JP2005526465A - セグメント単位のチャネル等化に基づくデータ推定 - Google Patents

Abstract

受信された複数のスペクトル拡散信号のデータが推定される。複数の受信された通信は、共有されるスペクトルで受信される。受信された通信をサンプリングして受信ベクトルを生成する。受信ベクトルを処理して複数のセグメントを生成する（ステップ５０）。各セグメントを独立して処理して、受信された通信のデータを推定する（ステップ５４）

Description

本発明は、一般には無線通信システムに関する。詳細には、本発明は無線通信システムにおけるデータ検出に関する。

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、ユーザ装置（ＵＥ）１４_１〜１４_３（１４）と通信する基地局１２_１〜１２_５を有する。各基地局１２は、関連付けられた動作エリアを有し、基地局は、その基地局の動作エリア内のＵＥ１４と通信する。

符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）や符号分割多重接続を用いる時分割複信（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ）などの一部の通信システムでは、複数の通信が同じ周波数スペクトル上を送信される。それらの通信は、各自のチャネライゼーションコードで区別される。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、タイムスロットに分割された反復するフレームを通信に用いる。そのようなシステムで送信される通信は、１つまたは複数の関連付けられた符号と、割り当てられたタイムスロットとを有する。１タイムスロットに１つの符号を使用することをリソース単位と称する。

同じ周波数スペクトルで同じ時間に複数の通信を送信することができるので、そのようなシステムの受信機は、複数の通信を区別しなければならない。そのような信号を検出する手法の１つは、ジョイント検出である。ジョイント検出では、すべてのＵＥ１４すなわちユーザに関連付けられた信号が同時に検出される。ジョイント検出の手法には、zero-forcingブロック線形等化（ＺＦ−ＢＬＥ）と最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ブロック線形等化（ＢＬＥ）が含まれる。ＺＦ−ＢＬＥまたはＭＭＳＥ−ＢＬＥを実現する方法には、コレスキー分解に基づく手法と、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）に基づく手法がある。これらの手法は、高い複雑性を有する。高い複雑性は、電力消費の増大につながり、その結果ＵＥ１４においては、バッテリ寿命が短くなる。したがって、受信データを検出する代替の手法を備えることが望ましい。

受信された複数のスペクトル拡散信号のデータが推定される。受信される複数の通信は、共有されるスペクトルで受信される。受信された通信をサンプリングして受信ベクトルを生成する。受信ベクトルを処理して複数のセグメントを生成する。各セグメントを別個に処理して受信した通信のデータを推定する。

図２は、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムにおけるセグメント単位のチャネル等化に基づくデータ推定を使用する、簡略化した送信機２６および受信機２８を示す。ここで、セグメント単位のチャネル等化は、周波数分割二重（ＦＤＤ）ＣＤＭＡ、あるいは他の複合型の時分割多重接続（ＴＤＭＡ）／ＣＤＭＡシステムなどの他のシステムにも適用可能である。典型的なシステムにおいては、各ＵＥ１４に送信機２６があり、複数の通信を送信する複数の送信回路２６が各基地局１２内にある。セグメント単位のチャネル等化を用いる受信機２８は、基地局１２、ＵＥ１４、またはその両方に置くことができる。

送信機２６は、ワイヤレス無線チャネル３０を通じてデータを送信する。送信機２６中のデータ生成器３２は、受信機２８に通信されるデータを生成する。変調および拡散装置３４は、データを拡散し、割り当てられた適切なタイムスロットのミッドアンブルトレーニングシーケンスとともに時分割多重化された拡散される基準データと、そのデータを拡散するための符号を作成し、1つのまたは複数の通信バーストを生成する。

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、異なる送信機２６から送信されるバーストの到着時間の差を考慮して通信バーストを分離する。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んでいる。

通信バーストは、変調器３６によって無線周波（ＲＦ）に変調される。アンテナ３８が、ワイヤレス無線チャネル３０を通じて、受信機２８のアンテナ４０にＲＦ信号を放射する。送信される通信に使用される変調のタイプは、四位相偏移偏重（ＱＰＳＫ）やＭ−ａｒｙ直交振幅変調（ＱＡＭ）など、当業者に知られる任意のものでよい。

