(57)【要約】【課題】球内復号の計算複雑度を有効に低減する。また、Ｆａｎｏメトリックバイアスの大きさを調整することにより、性能と複雑度のよい折衷を達成する。【解決手段】本発明に係る球内復号方法は、復号前の信号のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行い、行列Ｒの行数に基づいて、探索空間のレイヤ数を決定し、各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを決定し、行列Ｒの要素により、各レイヤにおける受信信号のコンスタレーションマッピング値とメトリック値とを決定し、探索空間の最後のレイヤから探索空間の探索を開始し、探索するとき、探索のブランチ数を有効に低減するようにＦａｎｏメトリックバイアスの影響を考え、最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、当該ブランチに対応するコンスタレーションマッピング値を球内復号結果に構成する。【選択図】図２
2009049997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
球内復号方法であって、
復号前の信号のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行い、行列Ｒの行数に基づいて、探索空間のレイヤ数を決定し、各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを決定するステップと、
行列Ｒの要素により、各レイヤにおける受信信号のコンスタレーションマッピング値とメトリック値とを決定し、探索空間の最後のレイヤから探索空間の探索を開始し、第ｉレイヤ（ｉは１以上の正整数）を探索するとき、現在探索半径を、前記現在探索半径と、第ｉ＋１レイヤから最後のレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新するステップと、
最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、当該ブランチに対応するコンスタレーションマッピング値を球内復号結果に構成するステップと、
を含むことを特徴とする球内復号方法。
【請求項２】
前記チャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行うことは、
行列Ｑにおいて絶対値の二乗和が最小となる列を現在列に置換してＱＲ分解を行い、行列Ｒにおいて右下の対角要素が左上の対角要素より大きい確率が０．５より大きい、
ことを含むことを特徴とする請求項１に記載の球内復号方法。
【請求項３】
前記最後のレイヤが第２Ｍレイヤ（Ｍは送信アンテナ数）であり、前記探索空間の探索は、
第２Ｍレイヤから順次探索を開始し、第１レイヤまで探索して最終メトリック値を得、現在探索半径を、当該メトリック値と、第２レイヤから第２ＭレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新し、コンスタレーションマッピング値で構成された現在の解を記憶して、現在レイヤ数ｉ＝２（ｉは１〜２Ｍの正整数）と設定するステップＢ１と、
現在探索半径に基づいて探索を実行し、第ｉレイヤを探索し、現在探索ブランチのメトリック値が現在探索半径より小さいかどうかを判断し、小さい場合、ｉをｉ-１に更新し、更新後のｉは１であるとき、ステップＢ３に進み、更新後のｉは１より大きいとき、本ステップにおける前記第ｉレイヤの探索操作に戻り、小さくない場合、ｉをｉ＋１に更新し、当該レイヤにおける現在探索ブランチ以外の他のブランチを現在探索ブランチとし、ｉ＝２Ｍであるとき、ステップＢ４に進み、ｉ＝２Ｍではないとき、本ステップにおける前記第ｉレイヤの探索操作に戻るステップＢ２と、 
第１レイヤを探索する場合、現在探索ブランチの最終メトリック値が現在探索半径より小さいとき、現在探索半径を、現在探索ブランチの最終メトリック値と、第２レイヤから第２ＭレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新し、ｉをｉ＋１に更新し、現在の解を記憶し、ステップＢ２を実行し、現在探索ブランチの最終メトリック値が現在探索半径より小さくないとき、ｉをｉ＋１に更新し、ステップＢ２を実行するステップＢ３と、
既に記憶された現在の解に対応するブランチを、最終メトリック値が最小となるブランチとするステップＢ４と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の球内復号方法。
【請求項４】
前記各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを決定することは、
第ｉレイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを
【数１】
2009049997.tif 000036
に決定し、ここで、
【数２】
2009049997.tif 000037
は前記行列Ｒのｉ番目の対角要素であり、
【数３】
2009049997.tif 000038
は雑音パワーであり、
【数４】
2009049997.tif 000039
はシミュレーションによって測定された性能調整パラメータであり、ｉは１〜２Ｍの正整数であり、
または、各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを固定値に決定し、
または、第ｉレイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを、雑音パワー
【数５】
2009049997.tif 000040
と線形関係または非線形関係にあるように決定する、 
ことを含むことを特徴とする請求項１に記載の球内復号方法。
【請求項５】
初回の探索で各レイヤに対応するメトリック値の閾値を予め設定し、ステップＢ１において前記第２Ｍレイヤから順次探索を開始し、最終メトリック値を得ることは、
ｉを２Ｍに設定するステップＢ１１と、
