reduction）方法を適用することによって、ＬＲＡ技術を任意空間次元のＭＩＭＯシステムへの拡張を可能にしている。
【００１３】
また、非特許文献３では、格子縮小処理として、さらに、ＭＭＳＥ（Minimum Mean Squared Error）規範を適用している。非特許文献４では、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術において、格子縮小処理として、ＬＬＬアルゴリズムの代わりに、Ｓｅｙｅｎアルゴリズムを適用している。さらに、非特許文献５では、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術は、狭帯域ＭＩＭＯシステムのみならず、広帯域ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムへの適用も有効であることを示している。
【００１４】
（従来技術によるＬＲＡ）
ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術では、格子縮小（ＬＲ）処理を行う必要がある。格子縮小処理は、一般的に反復的な手法によって実現される。その代表的な方法としては、非特許文献６で提案されているＬＬＬ方法、非特許文献７でＬＬＬ方法にさらにＤｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件を適用した方法、非特許文献８でＬＬＬ方法にＳｉｅｇｅｌ条件を適用した方法などがある。
【００１５】
以後、非特許文献７〜８の方法、及び他のＬＬＬ方法に基づいた改良方法は、すべて変形ＬＬＬ方法と言う。非特許文献９では、様々な変形ＬＬＬ方法の演算量の比較を行う。さらに、非特許文献１０では、基底（Ｄｕａｌ  Ｂａｓｉｓ）を用いて格子縮小処理を行うＳｅｙｅｎ方法がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１６】
【非特許文献１】H. Yao and G.W. Wornell, “Lattice Reduction Aided Detectors for MIMO Communications ”, Proc. IEEE Globecom, pp. 424-428, Nov. 2002.
【非特許文献２】C. Windpassinger and R. Fischer , “Low Complexity Near Maximum Likelihood Detection and Precoding for MIMO Systems using Lattice Reduction”, Proc. IEEE Information Theory Workshop, Paris, pp. 346-349, March 2003.
【非特許文献３】D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn and K. Kammeyer ,“MMSE-Based Lattice Reduction for Near-ML Detection of MIMO Systems”, Proc. ITG Workshop on Smart Antenna, pp. 106-113, March 2004.
【非特許文献４】D. Seethaler, G. Matz, and F. Hlawatsch ,“Low-Complexity MIMO Detection using Seysen’s Lattice Reduction Algorithm”, Proc IEEE ICASSP, Honolulu, HI, USA, pp. III-53 - III-56, Apr. 2007.
【非特許文献５】I. Berenguer, J. Adeane, I. Wassell and X. Wang, “Lattice Reduction Aided Receivers for MIMO-OFDM in Spatial Multiplexing systems”, Proc. IEEE PIMRC, pp. 1517-1521, Sept. 2004.
【非特許文献６】A. K. Lenstra, H. W. Lenstra, and L. Lov´asz , “Factoring Polynomials with Rational Coefficients ”, Mathematische Annalen, vol. 261, pp. 515-534, 1982.
【非特許文献７】C. P. Schnorr and M. Euchner, “Lattice Basis Reduction: Improved Practical Algorithms and Solving Subset Sum Problems”, Math. Programming, vol. 66, no. 2, pp. 181-191 Sept. 1994.
【非特許文献８】I. V. L. Clarkson, “Approximation of Linear Forms by Lattice Points with Applications to Signal Processing.”, Australian National Univesity PhD Thesis, Jan. 1997.
【非特許文献９】M. Sandell, A. Lillie, D. McNamara, V. Ponnampalam, and D. Milford, “Complexity study of lattice reduction for MIMO detection”， Proc. IEEE WCNC, pp. 1089-1093, March. 2007.
【非特許文献１０】M. Seysen, “Simultaneous Reduction of a Lattice Basis and its Reciprocal Basis”, Combinatorica, vol. 13, pp. 363-376, 1993.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかしながら、上記従来技術による、格子縮小を取り入れたＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術では、チャネル応答に対して格子縮小処理を行い、変換行列を生成する際に、格子縮小処理という反復処理が所用する反復回数が多いため、所用信号処理時間が長く、所用演算量が大きく、所用記憶容量が大きくなるという問題がある。
