(57)【要約】  合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を一緒に形成するために、アンテナ素子（２２／１，．．．，２２／Ｎ）からのアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）のサンプルを前処理（４０）し、複数の送信ユーザから受信した信号のマルチユーザ情報を使用して複雑さおよびコストを低減するアレイ受信機。受信機は、それぞれがユーザの対応する１人のために、一組の推定受信信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）を生成するために、基準信号を処理し合成する。受信機は、ユーザ特定の出力信号を供給するために基準信号を合成し、各ユーザ特定の出力信号が、アレイ・アンテナで受信した場合に、そのユーザの受信信号のエネルギーの所望の最適化した濃度を有するように、各特定の基準信号を入手するために使用するフィルタ（４０／０，．．．，４０／Ｍ）のパラメータを周期的に更新する。
2007520126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれが各ユーザからの情報を含む一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子（２２／１，．．．，２２／Ｎ）のアレイを有するアレイ・アンテナを介して複数の送信ユーザから受信した信号を処理するためのアレイ受信機であって、
前記受信機が、
前記合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を一緒に形成するために、前記各アンテナ素子信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をサンプリングし、前記アンテナ素子信号のうちの少なくともいくつかのサンプルを処理するための共通の前処理部（４０）と、
各処理ユニットが、それぞれがユーザの対応する所望の１人のために、一組の推定受信機信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）の１つをそれぞれ生成するために、前記基準信号を処理し合成する、それぞれが、すべての基準信号を受信するために前記共通の前処理部（４０）と結合している複数の入力を有する複数の信号処理ユニット（６０／０，．．．，６０／Ｍ）とを有し、
前記共通の前処理部が、
前記各基準信号が、前記アンテナ信号の異なる合成を含む前記複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を供給するために、すべての前記アンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）を合成するためのフィルタリング手段（４０／０，．．．，４０／Ｍ）を備え、
前記各信号処理ユニット（６０／０，．．．，６０／Ｍ）が、ユーザ特有の出力信号を供給するために前記基準信号を合成し、
前記アレイ・アンテナが受信した場合に、各ユーザ特定の出力信号が、その所望のユーザの受信信号の所望の最適化したエネルギーの濃度を有するように、特定の各基準信号を入手するために、使用するフィルタリング手段のパラメータを周期的に更新するための更新手段（４２／ｍ，４４／ｍ，４６／ｍ）を備えることを特徴とする受信機。
【請求項２】
前記更新手段（４２／ｍ，４４／ｍ，４６／ｍ）が、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って前記パラメータを調整するための手段（４６／ｍ）を備えることを特徴とする、請求項１に記載の受信機。
【請求項３】
前記各プロセッサ・ユニット（６０／０，．．．，６０／Ｍ）が、前記基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を合成する合成する前に、前記基準信号を重み付けするための手段（６２／０，．．．，６２／Ｍ，６４／０，．．．，６４／Ｍ）を備え、前記重み（ｗ００，．．．，ｗＭＭ）が、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って調整され、
前記フィルタリング手段（４０／０，．．．，４０／Ｍ）の前記パラメータが、前記プロセッサ・ユニット（６０／０，．．．，６０／Ｍ）の重み（ｗ００，．．．，ｗＭＭ）よりは低い頻度で更新されることを特徴とする、請求項１に記載の受信機。
【請求項４】
基準信号の数が、所望のユーザ信号の数に等しいことを特徴とする、請求項１、２または３に記載の受信機。
【請求項５】
前記共通の前処理部（４０）が、一組の基準信号ｙｍ＝［ｙｍ，１，．．．，ｙｍ，μ］を生成するＭ＋１個の主サブ空間フィルタを備え、ｍが前記フィルタの指数であり、ｍ＝０，１，．．．，Ｍであり、前記基準信号ｙｍが、前記大部分のエネルギーを運ぶ信号ｍが占拠するサブ空間のμ次元への前記入力信号（ｘ１１，ｘ１２，．．．，ｘ１Ｌ，ｘ２１，ｘ２２，．．．，ｘ２Ｌ，．．．，ｘＮ１，ｘＮ２，．．．，ｘＮＬ）の投影であることを特徴とする、請求項１、２または３に記載の受信機。
【請求項６】
前記更新手段（４２／ｍ，４４／ｍ，４６／ｍ）が、対応するユーザに対してトレーニング・シーケンスを生成するためのトレーニング・シーケンス生成器と、
そのユーザのチャネルに対して長期統計を実施する共分散行列を供給するために、前記トレーニング・シーケンスおよび前記アンテナ信号に応じる共分散行列推定手段と、
前記共分散行列から、前記線形結合からなる少なくとも主固有ベクトルを抽出するための固有ベクトル推定手段とを備え、前記主固有ベクトルの素子が、前記パラメータを更新するための重みとして前記フィルタリング手段に適用されることを特徴とする、請求項２、３、４または５に記載の受信機。
【請求項７】
前記フィルタリング手段が、それぞれが、前記各所望のユーザにマッチしているフィルタを備える複数のフィルタ（４０／０，．．．，４０／Ｍ）ことを特徴とする、請求項１に記載の受信機。
【請求項８】
それぞれが各ユーザからの情報を有する一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子（２２／１，．．．，２２／Ｎ）のアレイを有するアレイ・アンテナを介して、複数の送信ユーザから信号を受信するための受信機であって、前記受信機が、前記合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を一緒に形成するために、前記各アンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をサンプリングし、前記アンテナ素子信号のうちの少なくともいくつかのサンプルを処理する、それぞれがユーザのうちの異なる１人に対応し、共通の前処理部の出力と結合している複数の受信機セクションが後に位置する共通の前処理部と、各処理ユニットが、それぞれがユーザの対応する所望の１人のために、一組の推定受信信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）の１つをそれぞれ生成するために、前記基準信号を処理し合成する、それぞれが、すべての基準信号を受信するために前記共通の前処理部と結合している複数の入力を有する複数の信号処理ユニット（６０／０，．．．，６０／Ｍ）とを特徴とし、
前記共通の前処理部が、
（ｉ）それぞれが所定の各ユーザとマッチしていて、その出力が前記以降の受信機セクションにより使用される一組の主サブ空間フィルタを周期的に更新することにより、所定の各ユーザに対して前記所望の信号の推定値を生成するために、処理し合成するための手段と、
（ｉｉ）瞬間的なチャネル特性に対向して、サブ空間レベル情報を分離するために、適当な時間的平均と一緒に、既知のトレーニング・シーケンスにより、またはＣＤＭＡシステム内のユーザの拡散コードにより、または所定の信号のユーザとの相関が深い任意の他の信号により、相関を使用して、前記主サブ空間フィルタの成分重みを周期的に推定および／または更新するための手段と、
（ｉｉｉ）前記所望の信号の信頼性が高く一定の推定値を供給するために、瞬間的なチャネルの変化が追跡されるように、ある方法およびある速度で前記前処理部からの前記受信機セクションの前記成分重みおよび／または所定の他のパラメータを周期的および動的に推定および／または更新するための手段を備える受信機。
【請求項９】
複数のアンテナ素子を備える前記アレイ・アンテナと一緒に、請求項１〜８の何れか１項に記載の受信機を備えるアレイ受信機システム。
【請求項１０】
それぞれが各ユーザからの情報を含む一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子（２２／１，．．．，２２／Ｎ）を有するアレイ・アンテナを介して、複数の送信ユーザから信号を受信するための方法であって、
前記各アンテナ信号をサンプリングするステップと、
前記合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を一緒に形成するために、前記アンテナ素子信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）のうちの少なくともいくつかのサンプルを前処理するステップと、
それぞれがユーザの対応する１人のために、一組の推定受信信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）を生成するために、前記基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を処理し合成するステップとを特徴とし、
前記前処理が、
前記各基準信号が、前記アンテナ信号の異なる合成を含むように前記複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を供給するように、すべてのアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）を合成するステップを含み、
前記処理および合成ステップが、一連のユーザ特有の出力信号を供給するために、前記基準信号を合成するステップを含み、
前記方法が、ユーザ特有の各出力信号が、前記アレイ・アンテナがその特定のユーザを受信した場合に、前記受信信号の所望の最適なエネルギーの濃度を有するように、特定の各基準信号を入手するために使用するパラメータを周期的に更新するステップをさらに含む方法。
【請求項１１】
前記更新ステップが、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って前記パラメータを調整することを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記更新ステップが、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って前記パラメータを調整し、前記基準信号の各処理ステップが、前記基準信号を合成する前に前記基準信号を重み付けし、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って前記重みを調整し、前記パラメータが前記重みより少ない頻度で更新される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
基準信号の数が、所望のユーザ信号の数と等しいことを特徴とする、請求項１０、１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記サンプルを前処理するステップが、一組の基準信号ｙｍ＝［ｙｍ，１，．．．，ｙｍ，μ］を生成するために、Ｍ＋１個の主サブ空間フィルタを使用し、ここで、ｍが前記フィルタの指数であり、ｍ＝０，１，．．．，Ｍであり、前記基準信号ｙｍが、前記大部分のエネルギーを運ぶ信号ｍが占拠する前記サブ空間のμ次元への前記入力信号（ｘ１１，ｘ１２，．．．，ｘ１Ｌ，ｘ２１，ｘ２２，．．．，ｘ２Ｌ，．．．，ｘＮ１，ｘＮ２，．．．，ｘＮＬ）の投影であることを特徴とする、請求項１０、１１、１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
各ユーザに対するトレーニング・シーケンスを生成するステップをさらに特徴とし、
前記更新ステップが、前記トレーニング・シーケンスおよび前記アンテナ信号に応じて、そのユーザのチャネルに対する長期統計を実施する共分散行列を供給し、
