JP2005535171A - サブアレイ選択付きアレイ受信機およびその使用方法ならびにそれを組み込んだ受信システム - Google Patents

Abstract

アンテナ素子（２２／１，．．．，２２／１０）のアレイと、アンテナ素子からの信号のサブセットを使用する受信機（１２_０，．．．，１２_７）とを備え、アレイアン特定の利用者に使用される信号のサブセットの選択が、各個別信号ではなく複合された各サブセットの信号での受信機の潜在的性能の測定に基づいて行なわれる、アレイアンテナシステム。

Description

本発明は、アンテナ素子の配列を含むアンテナと受信機とを備えた受信システム、そこで使用するための受信機自体、およびそのような受信機を使用して複数の送信利用者からの信号を受信する方法に関する。本発明は特に、デジタルセルラ通信ネットワークの基地局用のそのようなアレイ受信機および方法に適用可能であるが、それらに限定されない。

この特許明細書中の数式は複素等価ベースバンド表記法に基づいている。基本的に複素量は、搬送波の影響を排除して無線信号の振幅および位相を表わすために使用される。したがって、ｓ_ｌ(ｔ)がバンドバス変調信号ｓ(t)と等価の複素ベースバンドであり、かつｆ_ｃが搬送周波数である場合、次式が得られる。

ここでＲｅ［・］はその引数の実数部を表わし、ｊ＝√（−１）である。

アレイアンテナ無線受信機は一般的に、受信リンク品質を改善し（つまりマルチパスフェージングに対する頑健さを提供し）、および／または干渉が熱雑音および希望する信号帯域に存在する人工信号を含む場合に干渉を低減するために、デジタルセルラ通信システム（例えば携帯電話ネットワーク、インターネットおよび／または広域ネットワーキング用の広帯域ワイヤレスアクセス等）の基地局で使用される。そのようなシステムは一般的に、任意のセルまたはセルセクタで多数の同時に使用中の利用者を受け入れるので、基地局の受信機は複数の無線リンクを維持することができなければならない。

公知のアンテナアレイ無線受信機システムは、信号受信装置（高周波（ＲＦ）フロントエンドとも呼ばれる）に結合されたアンテナ素子の配列を含み、信号受信装置は、今度は信号処理装置に結合される。信号受信装置は異なるアンテナ素子からの信号を別のブランチで独立して処理し、各信号に標準ダウンコンバージョン、復調、フィルタリングを実行して関心のあるチャネルを分離し、可能な場合信号に何らかの変換を実行してそれを信号処理装置が使用可能な形にする（例えば信号処理装置がデジタルである場合にはアナログデジタル変換）。信号処理装置はブランチの全てから情報（つまり各々の個別アンテナ素子から復調され、フィルタリングされ、かつ適切に変換された信号データ）を受け取り、多数の適切な公知の技術の一つを使用して、それを結合して処理し、所望の利用者信号の最良可能な推定値である有用な信号ｙ（ｔ）を抽出する。

ワイヤレス通信の文脈において、受信ベクトルｘ（ｔ）（つまり全てのアレイ素子にわたる受信信号）は、ワイヤレス端末によって送信された所望の信号ｓ_０（ｔ）、同一周波数帯域または多少の量のクロストークが存在する隣接帯域で動作し競合端末によって送信される干渉信号ｓ_ｉ（ｔ）、および白色雑音から形成される。したがって、

ここでｃ_ｉ（ｔ）は、ｉ番目の端末からＮ個のアレイ素子の全部へのチャネルを記述する複素要素のＮ×１ベクトルであり、Ｍは干渉信号の個数であり、ｎ（ｔ）は白色雑音ベクトルである。

そのような文脈で、アンテナアレイ無線受信機の機能は、干渉および白色雑音から所望の信号ｓ_０（ｔ）を分離するだけでなく、常にアレイ出力ｙ（ｔ）が所望の信号ｓ_０（ｔ）にできるだけ密接に近似するように、チャネルに導入された歪みｃ₀（ｔ）（例えばマルチパスフェージング）を補償することでもある。

一般的に、個々の素子からの信号の結合は単純に、線形重み付けおよび加算演算である。Ｎ素子アレイを考慮し、x（ｔ）がアレイ素子出力のＮ×１ベクトルである場合、アレイ出力は次のように定義される。

ここで、ｗ（ｔ）はＮ×１複素重みベクトルであり、（・）^Ｈはその引数のエルミート転置（つまり複素共役転置）を表わすとすると、ｙ（ｔ）はベクトル（上記のように）あるいは行列である。それは時間で変化するが、重みベクトルは入力および出力信号に比較してゆっくり変化する。コンバイナが数式（３）に従って動作する場合、それは線形コンバイナと呼ばれ、受信機全体は線形アレイ受信機と呼ばれる。

Ｎ素子の線形アレイを前提として、ある程度のノイズ増加と引き換えになるが、Ｎ−１個までの干渉を零にすることが理論的に可能である。しかし、アレイはまた、（アンテナ素子が十分に間隔を置いて配置されるならば、深いフェージングは一度に一つ以上のブランチでまれにしか発生しないので）マルチパスフェージングに対しダイバーシティ利得を提供するためにも使用することができる。マルチパスフェージングに対しＫ＋１程度のダイバーシティ改善を達成しながら、Ｋ＋Ｍ素子のアレイはＭ−１個までの干渉をゼロにすることができることが知られている。また、最適コンバイナ（以下に記載）は最初に干渉除去の自由度（ＤＯＦ）を暗黙のうちに割り当てる。残りのＤＯＦがもしある場合、それはフェージングに対処するために使用される。

一般的に、受信機は入力信号の統計を集め、それらを使用して、アレイ出力ｙ（ｔ）と所望の信号ｓ_０（ｔ）との間の多少の誤差測定を最小化する重みベクトルを導出する。最も一般的な誤差測定値は、重みベクトル要素に関してＮ次元の二次曲面を形成する平均二乗誤差

である。したがってそれは単一の大域的最小値を有する。この基準の最小化は、線形アレイ受信機または同等に最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）線形アレイ受信機（最適コンバイナとも呼ばれる）を最小化する平均二乗誤差（ＭＳＥ）の基礎を形成する。（以下の式（５およびその後に続く式では、分かり易くするために、ｔに対する従属性は省かれている。）適応フィルタリング理論は、所定のシーケンスの受信データの重みの最適組合せは、

によって得られることを示す。ここでＲ_ｘｘは受信アレイ出力の共分散行列であり、

によって与えられる。ここで<・>はその引数の期待値（つまり集合平均）を表わす。

そのようなアレイ受信機は、マルチパス伝播による時間分散が信号シンボル期間を大きく超えて延長されない場合に使用するのに適している。つまり、シンボル間干渉（ＩＳＩ）がほとんどまたは全く無い。

有用な信号を搬送するチャネルが著しいＩＳIを示さない場合、伝統的な解決法はイコライザを使用する。それは、その出力における全インパルス応答が理想的な平坦な（または均等化された）周波数スペクトルを持つように、チャネルのインパルス応答（これによってISIを解決する）を反転させることを目的とする適応フィルタである。

標準線形イコライザの信号処理部は、信号源が空間的な点（つまりアンテナ素子のアレイ）ではなく、時間的な点であることを除いては、線形適応アレイ受信機と同じように働く。信号はシンボル空間遅延線（タップ遅延線またはＴＤＬと呼ばれる）に沿った一連の点でタップされ、次いで重み付けされて結合される。

イコライザおよびアレイ受信機のための信号処理装置の実現は同一とすることができるが（入力の適応重み付けによるＭＳＥの最小化）、性能は異なる。信号はアレイ受信機によって空間的に異なる点で物理的に標本化されるので、それは望ましくない信号源または同一チャネル干渉（ＣＣＩ）を零にするのに非常に効果的である。しかし、分散つまり周波数選択的フェージングによるシンボル間干渉（ＩＳＩ）に対しては、後者は時間的に拡散するので、限定された能力を持つ。他方、イコライザはＩＳＩに対処するのに優れているがＣＣＩに対しては限定された能力を持つ。

ＩＳＩおよびＣＣＩの両方が存在する環境では、アレイ受信およびイコライズを組み合わせて空間‐時間処理装置を形成することができる。後者の最も一般的な形は、狭帯域アレイの各重み付け乗算器が全部でＮ個のイコライザ用のフルイコライザによって置き換えられたときに得られる。再び、信号処理装置の実現は同一であるが、上記の数式（３）に依存する。唯一の相違は、重みベクトルｗおよび入力ベクトルｘが長くなることである。実際、Ｌタップのイコライザの長さおよびＮ素子のアレイサイズの場合、ベクトルｗおよびｘは両方ともＬＮ個の素子を有する。

キャノニカル線形平均二乗誤差最小化空間‐時間受信機（つまり最も明白かつ即時的な線形空間‐時間受信機構造、および特定の観点では最も複雑なもの）はアンテナアレイを含み、各アレイ素子出力は、この文脈ではイコライザと呼ばれる有限インパルス応答（ＦＩＲ）適応フィルタに接続される。各適応フィルタは、シンボル周期またはシンボル周期の一部分だけ間隔を置いて配置されたタップを有するタップ遅延線を含む。優れた性能のためには、タップ遅延線の長さは平均チャネルメモリ長と等しいか、それを超えるようにすべきである。多くの場合、これが暗示するタップの数は非常に大きくすることができる（例えば一つの適応フィルタ当たり１０〜１００個）。重要な特殊な事例は、チャネルメモリ長がシンボル周期の大きさである場合である。その場合、チャネルは扁平フェージングであるといわれ、各ブランチの適応フィルタは単一の重み付け複素乗算器に縮小される。この簡素化された構造は狭帯域アレイまたは空間プロセッサと呼ばれる。

他方、チャネルメモリ長が単一シンボル周期を超える場合、チャネルは周波数選択フェージングにさらされ（時間分散または単に分散フェージングとも呼ばれる）、したがって受信機でシンボル間干渉（ＩＳＩ）を誘発する。そのような状況では、一ブランチ当たり完全な適応フィルタを持つより一般的な構造が必要であり、そのようなシステムは広帯域アレイまたは空間‐時間プロセッサとして多種多様に設計されている。

各タップ出力の重み乗算は、所望の利用者および干渉器のチャネルの特性の変化に追随するように絶えず適応させなければならない。代表的な等級のそのようなシステムでは、重みはブロック毎に算出され（ブロック適応）、各ブロックはその目的のために公知のトレーニングシンボルのトレーニングシーケンスを含む。デジタルワイヤレス通信システムでは、適応目的に使用されるブロックは一般的に、使用中のネットワーキングプロトコルによって定義されるデータパケットに対応する。

