(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＤＭＡワイヤレス通信システム内のワイヤレス端末に割り当てられた拡散符号を更新する方法であって、
（ａ）所定のしきい値以下の信号対{干渉＋雑音}比を有するターゲットワイヤレス端末を特定するステップ、
（ｂ）新しい拡散符号を、該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することによって、基地局との逆方向リンク通信時に該ワイヤレス端末間の信号干渉を低減するように、該ステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に割り当てるステップ、
（ｃ）該新しい拡散符号を該ステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に転送するステップ、及び
（ｄ）ステップ（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）で規定される動作を反復して繰り返すステップ
からなる方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、さらに、該ステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末の伝達遅延を調整するステップからなる方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、該ステップ（ｂ）における該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索する動作が、他の信号間隔の領域と比較して低密度な信号間隔の領域に関連する使用されていない拡散符号のセットからランダムに拡散符号を選択するステップからなる方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、該ステップ（ｂ）における該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することが、他の信号間隔の領域と比較して低密度な信号間隔の領域に関連する使用されていない拡散符号のセットからランダムに拡散符号を選択するステップ、及びさらに、該特定されたワイヤレス端末に対して該信号対{干渉＋雑音}比が改善されたかを確認するために該ランダムに選択された符号をテストするステップからなる方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、該ステップ（ｂ）における該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することが、他の信号間隔の領域と比較して低密度な信号間隔の領域に関連する使用されていない拡散符号のセットからランダムに拡散符号を選択するステップ、及びさらに、該特定されたワイヤレス端末に対して該信号対{干渉＋雑音}比が改善されたかを確認するために該ランダムに選択された符号をテストするステップ、並びに該特定されたワイヤレス端末に対して該信号対{干渉＋雑音}比に改善が見られない場合に、該低密度の信号間隔の領域に関連する使用されていない拡散符号のセットに近接する他の拡散符号を選択するステップからなる方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、該ステップ（ｂ）における該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することが、該最適な信号のシグネチャに対する微分探索を実行するステップからなる方法。
【請求項７】
ＣＤＭＡワイヤレス通信システムにおいて符号をワイヤレス端末に割り当てるための方法であって、
該ＣＤＭＡワイヤレス通信システムの逆方向リンクにおいて、該ワイヤレス端末の少なくとも１つから基地局への通信に用いる少なくとも１つのチャネルの伝搬特性を推定するステップ、及び
推定された少なくとも１つのチャネルの伝搬特性に基づいて拡散符号をワイヤレス端末に割り当てるステップからなり、該拡散符号を割り当てる動作が、
（ａ）所定のしきい値以下の信号対{干渉＋雑音}比を有するターゲットワイヤレス端末を特定するステップ、
（ｂ）新しい拡散符号を、該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することによって、逆方向リンク通信時に該ワイヤレス端末間の信号干渉を低減するように、該ステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に割り当てるステップ、
（ｃ）該ＣＤＭＡワイヤレス通信システムの順方向リンクにおいて、該新しい拡散符号をステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に転送するステップ、及び
（ｄ）ステップ（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）で規定される動作を反復して繰り返すステップ
からなる方法。
【請求項８】
ＣＤＭＡワイヤレス通信システムにおいて符号をワイヤレス端末に割り当てるためのシステムであって、
該ＣＤＭＡワイヤレス通信システムの逆方向リンクにおいて、該ワイヤレス端末の少なくとも１つから基地局への通信に用いる少なくとも１つのチャネルの伝搬特性を推定する手段、及び
推定された少なくとも１つのチャネルの伝搬特性に基づいて拡散符号をワイヤレス端末に割り当てる手段からなり、該拡散符号を割り当てるための手段が、
（ａ）所定のしきい値以下の信号対{干渉＋雑音}比を有するターゲットワイヤレス端末を特定する手段、
（ｂ）新しい拡散符号を、該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することによって、逆方向リンク通信時に該ワイヤレス端末間の信号干渉を低減するように、該ステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に割り当てる手段、
（ｃ）該ＣＤＭＡワイヤレス通信システムの順方向リンクにおいて、該新しい拡散符号をステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に転送する手段、及び
（ｄ）ステップ（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）で規定される動作を反復して繰り返す手段
からなるシステム。
【請求項９】
複数のチャネルを介して複数のワイヤレス端末と通信する装置であって、
チャネル伝搬特性を推定するためのチャネル推定器、及び
推定されたチャネル伝搬特性に基づいて拡散符号を該複数のワイヤレス端末に割り当てるための符号オプティマイザからなり、該符号オプティマイザはコンピュータプログラム命令を格納するメモリ、及び前記格納されたコンピュータプログラム命令を実行するプロセッサからなり、該コンピュータプログラム命令は拡散符号を該複数のワイヤレス端末に割り当てる動作を；
