JP2001339326A

JP2001339326A - スペクトル拡散干渉打消し

Info

Publication number: JP2001339326A
Application number: JP2000201589A
Authority: JP
Inventors: Timothy M Schmidl; エム、シュミドルティモシイ
Original assignee: Texas Instruments Inc
Current assignee: Texas Instruments Inc
Priority date: 2000-05-30
Filing date: 2000-05-30
Publication date: 2001-12-07

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】スペクトル拡散通信において、基地局がマル
チパス信号の干渉を打ち消すときの計算の複雑さを減ら
す方法を提供する。【解決手段】干渉信号を受信する方法であって、情報
を符号化した信号を検出し、反復中に用いる干渉信号の
更新された推定により、多重符号化ソースまたは多重符
号化出力を持つソースから受信した信号を反復並列干渉
打消しにより推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル通信に
関し、特に、スペクトル拡散通信および関連装置および
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】スペクトル拡散無線通信は送信データ・
レートに必要な最小帯域幅より大きな無線周波数帯域幅
を用いるが、多くのユーザがその帯域幅を同時に占有す
る。各ユーザは、情報を「拡散」してそれを符号化する
とともにスペクトル拡散信号を（相関により）「逆拡
散」して対応の情報を回復するための疑似ランダム・コ
ードを有する。図２はシステム・ブロック図を示し、図
３ａおよび図３ｂは疑似ランダム・コードとＱＰＳＫエ
ンコーダを示す。この多元接続は、一般に、符号分割多
元接続（ＣＤＭＡ）と呼ばれている。疑似ランダム・コ
ードは、直交（ウォルシュ）コード，疑似雑音（ＰＮ）
コード，ゴールド・コードまたはそのようなコードの組
合せ（モジュロ２加算）である。正しい時刻に受信信号
を逆拡散した後、ユーザは対応の情報を回復するが、残
りの干渉信号は雑音のように見える。例えば、ＣＤＭＡ
通信用の暫定標準ＩＳ−９５は、１．２５ＭＨｚ帯域幅
のチャンネルと、０．８１３８ミリ秒のコード・パルス
区間（チップ）Ｔ_cと、６４チップほど継続する送信シ
ンボル（ビット）とを用いる。最近の広帯域ＣＤＭＡ
（ＷＣＤＭＡ）方式は３．８４ＭＨｚ帯域幅を用い、各
情報シンボルに与えられるＣＤＭＡコード長は４チップ
から２５６チップまで変わる。各ユーザ用のＣＤＭＡコ
ードは、一般に、ウォルシュ・コードと疑似ランダム・
コード（ＱＰＳＫ変調では２つの疑似ランダム・コー
ド）とのモジュロ２加算として作成され、得られた信号
の雑音類似性を改善する。図４に示すセルラ・システム
は、基地局と移動体ユーザ局との間の空気インターフェ
ースとしてＩＳ−９５またはＷＣＤＭＡを用いる。

【０００３】受信器は、コード捕捉とコード追跡との２
ステップで送信器に同期する。コード捕捉は、初期探索
であって、受信器のローカル・コード発生器の位相を一
般に送信器の半チップ以内に収め、また、コード追跡
は、到着コードとローカル生成コードとのチップ境界を
微調整する。従来のコード追跡は、遅延ロック・ループ
（ＤＬＬ）またはタウ・ディザ・ループ（ＴＤＬ）を用
いるが、両者とも、公知のアーリー・レイト・ゲート
（early-late gate）原理を用いる。

【０００４】マルチパスの場合、ＲＡＫＥ受信器は、別
個のパスを追跡する個別の復調器（フィンガ）を有し、
その結果を結合して最大比結合（ＭＲＣ）のような方法
を用いて信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善する。ここで、
ＭＲＣでは、個別の検出信号はその信号強度に従って同
期され重み付けされる。このように、ＲＡＫＥ受信器
は、一般に、各フィンガ用のＤＬＬまたはＴＤＬコード
追跡ループと、追跡ユニットを受信パスに割り当てる制
御回路とを有する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】それぞれがマルチパス
信号を持つ多くの移動体ユーザを検出する基地局は、す
べての移動体ユーザの結合最尤検出（joint maximum li
kelihood detection）によって各移動体ユーザのＲＡＫ
Ｅ検出を個別に改善することができる。これは、最適検
出を提供する。しかし、結合最尤検出器は計算が複雑で
あるので、実用的には少数のユーザ用である。同様に、
逆相関検出器（decorrelating detector）は、最適線形
検出器であるが、ユーザが多いときは大きな行列反転が
必要であって、計算が複雑なため実用的でない。

【０００６】干渉打消しは、結合最尤検出をエミュレー
トして計算の複雑さを減らそうとするものである。詳し
く述べると、各移動体ユーザ用のＲＡＫＥ受信器を持つ
基地局は、干渉する検出された他の移動体ユーザの信号
の推定を用いて、それらをその推定から打ち消すことに
より、推定の精度を高めることができる。干渉打消し
は、反復推定と直列にまたは並列に行うことができる。
Divsalarらの「ＣＤＭＡ用の改善された並列干渉打消
し」，46 IEEE Trans. Comm. 258 (1998)は、反復推定
の各段階で部分並列打消しを用いる並列干渉打消し法を
開示している。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、直列干渉打消
しおよび並列干渉打消しの混成を用いた干渉打消しを有
するスペクトル拡散システムを提供する。本発明の利点
は、類似の並列打消し方法よりも計算が複雑でないこと
である。

【０００８】

【発明の実施の形態】１．概要好ましい実施の形態の干渉打消し方法は、多数の移動体
ユーザを持つスペクトル拡散通信システムに適用される
ものであり、反復並列干渉打消しを含むが、反復の各段
階中に推定を連続的に更新する。これにより、推定の精
度が向上し、所定の精度に対して必要な段階の数が少な
くなる。図１は、ＲＡＫＥ受信器（フィンガ）と最大比
結合（ＭＲＣ）とを用いる流れ図である。

【０００９】好ましい実施の形態のスペクトル拡散通信
システムでは、基地局と移動体ユーザとは、信号処理を
行うディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）または記憶プ
ログラムを有する他のプログラマブル装置と、アンテナ
の入力または出力の増幅用およびアナログとディジタル
との間の変換用のアナログ集積回路とを含む。記憶プロ
グラムは、例えば、プロセッサ内蔵ＲＯＭや外部のフラ
ッシュＥＥＰＲＯＭに記憶される。アンテナは、各ユー
ザ信号用の多重フィンガを有するＲＡＫＥ検出器の部品
でよい。ＤＳＰは、テキサス・インスツルメンツ社製の
ＴＭＳ３２０Ｃ６ｘＤＳＰでよい。

