JP2006517079A - サブ・シンボルの並列干渉打消し - Google Patents

サブ・シンボルの並列干渉打消し Download PDF

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Abstract

長い符号を使用した非同期ＣＤＭＡシステムの一例における多重アクセス干渉の軽減のために、一特徴として、並列干渉打消し（ＰＩＣ）は、好ましくは非線形に、かつチップ間隔で適用される減結合推定を実施する。他の特徴によれば、干渉は、受け取ったデータの共通サンプリング格子に対して複数のユーザに署名波形を補間することによってシンボル用の複数のビットを推定する技術を使用して打ち消される。さらに、他の特徴によれば、多段、ハイブリッド多段及び再構築可能な反復多段マルチ・ユーザ検出アーキテクチャ及び対応する処理を提供する。

Description

（関連出願に対するクロス・リファレンス）
本願は、「ＣＤＭＡ用マルチ・ユーザ検出技術」と題した２００３年１月３０日に提出した仮出願６０／４４３，６５５の３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１９（ｅ）による利益を請求し、その全内容は、参照により本願に組入れられる。
（発明の分野）
本発明は、概して通信、特に干渉打消しにより通信システム・パフォーマンスを改良することに関し、更に特定して符号分割マルチ・アクセス通信環境におけるマルチ・アクセスの打消しを改良することに関する。
符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）は、通信チャネルを共有するためにいくつかのユーザに効果的な通信技術を提供する。残念ながら、チャネルが輻輳すると、通常のＣＤＭＡ受信機はうまく動作せず、かつ多重アクセス干渉（ＭＡＩ）がパフォーマンスを大きく損なう恐れがある。この場合に、最尤受信機は説明が容易であるが、実行するのは不可能に近い。
種々の従来技術は、シンボル・レベルで干渉打消しを調べている。シンボル・レベルの整合フィルタは、加算ホワイト・ガウス雑音チャネルにおいてマルチ・ユーザ検出（ＭＵＤ）に対して十分な統計値を提供することができる。この周知の結果は、シンボル・レベルで最適ユーザ・ビット推定手順を書き表せると結論付けている。従って、これら種々の従来ＭＵＤアプローチは、シンボル・レベル推定及び打消しアプローチを使用している。しかし、シンボル・レベル技術は、最適推定器に対する唯一の近似であり、かつ、これらのシンボル・レベル近似が信号構造を完全に利用しているという補償はない。
加えて、従来の手順は、干渉打消しに対して下記の拡張計算処理：（１）署名波形のサンプリング格子に対して各ソース（基地局）のデータを補間すること、（２）各ユーザに対するビット推定を計算すること、（３）シンボルのバイナリ波形全体を合成すること、及び（４）打消しを実行するためにデータのサンプリング・グリッドに戻す全シンボルの波形を補間することを含む。
いくつかのサンプル・レベルが提案された。一例は、連続的な判断フィードバックとして使用可能とされる連続時間（例えば、アナログ）の最尤推定器（ＭＬＥ）アプローチを使用している。このＭＬＥは、相対ユーザ電力レベルにより制御された複数のフィルタを使用した単一段アナログ処理を目的とする。実施は、比較的に容易であるが、これらのアプローチは、理論的に干渉打消し問題とうまく適合しない。このような欠点を除くために、例えば、カルマン・フィルタの標準的な適用及び他の最小二乗一般化に基づいたもののように、線形最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）技術を使用して打ち消されない干渉を小さくするようにすることもできる。これらの技術は、複数のユーザを完全に結びつけ（大きなマトリックス計算となる）、かつ、フィルタ内のイノベーション項における干渉打消しを実行している。従って、計算に極めてコストが掛ることに変わりはない。
更に、以上で説明した技術は、単一段のアルゴリズムであるとみなされる。更に多段設計であるとみなされていた。例えば、シンボル・レベルのＭＭＳＥ受信機の開発に平行して、多段並列干渉打消し（ＰＩＣ）法が開発された。多段ＰＩＣ編成では、符号整合フィルタに受信信号と、前段から推定された複数干渉信号の和との間の差が印加される。これらの多段設計は、不適当のままである。
従来技術は、それぞれが実際のアプリケーションに組み込むのには複雑過ぎるか、又は実用において実際のＭＡＩ打消し項に不適当なことが解っていた。従って、実際的に実施可能とされ、同時に実効的な打消しも提供可能とされるＭＡＩ打消し技術が依然として必要とされている。
（発明の概要）
本発明は、通信システムにおける、一実施例では長い符号を使用した非同期ＣＤＭＡシステムにおけるＭＡＩを低減する。
一技術は、チップ・バイ・チップ・ベースにより並列干渉打消し（ＰＩＣを使用する。特に、完全なシンボル推定を待つ代わりに、各時間サンプル時に各ユーザに対して減結合バイナリ最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）の推定が適用される。他の特徴によれば、拡散符号の擬似特性が下位のガウス混合（ＭＧ）分布に基づいて条件推定を導き出す。これは、高負荷であっても単一ユーザ境界とほぼ同程度のパフォーマンスに帰結する。更に、これらの技術は、手頃な計算コストで通常の技術よりはるかに優れている。
本発明の他の特徴は、通信システムにおける多重ユーザ干渉を打ち消すものであって、複数のユーザは、共有チャネルを介して、完全シンボル期間より短いサブシンボル・インターバルで発生する複数の不連続値を有する一組のデータ（例えばベースバンド・データ）を受信し、かつ受信した一組のデータの共通サンプリング格子に対して複数のユーザのうちの少なくともいくつかのために署名波形を補間することによって共有チャネルを介して任意のユーザに対応する１シンボルにおける複数ビットを推定することにより通信をする。この特徴は、混合ガウス復調器、ＰＩＣ、パーシャルＰＩＣ及び減結合カルマン復調器を含む種々のＭＵＤアプローチに適用可能とされ、かつ、チップ中心に対する各ソースの補間が従来の乗算−積算構造に係わるフィルタリング処理を必要とするが、同時にバイナリ・署名波形の補間がルックアップ・テーブルにより容易に実行できるので、複雑さが実質的に軽減される。
本発明の他の特徴は、ハイブリッド多段多重ユーザ検出（ＭＵＤ）方法と、アップデート・ゲイン係数及び非線形関数の選択により、種々のＭＵＤアルゴリズムを実行可能な再構築可能反復多段ＭＵＤ（ＲＭＳＭ）アルゴリズム・アーキテクチャとを含む。ＲＭＳＭアーキテクチャによりサポートされるＭＵＤアルゴリズムは、混合ガウス復調器、ＰＩＣ、パーシャルＰＩＣ、減結合カルマン復調器及びハイブリッド多段ＭＵＤ方法を含む。
本発明は、コンピュータ実施方法、コンピュータ・プログラム製品、通信システム及びネットワーク、受信機、送信機及びトランシーバ等を含む種々の形式により実行可能とされる。
本発明のこれら及び更に詳細な他の特徴は、添付図面を参照して、以下の詳細な説明に十分に開示されている。
以下の説明では、説明のために、本発明の一以上の実施例を理解するために、特定の式を含む多数の詳細が説明される。しかしながら、本発明を実施するために一定の特定的な詳細を必要とするものでないことは、当該技術分野に習熟する者に明らかであると共に、明らかとなる。例えば、本発明の一特徴の詳細は、本発明の他の特徴を実施するために、必要とされなくともよい。説明を容易にするために、本発明の種々の特徴に係わる個々のセクションに分けて説明をする。
前述したように、本発明の各特徴は、コンピュータ実施の方法、コンピュータ・プログラム製品、共通システム及びネットワーク、送信機及び受信機等を含む種々の形式により実施可能とされる。例えば、一実施例において、セルラ電話のような携帯装置は、メモリに設けられた命令を実行する処理ユニットと共に、通常のメモリを備えている。下記のセクションで詳細に説明する種々の技術を実行するために、メモリに記憶可能とされるソフトウェアにより提供される、通常のプログラミング技術が使用される。代わって、種々のコンピュータ読出し可能媒体（例えば、ディスク、ＣＤ等）上に同一のソフトウェアを記憶することができる。更に、ソフトウェアにより提供される命令を実行するときは、コンピュータ実施の処理となる。
一特徴によれば、本発明は、ＣＤＭＡ通信システムに使用可能とされるマルチ・ユーザ検出（ＭＵＤ）技術を提供する。ＭＵＤ技術は、複合ベースバンド不連続時間入力を受信し、並列干渉打消し（ＰＩＣ）を実施し、かつ、好ましくは、チップ・バイ・チップ・ベースによりサブ・シンボル・レベルで推定を実行する。受信機（例えば、ＣＤＭＡ、セル電話）において、これらの技術は、多重アクセス干渉に関する可能性を最小化することによりパフォーマンスを改善し、かつ比較的に低い計算コストで行う。付加的な特徴によれば、ＭＵＤ技術は、線形及び単一段技術に比較して干渉打消しを更に改善するように、反復的な多段ベースの推定及び非線形関数を実行する。
一実施例において、本発明は、ユーザが不連続サブ・シンボル・サンプリング格子上で発生する干渉打消しによってのみ結合されることにより、実行する。導入として、図１３〜１５は、受信信号モデル
Figure 2006517079

を使用してＤＳ−ＣＤＭＡの実施を説明する。ただし、ｙ（ｔ）＝複合受信ベースバンド信号、ｈｋ（ｔ）＝複合非同期拡散関数（更に署名波形と呼んでもよい）、ｃｋ（ｔ）＝Ｋユーザに関連した複合送信配置シンボル、及びｖ（ｔ）＝複合加法白色雑音である。
この式は、必要により、パイロット、プリアンブル、ミッドアンブルなどように既知の信号を含む信号ｙｐ（ｔ）の存在に対して成立する。これらのｙｐ（ｔ）は、当該技術分野において標準となっているように、コヒーレント・チャネル情報、タイミングの捕捉について成立する。ｔとｔ＋１との間の時間、不連続なサンプリング間隔は、シンボル期間より短く、一般的にチップ期間より短いか又は等しい。
図１３〜１５は、多段減結合ＭＵＤ処理１３００、より詳細な単一段ＭＵＤ処理１４００、及び更により詳細にＭＵＤ処理要素１５００をそれぞれ示す概要図である。これらの概要図は、このような処理の流れと共に、これに関するモジュール・アーキテクチャの一実施例を示す。
図１３は、多段減結合ＭＵＤ処理１３００の一実施例を示しており、特に、どのようにしてパイロット干渉を打消し、次に多段設定（他の実施として１段を使用してもよい）に適用するのかについて示す。多段は、同一の減結合ＭＵＤアルゴリズムを適用してもよく、又はハイブリッド設定では、異なる段に対して異なるＭＵＤアルゴリズムを使用してもよい。限定的な計算リソースのみが入手可能なときの最も有用となる一実施例では、第１段のＭＧ−ＭＵＤに図１５のアーキテクチャを使用して効率的に実施される第２段の通常的なＰＩＣが続く。図１３では、第１のパイロット、プリアンブル及びミッドアンブル情報が存在するのであれば、これを処理する（１３０２）。多くの設定では、多くのユーザがパイロットを共有するので、必要によって、タイミング及びチャネル等化のような情報を他のブロックと共有する。更にパイロット／プリアンブル／ミッドアンブル信号も再構築され、かつマルチ・アクセス干渉の寄与を打ち消すために使用されて、パイロットの打消し後のベースバンド信号ｙｃｐ（ｔ）に帰結する。この信号は、第１段の減結合ＭＵＤ１３０６に供給され、これが必要に従って
Figure 2006517079

