JP2005237033A

JP2005237033A - ターボ受信方法及びその受信機

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Publication number: JP2005237033A
Application number: JP2005092368A
Authority: JP
Inventors: Hirotada Fujii; 啓正藤井; Tetsushi Abe; 哲士阿部; Shigeru Tomisato; 繁冨里; Tadashi Matsumoto; 正松本
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2001-02-20
Filing date: 2005-03-28
Publication date: 2005-09-02
Anticipated expiration: 2022-01-18
Also published as: JP4191697B2

Abstract

【課題】多入力多出力（複数ユーザ）の受信を可能とする。
【解決手段】Ｍ個の受信信号ｒ_m（ｍ＝１，…，Ｍ）と、既知信号により、各伝送路インパルス応答ｈ_mn（ｑ）を推定し（ユーザ数Ｎ，ｎ＝１，…，Ｎ）、ｈ_mn（ｑ）を要素とするＭ×Ｎ行列Ｈ（ｑ）、そのＨ（ｑ）を要素とするＱ×Ｑ行列Ｈを求め（Ｑは各送信波のマルチパスの数、ｑ＝０，…，Ｑ−１）、復号λ₂［ｂ_n（ｋ）］により軟判定値ｂ’_n（ｋ）を求め、これを用いて干渉成分ベクトルＢ′(k)を作り、干渉レプリカＨ・Ｂ′（ｋ）を求め、これを受信ベクトルｙ（ｋ）から引き、ｙ′（ｋ）を求め、ｙ（ｋ）とＨを用いて最小平均２乗誤差規範でｙ′（ｋ）中の残余干渉成分を除する、ｎ番目のユーザに対する適応フィルタｗ_n（ｋ）を求め、ｙ′（ｋ）をｗ（ｋ）に通して干渉除去されたユーザｎからの受信信号として対数尤度比を得る。
【選択図】図１

Description

この発明は、例えば移動通信に適用され、干渉にもとづく波形歪を、ターボ符号技術を応用した繰り返し等化を行うターボ受信方法、及びその受信機に関する。

移動体通信事業の課題は限られた周波数上でいかに高品質で多数のユーザを所有できるシステムを構築するかということにある。このような課題を解決する手段として多入力多出力（Multi-Input Multi-Output：ＭＩＭＯ）システムがある。このシステム構成は図３０Ａに示されているように複数の送信機Ｓ１〜ＳＮから同時刻、同周波数上でシンボルｃ₁（ｉ）〜ｃ_N（ｉ）をそれぞれ送信し、これらの送信信号を、複数のアンテナ＃１〜＃Ｍを備えるＭＩＭＯ受信機で受信し、ＭＩＭＯ受信機は受信信号を処理し、各送信機Ｓ１〜ＳＮの送信シンボルｃ₁（ｉ）〜ｃ_N（ｉ）を推定してｃ₁＾（ｉ）〜ｃ_N＾（ｉ）として出力端子Ｏｕｔ１〜ＯｕｔＮに別々に出力する。

現在までのところＭＩＭＯシステムにおけるＭＩＭＯ受信機の具体的な構成法に関する検討は十分に行われていない。ＭＩＭＯシステムにおけるＭＩＭＯ受信機の構成をＭＬＳＥ（最尤推定）規範に基づいて行う場合は、送信機の数をＮ、各送信機の送信電波がＭＩＭＯ受信機に到達するマルチパスの数をＱとすれば、ＭＩＭＯ受信機の計算量は２^(Q-1)Nの桁になってしまい、送信機数Ｎ、マルチパス数Ｑの増加に伴いその計算量は莫大なものとなる。またシングルユーザの情報を複数の並列信号として送信されたものを受信する場合に、各並列信号を分離するにはマルチパス数の増加に伴い多くの計算量を必要とする。そこでこの発明は計算効率のよい複数系列信号のターボ受信方法を提案するものであるが、まずこの発明の元となる既存のシングルユーザ（送信機１台）、つまり１系列送信信
号に対するターボ受信機について説明する。

シングルユーザ用ターボ受信機
この場合の送信機、受信機の構成例を図３１に示す。送信機１０では情報系列ｃ（ｉ）の符号化が符号化器１１で行われ、その符号化出力がインタリーバ１２でインタリーブ（並べ替え）された後、変調器１３で搬送波信号を変調し、その変調出力が送信される。この送信信号は伝送路（マルチパスの各チャネル）を通じて受信機２０に受信される。受信機２０では軟入力軟出力（ＳＩＳＯ:Ｓｉｎｇｌｅ-Ｉｎｐｕｔ-Ｓｉｎｇｌｅ-Ｏｕｔｐｕｔ）等化器２１により遅延波の等化が行われる。この等化器２１の入力は一般に受信信号がベースバンドに変換され、そのベースバンドの受信信号が、送信信号の情報系列のシンボル信号の周波数の１倍以上の周波数でサンプリングされてディジタル信号に変換され、ディジタル信号の受信信号として等化器２１へ入力される。

シングルユーザの場合図３０ＡでＮ＝１にあたり、各受信アンテナ＃ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）における受信出力は、
ｒ_m(k) ＝Σ_q=0 ^Q-1ｈ_m(q) ・ｂ（ｋ−ｑ）＋ｖ_m(k) （１）
と表すことができる。ｍはアンテナインデックス、ｈはチャネル値（伝送路インパルス応答：伝送路特性）、ｂ（ｋ-ｑ+１）はユーザ（送信機１）の送信シンボル、ｖ_m（ｋ）は受信機２０の内部の熱雑音である。そして全てのアンテナ＃１〜＃Ｍからの出力を式（２）のベクトルとして表わし、式（３）
ｒ（ｋ）＝［ｒ₁(k) ｒ₂(k) …ｒ_M(k) ］^T （２）
＝Σ_q=0 ^Q-1Ｈ(q) ・ｂ（ｋ−ｑ+１）＋ｖ（ｋ）（３）
を定義する。ここで、
ｖ(k) ＝［ｖ₁（ｋ）ｖ₂（ｋ）…ｖ_M（ｋ）］^T （４）
Ｈ(q) ＝［ｈ₁（ｑ）…ｈ_M（ｑ）］^T （５）
である。また［］^Tは転置行列を表わす。次にマルチパス（チャネル）の数Ｑを考慮して以下のベクトル及び行列を定義する。

ｙ(k) ≡［ｒ^T（ｋ＋Ｑ−１）ｒ^T（ｋ＋Ｑ−２）…ｒ^T(k) ］^T
（６）
≡Ｈ・ｂ（ｋ）＋ｎ（ｋ）（７）
ここで、

ただし、
ｂ(k−ｑ）＝［ｂ（ｋ＋Ｑ−１）ｂ（ｋ＋Ｑ−２）…ｂ（ｋ−Ｑ＋１）］^T
（９）
ｎ(k) ＝［ｖ^T（ｋ＋Ｑ−１）ｖ^T（ｋ＋Ｑ−２）…ｖ^T(k) ］^T
（10）
であり、
上で定義したｒ（ｋ）が等化器２１に入力され、このＳＩＳＯ等化器２１は線形等化器であって、その等化出力として各符号化ビット｛ｂ（ｉ）｝が＋１である確率と−１である確率の対数尤度比Λ₁（ＬＬＲ：Log-Likelihood Ratio）が導出される。

である。ここでλ₁［ｂ（ｋ）］は後続の復号器２４に送られる外部情報、λ₂ ^p［ｂ（ｋ）］は等化器２１に与えられる事前情報である。対数尤度比Λ₁［ｂ（ｋ）］は事前情報λ₂［ｂ（ｋ）］が減算器２２で減算され、更にデインタリーバ２３を介してＳＩＳＯチャネル復号器２４へ供給される。この復号器２４は対数尤度比Λ₂、

を算出する。ここでλ₂［ｂ（ｉ）］は繰り返しの際に等化器２１にλ₂ ^p［ｂ（ｋ）］として与えられる外部情報であり、λ₁［ｂ（ｋ）］が復号器２４に事前情報λ₁ ^p［ｂ（ｉ）］として与えられる。Λ₂［ｂ（ｉ）］は減算器２５でλ₁［ｂ（ｉ）］が減算され、インタリーバ２６を介して等化器２１及び減算器２２へ供給される。このようにして繰り返し等化、復号が行われて誤り率の向上が達成される。
次に前段の等化器２１の詳細として受信ベクトルｙ（ｋ）に施す線形フィルタ特性の算定について述べる。等化器２１の事前情報λ₂ ^p［ｂ（ｋ）］を用いて軟判定シンボル推定値
ｂ′（ｋ）＝tan ｈ［λ₂ ^p［ｂ（ｋ）］／２］（15）
を算出する。そして、この推定値とチャネル行列Ｈを用いて干渉成分、つまり干渉成分のレプリカＨ・ｂ′（ｋ）を再生し、受信信号から引き算する。つまり
ｙ′（ｋ）≡ｙ（ｋ）−Ｈ・ｂ′（ｋ）（16）
＝Ｈ・（ｂ（ｋ）−ｂ′（ｋ））＋ｎ（ｋ）（17）
ここで、
ｂ′（ｋ）＝［ｂ′（ｋ＋Ｑ−１）…０…ｂ′（ｋ−Ｑ＋１）］^T（18）
を計算する。干渉成分のレプリカＨ・ｂ′（ｋ）は正確なレプリカに必ずしもなっていないから、式（１６）により干渉成分を完全に除去できない。そこで干渉成分の残りを消す線形フィルタ係数ｗ（ｋ）を以下のＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）規範で求める。

ｗ（ｋ）＝arg min ‖ｗ^H（ｋ）・ｙ′（ｋ）−ｂ（ｋ）‖²（19）
^Hは共役転置を表わし、‖ ‖はノルムを表わす。
式（１９）を最小とするｗ（ｋ）を求める。
以下のｗ（ｋ）の導出は非特許文献１に記載されている。この手法の主な達成事項として計算量の大幅削減がある。従来のＭＬＳＥ型ターボの計算量は２^Q-1のオーダに比例していたのに対し、この手法はＱ³のオーダで抑えられている。なおｗ^H（ｋ）・ｙ
′（ｋ）は等化器２１の出力であって、これからλ₁［ｂ（ｋ）］が計算されてデインタリーバ２３を介して復号器２４へ供給され、復号演算が行われる。

等化器２１において等化処理を行うには、式（１）中のチャネル値（伝送路インパルス応答）ｈを推定する必要がある。このチャネル値の推定を以下ではチャネル推定と記す。チャネル推定は、１フレーム内の先頭部に送られて来るユニークワードなどの既知のトレーニング系列の受信信号と、記憶してあるトレーニング系列とを用いて行われている。チャネル推定の精度が悪いと、等化器２１での等化処理が正しく行われない。チャネル推定の精度を高くするには１フレーム内のトレーニング系列の占める割合を大きくすればよいが、そのようにすると本来のデータに対する伝送効率が低下する。従って、１フレーム内のトレーニング系列の占める割合を小さくし、かつチャネル推定精度を向上させることが望まれる。

このことはＭＩＭＯを含む多系列送信信号に対する受信機に限らず、レーク（ＲＡＫＥ）受信機やアダプティブアレーアンテナを用いた受信機においても繰り返し復号処理により復号結果の確からしさを向上させる受信機では、そのチャネル推定においては同様な問題がある。
１Daryl Reynolds and Xiaodong Wang，"Low Complexity Turbo-Equalization for Diversity Channels"（http:/ee.tamu.edu/reynolds/ ）

従来のターボ受信においてはそのチャネル推定はトレーニング信号によってのみ行っていた。この点でチャネル推定が必ずしも十分でなく、このため正しいシンボルの推定のための繰り返し回数を多くする必要があるという問題があった。

この発明によれば復号された硬判定情報シンボルの確からしさを、その軟判定情報シンボルの値から決定し、確からしさが所定値以上の硬判定情報シンボルをも次回のチャネル推定の参照信号に用いる。

このように確からしい硬判定情報シンボルも次回のチャネル推定の参照信号に用いるため、より正しいチャネル推定を行うことができ、それだけ繰り返し復号の回数を減少することができる。

第１発明（１）
図１にこの発明が適用されるＭＩＭＯシステムの構成例を示す。
送信側のＮ個の送信機Ｓ１…ＳＮのそれぞれにおいて情報系列ｃ₁（ｉ）…ｃ_N（ｉ）がそれぞれ符号器１１−１，…，１１−Ｎで符号化され、これら符号化出力はインタリーバ１２−１，…，１２−Ｎを通じて変調器１３−１，…，１３−Ｎに変調信号として供給され、これら変調信号により搬送波信号が変調されて信号ｂ₁（ｋ），…，ｂ_N（ｋ）として送信される。つまり送信機Ｓ１，…，ＳＮからの送信信号ｂ₁（ｋ），…，ｂ_N（ｋ）がＮ系列の送信信号の場合である。

伝送路（チャネル）を通じて多出力受信機に受信された受信信号ｒ（ｋ）は多出力等化器３１に入力され、受信機に受信された信号はベースバンド信号に変換され、そのベースバンド信号は例えばそのシンボル周期の１／２の周期でサンプリングされてディジタル信号に変換されそのディジタル信号として等化器３１に入力される。またこのディジタル信号は１以上の整数Ｍ個とされる。例えばＭ個のアンテナよりの受信信号がＭ個のディジタル信号の受信信号とされる。等化器３１からＮ個の対数尤度比Λ₁［ｂ₁（ｋ）］，…，Λ₁［ｂ_N（ｋ）］が出力される。Λ₁［ｂ₁（ｋ）］，…，Λ₁［ｂ_N（ｋ）］はそれぞれ事前情報λ₁［ｂ₁（ｋ）］，…，λ₁［ｂ_N（ｋ）］が減算器２２−１，…，２２
−Ｎでそれぞれ減算され、デインタリーバ２３−１，…，２３−Ｎを通じて軟入力軟出力（ＳＩＳＯ）復号器（チャネル復号器）２４−１，…，２４−Ｎにそれぞれ入力されて復号され、復号器２４-１，…，２４−Ｎから復号情報系列ｃ′₁（ｉ），…，ｃ′_N（ｉ）が出力されると共に対数尤度比Λ₂［ｂ₁（ｉ）］，…，Λ₂［ｂ_N（ｉ）］がそれぞれ出力される。Λ₂［ｂ₁（ｉ）］，…，Λ₂［ｂ_N（ｉ）］は減算器２５−１，…，２５−Ｎによりλ₁［ｂ₁（ｉ）］，…，λ₁［ｂ_N（ｉ）］がそれぞれ減算され、更に、インタリーバ２６−１，…，２６−Ｎをそれぞれ通じてλ₂［ｂ₁（ｋ）］，…，λ₂［ｂ_N（ｋ）］として多出力等化器３１及び減算器２２−１，…，２２−Ｎにそれぞれ供給される。

マルチユーザ（複数送信機）からの受信信号ｒ_m（ｋ）（ｍ＝１，…，Ｍ）は、等化器３１の入力として、
ｒ_m（ｋ）＝Σ_q=0 ^Q-1Σ_n=1 ^Nｈ_mn（ｑ）・ｂ_n（ｋ−ｑ）＋ｖ_m（ｋ）（２０）
と複数ユーザ分足し合わせたものとなる。ｑ＝０，…，Ｑ−１，Ｑは各送信電波のマルチパスの数、そしてシングルユーザの場合と同じ手順でベクトルｙ（ｋ）を定義すると、
ｙ（ｋ）≡［ｒ^T（ｋ＋Ｑ−１）ｒ^T（ｋ＋Ｑ−２）…ｒ^T（ｋ）］^T （２１）
＝Ｈ・Ｂ（ｋ）＋ｎ（ｋ）（２２）
ここで、ｒ（ｋ）＝［ｒ₁（ｋ）…ｒ_M（ｋ）］^T

