JP2004523957A - チャネル相関行列の高速フーリエ変換を用いた低複雑度データ検出 - Google Patents

チャネル相関行列の高速フーリエ変換を用いた低複雑度データ検出 Download PDF

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Abstract

【課題】TDD/CDMA通信方式など共用周波数スペクトラムによる多重通信の受信装置を単純化する。
【解決手段】符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）を用いた時分割複信（ＴＤＤ）通信システムの共用周波数スペクトラム経由で合成信号を受信する。データ信号の各々は相似のチャネル応答を受ける。その相似のチャネル応答を推算する。その推算したチャネル応答に一部基づきデータ信号の一つのチャネルを表す行列を形成する。上記チャネル行列のサーキュラントバージョンの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）に一部基づき、拡散ずみのデータベクトルを算定する。受信した合成信号からデータを回復するように、上記拡散ずみのデータベクトルを逆拡散する。

Description

【技術分野】
【０００１】
この発明は概括的には無線通信システムに関する。さらに詳細にいうと、この発明は無線通信システムにおけるデータ検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１は無線通信システム１０を示す。無線通信システム１０はユーザ装置(ＵＥ)１４1乃至１４3と交信する基地局１２1乃至１２5を有する。各基地局にはそれに付随する稼働範囲があり、その範囲内で基地局はユーザ装置ＵＥ１４１乃至１４３と交信する。
【０００３】
いくつかの通信システム、例えば符号分割多元接続(ＣＤＭＡ)方式や符号分割多元接続利用の時分割複信(ＴＤＤ／ＣＤＭＡ)方式などの通信システムでは、複数の通信信号を同一の周波数スペクトラムで送信する。これらの通信信号はそれぞれのチャネライゼーション符号によって互いに区別されている。更に効率的に無線周波数スペクトラムを使用するため、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムでは、通信信号用に複数の時間スロットに分割した繰返しフレームを使用する。このようなシステムで送られる通信信号は、一つのまたは複数の関連符号と割当て時間スロットとを有する。一つの時間スロットで一つの符号を用いた場合、それを一つのリソース単位と呼ぶ。
【０００４】
【非特許文献１】
IEEE VTS 50thVehicular Technology Conference (Gateway to the 21st CenturyCommunication Village, Amsterdam, Sept. 19-22, 1999); IEEE Vehicular TechnologyConference New York, NY, Vol.1, Conf. 50 (1999-09), pp. 618-622
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
複数の多重通信信号が同一の無線周波数スペクトラムで同時に送られるので、この種の通信システムにおける受信機は多数の通信信号を相互に区別する必要がある。このような信号の検出のための一つの手法は複数ユーザ検出法である。複数ユーザ検出法では、ユーザ装置ＵＥ１４１乃至１４３全部と関連する信号を同時に検出する。複数ユーザ検出を実行する手法は、コレスキー(Cholesky)分解或いは近似コレスキー分解を用いる共同検出利用のブロック線形等化(BLE-JD)を含む。
【０００６】
もう一つの手法は単一ユーザ検出法である。単一ユーザ検出法では、データ回復は単一のユーザ（一つのＵＥ１４１）のみについて行う。用途に応じて、その単一ユーザ検出によるデータは一つの符号または複数の符号を用いて送られてきたデータであり得る。単一ユーザ検出の実行の手法には、コレスキー分解または近似コレスキー分解を用いたブロック線形等化などがある。これらの検出手法は高度の複雑性を伴っている。この高度の複雑性は電力消費を増加させ、ひいてはユーザ装置ＵＥ１４１の電池寿命の低下をもたらす。そこで、受信データを検出する代替手法の開発が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
