JP2006506860A - データ伝送レートのランクアダプティブな適合化を有するｍｉｍｏ信号処理方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、ＭＩＭＯシステムにおいてデジタル送信データストリームを並列伝送する双方向の信号処理方法に関する。公知の方法は、特異な伝送チャネルにおいて高いビットエラーレートが形成することが多い。したがって本発明によるランクアダプティブな信号処理方法では、特異な無線チャネルにおいてもロバストなデータ伝送をするため、送信および受信側のチャネル知識（ＣＩ）と、データベクトル（ΣＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄ）の変更とから出発して、アクティブなサブチャネル（ＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄ）の個数ｎ_ｄを目下のチャネル特性（ＣＩ）に依存して変更する。ここで上記のデータベクトルは、最大の送信電力を制限するファクタγを導入して、線形の行列ベクトル乗算（ＭＶＭ）を行うことによって変更される。この場合に最大送信電力は、目下アクティブなサブチャネル（ＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄ）だけに分配されるため、送信電力が利用されないままになることはない。サブチャネル数ｎ_ｄのさらなる最適化は、変調および符号化方式（ＡＳＴＣ，ＡＳＴＤ）の選択において行われる。注水原理による最適なランク適合化では各サブチャネルに相異なる電力が対応付けられる。これに相応してデータストリーム毎に相異なる変調および符号化方式が選択される。チャネル反転原理による最適以下のランク適合化では、すべてのサブチャネルは同じ電力を有しているため、データストリームを共通のソースにおいて変調および符号化することが可能である。

Description

説明
本発明は、ｎ_Ｔ個の送信アンテナおよびｎ_Ｒ個の受信アンテナを有するＭＩＭＯ無線伝送システム（Multiple-Input-Multiple-Output ＭＩＭＯシステム）の正則および特異な無線チャネルにおいてデジタル送信データストリームを並列伝送する双方向の信号伝送方法に関する。

移動無線システムの容量は、送信側および受信側において複数のアンテナを同時に利用することによって格段に増大させることができるというFoschiniおよびGansの知識を出発点として、近年、移動無線において新たな研究分野が発展した。比較的早期のシステムアプローチによって、例えば公知のBLASTシステム[１]によって、上記のようなＭＩＭＯシステムの基本構造が解明されている。基本的には複数のデータストリームを同時に、同じ周波数で、同じ時点に、また場合によっては同じ拡散符号でも伝送することができる。これは、
ｙ ＝ Ｈ・ｘ＋ｎ （ａ）
のようなベクトル式の伝送方程式によって表すことができ、ここでｘは同時に送信される信号を有するベクトル、ｙはすべての受信信号を有するベクトル、およびｎは等方性の受信器ノイズを有するベクトルである。利用可能なチャネル容量を最大限に利用するためには、ＭＩＭＯチャネルの伝送特性についての可能な限りに完全な知識が是非とも必要である。すなわち、各送信アンテナと各受信アンテナとの間の複素伝送係数を有するベースバンドチャネル行列Ｈの特性が、受信側において、また場合によっては送信側においても十分にわかっていなければならないである。これは例えば、トレーニングシーケンスをベースにした公知の推定方法によって達成することができる。以下ではＨを正規化して、平均のパス損失が１であるようにする。基本的に因果関係のない送信側におけるチャネルの知識は、例えば、ＭＩＭＯチャネルが時間的に変化しなかった場合、受信側からのリターンチャネルを介して得ることができる。時間多重化（時分割多重化、ＴＤＤ，例えば、ワイヤレスＬＡＮ，UMTS-TDD）では、チャネルの相反性によって逆方向からのチャネルの知識を利用することも可能であり、これによってこのリターンチャネルが省略される。この場合にこれをベースにすると、線形または非線型の信号処理を受信側で、また場合によって送信側でも適用して、同時に送信された複数のデータ信号を再度互いに分離することができる。これは、式（ａ）による１次連立方程式を送信ベクトルｘについて解くことに相応する。

現在公知のシステムアプローチはつぎのような前提から出発することが多い。すなわち、送信側においてチャネルの伝送特性が既知でないことと、チャネル係数が、互いに独立し識別されて分布している（英語では、independenly and identically distribute, i.i.d.と称される）、複素数値のガウス分布にしたがう乱数であること（レイリーチャネル）とから出発することが多いのである。受信側だけにチャネル知識があることは、周波数多重化システム（ＦＤＤ，多くの移動無線ネットワーク、例えば、ＧＳＭ，ＵＭＴＳ−ＦＤＤ）に対する有利な前提であり、ここでは上記チャネル相反性は当てはまらず、また上述したチャネル係数の逆伝送は、広すぎる帯域幅を必要としてしまうことにもなりかねないのである。しかしながらデータストリームを純粋に受信側で分離するためのアルゴリズムは、これらのデータストリームが理論的に可能な容量限界に近づくにつれて、それだけ一層複雑になる。最適であるのは、いわゆる最尤検出（ＭＬＤ Maximum-Likelihood Detection）である。しかしながらこの検出は繁雑であるため、この検出をリアルタイムシステムにおいて現実的なデータレートで使用できないのである。したがって多くの場合、例えばZero-Forcing方式またはV-BLAST方式[1]などのように直接的または再帰的に干渉を低減する比較的複雑でない、最適以下の手法が使用されるのである。

しかしながらこの最適以下の手法は、第２の前提が満たされない場合、基本的な問題を生じる。i.i.d.ガウス分布の前提が当てはまるのは、伝送チャネルに多数のエコー信号が発生する場合だけである。散乱の少ない周囲状況では、例えば、何もないフィールドにおいて移動受信装置と、大きく離れた高い送信マストとが直接的に見通せてコンタクトできる場合には、チャネル行列におけるエントリは、もはや、互いに独立して分配されることはなく、受信信号間に相互相関が生じる。上記の例では、信号は互いに位相シフトされるだけであり、遮るものがない場合には、送信器との距離がほぼ同じであることに起因してほぼ同じ振幅を有することになる。相関関係にあるチャネルは一般的にレイリーチャネルよりも伝送容量が少なく、このためにこれらチャネルを介して少ない情報しか伝送できないことはよく知られている。

相関が発生する極端なケースでは、チャネル行列Ｈは特異になる。すなわち、有限の擬似逆行列ももはや存在しないのである。したがってこれに基づいて構成される信号伝送方式は適用できないのである。この特異性は、相関がなくても発生し得る（「キーホールチャネル」）。複合的なＭＩＭＯチャネルを送信側および受信側におけるそれぞれの変換行列ＶおよびＵに、また擬似対角行列Ｄに変化させる特異値分解（ＳＶＤ(Ｈ）＝Ｕ・Ｄ・Ｖ^Ｈ）をこのようなチャネルに適用する場合にわかるのは、上記の例の１つまたは複数の特異値がほぼゼロになることである。ここで上記の擬似対角行列Ｄでは、左上の主対角線上にはサブチャネルを特徴付ける固有値λ_ｉから導出されソートされた特異値√λ_ｉが並び、その他の箇所にはゼロが並ぶ。以下では極めて簡単なZero-Forcing方式に基づいて、特異なチャネルにおいて信号処理がなぜ困難であるかを手短に説明する。上記のＳＶＤによって例えば左側の擬似逆行列Ｈ^−１ ＝ Ｖ・Ｄ^−１・Ｕ^Ｈが形成される場合、Ｄ^−１も擬似逆行列であり、左上の主対角線上に特異値の逆数１／√λ_ｉが並び、その他ではゼロが並ぶ。上記の連立方程式（ａ）の解に相応して受信側で信号を再構成する場合、Zero-Forcing方式では、受信した信号ベクトルｙとＨ^−１とを乗算する。ここでは（再構成される信号にはアポストロフィが付されている）、
ｘ′ ＝ ｘ＋Ｈ^−１・ｎ （ｂ）
が成り立つ。

