JP2017521882A - Ｍｉｍｏ送信機がユーザーのためのリソースを割り当てる方法及びリソースを用いてデータを送信すべきユーザーをスケジューリングする方法 - Google Patents

Abstract

本発明はマッシブ（ｍａｓｓｉｖｅ）ＭＩＭＯ環境でリソース選択とユーザースケジューリング方案を提案することによって受信機の複雑度を改善する方法に関する技術である。ＭＩＭＯ受信機に割り当てることができるリソース領域に含まれたＲＥのチャネルについての情報に基づいてＲＥに対するチャネル相関関係を推正し、推定されたチャネル相関関係を考慮してリソース領域の一部をＭＩＭＯ受信機のためのリソースとして割り当て、割り当てられたリソースを介してＭＩＭＯ受信機に下りリンク信号を送信するＭＩＭＯ送信機の通信方法及びＭＩＭＯ送信機が開示される。【選択図】 図２４

Description

本発明はマッシブ（ｍａｓｓｉｖｅ）ＭＩＭＯ環境でリソース選択とユーザースケジューリング方案を提案することによって受信機の複雑度を改善する方法に関する技術である。

多重アンテナ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ：ＭＩＭＯ）システムは、多重送信アンテナと多重受信アンテナを利用する無線通信システムを意味する。ＭＩＭＯシステムでは、ダイバーシチ技法を用いて、無線チャネルで発生するフェーディング影響を最小化するか、空間マルチプレクシング（ｓｐａｔｉａｌ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）を用いて複数のストリームを同時に送信して収率（ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ）を向上させることができる。送信アンテナの数が
であり、受信アンテナの数が
であれば、空間マルチプレクシング（ＳＭ）技法の場合、伝送可能な最大のストリームの数は
となる。特に、高ＳＮＲ（ｈｉｇｈ ＳＮＲ）では通信容量（ｃａｐａｃｉｔｙ）の勾配が
と表されることが既に知られている。通信容量は、与えられたチャネルで理論的に伝送可能な最大収率を意味するので、送受信アンテナの数が同時に増加する場合、通信容量も増加する。

非常に多い送受信アンテナを有するマッシブ（ｍａｓｓｉｖｅ）ＭＩＭＯシステムは、５Ｇを構成する技術の一つとして注目を受けている。多数の論文と実験において、マッシブＭＩＭＯシステムは、複数のアンテナを有する１つの基地局（分散アンテナシステム（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｎｔｅｎｎａ ｓｙｓｔｅｍ）を含む。）と１つのアンテナを有する複数の端末を仮定する。この場合、端末は、１つのアンテナを有するが、複数の端末が１つの基地局から同時にサービスを受けることから、基地局と全端末とのチャネルをＭＩＭＯとして理解してもよい。全端末の数をＫと定義すれば、前述した高ＳＮＲ環境で通信容量の勾配は
と表現される。

一方、理論的に無限大の送信アンテナを有する基地局が複数の端末にデータを同時に送信するとき、基地局の最適（ｏｐｔｉｍａｌ）送信アルゴリズムはＭＲＴ（ｍａｘｉｍａｌ ｒａｔｉｏ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）アルゴリズムである。一方、複数の端末が基地局に送信したデータを１つの基地局が受信するとき、基地局の最適受信アルゴリズムはＭＲＣ（ｍａｘｉｍａｌ ｒａｔｉｏ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）アルゴリズムである。ＭＲＴとＭＲＣが干渉を考慮しないため、有限のアンテナ数を有する場合に性能の劣化を示すといっても、アンテナの数が無限大である場合にはそのような干渉が消えるため、ＭＲＴとＭＲＣは最適なソリューションになり得る。

基地局はアンテナビームフォーミングを用いてビームを細く（ｓｈａｒｐ）させることができ、特定の端末にエネルギーを集中させることができる。これは、少ない電力で同量の情報を伝達できる一方で、周辺における他の端末には干渉をほとんど与えないため、干渉によるシステムの性能劣化を最小化する方案であるといえる。

本発明は前述したような一般的な技術の問題点を解決するために案出されたもので、本発明の目的はＭａｓｓｉｖｅ ＭＩＭＯ環境で受信機の計算複雑度を改善することである。

本発明のさらに他の目的は、リソース割当て過程とユーザースケジューリング過程を改善することによって受信機に対する更なる複雑度利得を取ることである。

本発明のさらに他の目的は、受信機での更なる動作なしで送信機での動作のみでも複雑度利得を得ることである。

本発明で達成しようとする技術的目的は以上で言及した事項に制限されなく、言及しなかったさらに他の技術的課題は以下で説明する本発明の実施例から本発明が属する技術分野で通常の知識を持った者によって考慮されることができる。

前記技術的課題を解決するための受信信号処理方法は、ＭＩＭＯ受信機に割り当てることができるリソース領域に含まれた複数のＲＥ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ）のチャネルについての情報を獲得する段階、チャネルについての情報に基づいて複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正する段階、推定されたチャネル相関関係を考慮してリソース領域の一部をＭＩＭＯ受信機のためのリソースに割り当てる段階、及び割り当てられたリソースを介してＭＩＭＯ受信機に下りリンク信号を送信する段階を含む。

チャネルについての情報は、リソース領域に対するドップラー効果についての情報及び電力遅延分散プロファイルについての情報の少なくとも一つを含むことができる。

割り当てる段階は、ＭＩＭＯ送信機が支援するＣＣ（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｃａｒｒｉｅｒ）の中でチャネル相関関係が閾値以上であるＣＣを選択し、選択されたＣＣに含まれたＲＢ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ）をＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。

チャネルについての情報は有効ＭＩＭＯチャネルについての情報を含み、推正する段階は有効ＭＩＭＯチャネルについての情報からチャネル相関関係を計算することができる。

チャネル相関関係はそれぞれのＲＢごとに周波数軸に対する相関関係及び時間軸に対する相関関係の和によって計算され、割り当てる段階は、計算されたチャネル相関関係の高い順にＲＢをＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。

割り当てる段階は、チャネル相関関係とともに各ＲＢのＣＱＩ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を考慮して割り当てることができる。

割り当てる段階は、ＭＩＭＯ送信機が支援するＣＣの中でチャネル相関関係が最も高いＣＣを選択し、選択されたＣＣでＣＱＩの高い順にＲＢをＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。

割り当てる段階は、チャネル相関関係とＣＱＩの加重和に基づき、加重和の大きい順に選択されたＲＢをＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。

割り当てる段階は、ＣＱＩが閾値以上であるＲＢをグルーピングし、グルーピングされたＲＢの中でチャネル相関関係の高い順に選択されたＲＢをＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。

割り当てる段階は、ＣＱＩが最大であるＲＢを選択し、最大のＣＱＩとの差が閾値以下であるＣＱＩを有するＲＢをグルーピングし、グルーピングされたＲＢの中でチャネル相関関係の高い順に選択されたＲＢをＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。

前記技術的課題を解決するためのＭＩＭＯ受信機は、送信部、受信部、及び送信部及び受信部に連結されて受信信号を処理するプロセッサを含み、プロセッサは、ＭＩＭＯ受信機に割り当てることができるリソース領域に含まれた複数のＲＥ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ）のチャネルについての情報を獲得し、チャネルについての情報に基づいて複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正し、推定されたチャネル相関関係を考慮してリソース領域の一部をＭＩＭＯ受信機のためのリソースに割り当て、割り当てられたリソースを介してＭＩＭＯ受信機に下りリンク信号を送信するように送信部を制御する。

前記技術的課題を解決するためのスケジューリング方法は、複数のＲＥ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を含むリソース領域に対し、複数のＲＥのチャネルについての情報を獲得する段階、チャネルについての情報に基づき、複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正する段階、推定されたチャネル相関関係を考慮し、リソース領域を介してデータを送信すべきユーザーを選択する段階、及びリソース領域を介して選択されたユーザーに下りリンク信号を送信する段階を含む。

チャネルについての情報は、リソース領域に対するドップラー効果についての情報及び電力遅延分散プロファイルについての情報の少なくとも一つを含むことができる。

選択する段階は、加重比例工程（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｆａｉｒ）アルゴリズムによってユーザーを選択し、チャネル相関関係によって加重比例工程アルゴリズムでの加重値を調節することができる。

選択する段階は、チャネル相関関係が高いほど加重比例工程アルゴリズムで分母の加重値を小さく設定し分子の加重値を大きく設定することができる。

前記技術的課題を解決するためのさらに他のＭＩＭＯ受信機は、送信部、受信部、及び送信部及び受信部に連結されて受信信号を処理するプロセッサを含み、プロセッサは、複数のＲＥを含むリソース領域に対し、複数のＲＥのチャネルについての情報を獲得し、チャネルについての情報に基づき、複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正し、推定されたチャネル相関関係を考慮し、リソース領域を介してデータを送信すべきユーザーを選択し、リソース領域を介して選択されたユーザーに下りリンク信号を送信するように送信部を制御する。

本発明の実施例によると、次のような効果を期待することができる。

一つ目、送信機でリソース割当てとユーザースケジューリング過程を改善することにより、受信機の側面でオーバーヘッドなしにも複雑度利得を得ることができるようになる。

二つ目、受信機ではさらに要求される動作なしにも同等な性能の結果を得ることができ、全般的な複雑度利得の改善が可能になる。

三つ目、チャネル相関関係を考慮したリソース割当てとユーザースケジューリングが遂行されることにより、効率的なリソース割当て及びユーザースケジューリングが可能になる。

本発明の実施例で得られる効果は以上で言及した効果に制限されなく、言及しなかったさらに他の効果は以下の本発明の実施例についての記載から本発明が属する技術分野で通常の知識を持った者に明らかに導出されて理解可能である。すなわち、本発明を実施することによる意図しなかった効果もやはり本発明の実施例から当該技術分野の通常の知識を持った者によって導出されることができる。

以下に添付する図面は本発明の理解を助けるためのもので、詳細な説明とともに本発明の実施例を提供する。ただ、本発明の技術的特徴が特定の図に限定されるものではなく、各図に開示する特徴は互いに組み合わせられて新たな実施例に構成することができる。各図の参照符号（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｎｕｍｅｒａｌｓ）は構造的構成要素（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を意味する。

本発明に係るＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）環境で受信ストリーム数による計算複雑度を示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ環境で受信ストリーム数によるメモリ要求量を示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ環境で同じセル内の端末間の干渉を示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ環境で隣接セル間の干渉を示す図である。 本発明に係る端末に割り当てられるリソースブロック（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ、ＲＢ）の構造を示す図である。 本発明に係る複数のリソースエレメント（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ、ＲＥ）が形成するＲＥグループを示す図である。 本発明に関連して、従来のＭＩＭＯ受信機動作過程を示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機動作過程を示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機が検出信号を検出する過程を概念的に示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機が検出信号を検出する過程を概念的に示す図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機が前処理フィルターを生成する一例を示す図である。 本発明に係るさらに他のＭＩＭＯ受信機の動作過程を示す図である。 本発明に係るさらに他のＭＩＭＯ受信機の動作過程を示す図である。 本発明に係るさらに他のＭＩＭＯ受信機の動作過程を示す図である。 本発明と係る信号検出過程の計算複雑度を比較するグラフである。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ送信機のＲＥグループ形成過程を説明する図である。 本発明に係るＭＩＭＯ送信機のＲＥグループ形成過程を説明するフローチャートである。 本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機のリソース割当て方法及びユーザースケジューリング方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機のリソース割当て過程を説明するフローチャートである。 本発明の一実施例による端末及び基地局の構成を示すブロック図である。

本発明で使われる用語は、本発明における機能を考慮するとともに、可能な限り現在広く使われる一般的な用語を選択したが、これは、当該分野に従事する技術者の意図、判例、又は新しい技術の出現などによって変更されてもよい。また、特定の場合には、出願人が任意に選定した用語もあり、この場合、該当する発明の説明の部分において詳しくその意味を記載するものとする。したがって、本発明で使われる用語は、単純な用語の名称ではなく、その用語が有する意味と本発明の全般にわたる内容に基づいて定義されなければならない。

以下の実施例は、本発明の構成要素と特徴を所定の形態に結合したものである。各構成要素又は特徴は、別の明示的な言及がない限り、選択的なものとして考慮することができる。各構成要素又は特徴は、他の構成要素や特徴と結合しない形態で実施することもでき、一部の構成要素及び／又は特徴を結合して本発明の実施例を構成することもできる。本発明の実施例で説明する動作の順序は変更されてもよい。ある実施例の一部の構成や特徴は、他の実施例に含まれてもよく、他の実施例の対応する構成又は特徴に取って代わってもよい。

図面に関する説明において、本発明の要旨を曖昧にさせ得る手順又は段階などは記述を省略し、当業者のレベルで理解可能な程度の手順又は段階も記述しないものとする。

明細書の全体を通じて、ある部分がある構成要素を“含む（又は、備える）”としたとき、これは、特別に反対する記載がない限り、他の構成要素を除外するという意味ではなく、他の構成要素をさらに含み得るということを意味する。また、明細書に記載された“…部”、“… 器”、“モジュール”などの用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの結合によって具現することができる。また、“一つ（ａ又はａｎ）”、“一（ｏｎｅ）”、“前記（ｔｈｅ）”及び類似の関連語は、本明細書及び以下の請求項において、本明細書に特別に指示されるかあるいは文脈によって明らかに反駁されない限り、単数及び複数の両意味で使われるものとする。

本明細書で、本発明の実施例は、基地局と移動局との間におけるデータ送受信関係を中心に説明されている。ここで、基地局は、移動局と直接的に通信を行うネットワークの終端ノード（ｔｅｒｍｉｎａｌ ｎｏｄｅ）としての意味がある。本文書で基地局によって行われると説明された特定動作は、場合によっては、基地局の上位ノード（ｕｐｐｅｒ ｎｏｄｅ）によって行われてもよい。

すなわち、基地局を含む複数のネットワークノード（ｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｄｅｓ）で構成されるネットワークにおいて移動局との通信のために行われる様々な動作は、基地局又は基地局以外のネットワークノードによって行われる。ここで、‘基地局’は、固定局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ Ｂ、ｅＮｏｄｅ Ｂ（ｅＮＢ）、発展した基地局（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＡＢＳ）、又はアクセスポイント（ａｃｃｅｓｓ ｐｏｉｎｔ）などの用語に言い換えてもよい。

また、‘移動局（Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＭＳ）’は、ＵＥ（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、ＳＳ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、ＭＳＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、移動端末（Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、発展した移動端末（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＡＭＳ）、又は端末（Ｔｅｒｍｉｎａｌ）などの用語に言い換えてもよい。

また、送信端は、データサービス又は音声サービスを提供する固定及び／又は移動ノードを意味し、受信端は、データサービス又は音声サービスを受信する固定及び／又は移動ノードを意味する。このため、上りリンクでは移動局を送信端とし、基地局を受信端とすることができる。同様に、下りリンクでは移動局を受信端とし、基地局を送信端とすることができる。

また、デバイスが‘セル’と通信を行うという記載は、デバイスが該当のセルの基地局と信号を送受信することを意味することができる。すなわち、デバイスが信号を送受信する実質的な対象は特定の基地局であるが、記載の便宜上、特定の基地局によって形成されるセルと信号を送／受信すると記載してもよい。同様に、‘マクロセル’及び／又は‘スモールセル’という記載は、それぞれ、特定のカバレッジ（ｃｏｖｅｒａｇｅ）を意味してもよく、‘マクロセルを支援するマクロ基地局’及び／又は‘スモールセルを支援するスモールセル基地局’を意味してもよい。

本発明の実施例は、無線接続システムであるＩＥＥＥ ８０２．ｘｘシステム、３ＧＰＰシステム、３ＧＰＰ ＬＴＥシステム、及び３ＧＰＰ２システムのうち少なくとも一つに開示された標準文書によって裏付けることができる。すなわち、本発明の実施例において説明していない自明な段階又は部分は、上記の文書を参照して説明することができる。

また、本文書で開示している全ての用語は、上記の標準文書によって説明することができる。特に、本発明の実施例は、ＩＥＥＥ ８０２．１６システムの標準文書であるＰ８０２．１６ｅ−２００４、Ｐ８０２．１６ｅ−２００５、Ｐ８０２．１６．１、Ｐ８０２．１６ｐ及びＰ８０２．１６．１ｂ標準文書の一つ以上によって裏付けることができる。

以下、本発明の好適な実施形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。添付図面に基づいて以下に開示する詳細な説明は本発明の例示的な実施形態を説明しようとするもので、本発明が実施できる唯一な実施形態を現そうとするものではない。

また、本発明の実施例で使われる特定の用語は、本発明の理解を助けるために提供されるものであり、このような特定の用語の使用は、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲で他の形態に変更されてもよい。

１． マッシブＭＩＭＯシステム

マッシブＭＩＭＯシステムの構築において、マッシブＭＩＭＯ受信アルゴリズムの開発は必須である。既存のＭＩＭＯシステムに比べて、マッシブＭＩＭＯシステムでの受信機は次の２つの側面で向上が必要である。

