(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線通信におけるデータ推定方法において、
受信ベクトルを生成するステップと、
スライディングウィンドウ方式における、データの所望部分を含むウィンドウについてチャネル推定値マトリックスの過去部分、中心部分および未来部分を決定するステップであって、前記過去部分は、前記データの所望部分の前にある前記受信信号の部分に関連し、前記未来部分は、前記データの所望部分の後にある前記受信ベクトルの部分に関連し、前記中心部分は、前記データの所望部分に関連する前記受信ベクトルの部分に関連する、チャネル推定値マトリックスの過去部分、中心部分および未来部分を決定するステップと、
前記チャネル推定値マトリックスの前記中心部分および前記受信ベクトルを入力とする最小平均二乗誤差アルゴリズムを使用して、検出データを実質的に切り捨てることなく前記データの所望部分を推定するステップであって、
前記チャネル推定値マトリックスの過去部分から過去補正係数を生成することと、
前記チャネル推定値マトリックスの未来部分から未来補正係数を生成することと、
前記最小平均二乗誤差アルゴリズムにおける係数を調整するために、前記過去補正係数および前記未来補正係数を使用することと
を含む、前記データの所望部分を推定するステップと
を有することを特徴とする無線通信システムにおけるデータ推定方法。
【請求項２】
前記受信ベクトルが少なくとも１つの符号分割多元接続信号を含み、前記データの推定された所望部分が拡散データベクトルの一部分を生成することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分と、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分に関連する前記受信ベクトルの部分に対してあらかじめ推定されたデータとを用いて、前記最小平均二乗誤差アルゴリズムに入力する前に前記受信ベクトルを調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記受信ベクトルを調整するステップが、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分と前記あらかじめ推定されたデータとの積を前記受信ベクトルから減算することを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
連続するウィンドウについて、前記データ推定がスライディングウィンドウ方式を用いて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
生成される前記過去補正係数および前記未来補正係数がノイズ係数であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
無線送受信ユニットにおいて、
受信ベクトルを生成する手段と、
スライディングウィンドウ方式を使用する、データの所望部分を含むウィンドウについてのチャネル推定値マトリックスの過去部分、中心部分および未来部分を決定する手段であって、前記過去部分は、前記データの所望部分の前にある前記受信信号の部分に関連し、前記未来部分は、前記データの所望部分の後にある前記受信ベクトルの部分に関連し、前記中心部分は、前記データの所望部分に関連する前記受信ベクトルの部分に関連する、スライディングウィンドウ方式を使用する手段と、
検出データを実質的に切り捨てることなく、最小平均二乗誤差アルゴリズムを使用して前記チャネル推定値マトリックスの前記中心部分および前記受信ベクトルから前記データの所望部分を推定する手段であって、
前記チャネル推定値マトリックスの過去部分から過去補正係数を生成し、
前記チャネル推定値マトリックスの未来部分から未来補正係数を生成し、
前記最小平均二乗誤差アルゴリズムにおける係数を調整するものとして、前記過去補正係数および前記未来補正係数を用いることで、前記データの所望部分を推定する手段と
を備えたことを特徴とする無線送受信ユニット。
【請求項８】
前記受信ベクトルを生成する手段は少なくとも１つの符号分割多元接続信号を含む受信ベクトルを生成するように構成され、前記推定する手段は前記データの所望部分を推定して拡散データベクトルの一部分を生成するように構成されていることを特徴とする請求項７に記載の無線送受信ユニット。
【請求項９】
