(57)【要約】データが、符号分割多元接続通信システムにおいて受信された複数のデータ信号から推定される。データ信号は、実質的に同時に共有周波数帯域で伝送される。伝送されたデータ信号の合成信号が、共有周波数帯域を介して受信され（４２）、サンプリングされる（４３）。伝送されたデータ信号に関するチャネル応答が推定される。データ信号のデータが、サンプルされ、推定されたチャネル応答を用いて推定される（４４）。データ推定は、フーリエ変換ベースのデータ推定手法を使用する。フーリエ変換ベース手法で使用される循環近似がもたらすデータ推定の誤差が、反復的に縮小される。
2004533157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号分割多元接続通信システムにおいて共有周波数帯域で実質的に同時に伝送された複数のデータ信号から受信されたデータを推定するための方法であって、
前記共有周波数帯域を介して前記伝送されたデータ信号の合成信号を受信し、サンプリングすること、
前記伝送されたデータ信号に関するチャネル応答を推定すること、および
前記サンプルされ、前記推定されたチャネル応答、およびフーリエ変換ベースのデータ推定手法を使用して前記データ信号のデータを推定し、前記フーリエ変換ベースの手法において使用された循環近似がもたらす前記データ推定の誤差を反復的に小さくすることを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法は、高速フーリエ変換ベースのデータ推定手法であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法は、シングルユーザ検出ベースのデータ推定手法を使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法は、マルチユーザ検出ベースのデータ推定手法を使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
フーリエ変換ベースの手法を使用して、複数のデータ信号を含む受信された信号の中のデータを推定するのに使用される行列１次方程式を解く際に誤差を小さくするための方法であって、
（ａ）前記行列１次方程式を用意すること、
（ｂ）フーリエ変換ベースの手法、および前記１次方程式の最初の行列の循環近似を使用して前記行列１次方程式の最初の解を算出すること、
（ｃ）前記最初の解、および前記最初の行列と前記最初の行列の前記循環近似の差を使用して誤差修正項を算出すること、および
（ｄ）前記誤差修正項を前記最初の解に前記１次方程式の次の解として加算することを含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
（ｅ）前記次の解、および前記最初の行列と前記次の解の差を使用して次の誤差修正項を算出すること、
（ｆ）前記次の誤差修正項を前記次の解に後続の解として加算すること、および
（ｇ）ステップ（ｅ）およびステップ（ｆ）を複数回、繰り返し、前記後続の解は、ステップ（ｅ）およびステップ（ｆ）における次の解として作用することをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（ｅ）およびステップ（ｆ）を前記繰り返すことが、一定の回数、行われることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ｅ）およびステップ（ｆ）を前記繰り返すことが、前記次の解と前記後続の解の前記差が０ベクトルになるまで行われることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ｅ）およびステップ（ｆ）を前記繰り返すことが、前記次の解と前記後続の解の前記差がしきい値よりも小さくなるまで行われることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
符号分割多元接続通信システムにおいて共有周波数帯域で実質的に同時に伝送された複数のデータ信号から受信されたデータを推定する際に誤差を選択的に小さくするための方法であって、
前記伝送されたデータ信号の合成信号を前記共用されたスペクトルを介して受信し、サンプリングすること、
前記受信されたデータ信号に関するチャネル応答を推定すること、および
前記サンプルされ、前記推定されたチャネル応答、および循環近似を使用するフーリエ変換ベースのデータ推定手法を使用して前記データ信号のデータを推定すること、