すなわち信号検出器から見ると、ノイズにもＨ^−１が乗算されるのである。１つまたは複数の特異値が、上記の例のようにゼロに等しい場合には、またはゼロに近い場合にも、Ｈ^−１における相応の逆数値は極めて大きい。この結果、ノイズは格段に大きくなり、データシンボルを決定する際にはすべてのデータストリームにおいて多くの誤りが発生する。ノイズはいずれにせよ、もはや等方に分布しない。したがって、実践的な適用に対して複雑すぎるＭＬＤを除いて、既知の信号処理方法はすべて、特異なチャネルにおいて大きな問題を有するのである。この問題のより一般的で数学的な説明は、容量の考察に基づく。ここからは信号空間の有効な次元（Effective Degrees Of Freedom，ＥＤＯＦ）を導出することができ、これは、送信電力と、受信器におけるノイズ電力との比によって決定される[2]。さらにこの量は、発生する特異値の大きさに極めて敏感に依存する。少なくともＳＮ比が小さい場合には、ゼロに近い特異値が多ければ多いほど、信号空間の次元はそれだけ小さくなる。したがってより多くのデータストリームを並列に伝送しようとすればするほど、データストリームの個数を信号空間ＥＤＯＦの有効な次元に適合させなければならない。そうでない場合には少なくともプロジェクション技術に基づく簡単な伝送方式において、伝送時に極めて多くのエラーが発生することになる。

移動無線に対する重要性のため、今日ではほとんどＦＤＤシステムに対する信号処理方式だけが考察される。この伝送システムでは一般に送信側にチャネル知識は存在せず、純粋に受信側の処理が行われる。文献において提案されるのは、例えば、特異なサブチャネルが生じる場合に、送信アンテナを「ハードに」遮断すること、すなわち相応するデータストリームの伝送を単純に止めることである[3]。ここでは電力制御は行わない。これに対してＵＭＴＳ規格を拡張するためのLucent提案[4]では、送信アンテナの「ソフトな」遮断を利用する。変調および符号化は、受信側において、データストリーム毎に個別に伝送特性に適合される。しかしながら変調および符号化方式の選択は、受信器において、そこにあるチャネル知識に基づき、また空間的な信号処理の特性を考慮に入れて行われる。つぎにこの情報は、リターンチャネルを介して送信器に通知される。これにはチャネル行列全体を伝送するのに比べて比較的狭い帯域幅しか要しないのである。しかしながらこの方式が、特異なチャネルにおいて、利用可能な容量を実際にどの程度有効に扱い得るのかについてはいまのところ確実な知識はない。

本発明の出発点である最も近い従来技術は文献[5]に記載されている。この論文では、冒頭に述べた形式の伝送システムに対して、ＷＬＡＮアプリケーション、殊に上り区間に対してＬＣＩ方式（Linear Channel Inversion）を使用することが提案されている。ＷＬＡＮは大抵室内で使用されるため、ＭＩＭＯシステムに対する前提は、i.i.d.レイリー伝送チャネルと同様であり、そのため極めて良好である。この方式そのものは、受信側においてチャネル知識も信号処理も共に不要であるため、コスト的に有利な受信装置を使用できるという利点を有する。しかしながら殊に特異なチャネルにおいてこのＬＣＩ方式も（公知のＺＦおよびBLAST方式と同様に）多くの問題を有する。また純粋に送信側の信号処理もつぎのような欠点を有している。すなわち、個々のデータストリームに対して行うべき変調および符号化方法の選択に、困難を伴わなければ予想できない信号処理の特性が一緒に加わるのである。ここではすべてのデータ信号は、多かれ少なかれ均一に、基本的にすべての固有ベクトルに分散される。しかしながらこの場合、固定の個数のデータストリームで処理することによって、すなわち、固定のデータレートで処理することによって、小さすぎる固有値は、全体的な伝送に対するビットエラーレートを増大させてしまうのである。したがってビットエラーレートは、特異なサブチャネルにおいて劇的に増大するのである。これに対する原因は、ゼロに等しいまたはゼロに近い特異値の反転である。この場合にこのようなチャネルでは、送信データを高い信頼性で伝送できるようにするために極端に大きな送信電力が必要である。したがって公知のＬＣＩ方式は、純粋に受信側にチャネル知識を有する方法と同様に、十分に信号が散乱するチャネルだけに対して使用可能であり、また一定の伝送データレートにおいて満足して使用できるのである。ここで上記の十分な信号の散乱は、通例、室内領域または極めて建て込んだ領域（例えば、大都市の町並み）においてのみ見受けられるのである。

したがって本発明の課題は、公知の線形の信号処理方法から出発して、変更した信号処理方法を提供することであり、ここではこの方法により、室内領域においても屋外においても共に妨害に対して強くかつ確実なデータ伝送が保証される。またここでは所要の最大送信電力をできる限り小さくかつ一定にしたい。また本発明の送信処理方法は、複雑でなく、ひいてはリアルタイム処理が可能であるようにしたい。

さらに本発明の方法は、実践的な実施においてコスト的に有利であるようにしたい。この課題に対する本発明の解決手段は、請求項１に示されている。本発明の信号処理方法の有利な実施形態は、従属請求項に記載されている。以下では、本発明の全体的な外観および有利な実施形態について詳しく説明する。

本発明の信号処理方法は、つぎのような知識に基づく。すなわち、極めて小さい（悪い）特異値の反転が、特異なチャネルにおけるビットエラーを劇的に増大させる重要な問題点であるという知識に基づくのである。すなわち、ここで絶対に回避しなければならないのは、極めて小さな特異値に所属する固有ベクトルに送信信号をマッピングすることである。したがって本発明の信号処理方法では、信号処理は、ＨＨ^Ｈの固有ベクトル空間において直接、個々のデータストリームを正確に固有ベクトルないしはサブチャネルに対応付けることによって行われる。この場合、小さすぎる固有値を有するサブチャネルないしは固有ベクトルは、データストリームを省略することによって簡単に遮断することができる。本発明の信号処理方法では個々のサブチャネルの品質をサイクリックにチェックすることにより、伝送品質が改善された場合には、これを再び作動させることもできる。すなわち、本発明の信号処理方法により、サブチャネルは、その伝送品質にだけに依存して占有されるのであり、これによって目下利用されるサブチャネルの個数ｎ_ｄはつねに変化することが可能なのである。適切なサブチャネルだけを利用することによって、良好でないサブチャネルにおいて送信電力が損失されることもない。むしろ比較的小さな値をとりかつ十分に一定に保つことの可能な最大送信電力を、利用されるサブチャネルに最適に分配することができる。ここでは最も有利な変調および符号化方式の選択も電力分配に影響を与える。したがって本発明の信号処理方法は、伝送チャネルにおける簡単の接続方式に対するランクアダプティブな方法なのであり、この方法により、室内においても屋外の領域においても共に、またひいては任意の周囲状況において（特異の場合でも）確実なデータ伝送が保証される。ここではデータレートは、サブチャネルの占有状態が時間的に変わることによって可変であるが（直接的な音声またはビデオ通信以外の機能に対して可変のデータレートは問題ないが）、ここでは一定で小さな送信電力と、極めてわずかなビットエラーレートとを保証することができる。さらにこのコネクションは、送信電力が個々のデータストリームをサポートするのに対しても十分でない場合にはじめて遮断される。したがってこのコネクションは、比較的長い距離を介して、また特異なチャネルにおいてもなお維持することができる。すなわち、到達範囲が増大するのである。