ただし、

Ｂ（ｋ）＝［ｂ^T（ｋ＋Ｑ−１）…ｂ^T（ｋ）…ｂ^T（ｋ−Ｑ＋１）］^T （２５）
ｂ（ｋ＋ｑ）＝［ｂ₁（ｋ＋ｑ）ｂ₂（ｋ＋ｑ）…ｂ_N（ｋ＋ｑ）］^T
ｑ＝Ｑ−１，Ｑ−２，…，−Ｑ＋１（２６）
となる。
次に干渉除去ステップにおいて、今第ｎ番目のユーザ（送信機）からの信号が所望であると仮定する。この例では全ユーザ（送信機）よりの信号の軟判定シンボル推定値とチャネル行列（伝送路インパルス応答値行列）Ｈを用いて、第ｎ番目以外のユーザの信号による干渉と第ｎ番目のユーザの信号自身が作る干渉との合成したもの、つまり干渉レプリカＨ・Ｂ′（ｋ）を再生して以下のように、ｙ（ｋ）からこの干渉レプリカを引算して差分ベクトルｙ′（ｋ）を生成する。

ｙ′（ｋ）≡ｙ（ｋ）−Ｈ・Ｂ′（ｋ）（２７）
＝Ｈ・（Ｂ（ｋ）−Ｂ′（ｋ））＋ｎ（ｋ）（２８）
ここで、
Ｂ′（ｋ）＝［ｂ′^T（ｋ＋Ｑ−１）…ｂ′^T（ｋ）…ｂ′^T（ｋ−Ｑ＋）］^T （２９）
そして、
ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［ｂ′₁（ｋ＋ｑ）ｂ′₂（ｋ＋ｑ）…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T:ｑ＝Ｑ−１，…，−Ｑ＋１，ｑ≠０（３０）
ｂ′（ｋ）＝［ｂ′₁（ｋ）…０…ｂ′_N（ｋ）］^T：ｑ＝０（３１）
ｂ′（ｋ）の要素中の０はｎ番目である。
ｂ′_n（ｋ）は式（１５）と同様にｂ′_n（ｋ）＝tan ｈ［λ₂［ｂ_n（ｋ）］／２］を計算して求めた軟判定送信シンボル推定値である。ベクトルＢ′（ｋ）は干渉シンボルのレプリカベクトルである。

次に干渉成分の残り、つまり干渉成分レプリカＨ・Ｂ′（ｋ）の不完全性に基づく干渉剰余と、第ｎ番目自身の信号が作る干渉成分とを消すための第ｎ番目のユーザ用のフィルタ係数ｗ_n（ｋ）を以下の式（３２）を最小とするｗ_n（ｋ）をＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）規範で求める。
ｗ_n（ｋ）＝arg min ‖ｗ_n ^H（ｋ）・ｙ′（ｋ）−ｂ_n（ｋ）‖² （３２）
以下の操作はシングルユーザの場合と同一である。つまり求めたｗ_n（ｋ）を用いてｗ_n ^H（ｋ）・ｙ′（ｋ）を計算し、その計算結果をデインタリーバ２３−ｎを介してλ₁［ｂ_n（ｉ）］として、復号器２４−ｎに入力して復号演算が行われる。

ユーザ１からＮまで以上の方法で受信信号ｒ_mに対しフィルタ（線形等化）処理を求めていく。その結果等化器３１の出力数はＮとなり、これら出力は各々の復号器２４−１，…，２４−Ｎにより復号される。以上がシングルユーザ用ターボ受信機のマルチユーザ（ＭＩＭＯ）用への拡張である。
以上の説明から、多出力等化器３１の機能構成例は図２に示すようになる。Ｍ個の受信信号ｒ_m（ｋ）は受信ベクトル生成部３１１により受信ベクトルｙ（ｋ）が生成され、各ユーザごとの等化部３１２−１〜３１２−Ｎへ供給される。
またチャネル推定器２８において計算されたチャネル行列Ｈも等化部３１２−１〜３１２−Ｎへ供給される。各チャネル復号器２４−ｎからの事前情報λ₂［ｂ_n（ｋ）］が軟判定シンボル推定部３１３に入力され、それぞれ軟判定送信シンボル推定値ｂ′_n（ｋ）＝ｔａｎｈ［λ₂［ｂ_n（ｋ）］／２］が計算される。等化部３１２−１〜３１２−Ｎ内の機能構成と処理は同一であり、等化部３１２−１で代表して説明する。

さらに軟判定送信シンボルの推定値ｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）が、干渉レプリカベクトル生成部３１４−１に供給され、式（２９）〜（３１）により干渉レプリカベクトルＢ′₁（ｋ）が生成され、このベクトルＢ′₁（ｋ）はフィルタ処理部３１５−１でチャネル行列Ｈによりフィルタ処理され、その結果の干渉レプリカ成分Ｈ・Ｂ′₁（ｋ）が、差演算部３１６−１で受信ベクトルｙ₁（ｋ）から差し引かれ、差分ベクトルｙ′₁（ｋ）が生成される。

フィルタ係数推定部３１７−１に少くともチャネル行列Ｈ、又は後述するように参照信号が入力され、前記干渉成分の残りを除去するためのフィルタ係数ｗ₁（ｋ）が求められる。この例ではチャネル推定器２８よりのチャネル行列Ｈと雑音成分の共分散σ²と、軟判定シンボル推定部３１３−１からの軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）がフィルタ係数推定部３１７−１に入力され、式（３２）を最小とするフィルタ係数ｗ₁（ｋ）が最小平均２乗誤差規範で求められる。このフィルタ係数ｗ₁（ｋ）を求める具体的処理は後で述べる。適応フィルタ処理部３１８−１で差分ベクトルｙ′₁（ｋ）がフィルタ係数ｗ₁（ｋ）により処理され、ユーザ１からの送信信号に対する受信信号の等化出力としてΛ₁［ｂ₁（ｋ）］が出力される。

また前述したこの発明の実施例の多入力多出力ターボ受信方法の処理手順を図３に示す。ステップＳ１で受信信号ｒ（ｋ）と各トレーニング信号ｂ_n（ｋ）からチャネル値ｈ_mn（ｑ）及び雑音成分の共分散σ²を計算し、ステップＳ２でそのチャネル値ｈ_mn（ｑ）からチャネル行列Ｈを計算し、ステップＳ３でターボ受信処理における前回の処理で得た各事前情報λ₂［ｂ_n（ｋ）］から軟判定送信シンボル推定値ｂ′_n（ｋ）＝ｔａｎｈ（λ₂［ｂ_n（ｋ）］／２）を計算する。

ステップＳ６で受信信号ｒ（ｋ）から受信ベクトルｙ（ｋ）を生成し、ステップＳ３で各軟判定送信シンボル推定値ｂ′_n（ｋ）を用いて式（２９）〜（３１）により干渉レプリカベクトルＢ′_n（ｋ）を生成し（ステップＳ４）、ステップＳ５でｎ番目送信機よりの受信信号に対する干渉成分レプリカＨ・Ｂ′_n（ｋ）を計算する。ステップＳ７で受信ベクトルｙ（ｋ）から干渉成分レプリカＨ・Ｂ′_n（ｋ）を差し引き、差分ベクトルｙ′_n（ｋ）を求める。ステップＳ８でチャネル行列Ｈと、軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）と、雑音成分の共分散σ²とにより、ｎ番目送信機よりの受信信号中の残余干渉を除去するためのフィルタの係数ｗ_n（ｋ）を、式（３２）を最小とする最小平均２乗誤差規範で求める。

ステップＳ９で差分ベクトルｙ′_n（ｋ）に対しフィルタ係数ｗ_n（ｋ）によるフィルタ処理を行って対数尤度比Λ₁［ｂ_n（ｋ）］を得る。ステップＳ１０でΛ₁［ｂ_n（ｋ）］から事前情報λ₂［ｂ_n（ｋ）］を減算した後、デインタリーブを施し、更に復号を行って対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｋ）］を出力する。このステップＳ４〜Ｓ１０の処理をｎ＝１〜Ｎについて同時に又は順次に行う。その後、ステップＳ１１で復号回数、つまりターボ受信処理回数が所定数になったかを調べ、所定数になってなければ、ステップＳ１２で対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｋ）］から外部情報λ₁［ｂ_n（ｋ）］を減算し、その結果をインタリーブして事前情報λ₂［ｂ_n（ｋ）］を求めてステップＳ３に戻る。ステップＳ１１で復号が所定回数の場合はステップＳ１３でその時の復号結果を出力する。

次にチャネル推定部２８について述べる。各受信信号ｒ_m（ｋ）は次式で表わせる。
ｒ_m（ｋ）＝Σ_q=0 ^Q-1Σ_n=1 ^Nｈ_mn（ｑ）・ｂ_n（ｋ−ｑ）＋ｖ_m（ｋ）（３３）
チャネル推定部２８は式（３３）中のチャネル値（伝送路インパルス応答）のｈ_mn（ｑ）の値とノイズｖ_m（ｋ）の平均電力（≡σ²）を求める。通常送信側は図４Ａに示すように受信機で既知のユニークワード（トレーニング信号）を各送信フレームの始めに挿入し、受信機はそのユニークワード（既知信号）をトレーニング系列としてＲＬＳ（再帰的最小２乗法）などを用いてチャネル値ｈ_mn（ｑ）を推定していく。各チャネル復号器２４−１，…，２４−Ｎから、その対数尤度比Λ₂［ｂ₁（ｉ）］，…，Λ₂［ｂ_N（ｉ）］のそれぞれについて、正であれば＋１を負であれば−１をそれぞれ復号符号信号（送信符号化シンボル硬判定値）ｂ₁^（ｉ），…，ｂ_N^（ｉ）として出力し、これらｂ₁^（ｉ），…，ｂ_N^（ｉ）はインタリーバ２７−１，…，２７−Ｎを通じて繰り返しチャネル推定器２８に入力される。チャネル推定器２８には受信信号ｒ（ｋ）が入力されると共にユニークワード記憶部２９からユニークワードが参照信号として入力される。チャネル推定器２８はこれら入力された信号に基づき、式（３３）の各ｈ_mn（ｑ）とσ²の各値を最小２乗法により推定する。この推定は伝送路のインパルス応答を推定して受信信号を適応フィルタにより適応的に等化する場合のインパルス応答の推定と同様の手法で行うことができる。

このようにトレーニング系列を用いるのは通常用いられる手法であるが、正味の伝送速度を上げるには１フレーム内のユニークワードの占める割合を小さくする必要があり、そうすればチャネル推定の誤差は増大する。そしてその誤差が上記の繰り返し等化の特性を劣化させてしまう。そこでチャネル値の繰り返し推定を次のようにするとよい。
その概念を図４Ｂに示す。これは同一受信信号の繰り返し等化処理、つまりターボ受信処理の繰り返し処理の各段階でチャネル値も繰り返し推定していこうというものである。つまり１回目においてはユニークワードの後の情報シンボル系列に対しては、ユニークワードのみを参照信号として用いてチャネル値を推定し、その推定したチャネル値を用いて受信信号を等化し送信シンボルを推定するが、２回目以降の等化処理の前に、そのユニークワードを参照信号として用いてチャネル推定を行い、かつ前回の復号処理で得られたシンボル推定値（硬判定値）も参照信号として用いてフレーム内全体でチャネル推定を行う。この場合、全ての硬判定値を用いるのではなく、確からしいと判断された硬判定値のみを参照信号として用いるとよい。硬判定は復号器２４−ｎからの対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］を用いてこれが正なら＋１、負なら−１とすることによって行われる。その際その対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］の絶対値が大きいほどその硬判定値は確からしいと言える。例えば、対数尤度０．３を１と判定した時の１よりも、対数尤度５を１と判定したときの１の方が確からしい。そこで以下にしきい値を用いて確からしい硬判定値ｂ_n（ｉ）を選定し、それを用いて繰り返しチャネル推定を行う方法を説明する。

まず復号器２４−ｎよりの対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］を用いて、シンボルの軟判定値ｂ′_n（ｉ）を、
ｂ′_n（ｉ）＝tan ｈ［Λ₂［ｂ_n（ｉ）］／２］
として求める。この操作は対数尤度値を１に規格化し絶対値が１を超えることはないようにするためである。次に予めしきい値（０と１の間）を用意しておき、その軟判定値ｂ′_n（ｉ）の絶対値がそのしきい値よりも大きいものに対してその硬判定値ｂ＾_n（ｉ）を保存しておき、これを繰り返しチャネル推定に用いる。例えばしきい値を０．９に設定すると軟判定値ｂ′_n（ｉ）のうち絶対値が０．９以上の硬判定値ｂ＾_n（ｉ）のみが選別される。しきい値が０．９と高いため選別された硬判定値ｂ＾_n（ｉ）の確からしさは高いと考えられるから、これらを利用して行う繰り返しチャネル推定の精度は上がると考えられるが、その分、選別されるシンボル数が減少するため繰り返しチャネル推定精度は下がるとも考えられる。つまり最適なしきい値を０と１の間で選定する必要がある。補足と
して仮にしきい値を１と設定した場合、選別される硬判定値ｂ＾_n（ｉ）はないため繰り返しチャネル推定は行われないということになる。そこで後で述べるが、しきい値は０．２〜０．８程度に設定して行う。

従って１回目の情報シンボル系列に対する送信シンボル推定値（硬判定値）ｂ₁^（ｉ），…，ｂ_N^（ｉ）中のしきい値により確からしいと判断されたシンボル値をインタリーバ２７−１，…，２７−Ｎの出力から前回送信シンボル推定値として前回シンボル記憶部３２に記憶しておき、受信信号ｒ（ｋ）の２回目の繰り返し等化復号処理においては（受信信号ｒ（ｋ）は記憶部に記憶してある）、まずユニークワードを用いてチャネル推定を行い、更に情報シンボル系列に対して、前回シンボル記憶部３２から、推定送信シンボル硬判定推定値ｂ＾₁（ｉ），…，ｂ＾_N（ｉ）中の確からしいと判定されたシンボル値を読み出してチャネル推定器２８に入力して、チャネル推定を行い、つまりフレーム内全体でのチャネル推定を行い、その推定値ｈ_mn（ｑ）とσ²を用いて、受信信号ｒ（ｋ）に対する等化、復号（送信シンボル推定）を行う。この際にその推定した送信
シンボル中のしきい値により確からしいと判定されたシンボル値で前回シンボル記憶部３２の記憶内容を更新しておく。以下同様にして、等化、復号の繰り返しの際におけるチャネル推定はユニークワードを用いる推定と、前回の推定送信シンボル中の確からしいと判定されたものを用いる推定とによりフレーム内全体でチャネル推定を行う。その推定チャネルを用いて等化、復号（送信シンボル推定）を行い、また前回シンボル記憶部３２の更新を行う。なおこの前回シンボル記憶部３２には復号器からの送信シンボル硬判定値ｂ＾₁（ｉ），…，ｂ＾_N（ｉ）中のしきい値により確からしいと判定されたシンボル値を前回シンボル記憶部３２に直接格納更新し、この前回シンボル記憶部３２の記憶シンボル値を利用する場合にインタリーバ２７−１，…，２７−Ｎを通してチャネル推定器２８へ入力するようにしてもよい。

