JP2001522197A - 多重ユーザ信号の複合的等化および検出方法 - Google Patents
多重ユーザ信号の複合的等化および検出方法Info
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Abstract
(57)【要約】
伝送シンボルシーケンスの最尤シーケンス推定値を検出するために反復演算法が使用される。可能な各伝送信号はシンボルライブラリベクトルから伝送シンボルを選択するインジケータベクトルによって表される。それぞれの伝送シンボルに対する通信チャネルの推定インパルス応答を表すチャンネル推定値が生成される。そのチャンネル推定値は、整合媒体応答ベクトルおよび干渉マトリクスを生成するために使用される。整合媒体応答ベクトルは送信機と各伝送シンボルのチャンネルの両方に対する受信機の整合媒体応答を表す。干渉マトリクスはシンボル間のＩＳＩを表す。整合媒体応答ベクトルと干渉マトリクスは各伝送シンボルに対応する推定シンボル確率ベクトルを反復的に算出する推定シンボル確率ベクトル発生器に供給される。伝送シンボルに関するハードデシジョンを行うハードデシジョン発生器に推定シンボル確率ベクトルを供給することができる。あるいは、ソフトデシジョンデコーダに推定シンボル確率ベクトルを供給することも可能である。
Description
【０００１】 （発明の分野） 本発明は一般的には通信システムにおける信号処理、特に、シンボルシーケン
スの等化および検出を複合的に実行する方法に関するものである。
スの等化および検出を複合的に実行する方法に関するものである。
【０００２】 （発明の背景） 通信システムの基本的な機能は、情報源からの情報を１つ以上の宛先に伝送す
ることである。無線通信システムにおいて、例えば、シンボル間干渉（ＩＳｌ）
や加法的雑音の要因となり得るチャンネルひずみを含む情報を良好に送受信する
ためには、多くの障害を克服しなければならない。受信機はチャンネルひずみの
影響と、結果として起こるシンボル間干渉を補償しなければならない。これは通
常、受信機側の等化器／検出器によって解決できる。
ることである。無線通信システムにおいて、例えば、シンボル間干渉（ＩＳｌ）
や加法的雑音の要因となり得るチャンネルひずみを含む情報を良好に送受信する
ためには、多くの障害を克服しなければならない。受信機はチャンネルひずみの
影響と、結果として起こるシンボル間干渉を補償しなければならない。これは通
常、受信機側の等化器／検出器によって解決できる。
【０００３】 シンボル間干渉を軽減または最小化するために従来から多くの異なった等化ス
キームが使用されてきた。最も一般的なアプローチには、デシジョンフィードバ
ック等化（ＤＦＥ）と最尤シーケンス推定（ＭＬＳＥ）がある。最尤シーケンス
推定等化スキームでは、与えられた受信サンプルシーケンスに対して最も確から
しいシンボルシーケンスが検出器で生成される。最尤シーケンス検出を実行する
ためのアルゴリズムはビタビアルゴリズムであって、これは元来、畳み込み符号
を復号するために考案されたものである。ＩＳＩを伴う場合のシーケンス検出の
問題にビタビアルゴリズムを応用することについては、Ｇｏｔｔｆｒｉｅｄ Ｕ
ｎｇｅｒｂｏｅｃｋが「”Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈ
ｏｏｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｆｏｒ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｄ
ａｔａ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，” ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， Ｖｏｌｕｍｅ Ｃ
ＯＭ−２２．＃５，Ｍａｙ １９７４」に記述している。このＭＬＳＥアプロー
チには、整合フィルタが使われ、続いてＭＬＳＥアルゴリズムと補助チャンネル
推定スキームが使われる。
キームが使用されてきた。最も一般的なアプローチには、デシジョンフィードバ
ック等化（ＤＦＥ）と最尤シーケンス推定（ＭＬＳＥ）がある。最尤シーケンス
推定等化スキームでは、与えられた受信サンプルシーケンスに対して最も確から
しいシンボルシーケンスが検出器で生成される。最尤シーケンス検出を実行する
ためのアルゴリズムはビタビアルゴリズムであって、これは元来、畳み込み符号
を復号するために考案されたものである。ＩＳＩを伴う場合のシーケンス検出の
問題にビタビアルゴリズムを応用することについては、Ｇｏｔｔｆｒｉｅｄ Ｕ
ｎｇｅｒｂｏｅｃｋが「”Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈ
ｏｏｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｆｏｒ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｄ
ａｔａ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，” ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， Ｖｏｌｕｍｅ Ｃ
ＯＭ−２２．＃５，Ｍａｙ １９７４」に記述している。このＭＬＳＥアプロー
チには、整合フィルタが使われ、続いてＭＬＳＥアルゴリズムと補助チャンネル
推定スキームが使われる。
【０００４】 シンボル間干渉のおそれがある通信チャンネルに最尤シーケンス検出を採用す
ることの一番の欠点は、計算量がシンボル間干渉のスパンおよび干渉ユーザ数の
関数として指数関数的に増大することである。その結果、最尤シーケンス検出は
、シンボル間干渉が２〜３シンボルだけのシングルユーザ信号の場合に限って実
用的といえる。したがって、シーケンス推定への最尤シーケンス検出に伴う計算
量を減少させる新しいアプローチに関心が高まっている。
ることの一番の欠点は、計算量がシンボル間干渉のスパンおよび干渉ユーザ数の
関数として指数関数的に増大することである。その結果、最尤シーケンス検出は
、シンボル間干渉が２〜３シンボルだけのシングルユーザ信号の場合に限って実
用的といえる。したがって、シーケンス推定への最尤シーケンス検出に伴う計算
量を減少させる新しいアプローチに関心が高まっている。
【０００５】 （発明の概要） 本発明は伝送されたシンボルシーケンスの推定値を生成するための反復演算法