送信側においてＨＨ^Ｈの固有ベクトル空間で信号処理しまた電力を一定に保つ本発明の信号処理方法は、つぎの２つの間の段階的な妥協である。すなわち、その１つは目下のチャネル占有状態に起因するＭＩＭＯシステムにおける空間的なマルチプレクシング（データストリームの並列伝送）であり、別の１つは、最大送信電力を増大させる際にビットエラーレートを低減させるための基準としての、利用されるデータストリームに対して達成可能なダイバシチー（多重受信）である。伝送レートは、信号空間の有効な次元に最適に適合される。ここではチャネルの容量を過負荷にすることが回避される。しかしながら信号処理だけでは十分ではなく、最適化過程においてチャネル特性の点から付加的にデータストリームの変調および符号化も考慮しなければならない。個々の適合化の選択肢を正しく組み合わせた場合にだけ、一定の小さな送信電力において最適なスループットを達成することができる。したがって目下利用されるサブチャネルの個数は、この組合せ次第なのである。例えば、有利であり得るのは、比較的スペクトル効率の高い符号化および変調方式を利用することであり、かつこのためにノイズの大きいチャネルを遮断することである。このような状況は、本発明の信号処理方法をサイクリックに繰り返すことによって考慮され、ここでこの頻度は、チャネル特性の時間的な変化次第である。

本発明の信号処理方法は、ＴＤＤモードの伝送システム（例えば、ワイヤレスＬＡＮ，ＵＭＴＳ-ＴＤＤ）を扱っており、ここではチャネル知識は送信側において得られる。本発明は、情報理論上の容量を最適化するための理論的な知識を部分的には用いており、殊にいわゆる「注水（Waterfilling）」を用いている。一般的にＭＩＭＯチャネルの容量は、

の形で表すことができる。基本的には送信共分散行列（Sendekovarianzmatrix）ＲがＨＨ^Ｈの固有ベクトル空間において対角である場合に容量が最大である。ＨＨ^Ｈの個々の固有ベクトルへの電力分配を示すＲの最適な主対角成分Ｐ_ｉを見つけるためにラグランジュ乗数法を適用することができる（総送信電力が有限であるという境界条件による最適化）。この際には簡単な連立方程式が得られる。これはＰ_ｉと、上記のＨの特異値から得られるノイズ項Ｎ_ｉとからなる和が、すべての固有ベクトルに対して、最初に未知であった定数μと同じでなければならないことを要求する。この結果を、図１においてランダムな４×４チャネルに対し、従来技術について説明する。定数μは、リアルタイム処理可能なアルゴリズムにおいて繰り返して決定することができ、したがってこの場合には電力分配も既知である。ここで判明しているのは、容量の点からは、チャネルを遮断し、これによって開放された電力を最良のチャネルに再分配するのが最も効率的であることが多いことである。

本発明の実質的なアプローチは、注水原理も、その簡略化された最適以下の形態としてのアダプティブなチャネル反転の原理も、構造的に極めて簡単な、殊に線形な信号処理によって、ＨＨ^Ｈの固有ベクトル空間に直接変換できることであり、ここでこれが行われるのは、送信および受信側においてチャネル行列Ｈが十分に正確にわかっている場合、すなわち殊にＴＤＤシステムにおいてである。送信側のチャネル知識によって、システム構造は格段に簡単になり、また単純な伝送方式によって、チャネルの容量限界の極めて近くに到達することができる。両側のチャネル知識により、伝送レートを所定のチャネル特性に簡単に適合させることができ、これによって例えば、特異なチャネルにおいて正確に予想可能なビットエラーレートで、信頼性の高い伝送を行うこともできる。またこれによって、適切な変調および符号化方式の選択も格段に簡単になる。本発明の１発展形態では、通常、送信側の信号処理によって発生する送信電力の統計的な変動をすでに前もって算出することができる。この場合にはこれによって、一層コスト的に有利で効率の高い増幅器を使用することができる。

本発明をさらに理解するため、以下、これを個々の方法ステップに基づいて詳しく説明する。本発明は、ＭＩＭＯシステム（Multiple-Input-Multiple-Output無線伝送システム）の正則および特異なサブチャネルにてデジタル送信データストリームをロバストに並列伝送する双方向の信号処理方法であって、ここでこのＭＩＭＯシステムは、ｎ_Ｔ個の送信アンテナと、ｎ_Ｒ個の受信アンテナとを有しており、またここではｉ＝１…min(ｎ_Ｔ，ｎ_Ｒ)なるすべてのサブチャネル電力Ｐ_ｉの和としての最大送信電力Ｐ_ｇｅｓを一定に維持しながら、目下全体として利用可能なチャネル容量にデータ伝送レートをランクアダプティブに適合させ、ここでは目下利用されるサブチャネルの個数ｎ_ｄと、少なくとも１つの選択された符号化および変調方式のスペクトル効率Ｋとを連続して目下のチャネル特性に適合化して変更することによって、上記の目下利用なチャネル容量への、チャネル行列Ｈについてのランクアダプティブなデータ伝送レートの適合化を行う。上記の信号処理方法は、サイクリックに繰り返すべき以下のステップを含んでいる。すなわち、
Ｉ） 上記のＭＩＭＯシステムの送信側および受信側において
ｙ ＝ Ｈｘ＋ｎ （１）
ただし
ｙ ＝ 受信ベクトル
ｘ ＝ 送信ベクトル
ｎ ＝ ノイズベクトル
にしたがってチャネル行列Ｈを求めるステップを有している。

最初に送信側および受信側においてチャネル知識Ｈが必要である。このために例えばトレーニング期間に順次に短いトレーニングシーケンスまたはパイロットシーケンスをコネクションの双方向に送信し、これらに基づいて対向ステーションはそれぞれ上記のチャネル行列を推定する。つぎにこの情報は、目下の送信方向に応じて、送信側の信号処理または受信側の信号処理のいずれかに対して利用可能である。ここで前提とするのは、十分に長いシーケンスを使用するため、推定エラーが無視できることである。リターンチャネルを介して受信側から送信側にチャネル行列をフィードバックすることも可能である。

