JP2010154076A - Radio communication method, radio communication system, and radio base station - Google Patents
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Abstract
Description
MIMO（Multiple Input Multiple Output）、MISO（Multiple Input Single Output）等の複数の送信アンテナを用いて無線通信を行う無線通信方法、無線通信システム及び無線基地局に関する。 The present invention relates to a radio communication method, a radio communication system, and a radio base station that perform radio communication using a plurality of transmission antennas such as MIMO (Multiple Input Multiple Output) and MISO (Multiple Input Single Output).
マルチユーザMIMOシステムまたはマルチユーザMISOシステムでは、複数のアンテナを持つ基地局から複数または単一アンテナを持つ複数の端末局（以下、ユーザと称する。）に対して、同時に同一周波数を用いて複数の異なる信号を多重送信する空間分割多重技術が用いられている。この空間多重された信号を受信側で分離する際に、希望信号を干渉信号や雑音から効率的に分離して受信特性を改善するため、送受信間のチャネルの状態に応じて予め送信される変調信号に対して線形処理を行うプリコーディング技術が提案されている。 In a multi-user MIMO system or a multi-user MISO system, a plurality of terminal stations (hereinafter referred to as users) having a plurality of antennas or a plurality of single antennas are simultaneously used from a base station having a plurality of antennas by using the same frequency. A space division multiplexing technique for multiplexing and transmitting different signals is used. When separating this spatially multiplexed signal on the receiving side, modulation is transmitted in advance according to the channel condition between transmission and reception in order to improve the reception characteristics by efficiently separating the desired signal from interference signals and noise. A precoding technique for performing linear processing on a signal has been proposed.
マルチユーザMIMOダウンリンクにおける線形プリコーディングは、主に３つの方法に分類できる。一つは、希望信号の電力の最大伝送を行なう方法である（TxMFと表現する。Txは送信、MFはマッチドフィルタを意味している）。二つ目は、干渉信号を最小にする方法であり、ZF（Zero Forcing）規範（TxZFと表現する。）である。三つ目は、前記二つの方法の中間の方法であり、平均自乗誤差を最小化するMMSE（Minimum Mean Square Error）規範（TxWFと表現する。WFはウィナーフィルタを意味している。）である。SNR（Signal to Noise Ratio）が小さいときは、雑音が大きいため、干渉信号が多少大きくなっても希望信号を大きくすることが得策なので、TxMFがTxZFより良い特性を示す。一方、SNRが大きくなると、雑音が小さくなるため、雑音よりも干渉が支配的になり、TxZFにより干渉を存在しなくする方がTxMFより良い特性を示す。 Linear precoding in multi-user MIMO downlink can be classified into three main methods. One is a method of performing maximum transmission of the power of the desired signal (represented as TxMF. Tx means transmission, and MF means matched filter). The second is a method for minimizing the interference signal, which is a ZF (Zero Forcing) standard (expressed as TxZF). The third method is an intermediate method between the two methods, and is an MMSE (Minimum Mean Square Error) standard (expressed as TxWF, where WF means a Wiener filter) that minimizes the mean square error. . When the SNR (Signal to Noise Ratio) is small, the noise is so large that it is a good idea to increase the desired signal even if the interference signal is somewhat large. Therefore, TxMF exhibits better characteristics than TxZF. On the other hand, when the SNR increases, the noise decreases, so interference becomes dominant over noise, and TxZF exhibits better characteristics than TxMF when interference does not exist.
しかし、TxMFもTxZFも、共にトレードオフの関係に有り、干渉と雑音のバランスが偏っている。一方、TxWFはMSE（最小二乗誤差）を最小化する方法であり、雑音と干渉のバランスを最適にする方法であるので、全てのSNR領域において優れた特性を示す。マルチユーザMIMOダウンリンクにおけるZF規範（TxZF）の代表方法は、BD（Block Diagonalization）法（非特許文献１）である。一方、TxWF（MMSE規範）の良く知られた方法としては、SMMSE（Successive MMSE）法（非特許文献２）がある。 However, both TxMF and TxZF are in a trade-off relationship, and the balance between interference and noise is biased. On the other hand, TxWF is a method for minimizing MSE (least square error) and is a method for optimizing the balance between noise and interference, and thus exhibits excellent characteristics in all SNR regions. A representative method of the ZF standard (TxZF) in the multi-user MIMO downlink is a BD (Block Diagonalization) method (Non-Patent Document 1). On the other hand, as a well-known method of TxWF (MMSE standard), there is an SMMSE (Successive MMSE) method (Non-patent Document 2).
他方、マルチユーザMISOのダウンリンクのプリコーディングの代表的な方法としては、RCI（Regularized Channel Inversion）法が知られている（非特許文献３）。RCI法では、各ユーザにおけるSINR（Single to Interference and Noise Ratio；信号対干渉雑音比）を最大化するようにチャネルの正規化パラメータが決定され、これを用いて線形プリコーディング処理で利用される送信ウエイトが決定される。
上記のTxMF、TxZF、TxWFの線形プリコーディングは、それぞれ、希望信号の最大伝送、干渉信号の完全除去、MSE（あるいはSINR）の最小化規範であり、BER（Bit Error Rate）を直接、最適化（最小化）する規範ではない。 The above TxMF, TxZF, and TxWF linear precoding are the maximum transmission of the desired signal, the complete removal of the interference signal, and the MSE (or SINR) minimization criteria, respectively, and directly optimize the BER (Bit Error Rate) It is not a norm to (minimize).
上述したように、TxMF、TxZF、TxWFの中では、逐次的に最適解を計算するTxWF規範（MMSE法）によって比較的良好なBER特性を得ることはできる。しかし、TxWF規範には、演算量が膨大になるという課題がある。全てのストリームの状態を考慮に入れて総当り的に最適解を見つけようとすると、変調方法としてBPSK（Binary Phase Shift Keying）が用いられる場合であっても、例えば総ストリーム数が10のときは、総当り数が２の十乗となり、1024の総当り数が必要である。さらに、瞬時瞬時のチャネル行列とストリームの乗算を求める必要があるため、乗算の数は1024×100＝102400となり、現実には実装することがほぼ不可能である。 As described above, among TxMF, TxZF, and TxWF, relatively good BER characteristics can be obtained by the TxWF standard (MMSE method) for calculating the optimal solution sequentially. However, the TxWF standard has a problem that the amount of calculation becomes enormous. If we try to find an omnidirectional optimal solution taking into account the state of all streams, even if BPSK (Binary Phase Shift Keying) is used as the modulation method, for example when the total number of streams is 10 The total number is 2 to the power of 2, and the total number of 1024 is required. Furthermore, since it is necessary to obtain the instantaneous instantaneous channel matrix and stream multiplication, the number of multiplications is 1024 × 100 = 102400, which is practically impossible to implement.
また、RCI法では少ない演算量で良好な特性を得ることができるが、希望信号と干渉信号のコンスタレーション距離が近い場合にはBERが悪化するという課題がある。ここでコンスタレーション（constellation）とは、信号点配置を意味し、信号点の振幅と位相の状態をIQ平面上に表したものである。IQ平面は、同相成分（＝I；In-phase）を横軸、直交成分（＝Q；Quadrature-Phase）を縦軸とする平面であり、コンスタレーション距離はこのIQ平面上における信号点間距離を意味する。 In addition, although the RCI method can obtain good characteristics with a small amount of calculation, there is a problem that the BER deteriorates when the constellation distance between the desired signal and the interference signal is short. Here, constellation means signal point arrangement, and represents the state of amplitude and phase of signal points on the IQ plane. The IQ plane is a plane with the in-phase component (= I; In-phase) as the horizontal axis and the quadrature component (= Q; Quadrature-Phase) as the vertical axis, and the constellation distance is the distance between signal points on this IQ plane. Means.
本発明は、上記の事情を考慮してなされたものであり、上記の手法に比べて、少ない演算量で、希望信号と干渉信号のコンスタレーション距離が近い場合などにおいても良好なBER特性を得ることができる線形プリコーディングを実現する無線通信方法、無線通信システム及び無線基地局を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and obtains good BER characteristics even when the constellation distance between the desired signal and the interference signal is short, with a small amount of calculation compared to the above method. An object of the present invention is to provide a wireless communication method, a wireless communication system, and a wireless base station that can implement linear precoding.
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、複数のアンテナを具備する基地局と、複数の端末局とが同時に同一周波数で通信を行う無線通信方法であって、前記基地局で行われるものであって、前記各端末局に送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを算出する送信ウエイト算出過程と、前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出過程で算出された送信ウエイトを修正する送信ウエイト修正過程と、前記送信ウエイト修正過程で修正された送信ウエイトを用いて、送信する変調信号に対して線形プリコーディングを行う線形プリコーディング過程とを含むことを特徴とする無線通信方法である。
In order to solve the above-described problem, an invention according to
ここで、複数の端末局は、複数のアンテナを具備するものであってもよいし、１つのアンテナを具備するものであってもよい。 Here, the plurality of terminal stations may be provided with a plurality of antennas or may be provided with one antenna.
