(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）において実行される方法であって、
１つ以上の集中型ユニットを複数の分散型送受信局またはアンテナにネットワークを介して通信できるように接続する工程であって、前記ネットワークは有線又は無線リンク又は両方の組み合わせを有する、工程と、
バックホール通信チャネルとして前記ネットワークを利用する工程と、
前記ＭＵ−ＭＡＳにおけるチャンネル空間ダイバーシティを高めるために、電力均衡を利用する工程であって、電力均衡は複数のユーザが一以上の送受信局の近傍においてクラスタ化されるとき前記分散型送受信局において送信電力を調整することを含む、工程と、  前記複数のアンテナから複数のユーザ装置によって同時に無線電力を受信する工程と、  を含む方法。
【請求項２】
送信アンテナ選択またはユーザ選択を利用する工程を含み、
空間選択性指標（ＳＳＩ）、時間選択性指標（ＴＳＩ）、及び／又は周波数選択性指標（ＦＳＩ）がチャンネルダイバーシティの測定値として使用される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
送信アンテナの異なる部分集合を定義し、前記無線リンク経由の送信の前記ＳＳＩを最適化する前記部分集合を選択する工程を更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
選択基準が、測定値から得られるＳＳＩ、ＴＳＩ、及び／又はＦＳＩの閾値に基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
全てのクライアント装置の有効チャンネル行列の最小特異値がＳＳＩとして使用される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
全てのクライアント装置からの合成チャンネル行列の最小特異値又は条件番号がＳＳＩとして使用される、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
一部又は全ての送受信機局からの複素チャンネル利得の合計の絶対値がＴＳＩとして使用される、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
平均ＳＳＩを使用して、固定送信アンテナ構成とチャンネル条件の変化に基づく送信アンテナ選択方法との間で適応的に選択する、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記ＳＳＩの時間相関を利用して、前記方法の計算複雑性を減少させながら、最適なアンテナの部分集合を選択する、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
アンテナの部分集合を検索する工程が、前記ＳＳＩを最適化する最初の部分集合が見つかるとすぐに中断され、したがって計算複雑性を減少させる、請求項３に記載の方法。
【請求項１１】
限られた数のアンテナの部分集合だけが、前記方法の計算複雑性を減少させる手段として特定の性能基準に基づいて選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項１２】
他のＢＴＳより大きい電力を送る基地送受信機局（ＢＴＳ）が、その送信電力を減少させて全てのＢＴＳからクライアントへの前記電力を均衡させる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
他のＢＴＳより大きい電力を送る基地送受信機局（ＢＴＳ）が、その電力レベルを元のまま保持し、前記他のＢＴＳがその送信電力を増加させて全てのＢＴＳからクライアント装置への電力を均衡させる、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
共分散行列の最大自己相関係数を送信電力不均衡の指標として使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
自己相関の閾値が電力均衡法と電力不均衡法との間で選択するために定義されて、それらの閾値は特定の性能基準に基づいて得られる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記選択がヒステリシスループに基づき、自己相関の複数の閾値がそのヒステリシスに対して定義される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
自己相関が送信利得値にマッピングされ、その値が前記複数の分散型送受信局またはアンテナの電力を調整するために使用される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
マルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）であって、
複数の分散型送受信局又はアンテナにネットワークを介して通信可能に接続される１つ以上の集中型ユニット、
有線又は無線リンク又は両方の組み合わせを含む前記ネットワークであって、バックホール通信チャネルとして利用される、ネットワークと、
を含み、
前記ＭＵ−ＭＡＳは、
チャンネル空間ダイバーシティを高めるために、複数のユーザが一以上の送受信局の近傍においてクラスタ化されるとき前記分散型送受信局において送信電力を調整することを含む電力均衡を利用し、
前記複数のアンテナから複数のユーザ装置によって同時に無線電力を受信する、
システム。
【請求項１９】
送信アンテナ選択及びユーザ選択を利用し、空間選択性指標（ＳＳＩ）、時間選択性指標（ＴＳＩ）、及び／又は周波数選択性指標（ＦＳＩ）がチャンネルダイバーシティの測定値として使用される、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
送信アンテナの異なる部分集合を定義し、前記無線リンク経由の送信の前記ＳＳＩを最適化する前記部分集合を選択する工程を更に含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
選択基準が、測定値から得られるＳＳＩ、ＴＳＩ、及び／又はＦＳＩの閾値に基づく、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
全てのクライアント装置の有効チャンネル行列の最小特異値がＳＳＩとして使用される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
全てのクライアント装置からの合成チャンネル行列の最小特異値又は条件番号がＳＳＩとして使用される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
一部又は全ての送受信機局からの複素チャンネル利得の合計の絶対値がＴＳＩとして使用される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２５】
平均ＳＳＩを使用して、固定送信アンテナ構成とチャンネル条件の変化に基づく送信アンテナ選択システムとの間で適応的に選択する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２６】
前記ＳＳＩの時間相関を利用して、前記システムの計算複雑性を減少させながら、最適なアンテナの部分集合を選択する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２７】
アンテナの部分集合を検索する工程が、前記ＳＳＩを最適化する最初の部分集合が見つかるとすぐに中断され、したがって計算複雑性を減少させる、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２８】
限られた数のアンテナの部分集合だけが、前記システムの計算複雑性を減少させる手段として特定の性能基準に基づいて選択される、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２９】
他のＢＴＳより大きい電力を送る基地送受信機局（ＢＴＳ）が、その送信電力を減少させて全てのＢＴＳからクライアント装置への前記電力を均衡させる、請求項１８に記載のシステム。
【請求項３０】
他のＢＴＳより大きい電力を送る基地送受信機局（ＢＴＳ）が、その電力レベルを元のまま保持し、前記他のＢＴＳがその送信電力を増加させて全てのＢＴＳからクライアントへの電力を均衡させる、請求項１８に記載のシステム。
【請求項３１】
共分散行列の最大自己相関係数を送信電力不均衡の指標として使用する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項３２】
自己相関の閾値が電力均衡システムと電力不均衡システムとの間で選択するために定義されて、それらの閾値は特定の性能基準に基づいて得られる、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記選択がヒステリシスループに基づき、自己相関の複数の閾値がそのヒステリシスに対して定義される、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記自己相関が送信利得値にマッピングされ、その値が前記複数の分散型送受信局またはアンテナの電力を調整するために使用される、請求項３３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、次の同時係属の米国特許出願及び発行済み特許の一部継続出願である。
【０００２】
米国特許出願第１３／４６４，６４８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｔｏ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅ  ｆｏｒ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）、同第１２／９１７，２５７号（名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｔｏ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ  Ｉｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｖｉａ  Ｕｓｅｒ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ」）、同第１２／８０２，９８８号（名称「Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈａｎｄｏｆｆ，Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ｌｉｎｋ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ｉｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）、米国特許第８，１７０，０８１号（２０１２年５月１日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ａｄｊｕｓｔｉｎｇ  