JP2015233327A - 無線装置および無線装置制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】シンボルランキングテーブルのサイズを削減する。
【解決手段】ＭＩＭＯストリーム分離部２１２は、受信信号を上三角行列と送信信号との積を含む信号に変換するＱＲ分解部２１６を備える。ＭＩＭＯストリーム分離部２１２は、変換された信号が属するＩＱ平面上の領域を検出する領域検出部２３６を備える。ＭＩＭＯストリーム分離部２１２は、送信信号の変調多値数より小さく設定されたランク上限値に等しい順位まで、領域中心からの距離が近い順にシンボル候補を格納したサイズ削減型シンボルランキングテーブル２４２を備える。ＭＩＭＯストリーム分離部２１２は、検出された領域とサイズ削減型シンボルランキングテーブル２４２とに基づいて、シンボル候補を選択する生き残りシンボル選択部２３８を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、無線装置および無線装置制御方法に関する。

近年、次世代通信技術としてＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）技術の研究が行われている。ＭＩＭＯシステムでは、複数の送信アンテナ（例えばＭ本）を備える送信機から複数のデータストリームが送信され、複数の受信アンテナ（例えばＮ本）を備える受信機において複数のデータストリームを分離して受信する。ただし、Ｍ≦Ｎとする。

ここでは、簡単のため、送信機は送信アンテナ数に等しいＭ個のデータストリームを送信する場合を例にして説明する。受信機側ではＮ個の受信信号が受信される。ここで、データストリームをＭ行１列のベクトルｘ、ｊ番目の送信アンテナとｉ番目の受信アンテナの間の伝搬路利得ｈｉｊを要素に持つＮ行Ｍ列のチャネル行列をＨ、受信信号をＮ行１列のベクトルｙ、雑音をＮ行１列のベクトルｎとすると、数１式のように表すことができる。

受信側におけるストリーム分離方法として、ＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error）やＭＬＤ（Maximum Likelihood Detection）がある。ＭＬＤでは、複数のストリーム信号の全てのシンボルレプリカ候補組み合わせに対して、二乗ユークリッド距離などのメトリックを計算し、合計メトリックが最小になる組み合わせをストリーム分離後の信号とする。ＭＬＤはＭＭＳＥ等の線形分離法と比較して、優れた受信特性を得ることができる。しかしながら、ｌ番目の送信信号の変調多値数をｍ_ｌ（例えば、ＱＰＳＫの場合、ｍ＝４、１６ＱＡＭの場合、ｍ＝１６、６４ＱＡＭの場合、ｍ＝６４。）とすると、組み合わせ数が数２式となる。

数２式に示すように、変調多値数と送信ストリーム数の増加に伴い、メトリック計算回数が指数関数的に増大し、処理量が膨大になるという課題がある。このため、さまざまな演算量削減型ＭＬＤが提案されている。

従来技術では、ＱＲ分解とＭアルゴリズムを組み合わせたＱＲＭ−ＭＬＤが提案されている。ＱＲＭ−ＭＬＤでは、前ステージの生き残りシンボルレプリカ候補に対して、全てのシンボルレプリカ候補との二乗ユークリッド距離等のメトリックを計算する。メトリック計算回数はｋ＝１，…，Ｍ番目のステージの生き残り候補数をＳ_ｋとすると、数３式となる。

従来技術では、ＱＲＭ−ＭＬＤに更なるメトリック計算回数削減方法を適用したＡＳＥＳＳ（Adaptive Selection of Surviving Symbol replica candidates based on the maximum reliability）法が示されている。各ステージにおけるシンボルレプリカ候補を領域検出によりランキングし、メトリックの累積値が小さいシンボルレプリカから順に、生き残りシンボルレプリカ候補数だけメトリックの計算を行う。メトリック計算回数はｋ＝１，…，Ｍ番目のステージの生き残り候補数をＳ_ｋとすると、数４式となる。

ＡＳＥＳＳ法では、メトリック計算回数は送信ストリーム数に線形増加となる。また、特許文献１では、シンボル候補のランキングをＬＳＤ（List Sphere Decoding）法に適用した方法が開示されている。

ＡＳＥＳＳ法について、詳細に説明する。また、説明を簡単にするため、Ｍ＝Ｎの場合を例に取る。ＡＳＥＳＳ法は、チャネル行列Ｈを、数５式のように、ユニタリ行列Ｑと上三角行列ＲにＱＲ分解する。

ｏは零行列を表す。ＡＳＥＳＳ法は、受信信号ｙにユニタリ行列Ｑのエルミート共役を左から乗算すると、数６式のように直交化できる。

ＡＳＥＳＳ法は、第１ステージでは、最下段について、数７式の領域検出を行い、ｕ_Ｎの属する領域番号ε^（１）を決定する。

ＡＳＥＳＳ法では、領域検出はＮ_ｄｉｖ回の象限検出およびＮ_ｄｉｖ−１回の原点移動からなり、２^{２Ｎｄｉｖ}個の領域のいずれに属するかの検出が行われる。ＡＳＥＳＳ法は、シンボルランキングテーブルΩを参照し、ランキング上位から生き残り候補数Ｓ_１の候補レプリカを第１ステージの生き残りパスとし、二乗ユークリッド距離等のメトリックを計算する。メトリックは、生き残りパスを数８式とし、二乗ユークリッド距離の場合、数９式となる。

ただし、Ω^（４），Ω^（１６），Ω^（６４）はそれぞれ、ＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭに対するシンボルランキングテーブルを表す。数１０式はシンボルランキングテーブルに格納された、領域番号ε^（１）に対するランキングｉ位のシンボル番号を表す。

ＡＳＥＳＳ法は、第２ステージでは、下から２番目の受信信号ｚ_Ｎ−１から第１ステージで生き残ったＳ_１個の生き残りパスの候補レプリカをそれぞれキャンセルした数１１式の領域検出を行い、数１２式が属する領域番号ε^（１）（ｉ）を決定する。

ＡＳＥＳＳ法は、第２ステージにおける生き残りパスを次のように適応的に選択する。まず、ＡＳＥＳＳ法は、第１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化し、数１３式，数１４式，数１５式とする。

ＡＳＥＳＳ法は、ρ（ｉ）≦ｍ_ＮかつＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎのランキングρ（ｉ_ｍｉｎ）位の候補レプリカをシンボルランキングテーブルから選択し、ｑ番目の第２ステージの生き残りパスを数１６式，数１７式とする。

累積メトリックは数１８式のように計算される。

そして、ＡＳＥＳＳ法は、累積メトリックを数１９式，数２０式，数２１式のように更新する。

ＡＳＥＳＳ法は、上記の処理をｑが第２ステージの生き残りパス数Ｓ_２に達するまで行う。ＡＳＥＳＳ法は、以降の第ｋステージでは、下からｋ番目の受信信号ｚ_{Ｎ−Ｋ＋１}から第ｋ−１ステージで生き残ったＳ_Ｋ−１個の生き残りパスの各候補レプリカをそれぞれキャンセルした数２２式の領域検出を行い、数２３式が属する領域番号ε^（ｋ）（ｉ）を決定する。

ＡＳＥＳＳ法は、第ｋステージにおける生き残りパスを次のように適応的に選択する。ＡＳＥＳＳ法は、まず、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化し、数２４式，数２５式，数２６式とする。

ＡＳＥＳＳ法は、ρ（ｉ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}かつＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎのランキングρ（ｉ_ｍｉｎ）位の候補レプリカをシンボルランキングテーブルから選択し、ｑ番目の第ｋステージの生き残りパスを、数２７式，数２８式とする。

累積メトリックは数２９式のように計算される。

そして、ＡＳＥＳＳ法は、数３０式，数３１式，数３２式のように更新を行い、上記の処理をｑが第ｋステージの生き残りパス数Ｓ_ｋに達するまで行う。

特開２００６−２７０４３０号公報

K. J. Kim and J. Yue, "Joint channel estimation and data detection algorithms for MIMO-OFDM systems," in Proc. Thirty-Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, pp. 1857-1861, Nov. 2002. K. Higuchi, H. Kawai, N. Maeda and M. Sawahashi, "Adaptive Selection of Surviving Symbol Replica Candidates Based on Maximum Reliability in QRM−MLD for OFCDM MIMO Multiplexing,"Proc. of IEEE Globecom 2004, pp. 2480−2486, Nov. 2004. 樋口, 川合, 前田, 佐和橋, "QRM-MLDを用いるOFCDM MIMO多重における信頼度情報を用いる適応生き残りシンボルレプリカ候補選択法," RCS2004-69, May 2004

上述したようにＡＳＥＳＳ法では、受信信号から前ステージまでの各生き残りパスのシンボル候補をキャンセルした信号の領域検出を行う。そして、ＡＳＥＳＳ法では、シンボルランキングテーブルを用い、代表累積メトリックが最小である生き残りパスの現在ランクのシンボル候補を生き残り候補とすることにより、処理量削減を図っている。シンボルランキングテーブルとは、あらかじめ用意された領域毎に領域中心からシンボル候補までの距離の近い順にシンボル候補をランキングした結果を格納するテーブルである。