を提供する。伝送シンボルシーケンスは波形ひずみを生じるおそれのある通信チ
ャネル上で受信される。それぞれ可能な伝送シンボルは、それらをシンボルライ
ブラリベクトルから選択するために使用されるインジケータベクトルによって表
される。推定シンボル確率ベクトルと呼ばれるインジケータベクトルの推定値が
計算され、その値は伝送シンボルの推定値を選択するのに使用される。
を提供する。伝送シンボルシーケンスは波形ひずみを生じるおそれのある通信チ
ャネル上で受信される。それぞれ可能な伝送シンボルは、それらをシンボルライ
ブラリベクトルから選択するために使用されるインジケータベクトルによって表
される。推定シンボル確率ベクトルと呼ばれるインジケータベクトルの推定値が
計算され、その値は伝送シンボルの推定値を選択するのに使用される。
【０００６】 推定シンボル確率ベクトルのｔ番目要素はシンボルライブラリベクトルにおけ
るｔ番目シンボルが伝送された確率の推定値である。推定シンボル確率ベクトル
を生成するために、伝送された各シンボルについてチャンネル推定インパルス応
答を表すチャンネル推定値が生成される。チャンネル推定値は、整合媒体応答（
ｍａｔｃｈｅｄ ｍｅｄｉｕｍ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）ベクトルおよび干渉マトリ
クスを生成するために使用される。
るｔ番目シンボルが伝送された確率の推定値である。推定シンボル確率ベクトル
を生成するために、伝送された各シンボルについてチャンネル推定インパルス応
答を表すチャンネル推定値が生成される。チャンネル推定値は、整合媒体応答（
ｍａｔｃｈｅｄ ｍｅｄｉｕｍ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）ベクトルおよび干渉マトリ
クスを生成するために使用される。
【０００７】 整合媒体応答ベクトルは受信信号、チャンネル推定値、シンボルライブラリベ
クトルの組合せによって生成され、シンボルライブラリベクトルにおける可能な
伝送シンボルの整合媒体応答成分を表す。干渉マトリクスはチャンネル推定値と
シンボルライブラリベクトルに基づくもので、干渉し合うシンボル間の干渉を含
んでいる。整合媒体応答ベクトルおよび干渉マトリクスは、伝送シンボルシーケ
ンスの各シンボルに関する推定シンボル確率ベクトルを導出するために使用され
る。推定シンボル確率ベクトルは、前記シンボルシーケンスの各伝送シンボルの
推定値をシンボルライブラリベクトルから選択するために使用される。
クトルの組合せによって生成され、シンボルライブラリベクトルにおける可能な
伝送シンボルの整合媒体応答成分を表す。干渉マトリクスはチャンネル推定値と
シンボルライブラリベクトルに基づくもので、干渉し合うシンボル間の干渉を含
んでいる。整合媒体応答ベクトルおよび干渉マトリクスは、伝送シンボルシーケ
ンスの各シンボルに関する推定シンボル確率ベクトルを導出するために使用され
る。推定シンボル確率ベクトルは、前記シンボルシーケンスの各伝送シンボルの
推定値をシンボルライブラリベクトルから選択するために使用される。
【０００８】 推定シンボル確率ベクトルは、整合媒体応答ベクトル、干渉マトリクス、推定
シンボル確率ベクトルの前回推定値に基づいて、各推定シンボル確率ベクトルの
各要素を反復推定することによって生成される。各推定シンボル確率ベクトルの
各要素の反復推定は、いくつかの所定収斂基準を満足するか、予定の反復回数に
達するまで実行される。推定過程の反復性によって、シンボルライブラリベクト
ルから伝送されたシンボルの推定値選択に使用可能なインジケータベクトルの最
大帰納推定値が得られる。
シンボル確率ベクトルの前回推定値に基づいて、各推定シンボル確率ベクトルの
各要素を反復推定することによって生成される。各推定シンボル確率ベクトルの
各要素の反復推定は、いくつかの所定収斂基準を満足するか、予定の反復回数に
達するまで実行される。推定過程の反復性によって、シンボルライブラリベクト
ルから伝送されたシンボルの推定値選択に使用可能なインジケータベクトルの最
大帰納推定値が得られる。
【０００９】 本発明の第１の利点は総合的な複雑さが軽減されることである。本発明の反復
アプローチによれば、状態空間は従来のビタビアルゴリズムによるＮb Nuに対し て、（Ｎu×Ｎb）のオーダになる。このような総合的複雑さの減少はアルゴリズ
ムにおける多重繰り返しによって達成される。
アプローチによれば、状態空間は従来のビタビアルゴリズムによるＮb Nuに対し て、（Ｎu×Ｎb）のオーダになる。このような総合的複雑さの減少はアルゴリズ
ムにおける多重繰り返しによって達成される。
【００１０】 （発明の詳細な説明） 図１はデジタル信号伝送のための無線伝送システムを示す。このシステムはイ
ンパルス応答Ｆ（ｔ）をもつ送信機１２、加法的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）
を伴う通信チャネル１４、インパルス応答ｆ（ｔ）をもつ受信機１６、受信機１
６の出力を周期的に抽出するサンプラ１８、シンボル検出器２０で構成される。
送信機１２には通常、伝送情報を表す入力データシーケンスが入力される。入力
データシーケンスはデジタル形式であると仮定する。送信機１６は、パルス振幅
変調（ＰＡＭ）や直交振幅変調（ＱＡＭ）など、Ｍ進変調スキームを使用して搬
送波信号を入力シーケンスで変調する。入力データシーケンスはｋビットシンボ
ルに分割され、各シンボルはそれぞれ異なった信号波形によって表され、本明細
書ではこれを伝送信号と呼ぶ。伝送信号は、通信チャネル１４において位相ひず
みや振幅ひずみの原因となる外乱を受ける。また、混入した雑音によって伝送信
号の劣化も生じる。このようなチャンネル障害を受けた信号が受信機１６で受信
される。受信機で受信される信号は、本明細書で受信信号ｙiと呼ぶ。
ンパルス応答Ｆ（ｔ）をもつ送信機１２、加法的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）
を伴う通信チャネル１４、インパルス応答ｆ（ｔ）をもつ受信機１６、受信機１
６の出力を周期的に抽出するサンプラ１８、シンボル検出器２０で構成される。
送信機１２には通常、伝送情報を表す入力データシーケンスが入力される。入力
データシーケンスはデジタル形式であると仮定する。送信機１６は、パルス振幅
変調（ＰＡＭ）や直交振幅変調（ＱＡＭ）など、Ｍ進変調スキームを使用して搬
送波信号を入力シーケンスで変調する。入力データシーケンスはｋビットシンボ