（ａ）所定のしきい値以下の信号対{干渉＋雑音}比を有するターゲットワイヤレス端末を特定すること、
（ｂ）新しい拡散符号を、該新しい拡散符号に対応する最適な信号のシグネチャを探索することによって、逆方向リンク通信時に該ワイヤレス端末間の信号干渉を低減するように、該ステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に割り当てること、
（ｃ）該ＣＤＭＡワイヤレス通信システムの順方向リンクにおいて、該新しい拡散符号をステップ（ａ）で特定されたターゲットワイヤレス端末に転送すること、及び
（ｄ）ステップ（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）で規定される動作を他のワイヤレス端末に対して反復して繰り返すこと
によって規定していることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ワイヤレス通信方式（システム）に関し、特に、ＣＤＭＡワイヤレス通信方式における符号割当てに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ワイヤレス端末（例えば、固定または移動）がワイヤレスチャネルを通じて固定基地局と通信するワイヤレス通信方式は当業者に周知である。ワイヤレススペクトル帯域幅は制限されているため、制限された帯域幅を多くのワイヤレス端末が共有することを可能にするさまざまな技術が開発されている。１つの技術は、ワイヤレス端末が単一の周波数を共有するが時間領域で分離され各ワイヤレス端末にタイムスロットを割り当てる時分割多元接続（ＴＤＭＡ）である。もう１つの技術は、ワイヤレス端末は周波数領域で分離され、各ワイヤレス端末に特定の周波数を割り当てる周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）である。
【０００３】
本発明は、制限されたスペクトルを共有するもう１つの方法である符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）に関する。ＣＤＭＡ方式では、すべてのワイヤレス端末の信号はある周波数帯域を共有し、同時に送信される。相異なるワイヤレス端末の信号は、符号を用いて区別される。各ワイヤレス端末には固有の符号（Ｓ）（拡散符号またはシグニチャともいう）が割り当てられる。特定のワイヤレス端末から基地局へ送信される信号（ｄ）は、そのワイヤレス端末の固有の符号Ｓと合成され、広帯域の周波数にわたる符号化信号を生成する。Ｋ個のワイヤレス端末（１，２，...，Ｋ）がある場合、ｋ番目のワイヤレス端末の信号を｛ｄk（・）｝で表し、ｋ番目のワイヤレス端末の符号をＳkで表す。ｉ番目の時刻におけるｋ番目のワイヤレス端末の送信信号はｄk（ｉ）Ｓkと表される。従って、基地局で受信されるすべてのワイヤレス端末の合成信号はｄ1（ｉ）Ｓ1＋・・・＋ｄK（ｉ）ＳKとなる。符号は、理想的には、基地局で受信信号にｋ番目のワイヤレス端末の固有の符号Ｓkを乗じることによってｋ番目のワイヤレス端末の信号が抽出されるように、直交するように設計される。基地局から発信される信号もまた、各ワイヤレス端末へ送信する前に、１つの符号と合成される。その信号を受信すると、ワイヤレス端末は、受信信号に適当な符号を乗じることによって、基地局からの信号を抽出する。ＣＤＭＡ技術はワイヤレス通信の当業者に周知であり、ここではこれ以上詳細には説明しない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ＣＤＭＡ方式の１つの問題点は、あるワイヤレス端末の信号が別のワイヤレス端末の信号へと漏洩することから生じるユーザ間干渉（多元接続干渉（ＭＡＩ：multiple access interference）ともいう）である。この漏洩は、いくつかの要因による。まず、複数のパスに沿って相異なる時間遅延で伝搬する同じ信号を生じるマルチパス伝搬がある。さらに、多数の端末を収容するために、符号は通常完全に直交していない。この不完全直交性自体もユーザ間干渉に寄与する。また、受信信号がすべて時間的に完全に同期していないことがあり、これもユーザ間干渉に寄与する。
【０００５】
この干渉の問題に対処するために、現在のシステムは一般に、この不要な干渉を除去しようとして受信機で複雑な操作を実行する。干渉に対処する１つの方法は、単一ユーザ処理である。これは、受信機が、単一の信号（例えば、単一のワイヤレス端末に関連する信号）の知識のみを使用して着信信号を処理するものである。さらに高度な方法は、マルチユーザ処理である。これは、受信機が、すべての信号を同時に復調するために、それらのすべての信号の知識を使用するものである。このマルチユーザ法は、要求される処理オーバーヘッドが大きいため、一般に基地局でのみ実行される。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
発明者が認識したところによれば、ＣＤＭＡワイヤレス通信方式においてワイヤレス端末が受ける干渉は、ワイヤレス端末に割り当てられた符号と、ワイヤレス端末の信号が通る特定のワイヤレスチャネルとの間の相乗作用の結果である。従って、特定のワイヤレスチャネルを通って伝搬するワイヤレス端末信号は、異なる符号では異なる干渉を受けることになる。
【０００７】
本発明によれば、ＣＤＭＡワイヤレス通信方式における符号は、ワイヤレスチャネルの特性に基づいて割り当てられる。ワイヤレスチャネルに基づいてワイヤレス端末どうしの間での符号の割当てを調整することにより、ワイヤレス端末間の全干渉は低減され、ワイヤレス通信システム全体のパフォーマンスは改善される。
【０００８】
本発明の一実施例によれば、反復符号最適化アルゴリズムが、ワイヤレス端末の処理セットを管理する。このアルゴリズムによれば、処理セット内のワイヤレス端末の符号が最適化された後、追加のワイヤレス端末が処理セットに追加され、この新しい処理セットの符号が最適化される。これは、処理セットがワイヤレスシステム内のすべてのワイヤレス端末からなるようになるまで継続される。この技術（順次充填法(sequential packing)という）は有効である。その理由は、ワイヤレス端末の数が少ないときには符号割当ては最適解に収束する可能性が高く、Ｋ個のワイヤレス端末からなるシステムの最適符号割当ては（Ｋ−１）個のワイヤレス端末からなるシステムの符号割当てと類似する可能性が高いからである。
【０００９】
本発明のもう１つの実施例によれば、各処理セットの処理中に、ターゲットワイヤレス端末分離法という技術を使用する。処理セット内のすべてのワイヤレス端末のすべての符号を更新する代わりに、１個のターゲットワイヤレス端末を選択し、その符号を、処理セット内の他のワイヤレス端末の符号の最適化に進む前に、最適化する。また、符号最適化の収束前にほとんどの符号は既に良好な直交分布に達しているため、この技術は収束を速める。すべての符号を乱すことは収束速度を遅くする可能性が高い。
