CN102047580A

CN102047580A - 移动通信系统、接收装置以及方法

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Publication number: CN102047580A
Application number: CN2009801204287A
Authority: CN
Inventors: 樋口健一; 川合裕之
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2008-04-04
Filing date: 2009-03-03
Publication date: 2011-05-04
Anticipated expiration: 2029-03-03
Also published as: WO2009122842A1; US20110090893A1; JPWO2009122842A1; JP5345133B2; KR20110007157A; EP2267925A1; EP2267925A4; EP2267925B1; US8391128B2; CN102047580B

Abstract

移动通信系统的发送装置将发送的码元和扩频码一起进行码复用，进行傅立叶反变换，并从多个发送天线发送。移动通信系统的接收装置对由多个接收天线接收到的信号进行傅立叶变换，提取各副载波的信号分量，并以QR分解算法来估计码元。导出某一酉矩阵，使得包含扩频码作为元素的扩频矩阵、表示无线信道状态的信道矩阵和酉矩阵的积成为三角矩阵。使用接收向量、酉矩阵以及三角矩阵，估计从各发送天线发送的码元的候选。

Description

移动通信系统、接收装置以及方法

技术领域

本发明涉及移动通信的技术领域，特别涉及使用多载波码分多址(MC-CDMA)以及多输入多输出MIMO(Multiple Input Multiple Output)方式的移动通信系统、接收装置以及方法。

背景技术

多载波传输方式是将频带分割为多个窄的频带(副载波)，并在各副载波中独立传输信号的方式。尤其，正交频分多址(OFDMA：Orthogonal Frequency Division Multiple Access)方式通过将副载波配置为各副载波相互正交，从而提高频率利用效率，实现高速大容量化。在OFDMA方式中，由于能够有效地抑制副载波间干扰，因此能够使用各副载波并行地发送信号，因此能够加长一码元的长度。此外，通过确保保护间隔长到一定程度，还能够有效地抑制多路径干扰。

在MC-CDMA方式中，所传输的信号在所有的副载波中被码扩频(code spread)。由此，与简单的OFDM方式的情况相比，频率分集效果提高，能够实现信号传输的进一步高质量化。

另一方面，在并用MC-CDMA方式以及MIMO方式时，信号在频带全域中被码扩频，因此由一个接收天线所接收的接收信号，成为在全域中扩频的发送信号相应于发送天线数被复用后的和信号。如果是并用简单的OFDM方式以及MIMO方式的情况，则通过从该和信号中提取特定的副载波的信号，并对提取后的信号分量进行信号检测，从而能够复原从各发送天线发送的发送信号。但是，在并用MC-CDMA方式以及MIMO方式的情况下，从和信号中提取特定的副载波的信号并没有意义。因为信号是在全域中扩频。如果能够对信号进行解扩，则也许能够从和信号中提取特定的信号分量，但这很难。这是因为，接收信号一般受到频率选择性衰落(fading)的影响，因此担心扩频码的正交性已破坏。从而，需要对在全域中扩频并且复用了各种信号的信号同时进行信号检测。

作为一例，设发送天线数为N，数据调制(data modulation level)数为B(例如，若是16QAM则B＝4)，所估计的码复用数为P，在接收侧根据最大似然判定方法(MLD：Maximum Likelihood Detection)进行信号检测(关于以往的QRM-MLD方法，例如参照非专利文献1)。如上所述，在使用OFDM方式时，副载波之间的干扰被有效地抑制，收敛到保护间隔的范围内的多路径干扰被充分抑制。这时，在接收侧必须观察的码元候选总数成为

2^N×B。相对于此，在MC-CDMA的情况下，必须考虑码复用数P的码元候选总数达到

2^N×B×P。候选数根据码复用数以指数函数形式增加，因此信号检测的运算量变得相当大。在进行MC-CDMA方式的MIMO传输时，虽然信号检测为高精度，但很难应用运算量大的MLD方法。另一方面，在迫零(ZF)方法和最小平方误差(MMSE)方法那样的运算量小的信号检测方法中，担心信号检测精度劣化。在接收侧的信号检测精度不好，意味着为了维持所需信号质量(所需SINR)，必须以更强的功率来发送信号。

非专利文献1：K.J.Kim，et al.，“Joint channel estimation and data detection algorithm for MIMO-OFDM systems”，Proc.36th Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers，Nov.2002

发明内容

发明要解决的课题

本发明的课题在于，在MIMO方式的移动通信系统中使用MC-CDMA方式的情况下，提高接收侧的信号检测精度。

用于解决课题的方案

在本发明的一个方式中，使用接收装置，该接收装置用于使用MC-CDMA方式以及MIMO传输方式的移动通信系统中。在所述移动通信系统中，所发送的码元序列中的一组码元与用于码复用的扩频码一起被变换为码复用信号后进行傅立叶反变换，并从多个发送天线被发送。

该接收装置包括：

对由多个接收天线接收到的信号进行傅立叶变换，并提取各副载波的信号分量的部件；以及

信号检测部件，对所提取的信号分量应用QR分解算法，并估计被传输的码元。

所述信号检测部件包括：

求某一酉矩阵，使得在矩阵元素中具有所述用于码复用的扩频码的扩频矩阵、表示所述发送天线以及接收天线之间的无线信道状态的信道矩阵、与该酉矩阵的积成为三角矩阵的部件；以及

利用对包含各接收天线接收到的信号分量的接收向量乘以了所述酉矩阵后的向量、以及所述三角矩阵，估计从各发送天线发送的码元的候选的部件。

也可以是所述估计部件还具有对每个所述码元的候选准备度量，并根据所述度量而缩减候选的部件，所述度量表示码元星座图(constellation)中的接收码元以及码元的候选之间的平方欧几里德距离(square Euclidean distance)。

也可以在该接收装置中设置重排控制部件，其对所述分解部件提供用于重新排列所述信道矩阵以及所述扩频矩阵的矩阵积的行或者列的指示信号。所述分解部件也可以求三角矩阵以及酉矩阵(unitary matrix)，使得根据所述指示信号而重新排列了行或者列的所述矩阵积，与该三角矩阵以及酉矩阵的积相等。

也可以是所述估计部件在根据M算法估计码元时，所述重排控制部件准备所述指示信号，使得对应于更强的接收功率的发送天线的码元比对应于更弱的接收功率的发送天线的码元先被估计。

也可以是所述重排控制部件准备所述指示信号，使得在从第1发送天线发送的码元的第1副载波的副载波分量被所述估计部件估计出之后，通过该第1副载波从第2发送天线发送的码元的副载波分量被所述估计部件估计。

也可以是所述估计部件在使用利用与所述三角矩阵的列数或者行数相等的阶段数的M算法来缩减码元的候选时，每个阶段的存活码元的候选数被控制为根据无线传播状态而可变。

也可以是对于到达某一阶段为止所存活的码元候选的组合中的每个组合，算出度量的累计值，并将其作为该阶段的累计度量来存储。也可以是所述估计部件通过将下一阶段中追加的码元的候选的度量和对于码元候选的某一组合的所述累计度量的合计值，与对于码元候选的其他组合的累计度量进行比较，从而决定在下一阶段中存活的码元的候选的组合。