符号分割多元接続を用いた時分割複信通信システムにおいて合成信号を共用周波数スペクトラム経由で受信する。データ信号の各々は互いに相似のチャネル応答を受けてきている。その相似のチャネル応答を推算する。その推算したチャネル応答に一部基づきそれらデータ信号のチャネルを表す行列式を算出する。そのチャネル行列のサーキュラント表示の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分解に一部基づき拡散ずみデータベクトルを算定する。拡散ずみのデータベクトルを逆拡散して受信合成信号からデータを回復する。
【発明の効果】
【０００８】
CDMA方式と共用周波数スペクトラムによる多重通信の受信装置を単純化し、受信装置の小型化および消費電力の低減を可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図２にはＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムにおいて送信機２６と低複雑度データ検出手法を用いた受信機２８とを単純化した形で示す。通常の通信システムにおいては、送信機２６は各ユーザ装置ＵＥ１４１乃至１４３内にあり、複数の通信信号を送る複数の送信回路２６は各基地局１２１乃至１２５内にある。低複雑度受信機２８は基地局１２１、複数のＵＥ１４１乃至１４３、またはこれらの両者に配置できる。この受信機２８は中速度乃至毎秒２メガビット（Ｍｂ／秒）などの高速度の複数ユーザ検出または単一ユーザ検出に使用できる。単一のユーザＵＥ１４１が一つの時間スロットで送信している場合は、この受信機２８は基地局１２１にも使用できる。
【００１０】
送信機２６は無線伝送チャネル３０経由でデータを送る。受信機２６内のデータ発生器３２は、受信機２８に送信すべきデータを生ずる。変調／拡散系列挿入装置３４はデータをスペクトラム拡散し、この拡散ずみ基準データを適切な割当て時間スロット内でミドアンブルトレーニング系列およびデータ拡散用の符号と時分割多重化し、一つの或いは複数の通信信号バーストを発生させる。
【００１１】
通常の通信信号バースト１６は、図３に示すとおり、一つのミドアンブル２０、一つのガード期間１８および二つのデータバースト２２，２４から成る。ミドアンブル２０は二つのデータバーストを分離し、ガード期間１８は、互いに異なる送信機２６からのバーストの到着時間の差を許容するように通信信号バーストを互いに分離している。二つのデータ領域２２、２４は通信信号バーストデータを含む。
【００１２】
これらの通信信号バーストで変調器３６において無線周波数(ＲＦ)を変調する。ＲＦ信号はアンテナ３８により輻射され、無線伝送チャネル３０経由で受信機２８のアンテナ４０に達する。この通信信号送信に用いられる変調方式は、直角位相偏位変調(QPSK)やＮ次直角位相変調(QAM)など当業者に周知の方式のいずれであっても差し支えない。
【００１３】
受信機２８のアンテナ４０は種々のＲＦ信号を受信する。受信されたＲＦ信号を復調器４２で復調してベースバンド信号を再生する。このベースバンド信号を、チャネル推算装置４４や低複雑度データ検出装置４６などの装置により、受信信号バーストに割当てられたその時間スロット内に適切な符号で処理される。チャネル推算装置４４は、ベースバンド信号の中のミドアンブルトレーニング系列コンポーネントを用い、チャネルインパルス応答などのチャネル情報を提供する。このチャネル情報はデータ検出装置４６で用いられ、それにより、受信通信信号バーストの中の送信されてきたデータをハードシンボルとして推算する。
【００１４】
データ検出装置４６は、チャネル推算装置４４からのチャネル情報および送信機２６の用いた既知の拡散符号を使用して、所望の受信した通信バーストのデータを推算する。ここで、低複雑度データ検出を図４の流れ図に関連づけて説明する。低複雑度データ検出を、第三世代パートナシッププロジェクト(3GPP)のユニバーサル地上無線接続(UTRA)ＴＤＤシステムを背景の通信システムとして説明するが、このデータ検出は他のシステムにも適用できる。そのシステムとは、直接拡散方式の広帯域ＣＤＭＡ(W-CDMA)システム、すなわちアップリンク伝送信号およびダウンリンク伝送信号を互いに別々の時間スロットに制限した広帯域CDMA（W-CDMA）である。
【００１５】
受信機２８はそのアンテナ４０を用いて同時到達の合計Ｋ個の通信信号バーストを受信する(ステップ４８)。これらＫ個のバースト信号を一つの観測間隔内で互いに重畳させる。これらＫ個のバーストのいくつかまたは全部が高速度データサービスのユーザ向けまたはユーザ起源のバーストであり得る。３GPP UTRA TDDシステムについては、時間スロットの各データ領域が一つの観測間隔に対応する。
【００１６】
