JP2000101667A - 送信機と受信機の両方の所のマルチ素子アンテナを採用する空間―時間ア―キテクチャを持つ無線通信システム - Google Patents

送信機と受信機の両方の所のマルチ素子アンテナを採用する空間―時間ア―キテクチャを持つ無線通信システム

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 送信機と受信機の両方の所にマルチ素子アン
テナを採用する空間−時間アーキテクチャを持つ無線通
信システムを開示する。 【解決手段】 本発明によると、デジタル無線通信シス
テムによってデータを通信することができるビット速度
が、送信機と受信機の両方の所に複数のアンテナを用い
ることと、チャネルを同一周波数帯域内で動作するｍ個
のサブチャネルに分解することで大きく増加される。本
発明によるシステムは、これを、ｍ個の一次元信号を送
信することと、受信機検出プロセスの最小信号対雑音比
を最大化することで達成する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、送信機と受信機の
両方の所にマルチ素子アンテナ（ＭＥＡ）を採用する無
線通信システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタル無線通信システムの伝送容量
（最終ビット速度）は、様々なパラメータに基づくが、
これらパラメータには、（ａ）送信機の所での総放射電
力、（ｂ）送信機と受信機の所でのアンテナ素子の数と
帯域幅、（ｃ）受信機の所での雑音電力、（ｄ）伝搬環
境の特性、その他が含まれる。送信機と受信機の両方の
所にかなりの数のアンテナを採用し、いわゆるレイリー
フェーディング環境内で動作する無線伝送システムの場
合、符号化を用いない場合でも、非常に大きなビット速
度、例えば、３６ビット／秒／Ｈｚを、１８ｄＢという
妥当な信号対雑音比（ＳＮＲ）にて達成することが可能
となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の通信システム
は、上述の何分の１の速度という低速にてデータを交換
するのがやっとであった。これは、主に、これまで、大
きなビット速度のシステムを構築するために解決しなけ
ればならない問題を的確に把握できなかったことによ
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】我々は、大きなビット速
度にて送信できる無線通信システムを実現する方法を発
見した。本発明の一面によると、ｍ−次元システムが、
無線チャネルの伝達（Ｈ行列）特性が送信機に知られて
ない場合、ｍ個の（場合によっては異なる容量の）一次
元システムに分解される。より詳細には、本発明の原理
によると、信号ベクトルのあるバーストが、異なる複数
のデータ信号から形成され、次に、送信機によってマル
チ素子アンテナ配列を介して送信される。こうして送信
されたベクトル信号が、無線受信機と関連する複数の異
なるアンテナによって信号ベクトルとして受信される。
送信されたベクトル信号のシンボル成分は、（任意の）
順序を持ち、受信機は、これら送信された成分の最良の
並べ替えを決定した上で、これら受信さりたベクトルを
この順番で処理することで、並べ替えられた送信シンボ
ルの成分を決定する。検出プロセスは、こうして並べ替
えられた成分の最も下の（例えば、最初の）レベルから
開始され、各レベルに対して、存在する場合は、より下
のレベルからの干渉寄与が相殺され（キャンセルアウト
され）、さらに、存在する場合は、より高いレベルから
の干渉寄与が無効化（ナルアウトされる）。
【０００５】本発明の一つの実施例においては、この受
信機の処理には、受信された送信信号の弱い成分を補償
するプロセスが含まれ、この補償プロセスにおいては、
最初に、受信された強い送信成分に由来する干渉が除去
され、次に、この結果を処理することで、ビットデシジ
ョン（判定ビット）が形成される。本発明のこれらおよ
び他の特徴が、以下の詳細な説明、付録の図面および特
許請求の範囲から明らかになるものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下に本発明の一つの実施例を、
アンテナ素子のｍ個の配列を持つ送信機とアンテナ素子
のｎ個の配列を持つ受信機を採用するポイント・ツウ・
ポイント通信アーキテクチャとの関連で説明する。ここ
で、本発明の一つの実施例においては、送信機アンテナ
素子の数ｍは受信機アンテナ素子の数より大きくされ
（ｍ≦ｎ）、これらの値は両方とも１以上とされる（＞
１）。例えば、１．９Ｈｚの伝送に対しては、ｍは１６
以上（ｍ≦１６）、ｎは１６（ｎ＝１６）とされる。さ
らに、以下の説明からわかるように、本発明によるアー
キテクチャを用いると、ビット／サイクルの数にて表現
した場合のかなり大きなビット速度／帯域幅を達成する
ことが可能となる。
【０００７】明快さのために、以下の詳細な説明におい
ては、以下の条件が想定される。より具体的には、第一
に、図１に示す送信機と受信機は、遠く離れて、例え
ば、１００λ離れて位置するものと想定する。第二に、
送信機と受信機の間の伝搬空間により、一つあるいは複
数の信号のデコーレレーション（相関の喪失）が起こる
ものと想定する。第三に、送信機と受信機の位置は逆転
することができ、この場合も、受信機の所で幾つかのア
ンテナが利用でき、これによって、送信機によって発射
された電磁波を起源とする空間的にかなり相関が失われ
た電磁場サンプルを受信することができるものと想定す
る。第四に、送信機は、このランダムにフェーディング
した行列チャネル特性を事前には知らず、これを、幾つ
かのチャネル測定値を用いて“学習（learned ）”する
ものと想定する。この訓練（学習）は、例えば、通常の
ｎ重受信ダイバーシチを、各送信アンテナに対して１
回、全体でｍ回適用することによって達成される。この
訓練手続きの一例が、J.H.Wintersによって著され、IEE
E Transactions on Vechicular Technology,November 1
993に掲載された“Signal Acquisition and Tracking w
ith Adaptive Arrays inthe Digital Mobile Radio Sys
