(57)【要約】【課題】格子基底縮小用ＭＩＭＯ受信機の出力においてビットの対数尤度比（ＬＬＲ）を得る方法を提供する。【解決手段】格子基底縮小用受信機ベースの無線通信システムにおいて、チャネル推定値に格子基底縮小を適用することと、縮小基底チャネルに従って受信信号を等化することと、最近の候補ベクトルに基づいて縮小基底中の候補ベクトルの集合を生成することによって、送信ビットが特定の値を有する確率を決定することと、各候補ベクトルに対し、対応する送信シンボルベクトルを決定することと、受信信号に基づいて、各送信ビット値が送信されている確率を求めることによって、受信信号から送信ビット値の軟判定値が決定される。【選択図】      図５
2010502038.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
格子基底縮小を用いた受信機を含む無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟判定値を決定する方法であって、
チャネル応答の推定値を取得することと、
前記チャネル応答に格子基底縮小を適用し、縮小基底チャネルに従って前記受信信号を等化することと、
最も近傍の候補ベクトルに基づき縮小基底中の候補ベクトルのリストを生成することにより、送信ビットが特定の値をもつ確率を決定することと、
各候補ベクトルに対し、対応の送信シンボルベクトルを決定することと、
前記受信信号に基づいて、各送信ビット値が送信されている確率を決定することと、
を含む方法。
【請求項２】
候補ベクトルのリストを生成するステップは、
(i)前記リストのサイズを既知の固定値に設定することと、
(ii)前記リストのサイズを予め定められた有効な候補ベクトルの数に設定し、前記サイズを、十分な数の候補が見つかるまで変化させることと、
のいずれか１つによって、可能性のある候補ベクトルのリストを選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
推定される初期ベクトルの条件付き確率を、前記可能性のある候補ベクトルが前記初期ベクトルの真の値に等しいという条件に基づいて決定するステップと、
前記条件付き確率に基づき前記最近の候補ベクトルを決定するステップと、
をさらに含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記最近の候補ベクトルは、加重平方ユークリッド的である請求項３に記載の方法。
【請求項５】
送信ビット確率を決定するステップは、
各候補シンボルベクトルが送信されている確率を決定することと、
すべての可能なシンボルが、前記送信アンテナのそれぞれから送信されている確率を決定することと、
を含む請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記決定された確率から対数尤度比（ＬＬＲ）を決定するステップをさらに含む請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記格子基底縮小は、ＬＬＬアルゴリズムによるものである請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
ＭＩＭＯ通信システムで使用される請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
格子基底縮小を用いた受信機を含む無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟判定値を決定する装置であって、
チャネル応答の推定値を得る手段と、
前記チャネル応答に格子基底縮小を適用する手段と、
縮小基底チャネルに従って前記受信信号を等化する手段と、
送信ビットが特定の値をもつ確率を決定する軟情報判定手段と、
を含み、
前記軟情報判定手段は、
最近の候補ベクトルに基づいて縮小基底中の候補ベクトルのリストを生成する手段、
各候補ベクトルに対し、送信シンボルベクトルを決定する手段、および、
前記受信信号に基づいて、前記送信ビット値が送信されている確率を決定する手段
を含む装置。
【請求項１０】
前記候補ベクトルのリストを生成する手段は、可能性のある候補ベクトルのリストを選択するように動作する請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
推定される初期ベクトルの条件付き確率を、前記可能性のある候補ベクトルが前記初期ベクトルの真の値に等しいという条件に基づいて決定し、前記決定された条件付き確率に基づき前記最も近傍の候補ベクトルを決定する手段を含む請求項９または１０記載の装置。
