(57)【要約】  方法およびシステムが、非コヒーレント多入力多出力（ＭＩＭＯ）二重選択性チャネルにおける信頼性のある無線通信を実現する。この方法は、グラスマン時空間周波数ブロック符号および反復型一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）を、多次元基底展開モデル（ＢＥＭ）、判定再順序付け、および固定数の残存候補とともに用いる。非コヒーレントＭＩＭＯ等化器の計算複雑度が、符号長および変調アルファベットのサイズの関数として線形になる。コードブック、アルファベットサイズ、ビットラベリング、およびブロック電力が、最悪の場合のチャネル統計または瞬時チャネル状態を用いて最適化される。この方法は、低密度パリティ検査符号等のエラー訂正符号からの軟情報フィードバックを用いて、性能を改善することができる。
2017502587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークにおいてデータシンボルを通信する方法であって、
送信機によって、非コヒーレント送信のブロック符号の変調を用いてデータシンボルを送信するステップと、
受信信号を検出することであって、該検出することは、一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）を軟入力軟出力時空間周波数基底展開とともに用いて、前記データシンボルを再生し、多次元基底展開モデル（ＢＥＭ）が用いられるステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記送信機において、前記データシンボルを符号化し、前方エラー訂正（ＦＥＣ）の符号化データシンボルを生成するステップと、
ダイバーシティの時空間周波数ブロック符号を用いて前記符号化データシンボルを変調するステップと、
サイクリックプレフィックスを用いて前記変調された信号をプリコーディングするステップと、
帯域通過フィルターを用いて前記変調された信号をフィルタリングし、無線周波数（ＲＦ）信号を生成するステップと、
前記ＲＦ信号をチャネルを介して前記受信機に送信するステップと、
前記出力を復号化し、前記データシンボルを再生するステップと、
終了条件に達するまで、前記検出および前記復号化を反復するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記チャネルは、時変フェージングおよびマルチパス遅延を受ける二重選択性フェージングチャネルであり、非コヒーレント技法を用いる
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ブロック符号は、ユニタリー時空間ブロック符号（ＳＴＢＣ）、ユニタリー時空間周波数ブロック符号（ＳＴＦＢＣ）、差分時空間周波数トレリスブロック符号（ＳＴＦＴＢＣ）、グラスマンブロック符号、および非ユニタリーベータ分布ＳＴＢＣからなる群から選択され、それによって、前記受信機は、前記チャネルを介して送信されるパイロットシンボルから前記チャネルを明示的に推定することなく、前記データシンボルを検出することができる
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ＦＥＣは、低密度パリティ検査（ＬＤＰＣ）符号、ターボ符号、および反復累積符号からなる群から選択される
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記復号化は、確率伝搬（ＢＰ）または線形計画（ＬＰ）反復を用いる
請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記データシンボルをプリコーディングするステップであって、プリコーディング行列が、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）の離散逆フーリエ変換、単一キャリア送信の単位行列、マルチトーン送信のウェーブレット変換、アダマール行列、およびチャネル統計整合適応フィルターからなる群から選択される、前記データシンボルをプリコーディングするステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記時空間周波数基底展開を用いて前記チャネルをモデル化し、マルチパス遅延に起因したシンボル間干渉（ＩＳＩ）および時変フェージングに起因したキャリア間干渉（ＩＣＩ）を表すステップと、
支配的なカルーネン・レーベ変換（ＫＬＴ）基底ベクトルによって前記チャネルを近似するステップであって、ルジャンドル多項式基底を時間領域にわたって用いることができ、フーリエ基底を周波数領域上で用いることができる、前記チャネルを近似するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
勾配手順を用いて前記ブロック符号を最適化するステップと、
前記送信機からチャネル状態統計をフィードバックすることによって前記ブロック符号を動的に適応させるステップと、
前記ＩＣＩおよび前記ＩＳＩが通常のチャネル統計または最悪の場合のチャネル統計について最小になるように時空間周波数領域にわたって変調レベルを変動させるステップと、
干渉が最小になるようにブロック送信電力を変化させるステップと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