ＩＩ） また上記の方法は、サブチャネルの固有値λ_ｉから導出しソートした特異値√λ_ｉを左主対角線上に有する対角行列Ｄならびにユニタリ変換行列ＵおよびＶを求めるために、送信側および受信側において、最大のランクmin(ｎ_Ｔ，ｎ_Ｒ)を有する既知のチャネル行列Ｈを特異値分解ＳＶＤ(Ｈ) ＝ ＵＤＶ^Ｈするステップを含んでいる。

この既知のチャネル行列Ｈに基づき、両側においてこのチャネル行列の特異値分解を行う。すなわち行列Ｕ，ＤおよびＶは両側において既知である。

ＩＩＩ） さらに上記の方法は、線形の行列ベクトル乗算

により、ＭＩＭＯシステムの送信側において送信データベクトルｘを変更するステップを有する。

送信側において上記のデータベクトルｄは、線形の行列ベクトル乗算によって変更される。ここでは定数γが挿入されて、送信電力が制限されるかないしは一定に保たれる。基本的には上記のデータベクトルｄの長さ、すなわちデータストリームの個数ｎ_ｄは可変である。

ＩＶ）さらに上記の方法は、ＭＩＭＯシステムの受信側で目下受信した送信データベクトルｄ′と、γＵ^Ｈとを乗算するステップを有しており、ここから上記のＩ）およびＩＩ）にしたがって代入することによって、
ｄ* ＝ γＵ^Ｈｙ ＝ Ｄ・Ｑ・ｄ＋γＵ^Ｈｎ （３）
となる。

ここでは

である。

行列ＤおよびＱは、対角行列である。Ｄ^２におけるチャネルの固有値は、λ_１…λ_ｎｄである。したがって式（３）に対して、ステップＶの形のｎ_ｄ個の方程式が得られる。データ信号に対して有効な伝送チャネルを考察すると、このように形成されるサブチャネルはトランスペアレントである。すなわち、隣接チャネルに対するクロストークを有しないのである。ノイズベクトルｎは、ユニタリ行列Ｕ^Ｈとの乗算によって回転される。この際に等方の確率密度は得られたままであり、形成したサブチャネルは、完全に等方のノイズ分布を有する。最後のγとの乗算により、γの選択に応じてノイズが増幅または低減される。ステップＩＩＩおよびＩＶについては図２を比較されたい。

Ｖ）上記の方法はさらに、目下受信されて変更されたＩＶ）の送信データベクトルｄ*のｎ_ｄ個のコンポーネントｄ_ｋ ^＊を

にしたがって求めるステップを有する。ステップＩＶと同様にここでも

が成り立つ。

ＶＩ）上記の方法はさらに、以下のａ）にしたがってサブチャネル電力Ｐ_ｉを選択するステップを有している。
ａ）

注水原理ＷＦにしたがってすべてのサブチャネルＰ_ｉ＞０を、最適にランクアダプティブにサポートする。ここから、目下の送信データベクトルｄの変更に対して目下利用可能なサブチャネルの個数ｎ_ｄが
ｎ_ｄ ＝ |{ｉ：ｐ_ｉ ＞ ０}| （６）
から得られ、さらにここから可変のＳＮ比が
ＳＮＲ^ＷＦ _ｋ ＝ λ_ｉ・Ｐ_ｉ／σ_ｎ ^２ （７）
によって得られる。

全サブチャネルＰ_ｉ ＞ ０の注水原理ＷＦにしたがった最適でランクアダプティブなサポートを技術的に移行するためにはまず値Ｐ_ｉを上記のように決定する。サポートされるのは、Ｐ_ｉ ＞ ０が成り立つデータストリームだけである。基本的にはこの伝送チャネルはいまや、サポートされたデータストリーム毎に、白色雑音を含むＡＷＧＮチャネルの特性を有する。しかしながら式（７）によって得られる個々のデータストリームにおけるＳＮ比は互いに異なっている。それは、２つのファクタλ_ｉおよびＰ_ｉはそれぞれ別の値をとり得るからである。殊にＰ_ｉは最大送信電力に依存する。送信電力が小さい場合、大抵わずかなデータストリームないしはサブチャネルしか利用されない。この際に利用可能な容量を最適に利用し尽くすためには、各サブチャネルにおいて信号データをそれぞれ適合された変調および符号化で伝送しなければならないのであり、これによって各ストリームに、相異なる伝送レートも発生するのである（図３を参照されたい）。またこれにより、シグナリングコストは比較的高い。それは、チャネル行列Ｈの高速な変化に起因して最終的にはつねにＳＮＲ^ＷＦ _ｋも変化し、結果的に変調および符号化をすべてのサブチャンネルにおいて再三再四新たに個別に適合させなければならないからである。その一方で利用可能な容量は最適に利用される。すなわち、結果的に得られる伝送レートはあらゆる状況において最大である。

択一的にはつぎようにすることも可能である。すなわち、
ＶＩ）サブチャネル電力Ｐ_ｉをつぎのｂ）にしたがって選択することも可能である。

ｂ） 完全な干渉キャンセリングに対して、Ｉを単位行列とする時、ＤＱ＝Ｉなるアダプティブチャネル反転原理ＡＣＩにより、すべてのサブチャネルを
Ｐ_ｉ ＝ １／λ_ｉ （８）
にしたがって最適以下にランクアダプティブにサポートし、ここで目下の送信データベクトルｄの変更に目下利用可能なサブチャネルの個数ｎ_ｄを選択して、伝送のスペクトル効率Ｋが最大になり、また一定のＳＮ比が、

にしたがって得られるようにする。

アダプティブなチャネル反転原理ＡＣＩにしたがってすべてのサブチャネルを最適以下にランクアダプティブにサポートする際には、任意にＰ_ｉ ＝ １／λ_ｉと設定する。これによってＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋはすべてのデータストリームに対して同じになる。しかしながらこの場合、γ≠１である。明らかに伝送品質は、いくつのデータストリームを並列に伝送するのかに大きく依存する。このため、最大限に利用可能な送信電力から出発して最適値を探して、データスループットが最大になるようにする。

上記の方法はさらに、
ＶＩＩ）守るべきビットエラーレートＢＥＲがあらかじめ設定されている条件下で、求めたＳＮ比ＳＮＲ^ＷＦ _ｋまたはＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋから出発して、最適な符号化および変調方式を選択するステップを有しており、ここで
最適なランクアダプティブのチャネルサポートであるａ）の場合には、ｎ_ｄ個のアクティブなサブチャネルの１つずつに対して、最適な符号化および変調方式をそれぞれ選択するか、または
最適以下のランクアダプティブのチャネルサポートであるｂ）の場合には、ｎ_ｄ個のアクティブなサブチャネルのすべてに対して共通の１符号化および変調方式を選択する。

ａ）およびｂ）の両方のケースにおいて、空間時間符号および空間信号処理からの最善の組合せを見つけることのできる簡単な方法を示すことができる。ここで利用されるのは、すでに送信側においてＨがわかっていることを出発点とすると、受信側において信号処理の後に予想される信号品質を予測できるということである。例えば、光学的なＯＦＤＭ技術からの方法も適用することができる。ここでは種々異なる周波数への電力分配は、（空間に依存して電力を分配するＭＩＭＯ方式とは異なり）最適化することが可能である。