【請求項１２】
前記軟情報判定手段は、前記シンボルベクトルが送信されている確率を決定し、その後、全ての可能なシンボルが前記送信アンテナのそれぞれから送信されている確率を決定するように動作する請求項９乃至１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１３】
請求項９乃至１２のいずれか１項に記載の装置を備える検出器を含むＭＩＭＯ無線通信装置。
【請求項１４】
汎用コンピュータ制御の通信装置上で実行されると、前記装置に、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
汎用コンピュータ制御の通信装置上で実行されると、前記装置に、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を記憶する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信の分野に属し、特に、それだけに限らないが、ＭＩＭＯ（multiple input multiple output:多入力多出力）通信システムの分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来の通信システムは、数学的に、
ｙ＝Ｈｘ＋ｖ
で表すことができ、式中、ＭＩＭＯ通信システムでは、ｙは受信信号を表すｎ×１ベクトルであり、Ｈは通信路の伝送特性をモデル化するｎ×ｍチャネル行列であり、ｘは送信シンボルを表すｍ×１ベクトルであり、ｖはｎ×１雑音ベクトルであり、ｍとｎは、それぞれ、送信アンテナと受信アンテナの数を表す。
【０００３】
同じ表現が、ＣＤＭＡシステムにおけるマルチユーザ検出にも使用され得ることが、当業者には理解されるであろう。
【０００４】
最近の文献には、格子基底縮小（Lattice Reduction）と呼ばれる技法の使用が、どのようにしてＭＩＭＯ検出方法の性能を改善し得るかが示されている。
【０００５】
例えば、非特許文献１には、多入力多出力（ＭＩＭＯ）デジタル通信システムの性能を高める格子基底縮小（ＬＲ）技法が記載されている。
【０００６】
加えて、非特許文献２では、ＹａｏおよびＷｏｒｎｅｌｌによって提案された格子基底縮小用検出方式を考察している。この論文では、格子基底縮小用検出方式を、周知のＬＬＬアルゴリズムを用いて拡張し、これによって、任意の次元数を有するＭＩＭＯシステムへの適用を可能としている。
【０００７】
非特許文献３（以下「Ｂｅｒｅｎｇｕｅｒら」という)には、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）を使うと、マルチパス伝搬を有する無線システムにおける受信機の複雑さを大幅に低減することが記載されており、これを無線広帯域複数アンテナ（ＭＩＭＯ）システムで使用することを提案している。
【０００８】
最後に、非特許文献４（以下、「Ｗｕｂｂｅｎら」という）では、前述の格子基底縮小用方式をＭＭＳＥ基準に用いている。
【０００９】
前述の各文献で使用される技法は、数学的には、チャネル行列Ｈの各列が、格子の基底を記述するものとみなされ得るという概念を使用している。したがって、基底ベクトルがほぼ直交するように、この格子と等価の記述（いわゆる「縮小基底」）を計算することができる。この場合、受信機がこの縮小基底を使ってチャネルを等化すれば、雑音増大を最小限に抑えることができ、（Ｗｕｂｂｅｎらの図５に示すように）検出性能が改善される。このプロセスは、以下に述べる各ステップを備える。
【００１０】
ｙr、ｘrおよびＨrを、それぞれ、
【数１】
2010502038.tif 000003
【００１１】
のように、ｙ、ｘおよびＨの実数値表現であるものと定義し、式中、Ｒｅ（）とＩｍ（）は、これらの引数の実数成分と虚数成分を表すものとする。
【００１２】
Ｂｅｒｅｎｇｕｅｒらには、複素数体における同等の方法が記載されているが、明確にするために、ここでは、この方法の実表現を使用する。
【００１３】
この技術分野には、いくつかの格子基底縮小アルゴリズムが存在する。適切なアルゴリズムの１つが、前述のＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）アルゴリズムであり、これは、Ｗｕｂｂｅｎらに開示されている。また、非特許文献５以下「Ｌｅｎｓｔｒａら」という）と、非特許文献６（以下「Ｌｏｖａｓｚ」という）にも記載されている。
【００１４】
これらのいずれか１つを使って、縮小基底
【数２】
2010502038.tif 000004
【００１５】
が、