前記推定する手段は、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分と、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分に関連する前記受信ベクトルの部分に対してあらかじめ推定されたデータとを用いて、前記最小平均二乗誤差アルゴリズムにおける最小平均二乗誤差の計算の前に前記受信ベクトルを調整するように構成されていることを特徴とする請求項７に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１０】
前記推定する手段は、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分と前記あらかじめ推定されたデータとの積を前記受信ベクトルから減算することにより、前記受信ベクトルを調整するように構成されていることを特徴とする請求項９に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１１】
前記推定する手段は、連続するウィンドウのデータの所望部分についてのデータ推定を実行するように構成されていることを特徴とする請求項７に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１２】
前記推定する手段は、前記係数の調整のものとして、過去のチャネル推定値マトリックス、および未来のチャネル推定値マトリックスからノイズ係数を生成するように構成されていることを特徴とする請求項７に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１３】
無線送受信ユニットにおいて、
受信ベクトルを生成する受信装置と、
スライディングウィンドウ方式を使用する、データの所望部分を含むウィンドウについてのチャネル推定値マトリックスの過去部分、中心部分および未来部分を決定するように構成されたチャネル推定デバイスであって、前記過去部分は、前記データの所望部分の前にある前記受信ベクトルの部分に関連し、前記未来部分は、前記データの所望部分の後にある前記受信ベクトルの部分に関連し、前記中心部分は、前記データの所望部分に関連する前記受信ベクトルの部分に関連する、チャネル推定デバイスと、
検出データを実質的に切り捨てることなく、最小平均二乗誤差アルゴリズムを使用して前記チャネル推定値マトリックスの前記中心部分および前記受信ベクトルから前記データの所望部分を推定するように構成された最小平均二乗誤差デバイスであって、
前記チャネル推定値マトリックスの過去部分から過去補正係数を生成し、
前記チャネル推定値マトリックスの未来部分から未来補正係数を生成し、
前記最小平均二乗誤差アルゴリズムにおける係数を調整するものとして、前記過去補正係数および前記未来補正係数を用いることで、前記データの所望部分を推定するように構成された最小平均二乗誤差デバイスと
を備えたことを特徴とする無線送受信ユニット。
【請求項１４】
前記受信装置は、少なくとも１つの符号分割多元接続信号を含む受信ベクトルを生成するように構成され、前記最小平均二乗誤差デバイスは、前記データの推定された所望部分を推定し拡散データベクトルの一部分を生成するように構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１５】
前記最小平均二乗誤差デバイスは、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分と、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分に関連する前記受信ベクトルの部分に対してあらかじめ推定されたデータとを用いて、前記最小平均二乗誤差アルゴリズムにおける最小平均二乗誤差の計算の前に前記受信ベクトルを調整するように構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１６】
前記最小平均二乗誤差デバイスは、前記チャネル推定値マトリックスの前記過去部分と前記あらかじめ推定されたデータとの積を前記受信ベクトルから減算することにより、前記受信ベクトルを調整するように構成されていることを特徴とする請求項１５に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１７】
前記最小平均二乗誤差デバイスは、前記係数の調整するものとして、連続するウィンドウのデータの所望部分についてのデータ推定を実行するように構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１８】
