"MIMOMultipleInputMultipleOutput通信による受信信号から軟判定値を生成する軟判定値出力部と、前記軟判定出力部からの軟判定値により誤り訂正復号する軟判定誤り訂正復号部とを備え、前記軟判定値出力部は、全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット0に対する最小メトリック値からビット1に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット0またはビット1のいずれかの大きいメトリック値により除算して軟判定値を生成して前記軟判定誤り訂正復号部へ出力するLLR演算部を備えたことを特徴とする無線受信装置。前記LLR演算部が対数尤度比を演算する際に使用する候補リストを、送信信号ベクトルの候補の中から固定摂動法FixedPerturbationにより生成する固定摂動部を備えた請求項1記載の無線受信装置。チャネル応答行列が変換行列により変換され、新たなチャネル応答行列としてみなすための準直交行列である縮小基底行列を入力してMMSE検出MMSEMinimumMeanSquareErrorDetectionを行い、受信信号ベクトルに重み行列を乗算した信号ベクトルを算出するMMSE検出部と、前記MMSE検出部からの信号ベクトルに基づいて、ユークリッド距離が最小の候補点を判定して硬判定信号を得る判定部とを備え、前記固定摂動部は、候補リストを生成する際の送信信号ベクトルの候補を、前記判定部からの硬判定信号に基づいて生成する請求項2記載の無線受信装置。前記MMSE検出部への縮小基底行列をLLLアルゴリズムにより算出する格子基底縮小部を備えた請求項3記載の無線受信装置。前記軟判定値出力部は、候補リストのLLR演算対象ビットにビット0またはビット1のいずれか一方のビットが含まれていない場合に、対数尤度比の演算において、そのビットに対する最小メトリック値として候補リスト内の最大メトリック値を用いて演算を行い軟判定値を生成する請求項1から4のいずれかの項に記載の無線受信装置。MIMO通信において全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストを生成するステップと、候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット0に対する最小メトリック値からビット1に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット0またはビット1のいずれかの大きいメトリック値に基づいて除算して軟判定値を生成するステップとを含むことを特徴とする無線受信装置の軟判定値生成方法。しかし、LLRの演算量を減らすために、所定の方法により少数の候補を選択して候補リストを作成する場合に、問題が生じることがある。例えば、図5Aに示す候補リストの中から網掛けされた候補のみを所定の方法により得て、図5Bに示す9候補としてLLRを演算した場合では、式2に示すようになる。この式2も式1と同様に、LLRb12を基準に正規化している。式1と2とを比較すると、図5Bに示す小数候補による候補リストを用いて計算を行った式2では、送信ビットb12のLLRの演算において、図5Aに示す全送信ビット列の候補の中には、まだ小さいメトリック値が存在するにもかかわらず、図5Aの全送信ビット列の候補リストの最下位から5番目に位置する大きなメトリック値が使用されていることより、式1と比較して,LLRb12に対する他のビットのLLRが1/2以下となってしまっている。このことより、ビットの尤度情報が失われてしまい、軟判定誤り訂正復号を行う際に悪影響を与える。そこで本発明は、LLR演算に送信ビット列の大小関係の影響を維持しつつ、大きなメトリック値による影響を抑制することで、高い精度の軟判定誤り訂正復号を図ることができる無線受信装置およびその軟判定値生成方法を提供することを目的とする。