前記共分散行列から、少なくとも前記主固有ベクトルを抽出するための固有ベクトル推定手段を使用し、前記主固有ベクトルの素子が前記パラメータを更新するために使用される、請求項１０〜１４の何れか１項に記載の方法。
【請求項１６】
すべてのアンテナ信号を合成する前記ステップが、それぞれが前記各所望のユーザにマッチしている複数のフィルタ（４０／０，．．．，４０／Ｍ）を使用することを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
アンテナ素子（２２／１，．．．，２２／Ｎ）のアレイを有するアレイ・アンテナ、およびそれぞれがユーザの異なる１人に対応していて、前記共通の前置フィルタ処理部の出力と結合している複数の受信機セクションが後に位置する共通の前置フィルタ処理部からなる受信機により、複数の送信ユーザから信号を受信するための方法であって、
（ｉ）それぞれが所定の各ユーザとマッチしていて、その出力が前記以降の受信機セクションにより使用される一組の主サブ空間フィルタを周期的に更新することにより、所定の各ユーザに対して前記所望の信号の推定値を生成するために、処理し合成するステップと、
（ｉｉ）瞬間的なチャネル特性に対向して、サブ空間レベル情報を分離するために、適当な時間的平均と一緒に、（ａ）既知のトレーニング・シーケンス、（ｂ）この方法がＣＤＭＡシステムで使用されるユーザの拡散コード、および（ｃ）所定のユーザの信号との相関が深い任意の他の信号のうちの少なくとも１つにより、相関を使用して、前記主サブ空間フィルタの成分重みを周期的に推定および／または更新するステップと、
（ｉｉｉ）前記所望の信号の信頼性が高く一定の推定値を供給するために、瞬間的なチャネルの変化が追跡されるように、ある方法およびある速度で前記前置フィルタ処理部からの前記受信機セクションの前記成分重みおよび／または所定の任意の他のパラメータを周期的および動的に推定および／または更新するステップとを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンテナ素子のアレイを含むアンテナおよび受信機からなる受信機システム、また、受信機自身および受信方法に関する。本発明は、特に、デジタル・セルラー電気通信ネットワークの基地局、または無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）のアクセス・ポイントで使用するためのアレイ受信機および方法に適用することができるが、適用対象はこれらに限定されない。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、複数のユーザが、共通のキャリアを同時に使用する、または（ｉ）同一チャネル信号を空間的に区別するのにアンテナ・アレイを必要とするために、空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）とも呼ばれるキャリアのセル内での再使用（ＲＷＣ）、（ｉｉ）複数のユーザが異なるコードを使用して、同じ帯域内で送信する符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、（ｉｉｉ）ユーザを時間によりおよび／または周波数により完全に分離できない、すなわち、時間的に（例えば、分散チャネルのために）、および／または周波数で（例えば、不完全なチャネル・フィルタリングによる過度の帯域幅のために）互いに干渉を起こし、そのため隣接チャネル干渉（ＡＣＩ）を引き起こす時分割多元接続（ＴＤＭＡ）および／または周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）システムのようなキャリア間である量の重なり／クロストークを含む異なるキャリアを使用するシステムで使用することができる。
この特許明細書内の数式は、複素ベースバンド表記法に基づいている。
【０００３】
アレイ・アンテナ無線受信機は、通常、受信リンク品質を改善するために（すなわち、マルチパス・フェージングに強くするために）、および／または干渉レベルを低減するために、基地局またはデジタル通信システム（例えば、移動体電話網、インターネットおよび／または広域ネットワーク用の広帯域無線アクセス等）のアクセス・ポイントのところで使用される。この場合、干渉は、所望の信号帯域に含まれている熱雑音および人工信号を含んでいる場合がある。このようなシステムは、通常、任意の所与のセルまたはセクタ内に、多数の同時能動ユーザを含んでいるので、基地局受信機は、複数の無線リンクを維持することができなければならない。
【０００４】
周知のアンテナ・アレイ無線受信機システムは、信号受信セクション（無線周波（ＲＦ）フロント・エンドとも呼ばれる）に結合しているアンテナ素子のアレイを備える。この信号受信セクションは信号処理部と結合している。信号受信セクションは、別々の分岐で、異なるアンテナ素子からの分岐信号を別々に処理し、所定のチャネルを分離するために、各分岐信号上で標準ダウン変換、復調、フィルタリングを行い、また、できれば、信号処理部（例えば、信号プロセッサがデジタル・タイプである場合には、アナログ−デジタル変換）が使用できる形にするために信号上である種の変換を行う。信号プロセッサは、すべての分岐から情報（すなわち、個々の各アンテナ素子からの、復調し、フィルタリングし、および適切に変換した信号データ）を受信し、多数の適当な周知の技術のうちの１つにより、所望のユーザ信号ｓ０（ｔ）の可能な最善の推定値である有用な信号ｙ（ｔ）を抽出するためにそれを合成し処理する。
【０００５】
無線通信の場合には、受信ベクトルｘ（ｔ）（すなわち、すべてのアレイ素子を横切る受信信号）は、「所望のユーザの」無線端末が送信した所望の信号ｓ０（ｔ）、同じ周波数帯域またはある量のクロストークを含む隣接帯域内で動作している競合端末が送信した干渉信号ｓｍ（ｔ）、およびホワイト・ノイズｎ（ｔ）からなる。それ故、非分散（すなわち、狭い帯域）環境においては、下式のようになる。
【０００６】
【数１】
2007520126.tif 000003
ここで、ｃｍ（ｔ）は、ｍ番目の端末からすべてのＮ個のアレイ素子へのチャネルを記述する複素素子のＮ×１ベクトルであり、Ｍは、干渉信号の数であり、ｎ（ｔ）は、ホワイト熱雑音ベクトルであり、ｃ０（ｔ）は、通常所望のユーザのチャネルである０番目の端末からのチャネルを記述するＮ×１複素ベクトルである。
【０００７】
この場合、アンテナ・アレイ無線受信機の機能は、干渉およびホワイト・ノイズから所望のユーザ信号ｓ０（ｔ）を分離し、またいつでも、アレイ出力信号ｙ（ｔ）が、所望のユーザ信号ｓ０（ｔ）をできるだけ正確に近似するように、チャネルｃ０（ｔ）（例えば、マルチパス・フェージング）内に導入された歪みを補償することである。
【０００８】
通常、受信機は、単に線形重み付け加算操作により個々のアンテナ素子からの分岐信号を合成する。Ｎ個の素子を有するアレイを考えた場合、またｘ（ｔ）がアレイ素子の出力のＮ×１ベクトルである場合には、アレイ出力は下式により表される。
【０００９】
【数２】
2007520126.tif 000004
ここで、ｗ（ｔ）は、Ｎ×１複素重みベクトルであり、（・）Ｈは、エルミート転置（すなわち、ベクトル（上記のように）であれ行列であれ、その引数の複素共役転置）である。
【００１０】
時間の経過とともに変化するものであるが、重みベクトルは、入力および出力信号と比較した場合ゆっくりと変化する。何故なら、重みベクトルは、チャネルの変化を追跡するが、信号自身の変化を追跡するものではないからである。合成器が式（２）に従って動作する場合には、合成器は線形合成器と呼ばれ、受信機全体は線形アレイ受信機と呼ばれる。
【００１１】
通常、受信機は、入力信号ｘ（ｔ）の統計を収集し、この統計をアレイ出力ｙ（ｔ）と所望の信号ｓ０（ｔ）間のある誤差測定値を最小限度に低減する重みベクトルを入手するために使用する。このような用途（すなわち、適応フィルタリング）の場合の最も一般的な誤差測定値のうちの１つは、平均二乗誤差である。
【００１２】
【数３】
2007520126.tif 000005
これは、重みベクトル素子に対してＮ次元の二次面を形成する。この基準を最小限度に低減することが、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）線形アレイ受信機（最適合成器とも呼ばれる）の基礎を形成している。
（注：今後、式中の時間ｔへの依存性は、説明を分かり易くするために省略する。）
【００１３】
適応フィルタリング理論は、受信データの所与のシーケンスに対するＭＭＳＥの重みの最善の合成が下式で表されることを示す。
【００１４】
【数４】
2007520126.tif 000006
ここで、Ｒｘｘは、受信アレイ出力の共分散行列であり、下式により表される。
【数５】
2007520126.tif 000007
ここで、＜・＞は、その引数の期待値（すなわち、集合平均）である。
【００１５】
このようなアレイ受信機は、マルチパス伝搬による時間分散が、１つのシンボル期間を超えて有意に拡がらない場合に使用するのに適している。すなわち、シンボル間干渉（ＩＳＩ）がほとんどないか全然ない場合に適している。
【００１６】
有用な信号を運んでいるチャネルが、有意のＩＳＩを含んでいる場合には、従来の解決方法は、その出力のところの全インパルス応答が、時間的に遥かに短くなり、理想的に平坦な（または等化）周波数スペクトルを有する傾向があるように、その目的がチャネル・インパルス応答を倒置することである（すなわち、ＩＳＩを解消することである）適応フィルタである等価器を使用することである。
【００１７】
標準線形等価器の信号処理部分は、信号源、すなわち、入力ベクトルｘの素子が、空間内のポイント（すなわち、アンテナ素子のアレイ）でなく、時間のポイントである点を除けば、線形適応型アレイ受信機と同じ方法で動作する。信号は、シンボル間隔遅延線（タップ付き遅延線またはＴＤＬと呼ばれる）に沿った一連のポイントのところから取り出され、次に重み付けされ、合成される。
【００１８】
等価器およびアレイ受信機両方用の信号処理装置の実施は、同じであってもよいが（入力の適応重み付けによるＭＳＥの最小限度への低減）、性能は異なる。信号はアレイ受信機により空間内の異なるポイントで物理的にサンプリングされるので、望ましくない信号源または同一チャネル干渉（ＣＣＩ）を非常に効果的にゼロにする。しかし、分散的、すなわち、周波数選択性フェージングによるシンボル間干渉（ＩＳＩ）に対しては効果が少ない。何故なら、この干渉は、時間で分散しているからである。一方、等価器は、ＩＳＩを効果的に抑制するが、ＣＣＩに対する効果は少ない。
【００１９】
ＩＳＩとＣＣＩ両方が存在する環境においては、時空間アレイ受信機を形成するためにアレイ受信と等化を合成することができる。時空間アレイ受信機の最も一般的な形は、狭帯域アレイ受信機内の各重み付け乗算器をＮ個の等価器全体に対する全等価器で置換することにより得られる。この場合も、信号処理部の実施は、類似の方法で行われ、上式（２）に依存する。唯一の違いは、重みベクトルｗおよび入力ベクトルｘがそれぞれ長いことである。実際、Ｌ個のタップの等価器の長さおよびＮ個の素子のアレイ・サイズの場合には、ベクトルｗおよびｘは、両方ともＬＮ個の素子を有する。
【００２０】
正準線形平均二乗誤差最小化時空間受信機（すなわち、最も明白な即時線形時空間受信機構造およびいくつかの点においては最も複雑な受信機構造）は、アンテナ・アレイを備える。各アレイ素子出力は、この場合、等価器と呼ばれる有限インパルス応答（ＦＩＲ）適応フィルタに送られる。各適応フィルタは、タップ付き遅延線を備える。この場合、タップは、シンボル期間またはシンボル期間の何分の１かの間隔を置いて位置している。性能をよくするためには、タップ付き遅延線の長さを平均チャネル・メモリ長さと等しくするか、それより長くしなければならない。多くの場合、タップの数が非常に多くなる場合がある（例えば、適応フィルタ１個当たり１０〜１００）。
【００２１】
各タップ出力に掛ける重みは、チャネル特性の変化に絶えず追随することができるものでなければならない。このことは、種々の方法、すなわち、連続しているまたはブロックをベースとする適応により、および周知のトレーニング・シンボルを使用して、または使用しないで実行することができる。大部分の周知のシステムの場合、重みはブロック毎に計算され（ブロック適応）、各ブロックは、その目的のための一連の周知のトレーニング・シンボルを含む。デジタル無線通信の場合には、適応のために使用するブロックは、通常、使用しているネットワーク・プロトコルが定義するデータ・パケットに対応する。さらに、チャネルは、ブロックの長さにわたって静的なものと見なすことができる（すなわち、ブロックの長さは、チャネル相関時間よりかなり短い）。
