"マルチモードMIMO復号器において受信シンボルを復号する方法であって、小さな値の入力サンプルを選択的にプリスケーリングすることによって、該小さな値の入力サンプルが逆数演算に起因する量子化雑音増幅効果による影響の少ない範囲内に入るようにするために、-入力サンプルの振幅を等化するスケーリングファクターを計算するステップ5.15と、-チャネル入力値に前記スケーリングファクターを乗算することからなる第1のスケーリングステップ5.13と、-観測入力値に前記スケーリングファクターを乗算することからなる第2のスケーリングステップ5.16と、-雑音分散に前記スケーリングファクターを乗算することからなる第3のスケーリングステップ5.2とを含むことを特徴とする、マルチモードMIMO復号器において受信シンボルを復号する方法。前記スケーリングファクターは、送信チャネルの基準値及び該送信チャネルの現在の値の関数であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記スケーリングファクターは、現在のチャネルの係数の二乗の平均値を前記基準値の二乗で割った値の平方根を下位に丸めた値か、或いは1かのいずれか大きい方の値であることを特徴とする、請求項2に記載の方法。マルチモードMIMO復号器であって、-入力サンプルの振幅を等化するスケーリングファクターを計算する手段と、-チャネル入力値に前記スケーリングファクターを乗算する第1のスケーリング手段と、-観測入力値に前記スケーリングファクターを乗算する第2のスケーリング手段と、-雑音分散に前記スケーリングファクターを乗算する第3のスケーリング手段とを備えることを特徴とする、マルチモードMIMO復号器。本発明は、復号器の残りの部分を変更しないまま、固定小数点計算に起因する劣化を最小限に抑えるように、MIMO復号器の入力にプリスケーリングを適用することによって、これらの問題を解決することを目的とする。本発明は、SISOを含む基本的なSIMO方式から移行するいくつかのマルチアンテナ方式、Alamouti符号のようなSTBC、及び最終的にはさらに高度かつ柔軟な符号をサポートすることになっている復号器の場合に特に適している。本発明は、マルチモードMIMO復号器において受信シンボルを復号する方法に関する。この方法は、小さな値の入力サンプルを選択的にプリスケーリングすることによって、当該小さな値の入力サンプルが逆数演算に起因する量子化雑音増幅効果による影響の少ない範囲内に入るようにするために、入力サンプルの振幅を等化するスケーリングファクターを計算するステップ5.15と、チャネル入力値にスケーリングファクターを乗算することからなる第1のスケーリングステップ5.13と、観測入力値にスケーリングファクターを乗算することからなる第2のスケーリングステップ5.16と、雑音分散にスケーリングファクターを乗算することからなる第3のスケーリングステップ5.2とを含む。特定の実施の形態によれば、スケーリングファクターは、送信チャネルの基準値及び当該送信チャネルの現在の値の関数である。特定の実施の形態によれば、スケーリングファクターは、現在のチャネルの係数の二乗の平均値を基準値の二乗で割った値の平方根を下位に丸めた値か、或いは1かのいずれか大きい方の値である。本発明は、マルチモードMIMO復号器にも関する。この復号器は、入力サンプルの振幅を等化するスケーリングファクターを計算する手段と、チャネル入力値にスケーリングファクターを乗算する第1のスケーリング手段と、観測入力値にスケーリングファクターを乗算する第2のスケーリング手段と、雑音分散にスケーリングファクターを乗算する第3のスケーリング手段とを備える。本発明の特徴は、例示的な実施形態の以下の説明を読めば、さらに明らかになるはずであり、その説明は添付の図面を参照しながら行なわれる。一般性を失うことなく、2×1のAlamoutiのMIMO方式のためのMMSE復号器の場合について考える。Alamouti符号は、OSTBCのファミリーに属しており、図2に示されるように、2つのアンテナ及び2つのシンボル間隔にわたって2個一組の有用なシンボルが送信される。ここで、2.1は送信されるシンボルを表し、2.2は第1のアンテナにおいて実際に送信されるシンボルを表し、2.3は第2のアンテナにおいて実際に送信されるシンボルを表す。