"時空間ビットインタリーブ符号化変調STBICM送信機により送信された複数の複素記号を含む受信信号からビットデータ列を再生する方法であって、前記方法は、各複素記号を複数のグループのそれぞれの1つに割当てるステップであって、前記グループの少なくとも1つは複数の複素記号を含むことを特徴とするステップと、各グループに対して、前記受信信号から前記グループのメンバでない1つまたは複数の複素記号の寄与を除去して、雑音除去信号を生成するステップと、各グループに対して、前記雑音除去信号を用いて前記グループのメンバである1つまたは複数の複素記号を結合的にデマップし、符号化されたビット列の一部を表す複数の軟情報値を形成するステップと、各グループからの少なくとも軟情報値を復号化して、前記ビットデータ列を表す軟情報の第1の列を生成するステップとを含むことを特徴とする方法。前記軟情報の第1の列を使用して前記ビットデータ列を決定するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。前記復号化するステップが、前記符号化ビット列を表す軟情報の第2の列も生成することを特徴とする請求項1に記載の方法。前記軟情報の前記第2の列を使用して前記複素記号を表す軟記号を形成するステップをさらに備え、前記除去するステップ、使用するステップ、および復号化するステップが繰り返されて、各グループに対して、後続の除去するステップが前記グループのメンバでない1つまたは複数の複素記号に対応する前記軟記号を使用して、前記受信信号に対するこれらの1つまたは複数の複素記号の寄与を決定することを特徴とする請求項3に記載の方法。前記軟情報値の第2の列は、前記符号化ビット列に関する新旧の情報を含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。重要なことは、式3から分かるように、ビット毎のLLR値が、Nt個の同時送信記号の可能な実現値すべてを考慮して計算されているということである。その結果、計算量complexityofthecomputationは、同時送信ストリーム数Ntと記号毎ビット数Mとの積の指数関数である。言い換えると、各ビット位置に対して、LLRの計算には、を超えるビットベクトルを仮定することが必要である。この指数関数的計算量により、デマッパ132を高スペクトル効率MIMOシステムに対して実用的に実装することができない。例えば、16QAMコンステレーションを用いて8個の並列記号ストリームを送信するMIMOシステムにおいて、ビット毎LLR値の計算には、232≒4×109個の可能な記号ベクトルを評価する必要があり、これにより現在のシリコン技術を用いた実用的な実装は不可能である。この計算量を克服するため、デマッパ132を、球面検出を用いた近似的な結合ストリームデマッパとして実装することが提案されている例えば、HochwaldらによるAchievingnear-capacityonamultiple-elementchannel、2003年3月IEEETrans,Commun,Vol.51,no.3,389-399頁を参照。球面検出は、仮説検定を受信信号に関する或る特定の半径の超球面内部にある候補に限定することで、計算量を削減する。詳細には、考慮されるNtM×1ビットベクトルの数は、最尤の意味で受信信号ベクトルyの一定半径R内に存在する特定数の点に限定される。言い換えると、半径R内の点のみが式3の評価で考慮される。従って、超球面の半径Rが、球面検出の計算量と性能を制御する。しかしながら、前述の全探索デマッパに関する計算量の削減にも関わらず、球面検出の計算量は、依然として指数関数的である。さらに、Nrが送信ストリーム数Nt未満のとき、球面検出の計算量は、信号対雑音比および受信要素数Ntの影響を受ける。詳細には、これらの量のいずれかが減少すると、計算量が増加する。計算量の増加は、Ntが送信ストリーム数未満のレジームに対して特に深刻である。デマッパ132の計算量をさらに削減して高速かつほぼ最大容量で実行するMIMOシステムを扱うため、Nt個の単一ストリームデマッパの集合としてデマッパを実装することが提案されている。Nt個の単一ストリームデマッパの各々はNt個の記号ストリームの1つをデマップする。一般に、それぞれの単一ストリームデマッパは軟情報を利用して干渉除去と空間フィルタリングを実施して、着目するストリーム以外のストリームすべての寄与を受信信号ベクトルyから除去し、次にこのストリームをデマップする。結果として、デマッパ132の計算は大きさがストリーム数Ntの多項式となる。特に、性能の観点から、低相関チャネルで動作するほぼ満載の即ち、送信ストリーム数が受信ストリーム数と等しいMIMOに対して、単一ストリームデマッパは、結合ストリームデマッパに匹敵することが分かった。しかしながら、チャネルがより相関すると、および/またはストリーム分離に使用される受信要素数が送信ストリーム数未満になると、単一ストリームデマッパの性能は、結合ストリームデマッパの性能から乖離し始める。それにも関わらず、これらの条件下の高速システムに対して、結合ストリームデマッパは、上述のように、実用的に実現可能ではない。従って、結合ストリームデマッパのような性能を有するが実用的に実装可能な削減計算量を有するSTBICMMIMO受信機を提供し、それにより上記および他の不都合を解決することが望ましい。本発明の実施態様によると、STBICMMIMO受信機は、1つまたは複数の受信要素と接するデマッパと、デマッパの出力と接する軟入力軟出力SISO:softinputsoftoutput復号器と、SISO復号器の出力およびデマッパの入力と接する軟記号マッパとを含む。デマッパ、SISO復号器、および軟記号マッパは、複数の複素記号としてSBICMMIMOにより送信された情報ビット列uを再生する繰り返しループ受信機として機能する。詳細には、本発明の実施態様によると、デマッパは複素記号ストリームyを観測してグループ単位で複素記号ストリームを、符号化ビットの各々に対するLLR値の形で軟情報を決定することにより、それぞれのストリームを構成する符号化ビットにデマップする。特に、本発明の実施態様によると、デマッパは単一ストリームデマッパおよび/またはグループストリームデマッパを含む。観測したyをデマップおよび復号化する前に、グループ構築モジュールが、各記号ストリームを1つのグループに割当て、各ストリームは1つのみのグループに割当てられる。ある特定の実施例において、グループ構築モジュールは、1つのストリームをグループの唯一の要素となるように割当てることができる。本発明の実施態様によると、グループ構築モジュールは、より相関するストリームを同一グループに割当てるようにストリームをグループに割当て、それにより性能を最大限まで高めることができる。その後、単一要素のみを有するそれぞれのグループに対して、グループ構築モジュールは、各ストリームをそれぞれの単一ストリームデマッパに割当てる。同様に、複数のストリーム要素を有するストリームの各グループに対して、グループ構築モジュールは、各グループをそれぞれのグループストリームデマッパに割当てる。グループ構築モジュールが各ストリームをグループに割当てると、受信機のそれぞれの繰り返し毎に、それぞれの単一ストリームデマッパは、その関連付けられたストリームを他のすべてのストリームと独立してデマップする。