ケースａ）の注水原理による最適でランクアダプティブなチャネルサポートでは、電力分配および利用するデータストリームの個数は前もってわかっている。このためＳＮＲ^ＷＦ _ｋの値もわかっている。すなわちここでは利用可能な個々の送信電力によっていまなおエラーフリーで伝送することのできる変調および符号化方式をデータストリーム毎に見つけるだけでよいのである。つまり伝送レートが個々のデータストリームにおいて最大化されるのである。このために、所定の変調および符号化方式に対してどのＳＮＲが必要であるを示すリストを作成して、所定のビットエラーレートを保証できるようにすることが可能である。この場合にＳＮＲ^ＷＦ _ｋの値はそれぞれこのリストの複数の値と比較され、各データストリームにおいて、方式の選択肢から最もスペクトル効率の高い方式が選択される。行われた選択は受信側にもわからなければならない。基本的に同じチャネル知識を有する受信側で完全に独立してこの選択を再度行うことは原理的には可能である。しかしながら安全のためには、シグナリングチャネルを介して、送信側で行われた選択を受信側に伝送すべきでもある。それは送信側および受信側におけるチャネル推定は、例えば、ノイズおよびコチャネル妨害に起因して相異なるエラーを有し得るからである。

ケースｂ）のようにアダプティブなチャネル反転原理ＡＣＩによってすべてのサブチャネルを最適以下にランクアダプティブにサポートする場合、ＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋはすべてのデータストリームにおいて同じである。すなわち、すべてのデータストリームにおいて同じ変調および符号化方式を使用できるのである。例えば、複数のデータスリームを、共通に符号化され変調される１ソースから得ることが可能であり、これによってシステム構造は格段に単純になる（これについては図４を参照されたい）。しかしながらこの単純化に対しては、やや低い伝送レートを受け入れなければならない。しかしながら、選択された変調および符号化方式からの最適な組合せおよびデータストリームの個数をさらに探さなければならないのはそのままである。このためには、すべてのデータストリームに共通であり、スペクトル効率Ｋ（各秒に１Ｈｚ当たりに伝送可能なデータ量）によって特徴付けられる所定の変調および符号化方式を、所定のビットエラーレートを上回ることなくサポートするために、ＡＷＧＮチャネルにおいてどの位の電力を必要とするかを示すテーブルを作成することができる。ここではデータストリームの個数ｎ_ｄに依存してノイズをファクタ

だけ増大することになる。最大限に使用可能な総電力との比較により、ｎ_ｄおよびＫの関数としての所要の送信電力に対するテーブルから、まず、最大の送信電力によって実現可能なｎ_ｄとＫとの組合せを選択する。つぎにこの部分集合から、変更した最大のスペクトル効率ｎ_ｄ・Ｋを有する組合せを選択する。これによって伝送レートが最大化される。

利用されるサブチャネルを最適または最適以下にランクアダプティブに適合化する両者のシステムは、任意のチャネル実現に関連して基本的に極めて適応的であり、また各チャネルにおいてほぼ都度理論的に可能な容量にまで到達することができる。それは伝送レートが最大だからである。ここでは特異なチャネルが明らかに含まれている。また同時に通例、送信側における前処理で形成される送信電力の変動を抑圧することができる。しかしながらこの場合にはこのために伝送レートの変動が発生する。ここでこれらの変動は、無線チャネルの統計的な性質に起因して必然的に受け入れなればならない。しかしながら他ならぬデータの適用に対して問題はないはずである。安定した送信電力に起因して、コスト的に有利であり、またエネルギー的に効率的な増幅器を使用することが可能である。

本発明の１実施形態では、上記のステップＶＩＩａ）による最適な符号化および変調方式の選択を、目下アクティブ化されているサブチャネルに対して求めた値ＳＮＲ^ＷＦ _ｋと、ＳＮＲ値との個別の数値比較によって行い、ここでこのＳＮＲ値は、あらかじめ設定されたビットエラーレートＢＥＲを目下利用可能なサブチャネル電力Ｐ_ｉによって維持することのできる所定の符号化および変調方式に必要な値である。

また本発明の別の１実施形態では、上記のステップＶＩＩｂ）による最適な符号化および変調方式の選択を、目下アクティブ化されているサブチャネルに対して求めた値ＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋと、ＳＮＲ値との全体的な数値比較によって行い、ここでこのＳＮＲ値は、あらかじめ設定されたビットエラーレートＢＥＲを最大送信電力Ｐ_ｇｅｓによって維持することのできる所定の符号化および変調方式に必要な値であり、ここでは送信側における目下の特異値分解に基づいて、目下アクティブ化されたサブチャネルをサポートすることにより、電力増大が行われる。

本発明の１実施形態では、送信側で求めた、アクティブ化されたサブチャネルの目下の個数ｎ_ｄを、シグナリングチャネルを介して受信側に伝送する。

本発明の１実施形態では、ＭＩＭＯシステムの最大送信電力における統計的な変動を前もって送信側で補償する。

本発明の１実施形態では、送信共変行列Ｑ ＝ Ｄ^−１を選択して、目下アクティブなすべてのサブチャネルを同じ性能に適合させる。ここでファクタγは、

である。

本発明の１実施形態では本発明の方法は、時分割多重化伝送方式にて作動するＭＩＭＯシステムを有する。

本発明の１実施形態では本発明の方法は、上り区間におけるチャネル推定を下り区間の信号処理に対して再使用する、またこの逆を行うＭＩＭＯシステムを有する。

本発明の１実施形態では、並列に伝送すべきすべてのデータストリームに対して、送信側で共通に符号化および変調されるソースを有する。

本発明の１実施形態では、既知のＯＦＤＭ方式を用いて送信および受信信号を複数の副搬送波信号に分解し、副搬送波信号毎に上記の双方向の信号処理方法を実施する。

上述の一般的な説明ですでに図面を引き合いに出した。以下では、本発明の信号処理方法の上述した実施形態を概略図面に基づき、直接的な関連において再度説明する。

ここで
図１は、従来技術による注水原理を示しており、
図２は、本発明による信号処理方法に対する基本的なシステム構造を示しており、
図３は、サブチャネルを最適にランクアダプティブにサポートする本発明の信号処理方法に対するシステム構造を示しており、
図４は、サブチャネルを最適以下にランクアダプティブにサポートする本発明の信号処理方法に対するシステム構造を示しており、
図５は、受信アンテナにおける送信電力およびノイズ電力から得られる商の関数としてビットエラーレートを線図で示しており、
図６は、最適な注水容量と比較して、チャネル符号化なしに実現可能な、最適以下のＡＣＩ方法によるスペクトル効率を２つの線図で示している。