也可以是所述估计部件对于从各发送天线发送的码元的某一组合，算出所述度量的总和，并将会带来比该总和更大的总和的码元的组合从存活的候选中除去。

在本发明的一个方式中使用移动通信系统，该移动通信系统使用MC-CDMA以及MIMO传输方式，并且包括发送装置以及接收装置。

所述发送装置包括：

将发送的码元序列中的一组码元与用于码复用的扩频码一起变换为码复用信号的部件；

对码扩频后的一组码元进行傅立叶反变换的部件；以及

将包含傅立叶反变换后的码元的信号从多个发送天线发送的部件。

所述接收装置包括：

所述信号检测部件包括：

导出某一酉矩阵，使得具有所述用于码复用的扩频码作为矩阵元素的扩频矩阵、表示所述发送天线以及接收天线之间的无线信道状态的信道矩阵、与该酉矩阵的积成为三角矩阵的部件；以及

发明效果

根据本发明，在MIMO方式的移动通信系统中使用MC-CDMA方式的情况下，能够提高接收侧的信号检测精度。

附图说明

图1是表示在本发明一实施例中使用的移动通信系统的图。

图2表示发送装置的局部的功能方框图。

图3是表示在码扩频部以及码复用部中进行的运算内容的概念图。

图4表示接收装置的局部的功能方框图。

图5是表示信号检测部的一例的图。

图6表示更详细的接收装置的功能方框图。

图7是表示判定码元的组合的难易度根据衰落相关的大小而不同的情况的图。

图8表示用于说明变形例3的动作的流程图。

图9表示在变形例4中使用的MLD部的功能方框图。

图10表示用于说明变形例4的动作的图。

图11是表示对接收信号点进行了排序(ranking)的信号点候选的图。

图12表示用于说明变形例4的动作的流程图。

图13是用于说明变形例4的动作的图。

图14表示用于说明变形例5的动作的图。

标号说明

50小区

100用户装置(UE)

200基站(eNB)

300接入网关

400核心网络

21码扩频部

22码复用部

23快速傅立叶反变换部(IFFT)

24保护间隔附加部

41保护间隔去除部(-CP)

42快速傅立叶变换部(FFT)

44信号检测部

62信道估计部

64重排控制部

210 QR分解部

212信号变换部

214最大似然判定部

215似然度(likelihood)输出部

216-1～4判定部

具体实施方式

为了便于说明，使用用于促使理解发明的具体的数值例进行说明，但只要没有特别事先说明，则这些数值只不过是一例，可以使用适合的任意值。

本发明的实施例从以下观点来说明。

1.系统

2.发送装置

3.接收装置

4.动作

5.信号检测部的细节

6.变形例1

7.变形例2

8.变形例2-方法1、方法2

9.变形例3

10.变形例4

11.变形例5

实施例1

<1.系统>

图1表示在本发明的实施例中使用的移动通信系统的概略。在图1中示出了小区50、小区50内所覆盖的用户装置100₁、100₂、100₃、基站200、接入网关300、以及核心网络400。在本发明的一实施例中，一个以上的用户装置利用MIMO方式以及MC-CDMA方式双方与基站进行无线通信。用户装置典型的是移动台，但也可以是固定站。在该移动通信系统中，在上下行链路中使用MIMO方式以及MC-CDMA方式，但它们也可以只在上行链路或者下行链路中的一方使用。

<2.发送装置>

图2表示在移动通信系统中使用的发送装置的一例。在本实施例中，该发送装置包含在基站装置中，但在其他实施例中也可以包含在基站中。图2中示出了码扩频部21、码复用部22、快速傅立叶反变换部(IFFT)23和保护间隔附加部(+CP)24。

码扩频部21接收发送对象的一连串的码元序列，并将各码元复制规定数个(例如，N_D个)，对该规定数个的码元乘以扩频码，进行码扩频。N_D表示离散傅立叶变换(以及反变换)的窗大小或者块大小。该码元序列典型的是进行了纠错编码以及数据调制后的码元的序列，但更一般的，也可以是适合的任意码元序列。

码复用部22按每个副载波相加应用了不同的扩频码的码元，准备被码复用的码元序列。

图3是用于说明在码扩频部21以及码复用部22中进行的处理的概念图。图示的例子是用于说明运算内容的例子，与图示的构成元素对应的硬件元素和功能元素不一定要分别存在。在图示的例子中，准备了P个发送码元d₁，…，d_p。一个发送码元中准备一个扩频码。扩频码的扩频率(扩频码长)在图示的例子中为N_D。图2的发送装置包含在基站装置中的情况下，可以是P个发送码元dj中的每个为一个用户的数据，也可以是P个中的两个以上为一个用户的数据。在图2的发送装置为用户装置的情况下，P个全部是该用户装置的数据。无论如何，码扩频后的发送码元被相加(∑)，并进行码复用。码复用后的发送码元被输入到快速傅立叶反变换部23。

快速傅立叶反变换部(IFFT)23对与各副载波相对应的码元进行快速傅立叶反变换，将频域的信号变换为时域的信号(发送码元)。

保护间隔附加部(+CP)24对发送码元附加保护间隔，并提供给后级的发送信号生成部(未图示)。保护间隔可以通过循环前缀(CP)方法来准备。

<3.接收装置>

图4表示在移动通信系统中使用的接收装置的一例。图4中示出了保护间隔去除部(-CP)41、快速傅立叶变换部(FFT)42、信号检测部44。

保护间隔去除部(-CP)41从基带的接收信号中去除保护间隔。

快速傅立叶变换部(FFT)42对接收信号进行快速傅立叶变换，将时域的信号变换为频域的信号。

信号检测部44从各副载波的信号分量中缩减发送码元的候选，并最终决定发送码元是哪个。如后述那样，该信号检测部44不仅将接收信号分离为来自各发送天线的信号，还能进行解扩。至少这一点与以往的MIMO方式不同。

<4.动作>

下面说明动作。为了便于说明，决定将从图2的发送装置的第n个发送天线发送的(码扩频前的)发送码元序列记为x_n。因此，x_n中包含相应于码复用数的信号。进而，发送码元x_n具有N_D个的信号分量或者副载波分量。N_D表示离散傅立叶变换以及反变换的窗大小(块大小)。

x_n＝[x_n1 x_n2…x_nND]^T

这里，T表示转置(transposition)，n是N_TX以下的自然数，N_TX是发送天线总数。

此外，码扩频部21中对第i个(i是N_D以下的自然数)副载波所应用的加权系数wi如下式那样表现。

w_i＝[w_i1 w_i2…w_iND]^T

在图4的接收装置中经由N_RX个接收天线而同时接收到的所有信号Y，表现为

Y＝[y₁ y₂…y_ND]^T。yi表示由N_RX个接收天线分别接收的、与第i个副载波有关的信号。

y_i＝[y_i1 y_i2…y_iNRX]^T

这时，与第i个副载波有关的接收信号yi可记为下式那样。

[数1]

Hi是表示与第i个副载波有关的无线信道状态的信道矩阵。信道矩阵Hi可以如下式那样表现。

[数2]