ルに分割され、各シンボルはそれぞれ異なった信号波形によって表され、本明細
書ではこれを伝送信号と呼ぶ。伝送信号は、通信チャネル１４において位相ひず
みや振幅ひずみの原因となる外乱を受ける。また、混入した雑音によって伝送信
号の劣化も生じる。このようなチャンネル障害を受けた信号が受信機１６で受信
される。受信機で受信される信号は、本明細書で受信信号ｙiと呼ぶ。
【００１１】 受信機１６は送信機１２のインパルス応答Ｆ（ｔ）に理想的に整合されたイン
パルス応答ｆ（ｔ）を持っている。実際には、理想的な受信機１６は実現不可能
であるので、理想的な受信機１６に近いものが使用される。受信機１６の出力は
サンプリング回路１８によって周期的にサンプリングされる。受信信号ｙiから 抽出されるタイミング信号は、受信信号ｙiをサンプリングする際のクロックと して使用される。サンプリングされてフィルタを通過した受信信号ｙiは検出器 ２０に供給される。検出器２０の目的は受信信号ｙiに含まれる伝送シーケンス Ｓmを推定することである。
パルス応答ｆ（ｔ）を持っている。実際には、理想的な受信機１６は実現不可能
であるので、理想的な受信機１６に近いものが使用される。受信機１６の出力は
サンプリング回路１８によって周期的にサンプリングされる。受信信号ｙiから 抽出されるタイミング信号は、受信信号ｙiをサンプリングする際のクロックと して使用される。サンプリングされてフィルタを通過した受信信号ｙiは検出器 ２０に供給される。検出器２０の目的は受信信号ｙiに含まれる伝送シーケンス Ｓmを推定することである。
【００１２】 ＩＳＩを引き起こすチャンネル上で情報を伝送するデジタル通信システムにお
ける最適な検出器は、与えられた受信シンボルシーケンスに対応する確率が最も
高いシンボルシーケンスを生成する最尤シンボルシーケンス検出器（ＭＬＳＤ）
である。次の式で定義される事後確率の計算に基づいて決定基準が使われる。
ける最適な検出器は、与えられた受信シンボルシーケンスに対応する確率が最も
高いシンボルシーケンスを生成する最尤シンボルシーケンス検出器（ＭＬＳＤ）
である。次の式で定義される事後確率の計算に基づいて決定基準が使われる。
【数１】 ただし、Ｓmは伝送シーケンス、ｙiは受信信号である。決定基準は事後確率セッ
ト｛Ｐ（Ｓm）｝の最大値に対応するシーケンスを選択することによって決まる 。この基準は正しい決定の確率を最大にするとともに、誤りの確率を最小にする
。この決定基準は最大事後確率（ＭＡＰ）基準と呼ばれる。
ト｛Ｐ（Ｓm）｝の最大値に対応するシーケンスを選択することによって決まる 。この基準は正しい決定の確率を最大にするとともに、誤りの確率を最小にする
。この決定基準は最大事後確率（ＭＡＰ）基準と呼ばれる。
【００１３】 事後確率はベイズの公式を用いて次のように表現することができる。
【数２】 ただし、ｆ（ｙi｜Ｓm）は伝送シーケンスをＳmとしたときの観測ベクトルｙの 条件付き確率密度関数（ｐ．ｄ．ｆ．）であり、Ｐ（Ｓm）はｍ番目に伝送され る信号の先験的確率である。事後確率Ｐ（Ｓm｜ｙi）の計算には、ｍ＝１，２，
…，Ｍに対する先験的確率Ｐ（Ｓm）および条件付きｐ．ｄ．ｆ．ｆ（ｙi｜Ｓm ）を知る必要がある。条件付きｐ．ｄ．ｆ．は尤度関数と呼ばれる。
…，Ｍに対する先験的確率Ｐ（Ｓm）および条件付きｐ．ｄ．ｆ．ｆ（ｙi｜Ｓm ）を知る必要がある。条件付きｐ．ｄ．ｆ．は尤度関数と呼ばれる。
【００１４】 Ｍ個の信号の先験的確率が等しい場合、すなわち、すべてのＭに対してＰ（Ｓ m ）＝１／Ｍであれば、ＭＡＰ基準は幾分単純になる。また、式（２）の分母は 、Ｍ個の信号のうち、どの信号が伝送されるかとは無関係である。その結果、事
後確率Ｐ（Ｓm｜ｙi）を最大にする信号の検出に基づいた決定基準は、尤度関数
ｆ（ｙi｜Ｓm）を最大にする信号を検出することと等価である。
後確率Ｐ（Ｓm｜ｙi）を最大にする信号の検出に基づいた決定基準は、尤度関数
ｆ（ｙi｜Ｓm）を最大にする信号を検出することと等価である。
【００１５】 加法的白色ガウス雑音ＡＷＧＮが含まれる疎らなフェージングチャンネルの場
合、受信信号は下記式で表されると仮定する。
合、受信信号は下記式で表されると仮定する。
【数３】 ただし、ｙiは時間ｉにおける受信信号、ｓlはｌ番目の伝送シンボル、ｇi-l,l はシンボルｓlが時間ｉにおける受信信号に寄付するチャンネルインパルス応答 、ｗiは時間ｉにおける雑音である。このモデルはシンボル区切りエコーを含む 受信信号ｙiとナイキスト整合フィルタリングに対応する。
【００１６】 受信機で使用される従来のログ尤度関数は以下のように表される。
【数４】 項ｒlは送信機およびシンボルｌ用チャンネルの双方に対する受信機の整合媒体 応答を表す。項ｈl,mは多重経路成分によって生成される隣接シンボルとパルス 波形との間の複素ＩＳＩを表す。
【外１】 はチャンネルインパルス応答の共役転置である。
【００１７】 本発明の方法では、与えられたサンプリング期間中に受信されるｌ番目シンボ
ルｓlを、次のように２ベクトル関数で数学的に表す。
ルｓlを、次のように２ベクトル関数で数学的に表す。
【数５】 ただし、Ｚ lはインジケータベクトルであり、Ｂlはシンボルライブラリベクトル
である。ｌのすべての値について、シンボルライブラリベクトルＢlを一定にす ることが可能であり、その場合、変調度は時間的に変化しない（例えば、ＱＰＳ
Ｋ）。符号化された変調シーケンスを表すためにシンボルライブラリベクトルＳ l を時間的に変化させることは可能である。シンボルライブラリベクトルＢlは要
素としてすべての可能な伝送シンボルを含んでいる。インジケータベクトルＺl は「１」に等しい単一の要素と“０”に等しい残余要素から成る複数要素を含ん
でいる。インジケータベクトルＺlの要素数はシンボルライブラリベクトルＢlの
要素（または、シンボル）の数に等しい。その結果、インジケータベクトル中の
「１」要素の位置はシンボルライブラリベクトルＢlの同じ位置にあるシンボル と一義的に対応する。例えば、３番目の位置に「１」要素があるインジケータベ
クトルは、シンボルライブラリベクトルＢlの３番目の要素が伝送されたことを 示す。
である。ｌのすべての値について、シンボルライブラリベクトルＢlを一定にす ることが可能であり、その場合、変調度は時間的に変化しない（例えば、ＱＰＳ
Ｋ）。符号化された変調シーケンスを表すためにシンボルライブラリベクトルＳ l を時間的に変化させることは可能である。シンボルライブラリベクトルＢlは要