請求項２記載の発明は、前記送信ウエイト算出過程で、前記端末局における信号対干渉雑音比を最大化するように前記送信ウエイトが算出されることを特徴とする。
The invention according to
請求項３記載の発明は、前記送信ウエイト算出過程で、マッチドフィルタ又はウィナーフィルタを用いて前記送信ウエイトが算出されることを特徴とする。
The invention according to
請求項４記載の発明は、前記送信ウエイト算出過程で、SMMSEを用いて前記送信ウエイトが算出されることを特徴とする。
The invention according to
請求項５記載の発明は、前記送信ウエイト修正過程で、送信信号の変調方式に応じて複数種類の異なる条件のいずれかを満たすようにして前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出過程で算出された送信ウエイトを修正することを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, in the transmission weight correction process, the phase of the interference signal in the terminal station is rotated so as to satisfy any one of a plurality of different conditions according to a transmission signal modulation scheme. The transmission weight calculated in the transmission weight calculation process is corrected.
請求項６記載の発明は、前記送信ウエイト修正過程で、干渉を及ぼす相互関係に従って対象となる前記端末局を順次選択しながら、前記端末局における干渉信号の位相を連鎖的に回転させるように前記送信ウエイト算出過程で算出された送信ウエイトを修正することを特徴とする。
The invention according to
請求項７記載の発明は、前記送信ウエイト修正過程で、前記各端末局における希望信号と前記干渉信号との比が小さい順に対象となる前記端末局を選択することを特徴とする。
The invention according to
請求項８記載の発明は、前記端末局における希望信号に対する前記干渉信号の影響度が所定の条件を満たす小さなものである場合に、前記変調信号の変調方式がより大きな多値数を有する多値変調に変更されることを特徴とする。
The invention according to
請求項９記載の発明は、複数のアンテナを具備する基地局と、複数の端末局とが同時に同一周波数で通信を行う無線通信システムであって、前記基地局に、前記各端末局に送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを算出する送信ウエイト算出手段と、前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出手段で算出された送信ウエイトを修正する送信ウエイト修正手段と、前記送信ウエイト修正手段で修正された送信ウエイトを用いて、送信する変調信号に対して線形プリコーディングを行う線形プリコーディング手段とを備えることを特徴とする無線通信システムである。
The invention according to
請求項１０記載の発明は、複数のアンテナを具備し、複数の端末局との間で同時に同一周波数で通信を行う基地局であって、前記各端末局に送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを算出する送信ウエイト算出手段と、前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出手段で算出された送信ウエイトを修正する送信ウエイト修正手段と、前記送信ウエイト修正手段で修正された送信ウエイトを用いて、送信する変調信号に対して線形プリコーディングを行う線形プリコーディング手段とを備えることを特徴とする無線基地局である。
The invention according to
従来のRCI・SMMSE法の線形プリコーディングあるいは送信ビーム形成法では、SINRの絶対値を最大化するだけであったが、本発明によれば、希望信号に対する支配的干渉信号の位相回転を行なうことによって最小信号点間距離を最大化することが可能となり、演算量を増やすことなく、BER特性を改善できる。 The conventional linear precoding or transmit beamforming method of the RCI / SMMSE method only maximizes the absolute value of SINR. However, according to the present invention, the phase rotation of the dominant interference signal with respect to the desired signal is performed. This makes it possible to maximize the minimum signal point distance and improve the BER characteristics without increasing the amount of calculation.
以下、図面を参照して本発明による無線通信方法の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、マルチユーザMISOとマルチユーザMIMOの二つの場合に分類して説明を行う。 Embodiments of a wireless communication method according to the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following description, description will be made by classifying into two cases of multi-user MISO and multi-user MIMO.
最初にマルチユーザMISOについて記述する。ここではまず、模式図などを用いた本発明の実施の形態に関する定性的な説明を行い、次に本発明で採用した処理内容についての詳細な説明を行う。上述したように、マルチユーザMISOのダウンリンクのプリコーディングあるいは送信ビームフォーミング（Beam Forming（BF））の代表的な方法として、RCI法が存在する。RCIはSINRを最大化する規範で働くプリコーディング（あるいは送信ビーム形成法）である。RCIは、SINRの絶対値を基準として最適化されているものの、信号点間距離の観点では最適化されていない。本実施の形態は、このRCI規範を用い、RCI規範で求められた線形プリコーディングで利用される送信ウエイトを修正することを特徴とするものであるが、ここで、システムモデルと、RCIの送信ウエイトについて説明する（非特許文献３参照）。 First, multi-user MISO is described. Here, first, a qualitative description regarding the embodiment of the present invention using schematic diagrams and the like will be given, and then a detailed description of the processing contents employed in the present invention will be given. As described above, the RCI method exists as a typical method of multi-user MISO downlink precoding or transmission beamforming (Beam Forming (BF)). RCI is precoding (or transmit beamforming) that works with a norm that maximizes SINR. RCI is optimized based on the absolute value of SINR, but is not optimized in terms of the distance between signal points. The present embodiment is characterized in that, using this RCI standard, the transmission weight used in the linear precoding obtained by the RCI standard is modified. Here, the system model and the RCI transmission are modified. The weight will be described (see Non-Patent Document 3).
受信信号yは、以下の式で表される。下記の式でHはチャネル行列、xは送信ウエイトが乗算されたあとの送信信号、nは雑音成分を表している。Hの各要素は、分散が１の複素正規分布である。xは、||x||2＝１と正規化されている。また、E[nnH]＝σ2である。ここで、|| ||はノルムを、Hはエルミート共役（複素共役転置）を、E[ ]は期待値を、σ2は雑音の分散を表している。 The received signal y is expressed by the following equation. In the following equation, H is a channel matrix, x is a transmission signal after being multiplied by a transmission weight, and n is a noise component. Each element of H is a complex normal distribution with a variance of 1. x is normalized as || x || 2 = 1. E [nn H ] = σ 2 . Where || || is the norm, H is Hermitian conjugate (complex conjugate transpose), E [] is the expected value, and σ 2 is the noise variance.
RCI法の送信ウエイトの式を以下に示す。ここで、Kはユーザ数、Iは単位行列、ρ=1/σ2と表記する。ρは“正規化されたアンテナ素子ごとのSNR（normalized SNR per antenna）”と定義する。 The expression for the transmission weight of the RCI method is shown below. Here, K is the number of users, I is a unit matrix, and ρ = 1 / σ 2 . ρ is defined as “normalized SNR per antenna (SNR) for each antenna element”.
上述したように、マルチユーザMISOのプリコーディングの従来技術であるRCIは、簡単な演算量で実装可能である。RCIは、SINRを最大にする規範で動作しており、信号点間距離については考慮していない。そのため、SINRは大きくても、干渉信号の重畳によって信号点間の距離が近い場合、BERが劣化する。 As described above, RCI, which is a conventional technique for multi-user MISO precoding, can be implemented with a simple calculation amount. RCI operates in accordance with the norm that maximizes SINR and does not consider the distance between signal points. For this reason, even if SINR is large, the BER deteriorates when the distance between signal points is short due to the superposition of interference signals.
これに対して、本実施形態では、RCIを行なった後、各ユーザの受ける干渉信号を考慮に入れて、希望信号と干渉信号との間の信号点間距離を最大化するように送信ウエイトを修正することにより、BER特性を改善することを特徴とする。ここで、信号点間距離は、上述したように、コンスタレーション距離を意味し、IQ平面上での信号点間の距離である。ところでIQ平面上でのコンスタレーション（信号点配置）は変調方式によって異なった形態で表現される。例えばBPSKでは1シンボルが2つの状態をとり、コンスタレーションはI軸上の2信号点で表される。また、QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）では1シンボルが4つの状態をとり、コンスタレーションはI軸及びQ軸上の4信号点で表される。また、16QAM（Quadrature amplitude modulation）では1シンボルが16の状態をとり、コンスタレーションはIQ平面の各象限に各4個、合計16個の信号点で表される。このように、各信号点の配置は変調方式によって異なる。 On the other hand, in this embodiment, after performing RCI, taking into account the interference signal received by each user, the transmission weight is set so as to maximize the distance between the signal points between the desired signal and the interference signal. It is characterized by improving the BER characteristics by correcting. Here, as described above, the distance between signal points means a constellation distance and is a distance between signal points on the IQ plane. By the way, the constellation (signal point arrangement) on the IQ plane is expressed in different forms depending on the modulation method. For example, in BPSK, one symbol takes two states, and the constellation is represented by two signal points on the I axis. In QPSK (Quadrature Phase Shift Keying), one symbol takes four states, and the constellation is represented by four signal points on the I axis and the Q axis. Further, in 16QAM (Quadrature amplitude modulation), one symbol has 16 states, and the constellation is represented by a total of 16 signal points, 4 in each quadrant of the IQ plane. Thus, the arrangement of each signal point differs depending on the modulation method .
