JP2009509439A - 移動体無線システムにおける最適化された加入の数の選択のための方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、基地局に複数のアンテナを有し、受信器に1つまたは複数のアンテナを有する無線のメッセージ送信システムにおいて、送信のために最適化された加入者数の選択のためのわずかに複雑な方法、ならびに時間領域または周波数領域における多元接続と共に空間分割多元接続（SDMA）を含む。グループサイズと平均の送信パワーとの間の考慮される関係を用いて、小さな空間相関を有するチャネルを有する加入者が、SDMA送信方法の処理量を増大するために、同一の時間スロットまたは周波数スロットにおける動作のために選択される。本発明は、干渉を許容しないSDMA方法（ゼロフォーシング）および残りの干渉を有する方法の両方と相互作用する。本発明は、直交射影行列の助けによって、チャネル品質をはるかに少ない計算の複雑さによって推定されることを可能にするZF原理の新規な解釈と、送信方法の使用に基づいている。可能な加入者の組み合わせは、木状の探索アルゴリズムの助けによって効率的に分類される。本方法は、完全なチャネルの知識、あるいは平均化されたチャネルの統計情報を利用する。加入者に関するサービス要件の品質のほか、公平性の判定基準を考慮することができる。

Description

1.発明の主題
本発明は、基地局にある数個のアンテナおよび受信器にある1つまたは複数のアンテナを備えたワイヤレス通信送信システム（多入力、多出力システム-MIMO）に関する。数個のアンテナの使用は、送信または受信中に加入者の信号に関して基地局で空間的に区別することを可能にする。数名の加入者は、システムの処理量を著しく増大する空間分割多元接続（SDMA）によって同時に扱われることができる。同時に、加入者には、必要に応じて、数個のアンテナによって複数のデータストリームを供給することができる（空間多重化-SMux）。この目的のために、データストリームは、たとえば、送信チャネルの最も強い伝搬方向、いわゆる空間モードにおいて送信され、受信器で区別されうるようになっている。異なる境界条件は、異なる数学的SDMA送信アルゴリズムをもたらすことが考えられる。たとえば、1つの境界条件は、個別の加入者に送られたデータストリームが互いに干渉してはならないというものであり得る。本発明の主題は、同時に扱われる加入者を選択するすべてのSDMA送信アルゴリズムにおいて生じる問題であり、本発明は、ベクトル変調法のいわゆるクラスのSDMAアルゴリズムに限定される。本発明は、小さな空間相関を有する加入者の最適化された数の選択のために著しく低減した複雑さを有する方法のほか、コンピュータが本発明による方法を実行することを可能にするコンピュータプログラムを含み、方法を実施するために必要な技術システムも含む。

2.用途の分野
SDMAを組み合わせることができるが、必ずしも時間分割多元接続（TDMA）および周波数分割多元接続（FDMA）およびSMuxと組み合わせる必要はないシステムの基地局が、考えられる。基地局における限定された数のアンテナは、同時に扱われる加入者の最大数を限定し、加入者がグループに効率的に分割されうるSDMA送信アルゴリズムの拡張を必要とする。これは、空間において効率的に同時に扱うことができる加入者の最大数が、組み合わせられたチャネル行列の階数によって限定されるという事実に起因している。時間スロットまたは周波数スロットのそれぞれにおいて、異なる部分集合の加入者がそのとき、SDMAによって同時に扱われることができる。

各SDMA送信処理は、SDMAによって同時に扱われることができる加入者の適切な部分集合を選択するための適切な機構を必要とし、したがって空間分割多元接続を用いる各送信局は、適切な選択処理を実施するための技術的な手段を装備しなければならない。

送信器におけるいわゆるベクトル変調法は、いくつかの形態で送信チャネルの知識を推定して利用するSDMA送信方法から始まる。送信されるデータシンボルは、第6節で説明するように、種々の境界条件を考慮して計算することができ、アンテナの放射特性に影響を及ぼすベクトル値ビーム形成重みによって乗算されたものである。

3.発明の目的
SDMAによって同時に扱われる加入者を選択するときに、簡単な形式で示されている以下の基本的な問題が生じる。その解法が本発明の目的である。
・空間において、強く相関性がある送信チャネルを有する関係者のグループ化は、回避されなければならない。そうでなければ、SDMA送信方法による空間における加入者の区別可能性が妨げられ、データ処理量が著しく減少されることになるためである。これは、非効率的なビーム形成重みのために、効率的な送信チャネルの品質が、SDMA送信方法の使用後に著しく妥協されることになるという事実と、異なる加入者に送られるデータストリームの間の干渉がますます生じることになるという事実に起因している。
・グループサイズは、方法によって最適化されなければならない。これが、利用可能な送信パワーの可能な分割を変更し、したがってデータ処理量に大きく影響するためである。
・利用者の分割は、2つの他の次元、すなわち時間および周波数を同時に考慮することによって起こるものとし、必要に応じて、加入者の公平性およびサービス品質要件を考慮することを可能にするものとする。
・SDMA送信方法の使用後、予想されるチャネル品質の事前計算にかかるコストは、グループの選択中に低減または排除されなければならない。その結果が、加入者の組み合わせに左右され、したがって、計算の複雑さが、数百の加入者を有する現実的なシステムにおいて管理しにくくなるためである。
・テストされることになるグループ化の選定は、最初からきわめて前途有望となり得る組み合わせを排除することなく、効率的に減少されるものとする。
・複雑さを低減するときに、各時間で単独の決定が行われる必要がないように、システムにおける状況が徐々に変化するだけであるという事実が利用されるものとする。

