JP2016512417A

JP2016512417A - 低複雑度受信機および低密度シグネチャ変調のための方法

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Publication number: JP2016512417A
Application number: JP2016503055A
Authority: JP
Inventors: ホセイン・ニコプール; アリレザ・ベイエステ; モハンマドハディ・バリーグ
Original assignee: ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド
Priority date: 2013-03-15
Filing date: 2014-03-14
Publication date: 2016-04-25
Anticipated expiration: 2034-03-14
Also published as: US9614576B2; US20140269663A1; EP2957036A4; EP2957036A1; CN105518995B; BR112015022981B8; EP2957036B1; WO2014144758A1; KR101700235B1; BR112015022981A2; BR112015022981B1; KR20150132327A; JP6009717B2; CN105518995A

Abstract

標準的なMPAと比べて実質的にわずかなまたは許容される性能損失を有する低複雑度メッセージ・パッシング・アルゴリズム（MPA）検出のための方法および装置の実施形態が提供される。方法は、検出器において、複数の関数ノード（FN）を、1つまたは複数のユーザ機器（UE）のための複数の受信された多重化信号に従って、UEに対応する複数の変数ノード（VN）をFNにマッピングする複数の第1のMPA計算を用いて、かつ、VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける所与の情報を用いて計算するステップと、第1のMPA計算から、複数の第1の相対的に小さい乗算項を除外するステップと、最後に計算されたFNおよびFNをVNにマッピングする複数の第2のMPA計算を用いてVNについての確率を更新するステップと、第2のMPA計算から複数の第2の相対的に小さい乗算項を除外するステップとを含む。

Description

本出願は、参照によりここに組み入れられる、2014年3月14日に出願された、発明の名称を「Low Complexity Receiver and Method for Low Density Signature Modulation」とする米国非仮出願第14/212583号、および2013年3月15日に出願された、発明の名称を「Low Complexity Receiver for Low Density Signature Modulation」とする米国仮特許出願第61/788881号の利益を主張する。

本発明は、無線技術、特定の実施形態においては、低複雑度受信機および低密度シグネチャ変調のための方法に関する。

低密度シグネチャ（low density signature（LDS））は、データシンボルのための拡散シーケンスが疎である符号分割多元接続（code division multiple access（CDMA））技法である。メッセージ・パッシング・アルゴリズム（message passing algorithm（MPA））は、LDS変調のための確率伝搬法（belief propagation（BP））に基づくマルチユーザ検出である。MPAの複雑度は高く、そのため、MPAは、場合によっては、例えば、より高い次数または多数の多重化されたLDSシグネチャを用いた変調のために、実際上、実現に適さないかもしれない。しかし、MPAはLDS受信のために準最適な解法である。MPA受信を用いたLDSは、良好な性能および特徴を提供することが可能であるが、直交周波数分割多元アクセス（orthogonal frequency-division multiple access（OFDMA））のような他の解法ほど実際的でないことがあり得る。性能を実質的に変更せずにLDS変調を検出するためにMPAの複雑度を低減することは、LDS変調を検出するためのMPAの実現可能性および使用可能性を改善することができ、MPAを、より高い変調次数または多数の多重化されたLDSシグネチャを用いた場合に、より適したものにする。

本発明の好ましい実施形態によれば、低密度シグネチャ（LDS）送信を検出するための方法は、検出器において、複数の関数ノード（function node（FN））を、1つまたは複数のユーザ機器（user equipment（UE））のための複数の受信された多重化信号に従って、UEに対応する複数の変数ノード（variable node（VN））をFNにマッピングする複数の第1のメッセージ・パッシング・アルゴリズム（MPA）計算を用いて、かつ、VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける所与の情報を用いて計算するステップを含む。本方法は、第1のMPA計算から、複数の第1の相対的に小さい乗算項を除外するステップと、最後に計算されたFNおよびFNをVNにマッピングする複数の第2のMPA計算を用いてVNについての確率を更新するステップと、第2のMPA計算から複数の第2の相対的に小さい乗算項を除外するステップと、をさらに含む。

本発明の別の好ましい実施形態によれば、LDS送信を検出するためのネットワーク構成要素は、プロセッサと、プロセッサによる実行のためのプログラミングを記憶するコンピュータ可読記憶媒体とを含む。プログラミングは、複数のFNを、複数のUEのための複数の受信された多重化信号に従って、UEに対応する複数のVNをFNにマッピングする複数の第1のMPA計算を用いて、かつ、VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける所与の情報を用いて計算するための命令を含む。プログラミングは、第1のMPA計算から、複数の第1の相対的に小さい乗算項を除外し、最後に計算されたFNおよびFNをVNにマッピングする複数の第2のMPA計算を用いてVNについての確率を更新し、第2のMPA計算から複数の第2の相対的に小さい乗算項を除外するための命令をさらに含む。