本実施の形態では、希望信号と干渉信号との間の信号点間距離を最大化処理を、IQ平面上でのコンスタレーションの形態に着目して簡単化して行うようにしている。具体的には、1シンボルが2値をとる変調方式と、4値以上をとる変調方式との間でコンスタレーションの形態が大きく異なることに基づき、2つに分類した変調方式に応じて2種類の最大化処理を行うようにしている。1つ目は処理としては、1シンボルで2値をとる変調方式に対するものである。この変調方式では、コンスタレーションが1直線上に並ぶ2信号点から表現されることから、希望信号の2信号点が並ぶ直線（例えばI軸）と干渉信号の2信号点が並ぶ直線との関係を、直交関係となるようにすることで（干渉信号の2信号点が並ぶ直線をQ軸に一致させることで）、信号点間距離を最大化することとしている。また、2つ目は処理としては、1シンボルで4値以上をとる変調方式に対するものである。この変調方式では、希望信号と干渉信号の複数の信号点の外形を表す正方形の向きが同相（同じ向き）となるようにすることで、すなわち希望信号を表すIQ平面の各軸と干渉信号を表すIQ平面の各軸とが同相（同じ向き）となるようにすることで、信号点間距離を最大化することとしている。次に、具体的な変調方式とコンスタレーションを例に挙げて、希望信号と干渉信号との間の信号点間距離を最大化処理について説明する。 In the present embodiment, the processing for maximizing the distance between the signal points between the desired signal and the interference signal is simplified and focused on the form of the constellation on the IQ plane. Specifically, based on the fact that the constellation form is significantly different between a modulation method in which one symbol takes two values and a modulation method in which four or more values take four values, there are two types according to the modulation methods classified into two. Maximization processing is performed. The first is processing for a modulation scheme that takes a binary value with one symbol. In this modulation method, the constellation is represented by two signal points arranged on one straight line, so the relationship between the straight line where the two signal points of the desired signal are arranged (for example, the I axis) and the straight line where the two signal points of the interference signal are arranged Is made orthogonal to each other (by making a straight line where two signal points of interference signals line up coincide with the Q axis), the distance between the signal points is maximized. The second processing is for a modulation system that takes four values or more in one symbol. In this modulation method, the direction of the square representing the outer shape of a plurality of signal points of the desired signal and the interference signal is in-phase (same direction), that is, each axis on the IQ plane representing the desired signal and the interference signal are The distance between signal points is maximized by making each axis of the IQ plane to be in phase (in the same direction). Next, a process for maximizing the distance between signal points between a desired signal and an interference signal will be described using a specific modulation scheme and constellation as an example.
本実施の形態では、線形プリコーディングとしてRCI法を用いるものである。このRCI法は、SINRの絶対値を大きくするように働くアルゴリズムであり、信号点間距離は考慮していない。RCIの解は複数存在するので、最適な解を選べば良いのではあるが、選択方法の計算量が多いと考えられる。本実施形態では、RCIのプリコーディングウエイト（あるいは送信BFウエイト）、すなわちる線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを修正して、信号点間距離を大きくしようとすることを特徴とする。その際のSINR値の変化は極微小である。 In this embodiment, the RCI method is used as linear precoding. This RCI method is an algorithm that works to increase the absolute value of SINR, and does not consider the distance between signal points. Since there are multiple RCI solutions, it is sufficient to select the optimal solution, but it is thought that the amount of calculation of the selection method is large. The present embodiment is characterized in that an RCI precoding weight (or transmission BF weight), that is, a transmission weight used in linear precoding is modified to increase the distance between signal points. The change of SINR value at that time is extremely small.
各ユーザのコンスタレーションは希望ストリーム（希望信号）と複数の干渉ストリーム（干渉信号）が重畳したものとなっている。図１に、３ユーザ・シングル受信アンテナ・QPSKの時の、あるユーザのコンスタレーションを示す。希望ストリームが実線の正方形で表されており、破線・鎖線の正方形が他の２ユーザからの干渉ストリームを表している。破線の正方形が、支配的な干渉ストリーム、すなわち希望ストリームに対して干渉を及ぼす影響の大きい干渉ストリームであるが、実線の正方形と破線の正方形の向きがお互いにずれているので、最小信号点間距離（ここでは最小信号点間距離を、希望ストリームのコンスタレーションを表すIQ平面のI軸と干渉信号との間の最小距離としている。）は短い。そこで、本実施形態では、破線で示すユーザの対応する送信ウエイトを修正して、破線で示すユーザの正方形の向きを実線で示すユーザの正方形の向きと一致させることにより、最小信号点間距離を大きくしてシンボルが誤る確率を低減させようとする。図２が修正された後のコンスタレーションを示している。修正前に比べ修正後の最小信号点間距離が伸長されていることが分かる。 The constellation of each user is a superposition of a desired stream (desired signal) and a plurality of interference streams (interference signals). FIG. 1 shows a constellation of a user in the case of 3 users / single receiving antenna / QPSK. The desired stream is represented by a solid square, and the dashed and chained squares represent interference streams from the other two users. The dashed square is the dominant interference stream, that is, the interference stream that has a great influence on the desired stream, but since the directions of the solid square and the dashed square are shifted from each other, The distance (here, the distance between the minimum signal points is the minimum distance between the I axis of the IQ plane representing the constellation of the desired stream and the interference signal) is short. Therefore, in the present embodiment, the minimum transmission distance is reduced by correcting the corresponding transmission weight of the user indicated by the broken line so that the direction of the user square indicated by the broken line matches the direction of the user square indicated by the solid line. It tries to reduce the probability that the symbol is wrong by increasing it. FIG. 2 shows the constellation after correction. It can be seen that the minimum signal point distance after correction is extended compared to before correction.
次に図３に２ユーザ・シングル受信アンテナ・BPSKの時のコンスタレーションを示す。希望ストリーム（実線のコンスタレーション）と干渉ストリーム（破線のコンスタレーション）が、IQ平面の一直線上に重なっている。そのため最小信号点間距離（ここでは最小信号点間距離を、希望ストリームのコンスタレーションを表すIQ平面のQ軸と干渉信号との間の最小距離の2倍としている。）が短い。一方、図４は、図３の干渉ストリームを90度回転させた場合のコンスタレーションを示している。最小信号点間距離が大きくなっている。そのためBER特性は、改善する。 Next, FIG. 3 shows a constellation in the case of 2 users / single receiving antenna / BPSK. The desired stream (solid constellation) and the interference stream (dashed constellation) overlap on a straight line in the IQ plane. For this reason, the minimum signal point distance (here, the minimum signal point distance is set to twice the minimum distance between the Q axis of the IQ plane representing the constellation of the desired stream and the interference signal). On the other hand, FIG. 4 shows a constellation when the interference stream of FIG. 3 is rotated 90 degrees. The distance between the minimum signal points is large. Therefore, BER characteristics are improved.