線形複雑度非コヒーレント等化について、
時空間周波数領域にわたって基底を用いて前記ブロック符号を展開するステップと、
前記展開された符号ブロックの擬似零空間を計算するステップと、
全ての可能な零空間符号ブロックにわたって尤度を検定するステップと、
ＭアルゴリズムおよびＴアルゴリズムを用いて最良尤度のシンボルのリストを更新するステップと、
再順序付けプロセスによって検出する次のデータシンボルを選択して、エラー伝搬を抑制するステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記ブロック符号は、前記チャネルの統計に基づいて設計される
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＢＥＭは、期待値最大化（ＥＭ）手順に基づく反復型セミブラインド等化器において用いられる
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ブロック符号は、トレリス符号化と連結された擬似ユニタリーベータ分布時空間変調を用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記送信機は、１つまたは複数のアンテナを用い、前記受信機は、１つまたは複数のアンテナを用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
ＳＴＢＣ／ＳＦＢＣ／ＳＴＦＢＣにおける全ての符号語ペアのペアワイズエラー確率が計算されるラベル設計ステップであって、結合限界またはビットエラーレートの下限がグリーディヒルクライミング方法または特異値分解によって最小にされるようにビットラベル割り当てを変更するラベル設計ステップ
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ネットワークは、無線通信リンクを用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記ネットワークは、光通信リンクを用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
ネットワークにおいてデータシンボルを通信するシステムであって、
非コヒーレント送信のブロック符号の変調を用いてデータシンボルを送信するように構成された送信機と、
チャネルの出力を検出するように構成された受信機であって、前記検出は、一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）を軟入力軟出力時空間周波数基底展開とともに用いて、前記データシンボルを再生する、受信機と
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、デジタル通信に関し、より詳細には、無線通信チャネル上で高速データを送信することに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信では、二重選択性チャネルは、時変マルチパスフェージングを受ける。マルチキャリア伝送方式が用いられているとき、このフェージングによって、キャリア間干渉（ＩＣＩ）およびシンボル間干渉（ＩＳＩ）の双方が引き起こされる。これは、モバイル送受信機を有する広帯域無線ネットワーク、例えば、通信エンティティの速度が高速になることができ、無線チャネルの高速変動を引き起こす車両通信ネットワークおよびミリ波セルラーネットワークにおける特有の問題である。これらのフェージング効果を補償するために、通常、適応等化およびパイロットシンボルが用いられる。しかしながら、パイロットシンボルは、無線周波数リソースが有限であることを考慮すれば、スペクトル効率およびデータ伝送速度を低下させる。その上、パイロットシンボルは、低速フェージングチャネルにしか有効でない。チャネル状態情報（ＣＳＩ）を取得するチャネル推定は、ＩＳＩおよびＩＣＩの双方が存在することによって、二重選択性フェージングチャネルにおいては、かなり困難である。
【０００３】
差分変調を含むいくつかの伝送データフォーマットを、パイロットに依拠しない非コヒーレント通信に用いることができる。そのような変調フォーマットは、時間選択性低速フェージングチャネルまたは周波数選択性フェージングチャネルのいずれにも良好に機能する。しかしながら、時間領域および周波数領域の双方における高選択性フェージング（すなわち、二重選択性フェージング）の場合、従来の非コヒーレント伝送方式は、大幅に劣化する。
【０００４】
単一選択性フェージングチャネルを近似するのに、基底展開モデル（ＢＥＭ）が用いられてきた。ＢＥＭは、期待値最大化（ＥＭ）手順に基づいて反復型セミブラインド等化器に用いられる。ＢＥＭは、エラー訂正符号（ＥＣＣ）の援助を受けて、比較的少数のパイロットシンボルを用いて擬似非コヒーレント通信を実現することができる。しかしながら、この技法は、パイロットシンボルおよびＥＣＣ軟判定フィードバックに依然として依拠しており、パイロットシンボルを全く伴わない二重選択性フェージングチャネル上での純粋な非コヒーレント通信において機能する技法は、知られていない。
【０００５】