4.従来技術およびその欠点
SISOシステム（一入力、一出力、すなわち、送信器および受信器に1つずつのアンテナ）の場合には、関連する問題が存在するが、適切に解決されていない。各送信中に最適なチャネルを有する加入者の選定および送信リソースの適切な分割によって、システムの総処理量は増大し（DE 100 21 862(特許文献1)）、たとえば、速度を最大化するために、加入者を選定することがすでに認められている。別法として、限定された遅延または高いサービス品質のために、加入者を選択することができる。

現状によれば、既に記載されたMIMO送信システムのタイプは、将来のワイヤレス通信システムのためのきわめて前途有望な解法を代表している。しかし、加入者の選択の問題は、多くの方法によって完全に解決されているわけではなく、または、きわめて高度な計算の複雑さを有するだけである。たとえば、（US 2005/147032(特許文献2)）は、そのようなシステムにおける同様の問題について記載しているが、方法については述べておらず、そこでは「直交集合」として示されている利用者のグループが、識別されることになっており、その最適サイズについてはもちろん述べられていない。

解決に対する2つの基本的なタイプの手法を、区別することができる。1つの手法は、数学的問題としてシステム処理量の最適化を系統立てて、最適条件のために閉じた解法を求めることからなり、たとえば［1］である。最後に、この最適条件を満たす加入者サブグループが、選択方法によって探索される。しかし、この目的のために、SDMA方法を採用した後、送信チャネルの知識を参照して、具体的には、最適条件に関する探索において対象となる可能な利用者の組み合わせのすべてに関して、チャネル品質を予め計算する必要があり、したがって、このタイプの手法はとりわけ、上述の要件の影響力を満たさない。最適な加入者の組み合わせに関する探索において、大部分の場合には、すべての可能な組み合わせに至る詳細な探索の手段がとられる。しかし、特に、チャネル容量などの量が、ビーム形成の使用後のチャネル品質に基づいた選択における特徴として用いられる場合、およびこれが、各可能な組み合わせにおける各加入者に関して明示的に計算される場合には、これは、実行不可能なほど高い計算費用をまねく。このすべては、［WO 2005/053186］(特許文献3)［WO 2002/033848］(特許文献4)［EP 1 542 419］(特許文献5)に当てはまる（［WO 2005/053186］(特許文献3)は、アップリンクにおける使用の場合と明記されている）。たとえば、［EP 1 542 419］(特許文献5)は、速度の計算後にグループサイズを最適化してもよいが、一定数の加入者が常に手段として用いられる。

システム処理量に直接的に基づくのではなく、ビーム形成後のチャネル品質に関して、加入者のチャネル間または異なるように定義される指標の間の異なる測定基準または相関に基づく反復的選択方法もまた、広く知られている。たとえば、加入者信号の入射角の入射方向（到着の方向）がそのとき、利用されるか、［2］［3］［EP 0 926 912］(特許文献6)［US 6,895,258］(特許文献7)［US 2004/087343］(特許文献8)、または2つのチャネル行列の部分空間の間の相関が定義される［4］［5］［WO 98/30047］(特許文献9)［EP 1 434 452］(特許文献10)。（［US 2004/087343］(特許文献8)は、異なる周波数または時間によってではなく、直交コードを強く干渉する加入者に割り当てることによって、加入者を分離する。）しかし、これらの測定基準は、システム処理量に直接的な関連があるわけではなく、したがって、とりわけ、最適なSDMAグループサイズ（第2の要件も参照）の形式的な最適化を可能にしない。代わりに、グループサイズは、経験的に確立されるが、たとえば、最大可能数の加入者を達成するシステム処理量に形式上、直接関連があるわけではない。たとえば、［EP 1 505 741］(特許文献11)において、これがどのように決定されることになるのかから始めることなく、規定されたグループサイズが用いられる。または、2つの加入者の許容される空間相関に関する閾値が、経験的に決定され、可能なグループサイズがこれから結論付けられた。［EP 1 434 452］(特許文献10)はさらに、加入者によって必要とされるデータ速度で受信した信号から決定された相関測定を介した手段を用い、干渉が少ないため、低速の加入者を最初に選択し、具体的には、加入者の数が再びさらに決定されるわけではない閾値を超えるまで行う。