【００１０】２．全打消しとの同期まず、移動体ユーザ信号が２進位相偏移変調されるとと
もに反復並列干渉打消しを用いた基地局で同期的に受信
されるＣＤＭＡシステムの最も簡単なケースを考える。
好ましい実施の形態の混成直並列干渉打消しについて
は、並列干渉打消し（ＰＩＣ）を説明した後で説明す
る。まず、Ｃ_m(ｔ)をｍ番目の移動体用のコード（チッ
プ・シーケンス）とし、ｕ_mを対応のビットとする（図
３ａ参照）。基地局でのベースバンドの受信（複素）信
号は、移動体ユーザ全体の合計では次式で表される。

【００１１】

【数１】

【００１２】ただし、Ｓ_mはｍ番目のユーザ信号の受信
電力であり、

【外１】はそのキャリア位相であり、ｎ(ｔ)は雑音項である。基
地局は、各ユーザ信号を追跡する検出器を有し、ビット
（シンボル）区間０≦ｔ≦Ｔ_bにわたって相関をとる
と、ｍ番目のユーザ検出器の出力は、次式で表される。

【００１３】

【数２】

【００１４】ただし、積分範囲はシンボル区間全体であ
り、合計はｎ全体であり、Ｒ_{m, n}はビット区間全体のｍ
番目およびｎ番目のユーザ用のコードの相互相関であ
る。

【００１５】

【数３】

【００１６】受信信号ｒ(ｔ)は、チップ・レートの一般
に４倍のレートでサンプリングされ、また、積分は和で
ある。

【００１７】

【数４】

【００１８】上式のようにして、ｍ番目のコード上への
受信信号の投影を基準化する。ただし、Ｎ₀は雑音電力
密度である。また、ｎ番目のユーザ信号のビット・エネ
ルギーをＥ_n＝Ｓ_nＴ_bとする。これから、次式が得られ
る。

【００１９】

【数５】

【００２０】ただし、

【外２】は平均値が０で分散が２（各実数次元の分散は１）の基
準ランダム変数である。次に、これらの式の実数部を取
ると、次式が得られる。

【００２１】

【数６】

【００２２】Ｉ_mは、他のユーザによりユーザｍが受け
るマルチユーザ干渉の実数部であり、Ｎ_mは、平均値が
０で分散が１の基準ランダム変数である。次に、

【外３】を他のユーザのデータ・ビットの推定に基づくＩ_mの推
定とすると、

【外４】は、残留（打ち消されない）実数マルチユーザ干渉を表
す。したがって、次式が成り立つ。

【００２３】

【数７】

【００２４】ただし、

【外５】は基準ランダム変数としてモデル化されるであろう。な
ぜならば、ユーザｍのデータ・ビットを推定している時
点では他のユーザのデータ・ビットの推定値を利用でき
ず、他のユーザのデータ・ビット用の推定を前の段階か
ら得る多段階反復過程を行うからである。線形または非
線形の最尤決定統計による各段階での部分的打消しにつ
いては後で説明することにして、まず、各段階での全打
消しを見る。

【００２５】

【外６】をｕ_nの第ｋ段階推定とする。最初は受信信号の他には
情報がないので、最初の段階（ｋ＝０）はデータ・ビッ
トを次式のように推定する。

【００２６】

【数８】

【００２７】同様に、干渉のｋ段階推定を次式とする。

【００２８】

【数９】

【００２９】ここで、次式を仮定する。

【００３０】

【数１０】

【００３１】こうすると、第ｋ段階データ・ビット式
は、１≦ｍ≦（ユーザの数）に対して次式のようにな
る。

【００３２】

【数１１】

【００３３】したがって、ｕ_mを次式で推定する。

【００３４】

【数１２】

【００３５】全打消しの好ましい実施の形態は、

【外７】を修正して、ｕ_nの利用可能な更新された推定を含む。
詳しく述べると、推定

【外８】の計算の順序がｍとともに増えると仮定して、推定され
た干渉を次のように修正する。

【００３６】

【数１３】

【００３７】すなわち、段階ｋでユーザのデータ・ビッ
トの推定（すなわち、

【外９】）が決まると、段階ｋの間はこの推定を次の干渉の推定

【外１０】で用いる。したがって、推定は、並列（段階毎の反復）
推定と直列（他のデータ・ビットの最新の推定を用いて
順に推定する）推定との混成である。

【００３８】反復をマトリクス書式で表すと、次式のよ
うになる。

【００３９】

【数１４】

【００４０】ただし、添字は反復段階を示す。これを詳
しく書くと、次式のようになる。

【００４１】

【数１５】

【００４２】ここで、Ｒ_{m, m}＝０であり、ベクトルＹ
(０)の第ｍ要素は、検出された受信信号であり、次式で
表される。

【００４３】

【数１６】

【００４４】反復の第ｊ段階中に得られる第ｍビットの
推定は、

【外１１】であり、第ｊ段階中のチャンネル推定は次式で表され
る。

【００４５】

【数１７】

【００４６】ここで、次式が成り立つ。

【００４７】

【数１８】

【００４８】したがって、第ｊ＋１段階中の推定は次式
で表される。

【００４９】

【数１９】

【００５０】また、次式によって初期化する（ｊ＝０段
階）。

【００５１】

【数２０】

【００５２】したがって、好ましい実施の形態の全打消
しは、反復段階における直列更新として次式で表され
る。

【００５３】

【数２１】

【００５４】Ｙ₁(ｊ＋１)から、ユーザ１に対するビッ
トの新しい第ｊ＋１推定

【外１２】が得られ、これを第２の要素Ｙ₂(ｊ＋１)の計算に含め
る。

【００５５】

【数２２】

【００５６】Ｙ₂(ｊ＋１)から、ユーザ２に対する新し
い推定

【外１３】が得られる。次に、次式などである。

【００５７】

【数２３】

【００５８】他のユーザの更新された推定がすでに組み
入れられているので、ベクトル

【外１４】の最後の要素を極めて正確に推定することができる。全
てのユーザが同じ電力を有する場合には、ビット誤り率
（ＢＥＲ）は全てのユーザに対して同じではない。それ
は、最初に更新されたもののＢＥＲが高いからである。
しかし、後でシミュレーションで示すように、好ましい
実施の形態の直列更新を伴う並列打消し（ＰＣＳＵ）に
おける最悪のＢＥＲは、ＰＩＣで得られるＢＥＲよりも
良く、ＰＣＳＵによると平均ＢＥＲは大幅に改善され
る。また、一つのコード周期窓（２５６チップ）から次
のそれへの打消しの順序を変えることによって、全ての
ユーザに対してのこの平均ＢＥＲを得ることができる。
最後に、最大Ｅ_b／Ｎ_o値を持つユーザを最初に更新する
ことができるので、マルチレートで多重サービス品質の
ユーザに対して、ＰＣＳＵは干渉打消しを実現する優れ
た方法である。

【００５９】４．部分的打消し反復で同期反復の各段階で全干渉打消しを行う代わりに、ある段階
で干渉を部分的に打ち消すと、優れた結果を得ることが
できる。次式を再び用いる。

