(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザ信号ｘｋ、ｋ＝１…Ｋと雑音信号ηとを含む受信信号ｙから推定ユーザ信号ｘ＾ｋ（ｘ＾はハット付きのＸを示す）に関する確率測度Ｌｋを提供する装置（１００）であって、
前記複数のユーザ信号ｘｋの結合測度Ｃに基づく可変フィルタ特性を使って入力信号としての前記受信信号ｙをフィルタリングし、前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する確率測度Ｌｋｍを含むフィルタリングされた受信信号を得るための可変フィルタ（１１０）であって、前記結合測度Ｃは、無線通信路についてのユーザ信号間の結合を決定するものである、可変フィルタと、
復号規則に基づいて前記フィルタリングされた受信信号を復号し、前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する処理された確率測度Ｌｋｄを含む処理された受信信号を得るための復号器（１２０）と、
前記処理された受信信号が前記可変フィルタ（１１０）に前記入力信号として提供されるように、前記可変フィルタ（１１０）と前記復号器（１２０）とを反復的に制御するコントローラ（１３０）と、
反復ｑの際における前記処理された受信信号に基づいて前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する誤差測度ｖｉ（ｑ）を計算する誤差測度計算器（１４０）と、
後続の反復の際における前記誤差測度ｖｉ（ｑ）およびｖｉ（ｑ−１）の変化δに基づいて前記可変フィルタ（１１０）の更新状況を判定する誤差測度評価器（１５０）と、
前記誤差測度評価器が更新状況を判定したときの更新フィルタ特性を計算するフィルタ計算器（１６０）と
を備え、
前記コントローラ（１３０）が、前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋの前記確率測度Ｌｋを提供するように構成されており、前記確率測度Ｌｋは、前記可変フィルタと前記復号器の反復処理が終了した後に最終的に得られる、復号された受信信号に含まれるものである、
装置。
【請求項２】
前記確率測度Ｌｋｍを含む前記フィルタリングされた受信信号を第１のインターリーブ規則に従ってインターリーブする第１のインターリーバ（２１０）と、
前記処理された受信信号が前記入力信号として前記可変フィルタ（１１０）に提供される前に、前記処理された受信信号を第２のインターリーブ規則に従ってインターリーブする第２のインターリーバ（２２０）と
をさらに備え、
前記第１のインターリーブ規則と前記第２のインターリーブ規則とが互いに逆の規則である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記確率測度が、前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋの対数尤度比を含むものである、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記復号器（１２０）が、畳み込み符号または低密度パリティ検査符号による復号規則を使用するように構成されているものである、請求項１ないし３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５】
受信信号シンボルｙｎを含む前記受信信号ｙから前記確率測度Ｌｋを提供するように構成されているものであり、
前記コントローラ（１３０）が、無線通信路を、
【数１】
0004733753.tif 000054
の正規化エネルギーを有する次数Ｌの有限長インパルス応答フィルタ
【数２】
0004733753.tif 000055
としてモデル化するように構成されているものであり、ここで、Ｅ｛・｝は期待値を表し、ｇｌ，ｋはユーザｋの通信路係数と等しいものであり、通信路遅延｜，｜＝０…Ｌであり、受信信号シンボルが、
【数３】
0004733753.tif 000056
としてモデル化され、ここで、ｘｎ，ｋはユーザｋの送信信号シンボルｎを表し、ηｎは１実次元当たりＮ０／２の分散を有するゼロ平均複素ガウス雑音であり、
【数４】
0004733753.tif 000057
であり、ここで、ｙｎ＝［ｙｎ，…，ｙｎ＋Ｌ］Ｔ、ηｎ＝［ηｎ，…，ηｎ＋Ｌ］Ｔ、およびｘｎ＝［ｘｎ−Ｌ，１，…，ｘｎ−Ｌ，Ｋ，…，ｘｎ，１，…，ｘｎ，ｋ，…，ｘｎ＋Ｌ，１，…，ｘｎ＋Ｌ，Ｋ］Ｔであり、（・）Ｔは転置を表し、ｇｌＴ＝［ｇｌ，１…，ｇｌ，Ｋ］を使用すると、次元（Ｌ＋１）×（２Ｌ＋１）Ｋの通信路行列Ｈは、
【数５】
0004733753.tif 000058
であり、
【数６】
0004733753.tif 000059
であり、ここで、Ｈｎは次元（Ｌ＋１）×Ｋを有し、
【数７】
0004733753.tif 000060
であり、
【数８】
0004733753.tif 000061
である、請求項１ないし４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記可変フィルタ（１１０）が、確率測度を含む前記フィルタリングされた受信信号を、
【数９】
0004733753.tif 000062
による対数尤度比として獲得するように構成されているものであり、ここで、ｃｍ，ｎ，ｋは、第ｎの送信シンボルｘｎ，ｋの第ｍビットを表し、Ｐ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝±１｜ｙｎ｝は、前記受信シーケンスｙｎが与えられた場合における符号ビットが送信された条件付き確率であり、Ａｍ＋は、前記第ｍビットが＋１であるすべてのコンステレーション・ポイントの集合を表し、Ａｍ−は、前記第ｍビットが−１であるすべてのコンステレーション・ポイントの集合を表し、
【数１０】
0004733753.tif 000063
であり、ここで、ｄｍ∈｛＋１，−１｝であり、Ｐ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝ｄｍ｝は、Ｌ値
【数１１】
0004733753.tif 000064
から計算され、Ｌｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）は、最初の反復で０に初期設定されるものである、
請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記復号器（１３０）が、確率測度を含む前記処理された受信信号を、
【数１２】
0004733753.tif 000065
による対数尤度比として得るように構成されているものであり、ここで、ｃｍ，ｎ，ｋは、第ｎの送信シンボルｘｎ，ｋの第ｍビットを表し、Ｐ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝±１｜ｙｎ｝は、前記受信シーケンスｙｎが与えられた場合における符号ビットが送信された条件付き確率であり、Ａｍ＋は、前記第ｍビットが＋１であるすべてのコンステレーション・ポイントの集合を表し、Ａｍ−は、前記第ｍビットが−１であるすべてのコンステレーション・ポイントの集合を表し、
【数１３】
0004733753.tif 000066
であり、ここで、ｄｍ∈｛＋１，−１｝であり、Ｐ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝ｄｍ｝は、Ｌ値
【数１４】
0004733753.tif 000067
から計算され、Ｌｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）は、最初の反復で０に初期設定されるものである、請求項５または６に記載の装置。
【請求項８】
前記可変フィルタ（１１０）が、反復ｑ、ｑ∈｛０，…，Ｑ｝における前記ユーザ信号
【数１５】
0004733753.tif 000068
を、
【数１６】
0004733753.tif 000069
として推定するように構成されているものであり、ここで、
【数１７】
0004733753.tif 000070
は、
【数１８】
0004733753.tif 000071
に従って軟判定干渉除去からもたらされるものであり、
【数１９】
0004733753.tif 000072
は、前記復号器から送られたＬ値から計算される第ｑの反復におけるシンボル推定値であり、
【数２０】
0004733753.tif 000073
は、２Ｍ−ａｒｙシンボルアルファベットであり、前記フィルタ計算器（１６０）が、
【数２１】
0004733753.tif 000074
を決定するように構成されているものであり、
【数２２】
0004733753.tif 000075
および
【数２３】
0004733753.tif 000076
は、結合測度である、請求項６または７に記載の装置。
【請求項９】
前記フィルタ計算器（１６０）が、
【数２４】
0004733753.tif 000077
および
【数２５】
0004733753.tif 000078
に従って前記結合測度を決定するように構成されているものである、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記フィルタ計算器（１６０）が、
平均値
【数２６】
0004733753.tif 000079
および分散
【数２７】
0004733753.tif 000080
を有するガウス分布の
【数２８】