本発明の別の好ましい実施形態によれば、LDS送信を検出するための装置は、複数のUEのための複数の受信された多重化信号に従って、複数のVNの各々についての確率のベクトルにおける所与の情報を、確率が所定の閾値内に収束し、または所定の最大MPA反復回数に達するまで、VNと複数のFNの間でマッピングする複数のMPA計算の1つまたは複数の反復を用いて計算し、MPA計算から、複数の相対的に小さい乗算項を除外するように構成された検出器を含む。装置は、検出器に結合され、VNについての計算された確率を用いてVNの各々についての確率を復号して外的な情報を取得するように構成された、VNのための1つまたは複数の復号器をさらに含む。

以上は、続く本発明の詳細な説明がよりよく理解できるように、本発明の一実施形態の特徴をかなり大まかに概説した。以下に、本発明の実施形態のさらなる特徴および利点が記載され、これらは本発明の請求項の主題を形成する。開示された概念および具体的な実施形態は、本発明の同じ目的を実施するために他の構造または手順を修正または設計するための基礎として容易に利用され得ることが、この技術分野の当業者には理解されるはずである。また、そのような均等な構築物は、添付の特許請求の範囲に記載されているような本発明の思想および範囲から逸脱しないことはこの技術分野の当業者には理解されるはずである。

本発明、および本発明の利点のより十分な理解のために、ここで、添付の図面と併せて以下の説明への参照が行われる。

低密度シグネチャ（LDS）変調のための拡散シーケンスを決定する拡散行列を示す。 LDS検出のためのメッセージ・パッシング・アルゴリズム（MPA）を示す。 MPA早期終了のための外側ループ検出を有するLDS受信機の一実施形態である。低減された複雑度のMPA検出方法の一実施形態である。 MPAアルゴリズムの複雑度への閾値パラメータP_thの影響を示す。異なるP_th値についてのMPAアルゴリズムの性能を示す。アルゴリズムの複雑度へのMPA早期終了の影響を示す。様々なSNR値におけるLDS受信機の全体の複雑度を示す。本開示の低減技法を用いた全体の複雑度の低減のパーセンテージを示す。本開示の一実施形態によるLDS受信機における外側ループ利得を示す。様々な実施形態を実現するために使用することができる処理システムである。

現在の好ましい実施形態の構造および動作を以下で詳細に論じる。しかし、本発明は、多種多様な具体的な文脈において具現化することができる多くの適用可能な発明の概念を提供することを理解すべきである。論じられる具体的な実施形態は、本発明を使用する具体的なやり方を例示するに過ぎず、本発明の範囲を限定しない。

MPAは、シンボル多重化において疎なシーケンスを活用してマルチユーザ検出の複雑度を低減するが、MPAの準最適な性能を維持しながら（計算時間の点で）MPA検出器の複雑度を低減する余地がまだある。標準的なMPAと比べて実質的に少ないまたは許容される性能損失を伴う低複雑度MPA方式を可能にするためのシステムおよび方法の実施形態が提供される。低複雑度MPA方式は、LDS変調送信のための（ここで「低複雑度受信機」と呼ばれる）受信機によって実現することができる。低複雑度MPAの実現は、受信機において、LDS受信機の性能をさらに改善するために、軟入力軟出力（soft input soft output（SISO））前方誤り訂正（forward error correction（FEC））復号器および外側ループフィードバックと組み合わせることもできる。低複雑度MPA方式は、標準的なMPAでは実際的ではないことがあり得る、より高い変調次数および／または多数の多重化LDSシグネチャのために使用することができる。

図1は、（例えば、送信における）LDS変調のための拡散シーケンスを定義するために使用することができる拡散行列（S）100を示す。拡散行列100は、送信機において、（例えばジョイント送信において）複数のユーザ機器（UE）のための多重化データの（例えばOFDMのための）出力シンボルを決定するために実現することができる。拡散行列100は6個のUEのためのシグネチャまたは信号を多重化する4個の拡散係数を有する。拡散行列100のエントリは、OFDMAトーンのような4個の出力リソースの各々に6個のそれぞれのUEのための6個のシンボルの各々についての寄与を指定する。6列の各々が、6個のシグネチャまたは6個のUEのうちの1つと関連付けられ、4行の各々が4個のリソースのうちの1つと関連付けられる。他の例では、１より多くのシグネチャが1個のUEに割り当てられることが可能である。4×6行列が記載されているが、本発明は他の行列に適用可能である。

また、図1は、（x₁、x₂、x₃、x₄、x₅、x₆とラベル付けされた）6個の変数ノード110を（y₁、y₂、y₃、y₄とラベル付けされた）4個の関数ノード120に接続するグラフ101を示す。グラフ表現は、6個のUEシンボルと4個のリソースまたはトーンの間の関係をマッピングするために使用される。1個の変数ノード110と1個の関数ノード120の間の各々の分岐は、その変数ノード110のための4個の可能な値（コンステレーションポイントとも呼ばれる）についての4個の確率値のベクトルを表す。4個の可能な値は、その中から1個がその変数ノード110に対応するUEのためのシンボルに割り当てられる値の完全なセットを表す。よって、1個の変数ノード110と1個の関数ノード120の間の分岐における4個の確率のベクトルは、（その関数ノード120に対応する）1個のトーンへの（その変数ノード110に対応する）1個のシンボルの寄与についての（4個の可能な値の）確率分布を表す。

