(57)【要約】【課題】高速のデータ検出における複雑度を低減する。【解決手段】Ｋ個のデータ信号が、共用されたスペクトルを介して送信される。共用スペクトルを介して、合成された信号が受信され、かつサンプリングされる（４８）。合成信号は、Ｋ個の送信されたデータ信号を有する（４８）。Ｋ個の送信データ信号の符号およびインパルス応答を使用して、合成チャネル応答行列が生成される（４９）。合成チャネル応答行列を使用して、合成チャネル相関行列のブロック列が決定される（５０）。ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である（５１）。各周波数点ｋで、ブロック列のブロックエントリのフーリエ変換を取ることによって、Ｋ×Ｋ行列が決定される（５２）。Ｋ×Ｋ行列の逆数をフーリエ変換の結果に乗ずる（５２）。逆フーリエ変換を使用して、Ｋ個のデータ信号からデータを回復する（５５）。【選択図】図４
2007060686.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
共用されたスペクトルを介してＫ個のデータ信号する符号分割多元接続通信システムのユーザ機器の装置であって、
前記共用スペクトルを介して前記Ｋ個のデータ信号を有する合成信号を受信し、およびサンプリングする手段と、
前記Ｋ個のデータ信号の符号およびインパルス応答を使用して合成チャネル応答行列を生成する手段と、
前記合成チャネル応答行列を使用して交差相関行列のブロック列を決定する手段であって、前記ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である手段と、
前記合成信号サンプルに乗算された前記合成チャネル応答行列の複素共役転置のフーリエ変換を取る手段と、
各ブロックエントリのフーリエ変換の逆数を前記フーリエ変換の結果に乗じ、データベクトルのフーリエ変換を生成する手段と、
前記データベクトルフーリエ変換の逆フーリエ変換を取り、前記Ｋ個のデータ信号のデータを生成する手段と
を備えたことを特徴とするユーザ機器の装置。
【請求項２】
共用されたスペクトルを介してＫ個のデータ信号する符号分割多元接続通信システムの基地局の装置であって、
前記共用スペクトルを介して前記Ｋ個のデータ信号を有する合成信号を受信し、およびサンプリングする手段と、
前記Ｋ個のデータ信号の符号およびインパルス応答を使用して合成チャネル応答行列を生成する手段と、
前記合成チャネル応答行列を使用して交差相関行列のブロック列を決定する手段であって、前記ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である手段と、
前記合成信号サンプルに乗算された前記合成チャネル応答行列の複素共役転置のフーリエ変換を取る手段と、
各ブロックエントリのフーリエ変換の逆数を前記フーリエ変換の結果に乗じ、データベクトルのフーリエ変換を生成する手段と、
前記データベクトルフーリエ変換の逆フーリエ変換を取り、前記Ｋ個のデータ信号のデータを生成する手段と
を備えたことを特徴とする基地局の装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の装置において、
アンテナおよびサンプリングデバイスは、前記共用スペクトルを介して前記Ｋ個のデータ信号を有する合成信号を受信し、サンプリングするように構成され、
チャネル推定器は、前記Ｋ個のデータ信号のインパルス応答を推定するように構成され、
データ検出デバイスは、
前記Ｋ個のデータ信号の符号およびインパルス応答を使用して合成チャネル応答行列を生成し、
前記合成チャネル応答行列を使用して交差相関行列のブロック列を決定し、前記ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列であり、
前記合成信号サンプルに乗算された前記合成チャネル応答行列の複素共役転置のフーリエ変換を取り、
各ブロックエントリのフーリエ変換の逆数を前記フーリエ変換の結果に乗じ、データベクトルのフーリエ変換を生成し、
前記データベクトルフーリエ変換の逆フーリエ変換を取って前記Ｋ個のデータ信号のデータを生成するように構成されていることを特徴とする装置。
【請求項４】
前記フーリエ変換を取ることは、前記合成チャネル応答行列の前記共役転置を前記合成信号サンプルに乗算すること、および前記共役転置乗算の結果のフーリエ変換を取ることによることを特徴とする請求項１、２または３に記載の装置。
【請求項５】
前記対角行列の前記ブロックエントリのコレスキー分解を使用し、前記データを決定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の装置。
【請求項６】
前記データの決定は、時分割デュプレックス通信バーストのデータフィールド時間にわたって行われ、前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項１、２または３に記載の装置。
【請求項７】