このようにすることによって繰り返しにより、チャネル推定の誤差が減少し、シンボル推定の精度が向上し、ターボ等化におけるチャネル推定誤差による特性劣化の問題を改善することができる。
このように確からしいシンボル硬判定値を用いて情報シンボル系列においてチャネル推定を行う場合には、各復号器２４−ｎに図５に示す機能構成が付加される。対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］が軟判定値推定部２４１に入力され、ｂ′_n（ｉ）＝ｔａｎｈ（Λ₂［ｂ_n（ｉ）］）が計算され、送信シンボル軟判定値ｂ′_n（ｉ）が推定され、この値ｂ′_n（ｉ）が比較部２４２でしきい値設定部２４３からのしきい値Ｔｈと比較され、ｂ′_n（ｉ）がＴｈ以上で１、Ｔｈより小で０が出力される。一方対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］が硬判定部２４４に入力され、Λ₂［ｂ_n（ｉ）］が正なら＋１、負なら−１とされたシンボル硬判定値ｂ＾_n（ｉ）が出力され、このシンボル硬判定値ｂ＾_n（ｉ）は、対応するシンボル軟判定値がしきい値以上であればゲート２４５が開とされて出力され、図１中のインタリーバ２７−ｎを通じて前回シンボル記憶部３２に供給され、記憶中
の前記シンボルが更新される。

また確からしいシンボル硬判定値をも利用したチャネル推定の手順は図６に示すようになる。まずステップＳ１で受信信号ｒ（ｋ）とユニークワードとによるチャネル推定を行い、ステップＳ２で復号処理が１回目か否かを調べ、１回目であれば、ステップＳ３でその推定したチャネル値ｈ_mn（ｑ）を用いて等化、復号処理、つまり図３中のステップＳ３〜Ｓ１０の処理を行う。
ステップＳ４で対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］に対し、送信シンボル硬判定処理を行い、硬判定値ｂ＾_n（ｉ）を求め、ステップＳ５で対数尤度比Λ₂［ｂ_n（ｉ）］に対し、ｂ′_n（ｉ）＝ｔａｎｈ（Λ₂［ｂ_n（ｉ）］／２）を計算して送信シンボル軟判定値ｂ′_n（ｉ）を推定する。ステップＳ６でシンボル軟判定値ｂ′_n（ｉ）がしきい値Ｔｈ以上か否かにより、対応シンボル硬判定値ｂ＾_n（ｉ）の確からしいものを決定し、ステップＳ７でその確からしいシンボル硬判定値により、前回シンボル記憶部３２内の記憶内容を更新する。次にステップＳ８で復号回数が所定値であるかを調べ、所定値になっていなければ、ステップＳ１へ戻る。正確には図３中のステップＳ１２を経て図３中のステップＳ１に戻る。

ステップＳ２で復号処理が１回でないと判定されると、ステップＳ９で前回シンボル記憶部３２から前回の記憶シンボル、つまり確からしい硬判定シンボルを読み出し、これと受信信号ｒ（ｋ）の情報シンボル系列とを用いてチャネル推定を行ってステップＳ３に移る。
以上においては、２回目以後の処理においても、ユニークワードも参照信号として初期状態からチャネル推定をしたが、２回目以後は参照信号として確らしい硬判定シンボルのみを用いてもよい。この場合は図６中に破線で示すように、ステップＳ１′で１回目の処理かを調べ、１回目の処理であれば、ステップＳ２′でユニークワードを参照信号としてこれと、受信信号とによりチャネル値の推定を行い、ステップＳ３′でその推定チャネル値と、その推定に用いた各パラメータの値を記憶部に記憶した後、ステップＳ３の等化、復号処理へ移る。

ステップＳ１′で１回目でなければ、チャネル推定処理に先立ち、ステップＳ４′で先に記憶したチャネル推定値と各種処理パラメータを設定してステップＳ９へ移る。
所で式（３２）の解は次式となる。
ｗ_n（ｋ）＝（ＨＧ（ｋ）Ｈ^H＋σ²Ｉ）^-1・ｈ（３４）
Ｉは単位行列、σ²は受信機の内部雑音電力（雑音成分の共分散）であり、σ²Ｉは雑音成分の共分散行列、Ｇ（ｋ）はチャネル推定２乗誤差に対応する。

Ｇ(k) ≡Ｅ［（Ｂ(k) −Ｂ′(k) ）・（Ｂ(k) −Ｂ′(k) ）^H］
＝diag［Ｄ(ｋ＋Ｑ−１)，…，Ｄ(ｋ)，…，Ｄ(ｋ−Ｑ＋１)］
（３５）
Ｅ［］は平均を、diagは対角行列（対角線の要素以外の要素はゼロ）を表わす。
また
Ｄ（ｋ＋ｑ）＝diag［１−ｂ′² ₁ （ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′² _n（ｋ＋ｂ），…，１−ｂ′² _N（ｋ＋ｑ）］（３６）
ｑ＝Ｑ−１，Ｑ−２，…，−Ｑ＋１，ｑ≠０
ｑ＝０の時は
Ｄ（ｋ）＝diag［１−ｂ′² ₁（ｋ），…，１，…，１−ｂ′ ² _N（ｋ）］（３７）
ベクトルＤ（ｋ）中の１はｎ番目の要素（ｎ番目のユーザの送信信号を所望の信号としている）である。

つまりｈは式（２３）のＨの（Ｑ−１）・Ｎ＋ｎ列目の全要素からなる。図２に示したように多出力等化器３１のフィルタ係数推定部３１７−１では、チャネル推定器２８で推定されたチャネル行列Ｈ及び雑音電力σ²と、軟判定シンボル生成部３１３−１よりの軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）とが入力されて、残余干渉除去フィルタ係数ｗ_n（ｋ）が式（３４）〜（３８）により演算される。
式（３４）は逆行列演算を行うことになるが、この演算は逆行列の補助定理（Matrix Inversion Lemma）を用いることにより演算量を削減することができる。つまり式（３６）及び（３７）の各ｂ′²の部分を全て１に近似すると、
Ｄ（ｋ＋ｑ）＝ｄｉａｇ［０，…，０］＝０（ｑ≠０）（39）
Ｄ（ｋ）＝ｄｉａｇ［０，…，１，…，０］（40）
つまり、Ｄ（ｋ）の要素中のｎ行ｎ列の要素のみが１で、他の全ての要素は０となる。これら式（３９），（４０）で決まる式（３５）の誤差行列Ｇ（ｋ）を式（３４）に代入すると、
ｗ_n（ｋ）＝（ｈ・ｈ^H＋σ²Ｉ）^-1・ｈ（41）
となる。ｈは式（３８）で定義されたもの。

この近似により、ｗ_n（ｋ）はｋに依存しないため、離散的時刻ｋ毎の逆行列計算が不要となり、計算量が削減される。
この式（４１）に対し、逆行列の補助定理を適用する。この逆行列の補助定理はＡ，Ｂを（Ｍ，Ｍ）の正方行列、Ｃを（Ｍ，Ｎ）行列、Ｄを（Ｎ，Ｎ）の正方行列とし、Ａ＝Ｂ^-1＋ＣＤ^-1Ｃ^Hで表される場合、Ａの逆行列は
Ａ^-1＝Ｂ−ＢＣ（Ｄ＋Ｃ^HＢＢＣ）^-1Ｃ^HＢ（４２）
で与えられる。式（４１）中の逆行列演算の部分にこの定理を適用すると、
ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ）^H＋σ²Ｉ＝Ｂ^-1＋ＣＤ^-1Ｃ^H
ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ）^H＝ＣＤ^-1Ｃ^H，σ²Ｉ＝Ｂ^-1，ｈ（ｋ）＝Ｃ
Ｉ＝Ｄ^-1，ｈ（ｋ）^H＝Ｃ^H
となり、これを用いて式（４２）を計算すれば式（４１）中の逆行列演算が求まる。なお式（４２）中にも逆行列演算（Ｄ＋Ｃ^HＢＢＣ）^-1が含まれるが、この逆行列はスカラとなるから簡単に計算することができる。

つまりこの場合は、
ｗ_n（ｋ）＝１／（σ²＋ｈ^H・ｈ）ｈ (41-1)
となる。この式の右辺の１／（）はスカラー、即ち一定数となるため１としてもよい。よってｗ_n（ｋ）＝ｈと置けるから、ｈのみでｗ（ｋ）が決定される。図２中のフィルタ係数推定部３１７−１には、破線で示すように、チャネル推定器２８からチャネル行列Ｈ中の式（３８）で示されるｈのみを入力すればよい。

なお、式（３９）、式（４０）による近似は逆行列の補助定理を用いる場合に限らず、この近似により式（３４）の計算量を少くすることができる。特にこの近似を行い、かつ逆行列の補助定理を用いれば更に演算量を減少でき、またその際に雑音成分の共分散行列をσ²Ｉとすると、式（４１−１）に示すようにｗ_n（ｋ）＝ｈで近似でき、共分散行列に無関係となり、更に計算が簡略化される。
第２発明（誤り訂正反映）
式（２７）に示した受信ベクトルｙ（ｋ）からＨ・Ｂ′（ｋ）を減算する等化処理では、検出する信号ｂ_n（ｋ）以外の信号の送信シンボル軟判定値は誤り訂正復号結果が反映されているが、検出する信号ｂ_n（ｋ）に関する誤り訂正復号結果が反映されていない。そこで、以下のように処理をすることが好ましい。

式（２９）中のｂ′（ｋ）、つまり式（３１）を次式に変更する。
ｂ′（ｋ）＝［ｂ′₁（ｋ）ｂ′₂（ｋ）…
ｂ′_n-1（ｋ） −ｆ（ｂ′_n（ｋ））ｂ′_n+1（ｋ）…
ｂ′_N（ｋ）］（４３）
ただし、ｆ（ｂ′_n（ｋ））はｂ′_n（ｋ）を入力とする任意の関数
このようにすることにより、検出する信号ｂ_n（ｋ）に関しても誤り訂正復号結果を反映させることが可能となる。つまりｂ′_n（ｋ）＝０とすることなく（ｂ′_n（ｋ）に応じた適当な値を加算することにより、例えば、雑音や干渉信号に埋ずもれた検出する信号を強調することになって、ｂ_n（ｋ）を正しく検出することができる。

ｆ（ｂ′_n（ｋ））については、ｂ′_n（ｋ）の符号はｂ′_n（ｋ）に対応するシンボルの硬判定結果に関係し、またｂ′_n（ｋ）の絶対値が大きいほどｂ′_n（ｋ）に対応する硬判定シンボルの信頼性が大きいという性質から以下の条件を満たす必要がある。
ｂ′_n（ｋ）＝０、つまり硬判定シンボルの信頼性が０の場合はこの関数ｆの値も０である。即ち
ｆ（０）＝０（４４）
である。またｂ′_n（ｋ）の値が大きければ関数ｆの値も大きな値となる。即ち
ｄ｛ｆ（ｂ′_n（ｋ））｝／ｄ｛ｂ′_n（ｋ）｝≧０（４５）
である。このようなｆ（ｂ′_n（ｋ））の例としては、
ｆ（ｂ′_n（ｋ））＝α×ｂ′_n（ｋ）（４６）
ｆ（ｂ′_n（ｋ））＝α×ｂ′_n（ｋ）² （４７）
が挙げられる。例えば式（４６）を用いてαを定数とすれば式（４３）を簡単に実現できる。ここでαは０＜α＜０．６である。αを０．６より大きくすると逆にＢＥＲ（誤り率）特性が劣化してしまい、正しい復号結果が得られなくなる。また、αを復号結果の信頼度に応じて可変することも考えられる。例えば復号処理の繰り返し毎にαを設定する。この場合、通常は復号処理の繰り返し回数が多くなるほど復号結果の信頼度が上がるため、復号処理の繰り返し回数に応じてαの値を大きくすれば良い。あるいは、復号処理の繰り返しごとに復号されたフレーム全体の信頼度を判定し、その判定に基づいてαの値を決定すればよい。復号されたフレームの信頼度を判定する方法として、例えば復号結果を１回前の繰り返し復号時の復号結果と比較し、前回の復号時から変化した硬判定シンボル数をカウントする方法が考えられる。すなわち、変化した硬判定シンボル数が多い場合には信頼度は低いと判定し、変化した硬判定シンボル数が少ない場合には信頼度が高いと判定すればよい。

また、このようなｂ′_n（ｋ）の変更に伴い、ＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）フィルタの係数ｗ_n（ｋ）を求める際に用いる式（３５）を以下のように変更することが望ましい。
Ｇ（ｋ）＝Ｅ［（Ｂ（ｋ）−Ｂ′（ｋ））・（Ｂ（ｋ）−Ｂ′（ｋ））^H］
＝ｄｉａｇ［Ｄ（ｋ＋Ｑ−１），…，Ｄ（ｋ），…，Ｄ（ｋ−
Ｑ＋１）］
ここで式（２９）、式（３１）より

Ｂ′（ｋ）＝［ｂ′（ｋ＋Ｑ−１）…ｂ′（ｋ）…ｂ′（ｋ−Ｑ＋１）］^T
ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［ｂ′₁（ｋ＋ｑ）ｂ′₂（ｋ＋ｑ）…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T ｑ＝Ｑ−１，…，−Ｑ＋１，ｑ≠０で
ｂ′（ｋ）＝［ｂ′₁（ｋ）…−ｆ（ｂ′_n（ｋ））…ｂ′_N（ｋ）］^T
ｑ＝０で、−ｆ（ｂ′_n（ｋ））はｂ′（ｋ）のｎ番目の要素

とする。Ｄ（ｋ）のｎ行ｎ列の要素は
Ｅ［（ｂ_n（ｋ）＋ｆ（ｂ′_n（ｋ）））・（ｂ_n（ｋ）＋ｆ（ｂ′_n（ｋ）））］^*
［］^*は複素共役を表わす。この式はＢＰＳＫ変調の場合は次式となる。
Ｅ［ｂ_n（ｋ）²＋２ｂ_n（ｋ）ｆ（ｂ′_n（ｋ））＋ｆ（ｂ′_n（ｋ））²］
＝Ｅ［ｂ_n ²（ｋ）］＋２Ｅ［ｂ_n（ｋ）ｆ（ｂ′_n（ｋ）］＋Ｅ［ｆ（ｂ′_n（ｋ）²］
この第１項の平均値は１となる。またｂ_n（ｋ）をｂ′（ｋ）で近似すると式（３７）は以下のようになる。

Ｄ（ｋ）＝ｄｉａｇ［１−ｂ′² ₁（ｋ）１−ｂ′² ₂（ｋ）…
１−ｂ′² _n-1（ｋ）１＋２Ｅ［ｆ（ｂ′_n（ｋ）ｂ′_n（ｋ）
］＋Ｅ［ｆ（ｂ′_n（ｋ）²］１−ｂ′² _n+1（ｋ）…１−ｂ′² ₁（ｋ）］（４８）
例えば、ｆ（ｂ′_n（ｋ））を式（４６）とした場合には、Ｄ（ｋ）は下記のようになる。
Ｄ（ｋ）＝ｄｉａｇ［１−ｂ′² ₁（ｋ）１−ｂ′² ₂（ｋ）…
１−ｂ′² _n-1（ｋ）１＋（２α＋α²）ｂ′² _n （ｋ）１−ｂ′² _n+1（ｋ）…１−ｂ′² ₁（ｋ）］（４９）
このように検出する信号に誤り訂正復号結果を反映させる場合に適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を推定する機能構成例を、検出する信号として第１番目の送信機からの送信信号ｂ₁（ｋ）とした場合を図７Ａに示す。軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）が関数演算部３３１−１に入力され、関数演算ｆ（ｂ′₁（ｋ））が演算される。またＮ個の復号器からの軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）とｆ（ｂ′₁（ｋ））が誤差行列生成部３３２−１に入力され、式（３５）、式（３６）及び式（４８）により誤差行列Ｇ（ｋ）が演算生成される。この誤差行列Ｇ（ｋ）と、推定チャネル行列Ｈ及び雑音電力σ²とがフィルタ係数生成部３３３−１に入力され、ここで式（３４）が計算され、適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）が推定される。この場合は干渉レプリカベクトル生成部３１４−１にもｆ（ｂ′_n（ｋ））が入力され、式（３０）と式（４３）から式（２９）の干渉レプリカベクトルＢ′（ｋ）が生成される。フィルタ係数ｗ_n（ｋ）により差分ベクトルｙ′（ｋ）が適応フィルタ部３１８−１でフィルタ処理されて対数尤度比Λ₁［ｂ₁（ｋ）］が得られる。なお図２中のフィルタ係数推定部３１７−１の場合は図７Ａ中の関数演算部３３１−１が省略され、軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）のみが誤差行列生成部３３２−１に入力され、式（３４）が演算されることになる。