各々の分岐における確率値は、二位相シフトキーイング（binary phase-shift keying（BPSK））のような、より低い変調次数の場合の対数尤度比（log-likelihood ratios（LLR））とすることができる。四位相シフトキーイング（Quadrature phase-shift keying（QPSK））のような、より高い変調の場合には、値は、コンステレーションポイントの各々についての正規化された信頼度数値とすることができる。例えば、拡散行列100内のエントリによれば、関数ノードy₁は、次の変数ノードの組み合わせ、すなわち、x₁−x₂＋ix₅である。同様に、y₂＝x₁−ix₃−ix₆、y₃＝−x₂＋ix₄＋x₆、およびy₂＝ix₁−x₄＋x₅である。4個の関数ノード120に対応する4個の多重化シグネチャまたは信号は、6個のUEのために結合された受信機へ一緒に送信され、ここで、4個の受信された信号は、次いで、MPAを使用して6個のUEのための対応する6個のシンボルを取得するために処理される。

図2は、低密度パリティ検査（Low Density Parity Check（LDPC））復号のための確率伝搬法（BP）に基づくLDS検出のために使用される標準的なMPA方式200を示す。MPA方式200は、図1の4個のトーンを受け取るLDS検出器において使用することができる。MPA方式200は4個の関数ノード（FN）220から6個のUEのための変数ノード（VN）210を決定する反復アルゴリズムを実現する。最初に、FN220を計算するために、所与の（a priori, ap）確率を含むベクトルが、6個のVN210の各々について、受け取られた4個のトーンおよび拡散行列Sと共に使用される。6個のVN210についての6個の初期ベクトルは、ap₁、ap₂、ap₃、ap₄、ap₅、ap₆とラベル付けされる。

MPA方式200は、（初期の所与の値から開始する）VN210の値に従ってFN220の値を繰返し更新し、続いて、FN220の更新された値を使用してVN210の値を更新する。VN210とFN220の間で相互にベクトルまたは値を更新することは、2個のノードのセットの間のメッセージ・パッシングまたは交換とも呼ばれる。FN220とVN210の間のこの相互の情報の受け渡しは、VN210の値が解に収束するまで繰り返される。VN210の収束した確率値は、次いで、6個のUEのための6個のシンボルの各々を決定するために処理される。

QPSK変調の一例では、VN210とFN220の間の図2における各々の分岐は、4のサイズを有する確率のベクトルを表す。V（n）をFN nに接続されたVNのセットについてのベクトルとし、Z（k）を、VN kに接続されたFNのセットとする。よって、FN nからVN k∈V（n）へ伝達される情報は、

として表すことができるサイズ4のベクトルであり、VN kからFN n∈Z（k）へ伝達される情報は、

として表すことができるサイズ4のベクトルである。初期状態は

とすることができる。

表1は、ここでの式および数学的関係において使用される表記法を示す。

上記のMPAは、どちらも参照によりここに組み入れられる、Hoshyarらによる、「Novel Low-Density Signature for Synchronous CDMA Systems Over AWGN Channel」, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 56, No. 4, April 2008、およびHoshyarらによる、「Efficient Multiple Access Technique」, IEEE 71st VTC 2010, pp. 1-5に記載されている。MPAは、ここでは、MPAの準最適な性能を維持するために必須のまたは必要とされる低減された計算回数を求めるために解析される。この解析は、実質的に性能を犠牲にすることも低減することもなく、必須のまたは必要とされる計算回数を低減させることによってMPAの複雑度を低減させることができることを示す。例えば、MPAの複雑度は、乗算回数を低減させることによって低減される。乗算回数を低減させることは、MPAにおける加算回数を低減させることも可能であり、ここで、乗算項のいくつかを省くことは、関連する加算項を除くことも可能である。

VNについての計算の複雑度に関して、MPAにおける乗算は、MPA反復ごとに、かつ、拡散ブロック（または分岐）ごとに、

として実行される。反復ごと拡散ブロックごとの乗算回数は

であることが分かり、したがって、全部の反復のための乗算回数は

であり、ここで、

は、拡散ブロックfにおける反復回数を表す。

FNの計算の複雑度に関して、MPAにおける乗算は、MPA反復ごとに、かつ、拡散ブロックごとに、

である。

全部の乗算回数の点でのMPAの全体の複雑度は、（FNとVNの両方について）T_MPA＝T_{var, tot}＋T_{func, tot}として表すことができる。さらに、LDS受信機において使用され得るターボ復号器の全部の反復のための計算回数は

であり、ここで、iter_turbo（j）は、ユーザjのデータを復号するために必要とされるターボ復号器の反復回数を表す。加えて、以下の一実施形態で記載されるように性能を改善するためにLDS受信機において使用されることも可能であるターボMPAの確率計算器は、T_ap＝n_blockMJ（log₂（M）−1）である。よって、上記のアルゴリズムおよびターボ方式を使用するLDS受信機における全体の複雑度は、T_tot＝iter_out（T_MPA＋T_turbo＋T_ap）になり、ここで、iter_outは、外側ループ反復回数を表す。

