JP2008526137A - Ｍｉｍｏ設計用の容量ベースのランク予測 - Google Patents

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Abstract

低い複雑さのＭＭＳＥ受信機およびランク予測での単一コードワード（ＳＣＷ）設計の性能は、連続干渉除去（ＳＩＣ）を伴うマルチプルコードワード（ＭＣＷ）設計に類似している。ランク予測の方法は、各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと、該ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を算出することと、各層送信ごとの実効ＳＮＲを発生するために各トーンごとの該ＳＮＲをマッピングすることと、該実効ＳＮＲに対応する付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出して、該ＡＷＧＮ容量に基づいて全スペクトル効率を最大化することと、および該全スペクトル効率を最大化することに基づいてランクを選択することとを具備する。
【選択図】なし

Description

本発明は一般的には通信に関するものであり、より詳しくは、例えばマルチプル(multiple)入力マルチプル出力（ＭＩＭＯ）のようなマルチチャネル直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）通信システムを介して送信されるデータストリームの配信(distribution)を決定する技術に関するものである。
無線通信システムにおいて、送信機からのＲＦ変調された信号はいくつかの伝搬路を経由して受信機に到達することができる。伝搬路の特性は典型的には、フェージングやマルチパスのようないくつかの要因の為に時が経つとともに変化する。有害な経路効果に対するダイバーシチ(diversity)を提供し、性能を改良するために、マルチプル送信および受信アンテナが使用されてもよい。送信および受信アンテナ間の伝搬路が、一般的に少なくともある程度事実であるが、一次独立(linearly independent)している（すなわち、１つの経路上の送信が他の経路上の送信の一次結合(linear combination)として形成されていない）ならば、データ送信を正確に受信する可能性はアンテナの数が増加するにつれて増加する。一般的に、送信および受信アンテナの数が増加するにつれてダイバーシチは増し、性能は改良される。
マルチプル入力マルチプル出力（ＭＩＭＯ）通信システムはデータ送信用のマルチプル（ＮT）送信アンテナとマルチプル（ＮR）受信アンテナとを使用する。ＮTの送信アンテナとＮRの受信アンテナとによって形成されるＭＩＭＯチャネルはＮSの独立チャネルに分解されることができ、ＮS≦ｍｉｎ｛ＮT、ＮR｝である。ＮSの独立チャネルのそれぞれはＭＩＭＯチャネルの空間サブチャネル（または送信チャネル）とも呼ばれてもよく、次元(dimension)に相当する。マルチプル送信および受信アンテナによって生成される追加の次元(dimensionalities)が使用されれば、ＭＩＭＯシステムは改良された性能（例えば増加された送信容量）を提供することができる。
全ランク(full-rank)のＭＩＭＯチャネルに関して、ＮS＝ＮT≦ＮRのとき、独立したデータストリームはＮTの送信アンテナのそれぞれから送信されてもよい。送信されたデータストリームは異なるチャネル条件（例えば異なるフェージングおよびマルチパス効果）を経験する可能性があり、そして送信電力の与えられた量に関して異なる信号対ノイズおよび干渉比（ＳＮＲｓ）を達成する可能性がある。さらに、連続干渉除去(successive interference cancellation)処理が（下で述べられている）送信されたデータストリームを回復するために受信機において使用されると、それらのデータストリームが回復されている特定のオーダー(order)に依存したデータストリームに関して異なるＳＮＲｓが達成される可能性がある。結果として、異なるデータレート(rate)は、それらの達成されたＳＮＲｓ次第で、異なるデータストリームによってサポート可能である。チャネル条件は典型的に時間と共に変化するため、各データストリームによってサポートされるデータレートも時間と共に変化する。
ＭＩＭＯ設計は２つの操作のモード、すなわち単一コードワード（ＳＣＷ）とマルチプルコードワード（ＭＣＷ）、を有している。
ＭＣＷモードにおいて、送信機はもしかすると異なるレートで、各空間層で独立して送信されるデータを符号化することができる。受信機は以下のように機能する連続干渉除去（ＳＩＣ）アルゴリズムを用いる。すなわち、第１の層を復号し、そして「推定された(estimated)チャネル」を用いて符号化された第１の層を再度符号化し掛け算をした後に受信信号からその貢献(contribution)を引き、そして第２の層などを復号する。この「たまねぎ剥き(onion-peeling)」アプローチは、連続的に復号された各層が増加している信号対ノイズ（ＳＮＲ）を認識し、従って、より速いレートをサポートすることができることを意味している。誤伝搬がないので、ＳＩＣを有するＭＣＷ設計は容量を達成する。この設計の欠点の（ａ）増加したＣＱＩフィードバック（各層ごとに１のＣＱＩ）；（ｂ）増加したＡＣＫ／ＮＡＣＫメッセージング（各層ごとに１）；（ｃ）各層が異なる送信で終了できる故のハイブリッドＡＲＱ（ＨＡＲＱ）における問題(complications)；（ｄ）増加したドップラーおよび／または低ＳＮＲを伴うチャネル推定エラーに対するＳＩＣの性能感度；および（ｅ）先行する層が復号されるまで各連続する層が復号されることができない故の増加した復号待ち時間要求は各空間層のレートを「管理」する負担から生じる。