ＡＳＥＳＳ法は、第ｋステージにおけるシンボルランキングテーブルは変調方式毎に、数３３式に等しいワード数、ワード当たりのビット幅は数３４式に等しいテーブルになる。ただし、ｍは変調方式の変調多値数である。

ここで、従来例におけるシンボルランキングテーブルの例を図４１〜図４５に示す。また、シンボルランキングテーブルのサイズを図４６に示す。なお、同一の変調方式において、異なるＮ_ｄｉｖのシンボルランキングテーブルの例を示しているが、同一の変調方式では少なくとも一種類のＮ_ｄｉｖのシンボルランキングテーブルを持っておけばよい。

図４１〜図４６に示すように、シンボルランキングテーブルのサイズは、変調多値数と領域数の増加に伴い大きくなる。シンボルランキングテーブルのサイズが大きくなると、装置のメモリ容量が増大する。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、シンボルランキングテーブルのサイズを削減することができる無線装置および無線装置制御方法を実現することを目的とする。

本願の開示する無線装置は、一つの態様において、アンテナを介して受信された受信信号を上三角行列と送信信号との積を含む信号に変換する信号変換部を備える。また、無線装置は、前記信号変換部によって変換された信号が属するＩＱ平面上の領域を検出する領域検出部を備える。また、無線装置は、１位から変調多値数に等しい順位までを２つ以上の範囲に分割し、それぞれの範囲において、隣り合う領域毎に、前記隣り合う領域の代表点からの距離が近い順にシンボル候補を格納したシンボルランキングテーブルを備える。また、無線装置は、前記領域検出部によって検出された領域と前記シンボルランキングテーブルとに基づいて、シンボル候補を選択する生き残りシンボル選択部を備える。

本願の開示する無線装置の一つの態様によれば、シンボルランキングテーブルのサイズを削減することができる。

図１は、ステージ終了時における各生き残りパスの現在ランクのＣＣＤＦを示す図である。 図２は、ＭＩＭＯシステムの構成を示す図である。 図３は、実施例１のＭＩＭＯストリーム分離部の構成例を示す図である。 図４は、領域検出のフローチャートを示す図である。 図５は、ＱＰＳＫ（Ｎ_ｄｉｖ＝１）の領域検出の例を示す図である。 図６は、ＱＰＳＫ、Ｎ_ｄｉｖ＝１のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。 図７は、ＱＰＳＫ（Ｎ_ｄｉｖ＝２）の領域検出の例を示す図である。 図８は、ＱＰＳＫ、Ｎ_ｄｉｖ＝２のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。 図９は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝２）の例を示す図である。 図１０は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝２）のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。 図１１は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝３）の例を示す図である。 図１２は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝３）のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。 図１３は、６４ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝３）の例を示す図である。 図１４は、６４ＱＡＭ、Ｎ_ｄｉｖ＝３のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。 図１５は、領域検出の例を示す図である。 図１６は、実施例１のフローチャートを示す図である。 図１７は、第１ステージ処理のフローチャートを示す図である。 図１８は、第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。 図１９は、第ｋステージ処理のフローチャートを示す図である。 図２０は、第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。 図２１は、第２態様の概要を示す図である。 図２２は、実施例２のＭＩＭＯストリーム分離部の構成例を示す図である。 図２３は、ＱＰＳＫ，Ｎ_ｄｉｖ＝２のシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。 図２４は、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。 図２５は、６４ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボル上位ランキングテーブルの例を示す図である。 図２６は、６４ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。 図２７は、実施例２の第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。 図２８は、実施例２の第ｋステージ処理のフローチャートを示す図である。 図２９は、実施例２の第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。 図３０は、実施例３のＭＩＭＯストリーム分離部の構成例を示す図である。 図３１は、シンボル上位ランキングテーブル、シンボル中位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。 図３２は、実施例３の第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。 図３３は、実施例３の第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。 図３４は、シンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。 図３５は、実施例５の第１ステージ処理のフローチャートを示す図である。 図３６は、実施例５の第１ステージ処理用のシンボル上位ランキングテーブルとシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。 図３７は、実施例６のＭＩＭＯストリーム分離部の構成を示す図である。 図３８は、実施例６のフローチャートを示す図である。 図３９は、実施例７のＭＩＭＯストリーム分離部の構成を示す図である。 図４０は、実施例７のフローチャートを示す図である。 図４１は、ＱＰＳＫ，Ｎ_ｄｉｖ＝１のシンボルランキングテーブル例を示す図である。 図４２は、ＱＰＳＫ，Ｎ_ｄｉｖ＝２のシンボルランキングテーブル例を示す図である。 図４３は、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝２のシンボルランキングテーブル例を示す図である。 図４４は、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボルランキングテーブル例を示す図である。 図４５は、６４ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボルランキングテーブル例を示す図である。 図４６は、シンボルランキングテーブルのサイズを示す図である。

以下に、本願の開示する無線装置および無線装置制御方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により開示技術が限定されるものではない。

（解決態様１）
はじめに、本願の課題を解決するための第１の態様の基本的な考え方について説明する。まず、従来例について、各生き残りパスの現在ランクについて考える。図１は、ステージ終了時における各生き残りパスの現在ランクのＣＣＤＦ（Complementary Cumulative Distribution Function）を示す図である。より具体的には、図１は、送信アンテナ数４、受信アンテナ数４、各送信アンテナの送信データの変調方式が６４ＱＡＭ、生き残り候補数Ｓ１＝Ｓ２＝Ｓ３＝Ｓ４＝６４において、生き残りパス毎にステージ終了時の現在ランクのＣＣＤＦを示す図である。ただし、前ステージまでの累積メトリックが小さい生き残りパスほど、現在ランクが大きくなる傾向があるため、前ステージまでの累積メトリックが小さい順に１０個の生き残りパスのみを示している。図１から、現在ランクが大きな値になる確率は小さいことが分かる。

そこで、第１の態様は、現在ランクがあらかじめ設定したランク上限値ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ（＜ｍ）以下かつ代表累積メトリックが最小である生き残りパスを選択するようにする。これにより、現在ランクがＭＡＸ＿ＲＡＮＫより大きくなることがないため、シンボルランキングテーブルのワード数を数３５式とすることができる。したがって、第１の態様によれば、シンボルランキングテーブルのサイズを削減することが可能になる。

(実施例１)
実施例１は、第１の態様を適用した実施例である。図２は、ＭＩＭＯシステムの構成を示す図である。図２に示すように、ＭＩＭＯシステムは、送信機１００と、受信機２００とを備える。送信機１００は、誤り訂正符号化部１０２、変調部１０４、複数の送信部１０６、及び複数の送信アンテナ１０８を有する。

誤り訂正符号化部１０２は、送信データを誤り訂正符号化する。変調部１０４は、ＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭ等の変調を行い、ストリームに分離する。送信部１０６は、変調部１０４によって変調された信号を、無線周波数にアップコンバートし、送信アンテナ１０８から同時に送信する。

受信機２００は、複数の受信アンテナ２０２、受信部２０４、復調部２０８、誤り訂正復号部２１４、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２６０、及びメモリ２６２を備える。復調部２０８は、チャネル推定部２１０とＭＩＭＯストリーム分離部２１２を備える。

受信部２０４は、受信アンテナ２０２で受信した信号をベースバンド信号に変換する。チャネル推定部２１０は、送信機１００から送信されたパイロット信号等を受信することにより、伝搬路を推定する。ＭＩＭＯストリーム分離部２１２は、受信信号とチャネル推定値を用い、ストリーム分離処理を行う。誤り訂正復号部２１４は、分離されたストリームの誤り訂正復号を行う。

メモリ２６２は、受信機２００の各種機能を実行するためのデータ、及び受信機２００の各種機能を実行するための各種プログラムを格納するＲＯＭ(Read Only Memory)を有する。また、メモリ２６２は、ＲＯＭに格納された各種プログラムのうち実行されるプログラムを格納するＲＡＭ（Random Access Memory）を有する。

ＣＰＵ２６０は、メモリ２６２に格納された各種プログラムを実行する演算処理部である。ＣＰＵ２６０は、メモリ２６２に格納された各種プログラムを実行することにより、受信機２００を制御する。なお、ＣＰＵ２６０で実行されるプログラムは、メモリ２６２に格納されるだけではなく、ＣＤ(Compact Disc)−ＲＯＭやメモリ媒体等の頒布できる記憶媒体に記録しておき、記憶媒体から読み出して実行することができる。また、ネットワークを介して接続されたサーバにプログラムを格納し、サーバ上でプログラムが動作するようにしておいて、ネットワークを介して接続される受信機２００からの要求に応じてサービスを要求元の受信機２００に提供することもできる。

図３は、実施例１のＭＩＭＯストリーム分離部の構成例を示す図である。図３に示すように、ＭＩＭＯストリーム分離部２１２は、ＱＲ分解部２１６、ＭＩＭＯ復調部２２２、ＬＬＲ（Log Likelihood Ratio）算出部２５４を備える。ＱＲ分解部２１６は、ＱＲ分解処理部２１８と、受信信号変換部２２０とを備える。ＭＩＭＯ復調部２２２は、第１ステージ処理部２２４、第２ステージ処理部２３４、・・・及び第Ｎステージ処理部２４４を備える。