及び他のユーザステート情報を推定し、これにより段間の変換情報を得る。この処理は、図１４に更に詳細に説明されている。１シンボル遅延１３１２により、第１段のシンボル推定（及びサポーティング・データ）を使用して第２段のＭＵＤ１３０８をシードし、以下、同様となる。最終段ＭＵＤ１３１０は、ソフト判断出力を発生する。
ここでは、ユーザ・マルチ・アクセス干渉を推定し、かつ除去する前に、パイロット情報を推定し、かつパイロット信号を打ち消す。これは、パイロットが必要とする情報を推定するのに十分に強力な時に示唆される。いくつかの場合では、中間段の干渉打消し後に、パイロット情報を再推定し、かつ、パイロット信号を再度、打ち消すべきである。これは、例えば、遠近問題が強力なパイロット及びユーザ信号により弱いパイロットが不明確になるときに、好都合である。
図１４は、１段のＭＵＤ処理１４００の一実施例を示す。配置シンボル
Figure 2006517079

の推定に基づいて、パイロットなし信号から現在の干渉を引き算すること（１４０２）により、干渉打消しを得てイノベーション信号ｉ（ｔ）を形成する。このイノベーション信号は、全てのマルチ・アクセス干渉を除去したオリジナル信号ｙ（ｔ）を表している。個々のＭＵＤ処理ユニットは、この干渉打消しによってのみ結合され、ＭＵＤ処理ユニット内において、他のユーザからの打消しなし干渉の寄与は、加法的な雑音とみなされる。従って、各ＭＵＤ処理ユニットに対するスカラ式は、大きなマトリックス式に帰結する標準カルマン・フィルタ・アプローチと対照をなす。
干渉打消しは、不連続なサブ・シンボル・サンプリング格子上で発生し、補間を使用する代わりに、これらの測定値を各ユーザ用のチップ・センタに移動させる、又はシンボル・レベル・サンプリングを使用する。減結合処理ユニット１４０４ａ〜１４０４ｃは、ｉ（ｔ）及び任意のパイロット／プリアンブル又はミッドアンブル情報を使用して、次のサンプル時間で、このユーザのＭＡＩへの寄与についての推定値
Figure 2006517079

を発生させる。
図１５は、減結合ＭＵＤ処理要素１５００の一実施例を示す。ここでも、個々のユーザの処理ユニットの結合は、イノベーションｉ（ｔ）により発生し、また信号再構築
Figure 2006517079

は、各ユーザの処理ユニットに対して共通となる不連続サブ・シンボルの時間スケールで発生する。署名波形合成モジュール１５０２は、埋め込みパイロット、プリアンブル、ミッドアンブル等から等化及びタイミング情報を得られるのであれば使用する。ワン・タイム・ステップ遅延１５０４のアプリケーションにより、減結合ＭＵＤプロセッサ１５０６及び信号再構築１５１０は、単一計算のｈｋ（ｔ＋１）を共有する。減結合ＭＵＤプロセッサ１５０６は、その内部ステート情報及び新しい測定値
Figure 2006517079

を使用して配置シンボル
Figure 2006517079

の推定値を作成する。推定したマルチ・アクセス干渉
Figure 2006517079

の加算１５０８は、減結合ＭＵＤ処理において、ユーザｋの寄与を回復し、かつ、アルゴリズムを簡単化してｙｋ（ｔ）を発生する。一実施例を説明しているが、図１４〜１５に対して機能的に等化な他の設計を使用してもよい。
この発明の他の特徴は、信号処理中に残差項
Figure 2006517079

を加法雑音としてみなし、これが標準的なカルマン・フィルタリング及び完全に結合された他の技術と比較したときに、計算の複雑さにおいて実質的な節減に至ることである。減結合プロセッサの内部ステートは、各サブ・シンボルのタイム・ステップｔで打消しポイント
Figure 2006517079

の推定値を発生するために必要となる情報を保持している。減結合ＭＵＤプロセッサ・ブロックは、シンボル期間の終端まで待機する代わりに、各ｔ時に推定を発生する。これは（以下で説明する混合ガウスＭＵＤ実施におけるように）各パスにおける打消しを著しく改善し、かつ、減結合ＭＵＤプロセッサにおいて更に伝統的なアルゴリズム（例えば、古典的な並列干渉打消し）を適用したときであっても。復調及び再構築の両方に署名波形の再使用を可能とすることにより、計算効率を改善する。署名波形合成モジュール１５０２において、署名波形は、チップ・センタのように、ユーザｋベースのサンプリング格子に対してデータｙｋ（ｔ）を補間するよりも、データのサブ・シンボル・サンプリング格子に対して補間する。発生する各ユーザに関して異なるチップ・センタ格子にｙｋ（ｔ）を補間する固定ポイント・フィルタに対し、ｈｋ（ｔ＋１）補間がしばしばバイナリ・ルックアップ・テーブルにより実施可能とされるために、これは、多くの場合に複雑さにおいて実質的な軽減をもたらす。
一実施例において、これらの特徴は、サブ・シンボル・ベースによる、好ましくはチップ・バイ・チップ・ベースによる干渉を推定し、かつ打ち消すように、非線形最小二乗誤差推定技術、完全減結合及び多段を実施する混合ガウス（ＭＧ）マルチ・ユーザ復調器（ＭＧ−ＭＵＤ）と呼ばれるものにより実施されてもよい。他の実施例は、減結合カルマン復調器及び非線形性改良による減結合カルマン復調器を含み、これらは「ＣＤＭＡ用のマルチ・ユーザ検出技術」と題して２００３年１月３０日に出願された仮出願６０／４４３，６５５に更に説明されている。更に、図１５におけるアーキテクチャは、シンボル境界上でのみシンボル推定値を更新する従来の他のＭＵＤ技術に対して、好適な実施を提供する。
任意の通信方法に適用可能だが、ＭＧ−ＭＵＤは、説明を容易にするためにＣＤＭＡシステムとの接続において説明されている。この技術は、減結合フィルタを使用して各ユーザに関するシンボルを推定し、一方、サブ・シンボル・ベースにより並列干渉打消しを達成する。最小平均二乗誤差の推定は、サンプリング毎に実施され、かつ、干渉打消しは、完全なシンボルを待たずに実行される。減結合は、拡散符号の擬似特性により達成されて高レベルのマルチ・アクセス干渉が存在していても優れたパフォーマンスを有するアルゴリズムに帰する。
導入として、まずＭＧ−ＭＵＤ技術を説明し、続いて、この技術を実施する特定の実施例を説明する。
一例として、ＩＳ９５基準を使用し、長い符号を使用したＫ非同期トラヒック・チャネルのためにバイナリ移相偏移キーイング（ＢＰＳＫ）ＣＤＭＡ信号によるモデルを説明する。受信信号
Figure 2006517079

を考える。ただし、ｙ（ｔ）＝複合受信信号、ｈＩ（ｔ）＝複合非同期拡散関数、ＡＩ（ｔ）＝実トラヒック・チャネルのマグニチュード、ｂＩ（ｔ）＝送信ビット、及びｖ（ｔ）＝複合加法白色ガウス雑音である。この式において、拡散関数がチャネル効果を含み、一方、ＩＳ９５実施例において、（パイロット対）トラヒック・チャネル電力トラッキングを簡単化するために、トラヒック・チャネルのマグニチュードが分離されていることに注意すべきである。分解可能なマルチ・パスの存在では、レイク受信機と同様の編成を採用する。この場合には、ＭＵＤ中に各到達が個別的にトラッキングされ、かつユーザ到達の個々の測定値がＭＭＳＥ推定を実行したときにコヒーレントに組み合わせられる。
ここで、拡散関数におけるチャネル係数の位相及びチャネルのマグニチュードにおける振幅は、標準的な技術を使用して推定され、かつ単一シンボル期間にわたってほぼ一定であると仮定される。
ユーザｋの場合に、ＭＭＳＥは、
Figure 2006517079

により
Figure 2006517079

のｂｋ（ｔ）を推定する。
復調器は、イノベーション信号により干渉打消しを実行するカルマン・フィルタと同様の予測訂正構造を使用する。ｈｋ（ｔ）及びＡｋ（ｔ）を既知であるとみなし、かつ、
Figure 2006517079

は、
Figure 2006517079

に基づくｂｋ（ｔ）の予測値であるとする。従って、
Figure 2006517079
復調器は、固定ユーザｋについて展開する。表記の都合上、ユーザｋは、ｔ＝０の直前のサンプリング間隔における新しいシンボルを開始するものと仮定する。まず、推定されたマルチ・アクセス干渉を打消し、
Figure 2006517079

を定義する。
チップ速度でのサンプリングを考慮し、かつ測定値のベクトルに基づくｂｋ（ｔ）のＭＭＳＥ推定値を作成する。
Figure 2006517079

ただし、τ＝１，２，３，．．．，ｔ及び
Figure 2006517079

ｂｋ（ｔ）に対する推定値を作成は、時間ｔまで現在のシンボルの全ての測定値に従属することに注意すべきである。シンボルの終端における推定値は、収束した推定値である。ＢＰＳＫのときに、更に、ｈｋ（τ）’ｉｋ（τ）の想像成分は、展開する必要のない有限情報を含む。次に使用されるのは、チップ当たり１回サンプリングされる拡散符号の擬似ランダム特性である。次に、ユーザｋにおいて、他のユーザの拡散関数は、ランダム変数であるとみなし、かつｈｉ（ｔ）は独立、かつ、次式により均等に分散していると近似される。
Figure 2006517079
ユーザの相対電力は、実マグニチュードＡＩにおいて捕捉される。中央限定理論の自由な適用は、下記条件付きガウス分布に帰結する。
Figure 2006517079
拡散関数の擬似特性から、
Figure 2006517079

は、ｔ１≠ｔ２に対してほぼ非相関となることが期待される。従って、
Figure 2006517079

ｔ＝１，２，．．．．，ｔは、積密度であり、
Figure 2006517079

の密度は、２つのガウス混合である。従って、直截的な計算により、最小化平均二乗誤り推定値は、条件付き期待であり、かつ
Figure 2006517079

により定義される。
このセクションは、計算負荷を実質的に軽減すると同時に、復調器のパフォーマンスを改善する。復調器を簡単化するために、次式の近似を考える。
Figure 2006517079
この近似は、低電力のユーザにとって極めて正確である。高電力のユーザは、容易に復調され、かつ大きく損なわれることはない。定義
Figure 2006517079

は、時系列から直接、式（３）による復調器の推定を可能にする。簡単なローパス・フィルタ
Figure 2006517079

を使用することができるが、しかし、特定的なアプリケーションにおいて、フィルタは、チャネルの動力学により密接に一致しいている必要がある。従って、多段アプローチの第１段に対する復調器の結果は、単純に
Figure 2006517079

となる。
式（６〜１０）は、分解可能なマルチ・パスが存在しない場合を考慮している。多重到達が発生するときは、これらの到着を個別的にトラッキングし、かつ、これらの到着の情報をコヒーレントに組み合わせる。従ってＰｋマルチ・パス到着を有するユーザｋのときは、式（６〜１０）は
Figure 2006517079

となる。
下記の実施例においてトラヒック・チャネル当たり単一到着の場合を説明する。
直截的な例を示すために、以上の理論展開は、ＢＰＳＫシステムに関するＭＧＭＵＤアプローチを示す。ＢＰＳＫの場合は、複数ビットが直接、推定される。更に複雑な配置を有する変調は、異なるアプローチが必要である。更に、異なるこのアプローチは、混合変調の場合においても使用され、異なる複数のユーザが異なる変調構成を取ってもよい。受信信号
Figure 2006517079

を考える。ただし、ｙ（ｔ）＝複合受信ベースバンド信号、ｈ１（ｔ）＝複合非同期拡散関数、Ａ１（ｔ）＝実トラヒック・チャネルのマグニチュード、ｃ１（ｔ）＝複合送信配置シンボル、及びｖ（ｔ）＝複合加法白色ガウス雑音である。
配置設定Ｃを有するユーザｋのときに、ＢＰＳＫビット推定値と対比して、このユーザのために配置ステートｃｋの平均二乗誤差予測を作成することにより、干渉打消しを最大化することができる。複合イノベーションｉ（ｔ）のときに、近似条件
Figure 2006517079

