(57)【要約】  多入力多出力アンテナ（ｎＴ，ｎＲ）に基づく無線通信システムの受信機のための検出プロセスであって、上記受信機が、チャネルＨを介してエミッタによって送信されるシンボルｘから導出される観測シンボルｙを処理するものであり、  チャネルＨに依存するだけの前処理であって、  上記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解（６１）と、    【数１】2014515568.tif 000093    【数２】2014515568.tif 000094および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小（６２）と、  ２つの行列    【数３】2014515568.tif 000095および    【数４】2014515568.tif 000096を生成するための、行列    【数５】2014515568.tif 000097に対して適用される第２のＱＲＤ分解（６３）とを含む上記前処理と、  値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階（６４、６５、６６）と、  元のドメインの近傍（ＯＤＮ：Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｄｏｍｉａｎ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）で実行される近傍探索（６７〜７０）であって、探索中心が上記ロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）を決定するものである上記近傍探索とを含むことを特徴とする検出プロセス。
2014515568.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎＴ個の送信アンテナと、ｎＲ個の受信アンテナと、を備える多入力多出力アンテナに基づく無線通信システムの受信機のための検出プロセスであって、
前記受信機は、チャネルＨを介してエミッタによって送信されるシンボルｘから導出される観測シンボルｙを処理し、
前記チャネルＨにのみ依存する前処理であって、
−前記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解（６１）と、
−
【数１】
2014515568.tif 000060
【数２】
2014515568.tif 000061
および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小（６２）と、
−２つの行列
【数３】
2014515568.tif 000062
および
【数４】
2014515568.tif 000063
を生成するための行列
【数５】
2014515568.tif 000064
に対して適用される第２のＱＲＤ分解（６３）と、を含む前記前処理と、
値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための前記観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階（６４、６５、６６）と、
元のドメインの近傍（ＯＤＮ：Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｄｏｍｉａｎ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）で実行される近傍探索（６７〜７０）であって、探索中心が前記ロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）を決定する前記近傍探索と、を含むことを特徴とする検出プロセス。
【請求項２】
前記第１のＱＲＤ分解が、次元（ｎＲ＋ｎＴ）×ｎＴを有するＨｅｘｔチャネルに特に適用されるＳＱＲＤ分解であり、
前記ＳＱＲＤ分解は、雑音寄与を考慮に入れ、すなわち、以下の式、
【数６】
2014515568.tif 000065
からのモデルに従い、式中、ｙｅｘｔは次元ｎＴを有し、
前記第１のＳＱＲＤ分解は、雑音レベルに従ってレイヤを順序付けする順列行列Ｐを生成することを特徴とする、請求項１に記載の検出プロセス。
【請求項３】
前記線形検出が線形ＭＭＳＥ等化に基づくことを特徴とする、請求項１または２に記載の検出プロセス。
【請求項４】
前記格子基底縮小が、行列
【数７】
2014515568.tif 000066
【数８】
2014515568.tif 000067
ＴおよびＴ−１を生成するＫｏｒｋｉｎｅ−ＺｏｌｏｔａｒｅｆｆまたはＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）アルゴリズムに基づき、
Ｔが、すでに行列Ｐで考慮した順列と、前記格子基底縮小の結果として生じる追加変更と、を考慮に入れる変換行列であることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の検出プロセス。
【請求項５】
ｎＴ個の送信アンテナと、ｎＲ個の受信アンテナと、を備える多入力多出力アンテナに基づく無線通信システムのための受信機であって、
前記受信機は、チャネルＨを介してエミッタによって送信されるシンボルｘから導出される観測シンボルｙを処理し、
前処理手段であって、
−前記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解（６１）を実行する手段と、
−
【数９】
2014515568.tif 000068
【数１０】
2014515568.tif 000069
および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小（６２）を実行する手段と、
−２つの行列
【数１１】
2014515568.tif 000070
および
【数１２】
2014515568.tif 000071
を生成するための、行列
【数１３】
2014515568.tif 000072
に対して適用される第２のＱＲＤ分解（６３）を実行する手段と、を備える前記前処理手段と、
値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための前記観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階（６４、６５、６６）を実行する手段と、
元のドメインの近傍（ＯＤＮ）で実行される近傍探索（６７〜７０）であって、探索中心が前記ロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）を決定するものである前記近傍探索を実行する手段と、を含むことを特徴とする受信機。
【請求項６】
前記第１のＱＲＤ分解が、次元（ｎＲ＋ｎＴ）×ｎＴを有するＨｅｘｔチャネルに特に適用されるＳＱＲＤ分解であり、
前記ＳＱＲＤ分解は、雑音寄与を考慮に入れ、すなわち、以下の式、
【数１４】
2014515568.tif 000073
からのモデルに従い、式中、ｙｅｘｔは次元ｎＲ＋ｎＴを有し、
前記第１のＳＱＲＤ分解は、雑音レベルに従ってレイヤを順序付けする順列行列Ｐを生成することを特徴とする、請求項５に記載の受信機。
【請求項７】
前記線形検出が線形ＭＭＳＥ等化に基づくことを特徴とする、請求項５または６に記載の受信機。
【請求項８】
前記格子基底縮小が、行列
【数１５】
2014515568.tif 000074
【数１６】
2014515568.tif 000075
ＴおよびＴ−１を生成するＫｏｒｋｉｎｅ−ＺｏｌｏｔａｒｅｆｆまたはＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）アルゴリズムに基づき、
Ｔが、すでに行列Ｐで考慮した順列と、前記格子基底縮小の結果として生じる追加変更と、を考慮に入れる変換行列であることを特徴とする、請求項５から７のいずれか一項に記載の受信機。
【請求項９】
ｎＴ個の送信アンテナと、ｎＲ個の受信アンテナと、を備える多入力多出力アンテナに基づく無線通信システムの受信機のための検出プロセスであって、
前記受信機は、チャネルＨを介してエミッタによって送信されるシンボルｘから導出される観測シンボルｙを処理し、
前記チャネルＨにのみ依存する前処理であって、
−前記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解（７１）と、
−
【数１７】
2014515568.tif 000076
【数１８】
2014515568.tif 000077
および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小（７２）と、を含む前記前処理と、
利用可能なディジタルリソースがある所定のレベルを上回っているかどうか判定するステップ（７３）と、
前記ディジタルリソースが前記所定のレベルを上回っている場合には、
−２つの行列
【数１９】
2014515568.tif 000078
および
【数２０】
2014515568.tif 000079
を生成するための、行列
【数２１】
2014515568.tif 000080
に対して適用される第２のＱＲＤ分解（６３）を適用するステップと、
−値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための前記観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階のステップ（６４、６５、６６）と、
−元のドメインの近傍（ＯＤＮ）で実行される近傍探索のステップ（６７〜７０）であって、探索中心が前記ロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）を決定するものである前記近傍探索のステップと、を含むプロセスを実行するステップと、
そうでない場合には、
−値
【数２２】
2014515568.tif 000081
を生成するための前記格子基底縮小の結果に従って前記シンボルに対して適用される線形検出を含むロード段階（９３、９４、９５）のステップと、
−探索中心が前記格子基底縮小の前記結果