【００６０】

【数２４】

【００６１】しかし、ここでは、第ｋ段階での推定

【外１５】は、実質的に、決定前推定

【外１６】の重み付き和であり、Ｙ_mおよび

【外１７】には後の段階で干渉打消しを増やした重みを付ける。詳
しく述べると、次式のように再定義する。

【００６２】

【数２５】

【００６３】ただし、Ｚ_m(ｋ)は平均値が０で分散がｋ
に依存する基準ランダム変数であると仮定され、また、
Ｚ_m(ｋ−１)およびＷ_m(ｋ)は、両方とも雑音Ｎ_m(ｋ−
１)と前の段階の残留干渉

【外１８】とを含むので、相関がある。Ｙ_m(ｋ−１)とＹ_mと

【外１９】と初期化設定Ｙ_m(０)＝Ｙ_mとが与えられると、Ｙ_m(ｋ)
はｕ_mのログ公算比（log-likelihood ratio）として再
帰的に得られる。したがって、ｋ段階での推定は、次式
で表される。

【００６４】

【数２６】

【００６５】ただし、ｐはＷ_mおよびＺ_mの分散および相
関から得られる係数である。シミュレーションからｐが
選択される。

【００６６】反復の最終段階でのみ、

【外２０】の非線形ソフト決定をハード決定（±１）と共に用いる
こともできる。Divsalarらは次式のようなソフト決定を
有する。

【００６７】

【数２７】

【００６８】ただし、ｑ(ｋ)は、Ｗ_mおよびＺ_mの分散お
よび相関に依存する定数である。やはり、シミュレーシ
ョンからこれらのパラメータの最適値が得られる。

【００６９】好ましい実施の形態はやはり上記に従う
が、

【外２１】を修正してｕ_nの更新された推定を含む。詳しく述べる
と、推定

【外２２】の計算をｍが増える順序に行うと仮定して、推定された
干渉を次のように修正する。

【００７０】

【数２８】

【００７１】すなわち、段階ｋでユーザのデータ・ビッ
トの推定を決定する（すなわち、

【外２３】）と、この推定を段階ｋの間の次の干渉推定

【外２４】に用いる。したがって、この推定は並列（段階毎の反
復）推定と直列（他の最新の推定を用いて順に推定す
る）推定との混成である。これはハード決定にもソフト
決定にも適用されることに留意すべきである。

【００７２】５．非同期マルチパス移動体ユーザから基地局へのアップリンクにショート・
コード（２５６チップ）を用いると、並列干渉打消し
（ＰＩＣ）はシンボル・レベルで行うことができ、干渉
を再発生してチップ・レベルで減算するより計算が簡単
になる。２５６チップ窓の全てのシンボル間で相互相関
を計算する。信号は非同期で到着するので、窓の各側を
１シンボルまたは２シンボルだけ拡張して、窓に部分的
に入る全てのシンボルを含むようにしなければならな
い。基地局は、まず、従来のＲＡＫＥ受信器を用いて、
セル内の全てのユーザを復調する。窓内の各シンボルに
対して相互相関マトリクスの１行を用いて干渉を打ち消
す。相互相関値に干渉信号の初期データ推定を掛け、望
ましいシンボルから減算する。これでＰＩＣの１段階は
完了する。更に別の段階を行うには、望ましいシンボル
の最初のＲＡＫＥ出力から始めて、相互相関マトリクス
の行に干渉シンボルの改善された推定を掛けて得た干渉
を減算する。

【００７３】図５は、非同期ユーザ用のシンボル・タイ
ミングの例を示す。ショート・コードの周期性は２５６
チップであるので、２５６チップの窓を任意に選ぶこと
ができる。ＷＣＤＭＡでは、各シンボルの長さは４，
８，１６，３２，６４，１２８または２５６チップであ
る。窓内では、窓内で始まる任意のシンボルを望ましい
シンボルとして選ぶことができる。そこで、図５では、
望ましいシンボルはシンボル１，２，５，６で示されて
いる。次に、フレームを２５６チップ窓に分けることに
よって、全てのシンボルにＰＩＣを行うことができる。
図１にシンボル０およびシンボル４で示したシンボルは
前の窓に属するので、これらについてはすでにＰＩＣが
行われていて、信頼できるデータ推定が得られていると
考えてよい。任意の望ましいシンボルとそれらに重なる
任意の他のシンボルとの相関を含む相互相関マトリクス
を形成することができる。マトリクスは正方である必要
はない。なぜなら、マトリクスは望ましいシンボルでな
い重複シンボルを含むことがあるからである。ユーザｍ
₁のフィンガｋ₁のｉ₁シンボルとユーザｍ₂のフィンガｋ
₂のｉ₂シンボルとの間の相互相関を次のように計算する
ことができる。

【００７４】

【数２９】

【００７５】項ｃ_{i, m}はユーザｍの第ｉシンボルのチッ
プ・シーケンスであり、項τ_{i, m,} _kはユーザｍのフィン
ガｋの第ｉシンボルの時間遅れであり、（.）^*は複素
共役演算（例えば、ＱＰＳＫ）を示す。アップリンクに
ショート・コードを用いる利点は、相互相関マトリクス
が１つの２５６チップ窓と隣接窓とで変わらないこと
と、ユーザの相対的パス遅れが変わるまではマトリクス
を更新する必要がないこととである。同じシンボル，フ
ィンガおよびパスに対応するマトリクスＲの対角項（式
ではｉ₁＝ｉ₂，ｍ₁＝ｍ₂およびｋ₁＝ｋ₂）は０にセット
してよい。それは、干渉打消しは望ましいシンボルを打
ち消してはならないからである。マッチド・フィルタ出
力のベクトルをＹ(０)とする。ただし、添字０は第０反
復を示す。このとき、並列干渉打消し反復は次式で表さ
れる。

【００７６】

【数３０】

【００７７】ただし、

【外２５】は、干渉キャンセラの第ｊ反復における全てのパスおよ
びユーザに対するチャンネル推定のベクトルであり、ま
た、

【外２６】は、データ・シンボルの推定のベクトルである。より明
確に示すと、このマトリクス式は次のようになる。

【００７８】

【数３１】

【００７９】干渉キャンセラの各反復の後で、１つのシ
ンボルのユーザの各パスの項を結合し（通常は最大比結
合子ＭＲＣを用いる）、シンボルに対して決定を行って
データ推定を得る。もちろん、任意のパイロット・シン
ボルについてのデータはすでに分かっており、前の窓に
属する任意のシンボルのデータはすでに正確に推定され
ていると仮定する。並列干渉キャンセラの性能は、２つ
のパス、各パスにおいて電力が等しい加法白色ガウス雑
音（ＡＷＧＮ）チャンネルについて分析される。ここで
は、チャンネルが完全に推定されると仮定する。従来の
ＲＡＫＥ受信器（干渉打消しをしていない）のＳＩＲ
（信号電力と雑音プラス干渉電力との比）は次式で与え
られる。