本発明の無線受信装置は、MIMO通信による受信信号から軟判定値を生成する軟判定出力部と、前記軟判定出力部からの軟判定値によりMIMO復号する軟判定誤り訂正復号部とを備え、前記軟判定出力部は、全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット0に対する最小メトリック値からビット1に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット0またはビット1のいずれかの大きいメトリック値に基づいて除算して軟判定値を生成して前記軟判定誤り訂正復号部へ出力するLLR演算部を備えたことを特徴とする。また、本発明の無線受信装置の軟判定値生成方法は、MIMO通信において全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストを生成するステップと、候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット0に対する最小メトリック値からビット1に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット0またはビット1のいずれかの大きいメトリック値により除算して軟判定値を生成するステップとを含むことを特徴とする。本発明は、全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号をもとに選択された候補による候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、誤り訂正復号するための軟判定値を、ビット0に対する最小メトリック値からビット1に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット0またはビット1のいずれかの大きいメトリック値により除算することで算出する。そうすることで、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができる。前記LLR演算部が対数尤度比を演算する際に使用する候補リストを、送信信号ベクトルの候補の中から固定摂動法により生成する固定摂動部を備えるのが望ましい。全部の送信信号ベクトルの候補の中から選択された候補による候補リストを生成する際に、固定摂動法により生成することができる。チャネル応答行列が変換行列により変換され、新たなチャネル応答行列としてみなすための準直交行列である縮小基底行列を入力してMMSE検出MMSEMinimumMeanSquareErrorDetectionを行い、受信信号ベクトルに重み行列を乗算した信号ベクトルを算出するMMSE検出部と、前記MMSE検出部からの信号ベクトルに基づいて、ユークリッド距離が最小の候補点を判定して硬判定信号を得る判定部とを備え、前記固定摂動部は、候補リストを生成する際の送信信号ベクトルの候補を、前記判定部からの硬判定信号に基づいて生成することが望ましい。MMSE検出部と判定部とが硬判定信号を生成する際に、縮小基底行列を新たなチャネル応答行列としてMMSE検出するLRA-MMSE検出法を用いることで、雑音強調を抑え、復号精度を高めることができる。前記MMSE検出部への新たなチャネル応答行列を縮小基底行列として算出し、チャネル応答行列を準直交行列とする変換行列を算出する演算をLLLアルゴリズムにより行う格子基底縮小部を備えるのが望ましい。LLR演算部が生成する軟判定値が各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができるので、格子基底縮小部がLLLアルゴリズムにより縮小基底行列を算出する際に少ない繰り返し回数で、高い精度を確保することができる。前記軟判定値出力部は、候補リストのLLR演算対象ビットにビット0またはビット1のいずれか一方のビットが含まれていない場合に、対数尤度比の演算において、そのビットに対する最小メトリック値として候補リスト内の最大メトリック値を用いて演算を行い軟判定値を生成することで、候補リストに一方のビットが含まれていなくても、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができる。本発明は、従来のLLRの算出値に、ビット0またはビット1のいずれかの大きいメトリック値を除算して軟判定値を生成することで、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができるので、LLR演算に送信ビット列の大小関係の影響を維持しつつ、大きなメトリック値による影響を抑制することができる。