0004733753.tif 000081
を考慮に入れるように構成されるとともに、Ｐ｛ｙｎ｜ｘｎ，ｋ＝ｘ｝を、
【数２９】
0004733753.tif 000082
により近似するように構成されているものである、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記フィルタ計算器（１６０）が、
【数３０】
0004733753.tif 000083
を決定するように構成されているものである、請求項９または１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記フィルタ計算器（１６０）が、Ｃｎ（ｑ）を、
【数３１】
0004733753.tif 000084
および
【数３２】
0004733753.tif 000085
によって求めるように構成されているものである、請求項９ないし１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
前記コントローラ（１３０）が、前記反復ｑを制御するように構成されているものであり、前記フィルタ計算器（１６０）が、Ｃｎ（ｑ）を、Φ０＝Ｉから始まる
【数３３】
0004733753.tif 000086
によって決定するように構成されているものであり、ｖｉ（ｑ）／Ｎ０＜ｖＴＨ１の場合には、
【数３４】
0004733753.tif 000087
であり、そうでない場合には、Φｉ＝Φｉ−１であり、ｉ＝１…（２Ｌ＋１）Ｋであり、ｖＴＨ１は、第１の閾値である、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記コントローラ（１３０）が、前記反復ｑを制御するように構成されているものであり、
前記フィルタ計算器（１６０）が、Ｃｎ（ｑ）を、第１の反復ｑ＝０について
【数３５】
0004733753.tif 000088
および
【数３６】
0004733753.tif 000089
を用いてδ＝ｖｉ（ｑ）−ｖｉ（ｑ−１）を決定し、
｜δ｜／Ｎ０＜ｖＴＨ２の場合には、
【数３７】
0004733753.tif 000090
を設定し、そうでない場合には、
【数３８】
0004733753.tif 000091
を設定することによって決定するように構成され、
【数３９】
0004733753.tif 000092
であり、ｉ＝１…（２Ｌ＋１）Ｋであり、ｖＴＨ２は、第２の閾値である、請求項１２または１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記コントローラ（１３０）が、誤差測度の数ｖｉ（ｑ）または誤差測度の変化δが閾値ｎｓｔｏｐを下回った場合に、それ以上の反復を停止するように構成されているものである、請求項１ないし１４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
前記閾値ｎｓｔｏｐが、（２Ｌ＋１）Ｋの１％、５％、１０％、２０％、４０％、５０％、７５％、９０％、９５％、９８％または９９％に等しいものである、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記コントローラ（１３０）が、Ｃｎ（ｑ）を求めるための第１の計算量測度を、Φ０＝Ｉから始まる
【数４０】
0004733753.tif 000093
によって決定するように構成され、
ｖｉ（ｑ）／Ｎ０＜ｖＴＨ１の場合には、
【数４１】
0004733753.tif 000094
であり、そうでない場合には、Φｉ＝Φｉ−１であり、ｉ＝１…（２Ｌ＋１）Ｋであり、ｖＴＨ１は、第１の閾値であり、
前記コントローラ（１３０）がさらに、Ｃｎ（ｑ）を求めるための第２の計算量測度を、第１の反復ｑ＝０について
【数４２】
0004733753.tif 000095
および
【数４３】
0004733753.tif 000096
を用いてδ＝ｖｉ（ｑ）−ｖｉ（ｑ−１）を求め、
｜δ｜／Ｎ０＜ｖＴＨ２の場合には、
【数４４】
0004733753.tif 000097
を設定し、そうでない場合には、
【数４５】
0004733753.tif 000098
を設定することによって決定するように構成され、
【数４６】
0004733753.tif 000099
であり、ｉ＝１…（２Ｌ＋１）Ｋであり、ｖＴＨ２は閾値であり、前記コントローラ（１３０）がさらに、前記第１の計算量測度と前記第２の計算量測度とのうちの低い方に基づいてＣｎ（ｑ）を決定するように構成されているものである、請求項１３ないし１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記第１の計算量測度が、ｖｉ（ｑ）／Ｎ０＜ｖＴＨ１の数によって決定されるものであり、前記２の計算量測度が、反復ｑにおけるδ（ｑ−１）＝ｖｉ（ｑ−１）−ｖｉ（ｑ−２）および｜δ（ｑ−１）｜／Ｎ０＜ｖＴＨ２の数によって決定されるものである、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記受信信号ｙが、ＩＤＭＡ（インターリーブ分割多元接続）またはＣＤＭＡ（符号分割多元接続）信号である、請求項１ないし１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
請求項１ないし１９のいずれか一項に記載の装置（１００）を備える移動体通信システムにおいて動作する基地局送受信機。
【請求項２１】
請求項１ないし１９のいずれか一項に記載の装置（１００）を備える移動体通信システムにおいて動作する移動局送受信機。
【請求項２２】
複数のユーザ信号ｘｋ、ｋ＝１…Ｋと雑音信号ηとを含む受信信号ｙから推定ユーザ信号ｘ＾ｋ（ｘ＾はハット付きのＸを示す）に関する確率測度Ｌｋを提供する方法であって、
前記複数のユーザ信号ｘｋの結合測度Ｃに基づく可変フィルタ特性を使って入力信号としての前記受信信号ｙをフィルタリングして、前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する確率測度Ｌｋｍを含むフィルタリングされた受信信号を得るステップと、
復号規則に基づいて前記フィルタリングされた受信信号を復号して、前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋの処理された確率測度Ｌｋｄを含む処理された受信信号を得るステップであって、前記結合測度Ｃは、無線通信路についてのユーザ信号間の結合を決定するものである、ステップと、
前記処理された受信信号が前記フィルタリングするステップに前記入力信号として提供されるように、前記フィルタリングするステップと前記復号するステップとを反復的に制御するステップと、
反復ｑの際における前記処理された受信信号に基づいて前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する誤差測度ｖｉ（ｑ）を計算するステップと、
後続の反復の際における前記誤差測度ｖｉ（ｑ）およびｖｉ（ｑ−１）の変化δに基づいて、前記フィルタリングするステップの更新状況を判定するステップと、
前記更新状況を判定したときの更新フィルタ特性を計算するステップと、
前記推定ユーザ信号ｘ＾ｋの前記確率測度Ｌｋを提供するステップであって、前記確率測度Ｌｋは、前記フィルタリングするステップと前記復号するステップの反復処理が終了した後に最終的に得られる、復号された受信信号に含まれるものである、ステップと
を含む方法。
【請求項２３】
プロセッサ上で実行される際に、請求項２２に記載の方法を実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば複数の送信機から信号を受信する受信機などにおけるデータ検出の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近の受信機アーキテクチャ、例えば移動体通信システムの基地局送受信機などにおいては、十分な処理能力がある場合、または有効な信号処理アルゴリズムがそれぞれあまり複雑でない場合、より効果的な信号処理アルゴリズムを利用することができる。反復検出手法および復号手法の計算量（complexity）を低減することは、最初のディジタル通信システムが導入されて以来問題とされてきた。特に、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システムやインターリーブ分割多元接続（ＩＤＭＡ）システムといったスペクトラム拡散通信システムのマルチユーザ検出（ＭＵＤ）手法が多くの研究者らの興味を惹きつけている。
【０００３】
マルチユーザ検出器と事後確率（ＡＰＰ）復号器のバンクとを備える受信機が、広範に研究されており、ここで、事後確率（ＡＰＰ）復号器は、多元接続干渉（ＭＡＩ）およびシンボル間干渉（ＩＳＩ）を緩和するために対数尤度比（ＬＬＲ）として軟情報（soft information）を反復して交換するものである。最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）検出手法（非特許文献１を参照）は、反復検出手法および復号手法との関連において、最適検出器（非特許文献２を参照）と比べて計算量の低い準最適解決手法として提案されている。
【０００４】
しかし、ＭＭＳＥ解決手法は、シンボルｎ∈｛１，…，Ｎ｝とユーザｋ∈｛１，…，Ｋ｝と反復ｑ∈｛１，…，Ｑ｝との各組み合わせごとに計算される必要のある多くの行列の逆変換（matrix inversion）を伴うため、依然として複雑な手法である。