【００８０】

【数３２】

【００８１】ただし、信号電力はｓであり、雑音電力は
ηであり、拡散係数はｈであり、セル内にはＮ人のユー
ザがいる。ビット誤り率（ＢＥＲ）は、（２Ｅ_b／Ｎ_o）
の平方根のＱ関数を取れば得られる。ＱＰＳＫ変調を用
いると、これはＳＩＲと同じである。

【００８２】

【数３３】

【００８３】ＰＩＣの各段階に対するＳＩＲは、あるビ
ットが正しい場合は打消し後の干渉がゼロであり、それ
が正しくない場合は干渉電力が４倍ずつ増えることから
分かる。ＢＰＳＫ信号については、正しくない決定を行
うと、干渉信号は２倍になり、干渉電力は４倍になる。
種々のケースについて計算すれば、ＱＰＳＫ信号につい
ても同じ結果が得られる。ＰＩＣの１段階の後、ＳＩＲ
は次式で表される。

【００８４】

【数３４】

【００８５】本節の計算は残留干渉とシンボル決定とは
相関がないと仮定して行っており、後で説明するバイア
スを無視している。後の段階のＳＩＲは、前の段階のＳ
ＩＲをＱ関数の中に入れて計算する。

【００８６】

【数３５】

【００８７】必要なメモリ量とアルゴリズムの計算複雑
さとを減らすには、干渉打消し用の反復回数を最小にし
なければならない。好ましい実施の形態の直列更新を伴
う並列打消し（ＰＣＳＵ）の考え方は、各データ・シン
ボルの最新推定を用いることである。

【００８８】一般に、並列干渉打消し（ＰＩＣ）では、
最大比結合（ＭＲＣ）と新しい推定

【外２７】とは、１つの段階が完了するまで得られない。しかし、
１ユーザの１シンボルのＫフィンガに対応するマトリク
スＲの行を古い推定に適用すると、そのシンボルの推定
を直ぐ更新することができる。したがって、ベクトル

【外２８】の要素を干渉打消しの１段階中に要素ずつ更新すること
ができる。詳しくは次式の通りである。

【００８９】

【数３６】

【００９０】Ｙ₁(ｊ＋１)からユーザ１に対するビット
の新しい第ｊ＋１推定

【外２９】を作り、これを第２の要素Ｙ₂(ｊ＋１)の計算に含め
る。

【００９１】

【数３７】

【００９２】Ｙ₂(ｊ＋１)からユーザ２の新しい推定

【外３０】を作る。以下同じである。

【００９３】

【数３８】

【００９４】他のユーザの更新された推定がすでに組み
込まれているので、ベクトル

【外３１】の最後の要素を極めて正確に推定することができる。全
てのユーザが同じ電力を有する場合、ビット誤り率は全
てのユーザに対して同じではない。それは、最初に更新
されたもののＢＥＲがより高いからである。しかし、後
でシミュレーションで示すように、好ましい実施の形態
のＰＣＳＵにおける最悪のＢＥＲは、ＰＩＣで得られる
ＢＥＲよりも良く、また、平均ＢＥＲはＰＣＳＵで大幅
に改善される。窓毎に打消しの順序を変えることによっ
て、全てのユーザに対するこの平均ＢＥＲを得ることも
できる。最後に、最大のＥ_b／Ｎ_o値を持つユーザを最初
に更新することができるので、マルチレート・多重サー
ビス品質ユーザに対して、ＰＣＳＵは干渉打消しを実現
する優れた方法である。ＰＣＳＵのＳＩＲを２パス・Ａ
ＷＧＮチャンネルについて得ることができる。Ｎ人のユ
ーザがいるとき、更新すべきｍ番目のユーザのＳＩＲは
次式で与えられる。

【００９５】

【数３９】

【００９６】続く段階のＳＩＲは次式となる。

【００９７】

【数４０】

【００９８】図６は、上の式を用いて２パスＡＷＧＮチ
ャンネルについてＰＩＣおよびＰＣＳＵの性能を比較し
たものである。２つのパスはそれぞれ、３ｄＢのＥ_b／
Ｎ_oを有し、完全チャンネル推定が仮定されている。Ｐ
ＣＳＵの平均ＢＥＲがこの図にプロットされている。Ｐ
ＣＳＵの２反復の平均ＢＥＲはＰＩＣの３反復のＢＥＲ
よりも小さいことが分かる。望ましい生ＢＥＲが０．１
０である場合には、従来のＲＡＫＥ受信器は３１．５ユ
ーザを支援することができ、また、ＰＩＣは１，２およ
び３段階で５２．１，６１．６および６６．８ユーザを
それぞれ支援することができる。ＰＣＳＵは１，２およ
び３段階で５８．２，６８．２および７２．６ユーザを
それぞれ支援することができる。２パスＡＷＧＮチャン
ネルの容量ゲインは、１，２および３段階でそれぞれ１
１．５％，１０．７％および８．７％ほどＰＩＣよりＰ
ＣＳＵは優れている。図７は、各段階におけるＰＣＳＵ
のＢＥＲ値の範囲を示す。第１段階では、シンボルがま
だ更新されていないので、第１の推定シンボルはＰＩＣ
と同じＢＥＲを有する。ＰＣＳＵの第１段階の最低ＢＥ
Ｒは第２段階の最高ＢＥＲとほぼ同じである。これは、
干渉の減少が連続過程であって、更新する度に干渉が減
少するからである。

【００９９】このように、同じ数の段階（１，２または
３段階）を用いた場合には、ＰＣＳＵの容量はＰＩＣよ
り約１０％大きい（２パスＡＷＧＮチャンネルにおい
て）。言い換えると、ＰＣＳＵは、ＰＩＣより少ない数
の段階を用いて、複雑さが小さい計算で同じレベルの性
能を持つことができる。この利点は、最大比結合子更新
および推定子更新をブロックの終わりではなく各シンボ
ルの終わりに行うことによって得られる。いずれにして
も同じ計算を行わなければならないので、任意のある段
階での計算量はＰＣＳＵでもＰＩＣでも同じである。最
後に、受信電力レベルによってシンボルを並べることに
より、多重レート要求および多重サービス品質要求を有
する信号の干渉打消しにＰＣＳＵを用いることができ
る。

