JP2003318862A - スペクトル拡散によって送信されたデータの検出のための方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 スペクトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によ
って送信されたデータの結合検出のための方法と装置と
を提供すること。 【解決手段】 本装置は、行列Ｕを計算するために、コ
レスキー分解を使用する手段を具備し、それによって、 Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の
三角行列である。コレスキー分解を使用する手段は、Ｍ
ＡＣセル（ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡ
Ｃ_Ｎ ）と、収縮（systolic）ネットワークの対角セル
（ＤＩＡＧ）とを具備する。ＭＡＣセルと対角セルとは
また、受信されたデータの評価されたベクトル＾ｄを計
算するために使用される。本発明は、例えば、デジタル
移動電話伝送の分野に適用される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、ダイレクトシー
ケンスによるスペクトル拡散によって送信されたデータ
の検出のための方法と、該方法を使用するための装置と
に関する。

【０００２】本発明のアプリケーションの分野は、スペ
クトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によるディジタル伝
送である。ＤＳＳＳディジタル伝送は、符号分割多元接
続（ＣＤＭＡ）システムにおいて使用される。

【０００３】

【従来の技術および発明が解決しようとする課題】ＣＤ
ＭＡシステムにおいて、ユーザーは、同じ周波数帯域を
共有する。ユーザー間の識別は、各ユーザーへの異なる
拡散コードの割当によって可能である。

【０００４】個々のユーザーの受信機は、このユーザー
に対して意図される信号だけでなく、他のユーザーへ宛
てられた信号もまた受信する。そして、他のユーザーへ
宛てられた受信された信号によって発生する（一般的に
多元接続干渉（ＭＡＩ）と呼ばれる）干渉は、最小化さ
れる必要がある。更に、伝送チャネルに固有の干渉を減
少させる必要もある。

【０００５】ディジタル受信機への入力において受信さ
れる信号は、複素ベクトルｅによって示され、それによ
って、

【数１０】 である。ここで、 − Ａは、ＣＤＭＡシステムに関するチャネルパルス応
答および拡散コードに依存する複素行列である。 − ｄは、ユーザーによって発せられるデータから成る
複素ベクトルであり、かつ、それは評価されるべきであ
る。 − ｎは、ランダム干渉ベクトルである。

【０００６】受信機は、ベクトル＾ｄ（本明細書におい
て、ベクトル＾ｄは、ベクトル

【数１１】 と同一であるとする）を計算する。このベクトルは、前
もって計算されまたは評価されたベクトルｅと行列Ａと
の情報に基づくベクトルｄの推定値である。ベクトル＾
ｄはまた、できる限りｄに近くなくてはならない。この
ことは、送信機と受信機との間における伝送シーケンス
によって導入される歪と外乱とを排除することを試みる
ことによって行われる。歪と外乱とを排除するためのこ
の作業は、等化（equalization）と呼ばれる。もし等化
が完全ならば、＾ｄ＝ｄである。

【０００７】１つの本質的な困難性は「受信機は、等式
（１）を解くのに十分な情報を有しない」という事実に
存在する。そして、等式（１）の解決は、完全な等化を
取得するために、最適化基準の使用に基づく。

【０００８】等式（１）を解くために、様々な技法が知
られている。これらの技法のうちの１つは、ジョイント
検出技法である。該技法は、ベクトルｄ全体（言い換え
ると、全てのユーザーによって発せられた全てのデー
タ）を評価することからなる。この場合、評価されたベ
クトル＾ｄは、以下のタイプの等式によって計算され
る。

【数１２】 ここで、 − Ｌ^−１は、行列Ｌの逆行列である。これは、一般的
に、等化行列と呼ばれる。これは、サイズＮ×Ｎの正方
行列であり、かつ、等式（１）を解くために選択される
最適化基準の関数として表現される。 − Ａ^Ｈ は、行列Ａと対称の正方行列（言い換える
と、Ａの転置共役行列）を示す。

【０００９】ジョイント検出の異なる例が言及されるこ
とができる。第１の例は、それによって行列Ｌが

【数１３】 と記述される検出に関し、かつ、それは、ＭＡＩ干渉
（ＺＦ等化、ここで、ＺＦは“ゼロフォーシング（Zero
Forcing）”を意味する）を排除することを意図され
る。第２の例は、それによって行列Ｌが

【数１４】 と記述される検出に関する。ここで、σ^２ は、干渉分
散であり、かつ、Ｉは、単位行列（MMSE - 最小平均２
乗誤差 - 等化）である。この場合、評価されたベクト
ル＾ｄとベクトルｄとの間における距離が、干渉ｎの影
響をＭＡＩ干渉の影響から区別することなく評価され
る。