tem IS-54 with Flat Fading”という名称の論文におい
て説明されているためにこれも参照されたい。
【０００８】さらに、以下の説明は、チャネルの時間的
な変動はデータのあるバーストの継続期間を通じて無視
できるほど小さく、チャネルの特定（つまり、伝送環
境）はバースト毎に異なるバーストモードの通信との関
連で行なわれる。このために、達成されるチャネルビッ
ト速度は、ランダムに変化するものとして扱われる。上
述の送信アンテナの数と受信アンテナの数（ｍ、ｎ）に
加えて、システムの主要なパラメータとして、信号対雑
音比（Signal-to-Noise Ratio、SNR）の空間平均ρがあ
り、これは、例えば、伝搬空間の送信端と受信端の所
で、“プローブ（probe ）”アンテナ素子を用いて測定
される。放射電力の総量には制約があり、例えば、送信
アンテナの数ｍが増加された場合は、送信アンテナ当た
りの電力は、それに比例して小さくなるものと想定され
る。（加えて、レイリー伝搬環境においては、ρは送信
アンテナの数には独立であることに注意する）。
【０００９】上述のように、チャネルの伝送環境はラン
ダムであり、かつ、時間は離散的であるものと想定され
る。さらに、以下の表記法が想定される：つまり、送信
信号は、ｓ（ｔ）と表記され、総電力は、送信アンテナ
の数ｍの値（つまりｓ（ｔ）の次元）に関係なく、Ｐo
（後に定義）に制限されるものと想定される。単純化の
ために、以下の説明においては、帯域幅は、あるチャネ
ルの応答がそのチャネルの周波数帯域を通じて平坦であ
ると見做すことができる程度に十分に狭いものと想定さ
れる。
【００１０】受信機の所の雑音信号は、ν（ｔ）と表記
され、これは、複素ｎ−次元加法白色ガウスノイズ（Ad
ditive White Gaussian Noise、AWGN）プロセスであり、
ｎ個の各受信アンテナに対して１つの同一の電力Ｎの統
計的に独立した成分から構成される。
【００１１】受信電力は、r(t)と表記され、ある特定の
点時において、受信ｎ−次元信号は、受信アンテナ当た
り一つの複素成分を含む。送信アンテナがたった一つし
か存在しない場合は、その送信機は電力Ｐoを放射し、
受信アンテナの出力の所の結果としての任意の（空間）
平均電力はＰにて表記される。
【００１２】各受信機アンテナの所の空間平均SNR、ρ
は、Ｐ／Ｎに等しいものと見做され、レイリー伝搬の場
合は、これは送信機アンテナの数ｍには依存しない。デ
ータのあるバーストの継続期間は、κ個のベクトルシン
ボルから成り、このシンボルの数は、これらバースト内
に発生する離散時間クロックの間隔（チック“ticks
”）の数と等しいものと想定される。
【００１３】いわゆる行列チャネルインパルス応答ｇ
（ｔ）は、ｍ個の行と、ｎ個の列から成る。Ｇ（ｆ）
が、ｇ（ｔ）のフーリエ変換に用いられる。上述の狭帯
域であることう想定との一貫性が確保されるように、こ
の行列／変換は、関心のある帯域を通じて一定であるも
のと見做される。ここで、Ｇなる表記は、周波数依存性
が抑圧されていることを示す。こうして、ｇ（０）を除
いて、ｇ（ｔ）は、零行列となる。後に説明するよう
に、行列チャネルの応答を正規化された形式、ｈ（ｔ）
にて表記すると便利である。さらに、Ｇとの関連で、行
列Ｈに対して、式Ｐ1/2・Ｇ＝Ｐo 1/2・Ｈは、ＧとＨと
の間の関係を定義し、これから、ｇ（ｔ）＝（Ｐo／
Ｐ）1/2・ｈ（ｔ）が与えられる。
【００１４】さらに、Ｈの式の実現のモデル化におい
て、理想レーリー伝搬環境の場合は、ｍ×ｎ行列のエン
トリ（項目）は、単位分散を持つ独立した同一分布複素
ガウス変量の結果から構成されるものと見做すことがで
きる。
【００１５】上述のことを念頭に入れ、＊を畳み込みを
表記するために用いると、送信された信号に影響を与え
るチャネル環境を記述する基本ベクトル式は、以下のよ
うに表記することができる：
【数１】 式（１）の右辺で加えられる２つのベクトルは、複素ｎ
−次元ベクトル（つまり、２ｎ実数次元）である。上述
の狭帯域幅であるという想定の下では、式（１）は、こ
の畳み込みの代わりに行列−ベクトル積を用いること
で、以下のように簡素化することができる：
【数２】
【００１６】図１は、式（２）にて記述される受信ベク
トル信号を処理するための通信システムの概略をブロッ
ク図の形式にて示す。より詳細には、信号源５０は、ｍ
−次元信号を送信機プロセッサ１００に供給する。する
と、プロセッサ１００は、アンテナ１１０−１〜１１０
−ｋの選択された幾つかを通じて、ｍ−次元シンボルを
送信する。ここで、このｍ−次元シンボルは、特定の変
調技法、例えば、直交振幅変調（ＱＡＭ）のｍ個のイン
スタンスの使用の結果として生成され、各シンボルの成
分は、順序ビットのあるグループに対応する。本発明の
一つの実施例においては、ｍ個の送信アンテナの選択は
任意とされる。こうして選択されたｍ個のアンテナが劣
等であることが判明することがあるが、その場合、送信
機プロセッサ１００は、その特定のアンテナの選択に
“拘束（stuck ）”されることはない。つまり、送信機
プロセッサ １００は、劣等な選択に、長時間 “拘束
（stuck）”されることを回避するように、アンテナの
選択を系統的（あるいはランダムに）変更するように設
計される。（本発明の一つの実施例においては、受信機
２００から送信機１００へのフィードバックチャネルが
設けられ、送信アンテナの選択は、図１において破線に
て示されるこのフィードバックチャネルを介して受信機
２００から送信機１００に供給される情報に基づいてあ
る程度最適化される。より詳細には、送信機プロセッサ
１００は、最初は、シンボルを生成するシーケンスの順
番を、アンテナ１１０−１〜１１０−ｋの順番と一致さ
せ、第一のシンボルはアンテナ１１０−１を通じて送信
し、第二のシンボルはアンテナ１１０−２を通じて送信
し、以下同様に送信する。そして、受信機からのフィー
ドバック情報から判断して、その選択が劣等であること
が判明すると、送信機プロセッサ１００は、送信アンテ
ナ１１０−１の選択あるいは使用を変更する。例えば、
フィードバックの結果、プロセッサ１００がアンテナ１
１０−ｋ−１と１１０−ｋを用いて送信するチャネル環
境が悪い事実を“学習（learns）”すると、プロセッサ
１００は、例えば、これらアンテナのサブセット（一