【数３】
2010502038.tif 000005
【００１６】
によって与えられるように、変換行列Ｔを計算することができる。
【００１７】
行列Ｔは、整数項目だけを含み、これの行列式は、＋／−１である。
【００１８】
格子基底縮小の後、システムは、
【数４】
2010502038.tif 000006
【００１９】
で再表現され、式中、ｚr＝Ｔ−１ｘrである。この再定義システムにおける受信信号ｙrを等化して、ｚrの推定値が獲得される。この場合、この等化プロセスでは、例えば、線形ＺＦ技法などを用い、これによって、
【数５】
2010502038.tif 000007
【００２０】
が得される。
【数６】
2010502038.tif 000008
【００２１】
はほぼ直交であるため、
【数７】
2010502038.tif 000009
【００２２】
が被る雑音増大は、受信機がチャネルＨrを直接等化した場合よりもはるかに少ないはずである。
【００２３】
当然ながら、他の等化技法も使用され得る。例えば、ＭＭＳＥ技法や、前述の公開されている従来技術のものなど、より複雑な連続干渉除去に基づく方法の使用も考えられるであろう。
【００２４】
前述のような受信機は、ｘに含まれる送信シンボルが、Ｍ−ＱＡＭコンステレーションから獲得されると分かっていて動作する。この制約条件があれば、
【数８】
2010502038.tif 000010
【００２５】
は、Ｗｕｂｂｅｎらに記載されている方法に従って、以下のように量子化することができる。
【数９】
2010502038.tif 000011
【００２６】
式中、Ｑ｛｝は、これの引数の各要素を最も近い整数に丸める量子化関数であり、１は、成分がすべて１の２＊ｍ×１ベクトルである。
【００２７】
以上より、量子化関数は別として、残りの操作は、Ｍ−ＱＡＭコンステレーションが、整数格子のスケーリング及び変換バージョンであることの結果であることが理解されるであろう。したがって、整数量子化は、同じ簡単なスケーリング操作と変換操作を必要とする。
【００２８】
図２に示すように、スカラ値αとβが、使用されるＭ−ＱＡＭコンステレーションの定義から得され、αはコンステレーション点間の最短距離に等しく、βは、これらのコンステレーション点と虚数（Ｉ）軸と実数（Ｒ）軸の間の最短距離（すなわちＩおよびＲ方向への原点からの最小オフセット）に対応する。本例では、１６−ＱＡＭコンステレーションが使用され、これは｛＋／−１，＋／−３｝の実数成分と虚数成分を有する。
【００２９】
最後に、ｘrの推定値
【数１０】
2010502038.tif 000012
【００３０】
が、この方法により、
【数１１】
2010502038.tif 000013
【００３１】
として得られる。
【００３２】
場合によっては、
【数１２】
2010502038.tif 000014
【００３３】
の推定値に誤りがある場合には、
【数１３】
2010502038.tif 000015
【００３４】
中のシンボル推定値の一部が有効なシンボルではないこともあり得る。かかる場合、これらのシンボルは、最近の有効なシンボルにマップされる。例えば、１６−ＱＡＭを用いる本例では、値＋／−１、＋／−３が、
【数１４】
2010502038.tif 000016
【００３５】
中の有効なエントリーを定義することがある。したがって、
【数１５】
2010502038.tif 000017
【００３６】
の成分が、例えば、＋５に等しい場合、これは、＋３の値にマップされるはずである。
【００３７】
（ＭＩＭＯシステムなどの）かかる縮小格子検出器は、普通、硬判定値を出力する。軟出力を得るために適用できる技術が記載されている唯一の文献は、非特許文献７（以下「Ｗｉｎｄｐａｓｓｉｎｇｅｒら」という）である。Ｗｉｎｄｐａｓｓｉｎｇｅｒらが提案している方法は複雑であり、この文献ではこの技法の性能が実証されなかった。したがって、本発明の諸態様の一目的は、簡単で実証済みの手法を使って軟出力を決定することのできるＭＩＭＯ検出器を提供することである。
【００３８】
硬判定ベクトル
【数１６】
2010502038.tif 000018
【００３９】
のすべての要素が等しい信頼性を有するものと仮定して候補解のリストを生成する方法が、本出願人による特許文献１に記載されている。この出願には、縮小格子検出器によって提供される量子化推定値に所定の摂動を適用することによってリストを生成することを伴う手法が記載されている。しかしながら、一般に、非量子化解
【数１７】
2010502038.tif 000019
【００４０】
の要素に存在する雑音は異なる。したがって、
【数１８】