ＤＩＤＯ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  Ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」）、米国特許出願第１２／８０２，９７４号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｍａｎａｇｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒ−Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｈａｎｄｏｆｆ  Ｏｆ  Ｃｌｉｅｎｔｓ  Ｗｈｉｃｈ  Ｔｒａｖｅｒｓｅ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＤＩＤＯ  Ｃｌｕｓｔｅｒｓ」）、同第１２／８０２，９８９号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｍａｎａｇｉｎｇ  Ｈａｎｄｏｆｆ  Ｏｆ  Ａ  Ｃｌｉｅｎｔ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  Ｂａｓｅｄ  Ｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｅｄ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ  Ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｌｉｅｎｔ」）、同第１２／８０２，９５８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｇｒｏｕｐｉｎｇ  Ｉｎ  Ａ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋ」）、同第１２／８０２，９７５号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｌｉｎｋ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ｉｎ  ＤＩＤＯ  Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）、同第１２／８０２，９３８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  ＤＩＤＯ  Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  Ｉｎ  Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）、同第１２／６３０，６２７号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）、米国特許第７，５９９，４２０号（２００９年１０月６日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）、同第７，６３３，９９４号（２００９年１２月１５日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）、同第７，６３６，３８１号（２００９年１２月２２日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）、同第８，１６０，１２１号（２０１２年４月１７日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）、米国特許出願第１１／２５６，４７８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｓｐａｔｉａｌ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ  Ｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃ  Ｓｃａｔｔｅｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」、現発行済み特許第７，７１１，０３０号（２０１０年５月４日発行））、米国特許第７，４１８，０５３号（２００８年８月２６日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）、米国特許出願第１０／８１７，７３１号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  Ｎｅａｒ  Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ  Ｓｋｙｗａｖｅ（「ＮＶＩＳ」）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｃｏｄｉｎｇ」、現米国発行済み特許第７，８８５，３５４号（２０１１年２月８日発行））。
【背景技術】
【０００３】
従来技術のマルチユーザ無線システムは、複雑性を追加し、かつ無線ネットワークへの制限を招き、したがって、所定のユーザの体験（例えば、利用可能な帯域、待ち時間、予想性、信頼性）がエリア内の他のユーザによるスペクトルの利用により影響を受ける状況が発生する。複数のユーザによって共用される無線スペクトル内の総帯域幅に対する増加する要求、及び所定のユーザに向けてマルチユーザ無線ネットワークの信頼性、予想性、及び短い待ち時間によって変化し得る用途の更なる成長を考慮すると、従来技術のマルチユーザ無線技術には多くの制限が問題点としてあることが明らかである。実際、所定のタイプの（例えば、建物の壁を通過する際に効率的である波長での）無線通信に適するスペクトルの限られた利用可能性のために、従来技術の無線技術は、信頼性が高く、予想可能であり、かつ待ち時間が短い帯域幅に対する需要の増大を満たすには不十分である。
【０００４】
特許又は出願ファイルは、彩色して作成された少なくとも１つの図面を含む。カラー図面を有する本特許又は特許公報の複写は、要請及び必要な料金の支払いに基づき米国特許局によって提供される。
本発明は、発明を実施するための最良の形態の以下の説明を図面と併せ読むことにより、より良好に理解されると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】事前符号化変換ユニットからなるマルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）、即ちＭＵ−ＭＡＳの一実施形態を示す。
【図２】基地送受信機局（ＢＴＳ）が集中型プロセッサ（ＣＰ）に直接接続される一実施形態を示す。
【図３】基地送受信機局（ＢＴＳ）が基地局ネットワーク経由で接続される実施形態を示す。
【図４】基地送受信機局（ＢＴＳ）がネットワーク経由で接続される別の実施形態を示す。
【図５】３つのモデルを有するＤＩＤＯ  ６×６システムのシミュレートされた送信共分散行列を示す。
【図６】３つのチャンネルモデルに対する信号対雑音比（ＳＮＲ）の関数としての符号誤り率（ＳＥＲ）性能だけでなく、ダイバーシティメトリックの累積密度関数（ＣＤＦ）も示す。
【図７】例示の基地送受信機局の分布を示す。
【図８】空間的共分散行列の最大自己相関及び相互相関係数に応じた空間選択性指標（space selectivity indicator）（ＳＳＩ）を示す。
【図９】３つのチャンネルモデルの例示のＳＳＩの結果を示す。
【図１０】上記３つのシナリオにおけるＳＳＩの累積密度関数（ＣＤＦ）の比較を示す。
【図１１】１つの測定セット用のＤＩＤＯ  ２×２システムにおけるクライアントデバイスのＳＮＤＲを示す。
【図１２】ＳＮＤＲ、ＴＳＩ、及びＳＳＩを含む複合プロットを示す。
【図１３】ＲＸ２が電力不均衡の高い場所から電力不均衡の低い別の場所へ移動する第２のチャンネルシナリオからの結果を示す。
【図１４】ＲＸ１（設置型クライアント）の性能さえもＳＳＩが増加するにつれて改善することを示す。
【図１５】ＳＮＤＲ対平均ＳＳＩ（ａ）及びＳＳＩの標準偏差（ｂ）を示す。
【図１６】クライアントの移動度及びドップラー効果による時間内のディープフェードに起因するＴＳＩの標準偏差に応じてＳＮＤＲがどのように減少するかを示す。
【図１７ａ】最小自己相関係数及び最大相互相関係数の関数としてプロットされる等式（７）で定義されたＣＮを示し、各ドットは１００ｍ秒のデータの結果である。
【図１７ｂ】ＣＮとして定義されるＳＳＩのＣＤＦを示す。
【図１８】図１７ａの三次元バージョンを示す。
【図１９】平均ＣＮに応じた平均ＳＮＤＲを示す。
【図２０】１アンテナ当たり同一の送信電力を仮定した場合のｉ．ｉ．ｄ．チャンネルにおける異なるオーダーのＤＩＤＯシステムの性能を示す。
【図２１】ｉ．ｉ．ｄ．チャンネルにおけるＤＩＤＯ  ４×４のシミュレートされた性能を示す。
【図２２】（９）におけるダイバーシティメトリックの利得の関数としてＳＮＲの利得を示す。
【図２３】ＳＮＤＲ、ＳＳＩ（λminで示される）、及びＴＳＩ（ＴＸ１，．．．，Ｍで示される各送信機からの複素チャンネル利得の絶対値である）のトレースを示す。
【図２４】図２３と同じ経路上であるが追加のアンテナを２つ使用して得られる結果を示す。
【図２５】ＤＩＤＯ  ４×２、６×４、８×６及び１０×８システムに対するＳＳＩのシミュレートされたＳＥＲ性能及びＣＤＦを示す。
【図２６】ＤＩＤＯ  ４×２、６×４、８×６及び１０×８システムに対するＳＳＩのシミュレートされたＳＥＲ性能及びＣＤＦを示す。
【図２７】ＤＩＤＯ  ４×２、６×４、８×６及び１０×８システムに対するＳＳＩのシミュレートされたＳＥＲ性能及びＣＤＦを示す。
【図２８】ＤＩＤＯ  ４×２、６×４、８×６及び１０×８システムに対するＳＳＩのシミュレートされたＳＥＲ性能及びＣＤＦを示す。
【図２９】平均ＳＮＤＲ（５秒間にわたる）対平均ＳＳＩを示す。
【図３０】ＤＩＤＯ  ４×４及び６×４の結果を示す。
【図３１】ＤＩＤＯ  ２×２及び４×２に対するＴＳＩの標準偏差に応じた平均ＳＮＤＲを示す。
【図３２】ＤＩＤＯ  ４×４及び６×４の結果を示す。
【図３３】４つのＤＩＤＯシステムに対する瞬間的なＳＳＩのＣＤＦを比較する。
【図３４】約２０秒のデータによる１つの特定の測定値セットからの結果を示す。
【図３５】ＳＳＩターゲットを−１５ｄＢに引き上げ、その結果ＳＥＲ性能が改善する一実施形態を示す。
【図３６】ターゲットＳＳＩを引き上げることによって得られる改善を示す。
【図３７】複数のＵＥが１つのＢＴＳの周囲でクラスター化されている例示のシナリオを示す。
【図３８】最大自己相関係数の異なる値に対する異なるオーダーのＤＩＤＯシステムのＳＥＲ性能を示す。
【図３９】最大自己相関の異なる値に対するＳＳＩのＣＤＦを示す。
【図４０】ＭＵ−ＭＡＳ又はＤＩＤＯシステムにおける全てのＢＴＳにわたり送信電力を均衡する方法の一実施形態を示す。
【図４１】ＭＵ−ＭＡＳ又はＤＩＤＯシステムにおける全てのＢＴＳにわたり送信電力を均衡する方法の別の実施形態を示す。
【図４２】実際的な屋外伝播シナリオにおける送信電力均衡方法の性能を示す。
【図４３】電力不均衡あり及びなしでの条件番号の分布を示す。