からＭＭＳＥ推定を有する。だだし、σｉ’ ２及びその推定値
Figure 2006517079

は、式（６）及び（７）と同一のアプローチを使用して下記定義される。従って、干渉打消しに対するこのユーザの寄与は、ＢＰＳＫ、
Figure 2006517079

と全く同じである。
式（１〜５）は、ＢＰＳＫ復調器を実施し、一方（１３）は、多数ビット配置用の復調器を説明している。双曲線正接、特殊関数Ｇ及び他の指数関数の両者は、数値的な効率のためにテーブル・ルックアップとして実施されてもよく、その場合に、和の積算によって式（３）及び（４）を効率的に実施することができる。更に、これらは、例えば、下記の実施例において説明する区分的線形近似により近似されてもよい。従って、多重パスは、データを反復的にパスさせ、かつ式（２）及び（３）の加算において複数項を積算し続けることにより実行される。
式（８〜１２）は、パラメータにおいて添字により表したアルゴリズムの第１パスを説明する。表記的な都合のために、これらの式は、ｔ＝０で新しいシンボルが開始するユーザｋに関し、かつ、
Figure 2006517079

に関することを想起すべきである。式（９）における和は、各シンボル境界で再スタートする。この編成では、式（９）において使用するσｉ ２の予測を固定する。式（８〜１２）を使用すると、アルゴリズムがより小さなモデル駆動され、かつ、更に強固な復調器が得られるという他の大きな利益がある。このアルゴリズムは、強い多重アクセス干渉中に推定することがしばしば困難となる加法雑音の電力に関して推定を必要としない。加えて、このアルゴリズムは、式（４）及び（５）における誤差のダイナミック変動の精度に強く影響されることは最早ない。式（８〜１２）において説明しているように、加法雑音近似のアプローチがＭＭＳＥ推定における高精度の近似に至ることを多くの実験が明らかにしている。
いくつかのチェックは、多重パス・アルゴリズムを実施するために利用可能である。例えば、初期条件として前のパスのビット推定及び和をまず使用してもよい。拡散ゲインＬ及びユーザｋは、ユーザｋに関する現在シンボルの第１サンプルの時間インデックスとなるＦｋ（ｔ）を定義する。従って、例えば、ユーザｋに対するシンボルの第１サンプルは
Figure 2006517079

となり、またシンボルにおける残りのサンプルに関しては
Figure 2006517079

となる。
従って、パスｍに関するマルチ・パス式を次のように書くことができる。
Figure 2006517079
式（１４〜２０）は、各パスにおいて新しいシンボルをどのように取り扱うのかを示している。式（１６）及び（１９）におけるやや複雑な時間インデックス機構は、シンボル境界に到達したときに前のパスに関する収束した推定にてビット推定及びアキュムレータを単純に再起動させる。
式（１９）におけるマルチ・パス実施は、パス間で連続的に積算する。復号における好ましいものとして、ログ可能性として収束したシンボル推定値の補間を維持するために、交互的に次式を使用する。
Figure 2006517079
この関数は、アキュムレータにおける初期条件を線形に除去する。第３のアプローチは、新しいデータが利用可能であるとして、シンボルからのデータにより満たされた循環バッファにおける全整合フィルタ値
Figure 2006517079