【０００５】
ＭＭＳＥ検出器の計算量を低減するためのいくつかの提案が行われている。Ｘ．ＷａｎｇとＨ．Ｖ．  Ｐｏｏｒ（非特許文献１）は、あるシンボルｎの第ｑの反復におけるＫ行列の逆変換を個別に計算するのに比べて効率のよい共通の行列の逆変換を用いて、異なるＫユーザの行列の逆変換を計算することができることを示している。非特許文献３において、著者らは、ｎにおけるシンボルの行列の逆変換からｎ＋１におけるシンボルの行列の逆変換を計算する再帰的スキームを提案している。これは、相互に独立にＮシンボルの逆変換を計算するのに比べて効率よく計算を行うことができる。しかし、このシンボルごとの再帰的計算量低減アプローチは、通信路行列の特殊なテプリッツ構造に依存するものであり、例えば、通信路が時間と共に変化する場合、または通信路が時間で変化しない（移動性がない）場合であっても、ＣＤＭＡシステムにスクランブル符号が使用されている場合には適用できないことが分かる。
【０００６】
非特許文献４には、反復ターボ処理（iterative turbo processing）が開示されている。
【０００７】
この著者らは、検出と復号との間における反復ターボ処理を考察し、これは複数アンテナのシステム上で上限に近いパフォーマンスが得られることを示している。反復処理が最適なフロントエンド検出処理（optimum front end detection）と組み合わされるが、これは、フロントエンド最大事後アルゴリズムが、指数関数的なスループットの計算量を有するために特に難しい。著者らは、ほぼフロントエンド最大事後性能を有する軟判定干渉除去線形最小平均二乗誤差検出器（soft interference cancellation linear minimum mean square error detector）といった準最適検出器を提案している。このアルゴリズムの１検出／復号サイクル当たりの漸近的計算量は、低いままにとどまり、その計算量は、送信および受信アンテナの数、ならびに変調アルファベットのサイズに依存する。
【０００８】
フロントエンド検出アルゴリズムは計算量が低く、このことはシミュレーション結果で実証されている。シミュレーション結果は、提案される低計算量検出アルゴリズムが、反復受信機においてその全計算を行うアルゴリズムと全く同じ性能を提供し、しかもより計算効率がよいことを示している。従来の線形最小平均二乗誤差フィルタリングプロセスにおける行列逆変換ステップを再帰更新アルゴリズムに定式化し直せば、計算リソースのより柔軟な割り振りが可能となり、反復処理受信機により適するものになる。さらに、著者らは、計算量分析において、提案されるシステムが、硬判定干渉除去線形最小平均二乗誤差検出器とほぼ同じ計算量を達成するが、パケット誤り率がより良くなることも示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｘ．Ｗａｎｇ  ａｎｄ  Ｈ．  Ｖ．  Ｐｏｏｒ，「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  （Ｔｕｒｂｏ）  ｓｏｆｔ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ  ｆｏｒ  ｃｏｄｅｄ  ＣＤＭＡ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．４７，ｎｏ．７，ｐｐ．１０４６−１０６１，Ｊｕｌｙ  １９９９
【非特許文献２】Ｍ．Ｍｏｈｅｒ，「Ａｎ  ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ  ｄｅｃｏｄｅｒ  ｆｏｒ  ｎｅａｒ−ｃａｐａｃｉｔｙ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．４６，ｎｏ．７，ｐｐ．８７０−８８０，Ｊｕｌｙ  １９９８
【非特許文献３】Ｍ．Ｔｕｅｃｈｌｅｒ，Ａ．Ｃ．  Ｓｉｎｇｅｒ，ａｎｄ  Ｒ．Ｋｏｅｔｔｅｒ，「Ｍｉｎｉｍｕｍ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅｄ  ｅｒｒｏｒ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｐｒｉｏｒｉ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．５０，ｎｏ．３，ｐｐ．６７３−６８３，Ｍａｒｃｈ  ２００２
【非特許文献４】Ｄａｎｉｅｌ  Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｐ．Ｆｉｔｓは、「Ｌｏｗ  ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  ｌｉｎｅａｒ  ＭＭＳＥ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ  ｗｉｔｈ  ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｕｐｄａｔｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ−ｄｅｃｏｄｉｎｇ  ＭＩＭＯ  ＯＦＤＭ  ｓｙｓｔｅｍ」，Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００６，ＷＣＮＣ２００６，ＩＥＥＥ  Ｌａｓ  Ｖｅｇａｓ，ＮＶ，ＵＳＡ，３−６  Ａｐｒｉｌ  ２００６
【非特許文献５】Ｍ．Ｔｕｅｃｈｌｅｒ，Ｒ．Ｋｏｅｔｔｅｒ，ａｎｄ  Ａ．Ｃ．Ｓｉｎｇｅｒ，「Ｔｕｒｂｏ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ：  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ａｎｄ  ｎｅｗ  ｒｅｓｕｌｔｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．５０，ｎｏ．５，ｐｐ．７５４−７６７，Ｍａｙ  ２００２
【非特許文献６】Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚ、「Ｌｏｗ  ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  ｌｉｎｅａｒ  ＭＭＳＥ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ  ｗｉｔｈ  ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｕｐｄａｔｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ−ｄｅｃｏｄｉｎｇ  ＭＩＭＯ  ＯＦＤＭ  Ｓｙｓｔｅｍ」，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＷＣＮＣ２００６），Ｖｖｏｌ．２，Ａｐｒｉｌ  ２００６，ｐｐ．８５０−８５５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の目的は、受信信号から確率測度を提供するためのより費用効果的な概念を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目的は、請求項１に記載の装置と、請求項２２に記載の基地局送受信機と、請求項２３に記載の移動局と、請求項２４に記載の方法とによって達成される。
【００１２】
本発明は、スペクトラム拡散通信システムなどにおける反復最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）検出および復号手法の計算量を低減するための新規の差分再帰更新アルゴリズムの知見に基づくものである。ＭＭＳＥ検出器は、最適最尤アルゴリズムと比べてより計算量の低い準最適解決法であるが、反復的なシステムに対しては依然として複雑である。というのは、シンボルとユーザと反復指数との各組み合わせごとに、多数の行列の逆変換を計算する必要があるからである。ある実施形態により、反復を重ねるごとに最大限の計算量を伴うＭＭＳＥ検出から最も単純な整合フィルタ（matched filter）手法への円滑な移行を可能にすることにより、計算量の低減を達成することができる。
【００１３】
ある実施形態によれば、例えば、マルチユーザ検出フィルタなどの再帰更新が有効であるかどうかを、処理作業量または計算量測度と、ユーザからの受信シンボルの改善測度または誤差測度とを求めることによって決定する。それにより、実施形態によれば、更新が有効なときと有効ではないときとを判断するようになっている。この実施形態では、有効でない更新をスキップすることにより大幅な計算量の低減を達成することができる。
【００１４】
またある実施形態によれば、周波数選択通信路の等化問題や空間多重化データストリームの検出、すなわち空間領域における等化といった他の多くの領域にも適用することができる。
【００１５】
