JP2010506435A - 無線通信装置 - Google Patents

Abstract

【解決手段】格子縮小支援受信機利用無線通信システムにおいて、送信ビット値の軟推定は格子縮小をチャネル推定及び縮小基底チャネルに従って受信信号の等化に適用すること、及び縮小基底でのコア候補ベクトルを選択し、候補送信シンボルベクトルが生成できる送信シンボルベクトルと縮小基底のコアベクトルとのマッピング関数の集合を決定し、マッピング関数に基づいて送信シンボルベクトルの集合を生成し、受信信号に基づいて送信完了の各送信ビットの確率を決定することによって特定値を有する送信ビットの確率を決定することによって受信信号から決定される。
【選択図】 図６

Description

本発明は、無線通信分野であり、特に、しかし排他的でない、多入力多出力（ＭＩＭＯ）通信システムの分野である。

一般通信システムは

として数学的に表すことができ、ここで、ＭＩＭＯシステムに対して、ｙは受信信号を表すｎ×１ベクトルであり、Ｈは通信チャンネルの伝搬特性をモデル化するｎ×ｍチャンネル行列であり、ｘは送信シンボルを表すｍ×１ベクトルであり、ｖはｎ×１ノイズベクトルであり、ｍ及びｎは送信及び受信アンテナの数をそれぞれ示す。

同じ表現がCDMAシステムにマルチユーザ検出に使用できることは熟練読み手には理解できる。

最近の文献は格子縮小(Lattice Reduction)と呼ばれる技術をどのように使用すればＭＩＭＯ検波方法の性能を改良できるかを論じている。

例えば、“Lattice-Reduction-Aided Detectors for MIMO Communication Systems”, (H. Yao and G.W. Wornell, Proc. IEEE Globecom, Nov 2002, pp. 424-428)は多入力多出力（ＭＩＭＯ）デジタル通信システムの性能を向上するための格子縮小（ＬＲ）技術について説明している。

更に、“Low-Complexity Near-Maximum-Likelihood Detection and Precoding for MIMO Systems using Lattice Reduction”, (C. Windpassinger and R. Fischer, in Proc. IEEE Information Theory Workshop, Paris, March, 2003, pp. 346-348)はYao及びWornellによって提案された格子縮小支援検波方式を研究している。それは周知のＬＬＬアルゴリズムを使用してこれを拡張しており、ＬＬＬアルゴリズムは任意の数の次元でＭＩＭＯシステムへの適用を可能にする。

“Lattice-Reduction-Aided Receivers for MIMO-OFDM in Spatial Multiplexing Systems”, (I. Berenguer, J. Adeane, I. Wassell and X. Wang, in Proc. Int. Symp. on Personal Indoor and Mobile Radio Communications, Sept. 2004, pp. 1517-1521, 以降 “Berenguer et al.”と称す)はマルチパス伝播で無線システムにおいて受信機の複雑さを大きく減少するため直交周波数分割多重(OFDM)の使用について説明しており、無線広帯域多重アンテナ(MIMO)システムでのその提案された使用について言及している。

最後に、“MMSE-Based Lattice-Reduction for Near-ML Detection of MIMO Systems”, (D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn and K. Kammeyer, in Proc. ITG Workshop on Smart Antennas, Jul 2004,以降“Wubben et al.”と称す)は上述した格子縮小支援方式(lattice-reduction aided schemes)をＭＭＳＥ基準に採用している。

上述した出版物に使用されている技術は、数学的にはチャンネル行列Ｈの列が格子の基底を説明するものと見なすことができる概念を利用している。故に、この格子（縮小基底）を別の言い方で説明すると基底ベクトルが直交に近づくように計算できる。そのとき、受信機がチャンネルを等化するためにこの縮小基底を使用すれば、雑音の増加が最小に維持でき、検波性能は（Wubben et al.において図４に示されるように）改善されることになる。この処理は以下のように記述されたステップからなる。即ち、

但し、Re()及びIm()はそれらの引数の実数及び虚数成分を示している。

ここでは明確さのために方法の実軸表現(Real axis representation)が使用されているが、Berenguer et alは複素平面で等化方法を説明していることに留意する。