の全てをセーブすることであり、この場合では、
Figure 2006517079
実際に、式（２２）は、古い項を引き算し、かつ新しい項を加算することにって実施されることになる。これらの技術のそれぞれは、実施の複雑さを増加させる代償でビット・ログ確度の推定における精度の増加をもたらす。
従って、ここでは、高いユーザ負荷に関する実際的なマルチ・ユーザ検出技術を説明する。この技術は、下層の混合ガウス分布に基づく減結合フィルタにより、完全なシンボル推定を待機する代わりにチップ・バイ・チップ・ベースにより干渉を打ち消す。更に、数値的な効率は、モデル・ベース・アプローチを使用する代わりに、時系列そのものから打ち消されていない干渉を推定することに帰結する。この技術は、ＩＳ９５基準を使用して最適化されたパーシャルＰＩＣアルゴリズムに匹敵する。この実施例は、本発明の種々の特徴を示す。第１に、個々のＭＵＤプロセッサ・ブロックは、干渉打消しによってのみ結合される。第２に、この干渉打消しは、図１５に導入されたサブ・シンボル・レベル構造を使用して（個々のユーザ・チップ・センタ又はシンボル・レベル格子に対する比較として）データ・サンプリング格子上に発生する。最後に、干渉打消しは、従来のＭＵＤ技術のように完全なシンボルの復調を待つことなく、サブ・シンボル・レベルで開始する。
本発明の他の特徴は、図１３に導入されているように、各段で異なるレベル方法を使用するハイブリッド多段（又はマルチ・パス）ＭＵＤを備えていることである。以上で説明したように、例えば、異なるレベル方法として、種々のＭＵＤ技術をそれぞれ使用することができる。その代わりとして、ハイブリッド解決方法は、第１段にＤＫＤ又はＭＧ−ＭＵＤ、続いて従来の部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）を使用するものを含めてもよい。一実施例において、ハイブリッド解決方法は、各段が異なる方法（例えば、ＤＫＤ、ＭＧ−ＭＵＤ、ＰＩＣ、ＰＰＩＣ）からなるのを許容する。計算効率に適応させるために、現在の段は、好ましくは、次の段が必要とする補助的な方法に特有のパラメータを計算する機能を含む。
図１は、ＣＤＭＡ通信受信機（ＳＳＣＲ）１００及び対応する処理の一実施例である。ＳＳＣＲ１００は、デシメーション・モジュール１０２、補間モジュール１０４、パイロット捕捉モジュール１０６、符号トラッキング及びチャネル推定（ＣＴＣＥ）モジュール１０８、アクティブ・ユーザ検出モジュール１１０、遅延バッファ１１２、パイロット打消しモジュール１１４及びマルチ・ユーザ検出（ＭＵＤ）モジュール１１６を含む。
本発明は、種々の通信システムに適用可能であるが、説明を容易にするために、ＩＳ９５Ｂ ＣＤＭＡ基準による使用状況にあるいくつかの例を説明する。ＳＳＣＲ１００に対する入力は、任意の整数倍（通常は１、２又は４）×信号のクリッピング速度が可能なデジタル複合ベースバンド信号であり、ＩＳ９５の場合では、１秒当たり１２２．８８万チップである。説明したシステムのときは、１チップ当たり少なくとも４サンプルの速度でサンプリングされたバージョンのように、１サンプルのチップでデジタル化された信号バージョンを必要とする。入力が１チップ当たり４サンプルでクロッキングされるのであれば、デシメーション・モジュール１０２は、従来のデシメーション技術を使用して１チップ当たり１サンプルでクロッキングするバージョンを得る。入力が１チップ当たり２サンプルでクロッキングされているのであれば、補間モジュール１０４は、通常の補間技術を使用して１チップ当たり４サンプルでサンプリングするバージョンを発生し、アクティブ・ユーザ検出モジュール１１０により使用されると共に、デシメーションを使用して１チップ当たり１サンプルでサンプリングするバージョンを発生して残りのシステムにより使用される。最後に、図のように入力が１チップ当たり１サンプルでサンプリングされるのであれば、補間を使用して１チップ当たり４サンプルのバージョンを発生する。
パイロット捕捉モジュール１０６を参照すると、各ＣＤＭＡ基地局（ソースと呼ぶ）は、符号タイミングを捕捉するために使用されるパイロット信号を送出する。ＩＳ９５Ｂでは、パイロット信号は、反復する３２７６８チップ符号シーケンスを使用する。各基地局は、その近傍から異なるタイミング・オフセットを有する。パイロット捕捉モジュール１０６では、ソース数及びこれらのタイミング・オフセット、及びオプションのドップラ・オフセットを推定する。例示システムにおいて、チップの１／１６まで正確なタイミング・オフセットを使用する。加えて、予備的な推定は、チャネルの複合振幅から作成される。パイロット捕捉モジュール１０６により提供される結果は、これらのタイミング・オフセット、ドップラ・オフセット及び複合振幅と共に、ソース・リストである。
アクティブ・ユーザ検出モジュール１１０は、好ましくは、１チップ当たり少なくとも４の複合ベースバンド入力信号を使用する。システムに対する入力が１チップ当たり４サンプル以下であるときは、補間を実行する。加えて、パイロット捕捉モジュール１０６により導き出されたソース・リスト及びこれらの各パラメータを使用する。更に、これらは、既知又は要求されたユーザのリストであってもよい。ＩＳ９５において、このようなリストは、通常、ページング及び同期チャネルと、受信機ユーザ自身のチャネルとを含む。アクティブ・ユーザ検出モジュール１１０は、利用可能なサブ・チャネル（ＣＤＭＡ基地局はパイロット、ページング、同期及びトラヒック・チャネルを含む６４サブ・チャネルを有する）のうちのいずれが複数のユーザを有するのかについて、そのチャネルから見られる電力をしきい値と比較することにより、識別を試行する。アクティブ・ユーザ検出モジュール１１０の出力は、これらユーザに対応するチャネル・インデックス及び振幅と共に、各ソースに関するユーザのリストである。
ＣＴＣＥモジュール１０８は、１チップ当たり１サンプルでサンプリングされた複合ベースバンド信号を取り込み、かつ−１／２、０及び１／２チップ遅延でパイロット信号との相関を取る。０遅延でのパイロットとの相関は、チャネルの複合振幅を予測するために使用され、一方、−１／２及び１／２遅延での相関は、タイミング・オフセットにおける変化をトラッキングするために使用される。ＣＴＣＥモジュール１０８の出力は、ソース・リスト、更新されたこれらのタイミング・オフセット及び複合チャネル振幅である。
パイロット打消しモジュール１１４は、１チップ当たり１サンプルでサンプリングされた複合ベースバンド信号をそのデータ入力及びソース・リスト、タイミング・オフセット及び複合チャネル振幅として取り込む。次に、これは、ソース情報を使用して各ソースに関するパイロットのレプリカを合成し、次に、これは、複合ベースバンド入力から引き算をする。パイロット打消しモジュール１１４の出力は、パイロットなし複合ベースバンド信号であり、これがＭＵＤモジュール１１６に供給される。更に、ＭＵＤモジュール１１６は、ソース・リスト及びこれらの対応するタイミング・オフセットと、ドップラ・オフセット及び複合チャネル振幅と、ユーザのリスト及び対応するこれらのワルシュ符号インデックスと、振幅とを使用する。
ＭＵＤモジュール１１６は、残りのコンポーネントと連携して、不連続にサンプリングされた波形を受信すると共に処理し、サブ・シンボル・レベルにおいて、好ましくはチップ・レベルまで下げて推定を実行し、かつ並列干渉打消しを組み込むことにより、干渉打消しを実行する。更に以下で説明するように、更に非線形推定及び多段アーキテクチャが設けられてもよい。好ましくは、ＭＵＤモジュール１１６は、先に説明したＭＧ−ＭＵＤ機能を適用する。更に以下で、このような機能を実行するコンポーネントを含むＭＵＤモジュール１１６のより詳細な実施例を説明する。
ＭＵＤモジュール１１６の出力は、ストリームのソフト判定シンボルであって、これは、誤り訂正復号及び後に続く出力データ・ストリームのためのバック・エンドに供給されるか、又はボーコーダに供給されてオーディオ出力を発生させる。
ＳＳＣＲ１００は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はハードウェアの任意の可能組合せ、ファームウェア及び／又はソフトウェアとして内部に設けられてもよい。更に、ＳＳＣＲ１００は、例えば、ソフトウェア等を実行する要素を含む特定用途向け集積回路上、又はデジタル信号プロセッサ上で種々に実行されてもよい。好ましい実施の解決方法は、総合システム設計による集積の容易さに依存することになる。
図２は、本発明によるパイロット・チャネル捕捉２００及び対応するモジューラ・アーキテクチャの一実施例を示す概要図である。図は、顕著なドップラが発生し、かつ補償される一実施例を示す。移動速度及び周波数帯域によっては、小さなドップラ効果を符号トラッキングのみによって補償するようにしてもよい。システム２００に対する入力は、チップ速度でサンプリングされた、固定長シーケンスの複合ベースバンド・サンプルである。パイロット捕捉において使用される入力サンプル数には妥協点が存在する。サンプルが増加すれば、各ソースに関するチャネル予測の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善するが、しかし、これは、更にドップラ分解能も増加させるものであり、ドップラ効果を正しく推定するために更に多くの計算を実行しなければならないことを意味する。例示的なシステムでは、パイロット捕捉に８１８２入力サンプルを使用する。パイロット捕捉２００において第１のコンポーネントは、複合曖昧さ機能の発生（２０２）である。Ｍａｄをパイロット捕捉のために使用する入力データ・シーケンスの長さとし、またＮをＩＳ９５の場合では符号（３２７６８）における位置数とする。ＣＡＦは、入力シーケンスと、ＣＡＦ発生（２０２）に供給されるパイロット信号の周期的なコピー（パイロット信号コピー）との間の相関である。この相関は、入力シーケンスと、適当な符号及びドップラ・オフセットを有するパイロット信号の複素共役との間で計算される。
各ドップラ・オフセットのときは、Ｎ位置における相関を計算する。ＣＡＦにおける各ポイントのときは、マグニチュードの二乗を計算する（２０２）。アウトライヤ（ｏｕｔｌｉｅｒｓ）の除去アプローチを使用して雑音しきい値２０４ａにより雑音統計２０４ｂを発生する。これにより、しきい値２０４ｃが計算され、かつＣＡＦマグニチュードの二乗をこのしきい値２０４ｄと比較する。対応するマグニチュードの二乗がしきい値を超える位置が識別され、「山」２０４ｄのリストに加える。この山のリスト上の複数ポイントを収束して同一ソースに対応するＣＡＦポイントを識別する。各山と共に、タイミング・オフセット、ドップラ・オフセット及び各ポイント２０６の複合振幅が保持される。加えて、同一の情報を各ポイントに隣接する２ドップラ・ビンのために保持する。
次いで、タイミング・オフセットを連続する近似手順２０８によってリファインする。各クラスタにおいて、最大のマグニチュードの二乗を有するポイントを選択し、更に２つのうちの大きい方のマグニチュードを有した隣接する２ドップラ・ビンのうちの一方に対応するポイントを選択する。２つのポイントのドップラ・オフセットを補間することにより、ドップラ・オフセットを計算する。補間は、ＣＡＦ面がピーク周辺でｓｉｎｘ／ｘの形状になると仮定している。ドップラ補間を完了すると、ドップラ・ピークにおける同一のタイミング・オフセットにより、パイロット信号を合成し、かつ相関させる。次いで、入力信号をシンセサイズしたパイロットと相関させ、かつ複合振幅を計算する。更に、このポイントから−１／２及び１／２のタイミング・オフセットにより、相関を計算する。連続する近似手順を使用して必要とする解像度に対するドップラ・オフセット推定値をリファインする。この実施例では、この解像度は、チップの１／１６である。反復のそれぞれにおいて、連続する近似に３ポイント（２インターバル）が必要である。既に認識した２インターバル［−１／２，０］及び［０，１／２］により開始すると、そのマグニチュードの和が大きな値になるインターバルを選択して、例えば、オフセット１／４チップにおけるポイントを計算する。反復は、チップの１／１６解像度にあるポイントを有するまで続く。
