JP2005530424A - 可変拡散率のためのマルチユーザディテクタ - Google Patents

Abstract

複数の通信信号が異なる拡散符号を有する。それぞれの通信は、チップを含む関連付けられた符号を有する。それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答を畳み込まれたそのチップのベクトルが生成される。それぞれの通信に対して、そのチップベクトルを含むサポートブロックが生成される（３０２）。サポートブロックにおけるチップベクトルの数はその通信の拡散率に基づく。システム応答マトリックスが構築される（３０６）。システム応答マトリックスはシンボルサブマトリックス（３０４）を有する。それぞれのシンボルサブマトリックスはそれぞれの通信からのサポートブロックを含む。通信のデータはシンボル応答マトリックスを用いて検出される。

Description

本発明は一般に、多重接続(multiple access)デジタル通信システムに関する。本発明はより詳細には、異なる拡散率(spreading factor)を有する複数ユーザからのデータの同時受信(simultaneous reception)に対するマルチユーザ・ディテクタ(multi user detector)システムおよび方法に関する。

多重接続通信システムでは複数のユーザが情報を送受信するために同一の通信媒体にアクセスすることが可能である。その媒体は、たとえば、ローカルエリアネットワークすなわちＬＡＮにおけるネットワークケーブル、伝統的な電話システムによる銅線、あるいは無線通信のためのエアインターフェース(air interface)を含む場合がある。

従来技術での多重接続通信システムが図１に示される。通信媒体は通信チャンネルと呼ばれる。周波数分割多重接続すなわちＦＤＭＡ(Frequency Division Multiple Access)、時分割多重接続すなわちＴＤＭＡ(Time Division Multiple Access)、搬送波検知多重接続すなわちＣＳＭＡ(Carrier Sense Multiple Access)、符号分割多重接続すなわちＣＤＭＡ(Code Division Multiple Access)、およびその他のような通信技術により、１以上のユーザが同一の通信媒体へアクセスすることが可能である。これらの技術をつき混ぜて、複合形の多重接続システムを創生することができる。たとえば、第三世代Ｗ−ＣＤＭＡ標準案の時分割複信すなわちＴＤＤ（Time Division Duplex）モードはＴＤＭＡおよびＣＤＭＡの組み合わせである。

従来技術のＣＤＭＡ通信システムの例が図２に示される。ＣＤＭＡは伝送されるデータを擬似雑音信号を用いて変調することにより拡張された帯域幅（拡散スペクトル）によりデータが伝送される通信技術である。伝送されるべきデータ信号が僅か数千ヘルツの帯域幅であっても数１００万ヘルツの周波数帯域にわたって分布される場合がある。通信チャンネルは、同時にＫ個の独立したサブチャンネルにより使用されている。各サブチャンネルに対しては、他のすべてのサブチャンネルが干渉として見える。

図示されるように、与えられた帯域幅の各サブチャンネルは広帯域幅の擬似雑音（ＰＮ：Pseudo‐Noise）シーケンス発生器(sequence generator)により発生される既定のパターンを繰り返す一意な拡散符号(unique spreading code)と混合される。ユーザ毎に一意なこれらの拡散符号は典型的には、お互いに擬似直交し、拡散符号間の相互相関はほぼゼロである。データ信号はこのＰＮシーケンスにより変調され、デジタル拡散スペクトル信号を生成する。次に、搬送波信号がこのデジタル拡散スペクトル信号により変調され、伝送媒体により伝送される。レシーバは、その通信を復調し、そのデジタル拡散スペクトル信号を抽出する。伝送されたデータは整合するＰＮシーケンスとの相関計算の後に再生される。拡散符号が互いに直交している場合には、受信信号は特定の拡散符号に関連する特定のユーザ信号と相関計算され、その特定の拡散符号に関連する目的とするユーザ信号のみが強調され、他のすべてのユーザに対する他の信号は強調されない、というようにすることができる。

拡散符号の各値(each value of the spreading code)は、チップ(chip)として知られており、データ速度(data rate)と同一であるか、あるいはそれより速いチップ速度を持つ。チップ速度およびサブチャンネルデータ速度の間の比率が拡散率である。

データ信号の可能な値域を拡張するため、２進２値より大きな値を表現するために１つのシンボルが使用される。３進および４進のシンボルはそれぞれ３および４の値を持つ。シンボルの概念は、それぞれのシンボルのビット内容が一意なパルス波形を規定するため、より多様な情報を可能とする。使用されるシンボルの数に依存して、等しい数の一意なパルスあるいは波形が存在する。信号源における情報は、シンボルに変換され、変調され、サブチャンネルを通して伝送され、あて先にて復調される。

ＣＤＭＡシステムにおける拡散符号は、目的のサブチャンネルおよび他のすべてのサブチャンネルの間の干渉を最小にするように選択される。したがって、目的のサブチャンネルを復調する標準的アプローチ(standard approach)は他のすべてのサブチャンネルを通信媒体で現れる干渉と同様な干渉として扱うことであった。この処置のために設計されたレシーバは、単一ユーザの、整合フィルタ(matched filter)、およびレイク(RAKE)レシーバである。

異なるサブチャンネルは互いにある程度干渉するので、１つのレシーバですべてのサブチャンネルを復調するという別のアプローチがある。そのレシーバは、ユーザのそれぞれに対する復号アルゴリズム(decoding algorithm)を並列に実行することにより、伝送しているユーザのすべてを一挙に聞くことができる。この概念はマルチユーザ検出(muliuser detection)として知られる。マルチユーザ検出は単一ユーザのレシーバに対して著しい性能向上を提供できる。

マルチユーザディテクタを使用する従来技術ＣＤＭＡ受信機のシステムブロック図が、図３を参照して示される。このレシーバはラジオ周波数すなわちＲＦダウン変換（Radio Frequency down coversion）および無線周波チャンネルに対する関連付けられたフィルタリング、Ａ／Ｄ（analog-to-digital）変換あるいは特定の通信媒体に対する光信号復調のような機能を含む場合がある。このレシーバの出力はアナログのあるいはデジタルのどちらかの、すべてのアクティブなサブチャンネルの混合された拡散信号を含む、処理された信号である。マルチユーザディテクタは、マルチユーザの検出を実行し、そしてそれぞれのアクティブなサブチャンネルに対応する複数の信号を出力する。すべての、あるいは全体数よりは少ない数のサブチャンネルを処理することが可能である。

最適なマルチユーザディテクタは、多数の複雑な数学的な演算を実行する計算処理集約的な装置であり、したがって、経済的に実現することが難しい。費用を最小にするために、最適、マルチユーザディテクタの性能を近似する解決策として、より少ない計算量しか必要としない、線形ディテクタ(linear detector)などの準最適なマルチユーザディテクタが開発されている。線形ディテクタは、デコリレータ(decorrelator)、最小２乗平均誤差すなわちＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error）ディテクタ、およびゼロ強制ブロック線形等化器すなわちＺＦ−ＢＬＥ（Zero-Forcing Block Linear Equalizer）を含む。