【００１０】
最適化アルゴリズムの一実施例によれば、ターゲットワイヤレス端末の符号は次のように割り当てられる。まず、現在割り当てられている符号に比べて改善された符号を見つけるために、符号のランダム探索を実行する。一実施例では、このランダム探索は、改善された符号が見つかるまで、すべての利用可能な符号を探索することにより実行される。代替実施例では、ランダム探索は、すべての利用可能な符号のうちのサブセットにおいて最良の符号を探索することにより実行される。これらのランダム探索法のパフォーマンス解析については後述する。次に、ランダム探索により見つかった新しい符号は、符号の勾配探索を実行することにより改善される。この技術によれば、このワイヤレス端末の符号をさらに最適化するために、新しい符号の周りの信号空間を探索する。この符号の勾配探索は、ランダム探索によって見つかった符号を少し変化させることにより得られる符号を探索することによって実行することが可能である。また、ランダム探索によって見つかった新しい符号は、伝送遅延の勾配探索を実行することによって改善することも可能である。この技術によれば、新しい符号の伝送遅延は、その符号の最適遅延を決定するために、少しだけ調整される。
【００１１】
本発明は、従来技術のシステムに比べて利点を有する。干渉は、最初に符号をランダムに割り当てて受信機で干渉を除去しようとするのではなく、チャネル特性に基づく符号の割当てにより、最初から低減される。これは受信機の処理を大幅に単純化する。
【００１２】
本発明の以上およびその他の利点は、以下の説明および図面を参照すれば当業者には明らかである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施例によるシステムを図１に示す。ワイヤレス端末１１０1，１１０2，...，１１０Kは、ＣＤＭＡ通信プロトコルにより基地局１０２と通信している。破線１０４は、破線１０４の上方の順方向（フォワード）リンク（すなわち、基地局からワイヤレス端末へ）コンポーネントと、破線１０４の下方の逆方向（リバース）リンク（すなわち、ワイヤレス端末から基地局へ）コンポーネントとの間の論理的分離を表す。基地局１０２は、ワイヤレス端末１１０から信号を受信するためのアンテナ１０６1，１０６2，...，１０６Pを有する。周波数ダウンコンバータ１１２は、ワイヤレス端末１１０から信号を受信し、その信号を復調してベースバンド信号を抽出する。従って、周波数ダウンコンバータ１１２の出力は、すべてのワイヤレス端末からの合成ベースバンド信号κp1ｄ1（ｉ）Ｓ1＋・・・＋κpKｄK（ｉ）ＳKとなる。ただし、κpkは、ｋ番目の端末およびｐ番目のアンテナ素子のワイヤレスチャネルの合成効果である。なお、ここで用いられる信号モデルはシンボル間干渉（ＩＳＩ）を仮定していないが、当業者であれば、ＩＳＩを含むようにモデルを拡張することは容易である。合成信号は、同時チャネル推定器１１４および時空間整合フィルタ１１６に送られる。同時チャネル推定器１１４は、ベースバンド信号を受け取り、信号が受信されたワイヤレスチャネルの特性κpkを決定する。
【００１４】
ワイヤレスチャネルは、マルチパス伝搬モデルにより記述される。図１の要素をさらに説明するための基礎となるこのモデルの数学的記述を以下で行う。高い基地局アンテナプラットフォームを有する大きいセルでは、伝搬チャネルはいくつかの支配的な見通しパスを有する。このような場合、基地局１０２によって受信されるベースバンド信号は次のように表される。
【数１】
0003756383.tif 000002
ただし、ｘ（ｔ）は、時間ｔの関数としての受信ベースバンド信号であり、ｎ（ｔ）は加法的ノイズであり、Ｋは、基地局１０２から見えるワイヤレス端末の数であり、Ｌは、各ワイヤレス端末に対してシステムに存在する伝搬パスの最大数であり、ａ（θk,l）は、方向θk,lから到着する信号に対するワイヤレス端末ｋのステアリングベクトルであり、βk,lは、ｋ番目のワイヤレス端末のｌ番目のパスの複素時変振幅であり（パス振幅は、伝搬損失と、ドップラー拡散により引き起こされる信号フェージングとの両方を含む複素ガウシアン確率過程である）、〜ｓkは、ｋ番目のワイヤレス端末からの送信複素ベースバンド信号であり、τk,lは、ｋ番目のワイヤレス端末のｌ番目のパスの伝搬遅延である。
【００１５】
拡散符号の長さＮがシンボル期間内のチップの数に等しいＣＤＭＡ方式では、送信信号〜ｓは、データビット、符号およびパルス整形関数の畳込みとして表される。システムにおける帯域制限信号を仮定すると、各連続信号がナイキストレートの２倍より高いレートでサンプリングされれば、畳込み、相関、および積分操作は、サンプリングされたデータからの行列要素の適当な配置を有する行列乗算で置き換えることができる。本発明の実施例では、Ｐ個のアンテナを仮定し、信号をρ倍でオーバーサンプリングする（すなわち、信号を各チップでρ回サンプリングする）。さらに、各データシンボルにはＮ個のチップがあり、Ｍ個のデータシンボルを考える。また、最大パス遅延とパルス整形関数の長さとの和はＱＴc以下であり、Ｑ＜Ｎであると仮定する。ただし、Ｔcはチップ期間である（ＱがＮよりずっと小さい場合、システムは準同期的である）。サンプリング後、受信信号Ｘを次のように表すことができる。
【数２】
0003756383.tif 000003
ただし、Ｘ：Ｐ×ＭＮρおよびＮ：Ｐ×ＭＮρは、それぞれ、受信信号および加法的ガウシアンノイズであり、Ａk：Ｐ×ＬはＡk＝［ａ（θk,1）ａ（θk,2）...ａ（θk,L）］で与えられ、Ｂk：Ｌ×Ｌは、βk＝［βk,1，βk,2，...，βk,L］Tとして、Ｂk＝ｄｉａｇ（βk）で与えられ、Ｇk：Ｌ×Ｑρの（ｉ，ｊ）成分は
【数３】
0003756383.tif 000004
と書け、ｇ（・）は正規化されたパルス整形関数である。符号行列Ｓk：Ｑρ×（Ｎ＋Ｑ−１）ρは、［ｓk,1，０1×(Qρ-1)］Tを第１列とし、［ｓk,1，０1×(ρ-1)，ｓk,2，０1×(ρ-1)，...，ｓk,N，０1×(Qρ-1)］を第１行とするテープリッツ行列であり、ｓk,1，ｓk,2，...，ｓk,Nは、ｋ番目のワイヤレス端末の正規化された符号である。データ行列Ｄk：（Ｎ＋Ｑ−１）ρ×ＭＮρもまたテープリッツ行列であり、［ｄk,m-1，０1×(Nρ-1)，ｄk,m-1，０1×((Q-1)ρ-1)］Tを第１列とし、［ｄki，０1×(Nρ-1)，ｄk,m+1，０1×(Nρ-1)，...，ｄk,m+M-1，０1×(Nρ-1)］を第１行とし、｛ｄk,m｝は、ｋ番目のワイヤレス端末の２値位相シフトキーイング（ＢＰＳＫ）データビットである。
【００１６】