前記フーリエ変換ベースの手法における前記循環近似がもたらす前記データ推定の誤差を小さくすることができる誤差修正デバイスを用意すること、および
前記データ推定の前記誤差を小さくするように前記誤差修正デバイスを選択的に使用することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
前記誤差修正デバイスは、前記データ推定の前記誤差を反復的に小さくする方法であって、
前記誤差修正ブロックによって行われる反復の回数を制御することをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
符号分割多元接続通信システムで使用するための受信機であって、
共有周波数帯域で実質的に同時に伝送された伝送データ信号の合成信号を受信するためのアンテナと、
前記伝送データ信号に関するチャネル応答を推定するためのサンプリングデバイスと、
前記サンプルされ、前記推定されたチャネル応答、およびフーリエ変換ベースのデータ推定手法を使用して前記伝送データ信号のデータを推定するためのデータ推定デバイスと、
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法における循環近似がもたらす前記データ推定の誤差を小さくするための誤差修正デバイスとを含むことを特徴とする受信機。
【請求項１３】
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法は、高速フーリエ変換ベースのデータ推定手法であることを特徴とする請求項１２に記載の受信機。
【請求項１４】
前記誤差修正デバイスは、前記データ推定の前記誤差を反復的に小さくすることを特徴とする請求項１２に記載の受信機。
【請求項１５】
前記誤差修正デバイスが、前記データ推定の前記誤差を小さくするように選択的に使用されることを特徴とする請求項１２に記載の受信機。
【請求項１６】
前記誤差修正デバイスは、近似が行われていない行列と前記データ推定デバイスによって使用された循環近似が行われた行列との差、および前記データ推定デバイスによって出力された最初の推定とを使用して誤差修正項を算出し、前記誤差修正項を前記最初の推定に次の推定として加算することによって前記誤差を小さくすることを特徴とする請求項１２に記載の受信機。
【請求項１７】
前記誤差修正デバイスは、前記次の推定を使用して後続の推定を反復的に生成することを特徴とする請求項１６に記載の受信機。
【請求項１８】
後続の推定を前記反復的に生成することが、一定の回数行われることを特徴とする請求項１７に記載の受信機。
【請求項１９】
後続の推定を前記反復的に生成することが、前記後続の推定の最後の２つの間の差が０ベクトルになるまで行われることを特徴とする請求項１７に記載の受信機。
【請求項２０】
後続の推定を前記反復的に生成することが、前記後続の推定の最後の２つの間の差がしきい値よりも小さくなるまで行われることを特徴とする請求項１７に記載の受信機。
【請求項２１】
符号分割多元接続通信システムにおいて使用するための受信機であって、
共有周波数帯域で実質的に同時に伝送された伝送データ信号の合成信号を受信するための手段と、
前記伝送データ信号に関するチャネル応答を推定するための手段と、
前記サンプルされ、前記推定されたチャネル応答、およびフーリエ変換ベースのデータ推定手法を使用して前記伝送データ信号のデータを推定するための手段と、
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法における循環近似がもたらす前記データ推定の誤差を小さくするための手段とを含むことを特徴とする受信機。
【請求項２２】
前記フーリエ変換ベースのデータ推定手法は、高速フーリエ変換ベースのデータ推定手法であることを特徴とする請求項２１に記載の受信機。
【請求項２３】
前記誤差を小さくする手段は、前記データ推定の前記誤差を反復的に小さくすることを特徴とする請求項２１に記載の受信機。
【請求項２４】
前記誤差を小さくする手段は、近似が行われていない行列と前記データ推定デバイスによって使用される循環近似が行われた行列との差、および前記データ推定デバイスによって出力された最初の推定とを使用して誤差修正項を算出し、前記誤差修正項を前記最初の推定に次の推定として加算することによって前記誤差を小さくすることを特徴とする請求項２１に記載の受信機。
【請求項２５】
前記誤差を小さくする手段は、前記次の推定を使用して後続の推定を反復的に生成することを特徴とする請求項２４に記載の受信機。
【請求項２６】
後続の推定を前記反復的に生成することが、一定の回数行われることを特徴とする請求項２５に記載の受信機。