同様に、各グループストリームデマッパは、グループ以外の他のすべてのストリームと独立して、その関連付けられたストリームを結合的にデマップする。詳細には、本発明の実施態様によると、それぞれの単一ストリームデマッパおよびそれぞれのグループストリームデマッパは、最初にyを観測してこの信号から他のすべての干渉ストリーム即ち、グループのメンバでないストリームの寄与を干渉除去することでデマッピングを実施する。この干渉除去を実施するため、軟記号マッパは、まず、各信号の軟表現をSISO復号器からの軟情報を用いて再構築する。各デマッパにおいて、干渉ストリーム即ち、グループのメンバでないストリームに対応する軟記号は、干渉ストリームのチャネル応答を介してフィルタされ、次に、得られた干渉信号が信号yから除去される。従って、各デマッパは、受信信号yの雑音除去版を、そのグループに割当てたストリームの視点から取得する。軟判定干渉除去に加えて、それぞれの単一ストリームデマッパは、受信信号yの雑音除去版を軟空間フィルタに通し、干渉除去プロセスから残留したすべての残留干渉の寄与を最小化し、かつ/または所望のストリームを強調する。干渉ストリームの寄与を信号yから除去すると、それぞれの単一ストリームデマッパは、その雑音除去された信号の変化variationを使用して、その対応する複素記号ストリームを、その記号の構成ビットの各々に対するLLR値の形で軟情報を計算することで、デマップする。同様に、各グループストリームデマッパは、その雑音除去された信号の変化を使用して、その対応する複素記号ストリームのグループを、そのグループ内の各記号の構成ビット各々に対するLLR値の形で軟情報を計算することで、デマップする。本発明の実施態様によると、それぞれの単一ストリームデマッパは、記号symbol毎のビット数の指数関数であるビット毎計算量を有し、それぞれのグループストリームデマッパは、グループ内の記号数により記号毎ビット数の指数関数であるビット毎計算量を有する。従って、本発明の単一ストリームおよびグループストリームデマッパは、全記号にわたって結合的にデマップする先行技術の結合ストリームデマッパに比べて、削減された計算量を有する。本発明の別の実施態様によると、抑制探索技術を使用することで、各ストリームデマッパの計算量をさらに削減することができる。それぞれの単一ストリームデマッパおよびグループストリームデマッパが、その対応記号集合をデマップすると、得られたLLR値は単一のLLR値の列に結合され、次にデインタリーブされて、送信機側の符号化ビット列c2を表現/対応するLLR値の列を生成する。これらのデインタリーブLLR値は、SISO復号器に対する事前入力となる。事前入力が与えられると、SISO復号器はさらにLLR値を洗練させ、情報ビット列uおよび符号化ビット列c2に対する軟情報を、情報ビット列および符号化ビット列の事後情報を計算することで生成する。情報ビット列uの事後情報は硬判定モジュールに転送され、最終的に、硬判定モジュールでLLR値を使用して情報ビット列uを決定する。次に、符号化ビット列の事後情報およびこの事後情報の外部形が、それぞれインタリーブされ、次に記号ストリームの各々を構成するLLR値のストリームに逆多重化される。外部LLR値は、記号ストリームをデマップする後続の繰り返しにおいて単一ストリームデマッパおよびグループストリームデマッパが用いる事前情報として、デマッパにフィードバックされる。次に、事後LLR値は軟記号マッパに転送され、軟記号マッパはLLR値を使用して受信記号ストリームの各々に対応する軟記号を再構築する。その後、軟記号マッパは、再構築した軟記号を適切な単一ストリームデマッパおよびグループストリームデマッパに転送する。各デマッパは、軟記号を使用して、上述のように、受信記号yから干渉ストリームの寄与を干渉除去する。従って、その後、繰り返し検出プロセスが、繰り返される。本発明により、ストリームをグループに割当て、グループ単位でデマップし、それにより受信機の処理能力と所望の受信機性能との間のバランスをとることを都合よく行うことができる。詳細には、ストリームが結合的に検出されるように、より多くのストリームが同一グループに追加されると、本発明のデマッパの性能は一般に向上する即ち、デマッパが1つのグループストリームデマッパに集約されると、デマッパの性能は一般に向上する。しかしながら、任意のグループの大きさを増加させると、デマッパ全体の計算量も増加する。本発明の実施態様によると、グループ数即ち、単一ストリームデマッパおよびグループストリームデマッパの数と各グループの大きさを調整することで、デマッパ全体の計算量を調整して受信機の処理能力と対応させ、所与の受信機の計算量に対して可能な最大性能を得ることができる。言い換えると、本発明は、受信機の処理能力を完全に利用する受信機性能を与えることができる。本発明の他の特徴および利点は、添付図面を参照して、以下の説明から明らかになるであろう。図2に、本発明の実施態様による受信機200の機能アーキテクチャを示す。受信機200は、Nr個の受信要素Nr≧1を有するSTBICMMIMOであり、Nt個の送信要素を有する送信機110のようなSTBICM送信機が無線チャネル120を介して送信した情報ビット列uを、繰り返し検出を使用して再生する。受信要素数Nrは、送信要素数Ntと等しくてもよいし、等しくなくてもよい。説明を簡単にするため、それぞれのチャネル使用中に、Nr=Nt個の送信される記号ストリームがあり、各ストリームは固有の送信要素Ntにより送信されるという仮定の下で、本発明を説明する。従って、以下の議論および開示した式は、この仮定に基づく。それでもなお、当業者は、本発明がこの簡略化に限定されないことを認識するであろう。例えば、各送信要素は時空間符号を用いるときのように、複数ストリームの何らかの線形結合を送信することができる。Nt×lの次元を有する時空間符号行列Φを考える。ここで、lは符号の時間次元を表す。符号化インタリーブビットc1を特定のコンステレーションから選択した複素記号にマップした後、この複素記号は長さlのブロックに集められ、l×1の次元の記号ベクトルsとして表すことができる。sは次に時空間符号Φを通してマップされ、Nt×lの次元の新規送信ベクトルΦsを生成する。Φsのそれぞれの要素は、l個の記号の何らかの結合を含み、この段階で固有のアンテナを介して送信される。これは、式1が示唆するように、各記号が固有のアンテナを介して送信される上記の仮定とは異なる。従って、本明細書で開示する式を時空間符号システムに適用するために、チャネル行列HをHeq=HΦで置換し、記号のデマッピングは、Nt個ではなく、l個の記号にわたって行われるべきである。受信機200を再度参照する。各ストリームは上述のように、固有の送信要素Ntにより送信され、それぞれのチャネル使用中に受信機200のNr個の受信要素の各々はNt個の送信要素の各々から発せられる記号ストリームを受信すると仮定する。受信要素が受信する記号ストリームを、記号ベクトルyで表すことができる。チャネル120をNr×Ntのチャネル行列Hで表現することができる。説明を簡単にするため、チャネル120は、ライスフェージングと各チャネル係数に対する単一利得とを有するフラット周波数非選択性であると仮定する。