(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル情報シンボルを搬送するためのデジタル無線通信システムにおけるレシーバであって、
複数のアンテナ上で無線信号を受信して複数のアンテナ信号を生成する手段と、
前記アンテナ信号をフィルタにかけ、増幅し、混合し、サンプリングを行って複数の受信サンプル・ストリームを生成する手段と、
前記受信サンプル・ストリームの各々に対応した複数のチャンネル係数予測を形成する手段と、
空間的損傷相関及び時間的損傷相関に基づいて、受信サンプル・ストリームのなかの干渉とノイズに対応する損傷を持つ逆損傷相関シーケンス予測を形成する手段と、
前記チャンネル係数予測と前記逆損傷相関シーケンス予測とを使用してブランチ・メトリックスを形成する手段と、
を備え、
前記逆損傷相関シーケンスを予測する手段は、
損傷相関シーケンス行列を予測する手段と、
前記シーケンス行列をｚ変換して変換行列を生成する手段と、
前記変換行列の逆元を計算する手段と、
前記変換行列の前記逆元を逆変換する手段と、
を有し、
前記ブランチ・メトリックスを形成する手段は、
前記チャンネル係数予測を使用して仮定受信サンプルを形成する手段と、
前記受信サンプルと前記仮定受信サンプルとの差分を形成する手段と、
前記差分をメモリーデバイスに記憶する手段と、
前記逆損傷相関シーケンス予測を使用して記憶された差分との二次積を形成する手段と、
前記二次積を蓄積して前記ブランチ・メトリックスを生成する手段と、
を有するレシーバ。
【請求項２】
デジタル情報シンボルを搬送するためのデジタル無線通信システムにおけるレシーバであって、
複数のアンテナ上で無線信号を受信して複数のアンテナ信号を生成する手段と、
前記アンテナ信号をフィルタにかけ、増幅し、混合し、サンプリングを行って複数の受信サンプル・ストリームを生成する手段と、
前記受信サンプル・ストリームの各々に対応した複数のチャンネル係数予測を形成する手段と、
空間的損傷相関及び時間的損傷相関に基づいて、受信サンプル・ストリームのなかの干渉とノイズに対応する損傷を持つ逆損傷相関シーケンス予測を形成する手段と、
前記チャンネル係数予測と前記逆損傷相関シーケンス予測とを使用してブランチ・メトリックスを形成する手段と、
を備え、
前記逆損傷相関シーケンスを予測する手段は、
損傷相関シーケンス行列を予測する手段と、
前記シーケンス行列をｚ変換して変換行列を生成する手段と、
前記変換行列の随伴行列を計算する手段と、
前記変換行列の前記随伴行列を逆変換する手段と、
を有し、
前記ブランチ・メトリックスを形成する手段は、
前記チャンネル係数予測を使用して仮定受信サンプルを形成する手段と、
前記受信サンプルと前記仮定受信サンプルとの差分を形成する手段と、
前記差分をメモリーデバイスに記憶する手段と、
前記逆損傷相関シーケンス予測を使用して記憶された差分との二次積を形成する手段と、
前記二次積を蓄積して前記ブランチ・メトリックスを生成する手段と、
を有するレシーバ。
【請求項３】
デジタル情報シンボルを搬送するためのデジタル無線通信システムにおけるレシーバであって、
複数のアンテナ上で無線信号を受信して複数のアンテナ信号を生成する手段と、
前記アンテナ信号をフィルタにかけ、増幅し、混合し、サンプリングを行って複数の受信サンプル・ストリームを生成する手段と、
前記受信サンプル・ストリームの各々に対応した複数のチャンネル係数予測を形成する手段と、
空間的損傷相関及び時間的損傷相関に基づいて、受信サンプル・ストリームのなかの干渉とノイズに対応する損傷を持つ逆損傷相関シーケンス予測を形成する手段と、
前記チャンネル係数予測と前記逆損傷相関シーケンス予測とを使用してブランチ・メトリックスを形成する手段と、
を備え、
前記逆損傷相関シーケンスを予測する手段は、
損傷相関シーケンス行列を予測する手段と、
前記シーケンス行列をｚ変換して変換行列を生成する手段と、
前記変換行列の随伴行列を計算する手段と、
スケール因子を計算する手段と、
前記随伴行列をスケールしてスケール随伴行列を生成する手段と、
前記スケール随伴行列を逆変換する手段と、
を有し、
前記ブランチ・メトリックスを形成する手段は、
前記チャンネル係数予測を使用して仮定受信サンプルを形成する手段と、
前記受信サンプルと前記仮定受信サンプルとの差分を形成する手段と、
前記差分をメモリーデバイスに記憶する手段と、
前記逆損傷相関シーケンス予測を使用して記憶された差分との二次積を形成する手段と、
前記二次積を蓄積して前記ブランチ・メトリックスを生成する手段と、