前記合成信号サンプルの拡張されたサンプルは、前記インパルス応答の長さで、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張し、前記合成信号の長さが、素因数アルゴリズム高速フーリエ変換に適合する長さとなることを特徴とする請求項６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に無線通信システムに関する。より詳細には、本発明は、無線通信システム内のデータ検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１は、無線通信システム１０の図である。通信システム１０は、基地局１２１から１２５（１２）を有し、これらはユーザ機器（ＵＥ）１４１から１４３（１４）と通信する。各基地局１２は、結合された動作領域を有し、その動作領域内でＵＥ１４と通信する。
【０００３】
符号分割多元接続を使用する周波数分割多重（ＦＤＤ／ＣＤＭＡ）および符号分割多元接続を使用する時分割多重（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ）など、いくつかの通信システムでは、同じ周波数スペクトルにわたって複数の通信が送信される。これら通信は、それらのチャネル接続符号（channelization code）によって差別化される。周波数スペクトルをより効率的に使用するために、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムは、通信するためにタイムスロットに分割された反復するフレームを使用する。このようなシステム内で送信される通信には、１または複数の関連した符号およびタイムスロットが割り当てられることになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数の通信を同じ周波数スペクトル内で同時に送信することができるので、このようなシステムの受信器は、複数の通信を区別しなければならない。このような信号を検出する１つの手法は、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）である。ＭＵＤでは、ＵＥ１４すなわちユーザすべてが同時に検出される。単一の送信器から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、受信器でマルチコード伝送からデータを回復するために、受信された信号が、等化手段を通過し、１または複数の符号を使用して逆拡散される。ＭＵＤおよびＳＵＤの等化手段を実施するための手法は、コレスキー分解（Cholesky decomposition）または近似コレスキー分解を使用することを含む。これらの手法は、複雑度が高い。複雑度が高いことにより電力消費が増大し、ＵＥ１４でバッテリ寿命が短縮される。したがって、受信データを検出することに対する代替手法を得ることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
Ｋ個のデータ信号が、符号分割多元接続通信システム内で共用されたスペクトルを介して送信される。合成された信号は、共用スペクトルを介して受信され、サンプリングされる。合成信号は、Ｋ個の送信されたデータ信号を有する。Ｋ個の送信データ信号の符号およびインパルス応答を使用して、合成チャネル応答行列が生成される。合成チャネル応答行列を使用して、合成チャネル相関行列のブロック列が決定される。ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である。各周波数点ｋで、ブロック列のブロックエントリのフーリエ変換を取ることによって、Ｋ×Ｋ行列Λ（ｋ）が決定される。Λ（ｋ）の逆数をフーリエ変換の結果に乗ずる。別法として、前進／後進代入を使用して、この系を解くことができる。逆フーリエ変換を使用して、Ｋ個のデータ信号からデータを回復する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
図２は、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システム内の単純化された送信器２６、および高速ジョイント検出を使用する受信器２８を示すが、高速ジョイント検出は、ＦＤＤ／ＣＤＭＡなど他のシステムにも適用可能である。典型的なシステムでは、送信器２６は、各ＵＥ１４内にあり、複数の通信を送信する複数の送信回路２６は、各基地局１２内にある。ジョイント検出受信器２８は、基地局１２、ＵＥ１４、または両方にある可能性がある。
【０００７】
送信器２６は、ワイヤレス無線チャネル３０を介してデータを送信する。送信器２６内のデータ生成器３２は、受信器２８に通信されるデータを生成する。変調／拡散／トレーニングシーケンス挿入デバイス３４は、適切な符号でデータを拡散し、適切な、割り当てられたタイムスロットにおいて通信バーストを生成するミッドアンブルトレーニングシーケンスで時間多重化され、拡散された基準データを作成する。