素としてすべての可能な伝送シンボルを含んでいる。インジケータベクトルＺl は「１」に等しい単一の要素と“０”に等しい残余要素から成る複数要素を含ん
でいる。インジケータベクトルＺlの要素数はシンボルライブラリベクトルＢlの
要素（または、シンボル）の数に等しい。その結果、インジケータベクトル中の
「１」要素の位置はシンボルライブラリベクトルＢlの同じ位置にあるシンボル と一義的に対応する。例えば、３番目の位置に「１」要素があるインジケータベ
クトルは、シンボルライブラリベクトルＢlの３番目の要素が伝送されたことを 示す。
【００１８】 インジケータベクトル記法を使用して変数ＵとＶを代入すると、式（４）のロ
グ尤度関数は次のようになる。
グ尤度関数は次のようになる。
【数６】 は可能な伝送シンボルblの整合媒体応答ベクトルである。そして、
【数７】 は受信シンボルと隣接シンボルの間におけるＩＳＩを表す干渉マトリクスである
。この記述における隣接シンボルは、与えられた受信シンボルにおいてＩＳＩを
引き起こす局部的受信シンボル近傍に位置するシンボルを意味する。後述のよう
に、式（８）のログ尤度関数は、与えられた受信シンボルｓlの推定シンボル確 率ベクトル
。この記述における隣接シンボルは、与えられた受信シンボルにおいてＩＳＩを
引き起こす局部的受信シンボル近傍に位置するシンボルを意味する。後述のよう
に、式（８）のログ尤度関数は、与えられた受信シンボルｓlの推定シンボル確 率ベクトル
【外２】 の反復計算における収斂基準として使用される。
【００１９】 本発明によると、それぞれの伝送シンボルに関するインジケータベクトルＺl の推定値
【外３】 を求めるために反復アプローチが使用される。この記述において、この推定値は
推定シンボル確率ベクトル
推定シンボル確率ベクトル
【外４】 と呼ばれ、下記式で与えられるｔ番目の要素
【外５】 を含む。
【数８】 ただし、ｅtはｔ番目の要素の値を「１」とし、他のすべての要素を「０」とす るインジケータベクトルを表す。
【外６】 は隣接シンボル（すなわち、干渉シンボル）に対する前回の反復演算のための推
定シンボル確率ベクトルを表す。ＮbはシンボルライブラリベクトルＢlの可能な
シンボル数、ｎlはｓlの局部的近傍における推定インジケータベクトル
定シンボル確率ベクトルを表す。ＮbはシンボルライブラリベクトルＢlの可能な
シンボル数、ｎlはｓlの局部的近傍における推定インジケータベクトル
【外７】 である。式（１１）の分子は部分メトリックパラメタと呼ばれ、分母は正規化パ
ラメタと呼ばれる。
ラメタと呼ばれる。
【００２０】 推定シンボル確率ベクトル
【外８】 を計算して受信シンボルｓlを求めるためのアプローチは、ＩＳＩとして知られ る隣接サンプリング間隔からの干渉を説明するために基本的に再帰的または反復
的なものとする。定義によれば、ＩＳＩは、与えられたサンプリング間隔が直接
そのサンプリング間隔と関連づけられるシンボルに関する情報を含むだけではな
く、隣接サンプリング間隔中に受信されるシンボルに関する情報をも含むことを
意味する。したがって、与えられたサンプリング間隔でシンボルの値を正確に推
定するためには、隣接サンプリング間隔の内容または推定内容も知る必要がある
。式（１１）は、ｐ番目反復演算の特定シンボルに関するシンボル確率ベクトル
の推定値と、前回（ｐ−１）番目の反復演算におけるそのシンボルの干渉隣接シ
ンボルに対応する推定シンボル確率ベクトルとの間の再帰的関係を定義する。
的なものとする。定義によれば、ＩＳＩは、与えられたサンプリング間隔が直接
そのサンプリング間隔と関連づけられるシンボルに関する情報を含むだけではな
く、隣接サンプリング間隔中に受信されるシンボルに関する情報をも含むことを
意味する。したがって、与えられたサンプリング間隔でシンボルの値を正確に推
定するためには、隣接サンプリング間隔の内容または推定内容も知る必要がある
。式（１１）は、ｐ番目反復演算の特定シンボルに関するシンボル確率ベクトル
の推定値と、前回（ｐ−１）番目の反復演算におけるそのシンボルの干渉隣接シ
ンボルに対応する推定シンボル確率ベクトルとの間の再帰的関係を定義する。
【００２１】 式（１１）の初回反復演算時（ｐ＝１）、それぞれの推定シンボル確率ベクト
ル
ル
【外９】 の各要素には想定値が使用される。初回反復演算の後（ｐ＞１）での計算には（
ｐ−１）番目の反復演算から得られた推定シンボル確率ベクトル
ｐ−１）番目の反復演算から得られた推定シンボル確率ベクトル
【外１０】 が使用され、式（１１）では
【外１１】 として表される。各反復演算の結果、推定される各シンボルについて１個づつの
推定シンボル確率ベクトル
推定シンボル確率ベクトル
【外１２】 の更新セットが得られる。この過程は所定の反復回数、または所定の収斂基準が
満たされるまで繰り返される。
満たされるまで繰り返される。
【００２２】 推定シンボル確率ベクトル
【外１３】 の反復演算において、推定シンボル確率ベクトル
【外１４】 の代りに、式（１１）において前回反復の推定シンボル確率ベクトル
【外１５】 を使用することができる。この関数
【外１６】 は、推定シンボル確率ベクトル
【外１７】 の各要素が０か１の値をとるというハードデシジョンを与える。あるいは、関数
【外１８】 は０〜１の範囲の推定シンボル確率ベクトル
【外１９】 の各要素の出力を与え、その場合、要素の和は１である。
【００２３】 上述のように、推定シンボル確率ベクトル
【外２０】 の完全なセットは各反復演算ごとに算出される。その結果、推定シンボル確率ベ
クトル
クトル
【外２１】 のＬ個のそれぞれについて式（１１）をＮb回適用する必要がある。すなわち、 Ｌ個のサンプリング間隔を想定しているので、Ｌ個の異なる推定シンボル確率ベ
クトル
クトル
【外２２】 が存在し、各ベクトルはシンボルライブラリ内のシンボル数に等しいＮb個の要 素を含む。反復過程後、それぞれの伝送シンボルに対応する推定シンボル確率ベ
クトルのセットが得られる。そして、新たな反復演算が必要であるか否かが決定
される。必要な場合には推定シンボル確率ベクトルの計算が繰り返され、推定値
が更新される。この過程は所定の反復回数、または所定の収斂基準が満たされる
まで繰り返される。
クトルのセットが得られる。そして、新たな反復演算が必要であるか否かが決定
される。必要な場合には推定シンボル確率ベクトルの計算が繰り返され、推定値
が更新される。この過程は所定の反復回数、または所定の収斂基準が満たされる
まで繰り返される。
【００２４】 ログ尤度方程式（８）は例えば、収斂テストに利用することができる。各反復
過程の後、推定シンボル確率ベクトル
