JP2007517447A - 復号化方法及び装置 - Google Patents

Abstract

受信したＤＳ−ＣＤＭＡ信号中のシンボル列を異なる方法で復号化して、例えばＵＭＴＳシステムにおけるアクイジション・インジケータ（ＡＩ）を処理する際に必要な処理を低減する。この復号化は、硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算を含む。

Description

（技術分野）
本発明は、無線ディジタル通信システムにおいて伝送されるデータを復号化する方法及び装置に関するものである。

（発明の背景）
ＵＭＴＳ（universal mobile telecommunications system：欧州の第３世代移動通信システム）規格において規定されているＵＭＴＳ通信システムは、少なくともノードＢ、及びユーザ装置（ＵＥ：user equipment）と証する移動電話端末を具えている。ノードＢ及びＵＥは共に、送信機及び受信機を具えている。ノードＢは、ノードＢ送信機によってＵＥ受信機にダウンリンクで信号を送信する。ＵＥはＵＥの送信機によってノードＢの受信機にアップリンクで信号を送信する。いくつかのＵＥが単一のノードＢと通信することができる。この場合には、これらのＵＥは同一セル内にあると言われる。セルは、ＵＥが所定のノードＢによるサービスを受ける地理的領域を表わす。

アップリンク及びダウンリンク通信では、ＵＥ及びノードＢは共に、送信する情報及び制御データを論理チャンネルにマッピング（対応付け）する。特に、ＵＭＴＳ規格は、ＡＩＣＨ（acquisition indication channel：アクイジション・インジケーション（インジケータ）・チャンネル）で表わされる論理チャンネルをダウンリンク通信に提供する。ＵＥが新たなノードとの通信を確立しようとする際、即ち新たなセルに加わろうとする際には、ＵＥはこのセルの一部となる許可を求める。この目的のための標準的な手順は、ＡＩＣＨを使用し、ランダムアクセスと称される。

ランダムアクセス中には、セルへのアクセスを要求するために、ＵＥはプリアンブル（前文）と称される短い情報バースト（情報のかたまり）を送信し、このプリアンブルは長さ１６のアダマール（Hadamard）符号の形の署名を含む。そしてＵＥは、目標のノードＢからの応答を受信するための経過時間中待つ。この経過時間はガード期間と称される。ノードＢがプリアンブルをエラーなしに受信した場合には、ノードＢはアクイジション・インジケーション（ＡＩ：acquisition indication）と称される他のバーストで応答する。

ＵＥが所定時間後にＡＩを受信しなかった場合には、ＵＥは新たなプリアンブルを送信する。ノードＢからの応答がない場合には、ＵＥはパワーを増加させてこのプリアンブルを最大回数まで再送信する。プリアンブル再送信の最大回数に達し、かつ正常なＡＩの受信を達成しなかった場合には、ＵＥはこのランダムアクセス手順の失敗をより上位のネットワーク層に信号伝送する。

ＡＩＣＨはノードＢのメッセージ、即ちＡＩを搬送して、ランダムアクセスによって特定のセルに加わろうとするすべてのＵＥに確認応答する。ＡＩは三つ組の文字上にマッピングされ、このことは、ＡＩは１、０、及び−１の値をとることができることを意味する。ＡＩは１または−１に設定されて、ノードＢからのそれぞれ肯定または否定の確認応答を表わす。ノードＢがＵＥによって要求されたサービスを提供不能である場合には、ＡＩは０に設定される。

すべてのＡＩはノードＢによって単一チャンネルＡＩＣＨ上に送信され、すべてのＵＥが、すべてのＵＥに向けられたこれらすべてのＡＩを受信する。このことは、各ＵＥは、この特定ＵＥ向けではなくてもすべてのＡＥ中のすべての情報を復号化しなければならないことを意味する。従って、ＡＩ中の情報の効率的な復号化を如何に実行するかが問題となる。

J. G. Proakis, "Digital communications", Mc Graw Hill, 3rd Edition

従来技術によれば、当業者にとって周知の標準的なブロックコード（符号）復号化技術（例えば、J. G. Proakis, “Digital communications”, Mc Graw Hill, 3rd Edition, 436〜460ページ）は、ＡＩの効率的な復号化を実行することができない。