【０００８】
典型的な通信バースト１６は、図３に示すように、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を分離し、ガード期間１８は、通信バーストを分離して、異なる送信器２６から送信されたバーストの到着時間に差をもたらす。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。
【０００９】
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は、ワイヤレス無線チャネル３０を介して受信器２８のアンテナ４０にＲＦ信号を放射する。送信された通信に使用される変調の種類は、ＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying）またはＭ系列ＱＡＭ（M-ary Quadrature Amplitude Moduration）など、当業者に周知のあらゆる方法とすることもできる。
【００１０】
受信器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、ベースバンド信号を生成する。ベースバンド信号は、１または複数のアナログ−デジタル変換器などサンプリングデバイス４３によって、送信されたバーストのチップレート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、チャネル推定デバイス４４および高速ジョイント検出デバイス４６などによって、タイムスロット内で、受信されたバーストに適切な符号が割り当てられて処理される。チャネル推定デバイス４４は、ベースバンドサンプル内のミッドアンブルトレーニングシーケンス構成要素を使用し、チャネルインパルス応答などチャネル情報を提供する。送信された信号すべてについてチャネルインパルス応答を、行列Ｈとして見ることができる。チャネル情報は、高速ジョイント検出デバイス４６によって使用され、受信された通信バーストの送信されたデータをソフトシンボルとして推定する。
【００１１】
高速ジョイント検出デバイス４６は、チャネル推定デバイス４４によって提供されたチャネル情報と、送信器２６によって使用された既知の拡散符号とを使用し、所望の受信した通信バーストのデータを推定する。
【００１２】
高速ジョイント検出について、３ＧＰＰ（Third Generation Partnership Project）のＵＴＲＡ（Universal Terrestrial Radio Access）を、基礎となる通信システムとして使用して述べるが、他のシステムにも適用可能である。このシステムは、直接シーケンス広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）であり、アップリンク伝送とダウンリンク伝送が、互いに排他的なタイムスロットに閉じ込められる。
【００１３】
受信器２８は、同時に到着するＫ個のバーストの合計を受信する。Ｋ個のバーストは、１つの観測区間内で互いの上に重ね合わされる。３ＧＰＰ  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は、１つの観測区間に対応する。ｋ番目のバーストに使用される符号をＣ（ｋ）と表す。Ｋ個のバーストは、Ｋ個の異なる送信器、あるいはマルチコード伝送の場合には、Ｋ個未満の異なる送信器から送信されることがある。
【００１４】
通信バーストの各データフィールドは、所定の数の送信シンボルＮＳを有する。各シンボルは、所定の数のチップを使用して送信され、これが拡散係数ＳＦである。したがって、各データフィールドは、ＮＳ×ＳＦ個のチップを有する。ワイヤレス無線チャネルを通過した後で、各シンボルは、Ｗ個のチップの長さなどのインパルス応答を有する。Ｗの典型的な値は５７である。その結果、各受信されたフィールドは、ＳＦ×ＮＳ＋Ｗ−１個のチップ、すなわちＮＣ個のチップの長さを有する。
【００１５】
１つの観測区間におけるＫ個のデータフィールドの各ｋ番目のフィールドを、式１により受信器でモデル化することができる。
【００１６】
【数１】
2007060686.tif 000003
【００１７】
【数２】
2007060686.tif 000004
は、ｋ番目のフィールドの受信された寄与率である。Ａ（ｋ）は、ｋ番目のフィールドの合成チャネル応答である。Ａ（ｋ）は、ＮＣ×ＮＳの行列である。Ａ（ｋ）内の各ｊ番目の列は、
【００１８】
【数３】
2007060686.tif 000005
のｊ番目の要素のシンボル応答Ｓ（ｋ）のゼロが書き込まれたバージョンである。シンボル応答Ｓ（ｋ）は、ｋ番目のフィールドの推定応答
【００１９】
【数４】
2007060686.tif 000006
と、そのフィールドの拡散符号Ｃ（ｋ）との畳み込みである。
【００２０】
【数５】
2007060686.tif 000007
は、ｋ番目のデータフィールド内の未知のデータシンボルである。
【００２１】
【数６】
2007060686.tif 000008