信道矩阵Hi是具有N_RX行×N_TX列的维的矩阵，N_RX是接收天线总数，N_TX是发送天线总数。h_i，pq表示第p个接收天线和第q个发送天线之间的信道状态(传递函数)中，与第i个副载波分量有关的部分。作为一例，可以从导频信号的接收状态中导出信道矩阵的矩阵元素。

w_i是表现基于上述的扩频码的加权系数的向量，0_ND是具有N_D个元素的零向量。

x_n表示从第n个发送天线发送的信号。

Ni表示与第i个副载波有关的噪声分量。

若将由N_RX个接收天线的每一个接收到的N_D个副载波分量的全部集中表现，则可记为下式那样。

[数3]

Y＝H×W×x+N …(1)

这样的信号被输入到图4的信号检测部44。

首先，求某一酉矩阵Q，使得信道矩阵H和权重(weight)矩阵W能够用该酉矩阵Q和上三角矩阵R的积来表现。

H×W＝Q×R …(2)

这里，上三角矩阵R是M行M列的方矩阵(M＝N_D×N_TX)，是矩阵元素rij(i＞j)都为零的矩阵。

[数4]

本说明书中，某一矩阵A为酉矩阵是指，满足A^HA＝AA^H＝1(单位矩阵)。因此，需要注意矩阵A不一定要是方矩阵。此外，不是上标字符的“H”表示信道矩阵，而上标字符的“H”表示共轭转置(conjugate transposition)。

对(1)式的两边从左侧乘以了Q^H的情况下，左边可记为

z＝Q^HY。右边可记为

Q^H×(H×W×x+N)＝Q^H×(Q×R×x+N)＝R×x+Q^HN …(3)。若忽视噪声，则酉变换后的接收信号z可以用R×x来表现。

z＝R×x …(4)

由于R是上三角矩阵，因此若着眼于第M个信号分量(M＝N_D×N_TX)，则可记为

z_M＝r_MM×x_M …(5)。这表示第M个信号分量x_M能够相当容易估计出，而不用考虑来自其他副载波和/或其他发送天线的信号的干扰。

在发送码元估计的第1阶段中，基于(5)式，缩减与x_M有关的发送码元的候选。x_M应与码元星座图上的某个信号点对应。例如，若是QPSK则存在4种可能性(或者候选)，若是64QAM则存在64种可能性。对于可能的所有候选，计算酉变换后的接收信号z_M与r_MM×(x_M的候选＝s_M(x))的平方欧几里德距离，其作为存活度量(surviving metric)而使用。

e1(x)＝|z_M-r_MM×s_M(x)|² …(6)

该存活度量内，按照从小到大的顺序保留了S1个(S1≤C)候选，其他候选被丢弃。C是码元星座图中包含的信号点的总数(可能的候选总数)。

在发送码元估计的第2阶段中，使用基于(4)式的下式。

z_M-1＝r_M-1M-1×x_M-1+r_M-1M×x_M …(7)

对于x_M，使用在第1阶段中导出的S1个候选。对于x_M-1，全部也存在C种候选。因此，对于x_M和x_M-1的可能的所有组合(S1×C个)，计算与上述同样的存活度量。

e2(s_M(x)，s_M-1(x))＝|z_M-1-(r_M-1M-1×s_M-1(x)+r_M-1M×s_M(x))|²+e1(x) …(8)

右边第2项是在第1阶段中导出的存活度量的值。该存活度量e2(s_M(x)，s_M-1(x))按照从小到大的顺序保留S2个(S2≤S1C)候选，其他候选被丢弃。

以后反复进行同样的处理，存活度量在各阶段的每一阶段中以累积方式增加，在最后阶段中带来最小度量的发送码元的组合被估计为实际发送的码元。

在上述的说明中，由(1)式表现的方程式使用QR分解以及M算法进行了计算，从对(1)式进行求解的观点来看，QR分解等不是必须的。例如，也可以基于最小平方误差法(MMSE：Minimum Mean Square Error)进行数值计算。但是，从运算效率等观点来看，优选进行QR分解等。

<5.信号检测部的细节>

图5表示图4的信号检测部的细节，主要执行上述的动作说明的处理。信号检测部具有QR分解部210、信号变换部212、最大似然判定部214、似然度输出部215。最大似然判定部214具有四个判定部216-1、216-2、216-3、216-4。为了简化图示，判定部的数目仅描绘了四个，但可以根据发送信号数而准备任意个。各判定部具有同样的处理块，因此以第4判定部216-4作为代表而进行说明。判定部具有码元复制品(symbol replica)生成部218-4、平方欧几里德距离计算部220-4、存活码元候选选择部222-4。

另外，本领域的技术人员应当清楚，图5以及其他块的各处理元素可以作为硬件、软件、或者它们的组合来准备。

QR分解部210求矩阵Q、R，使得信道矩阵H和权矩阵W的积，能够用酉矩阵Q以及上三角矩阵R的积来表现(HW＝QR)。

信号变换部212对以多个接收信号作为分量的向量Y，乘以酉矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H，从而进行信号变换。这样的酉变换后的接收信号，若忽略噪声，则用上三角矩阵R和发送码元x的积来表现。

z＝Rx

最大似然判定部214通过最大似然判定法(MLD法)，缩减发送信号的码元候选。判定部216-4的码元复制品生成部218-4使用上三角矩阵R的矩阵元素，生成与接收信号x₄对应的发送信号的码元候选。码元候选数例如为C个。

平方欧几里德距离计算部220-4计算酉变换后的接收信号z_i和C个码元候选的平方欧几里德距离。平方欧几里德距离表示作为计算似然度时的基础的存活度量。

存活码元候选选择部222-4基于对各候选的平方欧几里德距离，输出S₁(≤C)个码元候选作为存活码元候选。

似然度输出部215计算从最后级的存活码元候选选择部输出的码元候选的似然度或者可靠度。更具体地说，该似然度由对数似然度比(LLR：Log Likelihood Ratio)来表现。来自似然度输出部215的输出表示信号分离结果，并被传输到后级的解调部(例如，特播(turbo)解码器)。

<6.变形例1>

在上述实施例中，对F＝H×W进行了QR分解。但本发明不限于此。例如，也可以对下式那样的矩阵G进行QR分解。

[数5]

G = [\begin{matrix} F \\ \sqrt{N_{0}} I \end{matrix}]

这里，N₀是在接收机侧测定的平均噪声功率。I是N_TX行N_TX列的单位矩阵。这时的酉矩阵Q是具有N_D(N_TX+N_RX)行(N_D×N_TX)列的维的矩阵。三角矩阵是(N_D×N_TX)行(N_D×N_TX)列的方矩阵，具有与上述实施例相同的维。在上述的实施例中，接收信号Y是(N_D×N_RX)行1列的向量，但在当前的变形例中，是(N_D×(N_TX+N_RX))行1列的向量。但是，N_D×N_TX个的分量为零。

[数6]