重みを適応させて大域的性能指数、つまり所望の信号とＳ‐Ｔ受信機出力との間の平均二乗誤差を最小化することによって、受信機は次のことを暗黙に実行する。
‐広帯域チャネルにおける周波数選択的フェージングによって生じるシンボル間干渉（ＩＳＩ）を低減する。
‐空間‐時間プロセッサは、しばしば空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）と呼ばれるその空間判別能力のおかげで、セルまたはセクタ内で搬送波の再使用を可能にするので、搬送波が再使用される直近セルからまたはセル内部からの同一チャネル干渉（ＣＣＩ）を低減または除去する。
‐出力のＳＮＲを改善する（アレイのより大きい実効アパーチャのため）。

時間的要素の個数は主としてシンボル間干渉に依存し、例えば１０から１００の間とすることができる。空間的要素の個数はアンテナ素子の個数に依存し、例えば１０とすることができる。アンテナ素子の個数は、零とされる最大個数の干渉器およびフェージングに対する所望の利得の関数として選択される。

ワイヤレスシステムは一般的に干渉制限される（つまり干渉が、より多くの使用中の利用者を受け入れる容量の特定の限度以上の増加を阻止する主要な障害である）ので、空間‐時間プロセッサの最初の二つの利点は、容量を増大するために最も重要である。最大限の利点を達成するためには、アレイを空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）とも呼ばれるセル内搬送波再使用（ＲＷＣ）と組み合わせる方がよい。公知のそのようなシステムでは、別個のＳ‐Ｔプロセッサを各利用者のために実現しなければならない（全てのプロセッサは同一の物理的アンテナアレイおよびフロントエンド受信機回路機構を共用するが、異なるイコライザおよびコンバイナを有する）。これは結果的に、特にチャネルのメモリ長Ｌが大きい場合、ＲＷＣを使用するか否かに関係なく、数値および／またはハードウェアの複雑さの観点から、受信機システムを極めて複雑にすることがあり得る。したがって、それは複雑さが低減された空間‐時間受信機アーキテクチャを開発することに大きく関連する。

単一ＲＦ受信機を使用し、かつ異なるアンテナ素子を交代で使用することにより、アレイ受信機の複雑さおよび／またはハードウェア要件を緩和することが知られている。これは選択ダイバーシティと呼ばれ、マルチパスフェージングに対して多少の利得を提供するが、一般的にＣＣＩに対する利得はほとんどまたは全く得られない。

また、各利用者についてアンテナ素子からの信号のサブセットを選択し、これらを処理することによって、そうすることも知られている。

ワイヤレス通信の文脈において、リモート局がアレイアンテナに信号を送信したときに、マルチパス効果の結果、破壊的／建設的干渉が生じ、各部ランチの信号つまり異なるアンテナ素子から抽出された信号が異なる信号対雑音比を持つ。また、アンテナアレイの構成によっては、信号は特定の角度セクタまたはコーンで最強になることがある。実際、高架基地局の直接隣接部では散乱がほとんど発生しないので、ほとんどの受信エネルギは、単一の主要な到来方向を中心に一般的に狭い角度に集中する。

したがって、例えばＮ．コングおよびＬ．Ｂ．ミルステインによる「SNR of Generalized Diversity Selection Combining with Nonidentical Rayleigh Fading Statistics」(IEEE Transactions on Communications, Vol.48, No.8, pp.1266-1271、200 0年8月）と題する論文に開示されているように、最高信号対雑音比を有するものを含む信号のサブセットのみを選択して処理しることが知られている。これらの技術の不利点は、サブセットの選択を各部ランチの瞬時測定電力に基づいていることであり、それは依然としてかなりの量のハードウェアの複雑さおよび／または計算量を必要とする。実際、サブセット素子と同数の完全なＲＦフロントエンドだけを必要とするが、おそらく複数の信号電力測定装置を使用して、全てのアレイ素子を常時監視しなければならない。さらに、ソフトウェア無線型実現は、プロセッサが前記測定装置を頻繁にポーリングする必要があり、したがって望ましくない間接費が導入される。

そのような公知の技術のさらなる不利点は、それらが他の利用者からの干渉と白色雑音とを区別しないことである。最高の個別信号対雑音比を持つブランチ信号のサブセットが結合されたときに、一つまたはそれ以上のブランチ信号がより低い個別信号対雑音比を持つ異なるサブセットと同様に、作動しないことがあり得る。例えば、後者のサブセットの信号は、その信号が相互に打ち消し合うので結合されたときにより優れた全体的信号品質を生成する干渉器を含むことができる。

２０００年６月２７日に発行されたモルナーらによる米国特許第６，０８１，５６６号は、サブセットの選択が、信号電力から測定された信号品質およびいわゆる「障害電力」を含め多数の基準に基づく受信機を開示している。しかし、信号品質測定は依然として各々の個別ブランチに対し計算され、したがって結果的に依然として準最適なサブセットが選択されるので、これは完全には満足できない。

本発明の目的は、上述した公知のアレイアンテナシステムに関連付けられる問題の一つまたはそれ以上を少なくとも改善することである。この目的のために、本発明の実施形態では、特定の利用者に使用される信号のサブセットの選択は、各々の個別信号の潜在的性能ではなく、信号の各サブセットの潜在的性能の測定に基づいて行なわれる。

この明細書では、用語「利用者」とは、その信号が受信部によって受信されるリモート送信機を表わすために使用される。

本発明の一態様では、複数の送信利用者からの信号を受信するためのアレイ受信システムは、アンテナ素子の配列と、各々が一人一人異なる利用者に対応する複数の受信部を有する受信機とを備え、受信部が各々、アンテナ素子からの信号のサブセットを処理しかつ結合して対応する利用者用の受信信号を生成するための信号処理ユニットを有し、受信機はアンテナ素子からの複数の様々なサブセットの信号を前記信号処理装置のために処理用に選択するためのスイッチング手段をさらに含み、各サブセットが予め定められた個数の前記信号から成り、各信号処理手段はスイッチング手段が前記対応する受信部によって使用される信号のサブセットを構成する信号を、複数の信号の異なるサブセットを持つその受信部の潜在的性能の尺度に応じて変更するように制御するために働き、前記尺度は信号の複合サブセットに基づく。

該アレイ受信システムが空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）通信システムで使用される場合、スイッチング手段は各受信部のスイッチ行列を含むことができ、受信機は、アンテナ素子の一つ一つをスイッチング手段の各々および信号処理手段の各々に結合する複数の高周波（ＲＦ）フロントエンド部を含む。各フロントエンド部は対応するアンテナ素子からの信号を前記処理手段による処理に適したフォーマットに変換し、前記スイッチ行列の各々は、様々な受信部のうちの関連する一つに適用するために変換された信号のサブセットを選択する。

該アレイ受信システムが非ＳＤＭＡシステムで使用される場合（つまり受信機が一搬送波当たり単一の所望の利用者に関係する場合）、各受信部は、信号処理手段に結合された各々の前記サブセット中の信号の個数に等しい個数の複数の高周波（ＲＦ）フロントエンドユニットを含み、スイッチング手段は、アンテナ素子のうちの選択されたものを各受信部のＲＦフロントエンド部のそれぞれ一つに結合するためのスイッチ行列を含むことができ、各ＲＦフロントエンド部は、対応するアンテナ素子からの信号のサブセットを前記処理手段による処理に適したフォーマットに変換する。

異なるサブセットの性能の測定は、好ましくは受信信号に埋め込まれた公知のトレーニング手段の標本を利用して、周期的に実行することができる。

リモート局が受信機との通信を確立するときに、通常の識別／認証手順中に、初期サブセット選択を実行することができると考えられる。選択されたサブセットのその後の変更は、高知のトレーニングシーケンスまたはパイロットシンボルを必要としない標準的な連続（つまり追跡）アルゴリズムを使用して実行することができる。

アンテナアレイは、特に基地局での使用が意図される場合、指向性素子の放射状配列を含むことができる。

セルラ電話システムの文脈では、本発明を具現化する受信機は基地局または移動局のどちらでも使用することができる。移動局で使用する場合、受信機は通常サブセットのサイズと同数のＲＦフロントエンド部を備えた単一受信部を持ち、したがってＲＦハードウェア要件が低減される。高架基地局における受信信号（所望のものまたは干渉）が通常細い円錐形内に集中するそのエネルギの大半を持つことを前提として、相互に重複する場合もしない場合もある狭いビーム幅アンテナ素子パターンがプレフィルタリングの形を構成するので、これは有利である。この空間プレフィルタリングは、所定のレベルの性能を得るために必要な素子の個数（つまりサブセットのサイズ）を低減するので、有用である。

代替的に、指向性アンテナ素子の放射状配列の代わりに、全方向性アンテナ素子の配列が使用され、その後に前処理ビーム形成行列が続く場合、同じプレフィルタリングを適用することができる。前記行列はアレイ素子の出力の線形結合を出力として提供し、線形結合は放射状配列のパターンをエミュレートするように選択される。

信号処理ユニットは、サブセット信号のマルチパス成分の位相関係による高速フェージング効果を平均化するのに十分な期間にわたって、異なるサブセットから導出された信号の統計を監視することによって、前記性能を測定することが好ましい。

要するに、長期統計で捕捉されるものは、「シャドーイング」（つまり低速フェージング）係数の瞬時値のみならず、高速フェージングの相関特性（その瞬時値とは対照的に）である。

この構成は有利にサブセット選択プロセスを比較的稀に実行することを可能にし、したがって過度の性能上の不利益無しに関連計算負担を低下する。

サブセット選択の目的で収集される統計は、所望の信号を特徴付ける平均（長期）空間（または空間‐時間実施形態では時間‐空間）共分散行列、および損傷（集中干渉および熱雑音）を特徴付ける同様の共分散行列を含む。使用できる他の統計は、
（ｉ）それ以外では上述した通りの瞬時（短期）共分散行列、
（ｉｉ）全ての素子の瞬時の所望の信号電力（および空間‐時間実施形態における時間遅延）、
（ｉｉｉ）全ての素子の瞬時の信号対雑音比（ＳＩＮＲ）（および空間‐時間実施形態における時間遅延）、
（ｉｖ）全ての素子の瞬時の所望の信号電力および干渉電力（ならびに空間‐時間実施形態における時間遅延）、
（ｖ）瞬時の所望の信号電力および短期または長期干渉共分散行列、
を含む。