多数の格子縮小アルゴリズムが技術的には存在している。１つの適切な格子縮小アルゴリズムは上記で参照したLenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)アルゴリズムであり、これはWubben et al及び“Factoring Polynomials with Rational Coefficients”, (A. Lenstra, H. Lenstra and L. Lovasz, Math Ann., Vol.261, pp. 515-534, 1982, 以後 “Lenstra et al.”とする)及び“An Algorithmic Theory of Numbers, Graphs and Convexity”, (L. Lovasz, Philadelpia, SIAM, 1980, 以後“Lovasz”とする)に開示されている。

もちろん、他の等化技術が使用できる。例えば、MMSE技術、又は上記と同じ出版従来技術のようなより複雑な逐次干渉除去に基づく方法の使用が検討される。

上記に従った受信機はｘに含まれる送信シンボルがM-QAM信号点から得られる知識で動作する。この制約に伴って、x_rは次のように表すことができる。

但し、ｓは格子の次元によって制限される整数の集合から得られ、α及びβは使用中のM-QAM信号点の定義により求められるスカラ値である。αは２つの近接信号点間の最小距離に等しく、βはs=0のときの原点からのオフセットである。本実施例では、16-QAM信号点が使用され、{+/-1, +/-3}の実数及び虚数成分を持つ。故に、図３に示すように、α=2及びβ=1である。

但し、Q{}は量子化関数であり、これはその引数の各要素を最も近い整数に丸め、１は一の列ベクトルである。

量子化関数は別として、残りの動作は整数格子の拡大縮小及び変換バージョンであるM-QAＭ信号点の結果であることは上記から理解されるであろう。故に、整数量子化は同じ簡単な拡大縮小及び変換動作を必要とする。

図１は無符号化システムのための他のMIMO検波方法の全体にわたり、上述の例を含む公開技術に従った技術の利点を示している。‘ZF’及び‘MMSE’は標準線形検波方法を参照し、‘RL-ZF’及び‘RL-MMSE’は格子縮小支援方法を参照し、‘Sphere’は（最大尤度検波の性能に殆ど一致する）球内復号アルゴリズムを用いて得られた結果を参照している。

（例えば、MIMOシステム用の）そのような縮小格子検波器は通常硬決定を出力する。軟出力を得るために採用できる技術の文献の唯一の言及は“From Lattice-Reduction-Aided Detection Towards Maximum-Likelihood Detection in MIMO Systems”, (C. Windpassinger, L. Lampe and R. Fischer, in Proc. Int. Conf. on Wireless and Optical Communications, Banff, Canada, July 2003, 以後“Windpassinger et al.”と称す)である。Windpassinger et alが提案している方法は複雑であり、この技術の性能は出版物では立証されていなかった。

米国特許6724843は受信シンボルが格子に基づく符号化を用いたマルチアンテナ通信システムで復号される検波器を開示している。シンボルは変調信号点、例えば、対角変調信号点を用いて生成され、信号点は符号化目的のための格子として特徴付けられる。例えば、マルチアンテナ通信システムの所定の通信リンクはM個の送信機アンテナと単一の受信アンテナを有していれば、対角変調信号点はM次元の格子として特徴付けることができる。受信差分シンボルの差分復号動作は信号点に対応する格子の最近似接点を決定することを含む。この決定は格子のための近似直交基底を生成し、その後成分的丸めを利用する基底縮小アルゴリズムを用いて効率的方法で行うことができる。格子に基づく復号化はアンテナの特定の数とシステムレートにおいて指数関数的よりもむしろ多項式である複雑さを持つが、それにもかかわらず最大尤度復号化のエラー率性能に近似するエラー率性能を実現できる。

故に、Windpassinger et alを除いて、全ての他の文献に記載された縮小格子検波方式は送信済シンボルベクトルx^の推定のための硬判定を出力するだけである。外部チャンネルコードを有するシステム（即ち、任意の実際のシステム）に使用されると、軟情報、例えば、対数尤度比(LLR)がビット毎に供給されれば、コードの性能は実質的に改善できる。