次に、上記の概念を用いて、３ユーザ・シングル受信アンテナ・QPSKの場合に、３ユーザをどのように準最適化していくのかについて図５〜図７を用いて説明する。図５が初期状態の各ユーザ（ユーザ１〜３）のコンスタレーションを模式的に示したものであり、各図においてユーザ１のコンスタレーションを実線で、ユーザ２のコンスタレーションを破線で、ユーザ３のコンスタレーションを鎖線で示している。図６が手順１でユーザ１の送信ウエイトを修正した後の各ユーザのコンスタレーションを模式的に示したものであり、図７が手順２でユーザ２の送信ウエイトを修正した後の各ユーザのコンスタレーションを模式的に示したものである。なお、各図には各ユーザを表す端末局TMと基地局APとを模式的に示している。
Next, using the above concept, how to sub-optimize three users in the case of three users / single receiving antenna / QPSK will be described with reference to FIGS. FIG. 5 schematically shows the constellation of each user (
まず、図５が各ユーザの初期コンスタレーションを表している。初期状態で用いる送信ウエイトは、RCI規範で求めた送信ウエイトである。実線で示すユーザ１における支配的干渉ストリームは破線で示すユーザ２からの干渉なので、実線で示すストリームに対応する送信ウエイトを修正し、実線で示すストリームを回転させて破線で示すユーザ２のコンスタレーションに向きを合わせる。このことを表しているのが図６である。
First, FIG. 5 shows the initial constellation of each user. The transmission weight used in the initial state is the transmission weight obtained by the RCI standard. Since the dominant interference stream in
次に図７に示されているように、破線で示すユーザ２の支配的干渉ユーザは鎖線で示すユーザ３なので、破線で示すユーザ２の送信ウエイトを修正させて破線で示すストリームを回転させて、鎖線で示すユーザ３のコンスタレーションと合わせる。最後に鎖線で示すユーザ３の修正もしたいところであるが、鎖線で示すストリームを回転させると、破線で示すユーザ２が最適でなくなってしまうため、鎖線で示すユーザ３の修正はしない。別の言い方をすると、チェーンのように順次準最適化をするのであるが、そのチェーンがループを作ることは無い。
Next, as shown in FIG. 7, the dominant interference user of the
チェーンの作り方と、送信ウエイトの修正について、一つの実現方法を具体的に述べる。まず、各ユーザの干渉波と希望信号の比を表した“個々のSIR（individual SIR（Signal1 to Interference Ratio））”の昇順でオーダーリングする。“影響力の強さ”が大きいユーザに合わせて、影響を受ける自ユーザのコンスタレーションを回転させる。もし、影響を受ける自ユーザを回転させる必要が生じた場合、自ユーザが影響を及ぼすユーザも回転させる（波及操作）。波及操作が存在するので、複雑なトポロジーを構築することが可能であり、最適化するユーザ数を増やすことが出来る。もし、自ユーザが影響を及ぼすユーザを連鎖的に繋げてチェーンを作った場合にループが出来たときは、チェーンを作ることを中止する。また、本実施形態では、自ユーザに影響を及ぼすユーザとして最も強い影響を及ぼすユーザ、すなわち第一候補のみを選択するようにしている。
One method of realization will be described specifically for how to create a chain and to correct the transmission weight. First, ordering is performed in ascending order of “individual SIR (
すなわち、本実施形態では、干渉を及ぼす相互関係に従って対象となるユーザを順次選択しながら、ユーザにおける干渉信号の位相を連鎖的に回転させるようにRCI法で算出された送信ウエイトが修正されるようになっている。その際、後述するようにして、各ユーザにおける希望信号と干渉信号との比が小さい順に対象となるユーザが選択される。 That is, in this embodiment, the transmission weight calculated by the RCI method is corrected so that the phase of the interference signal at the user is rotated in a chained manner while sequentially selecting the target user according to the mutual relationship that causes interference. It has become. At that time, as will be described later, the target users are selected in ascending order of the ratio of the desired signal to the interference signal for each user.
次に、チェーンの作り方を、もう少し詳細に説明する。図８は、各ユーザに影響を及ぼすユーザの対応関係を表す対応表の一例を示す。この表において「○」は影響を及ぼすユーザを表している。各行に自ユーザの識別子（この例では番号）をSIR（つまり希望信号電力対一番支配的な干渉ストリーム電力比）の昇順に並べ、各列に各行と同じユーザの識別子を対応させ、自ユーザ（各行）に対して一番干渉の強い干渉ユーザの位置する列にあるセルに「○」を示している。SIRが最も大きいユーザがユーザ１０であり、最も小さいユーザがユーザ１であり、また、例えばユーザ１に一番強い干渉を及ぼすユーザがユーザ５であり、ユーザ２に一番強い干渉を及ぼすユーザがユーザ６であり、…、ユーザ９に一番強い干渉を及ぼすユーザがユーザ２であり、ユーザ１０に一番強い干渉を及ぼすユーザがユーザ７となっている。
Next, I will explain how to make a chain in a little more detail. FIG. 8 shows an example of a correspondence table showing the correspondence between users that affect each user. In this table, “◯” represents an influential user. Each row has its own user identifier (number in this example) in ascending order of SIR (that is, the desired signal power to most dominant interference stream power ratio), and each column is associated with the same user identifier as each row. “◯” indicates a cell in the column where the interference user having the strongest interference with respect to (each row) is located. The user with the largest SIR is the
図９は、当該ユーザが影響を及ぼす、もしくは、影響を受けるユーザ群を求める方法を表している。ユーザ群を求める際に二つの操作が必要となる。一つは“バックワード操作”であり、他方は“フォワード操作”である。“バックワード操作”は、矢印で示すように図の左から右に○印を探し、○印のユーザを選択する操作である。この操作により選択されたユーザは、当該ユーザに影響を及ぼすユーザである。一方、“フォワード操作”は、破線の矢印で示す当該ユーザが影響を及ぼすユーザ群を求める操作である。当該ユーザが影響を及ぼすユーザ群は、当該ユーザを上から下に○印を探索し、○印が見つかったユーザを選択するのである。この例では、“個々のＳＩＲ”の昇順でオーダーリングされた９番目のユーザが影響を受けるユーザ２を“バックワード操作”により選択し、“フォワード操作”により、９番目のユーザが影響を及ぼすユーザ６と８を選択する。
FIG. 9 shows a method for obtaining a user group that is affected by or affected by the user. Two operations are required to obtain a user group. One is a “backward operation” and the other is a “forward operation”. The “backward operation” is an operation of searching for a circle from the left to the right as shown by an arrow and selecting a user with a circle. The user selected by this operation is a user who affects the user. On the other hand, the “forward operation” is an operation for obtaining a user group influenced by the user indicated by a dashed arrow. The user group influenced by the user searches the circle from the top to the bottom of the user and selects the user where the circle is found. In this example, the 9th user ordered in ascending order of “individual SIR” selects
次にユーザ６とユーザ８に関して、同様にスキャンして、９番目のユーザがユーザ６及びユーザ８を介して影響を及ぼすユーザ群を求める。もし、９番目のユーザが選択されてしまったら、ループが出来たことになるので、９番目に影響を及ぼすユーザは無いものとして、以降の処理を続ける。
Next, the
図１０は、その結果を示している。ここで、図１０に示す処理結果は、波及操作を行う場合にはループを作らないようにするとともに、第一候補のみを選択するようにした処理の結果を示している。図１０の表では、いずれかのユーザ群に割り当てられたユーザの識別子を○印で囲んで示している。ここでは、ユーザ５がユーザ１とユーザ４に影響を及ぼすユーザであり、ユーザ６がユーザ２とユーザ３に影響を及ぼすユーザであり、ユーザ８がユーザ５に影響を及ぼすユーザであり、ユーザ９がユーザ６とユーザ８に影響を及ぼすユーザであり、ユーザ１０がユーザ７に影響を及ぼすユーザであるとして各自ユーザに対応するユーザ群に割り当てられている。ただし、×印で示したユーザは、ループができた場合を示すものである。この場合、干渉ユーザ２は、ユーザ６を介してユーザ９に対して干渉を及ぼす干渉ユーザとなっているので、自ユーザ９に影響を及ぼす干渉ユーザのユーザ群に割り当て不可能な干渉ユーザとなっている。また、干渉ユーザ７は、自ユーザ１０から干渉を及ぼされる干渉ユーザとなっているので、自ユーザ１０に影響を及ぼす干渉ユーザのユーザ群に割り当て不可能な干渉ユーザとなっている。
FIG. 10 shows the result. Here, the processing result shown in FIG. 10 shows the result of the processing in which a loop is not formed when the spreading operation is performed and only the first candidate is selected. In the table of FIG. 10, the identifiers of the users assigned to any of the user groups are indicated by circles. Here, the
図１１は、図１０に示す結果として得られたチェーントポロジをグラフ（グラフ理論によるグラフ構造）で表している。各ユーザを各ユーザの識別子（数字）を添えた○印（頂点あるいはノード）で示し、各ユーザ間の干渉関係を矢印（エッジ）で示している。このグラフでは、矢印（エッジ）の向きが干渉を及ぼす向きに対応している。また、自ユーザに対する干渉ユーザを１つのみ選択するようにしているので、１つのエッジから複数の矢印が延びる場合は存在するが、１つのエッジに対して複数の矢印が向かう場合は存在しないようになっている。 FIG. 11 shows the chain topology obtained as a result shown in FIG. 10 in a graph (graph structure based on graph theory). Each user is indicated by a circle (vertex or node) with an identifier (number) of each user, and an interference relationship between the users is indicated by an arrow (edge). In this graph, the direction of the arrow (edge) corresponds to the direction of interference. In addition, since only one interfering user is selected with respect to the own user, it exists when a plurality of arrows extend from one edge, but does not exist when a plurality of arrows go to one edge. It has become.