前記最小平均二乗誤差デバイスは、過去のチャネル推定値マトリックス、および未来のチャネル推定値マトリックスからノイズ係数を生成するように構成されている、前記最小平均二乗誤差アルゴリズムへの入力が前記ノイズ係数、前記チャネル推定値マトリックスの前記中心部分および前記受信ベクトルであることを特徴とする請求項１３に記載の無線送受信ユニット。
【請求項１９】
前記最小平均二乗誤差デバイスは、
前記チャネル応答マトリックスの前記未来部分を受け取るように構成され、且つ未来ノイズ自己相関係数を生成するように構成されている未来ノイズ自己相関デバイスと、
前記受信ベクトルを用いてノイズ自己相関係数を生成するように構成されているノイズ自己相関デバイスと、
前記未来ノイズ自己相関係数を前記ノイズ自己相関係数と加算して前記未来補正係数を生成するように構成されている加算器と、
前記チャネル応答マトリックスの前記過去部分および前の検出データを受け取って過去入力補正係数を生成するように構成されている過去入力補正デバイスと、
前記過去入力補正係数を前記受信ベクトルから減算して前記過去補正係数を生成するように構成されている減算器と
を備えたことを特徴とする請求項１３に記載の無線送受信ユニット。
【請求項２０】
前記チャネル応答マトリックスの前記未来部分および前記過去部分を受け取るように構成され、且つ調整要素を生成してノイズ自己相関補正係数を規定するように構成されているノイズ自己相関補正デバイスと、
前記受信ベクトルを用いてノイズ自己相関係数を生成するように構成されているノイズ自己相関デバイスと、
前記最小平均二乗誤差デバイスがデータを推定するときに使用するために、前記ノイズ自己相関係数を前記ノイズ自己相関補正係数と加算するように構成されている加算器と
を備えたことを特徴とする請求項１３に記載の無線送受信ユニット。
【請求項２１】
ユーザ機器として構成されたことを特徴とする請求項７乃至２０のいずれかに記載の無線送受信ユニット。
【請求項２２】
基地局として構成されたことを特徴とする請求項７乃至２０のいずれかに記載の無線送受信ユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に無線通信システムに関する。より詳細には、本発明はこのようなシステムにおけるデータ検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
受信機性能の向上に対する要求の増大により、多くの高性能受信機ではゼロフォーシング（ＺＦ）ブロック線形等化器および最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）等化器を用いている。
【０００３】
これらのいずれの手法においても、受信信号は一般に式１でモデル化される。
【０００４】
【数１】
0004448847.tif 000002
【０００５】
ｒは受信ベクトルであり、受信信号のサンプルからなる。Ｈはチャネル応答マトリックスである。ｄはデータベクトルである。符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システムのようなスペクトラム拡散システムでは、ｄは拡散データベクトルである。ＣＤＭＡシステムでは、各個別の符号に対するデータは、推定データベクトルｄをその符号で逆拡散することで生成される。ｎはノイズベクトルである。
【０００６】
ＺＦブロック線形等化器では、データベクトルは例えば式２によって推定される。
【０００７】
【数２】
0004448847.tif 000003
【０００８】
（・）Ｈは複素共役転置（すなわちエルミート共役）演算である。ＭＭＳＥブロック線形等化器では、データベクトルは例えば式３によって推定される。
【０００９】
【数３】
0004448847.tif 000004
【００１０】
マルチパス伝搬を受ける無線チャネルでは、これらの手法を用いてデータを正確に検出するには無限個の受信サンプルを使用する必要がある。その複雑さを低減するための１つの手法として、スライディングウィンドウ方式がある。スライディングウィンドウ方式では、データ検出において所定のウィンドウ内の受信サンプルおよびチャネル応答を用いる。最初の検出の後、ウィンドウを次のサンプルウィンドウにスライドさせる。このプロセスは通信が終了するまで続く。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