（未公開の）英国特許出願0518036.9は上記を使用する方法開示し、更に縮小基底で候補ベクトルを用いて軟推定値と求め、候補ベクトルのために決定される確率に基づいて最も有望な候補を選択する方法を提供している。

LLR評価の複雑さは多数のアンテナを使用する無線通信システムに対して、送信アンテナの数で超線形的に高まるので、計算の複雑さを減ずることが望まれている。

本発明の態様は格子縮小支援受信機利用無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟推定を決定する方法であって、チャンネル応答の推定を求めること、縮小基底チャンネルに従って前記チャンネル応答及び受信信号の等化に格子縮小を適用すること、及び縮小基底でコア候補ベクトルを選択して候補シンボルの集合を選択し、縮小基底でのベクトルと追加候補送信シンボルベクトルの集合が生成できる送信シンボルベクトルとの間のマッピング関数の集合を決定し、マッピング関数に基づいて追加候補送信信号の集合を生成し、送信された各送信ビット値の確率を決定することによって特定の値を持つ送信ビットの確率を決定すること、を含む方法を提供する。

好ましくは、本方法はLLLアルゴリズムに従って格子縮小を適用することを提供する。

本方法はMIMO無線通信システムでの仕様に適している。更に、それは受信信号が配列されもされなくても良い複数のアンテナからの送信結果である任意の他のシステムと共に使用できる。更に、本方法はマルチユーザ検波（MUD）のようなCDMAシステムに適用できる。

本発明の他の態様は格子縮小支援受信機利用無線通信システムに使用する受信機を提供する。この受信機はチャネル応答の推定を取得する手段及び送信ビット値の軟推定を決定するように受信信号を処理できる検出器を含む。検出器は格子縮小をチャネル応答推定に適用し、縮小基底チャネルに従って受信信号を等化する手段及び特定値を有する送信ビットの確率を決定する軟情報決定手段を含み、軟情報決定手段は縮小基底でコア候補シンボルベクトルを選択する手段と、縮小基底でのベクトルと候補送信シンボルベクトルの集合が生成できる送信シンボルベクトルとの間のマッピング関数の集合を決定する手段と、マッピング関数に基づいて候補送信信号ベクトルの集合を生成する手段と、受信信号に基づいて、送信した送信ビット値の確率を決定する手段とで構成される。

本発明の他の目的は格子縮小支援MIMO受信機の出力でビット用対数尤度比（LLRｓ）を取得する方法を提供することである。

この目的を達成するために、上記方法又は上記検出器のいずれかで決定される確率がLLRsに変換できる。

読み手は本発明の態様は、例えば、適切なソフトウェア製品の指示に従って、コンピュータ実施手段によって実施できる。そのようなソフトウェア製品はコンピュータ読み取り可能光学又は磁気ディスクのような記憶手段の形態で、又はコンピュータ読み取り可能キャリアに乗せた信号を手段としてもよい。

本発明は無線通信システムの等化のための実施に関して説明する。図４は一般的に知られた構成のＭＩＭＯデータ通信システム１０により構成されるようなシステムを示している。本発明の特定の実施形態に従った新構成要素は下記説明から明らかである。

通信システム１０は送信装置１２及び受信装置１４により構成される。多くの状況では、無線通信装置は送信機と受信機の組合せた設備を備えているが、この実施例については、装置は簡単化のため一方向通信装置として示されていることは言うまでもない。

送信装置１２は（情報ビット又はシンボルから成る）データをチャンネル符号器１８に与える。チャンネル符号器１８はチャンネルインターリーバ２０及び、図示実施例では、時空符号器２２に接続される。時空符号器２２は複数の送信アンテナ２５で成る送信機アンテナアレイ２４からの同時送信のための複数のコードシンボルとして着信単一シンボル又は複数のシンボルを符号化する。この図示実施例では、３つの送信アンテナが設けられている。実際の実施では、アプリケーションに依存してより多く又はより少ないアンテナが設けられる。