受信機２８のアンテナ４０は、各種の無線周波信号を受信する。受信された信号は、復調器４２によって復調されてベースバンド信号を生成する。ベースバンド信号は、１つまたは複数のアナログ／デジタル変換器などのサンプリング装置４３により、送信されたバーストのチップレートまたはそのチップレートの倍数でサンプリングされて、受信ベクトルｒを得る。サンプルは、その受信バーストに割り当てられたタイムスロットに、割り当てられた該当する符号を用いて、チャネル推定装置４４およびセグメント単位チャネル等化データ検出装置４６などによって処理される。チャネル推定装置４４は、ベースバンドサンプル中のミッドアンブルトレーニングシーケンス成分を使用して、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。チャネルインパルス応答を行列Ｈとみなすことができる。チャネル情報と送信機によって使用される拡散符号とを、セグメント単位チャネル等化データ検出装置４６によって使用して、受信された通信バーストの送信データをソフトシンボルｄとして推定する。

第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）のＵＴＲＡ（universal terrestrial radio access）ＴＤＤシステムを基礎となる通信システムとして使用してセグメント単位チャネル等化を説明するが、このチャネル等化は、他のシステムにも適用することができる。そのシステムは、アップリンクの送信とダウンリンクの送信が、相互に排他的なタイムスロットに制限される直接拡散方式の広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）システムである。

受信された通信は、式１により信号モデルとみなすことができる。
ｒ＝Ｈｓ＋ｎ 式１

ｒは受信ベクトルである。Ｈはチャネル応答行列である。ｎは雑音ベクトルである。ｓは拡散データベクトルであり、これは、式２により拡散符号Ｃとデータベクトルｄの畳み込みである。
ｓ＝Ｃｄ 式２

セグメント単位のチャネル等化では、図４のステップ５０に示すように、受信ベクトルｒをセグメントに分割し、各セグメントを独立して処理する。図３には、通信バーストのセグメント化も示す。バーストの各データフィールドは、Ｎチップの長さである。データフィールドは、Ｍ個のセグメント４８_１１〜４８_１Ｍ、４８_２１〜４８_２Ｍ（４８）に分割される。以下の説明では、各セグメント４８に均一のセグメント長Ｙを使用するが、正確な実施に基づくセグメント４８は、異なる長さであってよい。ステップ５２で、各セグメント４８を処理する前に、各セグメントに先行するＹ１個のチップをそのセグメントに付加し、各セグメント４８の後のＹ２個のチップを当該セグメント４８に付加する。一般には、処理後の各セグメント４８の最終的な長さは、Ｚ＝Ｙ＋Ｙ１＋Ｙ２になる。

データフィールドの末端にないセグメント４８_１２〜４８_１Ｍ−１、４８_２２〜４８_２Ｍ−１については、Ｙ１とＹ２が他のセグメント４８と重なる。第１のデータフィールド２２の第１のセグメント４８_１１の前には何もないので、そのセグメントの前にあるＹ１個のチップは取り上げられない。セグメント単位のチャネル等化は、Ｙ＋Ｙ２個のチップに行うことができる。実装上の目的から、各セグメント４８の長さを均一にすることが望ましい場合がある。第１のセグメント４８_１１については、この長さの均一化は、セグメントの開始部をゼロ埋め込みなどで埋め込むか、または末端で分析されるチップをＹ２個からＹ２＋Ｙ１個に拡大することによって達成することができる。第１のデータフィールド２２の最後のセグメント４８_１Ｍについては、Ｙ２が、ミッドアンブル２０の最初のＹ２個のチップになる。第２のデータフィールド２４の最初のセグメント４８_２１については、Ｙ１が、ミッドアンブル２０中に及ぶ。第２のデータフィールド２４の最後のセグメント４８_２Ｍについては、Ｙ２がガード期間１８中に及ぶ。

Ｙ１とＹ２の両方が、少なくとも、インパルス応答Ｗから１チップを引いた長さ（Ｗ−１）であることが好ましい。各セグメントの最後のチップのインパルス応答は、Ｗ−１チップ分だけ次のセグメントにまで及ぶ。逆に言うと、あるセグメント中に及んでいる、そのセグメントより前にある最も離れたチップのインパルス応答は、そのセグメントよりＷ−１チップだけ前方にある。当該セグメントに先行するＷ−１個のチップを使用すると、それら先行するすべてのチップの影響を、所望のセグメントに及ばないように等化することができる。セグメントの後のＷ−１チップを使用すると、次のセグメント中まで及んでいるそのセグメントの各チップすべての情報（インパルス応答）を、データ検出において使用することができる。セグメント単位のチャネル等化の特定の実施を容易にするために、Ｙ１またはＹ２がＷ−１より長いことが望ましい場合がある。具体的に説明すると、素因数アルゴリズムの高速フーリエ変換に便利な長さを利用できるように、Ｙ１およびＹ２の長さを拡大することができる。これは、拡大される位置をゼロパッディングなどで埋め込むことによっても達成することができる。

