"送信機及び受信機を含むネットワークにおいてシンボルを通信するための方法であって、該ネットワークは直交周波数分割多重OFDMを使用し、前記送信機は送信アンテナのセットを有し、前記受信機は受信アンテナのセットを有し、該方法は、前記送信機及び前記受信機において擬似ランダムシーケンスPRSのセットを記憶すること、各前記シンボルを前記送信アンテナのセットのためのサブキャリアにマッピングして、マッピングされたシンボルを作成すること、前記マッピングされたシンボルを、擬似ランダム位相プリコーダーPRPP及び前記PRSを使用して符号化して、プリコーディングされたシンボルを作成すること、前記プリコーディングされたシンボルに逆高速フーリエ変換IFFTを適用すること、及び前記符号化されたシンボルを、前記送信アンテナのセットを使用して前記受信機に送信すること、を含む、方法。前記ネットワークは単一入力多出力SIMOネットワークである、請求項1に記載の方法。前記ネットワークは多入力多出力MIMOネットワークである、請求項1に記載の方法。前記符号化されたシンボルを前記受信アンテナのセットにおいて受信すること、前記受信シンボルに高速フーリエ変換を適用して、変換されたシンボルを生成すること、前記PRSを使用して、前記変換されたシンボルに反復尤度検索ILS手順を適用すること、及び前記検出されたシンボルをマッピング解除すること、をさらに含む、請求項1に記載の方法。前記PRPPは、時刻nにおいてK×Kの擬似ランダム位相プリコーディングPRPP行列Wnを使用し、ここで、チャネルの個数はKであり、pは前記行列Wnの行インデックスを表し、qは前記行列Wnの列インデックスを表し、前記行列Wn内の要素p,qは、であり、ここで、θp,qは、-πとπとの間で均一に分散されたPRSによって生成される擬似ランダム位相である、請求項1に記載の方法。前記PRPPはチャネル間干渉を故意に引き起こす、請求項1に記載の方法。前記受信機は線形最小平均二乗誤差LMMSE受信機である、請求項1に記載の方法。前記受信機はゼロフォーシングZF受信機である、請求項1に記載の方法。前記受信機は、順序付けされた連続干渉除去SIC技法を使用するLMMSE受信機である、請求項7に記載の方法。前記受信機は適合フィルター受信機である、請求項7に記載の方法。前記受信機は、初期ベクトルとして前記LMMMSEを用いたタブー検索手順を使用する、請求項7に記載の方法。前記受信機は、初期ベクトルとして前記ZFを用いたタブー検索手順を使用する、請求項8に記載の方法。前記受信機は、初期ベクトルとして適合フィルターを用いたタブー検索手順を使用する、請求項1に記載の方法。前記受信機は、初期ベクトルとして前記LMMSEを用いた反応性タブー検索手順を使用する、請求項7に記載の方法。前記受信機は、初期ベクトルとして前記ZFを用いた反応性タブー検索手順を使用する、請求項8に記載の方法。前記受信機は、初期ベクトルとして適合フィルターを用いた反応性タブー検索手順を使用する、請求項1に記載の方法。前記受信機は、前記初期ベクトルとして前記LMMSEを用いた汎用確率的データ関連GPDAGeneralizedProbabilisticDataAssociation手順を使用する、請求項7に記載の方法。前記受信機は、前記初期ベクトルとしてゼロフォーシングを用いた前記GPDA手順を使用する、請求項17に記載の方法。前記受信機は、前記初期ベクトルとして適合フィルターを用いた前記GPDA手順を使用する、請求項17に記載の方法。本発明の実施形態は、SIMOネットワーク及びMIMOネットワークにおいて、データを符号化及び復号するための方法を提供する。図1Aは、本発明の実施形態による、送信機110及び受信機120を含むネットワークを示している。送信機において、シンボル信号zmが符号化され11、インターリーブされ12、サブキャリアにマッピングされ13、逆高速フーリエ変換IFFTされ14、サイクリックプレフィックスが付加されてから、パラレルからシリアルに変換され15、デジタルからアナログに変換され16、雑音、フェージング、及び、干渉、ntを受けるチャネル19上で、1本又は複数本の送信アンテナ17を介して送信される。受信機において、1本又は複数本の受信アンテナ18を介する受信信号ynが、アナログからデジタルに変換される22。次に、該信号はシリアルからパラレルに変換されると共にサイクリックプレフィックスが除去され23、高速フーリエ変換FFTされ24、マッピング解除され25、インターリーブ解除され26、信号が推定される。また、本送信機は、シンボルをプリコーディングするための擬似ランダム位相プリコーダーPRPP1を備え、本受信機は、シンボルを検出するための低複雑度反復尤度検索ILS手順2を備える。PRPP及びILSは擬似ランダムシーケンスPRSのセット130を共有する。狭帯域単一入力単一出力SISOネットワーク送信機におけるアンテナのセットが1本の送信アンテナを有し、受信機におけるアンテナのセットが1本の受信アンテナを有する狭帯域伝送シナリオを説明する。図1Bに示すように、並列フェージングチャネルモデルも説明する。