(57)【要約】【課題】信号対干渉電力と雑音比（ＳＩＮＲ）の決定方法およびその装置を提供する。【解決手段】本発明に係る該方法では、チャネル応答情報を取得し、各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する。該装置は、チャネル応答情報取得モジュールと、算出モジュールとを含む。本発明の解決手段によれば、ＳＩＮＲ決定の複雑度を効果的に軽減させることができる。【選択図】図２
2009268106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号対干渉電力と雑音比（ＳＩＮＲ）の決定方法であって、
チャネル応答情報を取得し、該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する、
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出する前に、該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行うことをさらに含み、
前記該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出することは、２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出し、得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行うことは、前記チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出し、各行ベクトルのエネルギーを用いて対応の行ベクトルに対して正規化処理を行うことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各行ベクトルのエネルギーを用いて対応の行ベクトルに対して正規化処理を行うことは、
各行ベクトルのエネルギーに対して開平演算を行って、対応の行ベクトルの振幅を得、
各行ベクトルを自分の振幅で除算して、各行ベクトルの正規化結果を得る、
ことを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出することは、数式
【数１】
2009268106.tif 000028
によって２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出することを含み、ここで、Ｐijはｉ番目の行ベクトルの正規化結果とｊ番目の行ベクトルの正規化結果との間の相関係数であり、
【数２】
2009268106.tif 000029
はｉ番目の行ベクトルの正規化結果の共役転置ベクトルであり、
【数３】
2009268106.tif 000030
はｊ番目の行ベクトルの正規化結果であり、ｉおよびｊは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり（ｉ＜ｊ）、Ｎtはデータストリーム数であり、｜｜は絶対値演算を表し、
前記得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することは、数式
【数４】
2009268106.tif 000031
によって前記相関係数の和を算出することを含み、ここで、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、記号Σは総和演算を表す、
ことを特徴とする請求項２、３、４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出することは、２つずつの行ベクトルの相関係数を算出し、得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記２つずつの行ベクトルの相関係数を算出することは、数式
【数５】
2009268106.tif 000032
によって、２つずつの行ベクトルの相関係数を算出することを含み、ここで、Ｐijはｉ番目の行ベクトルとｊ番目の行ベクトルとの間の相関係数であり、ｈi´はｉ番目の行ベクトルの共役転置ベクトルであり、ｈjはｊ番目の行ベクトルであり、｜｜は絶対値演算を表し、ｉおよびｊは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり（ｉ＜ｊ）、Ｎtはデータストリーム数であり、
前記得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することは、数式
【数６】
2009268106.tif 000033
によって前記相関係数の和を算出することを含み、ここで、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、記号Σは総和演算を表す、
ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
各データストリームのＳＩＮＲを決定する前に、前記チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出することをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出することは、数式
【数７】
2009268106.tif 000034
によって、前記行ベクトルのエネルギーを算出することを含み、ここで、ｈkは前記チャネル応答情報におけるｋ番目の行ベクトルであり、ｈkiは前記チャネル応答情報におけるｋ番目の行ベクトル内のｉ番目の要素であり、｜ｈki｜は要素ｈkiの絶対値演算であり、ｋおよびｉは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり、Ｎtはデータストリーム数である、
ことを特徴とする請求項３または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記各データストリームのＳＩＮＲを決定する前に、各データストリームの受信電力を取得することをさらに含み、
前記該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定することは、各データストリームの受信電力、対応の行ベクトルのエネルギー、および各行ベクトルの相関係数の和に基づいて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出することを含む、
ことを特徴とする請求項３または８に記載の方法。
【請求項１１】
前記各データストリームの受信電力、対応の行ベクトルのエネルギー、および各行ベクトルの相関係数の和に基づいて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出することは、数式
【数８】
2009268106.tif 000035
によって、各データストリームのＳＩＮＲを算出することを含み、ここで、ＳＩＮＲ（ｋ）はｋ番目のデータストリームのＳＩＮＲであり、Ｐkはｋ番目のデータストリームの受信電力であり、Ｎ0は雑音であり、｜ｈk｜2は前記チャネル応答情報のｋ番目の行ベクトルのエネルギーであり、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、ｋは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり、Ｎtはデータストリーム数である、