さらに、時間シグニチャ行列〜Ｓk：Ｌ×（Ｎ＋Ｑ−１）ρを〜Ｓk＝ＧkＳkと定義する。〜Ｓkの第ｌ行は、受信機で見えるｋ番目のワイヤレス端末のｌ番目のパスの時間シグニチャを表す。同様に、Ａkの第ｌ列は、ｋ番目のワイヤレス端末のｌ番目のパスの空間シグニチャを表す。ワイヤレスチャネルのインパルス応答を考える場合、および、各ワイヤレス端末ごとに送信されるシンボルは１個だけであると仮定すると、Ｄkは単位行列のｄk,1倍に等しい。Ｘの列を重ねた後、式（２）は次のように書くことができる。
【数４】
0003756383.tif 000005
ただし、ｖｅｃ作用素は、行列の列を次々と下へ重ねる作用素であり、
【数５】
0003756383.tif 000006
はクロネッカー積を表し、○はカトリ・ラオ(Khatri-Rao)積（列ごとのクロネッカー積）を表し、〜Ｓk,lは〜Ｓkの第ｌ行である。従って、
【数６】
0003756383.tif 000007
は、ｋ番目のワイヤレス端末のｌ番目のパスの時空間シグニチャである。各ワイヤレス端末で送信されるシンボルが複数ある場合、シンボル間干渉の結果、時空間シグニチャは、受信信号Ｘ内で時間的に重なり合う。
【００１７】
図１に戻り、同時チャネル推定器１１４は、ベースバンド信号を受信し、上記のモデルを用いて、ワイヤレス端末１１０のチャネルの特性を決定する。パスＤＯＡ（着信方向：direction of arrival）｛θk,l｝、伝搬遅延｛τk,l｝、および複素パスフェージング振幅｛βk,l｝を含むチャネル情報が、時空間整合フィルタ１１６、信号検出器１２０、および符号オプティマイザ１１８で要求される。同時チャネル推定器１１４は、これらのチャネル特性を以下のように決定する。
【００１８】
同時チャネル推定器１１４は、知られている部分空間に基づくアルゴリズムを用いることにより、パスＤＯＡ（θk,l）および伝搬遅延（τk,l）を推定する。同時チャネル推定器１１４で使用可能な適当ないくつかの部分空間アルゴリズムは、M. C. Vanderveen, C. B. Papadias, and A. Paulraj, "Joint Angle and Delay Estimation (JADE) for Multi-Path Signals Arriving at an Antenna Array", IEEE Communications Letters, vol.1, no.1, pp.12-14, Jan. 1997、に記載されている。通常、パスＤＯＡおよび伝搬遅延はいずれも長期間にわたり不変のままであるため、正確なチャネル推定を得るために上掲の部分空間アルゴリズムを使用可能である。ここでの説明のために、上掲のアルゴリズムのうちの１つの結果としてパスＤＯＡおよび伝搬遅延に関する完全な情報を有すると仮定する。パスＤＯＡおよび伝搬遅延が利用可能である場合、｛Ａk｝は、アレイ多様体ａ（・）を用いることにより再構成可能であり、｛Ｇk｝は、時間多様体ｇ（・）を用いることにより再構成可能である。なお、｛Ｓk｝は、ワイヤレス端末符号を表し、これは、基地局１０２には既知である。式（２）に残る未知数は｛Ｂk｝および｛Ｄk｝のみであり、これらは、それぞれ、複素パスフェージング振幅および送信データシンボル行列である。データシンボル行列は、既知のトレーニングシーケンスを用いることにより、または、判定指向の方法で（すなわち、復調されたデータシンボルをトレーニングデータとして容易に用いることができる）、得られる。｛Ｂk｝を推定するため、式（２）を次のように書き直すことができる。
【数７】
0003756383.tif 000008
ただし、Ａ＝［Ａ1，Ａ2，...，ＡK］、Ｂ＝ｄｉａｇ（Ｂ1，Ｂ2，...，ＢK）、Ｇ＝ｄｉａｇ（Ｇ1，Ｇ2，...，ＧK）、Ｓ＝ｄｉａｇ（Ｓ1，Ｓ2，...，ＳK）、および、Ｄ＝［Ｄ1T，Ｄ2T，...，ＤKT］Tである。最小二乗基準を用いて、フェージング振幅＾βを次のように推定する。
【数８】
0003756383.tif 000009
ただし、＾β＝［＾β1T，＾β2T，...，＾βKT］Tであり、＾βkは、βkの最小二乗推定値である。また、+は一般化逆行列を表す。
【００１９】
同時チャネル推定器１１４により計算されたチャネル推定値は、時空間整合フィルタ１１６、符号オプティマイザ１１８、および信号検出器１２０に送られる。
【００２０】
時空間整合フィルタ１１６は、ディジタル変調信号を復調するのに十分な統計量を得るために使用される。時空間整合フィルタ１１６の出力は次のように書ける。
【数９】
0003756383.tif 000010
ただし、ｔｒは行列のトレースを表し、Ｘm：Ｐ×（Ｎ＋Ｑ−１）ρは、Ｘの第（（ｍ−１）Ｎρ＋１）列から第（ｍＮρ＋Ｑρ）列からのコピーである。Ａk*とＸmの行列積は、パスごとのビーム形成を表す。〜Ｘk,m＝Ａk*Ｘmとする。行列積のトレースｔｒ｛Ｂk（〜Ｘk,m）（〜Ｓk*）｝は、ｋ番目のワイヤレス端末の時間シグニチャおよび最大比パス結合を表す。Ｘk,m（数式イメージ中の上付きバーを、本文中では便宜上下線で表す）を展開するために、式（８）は次のように書き直すことができる。
【数１０】
0003756383.tif 000011
ただし、ＮmおよびＤimはそれぞれ、ＸmがＸから構成されるような、ＮおよびＤiの小行列である。なお、Ｄimは、［ｄi,m，０1×(Nρ-1)，ｄi,m-1，０1×((Q-1)ρ-1)］Tを第１列とし、［ｄi,m，０1×(Nρ-1)，ｄi,m-1，０1×((Q-1)ρ-1)］を第１行とするテープリッツ正方行列である。従って、式（９）の右辺の第１項は次のように書くことができる。
【数１１】
0003756383.tif 000012
ただし、
【数１２】
0003756383.tif 000013
はアダマール積すなわち成分ごとの積を表し、〜Ｓk（＋１）および〜Ｓk（−１）はいずれも〜Ｓkの小行列である。〜Ｓkの右からおよび左から（Ｑ−１）ρ列をそれぞれ〜Ｓk（＋１）および〜Ｓk（−１）で表す。アダマール積・成分ごとの積に関するこの他の情報については、Roger A. Hurn and Charles R. Johnson, "Topics in Matrix Analysis", Cambridge University Press, 1991、に記載されている。
【００２１】
行列を重ねて、時空間整合フィルタ１１６の出力における受信信号を次のように書くことができる。
【数１３】
0003756383.tif 000014
ただし、Ｘ＝［Ｘ1,1，Ｘ2,1，...，ＸK,1，Ｘ1,2，...，ＸK,M］T、ｄ＝［ｄ1,1，ｄ2,1，...，ｄK,1，ｄ1,2，...，ｄK,M］T、および、Ｎ＝［Ｎ1,1，Ｎ2,1，...，ＮK,1，Ｎ1,2，...，ＮK,M］Tであり、Ｎk,m＝Ｒｅ｛ｔｒ｛Ｂk*Ａk*Ｎm（〜Ｓk*）｝｝である。Ａ＝［Ａ1，Ａ2，...，ＡK］、〜Ｓ＝［〜Ｓ1T，〜Ｓ2T，...，〜ＳKT］T、〜Ｓ（＋１）＝［〜Ｓ1T（＋１），〜Ｓ2T（＋１），...，〜ＳKT（＋１）］T、〜Ｓ（−１）＝［〜Ｓ1T（−１），〜Ｓ2T（−１），...，〜ＳKT（−１）］Tとして、Ｈ（０）：Ｋ×Ｋ、Ｈ（＋１）：Ｋ×Ｋ、およびＨ（−１）：Ｋ×Ｋを