【００１８】
また、所用信号処理時間、所用演算量、所用記憶容量などが大きいため、所用回路規模も大きくなるという問題がある。また、所要消費電力は、所要演算量、所用回路規模や、動作クロック周波数などに比例するため、所用消費電力も大きくなり、バッテリによって動作する無線端末の動作時間の長持ちが困難であるという問題がある。
【００１９】
さらに、従来技術では、無線送受信機、特に、無線携帯端末においては、小型化・軽量化が望ましいが、所要回路規模、及び所要消費電力が大きいため、それによって実装された装置の小型化・軽量化が困難であるという問題がある。
【００２０】
このように、従来技術によるハードウェアでの経済的な実装は極めて困難である。従って、従来技術を実装した無線装置における製造コストが高くなり、大量生産に適さない。また、上記課題は、ＭＩＭＯシステムの送信アンテナ数Ｔ、受信アンテナ数Ｒ、ＯＦＤＭのサブキャリア数Ｎの増加に伴い、さらに著しくなる。
【００２１】
従って、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術を実用化するためには、格子縮小処理を行う反復アルゴリズムの反復回数を減らし、処理負荷を軽減する必要がある。
【００２２】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、反復アルゴリズムの反復回数を減らすことができる信号検出方法、信号検出プログラム、信号検出回路、及び無線局を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上述した課題を解決するために、本発明は、通信システムにおける信号検出方法であって、受信した受信信号に基づいて前記通信システムのチャネル応答行列Ｈを取得するチャネル応答行列取得ステップと、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対して、前置ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定し、該選定された順番で、前記各応答ベクトルに対して前記前置ベクトル縮小処理を行い、前置処理チャネル行列ＨＰを生成する前置処理ステップと、前記前置処理ステップによって生成された前記前置処理チャネル行列ＨＰに対して、変換行列Ｔと前記前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前記前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、予め定められた反復終了条件が満たされるまで、反復ステップで反復して、前記縮小チャネル行列ＨＰＴを計算する反復格子縮小方法を用いた反復格子縮小ステップと、前記反復格子縮小ステップによって得られた前記縮小チャネル行列ＨＰＴに基づいて、信号検出を行い、各送信ビットの軟判定値を算出する軟判定ステップとを含み、前記反復格子縮小ステップは、各反復ステップｋにおいて、その反復ステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する際に、前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定するベクトル順番選定ステップと、前記ベクトル順番選定ステップで選定したベクトルに対して、ベクトル縮小処理を行うベクトル縮小ステップと、前記ベクトル縮小ステップによってベクトル縮小処理を行ったベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスを更新するインデックス更新ステップとを実行することを特徴とする信号検出方法である。
【００２４】
本発明は、上記の発明において、前記前置処理ステップと、前記反復格子縮小ステップの各反復ステップでの処理とを、前記チャネル応答行列Ｈに対して適用する方法として、前記チャネル応答行列Ｈそのものに対して適用する方法、または前記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法の何れかを適用することを特徴とする。
【００２５】
本発明は、上記の発明において、前記反復格子縮小ステップは、ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法、あるいは該ＬＬＬ法を変形した変形ＬＬＬ法を採用した前記反復格子縮小方法を用い、前記反復格子縮小方法を用いる縮小条件として、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件のいずれかを適用することを特徴とする。
【００２６】
本発明は、上記の発明において、前記前置処理ステップは、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対する順番を選定することを特徴とする。
【００２７】
本発明は、上記の発明において、前記反復格子縮小ステップは、予め定められた最大反復回数、または予め定められた最大処理時間に達した場合、あるいは、前記反復格子縮小方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、前記縮小条件を満たした場合、前記反復終了条件が満たされたとして反復処理を終了することを特徴とする。