第一に、マッシブＭＩＭＯ環境では、受信機が同時に受信すべきデータストリームの数が増加する。同時に処理すべきデータストリームの数の増加は、受信機における計算複雑度及びメモリ要求量の増加を招き、結局としてシステム具現コスト及びプロセシング時間の増加につながり、受信システムに大きな負担を与える。既存のＭＩＭＯ受信アルゴリズムの受信ストリームの数による計算複雑度及びメモリ要求量は、図１及び図２に示すように幾何級数的な増加属性を示す。

第二に、マッシブＭＩＭＯ環境では、干渉源の数が増加することにより、向上した干渉除去性能を有する受信アルゴリズムが要求される。マッシブＭＩＭＯシステムにおいて基地局が数十〜数百名のユーザーに同時にデータを送信すると、各ユーザーは、自身に送信されるデータ信号以外にも、数十個以上の多重ユーザー干渉信号を受信するようになる。したがって、それらを効率的に除去するためのマッシブＭＩＭＯ受信アルゴリズムが必要である。また、密集したスモールセル環境まで考慮すると、周辺セル及び周辺セルのユーザーから受信される干渉の効率的な除去も要求される。

このような技術的課題を解決するために、下記のような技術的問題（ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｉｓｓｕｅｓ）を考慮する必要がある。

まず、マッシブＭＩＭＯ環境における計算複雑度及びメモリ要求量の増加について説明する。送信機のアンテナの数が受信機のアンテナの数よりも常に多い場合、送信機から送信可能なストリームの数は受信機のアンテナの数に比例して増加する。このとき、受信機は、受信信号からそれぞれのストリームを検出するために受信フィルターを用いる。ＬＴＥシステムの場合、フィルターは毎サブフレームごとに再計算される必要がある。

このような計算過程による負荷を計算複雑度及びメモリ要求量として定量化させることができる。複雑度及びメモリ要求量は、受信ストリームの数の２乗あるいは３乗に比例する。したがって、受信ストリームの数
が大きい場合、計算複雑度及び要求メモリは急増する。これは図１に示されている。なお、ハードウェアの性能（ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）はワーストケース（ｗｏｒｓｔ ｃａｓｅ）によって決定されるため、ハードウェア具現コストも、ストリームの数の増加によって大きく増加する。

以下では、従来のＭＩＭＯ受信機の受信アルゴリズム及び／又はフィルターによる計算複雑度及びメモリ要求量について説明する。

ＭＲＣ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｒａｔｉｏ Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）アルゴリズムは、最小の計算複雑度
及びメモリを要求する。しかし、ＭＲＣアルゴリズムはストリーム間の干渉を考慮しないため、低い性能（すなわち、低い受信ＳＩＮＲ）を提供する。

ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）フィルターは、線形（ｌｉｎｅａｒ）検出方法のうち、最良の性能（すなわち、高い受信ＳＩＮＲ）を提供する。しかし、複雑度は
で表され、逆行列演算のための追加的な
の分だけのメモリを要求する。前述した図１及び図２は、ＭＭＳＥフィルターの受信ストリームの数による複雑度及びメモリ要求量を示す。

ＭＭＳＥフィルターを用いた受信のためにはチャネル行列に対する逆行列演算が必要である。この逆行列の大きさは受信ストリームの数によって決定されるが、例えば、ハイパフォーマンスＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）が１５×１５逆行列を求めるためにかかる時間は
である。このような時間遅延は、ＬＴＥチャネルモデルで仮定したコヒーレンスタイム（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｉｍｅ）
の約３０％に該当する。

また、ＭＭＳＥ受信のための逆行列演算のためには、新しいメモリに全てのチャネル情報を移す過程が必要であり、これは相当な遅延を誘発する。また、プロセッサが逆行列演算のためにメモリに接近するが、これは更なる遅延を誘発する。このような遅延は、全システムの処理時間を大きく増加させる。

最後に、ＩＣ（Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ）フィルターは非線形（ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ）検出方法であり、ＩＣの一例であるＤ−ＢＬＡＳＴ受信機の場合、最大通信容量に該当する性能を得ることができる。これよりも具現複雑度が低いＶ−ＢＬＡＳＴ受信機の場合、ＭＭＳＥとＳＩＣとが結合された形態で構成されている。特に、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ環境においてＶ−ＢＬＡＳＴ受信機はチャネルのセレクティビティ（ｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙ）が高いほど、最大通信容量に近接した性能を示す。しかし、Ｖ−ＢＬＡＳＴも、ＭＭＳＥフィルターに基づくものであるため、ＭＭＳＥよりも高い複雑度及びメモリを要求する。

また、ＩＣ技法は、以前に検出されたシンボルとレイヤーを受信信号から除去することによって干渉を制御する。したがって、以前に検出された値が誤りを有する場合、後に検出性能が大きく低下する誤り伝搬現象が発生する。このような問題点を補完した様々なＩＣアルゴリズムが提案されたが、既存に比べて複雑度が非常に増加するという問題点がある。

図３は、本発明と関連して、ＭＩＭＯ環境で同一セル内の端末間の干渉を示す図である。図４は、本発明と関連して、ＭＩＭＯ環境で隣接セル間の干渉を示す図である。前述した計算複雑度及びメモリ要求量の増加に加えて、マッシブＭＩＭＯ環境で発生する干渉について、図３及び図４を用いて説明する。

基地局のアンテナが多い場合、１つの基地局は、図３に示すように、複数の端末を同時に支援することができる。この場合、基地局が端末Ａに送信した信号は端末Ｂに干渉として作用し、同様に、端末Ｂに送信した信号は端末Ａに干渉として作用する。上記干渉は、選好信号（ｄｅｓｉｒｅｄ ｓｉｇｎａｌ）の基地局と同じ基地局から送信されたため、同じパスロス（ｐａｔｈ ｌｏｓｓ）を経ることになる。したがって、干渉信号の電力は選好信号の電力と類似に受信され、受信ＳＩＮＲが急に減少する。このような問題点を解決するために、基地局は干渉を最小化するためにＭＵ−ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉ Ｕｓｅｒ−ＭＩＭＯ）プリコーディングを行うことができるが、この場合にも、チャネル情報の誤り、チャネルエージング（ａｇｉｎｇ）現象、及びコードブックサイズの制限などによって、多重ユーザー干渉を完壁に除去することは困難である。

また、多重セル環境を考慮すれば、様々なセル間干渉が存在する。代表的に、図４のような環境で、端末Ａは基地局Ｂから、端末Ｂは基地局Ａから干渉の影響を受ける。特に、端末が隣接セルとの境界に近接する場合、端末が隣接基地局から受ける干渉は一層大きくなる。そのうえ、スモールセル（例えば、マイクロセル、ピコセル、フェムトセルなど）のようにセル間の間隔が狭い場合、端末が隣接基地局から強い干渉を受ける確率は一層高くなる。

マッシブＭＩＭＯが導入された密集した多重セル環境を考慮するとき、ＭＩＭＯ受信機の干渉除去能力の向上は必須である。特に、強い干渉が存在する場合、ＩＣ（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ）系列の干渉除去受信アルゴリズムが必要であるが、既存のＩＣ受信機は、干渉源の数よりも多い受信アンテナの数が必要である。例えば、受信機で１０個の干渉源を除去するためには１１個の受信アンテナが必要である。十分な数のアンテナを装着し難い小型端末の場合、このような限界を克服するための技術の導入が必要である。例えば、多重ユーザー及び多重セル干渉に対して向上したＩＳ（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）技術が適用されたり、送信機で干渉整列（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）技術を用いて干渉を特定の信号空間に整列させた後、ＩＣ系列の受信機を適用して、限られた数の受信アンテナで多数の干渉源からの干渉を除去することができる。

次に、以下では、上述した問題点と関連して従来のＭＩＭＯ受信機の動作アルゴリズムを説明する。図５は、本発明と関連して、端末に割り当てられるリソースブロック（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ：ＲＢ）の構造を示す図である。図６は、本発明と関連して、複数のリソースエレメント（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ：ＲＥ）が形成するＲＥグループを示す図である。図７は、本発明と関連して、従来のＭＩＭＯ受信機の動作手続を示す図である。

図５は、特定端末に割り当てられた１つのＲＢを示し、縦軸／横軸はそれぞれ周波数軸／時間軸を表す。１個のＲＢは
個のＲＥで構成されており、各ＲＥで受信信号は次式１のように表現される。

式１で、
は、ＲＥのインデックスを表現し、
は、受信機でＤＭＲＳ（Ｄｅ−Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）を用いて推定したチャネルを意味し、
は干渉を表す。
は、白色雑音（ｗｈｉｔｅ ｎｏｉｓｅ）を表し、
の共分散（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）行列は、
である。

一方、前述したように、受信機は、受信信号からチャネルの影響を除去するためにＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）フィルターを用いることができる。ＭＭＳＥフィルターを用いて受信信号から検出した伝送信号は、次の式２のように表現される。

式２で、
は、ＭＭＳＥフィルターを表し、
は、ＭＭＳＥフィルターによって推定された伝送信号である。共分散行列
と定義される。このとき、ＭＭＳＥフィルターを用いて伝送信号を推定するために必要な複素数の乗算の計算複雑度は、概略的に式３のように表現することができる。

マッシブＭＩＭＯの場合、受信アンテナ
が多く、この場合、最大受信アンテナ数だけのストリーム
を受信することができる。この場合、受信機の通信容量を最大
倍だけ向上させることができるが、複雑度は、ストリーム数の３乗
に比例して急に増加する。したがって、受信ストリームの数が多い場合に、性能低下を最小化しながらも、低い複雑度で処理できる受信機が必要である。

一方、図６は、図５のＲＢの一部を示すものであり、複数のＲＥで構成されるＲＥグループを示す。このとき、各ＲＥのチャネルは互いに相関関係を有することができる。特に、ドップラー効果が小さい場合（受信機が低速で移動するか固定されている場合）、同じ横軸に位置しているＲＥの相関関係が大きい。一方、チャネルの電力遅延分散（ｐｏｗｅｒ ｄｅｌａｙ ｓｐｒｅａｄ）が少ない場合、同じ縦軸に位置しているＲＥの相関関係が大きい。仮に、ドップラー効果が小さいと共に、チャネルの電力遅延分散が小さい場合、図６に示す全ＲＥの相関関係が大きくなる。図６の場合、中心ＲＥと周辺ＲＥとの相関関係を、陰影の濃さで示した。すなわち、各ＲＥの陰影が濃いほど中心ＲＥとの相関関係が大きく、逆に、薄いほど相関関係が小さい。

図７に示すように、既存のＭＩＭＯ受信機は、このようなＲＥ間の相関関係を考慮しないでそれぞれのＲＥに同一作業を適用して伝送信号を検出した。すなわち、従来のＭＩＭＯ受信機は、受信信号に対して、各ＲＥごとにチャネル情報ＧｉからフィルターＢｉを計算し（７１０）、それぞれのＲＥに対して伝送信号を検出してデコードした（７２０）。しかし、このような従来の受信アルゴリズムは、上述したように、マッシブＭＩＭＯ環境でストリーム数の増加による計算複雑度及びメモリ要求量の増加を考慮するとき、改善される必要がある。

以下では、上述したＲＥ間の相関関係を用いて、既存のアルゴリズムと同じ性能を提供しながらも、より一層小さい複雑度を有するアルゴリズムによって動作するＭＩＭＯ受信機を説明する。

２． 前処理フィルターによるＭＩＭＯ受信機の動作方法

図８は本発明の一実施例よって前処理フィルターによるＭＩＭＯ受信機の動作過程を示す図である。

前処理フィルターによるＭＩＭＯ受信機は、図６で説明したように、チャネル間の相関関係が相対的に大きな複数のＲＥを単一ＲＥグループ（Ｎの大きさを有する）に設定する。以下で、ＲＥグループ内の
番目ＲＥの受信信号から受信信号検出器の受信信号から受信信号検出器（例えば、ＭＭＳＥフィルター）によって検出された信号
を「検出信号」に定義する。図７で説明したＭＩＭＯ受信機の場合、受信信号から検出信号を検出する過程でレイヤー数が大きい場合、図１のような複雑度問題が発生する。このような複雑度を減らすために、ＭＩＭＯ受信機はＭＭＳＥフィルターを直接計算してＲＥグループ内のＲＥの検出信号を検出する代わりに、数値解釈アルゴリズム（例えば、ＣＧ（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルゴリズム）を用いる。

以下で、
はＲＥグループ内の１番目のＲＥのＭＩＭＯチャネルに基づいて生成された「前処理フィルター（又は、加速フィルター）」を意味する。前述した数値解釈は繰返し復計算過程で探し、繰返し時ごとに計算される解が正確な解に近くなる。このような繰返し計算過程で前処理フィルターを活用する場合、ＭＩＭＯ受信機は少ない繰返し数（つまり、高速で）のみでも所望の解を探すことができる。

しかし、前述したように、所望の解を探すための速度を充分に速くするための前処理フィルターを生成することも高い複雑度を要求する。よって、ＲＥグループ内で全てのＲＥに対してそれぞれ前処理フィルターを求める計算複雑度を低めるため、特定のＲＥ（例えば、前述した１番目のＲＥ）で前処理フィルターを生成し、ＲＥグループ内の他のＲＥがこれを共有して使うことができる。すなわち、ＲＥグループ内のＲＥが検出信号を検出する過程で数値解釈アルゴリズムは同じ前処理フィルターを活用する。前述した特定のＲＥ（又は、１番目のＲＥ）を「基準ＲＥ」に定義することができ、これは単に前処理フィルターを計算する基準になるＲＥを意味し、ＲＥグループ内のＲＥの順序又はインデックスとは関係ない。

したがって、グループ内のＲＥ間のチャネル相関関係が大きい場合、ＭＩＭＯ受信機は単一ＲＥから生成した前処理フィルター８１０をＲＥグループ内の全てのＲＥで共有し、数値解釈アルゴリズムは前処理フィルターによって検出信号を生成する（８２０、８３０、８４０）。よって、従来のＭＩＭＯ受信機より低い複雑度のみでも同等な性能を具現することができる。ＲＥグループ内で１番目のＲＥと異なるＲＥ間のチャネル相関関係が大きいほどこのような繰返し速度短縮効果は高く現れる。

図９及び図１０は前処理フィルターを活用するＭＩＭＯ受信機が検出信号を検出する過程を概念的に示す図である。図９は受信信号検出器（又は、受信フィルター）を共有する方式で動作するＭＩＭＯ受信機の検出信号検出過程を、図１０は前述した前処理フィルターを共有する方式で動作するＭＩＭＯ受信機の検出信号検出過程を示す。図９及び図１０で矢印は数値解釈アルゴリズムが計算を繰り返すそれぞれの過程を意味する。

まず、図９で、円の中心９２０はＭＩＭＯ受信機が望む解、つまり正確な検出信号を意味する。検出信号が正確な解とちょっと違いがある場合９１０、数値解釈アルゴリズムは多数回の繰返し過程を経なければ正確な解９２０に到逹することができない。一方、検出信号が正確な解に相対的に近い場合９３０、９４０、小数回の繰返しのみでも正確な解９２０を探し出すことができる９５０。よって、受信フィルター共有方式で動作するＭＩＭＯ受信機は、受信フィルターを共有することにより、検出信号の初期値が正確な解に近くなる（つまり、小さい誤差を有する）方向に動作する。

一方、図１０で前処理フィルターを共有する方式で動作するＭＩＭＯ受信機は、検出信号の初期値を所望の解（つまり、円の中心１０２０）に近く計算するよりは繰返し回数を減らすように動作する。すなわち、ＭＩＭＯ受信機は数値解釈アルゴリズムの所望の解１０２０と相対的に大きな差を有する初期値が計算されると言っても１０１０、図９に比べて相対的に少ない繰返し回数１０３０のみで所望の解を探し出すことができる。言い替えれば、図１０のＭＩＭＯ受信機は数値解釈アルゴリズムの繰返し計算による収斂速度を急激に増加させて複雑度を低めるように動作する。

以下では、このようなＭＩＭＯ受信機が前処理フィルター
を生成する具体的な実施例について説明する。

第１実施例によると、前処理フィルターは、ヤコビ（Ｊａｃｏｂｉ）方式、ガウス−シーデル（Ｇａｕｓｓ−Ｓｉｅｄｅｌ）方式、ＳＱＲプレコンディショニング（ＳＱＲ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）方式、不完全コレスキー因数分解（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式などの多様なアルゴリズムによって生成されることができる。

まず、基準ＲＥ（１番目のＲＥ）のＭＩＭＯチャネルに基づいて任意の行列
は下記の数式４の通りに定義されることができる。

数式４で、行列
は正定値行列（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｄｅｆｉｎｉｔｅ ｍａｔｒｉｘ）が高対称性を有するので、下記の数式５のように分解することができる。

数式５で、
は下三角行列（ｌｏｗｅｒ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ ｍａｔｒｉｘ）であり、
は対角行列（ｄｉａｇｏｎａｌ ｍａｔｒｉｘ）である。数式５で、前述した多様な方式の中で３種の方式で前処理フィルター
を定義することができる。