【０１００】基地局での干渉打消しは、ＷＣＤＭＡシス
テムにおけるアップリンク容量を１００％以上増やすこ
とができる。基地局干渉打消しを容易にするために、Ｗ
ＣＤＭＡ標準は、基地局がそのセル内の移動局に対して
全てのアップリンク送信にショート・コードを使うよう
に命じることを可能にさせる。ショート・コードの長さ
は、システムによって支援される最大拡散係数の長さに
等しく、この長さは、通常、２５６チップである。ショ
ート・コードは、干渉打消しアルゴリズムによって活用
され得る周期性を干渉に導入する。検討された全ての型
の干渉打消しアルゴリズムの中で、シンボル・レベルで
の並列干渉打消し（ＰＩＣ）は複雑さの妥当なレベルで
ベストな性能を与える。並列干渉キャンセラは、各ユー
ザのパスでマッチド・フィルタリングを行う。最大比結
合の後、各ユーザのシンボルに対して決定がなされ得
る。干渉を打ち消すために、各ユーザの各パスの間の相
互相関が計算される。Ｌパス／ユーザおよび２５６チッ
プの窓で始まるＭシンボル／ユーザを有するＫユーザが
いるとする。各ユーザからの信号は非同期で到着するの
で、相互相関マトリクスを拡張して、窓に部分的に入る
シンボルを含めなければならない。窓の各側の１追加シ
ンボルとの相互相関をマトリクスに含める場合には、相
互相関マトリクスは（ＫＬＭ）×［ＫＬ（Ｍ＋２）］で
ある２５６チップの１つの窓から次の窓へは、全ての移
動局はショート・コードで送信するので、同じ相互相関
マトリクスを用いることができる。マトリクスを更新す
る必要があるのは、パスの相対的位置が変わるときか、
ユーザがシステムに出入りするときだけである。窓内の
各シンボルに対して、相互相関マトリクスの１行を用い
て干渉を打ち消す。干渉信号用のＲＡＫＥ出力を相互相
関値に掛けて、望ましいシンボルから減算する。これで
ＰＩＣの１段階を完了する。更に別の段階を行うには、
望ましいシンボル用の最初のＲＡＫＥ出力から始めて、
相互相関マトリクスの行に干渉シンボルの改善された推
定値を掛けることによって計算された干渉を減算する。
基地局は、基地局とソフト・ハンドオフを行う任意のユ
ーザを含むセル内の全てのユーザのコードおよびタイミ
ングを知っている。非常に弱くてソフト・ハンドオフを
行うことができない隣接セル内の任意のユーザは打ち消
されない。

【０１０１】決定統計は線形並列干渉キャンセラ（ソフ
ト決定）を用いるときにバイアスされることが知られて
いる。正しい送信ビットｂ_iが与えられるとき、決定統
計Ｚ_iの条件付き期待値は、次式で表される。

【０１０２】

【数４１】

【０１０３】ただし、Ｋはユーザの数であり、Ｎは拡散
係数であり、Ｃは第１段階で打ち消された干渉の分数で
ある。バイアスの影響は、第１段階で最も強く、後の段
階では弱くなる。

【０１０４】段階ｓでのバイアス（各段階で全部打ち消
したとき）は、(−Ｋ／(３Ｎ))⁵で与えられる。Ｃを小
さくすると、第１段階でのバイアスを小さくすることが
できる。ハード決定を用いても、バイアスは減少する。
シミュレーションによると、ソフト決定の代わりにハー
ド決定を用いると、バイアスの量は約３０％減少する。
また、部分的干渉キャンセラを用いた方が各段階で干渉
を完全に打ち消すよりも良い結果が得られることが知ら
れている。

【０１０５】標準並列干渉キャンセラは、相互相関マト
リクスにデータ推定を掛けて干渉を見つけることによっ
て実現される。最初のマッチド・フィルタ出力から干渉
を減算した後、最大比結合を行って、その段階のデータ
を決定する。１ユーザについて打消しを行った後に最大
比結合を行ってデータを決定する場合は、各ユーザを処
理した後でデータ推定ベクトルを更新してよい。このた
めに、余分な計算を行う必要はない。それは、標準ＰＩ
Ｃとは異なる順序で同じ演算を行うからである。直列更
新を伴う並列キャンセラ（ＰＣＳＵ）は並列および直列
打消しの要素を結合する。最新データ推定を常に用いる
ので、一般にＰＣＳＵの方が標準的ＰＩＣより優れた結
果が得られる。また、ＰＣＳＵでは前に説明したバイア
スの影響も小さくなる。

【０１０６】７．ハード決定２パスを持つユーザに対して受信信号が次式で与えられ
るとする。

【０１０７】

【数４２】

【０１０８】ただし、ｄはデータ・シンボルであり、ｃ
₁およびｃ₂はチャンネルを表し、ｎ₁およびｎ₂は付加雑
音項である。最大比結合の後、決定統計は、次式で表さ
れる。

【０１０９】

【数４３】

【０１１０】受信シンボルはチャンネル推定の共役と掛
けられる。ＱＰＳＫシンボルにハード決定を行うため、
Ｚの実数部および虚数部の符号が次式のように表わされ
る。

【０１１１】

【数４４】

【０１１２】干渉は、データ推定にチャンネルおよび相
互相関係数を掛けることによって得られる。実数部およ
び虚数部は１ビット数であるので、データ推定の乗算は
簡単である。

【０１１３】８．ソフト決定各ユーザの各パスを別個のユーザとして処理することに
よって、ソフト決定を計算することができる。決定はチ
ャンネル推定で割った後に行われ、また、干渉はチャン
ネル推定を掛けることによって見い出されるので、各段
階で決定を行う必要はない。この方式での全ての演算は
線形であるので、１つのマトリクスを計算し、ＲＡＫＥ
出力にこのマトリクスを掛けることによって、干渉打消
しを行うことができる。しかし、各単一パスは通常は非
常に低いＳＮＲを有し、単一パスでなされた決定は信頼
できない。シミュレーションによると、単一パスでのソ
フト決定を用いることは、対象とするＳＮＲ領域内で干
渉打消しを全く行わない場合よりも性能が悪くなる。

【０１１４】最大比結合はソフト決定を行う前に用いて
もよい。これにより、ＳＮＲと決定の質とが向上する。
最大比結合の後、決定統計は次式のようになる。

【０１１５】

【数４５】

【０１１６】チャンネル推定のエネルギーで基準化され
るので、この統計はハード決定統計とは異なる。ハード
ウエアまたはＤＳＰで除算を行う代わりに、約１０００
要素のルックアップテーブルを用いて、分母を反転すれ
ば乗算を行うことができる。実数部または虚数部の絶対
値が１よりも大きい場合には、データ推定を捨ててよ
い。ソフト決定は次式から得られる。

【０１１７】

【数４６】

【０１１８】ハード決定の場合と同様に、チャンネルお
よび相互相関係数をデータ推定に掛けることによって、
干渉を得ることができる。しかし、この場合には、デー
タ推定の乗算に６ビットまたは８ビットの数の乗算が必
要である。