【請求項２７】
後続の推定を前記反復的に生成することが、前記後続の推定の最後の２つの間の差が０ベクトルになるまで行われることを特徴とする請求項２５に記載の受信機。
【請求項２８】
後続の推定を前記反復的に生成することが、前記後続の推定の最後の２つの間の差がしきい値よりも小さくなるまで行われることを特徴とする請求項２５に記載の受信機。
【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、無線通信システムにおけるデータ検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願の請求項は、２００１年４月６日に出願した米国特許仮出願第６０／２８２，３８７号明細書の優先権を主張する。
【０００３】
図１は、無線通信システム１０を示す図である。通信システム１０は、ユーザ機器（ＵＥ）１４1から１４3（１４）と通信する基地局１２1から１２5（１２）を有する。各基地局１２は、関連する実働領域を有し、その実働領域内でＵＥ１４と通信する。
【０００４】
符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）および、符号分割多元接続を使用する時間分割デュプレックス（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ）などの一部の通信システムでは、複数の通信が同一の周波数スペクトルを介して送信される。これらの通信は、そのチャネル化符号によって区別される。周波数スペクトルをより効率的に使用するため、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムは、通信のためにタイムスロットに分割された繰り返しのフレームを使用する。そのようなシステムにおいて送信される通信には、１つまたは複数の関連する符号、およびタイムスロットが割り当てられている。１つのタイムスロットで１つの符号を使用することをリソース単位と呼ぶ。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
複数の通信を同一の周波数スペクトルで同時に送信することができるので、そのようなシステムにおける受信機は、複数の通信を区別しなければならない。そのような信号を検出する１つの手法が、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）である。ＭＵＤでは、すべてのＵＥ１４ユーザに関連する信号が、同時に検出される。単一の送信機からのマルチコード伝送を検出する別の手法は、シングルユーザ検出（ＳＵＤ）である。ＳＵＤでは、受信機においてマルチコード伝送からデータを回復（再生）するため、受信された信号は、等化段（equalization stage）を通過させられ、マルチコードを使用して逆拡散される。ＭＵＤを実施するための手法、およびＳＵＤの等化段を実施するための手法は、コレスキー分解、または近似コレスキー分解を使用することが含まれる。これらの手法は、高い複雑さを有する。高い複雑さにより、より一層の電力消費がもたらされ、ＵＥ１４においてバッテリ寿命を縮めることになる。複雑さを縮減するため、ＭＵＤおよびＳＵＤのために高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ベースの手法（approach）が開発されている。いくつかのＦＦＴ手法では、ＦＦＴ実施を容易にするように近似が行われる。この近似により、推定されたデータに小さい誤差がもたらされることになる。したがって、受信されたデータを検出するのに別の手法（アプローチ）が望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
データが、符号分割多元接続通信システムにおいて受信された複数のデータ信号から推定される。データ信号は、共有周波数帯域で実質的に同時に伝送される。伝送されるデータの合成信号が、共有周波数帯域を介して受信され、サンプリングされる。伝送されたデータ信号に関するチャネル応答が推定される。データ信号のデータが、そのサンプル、および推定されたチャネル応答を使用して推定される。データ推定は、フーリエ変換ベースのデータ推定手法を使用する。フーリエ変換ベースの手法で使用される循環近似（circulant approximation）がもたらすデータ推定の誤差は、反復的に縮小される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図２は、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムにおける、簡易型送信機２６、および繰り返し誤差修正を伴うＦＦＴベースのデータ検出を用いる受信機２８を示している。ただし、繰り返し誤差修正は、周波数分割デュプレックス（ＦＤＤ）ＣＤＭＡなどの他のシステムにも適用可能である。通常のシステムでは、送信機２６が各ＵＥ１４内部にあり、複数の通信を送信する複数の送信側回路２６が各基地局１２の中にある。繰り返し誤差修正受信機２８は、基地局１２に存在すること、ＵＥ１４に存在すること、または両方において存在することが可能である。