（発明の概要）
従って本発明の目的は、ＡＩＣＨ中の情報の効率的な復号化を実行する方法の問題を解決することにある。

本発明は、次のものを提供することによってこの問題を解決する：
−硬判定（ハード・デシジョン）ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算を含む、受信したＤＳ−ＣＤＭＡ（direct sequence-code division multiple access：直接拡散による符号分割多重接続）信号中のシンボル列を復号化する方法；及び、
−硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算の手段を具えた、受信したＤＳ−ＣＤＭＡ信号中のシンボル列を復号化することができるユーザ装置。

本発明による方法は、受信したＤＳ−ＣＤＭＡ信号中のシンボル列の復号化を含み、硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた硬判定ベクトルの反復計算を含む。

好適例では、この方法は複数のステップを含み、次のステップを含む：
−受信した信号を復調し、これによりシンボル列を提供するステップ；
−前記シンボル列とアダマール復号化行列（マトリクス）との行列積を計算するステップ；
−前記シンボル列中の各シンボルの三つ組文字要素の等確率を（確率が等しいものと）仮定して、判定しきい値の推定値を計算するステップ；
−前記計算した判定しきい値を用いて硬判定ベクトルを計算するステップ；
−前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップ；
−前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算するステップ；
−判定しきい値が収束するか、あるいは反復の回数が所定の最大反復数に達するまで、前記硬判定ベクトルを計算するステップ、前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップ、及び前記硬判定ベクトルにおける、各シンボルの各三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算するステップを反復するステップ。

従来技術と比べて、本発明は大いに効果的である。即ち、理想的な条件下、即ち正規化された信号振幅（あるいは先験的に知られている信号振幅）を有するＡＷＧＮ（adaptive white Gaussian noise：適応白色ガウスノイズ）チャンネルの存在下では、ＡＩＣＨの復号化に標準的なブロック復号化を採用することができるが、以下に説明するように、本発明ほど効率的ではない。

ＡＷＧＮチャンネル下での古典的なアダマール最尤（ＭＬ：maximum likelihood）復号化は一般に、受信した符号列にアダマール逆行列を乗算することによって行われる。硬判定は結果的な復号化列から求めることができる。

適用すべきＭＬ基準のために、しきい値を計算して判定領域を定める必要がある。ＡＩが三つ組文字１，０，１にマッピングされるＡＩＣＨの特定の場合には、２つのしきい値を必要とする。理想的なＡＷＧＮチャンネル及び既知の信号振幅の下では、しきい値はこの信号振幅の０．５倍及び−０．５倍の所に容易に見つけることができる。実際には、これらのしきい値は、受信機のＲＦ−ベースバンドのフロントエンドを伴う実際の伝播条件、及び時間と共に変動するＡＩＣＨ物理チャンネルのパワーレベルに依存する。

これらすべてのパラメータを受信機レベルで推定することは実現可能ではあるが、計算密度が高く、実現の意味で費用効果的ではない。さらに、適切な推定器を受信機内に実現したとしても、しきい値調整メカニズムも実現すべきであり、追加的な複雑性を生み出す。最終的に、推定誤差がしきい値計算の精度に重大な影響を与え、潜在的に貧弱なデコーダ（復号化器）性能へと導く。

従って、本発明の利点は、利用可能な情報のすべてを最適に利用することによるＡＩＣＨの効率的な復号化を提供することにある。さらなる利点は、本発明によるＡＩＣＨデコーダは、あらゆる種類のＵＭＴＳ受信機内で実現することができ、ＡＩＣＨチャンネルのパワーの先験的知識は必要なく、即ち「ブラインド・アスペクト（知識なしの態様）」であり、リアルタイム（実時間）システムにおける実際上の複雑性の制約を満足すべく実現することができる。