無線通信における別の重要な技法は、チャネルが全てのダイバーシティブランチにおいて同時に深くフェージングする確率を低減する空間ダイバーシティ技法、時間ダイバーシティ技法、および周波数ダイバーシティ技法である。複数の送信アンテナおよび受信アンテナを空間ダイバーシティまたは多重化に用いる多入力多出力（ＭＩＭＯ）技法は、通信の信頼性またはチャネル容量を大幅に改善することができることが検証されている。高度化した無線通信の場合、ほとんどの送受信機は、多くの場合、複数のアンテナを装備してＭＩＭＯ利得を達成する。
【０００６】
ＭＩＭＯフラットフェージングチャネル上での非コヒーレント通信の場合、グラスマン多様体上の直交時空間ブロック符号（ＳＴＢＣ）がチャネル容量を達成することができることが理論上示されている。しかしながら、ＳＴＢＣは、非コヒーレントＭＩＭＯ二重選択性フェージングチャネルに対しては、ＩＳＩおよびＩＣＩが強いことから良好に機能しない。ＩＳＩおよびＩＣＩは、深刻なエラーフロアを引き起こすので、最大スペクトル効率は、厳しく制限される。
【発明の概要】
【０００７】
本発明の実施の形態は、時変フェージングおよびマルチパス遅延を受ける多入力多出力（ＭＩＭＯ）二重選択性チャネルを介した無線電気通信の方法およびシステムを提供する。これらの実施の形態は、パイロットシンボルに全く依拠することなく、非コヒーレントＭＩＭＯ通信を実現する。これらの実施の形態は、多次元基底展開モデル（ＢＥＭ）を用いて、二重選択性フェージングチャネルと、一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）に基づく線形複雑度ブラインド等化とに対処する。
【０００８】
１つの実施の形態では、ＢＥＭを用いたＧＬＲＴブラインド等化が、チャネル統計を利用する最尤（ＭＬ）ブラインド等化に拡張される。時間領域選択性は、ルジャンドル多項式基底によって表され、周波数領域選択性は、フーリエ基底によって表される。実施の形態は、グラスマン時空間周波数ブロック符号（ＳＴＦＢＣ）および軟判定フィードバックブラインド等化も用いることができる。差分ＳＴＦＢＣのいくつかの異なるマッピング方式が、チャネル統計に従って設計される。受信機におけるエラー伝搬を抑制するために、判定順序が、ＧＬＲＴまたはＭＬブラインド等化を通じて適応的に最適化される。
【０００９】
本発明の１つの実施の形態は、低密度パリティ検査（ＬＤＰＣ）符号等の前方エラー訂正（ＦＥＣ）符号からの軟情報フィードバックを用いて性能を改善する。別の実施の形態では、差分ユニタリーＳＴＦＢＣが、電力配分および変調レベルを時間または周波数にわたって変動させることとともに用いられ、エラー伝搬がさらに抑制される。コンスタレーションおよびラベリングが、通常のチャネル統計、最悪の場合のチャネル統計、または瞬時チャネル統計を所与としてＩＳＩおよびＩＣＩについて調整される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態による二重選択性フェージングＭＩＭＯチャネル上の非コヒーレント通信の概略についての本発明の方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態による二重選択性フェージングチャネルのブラインド等化の手順のフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態によるフーリエ・ルジャンドル基底関数を用いた多次元ＢＥＭの概略図である。
【図４】本発明の実施の形態による、次の等化ブロックがＢＥＭ外挿に基づいて予想ＳＩＮＲによって求められる判定順序付けの概略図である。
【図５】本発明の実施の形態によるＩＳＩ／ＩＣＩアウェアブロックコードブック設計の手順のフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態による低ＳＮＲレジームおよび高ＳＮＲレジームの双方の６．５ｂｐｓ／Ｈｚまでの最適化されたパラメーターを有するサイズ２×２の２つの回転行列に基づくユニタリーコンスタレーションの概略図である。
【図７】本発明の実施の形態による最適化されたパラメーターを有するトレリス符号化ユニタリーコンスタレーションの概略図である。
【図８】本発明の実施の形態によるグリーディ集合分割に基づくラベリング最適化および勾配更新に基づくコンスタレーション精緻化の概略図である。
【図９】本発明の実施の形態による、差分符号化が時間領域および周波数領域において異なる順序に沿って実行されるＳＴＢＣ、ＳＦＢＣ、およびＳＴＦＢＣの概略図である。
【図１０】本発明の実施の形態によるＩＳＩ、ＩＣＩ、および判定エラー伝搬を軽減する不均一コンスタレーションおよび不均一電力配分の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
システムおよび方法の概略
図１に示すように、本発明の実施の形態は、時変フェージングおよびマルチパス遅延を受ける非コヒーレントＭＩＭＯ二重選択性チャネルを介した送信機１００と受信機１５０との間の無線通信の方法およびシステムを提供する。時変フェージングは、キャリア間干渉（ＩＣＩ）を引き起こし、マルチパス遅延は、シンボル間干渉（ＩＳＩ）を引き起こす。本システムは、送受信機が極めて高速に移動している場合、例えば、セルラー電話機が超特急列車および飛行機において輸送されている場合であっても、高速データを送信することができる。
【００１２】