発明［WO 2005/055507］(特許文献12)は、本発明に関連していると考えられることができる。本発明もまた、システム処理量によって直接動作するのではなく、SDMA送信方法の採用後にチャネル行列の相関行列に基づく任意の分類サイズによって動作する。しかし、本発明と同様に、同時に動作中の接続の数を最適化するために、［WO 2005/055507］(特許文献12)の分類サイズの蓄積を可能にする。本発明に対する違いは、［WO 2005/055507］(特許文献12)のすべての方法が、いわゆる行列変調を用いたSDMA送信方法に制限され、ベクトル変調方法の本明細書を考慮したクラスについては検討していないことである。行列とベクトル変調との差は、第6節で取り上げる。

基地局が加入者を選択することによって、加入者自体が基地局にそれらのチャネル品質に関する測定されたコードまたは計算されたコードを送り返す解法［6］［EP 1 505 741］(特許文献11)は、第2のサブグループとして存在する。しかし、これらは、送信器におけるチャネルの知識を利用せず、ランダムにビーム形成ベクトルを選択する［7］SDMA方法の場合には唯一の対象である。本発明の場合と同様に、送信器におけるチャネルの知識が存在し、SDMA方法がその知識を用いて動作される場合には、グループに関する情報を返すことによってさらなるデータ負荷を不要にするものとし、その代わりに、ビーム形成後にチャネル品質が前もって効率的に推定される。たとえば、アップリンクの場合を考える本発明［WO 98/30047］(特許文献9)はまた、予測の形態を用いるが、測定可能なチャネル係数はビーム形成を用いることなく予測される。このため、強いチャネルを有する加入者の選択が可能である。空間的に相関性があるチャネルを有する加入者の芳しくない分離可能性に関する問題を考慮するために、［WO 98/30047］(特許文献9)もまた、未定義のグループサイズの上述の問題を必然的に伴う相関測定の手段をとる（上記参照）。

DE 100 21 862 US 2005/147032 WO 2005/053186 WO 2002/033848 EP 1 542 419 EP 0 926 912 US 6,895,258 US 2004/087343 WO 98/30047 EP 1 434 452 EP 1 505 741 WO 2005/055507

5.解法
本発明は、分類測定基準値としてビーム形成後に予想される加入者の速度のコストの好ましい推定値のほか、加入者の組み合わせをテストするために木状の分類アルゴリズムを用いる。このために、加入者の組み合わせは、最初から排除する必要はない。テストされることになるすべての組み合わせに関するビーム形成ベクトルの事前計算に関するコストが回避されるが、同一のグループにおいて、互いへの加入者の影響を無視することはない。これは、直交射影行列を用いたゼロフォーシング境界条件（異なる加入者に送られるデータ間で許容される干渉はない）の新規な解釈によって可能となる。ゼロフォーシングは、すべての他のSDMA方法の限定事例と見なすことができ、高い信号対雑音特性比に関して探索される。したがって、干渉を計算することなく、コードにおける相関の影響を要約するのに直ちに適している。

最適加入者の組み合わせに関する探索中に、本発明において提案された速度推定の使用は、最適なグループサイズの推定の決定を同時に可能にするが、正確な速度の事前計算の複雑さはなくて済む。

基本的なバージョンにおいて、目的は、システムの総速度の最大化である。拡張として、サービス品質要件および公平性を考慮するために、参考文献によって既知である方法が、以下にさらに簡単に説明するように、速度推定と組み合わせることができる。

6.態様
公式の符号および数字は、以下の文章ではイタリック体で記載される。ベクトルおよび行列に関する記号もまた、ボールド体で記載される。

図1〜図4はまた、説明のために用いられる。アルゴリズムの各バージョンにおいて、K個の移動体加入者の集合から最適なサブグループが、移動体無線チャネルの状況に基づいて見つけられる。このサブグループは次に、SDMAによって同時に扱われることができる。SDMAが用いられるシステムから始まり、TDMAおよびFDMAと組み合わせられる。時間方向におけるリソース要素は、互いに直交しており、FDMAシステムのキャリアもまた直交しているものと見なすことができることが一般に仮定されうる。周波数方向におけるリソース要素は、数個のキャリアからなりうる。キャリアのチャネルに強い干渉性があり、同一の加入者グループ化が顕著な損失を生じることなく、そのようなチャネルを用いることができる場合に、これは機能する。このために、図1に概略的に示されるような格子が作成される。時間方向（n）および周波数方向（f）における各座標の組に関して、サイズG（n,f）を有するSDMAグループが探索される。簡単にするため、時間および周波数の指数は一般に、以下では省略される。最も一般的な場合において、各周波数座標に関して、新たな決定が行われ、その結果、方法のインスタンスが実行される。新たなチャネルの知識がTDMAフレームにおけるSDMA方法に関して1回のみ利用可能であると仮定する場合には、この形態に続き、グループ化がチャネルの知識に唯一左右され、加入者の要件には左右されない場合には、方法の基本バージョンにおける仮定として、グループ化が時間方向において依然として変更されない。