同期あるいは非同期ＣＤＭＡ通信のための従来技術の線形マルチユーザディテクタのシステムブロック図が図４に示される。通信媒体に特有なレシーバ（図３のような）からのデータ出力はサブチャンネル(subchannel)エスティメータ(estimator)に接続され、そこでそれぞれのサブチャンネルで伝送されたそれぞれのシンボルのインパルス応答が推定される。各サブチャンネルのデータを復調するために、線形ディテクタ(linear detector)はサブチャンネルの拡散符号とともにそのインパルス応答(impulse response)の推定値(estimate)を用いる。そのデータはそれぞれのユーザに対するサブチャンネルデータ処理ブロックへ出力される。

Ｋ個のサブチャンネルユーザの並列検出(parallel detection)を実現するために、線形マルチユーザディテクタ法は、物理的システムにおいては固定的なゲートアレイ、マイクロプロセッサ、デジタル信号処理装置すなわちＤＳＰ（Digital Signal Processor）、および同様なものとして実施される。固定的な論理システムは、より大きいシステムスピードを可能とし、一方、マイクロプロセッサ駆動のシステムはプログラミングの柔軟性を提供する。マルチユーザ検出に関与するいずれの実施も一連の手順の数学的演算を実行する。その機能を説明するために、線形マルチユーザディテクタの構成(structure)および演算(operation)が以下の変数により典型的に定義される。

Ｋ＝システムにおけるアクティブなユーザ／トランスミッタ(users/transmitters)の総数。

Ｎｃ＝１データブロックにおけるチップ数。変動(varying)する拡散率(spreading factor)の場合にはこのチップ数がすべてのユーザにとって共通的な指標(measure common)になるためにこの数が必要となる。

Ｗ＝チップにおける通信チャンネルインパルス応答の長さ(communication channel impulse response length)。これは一般に、システムで予め定義されたパラメータである。

Ｑ^（ｋ）＝ユーザｋの拡散率(spreading factor)。拡散率はユーザデータの１シンボルを拡散するために使用されるチップ数に等しい。システムは、予めこの拡散率を知っており、受信されたデータからそれらを推定(estimate)する必要はない。

Ｎｓ^（ｋ）＝ユーザｋにより送信されたシンボルの数。Ｎｓ^（ｋ）＝Nc／Ｑ^（ｋ）。

ｄ^（ｋ）＝ユーザｋにより送信されたデータ（情報）。このデータはベクトルの形式で表現され、ここでベクトルは単一のインデックス変数(single index variable)によりインデックスされるデータの配列(array of data)である。以下のベクトルおよび行列演算の目的のために、すべてのベクトルは列ベクトルと定義される。ｄ^（ｋ）のｎ番目の要素(element)はｋ番目のユーザにより伝送(transmit)されたｎ番目のシンボル(n^th symbol)である。

ｈ^（ｋ）＝サブチャンネルのユーザｋに現れる、ベクトルとして表現されたインパルス応答(impulse response)。この量は、レシーバにおいて推定される必要がある。そのサブチャンネルインパルス応答のレシーバでの推定値がｈ^（ｋ）と呼ばれる。ベクトルｈ^（ｋ）の要素は典型的には複素数(complex number)であり、サブチャンネルで生じ得る振幅および位相変分(amplitude and phase variation)の両方を形に表す。

ｖ^（ｋ）＝ユーザｋの、ベクトルとして表現された拡散符号(spreading code)。線形マルチユーザ検出の目的のために、特定のシンボルを拡散する拡散符号の一部分を含むベクトルを考えることは有益である。したがって、ベクトルｖ^{（ｋ，ｎ）}がｋ番目のユーザにより送信されたｎ番目のシンボルを拡散するために使用される拡散符号と定義される。数学的には、以下のように定義される：（ｎー１）Ｑ^（ｋ）＋１＃ｉ＃ｎＱ^（ｋ）に対してｖｉ^{（ｋ，ｎ）}＝ｖｉ^（ｋ）、そして他のすべてのｉに対して０、ここでｉはベクトル要素のインデックスである。

ｒ^（ｋ）＝拡散シーケンス(spreading sequence)ｖ^（ｋ）により拡散され、ユーザｋのサブチャンネルｈ^（ｋ）で伝送されたそのユーザのデータを表すベクトル。ベクトルｒ^（ｋ）は１ブロックのデータが到着する期間の間に実行されるチャンネル観測結果(channel observation)を表す。ベクトルｒ^（ｋ）のｉ番目の要素は：

と定義することができる。

レシーバで受信された信号はユーザ信号ｒ^（ｋ）および雑音のすべてを含む。したがって、受信データベクトルｒは：

と定義することができる。式２におけるベクトルｎは通信チャンネルで印加された雑音を表す。

図５は従来技術の線形マルチユーザディテクタのシステムおよび方法を示す。推定されたサブチャンネルのインパルス応答ベクトルｈ^（ｋ）および拡散符号ｖ^（ｋ）が、各ユーザｋに対するシステム伝送応答マトリックス(system transmission response matrix)を創生するために使用される。行列は、第１のインデックス変数が行インデックスであり、第２のインデックス変数が列インデックスである、２つのインデックス変数によりインデックスされた数のブロックであり、矩形格子(rectangular grid)として配列される。

ユーザｋに対するシステム伝送応答マトリックスは典型的にはＡ^（ｋ）として表される。ｉ番目の行、ｎ番目の列の要素は、Ａｉ，ｎ^（ｋ）として表され、

として定義される。

行列Ａ^（ｋ）の各列は、対象とする期間に、ユーザｋにより送信された特定のシンボルに対する整合フィルタ応答に対応する。図５に戻って、受信されたデータｒはすべてのユーザの拡散符号およびサブチャンネルのインパルス応答の組み合せに整合される。したがって、Ａ^（ｋ）はＮｓ^（ｋ）個の整合フィルタ応答を含んでいる。Ａ^（ｋ）の列は

の形式であり，ここで各ベクトルｂｎ^（ｋ）は、

の次元を有し、かつ行列Ａｎ^（ｋ）のトップ(top)から、

だけずれている。拡散符号はシンボルの時間に関して周期的でないため、ｉ，ｊに対し、ｂｉ^（ｋ），ｂｊ^（ｋ）である。ゼロでない値である場合があるベクトルの要素はそのベクトルのサポート(support of the vector)と呼ばれる。したがって、ｂｎ^（ｋ）はＡｎ^（ｋ）のサポートである。

各ユーザに対するシステム伝送行列(system transmission matrix)がいったん創生されると、以下に示されるように、Ａとして表される全体のシステム伝送応答マトリックスがすべてのユーザに対するシステム伝送行列を連結することにより創生される。すなわち、

である。

従来技術の変調技法によると、ｈ^（ｋ）の要素は複素数で有り得る。したがって、Ａのノンゼロ要素(non-zero element)は複素数で有り得ることになる。

式４、５、６、および７により構築された従来技術の仮説的マルチユーザディテクタに対する例示的な全(total)システム伝送応答マトリックスＡは、Ａ^（１）およびＡ^（２）の２ユーザ（ｋ＝２）で、１データブロックで１６のチップを有し（Ｎｃ＝１６）、チャンネルインパルス応答長は４（Ｗ＝４）、第１のユーザに対する拡散率は２（Ｑ^（ｌ）＝２）、および第２のユーザに対する拡散率は４（Ｑ^（２））＝４）の場合に、