【００１０】一般的に、等式（２）を解くために、受信
機は、受信機が知っている行列Ａと受信されたデータの
ベクトルｅとを発端とするベクトル

【数１５】 を計算することによって始める。そして、等式（２）
は、以下の式において表現されてもよい。

【数１６】

【００１１】等式（３）を解くための１つの従来の技法
は、行列Ｌを反転することと、等式（２）の右側の２つ
の項に行列Ｌ^−１（行列Ｌの反転）を乗算することとか
らなる。しかしながら、もし行列Ｌが大きいならば、か
つ、もし等式（３）を解くために利用可能な時間が非常
に短いならば、この技法は回避されなくてはならない。
例えば、これは、ＵＭＴＳ（ユニバーサルモバイル遠距
離通信システム）のためのＴＤＤ（時分割二重）モード
に対する場合である。そして、等式（３）は、約５００
×５００のサイズの複素係数を伴う行列Ｌに対して、
０．６６６ｍｓ未満で解かれなくてはならない。上述さ
れた行列Ｌの反転による従来の技法は、等式（３）を解
くことが不可能である。

【００１２】発生する問題の複雑さによってベクトルア
ーキテクチャが提案された（“A vector multiprocesso
r for real-time multi-user detection in spread spe
ctrum communication”IEEE International Conference
on Application Specific System, Architectures and
Processors, Boston, July 2000 参照 ）。しかしなが
ら、これらのアーキテクチャは、小さな線形システム
（３２×３２行列）を解くためにのみ設計された。本発
明の分野における（それに対するサイズが例えば５００
×５００に達するかも知れない（上記参照））検出シス
テムへのこのタイプのアーキテクチャの直接的な置き換
えは考えられない。なぜならば、それはまた、極端に複
雑なハードウエアシステム（例えば、プロセッサ）を含
むからである。

【００１３】より少ない計算を要する他の技法は、式

【数１７】 によって与えられるコレスキー（Cholesky）分解を行う
ために、Ｌ行列のプロパティを利用することからなる。
ここで、Ｕは、サイズＮ×Ｎの上位の三角行列である。
該行列のための要素ｕ_ｉｊは、行列Ｌの要素ｌ_ｉｊから
決定される。

【００１４】そして、等式（３）は、２つのステップで
解かれる。第１のステップは、行列Ｕを取得するための
行列Ｌのコレスキー分解である。そして、その結果は、
以下の通りである。

【数１８】 第２のステップは、既知のＵ^Ｈ およびｚ行列から行列
ｙを取得するために以下の等式を解き、

【数１９】 そして、以下の等式を解くことからなる。

【数２０】 これは、先に計算されたＵおよびｙ行列から＾ｄを取得
するために使用される。

【００１５】これらの作業は、従来のコンピュータまた
は可能ならばシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）上でプログ
ラムされる。しかしながら、これらのコンピュータの性
能は、上述された大きな行列に対してリアルタイム動作
を達成するのに十分でない。

【００１６】本発明は、上述された欠点を有しない。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明は、スペクトラム
直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によって送信されるデータの
結合検出のための装置に関し、該装置は、行列Ｕを計算
するために、コレスキー分解を使用する手段を具備し、
それによって、 Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の
三角行列である。コレスキー分解を使用する手段が、 − 以下の式を使用して行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を
計算する手段を具備し、

【数２１】 ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数
であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋおよび列ラ
ンクｉの係数であり、 コレスキー分解を使用する手段が、 − 以下の式において行列の非対角係数を計算する手段
を具備し、

【数２２】 非対角係数を計算する手段は、 − 直列に設置されたＮ個のＭＡＣセルのネットワーク
を具備し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリタ
ーン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランク
ｐのセル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１の
セルの累積入力に接続され、 非対角係数を計算する手段は、 − 累積入力と減算係数入力と除算係数入力と結果出力
とリターン出力とを具備する対角セルを具備し、対角セ
ルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣセルの累積出力に接
続され、 非対角係数を計算する手段は、 − 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロー
ドする手段と、 − 係数ｕ_ｋ，ｊ をＭＡＣセルの係数入力にロードす
る手段と、 − 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの除算係数入力にロード
する手段と、 − 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルの減算係数入力にロード
する手段とを具備する。

【００１８】本発明の第１実施形態によると、係数ｕ^＊
_ｋ，ｉをＭＡＣセルからリターン入力にロードする手段
は、第１のコマンドステートによって制御されるＮ個の
乗算器（Ｍ_１ ，Ｍ_２ ，……，Ｍ_Ｎ ）の組を具備
し、各乗算器は、第１の入力と第２の入力と出力とを有
し、ランクｐの乗算器（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からの
出力は、同じランクのＭＡＣセルのリターン入力に接続
され、ランクｐの乗算器の第１の入力は、ある乗算器と
次の乗算器とで異なる係数ｕ^＊ _ｋ，ｉに関連付けられ、
ランクｐの乗算器の第２の入力は、ランクｐ＋１のＭＡ
Ｃセルからのリターン出力に接続され、ランクＮの乗算
器への第２の入力は、対角セルのリターン出力へ接続さ
れ、第１のコマンドステートは、各乗算器の第１の入力
と出力との間における直接的な電気的接続を設定する。

【００１９】本発明の第２実施形態によると、ランクｐ
のＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン
出力は、ランクｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力に接
続され、係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力に
ロードする手段は、第１のコマンドステートによって制
御される乗算器を具備し、乗算器は、第１の入力と第２
の入力と出力とを有し、乗算器からの出力は、ランクＮ
のＭＡＣセルのリターン入力に接続され、第１の乗算器
入力は、ｕ^＊ _ｋ，ｉ係数のうちの１つに次々に接続さ
れ、第２の乗算器入力は、対角セルからのリターン出力
に接続され、第１のコマンドステートは、第１の乗算器
入力と乗算器出力との間における直接的な電気的接続を
設定する。

