(57)【要約】【課題】多入力多出力（ＭＩＭＯ）ターボ受信におけるＭＩＭＯ適応等化部のＭＭＳＥフィルタの係数計算量を減少し、かつビット誤り率を向上させる。【解決手段】干渉除去手段３１n で干渉信号のレプリカにより受信信号中の干渉成分を減算し、その出力をフィルタ３２n で処理して、残りの干渉成分の除去と、マルチパス合成を行い、干渉除去度推定部４１n で、干渉除去度β（ｉ）を処理繰り返し回数ｉ＝１で０とし、５≧ｉ≧２で０．８＋０．０５×（ｉ−１）とし、ｉ≧６で１とし、各繰り返しの始めにβ（ｉ）とチャネル推定値を用いてフィルタ係数を算出部３３n で計算し、フィルタ３２n に設定する。βとして前回処理の軟判定シンボル推定値の平均を用いてもよい。【選択図】      図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信信号と、チャネル推定値と、事前情報系列とを入力とし、上記受信信号中の干渉波成分の除去を行う干渉除去手段と、
上記干渉が除去された受信信号を入力とし、干渉抑圧及び、マルチパス成分の合成を行うフィルタ部と、
受信信号に対する繰り返し処理状態に基づく情報を入力とし、干渉除去度を推定する干渉除去度推定部と、
少くとも繰り返し処理開始信号を入力とし、上記フィルタ部のフィルタ係数を一定とする区間ごとにフィルタ係数を更新する更新タイミング信号を発生する更新タイミング発生手段と、
干渉除去度とチャネル推定値と上記更新タイミング信号を入力とし、上記更新タイミング信号ごとに上記フィルタ部のフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と
を具備することを特徴とする適応等化装置。
【請求項２】
前回の繰り返し処理により得られた上記受信信号中の検出する信号を変数とする関数値を演算する手段を備え、
上記干渉除去手段は上記関数値も入力とし、受信信号中の上記検出する信号の成分を増加させる処理も行う手段であり、
上記フィルタ係数算出手段は上記関数値も入力としてフィルタ係数を算出する手段であることを特徴とする請求項１記載の適応等化装置。
【請求項３】
上記干渉除去度推定手段は、上記繰り返し処理状態に基づく情報として、繰り返し処理回数が入力され、その繰り返し処理回数が高い程、大きな干渉除去度を生成する手段であることを特徴とする請求項１又は２記載の適応等化装置。
【請求項４】
上記干渉度推定手段は、上記繰り返し処理状態に基づく情報として事前情報が入力され、上記更新タイミング信号ごとに前回の更新タイミング信号から現在までの事前情報を変数とする関数値を干渉除去度として出力する手段であることを特徴とする請求項１又は２に記載の適応等化装置。
【請求項５】
上記干渉除去度推定手段は、上記繰り返し処理状態に基づく情報として、繰り返し処理回数も入力され、上記更新タイミング信号ごとに上記事前情報の関数値と上記繰り返し処理回数とに基づき、上記事前情報の関数値が大きい程大きく、かつ上記繰り返し処理回数が多い程、大きい干渉除去度を生成する手段であることを特徴とする請求項４記載の適応等化装置。
【請求項６】
上記干渉除去度推定手段は、１情報ビット当たりの受信エネルギー、受信電力、送、受信アンテナ数、マルチパス数又は符号化率、あるいはこれらの組み合せも入力され、その入力も干渉除去度の推定に用いることを特徴とする請求項２乃至５の何れかに記載の適応等化装置。
【請求項７】
上記更新タイミング発生手段は、上記チャネル推定値も入力とし、前回フィルタ係数算出直後のチャネル推定値と現在のチャネル推定値との差が２乗和が所定以上になるごとに上記更新タイミング信号を出力する手段であることを特徴とする請求項１，２，又は４乃至６の何れかに記載の適応等化装置。
【請求項８】
１以上の整数Ｎ個の送信機からの信号を受信し、Ｎ個の送信機が送信する各信号系列についてターボ等化を行う適応等化装置であって、
各信号系列の上記フィルタ部の出力を入力とし外部情報値の算出を行うＮ個の外部情報値生成部と、
Ｎ個の外部情報値生成部からの上記外部情報値を入力とし、送信機の符号器で付加された誤り訂正に関する冗長度を用いて、軟入力軟出力復号を行い、復号ビットを暫定或いは最終受信信号として出力し、かつ上記各ビットの外部情報値或いは対数尤度比を上記事前情報系列として出力するＮ個の軟入力軟出力復号器とを備え、
上記事前情報値を逐次更新しながら等化処理と復号処理を繰り返し行うことを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載の適応等化装置。
【請求項９】
上記干渉除去度推定部は上記各信号系列ごとに設けられ、対応する上記軟入力軟出力復号器からの誤り検出処理結果を示す誤り検出結果情報も入力され、
入力された誤り検出結果情報が誤り有りであれば上記繰り返し処理状態に基づく情報より推定された干渉除去度を出力し、誤り無しであれば定数を干渉除去度として出力する手段であることを特徴とする請求項８記載の適応等化装置。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れかに記載した適応等化装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は例えばターボ受信機のように、等化及び復号を繰り返し行う受信機に適用され、事前情報を用いて干渉のキャンセルを行い、続くフィルタにおいて、更なる干渉抑圧及び、マルチパス成分の合成をするフィルタ処理を行う適応等化装置及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
移動体通信事業の課題は限られた周波数上でいかに高品質で多数のユーザ（移動機）を収容できるかということにある。このような課題を解決する手段として、多入力多出力（Multi-Input Multi-Output：ＭＩＭＯ）システムがある。このシステム構成は図１に示されているように複数の送信機Ｓ１〜ＳＮから同時刻、同周波数上で情報ビットｂ1(ｋ)〜ｂN(ｋ)から生成されたシンボルを送信し、これらの送信信号を、複数のアンテナ＃１〜＃Ｍを備えるＭＩＭＯ受信機で受信し、ＭＩＭＯ受信機は受信信号を処理し、各送信機Ｓ１〜ＳＮの送信シンボルを構成する情報ビットｂ1(ｋ)〜ｂN(ｋ)を推定してｂ1＾(ｋ)〜ｂN＾(ｋ)として出力端子Ｏｕｔ１〜ＯｕｔＮに別々に出力する。
【０００３】
現在までのところＭＩＭＯシステムにおけるＭＩＭＯ受信機の具体的な構成法に関する検討は十分に行われていない。ＭＩＭＯシステムにおけるＭＩＭＯ受信機の構成をＭＬＳＥ（最尤推定）規範に基づいて行う場合は、送信機の数をＮ、各送信機の送信電波がＭＩＭＯ受信機に到達するマルチパスの数をＱとすれば、ＭＩＭＯ受信機の計算量は２(Q-1)Nに比例して増加するため、送信機数Ｎ、マルチパス数Ｑの増加に伴いその計算量は莫大なものとなる。またシングルユーザの情報を複数の並列信号として送信されたものを受信する場合に、各並列信号を分離するにはマルチパス数の増加に伴い多くの計算量を必要とする。この点からすれば、この発明は複数系列信号のターボ受信装置に適用すると特に効果が著しいが、シングルユーザ（送信機１台）、つまり１系列送信信号に対するターボ受信機、その他のシステムの受信機に適用しても効果がある。従って、まず既存のシングルユーザターボ用受信機について説明する。
【０００４】
シングルユーザ用ターボ受信機
この場合の送信機、受信機の構成例を図２に示す。送信機１０では入力された情報ビット系列ｂ（ｋ）に対して誤り訂正符号化をチャネル符号化器１１で行って符号化ビット系列ｃ（ｋ）を生成する。この系列ｃ（ｋ）をインタリーバ１２でインタリーブ（並べ替え）して系列ｃ′（ｋ）を得、この系列ｃ′（ｋ）で搬送波信号を変調器１３において変調して送信シンボル系列ｓ（ｋ）を得る。そして、この送信シンボル系列ｓ（ｋ）に対して、トレーニングシンボル系列生成器１４からのトレーニングシンボルｓtr（ｋ）を多重化手段１５において付加して送信する。一般には送信シンボル系列ｓ（ｉ）は無線周波数帯に変換されて送信される。
【０００５】
この送信信号は伝送路（マルチパスの各チャネル）を通じて受信機２０に受信される。受信機２０では軟入力軟出力（ＳＩＳＯ：Single-Input-Single-Output）等化器２１により遅延波の等化が行われる。この等化器２１の入力は一般に受信信号がベースバンドに変換され、そのベースバンドの受信信号が、前記送信シンボル系列のシンボル周波数の１倍以上の周波数でサンプリングされてディジタル信号に変換され、ディジタル信号の受信信号として等化器２１へ入力される。
【０００６】
シングルユーザの場合図１でＮ＝１にあたり、各受信アンテナ＃ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）における受信出力は、
