【誤訳訂正書】
【提出日】平成24年10月24日(2012.10.24)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
直交周波数分割多重伝送信号のマルチユーザー検出方法であって、
複数の重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボル位置にある同一データシンボルの受信信号で、受信データシーケンスを構成するステップと、
前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を確定するステップと、
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用して前記受信データシーケンスに対して検出処理を行い、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得するステップと、
を含み；
前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を確定するステップは、
各ユーザーの同一データシンボルが複数の重複ユニットブロックに対して重み付けする際に利用した重み因子で構成された重複コードシーケンスと、当該ユーザーが複数の重複ユニットブロック内のチャネル応答により構成された重複チャネル応答シーケンスに基づき、前記ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスを取得するステップと、複数ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスにより、前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を構築するステップとを含み、
又は、
各ユーザーの同一データシンボルが複数の重複ユニットブロックに対して重み付けする際に利用した重み因子で構成された重複コードシーケンス、当該ユーザーの複数の重複ユニットブロック内のチャネル応答により構成された重複チャネル応答シーケンス、及び当該ユーザーが複数の重複ユニットブロック内のスクランブルコードにより構成されたスクランブルコードシーケンスに基づき、前記ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスを取得するステップと、複数ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスにより、前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を構築するステップと、
を含むことを特徴とする直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項２】
前記受信データシーケンスを構成するステップの前に、
直交周波数分割多重データシンボルを受信するステップ、
予め定義された重複ユニットブロックにより、受信された直交周波数分割多重データシンボル内の有效データを複数の重複ユニットブロックに分割するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項３】
前記受信された直交周波数分割多重データシンボル内の有效データを複数の重複ユニットブロックに分割した後、
インターリーバーを利用し重複ユニットブロック内のデータシンボルに対してデインターリービングシーケンス処理を実行し、デインターリービングシーケンス処理後に取得されたデータシーケンスにより、同一データシンボルの各重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボルの位置を確定するステップ、
を含むことを特徴とする請求項２記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項４】
各重複ユニットブロックは各自に独立したインターリーバーを採用し、本重複ユニットブロック内のデータシンボルに対してデインターリービングシーケンス処理を実行する、
ことを特徴とする請求項３記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項５】
同一セルにおける各ユーザーが採用したスクランブルコードシーケンスは同じものである
ことを特徴とする請求項１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項６】
重複ユニットブロック内に挿入されたユーザー専用パイロットシンボルによりチャネル推定を行い、前記ユーザーの前記重複ユニットブロック内のチャネル応答を取得するステップを更に含むこと特徴とする請求項１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項７】
前記重複ユニットブロック内に挿入されたユーザー専用パイロットシンボルによりチャネル推定を行い、当該ユーザーの当該重複ユニットブロック内のチャネル応答を取得するステップは、
重複ユニットブロックに挿入されたユーザー専用パイロットシンボルに対してチャネル推定を行い、パイロットシンボルチャネル応答を取得し、
取得されたパイロットシンボルチャネル応答により補間処理を行い、当該ユーザーが当該重複ユニットブロック内の時間・周波数シンボル位置にある受信信号のチャネル応答を取得する、
ことを含むことを特徴とする請求項７記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項８】
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用して前記受信データシーケンスに対して検出処理を行い、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得するステップは、