【００２０】本発明による装置の他の特徴によると、Ｍ
ＡＣセルと対角セルと第２のコマンドステートによって
制御される全ての乗算器とは、評価されたベクトル＾ｄ
を計算するために、ネットワーク形成する。該評価され
たベクトルは、ユーザーによって発せられたデータのベ
クトルｄに対応する。

【００２１】本発明はまた、スペクトラム直接拡散方式
（ＤＳＳＳ）によって送信されるデータの結合検出のた
めの方法に関し、該方法は、行列Ｕを計算するために、
コレスキー分解ステップを具備し、それによって、 Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の
三角行列である。コレスキー分解ステップが、 − 以下の式によって行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を計
算するステップを具備し、

【数２３】 ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数
であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋおよび列ラ
ンクｉの係数であり、 コレスキー分解ステップが、 − 以下の式において行列の非対角係数ｕ_ｉ，ｊ を計
算するステップを具備し、

【数２４】 非対角係数を計算するステップは、 − 直列に設置されたＭＡＣセルのリターン入力に係数
ｕ^＊ _ｋ，ｉをロードするステップ を具備し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリタ
ーン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランク
ｐのセル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１の
セルの累積入力に接続され、 非対角係数を計算するステップは、 − 係数ｕ_ｋ，ｊ をＭＡＣセル係数入力にロードする
ステップと、 − 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの除算係数入力にロード
するステップとを具備し、対角セル（ＤＩＡＧ）は、減
算係数入力と結果出力とリターン入力とリターン出力と
除算係数入力とを具備し、対角セルの累積入力は、ラン
クＮのＭＡＣセルの累積出力に接続され、 非対角係数を計算するステップは、 − 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルのリターン入力にロード
するステップを具備する。

【００２２】本発明の第１実施形態によると、係数ｕ^＊
_ｋ，ｉが、ＭＡＣセルのリターン入力に、並列にロード
される。

【００２３】本発明の第２実施形態によると、ｕ^＊
_ｋ，ｉ係数が、ＭＡＣセルのリターン入力に、次々にロ
ードされる。これは、ランクＮのＭＡＣセルから開始す
る。

【００２４】本発明の他の特徴によると、本方法は、ユ
ーザーによって発せられるデータベクトルｄに対応する
評価されたベクトル＾ｄを計算するステップを具備す
る。評価されたベクトル＾ｄに対する計算ステップは、 − 等式

【数２５】 を解くために、反復

【数２６】 によって三角線形システムを解く第１のステップを具備
し、ここで、

【数２７】 であり、 上記計算ステップは、 − 等式

【数２８】 を解くために、反復

【数２９】 によって三角線形システムを解く第２のステップを具備
する。

【００２５】都合の良いことに、本発明による結合検出
方法は、コレスキー分解演算子と、同じ回路を使用して
三角システムを解くための演算子とを使用する。故に、
装置の物理的な複雑度を減少する。

【００２６】制御手段は、適切な係数によって異なる回
路（ＭＡＣセル、対角セル、乗算器）の順次的なローデ
ィングを制御するために使用される。

【００２７】上記の等式において、ｕ_ｉｉ，ｕ_ｉｊ，
ａ，ａ_ｄ ，ｂ，ａｃｃｕ係数は、通常、複素数であ
る。しかしながら、「本発明はまた、これらの係数が実
数である場合にも関する」ということに注意されたい。

【００２８】更に、「行列Ｕは帯域行列である」という
ことに注意されたい。故に、上述された係数ｕ_ｉ，ｉ
およびｕ_ｉ，ｊ は、ゼロでない係数ｕ_ｋ，ｉ および
ｕ_{ｋ ，ｊ} に対してのみ計算される。本記載の残りにお
いて、ゼロでない係数ｕ_{ｋ， ｉ} およびｕ_ｋ，ｊ は、
好ましくは、ｕ_ｋｐ，ｉおよびｕ_ｋｐ，ｊと示される。
ここで、ｐ＝１，２，……，Ｎである。

【００２９】本発明の他の特徴および利点は、添付図面
を参照して好ましい実施形態を読んだ後に、明らかにな
るであろう。

【００３０】全ての図面において、同じ参照符号は同じ
要素を示す。

【００３１】

【発明の実施の形態】図１Ａおよび１Ｂは、本発明によ
る検出装置において使用される第１のタイプのセルを示
す。

【００３２】ＭＡＣ（Multiplication ACcumulation ）
セルと呼ばれるこの第１のタイプのセルは、３つの入力
と２つの出力とを備えられる。図１Ａおよび１Ｂは、時
間ｔおよびｔ＋１におけるＭＡＣセルに対する入力およ
び出力信号をそれぞれ示す。もしａｃｃｕとｘとａ量が
時間ｔにおいて３つの入力にそれぞれ適用されると（図
１Ａ参照）、時間ｔ＋１において、２つの出力は、量ｘ
とａｃｃｕ＋ａｘとを生成する（図１Ｂ参照）。便宜の
ために、ＭＡＣセルの入力／出力は、この記載の残りに
おいて、以下の通りに参照される。 − 時間ｔにおいて量ａｃｃｕが適用される入力は、Ｍ
ＡＣセル累積入力と呼ばれる。 − 時間ｔにおいて量ａが適用される入力は、ＭＡＣセ
ル係数ローディング入力と呼ばれる。 − 時間ｔにおいて量ｘが適用される入力は、ＭＡＣセ
ルリターン入力と呼ばれる。 − 量ａｃｃｕ＋ａｘが生成される出力は、ＭＡＣセル
累積出力と呼ばれる。 − 時間ｔ＋１において量ｘが生成される出力は、ＭＡ
Ｃセルリターン出力と呼ばれる。