（好適な実施例）
以下、本発明の好適な実施例について図面を参照しながら説明する。

図１に、一般的なＵＭＴＳシステム１００を図式的に示す。ユーザ装置（ＵＥ）１０１は、アップリンク１０５及びダウンリンク１０７経由でノードＢ１０３と通信する。ノードＢ１０３は、無線ネットワーク・コントローラ１０９経由でコアネットワーク１１１に接続されている。コアネットワーク１１１には、他のネットワーク１１３、例えば他のコアネットワーク、移動通信ネットワーク（ＰＬＭＮ：public land mobile network）、固定回線電話ネットワーク（ＰＳＴＮ：public switched telephone network：公衆回線網、加入電話網）、あるいは、任意数の装置及び加入者にサービスを提供するあらゆる種類のデータ通信ネットワークが接続される。当業者には明らかなように、このシステムは、端末１１５で表わすほとんど任意数のユーザ端末、及びそれぞれノードＢ１１７及びＲＮＣ（radio network controller：無線ネットワーク・コントローラ）１１９で表わす任意数のノードＢ及びＲＮＣを具えることができる。

図２に、本発明によるユーザ装置２００を図式的ではあるが幾分より詳細に示し、このユーザ装置は図１に示すシステム１００における使用に適し、以下に説明する本発明による方法を実行することができる。図２のユーザ装置２００は、図１に示すＵＥ１０１、１１５のいずれとすることもできる。

ＵＥはメインコントローラ（主制御器）２０９によって制御され、メインコントローラ２０９は、ＲＦトランシーバ２０３、内受信機（またはチャンネル・イコライザ（等化器））２０５、及びチャンネルデコーダ２０７の動作を制御する。コントローラ２０９には、メモリ２１１及び入力／出力ユニット２１３も接続されている。入力／出力ユニット２１３にはスピーカ２１５、マイクロホン２１７、キーボード２１９、及びディスプレイ２２１が接続され、システム１００内の他のユーザと通信する際にＵＥを使用するのに便利な手段をユーザに提供する。

ノードＢ１０３は、送信機を使用することによって、ダウンリンク１０７上のＵＥ内の受信機に信号を送信する。ＵＥは、ＵＥの送信機によって、アップリンク１０５内のノードＢの受信機に信号を送信する。

アップリンク及びダウンリンク通信では、ＵＥ及びノードＢ１０３は共に、送信すべきデータを論理チャンネルにマッピング（対応付け）する。特に、ＵＭＴＳ規格はダウンリンク１０７上に、アクイジション・インジケータ・チャンネル（ＡＩＣＨ）で表わされる論理チャンネルを提供する。

ダウンリンク通信中には、ノードＢ１０３は、ノードＢのセル内のＵＥに送信される論理チャンネルに送信パワーを割り当てる。割り当てられた送信パワーは、いくつかの制約を満足するために最適化されることになる。実際には、特定のＵＥに割り当てられるパワーは、同じセル内の他のＵＥへの妨害を最小にするために最小化しつつ、要求された種類のサービスをサポートするのに受信信号強度が十分であることを保証する（即ち、特定のＵＥによって要求されたサービスをサポートするのに必要なリンク品質を保証する）のに十分高くすべきである。さらに、パワー割り当ては、伝播条件、セル負荷（同一セル内のＵＥの数、及び関連する品質要求）、及びユーザのサービス需要の変化にも動的に適応しなければならない。これらの要素のすべてがリンク品質に影響する。

ダウンリンクにおけるＵＥ、及びアップリンクにおけるノードＢの内受信機はそれぞれ、受信信号を処理して、伝播チャンネルの不所望な効果を補償し妨害を軽減して、外受信機の性能を最適化する。外受信機の性能は、内受信機の出力に供給される復号化すべき信号に関連する信号対妨害比（ＳＩＲ：signal-to-interference ratio）に強く依存する。従って、まず第１に、従来の内受信機の目標は、その出力におけるＳＩＲを最小化して外受信機の性能を最大化することにある。