ある実施形態では、以下において反復指数ｑ（iteration index q）で表される反復の次元における計算量の低減を利用している。基本的に、例えばマルチユーザ検出器などには、復号器からの事前情報を活用してＭＡＩ／ＩＳＩを減算し、ＭＭＳＥフィルタリングにより残余干渉を軽減し、次いで、復号器へのＬＬＲを計算するという３つのタスクがある。よって、残余干渉を軽減するのに必要な検出作業量は、反復を重ねるにつれて復号器からの軟情報の品質が改善するに従ってより少なくなることが直観的に分かるはずであり、この実施形態は、これを利用するものである。復号器からの事前情報が完全であれば、すべての残余干渉を除去することができる。その場合、ＭＭＳＥフィルタは、どんな行列の逆変換も必要としない整合フィルタ（ＭＦ）と等価である。
【００１６】
例えば、非特許文献５などには、いくつかの基準に従ってＭＭＳＥ手法とＭＦ手法とを切り換えるいくつかの手法が記載されている。Ｄ．Ｎ．ＬｉｕとＭ．Ｐ．Ｆｉｔｚ（非特許文献６）により示されている別の興味深い手法は、ある閾値を用いたフィルタの再帰的計算によりＭＭＳＥ手法とＭＦ手法との間のより円滑な移行を実現している。ある実施形態は、差分メカニズムと新規のハイブリッド手法とによって実装されており、非特許文献６を拡張したものである。この実施形態により、おそらくはより高いメモリ所要量を費やして、大幅な計算量の低減が可能になる。
【００１７】
以下に、本発明の実施形態を、添付の図面を使って詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１ａ】確率測度を提供する装置の一実施形態を示す図である。
【図１ｂ】確率測度を提供する装置の別の実施形態を示す図である。
【図２ａ】送信機の一例を示す図である。
【図２ｂ】確率測度を提供する装置の別の実施形態を示す図である。
【図２ｃ】一実施形態による２つの送信機と２つ受信機とを備えるシステムの一例を示す図である。
【図２ｄ】結合測度更新の計算量の説明を示す図である。
【図２ｅ】マルチユーザ検出アルゴリズムの原理を示す図である。
【図２ｆ】異なる検出アルゴリズムの計算作業量を示す図である。
【図２ｇ】一実施形態からの計算量の低減を示す図である。
【図２ｈ】一実施形態からの計算量の低減を示す図である。
【図２ｉ】ハイブリッド手法を用いる実施形態の原理を示す図である。
【図２ｊ】異なるアルゴリズムの計算作業量の比較を示す図である。
【図３】異なる反復回数でのＢＥＲ（ＢＥＲ＝ビット誤り率（Ｂｉｔ−Ｅｒｒｏｒ−Ｒａｔｅ））性能結果のシミュレーション結果を示す図である。
【図４】２０回の反復にわたって計算された平均外積数のシミュレーション結果を示す図である。
【図５】弱いユーザと強いユーザの性能のシミュレーション結果を示す図である。
【図６】計算量を比較するシミュレーション結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下では一実施形態を詳細に説明する。図１ａは、確率測度を提供する装置１００の一実施形態を示している。装置１００は、受信信号ｙからの推定ユーザ信号（estimated user signal）ｘ＾ｋにおける確率測度（probability measure）Ｌｋを提供するものであり、この受信信号ｙは、複数のユーザ信号ｘｋ、ｋ＝１…Ｋと、雑音信号ηとを含むものである。
【００２０】
装置１００は、複数のユーザ信号ｘｋの結合測度（coupling measure）Ｃに基づく可変フィルタ特性を使って入力信号としての受信信号ｙをフィルタリングして、推定ユーザ信号ｘ＾ｋ（ｘ＾はハット付きのＸを示す）に関する確率測度Ｌｋｍを含むフィルタリングされた受信信号を得るための可変フィルタ１１０を備えている。装置１００は、復号規則に基づいてフィルタリングされた受信信号を復号して、推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する処理された確率測度Ｌｋｄを含む処理された受信信号を得るための復号器１２０を備えている。さらに装置１００は、処理された受信信号が入力信号として可変フィルタ１１０に供給されるように、可変フィルタ１１０と復号器１２０とを反復的に制御するためのコントローラ１３０も備えている。言い換えると、コントローラ１３０は、可変フィルタ１１０と復号器１２０とを、一方の構成要素の出力が他方の入力に結合されているループとして動作するように制御することができる。このように処理された受信信号は、反復のために可変フィルタ１１０に入力される。
【００２１】
装置１００は、ある反復（iteration）ｑにおける処理された受信信号に基づいて推定ユーザ信号ｘ＾ｋに関する誤差測度（error measure）ｖｉ（ｑ）を計算する誤差測度計算器１４０と、後続の反復における誤差測度ｖｉ（ｑ）とｖｉ（ｑ−１）の変化δに基づいてフィルタの更新状況を判定する誤差測度評価器１５０とをさらに備えている。言い換えると、誤差測度計算器１４０は、例えば、シンボル分散あるいはシンボル分散とスペクトル雑音密度との関係などに関して誤差測度を計算するように構成可能である。次いで誤差測度評価器１５０は、例えば、誤差測度、誤差測度変化または差分誤差のそれぞれを閾値と比較し、これにより、いつ更新が有効になるはずであるか判定し、そうである場合更新情報を検出することができる。
【００２２】
装置１００は、誤差測度評価器が更新状況を判定しているときの更新フィルタ特性を計算するフィルタ計算器１６０をさらに備えている。コントローラ１３０はさらに、推定ユーザ信号の確率測度Ｌｋを提供するように構成されるものである。
【００２３】
図１ｂは、確率測度を提供する装置の別の実施形態を示している。コントローラ１３０は、受信信号を受け取り、これを可変フィルタ１１０に提供することができる。図に示すように、可変フィルタ１１０は、サブフィルタ１１２，１１４，１１６を備えている。図１ｂで考察する例では、可変フィルタ１１０は、受信信号から他のユーザの干渉を除去しようとするマルチユーザ検出フィルタである。図に示すように、コントローラは、ユーザ信号に関する推定値ｘ＾ｋまたは確率情報を提供するものである。例では、ユーザ１が所望のユーザとみなされ、そのためコントローラ１３０は、ユーザ２…Ｋのユーザ信号を除去されるべき干渉信号として提供するようになっている。
【００２４】
可変フィルタ１１０では、各ユーザの信号がフィルタリングされ、サブフィルタの出力が、フィルタリングされた受信信号から減算（１１８）される前に加えられる（１１９）。この場合もやはり、可変フィルタ１１０およびサブフィルタ１１２，１１４，１１６の動作は、推定値ではなく信号の確率情報に基づくものとすることができる。任意選択で、可変フィルタ１１０の出力のところに、可変フィルタの出力に基づいて外因性の確率測度を計算するプロセッサ１１９ａを置くことができる。次いで、復号器１２０の出力が、コントローラ１３０と誤差測度計算器１４０とに提供される。次いで、誤差測度計算器１４０は、復号器１２０の出力に基づいて誤差測度を計算する。次いで、誤差測度評価器１５０は、例えば閾値比較などにより誤差測度または誤差測度変化を評価し、次いで更新状況を検出する。
【００２５】
誤差測度評価器は、更新状況が検出された場合には、可変フィルタ１１０のフィルタ特性を更新するためにフィルタ計算器１６０をトリガするようになっている。フィルタ計算器１６０は、受信信号、ユーザ信号の推定値、確率情報などのような他の複数の信号に基づいて更新情報を計算するようになっている。他の複数の信号は、コントローラ１３０によって提供することができ、これは、図１ｂにおいて二重矢印で示されている。次いで、フィルタ計算器１６０は、可変フィルタ１１０を更新することができ、これもやはり図１ｂにおいて二重矢印で示されている。
【００２６】
図２ａは送信機２００の一例を示している。送信機２００では、ユーザｋ、ｋ＝１，…，Ｋの情報ビットｂｋが、レートＲｃの畳み込み符号により符号化され、次いでレートＲｒの単純繰り返し符号（simple repetition code）により符号化される。結果として生じる符号ビットｃｍ，ｎ，ｋは、インターリーバ２２０Πｋによりインターリーブされ、次いで、
【数１】
0004733753.tif 000002
および、単位エネルギー
【数２】
0004733753.tif 000003
と仮定される、２Ｍ−ａｒｙシンボルアルファベットＡ＝｛ａ１，．．．，ａ２Ｍ｝から取られる複素シンボルｘｎ，ｋ上にマップされる。ｃｍ，ｎ，ｋは、ＣＤＭＡ規約に従いしばしば「チップ」とも呼ばれる第ｎ送信シンボルｘｎ，ｋの第ｍビットを表すことに留意されたい。
【００２７】
以下では、ＩＤＭＡシステムの送信機構造および受信機構造を考察する。しかし、本発明の実施形態は、ＩＤＭＡシステムだけに限定されないことに留意すべきである。また実施形態は、周波数選択通信路の等化問題や空間多重化データストリームの検出（すなわち空間領域における等化）といった他の多くの領域にも適用され得る。
【００２８】
ＣＤＭＡシステムについての類似のシステムモデルは、例えば、Ｘ．Ｗａｎｇ  ａｎｄ  Ｈ．Ｖ．ＰｏｏｒまたはＫ．Ｋｕｓｕｍｅ  ａｎｄ  Ｇ．Ｂａｕｃｈ，「ＣＤＭＡ  ａｎｄ  ＩＤＭＡ：  Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｎｅａｒ−ｆａｒ  ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ，Ｉｎｄｏｏｒ  ａｎｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｒａｄｉｏ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  （ＰＩＭＲＣ２００５），ｖｏｌ．１，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００５，ｐｐ．４２６−４３１などに記載され、本発明の実施形態を適用することもできる。