【数２３】
2014515568.tif 000082
と等しい近傍探索を適用するステップと、
−次式
【数２４】
2014515568.tif 000083
に従って定義される部分ユークリッド距離（ＰＥＤ：Ｐａｒｔｉａｌ  Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）に従ってＫ−Ｂｅｓｔシンボルを決定するステップと、
−各レイヤを検出し、前記検出の結果を用いて次のレイヤの検出を実行するよう、前記探索中心の更新を実行するステップと、
−元のコンステレーションにおける追加の量子化ステップによって推定値
【数２５】
2014515568.tif 000084
を生成するように推定値
【数２６】
2014515568.tif 000085
を前記行列Ｔで乗算するステップと、を含むプロセスを実行するステップと
を含むことを特徴とする検出プロセス。
【請求項１０】
前記前処理段階が、次式に従って定義される行列Ｈの拡張モデルに対して適用され、
【数２７】
2014515568.tif 000086
式中、Ｈがチャネル行列であり、σが雑音標準偏差であり、Ｉが単位行列であることを含むことを特徴とする、請求項９に記載の検出プロセス。
【請求項１１】
前記格子基底縮小が、Ｋｏｒｋｉｎｅ−ＺｏｌｏｔａｒｅｆｆまたはＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）アルゴリズムに基づく、請求項１０に記載の検出プロセス。
【請求項１２】
前記ＳＱＲＤ分解は、信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）のレベルに従ってソートされた前記上三角行列の行を用いた、ソートされたＱＲＤ分解であり、
前記ＳＱＲＤ分解が、Ｑｅｘｔ、Ｒｅｘｔ、および順列行列Ｐを生じることを特徴とする、請求項９から１１のいずれか一項に記載の検出プロセス。
【請求項１３】
前記格子基底縮小アルゴリズムが
【数２８】
2014515568.tif 000087
【数２９】
2014515568.tif 000088
およびＴという出力を生成し、
Ｔが、すでに行列Ｐで考慮した順列と、前記格子基底縮小ステップの結果として生じる追加変更と、を考慮に入れる変換行列であることを特徴とする、請求項１２に記載の検出プロセス。
【請求項１４】
処理段階が、
−選択された前記Ｋ−Ｂｅｓｔシンボルを用いた近傍探索の探索中心の導出のための前記
【数３０】
2014515568.tif 000089
の値の使用のステップと、
−シフト除算演算が、コンステレーションの累乗およびスケーリングの基本的な正規化を達成するよう、前記探索中心の値に対して適用されるステップと、
−Ｋ個の最小ＰＥＤと関連付けられたシンボルのソートされたリストの生成のステップであって、前記順序付きリストが、ＳＣＨＮＯＲＲ−ＥＵＣＨＮＥＲアルゴリズムに従って近傍を分析することによって生成されるステップと、
−前記推定値
【数３１】
2014515568.tif 000090
の決定のステップと、
−前記行列Ｔによる前記推定値
【数３２】
2014515568.tif 000091
の乗算と、前記推定値
【数３３】
2014515568.tif 000092
を生成するための量子化ステップとを加えたステップと、を含むことを特徴とする、請求項１３に記載の検出プロセス。
【請求項１５】
請求項１〜４および請求項９〜１４のいずれか一項に記載のプロセスを実行する手段を含む受信機構を備えるユーザ端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は無線通信の分野に関し、より詳細には、無線ＭＩＭＯ通信システムの受信機における近ＭＬ検出を行うためのプロセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のアンテナに基づく無線通信は、そうした技術によって得られる可能性のあるデータ転送速度の大幅な増加を利用するように広範囲にわたる調査を行う対象となる非常に有望な技術である。
【０００３】
図１には、エミッタ１０と受信機２０との間の基本的な２×２多入力多出力（ＭＩＭＯ：Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｏｕｔｐｕｔ）空間多重化通信と、参照符号１で表されている単一のデータフローの処理が示されており、データフロー１は、マルチプレクサ１５によって２つの別個のデータストリーム２、３に分割され、各サブフローは次いで、個々の変調ＲＦ回路（それぞれ１３および１４）によって処理されてから、２つの送信アンテナ１１、１２に伝達される。
【０００４】
受信側では、２つのアンテナ２１、２２が受信機２０によって受信される２つのＲＦ信号を提供し、受信機２０は、２つのデータストリームのＲＦ受信、検出、次いで復調を実行してから逆多重化を行って１つのデータストリームにする。
【０００５】
ＭＩＭＯ構成は、特定の方式を用いて、（障害物２８、２９で表されるような）異なる障害物を免れることを可能にする。
【０００６】
ここで、ｎＴ個の送信とｎＲ個の受信のｎＴ×ｎＲのＭＩＭＯシステムモデル、例えば、ｙ＝Ｈｘ＋ｎであり、式中、ｙは受信シンボルベクトルであり、Ｈはチャネル行列であり、ｘは、コンステレーション集合ξから独立して引き出される送信シンボルベクトルであり、ｎは付加白色ガウス雑音であるモデルを提示する。全数探索を回避することにより最適な最尤（ＭＬ：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）推定値
【数１】
2014515568.tif 000003
を求めるのに使用される周知の一技術は、半径ｄの球の内部にある格子点だけの考察に基づくものである。その技術は、球内復号器（ＳＤ：Ｓｐｈｅｒｅ  Ｄｅｃｏｄｅｒ）技術と呼ばれ、最尤方程式
【数２】
2014515568.tif 000004
から開始し、この式は、
【数３】
2014515568.tif 000005
と読め、式中、Ｈ＝ＱＲであり、古典的なＱＲ分解（ＱＲＤ：ＱＲ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）の定義を有し、ｄは球内制約である。
【０００７】
ＳＤ原理が導入されており、これが多数の実装上の問題をまねく。特にこれは、ＮＰ困難非決定的多項式時間ハードアルゴリズムである。この局面は、一部は、一定の複雑さおよび並列実装の可能性を提供する、一般にはＫ−Ｂｅｓｔと呼ばれる、いわゆる固定近傍サイズアルゴリズム（ＦＮＳＡ：Ｆｉｘｅｄ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ  Ｓｉｚｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）に存する有効解の導入によって解決されている。しかし、この公知の技術は、ＭＬ検出器と比べて性能が損なわれるために、検出器を準最適とする。このことは、ＭＩＭＯチャネル条件数に従った不適切なＫの場合に特に当てはまり、その理由は、残念ながら、ＭＬ解が探索木から除外される可能性が生じうるからである。
【０００８】
以下の説明の次では、そのような検出器では複雑さが固定されているために、施される最適化は、所与の近傍サイズについての性能利得または所与のビット誤り率（ＢＥＲ：Ｂｉｔ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ）目標についての近傍サイズの縮小を誘導することになる。ＦＮＳＡ性能改善のいくつかの古典的な周知の最適化は、前処理ステップ時のソート付きＱＲＤ（Ｓｏｒｔｅｄ  ＱＲＤ）、Ｓｃｈｎｏｒｒ−Ｅｕｃｈｎｅｒ（ＳＥ）列挙戦略、および検出ステップでのダイナミックＫ−Ｂｅｓｔの使用に存する。
【０００９】
しかし、近傍分析は、依然として近ＭＬ性能を達成する唯一の解決法ではあるが、計算量の劇的増加に相当するはずの大規模な近傍スキャンの使用につながりうる。この点は、高次変調の場合には特に当てはまる。
【００１０】
また、ＳＤは、所与のチャネル伝搬状況にわたって送信シンボルベクトル検出ごとに完全に処理されなければならない。隣接チャネル間の相関を考慮することによる計算量低減は、たとえそのチャネルが、コヒーレンス帯域（時間）内のある特定のブロック符号サイズにわたって一定であるとみなされうる場合でさえも不可能である。したがって、ＳＤの原理自体により、当業者は、ＬＴＥ−Ａコンテキストで適用可能にするために任意のＳＤ様の検出器の計算量を低減する必要に気付くはずである。
【００１１】
高変調次数（１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ）の場合の低複雑さ近ＭＬ検出器の提供を目指して、縮小ドメインの近傍（ＲＤＮ：Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）格子基底縮小援用（Ｌａｔｔｉｃｅ−Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ−Ａｉｄｅｄ：ＬＲＡ）Ｋ−Ｂｅｓｔが、簡単な参照により本明細書に組み込まれる、本出願の出願人により２０１０年１１月３０日に出願された、「Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｆｏｒ  ａ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｆ  ａ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＭＩＭＯ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ」という名称の未公開欧州特許出願第１０３６８０４４．３号明細書に開示されている。
【００１２】
前述の未公開出願は、修正されたコンステレーションドメイン、いわゆる縮小ドメインの近傍（ＲＤＮ）においてＳＤに近傍分析を適用させる特定のＭＬメトリック定式化に基づく近傍サイズ制限を教示するものである。しかし、提供される性能は、近ＭＬであることが示されているが、ＱＰＳＫの場合には大きな計算量という代価を払わねばならない。
【００１３】