ヤコビ方式：

ガウス−シーデル方式：

ＳＱＲプレコンディショニング方式：

前述した方式の中で、ガウス−シーデル方式とＳＱＲプレコンディショニング方式は実際に逆行列を計算して前処理フィルター
を明確に表現することができる。しかし、逆行列を求める計算複雑度を減らそうとする場合、
を正確に計算する代わりに、下記の数式６による逆置換（ｂａｃｋ ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ）過程によって
を計算することもできる。

数式６で、
が下三角行列であれば、数式６の解である
は数式６の右側式から順次計算されることができる。

前述した三つの方式に加え、不完全コレスキー因数分解方式が適用される場合、数式５の
は下記の数式７のように不完全コレスキー因子
に分解されることができる。
は下三角行列である。

不完全コレスキー因数分解方式は完全コレスキー因数分解（ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式に比べて低い複雑度で
を分解することができるが、近似化した下三角行列が定義される。不完全コレスキー因数分解方式の場合、前処理フィルター
は下記の数式８のように定義される。

数式８による前処理フィルター
も直接逆行列を計算して正確に表現することもでき、逆置換過程によって計算及び表現することもできる。

本発明の実施例による前処理フィルター
は前述した四種の方式の外にも多様な方式で計算されるか定義されることができる。例えば、「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｓｐａｒｓｅ Ｌｉｎｅａｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ」のような文献に紹介された種々の方式とアルゴリズムが前処理フィルター
を計算する過程に活用できる。

前処理フィルターを生成する第２実施例において、前処理フィルター
はＲＥのＭＩＭＯチャネルの特性を用いて生成することができる。前述した第１実施例によって
を計算するためには、行列Ｘ行列の演算
過程が要求される。このような演算過程の計算複雑度を改善するために、第２実施例ではＲＥのＭＩＭＯチャネルを活用して低い複雑度で
を計算する。

具体的に説明すると、基準ＲＥで、
は下記の数式９の対角行列
に近似することができる。

数式９の近似化過程はストリームの数
が多くなりチャネル要素間の相関関係が小さくなるほど正確になる。このような近似化過程はマッシブＭＩＭＯ環境でのチャネル特徴によって非対角行列成分（ｏｆｆ−ｄｉａｇｏｎａｌ ｔｅｒｍ）を０に近似化することができるという点による。前述した近似化過程によって、行列
は数式１０の対角行列に定義されることができる。

ついで、数式１０の
は対角成分のみで表現できるので、数式１０の
に対して第１実施例で説明したヤコビ方式を適用して前処理フィルター
を計算することができる。第２実施例の場合、近似化過程での誤差が大きい場合、数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が減少する量は大きくないことがあり得る。すなわち、所望の解に収斂する速度が大きく増加しないこともあり得る。

ついで、前処理フィルターを生成する第３実施例を図１１に基づいて説明する。図１１は本発明に係るＭＩＭＯ受信機が前処理フィルターを生成する一例を示す図である。

第３実施例では、第１実施例の
との誤差が小さい
を探し、第２実施例で説明した方法を活用する。例えば、ＭＩＭＯチャネル行列
が図１１に１１１０、１１２０、１１３０で示された形態の行列
に近似化する場合、
を計算するための複雑度を大きく減らすことができる。図１１で、黒色成分は０でない値を、白色成分は０の値をそれぞれ示す。すなわち、チャネル行列の各成分の大きさを所定の閾値と比較し、閾値より小さい成分のチャネルの大きさは０に近似化する。この際、近似化した
と同一でなければならない。

以上では前処理フィルター
を計算する三つの実施例について説明したが、以下では前処理フィルターを活用して検出信号を検出する数値解釈アルゴリズムについて説明する。

数値解釈アルゴリズムはＲＥグループの全部に対して検出信号を検出して生成するためのＭＭＳＥ、ＺＦ（Ｚｅｒｏ Ｆｏｒｃｉｎｇ）、ＩＲＣ（Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）、ＢＬＡＳＴアルゴリズムなどの逆行列演算を代替する。このような数値解釈アルゴリズムはＴＲ３６．８６６ ｆｏｒ ＮＡＩＣ ｖ１．１．０に記述された全てのＭＩＭＯ受信機に適用されることができる。このような数値解釈アルゴリズムは前述した逆行列演算のみを取り替えるアルゴリズムであるので、従来のＭＩＭＯ受信機より複雑度が改善されながらも同等ないし類似の水準の検出性能を示す。

数値解釈アルゴリズムとしてＣＧ（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ）、Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ、ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄなどのアルゴリズムが活用されることができる。数値解釈アルゴリズムは、前述した前処理フィルター
を用いて少ない繰返し回数で（つまり、高速で）解を算出し、前処理フィルターを生成した基準ＲＥと他のＲＥ間の相関関係が大きいほど繰返し回数の減少効果が大きく現れる。

図８とＣＧアルゴリズムを例として数値解釈アルゴリズムを具体的に説明する。ＣＧアルゴリズムは既に決定された正確度を導出するまで反復的に演算するアルゴリズムであり、収束アルゴリズム（ｃｏｎｖｅｒｇｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）で、アルゴリズムの繰返しによって誤差が減る方向に結果が導出される。

まず、ＭＩＭＯ受信機は相関関係が一定以上の複数のＲＥを束ねて図６のような単一ＲＥグループを形成する。ＲＥグループに含まれたいずれか一つのＲＥが基準ＲＥ（１番目のＲＥ）になり、ＭＩＭＯ受信機は基準ＲＥのＭＩＭＯチャネルを用いて前処理フィルターを生成する。基準ＲＥはＲＥグループにおいて時間軸／周波数軸上の最中心に近いＲＥになることができるが、このような例に限定されるものではない。

ＭＩＭＯ受信機は基準ＲＥの前処理フィルター
に基づき、ＲＥグループ内の他のＲＥに対して数値解釈アルゴリズム（ＣＧアルゴリズム）を用いて検出信号
を生成する。ＣＧアルゴリズムは下記の数式１１のような形態に具現できる。

数式１１で、
は数値解釈アルゴリズムの
番目の繰返しで推定された伝送信号である。０番目繰返しの伝送信号、つまり初期値

は全てのエントリー（ｅｎｔｒｙ）が１で構成されたベクターに設定される。
は解を求めるための臨時ベクターを示し、
は前記臨時ベクターの関係を決定する関数である。
ベクターは勾配ベクター（ｇｒａｄｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ）であって、繰返し遂行アルゴリズムが正確な解に進む最も早い方向を示す。この際、更新された
ベクターと初期に生成した
ベクターの差が特定の閾値未満の場合はアルゴリズムの繰返しが止まる。すなわち、前記
ベクターの大きさから直接ＭＭＳＥフィルターを算出した結果と２次信号との誤差の大きさが間接的に分かる。
値が０の場合、２次信号とＭＭＳＥフィルターを用いて求めた結果の差は０になる。

数式１１で、
は前記アルゴリズムの終了時点を決定し、アルゴリズムが目標とする正確度を意味することができる。
はシステムによって自動で決定されるかユーザーの入力によって決定されることができる。
が小さいほどアルゴリズムが多く繰り返されるが結果の正確度が高く、
が大きいほどアルゴリズムが少なく繰り返されるが結果の正確度は落ちる。すなわち、
の大きさによってＣＧアルゴリズムによって求めた解とＭＭＳＥフィルターによって求めた解との許容誤差が決定される。ＭＩＭＯ受信機は
を調節することにより、複雑度と性能間の妥協点（ｔｒａｄｅ−ｏｆｆ）を提供することができる。一方、ＣＧアルゴリズムは繰返し回数が正方行列と同一になる場合、ＣＧアルゴリズムによって得た解とＭＭＳＥフィルターによって求めた解が同一になる。

一実施例によると、ＭＩＭＯ受信機は数値解釈アルゴリズムの繰返し回数を制限することで、検出信号を検出するのに必要な最大時間を制限することができる。ＭＩＭＯ受信機が特定のＲＥの信号を検出するのに必要な時間が他のＲＥより相対的に長い場合、全体システムの総処理時間に影響を与えることになる。このような状況を防止するために、検出信号を検出する時間を特定の範囲内に制限することができる。

検出時間は数値解釈アルゴリズムの繰返し回数を制限することによって一緒に制限されることができる。すなわち、数値解釈アルゴリズムのそれぞれの繰返し遂行に必要な時間は一定であるので、繰返し回数を制限することにより、ＭＩＭＯ受信機は繰返し時間を調節することができる。一方、繰返し回数を制限することはＣＧアルゴリズムによる解とＭＭＳＥフィルターによって求めた解の誤差が大きくなることができるため、性能劣化と処理時間の間の妥協点として作用することができる。

図１２は前処理フィルターが適用されるさらに他の実施例のＭＩＭＯ受信機動作過程を示す図である。図１２は前処理フィルターを生成するさらに他の実施例を説明する。

図１２で、前処理フィルター
はＲＥグループ内の全てのＲＥのチャネルを用いて計算される。例えば、
は下記の数式１２によって計算される
によって生成されることができる。

数式１２で、ＮはＲＥグループ内のＲＥの個数を意味し、
は各チャネル行列の加重値を意味し、
は全てのチャネル行列の平均に定義される。ＭＩＭＯ受信機は、数式１２によって計算されたチャネル行列に基づいてＲＥグループの全部に共有される前処理フィルター
を計算する（１２１０）。ついで、ＭＩＭＯ受信機は前処理フィルター
を用いて各ＲＥに対する検出信号を検出する（１２２０、１２３０、１２４０）。

以上の図８〜図１２ではＭＩＭＯ受信機が前処理フィルター
を生成する実施例と
を用いて検出信号を生成する実施例について説明した。以下の図１３〜図１５では前処理フィルターをＲＥグループ内で共有する実施例に加え、ＲＥグループ内で受信フィルターが共有される実施例を説明する。

図１３は前処理フィルターが適用されるさらに他の実施例によるＭＩＭＯ受信機の動作過程を示す図である。図１３では、図８と違い、ＭＩＭＯ受信機がＲＥグループ内の基準ＲＥのチャネル
に基づいて前処理フィルター
と受信フィルター
を生成する（１３１０）。
はＲＥグループ内の全てのＲＥに共有され、ＭＩＭＯ受信機は受信フィルター
を用いて受信信号から１次信号を検出する（１３２０、１３３０）。ついで、ＭＩＭＯ受信機は前処理フィルター
と各ＲＥの固有チャネルに基づいた数値解釈アルゴリズムを活用して１次信号を補償する過程によって２次信号を検出する（１３４０、１３５０、１３６０）。

前述した過程を下記の数式１３に基づいて具体的に説明する。

数式１３で、
は基準ＲＥのチャネルに基づいて生成された受信フィルター
を用いて
番目のＲＥの受信信号から検出された１次信号を示す。数式１３の数値解釈アルゴリズムは基準ＲＥから生成された前処理フィルター
を用いて１次信号を補償して２次信号
を生成する。基準ＲＥとＲＥグループ内の他のＲＥ間の相関関係が大きければ、共用受信フィルター
によって検出された１次信号はＭＭＳＥフィルターを直接用いて求めた解と類似し、数値解釈アルゴリズムが前処理フィルター
によって１次信号を補償して２次信号を検出する過程はもっと早く遂行される。逆に、相関関係が小さければ、１次信号はＭＭＳＥフィルターを直接用いて求めた解との誤差が大きく、２次信号を検出する過程も前処理フィルターを用いない場合と大きな違いがなくなる。

一方、以下では、図１３の実施例で前処理フィルター
を求める実施例について説明する。図１３では、図８とは異なり、ＲＥグループ内で共有される共用受信フィルター
が計算されるため、前処理フィルター
を計算する過程が図８とは違うことがあり得る。

まず、基準ＲＥのチャネルに基づいて任意の行列
を数式１４のように定義する。

数式１４で、
は共用受信フィルター
と逆行列の関係
にある。ＭＩＭＯ受信機は
行列に基づいて下記の三つの実施例によって前処理フィルター
を定義することができる。

一つ目、前処理フィルター
は共用受信フィルター
の逆行列になることができる。すなわち、共用受信フィルター
が直ちに前処理フィルター
になることができる。この実施例は数式１５のように表現され、ＭＩＭＯ受信機は共用受信フィルター
が計算されれば、これをそのまま前処理フィルターとして使う。共用受信フィルターと前処理フィルターが同一であるので、ＭＩＭＯ受信機はそれ以上
を計算する必要がなく、
を計算して記憶するのに要求されるメモリが不要になる。

二つ目、ＭＩＭＯ受信機は完全コレスキー因数分解（ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式で
を分解して前処理フィルター
を計算することができる。このような過程は次の順序に３段階で遂行される。

逆置換演算過程が用いられればｉｉ）過程で下三角行列
の逆行列を求める過程は省略することができる。すなわち、二番目の方式では
を適用するのに逆置換演算過程を活用して複雑度を軽減させることができる。この場合、前処理フィルター
及び共用受信フィルター
を生成する全過程のうちに主複雑度はｉ）過程で発生する。

一方、ｉｉｉ）過程は
過程の近似化によって疎らな（ｓｐａｒｓｅ）前処理フィルター（行列の大部分の元素が０である行列）を生成する過程である。このような過程は、前処理フィルターが疎らなフィルターである場合、数値解釈アルゴリズムの繰返しごとに発生する計算複雑度が大きく減少するからである。

最後の三番目の方法として、不完全コレスキー因数分解（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式で前処理フィルター
が計算されることができる。このような過程は下記の順序に３段階で遂行される。

第２実施例において、前処理フィルター
及び共用受信フィルター
を生成する過程の主複雑度はｉ）過程で発生する。したがって、第３実施例においては、ｉ）過程で完全コレスキー因数分解を用いる代わりに不完全コレスキー因数分解を用いて
を計算する。

に基づいて前処理フィルター
及び共用受信フィルター
を計算する場合、第２実施例とは違い、基準ＲＥに対しても補償過程を実施して２次信号を計算しなければならない。これは、
そのものが近似化した逆行列であるため、基準ＲＥに対しても誤差が発生することができるからである。結果的に、前述した三つの実施例の中で第３実施例は共用受信フィルターと前処理フィルターの生成に最小の複雑度が要求されるが、補償過程でそれぞれの繰返し回数は最も多くかかることができる。

前述した実施例は単純な例示に過ぎなく、このような方法の外にも多様な方法で前処理フィルターと共用受信フィルターが定義されることができる。

一方、図１３に基づいて以上で説明した実施例とは違い、ＲＥ間のチャネル相関関係によって前処理フィルターとＲＥの固有チャネルを用いた補償過程（１３４０、１３５０）は省略することもできる。すなわち、基準ＲＥとは違うＲＥ間の相関関係が充分に大きければ、共用受信フィルター
によって検出された１次信号の誤差が相対的に小さい。このように、ＲＥの１次信号の誤差が最終結果の性能に及ぼす影響が小さいと予想される場合、１次信号に対する補償過程が省略され、１次信号は直ちにデコーダー１３７０に入力される。すなわち、補償過程に要求される計算複雑度とメモリ要求量が減少することができる。

図１４は前処理フィルターを活用するさらに他の方式のＭＩＭＯ受信機動作過程を示す図である。図１４は共用受信フィルター
を活用するという点では図１３と類似している。しかし、図１４の実施例では、基準ＲＥの固有チャネルを用いてそれぞれのＲＥに対して前処理フィルターを計算する。１次信号の補償過程は
ではないそれぞれのＲＥの固有チャネルに基づいて生成された前処理フィルターによって遂行される。

具体的に説明すると、ＭＩＭＯ受信機は基準ＲＥのチャネルに基づいて共用受信フィルター
を計算する（１４１０）。
はＲＥグループ内のＲＥに共有され、１次信号を生成するのに活用される（１４３０）。一方、１次信号に対する補償過程に先立ち、ＭＩＭＯ受信機はそれぞれのＲＥの固有チャネルに基づいて前処理フィルターを生成する（１４４０、１４６０）。すなわち、２番目のＲＥに対しては
を計算し（１４４０）、Ｎ番目のＲＥに対しては
を計算する（１４６０）。

それぞれのＲＥに対して固有の前処理フィルターを生成する過程には先に図８〜図１３で説明した実施例が適用されることができる。ついで、ＭＩＭＯ受信機はそれぞれのＲＥに対して生成された固有の前処理フィルターによって数値解釈アルゴリズムに基づく補償過程を遂行する（１４５０、１４７０）。補償過程によって生成された２次信号１４８０はデコーダー１４９０に入力されて処理される。

図１４の実施例によると、それぞれのＲＥごとに前処理フィルターが生成されるため、更なる複雑度が要求される。しかし、ＲＥ間のチャネル相関関係が低い場合、図８〜図１３の方式で前処理フィルターを共有する実施例は補償過程の繰返し回数が増加するようになる。よって、図１４の固有の前処理フィルターを活用する実施例が全複雑度と計算過程に必要な時間を減らすのにもっと効果的である。