符号化送信信号は送信アンテナアレイ２４と受信装置１４の対応受信アンテナアレイ２６との間に規定されるＭＩＭＯチャンネル２８を介して伝播する。受信アンテナアレイ２６は複数の受信アンテナ２７により構成され、これらアンテナは受信装置１４の格子縮小支援復号器３０に複数の入力を与える。この特定の実施形態では、受信アンテナアレイ２６は３つの受信アンテナで構成できる。しかし、この数は本発明の性能に対しては実質的でない。

格子縮小支援復号器３０はＭＩＭＯチャンネル２８の効果を取り除く処理を行う。格子縮小支援復号器３０の出力は各送信アンテナ２５当たり１つ割り当てられる複数の信号ストリームを含み、各信号ストリームは特定値を有する送信ビットの確率に関する所謂軟又は尤度データを持っている。このデータはチャンネルインターリーバ２０の効果の逆を行うチャンネルデインターリーバ３２に与えられ、このチャンネルデインターリーバ３２から出力されるデインターリーブビットがチャンネル符号器３４、この実施例では、畳み込みコードを復号するビタビ復号器に与えられる。チャンネル復号器３４の出力は任意の所望の方法でデータを更に処理するために、データシンク３６に与えられる。

格子縮小支援復号器３０の特定の機能は後述する。

図５は受信装置１６として（ソフトウェア又はアプリケーション特定ハードウェアコンポーネントによって）動作可能に構成されるハードウェアを概略的に示す。受信装置１６はワーキングメモリ１１２に記憶された機械コード命令を実行でき及び／又は大容量記憶装置１１６から検索できるプロセッサ１１０を含む。汎用バス１１４によって、ユーザ実行可能入力装置１１８はプロセッサ１１０と通信できる。ユーザ実行可能入力装置１１８は、この実施例では、キーボード及びマウスで構成されるが、他のタイプの位置決め装置、ライティングタブレット、音声認識手段又はユーザ入力動作が読み取られデータ信号に変換できる任意の他の手段のような任意の他の入力装置が代替的に用いることができることは言うまでもない。

オーディオ／ビデオ出力ハードウェア装置１２０はユーザへ情報を出力するために更に汎用バス１１４に接続される。オーディオ／ビデオ出力ハードウェア装置１２０は視覚表示装置、スピーカ又はユーザに情報を提供できる任意の他の装置を含むことができる。

汎用バス１１４に接続される、通信ハードウェア装置１２２はアンテナ２６に接続される。図５に示す実施形態では、ワーキングメモリ１１２はユーザアプリケーション１３０を記憶する。ユーザアプリケーション１３０はプロセッサ１１０によって実行されると、ユーザに対してデータ通信を可能にするユーザインタフェースを確立させる。この実施形態のアプリケーションはユーザによって常に使用できる汎用又は特定コンピュータ実施ユーティリティを確立する。

特定実施形態に従った通信設備１３２はアプリケーション１３０の１つを実行して生成されるデータを処理することを可能にする通信プロトコルを確立するために、ワーキングメモリ１１２に記憶され、それから送信及び他の通信装置と通信するため通信ハードウェア装置１２２に送られる。アプリケーション１３０及び通信設備１３２を規定するソフトウェアは、便宜上、ワーキングメモリ１１２及び大容量記憶装置１１６に一部記憶できることは当然のことである。ワーキングメモリ１１２及び大容量記憶装置１１６に記憶されたデータへの可能な異なる速度のアクセスを考慮するため、メモリ管理装置がソフトウェアを効率的に管理できるように随意的に設けることができる。

通信設備１３２と対応してプロセッサ実行可能命令をプロセッサによって実行すると、プロセッサ１１０は認識された通信プロトコルに従って他の装置と通信を確立することができる。

格子縮小支援復号器３０の機能を図６に従って更に詳細に説明する。

この推定が得られる方法は重要でない、即ち、任意の適当な格子縮小アルゴリズムが使用されていてもよく、多数の等化な方法のどれかが適用されていてもよい。

ステップＳ１−４においてマッピング関数の集合が生成される。各マッピング関数はコア送信シンボルベクトルから他の候補送信シンボルベクトルを発生する手段である。本実施形態に従って、これが達成される方法を説明する。