（ＤＳ−ＣＤＭＡにおけるデータ送信及び受信）
特定ユーザ向けの情報を送信するために、ソース情報データは、ソース符号化技術によって二進文字、即ちビットに適正にマッピングされる。そして、考慮中の論理チャンネルに応じて、これらのビットは、適切なチャンネル符号を用いて、送信中に劣化を生じさせるすべてのもの（ノイズ（雑音）、妨害）から情報ビットを保護することによってチャンネル符号化することができる。ＡＩＣＨの特別な場合には、チャンネル符号化が存在しない。そしてチャンネル符号化されたビットは、特定の変調方式（例えば、当業者にとって周知のＱＰＳＫ（quadratic phase shift keying：４相位相シフト符号化）変調、ここでは２ビットが１つのシンボルにマッピングされる）に従ってこれらのビットをシンボル（記号）にマッピングすることによって変調される。そしてＵＭＴＳのようなＤＳ−ＣＤＭＡシステムでは、これらのシンボルは、特定の拡散シーケンスでフィルタ処理することによってより広い帯域に拡散される。拡散されたシンボルは通常、チップと称する。なお、チップ期間の持続時間はシンボル期間の持続時間よりも、上記拡散操作における帯域拡大率におよそ等しい倍率だけ小さい。この倍率は、シンボル期間当りのチップ数に等しく、拡散率と称する。

異なるソースからの情報ビットを搬送するシンボル列は異なる拡散シーケンスによって拡散され、これにより複数のユーザが同じ帯域を共用し、受信機が、ユーザ特有の拡散シーケンスの知識に基づいて所望のデータシンボル列を区別して復元することができる。そして得られたチップは、パルス整形フィルタ（ＵＭＴＳの場合にはルートコサインフィルタ）によってフィルタ処理され、ディジタル−アナログ（Ｄ／Ａ）変換される。そして結果的なアナログ信号は無線周波数に変調されて、ノードＢのアンテナによってダウンリンクで送信されるか、あるいはＵＥのアンテナによってアップリンクで送信される。ダウンリンクにおけるＵＥのアンテナで受信した無線周波数信号、あるいはアップリンクにおいてノードＢのアンテナで受信した無線周波数信号は復調されてベースバンド（あるいは中間周波数ＩＦ（intermediate frequency））に戻され、アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換されてディジタル・ベースバンド信号が生成される。

ＵＥまたはノードＢの受信機はこのバースバンド信号を処理して、関係ユーザが意図した有用な情報を復元する。この目的のために、上記受信機は、有用なデータの送信に関連する送信機チェーン（連鎖）のカスケード（縦続）、実際の無線伝播チャンネル、及びＡ／Ｄ変換までの受信機チェーンを推定する必要がある。一般に、このカスケードは単にチャンネルと称され、チャンネル推定とは一般に、チャンネルを推定するために実行すべき手順の組を表わす。

チャンネル推定に基づいて、内受信機またはチャンネル・イコライザは、所望信号の寄与分を最大化し妨害の寄与分を軽減すべく設定される。換言すれば、内受信機は出力のＳＩＲを最大にしようとする。内受信機の出力は外受信機またはチャンネルデコーダに送られ、外受信機は、送信機において実行されたチャンネル符号化操作を実際に元に戻すことによって有用なビット列を復元する。内受信機の出力におけるＳＩＲが高いほど、信号復号化誤差確率の意味での外受信機の性能がより良くなる。

以下に、ＤＳ−ＣＤＭＡにおけるデータ送信及び受信の詳細な数学的記述が続き、ＡＩＣＨ復号化の数学的がこれに続き、図３を参照した、ＡＩＣＨ復号化を実現する方法のステップ毎の説明で終わる。

（信号及びチャンネルモデル）
一般的なＤＳ−ＣＤＭＡの信号及びチャンネルモデルが提供される。

（一般的な受信信号モデル）
インパルス応答ｈ(ｔ，τ)を有するマルチパス・チャンネルを通した信号ｓ(ｔ)の送信の一般的な場合を考える。Ａ／Ｄ変換前の、連続時間の複素ベースバンド受信信号は次式のようにモデル化される：
ｙ(ｔ)＝ｘ(ｔ)＋ν(ｔ) (１)
ここに、ｘ(ｔ)は、受信信号の有用なデータから成る部分を表わし、ν(ｔ)はノイズパルス妨害項を表わす。信号ｘ(ｔ)は次式で与えられる：
ｘ(ｔ)＝∫ｈ(ｔ，ｔ−τ)ｚ(τ)ｄτ (２)
ここに、ｈ(ｔ，ｔ−τ)は時共変（時間と共に変化する）チャンネル・インパルス応答を表わし、