【００２８】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、通信システムにおける通信装置のコンピュータに実行される信号検出プログラムであって、受信した受信信号に基づいて前記通信システムのチャネル応答行列Ｈを取得するチャネル応答行列取得機能、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対して、前置ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定し、該選定された順番で、前記各応答ベクトルに対して前記前置ベクトル縮小処理を行い、前置処理チャネル行列ＨＰを生成する前置処理機能、前記前置処理機能によって生成された前記前置処理チャネル行列ＨＰに対して、変換行列Ｔと前記前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前記前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、予め定められた反復終了条件が満たされるまで、反復ステップで反復して、前記縮小チャネル行列ＨＰＴを計算する反復格子縮小方法を用いた反復格子縮小機能、前記反復格子縮小機能によって得られた前記縮小チャネル行列ＨＰＴに基づいて、信号検出を行い、各送信ビットの軟判定値を算出する軟判定機能を実行させ、前記反復格子縮小機能の各反復ステップｋにおいて、その反復ステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する際に、前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定するベクトル順番選定機能、前記ベクトル順番選定機能で選定したベクトルに対して、ベクトル縮小処理を行うベクトル縮小機能、前記ベクトル縮小機能によってベクトル縮小処理を行ったベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスを更新するインデックス更新機能を実行させることを特徴とする信号検出プログラムである。
【００２９】
本発明は、上記の発明において、前記前置処理機能と、前記反復格子縮小機能の各反復ステップでの処理とを、前記チャネル応答行列Ｈに対して適用する方法として、前記チャネル応答行列Ｈそのものに対して適用する方法、または前記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法の何れかを適用することを特徴とする。
【００３０】
本発明は、上記の発明において、前記反復格子縮小機能は、ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法、あるいは該ＬＬＬ法を変形した変形ＬＬＬ法を採用した前記反復格子縮小方法を用い、前記反復格子縮小方法を用いる縮小条件として、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件のいずれかを適用することを特徴とする。
【００３１】
本発明は、上記の発明において、前記前置処理機能は、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対する順番を選定することを特徴とする。
【００３２】
本発明は、上記の発明において、前記反復格子縮小機能は、予め定められた最大反復回数、または予め定められた最大処理時間に達した場合、あるいは、前記反復格子縮小方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、前記縮小条件を満たした場合、前記反復終了条件が満たされたとして反復処理を終了することを特徴とする。
【００３３】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、通信システムにおける信号検出回路であって、受信した受信信号に基づいて前記通信システムのチャネル応答行列Ｈを取得するチャネル応答行列取得手段と、前記チャネル応答行列取得手段により取得されたチャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対して、前置ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定し、該選定された順番で、前記各応答ベクトルに対して前記前置ベクトル縮小処理を行い、前置処理チャネル行列ＨＰを生成する前置処理手段と、前記前置処理手段によって生成された前記前置処理チャネル行列ＨＰに対して、変換行列Ｔと前記前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前記前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、予め定められた反復終了条件が満たされるまで、反復ステップで反復して、前記縮小チャネル行列ＨＰＴを計算する反復格子縮小方法を用いた反復格子縮小手段と、前記反復格子縮小手段によって得られた前記縮小チャネル行列ＨＰＴに基づいて、信号検出を行い、各送信ビットの軟判定値を算出する軟判定手段とを備え、前記反復格子縮小手段は、前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小処理を行うべき順番を選定するベクトル順番選定手段と、前記ベクトル順番選定手段で選定したベクトルに対して、ベクトル縮小処理を行うベクトル縮小手段と、前記ベクトル縮小手段によってベクトル縮小処理を行ったベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスを更新するインデックス更新手段とを備え、各反復ステップｋにおいて、その反復ステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する際に、前記ベクトル順番選定手段、前記ベクトル縮小手段、及び前記インデックス更新手段による処理を実行させる、
ことを特徴とする信号検出回路である。
【００３４】
本発明は、上記の発明において、前記前置処理手段、及び前記反復格子縮小手段は、前記チャネル応答行列Ｈに対して適用する方法として、前記チャネル応答行列Ｈそのものに対して適用する方法、または前記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法の何れかを適用することを特徴とする。
【００３５】
本発明は、上記の発明において、前記反復格子縮小手段は、ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法、あるいは該ＬＬＬ法を変形した変形ＬＬＬ法を採用した前記反復格子縮小方法を用い、前記反復格子縮小方法を用いる縮小条件として、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件のいずれかを適用することを特徴とする。
【００３６】
本発明は、上記の発明において、前記前置処理手段は、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前記チャネル応答行列Ｈの各応答ベクトルに対する順番を選定することを特徴とする。
【００３７】
