(57)【要約】【課題】ＭＩＭＯシステムで使用される受信機を提供する。【解決手段】どれがＭＩＭＯ伝送に起因する多重エレメント信号を受信するのに操作可能である受信機が提供される。受信機は信号で運ばれるシンボルの予め定められた集合からシンボルの同一性を判断する復号手段を含む。復号手段は、同一なビットがどのビットであるかの尤度を表現する関連する尤度情報に沿って、ビットへの予め定義されたシンボルのマッピング対応するビットを推定するのに操作可能である。復号手段は、２つの機能的な手段で動作する。第１の復号手段は、最有望候補シンボルに対して、可能性のあるシンボルの集合の全域に渡って網羅的に検索する。一方、第２手段は、２つの送信アンテナでの情報の直交送信を考慮して、この情報を結果的に復号する。第２手段は、データの残りビットを検出するのに操作可能である。【選択図】      図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＩＭＯ通信チャネルから受信され、少なくとも２つのアンテナで複数のシンボルを直交配列で送信することに起因する複数の信号成分と、少なくとも１つのさらなるアンテナで少なくとも１つのさらなるシンボルの送信に起因する１つの信号成分とを含む受信信号の中にあり、それぞれ所定シンボル集合の一部であるシンボルを検出する方法であって、
前記シンボルの可能値集合を調べ、最有望候補シンボルを選択することによって、前記少なくとも１つのさらなるシンボルの同一性を第一に決定し、
複数のシンボルの送信の直交配列を考慮することによって、前記複数のシンボルの同一性を第２に決定する、方法。
【請求項２】
前記第１決定ステップは、前記シンボルの前記値集合を調べ、最有望候補シンボルを選択することによって、前記少なくとも１つのさらなるシンボルの同一性を包括的に決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のシンボルは時空間符号化構造に一致し、前記第２決定ステップは、前記少なくとも１つのさらなるシンボルを決定する際に、時空間符号化構造を考慮することを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記受信信号は、共に符号化された４つのシンボルの送信に基づいて受信されていて、
前記包括的決定ステップは、前記シンボルの全ての可能値を調べ、最有望候補シンボルを選択することによって、前記シンボルのうちの第１のシンボルの値を第１に決定し、前記シンボルの全ての可能な値を調べて、最有望候補シンボルを選択することによって、前記シンボルのうちの第２のシンボルの値を第２に決定することにより、前記シンボルのうちの２つの値を決定することを含む請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記さらなる決定ステップは、前記包括的決定ステップの結果に基づいて可能なシンボルの全体集合から選択される候補シンボルの集合を決定し、前記直交配列に基づいてこの候補集合から最有望候補シンボルの１つの部分集合を決定し、前記候補シンボルの前記部分集合に基づいて受信されたシンボルの組合せの尤度を決定することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
シンボルの前記直交配列は、Ａｌａｍｏｕｔｉ配列である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１決定ステップは、検出対象シンボルの初期推定を選択することを含み、前記可能シンボル集合は少なくとも２次元集合で表され、前記可能値集合は、前記２次元集合での前記初期推定の隣接値集合を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記初期推定は、ゼロフォーシング推定である請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第１決定ステップは、２つのシンボルの同一性を決定することを含み、前記２つのシンボルの一方の可能値ごとに、前記２つのシンボルの他方の尤度は、前記可能値集合の全体で決定され、前記２つのシンボルの同一性は、各シンボルの初期推定の辺りで、前記２つのシンボルの最も有望な組合せに基づいて決定される請求項７または請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１決定ステップは、可能候補の集合に基づいて同定される２つの受信シンボルの同一性を決定することを含み、前記候補は、ゼロフォーシング推定からの近さの決定に基づいて同定され、前記ゼロフォーシング推定に対して前記２つのシンボルの最接近した組合せは、前記２つのシンボルの同一性に対応する最有望組合せについてさらなる考慮のために選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記可能候補集合決定ステップは、初期推定への近さに応じて候補の第１集合を決定し、前記第１集合の部分集合に対して距離計量情報を決定し、前記部分集合の距離計量情報内の周期性を検出し、この検出周期性に基づいて最大尤度解の指針を決定し、前記最大尤度解の指針と前記初期推定に対する前記候補の近さに応じて、最大尤度解を生成する最有望候補の集合を決定することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記初期推定は、ゼロフォーシング推定である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも２つのアンテナで複数のシンボルを直交配列で送信することに起因する複数の信号成分と、少なくとも１つのさらなるアンテナで少なくとも１つのさらなるシンボルの送信に起因する１つの信号成分とを含む、ＭＩＭＯ通信チャネルからの受信信号において、シンボルの所定集合の一部であるシンボルを検出する検出器を備える、ＭＩＭＯ通信システムで使用される受信機であって、