で示される。結果としての全システム伝送応答マトリックスＡでは、ｂｎ，ｉ^（ｋ）はｋ番目のユーザのｎ番目のシンボルに対する組み合せられたシステムおよびチャンネル応答のｉ番目の要素を表す。

受信されたデータ(received data)ｒは、整合フィルタ応答(matched filter response)の積み重ね(bank)を表す全システム伝送応答マトリックスＡを用いて処理され、整合フィルタ出力のｙとして表されるベクトルを創生する。

整合フィルタリング処理(matched filtering operation)は

で定義される。

行列Ａ^Ｈ、は行列Ａのエルミート（複素数）転置(Hermitian (or complex) transpose)を表す。このエルミート転置は、
Ａｉｊ^Ｈ＝Ａ→ｊｉで定義され、ここで→は複素数の共役値を取る演算を表す。つぎに、整合フィルタ出力(matched filter output)は目標マトリックス(objective matrix)Ｏの逆行列(inverse)により乗算される。目標マトリックスＯはそれぞれのタイプの線形レシーバモデルを識別する処理を表す。それはシステム伝送行列Ａから導かれる。

ゼロ強制ブロック線形等化器（ＺＦ−ＢＬＥ：Zero‐Forcing Block Linear Equalizer）レシーバはＯ＝Ａ^ＨＡで特定される目標マトリックスを持つ線形レシーバである。最小２乗平均誤差ブロック線形等化器（ＭＭＳＥ−ＢＬＥ：Minimum Mean Square Error Block Linear Equalizer）レシーバはＯ＝Ａ^ＨＡ＋σ^２Ｉで特定される目標マトリックスを持つ線形レシーバであり、ここで、σ^２は受信データベクトルｒのそれぞれのシンボルに現れる雑音の分散であり、および行列Ｉは単位マトリックス(identity matrix)として知られる。単位マトリックスは、主対角線上に１を、他のすべての所にゼロを有する、正方かつ対称行列である。単位マトリックスのサイズは、追加的演算が線型代数の規則に従って有効になるように選択される。

無相関化機構(decorrelator)（無相関化レシーバ(decorrelating receiver)）に対して、行列Ａは、拡散符号およびそれらの相互相関(cross-correlation)（干渉(interference)）のみを考慮して、チャンネル応答ｈ^（ｋ）を無視することにより単純化される。通例Ｒと呼ばれる相互相関マトリックス(cross-correlation matrix)が一般に無相関化機構型レシーバのために構成される。このマトリックスは、上記Ａの定義において、Ｗ＝１およびｈｉ^（ｋ）＝１（すなわち、あらゆるサブチャンネルのチャンネル応答がインパルスである）と仮定することにより構成できる。そして、相互相関マトリックスＲはＺＦ−ＢＬＥレシーバに対して定義されたような目標マトリックスＯとなる。無相関化機構は、より複雑なマルチユーザ検出レシーバのサブプロセスとしてしばしば機能する。目標マトリックスが創生されると、マルチユーザディテクタはその行列をＯ^-１として表されるマトリックスに逆行列化するであろう。

つぎに、整合フィルタ出力ベクトルｙに目標マトリックスの逆行列が掛けられ、データベクトルｄの推定値を生成する。ここで、ｄ（推定値）＝Ｏ^−１ｙである。目標マトリックスＯの逆行列化は複雑であり、計算処理的に集約された処理である。この処理を実行するために必要となる演算の数は行列Ｏのサイズの３乗で増加する。ほとんどの非同期ＣＤＭＡレシーバにとって、Ｏのサイズは非常に大きく、逆行列処理を実行不可能にする。

この限界を克服し、システムを物理的に実現可能にするために、コレスキー(Cholesky)による数値的方法が使用されている。対象マトリックス(the matrix)がくくられる(banded)ならば、コレスキー分解(Cholesky decomposition)によりマトリックスＯの逆行列化計算処理の複雑性をかなり削減することができる。

くくられたマトリックス(banded matrix)とは、主対角線から離れたいくつかの対角線上のみにゼロでない値を含む正方行列である。主対角線に隣接し、少なくとも１つのノンゼロ要素を持つノンゼロ対角線の数は帯域幅と呼ばれる。したがって、もし、

であれば、対称行列Ｍは帯域幅ｐに括られると言われる。ここで、ｍ_ｉｊはマトリックスＭの要素で、ｉが行インデックス、ｊが列インデックスである。ｎで表されるサイズおよびｐで表される帯域幅を有するくくられたマトリックスに対して、コレスキー分解は目標マトリックスＯを逆行列にするに必要な数値演算を、マトリックスのサイズの３乗（ｎ^３）として変動する形態から、マトリックスのサイズと帯域幅の２乗の積（ｎｐ^２）として変動する形態へ削減することができる。

上で議論したように、ＺＦ−ＢＬＥレシーバに対する目標マトリックスは、Ｏ＝Ａ^ＨＡである。数値的複雑さを例証すると、式６に示された全体システム応答マトリックスＡに対する目標マトリックスＯは、

であり、ここで、ゼロは数学的演算でゼロをもたらすすべての要素を表し、ｘはゼロでない値を表している。そして、もし全体システム応答マトリックスＡのｉ番目の行およびｊ番目の列のノンゼロ要素が同一のベクトルインデックスを持たないのであれば、その場合は行インデックスｉ、列インデックスｊの目標マトリックスＯの対応する要素は０になるであろう。ノンゼロ要素が主対角線から９列離れて存在するため、Ｏ（式１１）の帯域幅は９である。

図５に示された従来技術のレシーバで構成されているような目標マトリックスＯはうまくくくられていない。したがって、行列Ｏを逆行列にするときに、演算上の複雑さを削減させるために有効にコレスキー分解を使用することができない。しかしながら、従来技術では、すべてのユーザが等しい拡散率で伝送される場合に、目標マトリックスＯを計算する前に全体システム伝送応答マトリックスＡの再配列が実行され、行列Ｏをくくられた行列に変換することができることを明らかにしている。この処理のためのシステムブロック図が図６に示される。

行列Ａの列の再配列を計算する処理は何の付加情報もなしで再配列を実行する。この再配列により行列を逆行列にするときの演算上の複雑さが削減される。検出手順が完了すると、ユーザのデータベクトルｄが計算されて、再配列の逆の処理が実行され、さらなる処理のためにベクトルｄを元の形にするべくスクランブルを解かれる。

典型的な非同期ＣＤＭＡシステムにおいて、再配列された目標マトリックスの帯域幅は元のサイズより少なくとも１０分の１になる。したがって、再配列された全体システム応答マトリックスに基づく目標マトリックスにコレスキー分解を実行すると、処理時間で少なくとも１００倍の節約が達成される。しかしながら、アクティブなユーザの間で異なる拡散率が使用されている場合に対する再配列方法(re-arrangement method)について、従来技術には何も示唆されていない。