【００３３】図２は、本発明による検出装置において使
用されるＭＡＣセルの一例を示す。

【００３４】該セルは、２つの遅延演算子１，２と、乗
算器３と、加算器４とを具備する。時間ｔにおいて、係
数ａが係数ローディング入力に適用され、かつ、データ
ｘ（ｔ）が遅延演算子１へ入力され、かつ、ａｃｃｕ
（ｔ）データが加算器４へ入力される。乗算器３は、係
数ａとデータｘ（ｔ）とを乗算する。加算器４は、デー
タａｃｃｕ（ｔ）と、乗算器３によって出力されるデー
タａｘ（ｔ）とを加算する。時間ｔにおいて遅延演算子
２へ入力されるデータａｃｃｕ（ｔ）＋ａｘ（ｔ）は、
時間ｔ＋１において出力され、かつ、時間ｔにおいて遅
延演算子１へ入力されるデータｘ（ｔ）は、時間ｔ＋１
において出力される。

【００３５】図３Ａおよび３Ｂは、本発明による検出装
置において使用される第２のタイプのセルを示す。

【００３６】対角（diagonal）セルと呼ばれるこの第２
のタイプのセルもまた、３つの入力と２つの出力とを備
えられる。図３Ａおよび３Ｂは、時間ｔとｔ＋１とにお
ける対角セルの入力信号と出力信号とをそれぞれ示す。
もしａｃｃｕとｂとａ_ｄ 量とが時間ｔにおいて個々に
３つの入力に適用されるならば（図３Ａ参照）、２つの
出力は、時間ｔ＋１において量（ｂ−ａｃｃｕ）／ａ
_ｄ を出力する。便宜のために、対角セルの入力／出力
は、この記載の残りにおいて、以下の通りに参照され
る。 − 時間ｔにおいて量ａｃｃｕが適用される入力は、Ｍ
ＡＣセル累積入力と呼ばれる。 − 時間ｔにおいて量ａが適用される入力は、ＭＡＣセ
ル係数ローディング入力と呼ばれる。 − 時間ｔにおいて量ｘが適用される入力は、ＭＡＣセ
ルリターン入力と呼ばれる。 − 時間ｔ＋１において量（ｂ−ａｃｃｕ）／ａ_ｄ が
生成される出力のうちの１つは、対角セル結果出力とし
て参照され、かつ、他の出力は、対角セルリターン出力
と呼ばれる。対角セルリターン出力は、後に記載される
ように、データの移動の方向に依存する。

【００３７】図４は、本発明による検出装置の第１実施
形態を示す。

【００３８】本発明の第１実施形態による検出装置は、
等式（１）の使用のための回路５と、Ｎ個のセルＭＡＣ
の組ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……ＭＡＣ_Ｎ と、対角
セルＤＩＡＧと、Ｎ個の乗算器の組Ｍ_１ ，Ｍ_２ ，…
…Ｍ_Ｎ とを具備する。等式（１）を計算するために、
回路５は、例えば、２乗演算子と、加算器と、減算器
と、平方根計算演算子とを具備する。

【００３９】ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，…
…，Ｎ）の累積入力は、ランクｐ−１のＭＡＣセルから
の累積出力へ接続され、かつ、ランクＮのＭＡＣセルか
らの累積出力は、対角セルの累積入力へ接続される。Ｍ
ＡＣセルのリターン入力と出力とは、乗算器を通して接
続される。各乗算器は、２つの入力と１つの出力とを有
する。そして、ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，…
…，Ｎ−１）のリターン入力は、ランクｐの乗算器出力
へ接続される。該乗算器に対する２つの入力のうちの１
つは、ランクｐ＋１のＭＡＣセルからのリターン出力へ
接続される。ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力は、
ランクＮの乗算器からの出力へ接続される。該乗算器に
対する２つの入力のうちの１つは、対角セルからのリタ
ーン出力へ接続される。

【００４０】図５は、本発明による検出装置の第２実施
形態を示す。

【００４１】本発明の第２実施形態による検出装置は、
等式（１）の使用のための回路５と、Ｎ個のセルＭＡＣ
の組ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……ＭＡＣ_Ｎ と、対角
セルＤＩＡＧと、それぞれ２つの入力と１つの出力とを
伴う乗算器Ｍ_Ｎ とを具備する。