本発明は、上記の発明において、前記反復格子縮小手段は、予め定められた最大反復回数、または予め定められた最大処理時間に達した場合、あるいは、前記反復格子縮小方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、前記縮小条件を満たした場合、前記反復終了条件が満たされたとして反復処理を終了することを特徴とする。
【００３８】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、請求項６から１０のいずれかに記載の信号検出プログラムを実行し、あるいは、請求項１１から１５のいずれかに記載の信号検出回路を含み、前記通信システムとして、ＭＩＭＯ技術とマルチキャリア変調技術ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）若しくはＯＦＤＭＡ（Ｏｒｔｈｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）の組合せ、あるいは、ＭＩＭＯ技術とアクセス技術ＩＤＭ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）若しくはＩＤＭＡ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）とを組合せの少なくともいずれかを組合せた通信方式を適用することを特徴とする無線局である。
【発明の効果】
【００３９】
この発明によれば、反復アルゴリズムの反復回数を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】一般化したＭＩＭＯ通信システムモデルを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による信号検出方法の流れを説明するためのフローチャートである。
【図３】図１に示すＭＩＭＯ通信システムの送信アンテナを８本、受信アンテナを８本とし、１０００個の８行８列の複素数ＭＩＭＯチャネル行列を生成して得られた統計結果である。
【図４】ＬＬＬアルゴリズムを完了させるために必要な反復回数の累積分布（ＣＤＦ：Cumulative Distribution Function）を示す統計結果である。
【図５】本実施形態によるＭＩＭＯ通信システムにおける、ＭＩＭＯ送信機の送信アンテナとＭＩＭＯ受信機の受信アンテナの地理的配置を示す概念図である。
【図６】従来技術によるＭＩＭＯ通信システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
【００４２】
まず、本実施形態の説明において使用する変数、定数及び記号を示す。
［Ａ］Ｒ，Ｔ：ＡはＲ行Ｔ列の行列
ａｊ：行列Ａのｊ番目列ベクトル
ａｉ，ｊ：行列Ａのｉ行ｊ列要素
ＡＨ：行列Ａの複素共役転置
ＡＴ：行列Ａの転置
Ａ＋：行列Ａの擬似逆行列
Ｉ：単位行列Ｉ
｜｜ａ｜｜：ベクトルａのノルム
ａ：スカラー（つまり１×１行列）ａ
ａ＊：スカラーａの複素共役
｜ａ｜：スカラーａの絶対値
Σ：累加演算
【００４３】
本実施形態の説明において使用する略語を示す。
ＭＩＭＯ    Multiple Input Multiple Output
Ｈ          MIMO Channel Matrix
ＴＸ        Transmitter
ＲＸ        Receiver
ＢＢ        Baseband
ＰＢ        Passband
ＳＴＦ      Space Time Frequency
ＬＥ        Linear Equalization
ＤＦＥ      Decision Feedback Equalization
ＳＩＣ      Successive Interference Cancellation
ＡＰＰ      A Posteriori Probability
ＬＲ        Lattice Reduction
ＬＲＡ      Lattice Reduction Aided
ＬＬＬ      Lenstra Lenstra Lovasz Lattice Reduction
Ｔ          Unimodular (Complex) Integer Lattice Basis Transformation Matrix
ＭＭＳＥ    Minimum Mean Squared Error
ＺＦ        Zero Forcing
ＢＥＲ      Bit Error Rate
ＳＮＲ      Signal to Noise Ratio
ＱＰＳＫ    Quadrature Phase Shift Keying
ＱＡＭ      Quadrature Amplitude Modulation
【００４４】
図１は、一般化したＭＩＭＯ通信システムモデルを示すブロック図である。ＭＩＭＯ送信機１０は、ＮＴ個の送信アンテナ１５、ＭＩＭＯ受信機３０は、ＮＲ個の受信アンテナ３１を有する。ＭＩＭＯ送信機１０では、まず、情報送信ビットをチャネル符号器（Channel Encoder）１１に入力し、その出力として符号化送信ビットを生成する。チャネル符号器１１では、符号化だけではなく、符号化した符号ビットのインタリーブを含まれてもよい。符号化送信信号を時空周波数マッパ（Space Time Frequency Mapper）１２に入力し、その出力として空間送信信号（以後、送信信号という）を生成する。
【００４５】
次に、空間送信信号を波形変調器（Waveform Modulator）１３に入力し、その出力として波形送信信号を生成する。最後に、波形送信信号をパスバンド変換器（Passband Convertor）１４に入力し、その出力としてパスバンド送信信号を生成し、それらを複数の送信アンテナ１５を介して送信する。パスバンド送信信号は、無線ＭＩＭＯチャネル（Wireless MIMO Channel）２０を通った後、ＭＩＭＯ受信機３０で受信される。
【００４６】
ＭＩＭＯ受信機３０では、まず、複数の受信アンテ３１ナによってパスバンド受信信号を受け取り、それらをベースバンド変換器（Baseband Convertor）３２に入力し、その出力として波形受信信号を生成する。次に、波形受信信号を波形復調器（Waveform Demodulator）３３に入力し、その出力として空間受信信号（以下、受信信号という）を生成する。
【００４７】