図１２は、BPSK、10ユーザ、10送信アンテナのときの、従来方式の送信ビーム形成法であるCI（Channel Inversion）・RCIと本発明によるBER特性を示している。横軸は先に定義したρ（“正規化されたアンテナ素子ごとのSNR（normalized SNR per antenna）”）であり、縦軸はBERである。この図から分かるように、BER＝10-4において5ｄBのSNRのゲインが得られていることが分かる。また、図１３は、BPSK、4ユーザ、4送信アンテナのときの、従来方式の送信ビーム形成法であるCI・RCIと本発明によるBER特性を示している。図１２と同じく横軸は先に定義したρであり、縦軸はBERである。この図から分かるように、BER＝10-3において5ｄBのSNRのゲインが得られていることが分かる。 FIG. 12 shows CI (Channel Inversion) / RCI, which is a conventional transmission beamforming method, and BER characteristics according to the present invention when BPSK, 10 users, and 10 transmission antennas are used. The horizontal axis is ρ defined above (“normalized SNR per antenna (SNR)”), and the vertical axis is BER. As can be seen from this figure, an SNR gain of 5 dB is obtained at BER = 10 −4 . FIG. 13 shows CI / RCI, which is a conventional transmission beamforming method, and BER characteristics according to the present invention for BPSK, 4 users, and 4 transmission antennas. As in FIG. 12, the horizontal axis is ρ defined above, and the vertical axis is BER. As can be seen from this figure, an SNR gain of 5 dB is obtained at BER = 10 −3 .
以上の記述は、定性的な模式図を用いた説明であったが、以下では、式を用いて詳細に説明する。マルチユーザMISOのダウンリンクモデルは、図１７に示すような、M本の送信アンテナANT1を有する１つの基地局APと、一本の受信アンテナANT2を有するKユーザ（端末局TM）から構成される（M、Kは自然数）。また、図１７の基地局APの構成図を図１８に、処理フローを図１６に示す。 Although the above description is an explanation using a qualitative schematic diagram, the following description will be made in detail using equations. The downlink model of the multiuser MISO is composed of one base station AP having M transmission antennas ANT1 and K users (terminal stations TM) having one reception antenna ANT2, as shown in FIG. (M and K are natural numbers). Also, FIG. 18 shows a configuration diagram of the base station AP of FIG. 17, and FIG. 16 shows a processing flow.
図１８は、図１７に示す基地局APの構成の一例を示すブロック図である。図１８の基地局APは、4本の送受信アンテナANT1を備えている。基地局APは、情報源11と、変調部12と、4個のスイッチ13と、4個の乗算器14と、4個のスイッチ15と、チャネル推定部16と、ウエイト生成部17と、回転行列生成部18とを備えて構成されている。基地局APは、送信時には、図示していない外部の装置から入力された信号などに基づき、情報源11で生成した4系統の信号に基づいて変調部12で変調信号を生成する。次に、4個のスイッチ13を閉じ、変調部12から出力された変調信号に対して、乗算器14によって、ウエイト生成部17で生成された送信ウエイトを乗算する（すなわち線形処理する）ことで、プリコーディングが行われる。そして、プリコーディング処理がなされた変調信号が、アンテナANT1から送信される。
FIG. 18 is a block diagram showing an example of the configuration of the base station AP shown in FIG. The base station AP in FIG. 18 includes four transmission / reception antennas ANT1. The base station AP includes an
他方、受信時には、4個のスイッチ15が閉じられて、アンテナANT1で受信された信号がチャネル推定部16へ入力される。チャネル推定部16は、受信信号に基づいてチャネル行列を推定してウエイト生成部17と回転行列生成部18へチャネル行列ほかの情報を出力する。回転行列生成部18は、受信信号のコンスタレーションなどから変調方式に応じてRCI法による送信ウエイトを修正するための回転行列を生成する。ウエイト生成部17は、RCI法に基づいて線形プリコーディングで用いられる送信ウエイトを生成するとともに、回転行列生成部18から入力された回転行列を用いて生成した送信ウエイトを修正する。この修正された送信ウエイトが乗算器14へと出力される。
On the other hand, at the time of reception, the four
上記の構成において、変調部12は例えば複数のサブキャリアを用いたOFDM（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）方式による変調信号を生成するが、各サブキャリアに対しては例えば送受信間のチャネルの状態に対応させて4本の送信ストリーム毎に変調方式を複数種類に切り替えながら変調処理が行われる。複数種類の変調方式としては、例えばBPSK、QPSK、16QAM、64QAMなどを用いることができる。
In the above configuration, the
本実施形態では、最もプリコーディングのアルゴリズムの影響を受け易いK＝Mの場合を考慮する。受信信号ｙは、y＝HWs+nと表される。ここで、Hはチャネル行列、Wは送信ウエイト、sは希望信号、nは雑音信号ベクトルを表している。Hの各要素は、平均＝0、分散＝1の複素正規分布である。瞬間の送信電力を一定にするために、||Ws||＝1と正規化される。そしてE||nnH||2＝σ2Iである。送信電力対雑音電力(PT/N)はρ＝１/σ2となる。上述したとおり、従来のRCI法の送信ウエイトは以下の式で示される。 In the present embodiment, a case where K = M that is most susceptible to the precoding algorithm is considered. The received signal y is expressed as y = HWs + n. Here, H represents a channel matrix, W represents a transmission weight, s represents a desired signal, and n represents a noise signal vector. Each element of H is a complex normal distribution with mean = 0 and variance = 1. In order to make the instantaneous transmission power constant, it is normalized as || Ws || = 1. And E || nn H || 2 = σ 2 I. Transmission power versus noise power (P T / N) is ρ = 1 / σ 2 . As described above, the transmission weight of the conventional RCI method is expressed by the following equation.
RCIの送信ウエイトを決める基準は、全チャネルに亘って平均化されたSINRを最大化することである。RCIはSINRの点では最適化されているが、信号点間距離は考慮されていない。式（１）は、平均SINRを最大化する一つの解であり、他の解の中に最小信号点間距離を最大化される送信ウエイトが存在する。しかし、最小信号点間距離を最大化する送信ウエイトを求めるためには、計算量が大きくなるという欠点がある。一方、本実施形態ではRCIと同等の計算量でRCIより特性の良い最小信号点間距離を最大化する送信ウエイトを求めることができる。本実施形態では、RCIでSINRを最大化する送信ウエイトを求めた後に回転対角行列Rを用いて送信ウエイトを修正して、最小信号点間距離を最大化するように干渉信号のコンスタレーションの位相を回転させる。式で表現すると、以下の式となる。ここで、WRCIは式（１）で得られるRCIの送信ウエイト、WRCI-PRが修正された送信ウエイトである。 The criterion for determining the RCI transmission weight is to maximize the SINR averaged over all channels. RCI is optimized in terms of SINR, but the distance between signal points is not considered. Equation (1) is one solution that maximizes the average SINR, and there is a transmission weight that maximizes the minimum signal point distance among other solutions. However, in order to obtain the transmission weight that maximizes the distance between the minimum signal points, there is a drawback that the amount of calculation becomes large. On the other hand, in this embodiment, it is possible to obtain a transmission weight that maximizes the minimum signal point distance with better characteristics than RCI with the same amount of calculation as RCI. In this embodiment, after obtaining a transmission weight that maximizes SINR with RCI, the transmission weight is corrected using the rotation diagonal matrix R, and the constellation of the interference signal is maximized so as to maximize the distance between the minimum signal points. Rotate the phase. Expressed as an expression, the following expression is obtained. Here, WRCI is an RCI transmission weight obtained by Equation (1), and WRCI-PR is a modified transmission weight.
この時、受信信号rと復号ストリーム信号s^は以下の式で表される。 At this time, the received signal r and the decoded stream signal s ^ are expressed by the following equations.
本実施形態における送信ウエイトの修正処理の基本原理を、図１４、図１５を用いて説明する。図１４は、RCI法を適用した後のユーザのコンスタレーションを示している。図１５は、さらに本実施形態が特徴とする修正処理によって、図１４のコンスタレーションを回転させた状態を示している。ここで、変調方式としてBPSKを用い、K＝3の場合を図示している。図１４および図１５において、実線が希望信号、破線と鎖線が干渉信号である。 The basic principle of the transmission weight correction process in this embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 14 shows a user constellation after applying the RCI method. FIG. 15 further shows a state in which the constellation of FIG. 14 is rotated by the correction process characterized by the present embodiment. Here, BPSK is used as a modulation method, and K = 3 is illustrated. 14 and 15, the solid line is the desired signal, and the broken line and the chain line are the interference signals.
本実施形態では、図１５のように、“支配的”なユーザのコンスタレーションを回転させるように送信ウエイトを修正することを特徴とする。本実施形態を用いると、最小信号点間距離、すなわち例えば希望信号点と判定座標軸（例えば希望信号がI軸上で動く場合のQ軸）との最小距離はRCI法に比べて大きくなる。そのため、誤り率特性が改善されることが期待できる。BPSKの場合には、送信ウエイトを制御して希望信号に直交するように“支配的”干渉ユーザの干渉信号を回転させると良い。 As shown in FIG. 15, this embodiment is characterized in that the transmission weight is corrected so as to rotate the “dominant” user constellation. When this embodiment is used, the minimum distance between signal points, that is, the minimum distance between the desired signal point and the determination coordinate axis (for example, the Q axis when the desired signal moves on the I axis) becomes larger than that in the RCI method. Therefore, it can be expected that the error rate characteristic is improved. In the case of BPSK, the transmission signal is controlled to rotate the interference signal of the “dominant” interference user to be orthogonal to the desired signal.