本発明の他の態様は、受信機それ自体、およびアレイアンテナ受信システムを作動させる方法を含む。

本発明の別の態様では、アンテナ素子の配列を有するアレイアンテナ、および各々が一人一人の異なる利用者に対応しかつスイッチング手段によってアンテナ素子に結合された複数の受信部を有する受信機を使用して、複数の送信利用者から信号を受信する方法であって、
（ｉ）アンテナ素子から異なるサブセットの信号を定期的に選択し、各サブセットの信号を処理して結合し、そのサブセットを持つ特定の利用者の受信部の潜在的性能を決定するステップと、（ｉｉ）サブセットのうちのどれが最良の性能をもたらすかを決定するステップと、（ｉｉｉ）スイッチング手段を制御して、対応する受信部によって使用される信号のサブセットを構成する信号を変更するステップとを含む方法を提供する。

本発明の実施形態は、所望の利用者チャネルの全ての自由度を識別しようとするものではなく、むしろ最小平均二乗誤差を達成するために、アレイ素子の指向性を利用してＳ個の最も有意の素子を選択しようとするものである。選択プロセスでは干渉器も考慮されるので、そのような選択は実際には所望の利用者チャネルの自由度またはモードの識別に基づかない。それは、数値およびハードウェアの複雑さの両方の比例低減を達成するために能動適応を必要とするアレイ自由度の数を、（衝突波の幾何学的形状を利用することによって）知的に低減する手順である。

サブセットＳのサイズは一定と想定され、最も有用な選択は（所望の複雑度／性能のトレードオフに基づく）は、２から４素子までの間のようである。しかし、本発明の本質はサブセットのサイズが固定されることに依存するものではなく、サブセットサイズが適応的に選択される場合（例えば大きい角度分散を持つ信号に、より大きいサブアレイが割り当てられる場合）に拡大されることが容易に想像されることを指摘しておきたい。

固定されたアレイサブセットサイズＳの場合、

の可能なサブセット［Ｓ_１，Ｓ_２，．．．，Ｓ_Ｎｓ］がある。サブセット選択は理論的に、

に従って最小二乗誤差を最小化するために（または同等に、信号対干渉＋雑音比（ＳＩＮＲ）を最大化するために）実行することができる。ここでｃ_０はアレイ全体にまたがるＮ×ｌ個の所望の利用者シグネチャ（つまりベクトルチャネル）であり、ａ‘×^〜ｎはその引数の中期平均を表わし、Ｒ_Ｉ＋Ｎはアレイ入力におけるＮ×Ｎ個の短期干渉＋雑音共分散行列を表わし、干渉利用者シグネチャの関数として

と表わすことができる。ここでＭは同一チャネル干渉の数である。

ほとんど全ての地上伝播環境では、狭帯域（つまりフラットフェージング）ワイヤレスチャネルが零平均（レイリー型フェージング）または非零平均（ライス型フェージング）複素ガウス変数として、短期的に正確に表現できることがよく知られている。その結果として、いつでも取れるシグネチャベクトルｃ_ｍ ^（Ｓｓ）は、その中期共分散行列（およびライス型の場合の平均ベクトル）を特徴とする複素ガウスベクトルとなる。本書の残りの部分では、分かり易くするためにレイリーフェージングを想定するが、概説する原理および本発明自体は、ライス型の場合にも同様に適用される。

（８）の選択基準は小規模フェージングに対して平均し、次いで中期共分散行列に関して次のように書き直すことができる。

ここでΣ₀ ^（Ｓｓ）はアレイサブセットＳ_ｓ全体における所望の利用者ベクトルの中期平均共分散行列であり、ｔｒ［・］はその行列引数のトレースを表わす。同様に、Σ_ｎ ^（Ｓｓ）はサブセットＳ_Ｓ全体におけるｎ番目の利用者のベクトルチャネルの中期共分散行列であり、Σ_Ｉ０ ^（Ｓｓ）＝Σ_ｍ＝１ ^ＭΣ_ｍ ^（Ｓｓ）は利用者０に影響を及ぼす干渉の共分散行列である。

中期統計に基づくサブセット選択プロセスは、サブセット選択が無視できるほど小さい数値コストで（例えば背景タスクとして）実行することができ、またハードウェア要件をも軽減することができることを暗黙に示す。実際、中期共分散行列は、移動ワイヤレスシステムでは１秒程度の期間、（提案された広帯域ワイヤレスシステム、例えばローカルマルチポイント分散サービス（ＬＭＤＳ）のような）固定ワイヤレスシステムではさらに長く、一定と想定することができる。

ここで述べるシステムはマルチユーザ情報に依存せず（マルチユーザの文脈では、一部の小さいアルゴリズムの複雑さの軽減が可能であるが）、したがって各利用者の信号が一般的に独立して処理される既存のシステムのためのより自然なアップグレード経路を構成することができる。また、複雑さの相対的な低減は、システムが狭帯域プロセッサとして（フラットフェージング環境で）または広帯域プロセッサとして（分散フェージング環境で）のどちらで実現されるかに関わらず、ほぼ同じである。

本発明の実施形態を今から単なる例として、添付の図面を参照しながら説明する。

図１を参照すると、複数の利用者送信機（図示せず）からの信号を受信するためのアレイ受信システムは、一列の無線（ＲＦ）フロントエンドユニット２６／１，．．．，２６／１０によって、各利用者送信機に対し一つずつ幾つかの受信部を有するアレイ受信機に結合された複数のアンテナ素子、具体的に１０個の素子２２／１，．．．，２２／１０を有するアンテナを含む。８個の受信部（０，１，．．．、７）が示されているが、もっと多くてもよい。

ＲＦ「フロントエンド」ユニット２６／１，．．．，２６／１０は同一の簡便な構造である。図５の差込図を参照しながら、一つだけを説明する。図５の差込図に示すように、ＲＦフロントエンドユニット２６／１はＲＦ／ＩＦダウンコンバータ２８／１、チャネルフィルタ３０／１（必要なチャネルだけを分離し、帯域外雑音および干渉を除去する）、および帯域通過標本化を実行するためのアナログデジタル変換ユニット３２／１を含む。代替的に、ＩＦまたはＲＦ信号はＡ／Ｄ変換の前に、ベースバンドにダウンコンバージョンを実行することができる。Ａ／Ｄ変換ユニット３２／ｌの出力はまたＲＦフロントエンドユニット２６／１の出力でもあり、アレイ受信部の各々に結合される。

受信部は同一なので、利用者０用のものだけが詳細に示されており、再び図１に関連して説明する。

受信部０は、６個のＲＦフロントエンドユニット２６／１，．．．，２６／１０のそれぞれの出力に接続された６個の入力ポート２０／１_０，．．．，２０／１０_０と信号処理ユニット１６のそれぞれのデータ入力に接続された三つの出力ポートとを有するセレクタユニット、特にＲＦ６×３行列スイッチを備える。行列スイッチ１８_０の制御入力は、信号処理ユニット１６_０の制御信号出力に接続される。６個のＲＦフロントエンドユニット２６／１，．．．，２６／１０全部の出力は信号処理ユニット１６_０に接続される。信号処理ユニット１６_０はカスタム超大規模集積（ＶＬＳＩ）チップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはデジタル信号処理プロセッサ（ＤＳＰ）で作動するソフトウェアとして実現することができる。

信号処理ユニット１６_０はシグネチャ（つまり所望の利用者ベクトルチャネル）および共分散行列推定、ＭＭＳＥ処理、重み付けおよび結合、マッチトフィルタンリグ、およびシンボルの検出を実行する。後者の二つは標準的なデジタル無線受信機の動作であり、したがって図１には特に示さず、本書で詳細には記載しない。

再び、説明を簡素化するために、一人の所望の利用者ｍの信号処理ユニット１６_０の動作だけを図１に示し、説明する。他の利用者（送信基地）に対し同様の信号処理ユニットが設けられ、対応する信号のサブセットを処理する。

ＲＦ行列スイッチ１８_０の三つの出力は、信号処理ユニット内で乗算器３４／１_０，３４／２_０、３４／３_０に接続された状態で示され。各々の出力は加算装置３６_０に結合され、その出力は、従来型であってここでは詳述する必要のない検出器３８_０を介して、受信機の後のステージに結合される。

乗算器３４／１_０，３４／２_０，３４／３_０は三つのＲＦフロントエンドユニット２６／１，２６／２および２６／３からの信号に、機能的に信号処理ユニット１６_０によって実現される最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）計算ユニット４０_０によって供給されるそれぞれ重みｗ_１（０）、ｗ_２（０）、および２_３（０）を乗算する。ＭＭＳＥ重み計算ユニット４０_０は、上記数式５に従って公知の方法で、ＭＭＳＥ基準を使用して重みを更新する。

信号処理ユニット１６_０はまたサブセット選択プロセスをも実行するので、ＲＦフロントエンドユニットに接続された短期チャネル推定器４２、長期チャネル推定器４４_０、およびサブセット選択ユニット４６_０、簡便には論理回路を含むように図示されている。短期チャネル推定器４２_０は、ＲＦフロントエンドユニットからの信号を使用してチャネルパラメータを抽出し、それらを特定のサブセットの信号に使用される重みを更新するのに使用されるＭＭＳＥ重み計算手段に供給する。長期チャネル推定器４４_０は長期統計を監視し、それらを使用して、行列スイッチ１８_０を制御して特定の利用者に異なるサブセットの信号を選択すべきか否かを決定する。サブセット選択ユニット４６_０は言うまでもなく、処理ユニット１６_０から分離することができる。

動作中、信号処理ユニット１６_０は６個全部のアンテナ素子２２／１，．．．，２２／１０からの信号を監視し、所定数（この場合は３個）の素子の異なるサブセットの各々に統計解析を実行し、行列スイッチ１８_０を定期的に作動させて、後でさらに詳しく説明するように、現行サブセット選択が他のサブセットの一つを使用して予想されたより低劣な性能を生じる場合、アンテナ素子２２／１，．．．，２２／１０の異なるトリオを選択する。

図１に示すアレイ受信機の動作を一般的に利用者０について、サブアレイサブセットサイズＳが固定されているという前提で説明する。以下の説明では、従来通り、所望の利用者を利用者０とみなし、干渉器を利用者１ないしＭであるとみなす。したがって、システムにはＭ＋１の利用者がいる。

さらに、一般性を失うことなく、説明は狭帯域の場合を想定する。したがって、選択されたサブセットの各ブランチは、単一の複素重みによって乗算される（フルイコライザによってフィルタリングされるのとは対照的に）。