第１ステージ処理部２２４は、領域検出部２２６、生き残りシンボル選択部２２８、メトリック計算部２３０、及びシンボルランキングテーブル２３２を有する。また、第２ステージ処理部２３４は、領域検出部２３６、生き残りシンボル選択部２３８、メトリック計算部２４０、及びサイズ削減型シンボルランキングテーブル２４２を有する。また、第Ｎステージ処理部２４４は、領域検出部２４６、生き残りシンボル選択部２４８、メトリック計算部２５０、及びサイズ削減型シンボルランキングテーブル２５２を有する。

ＱＲ分解部２１６は、数３６式に示すように、チャネル行列をユニタリ行列Ｑと上三角行列Ｒに分解するＱＲ分解を行う。

ここで、ユニタリ行列Ｑを適切に選ぶことによって、行列Ｒの対角成分を正の実数にすることができる。ユニタリ変換部では、受信信号ベクトルｙにユニタリ行列Ｑのエルミート共役を乗算し、数３７式に示すようにユニタリ変換ベクトルｚを得る。

このとき、ユニタリ変換ベクトルｚと送信ストリームベクトルｘとの間には、数３８式の関係が成り立っている。

第１ステージの領域検出部２２６では、最下段の数３９式の領域検出を行い、ｕ_Ｎの属する領域番号ε^（１）を決定する。

生き残りシンボル選択部２２８は、あらかじめ領域番号毎に領域中心から送信信号ｘ_Ｎの各シンボル候補ｃ_Ｎ，ｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ_Ｎ）までの距離の近い順にシンボル候補をランキングした結果を格納したシンボルランキングテーブルΩを参照する。そして、生き残りシンボル選択部２２８は、ランキング上位から生き残り候補数Ｓ_１の候補レプリカを第１ステージの生き残りパスとする。生き残りシンボル選択部２２８は、生き残りパスを数４０式とする。

ただし、Π（ｋ）（ｉ）は第ｋステージのｉ番目の生き残りパスであることを表す。Π_ｊ ^（ｋ）（ｉ）と表記した場合、第ｋステージのｉ番目の生き残りパスの第ｊステージ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）におけるパスを表す。また、Π_ａ〜ｂ ^（ｋ）（ｉ）と表記した場合（ａ＜ｂ）、第ｋステージのｉ番目の生き残りパスの第ａステージから第ｂステージにおける部分パスを表す。例えば、数４１式の場合、数４２式，数４３式，数４４式となる。

メトリック計算部２３０は、二乗ユークリッド距離等のメトリックを計算する。二乗ユークリッド距離の場合、数４５式となる。ただし、Ω^（４），Ω^（１６），Ω^（６４）はそれぞれ、ＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭに対するシンボルランキングテーブルを表す。

数４６式は、シンボルランキングテーブルに格納された、領域番号ε^（１）に対するランキングｉ位のシンボル番号を表す。ただし、ｃ_Ｎ，ｉは送信ストリームｘ_Ｎの送信に用いられた変調方式の信号点である。変調方式の代表的な例として、ＱＰＳＫ，１６ＱＡＭ，６４ＱＡＭがあるが、本実施形態は特定の変調方式に特定されるものではない。

以降の第ｋステージ（例えば第２ステージ）の処理を説明する。第ｋステージの領域検出部では、下からｋ番目の受信信号Ｚ_{Ｎ−Ｋ＋１}から第ｋ−１ステージで生き残ったＳ_ｋ−１個の生き残りパスの各候補レプリカをそれぞれキャンセルした数４７式の領域検出を行い、数４８式が属する領域番号ε^（ｋ）（ｉ）を決定する。

生き残りシンボル選択部（例えば生き残りシンボル選択部２３８）は、第ｋステージにおける生き残りパスを次のように適応的に選択する。まず、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化し、数４９式，数５０式，数５１式とする。

生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ）≦ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋかつＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎのランキングρ（ｉ_ｍｉｎ）位の候補レプリカをサイズ削減型シンボルランキングテーブルから選択する。生き残りシンボル選択部は、ｑ番目の第ｋステージの生き残りパスを、数５２式，数５３式とする。

ただし、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋはあらかじめ設定された第ｋステージのランク上限値である。ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋは第ｋステージの変調方式毎に異なる値に設定してもよい。また、Ｓ_ｋ個の生き残り候補を選択できるようにするため、Ｓ_Ｋ−１×ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_Ｋ≧Ｓ_Ｋを満たすものとする。

メトリック計算部（例えばメトリック計算部２４０）は、数５４式に示すように累積メトリックを計算する。

そして、メトリック計算部は、累積メトリックを数５５式，数５６式，数５７式に示すように更新する。

メトリック計算部は、上記の処理をｑが第ｋステージの生き残りパス数Ｓ_ｋに達するまで行う。各ステージ処理部は、同様の処理を以降の第Ｎステージまで行う。

次に、領域検出とサイズ削減型シンボルランキングテーブルの詳細について説明する。第１ステージ処理部のシンボルランキングテーブルは、図４１〜図４５に示したシンボルランキングテーブルの左側Ｓ_１列のサブセット部分だけ持てばよい。

以下、第ｋステージのサイズ削減型シンボルランキングテーブルおよび領域検出の詳細について説明する。ここでは、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋの設定値として、数５８式，数５９式，数６０式の例を示す。ただし、Ｎ＝４の例である。また、このパラメータは単なる例であり、異なる設定値でもよい。

また、ここでの領域検出の説明はどのステージについても共通であるため、領域検出を行う信号の添え字を省略して、ｕとする。図４は、領域検出のフローチャートを示す図である。まず、領域検出部は、ｔに２を設定するとともに、χｍｏｄを数６１式のように設定する（ステップＳ１０１）。

また、領域検出部は、１回目は、ｕ^（１）＝ｕの実部、虚部の正負（ＩＱ成分の正負）を判定し、ｕがどの象限に属しているかを判定する（ステップＳ１０２）。領域検出部は、ｔ＞Ｎ_ｄｉｖであるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。領域検出部は、ｔ＞Ｎ_ｄｉｖである場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、領域番号を決定する（ステップＳ１０４）。領域検出部は、ｔ＞Ｎ_ｄｉｖでない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、１回目に判定された象限の中心（数６２式）に原点を移動する（ステップＳ１０５）。また、領域検出部は、２回目は、１回目に判定された象限の中心（数６２式）に原点を移動したｕ^（２）の象限検出を行う（ステップＳ１０６）。ただし、ｓｉｇｎ（ｘ）は、数６３式に示すようになる。

続いて、領域検出部は、ｔをインクリメントするとともに、χｍｏｄにχｍｏｄ／２を設定する（ステップＳ１０７）。続いて、領域検出部は、ｔ≦Ｎ_ｄｉｖであるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。領域検出部は、ｔ≦Ｎ_ｄｉｖである場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０５へ戻って処理を繰り返す。なお、領域検出部は、ｔ回目は、ｔ−１回目に判定された象限の中心（数６４式）に原点を移動したｕ^（ｔ）の象限検出を行う。

領域検出部は、ｔ≦Ｎ_ｄｉｖではない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、領域番号を決定する（ステップＳ１０９）。すなわち、領域検出部は、以上の処理を順次Ｎ_ｄｉｖ回繰り返すことにより、数６５式で示す個数の領域のうち、どの領域に属するか判定する。

ここで、ＱＰＳＫのＮ_ｄｉｖ＝１の領域番号のつけ方の例を説明する。図５は、ＱＰＳＫ（Ｎ_ｄｉｖ＝１）の領域検出の例を示す図である。また、図６は、ＱＰＳＫ、Ｎ_ｄｉｖ＝１のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。

領域ごとに領域の代表点（領域に含まれるシンボル位置）とシンボルとの間の距離の近い順にシンボル番号が保持されている。代表点は、領域番号εを用いて、数６６式で表される。ただし、数６７式、ｂｉｔ（ε，ｎ）は２Ｎ_ｄｉｖ［ｂｉｔ］のビット幅で表されるεのＭＳＢからｎ（１〜２Ｎ_ｄｉｖ）ビット目のビット値である。この場合、各領域の代表点は各領域に属するシンボル位置と同じとある。

ここでは、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（ＱＰＳＫ）} _ｋ＝３のため、ランキング３位までのシンボル番号しか保持していない。そのため、図６に示すように、テーブルのワード数は４（領域数）×３（ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（ＱＰＳＫ）} _ｋ）＝１２となり、従来例と比較して、テーブルサイズが３／４になっている。ところで、Ｎ_ｄｉｖ＝１の場合、領域の代表点から２番目に近いシンボルと３番目に近いシンボルは区別できない。たとえば、領域０の場合、１０（１０進：２）と０１（１０進：１)のどちらが近いか判定できないため、どちらを２位、３位にするかは、あらかじめ任意にテーブルを作成しておけばよい。また、領域番号のつけ方も例であり、任意につけてもよい。その場合は、図６に示したサイズ削減型シンボルランキングテーブルの行が入れ替わるだけである。以降の例においても、同様である。

ここで、ＱＰＳＫのＮ_ｄｉｖ＝１の例では、領域の代表点から２番目に近いシンボルと３番目に近いシンボルは区別できないため、どちらを２位、３位にするかは、任意にテーブルを作成してよかった。ランキングの精度は、象限検出回数Ｎ_ｄｉｖを増やすことにより上げることもできる。