送信機１００内の符号器は、データシンボル１０１のシーケンスをエラー訂正符号（ＥＣＣ）１１５とともに符号化して（１１０）、符号化データシンボル１１１を生成する。この符号器は、容量接近型前方エラー訂正（ＦＥＣ）符号、例えば、低密度パリティ検査（ＬＤＰＣ）符号、ターボ符号、反復累積符号、または他の同様の符号を用いることができる。レイテンシーが重要な場合には、ＢＣＨ符号、リード・マラー符号、およびリード・ソロモン符号等の長さの短いＦＥＣ符号を適用することができる。
【００１３】
符号化データシンボルは、グラスマンブロック符号１２５によって無線周波数（ＲＦ）信号１２１にブロック単位で変調される（１２０）。このブロック符号は、ユニタリー時空間ブロック符号（ＳＴＢＣ）、ユニタリー空間周波数ブロック符号（ＳＦＢＣ）、またはユニタリー時空間周波数ブロック符号（ＳＴＦＢＣ）を含むことができる。このブロック符号は、擬似ユニタリーベータ分布時空間変調も含むことができ、トレリス符号化と連結することができる。これらのブロック符号は、パイロットシンボルが必要とされない非コヒーレント通信を実現することができる。したがって、パイロット挿入のオーバーヘッドが原因であるスペクトル効率損失を回避することができる。それでも、少数のスキャッタードパイロットシンボルを挿入して性能を改善することもできる。ＩＳＩの影響を抑制するために、マルチキャリア直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）を用いることができる。ブロック間干渉を除去するために、サイクリックプレフィックスまたはゼロパディングガードインターバルを用いることができる。電力およびレートの最適化を有する他のプリコーディングおよびフィルタリングを同時に適用することができる。上記ＲＦ信号は、二重選択性チャネル１４０を介して受信機１５０に送信される。
【００１４】
受信機は、一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）１６５を多次元基底展開モデル（ＢＥＭ）とともに用いて、チャネルからの出力１６１を検出する（１６０）。この出力は、復号化され（１７０）、データシンボルが再生される。ＬＤＰＣ符号については、確率伝搬を用いた復号化が用いられる。これらの検出および復号化は、終了条件１８０に達する（Ｙ）まで反復される。この終了条件は、データ尤度の収束または所定の反復回数に基づくことができる。
【００１５】
詳細
非コヒーレント二重選択性ＭＩＭＯチャネル
送受信機が高速に移動しているとき、無線チャネルの状態は、わずかな時間にわたって高速に変化して、時間選択性フェージングおよびＩＣＩが引き起こされる可能性がある。加えて、広帯域信号伝送は、マルチパス遅延に起因してＩＳＩを受け、これによって、周波数選択性フェージングが引き起こされる。二重選択性無線通信チャネルは、ＩＳＩおよびＩＣＩの双方を被る。深い信号フェージングを回避するために、ダイバーシティ技法が時間領域および周波数領域にわたって用いられる。時間ダイバーシティ領域および周波数ダイバーシティ領域に加えて空間ダイバーシティを利用するために、送受信機は、複数のアンテナ、例えば、Ｍ個の送信アンテナおよびＮ個の受信アンテナを装備することができる。ここで、ＭおよびＮは、２の値またはそれよりも大きな値の整数である。本発明は、単一アンテナシステム、すなわち、Ｍ＝Ｎ＝１にも適用可能である。
【００１６】
非コヒーレント通信を実現するために、本発明の実施の形態による送信機は、適切に設計された変調フォーマットである、差分ユニタリー時空間変調（ＳＴＭ）を含むグラスマンＳＴＢＣ／ＳＦＢＣ／ＳＴＦＢＣを有するデータを送信する。実施の形態は、完全な非コヒーレント通信を実現することができるので、チャネル状態情報（ＣＳＩ）取得のためのパイロットシンボルは、必要とされず、任意選択とすることができる。
【００１７】
インフレーティングブロックＧＬＲＴブラインド等化
図２は、本発明のいくつかの実施の形態による非コヒーレントＭＩＭＯ等化方法の概略図を示している。受信機において、マルチシンボル検出が、判定シンボル長を拡張することによって順次実行される。グラスマンブロック符号１２５を用いると、ブロック符号レプリカ２１０が多次元フーリエ・ルジャンドルＢＥＭに従って拡張される（２２０）。基底関数の数は、利用可能なＣＳＩ２０２に従って選ばれる。ＣＳＩは、信号対雑音比（ＳＮＲ）、電力遅延プロファイル（ＰＤＰ）、および最大ドップラー周波数を含むことができる。本方法は、正確なＣＳＩを必要とせず、最悪の場合の状況においては、最大可能送受信機速度、最小可能ＳＮＲ等を考慮に入れる。
【００１８】
多次元ＢＥＭを用いると、受信信号は、以下の式によって表すことができる。
【００１９】
【数１】
2017502587.tif 000003
【００２０】
ここで、ＹはＫ×Ｎ受信信号行列であり、ＢはＫ×ＤＫ基底展開行列であり、
【数２】
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は、クロネッカー行列積であり、Ｉは、単位行列であり、Ｘは、Ｋ×Ｍ送信信号行列であり、Ｈは、ＤＭ×Ｎ拡張チャネル行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ加法的ガウス雑音行列であり、Ｋは、ブロック長であり、Ｄは、多次元ＢＥＭに用いられる基底関数の数である。
【００２１】