前記検出器は、
最有望候補シンボルの検出のために可能シンボル集合の全体を検索するように動作可能な第１のシンボル決定手段と、
前記複数のシンボルの伝送の直交配列の考慮によって、前記複数のシンボルの同一性を決定するよう動作可能な第２のシンボル決定手段と、を具備することを特徴とする受信機。
【請求項１４】
前記第１のシンボル決定手段は、全ての第１のシンボル決定手段はすべての可能性のある候補シンボルの全体を包括的に探索するように動作可能である、請求項１３に記載の受信機。
【請求項１５】
前記複数のシンボルは時空間符号化構造に一致し、前記第２のシンボル決定手段は、前記さらなるシンボルを決定する際に時空間符号化構造を考慮するように動作可能な手段を含む、請求項１３または請求項１４に記載の受信機。
【請求項１６】
前記第１のシンボル決定手段は２つのシンボルを決定するように動作可能である、請求項１３または請求項１４に記載の受信機。
【請求項１７】
シンボルの前記直交配列はＡｌａｍｏｕｔｉ配列であり、前記第２のシンボル決定手段はＡｌａｍｏｕｔｉ互換検出器である、請求項１６に記載の受信機。
【請求項１８】
前記第１のシンボル決定手段は、検出対象シンボルの初期推定を選択するように動作可能であり、前記可能シンボル集合は、少なくとも２次元集合として表現でき、前記可能値集合は前記２次元集合での前記初期推定の隣接値集合を含む、請求項１３に記載の受信機。
【請求項１９】
前記初期推定は、ゼロフォーシング推定である、請求項１８に記載の受信機。
【請求項２０】
前記第１のシンボル決定手段は、２つのシンボルの同一性を決定するように動作可能であり、前記２つのシンボルの一方の可能値毎に、第１のシンボル決定手段は前記可能値集合の全般で、前記２つのシンボルの他方の尤度を決定するように動作可能であり、前記２つのシンボルの同一性は、各シンボルの初期推定の辺りで、最有望組合せに基づいて決定される、請求項１８または請求項１９に記載の受信機。
【請求項２１】
前記第１のシンボル決定手段は、可能候補の集合に基づいて同定される２つの受信シンボルの同一性を決定するように動作可能であり、前記候補はゼロフォーシング推定からの近さの決定に基づいて同定され、ゼロフォーシング推定に最も近い、前記２つのシンボルの組合せが、前記２つのシンボルの同一性に対応する最有望組合せについてさらなる考慮のために選択される、請求項１３に記載の受信機。
【請求項２２】
前記第１のシンボル決定手段は、初期推定に対する近さに応じて第１候補集合を決定し、前記第１の集合の部分集合に対する距離計量情報を決定し、該部分集合の距離計量情報内の周期性を検出し、該検出周期性に基づいて最大尤度解の指針を決定し、前記最大尤度解の指針と前記初期推定に対する前記候補の近さに応じて、前記最大尤度解を出す可能性が最も高い候補集合を決定するように動作可能である可能性候補集合を決定する手段を備える、請求項２１に記載の受信機。
【請求項２３】
前記初期推定は、ゼロフォーシング推定である、請求項２２に記載の受信機。
【請求項２４】
請求項１３から請求項２３のいずれか１項に記載の受信機を具備する、システム。
【請求項２５】
ＭＩＭＯチャネルに関する情報を送信し、請求項１から請求項１２のいずれか１項にしたがって、検出情報を含む情報を受信することを含む、情報通信方法。
【請求項２６】
コンピュータに、請求項１３から請求項２３のいずれか１項にしたがって、受信機として動作するようにコンピュータを構成するコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ実行可能プログラム製品。
【請求項２７】
コンピュータに、請求項１から請求項１２のいずれか１項にしたがって、受信信号でのシンボルを検出するようコンピュータを構成するコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ実行可能なプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチインプット−マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）通信システムで使用される受信機に関し、特に、しかし排他的ではなく受信信号をそのようなシンボルの可能集合（信号点）のシンボルに復号する方法における改良を対象とする。
【背景技術】
【０００２】
図1は、既知の構成のＭＩＭＯデータ通信システム１０を示す。通信システム１０は送信機装置１２と受信機装置１４を備えている。多くの状況では、無線通信装置は送信機と受信機とを組み合わせた設備を備えることは認識されている。しかし、この例については、簡単のために片側通信の装置として図示されている。
【０００３】
送信機装置１２はデータソース１６を備える。データソースは、（複数の情報ビット又は複数のシンボルを含む）データをチャネルエンコーダ１８に供給する。この例でのチャネルエンコーダ１８は、再帰的なシステマティック畳み込み（recursive systematic convolutional：ＲＳＣ）のエンコーダ、または、より強いいわゆる（インターリーバを含んでいる）ターボエンコーダなどの畳み込みコーダを有する。入力より多いビットが出力され、その比は、通常、１／２か１／３である。
【０００４】
チャネルエンコーダ１８の後に、チャネルインターリーバ２０と、図示した例では、時空間エンコーダ２２が続く。時空間エンコーダ２２は、送信機アンテナアレイ２４から同時に送信される複数のコードシンボルとして、到来ビットストリームを符号化する。送信機アンテナアレイ２４は複数の送信アンテナ２５により構成される。図示した例では、３つの送信アンテナが設けられている。
【０００５】