復号器での連続使用のために、候補ベクトルはオリジナル格子基底に関して表す必要がある。これを行うために、上述した候補ベクトルは縮小基底からオリジナル基底に変換する必要がある。そのような変換は行列計算の使用を必要とし、この動作はかなりの計算資源を消費することになる。

コア候補と追加候補との間のマッチング関数の集合を生成することによって、コア候補に上記変換を行うことが必要なだけである。全行列計算を必要としないマッピング関数が生成できるので、そのような関数は別な方法で可能となるよりも余り計算を必要としなくなる。

オリジナル格子では、これら候補ベクトルは次のように表される。

故に、同じ方法によって、

但し、T_(:,i)は行列Ｔのｉ番目の列を示す。

適切な候補を生成できる他の方法も可能であり、同方法に従って更に処理するための適正なリストを提供するであろうことは言うまでもない。１つの代替方法は一度に一つの要素だけを摂動するのではなく二つを同時に摂動することになる。故に、要素対毎に、復号器は+/-αだけ摂動する４つの組合せを繰り返すことになる。そのとき、復号器は次の要素対を選択し多くの候補を生成するために繰り返す。

その後、候補送信シンボルベクトルはステップＳ１−４にて計算されたマッピング関数をコア候補送信シンボルベクトルに適用することによってステップＳ１−６にて求められる。

故に、ステップＳ１−８はこれが該当のケースであるか否かを決定しようとし、その場合、ステップＳ１−１０において、これらシンボルが最近接有効シンボルにマップされる。例えば、16-QAMに対して、値+/-1, +/-3が図２に示すように有効エントリーを定義していれば、そのとき、要素が、例えば、+5に等しかったならば、これは+3の値にマップされることになる。

候補リストに依存すると、上記定義に従ってＰはk及びx’の全ての値に対して特定されなくてもよい。これらのケースにおいて、Ｐは初期（小）値に設定される。この初期値は固定値であってもよく、“Adaptive Selection of Surviving Symbol Replica Candidates Based on Maximum Reliability in QRM-MLD for OFCDM MIMO Multiplexing” (K. Higuchi, H. Kawai, N. Maeda and M. Sawahashi, in Proc. IEEE Globecom, Dallas, Dec. 2004)に記載されたような方法又は任意の他の適当な方法に従って変更できる。

受信機は送信完了した異なるシンボルの確立に関する情報を持っているので、これらは送信ビット毎に対数尤度比(LLR)を得るためにステップＳ−１６において処理される。本発明の本実施形態では、これは次のように行われる。

図２のグラフはチャネル復号器に硬情報を提供することを意図する従来の復号化方法に比較して上述の実施形態に従った方法を用いた実験的性能を示す。図２はチャネル復号器に軟情報を出力する格子縮小検波方式を提供することによって得ることができる利点を示す。

本発明の特定の実施形態の前述の開示は本発明の利点を活用するため、ＭＩＭＯ送信技術を採用する任意の通信製品に適用できることは言うまでもない。更に、本発明は多重入力に基づくことができるシンボルの検波が要求される任意の環境に適用できる。これは複数のアンテナが別の場所に設けられるシステムに生じる。更に、CDMA MUDは本発明の方法を用いるための適切な基底である。

本発明はソフトウェア実施で説明されている。このソフトウェア実施は記憶媒体、例えば、光学ディスク上にあるようなスタンドアロンソフトウェア製品として、又は信号によって導入できる。更に、既存のソフトウェアのアップグレード又はプラグイン、又は関連実施可能命令を記憶している固体メモリ手段の導入によって実施できる。

本発明はそのように設けることができるので、それは排他的にASICのようなハードウェアによるものでもよい。

読み手は上記が本発明の実施の一例であり、他の態様、特徴、バリエーションが異なる実施形態で本発明を用いることから得ることができるのは言うまでもない。保護の範囲は添付され、図面を参照して明細書を考慮して記載され、それによって限定されない請求項によって提供されることを意図している。