第ｉレイヤを現在レイヤとし、現在レイヤにおける受信信号の推定値と、当該受信信号のコンスタレーションマッピング値とを計算し、決定したマッピング値に基づいて当該レイヤのメトリック値を計算し、現在レイヤのメトリック値が予め決定された現在レイヤのメトリック値の閾値以下であるかどうかを判断し、以下である場合、ステップＢ１３に進み、以下ではない場合、ステップＢ１４に進むステップＢ１２と、
ｉをｉ-１に更新し、現在レイヤが第１レイヤであるかどうかを判断し、第１レイヤである場合、現在レイヤのメトリック値を最終メトリック値に決定し、初回の探索を終了し、第１レイヤではない場合、ステップＢ１２に戻るステップＢ１３と、
現在レイヤが第２Ｍレイヤではない場合、ｉをｉ＋１に更新し、ステップＢ１２に戻るステップＢ１４と、
を含むことを特徴とする請求項３または４に記載の球内復号方法。
【請求項６】
前記ステップＢ１４において、
現在レイヤが第２Ｍレイヤである場合、各レイヤのメトリック値の閾値を大きくし、ステップＢ１２に戻ることをさらに含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の球内復号方法。
【請求項７】
前記復号前の信号のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行う前に、雑音パラメータによりチャネル行列に対して前処理を行うことをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の球内復号方法。
【請求項８】
前記雑音パラメータによりチャネル行列に対して前処理を行うことは、チャネル行列を
【数６】
2009049997.tif 000041
に変換処理することを含み、ここで、
【数７】
2009049997.tif 000042
はチャネル行列であり、
【数８】
2009049997.tif 000043
は雑音パラメータであり
【数９】
2009049997.tif 000044
【数１０】
2009049997.tif 000045
は単位行列である、
ことを特徴とする請求項７に記載の球内復号方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信分野における信号処理技術に関し、特に球内復号方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信技術の成熟に伴って、移動ユーザ数が指数的に増加し、移動サービスがもう伝統的な音声サービスからマルチメディアサービスまで拡大され、スペクトラムリソースが逼迫してきている。こんな状況に対して、高効率の符号化、変調および信号処理を実現できる多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムが台頭し始めた。ＭＩＭＯシステムにおいて、情報源からの情報伝送の信頼性を高めるため、送信側では、伝送前の信号に対して、まず誤り訂正能力のあるチャネル符号化を行い、次いで時空間・空間−周波数・時空間−周波数の符号化を行い、その後、複数の送信アンテナにより同時または所定の時間順番に従って送信する。受信側では、複数の受信アンテナにより同時または所定の時間順番に従って送信側からの信号を受信し、順次に時空間・空間−周波数・時空間−周波数の復号およびチャネル復号を行うことにより、復号結果を送信対象信号の原始情報とする。 
受信側で行われるチャネル復号は、実質上受信信号の検出であり、即ち、受信信号から最適信号を検出して復号結果とする。現在、線形ゼロフォーシング（Ｌｉｎｅａｒ  Ｚｅｒｏ−Ｆｏｃｉｎｇ）方式、線形最小平均二乗誤差方式、干渉除去（Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ）のゼロフォーシング方式、干渉除去の最小平均二乗誤差方式、最尤復号方式および球内復号方式などによって信号検出を行うことができる。実践からわかるように、最尤復号方式が比較的によい性能を持っているが、その計算複雑度が変調次数およびアンテナ数と指数関係にある。例えば、１６ＱＡＭ（１６直交振幅変調）方式を採用して変調し、合計５つのアンテナがある場合、計算複雑度が１６５である。球内復号方式が最尤復号方式と同じ性能を持っているが、一般にその計算複雑度がアンテナ数と三乗の関係にある。そのため、球内復号方式は、現在最も常用される信号検出方式の１つになっている。
【０００３】
球内復号の基本的な構想は、チャネル応答および／または符号化方式を反映できる格子で探索空間を表示し、受信信号を中心として超球を確立し、当該超球内の格子において送信信号に対する最適推定を探索する。Ｓ−Ｅ（Ｓｃｈｎｏｒｒ−Ｅｕｃｈｎｅｒ）球内復号を例として、まず受信信号に対応するチャネル行列に対してＱＲ分解を行い、チャネル行列と行列Ｒの対角要素に基づいて受信信号を少なくとも１レイヤの格子にマッピングし、ここで、格子のレイヤ数が上三角行列Ｒの行数と同じである。探索する場合、まず行列Ｒの要素に基づいて今回探索の各レイヤのメトリック値を計算し、その後、最後のレイヤからメトリック値が最小となる格子点の所在ブランチを選択して後ろからの第２レイヤの探索を開始して、各方向のメトリック値を得、続いて最小メトリック値があるブランチを探索する。後ろからの第３レイヤにおいて最小メトリック値があるブランチを選択し、続いて後ろからの第４レイヤを探索し、このように第１レイヤまで探索する。このとき、当該ブランチの最小メトリック値を現在球半径とし、各レイヤの格子点に対応する推定値を記憶し、第２レイヤの他のブランチにおいてメトリック値が現在球半径より小さい格子点を探し、見付けなかったら続いて第３レイヤを探索し、このように類推する。第ｎレイヤにおいてメトリック値が現在球半径より小さいブランチを見付けたら、第ｎ-１レイヤにおいて最小メトリック値があるブランチを続いて探索し、このように第１レイヤまで探索する。第１レイヤのメトリック値が現在球半径より小さいとき、現在球半径を更新し、各レイヤの格子点に対応する推定値を記憶し、再探索する。第ｍレイヤにおいて最小メトリック値のあるブランチのメトリック値が現在球半径より大きいことを見付けたら、続いて第ｍ＋１レイヤにおいてメトリック値が現在球半径より小さいブランチを探索する。最後に、現在の解のメトリック値よりも小さい解を見付けることができない場合、現在の解を出力する。この解が最尤解、即ち送信信号に対する最適推定に対応する。