したがって、マルチユーザ検出に関する複雑さを減少させることが望まれている。

複数の通信信号は、異なる拡散符号を有する。それぞれの通信は、チップを含む関連付けられた符号を有する。それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答が畳み込まれたそのチップ(chip convolved with an impulse response)のベクトルが生成される。それぞれの通信に対して、そのチップベクトル(chip vector)を含むサポートブロック(support block)が生成される。サポートブロックにおけるチップベクトルの数はその通信の拡散率(spreading factor)に基づく。システム応答マトリックス(system response matrix)が組み立てられる。このシステム応答マトリックスは、シンボルサブマトリックス(symbol sub-martix)を有する。それぞれのシンボルサブマトリックスはそれぞれの通信からのサポートブロックを含む。通信のデータはシンボル応答マトリックスを用いて検出(detect)される。

以下に説明する図面の全体を通して、同様の数字は同様の要素を表わしている。

図７には、共通的なＣＤＭＡチャンネルを通して伝送される複数のユーザを受信後に検出するためのマルチユーザディテクタ１７を示す。マルチユーザディテクタ１７は、様々なベクトルおよび行列演算を実行する二次メモリー（collateral memory）を有する複数のプロセッサを含む。代替の実施形態は固定的ゲートアレイおよび様々なプロセッサの機能を実行するＤＳＰを含む。ディテクタ１７はまた、サブチャンネル自体のシンボルにより引き起こされた符号間干渉すなわちＩＳＩ（InterSymbol Interference）、およびすべての受信データ信号に対して他のユーザのサブチャンネルからのシンボルにより引き起こされた多重アクセス干渉すなわちＭＡＩ（Multiple Access Interference）、を補正するためのベクトルｈ^（ｋ）としてモデル化された、個別のｋ個のサブチャンネルインパルス応答推定値を入力するための第１の入力１９と、時間的に離散的なブロックで、それぞれのユーザのサブチャンネルからの混合されたデータを含む入力ベクトルｒの形で伝送された、すべてのユーザｋからのデータを入力するための第２の入力２１と、そしてそれぞれのユーザｋに対する、受信されたチャンネルデータｒからのユーザデータｄ^（ｋ）を、出力ベクトルの形で出力するための出力２３とを備える。ユーザの合計数Ｋおよびそれぞれのユーザに対する拡散率Ｑ_（ｋ）４１（ｋ＝１，２，３…Ｋ）は先験的に知られている。

混合されたユーザデータｒから特定のユーザに対するユーザデータｄ^（ｋ）を獲得するために、ユーザデータは、整合フィルタ２５あるいは同様のものを用いてフィルタされねばならない。当技術分野に精通している人は、伝送前の信号を表すレベルを持つ出力を生成するために、整合フィルタ２５は拡散されたパルス波形およびユーザのサブチャンネルインパルス応答の組み合わせの複素共役である応答特性を必要とすることを認識する。所与の応答特性に整合しないフィルタ２５に入力された信号は低いレベルの出力を生成する。

それぞれの個別のｋ個のサブチャンネルインパルス応答推定値ｈ^（ｋ）は、第１のメモリー２７に入力され、そこで同一ユーザの拡散符号２９と結合され（式３）、そのユーザに対するシステム伝送応答推定行列Ａ^（ｋ）を創生する。マルチユーザディテクタ１７の配列プロセッサ３３はすべての行列Ａｎ^（ｋ）の列の再配列を実行する。その配列の方法は、それぞれのサブチャンネルシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）が、線形レシーバの典型である式４で定義される列構造を有することを必要とする。システム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）が式４で定義された形式のものでないなら、配列プロセッサ３３は最初に、式４で定義された構造に列を再配列する。マルチユーザディテクタ１７は、すべてのシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）が式７で定義されるような全体システム伝送応答マトリックスＡに連結されることは必要としていない。

配列プロセッサ(arrangement processor)３３は、それぞれのシステム伝送応答マトリックスＡ^（１），Ａ^（２），Ａ^（３），…Ａ^（ｋ）の列を調べ、図８に示される（１つの行列に対して）ような、トップＯ^（ｋ）ＴｎおよびボトムＯ^（ｋ）Ｂｎのオフセット定義による、それぞれのベクトルのサポートｂｎ^（ｋ）（式４）からのゼロ値の要素の数を探す。以前に説明されたように、それぞれのシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）には、同一の数の行があり、列の数のみが異なる。図９に示されるように、配列プロセッサ３３はそれぞれのシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）の各列に対して、それらのそれぞれのトップＯ^（ｋ）ＴｎおよびボトムＯ^（ｋ）Ｂｎのオフセットに基づき、インデックス値ｎｉを割り付ける。列の値は、最小量のトップオフセットで最大量のボトムオフセットを含む列から、最大量のトップオフセットで最小量のボトムオフセットを含む列まで、大きさの増加する順で割り付けられる。

２つの列で、１つが他よりトップオフセット(top offset)がより大でかつボトムオフセット(bottom offset)がより大である場合に遭遇したなら、トップオフセットの間の差がボトムオフセットの間の差より大であれば、小さい方のトップオフセットを有する列に小さい方のインデックスｎｉが割り付けられる。ボトムオフセットの間の差がトップオフセットの間の差より大であれば、大きい方のボトムオフセットを有する列に小さい方のインデックスｎｉが割り付けられる。トップおよびボトムのオフセットの間の差が等しいなら、小さい方のインデックスｎｉは２つの列のどちらに割り付けられても良い。

配列プロセッサ３３は、割り付けられた列インデックスｎｉの順序で、全体システム伝送応答マトリックスＡＮを構築する。列インデックスｎｉはスクランブルを解く処理４５の間に用いるためにメモリー３３で保持される。一例として、式８で説明されそして示された、全システム応答マトリックスＡ^（１）およびＡ^（２）を用いて、本発明１７の配列方法は以下に示される全システム伝送応答マトリックスＡを生成する。

この配列方法(arrangement method)では、システム伝送応答マトリックスＡ^（１）の８つの列（１〜８）およびシステム伝送応答マトリックスＡ^（２）の４つの列（９〜１２）に１、９、２、３、１０、４、５、１１、６、７、１２、８の順序でインデックスを付けうまくくくられた全体システム伝送応答マトリックスＡ（式１２）を創生している。

上で説明された配列方法の実施形態はそれぞれのシステム伝送応答マトリックスＡ^（１），Ａ^（２），Ａ^（３），…Ａ^（ｋ）を調べて、各列をトップＯ^（ｋ）ＴｎおよびボトムＯ^（ｋ）Ｂｎのオフセットに関して他のあらゆる列と比較することを意味する。それぞれのシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）の特殊な構造、すなわち、左から右に進行するに従って、トップオフセットが増加し、そしてボトムオフセットが減少する順でのそれぞれの行列の列の配置が与えられると（式８、行列Ａ^（１）およびＡ^（２）参照）、それぞれのシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）を直接調べる必要性のない、代替の方法１９９を実行することができる。

その代替方法１９９は図１０Ａおよび図１０Ｂに示される。同一の拡散率を持つユーザに対応する（ステップ２０１）すべてのシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）が一緒に集められる（ステップ２０３）。それぞれの拡散率グループｇに対して、すべてのシステム伝送行列Ａ^（１），Ａ^（２），Ａ^（３），・・Ａ^（ｋ）からのすべての列を格納することが可能なメモリーがプロセッサ３３中に割り付けられる。拡散率グループｇは拡散率を増加させる順に配列される。