よって、本発明は、高い精度の軟判定誤り訂正復号を図ることができる。本発明の実施の形態に係る無線通信システムを図面に基づいて説明する。なお、図1においては、変調部復調部や、送信信号電気信号を無線信号電波へ変換する送信無線部や無線信号を受信信号へ変換する受信無線部などは図示していない。図1に示すように、無線通信システム1は、無線送信装置10と無線受信装置20とから構成されている。無線送信装置10と無線受信装置20とは、無線送信装置10に設けられた2本の送信アンテナ11a,11bと、無線受信装置20に設けられた2本の受信アンテナ21a,21bとにより無線信号を送受信している。無線送信装置10には、送信データに誤り訂正符号を付加する誤り訂正符号化部12が設けられている。無線受信装置20には、軟判定値出力部22と、軟判定誤り訂正復号部23とが設けられている。軟判定値出力部22は、受信信号に基づいて軟判定値を出力する。軟判定誤り訂正復号部23は、軟判定値出力部22からの軟判定値に基づいて誤り訂正を行い受信データを出力する。次に、軟判定値出力部22の構成について図2に基づいて説明する。軟判定値出力部22は、チャネル推定部221と、格子基底縮小部222と、MMSE検出部223と、判定部224と、固定摂動FixedPerturbation部225と、LLR演算部226とを備えている。チャネル推定部221は、無線送信装置10からの無線信号からチャネル応答行列Hを算出して格子基底縮小部222へ出力する。格子基底縮小部222は、受信信号ベクトルとチャネル応答行列Hとから縮小基底行列H’を算出してMMSE検出部223へ出力すると共に、チャネル応答行列Hを縮小基底行列H’へ変換する変換行列Tを判定部224および固定摂動部225へ出力する。MMSE検出部223は、受信信号ベクトルに対して重み行列WHを乗算した信号ベクトルzを出力する。判定部224は、MMSE検出部223からの信号ベクトルzをユークリッド距離最小のzの候補点送信信号候補点に判定することで、硬判定信号Zrepを求めて固定摂動部225へ出力する。固定摂動部225は、MMSE検出部223からの硬判定信号Zrep硬判定値に基づいて、送信信号ベクトルに対する送信ビット列の候補リストχを作成して出力する。LLR演算部225は、送信ビット列の候補リストχからLLRを演算して軟判定値として軟判定誤り訂正復号部23へ出力する。以上のように構成された本発明の実施の形態に係る無線通信システムの動作について、図面に基づいて説明する。なお、本実施の形態ではMIMO通信方式で一般に用いられるQAM方式を例に説明する。QAM方式では、信号の振幅と位相の値を変化させて情報を伝送する。従って、QAM変調された送信シンボルは、図3に示すような複素平面上に表される。実数部が同相成分で、虚数部が直交成分となる。1シンボルあたりQビットの情報を持つ2Q-QAM変調の送信コンスタレーションは、一般的に式3で表される。但し、集合Aは送信信号候補点からなる集合、ベクトルsは送信信号ベクトル、複素数Rは実部、複素数Jは虚部、α,βは送信コンスタレーションの隣接する信号点間の距離とオフセット値図3参照を示す。MIMO通信では,複数の送信アンテナ図1においては送信アンテナ11a,11bから並列に伝送が行われる。このときの送信信号ベクトルはベクトルs=[s1,s2,,sM]Tで表すことができる。但し、Mは送信アンテナ本数であり、要素sk∈集合A1≦K≦Mである。また、送信信号ベクトルに対応する送信ビット列は、[b11,b12,,b1Q,b21,b22,,bMQ]で表される。MIMO通信では、複数の送信アンテナからの電波が通信路の空間において合成されるため、フラットフェージング環境の送受信信号の関係は、送信信号ベクトルsM×1、受信信号ベクトルyN×1、チャネル応答行列HN×M、雑音信号ベクトルnN×1とすると、式4で表される。但し、Nは受信アンテナ本数である。この式4では、MIMOの受信信号ベクトルyの各要素が、送信信号ベクトルsの各要素の合成信号であることを示している。