使用这样的修正后的接收信号向量Y’以及矩阵G，从进行MMSE型的QR分解和ZF型的QR分解的观点来看是有利的。

此外，在上述实施例等中在进行QR分解时使用上三角矩阵，但使用下三角矩阵也是等价可行的。

<7.变形例2>

如在上述的动作说明中叙述的那样，从N_TX个发送天线通过N_D个副载波发送了码元的情况下，若省略噪声，则接收信号Y可记如下。

Y＝H×W×x＝F×x …(9)

H是信道矩阵。W是表示在频率方向进行码扩频时的权重的扩频矩阵(具有扩频码作为矩阵元素)。F表示信道矩阵H和扩频矩阵W的矩阵积。x表示所发送的码元。在上述的动作说明中，对矩阵积F进行了QR分解。然后，根据M算法顺序估计了所发送的码元。M算法的总阶段(stage)数是N_TX×N_D个。对接收信号Y乘以酉矩阵Q_H，从最下位的码元开始顺序进行估计。

Q^HY＝Q^H×(H×W×x)＝Q^H×(Q×R×x)＝R×x …(10)

R是N_D×N_TX行N_D×N_TX列的上三角矩阵。

这样，某一矩阵A和列向量s的积，等于置换了该矩阵中的列的矩阵A’和与其对应地置换了列向量s的分量后的向量s’的积。

A×s＝A’×s’

例如，若设矩阵A是两行两列的矩阵，列向量s是两行一列的列向量s＝(s1 s2)^T，则下式成立。

[数7]

更高阶的矩阵的情况下，这样的关系也成立。矩阵中的列的重排可以任意进行。因此只要列向量的分量的重排与其对应即可。在本发明的变形例2中，活用这样的性质，进行上述的QR分解。

Y＝H×W×x＝F×x＝F’×x’ …(9)

矩阵F’是将矩阵F(＝H×W)中包含的列以某种方法进行了置换后的矩阵。列向量x’是与该置换方法对应地，重新排列了列向量x的分量的列向量。

M算法的情况下，逐次的码元复制品候选的缩减，是从所发送的码元向量的下位的码元开始，按顺序在每个阶段中进行。因此，按照怎样的顺序进行码元的估计，对于存活的码元复制品候选的选择精度带来较大的影响。在本变形例2中，重新排列矩阵F的列，以提高存活的码元复制品候选的选择精度，甚至是码元的估计精度。

另外，矩阵的行和列是相对的概念。因此，与本实施例的具体说明不同，在以行向量定义了发送码元的情况下，重新排列矩阵F中包含的行。如本实施例那样，即使以列向量定义了发送码元，也不会失去本发明的一般性。

图6表示图4所示的接收装置的细节。图6中示出了保护间隔去除部(-CP)41、快速傅立叶变换部(FFT)42、QR分解部210、信号变换部212、MLD部214、似然度输出部215、信道估计部62、重排控制部64。

保护间隔去除部(-CP)41从基带的接收信号中去除保护间隔。

快速傅立叶变换部(FFT)42对接收信号进行快速傅立叶变换，从而将时域的信号变换为频域的信号。

信道估计部62估计每个副载波的无线信道状态，并导出信道矩阵H。如上所述那样，信道矩阵对每个副载波准备。因此，全体的信道矩阵H成为N_RX×N_D行N_TX×N_D列的矩阵。作为一例，信道矩阵的矩阵元素可以根据导频信号的接收状态来导出。

QR分解部210基于信道矩阵H、权矩阵W以及来自重排控制部64的指示信号，导出酉矩阵Q以及上三角矩阵R。更具体地说，通过信道矩阵H和权重矩阵W的矩阵积F的列按照指示信号而被重新排列，从而导出矩阵F’。求酉矩阵Q、上三角矩阵R，使得该矩阵F’能够用矩阵Q以及矩阵R的积来表现(F’＝QR)。

信号变换部212对以多个接收信号作为分量的向量Y，乘以酉矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H，从而进行信号变换。这样的进行了酉变换后的接收信号，若忽视噪声，则用上三角矩阵R和发送码元的x的积来表现。

z＝Q^HY＝Rx

MLD部214通过最大似然法(MLD法)来缩减发送信号的码元候选。对于乘以了酉矩阵Q^H后的接收信号Q^HY(＝Rx)，MLD部214从下位的码元开始顺序计算分支(branch)度量。分支度量是根据接收信号和码元候选的平方欧几里德距离来算出。按照累积的分支度量的从小到大的顺序，选择规定数个(M个)的码元候选作为存活候选，处理转移至下一阶段。对于N_TX×N_D个的总阶段的每个阶段，进行分支度量的计算以及存活候选的选择。

似然度输出部215计算从最后级的存活码元候选选择部输出的码元候选的似然度。更具体地说，该似然度用对数似然比(LLR：Log Likelihood Radio)来表现。来自似然度输出部215的输出表示信号分离结果，并被传输到后级的解码部。

重排控制部64将指示信号提供给QR分解部210。指示信号表示信道矩阵H和权重矩阵W的矩阵积F的列应如何重新排列。上述的算式(9)不依赖具体的重排方法而成立。没有唯一地决定应如何重新排列。从某种观点出发而决定适合的重排方法。在本实施例中如后述的那样，矩阵积F的列的重排，(方法1)可以从所发送的码元的接收功率(接收装置所接收的功率)的观点出发而进行，和/或(方法2)也可以按照码扩频的单位(每个副载波)来进行。

<8.变形例2-方法1>

说明上述的方法1(发送天线单位的顺序控制法)。在本方法中，矩阵积F的列的重排，根据所发送的码元在接收装置中被接收得有多强而决定。在根据M算法顺序估计信道时，在第k个阶段(1≤k≤N_TXN_SF)中，使用在第1～第(k-1)的阶段中所估计的码元和三角矩阵R的第k行。这意味着存活码元复制品候选的缩减，是对第k个为止被排序的发送码元，分别使用从矩阵R的第(N_TXN_SF-k+1)列的第(N_TXN_SF-k+1)行至N_TXN_SF行为止的元素的平方和(信号功率)来进行。因此，越是开始的阶段(尤其在初级)，估计处理就越简单，但码元复制品候选的选择产生错误的概率也越高。在本方法中，测定来自各发送天线的发送码元的接收信号功率，接收信号功率越大的发送码元，则越以上位的优先顺序来估计。这是因为接收功率高，则码元复制品候选的选择不易产生错误。控制积矩阵F的列以及发送码元x的分量的顺序，以实现这样的优先顺序。