以下に、全体のアルゴリズムを詳述する。まず無向グラフＧ:=(ｇ,Ｖ,Ｅ)を定義する。ここで、Ｖはグラフの頂点集合（ユーザに対応）、Ｅはエッジ集合（“支配的”干渉関係に対応）を表しており、ｇはエッジ集合Ｅの元に頂点集合Ｖの二つの元を対応させる関数を表している。最初の状態では、Ｅは空集合である。最初に、各ユーザは、“一番支配的”な干渉電力成分の希望信号電力に対する比が大きい順にソートされて、オーダーリングされ、本オーダーに従い以下の過程が実行される。 The overall algorithm is described in detail below. First, an undirected graph G: = (g, V, E) is defined. Where V represents the vertex set of the graph (corresponding to the user), E represents the edge set (corresponding to the “dominant” interference relationship), and g represents the two elements of the vertex set V under the edge set E. It represents the function to be associated. In the first state, E is an empty set. First, each user is sorted and ordered in descending order of the ratio of the “most dominant” interference power component to the desired signal power, and the following process is executed according to this order.
最初に希望ユーザiに対する干渉の相対値比が一番大きい“一番支配的”な干渉ユーザpとして、（i,p）をＥの元e1とする。そして、干渉ユーザpを集合Ｇ(i)の一要素に含める。pがe1を除くＥの元を構成するＶの二つの元の一方である場合、他方のＶの元を集合Ｇ(i)に含める。そして、集合Ｇ(i)の元を構成要素とする別のＥの元が存在すれば、Ｅの他方の構成要素を集合Ｇ(i)に加える。もし、Ｇ(i)にiが含まれるならば、Ｇ(i)を空集合に設定する。付け加えるべき要素が無い場合は、終了し、Ｇの要素ユーザに対して、以下の回転行列の更新式を実行する。 First, (i, p) is an element e1 of E as the “most dominant” interference user p having the largest relative value ratio of interference with the desired user i. Then, the interference user p is included in one element of the set G (i). If p is one of the two elements of V that make up the elements of E except e1, the other V element is included in the set G (i). If another E element having the element of the set G (i) as a constituent element exists, the other constituent element of E is added to the set G (i). If i is included in G (i), set G (i) to an empty set. If there is no element to be added, the process is terminated, and the following rotation matrix update formula is executed for the G element user.
ここで、図１６を参照して、上記の基本原理に基づく図１７及び図１８に示す基地局APにおける具体的な処理の流れの一例を説明する。まず、基地局APは、端末局TMとの間のチャネルの伝達関数を取得し、RCI法を適用して送信ウェイトを決定する（S101）。すなわち、各ユーザに送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトが、ユーザにおけるSINR（信号対干渉雑音比）を最大化するように送信ウエイトが算出される。次に、無向グラフの点から１つの点を選択してユーザ１とする（S102）。次に、ユーザ１に最も干渉を与えるユーザをユーザ２として選択し集合Gに含める（S103）。ここで、ユーザ２が既に無向エッジの要素となっているか、否かを判定し、要素となっていたならユーザ２以外の当該エッジの別の要素を集合Gに含める（S104）。
Here, an example of a specific processing flow in the base station AP shown in FIGS. 17 and 18 based on the above basic principle will be described with reference to FIG. First, the base station AP acquires a transfer function of a channel with the terminal station TM, and determines a transmission weight by applying the RCI method (S101). That is, the transmission weight is calculated so that the transmission weight used in linear precoding for the modulated signal transmitted to each user maximizes the SINR (signal-to-interference and noise ratio) for the user. Next, one point is selected from the points of the undirected graph to be user 1 (S102). Next, the user who gives the most interference to the
次に、変調方式が4値以上のQAMかどうかを判定する（S105）。ここで、変調方式が4値以上のQAMであった場合（S105で「Y」の場合）、干渉信号の信号点配置が、希望信号の信号点配置と同相となるようにGの要素である全ユーザの送信ウェイトを制御する（S106）。
他方、変調方式が4値以上のQAMでなかった場合（S105で「N」の場合）、干渉信号の信号点配置が、希望信号の信号点配置と直交するように集合Gの要素である全ユーザの送信ウェイトを制御する（S107）。次に、ユーザ１とユーザ２のエッジを登録する（S108）。すなわち、ステップS106またはS107では、ユーザにおける干渉信号の位相を回転させるようにステップS101で算出された送信ウエイトを修正する処理が行われる。すなわち、ステップS106では、ステップS105での変調方式に関する判定結果に応じて（つまり送信信号の変調方式に応じて）、干渉信号の信号点配置が、希望信号の信号点配置と同相となる、という条件を満たすようにして、当該ユーザにおける干渉信号の位相を回転させるように、ステップS101で算出された送信ウエイトが修正される。また、ステップS107では、ステップS105での変調方式に関する判定結果に応じて（つまり送信信号の変調方式に応じて）、干渉信号の信号点配置が、希望信号の信号点配置と直交する、という条件を満たすようにして、当該ユーザにおける干渉信号の位相を回転させるように、ステップS101で算出された送信ウエイトが修正される。したがって、ステップS105、S106及びS107の処理によって、送信信号の変調方式に応じて複数種類（ここでは２種類）の異なる条件のいずれかを満たすようにしてユーザにおける干渉信号の位相を回転させるように算出された送信ウエイトが修正されることになる。但し、変調方式が予め分かっている場合には、判定する必要は無い。
Next, it is determined whether or not the modulation method is QAM of four or more values (S105). Here, if the modulation method is QAM of four or more values (in the case of “Y” in S105), the signal point arrangement of the interference signal is an element of G so that it is in phase with the signal point arrangement of the desired signal The transmission weight for all users is controlled (S106).
On the other hand, if the modulation method is not QAM of four or more values (in the case of “N” in S105), all of the elements of the set G so that the signal point arrangement of the interference signal is orthogonal to the signal point arrangement of the desired signal The user's transmission weight is controlled (S107). Next, the edges of
そして、全ユーザについて実施したか否かを判定し（S109）、実施していなかった場合には（S109で「N」の場合には）、別の始点ユーザをユーザ１とする（S110）。他方、実施していた場合には（S109で「Y」の場合には）、処理を終了する（S111）。 Then, it is determined whether or not it has been carried out for all users (S109). If it has not been carried out (in the case of “N” in S109), another starting point user is designated as user 1 (S110). On the other hand, if it has been implemented (in the case of “Y” in S109), the process is terminated (S111).
以上のようにして、本実施の形態では、支配的干渉ストリームと希望ストリームの角度関係を最適化するとともに、最適化するユーザの組み合わせを工夫することで、少ない演算量で、希望信号と干渉信号のコンスタレーション距離が近い場合などにおいても良好なBER特性を得ることができる線形プリコーディングを実現することができる。 As described above, in the present embodiment, the angle relationship between the dominant interference stream and the desired stream is optimized, and the combination of users to be optimized is devised, so that the desired signal and the interference signal are reduced with a small amount of calculation. Even when the constellation distance is short, linear precoding that can obtain good BER characteristics can be realized.
次にマルチユーザMIMOに対応する本発明の他の実施の形態について記述する。マルチユーザMIMOについては上述したように線形プリコーディングとしてSMMSEが存在する。本実施の形態は、上記マルチユーザMISOの実施の形態で各ユーザの各１本の受信アンテナに対応するRCIの送信ウエイトの修正を、ユーザ毎に複数本の受信アンテナに対応するように行うことで、マルチユーザMIMOにおける線形プリコーディングのウエイトの修正を行うものである。本実施形態によってマルチユーザMIMOにおいてウエイトを修正する線形プリコーディングとしては、例えばSMMSE法を用いることができる。 Next, another embodiment of the present invention corresponding to multi-user MIMO will be described. For multi-user MIMO, SMMSE exists as linear precoding as described above. In the present embodiment, the RCI transmission weight correction corresponding to each one reception antenna of each user in the above-described multi-user MISO embodiment is performed so as to correspond to a plurality of reception antennas for each user. Thus, the weight of linear precoding in multi-user MIMO is corrected. For example, the SMMSE method can be used as linear precoding for correcting weights in multi-user MIMO according to this embodiment.
まず、マルチユーザMISOのRCIを用いたSMMSE法の送信ウエイトの生成方法を説明し、次いで本実施形態による送信ウエイトの修正処理について説明する。 First, a method for generating a transmission weight of the SMMSE method using the RCI of the multiuser MISO will be described, and then a transmission weight correction process according to the present embodiment will be described.