上記Ｋ個の通信信号バーストのｋ番目のバーストは、長さＱチップの符号 Ｃ（ｋ） を用いてＮＳ個のシンボルの各々を拡散し、長さＱ・ＮＳチップの系列を生ずる。このｋ番目のバーストは、長さＷチップの既知のチャネル応答または推算したチャネル応答ｈ （ｋ）を有するチャネルを通過して長さＮｃ＝（ＳＦ・ＮＳ＋Ｗ−１）のチップ系列を形成する。ＳＦは拡散率である。アップリンク信号は複数のＵＥ１４１乃至１４３から発せられ得るのでアップリンクの各ｈ （ｋ）は互いに異なる可能性がある。送信ダイバーシティなしのダウンリンクについては、通信信号バーストはすべて同じチャネルを通過し、同じチャネル応答ｈ （ｋ）を受ける。受信機２８には、全ユーザからのバーストが単一の受信ベクトルｒの形で重畳されて到達する。これらＫ個のバーストのいくつかまたは全部を多符号送信の一部で構成することもできる。これら多符号送信信号も同じ送信機２６から発せられるので同じｈ （ｋ）を受ける。
【００１７】
複数ユーザ信号モデルはＮｃ個の既知のチップとＫ・ＮＳ個の未知の情報搬送シンボルとから成る。ｋ番目のバーストのシンボル応答ｓ （ｋ）はＣ （ｋ）をｈ （ｋ）で畳込み処理したものである。したがって、ｓ （ｋ）の長さは（ＳＦ＋Ｗ−１）チップとなる。ここでＷは単一シンボルの残したチップのトレールを表すインパルス応答である。ｋ番目のバーストのＮＳ個の未知のシンボルで列ベクトルｄ （ｋ）を形成する。ｒ （ｋ）はｋ番目のバーストの合計受信チップベクトルｒにおける成分である。ｄ （ｋ）はｋ番目のバーストについてのデータベクトルである。ｄ （ｋ）とｒ （ｋ）との関係は式１で表される。
【００１８】
【数１】
Figure 2004523957
ここでｋ＝１，・・・Ｋ
Ａ（ｋ）はｋ番目のバーストについてのチャネル応答行列、すなわち、ｊ番目の列がｄ （ｋ）の要素のシンボル応答であるＮｃ×ＮＳ行列である。時間不変シンボル応答を仮定すると、Ａ（ｋ）の各列は同じサポートｓ （ｋ）を備え、互いに相続く列は第１列の零詰込みバージョンまたはシフトしたバージョンである。チップ速度の総合受信ベクトルは式２で表される。
【００１９】
【数２】
Figure 2004523957
ここで、ｎは分散σ２の独立同一分布（ｉ，ｉ，ｄ）成分の零平均雑音ベクトルである。式２を単一行列式の形に変形すると、式３が得られる。
【００２０】
【数３】
Figure 2004523957
ＡはサイズＮｃ×Ｋ・ＮＳの総合チャネル応答行列である。ｄはデータベクトルであり、長さＫ・ＮＳの列ベクトルである。式２および式３は、受信ベクトルｒにおけるシンボル間干渉（ＩＳＩ）および多元接続干渉（ＭＡＩ）を表す。
【００２１】
式１、２および３の信号モデルを、３ＧＰＰ ＵＴＲＡシステムで毎秒３．８４メガチップ（Ｍｃｐｓ）などのチップ速度サンプリングで明確な形に表す。統計の精度を上げるために、受信機２８は倍数チップ速度サンプリングなどのオーバーサンプリングを用いることもできる。通常の倍数チップ速度はチップ速度の２倍の速度とするが、それ以外の倍数を用いることもできる。倍数チップ速度サンプリングを用いる場合は、受信信号バーストをオーバーサンプリングにかけて複数サンプル系列を生ずる。それらサンプル系列の各々を、互いに異なる時間的ずれを伴うチップ速度でサンプリングする。ｋ番目のバーストは、ｍ番目のサンプル系列についての既知のまたは推算したチャネル応答ｈ ｍ （ｋ）を備えるチャネルを通る。ｒ ｍ （ｋ）は、ｍ番目の総合サンプリング済みチップベクトルｒ ｍに対するｋ番目のバーストの反映分である。データシンボルベクトルｄ （ｋ）およびｍ番目のサンプリングずみチップベクトルｒ ｍ （ｋ）は式４で表される。
【００２２】
【数４】
Figure 2004523957
ここでＡｍ （ｋ）はｍ番目の系列についてのシンボル応答行列である。この行列はサイズＮｃ×ＮＳの行列、すなわちｊ番目の列をｄ （ｋ）のｊ番目の要素のｍ番目のサンプリングずみのシンボル応答とする行列である。
【００２３】
式５は、ｍ番目のサンプリングずみ系列の総合チップ速度受信ベクトルｒ ｍを表す。
【００２４】
【数５】
Figure 2004523957
チップ速度のＭ倍数のサンプリングでは、単一行列式は式６のとおりである。
【００２５】
【数６】
Figure 2004523957
ここでｒ’は受信信号ベクトルであり、式７で表される。
【００２６】
【数７】
Figure 2004523957
また、式Ａ’は式８で表される。
【００２７】
【数８】
Figure 2004523957
式９は式６をＫ個のバーストの和の形に変形したものである。
【００２８】
【数９】
Figure 2004523957
式９は式１０の形に変形できる。
【００２９】
【数１０】
Figure 2004523957
ここで、Ｃ（ｋ）はｋ番目のバーストの符号系列である。Ｈ’（ｋ）はｋ番目の系列についてのチャネル応答であり、チップ速度Ｍ倍数のサンプリングについては式１１で表される。
【００３０】
【数１１】
Figure 2004523957
時間スロット内の信号バーストがアップリンクにおいて全部同じユーザから発せられる場合、またはダウンリンクにおいて全部同じユーザに向けられる場合、それらバーストは同じ伝搬経路、したがって同じフェーディングチャネルを通る。その結果、Ｈ’（ｋ）は全部のバーストについて同じ（ｋおよびｊ全部についてＨ’（ｋ）＝Ｈ’（ｊ）＝Ｈｃ’）になり、式１０でＨｃ’と置換されて式１２の形に表される。
