JP2005508103A - 高速ジョイント検出 - Google Patents
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Abstract
Ｋ個のデータ信号が、符号分割多元接続通信システム内で共用されたスペクトルを介して送信される。共用スペクトルを介して、合成された信号が受信され、かつサンプリングされる（４８）。合成信号は、Ｋ個の送信されたデータ信号を有する（４８）。Ｋ個の送信データ信号の符号およびインパルス応答を使用して、合成チャネル応答行列が生成される（４９）。合成チャネル応答行列を使用して、合成チャネル相関行列のブロック列が決定される（５０）。ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である（５１）。各周波数点ｋで、ブロック列のブロックエントリのフーリエ変換を取ることによって、Ｋ×Ｋ行列が決定される（５２）。Ｋ×Ｋ行列の逆数をフーリエ変換の結果に乗ずる（５２）。別法として、前進代入（５３）および後進代入（５４）を使用してこの系を解くことができる。逆フーリエ変換を使用して、Ｋ個のデータ信号からデータを回復する（５５）。
Description
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に無線通信システムに関する。より詳細には、本発明は、無線通信システム内の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の図である。通信システム１０は、基地局１２1から１２5（１２）を有し、これらはユーザ機器（ＵＥ）１４1から１４3（１４）と通信する。各基地局１２は、結合された動作領域を有し、その動作領域内でＵＥ１４と通信する。
【０００３】
符号分割多元接続を使用する周波数分割多重（ＦＤＤ／ＣＤＭＡ）および符号分割多元接続を使用する時分割多重（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ）など、いくつかの通信システムでは、同じ周波数スペクトルにわたって複数の通信が送信される。これら通信は、それらのチャネル接続符号（channelization code）によって差別化される。周波数スペクトルをより効率的に使用するために、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムは、通信するためにタイムスロットに分割された反復するフレームを使用する。このようなシステム内で送信される通信には、１または複数の関連した符号およびタイムスロットが割り当てられることになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数の通信を同じ周波数スペクトル内で同時に送信することができるので、このようなシステムの受信器は、複数の通信を区別しなければならない。このような信号を検出する１つの手法は、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）である。ＭＵＤでは、ＵＥ１４すなわちユーザすべてが同時に検出される。単一の送信器からマルチコード伝送を検出する別の手法は、シングルユーザ検出（ＳＵＤ）である。ＳＵＤでは、受信器でマルチコード伝送からデータを回復するために、受信された信号が、等化手段を通過し、１または複数の符号を使用して逆拡散される。ＭＵＤおよびＳＵＤの等化手段を実施するための手法は、コレスキー分解（Cholesky decomposition）または近似コレスキー分解を使用することを含む。これらの手法は、複雑度が高い。複雑度が高いことにより電力消費が増大し、ＵＥ１４でバッテリ寿命が短縮される。したがって、受信データを検出することに対する代替手法を得ることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
Ｋ個のデータ信号が、符号分割多元接続通信システム内で共用されたスペクトルを介して送信される。合成された信号は、共用スペクトルを介して受信され、サンプリングされる。合成信号は、Ｋ個の送信されたデータ信号を有する。Ｋ個の送信データ信号の符号およびインパルス応答を使用して、合成チャネル応答行列が生成される。合成チャネル応答行列を使用して、合成チャネル相関行列のブロック列が決定される。ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である。各周波数点ｋで、ブロック列のブロックエントリのフーリエ変換を取ることによって、Ｋ×Ｋ行列Λ(k)が決定される。Λ(k)の逆数をフーリエ変換の結果に乗ずる。別法として、前進／後進代入を使用して、この系を解くことができる。逆フーリエ変換を使用して、Ｋ個のデータ信号からデータを回復する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
図２は、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システム内の単純化された送信器２６、および高速ジョイント検出を使用する受信器２８を示すが、高速ジョイント検出は、ＦＤＤ／ＣＤＭＡなど他のシステムにも適用可能である。典型的なシステムでは、送信器２６は、各ＵＥ１４内にあり、複数の通信を送信する複数の送信回路２６は、各基地局１２内にある。ジョイント検出受信器２８は、基地局１２、ＵＥ１４、または両方にある可能性がある。
【０００７】
送信器２６は、ワイヤレス無線チャネル３０を介してデータを送信する。送信器２６内のデータ生成器３２は、受信器２８に通信されるデータを生成する。変調／拡散／トレーニングシーケンス挿入デバイス３４は、適切な符号でデータを拡散し、適切な、割り当てられたタイムスロットにおいて通信バーストを生成するミッドアンブルトレーニングシーケンスで時間多重化され、拡散された基準データを作成する。
【０００８】
典型的な通信バースト１６は、図３に示すように、ミッドアンブル２０、ガード期間１８、および２つのデータフィールド２２、２４を有する。ミッドアンブル２０は、２つのデータフィールド２２、２４を分離し、ガード期間１８は、通信バーストを分離して、異なる送信器２６から送信されたバーストの到着時間に差をもたらす。２つのデータフィールド２２、２４は、通信バーストのデータを含む。
【０００９】
通信バーストは、変調器３６によって無線周波数（ＲＦ）に変調される。アンテナ３８は、ワイヤレス無線チャネル３０を介して受信器２８のアンテナ４０にＲＦ信号を放射する。送信された通信に使用される変調の種類は、ＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying）またはＭ系列ＱＡＭ（M-ary Quadrature Amplitude Moduration）など、当業者に周知のあらゆる方法とすることもできる。
【００１０】
受信器２８のアンテナ４０は、様々な無線周波数信号を受信する。受信された信号は、復調器４２によって復調され、ベースバンド信号を生成する。ベースバンド信号は、１または複数のアナログ−デジタル変換器などサンプリングデバイス４３によって、送信されたバーストのチップレートまたはチップレートの倍数でサンプリングされる。サンプルは、チャネル推定デバイス４４および高速ジョイント検出デバイス４６などによって、タイムスロット内で、受信されたバーストに適切な符号が割り当てられて処理される。チャネル推定デバイス４４は、ベースバンドサンプル内のミッドアンブルトレーニングシーケンス構成要素を使用し、チャネルインパルス応答などチャネル情報を提供する。送信された信号すべてについてチャネルインパルス応答を、行列Ｈとして見ることができる。チャネル情報は、高速ジョイント検出デバイス４６によって使用され、受信された通信バーストの送信されたデータをソフトシンボルとして推定する。
【００１１】
高速ジョイント検出デバイス４６は、チャネル推定デバイス４４によって提供されたチャネル情報と、送信器２６によって使用された既知の拡散符号とを使用し、所望の受信した通信バーストのデータを推定する。