FNについての計算の複雑度を低減させるために、他の項に対して相対的に小さいと考えられる指数項（例えば、exp（.）関数）や、分岐の到来確率が他の項に対して相対的に小さいと考えられる項のような、上記の数学的関係におけるいくつかの乗算項を無視することができる。それらの項は、そのような項の値が与えられた閾値より小さいときに、または他の項に対する比率に従って、相対的に小さいと判定することができる。結果としてのFNの分岐についての有効な組み合わせの総数は

であり、低減された複雑度を有する乗算回数は

になる。したがって、目標は、項T_n（k）を低減させることである。指数項は1反復（例えば初期反復）において1回計算することもでき、得られた値は、次いで、MPA反復にわたって再利用することができる。

VNについての計算の複雑度を低減させるために、相対的に小さいと考えられる指数項や、分岐の到来確率が、例えば、与えられた閾値より小さい、あるいは他の項と比較して、相対的に小さいと考えられる項のような、上記の数学的関係におけるいくつかの乗算項を無視することができる。結果としての変数ノードjごとの全部の乗算回数はV_j≦d_v（d_v−1）であり、低減された複雑度を有する乗算回数は

になる。

加えて、上記の項

は、MPAにおいて反復手順の早期終了を用いて低減される。MPA反復は、収束パラメータを設定することにより、確率が十分に収束するときに早期に終了することができる。早期終了の指標は、各VNにおけるコンステレーションポイントの確率に関して定義される収束尺度とすることができる。例えば、更新された確率とそれらの前の値との間の差のノルムが所定の閾値未満であるとき、MPA反復は終了される。上述のように、MPAの複雑度の低減は、上述のようにいくつかの計算項を除去することにより、かつ、収束パラメータに基づくMPA早期終了を使用することにより、FNについての、および、VNについての計算の複雑度を低減させることによって達成される。

図3は、ターボ符号復号器と、LDS検出の外側ループ早期終了とを有する外側ループ判定を実現するLDS受信機300の一実施形態である。LDS受信機300は、上述のように（指数項および分岐の到来確率が相対的に小さいと考えられる項を無視することによって、かつ、収束パラメータによる内部MPA早期終了によって）低減された複雑度のMPAを実現するように構成されたMPA検出器310を含む。低減されたまたは低い複雑度のMPAは、（相対的に小さい指数項および分岐の到来確率が相対的に小さい項を無視することによって）、かつ、（収束パラメータによる）MPA内部手順の早期終了によって、FNとVNの両方についての計算回数を低減させることによって達成される。

加えて、ターボMPA検出器310の外側ループは、例えば、更新された確率がFEC出力において閾値に従って収束するとき、外側ループ早期終了指標に基づいて早期に終了される。LDS受信機300は、MPA検出器310の出力に結合された1つまたは複数の軟入力軟出力（SISO）前方誤り訂正（FEC）復号器320をさらに含む。各SISO復号器320は、それぞれのUEのために使用することができる。（1つまたは複数の）SISO復号器320は、MPAからLLRまたは確率値を受け取り、受け取った値を処理して、ターゲットUEの各々についての硬判定ブロック330のために、計算されたLLRまたは確率値を提供する。LDS受信機300は、（1つまたは複数の）SISO復号器320の出力に基づいて（MPA検出器310のための）LDS検出のために更新された所与の情報を決定するように構成されたターボMPAのための外側ループ325も含む。

ターボMPAのための外側ループ325は、MPA検出器310の出力において、および、SISO復号器の出力において確率（例えばLLR）を受け取り、LLRの間の差を計算して外的な情報を取得する。ビットの外的な情報は、すべてのVN（またはUE）のコンステレーションポイントに関する所与の情報を更新するために使用される。外側ループ収束基準は、外側ループ反復を早期に終了するために定義することができる。外側ループの終了後に、（1つまたは複数の）SISO復号器320の出力は、さらなる処理のために（1つまたは複数の）硬判定ブロック330へ送られる。ターゲットUEのための判定ブロック330は、対応する確率を処理して、ターゲットUEのためのそれぞれのビットを決定する。ターボMPAのための外側ループ325を用いて、外側ループ早期終了が満たされ、または与えられた最大反復回数に達したとき、LDS検出のためのMPAを終了することができる。外側ループは、外側ループ構造のないMPAと比べて性能を改善する。

追加のターボMPAのための外側ループ325構成要素は、LDS受信機300のコストを追加し得るが、（例えば速度の点で）LDS変調を検出するためのMPAの性能をさらに改善する。性能の改善はコストの増加に勝り得るのであり、したがって、LDS検出の全体の複雑度および性能の改善のために正当化することができる。低複雑度のLDS受信機300において追加のターボMPAのための外側ループ325を使用することは任意選択である。例えば、他の実施形態においては、MPA検出器310は、追加のターボMPAのための外側ループ325を使用せずに、例えば、復号器の出力に基づく、外的な情報および所与の確率をさらに計算すること、および早期終了外側ループなしで、FNおよびVNについての低減された複雑度の計算を用いて、かつ、MPA反復の早期終了を用いて低複雑度MPAを実現する。