ｒm(k)＝Σq=0Q-1ｈm(ｑ)・ｓ（ｋ−ｑ）＋ｖm(ｋ)
と表すことができる。ｍはアンテナインデックス、ｋは離散時刻、ｈはチャネル値（伝送路インパルス応答：伝送路特性）、ｓ（ｋ−ｑ＋１）はユーザ（送信機１）の送信シンボル、ｖm(ｋ)は受信機２０の内部の熱雑音である。そして全てのアンテナ＃１〜＃Ｍからの出力を次式のベクトルとして表わし、更に
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を定義する。ここで、
ｖ（ｋ）＝［ｖ1(ｋ)ｖ2(ｋ)…ｖM(ｋ)］T 
Ｈ（ｑ）＝［ｈ1(ｑ)…ｈM(ｑ)］T 
である。また[ ]T は転置ベクトル（又は行列）を表わす。次にマルチパス（チャネル）の数Ｑを考慮して以下のベクトル及び行列を定義する。以下、一般にｍ＝１，…，Ｍとｎ＝１，…，Ｎが下付き添字として付けられている記号はベクトル又は行列の要素を表わす。
2004166218.tif 000004
ここで、
【０００７】
【数１】
2004166218.tif 000005
【０００８】
ただし、
Ｓ（ｋ−ｑ）＝［ｓ（ｋ＋Ｑ−１）ｓ（ｋ＋Ｑ−２）…ｓ（ｋ−Ｑ＋１）］T 
ｎ(k)＝［ｖT(ｋ＋Ｑ−１)ｖT(ｋ＋Ｑ−２)…ｖT(ｋ)］T 
である。
上で定義したｒ（ｋ）が等化器２１に入力され、このＳＩＳＯ等化器２１は線形等化器であって、その等化出力として各符号化ビット｛ｓ（ｉ）｝が＋１である確率と−１である確率の対数尤度比Λ1(ＬＬＲ：Log-Likelihood Ratio)が導出される。
【０００９】
【数２】
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【００１０】
である。ここでλ1[ｓ（ｋ）]は後続の復号器２４に送られる外部情報、λ2p［ｓ（ｋ）］は等化器２１に与えられる事前情報である。対数尤度比Λ1[ｓ（ｋ）]は事前情報λ2[ｓ（ｋ）]が減算器２２で減算され、更にデインタリーバ２３を介してＳＩＳＯチャネル復号器２４へ供給される。この復号器２４は送信機の符号器１１で付加された誤り訂正に関する冗長度を用いて、軟入力軟出力復号を行い復号ビットを暫定或いは最終受信信号として出力し、かつ各ビットごとの対数尤度比Λ2 
【００１１】
【数３】
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【００１２】
を算出する。ここでλ2[ｓ（ｉ）]は繰り返しの際に等化器２１にλ2p［ｓ（ｋ）］として与えられる外部情報であり、λ1[ｓ（ｋ）]が減算器２５に事前情報λ1p［ｓ（ｉ）］として与えられる。Λ2[ｓ（ｉ）]は減算器２５でλ1[ｓ（ｉ）]が減算され、減算器２５の出力はインタリーバ２６を介して等化器２１及び減算器２２へ事前情報λ2[ｓ（ｋ）]として供給される。このようにして繰り返し等化、復号が行われて誤り率の向上が達成される。
【００１３】
次に前段の等化器２１の詳細として受信ベクトルｙ（ｋ）に施す線形フィルタ特性の算定について述べる。等化器２１の事前情報λ2p［ｓ（ｋ）］を用いて軟判定シンボル推定値
ｓ′(ｋ)＝tan ｈ［λ2p［ｓ（ｋ）］／２］
を算出する。そして、この推定値とチャネル行列Ｈを用いて干渉成分、つまり干渉成分のレプリカＨ・Ｓ′(ｋ)を生成し、これを受信信号から引き算する。つまり
2004166218.tif 000008
ここで、
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を計算する。干渉成分のレプリカＨ・Ｓ′(ｋ)は正確なレプリカに必ずしもなっていないから、この処理により干渉成分を完全に除去できない。そこで干渉成分の残りを消す最適な線形フィルタ係数ｗopt(ｋ)を以下のＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）規範で求める。
【００１４】
ｗopt(ｋ)＝arg min‖ｗH(ｋ)・ｙ′(ｋ)−ｓ（ｋ）‖2
Hは共役転置を表わし、‖  ‖はノルムを表わす。
上式を最小とするｗ（ｋ）を求める。
以下のｗ（ｋ）の導出は例えば非特許文献１に記載されている。この手法の主な達成事項として計算量の大幅削減がある。従来のＭＬＳＥ型ターボの計算量は２Q-1 のオーダに比例していたのに対し、この手法はＱ3 のオーダで抑えられている。なおｗH(ｋ)・ｙ′(ｋ)は等化器２１の出力であって、これからλ1[ｓ（ｋ）]が計算されてデインタリーバ２３を介して復号器２４へ供給され、復号演算が行われる。
【００１５】
シングルユーザのターボ受信において、繰り返し２回目以降のＭＭＳＥフィルタ係数計算時において軟判定シンボル推定値ｓ′n(ｋ)を１と近似する方法が提案されている（例えば非特許文献２参照）。
次にシングルユーザのターボ受信方法をマルチユーザに発展させた特許文献１に示すターボ受信方法について説明する。この多入力多出力ターボ受信法に対する送信側の１ユーザ（送信機）ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）の構成は例えば図２中の送信機と同様なものであり、よってユーザｎの各系列に対する処理であることを示すために、同図中に対応する系列の記号に添字ｎを付けて括弧書きで示す。
【００１６】
１つの送信アンテナから１つの受信アンテナに電波が到達するマルチパス数をＱとすると、ユーザ（送信機）Ｓｎから送信され、ｍ番目（ｍ＝１，…，Ｍ）のアンテナ＃ｍで受信される信号は、送信機Ｓｎからの送信信号に遅延プロファイル（伝送路特性）ｈmn（ｑ）を畳み込んだ信号であり、ｍ番目のアンテナ＃ｍで受信される信号ｒm(ｔ)は全ての送信機Ｓ１〜ＳＮからの受信信号を足し合わせ、これに雑音を加えた信号となる。よって、受信信号ｒm(ｔ)は次のように表される。
【００１７】
ｒm(ｔ)＝Σn=1N（ｈmn(ｑ)*ｓt,n(ｔ)）＋ｎm(ｔ)                  （１）
ここで、ｎm(ｔ)はｍ番目のアンテナ＃ｍで受信した信号に対する加法性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）である。
この明細書では、チャネル状態（伝送路特性）の表記法に関して、便宜上次のように定義する。
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ここで、ｋは離散的時刻、［  ］T は転置行列又はベクトルを表わし、Ｈ（ｑ），Ｓ（ｋ），ｎ（ｋ）は以下の通りである。
【００１８】
【数４】
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【００１９】
Ｓ（ｋ）＝［ｓ1(ｋ)ｓ2(ｋ)…ｓN(ｋ)］T                     （４）
ｎ（ｋ）＝［ｎ1(ｋ)ｎ2(ｋ)…ｎM(ｋ)］T                     （５）
である。
図３に多入力多出力ターボ受信機の機能構成を示す。各アンテナ＃１〜＃Ｍからの受信信号は例えばシンボル周期でサンプリングされたベースバンドのデジタル信号としてＭＩＭＯ時空ターボ等化器に入力される。ＭＩＭＯ時空ターボ等化器はＭＩＭＯ等化器２１と各信号系列（ユーザ）用復号部２２1 〜２２N で構成され、同一受信信号に対し、等化と復号を繰り返し行うことでビット誤り率を低減させる。ＭＩＭＯ等化器２１においては、前回の繰り返し等化復号時の軟入力軟出力（Soft-Input Soft-Output：ＳＩＳＯ）復号器２３n からフィードバック（帰還）される各送信シンボルの第２外部情報値（第２事前情報系列）λ2（ｓn(ｋ)）を用いて生成した受信信号レプリカ及びＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）フィルタ処理を用いてユーザ間干渉（Multiple Access Interference：ＭＡＩ）と符号間干渉（Inter-Symbol Interference：ＩＳＩ）を除去し、各シンボルの第１外部情報値（第１事前情報系列）λ1(ｓn(ｋ))を求める。ただし、各フレームの１回目のＭＩＭＯ等化処理においては、前回の繰り返しにおいて求められる第２外部情報値λ2(ｓn(ｋ))を利用することができないため、ＭＭＳＥフィルタによる等化処理のみを行う。信号系列ｎ用復号部（ユーザ毎のＳＩＳＯ復号部）２２n では、ＭＩＭＯ等化器２１により求められた第１外部情報値λ1(ｓn(ｋ))を用い、ＳＩＳＯ復号を行う。このＳＩＳＯ復号時に求められた各シンボルｓn(ｋ)に対する第２外部情報値λ2(ｓn(ｋ))は、ＭＩＭＯ等化器２１にフィードバックされる。
【００２０】