前述の欧州特許出願に記載された技術は、いわゆる縮小ドメインの近傍（ＲＤＮ）内で適切な近傍探索を実行するために大量のシステムリソースを必要とするため、いくつかの特殊な事例では、元のドメインの近傍（ＯＤＮ：Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）を用いて近傍探索を実行することが求められている。
【００１４】
そうした技術的問題が本発明によって解決される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】未公開欧州特許出願第１０３６８０４４．３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明の一目的は、高性能の近ＭＬ検出を達成するＭＩＭＯアーキテクチャに適応させた検出プロセスを提供することである。
【００１７】
本発明の別の目的は、元のドメインの近傍内で近傍探索を実行するように適応させた検出プロセスを実行することである。
【００１８】
本発明のさらに別の目的は、システムで利用できるディジタル処理リソースのレベルに複雑さを適応させることのできる有効なプロセスを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の上記その他の目的は、受信機のための検出プロセスであって、
チャネルＨに依存するだけの前処理であって、上記前処理が、
上記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解と、
【数４】
2014515568.tif 000006
【数５】
2014515568.tif 000007
および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小と、
２つの行列
【数６】
2014515568.tif 000008
および
【数７】
2014515568.tif 000009
を生成するための、行列
【数８】
2014515568.tif 000010
に対して適用される第２のＱＲＤ分解と
を含む上記前処理を実行するステップと、
値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階を実行するステップと、
続いて、元のドメインの近傍（ＯＤＮ）で実行される近傍探索であって、探索中心がロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）をもたらすものである近傍探索を実行するステップと
を含む検出プロセスによって達成される。
【００２０】
一実施形態では、第１のＱＲＤ分解は、次元（ｎＲ＋ｎＴ）×ｎＴを有するＨｅｘｔチャネルに特に適用されるＳＱＲＤ分解であり、雑音寄与を考慮に入れる、すなわち、以下の式からのモデルに従うものである。
【数９】
2014515568.tif 000011
式中、ｙｅｘｔは次元ｎＲ＋ｎＴを有する。
【００２１】
第１のＳＱＲＤ分解は、雑音レベルに従って各レイヤを順序付ける順列行列Ｐを生成する。
【００２２】
ある特定の実施形態では、線形検出は、線形ＭＭＳＥ等化に基づくものである。
【００２３】
ある特定の実施形態では、格子基底縮小は、Ｋｏｒｋｉｎｅ−ＺｏｌｏｔａｒｅｆｆまたはＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）アルゴリズムに基づくものであり、このアルゴリズムは、
行列
【数１０】
2014515568.tif 000012
【数１１】
2014515568.tif 000013
ＴおよびＴ−１を生成し、Ｔはすでに行列Ｐで考慮した順列に、格子基底縮小の結果として生じる追加変更を加えたものを考慮に入れる変換行列である。
【００２４】
本発明は、ｎＴ個の送信アンテナとｎＲ個の受信アンテナとを備える多入力多出力アンテナに基づく無線通信システムのための受信機であって、チャネルＨを介してエミッタによって送信されるシンボルｘから導出される観測シンボルｙを処理し、
前処理手段であって、
上記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解を実行する手段と、
【数１２】
2014515568.tif 000014
【数１３】
2014515568.tif 000015
および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小を実行する手段と、
２つの行列
【数１４】
2014515568.tif 000016
および
【数１５】
2014515568.tif 000017
を生成するための、行列
【数１６】
2014515568.tif 000018
に対して適用される第２のＱＲＤ分解を実行する手段と
を備える前処理手段と、
値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階を実行する手段と、
元のドメインの近傍（ＯＤＮ）で実行される近傍探索であって、探索中心が上記ロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）を決定するものである上記近傍探索を実行する手段と
を含むことを特徴とする上記受信機も実現する。
【００２５】
一実施形態では、第１のＱＲＤ分解は、以下のＨｅｘｔチャネルに特に適用されるＳＱＲＤ分解である。
【数１７】
2014515568.tif 000019
式中、ｙｅｘｔは次元ｎＲ＋ｎＴを有する。
【００２６】
最後に、本発明は、ＭＩＭＯ無線通信システムの受信機のための検出プロセスを達成するものであり、この検出プロセスは、
チャネルＨに依存するだけの前処理のステップであって、
上記チャネルＨを、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉであり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとに分解するための第１のＱＲＤ分解と、
【数１８】
2014515568.tif 000020
【数１９】
2014515568.tif 000021
および変換行列Ｔを生成するための格子基底縮小と
を含む上記前処理のステップと、
利用可能なディジタルリソースがある所定のレベルを上回っているかどうか判定するステップと、
上記ディジタルリソースが上記所定のレベルを上回っている場合には、
２つの行列
【数２０】
2014515568.tif 000022
および
【数２１】
2014515568.tif 000023
を生成するための、行列
【数２２】
2014515568.tif 000024
に対して適用される第２のＱＲＤ分解を適用するステップと、
値ｘｃｅｎｔｅｒを生成するための観測ｙの線形検出プロセスを含むロード段階のステップと、
元のドメインの近傍（ＯＤＮ）で実行される近傍探索であって、探索中心が上記ロード段階の結果ｘｃｅｎｔｅｒと等しく、限られた数のシンボル（Ｋ−ｂｅｓｔ）を決定するものである上記近傍探索のステップと
を含むプロセスを実行するステップと、
そうでない場合には、
値
【数２３】
2014515568.tif 000025
を生成するための上記格子基底縮小の結果に従って上記シンボルｙに対して適用される線形検出を含むロード段階のステップと、
探索中心が上記格子基底縮小の結果
【数２４】
2014515568.tif 000026
と等しい近傍探索を適用するステップと、
次式に従って定義される部分ユークリッド距離（ＰＥＤ：Ｐａｒｔｉａｌ  Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）に従ってＫ−Ｂｅｓｔシンボルを決定するステップと、
【数２５】
2014515568.tif 000027
各レイヤを検出し、上記検出の結果を用いて次のレイヤの検出を実行するように探索中心の更新を実行するステップと、
元のコンステレーションにおける追加の量子化ステップによって推定値
【数２６】
2014515568.tif 000028
を生成するように推定値
【数２７】
2014515568.tif 000029
を上記行列Ｔで乗算するステップと
を含むプロセスを実行するステップとを含む。
【００２７】
本発明は、携帯電話といったユーザ端末を実行するために適応される。
【００２８】
本発明の１つもしくは複数の実施形態の他の特徴は、以下の詳細な説明を添付の図面と併せて読めば最もよく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】空間多重化方式を用いた基本的な２×２多入力多出力（ＭＩＭＯ）を示す図である。
【図２】ＯＤＮとＲＤＮ両方のＬＲＡ−ＦＮＳＡの前処理ステップを示すブロック図である。
【図３】ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＦＮＳＡのみの追加の前処理ステップを示すブロック図である。
【図４】ＯＤＮとＲＤＮ両方のＬＲＡ−ＦＮＳＡのロードステップを示すブロック図である。
【図５】ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＦＮＳＡのロードステップを示すブロック図である。
【図６】ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＦＮＳＡの検出ステップを示すブロック図である。
【図７】ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＦＮＳＡの検出ステップを示すブロック図である。
【図８】ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＦＮＳＡの最終ステップを示すブロック図である。
【図９】ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＳＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡを実行するためのプロセスの第１の実施形態を示す図である。