動作中、信号処理ユニット１６_０の長期チャネル推定器４４_０は、図２および３に示された「長期」ループを使用して、アンテナ素子の異なるサブセットを持つ受信機の性能の測定に基づいて、特定の利用者のためのサブセット選択を計算し、短期チャネル推定器４２_０は図４に示された「短期」ループを使用して、重みを計算して更新し、選択されたサブセットでの性能を最適化する。

ＳＤＭＡを使用する実現は、受信機が同一搬送波で複数の利用者を同時に処理しなければならないことを意味する。
ＳＤＭＡ実現の長期ループ
長期ループは、長期共分散行列の推定値を更新する。共分散行列は、特定の利用者、この場合は利用者０の時間変化チャネルの統計特性を具現化する。受信アレイの各素子はわずかに異なるチャネルを「見る」ので、全体的チャネルはＮ個の素子のベクトルとして表わし、Ｎ×Ｎの共分散行列によって特徴付けることができる。この場合、信号処理ユニット１６_０の長期推定器４４_０は長期共分散行列、つまりマルチパスフェージング（高速フェージングとも呼ばれる）の影響を排除するのに十分に長い期間にわたって測定され平均化された行列を計算する。その結果、フェージングプロセスの瞬間的挙動が分からなくても、フェージングプロセスの主モード（共分散行列のより大きい固有値に対応する）を識別するのに十分な情報が保持される。前記モードはマルチパスフェージング自体よりずっと遅い速度で変化するが、それ自体、信号を知的に前処理するための十分な情報を提供する。最適サブセットの選択に長期共分散行列を使用することで、サブセット選択が長期の安価な（処理電力および／またはハードウェアの複雑さに点から）プロセスになる。実際のフェージング変動は、後述するように短期ループによって完全に最適サブセット内で処理される。

図２および３に示すフローチャートは、長期ループの二つの異なる部分を表わす。図２に示す部分は長期共分散行列推定であり、図３はサブセット選択の決定に対応する。したがって、サブセット選択は厳格に長期情報に基づき、瞬間的マルチパスフェージングは考慮されない。これは次善最適であるが、性能上の不利益は、こうして達成される複雑さの低減によって補償されるより大きいとみなされる。

受信機は１０個のアンテナアレイ素子２２／１，．．．，２２／１０および１０個のＲＦフロントエンド部２６／１，．．．，２６／１０を含むが、それらは各々、所望の各利用者に一つづつ、受信部１２_０，．．．，１２_７のプールによって共用される。受信部１２_０，．．．，１２_７はそれぞれ利用者の信号処理ユニット１６_０，．．．，１６_７を有し、それらは各々アンテナ素子の異なるサブセットにマッピングすることができる。これらのアレイ素子サブセットのパターンは次に、短期ループによって実行されるＭＭＳＥ空間フィルタリングによって決定される。これらのパターンの各々は所望の信号を有利に処理し、干渉器を零にするように効果的に「操縦」することができるので、多くの利用者が同一搬送周波数に共存することができる。したがって、このＳＤＭＡ実現では、一人の利用者に対応する信号処理ユニットが干渉として拒絶するものが、別の利用者に対応する信号処理ユニットにとって所望の信号になり得る。

一般性を失うことなく、これはパケットをベースとするシステムであるとみなされる。各利用者は、パケットに（例えばプレフィックス、サフィックス、ＧＳＭセルラ電話標準における「ミッドアンブル」として、またはパケット中に分散されたシーケンスとして）組み込まれた一意のトレーニングシーケンスを割り当てられる。トレーニングシーケンスは、ネットワークプロトコルがシステム内で適用するものによって決定され割り当てられる。つまり、それは固定することができ、あるいはそれはネットワークへのエントリ後に割り当てることができ、あるいは基地局と加入者局との間でどのトレーニングシーケンスをそれらの通信に使用するかに関して合意を確立する他の何らかの方法を取ることができる。

また、パケットは固定長であり、この長さは意図された帯域および動作環境のチャネルのコヒーレンス時間より短いとも想定される。これは、パケットが十分に短いので、マルチパスフェージングチャネルをその期間全体にわたって一定とみなすことができることを意味する。

本書に記載する実現をより長いパケットおよび／または可変長のパケット（例えばチャネルのコヒーレンス時間より長い）を持つシステム、ＣＤＭＡシステム（そこでは利用者のコードを連続的に存在するトレーニングシーケンスとして利用することができる）、および非パケットシステムに拡張適用することは、当業者には明白であろう。

この好適な実施形態では、各パケットは３２ビットの公知のトレーニングシーケンスを含み、これは対応する利用者からの所定の信号を識別し、相関関係によりそのチャネル特性を抽出するために、各々の受信部によって使用される。こうして各パケットから収集された情報は、サブセット選択に使用される長期共分散行列を更新するために使用される。それはまた、短期ループによってコンバイナ／空間フィルタの重みを適応させ、こうして所望の信号の受信を最適に増強しかつ干渉器を排除するアレイサブセットのパターンを決定するためにも直接使用される。

したがって、図３のフローチャートから分かるように、受信機はコンテント全体ではなく、受信したトレーニングシーケンスに関心がある。

長期共分散行列を連続的に更新することを目標として、受信機は、パケットを周期的におそらく３パケット程度毎に標本化し、トレーニングシーケンスを抽出し、次いでその特定のトレーニングシーケンスを用いてチャネルパラメータを計算する。このサンプリングレートは、推定区間と呼ばれるものを定義する。パケット到着率が可変である場合、サンプリング区間が時間的にかなり一定に維持されるように、適切な戦略（ｎ個のパケット毎に採取するのではなく）を工夫しなければならない。

今、図２のフローチャートを参照すると、ステップ２．１、２．２、および２．３は単に、推定区間の開始および次のタイムスロットを検出して、トレーニングシーケンスを捕捉するためのプリアンブルを含むだけである。ステップ２．４では、プロセッサ１４が利用者０のための短期共分散行列（^∧R_０）を計算する。この動作を時間的に適切に位置づけるために、^∧R_ｉがｉ番目の推定区間中に得られた短期共分散行列推定値となるように、指数ｉが導入される。利用者のためのトレーニングシーケンス０（ｓ_０）がシンボルＫ個の長さを持ち、ベクトルｘ［ｋ，ｉ］がｉ番目の推定区間内のトレーニングシーケンスのｋ番目のシンボルに対応するアレイにまたがる膳受信ベクトルであると家庭すると、共分散行列推定値はステップ２．４で次のようにトレーニングシーケンスとの相関によって得られる。

ここでｓ_０［ｋ］は利用者０のサンプルトレーニングシーケンスにおけるｋ番目のシンボルである。

したがって、Ｒ_０［ｉ］は、利用者０のための単一のパケットから導出される短期共分散行列のｉ番目の推定値である。それは利用者０のベクトルチャネルの推定値（トレーニングシーケンスとの相関から得られる）にその転置共役を乗算したものに等しい。数学的にはこれは、^∧Ｒ_０［ｉ］＝^∧ｃ_０ ^∧ｃ_０ ^Ｈと表わされる。

したがって、任意の利用者ｍのためのベクトルチャネル推定値は、次の相関によって得られる。

ステップ２．５で、利用者０の長期共分散行列（^∧Σ_０）の移動推定値は、

に従って更新される。ここで、^∧Σ_０［ｉ−１］は前の推定区間からの推定値であり、γは忘却係数である。この係数は一般的に０．８から０．９９の間の値を取り、新しい情報（^∧R_０［ｉ］によって具現化される）が前の推定区間中に得られた古い情報と置換される率を決定する。その値は、チャネルパラメータがどのくらい速く変化し、どのくらい頻繁に推定値が取られるかに応じて選択される。一般的に、高い値のγは、前の推定で得られた情報が長い寿命を持つこと、つまりそれがゆっくりと忘却されることを意味する。

全ての利用者ｍ（ｍ＝０．．．Ｍ）に対する共分散行列推定値を計算する同様のステップがある。したがって、図２は、ステップ２．４および２．５に対応し、利用者１の共分散行列推定値を計算するステップ２．６および２．７、ならびにステップ２．４および２．５に対応し、この例における最後の利用者である利用者７の共分散行列を計算するステップ２．８および２．９を示す。低レベルの実現の詳細によっては、共分散行列は全ての利用者について同時に（つまり並列処理が使用される場合、かつ／またはその趣旨で複製信号処理ハードウェアが設けられた場合）、あるいは順次（単一プロセッサファームウェア実現または単一専用信号処理回路が再使用される場合）計算することができる。

全ての利用者の共分散行列が計算されると、これらは次に、各利用者について干渉共分散行列推定値、つまり該当する利用者が見る干渉信号の和、つまり該当する利用者以外の全ての利用者を特徴付ける共分散行列を計算するために使用される。^∧Σ_Ｉｍ［ｉ］つまり利用者ｍの干渉共分散行列を計算する一つの可能な方法は、利用者ｍを除く全利用者の共分散行列を合計することによる。つまり、

図２のステップ２．１０、２．１１、および２．１２は、利用者０、１および７のためのこれを示す。

図３は、長期ループの一部でもある、アンテナ素子サブセットを選択するプロセスをフローチャートによって示す。図３のフローチャートの開始点は事実上、図２からの全ての共分散行列および干渉共分散行列の入力である。

１０個のアンテナ素子があり、サブセットは各々素子３個のサイズを持つので、１２０通りの可能なそのような素子の組合せがある。したがって、選択アルゴリズムはこれらの組合せの全てを循環し、各サブセットについて（図２のプロセスで収集した長期チャネル情報に基づいて）性能基準を決定し、各利用者についてその性能基準の最大値を生じるサブセットを選択する。一般的に各利用者に異なるサブセットが割り当てられることに注意すべきである。ＳＤＭＡの実現で、素子毎にＲＦフロントエンドユニットがあるのは、つまり図１の受信機に、素子２０／１，．．．，２０／１０の各々に対しＲＦフロントエンドユニット２６／１，．．．，２６／１０の一つがあるのは、このためである。

非ＳＤＭＡの実現では、後述するように、単一の所望の利用者があり、したがって常にＲＦフロントエンドユニットの単一のサブセットが使用中である。したがって、サブセットのサイズ（この例では３）と同数のＲＦフロントエンドだけが必要であり、ＲＦスイッチを介してこれらを、選択されたサブセットを形成するアレイ素子に動的に割り当てることができる。

