JP2009531878A - 周波数でチャンネル化された信号の復号化 - Google Patents

Abstract

１つ以上の受信アンテナ（２４）で受信されたアナログ信号からデータ信号を復号化するための方法及び受信機が開示される。復号化は、１つ以上の受信アンテナの全てに関する効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）（６４）とそれぞれのシンボルエラー値（ＳＥＶ）（６２）とから算出されるビット値確率（６６）に基づいて実行される。ＥＳＮＲは、サブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）（５８）、及び１つ以上の受信アンテナ（２４）のそれぞれに関して測定されたサブチャンネル伝達関数（６０）を利用して計算される。同様に、ＳＥＶは、測定されたサブチャンネル伝達関数を利用して計算される。

Description

本発明は、デジタル通信に関係すると共に、更に具体的には、１つ以上のアンテナによって受信された、周波数でチャンネル化された信号のビット値確率に基づく復号化に関係する。

ワイヤレス通信システムは、広くデジタル信号の伝送のために、例えば携帯電話通信及びデジタルテレビの伝送において使用される。このタイプの無線通信システムを実現する１つの方法は、送信機エンド及び受信機エンドのそれぞれで特異なアンテナを使用することである。そのようなシステムは、一般的に、送信機から受信機まで直接的な（見通し）経路が存在する自由空間環境において申し分なく動作する。しかしながら、生活の基礎となる設備（infrastructure）が送信機と受信機との間の見通し経路に障害物を作成する都市空間のようないくつかの環境において、直接的な経路は、部分的に、または完全に遮断され得ると共に、送信信号は、受信される前に、そのような障害物（妨害物）による散乱及び回折を受ける可能性がある。重要なことは、散乱及び回折の影響は、信号が多重経路（マルチパス）を経由して送信機と受信機との間を移動するので、多くの場合、信号のスペクトル幅の全体にわたって均一ではないということである。各経路の距離が変化し得るので、従って、遅延が間違いなく信号のマルチパス成分のそれぞれによって経験される。この効果のために、これらの影響はマルチパス散乱と言われる。もし送信機、受信機、及び障害物が相対運動をしているならば、そのようなマルチパス散乱の結果は時間と共に変化する。

マルチパス散乱によって導入された遅延は、送信シンボルの期間よりも長い期間にわたって受信される送信シンボルに帰着し得る。従って、シンボルエネルギーの一部は、隣接する受信シンボルの受信されたエネルギーを妨害することになり、これは符号間干渉として知られている。もし符号間干渉の影響が著しくたくさんであるならば、それらは、隣接のシンボルの解釈にエラーを導入し得る。送信された各シンボルはマルチパス分散に影響を受けやすいので、従って、全てのシンボルが間違いなく符号間干渉によっても同様に影響を受ける。異なる経路を通る信号成分が破壊的に干渉する所で、関連の問題が発生し、信号フェージングに帰着する。

この問題を緩和することへのアプローチは、送信機における、複数の同時に起こるデータストリーム（データサブチャンネル）へのデータのチャンネル化である。マルチパス耐性を提供する１つの実装は、１つのチャンネルが周波数サブ帯域（サブチャンネル）に分割される直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）方式である。別のアプローチは、複数の拡散コードを利用することによって符号ダイバシティを獲得する符号分割多重（ＣＤＭ）システムにおいて使用される。

多入力多出力（Multiple-Input Multiple-Output：ＭＩＭＯ）無線通信システムは、マルチパス散乱の悪い影響を軽減するばかりでなく、潜在的にシステムのスペクトル効率を増加させる別の最近のアプローチである。ＭＩＭＯシステムは、通信システムの送信機エンド及び受信機エンドの両方で、複数のアンテナを空間的に分離する効果を利用する。異なる利益を最大限にするＭＩＭＯシステムを実行する多くの異なる方法がある。（“Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 2, pp. 198-218, February 2004”に掲載された“A. J. Paulraj”、“D. A. Gore”、“R. U. Nabar”、及び“H. Bolcskei”による“An overview of MIMO communications - A key to gigabit wireless”を参照。）例えば、ダイバシティ利得は、空間的に分離された送信機のそれぞれから同期して同じデータの異なって符号化されたバージョンを送信することによって実現され得る。理想的には、送信機と受信機の結合の各々は、他の結合とは無関係に弱まる伝送サブチャンネルを生成する。各々の受信機アンテナで受信された信号を適宜結合して復号化することによって、その結果生じるデータストリームは、同等の１入力１出力（ＳＩＳＯ）の実装より、伝送時間または帯域幅を増加させずに、比較的少ないフェージングによる損傷を示す。

別の実装において、ＭＩＭＯシステムは、送信電力または帯域幅の要求を増加させずに容量を増大させるために、空間多重化に関する利点を十分に引き出し得る。そのような利得は、直列信号を、独立した送信機からそれぞれ並列に送信される複数の独立した信号に分割することによって実現される。並列伝送信号のそれぞれのデータ転送率は、オリジナルの直列信号のデータ転送率よりも小さく、それは並列チャンネルの中で符号間干渉の影響を減少させる付加的な利点を有する。この実装において、受信機システムは、オリジナルの（更に高い）データ転送率の送信データを回復するために、並列の受信信号からの情報を結合する。

あらゆるチャンネル化された通信システムでは、特にいくつかのサブチャンネルが一般的に他のサブチャンネルより更に大きい損傷を受けるので、受信信号のエラーが検出されて訂正されるように、または信号のデータ内容が更に確実に推定されるように、エラーに抵抗力のある符号化が利用されることが好ましい。低密度パリティ検査符号（Low Density Parity Check：ＬＤＰＣ）符号は、そのような符号化の１つである。（例えば“IRE Transaction on Information Theory, vol. 8, no. 1, pp. 21-28, January 1962”に掲載された“R. G. Gallager”による“Low-density parity-check codes”を参照。）一般的な法則として、パリティ検査コードは、バイナリ情報ビットのブロックを検査ビットのブロックと結合することによって機能する。各検査ビットは、情報の数字を構成するバイナリビットの規定の選択のモジュロ２加算（modulo 2 sum）を表す。例えば、もしデータビット［ｘ_１，ｘ_２，．．．，ｘ_５］が、８桁の符号化されたブロックを生成するために付加されたパリティ検査ビット［ｘ_６，ｘ_７，ｘ_８］を備えている場合、“ｘ_６”は以下のように定義される。

