JP2006025453A - 符号分割多元接続通信システムにおけるデータを回復する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】データ検出のための代替手法を備え、データ検出のパフォーマンスの低下を防ぐこと。
【解決手段】複数の通信（２４、２６、２８）からのデータが符号分割多元アクセス通信システムにおいて伝送され、伝送された通信のデータは受信される（３２、３４、３６）。利得係数（２）は、少なくとも１つの受信通信に対して決定される。受信した通信のデータは、決定された利得値から導かれるスケール係数（４０）を使用して検出される。
【選択図】 図２

Description

本発明は、一般に、無線符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）通信システムに関し、詳細には、その無線符号分割多元接続通信システムにおけるデータ検出中に利得係数を使用するスケーリングに関する。

本出願は、完全に述べられているように本明細書に参照により組み込まれている、２００２年７月１８日に出願した米国仮出願第６０／３９６、８２３号の優先権を主張するものである。

無線ＣＤＭＡ通信システムにおいては、多数の通信が共用スペクトルを介して伝送される。個々の通信は、各通信を伝送するために使用される符号によって区別される。周波数分割複信（ＦＤＤ）ＣＤＭＡシステムにおいて、アップリンク通信およびダウンリンク通信は、周波数スペクトルによって分離される。時分割複信（ＴＤＤ）ＣＤＭＡまたはＴＤ−ＳＣＤＭＡ（ｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）システムにおいて、アップリンク通信およびダウンリンク通信は時間によって分離される。

そのようなシステムにおいて通信を受信する１つの手法は、ＳＵＤ（ｓｉｎｇｌｅ ｕｓｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれている。一般に、ＳＵＤは通常２部構成のプロセスで実行される。第１に、無線チャネルの応答を補償するために、受信された信号が等化される。第２に、等化された信号が、ユーザ（複数の場合もある）の符号を使用して逆拡散される。ＳＵＤは通常、すべての通信が同じチャネル応答を受けた場合に使用される。ＳＵＤは、単一ユーザが周波数スペクトル（ＦＤＤの場合）またはタイムスロット（ＴＤＤまたはＴＤ−ＳＣＤＭＡの場合）を独占している場合にダウンリンクおよびアップリンクにおいて使用することが好ましい。そのようなシステムにおいて通信を受信するもう１つの手法は、ＭＵＤ（ｍｕｌｔｉ−ｕｓｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれている。ＭＵＤにおいては、すべてのユーザデータからのデータが同時に推定される。

そのようなシステムにおいて、同時に伝送された個々の通信は、さまざまな伝送電力レベルを有する可能性がある。たとえば、アップリンクにおいて、単一のユーザ機器（ＵＥ）は、複数のコード化されたコンポジット トランスポート チャネル（ＣＣＴｒＣＨ：ｃｏｄｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｃｈａｎｎｅｌ）を伝送することができる。各ＣＣＴｒＣＨは異なるサービス品質（ＱＯＳ）を備え、必要なＱＯＳに達するためにさまざまな伝送電力レベルを必要とする。ダウンリンクにおいて、各ＵＥは、個々のＵＥのＣＣＴｒＣＨに加えて、さまざまな伝送電力レベルを必要とすることもある。

通信間のさまざまな電力レベルにより、受信された符号の間の直交性が劣化して、データ検出のパフォーマンスが低下する。そこで、本発明は、データ検出のための代替手法を備えることを課題とする。

複数の通信からのデータは、符号分割多元接続通信システムにおいて伝送され、その伝送された通信のデータは受信される。利得係数は、受信した少なくとも１つの通信に対して決定される。受信した通信のデータは、決められた利得値から導かれるスケール係数を使用して検出される。

図１Ａ（アップリンクの場合）および図１Ｂ（ダウンリンクの場合）は、ＵＥおよび基地局において利得係数スケーリングを使用する送信機および受信機の略図である。
図１ＡのＵＥ２０において、データは、適切な符号を使用して変調および拡散装置２４によって拡散され、４位相偏移変調（ＱＰＳＫ）、Ｍ−ａｒｙ直交振幅変調（ＱＡＭ）または他の変調方式などを使用することによって変調される。拡散信号は、変調装置２６によって無線周波数に変調され、アンテナ２８またはアンテナアレイによって放射される。