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記チャネル応答情報は、チャネル状態情報行列、または、等価チャネル状態情報行列を含むことを特徴とする請求項１、２、３、４、７、８、９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
信号対干渉電力と雑音比（ＳＩＮＲ）の決定装置であって、
チャネル応答情報を取得するチャネル応答情報取得モジュールと、
各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する算出モジュールと、
を含むことを特徴とする装置。
【請求項１４】
該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行う正規化処理モジュールをさらに含み、
前記算出モジュールは、２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出し、得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記正規化処理モジュールは、さらに、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出し、各行ベクトルのエネルギーを用いて対応の行ベクトルに対して前記正規化処理を行うことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記正規化処理モジュールは、
チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出するエネルギー算出サブモジュールと、
各行ベクトルのエネルギーを用いて、対応の行ベクトルに対して正規化処理を行う処理サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記算出モジュールは、
各行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出して、相関係数の和を得る相関性算出サブモジュールと、
各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出するＳＩＮＲ決定サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１８】
各データストリームの受信電力を取得する受信電力取得モジュールをさらに含み、
前記算出モジュールは、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出するエネルギー算出サブモジュールと、各行ベクトルの相関係数を算出して、各行ベクトルの相関係数の和を得る相関性算出サブモジュールと、各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出するＳＩＮＲ決定サブモジュールとを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１９】
各データストリームの受信電力を取得する受信電力取得モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項１７または１８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は無線通信システムにおける処理技術に関し、特に、マルチユーザ無線通信システムにおける信号対干渉電力と雑音比（ＳＩＮＲ：ｓｉｇｎａｌ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）の決定方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の単入力単出力（ＳＩＳＯ：ｓｉｎｇｌｅ−ｉｎｐｕｔ−ｓｉｎｇｌｅ−ｏｕｔｐｕｔ）システムに比べて、マルチユーザシステムは、送信側および／または受信側の複数のアンテナが空間ダイバーシティ利得および／または空間多重利得をもたらすことができるため、よりよいシステム性能を持つ。従って、複数のアンテナを備えるマルチユーザシステムは、次世代の移動通信システムの主な注目点の１つになっている。
【０００３】
空間多重方式では、異なるデータストリームが、互いに独立した各空間チャネルに割当てられて伝送される。このように、複数のデータストリームの同時伝送により、マルチユーザシステムのスループットが大幅に増加するため、該システムのデータ伝送能力が効果的に向上することができる。
【０００４】
実際のマルチユーザシステムにおいて、受信側となる各端末間は直接に通信できないため、チャネル応答行列に対する特異値分解（ＳＶＤ：ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を採用できない。これにより、相互干渉が最小かつ総伝送能力が最大となる最適な並列空間チャネルを取得できない。この課題に対して、従来の解決手段は、線形または非線形プリコーディング処理を送信側の信号処理過程に導入することであり、即ち、スケジューリング対象ユーザの総伝送能力が最大となるプリコーディング行列を用いて等価チャネル状態情報行列を得ることである。ここでの総伝送能力は容量やスループットなどを含む。これにより、空間チャネル間の干渉を除去または低減し、総伝送能力を向上させる。上記の総伝送能力は、各データストリームのＳＩＮＲによって決定されるものである。ここでの線形プリコーディングは、比較的低い複雑度を有するため多く注目されている。常用の線形プリコーディングは、ユニタリプリコーディング（ｕｎｉｔａｒｙ  ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ）、非ユニタリプリコーディング（ｎｏｎ−ｕｎｉｔａｒｙ  ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ）、ゼロフォーシングビーム形成プリコーディング（ｚｅｒｏ−ｆｏｒｃｉｎｇ  ｂｅａｍ  ｆｏｒｍｉｎｇ  ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ）、および最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ：ｍｉｎｉｍｕｍ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ  ｅｒｒｏｒ）プリコーディングなどを含む。また、空間多重方式でのマルチユーザシステムにおいて、よりよい複数のユーザを選出してデータ伝送を行うことができるように、通常、各データストリームのＳＩＮＲで決定されたスケジューリング対象ユーザの総伝送能力に基づいて、マルチユーザスケジューリングを行う。
【０００５】
ここからわかるように、ＳＩＮＲはマルチユーザシステムの通信過程中の肝心な指標の１つである。図１は従来のＳＩＮＲの決定方法のフローチャートを示す。図１を参照すると、該方法は下記のステップを含む。
【０００６】
ステップ１０１で、チャネル応答情報を取得する。本ステップにおけるチャネル応答情報は、チャネル状態情報行列、または、等価チャネル状態情報行列を含むようにしてもよい。ここでの等価チャネル状態情報行列とは、プリコーディング行列を用いてチャネル状態情報行列を処理した結果を指す。
【０００７】
ステップ１０２で、チャネル応答情報を用いて重み係数を算出する。本ステップでは、下記の数式１によって重み係数Ｗを得る。
【０００８】
Ｗ＝Ｈ´×（ＨＨ´）-1    ・・・[数式１]