【００１２】
高速ジョイント検出について、３ＧＰＰ（Third Generation Partnership Project）のＵＴＲＡ（Universal Terrestrial Radio Access）を、基礎となる通信システムとして使用して述べるが、他のシステムにも適用可能である。このシステムは、直接シーケンス広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）であり、アップリンク伝送とダウンリンク伝送が、互いに排他的なタイムスロットに閉じ込められる。
【００１３】
受信器２８は、同時に到着するＫ個のバーストの合計を受信する。Ｋ個のバーストは、１つの観測区間内で互いの上に重ね合わされる。３ＧＰＰ ＵＴＲＡ ＴＤＤシステムの場合、タイムスロットの各データフィールドは、１つの観測区間に対応する。ｋ番目のバーストに使用される符号をＣ(k)と表す。Ｋ個のバーストは、Ｋ個の異なる送信器、あるいはマルチコード伝送の場合には、Ｋ個未満の異なる送信器から送信されることがある。
【００１４】
通信バーストの各データフィールドは、所定の数の送信シンボルＮSを有する。各シンボルは、所定の数のチップを使用して送信され、これが拡散係数ＳＦである。したがって、各データフィールドは、ＮS×ＳＦ個のチップを有する。ワイヤレス無線チャネルを通過した後で、各シンボルは、Ｗ個のチップの長さなどのインパルス応答を有する。Ｗの典型的な値は５７である。その結果、各受信されたフィールドは、ＳＦ×ＮS＋Ｗ−１個のチップ、すなわちＮC個のチップの長さを有する。
【００１５】
１つの観測区間におけるＫ個のデータフィールドの各ｋ番目のフィールドを、式１により受信器でモデル化することができる。
【００１６】
【数１】
【００１７】
【数２】
【００１８】
は、ｋ番目のフィールドの受信された寄与率である。Ａ(k)は、ｋ番目のフィールドの合成チャネル応答である。Ａ(k)は、ＮC×ＮSの行列である。Ａ(k)内の各ｊ番目の列は、
【００１９】
【数３】
【００２０】
のｊ番目の要素のシンボル応答Ｓ(k)のゼロが書き込まれたバージョンである。シンボル応答Ｓ(k)は、ｋ番目のフィールドの推定応答
【００２１】
【数４】
【００２２】
と、そのフィールドの拡散符号Ｃ(k)との畳み込みである。
【００２３】
【数５】
【００２４】
は、ｋ番目のデータフィールド内の未知のデータシンボルである。
【００２５】
【数６】
【００２６】
は、Ｗチップの長さであり、式２によって表すことができる。
【００２７】
【数７】
【００２８】
γ(k)は、送信器利得および経路損失を反映する。
【００２９】
【数８】
【００３０】
は、チャネルインパルス応答である。
【００３１】
アップリンク通信の場合、各
【００３２】
【数９】
【００３３】
ならびに各γ(k)は異なる。ダウンリンク通信の場合、フィールドのすべてが同じ
【００３４】
【数１０】
【００３５】
を有するが、各γ(k)は異なる。ダウンリンクで送信ダイバシティを使用する場合には、各γ(k)および
【００３６】
【数１１】
【００３７】
は異なる。
【００３８】
ワイヤレスチャネルを介して送信されたＫ個のフィールドすべてからの受信されたベクトル
【００３９】
【数１２】
【００４０】
全体は、式３に従う。
【００４１】
【数１３】
【００４２】
【数１４】
【００４３】
は、平均値がゼロの雑音ベクトルである。
【００４４】
すべてのデータフィールドについてＡ(k)を合計チャネル応答行列Ａに、また、各バースト
【００４５】
【数１５】
【００４６】
についてすべての未知のデータを合計データベクトル
【００４７】
【数１６】
【００４８】
に合成することにより、式１は式４になる。
【００４９】
【数１７】
【００５０】
ＭＭＳＥ解法を使用して
【００５１】
【数１８】
【００５２】
を決定することは、式５に従う。
【００５３】
【数１９】
【００５４】
（・）Hは、エルミート関数（複素共役転置）を表す。ＭＭＳＥ解法のＲは、式６に従う。
【００５５】
Ｒ＝ＡHＡ＋σ2Ｉ Equation 6
【００５６】
σ2は雑音分散であり、典型的にはチャネル推定デバイス４４から得られ、Ｉは単位行列である。
【００５７】
他のフーリエ変換を使用することもできるが、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して、この式を式７に従って解くことが好ましい。
【００５８】
【数２０】
【００５９】
Ｆ（・）は、ＦＦＴ関数を示す。［・］kは、式が各周波数点ｋで解かれることを示す。Λ(k)は、サイズＫ×Ｋのブロック対角行列Λのブロックエントリである。Λの微分については、後で述べる。式７を直接解く代わりに、前進／後進代入を使用して式７を解くことができる。
【００６０】
図４は、高速ジョイント検出を使用してデータベクトル
【００６１】
【数２１】
【００６２】
を決定する好ましい方法の流れ図である。各バーストについて推定された応答
【００６３】
【数２２】
【００６４】
および拡散符号ｃ(k)を使用して、合成チャネル応答行列Ａを決定する（ステップ４８）。合成チャネル相関行列Ｒ＝ＡHＡを形成する（ステップ４９）。各周波数点で、Ｒのブロック列のブロックエントリの高速フーリエ変換（ブロックＦＦＴ）を取ることによってｋ×ｋ行列Λ(k)を決定する（ステップ５０）。中央列、少なくともＲ行列の左または右からｗ個の列を使用することが好ましい。
【００６５】
行列乗算のＦＦＴを使用して、
【００６６】
【数２３】
【００６７】
を決定する（ステップ５１）。各Λ(k)の逆数
【００６８】
【数２４】
【００６９】
が決定される。
【００７０】
【数２５】
【００７１】
を決定するために、各周波数点で
【００７２】
【数２６】
【００７３】
および
が乗ぜられる。別法として、
【００７４】
【数２７】
【００７５】
は、ＬＵ分解を使用して決定される。Λ(k)が下三角行列Ｌと上三角行列Ｕに分解される（ステップ５２）。前進代入
【００７６】
【数２８】
【００７７】
（ステップ５３）、および後進代入
【００７８】
【数２９】
【００７９】
（ステップ５４）を使用して、
【００８０】
【数３０】
【００８１】
が決定される。
【００８２】
【数３１】
【００８３】
は、
【００８４】
【数３２】
【００８５】
の逆ＦＦＴによって決定される（ステップ５５）。
【００８６】
式７の微分は、以下の通りである。式４の最小二乗誤差解が、式８に従って決定される。式７はＭＭＳＥをベースとする解法であるが、ゼロ強制手法など他の手法を使用して高速ジョイント検出を実施することができる。
【００８７】
【数３３】
【００８８】
ゼロ強制解法が使用されている場合には、
【００８９】
【数３４】
【００９０】
など、式８からσ2Ｉ項が脱落する。以下はＭＭＳＥ解法に関する微分であるが、ゼロ強制解法について類似の微分を使用することができる。例示では、ＮS＝１０、Ｗ＝２を伴うＲの簡単な例は式９に従う。この例は、任意のＮSおよびＷに容易に拡張可能である。
【００９１】
【数３５】
【００９２】
行列Ｒは、一般に（ＫＮS）×（ＫＮS）のサイズである。Ｒ行列内の各エントリＲiは、Ｋ×Ｋのブロックである。Ｒの点線内での部分行列は、ブロック循環、すなわち循環行列のブロックごとの拡張である。ブロック循環でないＲの部分は、最大マルチパス遅延拡散Ｗに依存する。
【００９３】
式９内の行列Ｒのブロック循環拡張ＲCは、式１０に従う。
【００９４】
【数３６】
【００９５】
「離散フーリエ変換（ＤＦＴ）様」行列Ｄは、ＲC＝ＤΛＤHとなるように決定される。１つのそのような行列Ｄは、式１１に従う。
【００９６】
【数３７】
【００９７】
ＩKは、Ｋ×Ｋの単位行列である。
【００９８】
積ＤHＤは、式１２に従う。
【００９９】
【数３８】
【０１００】
ここで、
【０１０１】
【数３９】
【０１０２】
は、ＫＮS×ＫＮSの単位行列である。ブロック循環行列ＲCは、式１３などに従い、行列Ｄを乗ずる。