無限個のサンプルを使用しないことにより、データ検出に誤差が入る。この誤差は、ウィンドウの最初と最後で最も顕著である。そこでは、無限数列の実質的切り捨て部分が最大の影響を及ぼすからである。このような誤差を低減するための１つの手法として、大きいウィンドウサイズを用い、ウィンドウの最初と最後で結果を切り捨てるというものがある。ウィンドウの切り捨て部分は、前後のウィンドウで決められる。この手法はかなりの複雑さを有する。ウィンドウサイズが大きいため、データ推定で用いられるマトリックスおよびベクトルのサイズが大きくなる。さらに、この手法は、ウィンドウの最初と最後でデータを検出した後でそのデータを捨ててしまうため、計算量的に効率的でない。
【００１２】
したがって、データ検出のための代替手法が所望されている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
無線通信システムにおいてデータ推定を実行する。受信ベクトルを生成する。受信ベクトルのデータの所望部分（desired portion）を推定する際に使用するため、チャネル推定値マトリックスの過去部分、中心部分および未来部分を決定する。過去部分は、データの所望部分の前にある受信信号の部分に関連する。未来部分は、データの所望部分の後にある受信ベクトルの部分に関連し、中心部分は、所望のデータ部分に関連する受信ベクトルの部分に関連する。データの所望部分は、検出データを実質的に切り捨てることなく推定される。データの所望部分の推定は、チャネル推定値マトリックスの中心部分および受信ベクトルの一部分を入力とする最小平均二乗誤差アルゴリズムを使用する。チャネル推定値マトリックスの過去部分および未来部分は、最小平均二乗誤差アルゴリズムにおける係数を調整するために用いられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下で、無線送受信ユニット（ＷＴＲＵ）としては、ユーザ機器、移動局、固定または移動加入者ユニット、ページャ（ポケットベル）、あるいは無線環境で動作可能なその他の種類のデバイスがあるが、これらには限定されない。以下で言及する場合、基地局としては、ノードＢ、サイトコントローラ、アクセスポイント、あるいは無線環境におけるその他の種類のインタフェースデバイスがあるが、これらには限定されない。
【００１５】
複雑さを低減させたスライディングウィンドウ等化器の説明は、ＣＤＭＡ２０００およびユニバーサル移動地上波システム（ＵＭＴＳ）の周波数分割二重（ＦＤＤ）、時分割二重（ＴＤＤ）モードおよび時分割同期ＣＤＭＡ（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）のような好ましい無線符号分割多元接続通信システムに関連して行うが、これは種々の通信システム、特に種々の無線通信システムに適用可能である。無線通信システムでは、ＷＴＲＵが基地局から受信する信号、基地局が１つまたは複数のＷＴＲＵから受信する信号、あるいは、アドホック動作モードの場合のようにあるＷＴＲＵが別のＷＴＲＵから受信する信号に適用可能である。
【００１６】
以下で、好ましいＭＭＳＥ(最小平均二乗誤差)アルゴリズムを用いた、複雑さを低減させたスライディングウィンドウ方式による等化器の実施態様を説明する。しかし、ゼロフォーシングアルゴリズムのような他のアルゴリズムも使用可能である。ｈ（・）はチャネルのインパルス応答である。ｄ（ｋ）は、あるシンボル（標識記号）を拡散符号で拡散することによって生成されたｋ番目の送信サンプルである。これはまた、シンボルのセットを、直交符号のような符号のセットで拡散することによって生成されたチップ（小片）の和であってもよい。ｒ（・）は受信信号である。システムのモデルは式４で表すことができる。
【００１７】
【数４】
0004448847.tif 000005
【００１８】
ｎ（ｔ）は、付加雑音と干渉（セル内およびセル間）の和である。簡単のため、以下の説明は、チップレートサンプリングが受信機で使用されると想定する。ただし、チップレートの倍数のような他のサンプリングレートも使用可能である。サンプリングされた受信信号は式５で表すことができる。
【００１９】
【数５】
0004448847.tif 000006
【００２０】
表記を簡単にするためにＴｃは落としてある。
【００２１】
ｈ（・）は有限な台（finite support）を有し、時不変（time invariant）であると想定する。これは、離散時間領域において、ｉ＜０およびｉ≧Ｌに対してｈ（ｉ）＝０であるようなインデックスＬが存在することを意味する。その結果、式５は式６のように書き直すことができる。
【００２２】
【数６】
0004448847.tif 000007
【００２３】
受信信号がＭ個の受信信号ｒ（０），...，ｒ（Ｍ−１）を有することを考慮すると、式７が得られる。
【００２４】
【数７】