代替方法１９９の動作を例証する典型的システムは、以下のように割り付けられる４っつの異なる拡散率Ｑ^（ｋ）を有する７人のユーザを含む：
ユーザ１（Ｑ^（ｌ））＝８ ユーザ２（Ｑ^（２））＝８ ユーザ３（Ｑ^（３））＝８ ユーザ４（Ｑ^（４））＝３２ ユーザ５（Ｑ^（５））＝１６ ユーザ６（Ｑ^（６））＝１６ ユーザ７（Ｑ^（７））＝４。

この代替方法のシステムおよび方法１９９を用いて、システム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）は拡散率グループに分割される：
グループ１（拡散率４） Ａ^（７）
グループ２（拡散率８） Ａ^（１），Ａ^（２），Ａ^（３）
グループ３（拡散率１６） Ａ^（５），Ａ^（６）
グループ４（拡散率３２） Ａ^（４）

それぞれの拡散率グループｇは少なくとも１つのシステムの伝送応答行列Ａ（ｋ）を含み、そこでは、各行列Ａ^（ｋ）が１からＬ^（ｇ）まで任意にインデックス付けされる。それぞれの拡散率グループｇは拡散率の大きさが増加するのに従って、インデックス付けされる。

それぞれの拡散率グループの中で、関連付けられたシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）の列は共通的な拡散率グループ伝送応答マトリックスＡＧ^（ｇ）に構築される。ここで、ｇ＝１，２，３，・・・Ｇである（ステップ２０５）。図１１に示されるように、方法１９９はインデックス１を持つシステム伝送応答マトリックスの第１の列を、ＡＧ^（ｇ）の第１のブランクの列に、インデックス２を持つシステム伝送応答マトリックスの第１の列を、ＡＧ^（ｇ）の第２のブランクの列に、それぞれの拡散率グループｇに残りのしているシステム伝送応答マトリックス全体に付き、すべての第１の列が複写されるまで続けて複写する。方法１９９は第２の列、第３の列等々、それぞれの拡散率グループＡＧ^（ｇ）の各行列Ａ^（ｋ）に対して複写することを続ける。

拡散率グループｇのすべての行列は、拡散率が同一であるために、同一の列数を有する。したがって、構築された拡散率グループ伝送応答マトリックスＡＧ^（ｇ）は、１個の関連付けられたシステム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）における列数のＬ^（ｇ）倍の大きさを有するであろう。

可変の拡散率を収容する全システム伝送応答マトリックスＡＮを構築するために、最小の拡散率を持つ拡散率グループ伝送応答マトリックスＡＧ^（ｇ）が、始めに第１の列、すなわちＡＧ^（ｇ）の列１を、ＡＮの第１の割り付けられた列へ複写するようにして、メモリーに連続的に複写される（ステップ２０７）。最小の拡散率を持つ拡散率グループ伝送応答マトリックスＡＧ^（ｇ）は、最大の列数を有する。他のすべての拡散率グループ伝送応答マトリックスの列はこのベースマトリックスＡＮの中に挿入されるであろう。

システム拡散率が互いに偶整数倍であれば（ステップ２０９）、プロセッサ３３は残存している拡散率グループ伝送行列ＡＧ^（ｇ）をあらゆる順序で検討する（ステップ２０９）ことにより全体システム伝送行列ＡＮを構築する（ステップ２１１）。プロセッサ３３はそれぞれの拡散率グループ伝送行列ＡＧ^（ｇ）に対して、列位置決め参照インデックスｍを導き出す。

ここで、Ｑ^（ｇ）は対象の拡散率グループ伝送行列ＡＧ^（ｇ）に関連付けられた拡散率を表す。Ｑ^（１）はすべてのグループの中で最小の拡散率を表し、そして、ｎは対象の拡散率グループ伝送応答マトリックスＡＧ^（ｇ）の列であり、ｎ＝１，２，３，・・・Ｎである（ステップ２１１）。

列位置決めインデックス(column placement index)ｍを用いると、ＡＮにおけるリファレンス位置(reference location)は、最小の拡散率を持つ拡散率グループマトリックスを構成する、システム伝送応答マトリックスの総数Ｌ^（１）を使用することで以下のように導き出される（ステップ２１５）。

プロセッサ３３は、この時点で対象としている拡散率グループに属するシステム伝送応答マトリックスの数を用いることにより、対象の拡散率グループ伝送応答マトリックスＡＧ^（ｇ）から以下により列の集合を導き出す（ステップ２１７）。

プロセッサ３３はＡＧ^（ｇ）から式１５で定義されたこの列の集合を複写して、図１２に示されるように、それをベースマトリックスＡＮの中の、式１４により定義されたリファレンス位置を持つＡＧ^（１）の列の後に挿入する（ステップ２１９）。対象(under sonsideration)となっている拡散率グループマトリックス(spreading factor group matrix)の残存している列がベースマトリックス(base matrix)ＡＮの中に同様に複写され、挿入される（ステップ２２１）。１つの拡散率グループマトリックスからのすべての列が配列された後に、プロセッサ３３は、次の拡散率グループマトリックスＡＧ^（ｇ）を選択し（ステップ２２３）、上の方法を実行する。式１３、１４、および１５が、残存している拡散率グループ伝送行列ＡＧ^（ｇ）からのｉ番目の列がＡＮの、同様のサポートを有するｍ番目の列の後に、配置されることを可能にする（ステップ２２５）。

システム拡散率(system spreading factor)が互いに偶整数倍でない場合には、式１３の右側表現は整数をもたらさない。この場合には、プロセッサ３３は式１３の結果を丸めてその値に最も近い切り上げか最も近い切り下げの整数とするであろう（ステップ２１３）。丸める方向はシステムの全体的性能に対して無視できる程度の影響しか持たない。グループシステム伝送行列ＡＧ^（ｇ）の残りが検討される順序はシステム性能に何らかの影響を持つ場合がある。あらかじめ最適順序を選択するために拡散率に関する先験的な知識を用いることができる。

上述した配列技法(arrangement technique)を用い、そして拡散率が互いの偶整数倍である場合に対して、以下のように範囲を区切って示すことができる行列帯域幅(matrix bandwidth)Ｂを得ることができる。

式１６は、式１１の全体システム伝送応答マトリックスの帯域幅が３〜６であると予測する。式１２の検討により、配列方法１９９のどちらかによる帯域幅が４であることが明らかになる。

さらに、伝送されるシンボル数が増加するに従って改善されることが理解される。システムで１６，０００のチップ（第１のユーザに対して８００シンボル、および第２のユーザに対して４００シンボル）を伝送すると、マトリックスＡ^ＨＡの帯域幅はおよそ８００となるであろう。全システム応答マトリックスＡを作成する配列方法を用いると、帯域幅（式１６）は伝送されるシンボル数から独立であるため、ＡＮ^ＨＡＮの帯域幅は４のままである。目標マトリックスＯのすべての要素が導き出された後に、逆行列化４１が実行される。マトリックスの逆行列化の複雑さが帯域幅の２乗に比例するため、本発明１７はおよそ（８００／４）２＝２００２＝４０，０００の係数により計算処理複雑性の削減を提供する。