は、Ｗチップの長さであり、式２によって表すことができる。
【００２２】
【数７】
2007060686.tif 000009
γ（ｋ）は、送信器利得および経路損失を反映する。
【００２３】
【数８】
2007060686.tif 000010
は、チャネルインパルス応答である。
【００２４】
アップリンク通信の場合、各
【００２５】
【数９】
2007060686.tif 000011
ならびに各γ（ｋ）は異なる。ダウンリンク通信の場合、フィールドのすべてが同じ
【００２６】
【数１０】
2007060686.tif 000012
を有するが、各γ（ｋ）は異なる。ダウンリンクで送信ダイバシティを使用する場合には、各γ（ｋ）および
【００２７】
【数１１】
2007060686.tif 000013
は異なる。
【００２８】
ワイヤレスチャネルを介して送信されたＫ個のフィールドすべてからの受信されたベクトル
【００２９】
【数１２】
2007060686.tif 000014
全体は、式３に従う。
【００３０】
【数１３】
2007060686.tif 000015
【００３１】
【数１４】
2007060686.tif 000016
は、平均値がゼロの雑音ベクトルである。
【００３２】
すべてのデータフィールドについてＡ（ｋ）を合計チャネル応答行列Ａに、また、各バースト
【００３３】
【数１５】
2007060686.tif 000017
についてすべての未知のデータを合計データベクトル
【００３４】
【数１６】
2007060686.tif 000018
に合成することにより、式１は式４になる。
【００３５】
【数１７】
2007060686.tif 000019
ＭＭＳＥ解法を使用して
【００３６】
【数１８】
2007060686.tif 000020
を決定することは、式５に従う。
【００３７】
【数１９】
2007060686.tif 000021
（・）Ｈは、エルミート関数（複素共役転置）を表す。ＭＭＳＥ解法のＲは、式６に従う。
【００３８】
Ｒ＝ＡＨＡ＋σ２Ｉ                                                Equation 6
σ２は雑音分散であり、典型的にはチャネル推定デバイス４４から得られ、Ｉは単位行列である。
【００３９】
他のフーリエ変換を使用することもできるが、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して、この式を式７に従って解くことが好ましい。
【００４０】
【数２０】
2007060686.tif 000022
Ｆ（・）は、ＦＦＴ関数を示す。［・］ｋは、式が各周波数点ｋで解かれることを示す。Λ（ｋ）は、サイズＫ×Ｋのブロック対角行列Λのブロックエントリである。Λの微分については、後で述べる。式７を直接解く代わりに、前進／後進代入を使用して式７を解くことができる。
【００４１】
図４は、高速ジョイント検出を使用してデータベクトル
【００４２】
【数２１】
2007060686.tif 000023
を決定する好ましい方法の流れ図である。各バーストについて推定された応答
【００４３】
【数２２】
2007060686.tif 000024
および拡散符号ｃ（ｋ）を使用して、合成チャネル応答行列Ａを決定する（ステップ４８）。合成チャネル相関行列Ｒ＝ＡＨＡを形成する（ステップ４９）。各周波数点で、Ｒのブロック列のブロックエントリの高速フーリエ変換（ブロックＦＦＴ）を取ることによってｋ×ｋ行列Λ（ｋ）を決定する（ステップ５０）。中央列、少なくともＲ行列の左または右からｗ個の列を使用することが好ましい。
【００４４】
行列乗算のＦＦＴを使用して、
【００４５】
【数２３】
2007060686.tif 000025
を決定する（ステップ５１）。各Λ（ｋ）の逆数
【００４６】
【数２４】
2007060686.tif 000026
が決定される。
【００４７】
【数２５】
2007060686.tif 000027
を決定するために、各周波数点で
【００４８】
【数２６】
2007060686.tif 000028
および
が乗ぜられる。別法として、
【００４９】
【数２７】
2007060686.tif 000029
は、ＬＵ分解を使用して決定される。Λ（ｋ）が下三角行列Ｌと上三角行列Ｕに分解される（ステップ５２）。前進代入
【００５０】
【数２８】
2007060686.tif 000030
（ステップ５３）、および後進代入
【００５１】
【数２９】
2007060686.tif 000031
（ステップ５４）を使用して、
【００５２】
【数３０】
2007060686.tif 000032
が決定される。
【００５３】
【数３１】
2007060686.tif 000033
は、
【００５４】
【数３２】
2007060686.tif 000034
の逆ＦＦＴによって決定される（ステップ５５）。
【００５５】
式７の微分は、以下の通りである。式４の最小二乗誤差解が、式８に従って決定される。式７はＭＭＳＥをベースとする解法であるが、ゼロ強制手法など他の手法を使用して高速ジョイント検出を実施することができる。