ＱＰＳＫのＮ_ｄｉｖ＝２の例を説明する。図７は、ＱＰＳＫ（Ｎ_ｄｉｖ＝２）の領域検出の例を示す図である。この場合、各領域の代表点は、（±｛１，３｝／２√２，±｛１，３｝／２√２）のいずれかになる。

また、サイズ削減型シンボルランキングテーブルについて説明する。図８は、ＱＰＳＫ、Ｎ_ｄｉｖ＝２のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。領域１，２，４，７，８，１１，１３，１４では、領域の代表点から２番目に近いシンボルと３番目に近いシンボルの区別がつき、サイズ削減型シンボルランキングテーブルの精度が上がっている。また、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（ＱＰＳＫ）} _ｋ＝３のため、ランキング３位までのシンボル番号しか保持していない。

次に、１６ＱＡＭ、Ｎ_ｄｉｖ＝２の領域番号の付け方およびサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を説明する。図９は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝２）の例を示す図である。図１０は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝２）のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。

図９中のシンボル内の白抜き数字は、シンボル番号（ビット列を１０進数に変換したもの）である。この場合、各領域の代表点は領域に含まれるシンボル位置と同じになる。図１０に示すように、サイズ削減型シンボルランキングテーブルは、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（１６ＱＡＭ）} _ｋ＝８のため、ランキング８位までのシンボル番号しか保持していない。

次に、１６ＱＡＭ、Ｎ_ｄｉｖ＝３の領域番号の付け方およびサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を説明する。図１１は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝３）の例を示す図である。図１２は、１６ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝３）のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。

この場合、各領域の代表点は（±｛１，３，５，７｝／２√１０，±｛１，３，５，７｝／２√１０）のいずれかになる。図１２に示すように、サイズ削減型シンボルランキングテーブルは、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（１６ＱＡＭ）} _ｋ＝８のため、ランキング８位までのシンボル番号しか保持していない。

次に、６４ＱＡＭ、Ｎ_ｄｉｖ＝３の領域番号のつけ方およびサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を説明する。図１３は、６４ＱＡＭ（Ｎ_ｄｉｖ＝３）の例を示す図である。図１４は、６４ＱＡＭ、Ｎ_ｄｉｖ＝３のサイズ削減型シンボルランキングテーブルの例を示す図である。

この場合、各領域の代表点は、領域に含まれるシンボル位置と同じになる。図１４に示すように、サイズ削減型シンボルランキングテーブルは、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（１６ＱＡＭ）} _ｋ＝３２のため、ランキング３２位までのシンボル番号しか保持していない。

以上、説明したように、サイズ削減型シンボルランキングテーブルは、図４１〜図４５に示したシンボルランキングテーブルの左側ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋ列のサブセット部分だけ持てばよいことが分かる。すなわち、この例で挙げたＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋの設定値例と異なる設定値においても容易に適用できることが分かる。

ここで、領域検出の具体例を、６４ＱＡＭの場合を例にして説明する。図１５は、領域検出の例を示す図である。図１５の例では、ｕは星印で示し、Ｎ_ｄｉｖ＝３としている。図１５左下のように、６４個の領域に分け、領域内左上の番号のように領域番号をつける。１回目の象限検出において、実部、虚部の正負の判定、両者とも負になったため、第４象限と判定される。次に、１回目の象限検出において第４象限と判定されたため、原点を（−４／√４２，−４／√４２）に移動する。これは、ｕから次の原点となる座標を減算することにより、数６８式となる。

２回目の象限検出も同様に、ｕ^（２）の実部、虚部の正負の判定を行い、判定の結果、第１象限が検出される。１回目と同様に原点を（−２／√４２，−２／√４２）に移動する。３回目の象限検出を行い、第３象限が検出される。結果、ｕは領域番号５０に属すると判定される。

図３の説明に戻って、ＬＬＲ算出部２５４は、それぞれの送信ストリームについてビットＬＬＲを計算する。まず、ＬＬＲ算出部２５４は、累積メトリックの最小値を検索し、累積メトリックが最小値となる生き残りパスを最尤なシンボルの組み合わせとする。１番目のストリームｘ_ｌのｎ番目のビットのビットＬＬＲは、最尤シンボル組み合わせに対する合計メトリックと最尤シンボルのｎ番目のビットの反転値を持つシンボルに対する累積メトリックの最小値の差となる。具体的には、ビットＬＬＲは、数６９式，数７０式，数７１式の条件で、数７２式となる。

ただし、ｌはストリーム番号、ｂｉｔ（ｘ，ｎ）、ｉｎｖｂｉｔ（ｘ，ｎ）はそれぞれｘのｎ番目のビット値および反転ビット値を表す。上記では、ビットＬＬＲをメトリックの差としているが、ビットＬＬＲは、二乗根を取って、数７３式とすることもできる。

次に、実施例１のＭＩＭＯストリーム分離部のフローチャートを説明する。図１６は、実施例１のフローチャートを示す図である。図１６に示すように、ＱＲ分解処理部２１８は、ＱＲ分解を行う（ステップＳ２０１）。続いて、受信信号変換部２２０は、受信信号変換を行い、ユニタリ変換ベクトルｚを計算する（ステップＳ２０２）。続いて、第１ステージ処理部２２４は、第１ステージ処理を行う（ステップＳ２０３）。第１ステージ処理の詳細は後述する。

続いて、ＭＩＭＯ復調部２２２は、ｋに２を設定する（ステップＳ２０４）。続いて、第ｋステージ処理部は、第ｋステージ処理を行う（ステップＳ２０５）。第ｋステージ処理の詳細は後述する。続いて、ＭＩＭＯ復調部２２２は、ｋをインクリメントして（ステップＳ２０６）、ｋ≦Ｎであるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

ＭＩＭＯ復調部２２２は、ｋ≦Ｎである場合には（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５へ戻り処理を繰り返す。一方、ＬＬＲ算出部２５４は、ｋ≦Ｎではない場合には（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、上述のようにＬＬＲを計算する（ステップＳ２０８）。

次に、第１ステージ処理のフローチャートについて説明する。図１７は、第１ステージ処理のフローチャートを示す図である。図１７に示すように、領域検出部２２６は、ｕ_Ｎの領域を検出する（ステップＳ３０１）。続いて、第１ステージ処理部２２４は、ｑを１に設定する（ステップＳ３０２）。続いて、生き残りシンボル選択部２２８は、生き残りシンボルを選択する（ステップＳ３０３）。生き残りシンボルの選択については後述する。

続いて、メトリック計算部２３０は、上述のようにメトリックを計算する（ステップＳ３０４）。続いて、第１ステージ処理部２２４は、ｑをインクリメントし（ステップＳ３０５）、ｑ≦Ｓ_１であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。第１ステージ処理部２２４は、ｑ≦Ｓ_１である場合には（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ３０３へ戻って処理を繰り返す。一方、第１ステージ処理部２２４は、ｑ≦Ｓ_１ではない場合には（ステップＳ３０６，Ｎｏ）、処理を終了する。

次に、第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図１８は、第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。図１８に示すように、生き残りシンボル選択部２２８は、シンボルランキングテーブルのΩ^（ｍｋ）のε^（１）行ｑ列のシンボルを選択し、生き残りパスとする（ステップＳ４０１）。

次に、第ｋステージ処理のフローチャートを説明する。図１９は、第ｋステージ処理のフローチャートを示す図である。図１９に示すように、第ｋステージ処理部は、ｉに１を設定する（ステップＳ５０１）。続いて、領域検出部は、数４７式に示すように、領域検出を行う（ステップＳ５０２）。続いて、領域検出部は、ｉをインクリメントする（ステップＳ５０３）。続いて、領域検出部は、ｉ≦Ｓ_ｋ−１であるか否かを判定する（ステップＳ５０４）。領域検出部は、ｉ≦Ｓ_ｋ−１である場合には（ステップＳ５０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ５０２へ戻って処理を繰り返す。

一方、生き残りシンボル選択部は、ｉ≦Ｓ_ｋ−１ではない場合には（ステップＳ５０４，Ｎｏ）、数４９式，数５０式，数５１式に示すように、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化する（ステップＳ５０５）。続いて、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ）≦ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋかつ代表累積メトリックＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎを選択する（ステップＳ５０６）。

続いて、生き残りシンボル選択部は、生き残りシンボルを選択する（ステップＳ５０７）。生き残りシンボルの選択については後述する。続いて、メトリック計算部は、数５４式に示すように、累積メトリックを計算する（ステップＳ５０８）。続いて、メトリック計算部は、累積メトリックを数５５式，数５６式，数５７式に示すように更新する（ステップＳ５０９）。

続いて、メトリック計算部は、ｑ≦Ｓ_ｋであるか否かを判定する（ステップＳ５１０）。生き残りシンボル選択部は、ｑ≦Ｓ_ｋである場合には（ステップＳ５１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ５０６へ戻って処理を繰り返す。一方、メトリック計算部は、ｑ≦Ｓ_ｋではない場合には（ステップＳ５１０，Ｎｏ）、処理を終了する。