【０１０３】
【数４０】
【０１０４】
ＲCＤの各エントリは、Ｋ×Ｋブロックである。ブロック対角行列Λは、式１４に従う。
【０１０５】
【数４１】
【０１０６】
は、（ＫＮS）×（ＫＮS）である。Λの各エントリΛ(i)は、式１５に従う。
【０１０７】
【数４２】
【０１０８】
Λ(i)は、Ｋ×Ｋブロックであり、Ｋ2個の非ゼロエントリを有する。
【０１０９】
行列Ｄは、式１６などに従って、Λ行列に乗算される。
【０１１０】
【数４３】
【０１１１】
式１６に示すＤの各エントリは、Ｋ×Ｋブロックである。
【０１１２】
ＲCＤの各行をＤの各行で等式化することによって生じる式の系は、一貫している。したがって、ＲCＤの任意の行をＤの同じ行で等式化することによって、式の同じ組が得られる。式１３について例示すると、ＲCＤの第１の行ブロックは、式１７に従う。
【０１１３】
【数４４】
【０１１４】
Ｄの第１の行ブロックは、式１８に従う。
【０１１５】
【数４５】
【０１１６】
これら２つの行のエントリを等式化すると、式１９および２０が得られる。
【０１１７】
【数４６】
【０１１８】
その結果、Λ(2)は、式２１に従う。
【０１１９】
【数４７】
【０１２０】
同様に、
【０１２１】
【数４８】
【０１２２】
は、式２２に従う。
【０１２３】
【数４９】
【０１２４】
【数５０】
【０１２５】
は、式２３に従う。
【０１２６】
【数５１】
【０１２７】
式１７〜２３は、ＲCＤの第１の行およびＤΛを使用して例示しているが、任意の行を使用してΛ(i)を決定することができる。
【０１２８】
中央行、すなわち（ＮS／２）番目の行（式７の行５）を使用して例示すると、Λ(l)は、式１９に従う。
【０１２９】
【数５２】
【０１３０】
式１９〜２３は、Ｋ×ＫのブロックのＦＦＴを計算する。これらのブロックには、スカラ指数が乗算されるため、このプロセスは、「ブロックＦＦＴ」と呼ばれる。Matlab関数「fft」など、ＦＦＴを計算するための典型的な手法は、１サイドシーケンスのＦＦＴを計算する。各Λ(i)は２サイドシーケンスであるため、Λ(i)の計算は、
【０１３１】
【数５３】
【０１３２】
と、それを中央行について式２７に従って適切な指数関数によって乗算することによって実施することができる。
【０１３３】
【数５４】
【０１３４】
式１７〜２７に示すように、Λ(i)すべての計算は、Ｒの単一列を使用して実行することができる。したがって、ＲCを決定する必要はない。Ｒの任意の列を使用して、Λ(i)を直接導出することができる。好ましくは、Ｒのどちらかの縁から少なくともＷ個の行を使用する。これらの行がＲjSの全組を有するからである。
【０１３５】
Λ(i)およびＤ行列を使用して、ブロック循環行列ＲCを式２８および２９として記述することができる。
【０１３６】
ＲCＤ＝ＤΛ Equation 28
【０１３７】
【数５５】
【０１３８】
ＤおよびＤHは、それぞれサイズ（ＫＮS）×（ＫＮS）である。
【０１３９】
【数５６】
【０１４０】
であるため、式３０が得られる。
【０１４１】
【数５７】
【０１４２】
ＭＭＳＥ解法は、式３１に従う。
【０１４３】
【数５８】
【０１４４】
検出されたデータベクトル
【０１４５】
【数５９】
【０１４６】
は、（ＮSＫ）×１のサイズである。
【０１４７】
ＭＭＳＥ解法は、式３２に従う。
【０１４８】
【数６０】
【０１４９】
行列ＤHは、Ｋ×Ｋのブロックを有する（ＫＮS）×（ＫＮS）のサイズであり、その逆数は、式３３に従う。
【０１５０】
【数６１】
【０１５１】
この反転は、Ｋ×Ｋの行列Λ(k)の反転を必要とする。
【０１５２】
その結果、データベクトル
【０１５３】
【数６２】
【０１５４】
が式３４に従って決定される。
【０１５５】
【数６３】
【０１５６】
式３４は、受信された信号をチップレートでサンプルする受信器にも、チップレートの２倍などチップレートの倍数でサンプルする受信器にも適用可能である。倍数チップレートの受信器の場合、倍数チップレートに対応するＲ行列は、式９と同じ形態のものであり、ほぼブロック循環である。
【０１５７】
【数６４】
【０１５８】
を決定する際の複雑度を低減するために、Ａの構造を利用するＦＦＴ手法を使用することができる。Ａは、ほぼブロック循環構造を有する。しかし、正方行列であり、（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のサイズである。行列Ａの例示は、式３５に従う。
【０１５９】
【数６５】
【０１６０】
各ｂj (k)（ｉ）は、ｉ番目のシンボル間隔のｊ番目のチップ間隔にあたるｋ番目のユーザについて、チャネル応答ｈ(k)および拡散符号ｃ(k)の畳み込みである。
【０１６１】
各ブロックが式３５内の括弧付けによって示されるブロックＢ（・）を使用して、式３５は式３６になる。
【０１６２】
【数６６】
【０１６３】
図では、Ａの一部分がブロック循環である。Ａの循環延長をＡcとして示す。Ａは、式３７に従って３つの行列に分割することができる。
【０１６４】
【数６７】
【０１６５】
Ｄ1は、（ＮSＳＦ）×（ＮSＳＦ）の行列である。Ｄ2は（ＮSＫ）×（ＮSＫ）の行列であり、Λ1は、サイズ（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のブロック対角行列である。
【０１６６】
ブロック対角行列Λ1は、式１４のΛと同じ形態を有する。しかし、そのエントリΛ1 (i)のそれぞれは、式３８に従ってＳＦ×Ｋブロックである。
【０１６７】
【数６８】
【０１６８】
Ｄ2は、式１１のＤの形態と同じ形態を有する。Ｄ1は、式３９の形態である。
【０１６９】
【数６９】
【０１７０】
ＩSFは、ＳＦ×ＳＦの単位行列である。
【０１７１】
ＡCとＤ2を乗ずる際に、形態Ｂ（ｉ）および
【０１７２】
【数７０】
【０１７３】
の積が式４０に従って形成される。
【０１７４】
【数７１】
【０１７５】
ＡCＤ2は、（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のサイズであり、各ブロックは、ＳＦ×Ｋのサイズである。
【０１７６】
Ｄ1とΛ1を乗ずる際に、形態
【０１７７】
【数７２】
【０１７８】
およびΛ1 (i)の積が形成される。Ｄ1Λ1は、（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のサイズであり、各ブロックは、ＳＦ×Ｋのサイズである。ＡCＤ2の任意の行をＤ1Λ1の同じ行と比較すると、式４１が得られる。
【０１７９】
【数７３】
【０１８０】
その結果、各Λ1 (k)は、（ＳＦ×Ｋ）ブロックの１サイドシーケンスのＦＦＴを使用して決定することができる。式３８および
【０１８１】
【数７４】
【０１８２】
を使用して、式４２、４３、４４が得られる。
【０１８３】
【数７５】
【０１８４】
したがって、式４５に従ってＦＦＴを使用して、
【０１８５】
【数７６】
【０１８６】
が決定される。
【０１８７】
【数７７】
【０１８８】
同様に、行列Ａはほぼブロック循環であるため、Λ1を使用するＦＦＴを使用して、Ｒ＝ＡHＡ＋σ2Ｉを計算することができる。
【０１８９】
複雑度を低減するために、各Λ(i)の反転
【０１９０】
【数７８】
【０１９１】
を、ＬＵ分解を使用して実行することができる。各［Λi］は、ＬＵ分解が式４６に従う（Ｋ×Ｋ）の行列である。
【０１９２】
Λ(i)＝ＬＵ Equation 46
【０１９３】
Ｌは下三角行列であり、Ｕは上三角行列である。式７は、式４７および４８に従って、前進／後進代入を使用して解かれる。
【０１９４】
【数７９】
【０１９５】
好ましくは、各データフィールド２２、２４の各端部でのデータシンボルについてビット誤り率（ＢＥＲ）を改善するために、図５に示すように、データ検出においてミッドアンブル部２０およびガード期間１８からのサンプルが使用される。データフィールド内の最後のシンボルのサンプルすべてを収集するために、
【０１９６】
【数８０】
【０１９７】