2010502038.tif 000020
【００４１】
の各要素の信頼性は著しく異なり得る。本発明の一態様は、硬判定の異なる要素の信頼性の違いを認識し、これを考慮に入れる、候補解を生成する方法を提供する。この方法は、より可能性の高い候補解のリストを生成し、よって、より高品質の軟情報を生成する。図１に、より高品質の軟情報を算出することによって得ることのできる利点を示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４２】
【特許文献１】英国特許出願第０５１８０３６．９号明細書
【非特許文献】
【００４３】
【非特許文献１】“Lattice-Reduction-Aided Detectors for MIMO Communication Systems”, (H. Yao and G.W. Wornell, Proc. IEEE Globecom, Nov 2002, pp.424-428)
【非特許文献２】“Low-Complexity Near-Maximum-Likelihood Detection and Precoding for MIMO Systems using Lattice Reduction”, (C. Windpassinger and R. Fischer, in Proc. IEEE Information Theory Workshop, Paris, March, 2003, pp.346-348)
【非特許文献３】“Lattice-Reduction-Aided Receivers for MIMO-OFDM in Spatial Multiplexing Systems”, (I. Berenguer, J. Adeane, I. Wassell and X. Wang, in Proc. Int. Symp. on Personal Indoor and Mobile Radio Communications, Sept. 2004, pp. 1517-1521)
【非特許文献４】“MMSE-Based Lattice-Reduction for Near-ML Detection of MIMO Systems”, (D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn and K. Kammeyer, in Proc. ITG Workshop on Smart Antennas, 2004)
【非特許文献５】“Factoring Polynomials with Rational Coefficients”, (A. Lenstra, H. Lenstra and L. Lovasz, Math Ann., Vol. 261, pp. 515-534, 1982)
【非特許文献６】“An Algorithmic Theory of Numbers, Graphs and Convexity”, (L. Lovasz, Philadelpia, SIAM, 1980)
【非特許文献７】“From Lattice-Reduction-Aided Detection Towards Maximum-Likelihood Detection in MIMO Systems”, (C. Windpassinger, L. Lampe and R. Fischer, in Proc. Int. Conf. on Wireless and Optical Communications, Banff, Canada, July 2003)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００４４】
一般に、本発明の一態様は、格子基底縮小用ＭＩＭＯ受信機の出力においてビットの対数尤度比（ＬＬＲ）を得る方法を提供する。
【００４５】
本発明の第１の態様では、格子基底縮小用受信機ベースの無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟推定値を決定する方法であって、当該システムで定義される通信チャネルにおけるチャネル応答の推定値を得ることと、このチャネル応答に格子基底縮小を適用し、縮小基底で表されるチャネルに従って受信信号を等化することと、最近の候補ベクトルに基づいて縮小基底中の候補ベクトルのリストを生成することにより、送信ビットが特定の値をもつ確率を決定することと、各候補ベクトルに対し、対応の送信シンボルベクトルを求めること、および、受信信号に基づいて、各送信ビット値が送信されている確率を求めることと、を含む。
【００４６】
好ましくは、候補ベクトルのリストを生成するステップは、