無線エアインターフェース３０を通過した後、基地局２２においてアンテナ３２またはアンテナアレイは通信を受信する。受信通信は、復調装置３４などによってベースバンド信号に変換される。サンプリング装置３６は、たとえばチップ速度または倍のチップ速度などで、ベースバンド信号をサンプリングして受信ベクトルｒを生成する。チャネル推定装置３８は、受信した通信のチャネル応答を、チャネル応答行列Ｈとして推定する。以下の数式においてすべてのＨ行列は正規化されるものと仮定する。チャネル推定は通常、通信バーストまたはパイロットコードのミッドアンブルなど、基準信号を使用して行われる。チャネル推定装置３８はまた、雑音の分散σ^２を推定することも好ましいが、推定雑音分散は他のソースから導出することができる。雑音分散σ^２は、１／Ｐ倍など、スケール装置によってスケーリングされる。Ｐの値の好ましい偏差については、後に詳細に説明する。好ましい実施形態は雑音分散σ^２をスケーリングするが、チャネル応答行列Ｈは、雑音分散ではなくスケール装置６１によってスケーリングされ、図１Ｃに示されるようにＨ’を生成することができる。Ｈ’を生成する１つの手法は、

ＨにＰの平方根を掛け合わせることである。そのようなＨ’に対してＨ’^ＨＨ’はＰＨ^ＨＨと等しい。

チャネル等化器４２は、チャネル応答行列Ｈおよびスケーリングされた雑音分散σ^２／Ｐを使用して、拡散データベクトルｓを生成する。拡散データベクトルｓは、係数１／ＰΛ^Ｈなどでスケール装置６４によってスケーリングされることが好ましいが、このスケール装置６４が使用されないこともある。（・）^Ｈは共役転置演算である。スケール装置６４が使用されない場合、拡散データベクトルｓは直接デスプレッダ４６に渡される。Λ^Ｈは対角行列であり、好ましい導出については、後に詳細に説明する。逆拡散器４６は、通信の符号Ｃを使用してスケーリングされた拡散データまたは拡散データを逆拡散し、データｄを回復する。

図１Ｂの基地局２２において、データは、１つまたは複数のＵＥ２０への伝送のために複数の変調および拡散装置４８_１から４８_Ｎによって拡散され変調される。拡散信号は、結合器５０によって結合され、変調器５２によって無線周波数に変調される。変調された信号は、アンテナ３２またはアンテナアレイによって放射される。

ＵＥ２０において、アンテナ２８またはアンテナアレイは無線エアインターフェース３０通じて送信された通信を受信する。受信された通信は、復調装置５４によってベースバンドに復調される。サンプリング装置５６は、ベースバンド信号をサンプリングして、受信ベクトルｒを生成する。チャネル推定装置５８は、チャネル応答行列Ｈおよび雑音分散σ^２を推定する。雑音分散は、１／Ｐ倍などでスケール装置６０によってスケーリングされる。

別法として、図１Ｃに示されているようにチャネル応答行列Ｈをスケーリングすることができる。チャネル等化器６２は、チャネル応答行列Ｈおよびスケーリングされた雑音分散を使用してサンプルを処理し、拡散データベクトルｓを生成する。拡散データベクトルｓは、係数１／ＰΛ^Ｈなどでスケール装置６４によってスケーリングされるが、スケール装置６４が使用されないこともある。スケール装置６４が使用されない場合、拡散データベクトルｓは直接逆拡散器６６に渡される。逆拡散器６６は、そのＵＥの通信の符号Ｃを使用して、スケーリングされた拡散データまたはスケーリングされていない拡散データを逆拡散し、ＵＥの通信のデータを回復する。通常、受信した通信の一部が他のＵＥ２０に対するものであった場合は、それらの通信の符号は他のＵＥのデータを逆拡散するために使用されない。

データ検出におけるｓｃａｌｉｎｇのための好ましいアルゴリズムについて、好ましい広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ）ＴＤＤシステムと併せて説明するが、本発明は、ＦＤＤ／ＷＣＤＭＡ、ＴＤ−ＳＣＤＭＡ、ＣＤＭＡ２０００などの他のシステムに適用することができる。