次に、空間受信信号を時空周波数デマッパ（Space Time Frequency Demapper）３４に入力し、その出力として符号化送信ビットの軟判定値を生成する。最後に、符号化送信ビットの軟判定値をチャネル復号器（Channel Decoder）３５に入力し、その出力として情報送信ビットの推定値を生成する。チャネル復号器３５では、復号化だけではなく、送信ビットの推定値のデインタリーブを含まれてもよい。ここで、必要ならば、ＭＩＭＯ送信機１０とＭＩＭＯ受信機３０との間の周波数、時間、サンプリングタイミングなどの同期が正常に取れているとする。
【００４８】
ＭＩＭＯ通信システムの数学モデルは、次式（３）で表される。
【００４９】
【数３】
2011211486.tif 000005
【００５０】
ここでは、空間送信信号ｓ［ｔ，ｆ］は、ＮＴ×１のベクトルである。送信機が送信した１番目からＮＴ番目までの空間送信信号が含まれる。空間受信信号ｘ［ｔ，ｆ］は、ＮＲ×１のベクトルである。受信機が受信した１番目からＮＲ番目までの空間受信信号が含まれる。ｎ［ｔ，ｆ］は、雑音成分、あるいは干渉成分、あるいはそれらの合成した成分を表し、ＮＲ×１のベクトルである。受信機が受けた１番目からＮＲ番目までの雑音干渉成分が含まれる。
【００５１】
ここで、図１の無線ＭＩＭＯチャネルを含めて、ＭＩＭＯ送信機１０の波形信号変調器１３からＭＩＭＯ受信機３０の波形信号復調器３３までの区間を１つの等価ＭＩＭＯチャネル（以下、ＭＩＭＯチャネルという）４０である。ＭＩＭＯチャネル４０は、無線伝搬路のみではなく、空間送信信号ｓ［ｔ，ｆ］から空間受信信号ｘ［ｔ，ｆ］までの区間におけるすべての影響がこのＭＩＭＯチャネル４０のチャネル伝達関数（チャネル応答行列）Ｈ［ｔ，ｆ］に含まれると考えてもよい。ＭＩＭＯチャネル４０のチャネル伝達関数Ｈ［ｔ，ｆ］は、ＮＲ×ＮＴの行列であり、空間送受信伝達係数が含まれる。
【００５２】
図１では、簡略のために、送信アンテナ４本、受信アンテナ４本のＭＩＭＯチャネルを示しているが、本発明は、任意の送信アンテナ本数、及び任意の受信アンテナ本数を有するＭＩＭＯ通信システムへの適用が可能である。さらに、ｘ，ｓ，Ｈ，ｎの中に含まれる各要素は、実数、あるいは複素数である。ここで、受信機では、このＭＩＭＯチャネル伝達関数Ｈ［ｔ，ｆ］を何らかの方法（例えば、受信機でのチャネル推定、あるいは送信機からのチャネル情報フィードバック）によって所有しているとする。空間軸の他に、ｔとｆは、各々、時間軸インデックス、及び周波数軸インデックスを表す。
【００５３】
本発明は、任意の時間、及び周波数ポイントにおける空間信号に適用可能なため、以下では、時間軸インデックス、及び周波数軸インデックスを省略した数式（２）に基づいて説明する。ここからの説明は、数式（１）のシステム数学モデルに基づいて行うが、本発明は、ＭＩＭＯ通信システムにおける信号検出への適用に限定するものではない。例えば、数式（２）は、ＣＤＭＡシステムにおけるマルチユーザ検出（Multi-user Detection）や、シンボル間干渉（Inter Symbol Interference）システムにおける信号検出のシステムモデルを表すこともできるため、発明は、それらのシステムへの適用も可能である。
【００５４】
次に、本発明で解決する課題、及び目的を明確にするために、ＬＲ技術の内容、従来技術における課題について詳細に説明する。
【００５５】
（従来のＬＲ技術の詳細）
ここでは、従来技術による反復格子縮小方法の詳細について説明する。従来技術による反復格子縮小方法では、チャネル行列Ｈに対して、変換行列Ｔとチャネル行列Ｈとの乗算である縮小チャネル行列ＨＴの直交性が、チャネル行列Ｈに比べて高くなるように、格子縮小処理を行う。各反復ステップｋにおいては、そのステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算し、主に以下の３つの処理を行う。
【００５６】
（１）前回の反復ステップで得られた中間縮小チャネル行列ＨＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル縮小を行う処理。
（２）ベクトル縮小を適用したベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスｉを更新する処理。
（３）もし、縮小条件が満たしていなければ、ベクトル順番選定を行う処理。
【００５７】
上記（１）〜（３）を一回実行する。ここで、ベクトル縮小とは１番目からｉ−１番目までのベクトルの線形組合せを、ｉ番目ベクトルから減算する処理である。そして、縮小条件の確認とは、縮小条件を満たせば、現在縮小したベクトルｉより次のベクトルへと、縮小条件が満たさなければ、現在縮小したベクトルｉより前のベクトルへと、ベクトルインデックスｉを更新する。さらに、ベクトル順番選定（ベクトル順番並び替えとも言われる）は、上記縮小条件が満たさない場合のみ実行される。そのベクトル順番選定の方法としては、現在ベクトル縮小を施したベクトルより前のベクトルを選ぶことになる。
【００５８】
（従来技術によるＬＲの課題の詳細）
反復格子縮小処理の各反復ステップでは、行列のある１つのベクトルを選んで（ベクトル順番選定）縮小処理を行う。そして、行列のすべてのベクトルが縮小条件を満たすまで、反復ステップを繰り返す。各反復ステップでのベクトル順番選定は、反復格子縮小方法の収束スピード、つまり、必要な反復回数を大きく左右する。従来技術では、この各反復ステップでのベクトル順番選定を縮小条件が満たさない場合のみ行い、十分なベクトル順番選定ではない。また、ベクトル順番選定を行う順序としても、ベクトル縮小の前ではなく、その後に行っているため、効果的なベクトル順番選定が困難である。
【００５９】
更に、ベクトル順番選定の方法としては、現在ベクトル縮小を施したベクトルより前のベクトルを選ぶことに限定しており、現在ベクトル縮小を施したベクトルより先のベクトルを考慮していない。このように、各反復ステップでのベクトル順番選定が最適化されていないので、従来技術の反復格子縮小方法は、所用反復回数が多く、所用処理時間が長く、所用信号処理量が大きくなるなどの課題がある。
【００６０】