【数１４】
0003756383.tif 000015
と定義し、フェージング振幅行列Ｂ：ＫＬ×Ｋを、Ｂ＝ｄｉａｇ（β1，β2，...，βK）と定義すると、花文字Ｈは次のように表すことができる。
【数１５】
0003756383.tif 000016
【００２２】
時空間整合フィルタ１１６の出力は、信号検出器１２０に送られる。この実施例では、時空間整合フィルタ１１６の各出力でＫ0個のスライサを使用する。判定は瞬時であり遅延はない。そのデータ推定値は次式で与えられる。
【数１６】
0003756383.tif 000017
ただし、Ｘk,mは、式（８）における時空間整合フィルタ１１６の出力である。第２実施例では、信号検出器１２０は脱相関器として実現される。この実施例では、式（１１）を解くためにゼロ強制（ゼロフォーシング）解を適用する。その場合、データ推定値は次のように書くことができる。
【数１７】
0003756383.tif 000018
第３実施例では、信号検出器１２０は、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ：minimum mean square error）検出器として実現される。この実施例は一般に、相関ノイズの効果を考慮に入れる場合には、第２実施例における脱相関器のゼロ強制解よりも良好に動作する。時空間整合フィルタ１１６の出力におけるノイズのカラーリング行列（式（１１）のＮ）は次式で与えられる。
【数１８】
0003756383.tif 000019
この場合、ＭＭＳＥ検出器のデータ推定値は次のように表される。
【数１９】
0003756383.tif 000020
ただし、σn2は、所望のＥb／Ｎ0に整合するように選択されたノイズ分散を表し、Ｅbはビットエネルギーであり、Ｎ0は平均ノイズ分散であり、ＢＰＳＫ変調方式の場合はσb2＝１である。なお、脱相関器およびＭＭＳＥ検出器のいずれの実施例でも、可能な最大遅延は、非同期信号のブロック処理によるＭ個のシンボルまでである。信号検出器１２０の逆方向リンクデータ出力は、例えば、交換機のような電話ネットワークノードに送られることが可能である。
【００２３】
本発明によれば、基地局１０２は、ワイヤレス端末に符号を割り当てる符号オプティマイザ１１８を有する。符号オプティマイザ１１８によって実行されるステップを、図２の流れ図とともに説明する。一実施例では、符号オプティマイザ１１８は、記憶されたコンピュータプログラムコードを実行するコンピュータプロセッサを用いて実現される。この場合、符号オプティマイザは、記憶されたコンピュータプログラムコードを実行するプロセッサの制御下で動作する。このコンピュータプログラムコードは、図２の流れ図とともにここで説明するステップを規定する。ここに含まれる記載が与えられれば、当業者であれば、他の方法で符号オプティマイザ１１８を実現することは容易である。例えば、符号オプティマイザ１１８は、ハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアの何らかの組合せを用いても実現可能である。
【００２４】
図２の流れ図に示すステップは、基地局１０２の通信するワイヤレス端末に符号を割り当てるために符号オプティマイザ１１８によって実行される。ステップ２０２で、処理セットがワイヤレス端末のうちの１つについて初期化される。ステップ２０４で、処理セットからターゲットワイヤレス端末を選択する。ステップ２０４がステップ２０２の直後に実行される場合、処理セット内には１つのワイヤレス端末しかなく、そのワイヤレス端末がターゲットワイヤレス端末として選択されることになる。ステップ２０６で、ステップ２０４でターゲットとして選択されたワイヤレス端末についてランダム符号探索を実行する。このランダム符号探索は、ターゲットワイヤレス端末が受ける干渉を低減しようとすることにより、ターゲットワイヤレス端末に割り当てられる現在の符号を改善することを試みるために実行される。
【００２５】
ワイヤレス端末どうしの間の相互干渉を抑制する１つの方法は、セル内ワイヤレス端末間の最小の信号対干渉プラスノイズ比（ＳＩＮＲ：signal to interference-plus-noise ratio）ξminを最大化することである。ただし、
【数２０】
0003756383.tif 000021
である。ｋ番目のワイヤレス端末のＳＩＮＲξkは、信号対干渉プラスノイズのパワー比として次のように書くことができる。
【数２１】
0003756383.tif 000022
信号パワーξS：Ｋ×１は次のように書ける。
【数２２】
0003756383.tif 000023
ただし、Ｈ（０）は式（１２）で与えられ、ｃｏｎｊは複素共役演算であり、ｄｉａｇ（・）の出力は、引数行列の対角成分からなる列ベクトルである。干渉パワーξI：Ｋ×１は次のように書ける。
【数２３】
0003756383.tif 000024
ただし、Ｈ＝［Ｈ（−１），Ｈ（０），Ｈ（＋１）］であり、Ｈ（０）、Ｈ（＋１）、およびＨ（−１）はそれぞれしき（１２）、（１３）および（１４）で与えられる。ノイズパワーξN：Ｋ×１は次のように書ける。
【数２４】
0003756383.tif 000025
なお、符号最適化の判定基準として最小ＳＩＮＲを用いる場合、２つのファクタが考慮される。（１）基地局における各ワイヤレス端末の受信パワー、および、（２）符号間の直交性、である。
【００２６】
一部のセル外ワイヤレス端末がセル内ワイヤレス端末との干渉を生じる可能性もあるが、ここでは、見えるワイヤレス端末はセル内ワイヤレス端末のみであり、Ｋ＝Ｋ0であると仮定する。高い周波数再利用係数を有するシステムの場合、これは合理的な仮定である。
【００２７】
次に、図２のステップ２０６の説明に戻る。ここで、符号オプティマイザ１１８は、ランダム符号探索を実行する。ワイヤレス端末符号間の距離を最大にするために、信号空間の密度の低い領域を活用しなければならない。具体的には、全信号空間にわたるために、ランダム探索により、未使用の符号を採用する必要がある。また、あるワイヤレス端末にとっての良好な符号は、必ずしも別のワイヤレス端末にとっての良好の符号ではないことがある。各ワイヤレス端末のワイヤレスチャネルが異なるからである。従って、信号空間の低密度領域をカバーするために、各ワイヤレス端末ごとに符号のランダム探索手続きが要求される。ワイヤレス端末の個数が信号空間の次元に比べて小さい場合、ランダム探索により低密度領域を見つけるのは容易である。そうでない場合、長い探索が必要となることがある。ここでは、ランダム符号探索ステップ２０６を実行するための２つの方法について説明する。第１の方法は、より良い符号が得られるまですべての可能な符号の探索を続けるものである。第２の方法は、ランダムに取り出した符号のサブセットのみを探索し、そのサブセット内の最良の符号が、ランダム探索前のもとの符号より良い場合に、その最良符号を選択するものである。ワイヤレス端末の個数が信号空間の次元に比べて小さい場合、第２の方法は大量の不要な探索を必要とする可能性がある。一方、ワイヤレス端末の個数が信号空間の次元に比べて大きい場合、この第２の方法は次善(sub-optimal)の値にとどまる可能性がある。当業者には認識されるように、ランダム符号探索を実行するために他の方法も使用可能である。