また、逆置換演算過程を仮定するヤコビ、ガウス−シーデル、ＳＱＲプレコンディショニング方式で前処理フィルターを生成する場合、前処理フィルターを計算する過程で発生する複雑度の増加を最小化することができ、ＭＩＭＯ受信機に大きな負担とならない。一方、サイズＮの下三角逆行列を逆置換過程で処理する場合、複雑度は
より小さい。

図１５は従来技術と前処理フィルターを適用する場合の計算複雑度を比較するグラフである。

図１５で、グラフに四角形が表示された曲線はＲＥグループ内の全ＲＥに対してそれぞれＭＭＳＥフィルターによって信号を検出する場合の計算複雑度を示す。星形が表示された曲線はＲＥグループ内で前処理フィルター
が共有される場合を、三角形が表示された曲線はＲＥグループ内で
は共有されないが共用受信フィルター
が共有されて補償過程が遂行される場合をそれぞれ示す。図１５から視覚的に確認できるように、以上で説明したＭＩＭＯ受信機は受信ストリームの数が多いほど多くの複雑度利得を有する。

以上で説明した実施例によると、ＲＥグループ内で全てのＲＥの相関関係が１の場合、各ＲＥの受信フィルター
は基準ＲＥの受信フィルター
と等しくなる。したがって、
のみを用いても１次信号は性能の低下なしにデコーダーに入力されることができる。よって、ＲＥグループ内で単一受信フィルターのみを求めるとよいので、総計算複雑度は１／Ｎ（ＮはＲＥグループ内のＲＥ個数）に減る。

ＲＥグループ内のＲＥ間の相関関係が１より小さい場合、共用受信フィルター
によって計算された１次信号の誤差は前処理フィルター
によって補償される。ＲＥ間の相関関係が大きいほど前処理フィルターによる数値解釈アルゴリズムの補償過程は早く遂行される（つまり、繰返し回数が減る）。この際、前処理フィルターを適用する補償過程は、適用しない場合より計算複雑度は増加することができるが繰返し回数がそれよりもっと大幅に減る。結果的に、ＭＩＭＯ受信機はＲＥ間の相関関係を最大限用いて性能の低下を最少化しながらも複雑度を減少させることができる。

計算複雑度をさらに減らそうとする場合、ＭＩＭＯ受信機は前処理フィルターを活用した補償過程で誤差による性能劣化を甘受する代わりに計算複雑度を減らすこともでき、計算複雑度と性能の間の妥協点を提供することができる。

また、前述した技法によると、基準ＲＥを除いたＲＥに対しては逆行列を直接計算しなくて、全ての演算が行列Ｘベクター演算でなされる。逆行列演算は分散処理が易しくない反面、行列Ｘベクター演算は並列化が易しくて分散処理技法が容易に適用されることができる。よって、全処理時間を急に減らすことができる。

３． ＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成方法

以上ではＭＩＭＯ受信機が前処理フィルターによって受信信号を処理する実施例について説明した。以下ではＭＩＭＯ受信機が受信信号を処理する単位になるＲＥグループを形成する過程について説明する。

まず、ＲＥグループと基準ＲＥ及び一般ＲＥの概念について説明する。図１６〜図２０は本発明の一実施例によるＲＥグループ形成過程を説明する図である。図１６〜図２０に示した四角形はそれぞれＲＥを示し、斜線、柄又は色相の加わった四角形はＲＥグループ内の基準ＲＥを示す。一つ以上のＲＥがＲＥグループをなし、ＲＥグループに含まれたＲＥは基準ＲＥのチャネル情報に基づいて生成された受信フィルター及び／又は前処理フィルターを共有する。すなわち、基準ＲＥの場合、受信信号から受信フィルター及び／又は前処理フィルターが直接（例えば、ＭＭＳＥフィルターなどによって）計算され、以下ではＲＥグループ内で基準ＲＥを除いたＲＥを「一般ＲＥ（ｎｏｒｍａｌ ＲＥ）」と言う。

例えば、図１６でＲＥグループ＃１（１６１０）には１１＊６＝６６個のＲＥが含まれ、ＲＥグループ＃１（１６１０）は中央に位置する１個の基準ＲＥと６５個の一般ＲＥで構成される。同様に、ＲＥグループ＃２（１６２０）も１個の基準ＲＥと６５個の一般ＲＥで構成される。基準ＲＥからそれぞれの一般ＲＥまでの距離は｛周波数軸、時間軸｝の座標に定義され、例えばＲＥグループ＃１（１６１０）でＡに位置する一般ＲＥは｛０、２｝で表現することができる。Ｂ、Ｃ、Ｄに位置する一般ＲＥはそれぞれ｛０、５｝、｛−３、０｝、｛−３、５｝で表現することができる。このような座標はＲＥグループ内で右側方向と上側方向をそれぞれ周波数軸／時間軸が増加する方向に決定した結果であり、単純な実施例に過ぎない。

図１６では二つのＲＥグループ（１６１０、１６２０）がそれぞれ６６個のＲＥを含む実施例を説明し、二つのＲＥグループ（１６１０、１６２０）に含まれるＲＥの全部を「母グループ（ｍｏｔｈｅｒ ｇｒｏｕｐ）」という。すなわち、以下で「母グループ」とはＭＩＭＯ送信機が複数のＲＥを処理してＲＥグループを形成する単位になり、図１６で母グループは１１＊１２＝１３２個のＲＥを含む一つのＲＢ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ）で示される（図１６でＭＩＭＯ受信機は母グループであるＲＢを処理して２個のＲＥグループを形成する）。

図１６〜図２０に示した実施例は同一の母グループを他の方式で分割してＲＥグループを形成する実施例を示す。ただ、母グループが図１６〜図２０の具現例に限定されるものではなく、母グループはＲＢの代わりにＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａにおけるスロット、サブフレーム、サブバンド、フレーム単位で定義されることもできる。

一方、前述したように、ＭＩＭＯ受信機は基準ＲＥのチャネル情報に基づいてＲＥグループの全部で共有する受信フィルターと前処理フィルターを生成し、生成されたフィルターを一般ＲＥに共有して受信信号から検出信号を生成する。この際、基準ＲＥで受信フィルター、前処理フィルター、データ検出に要求される複雑度は下記の数式１６のように表現される。

また、基準ＲＥではない一般ＲＥで要求される複雑度は数式１７のように表現される。

数式１７から、検出信号の生成に要求される複雑度はアルゴリズムの繰返し回数に影響されることが分かる。また、数式１６及び数式１７から一つの母グループを処理するのに要求される総複雑度は数式１８のように表現される。

数式１８で、
は母グループ内に位置する基準ＲＥの個数であり、
は母グループ内で数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が
である一般ＲＥの個数となる。

一方、図１６のＲＥグループ＃１（１６１０）で、Ｂに位置する一般ＲＥに対する繰返し回数はＡに位置する一般ＲＥの繰返し回数より大きくなることができる。これは、基準ＲＥからの距離が遠くなるほどＲＥグループ内で共有される受信フィルター及び／又は前処理フィルターの効用性が落ちるからであり、前述した数値解釈アルゴリズムが解を探すために要求される繰返し回数が増えるからである。また、チャネル変化が大きいほど（チャネル電力遅延分散が長く現れるとかドップラー効果が大きく現れる場合）共有されるフィルターの効用性は急激に落ちる。よって、基準ＲＥとの距離が遠い一般ＲＥに対しては、チャネル変化が大きい場合、アルゴリズム繰返し回数が大きく増加して検出信号生成の総複雑度
が大きく増加することになる。

以下では、ＭＩＭＯ受信機が母グループからＲＥグループを形成するさまざまな実施例に基づき、前述したように検出信号生成の複雑度が増加することができる状況でも複雑度を最小化する方案について説明する。

まず、ＭＩＭＯ受信機が図１６に示したＲＥグループ＃１、＃２（１６１０、１６２０）を用い、ＲＥ間のチャネル相関関係が非常に大きい場合（電力遅延分散プロファイルの長さが短くてドップラー効果が小さな値で現れる場合、例えばペデストリアンチャネル（ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ ｃｈａｎｎｅｌ、３ｋｍ／ｈ））ＲＥグループ内で共有される受信フィルター及び前処理フィルターの効用性は非常に大きい。よって、ＲＥグループ内の全てのＲＥで数値解釈アルゴリズムの繰返し回数は１になることができ、母グループの全部を処理するのに要求される計算複雑度
を最小化することができる。

一方、ＲＥ間のチャネル相関関係が小さい場合、基準ＲＥから遠く離れて位置する一般ＲＥに対しては数値解釈アルゴリズムの多くの繰返しが必要である。例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄに位置するＲＥのそれぞれに対して１、２、３、４の繰返し数が要求される場合を考慮することができる。このように繰返し数が大きい一般ＲＥが増加することはＲＥグループの全部に対する計算複雑度を増大させる問題点がある。

繰返し数が多いＲＥが増加する問題点を解決するため、図１７に示した４個のＲＥグループ１７１０、１７２０、１７３０、１７４０を例として説明する。図１７に示した４個のＲＥグループ１７１０、１７２０、１７３０、１７４０は、図１６に示した実施例と母グループが同一であるので、図１６の２個のＲＥグループ１６１０、１６２０と同数のＲＥで構成される。しかし、図１７の４個のＲＥグループ１７１０、１７２０、１７３０、１７４０はそれぞれのＲＥグループ内で基準ＲＥから最も遠い一般ＲＥまでの距離がもっと短い。よって、一部の一般ＲＥに対する繰返し回数が減少することができる。

例えば、図１６でＡ、Ｂに位置する一般ＲＥは基準ＲＥとの距離がそれぞれ｛０、２｝、｛０、５｝であるが、図１７では同一のＡ、Ｂに位置する一般ＲＥに対して距離が｛０、１｝、｛０、２｝に減ったことを確認することができる。この場合、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄに位置する任意のＲＥのそれぞれに対して繰返し数を減らすことができる。

結果的に、図１７の場合、全てのＲＥに対して基準ＲＥの総数は２個から４個に増えるが、母グループを処理するのに要求される総複雑度は図１６より減ることになる効果がある。

以上で説明した実施例から、基準ＲＥの個数及びＲＥグループの形態は
、つまり母グループに含まれる全てのＲＥを処理するのに要求される計算複雑度を最少化するように決定しなければならないことが分かる。ＲＥグループの「形態」とはＲＥグループの大きさ及び形状を意味し、図１７及び図２０ｋの場合、ＲＥグループの個数が全部４個である点は同一であるが、形状が異なってＲＥグループの形態は互いに異なる。

このように、ＲＥグループを形成するためのさまざまな方法があり得る。以下では、母グループの全部に対する計算複雑度を最小化するようにＲＥグループを形成する実施例を説明する。

まず、ＲＥグループ内で基準ＲＥの位置は一般ＲＥとの最大距離が最小になる位置になる。言い替えれば、基準ＲＥは基準ＲＥから最も遠い距離に位置する一般ＲＥとの距離（つまり、最大距離）が最小になるようにＲＥグループ内に位置しなければならない。

前述したように、ＲＥグループ内でＲＥ間の距離は周波数軸及び時間軸の２成分を用いて｛周波数軸、時間軸｝で表現されることができる。基準ＲＥからの距離が遠い一般ＲＥであるほど、基準ＲＥからの距離がもっと短い一般ＲＥより検出信号生成のための繰返し回数が同一であるかそれより多い。よって、説明した方式で基準ＲＥを配置する場合、特定の一般ＲＥで繰返し数が急激に増加する現象を防止することができる。

図１６のＲＥグループ＃１（１６１０）で、基準ＲＥと一般ＲＥとの最大距離は｛３、５｝である。ＲＥグループ＃１（１６１０）内のどのＲＥを基準ＲＥとして選択すると言ってもこの最大距離をそれ以上減らすことができない。一方、図１８の場合、基準ＲＥが各ＲＥグループの角部に位置し、最大距離は｛５、１０｝である。よって、図１８のＡに位置する一般ＲＥは図１６で同一のＡに位置する一般ＲＥに比べてもっと多い繰返し数が要求される。さらに、ＲＥグループ内でＲＥ間のチャネル相関関係が小さいほどこのような繰返し数は大きく増加し、大きな繰返し数が要求される一般ＲＥの数も急激に増加して総複雑度
が増加することになる。結論的に、前述したように、一般ＲＥとの最大距離が最小になる所に基準ＲＥが位置しなければならない。

次に、ＭＩＭＯ受信機はＲＥ間のチャネル相関関係に基づいてＲＥグループの形態を決定することができる。ＲＥのチャネル相関関係は一般ＲＥで検出信号を生成するときに要求される繰返し数に影響を及ぼすという点については前述したようである。例えば、ＲＥ間のチャネル相関関係が大きい場合には、ＭＩＭＯ受信機が一般ＲＥでデータを検出するときに繰返し数が少なく要求される反面、チャネル相関関係が小さい場合には、同一の条件で一般ＲＥでデータを検出するときに繰返し数が多く要求される。これは、ＭＩＭＯ受信機がＲＥグループのデータ検出に受信フィルター及び前処理フィルターを用い、このような共有フィルターの効果はチャネル相関関係が大きいほど大きく現れるからである。

具体的に、ＭＩＭＯ受信機は全てのＲＥに対してチャネル情報を予め知っており、このようなＲＥのチャネル情報に基づいてＲＥ間のチャネル相関関係を数式１９によって計算することができる。

数式１９で、
はプロベニウス技法（Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ ｍｅｔｈｏｄ）によるプロベニウスノルム（ｎｏｒｍ）を示す。また、関数
の対角成分のみを抽出した対角行列を示す。
はＲＥグループ内でチャネル相関関係計算の基準になる任意のＲＥのインデックスセット（ｉｎｄｅｘ ｓｅｔ）及びインデックスセットの大きさをそれぞれ示す。例えば、図１６に示した実施例で、
はＲＥグループ＃１（１６１０）とＲＥグループ＃２（１６２０）の二つの基準ＲＥのインデックスを示すことができ、基準ＲＥでない二つの任意のＲＥのインデックスになることもできる。また、
は２になる。

図１６で、ＲＥグループ＃２（１６２０）の基準ＲＥのチャネルを
はそれぞれ基準ＲＥから周波数軸に１、−１の距離だけ離れたＥ、Ｆに位置する一般ＲＥのチャネルの示す。同様に、
はそれぞれ基準ＲＥから時間軸に１、−１の距離だけ離れたＧ、Ｈに位置する一般ＲＥのチャネルを示す。

一方、
と基準ＲＥから周波数軸に
間のチャネル相関関係を示す。
のチャネルが同一であれば、
は１になるが、そうでない場合にはいずれも１より小さい値を有する。ＭＩＭＯ受信機は数式１９の
に基づいて周波数軸に沿ってＲＥ管のチャネル相関関係を計算することができ、計算されたチャネル相関関係と下記の数式２０によってＲＥグループでの周波数軸上の最大距離が決定される。

数式２０で、
は周波数軸上の最大距離を示し、
はＲＥ間の周波数軸上のチャネル相関関係である
の最小閾値を示すもので、１より小さい値になる。数式２０で、
より小さい場合、基準ＲＥから周波数軸上の最大距離は

になる。すなわち、
になる。数式２０は基準ＲＥとのチャネル相関関係が最小限の臨界値になる直前のＲＥまで受信／前処理フィルターが共有されるＲＥグループに決定することを意味し、数式２０によってＲＥグループの周波数軸上の両端が決定される。

一方、数式１９で、時間軸によるＲＥ間のチャネル相関関係が
に計算されることができ、数式２０と類似した方法によって時間軸への最大距離も決定される。これにより、ＲＥグループの時間軸上の両端が決定されることができ、２軸方向への最大距離が決定されることによってＲＥグループの形態（つまり、形状及び大きさ）が最終に決定される。すなわち、基準ＲＥとの相関関係が周波数軸と時間軸上に閾値以上になる距離まで受信／前処理フィルターが共有される。

さらに他の実施例として、ＭＩＭＯ受信機はＣＲＳ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）を用いてチャネルの電力遅延分散プロファイルを予測することができる。このような電力遅延分散プロファイルは時間ドメインでチャネルのインパルス応答（ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を示し、その長さが長いほど周波数軸上のチャネル変化量が大きいことを意味する。ＭＩＭＯ受信機はこのようなチャネルの電力遅延分散プロファイルから数式２０で説明した最大距離を計算することができる。

具体的に、チャネル遅延分散プロファイルが長く現れる場合、数式２０の最大距離
が１になることができる反面、チャネル遅延分散プロファイルが短く現れる場合には周波数軸上の全てのチャネルが同一になって最大距離が６に最も長く決定されることもできる。すなわち、ＭＩＭＯ受信機はチャネル遅延分散プロファイルを用いて周波数軸上の基準ＲＥと一般ＲＥの間の最大距離を決定することができる。

また、ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａシステムを支援するＭＩＭＯ受信機はドップラー効果も測定することができ、先にチャネル遅延分散プロファイルについて説明したものと同様に、ドップラー効果を用いて時間軸上の最大距離を決定することができる。結果的に、ＭＩＭＯ受信機は電力遅延分散プロファイルとドップラー効果を用いてＲＥグループの形態を決定することもできる。