(i)前記リストのサイズを既知の固定値に設定することと、
(ii)前記リストのサイズを予め定められた有効な候補ベクトルの数に設定し、前記サイズを十分な数の候補が見つかるまで変化させることと、
のうちのいずれか１つによって、可能性のある候補ベクトルのリストを選択するステップを含む。
【００４７】
上記態様の好ましい実施形態では、推定される初期ベクトルの条件付き確率を、前記可能性のある候補ベクトルが前記初期ベクトルの真の値に等しいという条件に基づいて決定するステップと、前記条件付き確率に基づき前記最近の候補ベクトルを決定するステップとを含む。
【００４８】
好ましくは、最近の候補ベクトルは、加重平方ユークリッド的に最も近いものである。
【００４９】
上記態様の別の実施形態では、送信ビット確率を決定するステップは、各候補シンボルベクトルが送信されている確率を決定することと、その後に、すべての可能なシンボルが送信アンテナのそれぞれから送信されている確率を決定することとを含む。
【００５０】
この方法は、ＭＩＭＯ無線通信システムでの使用に適する。さらに、この方法は、受信信号が、同じ場所に位置していてもいなくてもよい、複数のアンテナからの送信の結果である他の任意のシステムと共に使用することもできる。さらに、この方法は、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）などの、ＣＤＭＡシステムにも適用可能である。
【００５１】
本発明の別の態様は、格子基底縮小用受信機ベースの無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟判定値を決定する受信機であって、チャネル応答の推定値を得る手段と、チャネル応答に格子基底縮小を適用する手段と、縮小基底チャネルに従って受信信号を等化する手段と、送信ビットが特定の値をもつ確率を決定する軟情報判定手段とを含み、軟情報判定手段は、最近の候補ベクトルに基づいて縮小基底中の候補ベクトルのリストを生成する手段、各候補ベクトルに対し、送信シンボルベクトルを求める手段、および、受信信号に基づいて、送信ビット値が送信されている確率を決定する手段を含む。
【００５２】
本発明の別の目的は、格子基底縮小用ＭＩＭＯ受信機の出力におけるビットの対数尤度比（ＬＬＲ）を得る方法を提供することである。
【００５３】
この目的を達成するために、上記方法または上記検出器によって決定される確率は、ＬＬＲに変換され得る。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施形態に従って得られるパフォーマンスのグラフと、英国特許出願第０５１８０３６．９号明細書で開示されている方法の一実施形態に従って得られるパフォーマンスのグラフを、符号化システムに準最適な実際のｍａｘ−ｌｏｇ  ＡＰＰ復号器との比較で示す図。
【図２】本発明の一実施形態の無線通信システムで使用され、従来技術の各例で使用される格子を示すグラフ。
【図３】送信機と受信機を含むＭＩＭＯシステムを概略的に示す図。
【図４】図３の受信機をさらに詳細に示す図。
【図５】図４に示す検出器によって動作する検出方法を示す図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
次に、本発明の各実施形態を、添付の図面を参照して説明する。
【００５６】
以下では、本発明を、無線通信システムの等化のための一実装形態を参照して説明する。図３に、一般に公知である構成のＭＩＭＯデータ通信システム１０を備えるかかるシステムを示す。本発明の実施形態に係る新規の構成要素を、以下の説明で明らかにする。
【００５７】
通信システム１０は、送信機器１２と受信機器１４を備える。多くの状況では、無線通信機器が、送信機と受信機が組み合わせた機構を備えるが、本例では、簡潔にするために、これらの機器を一方向通信機器として示している。
【００５８】
送信機器１２は、（情報ビットまたはシンボルを含む）データをチャネル符号器１８に提供するデータソース１６を備える。チャネル符号器１８の後には、チャネルインターリーバ２０と、図示の例では、空間時間符号器２２が続く。空間時間符号器２２は、１つまたは複数の入力シンボルを、複数の送信アンテナ２５を備える送信アンテナアレイ２４からの同時送信のための複数のコードシンボルとして符号化する。この図示した例では、３つの送信アンテナ２５が設けられているが、実際の実装形態は、用途に応じてより多い、または少ないアンテナを含んでいてもよい。
【００５９】