【００２９】
この実施形態では、コントローラ１３０は、通信路または無線通信路を、次数Ｌの有限長インパルス応答フィルタ
【数３】
0004733753.tif 000004
としてモデル化するように構成させることができ、この有限長インパルス応答フィルタは、
【数４】
0004733753.tif 000005
の正規化エネルギーを有し、Ｅ｛・｝は期待値を表す。次いで受信信号を、
【数５】
0004733753.tif 000006
と表すことができ、式中、ηｎは、１実次元あたりＮ０／２の分散を有するゼロ平均複素ガウス雑音である。この場合、時刻ｎにおけるシンボルの検出についてのスライド窓モデルは以下ように考えられる。
【数６】
0004733753.tif 000007
式中、ｙｎ＝［ｙｎ，…，ｙｎ＋Ｌ］Ｔ、ηｎ＝［ηｎ，…，ηｎ＋Ｌ］Ｔ、およびｘｎ＝［ｘｎ−Ｌ，１，…，ｘｎ−Ｌ，Ｋ，…，ｘｎ，１，…，ｘｎ，Ｋ，…，ｘｎ＋Ｌ，１，…，ｘｎ＋Ｌ，Ｋ］Ｔが定義される。（・）Ｔは転置を表す。ｇｌＴ＝［ｇｌ，１，…，ｇｌ，Ｋ］を定義することにより、次元（Ｌ＋１）×（２Ｌ＋１）Ｋの通信路行列Ｈは以下のように示すことができる。
【数７】
0004733753.tif 000008
【００３０】
また、通信路行列の分割（partition）を、
【数８】
0004733753.tif 000009
と定義することも有効であり、式中Ｈｎは次元（Ｌ＋１）×Ｋを有し、
【数９】
0004733753.tif 000010
である。その場合（２）は以下のような列ごとの形で書き換えることができる。
【数１０】
0004733753.tif 000011
【００３１】
図２ｂは、受信機２５０において確率測度を提供する装置１００の別の実施形態を示している。受信機２５０では、可変フィルタ１１０がＭＵＤ（マルチユーザ検出器）として実装されており、ＡＰＰ（事後確率）復号器として実装されているＫ個のユーザ独立復号器１２０が、以下で説明するように軟情報または確率情報を計算し、軟情報または確率情報を交換するようになっている。受信機２５０または受信機２５０内の装置１００は、第１のインターリーブ規則に従って確率測度Ｌｋｍを含むフィルタリングされた受信信号をインターリーブする第１のインターリーバ２１０をさらに備えている。また受信機２５０または受信機２５０内の装置１００は、入力信号として可変フィルタ１１０に供給される前に処理された受信信号を第２のインターリーブ規則に従ってインターリーブする第２のインターリーバ２２０をさらに備えている。実施形態では、第１のインターリーブ規則と第２のインターリーブ規則は互いに逆の規則とすることができる。
【００３２】
図２ｂにはさらに、コントローラ１３０の一部である２つの減算器１３０が示されている。図２ｂでは、可変フィルタ１１０と復号器１２０との間で交換される確率情報は、各実施形態において使用され得る外因性情報を表すものである。さらに図２ｂには、可変フィルタ１１０の入力と出力とがＫユーザを表すものであることも示されている。
【００３３】
図２ｃは、一実施形態による送信機３００または３０５と受信機３１０とを備えるシステムの一例を示している。送信機３００は、ＣＤＭＡ送信機に対応するものである。ＣＤＭＡ送信機は、符号器３０１とインターリーバ３０２とシンボルマッパ３０３と拡散器３０４とを備えるものであり、信号には、ユーザ特有の拡散シーケンスｕｎ（ｋ），ｋ＝１…Ｋが掛け合わされる。送信機３０５は、前述のＩＤＭＡ送信機２００に対応するものである。受信機３１０は、前述の受信機２５０に対応するものであり、複数のユーザのための複数の分岐が示されている。送信機３００、３０５と受信機３１０との間には移動無線通信路３１５がある。図２ｃに示すように、受信機は、以下で詳細に説明するＭＵＤ３２０を実行するようになっている。ＭＵＤではＭＭＳＥが考察される。すでに前述したように、従来のＭＭＳＥ検出は依然として計算量が高く、その計算量は最尤検出よりも低いものとすることができるが、整合フィルタリングは不十分なものとなり得る。
【００３４】
最初、復号器１２０は非アクティブであり、ＭＵＤ１１０は、事後対数尤度比（Ｌ値）を計算することもでき、これは、
【数１１】
0004733753.tif 000012
と示すことができ、式中Ｐ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝±１｜ｙｎ｝は、受信シーケンスｙｎが与えられた場合における符号ビットが送信された条件付き確率である。実施形態において確率測度は、推定ユーザ信号ｘ＾ｋの対数尤度比を含むことができる。実施形態では、あらゆる種類の異なる符号化規則が使用され、例えば、復号器１２０は、畳み込み符号または低密度パリティ検査符号による復号規則を使用するように構成することができる。また、以下では確率情報をＬ値ともいう。
【００３５】
Ａｍ＋は、第ｍビットが＋１であるすべてのコンステレーション・ポイント（constellation point）の集合を表し、Ａｍ−は、第ｍビットが−１であるすべてのコンステレーション・ポイントの集合を表す。実施形態は、ＭＭＳＥフィルタリングを使って式（７）でＰ｛ｙｎ｜ｘｎ，ｋ＝ｘ｝をどのようにして近似的に効率よく計算すべきかに対処することができる。シンボルＰ｛ｘｎ，ｋ＝ｘ｝の事前確率は、符号ビットＰ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝ｄｍ｝の事前確率から計算され、式中、ｄｍ∈｛＋１，−１｝はシンボルｘの第ｍビットを表す。インターリーバ２１０，２２０により符号ビットは相関しないものと仮定すると、
【数１２】
0004733753.tif 000013
と計算することができ、式中、Ｐ｛ｃｍ，ｎ，ｋ＝ｄｍ｝は、復号器１２０から送られるＬ値から、
【数１３】
0004733753.tif 000014
として計算され、Ｌａｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）は、第１の反復（iteration）の前に０に初期設定される。事後Ｌ値Ｌｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）から、外因性情報Ｌｅｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）が、事前Ｌ値Ｌａｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）のビットごとの減算により計算され、これは、コントローラ１３０により実行することができる。外因性Ｌ値は、Πｋ−１によってデインターリーブされた後で、事前Ｌ値Ｌａｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）として復号器１２０に送られる。
【００３６】
復号器１２０は、改善された事後Ｌ値Ｌｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）を、符号制約条件を考慮に入れて、符号ビットについての処理された受信信号および事前Ｌ値Ｌａｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）からの情報ビットについてのＬ（ｂｋ）の一部として計算するようになっている。まず、１／ＲｒごとのＬ値を合計することにより繰り返し符号（repetition code）が復号される。Ｄ．Ｄｉｖｓａｌａｒ  ａｎｄ  Ｆ．Ｐｏｌｌａｒａ，「Ｈｙｂｒｉｄ  ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅｄ  ｃｏｄｅｓ  ａｎｄ  ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ」，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｐａｓａｄａ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐ．ＴＤＡ  Ｐｒｏｇｒｅｓｓ  Ｒｅｐｏｒｔ，ｐｐ．４２−１３０，１９９７を参照されたい。
【００３７】