過程の後、推定シンボル確率ベクトル
【外２３】 の全セットがログ尤度方程式（８）に適用され、その結果、推定シンボル確率ベ
クトル
クトル
【外２４】 の全セット、すなわち、それらで表されるシンボルが送信機からの実際のシンボ
ルを正確に反映する尤度を反映する数値が得られる。それ以上の反復が不要であ
ると考えられるとき、推定シンボル確率ベクトル
ルを正確に反映する尤度を反映する数値が得られる。それ以上の反復が不要であ
ると考えられるとき、推定シンボル確率ベクトル
【外２５】 のセットについて内容の問い合わせが行われる。推定シンボル確率ベクトル
【外２６】 の個々の要素は０〜１の実数値をとり、関連シンボルライブラリベクトルＢlの 対応シンボルが伝送された確率を反映する。そして、これらの確率は、対象のシ
ンボルまたはシンボルシーケンスに関するソフトデシジョンまたはハードデシジ
ョンを行う際に補助的に利用することができる。
ンボルまたはシンボルシーケンスに関するソフトデシジョンまたはハードデシジ
ョンを行う際に補助的に利用することができる。
【００２５】 当業者には明らかなように、単一ユーザ信号に関して上述した本発明の検出方
法を多重ユーザ信号にも容易に拡張することができる。多重ユーザ構成を実現す
るためには、単一ユーザ構成に関して上述した数式にわずかな変更を必要とする
。しかし、これら数式の基本的趣旨は変わらない。
法を多重ユーザ信号にも容易に拡張することができる。多重ユーザ構成を実現す
るためには、単一ユーザ構成に関して上述した数式にわずかな変更を必要とする
。しかし、これら数式の基本的趣旨は変わらない。
【数９】
【００２６】 具体的に云えば、多重ユーザの場合、式（３）は次のようになる。 ただし、全ユーザ数Nuについての総和が付け加えられている。同様に、多重ユー
ザの場合の式（４）は次のようになる。
ザの場合の式（４）は次のようになる。
【数１０】 この場合、ｓl,uはユーザｕのｌ番目シンボルであり、ｇk-l,l（ｕ）はユーザｕ
に関して時間ｌに遅延ｋ−ｌで受信した信号に寄与するチャンネルインパルス応
答である。ｈl,m（ｕ，ｒ）はユーザｕ、ｖ間の干渉を表す。この場合も、ユー ザ数Nuについての総和が付け加えられている。
に関して時間ｌに遅延ｋ−ｌで受信した信号に寄与するチャンネルインパルス応
答である。ｈl,m（ｕ，ｒ）はユーザｕ、ｖ間の干渉を表す。この場合も、ユー ザ数Nuについての総和が付け加えられている。
【００２７】 インジケータベクトル形式に変換すると、ログ尤度方程式は次のようになる。
【数１１】 推定シンボル確率方程式は次のようになる。
【数１２】
【００２８】 図２は複数ユーザからの受信信号ｙiを検出のための検出器２０を示す。検出 器２０はチャンネル推定器２２、整合媒体応答ベクトル発生器２４、シンボル干
渉マトリクス発生器３０を含む。チャンネル推定器２２は受信信号ｙiに基づい てチャンネルインパルス応答ｇi-l,lの推定値を生成する。ｇi-l,lは遅延ファク
タｉ−ｌをもつｌ番目シンボルに対応するチャンネルインパルス応答を表す。チ
ャンネルインパルス応答ｇi-l,lの推定値は周知の方法で計算される。チャンネ ル推定値は、周知のトレーニングシンボルを用いて生成することができる。ある
いは、ハードまたはソフト検出シンボルを用いてチャンネル推定値を生成するこ
とも可能である。チャンネルインパルス応答ｇi-l,lの推定値は整合媒体応答ベ クトル発生器２４およびシンボル干渉マトリクス発生器３０に供給される。
渉マトリクス発生器３０を含む。チャンネル推定器２２は受信信号ｙiに基づい てチャンネルインパルス応答ｇi-l,lの推定値を生成する。ｇi-l,lは遅延ファク
タｉ−ｌをもつｌ番目シンボルに対応するチャンネルインパルス応答を表す。チ
ャンネルインパルス応答ｇi-l,lの推定値は周知の方法で計算される。チャンネ ル推定値は、周知のトレーニングシンボルを用いて生成することができる。ある
いは、ハードまたはソフト検出シンボルを用いてチャンネル推定値を生成するこ
とも可能である。チャンネルインパルス応答ｇi-l,lの推定値は整合媒体応答ベ クトル発生器２４およびシンボル干渉マトリクス発生器３０に供給される。
【００２９】 整合媒体応答ベクトル発生器２４は整合媒体応答フィルタ２６およびベクトル
発生器２８を有する。受信信号ｙiとチャンネルインパルス応答ｇi-l,l（ｕ）の
推定値が与えられる場合、整合媒体応答フィルタ２６によってそれぞれのユーザ
ｕのシンボルｌに関する送信機とチャンネル媒体の両方に対する整合媒体応答ｒ l,u が計算される。そして、整合媒体応答ｒl,uはベクトル発生器２８に供給され
、そこでシンボルライブラリ３６の情報に基づいて整合媒体応答ベクトルＵl,u が計算される。
発生器２８を有する。受信信号ｙiとチャンネルインパルス応答ｇi-l,l（ｕ）の
推定値が与えられる場合、整合媒体応答フィルタ２６によってそれぞれのユーザ
ｕのシンボルｌに関する送信機とチャンネル媒体の両方に対する整合媒体応答ｒ l,u が計算される。そして、整合媒体応答ｒl,uはベクトル発生器２８に供給され
、そこでシンボルライブラリ３６の情報に基づいて整合媒体応答ベクトルＵl,u が計算される。
【００３０】 シンボル干渉マトリクス発生器３０は干渉係数発生器３２とマトリクス発生器
３４を有する。干渉係数発生器３２は、それぞれのユーザ対ｕ、ｖについてシン
ボルｌ、ｍのチャンネル応答を表すシンボル干渉係数ｈl,m（ｕ，ｖ）を計算す る。シンボル干渉係数ｈl,m（ｕ，ｖ）はマトリクス発生器３４に供給され、シ ンボルライブラリ３６にある情報を利用してシンボル干渉マトリクスＶl,mが生 成される。整合媒体応答ベクトルＵl,uおよびシンボルの干渉マトリクスＶl,m（
ｕ、ｖ）は最終的には推定シンボル確率ベクトル発生器４０に供給され、そこで
式（１６）に従って推定シンボル確率ベクトル
３４を有する。干渉係数発生器３２は、それぞれのユーザ対ｕ、ｖについてシン
ボルｌ、ｍのチャンネル応答を表すシンボル干渉係数ｈl,m（ｕ，ｖ）を計算す る。シンボル干渉係数ｈl,m（ｕ，ｖ）はマトリクス発生器３４に供給され、シ ンボルライブラリ３６にある情報を利用してシンボル干渉マトリクスＶl,mが生 成される。整合媒体応答ベクトルＵl,uおよびシンボルの干渉マトリクスＶl,m（
ｕ、ｖ）は最終的には推定シンボル確率ベクトル発生器４０に供給され、そこで
式（１６）に従って推定シンボル確率ベクトル
【外２７】 が計算される。
【００３１】 図３は、推定シンボル確率ベクトル発生器４０の詳細図である。推定シンボル