【図１０】システムで利用可能なディジタルリソースに従ってＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＰＡ  ＦＮＳＡとＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＰＡ  ＦＮＳＡの両方を利用するプロセスの第２の実施形態を示す図である。
【図１１】ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＳＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡのアルゴリズムの一実施形態を示す図である。
【図１２】ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡの一実施形態を示す図である。
【図１３ａ】Ｋ＝｛１，２，３，４｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでのＱＰＳＫ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１３ｂ】Ｋ＝｛１，２，３，４｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでのＱＰＳＫ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１３ｃ】Ｋ＝｛１，２，３，４｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでのＱＰＳＫ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１３ｄ】Ｋ＝｛１，２，３，４｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでのＱＰＳＫ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１４ａ】Ｋ＝｛１，２，４，１６｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでの１６−ＱＡＭ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１４ｂ】Ｋ＝｛１，２，４，１６｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでの１６−ＱＡＭ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１４ｃ】Ｋ＝｛１，２，４，１６｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでの１６−ＱＡＭ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１４ｄ】Ｋ＝｛１，２，４，１６｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでの１６−ＱＡＭ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す図である。
【図１５】計算量の等量を示す図である。
【図１６】ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡ、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡ、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＰＡおよびＭＬの各式を示す表である。
【図１７】従来の技術と提案の解決法の両方で使用されるメトリック公式をまとめた図である。
【図１８】異なる技術間でのＱＰＳＫと１６ＱＡＭ両方についてのＳＮ比損失の比較を示す図である。
【図１９】異なる技術間でのＱＰＳＫと１６ＱＡＭ両方についてのＳＮ比損失の比較を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
式（１）の古典的なＳＤ式は受信信号ｙを中心とするものであり、対応する検出器を以下では「ナイーブ（ｎａｉｖｅ）」ＳＤと呼ぶ。深さ優先探索の場合には、Ｂａｂａｉ点は、アルゴリズムによって与えられる最初の解として定義される。この場合の誘導されるＢａｂａｉ点は、暗黙的に、ゼロフォーシング−シリアル型干渉キャンセラ（ＺＦ−ＳＩＣ：Ｚｅｒｏ  Ｆｏｒｃｉｎｇ−Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｃａｎｃｅｌｌｅｒ）である。固定近傍サイズアルゴリズム（ＦＮＳＡ：Ｆｉｘｅｄ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ  Ｓｉｚｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）の場合には、この定義は拡張され、近傍分析なしで直接到達するはずの解とみなされる。導入されるべき別の有益な表記法が、球内探索中心ｘｃ、すなわち、｜｜ｘｃ−ｘ｜｜２≦ｄ２の形の任意の式における信号であり、式中、ｘはコンステレーション内の任意の可能な信号であり、（ｎＴ−１）−球の式と一致する。
【００３１】
一般的な考え方は、すでに最適に近いＢａｂａｉ点を誘導する効率のよい探索中心、言い換えると、すでにＭＬ解に近い解を選択することに依拠するものである。特に、この解は、ＭＬダイバーシチおよびごく小さいＳＮ比オフセットをもたらすはずであると同時に、疑似線形等化に対応する。このように、近傍スキャンサイズを縮小すると同時にＭＬ推定値に到達することができることが明らかである。ＦＮＳＡの場合には、近傍サイズが固定されているため、所与の近傍サイズについての性能改善または所与のＢＥＲ目標についての近傍サイズの縮小を誘導することになる。
【００３２】
後述する等価のメトリックの導入のおかげて、上記の考え方が適用されうる。この可能性は、元のドメインの近傍（ＯＤＮ）ξｎＴ分析を用いた最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ：Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）−ＳＩＣ  Ｂａｂａｉ点について探求されている［２、３、４、５］。また、この可能性は、縮小ドメインの近傍（ＲＤＮ）
【数２８】
2014515568.tif 000030
分析［を用いた格子基底縮小援用（ＬＲＡ）−ＺＦ−ＳＩＣについても暗黙的に行われている１、６］。これは、シンボルベクトル内の各レイヤをほぼ独立させ、したがって、ＭＬ性能を達成するために縮小ドメインと元のドメインの両方で大きな近傍をスキャンすることの利益を低減させる。
【００３３】
しかし、この技術の計算量は、ＱＰＳＫの場合にはあまり効率的ではないことが示されており、ＱＰＳＫでは、近ＭＬ性能は、ＱＰＳＫの場合に許容できる変調サイズの次数の近傍サイズを犠牲にして得ることができる。加えて、ＲＤＮ分析は、縮小ドメインのコンステレーションが未知であり、無限であるために、特に可能な近傍集合の生成が複雑である。
【００３４】
したがって次に、ＬＲＡ検出器のフルダイバーシチを使用すると同時に、元のドメインにおける近傍分析によってＳＮ比オフセットを低減する新しい機構によって、前述の未公開の欧州特許出願で論じられている公知の技術に代える、またはそのような技術を完成させることを提案する。
【００３５】
提案し、以下で詳細に説明する、球内復号器についての新しい技術を、以後、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ  ＦＮＳＡと呼ぶ。また性能は、前述の未公開の欧州特許出願によって用いられた、さらに改善され、考えられた等価メトリックの導入でもある。  続いて、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡが用いられる。
【００３６】
プロセス（ＩＩ）の説明を明確にするために、最初にいくつかの理論的考慮事項を提示する（Ｉ）。
【００３７】
Ｉ．理論的考慮事項
この第１の準備セクションでは、本発明の寄与を明確に提示するために、異なる可能な球中心を簡単に援用する。
【００３８】
元のコンステレーションにおける近傍を用いたＺＦ（ＭＭＳＥ）中心
古典的なＺＦ  ＦＮＳＡ［３］もＭＭＳＥ  ＦＮＳＡ［４］も考察されてよいが、大きな近傍の分析という代価を払わなければ、高変調次数では不十分な性能をもたらし、その後に、たとえ古典的な最適化（レイヤ順序付け［７］、シンボル順序付け［８］、ダイナミックＫ［９］）を用いた場合でさえも、大きな計算量をもたらす。
【００３９】
縮小コンステレーションにおける近傍を用いたＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）中心
続いて、前述の欧州特許出願［１］では、ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡが考察されており、非常に目覚ましい硬判定性能を示している。しかし、たとえ縮小ドメインにおける近傍分析の問題に完全に対処されたとしても、これは非常に複雑で、影響を受けやすい状態のままである。特に、受容器で多くのステップが加えられる必要があり、これによって検出器の待ち時間が増加する。さらに、この技術は、ＱＰＳＫの場合には、量子化演算ＱξｎＴ｛．｝による、ξｎＴに属さない近隣の格子点を除去するＱＰＳＫコンステレーション構造からの暗黙的制約が原因で、強力な性能改善をもたらさない［２］。しかし、ＬＲＡ−検出器のＭＬダイバーシチを保持するのは根本をなすことである。その結果として迂回された解決法が提案され、これは元のドメインにおける近傍分析を用いた効率のよい球中心、すなわち、ＬＲＡ−ＺＦ点の使用を可能にするものである。
【００４０】
元のコンステレーションにおける近傍を用いたＬＲＡ−ＺＦ中心
Ｚｈａｎｇら［５］が提案した、固定点アルゴリズム（ＦＰＡ：Ｆｉｘｅｄ  Ｐｏｉｎｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）と呼ばれる解決法は、ｚをＴ−１ｘで置き換えることによって縮小ドメインにおける近傍の分析を不要とする近解決法を提供するという意味で興味深い。しかし、Ｚｈａｎｇらが採用する式は、ＭＬメトリックと等価ではなく、その結果として準最適な性能をもたらすことになる。