次に、第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図２０は、第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。図２０に示すように、生き残りシンボル選択部は、サイズ削減型シンボルランキングテーブルΩのε^（ｋ）（ｉ_ｍｉｎ）行のρ（ｉ_ｍｉｎ）列のシンボルを生き残りパスに追加する（ステップＳ６０１）。

以上のように、実施例１によれば、各生き残りパスの現在ランクがあらかじめ設定したランク上限値ＭＡＸ_ＲＡＮＫより大きくなることはないため、シンボルランキングテーブルはＭＡＸ＿ＲＡＮＫ以下のシンボル候補のみを保持すればよい。その結果、実施例１によれば、従来例に比較して、シンボルランキングテーブルのサイズを削減することができる。なお、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋ、Ｎ_ｄｉｖは本実施例に示した例に限定されるものではない。

（解決態様２）
次に、本願の課題を解決するための第２の態様の基本的な考え方について説明する。第２態様は、ある順位ρ_ｔｈより上位のランキングのシンボル候補を保持するシンボル上位ランキングテーブルと、ρ_ｔｈ以下のランキングのシンボル候補を保持するシンボル下位ランキングテーブルとに分ける。また、第２態様では、シンボル下位ランキングテーブルは、隣り合うＮ_ａｄｊ個の領域の代表点からの距離の近い順にシンボル候補を保持する。これにより、シンボル下位ランキングテーブルのワード数を削減することができ、テーブルサイズを削減することが可能になる。

図２１は、第２態様の概要を示す図である。図２１に示すように、たとえば、１６ＱＡＭ、領域数６４の場合、領域０，１，２，３におけるランキング１〜８位の上位のシンボル候補は共通しており、８〜１６位の下位のシンボル候補も共通している。そこで、第２態様は、上位のシンボル候補については、ランキングの精度を保つため、領域ごとにランキングしたシンボル候補をシンボル上位ランキングテーブルに保持する。また、第２態様は、下位のシンボル候補については、ランキングの精度を粗くして、隣り合う領域ごとに隣り合う領域の代表点からの距離の近い順にシンボル候補をシンボル下位ランキングテーブルに保持する。

(実施例２)
実施例２は、第２の態様を適用した実施例である。図２２は、実施例２のＭＩＭＯストリーム分離部の構成例を示す図である。図２２に示すように、ＭＩＭＯストリーム分離部３１２は、ＱＲ分解部３１６、ＭＩＭＯ復調部３２２、ＬＬＲ算出部３５４を備える。ＱＲ分解部３１６は、ＱＲ分解処理部３１８と、受信信号変換部３２０とを備える。ＭＩＭＯ復調部３２２は、第１ステージ処理部３２４、第２ステージ処理部３３４、・・・及び第Ｎステージ処理部３４４を備える。

第１ステージ処理部３２４は、領域検出部３２６、生き残りシンボル選択部３２８、メトリック計算部３３０、シンボル上位ランキングテーブル３３１、及びシンボル下位ランキングテーブル３３２を有する。また、第２ステージ処理部３３４は、領域検出部３３６、生き残りシンボル選択部３３８、メトリック計算部３４０、シンボル上位ランキングテーブル３４１、及びシンボル下位ランキングテーブル３４２を有する。また、第Ｎステージ処理部３４４は、領域検出部３４６、生き残りシンボル選択部３４８、メトリック計算部３５０、シンボル上位ランキングテーブル３５１、及びシンボル下位ランキングテーブル３５２を有する。

図２２に示すように、実施例１との違いは、実施例１のシンボルランキングテーブル２３２およびサイズ削減型シンボルランキングテーブル２４２，２５２が、シンボル上位ランキングテーブル３３１，３４１，３５１およびシンボル下位ランキングテーブル３３２，３４２，３５２に置き換わった点である。したがって、実施例１と同様の構成については適宜説明を省略し、実施例１と異なる構成を中心に説明を行う。

生き残りシンボル選択部３２８は、シンボル上位ランキングテーブル３３１（Ω_１）あるいはシンボル下位ランキングテーブル３３２（Ω_２）を参照し、ランキング上位から生き残り候補数Ｓ１の候補レプリカを第１ステージの生き残りパスとする。生き残りパスは、数７４式で表される。

第ｋステージ処理部の生き残りシンボル選択部は、第ｋステージにおける生き残りパスを次のように適応的に選択する。まず、生き残りシンボル選択部は、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化し、数７５式，数７６式，数７７式とする。

生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}かつＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎのランキングρ（ｉ_ｍｉｎ）位の候補レプリカをシンボル上位ランキングテーブルΩ_１あるいはシンボル下位ランキングテーブルΩ_２から選択する。そして、生き残りシンボル選択部は、ｑ番目の第ｋステージの生き残りパスを数７８式とする。

次に、シンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの詳細について説明する。ＱＰＳＫ，Ｎ_ｄｉｖ＝２の場合、図４２，図７に示すようにランキング１位から３位までに含まれるシンボル候補は隣り合う４個の領域間で共通しており、４位のシンボル候補も隣り合う４個の領域で同じであることはあきらかである。そこで、ρ_ｔｈ＝３，Ｎ_ａｄｊ＝４とした場合の例を図２３に示す。図２３は、ＱＰＳＫ，Ｎ_ｄｉｖ＝２のシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。図２３に示すように、シンボル上位ランキングテーブルとシンボル下位ランキングテーブルの合計ワード数が１６×３＋４×１＝５２となり、従来例と比較して、テーブルサイズが５２／６４になることが分かる。

次に、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３の場合に、ρ_ｔｈ＝８，Ｎ_ａｄｊ＝４としたときのテーブル例とテーブル設計方法について説明する。まず、領域０，１，２，３について考える。図４４から、ランキング１位から８位までに含まれるシンボル候補は共通している。また、ランキング９位から１６位までに含まれるシンボル候補も共通している。シンボル下位テーブルは、隣り合う４個の領域（領域０，１，２，３）の代表点（シンボル番号３の位置）からの距離の近い順になるように設計する。

次に、領域４，５，６，７について考える。図４４から、各領域のランキング１位から８位までに含まれるシンボル候補は次のようになる。
領域４：シンボル番号(０，１，２，３，４，６，７，８)
領域５：シンボル番号(０，１，２，３，４，５，６，７)
領域６：シンボル番号(０，１，２，３，４，６，８，９)
領域７：シンボル番号(０，１，２，３，４，６，７，８)

領域０，１，２，３のときのように、完全に共通していないため、共通するようにするために、シンボル番号５，７，８，９の内２個をシンボル下位ランキングテーブルに落とし込む必要がある。ここでは、元々のシンボルランキングテーブル（図４４）における順位との二乗誤差が小さくなるようにする。

シンボル下位ランキングテーブルに落とし込むことによって、シンボル下位ランキングテーブルの最上位である９位になったと仮定すると、領域５のシンボル番号５は８位であるため、（９−８）＾２＝１となる。領域４のシンボル番号７は７位、領域５のシンボル番号７は７位、領域７のシンボル番号７は８位であるため、（９−７）＾２＋（９−７）＾２＋（９−８）＾２＝９となる。

領域４のシンボル番号８は８位、領域５のシンボル番号８は７位、領域７のシンボル番号８は７位であるため、（９−８）＾２＋（９−７）＾２＋（９−７）＾２＝９となる。領域６のシンボル番号９は８位であるため、（９−８）＾２＝１となる。

二乗誤差が小さくなるようにするためには、シンボル番号７，８をシンボル上位ランキングテーブルに残し、シンボル番号５，９をシンボル下位ランキングテーブルに落とし込むのがよい。従って、シンボル番号０，１，２，３，４，６，７，８については、各領域の代表点からの距離の近い順にシンボル上位ランキングテーブルに持ち、上記以外のシンボル番号については、隣り合う４個の領域（領域４，５，６，７）の代表点（シンボル番号２）からの距離の近い順にシンボル下位ランキングテーブルに持つように設計する。

同様に、領域８，９，１０，１１についても、ランキング１位から８位までに含まれるシンボル番号は
領域８：シンボル番号（０，１，２，３，４，８，９，１１）
領域９：シンボル番号（０，１，２，３，４，６，８，９）
領域１０：シンボル番号（０，１，２，３，８，９，１０，１１）
領域１１：シンボル番号（０，１，２，３，４，８，９，１１）
となる。

このため、シンボル番号４，６，１０，１１の内２個をシンボル下位ランキングテーブルに落とし込む必要がある。同様に、
シンボル番号４：（９−７）＾２＋（９−７）＾２＋（９−７）＾２＝１２
シンボル番号６：（９−８）＾２＝１
シンボル番号１０：（９−８）＾２＝１
シンボル番号１１：（９−８）＾２＋（９−７）＾２＋（９−８）＾２＝６
となる。

このため、シンボル番号６，１０をシンボル下位ランキングテーブルに落とし込む。従って、シンボル番号０，１，２，３，４，８，９，１１については、各領域の代表点からの距離の近い順にシンボル上位ランキングテーブルに持ち、上記以外のシンボル番号については、隣り合う４個の領域（領域８，９，１０，１１）の代表点（シンボル番号１）からの距離の近い順にシンボル下位ランキングテーブルに持つように設計する。