確率ベクトル発生器４０は反復演算プロセッサ４２と、反復演算出力コントロー
ラ４６と、反復演算バッファ４４で構成される。マルチユーザ実施例において反
復演算プロセッサ４２は、与えられたシンボルｌおよびユーザｕについて推定シ
ンボル確率ベクトル
確率ベクトル発生器４０は反復演算プロセッサ４２と、反復演算出力コントロー
ラ４６と、反復演算バッファ４４で構成される。マルチユーザ実施例において反
復演算プロセッサ４２は、与えられたシンボルｌおよびユーザｕについて推定シ
ンボル確率ベクトル
【外２８】 を記述、定義する数式を解く機能をもつ。反復演算プロセッサ４２の出力は推定
インジケータベクトル
インジケータベクトル
【外２９】 であって、これは反復演算出力コントローラ４６に入力され、分析される。
【００３２】 コントローラ４６は新たな反復演算の必要性を判定するための特定の手法を用
いる。反復演算コントロール手法として可能なものには、一定回数の反復回数を
定義すること、あるいは前述のログ尤度関数のようなＺ依存関数を観察、監視す
ること、などが含まれる。この場合、順次計算される
いる。反復演算コントロール手法として可能なものには、一定回数の反復回数を
定義すること、あるいは前述のログ尤度関数のようなＺ依存関数を観察、監視す
ること、などが含まれる。この場合、順次計算される
【外３０】 ベクトル間の平均２乗誤差を観察することによって、新たな反復演算の必要性を
判定することができる。コントローラ４６の決定に応じて新たな反復演算が必要
になると、新たに計算された推定シンボル確率ベクトルセット
判定することができる。コントローラ４６の決定に応じて新たな反復演算が必要
になると、新たに計算された推定シンボル確率ベクトルセット
【外３１】 が反復演算バッファ４４に一時的に格納される。そして、反復演算バッファ４４
に格納された推定シンボル確率ベクトル
に格納された推定シンボル確率ベクトル
【外３２】 セットは、次回の反復演算操作における推定シンボル確率ベクトル計算で使用さ
れる。
れる。
【００３３】 実行された反復演算制御手法とは無関係に、コントローラ４６は実行される反
復演算の終了基準を監視し、反復過程で最適化された推定シンボル確率ベクトル
復演算の終了基準を監視し、反復過程で最適化された推定シンボル確率ベクトル
【外３３】 を最終的に出力する。推定シンボル確率ベクトル
【外３４】 に関するハードデシジョンを推定シンボルｓl,uに組み込むためにハードデシジ ョン発生器４８で推定シンボル確率ベクトル
【外３５】 を使用することが可能である。そして、推定シンボルｓl,uはハードデシジョン 発生器４８からデコーダに供給される。あるいは、推定シンボル確率ベクトル
【外３６】 を直接的にソフトデシジョンデコーダに供給することも可能である。
【００３４】 図４は本発明の検出器２０の動作を説明するフローチャートである。検出器２
０は信号ｙiを受信した後、伝送シンボルに対する通信チャネルの推定インパル ス応答を表すチャンネル推定値ｇi-l,lを計算する（ブロック１００）。そして 、検出器２０は整合媒体応答ベクトルＵl,uの計算（ブロック１０２）およびシ ンボル干渉係数マトリクスＶl,uの計算（ブロック１０４）を行う。整合媒体応 答ベクトルＵl,uはチャンネル推定値ｇi-l,lおよび受信信号ｙiに基づいて計算 される。シンボル干渉係数マトリクスＶl,uはチャンネル推定値ｇi-l,lに基づい
て計算され、これは隣接シンボル間の干渉を表す。そして、整合媒体応答ベクト
ルＵl,uおよびシンボル干渉係数マトリクスＶl,uは、それぞれの受信シンボルに
ついて推定シンボル確率ベクトル
０は信号ｙiを受信した後、伝送シンボルに対する通信チャネルの推定インパル ス応答を表すチャンネル推定値ｇi-l,lを計算する（ブロック１００）。そして 、検出器２０は整合媒体応答ベクトルＵl,uの計算（ブロック１０２）およびシ ンボル干渉係数マトリクスＶl,uの計算（ブロック１０４）を行う。整合媒体応 答ベクトルＵl,uはチャンネル推定値ｇi-l,lおよび受信信号ｙiに基づいて計算 される。シンボル干渉係数マトリクスＶl,uはチャンネル推定値ｇi-l,lに基づい
て計算され、これは隣接シンボル間の干渉を表す。そして、整合媒体応答ベクト
ルＵl,uおよびシンボル干渉係数マトリクスＶl,uは、それぞれの受信シンボルに
ついて推定シンボル確率ベクトル
【外３７】 を計算するときに使用される（ブロック１０６）。推定シンボル確率ベクトルセ
ットに関するログ尤度は、ログ尤度方程式によって計算される（ブロック１０８
）。推定シンボル確率ベクトル
ットに関するログ尤度は、ログ尤度方程式によって計算される（ブロック１０８
）。推定シンボル確率ベクトル
【外３８】 セットが伝送シンボルセットを正確に表すことの確からしさを反映する数値がロ
グ尤度から得られる。検出器２０は次に、新たな反復演算が必要か否かを、例え
ばいくつかの所定収斂基準にしたがって決定する（ブロック１１０）。必要なら
ば、それぞれの受信シンボルについて新しいセットの推定シンボル確率ベクトル
が計算される（ブロック１０６）。そして、この新しいセットの推定シンボル確
率ベクトルに基づいてログ尤度が計算される（ブロック１０８）。この過程は、
新たな反復演算が必要でないことを検出器２０が判定するまで繰り返される（ブ
ロック１１０）。最終セットの推定シンボル確率推定値は次に、伝送シンボルの
ハードデシジョン推定値を生成するために使用されるか、あるいはソフトデシジ
ョンデコーダに供給される（ブロック１１２）。
グ尤度から得られる。検出器２０は次に、新たな反復演算が必要か否かを、例え
ばいくつかの所定収斂基準にしたがって決定する（ブロック１１０）。必要なら
ば、それぞれの受信シンボルについて新しいセットの推定シンボル確率ベクトル
が計算される（ブロック１０６）。そして、この新しいセットの推定シンボル確
率ベクトルに基づいてログ尤度が計算される（ブロック１０８）。この過程は、
新たな反復演算が必要でないことを検出器２０が判定するまで繰り返される（ブ
ロック１１０）。最終セットの推定シンボル確率推定値は次に、伝送シンボルの
ハードデシジョン推定値を生成するために使用されるか、あるいはソフトデシジ
ョンデコーダに供給される（ブロック１１２）。
【００３５】 上記のように本発明は、従来のビタビ検出器には状態空間が大き過ぎるときに
考慮される最尤シーケンス推定値を検出するための代替法を提供するものである
。本発明は発明の趣旨および基本的特質から逸脱することなく記述例以外の方法
で実施することが可能である。したがって、本実施例はあらゆる点で説明手段で