それでもなお、当業者は、周波数選択性チャネルに対して、受信機200はOFDM変調器を含んでおよび同様に、対応する送信機はOFDM変調器を含んで効果的なフラットチャネルを実現できることを理解するであろう。受信機200は、当業界で公知の標準的なチャネル推定方法を使用して、チャネル行列Hを決定することができる。説明を簡単にするため、受信機200は、チャネル行列Hを完全に知っていると仮定する。図2にさらに示すように、受信機200は、Nr個の受信要素と接するデマッパ内部復号器210と、マルチプレクサ220およびデインタリーバ222を介してデマッパ210により生成される軟情報を受信する外部軟入力軟出力SISO復号器224とを含む。図のように、受信機200は繰り返し受信機iterativereceiverで、SISO復号器224が生成する軟情報は、インタリーバ238a/238b、マルチプレクサ240a/240b、および軟記号マッパ242の組合せを介して、デマッパ210にフィードバックされる。デマッパ210およびSISO復号器224は、この繰り返しループを介して軟情報を交換し、それぞれの繰り返しは、所望のBER性能が達成されるまで軟情報を改善する。この時点で、硬判定モジュール226は、軟情報を使用して、情報ビット列uを決定する。受信機200の機能アーキテクチャを、1つまたは複数のマイクロプロセッサにわたるソフトウェアおよび/またはファームウェアに実装することができる。当業者は、受信機200の各機能要素を単一プロセスとして、あるいは1つまたは複数のマイクロプロセッサにわたって実行する複数プロセスとして、実装することができることも認識するであろう。受信機200の動作をより詳細に参照する。本発明の実施態様によると、デマッパ210は、まず、yを観測してチャネル行列Hを知り、符号化ビットの各々に対する軟情報を決定することでNt個の受信複素記号ストリームをデマップして、母体のNtM個の符号化ビットにする。特に、デマッパ210はNtM個の符号化ビットの各々に対するLLR値を計算する。しかしながら、重要なことは、本発明の実施態様によると、デマッパ210が、この記号ストリームのデマッピングをグループ単位で実施することである。詳細には、図2に示すように、受信機200は、デマッパ210に関連付けられるグループ構築モジュール244をさらに含む。本発明の実施態様によると、グループ構築モジュール244は、Nt個のストリームの各々をグループに割当て、各ストリームが一つのグループに割当てられる。或る特定の実施例において、グループ構築モジュール244はストリームをグループのメンバのみに割当てることができる。例として、グループ構築モジュール244は、高度の相関を示すストリームを同一のグループに割当てることができる。図2にさらに示すように、デマッパ210は、1つまたは複数の単一ストリームデマッパ300および1つまたは複数のグループストリームデマッパ400を含む。単一メンバのみを有するそれぞれのグループに対して、グループ構築モジュール244は、各ストリームをそれぞれの単一ストリームデマッパ300に割当てる。同様に、複数のストリームメンバを有する各ストリームグループに対して、グループ構築モジュール244は、各グループをそれぞれのグループストリームデマッパ400に割当てる。一般に、受信機200の任意のインスタンスに対して、グループ構築モジュール244は、同一数のストリームをそれぞれのマルチストリームグループに割当ててもよいし、異なる数のストリームをそれぞれのマルチストリームグループに割当ててもよい1つより多くのマルチストリームグループがあると仮定。さらに、受信機200の任意のインスタンスに対して、グループ構築モジュール244は、マルチストリームグループのみを形成してもよいし、単一ストリームグループのみを形成してもよいし、またはマルチストリームグループと単一ストリームグループの両方の組合せを形成してもよい。極端な場合、グループ構築モジュール244は、Nt個のストリームすべてをメンバとして有する1つのグループのみを形成してもよいし、Nt個の単一ストリームグループを形成してもよい。従って、受信機200の任意のインスタンスに対して、単一ストリームデマッパ300およびグループストリームデマッパ400の数を柔軟に構成することができる。重要なことは、本発明の実施態様によると、グループ構築モジュール244は、得られたデマッパ210の計算量即ち、各デマッパ300/400の数およびメンバの大きさを受信機の処理能力に合わせるように、各グループの数と大きさを構成して、指定した受信機の計算量に対して可能な最大性能を提供することができる。グループ構築モジュール244が、デマッパ210を構成し、各ストリームをグループに割当てたと仮定すると、それぞれの以下で説明するように、最初の繰り返し以外の繰り返しに対して、それぞれの単一ストリームデマッパ300とそれぞれのグループストリームデマッパ400は、その関連付けられたストリームを個別に、かつ他のデマッパと独立してデマップする。従って、それぞれの単一ストリームデマッパ300は、その関連付けられたストリームを単体で、かつ他のすべてのストリームと独立してデマップする。同様に、各グループストリームデマッパ400は、その関連ストリームを、グループ外の他のすべてのストリームと独立して結合的にデマップする。詳細には、本発明の実施態様によると、それぞれの単一ストリームデマッパ300およびそれぞれのグループストリームデマッパ400は、まず、yを観測し、この記号ベクトルから他のすべての干渉ストリーム即ち、グループのメンバでないストリームの寄与を除去/干渉除去することでデマッピングを実施する。デマッパは、この干渉除去動作を軟判定干渉除去のプロセスを介して実施する。この軟判定干渉除去を実施するため、軟記号マッパ242は、まず、SISO復号器224からの軟情報を使用して各記号の軟表現を再構築する。得られた軟記号は、次にデマッパ210に転送され、必要に応じてそれぞれの単一ストリームデマッパおよびそれぞれのグループストリームデマッパに向けられる。各デマッパで、干渉ストリーム即ち、グループのメンバでないストリームに対応する軟記号が、干渉ストリームのチャネル応答を介してフィルタされ、得られた干渉信号は、次にベクトルyから除去される。従って、各デマッパは、受信信号yの雑音除去版即ち、干渉を除去した版を、グループに割当てたストリームの視点から取得する。雑音除去という用語に関して、すべての干渉が信号ベクトルyから除去されなくともよいことに注意する。詳細には、干渉が信号ベクトルyから除去される程度は、干渉信号が確実に再構築された程度に依存する。より再構築が正確になれば、干渉除去がより良くなる。逆に、再構築がより不正確になれば、より残留干渉が多くなる。軟判定干渉除去に加えて、それぞれの単一ストリームデマッパ300は、受信信号ベクトルyから雑音除去されたものを空間フィルタに通し、干渉除去プロセスから残留したすべての残留干渉の寄与を最小化し、かつ/または所望のストリームを強調することもできる。一般に、受信機200は繰り返しフィルタであるので、各デマッパにおける干渉除去の品質は、それぞれの繰り返しによって向上する。