【図４４】次の３つの異なる場合のチャンネルのトレース（ＳＮＤＲ、ＳＳＩ、及びＴＳＩ）、即ち、ｉ）送信電力均衡方法を用いないＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉ）送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉｉ）アンテナ選択法と併用の送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ４×２、を示す。
【図４５】次の３つの異なる場合のチャンネルのトレース（ＳＮＤＲ、ＳＳＩ、及びＴＳＩ）、即ち、ｉ）送信電力均衡方法を用いないＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉ）送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉｉ）アンテナ選択法と併用の送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ４×２、を示す。
【図４６】次の３つの異なる場合のチャンネルのトレース（ＳＮＤＲ、ＳＳＩ、及びＴＳＩ）、即ち、ｉ）送信電力均衡方法を用いないＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉ）送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉｉ）アンテナ選択法と併用の送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ４×２、を示す。
【図４７】特定のＢＴＳが送信電力不均衡の原因である場合のシナリオを示す。
【図４８】不均衡あり及びなしでの条件番号の分布を示す。
【図４９】異なるアルゴリズムでのチャンネルのトレースを表す。
【図５０】異なるアルゴリズムでのチャンネルのトレースを表す。
【図５１】異なるアルゴリズムでのチャンネルのトレースを表す。
【図５２】４つのクライアントによるＤＩＤＯシステムのＳＳＩのＳＥＲ及びＣＤＦを示す。
【図５３】伝送に選択されたＢＴＳの統計及びそれらの相対的な使用率を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
上記の従来技術の制限の多くを克服する１つの解決法は、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）技術の実施形態である。ＤＩＤＯ技術は、以下の特許及び特許出願に説明されており、その全ては、本特許の本出願人に譲渡され、かつ参照することにより組み込まれている。これらの特許及び出願は、本明細書において集合的に「関連特許及び出願」と呼ぶことがある。
【０００７】
米国特許出願第１３／４６４，６４８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｔｏ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅ  ｆｏｒ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。
【０００８】
同第１２／９１７，２５７号（名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｔｏ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ  Ｉｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｖｉａ  Ｕｓｅｒ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ」）。
【０００９】
同第１２／８０２，９８８号（名称「Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈａｎｄｏｆｆ，Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ｌｉｎｋ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ｉｎ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。
【００１０】
米国特許第８，１７０，０８１号（２０１２年５月１日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ａｄｊｕｓｔｉｎｇ  ＤＩＤＯ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  Ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」）。
【００１１】
米国特許出願第１２／８０２，９７４号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｍａｎａｇｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒ−Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｈａｎｄｏｆｆ  Ｏｆ  Ｃｌｉｅｎｔｓ  Ｗｈｉｃｈ  Ｔｒａｖｅｒｓｅ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ＤＩＤＯ  Ｃｌｕｓｔｅｒｓ」）。
【００１２】
同第１２／８０２，９８９号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｍａｎａｇｉｎｇ  Ｈａｎｄｏｆｆ  Ｏｆ  Ａ  Ｃｌｉｅｎｔ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  Ｂａｓｅｄ  Ｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｅｄ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ  Ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｌｉｅｎｔ」）。
【００１３】
同第１２／８０２，９５８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｇｒｏｕｐｉｎｇ  Ｉｎ  Ａ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋ」）。
【００１４】
同第１２／８０２，９７５号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｌｉｎｋ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ｉｎ  ＤＩＤＯ  Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。
【００１５】
同第１２／８０２，９３８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  ＤＩＤＯ  Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  Ｉｎ  Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。
【００１６】
同第１２／６３０，６２７号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）。
【００１７】
米国特許第７，５９９，４２０号（２００９年１０月６日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。
【００１８】
同第７，６３３，９９４号（２００９年１２月１５日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。
【００１９】
同第７，６３６，３８１号（２００９年１２月２２日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。
【００２０】
同第８，１６０，１２１号（２０１２年４月１７日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）。
【００２１】
米国特許出願第１１／２５６，４７８号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｓｐａｔｉａｌ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ  Ｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃ  Ｓｃａｔｔｅｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）。
【００２２】
米国特許第７，４１８，０５３号（２００８年８月２６日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。
【００２３】
米国特許出願第１０／８１７，７３１号（名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  Ｎｅａｒ  Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ  Ｓｋｙｗａｖｅ（「ＮＶＩＳ」）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｃｏｄｉｎｇ」）。
【００２４】
本特許出願のサイズ及び複雑性を低減するために、関連特許及び出願の一部の開示を以下では明示的に説明してはいない。本開示の完全な詳細説明については関連特許及び出願を参照されたい。
【００２５】
１．システムモデル
ここでは、図１に表すように、事前符号化変換ユニット１０１、ネットワーク１０２、及びＮ個のクライアント装置ＵＥ１〜ＵＥ４と無線で通信しているＭ個の送受信機局１０３からなるマルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）、即ちＭＵ−ＭＡＳについて記述する。事前符号化変換ユニット１０１は、異なるクライアント装置向けの異なるネットワークコンテンツ（例えば、ウェブサーバー又は他のネットワークソースＣ１〜Ｃ５からストリーミングされるビデオ、ウェブページ、ビデオゲーム、テキスト、音声、など）を有するＮ本の情報のストリームを受信する。今後、用語「情報のストリーム」を、ある音声、データ、又はビデオコンテンツを製造するためにある変調／符号化の方式又はプロトコルに従って、スタンドアロンのストリームとして復調又は復号され得る情報を含む、ネットワーク上を送信される任意のデータのストリームを呼ぶために使用する。一実施形態では、情報のストリームは、スタンドアロンのストリームとして復調又は復号され得るネットワークコンテンツを運ぶビットのシーケンスである。一実施形態では、このネットワークコンテンツは、ネットワークを経由して事前符号化変換ユニット１０１に配信される。有線及び無線を含む任意のタイプのネットワークアクセス技術が使用されてよい。加えて、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ＷＬＡＮなど）、広域ネットワーク、インターネット、又はそれらの任意の組み合わせであってよい。