図３は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用してＣＡＦを計算する（３００）の一実施例を示す概要図である。特に与えられたドップラ・オフセットのときに、パイロット・シーケンスによる入力シーケンスの巡回畳み込みを実行することにより、一組の必要な相関を得ることができる。巡回繰り込みを実行する比較的に速い方法は、両信号の離散フーリエ変換を実行し（３０２、３１２）、それらの結果を相互に乗算し（３０８）、かつ逆離散フーリエ変換を計算すること（３１６）である。ＦＦＴは、ＤＦＴを比較する高速のアルゴリズムである。パイロット信号のコピーは、離散フーリエ変換３１２を適用する前にろ波されてもよい（３０４）。その結果のパイロット信号波形は、パイロット・バッファ３１４に記憶されてもよい。ＩＳ９５の場合に、パイロット信号は、３２７６８サンプル長であるから、入力信号は、付加ゼロとされ（３０２）、３２７６８サイズのバッファを満杯にする。次に入力バッファのＦＦＴを計算する。ドップラ・オフセット・ゼロの場合は、入力バッファのＦＦＴをポイント方向に予め記憶したパイロットＦＦＴと乗算する（３０８）。その結果は、逆ＦＦＴに渡されて（３１６）、ゼロ・ドップラで全て整数のタイミング・オフセットに対するＣＡＦ値を発生し、かつＣＡＦバッファに保持される（３１８）。他のドップラ・シフトのときは、パイロット信号を巡回シフトさせる（３１０）。各循環シフトＮは、ＣＡＦの１周波数スライスであって、集合スライスは、フルＣＡＦを有する。しきい値は、リモート・パイロットを検出することと、偽アラームを発生することとの間の妥協点を得るように選択される。
図４は、マルチ・ユーザ検出サブ・モジュール４００ａ〜４００ｃを含むユーザ検出モジュール４００の一実施例を示す概要図である。ユーザ検出モジュール４００に対する入力は、少なくとも４×チップ速度のサンプリング速度を有する複合ベースバンド信号である。この実施例では、４×チップ速度のサンプリング速度を使用する。更に、ユーザ検出モジュール４００に対する入力は、ソース・リスト、これらのタイミング・オフセット、ドップラ・オフセット及び複合振幅である。ユーザに対するサーチは、各ソース上で独立して動作する。各ソースにおいて、チップ・センタに最も接近して整合されている入力の位相を選択し、かつ入力を係数４によりデシメートする（４０２）。従って、その結果の信号は、パイロット・シーケンスに密に整合される。次に、デシメート信号は、複合チャネル振幅の複素共役により複合乗算され、次に、これらの対応するパイロット・シーケンスにより信号実部及び虚部を乗算し、かつ、その結果を相互に加算する。次に、チップの関連数にわたって可能なユーザ数を相関させる（４０４）。好ましくは、シンボルと整合した６４サンプルが完了したときは、アダマール変換を計算し、これによって全６４ワルシュ・チャネル上でクルード復調を実行する。この段に続いて、特定のタイム・インターバル、例えば、５００シンボル期間について各チャネル用の電力を積算する。雑音しきい値を使用して雑音統計に基づいて、しきい値を計算し（４０８）、雑音サンプルを判断する。雑音しきい値は、期待する設計ポイントで、増大した干渉打消しの競合する利害、有限な計算容量及び誤アラームのコストをバランスさせるように選択される。各チャネルにおいて、電力を判断して、しきい値を超えるときは、ユーザは、アクティブであることを判断し、かつパイロット・パワー対そのパワーの比として、その振幅を推定する。
図５は、ＣＴＣＥモジュール及び対応するモジュール・アーキテクチャにより実行される符号トラッキング及びチャネル推定（５００）を説明する概要図である。ここでも、入力は、ソース・リスト、タイミング・オフセット、ドップラ・オフセット及び複合チャネル振幅と共に、１チップ当たり１サンプルでサンプリングされた複合ベースバンド入力信号である。いくつかの並列ＣＴＣＥブロック５００ａ〜５００ｃのそれぞれは、相関（５０２）、パイロット発生（５０４）、符号トラッキング（５０６）、チャネル推定（５０８）、二乗（５１０）及びプロンプト・パイロット・エネルギ積算（５１２）のモジュールを含む。パイロット発生（５０４）は、以下で説明するように、図１１における署名合成モジュール１１００により提供される。３タップ相関器、標準的な進み遅れゲート遅延ロック・ループ（ＤＬＬ）の変型により、好ましい相関を実行する。大抵のＤＬＬでは、固定パイロットを１／２チップだけ遅れ及び進み入力信号と相関させる。しかしながら、本発明の一実施例では、入力信号が１チップ当たり１サンプルが利用可能となることのみを必要としているので、１／２チップだけ遅れたパイロット信号を計算する。これは、符号トラッキング・モジュール５０６において実行される進み遅れゲートＤＬＬの実施を説明する。チャネル推定（５０８）（振幅及び位相）は、符号トラッキング・ループにおけるプロンプト・パイロット及びデータの相関に従う。更に、プロンプト・パイロットは、要素５１０により二乗され、かつ５１２により積算されてチャネル予測要素５０８により使用されるプロンプト・パイロット・エネルギを計算する。
図６は、ＣＴＣＥモジュール及び対応するモジューラ・アーキテクチャにより形成されるパイロット発生（６００）を示す概要図である。パイロットを発生すると共に（６０２）、遅延なしでろ波し（６０４）、プロンプト・パイロットを発生し、かつ−１／２チップ遅延で、ろ波して進みパイロットを発生する（６０６）。次に、進みパイロットを１チップだけ遅延して遅れパイロットと呼ばれ、＋１／２チップ遅延を有するパイロットを得る。これらのパイロットのそれぞれは、複合入力信号と相関される。
指定された期間後、例示の全５１２チップにおいて以下のように、誤差距離を計算する。（１）それぞれの相関をその複素共役により乗算して進みエネルギ、プロンプト・エネルギ及び遅れエネルギを計算し、かつ（２）誤差距離を（進みエネルギ〜遅れエネルギ）／プロンプト・エネルギとして計算する。
タイミング・オフセットの更新は、誤差距離により乗算されたフィードバック係数（典型的には０．１〜０．３）により実行される。プロンプト相関（二乗する前）をプロンプト・パイロットにおけるエネルギにより割り算して、チャネルの複合振幅の推定値を計算する。タイミング・オフセットに対する更新及びチャネルの複合振幅に対する更新を計算すると、４アキュムレータ（進み、遅れ及びパイロット・エネルギ）をゼロに初期化して処理を続ける。
図７は、パイロット打消しモジュールにより実行されるパイロット打消し（７００）を示す概要図である。パイロット打消し（７００）に対する入力は、１チップ当たり１サンプルでサンプリングされた複合ベースバンド入力信号である。加えて、ソース・リスト、これらのタイミング・オフセット、ドップラ・オフセット及び複合チャネル振幅は、ＣＴＣＥモジュールの出力から取り込まれる。これらのパラメータを使用して各ソースに対して７０２ａ〜７０２ｃパイロット信号を発生する。次に、このパイロットを複合チャネル振幅によって乗算する。これらのパイロットを加算し、次に、複合ベースバンド・データから引き算してパイロットなし複合ベースバンド・データを得る。図示のように、パイロット打消しモジュールの出力は、ＭＵＤモジュールのデータ入力に供給される。
図８は、例えば、本発明による予め導入されたＭＵＤモジュールにより実行される一実施例の多段マルチ・ユーザ検出（ＭＵＤ）（８００）を示す概要図である。特に、説明する場合では、検出に使用された３段により１シンボル当たり６４チップを使用したＫユーザ（複数）に係わる。多段ＭＵＤ８００は、１チップ当たり１サンプルでパイロットなし複合ベースバンド入力を受信し、かつ、ソフト・シンボル推定及びビット推定出力する。
各ＭＵＤ段８００ａ〜８００ｃは、好ましくは、ユーザ数（Ｋ）、説明している例では６４に整合する１以上のＭＵＤ処理要素（ＭＵＤＰＥ）周辺に構築される。説明を容易にするために、３ＭＵＤＰＥ８００ａ〜８００ｃを示す。ＭＵＤＰＥは、２つの基本的機能、入力を復号すると共に現在のシンボルを推定する復調器及びシンボルの推定に基づいて次のチップに対する現在ユーザの寄与を推定するシンセサイザを含む。任意の段のときに、全てのＭＵＤＰＥ８００ａ〜８００ｃの出力を相互に加算して次のチップにおけるパイロットなしベースバンド入力の推定値を形成する。次に、パイロットなしベースバンド入力から、その段の現在のチップの推定（前のチップ上で計算したはず）を引き算してイノベーション信号を形成する。このイノベーション信号は、推定できなかったパイロットなしベースバンド成分である。任意の段に関するイノベーション信号は、その段８００ａにおける全ＭＵＤＰＥ８００ａ〜８００ｃへの入力となる。
各ＭＵＤＰＥ８００ａ〜８００ｃは、付加的な２出力を任意のユーザ用の次段を初期化するために、又は関係ユーザに関する最終ソフト判断出力として供給する。第１の出力は、当該段のためのソフト判断出力である。各ユーザにおいて、これは、多重アクセス干渉が除去された、パイロットなしベースバンド入力上で動作する整合フィルタの線形アキュムレータである。ＭＵＤＰＥ内において、多重アクセス干渉が除去された当該パイロットなしベースバンド入力は、イノベーションと、パイロットなしベースバンドに対するユーザの寄与のＭＵＤＰＥ推定との和として形成される。第１段では、このアキュムレータをゼロにより初期化する。後段では、このアキュムレータを前の段のソフト判断出力により初期化する。
当該段の第２出力は、初期化ビット（又は非ＢＰＳＫモジュールの場合では、初期配置ポイント）は、次段用の推定である。このビット推定は、ある段により処理済みの任意のシンボルの第１のチップにおける初期ビット推定のために使用される。第１段において、ビット推定は、ゼロである。実際のビットは、−１又は＋１である。しかしながら、内部のソフト・ビット推定を発生するために少なくとも３アプローチが存在する。第１のアプローチは、ハード決定リミッタを使用することであり、これは、単純にソフト判断アキュムレータの符号である。最適ＭＭＳＥ推定を発生する第２のアプローチは、ソフト決定アキュムレータの双曲線アークタンジェントを計算することである。第３かつ好ましいアプローチは、正確な線形関数を使用して、双曲線アークタンジェント関数を近似させ、これにより、入力のマグニチュードが１以下であれば、出力は入力に等しいが、マグニチュードが１に等しい又は１より大であれば、−１又は１にクリップされる。
ソフト判断出力及びビット推定出力の両者は、任意のシンボルに対する処理中にラッチされる。ラッチは完成したシンボルの終端でクロックキングされる。ＩＳ９５において、シンボルは、６４チップである。従って、シンボル用に全てのチップを処理してしまうまでは、現在の段の出力がレディーとならないので、シンボルにおけるチップ数によって次の段に対する入力を遅延させる（８０２ａ、８０２ｂ）。同様に、次に続く各段間の入力に、好ましくは、１シンボルにおけるチップ数サイズのバッファを配置する。
図９Ａ及び９Ｂは、ＭＵＤＰＥ９００ａ、９００ｂの更に詳細な概要図である。入力ｉ（ｔ）は、複合イノベーションである。複合変数ｙ（ｔ）は、ユーザｋに関するパイロットなしベースバンドに対する寄与の合成である。図９Ａに示すように、この寄与は、ユーザＫ、段ｍついて、
Figure 2006517079