もし各パリティ検査ビットを定義するパリティ検査方程式が正しく選択されるならば、エラーは、検出されて訂正され得る。前述のパリティ検査方程式は、以下の行列によって表され得る。

パリティ検査コードは、一般的に、多くのそのようなパリティ検査方程式から得られると共に、通常はパリティ検査行列の個々の行として表される。コードは、データワードベクトルから、（同様にマッピングとして知られている）モジュロ２の行列乗算によって符号語ベクトルを生成するのに使用される生成行列の観点から説明され得る。

ＬＤＰＣコードは、多くのパリティ検査方程式を含み、通常はパリティ検査行列の個々の行として表される。ＬＤＰＣ行列は、“０”が多数で、“１”は少数である。通常のＬＤＰＣコードは、コードの行列が、“ａ”のブロック長を有し、行列の各列が少ない固定数“ｂ”個の“１”を備え、行列の各行が少ない固定数“ｃ”個の“１”を備える（ａ，ｂ，ｃ）コードとして説明され得る。通常のＬＤＰＣコードは、各列または各行において、同じ数の“１”を備えていると共に、一方、不規則なＬＤＰＣコードのために、いくらかの変更が許可されている。システマティックコード（systematic code：組織符号）において、データビットは、符号語において明白に特定し得るが、しかし、これは常にそうであるとは限らない。正当な符号語とパリティ検査行列における行の内のどれでもとのモジュロ２のドット積は、ゼロに等しくなるべきである。

上述の概要、及び以下の詳細な記述は、各パリティ検査ビットがデータビットのみの関数である組織的（システマティック）なＬＤＰＣコードについて言及する。パリティ検査方程式が１を超えるチェックビットを含むシステマティックコードのより一般的な場合、もしくは非システマティックコード（のより一般的な場合）が、同様に扱われ得ると共に、等しく適用できる符号化アプローチであることに、注意すべきである。

最も基礎的な（エラー検出）の実装において、１つ以上の符号語を形成するビットのストリームから構成されるデータパケットは、符号語に生成行列を乗算することによって符号化される。受信機エンドにおいて、メッセージは、各符号語とパリティ検査行列とのモジュロ２の積がゼロベクトルであることを証明することによって、正確度について検査される。もしエラーがないならば、符号語は、オリジナルの符号語を抽出するために、生成行列の反転行列を乗算され得る。エラー修正復号器は、“最も受信された符号語に近い正当な符号語を発見するために、パリティ検査結果を使用する。

軟判定ＬＤＰＣ復号器は、一連のビット値（０，１）推定値、及び関連する正確さの確率推定値を受信すると共に、その組み合わせは、通常、関連ビットが“１”であるという推定された事前確率を表す１つの値として結合される。これらの推定値は、受信されたメッセージの情報及び検査（冗長）ビットに対応すると共に、それらは、復号器によって、通常は反復過定を用いてメッセージビットの更に信頼できる推定値を生成するために使用される。

更に正確な確率推定を提供することによって、（ＬＤＰＣ復号器のような）復号器の信頼性を増大させることが従って可能であると共に望ましい。

明白な特徴において、１つ以上の受信アンテナで受信されたアナログ信号からデータ信号を復号化するための方法及び受信機であって、前記復号化が、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関する効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）とそれぞれのシンボルエラー値（ＳＥＶ）とから算出されるビット値確率に基づいてコンピュータ的に実行され、前記ＥＳＮＲが、サブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）、及び前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関して測定されたサブチャンネル伝達関数を利用して計算されると共に、前記ＳＥＶが、前記伝達関数を利用して計算されることを特徴とする方法及び受信機が提供される。

更に、データ信号を復号化するための方法であって、１つ以上の受信アンテナのぞれぞれにおいて、それぞれがデータシンボルを含む複数の周波数サブチャンネルを有する１つ以上の送信信号を受信する段階と、前記１つ以上の受信アンテナの各受信信号のそれぞれに関してサブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）を計算する段階と、前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関してチャンネル伝達関数を測定する段階と、それぞれの前記ＳＮＲ、及びそれぞれの前記チャンネル伝達関数を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関して効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）を計算する段階と、それぞれの前記チャンネル伝達関数、及び前記データシンボルのそれぞれの推定値を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関してシンボルエラー値（ＳＥＶ）を計算する段階と、前記ＥＳＮＲ、及びそれぞれの前記ＳＥＶを利用して、ビット値確率を算出する段階と、前記算出されたビット値確率を利用して、前記データ信号を復号化する段階とを有することを特徴とする方法が開示される。

その上更に、データ信号を復号化するための受信機であって、それぞれがデータシンボルを含む複数の周波数サブチャンネルを有する１つ以上の送信信号を受信する１つ以上の受信アンテナと、前記１つ以上の受信アンテナの各受信信号のそれぞれに関してサブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）を計算する回路と、前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関してチャンネル伝達関数を測定する回路と、それぞれの前記サブチャンネル当たりのＳＮＲ、及びそれぞれの前記チャンネル伝達関数を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関して効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）を計算する回路と、それぞれの前記チャンネル伝達関数、及び前記データシンボルのそれぞれの推定値を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関してシンボルエラー値（ＳＥＶ）を計算する回路と、前記ＥＳＮＲ、及びそれぞれの前記ＳＥＶを利用して、ビット値確率を算出する回路と、前記算出されたビット値確率を利用して、前記データ信号を復号化する復号器とを備えることを特徴とする受信機が開示される。

好ましくは、ＳＥＶを計算することは、所定の理想的な信号点配置からの前記推定されたシンボルの距離を判定することを含む。

更に好ましくは、前記サブチャンネル当たりのＳＮＲを計算することは、前記受信アンテナのそれぞれの受信信号を、データシンボルが存在しない場合には第１の期間、そして少なくとも１つのデータシンボルが存在する場合には第２の期間の各々でサンプリングすることと、受信アンテナのそれぞれに関して、第１の期間の期間中の前記受信信号の分散と、第２の期間の期間中の前記受信信号の分散を判定することと、前記分散を利用して、受信アンテナのそれぞれに関して前記サブチャンネル当たりのＳＮＲを計算することを含む。有利に、前記サブチャンネル当たりのＳＮＲは、前記第１の期間の分散と前記第２の期間の分散との間の差異を判定すると共に、前記差異を前記第１の期間の分散によって除算することによって決定される。