【００４１】
本来の解決はＭＬメトリックの正確な表現を提供することに存し、これは同時に次式として読み取りうるものである。
【数２９】
2014515568.tif 000031
式中、
【数３０】
2014515568.tif 000032
は
【数３１】
2014515568.tif 000033
のＱＲＤ出力であり、近傍分析を元のドメインで行わせる。
【００４２】
証明：
【数３２】
2014515568.tif 000034
ここでの原理は、以下のように、ＱＲＤ出力の三角形によってすべてのｘエントリを独立にすることである。
【数３３】
2014515568.tif 000035
式中、
【数３４】
2014515568.tif 000036
である。
【００４３】
疑似三角行列のＱＲＤの複雑さが古典的なＱＲＤと比べて低減されうることを認めることができるが、これは本発明では対処されない。
【００４４】
元のコンステレーションにおける近傍を用いたＬＲＡ−ＭＭＳＥ中心
次の考え方は、ＺＦ−ＳＩＣよりもＭＬに近いＢａｂａｉ点を選択することであり、これはＭＭＳＥ−ＳＩＣ解の場合である。
【００４５】
定義を明確にするために、発明者らは、たとえ異なるメトリックの場合でさえも、最短距離の格子点引き数出力が同じである場合には、２つのＭＬ方程式は等価であるという。２つのＭＬ方程式は以下の場合に等価である。
【数３５】
2014515568.tif 000037
式中、ｃは定数である。
【００４６】
等価メトリックの導入により、［１］で提供されている証明と同様に、新規の式を以下のように提案することができる。
【数３６】
2014515568.tif 000038
式中、
【数３７】
2014515568.tif 000039
であり、
【数３８】
2014515568.tif 000040
である。この場合もやはり、近傍分析は元のドメイン、すなわち、ξｎＴで処理されることに気付く。また読者は、式（４）が制約なしのＬＲＡ−ＭＭＳＥ推定値を考慮し、よって、縮小ドメインでの量子化も生じないことに留意すべきである。
【００４７】
これは前述の欧州特許出願［１］で開示されている機構に基づくものであるため、この技術は、有利には、ＳＤにおいて、必要に応じて、縮小ドメインにおける近傍分析を迂回する可能性に存する。したがって、（４）の提示の解決は独自のものであり、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの大幅な計算量低減につながる。一貫性を持たせるために、この解決を、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと呼ぶ。
【００４８】
また、比較可能とするため、ＦＰＡアルゴリズムはＭＭＳＥの場合まで拡張適用されている。
【００４９】
次に、図２〜図８に示す様々な基本的なブロック図を、ＲＤＮベースの分析とＯＤＮベースの分析の両方を利用する全部の包括的なプロセスの説明の観点から、代替のＲＤＭプロセスおよびＯＤＮプロセスとして提示する。
【００５０】
特に、図２〜図３では前処理ステップを扱い、図４〜図５では初期設定プロセスを処理し、図６〜図８には、厳密にいうところの検出段を示している。
【００５１】
図２に、ＯＤＮとＲＤＮ両方のＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡに基本的に共通の前処理ステップのブロック図を示す。ブロック２５によって実行される拡張ステップＳＱＲＤは、その平均と分散の両方の強力な計算量低減を誘導するという意味で、ブロック２６によって実行されるＬＬＬステップの好都合な開始点を提供することをねらいとする。続いて、順列行列Ｐを含むＳＱＲＤ出力上に置かれる。ＬＬＬブロック出力は、特に、「より良い」調整された
【数３９】
2014515568.tif 000041
行列を提供し、Ｔは、ＳＱＲＤ処理での順列と、ＬＲアルゴリズム処理でのスワッピング−低減演算の両方を含む。
【００５２】
図３に、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＦＮＳＡのみの場合に限って関与する追加の前処理ステップをより詳細に示す。追加の前処理ステップは、計算量低減のためにＬＬＬアルゴリズムの内部で直接行うことさえもできる）反転（ブロック３１）後の
【数４０】
2014515568.tif 000042
とＴ−１との乗算に存することがわかる。次いでさらに別のＱＲＤがブロック３２によって処理される。
【００５３】
図４に、ＯＤＮとＲＤＮ両方の  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの初期設定ステップのブロック図４１を示す。受信ベクトルｙを考慮することにより、制約なしのＬＲＡ−ＭＭＳＥ線形検出器（ＬＤ：Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）が適用されることがわかる。このブロック図は一般的なものであり、最終的には、制約なしのＬＲＡ−ＺＦ  ＬＤを生成するのに使用することができるが、いかなる利点ももたらさない。
【００５４】
図５に、ＯＤＮとＲＤＮ両方の  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの初期設定ステップのブロック図５０を示す。式（４）から、メトリックを正確な状態のままに保つために、縮小ドメインでの制約なしのＬＲＡ−ＭＭＳＥ推定値が、単にこれをＴで乗算することによって、元のコンステレーションに戻される。
【００５５】
図６に、まず制約なしのＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＬＤ推定値を考慮することによって探索中心を更新するためのブロック５１を含む、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの検出ステップのブロック図を示す。次いで、スケーリング−シフト演算がブロック５２によって適用され、ＲＤＮ生成は、ブロック５３により、更新された探索中心の周囲でのＳＥ戦略によって処理される。続いて、逆シフト−逆スケーリング演算が、ブロック５４で、縮小コンステレーションから元に戻すために実行される。最後のブロック５５では、ＰＥＤが計算されて、順序付けされ、例えば、Ｋ個の残存する候補だけが各レイヤで格納される。この場合もやはり、全送信ベクトルが検出されるまで、Ｋ個の最良の解が格納され、ブロック方式の先頭で再注入される。
【００５６】
図７に、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの検出ステップのブロック図を示す。図６と同様に、図７は、ブロック５６で行われる任意の探索中心を考察することによって近傍分析を提供し、よってブロック５６は、一意のＰＥＤ順序付けブロック５７と組み合わせることができる。特に、元のドメインでは近傍が予め知られているために、ＲＤＮ生成といった図６に示されているすべての他のブロックが除去されている。ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡ出力はすでに元のコンステレーションに属しており、これはＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡには該当しないことである。
【００５７】
図８に、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ／ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの最終ステップのブロック図を示す。縮小ドメインにおける可能な解の集合は、ブロック５８によって元のコンステレーションに戻され、元のドメインにおける可能な解の集合がもたらされることがわかる。ＯＤＮ生成問題のために、この集合は、おそらくは非存在シンボルベクトルをもたらす可能性があり、このためにシンボルを存在するものだけに制約する量子化演算子（ブロック５９）を使用することになる。特に、コンステレーション境界の外部にあるシンボルの場合が考察される。最後に、ＰＥＤはブロック６０によって元のコンステレーションにおいて順序付けされる。よって、確実な推定値が、最小ユークリッド距離を有するパスを考察することによって提供される。
【００５８】
図１、図２、図４、および図６はすべて、前述の未公開欧州特許出願に詳細に記載されている。やはり、ＲＤＮ生成ブロックは、ｘの各エントリを混合する行列Ｔが原因で、予め知られていない縮小コンステレーションにおける近傍の集合を生成することに存するものであるために、非常に影響を受けやすい。何より不都合なことに、コンステレーションは無限であり、そのために、不正確な較正の場合には最適なＭＬ推定値に到達せずに、計算量が劇的に増加するはずである。
【００５９】
縮小ドメインにおける近傍分析を不要にするために、最下位レイヤのｘエントリを他から独立させる追加のＱＲＤを導入することを提案する。最終的にこれは、解決システムと同様に、以前に検出されたシンボル寄与分を減算することによって反復的に残りのエントリを復号することを可能にする。
【００６０】
明確にするために、援用したＲＤＮベースのアルゴリズムを、ＭＡＴＬＡＢ表現を表す図１１に示す。
【００６１】
新しい技術が図１２のアルゴリズムに詳細に提案されており、その原理は、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡは、そのような置換えが適切であることが示されるときには、より複雑さの低いＯＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）  ＦＮＳＡで置き換えることができることにある。
【００６２】
これが図１２のアルゴリズムのステップ３に示される際に、追加のステップが示されている。すなわち、
【数４１】
2014515568.tif 000043
のＱＲＤが処理されなければならない。その理由は、式（２）の導入時に提示した。このステップはチャネル伝搬状況のみに依存し、よって、必ずしも送信シンボルベクトルごとに処理されるとは限らない。