受信ベクトルｒは、数式１に従ってモデル化することができる。

ｒ＝ＡΛｄ＋ｎ 数式１
Ａは正規化シンボル応答行列である。Λは、信号振幅利得行列であり、対角行列である。ｎは雑音ベクトルである。

Ｋコードが同時に（同じタイムスロット内で）伝送された場合、Ａ＝［Ａ_１，．．．，Ａ_Ｋ］はＫコードの正規化シンボル応答行列である。Λは、Ｋ・Ｎ_ｓの大きさであることが好ましい。Ｎ_ｓは、データフィールド内のデータシンボルの数である。ｄ＝［ｄ _１，．．．，ｄ _Ｋ］は、Ｋコードによって搬送されるデータシーケンスである。Λは数式２で表される。

Ｋコードのｋ番目の符号の各振幅利得部分行列Λ_ｋは、数式３に示すように、すべての項がｋ番目の符号の信号振幅ｇ_ｋに等しい、Ｎ_ｓの大きさの対角行列である。

結合検出においてデータ

を推定するため、数式４および数式５に示される最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）手法が使用される。

は、推定データベクトルである。数式４および数式５は、行列反転補助定理により交換可能である。

すべての通信が同じ伝搬チャネルＨを通過した場合、シンボル応答行列Ａは数式６で表される。

Ａ＝［Ａ_１，．．．，Ａ_Ｋ］＝［ＨＣ_１，．．．，ＨＣ_Ｋ］＝Ｈ［Ｃ_１，．．．，Ｃ_Ｋ］＝ＨＣ 数式６
Ｈは、（Ｑ・Ｎ_ｓ＋Ｗ−１）×Ｑ・Ｎ_ｓの大きさであることが好ましい。Ｎ_ｓは、データ検出が行われるデータブロックごとのデータシンボルの数である。Ｑは、通信の拡散係数であり、Ｗは遅延拡散の長さである。Ｃは、Ｑ・Ｎ_ｓ×Ｋ・Ｎ_ｓの大きさであることが好ましい。

共通チャネルの受信信号は、数式７に従ってモデル化することができる。

ｒ＝ＨＣΛｄ＋ｎ 数式７
数式８に従い、ＭＭＳＥの解法を適用してｄを決定する。

数式９に示すように、行列Ｍは符号相関行列である。

Ｍ＝ＣＧＣ^Ｈ 数式９
Ｍは、Ｑ・Ｎ_ｓの大きさであることが好ましい。数式１０に示すように、行列Ｇは符号パワー行列である。

符号相関行列Ｍは、すべての項がＰなどの同じ値を有する優対角行列である。Ｐの１つの値は、数式１１に示すように、すべてのバーストの合計パワーである。

一般に、Ｐは符号パワースケール係数と呼ばれる。行列の非対角部分のエッジ効果を無視することにより、Ｍの近似値

は数式１２に従って求められる。

数式１２を数式８に代入することにより、数式１３または数式１４が得られる。

数式１３および数式１４は、行列反転補助定理により交換可能である。

数式１４は、数式１５および数式１６に示すように、２つの段階に分けることができる。

数式１５において、チャネル等化が行われる。数式１５におけるスケーリングは、スケール装置４０、６０によって行われることが望ましい。チャネル等化器４２、６２によって数式１５を解く複雑さを軽減するため、近似コレスキー（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ）または高速フーリエ変換解法が使用されるが、他の技法も使用することができる。

数式１６において、逆拡散が行われる。逆拡散中または逆拡散に先立って、スケーリング

が行われる場合も、行われない場合もある。そのようなスケーリングは、ターボ符号化（ｔｕｒｂｏ−ｅｎｃｏｄｅｄ）信号の復号化パフォーマンスを向上させる傾向がある。

符号パワースケール係数を入念に選択することで、受信機の全体的なパフォーマンスを向上させることができる。受信機のパフォーマンスは、数式１７によってモデル化することができる。