前記復号化は、低密度パリティ検査復号化を利用することができる。代りに、前記復号化は、ビタビ復号化を利用することができる。

前記受信信号は、前記ＳＮＲを計算する前に、時間領域から周波数領域に変換されることができる。その変換は、１つの形式において、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）処理によって実行される。

好ましくは、前記サブチャンネルは、直交周波数分割多重変調方式によって符号化される。

ここでは、同じ参照符号を有する１つ以上のあらゆる添付図面におけるステップ及び／または機構に対する参照が行われると共に、反対の意図が現れない限り、それらのステップ及び／または機構は、この記述のために、同じ機能及び／または操作を有する。

「導入」
以下の説明では、ＬＤＰＣ符号化／復号化を使用するＭＩＭＯ通信システムにおいて、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）方式を使用する実装が行われる。しかしながら、本発明は、一般的に、ビット確率の推定値を使用する受信信号の復号化を当てにする他の周波数チャンネル化された通信システムに適用すると理解されるべきである。

ＯＦＤＭは、多くの場合、無線通信システムにおいて利用される通信技術である。ＯＦＤＭは、周波数選択的チャンネル上でシステム容量を拡張するために、送信機エンド及び受信機エンドの両方において、アンテナのアレイと結合され得ると共に、そのような場合はＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムと言われる。ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭの使用は、ＩＥＥＥ ８０２．１１の無線ＬＡＮ標準における使用のために現在考察されつつある。

特に、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭは、無線通信に対する更に高いスループットの改善のために、８０２．１１ｎとして知られる標準の修正案において提案される。８０２．１１ｎ標準は、ＯＦＤＭを利用する８０２．１１ａ及び８０２．１１ｇのような以前に受け入れられた標準に基づくことになる。

ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムにおいて、通信に利用可能な帯域幅は、選択されたシンボルレートで相互に直交する周波数領域のサブチャンネルに分配される。それが周波数選択的なＭＩＭＯチャンネルを、各々が本質的に周波数フラットなチャンネルである並列のＭＩＭＯサブチャンネルのセットに変換するので、これは有益である。ＯＦＤＭにおいて、サブチャンネル搬送周波数は、サブキャリア信号のそれぞれのスペクトラムが隣接のサブチャンネルの信号のスペクトラムとオーバーラップすることを可能にしながら、シンボル毎に対応する時間領域信号が直交することを保証するように、周波数領域において間隔があけられる。

「送信機回路及び受信機回路」
図１を参照すると、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ通信システムの送信機エンド１０と受信機エンド１１のブロック図が示される。送信機エンド１０において、送信されるべきバイナリデータシーケンス１３から構成されるデータ信号は、信号源（ソース）１２によって出力される。ＬＤＰＣ符号器１４は、送信されるべきデータ信号１３を符号化するために使用される。ここで追加の検査ビットを含む符号化されたデータ信号１５は、直列／並列（Ｓ／Ｐ）変換器１６に供給される。符号化されたデータ信号１５は、各逆多重化されたコンポーネントデータストリーム１７が、送信アンテナ２２の異なるものから同時に送信されるように、送信前にＳ／Ｐコンバータ１６によって分割される（逆多重化される）。コンポーネントデータストリーム１７のそれぞれは、それぞれの割り当て装置１８によって、グレイ符号化（Gray-labelling）を使用して、ＯＦＤＭキャリアに対応するｋ個の２^ｍ＝ＭアレイＱＡＭ変調シンボル１９のセットに割り当てられる。シンボル１９は、それぞれの周波数／時間（Ｆ／Ｔ）変換（例えば、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ））回路２０によって、時間領域のＯＦＤＭシンボル２１に変換される。

ＯＦＤＭシンボルストリーム２１は、対応するアナログ無線周波数（ＲＦ）信号２１Ａを生成するために、時間領域再構成回路２３に供給される。時間領域再構成回路２３は、デジタル／アナログ変換器（ＤＡＣ、図示せず）、周波数変換器（例えばミキサ、図示せず）、及び少なくとも１つの周波数領域フィルタ（図示せず）の一部もしくは全部を備え得る。基礎的な実装において、ＯＦＤＭシンボル２１に対応するデジタル信号シーケンスは、最初にＤＡＣによって複素アナログ信号に変換される。信号を円滑にするために、ローパスフィルタ（図示せず）がＤＡＣ出力に適用され得る。円滑化された信号は、例えば、局部発振器（図示せず）に連結されたイメージ除去ミキサ（image reject mixer）によって周波数変換される。周波数変換処理は、所望の更に高い（例えば無線）周波数範囲の信号を生成する。これは信号の再構成の計算量を幾分増加するが、別の実装において、アナログの複雑さは、周波数変換がデジタル領域において発生するように、ミキサの後にＤＡＣを配置することによって減少し得る。再構成された無線信号２１Ａを生成するために、様々な異なる再構成回路２３が利用され得るということは、当業者にとって明白であろう。再構成された無線信号２１Ａは、その後、複数のアンテナ２２を経由して送信される。

受信機エンド１１では、同時発生のＯＦＤＭシンボル２１に対応する送信されたアナログＲＦ信号２１Ａが、複数のアンテナ２４によって受信されると共に、その機能は以下で説明されることになるそれぞれの時間領域サンプリング回路２５を通過する。サンプリング回路は、本質的に再構成回路２３の逆の作業（task）を実行する。サンプリング回路２５は、周波数変換器（例えばミキサ、図示せず）、フィルタ（図示せず）、及びアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ、図示せず）の一部もしくは全部を備え得る。受信されたアナログＲＦ信号は、局部発振器と連結されたミキサを備え得る周波数変換器によって、更に低い、中間周波数もしくはベースバンド周波数を獲得するように周波数変換される。周波数変換された信号は、不必要な信号成分を減衰させるために、フィルタに通される。変換されてフィルタ処理された信号は、ＡＤＣによって、デジタルのサンプル値信号に変換される。説明された実施例に関して、サンプリング回路の他の構成が代用され得ることは、当業者にとって明白であろう。