図４にＭＩＭＯ等化器２１の構成を示す。ＭＩＭＯ等化器はチャネル推定部２４と、各信号系列に対する等化手段２５1 〜２５N から構成され、各信号系列用等化手段２５n は適応等化部２７n と外部情報生成手段２８n から構成されている。チャネル推定部２４は受信信号とトレーニングシンボル生成手段２９からのトレーニングシンボルとによりチャネル状態（送信路特性）を推定する。
適応等化部２７n の構成を図５に示す。適応等化部２７n は干渉除去手段３１n とフィルタ部３２n とフィルタ係数算出部３３n から構成されている。また、図６に干渉除去手段３１n の構成例を示す。初めに図６に示す干渉除去手段３１n では、レプリカ生成器３４n により第２事前情報系列λ2(ｓ1(ｋ))，…，λ2(ｓN(ｋ))（ただしλ2(ｓn(ｋ))を除く）と推定されたチャネル状態（チャネル推定値）とにより受信信号中の干渉（ＭＡＩ，ＩＳＩ）成分の受信信号（干渉信号）レプリカが生成され、この干渉信号レプリカが減算部３５n で受信信号から差し引かれる。各ユーザの信号ｓn(ｋ)の送信信号の推定値（軟判定シンボル推定値）ｓ′n(ｋ)は第２事前情報値λ2(ｓn(ｋ))から
ｓ′n(ｋ)＝tan ｈ（λ2(ｓn(ｋ))／２）                        （６）
を計算して求める。軟判定シンボル推定値ｓ′n(ｋ)はその信頼度に応じた大きさをもつ送信信号レプリカである。ここで、送信機Ｓｎの送信信号の時点ｋにおける干渉成分となる信号の推定値ｕe,n(ｋ)は下記の通りである。
【００２１】
ｕe,n(ｋ)＝［ｕn(ｋ＋（Ｑ−１）)ｕn(ｋ＋（Ｑ−２）)…ｕn(ｋ＋１)ｕcn(ｋ)ｕn(ｋ−１)…ｕn(ｋ−（Ｑ−１）)］T                         （７）
ｕn(ｋ)＝［ｓ′1(ｋ)ｓ′2(ｋ)…ｓ′N(ｋ)］                  （８）
ｕcn(ｋ)＝［ｓ′1(ｋ)ｓ′2(ｋ)…ｓ′n-1(ｋ)  ０  ｓ′n+1(ｋ)…ｓ′N(ｋ)］                                                        （９）
この干渉成分ｕe,n(ｋ)に対する受信信号レプリカＨｕe,n(ｋ)を生成し、これを受信信号ｒe(ｋ)からキャンセルすることにより、検出を行うシンボルである送信機Ｓｎの時点ｋの送信シンボルｓn(ｋ)に対する受信信号の推定値ｒ′s,n(ｋ)が求められる。つまり次式によりｒ′s,n(ｋ)が求まる。
【００２２】
ｒ′s,n(ｋ)＝ｒe(ｋ)−Ｈｕe,n(ｋ)                        （１０）
ここで
ｒe(ｋ)＝［ｒ（ｋ＋Ｑ−１）ｒ（ｋ＋Ｑ−２）…ｒ（ｋ）］T   （１１）
【００２３】
【数５】
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【００２４】
である。但し、このｒ′s,n(ｋ)には、前繰り返し時のビットの判定誤りや軟出力値に含まれる誤差によりキャンセルされなかった干渉成分は依然として含まれている。
次に、干渉成分の受信信号レプリカを受信信号からキャンセル後に残留する干渉の除去及び、マルチパスの合成をＭＭＳＥフィルタ部３２n により行う。ＭＭＳＥフィルタ部３２n は、初期の繰り返しでは干渉レプリカの減算後に残された干渉成分が多いため、これらの干渉を除去するフィルタとして動作し、繰り返し回数が増えるに従いマルチパスを最大比合成するように動作する。ＭＭＳＥフィルタ部３２n の出力をｚn(ｋ)とすると、
ｚn(ｋ)＝ｗnH（ｋ）ｒ′s,n(ｋ)                            （１３）
となる。 Hは共役転置行列を表わし、ｗn(ｋ)はＭＭＳＥフィルタ部３２n の係数ベクトルで、フィルタ係数算出部３３n において以下のように決定される。
【００２５】
ｗn(ｋ)＝［ＨΛn(ｋ)ＨH ＋σ2 Ｉ］-1ｈn                     （１４）
ここで、ｈn は
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であり、Λn(ｋ)はＤ（ｋ），Ｄc(ｋ)を
Ｄ（ｋ）＝（１−ｓ′12（ｋ）  １−ｓ′22（ｋ）…１−ｓ′N2（ｋ））（１６）
Ｄcn（ｋ）＝（１−ｓ′12（ｋ）  １−ｓ′22（ｋ）…１−ｓ′n-12(ｋ)１
１−ｓ′n+12(ｋ)…１−ｓ′N2(ｋ)）                          （１７）
とすると、
Λn(ｋ)＝ｄｉａｇ［Ｄ（ｋ＋（Ｑ−１））Ｄ（ｋ＋（Ｑ−２））…Ｄ（ｋ＋１）Ｄcn（ｋ）Ｄ（ｋ−１）…Ｄ（ｋ−（Ｑ−１））］          （１８）
と表される。σ2 は受信機の内部雑音電力（各成分の共分散）、Ｉは単位行列であり、ｄｉａｇは対角行列（対角線の要素以外の要素はゼロ）を表わす。
【００２６】
この従来の技術により、複数のユーザ送信機から、同時に同一周波数で送信されたシンボルを、複数のアンテナにより受信してユーザごとに分離することができる。
ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）方式の移動通信システムにおいて、複数のユーザよりの信号についての干渉除去処理として、誤り訂正復号後の信号を仮判定し、その仮定データを用いてレプリカを生成し、その際、前記仮判定値が誤っている場合に誤ったレプリカが生成されることに基づき、多数の誤りが生じるのを防止した干渉キャンセラ装置が例えば特許文献２で提案されている。以下この技術について説明する。
【００２７】
図７中の第１ステージ３０１における各干渉除去（ＩＣＵ）部３１１〜３１３において図８に示す処理が行われる。まず、ＲＡＫＥ受信部４０１では、自ユーザ信号に対してＲＡＫＥ受信が行われる。すなわち、パスごとに、自ユーザ信号が逆拡散部４０４で逆拡散され、この逆拡散信号がチャネル推定部４０５および乗算部４０６へ出力される。チャネル推定部４０５で得られたチャネル推定値と逆拡散信号が乗算部４０６で乗算される。これら各パスの乗算結果はすべて加算部４０７で加算され、この加算の結果であるＲＡＫＥ受信の結果は、送信データ判定部４０２内のＦＥＣ復号部４０８およびＦＥＣ復号前硬判定部４１１へ出力される。
【００２８】
ＦＥＣ復号前硬判定部４１１では、ＲＡＫＥ受信の結果から直接硬判定が行われ、ＦＥＣ復号部４０８では、ＲＡＫＥ受信の結果からＦＥＣ（Forward Error Correction）復号が行われる。このＦＥＣ復号後の信号は、硬判定部４０９で硬判定された後、ＦＥＣ符号化部４１０および誤り検出部４２１へ出力される。ＦＥＣ符号化部４１０では、硬判定信号のＦＥＣ符号化が行われ、このＦＥＣ符号化された硬判定値が、スイッチ部４２３および第２ステージ３０２の対応するＩＣＵ部３２１〜３２３へ出力される。
【００２９】
誤り検出部４２１では、たとえば、ＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）によって誤り検出が行われ、その検出結果がスイッチ制御部４２２および第２ステージ３０２の対応するＩＣＵ部３２１〜３２３へ出力される。
スイッチ制御部４２２は、ＣＲＣ結果によりスイッチ４２３を制御する。ＣＲＣ結果がＮＧ（誤り有り）の場合、ＦＥＣ復号前硬判定部４１１の出力であるＦＥＣ復号前の硬判定値がレプリカ生成部４０３内の各パスの乗算部４１４へ出力されるようにする。レプリカ生成部４０３における各パスの乗算部４１４では、ＦＥＣ復号前の硬判定値と、ＲＡＫＥ受信部４０１からの対応するパスのチャネル推定値とが乗算され、この結果が、再拡散部４１５で、送信側と同様に拡散処理され、これら各パスの拡散信号は、加算部４１６で加算され、レプリカとして、各ＩＣＵ部３１１〜３１３から出力された後、図７中の第１ステージにおける加算部３１５〜３１７を経て、第２ステージ３０２へ送られる。
【００３０】
ＣＲＣ結果がＯＫ（誤り無し）の場合、スイッチ制御部４２２は、ＦＥＣ符号化部４１０よりのＦＥＣ符号化後の硬判定信号（硬判定値）がレプリカ生成部４０３内の各パスの乗算部４１４へ出力されるようにする。
各ＩＣＵ部３１１，３１２，３１３よりの各ユーザ受信信号のレプリカは遅延部３１０を通じた受信信号から減算部３１４で減算され、その減算された受信信号に対し、加算部３１５，３１６，３１７でそれぞれＩＣＵ部３１１，３１２，３１３からレプリカが加算される。従って例えば加算部３１５の出力は、対応するユーザ受信信号に対する他のユーザ受信信号（干渉信号）が受信信号からキャンセルされた信号とする。同様にして加算部３１６，３１７からそれぞれ他ユーザの干渉信号が除去された対応するユーザ受信信号が出力されることになる。
【００３１】