従来技術を示す図１は、４つの送信器および４つの受信器（ｎ_Ｔ＝ｎ_Ｒ＝４）を有するランダムなレイリーチャネルにおける注水原理の際の電力分配を示している。上側の線図では送信電力Ｐ（ハッチング付き）とノイズ電力Ｎ（黒）とからなる和が示されており、これは、サポートされるサブチャネルＣ＃（１…４）に対して、定数、すなわちいわゆる「充填状態」μに等しくなければならない。この定数に「注水（Water-Filling）」という名称も由来している。充填状態μは、最大限に利用可能な送信電力に依存する。下側の線図には、結果的に得られる電力分配が示されている。第４のサブチャネルはサポートされず、その結果、遮断される。総容量の点から見ると比較的に有利であるのは、存在する電力を３つの固有ベクトルだけに分配することである。信号空間の有効次元は、４つ目のデータストリーム（ここの用語の使い方ではサブチャネルと同等である）に対して十分ではない。ここでは電力分配を３つのサブチャネルに固定的にあらかじめ設定する。このため、サブチャネル毎に選択した変調および符号化方式に起因して都度利用しなかった個々のサブチャネルにおける送信電力は失われることになる。しかしながら利用しなかった送信電力は別のチャネルに再配分することもでき、これにより、この別のチャネルにおいて場合によってはスペクトル効率の比較的高い変調を使用することができる。ここでは有利には、利用しなかった電力全体をまずプールに溜めるようにする。引き続いてこのプールにおける電力を利用して、個々のチャネルにおけるスペクトル効率を増大させる。この際にスペクトル効率を１段階増大させるために各チャネルがどの位の電力を必要とするのかは計算可能である。この際には前にすでに遮断したチャネルも考慮に入れる。電力要求の最も少ないチャネル、すなわち最もコストのかからないチャネルが電力配分に有利である。この「最小コスト」方式は、プールにおける電力が十分でなくなるまで繰り返されてスペクトル効率が増大される。

図２には、本発明による信号処理方法を実現するアダプティブ伝送システムの基本構造が示されている。ここでわかるのは、請求した方法の実質的な特徴である。まず、送信側Ｔおよび受信側Ｒにおいてチャネル情報ＣＩの知識が必要である。さらに特異値分解ＳＶＤは、伝送チャネルの両側においてアダプティブな空間時間符号化ないしは復号化（ＡＳＴＣないしはＡＳＴＤ）の前ないしは後で、シリアルデータＳＤがｎ_ｄ個のデータストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄに分かれることによって示されている。ここでこれらのデータストリームは、このＳＶＤによって正しくｎ_ｄ個の並列なサブチャネルに入力結合される。目下利用されているサブチャネルの個数ｎ_ｄは、可変のチャネル行列Ｈに依存して変わり得る。最適なｎ_ｄの算出は、電力に依存してつねに繰り返して個々のサブチャネルの伝送品質をチェックすることよって行われ、これによって個々のサブチャネルが遮断または作動される。ここでは「アダプティブ」という用語は、チャネル行例Ｈについての「ランクアダプティブ」の意味で使われていると理解すべきであり、そのランクｎ_ｄは、無線チャネルにおける目下の伝搬条件に依存しており、また使用したアンテナの特性にも依存している。利用したｎ_ｄ個のサブチャネルの情報は、付加的に受信側に伝送することができる。受信側ではそこにも存在するチャネル知識に基づき、送信側の結果に依存せずに同じ利用結果が得られるはずである。しかしながらチャネル推定における不正確さにより、信号チャネルを介して受信器に付加的に伝送することは有利である。

無線伝送の前、ｎ_ｄ個のコンポーネントから構成されるデータベクトルｄは、線形の行例ベクトル乗算ＭＶＭ（Matrix-Vektor-Mutliplikation）によって変更される。ここでは左ユニタリ変換行列Ｖと、一般的な送信行列Ｑと、係数γとが導入される。この係数は、最大に利用可能な送信電力を制限ないしは一定に保つために使用される。Ｑの選択時には、これが確定した正定値のエルミート行列でなければならないことを除いて制限はない。すべてのサブチャネルが同じ性能を有しなればならない場合、Ｑを特にＤ^−１として選択することができ、ここでＤはＳＶＤによって既知の対角行列である。データベクトルｄを伝送した後、受信側においても同様に、簡単な行例ベクトル乗算ＭＶＭの形態で、受信したデータベクトルｄ′の変更が行われる。ここで受信側Ｒにおいてこれはエルミート右ユニタリ変換行列Ｕ^Ｈおよび係数γである。ここでもつぎにチャネル知識ＣＩの下で、ｎ_ｄ個の個々のサブチャネルへの割り当てと、アダプティブな復号化部ＡＳＴＤおよび信号出力部ＳＤへの転送とが行われる
図３には、注水原理ＷＦにしたがってすべてのサブチャネルＰ_ｉ＞０を最適にランクアダプティブにサポートする本発明の信号処理方法に対して、図１によるアダプティブ空間時間符号化および復号化ＡＳＴＣの構造が示されている。ここでは、送信側ＴにおいてシリアルデータＳＤをアダプティブにデマルチプレクシング（ＡＤ）した後、別のＳＮ比ＳＮＲ^ＷＦ _ｋが求められたデータストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄ毎に、アダプティブな符号化および変調に対する固有のユニットＡＥ＋Ｍが必要である。ここでこの固有ユニットは、このデータストリームに対して予想されるべきＳＮ比ＳＮＲ^ＷＦ _ｋにそれぞれ最適に適合化されている。同様のことが、データストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄ毎にアダプティブな復調および復号化を行うためのニットＡＤ＋Ｄを有する受信側Ｒにもあてはまる。したがってアダプティブにデマルチプレキシングおよびマルチプレキシングを行うユニットＡＤ／ＡＭは、個々のデータストリーム毎に別個のシンボルアルファベットをサポートしなければならない。チャネル情報ＣＩから得られる設定値に基づいて、個々のＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄへのスペクトル効率（ビット／シンボル）の分配を自由に調整することができる。

図４には、アダプティブチャネル反転原理ＡＣＩにしたがってすべてのサブチャネルを最適以下でランクアダプティブにサポートする本発明の信号処理方法に対して、アダプティブな空間時間符号化および復号化の構造が示されている。ここではすべてのアクティブなデータストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄに対してＳＮ比ＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋは同じであるため、送信側Ｔにおいて、共通のアダプティブな符号化および変調ＡＥ＋Ｍで十分である。またすべてのストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄにおいてデータレートも同じであるため、アダプティブなデマルチプレクシングおよびマルチプレクシング用のユニットＡＥ＋Ｍに対して、ＩおよびＱ信号（実部および虚部）毎に簡単なスイッチを使用することができる。符号化器には、２つの信号に対して、後置接続されたサンプルアンドホールド回路が付加的に必要である。上記のスイッチは、ｎ_ｄ重のシンボルクロックで示される。つぎに共通の符号化および変調ＡＥ＋Ｍを、アダプティブなデマルチプレクシングＡＤの前に行う。これと同様に受信側Ｒにおいて、アダプティブなマルチプレクシングＡＭの後、データストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄの共通のアダプティブ復号化および復調ＡＤ＋Ｄを行う。全体的には空間時間符号化のハードウェアによる実現は、注水原理による信号処理方法（図３を参照されたい）に比べてやや簡単であるが、容量もやや少なく、ひいてはすべてのデータストリームＤＳ_１…ＤＳ_ｎｄに対する総データレートもやや低い。