【００２２】
例えば、所望の信号とＳ−Ｔ受信機出力間の平均二乗誤差のような全体の性能指数が最小になるように重み付けを適応することにより、受信機は、通常、下記のことを実行する。
・広帯域チャネルの周波数選択性フェージングによるシンボル間干渉（ＩＳＩ）の低減または除去；
・キャリアが再使用される最も近いセルからの、またはセル内からの同一チャネル干渉（ＣＣＩ）の低減または除去（何故なら、多くの場合、空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）と呼ばれる空間識別のその力により、時空間プロセッサが、セル（またはセクタ）内でキャリアを再使用することができるからである）；
・（アレイのもっと大きい効果的なアパーチャによる）出力ＳＮＲの改善。
【００２３】
無線システムは、通常、干渉により制限を受けるので（すなわち、干渉が、ある制限以上にもっと多くの能動ユーザを収容する能力の改善を妨害する主な障害であるので）、時空間プロセッサの第１の２つの利点は、能力を改善するための主な関心事である。
【００２４】
利点を最大にするには、Ｓ−Ｔアレイをキャリアのセル内での再使用（ＲＷＣ）と合成するとよい。多くの過去の特許が、ＳＤＭＡ（すなわち、ＲＷＣ）に適用されるアレイを開示しているし（例えば、米国特許第５，５１５，３７８号および米国特許第５，５９２，４９０号参照）、または時空間システムを開示している（例えば、米国特許第５，８２８，６５８号参照）。このようなシステムの場合、個々のＳ−Ｔプロセッサを各ユーザに対して実施しなければならない（すべてのプロセッサは、同じ物理アンテナ・アレイおよびフロント・エンド受信機回路を共有しているが、異なる等価器および合成器を有する）。しかし、基地局は、セル内干渉について入手することができる情報（受信シンボル、チャネル特性）を有する。何故なら、各セル内干渉は、他のローカルＳ−Ｔプロセッサの所望の信号であるからである。
【００２５】
Ｓ−Ｔプロセッサ・アーキテクチャは、下記の２つのゴールのうちの一方を達成するために、個々のＳ−Ｔプロセッサ間にあるタイプの接続を確立することにより、このマルチユーザ情報を使用するように構成することができる。
・性能の改善（ビット誤り率の低減、干渉ゼロ化の改善等）；
・複雑さおよびコストの低減。
【００２６】
例えば、グローバルなマルチユーザＭＳＥ基準を作成し、それによりもっと複雑になるが（１人のユーザの検出に関して）アレイ受信機の性能を改善することにより、多くのユーザを「同時に検出」するために、マルチユーザ情報を使用するのは周知である［２］、［３］。
【００２７】
また、正しい時空間処理により、広帯域分散チャネルのシンボル間干渉（ＩＳＩ）を緩和するために、ＳＤＭＡと適当な時間的処理とを合成することができることも周知である［６］。
【００２８】
周知の時空間処理受信機の主な欠点のうちの１つは、特にマルチユーザ検出を行い、および／または時間的処理を行った場合、非常に複雑になりコストも非常に高くなることである。
【００２９】
チャネルの長期の変動（すなわち、サブ空間構造）だけを追跡することにより、順方向チャネル探査送信機の帯域幅要件を低減することも周知である［１１］。しかし、このアプローチは、ユーザの能力を厳しく制限しない受信機では使用することができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３０】
本発明の目的は、このような周知のアレイ受信機システムの欠点を少なくとも緩和し、その目的のため、複雑さおよびコストを低減するために、マルチユーザ情報を使用するシステムを内蔵するマルチユーザ時空間アレイ受信機を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
ある態様によれば、本発明は、それぞれが各ユーザからの情報を含む一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子のアレイを有するアレイ・アンテナを介して、複数の送信ユーザから受信した信号を処理するためのアレイ受信機を提供する。上記アレイ受信機は、合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する、例えば、サブ空間信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）のような複数のサブ空間基準信号を一緒に形成するために、各アンテナ素子信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をサンプリングし、上記アンテナ素子信号のうちの少なくともいくつかのサンプルを処理するための共通の前処理部と、各処理ユニットが、それぞれがユーザの対応する１人のために、一組の推定受信信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）のそれぞれ１つを生成するために、上記基準信号を処理し合成する、それぞれが、すべての基準信号を受信するために共通の前処理ユニットと結合している複数の入力を有する複数の信号処理ユニットとを備え、上記共通の前処理部が、各基準信号が、アンテナ信号の異なる合成を含む上記複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を供給するために、すべてのアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）を合成するためのフィルタリング手段と、ユーザ特定の出力信号を供給するために基準信号を合成する各信号処理ユニットと、ユーザ特有の各出力信号が、アレイ・アンテナが受信した場合に、そのユーザの受信信号の所望の最適化したエネルギーの濃度を有するように、特定の各基準信号を入手するために、使用するフィルタリング手段のパラメータを周期的に更新するための更新手段とを備えることを特徴とする。
【００３２】
好ましい実施形態の場合には、更新手段は、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って上記パラメータを調整するための手段を備える。この場合、各プロセッサ・ユニットは、基準信号を合成する前に、基準信号を重み付けするための手段を備えることができる。重みは、すべてのユーザ・チャネルのチャネル特性に従って調整される。この場合、フィルタリング手段のパラメータは、プロセッサの重みよりは低い頻度で更新される。
基準信号の数は、所望のユーザの数に等しくてもよい。
【００３３】
更新手段は、対応するユーザに対してトレーニング・シーケンスを生成するためのトレーニング・シーケンス生成器、そのユーザのチャネルに対して長期統計を実施する共分散行列を供給するために、トレーニング・シーケンスおよびアンテナ信号に応じる共分散行列推定手段、および上記共分散行列から少なくとも主固有ベクトルを抽出するための固有ベクトル推定手段を備えることができる。上記主固有ベクトルの素子は、上記パラメータを更新するための重みとして上記フィルタリング手段に適用される。
【００３４】
本発明の第１の態様の好ましい実施形態は、（１）アンテナ素子出力から、すべてのユーザのプロセッサにとって有用なフィルタの共通な基準（すなわち、フィルタ・バンク）を生成し、（２）ゆっくり変化する統計的チャネル構造をベースとしてこの基準を適応させ、それにより計算の負担を軽減し、（３）各ユーザに対して、急速な適応に対する共通の基準からいくつかの（例えば、２または３の）最も有意なフィルタ出力を選択することにより、複雑に関する問題を解決する。
【００３５】
好適には、空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）通信システムでアレイ受信機システムを使用する場合には、前処理ユニット内の複数の基準フィルタ、および複数の後続の受信機信号処理ユニットの両方を、同時に共通のチャネル（すなわち、周波数帯域）を共有する送信ユーザ全体に割り当てることが好ましい。
【００３６】
別の方法としては、複数の基準フィルタおよび以降の受信機セクションを、もっと高い集合ビット・レートを供給するために、依然として異なるビット・シーケンスを送信している同じユーザに属する送信アンテナ全体に割り当てることができる。この後者の構成は、多入力（ＭＩＭＯ）リンクに対応する。以下の説明においては、ＳＤＭＡの「ユーザ」という場合には、ＭＩＭＯの送信アンテナを意味し、ＳＤＭＡに記述する技術は、そうでない場合には、ＭＩＭＯに適用することができることを理解されたい。
【００３７】
第２の態様によれば、本発明は、それぞれが各ユーザからの情報を含む一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子のアレイを有するアレイ・アンテナを介して、複数の送信ユーザから信号を受信するための受信機を提供する。上記受信機は、それぞれが、異なる個々のユーザに対応し、共通の前処理部の出力と結合している複数の受信機セクションが後に続く共通の前処理部を備え、上記前処理部が、合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を一緒に形成するために、各アンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をサンプリングし、上記アンテナ素子信号のうちの少なくともいくつかのサンプルを処理し、さらに、各処理ユニットが、それぞれがユーザの対応する所望の１人のために、一組の推定受信信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）の１つをそれぞれ生成するために、上記基準信号を処理し合成する、それぞれが、すべての基準信号を受信するために共通の前処理ユニットと結合している複数の入力を有する複数の信号処理ユニットを備えることを特徴とする。
【００３８】
共通の前処理部は、
（ｉ）それぞれが所定の各ユーザとマッチしていて、その出力が以降の受信機セクションにより使用される一組の主サブ空間フィルタを周期的に更新することにより、所定の各ユーザに対して所望の信号の推定値を生成するために、処理し合成するように維持するための手段と、
（ｉｉ）瞬間的なチャネル特性に対向して、サブ空間レベル情報を分離するために、適当な時間的平均と一緒に、既知のトレーニング・シーケンスにより、またはＣＤＭＡシステム内のユーザの拡散コードにより、または所定の信号のユーザとの相関が深い任意の他の信号により、相関を使用して、主サブ空間フィルタの成分重みを周期的に推定および／または更新するための手段と、
（ｉｉｉ）所望の信号の信頼性が高く一定の推定値を供給するために、瞬間的なチャネルの変化が追跡されるように、ある方法およびある速度で前処理部からの受信機セクションの成分重み（および／または所定の他のパラメータ）を周期的または動的に推定および／または更新するための手段とを備える。
【００３９】
好適には、各態様の実施形態の場合には、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）通信システムでアレイ受信機を使用する場合には、共通の基準を形成する複数の基準フィルタ、および複数の以降の受信機信号処理ユニットは、両方とも下記のものに一致することが好ましい。
（１）上記通信システムでコードを再使用する場合には、同じ拡散コードを共有するユーザ全体、または
（２）異なるコードを有するユーザ全体。この場合には、アレイ受信機システムは、さらに、ユーザの信号を分離することができ、おそらくコード相関、電力捕捉等による区別問題を補償することができる。
【００４０】
ＣＤＭＡシステムの場合には、基準フィルタの出力のところで通常の逆拡散を行うことができる。別の方法としては、送信機のところでの拡散動作を、無線チャネルの一部と見なすことができる。その場合、当然基準フィルタ内で逆拡散を行う。
【００４１】
どちらの態様のアレイ受信機も、キャリアを再使用しない時分割多元接続（ＴＤＭＡ）通信システム、または周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）通信システムの基地局で使用することができる。このような場合、複数の共通の前処理ユニットの主基準フィルタおよび複数の以降の受信機信号処理ユニットは、両方とも、時間および／または周波数の点で完全に分離することができないユーザ全体にマッチする。すなわち、これらのものは、時間の点で（例えば、分散チャネルのために）、および／または周波数の点で（例えば、不完全なチャネル・フィルタリングによる過度の帯域幅のために）相互に干渉を起こし、そのため隣接チャネル干渉（ＡＣＩ）を起こす。