【００２６】
一実施形態では、事前符号化変換ユニット１０１は、各クライアント装置ＵＥ１〜ＵＥ４と確立される各通信チャンネルのチャンネル状態情報（ＣＳＩ）を処理して、事前符号化変換を生成する。他の実施形態では、チャンネル品質情報（例えば、信号対雑音比など）又は統計的チャンネル情報（例えば、空間的共分散行列など）は、事前符号化変換を計算するために使用される。事前符号化変換は、線形（例えば、ゼロ強制［１］、ブロック対角化［２］、行列反転など）又は非線形（例えば、ダーティペーパ符号化［３〜５］又はＴｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ事前符号化［６〜７］）とすることができる。
【００２７】
一実施形態では、事前符号化変換ユニット１０１は、事前符号化変換を利用して、ネットワークコンテンツＣ１〜Ｃ５からのＮ本の情報のストリームをＭ本のビットのストリームに（あるアルゴリズムに従って）結合する。今後、用語「ビットのストリーム」を、有用な情報のビットを必ずしも含有せず、それ自体をスタンドアロンストリームとして復調又は復号してネットワークコンテンツを検索することができない任意のビットのシーケンスを呼ぶために使用する。本発明の一実施形態では、ビットのストリームは、事前符号化変換ユニットによって生成され、Ｍ個の送受信機局１０３の１つに送信されるために所定のビット数に量子化される複素ベースバンド信号である。一実施形態では、Ｍ本のビットのストリームは、事前符号化変換ユニットからネットワーク１０２（有線／無線、インターネット、広域ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク、又はそれらの任意の組み合わせであってよい）を経由してＭ個の送受信機局１０３に送信される。
【００２８】
最後に、Ｍ個の送受信機局１０３は、情報のストリームを回復してネットワークコンテンツを復調するクライアント装置ＵＥ１〜ＵＥ４にビットのストリームを送信する。なお、システム内のクライアントの数Ｋは任意の値にすることができる。例えば、Ｋ＞Ｍの場合、（Ｋ−Ｍ）の差分のクライアントは、関連した特許及び出願及び従来技術（例えば、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＯＦＤＭ、ＣＤＭＡなど）に記載される異なる技術を用いて多重化される。また、Ｋ＜＝Ｍであるが、Ｋ＜Ｎである場合、クライアント装置のいくつかで複数の情報のストリームが使用可能である。それらのクライアント装置は、既存のＭＩＭＯ又はＤＩＤＯ技術を使用することにより多重アンテナを装備している場合、複数の情報のストリームを復調することができる。
【００２９】
本発明の１つの重要な特徴は、全ての送受信機局から同時にビットのストリームを受信するときにクライアント装置ＵＥ１〜ＵＥ４が情報のストリームを回復できるように、ＭＵ−ＭＡＳが情報のストリームを、ネットワークを介して送受信機局１０３へ送信されるビットのストリームに変換することである。従来技術と異なり、ネットワークを通じて送信されるＭ本のビットのストリームは、Ｎ本の情報のストリームの一部又は全ての組み合わせであると見ることができる。そのため、クライアント装置がビットのストリームをＭ個の送受信機局の１つのみから受信しなくてはいけない場合（局からクライアントへの良好なリンク品質及びＳＮＲを仮定しても）、その情報は全く役に立たず、元のネットワークコンテンツを回復することができなくなる。各クライアント装置が情報のストリームを回復し、ネットワークコンテンツＣ１〜Ｃ５を復調することができるのは、Ｍ個の送受信機局の全て又は部分集合からビットのストリームを受信することによってのみである。
【００３０】
本発明の一実施形態では、ＭＵ−ＭＡＳは、図２に示し、上で参照される関連特許及び出願に記載されるように集中型プロセッサ（ＣＰ）２０１、基地送受信機局（ＢＴＳ）２０３、及びユーザ機器（ＵＥ）ＵＥ１〜ＵＥ４からなる分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）システムである。ＢＴＳは、図２のようにＣＰ  ２０１に直接接続されるか、図３に表すように基地局ネットワーク（ＢＳＮ）３０１を経由するか、のどちらか一方にすることができる。他の実施形態では、ネットワークコンテンツＣ１〜Ｃ５及びＢＴＳ  ２０３は、両方とも図４のように、有線／無線ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、及び／又はインターネットであり得る同一のネットワーク４０１を経由してＣＰ  ２０１に接続される。
【００３１】
クライアント装置が確実に受信した情報のストリームからネットワークコンテンツを回復するには、無線チャンネルは、十分な自由度を有する必要があるか、又は同等に高い空間ダイバーシティを有する必要がある。空間ダイバーシティは、伝播環境（又はチャンネルの角度広がり）におけるマルチパスの空間分布だけでなく、送受信機局２０３及びクライアント装置ＵＥ１〜ＵＥ４の空間における分布にも依存する。以下に記述するのは、本出願において後述の技術及び方法で使用される無線チャンネルの空間ダイバーシティを評価するための異なるメトリックである。
【００３２】
２．ダイバーシティメトリック及びチャンネルモデル
ターゲットクライアントｋにおける受信信号は次式で与えられる。
【００３３】
【数１】
0006445095.tif 000002
式中、ｋ＝１，．．．，Ｋであって、Ｋはクライアントの数である。更に、クライアント装置でＭ個の送信ＤＩＤＯアンテナ及びＲ個の受信アンテナを仮定して、
【００３４】
【数２】
0006445095.tif 000003
は、クライアントｋでの受信データストリームを含有するベクトルであり、
【００３５】
【数３】
0006445095.tif 000004
は、主ＤＩＤＯクラスターにおけるクライアントｋへの送信データストリームのベクトルであり、
【００３６】
【数４】
0006445095.tif 000005
は、主ＤＩＤＯクラスターにおけるクライアントｕへの送信データストリームのベクトルであり、
【００３７】
【数５】
0006445095.tif 000006
は、クライアントｋのＲ個の受信アンテナでの付加的な白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）のベクトルであり、
【００３８】
【数６】
0006445095.tif 000007
は、クライアントｋでのＭ個の送信ＤＩＤＯアンテナからＲ個の受信アンテナへのＤＩＤＯチャンネル行列であり、
【００３９】
【数７】
0006445095.tif 000008
は、主ＤＩＤＯクラスターにおけるクライアントｋに対するＤＩＤＯ事前符号化重みの行列であり、
【００４０】
【数８】
0006445095.tif 000009
は、主ＤＩＤＯクラスターにおけるクライアントｕに対するＤＩＤＯ事前符号化重みの行列である。
【００４１】
一般性を失うことなく表記を単純化するために、全てのクライアントがＲ個の受信アンテナを備え、Ｍ≧（Ｒ・Ｋ）であるようにＭ個のＤＩＤＯ分散型アンテナが存在することを仮定する。Ｍが受信アンテナの総数よりも大きい場合、ターゲットクライアントに対する干渉を予め除去するため、又は米国特許第７，５９９，４２０号、同第７，６３３，９９４号、同第７，６３６，３８１号を含む関連特許及び出願、及び米国特許出願第１２／１４３，５０３号に記載されるダイバーシティスキームを経由する同じクラスター内のクライアントに対するリンクの堅牢性を向上させるため、追加の送信アンテナが使用される。
【００４２】
ＤＩＤＯ事前符号化重みは、クライアント間の干渉を予め除去するために計算される。例えば、米国特許第７，５９９，４２０号、同第７，６３３，９９４号、同第７，６３６，３８１号を含む関連特許及び出願、並びに米国特許出願第１２／１４３，５０３号及び［２］に記載されるブロック対角化（ＢＤ）事前符号化は、主クラスターで次の条件を満たすようにクライアント間の干渉を取り除くために使用することができる。
【００４３】
【数９】
0006445095.tif 000010
【００４４】
条件（２）を（１）に代入すると、ユーザ間の干渉が取り除かれたターゲットクライアントｋ向けの受信データストリームを得る。
【００４５】
【数１０】
0006445095.tif 000011
【００４６】
ユーザｋの有効チャンネル行列を次のように定義する。
【００４７】
【数１１】
0006445095.tif 000012
【００４８】
本発明の一実施形態は、ダイバーシティメトリックを（４）の有効チャンネル行列の最小特異値の全てのクライアントにわたる最小として次のように定義する。
【００４９】
【数１２】
0006445095.tif 000013
【００５０】
別の実施形態は、次のようにチャンネル行列を全てのクライアントから提供することによって得られる複合ＤＩＤＯチャンネル行列の最小若しくは最大特異値又は条件番号を使用する。
【００５１】
【数１３】
0006445095.tif 000014
【００５２】
条件番号（ＣＮ）は、次のように複合ＤＩＤＯチャンネル行列の最大特異値と最小特異値の割合と定義される。
【００５３】
【数１４】
0006445095.tif 000015
【００５４】
次に、本出願で現実的な伝播条件に記載されるシステム及び方法の性能をシミュレートするために使用される異なるチャンネルモデルを定義する。周知のＫｒｏｎｅｃｋｅｒ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［８、９］を採用し、相互相関エントリｒi,j＝ρc│i-j│（ただしｉ≠ｊ）、及び次により与えられる自己相関エントリを用いて空間的共分散行列をモデリングする。
【００５５】
【数１５】
0006445095.tif 000016
【００５６】
（８）のモデルの利点は、唯一のパラメータρaの関数として空間的共分散行列の対角エントリを書き込むことができることである。
【００５７】
送信空間的共分散行列の３つの異なるチャンネルモデル、即ち、ｉ）互いに独立で同一の分布に従うモデルに近いρc＝０．００００１，ρa＝１による「ｉ．ｉ．ｄ．ｍｏｄｅｌ」、ｉｉ）アンテナが等しい送信電力を有し、互いにごく近接し（例えば、ＭＩＭＯシステムにおけるまれな場合）、その結果高い相互相関係数をもたらす無線システムをシミュレートするρc＝０．８，ρa＝１による「高い相互相関モデル」、ｉｉｉ）低い空間的相関をもたらすためアンテナが大面積に分散されているが、１つのアンテナが全てのクライアントにごく近接しているため他の全てのアンテナを圧倒している（例えば、ＤＩＤＯシステムにおけるまれな場合）無線システムをシミュレートするρc＝０．００００１，ρa＝５．９による「高い自己相関モデル」、を定義する。これら３つのモデルを用いたＤＩＤＯ  ６×６システムのシミュレートされた送信共分散行列が図５に示される。今後提示される全ての結果において、クライアントは、大面積に分散されると仮定され、それぞれの波長は互いに間隔があくため、受信共分散行列は同一であると仮定する。