一方、この格子縮小処理は、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出を行う前提条件であり、格子縮小処理の所用反復回数、所用処理時間、所用信号処理量が大きくなると、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術の実用化も困難になる。従って、ＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術を実用化するためには、格子縮小処理を行う反復格子縮小方法の反復回数を減らし、処理負荷を軽減する必要がある。本発明は、反復手法の反復回数を著しく減らすことができる。従って、本発明によるＬＲＡ  ＭＩＭＯ信号検出技術を実装したＭＩＭＯ通信システムは、少ない処理負荷によって優れた受信特性を実現できる。
【００６１】
次に、本発明の信号検出方法について説明する。
【００６２】
（反復格子縮小方法適用する前の前置処理）
まず、反復格子縮小方法を適用する前に、チャネル行列Ｈに対して、前置処理を行い、次に行う反復格子縮小処理に適切な初期状態を提供することによって、必要な反復回数を削減する。その前置処理においては、
【００６３】
（Ａ１）上記チャネル応答の各応答ベクトルに対して、前置ベクトル順番選定を行う処理と、
（Ａ２）前置ベクトル順番選定で選んだベクトルに対して、前置ベクトル縮小を行う処理とを含む。さらに、前置ベクトル順番選定については、選定方法として、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前置ベクトル順番選定を行う。数学的には、次式（４）、（５）、（６）で表される。
【００６４】
【数４】
2011211486.tif 000006
【００６５】
【数５】
2011211486.tif 000007
【００６６】
【数６】
2011211486.tif 000008
【００６７】
ここで、ｉは、対応する行列のベクトル番号、つまり、ベクトルインデックスである。Ｓｉ−１は、１番目からｉ−１番目までのベクトルによって張られるサブベクトル空間であり、数式（６）の左辺は、Ｓｉ−１の直交補空間である。数式（５）の左辺は、ｊ番目のベクトルの直交補空間（数式（６）の左辺）上の直交射影である。表示の簡単化のため、以下では、数式（５）の左辺をその右辺のπｉ−１（ｈｊ）で表す。
【００６８】
前置ベクトル順番選定の選定方法としては、数式（４）に示しているように、サブベクトル空間Ｓｉ−１の外にあるｉ番目からＮＴ番目までのＮＴ−ｉ＋１個のベクトルの間に、直交補空間（数式（６）の左辺）上の直交射影が最小となるベクトルを選んで、ｉ番目ベクトルとする。そして、ベクトル順番選定で選んだベクトル、つまり、ｉ番目ベクトルに対しては、前置ベクトル縮小、つまり、１番目からｉ−１番目までのベクトルの線形組合せを、ｉ番目ベクトルから減算する。上記前置処理を行うことにより、チャネル行列の各ベクトルが適切に初期化され、次に行う反復格子縮小処理に適切な初期状態を提供することになる。その結果、反復格子縮小処理のランダム性が落ち、収束がより早くなり、必要な反復回数が少なくなる。
【００６９】
（反復格子縮小方法の各反復ステップｋにおける中間縮小チャネル計算）
次に、前置処理で得た前置処理チャネル行列ＨＰに対して、反復格子縮小方法を用いて、変換行列Ｔと前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、格子縮小処理を行う。各反復ステップｋにおいては、そのステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する。その計算においては、以下の３つの処理を実行することによって、反復格子縮小方法の必要な反復回数を削減する。その３つの処理とは、
【００７０】
（Ｂ１）前回の反復ステップ（ｋ−１）で得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル順番選定を行う処理と、
（Ｂ２）ベクトル順番選定で選んだベクトルに対して、ベクトル縮小を行う処理と、
（Ｂ３）ベクトル縮小を適用したベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスｉを更新する処理と、
である。
【００７１】
ここで、反復格子縮小方法としては、ＬＬＬ（Lenstra Lenstra Lovasz）法あるいは変形した変形ＬＬＬ法を用いる。それらの方法が適用する縮小条件としては、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件などがある。さらに、ＬＬＬ方法、あるいは変形ＬＬＬ方法を用いた場合には、各反復ステップにおいては、従来技術によるベクトル縮小の後に行うベクトル順番選定を行わずに、上記のように、ベクトル縮小を適用する前にベクトル順番選定を行う。さらに、ベクトル順番選定の方法としては、前置ベクトル順番選定と同じく、数式（４）のように、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、ベクトル順番選定を行う。
【００７２】
このように、本発明による中間縮小チャネル計算では、毎回、ベクトル縮小処理の前に、どのベクトルに対して縮小処理を行うべきかのベクトル順番選定を事前に行っている。このベクトル順番選定によって、反復処理の処理順番が最適化されるため、反復処理の収束スピードが早くなり、必要な反復回数が少なくなる。等価的に、本発明の技術と従来技術とが同じ反復回数を経た場合には、本発明の技術によって得られた中間縮小チャネルの直交性の方が高くなる。
【００７３】
（反復格子縮小方法の各反復ステップｋにおける反復終了条件）
上述した手段を適用することによって、必要な反復回数の削減が不十分な場合では、反復終了条件を用いて強制的に反復を終了させる。反復終了条件としては、最大反復回数、あるいは最大処理時間など、反復格子縮小処理に物理的な上限を与えるものを用いる。但し、物理的な処理上限を超えなくても、反復方法によって得られた中間縮小行列のすべてのベクトルが、反復格子縮小方法に含まれる既存の縮小条件、例えば、Ｈｅｒｍｉｔｅ条件、Ｌｏｖａｓｚ条件、Ｓｉｅｇｅｌ条件、Ｄｅｅｐ  Ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ条件などを満たせば、反復を止め格子縮小を終了する。反復格子縮小処理に上限を設けると、必要な最大反復回数や、最大処理時間が予測でき、反復格子縮小方法のランダム性が落ち、実装がより実現し易くなる。
【００７４】