したがって、ステップ３．１はサブセット指数ｓを１に、利用者指数ｍを０に設定する。ステップ３．２で、利用者ｍのための１０×１０の素子共分散行列を使用して、（サブセットの素子に対応する適切な行および列を選ぶことによって）利用者ｍおよびサブセット選択ｓ＝１のための３×３の共分散行列または部分行列が形成される。ステップ３．３で、利用者ｍのための干渉共分散行列に同じことが行なわれ、利用者ｍのためのサブセット干渉共分散行列が形成される。ステップ３．４は、サブセット指数が最大値、この場合は２０に等しいか否かが決定される。そうでない場合、サブセット指数が増分され、ステップ３．２および３．３が繰り返される。

サブセット共分散行列およびサブセット干渉共分散行列が全ての可能なサブセットに対して形成されると、ステップ３．６は利用者ｍの最適なサブセットＳ_ｏｐｔ ^（ｍ）を決定する。これは、全ての可能なサブセットに対し性能基準を計算し、前記基準の最高値を生じるサブセットを選択することによって行なわれる。したがって、

となる。ここでｓ＝１，．．．，Ｎであり、（Ｓ_０，…．．Ｓ_Ｎｓ）はサイズＳ＝３の全ての可能なサブセットの組を形成する。

本発明は、ステップ３．６で長期情報に基づく多数の異なる性能基準を使用することを含む。しかし、この実現では、選択される基準は基本的に、（それが長期情報に基づくので）平均して任意のサブセットに対する最適可能達成可能なＳＩＮＲの尺度である。

ステップ３．７で、最適サブセットは利用者ｍのサブセットセレクタに転送され、ステップ３．８はこのプロセスが全ての利用者について実行されたか否かを決定する。そうでない場合、ステップ３．９で利用者指数が増分され、ステップ３．２ないし３．８が繰り返される。

全ての所望の利用者について最適サブセットが計算されると、ステップ３．８はアルゴリズムを冒頭に戻す。つまり、次の推定パケットが到来するのを待つステップ２．１から長期ループが繰り返される。全てのパケットがトレーニングシーケンスを含むと推定されるが、長期ループはそれらを周期的にサンプリングする。

図３では、ステップ３．６が差込み図により詳細に示される。差込み図に示すように、ステップ３．６．１は再びサブセット指数ｓを１に設定し、最良または最適サブセットを表わす別の指数ｓ_ｍａｘも１に設定する。

次いでステップ３．６．２は変数ｍａｘを０に等しく設定し、ステップ３．６．３は、我々がＣと呼ぶＳＩＮＲ（性能基準）の尺度を計算する。この基準は利用者ｍおよびサブセットｓ_１の共分散行列推定値のトレースに利用者ｍおよびサブセット選択ｓ_１の干渉共分散行列推定値の逆数を掛けたものとして計算される。これは次のように表わされる。

ステップ３．６．４では、ステップ３．６．３で計算された基準が、ステップ３．６．２で最初に０に設定されたｍａｘ変数と比較され、次いでステップ３．６．６では、現在のサブセットはそれまでのところ最良のサブセットであるので、ｍａｘ＝Ｃおよびｓ_ｍａｘ＝ｓと設定される。ステップ３．６．５では、最後のサブセット（ｓ＝Ｎ_ｓ）に達したか否かが確認される。そうでない場合、３．６．７でｓが増分され、ステップ３．６．３〜３．６．５が繰り返される。全てのサブセットが処理されると、ｓ_ｍａｘは利用者ｍの最良のサブセットの指数を含み、したがってステップ３．６．８でＳ_ｏｐｔ ^（ｍ）＝Ｓ_ｓｍａｘとなる。
ＳＤＭＡ実現の短期ループ
その特定の推定区間に対し利用者の各々についてサブセットの選択が行なわれると、次のステップは各サブセットの性能を最適化することである。これは、図４に示すフローチャートに関連して述べるように、各々の特定のサブセット内のアンテナ素子からの信号を処理する際に使用される重みを調整することを伴う。重みはサブセットの選択と並行して継続的に、かつサブセットの選択より高い速度で更新される。実際には、受信したパケット毎に１回、短期ループが実行される。図４では、Ｍ＋１人の利用者のパケットが同時に受信されると想定されており、したがってステップ４．５〜４．９が全ての利用者に対して繰り返される。

したがって、ステップ４．１は次のスロットが始まるのを待ち、ステップ４．２は受信した信号つまり１０個の素子のアレイ全体のベクトルをトレーニングプレフィックスに対応する区間用のバッファに格納する。これは、全利用者のパケットが同期され、全てのトレーニングシーケンスが同時に受信されることを意味する。これが当てはまらないシステムでは、適切な調整を容易に行なうことができる。それは更なる処理のために格納されるトレーニングシーケンスの受信に対応する区間である。

ステップ４．３で、素子のアレイ全体に対し、短期全共分散行列Ｒ_ｘｘの推定値が取られる。これは次式に従って行なわれる。

したがって、Ｋ個のシンボルがステップ４．２によって捕捉され、これらのシンボルはｋ番目のサンプルｘ［ｋ］にその複素共役転置ｘ^Ｈ［ｋ］を乗算しそのｋにわたる総和を計算し、その結果をＫで割ることによって処理される。

次いでステップ４．４は利用者指数ｍを０に設定し、ステップ４．５は行列^∧Ｒ_ｘｘから、利用者ｍに対し現在選択されているサブセットＳ_ｍに対応する^∧Ｒ_ｘｘからの素子の組である部分行列^∧Ｒ_ｙｙ（Ｓ_ｍ）を抽出し、したがって３×３の行列を産出する。

ステップ４．６は次式に従ってサブセットＳ_ｍ全体にわたる利用者ｍの空間シグネチャを推算する。

ここでｙ^Ｓｍ［ｋ］はトレーニングシーケンス中のｋ番目のシンボルに対応するサブセットＳ_ｍ全体の受信信号ベクトルであり、Ｓ_ｍ ^＊［ｋ］は利用者ｍのトレーニングシーケンスのｋ番目のシンボルの複素共役である。

ステップ４．６の上記の式は、それがアレイ全体ではなく、サブセットＳ_ｍ全体で計算されることを除いては、基本的にボックス２．４のものと非常によく似ていることに注目すべきである。

ステップ４．７では、ステップ４．６で計算された空間シグネチャつまり^∧ｃ_ｍ ^（Ｓｍ）（またはアレイ全体ではなく、素子のサブセットだけのベクトルチャネル推定値）を使用して、次式に従って重みベクトルが計算される。

この重みベクトルは、サブセットの各素子に一つずつ、一連の重みを含む。したがって、各サブセットに３個の素子がある特定の実施形態では、３個の重みがある。これらの重みは次いで利用者ｍのＭＭＳＥプロセッサに転送され（ステップ４．８）、そこでそれらを使用してサブセットの各素子からの信号が乗算された後、加算されてＭＭＳＥ（最小平均二乗誤差）の意味で所望の信号の最良の推定値が導出される。

次いでステップ４．９は、利用者指数ｍがＭに設定されたか否か、つまり重みが所望の利用者全部に対して計算されたか否を決定する。そうでない場合、ステップ４．１０で利用者指数ｍがｍ＋１に増分され、ステップ４．５ないし４．９が繰り返される。

全ての重みベクトルが計算されると、ステップ４．９はアルゴリズムをステップ４．１に返し、次のタイムスロットの開始を待ち、その後再び重みが計算されて更新される。

複雑さを比較するために、例えば１０Ｍｂ／ｓのシステムと６８バイトのパケット（大まかにトレーニングシーケンスを含むＡＴＭセルのサイズ）を想定する。連続するパケットの各対の間に保護バイトが挿入される。同一搬送波で１０スロット毎に１回同時にパケットを送信する１組８人の利用者を考慮する。毎秒１８１１５．９４のスロットがあるので、該当する利用者は毎秒１８１１．５９パケットのレートで送信している。このレートでは、チャネルは一般的に、マルチパスフェージングのため、パケット毎に全く異なり、全てのパケットにおける保持が保証される。さらに、各パケットは３２ビットの既知のトレーニングシーケンスを含む。長期共分散行列は０．５ｓの最悪時９０％相関時間を持つと推定される。その推定は０．１ｓ毎に更新され、サブセットの選択も０．１ｓ毎に実行される。

１０個のアンテナ素子の放射状配列でサブセットサイズが３の場合、従来のＭＭＳＥアレイ処理に関する相対計算負荷は大まかに２６％である。２のサブセットサイズでは、それは約２０％である。

マルチユーザ受信機の場合、各々素子の異なるサブセットを使用する利用者の集合体は、幾つかの時点で全ての要素が使用中であることが必要になる可能性が高いので、アンテナ素子の直後にＲＦスイッチを持つことに利点は無い。言い換えると、全てのサブセットの和集合は時にはアレイの全ての素子を含むことがあり、したがってＮ個のＲＦフロントエンドユニットが必要になる。Ｍ個全部の同一チャネル干渉器がこの場合有効な利用者であると想定すると、Ｍ＋１個の異なる信号処理ユニットがあり、それらは（別個の集積回路またはＤＳＰユニットで）物理的に区別するか、または単一マルチユーザユニットに結合するか、あるいは実務的な設計上の考慮点に従っていずれかの方法で任意の個数の物理的ユニットに区分化することもできる。

本発明はＳＤＭＡ受信システムに限定されないことは理解されるであろう。ＳＤＭＡ受信システムへの適用について今から、例として、主に図５、６、および７に関連して説明する。図４に示す短期ループはＳＤＭＡおよび非ＳＤＭＡの両方の実現でほとんど同一であることに注目すべきである。また、非ＳＤＭＡ実現の長期ループでは、受信機は搬送波当たり一度に一人の所望の利用者しか取り扱わない。受信機は、別の搬送波に存在する他の利用者に対して複製される（ＳＤＭＡ実現の場合と同様に）。

図５を参照すると、図１の受信システムの構成部品に対応する構成部品は同一参照番号を持ち、非空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）システム（例えばワイヤレスＬＡＮ、セルラ電話）の複数の利用者送信機からの信号を受信するためのアレイアンテナ受信システムは、高周波ユニット１４および信号処理ユニット１６を備えたアレイ受信機１２に結合された複数のアンテナ素子２１／１，．．．，２２／６を有するアンテナを含む。該アンテナは、放射状配列のアンテナ素子２２／１，．．．，２２／６のそれぞれ一つに結合された６個の入力ポート２０／１，．．．，２０／６と、無線周波ユニット１２でＲＦフロントエンドユニット２６／１、２６／２および２６／３にそれぞれ結合された３個の出力ポート２４／１、２４／および２４／３とを有する無線周波行列スイッチであるセレクタユニット１８によって、受信機１２に接続される。