パイロットシンボルは必要とされないので、チャネル行列Ｈは、未知であり、受信機は、瞬時ＣＳＩを取得することができない。チャネル行列Ｈを取得する代わりに、ＧＬＲＴが受信信号を基底展開された符号語の擬似零空間上に投影する（２３０）ことによって、尤度検定が全ての可能な符号語にわたって実行される。より正確に言えば、実施の形態は、以下の式のように、チャネル行列Ｈを有することなく、最尤ＳＴＦＢＣ信号Ｘを受信信号Ｙから探索する基底展開されたＧＬＲＴ検出を用いる。
【００２２】
【数３】
2017502587.tif 000005
【００２３】
ここで、Ｃは、可能なＳＴＦＢＣ符号語の集合であり、†は、共役転置演算子である。正確なチャネル統計が利用可能であるとき、零空間を、雑音分散とチャネル共分散の固有値とを有する一般化されたヌリングに改善することができる。
【００２４】
選択される次の判定シンボル２５０を等化するいくつかの可能性のある候補２４０がフィードバックされる。この等化プロセスは、過去の残存している候補と次のシンボルとの全ての対にわたって実行される。ここで、検出される次のシンボルは、このシンボルの効果的なＩＳＩ／ＩＣＩが小さくなるものであり、適応的に選択することができる。この判定順序付けプロセスは、判定エラー伝搬を防止することによって性能を改善することができる。本方法は、終了まで反復する。
【００２５】
実施の形態は、ブロックサイズを次第に増加させる連続した拡張と、例えば、複雑度低減トレリス復号器を用いた軟出力Ｍアルゴリズム（ＳＯＭＡ）からのＭアルゴリズムサバイバーとして保持された可能性のある候補シンボルを有する基底展開とによって複雑度を線形順序に低減する方法を提供する。候補の数も、Ｔアルゴリズムを用いることによって閾値を用いて適応的に設定することができる。Ｔアルゴリズムは、デジタルデータ送信におけるシーケンス推定の幅優先トレリス復号化である。上記拡張は、前方エラー訂正（ＦＥＣ）の有無を問わず、いくつかのブロックにわたって反復することができる。
【００２６】
多次元ＢＥＭ
最適な基底ベクトルは、チャネル自己相関行列の支配的固有ベクトルを提供するカルーネン・レーベ変換（ＫＬＴ）基底によって与えることができる。
【００２７】
図３は、二重選択性フェージングチャネルのルジャンドル・フーリエ基底を有する多次元時間周波数ＢＥＭ２２０を用いて基底関数を生成する概略図を示している。チャネルは、時間および周波数がドップラースペクトルおよび遅延スペクトルに従って変動する。時間および周波数にわたる自己相関関数は、時間領域自己相関と周波数領域自己相関３０１とに分解することができる。
【００２８】
分解された自己相関関数のＫＬＴ３０１を用いると、多次元時間領域基底３０３は、離散ルジャンドル多項式基底になるのに対して、周波数領域基底は、離散フーリエ（指数）基底である。離散ルジャンドル多項式基底は、適度に高速なフェージングチャネル（すなわち、ブロック長によって正規化された１０％以下の最大ドップラー周波数）まで用いられる一方、ルジャンドル基底は、極めて高速なフェージングチャネルのシヌソイド基底に変更される。空間自己相関を考慮に入れると、この多次元ＢＥＭは、見通しチャネルまたはアンテナ結合によって引き起こされる空間相関も扱うことができる。
【００２９】
時間領域基底（ルジャンドル多項式基底）は、ＩＣＩに対処するのに用いられる。ＩＣＩチャネル行列を取得するために、時間領域にわたるルジャンドル多項式基底は、離散フーリエ変換を介して周波数領域に変換される。ブロック長によって正規化されたドップラー周波数が１０％未満であるほとんどの場合について、ＩＣＩを低減するには、２基底展開で十分である。ＩＳＩを低減するために、追加の少数のフーリエ基底関数が、多次元ＢＥＭ行列Ｂとして用いられる。
【００３０】
検出順序付け
図４は、次のシンボル検出器２５０としてのインフレーティングＧＬＲＴブラインド等化に沿った検出順序付け４１０の概略図を示している。この図は、信号の電力４０１をサブキャリア周波数４０２の関数として示している。多次元ＢＥＭ外挿４２０は、ＧＬＲＴ判定４３０が行われた後、ＩＣＩ１４０を受けるブロック外サブキャリア４０５の予想ＳＩＮＲを推定することができる。
【００３１】
この実施の形態は、最良のサブキャリアを選び、予想ＳＩＮＲ４５１および４５２を比較する（４５０）こと、例えばＳＩＮＲ１＞ＳＩＮＲ２によって次を検出する方法を提供する。低い側のサブキャリアにおけるＳＩＮＲが、高い側のサブキャリアにおけるＳＩＮＲ１よりも高いとき（Ｙ）、ＧＬＲＴは、ブロック長を増加（インフレート）して（４６１）、低い側のサブキャリアを検出する。同様に、ＳＩＮＲ２が高い場合（Ｎ）、高い側のサブキャリアがインフレートされる（４６２）。この検出順序付けは、判定エラー伝搬を軽減することができるとともに、必要とされるサバイバーを削減することができる。
【００３２】
プリコーディング
１つの実施の形態は、ＲＦ送信の前にプリコーディングを用いる。ＩＳＩを低減するために、離散逆フーリエ変換を、ＯＦＤＭについて知られているようなプリコーディング行列として用いることができる。単位行列プリコーダーを用いた時間領域単一キャリア送信、およびウェーブレットプリコーダーまたはアダマールプリコーダー等の他の任意のマルチトーン送信も適用可能である。本発明の方法は、統計に基づくＣＳＩが知られているとき、勾配方法によって、全ＩＳＩおよび全ＩＣＩが最小になるようにプリコーディング行列をさらに適応させることができる。
【００３３】