を有するレシーバ。
【請求項４】
情報シンボル検出方法であって、
複数のアンテナ上で無線信号を受信して複数のアンテナ信号を生成するステップと、
前記アンテナ信号をフィルタにかけ、増幅し、混合し、サンプリングを行って複数の受信サンプル・ストリームを生成するステップと、
前記受信サンプル・ストリームの各々に対応する複数のチャンネル係数予測を形成するステップと、
空間的損傷相関及び時間的損傷相関こ基づいて、受信サンプル・ストリーム間の干渉及びノイズに損傷が対応する逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップと、
前記チャンネル係数予測と前記逆損傷相関シーケンス予測とを使用してブランチ・メトリックスを形成するステップと、
を備え、
前記逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップは、
損傷相関シーケンス行列を予測するステップと、
前記シーケンス行列をｚ変換して変換行列を生成するステップと、
前記変換行列の逆元を計算するステップと、
前記変換行列の前記逆元を逆変換するステップと、
を有し、
前記ブランチ・メトリックスを形成するステップは、
前記チャンネル係数予測を使用して仮定受信サンプルを形成するステップと、
前記受信サンプルと前記仮定受信サンプルとの間の差分を形成するステップと、
前記差分をメモリーデバイスに記憶するステップと、
前記逆損傷相関シーケンス予測を使用して前記記憶された差分による二次積を形成するステップと、
前記二次積を蓄積して前記ブランチ・メトリックスを形成するステップと、
を有する方法。
【請求項５】
情報シンボル検出方法であって、
複数のアンテナ上で無線信号を受信して複数のアンテナ信号を生成するステップと、
前記アンテナ信号をフィルタにかけ、増幅し、混合し、サンプリングを行って複数の受信サンプル・ストリームを生成するステップと、
前記受信サンプル・ストリームの各々に対応する複数のチャンネル係数予測を形成するステップと、
空間的損傷相関及び時間的損傷相関に基づいて、受信サンプル・ストリーム間の干渉及びノイズに損傷が対応する逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップと、
前記チャンネル係数予測と前記逆損傷相関シーケンス予測とを使用してブランチ・メトリックスを形成するステップと、
を備え、
前記逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップは、
損傷相関シーケンス行列を予測するステップと、
前記シーケンス行列をｚ変換して変換行列を生成するステップと、
前記変換行列の随伴行列を計算するステップと
前記変換行列の前記随伴行列を逆変換するステップと、
を有し、
前記ブランチ・メトリックスを形成するステップは、
前記チャンネル係数予測を使用して仮定受信サンプルを形成するステップと、
前記受信サンプルと前記仮定受信サンプルとの間の差分を形成するステップと、
前記差分をメモリーデバイスに記憶するステップと、
前記逆損傷相関シーケンス予測を使用して前記記憶された差分による二次積を形成するステップと、
前記二次積を蓄積して前記ブランチ・メトリックスを形成するステップと、
を有する方法。
【請求項６】
情報シンボル検出方法であって、
複数のアンテナ上で無線信号を受信して複数のアンテナ信号を生成するステップと、
前記アンテナ信号をフィルタにかけ、増幅し、混合し、サンプリングを行って複数の受信サンプル・ストリームを生成するステップと、
前記受信サンプル・ストリームの各々に対応する複数のチャンネル係数予測を形成するステップと、
空間的損傷相関及び時間的損傷相関に基づいて、受信サンプル・ストリーム間の干渉及びノイズに損傷が対応する逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップと、
前記チャンネル係数予測と前記逆損傷相関シーケンス予測とを使用してブランチ・メトリックスを形成するステップと、
を備え、
前記逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップは、
損傷相関シーケンス行列を予測するステップと、
前記シーケンス行列をｚ変換して変換行列を生成するステップと、
前記変換行列の随伴行列を計算するステップと、
スケール因子を計算するステップと、
前記随伴行列をスケールしてスケール随伴行列を生成するステップと、
前記スケール随伴行列を逆変換するステップと、
を有し、
前記ブランチ・メトリックスを形成するステップは、