【００４２】
本発明の他の態様は、上記アレイ・アンテナおよびアレイ受信機の対応する方法と一緒に、第１または第２の態様による受信機を備えるアレイ受信機システムを含む。
それ故、第３の態様によれば、本発明は、それぞれが各ユーザからの情報を含む、一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子のアレイを有するアレイ・アンテナを介して複数の送信ユーザから信号を受信するための方法を提供する。この方法は、それぞれが各ユーザからの情報を含む、一組のアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）をそれぞれ供給するＮ個のアンテナ素子を有するアレイ・アンテナを介して、複数の送信ユーザから信号を受信するステップを含む。この方法は、
各アンテナ信号をサンプリングするステップと、
合成アンテナ信号の時空間次元より少ない時空間次元を有する複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を一緒に形成するために、上記アンテナ素子信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）のうちの少なくともいくつかのサンプルを前処理するステップと、
それぞれがユーザの対応する１人のために、一組の推定受信信号（ｚ０，．．．，ｚＭ）を生成するために、上記基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を処理し合成するステップとを特徴とする。
【００４３】
前処理は、
各基準信号が、アンテナ信号の異なる合成を含むように、上記複数の基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を供給するために、すべてのアンテナ信号（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ）を合成するステップと、
一連のユーザ特有の出力信号を供給するために、基準信号（ｙ０，．．．，ｙＭ）を合成するステップを含む処理および合成ステップとを含む。
【００４４】
この方法は、ユーザ特有の各出力信号が、アレイ・アンテナが受信した場合に、その特定のユーザの受信信号の必要な最適化したエネルギーの濃度を有するように、特定の各基準信号を入手するために使用するパラメータを周期的に更新するステップをさらに含む。
【００４５】
本発明のこの第３の態様の好ましい実施形態は、第１および第２の態様のアレイ受信機の実施形態の機能に対応する方法ステップを含む。
【００４６】
１つの好ましい実施形態の場合には、受信機は、
（１）周期的更新により、それぞれが所定の各ユーザのうちの所望の１人のユーザとマッチしていて、その出力が、所望の各ユーザに対して所望の信号の推定値を生成するために以降の受信機セクションにより処理され、合成される一組の支配的な基準フィルタを維持し、
（２）瞬間的なチャネル特性に対向して、サブ空間レベル情報を分離するために、適当な一時的平均と一緒に、既知のトレーニング・シーケンスにより、またはＣＤＭＡシステム内のユーザの拡散コードにより、または所定の信号のユーザとの相関が深い任意の他の信号により、相関を使用して、主サブ空間フィルタの成分重みを周期的に推定しおよび／または更新し、
（３）所望の信号の信頼性が高く一定の推定値を供給するために、瞬間的なチャネルの変化が追跡されるように、ある方法およびある速度で前置フィルタ処理部からの受信機セクションの成分重み（および／または所定の他のパラメータ）を周期的および動的に推定しおよび／または更新する。
【００４７】
本発明の第１、第２および第３の態様のいずれかの実施形態の場合には、受信機は、変換した入力ベクトルｙ［ｎ］上で動作しているＭ＋１個の各信号に対して１つずつ、一連の標準線形ＭＭＳＥ時空間プロセッサ（すなわち、受信機セクションの１つの可能な実施形態）を備えることができる。しかし、考慮に入れた信号の数Ｍ＋１が、アンテナ素子の数Ｎよりかなり小さい場合には、この方法を使用しても数字的努力の正味が低減するだけである（この場合、入力ベクトルの寸法は、ＮからＭ＋１に低減する）。
【００４８】
本発明の３つの態様のうちのいずれかの実施形態は、時空間マッチド・フィルタリングを含むことができる。その場合、潜在的に構造を遥かに簡単にすることができるし、本発明をもっと広く適用することができる。それ故、計算コストをさらに低減するために、上記コンセプトの論理的外挿は、時間および空間領域に固有フィルタリングを拡大する。この場合、Ｍ＋１個のタップだけが、各ユーザに対して（各パケットのところで）能動的に適応状態を維持する（Ｎが素子の数であり、Ｌが必要な適応フィルタの長さである従来のシステムの場合のＮＬタップとは異なる。許容できる性能にするために、通常、Ｍ≧Ｎにする必要がある。それ故、このシステムは、少なくともＬの係数だけ能動状態で適応しているタップの数を少なくする）。
【００４９】
ＩＳＩの大部分は、ほとんどの場合、固有フィルタリングにより処理される。実際、基地局に入射する信号の角度広がりは、通常、ベースが高いために狭い。すなわち、大部分の散乱動作は、加入者のすぐ近くで起こる。これにより、今問題にしている信号の共分散行列は、第１のいくつかの固有値の方に大きく偏らせることになる［１１］。一次固有フィルタのバンクは、第１の固有値に関連するＩＳＩを除去する。さらに、メモリを有さない合成器（固有フィルタ・バンクの後の合成器など）は、ＩＳＩを低減するある能力を有していることが分かっている［１３］。
【００５０】
満足のゆく性能を確保するのにこれら２つのＩＳＩ低減ステップでは不十分な場合には、もっと複雑になっても、二次および以降の固有モードに関連するＩＳＩおよびＣＣＩを除去するために、主サブ空間時空間フィルタにもっと大きな次元を追加することができる。何故なら、もっと多くのタップを受信機セクション内で能動的に適応させなければならないからである。
【００５１】
本発明のもう１つの実施形態の場合には、受信機前処理部は、適応等化を含むことができ、そのため、ある場合には、ＩＳＩを正しく処理するために、多数のサブ空間次元へのニーズが低減する。
【００５２】
本発明の好ましい実施形態の添付の図面を参照しながら、以下の詳細な説明を読めば、本発明の上記および他の目的、機能、態様および利点をよりよく理解することができるだろう。これらの図面は、単に例示としてのものにすぎない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５３】
好ましい実施形態の構造および動作を分かり易くするために、ある基本的理論について最初に説明する。
すでに説明したように、すべての信号のマッチド・フィルタを線形結合すれば、最適なＭＭＳＥ解決方法を入手することができる［７］、［８］。あるアンテナ・アレイおよび拡散（すなわち、ＩＳＩ誘起）伝搬環境の場合には、最適なＭＭＳＥ解決方法は、すべての信号の時空間マッチド・フィルタの線形結合により入手することができる。この場合、所与の信号にマッチした時空間フィルタは、それぞれがＮ個のアンテナ素子の出力のうちの１つを処理し、ホワイト・ノイズに対する上記信号電力が最大になるように、また他の人工信号からの干渉を無視するようにその出力が合成されるＮ個の時間的フィルタのバンクである。
【００５４】
このことは、マルチユーザＳＤＭＡの場合には有利である。何故なら、一組のマッチド・フィルタが、各信号のＭＭＳＥ解決方法を入手するために再使用することができる共通の基準を形成するからである。標準最適アーキテクチャの場合には、各ユーザに対して独立している合成器（数組の重み）を維持しなければならないし、これら合成器は、通常、干渉パターンが変化するので、新しいパケットの開始のところの最初から再計算しなければならない。安価な計算コストで各能動状態にある接続に対してマッチド・フィルタを維持するある方法を発見することができる場合には、所与のユーザおよびパケットに対するＭＭＳＥ解決方法の計算は、単に適当なマッチド・フィルタ（所定のパケット内の能動的干渉に対応する）を選択し、トレーニング・シーケンス・プリフィックスにより適応している（所望のユーザに対して１つの）標準ＭＭＳＥプロセッサへの入力としてその出力を使用するだけでよい。システムが、標準ＭＭＳＥプロセッサへの入力の数を、アンテナ素子の出力が直接処理されるシステムに対してかなり少なくなるように設計される場合には、このアプローチの複雑さが魅力になる。
【００５５】
マルチパス・フェージングを追跡しないですむマッチド・フィルタの行動を近似する１つの方法は、ユーザのベクトル・チャネルの主サブ空間を識別する方法である。上記サブ空間は、依然としてチャネル自身より遥かに遅い速度で変化する有用な情報の大部分を含む。主サブ空間は、所定のチャネルの長期固有構造のいくつかの最上位次元によりカバーされているランクの低い空間である。（構造が最も簡単になるので）所定のあるケースは、１つの次元を有する主サブ空間である。対応する固有のベクトルがフィルタとして使用される場合には、結果として得られるデバイスは固有フィルタと呼ばれる。
【００５６】
所望の信号のよりよい推定値を入手するには、２つ以上の次元を有するサブ空間を固有フィルタリングしなければならない。所与のレベルの性能のための次元の必要な数μは、伝搬環境の関数である。多次元サブ空間上の固有フィルタリングは、以後主サブ空間フィルタリングと呼ばれる。
【００５７】
図１を参照すると、複数のユーザ送信機（図示せず）から信号を受信するアレイ・アンテナ受信機システムは、それぞれがＲＦ受信機セクション２６の対応する複数の各ＲＦフロント・エンド・ユニット２６／１，．．．，２６／Ｎに結合している複数のアンテナ素子、特にＮ個の素子２２／１，．．．，２２／Ｎを有するアレイ・アンテナを備える。上記ユニットは、それぞれＮ個の信号ｘ１，．．．，ｘＮを生成するために、アンテナ素子からの信号を処理する。各ＲＦフロント・エンド・ユニット２６／１，．．．，２６／Ｎは、一組のＭ＋１フィルタ、特に共通の前処理部４０のサブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍのそれぞれの入力と結合しているその出力を有する。各サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍは、Ｍ＋１個の送信ユーザ全体のそれぞれとマッチしていて、信号処理部６０の対応する各複数のユーザ特定の信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍの出力と結合しているその入力を有する。各信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍは、Ｍ＋１人のユーザが送信した信号ｓ０，．．．，ｓＭの複数の推定値ｚ０，．．．，ｚＭのうちの対応する１つを生成するために、サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍのサブ空間信号ｙ０，．．．，ｙＭの各組をそれぞれ処理する。
【００５８】
ＲＦ「フロント・エンド」ユニット２６／１，．．．，２６／Ｎは同じものであり、従来の構造を有しているので、図１の挿入図を参照しながらその１つだけを説明する。図１の挿入図に示すように、ＲＦフロント・エンド・ユニット２６／Ｎは、低ノイズ・アンプ（ＬＮＡ）２８／Ｎ、ＲＦ／ＩＦダウンコンバータ３０／Ｎ、（必要なチャネルを分離し、帯域外ノイズおよび干渉を排除する）チャネル・フィルタ３２／Ｎ、および帯域サンプリングを行うためのＡ／Ｄコンバータ３４／Ｎを備える。別の方法としては、ＩＦまたはＲＦ信号を、アナログ−デジタル変換の前にベースバンドにダウン変換することもできる。ここで使用することができる種々の代替方法および妥協案は、当業者にとって周知のものである。Ａ／Ｄコンバータ３４／Ｎの出力は、また、ＲＦフロント・エンド・ユニット２６／Ｎの出力であり、主各サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍの入力と結合している。
【００５９】
下記の各実施形態の場合には、主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍすべては同じものである。しかし、その構造は、実施形態毎に異なる。