干渉ストリームの寄与を信号ベクトルyから除去すると、それぞれの単一ストリームデマッパは、その雑音除去された信号の変化variationを使用して、その対応する複素記号をデマップし、そのストリームを構成するM個の符号化ビットに戻す。同様に、各グループストリームデマッパは、信号ベクトルyから雑音除去されたものの変化を使用して、その対応する受信複素記号のグループをデマップし、そのグループ内の各記号を構成するM個の符号化ビットに戻す。本発明の実施態様によると、それぞれの単一ストリームデマッパおよびそれぞれのグループストリームデマッパは、対応するデマップ記号ストリームを構成するM個のビットの各々に対する外部LLR値の形で軟情報を計算することで、このデマッピングを実施する。従って、それぞれの単一ストリームデマッパ300は、M個の外部LLR値の列を、対応するデマップストリームに対して生成する。同様に、各グループストリームデマッパ400は、M個の外部LLR値の列を、そのグループ内のデマップ記号ストリームの各々に対して生成する。従って、デマッパ210は、複数の個々のLLR値列を異なる単一ストリームデマッパおよびグループストリームデマッパから生成し、LLR値の総数はNtMとなる。受信機200の動作を続ける。様々なストリームに対するデマッパ210により生成された個々の外部LLR値列は、次にマルチプレクサ220に転送され、マルチプレクサ220はLLR値を、図2のLE1で表したLLR値の単一インタリーブ列に多重化し戻す。このLLR値の単一列は、次にデインタリーバ222に転送され、デインタリーバ222がLLR値をデインタリーブして、送信機側の符号化ビット列c2を表現/対応するLLR値の列を生成する。ここで、符号化ビット列c2を構成するL/R個のLLR値の列をデインタリーバ222が生成するよう、十分な記号が受信され、デマップされていることを仮定していることに注意する。これらのデインタリーブ化LLR値が、SISO復号器224に対する事前情報LA2になる。事前情報LA2が与えられると、SISO復号器はさらに、ビットの一時結合を知ればLLR値を洗練させ、情報ビット列図2においてL’D2で表すと符号化ビット列図2においてLD2で表すとの事後情報を計算することで、情報ビット列uおよび符号化ビット列c2に対する軟情報を生成する。例として、BCJRまたは、P.RobertsonらによるAcomparisonofoptimalandsub-optimalMAPdecodingalgorithmsoperatinginthelogdomain、Proc,Int.Conf.Communications、1995年6月、1009-1013頁で説明されている対数MAPアルゴリズムを使用して、SISO復号器136を実装することができる。上記の文献を、あたかもその全体を完全に説明したかのように、参照により本明細書に援用する。それでもなお、当業者は、SISO復号器224を本発明から逸脱することなく、他の方法で実装できることを認識するであろう。事後情報L’D2が硬判定モジュール226に転送され、硬判定モジュール226がLLR値を使用して情報ビット列uを決定する。次に、符号化ビット列の事後情報が、全情報即ち、LD2および外部情報LE2の両方としてデマッパ210にフィードバックされる。外部情報LE2は、モジュール237を介して事前情報LA2を事後情報LD2から除去することで得られる。事前情報LA2の除去により、以前の計算値からの相関が最小化される。外部情報LE2はインタリーバ238aに転送され、インタリーバ238aはLLR値をインタリーブしてデマッパ210に対する事前情報LA1とする。特に、事前情報LA1はデマルチプレクサ240aに転送され、デマルチプレクサ240aはLLR値を、Nt個の記号ストリームの各々を構成するM個のLLR値から成るNt個のストリームに逆多重化する。これらNt個のLLR値ストリームは図2において{LA1x1,...,LA1xNt}で表され、デマッパ210の適切な単一ストリームデマッパ300とグループストリームデマッパ400とに転送され、後続の記号ストリームのデマッピングに使用される。同様に、全情報LD2はインタリーバ238bに転送され、インタリーバ238bはLLR値をインタリーブして、デマッパ210および軟記号マッパ242の両方に対する全事前情報LA1Dにする。特に、全事前情報LA1Dは、デマルチプレクサ240bに転送され、デマルチプレクサ240bはLLR値を、Nt個の記号ストリームの各々を構成するM個のLLR値から成るNt個のストリームに逆多重化する。これらのNt個のLLR値ストリームは、図2において{LA1Dx1,...,LA1DxNt}で表され、以下でさらに説明する残留干渉モジュール246を介してデマッパ210に転送され、後続の記号ストリームのデマッピングに使用される。さらに、LLR値ストリーム{LA1Dx1,...,LA1DxNt}は、軟記号マッパ242にも転送される。軟記号マッパ242の説明を続ける。このモジュールは、LLR値ストリームをデマルチプレクサ240bから受信し、受信記号ストリームの各々に対応する軟記号を再構築する。図2に示すように、軟記号を、外部情報から導出したLLR値{LA1x1,...,LA1xNt}と比較して、復号器224からの全事後情報から導出したLLR値{LA1Dx1,...,LA1DxNt}から再構築することが望ましい。この構成は、LLR値{LA1Dx1,...,LA1DxNt}が実際の送信記号に関するより多くの情報を含み、従って、そこから導出した軟記号と残留干渉とをより正確に再構築できるという点で望ましい。上述のように、軟記号マッパ242が生成した再構築記号は、デマッパ210の適切な単一ストリームデマッパ300とグループストリームデマッパ400とに転送され、その各々は軟記号を使用して受信信号ベクトルyから干渉ストリームの寄与を干渉除去する。従って、その後、上述のように、繰り返し検出プロセスが繰り返される。全体として、デマッパ210、SISO復号器224、および軟記号マッパ242間の軟情報の交換は、所望のビットエラー率BERが達成されるまで継続する。この時点で、硬判定モジュール226により最終決定がなされる。硬判定モジュール226は、SISO復号器224からの事後情報L’D2を使用して情報ビット列uを決定する。このモジュールが、LLR値がL’D2≧0ならば1、そうでなければ0と決定する。上述のように、繰り返し検出プロセスは、検出ループを介する第2または後続パスに対するものと仮定した。現時点で容易に分かるように、デマッパ210を介する初期パス/繰り返し中に、軟記号を再構築するためにSISO復号器224から軟記号マッパ242へ利用可能な軟情報はない。従って、この初期パス中にデマッパ210の単一ストリームおよびグループストリームデマッパが、メンバでない干渉ストリームの寄与を再構築すること、および軟判定干渉除去を実施することは不可能である。従って、本発明の実施態様によると、デマッパ210を介する初期パスに対して、それぞれの記号ストリームは単一ストリームデマッパ300に割当てられ、単一ストリームデマッピングのみが実施される。それぞれの単一ストリームデマッパ300は、軟判定干渉除去が実施不可能ならば、空間フィルタリングを使用して干渉ストリームの寄与を最小化するのみであることに注意する。