【０１１９】９．ハード決定およびソフト決定の演算の
数セル内に４０移動体ユーザがいて、各移動体に２フィン
ガが割り当てられ、各ユーザの拡散係数は６４であると
仮定する。各ユーザからの信号は非同期で到着するの
で、各シンボルは他の全てのユーザの２つのシンボルと
恐らく部分的に重なる。各ユーザの各パスに対して、
（３９×２×２）＝１５６の相互相関を計算する必要が
ある。相互相関はシンボルの各対に対して１度だけ計算
すればよいので、この数字を２で割ってもよい。各相関
について、多くとも１ビット複素乗算を６４回と、その
結果について複素加算を６３回行う必要がある。全部
で、（４０ユーザ）×（４シンボル）×（２フィンガ）
×（７８相関）＝２４９６０相関／窓になる。「簡単な
演算」の総数は２４９６０（１２７）＝３１７万回の
「簡単な」演算／窓である。この相関マトリクスは、相
対的パス遅れが変わるときだけ変更されればよい。マト
リクスをフレーム毎に１度再計算すると、毎秒３．１７
億回の「簡単な」演算が必要である。この必要性は、ハ
ード決定を用いてもソフト決定を用いても同じである。

【０１２０】各複素乗算に４演算を行い、各複素加算に
２演算を行うと仮定する。干渉打消しの１つの段階で、
干渉を減算し、次の決定を計算する必要がある。ハード
決定では、決定は１ビット複素数であるので、各ユーザ
に対するデータ推定とチャンネル推定との乗算は０演算
であると仮定されるであろう。各ユーザのパスに対して
７８干渉あるので、干渉打消し演算は７８回の複素乗算
と７８回の複素減算とを用いる。決定統計を計算するに
は、２回の複素乗算と１回の複素加算が必要である。こ
れを合計すると、ユーザ毎にシンボル毎に９４６演算、
すなわち、２．４２ＢＯＰＳになる。

【０１２１】最大比結合によるソフト決定では、データ
推定にチャンネル推定を掛けるにはユーザ毎にパス毎に
１回の複素乗算を行う（２０．５ＭＯＰＳ）必要があ
る。干渉打消し演算はハード決定の場合と同じである。
決定統計を計算するには、複素乗算２回と、複素加算１
回と、複素２乗２回と、実数加算１回と、テーブルルッ
クアップ１回と、実数乗算２回との全部で１９演算が必
要である。全ての演算を合計すると、ユーザ毎にシンボ
ル毎に９５９回の演算、すなわち、２．４６ＢＯＰＳが
必要である。これにより、複雑さは１．４％増えるが、
無視できる程度である。１段階だけの打消しを行う場合
には、ソフト決定を用いた方がよい。しかし、ハード決
定を用いると、後の段階での決定統計の計算が容易にな
る。各段階で値が変わるシンボルの数は非常に少ないの
で、決定統計の計算は変わるビットの影響を単に更新す
ればよい。例えば、段階１から段階２に移るときシンボ
ルの１０％が変わる場合には、段階１で必要な演算数の
約１０％で段階２を行うことができる。全てのソフト決
定は段階が変わると変わるので、これはソフト決定では
できない。図８は、段階が変わるときに変わるビットの
百分率を示す。並列干渉打消しでは、段階が変わるとこ
の百分率は次第に増加するが、ＰＣＳＵでは、変わるシ
ンボルの百分率は各段階で減少する。したがって、ハー
ド決定による６段階のＰＣＳＵの計算は、ソフト決定に
よる２段階のＰＣＳＵの計算よりも複雑でない。しか
し、段階５および段階６ではＢＥＲの減少が小さいの
で、段階数が増加するに従って効果は漸減する。

【０１２２】１０．ＡＷＧＮシミュレーション種々の干渉打消し法について、まず同期ＡＷＧＮチャン
ネルでシミュレートした。これにより、莫大な計算を行
わずに多くの手法を試験することができる。全てのシミ
ュレーションについてＥ_b／Ｎ_oを３ｄＢに設定した。こ
れは、加法白色ガウス雑音とセル外のユーザからの干渉
とを両方とも含む。これは、負荷の大きいシステムを表
す干渉レベルである。セル外には多数の弱い干渉がある
ので、干渉はガウス雑音としてモデル化して、ＡＷＧＮ
に含めた。各ユーザ用のショート・コードは、特大カサ
ミ（Very Large Kasami）集合から選択した。ＡＷＧＮ
チャンネル用の目標ＢＥＲは１０％に設定した。図９
は、並列干渉キャンセラについてのシミュレーション結
果を示す。従来の受信器では、１０％のＢＥＲで２５ユ
ーザを支援することができる。ハード決定またはソフト
決定により完全に打ち消すと、バイアス問題があり、結
果は余りよくない。ここでは、干渉の７０％を打ち消す
部分的打消しを行った。ソフト決定により１段階で７０
％を打ち消すと、基地局は５０ユーザを支援することが
でき、これは１００％の容量増加である。

【０１２３】ユーザの数を５０に固定したまま打消しの
量を変えて、更にシミュレーションを行った。図１０
は、各段階で異なる重みを付けた１段階または２段階の
ＰＩＣを用いた結果を示す。これらの重みは、集合０．
０，０．１，．．．，１．０の中から選んだので、２段
階で１２１の組合せの重みを試験した。従来の検出器で
は、ＳＩＲおよびＢＥＲを次式で計算することができ
る。

【０１２４】

【数４７】

【０１２５】これは、図１０に示した従来の検出器につ
いてのシミュレーション結果とよく一致する。ハード決
定による１段階の完全干渉打消しを用いた場合は、バイ
アスの問題があるために従来の検出器より結果が悪く、
また、ソフト決定による完全干渉打消しも余り良い結果
が得られない。１段階では、５０％打消しでハード決定
による最低ＢＥＲ（１１％）が得られ、また、ソフト決
定では７０％打消しで最低ＢＥＲ（１０％）が得られ
る。２段階で打消しを行うと更に改善される。ハード決
定では、２段階の決定統計に重みを付けるのが最も良
い。第１段階では、干渉の９０％を打ち消す。第２段階
では、干渉の１００％を打ち消し、第１統計を６０％取
り第２統計を４０％取って最終決定統計を得ると、ＢＥ
Ｒは９％になる。ソフト決定では、第１段階で５０％を
打ち消し、第２段階で１００％を打ち消したときに、最
も良い結果が得られる。これにより、ＢＥＲは最初の１
６％から約８％に減少する。目標ＢＥＲは１０％である
ので、１段階のＰＩＣで容量は２５から５０に増加し
（１００％の増加）、２段階のＰＩＣで容量は更に増加
する。５０ユーザ以上についてはシミュレーションを行
わず、正確な容量増加は計算しなかった。

【０１２６】図１１は、ＰＣＳＵ法を用いたシミュレー
ションを示す。完全打消しによるバイアスはＰＩＣの場
合に比べて大幅に減少した。ハード決定による１段階の
ＰＣＳＵでは、６０％干渉打消しで最低ＢＥＲ（１０
％）が得られる。ソフト決定では、８０％打消しで最低
ＢＥＲ（９．３％）が得られる。２段階のＰＣＳＵとハ
ード決定でも、２つの段階の決定統計に重みを付けるの
が最も良い。第１段階では、干渉の６０％を打ち消す。
第２段階では、干渉の１００％を打ち消し、第１統計を
２０％取り第２統計を８０％取って最終決定統計を得る
と、ＢＥＲは８．２％になる。ソフト決定では、第１段
階で８０％打ち消し、第２段階で１００％打ち消したと
きに、最も良い結果が得られる。これにより、ＢＥＲは
最初の１６％から約７％に減少する。