【０００８】
送信機２６は、無線通信チャネル３０を介してデータを送信する。送信機２６内のデータ生成器３２が、受信機２８に通信されるべきデータを生成する。変調／拡散／トレーニングデバイス３４が、データを拡散し、データを拡散させるために適切な割り当てられたタイムスロットおよび符号において拡散基準データをミッドアンブル（ｍｉｄａｍｂｌｅ）トレーニングシーケンスと時間多重化して、１つまたは複数の通信バーストを生成する。
【０００９】
通常の通信バースト１６は、図３に示すとおり、ミッドアンブル２０、ガード期間１８、および２つのデータフィールド２２、２４を有する。ミッドアンブル２０は、２つのデータフィールド２２、２４を隔て、ガード期間１８は、通信バーストを隔てて異なる送信機２６から伝送されたバーストの着信時刻の差を可能にする。２つのデータフィールド２２、２４は、通信バーストのデータを含む。
【００１０】
通信バーストは、変調器３６によって無線周波数（ＲＦ）に変調される。アンテナ３８が、無線通信チャネル３０を介してＲＦ信号を受信機２８のアンテナ４０に放射する。伝送される通信のために使用される変調のタイプは、４相位相シフトキーイング（ＱＰＳＫ）またはＭ−ａｒｙ直交振幅変調（ＱＡＭ）などの当分野の技術者には周知のタイプのいずれであることも可能である。
【００１１】
受信機２８のアンテナ４０は、様々な無線周波数信号を受信する。受信された信号は、復調器４２によって復調されてベースバンド信号が生成される。ベースバンド信号は、１つまたは複数のアナログ−デジタル変換器などのサンプリングデバイス４３によって伝送されたバーストのチップレート（chip rate）、またはチップレートの倍数でサンプリングされる。サンプルは、受信されたバーストに割り当てられたタイムスロットで、適切な符号を伴って、チャネル推定デバイス４４、およびＦＦＴベースのデータ検出デバイス４６によるなどで、処理される。チャネル推定デバイス４４は、ベースバンドサンプルの中のミッドアンブルトレーニングシーケンス成分を使用して、チャネルインパルス応答などのチャネル情報を供給する。チャネルインパルス応答は、行列Ｈと見なすことができる。送信機によって使用されるチャネル情報および拡散符号が、データ検出デバイス４６によって使用されて、受信された通信バーストの伝送されたデータがソフト記号として推定される。繰り返し誤差修正デバイス４８が、推定されたデータを処理して、ＦＦＴベースの検出がもたらした誤差を修正する。
【００１２】
繰り返し誤差修正は、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）の汎用地上無線アクセス（ＵＴＲＡ）ＴＤＤシステムを基礎にある通信システムとして使用して説明するが、その他のシステム、および他のＦＦＴ１次方程式ベースのアプリケーションにも適用可能である。このシステムは、アップリンク（リンク接続）伝送とダウンリンク（リンク切断）伝送が互いに排他的なタイムスロットに限定される直接シーケンス広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）システムである。
【００１３】
データ検出は、通常、式１のとおり、１次方程式を使用してモデル化される。
【００１４】
【数１】
2004533157.tif 000003
【００１５】
ＳＵＤの場合、データ検出は、通常、式２および３のとおりモデル化される。
【００１６】
【数２】
2004533157.tif 000004
【００１７】
【数３】
2004533157.tif 000005
【００１８】
は、サンプリングデバイス４３によって生成される受信されたサンプルである。Ｈは、チャネル推定デバイス４４からのチャネル応答を使用して生成されるチャネル応答行列である。
【００１９】
【数４】
2004533157.tif 000006
【００２０】
は、拡散データベクトルである。式３のとおり、拡散データベクトル
【００２１】
【数５】