ここで、チャネル使用nにおいて、K個のチャネルがデータ伝送に利用可能である。K個のチャネルは、K個の別個の周波数帯域とすることができ、チャネルは時間領域内にあることができる。代替的に、K個のチャネルをK個の別個のタイムスロットとして特徴付けることができ、その際チャネル使用は周波数領域内である。チャネル使用が時間領域内であり、かつチャネル数が周波数領域内である場合、これらのK個のチャネルのそれぞれが狭帯域とみなされる。Unkによって、時刻nにおいてチャネルk上で伝送される複素数値変調シンボル101を表す。受信機における対応する復号信号は、105である。本実施の形態では、送信機と受信機との間で共有されるPRSのセット130を使用する。所与のPRSについて、K×Kの擬似ランダム位相プリコーディングPRPP行列Wnが、時刻nにおいて送信機によって使用される。ここで、チャネルの個数はK個であり、p,q番目の要素ここで、pはWnの行インデックスを表し、qはWnの列インデックスを表すは、である。ここで、θp,qは、-πとπとの間で均一に分散される、擬似ランダムに生成される位相である。チャネル使用nにおけるPRPPの出力102は、Xn1,Xn2,...,XnK102によって表される。行列ベクトル表記を使用して、PRPPの出力を以下のように表すことができる。ここで、及びである。時刻nにおけるk番目のチャネル上の複素数値チャネル利得は、Hnk103である。ベクトル値受信信号Y104は、であり、ここで、であり、は雑音ベクトルである。であるため、受信信号は、である。PRPPが存在しないときに、チャネル行列103が受信機において利用可能である場合、又はである場合ここではK×Kの恒等行列である、各変調信号を、を使用して個々に復調することができる。すなわち、PRPPが存在しないとき、チャネル間干渉ICIはない。しかしながら、各チャネルが1つのフェージング確率変数fadingrandomvariableのみを受けるため、チャネルごとのダイバーシティ次数及び総ダイバーシティ次数は1に限定される。すなわち、上述したPRPPを用いないネットワークは、深刻な性能損失を被る。PRPPはICIを故意に引き起こす。すなわち、k番目のチャネル上の受信信号は、k番目のチャネルからのみでなく全ての他のK-1個のチャネルからの信号寄与を含む。この影響は、上述した単一タップ等化手法、すなわちが深刻なシンボル間干渉につながるということである。PRPPネットワークの性能を改善するために、最大尤度ML検出を使用することができる。ML手法は、本質的に共同検出手法であり、以下の形式を有する。ここで、Ψzは雑音ランダムベクトルの共分散行列であり、Hermは、エルミート転置演算子である。ML手法は、全ての可能なベクトル値シンボルにわたって検索し、最適なベクトルを確定する。しかしながら、ML手法は次数sizeUnkKの検索複雑度を有し、sizeUnkは変調シンボルUnkの集合体サイズconstellationsizeであり、Kの値が10~20の場合であっても非常に高い。の推定値を得るための準最適手法のうちのいくつかは、整合フィルターMF受信機を使用する、線形最小平均二乗誤差LMMSE受信機を使用する、ゼロフォーシングZF受信機を使用する、及びおそらく順序付けされた連続干渉除去SIC技法を用いたLMMSE受信機又はZF受信機を使用する、である。本発明の実施形態による、PRPP伝送方法のための、複雑度が低減された検出手順を説明する。この検出手順は、反復尤度検索ILS手順2である。本明細書において説明されるILS手順は、送信機及び受信機において多数のアンテナを有する狭帯域MIMOネットワークのコンテキストにおいて、Mohammed他LowcomplexitydetectionandperformanceinmultigigabithighspectralefficiencywirelesssystemsIEEEPIMRCSeptember2008と類似していることに留意されたい。以下は、ILS手順のステップである。a受信機が雑音共分散行列Ψzを有すると想定する。Ψzが受信機に知られていない場合、、すなわち恒等行列に設定する。b雑音重み付け受信信号を以下のように定義する。c効率的なチャネル行列は、であり、ここで、は受信機におけるチャネル推定値である。ステップa、b、及びcを使用すると、等価のベクトル値受信信号は、であり、ここで、は白色雑音ランダムベクトルである。変調シンボルUnkが四位相偏移変調QPSK又は直交振幅変調QAMのような複素数値集合体から取り出されるとき、式5の等価の実数値バージョンは、である。ここで、であり、ここで、Reは実数成分を表し、Imは虚数成分を表す。変調シンボルUnkが実数値二値集合体realvaluedbinaryconstellationから取り出されるとき、である。ここで、である。詳細なILS手順ステップは以下の通りである。によって、i番目の反復の終了時点におけるの推定値を表す。を表し、である。の初期推定値がLMMSE検出の出力として設定される。すなわち、である。