ＲＦフロントエンドユニット２６／１ｍ、２６／２ｍおよび２６／３ｍは同一であり、かつ従来の構成である。図５の差込み図に示すように、ＲＦフロントエンドユニット２６／１はＲＦ／ＩＦダウンコンバータ２８／１、チャネルフィルタ３０／１（これは必要なチャネルだけを分離し、帯域外の雑音および干渉を除去する）、およびバンドパスサンプリングを実行するためのアナログデジタル変換ユニット３２／１を含む。代替的に、ＩＦまたはＲＦ信号はＡ／Ｄ変換前にベースバンドにダウンコンバージョンすることができる。Ａ／Ｄ変換ユニット３２／１の出力（ＲＦフロントエンドユニット２６／１の出力でもある）は、カスタム超大規模集積（ＶＬＳＩ）チップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）上で実行されるソフトウェアとして実現することができる信号処理ユニット１６に結合される。

信号処理ユニット１６は、図１に関連して説明したものとほとんど同一であり、したがって繰り返して説明しない。前と同様に、それはシグネチャ（つまり所望の利用者ベクトルチャネル）および共分散行列の推定、ＭＭＳＥ処理、重み付けおよび結合、マッチトフィルタリング、ならびにシンボルの検出を実行する。また、それは、行列スイッチ１８を制御する長期チャネル推定器４４を使用してサブセット選択プロセスを実行し、短期チャネル推定器４２による特定のサブセット選択用のＭＭＳＥ重みを更新する。

この場合、信号プロセッサ１６は行列スイッチ１８を周期的に作動させ、受信部が他のサブセットの一つを選択してトレーニングシーケンスのサンプルを入手している間、害受信部を暫定的に「オフライン」にする。これを他のサブセットの各々に対して交代で繰り返して、長期統計を得る。システムによっては、そのような「オフライン」区間中に同じサブセットを数回選択することによって、長期統計を収集する必要があるかもしれない。
非ＳＤＭＡ実現の長期ループ
ＳＤＭＡ実現の場合と全く同様に、長期ループは長期共分散行列の推定値を更新する。しかし、この場合、所望の利用者は一人だけであり、それは利用者０である。実際、搬送周波数は単一セルまたはセクタ内で再使用されず、むしろアレイがおそらく搬送波の再使用距離を低減して同一搬送波における隣接セルまたはセクタからの干渉に対処することによって、リンク品質を改善するように働くことが想定される。

長期は二つの主要な部分から構成される。つまり、図６に示した部分は長期共分散行列推定部であり、図７はサブセット選択に対応する。

この非ＳＤＭＡ実現では、利用者０のための単一の受信信号処理ユニットが必要なので、それはアンテナアレイおよびＲＦフロントエンド部の独占的使用を有する。その結果、必要なＲＦフロントエンドの数は、アレイ（つまり１０）ではなく、サブセットのサイズ（つまり特定の実現では３）によって決定される。

この実現は、システムがパケットをベースとしており、パケットはチャネルコヒーレンス時間より短いことをも想定している。さらに、適応（つまり有用なチャネルパラメータの抽出）は、主パケット本体のプリアンブル（もしくはポストアンブルもしくはミッドアンブル、または分散シーケンス）としてのトレーニングシーケンスの存在に基づいている。システムの想定は、以下の点を除いては、一般的にＳＤＭＡ実現と同様である。
‐所望の利用者が一人しかいないので、干渉器のパケットを所望の利用者のパケットと同期させる必要が無い。実際、干渉器の信号の構造は完全に無関係であり、それらはパケットをベースとする必要が全く無い。
‐ここの干渉器に対し共分散行列推定が必要ないので、干渉共分散行列を計算するために、ＳＤＭＡ実現で述べたものとは異なる方法が必要である。

図６を参照すると、ステップ６．１、６．２および６．３は、ＳＤＭＡ実現のステップ２．１、２．２および２．３と同一である。同様に、ステップ６．４、６．５はステップ２．４および２．５と同様の方法で、移動推定値^∧Σ_０［ｎ］を計算する。ステップ６．６、６．７および６．８は、干渉共分散行列を計算する新しい方法（それは代替的ＳＤＭＡ実現でも使用することができる）を導入する。ステップ６．６で、次式に従って全短期共分散行列が計算される。

ステップ６．７で、次式に従って、^∧Ｒ_ｘｘ［ｉ］を使用して、長期全共分散行列^∧Σ_ｘｘ［ｉ］の移動推定値が更新される。

最後に、干渉共分散行列はステップ６．８で、利用者０の共分散行列を全共分散行列から減算することによって形成される。

非ＳＤＭＡ実現の場合のサブセット選択を表わす図７は、利用者ｍ＝０に対して必要な反復が１回だけなのでステップ３．８および３．９が無い以外は、図３と非常によく似ている。

非ＳＤＭＡの場合の短期ループは、ステップ４．４、４．９および４．１０が無い以外は（ｍに対する反復が無く、完全にｍ＝０である）、ＳＤＭＡ実現について図４に示されたものと同様である。

行列スイッチがＲＦレベルに配置され、ＲＦフロントエンドの数がサブセットのサイズに等しい非ＳＤＭＡ実現の場合、実効トレーニング期間は、それ以外では同様のＳＤＭＡ実現の場合より長くしなければならない。

実際、短期共分散行列Ｒ_０、Ｒ_ｘｘはこの場合、アレイ素子の全対を順次処理するようにＲＦスイッチを新しいサブセットに周期的に切り替えることによって、区分的に推定しなければならない。したがって、単一の推定値を構成する際にトレーニングプレフィックスを長くするか、あるいは（幾つかの連続パケット中の）幾つかの連続プレフィックスを利用するかのいずれかによって、トレーニング期間を

倍に長くしなければならない
。
空間‐時間実現
これまで述べた実現は平坦なフェージング（狭帯域）チャネルに関係しており、したがって空間フィルタリングだけが必要であった。周波数選択的フェージング（つまり広帯域）チャネルの場合、適切な性能を維持するために、等価の形の時間的処理を構造に含めなければならない。したがって、ＭＭＳＥプロセッサ（搬送波を教養する所望の利用者一人につき一つ）の各々の各ブランチは、単一の重みの代わりにフルイコライザを含む。サブセットサイズが３である場合、所望の利用者一人につき３個のそのようなイコライザがある。イコライザは一般的にタップ地沿線の形を取り、そこでは各タップは重みが付けられ総和され、タップはシンボル間隔で配置される。その結果、３個のブランチを持つＭＭＳＥプロセッサが３Ｌ個のタップを適応させなければならず、適切な性能のためにはイコライザの長さＬはチャネルのインパルス応答より長くなければならない。

サブセット選択のプロセスはまた、周波数選択的文脈でも多少変更しなければならない。共分散行列はこの場合周波数選択的であるので、当初の理論的サブセット選択基準（（１０）参照）は、次のように帯域全体にわたって積分することによって（２３参照）、広帯域動作に容易に適応させることができる。

ここで

である。

上記において、ｋ全体の総和は、信号のシンボル間隔のサンプリングに関連付けられるスペクトル複製を反映することに注目すべきである。つまり、サンプリングバージョンのチャネルインパルス応答による共分散行列が導出されている。

（２３）によって記載された基準は、パーセバルの関係の一般形式によって時間領域に変換して、次式を得ることができる。

ここで

であり、ここで^−１［・］は逆フーリエ変換を表わす。

実際の実現では、理想的な共分散行列は一般的に狭帯域実現で説明したものと同様の方法を介して得られる推定値によって置換される。同様に、（２６）の総和ｉはイコライザの長さＬに切頭する必要がある。したがって、

となる。

図８は、空間‐時間受信機の実現の一般構造を関連する信号処理機能と共に示す。

本発明は、特定の状況で、例えば一部の利用者が強力な干渉器を構成する場合に、ＣＤＭＡに利益をもたらすために使用することができることを理解すべきである。実際、ＣＤＭＡの利用者数を制限する主要な問題の一つは、逆拡散によって除去できない比較的強力な干渉器の存在であることがよく知られている。これは「遠近効果」として知られており、所望の利用者のコードに対応する仮想搬送波に「漏出する」、あるいは事実上共存する干渉器があるので、これはＳＤＭＡと同様の状況を生み出す。（ＣＤＭＡの文脈に適した変形を加えて）本発明と組み合わされた適応アレイの空間判別力は、比較的安価かつ効果的な解決策を提供する。

本発明の実施形態は、特定の所望の利用者に対して最良の大域的品質指数を継続的にもたらすアンテナ素子のサブセットを選択するので、本発明は、特定の所望の利用者に対する最良の性能をもたらすアンテナ素子を選択する公知の選択ダイバーシティアレイアンテナシステムとは区別される。

本発明の好適な実施形態は、以下の事実に基づく。
１．基地局で、所定の信号源から到来するエネルギの大半は一般的に狭い角度またはコーン内に集中する。時折、著しい電力を持つ一つまたはそれ以上の到来方向もあるが、それらは一般的に主ＤＯＡよりずっと狭い角度によって特徴付けられる。この文脈において、放射状配列の指向性素子（または全方向性素子の配列およびパターン剛性を通して前記放射状配列をシミュレートする前処理ビーム形成行列）の使用は、小さいサブセットの素子が任意の一利用者の信号のエネルギの大半を捕捉するのに十分であり得ることを意味する。１組のサブセットのアンテナ素子を使用するだけなので、処理要件が軽減される。
２．アレイ入力で測定された所定の利用者の信号の中期共分散行列（小規模のマルチパスフェージングつまりチャネル特性（利得、遅延、および位相）の短期変動を平均化したもの）は比較的ゆっくりと変化し、一般的に１秒程度の期間に対して一定とみなすことができる。

しかし、本発明は、所望の利用者のチャネルの全ての自由度を識別しようとはしない。むしろ、本発明の実施形態は、最小平均二乗誤差を達成するために、（放射状配列を使用する場合、アレイ素子の指向性を利用して）Ｓ個の最も重要な素子を選択する。選択プロセスでは干渉器も考慮されるので、そのような選択は実際には自由度の識別、あるいは所望の利用者のチャネルのモードには基づかない。それは、（衝突する波の幾何学的形状を利用することによって）アレイの自由度の数を知的に低減する手順であり、それは数値およびハードウェア両方の複雑さの比例低減を達成するために能動的適応を必要とする。