となる。
ユーザｋに対する寄与ｙｋ（ｔ）及びイノベーションｉ（ｔ）は、相互に加算（９２４）されてユーザｋからの寄与を取り戻す。これは、次式により全ての多重アクセス干渉を除去した、ユーザｋに対するパイロットなしベースバンド信号の近似ｉｋ（ｔ）を形成する。
Figure 2006517079
ＭＵＤＰＥ９００ａは、タイミング・オフセット及びユーザ用のワルシュ・インデックスを受信し、かつ署名波形を計算するシグナチュア・シンセサイザ９０６を含む。図１１を参照して以下、署名波形の計算を説明する。
ユーザ推定器９０２は、Ａｋの推定値、ユーザの複合振幅を計算する。ユーザの複合署名波形Ａｋｈｋ（ｔ＋１）は、ユーザの複合振幅推定及び署名波形の乗算（９３６）から構築される。この波形は、現在のチップが次のチップに対するユーザの寄与を推定している間に計算される。遅延（９１４ｄ）により得られる１チップ遅延は、現在のチップに対する寄与のために適切な値を与えるように適応される。
受信機（整合フィルタ、又は相関器と等価とみなしてもよい）において、ｉｋ（ｔ）を署名波形の複素共役により乗算し、次に、その積の実部を取り出して整合フィルタ項を得る。この機能は、（１）ｉｋ（ｔ）の９２６実部を乗算し、（２）ｉｋ（ｔ）の９２８虚部を署名波形の虚部と乗算し、かつ（３）２つの積を相互に加算（９３０）して、その実成分を得る。この値は、アキュムレータ９１２に供給される。遅延要素９１４ａを通るフィードバックと連携して、これが前のチップの積算値をアキュムレータ９１２に渡し、その値を効果的に積算してユーザ振幅推定器９０２に入力し、以下、図１０（１０又は１１）を参照して更に詳細に説明するように、ユーザ振幅推定器において使用される。あらゆるシンボル境界において、マルチプレクサ９４４によりアキュムレータをゼロにクリアする。
アキュムレータ９３４を正規化するために、乗算器９３２により、２×イノベーション変数（２／ρ２）の推定値の逆数により整合フィルタ出力値をスケール設定する。後に続くラニング和（０．０１×現在イノベーションの二乗＋０．９９×アキュムレータ９３４における前の値）を計算することにより、ＭＵＤＰＥ９００ａ外でイノベーション変数のラニング推定値を計算することができる。
現在のチップに関する正規化整合フィルタ出力値をソフト・シンボル出力Ｓｋｍ（ｔ）用のアキュムレータ９３４に供給する。更に、アキュムレータ９３４は、遅延９１４ｃを通って前に積算した値を受け取り、これによってチップ・バイ・チップ・ベースで増加したソフト・シンボルに対する積算値を保持する。ソフト・シンボル出力Ｓｋｍ（ｔ）をラッチ９０８ａに供給し、これをシンボル終端でクロッキングして完全シンボル期間のユーザｋに関する積算出力Ｓｋｍ（Ｆｋ（ｔ）＋Ｌ−１）を記憶する。
更に、１ビット推定計算モジュール９０４を通ってソフト・シンボル出力Ｓｋｍ（ｔ）を転送する。一実施例において、１ビット推定計算モジュール９０４は、双曲線正接関数に対して不連続的な非線形計算、特に不連続線形近似を実施する。他の実施例では、ビット推定のために他の非線形計算又は線形計算を使用してもよい。その結果のビット推定
Figure 2006517079

をラッチ９０８ｂに出力し、これをシンボル終端でクロッキングして最終ビット推定
Figure 2006517079

を得る。このラッチ９０８ｂは、シンボル期間の終端で当該段のためにユーザｋに関するソフト・ビット推定を提供する。
マルチプレクサ９４２は、予測したプリオリ・ビット推定
Figure 2006517079

を制御する。（ｔ＋１）がシンボルにおける第１ビットを表しているのであれば、マルチプレクサは、前段からビット推定又は０を選択する。そうでないときは、
Figure 2006517079
更に、予測ビット推定
Figure 2006517079

を以上で説明した署名波形Ａｋｈｋ（ｔ＋１）により乗算する（９３８）。次回のステップで打消し可能にするために、この予測は、次回のステップに関するイノベーション信号の積算へ順方向転送される。その結果は、次のチップに関する信号へのユーザ寄与の予測となる。この量は、共にチップ遅延９１４ｂを通ってフィードバックされて、次のチップに関する次のイノベーション信号
Figure 2006517079

と加算され、更にＭＵＤＰＥ９００ａから出力されて他の全ユーザの予測に加算される。
更に、ＭＵＤＰＥ９００ａは、前に導入した多段処理と典型して動作する。これに適用するために、シンボルの開始で、アキュムレータ９３４は、前の段の積算したソフト・シンボル間隔からのその入力を取り込み、かつマルチプレクサ９４０により選択される。前段が存在しないときは、積算したソフト・シンボル間隔値としてゼロが入力される。
ＭＵＤＰＥ９００ａは、受信機内で機能的に埋め込まれてもよい。これは、ソフトウェアとして、又はハードウェア、ファームウェア又はハードウェア、ファームウェア及び／又はソフトウェアの任意の可能な組合せとして設けられてもよい。ＭＵＤＰＥ９００ａソフトウェアは、コンピュータ・システムの形式をとることもでき、その場合にその命令は、プロセッサにより実行される。更に、これは、ソフトウェアを記憶するストーレジ媒体、例えば、ＣＤ又は他のフォーマットによるオプション光ディスク、磁気ストーレジ、フラッシュ・メモリなどの形式を取ることでもよい。
概念的には、各段用に各ユーザに関する１ＭＵＤＰＥ９００ａが存在するが、更に図９Ｂに示すように、単一の物理的なＭＵＤＰＥ９００ｂとして多重論理ＭＵＤＰＥを埋め込むことも可能であることに注意すべきである。この構成は、ハードウェア実施に最も有用と思われる。一般的に、ＭＵＤＰＥ９００ｂは、ＭＵＤＰＥ９００ａと同様であり、またこのために前述のように同一番号付け項目が動作する。しかしながら、ラッチ９０８ａ、９０８ｂの代わりに、必要数Ｎのラッチ９２０ａ、９２０ｂを使用し、またラッチ９１４ａ〜９１４ｄの代わりに、「Ｎチップ」遅延９２２ａ〜９２２ｂを使用する。加えて、ユーザ振幅推定器及び署名合成ブロックは、個々のＮユーザに関するこれらの出力を多重化できるように、メモリを設けるための変更が必要とする。ＭＵＤＰＥ９００ｂは、機能的には、オバー・クロッキング及びバッファの付加により、前述したＭＵＤＰＥ９００ａと同様の動作をする。更に、異なる複数のユーザの寄与を付加するように出力にアキュムレータ及びクロック遅延が存在する。イノベーション信号入力及び出力における積算ユーザ寄与は、依然としてチップ速度でクロッキングされていると同時に、ＭＵＤＰＥ９００ｂは、内部的にＮ×チップ速度でクロッキングされる。更に、ソフト・シンボル出力及びビット推定出力は、シンボル速度クロッキングを使用して次段と同期される必要がある。
異なる段からの推定値を相互に組み合わせるいくつかの異なるアプローチが存在する。図９ｃ〜図９ｆは、４つの代替を説明している。
図９ｃは、ＭＵＤＰＥ上の変形である。積算したソフト判断が「ログの可能性」として解釈を有するために、１シンボル期間にわたって、整合フィルタ出力の積算を効果的に実行する必要がある。これは、あるシンボルにおけるチップ数によって、前段において積算したソフト・シンボルを割り算し（９４６）、かつ引き算要素を使用して現在の整合フィルタ項からこれを引き算すること（９４８）により達成される。シンボル期間の終端において、積算が現在段からの整合フィルタ項のものとなるように、前段からすべての積算したソフト・シンボル間隔を引き算することになる。
図９Ｄは、ＭＵＤＰＥ上の他の変形である。この変形において、前段から平均を引き算する代わりに、実際の整合フィルタ項を段間で転送し、かつ引き算する。特に、各チップ用のイノベーション分散（２／ρ２）によりスケール設定された整合フィルタ項をファースト・イン・アースト・アウト（ＦＩＦＯ）バッファ要素９５０に転送し、かつチップ速度でクロッキングする。前段からのスケール設定済み整合フィルタ項を表す信号は、１入力であり、引き算要素９４８を使用して現在のスケール設定整合フィルタ項から引き算される。正味の結果は、各チップに関するスケール設定整合フィルタ項を使用することにより、あらゆるチップにおいて、アキュムレータが正確な積算を含むということである。シンボルの開始から現在のシンボルまでのチップにおいて、積算が最新値を有し、かつ現在のチップ後のチップにおいて、積算は、前段で使用される値を有する。この技術の利点は、値を近似してその平均値により引き算する必要がないということである。欠点は、付加的なＦＩＦＯバッファを必要とすることである。
図９Ｅは、ＭＧ−ＭＵＤの第１段に使用可能とされるＭＵＤＰＥの他の変形である。この変形は、アキュムレータ（９１２、図９Ａ）の複数機能をアキュムレータ９３４に合成し、かつ入力よりもアキュムレータ９３４の出力において乗算要素を配置することを含む。この変形を第１段に使用したときは、いずれにしろ０により両アキュムレータ９１２及び９３４を初期化することになった。同様に、第１チップにおいて、乗算要素９４２は、０として、かつ、次のＮ−１チップ上でビット推定を選択することになる。ただし、Ｎは、１シンボル当たりのチップ数であり、非線形の出力からビット推定を選択する。
図９Ｆは、図９Ｅと同じような変形である。これは、このアーキテクチャを使用してＰＩＣアルゴリズムを実行するために使用される。主要な相違は、乗算要素（９４２、図９Ｅ）を完全に削除することである。現在ビット推定
Figure 2006517079