ここで、λは、固定数に設定することができるか又は適応的に変更することができる適切な対角負荷係数である。λ=0に設定することによって、ZF検出器に対応する初期ベクトルを得ることができる。k=1:NumberIterationsについてすなわち、zkpは、のp番目の要素である。の場合、一方、そうでない場合、検索を終了する。を検出されたデータベクトルとして宣言する。ステップdiにおけるは、s番目のエントリーのみを1とし、全ての他のエントリーをゼロとして有する単位ベクトルであり、ステップdiiにおけるは、行列のs番目の列である。上記のILS手順において、NumberIterationsは反復の回数であり、固定の値に設定することができるか、又は雑音及び干渉の状態に応じて適応的に変動させることができる。上述したILS手順は、変調シンボルUnkの硬出力を生成することに留意する。しかしながら、下記で列挙する様々な他の手順、すなわち、JLuoKPattipati、PWillett及びFHasegawaNearoptimalmultiuserdetectioninsynchronousCDMAusingprobabilisticdataassociationIEEECommunicationsLettersvol5no9pp361363Sept2001、YHuang及びJZhangGeneralizedprobabilisticdataassociationmultiuserdetectionProcIEEEICC2004JuneJuly2004、PHTan及びLKRasmussenMultiuserdetectioninCDMAAcomparisonofrelaxationexactandheuristicsearchmethodsIEEETransactionsonWirelessCommunicationsvol3no5pp18021809Sept2004、DPham、KPattipati、PWillett、及びJLuoAgeneralizedprobabilisticdataassociationdetectorformultiantennasystemsIEEECommunicationsLettersvol8no4pp205207April2004、PHTan及びLKRasmussenAsymptoticallyoptimalnonlinearMMSEmultiuserdetectionbasedonmultivariateGaussianapproximationIEEETransactionsonCommunicationsvol54no8pp14271438Aug2006、YJiaCMVithanage、CAndreiu、及びRJPiechockiProbabilisticdataassociationforsymboldetectioninMIMOsystemslEEEElectronicLettersvol42no105Jan2006、HZhaoLTong及びWWangTabusearchdetectionforMIMOsystemsIEEEPIMRC2007Sept2007、NSrinidhi、SKMohammed、AChockalingam及びBSunderRajanLowcomplexitynearMLdecodingoflargenonorthogonalSTBCsusingreactivetabusearchProcIEEEISIT’2009JuneJuly2009を使用して、上述したPRPPに基づく発明におけるUnkの軟推定値又は確率値を生成することもできる。上述した参照文献は、それらのネットワークにおいてPRPPを利用しないことに留意されたい。上記の参照文献において説明されている従来技術のMIMOネットワークは通常、多数の送信アンテナ及び受信アンテナを必要として所望の性能利得を達成することにも留意されたい。対照的に、本発明の実施形態によるPRPP方法及びPRPPネットワークは、実質的により少ない数の送信アンテナ及び受信アンテナを使用しながら、時間資源及び/又は周波数資源を組み合わせる。時間資源及び/又は周波数資源を同時に利用することによって、性能利得は単一の送信アンテナ及び受信アンテナを用いる送受信機であっても得ることができる。それに対し、従来技術のネットワークは1本の送信アンテナと1本の受信アンテナのみを有する送受信機に何ら性能改善をもたらすことができない。狭帯域多入力多出力MIMOネットワーク図2は、NT本の送信アンテナのセットを有する送信機210と、NR本の受信アンテナのセットを有する受信機220と、PRPPを用いない、K個のチャネル215を使用するMIMOネットワークにおけるMIMO受信機221とを示している。PRPP送信機及びILSに基づく受信機の狭帯域バージョンを以下に説明する。NT本の送信アンテナを有する空間ストリームの数はNSである。NS≦NTであることに留意されたい。Qnkが、ストリームの個数から、時刻nにおけるチャネルk上の送信アンテナ本数へのマッピング13を表すとする。Qnkは、サイズNT×NSの行列であることに留意されたい。