Ｌ _ｆは、符号間干渉（ＩＳＩ）および多重アクセス干渉（ＭＡＩ）を結果としてもたらすチャネル歪みの不完全な等化に起因する、等化後の残留干渉を表している。数式１８の

は、推定された拡散データに対するＩ _ｆの影響を表している。

ｗは等化後の雑音を表し、数式１９によって求められる。

干渉Ｉ _ｆおよび雑音ｗは、同時に低減させることはできない。一方を減少させると、もう一方が増加する傾向がある。大きなＰに対して、残留干渉は減少するが、雑音は増加する。小さなＰに対して、雑音は減少するが、残留干渉の増加を犠牲にすることになる。

パワーのスケーリングおよびＰを決定するための２つの好ましい実施形態は、合計パワースケーリングおよび選択的スケーリングである。合計パワースケーリングにおいて、Ｐは数式２０に従って決定される。

ＭはＵＥの数であり、ＮはＵＥあたりのＣＣＴｒＣＨの数である。Ｋ_ｍ，ｎは、ｍ番目のＵＥのｎ番目のＣＣＴｒＣＨ内の符号の合計数であり、ｇ_ｍ，ｎはｍ番目のＵＥのｎ番目のＣＣＴｒＣＨの利得係数である。

合計パワースケーリングは、任意の接続を他よりも最適化するのではなく、すべての接続に対して同等に最適化する傾向がある。たとえば、符号パワー行列Ｇは数式２１で表される。

は、ｍ番目のＵＥのｎ番目のＣＣＴｒＣＨに対応する符号パワー部分行列である。行列ＧおよびＧの部分行列内の符号パワー

は、数式２２を最小化することによって最小二乗誤差手法において１つの単一共通パワーにより近似値を求めることができる。

最小二乗誤差パワーの解は、数式２３によって求められるすべての符号の平均パワーである。

Ｋは、システムの対象となっている時間区分に送信された符号の合計数であり、数式２４で表される。

符号パワー倍率は、数式２５によって決められる。

は、平均符号パワーである。符号パワー間の不一致の約数Δ_ｍ、ｎは、数式２６によって求められる。

説明されているように、合計パワースケーリングは、すべての接続に対して符号パワーの不一致を最小化することによって、すべての接続に対して最適である。

選択的符号パワースケーリングにおいて、Ｐは特定のＵＥ接続を最適化するように決定される。ｊ番目のＵＥの接続を最適化するために、数式２７が使用される。

Ｐ＝α_ｊＰ_Ｔ 数式２７
α_ｊは、干渉および雑音レベルに基づいているｊ番目のＵＥの係数である。α_ｊは、データ検出の最適パフォーマンスに対する干渉および雑音レベルに基づいて適応するように調整される必要がある。α_ｊを導くための２つの好ましい数式は、数式２８および数式２９である。

Ｋ_ｊは、そのｊ番目のＵＥによって搬送される符号の合計数である。Ｋ_ｉ、ｊは、ｊ番目のＵＥのｉ番目のＣＣＴｒＣＨの符号の数である。ｇ_ｉ、ｊは、ｊ番目のＵＥのｉ番目のＣＣＴｒＣＨの利得係数である。ＩはＵＥのＣＣＴｒＣＨの数である。

選択的符号パワースケーリングはさらに、ＵＥの特定のＣＣＴｒＣＨを最適化するために使用することもできる。ｊ番目のＵＥのｉ番目のＣＣＴｒＣＨを最適化するために、数式３０が使用される。

Ｐ＝α_ｉ，ｊＰ_Ｔ 数式３０
α_ｉ，ｊは、ｊ番目のＵＥのｉ番目のＣＣＴｒＣＨの係数である。

選択的符号パワースケーリングはさらに、ＵＥの特定のＣＣＴｒＣＨの特定の符号を最適化するために使用することもできる。ｊ番目のＵＥのｉ番目のＣＣＴｒＣＨのｎ番目の符号を最適化するために、数式３１が使用される。

Ｐ＝α_{ｎ，ｉ，ｊ}Ｐ_Ｔ 数式３１
α_{ｎ，ｉ，ｊ}は、ｊ番目のＵＥのｉ番目のＣＣＴｒＣＨのｎ番目の符号の係数である。α_{ｎ，ｉ，ｊ}を決定するための２つの好ましい数式は、数式３２および数式３３である。