その後、デマッパ210を介する第2および後続の繰り返し中に、SISO復号器224からの軟情報が、軟記号の再構築に利用可能であり、軟判定干渉除去をそれにより実施することができる。従って、デマッパ210を介する第1パスの後、グループ構築モジュール244は、デマッパ210とグループの組合せとを初期化し、かつ/または単一ストリームデマッピングが上述のように実施される。軟記号マッパ242、単一ストリームデマッパ300、グループストリームデマッパ400、およびグループ構築モジュール244をより詳細に参照する。軟記号マッパ242から始めると、上述のように、本モジュールは、SISO復号器224からの軟情報を使用して、Nt個のストリームの各々に対する軟情報を再構築する。図のように、各記号は、外部情報から導出した事前フィードバックと比較して、復号器224からの全事後情報より導出した事前フィードバック{LA1Dx1,...,LA1DxNt}から再構築される。本発明の実施態様によると、それぞれの軟記号を次式で計算したn番目の記号の期待値として計算することができる。ここで、bimは、アルファベットの記号のm番目のビット値である。式4の第2の式は、インタリーブ化のため、記号内のビットが独立であるという仮定に従う。LLRの定義により、ビット確率を次式のように表すことができる。ここで、LA1、Dxnmは、n番目のストリームのm番目のビットに対応するLLR値である。図のように、軟記号マッパ242により計算した軟記号は、軟判定干渉除去に対する必要に応じて、デマッパ210ならびに適切な単一ストリームデマッパおよびグループストリームデマッパに転送される。図3に、本発明の実施態様によう単一ストリームデマッパ300の一実施例の機能アーキテクチャを示す。説明を簡単にするため、図3のデマッパは、着目するk番目のストリームをデマップすると仮定する。デマッパ210内の単一ストリームデマッパの各インスタンスは、図3に示した機能アーキテクチャと類似していてもよい。図示したように、単一ストリームデマッパは、干渉再構築モジュール302、干渉キャンセラ304、空間フィルタモジュール306、およびAPP即ち、軟情報計算器308を含む。上述のように、本発明の実施態様によると、それぞれの単一ストリームデマッパ300は、軟判定干渉除去の組合せを使用して受信信号ベクトルyからのすべての干渉ストリームの寄与即ち、干渉を除去し、次に軟空間フィルタリングを得られた信号に使用して、干渉除去プロセスから残留するすべての残留干渉の寄与を最小化し、かつ/または所望のストリームを拡張する。結果として、k番目の受信ストリームは、干渉除去された干渉の量に依存して隔離および拡張される。その後、単一ストリームデマッパは、隔離および拡張されたk番目の受信ストリームを使用して、このストリームを各ビットに対して軟情報を計算することで、ストリームを構成するM個の符号化ビットにデマップする。干渉再構築モジュール302および干渉キャンセラ304は、軟判定干渉除去を実施し、空間フィルタモジュール306は、軟空間フィルタリングを実施し、APP計算器308は、デマッピングを実施する。まず、干渉再構築モジュール302は、軟記号マッパ242からk番目の記号以外の再構築記号の各々を受信し、これらの記号をそのチャネル応答を介してフィルタし、受信記号ベクトルyに対するそれらの有効な寄与を生成する。その後、干渉キャンセラ304は、多重アクセス干渉MAIとも称することができる干渉ストリームのこれらの寄与を受信信号ベクトルyから除去する。この結合動作は、次式で表すことができる。ここで、は干渉ストリームに対するチャネル応答の集合であり、は干渉ストリームの期待記号値の対応集合であり、は干渉ストリームの寄与を除去した雑音除去記号ベクトルである。ここでもまた、雑音除去という用語に関して、再構築軟記号の信頼性に依存して、はいくらかの残留干渉を有する可能性があることに注意する。軟記号の信頼性が上がれば、干渉記号の再構築の忠実度が上がり、干渉をより良く干渉除去することができる。逆に、不完全な再構築を使用すると残留干渉が残る。上述のように、デマッパ210を介した初期パス中に、全ストリームはそれぞれの単一ストリームデマッパ300に割当てられ、軟判定干渉除去は存在しない。軟判定干渉除去が存在しないことは、この時点で式6からより容易に分かり、軟記号マッパ242が再構築記号を与えないならば、第2項は事実上ゼロであることが分かる。従って、デマッパ210を介した初期パス中に、完全な干渉抑圧が、効果的に空間フィルタモジュール306に移される。空間フィルタモジュール306に着目する。このモジュールは、所望のk番目のストリームに対して空間フィルタwkを計算する。空間フィルタwkは、ダイバーシティ利得を介して所望のk番目のストリームを拡張し、さらに干渉ストリームからのすべての残留干渉からの寄与を最小限にするよう設計される。従って、空間フィルタwkを計算すると、その後、空間フィルタモジュール306は雑音除去信号ベクトルをフィルタし、そのフィルタを介して所望のk番目のストリームで送信された記号のスカラ記号推定値を生成する。本発明の実施態様によると、空間フィルタモジュール306は、空間フィルタwkをMMSE最小平均二乗誤差フィルタとして計算することができる。定義により、MMSEフィルタwkは、MMSE推定値と所望の記号との間の平均二乗誤差を最小化する。言い換えると、wkはコスト関数を最小化する。標準適応フィルタ分析から、Jの勾配をゼロに設定することでwkを決定することができ、それによりwkが次式で与えられる。式6を展開すると、を次式のように書き換えることができる。式9で与えたの形を用い、すべての記号が独立であると仮定すると、は次のようになる。ここで、、言い換えると、干渉記号の分散を含む対角行列である。同様に、式9で与えたの形を使用し、は次のように与えることができる。式10および11で式8を置換し、MMSEフィルタwkを次のように与えることができる。式12において、記号の第2のモーメントを次式のように計算することができる。ここで、は式5で与えられる。記号の分散は次式のように計算することができる。ここで、記号の第2のモーメントは式13で与えられ、記号の第1のモーメントは、式4および式5で示すように計算される。従って、受信機200のそれぞれの繰り返しで、空間フィルタモジュール306は、式12で与えたように所望のk番目のストリームに対する空間フィルタwkを計算することができ、その後、空間フィルタを介して雑音除去記号ベクトルをフィルタし、k番目のストリームで送信した記号のスカラ推定値を得ることができる。このフィルタ操作をで表すことができる。式12に示すように、空間フィルタwkは、SISO復号器234からの軟情報に基づいており、従って、受信機200のそれぞれの繰り返しで再計算/更新される。図2および3に示すように、受信機200は残留干渉モジュール246を含む。このモジュールは、式13および14に示す記号の各々の第2モーメントと分散とを計算し、この情報を必要に応じて単一ストリームデマッパ300の各インスタンスの空間フィルタ306に与えて、空間フィルタwkの再計算/更新を担う。