前記チャンネル係数予測を使用して仮定受信サンプルを形成するステップと、
前記受信サンプルと前記仮定受信サンプルとの間の差分を形成するステップと、
前記差分をメモリーデバイスに記憶するステップと、
前記逆損傷相関シーケンス予測を使用して前記記憶された差分による二次積を形成するステップと、
前記二次積を蓄積して前記ブランチ・メトリックスを形成するステップと、
を有する方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のレシーバであって、前記逆損傷相関シーケンス予測を形成する手段は以下の形式の損傷相関シーケンス予測を使用する。
0004149517.tif 000010
【請求項８】
請求項４乃至６のいずれか１項に記載の方法であって、前記逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップは更に以下の形式を持つ損傷相関シーケンス予測を使用するステップを含む。
0004149517.tif 000011
【請求項９】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のレシーバであって、前記逆損傷相関シーケンス予測を形成する手段は損傷相関行列シーケンスを使用し、各行列エントリが、空間的損傷相関に関する第１項と時間的損傷相関に関する第２項を有する。
【請求項１０】
請求項４乃至６のいずれか１項に記載の方法であって、前記逆損傷相関シーケンス予測を形成するステップが更に損傷相関行列シーケンスを使用するステップを含み、
各行列エントリが、空間的損傷相関に関する第１項と時間的損傷相関に関する第２項とを有する。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
本発明は、マルチパス、フェージング、時間分散、及び干渉を被る複数のアンテナによって受信されるデジタル通信無線信号の復調一般に関する。
現在、世界中で、デジタル無線通信システムが配備され、便利で割安の通信サービスを受けることができる。このようなシステムにおいて現在取り組まれている問題として、マルチパス伝播の効果を緩和させて、いくつかのパスを介して送信信号を目的の受信者に届かせることが行われている。パスの長さが比較的短い場合、マルチプル信号映像が、ほぼ同時に到着する。映像は、建設的に作用することもあれば、破壊的に作用することもあり、フェージングを生じしめ、それは、典型的には、レイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布を示す。パスの長さが比較的長い場合は、送信媒体が時間分散され、加えられた映像が送信信号のエコーとして見られ、シンボル間干渉（ｉｎｔｅｒｓｙｍｂｏｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ＩＳＩ）を生じる。
フェージングは、多数の受信アンテンナを備え、選択結合や等価ゲイン（ｅｑｕａｌ  ｇａｉｎ）結合、あるいは最大割合（ｍａｘｉｍａｌ  ｒａｔｉｏ）結合のようなダイバーシチ結合の形態を取ることによって、緩和することができる。ダイバーシチは、異なったアンテナ上でのフェージングが同じではないという事実を利用しており、１つのアンテナの信号がフェードされていれば、他方のアンテナの信号はフェードされていない確率が高い。
ＩＳＩマルチパス時間分散は、伝統的に、線形等価、判定フィードバック等価、あるいは最尤シーケンス予測（ＭＬＳＥ）のような等価という形式によって緩和されている。この３つのアプローチのうち、ＭＬＳＥ等価が最大の性能を持つ。例えば、米国特許５１９１５９８号、ベックトレム
0004149517.tif 000002
他に記載されているように、ＭＬＳＥ等価及びダイバーシチ結合は、組み合わせて行うことができる。
もう１つの取り組みは、干渉の緩和である。携帯通信システムにおいては、１つのチャンネルが異なったセルで再利用される。信号は、セルの外を伝播して、同じチャンネルを使用している他のセル内で生成される信号と干渉しあう。このタイプの干渉は、いわゆるチャンネル干渉と呼ばれるもので、受信側の性能を制限する。この他の干渉、例えば隣接チャンネル干渉も問題となる。