従来のＳＣＷモード設計において、送信機は「同一のデータレート」により各空間層で送信されるデータを符号化する。受信機は各トーン(tone)ごとに、最小２乗平均ソリューション(Minimum Mean Square Solution)（ＭＭＳＥ）またはゼロ周波数（ＺＦ）受信機のような低複雑性線形受信機、あるいはＱＲＭのような非線形受信機を用いることができる。
ＳＣＷ設計はＭＣＷ設計の上述した実施問題を克服する。その欠点は、高いＫファクタを有するラインオブサイト(line-of-sight)（ＬＯＳ）チャネルまたは空間的に相関されたチャネルにおいてＳＣＷモードがＭＣＷレートをサポートできないことである。これらの両シナリオはチャネルランクの損失、またはチャネル条件数の増加、および増加した層間干渉につながる。このことは各空間層ごとの実効ＳＮＲを劇的に低下させる。したがって、各層によりサポートされているデータレートは低下され、全体的なデータレートが低下する。
ＫファクタはＬＯＳチャネル電力の、非ＬＯＳチャネル電力に対する比である。ランクは非ゼロエネルギを有するチャネルにおける固有モードの数である。条件数はＭＩＭＯチャネルの最小固有値に対する最大固有値の比である。
従って、例えばマルチプル入力マルチプル出力（ＭＩＭＯ）のような、マルチチャネル直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）通信システムを介して動的に送信されるデータストリームを配信する技術が必要である。
［発明の概要］
一つの観点において、ランク予測の方法は、各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと、ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出することと、各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを生成するために各トーンごとのＳＮＲをマッピングすることと、実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ 1、Ｃａｐ 2、Ｃａｐ 3、Ｃａｐ 4と表記される付加的白色ガウスノイズ(additive white Gaussian noise)（ＡＷＧＮ）容量を算出することと、最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択することと、選択された絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択することとを具備する。
一つの観点において、無線通信装置は、各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出するための手段と、ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出するための手段と、各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを生成するために各トーンごとのＳＮＲをマッピングするための手段と、実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ 1、Ｃａｐ 2、Ｃａｐ 3、Ｃａｐ 4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出するための手段と、最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択するための手段と、選択された絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択するための手段とを具備する。
一つの観点において、プロセッサはランク予測の方法を実行するようプログラムされ、該方法は各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと、ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出することと、各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを生成するために各トーンごとのＳＮＲをマッピングすることと、実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ 1、Ｃａｐ 2、Ｃａｐ 3、Ｃａｐ 4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出することと、最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択することと、選択された絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択することとを具備する。