を決定するために使用されているサンプルが、ミッドアンブル２０またはガード期間１８内にＷ−１個のチップ（インパルス応答の長さ）だけ拡張される。この拡張により、フィールドの最後のデータシンボルの実質的にすべてのマルチパス成分をデータ検出に使用することができる。データフィールド１（２２）について示されているように、サンプルは、Ｗ−１個のチップだけミッドアンブル内に拡張される。ミッドアンブルシーケンスは、データ検出処理の前に、ミッドアンブル２０から取られたサンプルから相殺される。データフィールド２（２４）の場合、サンプルは、Ｗ−１個のチップだけガード期間１８内に拡張される。
【０１９８】
ある種のＦＦＴの実施は、解析のために、あるフィールド長を必要とした。これらのＦＦＴ実施の１つは、素因数アルゴリズム（ＰＦＡ）である。ＰＦＡの実施は、フィールド長が、６１など素数であることを必要とする。ＰＦＡ ＦＦＴの実施を容易にするために、
【０１９９】
【数８１】
【０２００】
を決定するために使用されているサンプルを、所望のＰＦＡ長に延長することが好ましい。図５に示されているように、データフィールド１またはデータフィールド２は、所望のＰＦＡ長にＰ個のチップだけ延長される。別法として、６１個のシンボルのブロックＦＦＴは、２nＦＦＴ計算を必要とする長さ６４のブロックＦＦＴに拡張される。ブロック循環行列に対するＲの近似は減少するため、一般に性能が改善する。
【０２０１】
高速ジョイント検出の計算複雑度の解析は、以下の通りである。Ａを計算する計算複雑度は、Ｋ・ＳＦ・Ｗである。ＡHＡを計算する計算複雑度は、式４９に従う。
【０２０２】
【数８２】
【０２０３】
行列−ベクトル乗算として、Ａを計算することは、計算複雑度がＫＮS（ＳＦ＋Ｗ−１）である。Ｒのｊ番目の列ブロックのＦＦＴを計算することは、Ｋ2・（ＮSｌｏｇ2ＮS）の計算を必要とする。
【０２０４】
【数８３】
【０２０５】
のフーリエ変換を計算することは、Ｋ（ＮSｌｏｇ２ＮS）の計算を必要とする。コレスキー分解なしで各行列［Λ(k)］の反転は、Ｋ3の計算を必要とする。ＮS周波数点の場合、計算の合計数はＮSＫ3である。
【０２０６】
【数８４】
【０２０７】
を計算することは、ＮS周波数点について（Ｋ2）の乗算を必要とする。したがって、計算の合計数はＮSＫ2である。
【０２０８】
【数８５】
【０２０９】
の逆ＦＦＴは、Ｋ（ＮSｌｏｇ２ＮS）の計算を必要とする。
【０２１０】
高速ジョイント検出の複雑度を例示すると、ＮC＝９７６、ＳＦ＝１６、Ｋ＝８、ＮS＝６１、Ｗ＝５７チップを伴うＴＤＤバーストタイプＩの処理についてＭＲＯＰｓ（million real operations per second）が決定される。Ａ、（ＡHＡ）、Ｒの列ブロック、［Λ(k)］-1の計算が１バースト当たり１回、すなわち１秒当たり１００回実行される。
【０２１１】
【数８６】
【０２１２】
の計算、
【０２１３】
【数８７】
【０２１４】
の計算、および
【０２１５】
【数８８】
【０２１６】
の逆ＦＦＴが、１バースト当たり２回、すなわち１秒当たり２００回実行される。複素数演算を実数演算に変換するためには、４回の計算が必要とされる。結果を表１に例示する。
【０２１７】
注：表１で、
【０２１８】
【数８９】
【０２１９】
は、行列−ベクトル乗算として直接計算された。
【０２２０】
ＬＵ分解を使用して
【０２２１】
【数９０】
【０２２２】
を決定する場合、複雑度は５４．８６７８ＭＲＯＰＳに減少する。ＦＦＴを使用して
【０２２３】
【数９１】
【０２２４】
を決定する場合、複雑度は６５．０１８２ＭＲＯＰＳから６３．９９２８ＭＲＯＰＳに減少する。
【０２２５】
高速ジョイント検出と他の検出技法の複雑度の比較は、以下の通りである。ＳＦ＝１６およびＫ＝８を伴うＴＤＤバーストタイプＩ用の以下の３つの技法の複雑度は、表２に従う。
【０２２６】
３つの検出技法および基準整合フィルタリング（ＭＦ）データ検出技法の性能を、シミュレーションによって８００タイムスロットを超えて比較した。シミュレーションは、Matlabによって提供された精度を使用した。すなわち、有限精度効果は考慮されなかった。シミュレーションは、ＷＣＤＭＡ ＴＤＤ ＷＧ４によって指定されたチャネル、すなわちＳＦ＝１６ならびにＫ＝８および１２を使用し、送信ダイバシティ無しのダウンリンクについて行い、ＳＵＤとの比較を容易にした。
【０２２７】
それぞれ図６および７に示されているように、ケース１およびケース３の場合、高速ジョイント検出、すなわちＪＤＦＦＴの性能は、コレスキーベースのジョイント検出、すなわちＪＤＣｈｏｌの性能にきわめて近い。他のデータ検出手法は、ＪＤＣｈｏｌまたはＪＤＦＦＴほど良好に動作しなかった。図８に示されたｔｄｄＷｇ４Ｃａｓｅ２の場合、ＪＤＦＦＴは、ＪＤＣｈｏｌに比べていくらかの劣化を示す。ＪＤＦＦＴは、ＳＵＤベースのコレスキーアルゴリズムと同様に動作する。図９〜１１に示されているように、２Ｍｂｐｓサービスなど高速データ転送速度サービスの場合、ＪＤＦＦＴは、ＪＤＣｈｏｌに近く、またはわずかに劣り、他の手法より良好に動作する。
【図面の簡単な説明】
【０２２８】
【図１】無線通信システムの図である。
【図２】単純化された送信器および高速ジョイント検出受信器の図である。
【図３】通信バーストを示す図である。
【図４】高速ジョイント検出の好ましい一実施形態の流れ図である。
【図５】延長された処理領域を示すデータバーストを示す図である。
【図６】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図７】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図８】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図９】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図１０】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図１１】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【０００１】
本発明は、一般的に無線通信システムに関する。より詳細には、本発明は、無線通信システム内の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の図である。通信システム１０は、基地局１２1から１２5（１２）を有し、これらはユーザ機器（ＵＥ）１４1から１４3（１４）と通信する。各基地局１２は、結合された動作領域を有し、その動作領域内でＵＥ１４と通信する。
【０００３】
符号分割多元接続を使用する周波数分割多重（ＦＤＤ／ＣＤＭＡ）および符号分割多元接続を使用する時分割多重（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ）など、いくつかの通信システムでは、同じ周波数スペクトルにわたって複数の通信が送信される。これら通信は、それらのチャネル接続符号（channelization code）によって差別化される。周波数スペクトルをより効率的に使用するために、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムは、通信するためにタイムスロットに分割された反復するフレームを使用する。このようなシステム内で送信される通信には、１または複数の関連した符号およびタイムスロットが割り当てられることになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数の通信を同じ周波数スペクトル内で同時に送信することができるので、このようなシステムの受信器は、複数の通信を区別しなければならない。このような信号を検出する１つの手法は、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）である。ＭＵＤでは、ＵＥ１４すなわちユーザすべてが同時に検出される。単一の送信器からマルチコード伝送を検出する別の手法は、シングルユーザ検出（ＳＵＤ）である。ＳＵＤでは、受信器でマルチコード伝送からデータを回復するために、受信された信号が、等化手段を通過し、１または複数の符号を使用して逆拡散される。ＭＵＤおよびＳＵＤの等化手段を実施するための手法は、コレスキー分解（Cholesky decomposition）または近似コレスキー分解を使用することを含む。これらの手法は、複雑度が高い。複雑度が高いことにより電力消費が増大し、ＵＥ１４でバッテリ寿命が短縮される。したがって、受信データを検出することに対する代替手法を得ることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