部）、例えば、１１０−１〜１１０−ｋ−２のみを使用
し、フィードバックチャネルを介して報告される情報に
基づいて判断して受信機２００の所で最良の受信が期待
できるアンテナを選択する）。
【００１７】図１のシステムの場合は、ｍ個のアンテナ
を用いて送信されるｍ個の異なるＱＡＭ信号は、同一の
変調を持つ（異なる変調を用いることもできる）が、統
計的に独立的であるものと想定される。（受信ベクトル
のＱＡＭ変調された各成分は、ここでは、サブストリー
ムとも呼ばれる）。さらに、説明の便宜上、ｑ（ｔ）が
以下のように定義されるものと想定される：
【数３】 式（３）を用いると、式（２）は、以下のような単純な
形式にて表現することができる：
【数４】 受信ベクトルｒ（ｔ）が、ベクトルｑ（ｔ）のｍ個のＱ
ＡＭ成分を推定するために用いられる。ここでは、受信
信号ベクトルｒ（ｔ）のｎ個の成分は、それぞれ、受信
機２００アンテナ１２０−１〜１２０−ｎによって受信
される。送信されたシンボルを検出するための受信され
た信号の処理が、受信機２００が本発明の原理に従って
解決することを要求される課題である。こうして検出さ
れたシンボルが、次に、各ビットシーケンスにマッピン
グされ、これによって、元のビットストリームが再生さ
れる。
【００１８】受信されたベクトルの処理に関する以下の
説明においては、明瞭さと便宜のために、引数（ｔ）
は、省略するので注意されたい。例えば、ｒ（ｔ）は、
単にｒとして表記され、ｑ（ｔ）は、単にｑとして表記
され、他も同様とされる。
【００１９】図２に示すように、受信機２００は、より
詳細には、とりわけ、セットの従来のＲＦ受信機セクシ
ョン（図示せず）を含み、これらは、おのおの、アンテ
ナ１２０−１〜１２０−Ｎとインタフェースする。受信
機２００は、さらに、前置プロセッサ（単にプロセッサ
とも呼ぶ）６０、シンボルプロセッサ６５、およびマル
チプレクサ７０を含む。前記プロセッサ６０は、ｎ個の
アンテナ１２０−１〜１２０−ｎからの信号を、おのお
のの信号ベクトルとして受信し、各受信した信号ベクト
ルを前処理することで、そのベクトルを形成する信号成
分間の干渉を除去する。この処理には、（ａ）現在処理
されているベクトルから前に検出された送信シンボルに
由来する干渉を減算（相殺）するプロセス、（ｂ）現在
処理されているベクトルからまだ処理および検出されて
ない他の送信シンボルからの干渉を無効にする（ナルア
ウトする）プロセス、および（ｃ）弱い信号成分を受信
された強い信号成分を用いて補償するプロセスが含まれ
る。これら全ては、本発明の原理に従って遂行され、こ
れらプロセスについては後に詳細に説明される。（これ
らプロセスは、図４に、手続き４０１〜４０７として示
される）。本発明の一面によると、補償プロセスにおい
ては、送信された成分が最良の検出結果が得られるよう
に並べ替えられ、次に、受信されたベクトルをこの順序
で処理することで、並べ替えられた送信シンボルの成分
が決定される。
【００２０】送信信号の並べ替えプロセスにおいては、
例えば、垂直スタックのボタム（レベル（１））に、最
大のＳＮＲを持つ送信信号成分を推定する検出プロセス
が置かれ、垂直スタックの次の所（レベル（２））に、
ｍ−１個の送信された成分の内の次に大きなＳＮＲを持
つ送信信号成分を推定する検出プロセスが置かれ、以下
同様に並べられる。これに関しては後に詳細に説明され
るが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、
別のスタックキング構成を用いることも可能である。
【００２１】受信されたベクトルは、ｎ個の複素成分を
持ち、これらが、それぞれ、アンテナ１２０−１〜１２
０−ｎによって受信される。プロセッサ６０は、さら
に、前処理された信号ベクトルを処理することで、ｍ個
の成分データから成るデータサブストリームを検出す
る。シンボルプロセッサ６５は、これらシンボルを処理
することで、それらシンボルに対応するデータサブスト
リーム（ここでは、“ビットデシジョン（bit decision
s ）”とも呼ばれる）を決定する。シンボルプロセッサ
６５は、次に、この“デシジョンビット（decisions bi
t ）”をメモリ６１内に格納するが、このデシジョンビ
ットは、受信された信号ベクトルのその後の処理におい
て干渉を相殺するために用いられる。送信されたベクト
ル内の全てのビットが検出されたら、次に、マルチプレ
クサ７０により、各サブストリームからのビットをマル
チプレキシングすることで、信号源５０（図１）によっ
て出力された元のデータストリームの推定プリミティブ
データストリームが形成される。
【００２２】干渉の相殺 以下の説明においては、受信機２００は、チャネルの環
境１２５と加算性ノイズによって劣化したκ個のｍ−次
元送信ベクトルの送信バーストを受信するものと想定さ
れる。（以下の説明では、複数の受信されたベクトルの
たった１つの処理についてしか説明されないが、これら
処理／検出は、当然、受信された複数ベクトルの全てに
適用されることに注意する）。おのおのの送信されたベ
クトルは、ｎ個の受信機アンテナによって受信される。
例えば、１２次元送信ベクトルが１６個のアンテナを介
して受信される。さらに、デシジョン統計量(decision
statistics）が、下から上に、つまり、図３に示すよう
に、レベル（１），（２），．．．（３）の順にスタッ
クされ、第一の（ボタム）レベルのベクトルは、検出さ
れるべき第一の送信成分に対して最大のＳＮＲを与える
ものと想定される。ベクトル信号のこの反復に対して
は、受信機２００は、図３において“next”と表記され
るレベルまでの複数のレベルに対する第一のｉ−１個の
デシジョン統計ベクトルｄ[.]ｓ を持ち、また、
（１），（２），．．．（１−ｉ）に対するデシジョン
統計に基づくｉ−１個のデシジョンはエラーを含まない
ものと想定される。これらデシジョンが、既に決定され
たｑの成分に由来する干渉を相殺するために用いられ
る。ここで、ｑ(j)（ｊ＝１，２．．．．ｍ）は、レベ
ル（１），（２），．．．（３）に対応するｑの並べ替
えられた成分を表す。さらに、以下の説明においては、
便宜上、ｈは、ｍ個のｎ−次元の行として表現さｍ、こ
のため、ｑ(i) を検出するためのデシジョン統計量の形
成に関する虚論においては、ｈ＝［ｈ1ｈ2．．．ｈｍ］