【００５８】
図６は、上述の３つのチャンネルモードに対する信号対雑音比（ＳＮＲ）の関数としての符号誤り率（ＳＥＲ）性能だけでなくダイバーシティメトリック（即ち、最小特異値）の累積密度関数（ＣＤＦ）を示す。「高相互相関モデル」及び「高自己相関モデル」においてＳＥＲ性能が空間ダイバーシティの欠如のために低下することが観察される。「高相互相関モデル」では、ダイバーシティの欠如は、ＭＩＭＯアレイの送信アンテナに対する高い空間的相関によるものである。「高自己相関モデル」では、減少したダイバーシティは、送信アンテナの１つにおける他との比較の送信電力不均衡によるものである。「高相互相関モデル」で空間ダイバーシティを改善する１つの方法は、アンテナ同士の間隔を遠く離すことであり、これは、実際的なＭＩＭＯシステムで禁止する場合がある。「高自己相関モデル」では、本特許出願で後述するように分散型アンテナに対する送信電力を均衡することによってダイバーシティを増加させることができる。
【００５９】
本発明者らは多様な伝播条件に対するＤＩＤＯシステムにおけるダイバーシティメトリックを収集した。実験的活動では、図７に示すようにＰａｌｏ  Ａｌｔｏのダウンタウンにある異なる建物内に導入されたＤＩＤＯ  ＢＴＳを使用した。多様な伝播シナリオでのＤＩＤＯ  ２×２システムに対する（５）の「空間選択性指標」（ＳＳＩ）を異なる組み合わせの送信ＢＴＳ及びダウンタウンＰａｌｏ  Ａｌｔｏ周辺の受信アンテナ位置を使用して測定することから開始した。
【００６０】
図８は、空間的共分散行列の最大自己相関及び相互相関係数に応じたＳＳＩを示す。各ドットは、実験（即ち、設置型クライアント及び３ｍｐｈで移動するクライアント）で考慮される速度でのフェーディング影響を平均するのに十分な、５秒間にわたる空間的共分散行列を平均化して得られる。ＳＳＩの最高値（高いチャンネル空間選択性を示す）は、最大相互相関が「０」（即ち、アンテナ間の物理的な間隔が大きい又はチャンネルの角度広がりが高いために送信アンテナ間の空間的相関が低い）かつ最大自己相関が「１」（即ち、送信アンテナに対する電力バランスが良好）であるときに得られることが観察される。これら２つの場合から逸脱する全てのシナリオは、低い値のＳＳＩ及び低い空間ダイバーシティをもたらす。
【００６１】
図９は、上述の３つのチャンネルモデルのＳＳＩの結果を示す。図９ａの「ｉ．ｉ．ｄ．」の場合は、ＤＩＤＯ  ＢＴＳが物理的に互いに遠く離れた場合のシナリオを示し、「高相互相関」の場合は、カバレージエリア内のどこへでもクライアントの移動を可能にしながら、送信アンテナ同士を１波長離すことによって得られ、「高自己相関」の場合は、図７でアンテナ１０が他の送信機を圧倒するようにアンテナ１０の近接に全てのクライアントを配置することによって得られた。各プロットにおけるピンクの円は、自己及び相互相関係数の平均を示す。図９ｂでは、平均相互相関は、アンテナ間隔が小さいため図９ａから増加し、平均自己相関は、送信電力均衡のため減少する。逆もまた同様に、図９ｃでは、平均自己相関は、送信電力不均衡のため増加し、平均相互相関は、ＢＴＳ間のアンテナ間隔がより大きいために減少する。
【００６２】
図１０は、上記３つのシナリオにおけるＳＳＩの累積密度関数（ＣＤＦ）を比較する。ｉ．ｉ．ｄ．の場合が他の２つのチャンネル条件に比べ最良の性能を提供することが観察される。
【００６３】
次に、ＤＩＤＯシステムの信号対雑音歪み比（ＳＮＤＲ）及びＳＥＲ性能が空間及び時間変化に応じてどのように変化するか分析する。空間変化は、上記定義のＳＳＩを用いて測定される。時間変化は、「時間選択性指標（time selectivity indicator）」（ＴＳＩ）によって測定される。本発明の一実施形態は、ＴＳＩをＤＩＤＯシステムにおける送信アンテナの一部又は全てからの複素チャンネル利得の合計の絶対値と定義する。チャンネル変化、ディープフェード比又は時間を追跡する他の任意のメトリックをＴＳＩとして使用することができる。図１１の上段は、１つの測定セットに対するＤＩＤＯ  ２×２システムにおける両方のクライアント装置のＳＮＤＲを示す。第２段は、ＴＳＩを表す。クライアント１は設置型であるため、そのＴＳＩは平坦であるのに対して、クライアント２のＴＳＩは、クライアントの移動度のために時間とともにフェードすることが観察される。第３段は、２つの送信機のそれぞれの自己相関係数だけでなく、ＳＳＩを示す。２つの自己相関係数が「１」に近接しているとき、ＳＳＩは増加することが観察される。
【００６４】
図１２は、上の結果全てを１つのプロットに結合する。第１の受信機（即ち、ＲＸ１）では、クライアントが設置型であり、かつＴＳＩが平坦であるにもかかわらず、ＳＮＤＲのトレースはフェードすることが観察される。実際、ＲＸ２の移動度のため、ＳＳＩは、時間とともに変化し、それらの変化はＲＸ１についてもＳＮＤＲのフェードを引き起こす。更に、ＳＳＩはＴＳＩ上で独立的にフェードする場合があることが観察される。実際ＴＳＩのフェードは、マルチパスの弱め合い干渉に起因する、両方の送信機からの信号品質の不良を示すが、ＤＩＤＯチャンネルは、複数の空間データストリームをサポートするのに十分な空間的自由度（即ち、大きなＳＳＩ）を有したままである場合がある。あるいは、ＳＳＩのフェードは、ＤＩＤＯチャンネル行列が特異であり、複数のパラレルデータストリームをサポートできないことを示すが、全ての送信アンテナからの信号品質は良好のままで、多数のＴＳＩをもたらす場合がある。本発明は、ＴＳＩ、ＳＳＩ、又は２つのメトリックの組み合わせを使用して、チャンネルダイバーシティを評価し、システムパラメータを調節して、ダイバーシティを拡張する。
【００６５】
ＳＳＩを使用して、ＤＩＤＯシステム内の可干渉エリアを測定及び予測することができる。例えば、本発明の一実施形態は、ＳＳＩを測定し、時間とともにその経過を追い、その将来の行動を予測する。その予測に基づき、送信及び受信システムパラメータの両方を適合させる（例えば、送信に使用するＢＴＳの数、又はデータストリームを受信するクライアント装置の数）。
【００６６】
図１３は、ＲＸ２が電力不均衡の高い場所から電力不均衡の低い別の場所へ移動する第２のチャンネルシナリオからの結果を示す。この変化の結果は、ＳＳＩの改善である。図１４は、同じ測定シナリオの概要を示す。ＲＸ１（設置型クライアント）の性能であってもＳＳＩが増加するにつれて改善することが観察される。
【００６７】
伝播条件の大きな集合でＳＮＤＲ性能をＳＳＩと比較した。図１５は、ａ）にＳＮＤＲ対平均ＳＳＩを、ｂ）にＳＳＩの標準偏差を表す。それぞれのドットは、５秒間にわたり収集された１つの測定値を表現する。赤の実線は、測定値の上方及び下方１０％を回帰計算から取り除いた、全ての測定値の点の線形回帰を表現する。無線チャンネルにおいて大きな空間ダイバーシティが使用可能なために、図１５ａでは、平均ＳＳＩに応じて平均ＳＮＤＲが増加することが観察される。例えば、大きな電力不均衡によって特徴付けられるシナリオは、結果的に低いＳＮＤＲになる低い平均ＳＳＩをもたらす。更に、図１５ｂでは、平均ＳＮＤＲは、クライアントの移動度によるＳＳＩのディープフェードに起因するＳＳＩの標準偏差に応じて減少する。なお、実用システムでは、効率的なメモリ使用及び計算複雑性の軽減のために忘却因子を使用する移動平均技術又は方法を用いてＳＳＩの平均及び標準偏差を計算することができる。
【００６８】
図１６は、時間チャンネル変化に対する同様の結果を示す。ＳＮＤＲは、クライアントの移動度及びドップラー効果による時間内のディープフェードに起因するＴＳＩの標準偏差に応じて減少する。
【００６９】
本発明の別の実施形態は、条件番号（ＣＮ）をＳＳＩとして使用する。等式（７）で定義されたＣＮは、図１７ｂに最少自己相関係数及び最大相互相関係数の関数としてプロットされ、各ドットは１００ｍ秒のデータの結果である。有効チャンネル行列の最小特異値と逆に、より低いＣＮは、空間ダイバーシティが高いチャンネルを示す。図１７ａは、ＣＮとして定義されるＳＳＩのＣＤＦを示す。図１８は、図１７ａの三次元のバージョンを表す。
【００７０】
図１９は、平均ＣＮに応じた平均ＳＮＤＲを示す。各ドットは、２０秒にわたるデータの平均を表現する。平均ＣＮの値が増加するにつれＳＮＤＲが低下することが観察される。
【００７１】
３．送信アンテナ選択の方法
無線リンクで空間自由度を増加させる１つの方法は、送信アンテナをシステム内のクライアントの数より多く追加し、特定のＳＳＩ性能ターゲットを満たすアンテナを選択することである。このアルゴリズムは、［１０］及び本発明者らの先行の米国特許出願第７，６３６，３８１号に記述されるように送信アンテナ選択として既知である。一実施形態では、送信アンテナの部分集合の全ての可能な組み合わせがまず特定される。次にＳＳＩが、それぞれのアンテナセット用に計算される。最後に、ダイバーシティメトリックを最大化するセット又はＳＳＩが最適な送信アンテナの部分集合として選択される。
【００７２】
図２０は、１アンテナ当たり同一の送信電力を仮定した場合のｉ．ｉ．ｄ．チャンネルにおける異なるオーダーのＤＩＤＯシステムの性能を示す。ＳＳＩは、２×２〜８×８にわたりＣＤＦが左に移動するにつれ、送信アンテナの数の増加に対し低下するが、ＳＥＲ性能は任意のオーダーのＤＩＤＯに対し同様である。
【００７３】
図２１は、ｉ．ｉ．ｄ．チャンネルにおけるＤＩＤＯ  ４×４のシミュレートされた性能を示す。アンテナ選択は、ターゲットＳＥＲに依存してＳＮＲにおいて優位な利得を提供する。例えば、２つの追加アンテナを追加することによる１％のＳＥＲターゲットで、利得は１２ｄＢであるか、又は０．１％のターゲットで、その利得は１８ｄＢまで増加する。また、図２１ｂは、改善された空間ダイバーシティのため、ＳＳＩのＣＤＦがアンテナ選択により改善することを示す。なお、図２１では、有効チャンネル行列の最小特異値の（全ての可能な送信アンテナの部分集合にわたる）最大値をプロットする。図２１ｂにおけるＣＤＦの平均値を次のようにデシベルで定義する。
【００７４】
【数１６】
0006445095.tif 000017
【００７５】
図２２は、（９）におけるダイバーシティメトリックの利得の関数としてＳＮＲの利得を示す。表ａ）内の値は、図２１ａにおけるシミュレートしたＳＥＲ性能から得られる。図２２ｂでは、２つの利得の間で線形の関係に近いことが観察される。本発明の一実施形態では、平均ＳＳＩは、選択アルゴリズムを使用するかどうかを決定するのに使用される。実際、アンテナ選択アルゴリズムは、ＳＳＩを全てのアンテナの部分集合について計算する必要があるので、更なる計算複雑性を必要とする。どのチャンネル条件の下でアンテナ選択アルゴリズムが本当に必要となるかを理解すると、不要なときにアルゴリズムをオフにすることができ、したがってシステムの計算複雑性が改善する。例えば、平均ＳＳＩがある一定の閾値を超える場合、アンテナ選択アルゴリズムをトリガする必要はなく、固定数のアンテナを送信に使用する。平均ＳＳＩが減少する場合（例えば、クライアントの移動度のために）、アルゴリズムは、無線リンク上を送信するための最良のアンテナの部分集合を選択するようにアンテナ選択アルゴリズムをトリガする。
【００７６】