符号化送信信号は、ＭＩＭＯチャネル２８を介して伝搬する。ＭＩＭＯチャネル２８は、送信アンテナアレイ２４と、受信装置１４の対応する受信アンテナアレイ２６との間で規定される。受信アンテナアレイ２６は、受信機１４の時空間（及び／又は周波数）デコーダ３０に複数の入力を与える複数の受信アンテナ２７を含む。この特定の実施形態では、受信アンテナアレイ２６は３つの受信アンテナ２７を含む。
【０００６】
デコーダ３０は、エンコーダ２２の効果を取り除くタスクがある。デコーダ３０の出力は、時空間エンコーダ２２に入力されるビット数に等しい複数のビットにより構成される。各ビットは、特定の値、すなわち、＋１または−１を有する各ビットの確率に関するいわゆる軟データまたは尤度データを搬送する。このデータは、チャネルデインターリーバ３２に供給される。チャネルデインターリーバ３２は、チャネルインターリーバ２０の効果を逆にする。その後、チャネルデインターリーバ３２によって出力される畳み込み符号は、チャネルデコーダ３４に与えられる。チャネルデコーダ３４は、この例ではビタビデコーダであり、畳み込み符号を復号する。
【０００７】
典型的には、チャネルデコーダ３４は、ＳＩＳＯ（soft-in soft-out）デコーダであり、ビット尤度データを受け取って、さらに、例えば、硬決定がなされたデータよりもむしろ、出力として同様な尤度データを与えるように構成される。チャネルデコーダ１２０の出力は、任意の望ましい方法で、データのさらなる処理のために、データシンク３６に供給される。
【数１】
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【０００８】
但し、ｒ＝Ｈｓ＋ｎは、ＭＩＭＯチャネル伝送方程式である。
【０００９】
チャネル伝送行列Ｈは受信機によって完全に知られていると仮定されるが、この仮定はこの発明の範囲を制限しない。チャネル伝送行列Ｈは、送信機によって送信された、予め定義された複数のトレーニングシーケンスチャネルを使用することによって通常推定される。チャネル推定のための特定の技術は本発明で提示された技術の設計に影響しない。
【００１０】
従来の最大尤度（ＭＬ）検出は、２ｑ−Ｎ距離計量の包括的評価を必要とする。但し、ｑは、シンボル信号点でのビット数（例えば、６４−ＱＡＭでは６、１６−ＱＡＭでは４、ＱＰＳＫでは２）であり、Ｎは、共同して復号されるレイヤ（シンボル）数（例えば、Ｎ個の送信アンテナでの空間多重化ではＮ）である。
【００１１】
軟出力デコーダは、推定された複数のビットに関する信頼度情報をも提供しなければならない。推定された複数のビットは、ビット検出性能を改良するためにチャネルデコーダによって使用される。各ビットｂｋの尤度信頼度／比対数は、ビットが１である確率をビットが−１である確率で割り算した比の自然対数で与えられる（可能なビット状態は＋１と−１であるとみなす）。
【数２】
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【００１２】
Ｍａｘ−Ｌｏｇ近似によって、この信頼度公式は次式に変換される。
【数３】
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【００１３】
信頼度公式は、距離計量と雑音変動の両方に依存する。
【００１４】
特に３つの送信アンテナのために設計された典型的な時空間コードは、図２に示されたテーブルに具体化されている。最初の２つのアンテナは、Ａｌａｍｏｕｔｉ時空間コードで符号化されているが、直交性を有する、任意の時空間コードまたは空間周波数コードを使用することは可能である。例えば、“Combined array processing and space-time coding”（Tarokh, V.; Naguib, A.; Seshadri, N.; Calderbank, A.R., Information Theory, IEEE Transactions on, Vol. 45, Iss. 4, May 1999, Pages: 1121-1128）は、そのような構成について記述している。この文献では、送信機の複数のアンテナは、複数のグループに分けられ、各グループは独自の時空間コードを使用する。しかし、提案されている検出器は、ＭＬ検出器ではなく、ＢＬＡＳＴに類似の干渉抑制方法である。
【００１５】
方程式（１）による信頼度情報を与えることと同様に、整数二乗問題の解が必要なＭＩＭＯシステムは、次の通りである。
【数４】
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【００１６】
チャネルは、準静的である、すなわち、チャネルマトリックスは２つの時間間隔を切り替えないと仮定する。（周波数全体に）同様な仮定が空間周波数Ａｌａｍｏｕｔｉ符号化の場合になければならない。時空間周波数コードの一般的な場合では、チャネルは両方の次元（時間と周波数）にわたって準静的であると仮定される。
【００１７】
方程式（２）は、次のように変形することができる。
【数５】
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【００１８】
チャネル行列Ｈの最初の２列からなるサブマトリックスｈは、Ａｌａｍｏｕｔｉ直交化チャネルを表す。Ａｌａｍｏｕｔｉ直交化チャネルは、ｈＨｈ＝γＩの特性を有する。この特性は、本発明の特定の実施形態の下記説明で記述されるように、低減複雑度ＭＬ検出器の設計において考慮される。
【００１９】
方程式（３）のシステム用の、従来の軟出力ＭＩＭＯ ＭＬ検出器の木構造は、図３に示されている。図３は特定の時空間コードのＭＬ復号木を例示している。特定の時空間コードは、整合性の目的のために、本発明の特定の実施形態の後の説明を通して使用される。
【００２０】
構造は４つのレイヤからなり、各レイヤは時空間送信方式で固有シンボル毎に全ての２ｑ個の可能性候補からなる（図２）。
【数６】
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【００２１】