【０００４】
図１は、Ｓ−Ｅ球内復号の格子を示す図である。図１を参照して、示された球内復号の格子には、２レイヤの格子が含まれており、そのうち、第２レイヤに少なくとも２つのブランチが含まれており、第１レイヤにおいてブランチごとに１つの格子が含まれている。これらのブランチの数は使用する変調方式により決定され、例えば、１６ＱＡＭ方式の場合、第２レイヤには合計４つのブランチが存在する。探索半径を無限（∞）としたら、探索する際、第２レイヤにおいてメトリック値が最小となるブランチから探索を開始し、即ち、第２レイヤにおいて１．２の所在ブランチから第１レイヤへ探索する。第２レイヤのブランチに対応する推定値が-１であり、第１レイヤの最小メトリック値に対応する推定値が３であり、メトリック値が１．７であるため、解（-１，３）を記憶し、球半径を１．７に更新する。第２レイヤにおいてメトリック値がこのメトリック値１．７より小さい格子点を探索し、３つの格子点のメトリック値が１．７より小さく、まずメトリック値が最小となる格子点を探索する。この格子点に対応する推定値は１であり、メトリック値は１．３である。第１レイヤを探索して、メトリック値が１．５である格子点が見付けられ、それに対応する推定値は１である。１．５＜１．７であるため、球半径を１．５に更新し、解（１，１）を記憶する。第２レイヤにおいてメトリック値が１．５より小さい格子点を探索し、ブランチ１のメトリック値が１．４９であり、１．５より小さい。第１レイヤを探索し、メトリック値が２．１である格子点が見付けられ、２．１＞１．５であるため、この解を捨てる。続いて第２レイヤを探索し、１．５より小さい探索されていない格子点が見付けられなかったため、探索を終了し、最尤解（１，１）を出力する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の説明からわかるように、行列Ｒの対角要素は各レイヤを構築するキーポイントの１つであり、これらの対角要素が大きいほど、当該要素に対応する受信信号の信号対雑音比が大きいことを表明している。通常のＱＲ分解の行列Ｒの対角要素に順序がなく、即ち右下から左上までの各要素が降順に並んでいないため、信号対雑音比が最大となるブランチ以外から初回の探索を開始することにつながる。これにより、探索過程において前の数回の探索結果を正確解に決定する確率がより低いことを見付ける可能性がある。これは、探索方向エラー伝播の確率がより高く、即ち、探索方向を繰り返して調整することが計算複雑度の増加を招くことを意味している。また、実際の応用において、探索空間のレイヤ数が受信アンテナ数の２倍であるため、計算複雑度はアンテナの増加により大幅に増加し、これにより、球内復号を実行する受信側に大きな負担をもたらしてしまう。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、復号過程における計算複雑度を低減することができる球内復号方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の球内復号方法において、
復号前の信号のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行い、行列Ｒの行数に基づいて、探索空間のレイヤ数を決定し、各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアス（Ｆａｎｏ  ｍｅｔｒｉｃ  ｂｉａｓ）を決定するステップと、
行列Ｒの要素により、各レイヤにおける受信信号のコンスタレーション（ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ）マッピング値とメトリック値とを決定し、探索空間の最後のレイヤから探索空間の探索を開始し、第ｉレイヤ（ｉは１以上の正整数）を探索するとき、現在探索半径を、前記現在探索半径と、第ｉ＋１レイヤから最後のレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新するステップと、
最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、当該ブランチに対応するコンスタレーションマッピング値を球内復号結果に構成するステップと、を含む。
【０００８】
好ましくは、前記チャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行うことは、
通常のＱＲ分解のＱ行列において絶対値の二乗和が最小となる列を現在列に置換してＱＲ分解を行い、行列Ｒにおいて右下の対角要素が左上の対角要素より大きい確率が０．５より大きいことを含む。
【０００９】
好ましくは、前記最後のレイヤが第２Ｍレイヤ（Ｍは送信アンテナ数）であり、前記探索空間の探索は、
第２Ｍレイヤから順次探索を開始し、第１レイヤまで探索して最終メトリック値を得、現在探索半径を、当該メトリック値と、第２レイヤから第２ＭレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新し、コンスタレーションマッピング値で構成された現在の解を記憶して、現在レイヤ数ｉ＝２（ｉは１〜２Ｍの正整数）と設定するステップＢ１と、
現在探索半径に基づいて探索を実行し、第ｉレイヤを探索し、現在探索ブランチのメトリック値が現在探索半径より小さいかどうかを判断し、小さい場合、ｉをｉ-１に更新し、更新後のｉは１であるとき、ステップＢ３に進み、更新後のｉは１より大きいとき、本ステップにおける前記第ｉレイヤの探索操作に戻り、小さくない場合、ｉをｉ＋１に更新し、当該レイヤにおける現在探索ブランチ以外の他のブランチを現在探索ブランチとし、ｉ＝２Ｍであるとき、ステップＢ４に進み、ｉ＝２Ｍではないとき、本ステップにおける前記第ｉレイヤの探索操作に戻るステップＢ２と、
第１レイヤを探索する場合、現在探索ブランチの最終メトリック値が現在探索半径より小さいとき、現在探索半径を、現在探索ブランチの最終メトリック値と、第２レイヤから第２ＭレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新し、ｉをｉ＋１に更新し、現在の解を記憶し、ステップＢ２を実行し、現在探索ブランチの最終メトリック値が現在探索半径より小さくないとき、ｉをｉ＋１に更新し、ステップＢ２を実行するステップＢ３と、