【００５６】
【数３３】
2007060686.tif 000035
ゼロ強制解法が使用されている場合には、
【００５７】
【数３４】
2007060686.tif 000036
など、式８からσ２Ｉ項が脱落する。以下はＭＭＳＥ解法に関する微分であるが、ゼロ強制解法について類似の微分を使用することができる。例示では、ＮＳ＝１０、Ｗ＝２を伴うＲの簡単な例は式９に従う。この例は、任意のＮＳおよびＷに容易に拡張可能である。
【００５８】
【数３５】
2007060686.tif 000037
行列Ｒは、一般に（ＫＮＳ）×（ＫＮＳ）のサイズである。Ｒ行列内の各エントリＲｉは、Ｋ×Ｋのブロックである。Ｒの点線内での部分行列は、ブロック循環、すなわち循環行列のブロックごとの拡張である。ブロック循環でないＲの部分は、最大マルチパス遅延拡散Ｗに依存する。
【００５９】
式９内の行列Ｒのブロック循環拡張ＲＣは、式１０に従う。
【００６０】
【数３６】
2007060686.tif 000038
「離散フーリエ変換（ＤＦＴ）様」行列Ｄは、ＲＣ＝ＤΛＤＨとなるように決定される。１つのそのような行列Ｄは、式１１に従う。
【００６１】
【数３７】
2007060686.tif 000039
ＩＫは、Ｋ×Ｋの単位行列である。
【００６２】
積ＤＨＤは、式１２に従う。
【００６３】
【数３８】
2007060686.tif 000040
ここで、
【００６４】
【数３９】
2007060686.tif 000041
は、ＫＮＳ×ＫＮＳの単位行列である。ブロック循環行列ＲＣは、式１３などに従い、行列Ｄを乗ずる。
【００６５】
【数４０】
2007060686.tif 000042
ＲＣＤの各エントリは、Ｋ×Ｋブロックである。ブロック対角行列Λは、式１４に従う。
【００６６】
【数４１】
2007060686.tif 000043
は、（ＫＮＳ）×（ＫＮＳ）である。Λの各エントリΛ（ｉ）は、式１５に従う。
【００６７】
【数４２】
2007060686.tif 000044
Λ（ｉ）は、Ｋ×Ｋブロックであり、Ｋ２個の非ゼロエントリを有する。
【００６８】
行列Ｄは、式１６などに従って、Λ行列に乗算される。
【００６９】
【数４３】
2007060686.tif 000045
式１６に示すＤの各エントリは、Ｋ×Ｋブロックである。
【００７０】
ＲＣＤの各行をＤの各行で等式化することによって生じる式の系は、一貫している。したがって、ＲＣＤの任意の行をＤの同じ行で等式化することによって、式の同じ組が得られる。式１３について例示すると、ＲＣＤの第１の行ブロックは、式１７に従う。
【００７１】
【数４４】
2007060686.tif 000046
Ｄの第１の行ブロックは、式１８に従う。
【００７２】
【数４５】
2007060686.tif 000047
これら２つの行のエントリを等式化すると、式１９および２０が得られる。
【００７３】
【数４６】
2007060686.tif 000048
その結果、Λ（２）は、式２１に従う。
【００７４】
【数４７】
2007060686.tif 000049
同様に、
【００７５】
【数４８】
2007060686.tif 000050
は、式２２に従う。
【００７６】
【数４９】
2007060686.tif 000051
【００７７】
【数５０】
2007060686.tif 000052
は、式２３に従う。
【００７８】
【数５１】
2007060686.tif 000053
式１７〜２３は、ＲＣＤの第１の行およびＤΛを使用して例示しているが、任意の行を使用してΛ（ｉ）を決定することができる。
【００７９】
中央行、すなわち（ＮＳ／２）番目の行（式７の行５）を使用して例示すると、Λ（ｌ）は、式１９に従う。
【００８０】
【数５２】
2007060686.tif 000054
式１９〜２３は、Ｋ×ＫのブロックのＦＦＴを計算する。これらのブロックには、スカラ指数が乗算されるため、このプロセスは、「ブロックＦＦＴ」と呼ばれる。Matlab関数「fft」など、ＦＦＴを計算するための典型的な手法は、１サイドシーケンスのＦＦＴを計算する。各Λ（ｉ）は２サイドシーケンスであるため、Λ（ｉ）の計算は、
【００８１】
【数５３】
2007060686.tif 000055
と、それを中央行について式２７に従って適切な指数関数によって乗算することによって実施することができる。
【００８２】
【数５４】
2007060686.tif 000056
式１７〜２７に示すように、Λ（ｉ）すべての計算は、Ｒの単一列を使用して実行することができる。したがって、ＲＣを決定する必要はない。Ｒの任意の列を使用して、Λ（ｉ）を直接導出することができる。好ましくは、Ｒのどちらかの縁から少なくともＷ個の行を使用する。これらの行がＲｊＳの全組を有するからである。
【００８３】
Λ（ｉ）およびＤ行列を使用して、ブロック循環行列ＲＣを式２８および２９として記述することができる。
【００８４】