図５には、送信電力を固定した際に、ＳＮ比（１アンテナにおける総Ｔｘ電力／ノイズ[ｄＢ]）を横軸にして、アダプティブなチャネル反転による平均ビットエラーレート（average bit error rate）が示されている。ここではこれは、相異なる個数のデータストリームに対して（曲線のパラメタ：データストリームの＃）、またＱＰＳＫ（Ｋ＝２ｂｐｓ／Ｈｚ）変調に対して示されている。より値の大きい変調（例えば、Ｍ−ＱＡＭ、Ｍ＝１６，Ｋ＝４ｂｐｓ／Ｈｚ）を使用する際には曲線は同じようになるが、約６ｄＢだけ右にシフトする（ｂｐｓ／Ｈｚ毎に約３ｄＢ）。所定のビットエラーレート（例えば１０^−５）を保証するため、データストリームの個数も変調方式も共に変更することができる。この場合に、あらかじめ設定されたビットエラーレートにおいてスペクトル効率を最も高くなることのできる組合せに決定される。この共通の最適化は、図６の線図において行われる。

図６には２つの線図が示されており、ここでは実践的にチャネル符号化なしに達成可能なスループット（丸で示した曲線）と、最適以下のアダプティブチャネル反転方式（ＡＣＩ）による理論的に最大限に実現可能なスペクトル効率（実線）と、最適な注水方式（ＷＦ，点線）との比較がレイリーチャネル（上側の線図）と、ライスチャネル（下側の線図）に対して示されている。プロットされているのはそれぞれ、ＳＮ比Ｐ_ＴＸ／Ｐ_Ｎ[ｄＢ]を横軸にした平均スループット（mean throughput [ｂｐｓ／Ｈｚ]）である。

上側の線図では、見通しコネクションのないレイリーチャネルにおける平均スペクトル効率が、符号化されていないアダプティブなチャネル反転に対して示されている。点は、１０００個のランダムなチャネル実現について平均した実際のスループットを示している。データストリームｎ_ｄの個数および変調のスペクトル効率Ｋは、２つの量から得られる積が最大になるのにもかかわらず１０^−５のビットエラーレートがなお達成されるように選択されている。

下側の線図にも同様の見方が当てはまるが、これは見通しコネクションを有するライスチャネルに対するものである。ライスファクタκは１０であり、また見通しコネクションから得られる電力と、散乱信号から得られる電力との比を表している。見通しコネクションに対する信号は、半径４λの２つの円形のアレイを有する任意に選択した構成に関連しており、ここでこれらのアレイは、７０λの間隔で１平面内に配置されている（ただしλは信号の搬送波の波長を示す）。レイリーチャネルと比較して、ライスチャネルは、小さな送信電力に対してランクが小さく、これによってすべての曲線において−１５…１０ｄＢの範囲内で比較的平らな上昇になっている。本発明によるアダプティブなチャネル反転は、これらのようなチャネルに最適に調整することができ、また適切なスループットが得られる。

図６の２つ線図において際立っているのは、実践的に達成可能なスループットに対する曲線（点）が、アダプティブなチャネル反転ＡＣＩによって理論的に可能なスペクトル効率に対して正確に８ｄＢだけ右にシフトしていることである。これはまったく符号化されていない伝送に起因する。例えばターボ符号化によって、この損失の大部分をさらに埋め合わせることができる（約７ｄＢ）。このようにして実線の曲線（アダプティブチャネル反転ＡＣＩに対する容量限界）の極めて近くに到達することができる。しかしながらこのアダプティブチャネル反転ＡＣＩは、（注水ＷＦに対する点線の曲線と比較して）最適以下の方式のままである。すなわちこの共通の符号化は、理論的に可能なデータスループットの一部を「代償」にするのである。

図６の２つの線図における小さな図が示すのは、最適なスループットを達成するため、アダプティブチャネル反転ＡＣＩが、どのように２つのパラメタｎ_ｄ（利用されるサブチャネルの個数）およびＫ（スペクトル効率）を平均して選択するかである。所定のチャネル統計に対して、これらの曲線は再現可能である。

引用文献一覧
[1] G. D. Golden, C. J. Foschini, R.A. Valenzuela, P. W. Wolniansky "Detection algorithm and initial laboratory resuls using V-BLAST space-time communication architecture," Electronics Letters, vol. 35, no. 1, 1999.
[2] C. Chuah, G.J. Foschini, R.A. Valenzuela, D. Chizhi, J. Ling and J.M. Kahn, "Capacity Growth of Multi-Element Arrays in Indoor and Outdoor Wireles Channels", Proc. of IEEE Wireless Commun. and Networking Conf., Chicago, IL, Sept. 23-28, 2000.
[3] R.S. Blum, J.H. Winters "On optimum MIMO with Antenna Selection", IEEE Communications Letters, vol. 6, no.8, 2002, pp.322-324.
[4] Seong Taek Chung, Angel Lozano, and Howard C. Huang "Approaching Eigenmode BLAST Channel Capacity Using V-BLAST with Rate and Power Feedback", Proc. IEEE VTC Fall 2001, Altantic City, NJ, 7-11 October 2001
[5] V. Jungnickel et al. "A MIMO WLAN base of Linear Channel inversion", IEE Coll. on MIMO Systems, 12. Dec. 2001

従来技術による注水原理を示す図である。 本発明による信号処理方法に対する基本的なシステム構造を示す図である。 サブチャネルを最適にランクアダプティブにサポートする本発明の信号処理方法に対するシステム構造を示す図である。 サブチャネルを最適以下にランクアダプティブにサポートする本発明の信号処理方法に対するシステム構造を示す図である。 受信アンテナにおける送信電力およびノイズ電力から得られる商の関数としてビットエラーレートを示す線図である。 最適な注水容量と比較して、チャネル符号化なしに実現可能な、最適以下のＡＣＩ方法によるスペクトル効率を示す２つの線図である。

符号の説明

ＡＣＩ アダプティブなチャネル反転
ＡＤ アダプティブなデマルチプレクシング
ＡＤ＋Ｄ アダプティブな復調および復号化
ＡＥ＋Ｍ アダプティブな変調および符号化
ＡＭ アダプティブなマルチプレクシング
ＡＳＴＣ アダプティブな空間時間符号化
ＡＳＴＤ アダプティブな空間時間復号化
ＢＥＲ ビットエラーレート
ＣＩ チャネル情報
Ｄ 対角行列
ｄ データベクトル
ｄ′ 受信されたデータベクトル
ＤＳ データストリーム
Ｈ チャネル行列
Ｋ 変調のスペクトル効率
ＭＶＭ 行列ベクトル乗算
Ｎ ノイズ電力
ｎ_ｄ 利用されるサブチャネル／データストリームの個数
ｎ_Ｔ 送信アンテナの個数
ｎ_Ｒ 受信アンテナの個数
Ｐ 送信電力
Ｑ 一般的な送信行列
Ｒ 受信側
ＳＤ シリアルデータ
ＳＮＲ 信号対雑音比
ＳＶＤ 特異値分解
Ｔ 送信側
Ｕ 右ユニタリ変換行列
Ｖ 左ユニタリ変換行列
ＷＦ 注水
γ Ｐを制限するためのファクタ
μ 充填状態

Claims (10)