あって、なんら制限的な意味をもたず、特許請求の範囲におけるすべての変更は
本発明に包含されるものとする。
考慮される最尤シーケンス推定値を検出するための代替法を提供するものである
。本発明は発明の趣旨および基本的特質から逸脱することなく記述例以外の方法
で実施することが可能である。したがって、本実施例はあらゆる点で説明手段で
あって、なんら制限的な意味をもたず、特許請求の範囲におけるすべての変更は
本発明に包含されるものとする。
【図１】 デジタル通信システムのブロック図。
【図２】 本発明による検出器のブロック図。
【図３】 推定インジケータベクトル発生器のブロック図。
【図４】 本発明の検出方法を説明するフローチャート。
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１１年１０月１８日（１９９９．１０．１８）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項８
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１６
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１９
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１７】 本発明の方法では、与えられたサンプリング期間中に受信されるｌ番目シンボ
ルｓlを、次のように２ベクトル関数で数学的に表す。
ルｓlを、次のように２ベクトル関数で数学的に表す。
【数５】 ただし、Ｚ lはインジケータベクトルであり、Ｂlはシンボルライブラリベクトル
である。ｌのすべての値について、シンボルライブラリベクトルＢlを一定にす ることが可能であり、その場合、変調度は時間的に変化しない（例えば、ＱＰＳ
Ｋ）。符号化された変調シーケンスを表すためにシンボルライブラリベクトルＳ l を時間的に変化させることは可能である。シンボルライブラリベクトルＢlは要
素としてすべての可能な伝送シンボルを含んでいる。インジケータベクトルＺl は「１」に等しい単一の要素と“０”に等しい残余要素から成る複数要素を含ん
でいる。インジケータベクトルＺlの要素数はシンボルライブラリベクトルＢlの
要素（または、シンボル）の数に等しい。その結果、インジケータベクトル中の
「１」要素の位置はシンボルライブラリベクトルＢlの同じ位置にあるシンボル と一義的に対応する。例えば、３番目の位置に「１」要素があるインジケータベ
クトルは、シンボルライブラリベクトルＢlの３番目の要素が伝送されたことを 示す。
である。ｌのすべての値について、シンボルライブラリベクトルＢlを一定にす ることが可能であり、その場合、変調度は時間的に変化しない（例えば、ＱＰＳ
Ｋ）。符号化された変調シーケンスを表すためにシンボルライブラリベクトルＳ l を時間的に変化させることは可能である。シンボルライブラリベクトルＢlは要
素としてすべての可能な伝送シンボルを含んでいる。インジケータベクトルＺl は「１」に等しい単一の要素と“０”に等しい残余要素から成る複数要素を含ん
でいる。インジケータベクトルＺlの要素数はシンボルライブラリベクトルＢlの
要素（または、シンボル）の数に等しい。その結果、インジケータベクトル中の
「１」要素の位置はシンボルライブラリベクトルＢlの同じ位置にあるシンボル と一義的に対応する。例えば、３番目の位置に「１」要素があるインジケータベ
クトルは、シンボルライブラリベクトルＢlの３番目の要素が伝送されたことを 示す。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００２５】 当業者には明らかなように、単一ユーザ信号に関して上述した本発明の検出方
法を多重ユーザ信号にも容易に拡張することができる。多重ユーザ構成を実現す
るためには、単一ユーザ構成に関して上述した数式にわずかな変更を必要とする
。しかし、これら数式の基本的趣旨は変わらない。
法を多重ユーザ信号にも容易に拡張することができる。多重ユーザ構成を実現す
るためには、単一ユーザ構成に関して上述した数式にわずかな変更を必要とする
。しかし、これら数式の基本的趣旨は変わらない。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正内容】
【００２６】 具体的に云えば、多重ユーザの場合、式（３）は次のようになる。
【数９】 ただし、全ユーザ数Nuについての総和が付け加えられている。同様に、多重ユー
ザの場合の式（４）は次のようになる。
ザの場合の式（４）は次のようになる。
【数１０】 この場合、ｓl,uはユーザｕのｌ番目シンボルであり、ｇk-l,l（ｕ）はユーザｕ
に関して時間ｌに遅延ｋ−ｌで受信した信号に寄与するチャンネルインパルス応
答である。ｈl,m（ｕ，ｒ）はユーザｕ、ｖ間の干渉を表す。この場合も、ユー ザ数Nuについての総和が付け加えられている。
に関して時間ｌに遅延ｋ−ｌで受信した信号に寄与するチャンネルインパルス応
答である。ｈl,m（ｕ，ｒ）はユーザｕ、ｖ間の干渉を表す。この場合も、ユー ザ数Nuについての総和が付け加えられている。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ， ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，Ｄ Ｋ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＵ ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ， ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，Ｍ Ｄ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ， ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，Ｖ Ｎ，ＹＵ，ＺＷ
Claims (19)
- 【請求項１】 複数のシンボルを含む伝送シンボルシーケンスに対応する受
信信号を復調するための方法であって、 ａ） 通信チャネル上の信号を受信するステップと、 ｂ） 伝送シンボルシーケンスにおける可能な伝送シンボルを表すシンボルラ
イブラリベクトルを生成するステップと、 ｃ） それぞれの伝送シンボルに対する通信チャネルの推定インパルス応答を