Ｋ個のデータ信号が、符号分割多元接続通信システム内で共用されたスペクトルを介して送信される。合成された信号は、共用スペクトルを介して受信され、サンプリングされる。合成信号は、Ｋ個の送信されたデータ信号を有する。Ｋ個の送信データ信号の符号およびインパルス応答を使用して、合成チャネル応答行列が生成される。合成チャネル応答行列を使用して、合成チャネル相関行列のブロック列が決定される。ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である。各周波数点ｋで、ブロック列のブロックエントリのフーリエ変換を取ることによって、Ｋ×Ｋ行列Λ(k)が決定される。Λ(k)の逆数をフーリエ変換の結果に乗ずる。別法として、前進／後進代入を使用して、この系を解くことができる。逆フーリエ変換を使用して、Ｋ個のデータ信号からデータを回復する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
図２は、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システム内の単純化された送信器２６、および高速ジョイント検出を使用する受信器２８を示すが、高速ジョイント検出は、ＦＤＤ／ＣＤＭＡなど他のシステムにも適用可能である。典型的なシステムでは、送信器２６は、各ＵＥ１４内にあり、複数の通信を送信する複数の送信回路２６は、各基地局１２内にある。ジョイント検出受信器２８は、基地局１２、ＵＥ１４、または両方にある可能性がある。
【０００７】
送信器２６は、ワイヤレス無線チャネル３０を介してデータを送信する。送信器２６内のデータ生成器３２は、受信器２８に通信されるデータを生成する。変調／拡散／トレーニングシーケンス挿入デバイス３４は、適切な符号でデータを拡散し、適切な、割り当てられたタイムスロットにおいて通信バーストを生成するミッドアンブルトレーニングシーケンスで時間多重化され、拡散された基準データを作成する。
【０００８】
典型的な通信バースト１６は、図３に示すように、ミッドアンブル２０、ガード期間１８、および２つのデータフィールド２２、２４を有する。ミッドアンブル２０は、２つのデータフィールド２２、２４を分離し、ガード期間１８は、通信バーストを分離して、異なる送信器２６から送信されたバーストの到着時間に差をもたらす。２つのデータフィールド２２、２４は、通信バーストのデータを含む。
【０００９】
通信バーストは、変調器３６によって無線周波数（ＲＦ）に変調される。アンテナ３８は、ワイヤレス無線チャネル３０を介して受信器２８のアンテナ４０にＲＦ信号を放射する。送信された通信に使用される変調の種類は、ＱＰＳＫ（Quadrature Phase Shift Keying）またはＭ系列ＱＡＭ（M-ary Quadrature Amplitude Moduration）など、当業者に周知のあらゆる方法とすることもできる。
【００１０】
受信器２８のアンテナ４０は、様々な無線周波数信号を受信する。受信された信号は、復調器４２によって復調され、ベースバンド信号を生成する。ベースバンド信号は、１または複数のアナログ−デジタル変換器などサンプリングデバイス４３によって、送信されたバーストのチップレートまたはチップレートの倍数でサンプリングされる。サンプルは、チャネル推定デバイス４４および高速ジョイント検出デバイス４６などによって、タイムスロット内で、受信されたバーストに適切な符号が割り当てられて処理される。チャネル推定デバイス４４は、ベースバンドサンプル内のミッドアンブルトレーニングシーケンス構成要素を使用し、チャネルインパルス応答などチャネル情報を提供する。送信された信号すべてについてチャネルインパルス応答を、行列Ｈとして見ることができる。チャネル情報は、高速ジョイント検出デバイス４６によって使用され、受信された通信バーストの送信されたデータをソフトシンボルとして推定する。
【００１１】
高速ジョイント検出デバイス４６は、チャネル推定デバイス４４によって提供されたチャネル情報と、送信器２６によって使用された既知の拡散符号とを使用し、所望の受信した通信バーストのデータを推定する。
【００１２】
高速ジョイント検出について、３ＧＰＰ（Third Generation Partnership Project）のＵＴＲＡ（Universal Terrestrial Radio Access）を、基礎となる通信システムとして使用して述べるが、他のシステムにも適用可能である。このシステムは、直接シーケンス広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）であり、アップリンク伝送とダウンリンク伝送が、互いに排他的なタイムスロットに閉じ込められる。
【００１３】
受信器２８は、同時に到着するＫ個のバーストの合計を受信する。Ｋ個のバーストは、１つの観測区間内で互いの上に重ね合わされる。３ＧＰＰ ＵＴＲＡ ＴＤＤシステムの場合、タイムスロットの各データフィールドは、１つの観測区間に対応する。ｋ番目のバーストに使用される符号をＣ(k)と表す。Ｋ個のバーストは、Ｋ個の異なる送信器、あるいはマルチコード伝送の場合には、Ｋ個未満の異なる送信器から送信されることがある。
【００１４】
通信バーストの各データフィールドは、所定の数の送信シンボルＮSを有する。各シンボルは、所定の数のチップを使用して送信され、これが拡散係数ＳＦである。したがって、各データフィールドは、ＮS×ＳＦ個のチップを有する。ワイヤレス無線チャネルを通過した後で、各シンボルは、Ｗ個のチップの長さなどのインパルス応答を有する。Ｗの典型的な値は５７である。その結果、各受信されたフィールドは、ＳＦ×ＮS＋Ｗ−１個のチップ、すなわちＮC個のチップの長さを有する。
【００１５】
１つの観測区間におけるＫ個のデータフィールドの各ｋ番目のフィールドを、式１により受信器でモデル化することができる。
【００１６】
【数１】
【数２】
は、ｋ番目のフィールドの受信された寄与率である。Ａ(k)は、ｋ番目のフィールドの合成チャネル応答である。Ａ(k)は、ＮC×ＮSの行列である。Ａ(k)内の各ｊ番目の列は、
【００１９】
【数３】
のｊ番目の要素のシンボル応答Ｓ(k)のゼロが書き込まれたバージョンである。シンボル応答Ｓ(k)は、ｋ番目のフィールドの推定応答
【００２１】
【数４】
と、そのフィールドの拡散符号Ｃ(k)との畳み込みである。
【００２３】
【数５】
は、ｋ番目のデータフィールド内の未知のデータシンボルである。
【００２５】
【数６】
は、Ｗチップの長さであり、式２によって表すことができる。
【００２７】
【数７】
γ(k)は、送信器利得および経路損失を反映する。
【００２９】
【数８】
は、チャネルインパルス応答である。
【００３１】
アップリンク通信の場合、各
【００３２】
【数９】
ならびに各γ(k)は異なる。ダウンリンク通信の場合、フィールドのすべてが同じ
【００３４】
【数１０】
を有するが、各γ(k)は異なる。ダウンリンクで送信ダイバシティを使用する場合には、各γ(k)および
【００３６】
【数１１】
は異なる。
【００３８】
ワイヤレスチャネルを介して送信されたＫ個のフィールドすべてからの受信されたベクトル
【００３９】
【数１２】
全体は、式３に従う。
【００４１】
【数１３】