1. ＭＩＭＯシステム（Multiple-Input-Multiple-Output無線伝送システム）の正則および特異な無線チャネルにてデジタル送信データストリームをロバストに並列伝送する双方向の信号処理方法であって、
   前記ＭＩＭＯシステムは、ｎ_Ｔ個の送信アンテナと、ｎ_Ｒ個の受信アンテナとを有しており、またここではｉ＝１…min(ｎ_Ｔ，ｎ_Ｒ)なるすべてのサブチャネル電力Ｐ_ｉの和としての最大送信電力Ｐ_ｇｅｓを一定に維持しながら、目下全体として利用可能なチャネル容量にデータ伝送レートをランクアダプティブに適合させ、
   目下利用されるサブチャネルの個数ｎ_ｄと、少なくとも１つの選択された符号化および変調方式のスペクトル効率Ｋとを連続して目下のチャネル特性に適合化して変更することによって、前記の目下利用可能なチャネル容量への、チャネル行列Ｈについてのランクアダプティブなデータ伝送レートの適合化を行う形式の信号処理方法において、
   該方法はサイクリックに繰り返されるステップ、すなわち、
   Ｉ） 前記ＭＩＭＯシステムの送信側および受信側にて、
   ｙ ＝ Ｈｘ＋ｎ （１）
   ただし、
   ｙ ＝ 受信ベクトル
   ｘ ＝ 送信ベクトル
   ｎ ＝ ノイズベクトル
   にしたがってチャネル行列Ｈを求めるステップと、
   ＩＩ） サブチャネルの固有値λ_ｉから導出しソートした特異値√λ_ｉを左主対角線上に有する対角行列Ｄならびにユニタリ変換行列ＵおよびＶを求めるために、ＭＩＭＯシステムの送信側および受信側にて最大のランク（ｎ_Ｔ×ｎ_Ｒ）を有する既知のチャネル行列Ｈを特異値分解ＳＶＤ(Ｈ) ＝ ＵＤＶ^Ｈするステップと、
   ＩＩＩ）線形の行列ベクトル乗算
   

   

   により、ＭＩＭＯシステムの送信側にて送信データベクトルｘを変更するステップと、
   ＩＶ） ＭＩＭＯシステムの受信側で目下受信した送信データベクトルｄ′と、γＵ^Ｈとを乗算するステップとを有しており、ここからＩ）およびＩＩ）にしたがって代入することによって
   ｄ* ＝ γＵ^Ｈｙ ＝ Ｄ・Ｑ・ｄ＋γＵ^Ｈｎ （３）
   となり、
   さらに前記方法は、
   Ｖ） 目下受信されて変更されたＩＶ）の送信データベクトルｄ*のｎ_ｄ個のコンポーネントｄ_ｋ ^＊を
   

   

   にしたがって求めるステップと、
   ＶＩ） 以下のａ）またはｂ）にしたがってサブチャネルＰiを選択するステップとを有しており、ここで
   ａ）
   

   

   注水原理ＷＦにしたがってすべてのサブチャネルＰ_ｉ＞０を最適にランクアダプティブにサポートし、
   ここから目下の送信データベクトルｄの変更に対して目下利用可能なサブチャネルの個数ｎ_ｄが
   ｎ_ｄ ＝ |{ｉ：ｐ_ｉ ＞ ０}| （６）
   によって得られ、さらにここから可変のＳＮ比が
   ＳＮＲ^ＷＦ _ｋ ＝ λ_ｉ・Ｐ_ｉ／σ_ｎ ^２ （７）
   によって得られるか、または
   ｂ）完全な干渉キャンセリングに対して、Ｉを単位行列とする時、ＤＱ＝Ｉなるアダプティブチャネル反転原理ＡＣＩにより、すべてのサブチャネルを
   Ｐ_ｉ ＝ １／λ_ｉ （８）
   にしたがって最適以下にランクアダプティブにサポートし、
   ここで目下の送信データベクトルｄの変更に目下利用可能なサブチャネルの個数ｎ_ｄを選択して、伝送のスペクトル効率Ｋが最大になり、また一定のＳＮ比が、
   

   

   にしたがって得られるようにし、
   前記方法はさらに、
   ＶＩＩ） 守るべきビットエラーレートＢＥＲがあらかじめ設定されている条件下で、求めたＳＮ比ＳＮＲ^ＷＦ _ｋまたはＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋから出発して、最適な符号化および変調方式を選択するステップを有しており、
   最適なランクアダプティブのチャネルサポートであるａ）の場合には、ｎ_ｄ個のアクティブなサブチャネルの１つずつに対して、最適な符号化および変調方式をそれぞれ選択するか、または
   最適以下のランクアダプティブのチャネルサポートであるｂ）の場合には、ｎ_ｄ個のアクティブなサブチャネルのすべてに対して、共通の１符号化および変調方式を選択することを特徴とする、
   双方向の信号処理方法。
2. 前記ステップＶＩＩａ）による最適な符号化および変調方式の選択を、目下アクティブ化されているサブチャネルに対して求めた値ＳＮＲ^ＷＦ _ｋと、ＳＮＲ値との個別の数値比較によって行い、
   ここで当該ＳＮＲ値は、あらかじめ設定されたビットエラーレートＢＥＲを目下利用可能なサブチャネル電力Ｐ_ｉによって維持することのできる所定の符号化および変調方式に必要な値である、
   請求項１に記載の双方向の信号処理方法。
3. 前記ステップＶＩＩｂ）による最適な符号化および変調方式の選択を、目下アクティブ化されているサブチャネルに対して求めた値ＳＮＲ^ＡＣＩ _ｋと、ＳＮＲ値との全体的な数値比較によって行い、
   ここで当該ＳＮＲ値は、あらかじめ設定されたビットエラーレートＢＥＲを最大送信電力Ｐ_ｇｅｓによって維持することのできる所定の符号化および変調方式に必要な値であり、
   ここでは送信側における目下の特異値分解に基づいて、目下アクティブ化されたサブチャネルをサポートすることにより、電力増大が行われる、
   請求項１に記載の双方向の信号処理方法。
4. 送信側で求めた、アクティブ化されたサブチャネルの目下の個数ｎ_ｄを、シグナリングチャネルを介して受信側に伝送する、
   請求項１から３までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。
5. ＭＩＭＯシステムの最大送信電力における統計的な変動を前もって送信側で補償する、
   請求項１から４までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。
6. 送信共変行列Ｑ ＝ Ｄ^−１を選択して、目下アクティブなすべてのサブチャネルを同じ性能に適合させ、ここでファクタγは、
   

   

   である、
   請求項１から５までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。
7. 時分割多重化伝送方式にて作動するＭＩＭＯシステムを有する、
   請求項１から６までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。
8. 上り区間におけるチャネル推定を下り区間の信号処理に対して再使用する、またこの逆を行うＭＩＭＯシステムを有する、
   請求項１から７までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。
9. 並列に伝送すべきすべてのデータストリームに対して、送信側で共通に符号化および変調されるソースを有する、
   請求項１から８までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。
10. 既知のＯＦＤＭ方式を用いて送信および受信信号を複数の副搬送波信号に分解し、
    副搬送波信号毎に前記の双方向の信号処理方法を実施する、
    請求項１から９までのいずれか１項に記載の双方向の信号処理方法。

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