干渉は、受信信号を何らかのアレー処理することによって緩和することができる。例えば、マルチプル・アンテナ信号をダイバーシチ結合する場合、結合重み付けを調整することによって、干渉を相殺し、可干渉的に（ｃｏｈｅｒｅｎｔｌｙ）信号エネルギーを結合する。例えば、ジェイ・エイチ・ウインターズ（Ｊ．Ｈ．Ｗｉｎｔｅｒｓ）「フラット・フェージングを伴うデジタル移動無線システムＩＳ−５４における適応アレーでの信号捕獲及びトラッキング」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，４２巻、３７７−３８４ページ、１９９３年１１月を参照。
フェージング、時間分散、及び干渉を緩和するには、ＭＬＳＥメトリック（ｍｅｔｒｉｃ）を変更して、逆損傷相関行列（ｉｎｖｅｒｓｅ  ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ  ｍａｔｒｉｘ）を利用する。例えば、米国特許第０８／２８４，７７５「マルチ・アンテナ・デジタル携帯通信システムにおける干渉拒絶結合のための方法及び装置」、１９９４年８月２日出願、ボトムレー（Ｂｏｔｔｏｍｌｅｙ）を参照。この特許に開示されていることは、本明細書において参照され、また、ジー・イー・ボトムレー（Ｇ．Ｅ．Ｂｏｔｔｏｍｌｅｙ）、ケイ・ジェイマル（Ｋ．Ｊａｍａｌ）著「適応アレー及びＭＬＳＥ等価」ＶＴＣ’９５、シカゴ、ＩＬ，１９９５年７月も本明細書中で参照される。逆損傷相関行列は、ＭＬＳＥ等価処理においてブランチ・メトリックスを形成する際に損傷予測を空間的に脱相関（ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｅ）する。この技術は、干渉拒絶結合（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ，ＩＲＣ）と呼ばれる。
しかしながら、アンテナ損傷信号は、時間的にも空間的にも相関関係がある可能性がある。このことは、部分応答変調又はＣＰＭ構成のようなメモリーを持つ変調を使用することから来る。また、干渉のマルチパス時間分散から来る可能性もあり、干渉信号のエコーが存在する。上記技術は、時間相関干渉にとって最適というわけではない。このように、フェージング、ＩＳＩ、及び時間相関干渉をより上手く扱う技術が望まれている。
要約
本発明は、フェージング、時間分散、及び空間と時間の両方において相関のある干渉をまとめて除去すべく工夫することによって上記問題を解決する。この目的は、例えば、ブランチ・メトリック・プロセッサに、チャンネル予測に加えて、逆損傷相関シーケンス予測を提供することによって達成される。ブランチ・メトリック・プロセッサは、この付加的情報を使用して、損傷の時間相関を考慮に入れたブランチ・メトリックスを提供して、シンボル仮説（ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）を改善する。
【図面の簡単な説明】
本発明の他の目的、様々な特徴、利点は、図面を参照する以下の詳細な説明を読むことによって理解されるであろう。
図１は、デジタル無線通信システムの１例を示すブロック図である。
図２は、本発明に基づくベースバンド・プロセッサの１実施の形態を示す。
図３は、本発明に基づくブランチ・メトリック・プロセッサの１実施の形態を示す。
図４は、本発明に基づくベースバンド・プロセッサの他の実施の形態を示す。
図５は、本発明に基づくブランチ・メトリック・コンストラクタの１実施の形態を示す。
図６は、本発明に基づく逆損傷相関シーケンス予測器（ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）の１実施の形態を示す。
図７は、本発明に基づく逆シーケンス・コンピュータの１実施の形態を示す。
詳細な説明
図１は、無線通信システムの１例を示すブロック図である。デジタル情報シンボル（ｓｙｍｂｏｌｓ）はｓ（ｎ）で示され、トランスミッタ１０２に渡され、そこでシンボルストリームが無線波形に変換され、アンテナ１０４を介して送信される。送信信号は、複数の受信アンテナ・エレメント１０６によって受信される。各アンテナ信号は、無線ユニット１０８で処理され、そこでフィルタにかけられ、増幅され、混合され、信号の適当なサンプリングが行われ、受信サンプルのシーケンスが生成される。これらの受信サンプルはベースバンド・プロセッサ１１０で処理され、検出されたデジタルシンボル値のシーケンスが生成される。
前記ＩＲＣアプローチにより、ベースバンド・プロセッサ１１０は、次のように動作する。ここで、ｒa（ｎ）、ｒb（ｎ）を、それぞれアンテナａ及びｂで受信された受信サンプル・ストリームとすると、各サンプル・ストリームは、次のようにモデル化することができる。
0004149517.tif 000003