既に記憶された現在の解に対応するブランチを、最終メトリック値が最小となるブランチとするステップＢ４とを含む。
【００１０】
好ましくは、前記各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを決定することは、
第ｉレイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを
【数１】
2009049997.tif 000003
に決定し、ここで、
【数２】
2009049997.tif 000004
は前記行列Ｒのｉ番目の対角要素であり、
【数３】
2009049997.tif 000005
は雑音パワーであり、
【数４】
2009049997.tif 000006
はシミュレーションによって測定された性能調整パラメータであり、ｉは１〜２Ｍの正整数であり、
または、各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを固定値に決定し、
または、第ｉレイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを、雑音パワー
【数５】
2009049997.tif 000007
と線形関係または非線形関係にあるように決定することを含む。
【００１１】
好ましくは、初回の探索で各レイヤに対応するメトリック値の閾値を予め設定し、ステップＢ１において前記第２Ｍレイヤから順次探索を開始し、最終メトリック値を得ることは、
ｉを２Ｍに設定するステップＢ１１と、
第ｉレイヤを現在レイヤとし、現在レイヤにおける受信信号の推定値と、当該受信信号のコンスタレーションマッピング値とを計算し、決定したマッピング値に基づいて当該レイヤのメトリック値を計算し、現在レイヤのメトリック値が予め決定された現在レイヤのメトリック値の閾値以下であるかどうかを判断し、以下である場合、ステップＢ１３に進み、以下ではない場合、ステップＢ１４に進むステップＢ１２と、
ｉをｉ−１に更新し、現在レイヤが第１レイヤであるかどうかを判断し、第１レイヤである場合、現在レイヤのメトリック値を最終メトリック値に決定し、初回の探索を終了し、第１レイヤではない場合、ステップＢ１２に戻るステップＢ１３と、
現在レイヤが第２Ｍレイヤではない場合、ｉをｉ＋１に更新し、ステップＢ１２に戻るステップＢ１４と、を含む。
【００１２】
好ましくは、前記ステップＢ１４において、
現在レイヤが第２Ｍレイヤである場合、各レイヤのメトリック値の閾値を大きくし、ステップＢ１２に戻ることをさらに含む。
【００１３】
好ましくは、前記復号前の信号のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行う前に、雑音パラメータによりチャネル行列に対して前処理を行うことをさらに含む。
【００１４】
好ましくは、前記雑音パラメータによりチャネル行列に対して前処理を行うことは、チャネル行列を
【数６】
2009049997.tif 000008
に変換処理することを含み、ここで、
【数７】
2009049997.tif 000009
はチャネル行列であり、
【数８】
2009049997.tif 000010
は雑音パラメータであり
【数９】
2009049997.tif 000011
【数１０】
2009049997.tif 000012
は単位行列である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明を応用すれば、球内復号の計算複雑度を有効に低減することができる。
【００１６】
具体的に、まず、本発明において実行されるのは並べ替え付きＱＲ分解であり、得られる行列Ｒにおいて、その右下の対角要素が左上の対角要素より大きい確率がより高い。また、これらの対角要素は対応する受信信号の信号対雑音比と関係があり、即ち、対角要素が大きいほど信号対雑音比も大きい。そのため、本発明における行列Ｒの右下の対角要素に対応する受信信号の信号対雑音比が左上の対角要素に対応する受信信号の信号対雑音比より大きい確率がより高い。球内復号において初回の探索の推定値が行列Ｒの右下の要素により計算されるため、信号対雑音比が最大となる受信信号から初回の探索を正確に実行する確率もより高い。従って、本発明は、探索方向エラー伝播の出現確率を大きく低減し、探索方向の調整回数を減少し、これにより、球内復号の計算複雑度を有効に低減することができる。また、本発明では、初期解を得た後に再探索を実行する過程において、第２Ｍレイヤ方向へ探索するとき、１レイヤを経過するたびに、探索半径を短縮する。このようにして、本発明では、探索半径の収束速度がさらに速く、一部の無効のブランチをさらに速く除外して最適解を見付けることができる。これにより、計算複雑度がさらに低減される。この点はアンテナがより多い場合において特に目立っている。
【００１７】
なお、本発明は、初回の探索を行うとき、各レイヤに対してメトリック値の閾値を設定してもよい。各レイヤのメトリック値の閾値は異なっている。この場合、まず第２Ｍレイヤにおいてメトリック値が最小となる格子から初回の探索を開始し、第２Ｍ−１レイヤを探索するとき、当該レイヤのメトリック値が対応のメトリック値の閾値より小さい場合のみに続いて探索し、このように類推して、第１レイヤまで初回の探索を行う。このようにして、メトリック値の閾値の設定によって、エラー経路を早めに見付け且つ他のレイヤにジャンプして探索し、最適解が見付かる確率をさらに高め、計算複雑度を有効に低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の目的、解決手段をさらに明確にするように、以下、図面を参照して実施例を挙げながら、本発明についてさらに詳しく説明する。
【００１９】
本発明は球内復号方法である。その基本的な構想は、球内復号過程において、チャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を実行することによって、行列Ｒにおいて対角の右下の要素が左上の要素より大きい確率がより高く、例えば０．５より大きく、また、探索するとき各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを考えることである。