次いで、ＢＣＪＲアルゴリズムに基づくものとすることのできる畳み込み符号が復号される。これについては、Ｌ．Ｒ．Ｂａｈｌ，Ｊ．Ｃｏｃｋｅ，Ｐ．Ｊｅｌｉｎｅｋ，ａｎｄ  Ｊ．Ｒａｖｉｖ，「Ｏｐｔｉｍａｌ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  ｌｉｎｅａｒ  ｃｏｄｅｓ  ｆｏｒ  ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇ  ｓｙｍｂｏｌ  ｅｒｒｏｒ  ｒａｔｅ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｉｎｆｏ．Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ．２０，ｎｏ．２，ｐｐ．２８４−２８７，Ｍａｒｃｈ  １９７４を参照されたい。畳み込み符号の復号器１２０からの出力Ｌ値は、繰り返し符号のために１／Ｒｒ回繰り返される。結果として生じる事後Ｌ値Ｌｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）から事前Ｌ値Ｌａｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）が減算されて外因性Ｌ値Ｌｅｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）が得られ、外因性Ｌ値Ｌｅｄ（ｃｍ，ｎ，ｋ）は、図２ａにも示されるように、Πｋによってデインターリーブされた後で事前Ｌ値Ｌａｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）としてＭＵＤ１１０に送られる。さらにＭＵＤ１１０は、受信シーケンスｙｎと復号器１２０からの事前Ｌ値Ｌａｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）とに基づいて、新しいＬ値Ｌｅｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）を計算し、その新しいＬ値Ｌｅｍ（ｃｍ，ｎ，ｋ）を送るようになっている。何回か反復（iteration）を実行することにより誤り性能を改善することができる。最後に、Ｌ値Ｌ（ｂｋ）の符号を取ることにより情報ビットの推定値が与えられる。
【００３８】
ＭＭＳＥ手法では、式（７）の確率Ｐ｛ｙｎ｜ｘｎ，ｋ＝ｘ｝が、
【数１４】
0004733753.tif 000015
によって近似されて、式中のｘ＾ｋは、ｘｎの推定値としての線形ＭＭＳＥフィルタ出力である。ＭＭＳＥフィルタまたは可変フィルタ１１０は、
【数１５】
0004733753.tif 000016
を出力するように構成可能であり、式中、上付き文字ｑは、各変数が第ｑの反復において計算されることを示すために使用され、ｑ∈｛０，…，Ｑ｝である。
【数１６】
0004733753.tif 000017
は軟判定干渉除去からもたらされ（式（６）参照）、
【数１７】
0004733753.tif 000018
および
【数１８】
0004733753.tif 000019
は、復号器１２０から送られる外因性Ｌ値から計算される、第ｑの反復におけるシンボル推定値である。（８）と（９）を比較されたい。
【００３９】
ＭＭＳＥフィルタは、例えば、Ｘ．ＷａｎｇとＨ．Ｖ．Ｐｏｏｒの文献（非特許文献１）や、Ｍ．Ｔｕｅｃｈｌｅｒ，Ａ．Ｃ．Ｓｉｎｇｅｒ，ａｎｄ  Ｒ．Ｋｏｅｔｔｅｒ，「Ｍｉｎｉｍｕｍ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅｄ  ｅｒｒｏｒ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｐｒｉｏｒｉ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．５０，ｎｏ．３，ｐｐ．６７３−６８３，Ｍａｒｃｈ  ２００２や、Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚなどに記載されている。実施形態では、フィルタ計算器１６０は、ＭＭＳＥフィルタ特性を決定するように構成されることができ、これは、
【数１９】
0004733753.tif 000020
と表すことができ、
【数２０】
0004733753.tif 000021
および
【数２１】
0004733753.tif 000022
は結合測度としての共分散行列である。結合測度は、システムにおける、それぞれの無線通信路についてのユーザ信号間の結合を決定するものである。
【００４０】
さらに、フィルタ計算器１６０は、以下の数２２から数２４の式に従って結合測度を決定するように構成されることができる。
【数２２】
0004733753.tif 000023
【数２３】
0004733753.tif 000024
および
【数２４】
0004733753.tif 000025
ここで、（１０）の可変フィルタ１１０出力がガウス分布しているものと仮定すると、
【数２５】
0004733753.tif 000026
は、その平均値と、フィルタ計算器１６０によって考察され得る分散とによって十分に特徴付けられる。これらはそれぞれ、
【数２６】
0004733753.tif 000027
および
【数２７】
0004733753.tif 000028
として計算される。これにより、
【数２８】
0004733753.tif 000029
が得られ、各実施形態において（７）のＰ｛ｙｎ｜ｘｎ，ｋ＝ｘ｝の近似値として使用することができる。
【００４１】
従来のＭＭＳＥ手法の一つの問題は、必要とされる計算量であり、これは高い処理費用と言い換えられる。（２０）に示すように、共分散行列Ｃｎ，ｋ（ｑ）の逆行列（inversion）が、各シンボルｎ∈｛１，…，Ｎ｝、ユーザｋ∈｛１，…，Ｋ｝および反復ｑ∈｛０，…，Ｑ｝ごとに計算される必要がある。
【００４２】
図２ｄは、結合測度の更新における計算量の説明を示している。各反復ステップｑにおいて、各ユーザｋ、ｋ＝１，…，Ｋごと、各シンボルｎ∈｛１，…，Ｎｓ｝ごとに、共分散の逆行列が、すなわち１反復ステップ当たりＫＮｓ行列の逆変換が計算される。
【００４３】
別のシステム概要を提供するために、図２ｅは、マルチユーザ検出アルゴリズムの原理を示している。図２ｅの上には、受信信号ｙと復号器からの情報Ｌとに基づいて軟判定干渉除去手段３２２を実行する検出器３２０が示されている。次いで、外因性ＬＬＲが計算され、復号器に出力される前に、出力信号が残余干渉抑圧手段（residual interference suppression）３２４に送られる。矢印３２８は、十分な回数の反復の後では、軟判定干渉除去後に低い残余干渉しか残らず、理想的には残余干渉が全く残らないことを示している。
【００４４】
図２ｅにおいて矢印３３０は時間線を表し、図形３４０および図形３５０は各反復時の残余干渉を示している。左端、すなわち、反復の始めには、多元接続干渉、すなわち、他のユーザの干渉が効率よく抑圧されていない状態（３４０）が描かれている。しかし、反復が進むにつれて、すなわち、図２ｅの右側に向かって移動するにつれて、図２ｅに右側の点線矢印で示すように、残余干渉がますます抑圧される。従って、反復の始めにおいてはフィルタ特性を計算する計算量が高く、最大限のＭＭＳＥ（full MMSE）に対応し、図２ｅの時間線３３０の下に示すように、反復の終わりに向かって計算量は整合フィルタ（ＭＦ）の計算量へと収束する。したがって直観的に、より多くの反復が実行されるほど計算量が低くなることが分かる。
【００４５】
以下に、計算量と反復回数とを対比したいくつかのグラフを提示する。図２ｆには、そのような３つのグラフ３６０，３６２，３６４が示されており、グラフ３６０には、反復を重ねるごとにおいて前述の直観的な計算量の減少が起こることが示されている。処理の始めにおいて、計算量は、最大限に近いＭＭＳＥの計算量であり、反復が進行した後で、計算量はＭＦの計算量へと収束する。図２ｆには、グラフ３６０と同じ表示に加えて、計算量が低減されないときの最大限のＭＭＳＥの計算量を示す棒グラフを記載した別のグラフ３６２が示されている。グラフ３６４には、実施形態によってはちょうど最適になる、計算量の低減を達成する実施形態の利点が示されている。
【００４６】
計算量を低減するいくつかの研究努力が行われているが、これらの研究は、限られた成功しか納めていない。以下でいくつかの従来の計算量低減手法を簡単に検討する。１つの手法は、例えば、ユーザごとの計算量の低減である。Ｘ．Ｗａｎｇ  ａｎｄ  Ｈ．Ｖ．Ｐｏｏｒは、共分散行列のＫ逆変換を計算する計算量の一部が共用され得ることを示している。（１５）に行列逆変換の補助定理を適用することにより、（１５）は以下のようになる。
【数２９】
0004733753.tif 000030
【００４７】
実施形態では、フィルタ計算器１６０は、
【数３０】
0004733753.tif 000031
をしかるべく決定するように構成可能である。
【数３１】
0004733753.tif 000032
は、ｋから独立である（（１４）参照）ため、ただ１回だけ計算されればよく、その場合、各ｋごとの
【数３２】
0004733753.tif 000033
は
【数３３】
0004733753.tif 000034
からのスカラ更新である。
【数３４】
0004733753.tif 000035
の直接計算は３次を必要とするが、
【数３５】
0004733753.tif 000036
の計算は、２次の計算量しか必要としないため、計算量を低減することができる。実施形態はこの計算量の低減を利用している。
【００４８】
以下では、この計算量低減手法を活用する実施形態を考察し、さらに各実施形態では、
【数３６】
0004733753.tif 000037
ではなく、
【数３７】
0004733753.tif 000038
の効率的計算に焦点を合わせることができる。
【００４９】
計算量を低減するための別の考え方は、シンボルごとの計算量を低減することである。Ｍ．Ｔｕｅｃｈｌｅｒ，Ａ．Ｃ．Ｓｉｎｇｅｒ，ａｎｄ  Ｒ．Ｋｏｅｔｔｅｒは、シンボルごとの計算量低減手法を提示している。本明細書では、完全なアルゴリズムを検討するのではなく、その大まかな考えを簡単に説明する。アルゴリズム全体は上記参照により含まれるものとする。計算量の低減は、シンボルｎおよびシンボルｎ＋１の共分散行列を、
【数３８】
0004733753.tif 000039
として分割するとき、通信路行列のテプリッツ構造によりＡ＝Ｂが成り立つ（（３）参照）という事実に基づいて実現される。よって、
【数３９】