各リソース要素において、チャネルは、周波数非選択性と見なされる。加入者

に送られる一般に複雑なデータシンボルは、行ベクトルd_gに要約されている。シンボルの数は、加入者gのM_R,g個の受信アンテナとM_T個の送信アンテナとの間の複雑な送信係数を含むチャネル行列H_gの階数より大きくすることはできない。各送信シンボルは、一般に複素値重み付けベクトルによって多重化される。それゆえ、ベクトル変調と呼ぶ。重み付けベクトルは、行列M_gにおける行として収集することができる。別のタイプの変調は、行列変調であり、シンボルは行列に配置され、1つの次元は空間に対応し、他の次元は別の直交リソース、時間などに対応する。受信器gにおけるシンボルは、ベクトル

に収集されることができ、一般に、

である。

このシステムモデルは、図2に概略的に示される。このモデルによる行ベクトルn_gは、各受信アンテナに関する独立の白色ガウス分布雑音処理の走査値を含み、各要素は、総周波数帯域と呼ばれる総パワーσ² _nを有すると想定される。

干渉が個別の加入者に送られるデータ間に生じないようにするために（ゼロフォーシング方法）、大部分のベクトル変調方法は、低雑音の状態を得ようと奮闘する。本発明において、加入者の選択は、この境界条件が探索されるという仮定の下で行われる。このために、方法は、対応する送信方法に適合する必要がなく、加入者の選択を行うことができる。

ZF境界条件を満たすために、加入者の変調行列M_gは、すべての他の加入者のチャネル行列のゼロ空間の部分に存在しなければならない。そのとき、受信ベクトルにおける和の項は、0に等しい。これは、加入者gに関する変調行列の設定中に、第1の工程として行列のゼロ空間へのチャネルH_gの直交射影

を行うことによって達成しうる。この行列は、同一のグループにおけるすべての他の加入者のすべてのチャネル行列を含む。変調行列の生成におけるすべての次の工程は、測定されたチャネルH_gの代わりに新たなチャネル

に基づいて計算することができる。
そのとき、

は、行列

のゼロ空間における直交射影行列である。本発明は、射影されたチャネル

の品質を用いて動作する。これは、加入者gと同一グループにおけるすべての他の加入者との間の強い空間相関に起因する品質の損失を反映する。すべての他の加入者のチャネルとの加入者gのチャネルの相関が強くなればなるほど、その信号空間とすべての他の加入者のゼロ空間の部分との間の角度が大きくなる。図によって示せば、図3参照。この場合の直交射影は、回避されなければならないきわめて小さなノルムを有する新たなチャネルを生成する。図示された場合は、3×3チャネルの行列と、それぞれがアンテナを有する受信器のほか、実数値のチャネル行列を有するシステムに対応する。そうでなければ、そのような図表示は不可能であるためである。より小さな空間相関を有する反対の場合もまた、示される。

変調行列の計算におけるすべての次の工程は、空間相関の問題における副次的な役割を担う。そのため、本発明において無視される。したがって、加入者選択中の変調行列の計算は、省略する。

最適化された数の加入者を選択する際の計算の複雑さが低減される方法の要件として系統立てられた。

の品質が品質判定基準として用いられる場合には、問題は、異なるグループの合成のテスト中に、各可能な組み合わせにおける各加入者に関する射影が、再び完全に計算されなければならないという問題を生じる。本問題を解決するために、妥当であるとして公知されている以下の再結合近似が用いられる。

すべての他の加入者の共通の部分空間への加入者gに関する射影行列は、すべての他の加入者の個別のゼロ空間への射影行列P^（0） _gの積によって近似しうる。pはそのとき、射影次数であり、この場合には、実際の条件下で、p＝1は既に十分に正確である。同一のP^（0） _gが反復的に乗算されない限り、乗算の順序には関連性がない。

この近似は、K個の射影行列が、加入者選択の開始時に一度システムにおけるすべてのK個の加入者のゼロ空間に計算されることだけを必要とし、格納することができるという利点を有する。選択中にすべての必要な組み合わせはそのとき、乗算によって生成されうる。

P^（0） _gの計算は、特異値分解（SVD）H_g＝U_gΣ_gV^H _gによって行われることができる。次いで、V_gの第1のr_g＝ran｛H_g｝行がV^（1） _gで表される場合には、