は、送信機におけるＤ／Ａ変換後の送信信号を表わし、Ｔ_cはチップ期間を表わし

であり、ここにＭは拡散倍率を表わし、

は床関数の演算子を表わす。これに加えて、シンボル期間をＴ_s＝ＭＴ_cで表わす。さらに、ｓ(ｎ)はｎ番目の変調シンボル（例えばＱＰＳＫ）を表わし、ｄ(ｋ)は拡散シーケンスのｋ番目のチップを表わし、そしてΨ(ｔ)は、システム帯域を制限するパルス整形フィルタを表わす。

なお、このモデルは、ＵＭＴＳ、ＩＭＴ−２０００、及びＩＳ−９５規格によって規定されるＤＳ−ＣＤＭＡシステムのようないくつかの拡散層を有するシステムが用いることができる。

チャンネルｈ(ｔ，τ)は、J. G. Proakis, “Digital communications”, Mc Graw Hill, 3rd Edition, 1995に記載のレイリー・フェージング（減衰）及びマルチパス応答を有する広義の定常無相関拡散モデルに従うものと仮定し、次式の通りであり：

ここに、Ｐはマルチパス成分の数を表わし、ｃ_p(ｔ)及びτ_pは、ｐ番目のマルチパス成分に関連する時共変複素係数及び伝播遅延を表わす。マルチパス複素係数ｃ_p(ｔ)は、ＵＥ及びその周辺の散乱物体（例えば建物、丘、しかし他の移動物体も）のノードＢに対する速度に依存する。(１)式で表わされる信号ｙ(ｔ)はＡ／Ｄ変換されて、離散時間信号ｙ[ｉ]＝ｙ(iＴ_c／Ｑ)が生じ、ここにＱはチップレートに対するオーバーサンプリング倍率を表わす。信号ｙ[ｉ]は内受信機によって処理することができ、内受信機は線形の時共変フィルタｆ[ｉ，ｎ]としてモデル化することができ、出力の離散時間信号を次式のシンボルレートで発生する：
ｒ[ｎ]＝α[ｎ]ｓ[ｎ]＋ν[ｎ] (５)
ここで、一般性を失うことなしに、|ｓ[ｎ]|＝１、及び次式を仮定する：

ここに、ｈ[ｉ，ｎ]＝ｈ(iＴ_c／Ｑ，nＴ_s)は、チャンネル及び内受信機フィルタのカスケードの応答を表わし、ν[ｎ]は、内受信機の出力におけるノイズパルス妨害項を表わし、このノイズパルス妨害項は簡単のため、ゼロ平均の複素円対称白色ガウス付加ノイズ（ＡＷＧＮ）としてモデル化する。

以下では、肩文字（上付き文字）(・)^T及び(・)^Hはそれぞれ、転置及びエルミート転置を表わす。

（ブラインドＡＩＣＨデコーダ）
（ＡＩＣＨ送信）
ここで、ＡＩＣＨ復号化を説明する。ｂ＝[ｂ₁ ... ｂ₁₆]^Tはアクイジション・インジケータ列ベクトル（１６×１）を表わし、その要素はｉ＝１,...,１６についてｂ_i∈{０，＋１，−１}なるものとする。シンボルは全く同様に仮定する。
ベクトルｂ＝[ｂ₁ ... ｂ₁₆]^Tから成るシンボルはまず次式のようにマッピングされ：

そして次式のようにブロック符号化され：
ｓ＝Ｈｂ’
ここにＨは１６×１６のアダマール符号化行列を表わす。結果的な符号化シンボルはベクトルから成り、そして前記モデルに従って拡散され、スクランブルされ、そしてパルス整形される。そして、結果的な信号はディジタル−アナログ変換され、無線周波数に変調されて送信される。