ＭＬ復号の複雑度は膨大であり、６４−ＱＡＭでは６４４＝１６７０万回の試行が必要である。このように、この手法はしばしば「力任せ」の手法として記述されている。
【００２２】
本発明の１つの態様は、この問題に対する解を求めることを目的としている。この目的は、チャネル行列の特別な形態を利用し、低減複雑度ＭＬ検出器を設計することによって本発明の一実施形態で達成される。
【００２３】
"Combined ML and DFE decoding for the V-BLAST system" (Won-Joon Choi; Negi, R.; Cioffi, J.M., Communications, 2000. ICC 2000. 2000 IEEE International Conference on, Vol. 3, Iss., 2000, Pages: 1243-1248 vol. 3)では、ＭＬ−ＤＦＥ検出器が提示されている。この検出器は、ＭＬ復号と逐次干渉解除技術（Successive Interference Cancellation technique）の両方に基づいている。チャネル行列は部分的に分解され、そして複数の最初のシンボルはＭＬ復号され、残りのシンボルはＤＦＥ手続を使用して逐次復号される。
【００２４】
一方、本発明の一実施形態は軟時空間検出器出力を提供する。さらに、上記公開文献で使用されている技術は、空間多重化だけを対象としていて、また、最初のＶ−ＢＬＡＳＴアルゴリズムに較べて性能を向上する。本発明の一実施形態は、代わりに、以下に記述されているようにある構造を有する複数の時空間コードを使用し、フルＭＬ性能を提供する。
【００２５】
"On Detection Algorithms and Hardware Implementations for V-BLAST" (Z Guo and P Nilsson, in Proceedings of the Swedish System-on-Chip Conference (SSoCC'02), Falkenberg, Sweden, March 18-19, 2002)は、ｐ−ＭＬ検出器を提示している。このｐ−ＭＬ検出器は、上で議論したChoi達の論文に類似して、再びＭＬ復号と逐次干渉解除技術の両方に基づいている。
【００２６】
"Successive decoding of multiple space time coded streams in multi-input multi-output systems" (Jung-Tao Liu, Global Telecommunications Conference, 2002. GLOBECOM '02. IEEE, Vol. 1, Iss., 17-21 Nov. 2002, Pages: 1007-1011 vol. 1)は、複数のアンテナを、それぞれ時空間符号化された部分集合にグループ化することに基づいた方法を提示している。ＤＦＥ手法は、１つの部分集合以外の全ての集合に属するシンボルを推定するために使用され、この部分集合は、その後、復号され、この部分集合の寄与は信号ベクトルから差し引かれる。この処理は、全てのアンテナグループが処理されるまで繰り返される。
【００２７】
しかしながら、この技術は、本発明の実施形態の中で使用されないＤＦＥ手法を用いる。この技術は伝搬誤差の影響を受ける。それはＤＦＥ手法に本来的である。
【００２８】
“Optimum efficiently decodable layered space-time block codes” (Prasad, N.; Varanasi, M.K. Signals, Systems and Computers, 2001.  Conference Record of the Thirty-Fifth Asilomar Conference on, Vol. 1, Iss., 2001, Pages: 227-231 vol. 1)は、STコード（例えばＡｌａｍｏｕｔｉ）と結合したＤＦＥの技術を用いる。STコードは、上で引用されたTarokhらによる論文に示されている。
【００２９】
“Applications of space-time block codes and interference suppression for high capacity and high data rate wireless systems” (Naguib, A.F.; Seshadri, N.; Calderbank, A.R., Signals, Systems & Computers, 1998.  Conference Record of the Thirty-Second Asilomar Conference on, Vol. 2, Iss., 1-4 Nov 1998, Pages: 1803 1810 vol. 2)は、共同チャネル時空間ユーザからの干渉を抑えるために、干渉解除方式とＳＴコーディングとを結合したＭＬの使用について記述している。この論文は、国際特許出願ＷＯ９９１８６８２Ａ３に含まれている開示と技術的に等価である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００３０】
発明の一実施形態は一般的な球内検出器に代わるものを提示する。ここに示された検出器の特定の実施形態は、あるＳＴコード構造を考慮するのに特に操作可能で、かつ、低い複雑度および最適なパフォーマンス（第１の実施形態）であり、ほぼ最適である（第２および第３の実施形態）。
【００３１】