【００６０】
図１の実施形態の場合には、主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍは、主要な時空間固有フィルタである。これらのフィルタはすべて同じものであるので、図２を参照しながらユーザｍ用のフィルタの一般的構造についてだけ以下に説明する。
【００６１】
周波数領域内での性能分析を説明しているが、時間領域内でも実際の分析を行うことができる。この場合、固有フィルタは、それぞれが一連の１つのシンボル遅延を含むＮ個のタップ付き遅延線５０／ｍ１，．．．，５０／ｍＮのバンクの形をしている。各遅延の数は、動作帯域内のチャネルの通常のメモリの長さに従って遅延線の長さを与えるように選択される。各タップ付き遅延線においては、一連の乗算器が、遅延線の各タップから遅延信号を抽出し、それぞれに各複素重みを掛ける。例えば、個々の遅延５２ｍ１１，．．．，５２ｍ１Ｌを有する遅延線５０ｍ１においては、一連の乗算器５４ｍ１１，．．．，５４ｍ１Ｌが、タップ付き信号にそれぞれ複素重みｗ１１，．．．，ｗ１Ｌを掛け、一方、個々の遅延５２ｍＮ１，．．．，５２ＮＬを有する遅延線５０ｍＮにおいては、一連の乗算器５４ｍＮ１，．．．，５４ＮＬが、タップ付き信号に複素重みｗＮ１，．．．，ｗＮＬをそれぞれ掛ける。他のタップ付き遅延線の場合も同じである。
【００６２】
遅延線５０／ｍ１，．．．，５０／ｍＮの出力、すなわち乗算器５４ｍ１Ｌ，．．．，５４ＮＬからの信号は、それぞれｙｍ，ｌ、ユーザｍのための一次固有フィルタ出力を形成するために、総和装置５２／ｍにより合成される。その合成出力が、主サブ空間フィルタ出力、すなわちサブ空間信号ｙｍを形成する任意の数のこのような固有フィルタを使用することができることに留意されたい。それ故、ｙｍ＝［ｙｍ，１．．．ｙｍ，μ］になる。この場合、μは主サブ空間の次元を形成している固有フィルタの数である。この推定値ｙｍは、すべての信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍに供給される（図１）。
【００６３】
重みは、以下に説明するように、二次統計に従って動的に適応する。トレーニング・シーケンス生成器４２／ｍは、受信パケットの一部としての上記トレーニング・シーケンスの受信と同期して、ユーザｍの既知のトレーニング・シーケンスのコピーを生成する。トレーニング・シーケンス生成器４２／ｍの出力ｓｍ［ｋ］は、すべての時空間タップ位置を横切ってユーザｍの現在のチャネルの共分散行列Ｒ１を推定するために、共分散行列推定器４４／ｍより使用される。次に、この出力は、ユーザｍの長期共分散行列Σｍの現在の推定値を更新するために使用される。次に、固有ベクトル推定器４６／ｍは、Σｍの推定値をその主要な固有ベクトルを推定するための基準として使用する。上記固有ベクトルの個々の成分は、受信信号の以降の処理の際に使用するためのフィルタ・バンク４８／ｍ内の乗算器５４１１，．．．，５４ＩＬ，．．．，５４ＮＬに供給される現在の複素重みｗ１１，．．．，ｗ１Ｌ，．．．，ｗＮＬである。
【００６４】
図３のフローチャートを参照しながら、以下に固有フィルタ５０／ｍ１，．．．，５０／ｍＮが使用する適応手順を詳細に説明する。この場合、（８人の送信ユーザに対応する）８つの固有フィルタのバンクの同時動作について詳細に説明する。
【００６５】
固有フィルタを適応するには、各信号の長期共分散行列の現在の推定値を維持しなければならない。この推定値は、所定のユーザから既知のトレーニング・シンボルを含むパケットを受信する度に更新することができる。しかし、長期統計の変化は比較的ゆっくりしているので、所与のユーザに対する推定値の更新頻度は、（通常、所定のユーザからの各パケットにより供給される）トレーニング・シーケンスが発生する頻度より遥かに低い。
【００６６】
ステップ３．１において、主サブ空間フィルタ４０／ｍは、経過する現在の推定間隔を待ち（この場合、「推定間隔」は、すでに説明したように、長期推定に対する比較的長い間隔を意味する）、ステップ３．２において、次のタイムスロットの開始を待つ。既知のトレーニング・シーケンスがプリフィックスであり、そのため上記タイムスロットの開始のところに位置すると仮定した場合、ステップ３．３において、トレーニング・プリフィックスに対応する受信信号の一部は、以降の処理のためにバッファ内に記憶される。
【００６７】
【数６】
2007520126.tif 000008
【００６８】
∨ｃｍがすべての固有フィルタ・タップ上のユーザｍの時空間シグネチャを表す「遅延延長」ＮＬ×１ベクトルである場合には、下式のようになる。
【００６９】
【数７】
2007520126.tif 000009
ここで、∨ｃｍ[n]＝∨ｃｍ(ｎＴ)は、（シンボル期間のｎ番目の倍数である）遅延ｎＴのところで取ったアレイ入力のところのユーザｍのチャネルのベクトル・インパルス応答のサンプルである。ステップ３．４において、主サブ空間フィルタ４０／ｍは、下式によりユーザ０のベクトル・インパルス応答∨ｃ0の推定値∧ｃ0を入手する。
【００７０】
【数８】
2007520126.tif 000010
ここで、ｓ０［ｋ］は、（Ｋ個のシンボルの長さを有するトレーニング・シーケンス生成器４２／０から入手した）ユーザ０のトレーニング・シーケンスであり、∨x[ｋ、ｎ]は、ｎ番目のトレーニング・シーケンスのｋ番目のトレーニング・シンボルに対応するすべての固有フィルタ・タップ上の時空間受信信号ベクトルである。例えば、Ｔｃ秒の固定推定間隔、およびＴ秒のシンボル期間の場合には、下式のようになる。
【００７１】
【数９】
2007520126.tif 000011
【００７２】
ステップ３．４において、固有フィルタ共分散行列推定器４４／ｍは、下式による現在の間隔に対するユーザ０の共分散行列の推定値を計算する。
【００７３】
【数１０】
2007520126.tif 000012
【００７４】
定義により、信号（ｓｍ）に対する長期遅延延長共分散行列は、下式のようになる。
【数１１】
2007520126.tif 000013
【００７５】
それ故、（ユーザ０に対する）∨Σ０の現在の推定値は、ステップ３．５において更新される。推定器４４／ｍは、下記帰納式により∨Σｍの現在の推定値を入手する。
【数１２】
2007520126.tif 000014
ここで、∧Σｍ［ｎ］は、ユーザｍからの信号に対するｎ番目の受信トレーニング・シーケンス処理後のＮＬ×ＮＬの長期共分散行列推定値であり、ｓｍ［ｋ］は、ユーザｍのトレーニング・シーケンス内のｋ番目のシンボルであり、γは、トレーニング更新頻度および所定の伝搬環境内の長期共分散行列の変化速度の関数として選択した忘却係数である。γは、大部分のシステムにおいて、０．８〜１の範囲内の値をとることが多い。
【００７６】
共分散行列推定器４４／ｍは、推定値∧Σ０を、主固有ベクトルを推定し、それによりフィルタ・バンク４８／０への重み推定／更新手順を完了するために、ステップ３．６においてそれを使用する固有ベクトル推定器４６／ｍに供給する。
【００７７】
この実施形態の場合には、主固有ベクトルの推定は、反復累乗法により行われる［１２］。このことは、固有ベクトルの最初の推定値、および（ステップ３．５，３．１０，．．．，３．１４で入手した）共分散行列の推定値を必要とする。これらの推定値に基づいて、∧Σｍの主固有ベクトルを下式により入手することができる。
【００７８】
【数１３】
2007520126.tif 000015
【００７９】
ここで、∧ｕｍ（ｉ）［ｎ］は、累乗法（正規化、すなわち｜∧ｕｍ（ｉ）［ｎ］｜２＝１を含む）のｉ番目の反復後のすべてのＮＬ  Ｓ−Ｔ固有フィルタ・タップ上の主固有ベクトルのｎ番目の推定間隔中の推定値である。累乗法の収束速度は、比率｜λ２｜／｜λ１｜に依存する。ここで、λ１およびλ２は、∨Σｍ［ｎ］の最大および２番目に大きい固有値である。うまく条件付けした行列および任意の開始ベクトル、∨ｕｍ（０）［ｎ］の場合には、収束は、通常、１０反復中に行われる。
【００８０】
新しいユーザがネットワークに入会すると、固有値の分布が何であろうと、主固有ベクトルの優れた推定値を保証するために、多数回（５０〜１００）の反復が必要になる場合がある。しかし、その後で、連続している共分散行列の推定値、Σｍ［ｎ］が、次々と少しずつ変わるので、共分散行列の更新の間に数回の（おそらく１回または２回の）累乗法の反復を行うだけですむ。
【００８１】
以下にユーザｍの図４のフローチャートを参照しながら、（固有ベクトル推定器４６／０，．．．，４６／７が行った）固有ベクトル推定手順について説明する。
【００８２】
ステップ４．１において、推定器４６／ｍは、ステップ４．４において、推定間隔指数ｎを０と比較する。ｎ＝０である場合には、第１の推定が現在行われている。何故なら、所定のユーザのグループがネットワークに加入したからである。それ故、ユーザｍの主な固有ベクトル∧ｕｍ、０［ｎ］の前の推定値は存在しないで、最初の開始点∧ｕｍ、０（０）［ｎ］を設定するために、任意の推定値がステップ４．２において使用される。ステップ４．３において、反復の回数Ｉが、比較的大きく（５０）設定される。何故なら、開始点は必ずしも本当の固有ベクトルに近いとは限らないからである。
【００８３】
ステップ４．１においてｎ＞０である場合には、推定器４６／ｍは、前の推定間隔中に入手した固有ベクトルの推定値∧ｕｍ、０［ｎ―１］に、開始点∧ｕｍ、０（０）［ｎ］を設定する。ステップ４．５において、推定器４６／ｍは反復の回数Ｉを５に設定する。
【００８４】
ステップ４．６において、推定器は、反復係数Ｉを０に設定し、ステップ４．７において、下式により累乗法の第１の反復を行う。
【００８５】
【数１４】
2007520126.tif 000016
【００８６】
ステップ４．８において、推定器は、正確な推定値∧ｕｍ（ｉ+1）［ｎ］を生成するために、ベクトルｚ（ｉ＋１）を１に正規化する。
【００８７】
ステップ４．９において、推定器は、反復の指定した回数が実行されたかどうかを確認する。実行されていない場合には、ステップ４．１０において、推定器は、反復指数Ｉを増大し、ステップ４．７に戻るようにとの指定によりステップ４．７〜４．１０を反復する。このプロセスは、Ｉ＝Ｉ−１になるまで反復して行われる。最後に、この反復プロセス∧ｕｍ（Ｉ−1）［ｎ］の最終結果が現在の主要な固有ベクトルの推定値∧ｕｍ［ｎ］として割り当てられる。
【００８８】
支配的固有ベクトルの新しい更新を入手する度に、その成分は、固有フィルタ・バンク５０／ｍ１，．．．，５０／ｍＮの重みレジスタ内に直ちに転送される（図２）。
【００８９】
ステップ５．８〜５．１４中に、ユーザ１〜７、すなわちフィルタ・バンク４８／１〜４８／７に対して同じ手順が反復される。
【００９０】
他の実施形態の場合には、図３に示すものであるが、点線およびボックスで示す品目が追加されたものに対応して、ステップ３．７，３．１１，．．．，３．１５内で二次固有ベクトルも計算され、すべての主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍに第２の出力が追加され、それ故、以降の信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍがもっと柔軟になる。これにより、シンボル間干渉（ＩＳＩ）および同一チャネル干渉（ＣＣＩ）に対する性能がさらに良くなり、および／または以下に説明するように、プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍ内での時間処理に対する要件が緩和される。実際には、それ故、固有ベクトルの任意の所望の数Ｒを、所望のコスト／パフォーマンスの折り合いをつけ、および／または共通の前処理部４０とユーザ毎のプロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍ間の所望の複雑さのバランスをとるために計算することができる。
【００９１】
固有ベクトルの重要性を低減するために、二次およびそれ以上の固有ベクトルの推定を行わなければならない。図４により主な固有ベクトルの推定を行った後で、推定器は、共分散行列∧Σｍ［ｎ］からその貢献度を差し引く。Ａ２と呼ぶ結果として得られる共分散行列は、∧Σｍ［ｎ］の二次固有ベクトルにほぼ等しい主固有ベクトルを含む。それ故、後者は、図４を参照しながら説明した手順により推定することができる。
【００９２】