である。将来の複雑さの低減のために、V^（1） _gのrank-1近似は、P^（0） _gを計算するために用いられることができる。ここで、グループサイズの最適化を可能にするために、平方フロベニウスノルム

を用いた機能が作用し、これを送信器パワーおよび雑音パワーと連係し、常に上記の射影近似を用いる。変調行列の計算が省略されるため、加入者選択中の本発明の基本バージョンにおいて、周波数方向におけるN個のリソース要素のすべてへの総送信パワーP_Tの均一な分割が、出発点として用いられ、すべての割り当てられた加入者のすべてのモードに分割される。

上述の仮定の下で、以下のように、ZF境界条件が与えられると、（リソース要素に関する）1つの可能な分類測定基準η_gは、サイズGの加入者グループにおける数gの加入者の予想されるデータ速度C_ZF,gのより低い推定値として定義することができる。

σ² _nはそのとき、総周波数帯域における雑音パワーであり、したがって、σ² _n/Nは、実際のリソース要素における雑音パワーである。周波数方向Nにおけるリソース要素の数は、送信パワーの均一な分散を仮定することによって削減される。

時間方向または周波数方向における平均化チャネル統計情報による分類測定基準の計算
チャネルの変化が急速すぎて、SDMA方法の場合には測定が不正確になる場合には、時間方向における平均化（期待値の形成）は一般に、送信側における空間相関行列R_T,g＝E｛H^H _gH_g｝の推定値を形成することによって手段をとられる。［8］による方法に関して、本発明は用いられることができる。射影チャネル

がそのとき、H_gの代わりに、再構成されるチャネル行列

によって計算される。これは、特異値分解によって以下のように得られることができる。

その結果、

であり、U^（1） _gは、U_gの第1のr_g行を含む。

リソース要素が、周波数方向において数個の可干渉性のキャリアからなる場合には、同一の方法はまた、用いられることができる。リソース要素に関する分類測定基準はそのとき、周波数方向において平均化されたリソース要素におけるキャリアのチャネル知識によって計算することができる。

速度条件を用いた公平な分類測定基準への拡張
分類測定基準η_gは、データ速度の推定値であるため、各速度に基づく方法は、原則的に本発明に加入者の要件および公平性を組み込むために、組み合わせることができる。比例公平性の実施として、当業者に公知である方法は、特に関連性があるものとして考慮される。この目的のために、各加入者に関する速度（その場合には分類方法）が、その過去の速度の長期平均に正規化される。システムにおけるすべての加入者の速度の積における増大は、長期にわたって達成される。この主題に関する異なる参考文献は、たとえば［9］において見出されうる。比例測定基準がリソースの割り当てごとに変更されるため、加入者選択は、可能であれば、各TDMAフレームの冒頭で、各時間スロットで行うものとする。

加入者の経路減衰における可能な強い差は、その平均に対する測定基準の正規化によって補償され、その結果、基地局から遠い加入者によっても高い測定基準を得ることができるため、比例公平性は、特に関連性がある。分類測定基準が速度推定値を代表している場合には、速度要件は、たとえば、目的の要件に対する分類測定基準の正規化によって組み込まれることができる。加法または乗法によるコスト要因はまた、利用者の個別の必要なサービスに関して導入され、［10］においてデータ速度を用いて実行されたように、分類測定基準に連係されうる。

木状の分類アルゴリズムの説明
本節において記載されるアルゴリズムは、テストされる加入者組み合わせの数を削減するように作用する。前節で示したように、分類測定基準によって動作する。この分類測定基準は、空間成分の影響を含むが、それらに制限されるわけではない。

アルゴリズムは最初、各時間スロットtおよびサブキャリアfにおいて独立に動作し、システムにおけるK個の加入者の最適な部分集合に関してそれを探索する。すべてのサブキャリアを処理することができる拡張については、以下にさらに説明される。既に言及したように、加入者選択は、チャネル知識にのみ基づき、比例公平性には基づいていない場合には、TDMAフレームにおいて依然として変更されないままであってもよい。この場合には、アルゴリズムは、フレームの冒頭で行われることだけが必要であり、tはフレーム数として見なされうる。

アルゴリズムは、2つの段階で動作する。
第1の段階において、好ましい加入者部分集合は、G＝1とSDMA方法によってサポートされる最大グループサイズとの間のすべての可能なグループサイズGにおいて決定される。部分集合に関する選択判定基準はそのとき、部分集合の測定基準の和の最大化であってもよい。それらの最大サイズは一般に、サブグループの組み合わせられたチャネル行列H＝［H^T ₁...H^T _G］の最大の可能な階数によって決定される。

選択は、K＝5の場合の例で図4に示されているように、探索木によって行われることができる。木において上向きに進む場合には、最適測定基準を有する加入者が最初に探索され、数字の1が割り当てられる。次の工程において、すべての組み合わせが加入者1を有するグループから他の加入者のグループまでテストされる。たとえば、最大の和の測定基準を有する組み合わせが保持され、左端に現れる。最大の許容グループサイズに達するまで、これが続行され、このために、好ましい関係者部分集合が木の左端で得られる。