【００２０】
図２は、本発明に係る球内復号方法の例を示すフローチャートである。図２を参照して、当該方法は下記のステップを含む。
【００２１】
ステップ２０１で、チャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行い、行列Ｒの行数に基づいて、探索空間のレイヤ数を決定し、各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを決定する。
【００２２】
ステップ２０２で、行列Ｒの要素により、各レイヤにおける受信信号のコンスタレーションマッピング値とメトリック値とを決定し、探索空間の最後のレイヤから探索を行い、第ｉレイヤ（ｉは１以上の正整数）を探索するとき、現在探索半径を、前記現在探索半径と、第ｉ＋１レイヤから最後のレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新する。
【００２３】
ステップ２０３で、最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、当該ブランチに対応するコンスタレーションマッピング値を球内復号結果に構成する。
【００２４】
上記プロセスからわかるように、本発明において実行されるのは並べ替え付きＱＲ分解であり、得られる行列Ｒにおいて、その右下の対角要素が左上の対角要素より大きい確率がより高い。また、これらの対角要素は対応する受信信号の信号対雑音比と関係があり、即ち、対角要素が大きいほど信号対雑音比も大きい。そのため、本発明における行列Ｒの右下の対角要素に対応する受信信号の信号対雑音比が左上の対角要素に対応する受信信号の信号対雑音比より大きい確率がより高い。球内復号において初回の探索の推定値が行列Ｒの右下の要素により計算されるため、信号対雑音比が最大となる受信信号から初回の探索を正確に実行する確率もより高い。また、本発明は、初期解を得た後に再探索を実行する過程において、第２Ｍレイヤ方向へ探索するとき、１レイヤを経過するたびに、探索半径を短縮する。このようにして、本発明において探索半径の収束速度がさらに速く、一部の無効のブランチをさらに速く除外して最適解を見付けることができる。これにより、計算複雑度がさらに低減される。この点はアンテナがより多い場合において特に目立っている。ここからわかるように、本発明は、探索方向エラー伝播の出現確率を大きく低減し、探索方向の調整回数を減少し、これにより、球内復号の計算複雑度を有効に低減することができる。
【００２５】
なお、本発明において、ＱＲ分解を実行する前に、チャネル行列に対して最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）前処理を行って、雑音影響をチャネル行列に考え、ＭＭＳＥ前処理後のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行うようにしてもよい。上記ＭＭＳＥ前処理は、チャネル行列中の拡大された雑音成分を有効に低減することができ、これにより、球内復号の計算複雑度をさらに低減することができる。
【００２６】
以下、２つの実施例を挙げて、本発明に係る球内復号方法について詳しく説明する。（実施例１）
本実施例における球内復号過程には、主にＭＭＳＥ前処理、ＱＲ分解および最適解の探索などが含まれる。ここで、最も常用されるＳ−Ｅ方式を採用して最適解の探索操作を実行するようにしてよい。
【００２７】
図３は、本実施例に係る球内復号方法のフローチャートを示している。図３を参照して、当該方法は下記のステップを含む。
【００２８】
ステップ３０１で、チャネル行列に対してＭＭＳＥ前処理を行う。
【００２９】
本ステップにおいて、信号伝送中の雑音影響を考えるために、後続の球内復号操作を実行する前に、まず雑音を新たな行列に入れる。具体的に、チャネルパラメータをＨとしたら、球内復号は、一次元空間のみに対して処理することができるため、チャネルパラメータＨによりチャネル行列
【数１１】
2009049997.tif 000013
を構築し、即ち
【数１２】
2009049997.tif 000014
であり、ここで、Ｒｅａｌ（Ｈ）およびＩｍａｇ（Ｈ）は、それぞれチャネルパラメータＨの実数部および虚数部である。ＭＭＳＥ前処理を行うとき、チャネル行列
【数１３】
2009049997.tif 000015
に雑音成分を入れたら、前処理後のチャネル行列は
【数１４】
2009049997.tif 000016
となる。ここで、
【数１５】
2009049997.tif 000017
は雑音パラメータであり
【数１６】
2009049997.tif 000018
【数１７】
2009049997.tif 000019
は単位行列である。
【００３０】
ステップ３０２で、前処理後のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行い、行列Ｒの行数に基づいて、探索空間のレイヤ数を決定する。
【００３１】
本実施例において、並べ替え付きＱＲ分解とは、行列Ｒの右下の対角要素が左上の対角要素より大きい確率をより高くするＱＲ分解を指す。通常のＱＲ分解に比べて、ここの並べ替え付きＱＲ分解過程において並べ替え操作が追加され、即ち、通常のＱＲ分解の行列Ｑにおいて絶対値の二乗和が最小となる列を現在列に置換して処理する。
【００３２】
本ステップで得られた行列Ｒは、２Ｍ×２Ｍの上三角行列である。本実施例において球内復号の探索空間に含まれるレイヤ数は行列Ｒの行数と同じであり、即ち合計２Ｍレイヤである。
【００３３】
ステップ３０３〜３０５で、行列Ｒおよび受信信号に基づいて、各レイヤの受信信号の推定値および当該受信信号のコンスタレーションマッピング値を決定し、決定したマッピング値に基づいて各レイヤのメトリック値を計算し、その後、当該メトリック値に従って、探索空間の最後のレイヤから探索を開始し、最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、探索結果の所在ブランチにおける各レイヤのコンスタレーションマッピング値により受信信号集合を構成する。