【００３１】
【数１２】
Figure 2004523957
式１３は式１２を単一行列表現に書き換えたものである。
【００３２】
【数１３】
Figure 2004523957
ここでＣは符号行列である。チップ速度のＭ倍の速度のサンプリングについてＨｃ’は式１４で表される。
【００３３】
【数１４】
Figure 2004523957
チップ速度のサンプリングのｍ番目のサンプル値については、Ｈｃｍがｍ番目のサンプリングずみ系列に対するチャネル応答となる。Ｈｃｍの各々（ｍ＝１，・・・，Ｍ）はチャネル推算装置４４で算定される（ステップ５０）。各Ｈｃｍの行列構造は式１５に示すとおりである（ステップ５２）。
【００３４】
【数１５】
Figure 2004523957
データ検出の総合信号モデルは式１６および１７で示すとおりである。
【００３５】
【数１６】
Figure 2004523957
【００３６】
【数１７】
Figure 2004523957
ここで、ｓは拡散ずみのデータチップベクトルであり、Ｃは符号ベクトルである。ｓの算定のための一つの手法は式１６の零強制（ＺＦ）解を式１８のとおり用いる手法である。
【００３７】
【数１８】
Figure 2004523957
ここで、Ｈｃ ’ＨはＨｃ’のエルミート値である。もう一つの手法は式１９に示すとおり最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ）解法による手法である。
【００３８】
【数１９】
Figure 2004523957
ここで、σ２は雑音分散であり、Ｉは単位行列である。式１７または式１８をｓについて解いたのち、式１７の解を逆拡散により式２０に示すとおり算出する（ステップ５６）。
【００３９】
【数２０】
Figure 2004523957
式１８および式１９をｓについて解く次の手法は、チャネル相関行列Ｒのサーキュラント近似式またはチャネル応答行列Ｈｃ’の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分解を用いる（ステップ５４）。いずれの行列を用いる場合も近似計算が必要になる。チャネル応答行列Ｈｃ’を用いる場合も、正方行列にするためにその行列の最後のＷ−１個の列を切り捨てる必要がある。したがって、切捨てに伴う劣化を解消するためにチャネル相関行列Ｒを用いるのが好ましい。
【００４０】
チャネル相関行列ＲのＦＦＴ分解は次のとおり行う。ＺＦ手法の場合は、Ｒは式２１で表される。
【００４１】
【数２１】
Figure 2004523957
ＭＭＳＥ手法の場合は、Ｒは式２２の形で表される。
【００４２】
【数２２】
Figure 2004523957
チャネル相関マトリクスＲの構成は式２３に示すとおりである。
【００４３】
【数２３】
Figure 2004523957
式１８および式１９をＲについてそれぞれ式２４および式２５の形に書き換える。
【００４４】
【数２４】
Figure 2004523957
【００４５】
【数２５】
Figure 2004523957
行列−ベクトル乗算Ｒ ｓ は、チャネル相関行列Ｒの列ベクトルを式２６に示すとおりデータチップベクトルｓの対応の要素で重みづけした線形合成である。
【００４６】
【数２６】
Figure 2004523957
ｇ ｉはチャネル相関行列のｉ番目の列である。ｓｉは拡散ずみのデータチップベクトルｓのｉ番目の要素である。
【００４７】
行列Ｒの構成を変形することによって、チャネル相関行列Ｒｃｉｒの最適サーキュラント行列近似式が式２７から算定できる。
【００４８】
【数２７】
Figure 2004523957
第１列ｑは切捨てなしの非零要素全部を備える。サーキュラント行列Ｒｃｉｒは第１列ｑで画定される。サーキュラント行列Ｒｃｉｒの第１列ｑは、チャネル相関行列ＲのＷ番目の列ｇ ｗを置換演算子またはインデックスベクトルを用いて式２８に示すとおり置換することによって得られる。
【００４９】
【数２８】
Figure 2004523957
代わりに、サーキュラント行列はチャネル相関行列ＲのＷ番目の列ｇ ｗによっても画定できる。概括的には、Ｗ番目以降の任意の列を適切なインデックスベクトル（置換ベクトル）と併せて用いることができる。
【００５０】
この代替手法による近似サーキュラントチャネル相関行列Ｒｃｉｒ’とＲｃｉｒとの関係は式２９に示すとおりである。
【００５１】
【数２９】
Figure 2004523957
この手法の利点はｇ ｗを置換なしに直接に用いることである。しかし、インデックスベクトルｐバーにより式３０に示すとおり逆置換するには、算出ずみの拡散ずみデータチップベクトルｓが必要である。