以下の符号化行列を用いて符号化を記述するのが一般的である。ここで、行列における列はアンテナを表し、行はシンボル周期を表す。一般的に、行列形式は符号化過程そのものをより容易に表現することになるので、より自然である。一方、ベクトル形式は復号を表現するのにより適している。後において、列を重ね合わせることによって、行列からベクトル形式が導出される。すなわち、S及びsvがそれぞれ、符号化されたデータの行列表現及びベクトル表現であるとすると、である。単一の受信アンテナを仮定すると、2シンボル周期に関する観測値は以下の式によって与えられる。ただし、{bi,i=0,1}は、分散σ2の2つの無相関AWGN過程である。Alamouti方式の場合、符号語は2つの情報データのみを搬送する。それゆえ、観測値をこれら2つの入力サンプルの関数として表すことがより適切である。これは、以下のようになる。導出を簡単にするために、第2の観測値に対応するデータの共役をとることによって、新たな観測値ベクトルを定義する。直ちに、以下が得られる。これは線形表現であるので、s、すなわち放射されるシンボルのMMSE推定は、単純に以下の式によって与えられる。MIMO復号器は、1つの行列-行列の積、2つの行列-ベクトルの積、及びエルミート行列の逆行列演算の計算を必要とする。対角上に雑音分散を付加するため、上記の行列は常に逆行列をもつことに留意されたい。この計算は、数多くの異なる方法において実現することができる。ここでは、MMSE復号器は図3に従って実装される。一般性を失うことなく、観測値シンボル{r}及びチャネル係数{hij}が、同一の固定小数点表現を有する複素数、すなわち、Nビットの2の補数表現であると仮定する。以下に、種々の段階を簡潔に検討する。ステップ3.1では、積DHDが計算される。これは2つの2×2行列の積である。結果として生成される行列の各要素は、2×Nビットで符号化された複素数である。ステップ3.9では、DHr’は2×2行列と2×1ベクトルとの積である。結果として生成されるベクトルの各要素は、2×Nビットで符号化された複素数である。ステップ3.2では、DHD行列の対角要素に雑音分散が加算される。この加算によって、全体の動特性を保持するために1つの付加ビットがもたらされる。対角要素は正の実数であり、行列の各要素は2×N1ビットの複素数として符号化される。ステップ3.4は、余因子行列CoMを計算する。ステップ3.5は、行列式detMを計算する。ステップ3.7は、逆行列M1を計算する。行列の逆行列演算は、余因子行列を行列式によって除算する基本的な手法に従って行われる。行列Mはエルミート行列であるので、その行列式は正の実数である。行列式は、4×Nビットで符号化される常に2の補数表現。行列式による余因子行列の除算は、解析的に計算することもできるし、予め計算された値を有するメモリを用いて計算することもできる。無限値を除いて、除算の結果は、被除数のビット数に加えて、期待される精度を得るために必要とされる下位ビット数Bで符号化される。最終的なビット数は、4×NBによって与えられる。ステップ3.11は、最終的な結果M1DHr’を計算する。これは、4×NBビットで符号化されている2×2行列と、2×Nビットで符号化されている2×1ベクトルとの積である。結果として生成される行列の各要素は、6×NBビットの複素数である。上記で示されたように、全体の精度及び動特性を保持するために必要とされるビット数は急速に増加する。これは、構成要素を配置して配線する際に、複雑度が増大するとともにタイミングの問題が生じる可能性を意味する。それゆえ、この機能の種々の段階において、信号を表現するために必要とされるビット数を削減することが要求される。この演算はリキャストと呼ばれる。数のサイズは、LSBを除去して精度を下げることによって、又はMSBを除去して全体の動特性を下げることによって、又はその両方によって削減することができる。計算に関する問題を避けるために、MSB除去は、最も高い値へ飽和させることによって実行されることが好ましい。同様に、LSBを除去することは、要求及び利用可能なリソースに応じて、丸めるか又は切り捨てることによって実行されることが好ましい。ここでは、リキャストは、大量のリソースを消費する2つの算術演算である各乗算及び除算の前に適用される。