一つの観点において、コンピュータ可読媒体はランク予測方法を実行し、該方法は、各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと、ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出することと、各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを生成するために各トーンごとのＳＮＲをマッピングすることと、実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ 1、Ｃａｐ 2、Ｃａｐ 3、Ｃａｐ 4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出することと、最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択することと、選択された絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択することとを具備する。
本発明の様々な側面および実施例はより詳しく下で説明される。
［発明の詳細な説明］
本発明の特徴と特性は、似通った参照記号が全体を通して対応して識別している図面と関連されると、以下に記載した詳細な説明からより明らかになる。
「例示的」ということばはここにおいて、「一例、例、あるいは実例として」という意味で使用される。ここにおいて「例示的」と記載されているいかなる実施例または設計も、必ずしも他の実施例または設計よりも好ましいあるいは有利であると解釈されるものではない。
性能ベースのランク予測のここにおいて記載されている技術は、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ）システム、直接シーケンスＣＤＭＡ（ＤＳ−ＣＤＭＡ）システム、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）システム、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）システム、高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ）システム、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）ベースシステム、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）システム、単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）システム、マルチプル入力マルチプル出力（ＭＩＭＯ）システムなどのような様々な通信システム用に用いられてもよい。
ＯＦＤＭはシステム帯域幅全体をマルチプル（ＮＦの）直交サブ帯域に効果的に分割するマルチキャリア変調技術である。これらのサブ帯域はまた、トーン、サブキャリア、ビンおよび周波数チャネルとも呼ばれる。ＯＦＤＭを用いると、各サブ帯域はデータにより変調されることのできるそれぞれのサブキャリアと関連付けられる。ＮＦまでの変調記号は各ＯＦＤＭ記号期間にそのＮＦのサブ帯域上を送信されることができる。送信に先立って、これらの変調記号は、ＮＦのチップを含む「変換された」記号を得るためにＮＦポイント逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を用いて時間ドメインに変換される。
ＳＣＷ設計はＭＣＷ設計の欠点を克服する。しかし、ＳＣＷモードは、高いＫファクタを有するラインオブサイト（ＬＯＳ）チャネルまたは空間的に相関されたチャネルにおいてＭＣＷレートをサポートすることができない。これらの両シナリオはチャネルランクの損失、またはチャネル条件数の増加、および増加した層間干渉につながる。このことは各空間層ごとの実効ＳＮＲを劇的に低下させる。従って、各層によってサポートされるデータレートが低下し、全体的なデータレートが低下する。「実効ＳＮＲ」は全トーンにわたって平均されたＳＮＲｓの相乗平均(geometric mean)に（ほぼ）比例する。
層間干渉を低減させる一つの方法は低ランクチャネルにおいて送信される空間層の数を減少させ、かつ層間干渉とＭＩＭＯ利得とをトレードオフすることである。例えば、送信される層の数を４から３に低減すること、すなわち、ランクを４から３に減少させることにより３つの層の実効ＳＮＲｓを劇的に増加させることができ、従って各層によってサポートされるデータレートを劇的に増加させることができる。ネット効果とは、３層送信が４層送信と比較してより高いスペクトル効率を実際に有することができるということである。
１実施例において、ＳＣＷ設計は全体的なスペクトル効率を最大化するために層間干渉とＭＩＭＯ利得とを効果的にトレードオフする。このことは、受信機がチャネルランクに合わせるために、キャリア品質対干渉(Carrier-Quality-to-Interference)（ＣＱＩ）に加えて送信に最適な層の数をフィードバックする、ランク予測によって達成される。