第2の段階において、アルゴリズムは、木の左端における好ましい部分集合から利用のための部分集合を選択し、このためにグループサイズを暗示的に確立する。この選択は、上記の分類測定基準によってこの場合も行われることができる。より高い精度を達成するために、または選択された測定基準が速度に結び付けられていない場合には、加入者の正確に計算された速度は、この段階において手段として用いられることができる。

探索アルゴリズムの追跡および新たな利用者の組み込み
実際のシステムにおいて、たとえば、加入者の移動および環境における変化によって、割合は継続的に変化する。これは、前述の決定に基づいて新たな決定を行うことによって、加入者選択のためのコストを削減するために、利用することができる。この目的のために、たとえば、上記のアルゴリズムにおいて、全体的な分類処理は、各時間で繰り返される必要はない。代わりに、前の最適な解から始まって、いくつかの可能な組み合わせのみが考慮され、グループサイズにおける変更はそのとき、小さな数、たとえば、1つの木の高さに限定される。たとえば、前の解を更新するために、1つの高さより高く、次に2つの高さより低く進めることができる。1つの木の高さより低く進めるために、手順は、上記の手順と同様であり、唯一の加入者が除去されるときに形成するすべてのグループがテストされる。複雑さは、この追跡によって劇的に低減される。

新たな加入者は、候補として1つの高さの木において簡単に導入することができる。システムに残った加入者は、更新される前に、前の解から除去される。

すべての周波数リソースの同時処置
送信技術としてのOFDMの場合において、キャリアは、互いに直交している。このために、グループ化の決定は最初に、互いに独立であると見なされる。しかし、最後の選択が、見出された好ましいグループから分類測定基準を用いて行われない場合には、ビーム形成後、計算されたSDMA速度に基づいて、3次元問題が発生する。一定のビーム形成方法は、共通の空間周波数パワー負荷を加えることによってのみ、たとえば、注水解法によって最大速度を達成する。N個のサブキャリア（または数個のキャリアからなるN個のリソース要素）を有するマルチキャリアシステムにおいて、キャリアは直交するものとして見なされ、グループ化問題は、唯一のキャリアを有する仮想システムに低減されうる。この目的のために、すべてのキャリアのK個の加入者チャネルのすべてから、KN個の仮想利用者を有する新たなシステムが形成される。探索アルゴリズムは、f＝1を有するこの仮想システムに適用することができる。しかし、異なるサブキャリアから来る加入者はそのとき、同じグループにある場合には、加入者測定基準の計算中には存在しないものと見なされなければならない。この手順は、解の時間追跡が同時に用いられる場合には、テストされることになるグループ化の数を著しく削減する。

7.本発明による方法の利点
本発明の解法のタイプは、グループ化方法において、第3節において系統立てられたすべての要件を満たし、述べられた特殊な態様はまた、以下の利点を有する（詳細な説明に関しては第6節の態様を参照のこと）。
・MIMOおよびMISO（一出力）の両方のシステムおよび異なる受信器に異なる数のアンテナを有するシステムに関して適用可能である。
・本発明は、加入者データ間の干渉を許容しないSDMA方法、すなわちいわゆるゼロフォーシング（ZF）方法のために当初は開発された。しかし、ZFの場合は、高い信号対雑音のパワー比で探索される互いの方法における最適な限定の方法として包含されるため、残る干渉を許容する方法において、変更を行うことなく、用いられることができる。
・特定のタイプの受信器アルゴリズムに制限されない。
・加入者の数は、動作中に任意に変更してもよい。新たな加入者は、探索木の次の実行によって考慮される。加入者はまた、探索木から任意に除去されうる。
・空間的なグループ化を行うことができるために、加入者から基地局への追加的な特徴のフィードバックが必要とされない。代わりに、既に利用可能なチャネルの知識が、送信器で利用される。
・方法は、チャネルの逸脱が強すぎる場合、または完全な測定を行うことができない場合には、MIMOチャネルの完全な知識の代わりに、長期にわたって平均化されたチャネル統計情報の知識を用いることができる。
・利用者は推定された速度によって選択されるため、文献において既に利用可能である公平性および表面品質の要件を扱うための速度に基づく方法が、本方法と組み合わせられることができる（上記参照）。