在应用了本方法的频域扩频和码复用的OFDM MIMO复用传输中，被码复用后发送的发送码元存在发送天线数个。从各发送天线发送的发送码元的各分量提供同一接收信号功率。因此，本发明确定会带来更强的接收功率的发送天线，从该发送天线发送的码元比其他发送天线的码元优先(先)被估计。对于来自各发送天线的码元，用于测定接收功率的强弱的方法可以是在相应技术领域中已知的适当的任何方法。例如，可以利用信道矩阵的矩阵元素。如上所述，有关第i个副载波的信道矩阵Hi是具有N_RX行×N_TX列的维的矩阵，N_RX是接收天线总数，N_TX是发送天线总数。信道矩阵的矩阵元素h_i，pq表示第p个接收天线和第q个发送天线之间的信道状态(传递函数)中，与第i个副载波分量有关的部分。因此，将

|h_i，pq|²

对所有的接收天线(p＝1～N_RX)进行了合计后的值，可以用于估计来自第q个发送天线的码元的接收功率。例如，假设N_TX＝N_RX＝2，ND＝3。这时，关于第i个副载波(i＝1，2，3)，下式成立。

r_i1＝h_i，11x₁+h_i，12x₂

r_i2＝h_i，21x₁+h_i，22x₂

来自第1发送天线的码元的接收功率可以用

P_Tx1＝|h_i，11|²+|h_i，21|²

来评价。同样地，来自第2发送天线的码元的接收功率可以用

P_Tx2＝|h_i，12|²+|h_i，22|²

来评价。假设来自第1发送天线的码元的接收功率比来自第2发送天线的码元的接收功率大(P_Tx1＞P_Tx2)。在本方法的情况下，来自第1发送天线的码元x1＝(x₁₁ x₁₂ x₁₃)^T应比来自第2发送天线的码元x2＝(x₂₁ x₂₂ x₂₃)^T优先被估计。为了实现它，进行矩阵积F’的列的重排以及发送码元x的分量的重排。具体地说，重新排列后的发送码元x’可以记为如下。

x’＝(x₂₁ x₂₂ x₂₃ x₁₁ x₁₂ x₁₃)^T

从优先第1发送天线的码元的观点出发，进行重新排列，使得码元x₁的元素成为列向量的下位。进而，码元x₁中的各副载波分量x₁₁，x₁₂，x₁₃应以怎样的顺序被估计，在该阶段中不会唯一地决定。作为一例，可以使用副载波号从小到大的顺序。这时，重新排列后的发送码元x’可以记为如下。

x’＝(x₂₃ x₂₂ x₂₁ x₁₃ x₁₂ x₁₁)^T

不仅是从小到大的顺序，也可以使用其他顺序。

上述的天线数和副载波数的数值只不过是一例，可以使用更多的值。

<8.变形例2-方法2>

说明上述的方法2(扩频码单位的顺序控制法)。在M算法中选择存活码元复制品候选的情况下，衰落相关(fading correlation)大的码元的组合，存在会导入较大的误差的倾向。衰落相关大意味着码元受到同样的衰落。相反，衰落相关小意味着码元受到不同的衰落。虽然不是必须的，但衰落相关的值取0以上1以下的值，衰落相关越接近1则越大，越接近0则越小。

图7表示判定码元的组合的难易度根据衰落相关的大小而不同的情况。为了便于说明，假设发送天线数N_TX以及接收天线数N_RX都为2。从第1天线发送码元1(x₁)。从第2天线发送码元2(x₂)。假设从发送天线发送的码元以QPSK方式被数据调制。这时，码元是信号点配置图(星座图)上的规定的4个信号点中的某一个。码元1以及码元2分别有4种可能性，因此组合总数是16种。在接收装置中，码元1、2以合成后的状态(r_i1，r_i2)被接收。这是因为如上所述那样，发送信号以及接收信号满足下式的关系。

r_i1＝h_i，11x₁+h_i，12x₂

r_i2＝h_i，21x₁+h_i，22x₂

在衰落相关小的情况下，各码元受到相当不同的衰落。如图7的右上方所示，合成后的接收信号能够将16个的码元的组合全部区分。因此，码元的组合的选择精度高。相对于此，在衰落相关大的情况下，各码元受到同样的衰落。图示的例子作为极端的例子，设想了码元1、2受到相同的衰落相关的情况。如图7的右下方所示，合成后的接收信号只能部分区分16个的码元的组合。由于码元的重复，只能区分9个组合。这是因为图中，在示为“2码元重复”和“4码元重复”的信号点的情况下，仅凭比较平方欧几里德距离和相位，无法区分重复的码元中的哪一个可靠。

在应用了频域扩频和码复用的OFDM-MIMO复用传输中，从同一天线被码复用后发送的码元容易受到同样的衰落(衰落相关容易变得大)。

在本变形例中，鉴于这样的情况，进行重排，使得受到同样的衰落的码元不被连续估计。控制码元检测的顺序，使得在估计了某一码元之后，估计受到与该码元不同的衰落的码元。更具体地说，控制顺序，使得在估计了从某一天线发送的发送码元之后，估计从不同的发送天线发送的发送码元。

衰落相关的相似与否判定可以根据适合的任意方法来进行。作为一例，可以根据信道矩阵的矩阵元素h_i，pq的幅度以及相位的相似与否来判定衰落相关的相似与否。例如，假设关于第i个副载波，从第a个以及第b个发送天线，分别发送大小为1的导频信号，并由第p个接收天线接收。这时，两个接收信号的相关可以用h_i，pa*h_i，pb来评价(*是复数共轭)。衰落相关的相似与否判定不限于此，也可以使用其他方法。

基于衰落相关而重新排列的码元检测顺序可能会成为对每个副载波分量估计所有发送天线的码元的顺序。如上所述，由于从相同的天线发送的信号会受到同样的衰落，因此它们具有同样的衰落相关的可能性高。相反，由于从不同的天线发送的信号容易受到不同的衰落，因此它们具有不同的衰落相关的可能性高。因此，例如着眼于第i个副载波分量，估计在该副载波中发送的N_TX个的发送码元。然后，例如着眼于第i+1个副载波分量，估计在该副载波中发送的N_TX个的发送码元。以下同样地进行处理。由此，能够顺序估计出衰落相关不同的倾向性较强的码元。在本实施例的情况下，一个副载波相当于码扩频中的一个单位(一个码片(chip))。因此，本方法也可以说是以扩频码为单位的顺序控制法。在本方法中，作为一例，要估计的码元的副载波分量是从小到大的顺序，在该副载波分量的每个中估计相应于所有发送天线的码元。

例如，与上述同样地，假设N_TX＝N_RX＝2，ND＝3。这时，重新排列后的发送码元x’可以记为如下。

x’＝(x₂₃ x₁₃ x₂₂ x₁₂ x₂₁ x₁₁)^T

在该例子中，有关副载波分量的估计顺序是从小到大的顺序。但这不是必须的。也可以使用从小到大的顺序以外的顺序。例如，也可以比较副载波分量之间的接收功率，一并使用功率从高到低的顺序。例如，假设以第2、第3以及第1副载波分量的顺序，接收功率升高。如在变形例2的方法1中说明的那样，从提高估计精度的观点出发，期望以接收功率从高到低的顺序进行重排。因此，这时期望的重排后的发送码元x’可以记为如下。

x’＝(x₂₁ x₁₁ x₂₃ x₁₃ x₂₂ x₁₂)^T

<9.变形例3>

如参照图4和图5说明的那样，在M算法中，在每个阶段中码元候选的组合被缩减为规定数个。在上述的例子中，在第1阶段被缩减为C个，在第2阶段中被缩减为S₂个(≤S₁C)，在第3阶段中被缩减为S₃个(≤S₂C)，以下同样。C是码元星座图中所包含的信号点的数目，是可能的候选总数(64QAM的情况下，C＝64)。S1是第1阶段中的存活数目，在上述的例子中为16。这样的存活候选数可以在所有阶段中维持固定，也可以被可变地控制。在本变形例3中，存活候选数根据无线传播信道的好坏而被可变地控制。