ここで、Ｗは重み係数であり、Ｈは上記ステップ１０１で取得されたチャネル応答情報であり、Ｈ´は行列Ｈの共役転置行列であり、（  ）-1は括弧内の内容の逆数演算を表す。
【０００９】
ステップ１０３で、重み係数における各列ベクトルの位相を算出する。本ステップでは、下記の数式２によって重み係数Ｗにおける各列ベクトルの位相を算出する。
【００１０】
【数１】
2009268106.tif 000003
ここで、
【数２】
2009268106.tif 000004
は重み係数Ｗのｋ番目の列ベクトルの位相であり、Ｗ（ｋ）は重み係数Ｗにおけるｋ番目の列ベクトルであり、｜Ｗ（ｋ）｜は重み係数Ｗのｋ番目の列ベクトルの振幅である。
【００１１】
本ステップの操作が行われると、重み係数Ｗにおける各列のエネルギーが１となるため、本ステップにおける位相算出操作は、重み係数Ｗに対する正規化処理と見なされてもよい。
【００１２】
ステップ１０４で、各データストリームのＳＩＮＲを算出する。本ステップでは、下記の数式３によって各データストリームのＳＩＮＲを算出する。
【００１３】
【数３】
2009268106.tif 000005
ここで、ＳＩＮＲ（ｋ）はｋ番目のデータストリームのＳＩＮＲであり、Ｐkは該データストリームの受信電力であり、Ｎ0は雑音である。
【００１４】
ここまで、従来のＳＩＮＲの決定プロセスを完成する。
【００１５】
上記の従来方法において、送信アンテナ数およびデータストリーム数は両方ともＮt個、受信アンテナ数はＮr個（ＮrはＮt以上）とすれば、重み係数ＷはＮt×Ｎtの行列となる。ステップ１０２の重み係数算出過程において、２回の行列の乗算および１回の行列の逆数演算を実行する必要があり、即ち、約（２×Ｎt3＋Ｎt2）回の複素数演算を行う必要がある。ステップ１０３で重み係数Ｗにおける全ての列ベクトルの位相を算出する際に、Ｎt回の複素数演算を行う必要がある。そして、ステップ１０４で各データストリームのＳＩＮＲを決定する際に、それぞれ１回の複素数演算を行う必要がある。通常の場合、データストリーム数が送信アンテナ数と同じであってよいため、全てのデータストリームのＳＩＮＲを決定する際に、Ｎt回の複素数演算を行う必要がある。このように、１つのスケジューリング周期内で、従来のＳＩＮＲの決定過程の複雑度は（２×Ｎt3＋Ｎt2＋２Ｎt）回の複素数演算となる。ここからわかるように、複雑度は送信アンテナ数の３乗および２乗と相関する。シングル送信アンテナのシステムにとって、このような複雑度は５回の複素数演算にすぎず、まだ受けられるが、送信アンテナ数が多くなると、従来方法の複雑度は急激に増大する。例えば、Ｎt＝２である場合、その複雑度は（２×２3＋２2＋２×２）＝２４回の複素数演算となり、Ｎt＝４である場合、その複雑度は（２×４3＋４2＋２×４）＝１５２回の複素数演算となり、Ｎt＝８である場合、その複雑度は（２×８３＋８2＋２×８）＝１１０４回の複素数演算となる。上記のＳＩＮＲの決定方法がプリコーディング行列選択またはマルチユーザスケジューリングなどの過程に応用されると、複雑度がプリコーディング行列の数またはユーザ数の増加に伴い線形に増大するため、実行必要な複素数演算はさらに多くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
従って、マルチ送信アンテナの場合にとって、従来のＳＩＮＲの決定方法は複雑度が比較的高い。さらに、比較的高い計算複雑度により、マルチユーザシステムは、高性能の機器しか採用できないよう要求されるため、システムコストが増加してしまう。また、多数回の複素数演算が長い時間を消費するため、ＳＩＮＲの決定を補助する機器は、これらの複素数演算の実行と同時に、またはその後に、他のタスクを処理せざるを得ない。これにより、タスクに対する応答遅延時間が長くなり、システム性能が低下してしまう。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明はより低い複雑度を有することができるＳＩＮＲの決定方法を提供している。
本発明に係るＳＩＮＲの決定方法は、
チャネル応答情報を取得し、該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する、ことを含む。
【００１８】
１つの実施例では、前記該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出する前に、該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行うことをさらに含み、
前記該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出することは、２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出し、得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することを含む。
【００１９】
また、前記該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行うことは、前記チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出し、各行ベクトルのエネルギーを用いて対応の行ベクトルに対して正規化処理を行うことを含む。
【００２０】
また、前記各行ベクトルのエネルギーを用いて対応の行ベクトルに対して正規化処理を行うことは、
各行ベクトルのエネルギーに対して開平演算を行って、対応の行ベクトルの振幅を得、
各行ベクトルを自分の振幅で除算して、各行ベクトルの正規化結果を得る、ことを含む。
【００２１】
また、前記２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出することは、数式
【数４】
2009268106.tif 000006
によって２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出することを含み、ここで、Ｐijはｉ番目の行ベクトルの正規化結果とｊ番目の行ベクトルの正規化結果との間の相関係数であり、
【数５】
2009268106.tif 000007
はｉ番目の行ベクトルの正規化結果の共役転置ベクトルであり、
【数６】
2009268106.tif 000008
はｊ番目の行ベクトルの正規化結果であり、ｉおよびｊは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり（ｉ＜ｊ）、Ｎtはデータストリーム数であり、｜｜は絶対値演算を表す。
【００２２】
前記得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することは、数式
【数７】
2009268106.tif 000009
によって前記相関係数の和を算出することを含み、ここで、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、記号Σは総和演算を表す。
【００２３】
もう１つの実施例では、前記該チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出することは、２つずつの行ベクトルの相関係数を算出し、得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することを含む。
【００２４】
また、前記２つずつの行ベクトルの相関係数を算出することは、数式
【数８】
2009268106.tif 000010