参考文献

（図１）アルゴリズムの各バージョンにおいて、K個の移動体加入者の集合から最適なサブグループが、移動体無線チャネルの状況に基づいて見つけられる。このサブグループは次に、SDMAによって同時に扱われることができる。SDMAが用いられるシステムから始まり、TDMAおよびFDMAと組み合わせられる。時間方向におけるリソース要素は、互いに直交しており、FDMAシステムのキャリアもまた直交しているものと見なすことができることが一般に仮定されうる。周波数方向におけるリソース要素は、数個のキャリアからなりうる。キャリアのチャネルに強い干渉性があり、同一の加入者グループ化が顕著な損失を生じることなく、そのようなチャネルを用いることができる場合に、これは機能する。このために、図1に概略的に示されるような格子が作成される。時間方向（n）および周波数方向（f）における各座標の組に関して、サイズG（n,f）を有するSDMAグループが探索される。簡単にするため、時間および周波数の指数は一般に、以下では省略される。最も一般的な場合において、各周波数座標に関して、新たな決定が行われ、その結果、方法のインスタンスが実行される。新たなチャネルの知識がTDMAフレームにおけるSDMA方法に関して1回のみ利用可能であると仮定する場合には、この形態に続き、グループ化がチャネルの知識に唯一左右され、加入者の要件には左右されない場合には、方法の基本バージョンにおける仮定として、グループ化が時間方向において依然として変更されない。
（図２）各リソース要素において、チャネルは、周波数非選択性と見なされる。加入者

に送られる一般に複雑なデータシンボルは、行ベクトルd_gに要約されている。シンボルの数は、加入者gのM_R,g個の受信アンテナとM_T個の送信アンテナとの間の複雑な送信係数を含むチャネル行列H_gの階数より大きくすることはできない。各送信シンボルは、一般に複素値重み付けベクトルによって多重化される。それゆえ、ベクトル変調と呼ぶ。重み付けベクトルは、行列M_gにおける行として収集することができる。別のタイプの変調は、行列変調であり、シンボルは行列に配置され、1つの次元は空間に対応し、他の次元は別の直交リソース、時間などに対応する。受信器gにおけるシンボルは、ベクトル

に収集されることができ、一般に、

と読む。このシステムモデルは、図2に概略的に示される。このモデルによる行ベクトルn_gは、各受信アンテナに関する独立の白色ガウス分布雑音処理の走査値を含み、各要素は、総周波数帯域と呼ばれる総パワーσ² _nを有すると想定される。
（図３）ZF境界条件を満たすために、加入者の変調行列M_gは、すべての他の加入者のチャネル行列のゼロ空間の部分に存在しなければならない。そのとき、受信ベクトルにおける和の項は、0に等しい。これは、加入者gに関する変調行列の設定中に、第1の工程として行列のゼロ空間へのチャネルH_gの直交射影

を行うことによって達成しうる。この行列は、同一のグループにおけるすべての他の加入者のすべてのチャネル行列を含む。変調行列の生成におけるすべての次の工程は、測定されたチャネルH_gの代わりに新たなチャネル

に基づいて計算することができる。そのとき、

は、行列

のゼロ空間における直交射影行列である。本発明は、射影されたチャネル

の品質を用いて動作する。これは、加入者gと同一グループにおけるすべての他の加入者との間の強い空間相関に起因する品質の損失を反映する。すべての他の加入者のチャネルとの加入者gのチャネルの相関が強くなればなるほど、その信号空間とすべての他の加入者のゼロ空間の部分との間の角度が大きくなる。この場合の直交射影は、回避されなければならないきわめて小さなノルムを有する新たなチャネルを生成する。図示された場合は、3×3チャネルの行列と、それぞれがアンテナを有する受信器のほか、実数値のチャネル行列を有するシステムに対応する。そうでなければ、そのような図表示は不可能であるためである。より小さな空間相関を有する反対の場合もまた、示される。
（図４）アルゴリズムは、2つの段階で動作する。第1の段階において、好ましい加入者部分集合は、G＝1とSDMA方法によってサポートされる最大グループサイズとの間のすべての可能なグループサイズGにおいて決定される。部分集合に関する選択判定基準はそのとき、部分集合の測定基準の和の最大化であってもよい。それらの最大サイズは一般に、サブグループの組み合わせられたチャネル行列H＝［H^T ₁...H^T _G］の最大の可能な階数によって決定される。選択は、K＝5の場合の例で図4に示されているように、探索木によって行われることができる。木において上向きに進む場合には、最適測定基準を有する加入者が最初に探索され、数字の1が割り当てられる。次の工程において、すべての組み合わせが加入者1を有するグループから他の加入者のグループまでテストされる。たとえば、最大の和の測定基準を有する組み合わせが保持され、左端に現れる。最大の許容グループサイズに達するまで、これが続行され、このために、好ましい関係者部分集合が木の左端で得られる。第2の段階において、アルゴリズムは、木の左端における好ましい部分集合から利用のための部分集合を選択し、このためにグループサイズを暗示的に確立する。この選択は、上記の分類測定基準によってこの場合も行われることができる。より高い精度を達成するために、または選択された測定基準が速度に結び付けられていない場合には、加入者の正確に計算された速度は、この段階において手段として用いられることができる。