ＳＳＩ閾値は、実際の測定値から実験データを分析することによって事前に計算することができる。例えば図２３は、ＳＮＤＲ、ＳＳＩ（λminで示される）、及びＴＳＩ（ＴＸ１，．．．，Ｍで示される各送信機からの複素チャンネル利得の絶対値である）のトレースを示す。なお、全てのトレースを、重なりを避けつつ同じプロットの中に収めるために、ＴＳＩトレースから２０ｄＢを意図的に減算した。この実験では、第１のクライアントＲＸ１は設置型であるが、第２のＲＸ２は移動型である。設置型クライアントさえも、ＳＳＩトレースにおけるフェードに起因してＳＮＤＲトレースが時間とともに変化することが観察される。特に、ＳＳＩが−１０ｄＢを下回るたびに、ＳＮＤＲはディープフェードを受ける。−１０ｄＢをＳＳＩの閾値として選択する。本発明は、ＳＳＩのこの値に限定されず、異なる性能基準に基づき他の値を選択することができる。移動型クライアントで、ディープフェードはＳＳＩフェード又はＴＳＩフェードのどちらかによって生じる。以前に観察されたように、フェードのこれら２つのタイプは無相関であり、異なる時間に発生する場合がある。
【００７７】
図２４は、図２３と同じ経路上であるが追加のアンテナを２つ使用して得られる結果を示す。なお、ＳＮＤＲトレースは、高速フェーディングチャンネルが高速フェーディングのために１つの実験から次へと変化するので図２４のトレースと一致しない。２つの追加アンテナを追加し、送信アンテナ選択アルゴリズムを実行することによって、ＳＳＩトレースからディープフェードを取り除き、両方のクライアントのＳＮＤＲ性能を改善することが可能であることが観察される。図２４ａは、設置型クライアントが、ＳＮＤＲディープフェードを受けないことを示す。図２４ｂは、移動型クライアントのＳＮＤＲフェードがＴＳＩによるのみであるが、ＳＳＩフェードが完全に取り除かれることを示す。
【００７８】
本発明の一実施形態は、使用可能な送信アンテナの部分集合を、既定の閾値を超えるＳＳＩを提供する最初の部分集合に達するまでスキャンする。一旦その部分集合が見つかると、探索は終了し、その結果アルゴリズムの計算複雑性が減少する。
【００７９】
図２３及び２４では、ＳＳＩは、高い利得の周期に代わりディープフェードの周期がある構造化された行動を呈することが観察される。このＳＳＩの連続するサンプル間の時間相関を利用して、アンテナの部分集合選択アルゴリズムの複雑性を減少させることができる。一実施形態では、ＳＳＩがディープフェードを受け、その値が既定の閾値を下回るまで、同じアンテナの部分集合が保存される。他の実施形態では、システムは、過去において選択されてきたアンテナの部分集合の統計の経過を管理して、将来の送信用にそれらを選択するのみである。
【００８０】
システムの計算複雑性を減少させるための別の方法は、アンテナ選択方法によって選択される送信アンテナの組み合わせの数を減少させることである。図２５〜２８は、ＤＩＤＯ  ４×２、６×４、８×６及び１０×８システムに対するＳＳＩのシミュレートされたＳＥＲ性能及びＣＤＦを示す。これらのシステムは全て、クライアントの数以外の追加アンテナを２つ使用する。アンテナの部分集合の異なる番号Ｎに対して性能が示される。任意のＤＩＤＯオーダーに対して、１０以下の送信アンテナの部分集合は、アンテナの部分集合の可能な組み合わせを全て使用する同じシステムのＳＥＲ性能に密接に近付けるのに十分であることが観察される。アンテナの部分集合の数を減少させると、ＳＳＩを全てのアンテナの部分集合にわたって計算する必要がないため、計算複雑性に顕著な減少をもたらすことができる。本発明の一実施形態は、システム性能を理想的性能に近接して保持しつつ、システムの計算複雑性を減少させる手段として、限られた数の部分集合を選択する。
【００８１】
本発明の一実施形態は、最適なアンテナの部分集合を選択するために、ＳＳＩ及びＴＳＩの組み合わせを使用する。例えば、最大のＳＳＩ及びＴＳＩを提供するアンテナの部分集合が選択される。別の実施形態は、既定の閾値を超えるＳＳＩを提供する全てのアンテナの部分集合を特定する第１選択フェーズを定義する。次に、第２選択フェーズは、最大ＴＳＩを提供する部分集合を選択する。あるいは、ＴＳＩ用に別の閾値が定義され、ＳＳＩ及びＴＳＩの閾値の両方を満たす部分集合が選択される。
【００８２】
「周波数選択性指標」（ＦＳＩ）を定義することによって、単一キャリアシステムに対する上述の全ての方法及び結果をマルチキャリア及び／又はＯＦＤＭシステムに直接拡張することができる。例えば、ＯＦＤＭシステムでは、全てのトーンは周波数が均一のチャンネルを経験する。次に上述の全ての方法をトーン単位で適用することができる。別の実施形態では、ＳＳＩ、ＴＳＩ及びＦＳＩの異なる組み合わせは、上記に定義された基準に従って最適なアンテナの部分集合を選択するために使用される。
【００８３】
最後に、多様な伝播条件におけるアンテナ選択アルゴリズムの性能を示す。図２９は、平均ＳＮＤＲ（５秒間にわたる）対平均ＳＳＩを示す。大きな平均ＳＳＩは、高い空間ダイバーシティを有するチャンネルを示し、その結果大きな平均ＳＮＤＲをもたらす。ＤＩＤＯ  ２×２〜４×２にわたるアンテナ選択に使用される２つの追加アンテナは、平均ＳＮＤＲ及びＳＳＩの両方を増加させることが観察される。ＤＩＤＯ  ４×４及び６×４について同様の結果が図３０に示される。
【００８４】
図３１は、ＤＩＤＯ  ２×２及び４×２に対するＴＳＩの標準偏差に応じた平均ＳＮＤＲを示す。高い標準偏差は、ＳＮＤＲ性能を低下させるドップラー効果のために大きな時間選択性を示す。ＤＩＤＯ  ４×４及び６×４について同様の結果が図３２に示される。
【００８５】
最後に、図３３は、上記で考慮された４つのＤＩＤＯシステム全てに対する瞬間的なＳＳＩのＣＤＦを比較する。より高いオーダーのＤＩＤＯに切り替えるときに低下した自由度のために４×４では、ＣＤＦ性能が２×２よりも低下していることが観察される。両方の場合において、送信選択アルゴリズムで２つの追加アンテナを追加すると、ＳＳＩ性能に顕著な改善をもたらす。
【００８６】
４．ユーザ選択の方法
一実施形態では、空間ダイバーシティは、ユーザ選択を用いてＤＩＤＯチャンネルに拡張される。この実施形態では、システム内で所定の数の使用可能な送信アンテナに対して無線チャンネルに十分な自由度がない場合、システムは１つ又は複数のクライアントへの送信をドロップする。この技術では、無線リンクにおける空間ダイバーシティを測定するためにＳＳＩを使用してよい。ＳＳＩが既定の閾値を下回ったとき、１つ又は複数のクライアントがドロップされる。
【００８７】
本発明の一実施形態では、最速の移動クライアントがドロップされる。実際、クライアントが経験する最も高いドップラー効果はディープフェードを最も受けやすい。別の実施形態は、チャンネル品質がより低いクライアントを選択するためにＴＳＩ及びＦＳＩを利用し、そのクライアントをドロップする。クライアントがドロップされるとき、その周期に送信されたビットは破損し、それらのビットは前進型誤信号訂正（ＦＥＣ）符号化を用いて回復することができる。別の実施形態は、ドロップしたクライアントに機能を提供するために、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ、又はＣＤＭＡなどの代替の多重化技術を利用する。
【００８８】
図３４は、約２０秒のデータによる１つの特定の測定値セットからの結果を示す。第１段は、ＲＸ１（設置型クライアント）及びＲＸ２（移動型クライアント）として示される２つのクライアントに対する測定されたＳＮＤＲトレースを表し、第２段は、４−ＱＡＭ衛星配置を確実に復調するために１０ｄＢに固定されたターゲットによってシミュレートされたＳＮＤＲであり、第３段は、シミュレートされたＳＥＲであり、最後に第４段は、ＳＳＩ及び自己相関係数を表す。ＲＸ１が設置型であっても、低いＳＳＩによって示されるように、そのＳＮＤＲは空間ダイバーシティの欠如のためにターゲットを超えて低下することが観察される。ＳＳＩターゲットが低すぎる場合（即ち、図の−２０ｄＢ）、ユーザ選択アルゴリズムはトリガされず、ＲＸ１は深刻なＳＥＲ低下を受ける。
【００８９】
図３５は、ＳＳＩターゲットを−１５ｄＢに引き上げ、その結果ＳＥＲ性能が改善する場合を示す。更なる改善は、図３６のようにターゲットＳＳＩを更に−１０ｄＢに引き上げることによって実現され、その場合はＲＸ１のＳＥＲは測定時間を通してゼロになる。この場合、ＳＳＩ閾値はＳＥＲ性能に基づき決定されるが、本発明はその閾値に限定されず、任意の他の性能基準をこれに使用することができる。
【００９０】
５．送信電力均衡の方法
送信電力不均衡は、１つのＢＴＳがその他を圧倒するように、クライアントの大部分又は全てが１つのＢＴＳの周囲にあり、その他全てから遠いときに発生する。送信電力不均衡は、チャンネル空間ダイバーシティを低減させ（即ち、ＳＳＩを減少させ）、その結果システム性能に悪影響を及ぼす。複数のＵＥ  ３７０１（正方形で識別される）が、１つの特定のＢＴＳ  ３７０２（円で識別される）の周囲でクラスター化されており、他のＢＴＳから遠く離れて位置している、１つの例示のシナリオを図３７に示す。このシナリオは、例えば、１つの場所でクライアントのグループが参加しているイベントがあり、他の全てのＢＴＳが遠く離れているときなどに起こる。本発明の一実施形態は、全てのクライアントで全てのＢＴＳから受信した電力が均衡するように、ＢＴＳの電力を適応的に調整する。本発明の一実施形態では、その他全てを圧倒しているＢＴＳの電力は、クライアントにより受信された電力が他の全てのＢＴＳから受信された電力と均衡するまで低減される。本発明の別の実施形態では、他の全てのＢＴＳからの電力は、全てのＢＴＳから全てのクライアントへの受信電力レベルが均衡するまで増加される。
【００９１】
チャンネル相反性が利用されるＴＤＤシステムでは、ダウンリンクのチャンネル状態情報（ＣＳＩ）はアップリンクから得られる。アップリンクトレーニング信号は、ＢＴＳの受信機でＡＤＣによって量子化され、それ自体、ＡＤＣのビット数に依存する限定された動作範囲を有する。全てのクライアントがＢＴＳの１つの周囲でクラスター化されている場合、そのＢＴＳのＣＳＩは、その他全てからのＣＳＩよりはるかに大きな振幅を有し、したがって、ＤＩＤＯチャンネル行列を特異にし、リンクの空間自由度を制限する。これは、送信電力不均衡の影響である。チャンネル相反性を利用しないＦＤＤシステム又はＴＤＤシステムでは、ＡＤＣも備えるクライアント装置の受信機で同じ問題が生じる。更に、ＣＳＩは、無線リンク上を送信される前に限定されたフィードバック技術を用いてビットに量子化又はマッピングされる必要がある場合がある。この量子化は、ＣＳＩの動作範囲を再度限定し、ＢＴＳの１つが他を圧倒するとき電力不均衡をもたらす。本明細書に記載される本発明の実施形態は、ＭＵ−ＭＡＳ及びＤＩＤＯシステムにおける電力不均衡を防ぐための技術を利用する。
【００９２】
図１３に示すように、送信電力不均衡を識別する１つの方法は、自己相関係数ρaを見ることである。自己相関値がＢＴＳの数に接近するとき（送信空間的共分散行列がＢＴＳの数に等しいトレースで正規化されると仮定する）、システムは送信電力不均衡を受ける。例えば、電力不均衡状態のＤＩＤＯ  ４×４システムでは、１つの自己相関は、「４」に接近し、他の全ての自己相関係数はゼロに接近する。反対に、完全に均衡状態のシステムでは、全ての自己相関係数は、「１」となる。
【００９３】