によって、２つずつの行ベクトルの相関係数を算出することを含み、ここで、Ｐijはｉ番目の行ベクトルとｊ番目の行ベクトルとの間の相関係数であり、ｈi´はｉ番目の行ベクトルの共役転置ベクトルであり、ｈjはｊ番目の行ベクトルであり、｜｜は絶対値演算を表し、ｉおよびｊは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり（ｉ＜ｊ）、Ｎtはデータストリーム数である。
【００２５】
前記得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出することは、数式
【数９】
2009268106.tif 000011
によって前記相関係数の和を算出することを含み、ここで、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、記号Σは総和演算を表す。
【００２６】
好ましくは、各データストリームのＳＩＮＲを決定する前に、前記チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出することをさらに含む。
【００２７】
また、前記チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出することは、数式
【数１０】
2009268106.tif 000012
によって、前記行ベクトルのエネルギーを算出することを含み、ここで、ｈkは前記チャネル応答情報におけるｋ番目の行ベクトルであり、ｈkiは前記チャネル応答情報におけるｋ番目の行ベクトル内のｉ番目の要素であり、｜ｈki｜は要素ｈkiの絶対値演算であり、かつ、ｋおよびｉは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり、Ｎtはデータストリーム数である。
【００２８】
また、前記各データストリームのＳＩＮＲを決定する前に、各データストリームの受信電力を取得することをさらに含み、
前記該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定することは、各データストリームの受信電力、対応の行ベクトルのエネルギー、および各行ベクトルの相関係数の和に基づいて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出することを含む。
【００２９】
また、前記各データストリームの受信電力、対応の行ベクトルのエネルギー、および各行ベクトルの相関係数の和に基づいて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出することは、数式
【数１１】
2009268106.tif 000013
によって、各データストリームのＳＩＮＲを算出することを含み、ここで、ＳＩＮＲ（ｋ）はｋ番目のデータストリームのＳＩＮＲであり、Ｐkはｋ番目のデータストリームの受信電力であり、Ｎ0は雑音であり、｜ｈk｜2は前記チャネル応答情報のｋ番目の行ベクトルのエネルギーであり、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、ｋは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり、Ｎtはデータストリーム数である。
【００３０】
また、前記チャネル応答情報は、チャネル状態情報行列、または、等価チャネル状態情報行列を含む。
【００３１】
また、本発明はより低い複雑度を有することができるＳＩＮＲの決定装置を提供している。
【００３２】
本発明に係るＳＩＮＲの決定装置は、
チャネル応答情報を取得するチャネル応答情報取得モジュールと、
各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する算出モジュールと、を含む。
【００３３】
好ましくは、前記装置は、該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行う正規化処理モジュールをさらに含み、
前記算出モジュールは、２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出し、得られた相関係数に基づいて、前記相関係数の和を算出する。
【００３４】
また、前記正規化処理モジュールは、さらに、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出し、各行ベクトルのエネルギーを用いて対応の行ベクトルに対して前記正規化処理を行う。
【００３５】
また、前記正規化処理モジュールは、
チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出するエネルギー算出サブモジュールと、
各行ベクトルのエネルギーを用いて、対応の行ベクトルに対して正規化処理を行う処理サブモジュールと、を含む。
【００３６】
また、前記算出モジュールは、
各行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出して、相関係数の和を得る相関性算出サブモジュールと、
各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出するＳＩＮＲ決定サブモジュールと、を含む。
【００３７】
好ましくは、前記装置は、各データストリームの受信電力を取得する受信電力取得モジュールをさらに含み、
前記算出モジュールは、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出するエネルギー算出サブモジュールと、各行ベクトルの相関係数を算出して、各行ベクトルの相関係数の和を得る相関性算出サブモジュールと、各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出するＳＩＮＲ決定サブモジュールとを含む。
【００３８】
好ましくは、前記装置は、各データストリームの受信電力を取得する受信電力取得モジュールをさらに含む。
【発明の効果】
【００３９】
上記解決手段からわかるように、本発明では、ＳＩＮＲを決定するとき、まず、取得されたチャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出し、次いで、チャネル応答情報および各行ベクトルの相関係数の和に基づいて、各データストリームのＳＩＮＲを決定する。従来のＳＩＮＲの決定方法において、重み係数の振幅が分子と分母の両方に現れるため、重み係数の振幅がＳＩＮＲの結果に影響を与えない、ということが、本発明では考慮されている。重み係数の振幅がチャネル応答情報の振幅と相関するため、本発明では、ＳＩＮＲの決定の初期ステップにおいて、チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数を算出することによって、従来方法における重み係数の近似を実現する。これにより、従来方法のように重み係数を算出するとき、全てのパラメータに全てのチャネル応答情報の振幅が含まれることなく、オーダーが下げられた行ベクトル間の演算によってＳＩＮＲの決定過程を簡略化して、複雑度を効果的に軽減させる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】従来のＳＩＮＲの決定方法のフローチャートである。
【図２】本発明に係るＳＩＮＲの決定方法の例示的なフローチャートである。
【図３】本発明に係るＳＩＮＲの決定装置の例示的な構成図である。