【００６３】
実施形態の説明
１）第１の実施形態
次に、図９に関連して、図２〜図８の異なる機能ブロックが関与する、格子基底縮小援用（ＬＲＡ）ＭＭＳＥ検出に基づく、元のドメインの近傍（ＯＤＮ）における検出を実行するためのプロセスのある第１の実施形態を説明する。
【００６４】
前述のように、この特定の実施形態は、チャネルに依存するだけの前処理段階（Ａ）の後に、受け取った観測を処理するためのロード段階（Ｂ）が続き、次いで、検出を達成するための元のドメインの近傍における近傍探索の段階（Ｃ）で完了するものを連続して含む。
【００６５】
Ａ．前処理
前処理段階は、例えば、パイロット信号や基準信号の使用によるなど、任意の従来の手段によって決定することのできるチャネルＨの知識の仮定から開始する。
【００６６】
また、雑音の分散σ２が既知であることも仮定する。
【００６７】
そのようなパラメータは、例えば、シンボルのフレームの受信後に決定されてよく、チャネルが変動し次第反復して実行することができる。
【００６８】
プロセスは次いでステップ６１から開始し、ステップ６１は、任意の従来の手段に従った、図２の機能ブロック２５で示すＱＲＤ分解、すなわち、ＱｅｘｔＨＱｅｘｔ＝Ｉ（単位行列）であり、Ｒｅｘｔが上三角である２つの行列ＱｅｘｔとＲｅｘｔとへのチャネルの分解に存する。ある特定の実施形態では、ＱＲＤ分解は、次元（ｎＲ＋ｎＴ）×ｎＴを有するＨｅｘｔチャネルに特に適用されるＳＱＲＤ分解であり、
雑音寄与を考慮に入れる、すなわち以下の式からのモデルに従うものである。
【数４２】
2014515568.tif 000044
式中、ｙｅｘｔは次元ｎＲ＋ｎＴを有する。
【００６９】
より詳細には、ＳＱＲＤ分解はソートされたＱＲＤ分解であり、信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）のレベルに従ってソートされた上記上三角行列の行を用い、上記ＳＱＲＤ分解は、Ｑｅｘｔ、Ｒｅｘｔ、および順列行列Ｐを生じる。
【００７０】
次いでステップ６１は、結果として以下の３つのパラメータ、すなわち、Ｑｅｘｔ、Ｒｅｘｔ、およびＰをもたらし、Ｐは、最下位から最上位まで最良の信号対雑音比を有するシンボルを示す順列行列である。この特定の配列は、Ｒ行列が最良の信号対雑音比を示すシンボルをまず検出するのに使用されることになるため、誤りの伝搬を低減する。
【００７１】
ＳＱＲ分解は、文献「Ｎｅａｒ−Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ＭＩＭＯ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｕｓｉｎｇ  ＭＭＳＥ−Ｂａｓｅｄ  Ｌａｔｔｉｃｅ−Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，”Ｄ．Ｗｕｂｂｅｎ，Ｒ．Ｂｏｈｎｋｅ，Ｖ．Ｋｕｈｍ，ａｎｄ  Ｋ．−Ｄ．Ｋａｍｍｅｙｅｒ，Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ／Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｖｏｌ．２，ｐｐ．７９８−８０２，２００４）」で詳細に論じられている。
【００７２】
次いでプロセスはステップ６２に進み、そこで、チャネル行列の２つの成分（Ｑｅｘｔ、Ｒｅｘｔ）の調節を改善するために、格子基底縮小が適用される。
【００７３】
そのために、この実施形態では、より詳細には、図２のブロック２６で示すように、Ｋｏｒｋｉｎｅ−ＺｏｌｏｔａｒｅｆｆまたはＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）アルゴリズムを使用する。より好ましくは、ＬＬＬアルゴリズムはＴとＴ−１の両方の行列を導出するのに使用される。
【００７４】
よってステップ６２は、変数
【数４３】
2014515568.tif 000045
【数４４】
2014515568.tif 000046
ＴおよびＴ−１を生じ、Ｔは、すでに行列Ｐで考慮した順列に、格子基底縮小から生じる追加変更を加えたものを考慮に入れる変換行列である。
【００７５】
次いでプロセスはステップ６３に進み、そこで、２つの行列
【数４５】
2014515568.tif 000047
および
【数４６】
2014515568.tif 000048
を生み出すように、
【数４７】
2014515568.tif 000049
に対して第２のＱＲ分解が適用される。
【００７６】
これにより、Ｈチャネルを考慮に入れるだけの前処理段階が完了する。
【００７７】
Ｂ．ロード段階
いわゆるロード段階は、決まった数ｎ個の観測ベクトルｙの処理を含み、ｎはチャネルＨがどのように変動するかに依存する。一般に、Ｈが（例えばモバイルがセル内で移動しているために）高速で変動するときには、観測の数ｎは、チャネルのより頻繁な更新を可能にするように低減される。逆に、チャネルがきわめて安定していることを示す場合には、同じ前処理段階Ａの結果と共にロードされるべき観測Ｙの数を増加させてよい。段階Ｂにおいて考察されるべき観測の適正な数を決定するための多種多様な方法が考えられうる。例えば、チャネルが急速に変化しており、よって、結果として新しい前処理段階を開始する必要が生じるかどうか判定するために肯定応答または否定応答の数の考察が使用されてもよい。そのような特定の側面は本発明に含まれるものではなく、これ以上詳述しない。
【００７８】
ロード段階はステップ６４から開始し、そこでプロセスは、現在の観測ベクトルｙのロードに進む。
【００７９】
次いでステップ６５で、プロセスは線形検出の実行に進み、線形検出は、考察中の特定の実施形態では、図４の機能ブロック４１で示すように、格子基底縮小援用ＭＭＳＥアルゴリズムに基づくものである。
【００８０】
ある特定の実施形態では、線形検出は、線形等化に基づくものである。
【００８１】
ＬＲＡ−ＭＭＳＥ線形検出の使用は値ｘｃｅｎｔｅｒをもたらし、次いでこの値を、検出プロセスの完了のために使用することができる。
【００８２】
Ｃ．処理段階（ＯＤＮにおける近傍の探索）
第３の段階は、いわゆるロード段階の終了に対応し、実際の検出プロセスを開始する。第２の段階は単に、行列による乗算を意味する線形検出または等化に基づくものであったが、段階Ｃは、送信シンボルの検出に至るものである。
【００８３】
上記「Ｗｏｂｂｅｎ  ｅｔ  ａｌ」に記載されているように、この検出は、第２のＱＲ分解でのＲ行列の三角形を利用した、量子化、よって検出プロセスを達成するためのシリアル型干渉キャンセラ（ＳＩＣ）の使用に基づくものである。
【００８４】
逆に、ここで説明する実施形態は、近傍探索が所定数の可能なシンボルを生じさせるために調べられるという点で、従来の教示から逸脱するものである。
【００８５】
より詳細には、考察する実施形態では、上記の段階Ｂの結果が、近傍探索の探索中心を導出するのに使用される。
【００８６】
ステップ６６は、受け取ったシンボルのすべてのレイヤを処理するためのＦＯＲループの開始である。
【００８７】
ステップ６７では、プロセスは、図７のブロック５６で示す探索中心の更新を実行し、この更新は特に、ｘｃｅｎｔｅｒを生じる前のステップ６５の値と共に、最後の各レイヤに対する前の反復の結果も考慮に入れる。
【００８８】
次いで、ステップ６８で、プロセスは、これ以後Ｋ−ｂｅｓｔ解と呼ぶ、小さいＰＥＤ距離を与える所定数Ｋ個の整数を選択するための、元のドメインの近傍（ＯＤＮ）内でのＰＥＤ順序付けに進む。
【００８９】
ある代替の実施形態では、プロセスは、増加するＰＥＤ値を与える順序付きシンボルのリストを直接生成し、そのため、Ｋ−ｂｅｓｔ解の選択は、単に、順序付きリストの最初のＫ個の値の生成に基づくものである。
【００９０】
Ｋ−ｂｅｓｔを生成するために、例えば、いわゆるＳＣＨＮＯＲＲ−ＥＵＣＨＮＥＲアルゴリズムといった異なるアルゴリズムを使用することもできる。
【００９１】
ある特定の実施形態では、プロセスは、１レイヤあたり１０個のＫ−ｂｅｓｔの可能な整数の集合を生成する。
【００９２】
次いで、ステップ６９で、プロセスは、次のレイヤの処理に進み、折り返して再度ステップ６６に戻る。
【００９３】
ｎ個の観測ベクトルの集合が処理されると、次いでプロセスは、次のフレームの新規の前処理を実行するために再度ａを初期設定する。
【００９４】
２）第２の実施形態
図１０に関して、次に、受信機で利用可能なリソースのレベルを考慮に入れる高度に効果的な検出プロセスを達成するために、２つのＲＤＮ機構とＯＤＮ機構とをどのように組み合わせることができるかを説明する。
【００９５】
Ａ．前処理段階
プロセスはステップ７１から開始し、ステップ７１は、図９のステップ６１を参照して説明した、３つのパラメータ、Ｑｅｘｔ、Ｒｅｘｔ、およびＰをもたらす第１のＱＲＤ分解に存する。
【００９６】
次いでステップ７２で、プロセスは、ステップ６２と同様に、行列
【数４８】
2014515568.tif 000050
【数４９】
2014515568.tif 000051
ＴおよびＴ−１を生成するために格子基底縮小を適用し、Ｔは、すでに行列Ｐで考慮した順列に、格子基底縮小から生じる追加変更を加えたものを考慮に入れる変換行列である。
【００９７】
次いでステップ７３で、ディジタルリソースのレベルが所定のレベルを上回っているかどうか判定するための試験が行われる。
【００９８】
リソースが所定のレベルを下回ることを示す場合には、プロセスは、前述のステップ６３〜６９と同様であり、元のドメインの近傍（ＯＤＮ）に基づくＬＲＡ援用ＭＭＳＥ検出プロセスを実行するという意図を有するステップ８３〜８９を実行する。
【００９９】
逆に、受信機で利用可能なリソースのレベルが所定のレベルを上回っていることを示す場合には、プロセスは、前述の欧州特許出願に記載されているＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出に存し、以下で要約するプロセスステップ９３〜１０１の実行に移る。
【０１００】
Ｂ．ロード段階
いわゆるロード段階は、決まった数ｎ個の観測ベクトルｙの処理を含むステップ９３〜９５を含み、ｎはチャネルＨがどのように変動するかに依存する。