Ｍ拡大されたセグメントを使用して、各セグメントについて式１を式２に書き換える。
ｒ _ｉ＝Ｈ_ｓ ｓ _ｉ ＋ｎ _ｉ ただしｉ＝１，．．．，Ｍ 式３

Ｈ_ｓは、セグメントに対応するチャネル応答行列である。各セグメントの長さが等しい場合、Ｈ_ｓは通例、各セグメントに対して同じになる。

式３を解く２つの手法では、その後に逆拡散段階が行われる等化段階を使用する。ステップ５４で、各受信ベクトルセグメントｒ _ｉを等化する。等化方式の１つでは、最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ）の解法を用いる。延長された各セグメントについてのＭＭＳＥの解は、式４による。

σ^２はノイズ分散であり、Ｉ_Ｓは、拡大された行列の単位行列である。（・）^Ｈは、複素共役転置演算またはエルミート演算である。あるいは、式４は、式５として書かれる。

Ｒ_ｓは式６により定義される。
Ｒ_ｓ＝Ｈ_ｓ ^ＨＨ_ｓ＋σ^２Ｉ_ｓ 式６

式４または５を使用して、各セグメントのＭＭＳＥによる等化を得る。

式６を解く１つの手法は、式７および８による高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によるものである。
Ｒ_ｓ＝Ｄ_ｚ ^−１ΛＤ_ｚ＝（１／Ｐ）Ｄ_ｚ ^＊ΛＤ_ｚ 式７
Ｒ_ｓ ^−１＝Ｄ_ｚ ^−１Λ^−１Ｄ_ｚ＝（１／Ｐ）Ｄ_ｚ ^＊Λ^＊Ｄ_ｚ 式８

Ｄ_Ｚは、Ｚ点のＦＦＴ行列であり、Λは、Ｒ_Ｓ行列の循環近似の第１列のＦＦＴである対角要素を有する対角行列である。循環近似は、Ｒ_Ｓ行列のどの列を使用しても行うことができる。最も多い数の要素を有する完全な列を使用することが好ましい。

周波数領域においては、ＦＦＴの解は、式９による。

は、クロネッカー積である。Ｍは、サンプリングレートである。Ｍ＝１は、チップレートでのサンプリングであり、Ｍ＝２は、チップレートの２倍でのサンプリングである。

拡散データベクトルのフーリエ変換

を求めた後、逆フーリエ変換を行うことにより拡散データベクトル

を求める。式６を解く第２の手法は、コレスキー分解または近似コレスキー分解による。

ＭＭＳＥ以外の等化段階における別の解法は、最小二乗誤差（ＬＳＥ）の解法である。拡大された各セグメントについてのＬＳＥの解法は、式１０による。

等化の後、ステップ５６で、最初のＹ１個のチップと最後のＹ２個のチップを破棄する。その結果、

が、

になる。

は長さＹである。データシンボル

を生成するために、ステップ５８で式１１により

を逆拡散する。

Ｃ_ｓは、そのセグメントに対応するチャネル符号部分である。

あるいは、ステップ５８で、セグメントを再度組み合わせて、等化された拡散データフィールド

にし、拡散データフィールド全体を式１２により逆拡散する。

セグメント単位のチャネル等化に基づくデータ推定について典型的なＴＤＤバーストに即して説明したが、このチャネル等化は、他のスペクトル拡散システムに適用することができる。ＦＤＤ／ＣＤＭＡシステムの場合について説明すると、ＦＤＤ／ＣＤＭＡシステムは、長い期間にわたって通信を受信する。受信機２８がＦＤＤ／ＣＤＭＡ通信を受信すると、受信機２８はサンプルをセグメント

に分割し、セグメント単位のチャネル等化が適用される。

処理の前に受信ベクトルｒをセグメントに分割することにより、データ検出の複雑性が下がる。複雑性が下がるのを具体的に説明するために、１０２４チップを有する（Ｎ＝１０２４）ＴＤＤバーストのデータフィールドを用いる。等化にＦＦＴ／ＭＭＳＥの手法を使用する４つの異なるシナリオを比較する。第１のシナリオは、長さが１０２４のデータフィールド全体を処理する。第２のシナリオは、データフィールド全体を長さが５１２の２つのセグメントに分割する。第３のシナリオは、データフィールド全体を長さが２５６の４つのセグメントに分割する。第４のシナリオは、データフィールド全体を長さが１２８の８つのセグメントに分割する。説明を簡潔にするために、比較にあたってセグメント間の重複はないことを前提とした。実際には、重複のために、セグメントに分割する手法の複雑性は、以下の表に示すよりもわずかに上がる。