さらに他の実施例によると、ＭＩＭＯ受信機は受信信号のＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ／Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｒａｔｉｏ／Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）の少なくとも一つに基づいて数値解釈アルゴリズムの誤差許容係数を決定し、これによってＲＥグループの形態を決定することができる。数値解釈アルゴリズムの誤差許容係数
については数式１１で説明したもので、数値解釈アルゴリズムの計算結果値の誤差許容範囲を示す。

一方、このような誤差は該当の一般ＲＥでＭＭＳＥフィルターなどを用いて直接計算した結果と説明した技法によって受信／前処理フィルターを共有した計算結果との差を意味する。よって、誤差許容係数
が大きいほど計算結果の誤差が大きくなる確率が大きくなり、ＭＩＭＯ受信機の性能は劣化する。しかし、ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲが低い場合であれば、前述した誤差よりは雑音や干渉が性能にもっと支配的な影響を及ぼす。したがって、このような状況では誤差許容係数を大きくしても受信機の性能劣化が相対的に非常に小さくなる。誤差許容係数を大きくする場合、数値解釈アルゴリズムの繰返し数が減って検出信号の生成のための計算複雑度が減少し、誤差許容係数が大きければ、全てのＲＥでアルゴリズムの繰返し数が減るため、誤差許容係数が小さい場合に比べてもっと大きいＲＥグループを形成することができる。

具体的に例を挙げて説明すると、図１６でＤに位置するＲＥの場合、
であれば数値解釈アルゴリズムに要求される繰返し回数が４であるが、
であれば要求される繰返し回数が２に減ることができる。したがって、ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲを考慮しない場合、ＭＩＭＯ受信機は繰返し回数が４まで発生しないように図１６の代わりに図１７に示した形態にＲＥグループを形成しなければならない。一方、ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲを考慮する場合、ＭＩＭＯ受信機は、ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲが低い場合、誤差許容係数
を大きくして図１６に示した形態のＲＥグループを形成することができる。

また、ＭＩＭＯ受信機は母グループごとに平均ＳＩＮＲを計算し、これに基づいて該当の母グループの誤差許容係数を下記の数式２１のように決定することができる。

図２１を例として説明すると、図２１のそれぞれの四角形は母グループを示す（２１１０）。それぞれの母グループ２１１１、２１１２、２１１３、２１１４、２１１４、２１１６は複数のＲＥ（例えば、先の図１６〜図２０でのようにＲＢ）で構成されることができ、母グループのそれぞれで図１６〜図２０に示した形態にＲＥグループが形成されることができる。

一方、図２１で、母グループ＃１（２１１１）を処理した結果、ＳＩＮＲが１０ｄＢに測定されることができる。このような場合、ＭＩＭＯ受信機は母グループ＃１（２１１１）に対する
に決定し、図１７に示した形態にＲＥグループを形成する。母グループ＃２（２１１２）を処理した結果、ＳＩＮＲが１５ｄＢに測定されれば、ＭＩＭＯ受信機は
に決定し、図１９に示した形態にＲＥグループをもっと小さく形成することができる。ついで、母グループ＃３（２１１３）を処理した結果、ＳＩＮＲが５ｄＢに測定されれば、ＭＩＭＯ受信機は
に決定し、図１６に示した形態にＲＥグループを形成することができる。結果として、ＭＩＭＯ受信機はそれぞれの母グループごとに測定されるＳＩＮＲによってＲＥグループの形態を能動的に決定することができ、これにより受信信号処理に要求される計算複雑度をさらに減らすことができるようになる。

ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲを用いるさらに他の実施例として、ＭＩＭＯ受信機はチャネル相関関係の最小閾値
をＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲを考慮して決定することができる。最小閾値
は、数式２０で説明したように、基準ＲＥに基づいた受信／前処理フィルターを共有するためにＲＥが満たすべき最小限の相関関係を意味する。

ＭＩＭＯ受信機は、ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲが低い場合、チャネル相関関係の最小閾値を小さく設定することができる。このような場合、数式２０のアルゴリズムは基準ＲＥからの最大距離
をもっと大きく選択することができ、結果的にもっと大きい閾値を大きく設定し、数式２０のアルゴリズムによる最大距離がもっと小さく選択され、ＲＥグループが小さく形成される。

さらに他の実施例を説明すると、母グループがＲＢの場合、ＭＩＭＯ受信機はＲＢ単位でＲＥグループを決定し、以前のＲＢでの繰返し回数を考慮してＲＥグループを形成することができる。ＭＩＭＯ受信機は、以前のＲＢで検出信号を生成する過程で数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が特定の閾値を超える場合、次のＲＢに対しては以前のＲＢで適用されたＲＥグループより小さな大きさを有するＲＥグループを形成することができる。

具体的に説明すると、数値解釈アルゴリズムの繰返し回数に対する特定の閾値を
という。例を挙げて説明すると、ＲＢに対して図１６に示したように二つのＲＥグループが形成されるとき、図１６のＤに位置する一般ＲＥに対する検出信号を生成する過程で数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が閾値
を超える場合を考慮することができる。この際、ＭＩＭＯ受信機は次のＲＢに対しては図１７に示した形態にＲＥグループをもっと小さく形成する。もっと小さいグループが形成されることにより、Ｄに位置する一般ＲＥの基準ＲＥとの距離は｛３、５｝から｛３、２｝に減り、数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が減る。

一方、図１６のように形成されたＲＥグループに対して検出信号を生成する過程で繰返し回数が閾値
を超えない場合、図１６に示した形態のＲＥグループを続けて次のＲＢにも適用することができる。結果として、ＭＩＭＯ受信機はＲＢ単位でＲＥグループを形成する過程で以前のＲＢに対する数値解釈アルゴリズム繰返し回数が閾値を超えるかを考慮してＲＥグループを縮小することができる。

ＲＥグループを縮小するとは、周波数軸方向への縮小、時間軸方向への縮小、及び両軸方向への縮小のいずれか一つであり得る。先の図１６の実施例を引き継いで説明すると、図１６のＤに位置する一般ＲＥの繰返し数が閾値
を超える場合、ＭＩＭＯ受信機はＣ位置の一般ＲＥの収斂速度（つまり、共用フィルターを用いない場合との誤差）とＢに位置する一般ＲＥの収斂速度を比較することができる。Ｃに位置する一般ＲＥでの収斂速度がより速い場合（つまり、誤差がもっと小さい場合）、基準ＲＥとＣに位置するＲＥのチャネル相関関係が基準ＲＥとＢに位置するＲＥのチャネル相関関係より大きいことが分かる。

よって、ＭＩＭＯ受信機は次のＲＢに対しては基準ＲＥを時間軸方向にもっと配置する図１７に示した形態のＲＥグループを形成することができる（Ｂにもっと近い位置に基準ＲＥが付け加えられるように）。反対に、Ｃに位置するＲＥでの収斂速度がもっと遅い場合（つまり、誤差がもっと大きい場合）、Ｃに位置するＲＥのチャネル相関関係がＢに位置するＲＥより小さいことが分かる。よって、ＭＩＭＯ受信機は、次のＲＢに対しては図２０に示した形態のＲＥグループを形成することができる（Ｃにもっと近い位置に基準ＲＥが付け加えられるように）。

前述した収斂速度を考慮してＲＥグループの形態を調節する方式は数値解釈アルゴリズムの繰返し回数を考慮するものに理解されることもできる。一方、収斂速度が速いこと（繰返し回数当たり誤差の減少速度がもっと速いこと）は検出信号の生成のための繰返し回数が小さいことを意味する。

前述した収斂速度（つまり、共用フィルターを用いない場合との誤差）は数式１１で説明した数値解釈アルゴリズムでの
を計算することによって（つまり、勾配を計算することによって）確認することができる。言い換えれば、同じ繰返し数に対して
が小さいほど収斂速度が速くなること（つまり、誤差が小さいこと）を意味するので、Ｃに位置するＲＥの
とＤに位置するＲＥの
を比較することによって二つのＲＥ間の収斂速度の比較が可能である。

以上では、ＭＩＭＯ受信機が数値解釈アルゴリズムの繰返し回数、誤差を比較して次のＲＥグループの形態を決定する実施例を説明した。以下では、前述した内容に加え、ＭＩＭＯ受信機がＲＥのチャネル相関関係を用いて次のＲＥグループの形態を予め決定する実施例を説明する。

先の数式１９によってＭＩＭＯ受信機が周波数軸及び時間軸に対するチャネル相関関係を測定する過程を説明した。周波数軸方向へのチャネル相関関係が時間軸方向への相関関係より小さければ（つまり、周波数軸方向へのチャネル変化がもっと大きければ）、周波数軸方向への最大距離が減少する形態のＲＥグループが選択されることができる。反対に、時間軸方向へのチャネル相関関係がもっと小さい場合（つまり、時間軸方向へのチャネル変化がもっと大きければ）、時間軸方向への最大距離が減少する形態のＲＥグループが選択されることができる。このような実施例によると、チャネル相関関係が小さくて数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が多い軸方向への最大距離を減らすことにより、次のＲＢに対してはＲＥグループ全部の計算複雑度を減らすことができる。

例を挙げて説明すると、図１６に示した形態のＲＥグループを用いているうち、数値解釈アルゴリズムの最大繰返し数が閾値
を満たす場合、ＭＩＭＯ受信機は次のＲＢに対しては図１７に示した形態のＲＥグループを形成することができる。反対に、
を満たす場合、図２０に示した形態のＲＥグループを形成することができる。

以上で説明したＭＩＭＯ受信機が最大繰返し回数と閾値
を比較する実施例は次のように変更されて適用できる。

ＲＥグループを縮小する以上の実施例とは反対に、ＭＩＭＯ受信機が以前のＲＢに対するデータ検出過程で遂行した数値解釈アルゴリズムの最大繰返し回数が特定の閾値より小さい場合、ＭＩＭＯ受信機は次のＲＢに対してはＲＥグループを確張することができる。すなわち、チャネル相関関係が充分に良くてＲＥグループを確張しても数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が大きく増加しないことが予想されるので、ＭＩＭＯ受信機は基準ＲＥの計算複雑度を減らすためにＲＥグループを確張することができる。

また、以前のＲＢに対する数値解釈アルゴリズムの最大繰返し回数が特定の閾値より小さい場合、ＭＩＭＯ受信機は周波数軸と時間軸方向への収斂速度を比較してＲＥグループが拡張される形態を決定する。また、ＭＩＭＯ受信機は周波数軸と時間軸へのチャネル相関関係を比較してＲＥグループが拡張される形態を決定することもできる。前述した拡張実施例は以上で説明した縮小実施例が同様に適用できるので、具体的な説明は省略する。

一方、移転ＲＢでの繰返し回数を考慮してＲＥグループを確張する場合、ＭＩＭＯ受信機はＲＥグループを縮小する前の形態にＲＥグループを確張することができる。すなわち、ＭＩＭＯ受信機がＲＢでの繰返し回数を考慮してＲＥグループを縮小した経験がある場合、ＲＥグループを確張するとはＲＥグループを縮小する前の形態に再び戻ることを意味することができる。

図２１は本発明の一実施例によるＲＥグループ形成過程を説明する図である。図２１でそれぞれの四角形はＲＢを示し、それぞれのＲＢは図１６〜図２０に示した複数のＲＥを含み、一つ以上のＲＥグループで構成される。一方、以上の図１６〜図２０で説明した実施例は一つ以上が複合的に適用されることができ、これによりＭＩＭＯ受信機はそれぞれのＲＢに対する計算複雑度を最小化することができるようになる。

例を挙げて説明すると、まずＭＩＭＯ受信機はＲＢ＃１（２１１１）に対して周波数軸と時間軸によるチャネル相関関係を考慮してＲＥグループの形態を決定することができる。ＲＢ＃１（２１１１）に対するデータ検出が完了すれば、ＭＩＭＯ受信機はＲＢ＃１（２１１１）で遂行された数値解釈アルゴリズムの繰返し回数及び収斂速度に基づき、ＲＢ＃２（２１１２）で使うべきＲＥグループ形態を予め決定することができる。同様に、ＲＢ＃３（２１１３）に対してはＲＢ＃２（２１１２）で遂行された数値解釈アルゴリズムの結果に基づいてＲＥグループ形態が決定されることができる。すなわち、次のＲＢで使われるＲＥグループの形態は以前のＲＢで遂行された数値解釈アルゴリズムの繰返し回数と収斂速度に基づいて決定されることができ、最初のＲＢに対してはＲＥ間のチャネル相関関係及び／又はＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲを考慮してＲＥグループが決定されることができる。一方、ＭＩＭＯ受信機がＲＢ単位でＲＥグループを形成するにとどまらず、サブフレーム、タイムスロットなどの単位でＲＥグループを形成することができるのは前述したようである。

以上で説明したように、ＭＩＭＯ受信機はＲＥ間のチャネル相関関係、ＳＮＲ／ＳＩＲ／ＳＩＮＲ、以前の動作履歴などを考慮してＲＥグループの形態を適応的に決定することができる。適応的にＲＥグループが決定されることにより、ＭＩＭＯ受信機は全てのＲＢを処理するために要求される計算複雑度を性能低下なしにも低めることができるようになる。

４． ＭＩＭＯ送信機のＲＥグループ形成方法

以上ではＭＩＭＯ受信機がＲＥグループを形成して受信信号を処理する過程について説明した。以下では図２２及び図２３に基づいてＭＩＭＯ送信機が母グループからＲＥグループを形成する実施例について説明する。以下で、ＭＩＭＯ送信機は明細書の開始部で説明した基地局又は送信端を意味することができ、前述したＭＩＭＯ受信機が通信を行う対象になることができる。

まず、ＭＩＭＯ送信機は、複数のＲＥの時間軸に対するチャネル相関関係と周波数軸に対するチャネル相関関係を考慮し、一つの母グループからＲＥグループの形態を決定する。すなわち、ＭＩＭＯ送信機はＭＩＭＯ受信機が検出信号の生成に用いるＲＥグループを直接決定することができる（つまり、ＲＥグループの形態を決定することができる）。ついで、ＭＩＭＯ送信機は、ＲＥグループの形態についての情報をＭＩＭＯ受信機に送信し、ＭＩＭＯ受信機はこの情報に基づいて受信信号を処理することにより、検出信号を生成する。以下では前述したＭＩＭＯ送信機のＲＥグループ形成過程について具体的に説明する。

すなわち、ＭＩＭＯ送信機は前述したＭＩＭＯ受信機が受信信号を処理する前にＲＥグループの形態を決定する過程を遂行することができ、ＭＩＭＯ送信機によってＲＥグループの形態が決定された場合、前記情報がＭＩＭＯ送信機からＭＩＭＯ受信機に送信される。ＭＩＭＯ送信機が送信するＲＥグループについての情報は物理階層下りリンク制御チャネル（ＰＤＣＣＨ、Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＣＨａｎｎｅｌ）を介してＭＩＭＯ受信機に送信されることができる。前述した過程により、ＭＩＭＯ受信機はＲＥグループの形態を決定する過程を省略することができるので、端末の具現複雑度が改善することができ、端末の電力消耗も減ることができる。

ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機がＴＤＤ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｄｕｐｌｅｘ）システムで通信する場合、ＭＩＭＯ送信機は有効チャネル（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｃｈａｎｎｅｌ）を予め分かることができる。この場合、ＭＩＭＯ送信機は数式２０で説明した過程によって複数のＲＥに対するチャネル相関関係を計算する過程を遂行することができ、数式２０で周波数軸上の最大距離である
と時間軸上の最大距離である
をＭＩＭＯ送信機が決定することができる。すなわち、周波数軸と時間軸上の最大距離が決定されれば、ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループの形態を決定する。形成されたＲＥグループについての情報（例えば、ＲＥグループの形態）はＭＩＭＯ受信機に送信される。

一方、ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機がＦＤＤ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｄｕｐｌｅｘ）システムで通信する場合、ＭＩＭＯ送信機は有効チャネルが直接分かることが難しい。このような場合、ＭＩＭＯ送信機は、ＭＩＭＯ受信機から時間軸と周波数軸の間のチャネル相関関係についての情報のフィードバックを受けるか、電力遅延分散プロファイルとドップラー効果についての情報のフィードバックを受けることができる。言い替えれば、ＭＩＭＯ送信機は、ＲＥグループを形成するためのパラメーター値をＭＩＭＯ受信機からフィードバックして受けることができ、受信した情報を用いてＲＥグループを形成することができる。フィードバックされる情報の例としては、特定の周波数領域に対する特性値（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｖａｌｕｅ）であるドップラー効果、電力遅延分散プロファイル、コヒーレンス時間（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｉｍｅ）、コヒーレンス帯域（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）などの情報を含むことができ、時間／周波数相関関係による周波数領域の選好度情報として、ＭＩＭＯ受信機の選好周波数領域のインデックス、選好周波数領域の順序、周波数領域別選好程度などの情報を含むこともできる。ＭＩＭＯ送信機は、受信されたフィードバック情報の少なくとも一つに基づいてＲＥグループを形成する。