0004448847.tif 000008
【００２５】
ベクトルｄの部分は近似式を用いて決めることができる。Ｍ＞Ｌと想定しＮ＝Ｍ−Ｌ＋１と定義すると、ベクトルｄは式８の通りである。
【００２６】
【数８】
0004448847.tif 000009
【００２７】
式７のＨマトリックスは帯行列であり、図１のダイヤグラムのように表せる。図１において、斜線部分の各行が、式７に示したように、ベクトル［ｈ（Ｌ−１），ｈ（Ｌ−２），...，ｈ（１），ｈ（０）］を表す。
【００２８】
ｄのすべての成分（element）を推定する代わりに、ｄの中央のＮ個の成分のみを推定する。式９の通り、
【００２９】
【数９】
0004448847.tif 000010
【００３０】
を中央のＮ個の成分とする。
【００３１】
【数１０】
0004448847.tif 000011
【００３２】
ｒに対する同様の所見を用いると、ｒと
【００３３】
【数１１】
0004448847.tif 000012
【００３４】
の間の近似的線形関係が式１０のようになる。
【００３５】
【数１２】
0004448847.tif 000013
【００３６】
マトリックス
【００３７】
【数１３】
0004448847.tif 000014
【００３８】
は、図２のダイヤグラムのように、あるいは式１１のように表せる。
【００３９】
【数１４】
0004448847.tif 000015
【００４０】
図示のように、ｒの最初のＬ−１個および最後のＬ−１個の成分は式１０の右辺に等しくない。その結果、ベクトル
【００４１】
【数１５】
0004448847.tif 000016
【００４２】
の両端の成分は中心付近の成分よりも不正確に推定されることになる。この性質から、スライディングウィンドウ方式を、チップ等の送信サンプルの推定に用いるのが好ましい。
【００４３】
スライディングウィンドウ方式のそれぞれのｋ番目のステップで、ある一定の個数の受信サンプルが、Ｎ＋Ｌ−１次元のｒ［ｋ］に保持される。これらのサンプルは、式１０によりＮ次元の送信データ
【００４４】
【数１６】
0004448847.tif 000017
【００４５】
のセットを推定するために用いられる。ベクトル
【００４６】
【数１７】
0004448847.tif 000018
【００４７】
を推定した後、推定ベクトル
【００４８】
【数１８】
0004448847.tif 000019
【００４９】
の「中央」部分のみを、例えば逆拡散による更なるデータ処理のために使用する。
【００５０】
【数１９】
0004448847.tif 000020
【００５１】
の「下位」部分（すなわち時間的に後の部分）は、スライディングウィンドウプロセスの次ステップで再び推定される。そこでは、ｒ［ｋ＋１］は成分ｒ［ｋ］の一部と、いくつかの新たな受信サンプルとを有する。すなわち、ｒ［ｋ＋１］はｒ［ｋ］のシフト（スライド）バージョンである。
【００５２】
好ましくは、ウィンドウサイズＮおよびスライディングステップサイズは（チャネルの遅延スプレッド（Ｌ）、データ推定に対する精度要求、および実装に対する複雑さの限度に基づく）設計パラメータであるが、以下では説明の目的上、式１２のウィンドウサイズを用いる。
【００５３】
【数２０】
0004448847.tif 000021
【００５４】
ＳＦは拡散係数である。典型的なウィンドウサイズはチャネルインパルス応答の５〜２０倍の大きさであるが、他のサイズも使用可能である。
【００５５】
式１２のウィンドウサイズに基づくスライディングステップサイズは、好ましくは、２Ｎｓ×ＳＦである。Ｎｓ∈｛１，２，...｝は、好ましくは、設計パラメータのままとする。さらに、各スライディングステップにおいて、逆拡散器に送られる推定チップは、推定された
【００５６】
【数２１】
0004448847.tif 000022
【００５７】
の中央の２Ｎｓ×ＳＦ個の成分である。この手続きを図３に示す。
【００５８】
データ検出の１つのアルゴリズムでは、スライディングウィンドウ方式と式１０のシステムモデルを用いた、モデル誤差補正付きのＭＭＳＥアルゴリズムを用いる。
【００５９】
近似により、チップ等のデータの推定は、特に各スライディングステップにおけるデータベクトルの両端（最初と最後）で誤差を有する。この誤差を補正するため、式７のＨマトリックスを、式１３に従ってブロック行マトリックス（block row matrix）に分割(セグメント化)する（ステップ５０）。
【００６０】
【数２２】
0004448847.tif 000023
【００６１】
添字「ｐ」は「過去（past）」を表し、「ｆ」は「未来（future）」を表す。