【００４２】ＭＡＣセル累積入力／出力は、図４に示さ
れるように互いに接続される。この場合、ランクｐのＭ
ＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン出力
は、ランクｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力へ接続さ
れる。乗算器Ｍ_Ｎ の出力は、ランクＮのＭＡＣセルの
リターン入力へ接続され、かつ、第１入力は、対角セル
からのリターン出力へ接続される。

【００４３】上述されたように、コレスキー分解は、以
下の通りに、行列Ｕのｕ_ｉ．ｊ の係数を計算すること
を具備する。 Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ

【００４４】行列Ｕは、上位の三角行列である。行ｉの
対角係数は、以下の通りに記載される。

【数３０】 そして、行ｉの非対角係数は、以下の通りに記載され
る。

【数３１】

【００４５】本発明によると、行列Ｕの係数は、最初の
行から最後の行へ、行毎に計算される。行の対角係数
は、行の非対角係数の前に計算される。非限定的な例と
して、３×３行列Ｕに対して、係数は、以下の通りに、
次々に計算されることができる。 − 第１行に対してｕ_１１そしてｕ_１２そしてｕ_１３、
そして、 − 第２行に対してｕ_２２そしてｕ_２３、そして、 − 第３行に対してｕ_３３

【００４６】対角係数ｕ_ｉ，ｉ は、等式（１）を使用
する回路５を使用して計算される。

【００４７】Ｕ行列の非対角係数ｕ_ｉ，ｊ を計算する
ために使用される原理が、図６と図７とを参照して、こ
こに記載される。

【００４８】対角要素ｕ_ｉ，ｊ の計算の間、係数ｕ
_＊ｋ，ｉ（本明細書において、係数ｕ _＊ｋ，ｉは、係数

【数３２】 と同一であるとする）が、ＭＡＣセルのリターン入力へ
適用される。リターンストリームは、同じ行における全
ての係数ｕ_ｉ，ｊ の計算の間、固定される。なぜなら
ば、これらの値ｕ_＊ｋ，ｉは、全てのこれらの係数の計
算に対して必要だからである。

【００４９】係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすることに対し
て、２つの可能な実施形態が存在する。

【００５０】図６は、係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすること
の第１の方法を示す。係数ｕ_{＊ｋ， ｉ}をロードすること
の第１の方法は、本発明による装置の第１実施形態に関
係するローディングモードである。

【００５１】第１コマンドステートによって制御される
乗算器は、行列Ｕの非対角係数の計算の間、ＭＡＣセル
のリターン入力上でｕ_＊ｋ，ｉ値の並列ローディングを
可能にする。

【００５２】図７は、係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすること
の第２の方法を示す。係数ｕ_{＊ｋ， ｉ}をロードすること
の第２の方法は、本発明による装置の第２実施形態に関
係する。

【００５３】第２のローディング方法によると、ｕ
_＊ｋ，ｉ値は、次々にロードされる。第１のコマンドス
テートによって制御される乗算器Ｍ_Ｎ は、ランクＮの
ＭＡＣセルのリターン入力にｕ_＊ｋ，ｉ値を適用する手
段である。

【００５４】この第２のローディング方法によると、対
角要素を計算するための回路５は、図７に示されるよう
に、乗算器Ｍ_Ｎ へ接続されてもよい。そして、回路５
の入力へ適用される係数ｕ_ｋ，ｉ もまた、入力とし
て、共役演算子Ｃへ適用される。共役演算子Ｃは、乗算
器Ｍ_Ｎ の入力へ適用される係数ｕ_＊ｋ，ｉを出力す
る。そして、リターンストリームレジスタをロードする
一方、量

【数３３】 が計算される。一旦、このローディングが終了すると、
ストリームは、非対角要素を計算するために固定され
る。

【００５５】より一般的には、係数ｕ^＊ _ｋｉ がＭＡＣ
セルの異なるリターン入力へ適用される順番は、実際に
は重要ではない。積ｕ^＊ _ｋｉｕ_ｋｊ は、合計される前
に、如何なる順番で計算されてもよい。ＭＡＣセルのリ
ターン入力上で係数ｕ^＊ _ｋｉ をロードすることに対して
満足されなくてはならない唯一の条件は、「量

【数３４】 が計算されるまで、同じインデックスｉが保持される」
ということである。

【００５６】係数ｕ_ｉ，ｊ の計算のための１つの必要
な条件は、全ての係数ｕ_ｋ，ｊ （ここで、ｊは、全て
の可能な値でありうる）をＭＡＣセルの係数入力へ適用
することである。係数ｕ^＊ _ｋｉ が、そのリターン入力
上で、該ＭＡＣセルに適用される。

【００５７】行列Ｕの計算された対角および非対角係数
は、それらが決定されると、記憶される。これは、本発
明による結合検出装置が（図面において示されていな
い）記憶回路を備えられている理由である。

【００５８】４より大きいサイズの行列Ｕの係数ｕ
_ｉ，ｊ の計算の１つの非限定的な例が、図８に対する
記載を伴って、ここに与えられる。

【００５９】この例は、図６に示される係数ローディン
グモードによる本発明の実施形態に対応する。係数ｕ
_４５が、記載された例において計算される。

【００６０】検出装置は、３つのＭＡＣセル（ＭＡＣ，
ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，ＭＡＣ_３ ）と、対角セル（Ｄ
ＩＡＧ）とを具備する。「係数ｕ^＊ _１４ ，
ｕ^＊ _２４ ，ｕ^＊ _３４ が、ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，
ＭＡＣ_３ セルの対応するリターン入力に適用される」
ということが仮定される。