選択的符号パワースケーリングの２つの特殊な例は、最大符号パワーおよび最小符号パワースケーリングである。最大符号パワースケーリングにおいては、最大符号パワーがスケーリングに使用される。最大符号パワースケーリングは、符号パワーの過大スケーリングが符号パワーの過少スケーリングよりも低下した場合に最も適切である。最小符号パワースケーリングにおいては、最小符号パワーがスケーリングに使用される。最小符号パワースケーリングは、符号パワーの過少スケーリングが符号パワーの過大スケーリングよりも低下した場合に最も適切である。

図２は、符号パワースケーリングの適用を示す１つの流れ図である。ステップ７０において、最適なパフォーマンスのために１つのＵＥまたはＵＥのＣＣＴｒＣＨが選択される。ＳＵＤがＵＥにおいて実行される場合、選択されたＣＣＴｒＣＨは通常、最高必須ＱＯＳを備えている。ＳＵＤが基地局において実行される場合は、対象のＵＥは、そのＵＥの伝送電力レベルを減少させるために最も遠いＵＥにすることができる。別法として、対象のＵＥまたはＵＥ ＣＣＴｒＣＨは、最高のサービス品質を必要とするＵＥまたはＵＥ ＣＣＴｒＣＨとすることもできる。ステップ７２において、対象のＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨに対し、そのＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨの利得係数が決定される。符号スケール係数Ｐは、利得係数から決定される。ステップ７４において、ＳＵＤは決定されたＰを使用して実行される。ステップ７６において、符号スケール係数Ｐは、スケール装置４０、４４、６０、６４のように、データ検出に使用される。その結果、そのＵＥの／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨのパフォーマンスが最適化される。

図３は、合計パワースケーリングを示す流れ図である。合計パワースケーリングは、ＵＥまたは基地局においてすべてのＣＣＴｒＣＨが同じＱＯＳを必要とする場合に実行されることが好ましい。さらに、合計パワースケーリングは、ＳＵＤを特定のＵＥに対して最適化する必要をなくすことによって複雑さを軽減するように適用することもできる。ステップ７８において、すべてのＵＥ符号の利得係数が決定され、ステップ８０において、その結果得られたスケール係数Ｐが決定される。ステップ８２において、ＳＵＤは決定されたＰを使用して実行される。この手法は、すべての符号を同等に最適化する。

場合によっては、Ｐは必ずしも利得係数から決定されない。たとえば、共通のミッドアンブルがダウンリンク割り当てに使用される場合、推定されるチャネル応答Ｈ’は合計パワー情報を備えている。したがって、合計パワーは、チャネル推定器の出力において推定されたチャネル応答すなわち

に組み込まれる。この代替において、利得スケーリングは必要とされず、この状況において図３のステップ７８およびステップ８０は回避することができる。

図４は、反復選択的符号パワースケーリングを示す流れ図である。パフォーマンスを最適化するために、各ＵＥまたはＵＥ ＣＣＴｒＣＨを最適化することができる。ステップ８６において、順次各ＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨに対して利得係数が決定され、その結果得られた符号スケール係数Ｐが決定される。ステップ８８において、Ｐを使用してＳＵＤが実行され、そのＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨのデータが推定される。ステップ９０において、プロセスは、各ＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨが処理されるまで、またはすべての対象のＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨが処理されるまで繰り返される。この手法は、複雑さおよび遅延の増加という犠牲のもとに、各ＵＥ／ＵＥ ＣＣＴｒＣＨの全体的パフォーマンスを最適化する。

図５Ａおよび図５Ｂは、マルチユーザ検出受信機に使用される利得係数スケーリングを示す簡略化ブロック図である。マルチユーザ検出においては、すべての符号からのデータが同時に推定される。これらのデータ検出の手法はさらに、利得係数スケーリングを使用することにより、パフォーマンスの向上をもたらすこともできる。