符号化送信信号は、送信アンテナアレイ２４と対応する受信機器１４の受信アンテナアレイ２６の間の間で定義されるＭＩＭＯチャネル２８を介して伝搬する。受信アンテナアレイ２６は、受信機器１４の格子基底縮小復号器３０に複数の入力を提供する複数の受信アンテナ２７を備える。この実施形態では、受信アンテナアレイ２６は、３つの受信アンテナ２７を備える。
【００６０】
格子基底縮小復号器３０は、ＭＩＭＯチャネル２８の影響を除去する機能を有する。格子基底縮小復号器３０の出力は、各送信アンテナ２５に１つずつの複数の信号ストリームを備え、各信号ストリームは、送信ビットが特定の値を有する確率に関するいわゆる軟データまたは尤度データを搬送する。このデータが、チャネルインターリーバ２０の結果を反転させるチャネルデインターリーバ３２に提供され、次いで、このチャネルデインターリーバ３２によって出力されるデインターリーブビットが、本例ではビタビ復号器であるチャネル復号器３４に提示され、ここで畳み込み符号が復号される。チャネル復号器３４の出力は、任意の所望のやり方でさらにデータを処理するために、データシンク３６に提供される。
【００６１】
格子基底縮小復号器３０の特有の機能を、順を追って説明する。
【００６２】
図４に、受信機器１４として（ソフトウェアまたは特定用途向けハードウェア構成要素によって）動作可能に構成されるハードウェアを概略的に示す。受信機器１４は、作業メモリ１１２に格納され、かつ／または大容量記憶装置１１６から検索可能な機械コード命令を実行するように動作するプロセッサ１１０を備える。汎用バス１１４によって、ユーザ操作可能入力機器１１８は、プロセッサ１１０とやりとりすることができる。ユーザ操作可能入力機器１１８は、本例では、キーボードとマウスを備えるが、別種のポインティングデバイス、手書きタブレット、音声認識手段、あるいはユーザ入力動作を解釈し、データ信号に変換するための他の任意の手段など、他の任意の入力機器も同時に、または代替として設けられ得ることが理解されるであろう。
【００６３】
情報のユーザへの出力のために、汎用バス１１４にはさらに、オーディオ／ビデオ出力ハードウェア機器１２０が接続されている。オーディオ／ビデオ出力ハードウェア機器１２０には、視覚表示ユニット、スピーカ、またはユーザに情報を提示することのできる他の任意の機器が含まれ得る。
【００６４】
汎用バス１１４に接続された通信ハードウェア機器１２２は、アンテナ２６に接続されている。図４に示した実施形態では、作業メモリ１１２は、プロセッサ１１０によって実行されると、ユーザとの間のデータのやりとりを可能にするユーザインターフェースを確立させる、ユーザアプリケーション１３０を記憶する。本実施形態のアプリケーションは、汎用のまたはユーザが常用しているユーティリティの実装された特定のコンピュータを設定する。
【００６５】
また、複数のアプリケーション１３０のうちの１つの実行で生成されるデータが処理され、次いで、別の通信機器への伝送および通信のために通信ハードウェア機器１２２に渡されることを可能にする通信プロトコルを確立するために、特定の実施形態に従った通信機能１３２も作業メモリ１１２に格納されている。アプリケーション１３０と通信機能１３２を定義するソフトウェアは、便宜上、一部が、作業メモリ１１２と大容量記憶装置１１６に格納され得ることが理解されるであろう。これが有効に管理され、作業メモリ１１２と大容量記憶装置１１６に格納されているデータへのアクセス速度が異なる可能性を考慮することができるように、任意選択で、メモリマネージャが設けられてもよい。
【００６６】
プロセッサ１１０で、通信機能１３２に対応するプロセッサ実行可能命令が実行されると、プロセッサ１１０は、認識される通信プロトコルに従って別の機器との通信を確立するように動作する。
【００６７】
次に、格子基底縮小復号器３０の機能を、図５に従ってさらに詳細に説明する。この図示の方法は、上記の従来技術の紹介と考察で概説したように、縮小基底中の送信格子点の非量子化推定値、すなわち、
【数１９】
2010502038.tif 000021
【００６８】
が決定されると開始する。この推定値をどのように得るかは重要ではない。すなわち、任意の適切な格子基底縮小アルゴリズムが適用されてもよく、いくつかの等化方法のいずれが適用されてもよい。
【００６９】
推定値
【数２０】
2010502038.tif 000022
【００７０】
は、
【数２１】
2010502038.tif 000023
【００７１】
で表され、式中、ｚrは、前述の従来技術の紹介と考察で定義したように、真の値を表し、ｎは推定値に存在する雑音を表す。線形等化技術を用いて
【数２２】
2010502038.tif 000024
【００７２】