【００６１】時間ｔ＝１において、係数ｕ_１５が、ＭＡ
Ｃ_１ セルの係数入力に適用される。そして、このセル
の累積出力は、時間ｔ＝２において、ｕ^＊ _１４ｕ_１５
へ変化する。

【００６２】時間ｔ＝２において、係数ｕ_２５が、ＭＡ
Ｃ_２ セルの係数入力に適用される。そして、このセル
の累積出力は、

【数３５】 へ変化する。ここで、ａｃｃｕは、セルＭＡＣ_２ の累
積入力に適用される値である。これは、ｕ^＊ _１４ｕ
_１５ に等しい。故に、ＭＡＣ_２ セルの累積出力は、
ｕ^＊ _１４ｕ_１５ ＋ｕ^＊ _２４ｕ_２５ に等しい。

【００６３】時間ｔ＝３において、ｕ_３５が、セルＭＡ
Ｃ_３ の係数入力に適用される。そして、ＭＡＣ_３ の
累積出力は、値

【数３６】 へ変化する。故に、対角セルは、その累積入力上に設定
された値ｐ_１ を有する。ｕ_４４とｌ_４５とをそれぞれ
対角セルの累積入力とリターン入力とに適用することに
よって、対角セルからの結果出力は、ｕ_４５＝（ｌ_４５
−ｐ_１ ）／ｕ_{４ ４}に変化する。これが、計算されるべ
き値である。

【００６４】ｐ_１ の項の累積は、図の右（累積された
データの方向）へ向かって移動する。そして、左に残っ
ているＭＡＣセルは、もはや使用されない。そして、次
の現在の行における他の要素によって使用されるべき生
成項の計算にこれらのセルを再び割り当てることが、都
合の良いことに、可能である。

【００６５】非限定的な例として、以下の表は「先の例
におけるｕ_４５，ｕ_４６，ｕ_４７値を計算するために係
数ｕ_ｋｊがどのようにしてＭＡＣセルに割り当てられる
のか」ということを記述する。

【表１】

【００６６】一旦、行列Ｕが決定されると、本発明によ
る方法は、以下のステップを順番に具備する。 − 反復によって三角線形システムを解く第１ステッ
プ：等式

【数３７】 を解くために、以下の式を計算する。

【数３８】 ここで、以下の式が成立する。

【数３９】 − 反復によって三角線形システムを解く第２ステッ
プ：等式

【数４０】 を解くために、以下の式を計算する。

【数４１】

【００６７】上述された三角線形システムを解く際の第
１および第２ステップに対して、ランクｐのＭＡＣセル
（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン出力がランク
ｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力へ直接接続されるよ
うに、乗算器が設定される。対角セルからのリターン出
力が、ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力に直接接続
される。

【００６８】そして、対角セルとＭＡＣセルとは、例え
ば“Introduction to VLSI systems”（Kung, H.T. and
Leiserson, C.E., chapter Systolic arrays for VLSI
(chap. 8.3), Addison-Wesley, 1980）と題名を付けら
れた文献において記述されるようなネットワークを形成
する。

【００６９】それ自体で知られた方法において、このタ
イプのネットワークは、タイプＡｘ＝ｂの等式を解くた
めに使用されることができる。ここで、Ａは既知の三角
行列であり、かつ、ｂは既知のベクトルであり、かつ、
ｘは決定されるべき未知のベクトルである。

【００７０】解決ベクトルｘの各要素は、以下の反復に
よる計算である。

【数４２】 ここで、ｘ_ｉ ^（ｋ）（本明細書において、ｘ
_ｉ ^（ｋ）は、

【数４３】 と同一であるとする）は、要素ｘ_ｉ の計算におけるｋ
番目のステップを示す。

【００７１】０に初期化された要素ｘ_ｉ ^（ｋ）がネット
ワーク内を循環するとき、それは、各ＭＡＣセルにおい
て計算された生成物を累積する。最終値は、対角セルに
おいて計算される。そして、それは、ネットワーク内を
逆方向に変化せずに循環するために、ネットワーク内に
再注入される。故に、以下の要素ｘ_ｊ ^（ｋ）（ｊ＞ｉ）
が生成物ａ_ｊ，ｉｘ_ｉ を累積することを可能にする。
故に、いくつかの要素ｘ_ｉ ^（ｋ）は、パイプラインにお
けるように、並列に計算される。

【００７２】ＭＡＣセル入力および出力（連続的な累積
によって計算される要素ｘ_ｊ ^（ｋ）がこれらの間を循環
する）は、それぞれ、ＭＡＣセルの累積入力および累積
出力である。同様に、ＭＡＣセル入力および出力（対角
セルから再注入される要素ｘ _ｊ ^（ｋ）がこれらの間を循
環する）は、それぞれ、ＭＡＣセルのリターン入力およ
びリターン出力であり、かつ、係数ａ_ｉ，ｋが適用され
るＭＡＣセルおよび対角セルの入力は、係数ローディン
グ入力である。