本発明の別の実施態様によると、空間フィルタwkは、KoshyらによるANewLow-ComplexityDemapperforHigh-PerformanceIterativeMIMO:Information-TheoreticandBERAnalysis、Proc,IEEEICASSP‘05、2005年3月、vol.3、1029-1032頁で説明されている信号対干渉雑音比SINR最大化空間フィルタであることができる。上記文献を、あたかもその全体を完全に説明したかのように、参照により本明細書に援用する。SINR最大化空間フィルタは本質的に、所望のストリームの平均電力の、他ストリームおよび雑音からの干渉の平均電力総和に対する比を最大化する調和フィルタである。当業者は、空間フィルタwkを本発明から逸脱せずに、他の方法で設計できることを認識するであろう。APP計算器308に戻る。本モジュールは空間フィルタモジュール306からフィルタ記号推定値を取り、その記号のM個の構成ビットの軟情報を生成し、その後、軟情報をマルチプレクサ220に転送し、それにより記号のデマッピングを完了する。本発明の実施態様によると、APP計算器308は、ビットに対する事後LLR値を計算することで軟情報を生成する。詳細には、観測が与えられると、k番目のストリームのm番目のビット値に対する事後LLR値を次式で定義することができる。ベイズ則を適用し、事前部をから除去すると、外部LLRは次式のように表すことができる。ここで、は、m番目のビット値が値b即ち、1または-1であるk番目のストリームに対応するすべての可能なビットベクトルxの集合である。APP計算器308の出力は、k番目のストリームを構成するM個のビットに対する事後LLR値の列であり、それぞれのLLR値は、式15で与えられる。この事後LLR値列は図3におけるLD1xkで表される。その後、LD1xkは、モジュール310を介して転送される。モジュール310において、マルチプレクサ240a/SISO復号器224から得られ、かつ図3におけるLA1xkで表されるM個のビットの各々に対する事前情報が、事後LLR値から除去され、M個のビットに対する外部LLR値列が得られる。それぞれの外部LLR値は式16で与えられ、外部値の列は図3のLE1xkで表される。デマッパ210を介する初期パス中では、各記号ストリームは、上述のように単一ストリームとしてのデマッパであり、デマルチプレクサ240a/SISO復号器224からの事前情報LA1xkは利用することができない、従って、事後LLR値LD1xkは、まず、マルチプレクサ220に転送される。その後、単一ストリームデマッパ300の各インスタンスに対して、外部LLR値LE1xkが、マルチプレクサに転送される。以下は式16の簡略化の概要であり、事前情報を追加し戻すことで得られる式15の簡略形である。式16の確率分布関数に関して、MMSE推定値は正規分布に近いことが知られている。従って、確率分布関数を次式で与えることができる。ここで、平均であり、実次元毎の分散である。式9で定義したに関してであり、条件付MMSE推定値の平均は次式のようになる。再び、式9のの定義を使用すると、条件付MMSE推定値の実次元毎の分散を次式のように得ることができる。式16の項に関して、インタリーブ化のため、記号の構成ビットが独立であると仮定すると、この項を次式のように構成ビット確率の積として表すことができる。ビット確率を、デマルチプレクサ240a/SISO復号器224からの事前LLR値に関して次式のように表すことができる。式17、18、19、20、および21で式16を置換し、最大対数近似を用いると、k番目のストリームのm番目のビットの外部LLR値を次式のように得ることができる。ここで、は、m番目のビット値がb即ち、1または-1であるM×1のビットベクトルxの集合を表し、xmはm番目の要素を省略したxのサブベクトルであり、LA1mはm番目の要素を省略したk番目のストリームに対する事前情報を含むM-1×1のベクトルである。ここでもまた、APP計算器308が計算した事後LLR値は、事前情報を追加し戻した式22である。式22が示すように、APP計算器308は、先行技術の結合ストリームデマッパの場合のMNtの指数関数である計算量とは対照的に、記号毎ビット数Mの指数関数であるビット毎計算量を有する。図4に、本発明の実施態様によるグループストリームデマッパ400の1実施例の機能アーキテクチャを示す。説明を簡単にするため、図4のデマッパは、グループ内のストリーム数が1より大きくNt未満であるようなk番目のストリームグループをデマップすると仮定する。ここでもまた、1つのストリームから成るグループのサイズは、単一ストリームデマッパ300を使用してデマップされる。Nt個のストリームから成るグループのサイズは、全ストリーム間で一度に結合検出することに対応する。デマッパ210内のグループストリームデマッパ400の各インスタンスは、図4に示す機能アーキテクチャに類似していてもよい。図示したように、グループストリームデマッパ400は、干渉再構築モジュール402、干渉キャンセラ404、およびAPP即ち、軟情報計算器406を含む。上述のように、本発明の実施態様によると、グループストリームデマッパ400は、軟判定干渉除去を使用して、まず、受信信号ベクトルyからのグループk以外の全干渉ストリームの寄与即ち、干渉を除去し、次に各ビットに対する軟情報を計算することで、各ストリームを構成するM個の符号化ビットにグループのストリームをデマップする。干渉再構築モジュール402および干渉キャンセラ404は、軟判定干渉除去を実施し、APP計算器406はデマッピングを実施する。まず、干渉再構築モジュール402は、軟記号マッパ242から、k番目のグループ以外の全干渉ストリームの軟記号を再構築し、これらの記号をそのチャネル応答を介してフィルタして、受信信号ベクトルyに対するそれらの有効な寄与を生成する。その後、干渉キャンセラ404は、受信信号ベクトルyから干渉ストリームの寄与を除去し、干渉ストリームの寄与を除去した雑音除去信号ベクトルを生成する。ここでもまた、この結合動作を式6で示すように表すことができ、はk番目のグループにおける各ストリームからの寄与を含む雑音除去信号ベクトルを表す。ここでもまた、雑音除去という用語に関して、は干渉記号の再構築の信頼性に依存して、いくらかの残留干渉を有する可能性があることに注意する。再構築がより正確になれば、干渉除去がより良くなる。逆に、再構築がより不正確になれば、残留干渉はより多くなる。APP計算器406に戻る。このモジュールは、雑音除去信号ベクトルを干渉キャンセラ404から取得し、k番目のグループに属する全記号の構成ビットに対して軟情報を結合的に計算し、その後、この軟情報をマルチプレクサ220に転送し、それによりグループ内記号のデマッピングを完了する。本発明の実施態様によると、APP計算器406は、グループ内記号の構成ビットに対して事後LLR値を結合的に計算することで軟情報を生成する。詳細には、観測されたが与えられると、k番目のグループのn番目のストリームのm番目のビットに対する事後LLR値は、次式で定義される。ベイズ則を適用し、事前部をから除去すると、外部LLRを次式で表すことができる。ここでは、n番目のストリームのm番目のビット値が値b即ち、1または-1であるk番目のグループのすべての可能なベクトルxの集合である。APP計算器406の出力は、グループの各ストリームのM個のビットに対する事後LLR情報の列であり、それぞれのLLR値は式23で与えられることに注意する。