図3は、PRPPを用いる送信機310及びILSを用いる受信機320以外は類似の構成を示している。上述したのと同じモデルに従って、送信機においてPRPPが存在しない場合、時刻nにおけるk番目のチャネル上の受信信号モデルは、である。式9において、Ynk及びZnkはサイズNR×lであり、HnkはサイズNR×NTであり、UnkはサイズNS×lである。ここで、サイズNSK×NSKのPRPP行列Wnを以下の方式で適用する。ここで、及びである。それぞれNR本の受信アンテナを用いたK個のチャネルにわたる等価の受信信号は、である。ここで、である。式10の形式は、式1の形式と非常に類似しているため、ILS手順2を使用してデータシンボルベクトルUnを検出する。上記で参照した、タブー検索TS手順、反応性タブー検索RTS手順、又は確率的データ関連PDA手順を使用して、シンボルベクトルの軟推定値Unを提供することもできる。OFDMAを使用する広帯域MIMOネットワークPRPPに基づくOFDMAネットワークのための送信機が図4に示されている。送信機は、PRSのセット130を使用するPRPP1と、N点逆高速フーリエ変換IFFT14と、サイクリックプレフィックスを付加すると共にシリアルに変換するブロック15と、D/A及びRF変換器16とを備える。図5は、ブロック22、23、及び24が図4の対応するブロックの逆の機能及びILSに基づく検出手順2を実行する、対応する受信機を示している。単純にするために、図4及び図5はSISOのケースを説明する。図2及び図3に示すようなMIMOの着想を使用して、このネットワークを複数本の送信アンテナ及び受信アンテナから成るサポートセットに拡張することができる。OFDMAネットワークは、NF個のサブキャリアと、NR本の受信アンテナのセットと、NT本の送信アンテナのセットとを有する。サイクリックプレフィックス長が、チャネルの最大遅延拡散よりも大きくなるように選択されると共に、OFDMシンボル持続期間が、チャネルコヒーレンス時間よりも短くされ、それによってシンボル間干渉及びキャリア間干渉が回避される。OFDMシンボルnのためのk番目のサブキャリア上の受信ベクトル値信号は、である。ここで、チャネル行列Hnkのi,j番目のエントリーは、OFDMシンボルnのサブキャリアk上における、j番目の送信アンテナからi番目の受信アンテナへのチャネル応答であり、Qnkは、OFDMシンボルnのサブキャリアk上におけるストリーム対アンテナマッピング行列である。OFDMAネットワークの場合の送信機におけるPRPP行列Wnは、であり、ここで、及びである。NFは、PRPP行列が適用されるサブキャリアの個数であり、NFは、チャネル状態及び受信機能力に応じて構成可能なパラメーターであることに留意されたい。NR本の受信アンテナのセットにおいてNF個のチャネルにわたって等価に受信される信号は、であり、ここで、である。式12の形式は、式1の形式と非常に類似しているため、ILS手順2を図4及び図5の広帯域OFDMAに使用して、データシンボルベクトルUnを検出することができる。SC-FDMAを使用した広帯域MIMOネットワーク図6は、PRPP1を用いた単一キャリアFDMASC-FDMA送信機を示している。図7は、データ検出のためにILS手順2を利用するSC-FDMA受信機を示している。単純にするために、図6及び図7はSISOのケースを説明する。図2及び図3に示すようなMIMOの着想を使用して、このネットワークを複数本の送信アンテナ及び受信アンテナから成るサポートセットに拡張することができる。SC-OFDMAはしばしば、DFTプリコーディングされたOFDMネットワークと呼ばれる。SC-FDMAは、多くの場合に、OFDM変調に関連付けられるピーク対平均電力比問題を低減するのに使用される。PRPPを用いないSC-FDMAネットワークでは、局は、OFDMサブキャリアに対する変調の前に、データシーケンスに対しK点DFTを使用する。伝送に利用可能なサブキャリアの個数Nを大きくすることができるが、Kの構成可能な値はチャネル状態及び他の需要に基づき得る。SC-FDMAネットワークは、NR本の受信機アンテナのセットと、NT本の送信機アンテナのセットとを有する。ここではシンボル間干渉及びキャリア間干渉を無視する。このネットワークの場合、OFDMシンボルnのための送信アンテナlにおける長さKのデータベクトルは、である。OFDMシンボルnのための送信アンテナlに適用されるK×KのPRPP行列は、である。送信アンテナlの出力におけるPRPP信号は、である。PRPPを用いる、FFTの出力におけるNRK×lの受信信号は、である。式13の形式は、式1の形式と非常に類似しているため、説明したILS手順2を図6及び図7の広帯域SC-FDMAネットワークに使用して、データシンボルベクトルUnを検出する。本発明を好ましい実施形態の例として説明してきたが、本発明の精神及び範囲内で様々な他の適応及び変更を行うことができることは理解されたい。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神及び範囲内に入るすべての変形及び変更を包含することである。"