（ＡＷＧＮチャンネル）
平坦で遅いフェージングを伴う白色ガウス付加ノイズ・チャンネルを仮定する。フェージングの場合、コヒーレンス時間は２スロットより大きいものとする。送信信号ｓは４０９６チップ（２スロット未満）にわたって拡散され、チャンネルは結果的に、観測窓（ウィンドウ）上では平坦であるものと考えられる。

内受信機の出力では、信号は次式：
ｒ[ｎ]＝αｓ[ｎ]＋ν[ｎ]
のように書くことができ、複素円対称ガウス分布

に従うν[ｎ]を伴う。αはいくつかの寄与分、即ちＡＩＣＨ物理チャンネルのパワーレベル、伝播条件、受信したＲＦからベースバンドへの変換ゲイン、及び内受信機のインパルス応答をモデル化する実ゲイン（利得）率である。

（復調）
復調信号ｒ’（１６×１）は次式で与えられる：

（ブラインドＡＩＣＨデコーダ）
ｒ’に復号化行列、即ちＨ^-1を乗算する。アダマール行列の特性により、

が得られる。ｇは、復号化行列の軟判定（ソフト・デシジョン）値出力を表わすものとし、即ち次式の通りであり：

ここに

は、アクイジション・インジケータ・ベクトルｂの推定値であり、結果的に、次式のようになる：

「ブラインド」の態様は、αの先験的知識が存在しない、ということから来る。一般に、このアルゴリズムはＡＩＣＨチャンネルのパワーレベルの知識なしに、そして受信機の総ゲイン（無線モジュールのゲイン＋内受信機のゲイン）の推定値なしに適用することができる。逆に、このアルゴリズムをＵＥ内で実現する場合には、ノードＢはＡＩＣＨパワー情報を送信する必要はない（オーバーヘッドをいくらか回避する）。

式６は次式の推定モデルを導く：
ｇ＝α・ｂ＋η
ここに、ηは実ガウス分布

に従う。
ブラインドＡＩＣＨデコーダはこの関係を用いて、

及び

を共に推定する。このことは、システムが「凍結する」（推定値

及び

が安定になる）まで反復的な方法で行うことができる。

以下では、ゼロ平均値のＡＷＧＮ、及びｂ中の各要素の先験的確率（１／３）により、問題を対称的なものとして考察する。
結果的に、判定方式は図４に示すものとすることができ、ここに判定しきい値はＴ＝(α／２)である。
例えば、反復（）における操作を考える：
Ｋ_-：ｇ内の厳密に負の要素数
Ｋ₊：ｇ内の正（または０）の要素数
ｎ₀：事象”ｇ_i＝０”の発生数
ｎ-1：事象”ｇ_i＝−１”の発生数
ｉが例えばｇ_i＜０であれば（ｇ内に少なくとも１つの負数が存在すれば）、次式となる：

この推定値は対称であるので、ｇ内の正の要素についても同じことが言え、反復０回でαの他の推定値が得られ、

と称する。ｉが例えばｇ_i≧０であれば（ｇ内に少なくとも１つの正値が存在するものと仮定すれば）、次式となる：

は反復０回における推定値を表わすものとする：
場合１：Ｋ_-及びＫ₊が０とは異なる

場合２：Ｋ₊のみが０とは異なる

場合３：Ｋ_-のみが０とは異なる

ここで、

の第１推定値があり、図４に示す判定方式を適用すれば、次式の規則（ルール）に従うｂの第１推定値

が得られる：
ｉ＝０,...,１５について：

ここで、反復ｋ回（ｋ＞０）における操作を考える。
反復０回と同様に、推定値

が得られ、そしてこれを用いて

が得られる。しかし、主な違いは、

は

の関数となる、ということにある。

一部の変数は反復ｋ回において定義する必要がある：

ｉが例えばｇ_i＜０であり、

の場合には、次式となる：

ｉが例えばｇ_i＞０であり、

の場合には、次式となる：

そして次式が得られる：

最後に、反復０回と同じ判定規則、即ち(７)式によって説明した規則を用いて、推定値

が

の関数として得られる。

理論的には、

が収束するまで（即ち、システムが「凍結」するまで）反復すべきである。一般に３回の反復で十分であることがシミュレーションによって示されている。

そして最終ステップは、

の推定値の中から、特定のＵＥに関係する唯一のＡＩを選択することから成る。このＡＩの指標（インデックス）はノードＢによって提供される。

ここで図３に戻って説明する。以上で数学的に説明したアルゴリズムを、方法における複数のステップによって説明する。この方法は、ユーザ装置、例えば図１及び２を参照して上述したユーザ装置１００、２００の制御ユニットにおいてソフトウェア命令によって実現することが好ましい。