【数１４】
は、平均値がゼロの雑音ベクトルである。
【００４４】
すべてのデータフィールドについてＡ(k)を合計チャネル応答行列Ａに、また、各バースト
【００４５】
【数１５】
についてすべての未知のデータを合計データベクトル
【００４７】
【数１６】
に合成することにより、式１は式４になる。
【００４９】
【数１７】
ＭＭＳＥ解法を使用して
【００５１】
【数１８】
を決定することは、式５に従う。
【００５３】
【数１９】
（・）Hは、エルミート関数（複素共役転置）を表す。ＭＭＳＥ解法のＲは、式６に従う。
【００５５】
Ｒ＝ＡHＡ＋σ2Ｉ Equation 6
【００５６】
σ2は雑音分散であり、典型的にはチャネル推定デバイス４４から得られ、Ｉは単位行列である。
【００５７】
他のフーリエ変換を使用することもできるが、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して、この式を式７に従って解くことが好ましい。
【００５８】
【数２０】
Ｆ（・）は、ＦＦＴ関数を示す。［・］kは、式が各周波数点ｋで解かれることを示す。Λ(k)は、サイズＫ×Ｋのブロック対角行列Λのブロックエントリである。Λの微分については、後で述べる。式７を直接解く代わりに、前進／後進代入を使用して式７を解くことができる。
【００６０】
図４は、高速ジョイント検出を使用してデータベクトル
【００６１】
【数２１】
を決定する好ましい方法の流れ図である。各バーストについて推定された応答
【００６３】
【数２２】
および拡散符号ｃ(k)を使用して、合成チャネル応答行列Ａを決定する（ステップ４８）。合成チャネル相関行列Ｒ＝ＡHＡを形成する（ステップ４９）。各周波数点で、Ｒのブロック列のブロックエントリの高速フーリエ変換（ブロックＦＦＴ）を取ることによってｋ×ｋ行列Λ(k)を決定する（ステップ５０）。中央列、少なくともＲ行列の左または右からｗ個の列を使用することが好ましい。
【００６５】
行列乗算のＦＦＴを使用して、
【００６６】
【数２３】
を決定する（ステップ５１）。各Λ(k)の逆数
【００６８】
【数２４】
が決定される。
【００７０】
【数２５】
を決定するために、各周波数点で
【００７２】
【数２６】
および
が乗ぜられる。別法として、
【００７４】
【数２７】
は、ＬＵ分解を使用して決定される。Λ(k)が下三角行列Ｌと上三角行列Ｕに分解される（ステップ５２）。前進代入
【００７６】
【数２８】
（ステップ５３）、および後進代入
【００７８】
【数２９】
（ステップ５４）を使用して、
【００８０】
【数３０】
が決定される。
【００８２】
【数３１】
は、
【００８４】
【数３２】
の逆ＦＦＴによって決定される（ステップ５５）。
【００８６】
式７の微分は、以下の通りである。式４の最小二乗誤差解が、式８に従って決定される。式７はＭＭＳＥをベースとする解法であるが、ゼロ強制手法など他の手法を使用して高速ジョイント検出を実施することができる。
【００８７】
【数３３】
ゼロ強制解法が使用されている場合には、
【００８９】
【数３４】
など、式８からσ2Ｉ項が脱落する。以下はＭＭＳＥ解法に関する微分であるが、ゼロ強制解法について類似の微分を使用することができる。例示では、ＮS＝１０、Ｗ＝２を伴うＲの簡単な例は式９に従う。この例は、任意のＮSおよびＷに容易に拡張可能である。
【００９１】
【数３５】
行列Ｒは、一般に（ＫＮS）×（ＫＮS）のサイズである。Ｒ行列内の各エントリＲiは、Ｋ×Ｋのブロックである。Ｒの点線内での部分行列は、ブロック循環、すなわち循環行列のブロックごとの拡張である。ブロック循環でないＲの部分は、最大マルチパス遅延拡散Ｗに依存する。
【００９３】
式９内の行列Ｒのブロック循環拡張ＲCは、式１０に従う。
【００９４】
【数３６】
「離散フーリエ変換（ＤＦＴ）様」行列Ｄは、ＲC＝ＤΛＤHとなるように決定される。１つのそのような行列Ｄは、式１１に従う。
【００９６】
【数３７】
ＩKは、Ｋ×Ｋの単位行列である。
【００９８】
積ＤHＤは、式１２に従う。
【００９９】
【数３８】
ここで、
【０１０１】
【数３９】
は、ＫＮS×ＫＮSの単位行列である。ブロック循環行列ＲCは、式１３などに従い、行列Ｄを乗ずる。
【０１０３】
【数４０】
ＲCＤの各エントリは、Ｋ×Ｋブロックである。ブロック対角行列Λは、式１４に従う。
【０１０５】
【数４１】
は、（ＫＮS）×（ＫＮS）である。Λの各エントリΛ(i)は、式１５に従う。
【０１０７】
【数４２】
Λ(i)は、Ｋ×Ｋブロックであり、Ｋ2個の非ゼロエントリを有する。
【０１０９】
行列Ｄは、式１６などに従って、Λ行列に乗算される。
【０１１０】
【数４３】
式１６に示すＤの各エントリは、Ｋ×Ｋブロックである。
【０１１２】
ＲCＤの各行をＤの各行で等式化することによって生じる式の系は、一貫している。したがって、ＲCＤの任意の行をＤの同じ行で等式化することによって、式の同じ組が得られる。式１３について例示すると、ＲCＤの第１の行ブロックは、式１７に従う。
【０１１３】
【数４４】
Ｄの第１の行ブロックは、式１８に従う。
【０１１５】
【数４５】
これら２つの行のエントリを等式化すると、式１９および２０が得られる。
【０１１７】
【数４６】
その結果、Λ(2)は、式２１に従う。
【０１１９】
【数４７】
同様に、
【０１２１】
【数４８】
は、式２２に従う。
【０１２３】
【数４９】
【数５０】
は、式２３に従う。
【０１２６】
【数５１】
式１７〜２３は、ＲCＤの第１の行およびＤΛを使用して例示しているが、任意の行を使用してΛ(i)を決定することができる。
【０１２８】
中央行、すなわち（ＮS／２）番目の行（式７の行５）を使用して例示すると、Λ(l)は、式１９に従う。
【０１２９】
【数５２】
式１９〜２３は、Ｋ×ＫのブロックのＦＦＴを計算する。これらのブロックには、スカラ指数が乗算されるため、このプロセスは、「ブロックＦＦＴ」と呼ばれる。Matlab関数「fft」など、ＦＦＴを計算するための典型的な手法は、１サイドシーケンスのＦＦＴを計算する。各Λ(i)は２サイドシーケンスであるため、Λ(i)の計算は、
【０１３１】
【数５３】
と、それを中央行について式２７に従って適切な指数関数によって乗算することによって実施することができる。
【０１３３】
【数５４】
式１７〜２７に示すように、Λ(i)すべての計算は、Ｒの単一列を使用して実行することができる。したがって、ＲCを決定する必要はない。Ｒの任意の列を使用して、Λ(i)を直接導出することができる。好ましくは、Ｒのどちらかの縁から少なくともＷ個の行を使用する。これらの行がＲjSの全組を有するからである。
【０１３５】
Λ(i)およびＤ行列を使用して、ブロック循環行列ＲCを式２８および２９として記述することができる。
【０１３６】
ＲCＤ＝ＤΛ Equation 28
【０１３７】
【数５５】
ＤおよびＤHは、それぞれサイズ（ＫＮS）×（ＫＮS）である。
【０１３９】
【数５６】
であるため、式３０が得られる。
【０１４１】
【数５７】
ＭＭＳＥ解法は、式３１に従う。
【０１４３】
【数５８】
検出されたデータベクトル
【０１４５】
【数５９】
は、（ＮSＫ）×１のサイズである。
【０１４７】
ＭＭＳＥ解法は、式３２に従う。
【０１４８】
【数６０】
行列ＤHは、Ｋ×Ｋのブロックを有する（ＫＮS）×（ＫＮS）のサイズであり、その逆数は、式３３に従う。
【０１５０】
【数６１】
この反転は、Ｋ×Ｋの行列Λ(k)の反転を必要とする。
【０１５２】
その結果、データベクトル
【０１５３】
【数６２】
が式３４に従って決定される。
【０１５５】
【数６３】
式３４は、受信された信号をチップレートでサンプルする受信器にも、チップレートの２倍などチップレートの倍数でサンプルする受信器にも適用可能である。倍数チップレートの受信器の場合、倍数チップレートに対応するＲ行列は、式９と同じ形態のものであり、ほぼブロック循環である。
【０１５７】
【数６４】