１０個の入力ポートおよび１０個のアンテナ素子が示されているが、その個数は単に説明のために選択されただけである。実際には、コスト、物理的アレイサイズ等に応じて、もっと多数あってもよい。同様に、図１は３個のサブセットを示しているが、最も有用な選択は２個ないし４個の間の素子である可能性が高い（所望の複雑さ／性能のトレードオフによって異なる）。さらに、この発明によって導入される標準的ＭＭＳＥアレイ処理に関する相対的複雑さの提言は、Ｎ／Ｓにほぼ比例することに注目すべきである。

図５に示した受信システムは、サブセット内の素子の数と同数のＲＦフロントエンドユニットを必要とするだけであるという利点を有する（特定の例では３個）。一般的に、ＲＦフロントエンドは嵩張りかつ比較的高価でもあり、したがって完全な適応アレイに関してそのようなユニット数を低減することは有利である。しかし、ＲＦ行列スイッチ１６もまた高価な構成部品であり、場合によっては（搬送周波数および帯域幅によって異なる）、ＲＦフロントエンドの低減された個数に由来するコスト上の利点を無に帰すかもしれない。全てのアレイ素子の各々に信号処理ユニット（フロントエンド）が装備され、Ａ／Ｄ変換の後に行列スイッチが配置された図１に示した受信システムでは、前記スイッチはもはや高価なＲＦ構成部品ではなく、むしろ６個の直列または並列データストリームを３個に多重化することができるデジタルマルチプレクサである。代替的にマルチプレクサは、信号処理ユニット１４が十分な入力資源を有することを前提として、信号処理ユニット１４内に吸収することができる。逆に、サブセット選択論理を分離させることができる。

チャネルはブロックの長さにわたって静的とみなすことができる（つまりブロックの長さはチャネル相関時間よりかなり小さい）と想定することが常法であるが、本発明は、連続トラッキング（最小平均二乗（ＬＭＳ）または再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムのような適応アルゴリズムを使用する）が必要な他の場合でも、同等によく適用可能である。

実際に連続トラッキングが実現される場合、頻繁なトレーニングシーケンスを提供する必要は無い。実際、サブセットの選択および重み計算の更新は両方とも、トレーニングシンボルが信頼できることを前提として、過去の決定をトレーニングシンボルとして使用して実行することができる。したがって、トレーニングシーケンスは頻繁ではないが、依然として（１）新しいリンクが形成されたときに、その最初の決定がトラッキング手順を開始するのに十分に信頼に足るようにシステムを初期化すること、および（２）損失トラッキングによる誤差を最小化するために定期的にシステムをリセットすることが必要である。

ブラインド適応技術を使用することもでき、その場合、トレーニングシーケンスは全く不要である。同様に、本発明の原理は、デジタル変調信号とは対照的に、アナログ波形にも同等によく適用される。

送信局を信号アンテナに限定する必要はない。それらが複数のアンテナを持ち、したがって複数入力、複数出力（ＭＩＭＯ）リンクを形成する場合、ここに記載した本発明の実施形態は、発明の本質および利点を維持しながら、多数の方法で適切に変形することができる。例えば、同一利用者に属する各送信機アンテナは、受信機にそれ自体の受信部および関連サブセットを持つことができる。複数のそのような受信部の出力は次いで、階層化空間‐時間（ＬＳＴ処理）のような多数の公知の方法で合同処理することができる。代替的に、単一受信部および関連するサブセットの素子を複数のアンテナ利用者に割り当てることができる。次いで前記受信部は適切なＭＩＭＯ処理（例えばＬＳＴ）を組み込む。さらに、後者の場合、サブセット選択プロセスは多少変形する必要がある。

一次元か二次元か（ＭＩＭＯリンク）に関わらず、誤差補正コーディングを当業者には明白な方法で組み込むこともできる。

同様に、本発明の本質に影響を及ぼすことなく、受信部に対し線形ＭＭＳＥ処理の様々な代替策を考慮することができる。可能性として、決定フィードバック処理、遅延決定フィードバック、マルチユーザまたはＭＩＭＯ決定フィードバック、最尤シーケンス推定（ＭＬＳＥ）等がある。

本発明はセルラ電話システムの基地局での使用に限定されず、そのようなシステムの移動局でも使用できることを理解すべきである。さらに、本発明に係る受信機は、例えばワイヤレスローカルエリアネットワーク、パケット無線ネットワーク、および他のワイヤレスネットワークで使用することができる。

本発明は、本書で前述したアレイ受信システムだけでなく、アンテナ素子のアレイと共に使用される受信機自体、および既存のアレイアンテナ受信システムを改良するための信号プロセッサをも含む。

要点を繰り返すと、適応アルゴリズムは二つのループを含む。狭帯域の場合の長期ループは次のように分解することができる。
Ａ．全ての利用者ｍ（ｍ＝０，．．．，Ｍ＋１）について：
‐Ｎ個のアンテナ素子全部に対する利用者ｍのシグネチャの短期共分散行列が、利用者ｍによって送信される既知のトレーニングシーケンスに基づいて推定される。
‐短期推定値は、利用者ｍのシグネチャの中期平均共分散行列の移動推定値（６）を更新するために使用される。
‐全利用者に対して計算された中期平均共分散行列を使用して、利用者ｍが見る干渉の共分散行列を計算する。

Ｂ．全サブセット｛Ｓ_ｓ｝_ｓ＝０ ^Ｎｓ：
‐Σ_ｍおよびΣ_Ｉｍ内の適切な素子を選択し、Σ_ｍ ^（Ｓｓ）およびΣ_Ｉｍ ^（Ｓｓ）を形成する。
‐（４）に従ってサブセットの選択基準を計算する。
‐基準の前回計算された最大値と比較する（最初の繰返しの場合は零と比較する）。
‐新しい値が大きい場合は、それと対応するサブセット指数を保存する。
‐Ｎ_ｓ個のサブセットが全部処理されるまで、ループＢを繰り返す。
‐選択されたサブセット指数Ｓ_ｍを利用者ｍのサブセットセレクタに転送する。
‐全利用者が処理されるまでＡから繰り返す。
‐次の長期トレーニング区間を待ち、ループＡを繰り返す。

短期ループは次のように進行する。
Ｃ．全ての利用者ｍ（ｍ＝０，．．．，Ｍ＋１）について：
‐サブセットＳ_ｍ全部のＳ×Ｓの短期共分散行列Ｒ_ｙｙ ^（Ｓｍ）を推定する。これは、（９）に従って利用者毎に独立して実行することができ、あるいはＮ×Ｎの短期共分散行列全体を一度に計算して、全利用者のそれぞれのサブセット全体に対し（適切な素子を選択することによって）必要なＳ×Ｓ共分散行列を生成することができる。
‐（８）を使用して、サブセットＳ_ｍ全体の利用者ｍの空間シグネチャｃ_ｍ ^（Ｓｍ）を推定する。
‐重みベクトルｗ＝Ｒ_ｙｙ ^{（Ｓｍ）−１}ｃ_ｉ ^（Ｓｍ）を計算する。
‐重みをＭＭＳＥプロセッサｍに転送する。
‐全ての利用者に対しＣから繰り返す。
‐次の短期トレーニング区間（同一利用者グループからの次パケット）を待ち、ループＣを繰り返す。
産業上の利用可能性
適切な信号処理手段を備えたアンテナアレイは、ワイヤレスネットワークで使用される場合、同一帯域／搬送波で同時により多くのリンクを共存させることができ、かつ／またはより優れたリンク品質（電話の音声品質、データリンクのビット誤り率、またはフェージングに対する頑健さに関して）を提供することができる。

ワイヤレスシステムが発展するにつれて、次の三つの要素が最重要なものとして浮上する。
（ｉ）アナログからデジタルへの切替え
（ｉｉ）大きいデータレートを受け入れる広帯域チャネルのますます高まる優位性（これはしばしばＩＳＩ緩和を必要とする）
（ｉｉｉ）多くのセルラシステムが苦労している容量障壁
ＳＤＭＡと組み合わされた基地局における空間‐時間受信機の実現は間違いなく、広帯域ワイヤレスシステムの容量を増大させるための最も前途有望な道である。実際、Ｎ個の素子のアレイは理論的に容量（つまり、搬送波当たりの同時使用の利用者数）をＮ倍増大させる。しかし、タップ（重み）を適応させ、他の信号処理タスクを実行するために、各追加アンテナ素子は追加のフロントエンド受信機および追加の計算力を必要とするので、そのような装置を開発して実現するコストは著しい。

したがって、従来のアレイシステムを既存のワイヤレスネットワークに導入する複雑さ（コスト）は、実現を困難にする。

市場におけるアンテナアレイおよび空間‐時間プロセッサの幅広い支持は単なる時間の問題であり、最近の産業界の関心はこれを確認するものである。過去の躊躇はおそらく、これらの解決策の相対的な複雑さ／コストのためであった。技術の進歩（これは装置のコストの低下を導く）および容量の問題の緊急性は、一部のためらいを克服するかもしれないが、複雑さは依然として、特に高い帯域幅および／または高い周波数では非常に現実的な問題である。

本発明は、複雑さが緩和された解決策を提供する。実際、それは最小限の性能の低下により、標準的線形空間‐時間受信機に関して、一桁程度の複雑度の低減を達成することができる。

他のサブセット選択アレイシステムと比較したときに、本発明は、個々のブランチではなく、サブセット性能に基づいてサブセットを選択することによって、より優れた性能を提供する。さらに、サブセット選択基準はアレイ全体にわたって干渉および干渉相関を考慮に入れる。

サブセットの評価および選択のオーバヘッドを制限するために、本発明はまた、（フェージングレートに関する）長期統計に基づいてサブセットを選択する方法をも提案する。それは、特定の実施形態では、サブセットの選択に関わるハードウェアおよび／またはソフトウェアの複雑さを一桁程度低減することができる。

提案した発明はその適用可能性が異なる。実際、その目的は、上述した二つの選択ダイバーシティスキームは一般的にフェージングに対する頑健さについて検討されているだけであるが、フェージングに対する頑健さを提供するだけではなく、同一チャネル干渉を緩和することでもある。さらに、提案した発明は、放射状に配列された指向性素子の利用を通して、基地局における到来信号の幾何学的形状を利用する。中期統計に基づくサブセットの選択も新規概念である。

この発明の利点は、ＳＤＭＡまたは広帯域（つまり空間‐時間）動作を必要としないことであることに注目されたい。これは、既存のシステムのアップグレードをますます助長する魅力的な道を開くものである。