【００２８】
ランダム探索ステップ２０６によって最良の符号が見つかる可能性は高くないが、最良の利用可能な符号は、ステップ２０６で見つかった符号の周りの信号空間の低密度領域付近にある可能性が高い。従って、ターゲットワイヤレス端末の符号は、信号空間内のこの低密度領域の勾配探索によりさらに最適化される。
【００２９】
ステップ２０８で、ステップ２０６のランダム符号探索の結果、ターゲットワイヤレス端末のＳＩＮＲが改善されたかどうかを判断する。改善があった場合、ステップ２１０および２２０で、このワイヤレス端末の最良符号を見つけるために、２種類の勾配探索を実行する。
【００３０】
ステップ２１０では、符号の勾配探索を次のように実行する。ターゲットワイヤレス端末の符号を小さく変化させ、最小ＳＩＮＲの項に改善があるかどうかを判断する。符号長がＮチップの長さであると仮定する。符号の各チップの符号(sign)を個別に変えることにより、Ｎ個の相異なる符号を生成する。この新たなＮ個の符号のいずれももとの符号より良好でない場合、符号の勾配探索は収束したとみなす。そうでない場合、もとの符号をＮ個の新しい符号のうちの最良の符号で置き換えて、同じプロセスを繰り返す。なお、符号のただ１つのチップの符号(sign)の変化は、送信側での符号の最小の変化に過ぎない。方向におけるこのような最小変化もまた、受信機で見た符号の小さい変化を生じると予想される。
【００３１】
ステップ２２０で、伝送遅延の勾配探索を次のように実行する。ワイヤレス端末符号の伝送遅延は、特定の符号の最適遅延を決定するために、小さいステップΔＴだけ調節される。帯域制限信号を仮定すると、ステップサイズΔＴは、信号帯域幅に反比例すべきである。
【００３２】
ステップ２２２に示すように、符号の勾配探索（ステップ２１０）および遅延の勾配探索（ステップ２２０）は、ターゲットワイヤレス端末のＳＩＮＲがさらに改善されなくなるまで継続される。ステップ２２４で、符号探索ステップ（ステップ２０４〜２２２）が収束したかどうかを判断する。符号探索の収束は、処理サブセットからどのターゲットワイヤレス端末を取り出すかにかかわらず改善の余地がないという条件として定義される。収束は、改善がなくなるまでステップ２０４〜２０８を繰り返すことにより判断される。可能な符号割当ては有限個しかないため、最終的な収束は保証される。ただし、この有限の個数２KNＧKは非常に大きくなる可能性がある。ここで、Ｇは、可能な伝送遅延の個数として定義される。システムにおいて仮定された帯域制限信号に対して、時間分解能が有限であるため、可能な伝送遅延の個数は有限である。全数探索が可能な場合、最適割当てが保証される。そうでない場合、常により良い最小ＳＩＮＲを探し続けるため、提案したアルゴリズムは少なくとも局所最適解に収束することが可能である。
【００３３】
図２に戻り、ステップ２２４のテストがＮＯである場合、制御はステップ２０４に戻り、処理セットから新たなワイヤレス端末をターゲットワイヤレス端末として選択し、ステップ２０６〜２２２の符号探索を繰り返す。なお、この新しいターゲットは、この処理ループ中に既に選択されたワイヤレス端末である可能性もある。ステップ２２４のテストがＹＥＳの場合、ステップ２２６で、処理セット内のワイヤレス端末の数が、基地局１０２と通信しているワイヤレス端末の総数と等しいかどうかを判断する。等しくない場合、ステップ２２８で、別のワイヤレス端末を処理セットに追加し、この新しい処理セットについてステップ２０４〜２２４を繰り返す。ステップ２２６で、処理セット内のワイヤレス端末の数が、基地局１０２と通信しているワイヤレス端末の総数と等しいと判断された場合、ステップ２３０で、現在ワイヤレス端末に割り当てられている符号を、符号オプティマイザ１１８から出力して、処理は終了する。
【００３４】
図１に戻って、符号オプティマイザ１１８からの最適化された符号は、信号検出器１２０および順方向リンク変調器１２２に送られる。順方向リンク変調器１２２はまた、順方向リンクデータ入力（例えば、電話ネットワークからの電話信号）を受信する。順方向リンク変調器１２２は、順方向リンクデータと、符号オプティマイザ１１８から受信した符号を変調して、変調信号を周波数アップコンバータ１２４に送る。周波数アップコンバータ１２４は、アンテナ１２６を通じて、ワイヤレス端末１１０に信号を送信する。このようにして、新たに割り当てられた符号がワイヤレス端末１１０に送信される。すると、ワイヤレス端末は、新たに割り当てられた符号を、その後の逆方向リンク通信に使用する。上記のように、信号検出器１２０もまた、符号オプティマイザ１１８から新しい符号を受け取るため、信号検出器１２０は、その後の逆方向リンク通信を復号することができる。
【００３５】
このようにして、上記で好ましい一実施例について説明したように、処理セットを用いて反復アルゴリズムが実行され、前の処理セットについて符号最適化手続きが収束した後にのみワイヤレス端末が１つずつ処理セットに追加される。この方法（順次充填と呼ぶ）が有効であるのは、ワイヤレス端末の数が少ないときに符号割当てが最適解に収束する可能性が高いからである。さらに、Ｋ個のワイヤレス端末のシステムの最適符号割当ては、（Ｋ−１）個のワイヤレス端末のシステムのものと類似する可能性が高い。
【００３６】
さらに、各処理セットの処理中に、ターゲットワイヤレス端末分離の技術を使っている。処理セット内のすべてのワイヤレス端末のすべての符号を更新する代わりに、各時点で１個のターゲットワイヤレス端末を分離し、その符号を最適化してから他のワイヤレス端末符号の最適化に進む。これもまた収束を高速化する。符号最適化の収束の前に、ほとんどの符号は既に良好な直交分布に達しているからである。すべての符号を乱すことは、収束速度を遅くする可能性が高い。
【００３７】
本明細書の以下の部分では、上記の符号割当て技術のパフォーマンスの問題について説明する。図２に関して説明したアルゴリズムのパフォーマンスは、ワイヤレス端末の数、信号空間の次元、各ワイヤレス端末の全チャネル、および、符号最適化に用いられる適応手続きに依存する。
【００３８】