式中、添字ｘはアンテナを表し、ｃx（ｊ）は所望の信号とアンテナｘについてのｊ番目のチャンネル・タップであり、ｚx（ｎ）は損傷（ノイズその他の信号干渉）を表す。典型的には、受信信号の同相（Ｉ）成分と直角位相（Ｑ）成分が１つの複素数サンプルとして扱われることによって、受信サンプル、チャンネル・タップ、損傷サンプル、そして情報シンボル値が複素数になる。
ベースバンド・プロセッサは、次のような形式になる。
0004149517.tif 000004
式中、添字ｈは仮定値を表し、ｃx（ｊ）はチャンネル係数予測を表し、Ｒzzは逆損傷相関行列の予測を表す。損傷相関行列は、次のように定義される。
0004149517.tif 000005
式中、Ｅ{}は期待値を表す。検出されるシンボルシーケンスは、ブランチ・メトリックスの蓄積を最小にするものとなる。
一方、本発明によれば、損傷の時間的相関も考慮される。時間と空間の両方における相関は、例えば、次のような損傷相関行列シーケンスで表すことができる。
0004149517.tif 000006
式中、ｍはシーケンス・インデックスである。インデックスｍは相関づける２つの損傷値の間の時間差を表す。このように、損傷相関行列シーケンスは、各行列エントリに付加項（つまり、損傷の時間相関）を提供する。逆損傷相関行列シーケンスは、次のように定義できる。
0004149517.tif 000007
式中、δ（ｍ）はクロネッカ・デルタ関数（すなわち、δ（０）＝１であるが、他のｍの値では、δ（ｍ）＝０）であり、Ｉは、恒等行列（ｉｄｅｎｔｉｔｙ  ｍａｔｒｉｘ）（すなわち、対角線上の１、対角線を外れた０）である。
逆損傷相関行列シーケンスをこのように定義すると、本発明によるブランチ・メトリックは、次式で与えられる。
0004149517.tif 000008
これは、二次積（ｑｕａｄｒａｔｉｃ  ｐｒｏｄｕｃｔ）の合計である。
本発明のこの実施の形態は、図２に示されている。受信サンプルは、ブランチ・メトリック・プロセッサ２０２により処理されて、シンボル仮説によるブランチ・メトリックスを生成する。プロセッサ２０２は、チャンネル予測器２０４からのチャンネル係数予測と、逆損傷相関シーケンス予測器２０６からの逆損傷相関シーケンス予測を利用する。
図３は、ブランチ・メトリック・プロセッサ２０２の１実施の形態を示す。受信サンプルは減算器３０２に供給され、そこで、実際に受信されたサンプルから仮定受信サンプルが引かれ、差分信号が形成される。仮定受信サンプルは、シーケンス生成器３０４で仮定シンボルシーケンスを生成し、そのシーケンスをフィルタ３０６においてチャンネル係数予測でフィルタにかけることによって得られる。差分信号はメモリー３０８に記憶される。二次積プロセッサ３１０は、逆損傷相関シーケンス予測における行列を使用して、記憶された差分信号間に二次積を形成する。これらの二次積は、アキュミュレータ３１２に蓄積されて、ブランチ・メトリックスとなる。
本発明の別の（第２の）実施の形態によれば、次式で与えられる新しいブランチ・メトリックスの合計として最終メトリックを書き換えることによって得られる。
0004149517.tif 000009
このように、式（９）中のメトリックは、現在の仮説シンボルの共役複素数を２つの項の間の差と乗算する実数部である。第１項は、受信データを重みＷ（ｊ，ｍ）と結合した結果である。第２項は、仮説シンボルをパラメータＳ（ｋ）でフィルタした結果である。もしすべての可能なシンボル値が同じ大きさを持っていれば、Ｓ（０）項は省略できる。
図４は、この第２の実施の形態を示す。受信サンプルは、結合器４０２において、重みベクトル・メモリー４０４に記憶された重みを使用して結合され、結合された項となる。重みは、重みプロセッサ４０５において計算される。重みプロセッサ４０５は、逆損傷相関シーケンス予測器２０６とチャンネル予測器２０４によって提供される逆損傷相関シーケンス予測とチャンネル係数予測とを利用する。これらの予測は、パラメータ・プロセッサ４０３においても使用され、そこでは、パラメータ・メモリー４１０に記憶されるパラメータが計算される。結合された項とパラメータは、ブランチ・メトリック・コンストラクタ４１２に提供され、そこで、様々なシンボル仮説に基づいてブランチ・メトリックスを構成する。これらのブランチ・メトリックスは、シーケンス予測器２０８に提供され、そこで、送信シーケンスが予測される。