【０１２７】図１２は、最大６段階の干渉打消しを用い
たときの結果を示す。第１段階で打ち消す量は、ＰＩＣ
では５０％、ＰＣＳＵでは８０％である。これらの値
は、図３および図４でソフト決定用の最も良い重みを見
つけた後に選んだ。全ての場合において、続く段階では
１００％打消しを行った。全ての場合において、ＰＣＳ
Ｕの方がＰＩＣより、また、ソフト決定の方がハード決
定より、結果が良かった。何段階かの打消しを行った後
は、ＢＥＲは改善されなかった。ＰＩＣでは、３段階ま
たは４段階の後でＢＥＲは実際に悪くなり始めた。この
現象が起こる理由として考えられるのは、段階数を無限
に増やすと、ＰＩＣは相関のない検出器に収束して、数
段階のＰＩＣほどの良い結果が得られない、ということ
である。もちろん、最適重みを選ぶことができる場合
は、後の段階で結果が悪くなることはない。なぜなら、
これらの後の段階での重みを０にすればよいからであ
る。いずれにしても、図５は干渉打消しを数段階に制限
すべきであることを示している。２段階で、全ての可能
な重みを徹底的に探せば、最も良い重みを選ぶことがで
きる。これらの重みは、チャンネル・モデルと各ユーザ
のパスの相対的電力とに依存する。

【０１２８】１１．レイリー・フェージング・シミュレ
ーションレイリー・フェージング・シミュレーションは、干渉キ
ャンセラの性能についてのチャンネル推定およびフェー
ジングの影響を検討するのに有用である。ここに示す全
てのシミュレーションにおいて、基地局は各基地局から
２つの独立したフェージング・パスを受ける。全てのパ
スは非同期で到着するので、全てのパス到着時刻はラン
ダムに選ばれる。基地局は全てのパスの正確な到着時刻
を決定することができると仮定する。両方のパスの平均
電力は等しく、また、各移動局から受ける平均電力も同
じであると仮定した。後者の仮定が正しい理由は、リバ
ース・リンク電力制御により全てのユーザの受信電力は
均一になるからである。ドップラー・スペクトルを生成
する低域通過フィルタを通して多数のＡＷＧＮシーケン
スを通過させることによって、独立フェージング・パス
をシミュレートした。このシミュレーションには、８０
Ｈｚまたは２００Ｈｚのドップラー周波数を持つフェー
ジングを用いた。２パス・レイリー・チャンネルでは、
１２％のＢＥＲがビタビ復号の後で１ｅ−３のＢＥＲに
なった。

【０１２９】図１３は、８０Ｈｚフェージングを持つ２
パス・レイリー・フェージング・チャンネルに対するシ
ミュレーション結果を示す。目標とする１２％のＢＥＲ
では、１５ユーザを支援することができる。点線は理論
曲線であり、チャンネル推定の影響を含まず、また、従
来のシミュレーションの曲線と理論曲線との差はチャン
ネル推定が不完全なために生じる。反復チャンネル推定
を行うとやや改善されるが、４０または５０ユーザで
は、チャンネル推定が不完全なためにやはり大きな差が
ある。

【０１３０】図１４は、８０Ｈｚドップラーと、各段階
で異なる重みを付けた１または２段階の並列干渉打消し
とを用いた結果を示す。ＡＷＧＮの場合と同様に、ハー
ド決定またはソフト決定で完全打消しを行うと、バイア
スの問題が生じる。ハード決定による１段の打消しで
は、６０％打消しで最低ＢＥＲ（１４％）が得られる。
ソフト決定と８０％打消しとでは、１３．５％のＢＥＲ
が達成される。２段階とハード決定とでは、第１段階で
６０％の干渉、第２段階で１００％の干渉を打ち消し、
２つの決定統計を平均すると、最も良いＢＥＲは１２．
５％である。２段階のソフト決定では、第１段階で５０
％の干渉、第２段階で１００％の干渉を打ち消すことに
より、最低のＢＥＲ（１２．３％）が得られる。このＢ
ＥＲは目標ＢＥＲ１２％よりもまだ大きいので、この型
の干渉打消しでは４０ユーザを支援することはできない
であろう。

【０１３１】図１５は、８０Ｈｚドップラーと、ＰＩＣ
の代わりのＰＣＳＵとを用いた結果を示す。ＰＣＳＵで
は、バイアスの影響は大幅に減少し、完全打消しの結果
は余り悪くない。ハード決定による１段階のＰＣＳＵで
は、７０％打消しで最も良い結果が得られ、ＢＥＲは１
３．６％である。ソフト決定と９０％打消しとでは、１
３．２％のＢＥＲが得られる。２段階とハード決定とで
は、両方の段階で８０％打ち消すことにより最低ＢＥＲ
（１２．５％）が得られる。ソフト決定と両方の段階で
の１００％打消しとでは、１１．７％のＢＥＲが得られ
る。これは目標ＢＥＲ１２％よりも小さいので、この手
法により少なくとも４０ユーザを支援することができ
る。容量ゲインは約１７０％である。

【０１３２】図１６は、２００Ｈｚドップラーを用いた
ＰＩＣの結果を示す。この場合は、ドップラー周波数が
異なると干渉打消し重みが大きく変わるかどうかを調べ
るためにシミュレートした。２００Ｈｚのときは全体の
ビット誤り率が高い。その理由は、ドップラー周波数が
高くなるとチャンネル推定が悪くなるからである。しか
し、最も良い重みは８０Ｈｚドップラーのときとほぼ同
じである。

【０１３３】図１７は、２００Ｈｚドップラーを用いた
ＰＣＳＵの結果を示す。この場合も、ドップラー周波数
が高くなるとチャンネル推定が悪くなるので、２００Ｈ
ｚでは全体のビット誤り率はやはり高いが、最も良い重
みは８０Ｈｚドップラーのときとほぼ同じである。

【０１３４】図１８は、多段階を用いたＰＩＣおよびＰ
ＣＳＵの性能を示す。第１段階で、ＰＩＣでは干渉の５
０％を打消し、ＰＣＳＵでは干渉の８０％を打ち消す。
これらの値は、図７および図８からＰＩＣおよびＰＣＳ
Ｕの最も良い重みを得た後で選んだ。続く段階では干渉
の１００％を打ち消す。ＡＷＧＮの場合と同様に、２段
階より後では余り改善されない。全ての場合においてＰ
ＣＳＵ法は標準のＰＩＣ法よりも優れている。