更具体地进行考察。从发送装置发送码元s，从接收装置接收z的概率(似然度函数)，若预想高斯噪声，则可记为下式。

在该情况下，N₀＝σ²表示高斯噪声功率。Es表示平方欧几里德距离，通过Es＝‖z-x(s)‖²来定义。从而，上述的算式意味着，平方欧几里德距离为Es的码元的候选的概率(似然度)用exp[-Es/(2N₀)]来表现。因此，第m阶段中的累计度量(cumulative metric)为E_m，min+XN₀以下的码元的候选的概率成为

= P_{m, \max} \exp [- X / 2]

。其中，E_m，min表示第m阶段中的平方欧几里德距离(接收信号点和码元候选点之间的距离)的最小值。另外，

这样，通过保留累计度量比E_m，min+XN₀小的码元的候选，从而能够调整存活候选数。由上述的算式可知，概率变量X＞0越大，则概率(似然度函数)越大，X＞0越小，则概率(似然度函数)越小。通过适当地决定X的值，能够根据无线信道状态而适当控制存活候选数。例如，在无线信道状态好、即N₀小的情况下，在各阶段中应选择的存活候选数可以较小，在本变形例3中E_m，min+XN₀的值变小，所选择的候选数也被缩减为必要最小值。另一方面，在无线信道状态不好、即N₀大的情况下，需要增大在各阶段中选择的存活候选数，在本变形例3中E_m，min+XN₀的值变大，所选择的候选数也增大。

图8是用于说明变形例3的动作的流程图。流程图表示根据第m-1阶段的累计度量E_m-1，n以及码元候选点数C_m-1，n来导出第m阶段的累计度量E_m，n以及码元候选点数C_m，n的情况。在步骤82中，使用第m-1阶段的累计度量E_m-1，n以及码元候选点，算出第m阶段中的累计分支度量E_m。在步骤S83中，在算出的累积分支度量中检测出最小值E_m，min。在步骤S84中，计算阈值E_m，min+XN₀。假设X的值根据无线信道状态而被适当地调整。在步骤S85中，比较度量，并决定存活候选。

<10.变形例4>

在以QRM-MLD方式来缩减码元候选时，若考察前一阶段的存活候选S_m-1和下一阶段中的候选的所有组合(S_m-1×C_m-1，n)，则运算负担会变得相当大。在本变形例4中，说明将缩减时考察的候选数限制为较小的具体例子。

图9表示接收装置的MLD部中与本变形例4相关联的部分的功能方框图。这可以与图5的判定部216的一个对应。或者，也可以与图6的MLD部对应。为了便于说明，假设图9所示的元素用于执行图5的一个判定部的处理。动作的细节与图10相关联而进行说明。图9中示出了信号点供应部1902、多个平方欧几里德距离计算部1904-1～N、多个加法部1906-1～N、选择控制部1908。信号点供应部1902包括第1～第N供应部1901-1～N。

信号点供应部1902接收与在前一阶段(前一步骤)中获得的信号点的候选相关的信息，并准备在本次的阶段(步骤)中使用的信号点的候选。阶段和步骤可以作为相同含义来使用。为了便于说明，设N＝16。第1～第N供应部1901-1～N的每一个具有相同的结构和功能，因此以第1供应部1901-1为例进行说明。第1供应部1901接收在前一阶段中获得的信号点候选中的一个，并准备在本次的阶段中成为判定对象的16个信号点。16个信号点表示16QAM中的信号点，是图10的白点602所示那样的点。发送机发送16个信号点中的某一个，其被接收机接收。由接收机接收的信号点例如相当于图10的黑点。

在上述的<4.动作>的算式(4)中，若设M＝4，则算式(4)可以如下式那样表现。

z₁＝r₁₁x₁+r₁₂x₂+r₁₃x₃+r₁₄x₄

z₂＝r₂₂x₂+r₂₃x₃+r₂₄x₄

z₃＝r₃₃x₃+r₃₄x₄

z₄＝r₄₄x₄

如上所述，首先基于第4算式，估计x₄。基于已知的r44和接收信号z₄，决定x4的候选。接着，基于上述的第3算式，决定x₃的候选。由于x₃＝(r₃₃)^-1(z₃-r₃₄x₄)，因此基于接收信号z₃、已知的值r₃₄和在前阶段已估计的规定数个的候选x₄，估计x₃的候选。若设z₃’＝z3-r₃₄x₄，则与图10的黑点对应。第1供应部1901-1基于接收信号，对在该阶段中准备的16个信号点进行排序。图11表示对16个信号点进行了排序后的情况。图中的数字对应于排序的顺序。表示最接近z₃’的信号点602最接近(可靠，似然度大)，作为排序号码被赋予了1。排序的号码可以根据任何判断基准而赋予，作为一例，基于接收信号和信号点之间的平方欧几里德距离而赋予。在距离相同的情况下，关于要优先哪个信号点，预先决定较为理想。或者，也可以对等距离的信号点提供相同的排序号码。

图9的平方欧几里德距离计算部1904-1～N在选择控制部1908的控制下，分别计算从第1～第N供应部1901-1～N输出的信号点之间的平方欧几里德距离e_x，ix(x＝1，…，N)。

加法部1906-1～N对于信号点候选的每一个，将在前一阶段中算出的平方欧几里德距离E_m-1，1～E_m-1，N分别相加到在本次的阶段中算出的平方欧几里德距离e_1，i1～e_N，iN，并将其分别作为平方欧几里德距离的累计值(累计度量)来输出。

选择控制部1908控制各元件的动作，控制与本实施例有关的主要动作。总的来说，在本变形例中，从排序后的信号点候选(在信号点供应部1902内全部为256个)中，以可靠的顺序取出一个信号点从而计算平方欧几里德距离，更新进行比较的量，并取出下一个信号点而计算平方欧几里德距离，以下反复同样的顺序从而获得16个信号点的候选。平方欧几里德距离的计算次数只要16次就足够，在这一点上信号分离所需的运算负担显著减轻。

图12表示本变形例进行的动作的流程图。流程从步骤2002开始，进至步骤2004。在步骤2004中，进行在计算中使用的参数的初始化。参数j是在本次阶段中输出的全部16个信号点候选中的一个的计数值，设定为j＝1(1≤j≤N＝16)。E_m-1，1～E_m-1，N是在第m-1个阶段(前一阶段)中算出的平方欧几里德距离的累积值或者累积度量，E_m-1，1那样的各自的累积度量也被称为累积分支度量。最大累积分支度量M_m，1～M_m，N是成为后述的大小比较的基准的量，分别被设定为在前一阶段中获得的累积分支度量E_m-1，1～E_m-1，N(M_m，1＝E_m-1，1，…，M_m，N＝E_m-1，N)。在当前的例子中，N＝16。排序号码i₁～i_N表示对于第1供应部1901-1中的16个信号点候选的顺序或者似然度，分别被设定为1。