【０１０１】
ロード段階はステップ９３から開始し、ステップ９３は、連続した観測、例えばｎ個のベクトルの集合Ｙなどをロードするためのループの初期設定である。
【０１０２】
次いで、ステップ９４で、プロセスは現在の観測ベクトルｙのロードに進む。
【０１０３】
次いでステップ９５で、プロセスは線形等化の実行に進み、線形等化は、考察中の特定の実施形態では、次式で表す格子基底縮小援用ＭＭＳＥアルゴリズムに基づくものである。
【数５０】
2014515568.tif 000052
【０１０４】
Ｃ．処理段階（近傍の探索）
第３の段階は、いわゆるロード段階の終了に対応し、実際の検出プロセスを開始する。第２の段階は単に、行列による乗算を意味する線形等化に基づくものであったが、段階Ｃは、送信シンボルの検出に至るものである。
【０１０５】
Ｗｏｂｂｅｎの論文では、この検出は、ＱＲ分解でのＲ行列の三角形を利用した、量子化、よって検出プロセスを達成するためのシリアル型干渉キャンセラ（ＳＩＣ）の使用に基づくものである。
【０１０６】
逆に、ここで説明する実施形態は、近傍探索が所定数の可能なシンボルを生じさせるために調べられるという点で、従来の教示から逸脱するものである。
【０１０７】
より詳細には、考察する実施形態では、上記の段階Ｂの結果が、近傍探索の探索中心を導出するのに使用される。
【０１０８】
この結果として、探索はもはや元のコンステレーションでは行われず、格子基底縮小から生じる「ｚ」コンステレーションで実行されることになり、他方ＷＡＮＧは、前述の参照文献の図１では、
【数５１】
2014515568.tif 000053
の結果から探索を開始する。
【０１０９】
ステップ９６は、受け取ったシンボルのすべてのレイヤを処理するためのＦＯＲループの開始である。
【０１１０】
ステップ９７では、プロセスは探索中心更新を実行し、この更新は特に、
【数５２】
2014515568.tif 000054
を生じる前のステップ９５の値と共に、最後の各レイヤに対する前の反復の結果も考慮に入れる。
【０１１１】
次いでステップ９８で、プロセスはシフト除算演算に進み、この演算は、コンステレーションの累乗およびスケーリングの基本的な正規化を達成するように探索中心の値に対して適用される。
【０１１２】
次いでステップ９９で、プロセスは、調べられるべきすべてのシンボルの、レイヤごとの生成に進む。前のシフト−正規化ステップのおかげで、そのような生成は、球中心の周囲の整数の考察に基づくものになる。次いでプロセスは整数のリストを生成し、次式に従って、考察された球中心
【数５３】
2014515568.tif 000055
に対する部分ユークリッド距離の計算を行う。
【数５４】
2014515568.tif 000056
式中、
【数５５】
2014515568.tif 000057
はＱＲ分解および格子基底縮小から得られる（よってＲＤＮにおける）上三角行列であり、ｚはＲＤＮ内で検出されるべきシンボルベクトルであり、ｄは縮小ドメイン内の球内制約である。
【０１１３】
上記の整数の生成により、これ以後Ｋ−ｂｅｓｔ解と呼ぶ、小さいＰＥＤ距離を与える所定数Ｋ個の整数が選択される。
【０１１４】
代替の実施形態では、プロセスは、増加するＰＥＤ値を与える順序付きシンボルのリストを直接生成し、そのため、Ｋ−ｂｅｓｔ解の選択は、単に、順序付きリストの最初のＫ個の値の生成に基づくものである。
【０１１５】
Ｋ−ｂｅｓｔを生成するために、例えば、いわゆるＳＣＨＮＯＲＲ−ＥＵＣＨＮＥＲアルゴリズムといった異なるアルゴリズムを使用することもできる。
【０１１６】
ある特定の実施形態では、プロセスは、１レイヤあたり１０個のＫ−ｂｅｓｔの可能な整数の集合を生成する。
【０１１７】
次いで、ステップ１００で、プロセスは、次のレイヤの処理に進み、折り返して再度ステップ９６に戻る。
【０１１８】
すべてのレイヤが算出されると、次いでプロセスはステップ１０１に進み、そこで、量子化後の推定値
【数５６】
2014515568.tif 000058
を生成するように、推定値
【数５７】
2014515568.tif 000059
が行列Ｔで乗算される。
【０１１９】
ｎ個の観測ベクトルの集合が処理されると、次いでプロセスは、次のフレームの新規の前処理を実行するために再度初期設定する。
【０１２０】
性能に関する結論
前述の欧州特許出願［１］に記載されているＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡは、ランク落ちＭＩＭＯシステム、すなわち、空間相関アンテナシステムの場合に、ＬＴＥ−Ａ標準の点とみなされる高次変調で［１０］特に効率がよい。しかし、性能利得はＱＰＳＫの場合には不十分である。この観測は、量子化演算ＱξｎＴ｛．｝による、ξｎＴに属さない近隣の格子点を除去するＱＰＳＫコンステレーション構造からの暗黙的制約の存在に起因するものである。この側面は、ＬＲ援用の利益の大きな部分を無効にし、近傍分析サイズの増大にもかかわらず修正することができない。というのは、ＲＤＮで考慮される多くの格子点が、元のコンステレーションでの量子化後に同じコンステレーション点と関連付けられることになるはずだからである。そのような場合には、本発明が関連する、元のドメインにおける、制約なしのＬＲＡ−ＭＭＳＥ解の周囲での近傍分析は、近ＭＬ性能を提供すると同時に計算上有利でもある。
【０１２１】
性能結果は、任意のＬＲＡ−ＭＭＳＥベースの検出器を用いて直接提供される。該当するものではなかったが、比較のために、ＦＰＡをＬＲＡ−ＭＭＳＥの事例に拡張適用した。これをＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡで表す。
【０１２２】
図１３ａ〜図１３ｄに、Ｋ＝｛１，２，３，４｝、４×４複素Ｒａｙｌｅｉｇｈチャネル、各レイヤでのＱＰＳＫ変調についての、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡと、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡと、基準ＭＬとの符号化なしのＢＥＲをそれぞれ示す。そのような図からいくつかの注目すべき点に光を当てる必要がある。ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡにもＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡにも反して、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡは、たとえＳＮ比オフセットの減少が生じる場合でさえも、妥当な近傍サイズでのＭＬダイバーシチに到達しない。これは、前述のように、不正確なメトリックの使用に起因するものである。
【０１２３】
図１３ａ〜ｄと図１４ａ〜ｄのどちらにおいても、すべての図示の技術が、非常に大きい近傍分析サイズ、すなわち、用いられるコンステレーション内に含まれるシンボルの数の大きさという代価を払ってＭＬダイバーシチを達成することがわかる。さらに、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡの場合にはＳＮ比オフセットが残るが、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡでもＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡでもＭＬ性能が達成される。
【０１２４】
複雑さの考慮事項
図１５に示す仮定を使用することにより、図１６の表５に示す計算量を実証することができる。ＲＤＮ分析は、境界制御まで至らないはずの無限格子において処理されるが、変位の有限集合がシミュレーションにおいてＳＥ方式で生成されている。そのサイズは経験値（Ｎ＝５）に固定されており、ＳＥ技術の使用にもかかわらず、提案の解決法は、早期終了のようないかなる複雑さ低減も行わない。
【０１２５】
図１６の表に示すように、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＺＦ（ＭＭＳＥ）ＦＮＳＡの計算量は、コンステレーション次数ｌｏｇ２｛Ｍ｝に依存しない。これは、表７の数値適用で検査することができ、これは、１６（６４）−ＱＡＭといった高次変調についての古典的技術に勝る発明［１］の利点のキーポイントである。
【０１２６】
以上の技術の概要
明確にするために、図１７の表にメトリック計算式を要約する。
【０１２７】
ＭＬと比べたＳＮ比損を図１８に示す。これらは、ＭＬ復号器の場合の１０−４の符号化なしのＢＥＲについて測定されたものである。性能は、単純な検出器と比べて性能改善を提供することが示されている［１］ＲＤＮとＯＤＮ両方のＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出器の場合に直接与えられるものである。［１］にはＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの優位性が示されており、よってこれを、提案の技術の利点を示すための基準として使用する。その性能結果は不十分ではあるが、ＯＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＰＡも考察される。
【０１２８】
図１８に示すすべての構成について、対応する計算量の数値適用を、サイズＮ＝５のＲＤＮについて図１９の表に示す。
【０１２９】
［１］に提示されているように、高変調次数では、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡの優位性は明白である。すなわち、ＲＤＮ  ＬＲＡ−ＭＭＳＥ  ＦＮＳＡは、各レイヤでの１６ＡＭ変調の使用において、近ＭＬ性能を達成すると同時に、ＯＤＮベースの検出器と比べて強力な計算量減少をもたらす。特に、１０−４のＢＥＲでの０．２８ｄＢのＳＮ比オフセットが、３倍安価な計算量で観測されるが、そのような較正を有するＯＤＮベースの検出器では、０．９７ｄＢ以上を得ることができる。
【０１３０】