この事後LLR値のストリームは、k番目のグループのストリームが数字1-Nであると仮定すると、図4におけるで表される。その後、事後LLR値は、モジュール408を介して転送される。そこで、デマルチプレクサ240a/SISO復号器224から取得され、かつ図4ので表されるM個のビットの各々に対する事前情報が、事後LLR値から除去され、M個のビットに対する外部LLR値の列が得られる。それぞれの外部LLR値は、式24で与えられ、外部値の列は、図4ので表される。外部LLR値は、引き続いてマルチプレクサ220に転送され、それによりグループ内の記号のデマッピングを完了する。以下は式24の簡略化、および対応する事後LLR値の式の概要である。まず、式24のから始めると、雑音除去信号ベクトルを次式で表すことができる。当業者が認識するように、チャネル推定値および送信記号に条件を付けると、はその平均と共分散行列で完全に決定される多変量複素正規分布である。式25から、の平均を次式のように容易に得ることができる。の共分散行列は、次式のように計算することができる。ここで、はk番目のグループ以外の干渉記号の分散を含む対角行列であり、上付き文字†は複素共役転置行列を表し、は大きさNrの単位行列である。上述したことと同様に、干渉記号の分散は式13および14で与えられ、残留干渉モジュール246によりAPP計算器406に与えられる。平均および共分散行列が与えられると、は、次式で表すことができる完全に公知な多変量複素正規分布である。ここで、およびは、共分散行列の行列式および逆行列をそれぞれ表す。式28において、はビットベクトルから記号空間へのマッピングを表す。式24の項に戻ると、ベクトルにおけるビットの独立性が与えられれば、は、構成ビットの確率の積として、次式のように表すことができる。ビット確率を、デマルチプレクサ240a/SISO復号器224からの事前LLR値の点から次式のように表すことができる。式28、29および30で式24を置換し、標準最大対数近似を用いると、APP計算器406により計算されるk番目のグループのn番目のストリームのm番目のビットに対する事後LLR値は次式で与えられる。ここで、である。次に、事前部をから除去することでk番目のグループのn番目のストリームのm番目のビットに対する外部LLR値を得ることができ、この操作は上述のモジュール408により実施される。式31および32により示したように、各ビットに対して、APP計算器406により計算される事後LLRは2MNを上回るビットベクトルを仮定することグループ内のストリーム数はNN<Ntであると仮定を要し、従って、Nt個すべてのストリームにわたる結合検出と比較して、計算量が削減されている。グループ構築モジュール244が、Nt個すべてのストリームを含む単一グループを形成する場合、デマッパ210が単一グループデマッパ400に集約されることに注意する。ここで、軟判定干渉除去が存在せず、上記のビット毎事後LLR計算が同時送信ストリーム数Ntと記号毎ビット数Mの積の計算量を有する全ストリーム間の結合検出になるという点で、である。本発明の別の実施態様によると、APP計算器406は、抑制探索APP即ち、軟情報計算器であることができる。詳細には、式31および32に関して、上述のように事後情報LLRを計算することで、上記APP計算器はk番目のグループにおける記号の構成ビットの軟情報を計算することができる。しかしながら、2MNを超えるビットベクトルを仮定するのではなく、HochwaldらによるAchievingnear-capacityonamultiple-elementchannel、2003年3月IEEETrans,Commun,Vol.51,no.3,389-399頁で説明されているリスト球面検出LSDまたはS.BaroらによるIterativedetectionofMIMOtransmissionusingalist-sequentialLISSdetector、2003年5月Proc.Int.Conf.Communications,2653-2657頁で説明されているリスト逐次LISS検出器のような抑制検出技術を用いて、これらのビットベクトルのサブセットのみを考慮することもできる。上記の文献を、あたかもその全体を完全に説明したかのように、参照により本明細書に援用する。当業者は、本発明から逸脱することなく、他の抑制検出技術を使用することができることを認識するであろう。特に、抑制検出技術を用いることで、上述のように全探索を用いる場合と比較して、より大規模なグループを開発することが可能となる。従って、抑制検出技術を用いない場合よりも多くのストリームを結合的に検出できるので、性能をさらに改善することができる。特に、例えばHochwaldおよびBaroが示した抑制検出技術は、Nt個すべてのストリームを有する単一グループに適用されるのみであり、Nt個未満のストリームを有するグループには適用されない。特に、HochwaldおよびBaroが示した技術は、受信信号ベクトルyの雑音ベクトルnが空間的に白色であることを仮定する。しかしながら、Nt個未満のストリームを有するグループ即ち、k番目のグループを使用するとき、この条件は満たされない。なぜならば、干渉キャンセラ404からの雑音除去信号ベクトル内の雑音ベクトルは、さらに他グループからの干渉を含み、それにより信号ベクトルを空間的に色づけするからである。従って、抑制探索技術をNt個未満のストリームを有するグループに適用するためには、信号ベクトルに対してさらなる信号条件付けを実施して、空間的に色づけした雑音を有するこの信号を、空間的に白色の雑音を有するものに効率的に変換する必要がある。このプロセスは白色化と呼ばれ、以下のように実施することができる。信号ベクトルの雑音の共分散行列は、式27ので与えられる。コレスキー分解のような標準的な行列分解を用いると、雑音厳密に述べると、加法性白色ガウス雑音に他グループからの干渉を加えたものの共分散行列は、次式のように分解することができる。行列Cは、白色フィルタと呼ばれる。にCを左から掛けることで、式25の信号モデルは次式のようになる。の新しい条件付信号をと定義し、所望のk番目のグループに対する新しいチャネル行列をと定義し、新しい雑音ベクトルをと定義すると、k番目のグループに関するAPP計算器406への入力信号に対する新規信号モデルは、次式のように得られる。はこの時点で空間的に白色、即ち、その共分散行列は単位行列であることを示すことができる。受信要素毎の雑音電力は、単位行列の対角要素で与えられ、すべて同一値1である。干渉キャンセラ404からの信号ベクトルを条件付けして信号ベクトルにする際、信号ベクトルを抑制探索APP計算器406に適用することができる。例えば、信号ベクトルが与えられると、リスト球面検出アプローチを用いる抑制探索APP計算器は、k番目のグループのn番目のストリームのm番目のビットに対する事後LLR値を次式のように計算することができる。ここで、であり、は、n番目のストリームのm番目のビットが値bを取り、に関する或る特定の半径Rの内部にあるような候補ビットベクトルの集合上記ビットベクトルが特定されていると仮定を表す。式36および37は、上述の新規信号および雑音モデルで式31および32を置換することで得ることができる。