が算出されるならば、ｎの各要素は、ゼロ平均ガウス確率変数であると想定される。よって、一般に、ｎの各要素は、
【数２３】
2010502038.tif 000025
【００７３】
で与えられる共分散行列Ｍで特徴付けられる。式中、Ｅ［］は統計的期待値を表す。共分散行列Ｍは、チャネル状態情報と、縮小格子検出器の入力における雑音分散を使って推定され得る。実際の無線システムは、これらのパラメータの両方が、チャネル推定プロセスを使って十分な正確さで測定され得るように設計されることが理解されるであろう。
【００７４】
軟出力を生成するために、ここでは
【数２４】
2010502038.tif 000026
【００７５】
で表される、
【数２５】
2010502038.tif 000027
【００７６】
の最も可能性の高い候補ベクトルのリストが必要とされる。ステップ２１０で、
【数２６】
2010502038.tif 000028
【００７７】
のリストが生成される。軟出力の品質は、リストサイズＫを、すべての候補ベクトルが含まれるまで拡大することによって改善することができる。しかしながら、実際には、候補ベクトルの総数のごく一部だけで、十分に良好な軟出力が生成される。
【００７８】
ステップ２２０で、ｃがｚｒに等しいと仮定した場合の測定値
【数２７】
2010502038.tif 000029
【００７９】
の条件付き確率が求められ、これは以下のように与えられる。
【数２８】
2010502038.tif 000030
【００８０】
Ｌｅｎｓｔｒａらによれば、格子基底縮小プロセスは、
【数２９】
2010502038.tif 000031
【００８１】
の各列が、相互にほぼ直交するような、変形システム行列
【数３０】
2010502038.tif 000032
【００８２】
をもたらす。この場合、共分散行列Ｍの非対角要素はほぼゼロである。すなわち、ｎの各要素は、ほぼ相互に独立であることがわかる。この想定の下では、
【数３１】
2010502038.tif 000033
【００８３】
は、加重平方ユークリッド距離
【数３２】
2010502038.tif 000034
【００８４】
に等しく、これは次のように与えられる。
【数３３】
2010502038.tif 000035
【００８５】
したがって、Ｍが対角行列である場合、
【数３４】
2010502038.tif 000036
【００８６】
は、加重平方ユークリッド距離
【数３５】
2010502038.tif 000037
【００８７】
の単調減少関数である。したがって、Ｋ個の最も可能性の高い候補ベクトルの集合、
【数３６】
2010502038.tif 000038
【００８８】
は、（加重平方ユークリッド的に）ステップ２３０の非量子化推定値
【数３７】
2010502038.tif 000039
【００８９】
に最も近いＫ個の候補ベクトルである。
【数３８】
2010502038.tif 000040
【００９０】
に最も近いＫ個の候補ベクトルの集合は、D. Eppstein, “Finding the k shortest paths”, （in Proc. 35th IEEE Symp.  Foundations of Computer Science, Santa Fe, NM, 1994, pp. 154-165）に記載されている、ｋ最短経路アルゴリズム（k shortest paths algorithms）という技法を使って非常に効率よく算出することができる。すべての最近傍検索アルゴリズムは、繰り返し動作し、各繰り返しで、可能性ある候補のリストから次の最近傍候補が発見される。これに加えて、可能性ある候補のリストとは、繰り返しの度に拡大される。
【００９１】
ステップ２４０で、各候補ベクトル
【数３９】
2010502038.tif 000041
【００９２】
が、
【数４０】
2010502038.tif 000042
【００９３】
で与えられる、対応するシンボルベクトル
【数４１】
2010502038.tif 000043
【００９４】
にマップされる。候補ベクトル
【数４２】
2010502038.tif 000044
【００９５】
は、これに対応するシンボルベクトル
【数４３】
2010502038.tif 000045
【００９６】
のすべての要素が有効なコンステレーションシンボルである場合に、有効であるという。さらに、いくつかの候補ベクトルは、送信に使用される信号コンステレーションの外部に要素があるシンボルベクトルにマップされ得る。
【００９７】
有効な候補シンボルベクトルを使って、軟出力が計算される。よって、軟出力の品質は、リスト
【数４４】