十分に長いサイクリックプレフィックス（ＣＰ）を用いると、ＯＦＤＭは、周波数選択性フェージングチャネルをサブキャリアごとの複数の周波数フラットフェージングチャネルに変換することができる。周波数にわたるサブキャリアチャネルの変動は、フーリエ（指数）基底関数を重ね合わせたものである。ＩＣＩは、ルジャンドル多項式基底によってモデル化される。したがって、フーリエ・ルジャンドル基底展開は、ＩＣＩチャネルおよびＩＳＩチャネルを同時にモデル化することができる。
【００３４】
ＩＳＩ／ＩＣＩアウェアコードブック設計
図５に示すように、実施の形態は、基底展開された符号語がフルランクとなるように、基底展開されたＧＬＲＴのグラスマンコードブック１２５を構築し、ダイバーシティ利得を最大にする方法を提供する。図５における概略図は、高分散二重選択性フェージングチャネルのコードブック設計手順５００を示している。コードブックは、指数マッピング、ケーリー変換、オペレーターリード・マラー、ベータ分布ランダム方法、およびユニタリー回転５０２等の高次差分ユニタリー時空間コンスタレーション符号化５０１によって設計される。このコードブックは、以下の式のペアワイズ符号語距離を考慮に入れることによって、勾配手順３１０を用いて数値的に最適化および精緻化される。
【００３５】
【数４】
2017502587.tif 000006
【００３６】
ここで、「ｔｒ」は、低ＳＮＲレジームおよび高ＳＮＲレジームのトレースであり、「ｄｅｔ」は、低ＳＮＲレジームおよび高ＳＮＲレジームの行列式である。特定のＳＮＲにおける符号を最適化するには、符号は、以下の最大メトリックを有するべきである。
【００３７】
【数５】
2017502587.tif 000007
【００３８】
ここで、ｔｒは、上述したトレースメトリックであり、ｄｅｔは、行列式メトリックであり、ρは、ＳＮＲである。
【００３９】
ここで、行列Ａは、基底展開されたチャネル行列Ｈの固有値を含む。これらの固有値は、最大ドップラー周波数および電力遅延プロファイルを有する通常の二重選択性チャネルを考慮に入れることによって事前に計算することができる。行列Ａは、設計段階において正確なチャネル統計に完全に一致する必要はない。性能を改善するために、送信機からＣＳＩ統計５０５をフィードバックすることによって、コードブックを動的に適応させることができる。この統計は、最悪の場合のもの、通常のもの、または瞬時のものとすることができる。
【００４０】
勾配コンスタレーションの精緻化の後、デジタルビットを高次元コンスタレーションのそれぞれにどのようにマッピングするのかを示すラベリング調整５２０が、数値シミュレーションされたアニーリングによって最適化され、エラー確率限界を最小にする。コンスタレーションの更新およびラベリングの最適化は、収束するまで反復される。
【００４１】
最適化されたコードブックは、時空間周波数領域次元にマッピングされる。本発明の方法は、不均一アルファベットサイズ配分５４０および不均一電力配分５３０を用いてブロック割り当てを最適化する。奇数インデックスサブキャリアおよび偶数インデックスサブキャリアについて異なるアルファベットサイズおよび電力を割り当てることは、エラー伝搬を防止するとともに、連続したＧＬＲＴ検出のＩＣＩおよびＩＳＩを最小にすることによって、性能を改善することができる。最初のサブキャリアにおけるブロック符号に配分する電力を高くし、次第に電力を下げることによっても、エラー伝搬を防止することができる。
【００４２】
ユニタリー回転符号
図６は、２アンテナ送信の場合のユニタリー回転符号５０１の概略図を示している。２×２ユニタリー行列の２つのセットが、以下の式に従ってｋ番目のコンスタレーションＸｋ６０１を生成するのに用いられる。
【００４３】
【数６】
2017502587.tif 000008
【００４４】
ここで、パラメーターｋ１、ｋ２、およびＱは、異なるスペクトル効率ごとのトレースメトリック符号語距離または行列式メトリック符号語距離を最大にするように最適化される。０．５ｂｐｓ／Ｈｚ〜６．５ｂｐｓ／Ｈｚならびに低ＳＮＲレジームおよび高ＳＮＲレジームについて最適化されたパラメーター６０２が列挙されている。これらのパラメーターは、チャネル状態および受信アンテナの数が異なれば異なることができる。パラメーターｋ１、ｋ２、およびＱは、同様に非整数とすることができる。ユニタリー回転符号は、２×２ユニタリー行列符号語を生成し、そのエントリーは、いくつかの位相シフトキーイング（ＰＳＫ）信号６０３を重ね合わせたものとみなすことができる。
【００４５】
上記回転符号は、遅延７０１およびユニタリー符号コンスタレーションインデックス７０２を用いて、図７に示すようなトレリス符号化ユニタリーコンスタレーションに拡張することができる。ここで、このユニタリーコンスタレーションは、データおよび遅延データによって選ばれる。この畳み込み構造は、必要なメモリを配分して、トレリス線図に沿って符号語距離を増加させる。メモリサイズは、拘束長、すなわち、どれだけの遅延データが用いられるのかに依存する。拘束長が２の場合に、０．５ｂｐｓ／Ｈｚ〜４．０ｂｐｓ／Ｈｚについて最適化されたパラメーターｋ１、ｋ２、およびＱが図７に列挙されている（７０３）。このトレリス符号化は、ＩＣＩおよびＩＳＩの影響を軽減するのに効果的である。インフレーティングＧＬＲＴ等化は、トレリス符号化ユニタリーコンスタレーションを復号化するのに適している。なぜならば、計算複雑度が、Ｍアルゴリズムによって増大しないからである。