と表記される。 受信された信号ｒは、以下のように表
現されるｎ−次元ベクトルである：
【数５】
【００２３】各ｍｈ(j) は、式（５）を用いると、ｈl
（ここで、１≦ｌ≦ｍ）として定義することができる。
つまり、式（５）から、ｈ(j) は、式（５）内のｑ(j)
に掛けられる下付きの文字を持つｈによって定義され
る。こうして、ｒは、以下のように表現することができ
る：
【数６】
【００２４】最初の括弧で囲まれた総和［ｑ(1)・ｈ(1)
＋ｑ(2)・ｈ(2)＋．．．＾ｑ(i-1)・ｈ(i-1) ］は、正
しく検出された信号成分のみＪ含むものと想定され、ｒ
からこれを減算することで、以下によって定義されるｎ
−次元ベクトルｕ[i] さ得られる：
【数７】
【００２５】こうして、図３において“next”と表記さ
れる同一の受信ベクトルｒ（スタックレベル８）の処理
において、プロセッサ６０は、ベクトルｒから、既に決
定／検出されたベクトル［ｑ(1)・ｈ(1)＋ｑ(2)・ｈ(2)
＋．．．＋ｑ(7)・ｈ(7)］を相殺（減算）する。プロセ
ッサ６０は、次に、現在処卵されているベクトル（例え
ば、レベル８のベクトル）から、まだ検出されてない送
信された信号成分からの干渉、つまり、図３のｑ(9)〜
ｑ(12)の送信に由来すａ干渉を“無効化（nullout）”
される。
【００２６】空間整合されたフィルタを用いての干渉の
無効化（ナリングアウト） 干渉の無効化（ナリングアウト）においては、ｑのまだ
決定／検出されてない成分（ｉ＋１）（ｉ＋
２），．．．（ｍ）に対して、ｕ[i] が、ｈ(i+1)、ｈ
(i+2)、．．．ｈ(m) にて形成されるｍ−ｉ次元の空間
に直角Ｊ投影される。この投影の結果は、ここでは、ｖ
[i] と呼ばれる。この“干渉無効化ステップ（interfer
ence nulling step）（注１）”は、ある意味におい
て、ｑ(i）に対する検出プロセスから、同時に送信され
る信号成分ｑ(i+1)、ｑ(i+1)、．．．ｑ(ｍ) に由来す
る干渉を“除去（frees） ”する。（注１：ＳＮＲが高
い場合は、無効化の代わりに、信号対雑音比プラス干渉
を最大にすることで実現される利益の増加は僅かであ
る）。次に、空間整合されたフィルタベクトルｄ[i] の
方向と大きさが考慮される。ｑ(i) が、ｖ[i] の各成分
に掛けられるためベクトルｖ[i] は、ＡＷＧＮベクトル
内に［ｎ−１（ｉ−１）］重のダイバーシチの干渉のな
い信号を受信する状況と類似する。明示的には、ｑ(i)
に対するデシジョン統計量は、スカラー積＜v[i]、d[i]
＞によって与えられ、ここで、このスカラー積の雑音電
力は、‖ｄ[i]‖2に比例する。最適受信ダイバーシチに
関する従来の結果を用いて、最適信号対雑音比ＳＮＲ
(i) を表現することができる。結果としてのデシジョン
統計量も‖d[i]‖2 に比例する信号電力を持つ。従っ
て、図１の空間１２５が加算性ノイズを持たない仮想的
な状況におけるベクトルｖ[i] を表現するｖ[i] を定義
すると便利である。媒体のＳＮＲ(i) は、ｄ[i] が値ｖ
[i] の任意の倍数であるとき最適となるが、これは、例
えば、周知のコーシー−シュワルツ不等式をＳＮＲに対
する式の分子内の信号電力項に適用することによって得
られる。実際、空間フィルタリングに対する全ての機会
の中の最良な機会は、スカラー積内にｖ[i] をスカラー
デシジョン統計量にコラプスするために用いられるベク
トルがｖ[i] の方向にあるときである。この理由は、コ
ラプシングベクトルがｖ[ｉ] に比例する場合、ＳＮＲ
に関するコーシー−シュワルツ上限が等しく達成される
ためである。‖ｖ[i]‖2は、最適なＳＮＲの分子と分母
の両方に乗算として現われ、従って、最適なＳＮＲは‖
ｖ[i]‖に対して不変である。ｄ[i]は、ｖ[i ]の方向を
持つが、ｄ[i] のスケールは、単に、ＱＡＭ検出の最終
段においａ採用されるデシジョン領域に対して用いられ
る（任意の）スケール係数に従って設定される。（上述
のように、この相殺、無効化、および補償プロセスが図
４にグラフにて示される）。
【００２７】補償 プロセッサ６０は、信号ベクトルのバーストを受信する
と、これら信号ベクトルをメモリ６１に格納する。従来
と同様に、このバースト内には情報が含まれ、受信機２
００は、この情報を用いて、送信環境１２５（図１）の
伝送特性について“学習（learn ）”する。これら従来
の学習（あるいは訓練）のための情報は、例えば、周知
のように、信号ベクトルのバーストの先頭（プルアンブ
ル）あるいは中間（ミッドアンブル）の所に入れられ
る。
【００２８】受信された訓練ベクトルのメモリへの格納
を終えると、プロセッサ６０は、次に、送信データシン
ボルがその順番で検出されるべきスタッキングの順番
を、各ＳＮＲの関数として決定する。これは、受信ベク
トルのバーストの処理において検出エラーが発生する確
率を最小にするために行なわれる。この決定には空間整
合されたフィルタベクトルの形成が含まれ、このため
に、ベクトルシンボル内の送信シンボルが受信ベクトル
から検出される順番が反復的に並べ替えられる。この並
べ替えの反復は、検出プロセスの最小信号対雑音比を最
大化することを目標とされる。プロセス６０は、より詳
細には、ｍ個の成分に対するｍ個のデシジョン統計量
を、以下の基準に従ってスタックする：
【数８】 この基準がバーストエラーの確率を最小化することに相
当する理由は、ＳＮＲが高い状況（つまり、ρが高い状
況）においては、あるバーストが少なくとも一つのエラ
ーを含む確率は、（後に式（１０）と（１１）との関連
で説明するように）低いＳＮＲ(i) を持つｑ(i) によっ
て支配されるためである。
【００２９】プロセッサ６０は、このスタックを式
（８）によって表現されるグローバルな最適手続きであ
るいわゆる“近視眼的（myopic）”な最適化手続きを用
いて構築する。つまり、プロセッサ６０は、このスタッ
クのボタムのレベルから開始し、ｍ番目のレベルに向っ
て反復的に進み、各レベルに対して、常に、様々なオプ
ションの中からそのレベルに対してＳＮＲを最大化する
次のデシジョン統計量を選択する。この近視眼的な最適
化手続きを用いた場合は、プロセッサ６０は、全てのｍ
個のスタックレベルの総和を見つけるために、ｍの階乗
個のスタッキングオプションを全て評価することは必要
とされず、概ねｍ2／2個のオプションを考慮するのみで