受信機エンド１１は、送信機アンテナ２２から送信された信号の中のデータ信号１３を回復するための以下の方法を利用する。しかしながら、その最も大まかな形式における発明によれば、必ずしも以下のステップの全てが必要であるとは限らない。アナログ信号は、受信機アンテナ２４のそれぞれによって受信されると共に、受信されたシンボルがない（すなわち、雑音のみである）ときの期間と、受信データシンボルがある（すなわち、データ＋雑音である）ときの期間の間に、それぞれのサンプリング回路２５によってサンプル化される。結果として生じるサンプル値信号２５Ａは、それぞれの時間／周波数（Ｔ／Ｆ）変換回路２６によって周波数領域に変換される。周波数領域への変換は、受信された時間領域サンプル値信号にＦＦＴ処理を適用することによって実行され得る。全ての送信機によるＯＦＤＭサブチャンネルの合成された値に対応する周波数領域サンプル値２７のセットは、ＭＩＭＯ検出器２８へ送られる。ＭＩＭＯ検出器２８は、ディスクリート回路、プログラムされたマイクロプロセッサ回路、もしくは特定用途向け集積回路として実装され得る。

（図２を参照して詳細に説明されるように、）ＭＩＭＯ検出の間に、多くの処理が発生する。特に、サンプリングされた周波数領域サンプル値２７は、受信信号の各周波数成分に関する分散を計算するために使用されると共に、対応する信号対雑音比（Signal-to-Noise ratio：ＳＮＲ）、シンボルエラー値（Symbol Error Value：ＳＥＶ）、及び効果的信号対雑音比（effective signal to noise ratio：ＥＳＮＲ）を計算するために、続いて利用される。更に、サンプル値２７は、１つ以上の可能性がある送信されたシンボル値のそれぞれに対応するシンボルエラー値を推定するために使用される。ＭＩＭＯ検出器２８は、従って、同時に受信されたＯＦＤＭシンボルのそれぞれの各成分ビットに関する軟判定を実行する。軟判定結果は、マルチプレクサ３０によって、単一の合成されたストリーム３１へ周期的に多重化（すなわち、並列／直列（Ｐ／Ｓ）変換）されると共に、ＬＤＰＣ復号器３２に渡される。

ＬＤＰＣ復号器３２は、送信された情報ビットの推定値を形成するために、ＭＩＭＯ検出器２８の出力を取得すると共に、受信側（シンク）３４に対して受信データビットのバイナリストリーム３３として出力する。これらの推定値は、既知の装置より、更に信頼できる。

図１の例において、４つの送信機アンテナと４つに受信機アンテナの組み合わせによる配置（１０、１１）が示される。同様に、送信機と受信機のその他の数が支援され得ることが理解されるべきである。例えば、（後で論じられる）数学的処置において、受信機アンテナ２４の数は、送信機アンテナ２２の数と等しいか、またはそれを上回っていることが必要とされる。

「ビット値確率を得るための処理」
ここで図２を参照すると、本発明の実施例に従って受信信号を復号化する際に実行されるステップのフローチャート５０が例証される。受信されると共に、復調された信号２７に基づいて、送信されたバイナリデータシーケンス１５を正確に復号化するために、復号器３２が、各データまたは検査ビットの推定値の信頼性（及び、従って正確さの確率）の正確な推定値を受けとることが重要である。

図１を参照して上述されたように、送信されたＯＦＤＭ信号（２１Ａ）は、複数のアンテナ２４によって受信されると共に、複数のサンプリング回路２５のそれぞれによって時間軸上でサンプリングされる（ステップ５２）。受信信号２５Ａは、受信されたシンボルがない（すなわち、雑音のみである）ときの期間と、受信データシンボルがある（すなわち、データ＋雑音である）ときの期間の間に、時間領域においてサンプル化される。更に、雑音のみのサンプリングの期間は、受信されたパケットの前に、もしくは受信されたパケットの後で発生し得る。並列に受信されたサンプル値信号のそれぞれは、それから、それぞれのＴ／Ｆ回路２６によって周波数領域の信号に変換される（ステップ５４）。

ステップ５４の結果は、図２において３つの以下の処理ブランチを形成する。１つ目のブランチにおいて、受信信号のＯＦＤＭサブキャリア毎の受信機当たりの分散が、変換された周波数領域信号２７から計算される（ステップ５６）。ＯＦＤＭサブキャリア毎の受信機当たりの受信された各信号の分散は、“データ＋雑音”期間と、同様に“雑音だけ”期間の間に計算される。ＯＦＤＭサブキャリア毎の受信機当たりの“雑音だけ”信号の分散は、Ｎ（ｊ，ｋ）として表され得ると共に、ここで“ｊ”は受信機のインデックス（指標）であり、“ｋ”はＯＦＤＭサブキャリア周波数のインデックス（指標）である。同様に、“データ＋雑音”信号の分散は、Ｓ（ｊ，ｋ）として表され得る。計算された分散は、受信機アンテナ毎のＯＦＤＭサブチャンネル当たりのＳＮＲを計算するために使用される（ステップ５８）。

図２の２番目のブランチにおいて、周波数領域信号２７は、各送信機アンテナ−受信機アンテナの組み合わせに対応する伝播サブチャンネル伝達関数を測定するために利用される（ステップ６０）。

３番目のブランチにおいて、ステップ５４の結果として得られる周波数領域シグナル２７は、ＬＤＰＣ符号化化データシンボルに対応するＳＥＶを推定するために、ステップ６０の結果として得られる測定された伝播サブチャンネル伝達関数（sub-channel transfer function：Ｓ−ＣＴＦ）と共に使用される（ステップ６２）。ＳＥＶは、推定された（Ｉ，Ｑ）シンボル値の（所定の／既知の）理想的な信号点配置からの距離である。

更にステップ６０の結果として得られるＳ−ＣＴＦは、効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）を計算するために、計算された受信機アンテナ毎のＯＦＤＭサブチャンネル当たりのＳＮＲと共に使用される（ステップ６４）。ＥＳＮＲは、送信機アンテナ毎の信号対雑音比の大きさ（measure）である。