【００６２】
【数２３】
0004448847.tif 000024
【００６３】
は式１０の通りである。Ｈｐは式１４の通りである。
【００６４】
【数２４】
0004448847.tif 000025
【００６５】
Ｈｆは式１５の通りである。
【００６６】
【数２５】
0004448847.tif 000026
【００６７】
ベクトルｄもまた、式１６に従ってブロックに分割される。
【００６８】
【数２６】
0004448847.tif 000027
【００６９】
【数２７】
0004448847.tif 000028
【００７０】
は式９と同一であり、ｄｐは式１７の通りである。
【００７１】
【数２８】
0004448847.tif 000029
【００７２】
ｄｆは式１８の通りである。
【００７３】
【数２９】
0004448847.tif 000030
【００７４】
すると、元のシステムモデルは式１９の通りであり、図４に示すようになる。
【００７５】
【数３０】
0004448847.tif 000031
【００７６】
式１９をモデル化するための１つの手法は式２０の通りである。
【００７７】
【数３１】
0004448847.tif 000032
【００７８】
ＭＭＳＥアルゴリズムを用いると、推定データベクトル
【００７９】
【数３２】
0004448847.tif 000033
【００８０】
は式２１の通りである。
【００８１】
【数３３】
0004448847.tif 000034
【００８２】
式２１において、ｇｄは式２２によるチップエネルギー（chip energy）である。
【００８３】
【数３４】
0004448847.tif 000035
【００８４】
【数３５】
0004448847.tif 000036
【００８５】
は式２３の通りである。
【００８６】
【数３６】
0004448847.tif 000037
【００８７】
【数３７】
0004448847.tif 000038
【００８８】
は、前（前回）のスライディングウィンドウステップにおける
【００８９】
【数３８】
0004448847.tif 000039
【００９０】
の推定の一部である。Σ１は、
【００９１】
【数３９】
0004448847.tif 000040
【００９２】
の自己相関マトリックス、すなわち
【００９３】
【数４０】
0004448847.tif 000041
【００９４】
である。Ｈｆｄｆとｎが無相関であると想定すれば、式２４となる。
【００９５】
【数４１】
0004448847.tif 000042
【００９６】
【数４２】
0004448847.tif 000043
【００９７】
の信頼性は、（チャネル遅延スパンＬと比較しての）スライディングウィンドウサイズと、スライディングステップサイズとに依存する。
【００９８】
この手法についてさらに、図５の流れ図および図６の好ましい受信機コンポーネント（構成要素）を参照して説明する。受信機コンポーネントは、ＷＴＲＵ（無線送受信装置）または基地局において実施できる。図６の回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような単一の集積回路（ＩＣ）上に実装することも、複数のＩＣ上に実装することも、ディスクリートコンポーネント（個別部品）として、またはＩＣ（複数可）とディスクリートコンポーネントの組合せとして実装することも可能である。
【００９９】
チャネル推定デバイス２０が、受信ベクトルｒを処理して、チャネル推定値マトリックスの各部分Ｈｐ、
【０１００】
【数４３】
0004448847.tif 000044
【０１０１】
およびＨｆを生成する（ステップ５０）。未来ノイズ自己相関デバイス２４が、未来ノイズ（future noise）自己相関係数ｇｄＨｆＨｆＨを決定する（ステップ５２）。ノイズ自己相関デバイス２２がノイズ自己相関係数Ｅ｛ｎｎＨ｝を決定する（ステップ５４）。加算器２６がこれらの２つの係数を足し合わせることによりΣ１を生成する（ステップ５６）。
【０１０２】
過去入力補正デバイス２８が、チャネル応答マトリックスの過去部分Ｈｐと、データベクトルの過去決定部分
【０１０３】
【数４４】
0004448847.tif 000045
【０１０４】
を受け取り、過去補正係数(past correction factor)
【０１０５】
【数４５】
0004448847.tif 000046
【０１０６】
を生成する（ステップ５８）。減算器３０が、過去補正係数を受信ベクトルから減算して修正受信ベクトル
【０１０７】
【数４６】
0004448847.tif 000047