を決定する際の複雑度を低減するために、Ａの構造を利用するＦＦＴ手法を使用することができる。Ａは、ほぼブロック循環構造を有する。しかし、正方行列であり、（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のサイズである。行列Ａの例示は、式３５に従う。
【０１５９】
【数６５】
各ｂj (k)（ｉ）は、ｉ番目のシンボル間隔のｊ番目のチップ間隔にあたるｋ番目のユーザについて、チャネル応答ｈ(k)および拡散符号ｃ(k)の畳み込みである。
【０１６１】
各ブロックが式３５内の括弧付けによって示されるブロックＢ（・）を使用して、式３５は式３６になる。
【０１６２】
【数６６】
図では、Ａの一部分がブロック循環である。Ａの循環延長をＡcとして示す。Ａは、式３７に従って３つの行列に分割することができる。
【０１６４】
【数６７】
Ｄ1は、（ＮSＳＦ）×（ＮSＳＦ）の行列である。Ｄ2は（ＮSＫ）×（ＮSＫ）の行列であり、Λ1は、サイズ（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のブロック対角行列である。
【０１６６】
ブロック対角行列Λ1は、式１４のΛと同じ形態を有する。しかし、そのエントリΛ1 (i)のそれぞれは、式３８に従ってＳＦ×Ｋブロックである。
【０１６７】
【数６８】
Ｄ2は、式１１のＤの形態と同じ形態を有する。Ｄ1は、式３９の形態である。
【０１６９】
【数６９】
ＩSFは、ＳＦ×ＳＦの単位行列である。
【０１７１】
ＡCとＤ2を乗ずる際に、形態Ｂ（ｉ）および
【０１７２】
【数７０】
の積が式４０に従って形成される。
【０１７４】
【数７１】
ＡCＤ2は、（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のサイズであり、各ブロックは、ＳＦ×Ｋのサイズである。
【０１７６】
Ｄ1とΛ1を乗ずる際に、形態
【０１７７】
【数７２】
およびΛ1 (i)の積が形成される。Ｄ1Λ1は、（ＮSＳＦ）×（ＮSＫ）のサイズであり、各ブロックは、ＳＦ×Ｋのサイズである。ＡCＤ2の任意の行をＤ1Λ1の同じ行と比較すると、式４１が得られる。
【０１７９】
【数７３】
その結果、各Λ1 (k)は、（ＳＦ×Ｋ）ブロックの１サイドシーケンスのＦＦＴを使用して決定することができる。式３８および
【０１８１】
【数７４】
を使用して、式４２、４３、４４が得られる。
【０１８３】
【数７５】
したがって、式４５に従ってＦＦＴを使用して、
【０１８５】
【数７６】
が決定される。
【０１８７】
【数７７】
同様に、行列Ａはほぼブロック循環であるため、Λ1を使用するＦＦＴを使用して、Ｒ＝ＡHＡ＋σ2Ｉを計算することができる。
【０１８９】
複雑度を低減するために、各Λ(i)の反転
【０１９０】
【数７８】
を、ＬＵ分解を使用して実行することができる。各［Λi］は、ＬＵ分解が式４６に従う（Ｋ×Ｋ）の行列である。
【０１９２】
Λ(i)＝ＬＵ Equation 46
【０１９３】
Ｌは下三角行列であり、Ｕは上三角行列である。式７は、式４７および４８に従って、前進／後進代入を使用して解かれる。
【０１９４】
【数７９】
好ましくは、各データフィールド２２、２４の各端部でのデータシンボルについてビット誤り率（ＢＥＲ）を改善するために、図５に示すように、データ検出においてミッドアンブル部２０およびガード期間１８からのサンプルが使用される。データフィールド内の最後のシンボルのサンプルすべてを収集するために、
【０１９６】
【数８０】
を決定するために使用されているサンプルが、ミッドアンブル２０またはガード期間１８内にＷ−１個のチップ（インパルス応答の長さ）だけ拡張される。この拡張により、フィールドの最後のデータシンボルの実質的にすべてのマルチパス成分をデータ検出に使用することができる。データフィールド１（２２）について示されているように、サンプルは、Ｗ−１個のチップだけミッドアンブル内に拡張される。ミッドアンブルシーケンスは、データ検出処理の前に、ミッドアンブル２０から取られたサンプルから相殺される。データフィールド２（２４）の場合、サンプルは、Ｗ−１個のチップだけガード期間１８内に拡張される。
【０１９８】
ある種のＦＦＴの実施は、解析のために、あるフィールド長を必要とした。これらのＦＦＴ実施の１つは、素因数アルゴリズム（ＰＦＡ）である。ＰＦＡの実施は、フィールド長が、６１など素数であることを必要とする。ＰＦＡ ＦＦＴの実施を容易にするために、
【０１９９】
【数８１】
を決定するために使用されているサンプルを、所望のＰＦＡ長に延長することが好ましい。図５に示されているように、データフィールド１またはデータフィールド２は、所望のＰＦＡ長にＰ個のチップだけ延長される。別法として、６１個のシンボルのブロックＦＦＴは、２nＦＦＴ計算を必要とする長さ６４のブロックＦＦＴに拡張される。ブロック循環行列に対するＲの近似は減少するため、一般に性能が改善する。
【０２０１】
高速ジョイント検出の計算複雑度の解析は、以下の通りである。Ａを計算する計算複雑度は、Ｋ・ＳＦ・Ｗである。ＡHＡを計算する計算複雑度は、式４９に従う。
【０２０２】
【数８２】
行列−ベクトル乗算として、Ａを計算することは、計算複雑度がＫＮS（ＳＦ＋Ｗ−１）である。Ｒのｊ番目の列ブロックのＦＦＴを計算することは、Ｋ2・（ＮSｌｏｇ2ＮS）の計算を必要とする。
【０２０４】
【数８３】
のフーリエ変換を計算することは、Ｋ（ＮSｌｏｇ２ＮS）の計算を必要とする。コレスキー分解なしで各行列［Λ(k)］の反転は、Ｋ3の計算を必要とする。ＮS周波数点の場合、計算の合計数はＮSＫ3である。
【０２０６】
【数８４】
を計算することは、ＮS周波数点について（Ｋ2）の乗算を必要とする。したがって、計算の合計数はＮSＫ2である。
【０２０８】
【数８５】
の逆ＦＦＴは、Ｋ（ＮSｌｏｇ２ＮS）の計算を必要とする。
【０２１０】
高速ジョイント検出の複雑度を例示すると、ＮC＝９７６、ＳＦ＝１６、Ｋ＝８、ＮS＝６１、Ｗ＝５７チップを伴うＴＤＤバーストタイプＩの処理についてＭＲＯＰｓ（million real operations per second）が決定される。Ａ、（ＡHＡ）、Ｒの列ブロック、［Λ(k)］-1の計算が１バースト当たり１回、すなわち１秒当たり１００回実行される。
【０２１１】
【数８６】
の計算、
【０２１３】
【数８７】
の計算、および
【０２１５】
【数８８】
の逆ＦＦＴが、１バースト当たり２回、すなわち１秒当たり２００回実行される。複素数演算を実数演算に変換するためには、４回の計算が必要とされる。結果を表１に例示する。
【０２１７】
【０２１８】
【数８９】
は、行列−ベクトル乗算として直接計算された。
【０２２０】
ＬＵ分解を使用して
【０２２１】
【数９０】
を決定する場合、複雑度は５４．８６７８ＭＲＯＰＳに減少する。ＦＦＴを使用して
【０２２３】
【数９１】
を決定する場合、複雑度は６５．０１８２ＭＲＯＰＳから６３．９９２８ＭＲＯＰＳに減少する。
【０２２５】
高速ジョイント検出と他の検出技法の複雑度の比較は、以下の通りである。ＳＦ＝１６およびＫ＝８を伴うＴＤＤバーストタイプＩ用の以下の３つの技法の複雑度は、表２に従う。
３つの検出技法および基準整合フィルタリング（ＭＦ）データ検出技法の性能を、シミュレーションによって８００タイムスロットを超えて比較した。シミュレーションは、Matlabによって提供された精度を使用した。すなわち、有限精度効果は考慮されなかった。シミュレーションは、ＷＣＤＭＡ ＴＤＤ ＷＧ４によって指定されたチャネル、すなわちＳＦ＝１６ならびにＫ＝８および１２を使用し、送信ダイバシティ無しのダウンリンクについて行い、ＳＵＤとの比較を容易にした。
【０２２７】
それぞれ図６および７に示されているように、ケース１およびケース３の場合、高速ジョイント検出、すなわちＪＤＦＦＴの性能は、コレスキーベースのジョイント検出、すなわちＪＤＣｈｏｌの性能にきわめて近い。他のデータ検出手法は、ＪＤＣｈｏｌまたはＪＤＦＦＴほど良好に動作しなかった。図８に示されたｔｄｄＷｇ４Ｃａｓｅ２の場合、ＪＤＦＦＴは、ＪＤＣｈｏｌに比べていくらかの劣化を示す。ＪＤＦＦＴは、ＳＵＤベースのコレスキーアルゴリズムと同様に動作する。図９〜１１に示されているように、２Ｍｂｐｓサービスなど高速データ転送速度サービスの場合、ＪＤＦＦＴは、ＪＤＣｈｏｌに近く、またはわずかに劣り、他の手法より良好に動作する。