【００５２】
上述の手法における第１列を置換することによって、ｓの逆置換の必要はなくなる。
【００５３】
【数３０】
Figure 2004523957
式３１は行列ＲｃｉｒのＦＦＴ分解結果である。
【００５４】
【数３１】
Figure 2004523957
ここでＤＰはＰ点ＦＦＴ行列であり、∧Ｒは行列Ｒｃｉｒの第１列のＦＦＴを対角線に有する対角行列である。∧ＲはＡＲ＝ｄｉａｇ（ＤＰ ｑ）で与えられる。
【００５５】
チャネル応答行列Ｈｃ’のＦＦＴ分解の利用は次に述べるとおり行う。整合フィルタ処理により、Ｈｃ ’Ｈ ｒ’は式３２で表される。
【００５６】
【数３２】
Figure 2004523957
各サンプリングずみ系列Ｈｃｍ（ここでｍ＝１，２，・・・，Ｍ）対応のチャネル応答行列はサーキュラント行列である。各行列は式３３に示すとおり三つのＦＦＴ行列乗算に分解できる。
【００５７】
【数３３】
Figure 2004523957
その結果、チャネル応答行列の分解は式３４に示すとおりになる。
【００５８】
【数３４】
Figure 2004523957
データチップベクトルｓを回復するには式３５を用いる。
【００５９】
【数３５】
Figure 2004523957
周波数領域では式３５は式３６で表される。
【００６０】
【数３６】
Figure 2004523957
ここでｘは要素相互間の乗算を表す。式３６を用いてＦ（ｓ）を算定する。Ｆ（ｓ）を逆変換すると、拡散ずみデータベクトルｓが算定される。ダウンリンクにおいて複数ユーザ検出に用いた場合、またはアップリンクにおいて単一ユーザが一つの時間スロットのみを用いた場合、ｓを全符号の利用により逆拡散して、送信されてきたデータｄをソフトシンボルとして回復する。ダウンリンクにおいて単一ユーザ検出に用いた場合は、そのユーザの符号を用いてｓを逆拡散し、そのユーザのデータをソフトシンボルとして回復する。それらソフトシンボルをハードシンボルに変換するのにハード判定を行う。
【００６１】
ＦＦＴ分解の実行のための二つの手法は主要素アルゴリズム（ＰＦＡ）と基数−２アルゴリズムである。ＦＦＴ点の数が２の累乗以外の数である場合は、基数−２アルゴリズムよりもＰＦＡのほうがより効率的と考えられるが、次に述べる複雑度の検討は単純化のために基数−２ＦＦＴ手法に基づいている。基数−２アルゴリズムに基づく複雑度は最悪のケースと考えることができる。ＰＦＡを用いた場合は複雑度はさらに改善される。零詰込み基数−２ＦＦＴを実行すると、Ｈｃｍの零詰込み第１列（ｍ＝１，・・・，Ｍ）、ベクトルｒ ｍ（ｍ＝１，・・・，ｍ）およびｑの零詰込みが行われる。この零詰込みにより、これらの長さがデータフィールドの長さ以上の長さの最寄りの基数―２整数に等しくなる。例えば、データフィールドの長さは、３ＧＰＰ
Ｗ−ＣＤＭＡ標準に規定されるＴＤＤバーストのバースト型式１については９７６チップである。９７６の最寄りの基数−２の整数は１０２４（Ｐ＝１０２４）である。ここでＰは基数−２の整数である。
【００６２】
基数−２ＦＦＴ計算に４種類、すなわちＤＰ ｒ ｍ、ＤＰ ｈ ｍ、ＤＰ ｇ １およびＤＰ（・）／Ｐが必要である。これら計算のうちの二つはサンプリングずみ系列全部についてＭ回行う。すなわち、ＤＰ ｒ ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）およびＤＰ ｈ ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）である。残りの二つの計算はサンプリングずみ系列について１回だけ行う。すなわち、ＤＰ ｈ ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）およびＤＰｇ１を時間スロットあたり１回計算する。ＤＰ ｒ ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）およびＤＰ（・）／Ｐは時間スロットあたり２回計算する。その結果、合計で３（Ｍ＋１）回の基数−２ＦＦＴ計算が必要になる。各々の計算がＰｌｏｇ２Ｐ回の複素演算を要する。各複素演算が４回の実演算を要すると仮定することによって、毎秒１００万回の実演算（ＭＲＯＰＳ）で表して基数−２ＦＦＴ計算の複雑度は式３７で示すとおりとなる。
【００６３】
【数３７】
Figure 2004523957
ベクトル乗算の複雑度については、Ｍ回の要素相互間ベクトル乗算があり、１回の要素相互間除算があり、それら演算が時間スロットあたり２回行われる。その結果、ＭＲＯＰＳで表したベクトル演算の複雑度は式３８に示すとおりである。
【００６４】
【数３８】
Figure 2004523957
ベクトルｑの計算の複雑度については、時間スロットあたり１回行う複素演算ＭＷ２回を行う必要がある。ＭＲＯＰＳで表した複雑度は式３９に示すとおりである。
【００６５】