図３中において、ステップＳ４で干渉レプリカベクトルＢ′（ｋ）を生成し、更にステップＳ５〜Ｓ７を処理し、ステップＳ８におけるフィルタ係数ｗ_n（ｋ）を求めるが、このステップＳ８の処理において式（３４）を演算する場合は、図７Ｂに示すように、ステップＳ８−２で軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_N（ｋ）を用いて、式（３５）〜（３７）を演算して誤差行列Ｇ（ｋ）を生成し、ステップＳ８−３で誤差行列Ｇ（ｋ）と推定チャネル行列Ｈ及び雑音電力σ²を用いて式（３４）の演算により適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を求める。

前述のように検出した信号に誤り訂正復号結果を反映させたい場合は、図７Ｂにおいて、ステップＳ４の前にステップＳ８−１で検出したい信号の軟判定送信シンボルｂ′_n（ｋ）を関数演算し、これを用いて、ステップＳ４では式（３１）の代りに式（４３）を用い、つまり式（２９）、式（３０）、式（４３）により干渉レプリカベクトルＢ′（ｋ）を生成し、ステップＳ８−２で式（３７）の代りに式（４８）を用いればよい。前述したようにｆ（ｂ′_n（ｋ）をαｂ′_n（ｋ）又はαｂ′_n（ｋ）²とする場合で、αを変化させる場合はステップＳ８−１−１で処理回数あるいは復号されたフレーム全体の信頼度によりαを決定し、ステップＳ８−１−２で１＋（２α＋α²）ｂ′_n（ｋ）²を演算してｆ（ｂ′_n（ｋ））として用いればよい。

この検出する信号に誤り訂正結果を反映させる手法は従来技術の項で説明したシングルユーザターボ受信機にも適用することができる。また、この検出する信号に誤り訂正結果を反映させる手法において、式（３９）及び（４０）に示した近似を適用することができ、この場合は、図７Ａ中に破線で示すようにフィルタ係数生成部３３３−１に、チャネル推定器２８から式（３８）に示す行列ｈのみを入力すればよい。
上述では適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を式（３４）により求めた、つまりチャネル行列Ｈを用いて求めたが、チャネル行列Ｈを用いなくてもよい。即ち復号処理（ターボ受信処理）の１回目では、式（３４）中の誤差ベクトルＧは単位行列となる。従って、差分ベクトルｙ′（ｋ）と、トレーニング信号又はこれと硬判定送信シンボルｂ＾_n（ｋ）、好ましくは前述したように信頼度が高いｂ＾_n（ｋ）とをフィルタ係数生成部３３３−１に入力して、ＲＬＳ（再帰的最小２乗法）などを適用して逐次的に適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を算出してもよい。誤差ベクトルＧは離散的時刻ｋに依存するため、復号の繰り返し処理の２回目以降は、適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）をシンボル毎に更新する必要があり、先に述べたようにチャネル行列Ｈを用いて適応フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を決定することが好ましい。

第４発明（チャネル推定）
前述したように繰り返しチャネル推定にユニークワードのような既知情報のみならず、情報シンボルの硬判定値、特にその確からしいものも参照信号として用いることは、前記多入力多出力ターボ受信方法に利用する場合に限らず、一般的に、受信信号のチャネル（伝送路）を、受信信号と既知信号とから推定し、その推定したチャネル値を用いて受信信号を処理して復号を行い、その復号信号を利用して、同一受信信号を繰り返し、推定したチャネル値による処理と復号処理とを行うターボ受信方法に適用できる。

図８に、この情報シンボルの硬判定値もチャネル推定、ターボイコライザ４１に適用した例を示す。ターボイコライザ４１は推定チャネル値により線形等化フィルタ係数を決定し、その線形等化フィルタにより受信信号を処理し、その処理した信号を復号し、その復号信号を利用して、同一受信信号を繰り返し処理する。受信信号ｒ（ｋ）はターボイコライザ４１へ入力されると共に、チャネル推定器４２へ供給され、チャネル推定器４２では受信信号ｒ（ｋ）と記憶部２９からのユニークワードとによりチャネル値（伝送路特性）が推定され、その推定されたチャネル値によりターボイコライザ４１内で受信信号ｒ（ｋ）が等化処理され、その後、復号処理され、復号データｃ′（ｉ）が出力されると共に、軟判定値ｂ′（ｉ）が出力される。軟判定値ｂ′（ｉ）はシンボル選定器４３に入力されその軟判定値ｂ′（ｉ）の絶対値がしきい値Ｔｈ以上であれば、その硬判定値ｂ＾（ｉ）が、確からしい（信頼性が高い）ものとして前回シンボル記憶部３２に更新格納され、以後における同一受信信号ｒ（ｋ）を繰り返し受信処理（イコライズ処理）する際のチャネル推定部４２におけるチャネル推定処理においては、ユニークワードのみならず、前回シンボル記憶部３２に記憶されている情報シンボルの硬判定値ｂ＾（ｉ）も用いる。

ターボイコライザ４１は例えば図１に示した受信機中の繰り返しチャネル推定器２８、ユニークワード記憶部２９、前回シンボル記憶部３２を除いた部分である。図３１中の受信機であってもよい。つまり、この場合も式（１９）の解は、ウイーナー解により下記となる。
ｗ（ｋ）＝Ｅ［ｙ′（ｋ）ｙ′^H（ｋ）］・Ｅ［ｂ（ｋ）・ｙ′（ｋ）］
＝［ＨΛ（ｋ）Ｈ＋σ²Ｉ］・ｈ（５０）
ここでＨは式（８）で定義されたものであり、
ｈ≡［Ｈ（Ｑ−１），…，Ｈ（０）］^T
Ｈ（）は式（５）で定義されたもの、σ²＝Ｅ［‖ｖ‖²］（雑音の分散）
Λ（ｋ）＝ｄｉａｇ［１−ｂ′²（ｋ＋Ｑ−１），…，１，…，１−ｂ′²（ｋ−Ｑ＋１）］
このように図３１中の受信機においても、チャネルＨ（）を推定し、このチャネルＨ（）を用いて等化フィルタ係数ｗ（ｋ）求め、受信信号をフィルタ係数ｗ（ｋ）でフィルタ処理し、その処理した出力に対し復号処理を行う。従ってこの繰り返し受信処理において、前記信頼性のある硬判定情報シンボルもチャネル推定に用いることにより、より正しいチャネル推定を得ることができる。

図９はレーク（ＲＡＫＥ）合成処理を行う繰り返し受信に前記繰り返しチャネル推定方法を適用したターボ受信機の例を示す。受信信号ｒ（ｋ）はＲＡＫＥ合成処理部４５とチャネル推定器４２に供給される。１回目はチャネル推定器４２で受信信号ｒ（ｋ）とユニークワードとによりチャネル値が推定され、ＲＡＫＥ合成処理部４５内において、各シンボルが伝送路で受けた位相回転に対する補償とＲＡＫＥ合成処理が、推定されたチャネル値により行われ、つまり時間ダイバーシチ処理が行われてターボデコーダ４６へ出力される。ターボデコーダ４６より復号データｃ′（ｉ）と、軟判定値ｂ′（ｉ）が出力される。軟判定値ｂ′（ｉ）はシンボル選定器４３に入力され、前記例と同様に、その確らしいものの情報シンボルの硬判定値ｂ＾（ｉ）が前回シンボル記憶部３２に更新格納される。
２回目以後のＲＡＫＥ受信−ターボデコーディングの繰り返し受信処理においては、チャネル推定器４２でユニークワードのみならず、前回の情報シンボルの硬判定値もチャネル推定に利用される。これにより、チャネルの推定がより正確に行えるため、品質の向上が図れる。

図１０はアダプティブ（適応）アレーアンテナを用いた繰り返し受信に、前記繰り返しチャネル推定方法を適用したターボ受信機の例を示す。受信信号ｒ（ｋ）はアダプティブアレーアンテナ受信部４７に受信され、その受信信号はチャネル推定器４２に分岐入力され、これとユニークワードとによりチャネル推定が行われ、その推定したチャネル値を用いて、アダプティブアレーアンテナ受信部４７のアンテナ指向特性の主ビームが目的波の到来方向に向き、ヌルが干渉波の到来方向に向くように、アレー重み決定部４８で各アンテナ素子、又は対応する受信経路に対する重みが決定され、その重みが該当箇所に設定される。アダプティブアレーアンテナ受信部４７の受信出力はターボデコーダ４６へ供給されて復号され、その復号データｃ′（ｉ）と軟判定値ｂ′（ｉ）が出力され、軟判定値ｂ
′（ｉ）はシンボル選定器４３に入力され、確からしい硬判定値が前回シンボル記憶部３２に更新記憶される。２回目以後のアダプティブアレーアンテナ受信部４７−ターボデコーダ４６の繰り返し受信処理においてはチャネル推定器４２でユニークワードのみならず、前回の情報シンボルの硬判定値もチャネル推定に利用される。これによりチャネル推定がより正しく行われ、その結果、アンテナ指向特性の制御がより正確に行われ、品質の向上が図れる。

なお図８におけるターボイコライザ４１は簡略に示すと、図１１Ａに示すように軟入力軟出力（ＳＩＳＯ）イコライザ（等化器）４１ａとＳＩＳＯデコーダ（復号器）４１ｂの直列接続の形式であり、これら等化器４１ａと復号器４１ｂ間で繰り返し動作が行われる。図９及び図１０中のターボデコーダ４６は簡略に示すと、図１１Ｂに示すように、ＳＩＳＯデコーダ４６ａとＳＩＳＯデコーダ４６ｂの直列接続の形式であり、デコーダ４６ａと４６ｂ間で繰り返し復号が行われる。図９及び図１０中のターボデコーダ４６は、ＳＩＳＯデコーダ一つでもよい。

以上の図８乃至図１０に示した例をまとめて図１２に示す。つまり受信信号を繰り返し受信機（ターボ受信機）４９でまず、チャネル推定器４２で推定したチャネル値により処理し、その処理した信号を復号処理し、その復号処理結果として復号データ（シンボル）ｃ′（ｉ）とその軟判定値ｂ′（ｉ）を出力し、その軟判定値ｂ′（ｉ）をシンボル選定器４３において、しきい値と比較して、対応復号データｃ′（ｉ）（シンボル硬判定値）が確からしいか否かを判定し、確からしいと判定されたものはその硬判定値を前回シンボル記憶部３２に更新格納して、２回目以後の推定チャネル値を用いた処理−復号処理の繰り返しにおけるチャネル推定器４２におけるチャネル推定に、ユニークワードのような既知情報の他に前回のシンボル硬判定値をも用いて、チャネル推定をより正確に行うように
するものである。

図１３に、このシンボル硬判定値をも用いる繰り返し受信信号方法の処理手順の例を示す。ステップＳ１で受信信号と既知信号とによりチャネル値を推定し、ステップＳ２で繰り返し処理の１回目か否かを調べ、１回目であればステップＳ３でステップＳ１で推定したチャネル値により受信信号を処理し、その後、復号処理を行ってシンボル硬判定値と軟判定値を求める。ステップＳ４でそのシンボル軟判定値から対応シンボル硬判定値の確からしいものを取出し、ステップＳ５でその取出したシンボル硬判定値に記憶部３２に記憶してある前回のシンボル硬判定を更新する。ステップＳ６で復号処理が所定回数かを調べ、所定回数になっていなければステップＳ１に戻る。ステップＳ２で繰り返し処理の１回目でなければ、ステップＳ７で記憶部３２から前回のシンボル硬判定値を読み出し、これと、受信信号の情報シンボルとによりチャネル推定を行ってステップＳ３に移る。

この場合も、図６を参照してステップＳ１′〜Ｓ４′により説明したように、２回目以後の処理は既知信号を用いなくてもよい。
図１０に示した例においてアダプティブアレーアンテナ受信部４７とターボデコーダ４６との間に破線で示すようにＲＡＫＥ合成処理部４５を挿入してもよい。この場合、ＲＡＫＥ合成処理部４５における各シンボル位相回転補正、ＲＡＫＥ合成のためのチャネル推定は、チャネル推定器４２で兼用してもよく、個別に設けてもよい。

白色性ガウス雑音以外の雑音
前述したターボ受信方法（第１発明）の実施例や誤り訂正を考慮した第２発明の実施例、またチャネル推定方法に特徴を有するターボ受信方法（第４発明）の実施例では雑音が白色性ガウス雑音であると仮定して処理した。即ち各アンテナの受信信号ｒ_m（ｋ）を示す式（２０）の右辺中のｖ_m（ｋ）を白色性ガウス雑音であると仮定をしている。ここで白色性ガウス雑音とは、ガウス分布に従い、
Ｅ［ｖ_m（ｋ）・ｖ_m（ｋ−ｑ）］＝σ²：ｑ＝０の場合，０：ｑ≠０の場合
Ｅ［］は期待値、σ²は分散値である。
なる統計的性質を有する信号である。白色性ガウス雑音はアンテナ素子内で発生する熱雑音などが例に挙げられる。この白色性ガウス雑音の仮定が反映されるのは、フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を求める式（３４）又はフィルタ係数ｗ（ｋ）を求める式（５０）中のσ²Ｉの部分である。例えば式（３４）のｗ_n（ｋ）は、
ｗ_n（ｋ）＝（ＨＧ（ｋ）Ｈ^H＋Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］）^-1ｈ
＝（ＨＧ（ｋ）Ｈ^H＋σ²Ｉ）^-1ｈ
の過程を経て算出される。ここで、ｖ_m（ｋ）が分散σ²を有する白色性ガウス雑音という仮定により、Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］＝σ²Ｉと計算される。繰り返しチャネル推定器２８（図１）又は４２（図１２）により推定される、チャネル行列Ｈと、σ²と、事前対数尤度値から計算される誤差行列Ｇ（ｋ）とを、式（３４）に代入してフィルタ係数ｗ_n（ｋ）が算出される。

所で、雑音ｖ_m（ｋ）が白色性ガウス雑音でない場合を考える。この場合は、Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］＝σ²Ｉとすることができないため、フィルタ係数ｗ_n（ｋ）を算出するために、雑音成分の期待値（共分散）行列Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］を別の方法で推定する必要がある。以下にこの方法を説明する。ここで雑音成分の共分散行列をＵ≡Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］と略記する。式（２２）のｙ（ｋ）＝Ｈ・Ｂ（ｋ）＋ｎ（ｋ）をｎ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Ｈ・Ｂ（ｋ）と変形して、共分散行列Ｕに代入すると次式となる。

Ｕ＝Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］
＝Ｅ［（ｙ（ｋ）−Ｈ・Ｂ（ｋ））・（ｙ（ｋ）−Ｈ・Ｂ（ｋ））^H］
今、受信信号によりベクトルｙ（ｋ）、チャネル推定値によりチャネル行列Ｈの推定値Ｈ＾、参照信号によりＢ（ｋ）が利用可能であれば、行列Ｕは時間平均法により、
Ｕ＾＝Σ_k=0 ^Tr（ｙ（ｋ）−Ｈ＾・Ｂ（ｋ））・（ｙ（ｋ）−Ｈ＾・Ｂ（ｋ））^H （５１）
と推定することができる。ここで、Ｔｒは参照信号シンボル数である。