従来のＳＣＷ送信機
図１は従来のＳＣＷ送信機１００を図示している。ビット１０２はレート予測アルゴリズム１１２によって特定されるパケットフォーマット（ＰＦ）１０８、１１０次第で、ターボ符号化され(turbo-encoded)１０４、ＱＡＭマッピングされる１０６。符号化は単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）設計と同一である。符号化された記号はその後 ＭT の層１１６にデマルチプレクス(de-multiplex)され１１４、その後 ＭT のＯＦＤＭ変調器１２０とアンテナ１２２とに空間的にマッピングされる１１８。各送信アンテナのＯＦＤＭ処理はその後ＳＩＳＯと同一の方式で進み、その後信号はＭＩＭＯ無線チャネルに送ら(launch)れる。レート予測アルゴリズムは５ミリ秒毎に受信機１２６からの４ビットＣＱＩフィードバック１２４を用いる。ＣＱＩは受信機において測定された実効ＳＮＲ／空間層の単位(measure)である。空間マッピングは、各層のＳＮＲが類似であることを保証するように行われる。上記で説明した通り、この設計の性能は低ランクチャネルにおいて低下する。
ランク予測を伴うＳＣＷ送信機
実施例に従って、ランク予測を有する単一コードワード（ＳＣＷ）設計が説明される。頑強なランク予測のためのアルゴリズムを以下に示す。ＳＮＲ＜１５デシベル（ユーザの９０パーセント）に関して、低複雑性ＭＭＳＥ受信機及びランク予測を有するＳＣＷ設計の性能は連続干渉除去（ＳＩＣ）を有するマルチプルコードワード（ＭＣＷ）設計と同様である。ＨＡＲＱがなければ、ＭＣＱはチャネル推定エラーに対してより敏感であるため、ＳＣＷはＭＣＷよりすぐれている。これらのファクタは、ＭＣＷに比較して低い実施複雑性および少ないオーバーヘッドのために、ＭＩＭＯに関してＳＣＷを魅力的なものにする。
１５と２０デシベル間（ユーザの１０パーセント）のＳＮＲに関して、ＳＣＷとＭＣＷとの間の性能のギャップは、低Ｋチャネルについては１．０デシベルより小さく、高Ｋチャネルについては２〜５デシベルである。高Ｋチャネルに関して、高ＳＮＲｓにおける性能劣化はデュアルポラライズド(dual polarized)アンテナを用いることによって１〜２デシベルに低下される。事実、ＳＣＷ設計は高ＳＮＲｓでさえＭＣＷ設計の２デシベル以内である。ＨＡＲＱがないと、チャネル推定エラーへのＳＩＣの増加した感度のために、ＭＣＷの性能はＳＮＲ＜１５デシベルではＳＣＷより悪い。
図２は、１実施例によるランク予測を有するＳＣＷ送信機を図示している。ビット２０２はレート予測アルゴリズム２１２によって特定されるパケットフォーマット（ＰＦ）２０８、２１０次第で、ターボ符号化され２０４、ＱＡＭマッピングされる２０６。
１実施例において、符号化された記号はその後、Ｍのストリーム２１６または層（１≦Ｍ≦ＭT ）にデマルチプレクスされ２１４され、ここでＭ ２２８は、５ビットＣＱＩ ２２４に加えて、５ミリ秒毎の受信機２２６のフィードバックによって特定される２ビット整数１≦Ｍ≦ＭTである。Ｍのストリーム２１６はその後 ＭT のＯＦＤＭ変調器２２０と ＭT のアンテナ２２２とに空間的にマッピングされる２１８。
空間マッピング
空間マッパ（プレコーダ(precoder)）２１８は各ＯＦＤＭトーンｋごとに、ＭT のアンテナ上にＭの記号をマッピングする ＭT ×Ｍ行列Ｐ（ｋ）である。プレコーダについては様々な選択がありうる。ＭR ×ＭT のＭＩＭＯチャネルＨ（ｋ）を考察する。プレコーダ行列は、同等なチャネル行列Ｈ（ｋ）Ｐ（ｋ）がＨ（ｋ）と比較して改良された周波数選択性を有するように選択可能である。増加した周波数選択性は周波数ダイバーシチ利得を得るために復号器によって利用されることができる。
１実施例において、プレコーダ行列は以下の置換行列である：
Figure 2008526137
ここでП（０）、П（１）、・・・П（ＭT−１）は、恒等行列(identity matrix)のＭの列から導き出されるＭT×Ｍのサブ置換行列すなわち
Figure 2008526137
であり、Ｂは同等のチャネルの周波数選択性を制御するためのパラメータである。
１実施例によると、ＭT＝４、Ｍ＝２ならば、
Figure 2008526137
Ｂ＝１に関して、これは、縦線のボックス３０２が層１からの記号に対応し、横線のボックス３０４が層２からの記号に対応する、図３に示されているような２つの層を有する循環多重化(circular multiplexing)戦略になる。図３は ＭT＝４、Ｍ＝２、Ｂ＝１を有する循環多重化を図示している。縦軸３０６はアンテナを表している。横軸３０８はトーンを表している。
Ｂ＝４に関して、これは、縦線のボックス４０２が層１からの記号に対応し、横線のボックス４０４が層２からの記号に対応する、図４に示されているような２つの層を有するブロック循環多重化戦略になる。図４は ＭT＝４、Ｍ＝２、Ｂ＝４を有するブロック循環多重化を図示している。縦軸４０６はアンテナを表している。横軸４０８はトーンを表している。