【００３４】
信号伝送過程において、各種の変調方式は一定の受信信号範囲に対応し、送信側から送信された信号は当該範囲内のある信号点でしかできない。ここで、信号点の各々は１つのコンスタレーションを代表する。例えば、１６ＱＡＭの場合、コンスタレーションの値はただ１、-１、３および-３の４つがある。受信信号が送信側と受信側との無線チャネルを経過した後、多くの要素の影響により変化するため、受信信号に対して推定を行って、得られる推定値によりコンスタレーションマッピング値を探す必要がある。
【００３５】
本実施例において、第ｉレイヤの受信信号の推定値は、ｉ＝２Ｍの場合は
【数１８】
2009049997.tif 000020
であり、ｉ＜２Ｍの場合は
【数１９】
2009049997.tif 000021
であり、ここで、
【数２０】
2009049997.tif 000022
は受信信号の第ｉ行であり、
【数２１】
2009049997.tif 000023
であり、
【数２２】
2009049997.tif 000024
は行列Ｒの第ｉ行第ｉ列の要素であり、記号ｉｎｔは整数化処理を表示する。受信信号の推定値を得た後、所在レイヤにおいてマッピングされていないコンスタレーションから当該推定値に最も近いコンスタレーションを選択し、当該コンスタレーションの値を当該受信信号のコンスタレーションマッピング値とする。相応に、第ｉレイヤのメトリック値を計算する場合、ｉ＝２Ｍであるときは
【数２３】
2009049997.tif 000025
であり、ｉ＜２Ｍであるときは
【数２４】
2009049997.tif 000026
である。ここからわかるように、本実施例において、第ｉレイヤのメトリック値には第ｉ＋１レイヤから第２Ｍレイヤまでのメトリック値の和が含まれており、このようにして第１レイヤのメトリック値を最終メトリック値と称すことができる。
【００３６】
ここで、毎回の探索において第２Ｍレイヤから第１レイヤまでの経路を１つのブランチと称し、第２Ｍレイヤから第１レイヤへの探索方向を順方向と称し、第１レイヤから第２Ｍレイヤへの探索方向を逆方向と称す。ここの探索過程は、下記のステップを含むようにしてよい。
【００３７】
ステップ１で、第２Ｍレイヤから順方向探索を開始し、第１レイヤまで探索して最終メトリック値を得、現在探索半径を当該メトリック値に更新し、コンスタレーションマッピング値で構成された現在の解を記憶して、現在レイヤ数ｉ＝２（ｉは１〜２Ｍの正整数）と設定する。
【００３８】
ステップ２で、現在探索半径に基づいて逆方向探索を実行し、第ｉレイヤを探索し、現在探索ブランチのメトリック値が現在探索半径より小さいかどうかを判断し、小さい場合、ｉをｉ-１に更新し、更新後のｉが１であるとき、ステップ３に進み、更新後のｉが１より大きいとき、本ステップにおける前記第ｉレイヤの探索操作に戻り、小さくない場合、ｉをｉ＋１に更新し、当該レイヤにおける現在探索ブランチ以外の他のブランチを現在探索ブランチとし、ｉ＝２Ｍであるとき、ステップ４に進み、ｉ＝２Ｍではないとき、本ステップにおける前記第ｉレイヤの探索操作に戻る。
【００３９】
ステップ３で、第１レイヤを探索する場合、現在探索ブランチの最終メトリック値が現在探索半径より小さいとき、現在探索半径を、現在探索ブランチの最終メトリック値に更新し、ｉをｉ＋１に更新し、現在の解を記憶し、ステップ２を実行し、現在探索ブランチの最終メトリック値が現在探索半径より小さくないとき、ｉをｉ＋１に更新し、ステップ２を実行する。
【００４０】
ステップ４で、既に記憶された現在の解に対応するブランチを、最終メトリック値が最小となるブランチとする。
【００４１】
例を挙げて説明すると、Ｓ−Ｅ球内復号方式に従って、最終メトリック値が最小となるブランチを探す。まず、初回の探索において第２Ｍレイヤの受信信号の推定値を計算し、例えば−０．９に等しい。１６ＱＡＭ変調方式を採用し且つ初回の探索である場合、当該推定値に最も近いコンスタレーションマッピング値は−１である。次に、コンスタレーションマッピング値−１により計算して、今回探索の第２Ｍレイヤのメトリック値を得る。その後、初回の探索における第２Ｍ−１レイヤの推定値、コンスタレーションマッピング値およびメトリック値を計算し、このように類推して第１レイヤまで実行する。このとき、初回の探索における第１レイヤの最終メトリック値を探索半径とし、各レイヤのコンスタレーションマッピング値により受信信号の現在の解を構成する。初回の探索を完成した後、第２レイヤにおいてメトリック値が現在探索半径よりさらに小さい格子点を探し、見付けなかったら、第３レイヤを探索する。第２Ｍレイヤに戻った場合、当該レイヤにおける受信信号の推定値−０．９が既に計算されたため、当該レイヤのマッピングされていないコンスタレーションから当該推定値に最も近いコンスタレーションを選択し、選択されたコンスタレーションの値（例えば１）を今回探索のコンスタレーションマッピング値とする。その後、今回探索のコンスタレーションマッピング値により、今回探索の第２Ｍレイヤのメトリック値を計算する。計算されたメトリック値が探索半径以下であるとき、第２Ｍ−１レイヤのコンスタレーションマッピング値とメトリック値とを計算して、再び探索半径と比較し、このようにして第１レイヤまで実行する。このとき、第１レイヤの最終メトリック値が探索半径より小さい場合、当該メトリック値により探索半径を更新し、第１レイヤの最終メトリック値が探索半径より大きい場合、当該ブランチを捨てる。その後、上記過程を繰り返して、全ての探索を完成し、第１レイヤにおいて最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、当該ブランチにおける各レイヤのコンスタレーションマッピング値を最適解に構成して、受信信号集合とする。
【００４２】
コンスタレーションマッピング値を決定するたびに、所在レイヤのマッピングされていないコンスタレーションから推定値に最も近いコンスタレーションを選択するため、本実施例において、第２Ｍレイヤにとって、前回探索のブランチにおけるメトリック値が必ず今回探索のブランチにおけるメトリック値より小さいことがわかる。また、本実施例において、行列Ｒにおいて右下の対角要素が左上の対角要素より大きい確率がより高いため、初回の探索において正確な経路を見付ける確率がより高いことを保証でき、これにより、探索回数を減少し、計算複雑度を低減することができる。