ステップ６２の結果として得られるＳＥＶ、及びステップ６４の結果として得られる計算されたＥＳＮＲは、受信機当たりの受信されたＯＦＤＭ信号のビット値シーケンスに対応する一連のビット値確率を得るために利用される（ステップ６６）。ビット値確率は、ＬＤＰＣ復号器３２に渡されると共に、受信信号は、送信されたバイナリデータシーケンス１３の最も良い推定値を生成するように復号化される（ステップ６８）。

方法５０の前述の記述に関して、他の実施例が達成可能であることは、当業者にとって明白であろう。例えば、伝播サブチャンネル伝達関数を測定するステップ（ステップ６０）は、受信機アンテナ２４によって信号が受信された後で、ＳＥＶを推定する（ステップ６２）前、またはＥＳＮＲを計算する（ステップ６４）前ならば、いつでも実行され得る。更に、“雑音だけ”信号、及び“データ＋雑音”信号のサンプリングは、相互に独立していると見なされ得ると共に、従ってそれらはあらゆる順番で発生し得るということが明白になるべきである。同様に、サンプル値信号を周波数領域の信号に変換すること（ステップ５４）、及び“雑音だけ”信号、及び“データ＋雑音”信号の分散を計算することは、計算されたＳＮＲに影響を及ぼすことなく、直列にもしくは並列に、そしてあらゆる順番で発生し得る。受け入れられる正確度のＳＮＲ推定値を与えるために、電力平均（分散）が十分に低い不確実性を有するように、サンプリング周期（ステップ５２）は、それぞれ十分に長くなるように選択される。

「数学的解析」
以下は、どのように周波数領域信号２７（ステップ５４）及び測定された伝達関数（ステップ６０）が、受信信号２５Ａを復号化する際に利用されるかを示す数学的解析である。その数学的解析は厳格に図２の方法ステップと同じ順番に提示されないが、図２において例証された好ましい装置を実行するために数学的解析が実施され得ることは、当業者にとって明白であろう。

ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムにおいて、“ｎ_ｔ”個の送信機と“ｎ_ｒ”個の受信機が使用されると仮定すると共に、ここで“ｎ_ｒ≧ｎ_ｔ”である。更に、各送信機において、“ｎ_ｆ”個のＯＦＤＭデータサブキャリアが“ｎ_ｓ”個のＯＦＤＭシンボルを送信するために使用されると仮定する。ｉ番目の送信機、ｋ番目のＯＦＤＭサブキャリア、及びｌ番目のＯＦＤＭシンボルにおける送信信号は、ｘ（ｉ，ｋ，ｌ）であると共に、ここで、“ｉ＝１．．．ｎ_ｔ”、“ｋ＝１．．．ｎ_ｆ”、及び“ｌ＝１．．．ｎ_ｓ”である。ｊ番目の受信機、ｋ番目のＯＦＤＭサブキャリア、及びｌ番目のＯＦＤＭシンボルにおける受信されたデータ信号、及び雑音信号は、それぞれｒ（ｊ，ｋ，ｌ）、及びｎ（ｊ，ｋ，ｌ）であると共に、ここで、“ｊ＝１．．．ｎ_ｒ”である。伝播サブチャンネル伝達関数“Ｈ（ｉ，ｊ，ｋ）”は、チャンネルが“ｎ_ｓ”個のＯＦＤＭシンボル期間の間静止しているとみなされるｋ番目のＯＦＤＭサブキャリアにおけるｉ番目の送信機とｊ番目の受信機との間の伝送特性を示す。受信信号は、従って以下の（１）式のように表され得る。

前述の方程式は、ベクトル−行列形式で、以下の（２）式にように書かれ得る。

“ｎ_ｒ”が受信機の数を示し、“ｎ_ｔ”が送信機の数を示すことを思い出すと、“ｒ（ｋ，ｌ）”は、そのｊ番目の要素が“ｒ（ｊ，ｋ，ｌ）”である“ｎ_ｒ×ｌ”の列ベクトルであり、“Ｈ（ｋ）”は、そのｊ番目の行でｉ番目の列の要素が“Ｈ（ｉ，ｊ，ｋ）”である“ｎ_ｒ×ｎ_ｔ”の行列であり、“ｘ（ｋ，ｌ）”は、そのｉ番目の要素が“ｘ（ｉ，ｋ，ｌ）”である“ｎ_ｔ×ｌ”の列ベクトルであり、“ｎ（ｋ，ｌ）”は、そのｊ番目の要素が“ｎ（ｊ，ｋ，ｌ）”である“ｎ_ｒ×ｌ”の列ベクトルである。

“Ｈ（ｋ）”は、一般的に、送信機のそれぞれからの既知でかつ一意の基準信号の伝送によって生成された受信信号の測定によって推定される。この例において、多くの場合都合が良いので、“ｌ”に関して平均化された“ｖａｒ［ｘ（ｉ，ｋ，ｌ）］”が“１”となるように、Ｈ（ｋ）は正規化されるべきであると考えられることになる。

もしゼロ−フォーシング（zero-forcing：ＺＦ）アプローチがＭＩＭＯ検出に使用されるならば、送信信号“ｚ（ｋ，ｌ）”の再構成された推定値は、以下の（３）式で与えられる。

ここで、Ｗ（ｋ）は、そのｉ番目の行、及びｊ番目の列の要素が“Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ）”である“ｎ_ｔ×ｎ_ｒ”の行列であり、“ｚ（ｋ，ｌ）”は、そのｉ番目の要素が“ｚ（ｉ，ｋ，ｌ）”である“ｎ_ｔ×１”のベクトルである。“Ｗ（ｋ）”は、“Ｈ（ｋ）”の左辺の逆数であり、それは以下の（４）式となることを意味する。

行列のあり得るセットに関して、“Ｗ（ｋ）”は、以下の（５）式によって与えられる。

もし“ｎ_ｒ＝ｎ_ｔ”であるならば、前述のセットは、逆数の唯一のセットである。もし“ｎ_ｒ＞ｎ_ｓ”であるならば、左辺の逆数は無限にある。後者の場合において、この（一般化された逆数の）セットは、各受信機における雑音電力が等しい場合に最高になる。

送信されるべきバイナリデータストリームのＬＤＰＣ符号化の後で、Ｍ−ＱＡＭサブチャンネル変調が使用されると共に、受信機システム１１において、軟判定ＬＤＰＣ復号器３２を従えるゼロ−フォーシングＭＩＭＯ直交化（検出）処理（すなわち、ＭＩＭＯ検出器２８）が使用されると仮定する。