図５は、任意の数Ｒの主固有ベクトルに対するこの手順を詳細に示す。ステップ５．１において、固有ベクトル順序指数ｒが、主固有ベクトルを示す１に設定される。ステップ５．２において、最初の共分散行列Ａ１が∧Σｍ［ｎ］に設定される。次に、Ａｒに基づいておよび図４のところで概略説明した手順により、ステップ５．３において主固有ベクトルｕｍ［ｎ］の推定値が入手される。次に、固有ベクトル推定器４６／ｍが、ステップ５．４において、すべてのＲ固有ベクトルが計算されたかどうかを確認する。そうでない場合には、ステップ５．５において、この推定器は、下式によりｒ番目の順序固有値の推定値を計算する。
【００９３】
【数１５】
2007520126.tif 000017
【００９４】
ステップ５．６において、下式によりＡｒから対応する固有ベクトルが差し引かれる。
【数１６】
2007520126.tif 000018
【００９５】
次に、この推定器は、ステップ５．７において指数ｒを増大し、以降の固有ベクトルに対してステップ５．３〜５．６を反復する。
【００９６】
主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍからの出力信号ｙ１，．．．，ｙＭ、すなわち、共通の前処理部４０からの出力は、その各推定値を生成するために、各信号プロセッサが、すべての主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍの出力を使用しているＭ＋１個の所望の信号の推定値であるユーザ特定推定受信信号ｚ０，．．．，ｚＭをそれぞれ供給するために、ユーザ毎の信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍにより使用される。
【００９７】
図２〜図５のところで説明した共通の前処理部４０は、以降の処理に対して少ない数の次元を含む一組の信号を生成することを理解することができるだろう。この一組の信号、または基準は、長期適応により適応される。何故なら、それがその瞬間的な行動ではなく、チャネルのサブ空間構造だけを追跡するからである。
【００９８】
（図３に対応する）この長期ループは１秒の１／１０毎に１回実行するだけでよい。この推定間隔は、数百のパケットに対応することができる。一方、ユーザ毎のプロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍに関連する方法は、通常パケット毎に１回実行しなければならない（図７を参照しながら好ましい実施形態について以下に説明する）短期ループである。
【００９９】
信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍは、種々の形をとることができる。すでに説明したように、主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍが、時空間主固有フィルタであるこの好ましい実施形態の場合には、信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍは、単に図６に示すように、固有フィルタ出力を横切って重み付け加算構造を備えるだけである。
【０１００】
図６を参照すると、信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍは、同じものであるので、１つだけ、すなわち信号プロセッサ６０／０についてだけ説明する。信号プロセッサ６０／０は、主サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍから、サブ空間信号ｙ０，．．．，ｙＭに重みｗ００，．．．，ｗ０Ｍをそれぞれ適用する複数の乗算器６４／０００，．．．，６４／０Ｍを備える。以下に説明するように、重みｗ００，．．．，ｗ０Ｍは、ほぼ瞬間的なチャネル特性に従って入手され、更新される。これらの重みを入手し、更新するための手段は、当業者にとって周知のものであるので図面を分かり易くするために図６には図示していない。
【０１０１】
次に、重み付け信号が、その出力ｚ０が検出装置８０／０に送られる合成器６２／０により加算される（図１参照）。他の各信号プロセッサ４０／１，．．．，４０／Ｍも、その各出力ｚ１，．．．，ｚＭを入手するために、すべての出力信号ｙ０，．．．，ｙＭを使用することに留意されたい。
【０１０２】
また、（バースト性のデータ通信でのように）送信が瞬間的に中断した場合、何の問題も起こらないことに注目することも重要である。何故なら、各間隔中に重みが新たに推定されるからである。
【０１０３】
ステップ７．１において、固有ベクトル推定器４６／ｍ（図２）は、開始するために次のパケットを待つ。パケットを入手した場合には、ステップ７．２において、推定器は、バッファ（図示せず）内にトレーニング・シーケンスに対応するパケットの一部を記憶する。ステップ７．３において、推定器は、固有フィルタ・バンクの出力ベクトルｙの（Ｍ＋１）×（Ｍ＋１）短期共分散行列Ｒｙｙの推定値を下式により計算する。
【０１０４】
【数１７】
2007520126.tif 000019
【０１０５】
トレーニング・シーケンスは必要ない。何故なら、この時点においては、個々の送信信号を区別する必要がないからである。さらに、すべてのユーザが同じ行列Ｒｙｙを使用するので、すべてのユーザのトレーニング・シーケンスが同期している場合には、ループ毎にこのステップを１回実行するだけでよい。
【０１０６】
ステップ７．４において、推定器は、ユーザ指数ｍを０に設定し、ステップ７．５において、推定器は、ユーザｍが送信した既知のトレーニング・シーケンスを使用して、固有フィルタ・バンクの出力上のｍの（Ｍ＋１）×１シグネチャ・ベクトルを推定する。下式のようになる。
【０１０７】
【数１８】
2007520126.tif 000020
【０１０８】
トレーニング・シーケンスは、固有フィルタ４０／ｍの一部であるトレーニング・シーケンス生成器４２／ｍにより供給される（図２）。次に、生成器４２／ｍは、時々（もっと長い推定間隔を有する交差がある場合）、主サブ空間フィルタ４０／ｍ内の「長期」推定およびプロセッサ６０／ｍ内の「短期」推定を同時に供給する。
【０１０９】
実際には、図７の「短期」ループは、通常、図３の「長期」ループよりも１００倍程度も頻繁に実行されるが、これら両方のループは、おそらく各パケット内で入手することができる同じトレーニング・シーケンスを使用することができる。しかし、長期ループは、明らかにトレーニング・シーケンスのうちの少ない数しか使用しない。
【０１１０】
「短期」共分散行列およびチャネル推定値はすべて、好適には、統計的な一致を確保し、重大な性能の劣化を防止するために（すべてのユーザが同時に送信したトレーニング・シーケンスに対応する）同じ組の受信サンプル上で推定することが好ましいことに留意されたい。
【０１１１】
ステップ７．６において、推定器は、下式により平均二乗誤差を最小にする重みベクトルｗｍを計算する。
【数１９】
2007520126.tif 000021
【０１１２】
ステップ７．７において、推定器４６／ｍは、それにより入手した重みを信号プロセッサ６０／ｍに送る。次に、推定器４６／ｍは、ステップ７．８において、すべての信号プロセッサ内の重みが更新済みであるかどうかを判断する。更新済みである場合には、推定器は、ステップ７．１に戻り、次のタイムスロットを待ち、手順を反復する。更新済みでない場合には、推定器は、ステップ７．９において指数ｍを増大し、次のプロセッサを更新するためにステップ７．５〜７．８を反復する。ステップ７．５〜７．９は、すべてのプロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍがその重みを更新し、ステップ７．８がｍ＝Ｍであることを発見するまで反復される。
【０１１３】
図６を参照しながら説明した実施形態は、「ＭＭＳＥ合成が後に続く時空間固有フィルタリング」と呼ばれる。
【０１１４】
要約すると、本発明の実施形態は、２つのループ、すなわち、長期ループおよび短期ループからなるアルゴリズム的方法で説明することができる。長期ループは、下記のように要約することができる。
【０１１５】
各ユーザｍの場合、
（ｉ）固有フィルタｍのすべてのＮＬタップ上のユーザｍのシグネチャの短期共分散行列は、ユーザｍが送信した既知のトレーニング・シーケンスに基づいて推定される。
（ｉｉ）短期推定値は、ユーザｍのチャネル推定値の長期平均共分散行列の現在の推定値を更新するために使用される（式１１）。
（ｉｉｉ）長期共分散行列の推定値および前の反復からのその主固有ベクトルの推定値を開始点として使用して、累乗法の１回以上の反復を行うことにより、上記現在の推定値が更新される（式１２）。二次固有フィルタを実施する場合には、主固有ベクトルが、共分散行列の推定値から演繹的に差し引かれる点を除けば、二次固有フィルタを更新するために同じ手順が適用される。
（ｉｖ）計算した重み（すなわち、推定した固有ベクトルの素子）は、ｍ番目の主サブ空間フィルタに送られる。
（ｖ）次の長期トレーニング間隔の開始を待ち、次に、ステップ（ｉ）〜（ｉｖ）が反復される。
【０１１６】
短期ループは、下記のように要約することができる。
１．固有フィルタ・バンクの出力の（Ｍ＋１）×（Ｍ＋１）短期共分散行列Ｒｙｙが推定される。
各ユーザｍの場合、
２．固有フィルタ・バンク出力上でユーザｍの（Ｍ＋１）×１シグネチャ・ベクトルが推定される。
３．重みベクトルｗｍ＝∧Ｒｙｙ―１  ∧ｄｍが計算される。
４．重みがｍ番目の合成器に送ら  れる。
５．次の短期トレーニング間隔（ｍ番目のユーザによる次のパケット送信）の開始を待ち、次にループ（ステップ２〜４）が反復される。
【０１１７】
他の実施形態
信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍも、等化を含むことができ、それ故、時空間処理を行うことができる。当業者にとってこのような拡張は比較的簡単であり、（さらに複雑にはなるが）信号品質の点で性能を改善し、および／または所与のレベルの性能にするために前処理部４０内の多くのサブ空間次元に対するニーズを軽減するという利点がある。
【０１１８】
他の実施形態の場合には、固有フィルタ・バンク４８／０，．．．，４８／Ｍは、厳密に空間的処理を行い、すべての時間的処理をユーザ毎の信号プロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍに委ねる。次に、固有フィルタ・バンク４８／０，．．．，４８／Ｍは、図２に示す構造を有するが、重みコラムは１つしかない。すなわち、Ｌ＝１である。このような実施形態は、「ＭＭＳＥ時空間処理が後に続く空間的固有フィルタリング」と呼ばれる。
【０１１９】
後者の実施形態は、性能利得は優れているが、「ＭＭＳＥ合成が後に続く時空間固有フィルタリング」と比較すると構造が少し簡単になる。実際には、従来の時空間処理と比較した場合の正味の複雑さの軽減は、アンテナ素子の数がユーザの数より多い場合にだけ行われる。しかし、このことは、ユーザ信号の空間的識別に加えて、マルチパス・フェージングに対してある程度利得を得るための従来の時空間プロセッサでも通常起こることである。
【０１２０】
一方、あるブロックの長さ（チャネル相関時間よりかなり短いあるブロックの長さ）上でチャネルは静的であると見なすことができると仮定するのは通常行われていることであり、本発明は、連続的追跡（平均最小二乗（ＬＭＳ）またはカルマン・フィルタリング・アルゴリズムのような適応アルゴリズムを使用する）が必要な他の場合にも、同様にうまく適用することができる。
【０１２１】
実際に、連続的追跡を行う場合には、トレーニング・シーケンスを頻繁に供給する必要がない場合もある。実際に、サブ空間フィルタリングおよび重み計算更新の両方を、後者が信頼できる場合には、過去の決定をトレーニング・シンボルとして使用して行うことができる（「決定指向適応」）。もっと頻度は低いが、トレーニング・シーケンスは、（１）追跡手順を開始するのに最初の決定の信頼性が十分高くなるように、新しいリンクが形成された場合、システムを初期化するために、（２）追跡による誤差を最小限度に低減するために、システムを周期的にリセットするために依然として必要である。
【０１２２】
ブラインド適応技術も使用することができる。その場合、トレーニング・シーケンスは全然必要としない。同様に、本発明の原理は、デジタル的に変調された信号とは反対のアナログ波形にも同様にうまく適用される。
【０１２３】