また、チャネル応答行列Hの非対角要素が干渉信号となる成分を表している。無線受信装置20MIMO受信機では、この干渉信号成分を除去し、元の送信データを復号する処理を行う。まず、チャネル推定部221では、まず無線送信装置10からの無線信号に含まれるパイロット信号からチャネル推定してチャネル応答行列Hを出力する。次に、格子基底縮小部222とMMSE検出部223とによりLRA-MMSE検出LatticeReductionAidedMMSEDetectionを行う。格子基底縮小部222は、格子基底縮小によりチャネル応答行列Hを以下の式5から縮小基底行列準直交行列H’に変換してMMSE検出部223へ出力すると共に、チャネル応答行列Hを縮小基底行列H’に変換する変換行列Tを算出して固定摂動部225と判定部224とへ出力する。ここで、格子基底縮小部222が演算する縮小基底行列H’と変換行列Tとについて詳細に説明する。格子基底縮小とは、例えば、あるベクトルの組{h1,h2,hM}から、これと同一の格子を張り、かつよりノルムnormが小さく直交性の高い縮小基底ベクトル{h1,h2,hM}を演算して縮小基底を得ることを示す。なお、ここで格子とは、線形独立なベクトルh1,h2hM∈集合RN,N≦Mに対して、式6で定義される。但し、集合RNは要素が実数であるN次元ベクトル全体からなる集合、集合Zは整数全体からなる集合、Lは内の要素を基底とする格子を示す。1つの格子に対する基底ベクトルは無数に存在することが知られている。同一の格子を張る基底ベクトルの例を図4に示す。図4Aおよび同図Bに示す矢印が基底ベクトルであり、直線の交点が格子点である。図4Aおよび同図Bでは格子点の配置は同じであるが、基底ベクトルが異なっている。この基底ベクトルの直交性は式7による直交性欠損d行列Hで評価される。但し、行列Hは{h1,h2,hM}、detは行列の行列式、HHは行列Hのエルミート転置である。式7にて示される直交性欠損d行列Hについて、非特許文献1に、式8を満足する縮小基底を多項式時間で演算するLLLLenstraLenstraLovaszアルゴリズムとして記載されている。但し、Mは送信アンテナの本数である。なお、定数δ∈1/4,1は、得られる縮小基底の縮小度とLLLアルゴリズムの演算量とのトレードオフを与え、1に近い値に設定するほど、より縮小度の高い基底ベクトルが得られる反面、演算量は増加する。このLLLアルゴリズムについては、複素ベクトルの基底ベクトルへ拡張されることが非特許文献2に記載されている。チャネル応答行列Hに対しては、LLLアルゴリズムによりチャネル応答行列Hの縮小基底行列H’と、H’=HTを満たすHからH’へ変換行列Tを求めることができる。同一の格子を張る基底同士はユニモジュラ変換で結ばれることが知られているため、式9に示される関係が成立する。従って、格子基底縮小部222がLLLアルゴリズムによって算出する変換行列Tは、その要素がすべて整数であり,かつ行列式の値が±1であるユニモジュラ行列となる。ここで、非特許文献2に基づくLLLアルゴリズムの格子基底縮小の繰り返しについて説明する。LLLアルゴリズムを適用するN×Mのチャネル応答行列HのQR分解を式10とする。非特許文献2では、式11と式12を共に満たすような行列のユニモジュラ変換を行うアルゴリズムである。但し、集合Rは実数全体の集合である。アルゴリズムは次のア~ウの3ステップから構成されている。ア行列HのQR分解を行う。イ式11を満たすように行列Rの列ベクトルを変換する。ウ行列Rの連続する列ベクトル間で式12が満たされていない場合に、それらの列の入れ替えを行いステップウの操作へ戻る。このように式12の条件が満たされるまで、イとウとを繰り返す。LLLアルゴリズムは繰り返し型のアルゴリズムであり、停止条件を満たすまで繰り返し処理が行われるため、式12の定数δの値や、入力行列であるチャネル応答行列Hの値によって繰り返し回数が変化する。例えば、格子基底縮小部222では、Fixed-LLLアルゴリズムを採用することも可能である。Fixed-LLLアルゴリズムについては、非特許文献3に記載されている。このFixed-LLLアルゴリズムは、ハードウェア実装に適する形に、LLLアルゴリズムを修正したものであり、アルゴリズムの繰り返し処理回数を少ない回数に制限する場合において、LLLアルゴリズムよりも縮小度の高い基底が得られる。