「ビット値確率」
ｉ番目の送信機によってｋ番目のＯＦＤＭサブキャリア、及びｌ番目のＯＦＤＭシンボルで送信されたＭ−ＱＡＭシンボル内のｂ番目のビットが“１”である、（ステップ６６の結果として得られる）ビット値確率“（ｂ，ｉ，ｋ，ｌ）”は、以下の（６）式で与えられる。

ここで、“Ａ（ｂ）”が範囲“ｑ＝１．．．２^ｍ”におけるインデックスのセットである場合に、Ｍ−ＱＡＭアルファベットの対応する要素におけるｂ番目のビットは“１”である。“Ａ（ｂ）”の例は、“Ａ（ｂ）”がＱＰＳＫのグレイ符号マッピングによって与えられる図３において示される。前述の方程式において、“ｐ(i，k，l，q)は、ｑ番目の要素がｉ番目の送信機からｋ番目のＯＦＤＭサブキャリア及びｌ番目のＯＦＤＭシンボルで送信される確率であり、以下の（７）式によって与えられる。

ここで、ｐ'（ｉ，ｋ，ｌ，ｑ）は、ＳＥＶの確率密度を表す。

ＳＥＶの確率密度は、付加白色ガウス雑音（additive white Gaussian noise：ＡＷＧＮ）の場合について、以下の（８）式によって与えられることが知られている。

上述の方程式において“α（η'（ｉ，ｋ））は、倍率（scale factor）である。従って、ビット値確率“Ｐ（ｂ，ｉ，ｋ，ｌ）”を獲得するために、上述の方程式を使用すると共に、ＳＥＶ“ｄ（ｉ，ｋ，ｌ，ｑ）”とＥＳＮＲ“１／η'（ｉ，ｋ）”を決定する必要がある。

「シンボルエラー値」
Ｍ−ＱＡＭアルファベットのｑ番目の要素に対応する、ｉ番目の送信機からｋ番目のＯＦＤＭサブキャリア及びｌ番目のＯＦＤＭシンボルで送信されたＭ−ＱＡＭシンボルのＳＥＶ“ｄ（ｉ，ｋ，ｌ，ｑ）”は、以下の（９）式によって与えられる。

上述の方程式において、“ｚ（ｉ、ｋ、ｌ）”は、ゼロ−フォーシング処理を使用して推定されたサブチャンネルシンボル値であると共に、“ａ（ｑ）”は、選択されたＭ−ＱＡＭアルファベットにおけるｑ番目の要素（シンボル）の値であり、ここで“ｑ＝１．．．２^ｍ”である。正規化された“Ｈ（ｋ）”の条件の下で、“ｖａｒ［ａ（ｑ）］”が“１”であるように、“ａ（ｑ）”は増減される。

「効果的信号対雑音比」
ＥＳＮＲは、信号空間の次元（複素スカラＱＡＭ信号に関して、その次元の数は、独立した実数成分及び虚数成分に対応する２である）当たりの雑音分散である効果的騒音指数（effective noise factor）の逆数であり、ＳＥＶの拡大縮小と一致している。ゼロ−フォーシング処理が重み付けされた受信機出力の和を形成するので、効果的騒音指数は、以下の（１０）式によって示される。

ここで、“η（ｊ，ｋ）”は、ｊ番目の受信機及びｋ番目のＯＦＤＭサブキャリアにおける信号空間の次元当たりの雑音分散であると共に、以下の（１１）式で与えられる。

ここでγ（複素スカラのこの場合についてγ＝２）は、信号空間の次元の数である。上述の方程式における和は、全ての送信機による、ｊ番目の受信機におけるｋ番目のＯＦＤＭサブキャリアの全体の信号電力（信号分散）に対応する。上述の方程式に従って雑音分散を決定するために、ＳＮＲの推定値、“ｓｎｒ（ｊ，ｋ）”が計算されることが、同様に必要である。

「信号対雑音比」
受信機毎のＯＦＤＭサブキャリア当たりのＳＮＲは、以下の（１２）式で与えられる。

ここで、“Ｓ（ｊ，ｋ）、及び“Ｎ（ｊ，ｋ）”は、それぞれ“データ＋雑音”信号の分散、及び“雑音”信号の分散として、以前に定義されていたと共に、分散は、時を経て平均化された複素信号の分散である。

データビットのビット値確率“Ｐ（ｂ，ｉ，ｋ，ｌ）”、及びＬＤＰＣ検査ビットは、実際に送信されたデータビットのシーケンスの更に良い推定値を生成するためにそれらを使用するＬＤＰＣ復号器３２に供給される。この推定値は、ＬＤＰＣ検査ビットによって導入されたデータの冗長性を利用する。

「例」
ここで図４を参照すると、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭパケット通信に対応する受信信号特性が例証される。更に付録（Appendix）を参照すると、実行されたとき図４に示される結果に一致する結果を与えるＭＡＴＬＡＢ（商標）コードで実施された本発明の実施例が提供される。

示された例では、４８６［Ｍｂｐｓ］の総合伝送データ率が使用される。４つの送信機２２及び４つの受信機２４の構成は、１０８個のＯＦＤＭキャリアを含む４０［ＭＨｚ］帯域幅を利用する。それらのキャリアは、１２［ｂｐｓ／Ｈｚ］を達成するために、６４ＱＡＭを用いて変調される。図４の左側に示される１６個のグラフ１２０は、４つの送信機及び４つの受信機のＭＩＭＯ構成における送信機−受信機ペアのそれぞれのリンクの周波数応答を例証する。右側に示される４つのグラフ１３０は、ゼロ−フォーシング処理によって受信信号から再構成された６４ＱＡＭの信号点配置である。システム雑音及び環境騒音が受信されたシンボルを腐敗させ、真の６４ＱＡＭシンボル信号点配置からそれらを逸脱させるということが理解され得る。受信信号は、サブキャリア毎の受信機当たりのＳＮＲを推定すると共に、これらの推定値からサブキャリア毎のデータサブチャンネル当たりのＥＳＮＲを獲得し、そこからＬＤＰＣ復号器にビットの誤り確率の更に信頼できる評価を与えるために、上述の実施例に使用された。この情報からＬＤＰＣ復号器によって生成されたデータビットシーケンスは、送信データ信号との比較に基づいて、エラーを含まなかった。