在步骤2006中，比较16个最大分支度量M_m，1～M_m，16的大小，选择最小的度量(M_m，x)。该x表示与前一阶段的信号点候选中的第几个信号点候选相关联。与最大分支度量M_m，x相关联的信号点候选，从第x供应部1901-x获得。

在步骤2008中，作为本次的阶段的第j个信号点候选，在与最大分支度量M_m，x相关联的信号点候选中，选择由排序号码i_x指定的信号点候选。

在步骤2010中，计算对于所选择的信号点候选的平方欧几里德距离(e_x，ix)。累积分支度量E_m，j也按照E_m，j＝e_x，ix+E_m-1，x来计算。

在步骤2012中，更新各种参数。最大分支度量M_m，x被更新为E_m，j。排序号码i_x增加1。计数值j也增加1。

在步骤2014中，判定计数值j是否为最大值N以下，若为N以下，则返回到步骤2006，重复同样的顺序，否则，进至步骤2016，流程结束。

若一个阶段中的处理结束，则进行下一阶段中的处理，以下同样地持续至最后阶段。在信号分离处理中，比较与最终存活的16个信号点候选分别有关的累积度量，决定与最小的累积度量(平方欧几里德距离的累计值)有关的信号点作为对应于接收信号点的信号点。

图13表示与图12的流程图中的j＝1～5有关的动作例。即，图13示意性地表示从信号点供应部1902中准备的16×16＝256个信号点候选中，取出5个信号点候选为止的情况。

首先，j＝1的情况下，设x＝1。这时，在第1供应部1901-1准备的信号点候选中，选择由排序号码i₁＝1(初始值)所指定的信号点候选。计算所选择的信号点候选的平方欧几里德距离e_1，1，并且该距离与在前一阶段中算出的累积值E₁(准确说是E_m-1，1，但为了简化而省略m-1的下标而描绘)相加。最大累积分支度量M_m，1从E_m-1，1被更新为e_1，1+E_m-1，1。排序号码i₁增加1(i₁＝2)。

j＝2的情况下，在步骤2006中，更新后的M_m，1与除此之外的M_m，2～M_m，16进行大小比较，假设M_m，1再一次为最小。即，x＝1。这时，在第1供应部1901-1准备的信号点候选中，选择由排序号码i₁＝2所指定的信号点候选。计算所选择的信号点候选的平方欧几里德距离e_1，2，并且该距离与在前一阶段中算出的累积值E₁相加。最大累积分支度量M_m，1从e_1，1+E_m-1，1被更新为e_1，2+E_m-1，1。排序号码i₁增加1(i₁＝3)。

j＝3的情况下，在步骤2006中，更新后的M_m，1与除此之外的M_m，2～M_m，16进行大小比较，假设本次M_m，2为最小。即，x＝2。这时，在第2供应部1901-2准备的信号点候选中，选择由排序号码i₂＝1(初始值)所指定的信号点候选。计算所选择的信号点候选的平方欧几里德距离e_2，1，并且该距离与在前一阶段中算出的累积值E₂相加。最大累积分支度量M_m，2从E_m-1，2被更新为e_2，1+E_m-1，2。排序号码i₂增加1(i₂＝2)。

j＝4的情况下，在步骤2006中，更新后的M_m，1、M_m，2与除此之外的M_m，3～M_m，16进行大小比较，假设M_m，1为最小。即，x＝1。这时，在第1供应部1901-1准备的信号点候选中，选择由排序号码i₁＝3所指定的信号点候选。计算所选择的信号点候选的平方欧几里德距离e_1，3，并且该距离与在前一阶段中算出的累积值E₁相加。最大累积分支度量M_m，1从e_1，2+E_m-1，1被更新为e_1，3+E_m-1，1。排序号码i₁增加1(i₁＝4)。

j＝5的情况下，在步骤2006中，更新后的M_m，1、M_m，2与除此之外的M_m，3～M_m，16进行大小比较，假设M_m，2为最小。即，x＝2。这时，在第2供应部1901-2准备的信号点候选中，选择由排序号码i₂＝2所指定的信号点候选。计算所选择的信号点候选的平方欧几里德距离e_2，2，并且该距离与在前一阶段中算出的累积值E₂相加。最大累积分支度量M_m，2从e_2，1+E_m-1，2被更新为e_2，2+E_m-1，2。排序号码i₂增加1(i₂＝3)。

如此，算出5个信号点以及累积分支度量，存活(1)～(5)的候选。实际上，进行上述那样的处理，直到选择16个信号点候选为止。

<11.变形例5>

如上所述，在以QRM-MLD方式来缩减码元候选时，若考察前一阶段的存活候选S_m-1和下一阶段中有可能性的候选的所有组合(S_m-1×C_m-1，n)，则运算负担会变得相当大。以下说明的变形例5采用与变形例4不同的方法将候选数限制为较小。

为了便于说明，与上述例子同样地，假设发送4个码元x₁，x₂，x₃，x₄，它们被接收机接收。在变形例4中，数据调制方式被假定为16QAM，但在本变形例5中，为了进一步简化说明而假定为BPSK方式。即，各码元x_i(i＝1，2，3，4)分别与“-1”或者“1”的信号点对应。发送信号和接收信号的关系用下式来表现，其相当于在上述的<4.动作>的算式(4)中，设M＝4的情况。

z₁＝r₁₁x₁+r₁₂x₂+r₁₃x₃+r₁₄x₄

z₂＝r₂₂x₂+r₂₃x₃+r₂₄x₄

z₃＝r₃₃x₃+r₃₄x₄

z₄＝r₄₄x₄

参照图14，说明本变形例5的方法。各码元x_i(i＝1，2，3，4)分别是“-1”或者“1”。图中，x₄为“-1”时的度量用e11来表现，“1”时的度量用e12来表现。如上所述，度量是根据星座图上的规定的信号点和接收信号点之间的平方欧几里德距离算出的量。进而，x₄为“-1”并且x₃为“-1”时的度量用e21来表现。x₄为“-1”并且x₃为“1”时的度量用e22来表现。e21以及e22是与x₄有关的度量和与x₃有关的度量的累计度量。同样地，对于x₄，x₃，x₂，x₁的各个码元候选的组合，用累计度量e31，e32，e33，e34，…，e41，e42，…来表现。但是，并非计算这些累计度量的全部。首先，关于4个发送码元x₄，x₃，x₂，x₁的某候选点的一个组合，算出累计度量。例如，假设选择了x₄＝“-1”，x₃＝“-1”，x₂＝“-1”以及x₁＝“-1”。然后，计算累计度量e41。计算x₄＝“-1”，x₃＝“-1”，x₂＝“-1”以及x₁＝“1”时的累计度量e42，并与累计度量e41进行比较。累计度量小的一方更可靠(似然度大)。因此，在最下行的e41，e42，…内带来最小的累计度量的码元候选的组合成为最可靠的组合。因此，计算所有最下行的累计度量e41，e42，…，通过对它们进行大小比较而找出累计度量的最小值，确定最佳的码元候选的组合，这在理论上是可行的。但是，其运算负担大。