図７中の第２ステージ３０２における各ＩＣＵ部３２１〜３２３においては、図９に図８と対応する部分に同一参照番号を付けて示すようにＲＡＫＥ受信部４０１および送信データ判定部４０２における処理は、第１ステージ３０１の場合と同様である。誤り検出部４２１ａへは、自ステージ（第２ステージ３０２）における硬判定部４０９からの硬判定信号に加えて、前ステージ（第１ステージ３０１）からのＣＲＣ結果が入力され、また、スイッチ部４２３ａへは、自ステージにおけるＦＥＣ復号前の硬判定値およびＦＥＣ符号化後の硬判定値に加えて、前ステージからの硬判定値が入力される。誤り検出部４２１ａにおける自ステージの誤り検出結果（ＣＲＣ結果）、および、ＦＥＣ符号化部４１０からの硬判定値は、次ステージ（第３ステージ３０３）の対応するＩＣＵ部３３１〜３３３へ出力される。スイッチ制御部４２２ａは、下記の条件に従って、レプリカ生成部４０３に出力する信号を選択する。第１に、前ステージからのＣＲＣ結果がＯＫ（誤り無し）であれば前ステージの硬判定値を選択してレプリカ生成部４０３へ出力し、第２に、前ステージからのＣＲＣ結果がＮＧ（誤り有り）であり、かつ、自ステージにおける硬判定信号のＣＲＣ結果がＯＫであれば、ＦＥＣ符号化部４１０からの硬判定値を選択してレプリカ生成部４０３へ出力し、第３に、前ステージからのＣＲＣ結果がＮＧであり、かつ、自ステージにおける硬判定信号のＣＲＣ結果もＮＧであれば、ＦＥＣ復号前硬判定部４１１からの硬判定値を選択してレプリカ生成部４０３へ出力する。
【００３２】
従って第２ステージ３０２から各ユーザ受信信号はそれぞれ他ユーザ受信信号（干渉信号）がキャンセルされて出力される。第３ステージ３０３においても、上述した第２ステージ３０２と同様の処理が行われる。図７中の第４ステージ３０４における各ＩＣＵ部３４１〜３４３の動作について、図１０を用いて説明する。ＲＡＫＥ受信部４０１における処理は、第１ステージ３０１の場合と同様である。ＲＡＫＥ受信部４０１の出力は、送信データ判定部４０２ａ内のＦＥＣ復号部４０８でＦＥＣ復号が行われ、このＦＥＣ復号後の信号は、硬判定部４０９で硬判定される。スイッチ制御部４２２ｂは、前ステージからのＣＲＣ結果がＯＫ（誤り無し）の場合、前ステージの硬判定値を復調信号として出力し、前ステージからのＣＲＣ結果がＮＧ（誤り有り）の場合、自ステージにおける硬判定部４０９からの硬判定信号を復調信号として出力するようにする。
【００３３】
このように、前ステージからのＣＲＣ結果がＯＫ（誤り無し）の場合は、誤りのない前ステージの硬判定値を用いてレプリカを生成するため、確実に精度の高いレプリカを生成することができる。しかも、この場合、自ステージにおいてＦＥＣ復号、硬判定、およびＦＥＣ符号化の一連の処理が不要になるため、演算量を削減することができ、前ステージからのＣＲＣ結果がＮＧ（誤り有り）であり、かつ、自ステージにおけるＣＲＣ結果がＯＫである場合は、誤りのない自ステージの硬判定値を用いてレプリカを生成するため、確実に精度の高いレプリカを生成することができ、前ステージからのＣＲＣ結果がＮＧであり、かつ、自ステージにおけるＣＲＣ結果もＮＧである場合は、誤った信号を使用せず、自ステージにおけるＦＥＣ復号前の信号を硬判定して得られた信号を用いてレプリカを生成するため、誤った信号を用いて誤ったレプリカを生成することがなくなり、レプリカの精度を向上することができる。
【００３４】
なお図８、図９中のＦＥＣ復号前硬判定部４１１を使用する替りにＲＡＫＥ受信の結果を直接軟判定してもよい。
【００３５】
【特許文献１】
ヨーロッパ特許公開第ＥＰ１２３３５６５Ａ２号公報（２００２年８月２１日発行）
【００３６】
【特許文献２】
特開２００２−３３６８５号公報
【００３７】
【非特許文献１】
デアリル  レーノルドス（Daryl Reynolds），外１名  “ローコンプレキシテイ  ターボイコライゼーション  フォ  ダイバーシチイ  チャネルズ（Low Complexity Turbo-Equalization for Diversity Channels”インターネット＜URL:htt:/ee.tamu.eda/reynolds/＞
【００３８】
【非特許文献２】
エッチ．オーモリ他著「ア  マッチド  フイルタ  アプロキシメーション  フォー  エスシー／エムエムエスイー  インタラティブ  イコライザーズ」アイイーイーイー  トランス．コンム．レターズ．２００１年、５巻、７号、pp．310-312（H.Ohmori,T.Asai,T.Matsumoto,“A Matched filter approximation for SC/MMSE Iterative Equalizers,”IEEE Trans. Commun. Letters, vol.5,no 7,pp.310-312,2001）。
【００３９】
【発明が解決しようとする課題】
この発明の目的はＭＭＳＥフィルタ係数の計算を少なくし、かつ、ビット誤り率の劣化が少ない適応等化装置及びそのプログラムを提供することにある。
【００４０】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば繰り返し処理状態に基づく情報により干渉除去度を推定し、フィルタ係数を一定とする区間ごとにフィルタ係数更新タイミング信号を発生し、フィルタ係数更新タイミングごとに、干渉除去度とチャネル推定値とを用いてフィルタ係数を算出してフィルタ係数を更新する。
以下にこの発明をするに至った過程を説明する。
【００４１】
ＭＭＳＥフィルタ係数の更新は、受信信号の繰り返し処理の１回目においては、第２外部情報値λ2(ｓn(ｋ))が得られていないから、フレームの先頭で一度行えばよいが、繰り返し処理の２回目以降では、第２外部情報値λ2(ｓn(ｋ))の値が一般に各シンボルごとに異なるから、各シンボルごとにフィルタ係数を更新する必要がある。
なおシンボルｓ1(ｋ)に対する第１外部情報値λ1(ｓ1(ｋ))は図４中の破線枠で示す外部情報値生成部２８1 で次の演算により求める。
【００４２】
λ1(ｓ1(ｋ))＝４Ｒ（ｚn(ｋ)）／（１−μn(ｋ)）              （１９）
ここで、Ｒ（ｚn(ｋ)）はｚn(ｋ)の実数部を表わし、μn(ｋ)は、
μn(ｋ)＝ｈnH［ＨΛn(ｋ)ＨH ＋σ2 I］-1ｈn                （２０）
である。
ＭＭＳＥフィルタ係数は式（１４）〜（１８）により求めるため計算量が多い。そこで図３〜図６を参照して説明した従来の適応等化装置に前記非特許文献２に示す近似法を適用することを考える。図１１に、この近似を行う場合に考えられるフィルタ係数算出部３３n の構成を示す。ここで繰り返し１回目においては、前記と同様にＭＭＳＥフィルタ係数の算出を第１フィルタ係数算出部３７n で行う。ただし、繰り返し１回目においては、信号系列ｎ用復号部２２n からの第２事前情報λ2(ｓn(ｋ))のフィードバックが存在しないことから、全てのｋにおいて軟判定シンボル推定値（以後軟判定値という）ｓ′n(ｋ)＝０であるため、ＭＭＳＥフィルタ係数はシンボルごとに計算する必要はなく、フレーム内共通とすることができる。また、繰り返し２回目以降の等化処理においては、このとき、前記近似によりｓ′n(ｋ)＝１とするため、Λn(ｋ)＝１となる。よってフィルタ係数ｗn(ｋ)は定数Const.とチャネル推定値ｈn （式（１５））との積である。
【００４３】
ｗn(ｋ)＝Const.ｈn                                       （２１）
となり、これが第２フィルタ係数算出部３８n で計算される。つまり、この近似を用いた場合には、マルチパス成分を最大比合成し、スカラー値で重み付けすることになる。この近似によりフィルタ係数の計算が頗る簡単になる。以降、この近似をＭＲＣ近似と呼ぶ。
上記ＭＩＭＯシステムの等化処理においてＭＭＳＥフィルタを用いる場合は、ＩＳＩ，ＭＡＩシンボルの送信信号レプリカがシンボルごとに異なるため、シンボル毎にＭＭＳＥフィルタ係数の算出が必要になり、莫大な計算量が必要となる。この点を改善するために前記ＭＲＣ近似の適用を考えた場合、ＭＭＳＥフィルタ係数の算出はフレーム毎に１回で済むため大幅に計算量を削減できるが、ＭＭＳＥフィルタを用いる場合に比べ干渉除去効果が少なくなり、ＢＥＲ（ビット誤り率）が大幅に劣化してしまう。
【００４４】
ＭＲＣ近似を用いた場合は２回目以降のＭＭＳＥフィルタ係数算出時においてｓ′n(ｋ)＝１としているが、この発明では受信信号における繰り返し処理状態に基づく情報から干渉除去度を求め、この干渉除去度を軟判定値ｓ′n(ｋ)の代わりに用いてＭＭＳＥフィルタ係数を算出してＭＭＳＥフィルタに設定する。干渉除去度は干渉除去の程度が大きい程１に近い値とする。従って、繰り返し処理の１過程においては同一フィルタ係数を適応することで計算量を削減することができ、しかも干渉除去度は繰り返し処理が進み干渉が除去されるに従って１に近づくため、ビットエラーレート（ＢＥＲ）の劣化を少なく押さえることができる。
【００４５】