無符号化システムのための標準MIMO検出方法と比較した上述した従来例の性能のグラフを示す。 符号化システムのための標準MIMO検出方法と比較した上述の従来例の性能のグラフを示す。 本発明の特定の実施形態無線システム及び上述の従来例に使用される格子のグラフを示す。 送信機及び受信機を含むMIMOシステムを概略的に示す。 図4の受信機を更に詳細に示す。 図5に示す検出器によって実施できる検出方法を示す。

Claims (16)

1. 格子縮小支援受信機利用無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟推定を決定する方法であって、
   チャンネル応答の推定を求めること、縮小基底チャンネルに従って前記チャンネル応答及び前記受信信号の等化に格子縮小を適用すること、及び前記縮小基底でコア候補ベクトルを選択して候補シンボルの集合を選択し、前記縮小基底でのベクトルと前記追加候補送信シンボルベクトルの集合が生成できる送信シンボルベクトルとの間のマッピング関数の集合を決定し、前記マッピング関数に基づいて前記追加候補送信信号の集合を生成し、送信された各送信ビット値の確率を決定することによって特定の値を持つ送信ビットの確率を決定すること、を含む方法。
2. 前記縮小基底での前記追加候補シンボルベクトルは前記縮小格子の信号点間で最小分離に等しい距離又はその倍数だけ前記コア候補シンボルから離れており、かつ縮小格子基底ベクトルに並列である任意の方向に離れている、請求項１に従った方法。
3. 前記縮小基底での前記追加候補シンボルベクトルは縮小格子基底ベクトルに沿った1つ以上の方向に前記縮小格子の信号点間で最小分離に等しい距離又はその倍数だけ摂動によりコア候補シンボルから離れている、請求項１に従った方法。
4. 前記格子縮小は適切な格子変換行列の決定を含む処理によって実施される、請求項１〜３のいずれか1項に従った方法。
5. 前記マッピング関数は前記変換行列の妥当なセクションだけ及び前記妥当なセクションと所定のマッピング等式との組合せによって決定され、広範囲の行列計算の必要性を回避する、請求項４の方法。
6. 候補送信シンボルベクトルの前記リストを許容送信シンボルにマッピングすることを更に含む、請求項1乃至５のいずれか1項に従った方法。
7. 送信ビット確率を決定する前記ステップは送信された各候補の確率を決定し、それから前記各送信機アンテナから送信された全ての可能シンボルの確率を決定することを含む、請求項1乃至６のいずれか1項に従った方法。
8. 前記決定確率から対数尤度比 (LLRs)を決定するステップを更に含む、請求項７に従った方法。
9. 前記格子縮小はLLLアルゴリズムに従っている、請求項1乃至８のいずれか1項に従った方法。
10. MIMO通信システムに使用される、請求項1乃至９のいずれか1項に従った方法。
11. 格子縮小支援受信機利用無線通信システムにおいて受信信号から送信ビット値の軟推定を決定する装置であって、チャネル応答の推定を求める手段と、格子縮小を前記チャネル応答に適用する手段と、前記縮小基底チャネルに従って前記受信信号を等化する手段と、特定の値を持つ送信ビットの確率を決定する軟情報決定手段と、を具備し、前記軟情報決定手段は前記縮小基底のベクトルと送信シンボルベクトルとの間のマッピング関数の集合を決定する手段と、前記マッピング関数に基づいて追加候補送信信号ベクトルの集合を生成する手段と、前記受信信号に基づいて、送信された前記送信ビット値の確率を決定する手段と、を含む、軟推定決定装置。
12. 候補送信シンボルベクトルの前記リストを許容送信シンボルベクトルにマッピングするシンボル検証手段を含む、請求項１１に従った装置。
13. 前記軟情報決定手段は送信された前記シンボルの確率を決定し、それから前記各送信機アンテナから送信された全ての可能シンボルの確率を決定できる、請求項１１又は１２に従った装置。
14. 請求項１１乃至１３のいずれか1項に従った装置を含む検波器を有するMIMO無線通信装置。
15. 汎用コンピュータ制御通信装置で実行されたとき、前記装置に請求項1乃至１０のいずれか１つの方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラム媒体。
16. 汎用コンピュータ制御通信装置で実行されたとき、前記装置に請求項1乃至１０のいずれか１つの方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶する記憶媒体。

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