上記前置ベクトル順番選定、前置ベクトル縮小を含む前置処理と、ベクトル選定、ベクトル縮小、縮小条件確認ベクトルインデックス更新を含む反復格子縮小処理の各反復ステップとでの処理を、チャネル応答に対して適用する方法としては、上記チャネル応答そのものに対して適用する方法、及び上記チャネル応答のＱＲ分解に対して適用する方法がある。また、チャネル応答のＱＲ分解には、様々な方法があり、その中にＧｉｖｅｓ回転法、Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ反射法、Ｇｒａｍ  Ｓｃｈｍｉｄｔ法がある。ＭＩＭＯチャネル行列（チャネル応答行列）Ｈ＝ＱＲのＱＲ分解、つまり、ユニタリー行列Ｑと三角行列Ｒに対して適用する場合では、発明技術の前置処理、及び各ＬＬＬ反復処理では、正方（あるいは長方）行列であるＭＩＭＯチャネル行列（チャネル応答行列）Ｈの代わりに三角行列Ｒに対して、縮小処理を行う。
【００７５】
（実施形態）
図２は、本発明の実施形態による信号検出方法の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ある時間軸インデックスｔ、及び周波数軸インデックスｆにおいて、ＭＩＭＯチャネル行列Ｈを取得する（ステップＳ１）。次に、反復格子縮小方法を適用する前に、チャネル行列Ｈに対して前置処理を行う（ステップＳ２）。その前置処理においては、（Ａ１）チャネル応答の各応答ベクトルに対して、前置ベクトル順番選定を行う処理と、（Ａ２）前置ベクトル順番選定で選んだベクトルに対して、前置ベクトル縮小を行う処理とが含まれる。さらに、前置ベクトル順番選定については、ここで選定方法として、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、前置ベクトル順番選定を行う。
【００７６】
次に、前置処理で得た前置処理チャネル行列ＨＰに対して、反復アルゴリズムを用いて、変換行列Ｔと前置処理チャネル行列ＨＰとの乗算である縮小チャネル行列ＨＰＴの直交性が、前置処理チャネル行列ＨＰに比べて高くなるように、反復格子縮小処理を行う（ステップＳ３〜Ｓ７）。反復格子縮小方法としては、ＬＬＬ、あるいは変形ＬＬＬ方法を用いる。その反復格子縮小方法の実行については、まず、最初の反復ステップで、反復回数を記録する反復インデックスｋを１と設定する（ステップＳ３）。つまり、ｋ＝１なる。反復回数が増すごとに、反復インデックスｋを１だけインクリメントする（ステップＳ６）。つまり、ｋ＝ｋ＋１となる。反復インデックスｋの更新は、反復が終了するまで続ける。
【００７７】
次に、反復方法の各反復ステップｋにおいては、そのステップｋにおける中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）を計算する（ステップＳ４）。その計算においては、以下の３つの処理、（Ｂ１）前回の反復ステップで得られた中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ−１）のベクトルｉに対して、ベクトル順番選定を行う処理と、（Ｂ２）ベクトル順番選定で選んだベクトルに対して、ベクトル縮小を行う処理と、（Ｂ３）ベクトル縮小を適用したベクトルに対して、縮小条件を確認して、ベクトルインデックスｉを更新する処理とを実行する。さらに、ベクトル順番選定については、ここで選定方法として、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、ベクトル順番選定を行う。
【００７８】
次に、反復ステップｋで中間縮小チャネル行列ＨＰＴ（ｋ）、及び中間変換行列Ｔ（ｋ）の計算が終えた後、設けられた反復終了条件をチェックする（ステップＳ５）。ここで、反復終了条件として最大反復回数ｋｍａｘを設ける方法を用いる。もし、反復回数ｋが最大反復回数ｋｍａｘと等しい、あるいは最大反復回数ｋｍａｘより小さければ、つまり、ｋ≦ｋｍａｘであれば、反復終了条件を満たしていないとし、もし、反復回数ｋが最大反復回数ｋｍａｘより大きければ、つまり、ｋ＞ｋｍａｘであれば、反復終了条件を満たしているとする。
【００７９】
反復終了条件をチェックした結果として、終了条件を満たしていない場合には、「ＮＯ」としてステップＳ６へ進み、反復インデックスｋ＝ｋ＋１と更新して、もう一度、ステップＳ４とステップＳ５の処理を繰り返す。反復終了条件をチェックした結果として、終了条件を満たしている場合には、「ＹＥＳ」として反復処理を終え、格子縮小処理で得た縮小チャネルに基づいて、ＭＩＭＯ信号検出を行い、送信ビットの軟判定値を出力する（ステップＳ７）。
【００８０】
ここで、本発明の前置ベクトル順番選定、前置ベクトル縮小を含む前置処理と、ベクトル選定、ベクトル縮小、縮小条件確認ベクトルインデックス更新を含む反復格子縮小処理の各反復ステップとでの処理を、チャネル応答に対して適用する方法としては、ＭＩＭＯチャネル行列Ｈ＝ＱＲのＱＲ分解、つまり、ユニタリー行列Ｑと三角行列Ｒに対して適用する。本発明の前置処理、及び各ＬＬＬ反復処理では、正方（あるいは長方）行列Ｈの代わりに、三角行列Ｒに対して縮小処理を行う。
【００８１】
次に、本発明の定量的効果について説明する。
（本発明の定量的効果）
図３、及び図４は、図１に示すＭＩＭＯ通信システムの送信アンテナを８本、受信アンテナを８本とし、１０００個の８行８列の複素数ＭＩＭＯチャネル行列を生成して得られた統計結果である。数式（３）で説明したように、ＭＩＭＯチャネル行列（チャネル応答行列）Ｈは、任意の時間軸ポイントｔ、及び周波数軸ポイントｆにおけるものである。例えば、ＯＦＤＭを用いるＭＩＭＯ通信システムにおいては、ＭＩＭＯチャネル行列（チャネル応答行列）Ｈは、ｔ番目のＯＦＤＭ信号のｆ番目のＯＦＤＭサブキャリアにおけるＭＩＭＯチャネルを表してもよい。
【００８２】
本発明は、反復格子縮小方法として、ＬＬＬ（Ｌｅｎｓｔｒａ  Ｌｅｎｓｔｒａ  Ｌｏｖａｓｚ）法を用いた。また、発明の前置ベクトル順番選定、及びＬＬＬの各反復ステップに導入した新たなベクトル順番選定方法としては、数式（４）のように、サブベクトル空間の直交補空間上の直交射影が最小となるように、ベクトル順番選定を行う。
【００８３】
さらに、本発明の反復終了条件としては、最大反復回数ｋｍａｘを設け、それ以上の反復処理を行わないように、格子縮小処理を強制終了させる。最後に、本発明の前置ベクトル順番選定、前置ベクトル縮小を含む前置処理と、ベクトル選定、ベクトル縮小、縮小条件確認ベクトルインデックス更新を含む反復格子縮小の各反復ステップとでの処理を、チャネル応答に対して適用する方法としては、チャネル行列Ｈ＝ＱＲのＱＲ分解、つまり、ユニタリー行列Ｑと三角行列Ｒとに対して適用する。