発明の一態様は、ＭＩＭＯ伝送から生じた多重エレメント信号を受信するよう動作可能な受信機を提供する。受信機は、シンボルの所定の集合から、信号で搬送されたシンボルを識別し、識別ビットがそのようなビットである尤度を表す関連尤度情報と共にビットへのシンボルの事前定義マッピングに従って対応するビットを推定するための復号手段を含んでいる。復号手段は、２つの送信アンテナ上の直交送信情報に対応し、直交伝送フォーマットを考慮している受信信号中のビットを検知するよう動作可能であり、第１の復号手段で残存データをすでに復号してしまう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
発明の特定の実施形態は、以下の添附図面を参照して説明される。
【００３３】
低減複雑度ＭＬ検出器の存在はＭＩＭＯ構成およびＳＴコードの設計に依存する。ここで、ＭＩＭＯシステムは、３送信３受信の複数のアンテナと上述したＳＴコードを使用すると仮定されている。低減複雑度ＭＬ検出器の後の原理も他のＭＩＭＯ構成およびＳＴコードに適用できることに留意すべきである。しかし、３ｘ３の場合には、完全ＭＬ性能が著しく低減された複雑度で達成できるので、検出器の実現は特に魅力的である。以下の説明はすべて、この特別なＭＩＭＯ構成および以前に記述された特定のＳＴコードに集中する。
【００３４】
図４は、発明のこの第１の特定の実施形態の、低減複雑度ＭＬ検出器の動作の方法を図示している。この実施形態の動作は、方程式（３）のサブ行列の直交性を利用する。これは、例えば、チャネル行列係数とのかけ算と受信ベクトルからの引き算で方程式（３）からシンボルｓ３およびｓ４を取り除いて、シンボルｓ３およびｓ４の全ての組合せに対する総当たりの探索により可能である。その後、残りの方程式は、単純な線形処理によって解かれる。ＳＴコードのこの特別な選択には、Ａｌａｍｏｕｔｉ検出器が使用される。
【００３５】
対数尤度情報がこの全数探索過程の間に、方程式（１）により絶えず更新されると仮定されている。
【００３６】
その実行は、ｓ３およびｓ４のあらゆる組合せに対して探索する。１ペアの｛ｓ３、ｓ４｝を採用したとき、方程式（３）は次のものに単純化することが可能である。
【数７】
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【００３７】
システムのこの単純化された式での新チャネル行列ｈ’が直交であることは言うまでもない。このシステムの方程式は、単純線形処理によって（すなわち、Ａｌａｍｏｕｔｉ検出器を用いて）解くことが可能である。
【数８】
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【００３８】
ＭＬを生成するのは、Ａｌａｍｏｕｔｉ符号化シンボルを推定する。但し、
【数９】
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【００３９】
【数１０】
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【００４０】
【数１１】
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【００４１】
この手順は、性能および構造の両方に関して最尤度検出と等価である。ｓ３とｓ４のあらゆる可能性の組合せが方程式（３）から除かれるので、Ａｌａｍｏｕｔｉ検出器は単純化された方程式にしたがって動作する。Ａｌａｍｏｕｔｉ検出器はＭＬ検出器であることを念頭に置けば、完全検出器が低減複雑度を有するＭＬ検出器であることは明白である。複雑度は、完全総当たり方法と比較して、著しく低減される。複雑度は、例えば、６４−ＱＡＭでは６４２＝４０９６回の試行であり、一方、上記の完全総当たり方法は、６４４＝１６７０万回の試行を必要とする。
【００４２】
方程式（３）でのサブ行列の直交性は、このように活用されるだけであることは留意すべきである。球内検出器はｓ３およびｓ４を推定する処理を行なうことに適していない。球内復号は、コスト（距離）関数を個々の送信アンテナシンボル候補全体の総和に、例えば、チャネル行列のＱＲ分解によって再構築することに依存する。複雑度を単純化するために有利に用いられるチャネル行列の直交性のこの特殊な特性を破壊せずに、この技術を用いる明白な方法はない。
【００４３】
図５は、発明の第１の実施形態のための距離グラフを示す（但し、６４ ＱＡＭ：４０９６回試行（最初の２５６回を示す））。
【数１２】
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【００４４】
明瞭さの理由で、ｓ３およびｓ４の４０９６個の組合せは可能であるが、２５６個だけが図５に示される。列および行は、ゼロフォーシング（ＺＦ）受信機によって得られる解からの候補シンボルのユークリッド距離によって区分される。正方形が暗くなるほど距離計量が低くなることを示す。最小距離計量はＭＬ解である。このデコーダは常にＭＬ解を見つける。
【００４５】
発明の第２の実施形態について説明する。この実施形態は、シンボルと固定度の複雑さを持つ関連尤度情報を検出する。それはリスト低減複雑度ＭＬ検出器である。
【００４６】
この検出器は、ほんの少しの複雑度で前の検出器の性能に等しいもしくは近づく性能を発揮することが可能であることに基づいて動作する。発明の第２の実施形態の検出器は、基本低減複雑度検出器、すなわち、発明の第１の明確な実施形態に記述されたものと同じ構造を有する。しかし、シンボルｓ３およびｓ４の６４の全ての信号点に渡って徹底的に検索をする代わりに、最初にＺＦ解を計算し、次に、この解のまわりの信号点だけを考慮する。図６は、検索空間の１つのレイヤ（例えばｓ４）用のＺＦ信号点のまわりで考慮される点の一例を挙げている。
【００４７】
検索は、徹底的ではないが、充分な候補数を与える完全ＭＬ検索と同様な性能を発揮する（候補数はＳＮＲに依存し、チャネルに特有である）。必要な候補数の問題は、発明のこの実施形態によって取り組まれない。ここで説明されないある実施形態は、チャネルの「質」およびＳＮ比に関する幾つかの計量を与えられた候補数を計算する。
【００４８】