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用し、受信データシーケンスに対して整合フィルタ処理を行うステップと、
線形ブロック等化方法を採用し、整合フィルタ処理により取得した結果を処理してマルチユーザーのデータシンボル情報を取得するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項９】
前記線形ブロック等化方法は、白色化整合フィルタ方法、ゼロ強制線形ブロック等化方法、又は最小平均二乗誤差線形ブロック等化方法を含むことを特徴とする請求項８記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１０】
整合フィルタ処理を行う前に、受信データシーケンスに対して雑音無相関処理を行うことを含むことを特徴とする請求項８記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１１】
前記方法は、確定された結合重複チャネル応答シーケンス配列に対してグループ化し、複数の結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループを取得するステップをさらに含み、
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用して前記受信データシーケンスに対して検出処理を行い、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得するステップは、
取得された複数の結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループを利用し、それぞれと前記受信データシーケンスに対して検出処理を行い、複数グループの検出結果を取得するステップと、
前記複数グループの検出結果に対して干渉回復を行い、各結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループより引き起こされた干渉成分を取得するステップと、
自グループではないユーザーの干渉成分が前記受信データシーケンスへの干渉を除去し、自グループユーザーの純受信データシーケンスを取得するステップと、
複数の結合重複チャネル応答シーケンスのグループを利用し、それぞれと対応する各グループの純受信データシーケンスに対して検出処理を行い、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１２】
前記確定された結合重複チャネル応答シーケンス配列に対してグループ化するステップは、
マルチユーザーの結合重複チャネル応答シーケンス間の相関性と、ユーザー所属セルとパイロットシンボル信号受信強度のうち少なくともどちらかの１つの情報により、確定された結合重複チャネル応答シーケンス配列に対してグループ化するステップ、
を含むことを特徴とする請求項１１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１３】
前記マルチユーザーは、同一セルをサービングするマルチユーザー、
又は、それぞれと違ったセルをサービングするマルチユーザー
を含むことを特徴とする請求項１記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１４】
前記マルチユーザーはユーザーの受信信号強度により選択・確定することを特徴とする請求項１３記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１５】
前記受信信号強度は専用パイロットシーケンス信号の受信信号強度を含むことを特徴とする請求項１４記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出方法。
【請求項１６】
直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出装置であって、
複数の重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボルの位置にある同一データシンボルの受信信号で、受信データシーケンスを構成する第１ユニットと、
前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を確定する第２ユニットと、
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用して前記受信データシーケンスに対して検出処理を行い、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得する第三ユニットと、
を含み、
前記第２ユニットは、
各ユーザーの同一データシンボルが複数の重複ユニットブロックに対して重み付けする際に利用した重み因子により構成された重複コードシーケンスと、当該ユーザーが複数の重複ユニットブロック内のチャネル応答により構成された重複チャネル応答シーケンスに基づき、前記ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスを取得し、複数ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスにより、前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を構築する第１結合重複チャネル応答シーケンス配列生成モジュールを含み、
又は、