図3において、ステップ3.3、3.6、3.8、3.10及び3.12は、リキャストステップである。復号器の種々の段階におけるリキャストの影響について考える。これらのリキャストは、動特性及び精度要件に関する信号挙動の事前知識に基づいて行われる。理想的な場合、チャネルの利得はユニタリである。フェージングによって、チャネルの振幅は、レーリーフェージングの場合には0から-40dBまで低下するか、又は0から数dBまで上昇する可能性がある。チャネル変動がMIMO復号に及ぼす影響について考えてみる。そのために、積DHD、逆行列M1、そして最終的には積M1DHr’の変化に焦点をあてる。行列DHDの成分がチャネル二乗係数|h|2と同様に挙動することは、容易に確認することができる。同様に、行列M1がチャネル二乗係数の逆数1/|h|2と同様に変化することも確認することができる。一般性を失うことなく、復号器の挙動は、3つの信号|h|2、1/|h|2、及びの動き方を見ることによって調べることができる。リキャストのステップ3.3及び3.10について考えると、MSBを除去する結果として、チャネル二乗係数が飽和する場合がある。復号器の残りの部分について完全な算術を仮定すると、二乗チャネル係数の逆数が小さな値で飽和し、それにより、復号器が過大に見積もられた利得を有するシンボルを完全等化することが妨げられる。LSBを除去する結果として、チャネル二乗係数の明瞭度、それゆえ逆数の明瞭度が低下する。しかし、逆数演算は非線形であるので、結果として生成される逆数値における、実際の量子化されていない値の逆数に対する量子化雑音は一定ではない。これは小さな入力値の場合に特に当てはまり、その場合、逆数演算子が無限まで急速に減少する。1つのLSBを除去するとき、量子化誤差は2倍以上に増加する。結果として、小さな値の逆数は精度が悪くなる。それゆえ、DHr’のチャネル変化の補償は、量子化雑音の増加によって損なわれる。リキャストステップ3.6の効果は、リキャスト1ステップにおいて記述された効果と同様であるが、行列式が|h|4で変化するという事実に起因して、影響が大きくなっている。リキャストステップ3.8について考えると、除算器の入力は理想的であり、量子化は出力においてのみ適用されると仮定する。MSBを除去する結果として、逆数が飽和する場合がある。復号器の残りの部分について完全な算術を仮定すると、これにより、復号器が過小に見積もられた利得を有する信号を完全等化することが妨げられる。LSBを除去すると、MIMO復号器の出力における量子化雑音のレベルが増加する。リキャストステップ3.12は調整するのが比較的容易である。MIMO復号器は、チャネルを劣化させることなく送信されたシンボルを放出することになる。出力を最大期待値の2倍~5倍に等しい値に飽和させることが一般的である。実際には、チャネル復号を容易にするために、できる限り高い精度を保持することがはるかに有益である。これまでの導出は、リキャストステージのパラメータ化は調整するのが難しい場合があることを示している。MIMO復号器の場合、空間ダイバーシティによってdetM内の等価チャネルが小さな値に達するのが妨げられることを考慮に入れて、リキャストを達成することができる。したがって、飽和効果の制限にさらに焦点を合わせることができる。先に述べたように、MIMO復号器は、複雑度を最小限に抑えるために、軽微な変更を加えることでSISO伝送も取り扱うことができるものとする。Alamouti方式との類似性によって、SISO伝送は図4において示されるように解釈することができる。ここで、である。このようにして、第2のアンテナに関連付けられるチャネル係数を強制的に0にすることによって、Alamouti復号器を用いてSISO伝送を復号することが可能である。それに加えて、期待されるシンボルを与えるために、第2のサンプルは共役をとって反転させなければならない。ここでの問題は、この演算がMIMOの文脈において厳密な相関チャネルを考えることに類似しているということである。これは、MIMOと同様にM行列が高い値の成分を有する可能性もあるが、チャネルが深いフェージングを受ける際には極端に低い値を有する場合もあることを意味している。M成分の精度を下げるために用いられる仮定はもはや成り立たない。言い換えると、厳密に同じアーキテクチャを用いることによって、SISOとMIMOにおいて同一レベルの性能を享受することはできない。