Ｂの増加は、弱符号が用いられるときに望ましい可能性のある、同等チャネルの周波数選択性の減少につながる。また、パラメータＢはチャネルインターリーバ選択に敏感であり、従ってパラメータＢは後に最適化されてもよい。
循環多重化はチャネル遅延拡張(spread)に関わらず周波数ダイバーシチを改良する。強力ターボ符号の存在時には、（Ｍ＝１の）ＣＭの性能は空間-時間送信ダイバーシチ（ＳＴＴＤ）にほぼ等しい。しかし、非常に高いＰＦに関して、あるいは弱畳み込み(convolutional)符号を用いる制御チャネルに関して、ＳＴＴＤはＣＭよりはるかに性能が優れることができる。
１実施例において、プレコーダ行列は以下の一般化された遅延ダイバーシチ行列である：
Figure 2008526137
ここで
Figure 2008526137
は ＭT×ＭT のＤＦＴ行列のＭの列から得られる ＭT×Ｍ のサブＤＦＴ行列であり、
Figure 2008526137
は
Figure 2008526137
によって与えられる（ｊ、ｊ）番目のエントリーを有する ＭT×ＭTの対角行列である。
パラメータδはチャネルの周波数選択性をさらに制御する遅延パラメータであり、ＮはＯＦＤＭトーンの数である。Ｍ＝１に関して、上記のプレコーディング行列は「純粋な」遅延ダイバーシチを実施するということを特筆する。遅延ダイバーシチの性能は厳密には循環多重化（およびＳＴＴＤ）より悪く、高いＰＦのＬＯＳチャネル条件における性能は低い。遅延ダイバーシチを用いることの唯一の利点は、非常に低いＳＮＲｓ（ＳＮＲ＜−５デシベル）で高移動性（＞１２０ｋｍｐｈ）に関して改良されたＳＩＳＯチャネル推定利得から利益が得られることである。これらのチャネルシナリオにおいて、循環多重化はＳＩＳＯチャネル推定利得から利益を得ることができない。
パケットフォーマット
現在のＳＩＳＯ設計は、スペクトル効率［０．５、１、１．５、２．０、２．５、３．０、４．０］ｂｐｓ／Ｈｚを有する７つのＰＦを使用する。１層送信を用いるＳＣＷ設計において、スペクトル効率（ＳＥ）におけるこの粒度(granularity)は十分でなければならない。しかし、全４つの層が送信用に使用されると、２〜４ｂｐｓ／Ｈｚ程度のＳＥ粒度を有する[２、４、６、８、１０、１２、１６]ｂｐｓ／Ｈｚのスペクトル効率になる。これらのユーザは達成可能なＳＥよりもはるかに低いデータレートで送信するよう制約をされているので、この粗い粒度の結果はデータレートの損失である。各層中のレートは独立して調節されることができ、その結果、全体的なさらに細いスペクトル効率粒度になるので、ＳＩＣを有するＭＣＷ設計にはこの粒度問題はない。
Figure 2008526137
表１は１実施例による、ランク予測を有するＳＣＷ設計のパケットフォーマットを示している。表１は第１から第６の送信を対象にしている(targeting)ＳＥを有するＰＦを図示している。１６のＰＦには、第１の送信を対象にする、０．２５ｂｐｓ／Ｈｚ／層の増分を有する０．５ｂｐｓ／Ｈｚ／層から４．２５ｂｐｓ／Ｈｚ／層の範囲の層当りのＳＥが用意されている。第３の送信を対象にすると、最大の達成可能な層当りのＳＥは１．４２ｂｐｓ／Ｈｚ／層である。１．４２ｂｐｓ／Ｈｚ／層と２．１３ｂｐｓ／Ｈｚ／層との間のＳＥは第２の送信を対象とすることで達成可能であり、２．１３ｂｐｓ／Ｈｚ／層より大きいＳＥは第１の送信を対象とすることで達成可能であり、そこではＨＡＲＱの利益は減少する。
もう一つの実施例において、第３の送信を対象とすることでより高いＳＥが達成可能であり、そしてＨＡＲＱからの利益が増加するように、層当りのＳＥ＞４．２５ｐｂｓ／Ｈｚを伴うより多くのＰＦ番号が追加されることができる。このような場合、ＰＦ粒度が取り込まれる(captured)ことを保証するために、６ビットＣＱＩが必要とされる可能性がある。
容量ベースのランク予測アルゴリズム
図５は１実施例による容量ベースのランク予測のブロック図を示している。ｋ番目のトーンに関して、Ｈ（ｋ）Ｐ4（ｋ）５０２からＨ（ｋ）Ｐ1（ｋ）５０８はそれぞれＭＭＳＥ５１２からＭＭＳＥ５１８に入力される。ＭＭＳＥ５１２からＭＭＳＥ５１８はそれぞれＳＮＲ4（ｋ）５２２からＳＮＲ1（ｋ）５２８を生成する。ＳＮＲ4（ｋ）５２２からＳＮＲ1（ｋ）５２８はそれぞれキャップマッパ５３２からキャップマッパ５３８に入力される。キャップマッパ５３２からキャップマッパ５３８はＥｆｆＳＮＲ4５４２からＥｆｆＳＮＲ1５４８をそれぞれ生成すると共に、Ｃａｐ4５５２からＣａｐ1５５８をそれぞれ生成する。Ｃａｐ4５５２からＣａｐ1５５８は決定ユニット５７０に入力される。決定ユニット５７０はランク５７２を生成する。
ＥｆｆＳＮＲ1５４２からＥｆｆＳＮＲ4５４８およびランク５７２は選択及び量子化ユニット５７４に入力される。その選択及び量子化ユニット５７４は５ビットＣＱＩ５７６を生成する。
１実施例によると、容量ベースのランク予測アルゴリズムは以下のように動作する。
１．各トーンにおいて、{１、２、３、４}層送信に相当する４×４、４×３、４×２及び４×１のＭＩＭＯチャネル行列Ｈ（ｋ）Ｐ1（ｋ）、Ｈ（ｋ）Ｐ2（ｋ）、Ｈ（ｋ）Ｐ3（ｋ）及びＨ（ｋ）Ｐ4（ｋ）が算出される。ＭＭＳＥ受信機を仮定すると、{１、２、３、４}層送信の後処理(post-processing)ＳＮＲｓ、すなわちＳＮＲ1（ｋ）、ＳＮＲ2（ｋ）、ＳＮＲ3（ｋ）、ＳＮＲ4（ｋ）が以下のように各トーン毎に算出される：