各ユーザーの同一データシンボルが複数の重複ユニットブロックに対して重み付けする際に利用した重み因子により構成された重複コードシーケンス、当該ユーザーが複数の重複ユニットブロック内のチャネル応答により構成された重複チャネル応答シーケンス、及び当該ユーザーが複数の重複ユニットブロック内のスクランブルコードにより構成されたスクランブルコードシーケンスに基づき、前記ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスを取得し、複数ユーザーの結合重複チャネル応答シーケンスにより、前記受信データシーケンスに対応する結合重複チャネル応答シーケンス配列を構築する第２結合重複チャネル応答シーケンス生成モジュールを含む、
ことを特徴とする直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出装置。
【請求項１７】
前記マルチユーザー検出装置は、
直交周波数分割多重データシンボルを受信する受信ユニットと、
予め定義された重複ユニットブロックにより、受信された直交周波数分割多重データシンボル内の有效データを複数の重複ユニットブロックに分割する分割ユニットと、
を更に含むことを特徴とする請求項１６記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出装置。
【請求項１８】
前記マルチユーザー検出装置は、
インターリーバーを利用して重複ユニットブロック内のデータシンボルに対してデインターリービングシーケンス処理を実行し、デインターリービングシーケンス処理により取得されたデータシーケンスに基づき、同一データシンボルの各重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボルの位置を確定する時間・周波数シンボル位置確定ユニット
を更に含むことを特徴とする請求項１７記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出装置。
【請求項１９】
前記第三ユニットは、
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用し、受信データシーケンスに対して整合フィルタ処理を行う整合フィルタモジュールと、
線形ブロック等化方法を採用し、整合フィルタ処理により取得された結果を処理し、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得する線形ブロック等化モジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１６記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出装置。
【請求項２０】
前記マルチユーザー検出装置は、確定された結合重複チャネル応答シーケンス配列に対してグループ化し、複数の結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループを取得するグループ化ユニットを更に含み、
前記第三ユニットは、
取得された複数の結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループを利用し、それぞれと前記受信データシーケンスに対して検出処理を行い、複数グループの検出結果を取得し、前記複数グループの検出結果に対して干渉回復を行い、各結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループより引き起こされた干渉成分を取得する検出処理第１モジュールと、
自グループではないユーザーの干渉成分が前記受信データシーケンスへの干渉を除去し、自グループユーザーの純受信データシーケンスを取得する干渉除去モジュールと
複数の結合重複チャネル応答シーケンス配列のグループを利用し、それぞれと対応する各グループの純受信データシーケンスに対して検出処理を行い、マルチユーザーのデータシンボル情報を取得する検出処理第２モジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１６記載の直交周波数分割多重データシンボルのマルチユーザー検出装置。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４６】
受信されたｉ (ｉ＝０,１,２，…,ＲＦ−１）番目の重複ユニットブロックに対応する時間・周波数信号は、
【数１】
2010541342.tif 000001
と表示できる。また、送信データ、チャネルとの関係は、
【数２】
2010541342.tif 000002
と表示できる。
そのうち、ｎ (ｉ）はｉ番目の重複ユニットブロック内の雑音と干渉で、
【数３】
2010541342.tif 000003
は送信されたｉ番目（ｉ＝1 , ２ , . . . ,ＲＦ−１）の重複ユニットブロックの時間・周波数シンボルを表示し、
【数４】
2010541342.tif 000004
はｉ番目（ｉ＝1 , ２ , . . . ,ＲＦ−１）の重複ユニットブロックのチャネル応答を表示する。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５４】
そのうち、同一データシンボルの各重複ユニットブロックにおける対応する時間・周波数シンボルの位置を確定するのに、２つの方法を採用できる。
第１の方法は、重複ユニットブロック内のデータはインターリービングされたデータが存在すれば、インターリーバーを利用して重複ユニットブロック内のデータに対してデインターリービングシーケンス処理を行い、デインターリービングシーケンス処理された後のデータシーケンスにより、同一データシンボルの各重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボルの位置を確定し、各重複ユニットブロック内に対応する時間・周波数シンボル位置にある前記同一データシンボルの受信信号は受信データシーケンスを構成する。各重複ユニットブロックは同じデインターリーバーを採用してインターリービングシーケンス処理を行っても良いし、各自に独立したデインターリーバーを採用してインターリービングシーケンス処理を行っても良い。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６２】