0004733753.tif 000040
を計算するのに、
【数４０】
0004733753.tif 000041
の部分行列を再利用することができる。このようにして、計算量の低減を再帰的に達成することができる。実施形態は、例えば、時間で変化する通信路やＣＤＭＡシステムのスクランブル符号のために特別なテプリッツ構造が成立しない場合には、この計算量低減手法を適用しないこともある。
【００５０】
実施形態はさらに、反復ごとの計算量の低減を実行することができる。所与のシンボル指数ｎおよびユーザ指数ｋについて、
【数４１】
0004733753.tif 000042
を計算する計算量は異なるｑについて、すなわち、各反復にわたって一定である。Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚによって提案されている計算量低減手法は、各反復にわたる計算量を低減することができる。Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚによる考えおよびアルゴリズムを説明するには、以下のように、それぞれ（５）と（１６）とに代わるＨとＶｎ（ｑ）の新しい表記を導入するのが好都合である。
【数４２】
0004733753.tif 000043
その場合（１４）を書き換えることができ、フィルタ計算器１６０は、
【数４３】
0004733753.tif 000044
に従ってＣｎ（ｑ）を決定するように構成可能である。
【００５１】
Φ０＝Ｉから始まる再帰的外積の更新（recursive outer product update）、
【数４４】
0004733753.tif 000045
は、
【数４５】
0004733753.tif 000046
という結果を生じることを示すことができる（Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚ参照）。この再帰的計算を、実施形態が計算量を低減するのに使用することができ、これについて以下で説明する。ｖｉ（ｑ）は、復号器１２０から送られた外因性Ｌ値から計算されたシンボル推定値の分散であることを留意されたい（（１２）、（１６）および（２４）参照）。したがって、ｖｉ（ｑ）が小さくなる、すなわちゼロに接近するにつれて、復号器１２０からのＬ値の信頼性が改善され、すなわちＬ値の絶対値が大きくなる。これは普通、反復回数が増大する際に当てはまる。よって、（２６）の外積の更新は、小さい値のｖｉ（ｑ）／Ｎ０では無視することができる。すなわち、実施形態は、適正に選択された小さい閾値ｖＴＨについて、ｖｉ（ｑ）／Ｎ０＜ｖＴＨである場合、Φｉ≒Φｉ−１とみなすことができる。実施形態は、これにより、大幅な計算量の低減を達成することができる。以下の擬似コードを使って、やはり実施形態によって実行され得る概念がさらに与えられる。
【数４６】
0004733753.tif 000047
【００５２】
図２ｇは、前述のグラフを使ってかかる実施形態からの可能な計算量の低減を示している。図２ｇから、計算はＭＦから開始し、必要とされ得る最大限のＭＭＳＥに向かって進み、それによって計算量の低減を達成することが分かる。
【００５３】
実施形態はさらに、前述のＤ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚによる手法を拡張したものである、差分を用いた反復ごとの計算量低減手法を使用する。実施形態によって実行され得るこの新規の手法の考えは、現在の反復を更新するのに前の反復の結果を利用するというものである。検出器では、前の反復と比べた現在の反復における差が、復号器１２０から送られる外因性Ｌ値において示される。Ｌ値の信頼度は、シンボル推定値の信頼度と言い換えることができ、シンボル推定値の信頼度は、シンボル推定値ｖｉ（ｑ）の分散から分かる。したがって、前述のアルゴリズムは、再帰更新が前の反復の結果から開始し、分散の差δ＝ｖｉ（ｑ）−ｖｉ（ｑ−１）が大きいときにだけ更新が行われるように拡張することができる。これにより実施形態は、従来の手法と比べて著しい計算量の低減を達成することができる。実施形態によって実行され得る概念はさらに、新規の差分再帰更新アルゴリズムの一実施形態を説明する以下の擬似コードを使って与えられる。
【数４７】
0004733753.tif 000048
【００５４】
図２ｈは、同じグラフを使った差分更新の戦略による一実施形態からの計算量の低減を示している。図から明らかなように、アルゴリズムは、何度も繰り返し同じ点から開始するのではなく、前の反復の結果を使って現在の反復の更新を決定する。棒グラフは計算量の低減を示している。実施形態は、各反復を同じ点から開始するのではなく前の反復の結果を用いて初期設定し、しかもさらに、分散差が閾値を上回るときにだけ更新することにより余分の計算量の低減を達成することができる。実施形態の再帰更新は、ＭＦから開始するのではなく前の結果を活用する。実施形態は、反復間でシンボル分散が変化しない場合には更新を計算しなくてよい。さらに実施形態は、類似の基準を停止条件として使用することができる。
【００５５】
実施形態は、計算効率の改善という利点がある。差分という性質を用いることにより、シンボル分散が変化しない場合においては、計算は不要である。これは通常は、それ以上の性能改善が生じないほど十分な回数の反復が行われているときに生じる。またこの差分というのは、実施形態が反復を打ち切るのに使用され得る新しい停止基準を示すものでもある。実施形態は、前の反復から大部分の分散が変化しなかった場合に、反復処理を停止することができる。閾値を、反復処理を停止し得る閾値を下回るような分散変化数に対する下限として導入することができる。言い換えると、コントローラ１３０は、誤差測度ｖｉ（ｑ）または変化δの数が閾値ｎｓｔｏｐを下回った場合に、それ以上の反復を停止するように構成されることができる。閾値ｎｓｔｏｐは、（２Ｌ＋１）Ｋの１％、５％、１０％、２０％、４０％、５０％、７５％、９０％、９５％、９８％または９９％とすることができる。
【００５６】
さらに、通常、最初と最後のいくつかの反復においては大きな性能改善が見られないことがあり、その場合、差分更新手法は、非差分更新手法（差分更新を行わない手法）に比べて効率がよい。
【００５７】
提案するアルゴリズムは余分のメモリを使用する。追加メモリは、次の反復ｑ＋１のために行列
【数４８】
0004733753.tif 000049
と分散ｖｉ（ｑ）とを格納するのに必要となる。上記の擬似コードを参照されたい。各送信ブロック内のシンボル数がＮで表されるとき、その分散についてＫＮ個の実数値が格納され得る。各行列ごとに、シンボル指数ｎごとにＬ２＋２Ｌ＋１個の実数値が格納される必要がある。したがって、Ｎ個すべてのシンボルに差分更新アルゴリズムが適用されるとき、Ｎ（Ｌ２＋２Ｌ＋１）個の実数値が格納され得る。
【００５８】
実施形態は、潜在的な計算量を低減するという利得を達成することができ、これは著しく大きなものである。差分アルゴリズムと非差分アルゴリズムの主要な計算量は、１２Ｌ２＋３６Ｌ＋２６実数値フロップ（浮動小数点演算）を必要とする外積更新から生じる。（２Ｌ＋１）Ｋ回の外積が生じるため、Ｎシンボルについての実数値フロップの最大可能節減はＮ（２４Ｌ２＋３６Ｌ＋２６）Ｎｓと書くことができ、式中、０≦Ｎｚ≦（２＋１）ＫＱは、Ｑ＋１反復にわたって節減され得る外積の数であり、最初の反復では計算量の低減は不可能である。
【００５９】
よって実施形態は、差分アルゴリズムと非差分アルゴリズムのうちの１つに切り換わってもよく、どちらでもより大きいＮｓを達成する。すなわちどちらでもより低い計算量を達成する。実施形態は切り換え戦略、すなわちハイブリッドなやり方を実行することができる。どちらのアルゴリズムに切り換わるかに関する決定は、前述のアルゴリズムおよび擬似コードに従い閾値条件が満たされる回数を数えることにより、実施形態で容易にチェックすることができる。図２ｉは、切換えアプローチまたはハイブリッド・アプローチを使った一実施形態を示している。必要とされる計算量によっては、非差分手法と差分手法との間でより効率のよい更新が選択される。
【００６０】
言い換えると、コントローラ１３０はさらに、非差分手法による第１の計算量測度と、差分手法による第２の計算量測度のうちの低い方に基づいて、
【数４９】
0004733753.tif 000050
を決定するように構成可能である。第１の計算量測度はｖｉ（ｑ）／Ｎ０＜ｖＴＨ１の数で決定され、第２の計算量測度は、反復ｑの間のδ（ｑ）＝ｖｉ（ｑ）−ｖｉ（ｑ−１）および｜δ（ｑ）｜／Ｎ０＜ｖＴＨ２の数で決定され得る。
【００６１】
図２ｊは、前述のような３つのグラフ３７０，３７２，３７４を示している。グラフ３７０には、ハイブリッド・アルゴリズムを使った一実施形態の計算量が示され、３７２には、非差分更新の概念だけを使った一実施形態の計算量が示され、グラフ３７４には、差分更新の概念だけを実行する一実施形態の計算量が示されている。
【００６２】
以下に、従来の手法と実施形態との間で性能および計算量の低減を比較するコンピュータ・シミュレーション結果を提示する。シミュレーションでは、Ｋ＝４ユーザのＩＤＭＡシステムを想定している。各ユーザは、レートＲｃ＝１／２メモリ２標準［７，５］８畳み込み符号により２４９８情報ビットを符号化し、トレリスは２つの追加終端ビットを用いて終端させる。畳み込み符号化ビットはさらに、レートＲｒ＝１／４繰り返し符号により符号化され、次いで無作為に選択されたユーザ別の長さ２００００のインターリーバによってインターリーブされる。インターリーブ符号ビットは、グレイ（Ｇｒａｙ）ラベルを使ってＮ＝５０００の１６ＱＡＭシンボル上にマップされ、次いで通信路を介して送信される。