表１は、基数２のＦＦＴを使用してデータ検出を行うために必要とされる複素演算の数を示す。この表には、各シナリオに必要とされる基数２演算と直接の乗算の回数を示す。

表２は、セグメントが１つの場合を１００％の複雑性として使用して、各シナリオの複雑性のパーセンテージを比較する。複雑性のパーセンテージは、基数２と直接の乗算の両方について示す。

チップレートでのサンプリングの場合は、各セグメントに、１回のＦ（ｈ）、１回のＦ（ｑ）、２回のＦ（ｒ）、および２回の逆ＦＦＴが行われる。チップレートの２倍のサンプリングの場合は、各セグメントに、２回のＦ（ｈ）、１回のＦ（ｑ）、４回のＦ（ｒ）、および２回の逆ＦＦＴが行われる。表３は、チップレートとチップレートの２倍における基数２の演算の複雑性を示す。

表４は、チップレートでのサンプリングとチップレートの２倍でのサンプリングについて、基数２の演算の総合的な複雑性をパーセンテージで示す。

表に示すように、一般には、セグメント数が増すと全体的な複雑性が下がる。ただし、セグメントのサイズをインパルス応答の長さなどまでに過度に縮小すると、セグメント間の重複のために複雑性が上がる。

実際的なシステムにおけるセグメント単位のチャネル等化を説明するために、ＴＤＤバーストタイプ２を使用する。同様のセグメントへの分割は、バーストタイプ１など他のバーストにも使用することができる。ＴＤＤバーストタイプ２は、長さ１１０４（Ｎ＝１１０４）の２つのデータフィールドを有する。この説明のためのチャネル応答の長さは６３チップ（Ｗ＝６３）である。Ｙ１とＹ２は、Ｗ−１すなわち６２チップに設定される。以下は、３つの可能なセグメント分割であるが、他のセグメント分割も使用することができる。

第１のセグメント化は、各データフィールドを長さが５５２の２つのセグメントに分割する。セグメント間の重複を含めると、各セグメントの長さは６７６（Ｙ＋Ｙ１＋Ｙ２）になる。第２のセグメント化では、各データフィールドを、長さが３６８の３つのセグメントに分割する。セグメント間の重複を含めると、各セグメントの長さは４９２（Ｙ＋Ｙ１＋Ｙ２）になる。第３のセグメント化は、各データフィールドを長さが１８４の４つのセグメントに分割する。セグメント間の重複を含めると、各セグメントの長さは３０８（Ｙ＋Ｙ１＋Ｙ２）になる。

無線スペクトル拡散通信システムの図である。 セグメント単位のチャネル等化データ検出受信機の図である。 通信バーストと、通信バーストのデータフィールドのセグメント分割の図である。 セグメント単位のチャネル等化データ検出受信機のフロー図である。

Claims (55)