ステップ８０３は、
前記結合重複チャネル応答シーケンス配列を利用し、受信データシーケンスに対して整合フィルタ処理を行い、整合フィルタ処理を行う前にはまた、受信データシーケンスに対して雑音無相関処理を行うステップを含み、
線形ブロック等化方法を利用して、整合フィルタ処理により取得された結果を処理し、線形ブロック等化方法を利用してマルチユーザーのデータシンボル情報を取得する。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６６】
最適マルチユーザー検出技術のモデルは図１０に示すように、最尤シーケンス検出法（ＭＬＳＤ、Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）理論により形成された受信機であり、全部ユーザーの全部情報組み合わせから可能性の一番大きい一組を選択して出力とする。低雑音の場合に、最適検出器のコード誤り率は単一ユーザーシステムのコード誤り率とほぼ同じで、最適な遠近耐性能力を備え、しかし、計算の複雑度もユーザー数Ｋの増加に伴い、２ｋ指数関数的に増加するため、応用する際、実施は困難である。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６９】
【数５】
2010541342.tif 000005
を
【数６】
2010541342.tif 000006
に代入すれば、
【数７】
2010541342.tif 000007
を取得できる。
そのうち、
【数８】
2010541342.tif 000008
はマトリックスＸの対角線マトリックスを表示し、即ち、対角線要素のみを保留するマトリックスであり、しかし、
【数９】
2010541342.tif 000009
は非対角線の要素を保留するマトリックスを表示し、即ち、ゼロとする対角線要素の以外の要素を保留する。上式における第一の項目は有用の部分を表示し、第二の項目は多重接続干渉（ＭＡＩ、Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）とシンボル間干渉（ＩＳＩ、ＩｎｔｅｒＳｙｍｂｏｌ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）を表示し、第三の項目は雑音を表示する。実際において、一定の基準によりＭ配列を選択し、上式における第二の項目と第三の項目の推定値への影響をできるだけ抑制する。違ったＭにより、線形結合検出アルゴリズムは大体に白色化整合フィルタ（ＷＭＦ、Ｗｈｉｔｅｎｉｎｇ  Ｍａｔｃｈｅｄ  Ｆｉｌｔｅｒ）法、ゼロ強制線形ブロック等化器（ＺＦ−ＢＬＥ、Ｚｅｒｏ−ｆｏｒｃｉｎｇ  Ｂｌｏｃｋ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｅｑｕａｌｉｚｅｒ）法、最小平均二乗誤差線形ブロック等化器  （ＭＭＳＥ−ＢＬＥ、Ｍｉｎｉｍｕｎ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ  Ｂｌｏｃｋ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｅｑｕａｌｉｚｅｒ）法の３種に分けられ、以下は附図に結合して前記３種の方法を詳細に説明するものである。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７０】
〈第一、白色化整合フィルタ〉
伝統な検出器は、加法性雑音ｎこそ加法性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ、Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｎｏｉｓｅ)であることを仮想し、１グループのみの整合フィルタ（ＭＦ）を含み、そのデータベクタの連続推定値は、
【数１０】
2010541342.tif 000010
とし、
即ち、受信信号をシステムマトリックスＡに整合した整合フィルタを通過させる。上式を展開すれば、
【数１１】
2010541342.tif 000011
を得られ、
そのうち、第１の項目は有用な部分を表示し、第２の項目はＭＡＩとＩＳＩを表示し、 第３の項目はＡＷＧＮより生成された雑音項目である。明らかに当該方法におけるＭＡＩとＩＳＩは除去されず、雑音として処理されたことが明らかになっている。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７１】
加法性雑音ｎはＡＷＧＮではない場合、通常は伝統な検出器の前に予備白色化フィルタを追加し、所謂白色化整合フィルタを構成する。その連続推定値は、
【数１２】
2010541342.tif 000012
となり、そのうち、
【数１３】
2010541342.tif 000013
は雑音シーケンスｎの共分散マトリックスである。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７２】
Ｒｎに対してＣｈｏｌｅｓｋｅｙ分解を実行すれば、
【数１４】
2010541342.tif 000014
を得られる。
そのうち、Ｌは下三角マトリックスとし、そうすると、
【数１５】
2010541342.tif 000015
は、
【数１６】
2010541342.tif 000016
に書き換えられ、
【数１７】
2010541342.tif 000017
計算により、加法性雑音ｎは白色化される。理由は、
【数１８】
2010541342.tif 000018