この構成により、従来のＭＲＣ近似を適用した場合に比べ干渉除去効果を増加させることができる。これは、ＭＲＣ近似を用いない場合において、ｓ′n(ｋ)＝１であることは、ＳＩＳＯ復号の結果の信頼性が非常に大きい事を意味するが、実際にはｓ′n(ｋ)には誤差が含まれており、例えば２回目或いは３回目のＳＩＳＯ復号後の結果にも比較的多くの誤りが存在するためであると考えられる。
【００４６】
【発明の実施の形態】
［第１実施形態］
図１２にこの発明における適応等化装置の要部を示す。この発明の適応等化装置は、干渉除去手段３１n と、フィルタ部３２n と、フィルタ係数算出部３３n と、干渉除去度推定部４１n と、更新タイミング発生部４２を備え、その他の部分は従来と同様にすることができる。この発明では、干渉除去度βを干渉除去度推定部４１n で算出し、この干渉除去度βを用いてフィルタ係数をフィルタ係数算出部３３n で算出する。具体的には、式（１６）（１７）のｓ′n(ｋ)をβとすることでフィルタ係数の算出を行う。演算量削減の観点からβは、フレーム内一定とすることがよい。このとき式（１６）（１７）は、
Ｄ（ｋ）＝（１−β2   １−β2 …１−β2 ）                  （２２）
Ｄcn（ｋ）＝（１−β2 …１−β2   １  １−β2  …１−β2 ）
となる。ここで、干渉除去度βは軟判定値ｓ′n(ｋ)の性質からｉ＝１では０であり、受信信号の繰り返し処理の回数（単に繰り返し回数ともいう）と共に増加し、繰り返し回数が十分であるならば、遅くとも最終の繰り返しまでには１となることが望ましい。このような条件を満たす干渉除去度βは無限に考えることができるが、例えば繰り返し回数ｉの関数とすることができる。図１３に干渉除去度関数β（ｉ）の例を示す。ここでは、β（ｉ）をｉの１次式、１／ｍ次式、ｍ次式とした例をそれぞれ曲線４５ａ，４５ｂ，４５ｃで示している。
【００４７】
実用的には、β（ｉ）をｉの１／ｍ次式に近いものとし、ｉ＝１でβ＝０，ｉ＝２でβを１に近い値、例えば０．８程度に急に大とし、それ以降ゆるやかに１に漸近させ、例えば繰り返しごとに０．０５程度増加させることが望ましい。また、最後の繰り返し以前にβ＝１とし、以降の繰り返しにおいては、β＝１とする。このため、例えば
β（ｉ）＝０  ｉ＝１                                    （２３）
β（ｉ）＝０．８＋０．０５×（ｉ−１）  ５＞ｉ＞２
β（ｉ）＝１  ｉ＞６
とすることができる。このｉを変数とする１次式における定数０．８や係数０．０５は適用方式などによって好ましい値が異なってくる。例えばＯＦＤＭ（直交周波数分割）では定数は０．９程度がよい。
【００４８】
干渉除去度推定部４１n に繰り返し回数ｉが入力され、干渉除去度β（ｉ）が求められ、フィルタ係数算出部３３n に更新タイミング発生部４２から更新タイミング信号が入力されるごとに、その時の干渉除去度β（ｉ）を用いて式（１４）（１５）（１８）（２２）によりフィルタ係数が計算され、その計算されたフィルタ係数でフィルタ部３２n のフィルタ係数が更新される。干渉除去度推定部４１n は各ユーザ対応のフィルタ係数算出部３３n に共通に設けられる。
【００４９】
次の第２実施形態の説明から理解されるが、この第１実施形態では、フィルタ係数を一定とする区間の始め、この場合は、各繰り返し処理におけるデータシンボルに対する処理の前に、更新タイミング発生部４２から更新タイミング信号を発生させ、干渉除去度β（ｉ）を求め、これを用いてフィルタ係数を計算して、フィルタ部３２n に設定し、β（ｉ）＝１になると、その時のフィルタ係数を、繰り返し処理の最終回ＩE まで用いることになる。
［第２実施形態］
第２実施形態の要部を図１４に示す。第１実施形態においては、干渉除去度βを繰り返し回数ｉのみの関数としたが、この第２実施形態では、干渉除去度βを第２事前情報値λ2(ｓn(ｋ))の関数としている。例えば、フィルタ係数を一定とする区間における軟判定値ｓ′n(ｋ)＝tan ｈ（λ2(ｓn(ｋ)／２)の平均値を次式のように干渉除去度とする。
【００５０】
β＝（１／Ｎ）（１／Ｎsy）Σn=1NΣk=1Nsyｓ′n(ｋ)          （２４）
Ｎはユーザ数、Ｎsyはフィルタ係数を一定とする区間に含まれるシンボル数である。ここで、フィルタ係数を一定とする区間は、フィルタ係数更新タイミング信号より判断することもできる。つまり受信信号の１フレーム（バースト）区間は一般にトレーニングシンボル区間とこれに続くデータシンボル区間を備え、トレーニングシンボル区間においてチャネル推定を行い、そのチャネル推定値を用いて、データシンボル区間において等化処理、つまり干渉除去手段３１n での干渉レプリカによるキャンセル及びフィルタ部３２n でのフィルタ処理を行う場合は、その１回の処理では全データシンボル区間でフィルタ係数を一定とし、従って、その直前の繰り返し処理における全データシンボルについての軟判定値ｓ′n(ｋ)と、データシンボル数Ｎsyと、ユーザ数とを用いて、式（２４）を演算し、得られた干渉除去度βを用いて、フィルタ係数を式（２２）などによりフィルタ係数算出部３３n で算出し、今回の繰り返し処理におけるフィルタ部３２n のフィルタ係数を設定する。従って、繰り返し処理ごとにその開始時にフィルタ係数更新タイミング信号を出力し、各繰り返し処理に１回だけフィルタ係数を求める演算をすればよい。要するにフィルタ係数更新タイミングごとに、前回のフィルタ係数更新タイミングから現在までに得られた軟判定値の平均値を求めていることになる。
【００５１】
データシンボルの処理中においても前回復号したデータシンボルを用いてチャネル推定を行う場合やデータシンボルの途中にもトレーニングシンボルが含まれている場合においては、１フレームの区間においてチャネル状態がある程度以上変化するとこれを検出して、フィルタ係数更新タイミング信号を出力する。例えば図１４中に示すようにチャネル推定値Ｈは、更新タイミング発生部４２においてシンボルタイミングごとに入力され記憶部４２ａに記憶されている前回のフィルタ係数算出直後のチャネル推定値Ｈと、その各対応する要素の差が差検出部４２ｂでとられ、差検出部４２ｂよりの検出された差の２乗和が２乗和計算部４２ｃで求められ、この２乗和がしきい値設定部４２ｄのしきい値と比較部４２ｅで比較され、しきい値以上であれば、チャネル状態が変動したとして、更新タイミング信号が出力され、かつ記憶部４２ａの記憶内容がその時入力されたチャネル推定値に更新される。この更新タイミング信号に基づき、その新たなチャネル推定値Ｈを用いてフィルタ係数算出部３３n でフィルタ係数を算出して、フィルタ部３２n のフィルタ係数を更新する。
【００５２】
このようにして、１フレーム区間内においてもフィルタ係数の更新が行われる場合は、各隣接するフィルタ係数更新タイミング間（フィルタ係数一定区間）で前回の処理で得られたその区間の全ての軟判定値ｓ′n(ｋ)とその個数Ｎsyとにより又は直前のフィルタ係数更新タイミングから現在までに得られた軟判定値ｓ′n(ｋ)とその個数Ｎsyとにより式（２４）を計算して干渉除去度βを推定し、その干渉除去度βを用いてフィルタ係数を求め、これを用いてそのフィルタ係数一定区間における干渉除去された信号に対するフィルタ部３２n のフィルタ処理を行う。このようにしてフィルタ係数更新タイミング信号ごとにのみフィルタ係数の計算を行い、例えば数１０〜数１００のデータシンボルについて同一のフィルタ係数を使用し、それだけフィルタ係数の計算量を減少することができる。この場合も干渉除去度βとしては式（２４）で求めた値を変数とする関数値としてもよい。
【００５３】
これら軟判定値ｓ′n(ｋ)を用いて式（２４）を計算する場合、これと第１実施形態の考えを組合せ図１４中に破線で示すように干渉除去度推定部４１n に処理繰り返し回数ｉも入力して例えばｉの関数α（ｉ）を式（２４）に乗算して干渉除去度β（ｉ）としてもよい。このα（ｉ）としては先の場合と同様にｉ＝１でα（ｉ）＝０とし、急に１に近い値とし、その後、ゆるやかに１に漸近し、１で飽和するようなものが好ましい。
【００５４】
また式（２４）の演算結果をそのまま用いることなく、この演算結果を変数とする関数値を干渉除去度βとしてもよい。更に式（２４）による干渉除去度は全ユーザ（送信機送信）信号に対し共通に用いたが、復号対象ユーザ（送信機送信）信号ごとに異なる干渉除去度を用いてもよい。この場合は以下の式を用いる。
βn ＝（１／Ｎsy）Σk=1Nsyｓ′n(ｋ)                      （２４）′
Ｄ（ｋ）＝（１−β12   １−β22 …１−βN2）
Ｄcn（ｋ）＝（１−β12  １−β22 …１−βn-12   １  １−βn+12  …１−βN2）                                                      （２５）