Figure 2008526137
ＱＲＭ−ＭＬＤやＩＤＤのような他の受信機を仮定すると、後処理ＳＮＲｓは異なる方式で算出される。
２．非制約 (unconstrained) 容量マッピングは、{１、２、３、４}層送信に関して、全トーンにわたって平均された実効ＳＮＲを発生するためにその後使用される。これらをＥｆｆＳＮＲ1、ＥｆｆＳＮＲ2 、ＥｆｆＳＮＲ3 、ＥｆｆＳＮＲ4 と表記する。実効ＳＮＲｓに対応する付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量はＣａｐ1、Ｃａｐ2、Ｃａｐ3、Ｃａｐ4と表記される。
３．最適ランク／層は全スペクトル効率を最大化するように、すなわち
Figure 2008526137
となるように選択される。５ビットＣＱＩはその後フィードバックされ、ここで、
Figure 2008526137
である。
付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出する周知の技術が使用されてもよいことは当業者にとって自明である。
ここで述べられている技術は他のシステムだけでなく、様々なＯＦＤＭベースのシステムに使用されることができる。ここで述べられているランク予測技術は様々な手段によって実施可能である。たとえば、これらの技術はハードウエア、ソフトウエア、あるいはその組み合わせにおいて実施可能である。ハードウエアの実装に関して、干渉制御を行うために用いられる処理ユニットは、１以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣｓ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰｓ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤｓ）、プログラム可能な論理装置（ＰＬＤｓ）、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡｓ）、プロセッサ、制御装置、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、ここに記載の機能を実行するよう設計された他の電子ユニット、あるいはこれらの組み合わせにおいて実施可能である。
ソフトウエア実装に関して、干渉制御技術はここに記載の機能を行うモジュール（例えば、手続き、機能など）を用いて実施されてもよい。ソフトウエア符号はメモリユニットに保存され、プロセッサによって実行されてもよい。メモリユニットはプロセッサ内あるいはプロセッサの外部において実施されてもよく、この場合、それは技術的に知られている様々な手段を介してプロセッサに通信するように結合可能である。
開示されている実施例の上記記載は、当業者が本発明を実施または使用できるようにするために提供されている。これらの実施例への様々な変更は当業者に用意に明らかになり、ここに規定されている一般原理は本発明の技術的範囲を逸脱することなく他の実施例に適応可能である。従って、本発明はここに示されている実施例に限定されるものではなく、ここに開示されている原理および新規の構成と一致する広い技術的範囲与えられることができる。
従来のＳＣＷ送信機を図示する概略図。 １実施例によるランク予測を備えるＳＣＷ送信機を図示する概略図。 １実施例による、ＭT＝４、Ｍ＝２、Ｂ＝１の循環多重化を図示する概略図。 １実施例による、ＭT＝４、Ｍ＝２、Ｂ＝４のブロック循環多重化を図示する概略図。 １実施例による容量ベースのランク予測のブロック図。

Claims (20)

  1. 各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと；
    前記ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出することと；
    各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを発生するために各トーンごとの前記ＳＮＲをマッピングすることと；
    前記実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ1、Ｃａｐ2、Ｃａｐ3、Ｃａｐ4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出することと；
    最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択することと；
    前記選択した絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択することとを具備するランク予測の方法。
  2. 更に、前記選択したランクに基づいて品質インジケータを送信することを具備する、請求項１に記載の方法。
  3. 前記品質インジケータはキャリア品質対干渉（ＣＱＩ）である、請求項２に記載の方法。
  4. 層送信の数は４つである、請求項１に記載の方法。
  5. 前記ＳＮＲは
    Figure 2008526137