另一方面，由于累计度量是一边相加平方欧几里德距离一边进行计算，因此必然具有增加的性质。例如，在图14中，第1、第2、第3、第4阶段的度量e11、e21、e31、e41，按照该顺序而增大。因此，假设上述的第4阶段的累计度量e41和第2阶段的累积度量e22比较的结果，后者的累计度量e22更大。这时，将会在与累计度量e22对应的第3阶段中算出的e33、e34比累计度量e22大。同样地，e45、e46、e47、e48将进一步增大。因此，在本变形例5中，在第4阶段的累计度量e41和第2阶段的累积度量e22比较的结果，后者的累计度量e22更大的情况下，将e22以后的码元的组合设为考察对象之外。即，不计算e33、e34、e45、e46、e47、e48的累计度量。这是因为它们比累计度量e41大。这样，在本变形例5中，算出与某一码元候选的组合对应的累计度量e41，对于会带来比该累计度量大的累计度量e22等的组合，将其从存活候选中去除。由此，能够减少计算累计度量的次数。进而，对于会带来比预先决定的常数R更大的累计度量e22等的组合，也可以将其从存活候选中去除。通过将R设定成期待为比最终寻找的最小累积度量大的小值，从而能够进一步减少计算累计度量的次数。

以上，参照特定的实施例说明了本发明，但实施例只不过是例示，本领域的技术人员应该理解各种各样的变形例、修正例、代替例、置换例等。为了促进发明的理解而使用具体的数值例进行了说明，但只要没有特别事先说明，这些数值只不过是一例，可以使用适合的任意值。为了促进发明的理解而使用具体的算式进行了说明，但只要没有特别事先说明，这些算式只不过是一例，可以使用适合的任意算式。实施例或者项目的区分对于本发明不是本质性的，也可以根据需要而组合使用两个以上的实施例或者项目中所记载的事项，或者某一实施例或者项目中所记载的事项(只要不矛盾)也可以应用到其他实施例或者项目中所记载的事项中。为了便于说明而将本发明的实施例的装置使用功能性的方框图进行了说明，但这样的装置也可以通过硬件、软件或者它们的组合来实现。本发明不限于上述实施例，在不脱离本发明的精神的基础上，包含各种各样的变形例、修正例、代替例、置换例等。

本国际申请要求基于2008年4月4日申请的日本专利申请第2008-098633号的优先权，并将其全部内容引用到本国际申请中。

本国际申请要求基于2008年12月10日申请的日本专利申请第2008-315034号的优先权，并将其全部内容引用到本国际申请中。

Claims

1.一种接收装置，用于移动通信系统，该移动通信系统使用MC-CDMA方式以及MIMO传输方式，在所述移动通信系统中，

发送的码元序列中的一组码元与用于码复用的扩频码一起被变换为码复用信号后进行傅立叶反变换，并从多个发送天线被发送，

该接收装置包括：

信号检测部件，对所提取的信号分量应用QR分解算法，并估计被传输的码元，

所述信号检测部件包括：

分解部件，求某一酉矩阵，使得具有所述用于码复用的扩频码作为矩阵元素的扩频矩阵、表示所述发送天线以及接收天线之间的无线信道状态的信道矩阵、与该酉矩阵的积成为三角矩阵；以及

估计部件，利用对包含各接收天线接收到的信号分量的接收向量乘以了所述酉矩阵后的向量、以及所述三角矩阵，估计从各发送天线发送的码元的候选。

2.如权利要求1所述的接收装置，

所述估计部件还具有对每个所述码元的候选准备度量，并根据所述度量而缩减候选的部件，所述度量表示码元星座图中的接收码元以及码元的候选之间的平方欧几里德距离。

3.如权利要求2所述的接收装置，

在该接收装置中设置重排控制部件，其对所述分解部件提供用于重新排列所述信道矩阵以及所述扩频矩阵的矩阵积的行或者列的指示信号，

所述分解部件求三角矩阵以及酉矩阵，使得根据所述指示信号而重新排列了行或者列的所述矩阵积，与该三角矩阵以及酉矩阵的积相等。

4.如权利要求3所述的接收装置，

所述估计部件在根据M算法估计码元时，所述重排控制部件准备所述指示信号，使得对应于更强的接收功率的发送天线的码元比对应于更弱的接收功率的发送天线的码元先被估计。

5.如权利要求3所述的接收装置，

所述重排控制部件准备所述指示信号，使得在从第1发送天线发送的码元的第1副载波的副载波分量被所述估计部件估计出之后，通过该第1副载波从第2发送天线发送的码元的副载波分量被所述估计部件估计。

6.如权利要求2所述的接收装置，

所述估计部件在使用利用与所述三角矩阵的列数或者行数相等的阶段数的M算法来缩减码元的候选时，

每个阶段的存活码元的候选数被控制为根据无线传播状态而可变。

7.如权利要求2所述的接收装置，

所述估计部件使用与所述三角矩阵的列数或者行数相等的阶段数的M算法来缩减码元的候选，

对于到达某一阶段为止所存活的码元候选的组合中的每个组合，算出度量的累计值，并将其作为该阶段的累计度量来保存，

所述估计部件通过将下一阶段中追加的码元的候选的度量和对于码元候选的某一组合的所述累计度量的合计值，与对于码元候选的其他组合的累计度量进行比较，从而决定在下一阶段中存活的码元的候选的组合。

8.如权利要求2所述的接收装置，

所述估计部件对于从各发送天线发送的码元的某一组合，算出所述度量的总和，并将会带来比该总和更大的总和的码元的组合从存活的候选中除去。

9.一种移动通信系统，使用MC-CDMA以及MIMO传输方式，并且包括发送装置以及接收装置，

所述发送装置包括：

对码扩频后的一组码元进行傅立叶反变换的部件；以及

将包含傅立叶反变换后的码元的信号从多个发送天线发送的部件，

所述接收装置包括：

所述信号检测部件包括：

10.如权利要求9所述的移动通信系统，

所述发送装置包含在用户装置中，所述接收装置包含在基站装置中。

11.一种在移动通信系统中使用的方法，该移动通信系统使用MC-CDMA以及MIMO传输方式，并且包括发送装置以及接收装置，

在所述发送装置中进行以下步骤：

将发送的码元序列中的一组码元与用于码复用的扩频码一起变换为码复用信号的步骤；

对码扩频后的一组码元进行傅立叶反变换的步骤；以及

将包含傅立叶反变换后的码元的信号从多个发送天线发送的步骤，

在所述接收装置中进行以下步骤：

对由多个接收天线接收到的信号进行傅立叶变换，并提取各副载波的信号分量的步骤；以及

对所提取的信号分量应用QR分解算法，并估计被传输的码元的信号检测步骤，

所述信号检测步骤中：

导出某一酉矩阵，使得具有所述用于码复用的扩频码作为矩阵元素的扩频矩阵、表示所述发送天线以及接收天线之间的无线信道状态的信道矩阵、与该酉矩阵的积成为三角矩阵，

利用对包含各接收天线接收到的信号分量的接收向量乘以了所述酉矩阵后的向量、以及所述三角矩阵，估计从各发送天线发送的码元的候选。