この方法は、あらゆるＵＭＴＳベースバンド受信機、例えば通常のレーク受信機内での実現に適している（レーク受信機は当業者にとって周知である）。

この方法は予備計算を含み、この予備計算は、ＡＩＣＨについての伝播チャンネルのモデルを用意することを含み、このモデルは、無相関散乱の広義の定常モデルに従う有限数Ｐの分離したマルチパス成分の線形重ね合わせであり、このマルチパス成分は時共変複素係数及び遅延によって特徴付けられる。

さらなる予備計算は、内受信機の出力におけるＡＩＣＨ論理チャンネルに対応する受信信号の離散時間バージョン（版）を構成することである。

そして、ＡＩＣＨ復号化は次の通りである：
−復調ステップ３０１では、ＡＩＣＨに対応する内受信機の出力における受信信号のシンボル変調を復調する（元に戻す）。
−乗算ステップ３０２では、復調ステップ３０１で得られた信号とアダマール復号化行列との行列積を計算する。
−推定ステップ３０３では、各ＡＩ三つ組文字要素{−１，０，１}の等確率を仮定して判定しきい値を推定する。
−計算ステップ３０４では、推定ステップ３０３で計算したしきい値を用いて、乗算ステップ３０２の出力上の硬判定（−１，０または１）を計算する。
−推定ステップ３０５では、計算ステップ３０４で得られた、硬判定ベクトルにおける各要素｛−１，０，１｝の確率を推定する。
−計算ステップ３０６では、新たな判定しきい値を計算するが、推定ステップ３０３のように各ＡＩ文字要素の等確率を仮定する代わりに、推定ステップ３０５で推定した確率を用いる。
−判定ステップ３０７では、上記判定しきい値が固定値に収束するか、あるいは、最大反復回数に達した場合に、ステップ３０４〜３０７を反復実行すべきか、反復プロセスを中止して選択ステップ３０８を実行すべきかを判定する。
−選択ステップ３０８では、ハード判定ベクトル要素から、ＵＥに関係する唯一のＡＩを選択する（このＡＩの指標はノードＢによって与えられる）。

なお、本発明は上述した実施例に限定されず、請求項に規定した本発明の範囲を逸脱することなしに変更及び変形を加え得る。

特に、本発明は上述したＵＭＴＳ用途に限定されない。本発明は、ＤＳ−ＣＤＭＡ、あるいは通信規格が受信機にとって未知のシンボルまたは信号波形を含む論理チャンネルの存在を目論む他の無線通信システム用途の範囲内で用いることができる。

なお、本発明による方法は上述した実現に限定されない。ハードウェアまたはソフトウェアの単一アイテムがいくつかの機能を実行できるものとすれば、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方のアイテムによって本発明による方法の機能を実現する多数の方法が存在する。本発明は、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方のアイテムのアセンブリ（組立体）が１つの機能を実行することを排除しない。例えば、アルゴリズムのステップを組み合わせて、これにより、チャンネル推定の方法を変更することなしに、本発明による送信ビーム形成により単一機能を形成することができる。

上記ハードウェア及び／またはソフトウェア・アイテムはいくつかの方法で実現することができ、例えばそれぞれ配線された電子回路によって、あるいは適切にプログラムされた集積回路によって実現することができる。この集積回路は、コンピュータ内、移動通信ハンドセット（送受話器）内、基地局（ベース・ステーション）内、あるいは他のあらゆる通信システム装置内に含めることのできる受信機の一部となる。この受信機は、特定種類の通信サービスをサポートするのに必要な動作（即ち、デスクランブル（スクランブル解除）、デスプレッド（拡散を元に戻す））を行うべく構成された受信機の手段を具え、この手段は上述したように、ハードウェアまたはソフトウェア・アイテムである。