【図４】本発明の実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法の詳細なフローチャートである。
【図５】本発明の実施例１に係るＳＩＮＲの決定装置の構成を示す図である。
【図６】本発明の実施例２に係るＳＩＮＲの決定方法の詳細なフローチャートである。
【図７】本発明の実施例２に係るＳＩＮＲの決定装置の構成を示す図である。
【図８】従来のＳＩＮＲの決定方法および実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用する貪欲法のスケジューリング時間のシミュレーション図である。
【図９】従来のＳＩＮＲの決定方法および実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度のシミュレーション図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
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。
【００４２】
本発明では、ＳＩＮＲを決定するとき、チャネル応答情報の行ベクトルの正規化結果をキーパラメータとして、このベクトル正規化結果を用いて、次第に各データストリームのＳＩＮＲを得る。
【００４３】
図２は本発明に係るＳＩＮＲの決定方法の例示的なフローチャートを示す。図２を参照すると、該方法は下記のステップを含む。
【００４４】
ステップ２０１で、チャネル応答情報を取得する。
【００４５】
ステップ２０２で、各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する。
【００４６】
図３は本発明に係るＳＩＮＲの決定装置の例示的な構成を示す。図３を参照すると、該装置は、チャネル応答情報取得モジュールと、算出モジュールとを含む。ここで、チャネル応答情報取得モジュールは、チャネル応答情報を取得する。算出モジュールは、各行ベクトルの相関係数の和を算出し、該チャネル応答情報および該相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する。
【００４７】
上記説明からわかるように、本発明では、ＳＩＮＲを決定するとき、まず、取得されたチャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数の和を算出し、次いで、チャネル応答情報および各行ベクトルの相関係数の和に基づいて、各データストリームのＳＩＮＲを決定する。従来のＳＩＮＲの決定方法において、重み係数の振幅が分子と分母の両方に現れるため、重み係数の振幅がＳＩＮＲの結果に影響を与えない、ということが、本発明では考慮されている。重み係数の振幅がチャネル応答情報の振幅と相関するため、本発明では、ＳＩＮＲの決定の初期ステップにおいて、チャネル応答情報における各行ベクトルの相関係数を算出することによって、従来方法における重み係数の近似を実現する。これにより、従来方法のように重み係数を算出するとき、全てのパラメータに全てのチャネル応答情報の振幅が含まれることなく、オーダーが下げられた行ベクトル間の演算によってＳＩＮＲの決定過程を簡略化して、複雑度を効果的に軽減させる。
【００４８】
データストリーム数がＮtであるマルチユーザシステムを例として（ここでのデータストリーム数は送信アンテナ数以下であってよい）、本発明では、チャネル応答情報の行ベクトルの相関係数の和を算出する際に、３Ｎt×（Ｎt−１）／２回の複素数演算を行う必要があるが、チャネル応答情報および行ベクトルの相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する際に、複素数演算を実行する必要がない。このため、本発明では、ＳＩＮＲの決定過程中の複雑度が［３Ｎt×（Ｎt−１）／２］回の複素数演算となり、複雑度に対する影響が最大となるものがＮtの２乗だけであることがわかる。従って、Ｎtが２以上である場合、従来方法による複雑度に比べて、本発明による複雑度ははるかに小さくなる。また、Ｎtが大きいほど、本発明の解決手段による複雑度への軽減効果が大きくなる。
【００４９】
以下、本発明に係るＳＩＮＲを決定する具体的な過程を詳しく説明する。
【００５０】
（実施例１）
本実施例では、各行ベクトルの相関係数の和を算出する前に、まず、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出し、算出されたエネルギーを用いて各行ベクトルに対して正規化処理を行い、次いで、各行ベクトルの正規化結果を用いて２つずつの行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出する。本実施例では、各行ベクトルの相関係数の和は、即ち各行ベクトルの正規化結果の相関係数の和である。
【００５１】
図４は本実施例に係るＳＩＮＲの決定方法の詳細なフローチャートを示す。図４を参照すると、本実施例では、下記の手順によって各データストリームのＳＩＮＲを得る。
【００５２】
ステップ４０１で、チャネル応答情報を取得する。従来方法のステップ１０１に類似し、本ステップにおけるチャネル応答情報も、チャネル状態情報行列、または、等価チャネル状態情報行列を含むようにしてもよい。
【００５３】
ここでのチャネル状態情報行列とは、各送信アンテナから各受信アンテナまでのチャネル状態情報行列を指す。該チャネル状態情報行列は、通常のチャネル推定によって取得されることができる。例えば、端末側で下りパイロット情報を用いて、または、ネットワーク側で上りパイロット情報を用いて、チャネル推定を行うようにしてもよい。また、フィードバックチャネルによってチャネル状態情報行列を取得するようにしてもよい。例えば、周波数分割複信のシステムにおいて、端末側でチャネル推定を行った後、チャネルに対して量子化を行って、上りフィードバックチャネルを用いて、量子化されたチャネル状態情報行列をネットワーク側にフィードバックする。
【００５４】
ここでの等価チャネル状態情報行列とは、プリコーディング行列を用いてチャネル状態情報行列を処理した結果を指す。該等価チャネル状態情報行列は、プリコーディング技術が用いられたパイロット信号を直接に測定することによって取得されるようにしてもよい。或いは、まず、チャネル推定またはフィードバックなどの方式を用いてチャネル状態情報行列を得、次いで、該チャネル状態情報行列と相応のプリコーディング行列とを組み合わせて、等価チャネル状態情報行列を得るようにしてもよい。
【００５５】
ステップ４０２で、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出する。
【００５６】
チャネル応答情報がＨであり、ｈkがチャネル応答情報Ｈにおけるｋ番目の行ベクトルであるとすると、本ステップでは、下記の数式４によってｈkのエネルギーを算出する。
【００５７】
【数１２】
2009268106.tif 000014
ここで、ｈkiはチャネル応答情報Ｈにおけるｋ番目の行ベクトル内のｉ番目の要素を表し、｜ｈki｜は要素ｈkiの絶対値演算であり、ｋおよびｉは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり、Ｎtはデータストリーム数である。
【００５８】
ステップ４０３で、各行ベクトルのエネルギーを用いて、対応の行ベクトルに対して正規化処理を行う。
【００５９】
ｋ番目の行ベクトルｈkを例として、本ステップでは、まず、前記ステップ４０２で得られた行ベクトルｈkのエネルギーに対して開平演算を行って、該行ベクトルｈkの振幅｜ｈk｜を得、次いで、行ベクトルｈkを自身の振幅｜ｈk｜で除算して、ｈkの行ベクトルの正規化結果