図4は、低複雑度LDS受信機において、例えばLDS受信機300において実現することができる低複雑度MPAの一実施形態である。ステップ410において、複数のUEのための複数の多重化チャネルまたはシグネチャが受け取られる。例えば、6個の対応するUEのための6個のシンボルを多重化する4個の信号が受け取られる。ステップ420において、相対的に小さい乗算項および関連する加算項を除いてVNをFNにマッピングするMPA計算を用いて、かつ、受け取った多重化シグネチャおよびUEに対応する複数のVNの各々についての所与の（ap）確率の初期ベクトルを用いて、複数のFNが計算される。多重化信号をUEシンボルに関連付ける拡散行列は、また、MPAにおいてFNを計算するために使用される。省かれる乗算項および関連する加算項は、相対的に小さい指数項および／または分岐の到来確率が相対的に小さい項を含む。FNとVNの間の分岐は、拡散行列によって決定される。相対的に小さい項のサイズは、所定の閾値またはMPAの他の計算項もしくは乗算項に対する最小比率（例えば、他の項のサイズの5％未満）に基づいて決定することができる。

ステップ430において、VNについての確率は、相対的に小さい乗算項および関連する加算項を除いてFNをVNにマッピングするMPA計算を用いて、かつ、最後に計算されたFNを用いて更新される。多重化信号をUEシンボルに関連付ける拡散行列は、また、MPAにおいてVNを計算するために使用される。省かれる乗算項および関連する加算項は、相対的に小さい指数項および／または分岐の到来確率が相対的に小さい項を含む。相対的に小さい項のサイズは、所定の閾値またはMPAの他の計算項もしくは乗算項に対する最小比率（例えば、他の項のサイズの5％未満）に基づいて決定することができる。

ステップ440において、方法400は、MPAを終了すべきかどうかを決定する。MPA反復は、更新された確率が所定の閾値の差以内に収束するとき、または、MPA反復回数が所定の最大MPA反復回数に達したときに終了することができる。更新された確率が収束する（例えば、更新された確率と対応する前の確率値との間の差が閾値未満である）、または、最大MPA反復回数に達したならば、方法400はステップ450に進む。そうでないならば、方法400は戻って、（例えば、MPA検出器310において）新しい反復においてステップ420次いでステップ430を実行する。別の実施形態において、MPAの第1のまたは最初の反復において（ステップ420および430における）FNおよびVNについての計算において、指数項を計算し、考慮することができ、同じ項を再計算せずに後続の反復において同じ値を再利用することができる。

ステップ450において、収束した確率（例えばLLR）は、1つまたは複数の復号器（例えばSISO復号器320）において復号される。UEのうちの1つに対応するVNについての確率の各ベクトルを対応する復号器へ送ることができる。ステップ460において、方法400は、外側ループを終了すべきかどうかを（例えばターボMPAのための外側ループ325において）決定する。外側ループは、（例えば復号器320からの）復号された確率と（例えばMPA検出器310からの）MPAを用いた収束した確率との間の差が所定の差の閾値以内であるとき、または、外側ループ反復回数が所定の最大外側ループ反復回数に達したときに終了することができる。復号された確率とMPAを用いた最後の更新された確率との間の差が収束し、または、最大外側ループ反復回数に達したならば、方法400はステップ470に進む。そうでないならば、方法400はステップ465に進み、ここで、各VNのコンステレーションポイントの所与の情報が、復号器（例えばSISO復号器）から得られる外的な情報に基づいて更新される。方法400は、ステップ420に戻って、MPA検出を再開する（例えば、外側ループを介して復号器からMPA検出器へ）。ステップ470において、収束した復号された確率は、1つまたは複数の判定ブロック（例えば判定ブロック330）において、UEのためのシンボルを検出または推定するために処理される。UEのうちの1つに対応するVNについての確率の各ベクトルを対応する判定ブロックへ送ることができる。

例えば、方法400またはLDS受信機300において記載されているような、上記の低複雑度MPAアルゴリズムを使用することからの利得を調査するために、複数のシミュレーションを行った。表2は、考察されたシミュレーションのパラメータおよび詳細のいくつかを示す。

MPAアルゴリズムの複雑度を制御し、または低減させるために2つの閾値パラメータが使用される。第1のパラメータP_thは、到来確率に関する閾値であり、この閾値より下で乗算が（関数ノードと変数ノードの両方について）省かれる。第2のパラメータN_thは、ノルム項

に関する閾値であり、この閾値より上で指数項（例えばexp（）関数）の乗算が省かれる。N_thは、exp（.）項が、N_thについて同じP_thになるように決定することができる。これは最適化をより簡略にする（1次元最適化）。この場合には、N_thは

として計算することができる。

図5は、MPAアルゴリズムの複雑度へのP_thの影響を示す。グラフ500は、4個の異なるP_th値についてのデシベル（dB）での信号対雑音比（signal to noise ratio（SNR））に対するMPA反復ごとの（乗算回数としての）平均複雑度についてのプロットされた点または曲線を含み、ここで、P_th＝0は、複雑度の低減なしの標準的なMPA事例に対応する。グラフ500は、受信された信号が実際の送信された点により近くなり、よって、MPA反復にわたってより多数のexp（.）項および確率項を除外することができるので、より高いSNR値について複雑度低減がより高いことを示す。図6は、異なるP_th値についてのMPAアルゴリズムの性能を示す。グラフ600は、2つのP_th値および複雑度低減なしの（例えば、計算項または乗算項を省かない）標準的なMPAアルゴリズム事例についての、SNRに対するブロック誤り率（block error rate（BLER））についてのプロットされた点または曲線を含む。グラフ600は、P_th〜1e−4が複雑度をかなり低減し、一方、BLER性能低下は無視できることを示す。