済む。
【００３０】（別の方法として、補償機能を、幾分計算
量の多いより複雑な反復解法を用いて向上させることも
できる。ここで、プロセッサ６０が、次に、ｉ番目のス
タックレベルに進み、このｉ番目の判定が完了した時点
でエラーが存在しないものと想定すると、プロセッサ６
０は、デシジョン統計量からそのコンステレーションポ
イントに対応する複素数を減算する。このプロセスによ
りプロセッサ６０はｉ番目のデシジョン統計量内に含ま
れるノイズの値を得る。このノイズは、上のスタックに
対するデシジョン統計量の対応する加算性ノイズと相関
がある。このため、スタックの後続（上側）のデシジョ
ン統計量内の加算性ノイズ項が、スタックの下側のデシ
ジョン統計量の想定される既知の加算性ノイズの全寄与
を前提として得られるそのノイズの条件付き期待値を減
算することで調節される。）
【００３１】上述の垂直の順序付け／階層化を、図２の
プロセッサ６０内で実現するプログラムが図５と６に流
れ図の形式にて示される。より詳細には、図５は、ｍ個
のスタックレベルｌ＝１，２，３．．．ｍのおのおのに
対する最適デシジョン統計ベクトルｄ[i] を決定する方
法を示す。受信された信号ベクトルのバーストの格納
と、訓練情報の処理に続いて、このプログラムがブロッ
ク５００から開始され、ブロック５０１に進む。ブロッ
ク５０１において、プロセッサ６０は、変数ｉを１の値
に設定し、次に、ブロック５０２に進む。ブロック５０
２において、プロセッサ６０は、総称信号ベクトルを処
理することで、（上に説明され、後にさらに詳しく説明
される方法にて）全ての候補の中から、そのレベルに対
する最大のＳＮＲを持つ空間整合されたフィルタベクト
ルを識別する。そのベクトルを識別すると、プロセッサ
６０は、次に、ブロック５０３において、このベクトル
を、各スケーリング値に比例してスケーリングする。プ
ロセッサ６０は、次に、ブロック５０４において、こう
してスケーリングされたベクトルをメモリ６１に格納す
る。プロセッサ６０は、次に、ブロック５０５において
ｉ＝ｍである場合、つまり、空間整合されたフィルタベ
クトルの全ての形成と順序付けが終了した場合は、ブロ
ック５０６において退出する。ブロック５０５において
ｉ＝ｍでない場合、つまり、形成と順序付けがまだ終了
してない場合は、ブロック５０７においてｉを増分した
後、ブロック５０２に戻り、残りの候補の中のどれが最
大のＳＮＲを持つかを見つけ、その候補を次のスタック
に置く。
【００３２】図６は、ブロック５０２をより詳細に示
す。ここで、プロセッサ６０は既にチャネル行列をメモ
リ６１に格納する動作を終えており、さらに、プロセッ
サ６０は既に整合するベクトル候補を好ましい順序でス
タックする動作も終えており、さらに、プロセッサ６０
は、現在、候補ベクトルのどれをスタックのｉ番目のレ
ベルに挿入するか決定するために、残りの（ｍ−（ｉ−
１））個の候補ベクトルを形成している最中であるもの
と想定される。プロセッサ６０は、ブロック６０１にお
いて、スタックの下側のレベルに位置する（既にスタッ
クに並べられている）、干渉を含むｉ−１個のベクトル
の総称（ジェネリック）線形結合を形成する。次に、プ
ロセッサ６０は、ブロック６０２において、メモリ６１
から総称（ジェネリック）無ノイズベクトルを読み出
し、ブロック６０３において、総無ノイズベクトルか
ら、この総線形結合を減算することで、まだ検出されて
ない送信信号成分に対するベクトルの表現を残す。プロ
セッサ６０は、次に、ブロック６０４において、全ての
ベクトル信号が処理されることを確保するために、変数
ｊを値１に初期化する。次に、プロセッサ６０は、ブロ
ック６０５において、各候補ベクトルに対して、例え
ば、ｉ番目のベクトルに対して、そのベクトルを、その
ｉ番目の候補ベクトルと干渉する（ｍ−（ｉ−１））個
のベクトル信号から離れるように直角に投影すること
で、これら干渉を、デシジョンプロセスから除去する。
結果としてのベクトルは、受信された他のベクトル信号
からの干渉を持たないベクトルとなる。プロセッサ６０
は、次に、ブロック６０６において、（ベクトルのｎ個
の各成分が零に等しい原点までの長さの二乗に対応す
る）ノルムを測定することで、ノルムの値を決定する。
ノルムの値は、そのデシジョン統計量に対するＳＮＲに
比例する。プロセッサ６０は、次に、ブロック６０７に
おいて、そのＳＮＲが、それまで処理された全候補の中
の最良（最大の）ＳＮＲであるか決定する。そうである
場合は、プロセッサ６０は、ブロック６０９において、
そのＳＮＲを持つ空間整合されたフィルタベクトルと、
それと関連するノルムを、スタックのｉ番目のレベルに
格納し、次に、ブロック６０８に進み、ｊ＝ｍ（ｉ−
１）であるか調べ、そうでない場合は、残りの候補の処
理を継続する。ブロック６０７において、そのＳＮＲが
最大でない場合は、プロセッサ６０は、直接にブロック
６０８に進む。選択された信号ベクトルの候補を格納し
た後、プロセッサ６０は、ブロック６０８において処理
か完了したかチェックする。完了してない場合は、プロ
セッサ６０は、ｊを増分し、ブロック６０５に進む。完
了している場合は、図５のブロック５０３に進む。
【００３３】このようにして、上述のプログラムの制御
下で動作するプロセッサ６０は、送信された信号成分
を、検出の目的でそれらのＳＮＲに基づく最適な順序に
並べる。上述のように、プロセッサ６０は、次に、こう
してスタックされた各空間整合されたフィルタベクトル
を用いて、処理中のシンボルを表現している可能性が最
も高いビット結合／デシジョンを決定する。上述のよう
にシンボルを決定するための手続きが図４に示され、こ
の手続きの説明が図７と８との関連で詳細に説明され
る。
【００３４】より詳細には、図７と図８は、プロセッサ
６０（とある部分はプロセッサ６５）内で、図４に示し
た上述の無効化（ナリング）ステップ４０１、相殺ステ
ップ４０２、および整合ステップ４０３を実現するプロ
グラムを流れ図の形式にて示す。図７の説明から開始
し、プロセッサ６０は、ブロック７００において、図７
のプログラムに入ることで、これら処理を開始する。次
に、プロセッサ６０は、ブロック７０１において、変数
ｉを値１に初期化し、ｉを用いて、スタック内の各レベ
ルをポイントする。以下の説明においては、プロセッサ
６０は、スタック内のｉ番目のレベルを処理しているも