ＲＣＤ＝ＤΛ                                                    Equation 28
【００８５】
【数５５】
2007060686.tif 000057
ＤおよびＤＨは、それぞれサイズ（ＫＮＳ）×（ＫＮＳ）である。
【００８６】
【数５６】
2007060686.tif 000058
であるため、式３０が得られる。
【００８７】
【数５７】
2007060686.tif 000059
ＭＭＳＥ解法は、式３１に従う。
【００８８】
【数５８】
2007060686.tif 000060
検出されたデータベクトル
【００８９】
【数５９】
2007060686.tif 000061
は、（ＮＳＫ）×１のサイズである。
【００９０】
ＭＭＳＥ解法は、式３２に従う。
【００９１】
【数６０】
2007060686.tif 000062
行列ＤＨは、Ｋ×Ｋのブロックを有する（ＫＮＳ）×（ＫＮＳ）のサイズであり、その逆数は、式３３に従う。
【００９２】
【数６１】
2007060686.tif 000063
この反転は、Ｋ×Ｋの行列Λ（ｋ）の反転を必要とする。
【００９３】
その結果、データベクトル
【００９４】
【数６２】
2007060686.tif 000064
が式３４に従って決定される。
【００９５】
【数６３】
2007060686.tif 000065
式３４は、受信された信号をチップレートでサンプルする受信器にも、チップレートの２倍などチップレートの倍数でサンプルする受信器にも適用可能である。倍数チップレートの受信器の場合、倍数チップレートに対応するＲ行列は、式９と同じ形態のものであり、ほぼブロック循環である。
【００９６】
【数６４】
2007060686.tif 000066
を決定する際の複雑度を低減するために、Ａの構造を利用するＦＦＴ手法を使用することができる。Ａは、ほぼブロック循環構造を有する。しかし、正方行列であり、（ＮＳＳＦ）×（ＮＳＫ）のサイズである。行列Ａの例示は、式３５に従う。
【００９７】
【数６５】
2007060686.tif 000067
各ｂｊ（ｋ）（ｉ）は、ｉ番目のシンボル間隔のｊ番目のチップ間隔にあたるｋ番目のユーザについて、チャネル応答ｈ（ｋ）および拡散符号ｃ（ｋ）の畳み込みである。
【００９８】
各ブロックが式３５内の括弧付けによって示されるブロックＢ（・）を使用して、式３５は式３６になる。
【００９９】
【数６６】
2007060686.tif 000068
図では、Ａの一部分がブロック循環である。Ａの循環延長をＡｃとして示す。Ａは、式３７に従って３つの行列に分割することができる。
【０１００】
【数６７】
2007060686.tif 000069
Ｄ１は、（ＮＳＳＦ）×（ＮＳＳＦ）の行列である。Ｄ２は（ＮＳＫ）×（ＮＳＫ）の行列であり、Λ１は、サイズ（ＮＳＳＦ）×（ＮＳＫ）のブロック対角行列である。
【０１０１】
ブロック対角行列Λ１は、式１４のΛと同じ形態を有する。しかし、そのエントリΛ１（ｉ）のそれぞれは、式３８に従ってＳＦ×Ｋブロックである。
【０１０２】
【数６８】
2007060686.tif 000070
Ｄ２は、式１１のＤの形態と同じ形態を有する。Ｄ１は、式３９の形態である。
【０１０３】
【数６９】
2007060686.tif 000071
ＩＳＦは、ＳＦ×ＳＦの単位行列である。
【０１０４】
ＡＣとＤ２を乗ずる際に、形態Ｂ（ｉ）および
【０１０５】
【数７０】
2007060686.tif 000072
の積が式４０に従って形成される。
【０１０６】
【数７１】
2007060686.tif 000073
ＡＣＤ２は、（ＮＳＳＦ）×（ＮＳＫ）のサイズであり、各ブロックは、ＳＦ×Ｋのサイズである。
【０１０７】
Ｄ１とΛ１を乗ずる際に、形態
【０１０８】
【数７２】
2007060686.tif 000074
およびΛ１（ｉ）の積が形成される。Ｄ１Λ１は、（ＮＳＳＦ）×（ＮＳＫ）のサイズであり、各ブロックは、ＳＦ×Ｋのサイズである。ＡＣＤ２の任意の行をＤ１Λ１の同じ行と比較すると、式４１が得られる。
【０１０９】
【数７３】
2007060686.tif 000075
その結果、各Λ１（ｋ）は、（ＳＦ×Ｋ）ブロックの１サイドシーケンスのＦＦＴを使用して決定することができる。式３８および
【０１１０】
【数７４】
2007060686.tif 000076
を使用して、式４２、４３、４４が得られる。
【０１１１】
【数７５】
2007060686.tif 000077
したがって、式４５に従ってＦＦＴを使用して、
【０１１２】
【数７６】
2007060686.tif 000078
が決定される。
【０１１３】
【数７７】
2007060686.tif 000079
同様に、行列Ａはほぼブロック循環であるため、Λ１を使用するＦＦＴを使用して、Ｒ＝ＡＨＡ＋σ２Ｉを計算することができる。
【０１１４】
複雑度を低減するために、各Λ（ｉ）の反転
【０１１５】
【数７８】
2007060686.tif 000080