Claims (19)

1. 基地局における数個のアンテナおよび少なくとも1つのさらなる直交多元接続方法と組み合わせた空間分割多元接続（SDMA）を有するワイヤレス通信送信システムにおいて、送信中に最適化された加入者の数を選択するための方法であって、空間において強く相関性がある送信チャネルによる加入者の扱いが、別のタイプの多元接続の同一のリソース要素の中で回避されることを特徴とする、方法。
2. MIMOシステムおよびMISOシステムの両方、および異なる加入者の受信器における異なる数のアンテナによって、実施することができることを特徴とする、請求項1記載の方法。
3. 加入者の分類に関して、予想される各個別の送信の品質で同時に扱われるすべての加入者の別の影響を示すことができる分類サイズが用いられることを特徴とする、請求項1または2のいずれか一項記載の方法。
4. 最大の可能な加入者データ速度の推定値またはビーム形成の使用後に予想される推定値が、加入者選択のための特徴として用いられることを特徴とする、請求項1〜3のいずれか一項記載の方法。
5. 加入者の個別の速度推定値を長期の平均値で割ることにより、比例公平性の原理に従って加入者の選択を行うことができることを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一項記載の方法。
6. 加入者データ速度の推定が、サービス品質要件の検討のために、別の速度に基づく方法に対するインターフェイスとして機能することを特徴とする、請求項1〜5のいずれか一項記載の方法。
7. SDMA方法のために必要なチャネルの知識またはチャネル統計情報の知識を用いてのみ動作可能であり、さらなる情報が該加入者によって該基地局に戻される必要がなく、個別の加入者のサービス品質要件が必要に応じて考慮されうることを特徴とする、請求項1〜6のいずれか一項記載の方法。
8. チャネル統計情報が相関行列R_T,g＝E｛H^H _gH_g｝の形で用いられ、方法が、H_gの代わりに、（たとえば、特異値分解によって）R_T,gの信号空間に基づいて形成された再構成されたチャネル行列
   

   

   によって動作することを特徴とする、請求項1〜7のいずれか一項記載の方法。
9. 分類サイズが加入者の選択のために用いられ、積の関数//ソース参照//であり、
   H_gが、サイズGのグループにおける加入者数gのM_R,g個の受信アンテナと送信器のM_T個の送信アンテナとの間のチャネル係数を有する行列であり、および
   

   

   が、組み合わせられた行列
   

   

   のゼロ空間から表されうる、該グループにおけるすべての他の加入者の該チャネル行列のゼロ空間の部分への直交射影行列であることを特徴とする、請求項1〜8のいずれか一項記載の方法。
10. 加入者gに属する直交射影行列
    

    

    が、個別の加入者の個別のゼロ空間への射影行列P^（0）の積によって、同一のグループにおけるすべての他の加入者のゼロ空間の部分において近似される、すなわち
    

    

    であり、ここで近似の精度がより大きなpに対して向上することを特徴とする、請求項1〜9のいずれか一項記載の方法。
11. 加入者の組み合わせを排除するために、すべての加入者の組み合わせによる大規模な探索ではなく、より少ない組み合わせを調べる必要がある最適化された分類方法を用いることを特徴とする、請求項1〜10のいずれか一項記載の方法。
12. 計算費用を削減するために、前の解が、連続して変化するシナリオにおける加入者の選択において考慮されることを特徴とする、請求項1〜11のいずれか一項記載の方法。
13. 加入者が、必要に応じてシステムから除去され、ならびにシステムに追加されうることを特徴とする、請求項1〜12のいずれか一項記載の方法。
14. すべてのN個のリソース要素のK個の加入者のすべての表示を、KN個の仮想加入者からなる仮想の周波数非選択システムを形成することによって同一の分類アルゴリズムにおいて周波数方向において同時に処理することができ、異なるキャリアからの仮想加入者が、分類測定基準の計算中に互いに影響を及ぼさないことを特徴とする、請求項1〜13のいずれか一項記載の方法。
15. 加入者のグループ化を選択するために、木状の分類アルゴリズムを用いることを特徴とする、請求項1〜14のいずれか一項記載の方法。
16. 探索木が、時間とともに連続的に変化するシナリオにおいて追跡され、前の解から始まり、木全体を計算する代わりに、上および下のいくつかの高さが計算されることを特徴とする、請求項15記載の方法。
17. 新たな加入者の統合および加入者の除去のための方法を実施することを特徴とする、請求項15記載の方法。
18. 計算機に前記請求項の少なくとも一項に記載の方法を実行可能にする、コンピュータプログラム。
19. 前記請求項の少なくとも一項に記載の方法の実施が可能となるために必要な技術デバイスまたは既存の技術デバイスの拡張。

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