【数３９】
Figure 2004523957
逆拡散を除く全体の複雑度をＭＲＯＰＳで表すと、式４０に示すとおりとなる。
【００６６】
【数４０】
Figure 2004523957
逆拡散は時間スロットあたり２回行う。ＭＲＯＰＳで表した逆拡散の複雑度は式４１に示すとおりである。
【００６７】
【数４１】
Figure 2004523957
その結果、逆拡散を含むデータ検出の全体の複雑度は式４２または式４３に示すとおりである。
【００６８】
【数４２】
Figure 2004523957
【００６９】
【数４３】
Figure 2004523957
次に示す表は１０２４ポイント基数−２（Ｐ＝１０２４）計算についての複雑度をＭＲＯＰで示す。表１に示す複雑度はチップ速度サンプリングについてのものであり、表２に示す複雑度はチップ速度の２倍の速度のサンプリングについてのものである。複雑度の比較は、表３および表４に示すとおり、近似コレスキー分解および低複雑度データ検出を用い、ＢＬＥ−ＪＤ間でＭＲＯＰ表示で行った。表５は、低複雑度データ検出の複雑度を近似コレスキー分解利用ＢＬＥ−ＪＤの複雑度の百分比で表した複雑度比較を示す。この表に示されるとおり、低複雑度データ検出は、近似コレスキー分解利用のＢＬＤ−ＪＰよりもずっと複雑度が低い。送信されたバーストの数および拡散率に応じて、大半の場合、低複雑度データ検出の複雑度は、チップ速度でのサンプリングについては近似コレスキー分解利用のＢＬＥ−ＬＤの複雑度の２５％、チップ速度の２倍の速度でのサンプリングについては３０％である。
【００７０】
【表１】
Figure 2004523957
バーストタイプ１についてチップ速度サンプリングで低複雑度データ検出を用いたバースト全体のＭＲＯＰＳ
【００７１】
【表２】
Figure 2004523957
バーストタイプ１についてチップ速度の２倍の速度のサンプリングで低複雑度データ検出を用いたバースト全体のＭＲＯＰＳ
【００７２】
【表３】
Figure 2004523957
チップ速度サンプリングでのＢＬＤ−ＪＤ（近似コレスキー分解）と低複雑度データ検出との間のＭＲＯＰＳ比較
【００７３】
【表４】
Figure 2004523957
チップ速度の２倍の速度のサンプリングでのＢＬＤ−ＪＤ（近似コレスキー分解）と低複雑度データ検出との間のＭＲＯＰＳ比較
【００７４】
【表５】
Figure 2004523957
近似コレスキー分解利用のＢＬＤ−ＪＤの複雑度の百分比で示したチャネル相関行列のＦＦＴの複雑度、近似コレスキー分解利用のＢＬＤ−ＪＤを複雑度１００％として表示
図５乃至図１５は低複雑度データ検出の性能を示すグラフである。二つの高いデータ速度のサービスをシミュレートした。一方はＳＦ＝１の単符号送信であり、他方は１２符号で各符号について拡散率１６とした複数符号送信である。低複雑度データ検出の試験を、３ＧＰＰ作業部会４（ＷＧ４）画定の遅延拡散チャネルケース１，２および３など多様な遅延拡散タイプのもとで行う。このシミュレーションをチップ速度によるサンプリングおよびチップ速度の２倍の速度によるサンプリングの両方について行う。遅延拡散の長さはＷ＝５７と仮定する。シミュレーション全体を通じてタイミング誤りは零と仮定する。チャネルインパルス応答は正確に既知であると仮定する。概括的にいうと、複数符号のケースのビット誤り率性能は、それと対応する単一符号のケースよりもシミュレーションでは優れている。このシミュレーションで用いた特定の例では、複数符号伝送が各時間スロットで１２リソース単位を用いるだけであるのに対して、単一符号伝送は時間スロットあたり１６リソース単位を用いる。使用符号が１２個だけであれば干渉はそれだけ少なくなり、したがってＢＥＲは改善される。ＢＬＥ−ＪＤに比べて、単一符号伝送および複数符号伝送のいずれの場合も、チャネル干渉行列のＦＦＴ分解（ＦＦＴ−Ｒ）に基づくこのアルゴリズムについての性能の劣化はほとんど観測されなかった。単一符号伝送の場合は、ＦＦＴ−Ｒ利用の手法はブロック線形等化構成と同じである。チップ速度によるサンプリングでは、ここに提案するＦＦＴ−Ｒ利用の手法とチャネル応答行列のＦＦＴ（ＦＦＴ−Ｈ）利用の手法とは互いに同一である。
【００７５】
ＦＦＴ−ＲおよびＦＦＴ−Ｈを用いた低複雑度データ検出の性能を、理想的単一ユーザボンド、最悪のケースの整合フィルタ処理、ＢＬＥ−ＪＤおよび近似コレスキー分解利用のＢＬＥによる単一ユーザ検出と比較する。検討対象の動作点については、ＢＥＲは通常１％乃至１０％の範囲内にある。低複雑度データ検出について観測される信号対雑音比（ＳＮＲ）性能劣化はＢＬＥ−ＪＤに比べてごく僅かであり、整合フィルタ処理の場合に比べてＳＮＲ性能は著しく改善される。また、付加白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）チャネル環境でも低複雑度データ検出の動作は良好である。図５乃至図１５は、低複雑度データ検出が、ずっと低い複雑度および消費電力で近似コレスキー分解利用ＢＬＥ−ＪＤと同程度のＢＥＲ性能およびＳＮＲ性能を発揮することを示す。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】無線通信システムの説明図