【００６３】
さらに、無作為に生成される２０タップを有するマルチパス通信路を考える。ここで、マルチパス通信路は、均一な電力遅延プロファイル、すなわち、
【数５０】
0004733753.tif 000051
であるゼロ平均複素ガウス分布から生成されるものである。通信路タップは、各送信ブロックの間一定であるものとする。閾値ｖＴＨは、性能と計算量との間のトレードオフを均衡させるように選択することができる。ｖＴＨの値が大きいほど計算量は低くなるが、性能も低下する。ここでは固定値ｖＴＨ＝０．１を使用する。というのは、Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚによれば、目立った性能低下が報告されていないからである。
【００６４】
図３は、異なる回数の反復に関して、異なる（ビットエネルギー／スペクトル雑音密度を指す）Ｅｂ／Ｎ０に対するＢＥＲ（ＢＥＲ＝ビット誤り率（Ｂｉｔ−Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ））のパフォーマンスを表すシミュレーション結果を示している。図３では、左側に差分手法の結果が、右側にハイブリッド手法を実行する一実施形態の結果が示されている。図３において、図３の左側には、非差分手法の適用による数回の反復後のＢＥＲのパフォーマンスが示されている。図３の右側には、ハイブリッド手法を使った一実施形態による数回の反復後のＢＥＲのパフォーマンスが示されている。これら２つの手法の間には性能差が観測されない。
【００６５】
図４は、ｄＢ単位のＥｂ／Ｎ０に対する２０反復にわたって計算された平均外積数のシミュレーション結果を示している。しかし、図４には、いくつかのＥｂ／Ｎ０値において２０反復にわたって行われる平均外積数の差が示されている。各Ｅｂ／Ｎ０において計算される外積の数は、左から右へ、反復ごとに記入されている。左端にはハイブリッド手法を使った一実施形態の結果が示され、中央にはわずかに明るい棒で非差分手法の結果が示され、それぞれの右側には最大限の計算量を伴う手法の結果が示されている。
【００６６】
通信路行列は（２Ｌ＋１）Ｋ＝１５６列を有するため、計算量が低減されない場合には最大で１５６回の外積が行われる必要がある。以下の表に、Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚによる非差分手法に対して、ハイブリッド手法を使った実施形態における、１シンボル当たり２０反復にわたる計算量低減に関するシミュレーション結果を要約する。
【００６７】
【表１】
0004733753.tif 000052
【００６８】
表から、実施形態は、非差分手法よりずっと低い計算量を実現することが分かる。前述のように、各シンボルごとにＬ２＋２Ｌ＋１＝４００の実数値が格納される必要がある。システムの利用可能なメモリに応じて、ハイブリッド手法はＮ’個のシンボルに適用される。しかし、メモリの増大、すなわち４００Ｎ’個の実数値の格納が必要になるという犠牲を払えば、節減され得る上記表のフロップ数もまたＮ’倍に、このシミュレーション設定では最大でＮ＝５０００まで増大する。したがって、ハイブリッド手法を使った実施形態は、計算量の低減とメモリ所要量との間の柔軟なトレードオフを実現することができる。
【００６９】
以下に、同じシステムの、わずかに異なるシナリオでのシミュレーション結果を提示する。この場合、２ユーザの送信電力は、他の２ユーザの送信電力より６ｄＢ低く設定されている。図５の左側に弱いユーザの性能を、右側に強いユーザの性能を示す。図５には、シミュレーション結果が、異なる回数の反復についてのＥｂ／Ｎ０に対するＢＥＲとして示されている。
【００７０】
非差分手法と新規のハイブリッド手法との間には性能差がなかったため、図５の性能曲線はどちらの手法にも有効である。図６では、図４と同じやり方で計算量を比較している。等電力シナリオとは対照的に、非差分手法に対するハイブリッド手法を使った実施形態の優位性は、高い値のＥｂ／Ｎ０でさえも、比較的高いままである。以下の表に、前述の異なるシナリオにおける、Ｄ．Ｎ．ＬｉｕおよびＭ．Ｐ．Ｆｉｔｚによる非差分手法に対して、ハイブリッド手法を使った実施形態における１シンボル当たり２０反復にわたる計算量の低減結果を示す。
【００７１】
【表２】
0004733753.tif 000053
【００７２】
実施形態は、反復ＭＭＳＥ検出および復号法に新規の差分再帰更新アルゴリズムを使用することができる。行列の逆変換の計算に起因する高い計算量は、本発明の実施形態によれば、反復を重ねるにつれて大幅に低減される。差分アルゴリズムは、Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ  ａｎｄ  Ｍ．Ｐ．Ｆｉｔｚによる非差分アルゴリズムの拡張とみなされる。
【００７３】
実施形態はさらに、必要とされる計算量を比較することにより、従来の非差分手法と新規の差分手法との間で切り換えを行うハイブリッド・アルゴリズムを使用する。ハイブリッド手法を使った実施形態は、計算量を著しく減らすことができ、より高いスループットを達成し、かつ／またはより多くのユーザをサポートするのに役立つ。また、システム容量も増大させる。差分手法を使った実施形態は、追加メモリを必要とし、差分手法が適用され得るシンボルの数が大きいほど、計算量の低減を大きくすることができ、メモリ所要量も大きくなる。よって、新規の差分手法を使った実施形態は、システムの利用可能なメモリに従って適正な数のシンボルに柔軟に適用されることができる。実システムにおけるハイブリッド手法を使った実施形態の別の利点は、計算量、したがって処理遅延が、異なるＳＮＲ値にわたってどちらかというと一定であることである。これはＳＮＲに依存しない予測可能なスループットのパフォーマンスをもたらすことができる。
【００７４】
実施形態においてコントローラ１３０は、ＩＤＭＡ（インターリーブ分割多元接続）またはＣＤＭＡ（符号分割多元接続）信号である受信信号ｙに対して適用することができる。一実施形態では、移動体通信システムで動作するための基地局送受信機が、装置１００を備えている。別の実施形態では、移動体通信システムで動作する移動局送受信機が、装置１００を備えている。
【００７５】
本発明の方法のいくつかの実施要件に応じて、本発明の方法はハードウェアとして実施することも、ソフトウェアとして実施することもできる。実装は、ディジタル記憶媒体、特に、プログラム可能なコンピュータシステムと協働して本発明の方法を実行する電子的に読み取り可能な制御信号が格納されているフラッシュメモリ、ディスク、ＣＤまたはＤＶＤを使って行うことができる。したがって本発明は一般に、機械読取り可能なキャリア上に格納されたプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品である。プログラムコードは、コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されると、本発明の方法を実行するように動作する。したがって言い換えると、本発明の方法は、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると、本発明の方法の少なくとも１つを実行するプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。
【符号の説明】
【００７６】
１００  装置
１１０  可変フィルタ
１１２  サブフィルタ
１１４  サブフィルタ
１１６  サブフィルタ
１１９ａ  任意選択のプロセッサ
１２０  復号器
１３０  コントローラ
１４０  誤差測度計算器
１５０  誤差測度評価器
１６０  フィルタ計算器
２００  送信機
２０５  畳み込み符号器
２１０  繰り返し符号器
２１５  インターリーバ
２２０  シンボルマッパ
２５０  受信機
３００  ＣＤＭＡ送信機
３０１  符号器
３０２  インターリーバ
３０３  シンボルマッパ
３０４  拡散器
３０５  ＩＤＭＡ送信機
３１０  受信機
３１５  無線通信路
３２０  検出器
３２２  軟判定干渉除去手段
３２４  残余干渉抑圧手段
３２６  外因性ＬＬＲ計算手段
３４０  反復の最初の状態
３５０  反復が進んだ状態
【図１ａ】
0004733753.tif 000100
【図１ｂ】
0004733753.tif 000101
【図２ａ】
0004733753.tif 000102
【図２ｂ】
0004733753.tif 000103
【図２ｃ】
0004733753.tif 000104
【図２ｄ】
0004733753.tif 000105
【図２ｅ】
0004733753.tif 000106
【図２ｆ】
0004733753.tif 000107
【図２ｇ】
0004733753.tif 000108
【図２ｈ】
0004733753.tif 000109
【図２ｉ】
0004733753.tif 000110
【図２ｊ】
0004733753.tif 000111
【図３】
0004733753.tif 000112
【図４】
0004733753.tif 000113
【図５】
0004733753.tif 000114
【図６】
0004733753.tif 000115