とし、Ｉは単位配列
【数１９】
2010541342.tif 000019
である。予備白色化された後の信号はまた、修正された整合フィルタ
【数２０】
2010541342.tif 000020
に送入され、ＷＭＦの構造は図１２の示すように、
【数２１】
2010541342.tif 000021
を展開すれば、
【数２２】
2010541342.tif 000022
を得られ、そのうち、第１の項目は有用な部分を表示し、第２の項目はＭＡＩとＩＳＩを表示し、 第３の項目は加法性雑音ｎより生成された雑音項目であり、雑音項目の相関はその自身の共分散マトリックス
【数２３】
2010541342.tif 000023
である。従って、ＷＭＦ法によるデータ検出は多重接続干渉とシンボル間干渉を除去できないことが明らかになっている。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７３】
加法性雑音ｎはＡＷＧＮで、即ち、その共分散マトリックスは
【数２４】
2010541342.tif 000024
を満足した際、
【数２５】
2010541342.tif 000025
は
【数２６】
2010541342.tif 000026
に書き換えられる。そうすると、ＷＭＦは伝統の整合フィルタグループに基づく検出器になり、通常の整合フィルタとは違い、原因はここのシステムマトリックスは既にチャネル特性を考慮したことにある。そのため、本実施形態で指している整合フィルタはコード及びチャネルに整合したフィルタであり、性能は普通の符号整合フィルタより優れている。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７５】
上式に、雑音ｎがＡＷＧＮとする際、
【数２７】
2010541342.tif 000027
を得られ、
マトリックス
【数２８】
2010541342.tif 000028
に対してＣｈｏｌｅｓｋｅｙ分解を行えば、
【数２９】
2010541342.tif 000029
を得られ、そのうち、Ｈは対角線要素が１とする上三角マトリックスで、Σは要素が実数である対角線マトリックスである。そうすると、ＺＦデータ推定式は
【数３０】
2010541342.tif 000030
となり、即ち、ＺＦ−ＢＬＥはＷＭＦに対する拡張として見ても良く、その構造は図１３に示すようである。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７７】
そのうち、Ｒｄはデータシンボルベクタの共分散マトリックスであり、即ち、
【数３１】
2010541342.tif 000031
とし、ＫＮ＊ＫＮの正方マトリックスで、ＩはＫＮ＊ＫＮ単位マトリックスで、Ｗ０はウィナー推定器（Ｗｉｅｎｅｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）であり、ウィナー推定器は最適線形フィルタであり、送信データシンボルに対して最適推定する同時に背景雑音を大いに弱めさせ、ＭＭＳＥ−ＢＬＥの構造ブロック図は図１４に示すようである。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８１】
送信データｄｎに対して推定したソフト出力値は、
【数３２】
2010541342.tif 000032
とし、データシーケンスは相互に独立している場合にＲｄ＝Ｉとし、雑音シーケンスｎがＡＷＧＮとする場合に
【数３３】
2010541342.tif 000033
とし、
前式は、
【数３４】
2010541342.tif 000034
と簡略化できる。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９５】
１）各グループは受信データシーケンスｅｎに対して線形ブロック等化の結合検出方法を利用して各自のグループ検出を行い、即ち、各グループに対して線形結合検出アルゴリズムを利用して検出を行う。以下の公式に基づいて行う。
【数３５】
2010541342.tif 000035
そのうち、Ａ０、Ａ１、Ａ２はそれぞれと３つのグループの結合重複チャネル応答シーケンス配列に対応し、ｄ０、ｄ１、ｄ２はそれぞれと３つのグループ内のマルチユーザーの送信データシーケンスの重ね合わせに対応し、ｎは雑音を表示する。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１０４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１０４】
時間・周波数シンボル位置確定ユニットはインターリーバーを利用し、前記分割ユニットにより分割された重複ユニットブロック内のデータシンボルに対して、デインターリービングシーケンス処理を行い、デインターリービングシーケンス処理で取得されたデータシーケンスにより、同一データシンボルが各重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボルの位置を確定する。実際の処理は第１の実施形態に係る関連記述と同じなので、説明を省略する。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１１６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１１６】
時間・周波数シンボル位置確定ユニットはインターリーバーを利用し、上述分割ユニットにより取得された重複ユニットブロック内のデータシンボルに対してデインターリービングシーケンス処理を実行し、デインターリービングシーケンス処理で取得されたデータシーケンスにより、同一データシンボルの各重複ユニットブロック内の対応する時間・周波数シンボルの位置を確定し、実際の処理は第１の実施形態に係る関連記述と同じなので、説明を省略する。