一般に、２KNＧK個の可能な符号割当てがある。ただし、Ｇは可能な伝送遅延の個数として定義され、Ｋはワイヤレス端末の数であり、Ｎは符号の長さである。システムにおいて仮定された帯域制限信号に対して、時間分解能が有限であるため、可能な伝送遅延の個数は有限である。最小ＳＩＮＲを各符号割当てについて計算することができる。システムパフォーマンスは、可能であれば、もとのランダムシグニチャ割当てを最良のシグニチャ割当てのうちの１つで置き換える上記の方法により改善され、それにより、最小ＳＩＮＲが改善される。図３に、ある単純なシステムにおける最小ＳＩＮＲ分布の例を示す。このシステムでは、各ワイヤレス端末ごとに、単位利得の１つのパスのみを有する同期システムを仮定する。すなわち、Ｇ＝１、長さ４チップの符号、４木の間でのワイヤレス端末、単一のアンテナ、およびＥb／Ｎ0＝∞を仮定する。図３の各曲線は、システム内のワイヤレス端末数でラベル付けされている。Ｊは、可能な符号割当ての総数として定義され、従って、２、３、および４個のワイヤレス端末の場合、それぞれ、Ｊ＝２５６、４０９６、および６５５３６である。図３には、最小ＳＩＮＲがｘに対してプロットされている。ただし、最小ＳＩＮＲは昇順にソートされ、ｘ＝ｊ／Ｊであり、ｊはソート後の符号割当て番号である。従って、図３の横軸は、すべての可能な符号割当てのうちの下位のパフォーマンスの百分率を表す。なお、符号割当て最適化をしなければ、システム内のワイヤレス端末数にかかわらず、最小ＳＩＮＲはほとんどの場合非常に低い。ワイヤレス端末符号の再割当てにより得られる最小ＳＩＮＲの改善は、ワイヤレス端末数が信号空間の次元に近いときには非常に顕著である。ワイヤレス端末数が小さい場合、改善は依然として大きいがそれほど顕著ではない。信号空間内で符号ベクトルを分離することが比較的容易であるからである。図４に、図３の上位２パーセントパフォーマンスを拡大する。この例では、システム内に２、３および４個のワイヤレス端末があるときに、それぞれ、上位２０パーセント、上位１．５パーセントおよび上位０．０５パーセントの間で、図２のアルゴリズムが最小ＳＩＮＲに収束する場合に、直交符号が得られる。
【００３９】
上位最小ＳＩＮＲパフォーマンスの特定の百分率に到達するのに何回の探索が必要かという問題について説明する。探索アルゴリズムの複雑さと、ＳＩＮＲパフォーマンスの改善との間のトレードオフについても検討する。可能な符号割当て数Ｊは通常は非常に大きい数であるため、符号探索の効率が重要な問題であることがわかる。まず、次の２つの基本的ストラテジを用いて、各符号割当てが取り出される確率を解析する。
（１）より良い最小ＳＩＮＲのシグニチャ割当てが見つかるまですべての可能な符号を無作為に探索する。
（２）Ｊ1個の符号割当てを無作為に探索し、最良のものを取り出す。
【００４０】
アルゴリズムにおける無作為探索のおよその回数を推定した後、この数を、最小ＳＩＮＲがあるパフォーマンスレベルに到達するのに要する無作為探索数と比較する。まず、現在の割当てより良い最小ＳＩＮＲを達成する割当てが見つかるまですべての可能な符号割当てを無作為に探索する符号割当てストラテジを解析する。ｐ0（ｊ）を、ｊ番目のシグニチャ割当てを取り出す確率と定義する。擬似ランダム符号を使用するシステムの場合、確率分布はｐ0（ｊ）＝１／Ｊ，ｊ＝１，２，...，Ｊとして与えられる。前述のように、符号割当ては昇順にソートされている。ｊ1−１個の割当てが次に取り出される確率が０である場合、最後のＪ−ｊ1個の割当てのうちのいずれかが次に取り出される確率は１／（Ｊ−ｊ1）である。従って、最初の探索サイクルの後の確率分布｛ｐ1（ｊ）｝は次のようになる。
【数２５】
0003756383.tif 000026
ただし、ｐ0＝［ｐ0（Ｊ），ｐ0（Ｊ−１），...，ｐ0（１）］T、ｐ1＝［ｐ1（Ｊ），ｐ1（Ｊ−１），...，ｐ1（１）］Tであり、遷移行列Ｍ：Ｊ×Ｊは次のように定義される。
【数２６】
0003756383.tif 000027
Ｍの構造を観察するとわかるように、この符号割当て探索アルゴリズムは、最小ＳＩＮＲの分布をパフォーマンスの良好な側へ押し進める。最小ＳＩＮＲをさらに改善するには、同じ探索ストラテジを数回繰り返すことができる。ｉ回の探索サイクルを実行した場合、次式で与えられる確率関数ｐiが得られる。
【数２７】
0003756383.tif 000028
なお、いったん良好な最小ＳＩＮＲが得られた後は、各探索サイクルに要する探索数は、探索を続けるにつれて増大する。わずかながらでもより良い最小ＳＩＮＲを見つけることはますます困難になるからである。ｉ番目のサイクルで要求される無作為探索の平均数は次のように書ける。
【数２８】
0003756383.tif 000029
可能なシグニチャ割当て数Ｊは、通常、大きい数である。従って、式（２５）、（２７）および（２８）は評価するのが困難である。従って、これらの式を連続形式に書き直す必要がある。ｊ番目の割当てが、Ｊ個の割当てのうちの下位ｘ（ｊ）パーセントである（すなわち、ｘ＝ｊ／Ｊ）とし、ｐi（ｘ）を、ｉ番目の探索サイクルの後の確率密度関数とする。最初の探索サイクルの後の確率分布関数は次のようになる。
【数２９】
0003756383.tif 000030
ただし、ｌｎは自然対数を表す。同様に、ｉ番目の探索サイクルの後の確率密度関数は次のようになる。
【数３０】
0003756383.tif 000031
式（３０）を解くことにより、次式を得る。
【数３１】
0003756383.tif 000032
ただし、ｉ！はｉの階乗を表す。すると、ｉ番目の探索サイクルの後の最小ＳＩＮＲの累積分布関数（ＣＤＦ：cumulative distribution function）は次のように書ける。
【数３２】
0003756383.tif 000033
さらに、ｉ番目の探索サイクルにおける無作為探索の平均数は次のように書ける。
【数３３】
0003756383.tif 000034
【００４１】
図５に、現在の符号より良い符号が見つかるまですべての可能な符号を探索するランダム探索法を用いた、最小ＳＩＮＲの確率密度関数の改善を示す。図中の各曲線は、探索サイクル数でラベル付けされている。図３を図５と比較することにより、ある最小ＳＩＮＲパフォーマンスを達成するのに要する無作為探索サイクル数を決定することができる。図６に、２つのランダム探索法に対して、いくつかのパフォーマンスレベルに達するのに要する無作為探索サイクル数を示す。図６のセクション６０２は、より良い符号が見つかるまで探索する第１のランダム探索法に対して、５０、９０、および９９パーセントの確率で、探索結果が、すべての可能な符号割当てのパフォーマンスの上位１０、１および０．１パーセントの間に入るために必要な探索サイクル数を示す。例えば、第１のランダム探索法を用いて、９０パーセントの確率で、パフォーマンスの上位１パーセントに達するには、少なくとも７回、より良い割当てを求めて探索を行う必要がある。
【００４２】
上記のように、第２の探索ストラテジは、最良の最小ＳＩＮＲを見つけるために、固定数の符号割当てを通じてランダム探索を行う。ｉ個の可能な符号割当てを通じて探索を行う場合、ｊ番目の割当てを取り出す確率ｐi（ｊ）は次式で与えられる。
【数３４】
0003756383.tif 000035