、非線形生出力（９０４）は、シンボル終端でラッチされる。予測
Figure 2006517079

において使用される推定値は、前段からの推定値として取り込まれる。
本発明の更なる他の特徴によれば、再構築可能なアーキテクチャが更新ゲイン係数及び非線形機能の選択により、種々のＭＵＤ方法を実施している。このアーキテクチャ（再帰的多段ＭＵＤ（ＲＭＳＭ）アルゴリズム・アーキテクチャと呼ぶ）は、種々のＭＵＤ方法に共通する基本機能の多段、サンプル・レベルの実施である。これらの共通機能は、多段ステート予測及び更新式、及び対角線ゲイン・マトリックス更新式を含む。ＲＭＳＭアーキテクチャは、この方法に対応する時間及び段従属ゲイン係数を計算し、かつ適用することにより、特殊なＭＵＤ方法に構築される。更に、この構築は、シンボル推定及び判断と、方法特定的なステート更新式の選択に使用される方法特定的な非線形関数の選択を必要とする。ＲＥＭＳＭアーキテクチャにより支持されるＭＵＤアルゴリズムは、混合ガウス復調器、パーシャルＰＩＣ，減結合カルマン復調器及びハイブリッド多段ＭＵＤ方法を含む。
図９Ｇは、ＲＭＳＭアーキテクチャを実施するＭＵＤ処理要素９００ｇの一実施例を示す。反復多段関数によりマルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。処理要素９００ｇは単一アーキテクチャにおいて図９Ａ〜９Ｅに説明する処理要素の機能性を実施する。処理要素９００ｇは、付加的なスイッチ９５２、９５４、９５６を含み、異なるセットのゲイン係数βｋｍ（ｔ）及び可能性関連項ξｋｍ（ｔ）の引き算（９５６）の導入に適応する。
図９Ｇは、非常に簡単化されているが、図９Ａ〜Ｆと両立する。第１に、これは非線形判断関数９０４を概要的に示している。他の実施例のように、これらの図のいくつかで説明したｔａｎｈ関数を非限定的に含む種々の非線形判断関数を適用してもよい。加えて、２線に代わって一本の太線により複合数経路を示す。従って、乗算器９２８の機能は、マルチプレクサ９２６に併合される。複合マルチプレクサ９２６は、着信信号を総合された署名波形の共役により乗算する。機能（９６４）は、共役処理を実行する。この設計は、他の種々のアルゴリズムを実施可能なアーキテクチャを具体化するので、マグニチュード・スケール設定機能（９６２）、スイッチ９５２及び乗算器の代替が提供され、従って異なるゲイン係数ｂ（ｔ）を使用し、かつ、従ってユーザ振幅を較正することができる。更に、ここのマルチプレクサ及び遅延により得られる機能性は、示されていないが、図示のアキュムレータ９１２．９３４に合成されていると理解される。
右セットのゲイン係数を選択し、種々のスイッチを設定し、かつ、所望の非線形判断機能を選択することにより、この処理要素９００ｇは、ＰＩＣ、ＰＰＩＣ、ＤＫＤ、ＭＧＭＵＤ又は種々のハイブリッド多段方法のように、種々のＭＵＤアルゴリズムの任意の単一段を実行するように、容易に再構築可能にされている。
しばしば、方法特定セットのゲイン係数を予め計算し、かつ、テーブルに記憶することは、可能である。その最も一般的なフォームでは、各テーブルのサイズは、［Ｎ×Ｍ×Ｋ］である。ただし、Ｎは、チップ／シンボル数であり、Ｍは、段数であり、かつ、Ｋは、ユーザ（又はチャネル）の総数である。現在のユーザ、現在の処理段及びシンボル内の現在のチップは、テーブルのインデックスを決定する。
ゲイン係数ベクトルβｋｍ（ｔ）は、実際において現在のアルゴリズムの機能及び段数である。
ＰＩＣにおいて、ゲイン係数は、段及びユーザの両者から独立し、かつ、
Figure 2006517079

ただし、ｎｋ＝｛１，．．．，Ｎ｝は、シンボル内の現在のチップ・インデックスであり、かつ、Ｎは、１シンボル当たりのチップ数である。
パーシャルＰＩＣアルゴリズムにおけるゲイン係数は、ＰＩＣと同様であるが、段従属の重み付け
Figure 2006517079

を含む。ただし、
Figure 2006517079

である。通常、ｌｍは、段数が増加すると、１．０に近づく。
名称が意味するように、ブロック構築固定ゲイン・カルマン復調器（ＢＫＫＤ）は、
Figure 2006517079

である。ただし、αｍは、０と１との間のユーザ定義値を取る。アルゴリズム記述及び関連した引用に関して、２００３年１０月１３日〜１６日のＩＥＥＥミルコム２００３会議の学会報告（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｍｉｌｃｏｍ ２００３ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）、フラナガン及びダニャク（Ｂ．Ｆｌａｎａｇａｎ ａｎｄ Ｊ．Ｄｕｎｙａｋ）による「マルチ・ユーザ検出用の定常状態カルマン・フィルタ技術」を参照すべきである。
減結合カルマン復調器用のゲイン係数は、２００２年、無線及び光通信のＩＥＥＥ学会報告（ＩＥＥＥ Ｐｒｏｃ，ｏｆ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ａｎｄ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，２００２）、ダニャクによる「パルス振幅変調ＣＤＭＡのマルチ・ユーザ検出用の減結合カルマン復調器」のゲイン係数定常状態カルマン・フィルタ技術」により定義されてもよい。
いくつかの非線形判断機能のうちの１つは、所望のアルゴリズムに従って選択されてもよいものと仮定する。候補機能は、ハード・リミッタ、正弦関数、クリッピング・リミッタ、イレーザ及び双曲線正接を含む。イレーザは、入力信号に従って−Ａ、０、＋Ａの出力を割り付ける３レベル機能である。
数個のパラメータ変化を除き、前述したように、特定のアルゴリズムにＲＭＳＭアーキテクチャを採用することができる。図９ｘを参照すると、各特定のアルゴリズムに関する構成は、以下のようである。
ＰＩＣのときは、
１．ＰＩＣに対するゲイン係数を使用する。
２．ユーザ振幅の絶対値の逆数により、ゲイン係数をスケール設定するように、スイッチＡをセットする。
３．複合ベースバンド・イノベーションｉ（ｔ）に再生した信号を加算するように、スイッチＢをセットする。
４．毎回、前段からの非線形シンボル推定値を使用するように、スイッチＣをトリガする。
５．前の１／Ｎスケール設定により所望の非線形検出機能を選択する。
６、可能性項ξｋｍ＝０を設定する。ただし、Ｎはチップ／シンボル数である。
ＰＰＩＣのときは、
１．パーシャルＰＩＣ用のゲイン係数を使用する。
２．ユーザ振幅の絶対値の逆数により、ゲイン係数をスケール設定するように、スイッチＡをセットする。
３．複合ベースバンド・イノベーションｉ（ｔ）に再生した信号を加算するように、スイッチＢをセットする。
４．毎回、前段からの非線形シンボル推定値を使用するように、スイッチＣをトリガする。
５．前の１／Ｎスケール設定により所望の非線形検出機能を選択する。
６、可能性項ξｋｍ＝０をセットする。
ＭＧ−ＭＵＤのときは、
１．ＭＧ−ＭＵＤ用のゲイン係数を使用する。
２．ゲイン係数を１にスケール設定するように、スイッチＡをセットする。
３．複合ベースバンド・イノベーションｉ（ｔ）に再生した信号を加算するように、スイッチＢをセットする。
４．シンボル境界の開始時を除き、毎回、現在の非線形シンボル推定値を使用するように、スイッチＣをトリガする。
５．双曲線正接又はクリッピング・リミッタを選択する。
６、ＭＧ−ＭＵＤの図９ａバージョンを実施するためには、可能性項ξｋｍ（ｔ）＝０にセットする。ＭＧ−ＭＵＤの図９ｃバージョンを実施するためには、ξｋｍ（ｔ）＝（前段からのソフト・シンボル推定値／Ｎ）をセットする。ＭＧ−ＭＵＤの図９ｄバージョンを実施するためには、ξｋｍ（ｔ）を前段からの対応する整合フィルタ項に等しくセットする。
ＤＫＤのときは、
１．以上で導入されたＤＫＤゲイン係数を使用する。
２．スイッチＡ９５２を１にセットする。
３．スイッチＢを０にセットする。
４．シンボル境界の開始時を除き、毎回、現在の非線形シンボル推定値を使用するように、スイッチＣをトリガする。この場合に前段からの非線形シンボル推定値を使用する。
５．＜ＴＢＤ＞非線形機能を選択する。
６、可能性項ξｋｍ（ｔ）＝０にセットする。
ＢＦＫＤのときは、
１．ＢＦＫＤゲイン係数を使用する。
２．スイッチＡ（９５２）を１にセットする。
３．スイッチＢを０にセットする。
４．シンボル境界の開始時を除き、毎回、現在の非線形シンボル推定値を使用するように、スイッチＣをトリガする。この場合に前段からの非線形シンボル推定値を使用する。
５．＜ＴＢＤ＞機能を選択する。
６、可能性項ξｋｍ（ｔ）＝０にセットする。
図１０は、前述したＭＵＤＰＥ９００ａ、９００ｂに使用できるユーザ振幅推定器１０００の一実施例の概要図である。前述したように、整合フィルタ出力について第２の積算を実行し、これをシンボルの開始時に常に０に初期化し、かつ、正規化しない。これを整合フィルタ・アキュムレータ入力と呼び、ユーザ振幅推定器１０００が受け取る。図示のように、付加的な入力は、タイミング・オフセットの小部分、複合チャネル推定値及び２Ｘイノベーション変数（２／ρ２）の逆数を含む。１／１６チップ分解能に対するタイミング・オフセットの場合にタイミング・オフセットの小部分に拘わらず、この数は、全ビットを二進点の右へ４ビット量０〜１５となる。この値は、そのフェーズに対するパイロット電力をルックアップするために使用される。パイロット電力ルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）１０１０は、この情報を得るために位相に対応するパイロット電力を予め記憶している。２Ｘ（イノベーション変数の逆数）の値は、ＭＵＤＰＥの残りに印加されているように前述した値である。前述のＣＴＣＥモジュールから複合チャネル推定値を得る。
ユーザの相対振幅は、典型的には、パイロットの振幅対ユーザの振幅の比を評価する１以下の正の値である。ユーザ振幅推定器１０００は、シンボル毎に、この量の平方のポイント推定値を計算し、次に、ポイント推定値と、ユーザの相対振幅の平方の前の現在の推定値との凸の組合せを取る。特に、数値が０．９９であるパラメータαのときに、推定器１００は、０．０１（１−α）Ｘポイント推定値＋０．９９（α）Ｘ前の推定値を取る。その結果は、シンボル速度でクロッキングされ（１０１４）、かつ、その結果の平方根（１０１６）が複合チャネル推定値と乗算されてユーザの複合振幅を得る。
ポイント推定値は、シンボルの終端で整合フィルタ・アキュムレータ出力のマグニチュード平方（１００２）を取り、かつ、ユーザの相対振幅の前推定値平方の逆数と乗算することにより計算される。次いで、その結果をスケール係数により乗算し、かつ、バイアスを取り除く。最後に、ポイント推定値をレンジ０〜１に制限する（１００８）。ユーザの相対振幅の新推定値平方の平方根を取り、かつ、複合チャネル振幅推定値により乗算して、そのユーザ用の複合振幅推定値を得る。計算に使用したスケール及びバイアス項を以下のように計算する。複合チャネル推定値のマグニチュード平方（１０１２）を２倍の（イノベーション変数の逆数）により乗算する。更に、これがパイロット電力（１０１０）から供給され、タイミング・オフセットの小部分を表す４ビットに従って異なり得るパイロット電力と乗算される。その逆数は、バイアスとする結果（１０１８）となる。次いで、この量を２倍の（イノベーション変数の逆数）と乗算し、かつ出力を平方して（１００６）スケールを発生する。
図１１は、前に導入されたパイロット捕捉、ＣＴＣＥ及びパイロット打消しモジュール及びＭＵＤＰＥにより使用可能とされるシグナチュア・シンセサイザ１１００の一実施例を示す概要図である。実及び虚パイロットは、ＩＳ９５のような標準において指定されたことになる線形フィードバック・シフト・レジスタ（ＬＦＳＲ）１１０４、１１０６を使用して計算される。６４ワルシュ・チャネルのそれぞれのために、ワルシュ・テーブル１１０２から異なる符号が適用される。その結果は、バイナリ・シーケンスである。「０」ビットは、１のシンボルにマッピングされ、また「１」ビットは、シンボル−１にマッピングされる。必要とされる１６部分オフセットのうちの１つにパイロットの被補間バージョンを発生するために、バイナリ入力をろ波する必要がある（１１０８、１１１０）。好ましい一実施例において、このフィルタは、１２タップ有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである。その結果は、（全て１である）ワルシュ符号０の場合にシンセサイズされたパイロットか又は他の任意のワルシュ・チャネル用のシグナチュア・シーケンスである。
図１２は、ＭＵＤＰＥ署名波形シンセサイザ１２００、特に異なる３実施１２０２、１２０４、１２０６により使用可能とされるサブ・チップ補間フィルタを示す概要図である。この入力は、バイナリなので、ルックアップ・テーブルを使用して出力を計算することができる。ルックアップ・テーブルのコスト対加算器を使用するコストに従った実施において実行されるべきいくつかの妥協点が存在する。好ましくは、１６可能部分オフセットが存在するので、更に４ビットも使用して正しいフィルタを選択する必要がある。１テーブル実施１２０２は、１６ビット（データ入力用の１２ビット＋どの部分のオフセットを選択するかのための４ビット）、又は出力を発生するために６５５３６位置を必要とするが、しかし付加的なロジックは使用しない。２テーブル実施１２０４は、２つの１０ビット・テーブル又は２×１０２４＝２０４８位置を必要とする。１０ビットのときは、４ビットが部分オフセットを選択し、かつ他の６ビットが１２ビット・シーケンスの第１の半分か又は第２の半分である。２テーブルの出力は、１２タップＦＩＲフィルタを実現するめに相互に加算される必要がある。３テーブル実施１２０６では、３つの８ビット・テーブル又は３×２５６＝７６８を必要とする。８ビットのときは、４ビットが部分オフセットを選択し、かつ、他の４ビットが１２ビット入力シーケンスの第１、第２又は第３の４ビット・セグメントである。
従って、本発明の実施例は、ＣＤＭＡ通信環境において改善された干渉打消しの形成及び提供をする。本発明は、そのいくつかの実施例を参照して、かなり詳細に説明されたが、本発明の精神又は範囲を逸脱することなく、種々に実施可能とされる。従って、請求項は、どのような場合であっても、ここで含まれる実施例の説明に限定されるべきではない。
受信機の一実施例を示す概要図である。 並列パイロット・チャネル捕捉システムの一実施例を示す概要図である。 図２の並列パイロット・チャネル捕捉システムに使用可能な複合あいまいさ関数発生の一実施例を示す概要図である。 図１のＣＤＭＡ共通受信機において使用可能なアクティブ・ユーザ検出モジュールの一実施例を示す概要図である。 図１のＣＤＭＡ共通受信機において使用可能な伝搬チャネル推定及び符号トラッキング・モジュールの一実施例を示す概要図である。 図５のチャネル推定及び符号トラッキングにより使用可能なパイロット発生の一実施例を示す概要図である。 パイロット打消しモジュールの一実施例を示す概要図である。 本発明による多段マルチ・ユーザ検出の一実施例を示す概要図である。 本発明によるマルチ・ユーザ検出処理モジュールの一実施例を示す概要図である。 マルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。 マルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。 マルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。 マルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。 マルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。 反復多段関数によりマルチ・ユーザ検出処理モジュールの他の実施例を示す概要図である。 マルチ・ユーザ検出処理モジュール用のユーザ振幅推定器の一実施例を示す概要図である。 署名波形シンセサイザの一実施例を示す概要図である。 署名波形シンセサイザにおいて使用されるサブ・チップ補間フィルタの一実施例を示す概要図である。 多段減結合ＭＵＤ処理の一実施例を示す概要図である。 一段の減結合ＭＵＤ処理の一実施例を示す概要図である。 減結合ＭＵＤ処理要素の一実施例を示す概要図である。