ついで、ＭＩＭＯ送信機が一つの母グループからＲＥグループを形成した後、ＭＩＭＯ受信機にＲＥグループについての情報を送信する実施例を説明する。

一つ目、ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機の間に既決定のＲＥグループの形態が共有されることができる。すなわち、ＭＩＭＯ送信機は既決定のＲＥグループ形態のいずれか一つを選択し、選択されたＲＥグループをインデックス値としてＭＩＭＯ受信機に送信することができる。ＭＩＭＯ受信機もＲＥグループの形態についての情報を予め持っているから、ＭＩＭＯ送信機から受信されるインデックス値のみでもどの形態にＲＥグループが決定されたかが分かる。

図２２を参照して説明すると、ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機の間にはＲＥグループの形態がｓｅｔ＃１（２２１０）、ｓｅｔ＃２（２２２０）、ｓｅｔ＃３（２２３０）、ｓｅｔ＃４（２２４０）のいずれか一つに決定されるという情報が予め共有される。この際、それぞれのセットは一つの母グループが特定の形態を有するＲＥグループで構成されることを示す。前述した実施例によって、ＭＩＭＯ送信機は
に基づいて４個の既決定セットのいずれか一つを選択し、選択されたセットについての情報をＭＩＭＯ受信機に送信する。一方、図２２で、４個のセットはいずれも同じ母グループを仮定する。この際、一つの母グループを形成する単位は（例えば、一つのＲＢ）ＬＴＥ／ＬＴＥ−ＡにおけるＲＢを例として説明したが、これに限定されなく、サブフレーム、スロット、ひいては新規の通信システムで定義される単位で具現されることもできる。

一方、図２２に示した数字は母グループ内でそれぞれのＲＥグループのインデックスを示す。説明の便宜のために、以下では特定のセットと該当のセット内の特定ＲＥグループを｛セットインデックス、ＲＥグループインデックス｝で表現する。すなわち、｛３、１｝はセット３（２２３０）内で「３」で表示された三番目のＲＥグループを意味する。

二つ目、ＭＩＭＯ送信機は以前に選択したセットのインデックス値を基準にして、新しく選択するセットのインデックス値を知らせることもできる。すなわち、前述した実施例で、ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループの形態を直接的に示すインデックス値を送信した。これとは違い、ＭＩＭＯ送信機は、新しく形成されたＲＥグループの形態が以前に選択されたＲＥグループの形態とどのように違うかを比較し、その結果のみをＭＩＭＯ受信機に送信することもできる。

具体的に説明すると、ＲＥ間の時間／周波数軸へのチャネル相関関係は長期統計的要素（例えば、電力遅延分散プロファイル又はドップラー効果）によって決定される。このような長期統計的要素は端末の移動速度とキャリア（ｃａｒｒｉｅｒ）の選択によって大きな影響を受ける。よって、端末が同じキャリアを使うとともに移動性が低い場合、チャネル相関関係は時間によって徐々に変わるようになる。このような場合、ＭＩＭＯ送信機が以前に選択したＲＥグループの形態と新しく選択するＲＥグループの形態は類似する可能性が非常に高い。すなわち、ＭＩＭＯ送信機は以前のＲＥグループの形態と比較した結果のみを送信することにより、ＭＩＭＯ受信機に送信する情報のオーバーヘッドを最小化することができる。

例を挙げてもっと説明すると、ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機の間に以前に選択したＲＥグループの形態が予め知られていれば、ＭＩＭＯ送信機は下記の表１のように１ビットの情報のみを用いて既選択のＲＥグループの形態を再使用するかをＭＩＭＯ受信機に知らせることができる。

ＭＩＭＯ送信機が「１」を送信する場合、ＭＩＭＯ受信機は以前に使ったＲＥグループの形態をそれ以上使わない。その代わりに、ＭＩＭＯ送信機は新たなＲＥグループの形態を示すインデックス値をＭＩＭＯ受信機に送信する。一方、ＭＩＭＯ送信機が「０」を送信する場合、ＭＩＭＯ受信機は以前に使ったＲＥグループの形態を使い続けることが分かる。

さらに他の例を挙げると、ＭＩＭＯ送信機は表２のように、２ビット情報を用いて新しく選択されたＲＥグループの形態を相対的な値として知らせることができる。

表２で、ＭＩＭＯ送信機とＭＩＭＯ受信機の間に以前に選択したＲＥグループの形態がｓｅｔ＃３（２２３０）であり、新しく選択されたＲＥグループ形態がｓｅｔ＃４（２２４０）であれば、ＭＩＭＯ送信機は「１０」を送信する。ＭＩＭＯ受信機は、「１０」が受信されることによってセットインデックスが１だけ増加したことが分かり、実質的にＲＥグループの形態が縮小したことが分かる。新しく選択されたＲＥグループの形態がｓｅｔ＃２（２２２０）であれば、ＭＩＭＯ送信機は「０１」を送信する。チャネル状況が急変してｓｅｔ＃１（２２１０）が新しく選択される場合、ＭＩＭＯ送信機は「１１」を送信し、ｓｅｔ＃１（２２１０）のインデックス値をＭＩＭＯ受信機に直接知らせる。あるいは、ＭＩＭＯ送信機は「１１」を送信し、新たに選択されたセットのインデックス値をＭＩＭＯ受信機に知らせない。その代わりに、「１１」を受信したＭＩＭＯ受信機は前述した実施例によって直接ＲＥグループを形成する。この際、ＭＩＭＯ送信機はＭＩＭＯ受信機がｓｅｔ＃１を選択したと黙示的に推正する。ついで、ＭＩＭＯ送信機は黙示的に選択されたｓｅｔ＃１を基準にして表２を用いてＲＥグループの形態をＭＩＭＯ受信機に知らせる。

表１及び表２で説明した実施例によると、チャネル状況が急変してＲＥグループ情報をリセット（ｒｅｓｅｔ）する場合、ＭＩＭＯ送信機は新たなＲＥグループセットを示すインデックス値を直接送信しなければならない。このような負担を減らすため、ＭＩＭＯ送信機は下記の表３のように以前と比較したチャネル相関関係の変化についての情報のみをＭＩＭＯ受信機に送信することができる。

表３による情報が受信されれば、ＭＩＭＯ受信機は以前に使ったＲＥグループの形態とチャネル相関関係の変化を考慮して、新しく使うＲＥグループの形態を決定する。例えば、ＭＩＭＯ受信機が図２２のｓｅｔ＃３（２２３０）を選択して使っているうちにＭＩＭＯ送信機から「０」を受信する場合を説明する。ＭＩＭＯ受信機はｓｅｔ＃３（２２３０）を優先的に適用してＲＥグループを形成し、受信信号を処理しているうちに特定のＲＥで検出信号生成のための数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が閾値を超えることが分かる。このような場合、ＭＩＭＯ受信機は該当のＲＥが属したＲＥグループまでｓｅｔ＃３（２２３０）を適用してＲＥグループを形成し、次のＲＥグループからはｓｅｔ＃４（２２４０）を適用してＲＥグループを形成する。すなわち、ＭＩＭＯ受信機が｛３、２｝に対するＲＥを処理しているうち、検出信号生成の繰返し回数が閾値を超える場合、｛３、３｝を処理する時からはｓｅｔ＃４（２２４０）を選択して｛４、５｝、｛４、６｝の形態にＲＥグループを形成する。ついで、ＭＩＭＯ受信機は残りのＲＥに対してもｓｅｔ＃４（２２４０）を選択して｛４、７｝、｛４、８｝の形態に受信信号を処理することができる。反対に、ＭＩＭＯ受信機がＭＩＭＯ送信機から「１」を受信する場合、一旦既存のセットを基準にしてＲＥグループを形成し、受信信号を処理する。この際、受信信号処理過程の繰返し回数がめっきり減少する場合、ＭＩＭＯ受信機はｓｅｔ＃３からｓｅｔ＃２に低め、受信信号を処理することができる。例えば、｛３、２｝でこのような状況が発生する場合、｛３、３｝、｛３、４｝ＲＥグループを｛２、２｝の形態に変更して処理することができる。

三つ目、ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループについての情報を周期的もしくは非周期的にＭＩＭＯ受信機に知らせることができる。前述した第２実施例のＭＩＭＯ送信機は以前に選択されたＲＥグループの形態（つまり、セット）との関係で表現される新たなＲＥグループの形態についての情報をＭＩＭＯ受信機に送信する。これと比較して、本実施例において、ＭＩＭＯ送信機は周期的もしくは非周期的にＲＥグループの形態についての情報をＭＩＭＯ受信機に直接的に知らせる。よって、ＭＩＭＯ受信機はＲＥグループについての情報が受信されない区間では３節で説明した実施例によってＲＥグループを形成することができる。

非周期的な場合を説明すると、ＭＩＭＯ送信機は下記のような場合にＲＥグループについての情報をＭＩＭＯ受信機に送信することができる。例えば、ＭＩＭＯ送信機がＭＩＭＯ受信機に初めてデータを送信する場合、レイヤー（ｌａｙｅｒ）又はランク（ｒａｎｋ）の数が変更される場合、サービスするキャリア又はＲＢが変更される場合、ＭＩＭＯ受信機がトリガーメッセージを介してＲＥグループについての情報を直接要請する場合などを挙げることができる。ＭＩＭＯ受信機がトリガーメッセージを介してＲＥグループについての情報を要請する場合、トリガーメッセージは物理階層上りリンク制御チャネル（ＰＵＣＣＨ、Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｕｐｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＣＨａｎｎｅｌ）を介して送信されることができる。

ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループについての情報をＭＩＭＯ受信機に送信するために制御フレーム（ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｒａｍｅ）を用いることができる。制御フレームはＲＥグループについての情報が送信される時点を知らせるフレームであって、周期的もしくは非周期的にＭＩＭＯ受信機に送信されることができる。制御フレームが周期的に送信される場合、該当の周期内でのみＲＥグループについての情報が送信される時点が固定される。一方、制御フレームが非周期的に送信される場合、新しい制御フレームが送信されるまでＲＥグループについての情報が送信される時点が固定される。この際、ＭＩＭＯ送信機がＲＥグループについての情報伝送時点を変更する場合に後者を用いることができる。

下記の数式２２は制御フレームを構成する例示であり、ＣＦ_１、ＣＦ_２、ＣＦ_３はそれぞれ互いに異なる制御フレームを示す。制御フレームで、それぞれの要素は一つの母グループ処理単位（例えば、ＲＢ、フレーム、サブフレーム、スロットなど）を意味し、「１」の場合はＭＩＭＯ送信機が直接母グループに対するグルーピング情報を送信することを意味し、「０」の場合はＭＩＭＯ送信機がグルーピング情報を送信しなくてＭＩＭＯ受信機が直接ＲＥグループを形成しなければならない場合を意味する。この際、ＭＩＭＯ受信機は直接ＲＥグループを形成せずに、ＭＩＭＯ送信機が以前に決定したグルーピング情報をそのまま用いる。

ＭＩＭＯ送信機は、チャネル相関関係が早く変化する場合には、ＣＦ_１を送信することによってもっと頻繁な頻度でＲＥグループについての情報をＭＩＭＯ受信機に送信し、反対にチャネル相関関係の変化が少ない場合には、ＣＦ_３を送信することによってもっと低い頻度でＲＥグループについての情報をＭＩＭＯ受信機に送信する。

以上ではＭＩＭＯ送信機がＲＥグループについての情報をＭＩＭＯ受信機に送信する実施例を説明した。一方、提案した実施例のように動作してもＭＩＭＯ受信機は自分が直接ＲＥグループを形成することもできる。このような場合、ＭＩＭＯ受信機は受信されたＲＥグループについての情報を無視して自らＲＥグループを形成することができる。ＭＩＭＯ受信機がＭＩＭＯ送信機の指示とは違う形態にＲＥグループを形成する場合、ＭＩＭＯ受信機はこのような情報をＭＩＭＯ送信機にフィードバックする。

すなわち、ＭＩＭＯ受信機は、ＭＩＭＯ送信機が指示したＲＥグループ形態によって検出信号を生成する過程で一部のＲＥに対する数値解釈アルゴリズムの繰返し回数が閾値を超えることを感知することができる。このような場合、ＭＩＭＯ受信機はＭＩＭＯ送信機が指示したＲＥグループの形態が不適切であると判断し、先に３節で提案した方法で直接ＲＥグループを形成する。ついで、ＭＩＭＯ受信機は自分が形成したＲＥグループの形態についての情報をＭＩＭＯ送信機に送信し、ＭＩＭＯ送信機が新たなＲＥグループを形成する過程で参考するようにする。このようなフィードバック情報は物理階層上りリンク制御チャネルであるＰＵＣＣＨを介して伝達されることができる。

具体的な例を挙げて説明すると、ＭＩＭＯ受信機が許容する数値解釈アルゴリズムの繰返し回数閾値が２回であると仮定する。ＭＩＭＯ受信機がＭＩＭＯ送信機から受信された情報によってＲＥグループを形成し、データを検出する過程で、一部のＲＥに対する結果値が許容誤差の範囲を満たさないことがあり得る。

このような場合、ＭＩＭＯ受信機は単に許容誤差範囲以内で結果値が獲得されるまで数値解釈アルゴリズムをさらに繰返し行ってデータを検出することもできる。そして、ＭＩＭＯ受信機は誤差範囲以内の結果値を獲得することができなかったＲＥの個数を累積し、累積個数が任意の基準値より多くなる場合、自分が直接ＲＥグループを形成することもできる。あるいは、ＭＩＭＯ受信機は許容誤差範囲以内で結果値が獲得されない場合、直ちにＭＩＭＯ送信機にそのような情報をフィードバックすることもできる。このようなフィードバック情報は下記の表４のような形態に表すことができる。

すなわち、ＭＩＭＯ送信機が送信したＲＥグループの形態によってデータを検出した結果、誤差範囲以内で信号検出が行われる場合、ＭＩＭＯ受信機は「００」を送信する。一方、ＭＩＭＯ受信機の検出信号生成の結果、周波数軸又は時間軸へのＲＥグループ拡張が必要な場合、ＭＩＭＯ受信機は「０１」又は「１０」をそれぞれ送信することができる。両軸の方向に共に拡張が必要な場合、「１１」が送信されることができる。

ＭＩＭＯ受信機によってフィードバックされた情報に基づき、ＭＩＭＯ送信機は新しく形成するＲＥグループの形態を決定する。例えば、ＭＩＭＯ送信機が図２２でｓｅｔ＃３（２２３０）を選択してＭＩＭＯ受信機に指示し、ＭＩＭＯ受信機は「０１」をフィードバックする場合を考慮することができる。このような場合、ＭＩＭＯ送信機は、次のセットの選択時にｓｅｔ＃３（２２３０）が選択されたと言ってもＭＩＭＯ受信機のフィードバックを考慮してｓｅｔ＃４（２２４０）を指示することができる。

図２３は以上で説明したＭＩＭＯ送信機のＲＥグループ形成方法を時系列的な流れによって説明するフローチャートである。したがって、図２３で具体的な説明が省略されても以上で説明した内容が同一乃至類似の方式で適用できるのは当該技術分野で通常の知識を持った者であれば易しく分かる。

まず、ＭＩＭＯ送信機はＭＩＭＯチャネル情報を獲得する（Ｓ２３１０）。ＴＤＤシステムではＭＩＭＯ送信機がチャネル情報を直接分かることができ、ＦＤＤシステムではＭＩＭＯ受信機からフィードバックされる情報を分析することによってチャネル情報を獲得することができる。

ついで、ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループの形態を決定する（Ｓ２３２０）。すなわち、ＭＩＭＯ送信機は、ＭＩＭＯ受信機がどの形態のＲＥグループに基づいて検出信号を生成するかを決定する。ＲＥグループを決定する過程でＲＥ間のチャネル相関関係が用いられることができ、チャネル相関関係はＳ２３１０で獲得したチャネル情報を考慮して計算されることができる。

ＲＥグループの形態が決定されれば、ＭＩＭＯ送信機はＭＩＭＯ受信機にＲＥグループの形態についての情報を送信する（Ｓ２３３０）。ＲＥグループについての情報を送信する方式としては、既決定のＲＥグループ形態のインデックス値を送信する方式、以前のＲＥグループの形態との関係を示すインデックス値を送信する方式などについて前述したようであり、このような伝送過程は周期的もしくは非周期的に行われることができる。

ＲＥグループについての情報を受信したＭＩＭＯ受信機は、これに基づいて受信信号を処理して検出信号を生成し（Ｓ２３４０）、検出信号の生成過程でＲＥグループの形態を調節する必要がある場合、ＭＩＭＯ送信機にその情報をフィードバックする。

以上で提案した実施例によると、ＭＩＭＯ送信機は、ＲＥ間のチャネル相関関係に基づいてＲＥグループの形態を適応的に決定してＭＩＭＯ受信機に知らせる。ＭＩＭＯ受信機は、受信された情報に基づいてＲＥグループを形成し、受信信号を処理することにより、ＲＥグループを形成する過程を省略することができるようになる。