送信電力不均衡は、システムの性能に悪影響を及ぼす。例えば、図３８は、最大自己相関係数の異なる値に対する異なるオーダーのＤＩＤＯシステムのＳＥＲ性能を示す。最大自己相関が「１」まで減少すると、ＳＥＲ性能は理想的なｉ．ｉ．ｄ．の場合に近付く。これらのＳＥＲの結果を使用して、不均衡状態のシステムから均衡状態のシステムを識別する閾値を定義することができる。これらの自己相関の閾値を数値的、分析的、又は経験的な方法によって決定することができる。例えば、図３８では、閾値はＳＥＲ性能が理想的なｉ．ｉ．ｄ．性能から３ｄＢを超えて低下しないように選択される。しかしながら、本発明はこの性能基準に限定されず、システム性能を測定する任意の他の基準を使用することができる。本発明の別の実施形態は、図３８の表のように自己相関係数に対して２つの異なる閾値が定義されているヒステリシスループを使用する。
【００９４】
図３９は、最大自己相関の異なる値に対するＳＳＩのＣＤＦを示す。低減した空間ダイバーシティのために最大自己相関の増加は、ＳＳＩ性能の低下をもたらすことが観察される。
【００９５】
本発明の実施形態は、ＭＵ−ＭＡＳ又はＤＩＤＯシステム内の全てのＢＴＳにわたって送信電力を均衡させるための異なる方法を提案する。これらの方法を正規の速度で実行することができる。一実施形態では、提案された方法は各実行サイクルで動作する。ただし、使用されているシステムの制約に依存して、より低い速度を使用してもよい。以降で、これらの方法を詳細に記述した。
【００９６】
本発明の一実施形態は、それぞれのＢＴＳの送信電力を自己相関の閾値内に留めながら最大可能レベルで保持することを目的とする。図３８に示すように、２つの異なる閾値を定義する。上方の閾値、ＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲは、自己相関数が空間ダイバーシティに大幅な低下をもたらす点を示す。自己相関数がこの閾値を超えると、システム性能で大きな低下があるであろう。
【００９７】
下方の閾値、ＭＩＮ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲは、システムで電力設定があまりに頻繁に変更されるのを防ぐためにバッファとして機能する。所定のＢＴＳがＭＩＮ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲを下回る自己相関数を有する場合、送信利得値を安全に増加することができる（送信利得が既に最大値にセットされていないものと仮定する）。なお、送信利得は、ＲＦチェーンにおける電力増幅器のアナログ利得及び／又はＤＡＣのある一定のレベルに応じたデジタル利得であってよい。自己相関が、ＭＩＮ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲとＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲとの間にある場合、アクションはない。この場合において電力が増加すれば、自己相関数を、ＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲを超えるまで増加させた後、電力は、ＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲなどを下回るまで減少する。この結果は、電力を常に変化させることになり、効率が悪く性能劣化を生じさせる可能性がある。
【００９８】
方法の一実施形態を図４０に示し、関連の疑似コードを以下のように記述する。
ＢＥＧＩＮ
ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ｅａｃｈ  ＢＴＳ
ＳＥＴ  ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＝０
ＳＥＴ  Ｋ＝０
ＲＥＰＥＡＴ  ＷＨＩＬＥ  Ｋ＜ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳｓ
ＩＦ  ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ＞ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ  ＴＨＥＮ
ＳＥＴ  ｍａｘＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＝ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳ  Ｋ
ＳＥＴ  Ｎ＝Ｋ
ＥＮＤ  ＩＦ
ＩＮＣＲＥＭＥＮＴ  Ｋ
ＥＮＤ  ＲＥＰＥＡＴ
ＩＦ  ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＞ＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲ  ＡＮＤ  ＢＴＳ  ＮのｔｘＧａｉｎ＞ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ  ＴＨＥＮ
Ｄｅｃｒｅａｓｅ  ｔｈｅ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｎ  ｂｙ  ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ
Ｓｅｔ  ｒａｄｉｏ  ＴＸ  ｇａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｎ＝ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｎ
ＳＥＴ  Ｋ＝０
ＲＥＰＥＡＴ  ＷＨＩＬＥ  Ｋ＜ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳｓ
ＩＦ  ＢＴＳ  ＫのｔｘＧａｉｎ＜ＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ  ＡＮＤ
ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ＜ＭＩＮ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲ  ＴＨＥＮ
ＩＮＣＲＥＡＳＥ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ  ｂｙ  ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ
ＳＥＴ  ｒａｄｉｏ  ＴＸ  ｇａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ  ｔｏ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ
ＥＮＤ  ＩＦ
ＩＮＣＲＥＭＥＮＴ  Ｋ
ＥＮＤ  ＲＥＰＥＡＴ
ＥＮＤ
【００９９】
要約すると、この方法はまず、どのＢＴＳが最も高い相関を有するかを判定する。その相関値を対応するＢＴＳのインデックスと一緒に保存する。次に、最も高い相関が上方閾値を超えている場合、送信利得を減少させる。送信利得は、定義された最小値を下回って減少しない。次に、それぞれのＢＴＳに対し、最も高い相関が最低値を下回っている場合、送信利得を増加させる。最も高い自己相関数が２つの閾値の間にある場合は、アクションはない。これは、提案される方法の動作のターゲットモードである。
【０１００】
図４０の特定の詳細に目を向けると、４００１で、変数ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍｂｅｒ及びＫはゼロに初期化される。ステップ４００２及び４００４は、ループがそれぞれのＢＴＳについて繰り返すことを確実にする。４００２で、Ｋの現在値が現在ＢＴＳの数を下回っている場合、次に４００３で、ＢＴＳ  Ｋの自己相関数が現在の最も高い自己相関数より大きいかどうかを判定する。その場合、次に４００５で、変数ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍはＢＴＳ  Ｋの自己相関数にセットされ（即ち、ＢＴＳ  Ｋは最も高い自己相関数を有する）、制御変数ＮはＫに等しくセットされる。
【０１０１】
４００６で、ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍが最大自己相関（auto-correlataion）（ＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲ）より大きく、かつＢＴＳ  Ｎの送信利得（ｔｘＧａｉｎ）が最少送信利得（ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ）より大きい場合、その結果、４００８で、ＢＴＳ  Ｎの送信利得を指定したステップサイズ（ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ）分減少させ、ＢＴＳ  Ｎの無線装置のｔｘＧａｉｎは新しいｔｘＧａｉｎ値にセットされる。
【０１０２】
４００９で、制御値Ｋはゼロに等しくセットされる。ステップ４０１０は、それぞれのＢＴＳがステップ４０１１〜４０１２のループによって対処されることを確実にする。つまり、Ｋが現在ＢＴＳの数を下回っている場合（即ち、全てのＢＴＳが分析されていない場合）次に、４０１１で、ＢＴＳ  Ｋの自己相関数が最少自己相関（ＭＩＮ  ＡＵＴＯ  ＣＯＲＲ）未満かどうか、かつＢＴＳ  ＫのｔｘＧａｉｎが最大許容送信利得値（ＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ）未満かどうか、を判定する。両方の条件を満たす場合、次に４０１２で、ＢＴＳ  Ｋの送信利得は、既定のステップサイズ（ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ）分増加され、新しいｔｘＧａｉｎがＢＴＳ  Ｋの無線装置にセットされる。制御値Ｋは、４０１３で増分されて、４０１０で、ＫがＢＴＳの数に等しい（即ち、それぞれのＢＴＳが分析された）場合、プロセスは終了する。
【０１０３】
本発明の別の実施形態では、自己相関値は、送信利得値にマッピングされる。一実施形態は、以下に示す線形マッピングを使用する。線形マッピングは実装するには単純であるが、システム性能上の自己相関の悪影響は線形に比例しない。一般に、システム性能は自己相関数が最大値の一部に到達した後にのみ著しく影響を受ける。例えば、ＤＩＤＯ  ２×２性能は、最大自己相関が１．９５（又はその最大値の９７．５％）を超えるときにのみ深刻な影響を受ける。別のマッピングアルゴリズムは、線形関数ではなくて、これらの範囲で動作するように設計された指数関数又は別のべき関数を利用してよい。
【０１０４】
方法の一実施形態を図４１に示し、関連の疑似コードを以下のように記述する。
ＢＥＧＩＮ
ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ｅａｃｈ  ＢＴＳ
ＳＥＴ  Ｋ＝０
ＲＥＰＥＡＴ  ＷＨＩＬＥ  Ｋ＜ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳｓ
ＳＥＴ  ａｕｔｏＣｏｒｒ＝ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ
ＳＥＴ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ＝
（ＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ−ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ）*（１−ａｕｔｏＣｏｒｒ／ｎＴＸ）＋ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ
ＩＮＣＲＥＭＥＮＴ  Ｋ
ＥＮＤ  ＲＥＰＥＡＴ
【０１０５】
この方法は、自己相関数を取得し、それを送信利得値の中に直接設定する。この方法における複雑性の大部分は、異なるオーダーのＤＩＤＯ並びに異なる値のＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ及びＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮを許可することである。例えば、Ａ〜Ｂの範囲にわたる送信利得を有するＤＩＤＯ  ２×２システムに対する等式の最も単純な形態は次のようになる。
【０１０６】
【数１７】
0006445095.tif 000018
【０１０７】
例えば、２の自己相関値（ＤＩＤＯ  ２×２の最高値）は、そのＢＴＳの送信利得がＡ＝０（最も低い送信電力）にセットされる結果をもたらし、一方、０の自己相関値（ＤＩＤＯ  ２×２の最低値）は、そのＢＴＳの送信利得がＢ＝３０（最も高い送信電力）にセットされる結果をもたらす。これらの場合の両方が極端な電力不均衡を示したことに留意されたい。第１の場合（ρa＝２．０）では、このＢＴＳはＵＥにわたって強く受信され過ぎている。第２の場合（ρa＝０．０）では、他のＢＴＳが強く受信され過ぎている。両方のＢＴＳに対してρa＝１．０である、完全な均衡状態のシステムは、所望により１５（デフォルト値である）に留まる送信利得につながる。
【０１０８】
図４１の詳細に目を向けると、４１０１で、制御変数Ｋは０に初期化される。４１０２で、Ｋが観察されているＢＴＳの数を下回っている場合、次に４１０３で説明される動作が実行される。具体的には、変数ａｕｔｏＣｏｒｒが、現在のＢＴＳ  Ｋの自己相関数に等しくセットされる。加えて、ＢＴＳ  Ｋの変数ｔｘＧａｉｎは、最大送信利得値と最少送信利得値との間の差（ＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ−ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ）に（１−ａｕｔｏＣｏｒｒ／ｎＴＸ）を乗じ、最少送信利得値（ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ）に加えた値に等しくセットされる。その結果、制御変数Ｋは、Ｋ＝ＢＴＳの数まで増分される。処理はその後終了する。
【０１０９】
前述の方法の両方は、単一のステップ内で全てのＢＴＳの送信利得を調整するように設計される。本発明の別の実施形態は、ただ２つのＢＴＳの電力を常に調整する方法を定義する。ただし、この方法によって、特定のシナリオにおいて１つ以上のＢＴＳが長期間低い送信電力設定に留まることができる。したがって、実用的なシステムにおいて、この方法は、そのＢＴＳの自己相関数がＭＩＮ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲを下回る場合にそれぞれのＢＴＳの電力が増加される（図４０のような閾値を用いる）方法１に似たアルゴリズムと組み合わせられる。
【０１１０】
上述の方法３の疑似コードは以下のとおりである。
ＢＥＧＩＮ
ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ｅａｃｈ  ＢＴＳ
ＳＥＴ  ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＝０
ＳＥＴ  ｌｏｗｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＝ＭＡＸ＿ＡＵＴＯ＿ＣＯＲＲ
ＳＥＴ  Ｋ＝０
ＲＥＰＥＡＴ  ＷＨＩＬＥ  Ｋ＜ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳ
ＩＦ  ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ＞ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ  ＴＨＥＮ
ＳＥＴ  ｈｉｇｈｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＝ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳ  Ｋ
ＳＥＴ  ｈｉｇｈｅｓｔＩｄｘ＝Ｋ
ＥＬＳＥ  ＩＦ  ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  Ｋ＜ｌｏｗｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ  ＴＨＥＮ
ＳＥＴ  ｌｏｗｅｓｔＡｕｔｏＣｏｒｒＮｕｍ＝ａｕｔｏ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ＢＴＳ  Ｋ
ＳＥＴ  ｌｏｗｅｓｔＩｄｘ＝Ｋ
ＥＮＤ  ＩＦ
ＩＮＣＲＥＭＥＮＴ  Ｋ
ＥＮＤ  ＲＥＰＥＡＴ
ＤＥＣＲＥＡＳＥ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｈｉｇｈｅｓｔＩｄｘ  ｂｙ  ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ
ＩＦ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｈｉｇｈｅｓｔＩｄｘ＜ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ  ＴＨＥＮ
ＳＥＴ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｈｉｇｈｅｓｔＩｄｘ＝ＭＩＮ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ
ＥＮＤ  ＩＦ
ＳＥＴ  ｒａｄｉｏ  ＴＸ  ｇａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｈｉｇｈｅｓｔＩｄｘ＝ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｈｉｇｈｅｓｔＩｄｘ
ＩＮＣＲＥＡＳＥ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｌｏｗｅｓｔＩｄｘ  ｂｙ  ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ
ＩＦ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｌｏｗｅｓｔＩｄｘ＞ＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ  ＴＨＥＮ
ＳＥＴ  ｔｘＧａｉｎ  ｆｏｒ  ＢＴＳ  ｌｏｗｅｓｔＩｄｘ＝ＭＡＸ＿ＴＸ＿ＧＡＩＮ
ＥＮＤ  ＩＦ
ＥＮＤ
【０１１１】
要するに、この方法はまず、最大及び最小自己相関値を判定し、対応するＢＴＳのインデックスを記録する。次に、最も高い自己相関を有するＢＴＳの送信利得が、ＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ分減少し、最も低い自己相関を有するＢＴＳの送信利得がＴＸ＿ＧＡＩＮ＿ＳＴＥＰ分増加する。
【０１１２】
最後に、実際的な屋外伝播シナリオにおける送信電力均衡方法の性能を示す。本発明者らが考慮した第１のシナリオが図４２に示される。送信電力不均衡は、２つのクライアントＵＥ００、ＵＥ０１がＢＴＳ  １０にごく近接していることによって引き起こされる。電力不均衡あり及びなしの条件番号の分布が図４３に示される。
【０１１３】
図４４〜４６は、次の３つの異なる場合のチャンネルのトレース（ＳＮＤＲ、ＳＳＩ、及びＴＳＩ）、即ち、ｉ）送信電力均衡方法を用いないＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉ）送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ２×２、ｉｉｉ）アンテナ選択法と併用の送信電力均衡方法を用いたＤＩＤＯ  ４×２、を示す。ＳＳＩ閾値は−１０ｄＢにセットされる。送信電力均衡方法及びアンテナ選択法がＳＳＩトレース及びその結果としてＳＮＤＲ性能の向上に役立つことが観察される。
【０１１４】
異なるシナリオが図４７に示され、ここではＢＴＳ  ６が送信電力不均衡の原因である。図４８は、不均衡あり及びなしの条件番号の分布を示し、図４９〜５１は、これまでどおり異なるアルゴリズムでのチャンネルトレースを示す。もう一度、送信電力均衡方法及びアンテナ選択法の両方が、ＳＳＩ及びＳＮＤＲ性能を向上させる。
【０１１５】
本発明の別の実施形態は、送信電力均衡アルゴリズム及びアンテナ選択アルゴリズムの組み合わせを利用する。この方法では、最大の自己相関係数を提供する追加アンテナは取り除かれ、残りの追加アンテナとともに従来のアンテナ選択アルゴリズムが適用される。例えば、図５２は、４つのクライアントによるＤＩＤＯシステムのＳＳＩのＳＥＲ及びＣＤＦを示す。ＤＩＤＯ  ６×４の性能は、システムが送信電力不均衡を受けると著しく低下する。大きな自己相関係数をもたらすＢＴＳを取り除くことによって、システム性能はＤＩＤＯ  ５×４のＳＥＲ曲線によって示されるように著しく改善する。
【０１１６】
最後に、図５３は、伝送に選択されたＢＴＳの統計及びそれらの相対的な使用率を示す。最後のグラフは、送信電力均衡及びアンテナ選択によるＤＩＤＯ  ５×４は、ＢＴＳが高い自己相関値の結果として取り除かれたため、ＢＴＳ１の使用率がゼロであることを示す。
【０１１７】
６．参考文献
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【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１７ａ】
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【図１７ｂ】
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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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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