同一バスサイズを保持するための1つの代替形態は、複雑度が増大することを犠牲にして、動的に再構成可能なリキャストを適用することである。本発明の目的は、上記の既知のシステムの問題を回避するか又は軽減する方法及び装置を提供することである。本明細書において記述される発明は、精度と動特性のトレードオフに関連する固定小数点計算時の劣化を防ぐように、マルチモードMIMO復号器の性能を最適化するデバイス及び方法を提案する。先行する節において記述されたMIMO復号器アーキテクチャの例に戻ると、Alamouti符号のために最適化された構造では、SISO信号の場合に十分なレベルの性能を達成できないことが示された。複雑度を低く保つために、リキャストは第1の復号器ステージの出力において適用される。問題は、過度にLSBを除去する結果として、チャネルが深いフェージングを受けた際に推定値に雑音が多くなることである。実際には、小さな値の場合、逆数演算子inversionoperatorの非線形性によって精度の低下が増幅される。本明細書では、小さな値の入力サンプルが本発明に起因する量子化雑音増幅効果による影響の少ない範囲内に入るように、それらのサンプルを選択的にプリスケーリングすることが提案される。プリスケーリングは、第1のリキャストステップ3.3及び3.10の前に行われる。基本的には、プリスケーリングは、入力サンプルの固定小数点表現を変更することなく行われる。この目的のために、係数は2の冪2J上にマッピングされるレベルfloat1.0を用いて符号化され、サンプルはJ個のLSBを除去することによってリキャストされる。ここで、代表的な実施形態において実現されるようなプリスケーリングを説明する。プリスケーリングは、チャネル係数、観測値、及び雑音分散の複素数値に適用される。ただし、αhij,hrefは、理想的には入力サンプルの振幅を基準値で等化する実係数である。この基準値は、好都合なことに、非線形逆数演算の影響を緩和し、より全般的には、良好なレベルの全体性能を与える。この中でも簡単な解決策は、フェージングが存在しないときのチャネル係数のレベルを選択することであり、これがhrefと呼ばれる。これは、ベクトルの各成分上に取り込まれる理想チャネルのスカラー値である。ここで、復号器は理想チャネルの場合の量子化雑音のレベルを最小限に抑えるものと仮定する。したがって、以下の式が成り立つ。ただし、averageijは、インデックスi及びjにわたる平均関数である。実際のところは、基準レベルより高い値によってもたらされる精度を下げても意味がないので、プリスケーリング係数は1で飽和する。実際には、係数は2の補数表現に従って整数として符号化される。その際、係数は以下のように得られる。ただし、[]は、低い値への丸め演算子である。図5は例示的な実施形態による方法を示す。ステップ5.1~5.12は類似のステップ3.1~3.12に相当し、ステップ5.7は、ステップ3.4~3.7をまとめている。ステップ5.15では、α係数は、チャネルの基準値href及び現在の係数の関数として計算される。ここで、hrefはチャネルの事前知識に関する値の一例である。hrefは、本発明の枠組みの中に留まりながら、いくつかの実施形態においてはベクトル値とすることもできる。この値は、ステップ5.13及び5.16において、入力チャネル値h及び観測値rをスケーリングするために用いられる。サンプルは、ステップ5.14及び5.17において、対応するLSBを除去することによってリキャストされる。α係数は、ステップ5.2において雑音分散をスケーリングするためにも用いられる。チャネル係数及び観測値はいずれもプリスケーリング係数を乗算され、その影響が全体の動作によって相殺されるので、ポストスケーリングは不要である。実際には、以下の式が成り立つ。したがって、以下の式が成り立つ。雑音分散もブースト係数によってスケーリングされる限り、事後処理は不要である。理想的なMMSE復号器を扱うとき、入力に実係数を乗算することは性能に全く影響を及ぼさない。プリスケーリング演算は、固定小数点劣化を防いでシステムの性能を改善することのみを意図する。この場合、プリスケーリングは、逆数演算が量子化に及ぼす影響を低減する。結果として、出力サンプルが受ける量子化雑音ははるかに小さい。"