を、ＬＵ分解を使用して実行することができる。各［Λｉ］は、ＬＵ分解が式４６に従う（Ｋ×Ｋ）の行列である。
【０１１６】
Λ（ｉ）＝ＬＵ                                                    Equation 46
Ｌは下三角行列であり、Ｕは上三角行列である。式７は、式４７および４８に従って、前進／後進代入を使用して解かれる。
【０１１７】
【数７９】
2007060686.tif 000081
好ましくは、各データフィールド２２、２４の各端部でのデータシンボルについてビット誤り率（ＢＥＲ）を改善するために、図５に示すように、データ検出においてミッドアンブル部２０およびガード期間１８からのサンプルが使用される。データフィールド内の最後のシンボルのサンプルすべてを収集するために、
【０１１８】
【数８０】
2007060686.tif 000082
を決定するために使用されているサンプルが、ミッドアンブル２０またはガード期間１８内にＷ−１個のチップ（インパルス応答の長さ）だけ拡張される。この拡張により、フィールドの最後のデータシンボルの実質的にすべてのマルチパス成分をデータ検出に使用することができる。データフィールド１（２２）について示されているように、サンプルは、Ｗ−１個のチップだけミッドアンブル内に拡張される。ミッドアンブルシーケンスは、データ検出処理の前に、ミッドアンブル２０から取られたサンプルから相殺される。データフィールド２（２４）の場合、サンプルは、Ｗ−１個のチップだけガード期間１８内に拡張される。
【０１１９】
ある種のＦＦＴの実施は、解析のために、あるフィールド長を必要とした。これらのＦＦＴ実施の１つは、素因数アルゴリズム（ＰＦＡ）である。ＰＦＡの実施は、フィールド長が、６１など素数であることを必要とする。ＰＦＡ  ＦＦＴの実施を容易にするために、
【０１２０】
【数８１】
2007060686.tif 000083
を決定するために使用されているサンプルを、所望のＰＦＡ長に延長することが好ましい。図５に示されているように、データフィールド１またはデータフィールド２は、所望のＰＦＡ長にＰ個のチップだけ延長される。別法として、６１個のシンボルのブロックＦＦＴは、２ｎＦＦＴ計算を必要とする長さ６４のブロックＦＦＴに拡張される。ブロック循環行列に対するＲの近似は減少するため、一般に性能が改善する。
【０１２１】
高速ジョイント検出の計算複雑度の解析は、以下の通りである。Ａを計算する計算複雑度は、Ｋ・ＳＦ・Ｗである。ＡＨＡを計算する計算複雑度は、式４９に従う。
【０１２２】
【数８２】
2007060686.tif 000084
行列−ベクトル乗算として、Ａを計算することは、計算複雑度がＫＮＳ（ＳＦ＋Ｗ−１）である。Ｒのｊ番目の列ブロックのＦＦＴを計算することは、Ｋ２・（ＮＳｌｏｇ２ＮＳ）の計算を必要とする。
【０１２３】
【数８３】
2007060686.tif 000085
のフーリエ変換を計算することは、Ｋ（ＮＳｌｏｇ２ＮＳ）の計算を必要とする。コレスキー分解なしで各行列［Λ（ｋ）］の反転は、Ｋ３の計算を必要とする。ＮＳ周波数点の場合、計算の合計数はＮＳＫ３である。
【０１２４】
【数８４】
2007060686.tif 000086
を計算することは、ＮＳ周波数点について（Ｋ２）の乗算を必要とする。したがって、計算の合計数はＮＳＫ２である。
【０１２５】
【数８５】
2007060686.tif 000087
の逆ＦＦＴは、Ｋ（ＮＳｌｏｇ２ＮＳ）の計算を必要とする。
【０１２６】
高速ジョイント検出の複雑度を例示すると、ＮＣ＝９７６、ＳＦ＝１６、Ｋ＝８、ＮＳ＝６１、Ｗ＝５７チップを伴うＴＤＤバーストタイプＩの処理についてＭＲＯＰｓ（million real operations per second）が決定される。Ａ、（ＡＨＡ）、Ｒの列ブロック、［Λ（ｋ）］−１の計算が１バースト当たり１回、すなわち１秒当たり１００回実行される。
【０１２７】
【数８６】
2007060686.tif 000088
の計算、
【０１２８】
【数８７】
2007060686.tif 000089
の計算、および
【０１２９】
【数８８】
2007060686.tif 000090
の逆ＦＦＴが、１バースト当たり２回、すなわち１秒当たり２００回実行される。複素数演算を実数演算に変換するためには、４回の計算が必要とされる。結果を表１に例示する。
【０１３０】
［表１］
１バースト当たり１回実行される関数 ＭＲＯＰＳ
Ａの計算                                              ３．０
ＡＨＡの計算                                          ４．４
Ｆ（［Ｒ］ｊ］                                        ９．２６１４
［Λ（ｋ）］−１                                        １２．４９２８
１バースト当たり２回実行される関数
ＡＨｒの計算                                          ２８．１１