格子基底縮小部222は、この繰り返し処理により縮小度を上げた縮小基底行列H’と、式5を満足するチャネル応答行列Hから縮小基底行列H’への変換行列Tを求めている。次に、MMSE検出部223によるMMSE検出について説明する。MMSE検出は、線形演算による比較的低演算量で行うことができるMIMO復号法である。この手法では、信号対干渉雑音電力比を最大とする重み行列、言い換えると、式13を最小とする式14に示す重み行列を受信信号ベクトルyに乗算することで干渉除去を行う。但し、σは雑音の平均電力、WHはチャネル応答行列Hに対するMMSE重み行列である。信号がσ2≒0である場合には、重み行列WHはチャネル応答行列Hの疑似逆行列H=HHH1HHと見なせる。以下では、WH=Hとして扱う。このとき、干渉除去後の信号sは式15で表される。理想的な復号信号はsであるため、できるだけ雑音nの影響を抑えることが望ましい。従って、この雑音nの大きさはチャネル応答行列Hの直交性に依存するため、単にMMSE検出を行っただけでは、チャネル応答行列Hの直交性が低いほど雑音が強調され、復号精度が低下する原因となる。そこで、MMSE検出部223では、チャネル応答行列を準直交行列に変換し、これを新たなチャネル応答行列とみなして、MMSE検出することで、雑音強調を抑え、復号精度を高めている。ここで、MMSE検出部223が行うMMSE検出について詳細に説明する。式4は、z=T1sとすると、格子基底縮小部222によって行われた格子基底縮小により式16に書き換えられる。H’を新たなチャネル応答行列とみなして、MMSE検出を行うと、式17となり、受信信号ベクトルに対し重み行列WHを乗算した信号ベクトルzを求めることができる。この信号ベクトルzを判定部224へ出力する。判定部224では、このzを、ユークリッド距離最小のzの候補点として判定することで、zrep信号ベクトルzの硬判定により得られるz=T1sの推定値、以下、硬判定信号と称す。を算出する。H’は準直交行列であるので、信頼性の高いzrepが求められ、これに格子基底縮小部222からの変換行列Tを乗算することで式18から、復号信号srepを算出する。ここで、格子基底縮小による変換行列Tはユニモジュラ行列であり、その逆行列T1もまたユニモジュラ行列である。式4に示す送信コンスタレーションから、オフセット値β図3参照の影響を除くと、送信信号ベクトルsとz=T1sの候補点は同一格子状に配置される。送信信号ベクトル信号sのコンスタレーションは既知であるため、判定部224では、送信信号ベクトルsのコンスタレーション上でzの硬判定信号zrepを求めればよい。その計算式を式19に示す。但し、はベクトルの各要素に対するユークリッド距離最小のガウス整数実部,虚部共に整数の値への丸めを示し、1Mは要素が全て1jのM×1列ベクトルである。このように、送信信号候補点の判定が容易であることが格子基底縮小を用いることの利点である。但し、この判定方法ではzをユークリッド距離最小の格子点に丸める際に、その点が硬判定信号zrepの候補点外の点である可能性がある。従って、srep=Tzrepのうち、送信コンスタレーションに含まれない要素がある場合、判定部224では、この要素を送信信号ベクトルsのコンスタレーション上でのユークリッド距離最小の候補点に判定する。次に、固定摂動部225による候補リストの生成について説明する。軟判定誤り訂正復号部22の入力として、一般的にはビット毎のLLRが用いられる。bmqをm番目の送信アンテナからの送信信号に対応する送信ビット列のq番目のビットとすると、bmqに対するLLRは式20で定義される。LLRの値は、bmqが1のときの尤度が高いほど、正の方向に絶対値の大きな値を取り、0のときの尤度が高いほど、負の方向に絶対値の大きな値を取る。送信コンスタレーションから考えられる全ての送信信号ベクトル候補のうち、bmq=ii∈{0,1}であるものからなる集合をUimqとすると、bmq=iの尤度は式21で求められる。演算量削減のため、式からなる候補リストχを式28により生成する。但し、得られたsには送信信号候補点外の点が含まれる場合があるので、そのようなsはユークリッド距離最小の送信信号候補点を代わりに候補リストχへ加える。