【図２】単純化して図示した送信機と単一ユーザ検出受信機
【図３】通信信号バーストの説明図
【図４】低複雑度データ検出の流れ図
【図５】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図６】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図７】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図８】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図９】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図１０】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図１１】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図１２】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図１３】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図１４】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【図１５】低複雑度データ検出の性能を表すグラフ
【符号の説明】
【００７７】
１０ 無線通信システム
１２ 基地局
１４ ユーザ装置
１６ 通信信号バースト
１８ ガード期間
２０ ミドアンブル
２２、２４ データ領域
２６ 送信機
２８ 受信機
３０ 無線伝送チャネル
３２ データ発生器
３４ 拡散／変調装置
３６ 変調器
３８、４０ アンテナ
４２ 復調器
４３ サンプリング装置
４４ チャネル推算装置
４６ データ検出装置
４８ 一つの時間スロット内で合成信号ｒを受信する
５０ 合成信号ｒについてチャネル応答を推算する
５２ 推算したチャネル応答に一部基づき、チャネル応答行列またはチャネル相関行列などデータ信号チャネルを表す行列を形成する
５４ チャネル行列のサーキュラント近似のＦＦＴ分解に一部基づき拡散ベクトルｓを算定する
５６ 受信合成信号ｒからデータを回復するように拡散ずみのデータベクトルｓを逆拡散する

Claims (26)

  1. 符号分割多元接続を用いた時分割複信通信システムにおいて一つの時間スロットの中の共用周波数スペクトラム経由で複数のデータ信号、すなわち各々が相似のチャネル応答を受ける複数のデータ信号を受信する際に用いる方法であって、
    複数のデータ信号を含む合成信号を前記時間スロットの中の前記共用周波数スペクトラム経由で受信する過程と、
    前記合成信号を前記合成信号のチップ速度の倍数の速度でサンプリングする過程と、
    前記相似のチャネル応答を推算する過程と、
    前記推算したチャネル応答に一部基づきチャネル応答行列を形成する過程と、
    前記チャネル応答行列のサーキュラントバージョンの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分解に一部基づき拡散データベクトルを算定する過程と、
    前記合成信号からデータを回復するように前記拡散データベクトルを逆拡散する過程と
    を含む方法。
  2. 前記チップ速度の倍数の速度が前記チップ速度の２倍である請求項１記載の方法。
  3. 前記算定する過程を零強制アルゴリズムを用いて行う請求項１記載の方法。
  4. 前記算定する過程を最小２乗平均誤差アルゴリズムを用いて行う請求項１記載の方法。
  5. 前記逆拡散する過程を前記時間スロット内で用いられる符号全部を用いて行うダウンリンク複数ユーザ検出に用いる請求項１記載の方法。
  6. 前記逆拡散する過程を前記時間スロット内の単一ユーザに関連する符号を用いて行い単一ユーザ検出に用いる請求項１記載の方法。
  7. 前記単一ユーザ検出がアップリンク単一ユーザ検出であり、前記単一ユーザが前記時間スロット内で送信する唯一のユーザである請求項６記載の方法。
  8. 符号分割多元接続を用いた時分割複信通信システムにおいて一つの時間スロットの中の共用周波数スペクトラム経由で複数のデータ信号、すなわち各々が相似のチャネル応答を受ける複数のデータ信号を受信する際に用いる方法であって、