全システム伝送応答マトリックスＡＮは整合フィルタ２５へ応答特性を提供する。システム応答マトリックスＡＮの各列は特定のシンボルの応答特性を表すベクトルである。受信データベクトルｒが整合フィルタ２５に入力され、そこで全システム伝送応答マトリックスＡＮからのあらゆる応答特性と整合され、整合フィルタ出力ベクトルｙを生成する。出力ベクトルｙの各要素は与えられたユーザにより伝送された特定のシンボルの一次的推定値に対応する。整合フィルタ２５からの出力ベクトルｙは目標マトリックスＯの逆行列と共に乗数器４３にロードされる。整合フィルタ２５の出力ベクトルｙおよび目標マトリックスＯの逆行列の両方が掛け合わせられ、ユーザデータベクトルｄをもたらす。ユーザデータベクトルｄは離散的な時間ブロックの間にすべてのユーザから伝送されたデータのすべてを含む。目標マトリックスＯおよび整合フィルタ２５の出力が全システム応答マトリックスＡＮに基づいているため、ユーザデータベクトルｄはスクランブルを解かれねばならない。スクランブルを解く処理（デスクランブル）は配列方法１９９の逆である。

デスクランブラ(descrambler)４５は、配列方法１９９のどちらかの処理を経ている間に実行される列の再割り付けに基づき、ユーザデータベクトルｄの各要素を再配列(re-arrange)する。データベクトルｄの要素は全伝送応答行列Ａにより指定されたのと同一の順序、１，９，２，３，１０，４，５，１１，６，７，１２，８で、垂直に転置される。デスクランブラ４５は同一寸法を持つメモリー空間を割り付けて、それぞれのベクトル要素を連続した順序、１〜１２、に配列する。ユーザデータベクトルｄがスクランブルを解かれた後に、ユーザデータはさらなる処理のために２３に出力される。

システム伝送応答マトリックスＡの帯域幅を削減するための代替のアプローチは、図１３、１４、および１５で例証され、そして図１６のフローチャートで説明される。図１３はシンボル応答マトリックスＡを例証する。Ａ行列はＳ個のシンボルサブマトリックスがあるように配列される。Ｓはシステムのリソースユニットのデータフィールドが持つことができるシンボルの最小数、Ｓ＝Ｎｃ／Ｑ_ＭＡＸ、である。Ｎｃはデータフィールドのチップ数である。Ｑ_ＭＡＸは拡散率１６というような、システムの最大の拡散率である。たとえば時分割複信バーストタイプ２では、Ｎｃは１１０４、そして、典型的な最大の遅延拡散Ｑ_ＭＡＸは１６とする。その結果、Ａ行列は６９（Ｎｃ／Ｑ_ＭＡＸ）のサブマトリックスを含む。

それぞれのサブマトリックスには、Ｋ個の受信されたリソースユニットのそれぞれに対してサポートブロックＢ^{（ｓ，ｋ）}がある。ｓは１からＳまでのシンボルサブマトリックスの数を表し、そして、ｋは１からＫまでリソースユニットの数を表す。

それぞれのリソースユニットに対して、システム応答マトリックスを構成することができる。図１４はｋ番目のリソースユニットに対するシステム応答マトリックスＡｋを例証する。その行列には、リソースユニットのデータシンボルあたり１つの列の、Ｎｃ／Ｑｋ列がある。Ｑｋはｋ番目のリソースユニットの拡散率である。各列には、ｉ番目の列に対して列ブロックｂ^{（ｋ，ｉ）}がある。それぞれのブロックはそのリソースユニットのシンボルインパルス応答の長さＬｒプラス１、Ｌｒ+１、の列の長さを持つ。行列の第１（最左端）のブロックＢ^{（ｋ，１）}に関しては、そのブロックの先頭はその行列の先頭になる。その行列でそれぞれの引き続くブロックは１つのシンボルあたり、Ｑｋずつ下側になる。たとえば、２番目の列ｂ^{（ｋ，２）}の列ブロックはその行列でｂ^{（ｋ，１）}よりＱｋチップだけ下側にある。

それぞれの列ブロックｂ^{（ｋ，ｉ）}はｋ番目のリソースユニットのｉ番目のシンボルに対応する。それは、式１７に従って、スクランブル符号のｉ番目セグメントおよびｋ番目のリソースユニット符号とのチップごとの乗算がそのセグメントのチャンネルインパルス応答で畳み込みされて導き出される（ステップ３００）。

ｃ^{（ｋ，ｉ）}はｋ番目の符号のｉ番目セグメントである。ｃｓｃｒａｍ^{（ｋ，ｉ）}はそのスクランブル符号のｉ番目のセグメントである。ｈ^（ｋ）はｋ番目のリソースユニットに対するチャンネル応答である。その結果、ｋ番目のリソースユニットに対するそれぞれの列ブロックの長さはＱｋ＋Ｌｒ−１である。

リソースユニットシステム応答マトリックスＡ１からＡＫの列ブロックは、図１３のシンボルサブマトリックスに対するサポートブロックを生成するために用いられる。図１５は第１シンボルブロックでのｋ番目のリソースユニットに対するサポートブロックＢ^{（ｋ，１）}を例証する。サポートブロックＢ^{（ｋ，１）}には、Ｑ_ＭＡＸ／Ｑｋ列がある。たとえば、システムの最大拡散率が１６（Ｑ_ＭＡＸ＝１６）であり、このリソースユニットに対する拡散率が１（Ｑｋ＝１）であるなら、サポートブロックＢ^{（ｋ，１）}には１６の列があることになる。対照的に、リソースユニットの拡散率が１６であるなら、サポートブロックＢ^{（ｋ，１）}には、１つの列があることになる。

ｋ番目のリソースユニットから導き出される第１のサポートブロックに対して、そのリソースユニットのシステム応答マトリックスＡｋの最初のＱ_ＭＡＸ／Ｑｋ列のブロックが取られる。サポートブロックの第１列には、システム応答マトリックスＫの最初のブロック列が来る。サポートブロックの最初のブロック列の先頭はそのサポートブロックの先頭になる。それぞれの連続した列ブロックは、サポート列でＱｋチップだけ下側(lower)になる。結果としてのサポートブロックの全高は、拡散率Ｑｋにかかわらず、Ｑ_ＭＡＸ＋Ｌｒ−１である（ステップ３０２）。

図１３はシンボルのサブマトリックス、Ｂ^{（ｓ，ｋ）}、でのサポートブロックを示す。それぞれのシンボルサブマトリックスＢ^{（ｓ，ｋ）}には、それぞれのリソースユニットに対してｓ番目のサポートブロックがある（ステップ３０４）。代替として、列ブロックｂ^{（ｋ，ｉ）}をＡｋ行列から取り出し、シンボルサブマトリックス、Ｂ^{（ｓ，ｋ）}、に直接組み込むことができる。サポートブロックのそれぞれのブロック列ｂ^{（ｋ，ｉ）}はそのリソースユニットのＡｋ行列のブロック列から取り出される。シンボル小ブロックに対して行列から取り出された列はｂ^{（ｋ，ｘ＋１）}からｂ^{（ｋ，ｘ＋ＱＭＡＸ／Ｑｋ）}までであり、ｘは式１８による。

特定のリソースユニットｋに対して、それぞれのシンボル小ブロックはそのリソースユニットのＱ_ＭＡＸ／Ｑｋ個の列ブロックを含む。サポートブロックでの最初の列ブロックではそのサポートブロックの先頭がその先頭になる。それぞれの引き続く列は、サポートブロックでＱ_ＭＡＸ／Ｑｋチップだけ下側になる。