表すチャンネル推定値を生成するステップと、 ｄ） 受信信号と、チャンネル推定値と、シンボルライブラリベクトルとに基
づいて整合媒体応答（ｍａｔｃｈｅｄ ｍｅｄｉｕｍ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）ベク
トルを生成するステップと、 ｅ） チャンネル推定値およびシンボルライブラリベクトルに基づいて干渉マ
トリクスを生成するステップと、 ｆ）伝送シンボルシーケンスにおけるそれぞれの伝送シンボルの推定値を選択
するために複数の要素を含む推定シンボル確率ベクトルを生成するステップとを
含む前記方法において、整合媒体応答ベクトルと、干渉マトリクスと、シンボル
干渉の推定シンボル確率ベクトルの前回推定値とに基づいてそれぞれの推定シン
ボル確率ベクトルの各要素を再帰的に推定することによって推定シンボル確率ベ
クトルを生成する前記方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の復調方法であって、所定の収斂基準を満足す
るまで各推定シンボル確率ベクトルの各要素の再帰的推定を実行する前記復調方
法。 - 【請求項３】 請求項１記載の復調方法であって、各推定シンボル確率ベク
トルの各要素の再帰的推定を所定回数反復実行する前記復調方法。 - 【請求項４】 請求項１記載の復調方法であって、推定シンボル確率ベクト
ルをソフトデシジョンベクトルとして出力する前記復調方法。 - 【請求項５】 請求項１記載の復調方法であって、更に、推定シンボル確率
ベクトルに基づいてシンボルライブラリベクトルからシンボルを選択し、選択し
たシンボルをハードデシジョンとして出力するステップを含む前記復調方法。 - 【請求項６】 請求項１記載の復調方法であって、更に、推定シンボル確率
ベクトルの反復演算中にチャンネル推定値を再生するステップを含む前記復調方
法。 - 【請求項７】 請求項１記載の復調方法であって、前回の推定シンボル確率
ベクトルの関数を次回反復演算時にシンボル確率ベクトルの推定値の計算に使用
する前記復調方法。 - 【請求項８】 複数のシンボルを含む伝送シンボルシーケンスにそれぞれが
対応する多重ユーザ信号を復調するための方法であって、 ａ） 通信チャネル上の前記多重ユーザ信号を受信するステップと、 ｂ） 伝送シンボルシーケンスにおける可能な伝送シンボルを表すシンボルラ
イブラリベクトルをユーザ信号ごとに生成するステップと、 ｃ） ユーザ信号のそれぞれにおける各伝送シンボルに対する通信チャネルの
推定インパルス応答を表すチャンネル推定値を生成するステップと、 ｄ） ユーザ信号と、対応のチャンネル推定値と、対応のシンボルライブラリ
ベクトルとに基づいて整合媒体応答ベクトルをユーザ信号ごとに生成するステッ
プと、 ｅ） 対応のチャンネル推定値およびシンボルライブラリベクトルに基づいて
干渉マトリクスをユーザ信号ごとに生成するステップと、 ｆ）各ユーザ信号におけるそれぞれの伝送シンボルの推定値を選択するために
複数の要素を含む推定シンボル確率ベクトルを生成するステップとを含む前記方
法において、整合媒体応答ベクトルと、干渉マトリクスと、シンボル干渉の推定
シンボル確率ベクトルの前回推定値とに基づいてそれぞれの推定シンボル確率ベ
クトルの各要素を再帰的に推定することによって推定シンボル確率ベクトルを生
成する前記方法。 - 【請求項９】 請求項８記載の復調方法であって、推定シンボル確率ベクト
ルの前回推定値に基づいて推定シンボル確率ベクトルの各要素を再帰的に計算す
る前記方法。 - 【請求項１０】 請求項８記載の復調方法であって、所定の収斂基準を満足
するまで各推定シンボル確率ベクトルの各要素の再帰的推定を実行する前記復調
方法。 - 【請求項１１】 請求項８記載の復調方法であって、各推定シンボル確率ベ
クトルの各要素の再帰的推定を所定回数反復実行する前記復調方法。 - 【請求項１２】 請求項８記載の復調方法であって、推定シンボル確率ベク
トルをソフトデシジョンベクトルとして出力する前記復調方法。 - 【請求項１３】 請求項８記載の復調方法であって、更に、インジケータベ
クトルに基づいてシンボルライブラリベクトルからシンボルを選択し、選択した
シンボルをハードデシジョンとして出力するステップを含む前記復調方法。 - 【請求項１４】 請求項８記載の復調方法であって、更に、推定シンボル確
率ベクトルの反復演算中にチャンネル推定値を再生するステップを含む前記復調
方法。 - 【請求項１５】 請求項８記載の復調方法であって、前回の推定シンボル確
率ベクトルの関数を次回反復演算時にシンボル確率ベクトルの推定値の計算に使
用する前記復調方法。 - 【請求項１６】 複数のシンボルを含む伝送シンボルシーケンスに対応する
受信信号を復調するための方法であって、 ａ） 通信チャネル上の信号を受信するステップと、 ｂ） 伝送シンボルシーケンスにおける可能な伝送シンボルを表すシンボルラ
イブラリベクトルを生成するステップと、 ｃ） それぞれの伝送シンボルに対する通信チャネルの推定インパルス応答を
表すチャンネル推定値を生成するステップと、 ｄ） 受信信号と、チャンネル推定値と、シンボルライブラリベクトルとに基
づいて整合媒体応答ベクトルを生成するステップと、 ｅ） チャンネル推定値およびシンボルライブラリベクトルに基づいて干渉マ
トリクスを生成するステップと、 ｆ）それぞれの伝送シンボルの推定値を選択するために前記整合媒体応答ベク
トルおよび前記干渉マトリクスに基づいて推定シンボル確率ベクトルを生成する
ステップとを含む前記方法において、前記推定シンボル確率ベクトルが、シンボ
ルライブラリベクトルの要素に対応する複数の要素を含み、シンボルライブラリ
ベクトルにおける対応要素が伝送シンボルである確率を推定シンボル確率ベクト
ルの各要素によって表す前記方法。 - 【請求項１７】 請求項１６記載の復調方法であって、推定シンボル確率ベ
クトルをソフトデシジョンベクトルとして出力する前記復調方法。 - 【請求項１８】 請求項１６記載の復調方法であって、更に、インジケータ
ベクトルに基づいてシンボルライブラリベクトルからシンボルを選択し、選択し
たシンボルをハードデシジョンとして出力するステップを含む前記復調方法。 - 【請求項１９】 請求項１６記載の復調方法であって、更に、推定シンボル
確率ベクトルの反復演算中にチャンネル推定値を再生するステップを含む前記復
調方法。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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