【００４３】
以上の探索過程は従来のＳ−Ｅ球内復号の探索過程と同じである。
【００４４】
ここまで、本実施例に係る球内復号過程を完成した。
【００４５】
（実施例２）
本実施例において、球内復号を行うとき、実施例１におけるＭＭＳＥ前処理および並べ替え付きＱＲ分解を実行する他に、毎回の探索過程で雑音パラメータにより探索半径の調整を行う。これにより、当該探索半径については、実施例１における対応の探索半径に比べて、Ｆａｎｏメトリックバイアスの影響が考えられている。
【００４６】
図４は、本実施例に係る球内復号方法のフローチャートを示している。図４を参照して、本実施例に係る球内復号方法は、下記のステップを含む。
【００４７】
ステップ４０１〜４０２で、チャネル行列に対してＭＭＳＥ前処理を行い、前処理後のチャネル行列に対して並べ替え付きＱＲ分解を行い、行列Ｒの行数に基づいて、探索空間のレイヤ数を決定する。
【００４８】
ここの２つのステップは実施例１におけるステップ３０１〜３０２の操作と同じである。
【００４９】
ステップ４０３〜４０５で、行列Ｒおよび受信信号に基づいて各レイヤの受信信号の推定値および当該受信信号のコンスタレーションマッピング値を決定し、決定したマッピング値に基づいて各レイヤのメトリック値を計算し、その後、当該メトリック値および雑音パワーに基づいて、探索空間の最後のレイヤから探索を開始し、最終メトリック値が最小となるブランチを探索結果とし、探索結果の所在ブランチにおける各レイヤのコンスタレーションマッピング値により受信信号集合を構成する。
【００５０】
ここの３つのステップは実施例１のステップ３０３〜３０５と似ているが、ただ本実施例の探索過程における探索半径の決定には、Ｆａｎｏメトリックバイアスが考えられている。具体的に、初回の順方向探索により現在の解および最終メトリック値を決定した後、逆方向探索過程において、１レイヤを探索するたびに、探索半径を最終メトリック値とこのレイヤの前の各レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差、即ち、最終メトリック値と第ｉ＋１レイヤから第２ＭレイヤまでのＦａｎｏメトリックバイアスの和との差に更新する。ここで、第ｉレイヤのＦａｎｏメトリックバイアスは
【数２５】
2009049997.tif 000027
であり、
【数２６】
2009049997.tif 000028
は行列Ｒのｉ番目の対角要素であり、
【数２７】
2009049997.tif 000029
は雑音パワーであり、
【数２８】
2009049997.tif 000030
はシミュレーションによって測定された性能調整パラメータであり、ｉは１〜２Ｍの正整数である。また、
【数２９】
2009049997.tif 000031
は可変であり、
【数３０】
2009049997.tif 000032
がより小さい場合、よりよい性能が得られるが、複雑度が高く、
【数３１】
2009049997.tif 000033
がより大きい場合、性能がより悪いが、複雑度がより低い。
【数３２】
2009049997.tif 000034
の調整により性能と複雑度のよりよい折衷を実現することができる。なお、Ｆａｎｏメトリックバイアスは、予め決定された固定値または雑音パワー
【数３３】
2009049997.tif 000035
の倍数などであってもよい。
【００５１】
やはり図１を例として、第１レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスが０．２であるとする。初回の探索において、まず、メトリック値が１．２である第２レイヤのブランチ２から第１レイヤへ探索する。メトリック値が１．７であるブランチが見付けられ、このときの最終メトリック値は１．７であり、現在の解は（−１，３）である。第２レイヤを探索するとき、探索半径を、最終メトリック値から第１レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスを引いた値、即ち、１．７−０．２＝１．５に決定する。また、当該探索半径に基づいて当該ブランチの第２レイヤへ探索し、メトリック値が現在探索半径１．５より小さいブランチ３が見付けられ、第２レイヤにおける当該ブランチのメトリック値は１．３であり、第１レイヤへ探索して当該ブランチの最小の最終メトリック値１．５を得、第２レイヤを探索するとき、探索半径が１．５−０．２＝１．３となる。その後、１．３のような探索半径に基づいて第２レイヤを探索し、このとき、メトリック値が当該探索半径より小さいブランチが存在しないため、最適解は、ブランチ３に対応するコンスタレーションマッピング値で構成された配列、即ち（１，１）である。第２レイヤのブランチ１は、メトリック値が１．４９であるため探索されないが、通常のアルゴリズムではこのブランチが探索される。このようにして計算複雑度を低減することができる。
【００５２】
図５は、Ｓ−Ｅ球内復号の他の格子を示す図である。図５には４レイヤの格子が含まれている。第１〜第４レイヤのＦａｎｏメトリックバイアスがそれぞれ０．２、０．３、０．１および０．４であるとする。初回の探索を行うとき、第４レイヤにおいてブランチ２から第１レイヤへ第１レイヤのメトリック値が３．５であるところまで探索して、このときの現在の解（−１，３，−１，３）を得、探索半径は３．５となる。その後、逆方向探索を行う前に、探索半径を第１レイヤのＦａｎｏメトリックバイアス程度短縮し（３．５−０．２＝３．３）、当該探索半径に従ってブランチ２の第２レイヤにおける他の格子点を探索する。メトリック値が当該探索半径より小さい格子点が存在しないため、第３レイヤへの逆方向探索を準備する。このとき、探索半径を、第２レイヤのＦａｎｏメトリックバイアス程度短縮して、３に等しくする。第３レイヤにも、メトリック値が当該探索半径より小さい格子点が存在しないため、第４レイヤに戻り、探索半径を、第３レイヤのＦａｎｏメトリックバイアス程度短縮して、２．９に等しくする。このとき、初回の探索が終了し、現在の解はやはり（−１，３，−１，３）である。