繰り返しチャネル推定器２８又は４２における繰り返しチャネル推定中にチャネル行列Ｈとともに、式（５１）を利用して共分散行列Ｕ＾を推定する。その手順を図１４に示す。図１４Ａに受信信号中の１フレームにおけるユニークワードと情報シンボル系列とを示し、図１４Ｂに１回目以後の処理を示す。１回目の処理はユニークワードのみを参照信号とし、まずチャネル行列Ｈを推定する。
次にユニークワードと、そのチャネル行列推定値Ｈ＾を用いて式（５１）により、Ｕを推定する。これら推定値ＵとＨ＾を用いてフィルタ係数ｗ_n（ｋ）
ｗ_n（ｋ）＝（Ｈ＾Ｇ（ｋ）Ｈ＾^H＋Ｕ＾）^-1ｈ（５２）
を算出し、このフィルタ係数ｗ_n（ｋ）を用いて受信信号に対する１回目の等化を行い送信情報シンボルを推定する。

２回目の処理はユニークワードと、１回目の等化で推定された情報シンボルのうちしきい値によって確からしいと判定されたもの＊との両方を参照信号として、１回目と同じ手順でＨを再推定した後、Ｕを再推定する。この操作を繰り返すことによって、繰り返し毎に、チャネル行列推定値Ｈ＾がより正確になり、またＵの推定値がより正確になり、フィルタ係数ｗ_n（ｋ）の精度が上がり、等化器の特性が向上する。
以上の処理により白色性ガウス雑音でない雑音が受信信号に含まれる場合のターボ受信を行うことができる。

前述した受信信号中のその雑音の共分散行列Ｕを推定して線形等化処理を行う場合の機能構成を、図２中に示した多出力等化器３１の第１番目の送信機からの送信信号の受信信号の等化出力として対数尤度比Λ₁［ｂ₁（ｋ）］を求める場合に適用した例を図１５に示す。図１５中の図２と対応する部分には同一参照番号を付けてある。
ユニークワード記憶部２９からのユニークワード又は前回シンボル記憶部３２から確からしい前回のシンボル硬判定が参照ベクトル生成部３１９に入力され、ここで式（２５）及び式（２６）により参照ベクトルＢ（ｋ）が生成される。この参照ベクトルＢ（ｋ）と、チャネル推定器２８からの推定チャネル行列Ｈ＾と、受信ベクトル生成部３１１からの受信ベクトルｙ（ｋ）が共分散行列推定部３２１に供給され、ここで式（５１）が計算されて共分散行列Ｕの推定行列
Ｕ＾が得られる。

また軟判定シンボル生成部３１３−１からの軟判定送信シンボル軟判定ｂ′₁（ｋ）〜ｂ′_n（ｋ）が誤差ベクトル生成部３２２−１に入力され、ここで式（３５）、式（３６）及び式（３７）によりチャネル推定２乗誤差と対応する誤差行列Ｇ₁（ｋ）が生成される。この誤差行列Ｇ₁（ｋ）と、推定共分散行列Ｕ＾と、推定チャネル行列Ｈ＾とがフィルタ推定部３２３−１へ供給され、ここで式（５２）が計算されてフィルタ係数ｗ₁（ｋ）が推定される。このフィルタ係数ｗ₁（ｋ）と差演算部３１６−１からの差分ベクトルｙ′（ｋ）が適応フィルタ３１８−１へ供給されて、ｙ′（ｋ）に対するフィルタ処理ｗ₁（ｋ）^Hｙ′（ｋ）がなされ、その結果が対数尤度比Λ₁［ｂ₁（ｋ）］として出力される。

検出する信号についても誤り訂正復号結果を反映させる場合は、図１５中に破線で示すように、図７Ａに示した関数演算部３３１−１を設けてｆ（ｂ′_n（ｋ））を演算し、干渉レプリカベクトル生成部３１４−１では式（３１）の代りに式（４３）を用い、誤差ベクトル生成部３２２−１では式（３７）の代りに式（４８）を用いればよい。
図１４Ｂに示した手法を図１６に流れ図として示す。つまりステップＳ１で受信信号ｒ（ｋ）と既知信号（例えばユニークワード）を用いてチャネル行列Ｈを推定し、次はステップＳ２でこの処理が繰り返し処理における１回目であるか否かを調べ、１回目であれば、ステップＳ３で既知信号と推定チャネル行列Ｈ＾と、受信信号ｒ（ｋ）とを用いて式（５１）を演算して推定共分散行列Ｕ＾を求める。

ステップＳ４で推定チャネル行列Ｈ＾と、推定共分散行列Ｕ＾と、シンボル軟判定値によりなる誤差行列Ｇ（ｋ）とを用いて式（５２）を計算してフィルタ係数ｗ_n（ｋ）を推定する。
ステップＳ５で推定チャネル行列Ｈ＾とフィルタ係数ｗ_n（ｋ）を用いて受信信号を等化処理し、つまり式（２７）を計算し、ｗ_n ^H（ｋ）・ｙ′（ｋ）を計算して、対数尤度比Λ₁［ｂ_n（ｋ）］を求め、これに対し復号処理を行って送信シンボルの硬判定値及び軟判定値を推定する。

ステップＳ６はしきい値以上のシンボル軟判定値より対応する確からしい（信頼性の高い）シンボル硬判定値を求める。このシンボル硬判定値により、前回シンボル記憶部３２に格納されているシンボル硬判定値を更新する。その後、ステップＳ８で復号処理回数が所定値になったかを調べ、なっていなければステップＳ１に戻り、所定値になっていれば、その受信フレームに対する処理を終了する。
ステップＳ２で繰り返し処理における処理が１回目でなければ、つまり２回目以後であれば、ステップＳ９で前回シンボル記憶部３２からシンボル硬判定値を読み出し、これと、受信信号中の情報シンボルとによりチャネル行列Ｈを推定してステップＳ３に移る。

この場合も、図６中で破線で示したステップＳ１′〜Ｓ４′と同様の処理にステップＳ１とＳ２を変更することにより、２回目以後は、既知信号を用いないようにすることもできる。また検出する信号も誤り訂正復号結果を反映させたい場合は図１６中に破線で示すようにステップＳ１０で関数演算ｆ（ｂ′_n（ｋ））を行い、この結果を用いて誤差行列Ｇ（ｋ）を求めればよい。更に何れの場合においても共分散行列Ｕ＾の推定に硬判定送信シンボルを用いなくてもよい。
この白色性ガウス雑音でない雑音が含まれた受信信号中のその雑音の共分散行列Ｕを推定できることは以下に述べるように各種有益な応用に適用することができる。

（１）受信機が未知の干渉信号が含まれる多系列送信信号に対する受信法が挙げられる。図３０Ａに示すように、ターボ受信機が受信しようとするＮ人のユーザの送信機からの信号のように、Ｎ個の系列の送信信号に加え、破線で示すようにターボ受信機で未知の干渉信号ｉ（ｋ）（例えば移動通信で他のセルやゾーンからの信号）が受信されるとする。このとき式（２０）は、
ｒ_m（ｋ）＝Σ_q=0 ^Q-1Σ_n=1 ^Nｈ_mn（ｑ）・ｂ_n（ｋ−ｑ＋１）＋ｉ
（ｋ）＋ｖ_m（ｋ）（２０）′
となる。このモデルにおいて、ｉ（ｋ）＋ｖ_m（ｋ）≡ｖ′_m（ｋ）とすると、
ｒ_m（ｋ）＝Σ_q=0 ^Q-1Σ_n=1 ^Nｈ_mn（ｑ）・ｂ_n（ｋ−ｑ＋１）＋ｖ
′_m（ｋ）（２０）″
となる。ｖ′_m（ｋ）は白色性ガウス雑音でない雑音信号として、先に述べたようにＨの推定、更にＵの推定を行い、ｗ_n（ｋ）を推定し、受信信号の等化処理、送信シンボル推定を繰り返すことによりターボ受信を行うことができる。

（２）送受信分離フィルタを用いた通信システムにおいて、受信信号に対し、シンボル周期の２分の１よりも高速でオーバーサンプリングを行う際には、各時間でサンプルされた受信信号に含まれる雑音成分間に相関が出て、受信信号中の雑音を白色性ガウス雑音とみなすことができない。つまり、式（２０）において、
Ｅ［ｖ_m（ｋ）・ｖ_m（ｋ−ｑ）］＝σ²：ｑ＝０の場合，０：ｑ≠０の場合
とはならない。よって
Ｅ［ｎ（ｋ）・ｎ^H（ｋ）］＝σ²Ｉ
なる仮定ができない。そこで送受信分離フィルタにより分離された受信信号に対する処理を式（５１）を利用して共分散行列Ｕを求めて行うことにより、受信信号を正しく処理することができる。

（３）前述したターボ受信方法では、各送信機（ユーザ）からのＱパスのマルチパス成分をすべて合成するしくみになっている。しかし、チャネルに長遅延波が存在する場合（例：パスが１シンボル遅延、２シンボル遅延、３シンボル遅延、とんで、３０シンボル遅延が存在する場合の３０シンボル遅延のパス成分）は、長遅延波を合成せず、それを未知干渉として扱い、適応フィルタで除去する方針をとることが可能である。つまりこの長遅延波成分を前記（１）の例における干渉信号ｉ（ｋ）として扱うことで長遅延波を除去することができる。

上述した白色性ガウス雑音でない雑音が含まれた受信信号に対する処理において、共分散行列Ｕの推定は式（５０）におけるσ²Ｉの代りに推定して、シングルユーザターボ受信方法にも適用でき、同様にシングルユーザ、マルチユーザに拘らず、図９に示したＲＡＫＥ合成処理受信や図１０に示したアダプティブアレーアンテナ受信を用いるターボ受信、更に一般に図１２に示した繰り返し復号におけるチャネル推定器４２でのチャネル推定と共分散行列Ｕとの推定に適用できる。なおＲＡＫＥ受信の場合はチャネル推定のみを利用してもよい。

第３発明（多段等化）
上述では受信信号ｒ₁，…，ｒ_Mを多出力等化器３１で等化して対数尤度比Λ₁［ｂ（ｋ）］，…，Λ_N［ｂ（ｋ）］を求めたが、第１発明の変形例（２）では複数の等化段を縦続的に設け、後段の等化器程、出力数を少なくする構成としてもよい。例えばこれを図１７に示すように二つに分け前段等化器（マルチユーザ等化器）７１で、後段のシングルユーザ等化器２１′の等化範囲外の干渉成分をキャンセルし、そのため例えばソフト干渉キャンセルとＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）規範線形フィルタリングの前処理を行い、その後、後段等化器２１′により、先に示したパス数がＱのシングルユーザの等化処理を行う。

このように縦続的に等化処理し、前段の処理に線形フィルタを用いることによっても計算量が莫大なものにならないようにすることができる。
このターボ受信法の第１発明（２）の基本的概念をもとにした実施例の多出力ターボ受信機の構成及びこの発明が適用されるＭＩＭＯシステムの構成例を図１８に示し、図１と対応する部分に同一参照番号を付けて重複説明を省略する（以下の説明も同様）。
伝送路（チャネル）を通じてターボ受信機３０に、各送信機よりの送信信号が受信される。この受信信号ｒ（ｋ）はマルチユーザ等化器７１に入力され、この等化器７１から、Ｎ個の各送信機よりの信号が、それぞれ他の送信機からの信号による干渉が除去された信号ｕ₁（ｋ），…，ｕ_N（ｋ）と各チャネル値α₁（ｋ），…，α_N（ｋ）が出力されてそれぞれシングルユーザ等化器２１−１，…，２１−Ｎに入力され、これらＳＩＳＯ等化器２１−１，…，２１−Ｎからそれぞれ対数尤度比Λ₁［ｂ₁（ｋ）］，…，Λ₁［ｂ_N（ｋ）］が出力される。これより以後の処理は図１の場合と同様であるが、シングルユーザ等化器２１−１，…，２１−Ｎで用いられるチャネル値α₁（ｋ），…，α_N（ｋ）はマルチユーザ等化後のチャネル値であり、チャネル行列Ｈとは異なる。よってこのα₁（ｋ），…，α_N（ｋ）を等化後のチャネル情報と記す。

以下、各部の動作を説明する。
マルチパス（チャネル）の数Ｑを考慮して図１の説明と同様に式（２３）〜（２６）を定義する。
図１８中の後段の等化器２１−１，…，２１−Ｎは各ユーザの自身の信号シンボル［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（Ｋ−Ｑ＋１）］（ｎ＝１，…，Ｎ）による符号間干渉チャネルを等化するものである。そのため前段の等化器７１ではｙ（ｋ）内の上記［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（Ｋ−Ｑ＋１）］（ｎ＝１，…，Ｎ）以外の干渉を除去する処理を行う。以下にその定量的な説明を行う。

まず、復号器２４−１，…，２４−Ｎからフィードバックされる等化器７１の事前情報λ₂ ^p［ｂ_n（ｋ）］（ｎ＝１，…，Ｎ）を用いて軟判定送信シンボル推定ｂ′（ｋ）を式（１５）により求める。
次にこれら軟判定送信シンボルｂ′_n（ｋ）とチャネル行列Ｈを用いて干渉信号のレプリカＨ・Ｂ′（ｋ）を作成し、受信ベクトルｙ（ｋ）から引算する。
ｙ′_n（ｋ）≡ｙ（ｋ）−Ｈ・Ｂ′（ｋ）（27）′
＝Ｈ・（Ｂ（ｋ）−Ｂ′（ｋ））＋ｎ（ｋ）（28）′
ここで、
Ｂ′（ｋ）＝［ｂ′^T（ｋ＋Ｑ−１）…ｂ′^T（ｋ）…ｂ′^T（ｋ−Ｑ＋１）］^T （29）′
そして、
ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［ｂ′₁（ｋ＋ｑ）ｂ′₂（ｋ＋ｑ）…ｂ′_n（ｋ＋ｑ）…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T：ｑ＝Ｑ−１，…，１ (53)
ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［ｂ′₁（ｋ＋ｑ）ｂ′₂（ｋ＋ｑ）…０…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T：ｑ＝０，…，−Ｑ＋１（54）
（ｂ′（ｋ＋ｑ）の要素中のゼロはｎ番目）
以下この干渉を引算する操作をソフト干渉キャンセルと呼ぶことにする。理想的に干渉信号のレプリカが作られているとすると、引算後得られるｙ′_n（ｋ）は第ｎ番目のユーザのシンボルｂ_n（ｋ）と、式（５４）によりｑ＝１，…，−Ｑ＋１でｂ′（ｋ＋ｑ）のｎ番目の要素を０としたことに基ずくその第ｎ番目のユーザ自身のシンボル［ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（ｋ−Ｑ＋１）］による符号間干渉成分としか持ち得ないことが分かる。

実際受信ベクトルｒ（ｋ）内の第ｎ番目ユーザ（送信機）の信号からの寄与成分はシンボル［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（ｋ−Ｑ＋１）］によるもののみだが、式（２１）の受信ベクトルｙ（ｋ）の定義から理解されるように、マルチパス分合成して作られる受信ベクルトｙ（ｋ）内の第ｎ番目ユーザ（送信機）の信号からの寄与成分にはｋ番目のシンボルｂ_n（ｋ）を基準にすればこれに対して未来のシンボル［ｂ_n（ｋ＋Ｑ−１），ｂ_n（ｋ＋Ｑ−２），…，ｂ_n（ｋ＋１）］による符号間干渉成分も含んでしまう。つまり上記干渉レプリカはその未来からの干渉成分も含めている。このように式（２７）′の差分ベクトルｙ′（ｋ）は式（２７）の差分ベクトルｙ′（ｋ）と異なっている
。