図１３に示されるように、それぞれのシンボル小ブロックはそれぞれのリソースユニットに対するサポートブロックＢ^{（ｓ，ｋ）}を有する。リソースユニットは、任意の順に配列することができ、それでも削減された帯域幅を実現できるが、最小の拡散率で伝送されたリソースユニットをそれぞれのサブマトリックスブロックの外部に配列することにより、帯域幅はさらに削減される場合がある。たとえば、第１の列ブロックが、１（Ｑ_１＝１）の拡散率を有する場合には、第１シンボルサブマトリックスの第１のサポートの第１の列ブロック長はＬｒである。拡散率が１６（Ｑ_１＝１６）の場合には、第１の列ブロックの長さは１５＋Ｌｒである。これらの追加の１５チップが全体的な帯域幅を増加させる。最後のサブマトリックスの最後のサポートの最後の列についても同じことが言える。しかしながら、いくつかの実現方法においては、帯域幅の削減可能性がリソースユニットを再配列するために追加される複雑さを凌駕しない場合がある。

ｓ番目のシンボルサブマトリックスは、それぞれのリソースユニットに対してｓ個のサポートブロックを持つ（ステップ３０４）。それぞれのサポートは高さが同一であるので、それぞれのサブマトリックスは、同じＱ_ＭＡＸ＋Ｌｒ−１チップの高さである。それぞれのサブマトリックスの幅は式１９にあるようにＭである。

第１シンボルのサブマトリックスがシステム応答マトリックスＡの左上隅にある。それぞれの引き続く行列は前のマトリックスに並んで、Ｑ_ＭＡＸチップだけさらに下側(further down)にある（ステップ３０６）。Ａマトリックスの全高(overall height)はＮｓ×Ｑ_ＭＡＸ＋Ｌｒ−１であり、そして、全幅(overall width)はＭ×Ｎｓである。図１３に示されるようなＡ行列のこの構成により帯域幅がかなり削減される。その上、この帯域幅を削減するＡマトリックスを導き出すことにおける複雑さは小さい。

または、現実的な通信拠点においては、オーバーサンプリングあるいは送受信ダイバーシティーのために、Ａマトリックスはいくつかのサブマトリックスを含む場合がある。ユーザ装置における、あるいは通信基地局のレシーバは、チップ速度の２倍あるいは４倍というような、チップ速度の倍数で、受信したベクトル、ｒ、を標本化する場合がある。その上に、送受信ダイバーシティーが用いられる場合がある。オーバーサンプリングおよび送受信ダイバーシティーを用いるシステムに対しては、Ａマトリックスはオーバーサンプリングからと、およびダイバーシティーからの標本化のそれぞれの組み合せに対するサブマトリックスを有すると見なすことができる。たとえば、レシーバがチップ速度の２倍で標本化し、偶数および奇数の標本を生成する場合がある。レシーバはまた、２個の空間的に異なるアンテナ、アンテナ１およびアンテナ２、で信号を受信する場合がある。その結果、４つの組み合わせ、アンテナ１上の偶数の集合、アンテナ１上の奇数の集合、アンテナ２上の偶数の集合、およびアンテナ２上の奇数の集合、が生じる。このような場合には、受信信号は式２０によりモデル化することができる。

ここで、Ａ_１，ｏはアンテナ１および偶数の標本化に対応し、Ａ_１，ｅはアンテナ１および奇数の標本化に対応し、Ａ_２，ｏはアンテナ２および奇数の標本化に対応し、Ａ_２，ｅはアンテナ２および偶数の標本化に対応している。

一般的な場合において、ｍ倍のチップ速度の標本化が用いられ、かつ、ｎ式のアンテナが用いられるとすると、Ａは式２１によりモデル化することができる。

Ａマトリックスの帯域幅を削減するために、それぞれのサブマトリックスは帯域幅削減技法の１つにより削減された帯域幅を有する。Ａマトリックスがデータ検出体系で使用されるとき、それぞれのサブマトリックスの削減された帯域幅はＡマトリックスの帯域幅を削減する。

これまで、本発明の好適な実施形態について説明してきたが、特許請求の範囲に記載されているような本発明の範囲内にある他の変更態様は当業者にとって明らかであろう。

従来技術による多重接続通信システムの単純化されたブロック図である。 従来技術によるＣＤＭＡ通信システムの単純化されたブロック図である。 従来技術に従ってマルチユーザ検出を有するＣＤＭＡレシーバの単純化されたブロック図である。 従来技術によるマルチユーザディテクタの単純化されたブロック図である。 従来技術による線形マルチユーザディテクタを示すブロック図である。 コレスキー分解を用いた従来技術の線形マルチユーザディテクタを示すブロック図である。 本発明を適用した線形マルチユーザディテクタを示すブロック図である。 システム伝送応答マトリックスＡ^（ｋ）における上下列のオフセットを示す説明図である。 マトリックスにおける列インデックス値の割り付けを示す説明図である。 本発明を実施するための他の方法を示すフローチャートである。 本発明を実施するための他の方法を示すフローチャートである。 拡散率グループマトリックスＡＧ^（ｇ）を構築するためのステップを示す説明図である。 本発明を適用したＡＮマトリックスを構築するためのステップを示す説明図である。 システム応答マトリックスＡに対する代替の構築を示す説明図である。 ｋ番目のリソースユニットに対するシステム応答マトリックスＡｋを示す説明図である。 ｋ番目のリソースユニットに対する第１のサポートブロックＢ^{（１，ｋ）}を示す説明図である。 その他のシステム応答マトリックスＡを構築するためのステップを示す図である。

Claims (40)