このようにして固定摂動部225により候補リストχが生成され、LLR演算部226へ出力される。次に、LLR演算部226により軟判定値の生成について説明する。生成した候補リストχに対して,Max-LogAPPを用いて求められるLLRは、式29となる。但し、Emqiは、以下の式30である。なお、雑音電力を一定とすれば、式29は式31とすることができる。LLR演算に用いられるのは、各ビットに対して送信信号候補ベクトルs中で、そのビットが0であるときの最小メトリック値と,1であるときの最小メトリック値である。メトリック値とは、LLRを演算するときの式32で示される尺度となる値を示す。従って、LLR演算における候補リストχは,送信信号ベクトルsの全候補のうち、できるだけ小さなメトリック値を持つ集合であることが望ましい。しかしながら,固定摂動法ではメトリック値が最小の4M1個の送信信号候補点sが得られるとは限らず、メトリック値の大きな送信信号候補点sが候補リストχに加わってしまう場合が生じる。このとき、式33により示される場合や、このような大きな値を持つメトリック値以外に、式34で示される候補が無い場合に、LLR演算にこの大きな値を持つメトリック値が使用されてしまうことで、一部のLLRの絶対値が極端に大きくなる。従って、軟判定誤り訂正復号部23による復号時に、大きな値を持つLLRの影響が支配的になり、他のビットのLLRが誤り訂正復号結果に反映されにくくなる。即ち、各ビットの尤度情報が失われ、誤り訂正効果を低減させる要因となる。その例が、図5の候補リストに基づいて式1および式2により算出されたLLRからも判る。式1では、図5Aに示す全候補に対してMax-LogAPPを用いてLLRの演算を行っている。すなわち式式29に準じているため最適な結果が得られる。本実施の形態に係る無線受信装置の固定摂動部225では、図5Aに示す候補リストのうち、固定摂動法により9つの候補からなるリストχを生成している図5B参照。そうすることで演算量を減少させることができる。式2は、9つの候補からなるリストχから演算された各ビットのLLRである。このように、図5Aに示す全候補をLLRの演算の対象とした式1と異なり、固定摂動法を用いて9つの候補を対象とした式2では、ビットの尤度情報が失われてしまう。LLR演算部226では、このような尤度情報の消失を抑制するために、式23によるLLRの演算に用いられるメトリック値のうち、大きい方の値で除算する。これを式35に示す。この式35においても同様に、雑音電力が一定の条件下では、式36とすることができる。式36に基づいて、図5Bに示される候補リストχからLLRを演算し、正規化すると、式37のようになる。この結果からも判るように、各送信ビットのLLRの大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響が抑えられるため、b12以外の送信ビットのLLRも尤度情報を失うことが抑制される。このようにしてLLR演算部226が演算したLLRに基づいて軟判定誤り訂正復号部23は、軟判定誤り訂正復号する。軟判定誤り訂正復号部23では、尤度情報の消失が抑制されたLLRに基づいて復号されるので、高い誤り訂正効果を得ることができる。図5Bによる候補リストχでは、送信ビットb12においてはビット1の最小値が0.36であり、ビット0の最小値が34.13である。この場合、ビット0が含まれているため、ビット0の最小値が34.13となり、式36における分母も34.13となる。しかし、候補リストによっては、ビット0の候補が含まれない場合もある。そのときは、式30の下式に従い、候補リストχ内の最大メトリック値からビット1の最小メトリック値を減算し、ビット1の最大メトリック値で除算することで、LLR値を算出することができる。そうすることで、候補リストにビット0のビットが含まれていなくても、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができる。実施例1本発明の実施の形態に係る無線受信装置のシミュレーションを行い、BERBitErrorRate特性を測定した。