のと想定する。プロセッサ６０は、次に、ブロック７０
２において、（図４の手続き４０１、４０２、４０３に
よって示されるように）スタック内のｉ番目のレベルに
位置するベクトル信号を処理することで、その信号ベク
トルによって表現されている可能性の最も高いシンボル
ｑ(i) を決定する。プロセッサ６０は、ｑ(i) に対応す
るビットデシジョンをメモリ６１に格納し、次に、ブロ
ック７０３において、ｉの値をチェックすることで、受
信されたベクトルシンボルｒのｍ個の一連の処理が終了
したか調べる。終了した場合は、プロセッサ６０は、ブ
ロック７０４において、このプログラムから退出する。
終了してない場合は、プロセッサ６０は、ブロック７０
５において、ｉを増分することで、スタック内の次のレ
ベルをポイントし、次に、ブロック７０２に進み、その
レベルに対応する方法にて受信された信号ベクトルを処
理する。
【００３５】図８は、ブロック７０２を拡大して示す。
より詳細には、プロセッサ６０は、ブロック８０１にお
いて、メモリ６１から、受信されたｎ−次元ベクトル信
号ｒ（ｔ）を読み出し、次に、ブロック８０２におい
て、メモリ６１から、ブロック７０２に従って既に処理
／検出された信号ベクトル成分、つまり、スタック内の
ｉ番目より下側の成分を読み出し、次に、上述の方法に
て、ｒから、ｉ−１個の検索された信号ベクトルｑ(1)
・ｈ(1) ，ｑ(2) ・ｈ(2) 、．．．、ｑ(i-１)・ｈ
(i-1) を相殺する。この結果、これらｉ−１個のベクト
ルからの干渉を実質的に含まない信号ベクトルが得られ
る。その後、プロセッサ６０は、ブロック８０３におい
て、結果として得られたベクトルを、まだ検出されてな
い干渉から離れるように投影する。より詳細には、プロ
セッサ６０は、最初に、メモリから、ブロック５０４に
おいてスタックのｉ番目のレベルに対して決定された空
間整合されたベクトルｄ[i] を読み出し、次に、（プロ
セッサ６５と協力して）空間整合されたベクトルとブロ
ック８０３において生成された結果とのスカラー積を取
ることで、複素数を生成する。
【００３６】プロセッサ６５は、次に、ブロック８０５
において、従来のマルチポイント信号コンステレーショ
ン、例えば、（図４に示すコンステレーション４０４の
ような）１６ポイント信号コンステレーションのどれ
が、その複素数に最も近いか決定する。このようなポイ
ントの一例が図４に示されるが、ここで、ポイント４０
５は、コンステレーションポイントの四分円６０４に最
も近い複素数を表す。プロセッサ６５は、次に、ブロッ
ク８０６において、識別されたコンステレーションポイ
ントによって表されるデータビットデシジョンをメモリ
に格納し、その後、制御をプロセッサ６０に渡す。プロ
セッサ６０は、次に、ブロック７０３に進み、スタック
内の次のレベルの処理を開始する。
【００３７】受信された信号ベクトルがこのようにして
全て処理され、全てのシンボルが決定され、対応するビ
ットデシジョンがメモリ内に格納されたら、次に、マル
チプレクサ７０によって、これらビットデシジョンがマ
ルチプレキシングされ、出力端末に送られる。
【００３８】以下では、上述の方法の長所を、特定のセ
ットのパラメータに基づく一例を用いて説明する。例え
ば、これらパラメータとして、ρ＝１８ｄＢと（ｍ、１
６）（ここで、ｍ≦１６）を想定し、送信機１００と受
信機２００（図１）が、最大１６個のアンテナアレイを
持つものと想定する。さらに、送信バーストの９５％は
エラーを持たないこと（つまり、最大、５％のアウテー
ジ）と、伝搬空間１２５が理想レーリー伝搬環境である
ことを想定する。さらに、各バーストが、訓練ベクトル
の他に、１００個のベクトルシンボルを含むものと想定
する。こうして想定されるパラメータと、１６×１６シ
ステムに対しては、シャノン容量は、７９．１bps/Hzで
ある。（“シャノン容量”は当分野において良く知られ
ている項である）。
【００３９】送信アンテナの数ｍと、各平面コンステレ
ーション内のポイントの数Ｋがbps/Hzの数が最大となる
ように最適化される。ｍ−次元（あるいはｎ−次元）複
素空間内のコンステレーションポイントの数は、以下の
ように表現される：
【数９】 この最適化プロセスは、以下の手続きを、ｍ＝１，２，
３．．．１６に対して反復的に遂行することから成る。
これらケースのおのおのに対して、２−次元コンステレ
ーション当たり、もう一つのビットを加えると、いわゆ
る５％“アウテージ制約（outage constraint ）”（注
２）が犯されるポイントとして定義される最大数のビッ
トが用いられる。（注２：コンステレーションポイント
の数が２以上であり、正方形でない場合は、良好な距離
特性を持つ正規コンステレーションが用いられる。例え
ば、８ポイントコンステレーションの場合は、４つの辺
に付加され、外側を向く、４つの等辺三角形を持つ正方
形が用いられ、これら正方形の頂点と、この正方形の４
つの各辺に対向する４つの三角形の頂点によってこのコ
ンステレーションが構成される）。κ個のベクトルシン
ボルを持つあるブロック内に少なくとも一つのエラーが
含まれる確率に対する式が、以下に式（１０）として示
される。この確率の式は、ＳＮＲ(i) 、（ここで１≦ｉ
≦）を必要とする。ｍ個のＳＮＲのサンプルを得るため
に、モンテカロル法にて生成されたＨ実現が用いられ
る。ＫポイントＱＡＭコンステレーションに対しては、
大きなρの領域内では、この式は、以下によって与えら
れる：
【数１０】 ここで、Ｐb(.)は、２−次元コンステレーションのビッ
トエラーの確率に対する周知の式であり、これは、ＳＮ
Ｒの関数として、以下のように表現される：
【数１１】 ここで、σ＝［３・ＳＮＲ(i) ／（２・（Ｋ−１））］
1/2 である。
【００４０】式（９）と（１０）からわかるように、図
１のシステムは、ｍ＝１の場合は、Ｋ＝１２８ポイント
のコンステレーション、あるいは等価的に７bps/Hzをサ
ポートでき、ｍ＝２の場合は、５bps/Hzの３２ポイント
の平面コンステレーション、をサポートでき、ｍ＝７の
場合は、４bps/Hzの１６ポイントコンステレーションを
サポートでき、ｍ＝１２の場合は、３bps/Hz、つまり、
８12＝６８，７１９，４７６，７３６ポイントのより高
次のコンステレーションの一つ、あるいは３６ｂｐｓ／
Ｈｚをサポートできる。