次に、第２回の順方向探索をスタートし、１レイヤを経過するたびに、探索半径に当該レイヤに対応するＦａｎｏメトリックバイアスを足し、即ち、ブランチ３において、第３レイヤの探索半径は２．９＋０．１＝３であり、第２レイヤの探索半径は３＋０．３＝３．３であり、第１レイヤの探索半径は３．３＋０．２＝３．５である。このように、メトリック値が３．１であるブランチまで探索して、現在の解は（１，１，１，１）となる。逆方向探索のとき、１レイヤを経過するたびに、探索半径を当該レイヤに対応するＦａｎｏメトリックバイアス程度短縮し、当該ブランチにおいて３．１よりさらに小さいメトリック値が見付けられておらず、且つ３．１が初回の探索で得られた最終メトリック値３．５より小さいため、このときの最適解は（１，１，１，１）である。その後、上記方式により第４レイヤのメトリック値が１．４９であるブランチ１を探索し、当該ブランチにはさらによい解が存在しない。このとき探索半径はやはり２．９であり、ブランチ４の第４レイヤのメトリック値が３．６であり、探索半径より大きいため、全部の探索が終了し、最適解はブランチ２において得られた解（１，１，１，１）である。
【００５３】
ここまで、本実施例に係る球内復号過程を終了する。
【００５４】
上記の説明からわかるように、本実施例において、各ブランチの第１レイヤまで探索した後、第２Ｍレイヤ方向へ探索するとき、１レイヤを経過するたびに、探索半径を短縮する。このようにして、本実施例では、探索半径の収束速度がさらに速く、実施例１に比べて一部の無効のブランチをさらに速く除外して、最適解をさらに速く見付けることができ、これにより、計算複雑度がさらに低減する。この点はアンテナがより多い場合において特に目立っている。
【００５５】
上記の実施例１および実施例２について、初回の探索を行うとき、各レイヤにお互いに異なるメトリック値の閾値を設定するようにしてもよい。この場合、第２Ｍレイヤから初回の探索を開始し、第２Ｍ−１レイヤを探索するとき、当該レイヤのメトリック値が対応のメトリック値の閾値より小さい場合のみに続いて探索し、このように類推して、第１レイヤまで初回の探索を行う。図６は、本発明の実施例においてメトリック値の閾値が考えられた場合の初回の探索のフローチャートを示している。図６を参照して、ここの初回の探索は下記のステップを含む。
【００５６】
ステップ６０１で、ｉを２Ｍに設定する。
【００５７】
ステップ６０２〜６０３で、第ｉレイヤを現在レイヤとし、現在レイヤにおける受信信号の推定値と、当該受信信号のコンスタレーションマッピング値とを計算し、決定したマッピング値に基づいて当該レイヤのメトリック値を計算し、現在レイヤのメトリック値が予め決定された現在レイヤのメトリック値の閾値以下であるかどうかを判断し、以下である場合、ステップ６０４に進み、以下ではない場合、ステップ６０７に進む。
【００５８】
ステップ６０４〜６０６で、ｉをｉ−１に更新し、現在レイヤが第１レイヤであるかどうかを判断し、第１レイヤである場合、現在レイヤのメトリック値を最終メトリック値に決定し、初回の探索を終了し、第１レイヤではない場合、ステップ６０２に戻る。
【００５９】
ステップ６０７〜６０９で、現在レイヤが第２Ｍレイヤであるかどうかを判断し、第２Ｍレイヤである場合、各レイヤの探索半径を大きくし、ステップ６０２に戻り、第２Ｍレイヤではない場合、ｉをｉ＋１に更新し、ステップ６０２に戻る。
【００６０】
ここで、メトリック値の閾値を大きくすることを実現するために、様々な方式を採用してよい。例えば、元のメトリック値の閾値に増大因子を乗算するなどである。
【００６１】
メトリック値の閾値の設定によって、エラー経路を早めに見付け且つ他のレイヤにジャンプして探索し、最適解が見付かる確率をさらに高め、計算複雑度を有効に低減することができる。
【００６２】
やはり図５の格子を例とし、第１、２、３、４レイヤのメトリック値の閾値がそれぞれ３．４、３、２．７および１．４５であるとする。まず、第４レイヤのメトリック値が１．２であるブランチ２から初回の探索を開始する。１レイヤを探索するたびに、当該レイヤのメトリック値を当該レイヤのメトリック値の閾値と比較する。第２レイヤを探索するとき、当該レイヤのメトリック値３．２が対応のメトリック値の閾値より大きいため、直接ブランチ２を除外することができる。
【００６３】
なお、上記はＳ−Ｅ球内復号における探索方式のみを例に説明した。実施例１におけるステップ３０３〜３０５および実施例２におけるステップ４０３〜４０５は、常用のＦ−Ｐｏｈｓｔ球内復号における探索方式などを採用してもよく、ここで説明を省略する。
【００６４】
上記は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明の保護範囲を限定するものではない。本発明の精神と原則内で行われる種々の修正、均等切替、改善などは全て本発明の保護範囲内に含まれるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】Ｓ−Ｅ球内復号の格子を示す図である。
【図２】本発明に係る球内復号方法の例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例１に係る球内復号方法の例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例２に係る球内復号方法の例を示すフローチャートである。
【図５】Ｓ−Ｅ球内復号の他の格子を示す図である。
【図６】本発明の実施例においてメトリック値の閾値が考えられた場合の初回の探索のフローチャートである。
【図１】
2009049997.tif 000046
【図２】
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【図３】
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【図４】
2009049997.tif 000049
【図５】
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【図６】
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