SMMSE法の送信ウエイトに対応する列ベクトルは次のようにして求めることができる。すなわち、複数のアンテナを有する複数のユーザと、アクセスポイントから構成されるマルチユーザMIMOにおいて、希望ユーザの他のアンテナは無視して、各希望ユーザの一本のアンテナ素子と他のユーザの全てのアンテナ素子を考慮に入れて、MU-MISO（Multi User-MISO）のRCI法による線形プリコーディング（あるいは送信BF）を行い、希望ユーザの該アンテナに対応する列ベクトルを求め、それを、該アンテナに対応するSMMSE法のウエイトの対応する列ベクトルとする。全てのユーザ・全てのアンテナ素子に対して以上の操作を行うことにより、SMMSE法の送信ウエイトを求めることが出来る。以下に、式を用いたSMMSE法のウエイトの求め方を示す。 The column vector corresponding to the transmission weight of the SMMSE method can be obtained as follows. That is, in multi-user MIMO composed of a plurality of users having a plurality of antennas and access points, the other antennas of the desired user are ignored, and one antenna element of each desired user and all of the other users Taking into account antenna elements, MU-MISO (Multi User-MISO) RCI method linear precoding (or transmission BF) is performed to obtain a column vector corresponding to the antenna of a desired user, Is the column vector corresponding to the weight of the SMMSE method corresponding to. By performing the above operation for all users and all antenna elements, the transmission weight of the SMMSE method can be obtained. The following describes how to obtain the weight of the SMMSE method using an equation.
最初にSMMSE法の送信ウエイトは、以下のように分解できる。 First, the transmission weight of the SMMSE method can be decomposed as follows.
ここで、PJはMMSE法で雑音と干渉のバランスを取りながらMUI（Multiple User Interference）を少なくするためのウエイトであり、PSはHPJの各ユーザに対応するブロック対角成分をSVD展開（Singular Value Decomposition；特異値分解）した右特異行列である。このPSの乗算により、各ユーザのブロックはシングルユーザMIMOと見なすことができ、線形復号を用いても、MUIの影響は存在するが最適受信を行なうことが出来る。なお、PSは乗算せずに受信側が線形復号を用いても、BER特性がある程度良い受信を行なうことが出来る。PJ及びPSは以下の式で表される。 Here, P J is the weight for reducing the MUI (Multiple User Interference) while balancing noise and interference in MMSE method, P S is SVD expand block diagonal component corresponding to each user of the HP J It is a right singular matrix (Singular Value Decomposition). The multiplication of the P S, block of each user can be viewed as a single-user MIMO, even using a linear decoding, the influence of the MUI is present but it is possible to perform optimal reception. Even if P S is not multiplied and the receiving side uses linear decoding, reception with a certain degree of BER characteristics can be performed. P J and P S are expressed by the following formulas.
PS,kは、以下の式が示すように、HkPJ,kのSVD展開の右特異行列である。 P S, k is a right singular matrix of the SVD expansion of H k P J, k as shown in the following equation.
ここで、Hkはｋ番目のユーザのチャネル行列を示しており、全体のチャネル行列Hは以下の式で表される。 Here, H k indicates the channel matrix of the kth user, and the entire channel matrix H is expressed by the following equation.
次にPJは以下の式から導出される。最初H~k,rには、次のように定義される。希望ユーザはｋであり、他のユーザの全てのアンテナを考慮に入れてマルチユーザMISOにおけるRCI法を適用する。 Next, P J is derived from the following equation. First, H ~ k, r are defined as follows. The desired user is k and applies the RCI method in multi-user MISO taking into account all antennas of other users.
P￣k,rの第一列ベクトルをPJ,kのr番目の列ベクトルとする。ｋ,rを振ることにより、以上の方法からSMMSEの送信ウエイトは求められ、かつ、各ユーザは線形復号でも自分自身のCSIR（channel state information at the receiver）を知っていれば、MUIの影響は存在するが、かなり良い特性で復号できる。 Let the first column vector of P￣k , r be the r-th column vector of P J, k . By sending k and r, the transmission weight of SMMSE can be obtained from the above method, and if each user knows their own channel state information at the receiver (CSIR) even in linear decoding, the influence of MUI is It exists but can be decoded with fairly good characteristics.
以上がマルチユーザMIMOにおける従来のMMSE規範の送信ウエイト作成方法である。このMMSE規範によれば、線形プリコーディングとしては、BERを準最適化することが可能である。 The above is the conventional MMSE transmission weight creation method for multi-user MIMO. According to this MMSE standard, BER can be semi-optimized as linear precoding.
上記のSMMSEの送信ウエイトを用いると、BERの準最適化が可能である。しかし、SMMSEで用いるMMSE規範は、信号の位相を考慮しないので、最小信号点間距離は最大化させることは出来ない。そのため、BERの最適化は行なわれていない。一方、BERの最適化を直接行なう方法は、より良いBER特性を示すが、計算量が非常に多い。これに対して本実施形態では、少しの計算量の増加で、最小信号点間距離を準最大化することができる。 By using the above SMMSE transmission weight, BER sub-optimization is possible. However, since the MMSE norm used in SMMSE does not consider the phase of the signal, the distance between the minimum signal points cannot be maximized. Therefore, BER optimization has not been performed. On the other hand, the method of directly performing BER optimization shows better BER characteristics, but the calculation amount is very large. In contrast, in the present embodiment, the minimum signal point distance can be quasi-maximized with a slight increase in calculation amount.
本実施形態は、SMMSE法で得た送信ウエイトの修正を行なって、最小信号点間距離を準最大化することを特徴とする。具体的な復号は、以下で述べる方法で行う。まずユーザのストリームごとに直交するプリアンブルを送信することにより、ユーザが自分のチャネルHkPJ,kPS,k、もしくは、HkPJ,kを推定する。推定チャネルは、MUI（Multi User Interference）が少し残留している当該ユーザのストリームの応答係数である。１ユーザに複数のストリームを伝送する場合には自ユーザのストリーム間の干渉も残る可能性がある。本推定チャネルを用いて線形復号することが可能である。しかし、この応答係数は、MMSE規範なので、SINRの点では最適化されているが、信号の位相は考慮していないため、最小信号点間距離の点では、最適化されていない。そこで、希望信号（その復号結果）に対し、残留干渉成分の支配項の位相回転を既述のマルチユーザMISOの場合と同じ要領で実行することにより、最小信号点間距離の点で、準最適化することが可能である。 The present embodiment is characterized in that the transmission weight obtained by the SMMSE method is corrected to quasi-maximize the minimum signal point distance. Specific decoding is performed by the method described below. First, the user estimates his channel H k P J, k P S, k or H k P J, k by transmitting an orthogonal preamble for each user stream. The estimated channel is a response coefficient of the stream of the user in which a little MUI (Multi User Interference) remains. When a plurality of streams are transmitted to one user, there is a possibility that interference between the streams of the own user may remain. It is possible to perform linear decoding using this estimation channel. However, since this response coefficient is an MMSE criterion, it is optimized in terms of SINR, but is not optimized in terms of the minimum signal point distance because it does not consider the phase of the signal. Therefore, by executing the phase rotation of the dominant term of the residual interference component for the desired signal (decoding result) in the same manner as in the case of the multiuser MISO described above, it is semi-optimal in terms of the minimum signal point distance. It is possible to
次に本発明のさらに他の実施の形態について説明を加える。今までは、変調方式が一定の場合であったが、あるストリームが、条件Cを満たす場合には、変調方式をストリームごとに変化させると、伝送ビット当たりの電力の観点から、より良いBER特性が得られる。条件Cとは、当該ストリームが他のストリームに対して条件Dの意味で、干渉を与えない場合、かつ、他のストリームから条件Dの意味で干渉を受けない場合である。条件Dは二つの条件A,Bから構成される。条件Aとは、“他のストリームからの一番支配的な干渉波の“支配度”が小さい場合、つまり、一番支配的な干渉波が他の干渉波群と比べて十分大きな干渉波では無い”という条件である。他の条件Bとは、一番支配的な干渉波以外の干渉ストリームの大きさが十分に小さいことである。条件Aは、“支配度”が小さいと本発明の方法の効果が発揮できないからであり、条件Bを満たさないと、そもそも、BERが大きく改善効果が小さく見えてしまうからである。条件Cを満たす場合には、BPSKより多値度が大きい多値変調を用いても、全体のBERの劣化に影響を及ぼさないし、かつ、伝送ビット当たりの電力を小さく出来るので、伝送ビット当たりの電力の観点から、より良いBER特性が得られるのである。 Next, another embodiment of the present invention will be described. Until now, the modulation method was constant, but if a stream satisfies the condition C, changing the modulation method for each stream will improve the BER characteristics from the viewpoint of power per transmission bit. Is obtained. Condition C is a case where the stream does not interfere with other streams in the sense of condition D and does not receive interference in the sense of condition D from other streams. Condition D is composed of two conditions A and B. Condition A is “When the“ dominance ”of the most dominant interference wave from other streams is small, that is, when the most dominant interference wave is sufficiently large compared to other interference waves. The condition is “No”. The other condition B is that the size of the interference stream other than the most dominant interference wave is sufficiently small. This is because the condition A is not effective when the “dominance” is small, and if the condition B is not satisfied, the BER is large and the improvement effect appears to be small. When Condition C is satisfied, even if multi-level modulation with a multi-level greater than BPSK is used, the overall BER degradation is not affected, and the power per transmission bit can be reduced. From the viewpoint of power, better BER characteristics can be obtained.