【００４１】上述の説明は、もっぱら本発明の原理を解
説するためのものであり、当業者においては、ここには
明示的には説明されなかったが、本発明の原理を具現す
る様々な構成を本発明の精神と範囲から逸脱することな
く考案できるものと考える。例えば、当業者においては
容易に理解できるように、一定なＢＥＲとアウテージ確
率を維持するかわりに、送信電力を一定に維持し、２つ
のアプローチの相対メリットをアウテージ確率の差を用
いて、ビット速度の関数として、表現することもでき
る。さらに、一例として、当業者においては理解できる
ように、両方のシステムに対してＢＥＲとアウテージ確
率を一定に維持し、相対メリットを、送信電力あるいは
携帯システムの蓄電池の寿命を用いて表現することもで
きる。
【００４２】加えて、当業者においては上述の説明から
容易に理解できるように、送信機の所で送信無線より多
数の送信アンテナを使用し、送信のためにこれらアンテ
ナの一部分を選択するという概念は、受信機にも同様に
適用できるものである。この場合は、受信無線機より多
数の受信アンテナが展開され、これら受信アンテナの一
部分が送信されたベクトル信号を受信するために選択さ
れる。
【００４３】さらに、当業者においては上述の説明から
容易に理解できるように、ここに請求される発明の幾つ
かの用途では、本発明の上述の複数の特徴の一部分のみ
が用いられることも考えられる。例えば、相殺プロセス
と並べ替えプロセスは用いず、無効化（ナリング）プロ
セスのみを用いることや、並べ替えプロセスは用いず、
無効プロセスと相殺プロセスのみを用いることも考えら
れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を実施する無線送信機と受信機を
示すブロック図である。
【図２】図１の無線受信機をより詳細に示すブロック図
である。
【図３】受信バーストのκ個のベクトルから成るｎ−次
元複素信号ベクトルの一つに対する並べ替えられ送信成
分と、対応するデシジョン統計量を示す図である。
【図４】図２の受信機によって処理中の信号ベクトルか
ら干渉信号を除去するために遂行される処理をグラフ的
に示す図である。
【図５】図２のプロセッサ内で遂行される並べ替えを実
現するプログラムを流れ図にて示す図である。
【図６】図２のプロセッサ内で遂行される並べ替えを実
現するプログラムを流れ図にて示す図である。
【図７】各受信されたベクトル信号を、対応する送信さ
れたシンボルを決定するために処理するためにプロセッ
サ内で用いられるプログラムを示す流れ図である。
【図８】各受信されたベクトル信号を、対応する送信さ
れたシンボルを決定するために処理するためにプロセッ
サ内で用いられるプログラムを示す流れ図である。
【符号の説明】
５０ ｍ次元信号源 ６０ 前置プロセッサ（プロセッサ） ６１ メモリ ６５ シンボルプロセッサ ７０ マルチプレクサ １００ 送信機（プロセッサ） １１０ 送信機アンテナ １２０ 受信機アンテナ １２５ 時間とともにランダムに変化する高散乱伝搬環
境 ２００ 受信機（プロセッサ）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 グレン ディヴィッド ゴールデン アメリカ合衆国 80302 コロラド，ボー ルダー，ブルック ロード 868

Claims (17)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 通信システムであって、 ｋ個のアンテナを持つ送信機を含み、この送信機が信号
    源からのｍ−次元送信シンボルベクトルの受信に応答し
    て動作し、前記送信シンボルベクトルの成分がＱＡＭシ
    ンボルから成り、前記送信シンボルベクトルがｋ個のア
    ンテナの中のｍ個のアンテナを通じて所定の変調技法を
    用いて送信され、ここで、ｋ≧ｍ＞１であり、この通信
    システムがさらに受信機を含み、この受信機が、前記送
    信機からの信号を、ｎ−次元受信信号ベクトルとして受
    信するためのｎ個のアンテナを持ち、ここで、ｎ≧ｍで
    あり、前記各受信信号ベクトルが前記送信機からのシン
    ボルと加算性ノイズの線形結合から成り、この受信機が
    さらに検出プロセッサを含み、このプロセッサが前記ｎ
    −次元受信信号ベクトルを処理することで、前記ｍ−次
    元送信シンボルベクトルの推定値を形成し、この検出器
    がさらにプロセッサを含み、このプロセッサが、（ａ）
    整数１，２，．．．ｍの好ましい順列を決定し、この好
    ましい順列が前記送信シンボルベクトルの前記ｍ個の成
    分を推定する順序を定義し、この好ましい順列が前記ｍ
    個の成分の信号対雑音比の関数として決定され、 このプロセッサが、次に（ｂ）前記好ましい順列によっ
    て決定される前記順序にて、前記送信シンボルベクトル
    の（ｉ）番目の成分を推定し、この推定が、このプロセ
    ッサによって、前記受信信号ベクトルから、まだ推定さ
    れてない送信シンボルベクトルの成分（ｉ＋１），（ｉ
    ＋２），．．．．（ｍ）に由来する寄与分を無効化（ナ
    リング）することと、前記受信信号ベクトルから、既に
    推定された送信シンボルベクトル成分（１），
    （２），．．．（ｉ−１）に由来する寄与分を相殺する
    ことによって達成され、ここで、（ｉ）は、前記好まし
    い順列のｉ番目の要素を表すことを特徴とする通信シス
    テム。
  2. 【請求項２】 前記検出プロセッサが、信号伝搬環境を
    特性化する受信訓練信号を反復処理することで、ｍ個の
    送信シンボルを検出するための最良の信号対雑音比（Ｓ
    ＮＲ）を与えるセットのｍ個の空間的に整合されたフィ
    ルタベクトルを生成するように設計されることを特徴と
    する請求項１の通信システム。
  3. 【請求項３】 前記ｍ個の送信されたシンボルを検出す
    るための前記順序が、検出プロセスのｍ個の信号対雑音
    比の最小を最大化するように決定されることを特徴とす
    る請求項１の通信システム。
  4. 【請求項４】 前記送信機アンテナの選択が一群の送信
    ベクトルシンボルの送信の前にランダムに変更されるこ
    とを特徴とする請求項１の通信システム。