【数１３】
2009268106.tif 000015
を算出する。言い換えると、本ステップでは、下記の数式５によってチャネル応答情報Ｈにおけるｋ番目の行ベクトルの正規化処理結果を得る。
【００６０】
【数１４】
2009268106.tif 000016
全ての行ベクトルの正規化結果を得た後、正規化処理前のベクトルの位置に基づいて、各行ベクトルの正規化結果を用いて、チャネル応答情報Ｈの正規化行列
【数１５】
2009268106.tif 000017
を構成するようにしてもよい。
【００６１】
ステップ４０４で、各行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出して、相関係数の和を得る。
【００６２】
チャネル応答情報における各行ベクトルそれぞれが１つのチャネルを表すが、チャネル相関性がＳＩＮＲ決定の肝心な指標であるため、本ステップでは、下記の数式６によって２つずつの異なる行ベクトルの正規化結果間の相関係数を算出する。
【００６３】
【数１６】
2009268106.tif 000018
ここで、Ｐijはｉ番目の行ベクトルの正規化結果とｊ番目の行ベクトルの正規化結果との間の相関係数であり、
【数１７】
2009268106.tif 000019
はｉ番目の行ベクトルの正規化結果の共役転置ベクトルであり、
【数１８】
2009268106.tif 000020
はｊ番目の行ベクトルの正規化結果であり、ｉおよびｊは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり（ｉ＜ｊ）、Ｎtはデータストリーム数であり、｜｜は絶対値演算を表す。ここで、ｉ＜ｊの理由は下記のとおりである。チャネル応答情報Ｈに対して行ベクトルの正規化を実行した後、ＨＨ´は相関行列であり、即ち、ＨＨ´は対角要素が１であり、他の要素の振幅が全て１より小さく、かつ、該行列は共役対称行列である。このように、ｉ番目の行ベクトルの正規化結果とｊ番目の行ベクトルの正規化結果との間の相関係数が、ｊ番目の行ベクトルの正規化結果とｉ番目の行ベクトルの正規化結果との間の相関係数に等しいため、ｉ≧ｊの場合の算出が必要ではなく、ｉ＜ｊの場合の２つずつの行ベクトルの正規化結果間の相関係数を算出するだけでよい。
【００６４】
本分野の慣用技術によって、２つのベクトル間の相関係数は、それらの位相と密接に相関するが、それらの振幅と相関しない。このため、２つのベクトル間の相関係数がこの２つのベクトルの正規化結果間の相関係数に等しいと言える。
【００６５】
各行ベクトルの正規化結果の相関係数を得た後、各行ベクトルの相関係数の和として、下記の数式７によって各行ベクトルの正規化結果の相関係数の和を算出する。
【００６６】
【数１９】
2009268106.tif 000021
ここで、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの正規化結果の相関係数の和であり、即ち、各行ベクトルの相関係数の和であり、記号Σは総和演算を表す。
【００６７】
ステップ４０５で、各データストリームの受信電力、対応の行ベクトルのエネルギーおよび相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出する。
【００６８】
２つのチャネル間の相関性が高いほど、この２つのチャネルで伝送された信号のＳＩＮＲが小さくなることを考慮して、本ステップでは、下記の数式８によって各データストリームのＳＩＮＲを算出する。
【００６９】
【数２０】
2009268106.tif 000022
ここで、ＳＩＮＲ（ｋ）はｋ番目のデータストリームのＳＩＮＲであり、Ｐkはｋ番目のデータストリームの受信電力であり、Ｎ0は雑音であり、｜ｈk｜2はチャネル応答情報Ｈのｋ番目の行ベクトルのエネルギーであり、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和である。また、ここで、ｋ番目のデータストリームの受信電力Ｐkは、ネットワーク側がｋ番目のデータストリームに分配した送信電力、およびチャネルの大規模フェージングによって決定される。ここでの送信電力は、従来のいかなる電力分配アルゴリズムを用いて得られるようにしてもよく、または、所定の固定電力値であってもよい。雑音Ｎ0には隣接セル干渉が含まれるようにしてもよい。
【００７０】
ここまで、本実施例に係るＳＩＮＲの決定プロセスを完成する。
【００７１】
図５は本実施例に係るＳＩＮＲの決定装置の構成を示す。図５を参照すると、本実施例では、図３における算出モジュールが細分化されており、図３の上に正規化処理モジュールと、受信電力取得モジュールとが追加されている。
【００７２】
本実施例におけるチャネル応答情報取得モジュールは、チャネル状態情報行列または等価チャネル状態情報行列を取得して、チャネル応答情報とする。
【００７３】
正規化処理モジュールは、該チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行い、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出し、各行ベクトルのエネルギーを用いて、対応の行ベクトルに対して前記正規化処理を行う。図５における正規化処理モジュールは、エネルギー算出サブモジュールと、処理サブモジュールとを含む。ここでのエネルギー算出サブモジュールは、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出する。処理サブモジュールは、各行ベクトルのエネルギーを用いて、対応の行ベクトルに対して正規化処理を行う。
【００７４】
本実施例における受信電力取得モジュールは、上記ステップ４０５で説明された方式で各データストリームの受信電力を取得する。
【００７５】
相応に、算出モジュールは、各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出する。該算出モジュールは、相関性算出サブモジュールと、ＳＩＮＲ決定サブモジュールとを含む。ここでの相関性算出サブモジュールは、各行ベクトルの正規化結果の相関係数を算出して、各行ベクトルの相関係数の和を得る。ＳＩＮＲ決定サブモジュールは、各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出する。
【００７６】
本実施例に係るＳＩＮＲの決定方法およびその装置によれば、チャネル応答情報を取得した後、まず、チャネル応答情報に対して行ベクトルの正規化処理を行って、各行ベクトルの振幅を除去し、各行ベクトルの正規化結果の相関係数の和を各行ベクトルの相関係数の和とし、次いで、該相関係数の和およびチャネル応答情報を用いて各データストリームのＳＩＮＲを次第に得る。振幅除去を最後にする従来方法に比べて、振幅を予め除去し且つ従来の重み係数を相関係数の和に替える本実施例の方式では、各ステップの処理において、チャネル応答情報の振幅がもともと複雑な行列乗算および行列の逆数演算などの演算に参加しないため、本実施例における複素数演算の回数が大いに減少され、複雑度が効果的に軽減されることができる。
【００７７】
データストリーム数がＮtであるマルチユーザシステムを例として、本実施例では、チャネル応答情報の行ベクトルの正規化処理に２Ｎt回の複素数演算、相関係数の算出にＮt×（Ｎt−１）／２回の複素数演算が必要であるが、チャネル応答情報およびベクトル相関係数の和を用いて各データストリームのＳＩＮＲを決定する際に、複素数演算を実行する必要がない。従って、本実施例では、ＳＩＮＲの決定過程中の複雑度が２Ｎt＋Ｎt×（Ｎt−１）／２＝Ｎt×（Ｎt＋３）／２回の複素数演算となる。