Ｆ［ＡＨｒ］の計算                                      ２．３１５４
［Ｆ（ｄ＾）］ｋ＝［Λ（ｋ）］−１［Ｆ（ＡＨｒ）］ｋ          ３．１２３２
［Ｆ（ｄ＾）］の逆ＦＦＴ                                ２．３１５４
高速ジョイント検出に必要とされるＭＲＯＰＳの合計数    ６５．０１８２
注：表１で、
【０１３１】
【数８９】
2007060686.tif 000091
は、行列−ベクトル乗算として直接計算された。
【０１３２】
ＬＵ分解を使用して
【０１３３】
【数９０】
2007060686.tif 000092
を決定する場合、複雑度は５４．８６７８ＭＲＯＰＳに減少する。ＦＦＴを使用して
【０１３４】
【数９１】
2007060686.tif 000093
を決定する場合、複雑度は６５．０１８２ＭＲＯＰＳから６３．９９２８ＭＲＯＰＳに減少する。
【０１３５】
高速ジョイント検出と他の検出技法の複雑度の比較は、以下の通りである。ＳＦ＝１６およびＫ＝８を伴うＴＤＤバーストタイプＩ用の以下の３つの技法の複雑度は、表２に従う。
【０１３６】
［表２］
技法 ＭＲＯＰＳ
近似コレスキーベースのジョイント検出（JDChol）            ８２．７
シングルユーザ検出：近似コレスキーベースの等化と
それに続くアダマール変換ベースの逆拡散（SDChol）        ２０５．２２７６
高速ジョイント検出（JDFFT）                                ６５．０１８２
【０１３７】
３つの検出技法および基準整合フィルタリング（ＭＦ）データ検出技法の性能を、シミュレーションによって８００タイムスロットを超えて比較した。シミュレーションは、Matlabによって提供された精度を使用した。すなわち、有限精度効果は考慮されなかった。シミュレーションは、ＷＣＤＭＡ  ＴＤＤ  ＷＧ４によって指定されたチャネル、すなわちＳＦ＝１６ならびにＫ＝８および１２を使用し、送信ダイバシティ無しのダウンリンクについて行い、ＳＵＤとの比較を容易にした。
【０１３８】
それぞれ図６および７に示されているように、ケース１およびケース３の場合、高速ジョイント検出、すなわちＪＤＦＦＴの性能は、コレスキーベースのジョイント検出、すなわちＪＤＣｈｏｌの性能にきわめて近い。他のデータ検出手法は、ＪＤＣｈｏｌまたはＪＤＦＦＴほど良好に動作しなかった。図８に示されたｔｄｄＷｇ４Ｃａｓｅ２の場合、ＪＤＦＦＴは、ＪＤＣｈｏｌに比べていくらかの劣化を示す。ＪＤＦＦＴは、ＳＵＤベースのコレスキーアルゴリズムと同様に動作する。図９〜１１に示されているように、２Ｍｂｐｓサービスなど高速データ転送速度サービスの場合、ＪＤＦＦＴは、ＪＤＣｈｏｌに近く、またはわずかに劣り、他の手法より良好に動作する。
【図面の簡単な説明】
【０１３９】
【図１】無線通信システムの図である。
【図２】単純化された送信器および高速ジョイント検出受信器の図である。
【図３】通信バーストを示す図である。
【図４】高速ジョイント検出の好ましい一実施形態の流れ図である。
【図５】延長された処理領域を示すデータバーストを示す図である。
【図６】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図７】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図８】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図９】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図１０】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図１１】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１４０】
１２  基地局
１４  ユーザ機器（ＵＥ）
２６  送信器
２８  受信器
３２  データ生成器
３４  変調／拡散／トレーニングシーケンス挿入デバイス
３６  変調器
３８，４０  アンテナ
４２  復調器
４３  サンプリングデバイス
４４  チャネル推定デバイス
４６  高速ジョイント検出デバイス
【図１】
2007060686.tif 000094
【図２】
2007060686.tif 000095
【図３】
2007060686.tif 000096
【図４】
2007060686.tif 000097
【図５】
2007060686.tif 000098
【図６】
2007060686.tif 000099
【図７】
2007060686.tif 000100
【図８】
2007060686.tif 000101
【図９】
2007060686.tif 000102
【図１０】
2007060686.tif 000103
【図１１】
2007060686.tif 000104