そこで等化器７１における前段処理の次のステップはソフト干渉キャンセル後の干渉余剰成分、つまり前記干渉レプリカＨ・Ｂ′（ｋ）の不完全合成に基づく残余干渉成分と前記未来符号間干渉成分とをｙ′_n（ｋ）からＭＭＳＥ（最小平均２乗誤差）規範の線形フィルタにより除去する。つまり、フィルタ特性ｗ_nによりｙ′_n（ｋ）を、式（５５）に示すようにフィルタ処理した結果
が、受信信号中の第ｎ番目ユーザの信号中のシンボル［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（Ｋ−Ｑ＋１）］にチャネル値α_1n，α_2n，…，α_Qnをそれぞれ乗算した和と等しくなるようにする。
ｗ_n ^H（ｋ）・ｙ′_n（ｋ）≒Σ_q=0 ^Q-1α_q（ｋ）・ｂ_n（ｋ−ｑ）＝α_n ^H（ｋ）・ｂ_n（ｋ）（55）
従ってこのフィルタ特性ｗ_n（ｋ）及び等化後のチャネル値（チャネル情報）α_n（ｋ）を求めて式（５５）を演算すればよい。以下にｗ_n（ｋ），α_n（ｋ）の算出方法を示す。なおフィルタ特性ｗ_n（ｋ）は式（３２）、式（３４）で与えられるフィルタ係数ｗ_n（ｋ）とは異なっているが便宜上同一記号を用いる。

上記の解は以下の最適問題の解として定義される。
（ｗ_n（ｋ），α_n（ｋ））＝arg min ‖ｗ_n ^H（ｋ）・ｙ′_n（ｋ）−α_n ^H（ｋ）・ｂ_n（ｋ）‖² （56）
α_1n（ｋ）＝１を条件とする。
つまり式（５６）の右辺が最小となるｗ_n（ｋ）とα_n（ｋ）を求める。
付加された拘束条件α_1n（ｋ）＝１は、α_n（ｋ）＝０，ｗ_n（ｋ）＝０なる解を避ける為である。これは、
‖α_n（ｋ）‖²＝１
なる拘束条件で解く事も可能であるが以下では、α_1n（ｋ）＝１の場合の解を示す。簡単の為、以下のように問題を置き換える。つまり式（５６）の右辺をｗ，αについて最小とするｍ_n（ｋ）と定義する。

ｍ_n（ｋ）＝arg min ‖ｍ_n ^H（ｋ）・ｚ_n（ｋ）‖² （57）
ｍ_n ^H（ｋ）・ｅ_MQ+1＝−１を条件とする。（α_1n（ｋ）＝１と等価）
ここで、
ｍ_n（ｋ）≡［ｗ_n ^T（ｋ），−α_n（ｋ） ^T］^T （58）
ｚ_n（ｋ）≡［ｙ_n ^T（ｋ），ｂ（ｋ）_n ^T］^T （59）
ｅ_MQ+1＝［０…１…０］^T （60）
（ｅ_MQ+1中の１の要素はＭＱ＋１番目）
である。文献［２］S.Haykin,Adaptive Filter Theory,Prentice Hall P.220〜P
227に示されているラグランジェ未定係数法より、この最適化問題の解は以下で
与えられる。

ｍ_n（ｋ）＝−Ｒ_ZZ ^-1・ｅ_MQ+1／（ｅ_MQ+1 ^H・Ｒ_ZZ ^-1・ｅ_MQ+1）（61）
ここで、
Ｒ_ZZ＝Ε［ｚ_n（ｋ）・ｚ_n ^H（ｋ）］（62）
Ε［Ａ］はＡの期待値（平均値）を表わす。

Λ_n（ｋ）＝diag［Ｄ_n（ｋ＋Ｑ−１），…，Ｄ_n（ｋ），…，Ｄ_n（ｋ−Ｑ＋１）］ (64)
Ｉは単位行列 σ²は雑音電力（白色性ガウス雑音の分散値）

Ｄ_n（ｋ＋ｑ）＝diag［１−ｂ′₁ ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_n ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_N ²（ｋ＋ｑ）］：ｑ＝Ｑ＋１，…，１ (66)
Ｄ_n（ｋ＋ｑ）＝diag［１−ｂ′₁ ²（ｋ＋ｑ），…，１，…，１−ｂ′_N ²（ｋ＋ｑ）］：ｑ＝０，…，−Ｑ＋１（67）
ｄｉａｇは対角行列（行列の対角線の要素以外の要素はゼロ）を表わす。
つまりチャネル行列Ｈ、σ²が既知であれば、ｍ_n（ｋ）は式（６１）で求めることができる。よって式（５８）に従いｗ_n（ｋ），α_n（ｋ）も求められる。

この算出されたフィルタ特性ｗ_n（ｋ）により、ｙ′_n（ｋ）を次式によりフィルタ処理する。
ｕ_n（ｋ）＝ｗ_n ^H（ｋ）・ｙ′_n（ｋ）（68）
^Hは共役転置行列を表わす。
このフィルタ処理されたｎ個の処理結果が後続の対応する等化器２１−ｎに送られる。このようにして第ｎ番目のユーザよりの式（１）の左辺と対応する受信信号ｕ_n（ｋ）が得られ、また式（１）の右辺のチャネル値ｈ_mn（ｑ）と対応するα_mn（ｋ）が得られ、つまり式（１）と対応する式（５５）が求まる。よってα_n（ｋ）も等化器パラメータ（チャネル値）として後続の等化器２１−ｎに付与される。以上が等化器７１による前段処理である。

次に後続の等化器２１−ｎ以降の処理について述べる。前述したように式（５５）は式（１）と対応しているから、ユーザ毎の等化器２１−ｎ内での動作は図３１中の等化器２１の動作と同様に行えばよく上記でも述べた通り、文献［１］に示されているため詳細は省略する。各等化器２１−ｎは上で定義したｕ_n（ｋ），α_n（ｋ）及び復号器２４−ｎからの事前情報λ₂［ｂ_n（ｋ）］を入力し、出力として各符号化ビットが＋１である確率と−１である確率の対数尤度比Λ₁（ＬＬＲ：Log-Likelihood Ratio）を次式により算出する。

ここでλ₁［ｂ_n（ｋ）］は後続の復号器２４−ｎに送られる外部情報、λ₂ ^p［ｂ_n（ｋ）］は等化器３１に与えられる事前情報である。復号器２４−ｎは対数尤度比Λ₂を次式により算出する。

ここでλ₂［ｂ_n（ｉ）］は繰り返しの際に等化器７１と等化器２１に与えられる外部情報、λ₁ ^p［ｂ_n（ｋ）］は復号器２４−ｎに与えられた事前情報である。この図１８に示した構成により繰り返し等化、復号を行い誤り率の向上が達成される。
前述したマルチユーザ等化器７１の機能構成を図１９を参照して簡単に説明する。各アンテナよりの受信信号は受信部７０でベクトルｒ（ｋ）＝［ｒ₁（ｋ）…ｒ_M（ｋ）］として処理され、このベクトルｒ（ｋ）を用いて受信ベクトル生成部３１１において各マルチパス（チャネル）を考慮した式（２１）の受信ベクトルｙ（ｋ）が生成される。

一方、受信部７０よりの受信信号ｒ（ｋ）と、ユニークワード記憶部２９からの各送信機と対応した、チャネル推定用のユニークワード系列などの既知系列信号とがチャネル推定器２８に入力されてチャネル行列Ｈが推定される。
また各復号器２４−１，…，２４−Ｎの出力対数尤度比Λ₂［ｂ₁（ｉ）］，…，Λ₂［ｂ_N（ｉ）］からそれぞれ事前情報λ₁ ^p［ｂ₁（ｉ）］，…，λ₁ ^p［ｂ_N（ｉ）］が差し引かれた外部情報λ₂［ｂ₁（ｋ）］，…，λ₂［ｂ_N（ｋ）］が軟判定シンボル推定部３１３−１，…，３１３−Ｎに入力され、それぞれ式（１５）により軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ），…，ｂ′_N（ｋ）が計算され、これらが干渉ベクトル生成部７２に入力され、干渉ベクトル生成部７２では各ｎごとに他の送信機からの干渉信号となり得るシンボル推定値のベクトルＢ′（ｋ）が式（２９）′、（５３）及び（５４）により生成される。これらＮ個のベクトルＢ′（ｋ）とチャネル行列Ｈとの積が他干渉信号推定部７３−１，…，７３−Ｎでそれぞれ演算されて干渉成分のレプリカＨ・Ｂ（ｋ）が求められる。

これらＮ個の干渉成分レプリカＨ・Ｂ（ｋ）が受信ベクトルｙ（ｋ）から引算部７４−１，…，７４−Ｎでそれぞれ引算されて、差分ベクトルｙ′₁（ｋ），…，ｙ′_N（ｋ）が求められる。
軟判定送信シンボルｂ′₁（ｋ），…，ｂ′_N（ｋ）が誤差行列生成部７５に入力されて、式（６４）、（６６）、（６７）により誤差行列Λ₁（ｋ），…，Λ_N（ｋ）が生成され、これらとチャネル行列Ｈ及び雑音電力σ²がフィルタ特性推定部７６に入力され、フィルタ特性推定部７６では式（５８）、（６０）、（６１）、（６３）及び（６５）により、フィルタ特性ｗ_nと等化後のチャネル情報α_nとが推定される。これらフィルタ特性ｗ₁, …，ｗ_Nと差分ベクトルｙ′₁（ｋ）, …，ｙ′_N（ｋ）とがフィルタ処理部７７−１，…，７７−Ｎでそれぞれ乗算され、つまりフィルタ処理されて、各ユーザごとの各パスからのシンボル［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（Ｋ−Ｑ＋１）］の受信信号から他ユーザ信号よりの干渉が除去された成分であるｕ₁（ｋ），…，ｕ_N（ｋ）がそれぞれ得られ、これらとフィルタ特性推定部７６で求められた等化後のチャネル情報α₁（ｋ），…，α_N（ｋ）がそれぞれ図１８中のシングルユーザ等化器２１−１，…，２１−Ｎへ供給される。

このターボ受信法の第１発明（２）の処理手順を図２０に示す。図２０において、図３に示した処理手順と対応するステップには同一ステップ記号を付けた。
ただし、ステップＳ４における干渉レプリカベクトルＢ′_n（ｋ）の計算は式（２９）′、（５３）及び（５４）により行う。ステップＳ１３は軟判定送信シンボルｂ′_n（ｋ）を用い、式（６４）、（６６）、（６７）により誤差行列Λ_n（ｋ）を生成する。ステップＳ１４はチャネルと行列Ｈ及び雑音電力σ²と誤差行列Λ_n（ｋ）を用い、式（５８）、（６０）、（６１）、（６３）、（６５）により残余干渉除去フィルタｗ_n（ｋ）とチャネル情報α_nを求める。
ステップＳ１５で差分ベクトルｙ′_n（ｋ）を残余干渉除去フィルタ特性ｗ_n（ｋ）によりフィルタ処理してｕ_n（ｋ）を求める。ステップＳ１６で各フィルタ処理結果ｕ_n（ｋ）に対し、シングルユーザ等化処理を行って対数尤度比Λ_n［ｂ_n（ｋ）］をそれぞれ求め、これらをステップＳ１０で復号処理する。その他は図３に示した処理と同様である。

上述では後段等化器２１−ｎにおける等化範囲は、シンボル［ｂ_N（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（Ｋ−Ｑ＋１）］（ｎ＝１，…，Ｎ）による符号間干渉区間としているが、この等化範囲は調節可能である。例えば、Ｑが非常に大きな値の場合は、後段の等化器２１−ｎの計算負荷が大きくなる。このような場合、後段等化器２１−ｎでの等化範囲をＱ′＜Ｑとし、前段の等化器７１で、［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（Ｋ−Ｑ′＋１）］（Ｑ′＜Ｑ，ｎ＝１，…，Ｎ）区間以外の同一ユーザの信号の符号間干渉を除去するように変更すればよい。この変更については後で説明する。この前段等化と後段等化に分けて使う場合も、図１９中に破線で示すようにチャネル推定器２８において前回シンボル記憶部３２を設けて硬判定送信シンボルｂ＾_n（ｋ）をも用いてチャネル値の推定を行うようにして、その推定精度を向上させることができる。

図１７に示した例では前段の多出力等化器７１ではＮ系列の送信信号に対し、これらを他系列よりの干渉を等化分離した、Ｎ系列の信号ｕ_nと、等化後のチャネル情報α_nを出力し、その後、各Ｎ系列の信号ｕ_nを後段のシングルユーザ等化器２２−ｎにより同一送信信号の符号間干渉を除去した。つまり、２段の縦続等化構成とした。３段以上の縦続多段構成としてもよい。
例えば図２１に示すように、第１段目の等化器８１において、Ｎ系列の送信信号に対するＭ系列の受信信号ｒ_mを入力して第１〜第Ｕ番送信系列の第Ｕ＋１番送信系列による干渉を除去した等化信号系列ｅｒ₁（ｋ）及びその等化後のチャネル情報ｅα（ｋ）と、第Ｕ＋１〜第Ｎ番送信系列の第１〜第Ｕ番送信系列による干渉を除去した等化信号系列ｅｒ₂（ｋ）及びその等化後のチャネル情報ｅα₂（ｋ）とを得、第２段目の等化器８２−１及び８２−２中の８２−１では、入力されたｅｒ₁（ｋ）及びｅα₁（ｋ）を等化処理して、第１〜第Ｕ番送信系列中の第１〜第Ｕ₁番送信系列の第Ｕ₁＋１〜第Ｕ番送信系列による干渉を除去した等化信号系列ｅｒ₃（ｋ）及びその等化後のチャネル情報ｅα₃（ｋ）と、第１〜第Ｕ番送信系列中の第Ｕ₁＋１〜第Ｕ₂番送信系列の第１〜第Ｕ₁番送信系列及び第Ｕ₂〜第Ｕ番送信系列による干渉を除去した等化信号系列ｅｒ₄（ｋ）及びその等化後のチャネル情報ｅα₄（ｋ）と、第１〜第Ｕ送信系列中の第Ｕ₂＋１〜第Ｕ送信系列の第１〜第Ｕ₂送信系列による干渉を除去した等化信号系列ｅｒ₅（ｋ）及びその等化後のチャネル情報ｅα₅（ｋ）をそれぞれ出力する。

同様に第２段目の等化器８２−２では等化信号系列ｅｒ₂（ｋ）とチャネル情報ｅα₂（ｋ）が入力されて、等化信号系列ｅｒ₆（ｋ）及び等化後のチャネル情報ｅα₆（ｋ）と等化信号系列ｅｒ₇（ｋ）及び等化後のチャネル情報ｅα₇（ｋ）を出力する。Ｎ＝５の場合は第３段目の等化器８３−１〜８３−５は図１８中のシングルユーザ等化器となる。あるいは、等化器８３−３の入力等化信号は２つの送信信号により構成され、等化器８３−３によりその２つの送信信号間の相互干渉を除去して２組の等化信号とその等化後のチャネル情報とを次のシングルユーザ等化器８４−１，８４−２でそれぞれ等化してもよい。更に、例えば等化器８３−４では等化信号ｅｒ₆（ｋ）とチャネル情報ｅα₆（ｋ）を入力して、その構成送信信号の全て、例えば３つの送信信号のそれぞれについて他の２つの送信信号との相互干渉と、それ自身のマルチパスによる符号間干渉を除去してもよい。第２段目の等化器８２−１，８２−２の１つ乃至複数で、複数の送信信号に対する各等化信号を一挙に得るように構成してもよい。