【００４６】
ラベリングおよびコンスタレーションの最適化
図８は、ラベリング調整５２０および勾配コンスタレーション精緻化５１０の概略図を示している。グラスマンコンスタレーションまたはユニタリーコンスタレーションが与えられると、ペアワイズエラー確率が計算され（８１０）、結合限界が取得される。結合限界の表は、固有値分解８２０によって分解され、コンスタレーションのビット割り当てが最適化される。支配的固有ベクトルは、高次および高次元のＳＴＦＢＣをラベリングする最良の集合分割８３０を示すことができる。
【００４７】
結合限界表の中で最悪の対は、勾配更新８４０を用いてコンスタレーション点を変更することによって補償することができる。これは、非ユニタリーコンスタレーションを作成することができるのに対して、ビットエラーレートは、擬似ユニタリー変調によって最小にすることができる。
【００４８】
図９は、空間９０１、時間９０２、および周波数９０３にわたってユニタリーコンスタレーションをマッピングする概略図を示している。１つの実施の形態は、差分符号化が周波数領域に沿って隣接するサブキャリアについて適用される差分ＳＦＢＣ９０５を用いる。差分符号化が時間領域に沿って実行される差分ＳＴＢＣを用いることができる。ＳＴＦＢＣ９２０は、全ての可能な空間領域、時間領域、および周波数領域を任意の順序で利用することができる。フラッディング順序９３０は、チャネル統計、すなわち、時間および周波数にわたる自己相関関数に従って最適化することができる。実施の形態は、差分符号化を必要とせず、グラスマン多様体制約（すなわち、空間的に直交し、かつ一意に区別可能）を必要とする。
【００４９】
不均一電力配分およびコンスタレーション割り当て
図１０は、図５の不均一電力配分５３０および不均一コンスタレーション割り当て５４０の概略図を説明するために、ＩＣＩアウェア電力１００１の配分１０００をサブキャリア周波数１００２の関数として示している。１つの実施の形態は、すき歯状態の電力配分１００５を用いてＩＣＩ１０１０を軽減する。この検出は、高電力側のサブキャリアについて最初に行われる。別の実施の形態は、判定エラー伝搬１０２０が最小になるとともに全体的な性能が最適化されるように電力低下配分１０１５を用いる。別の実施の形態は、不均一電力配分およびビットローディング１０２５を高次サブキャリア１０３０に用いる。
【００５０】
チャネル統計（必ずしも瞬時チャネルではない）が与えられると、電力だけでなくコンスタレーションサイズもサブキャリアごとに最適化することができる。全体的なスペクトル効率を維持するために、平均ビット数は、変更されない。本発明は、無線通信だけでなく光通信においても任意のチャネルについて適用することができる。
【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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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年6月16日(2016.6.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークにおいてデータシンボルを通信する方法であって、
送信機によって、非コヒーレント送信のブロック符号の変調を用いてデータシンボルを、チャネルを介して受信機に送信するステップと、
前記チャネルの出力としての受信信号を検出することであって、該検出することは、一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）を軟入力軟出力時空間周波数基底展開とともに用いて、前記データシンボルを再生し、多次元基底展開モデル（ＢＥＭ）が用いられるステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記送信機において、前記データシンボルを符号化し、前方エラー訂正（ＦＥＣ）の符号化データシンボルを生成するステップと、
ダイバーシティの時空間周波数ブロック符号を用いて前記符号化データシンボルを変調するステップと、
サイクリックプレフィックスを用いて前記変調された信号をプリコーディングするステップと、
帯域通過フィルターを用いて前記変調された信号をフィルタリングし、無線周波数（ＲＦ）信号を生成するステップと、
前記ＲＦ信号をチャネルを介して前記受信機に送信するステップと、
前記出力を復号化し、前記データシンボルを再生するステップと、
終了条件に達するまで、前記検出および前記復号化を反復するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記チャネルは、時変フェージングおよびマルチパス遅延を受ける二重選択性フェージングチャネルであり、非コヒーレント技法を用いる
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ブロック符号は、ユニタリー時空間ブロック符号（ＳＴＢＣ）、ユニタリー時空間周波数ブロック符号（ＳＴＦＢＣ）、差分時空間周波数トレリスブロック符号（ＳＴＦＴＢＣ）、グラスマンブロック符号、および非ユニタリーベータ分布ＳＴＢＣからなる群から選択され、それによって、前記受信機は、前記チャネルを介して送信されるパイロットシンボルから前記チャネルを明示的に推定することなく、前記データシンボルを検出することができる