領域１２，１３，１４，１５については、ランキング１位から８位までに含まれるシンボル番号は
領域１２：シンボル番号（０，１，２，３，４，６，８，９）
領域１３：シンボル番号（０，１，２，３，４，６，８，１２)
領域１４：シンボル番号（０，１，２，３，４，８，９，１２）
領域１５：シンボル番号（０，１，２，４，６，８，９，１２）
となる。

このため、シンボル番号３，６，９，１２の内１個をシンボル下位ランキングテーブルに落とし込む必要がある。同様に、
シンボル番号３：（９−４）＾２＋（９−７）＾２＋（９−７）＾２＝３３
シンボル番号６：（９−７）＾２＋（９−４）＾２＋（９−８）＾２＝３０
シンボル番号９：（９−８）＾２＋（９−４）＾２＋（９−７）＾２＝３０
シンボル番号１２：（９−８）＾２＋（９−８）＾２＋（９−４）＾２＝２７
となる。

このため、シンボル番号１２をシンボル下位ランキングテーブルに落とし込む。従って、シンボル番号０，１，２，３，４，６，８，９については、各領域の代表点からの距離の近い順にシンボル上位ランキングテーブルに持ち、上記以外のシンボル番号については、隣り合う４個の領域(領域８，９，１０，１１)の代表点（シンボル番号１）からの距離の近い順にシンボル下位ランキングテーブルに持つように設計する。

以下、領域１３〜６３についても同様に行った結果のシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルを図２４に示す。図２４は、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。図２４から分かるように、シンボル上位ランキングテーブルとシンボル下位ランキングテーブルの合計ワード数が数７９式となる。

したがって、従来のシンボルランキングテーブルと比較して、６２．５％のサイズとなる。以上説明した１６ＱＡＭと同様の方法を用いて、６４ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３について、ρ_ｔｈ＝３２，Ｎ_ａｄｊ＝４としたときのシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を図２５，図２６に示す。図２５は、６４ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボル上位ランキングテーブルの例を示す図である。図２６は、６４ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。シンボル上位ランキングテーブルとシンボル下位ランキングテーブルの合計ワード数は２５６０となり、従来のシンボルランキングテーブルと比較して、６２．５％のサイズとなる。

ここでは、ρ_ｔｈ，Ｎ_ａｄｊとして一例を示したが、上記に詳細に説明したテーブル設計方法を用いれば、異なる値のρ_ｔｈ，Ｎ_ａｄｊについても、シンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルを設計することは可能である。

また、ランキング１位からρ_ｔｈ位までに含まれるシンボルが共通しない場合は、二乗誤差が小さくなるような評価基準で選択したが、その他の方法を用いてもよい。例えば、領域４，５，６，７の場合、シンボル番号５，７，８，９の内２個を選択すればよいため、二乗誤差等の評価基準を用いずに、任意に２個を選択してもよい。

次に、実施例２における各ステージの処理について説明する。実施例１と同様の処理については説明を省略する。まず、実施例２の第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図２７は、実施例２の第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。

図２７に示すように、生き残りシンボル選択部３２８は、ｑ≦ρ_ｔｈであるか否かを判定する（ステップＳ７０１）。生き残りシンボル選択部３２８は、ｑ≦ρ_ｔｈである場合（ステップＳ７０１，Ｙｅｓ）、シンボル上位ランキングテーブル３３１のε^（１）行のｑ列のシンボルを生き残りパスに追加する（ステップＳ７０２）。一方、生き残りシンボル選択部３２８は、ｑ≦ρ_ｔｈではない場合（ステップＳ７０１，Ｎｏ）、シンボル下位ランキングテーブル３３２のｆｌｏｏｒ（ε^（１）／Ｎ_ａｄｊ）行のｑ−ρ_ｔｈ列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ７０３）。

次に、第ｋステージ処理のフローチャートを説明する。図２８は、実施例２の第ｋステージ処理のフローチャートを示す図である。図２８に示すように、第ｋステージ処理部は、ｉに１を設定する（ステップＳ８０１）。続いて、領域検出部は、数４７式に示すように、領域検出を行う（ステップＳ８０２）。続いて、領域検出部は、ｉをインクリメントする（ステップＳ８０３）。続いて、領域検出部は、ｉ≦Ｓ_ｋ−１であるか否かを判定する（ステップＳ８０４）。領域検出部は、ｉ≦Ｓ_ｋ−１である場合には（ステップＳ８０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ８０２へ戻って処理を繰り返す。

一方、生き残りシンボル選択部は、ｉ≦Ｓ_ｋ−１ではない場合には（ステップＳ８０４，Ｎｏ）、数４９式，数５０式，数５１式に示すように、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化する（ステップＳ８０５）。続いて、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}かつ代表累積メトリックＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎを選択する（ステップＳ８０６）。

続いて、生き残りシンボル選択部は、生き残りシンボルを選択する（ステップＳ８０７）。生き残りシンボルの選択については後述する。続いて、メトリック計算部は、数５４式に示すように、累積メトリックを計算する（ステップＳ８０８）。続いて、メトリック計算部は、累積メトリックを数５５式，数５６式，数５７式に示すように更新する（ステップＳ８０９）。

続いて、メトリック計算部は、ｑ≦Ｓ_ｋであるか否かを判定する（ステップＳ８１０）。生き残りシンボル選択部は、ｑ≦Ｓ_ｋである場合には（ステップＳ８１０，Ｙｅｓ）、ステップＳ８０６へ戻って処理を繰り返す。一方、メトリック計算部は、ｑ≦Ｓ_ｋではない場合には（ステップＳ８１０，Ｎｏ）、処理を終了する。

次に、第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図２９は、実施例２の第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。図２９に示すように、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈであるか否かを判定する（ステップＳ９０１）。

生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈである場合（ステップＳ９０１，Ｙｅｓ）、シンボル上位ランキングテーブルのε^（ｋ）（ｉ_ｍｉｎ）行のρ（ｉ_ｍｉｎ）列のシンボルを生き残りパスに追加する（ステップＳ９０２）。

一方、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈではない場合（ステップＳ９０１，Ｎｏ）、シンボル下位ランキングテーブルのｆｌｏｏｒ（ε^（ｋ）（ｉ_ｍｉｎ）／Ｎ_ａｄｊ）行のρ（ｉ_ｍｉｎ）−ρ_ｔｈ列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ９０３）。

(実施例３)
次に、実施例３について説明する。実施例２では、ρ_ｔｈを境界として上位と下位の２つのレベルにシンボルランキングテーブルを分割する例を示した。しかしながら、３つ以上のレベルに分割することもできる。本実施例では、３つのレベルに分割する例を示す。

図３０は、実施例３のＭＩＭＯストリーム分離部の構成例を示す図である。図３０に示すように、実施例１，実施例２との違いは、シンボル中位テーブルが追加されていることである。実施例１，実施例２と同様の構成については説明を省略し、実施例１，実施例２と異なる構成を中心に説明を行う。

第１ステージ処理部の生き残りシンボル選択部４２８は、シンボル上位ランキングテーブル４２１（Ω_１）、シンボル中位ランキングテーブル４２２（Ω_２）あるいはシンボル下位ランキングテーブル４３３（Ω_３）を参照し、ランキング上位から生き残り候補数Ｓ１の候補レプリカを第１ステージの生き残りパスとする。生き残りシンボル選択部４２８は、生き残りパスを数８０式とする。

第ｋステージ処理部の生き残りシンボル選択部は、第ｋステージにおける生き残りパスを次のように適応的に選択する。まず、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化し、数８１式，数８２式，数８３式とする。

生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}かつＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎのランキングρ（ｉ_ｍｉｎ）位の候補レプリカをシンボル上位ランキングテーブルΩ_１あるいはシンボル中位ランキングテーブルΩ_２あるいはシンボル下位ランキングテーブルΩ_３から選択する。生き残りシンボル選択部は、ｑ番目の第ｋステージの生き残りパスを、数８４式とする。

次に、シンボル上位ランキングテーブル４２１、シンボル中位ランキングテーブル４２２およびシンボル下位ランキングテーブル４３３の詳細について説明する。１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３において、ρ_ｔｈ，１＝４，ρ_ｔｈ，２＝１２，ρ_{ａｄｊ，１}＝４，ρ_{ａｄｊ，２}＝１６として設計したシンボル上位ランキングテーブル、シンボル中位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を図３１に示す。

図３１に示すように、シンボル上位ランキングテーブルは１位から４位までは、各領域毎に領域中心からの距離の近い順にシンボル番号を保持する。シンボル中位ランキングテーブルは、４位から１２位まで、隣り合う４領域毎に、隣り合う４領域の代表点からの距離の近い順にシンボル番号を保持する。シンボル下位ランキングテーブルは、１２位から１６位まで、隣り合う１６領域(領域０〜１５、領域１６〜３１、領域３２〜４７、領域４８〜６３の４つ)毎に、隣り合う８領域の代表点からの距離の近い順にシンボル番号を保持する。

次に、実施例３における各ステージの処理について説明する。実施例１，２と同様の処理については説明を省略する。まず、実施例３の第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図３２は、実施例３の第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。

図３２に示すように、生き残りシンボル選択部４２８は、ｑ≦ρ_ｔｈ，１であるか否かを判定する（ステップＳ１００１）。生き残りシンボル選択部４２８は、ｑ≦ρ_ｔｈ，１である場合（ステップＳ１００１，Ｙｅｓ）、シンボル上位ランキングテーブル４２１のε^（１）行のｑ列のシンボルを生き残りパスに追加する（ステップＳ１００２）。