【００７８】
例を挙げて説明すると、Ｎt＝２である場合、複雑度は２×（２＋３）／２＝５回の複素数演算となり、従来方法の２４回の複素数演算の複雑度より低い。Ｎt＝４である場合、複雑度は４×（４＋３）／２＝１４回の複素数演算となり、従来方法の１５２回の複素数演算の複雑度よりはるかに低い。Ｎt＝８である場合、複雑度は８×（８＋３）／２＝４４回の複素数演算となり、従来方法の１１０４回の複素数演算の複雑度よりはるかに低い。
【００７９】
（実施例２）
本実施例では、実施例１におけるチャネル応答情報の行ベクトルの正規化処理を実行せずに、チャネル応答情報における行ベクトルを用いて相関係数の和を直接に算出し、ステップ４０５における方法で各データストリームのＳＩＮＲを決定する。
【００８０】
図６は本実施例に係るＳＩＮＲの決定方法の詳細なフローチャートを示す。図６を参照すると、本実施例では、下記の手順によって各データストリームのＳＩＮＲを得る。
【００８１】
ステップ６０１で、チャネル応答情報を取得する。本ステップにおけるチャネル応答情報も、チャネル状態情報行列、または、等価チャネル状態情報行列を含むようにしてもよい。
【００８２】
ステップ６０２で、各行ベクトルの相関係数を算出して、相関係数の和を得る。本ステップでは、チャネル応答情報における２つずつの行ベクトルの相関係数を直接に算出し、得られた相関係数に基づいて、相関係数の和を算出する。具体的に、下記の数式９によって２つずつの異なる行ベクトル間の相関係数を算出する。
【００８３】
【数２１】
2009268106.tif 000023
ここで、Ｐijはｉ番目の行ベクトルとｊ番目の行ベクトルとの間の相関係数であり、ｈi´はｉ番目の行ベクトルの共役転置ベクトルであり、ｈjはｊ番目の行ベクトルであり、｜｜は絶対値演算を表し、ｉおよびｊは閉区間［１，Ｎt］内の整数であり（ｉ＜ｊ）、Ｎtはデータストリーム数である。実施例１に類似し、本ステップでは、ｉ≧ｊの場合の算出が必要ではなく、ｉ＜ｊの場合の２つずつの行ベクトル間の相関係数を算出するだけでよい。
【００８４】
各行ベクトルの相関係数を得た後、下記の数式１０によって各行ベクトルの相関係数の和を算出する。
【００８５】
【数２２】
2009268106.tif 000024
ここで、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和であり、記号Σは総和演算を表す。
【００８６】
ステップ６０３で、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出する。本ステップにおいて、実施例１のステップ４０２と同じ方式で各行ベクトルのエネルギー｜ｈk｜2を算出する。また、本ステップにおけるエネルギー算出の操作がステップ６０１とステップ６０２との間に実行されるようにしてもよい。
【００８７】
ステップ６０４で、各データストリームの受信電力、対応の行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出する。
【００８８】
本ステップにおける操作は、実施例１におけるステップ４０５と同じである。即ち、数式
【数２３】
2009268106.tif 000025
によって各データストリームのＳＩＮＲを算出する。ここで、ＳＩＮＲ（ｋ）はｋ番目のデータストリームのＳＩＮＲであり、Ｐkはｋ番目のデータストリームの受信電力であり、Ｎ0は雑音であり、｜ｈk｜2はチャネル応答情報Ｈのｋ番目の行ベクトルのエネルギーであり、Ｃｏｒｒは各行ベクトルの相関係数の和である。また、ここでの雑音Ｎ0には隣接セル干渉が含まれるようにしてもよい。
【００８９】
ここまで、本実施例に係るＳＩＮＲの決定プロセスを完成する。
【００９０】
図７は本実施例に係るＳＩＮＲの決定装置の構成を示す。図７を参照すると、本実施例では、図３における算出モジュールが細分化されており、図３の上に受信電力取得モジュールが追加されている。
【００９１】
本実施例におけるチャネル応答情報取得モジュールは、チャネル状態情報行列、または、等価チャネル状態情報行列を取得して、チャネル応答情報とする。
【００９２】
本実施例における受信電力取得モジュールは、各データストリームの受信電力を取得する。
【００９３】
相応に、算出モジュールは、各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および各行ベクトルの相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出する。該算出モジュールは、エネルギー算出サブモジュールと、相関性算出サブモジュールと、ＳＩＮＲ決定サブモジュールとを含む。ここでのエネルギー算出サブモジュールは、チャネル応答情報における各行ベクトルのエネルギーを算出する。相関性算出サブモジュールは、各行ベクトルの相関係数を算出して、各行ベクトルの相関係数の和を得る。ＳＩＮＲ決定サブモジュールは、各データストリームの受信電力、該データストリームに対応する行ベクトルのエネルギー、および相関係数の和を用いて、対応のデータストリームのＳＩＮＲを算出する。
【００９４】
本実施例では、チャネル応答情報の各行ベクトルを直接に用いて、２つずつの異なる行ベクトル間の相関係数を算出することで、従来方法のように全てのチャネル応答情報およびその振幅が演算に参加することが必要ではなく、毎回２つの行ベクトルおよびその振幅が演算に参加するだけでよい。行ベクトル計算の複雑度が全てのチャネル応答情報計算の複雑度よりはるかに低いため、本実施例に係る方法およびその装置はいずれもＳＩＮＲの決定過程の複雑度を効果的に軽減させることができる。
【００９５】
さらに、上記実施例１および実施例２では、ＳＩＮＲの決定過程の複雑度が比較的低いため、中程度の性能を有する機器さえ採用すれば処理要求を満たすことができ、マルチユーザシステムのコストが大幅に削減されている。また、この２つの実施例では、複素数演算の回数が大いに減少され、ＳＩＮＲの決定時間が効果的に短縮されるため、他のタスクに対して適時に応答し、遅延時間を減少させ、システム性能を向上させることができる。
【００９６】
上記図４および図６におけるＳＩＮＲの決定プロセス、並びに、図５および図７におけるＳＩＮＲの決定装置は、ゼロフォーシングアルゴリズムに基づく場合に適用するだけではなく、上記解決手段で得られたＳＩＮＲを用いてＭＭＳＥアルゴリズムに基づくＳＩＮＲを近似してもよい。
【００９７】
本実施例に係るＳＩＮＲの決定方法は、マルチユーザスケジューリング過程に応用されるようにしてもよく、プリコーディング行列選択過程に応用されるようにしてもよい。
【００９８】
（アプリケーションシナリオ１：マルチユーザスケジューリング）
多入力単出力（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｉｎｐｕｔ−Ｓｉｎｇｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ）システムを例として、基地局のようなネットワーク機器は複数の送信アンテナを備え、各端末は１本の受信アンテナを備える。直交チャネルの干渉がゼロである原理に基づいて、基地局は、空間分割多重過程中にビーム形成行列を用いて、異なる受信側に送信しようとするデータストリームに対してビーム形成を行うことによって、異なるデータストリーム間の干渉を除去し、システム性能を向上させる。空間分割多重を行うための適切な端末を選択するために、グローバル走査検索の方式、容量に基づく貪欲法の方式、または半直交／直交端末選択アルゴリズムの方式を用いて、マルチユーザスケジューリングを実現するようにしてもよい。