図５Ａにおいて、受信した通信は、アンテナ１００またはアンテナアレイによって受信される。受信した通信は、復調装置１０２によってベースバンドに復調される。ベースバンド信号は、サンプリング装置１０４によってサンプリングされ、受信ベクトルｒを生成する。チャネル推定装置１０６は、チャネル応答行列Ｈとしてチャネル応答を推定する。雑音分散σ^２も、チャネル推定装置１０６または他の装置などによって決定される。雑音分散σ^２は、値１／Ｐなどでスケール装置１１０によってスケーリングされる。チャネル応答行列Ｈおよび雑音分散σ^２と受信ベクトルおよび拡散コードＣは、マルチユーザ検出装置１０８に入力される。マルチユーザ検出装置１０８は、データベクトルｄを生成する。

代替の手法において、図５Ｂに示されているように、チャネル応答行列Ｈがスケーリングされる。受信した通信は、アンテナ１１２またはアンテナアレイによって受信される。受信した通信は、復調装置１１４によってベースバンドに復調される。ベースバンド信号は、サンプリング装置１１６によってサンプリングされ、受信ベクトルｒを生成する。チャネル推定装置１１８は、チャネル応答行列Ｈとしてチャネル応答を推定する。雑音分散σ^２も、チャネル推定装置１１８または他の装置などによって決定される。一部のマルチユーザ検出アルゴリズムでは、雑音分散σ^２は使用されない。これらのアルゴリズムの場合、雑音分散σ^２は検出されない。チャネル応答行列Ｈは、値

などにより、スケール装置１２２によってスケーリングされる。チャネル応答行列Ｈおよび雑音分散σ^２と受信ベクトルｒおよび拡散コードＣは、マルチユーザ検出装置１２０に入力される。マルチユーザ検出装置１２０は、データベクトルｄを生成する。マルチユーザ検出器と共に使用するために、Ｐは合計パワースケーリングを使用して導かれることが望ましい。

別法として、利得係数スケーリングはマルチユーザ検出と併せて実行することができる。そのような利得スケーリングでは、マルチユーザ検出装置１０８、１２０が利得係数スケーリングを実行する。

アップリンクの利得係数スケーリングを使用する送信機および受信機を示す略図である。 ダウンリンクの利得係数スケーリングを使用する送信機および受信機を示す略図である。 チャネル応答行列スケーリングを示す略図である。 選択的符号パワースケーリングの適用を示す流れ図である。 合計パワースケーリングの適用を示す流れ図である。 反復選択的符号パワースケーリングを示す流れ図である。 スケーリングされた雑音分散を使用するマルチユーザ検出受信機を示す簡略化ブロック図である。 スケーリングされたチャネル応答行列を使用するマルチユーザ検出受信機を示す簡略化ブロック図である。

Claims (6)

1. 符号分割多元接続通信システムにおいて伝送された複数の通信からデータを回復する方法であって、
   前記通信を受信するステップと、
   前記受信した少なくとも１つの通信に対して利得係数を決定するステップと、
   前記通信のチャネル応答および雑音分散を推定するステップと、
   スケール係数を使用して前記雑音分散またはチャネル応答をスケーリングするステップであって、前記スケール係数は、受信した通信の少なくとも１つの利得係数から導かれるステップと、
   前記スケール係数によってスケーリングされた、前記推定されたチャネル応答および前記雑音分散を使用して、受信した通信をチャネル等化するステップと、
   前記チャネル等化された受信した通信を逆拡散して、受信した通信のデータを回復するステップと
   を具えたことを特徴とする方法。
2. 前記スケール係数を使用するデータ検出は、
   前記スケール係数を使用してチャネル等化された、受信した通信をスケーリングするステップをさらに具えたことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記少なくとも１つの利得係数は、対象とする通信の利得係数であることを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 前記スケール係数は、すべての受信した通信の利得係数から導かれることを特徴とする請求項１記載の方法。
5. 前記スケール係数は、対象とする、コード化されたコンポジット トランスポート チャネル（ＣＣＴｒＣＨ：ｃｏｄｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｃｈａｎｎｅｌ）の利得係数から導かれることを特徴とする請求項１記載の方法。
6. 前記スケール係数を使用するデータ検出は、マルチユーザ検出装置を使用することを特徴とする請求項１記載の方法。
   

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