提案の解決法の使用における興味深い点は、低変調次数に関するものである。すなわち、提案の解決法は、各レイヤでのＱＰＳＫ変調の使用において、近ＭＬ性能を達成すると同時に、ＲＤＮベースの検出器と比べて強力な計算量減少をもたらす。特に、１０−４のＢＥＲでの０．３３ｄＢのＳＮ比オフセットが、０．１８ｄＢのＳＮ比オフセットを提供するＲＤＮベースの検出器の計算コストと比べて２倍安価な計算量で観測される。
【０１３１】
前述のプロセスの利点
ＭＩＭＯ空間多重化モードをサポートする任意のＯＦＤＭ規格、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１６、ＩＥＥＥ８０２．１１、３ＧＰＰ  ＬＴＥおよび３ＧＰＰ  ＬＴＥ−Ａなどが本発明にリンクされる。本発明は、［１］の発明と関連付けられれば、多数のアンテナの場合に、したがって、３ＧＰＰ  ＬＴＥ−Ａ規格の場合に特に有利である。
【０１３２】
提案の解決法は、ＱＰＳＫの場合には、［１］で提案される発明より性能が優れている。その結果として、前処理ステップは、ＯＤＮベースの技術でもＲＤＮベースの技術でもほぼ同じであり、利用可能なリソースの効率のよい再使用につながる。本発明は、以下のように、一般的なＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ背景技術における競合技術に優る利点を提供する。
【０１３３】
これまでなされていない、縮小ドメインにおける近傍分析によって提示される問題を迂回しつつ、格子基底縮小前処理に依拠した効率的な球中心によって近ＭＬ推定値を提供することを目指す、新規のメトリック表現が提示されている。
【０１３４】
球中心が選択された後で、ＳＩＣ手順が各レイヤで用いられている。
【０１３５】
前述の実施形態を用いて準最適性能を達成することができる。
【０１３６】
参照文献
［１］Ｓ．Ａｕｂｅｒｔ，“《Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｆｏｒ  ａ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｆ  ａ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＭＩＭＯ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ》，Ｅｕｒｏｐｅａｎ  ｐａｔｅｎｔ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  １０３６８０４４．３  ｆｉｌｅｄ  ｏｎ  ３０  Ｎｏｖｅｍｂｅｒ  ２０１０
［２］Ｂ．Ｍ．Ｈｏｃｈｗａｌｄ，ａｎｄ  Ｓ．Ｔｅｎ  Ｂｒｉｎｋ，“Ａｃｈｉｅｖｉｎｇ  ｎｅａｒ−ｃａｐａｃｉｔｙ  ｏｎ  ａ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ａｎｔｅｎｎａ  ｃｈａｎｎｅｌ，“Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．３，ｐｐ．３８９−３９９，Ｍａｒ．２００３．
［３］Ｋ．−Ｗ．Ｗｏｎｇ，Ｃ．−Ｙ．Ｔｓｕｉ，Ｓ．−Ｋ．Ｃｈｅｎｇ，ａｎｄ  Ｗ．−Ｈ．Ｍｏｗ．“Ａ  ＶＬＳＩ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ａ  Ｋ−Ｂｅｓｔ  Ｌａｔｔｉｃｅ  Ｄｅｃｏｄｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  Ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ，“Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ，ｖｏｌ．３，ｐａｇｅｓ  ２７３−２７６，Ｍａｙ  ２００２．
［４］Ｌ．Ｗａｎｇ，Ｌ．Ｘｕ，Ｓ．Ｃｈｅｎ，ａｎｄ  Ｌ．Ｈａｎｚｏ，“ＭＭＳＥ  Ｓｏｆｔ−Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ−Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  Ａｉｄｅｄ  Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｅｎｔｅｒ−Ｓｈｉｆｔｉｎｇ  Ｋ−Ｂｅｓｔ  Ｓｐｈｅｒｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  Ｃｈａｎｎｅｌｓ，“Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｐｐ．３８１９−３８２３，Ｍａｙ  ２００８．
［５］Ｗ．Ｚｈａｎｇ，ａｎｄ  Ｘ．Ｍａ，“Ａｐｐｒｏａｃｈｉｎｇ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｂｙ  Ｌａｔｔｉｃｅ−Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  Ａｉｄｅｄ  Ｓｏｆｔ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ，“Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｐｐ．８１８−８２２，Ｍａｒｃｈ  ２００７．
［６］Ｘ．−Ｆ．Ｑｉ，ａｎｄ  Ｋ．Ｈｏｌｔ，“Ａ  Ｌａｔｔｉｃｅ−Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ−Ａｉｄｅｄ  Ｓｏｆｔ  Ｄｅｍａｐｐｅｒ  ｆｏｒ  Ｈｉｇｈ−Ｒａｔｅ  Ｃｏｄｅｄ  ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，“Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．１４，ｎｏ．５，ｐｐ．３０５−３０８，Ｍａｙ  ２００７．
［７］Ｄ．Ｗｕｂｂｅｎ，Ｒ．Ｂｏｈｎｋｅ，Ｊ．Ｒｉｎａｓ，Ｖ．Ｋｕｈｎ，ａｎｄ  Ｋ．−Ｄ．Ｋａｍｍｅｙｅｒ，“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｄｅｃｏｄｉｎｇ  Ｌａｙｅｒｅｄ  Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｃｏｄｅｓ“，Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．３７，ｎｏ  ２２，ｐｐ．１３４８−１３５０，Ｏｃｔ．２００１．
［８］Ｃ．Ｓｃｈｎｏｒｒ，ａｎｄ  Ｍ．Ｅｕｃｈｎｅｒ，“Ｌａｔｔｉｃｅ  ｂａｓｉｓ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ：ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  ｓｏｌｖｉｎｇ  ｓｕｂｓｅｔ  ｓｕｍ  ｐｒｏｂｌｅｍｓ“，Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ｖｏｌ．６６，ｐｐ．１８１−１９９，Ｓｅｐｔ．１９９４．
［９］Ｌ．Ｇ．Ｂａｒｂｅｒｏ，ａｎｄ  Ｊ．Ｓ．Ｔｈｏｍｐｓｏｎ，“Ｆｉｘｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｐｈｅｒｅ  Ｄｅｃｏｄｅｒ  ｆｏｒ  ＭＩＭＯ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ“，Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ，ｖｏｌ．７，ｎｏ  ６，ｐｐ．２１３１−２１４２，Ｊｕｎｅ  ２００８．
［１０］Ｅ．−Ｕ．Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｇｒｏｕｐ  ＲＡＮ，“３６．１０１  Ｕｓｅｒ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  （ＵＥ）  ｒａｄｉｏ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ  ｖ８．８．０，“Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐ．Ｓｅｐｔ．２００９．
【図１】
2014515568.tif 000098
【図２】
2014515568.tif 000099
【図３】
2014515568.tif 000100
【図４】
2014515568.tif 000101
【図５】
2014515568.tif 000102
【図６】
2014515568.tif 000103
【図７】
2014515568.tif 000104
【図８】
2014515568.tif 000105
【図９】
2014515568.tif 000106
【図１０】
2014515568.tif 000107
【図１１】
2014515568.tif 000108
【図１２】
2014515568.tif 000109
【図１３ａ】
2014515568.tif 000110
【図１３ｂ】
2014515568.tif 000111
【図１３ｃ】
2014515568.tif 000112
【図１３ｄ】
2014515568.tif 000113
【図１４ａ】
2014515568.tif 000114
【図１４ｂ】
2014515568.tif 000115
【図１４ｃ】
2014515568.tif 000116
【図１４ｄ】
2014515568.tif 000117
【図１５】
2014515568.tif 000118
【図１６】
2014515568.tif 000119
【図１７】
2014515568.tif 000120
【図１８】
2014515568.tif 000121
【図１９】
2014515568.tif 000122
【国際調査報告】
2014515568.tif 000123
2014515568.tif 000124
2014515568.tif 000125