上述したように、上記手段は、１つの機能を実行するハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方の組立体、あるいはいくつかの機能を実行する単一アイテムとすることができる。

上記集積回路は一組の命令を具えている。従って、例えばコンピュータ・プログラミングメモリ中、あるいは独立した受信機メモリ中に含まれるこれら一組の命令は、コンピュータまたは受信機に推定方法の異なるステップを実行させる。

これら一組の命令は、データ担体、例えばディスクを読み取ることによって上記プログラミングメモリ中にロードすることができる。サービスプロバイダは、これら一組の命令を、通信ネットワーク、例えばインターネット経由で利用可能にすることもできる。

「具える」及びその活用形は、請求項に規定した以外のステップまたは構成要素の存在を排除するものではないことは明らかである。請求項に規定したステップまたは要素は、これらのステップまたは要素が複数存在することを排除するものではない。

本発明による通信端末を含むシステムを図式的に示す図である。 本発明による通信端末を図式的に示す図である。 本発明による方法のフローチャートである。 ソフトＡＩＣＨ復号化の判定領域を示す図である。

Claims (6)

1. 受信したＤＳ−ＣＤＭＡ信号中のシンボル列を復号化する方法において、
   硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた前記硬判定ベクトルの反復計算を含むことを特徴とするシンボル列の復号化方法。
2. 受信信号を復調し、これによりシンボル列を生成するステップと、
   前記シンボル列とアダマール復号化行列との行列積を計算するステップと、
   前記シンボル列内の各シンボルの前記三つ組文字要素の等確率を仮定して、判定しきい値の推定値を計算するステップと、
   前記計算した判定しきい値を用いて、硬判定ベクトルを計算するステップと、
   前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップと、
   前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて、判定しきい値を計算するステップと、
   前記硬判定ベクトルを計算するステップ、前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算するステップ、及び前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算するステップを、前記判定しきい値の計算が収束するか、あるいは反復回数が所定の最大反復回数に達するまで反復するステップと、
   を具えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記シンボル列が、アクイジション・インジケータ・チャンネル（ＡＩＣＨ）内のアクイジション・インジケータ（ＡＩ）の列であり、さらに：
   関係するＡＩを、前記計算した硬判定ベクトルから、所定の指標を用いて選択するステップを具えていることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 受信したＤＳ−ＣＤＭＡ信号中のシンボル列を復号化することが可能なユーザ装置において、
   硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各三つ組文字要素の確率に基づく値を有する判定しきい値を用いた前記硬判定ベクトルの反復計算のための手段を具えていることを特徴とするユーザ装置。
5. 受信信号を復調し、これによりシンボル列を生成する手段と、
   前記シンボル列とアダマール復号化行列との行列積を計算する手段と、
   前記シンボル列内の各シンボルの前記三つ組文字要素の等確率を仮定して、判定しきい値の推定値を計算する手段と、
   前記計算した判定しきい値を用いて、硬判定ベクトルを計算する手段と、
   前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算する手段と、
   前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて、判定しきい値を計算する手段と、
   前記硬判定ベクトルを計算する手段、前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を計算する手段、及び前記硬判定ベクトルにおける、各前記シンボルの各前記三つ組文字要素の確率の推定値を用いて判定しきい値を計算する手段を、前記判定しきい値の計算が収束するか、あるいは反復回数が所定の最大反復回数に達するまで反復的に動作させる手段と
   を具えていることを特徴とする請求項４に記載のユーザ装置。
6. 前記シンボル列が、アクイジション・インジケータ・チャンネル（ＡＩＣＨ）内のアクイジション・インジケータ（ＡＩ）の列であり、さらに：
   関係するＡＩを、前記計算した硬判定ベクトルから、所定の指標を用いて選択する手段を具えていることを特徴とする請求項５に記載のユーザ装置。
   

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