図５は、ブランチ・メトリック・コンストラクタ４１２の実施の形態の１例を示す。結合された出力はメモリー５０２に記憶される。次に結合出力はメモリー５０２から読み出され、減算器３０２に供給され、そこでフィルタ３０２の出力を減算することによって、差分を生成する。フィルタ３０６の出力は、シーケンス生成器３０４からの仮説シンボル値をパラメータ・メモリーからのパラメータでフィルタした結果である。差分と仮説シンボル値を掛けた積の実数部は、ハーフ・コンプレックス・マルチプライア（ＨＣＭ）５０４において計算される。ＨＣＭ５０４の出力は、ブランチ・メトリックスである。
以上の例はいずれも逆損傷相関シーケンス予測器２０６を利用している。逆損傷相関シーケンスを決定する１つの手順は、逆相関行列シーケンスのｚ変換を行い、変換結果を、各要素がｚにおけるシーケンスであるような１つの行列として表すことである。こうすることによって、次に、正則（ｒｅｇｕｌａｒ）行列反転を行うことができ、そして逆ｚ変換をする。この手順は図６に示されている。損傷相関シーケンスは、予測器６０２において予測される。ボトムレー特許と同様に、これを行うには、所望の信号を受信信号サンプルから除去して、損傷サンプルを得れば、それが、時間及び空間において相関関係づけられる。損傷相関シーケンス予測は、逆シーケンス・プロセッサ６０４に供給され、そこで前記手順に従って反転が計算される。
実際には、６０４において反転操作を近似することが望ましい。これを行うには、ｚ変換された行列の随伴行列を形成し、各要素をスケーリング因子によってスケーリングしてから、逆ｚ変換操作を行う。スケーリング因子がｚ変換された行列の行列式である場合、近似における損失はない。スケーリング因子のその他選択としては、ユニティ（ｕｎｉｔｙ）（つまり、スケーリングの必要がない）、Ｒzz（０）の行列式、またはＲzz（０）のトレースが可能である。
このことから、図７に示されたような逆シーケンス・プロセッサ６０４の例が提案される。損傷相関行列シーケンスは、変換器７０２においてｚ変換され、変換された行列を生成し、そこでは、各要素が一連の値となる。変換された行列の随伴行列が、随伴行列プロセッサ７０４によって計算される。随伴行列の各要素は、スケーラ（ｓｃａｌｅｒ）７０８によってスケールされる。そこでは、因子プロセッサ７０６によって決定されたスケーリング因子が使用される。スケールされた随伴行列は、逆変換器７１０で逆変換され、逆相関減損シーケンスの予測が生成される。実際には、ブランチ・メトリック形成過程の他の時点でスケーリング操作を行う方が効果的である可能性がある。
図示はされていないが、当業者にとっては明らかなように、本発明は、３つ以上のアンテナが使用された場合にも適用できる。また、本発明は、他の種類の受信アンテナにも適用でき、それらは相互に異なるとは限らない。分数間隔（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｌｙ−ｓｐａｃｅｄ）等価の扱いは、各分数サンプル（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｌｙ−ｓａｍｐｌｅｄ）データストリームをインターリーブされているものとし、シンボル間隔（ｓｙｍｂｏｌ−ｓｐａｃｅｄ）データストリームが異なったアンテナから来るものとして扱うことによって行うことができる。
本発明における予測器は、時間の経過に伴う変化に適用すべく設計することができる。当業者には明らかなように、チャンネル係数及び逆損傷相関シーケンスを適応的に予測することができる。アプローチの１つとして、仮に検出されたシンボル値による判定フィードバックを使用する方法がある。また、別のアプローチとして、残存ごとの（ｐｅｒ−ｓｕｒｖｉｖｏｒ）処理を使用して、シーケンス予測器における状態ごとの１つ以上の予測を行うこともできる。
時間と共に、あるいは時間のブロック内で量が変化しない場合、受信データサンプルに関係しない量は前もって計算することができる。例えば、式（９）におけるメトリックについては、結合値ｚ（ｎ）を除くすべての量が、前もって計算できる。
以上、本発明を実施の形態の沿って説明してきたが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるべきものではなく、当業者にとっては変形を行うことが可能である。本出願は、本発明のあらゆる変形が、本発明として開示されクレームされた精神、範囲の中にあるものとする。
【図１】
0004149517.tif 000012
【図２】
0004149517.tif 000013
【図３】
0004149517.tif 000014
【図４】
0004149517.tif 000015
【図５】
0004149517.tif 000016
【図６】
0004149517.tif 000017
【図７】
0004149517.tif 000018