    複数のデータ信号を含む合成信号を前記時間スロットの中の前記共用周波数スペクトラム経由で受信する過程と、
    前記相似のチャネル応答を推算する過程と、
    前記推算したチャネル応答に一部基づきチャネル相関行列を形成する過程と、
    前記チャネル相関行列のサーキュラントバージョンの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分解に一部基づき拡散データベクトルを算定する過程と、
    前記合成信号からデータを回復するように前記拡散データベクトルを逆拡散する過程と
    を含む方法。
  9. 前記推算する過程および前記形成する過程の前に前記合成信号をその合成信号のチップ速度の倍数の速度でサンプリングする請求項８記載の方法。
  10. 前記チップ速度の倍数の速度が前記チップ速度の２倍である請求項９記載の方法。
  11. 前記推算する過程および前記形成する過程の前に前記合成信号をその合成信号のチップ速度でサンプリングする請求項８記載の方法。
  12. 前記ＦＦＴ分解を前記チャネル相関行列の置換ずみの第１列を用いて行う請求項８記載の方法。
  13. 前記ＦＦＴ分解を前記チャネル相関行列の画定ずみの列を用いて行う請求項８記載の方法。
  14. 前記算定する過程を零強制アルゴリズムを用いて行う請求項８記載の方法。
  15. 前記算定する過程を最小２乗平均誤差アルゴリズムを用いて行う請求項８記載の方法。
  16. 前記逆拡散する過程を前記時間スロット内で用いられる符号全部を用いて行うダウンリンク複数ユーザ検出に用いる請求項８記載の方法。
  17. 前記逆拡散する過程を前記時間スロット内の単一ユーザに関連する符号を用いて行い単一ユーザ検出に用いる請求項８記載の方法。
  18. 前記単一ユーザ検出がアップリンク単一ユーザ検出であり、前記単一ユーザが前記時間スロット内で送信する唯一のユーザである請求項１７記載の方法。
  19. 符号分割多元接続を用いた時分割複信通信システム、すなわち各々が相似のチャネル応答を受ける複数のデータ信号を一つの時間スロットの中で用いて通信を行う時分割複信通信システムに用いる受信機であって、
    前記複数のデータ信号を含む無線周波数信号を受信するアンテナと、
    ベースバンド信号を生ずるように無線周波数信号を復調する復調器と、
    前記相似のチャネル応答を合成信号のチップ速度の倍数の速度で推算するチャネル推算装置と、
    前記推算したチャネル応答に一部基づき前記データ信号のチャネルを表すチャネル応答行列を形成し、前記チャネル応答行列のサーキュラントバージョンの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分解に一部基づき拡散データベクトルを算定するとともに、前記合成信号からデータを回復するように前記拡散データベクトルを逆拡散するデータ検出装置と
    を含む受信機。
  20. 前記チップ速度の倍数の速度が前記チップ速度の２倍である請求項１９記載の受信機。
  21. 符号分割多元接続を用いた時分割複信通信システム、すなわち各々が相似のチャネル応答を受ける複数のデータ信号を一つの時間スロットの中で用いて通信を行う時分割複信通信システムに用いる受信機であって、
    前記複数のデータ信号を含む無線周波数信号を受信するアンテナと、
    ベースバンド信号を生ずるように無線周波数信号を復調する復調器と、
    前記相似のチャネル応答を推算するチャネル推算装置と、
    前記推算したチャネル応答に一部基づき前記データ信号のチャネルを表すチャネル相関行列を形成し、前記チャネル相関行列のサーキュラントバージョンの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分解に一部基づき拡散データベクトルを算定するとともに、前記合成信号からデータを回復するように前記拡散データベクトルを逆拡散するデータ検出装置と
    を含む受信機。
  22. 前記合成信号をその合成信号のチップ速度の倍数の速度でサンプリングし、そのサンプリングずみ合成信号を前記チャネル推算装置および前記データ検出装置に入力する請求項２１記載の受信機。
  23. 前記チップ速度の倍数の速度が前記チップ速度の２倍である請求項２２記載の受信機。
  24. 前記合成信号をその合成信号のチップ速度でサンプリングし、そのサンプリングずみ合成信号を前記チャネル推算装置および前記データ検出装置に入力する請求項２１記載の受信機。
  25. 前記ＦＦＴ分解を前記チャネル相関行列の置換ずみの第１列を用いて行う請求項２１記載の受信機。
  26. 前記ＦＦＴ分解を前記チャネル相関行列の画定ずみの列を用いて行う請求項２１記載の受信機。
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