送信局のアンテナの数は１本に限定されない。送信局が複数のアンテナを備えている場合には、すなわち、多入力、多出力（ＭＩＭＯ）リンクを形成している場合には、本明細書に記載する本発明の実施形態を、本発明の本質および利点を保持しながら、種々の方法で適当に修正することができる。例えば、同じユーザの各送信機アンテナ素子は、受信機のところにそれ自身の主サブ空間フィルタを有することができる。それ故、主サブ空間フィルタ全体は、層化時空間（ＬＳＴ）連続的打ち消しのような標準ＭＩＭＯ受信技術を実行することができる１つのユーザ毎の信号プロセッサに供給する。
【０１２４】
（ＭＩＭＯリンクにおける）一次元的なものであれ、または二次元的なものであれ、誤り訂正符号化を、当業者であれば周知の種々の方法で内蔵させることもできる。
【０１２５】
同様に、線形ＭＭＳＥ処理の種々の代替実施形態を、本発明の範囲から逸脱しないユーザ毎のプロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍ用のものと見なすことができる。可能性としては、判定帰還処理、遅延判定帰還、マルチユーザまたはＭＩＭＯ判定帰還、最尤シーケンス推定（ＭＬＳＥ）等がある。
【０１２６】
各ユーザにマッチする基準信号は、チャネルのサブ空間構造をベースとしない別の技術により形成することができる。これらの技術は、例えば、各ユーザ信号を特徴づける主な到着方向の推定値をベースとすることができる。
【０１２７】
本発明は、ＣＤＭＡシステムにも適用することができる。それ故、例えば、サブ空間フィルタ４０／０，．．．，４０／Ｍの出力のところで通常の逆拡散を行うことができる。別の方法としては、逆拡散装置のバンクを前処理部４０の入力のところに設置して、すべての逆拡散信号を各主サブ空間フィルタに供給することができる。
複雑さの低減
【０１２８】
複雑さを比較するために、６８バイト（ほぼＡＴＭセルのサイズ）のパケットを含む１０Ｍｂ／ｓシステムの一例を考察する。保護バイトが連続パケットの各ペア間に挿入される。同じキャリア上の１０のスロット毎に１回パケットを同時に送信するユーザが８人いる場合には（すなわち、Ｍ＝７である場合には）、毎秒のスロットの数１８１１５．９４になるので、所定のユーザは、毎秒１８１１．５９パケットの速度で送信する。この速度の場合には、チャネルは通常、各パケットのところでユーザ毎のプロセッサ６０／０，．．．，６０／Ｍの保持を保証するマルチパス・フェージングによりパケット間で十分に異なっている。また、すべての適応フィルタは、１０個のシンボルの間隔を有するタップの長さを有するものと仮定する。各パケットは、３２ビットの既知のトレーニング・シーケンスを含み、アレイは１０個の素子を有する（すなわち、Ｎ＝１０である）。
【０１２９】
長期共分散行列は、最悪の場合、０．５秒の９０％の相関時間を有するものと仮定する［９］。その推定値は、各０．１秒と推定され、累乗反復も０．１秒毎に行われる。さらに、トレーニング・シーケンスの長さより大きい（すなわち、３２×３２より大きい）共分散行列を倒置する必要がある場合はいつでも、対角線ローディング（すなわち、対角線のすべての素子への小さな定数の追加）を使用するものと仮定する。何故なら、そうでない場合には、これらの条件の場合、異常になるからである。
【０１３０】
表１は、必要な乗算および加算の回数の点で、２つの提案した構造対標準ＭＭＳＥ時空間処理の相対的な複雑さを示す。すべての数字は、８ユーザの全合計である。
【表１】
2007520126.tif 000022
動作理論
【０１３１】
理論に束縛されたくないのだが、好ましい実施形態の理解を容易にするために動作の理論について以下に説明する。
信号の長期平均共分散行列（すなわち、そのサブ空間構造）の固有分解が分かれば、最大の固有値に対応する固有ベクトルを、本明細書においては一次固有フィルタと呼ぶ。正式には、フラット・フェージング環境内の（Ｍ＋１人のユーザのｍ番目のユーザが送信した）信号ｓｍ（ｔ）のＮ×Ｎ長期相関行列（ここで、Ｎは基地局の受信アンテナ素子の数）は、下式により表すことができる。
【０１３２】
【数２０】
2007520126.tif 000023
ここで、
【数２１】
2007520126.tif 000024
である。また、ｘｍ（ｔ）は、ユーザｍからの受信信号であり、ｃｍ（ｔ）は、ユーザｍとアレイ（ユーザｍの空間シグネチャとも呼ぶ）との間のＮ×１ベースバンド等価ベクトル・チャネルであり、ｓｍ（ｔ）は、ユーザｍからの有用な送信信号であり、期待値＜・＞は、短期チャネル変動を除去するのに十分な長さを有する時間中の時間の平均、または可能なチャネル実行の分布上の全体平均と解釈することができる。
【０１３３】
ほとんどすべての地上伝搬環境においては、狭い帯域（すなわち、フラット・フェージング）無線チャネルは、短期の場合には、ゼロ平均（レイリー・タイプのフェージング）または非ゼロ平均（リシアン・タイプのフェージング）複素ガウス変数で正確に表すことができるのは周知である。任意の瞬間に測定したベクトルｃｍは、その長期共分散行列（レイリー・フェージングの場合のΣｍに等しい）を特徴とする複素ガウス・ベクトルおよびその平均ベクトルμｍであるということになる。ここで、
【０１３４】
【数２２】
2007520126.tif 000025
である。この式は、ユーザｍのベクトル・チャネルの長期共分散行列の一般的な定義である。
【０１３５】
一般性を失うことなく、本明細書の残りの部分においては、フェージングはレイリー・タイプであり、それ故、ユーザｍの共分散行列は、はっきりとΣｍで表すことができると仮定する。
【０１３６】
周波数選択性フェージング・チャネルの場合には、相関行列は、周波数依存行列として定義することができる。
【０１３７】
【数２３】
2007520126.tif 000026
【数２４】
2007520126.tif 000027
＜・＞ｔは、時間変数ｔ上の平均を示す。また、分散チャネル・インパルス応答ｃｍ（ｔ，τ）は、時点ｔで送信したインパルスからの時点ｔ＋τで受信したエコーとして定義される。
【０１３８】
最初に、周波数選択性フェージング・チャネルの一般的な場合の一次空間固有フィルタについて考察する。空間フィルタリングだけの場合には、もう１つの周波数平均または遅延平均により入手した信号ｍの「周波数平坦」共分散行列から展開がスタートする。
【０１３９】
【数２５】
2007520126.tif 000028
【０１４０】
本明細書で説明する分析は、周波数領域内での分析であるが、以下に説明する好ましい実施形態は時間領域内で行われることに留意されたい。
【０１４１】
Σｍ（遅延領域および周波数領域内の）についての２つの定義は、Ｐａｒｓｅｖａｌの関係から等価であることを証明することができる。
【０１４２】
それ故、信号ｍに対する一次空間固有フィルタは、その最大固有値に対応する−Σｍの単なる固有ベクトルである。その長さは、アンテナ素子の数に等しく、アレイの出力を合成する際に使用する一組の重みとして実施することができる。
【０１４３】
統計的に、マルチパス・フェージングを追跡しないで最高の平均信号出力を供給する重みの固定の合成であることを証明することができる。いくつかの分析結果およびシミュレーションの結果は、長期相関行列は、移動加入者と一緒でさえ比較的ゆっくりと変化し、通常、１秒程度の時間の間には固定していると見なすことができることを示している［９］。また、この仮定は、［１０］および［１１］の場合に、ダウンリンク・ビーム形成システムの基準を形成するために使用されてきた。広帯域無線の場合には、変化の速度がもっと遅いと考えるほうが妥当である、何故なら、加入者が固定されているからである。このことは、すべての場合、無視することができる数字上の努力しか必要としない長期追跡適応システムを使用して、固有フィルタを背景で計算することができることを意味する。これが、「好ましい実施形態」の節で説明した本発明の複雑さの利点である。
【０１４４】
Ｍ＋１個の信号が存在し、所望の信号が信号ｓ０である場合には、下式の形をとることができる入力ベクトル上で空間変換を定義しよう。
【数２６】
2007520126.tif 000029
ここで、δ［ｎ］は、クロネッカーのデルタ関数であり、ｘ［ｎ］は、時間指数ｎの場合のアレイ入力ベクトルである。
【０１４５】
【数２７】
2007520126.tif 000030
上式は、すでに説明したように、ｕｍが、ｍ番目の信号の一次空間固有フィルタである（Ｍ＋１）×Ｎ行列である。この変換の出力のところで、ｍ番目の信号の相関行列は下式で表される。
【０１４６】
【数２８】
2007520126.tif 000031
【０１４７】
また、変換Ｕの出力のところの所望の信号シグネチャは下式のようになる。
【数２９】
2007520126.tif 000032
ここで、ｃ０（ｆ）は、変換前の所望の信号シグネチャである。
【０１４８】
それ故、入力としてベクトルｙ［ｎ］を使用するＭＭＳＥ時空間合成器の性能は、修正した共分散行列上のパラメータで表示した標準線形ＭＭＳＥ適応用の周知の技術および式を使用して分析できるということになる。
【０１４９】
この節の残りは、適応等化を行わない、時空間サブ空間フィルタリングを行う実施形態の周波数領域内の性能分析を含んでいて、さらに、一般性を失わないで主サブ空間フィルタが１つの次元を有するものと仮定する。
【０１５０】
「周波数拡張」時空間ベクトル上の一次固有ベクトルに対応する前置フィルタ処理変換（すなわち、固有フィルタ・バンク）を定義することにより、展開は前進する。
【０１５１】
【数３０】
2007520126.tif 000033
ここで、
【数３１】
2007520126.tif 000034
である。この式は、所定の帯域を、コヒーレンス帯域幅よりかなり狭い幅ΔｂのＮｂ個のビンに分割することにより入手したＮＮｂ×１周波数拡張アレイ入力ベクトルである（すなわち、フェージングは、１つのビン内で平坦であると見なすことができる）。同様に、∨ｙは、固有フィルタ出力の（Ｍ＋１）Ｎｂ×１周波数拡張ベクトルであり、下式で表される。
【０１５２】
【数３２】
2007520126.tif 000035
ここで、ベクトル∨ｙの各素子は、フラット・フェージング・チャネルの重畳を表す複素数であり、ｙ（ｆ）は、時空間固有フィルタ・バンクのＭ＋１×１周波数依存出力ベクトルである。また、∨ｙはサイズが（Ｍ＋１）Ｎｂ×１のベクトルであることに留意されたい。
【０１５３】
また、
【数３３】
2007520126.tif 000036
ここで、∨ｕ１ｍは、信号ｓｍに対応する主要な時空間固有フィルタの周波数拡張形である。
【０１５４】
これらすべての数値は、時間と共に変化するが（短かい時間では変化しないＵを除いて）、説明を分かり易くするために時間への依存は省略してある。
【０１５５】
システムの性能は、「周波数クランチ」チャネル・ベクトルを定義することにより評価することができる。
【０１５６】
【数３４】
2007520126.tif 000037
ここで、Δｂ＝（ｆｍａｘ―ｆｍｉｎ）／Ｎｂは上記各周波数ビンの幅であり、ｄｍ（ｆ）は、その周波数拡張バージョン∨ｄｍ＝∨Ｕ  ∨ｃｍになるように、変換∨Ｕ後のユーザｍのシグネチャを定義する（Ｍ＋１）×１ベクトルである。さらに、∨ｃｍは、式（２９）と同じ方法で定義した周波数拡張ベクトルである。
【０１５７】
上記演算は、下記の形のもう１つの線形変換として書き換えることができる。
【数３５】
2007520126.tif 000038
ここで、Ｖは、下記の形の（Ｍ＋１）×（Ｍ＋１）Ｎｂ行列である。
【０１５８】
【数３６】
2007520126.tif 000039
【０１５９】
∨ｄｍは、シグネチャｄｍの周波数拡張バージョンである。対応する短期共分散行列は下式により表される。
【０１６０】
【数３７】
2007520126.tif 000040
【０１６１】
入力としてｙを使用するが、時間処理（すなわち、等化）を行わない線形ＭＭＳＥ合成器の出力は、下式で表すことができる。
【数３８】
2007520126.tif 000041
【０１６２】
１つの重みだけが各時空間フィルタの出力に掛けられるので、拡張重みベクトルのスペクトルは平坦である。すなわち、下式のようになる。
【数３９】
2007520126.tif 000042
【０１６３】
それ故、拡張重み（Ｍ＋１）Ｎｎ×１ベクトルは下式の形になる。
【０１６４】
【数４０】
2007520126.tif 000043
【０１６５】
このことは、出力は下式で表すことができることを意味する。
【数４１】
2007520126.tif 000044
ここで、
【数４２】
2007520126.tif 000045
である。
【０１６６】
この式も線形変換として表すことができる。