【０１０８】
を生成する（ステップ６０）。ＭＭＳＥデバイス３４がΣ１，
【０１０９】
【数４７】
0004448847.tif 000048
を用いて、例えば式２１により受信データベクトル中心部分
【０１１０】
【数４８】
0004448847.tif 000049
【０１１１】
を決定する（ステップ６２）。次ウィンドウ決定において
【０１１２】
【数４９】
0004448847.tif 000050
として用いて、次ウィンドウ(next window)を同様に決定する（ステップ６４）。この手法で例示されているように、対象部分のデータ
【０１１３】
【数５０】
0004448847.tif 000051
【０１１４】
のみを決定することで、データ検出やデータベクトルの不要部分の切り捨てに伴う複雑さが低減される。
【０１１５】
データ検出のためのもう１つの手法では、ノイズ項のみを補正する。この手法では、システムモデルは式２５の通りである。
【０１１６】
【数５１】
0004448847.tif 000052
【０１１７】
ＭＭＳＥアルゴリズムを用いると、推定データベクトル
【０１１８】
【数５２】
0004448847.tif 000053
【０１１９】
は式２６の通りである。
【０１２０】
【数５３】
0004448847.tif 000054
【０１２１】
Ｈｐｄｐ、Ｈｆｄｆおよびｎが無相関であると想定すると、式２７となる。
【０１２２】
【数５４】
0004448847.tif 000055
【０１２３】
式２７を用いて式２６を解く際の複雑さを低減するために、ＨｐＨｐＨおよびＨｆＨｆＨに対する完全なマトリックス乗算は不要である。というのは、一般的に、ＨｐおよびＨｆの上および下の隅だけがそれぞれ非ゼロであるからである。
【０１２４】
この手法についてさらに、図７の流れ図および図８の好ましい受信機コンポーネントを参照して説明する。受信機コンポーネントは、ＷＴＲＵまたは基地局において実施できる。図８の回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような単一の集積回路（ＩＣ）上に実装することも、複数のＩＣ上に実装することも、ディスクリートコンポーネントとして、またはＩＣ（複数可）とディスクリートコンポーネントの組合せとして実装することも可能である。
【０１２５】
チャネル推定デバイス３６が、受信ベクトルを処理して、チャネル推定値マトリックスの各部分Ｈｐ、
【０１２６】
【数５５】
0004448847.tif 000056
【０１２７】
およびＨｆを生成する（ステップ７０）。ノイズ自己相関補正デバイス３８が、チャネル応答マトリックスの未来部分および過去部分を用いてノイズ自己相関補正係数ｇｄＨｐＨｐＨ＋ｇｄＨｆＨｆＨを決定する（ステップ７２）。ノイズ自己相関デバイス４０がノイズ自己相関係数Ｅ｛ｎｎＨ｝を決定する（ステップ７４）。加算器４２がノイズ自己相関補正係数をノイズ自己相関係数に加算することによりΣ２を生成する（ステップ７６）。ＭＭＳＥデバイス４４が、中心部分あるいはチャネル応答マトリックス
【０１２８】
【数５６】
0004448847.tif 000057
受信ベクトルｒ、およびΣ２を用いることにより、データベクトルの中心部分
【０１２９】
【数５７】
0004448847.tif 000058
【０１３０】
を推定する（ステップ７８）。この手法の１つの利点は、検出データを用いたフィードバックループが不要なことである。その結果、異なるスライドされたウィンドウのバージョンを、順次にではなく並列に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】帯状チャネル（banded channel）応答マトリックスの説明図である。
【図２】帯状チャネル応答マトリックスの中心部分の説明図である。
【図３】１つの可能な分割によるデータベクトルウィンドウの説明図である。
【図４】分割信号モデルの説明図である。
【図５】過去補正係数を用いたスライディングウィンドウデータ検出の流れ図である。
【図６】過去補正係数を用いたスライディングウィンドウデータ検出を使用する受信機の図である。
【図７】ノイズ自己相関補正係数を用いたスライディングウィンドウデータ検出の流れ図である。
【図８】ノイズ自己相関補正係数を用いたスライディングウィンドウデータ検出を使う受信機の図である。
【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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