本発明の第一実施形態を含む、ＳＤＭＡシステム用のアレイアンテナ無線受信システムの一部の簡易ブロック略図である。 図１の受信システムにおける共分散行列の推定値の計算を表わすフローチャートの図である。 図１の受信システムにおけるサブセット選択の決定を表わすフローチャートの図である。 図１の受信システムにおけるＭＭＳＥ重みベクトルの計算を表わすフローチャートの図である。 本発明の第二実施形態である、ＳＤＭＡシステム用の受信システムの一部の簡易ブロック略図である。 ＳＤＭＡを使用しない受信システムにおける共分散行列の推定値の計算を表わすフローチャートの図である。 図５の受信システムにおけるサブセット選択の決定を表わすフローチャートの図である。 本発明を具現化する空間‐時間受信機の簡易ブロック略図である。

Claims (27)

1. 複数の送信利用者からの信号を受信するためのアレイ受信システムであって、アンテナ素子（２２／１，．．．，２２／１０）のアレイと、各々が一人一人の異なる利用者に対応する複数の受信部(１２_０，．．．，１２_７)を有する受信機とを備え、前記受信部が各々、前記アンテナ素子からの信号のサブセットを処理しかつ結合して対応する利用者用の受信信号を生成するための信号処理ユニット（１６_０）を有し、前記受信機が前記アンテナ素子からの複数の異なるサブセットの信号を前記信号処理装置（１６_０）のための処理用に選択するためのスイッチング手段（１８_０）をさらに含み、各サブセットが予め定められた個数の前記信号から成り、各信号処理手段が、前記複数の信号の異なるサブセットでのその受信部の潜在的性能の尺度に応じて、前記対応する受信部によって使用される信号のサブセットを構成する信号を変更するように前記スイッチング手段を制御すべく働き、前記尺度が複合された信号のサブセットに基づくことを特徴とするアレイ受信システム。
2. 前記スイッチング手段は各受信部のスイッチ行列を含み、前記受信機は、アンテナ素子の一つ一つを前記スイッチング手段の各々および前記信号処理手段の各々に結合する複数の高周波（ＲＦ）フロントエンド部を含み、各フロントエンド部は対応するアンテナ素子からの信号を前記処理手段による処理に適したフォーマットに変換し、前記スイッチ行列の各々は、様々な受信部のうちの関連する一つに適用するために変換された信号のサブセットを選択することを特徴とする、請求項１に記載のアレイアンテナ無線受信システム。
3. 各受信部は、前記信号処理手段に結合された前記サブセットの各々における信号数に等しい数の複数の高周波（ＲＦ）フロントエンドを含み、前記スイッチング手段は、前記アンテナ素子のうちの選択されたものを各受信部のＲＦフロントエンド部のそれぞれに結合するためのスイッチ行列を含み、各ＲＦフロントエンド部は対応するアンテナ素子からの信号のサブセットを前記処理手段による処理に適したフォーマットに変換することを特徴とする、請求項１に記載のアレイアンテナ無線受信システム。
4. 各信号処理手段が前記複数の信号の全ての異なる可能なサブセットで対応する受信部の前記潜在的性能を測定することを特徴とする、請求項１に記載のアレイアンテナ受信システム。
5. 各信号処理ユニットが、サブセット信号のマルチパス成分の位相関係による高速フェージング効果を平均化するのに十分な期間にわたって様々なサブセットから導出された信号の統計を監視することによって、前記性能を測定することを特徴とする、請求項１に記載のアレイアンテナ受信システム。
6. 前記処理ユニットが
   前記アンテナ素子から信号の標本を定期的に選択し、
   前記信号標本を使用して各々の利用者の共分散行列を計算し、
   全利用者の共分散行列を使用して、関連利用者のために、前記利用者のうちの残りの利用者の干渉信号の総和を特徴付ける干渉共分散行列を計算し、
   サブセットの要素として事前に設定された同数を有する共分散行列および干渉共分散行列の各々の可能なサブセットを選択し、
   信号および関連共分散行列の各々の選択されたサブセットに対し、前記性能基準を計算し、
   それ自体の利用者に対し、最良の性能基準を与えるサブセットを選択する
   ことを特徴とする、請求項２に記載のアレイアンテナ受信システム。
7. 前記信号処理ユニットが前記尺度として、次式
   

   

   に従って、特定の利用者ｍおよびサブセットのための共分散行列推定値のトレースと特定の利用者およびサブセット選択のための干渉共分散行列推定値の逆数の乗算としてＳＩＮＲを計算することを特徴とする、請求項６に記載のアレイ受信システム。
8. 前記信号処理ユニットが特定のサブセット選択のためにチャネルパラメータを監視し、かつ前記パラメータに応じて各共分散行列を更新し、前記更新がサブセット選択より頻繁に発生することを特徴とする、請求項６に記載の受信システム。
9. 前記アンテナ素子によって受信される信号が埋込みトレーニングシーケンスを有するパケットを含み、事前設定された推定間隔で、各処理手段が信号の異なるサブセットの一つを選択し、前記パケットを標本化し、前記トレーニングシーケンスを抽出し、前記トレーニングシーケンスを使用して、選択された特定のサブセットの性能の前記尺度を得ることを特徴とする、請求項６に記載の受信システム。
10. 各信号処理ユニットが、信号の各サブセットの適応重み付けおよび結合において最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）を使用し、最初に示した期間より短い期間で各サブセットの第二の性能基準を決定し、そのような短期測定に応じてＭＭＳＥプロセスで使用される重みを調整することを特徴とする、請求項１に記載の受信システム。
11. 各信号処理ユニットが、アンテナ素子の現行サブセットからの信号に基づいて前記第二の性能基準を決定することを特徴とする、請求項１０に記載の受信システム。
12. 前記アンテナ素子が放射状配列の指向性素子で構成されることを特徴とする、請求項１に記載の受信システム。
13. 前記アンテナ素子が、隣接アンテナ素子の放射／感度ローブに対応するセクタが部分的に重なるように構成されることを特徴とする、請求項１２に記載の受信システム。
14. 前記プロセッサが信号のサブセットの結合および処理において最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）プロセスを使用し、前記処理手段がチャネルパラメータを使用して前記ＭＭＳＥプロセスで使用される重みを更新することを特徴とする、請求項１３に記載の受信システム。
15. アンテナ素子（２２／１，．．．，２２／１０）のアレイを有するアレイアンテナと、各々が一人一人の異なる利用者に対応する複数の受信部を有しスイッチング手段によって前記アンテナ素子に結合される受信機とを使用して、複数の送信利用者から信号を受信する方法であって、
    前記アンテナ素子から異なるサブセットの信号を定期的に選択するステップと、信号の各サブセットを処理して結合し、前記サブセットで特定の利用者の受信部の潜在的性能を決定するステップと、どのサブセットが最良の性能をもたらすかを決定するステップと、スイッチング手段を制御して対応する受信部によって使用される信号のサブセットを構成する信号を変更するステップとを含む方法。
16. 前記アンテナ素子からの信号が各々前記信号処理ユニットによる処理に適した形に変換され、前記サブセットの選択が変換された信号を選択することによって行なわれることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
17. 前記受信機が、サブセット内の信号の個数に等しい複数のＲＦフロントエンドユニットを有する単一の部分を含み、サブセットの選択が、アンテナ素子からの信号のサブセットを選択し、前記サブセットをＲＦフロントエンドユニットに適用することによって行なわれることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
18. 前記潜在的性能の測定が前記複数の信号の全ての異なる可能なサブセットに対して行なわれることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
19. 前記性能が、サブセット信号のマルチパス成分の位相関係による高速フェージング効果を平均化するのに十分に長い期間にわたって様々なサブセットから導出された信号の統計を監視することによって測定されることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
20. 前記アンテナ素子からの信号の前記サブセットの標本を定期的に選択するステップと、
    前記信号標本を使用して各々の利用者の共分散行列を計算するステップと、
    全利用者の共分散行列を使用して、関連利用者について、前記利用者のうちの残りの利用者の干渉信号の総和を特徴付ける干渉共分散行列を計算するステップと、
    サブセットの要素として事前に設定された同数を有する共分散行列および干渉共分散行列の各々の可能なサブセットを選択するステップと、
    各々の選択されたサブセットの行列に対し、前記性能基準を計算するステップと、
    特定の利用者に対し、最良の性能基準を与えるサブセットを選択するステップと、
    を含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記尺度が、次式
    

    

    に従って、特定の利用者およびサブセットのための共分散行列推定値のトレースと特定の利用者およびサブセット選択のための干渉共分散行列推定値の逆数の乗算として計算されるＳＩＮＲであることを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
22. 特定のサブセット選択に対してチャネルパラメータが監視され、前記パラメータに応じて各共分散行列がサブセット選択より頻繁に更新されることを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
23. 前記アンテナ素子によって受信される信号が埋め込まれたトレーニングシーケンスを有するパケットを含み、事前設定された推定間隔で信号の異なるサブセットの一つが選択され、前記パケットが標本化され、前記トレーニングシーケンスが抽出され、前記トレーニングシーケンスを使用して、選択された特定のサブセットの性能の前記尺度が得られることを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
24. 信号の各サブセットの適応重み付けおよび結合を行なうために信号のサブセットが最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）を使用して処理され、最初に示した期間より短い期間で各サブセットの第二の性能基準が測定され、そのような短期測定に応じてＭＭＳＥプロセスで使用される重みが調整されることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
25. 前記第二の性能基準が、現在選択されているアンテナ素子のサブセットからの信号に基づいて決定されることを特徴とする、請求項２４に記載の方法。
26. ＭＭＳＥが前記チャネルパラメータを使用して重みを更新することを特徴とする、請求項２４に記載の方法。
27. 複数の送信利用者から信号を受信するために複数のアンテナ素子を有するアレイアンテナと共に使用するための受信機であって、各々が一人一人の異なる利用者に対応する複数の受信部(１２_０，．．．，１２_７)を有し、前記受信部が各々、前記アンテナ素子からの信号のサブセットを処理しかつ結合して対応する利用者用の受信信号を生成するための信号処理ユニット（１６_０）を有して成る受信機において、前記アンテナ素子からの複数の様々なサブセットの信号を前記信号処理装置（１６_０）のための処理用に選択するためのスイッチング手段（１８_０）をさらに含み、各サブセットが予め定められた個数の前記信号から成り、各信号処理手段が、前記複数の信号の異なるサブセットでのその受信部の潜在的性能の尺度に応じて、前記対応する受信部によって使用される信号のサブセットを構成する信号を変更するように前記スイッチング手段を制御するために働き、前記尺度が複合された信号のサブセットに基づくことを特徴とする受信機。

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