標準の信念伝播（belief propagation）復号アルゴリズムを利用したテストされたＬＤＰＣ復号器に関して、２０個のシンボルのサンプリング周期が送信された信号を正確に決定するのに十分であった、ということが経験的に分かった。ここでは、サイズ“１１６６４×２３３２８”の不規則なＬＤＰＣ行列が、実装された。テストされたＬＤＰＣ復号器は、標準の信念伝播復号アルゴリズムを利用した。

「討論」
実施例の記述は、付加白色ガウス雑音（Additive White Gaussian Noise：ＡＷＧＮ）を参照するが、受信信号が異なる統計を持つ雑音または妨害によって汚染される場合にも、他の実施例が等しく適用できることに注意すべきである。

上記は、ＬＤＰＣの使用のみを説明するが、しかし、その方法は、ビタビ復号化またはターボ復号化を使用するような、他の形の順方向誤り訂正の復号化に等しく適用され得る。例えば、ＬＤＰＣ符号器１４は、畳み込み符号符号器と空間周波数インターリーバの組み合わせに交換され得ると共に、一方ＬＤＰＣ復号器３２は、対応する空間周波数デインターリーバと軟判定ビタビ復号器の組み合わせに交換され得る（図示せず）。もし軟判定ビタビ復号器が入力として対数尤度比（log-likelihood ratio）を必要とするならば、ビット値確率は、以下の（１３）式によって、対数尤度比“Ｌ（ｂ，ｉ，ｋ，ｌ）”に変換され得る。

別の実装において、並列連結符号符号器（parallel concatenated code encoder）と空間周波数インターリーバの組み合わせが、ＬＤＰＣ符号器１４と交換され得ると共に、一方、対応する空間周波数デインターリーバとターボ復号器の組み合わせが、ＬＤＰＣ復号器３２と交換され得る（図示せず）。

前の記述において、好ましい実施例は、各受信機において、サブキャリア毎の“雑音だけ”の分散と“信号＋雑音”の分散”を測定すると共に、これらの分散を使用し、（測定された）伝播サブチャンネル伝達関数と組み合わせて、送信機毎のサブキャリア当たりのＥＳＮＲを計算すると説明する。しかしながら、当業者によって、好ましい実施例に関して説明されたステップの順番は、制限しないと共に、同様のアプローチが同じ結果もしくは同様の結果をもたらし得るということが認識されることになる。例えば、伝播サブチャンネル伝達関数利得が最初に決定され、“雑音”の分散及び“信号＋雑音”の分散は、ゼロ−フォーシング処理ＭＩＭＯ検出器の出力において測定され得ると共に、送信機毎の効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）は、直接的に評価される。このアプローチが同等の計算を包含すると共に、そのため送信機毎のサブキャリア当たりのＥＳＮＲに関する同じ推定値を与えることになり、従ってビット値確率の等しく正確な推定値を復号器に提供するであろうことは明瞭である。

雑音分散を推定することに関して、“雑音だけ”期間の存在に頼らない技術が、上述のアプローチに対する代替として使用されると共に、本発明の広い範囲内に含まれるということが、同様に理解されるべきである。一例として、“雑音だけ”信号の分散は、同じ受信信号（値）の様々な明白な出来事に対応するそれらの受信機サンプル値の間の差異を測定することによって、反復的であるか、もしくは予測可能であると知られている受信信号の部分を用いて推定され得る。このアプローチは、バースト伝送よりむしろ、ほとんど全てのそのような伝送が、この雑音分散推定処理に適当な既知の同期化／トレーニング情報を既に伝送するので、ストリーミングを必要とする状況（例えば、デジタルテレビ放送）において価値があり得る。

「付録（Appendix）」
以上で説明された方法が実装される場合には、以下のＭＡＴＬＡＢ（商標）コードが、プログラム可能なマイクロプロセッサにおいて使用され得る。

以下に示されるＭＡＴＬＡＢ（商標）コードセットに含まれる構成要素は、著作権保護に支配される。著作権者は、本発明を理解するか、または分析する目的のためにその中で明らかにされるプログラムのコピーを必要とする誰に対しても異議はないが、しかしそうでない場合は、いかなる場合でも全ての著作権権利を保有する。これは、どんな形式または言語ででも、制御演算装置によるコードのローディング（loading）を含むあらゆる他の目的のためにコピーを取ることを含む。

ＬＤＰＣ符号器、及び対応するＬＤＰＣ復号器を組み込むＭＩＭＯ通信システムのブロック図である。 ＭＩＭＯシステムにおける受信された信号を復号化するステップのフローチャートである。 ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭによって送信され得るシンボルのＱＰＳＫのグレイ符号化によってマッピングされた信号点配置である。 図２のステップに従って計算されたＳＮＲを使用するＬＤＰＣ復号化方法を実装するシステムの画面例である。

符号の説明

１２ 信号源（ソース）
１３ バイナリデータシーケンス
１４ ＬＤＰＣ符号器
１５ 符号化されたデータ信号
１６ 直列／並列（Ｓ／Ｐ）変換器
１７ 逆多重化されたコンポーネントデータストリーム
１８ 割り当て装置
１９ ＭアレイＱＡＭ変調シンボル
２０ 周波数／時間（Ｆ／Ｔ）変換（逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ））回路
２１ 時間領域のＯＦＤＭシンボル
２１Ａ アナログ無線周波数（ＲＦ）信号
２２ 送信機アンテナ
２３ 時間領域再構成回路
２４ 受信機アンテナ
２５ 時間領域サンプリング回路
２５Ａ サンプル値信号
２６ 時間／周波数（Ｔ／Ｆ）変換回路
２７ 周波数領域サンプル値
２８ ＭＩＭＯ検出器
３０ マルチプレクサ
３１ 単一の合成されたストリーム
３２ ＬＤＰＣ復号器
３３ 受信データビットのバイナリストリーム
３４ 受信側（シンク）

Claims (22)