2004533157.tif 000007
【００２２】
は、チャネル符号Ｃと最初に伝送されたデータ
【００２３】
【数６】
2004533157.tif 000008
【００２４】
のベクトル積である。
【００２５】
式１を解く最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ）法は、式４および５のとおりである。
【００２６】
【数７】
2004533157.tif 000009
【００２７】
（・）Hは、複素共役転置関数を表わす。σ2は、チャネル推定デバイス４４によって算出された標準偏差である。Ｉは、単位行列である。
【００２８】
式４は、チャネル等化段として作用し、式５は、逆拡散として作用する。相互チャネル相関行列が、式６のとおり定義される。
【００２９】
Ｒ＝ＨHＨ＋σ2Ｉ                                                      式６
解かれるべき１次方程式は、式７のとおりである。
【００３０】
【数８】
2004533157.tif 000010
【００３１】
【数９】
2004533157.tif 000011
【００３２】
は、式８のとおりである。
【００３３】
【数１０】
2004533157.tif 000012
【００３４】
Ｒは、チップレートサンプリングの倍数に関して循環しないが、Ｒの一部分は、循環する。循環部分は、一番下のＷ個の行と一番上のＷ個の行を除去することによって導出される。Ｗは、チャネルインパルス応答の長さである。Ｒを循環行列Ｒcirとして近似することにより、Ｒcirは、式９のとおり、フーリエ変換を介して分解可能である。
【００３５】
【数１１】
2004533157.tif 000013
【００３６】
Ｒ行列の列を使用してＲの循環バージョンを近似することで、式１０のとおり、拡散データベクトルを算出することができる。
【００３７】
【数１２】
2004533157.tif 000014
【００３８】
（Ｒ）1は、Ｒの最初の列であり、（Ｈ）1は、Ｈの最初の列であるが、列を置換することによって任意の列を使用することができる。好ましくは、左右から少なくともＷ個の列における列を使用する。というのは、左右からＷ個の列は、より多くのゼロでない要素を有するからである。
【００３９】
ＭＵＤの場合、データ検出は、通常、式１１のとおりモデル化される。
【００４０】
【数１３】
2004533157.tif 000015
【００４１】
Ａは、記号応答行列（symbol response matrix）である。記号応答行列は、伝送されるバーストのチャネル符号に各バーストのチャネル応答をかけることによって生成される。
【００４２】
式１１を解くＭＭＳＥ法は、式１２および１３のとおりである。
【００４３】
【数１４】
2004533157.tif 000016
【００４４】
Ｒは、相互相関行列と呼ばれる。
【００４５】
解かれるべき１次方程式は、式１４のとおりである。
【００４６】
【数１５】
2004533157.tif 000017
【００４７】
【数１６】
2004533157.tif 000018
【００４８】
は、式１５のとおりである。
【００４９】
【数１７】
2004533157.tif 000019
【００５０】
Ｒの要素が縦Ｋ個、横Ｋ個のブロックにグループ化された場合、Ｒの構造は、ほぼブロック循環する（block−circulant）。Ｋは、同時に着信するバーストの数である。Ｋ個のバーストが、１回の観察間隔で互いに重ね合わされる。３ＧＰＰのＵＴＲＡ  ＴＤＤシステムの場合、タイムスロットの各データフィールドが、１回の観察間隔に対応する。Ｒのブロック循環近似Ｒbcirを使用することで、Ｒbcirは、式１６のとおり、ブロックフーリエ変換を介して分解可能である。
【００５１】
【数１８】
2004533157.tif 000020
【００５２】
ＤPは、式１７のとおりである。
【００５３】
【数１９】
2004533157.tif 000021
【００５４】
ＤNは、ＮポイントのＦＦＴ行列であり、ＩKは、サイズＫの単位行列である。
【００５５】
【数２０】
2004533157.tif 000022
【００５６】
は、クロネッカー積(kronecker product)である。ＮSは、データフィールドの中のデータ記号の数である。Λは、ブロック対角行列である。Λのブロックは、ＤPＲcir（：，１：Ｋ）である。この結果、Λは、式１８のとおりである。
【００５７】
Λ＝ｄｉａｇ（ＤPＲ（：，１：Ｋ））                                    式１８