2010502038.tif 000046
【００９８】
内の有効な候補ベクトルの数に依存する。性能を（複雑さに対して）最適化するために取られ得る以下の２つの一般的な手法がある。
【００９９】
（１）リストサイズＫを、検出器に要求される性能を与えるのみ十分な数の有効な候補ベクトルを含むことが分かっている値に設定する。リストサイズが固定されているため、この手法を使用するとアルゴリズムの複雑さも固定される。
【０１００】
（２）リストサイズＫを、リストが、所定数の有効な候補ベクトルを含むように変化させる。この手法では、候補ベクトルが見つかるたびに、これが有効であるかどうか決定するチェックが行われ、候補ベクトル探索は、十分な数の有効な候補が見つかってはじめて終了する。この手法では、複雑さが変動するが、複雑さの平均は、上記の方法より大幅に低くなる。
【０１０１】
各有効候補シンボルベクトル
【数４５】
2010502038.tif 000047
【０１０２】
に、検出器は、ステップ２５０で、これが送信される確率を、以下のように計算する。
【数４６】
2010502038.tif 000048
【０１０３】
次いで、これらの確率を使って、ステップ２６０で、シンボルｘ’がアンテナｋから送信されている確率が以下のように計算される。
【数４７】
2010502038.tif 000049
【０１０４】
ここで、ｘ’∈Ｘであり、Ｘは、選択されるコンステレーション中のシンボルの集合を定義する。
【０１０５】
候補のリストによっては、前述の定義に従って、Ｐが、ｋとｘ’のすべての値に指定されないこともある。この場合には、Ｐは、デフォルトの（小さい）値に設定される。このデフォルトは、固定値とすることもでき、あるいは、“Adaptive Selection of Surviving Symbol Replica Candidates Based on Maximum Reliability in QRM-MLD for OFCDM MIMO Multiplexing” (K. Higuchi, H. Kawai, N. Maeda and M. Sawahashi, in Proc. IEEE Globecom, Dallas, Dec. 2004)に記載されているような方法に従って、または他の任意の適切な方法によって変化させることもできる。
【０１０６】
受信機は、異なるシンボルが送信されている確率に関する情報を有するので、ステップ２７０で、これらを従来のやり方で処理して、各送信ビットの対数尤度比が得られる。本例では、これは、以下のように行われる。
【数４８】
2010502038.tif 000050
【０１０７】
式中、Ｌ（ｂk,i）は、ビットｂk,iの対数尤度比であり、ｋは送信アンテナを示し、ｉ＝１、…、Ｍ（Ｍは１シンボル当たりのビット数）であり、Ｘ（１）とＸ（０）は、それぞれ、ｂk,i＝１とｂk,i＝０であるシンボルの集合である。
【０１０８】
以上の本発明の詳細な実施形態の開示は、ＭＩＭＯ伝送技法を用いる任意の通信製品に適用でき、本発明の利益を享受できることが理解されるであろう。さらに、本発明は、多入力に基づくことがあるシンボルの検出が必要とされる任意の状況に適用可能である。この状況は、複数のアンテナが別々の場所に設けられるシステムにおいて生じ得る。さらに、ＣＤＭＡ  ＭＵＤを、本発明の方法の使用に適する基礎とすることもできる。
【０１０９】
本発明は、ソフトウェア実装形態として説明されている。このソフトウェア実装形態は、光ディスクなどの記憶媒体に記録されている単独のソフトウェア製品として導入することも、信号によって導入することもできる。さらに、この実装形態は、既存のソフトウェアへのアップグレードまたはプラグインによるものとすることもできる。
【０１１０】
本発明は前述のように提供することもできるが、ＡＳＩＣなど、専用のハードウェアによるものとすることもできる。
【０１１１】
以上が、本発明の実装の一例にすぎず、本発明を異なる実施形態において使用することにより、別の態様、特徴、変形および利点も生じ得ることを読者は理解するであろう。保護の範囲は、添付の特許請求の範囲によって提供されるべきものであり、特許請求の範囲は、図面を参照し、説明を考慮に入れて解釈されるべきであるが、これらによって限定されるべきではない。
【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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【国際調査報告】
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