すなわち、本実施形態では、ユーザにおける希望信号に対する干渉信号の影響度が所定の条件を満たす小さなものである場合には変調信号の変調方式がより大きな多値数を有する多値変調に変更できるようになっている。 That is, in the present embodiment, when the influence level of the interference signal on the desired signal by the user is small enough to satisfy a predetermined condition, the modulation method of the modulation signal can be changed to multi-level modulation having a larger multi-level number. It has become.
以上のように、従来のRCI・SMMSE法のプリコーディング（あるいは送信ビーム形成）法では、SINRの絶対値を最大化するだけであったが、本発明の方法は希望信号（その復号結果）の支配的干渉信号の位相回転を行なうことにより、最小信号点間距離を最大化することが可能であり、BER特性を改善できる。 As described above, the conventional RCI / SMMSE precoding (or transmission beamforming) method only maximizes the absolute value of SINR. However, the method of the present invention does not provide a desired signal (decoding result). By performing the phase rotation of the dominant interference signal, it is possible to maximize the minimum signal point distance and improve the BER characteristics.
なお、本発明によって送信ウエイトの修正対象となる線形プリコーディングとしては、上述したPCIやMMSE規範の線形プリコーディングだけではなく、マッチドフィルタ、ZF（Zero Forcing）規範、ウィナーフィルタを用いる線形プリコーディング、アンテナ選択・MMSE・ZFの線形復号、もしくは、MLD（Maximum Likelihood Detection）を用いる線形プリコーディング、SMMSEを用いる線形プリコーディングなども対象となる。それらの手法において、本発明の方法は希望信号（その復号結果）の支配的干渉信号の位相回転を行なうことにより、最小信号点間距離を最大化することが可能であり、BER特性を改善できる。 Note that the linear precoding subject to correction of the transmission weight according to the present invention is not limited to the linear precoding of the PCI or MMSE norm described above, but also the matched filter, ZF (Zero Forcing) norm, linear precoding using a Wiener filter, Antenna selection, linear decoding of MMSE / ZF, linear precoding using MLD (Maximum Likelihood Detection), linear precoding using SMMSE, and the like are also targeted. In these methods, the method of the present invention can maximize the distance between the minimum signal points and improve the BER characteristics by performing phase rotation of the dominant interference signal of the desired signal (decoding result). .
すなわち、本発明は、支配的干渉ストリームと希望ストリームの角度関係を最適化するとともに、最適化するユーザの組み合わせを工夫することで、少ない演算量で、希望信号と干渉信号のコンスタレーション距離が近い場合などにおいても良好なBER特性を得ることができる線形プリコーディングを実現することができる。 That is, the present invention optimizes the angular relationship between the dominant interference stream and the desired stream and devise a combination of users to be optimized, so that the constellation distance between the desired signal and the interference signal is short with a small amount of calculation. In some cases, it is possible to realize linear precoding capable of obtaining good BER characteristics.
AP 基地局
TM 端末局
ANT1、ANT2 アンテナ
11 情報源
12 変調部
13 スイッチ
14 乗算器
15 スイッチ
16 チャネル推定部
17 ウエイト生成部
18 回転行列生成部
AP base station
TM terminal station
ANT1, ANT2 antenna
11 Information sources
12 Modulator
13 switch
14 multiplier
15 switch
16 channel estimation unit
17 Weight generator
18 Rotation matrix generator
Claims (10)
前記基地局で行われるものであって、
前記各端末局に送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを算出する送信ウエイト算出過程と、
前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出過程で算出された送信ウエイトを修正する送信ウエイト修正過程と、
前記送信ウエイト修正過程で修正された送信ウエイトを用いて、送信する変調信号に対して線形プリコーディングを行う線形プリコーディング過程と
を含むことを特徴とする無線通信方法。 A wireless communication method in which a base station having a plurality of antennas and a plurality of terminal stations communicate at the same frequency at the same time,
In the base station,
A transmission weight calculation process for calculating a transmission weight used in linear precoding for the modulated signal transmitted to each terminal station;
A transmission weight correction process for correcting the transmission weight calculated in the transmission weight calculation process so as to rotate the phase of the interference signal in the terminal station;
And a linear precoding step of performing linear precoding on a modulation signal to be transmitted using the transmission weight corrected in the transmission weight correction step.
ことを特徴とする請求項１に記載の無線通信方法。 The radio communication method according to claim 1, wherein the transmission weight is calculated so as to maximize a signal-to-interference noise ratio in the terminal station in the transmission weight calculation process.
ことを特徴とする請求項１に記載の無線通信方法。 The wireless communication method according to claim 1, wherein the transmission weight is calculated using a matched filter or a Wiener filter in the transmission weight calculation process.
ことを特徴とする請求項１に記載の無線通信方法。 The wireless communication method according to claim 1, wherein the transmission weight is calculated using SMSSE (Successive Minimum Mean Squared Error) in the transmission weight calculation process.
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の無線通信方法。 In the transmission weight correction process, calculated in the transmission weight calculation process so as to rotate the phase of the interference signal in the terminal station so as to satisfy any one of a plurality of different conditions according to the modulation scheme of the transmission signal The wireless communication method according to claim 1, wherein the transmission weight is corrected.
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の無線通信方法。 In the transmission weight correction process, calculated in the transmission weight calculation process so as to rotate the phase of the interference signal in the terminal station in a chained manner while sequentially selecting the target terminal stations according to the interrelationship that causes interference. The wireless communication method according to claim 1, wherein the transmission weight is corrected.
ことを特徴とする請求項６に記載の無線通信方法。 The radio communication method according to claim 6, wherein in the transmission weight correction process, the target terminal stations are selected in ascending order of the ratio of the desired signal and the interference signal in each terminal station.
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の無線通信方法。 When the influence level of the interference signal with respect to the desired signal in the terminal station is small enough to satisfy a predetermined condition, the modulation method of the modulation signal is changed to multi-level modulation having a larger multi-level number. The wireless communication method according to any one of claims 1 to 7.
前記基地局に、
前記各端末局に送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを算出する送信ウエイト算出手段と、
前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出手段で算出された送信ウエイトを修正する送信ウエイト修正手段と、
前記送信ウエイト修正手段で修正された送信ウエイトを用いて、送信する変調信号に対して線形プリコーディングを行う線形プリコーディング手段と
を備えることを特徴とする無線通信システム。 A wireless communication system in which a base station having a plurality of antennas and a plurality of terminal stations simultaneously communicate at the same frequency,
To the base station,
Transmission weight calculating means for calculating a transmission weight used in linear precoding for the modulated signal transmitted to each terminal station;
Transmission weight correcting means for correcting the transmission weight calculated by the transmission weight calculating means so as to rotate the phase of the interference signal in the terminal station;
A wireless communication system comprising: linear precoding means for performing linear precoding on a modulated signal to be transmitted using the transmission weight modified by the transmission weight modification means.
前記各端末局に送信する変調信号に対する線形プリコーディングで用いる送信ウエイトを算出する送信ウエイト算出手段と、
前記端末局における干渉信号の位相を回転させるように前記送信ウエイト算出手段で算出された送信ウエイトを修正する送信ウエイト修正手段と、
前記送信ウエイト修正手段で修正された送信ウエイトを用いて、送信する変調信号に対して線形プリコーディングを行う線形プリコーディング手段と
を備えることを特徴とする無線基地局。 A base station comprising a plurality of antennas and simultaneously communicating with a plurality of terminal stations at the same frequency,
Transmission weight calculating means for calculating a transmission weight used in linear precoding for the modulated signal transmitted to each terminal station;
Transmission weight correcting means for correcting the transmission weight calculated by the transmission weight calculating means so as to rotate the phase of the interference signal in the terminal station;
A radio base station, comprising: linear precoding means for performing linear precoding on a modulation signal to be transmitted using the transmission weight modified by the transmission weight modification means.
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| WO2007123366A2 (en) * | 2006-04-25 | 2007-11-01 | Lg Electronics Inc. | A method of configuring multiuser packet and a structure thereof in a wireless communication system |
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| JP2008306732A (en) * | 2007-06-11 | 2008-12-18 | Ntt Docomo Inc | Scheduling method and scheduling apparatus for precoding system based on code book |
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