1. 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定する方法であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は、共有スペクトルで受信され、前記方法は、
   受信ベクトルを生成するために前記受信された通信をサンプリングすることと、
   複数のセグメントを生成するために前記受信ベクトルを処理することと、
   前記受信された通信のデータを推定するために独立して各セグメントを処理することとを備えることを特徴とする方法。
2. 前記セグメントは、前記受信ベクトルの重複する部分を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記各セグメントを処理することは、各セグメントを等化することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記各セグメントを処理することは、等化の後前記セグメントの重複部分を破棄することを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記各セグメントを処理することは、そのセグメントのデータを再生するために各等化されたセグメントを逆拡散することを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 前記等化されたセグメントを組み合わせ、前記受信ベクトルのデータを再生するために前記等化され組み合わせられたセグメントを逆拡散することをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
7. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項３に記載の方法。
8. 前記各セグメントを等化することは、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
9. 前記各セグメントを等化することは、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
10. 前記各セグメントを等化することは、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
11. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項３に記載の方法。
12. 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定するユーザ装置であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は共有スペクトルで受信され、前記ユーザ装置は、
    受信ベクトルを生成するために前記受信された通信をサンプリングするサンプリング装置と、
    複数のセグメントを生成するために前記受信ベクトルを処理し、前記受信された通信のデータを推定するために独立して各セグメントを処理するセグメント単位チャネル等化データ検出装置とを備えることを特徴とするユーザ装置。
13. 前記セグメントは、前記受信ベクトルの重複する部分を含むことを特徴とする請求項１２に記載のユーザ装置。
14. 前記各セグメントを処理することは、各セグメントを等化することを含むことを特徴とする請求項１３に記載のユーザ装置。
15. 前記各セグメントを処理することは、等化の後前記セグメントの重複部分を破棄することを含むことを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
16. 前記各セグメントを処理することは、そのセグメントのデータを再生するために各等化されたセグメントを逆拡散することを含むことを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
17. 前記等化されたセグメントを組み合わせ、前記受信ベクトルのデータを再生するために前記等化され組み合わせられたセグメントを逆拡散することをさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
18. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
19. 前記各セグメントを等化することは、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
20. 前記各セグメントを等化することは、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
21. 前記各セグメントを等化することは、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
22. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項１４に記載のユーザ装置。
23. 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定するユーザ装置であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は共有スペクトルで受信され、前記ユーザ装置は、
    受信ベクトルを生成するために前記受信された通信をサンプリングする手段と、
    複数のセグメントを生成するために前記受信ベクトルを処理する手段と、
    前記受信された通信のデータを推定するために独立して各セグメントを処理する手段とを備えることを特徴とするユーザ装置。
24. 前記セグメントは、前記受信ベクトルの重複する部分を含むことを特徴とする請求項２３に記載のユーザ装置。
25. 前記各セグメントを処理することは、各セグメントを等化することを含むことを特徴とする請求項２４に記載のユーザ装置。
26. 前記各セグメントを処理することは、等化の後に前記セグメントの重複部分を破棄することを含むことを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
27. 前記各セグメントを処理することは、そのセグメントのデータを再生するために各等化されたセグメントを逆拡散することを含むことを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
28. 前記等化されたセグメントを組み合わせ、前記受信ベクトルのデータを再生するために前記等化され組み合わせられたセグメントを逆拡散することをさらに含むことを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
29. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
30. 前記各セグメントを等化することは、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
31. 前記各セグメントを等化することは、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
32. 前記各セグメントを等化することは、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
33. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項２５に記載のユーザ装置。
34. 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定する基地局であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は共有スペクトルで受信され、前記基地局は、
    受信ベクトルを生成するために前記受信された通信をサンプリングするサンプリング装置と、
    複数のセグメントを生成するために前記受信ベクトルを処理し、前記受信された通信のデータを推定するために独立して各セグメントを処理するセグメント単位チャネル等化データ検出装置と
    を備えることを特徴とする基地局。
35. 前記セグメントは、前記受信ベクトルの重複する部分を含むことを特徴とする請求項３４に記載の基地局。
36. 前記各セグメントを処理することは、各セグメントを等化することを含むことを特徴とする請求項３５に記載の基地局。
37. 前記各セグメントを処理することは、等化の後に前記セグメントの重複部分を破棄することを含むことを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
38. 前記各セグメントを処理することは、そのセグメントのデータを再生するために各等化されたセグメントを逆拡散することを含むことを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
39. 前記等化されたセグメントを組み合わせ、前記受信ベクトルのデータを再生するために前記等化され組み合わせられたセグメントを逆拡散することをさらに含むことを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
40. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
41. 前記各セグメントを等化することは、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
42. 前記各セグメントを等化することは、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
43. 前記各セグメントを等化することは、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
44. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項３６に記載の基地局。
45. 複数の受信されたスペクトル拡散通信のデータを推定する基地局であって、前記複数の受信されたスペクトル拡散通信は共有スペクトルで受信され、前記基地局は、
    受信ベクトルを生成するために前記受信された通信をサンプリングする手段と、
    複数のセグメントを生成するために前記受信ベクトルを処理する手段と、
    前記受信された通信のデータを推定するために独立して各セグメントを処理する手段と
    を備えることを特徴とする基地局。
46. 前記セグメントは、前記受信ベクトルの重複する部分を含むことを特徴とする請求項４５に記載の基地局。
47. 前記各セグメントを処理することは、各セグメントを等化することを含むことを特徴とする請求項４６に記載の基地局。
48. 前記各セグメントを処理することは、等化の後に前記セグメントの重複部分を破棄することを含むことを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
49. 前記各セグメントを処理することは、そのセグメントのデータを再生するために各等化されたセグメントを逆拡散することを含むことを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
50. 前記等化されたセグメントを組み合わせ、前記受信ベクトルのデータを再生するために前記等化され組み合わせられたセグメントを逆拡散することをさらに含むことを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
51. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗平均誤差モデルを使用することを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
52. 前記各セグメントを等化することは、高速フーリエ変換を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
53. 前記各セグメントを等化することは、コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
54. 前記各セグメントを等化することは、近似コレスキー分解を使用して最小二乗平均誤差モデルを解くことを含むことを特徴とする請求項４７に記載の基地局。
55. 前記各セグメントを等化することは、最小二乗誤差モデルを使用することを特徴とする請求項４７に記載の基地局。

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