1. １つ以上の受信アンテナで受信されたアナログ信号からデータ信号を復号化するための方法であって、
   前記復号化が、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関する効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）とそれぞれのシンボルエラー値（ＳＥＶ）とから算出されるビット値確率に基づいて実行され、
   前記ＥＳＮＲが、サブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）、及び前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関して測定されたサブチャンネル伝達関数を利用して計算されると共に、
   前記ＳＥＶが、前記伝達関数を利用して計算される
   ことを特徴とする方法。
2. データ信号を復号化するための方法であって、
   １つ以上の受信アンテナのぞれぞれにおいて、それぞれがデータシンボルを含む複数の周波数サブチャンネルを有する１つ以上の送信信号を受信する段階と、
   前記１つ以上の受信アンテナの各受信信号のそれぞれに関してサブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）を計算する段階と、
   前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関してチャンネル伝達関数を測定する段階と、
   それぞれの前記サブチャンネル当たりのＳＮＲ、及びそれぞれの前記チャンネル伝達関数を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関して効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）を計算する段階と、
   それぞれの前記チャンネル伝達関数、及び前記データシンボルのそれぞれの推定値を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関してシンボルエラー値（ＳＥＶ）を計算する段階と、
   前記ＥＳＮＲ、及びそれぞれの前記ＳＥＶを利用して、ビット値確率を算出する段階と、
   前記算出されたビット値確率を利用して、前記データ信号を復号化する段階と
   を有することを特徴とする方法。
3. 前記ＳＥＶを計算する段階が、所定の理想的な信号点配置からの前記推定されたシンボルの距離を判定する段階を有する
   ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記サブチャンネル当たりのＳＮＲを計算する段階が、
   前記受信アンテナのそれぞれの受信信号を、データシンボルが存在しない場合には第１の期間、そして少なくとも１つのデータシンボルが存在する場合には第２の期間の各々でサンプリングする段階と、
   受信アンテナのそれぞれに関して、第１の期間の期間中の前記受信信号の分散と、第２の期間の期間中の前記受信信号の分散を判定する段階と、
   前記分散を利用して、受信アンテナのそれぞれに関して前記サブチャンネル当たりのＳＮＲを計算する段階と
   を有することを特徴とする請求項２または請求項３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記第１の期間の分散と前記第２の期間の分散との間の差異を判定する段階と、
   前記差異を前記第１の期間の分散によって除算する段階と
   を更に有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記復号化する段階が、低密度パリティ検査復号化を利用する
   ことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記復号化する段階が、ビタビ復号化を利用する
   ことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記復号化する段階が、ターボ復号化を利用する
   ことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記ＳＮＲを計算する前に、前記受信信号を時間領域から周波数領域に変換する段階を更に有する
   ことを特徴とする請求項２から請求項８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記変換する段階が、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理によって実行される
    ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記サブチャンネルが、直交周波数分割多重変調方式によって符号化される
    ことを特徴とする請求項２から請求項１０のいずれか一項に記載の方法。
12. １つ以上の受信アンテナで受信されたアナログ信号からデータ信号を復号化するための受信機であって、
    前記復号化が、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関する効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）とそれぞれのシンボルエラー値（ＳＥＶ）とから算出されるビット値確率に基づいてコンピュータ的に実行され、
    前記ＥＳＮＲが、サブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）、及び前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関して測定されたサブチャンネル伝達関数を利用して計算されると共に、
    前記ＳＥＶが、前記伝達関数を利用して計算される
    ことを特徴とする受信機。
13. データ信号を復号化するための受信機であって、
    それぞれがデータシンボルを含む複数の周波数サブチャンネルを有する１つ以上の送信信号を受信する１つ以上の受信アンテナと、
    前記１つ以上の受信アンテナの各受信信号のそれぞれに関してサブチャンネル当たりの信号対雑音比（ＳＮＲ）を計算する回路と、
    前記１つ以上の受信アンテナのそれぞれに関してチャンネル伝達関数を測定する回路と、
    それぞれの前記サブチャンネル当たりのＳＮＲ、及びそれぞれの前記チャンネル伝達関数を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関して効果的信号対雑音比（ＥＳＮＲ）を計算する回路と、
    それぞれの前記チャンネル伝達関数、及び前記データシンボルのそれぞれの推定値を利用して、前記１つ以上の受信アンテナの全てに関してシンボルエラー値（ＳＥＶ）を計算する回路と、
    前記ＥＳＮＲ、及びそれぞれの前記ＳＥＶを利用して、ビット値確率を算出する回路と、
    前記算出されたビット値確率を利用して、前記データ信号を復号化する復号器と
    を備えることを特徴とする受信機。
14. 前記ＳＥＶを計算する回路が、所定の理想的な信号点配置からの前記推定されたシンボルの距離を判定する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の受信機。
15. 前記サブチャンネル当たりのＳＮＲを計算する回路が、
    前記受信アンテナのそれぞれの受信信号を、データシンボルが存在しない場合には第１の期間、そして少なくとも１つのデータシンボルが存在する場合には第２の期間の各々でサンプリングし、
    受信アンテナのそれぞれに関して、第１の期間の期間中の前記受信信号の分散と、第２の期間の期間中の前記受信信号の分散を判定し、
    前記分散を利用して、受信アンテナのそれぞれに関して前記サブチャンネル当たりのＳＮＲを計算する
    ことを特徴とする請求項１３または請求項１４のいずれか一項に記載の受信機。
16. 前記第１の期間の分散と前記第２の期間の分散との間の差異を判定すると共に、前記差異を前記第１の期間の分散によって除算する回路
    を更に備えることを特徴とする請求項１５に記載の受信機。
17. 前記復号器が、低密度パリティ検査復号化を利用する
    ことを特徴とする請求項１３から請求項１６のいずれか一項に記載の受信機。
18. 前記復号器が、ビタビ復号化を利用する
    ことを特徴とする請求項１３から請求項１６のいずれか一項に記載の受信機。
19. 前記復号器が、ターボ復号化を利用する
    ことを特徴とする請求項１３から請求項１６のいずれか一項に記載の受信機。
20. 前記サブチャンネル当たりのＳＮＲが計算される前に、前記受信信号を時間領域から周波数領域に変換する変換回路を更に備える
    ことを特徴とする請求項１３から請求項１９のいずれか一項に記載の受信機。
21. 前記変換回路が、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路である
    ことを特徴とする請求項２０に記載の受信機。
22. 前記サブチャンネルが、直交周波数分割多重変調方式によって符号化される
    ことを特徴とする請求項１３から請求項２１のいずれか一項に記載の受信機。

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