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ＦＥＣは、低密度パリティ検査（ＬＤＰＣ）符号、ターボ符号、および反復累積符号からなる群から選択される
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記復号化は、確率伝搬（ＢＰ）または線形計画（ＬＰ）反復を用いる
請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記データシンボルをプリコーディングするステップであって、プリコーディング行列が、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）の離散逆フーリエ変換、単一キャリア送信の単位行列、マルチトーン送信のウェーブレット変換、アダマール行列、およびチャネル統計整合適応フィルターからなる群から選択される、前記データシンボルをプリコーディングするステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記軟入力軟出力時空間周波数基底展開を用いて前記チャネルをモデル化し、マルチパス遅延に起因したシンボル間干渉（ＩＳＩ）および時変フェージングに起因したキャリア間干渉（ＩＣＩ）を表すステップと、
支配的なカルーネン・レーベ変換（ＫＬＴ）基底ベクトルによって前記チャネルを近似するステップであって、ルジャンドル多項式基底を時間領域にわたって用いることができ、フーリエ基底を周波数領域上で用いることができる、前記チャネルを近似するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
勾配手順を用いて前記ブロック符号を最適化するステップと、
前記送信機からチャネル状態統計をフィードバックすることによって前記ブロック符号を動的に適応させるステップと、
前記ＩＣＩおよび前記ＩＳＩが通常のチャネル統計または最悪の場合のチャネル統計について最小になるように時空間周波数領域にわたって変調レベルを変動させるステップと、
干渉が最小になるようにブロック送信電力を変化させるステップと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
線形複雑度非コヒーレント等化について、
時空間周波数領域にわたって基底を用いて前記ブロック符号を展開するステップと、
前記展開された符号ブロックの擬似零空間を計算するステップと、
全ての可能な零空間符号ブロックにわたって尤度を検定するステップと、
ＭアルゴリズムおよびＴアルゴリズムを用いて最良尤度のシンボルのリストを更新するステップと、
再順序付けプロセスによって検出する次のデータシンボルを選択して、エラー伝搬を抑制するステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記ブロック符号は、前記チャネルの統計に基づいて設計される
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＢＥＭは、期待値最大化（ＥＭ）手順に基づく反復型セミブラインド等化器において用いられる
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ブロック符号は、トレリス符号化と連結された擬似ユニタリーベータ分布時空間変調を用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記送信機は、１つまたは複数のアンテナを用い、前記受信機は、１つまたは複数のアンテナを用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
ＳＴＢＣ／ＳＦＢＣ／ＳＴＦＢＣにおける全ての符号語ペアのペアワイズエラー確率が計算されるラベル設計ステップであって、結合限界またはビットエラーレートの下限がグリーディヒルクライミング方法または特異値分解によって最小にされるようにビットラベル割り当てを変更するラベル設計ステップ
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ネットワークは、無線通信リンクを用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記ネットワークは、光通信リンクを用いる
請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
ネットワークにおいてデータシンボルを通信するシステムであって、
非コヒーレント送信のブロック符号の変調を用いてデータシンボルを送信するように構成された送信機と、
チャネルの出力を検出するように構成された受信機であって、前記検出は、一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）を軟入力軟出力時空間周波数基底展開とともに用いて、前記データシンボルを再生する、受信機と
を備える、システム。
【国際調査報告】
2017502587.tif 000019
2017502587.tif 000020
2017502587.tif 000021
2017502587.tif 000022
2017502587.tif 000023