従って干渉除去度推定部４１n は復号対象ユーザ信号（信号系列ｎ）ごとに設けられ、全信号系列１〜Ｎについての干渉除去度β1〜βNが各フィルタ係数算出部３３nに入力されることになる。
【００５５】
軟判定値ｓ′n(ｋ)ではなく第２事前情報λ2(ｓn(ｋ))を直接変数とする関数を干渉除去度としてもよい。更に干渉除去度としてはβあるいはβn 又はその何れかを変数とする関数値、要は第２事前情報λ2(ｓn(ｋ))を変数とする関数とすればよい。
これらのことは以後の実施形態においても同様である。
更新タイミング発生部４２は、先の説明から理解されるように、繰り返し処理開始信号、チャネル推定値が入力され、繰り返し処理開始信号ごとに、又はこれとチャネル推定状態が所定値以上変化するごとに、つまりフィルタ係数を一定とする区間の始めに更新タイミング信号を発生するものである。
［第３実施形態］
第１実施形態の等化処理手法では、検出する信号（復号しようとする信号）に関する誤り訂正復号結果が反映されていないが、検出する信号に関する誤り訂正復号結果を反映させる手法が特許文献１に示されている。そこで、この第３実施形態では第１実施形態における適応等化装置の要部において検出する信号の受信信号レプリカの一部を受信信号に加算する。つまり式（９）中の検出する信号と対応する要素０を−ｆ（ｓ′n(ｋ)）として下記のように変更する。
【００５６】
ｕcn(ｋ)＝［ｓ′1(ｋ＋ｑ)ｓ′２(ｋ)…ｓ′n-1(ｋ)−ｆ（ｓ′n(ｋ)）ｓ′n+1(ｋ)…ｓ′N(ｋ)］                                          （２６）
ｆ（ｓ′n(ｋ)）はｓ′n(ｋ)を変数とする関数である。
図１５に示すように、干渉除去手段３１′n で、この式（２６）と式（８）とにより式（７）に基づき干渉成分レプリカＨｕe,n(ｋ)を求めて、これを受信信号からキャンセルしてフィルタ部３２n に供給すればよい。この場合は検出する信号を強調させるための処理であるから、これを明確に表わすと、図１５中の検出信号強調手段４３において、入力された第２事前情報系列に基づき関数演算部４３ａによりｆ（ｓ′n(ｋ)）が演算され、このｆ（ｓ′n(ｋ)）とチャネル推定値Ｈとから検出信号レプリカ生成手段４３ｂで検出信号レプリカが生成される。つまり検出信号レプリカ生成手段４３ｂでは式（８）のｕn(ｋ)の全ての要素を０とし、式（９）のｕcn(ｋ)中の０の要素をｆ（ｓ′n(ｋ)）とし、その他の要素を全て０として、式（７）ｕe,n(ｋ)を作り、これとＨとを畳み演算して検出信号レプリカを得る。この検出信号レプリカを受信信号に加算部４３ｃで加算する。図では干渉除去手段３１n の出力に対して検出信号レプリカを加算したが、干渉除去手段３１n の入力受信信号に対して加算してもよい。なお、下記の式（２７）から明らかなように、フィルタ係数計算部３３n には関数演算部４３ａの演算結果ｆ（ｓ′n(ｋ)）も入力される。
【００５７】
この検出する信号の強調変更に伴いＭＭＳＥフィルタ係数の算出における式（２２）中のＤcn（ｋ）を以下のようにする。
Ｄcn（ｋ）＝（１−β2   １−β2 …１−β2   １＋２ｆ（ｓ′n(ｋ)）ｓ′n(ｋ)＋｜ｆ（ｓ′n(ｋ)）｜2   １−β2 …１−β2 ）          （２７）
干渉除去度βとしては第１実施形態、第２実施形態で用いたものを用いればよい。
【００５８】
ｆ（ｓ′n(ｋ)）は、ｓ′n(ｋ)の符号が対応するシンボル硬判定結果と関係し、ｓ′n(ｋ)の絶対値が大きい程、対応する硬判定シンボルの信頼性が大きいという性質から、以下の条件を満す必要がある。
ｓ′n(ｋ)＝０、つまり対応する硬判定シンボルの信頼性が０の場合は、関数ｆの値も０、即ち、
ｆ（０）＝０                                            （２８）
である。またｓ′n(ｋ)の値が大きければ関数ｆの値も大きな値となる。従って
ｄ｛ｆ（ｓ′n(ｋ)）｝／ｄ｛ｓ′n(ｋ)｝≧０              （２９）
である。このような関数としては例えば、
ｆ（ｓ′n(ｋ)）＝γ×ｓ′n(ｋ)                          （３０）
とすればよい。この場合ｓ′n(ｋ)＝１とするとＭＭＳＥフィルタ係数の算出時における式（２７）は
Ｄcn（ｋ）＝（１−β2 …１−β2    １＋２γ＋γ2   １−β2 …１−β2 ）
となる。γを定数とすれば簡単に実現でき、γを大きくするとＢＥＲ（ビット誤り率）が返って悪くなり、０＜γ＜０．６が好ましい。γを繰り返し処理の回数に応じて大きくしてもよい。
［第４実施形態］
この第４実施形態は、ユーザｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）に対する信号系列ｎ用等化手段２５n における復号ビット系列に誤りが検出されない場合は、ユーザ間干渉（ＭＡＩ）、符号間干渉（ＩＳＩ）も十分除去されたとみなして、干渉除去度βn を予め決めた定数とする。これにより干渉除去度β（又はβn ）の推定精度を向上させる。
【００５９】
図１６にこの第４実施形態における信号系列１用復号部２２1 の機能構成例を示す。ＳＩＳＯ復号機２３1 内には硬判定部４６が設けられてあり、この硬判定部４６で対数尤度比Λ2[ｓ（ｉ）]が硬判定され、その判定結果が信号系列１の判定ビット系列ｂ1(ｉ)として出力される。この判定ビット系列ｂ1(ｉ)は誤り検出部４７に入力され、ＣＲＣ符号を用いた誤り検出処理が行われ、誤りが検出されたかされなかったかを示す誤り検出情報ＳED1 が出力される。
【００６０】
つまり信号系列ｎ用復号部２２n からは誤り検出情報ＳEDn が出力され、これが図１７に示すように対応する信号系列ｎ用等化手段２５n の干渉除去度推定部４１n へ入力される。干渉除去度推定部４１n には可変部４１ａと定数部４１ｂとが設けられ、誤り検出情報ＳEDn に基づき選択手段４１ｃが制御されて、可変部４１ａの出力又は定数部４１ｂの出力の何れかが干渉除去度βn として選択出力される。
【００６１】
可変部４１ａは例えば第１実施形態で説明した繰り返し処理回数ｉを変数とする式（２３）による関数値又は第２実施形態で説明した軟判定値ｓ′n(ｋ)を変数とする式（２４）又は（２４）′による関数値などの繰り返し処理状態に基づいて変化する値を出力し定数部４１ｂは干渉除去が十分なされたことを示す、つまり干渉除去度の最高値１、又はこれに近い値、例えば０．９８などの定数を保持して出力するものである。誤り検出情報ＳEDn が誤り有りを示すものであれば、誤り検出情報ＳEDn が入力された制御部４１ｄによりスイッチ４１ｅが可変部４１ａの出力側をフィルタ係数算出部３３n に接続するように制御される。従ってフィルタ係数算出部３３n には全ての信号系列についての干渉除去度β1 〜βN が入力され、式（２２）又は（２５）或いは（２７）に基づいてフィルタ係数ｗn(ｋ)が算出される。
【００６２】
前記第１〜第４実施形態と同様となる。
誤り検出情報ＳEDn が誤り無しを示すものであれば、誤り検出情報ＳEDn が入力された制御部４１ｄによりスイッチ４１ｅが定数部４１ｂの出力側をフィルタ係数算出部３３n に接続するように制御される。従って、フィルタ係数算出部３３n に入力される干渉除去度β1 〜βNは、誤り検出情報ＳEDn が誤り無しを示すものと対応するものは定数例えばβ＝１とおいて、その信号系列ｎに対する干渉は完全に除去されたものとして、他の信号系列中の誤り検出情報が誤り有りを示すものについての干渉を除去するようにフィルタ係数ｗn(ｋ)が計算される。また誤りが検出されなかった信号系列については、その後の繰り返し処理においても対応する干渉除去度推定部４１n は定数を出力することになる。なおこの例では制御部４１ｄ及びスイッチ４１ｅにより選択手段４１ｃを構成した場合である。
【００６３】