レイヤｓ３およびｓ４のための信号点空間を通る可能なアルゴリズムのパスの一例が、図７に示されている。図７は、信号点空間を通るアルゴリズムのパスのグラフ表現である。２のシンボルｓ３およびｓ４の最初の（ＺＦ）推定が見つかった後、検出器は、隣接信号点を試みて、各ステップにおいて距離計量を評価して（および、もちろん信頼度情報を更新して）、ｓ３およびｓ４空間を別々にサンプリングする。この特別な例で検出器が使用したパスは、以下である。
【００４９】
ｓ３｜ｓ４： １００００１ −> １０００００ −> １０００１１ −> １１０１０１ −> １０１００１ −> １０００１０ −> １１０１１１ −> 終了
ｓ４｜ｓ３： ０１００００ −> ０１０００１ −> ０１００１０ > ０１０１００ −> ０１１０００ −> ０１００１１ −> ０１１００１ −> 終了
ｓ３パスはｓ４パスにおけるポイント毎に横断される。この場合、両方のレイヤのためのＭＬ解は最終的に到達する（さらに上記のパスリスト中に太線で示される）。実際、非常にありそうであるが、この実施形態の検出器がＭＬ解に到達するという保証がないことは留意すべきである。実際上、各レイヤの平均のパス長がある例よりも低いと予想することが可能である。ある例とは、８０２．１１ｎ規格チャネルモデル「Ｂ」のためのシミュレーションである。このモデルは、受信アンテナ当たり約１５ｄＢのＳＮＲおよび非ライン・オブ・サイト条件にとって、少なくとも１つのレイヤのＺＦ解およびＭＬ解が通常オーバラップすることを示す。したがって、ＭＬ解に達するアルゴリズムのパス長は、考慮中のチャネルに依存する。しかしながら、読者は、硬ＭＬ解が、チャネル（例えば、ビタビ）デコーダに供給される唯一の情報ではないことを喚起すべきである。
【００５０】
明瞭さのために、両方のレイヤ上の横断パスの他の例は図８および９に見受けられる。
【００５１】
図８では、検出器が用いるパスは次のとおりである。
【００５２】
ｓ３｜ｓ４： １１１０１１ −> １１１００１ −> １１１０１０ −> １１１０００ −> １１０００１ −> １１１１１０ −> １１００００ −> 終了
ｓ４｜ｓ３： ０００１１０ −> ０００１１１ −> ０００１００ −> １００１１０ −> ００００１０ −> ０００１０１ −> １００１１１ −> 終了
言いかえれば、検出器は、第１のパスから第１信号点を選択し、第２のパスを横切った全てのポイントを評価する。その後、検出器は、第１のパスから第２のポイントを選択し、第２のパスを横切った全てのポイントを評価する。この処理は、第１のパスから全てのポイントが選択されるまで繰り返される。
【００５３】
図９では、パスは次のとおりである。
【００５４】
ｓ３｜ｓ４： １１１１００ −> １１１１１０ −> １１１１０１ −> １１０１００ −> １１１０００ −> １１１１１１ −>１１１０１０ −> 終了
ｓ４｜ｓ３： ００１１１１ −> ００１１０１ −> ００１１１０ −> ００１１００ −> ０００１０１ −> ００１０１０ −> ０００１００ −> 終了
この例において、シンボルｓ４のＭＬ解はＺＦ解と同時に生じる。検出器は、この実施形態でのその結論に達するためにすべての組合せを評価する必要があると考えられる。
【００５５】
この実施形態の検出器が、同様な全面的な概念に従ってすべて操作可能な数個の変形のうちの１つの例を提示することが認識される。
【数１３】
2008511191.tif 000015
【００５６】
雑音がレイヤｓ４およびｓ３にわたって相関している場合に、予測雑音ベクトルによって候補を順序付けることができることになる。
【数１４】
2008511191.tif 000016
【００５７】
レイヤｓ３の雑音ベクトルがレイヤｓ４の雑音ベクトルと相関していることが分かると、レイヤｓ３の雑音ベクトル方向を推定し、したがって、その方向に信号点に優先順位をつけることができることになる。
【００５８】
検出器がＺＦ解ポイントに対して最も小さなユークリッド距離を有している信号点を考慮に入れている限り、検出器が信号点を考慮に入れる順番は重要ではないことも留意すべきである。
【００５９】
図１０は、発明の第２の実施形態の距離グラフを図示している（但し、６４ ＱＡＭ：１４４回試行）。第１の実施形態に関しては、グラフがソートされる。各レイヤからの第１の１２個の候補だけが考慮される。
【００６０】
複雑度は第１の実施形態の複雑度よりも低い。そして、複雑度は、（num_candidates）２の順であるが、性能は、１２個より多くの候補に対するＭＬの領域内にある。
【００６１】
この第２の実施形態では、初期解は、例えば、Ｖ−ＢＬＡＳＴまたはより好ましくは分解に基づく方法（ＱＲ分解およびソート済みＱＲ分解、ＣＯＲＤＩＣ）を使用して、ＺＦ解について解くことに基づくことができる。これらの例の全体にわたって用いられる特定の時空間符号の関心特性は、分解中に行なわれる順序が既知であるということである。これは、チャネル行列の列の特性による。即ち、列１及び２は同じ大きさを持っている。同じことは列３及び４でも成り立つ。列３または４の要素の半分がゼロであるので、列１または２の大きさは、列３または４の大きさよりも、統計的に（平均で）より重要である。
【００６２】
並列化能力を有するハードウェアプロセッサが（同じレイヤに属している）２つ以上の候補を共同に考慮することは可能である。任意の２つの隣接した例えばｓ４候補のための全工程の繰り返しが、繰り返されたステップ（例えば、方程式からｓ３を取り除く）または、共通の算術演算（ａとｂ、次にｂ＋ｄ、それからｂ＋２＊ｄなどの複数の掛け算が、単一の掛け算に加えた２とのいくつかの掛け算及び加算に減少することができる）を含んでいるので、このように処理を単純化することが可能であることは明白である。しかしながら、一般性を失うことなく説明を容易にするために、明示的な最適化を伴わない連続候補の考察の場合だけが本発明の全体にわたって前提とされている。