図7は、アルゴリズムの複雑度へのMPA早期終了の影響を示す。グラフ700は、P_th＝0を含む3つの異なるP_th値についてのSNRに対する（乗算回数としての）複雑度についてのプロットされた点または曲線を含む。グラフ700は、余分なMPA反復が有益ではない低SNR領域において早期終了がかなり有効であることを示す。（計算項を除外するための）確率閾値とMPA早期終了との組み合わせは、全SNR領域にわたってMPAの複雑度を改善することができる。

図8は、様々なSNR値におけるLDS受信機の全体の複雑度を示す。グラフ800は、（P_th＝0を含む）P_th値と複雑度低減技法との異なる組み合わせについてのSNRに対する（乗算回数としての）複雑度についてのプロットされた点または曲線を含む。グラフ800は、SNRに対する（計算項を除外するために使用される）確率／指数閾値、MPA早期終了、および外側ループ早期終了の異なる組み合わせの影響を含む全体の複雑度を示す。全体の複雑度は、3つの技法すべてが組み合わされるとき、高いSNRについてさらに減少することが認められる。

図9は、3つの複雑度低減技法すべてを用いた全体の複雑度低減のパーセンテージを示す。グラフ900は、SNRに対する（パーセンテージとしての）合計の複雑度削減についてのプロットされた点または曲線を含む。曲線は、図8の3つの技法すべてを用いたP_th＝1e−4についての曲線と、複雑度低減なしの標準的なMPAについてのP_th＝0についての曲線との比から得られる。

図10は、例えば、LDS受信機300におけるターボMPAのための外側ループ325を用いた外側ループ利得を示す。グラフ1000は、外側ループ反復ありまたはなしでの、異なる数の多重化UEについてのSNRに対するBLERについてのプロットされた点または曲線を含む。3つの事例（6個のアクティブなUEのうちの6個、6個のアクティブなUEのうちの4個、および6個のアクティブなUEのうちの2個）が外側ループなしで考察され、3つのさらなる事例（6個のアクティブなUEのうちの6個、6個のアクティブなUEのうちの4個、および6個のアクティブなUEのうちの2個）が7回の外側ループ反復を有する受信機について考察されている。結果は、より多くのUEが相互に干渉し合っているとき、外側ループが実質的に利得を提供することを示している。利得は、スケジュールされたUEの個数が減少するとき小さくなる。

図11は、様々な実施形態を実現するために使用することができる処理システム1100のブロック図である。具体的なデバイスは、図示の構成要素のすべてを利用してもよく、あるいはこれらの構成要素の一部だけを利用してもよく、統合のレベルはデバイスによって異なり得る。さらに、デバイスは、複数の処理ユニット、プロセッサ、メモリ、送信機、受信機などのような、1つの構成要素の複数の実例を含んでいてもよい。処理システム1100は、スピーカ、マイクロフォン、マウス、タッチスクリーン、キーパッド、キーボード、プリンタ、ディスプレイなどのような1つまたは複数の入力／出力装置が設けられた処理ユニット1101を含むことができる。処理ユニット1101は、バスに接続された、中央処理ユニット（CPU）1110、メモリ1120、大容量記憶デバイス1130、ビデオアダプタ1140、および入力／出力インターフェース1160を含むことができる。バスは、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、ビデオバスなどを含む任意のタイプのいくつかのバスアーキテクチャのうちの1つまたは複数とすることができる。

CPU1110は、任意のタイプ電子データプロセッサを含むことができる。メモリ1120は、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（SRAM）、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（DRAM）、シンクロナスDRAM（SDRAM）、リード・オンリ・メモリ（ROM）、これらの組み合わせなどのような任意のタイプのシステムメモリを含むことができる。一実施形態において、メモリ1120は、起動において使用するためのROM、およびプログラムを実行する間に使用するためのプログラムおよびデータ記憶のためのDRAMを含むことができる。実施形態において、メモリ1120は非一時的である。大容量記憶デバイス1130は、データ、プログラム、および他の情報を記憶し、データ、プログラム、および他の情報をバスを介してアクセス可能にするように構成された任意のタイプの記憶デバイスを含むことができる。大容量記憶デバイス1130は、例えば、ソリッド・ステート・ドライブ、ハード・ディスク・ドライブ、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブなどのうちの1つまたは複数を含むことができる。

ビデオアダプタ1140および入力／出力インターフェース1160は、外部の入力および出力デバイスを処理ユニットに結合するためのインターフェースを提供する。図示のように、入力および出力デバイスの例は、ビデオアダプタ1140に結合されたディスプレイ1190、および入力／出力インターフェース1160に結合されたマウス／キーボード／プリンタ1170の任意の組み合わせを含む。他のデバイスが処理ユニット1101に結合されてよく、追加のまたはより少ないインターフェースカードが利用されてもよい。例えば、プリンタのためのシリアル・インターフェースを提供するためにシリアル・インターフェース・カード（不図示）を使用することができる。