当業者は、式36および37は同じとするが、異なる技術を使用して候補ビットベクトルを選択するような他の抑制探索技術も使用することができることを認識するであろう。特に、球面検出に基づくもののような先行技術の抑制探索技術は、或る特定の条件下でのみ妥当な計算量でNt個すべてのストリーム間で結合APP計算を実施する。その条件の1つは、受信要素数Nrが送信ストリーム数Nt未満であってはならないということである。本発明によると、Nt>NrであるNt個のストリームの大規模グループのうち1つを結合マッピングする難問題を、Nr個を超えないより小規模な幾つかのグループに分割することができる。この小規模なグループでは、任意のグループにおいてストリームを結合的にデマップする必要がある。従って、本発明の分割統治アプローチを使用すると、それぞれのグループ内部には結合的に検知されているストリーム数と少なくとも等しい数の受信要素があり、それにより全グループ内部での抑制探索デマッパの使用が保証される。グループ構築モジュール244を参照する。上述のように、本モジュールは、Nt個のストリームの各々をそれぞれが1つまたは複数のメンバを有するグループに割当て、その後、各グループを単一ストリームデマッパ300またはグループストリームデマッパ400のいずれかに関連付ける。本発明の実施態様によると、グループ構築モジュール244は、ストリームをグループに割当て、受信機の処理能力と所望の受信機性能との間のバランスを取る。詳細には、デマッパ210の性能は、より多くのストリームが同一グループに追加されてストリームが結合的に検出されると、一般に向上する即ち、デマッパ210の性能は、デマッパが1つのグループストリームデマッパに集中すると、一般に向上する。しかしながら、任意のグループの大きさが増加すると、デマッパ210の全体計算量も増加する。例えば、それぞれのグループストリームデマッパが、グループ内ストリーム数と記号毎ビット数Mの指数関数であるビット単位の計算量を有する。本発明の実施態様によると、グループ構築モジュール244は、デマッパの全体計算量を調整して受信機の処理能力に対応させ、所与の受信機の計算量に対して可能な最大性能を得る。言い換えると、本発明は、受信機の処理能力を完全に利用する受信機の性能を与えることができる。詳細には、本発明の実施態様によると、受信機の処理能力および所望の性能に基づいて、グループ構築モジュール244に多数のグループと各グループが含むべきストリームメンバ数とを与えることができる。ここでもまた、各グループの数と大きさが、デマッパ210の全体計算量を決定する。各グループのサイズは同一であってもよいし、グループ間で可変であってもよい。本発明の実施態様によると、グループ構築モジュール244は、その後、より相関するストリームが同一グループに割当てられ、それにより性能を最大化するように、ストリームをグループに割当てることができる。例えば、受信機がNg個のグループを処理でき、第1グループが第2グループより多くのメンバを含む、等即ち、であるようにグループ毎のストリーム数が整列即ち、変化されると仮定する。本発明の実施態様によると、グループ構築モジュール244は、その後、ストリームを、ストリーム間の対単位の相関pairwisecorrelationsに基づいてNg個のグループに割当てることができる。詳細には、グループ構築モジュール244にチャネル行列Hが与えられると仮定すると、このモジュールは、まず、である全ストリームpおよびq間の対単位の相関を次式のように計算することができる。その後、最大サイズ即ち、のグループから始めて、グループ構築モジュール244は、Ns=Nt個のストリームの利用可能プールが与えられると、サイズのすべての可能なストリーム分類を列挙する。一般に、個のそのような仮想グループがある。これらのグループをで表すことができる。例として、Ns=Nt=4かつの場合を考えると、可能な分類はである。上記各グループに対して、グループ構築モジュール244が、グループ相関メトリック値を決定し、次に、最高メトリック値を有するグループを第1グループのメンバとして選択することができる。例えば、グループ構築モジュール244は、各グループのメンバ間のすべての対単位の相関値に対する平均相関を使用することができる。上記の例において、各グループに対して3個の可能な対の分類がある。グループ相関メトリック値は、これらの個の対の相関値の平均である。がグループ相関メトリック値に対して最高値を有する即ち、と仮定すると、グループ構築モジュール244は、を最初のグループとして選択するであろう。次に、グループ構築モジュール244は、選択したグループのメンバをNs個のストリームから除去し、それにより次グループの個のストリームに対する利用可能プールを生成することができる。上述と同じプロセスを用いて、グループ構築モジュールは、次に残留ストリームを使用して指定サイズの新規グループを構築し、これを第2選択グループとして指定することができる。グループ構築モジュール244は、次にこの第2グループ内のストリームを個のストリームから除去して残りの未割当てのストリームを生成し、第3グループの構築を進めることができる。グループ構築モジュールは、このプロセスを、すべてのストリームが各種グループに割当てられるまで繰り返すことができる。特に、グループ構築モジュール244がNg個のグループを形成するよう統計的に構成されると仮定すると、上述のグループ構築プロセスは、硬制御を計算量に対して強制する。なぜならば、上述のグループ構築プロセスは常に、ストリーム間の実際の相関に関わらず、同一数のグループを生成するからである。しかしながら、チャネルが変化するとストリーム間の相関も変化する。本発明の実施態様によると、チャネル相関と計算量との間のより強力な結合を可能とするため、グループ構築モジュール244に制御ノブを追加することができる。制御ノブは、グループ相関メトリック値に対する閾値である。本発明の本実施態様によると、グループ相関モジュールは、Ng個のグループを上述のように形成することができる。その後、グループ構築モジュールは、Ng個のグループからグループ相関メトリック値がと等しいかまたは超過するグループのみを選択し、これらのグループをそれぞれのグループストリームデマッパ400に割当てることができる。この基準を満たさないグループに関しては、グループ構築モジュールは、これらグループのストリームをそれぞれの単一ストリームデマッパ300に割当てる。制御ノブをゼロ0および1の間の値を有するように定義して、グループ相関メトリック値に対応させることができる。特に、のとき、グループ構築モジュールは、全ストリームをそれぞれの単一ストリームデマッパに割当てる。同様に、のとき、グループ構築モジュールは元のグループを維持し、各グループをそれぞれのグループストリームデマッパまたは単一ストリームデマッパに、グループの大きさに基づいて割当てる。当業者は、本発明から逸脱せずに、上述以外のプロセスを用いて、グループ構築モジュール244はストリームをグループに割当てることができることを認識するであろう。本発明をその特定の実施態様に関連させて説明したが、多数の他の変形および修正および他の使用方法が、当業者に対して明らかであろう。従って、本発明は本明細書の特定の開示により限定されず、添付の請求項によってのみ限定される。"