一方、生き残りシンボル選択部４２８は、ｑ≦ρ_ｔｈ，１ではない場合（ステップＳ１００１，Ｎｏ）、ｑ≦ρ_ｔｈ，２であるか否かを判定する（ステップＳ１００３）。生き残りシンボル選択部４２８は、ｑ≦ρ_ｔｈ，２である場合（ステップＳ１００３，Ｙｅｓ）、シンボル中位ランキングテーブル４２２のｆｌｏｏｒ（ε^（１）／Ｎ_ａｄｊ１）行のｑ−ρ_ｔｈ，１列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ１００４）。

一方、生き残りシンボル選択部４２８は、ｑ≦ρ_ｔｈ，２ではない場合（ステップＳ１００３，Ｎｏ）、シンボル下位ランキングテーブルのｆｌｏｏｒ（ε^（１）／Ｎ_ａｄｊ２）行のｑ−ρ_ｔｈ，２列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ１００５）。

次に、第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図３３は、実施例３の第ｋステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを示す図である。図３３に示すように、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈ，１であるか否かを判定する（ステップＳ１１０１）。

生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈ，１である場合（ステップＳ１１０１，Ｙｅｓ）、シンボル上位ランキングテーブルのε^（ｋ）（ｉ_ｍｉｎ）行のρ（ｉ_ｍｉｎ）列のシンボルを生き残りパスに追加する（ステップＳ１１０２）。

一方、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈ，１ではない場合（ステップＳ１１０１，Ｎｏ）、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈ，２であるか否かを判定する（ステップＳ１１０３）。生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈ，２である場合（ステップＳ１１０３，Ｙｅｓ）、シンボル中位ランキングテーブルのｆｌｏｏｒ（ε^（ｋ）（ｉ_ｍｉｎ）／Ｎ_ａｄｊ１）行のρ（ｉ_ｍｉｎ）−ρ_ｔｈ，１列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ１１０４）。

一方、生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ_ｍｉｎ）≦ρ_ｔｈ，２ではない場合（ステップＳ１１０３，Ｎｏ）、シンボル下位ランキングテーブルのｆｌｏｏｒ（ε^（ｋ）（ｉ_ｍｉｎ）／Ｎ_ａｄｊ２）行のρ（ｉ_ｍｉｎ）−ρ_ｔｈ，２列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ１１０５）。

本実施例では、１６ＱＡＭの特定のパラメータ例におけるシンボル上位ランキングテーブル、シンボル中位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルのみを示したが、これには限定されない。例えば、他の変調方式、他のパラメータにおいても、実施例２，３に示した設計方法を用いれば、テーブルを設計可能である。また、４つ以上のレベルに分割して、テーブルを設計することも可能である。

(実施例４)
次に、実施例４について説明する。実施例４は、上述の解決態様１と解決態様２を組み合わせた実施例である。第１ステージの処理は実施例１、２、３のいずれを用いてもよい。第ｋステージ処理部の生き残りシンボル選択部は、第ｋステージにおける生き残りパスを次のように適応的に選択する。まず、第ｋ−１ステージで生き残った各生き残りパスの代表累積メトリック値Ｅ（ｉ）および現在ランクρ（ｉ）を初期化し、数８５式，数８６式，数８７式とする。

生き残りシンボル選択部は、ρ（ｉ）≦ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋかつＥ（ｉ）が最小値となるｉ_ｍｉｎのランキングρ（ｉ_ｍｉｎ）位の候補レプリカをシンボル上位ランキングテーブルΩ_１あるいはシンボル下位ランキングテーブルΩ_２から選択する。また、生き残りシンボル選択部は、ｑ番目の第ｋステージの生き残りパスを、数８８式とする。

第ｋステージのフローチャートは実施例１と同じである。第ｋステージの生き残りシンボル選択のフローチャートは実施例２と同じであるので、説明を省略する。

ここで、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３，ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ^{（１６ＱＡＭ）} _ｋ＝８，ρ_ｔｈ＝４，Ｎ_ａｄｊ＝４のテーブル例を説明する。図３４は、シンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。本実施例では、１６ＱＡＭの特定のパラメータ例におけるシンボル上位ランキングテーブルおよびシンボル下位ランキングテーブルのみを示したが、これには限定されない。例えば、他の変調方式、他のパラメータにおいても、実施例１、実施例２に示した設計方法を用いれば、テーブルを設計可能である。また、ＭＡＸ＿ＲＡＮＫ_ｋ以下を３つ以上のレベルに分割して、テーブルを設計することも可能である。

(実施例５)
次に、実施例５について説明する。実施例５では、第１ステージ処理に適したシンボルランキングテーブルの例を示す。第１ステージ処理では、できるだけメトリックの小さいシンボル候補を残すために、シンボルランキングテーブルは上位の精度よりも下位の精度が求められる。上述の解決態様２、実施例２、３、４とは反対に、シンボル上位ランキングテーブルを隣接する領域の代表点からの距離の近い順にし、シンボル下位ランキングテーブルは領域毎に代表点からの距離の近い順とする。

第１ステージ処理部の生き残りシンボル選択部は、シンボル上位ランキングテーブルΩ_１あるいはシンボル下位ランキングテーブルΩ_２を参照し、ランキング上位から生き残り候補数Ｓ_１の候補レプリカを第１ステージの生き残りパスとする。生き残りシンボル選択部は、生き残りパスを数８９式とする。

第１ステージ処理のフローチャートは実施例１と同じであるので、説明を省略する。第１ステージ処理の生き残りシンボル選択のフローチャートを説明する。図３５は、実施例５の第１ステージ処理のフローチャートを示す図である。

図３５に示すように、生き残りシンボル選択部は、ｑ≦ρ_ｔｈであるか否かを判定する（ステップＳ１２０１）。生き残りシンボル選択部は、ｑ≦ρ_ｔｈである場合（ステップＳ１２０１，Ｙｅｓ）、シンボル上位ランキングテーブルのｆｌｏｏｒ（ε^（１）／Ｎ_ａｄｊ）行のｑ列のシンボルを生き残りパスに追加する（ステップＳ１２０２）。一方、生き残りシンボル選択部は、ｑ≦ρ_ｔｈではない場合（ステップＳ１２０１，Ｎｏ）、シンボル下位ランキングテーブルのε^（１）行のｑ−ρ_ｔｈ列のシンボル番号を生き残りパスに追加する（ステップＳ１２０３）。

次に、１６ＱＡＭ，Ｎ_ｄｉｖ＝３のρ_ｔｈ＝８，Ｎ_ａｄｊ＝４のテーブルを説明する。図３６は、実施例５の第１ステージ処理用のシンボル上位ランキングテーブルとシンボル下位ランキングテーブルの例を示す図である。なお、実施例５においては、第２ステージ以降の構成は、実施例１〜４に示した構成のいずれを用いてもよい。また、実施例３のように３ｌｅｖｅｌに分けることもできる。また、実施例５では、１６ＱＡＭのテーブル例のみを示しているが、６４ＱＡＭについても適用できることは明らかである。

(実施例６)
次に、実施例６について説明する。実施例６は、上述の解決態様１をＬＳＤ法に適用した実施例である。まず、実施例６のＭＩＭＯストリーム分離部の構成を説明する。図３７は、実施例６のＭＩＭＯストリーム分離部の構成を示す図である。実施例１〜５と同様の構成については説明を省略する。

図３７に示すように、ＭＩＭＯストリーム分離部５１２は、ＱＲ分解部５１６、ＭＩＭＯ復調部５２２、ＬＬＲ算出部５５４を備える。ＱＲ分解部５１６は、ＱＲ分解処理部５１８と、受信信号変換部５２０とを備える。ＭＩＭＯ復調部５２２は、ＬＳＤ処理部５２４を備える。

ＬＳＤ処理部５２４は、領域検出部５２６、生き残りシンボル選択部５２８、メトリック計算部５３０、及びサイズ削減型シンボルランキングテーブル５３２を有する。

次に、実施例６のＭＩＭＯ復調部５２２の処理を説明する。図３８は、実施例６のフローチャートを示す図である。図３８に示すように、領域検出部５２６は、数４７式に示すように、領域検出を行う（ステップＳ１３０１）。続いて、ＬＳＤ処理部５２４は、ρ（ｋ）を１に設定する（ステップＳ１３０２）。続いて、生き残りシンボル選択部５２８は、サイズ削減型シンボルランキングテーブルΩのε^（ｋ）行のρ（ｋ）列のシンボルを選択する（ステップＳ１３０３）。

続いて、メトリック計算部５３０は、数５４式に示すように、累積メトリックを計算する（ステップＳ１３０４）。続いて、メトリック計算部５３０は、累積メトリック≦Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄであるか否かを判定する（ステップＳ１３０５）。メトリック計算部５３０は、累積メトリック≦Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄではない場合（ステップＳ１３０５，Ｎｏ）、第ｋ−１ステージへ戻る（ステップＳ１３０６）。