一方、ｉ個の可能な符号割当てを通じて探索を行うためにｉ−１個の２つずつ（ペアごと）の比較を使用し、ｉ個の割当て中で同じ符号割当ての反復を許容する場合には、ｐi（ｊ）を次のように修正することができる。それぞれのペアごとの比較において、ｊ1番目の割当てをまず使用する場合、ｊ1番目の割当てが、最小ＳＩＮＲがより悪い割当てと比較される確率は（ｊ1−１）／（Ｊ−１）であり、ｊ1番目の割当てが、最小ＳＩＮＲがより良い割当てと比較される確率は１／（Ｊ−１）である。従って、最初のｊ1−１個の割当てが次に取り出される確率は０であり、同じ割当てが次に取り出される確率はｊ1／（Ｊ−１）であり、より良い割当てが次に取り出される確率は１／（Ｊ−１）である。よって、｛ｐi｝は次のように書ける。
【数３５】
0003756383.tif 000036
ただし、ｐ0＝［ｐ0（Ｊ），ｐ0（Ｊ−１），...，ｐ0（１）］T、ｐi＝［ｐi（Ｊ），ｐi（Ｊ−１），...，ｐi（１）］Tであり、遷移行列Ｍ：Ｊ×Ｊは次のように定義される。
【数３６】
0003756383.tif 000037
この場合も、行列Ｍの構造は、この符号割当て探索アルゴリズムが、最小ＳＩＮＲの分布をパフォーマンスの良好な側へ押し進めることを示している。通常、Ｊは非常に大きい数であるため、式（３５）を評価するのは容易でない。そこで、ｐ1を連続形式で次のように表す。
【数３７】
0003756383.tif 000038
ただし、ｐ0（ｘ）＝１，ｘ∈［０，１］と仮定する。また、
【数３８】
0003756383.tif 000039
である。式（３８）を解くことにより次式を得る。
ｐi（ｘ）＝ｉｘi-1    （３９）
従って、ｉ個のシグニチャ割当てを通じての探索の後の最小ＳＩＮＲのＣＤＦは次のように書ける。
ｐi，ＣＤＦ（ｘ）＝ｘi    （４０）
【００４３】
図７に、固定数の符号割当てを通じて探索する第２の探索ストラテジを用いた、最小ＳＩＮＲの確率密度関数の改善を示す。図中の各曲線は、探索した割当ての数でラベル付けされている。図３を図７と比較すると、ある最小ＳＩＮＲパフォーマンスを達成するために何個の符号割当てを探索しなければならないかを決定することができる。図６のセクション６０４に、５０、９０、および９９パーセントの確率で、探索結果が、第２のランダム探索ストラテジを用いたすべての可能な符号割当てのパフォーマンスの上位１０、１および０．１パーセントの間に入るために必要な探索数を示す。
【００４４】
最小ＳＩＮＲパフォーマンスと収束速度との間にはトレードオフがある。上記のアルゴリズムでは、収束判定基準、勾配探索のステップサイズ、および、ターゲットワイヤレス端末を取り出す方法は、アルゴリズムの複雑さおよび収束速度を調整するために制御することが可能である。割当て探索手続きの複雑さが増大すると、最小ＳＩＮＲパフォーマンスは改善することが期待されるが、アルゴリズムが収束するのにかかる時間が長くなる可能性がある。このトレードオフに関して、あるパフォーマンス改善を達成するためにどの程度のアルゴリズムの複雑さの増大が必要かを決定するために、検討する。提案されたアルゴリズムにおける等価な無作為探索の数＾ｎを推定する。＾ｎ、および、図５〜図７に基づいて、すべての可能な符号割当てのうちでの最小ＳＩＮＲの改善を評価する。
【００４５】
上記のように、無作為探索は一般に、使用される探索ストラテジにかかわらず、非効率的である。上記のパフォーマンス解析から、探索技術の改善について次のようにまとめることができる。
【００４６】
ランダム探索および勾配探索は、信号空間における領域分割および局所領域探索というそれぞれの目的に有用である。ランダム探索は、まず、より大きい最小ＳＩＮＲが生じる可能性が高い領域を探す。このランダム探索は、信号空間を小領域に分割した後、他の次善の領域から最良の領域のうちの１つを見つけるものとみなすことができる。次に、勾配探索は、ランダム探索によって求められた最良の局所領域の周りで最良の最小ＳＩＮＲを探索する。ワイヤレス端末の符号のランダム探索数を＾ｎg,kと定義する。最良の領域内の最良の符号割当てが、次善の領域内のいずれの符号割当てよりも高い最小ＳＩＮＲを有する場合、ワイヤレス端末ｋの等価な無作為探索の数は次のように書ける。
【数３９】
0003756383.tif 000040
等価な勾配探索は、それぞれの次善の領域について行われると仮定されるが、これらの勾配探索は実際には省略される。なお、式（４１）における係数（Ｎ＋２）は、各勾配探索ステップにおける探索数を表す。Ｎは符号探索の数であり、２は伝送遅延の探索の数である。
【００４７】
ターゲットワイヤレス端末分離および順次充填に関しては、システム内のワイヤレス端末数が信号空間の次元よりずっと少ない場合、各ワイヤレス端末の符号探索は独立であると仮定することができる。すなわち、他のワイヤレス端末の符号にかかわらず、ワイヤレス端末ｋの最良の符号を探索している間に見つかった最良の符号は、すべてのワイヤレス端末に対する最良の符号割当てを探索した場合のワイヤレス端末ｋの最良の符号でもある、と仮定する。上記の順次充填法の主な目的は、この仮定を正当化することである。よって、このアルゴリズムにおける等価な無作為探索の総数はおよそ次式で与えられる。
【数４０】
0003756383.tif 000041
式（４２）における＾ｎの推定は過剰に楽観的である。しかし、これは、システムパフォーマンスとアルゴリズムの複雑さとの間の関係に対する洞察を提供する。
【００４８】
【発明の効果】
以上述べたごとく、本発明によれば、ＣＤＭＡワイヤレス通信方式における符号は、ワイヤレスチャネルの特性に基づいて割り当てられる。ワイヤレスチャネルに基づいてワイヤレス端末どうしの間での符号の割当てを調整することにより、ワイヤレス端末間の全干渉は低減され、ワイヤレス通信システム全体のパフォーマンスは改善される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例によるシステムの図である。
【図２】本発明の一実施例により、ワイヤレス端末に符号を割り当てるために実行されるステップの流れ図である。
【図３】例示的なシステムにおける最小ＳＩＮＲ分布を示すグラフの図である。
【図４】図３の上位２パーセントパフォーマンスを示すグラフの図である。
【図５】第１探索ストラテジを用いた最小ＳＩＮＲの確率分布関数の改善を示すグラフの図である。
【図６】あるパフォーマンスレベルに達するのに必要な探索サイクル数を示すグラフの図である。
【図７】第２探索ストラテジを用いた最小ＳＩＮＲの確率分布関数の改善を示すグラフの図である。
【符号の説明】
１０２  基地局
１０６  アンテナ
１１０  ワイヤレス端末
１１２  周波数ダウンコンバータ
１１４  同時チャネル推定器
１１６  時空間整合フィルタ
１１８  符号オプティマイザ
１２０  信号検出器
１２２  順方向リンク変調器
１２４  周波数アップコンバータ
１２６  アンテナ
【図１】
0003756383.tif 000042
【図２】
0003756383.tif 000043
【図３】
0003756383.tif 000044
【図４】
0003756383.tif 000045
【図５】
0003756383.tif 000046
【図６】
0003756383.tif 000047
【図７】
0003756383.tif 000048