処理ユニット1101は、1つまたは複数のネットワークインターフェース1150も含み、これは、ノードまたは1つもしくは複数のネットワーク1180にアクセスするための、イーサネット（登録商標）ケーブルなどの有線リンクおよび／または無線リンクを含むことができる。ネットワークインターフェース1150は、処理ユニット1101が、ネットワーク1180を介してリモートユニットと通信することを可能にする。例えば、ネットワークインターフェース1150は、1つまたは複数の送信機／送信アンテナおよび1つまたは複数の受信機／受信アンテナを介した無線通信を提供することができる。一実施形態において、処理ユニット1101は、他の処理ユニット、インターネット、リモート記憶設備などのようなリモートデバイスとのデータ処理および通信のために、ローカル・エリア・ネットワークまたは広域ネットワークに結合される。

本発明は例示的実施形態を参照して記載されたが、この記載は、限定の意味で解釈されることを意図しない。この記載を参照すれば、この技術分野の当業者には、本発明の他の実施形態とともに、例示的実施形態の様々な改変および組み合わせが明らかになるであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、あらゆるそのような改変または実施形態を包含することが意図される。

100 拡散行列
101 グラフ
110 変数ノード
120 関数ノード
200 MPA方式
210 変数ノード
220 関数ノード
300 LDS受信機
310 MPA検出器
320 軟入力軟出力（SISO）前方誤り訂正（FEC）復号器
325 ターボMPAのための外側ループ
330 硬判定ブロック
1100 処理システム
1101 処理ユニット
1110 CPU
1120 メモリ
1130 大容量記憶デバイス
1140 ビデオアダプタ
1150 ネットワークインターフェース
1160 入力／出力インターフェース
1170 マウス／キーボード／プリンタ
1180 ネットワーク
1190 ディスプレイ

各々の分岐における確率値は、二位相シフトキーイング（binary phase-shift keying（BPSK））のような、より低い変調次数の場合の対数尤度比（log-likelihood ratios（LLR））とすることができる。四位相シフトキーイング（Quadrature phase-shift keying（QPSK））のような、より高い変調の場合には、値は、コンステレーションポイントの各々についての正規化された信頼度数値とすることができる。例えば、拡散行列100内のエントリによれば、関数ノードy₁は、次の変数ノードの組み合わせ、すなわち、x₂−x₃＋ix₅である。同様に、y₂＝x₁ +ix₃ −x ₆、y₃＝−x₂＋ix₄＋x₆、およびy₄＝ix₁−x₄＋x₅である。4個の関数ノード120に対応する4個の多重化シグネチャまたは信号は、6個のUEのために結合された受信機へ一緒に送信され、ここで、4個の受信された信号は、次いで、MPAを使用して6個のUEのための対応する6個のシンボルを取得するために処理される。