【００７３】行列Ａの係数は、対角毎に、ネットワーク
にロードされる。その結果、もしＡが幅Ｌｇの帯域行列
であるならば、ネットワークにおけるＭＡＣセルの数
は、Ｌｇ−１へ減少されてもよい。故に、ネットワーク
のサイズは、行列Ａの帯域幅には関係なく、むしろ、シ
ステムのサイズに関係する。

【００７４】図９は、行列ｙの係数ｙ_ｉ の計算を示
し、図１０は、評価されたベクトル＾ｄの係数＾ｄ_ｉ
の計算を示す。これらは、本発明の第１実施形態による
装置を使用する。

【００７５】三角線形システムを解く際の第１ステップ
に対して、Ｕの共役行列の転置行列の係数が、ＭＡＣセ
ルおよび対角セルの係数入力に適用される（図９参
照）。三角線形システムを解く際の第２ステップに対し
て、行列Ｕの係数が、ＭＡＣセルおよび対角セルの係数
入力に適用される（図１０参照）。

【００７６】図９および図１０は、本発明の第１実施形
態による検出装置に関連する。図面には示されていない
が、「本発明はまた、本発明の第２実施形態による検出
装置を使用した行列ｙの計算とベクトル＾ｄの計算とに
関連する」ということが明らかである。

【００７７】本発明を移動電話に適用するために、本発
明による方法は、例えば、ＦＤＤ（周波数分割多重）お
よびＴＤＤ（時分割多重）通信モードにおいて送信され
るデータを処理することが可能であってもよい。都合よ
くは、データは、リアルタイムで処理されてもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１Ａ】 本発明による検出装置において使用される
第１のタイプのセルを示す図である。

【図１Ｂ】 本発明による検出装置において使用される
第１のタイプのセルを示す図である。

【図２】 図１Ａおよび図１Ｂに示される第１のタイプ
のセルの例示的な実施形態を図解する図である。

【図３Ａ】 本発明による検出装置において使用される
第２のタイプのセルを示す図である。

【図３Ｂ】 本発明による検出装置において使用される
第２のタイプのセルを示す図である。

【図４】 本発明による検出装置の第１実施形態を示す
図である。

【図５】 本発明による検出装置の第２実施形態を示す
図である。

【図６】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用
するコレスキー分解ステップの履行を示す図である。

【図７】 本発明の第２実施形態による検出装置を使用
するコレスキー分解ステップの履行を示す図である。

【図８】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用
するコレスキー分解ステップの例示的な履行を示す図で
ある。

【図９】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用
する三角システムの問題解決における第１ステップの履
行を示す図である。

【図１０】 本発明の第１実施形態による検出装置を使
用する三角システムの問題解決における第１ステップに
続く三角システムの問題解決における第２ステップの履
行を示す図である。

【符号の説明】

１，２……遅延演算子 ３……乗算器 ４……加算器 ５……対角要素を計算するための回路

フロントページの続き (72)発明者 マチュー・ブーヴィエ・デ・ノエ フランス・38000・グルノーブル・リュ・ ラシュマン・３ Ｆターム(参考） 5K022 EE02 EE14 EE32