以上のように一般には第１段目の等化器から複数の等化信号系列と等化後チャネル情報の組を出力し、各等化信号系列及びその等化後のチャネル情報の組について、１乃至複数の等化器を１乃至複数段縦続させて、最終的には第１〜第Ｎ番目の送信系列のそれぞれの等化出力、つまりこの例では対数尤度比Λ₁［ｂ_n（ｋ）］を出力させることもできる。
このように多段縦続等化処理を行う場合は、前述したように後段程、干渉除去するパス数Ｑの値を小として、演算処理量を少なくすることが好ましい。この場合は、前述したように、後段において減少したパスによる干渉成分を、その直前の等化段で除去するようにする。

以下において、図２１中の第１段目の等化器２１で、Ｎ個の送信系列、各送信系列のマルチパスの数がＱの受信信号からＵ個の送信系列の群の等化信号系列ｅｒ₁（ｋ）及び等化後のチャネル情報ｅα₁（ｋ）を得、その後段の等化器８２−１での等化処理では各送信列系のマルチパスの数をＱ′とする場合の等化処理を説明する。
図１８及び図１９に示した実施例とほぼ同様に干渉ベクトル生成部７２で干渉ベクトルＢ′（ｋ）を生成するが、この構成式（５３）、式（５４）が式（５３）、式（５４）′及び式（７３）に変更する。

ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［ｂ′₁（ｋ＋ｑ）ｂ′₂（ｋ＋ｑ）…ｂ′_n（ｋ＋ｑ）…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T：ｑ＝Ｑ−１，…１（５３）
ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［０…０ｂ′_U+1（ｋ＋ｑ）…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T：ｑ＝０，…，−Ｑ′＋１（５４）′
ｂ′（ｋ＋ｑ）＝［ｂ′₁（ｋ＋ｑ）ｂ′₂（ｋ＋ｑ）…ｂ′_n（ｋ＋ｑ）…ｂ′_N（ｋ＋ｑ）］^T：ｑ＝Ｑ′，…，−Ｑ＋１（７３）
式（５４）′は第１〜第Ｕ送信系列自体のシンボルと、Ｑ′のマルチパスに基づくこれら各系列の自身及び相互の符号間干渉成分を除いて等化するためのものであり、式（７３）は後段の等化でマルチパスの数をＱ′に減少するため、Ｑ′＋１番目乃至Ｑ番目のパスに基づく、第１〜第Ｕ送信系列の自身及び相互の符号間干渉を除去するためのものである。

このようにして得られた干渉ベクトルＢ′（ｋ）を用いて干渉信号レプリカＨ・Ｂ′（ｋ）を作り、これを受信ベクトルｙ（ｋ）から引算し、つまり次式を計算する。
ｙ′_g（ｋ）≡ｙ（ｋ）−Ｈ・Ｂ′（ｋ）（２７）″
＝Ｈ・（Ｂ（ｋ）−Ｂ′（ｋ））＋ｎ（ｋ）（２８）″
以下この干渉を引算する操作をソフト干渉キャンセルと呼ぶことにする。理想的に干渉信号のレプリカＨ・Ｂ′（ｋ）が作られているとすると、引算後得られるｙ′_g（ｋ）は第１〜第Ｕ送信系列のシンボル、［ｂ_n（ｋ），ｂ_n（ｋ−１），…，ｂ_n（ｋ−Ｑ′＋１）］，（ｎ＝１〜Ｕ）の信号成分しか持ち得ないことが分かる。

次にソフト干渉キャンセル後の干渉余剰成分を前述と同様にＭＭＳＥ規範の線形フィルタで除去する。この場合の式（５５）と対応した式は次式（５５）′となる。
ｗ_g ^H（ｋ）・ｙ′_g（ｋ）≒Σ_n=1 ^UΣ_q=0 ^Q'-1α_nq（ｋ）・ｂ_n（ｋ−ｑ）＝α_g ^H（ｋ）・ｂ_g（ｋ）（５５）′
ここで、
α_g（ｋ）＝［α_1,0（ｋ），…，α_1,Q'-1（ｋ），…，α_U,0（ｋ），…，α_U,Q'-1（ｋ）］^T （５５−１）
ｂ_g（ｋ）＝［ｂ₁（ｋ），…，ｂ₁（ｋ−Ｑ′＋１），…，ｂ_U（ｋ），…，ｂ_U（ｋ−Ｑ′＋１）］^T （５５−２）
これらｗ_g（ｋ），α_g（ｋ）を求めることも前述と同様に式（５６）を次式として右辺が最小となるｗ_g（ｋ），α_g（ｋ）を求める。

（ｗ_g（ｋ），α_g（ｋ））＝arg min ‖ｗ_g ^H（ｋ）・ｙ′_g（ｋ）−α_g ^H（ｋ）・ｂ_g（ｋ）‖² （５６）′
α_1,0（ｋ）＝１を条件とする。
付加された拘束条件は、α_g（ｋ）＝０，ｗ_g（ｋ）＝０なる解を避ける為であり、‖α_g（ｋ）‖²＝１なる拘束条件で解く事も可能であるが以下では、α_1,0（ｋ）＝１の場合以下のように問題を置き換える。
ｍ_g（ｋ）＝arg min ‖ｍ_g ^H（ｋ）・ｚ_g（ｋ）‖² （５７）′
ｍ_g ^H（ｋ）・ｅ_MQ'+1＝−１を条件とする。
ここで、
ｍ_g（ｋ）≡［ｗ_g ^T（ｋ），−α_g ^T（ｋ）］^T （５８）′
ｚ_g（ｋ）≡［ｙ_g ^T（ｋ），ｂ（ｋ）_g ^T］^T （５９）′
ｅ_MQ'+1＝［０ … １ … ０］^T （６０）′
（ｅ_MQ'+1中の１の要素はＭＱ′＋１番目）
前記文献［２］に示されているラグランジェ未定係数法よりこの最適化問題の
解は以下で与えられる。

ｍ_g（ｋ）＝−Ｒ_zz ^-1・ｅ_MQ'+1／（ｅ_MQ'+1 ^H・Ｒ_zz ^-1・ｅ_MQ'+1）（６１）′
ここで、

Λ_n（ｋ）＝diag［Ｄ_n（ｋ＋Ｑ−１），…，Ｄ_n（ｋ），…，Ｄ_n（ｋ−Ｑ＋１）］（６４）′

Ｄ_n（ｋ＋ｑ）＝diag［１−ｂ′₁ ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_n ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_N ²（ｋ＋ｑ）］：ｑ＝Ｑ＋１，…，１（６６）
Ｄ_n（ｋ＋ｑ）＝diag［１，…，１，１−ｂ′_U+1 ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_N ²（ｋ＋ｑ）］：ｑ＝０，…，−Ｑ′＋１（６７）′
Ｄ_n（ｋ＋ｑ）＝diag［１−ｂ′₁ ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_n ²（ｋ＋ｑ），…，１−ｂ′_N ²（ｋ＋ｑ）］：ｑ＝Ｑ′，…−Ｑ＋１（７４）
つまりチャネルパラメータが既知であれば、ｍ_g（ｋ）は式（６１）′で求めることができる。更に式（５８）′に従いｗ_g（ｋ），α_g（ｋ）（＝ｅα₁（ｋ））も求められる。このような計算を例えば図１９中のフィルタ特性推定部７６で行い、フィルタ処理部７７−１で次式を計算してフィルタ処理する。

ｅｒ₁（ｋ）＝ｗ_g ^H（ｋ）・ｙ′_g（ｋ）
この等化出力ｅｒ₁（ｋ）と等化後チャネル情報ｅα₁（ｋ）＝α_g（ｋ）が後段の等化器８２−１に送られる。
以上のようにして例えば５の送信系列（ユーザ）時に３送信系列（ユーザ）グループと２送信系列（ユーザ）グループとに分ける場合は、Ｕ＝３及び２で上記アルゴリズムを実行し、これら二つの等化出力ｅｒ₁（ｋ）、ｅα₁（ｋ）とｅｒ₂（ｋ），ｅα₂（ｋ）を後続の３送信系列（ユーザ）用及び２送信系列（ユーザ）用の等化器に入力してそれぞれ各送信系列（ユーザ）の等化出力を得る。

また前述した検出する信号の誤り訂正復号結果を軟判定送信シンボルに反映させることは、図８に示したシングルユーザターボイコライザ受信機、図９に示したＲＡＫＥ合成処理ターボ受信機、図１０に示したアダプティブアレーアンテナ受信部を備えるターボ受信機、更に一般に図１２に示したチャネル推定器４２を備えるターボ受信機にも適用できる。
更に図１３、図１４及び図１５ではチャネル行列Ｈと共分散行列Ｕ＾の、２回目以後の推定に確からしいと判断されたシンボル硬判定値も参照信号として利用したが、２回目以後もユニークワードのみを参照信号として式（５１）を利用して共分散行列Ｕ＾の推定を行い、シンボル硬判定値を用いるチャネル推定及び共分散行列Ｕ＾の推定は省略してもよい。
第１発明（２）（並列送信）
次に１人の利用者による情報系列ｃ（ｉ）を複数の並列系列として送信することにより周波数利用効率よく高速伝送を行うことが提案されている。このような送信信号に対し、この発明を適用したターボ受信機の実施例を説明する。

図２２に図１と対応する部分に同一参照符号を付けて示すよう送信側において、変調器１３よりの変調出力信号ｂ（ｊ）は直列−並列変換器１４によりＮ個の系列に各シンボルｂ（ｊ）が順次分配され、２以上の整数Ｎ個の系列信号ｂ₁（ｋ），…，ｂ_N（ｋ）とされ、図に示していないが、これらは無線周波数の信号に変換された後、Ｎ個のアンテナから送信される。
これらＮ個の系列信号はチャネル（伝送路）を通じて、この発明のターボ受信機に受信される。この受信機の受信アンテナは１個以上であり、この受信信号は１以上の整数Ｍ個のベースバンドデジタル受信信号ｒ_m（ｋ）（ｍ＝１，２，…，Ｍ）として多出力等化器３１に入力される。受信信号ｒ_m（ｋ）は例えば図１に示したように生成される。

多出力等化器３１は図２に示した構成と同様であり、図３に示した処理手順と同様な処理を行う。その際に、図２２中に示した復号器２４よりの対数尤度比Λ₂［ｂ（ｉ）］から外部情報λ₁［ｂi］が減算器２５で減算され、その減算出力がインタリーバ２６によりインタリーブされて事前情報λ₂［ｂ（ｊ）］とされ、その事前情報λ₂［ｂ（ｊ）］が直列−並列変換器１５でＮ系列の事前情報λ₂［ｂ₁（ｋ）］，…，λ₂［ｂ_N（ｋ）］に変換されて多出力等化器３１へ入力される。

よって多出力等化器３１ではそのＭ系列の受信信号が、先に述べたと同様に線形等化処理されて、Ｎ個の対数尤度比系列Λ₁［ｂ₁（ｋ）］，…，Λ₁［ｂ_N（ｋ）］が出力される。このＮ個系列の対数尤度比系列は並列−直列変換器１６により１系列の対数尤度比系列Λ₁［ｂ（ｊ）］に変換されて、減算器２２へ供給される。この構成によれば多出力等化器３１の入力信号形式が、図１乃至図３で説明したものと同様になり、従って図１乃至図３を参照して行った等化処理により、Ｎ系列の対数尤度比Λ₁［ｂ₁（ｋ）］，…，Λ₁［ｂ_N（ｋ）］を得ることができ、直列−並列変換器１５と並列直列変換器１６とを用いることによって繰り返し復号処理を行うことができることは容易に理解されよう。図１乃至図３においてｎ番目の送信機の送信信号と対応してこの場合はＮ個の並列送信信号中のｎ番目（ｎ列目）の送信信号が等化されることになる。またこのＮ系列信号の並列送信に対する受信について、図４乃至図７を参照した実施例を適用できることも容易に理解できよう。また図１８乃至図２１に示した複数の等化段による縦続的処理により、図１乃至図３に示した単一の等化段による処理に比べ受信特性は向上する。

この発明のターボ受信方法、受信機は畳み込み符号／ターボ符号＋インタリーバ＋多値変調（ＱＰＳＫ，８ＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭなど）、ＴＣＭ（Trellis Coded Modulation）／ターボＴＣＭなどに対する受信にも適用できる。
Ｍ個の受信信号の生成
上述ではＭ個の受信信号ｒ₁（ｋ），…，ｒ_M（ｋ）を、Ｍ個のアンテナ＃１，…，＃Ｍから求めたが、１個のアンテナから求めてもよく、あるいは、２以上の整数Ｌ個のアンテナの受信信号からＬより多いＭ個の受信信号を求めてもよい。図１において特に示さなかったが各アンテナ＃１，…，＃Ｍからの受信信号はベースバンド変換部によりベースバンドの受信信号ｒ₁，…，ｒ_mとされ、サンプリングされて離散時刻ｋのディジタル信号ｒ₁（ｋ），…，ｒ_M（ｋ）とされている。

例えば図３０Ｂに示すようにＬ＝２個のアンテナ＃１，＃２で受信された受信信号はそれぞれベースバンド変換部６１−１，６１−２でそれぞれベースバンド信号に変換され、ベースバンド変換部６１−１と６１−２の各出力はサンプリング信号発生器６２からのサンプリング信号と、このサンプリング信号を移相器６３でその周期ＴのＴ／２だけ位相をずらしたサンプリング信号とにより、それぞれＡ／Ｄ変換器６４−１，６４−２と６４−３，６４−４でサンプリングされてディジタル信号ｒ₁（ｋ），ｒ₂（ｋ）とｒ₃（ｋ），ｒ₄（ｋ）に変換され、図１又は図１８あるいは図２２に示したターボ受信機３０に入力され、Ｎ個の復号出力を得るようにしてもよい。なおターボ受信機３０に入力される受信信号ｒ₁（ｋ），…，ｒ₄（ｋ）の各サンプリング周期は、１個のアンテナごとに１個の受信信号ｒ_m（ｋ）を受信する場合のサンプリング周期と一致するようにサン
プリング信号発生器６２よりのサンプリング信号の周波数が選定される。

実験例
以上述べたようにこの第１発明（１）によれば、多出力（ＭＩＭＯ）受信方法を実現できる。定量的な効果として誤り率特性を図２３、図２４に示す。各図において横軸のＥ_b／Ｎ_oはビットエネルギ対ノイズ比である。シュミレーション条件として以下を想定した。
ユーザ（送信機）数Ｎ２
各ユーザのマルチパス数Ｑ５
受信アンテナ数２本
１フレーム内の情報シンボル数４５０ビット
１フレーム内のユニークワード数２５ビット
チャネル推定法ＲＬＳ（忘却係数０．９９）
誤り訂正符号レート１／２，拘束長３畳み込み符号
ドップラ周波数１０００Ｈｚ（レイリーフェージング）
変調方式ＢＰＳＫ
伝送速度２０Ｍｂｐｓ
復号器２４Ｍａｘ−Ｌｏｇ−Ｍａｐデコーダ
繰り返し数４回
フレーム内でフェージングなしなおフィルタ係数ｗの計算には前記逆行列の補助定理による近似は用いなかった。

図２３は、チャネル推定が完全に行われた（推定誤差はなし）、つまりチャネルは既知であると仮定した時の誤り率特性であり、ユーザ（送信機）数Ｎ＝２、受信アンテナ数Ｍ＝２、Ｒａｙｌｅｇｈパス数Ｑ＝５の場合である。繰り返し１回目は繰り返ししていない状態であり，繰り返し２回目で１回繰り返しを行った結果である。繰り返しにより誤り率特性が大幅に改善されていることが分かる。
これによりこの発明のＭＩＭＯ用ターボ受信方法は適切に動作することが分かる。