ＦＦＴを使用して、データベクトル
【００５８】
【数２１】
2004533157.tif 000023
【００５９】
が、式１９のとおり算出される。
【００６０】
【数２２】
2004533157.tif 000024
【００６１】
この結果、
【００６２】
【数２３】
2004533157.tif 000025
【００６３】
のＦＦＴが算出される。データは、
【００６４】
【数２４】
2004533157.tif 000026
【００６５】
の逆ＦＦＴをとることによって推定される。
【００６６】
精度を高めるため、最後の記号のインパルス応答を含むようにＲの大きさを拡張することができる。この最後の記号のインパルス応答は、ミッドアンブル、またはガード期間まで広がる。最後の記号の応答をキャプチャ(捕獲)するため、Ｒのブロック循環構造がさらにＷ−１チップ拡張される。Ｗは、インパルス応答の長さである。同じＦＦＴ手法が、ミッドアンブル（ミッドアンブル消去の後の）から、またはガード期間からの情報を使用することによって拡張されたＲ行列、および拡張された
【００６７】
【数２５】
2004533157.tif 000027
【００６８】
を使用することによって行われる。
【００６９】
素因数アルゴリズム（ＰＦＡ）ＦＦＴが使用される場合、Ｒ行列を拡張して長さｚの最も効率的なＰＦＡが使用されるようにすることができる。Ｒ行列は、ミッドアンブル情報、またはガード期間情報を使用して長さｚに同様に拡大される。
【００７０】
繰り返し誤差修正は、ＳＵＤおよびＭＵＤの特定の実施形態に関連して説明しているが、以下に一般的に説明するとおり、循環近似を使用する１次方程式に対する任意のＦＦＴベースの解法にも適用可能である。
【００７１】
式１は、一般的な１次方程式である。
【００７２】
【数２６】
2004533157.tif 000028
【００７３】
【数２７】
2004533157.tif 000029
【００７４】
を算出するのに、式２０を使用することができる。
【００７５】
【数２８】
2004533157.tif 000030
【００７６】
行列Ｚを逆転することは複雑である。Ｚを循環行列Ｚcirとして近似することにより、Ｚは、式２１または２２のとおり、ＦＦＴ分解によって算出可能である。
【００７７】
【数２９】
2004533157.tif 000031
【００７８】
Ｚがブロック循環行列である場合、式２１および２２に類似した式を使用するブロックフーリエ変換が代わりに使用される。
【００７９】
Ｚの循環近似により、近似誤差がもたらされる。ＺとＺcirの差は、式２３のとおりである。
【００８０】
Ｚ＝Ｚcir−ΔZ                                                        式２３
ΔZは、ＺとＺcirの差分行列である。循環する差分行列を使用して、式１は、式２４になる。
【００８１】
【数３０】
2004533157.tif 000032
【００８２】
式２４を並べ替えることにより、式２５がもたらされる。
【００８３】
【数３１】
2004533157.tif 000033
【００８４】
式２６、２７、および２８のとおり、繰り返し手法（iterative approach）を使用して式２５を解くことができる。
【００８５】
【数３２】
2004533157.tif 000034
【００８６】
式２６、２７、および２８を使用して、
【００８７】
【数３３】
2004533157.tif 000035
【００８８】
が次のとおり解かれる。
【００８９】
【数３４】
2004533157.tif 000036
【００９０】
の最初の解
【００９１】
【数３５】
2004533157.tif 000037
【００９２】
が、式２１または２２のＦＦＴ、および式２９によって示す循環近似を使用して算出される。
【００９３】
【数３６】
2004533157.tif 000038
【００９４】
最初の誤差修正項
【００９５】
【数３７】
2004533157.tif 000039
【００９６】
が、式３０を使用して算出される。
【００９７】
【数３８】
2004533157.tif 000040
【００９８】
最初の誤差修正項
【００９９】
【数３９】
2004533157.tif 000041
【０１００】
は、式３１のとおり、最初の解ｘ(0)に加算される。
【０１０１】
【数４０】
2004533157.tif 000042
【０１０２】
反復が、式３２および３３のとおり、Ｎ回、繰り返される。
【０１０３】
【数４１】
2004533157.tif 000043