５． 提案するＭＩＭＯ送信機のリソース及びユーザー選択方法

以上の図１６〜図２１ではＭＩＭＯ受信機のＲＥグループ形成方法を、図２２及び図２３ではＭＩＭＯ送信機のＲＥグループ形成方法を説明した。以下の図２４及び図２５ではＭＩＭＯ送信機が特定のユーザーに割り当てるリソースを選択する方法及び特定のリソースを用いてデータを送信するユーザーを決定する方法を説明する。提案する実施例を説明するに先立ち、関連内容を説明する。

ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａではキャリア結合（Ｃａｒｒｉｅｒ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ、ＣＡ）を支援する。通信システムは中心周波数が互いに異なる複数の上り／下りリンクコンポーネント搬送波（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｃａｒｒｉｅｒ、ＣＣ）を集めてもっと広い上り／下りリンク帯域幅を支援することができ、このような技術をキャリア結合と言う。

「コンポーネント搬送波（ＣＣ）」は等価の他の用語（例えば、キャリア、セルなど）に取り替えることができる。それぞれのＣＣは周波数領域で互いに隣接するかあるいは隣接しないことができる。各コンポーネント搬送波の帯域幅は独立的に決定されることができる。ＵＬＣＣの個数とＤＬ ＣＣの個数が違う非対称搬送波集成も可能である。一方、制御情報は特定のＣＣを介してのみ送受信されるように設定されることができる。このような特定のＣＣをプライマリー（ｐｒｉｍａｒｙ）ＣＣ（又は、アンカー（ａｎｃｈｏｒ）ＣＣ）といい、残りのＣＣをセカンダリー（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ）ＣＣということができる。

クロス−キャリアスケジューリング（又はクロス−ＣＣスケジューリング）が適用される場合、下りリンク割当てのためのＰＤＣＣＨはＤＬ ＣＣ＃０に送信され、該当のＰＤＳＣＨは他のＤＬ ＣＣに送信されることができる。クロス−ＣＣスケジューリングのために、キャリア指示フィールド（ｃａｒｒｉｅｒ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｆｉｅｌｄ、ＣＩＦ）の導入を考慮することができる。ＰＤＣＣＨ内でＣＩＦの存在有無は上位階層シグナリング（例えば、ＲＲＣシグナリング）によって半静的（ｓｅｍｉ−ｓｔａｔｉｃ）及び端末−特定（ＵＥ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）（又は、端末−グループ−特定（ＵＥ−ｇｒｏｕｐ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ））方式で設定されることができる。

ＣＩＦが存在する場合、基地局（又はＭＩＭＯ送信機）は端末（又はＭＩＭＯ受信機）側のブラインドデコーディング複雑度を低めるために、ＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣセットを割り当てることができる。ＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣセットは結合された全体ＤＬ ＣＣの一部として一つ以上のＤＬ ＣＣを含み、端末は該当のＤＬ ＣＣ上でのみＰＤＣＣＨの検出／復号化を遂行する。すなわち、基地局が端末にＰＤＳＣＨ／ＰＵＳＣＨをスケジューリングする場合、ＰＤＣＣＨはＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣセットを介してのみ送信される。ＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣセットは端末−特定（ＵＥ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）、端末−グループ−特定（ＵＥ−ｇｒｏｕｐ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）又はセル−特定（ｃｅｌｌ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）方式で設定されることができる。用語「ＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣ」はモニタリングキャリア、モニタリングセルなどの等価の用語に取り替えることができる。また、端末のために結合されたＣＣは、サービングＣＣ、サービングキャリア、サービングセルなどの等価の用語に取り替えることができる。

３個のＤＬ ＣＣ（ＤＬ ＣＣ Ａ、ＤＬ ＣＣ Ｂ、ＤＬ ＣＣ Ｃ）が結合される場合を例として説明する。このような場合、ＤＬ ＣＣ ＡがＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣに設定され、ＤＬ ＣＣ Ａ、Ｂ、ＣはサービングＣＣ、サービングキャリア、サービングセルなどといえる。ＣＩＦがディスエーブルされた場合、それぞれのＤＬ ＣＣはＬＴＥ ＰＤＣＣＨ設定によってＣＩＦなしに自分のＰＤＳＣＨをスケジューリングするＰＤＣＣＨのみを送信することができる。一方、端末−特定（又は端末−グループ−特定又はセル−特定）上位階層シグナリングによってＣＩＦがイネーブルされた場合、ＤＬ ＣＣ Ａ（モニタリングＤＬ ＣＣ）はＣＩＦを用いてＤＬ ＣＣ ＡのＰＤＳＣＨをスケジューリングするＰＤＣＣＨだけでなく他のＣＣのＰＤＳＣＨをスケジューリングするＰＤＣＣＨも送信することができる。この場合、ＰＤＣＣＨモニタリングＤＬ ＣＣに設定されなかったＤＬ ＣＣ Ｂ／ＣではＰＤＣＣＨが送信されない。よって、ＤＬ ＣＣ Ａ（モニタリングＤＬ ＣＣ）はＤＬ ＣＣ Ａに関連したＰＤＣＣＨ検索領域、ＤＬ ＣＣ Ｂに関連したＰＤＣＣＨ検索領域、及びＤＬ ＣＣ Ｃに関連したＰＤＣＣＨ検索領域を全て含まなければならない。

前述したように、ＬＴＥ−Ａは、クロス−ＣＣスケジューリングのために、ＰＤＣＣＨ内でＣＩＦの使用を考慮している。ＣＩＦの使用可否（つまり、クロス−ＣＣスケジューリングモード又はノン−クロス−ＣＣスケジューリングモードの支援）及びモード間の転換はＲＲＣシグナリングによって半静的／端末−特定に設定されることができる。端末はこのようなＲＲＣシグナリング過程を経た後、自分にスケジューリングされるＰＤＣＣＨ内にＣＩＦが使われるかを認識することができる。

中心周波数が同一である、つまり同じＣＣ内の母グループ（例えば、ＲＢ）は一つの長期統計的パラメーター（例えば、ドップラー効果や電力遅延分散プロファイル）によってそのチャネルが表現されることができる。また、チャネルに対する長期統計的パラメーターによってＲＢ内の周波数軸及び時間軸への相関関係が決定される。したがって、ＲＢに対する長期統計的パラメーターを用いることにより、ＲＢ内の周波数軸及び時間軸への相関関係が測定されることができる。

一方、中心周波数が違う、つまり相異なるＣＣに属したＲＢは互いに異なる長期統計的パラメーターによってそのチャネルが表現される。よって、中心周波数が互いに異なるＲＢ＃１、ＲＢ＃２を考慮するとき、ＲＢ＃１に属したＲＥ間のチャネル相関関係はＲＢ＃２に属したＲＥ間のチャネル相関関係と独立的である。一方、以上で説明した母グループのチャネル相関関係の特性は、母グループがＲＢの場合だけではなくスロット、サブフレーム、サブバンド、フレーム単位に対しても同一又は類似の方式で適用される。

さらに他の関連内容として、ＣＱＩ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を説明する。ＣＱＩは端末（又はＭＩＭＯ受信機）が測定した無線チャンネルの品質を示す値であって、端末から基地局（又はＭＩＭＯ送信機）に周期的に報告される。基地局は端末から報告されたＣＱＩを基準にして端末（又はＭＩＭＯ受信機）に割り当てるＲＢを選択し、
番目のＲＢのＣＱＩは下記の数式２３のように定義される。

数式２３で、
番目のＲＢ内の
番目のＲＥのＳＩＮＲを示す。
はＥＳＭ（Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ＳＩＮＲ Ｍａｐｐｉｎｇ）関数であって、
の和を容易にするための変換関数である。
はＲＢ内の全てのＲＥの個数
を意味する。すなわち、ＣＱＩは特定のＲＢ内に属した全てのＲＥのＳＩＮＲをＥＳＭ関数によって平均化したＳＩＮＲに表現される。基地局が高ＣＱＩを有するＲＢを用いる場合、高効率でデータを送信することができ、通信システムの容量（ｃａｐａｃｉｔｙ）を増加させることができる。

一方、ＣＱＩは前述したＥＳＭ関数の外にもＥＥＳＭ（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ＳＩＮＲ Ｍａｐｐｉｎｇ）、ＭＭＩＢ（Ｍｅａｎ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｅｒ Ｂｉｔ）の関数などによって定義されることができる。

以下では、前述した内容に基づき、ＭＩＭＯ送信機が特定のユーザーに割り当てるリソースを選択する方法及び特定のリソースを用いてデータを送信するユーザーを決定する方法を説明する。

先に２節で説明したように、ＭＩＭＯ受信機は、特定のＲＥグループに対して受信フィルターと前処理フィルターを生成し、基準ＲＥを除いたＲＥに対しては生成されたフィルターを適用して低複雑度でデータを検出する。ＲＥ間のチャネル相関関係が高いほど受信／前処理フィルターの効率は高くなり、ＭＩＭＯ受信機はもっと低い複雑度で動作するようになる。

したがって、ＭＩＭＯ送信機がＲＥ間のチャネル相関関係が高いＲＢを介してデータを送信する場合、ＭＩＭＯ受信機は任意のＲＢを介してデータを受信する場合に比べてもっと低い複雑度でデータを検出することができる。言い替えれば、ＭＩＭＯ送信機がＭＩＭＯ受信機に割り当てるＲＢを選択するに際してチャネル相関関係を考慮する場合、ＭＩＭＯ受信機が検出信号を生成する過程で付加の複雑度利得を得ることができる。

同様に、ＭＩＭＯ送信機がチャネル相関関係の高いユーザー（つまり、ＭＩＭＯ受信機）を選択してデータを送信する場合、選択されたユーザーは他のユーザーに比べて計算複雑度の観点で提案した技法を最も効率よく用いることができるようになる。

以下では、ＭＩＭＯ送信機がリソース又はユーザーを決定する過程を具体的に説明する。まず、ＭＩＭＯ送信機は特定のＭＩＭＯ受信機にデータを送信するためにリソース（時間／周波数リソース）を割り当てる過程で、時間／周波数リソースのチャネル相関関係特性を用いることができる。

前述した時間／周波数リソースは、キャリア、バンド、サブバンド、ＲＢなどの多様な単位になることができる。また、前述したキャリア結合が適用される場合、時間／周波数リソースは互いに異なるＣＣに属した時間／周波数リソースを意味することができる。広帯域伝送が適用される場合、時間／周波数リソースは同じＣＣ内の相異なる周波数バンド、サブバンド、ＲＢを意味することができる。

一方、チャネル相関関係特性はドップラー効果及び電力遅延分散プロファイルの特性によって把握されることができる。ドップラー効果及び電力遅延分散プロファイルはＭＩＭＯ送信機又はＭＩＭＯ受信機によって測定されることができる。ＭＩＭＯ送信機が測定する場合、ＭＩＭＯ送信機はＭＩＭＯ受信機が送信する別個の信号（例えば、ＳＲＳ（Ｓｏｕｎｄｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）など）を受信し、該当の信号から時間／周波数リソースに対するドップラー効果と電力遅延分散プロファイルを確認してチャネル相関関係を測定することができる。反対に、ＭＩＭＯ受信機が測定する場合、ＭＩＭＯ受信機は測定のための信号（例えば、ＤＭＲＳ（Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ））をＭＩＭＯ送信機から受信することにより、所望の情報を獲得し、測定された特性についての情報をＭＩＭＯ送信機にフィードバックする。

図２４で、ＭＩＭＯ送信機は時間／周波数リソースのチャネル相関関係についての情報を獲得する（Ｓ２４１０）。前述したドップラー効果を示す値が大きいほど時間軸に対するチャネル相関関係が低く、値が小さいほど時間軸に対するチャネル相関関係は高い。同様に、電力遅延分散プロファイルを示す値が大きいほど周波数軸に対するチャネル相関関係は低く、値が小さいほどチャネル相関関係は高い。

ＭＩＭＯ送信機は、チャネル相関関係についての情報が獲得されれば、チャネル相関関係を考慮して特定のＭＩＭＯ受信機に割り当てるリソースを決定する（Ｓ２４２０）。以下では、リソースを割り当てる（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）多様な実施例を具体的に説明する。

まず、ＭＩＭＯ送信機は中心周波数の相異なるキャリアの電力遅延分散プロファイルとドップラー効果を比較することにより、チャネル相関関係が最も高いキャリアを選択する。ついで、ＭＩＭＯ送信機は選択されたキャリアに属したＲＢを優先的にＭＩＭＯ受信機に割り当てる。

さらに他の方式として、ＭＩＭＯ送信機は、時間軸に対するチャネル相関関係は考慮せずに周波数軸に対するチャネル相関関係のみを考慮してリソースを割り当てることができる。具体的に説明すると、ドップラー効果による周波数の変化は下記の数式２４のように定義される。

数式２４で、
はＭＩＭＯ受信機の移動速度、
は光の速度、
は中心周波数である。数式２４によると、中心周波数が大きいほどドップラー効果が大きく現れるので、ＭＩＭＯ送信機は、中心周波数が小さなキャリアであるほど時間軸に対してもっと大きなチャネル相関関係を有すると判断することになる。このような問題点を解決するため、ＭＩＭＯ送信機は、時間軸に対するチャネル相関関係は考慮せずに電力遅延分散プロファイルのみを用いて周波数軸に対するチャネル相関関係のみを考慮することができる。

前述した二つの方式では、中心周波数が相異なるキャリアに対してチャネル相関関係を測定及び比較する方式を説明した。これとは違い、広帯域通信でのようにキャリアの周波数帯域が広い場合には下記のような方式が適用されることもできる。

ＭＩＭＯ送信機がドップラー効果や電力遅延分散プロファイルについての情報ではない、有効ＭＩＭＯチャネルを直接分かっている場合を考慮することができる。以下で、
番目ＲＥの有効
ＭＩＭＯチャネルを
に定義する。ＭＩＭＯ送信機は、
番目のＲＢの平均チャネル相関関係
を下記の数式２５で表現することができる。

数式２５で、
はＲＢのインデックスを示し、図２５に２５１０で示す。図２５で、ＲＢ ２５１０の中央に位置するＲＥは基準ＲＥ ２５２０であって、ＭＩＭＯ送信機は基準ＲＥ ２５２０のチャネル情報に基づいてＲＢ ２５１０内で共有する受信フィルター及び前処理フィルターを生成する。

一方、
は数式１９で説明した周波数軸及び時間軸に対するチャネル相関関係を意味し、
はそれぞれ基準ＲＥ ２５２０から周波数軸と時間軸に対する最大距離を意味する。
はそれぞれ周波数軸と時間軸に対するチャネル相関関係の和を意味し、
は両軸の相関関係の和を合わせた値となる。結果として、ＭＩＭＯ送信機は
によって各ＲＢに属した全てのＲＥのチャネル相関関係についての情報を獲得することができる。

ＭＩＭＯ受信機は全てのＲＢに対して
の大きさが大きい順に整列することができる。ついで、ＭＩＭＯ受信機は、
が大きい順に所要量のＲＢをＭＩＭＯ受信機に割り当てる。この方式により、ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係の大きなＲＢからＭＩＭＯ受信機に割り当てて計算複雑度を最適化することができる。

以上では広帯域通信の場合を例としてチャネル相関関係の和を用いる方式を説明したが、このような方式はキャリア結合環境にも適用されることができる。キャリア結合の場合、中心周波数が互いに異なるＲＢは
値が互いに独立的である。したがって、ＭＩＭＯ送信機がＲＥ間のチャネル相関関係の高いＲＢを選択する確率が高くなる。

以上で説明した実施例に加え、ＭＩＭＯ送信機は、特定のユーザーに割り当てるリソースを選択する過程で、チャネル相関関係の特性と一緒にＳＮＲ、ＳＩＮＲ、ＣＱＩの少なくとも一つを考慮することもできる。以下ではＣＱＩを一緒に考慮する実施例を説明する。

ＭＩＭＯ送信機は、ドップラー効果と電力遅延分散プロファイルについての情報から時間／周波数チャネルの相関関係を推正した後、チャネル相関関係に基づいてキャリアを選択する。一例として、ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係が閾値以上と充分に高いキャリアを選択する。ついで、ＭＩＭＯ送信機は選択したキャリア内に属したＲＢをＣＱＩの高い順に選択してＭＩＭＯ受信機に割り当てることができる。よって、ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係を考慮して計算複雑度を減らすことができるだけでなくＣＱＩも考慮して通信容量も改善することができる。

さらに他の方式によると、ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係を示す
とＣＱＩの加重和（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｓｕｍ）によってＲＢを選択することもできる。例えば、ＲＢが下記の数式２６によって選択されることができる。

数式２６で、
はチャネル相関関係を考慮した
番目のＲＢのＣＱＩを示し、
に対する加重値を意味する。
であれば、ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係のみを考慮して割り当てるべきリソースを選択し、
であれば、ＭＩＭＯ送信機はＣＱＩのみを考慮して割り当てるべきリソースを選択する。