シミュレーションは、固定摂動法を用いてLLRを演算する際に、式29を用いる従来の方法と、本発明の式35を用いる方法とを比較した。シミュレーション条件を表1に示すと共に、シミュレーション結果を図6に示す。図6においては、軟判定出力である本発明をA1LRA-MMSESDDPropsedと示している。また、比較例として、硬判定値出力LRA-MMSEをB1LRA-MMSEHDD,従来の軟判定値出力LRA-MMSEをC1LRA-MMSESDDConventional、軟判定値出力MLDMax-lOgAPP利用をD1MLDSDDと示している。図6に示すように、C1に示す従来法ではSNRsignaltonoiseratioが高くなるにつれてB1に示す硬判定値出力の場合とのBER特性差が縮小し,さらには逆転していることが判る。A1に示す本発明では全域のSNRで、B1に示す硬判定値出力より良好な特性が得られていることが判る。特に、BERが104の場合では5dBの利得が得られている。また、D1示す軟判定値出力MLDと比較しても、BERが104の場合で、2dBほどの差があり、A1に示す本発明は同程度のBER特性が得られていることが確認できる。実施例2次に、伝播損失モデルを用いて、見通し外環境における伝送距離特性と、格子基底縮小を行うLLLアルゴリズムの繰り返し処理回数を制限した場合の性能とを評価した。評価に際してのシミュレーションパラメータを表2に示す。まず、見通し外環境における伝送距離特性をシミュレーションした。また、シミュレーション結果である結果伝送距離特性を図7に示す。なお、図7においても、軟判定出力である本発明をA1LRA-MMSESDDPropsedと、また、比較例として、硬判定値出力LRA-MMSEをLB1RA-MMSEHDD,従来の軟判定値出力LRA-MMSEをC1LRA-MMSESDDConventionalと示している。更に、軟判定値出力MMSEをE1MMSESDDと示している。図7より、スループット500Mbps時では、B1に示す硬判定値出力LRA-MMSEや、C1に示す従来法の軟判定値出力LRA-MMSE、A1に示す本発明の軟判定値出力LRA-MMSEの伝送距離は、それぞれ10.5m、12.0m、14.0mであった。本発明の軟判定値出力LRA-MMSEA1は、硬判定値出力LRA-MMSEB1に対して約33、従来法の軟判定値出力LRA-MMSEC1に対して約17の伝送距離の改善が見られた。次に、格子基底縮小を行うLLLアルゴリズムの繰り返し処理回数を制限した場合の性能比較を示す。格子基底縮小は本発明と比較例とでFiXLLLアルゴリズムを採用した。MMSE検出は、比較例が硬判定値出力LRA-MMSE検出に硬判定誤り訂正復号を行った場合であり、本発明が軟判定値出力LRA-MMSE検出に軟判定誤り訂正復号を行った場合である。結果をそれぞれ図8,図9に示す。図8,図9中で3回3loopから9回9loopの繰り返し、制限なしNoLimitはそれぞれLRA-MMSE検出を行う際のLLLアルゴリズムの繰り返し処理回数を表している。まず、図8にてB1と示す硬判定値出力LRA-MMSE検出を用いる場合では、繰り返し処理回数の制限が9回のとき9loop、制限なしNoLimitの場合と同等のBER特性が得られ、E1と示す軟判定値出力MMSE検出MMSESDDと比較し、BER104で約7dBの利得が確認できる。しかし、繰り返し処理回数の制限がこれより少なくなると、BER特性が劣化し、制限回数が3回のときでは軟判定値出力MMSE検出に劣る特性となっている。一方、図9にてA1と示す本発明を用いた軟判定誤り訂正を行う場合では、繰り返し処理回数の制限が6回6loopのときにおいて、E1と示す軟判定値出力MMSE検出と比較し、BER104で約10dBの利得が確認でき、制限が9回9loopのときでは約13dBの利得が確認できる。LLLアルゴリズムのハードウェア実装を考慮した場合、必要な繰り返し処理回数がハードウェアコストに大きく影響する。本発明では、その繰り返し処理回数を6回に制限する場合でも、硬判定値出力LRA-MMSE検出の繰り返し処理回数制限9回以上の良好なBER特性を得ることができ、従来法と比較して、LLLアルゴリズムを実施する格子基底縮小部222のハードウェアコスト削減にも寄与する。"