  5. 【請求項５】 さらに、前記受信機から前記送信機への
    フィードバックチャネルが含まれ、前記送信機アンテナ
    の選択が、前記受信機が前記フィードバックチャネルを
    介して前記送信機に供給する信号伝搬環境に関する情報
    に基づいて最適化されることを特徴とする請求項１の通
    信システム。
  6. 【請求項６】 さらに、前記受信機から前記送信機への
    フィードバックチャネルが含まれ、前記送信機が信号源
    によって供給されるシンボルのデマルチプレキシングさ
    れたストリームの一部分を所定のセットの送信アンテナ
    のおのおのを通じて送信し、前記所定のセットのアンテ
    ナを形成するアンテナの選択を前記受信機によって前記
    フィードバックチャネルを介して供給される信号伝搬環
    境に関する情報に基づいて変更することを特徴とする請
    求項１の通信システム。
  7. 【請求項７】 さらに、前記受信機から前記送信機への
    フィードバックチャネルが含まれ、前記送信機がベクト
    ルシンボルを前記ｋ個の送信機アンテナの一部を通じて
    送信し、この一部のアンテナが前記受信機によって前記
    フィードバックチャネルを介して供給された信号伝搬環
    境に関する情報に基づいて選択されることを特徴とする
    請求項１の通信システム。
  8. 【請求項８】 前記受信機がｎ個より多い任意の数の受
    信アンテナを持ち、前記送信機からの信号をｎ−次元受
    信信号ベクトルとして受信するために用いられるｎ個の
    アンテナが、これら任意の数の受信アンテナの一部から
    成ることを特徴とする請求項１の通信システム。
  9. 【請求項９】 前記受信機の所でシンボルを正確に受信
    できる速度が、前記シンボルを送信するために用いられ
    る送信アンテナの数に比例し、送信電力のレベルとは対
    数関係を持ち、前記送信機の所でシンボルを送信する電
    力のレベルが、送信アンテナの数を少し増加したとき大
    きく低減されることを特徴とする請求項１の通信システ
    ム。
  10. 【請求項１０】 無線送信機であって、この送信機がシ
    ンボルのストリーム源、および複数の送信機アンテナを
    持ち、この送信機がさらに送信機プロセッサを含み、こ
    のプロセッサが前記シンボルのストリームをｍ個のシン
    ボルのサブストリームにデマルチプレキシングし、次
    に、これらの各シンボルのサブストリームを、複数の送
    信機アンテナの選択された一つを通じて所定の変調技法
    を用いて送信することを特徴とする無線送信機。
  11. 【請求項１１】 前記複数の送信機アンテナがｍ個より
    多数のアンテナから成り、ここで、ｍ＞１であり、前記
    ｍ個のシンボルのサブストリームを送信するために用い
    るべき送信機アンテナの選択が任意に行なわれることを
    特徴とする請求項１０の送信機。
  12. 【請求項１２】 前記送信機アンテナの選択が一群のシ
    ンボルの送信の前に、ランダムに変更されることを特徴
    とする請求項１０の送信機。
  13. 【請求項１３】 さらに送信されたシンボルを受信する
    ための受信機、および前記受信機から前記送信機へのフ
    ィードバックチャネルが含まれ、前記送信機プロセッサ
    が、前記送信機アンテナの選択を、前記受信機が前記送
    信機に前記フィードバックチャネルを介して供給する信
    号伝搬環境に関する情報に基づいて最適化することを特
    徴とする請求項１０の送信機。
  14. 【請求項１４】 さらに、送信されたシンボルの受信機
    から前記送信機へのフィードバックチャネルが含まれ、
    前記送信機がベクトルシンボルを、前記複数の送信機ア
    ンテナの一部を用いて送信し、これら一部のアンテナが
    前記受信機から前記フィードバックチャネルを介して受
    信された信号伝搬環境に関する情報に基づいて選択され
    ることを特徴とする請求項１０のシステム。
  15. 【請求項１５】 無線受信機であって、この受信機がそ
    れぞれ受信された信号ベクトルを形成する複数のｎ個の
    信号成分を受信するための複数の受信機アンテナを含
    み、ここで、ｎ＞１であり、この受信機がさらにプロセ
    ッサを含み、このプロセッサが受信された信号ベクトル
    をメモリにある信号ベクトルのバーストを形成する他の
    受信信号ベクトルとともに格納し、この受信機がさらに
    検出プロセッサを含み、この検出プロセッサが、格納さ
    れた前記受信信号ベクトルを、複数の特定のデシジョン
    スタティクス（判定統計量）に対して決定されたおのお
    のの信号対雑音比の関数として決定された順序にて処理
    することで、送信された信号ベクトルの成分を決定し、
    この処理において、（ａ）現在処理中の信号ベクトルか
    ら既に処理済みの送信シンボルベクトル成分に由来する
    干渉が相殺（キャンセルアウト）され、（ｂ）現在処理
    中の信号ベクトルからまだ処理されてない送信シンボル
    ベクトル成分に由来する干渉が、現在処理中の信号ベク
    トルを後者の干渉によって占拠される空間に直角に投影
    することで無効化（ナルアウト）され、次に、こうして
    投影された信号ベクトルを所定の変調技法に従って処理
    することで、前記送信シンボルベクトルの成分が識別さ
    れることを特徴とする無線受信機。
  16. 【請求項１６】 前記検出プロセッサが、信号伝搬環境
    を特性化するデータを反復処理することで、送信された
    シンボルベクトルの成分を検出するための最良の信号対
    雑音比（ＳＮＲ）を与えるセットのｍ個の空間的に整合
    されたフィルタベクトルを生成するように設計されるこ
    とを特徴とする請求項１５の受信機。
  17. 【請求項１７】 前記送信されたシンボルベクトルの成
    分を検出するための前記順序が検出プロセスの最小信号
    対雑音比を最大化するように決定されることを特徴とす
    る請求項１５の受信機。
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