【０１３５】シミュレーションによると、ソフト決定は
ハード決定より優れているが、１段階だけ用いる場合
は、２％以下であるが複雑さが増すのが難点である。し
かし、ハード決定による多段階は、各段階で変わるビッ
トを更新するだけで実現することができるので、必要な
計算は大幅に減少する。両方法は複雑さの程度が同じで
ほぼ同じ結果が得られるので、どちらを用いるかは選ん
だ特定のアーキテクチャに依存する。ＰＣＳＵの複雑さ
はＰＣＩと同じ程度であるが、全ての場合においてＰＩ
Ｃよりも優れた結果が得られる。ＰＣＳＵと２段階の打
消しとを用いると、容量は約１７０％増加する。また、
ソフト決定によるＰＣＳＵを用いると、各段階で１００
％打ち消すことにより、最高の結果が得られる。ＰＣＳ
ＵによるＢＥＲは各ユーザで正確に同じではないが、電
力制御ループにより各ユーザのＢＥＲは等しくなる。Ｂ
ＥＲの差が小さい場合にはＢＥＲ曲線対Ｅ_b／Ｎ_oはほぼ
線形であるので、平均ＢＥＲはＰＣＳＵの性能を測る適
当な規準と考えられる。段階内の重みを徐々に増やすと
決定の信頼性が高まるので、ＰＣＳＵは更に改善され
る。また、ユーザが異なる品質のサービス要求を有する
ときは、ＰＣＳＵは優れた方法である。１ｅ−６のＢＥ
Ｒを得るときよりも１ｅ−３のＢＥＲを得るときの方が
Ｅ_b／Ｎ_oは約２ｄＢ大きくなる。ＰＣＳＵでは、反復中
には高いＥ_b／Ｎ_oを持つユーザが最初に更新される。

【０１３６】１２．修正好ましい実施の形態を種々の方法で修正しても、反復内
で更新された推定を用いることにより並列干渉打消しの
機能を保つことができる。例えば、ＷＣＤＭＡのＴＤＤ
（時分割多重）モードでは、干渉打消しを移動体ユーザ
が行うことができる。基地局は、異なるコードを用いて
１以上の移動体ユーザに信号を送信する。マルチパスの
ために直交性はなくなる。移動体ユーザは、基地局から
受信した信号について干渉打消しを行う。同様に、移動
体ユーザは、ＦＤＤ（周波数多重分割モード）で干渉打
消しを行うことができる。

【０１３７】関連出願の相互参照本出願は、暫定出願番号第６０／１３５，６５５号，１
９９９年５月２４日出願の優先権を請求する。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の好ましい実施の形態の流れ図である。

【図２】スペクトル拡散システムを示す。

【図３】ａ及びｂは、疑似ランダム・コードおよびシン
ボルを示す。

【図４】セルラ・システムを示す。

【図５】マルチユーザ・マルチパス・タイミングを示
す。

【図６】シミュレーション結果である。

【図７】シミュレーションの結果である。

【図８】シミュレーションの結果である。

【図９】シミュレーションの結果である。

【図１０】シミュレーションの結果である。

【図１１】シミュレーションの結果である。

【図１２】シミュレーションの結果である。

【図１３】シミュレーションの結果である。

【図１４】シミュレーションの結果である。

【図１５】シミュレーションの結果である。

【図１６】シミュレーションの結果である。

【図１７】シミュレーションの結果である。

【図１８】シミュレーションの結果である。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】干渉信号を受信する方法であって、
（ａ）情報ｕ₁，．．．，ｕ_n（ｎは正の整数）を符号化
した信号を検出するステップと、（ｂ）ステップ（ａ）
の結果から前記ｕ₁，．．．，ｕ_nを推定するステップ
と、（ｃ）１からｎまでの範囲内の各ｋについて、
（ｉ）情報ｕ_kについてステップ（ａ）で検出した前記
信号の干渉を推定するステップと、（ｉｉ）ステップ
（ｃ）（ｉ）の推定を用いて前記ｕ_kの推定を調整する
ステップと、（ｄ）ステップ（ｃ）を繰り返すステップ
であって、サブステップ（ｃ）（ｉ）では前記干渉の推
定がｊ＜ｋにおける前記ｕ_jについてのサブステップ
（ｃ）（ｉｉ）の結果を用いる、ステップと（ｅ）ステ
ップ（ｄ）の結果から前記ｕ₁，．．．，ｕ_nの値を決定
するステップと、を含む、方法。
【請求項２】（ａ）請求項１のステップ（ａ）の前記
信号の検出が、前記信号を前記情報ｕ₁，．．．，ｕ_nに
関連するコードに投影することを含む、請求項１記載の
方法。
【請求項３】（ａ）請求項１のサブステップ（ｃ）
（ｉｉ）の前記推定の調整が、前記ｕ_kの推定の使用を
含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】（ａ）請求項１のステップ（ａ）の前記
信号の検出が、単一情報ｕ_kに関係する信号の最大比結
合を行うことを含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】（ａ）請求項１のサブステップ（ｃ）
（ｉｉ）の前記推定値の調整が、ソフト決定である、請
求項１記載の方法。
【請求項６】多重干渉信号ストリーム用の受信器であ
って、（ａ）信号Ｓ₁，．．．，Ｓ_n用の検出器
Ｄ₁，．．．，Ｄ_nであって、ｎが正の整数であり、前記
信号Ｓ₁，．．．，Ｓ_nが情報ｕ₁，．．．，ｕ_nを符号化
した信号である、検出器Ｄ₁，．．．，Ｄ_nと、（ｂ）
（ｉ）１からｎの範囲の各ｋについて前記検出器Ｄ_kお
よび（ｉｉ）第２の推定器ＳＥ_kから入力ＦＥ_kを受け、
前記ｕ₁，．．．，ｕ_nを推定することができる第１の推
定器ＦＥ₁，．．．，ＦＥ_nと、（ｃ）１からｎの範囲内
の各について、ｊ以下の全てのｉについて前記第１の推
定器ＦＥ_jから入力を受け、前記信号の干渉を推定する
ことができる第２の推定器ＳＥ_jと、（ｄ）該第２の推
定器からの出力を前記第１の推定器に反復して戻すコン
トローラと、を具備する、受信器。
【請求項７】（ａ）前記第１の推定器ＦＥ_kが、前記
ＦＥ_kの出力から帰還される入力を含む、請求項６記載
の受信器。
【請求項８】（ａ）前記第１の推定器と前記第２の推
定器と前記検出器の少なくとも一部とが、プログラムを
有するプログラマブル・プロセッサとして実現される、
請求項６記載の受信器。
【請求項９】（ａ）前記検出器が、ＲＡＫＥ検出器を
含む、請求項６記載の受信器。
【請求項１０】（ａ）前記検出器が、前記信号に関連
するコード・プロジェクタを含む、請求項６記載の受信
器。