【０１０４】
【数４２】
2004533157.tif 000044
【０１０５】
が、
【０１０６】
【数４３】
2004533157.tif 000045
【０１０７】
の推定として使用される。反復の回数Ｎは、繰り返し誤差修正プロセスに起因する複雑さの増大と
【０１０８】
【数４４】
2004533157.tif 000046
【０１０９】
算出の精度の向上の間のトレードオフに基づく一定の数であることが可能である。反復は、
【０１１０】
【数４５】
2004533157.tif 000047
【０１１１】
と
【０１１２】
【数４６】
2004533157.tif 000048
【０１１３】
が同じ値（解の範囲（solution coverage））になるまで、または差がしきい値を下回るまで、それぞれ式３４および３５のとおり続けることができる。
【０１１４】
【数４７】
2004533157.tif 000049
【０１１５】
Ｔは、しきい値である。
【０１１６】
繰り返し誤差修正の利点の１つは、繰り返し誤差修正がオプションであることである。
最初の解
【０１１７】
【数４８】
2004533157.tif 000050
【０１１８】
は、全く誤差修正なしでもたらされる
【０１１９】
【数４９】
2004533157.tif 000051
【０１２０】
という推定と同じである。この結果、
【０１２１】
【数５０】
2004533157.tif 000052
【０１２２】
のさらなる精度が必要ない場合、繰り返し誤差修正は行われず、繰り返し誤差修正のさらなる複雑さが回避される。ただし、さらなる精度が必要である、または望ましい場合、複雑さが増大するという犠牲を払って繰り返し誤差修正が行われる。したがって、繰り返し誤差修正により、精度と複雑さの間の適応可能なトレードオフが提供される。さらに、繰り返し誤差修正は、行列の乗算、加算、および減算だけを使用して行われるので、反復修正のさらなる複雑さは、比較的小さい。
【０１２３】
ＳＵＤに関してＭＭＳＥ解に繰り返し誤差修正を適用することで、解かれる１次方程式は、式３６のとおりである。
【０１２４】
【数５１】
2004533157.tif 000053
【０１２５】
【数５２】
2004533157.tif 000054
【０１２６】
およびＲはそれぞれ、式３７および１３のとおりである。
【０１２７】
【数５３】
2004533157.tif 000055
【０１２８】
式３６を式１に関連付ける際、Ｒは、Ｚに対応し、
【０１２９】
【数５４】
2004533157.tif 000056
【０１３０】
は、
【０１３１】
【数５５】
2004533157.tif 000057
【０１３２】
に対応し、
【０１３３】
【数５６】
2004533157.tif 000058
【０１３４】
は、ｙに対応する。
【０１３５】
Ｒに関して循環近似Ｒcirを使用することで、繰り返し誤差修正が次のとおり行われる。最初の拡散データ推定
【０１３６】
【数５７】
2004533157.tif 000059
【０１３７】
が、式３８によって示すとおりＦＦＴを使用して算出される。
【０１３８】
【数５８】
2004533157.tif 000060
【０１３９】
最初の誤差修正項
【０１４０】
【数５９】
2004533157.tif 000061
【０１４１】
が、式３９を使用して算出される。
【０１４２】
【数６０】
2004533157.tif 000062
【０１４３】
ΔRは、ＲとＲcirの差である。最初の誤差修正項
【０１４４】
【数６１】
2004533157.tif 000063
【０１４５】
は、式４０のとおり、最初の解
【０１４６】
【数６２】
2004533157.tif 000064
【０１４７】
に加算される。
【０１４８】
【数６３】
2004533157.tif 000065
【０１４９】
反復が、式４１および４２のとおりＮ回、繰り返される。
【０１５０】
【数６４】
2004533157.tif 000066
【０１５１】
データ記号は、式４３で示すとおり、伝送されたバーストのチャネル符号を使用して逆拡散することにより、第Ｎ番目の反復の推定された拡散データベクトル
【０１５２】
【数６５】
2004533157.tif 000067
【０１５３】
を使用して決定される。
【０１５４】
【数６６】
2004533157.tif 000068
【０１５５】
ＭＵＤに関してＭＭＳＥ解に繰り返し誤差修正を適用することで、解かれる１次方程式は、式４４のとおりである。
【０１５６】
【数６７】
2004533157.tif 000069