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 スペクトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）
   によって送信されるデータの結合検出のための装置であ
   って、該装置は、行列Ｕを計算するために、コレスキー
   分解を使用する手段を具備し、それによって、 Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の
   三角行列であり、コレスキー分解を使用する手段が、 − 以下の式を使用して行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を
   計算する手段を具備し、 【数１】 ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数
   であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋ（ｋ＝１〜
   Ｘｋ）および列ランクｉの係数であり、 コレスキー分解を使用する手段が、 − 以下の式において行列の非対角係数を計算する手段
   を具備し、 【数２】 非対角係数を計算する手段は、 − 直列に設置されたＮ個のＭＡＣセル（ＭＡＣ_１ ，
   ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡＣ_Ｎ ）のネットワークを具備
   し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリターン入
   力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランクｐのセ
   ル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１のセルの
   累積入力に接続され、 非対角係数を計算する手段は、 − 累積入力と結果出力とリターン入力とリターン出力
   と係数入力とを具備する対角セル（ＤＩＡＧ）を具備
   し、対角セルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣセルの累
   積出力に接続され、 非対角係数を計算する手段は、 − 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロー
   ドする手段と、 − 係数ｕ_ｋ，ｊ をＭＡＣセルの係数入力にロードす
   る手段と、 − 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの係数入力にロードする
   手段と、 − 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルのリターン入力にロード
   する手段と を具備することを特徴とする装置。
2. 【請求項２】 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン
   入力にロードする手段は、第１のコマンドステートによ
   って制御されるＮ個の乗算器（Ｍ_１ ，Ｍ_２ ，……，Ｍ
   _Ｎ ）の組を具備し、各乗算器は、第１の入力と第２の
   入力と出力とを有し、ランクｐの乗算器（ｐ＝１，２，
   ……，Ｎ）からの出力は、同じランクのＭＡＣセルのリ
   ターン入力に接続され、ランクｐの乗算器の第１の入力
   は、ある乗算器と次の乗算器とで異なる係数ｕ^＊ _ｋ，ｉ
   に関連付けられ、ランクｐの乗算器の第２の入力は、ラ
   ンクｐ＋１のＭＡＣセルからのリターン出力に接続さ
   れ、ランクＮの乗算器への第２の入力は、対角セルのリ
   ターン出力へ接続され、第１のコマンドステートは、各
   乗算器の第１の入力と出力との間における直接的な電気
   的接続を設定することを特徴とする請求項１記載の装
   置。
3. 【請求項３】 ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，…
   …，Ｎ）からのリターン出力は、ランクｐ−１のＭＡＣ
   セルのリターン入力に接続され、係数ｕ^＊ _{ｋ ，ｉ}をＭＡ
   Ｃセルのリターン入力にロードする手段は、第１のコマ
   ンドステートによって制御される乗算器（Ｍ_Ｎ ）を具
   備し、乗算器は、第１の入力と第２の入力と出力とを有
   し、乗算器からの出力は、ランクＮのＭＡＣセルのリタ
   ーン入力に接続され、第１の乗算器入力は、ｕ^＊ _ｋ，ｉ
   係数のうちの１つに次々に接続され、第２の乗算器入力
   は、対角セルからのリターン出力に接続され、第１のコ
   マンドステートは、第１の乗算器入力と乗算器出力との
   間における直接的な電気的接続を設定することを特徴と
   する請求項１記載の装置。
4. 【請求項４】 ＭＡＣセルと対角セルと第２のコマンド
   ステートによって制御される全ての乗算器とは、評価ベ
   クトル＾ｄを計算するために、ネットワーク形成し、そ
   れによって、＾ｄ＝Ｌ^−１Ａ^Ｈ Ｅであり、ここで、 − Ｌは、等化行列であり、 − Ａ^Ｈ は、行列Ａと対称の平方行列であり、それ
   は、送信されるべきデータを符号化するために使用され
   る拡散符号の行列Ｃと送信チャネルのパルス応答を示す
   行列ｈとの間におけるコンボリューションの生成物であ
   り、 − ｅは、受信されたデータから生成される行列である ことを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに
   記載の装置。
5. 【請求項５】 スペクトラム直接拡散方式によって送信
   されるデータの結合検出のための方法であって、該方法
   は、行列Ｕを計算するために、コレスキー分解ステップ
   を具備し、それによって、 Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の
   三角行列であり、コレスキー分解ステップが、 − 以下の式を使用して行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を
   計算するステップを具備し、 【数３】 ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数
   であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋおよび列ラ
   ンクｉの係数であり、 コレスキー分解ステップが、 − 以下の式において行列の非対角係数を計算するステ
   ップを具備し、 【数４】 非対角係数を計算するステップは、 − 直列に設置されたＭＡＣセルのリターン入力に係数
   ｕ^＊ _ｋ，ｉをロードするステップを具備し、各ＭＡＣセ
   ルは、累積入力と累積出力とリターン入力とリターン出
   力と係数入力とを具備し、ランクｐのセル（ｐ＝１〜
   Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１のセルの累積入力に接
   続され、非対角係数を計算するステップは、 − 係数ｕ_{ｋ，ｊ−１} （ｊ＝１，２，……，Ｎ＋１）
   をＭＡＣセル係数入力にロードするステップと、 − 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの係数入力にロードする
   ステップとを具備し、対角セル（ＤＩＡＧ）は、累積入
   力と結果出力とリターン入力とリターン出力と係数入力
   とを具備し、対角セルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣ
   セルの累積出力に接続され、 非対角係数を計算するステップは、 − 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルのリターン入力にロード
   するステップを具備することを特徴とする方法。
6. 【請求項６】 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉが、ＭＡＣセル（ＭＡＣ
   _１ ，ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡＣ_Ｎ ）のリターン入力
   に、並列にロードされることを特徴とする請求項５記載
   の方法。
7. 【請求項７】 ｕ^＊ _ｋ，ｉ係数が、ＭＡＣセル（ＭＡＣ
   _１ ，ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡＣ_Ｎ ）のリターン入力
   に、次々にロードされることを特徴とする請求項５記載
   の方法。
8. 【請求項８】 評価されたデータのベクトルを計算する
   追加ステップを具備することを特徴とする請求項５から
   請求項７のいずれかに記載の方法。
9. 【請求項９】 追加ステップは、 − 等式 【数５】 を解くために、反復 【数６】 によって三角線形システムを解く第１のステップを具備
   し、ここで、 【数７】 であり、ここで、＾ｄは、等式＾ｄ＝Ｌ^−１Ａ^Ｈ ｅに
   よって定義される評価されたデータのベクトルであり、
   ここで、 − Ｌは、等化行列であり、 − Ａ^Ｈ は、行列Ａと対称の平方行列であり、それ
   は、送信されるべきデータを符号化するために使用され
   る拡散符号の行列Ｃと送信チャネルのパルス応答を示す
   行列ｈとの間におけるコンボリューションの生成物であ
   り、 − ｅは、受信されたデータから生成される行列であ
   り、 追加ステップは、 − 等式 【数８】 を解くために、反復 【数９】 によって三角線形システムを解く第２のステップを具備
   することを特徴とする請求項８記載の方法。