【００８４】
本発明の前置処理、及び各ＬＬＬ反復処理では、正方（あるいは長方）行列であるチャネル応答行列Ｈの代わりに、三角行列Ｒに対して縮小処理を行うため、所用演算量は約半分に低減できる。図３では、中間縮小チャネル行列ＨＴ（ｋ）の最大条件数（縦軸）と、格子縮小を行う反復アルゴリズムＬＬＬの反復回数ｋ（横軸）との関係を示している。
【００８５】
図３の縦軸に示している中間縮小チャネル行列ＨＴ（ｋ）の条件数は、ＭＩＭＯ信号検出技術の誤り率特性を示す指標と考えられている。条件数が大きければ、信号検出技術の誤り率特性が悪くなり、条件数が小さければ、信号検出の誤り率特性がよくなる。
【００８６】
図３では、従来技術として、非特許文献９で紹介された複素数ＬＬＬアルゴリズムを用いた。図３に示しているように、同じ反復回数においては、本発明の最大条件数は、従来技術に比べて著しく小さくなっている。これは、同じ反復回数を実行して得られた縮小チャネル行列ＨＴ（ｋ）に基づいて、ＭＩＭＯ信号検出を行った場合では、本発明が従来技術に比べて誤り率特性が著しくよいことを意味する。
【００８７】
図４は、ＬＬＬアルゴリズムを完了させるために必要な反復回数の累積分布（ＣＤＦ：Cumulative Distribution Function）を示す概念図である。本発明の最大反復回数をｋｍａｘ＝５０とした。図４に示しているように、本発明において、必要な反復回数のＣＤＦ特性は、従来技術よりも左側にあり、そのカーブも急峻である。つまり、本発明を用いた場合には、格子縮小を行うのに必要な反復回数が大きく減ることを意味する。図４に示す横軸の３０回反復を見ると、本発明では、１０００個の８行８列の複素数ＭＩＭＯチャネル行列の内の９５％以上について、反復アルゴリズムを完了させたのに対して、従来技術では、その内の６０％程度しか、反復アルゴリズムを完了していない。
【００８８】
（図１の一般化したＭＩＭＯ通信システムモデルに対する補足）
図１では一般化したＭＩＭＯ通信システムモデルを示したが、その一般化ＭＩＭＯシステムの送信機および受信機はそれぞれ単一の無線局に属する必要はなく、複数の無線局によって送信機あるいは受信機を構成しても良い。図５は、本実施形態によるＭＩＭＯ通信システムにおける、ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機の地理的配置を示す概念図である。まず、左上には、ＭＩＭＯ送信機ＴＸ、ＭＩＭＯ受信機ＲＸの双方とも、複数のアンテナを備える単一無線局とした例を示している。また、左下には、ＭＩＭＯ送信機ＴＸを複数あるいは１つのアンテナを備える複数の無線局ＴＸ１〜ＴＸＮとし、ＭＩＭＯ受信機ＲＸを、複数のアンテナを備える単一無線局とした例を示している。
【００８９】
また、右上には、ＭＩＭＯ送信機ＴＸを複数のアンテナを備える単一無線局とし、ＭＩＭＯ受信機ＲＸを、複数あるいは1つのアンテナを備える複数の無線局ＲＸ１〜ＲＸＭとした例を示している。さらに、右下には、ＭＩＭＯ送信機ＴＸを複数あるいは1つのアンテナを備える複数の無線局ＴＸ１〜ＴＸＮとし、ＭＩＭＯ受信機ＲＸを、複数あるいは1つのアンテナを備える複数の無線局ＲＸ１〜ＲＸＭとした例を示している。本発明は、いずれの構成においても適用可能である。
【００９０】
上述した実施形態によれば、従来の格子縮小処理を取り入れたＭＩＭＯ信号検出技術の優れた受信特性を維持しながら、以下の効果を奏する。
【００９１】
チャネル応答に対して格子縮小処理を行い、変換行列を生成する際に、格子縮小処理という反復処理が所用する反復回数を少なくすることができるため、所用信号処理時間が短くなり、所用演算量が小さくなり、所用記憶容量が小さくなる。
【００９２】
また、所用信号処理時間、所用演算量、所用記憶容量などが小さくなるため、所用回路規模も小さくすることが可能となる。また、所要消費電力は、所要演算量、所用回路規模や、動作クロック周波数などに比例するため、所用消費電力も小さくなり、バッテリによって動作する無線端末の動作時間を延ばすことが容易になる。
【００９３】
さらに、無線送受信機、特に、無線携帯端末においては、小型化・軽量化が望ましいが、所要回路規模および所要消費電力が小さくなるため、それによって実装された装置の小型化・軽量化が容易になる。
【００９４】
このように、発明によるハードウェアでの経済的な実装が容易になるので、無線装置における製造コストが安くなり、大量生産に適する。また、これら効果は、ＭＩＭＯシステムの送信アンテナ数Ｔ、受信アンテナ数Ｒ、ＯＦＤＭのサブキャリア数Ｎの増加に伴い、さらに著しくなる。
【００９５】
なお、本発明は、無線通信システムにおける信号検出への適用に限定するものではない。また、本発明は、ＭＩＭＯ通信システムにおける信号検出への適用に限定するものではない。
【００９６】
なお、本発明の実施形態に示した信号検出プログラム及び信号検出回路は、ＭＩＭＯ技術とマルチキャリア変調技術ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）若しくはＯＦＤＭＡ（Ｏｒｔｈｇｏｎａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）の組合せ、または、ＭＩＭＯ技術とアクセス技術ＩＤＭ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）若しくはＩＤＭＡ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）とを組合せの少なくともいずれかを組合せた通信方式を利用する通信システムの無線局に適用可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１０  ＭＩＭＯ送信機
１１  チャネル符号器
１２  時空周波数マッパ
１３  波形変調器
１４  パスバンド変換器
２０  無線ＭＩＭＯチャネル
３０  ＭＩＭＯ受信機
３１  ベースバンド変換器
３２  波形信号復調器
３３  時空周波数デマッパ
３４  チャネル復号器
【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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