【００６３】
改良済み発見的方法は、ＭＩＭＯチャネル上で受信されたストリームで、シンボルを検出し、関連尤度情報を決定する固定複雑度方法を提供する発明の第３の実施形態に適用できる。
【００６４】
この第３の明確な実施形態に従って、新しい発見的アルゴリズムは以下に記述される。このアルゴリズムは、上記の第１および第２の明確な実施形態に関して記述されたＭＬアルゴリズムおよび候補ＭＬアルゴリズムと比較して、同等の性能ではあるが、複雑度を更に低減している。
【００６５】
第１の特定の実施形態の配置の距離グラフを示している図５に関しては、ポイント（１，１）がＺＦ解である。距離グラフは、レイヤｓ３およびｓ４の両方についてそれ自身の最初の推定（ＺＦ）からの各シンボルのユークリッド距離に従って区分されている。このチャート上の局地的最小値に対して、両方の次元にある周期性があることが観測される。この周期性は、ＭＬ解への方向を示している。言い換えれば、ベクトル方向／角度がＭＬ解ベクトル方向／角度に近似しているときはいつでも、ＭＬ解へ向かって収束している。しかし、距離マップが最小値を両方向に示すので、収束は保証されない。これは収束がチャネル行列の条件に依存するからである。
【００６６】
ここで記述された第３の実施形態で利用される基本的概念は、グローバルな最小を得るために、両方の次元／レイヤに渡って最小値を組み合わせることである。これは本質的に準最適なデコーダを生成するが、しかしながら、はるかに少数の（特に、同様な性能で第２の実施形態での計算よりも少ない）距離計量計算でＭＬデコーダの領域での性能をもたらす。
【００６７】
アルゴリズムは２つの段階で動作する。アルゴリズムは、ａとｂのパラメータを持っている。ここで、ａが候補数であり、ｂが候補の第２の数である。
【数１５】
2008511191.tif 000017
【００６８】
アルゴリズムのステップは以下のように記述することが可能である。
【００６９】
第１段階。２＊ａ探索を行なう。即ち、
初期の（ＺＦ）解にｓ３を固定して、ｓ４ＺＦ解周辺に集中したｓ４の幾らかの候補に渡って検索する。最良のｂ個の候補を選択する。それらの候補は最小距離をもたらす｛ｘ１、ｘ２、．．ｘｂ｝である。
【００７０】
初期の（ＺＦ）解にｓ４を固定して、ｓ３ＺＦ解に集中したｓ３の幾らかの候補上の最初の（ＺＦ）解および探索にｓ４を固定しておく。最良のｂ候補を選択する。それらの候補は最小距離をもたらす｛ｙ１、ｙ２、．．ｙｂ｝である。
【００７１】
第２段階。ｂ２空間上を検索する。
【００７２】
ｂ＊ｂ行列［｛ｙ１，ｙ２，．．，ｙｂ｝＊｛ｘ１，ｘ２，．．，ｘｂ｝］を包括的に検索する。
【００７３】
合計：（num_candidates）２の代わりに２＊ａ −１＋ｂ＊ｂの計算。
【００７４】
第３の実施形態の処理の作業例は、図１１〜１３を参照して記述される。
【数１６】
2008511191.tif 000018
【００７５】
第３の実施形態の第２段階で、図１２（第２段階：余分な４２＝１６回試行）に図示されるように、各レイヤからの４つの最小値は４＊４行列を構成するポインタ（矢によって示されている）として用いられる。
【数１７】
2008511191.tif 000019
【００７６】
一般に保証されないが、ＭＬ解はこの特別な例で見つかった。このように、図１３に図示されるように、合計で３９回の試行（第１段階のうちの２３回および第２段階の１６回）が行なわれる。したがって、ＭＬのための３９の候補が識別される。
【００７７】
第３の実施形態の一般化バージョンも想定される。これはアルゴリズムを修正することを含んでいて、その結果より一般的である。レイヤｓ３の候補数はレイヤｓ４の候補数とは同じではないかもしれない。一般化アルゴリズムのステップは次のとおりである。
【００７８】
第１段階。ａｓ３＋ａｓ４探索を行なう。
【００７９】
初期の（ＺＦ）解にｓ３を固定して、ｓ４ＺＦ解周辺に集中したｓ４候補に渡って検索する。最良のｂｓ４個の候補を選択する。それらの候補は最小距離をもたらす｛ｘ１、ｘ２、．．ｘｂ＿ｓ４｝である。
【００８０】
初期の（ＺＦ）解にｓ４を固定して、ｓ３ＺＦ解に集中したｓ３の幾らかの候補上の最初の（ＺＦ）解および探索にｓ４を固定しておく。最良のｂｓ３候補を選択する。それらの候補は最小距離をもたらす｛ｙ１、ｙ２、．．ｙｂ＿ｓ３｝である。
【００８１】
第２段階。ｂｓ３＊ｂｓ４空間にわたって検索する。
【００８２】
ｂｓ３＊ｂｓ４行列［｛ｙ１、ｙ２．．、ｙｂ＿ｓ３｝＊｛ｘ１、ｘ２、．．、ｘｂ＿ｓ４｝］を包括的に検索する。
【００８３】
合計：（ｎｕｍ＿ｃａｎｄｉｄａｔｅｓ）２の代わりにａｓ３＋ａｓ４−１＋ｂｓ３＊ｂｓ４の計算。
【００８４】
第３の実施形態のさらなる変形例では、ａｓ３＝ａｓ４で固定された候補の数を維持することも可能である。ｂｓ３およびｂｓ４はｂｓ３＋ｂｓ４＝ｂのみを満たしている。その時、一緒に考慮した両方のレイヤからの最良の候補｛ｘ１、ｘ２、．．ｘｂ＿ｓ４、ｙ１、ｙ２、．．、ｙｂ＿ｓ３｝が選択されることになる。これは、例えば、それら候補が両方のレイヤに渡って最小距離をもたらすので、レイヤｓ４からｘ１だけを、そしてレイヤｓ３から｛ｙ１，ｙ２，ｙ３｝を選択することになると考えられる。したがって、第２段階の計算の数は、上限として（ｂ／２）２、下限として１＊ｂ＝ｂで、可変である。この特定の変形例も実例部で基準に従って評価される。
【００８５】
最小数の候補（すなわち、距離グラフでの行および列）は、検出器によって考慮されることも可能である。
【００８６】
この技術によって、著しく低減された複雑度によって、ＭＩＭＯ ＳＴコード化ストリームの最適性能（硬出力と軟出力のＭＬ検出）が可能になる。
【００８７】
シミュレーションは、硬出力と軟出力の両方の検出器にとって、ある数の候補を考慮するだけで、完全な方法と実際的に同一の性能をもたらすことを示している。図１４〜１６は、実際的な例で記載された種々の実施形態の性能特性を図示している。