さらに他の方式によると、ＭＩＭＯ送信機は任意の閾値
以上のＣＱＩを有するＲＢを一つのグループに定義することができる。ついで、ＭＩＭＯ送信機はグループに属したＲＢのチャネル相関関係を示す
を計算し、計算された値の大きさが大きい順に選択する。ＭＩＭＯ送信機は、ユーザーに割り当てるための数だけのＲＢを順次選択して割り当てることができる。このような方式は、前述したチャネル相関関係を考慮してからＣＱＩを考慮する方式とは反対の方式である。

さらに他の方式として、ＭＩＭＯ送信機は、最大のＣＱＩを有するＲＢを選択した後、最大ＣＱＩとの差が閾値
以下であるＣＱＩを有するＲＢを一つのグループに定義することができる。ついで、ＭＩＭＯ送信機はグループ内に属したＲＢに対して
を計算した後、計算された値の大きい順に選択してユーザーに割り当てることができる。

以上では、図２４のＳ２４２０でＭＩＭＯ送信機が特定のユーザーにリソースを割り当てる過程でチャネル相関関係を考慮する実施例を説明した。以下では、図２４にＳ２４２０で示したさらに他の実施例として、特定のリソースを用いてデータを送信すべきユーザーをスケジューリング（ｕｓｅｒ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）するに際してチャネル相関関係を考慮する実施例を説明する。

本実施例で、ＭＩＭＯ送信機は、サービス可能な全てのユーザーのうち、選択されたリソースを最も効率的に活用することができるユーザーをチャネル相関関係を考慮して選択する。これは、ＲＥ間の相関関係が高いほど前述した受信フィルターと前処理フィルターを効率的に共有することができるため、結果としてデータ検出の計算複雑度が減少するからである。

ユーザースケジューリング過程で、ＭＩＭＯ送信機はＣＱＩだけでなくチャネル相関関係を一緒に考慮するために、比例工程（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｆａｉｒ）アルゴリズムの代わりに数式２７の加重比例工程（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｆａｉｒ）アルゴリズムを使うことができる。

数式２７で、
はユーザーインデックスを示す。
番目のユーザーに送信することができるデータ量を示し、ＣＱＩによって計算された通信容量を意味することができる。
番目のユーザーに既に送信した平均データ量を示す
の加重値を示す。ＭＩＭＯ送信機は、数式２７によって、既に送信したデータ量
が少ないとともに送信可能なデータ量
が多いユーザーを選択することができる。

一方、数式２７で加重値である
はチャネル相関関係を考慮して設定され、ユーザーごとに違って設定される。例えば、ＭＩＭＯ送信機は、チャネル相関関係の高いユーザーには
を小さく設定することができる。反対に、ＭＩＭＯ送信機は、チャネル相関関係の低いユーザーには
を大きく設定することができる。結果として、本実施例で、ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係を考慮して異なった加重値を適用する。この際、加重値はバイアスの役割をする。ＭＩＭＯ送信機はチャネル相関関係の高いユーザーを優先的に選択してスケジューリングすることができるようになる。

以上でＭＩＭＯ送信機の動作について説明したものとは別個に、ＭＩＭＯ受信機はリソース領域に対するチャネル相関関係又は統計パラメーターに基づいてＭＩＭＯ送信機に特定の情報をフィードバックすることができる。ＴＤＤシステムにおいては、ＭＩＭＯ送信機がこのような情報をＭＩＭＯ受信機からのフィードバックなしにも分かるので、このような過程はＦＤＤシステムに適用されることができる。

ＭＩＭＯ受信機がフィードバックする統計パラメーターの例として、周波数領域別に測定されるチャネル相関関係の特性値を挙げることができる。例えば、ドップラー効果、電力遅延分散プロファイルの外にもコヒーレンス時間（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｉｍｅ）、コヒーレンス帯域（ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）などについての情報が統計パラメーターに含まれることができる。

ＭＩＭＯ受信機がフィードバックする情報として、時間／周波数相関関係による周波数領域の選好度情報も含まれることができる。このような選好度情報は、ＭＩＭＯ受信機が好む周波数領域のインデックス、好む周波数領域の順序、周波数領域別選好程度などについての情報を含むことができる。

ＦＤＤシステムにおいて、ＭＩＭＯ送信機は前述したフィードバック情報を受信することによってチャネル相関関係を推正することができ、以上で提案した方法などによってリソースを割り当てるかユーザーをスケジューリングすることができる。

一方、以上では図２４のＳ２４２０過程について説明した。ついで、ＭＩＭＯ送信機は選択されたユーザーに割り当てられたリソースを用いて下りリンクデータを送信する（Ｓ２４３０）。ついで、ＭＩＭＯ受信機は受信された信号を処理し（Ｓ２４４０）、この過程で前述したようにＲＥグループを形成して検出信号を生成する実施例が適用されることができる。

６． 装置構成

図２６は、本発明の一実施例に係る端末及び基地局の構成を示すブロック図である。

図２６で、端末１００及び基地局２００はそれぞれ無線周波（ＲＦ）ユニット１１０，２１０、プロセッサ１２０，２２０、及びメモリ１３０，２３０を含むことができる。図２６では、端末１００と基地局２００間の１：１通信環境を示しているが、複数の端末と基地局２００間に通信環境が構築されてもよい。また、図２３に示す基地局２００は、マクロセル基地局にもスモールセル基地局にも適用することができる。

各ＲＦユニット１１０，２１０はそれぞれ、送信部１１２，２１２及び受信部１１４，２１４を含むことができる。端末１００の送信部１１２及び受信部１１４は、基地局２００及び他の端末と信号を送信及び受信するように構成し、プロセッサ１２０は、送信部１１２及び受信部１１４と機能的に接続して、送信部１１２及び受信部１１４が他の機器と信号を送受信する過程を制御するように構成することができる。また、プロセッサ１２０は、送信する信号に対する各種処理を行った後に送信部１１２に送信し、受信部１１４が受信した信号に対する処理を行う。

必要な場合、プロセッサ１２０は、交換されたメッセージに含まれた情報をメモリ１３０に格納させることができる。このような構造により、端末１００は、以上で説明した本発明の様々な実施の形態の方法を実行することができる。

基地局２００の送信部２１２及び受信部２１４は、他の基地局及び端末と信号を送信及び受信するように構成し、プロセッサ２２０は、送信部２１２及び受信部２１４と機能的に接続して送信部２１２及び受信部２１４が他の機器と信号を送受信する過程を制御するように構成することができる。また、プロセッサ２２０は、送信する信号に対する各種処理を行った後に送信部２１２に送信し、受信部２１４が受信した信号に対する処理を行うことができる。必要な場合、プロセッサ２２０は、交換されたメッセージに含まれた情報をメモリ２３０に記憶させることができる。このような構造により、基地局２００は、前述した様々な実施の形態の方法を実行することができる。

端末１００及び基地局２００のプロセッサ１２０，２２０はそれぞれ、端末１００及び基地局２００における動作を指示（例えば、制御、調整、管理など）する。それぞれのプロセッサら１２０，２２０は、プログラムコード及びデータを格納するメモリ１３０，２３０と接続してもよい。メモリ１３０，２３０は、プロセッサ１２０，２２０に接続して、オペレーティングシステム、アプリケーション、及び一般ファイル（ｇｅｎｅｒａｌ ｆｉｌｅｓ）を格納する。

本発明のプロセッサ１２０，２２０は、コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ（ｍｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ）などと呼ぶこともできる。一方、プロセッサ１２０，２２０は、ハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）又はファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせによって具現することができる。ハードウェアを用いて本発明の実施例を具現する場合には、本発明を実行するように構成されたＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＤＳＰＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＬＤ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などをプロセッサ１２０，２２０に具備することができる。

一方、上述した方法は、コンピュータで実行可能なプログラムとして作成することができ、コンピュータ読み取り可能媒体を用いて上記プログラムを動作させる汎用デジタルコンピュータで具現することができる。また、上述した方法で用いられたデータの構造は、コンピュータ読み取り可能媒体に様々な手段によって記録されてもよい。本発明の様々な方法を実行するための実行可能なコンピュータコードを含む格納デバイスを説明するために使用可能なプログラム格納デバイスは、搬送波（ｃａｒｒｉｅｒ ｗａｖｅｓ）又は信号のように一時的な対象を含むものとして理解してはならない。上記コンピュータ読み取り可能媒体は、磁気記憶媒体（例えば、ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光学的読み取り媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）のような記憶媒体を含む。

本願発明の実施例に関連した技術の分野における通常の知識を有する者にとって、上述した本質的な特性から逸脱しない範囲で様々な変形が可能であることは明らかである。したがって、開示された方法は、限定的な観点ではなく説明的な観点で考慮しなければならない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明ではなく特許請求の範囲によって定められ、特許請求の範囲と同等範囲内における差異点はいずれも本発明の範囲に含まれるものとして解釈しなければならない。

Claims (28)

1. 複数のアンテナを含むＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）送信機がＭＩＭＯ受信機と通信を行う方法であって、
   ＭＩＭＯ受信機に割り当てることができるリソース領域に含まれた複数のＲＥ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ）のチャネルについての情報を獲得する段階；
   前記チャネルについての情報に基づき、前記複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正する段階；
   前記推定されたチャネル相関関係を考慮し、前記リソース領域の一部を前記ＭＩＭＯ受信機のためのリソースに割り当てる段階；及び
   前記割り当てられたリソースを介して前記ＭＩＭＯ受信機に下りリンク信号を送信する段階を含む、通信方法。
2. 前記チャネルについての情報は、
   前記リソース領域に対するドップラー効果についての情報及び電力遅延分散プロファイルについての情報の少なくとも一つを含む、請求項１に記載の通信方法。
3. 前記割り当てる段階は、
   前記ＭＩＭＯ送信機が支援するＣＣ（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｃａｒｒｉｅｒ）の中で前記チャネル相関関係が閾値以上のＣＣを選択し、前記選択されたＣＣに含まれたＲＢ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ）を前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１に記載の通信方法。
4. 前記チャネルについての情報は有効ＭＩＭＯチャネルについての情報を含み、
   前記推正する段階は、前記有効ＭＩＭＯチャネルについての情報から前記チャネル相関関係を計算する、請求項１に記載の通信方法。
5. 前記チャネル相関関係はそれぞれのＲＢごとに周波数軸に対する相関関係及び時間軸に対する相関関係の和によって計算され、
   前記割り当てる段階は、計算されたチャネル相関関係の高い順にＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項４に記載の通信方法。
6. 前記割り当てる段階は、
   前記チャネル相関関係とともに各ＲＢのＣＱＩ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を考慮して割り当てる、請求項１に記載の通信方法。
7. 前記割り当てる段階は、
   前記ＭＩＭＯ送信機が支援するＣＣの中で前記チャネル相関関係の最も高いＣＣを選択し、選択されたＣＣで前記ＣＱＩの高い順にＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項６に記載の通信方法。
8. 前記割り当てる段階は、
   前記チャネル相関関係と前記ＣＱＩの加重和に基づき、前記加重和の大きい順に選択されたＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項６に記載の通信方法。
9. 前記割り当てる段階は、
   前記ＣＱＩが閾値以上のＲＢをグルーピングし、前記グルーピングされたＲＢの中でチャネル相関関係の高い順に選択されたＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項６に記載の通信方法。
10. 前記割り当てる段階は、
    前記ＣＱＩが最大のＲＢを選択し、前記最大のＣＱＩとの差が閾値以下であるＣＱＩを有するＲＢをグルーピングし、前記グルーピングされたＲＢの中でチャネル相関関係の高い順に選択されたＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項６に記載の通信方法。
11. 複数のアンテナを含み、前記複数のアンテナを介してＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）受信機と通信を行うＭＩＭＯ送信機であって、
    送信部；
    受信部；及び
    前記送信部及び前記受信部に連結されて受信信号を処理するプロセッサを含み、
    前記プロセッサは、
    ＭＩＭＯ受信機に割り当てることができるリソース領域に含まれた複数のＲＥ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ）のチャネルについての情報を獲得し、
    前記チャネルについての情報に基づき、前記複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正し、
    前記推定されたチャネル相関関係を考慮し、前記リソース領域の一部を前記ＭＩＭＯ受信機のためのリソースとして割り当て、
    前記割り当てられたリソースを介して前記ＭＩＭＯ受信機に下りリンク信号を送信するように前記送信部を制御する、送信機。
12. 前記チャネルについての情報は、
    前記リソース領域に対するドップラー効果についての情報及び電力遅延分散プロファイルについての情報の少なくとも一つを含む、請求項１１に記載の送信機。
13. 前記プロセッサは、
    前記ＭＩＭＯ送信機が支援するＣＣ（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｃａｒｒｉｅｒ）の中で前記チャネル相関関係が閾値以上であるＣＣを選択し、前記選択されたＣＣに含まれたＲＢ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ）を前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１１に記載の送信機。
14. 前記チャネルについての情報は有効ＭＩＭＯチャネルについての情報を含み、
    前記プロセッサは、前記有効ＭＩＭＯチャネルについての情報から前記チャネル相関関係を計算する、請求項１１に記載の送信機。
15. 前記チャネル相関関係はそれぞれのＲＢごとに周波数軸に対する相関関係及び時間軸に対する相関関係の和によって計算され、
    前記プロセッサは、計算されたチャネル相関関係の高い順にＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１４に記載の送信機。
16. 前記プロセッサは、
    前記チャネル相関関係とともに各ＲＢのＣＱＩ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を考慮して割り当てる、請求項１１に記載の送信機。
17. 前記プロセッサは、
    前記ＭＩＭＯ送信機が支援するＣＣの中で前記チャネル相関関係が最も高いＣＣを選択し、選択されたＣＣで前記ＣＱＩの高い順にＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１６に記載の送信機。
18. 前記プロセッサは、
    前記チャネル相関関係と前記ＣＱＩの加重和に基づき、前記加重和の大きい順に選択されたＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１６に記載の送信機。
19. 前記プロセッサは、
    前記ＣＱＩが閾値以上であるＲＢをグルーピングし、前記グルーピングされたＲＢの中でチャネル相関関係の高い順に選択されたＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１６に記載の送信機。
20. 前記プロセッサは、
    前記ＣＱＩが最大であるＲＢを選択し、前記最大のＣＱＩとの差が閾値以下であるＣＱＩを有するＲＢをグルーピングし、前記グルーピングされたＲＢの中でチャネル相関関係の高い順に選択されたＲＢを前記ＭＩＭＯ受信機に割り当てる、請求項１６に記載の送信機。
21. 複数のアンテナを含むＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）送信機が通信を遂行するユーザーをスケジューリングする方法であって、
    複数のＲＥ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を含むリソース領域に対し、前記複数のＲＥのチャネルについての情報を獲得する段階；
    前記チャネルについての情報に基づき、前記複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正する段階；
    前記推定されたチャネル相関関係を考慮し、前記リソース領域を介してデータを送信すべきユーザーを選択する段階；及び
    前記リソース領域を介して前記選択されたユーザーに下りリンク信号を送信する段階を含む、スケジューリング方法。
22. 前記チャネルについての情報は、
    前記リソース領域に対するドップラー効果についての情報及び電力遅延分散プロファイルについての情報の少なくとも一つを含む、請求項２１に記載のスケジューリング方法。
23. 前記選択する段階は、加重比例工程（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｆａｉｒ）アルゴリズムによって前記ユーザーを選択し、前記チャネル相関関係によって前記加重比例工程アルゴリズムでの加重値を調節する、請求項２１に記載のスケジューリング方法。
24. 前記選択する段階は、前記チャネル相関関係が高いほど前記加重比例工程アルゴリズムで分母の加重値を小さく設定し分子の加重値を大きく設定する、請求項２３に記載のスケジューリング方法。
25. 複数のアンテナを含み、前記複数のアンテナを介して通信を遂行するユーザーをスケジューリングするＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）受信機であって、
    送信部；
    受信部；及び
    前記送信部及び前記受信部に連結されて受信信号を処理するプロセッサを含み、
    前記プロセッサは、
    複数のＲＥを含むリソース領域に対し、前記複数のＲＥのチャネルについての情報を獲得し、
    前記チャネルについての情報に基づき、前記複数のＲＥに対するチャネル相関関係を推正し、
    前記推定されたチャネル相関関係を考慮し、前記リソース領域を介してデータを送信すべきユーザーを選択し、
    前記リソース領域を介して前記選択されたユーザーに下りリンク信号を送信するように前記送信部を制御する、送信機。
26. 前記チャネルについての情報は、
    前記リソース領域に対するドップラー効果についての情報及び電力遅延分散プロファイルについての情報の少なくとも一つを含む、請求項２５に記載の送信機。
27. 前記プロセッサは、加重比例工程（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｆａｉｒ）アルゴリズムによって前記ユーザーを選択し、前記チャネル相関関係によって前記加重比例工程アルゴリズムでの加重値を調節する、請求項２５に記載の送信機。
28. 前記プロセッサは、前記チャネル相関関係が高いほど前記加重比例工程アルゴリズムで分母の加重値を小さく設定し分子の加重値を大きく設定する、請求項２７に記載の送信機。