【数４３】
2007520126.tif 000046
【０１６７】
ＭＭＳＥフィルタリング理論から、この意味での最適重みベクトルは下式のようになる。
【数４４】
2007520126.tif 000047
【０１６８】
それ故、線形ＭＭＳＥ合成器が後に位置する時空間固有フィルタリングの最適なＭＭＳＥ性能は下式のようになる。
【数４５】
2007520126.tif 000048
【０１６９】
式（３３）での変換により、―ｄ０は共分散行列を含む複素ガウス・ベクトルであることは明らかである。
【数４６】
2007520126.tif 000049
【０１７０】
さらに、―ＲＩ＋Ｎは、フラット・フェージング環境内の架空のＭ＋１素子のアレイから得られた短期干渉にノイズ共分散行列を加えたものに等しいことも明らかである。その各干渉項は、式（４４）の適当に変換した共分散行列上でパラメータで表示された複素ガウス・ベクトルから入手される。
【０１７１】
このアプローチは、マルチユーザ・チャネル基準を使用することにより、標準時空間処理と比較すると複雑さはかなり低減するが、性能は低下する。より詳細に説明すると、フェージング（ＩＳＩ）に対して幾分弱くなる。このことが許容できない場合には、サブ空間に二次次元を追加し（それにより二次固有フィルタを実施し）、またはサブ空間フィルタにもっと多くの次元を追加することにより、システムを増大することができる。
【０１７２】
二次固有ベクトルに対応する前置フィルタ処理変換を定義することにより、式（２８）に示すように、固有フィルタの二次バンクの出力が入手される。
【数４７】
2007520126.tif 000050
ここで、
【数４８】
2007520126.tif 000051
である。また、∨Ｕ２ｍは、信号（ｓｍ）に対応する主時空間固有フィルタである。
【０１７３】
それ故、二次固有フィルタ・バンクを含むように拡張したシステムにおいては、前置フィルタ処理部の全出力ベクトルは、下式で表される。
【数４９】
2007520126.tif 000052
【０１７４】
この場合、ユーザｍのシグネチャは、前置フィルタ処理変換後、下式のようになる。
【数５０】
2007520126.tif 000053
【０１７５】
同様に、ユーザｍの周波数クランチシグネチャは下式のようになる。
【数５１】
2007520126.tif 000054
【０１７６】
展開の残りは、一次固有フィルタだけを使用する場合と同じである。任意の数の次元を含む主サブ空間に対して、類似の一般化を簡単に考案することができる。
【０１７７】
ＭＭＳＥ合成器のように、固有フィルタ基準自身も、時空間配置の一連のタップを使用して実施されることに留意されたい。しかし、２つの要因が重なってこれらのタップを適応する際に関連する作業の量を無視できる程度のものにする。
・固有フィルタは、短期間は変化しないと見なすことができるので、ＭＭＳＥ合成器のタップと比較して非常に長期の場合に適応が行われる。本発明の適応スキームは、累乗反復方法をベースとしている。
・（Ｍ＋１までの）複数のＭＭＳＥ合成器を収容するのに１つの基準しか必要としない。
【産業上の利用可能性】
【０１７８】
本発明の実施形態は、（ｉ）セルラー通信システムの基地局または無線ＬＡＮのアクセス・ポイント、（ｉｉ）特に中継局または端末局または複数のリンクを同時に維持することができる無免許またはパケット無線ネットワーク、および（ｉｉｉ）多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムの端末またはアクセス・ポイントのような複数の信号を同時に受信する局内の受信機で役に立つ。
【０１７９】
本発明の実施形態は、処理電力、ハードウェアの複雑さ、または両方の点でもっとコストが安価な解決方法を提供することができる。実際には、本発明の実施形態は、性能を最小限度劣化させるだけで標準線形時空間受信機に関する大きさ程度の複雑さを低減することができる。
【０１８０】
本発明は、上記実施形態に限定されるのではなく、（ＬＭＳのような適応アルゴリズムを使用する）連続的追跡が必要な他の場合にもうまく適用することができることを理解されたい。
【０１８１】
本発明の好ましい実施形態の構造が簡単になるのは、（ｉ）共通の前処理部の共有、すなわち共通の前処理部がすべてのユーザに対して再使用されるからであり、（ｉｉ）適応がゆっくりであるため、すなわち、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの構成が簡単であるためである。
【０１８２】
本発明は、時空間処理を使用する受信機に限定されないで、例えば、高速フーリエ変換、または厳格に空間的処理を使用する空間周波数処理を使用する受信機にも適用することができることを理解されたい。
【０１８３】
本発明の実施形態について詳細に説明し図示してきたが、本発明の実施形態は、単に説明のためのものであり、例示としてのものに過ぎないこと、および本発明を制限するものではないことをはっきりと理解されたい。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってだけ制限される。
【０１８４】
定義
本明細書中：
「チャネル」は、送信信号および対応する受信信号間の関係を意味する。
「ベクトル・チャネル」は、１つの入力および複数の出力（ＳＩＭＯ）を含むチャネル、または複数の入力および１つの出力（ＭＩＳＯ）を含むチャネルを意味する。チャネル・ベクトルの各入力は、対応するチャネル成分の振幅および位相を示す。
「分散チャネル」または「広帯域チャネル」は、シンボル期間より有意に長いインパルス応答を含んでいて、そのため以降の送信されたシンボル間で重なりを起こす、すなわち、シンボル間干渉（ＩＳＩ）を起こすチャネルである。このようなチャネルは、１つの複合利得で正しく記述することはできない。このようなチャネルは、時間領域内の遅延の連続しているまたは個々の（すなわち、シンボル間隔を有するサンプル）関数として、またはスペクトル領域内の周波数の連続している関数として記述することができる。
「狭い帯域チャネル」または「フラット・フェージング・チャネル」は、シンボル期間より短いインパルス応答を有し、そのため１つの複合利得（またはベクトル・チャネルの場合の同じベクトル）で記述することができる。
「時空間チャネル」は、同様に分散的なベクトル・チャネルであり、そのため複合利得の時空間行列、または周波数依存ベクトルとして記述することができる。
「共分散行列」は、ベクトル数値または行列数値の時間または周波数平均外積である。本明細書においては、どちらの数値もベクトル信号またはベクトル・チャネルである。無線チャネルの共分散行列は、このようなチャネルの通常の、高速でランダムな瞬間的変動の原因である長期統計を特徴とする。このような共分散行列が、それらを特徴とするチャネルより遥かにゆっくりと変化するという事実は、その複雑さを低減するために本発明の実施形態により使用される。
チャネル「サブ空間」は、Ｎ個の素子チャネル・ベクトルを特徴とするＮ個の次元の空間を形成している次元のサブセットからなる多重次元空間である。「主サブ空間」は、チャネルの最も有意な次元に対応するサブ空間、すなわち、平均的にチャネルのエネルギーの大部分を含む直交方向のサブセットである。
【０１８５】
参考文献
[1] J. G. Proakis, Digital Communications, 3rd ed.. New York: McGraw-Hill, 1995,
pages 152-163.
[2] S. Verdu, Multiuser Detection. Cambridge: CambridgeUniversity Press, 1998, pages 154-213.
[3] R. D. Gitlin et al., US Patent No. 6,188,718, "Methods and apparatus for reducing
cochannel interference in a mixed-rate communication system," issued Feb. 13th, 2001.
[4] C. H. Barratt, US Patent No. 5,592,490, "Spectrally efficient high capacity wireless communication systems," issued Jan. 7th, 1997.
[5] R. H. Roy, III and B. Ottersten, US Patent No. 5515378, "Spatial division multiple
access wireless communication systems," issued May 7th, 1996.
[6] B. Ottersten et al., US Patent No. 5,828,658, "Spectrally efficient high capacity
wireless communication systems with spatio-temporal processing," issued Oct. 27th, 1998.
[7] J. Salz, "Digital transmission over cross-coupled linear channels," AT&T Tech. J., vol. 64, no. 6, July-Aug. 1985, pp. 1147-1159.
[8] B. R. Petersen and D. D. Falconer, "Equalization in cyclostationary interference,"Technical Report SCE-90-01, Dept. of Systems and Computer Engineering, Carleton University, Jan. 1990.
[9] S. Roy and D. D. Falconer, "Modelling the narrowband base station correlated 
diversity channel," in Proc. CTMC'99, Vancouver, Canada, June 1999.
[10] C. Farsakh and J. A. Nossek, "Spatial covariance based downlink beamforming in
an SDMA mobile radio system," IEEE Trans. Comm., vol. 46, no. 11, pp. 1497-1506, Nov.
1998.
[11] D. Gerlach, Adaptive Transmitting Antenna Arrays at the Base Station in Mobile
Radio Networks, PhD dissertation, StanfordUniversity, Stanford, U. S., August 1995.
[12] G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations. Baltimore: Johns Hopkins
University Press, 1989.
[13] M. V. Clark, Diversity and Equalization in Digital Cellular Radio, PhD disseration, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand, 1992.
【図面の簡単な説明】
【０１８６】
【図１】受信機およびアンテナ素子のアレイを備えるアレイ・アンテナを備えるアレイ受信機システムの簡略ブロック図である。
【図２】あるユーザ用の主サブ空間フィルタを詳細に示す受信機の一部のより詳細なブロック図である。
【図３】主サブ空間フィルタ用の更新した重みの計算を示すフローチャートである。
【図４】重みを更新する際に使用するための主な固有ベクトル推定値の計算を示すフローチャートである。
【図５】二次固有ベクトル推定値の計算を示すフローチャートである。
【図６】改良された受信機システムのブロック図である。
【図７】変化するチャネル条件への重みの適応を示すフローチャートである。
【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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