【００８８】
図１４は、第１および第２の実施形態（それぞれ「アイデア１」と「アイデア２」のラベルが付けられている）の性能を図示している。言いかえれば、図１４は、「ＢＮＬＯＳ」、６４ ＱＡＭ、３／４コード率、５００のモンテカルロループである軟出力ＳＴ検出器の性能を図示している。第１の実施形態（各レイヤを横切った２０個の候補を有する第２の実施形態と同様）は最適な性能をもたらす（図中の球内デコーダｍａｘ−ｌｏｇに比較して）。ＭＭＳＥは軟出力検出器である。
【００８９】
図１５は、第２の実施形態の性能に対する候補の数の影響を図示している。言いかえれば、図１５は、「ＢＮＬＯＳ」、６４ ＱＡＭ、３／４コード率、５００のモンテカルロループである軟判定アイデア２の性能を図示している。７つの候補がＭＭＳＥ検出器と同じ性能をもたらすが、１２よりも多くの候補が最適解（第１の実施形態／ＭＬ）に近づいていることが見て取れる。
【００９０】
図１６は、球内ｍａｘ−ｌｏｇ検出器と比較した第３の実施形態、および、単位レイア当たり１０個の候補を有する第２の実施形態の性能を図示している（ここでは、８０２．１１ｎ「ＢＮＬＯＳ」、６４ ＱＡＭ、３／４コード率）。ラインラベル「変形されたアイデア３」は、上述した実施形態の最後に記述された第３の実施形態の変形バージョンに対応している。
【数１８】
2008511191.tif 000020
【００９１】
例として、第１の実施形態では、ｓ４およびｓ３は包括的に評価される。したがって、上記の値の両方は存在する。しかしながら、次段の線形検出器は、ｓ２にとっての単一値と、与えられたｓ４とｓ３にとってのｓ１とだけを引き渡す。 
したがって、例えば、ｓ１またはｓ２のいずれかに属するビットｂｋ＝＋１はある値ｋにとっては決して起こらない。
【数１９】
2008511191.tif 000021
【００９２】
前述のものは、保護のために請求項に記載された発明の例として提供されているが、さらなる変形例及び代替構成は、保護の範囲内に入ることは言うまでもない。この範囲は、明細書と図面を鑑みて解釈されるような追加請求項によって決定される。
【００９３】
特に、発明が、適切に構成された汎用コンピューティングおよび／または通信装置で実行することが可能であることは認識される。例えば、ソフトウェアによって構成され、ソフトウェアは、関係のある装置によって、または、関係のある装置でネットワークにつながれた装置によって、または、関係のある装置が一時的に少なくとも通信中である装置によって、直接的あるいは間接的に、読み出し可能な記憶メディアによって導入される。さらに、ソフトウェアは、例えば、インターネットを介して、遠隔操作でアクセス可能なデータサーバからダウンロードされたプログラムによって導入される。一方、装置は、例えば、特定用途向けＩＣあるいは結果的に装置を構成するための同様に構成された電子手段といった適切なハードウェア構成機器をそこに導入することで、発明の一態様に従って動作するように構成されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】既知の構成のＭＩＭＯシステムを示す図。
【図２】図１に図示されたＭＩＭＯシステムで使用される時空間コーディング配列を示す図。
【図３】図２に図示された時空間コーディング配列を使用する図１に図示されたＭＩＭＯシステムで受信機のデコーダで横断する時空間復号木を示す図。
【図４】発明の第１の実施形態に従ってＭＩＭＯシステムで受信機のデコーダで横断する時空間復号木を示す図。
【図５】発明の第１の実施形態のための距離グラフを示す図。
【図６】ゼロフォーシング推定に隣接している信号点メンバーを識別して、発明の第２の実施形態と共に用いられる符号化信号点のグラフ表現を示す図。
【図７】発明の第２の実施形態に従ってデコーダによって行なわれた探索過程のグラフ表現を示す図。
【図８】発明の第２の実施形態に従ってデコーダによって行なわれたさらなる探索過程のグラフ表現を示す図。
【図９】発明の第２の実施形態に従ってデコーダによって行なわれたまたさらなる探索過程のグラフ表現を示す図。
【図１０】発明の第２の実施形態のための距離グラフを示す図。
【図１１】発明の第３の実施形態の第１段階のための距離グラフを示す図。
【図１２】発明の第３の実施形態の第２段階のための距離グラフを示す図。
【図１３】発明の第３の実施形態の最終結果のための距離グラフを示す図。
【図１４】発明の第１および第２の実施形態の性能特性のグラフを示す図。
【図１５】第２の実施形態の性能で第２の実施形態の過程の中で用いられる候補の数の効果を実証する性能特性のグラフを示す図。
【図１６】球内最大対数検出器と比較された第３の実施形態および第２の実施形態の性能特性のグラフを１つのレイヤ当たり１０の候補を示す図。
【図１】
2008511191.tif 000022
【図２】
2008511191.tif 000023
【図３】
2008511191.tif 000024
【図４】
2008511191.tif 000025
【図５】
2008511191.tif 000026
【図６】
2008511191.tif 000027
【図７】
2008511191.tif 000028
【図８】
2008511191.tif 000029
【図９】
2008511191.tif 000030
【図１０】
2008511191.tif 000031
【図１１】
2008511191.tif 000032
【図１２】
2008511191.tif 000033
【図１３】
2008511191.tif 000034
【図１４】
2008511191.tif 000035
【図１５】
2008511191.tif 000036
【図１６】
2008511191.tif 000037
【国際調査報告】
2008511191.tif 000038
2008511191.tif 000039