【０１５７】
【数６８】
2004533157.tif 000070
【０１５８】
およびＲはそれぞれ、式４５および４６のとおりである。
【０１５９】
【数６９】
2004533157.tif 000071
【０１６０】
式４４を式１に関連付ける際、Ｒは、Ｚに対応し、
【０１６１】
【数７０】
2004533157.tif 000072
【０１６２】
は、
【０１６３】
【数７１】
2004533157.tif 000073
【０１６４】
に対応し、
【０１６５】
【数７２】
2004533157.tif 000074
【０１６６】
は、ｙに対応する。
【０１６７】
Ｒに関するブロック循環近似Ｒbcirを使用することで、繰り返し誤差修正が次のとおり行われる。最初のデータ推定ｄ(0)が、式４７によって示すとおりＦＦＴを使用して算出される。
【０１６８】
【数７３】
2004533157.tif 000075
【０１６９】
最初の誤差修正項
【０１７０】
【数７４】
2004533157.tif 000076
【０１７１】
が、式４８を使用して算出される。
【０１７２】
【数７５】
2004533157.tif 000077
【０１７３】
ΔRは、ＲとＲbcipの差である。最初の誤差修正項
【０１７４】
【数７６】
2004533157.tif 000078
【０１７５】
が、式４９のとおり最初の解
【０１７６】
【数７７】
2004533157.tif 000079
【０１７７】
に加算される。
【０１７８】
【数７８】
2004533157.tif 000080
【０１７９】
反復が、式５０および５１のとおりＮ回、繰り返される。
【０１８０】
【数７９】
2004533157.tif 000081
【０１８１】
推定されるデータ記号は、第Ｎ番の反復の推定されたデータ記号
【０１８２】
【数８０】
2004533157.tif 000082
【０１８３】
である。類似の手法が、Ｒ行列が最後の記号インパルス応答をキャプチャするように拡張される、または効率的なＰＦＡ長に拡張される場合にも使用される。
【図面の簡単な説明】
【０１８４】
【図１】無線通信システムを示す図である。
【図２】簡易型送信機、および繰り返し誤差修正を用いるＦＦＴベースのデータ検出受信機を示す図である。
【図３】通信バーストを示す図である。
【図４】繰り返し誤差修正を示す流れ図である。
【図５】繰り返し誤差修正を選択的に使用する受信機の流れ図である。
【図６】繰り返し誤差修正を使用するＦＦＴベースのＳＵＤの例を示す流れ図である。
【図７】繰り返し誤差修正を使用するＦＦＴベースのＭＵＤの例を示す流れ図である。
【図１】
2004533157.tif 000083
【図２】
2004533157.tif 000084
【図３】
2004533157.tif 000085
【図４】
2004533157.tif 000086
【図５】
2004533157.tif 000087
【図６】
2004533157.tif 000088
【図７】
2004533157.tif 000089
【国際公開パンフレット】
2004533157.tif 000090
2004533157.tif 000091
2004533157.tif 000092
2004533157.tif 000093
2004533157.tif 000094
2004533157.tif 000095
2004533157.tif 000096
2004533157.tif 000097
2004533157.tif 000098
2004533157.tif 000099
2004533157.tif 000100
2004533157.tif 000101
2004533157.tif 000102
2004533157.tif 000103
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2004533157.tif 000107
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2004533157.tif 000109
2004533157.tif 000110
2004533157.tif 000111
2004533157.tif 000112
2004533157.tif 000113
2004533157.tif 000114
2004533157.tif 000115
2004533157.tif 000116
2004533157.tif 000117
【国際調査報告】
2004533157.tif 000118