一方、メトリック計算部５３０は、累積メトリック≦Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄである場合（ステップＳ１３０５，Ｙｅｓ）、第Ｎステージであるか否かを判定する（ステップＳ１３０７）。メトリック計算部５３０は、第Ｎステージではない場合（ステップＳ１３０７，Ｎｏ）、第ｋ＋１ステージへ進む（ステップＳ１３０８）。

一方、メトリック計算部５３０は、第Ｎステージである場合（ステップＳ１３０７，Ｙｅｓ）、シンボル候補をリストに追加する（ステップＳ１３０９）。続いて、メトリック計算部５３０は、ρ（ｋ）≦ＭＡＺ_ＲＡＮＫ_ｋであるか否かを判定する（ステップＳ１３１０）。

メトリック計算部５３０は、ρ（ｋ）≦ＭＡＺ_ＲＡＮＫ_ｋではない場合（ステップＳ１３１０，Ｎｏ）、第ｋ−１ステージへ戻る（ステップＳ１３１１）。一方、メトリック計算部５３０は、ρ（ｋ）≦ＭＡＺ_ＲＡＮＫ_ｋである場合（ステップＳ１３１０，Ｙｅｓ）、ρ（ｋ）をインクリメントして（ステップＳ１３１２）、ステップＳ１３０３に戻る。

(実施例７)
次に、実施例７について説明する。実施例７は、上述の解決態様２をＬＳＤ法に適用した実施例である。まず、実施例７のＭＩＭＯストリーム分離部の構成を説明する。図３９は、実施例７のＭＩＭＯストリーム分離部の構成を示す図である。実施例１〜６と同様の構成については説明を省略する。

図３９に示すように、ＭＩＭＯストリーム分離部６１２は、ＱＲ分解部６１６、ＭＩＭＯ復調部６２２、ＬＬＲ算出部６５４を備える。ＱＲ分解部６１６は、ＱＲ分解処理部６１８と、受信信号変換部６２０とを備える。ＭＩＭＯ復調部６２２は、ＬＳＤ処理部６２４を備える。

ＬＳＤ処理部６２４は、領域検出部６２６、生き残りシンボル選択部６２８、メトリック計算部６３０、シンボル上位ランキングテーブル６３１、及びシンボル下位ランキングテーブル６３２を有する。

次に、実施例７のＭＩＭＯ復調部６２２の処理を説明する。図４０は、実施例７のフローチャートを示す図である。図４０に示すように、領域検出部６２６は、数４７式に示すように、領域検出を行う（ステップＳ１４０１）。続いて、ＬＳＤ処理部６２４は、ρ（ｋ）を１に設定する（ステップＳ１４０２）。続いて、生き残りシンボル選択部６２８は、ρ（ｋ）≦ρ_ｔｈであるか否かを判定する（ステップＳ１４０３）。

続いて、生き残りシンボル選択部６２８は、ρ（ｋ）≦ρ_ｔｈである場合（ステップＳ１４０３，Ｙｅｓ）、シンボル上位ランキングテーブル６３１のε^（ｋ）行のρ（ｋ）列のシンボルを選択する（ステップＳ１４０４）。一方、生き残りシンボル選択部６２８は、ρ（ｋ）≦ρ_ｔｈではない場合（ステップＳ１４０３，Ｎｏ）、シンボル下位ランキングテーブル６３２のｆｌｏｏｒ（ε^（ｋ）／Ｎ_ａｄｊ）行のρ（ｋ）−ρ_ｔｈ列のシンボルを選択する（ステップＳ１４０５）。

続いて、メトリック計算部６３０は、数５４式に示すように、累積メトリックを計算する（ステップＳ１４０６）。続いて、メトリック計算部６３０は、累積メトリック≦Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄであるか否かを判定する（ステップＳ１４０７）。メトリック計算部６３０は、累積メトリック≦Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄではない場合（ステップＳ１４０７，Ｎｏ）、第ｋ−１ステージへ戻る（ステップＳ１４０８）。

一方、メトリック計算部６３０は、累積メトリック≦Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄである場合（ステップＳ１４０７，Ｙｅｓ）、第Ｎステージであるか否かを判定する（ステップＳ１４０９）。メトリック計算部６３０は、第Ｎステージではない場合（ステップＳ１４０９，Ｎｏ）、第ｋ＋１ステージへ進む（ステップＳ１４１０）。

一方、メトリック計算部６３０は、第Ｎステージである場合（ステップＳ１４０９，Ｙｅｓ）、シンボル候補をリストに追加する（ステップＳ１４１１）。続いて、メトリック計算部６３０は、ρ（ｋ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}であるか否かを判定する（ステップＳ１４１２）。

メトリック計算部６３０は、ρ（ｋ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}ではない場合（ステップＳ１４１２，Ｎｏ）、第ｋ−１ステージへ戻る（ステップＳ１４１３）。一方、メトリック計算部６３０は、ρ（ｋ）≦ｍ_{Ｎ−ｋ＋１}である場合（ステップＳ１４１２，Ｙｅｓ）、ρ（ｋ）をインクリメントして（ステップＳ１４１４）、ステップＳ１４０３に戻る。

なお、実施例７は、シンボルランキングテーブルを２つのレベルに分割する例を示したが、これに限らず、実施例３のように、３レベル以上に分割してもよい。また、実施例４のように、実施例６と組み合わせることもできる。

以上、７つの実施例を示したが、本実施形態は、ＡＳＳＥＳ法やＬＳＤ法への適用のみに限定されるものではない。領域検出を行い、シンボルランキングテーブルを持つＭＬＤ方式の全てに適用可能である。

２００ 受信機
２０２ 受信アンテナ
２０４ 受信部
２０８ 復調部
２１０ チャネル推定部
２１２，３１２，５１２，６１２ ＭＩＭＯストリーム分離部
２１４ 誤り訂正復号部
２１６，３１６，５１６，６１６ ＱＲ分解部
２１８，３１８，５１８，６１８ ＱＲ分解処理部
２２０，３２０，５２０，６２０ 受信信号変換部
２２２，３２２，５２２，６２２ ＭＩＭＯ復調部
２２６，２３６，２４６，３２６，３３６，３４６，５２６，６２６ 領域検出部
２２８，２３８，２４８，３２８，３３８，３４８，４２８，５２８，６２８ 生き残りシンボル選択部
２３０，２４０，２５０，３３０，３４０，３５０，５３０，６３０ メトリック計算部
２３２ シンボルランキングテーブル
２４２，２５２，５３２ サイズ削減型シンボルランキングテーブル
２５４，３５４，５５４ ＬＬＲ算出部
２６２ メモリ
３３１，３４１，３５１，６３１ シンボル上位ランキングテーブル
３３２，３４２，３５２ ，６３２ シンボル下位ランキングテーブル
４２１ シンボル上位ランキングテーブル
４２２ シンボル中位ランキングテーブル
４３３ シンボル下位ランキングテーブル

Claims (4)

1. アンテナを介して受信された受信信号を上三角行列と送信信号との積を含む信号に変換する信号変換部と、
   前記信号変換部によって変換された信号が属するＩＱ平面上の領域を検出する領域検出部と、
   １位から変調多値数に等しい順位までを２つ以上の範囲に分割し、それぞれの範囲において、隣り合う領域毎に、前記隣り合う領域の代表点からの距離が近い順にシンボル候補を格納したシンボルランキングテーブルと、
   前記領域検出部によって検出された領域と前記シンボルランキングテーブルとに基づいて、シンボル候補を選択する生き残りシンボル選択部と、
   を備えることを特徴とする無線装置。
2. アンテナを介して受信された受信信号を上三角行列と送信信号との積を含む信号に変換する信号変換部と、
   前記信号変換部によって変換された信号が属するＩＱ平面上の領域を検出する領域検出部と、
   前記送信信号の変調多値数より小さく設定されたランク上限値に等しい順位までを２つ以上の範囲に分割し、それぞれの範囲において、隣り合う領域毎に、前記隣り合う領域の代表点からの距離の近い順にシンボル番号を格納したシンボルランキングテーブルと、
   前記領域検出部によって検出された領域と前記シンボルランキングテーブルとに基づいて、シンボル候補を選択する生き残りシンボル選択部と、
   を備えることを特徴とする無線装置。
3. コンピュータが、
   アンテナを介して受信された受信信号を上三角行列と送信信号との積を含む信号に変換し、
   変換された信号が属するＩＱ平面上の領域を検出し、
   検出された領域と、１位から変調多値数に等しい順位までを２つ以上の範囲に分割し、それぞれの範囲において、隣り合う領域毎に、前記隣り合う領域の代表点からの距離が近い順にシンボル候補を格納したシンボルランキングテーブルとに基づいて、シンボル候補を選択する
   処理を実行することを特徴とする無線装置制御方法。
4. コンピュータが、
   アンテナを介して受信された受信信号を上三角行列と送信信号との積を含む信号に変換し、
   変換された信号が属するＩＱ平面上の領域を検出し、
   検出された領域と、前記送信信号の変調多値数より小さく設定されたランク上限値に等しい順位までを２つ以上の範囲に分割し、それぞれの範囲において、隣り合う領域毎に、前記隣り合う領域の代表点からの距離の近い順にシンボル番号を格納したシンボルランキングテーブルとに基づいて、シンボル候補を選択する
   処理を実行することを特徴とする無線装置制御方法。

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