Claims

低密度シグネチャ（LDS）送信を検出するための方法であって、
検出器において、複数の関数ノード（FN）を、1つまたは複数のユーザ機器（UE）のための複数の受信された多重化信号に従って、前記UEに対応する複数の変数ノード（VN）を前記FNにマッピングする複数の第1のメッセージ・パッシング・アルゴリズム（MPA）計算を用いて、かつ、前記VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける所与の情報を用いて計算するステップと、
前記第1のMPA計算から、複数の第1の相対的に小さい乗算項を除外するステップと、
最後に計算されたFNおよび前記FNを前記VNにマッピングする複数の第2のMPA計算を用いて前記VNについての確率を更新するステップと、
前記第2のMPA計算から複数の第2の相対的に小さい乗算項を除外するステップと、
を含む方法。
前記更新された確率が所定の閾値以内に収束し、または所定の最大MPA反復回数に到達するまで、1つまたは複数のさらなる反復について前記VNについての確率を更新することを繰り返すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
前記第1の相対的に小さい乗算項および前記第2の相対的に小さい乗算項は、相対的に小さい指数項を含む、請求項1に記載の方法。
前記第1の相対的に小さい乗算項および前記第2の相対的に小さい計算項は、分岐の到来確率が相対的に小さい項を含む、請求項1に記載の方法。
前記第1のMPA計算および前記第2のMPA計算から、前記第1の相対的に小さい乗算項および前記第2の相対的に小さい計算項に関連した複数の相対的に小さい加算項を除外するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
前記確率は、二位相シフトキーイング（BPSK）変調送信のための尤度比（LLR）である、請求項1に記載の方法。
前記確率は、前記VNの各々についての複数のコンステレーションポイントの正規化された信頼度数値である、請求項1に記載の方法。
確率の収束を検出するステップと、
前記収束した確率を復号して前記VNについて外的な情報を取得するステップと、
前記収束した確率と前記復号された収束した確率との間の差が第2の所定の閾値に達し、または所定の最大外側ループ反復回数に達するまで、前記外的な情報に基づいて前記VNの各々のコンステレーションポイントの所与の情報を更新するステップと、
前記VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける前記更新された所与の情報を用いて、1つまたは複数のさらなる反復について前記VNについての確率を更新することを繰り返すステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。
前記差が前記第2の所定の閾値以内に収束したとき、前記VNについての前記復号された収束した確率を処理して、前記UEのための複数の対応するシンボルを取得するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
前記所定の閾値は、所定の固定値、または連続した反復における現在の更新された確率と最後の更新された確率との間の所定の比率である、請求項1に記載の方法。
低密度シグネチャ（LDS）送信を検出するためのネットワーク構成要素であって、
プロセッサと、
前記プロセッサによる実行のためのプログラミングを記憶するコンピュータ可読記憶媒体と
を含み、前記プログラミングは、
複数の関数ノード（FN）を、複数のユーザ機器（UE）のための複数の受信された多重化信号に従って、前記UEに対応する複数の変数ノード（VN）を前記FNにマッピングする複数の第1のメッセージ・パッシング・アルゴリズム（MPA）計算を用いて、かつ、前記VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける所与の情報を用いて計算し、
前記第1のMPA計算から、複数の第1の相対的に小さい乗算項を除外し、
最後に計算されたFNおよび前記FNを前記VNにマッピングする複数の第2のMPA計算を用いて前記VNについての確率を更新し、
前記第2のMPA計算から複数の第2の相対的に小さい乗算項を除外する
ための命令を含む、ネットワーク構成要素。
前記プログラミングは、前記更新された確率が所定の閾値以内に収束し、または所定の最大MPA反復回数に到達するまで、1つまたは複数のさらなる反復について前記VNについての確率を更新することを繰り返すための命令をさらに含む、請求項11に記載のネットワーク構成要素。
前記第1の相対的に小さい乗算項および前記第2の相対的に小さい乗算項は、相対的に小さい指数項、および分岐の到来確率が相対的に小さい項を含み、前記所定の閾値は、所定の固定値、または連続した反復における現在の更新された確率と最後の更新された確率との間の所定の比率である、請求項11に記載のネットワーク構成要素。
前記プログラミングは、
前記VNについて収束した確率を復号して外的な情報を取得し、
前記収束した確率と前記復号された収束した確率との間の差が第2の所定の閾値に達し、または所定の最大外側ループ反復回数に達するまで、前記外的な情報に基づいて前記VNの各々の複数のコンステレーションポイントの所与の情報を更新し、
前記VNの各々についての確率の初期ベクトルにおける前記更新された所与の情報を用いて、1つまたは複数のさらなる反復について前記VNについての確率を更新することを繰り返す
ための命令をさらに含む、請求項11に記載のネットワーク構成要素。
前記プログラミングは、前記差が前記第2の所定の閾値以内に収束したとき、前記VNについての前記復号された収束した確率を処理して、前記UEのための複数の対応するシンボルを取得するための命令をさらに含む、請求項14に記載のネットワーク構成要素。
低密度シグネチャ（LDS）送信を検出するための装置であって、
複数のユーザ機器（UE）のための複数の受信された多重化信号に従って、複数の変数ノード（VN）の各々についての確率のベクトルにおける所与の情報を、前記確率が所定の閾値内に収束し、または所定の最大MPA反復回数に達するまで、前記VNと複数の関数ノード（FN）との間でマッピングする複数のメッセージ・パッシング・アルゴリズム（MPA）計算の1つまたは複数の反復を用いて計算し、前記MPA計算から、複数の相対的に小さい乗算項を除外するように構成された検出器と、
前記検出器に結合され、前記VNについての前記計算された確率を用いて前記VNの各々についての確率を復号して外的な情報を取得するように構成された前記VNのための1つまたは複数の復号器と
を含む装置。
前記1つまたは複数の復号器と前記検出器とに結合された、前記外的な情報に基づいて前記VNの各々の複数のコンステレーションポイントの所与の情報を更新し、1つまたは複数のさらなる反復について前記VNについての確率を更新することを繰り返すために前記検出器へ前記更新された所与の情報を送り、所定の最大外側ループ反復回数に達し、または前記復号された確率が収束したとき、前記MPA計算の反復を終了するように構成された外側ループをさらに含む、請求項16に記載の装置。
前記相対的に小さい乗算項は、相対的に小さい指数項、および分岐の到来確率が相対的に小さい項を含み、前記所定の閾値は所定の固定値である、請求項16に記載の装置。
前記1つまたは複数の検出器に結合され、前記復号された確率が収束したとき、前記VNについての前記復号された収束した確率を用いて、前記UEのための複数の対応するシンボルを提供するように構成された1つまたは複数の判定ブロックをさらに含む、請求項16に記載の装置。
前記1つまたは複数の復号器の各々が、前記UEのうちの1つに対応する前記VNのうちの1つについての確率を復号し、前記1つまたは複数の判定ブロックの各々が、前記UEのうちの1つのための前記対応するシンボルのうちの1つを提供する、請求項19に記載の装置。
多重化信号の数が前記UEのための対応するシンボルの数より小さく、VNの数が対応するシンボルの数と等しく、FNの数が多重化信号の数と等しい、請求項16に記載の装置。