     として算出され、ここでｋはｋ番目のトーンであり、Ｈ（ｋ）Ｐ1（ｋ）、Ｈ（ｋ）Ｐ2（ｋ）、Ｈ（ｋ）Ｐ3（ｋ）、およびＨ（ｋ）Ｐ4（ｋ）、は{１、２、３、４}層送信に対応する、請求項１に記載の方法。
  6. 前記マッピングは容量に関して非制約である、請求項１に記載の方法。
  7. 前記選択したランク
    Figure 2008526137
     は
    Figure 2008526137
     として算出される、請求項１に記載の方法。
  8. 前記品質インジケータＣＱＩは
    Figure 2008526137
     として算出され、ここでＥｆｆＳＮＲは前記選択したランクの前記実効ＳＮＲである、請求項７に記載の方法。
  9. 各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出するための手段と；
    前記ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出するための手段と；
    各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを発生するために各トーンごとの前記ＳＮＲをマッピングするための手段と；
    前記実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ1、Ｃａｐ2、Ｃａｐ3、Ｃａｐ4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出するための手段と；
    最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択するための手段と；
    前記選択した絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択するための手段とを具備する無線通信装置。
  10. 更に、前記選択したランクに基づいて品質インジケータを送信するための手段を具備する、請求項９に記載の無線通信装置。
  11. 層送信の数は少なくとも２つである、請求項９に記載の無線通信装置。
  12. 前記品質インジケータはキャリア品質対干渉である、請求項１０に記載の無線通信装置。
  13. ランク予測の方法を実行するようにプログラムされたプロセッサ、前記方法は、
    各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと；
    前記ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出することと；
    層送信ごとの実効ＳＮＲｓを発生するために各トーンごとの前記ＳＮＲをマッピングすることと；
    前記実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ1、Ｃａｐ2、Ｃａｐ3、Ｃａｐ4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出することと；
    最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択することと；
    前記選択した絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択することとを具備する。
  14. 前記方法は更に、前記選択したランクに基づいて品質インジケータを送信することを具備する、請求項１３に記載のプロセッサ。
  15. 層送信の数は少なくとも２つである、請求項１３に記載のプロセッサ。
  16. 前記品質インジケータはキャリア品質対干渉である、請求項１４に記載のプロセッサ。
  17. ランク予測の方法を実行するコンピュータ可読媒体、前記方法は、
    各トーンごとの層送信に対応するＭＩＭＯチャネル行列を算出することと；
    前記ＭＩＭＯチャネル行列に基づいて各トーンごとの信号対ノイズ比（ＳＮＲｓ）を算出することと；
    各層送信ごとの実効ＳＮＲｓを発生するために各トーンごとの前記ＳＮＲをマッピングすることと；
    前記実効ＳＮＲｓに対応し、Ｃａｐ1、Ｃａｐ2、Ｃａｐ3、Ｃａｐ4と表記される付加的白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）容量を算出することと；
    最高Ｃａｐｓのうちの絶対最高Ｃａｐを選択することと；
    前記選択した絶対最高Ｃａｐに基づいてランクを選択することとを具備するコンピュータ可読媒体。
  18. 前記方法は更に、前記選択したランクに基づいて品質インジケータを送信することを具備する、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
  19. 層送信の数は少なくとも２つである、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
  20. 前記品質インジケータはキャリア品質対干渉である、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
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