【図面の簡単な説明】
【０２２８】
【図１】無線通信システムの図である。
【図２】単純化された送信器および高速ジョイント検出受信器の図である。
【図３】通信バーストを示す図である。
【図４】高速ジョイント検出の好ましい一実施形態の流れ図である。
【図５】延長された処理領域を示すデータバーストを示す図である。
【図６】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図７】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図８】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図９】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図１０】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
【図１１】他のデータ検出手法に対する高速ジョイント検出のシミュレーション性能を示すグラフである。
Claims (18)
- 符号分割多元接続通信システム内で共用されたスペクトルを介して送信されたＫ個のデータ信号からデータを検出する方法であって、
前記共用スペクトルを介して前記Ｋ個の送信されたデータ信号を有する合成信号を受信し、およびサンプリングすること、
前記Ｋ個のデータ信号の符号およびインパルス応答を使用して合成チャネル応答行列を生成すること、
前記合成チャネル応答行列を使用して交差相関行列のブロック列を決定することであって、前記ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列であること、
前記合成信号サンプルに乗算された前記合成チャネル応答行列の複素共役転置のフーリエ変換を取ること、
各ブロックエントリのフーリエ変換の逆数を前記フーリエ変換の結果に乗じ、データベクトルのフーリエ変換を生成すること、および、
前記データベクトルフーリエ変換の逆フーリエ変換を取り、前記Ｋ個のデータ信号のデータを生成すること
を備えたことを特徴とする方法。 - 前記フーリエ変換を取ることは、前記合成チャネル応答行列の前記共役転置を前記合成信号サンプルに乗算すること、および前記共役転置乗算の結果のフーリエ変換を取ることによることを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 前記ブロックエントリのＬＵ分解を使用して前記データを決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 前記データの決定は、時分割デュプレックス通信バーストのデータフィールド時間にわたって行われ、前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 前記合成信号サンプルの拡張されたサンプルは、前記インパルス応答の長さで、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項４に記載の方法。
- 前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張し、前記合成信号の長さが、素因数アルゴリズム高速フーリエ変換に適合する長さとなることを特徴とする請求項４に記載の方法。
- 符号分割多元接続通信システム内で使用する受信器であって、送信器は、共用されたスペクトルを介してＫ個のデータ信号を送信し、前記受信器は、
前記共用スペクトルを介して前記Ｋ個の送信されたデータ信号を有する合成信号を受信し、およびサンプリングする手段と、
前記Ｋ個のデータ信号の符号およびインパルス応答を使用して合成チャネル応答行列を生成する手段と、
前記合成チャネル応答行列を使用して交差相関行列のブロック列を決定する手段であって、前記ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列である手段と、
前記合成信号サンプルに乗算された前記合成チャネル応答行列の複素共役転置のフーリエ変換を取る手段と、
各ブロックエントリのフーリエ変換の逆数を前記フーリエ変換の結果に乗じ、データベクトルのフーリエ変換を生成する手段と、
前記データベクトルフーリエ変換の逆フーリエ変換を取り、前記Ｋ個のデータ信号のデータを生成する手段と
を備えたことを特徴とする受信器。 - 前記フーリエ変換を取ることは、前記合成チャネル応答行列の前記共役転置を前記合成信号サンプルに乗算すること、および前記共役転置乗算の結果のフーリエ変換を取ることによることを特徴とする請求項７に記載の受信器。
- 前記対角行列の前記ブロックエントリのコレスキー分解を使用し、前記データを決定することを特徴とする請求項７に記載の受信器。
- 前記データの決定は、時分割デュプレックス通信バーストのデータフィールド時間にわたって行われ、前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項７に記載の受信器。
- 前記合成信号サンプルの拡張されたサンプルは、前記インパルス応答の長さで、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項１０に記載の受信器。
- 前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張し、前記合成信号の長さが、素因数アルゴリズム高速フーリエ変換に適合する長さとなることを特徴とする請求項１０に記載の受信器。
- 符号分割多元接続通信システム内で使用する受信器であって、送信器は、共用されたスペクトルを介してＫ個のデータ信号を送信し、前記受信器は、
前記共用スペクトルを介して前記Ｋ個の送信されたデータ信号を有する合成信号を受信するアンテナと、
前記合成信号をサンプリングするサンプリングデバイスと、
前記Ｋ個のデータ信号のインパルス応答を推定するチャネル推定器と、
前記Ｋ個のデータ信号の符号およびインパルス応答を使用して合成チャネル応答行列を生成し、前記合成チャネル応答行列を使用して交差相関行列のブロック列を決定し、前記ブロック列の各ブロックエントリは、Ｋ×Ｋ行列であり、前記合成信号サンプルに乗算された前記合成チャネル応答行列の複素共役転置のフーリエ変換を取り、各ブロックエントリのフーリエ変換の逆数を前記フーリエ変換の結果に乗じ、データベクトルのフーリエ変換を生成し、前記データベクトルフーリエ変換の逆フーリエ変換を取って前記Ｋ個のデータ信号のデータを生成するデータ検出デバイスと
を備えたことを特徴とする受信器。 - 前記フーリエ変換を取ることは、前記合成チャネル応答行列の前記共役転置を前記合成信号サンプルに乗算すること、および前記共役転置乗算の結果のフーリエ変換を取ることによることを特徴とする請求項１３に記載の受信器。
- 前記対角行列の前記ブロックエントリのコレスキー分解を使用し、前記データを決定することを特徴とする請求項１３に記載の受信器。
- 前記データの決定は、時分割デュプレックス通信バーストのデータフィールド時間にわたって行われ、前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項１３に記載の受信器。
- 前記合成信号サンプルの拡張されたサンプルは、前記インパルス応答の長さで、前記データフィールド時間を超えて拡張することを特徴とする請求項１６に記載の受信器。
- 前記合成信号サンプルは、前記データフィールド時間を超えて拡張し、前記合成信号の長さが、素因数アルゴリズム高速フーリエ変換に適合する長さとなることを特徴とする請求項１６に記載の受信器。
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