1. 異なる拡散率を有する複数の通信信号を受信するための方法であって、それぞれの通信がチップを備える関連付けられた符号を有する方法が、
   それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答で畳み込まれた当該チップのベクトルを生成すること、
   それぞれの通信に対して、サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が当該通信の拡散率に基づく前記チップベクトルを備えるサポートブロックを生成すること、
   それぞれのシンボル小行列サブマトリックスがそれぞれの通信からのサポートブロックを備えるシンボル小行列サブマトリックスを有するシステム応答行列システム応答マトリックスを組み立て構築すること、および
   前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスを用いて前記通信のデータを検出すること、
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が（当該通信の拡散率）／（前記システムの最大の拡散率）であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記チップベクトルが列ベクトルであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. それぞれのサポートブロックのチップの高さが、（前記最大の拡散率の数プラス前記インパルス応答の長さマイナス１）であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記データを検出することがゼロ強制モデルを用いることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記データを検出することが最小２乗平均誤差解法解法を用いることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記システム応答行列システム応答マトリックスにおいてそれぞれのシンボル小行列サブマトリックスが前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスの別のものより最大の拡散率のチップの数だけ下側下側であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
8. 前記最大の拡散率が１６であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
9. 異なる拡散率を有する複数の通信信号を受信するためのユーザーユーザ装置であって、それぞれの通信がチップを備える関連付けられた符号を有するユーザーユーザ装置が、
   それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答で畳み込まれた当該チップのベクトルを生成するための手段と、
   それぞれの通信に対して、サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が当該通信の拡散率に基づく前記チップベクトルを備えるサポートブロックを生成するための手段と、
   それぞれのシンボル小行列サブマトリックスがそれぞれの通信からのサポートブロックを備えるシンボル小行列サブマトリックスを有するシステム応答行列システム応答マトリックスを組み立て構築するための手段と、および
   前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスを用いて前記通信のデータを検出するための手段と、
   を備えることを特徴とするユーザーユーザ装置。
10. 前記サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が（当該通信の拡散率）／（前記システムの最大の拡散率）であることを特徴とする請求項９に記載のユーザーユーザ装置。
11. 前記チップベクトルが列ベクトルであることを特徴とする請求項９に記載のユーザーユーザ装置。
12. それぞれのサポートブロックのチップの高さが、（前記最大の拡散率の数プラス前記インパルス応答の長さマイナス１）であることを特徴とする請求項１１に記載のユーザーユーザ装置。
13. 前記データを検出する手段がゼロ強制モデルを用いることを特徴とする請求項９に記載のユーザーユーザ装置。
14. 前記データを検出する手段が最小２乗平均誤差解法解法を用いることを特徴とする請求項９に記載のユーザーユーザ装置。
15. 前記システム応答行列システム応答マトリックスにおいてそれぞれのシンボル小行列サブマトリックスが前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスの別のものより最大の拡散率のチップの数だけ下側下側であることを特徴とする請求項１１に記載のユーザーユーザ装置。
16. 前記最大の拡散率が１６であることを特徴とする請求項１０に記載のユーザーユーザ装置。
17. 異なる拡散率を有する複数の通信信号を受信するためのユーザーユーザ装置であって、それぞれの通信がチップを備える関連付けられた符号を有するユーザーユーザ装置が、
    それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答で畳み込まれた当該チップのベクトルを生成するために、システム応答ブロックを構成することと、
    それぞれのシンボル小行列サブマトリックスがそれぞれの通信からのサポートブロックを備えるシンボル小行列サブマトリックスを持つシステム応答行列システム応答マトリックスを組み立て構築するため、サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が当該通信の拡散率に基づく前記チップベクトルを備えるサポートブロックを生成するための、それぞれの通信に対する再配列プロセッサと、および
    前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスを用いて前記通信のデータを検出するためのマルチユーザーユーザと、
    を備えることを特徴とするユーザーユーザ装置。
18. 前記サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が（当該通信の拡散率）／（前記システムの最大の拡散率）であることを特徴とする請求項１７に記載のユーザーユーザ装置。
19. 前記チップベクトルが列ベクトルであることを特徴とする請求項１７に記載のユーザーユーザ装置。
20. それぞれのサポートブロックのチップの高さが、（前記最大の拡散率の数プラス前記インパルス応答の長さマイナス１）であることを特徴とする請求項１９に記載のユーザーユーザ装置。
21. 前記マルチユーザーユーザ検出機構ディテクタがゼロ強制モデルを用いることを特徴とする請求項１７に記載のユーザーユーザ装置。
22. 前記マルチユーザーユーザ検出機構ディテクタが最小２乗平均誤差解法解法を用いることを特徴とする請求項１７に記載のユーザーユーザ装置。
23. 前記システム応答行列システム応答マトリックスにおいてそれぞれのシンボル小行列サブマトリックスが前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスの別のものより最大の拡散率のチップの数だけ下側下側であることを特徴とする請求項１９に記載のユーザーユーザ装置。
24. 前記最大の拡散率が１６であることを特徴とする請求項１８に記載のユーザーユーザ装置。
25. 異なる拡散率を有する複数の通信信号を受信するための基地局であって、それぞれの通信がチップを備える関連付けられた符号を有する基地局が、
    それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答で畳み込まれた当該チップのベクトルを生成するための手段と、
    それぞれの通信に対して、サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が当該通信の拡散率に基づく前記チップベクトルを備えるサポートブロックを生成するための手段と、
    それぞれのシンボル小行列サブマトリックスがそれぞれの通信からのサポートブロックを備えるシンボル小行列サブマトリックスを有するシステム応答行列システム応答マトリックスを組み立て構築するための手段と、および
    前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスを用いて前記通信のデータを検出するための手段と、
    を備えることを特徴とする基地局。
26. 前記サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が（当該通信の拡散率）／（前記システムの最大の拡散率）であることを特徴とする請求項２５に記載の基地局。
27. 前記チップベクトルが列ベクトルであることを特徴とする請求項２５に記載の基地局。
28. それぞれのサポートブロックのチップの高さが、（前記最大の拡散率の数プラス前記インパルス応答の長さマイナス１）であることを特徴とする請求項２７に記載の基地局。
29. 前記データを検出する手段がゼロ強制モデルを用いることを特徴とする請求項２５に記載の基地局。
30. 前記データを検出する手段が最小２乗平均誤差解法解法を用いることを特徴とする請求項２５に記載の基地局。
31. 前記システム応答行列システム応答マトリックスにおいてそれぞれのシンボル小行列サブマトリックスが前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスの別のものより最大の拡散率のチップの数だけ下側下側であることを特徴とする請求項２７に記載の基地局。
32. 前記最大の拡散率が１６であることを特徴とする請求項２６に記載の基地局。
33. 異なる拡散率を有する複数の通信信号を受信するための基地局であって、それぞれの通信がチップを備える関連付けられた符号を有する基地局が、
    それぞれの通信のそれぞれのチップに対して、インパルス応答で畳み込まれた当該チップのベクトルを生成するために、システム応答ブロックを構成することと、
    それぞれのシンボル小行列サブマトリックスがそれぞれの通信からのサポートブロックを備えるシンボル小行列サブマトリックスを持つシステム応答行列システム応答マトリックスを組み立てる構築するため、サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が当該通信の拡散率に基づく前記チップベクトルを備えるサポートブロックを生成するための、それぞれの通信に対する再配列プロセッサと、および
    前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスを用いて前記通信のデータを検出するためのマルチユーザーユーザと、
    を備えることを特徴とする基地局。
34. 前記サポートブロックにおける前記チップベクトルの数が（当該通信の拡散率）／（前記システムの最大の拡散率）であることを特徴とする請求項３３に記載の基地局。
35. 前記チップベクトルが列ベクトルであることを特徴とする請求項３３に記載の基地局。
36. それぞれのサポートブロックのチップの高さが、（前記最大の拡散率の数プラス前記インパルス応答の長さマイナス１）であることを特徴とする請求項３５に記載の基地局。
37. 前記マルチユーザーユーザ検出機構ディテクタがゼロ強制モデルを用いることを特徴とする請求項３３に記載の基地局。
38. 前記マルチユーザーユーザ検出機構ディテクタが最小２乗平均誤差解法解法を用いることを特徴とする請求項３３に記載の基地局。
39. 前記システム応答行列システム応答マトリックスにおいてそれぞれのシンボル小行列サブマトリックスが前記シンボル応答行列シンボル応答マトリックスの別のものより最大の拡散率のチップの数だけ下側下側であることを特徴とする請求項３５に記載の基地局。
40. 前記最大の拡散率が１６であることを特徴とする請求項３４に記載の基地局。

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