Claims (88)

  1. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信する通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消す方法において、
    現在の不連続値が現在のシンボルに関する現在のサブ・シンボル間隔に対応し、かつ、前の不連続値が現在のシンボルに関する前のサブ・シンボル間隔に対応しているときに、完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を提供する入力を受け取り、
    任意のユーザに関する現在の推定値が任意のユーザに関する現在のシンボルに対応する現在の不連続値の一部を推定し、かつ、前の不連続シンボル間隔中に前の不連続値からの判断により複数のユーザにより発生された干渉を打ち消すときに、サブ・シンボル間隔で複数のユーザからの任意のユーザに関するシンボルを推定する前記方法。
  2. 請求項１記載の方法であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記方法。
  3. 請求項１記載の方法であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記方法。
  4. 請求項１記載の方法であって、任意のユーザに関するシンボルを推定することは、複数の処理段により実行される前記方法。
  5. 請求項１記載の方法であって、複数の処理要素は、複数のユーザにより発生する打消し干渉に対するサブ・シンボル間隔で複数のユーザのそれぞれについて推定を個別的に実行する前記方法。
  6. 請求項４記載の方法であって、複数の処理段は、第１段及び第２段を含み、第１段は、第２段に任意のユーザに対して積算したソフト・シンボル出力を提供し、第２段は、積算したソフト・シンボル出力を使用して任意のユーザのために複数のシンボルを推定する前記方法。
  7. 請求項６記載の方法であって、第２段が受け取る入力は、第１段が受け取る入力に対して１シンボル期間だけ遅延されている前記方法。
  8. 請求項１記載の方法であって、シンボル推定は、最小平均二乗誤差推定の１つに基づいている前記方法。
  9. 請求項８記載の方法であって、最小平均二乗誤差推定は、線形平均二乗誤差推定に基づいている前記方法。
  10. 請求項４記載の方法であって、シンボル推定は、混合ガウス分布に基づいている前記方法。
  11. 請求項４記載の方法であって、複数の処理段からの個々の段は、異なる形式である前記方法。
  12. 請求項４記載の方法であって、複数の処理段における各処理段は、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行する前記方法。
  13. 請求項４記載の方法であって、複数の処理段における各処理段は、反復多段復調器を含む前記方法。
  14. 請求項１３記載の方法であって、反復多段復調器は、ゲイン係数と、対応する処理段が混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行できるように再構築可能な非線形機能モジュールとを含む前記方法。
  15. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信する通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消す装置において、
    現在の不連続値が現在のシンボルに関する現在のサブ・シンボル間隔に対応し、かつ、前の不連続値が現在のシンボルに関する前のサブ・シンボル間隔に対応するときに、完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を受け取る入力と、
    入力との通信において、任意のユーザに関する現在の推定値が任意のユーザに関する現在のシンボルに対応する現在の不連続値の一部を推定し、かつ、前の不連続シンボル間隔中に前の不連続値からの判断により、複数のユーザにより発生された干渉を打ち消すときに、サブ・シンボル間隔で任意のユーザに関するシンボルを推定する第１の処理段と
    を含む装置。
  16. 請求項１５記載の装置であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記装置。
  17. 請求項１５記載の装置であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記装置。
  18. 請求項１５記載の装置であって、第１の処理段は、任意のユーザに関するシンボルを推定するために使用される複数の処理段のうちの１つである前記装置。
  19. 請求項１５記載の装置であって、複数の処理段は、複数のユーザにより発生する打消し干渉に適応するようにサブ・シンボル間隔で複数のユーザのそれぞれについて推定を個別的に実行する複数の処理要素を含む前記装置。
  20. 請求項１８記載の装置であって、複数の処理段は、第１段及び第２段を含み、第１段は、第２段に任意のユーザに対して積算したソフト・シンボル出力を提供し、第２段は、積算したソフト・シンボル出力を使用して任意のユーザのために複数のシンボルを推定する前記装置。
  21. 請求項１５記載の装置であって、第１の処理段は、シンボルの推定において最小平均二乗誤差推定を実施する前記装置。
  22. 請求項２１記載の装置であって、最小平均二乗誤差推定は、線形平均二乗誤差推定である前記装置。
  23. 請求項１５記載の装置であって、第１の処理段は、シンボル推定において混合ガウス分布を実施する前記装置。
  24. 請求項１８記載の装置であって、複数の処理段からの個々の段は、異なる形式である前記装置。
  25. 請求項１８記載の装置であって、複数の処理段における各処理段は、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行する前記装置。
  26. 請求項１８記載の装置であって、複数の処理段における各処理段は、反復多段復調器を含み、更に反復多段復調器は、ゲイン係数と、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行し複数の対応する処理段を得るように再構築可能な非線形機能モジュールとを含む前記装置。
  27. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信するときに、通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消すコンピュータ・プログラミング製品において、
    コンピュータ読出し可能な媒体上に記憶され、かつ
    現在の不連続値が現在のシンボルに関する現在のサブ・シンボル間隔に対応し、かつ、前の不連続値が現在のシンボルに関する前のサブ・シンボル間隔に対応するときに、完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を受け取り、
    任意のユーザに関する現在の推定値が任意のユーザに関する現在のシンボルに対応する現在の不連続値の一部を推定し、かつ、複数のユーザにより発生され、前の不連続シンボル間隔中に前の不連続値からの判断により複数のユーザにより発生した干渉を打ち消すときに、サブ・シンボル間隔で複数のユーザから任意のユーザに関するシンボルを推定する複数のオペレーションを実行するようにされた前記プログラミング製品。
  28. 請求項２７記載のプログラム製品であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記プログラム製品。
  29. 請求項２７記載のプログラム製品であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記プログラム製品。
  30. 請求項２８記載のプログラム製品であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記プログラム製品。
  31. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信するときに、通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消す方法において、
    現在の不連続値が現在の多重ビット・シンボルに関する現在のサブ・シンボル間隔に対応し、かつ、前の不連続値が現在の多重ビット・シンボルに関する前のサブ・シンボル間隔に対応しているときに、完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を提供する入力を受け取け、
    任意のユーザに関する現在の推定値が任意のユーザに関する現在のシンボルに対応する現在の不連続値の一部を推定し、かつ、前の不連続シンボル間隔中に前の不連続値からの判断により複数のユーザにより発生された干渉を打ち消すときに、サブ・シンボル間隔で複数のユーザから任意のユーザに関するシンボルを推定する前記方法。
  32. 請求項３１記載の方法であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記方法。
  33. 請求項３１記載の方法であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記方法。
  34. 請求項３１記載の方法であって、任意のユーザに関するシンボルを推定することは、複数の処理段により実行される前記方法。
  35. 請求項３１記載の方法であって、複数の処理要素は、複数のユーザにより発生する打消し干渉に対するサブ・シンボル間隔で複数のユーザのそれぞれについて推定を個別的に実行する前記方法。
  36. 請求項３４記載の方法であって、複数の処理段は、第１段及び第２段を含み、第１段は、第２段に任意のユーザに対して積算したソフト・シンボル出力を提供し、第２段は、積算したソフト・シンボル出力を使用して任意のユーザのために複数のシンボルを推定する前記方法。
  37. 請求項３６記載の方法であって、第２段が受け取る入力は、第１段が受け取る入力に対して１シンボル期間だけ遅延されている前記方法。
  38. 請求項３１記載の方法であって、シンボル推定は、最小平均二乗誤差推定の１つに基づいている前記方法。
  39. 請求項３８記載の方法であって、最小平均二乗誤差推定は、線形平均二乗誤差推定である前記方法。
  40. 請求項３１記載の方法であって、シンボル推定は、混合ガウス分布に基づいている前記方法。
  41. 請求項３４記載の方法であって、複数の処理段からの個々の段は、異なる形式である前記方法。
  42. 請求項３４記載の方法であって、複数の処理段における各処理段は、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行する前記方法。
  43. 請求項３４記載の方法であって、複数の処理段における各処理段は、反復多段復調器を含む前記方法。
  44. 請求項４３記載の方法であって、反復多段復調器は、ゲイン係数と、対応する処理段が混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行できるように再構築可能な非線形機能モジュールとを含む前記方法。
  45. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信するときに、通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消す装置において、
    現在の不連続値が現在の多重ビット・シンボルに関する現在のサブ・シンボル間隔に対応し、かつ、前の不連続値が現在の多重ビット・シンボルに関する前のサブ・シンボル間隔に対応するときに、完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を受け取る入力と、
    入力との通信において、任意のユーザに関する現在の推定値が任意のユーザに関する現在の多重ビット・シンボルに対応する現在の不連続値の一部を推定し、かつ、前のサブ・シンボル間隔中に前の不連続値から判断により複数のユーザにより発生された干渉を打ち消すときに、サブ・シンボル間隔で任意のユーザに関するシンボルを推定する第１の処理段と、
    を含む前記装置。
  46. 請求項４５記載の装置であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記装置。
  47. 請求項４５記載の装置であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記装置。
  48. 請求項４５記載の装置であって、第１の処理段は、任意のユーザに関するシンボルを推定するために使用される複数の処理段のうちの１つである前記装置。
  49. 請求項４５記載の装置であって、複数の処理段は、複数のユーザにより発生する打消し干渉に適応するようにサブ・シンボル間隔で複数のユーザのそれぞれについて推定を個別的に実行する複数の処理要素を含む前記装置。
  50. 請求項４８記載の装置であって、複数の処理段は、第１段及び第２段を含み、第１段は、第２段に任意のユーザに関して積算したソフト・シンボル出力を提供し、第２段は、積算したソフト・シンボル出力を使用して任意のユーザに関する複数のシンボルを推定する前記装置。
  51. 請求項４５記載の装置であって、第１の処理段は、シンボルの推定において最小平均二乗誤差推定を実施する前記装置。
  52. 請求項５１記載の装置であって、最小平均二乗誤差推定は、線形平均二乗誤差推定である前記装置。
  53. 請求項４５記載の装置であって、第１の処理段は、シンボル推定において混合ガウス分布を実施する前記装置。
  54. 請求項４８記載の装置であって、複数の処理段からの個々の段は、異なる形式にある前記装置。
  55. 請求項４８記載の装置であって、複数の処理段における各処理段は、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行する前記装置。
  56. 請求項４８記載の装置であって、複数の処理段における各処理段は、反復多段復調器を含み、更に、反復多段復調器は、ゲイン係数と、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択されたマルチ・ユーザ検出アルゴリズムを実行する複数の対応した処理段を得るように再構築可能な非線形機能モジュールとを更に含む前記装置。
  57. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信する通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消す方法において、
    完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を提供する一組のデータを受け取り、
    受け取った一組のデータの共通サンプリング格子に対して複数のユーザの少なくともいくつかのための署名波形を補間することにより、任意のユーザに対応するシンボルのための複数のビットを推定する前記方法。
  58. 請求項５７記載の方法であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記方法。
  59. 請求項５７記載の方法であって、通信システムは、非同期符号分割多元接続通信システムである前記方法。
  60. 請求項５７記載の方法であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記方法。
  61. 請求項５７記載の方法であって、更に、任意のユーザに対応する干渉の寄与を判断するように補間された署名波形を使用する前記方法。
  62. 請求項６１記載の方法であって、補間された署名波形は、第１のサブ・シンボル間隔に関する信号の再構築を実行するために使用され、かつ、第１のサブ・シンボル間隔に続く第２のサブ・シンボル間隔における複数のビットを推定するために保持される前記方法。
  63. 請求項６２記載の方法であって、サブ・シンボル遅延は、第２のサブ・シンボル間隔におけるビット推定のため、及び第１のサブ・シンボル間隔に関する信号再構築のために補間された署名波形の並行保持に適応する前記方法。
  64. 請求項５７記載の方法であって、複数の減結合されたマルチ・ユーザ検出処理要素は、サブ・シンボル間隔で複数のユーザのそれぞれに関する干渉打消しを個々に判断する前記方法。
  65. 請求項６４記載の方法であって、更に、
    複数のユーザのそれぞれについて判断された複数の干渉打消しを組み合わせ、
    一組のデータから現在の干渉推定を除去してイノベーション信号を得て、
    イノベーション信号を使用して現在のサブ・シンボル間隔における任意のユーザに関する複数のビットを推定し、かつ次のサブ・シンボル間隔に対応する複数のユーザのそれぞれに関する次の干渉推定を判断する前記方法。
  66. 請求項５７記載の方法であって、シンボルは、多重ビット・シンボルである前記方法。
  67. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信する通信システムにおける多重ユーザ干渉を打ち消す装置において、
    完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生した複数の不連続値を提供する一組のデータを受け取る入力と、
    受け取った一組のデータの共通サンプリング格子に対して複数のユーザの少なくともいくつかに関する署名波形を補間することにより、任意のユーザに対応するシンボルに関して複数のビットを推定するマルチ・ユーザ検出モジュールと、
    を含む前記装置。
  68. 請求項６７記載の装置であって、通信システムは、符号分割多元接続通信システムである前記装置。
  69. 請求項６７記載の装置であって、通信システムは、非同期符号分割多元接続通信システムである前記装置。
  70. 請求項６７記載の装置であって、サブ・シンボル間隔は、チップ間隔である前記装置。
  71. 請求項６７記載の装置であって、マルチ・ユーザ検出モジュールは、任意のユーザに対応する干渉の寄与を判断するために補間された署名波形使用する前記装置。
  72. 請求項７１記載の装置であって、補間された署名波形は、第１のサブ・シンボル間隔に関する信号の再構築を実行するために使用され、かつ、第１のサブ・シンボル間隔に続く第２のサブ・シンボル間隔における複数のビットを推定するために保持される前記装置。
  73. 請求項７２記載の装置であって、サブ・シンボル遅延は、第２のサブ・シンボル間隔におけるビット推定のため、及び第１のサブ・シンボル間隔に関する信号の再構築のために補間された署名波形の並行保持に適応する前記装置。
  74. 請求項６７記載の装置であって、複数の減結合されたマルチ・ユーザ検出処理モジュールは、サブ・シンボル間隔で複数のユーザのそれぞれに関する干渉打消しを個々に判断する前記装置。
  75. 請求項７４記載の装置であって、更に、
    複数のユーザのそれぞれについて判断された複数の干渉打消しを組み合わせることにより、現在のサブ・シンボル間隔に関する現在の干渉推定を判断する手段と、
    イノベーション信号を提供するように一組のデータから現在の干渉推定を除去する手段とを含み、マルチ・ユーザ検出モジュールは、イノベーション信号を使用して現在のサブ・シンボル間隔に関する複数のビットを推定し、かつ、次のサブ・シンボル間隔に対応する複数のユーザのそれぞれに関する次の干渉推定を判断するように構築されている前記装置。
  76. 請求項６７記載の装置であって、シンボルは、多重ビット・シンボルである前記装置。
  77. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信する通信システムにおける多重ユーザ干渉を打ち消すシステムにおいて、
    完複数の不連続値を受け取る入力と、
    所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムに対応するゲイン係数を選択するように構築可能なゲイン係数モジュールと、
    所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムに対応する非線形関数を選択するように構築可能な機能モジュールと、
    を含む構築可能マルチ・ユーザ検出（ＭＵＤ）モジュールを備える前記システム。
  78. 請求項７７記載のシステムであって、複数の構築可能なＭＵＤモジュールは、多段ＭＵＤを得るように配列されている前記システム。
  79. 請求項７８記載のシステムであって、複数の構築可能なＭＵＤモジュールは、第１のＭＵＤ及び第２のＭＵＤを含み、第１のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムは、第２のＭＵＤモジュールに対応する第２のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムと異なる第１のＭＵＤモジュールに対応する前記システム。
  80. 請求項７７記載のシステムであって、所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムは、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択される前記システム。
  81. 請求項７９記載のシステムであって、第１及び第２のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムは、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択される前記システム。
  82. 請求項７７記載のシステムであって、構築可能なＭＵＤモジュールは、更に、所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムにより構築可能な状態を有する複数のスイッチを含む前記システム。
  83. 複数のユーザが共有チャネルを介して通信する通信システムにおけるマルチ・ユーザ干渉を打ち消す方法において、
    現在の不連続値が現在のシンボルに関する現在のサブ・シンボル間隔に対応し、かつ、前の不連続値が現在のシンボルに関する前のサブ・シンボル間隔に対応しているときに、完全シンボル期間より短いサブ・シンボル間隔で発生する複数の不連続値を提供する入力を受け取り、
    所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムに対応する非線形機能を選択するように機能モジュールを構築し、
    任意のユーザに関する現在の推定値が任意のユーザに関する現在のシンボルに対応する現在の不連続値の一部を推定し、かつ、前の不連続シンボル間隔中に前の不連続値からの判断により複数のユーザにより発生された干渉を打ち消すときに、サブ・シンボル間隔で複数のユーザからの任意のユーザに関するシンボルを推定する前記方法。
  84. 請求項８３記載の方法であって、複数の構築可能なＭＵＤモジュールは、それぞれゲイン係数モジュールを含み、かつ、機能モジュールは、多段ＭＵＤを得るように配列されている前記方法。
  85. 請求項８４記載の方法であって、複数の構築可能なＭＵＤモジュールは、第１のＭＵＤモジュール及び第２のＭＵＤモジュールを含み、かつ、第１のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムは、第２のＭＵＤモジュールに対応する第２のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムと異なる第１のＭＵＤモジュールに対応する前記方法。
  86. 請求項８３記載の方法であって、所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムは、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択される前記方法。
  87. 請求項８３記載の方法であって、第１及び第２のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムは、混合ガウス（ＭＧ）、減結合カルマン（ＤＫ）、並列干渉打消し（ＰＩＣ）及び部分並列干渉打消し（ＰＰＩＣ）からなるグループから選択される前記方法。
  88. 請求項８３記載の方法であって、構築可能なＭＵＤモジュールは、更に所望のマルチ・ユーザ検出アルゴリズムにより構築可能な状態を有する複数のスイッチを含む前記方法。
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