また、信号系列ｎ用復号部２２n では図１６に、信号系列１用復号部２２1 に示すように、誤り検出部４７の出力ＳED1 が制御部４８ａに入力され、制御部４８ａは誤り検出情報ＳED1 が誤り有りを示すものであれば、スイッチ４８ｂにより減算部４９の出力側をインタリーバ５１に接続し、誤り無しを示すものであればスイッチ４８ｂにより符号化部５２の出力側をインタリーバ５１へ接続するようにスイッチ４８ｂを制御する。従って誤りが検出されれば、ＳＩＳＯ復号器２３1 内に得られている対数尤度比Λ2[ｓ（ｉ）]からデインタリーバ５３の出力第１事前情報λ1[ｓ（ｉ）]が減算部４９で差し引かれた第２事前情報λ2[ｓ（ｉ）]がインタリーバ５１へ供給される。誤りが検出されなければ硬判定部４６の出力ビット列が符号化部５２で再び誤り訂正符号化が行われ、又は必要に応じて変調（いわゆるマッピング）が行われ、シンボル列がインタリーバ５１へ供給される。なお破線で示すように減算部４９の出力の代りに対数尤度比Λ2[ｓ（ｉ）]を第２事前情報としてインタリーバ５１へ供給してもよい。このことは他の実施形態についても云えることであり、この対数尤度比を第２事前情報として、例えば第２実施形態における干渉除去度を求めてもよい。またインタリーバ５１の出力は第２事前情報としてＭＩＭＯ等化器２１へ供給されるが、前回の繰り返し処理で生成された第２事前情報が記憶されている記憶部５４にも格納され、その記憶情報が絶えず更新されている。ＭＩＭＯ等化器２１から前回の繰り返し処理における対応信号系列に対する誤り検出情報ＳED1 が制御部５５ａに入力され、制御部５５ａは誤り検出情報ＳED1 が誤り有りであればインタリーバ５１よりの第２事前情報をＭＩＭＯ等化器２１へ供給し、誤り無しであれば記憶部５４に格納されている前回の繰り返し処理で得られた第２事前情報をＭＩＭＯ等化器２１へ供給するようにスイッチ５５ｂを制御する。この繰り返し処理を含めてこれ以後の繰り返しにおける復号処理は行わない。なお誤りが検出されなければ、その繰り返し処理で生成された硬判定部４６の出力又は符号化部５２の出力を記憶しておいて、以後の繰り返し処理に用いてもよい。
【００６４】
定数部４１ｂに格納する定数を１とし、かつ第２実施形態で説明したように、繰り返し処理状態を示す情報として軟判定値ｓ′n(ｋ)を用いる場合は、誤りが検出されない状態においてはｓ′n(ｋ)＝１となり、干渉除去度βnも１となるから、信号系列ｎに誤りが検出されなかった場合に定数部４１ｂを設けなくてもフィルタ計算は簡単になる。しかし前述した誤り検出情報ＳEDn による可変部４１ａと定数部４１ｂとの切り替えを行うようにすれば誤りがない場合に、対応する信号系列の干渉除去度推定部４１での計算量を削減することができる。
【００６５】
定数部４１ｂに格納する定数は前述したように１に限らず１以下の１に近い定数、例えば０．９８などにすることにより、チャネル推定誤差により干渉キャンセル誤差が残留する場合に、これを考慮したフィルタ係数ｗn(ｋ)の算出を可能とすることができる。つまり信号系列ｎについて誤りが検出されない場合、その信号系列ｎに対する等化処理はそれ以上改善する必要はないが、他の信号系列に対する等化処理において、βn ＝１にしてしまうと式（２５）より理解されるように信号系列ｎによる干渉は無視されてしまうことになり、よって前述したように他のユーザ（信号系列）に対する干渉除去手段３１n の出力はチャネル推定誤差に基づく干渉が残留している可能性があり、この残留干渉を除去できない。しかし信号系列ｎに誤りが検出された場合にその干渉除去度βn を１より小さいか１に近い定数とすることにより、チャネル推定誤差による干渉を考慮したフィルタ係数を算出することができ、信号系列ｎ以外の信号系列に対する残留干渉を抑圧することができる。
【００６６】
この定数部４１ｂに格納する定数は必ずしも固定値としなくてもよい。例えば前記特許文献１中に図４〜図６を参照して説明しているように、前回の繰り返し処理により得られたデータシンボル中の確らしい硬判定値をも用いてチャネル推定を行う場合においては、繰り返し処理ごとに良いチャネル推定値が得られる。この場合、誤りが検出されなかった信号系列の干渉除去度βn を例えば最初に誤りが検出されなくなった時に０．９７とし、次の繰り返し処理時に０．９８にするなど、わずか増加するようにしてもよい。また第２実施形態中で述べたように１フレーム中でチャネル状態が例えば前半と後半で異なっている場合にそれらの部について干渉除去度βn をそれぞれ求めたが、このような状態で誤りが検出されなくなると、それまでの干渉除去度βn に応じて、βn が悪い方、つまりチャネル推定が悪い方のβn を０．９７とし、良い方のβn を０．９８にするなど１フレーム中において定数を異ならせてもよい。これらのように定数を変更する場合は例えば図１７中に破線で示すように複数の定数部４１ｂ，４１ｂ′を設け、これらを切替えて用いればよい。定数部４１ｂに格納する定数を設定し直してもよい。
［処理手順］
上述したこの発明の各種実施形態の処理手順を簡単に説明する。図１８に示すように、各送信機Ｓn(ｎ＝１，…，Ｎ)と各受信アンテナ＃１，…，＃Ｍとの間のチャネル値Ｈ（式（３））の推定をチャネル推定部２４で行ない（ステップＳ１）、このチャネル値Ｈと各信号系列の軟判定値を用いて、干渉信号の受信信号レプリカ（干渉レプリカ）Ｈｕe,n(ｋ)をレプリカ生成部３４n で生成し（ステップＳ２）、この干渉レプリカを受信信号ｒ（ｋ）から減算部３５n で差し引いて式（１０）に示すように干渉除去を行う（ステップＳ３）。この発明では繰り返し処理状態に基づく情報を用いて、ステップＳ３の出力中の残差干渉の程度を示す干渉除去度β又はβn を干渉除去度推定部４１n で推定する（ステップＳ４）。
【００６７】
次にこの干渉除去度β又はβ1〜βNとチャネル推定値Ｈとを用いて、フィルタ係数算出部３３n でフィルタ係数ｗn(ｋ)を算出する（ステップＳ５）。このフィルタ係数ｗn(ｋ)でフィルタ部３２n のフィルタ係数を更新して、このフィルタ部３２n で減算部３５n の出力をフィルタ処理して、残差干渉成分を抑圧する（ステップＳ６）。このフィルタ処理された信号を復号処理する（ステップＳ７）。その後、繰り返し処理回数が所定値となったかを調べ（ステップＳ８）、所定値になっていなければ、復号処理された信号系列に対して第２事前情報を求めてステップＳ２に戻る（ステップＳ９）。ステップＳ８で繰り返し処理回数が所定値であれば、その時のステップＳ７における硬判定ビット列を出力して終了する。つまり、この実施形態では、前記特許文献１に示した処理手順に対し干渉除去度推定処理を加え、その推定した干渉除去度を軟判定値の替りに用いてフィルタ係数ｗn(ｋ)を求める点が異なる。
【００６８】
次に第１実施形態におけるフィルタ係数を求める処理手順の例を図１９を参照して説明する。先ずステップＳ１で繰り返し処理回数ｉを１に初期設定し、ステップＳ２で例えば式（２３）により回数ｉを変数とする関数値を演算して干渉除去度βを求める。この状態でステップＳ３で更新タイミング信号が発生するのを待ち、更新タイミング信号が発生すると、ステップＳ４で先に求めた干渉除去度βとチャネル値Ｈを用いて、フィルタ係数ｗn(ｋ)を計算する。次にステップＳ５でその時の繰り返し処理が終了すると繰り返し処理回数ｉを＋１し、ステップＳ６でその回数ｉが最終繰り返し処理回ＩE を超えたかを調べ、超えていなければ、ステップＳ７で先に求めた干渉除去度βが１になったかを調べ、１になっていなければ、ステップＳ２に戻る。ステップＳ６でｉが最終繰り返し処理回ＩE を超えていれば処理を終了し、ステップＳ７で干渉除去度βが１であれば、ステップＳ３に戻る。なおステップＳ６でｉ＞ＩE でなければ破線で示すようにステップＳ２に戻ってステップＳ７を省略してもよい。
【００６９】
次に第２実施形態におけるフィルタ係数を求める処理手順の例を図２０を参照して説明する。先ずステップＳ１で繰り返し処理回数ｉを１に初期設定し、ステップＳ２で軟判定値を用いて式（２４）又は（２４）′により干渉除去度β又はβn を演算し、ステップＳ３で更新タイミング信号の発生を待ち、更新タイミング信号が発生すると、ステップＳ４で先に求めた干渉除去度とチャネル推定値Ｈを用いてフィルタ係数ｗn(ｋ)を計算する。ステップＳ５で先のステップＳ３で発生した更新タイミング信号がその繰り返し処理の更新に基づくものであるかを調べ、繰り返し処理の更新に基づくものでなければステップＳ２に戻り、繰り返し処理の更新に基づくものであれば、ステップＳ６で繰り返し処理回数ｉを＋１し、ステップＳ７でその繰り返し処理回数ｉが最終繰り返し処理回ＩE を超えたかを調べ、超えていなければステップＳ２に戻り、超えていれば終了とする。
【００７０】
次に第４実施形態における信号系列ｎ復号部の処理手順の例を図２１を参照して説明する。先ずステップＳ１でＭＩＭＯ等化器２１から入力された誤り検出情報ＳEDn が誤り有りであるかを調べ、誤り有りであればステップＳ２で復号処理を行い、ステップＳ３でその硬判定ビット列について誤り検出処理を行う。ステップＳ４でその処理の結果誤りが検出されたかを調べ、誤りが検出されたら、ステップＳ５で先のステップＳ２の復号処理で求めた情報から第２事前情報を生成し、つまり図１８中のステップＳ９と同様の処理を行う。
【００７１】
ステップＳ４で誤りが無ければ、ステップＳ６で先に求めた硬判定ビット列に対し誤り訂正符号化、必要に応じてシンボルマッピングを行い、更にステップＳ７でその符号化列又はシンボル列を第２事前情報列として出力すると共に記憶部５４に記憶する。ステップＳ１で誤り検出情報ＳEDn が誤り有りでなければステップＳ８で記憶部５４内の第２事前情報列を読み出す。