図２４は繰り返しチャネル推定（第４発明）の効果を示す。横軸はしきい値Ｔｈである。Ｅ_b／Ｎ_o＝４ｄＢに固定し（Ｅ_bは１ユーザ分である）、Ｔｈ＝１．０は１つもシンボル硬判定値が選ばれない、つまりシンボル硬判定値を用いるチャネル推定が行われない従来法と考えられる。この場合は図から明らかなようにチャネル推定が不正確なためＢＥＲ特性の繰り返し効果は少ない。しきい値Ｔｈ＝０は、硬判定値をそのまま全部用いる場合であり、このように情報シンボルの硬判定値も利用すると図から明らかなように平均ビット誤り率が改善され、それだけチャネル推定が正確に行うことができることが理解される。更にしきい値Ｔｈ＝０．２〜０．６程度ではＴｈ＝０の場合より平均ビット誤り率が小となっており、つまり確からしい硬判定値のみを利用した方が良いことがわかる。特にＴｈ＝０．２５付近が最も好ましいことも理解される。

図２５に、しきい値により確からしい送信シンボル硬判定値をチャネル推定に用いる、つまり繰り返しチャネル推定を用いたＭＩＭＯ受信方法の誤り率特性を曲線６６として示す、この場合のしきい値は０．２５に設定し、結果は繰り返し４回後の特性であり、Ｎ＝２、Ｍ＝２、Ｑ＝５Ｒａｙｌｅｇｈ、ｆ_dＴ_s＝１／２００００，９００シンボル／フレームである。比較のためチャネル推定が完全な場合の誤り率特性を曲線６７に、従来の情報シンボルの硬判定値はチャネル推定に利用しない、つまり繰り返しなしのチャネル推定（チャネル推定は１回だけ）を用いたときの誤り率特性を曲線６８に示す。このグラフよりチャネルの繰り返し推定を用いた場合、誤り率特性はチャネル推定完全の場合のそれに近づいていることが分かる。

また上述したチャネル推定方法によれば、復号された軟判定値から、その硬判定値の確からしいか否かを判定し、確からしい硬判定値のシンボル情報をも、次回の繰り返し受信処理の際のチャネル推定に利用することにより、チャネル推定をより正しく行うことができ、復号品質を向上することができる。
次に共分散行列Ｕ^（ガウス性雑音以外の雑音）を推定するようにした実施例の効果を確認するため以下の条件でシミュレーションを行った。
全ユーザ（送信機）数Ｎ３（うち１ユーザを未知干渉：ｉ（ｋ）とする）
各ユーザのマルチパス数Ｑ５
受信アンテナ数３本
１フレーム内の情報シンボル数４５０ビット
誤り訂正符号レート１／２，拘束長３畳み込み符号
ドップラー周波数１０００Ｈｚ
変調方式ＢＰＳＫ
伝送速度２０Ｍｂｐｓ
復号器２４Ｌｏｇ−ＭＡＰはデコーダ
繰り返し数４回
３ユーザ（送信機）は等電力とした。図２６は図１４、図１５、図１６に示したＨ、Ｕ^を推定するターボ受信機のＢＥＲ（ビット誤り率）特性のシミュレーション結果、図２７は図１に示したターボ受信機（図１３の方法を用いる受信機）をそのまま用いたＢＥＲ特性を示す。図２６では、雑音は白色性ガウス雑音のみとしており、チャネル推定、復号処理を２回以上繰り返してもその効果がほとんど得られていないが、図２７では繰り返し数を多くすることによりＢＥＲ特性の向上が達成され、しかも、同一Ｅｂ／Ｎｏに対し、ＢＥＲが図２６に示すものよりも可成り小さい値を示すことが理解される。

次に目的とするユーザ（送信機）よりの受信信号のシンボル軟判定値ｂ′_n（ｋ）に対し誤り訂正復号結果を反映させた実施例（第２発明）の効果を確認するために以下の条件でシミュレーションを行った。
全ユーザ（送信機）数Ｎ４
各ユーザのマルチパス数Ｑ５
受信アンテナ数Ｍ２
１フレーム内の情報シンボル数９００
誤り訂正符号畳み込み符号（符号化率：1/2 、拘束長３）
変調方式ＢＰＳＫ
復号器Ｌｏｇ−Ｍａｐデコーダ
誤り符号化率１／２
繰り返し数５
またｆ（ｂ′_n（ｋ））＝α×ｂ′_n（ｋ）
とした。

図２８は、図１に示した多出力ターボ受信機と、ｂ′_n（ｋ）に誤り訂正復号結果を反映させた多入力多出力ターボ受信機のＢＥＲ特性を前者はプロット点を黒で、後者は白でそれぞれ示す。丸は繰り返し１回目、下向き三角は繰り返し２回目、菱形は繰り返し３回目、左向き三角は繰り返し４回目、右向き三角は繰り返し５回目を表わす。図２８Ａはα＝０．２に固定したときのＥｂ／Ｎｏに対するＢＥＲ特性のシミュレーション結果、図２８ＢはＥｂ／Ｎｏ＝６ｄＢとしたときのαに対するＢＥＲ特性のシミュレーション結果をそれぞれ示す。ここでα＝０の場合はｂ′_n（ｋ）＝０とした場合に等しい。この図２８Ａより、ｂ′_n（ｋ）に誤り訂正復号結果を反映させた多入力多出力受信機では、図１に示した多入力多出力ターボ受信機に比べ、繰り返し回数が３回目以降の場合において１回前の繰り返し復号時のＢＥＲに対して改善効果が大きく、繰り返し回数が３回目以降ではＢＥＲ＞１０^-4の範囲において各ＢＥＲを達成する所要Ｅ_b／Ｎ₀で比較した場合、ｂ′_n（ｋ）に誤り訂正復号結果を反映させた多入力多出力ターボ受信機は図１に示した多入力多出力ターボ受信機に比べ約０．５ｄＢ以上の利得が得られている。また、Ｅｂ／Ｎｏ＝６ｄＢの繰り返し５回目において、ＢＥＲ＝１０^-5ＢＥＲを達成しており、図１に示したものに比べＢＥＲを１／１０以下に低減できていることが分かる。この図２８Ｂより、αの値としては０＜α＜０．６の範囲で改善が得られており、αを０．６より大きくすると逆にＢＥＲ特性が劣化してしまい、正しい復号結果が得られなくなる。この結果より、この場合のαの最適値は０．２であることが分かる。しかしながら、αの値は前記最適値に限るものではなく、特に受信するユーザの数、干渉を含む伝搬環境、受信するアンテナの数などによって、改善効果を有するαの適正範囲が変更されてもよく、また最適値αの値も他の値を取っても良い。

ユーザ（送信機）の数をＮ、各送信機のマルチパスの数をＱ、受信機のアンテナの数をＭとし、ＢＰＳＫ変調の場合は、従来のシングルユーザのターボ受信機をそのまま多出力（ＭＩＭＯ）に拡張した場合の等化器における計算量は先に述べたように２^N(Q-1)のオーダであるが、第３発明のターボ受信方法によればＮ（ＭＱ）³のオーダで済む。例えばＮ＝８、Ｑ＝２０、Ｍ＝８とすると２^N(Q-1)≒５×１０⁴⁵であるがＮ（ＭＱ）³≒３７・１０⁷となり、この第２発明のターボ受信方法によれば計算量を著しく低減することができる。

この第２発明のターボ受信方法によれば良好なビット誤り率特性が得られることを以下の条件でシミュレーションを行って確認した。チャネル行列Ｈは既知とした。
ユーザー数Ｎ４
各ユーザのマルチパス数Ｑ５
受信アンテナ数Ｍ２本
１フレーム内の情報シンボル数９００ビット
誤り訂正符号レート１／２、拘束長３畳み込み符号
ドップラー周波数 1000Ｈｚ（レイリーフェージング）
変調方式ＢＰＳＫ
伝送速度２０Ｍｂｐｓ
復号器Ｌｏｇ−ＭＡＰデコーダ
繰り返し数６回
チャネル推定は理想
図２９にこのＢＥＲ（ビット誤り率）特性のシミュレーション結果を示す。横軸は平均Ｅ_b（ビットエネルギー）／Ｎ_o（雑音電力）であり、ｆ_dはドップラー周波数、Ｔ_sは送信シンボル周期である。このグラフに示されているＭＲＣはオーダ１０（２アンテナ×５パス）ダイバーシチチャネルにおける最大比合成（Maximal Ratio Conbining ：ＭＲＣ）後の信号をビタビ復号した際に得られるＢＥＲ特性であり、等化器が完全に干渉をキャンセルした際のＢＥＲ特性に対応する。つまり繰り返し後のＢＥＲがＭＲＣカーブにどれだけ近いかで受信器の品質を評価することができる。図２７により、この第２発明のターボ受信方法によればＥ_b／Ｎ_oが高くなる程ＢＥＲが減少し、かつ繰り返し回数を多くすればＢＥＲ特性はＭＲＣのＢＥＲ特性に近づき、特に繰り返し回数６ではＭＲＣに非常に近づくことが分かる。つまり、この第３発明のターボ受信方法による多出力ターボ受信機は４ユーザ、各５パス、２受信アンテナという厳しい条件でも適切に動作することが確認された。

この第１発明のターボ受信機の実施例を含むシステムの機能構成を示す図。図１中の多出力等化器３１の具体的機能構成例を示す図。この第１発明のターボ受信方法の実施例を示す流れ図。Ａはフレーム構成例を示す図、Ｂは第４発明における繰り返しチャネル推定法を説明するための、各繰り返しにおける処理を示す図である。確からしい硬判定シンボルを取り出すための機能構成例を示す図。この発明における繰り返しチャネル推定の処理手順の例を示す流れ図。Ａは検出する信号の誤り訂正復号結果を反映させる第２発明における等化器３１の一部の機能構成例を示す図、Ｂはその処理手順の例を示す図である。ターボイコライザを繰り返し行う受信機の例を示す図。ＲＡＫＥ受信−ターボ復号の繰り返しを行う受信機の例を示す図。アダプティブアレーアンテナ受信−ターボ復号の繰り返しを行う受信機の例を示す図。ターボイコライザ及びターボデコーダの概略を示す図。受信信号に対し、推定チャネルを用いる処理と、その処理された信号の復号処理とを繰り返す受信機の概略を示す図。受信信号に対し、推定チャネルを用いる処理とその処理された信号の復号処理とを繰返す受信方法の概略の処理手順の例を示す流れ図。Ａはフレーム構成例を示す図、Ｂは受信信号に白色性ガウス雑音以外の雑音を含む場合の、チャネルＨと雑音共分散行列Ｕの推定の繰り返し処理を示す図である。雑音共分散行列Ｕの推定を用いる等化器の一部の機能構成例を示す図。雑音共分散行列Ｕの推定を用いるチャネル値推定と、復号処理を繰り返す処理手順の例を示す流れ図。この第３発明によるターボ受信機の原理を示す図。この第３発明によるターボ受信機の機能構成例を示す図。図１８中のマルチユーザ（前段）等化器７１の機能構成の具体例を示す図。この第３発明によるターボ受信方法の処理手順の例を示す流れ図。第３発明における多段等化部分の他の機能構成例を示す図。第１発明（２）の実施例が適用されたシステム構成例を示す図。第１発明（１）を適用したターボ受信機の誤り率特性図（チャネルは完全に推定されたと仮定し、Ｅ_b（ビットエネルギー）：２ユーザ分Ｎ_oは雑音エネルギー）。しきい値（Ｔｈ）を変化させて繰り返しチャネル推定を行った場合の誤り率特性を示す図。第４発明において、特に繰り返しチャネル推定を用いたターボ受信機の誤り率特性図。雑音共分散行列Ｕの推定を用いるターボ受信機の誤り率特性を示す図。図１に示したターボ受信機の誤り率特性を示す図。検出する信号の誤り訂正復号結果を反映させた第２発明の実施例の誤り率特性を示す図。この第３発明のターボ受信機の誤り率特性のシミュレーション結果を示す図。ＭＩＭＯシステムの概念を示す図。従来のシングルユーザ用ターボ送受信機の機能構成を示す図。

Claims

受信信号の伝送路特性としてのチャネル値を、受信信号と参照信号としての既知信号とから推定し、その推定したチャネル値を用いて受信信号を処理し、その処理した信号に対し復号処理を行い、同一受信信号に対し上記推定したチャネル値を利用した処理と復号処理とを繰り返し行う受信方法において、
復号された硬判定情報シンボルの確からしさを、その軟判定情報シンボルの値から決定し、確からしさが所定値以上の硬判定情報シンボルをも次回のチャネル推定の参照信号に用いることを特徴とするターボ受信方法。
受信ベクトルｙ（ｋ）内の雑音成分の共分散行列として、上記繰り返し毎に、σ²Ｉ（σ²はガウス分布の分散値、Ｉは単位行列）を計算する過程を含むことを特徴とする請求項１記載のターボ受信方法。
受信信号ベクトルｙ（ｋ）内の雑音成分の共分散行列Ｕを、上記繰り返し毎に、推定されたチャネル行列Ｈ＾と受信信号ベクトルｙ（ｋ）を用いて、
Ｕ＾＝Σ_k=0 ^Tr（ｙ（ｋ）−Ｈ＾・Ｂ（ｋ））・（ｙ（ｋ）−Ｈ
＾・Ｂ（ｋ））^H
Ｂ（ｋ）＝［ｂ^T（ｋ＋Ｑ−１）…ｂ^T（ｋ）…ｂ^T（ｋ−Ｑ＋１）
］^T
ｂ（ｋ＋ｑ）＝［ｂ₁（ｋ＋ｑ）…ｂ_N（ｋ＋ｑ）］^T （ｑ＝−Ｑ＋１
…Ｑ−１）
ｂ₁（ｋ＋ｑ）からｂ_N（ｋ＋ｑ）は、上記既知信号及び上記確からしさが所定値以上の硬判定情報シンボルよりなる参照信号、Ｔｒはその参照信号長であり、
を計算する過程を含むことを特徴とする請求項１記載のターボ受信方法。
上記推定したチャネル値を利用した処理と復号処理との繰り返しは、上記推定したチャネル値により線形等化フィルタを決定し、その線形等化フィルタにより受信信号を処理し、その処理した信号を復号することの繰り返しであることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のターボ受信方法。
上記推定したチャネル値を利用した処理と復号処理との繰り返しは、上記推定したチャネル値により、レーク合成処理部内で、各シンボルが伝送路で受けた位相回転を補償するレーク合成処理を行い、そのレーク合成処理された信号をターボデコーダにより復号することの繰り返しである、ことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のターボ受信方法。
上記推定したチャネル値を利用した処理と復号処理との繰り返しは、アダプティブアレーアンテナ受信部に対し、上記推定したチャネル値によりアンテナ指向特性を決定する重みを設定し、アダプティブアレーアンテナ受信部の出力をターボデコーダにより復号することの繰り返しであることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のターボ受信方法。
上記アダプティブアレーアンテナ受信部の出力をレーク合成処理部内で、各シンボルが伝送路で受けた位相回転を上記推定したチャネル値により補償するレーク合成処理を行い、そのレーク合成処理された信号を上記ターボデコーダへ供給することを特徴とする請求項６記載のターボ受信方法。
受信信号の伝送路特性であるチャネル値を、受信信号と参照信号としての既知信号とから推定し、その推定したチャネル値を用いて受信信号を処理し、その処理した信号に対し復号処理を行い、同一受信信号に対し上記推定したチャネル値を利用した処理と復号処理とを繰り返し行う受信機において、
復号された硬判定情報シンボルの確からしさが所定値以上か否かを、その軟判定情報シンボルの値がしきい値以上か否かにより決定する手段と、その確からしいと決定された硬判定情報シンボルにより記憶内容が更新記憶される前回シンボル記憶部を備え、次回のチャネル推定の参照信号として前回シンボル記憶部の記憶内容が用いられることを特徴とするターボ受信機。