【００９９】
容量に基づく貪欲法の方式を例として、容量は端末選択の基本的な考慮要素である。該方式で、毎回選択された端末は全て、該端末およびこの前に選択された端末の総容量が最大となる条件を満たす。総容量を算出するとき、実施例１または実施例２の方法でＳＩＮＲを決定して、総容量を算出し、総容量を用いて現在の端末が選択できるかどうかを決定するようにしてもよい。
【０１００】
具体的に、あわせてＮ個の端末があるとすると、ｎ番目の端末を選択するとき、下記の数式１１によって前のｎ個の端末の総容量を算出する。
【０１０１】
【数２４】
2009268106.tif 000026
ここで、Ｃ（ｎ）は前のｎ個の端末の総容量であり、記号
【数２５】
2009268106.tif 000027
は連乗を表し、ＳＩＮＲ（ｊ）はｎ番目の端末に対応するデータストリームのＳＩＮＲであり、ｎは閉区間［１，Ｎ］内の整数であり、ｊは閉区間［１，ｎ］内の整数である。
【０１０２】
本発明の実施例１および実施例２では、ＳＩＮＲの決定方法が比較的低い複雑度を有するため、上記マルチユーザスケジューリング過程中の総容量の計算複雑度も相応に軽減し、マルチユーザスケジューリング過程が効果的に簡略化されることができる。
【０１０３】
基地局が４本の送信アンテナを備え、各端末が１本の受信アンテナを備え、帯域幅が２０ＭＨｚであり、あわせて２０４８個のサブキャリアを含み、スケジューリング周期が１ｍｓであると仮定する。図８は従来のＳＩＮＲの決定方法および実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用する貪欲法のスケジューリング時間のシミュレーション図を示す。図８を参照すると、四角印の線は、従来のＳＩＮＲの決定方法を採用する容量に基づく従来の貪欲法に対応するスケジューリング時間を表し、丸印の線は、実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用する容量に基づく貪欲法に対応するスケジューリング時間を表す。両者はＳＩＮＲの決定方法の違い以外に、他の条件が全て同じである。ここから明確にわかるように、貪欲法のスケジューリング時間がユーザ数の増加に伴い増加し、即ち、複雑度がユーザ数の増加に伴い増大するが、本実施例に係るＳＩＮＲの決定方法の複雑度が大いに軽減されているため、このようなＳＩＮＲの決定方法を採用する貪欲法の複雑度が大いに軽減されており、相応に、スケジューリング時間も大いに短縮されている。
【０１０４】
（アプリケーションシナリオ２：プリコーディング行列選択）
信号伝送品質を向上させるために、多入力多出力（ＭＩＭＯ：Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｉｎｐｕｔ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ）システムのようなマルチユーザシステムにおいて、送信側または受信側は、チャネル状況に基づいて、所定のコードブックから適切なプリコーディング行列を選出する。このように、送信側は選出されたプリコーディング行列を用いてビーム形成を行うことにより、伝送過程中の信号干渉を最小化することができる。
【０１０５】
プリコーディング行列選択方案の１つとして、複数のプリコーディング行列を含むコードブックを予め設定し、例えば、コードブックにはあわせて１６個のプリコーディング行列が含まれ、本発明の実施例１または実施例２に係るＳＩＮＲの決定方法によって、各プリコーディング行列に対応する若干のＳＩＮＲを算出し、算出された若干のＳＩＮＲを用いて、容量やスループットなどを含む各データストリームの伝送能力を算出または推定し、総伝送能力が最大となるプリコーディング行列を今回選定されるプリコーディング行列とする。このプリコーディング行列選択操作は、送信側で行われるようにしてもよく、受信側で行われるようにしてもよい。今回選定されるプリコーディング行列を決定した後、送信側または受信側は該プリコーディング行列の関連情報を相手側にフィードバックする。
【０１０６】
プリコーディング行列に対応するＳＩＮＲを算出するとき、実施例１のステップ４０１または実施例２のステップ６０１で取得されたチャネル応答情報は、等価チャネル状態情報行列であり、即ち、チャネル状態情報行列と該プリコーディング行列との積に等しい。
【０１０７】
図９は従来のＳＩＮＲの決定方法および実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度のシミュレーション図である。ここで、横軸はコードブック内のプリコーディング行列の数であり、縦軸はプリコーディング行列選択の複雑度である。図９を参照すると、送信アンテナ数が受信アンテナ数より大きく、かつ同時に伝送されるデータストリーム数が受信アンテナ数に等しいと仮定する。丸印の実線は、８本の受信アンテナを備えるＭＩＭＯシステムにおける従来のＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度を表し、丸印の点線は、８本の受信アンテナを備えるＭＩＭＯシステムにおける実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度を表し、四角印の実線は、４本の受信アンテナを備えるＭＩＭＯシステムにおける従来のＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度を表し、四角印の点線は、４本の受信アンテナを備えるＭＩＭＯシステムにおける実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度を表す。図９からわかるように、受信アンテナ数とプリコーディング行列の数とが同じである場合、従来のＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度に比べて、実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法を採用するプリコーディング行列選択の複雑度は、少なくとも１オーダー分軽減している。従って、実施例１に係るＳＩＮＲの決定方法の複雑度の軽減がプリコーディング行列選択の複雑度の軽減の直接原因であると言える。
【０１０８】
上記２つのアプリケーションシナリオ以外に、本発明の実施例１および実施例２に係るＳＩＮＲの決定方法は、ＳＩＮＲの決定を必要とする他のいかなる処理過程に応用されるようにしてもよく、かつ応用先処理過程の複雑度を大いに簡略化することができる。
【０１０９】
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、均等置換え、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１】
2009268106.tif 000036
【図２】
2009268106.tif 000037
【図３】
2009268106.tif 000038
【図４】
2009268106.tif 000039
【図５】
2009268106.tif 000040
【図６】
2009268106.tif 000041
【図７】
2009268106.tif 000042
【図８】
2009268106.tif 000043
【図９】
2009268106.tif 000044