またこの第４実施形態における干渉除去度推定処理は例えば図１９又は図２０中におけるステップＳ２の干渉除去度演算処理を図２２に示すように処理すればよい。即ちまずステップＳ２−１で入力された誤り検出情報ＳEDn が誤り有りを示す情報であるかを調べ、誤り有りであればステップＳ２−２で干渉除去度βを求める関数演算を行いその結果を干渉除去度βn とし、ステップＳ２−１で誤り有りでなければステップＳ２−３で１又はこれに近い定数を干渉除去度βn とする。
【００７２】
上述においては図３及び図４に示したように信号系列１〜Ｎを並列に処理したが、例えばSiriki at Let Ariyavisitakul著“Turbo Space-Time Processing toImprove Wireless”，IEEE.TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,VOL.48,NO.8,AUGUST, 2000に示すような直列処理の手法にこの発明を適用してもよい。この場合は信号系列１〜Ｎを予め決めた順、例えば信号系列１，２，…，Ｎの順に処理し、その各信号系列ｎ（１，…，Ｎ）を処理する際に、用いるそれまでの他の信号系列処理結果は、信号系列１，…，ｎ−１については今回の繰り返し処理で得られたものを、信号系列ｎ，…，Ｎについては前回の繰り返し処理で得られたものを使用する。また送信側で各信号系列ｎごとにシンボル系列をＯＦＤＭ（直交周波数分割多重方式）により送信した信号を受信等化する場合は信号系列１〜Ｎの同一サブキャリアごとに適応等化処理を行うが、この場合にもこの発明を適用することができる。
【００７３】
上述において、干渉除去度βとしては、処理の繰り返し回数、今回の事前情報の大きさに応じて推定する場合に限らず、これらと１ビット当りの情報エネルギー（受信信号電力）、送、受信アンテナ数、符号化率、マルチパス数などの１つ乃至複数と組合せて推定してもよい。この場合、例えばシステムが決まれば、予め電子計算機シミュレーションにより、最適又はこれに近い干渉除去度βを求めておき、繰り返し処理状態に基づきその干渉除去度βを用いればよい。何れにしても繰り返し処理状態の情報に基づきβを推定すると云える。つまり第１実施形態においては繰り返し回数ｉが繰り返し処理状態の情報であり、第２実施形態においては事前情報λ2(ｓn(ｋ))が繰り返し処理状態の情報である。
【００７４】
誤り検出により再送要求を行うシステムにおいては誤り検出した時の受信信号に対する処理が１回目の繰り返し処理であり、再送された受信信号に対する処理が２回目の繰り返し処理である。この発明はＭＩＭＯシステムに限らず、シングルユーザのターボシステム、更に受信側で誤りを検出すると送信側に再送信を要求するシステムや、セルダイバーシチシステムなど、なんらかにより事前情報λ2(ｓn(ｋ))と対応するものを得ることができるシステムにこの発明は適用できる。この場合、誤り検出再送要求システムでは誤りを検出した時の受信信号に対する処理が繰り返し処理の１回目であり、再送された受信信号に対する処理が繰り返し処理の２回目である。セルダイバーシチシステムでは、移動通信におけるセル間移動の際のハンドオーバ時のように移動機が隣接する二つのセルの各基地局と通信可能な状態で、その一方の基地局からの受信信号に対し、処理を１回目の繰り返し処理としその後、他方の基地局の送信信号に対する受信処理を２回目の繰り返し処理とする。また、セルダイバーシチシステムでターボ受信を行っている場合は一方の基地局からの受信信号に対し３回の繰り返し処理を行った後に、他方の基地局の送信信号を受信して処理する場合はこれを４回目の繰り返し処理とする。
【００７５】
この発明の適応等化装置はコンピュータにより機能させることもできる。この場合は図１８〜図２０に示した処理手順、必要に応じて更に図２１、図２２に示した処理手順の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムをＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスクなどの記録媒体から、或いは通信回線を介してコンピュータにダウンロードして、そのプログラムをそのコンピュータに実行させればよい。
実験例
この発明の効果を示すために、計算機シミュレーションによる特性評価を行った。シミュレーションに用いたパラメータは以下のとおりである。
【００７６】
パス数                    Ｑ＝３
同時送信ユーザ数          Ｎ＝３
受信アンテナ数            Ｍ＝２
繰り返し等化復号回数      ５
変調方式                  ＢＰＳＫ
チャネル                  等レベル３波レイリーチャネル
チャネル推定              完全
復号アルゴリズム          Max-Log-MAP
符号化率                  ２
拘束長                    ３
従来のＭＲＣ近似、この発明の第１実施形態、第３実施形態を用いた場合の平均ＢＥＲ（ビット誤り率）特性を図２３に示す。また、第１実施形態、第３実施形態におけるβ（ｉ），ｆ（ｓ′n ）は、
β（ｉ）＝０  ｉ＝１                                    （３１）
β（ｉ）＝０．８＋０．０５×（ｉ−１）  ５＞ｉ＞２
β（ｉ）＝１  ｉ＞６
ｆ（ｓ′n(ｋ)）＝０．１５×ｓ′n(ｋ)                    （３２）
とした。
【００７７】
図２３より、第１実施形態を用いることで、ＭＲＣ近似を用いた場合に比べＢＥＲ特性を大幅に改善できていることがわかる。これは、ＭＲＣ近似を用いた場合には、２回目の繰り返し以降においては、ＭＲＣを行うため干渉の抑圧効果が少なくＳＩＮＲ（信号対干渉雑音比）が低くなるためと思われ、この発明の実験例においては、フレーム内一定ではあるが、繰り返し回数にしたがって、β（ｉ）を増加させることで、繰り返し回数が少ない段階において干渉の抑圧を高め、ＳＩＮＲを増大させているためである。
【００７８】
また、第３実施形態を用いることで、さらにＢＥＲ特性を低減できることがわかる。これは、等化処理においてＭＡＩ，ＩＳＩに対応する事前情報値に加え、検出するシンボルに対応する事前情報値をも利用することで、より、干渉や雑音に対する誤り耐性が強くなったためであると考えられる。
【００７９】
【発明の効果】
以上述べたように、この発明によれば、フィルタ係数をシンボル周期で演算することなく、フィルタ係数を一定とする区間の始めにフィルタ係数を演算すればよく、しかも繰り返し状態に基づく情報に応じて干渉除去度を推定し、これを用いてフィルタ係数を求めているため、少ない演算量でかつ受信特性の優れたものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＭＩＭＯシステムを簡単に示す図。
【図２】従来のシングルユーザターボシステムにおける送信機及び受信機の機能構成を示す図。
【図３】従来のＭＩＭＯターボ受信機の要部の機能構成を示す図。
【図４】図３中のＭＩＭＯ等化器２１の機能構成を示す図。
【図５】図４中の適応等化部２７の機能構成を示す図。
【図６】図５中の干渉除去手段３１の機能構成を示す図。
【図７】従来の干渉キャンセラの機能構成を示す図。
【図８】図７中の第１ステージのＩＣＵ部の機能構成を示す図。
【図９】図７中の第２ステージのＩＣＵ部の機能構成を示す図。
【図１０】図７中の第４ステージのＩＣＵ部の機能構成を示す図。
【図１１】ＭＲＣ近似を適用した場合に考えられる図５中のフィルタ係数算出部３３の機能構成を示す図。
【図１２】この発明の第１実施形態の要部の機能構成を示す図。
【図１３】繰り返し回数と干渉除去度との関係例を示す図。
【図１４】この発明の第２実施形態の要部の機能構成を示す図。
【図１５】この発明の第３実施形態の機能構成を示す図。
【図１６】この発明の第４実施形態の機能構成を示す図。
【図１７】図１６中のＭＩＭＯ等化器２１の一部の機能構成を示す図。
【図１８】この発明の方法の実施形態を示す流れ図。
【図１９】図１８中の干渉除去推定ステップＳ４の具体例を示す流れ図。
【図２０】図１８中の干渉除去推定ステップＳ４の他の具体例を示す流れ図。
【図２１】図１８中の復号処理ステップＳ７の他の方法例を示す流れ図。
【図２２】図１９及び図２０中のステップＳ２の変形例を示す流れ図。
【図２３】この発明の効果を示す計算機シミュレーションの結果を示す図。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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