JP2020010406A - スパースオーダーリングされた反復グループ判定帰還干渉除去 - Google Patents

Abstract

【課題】直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭ）通信システムにおいて、複数のアンテナで受信された第１の信号を特徴付けるデータであって、少なくとも同一のリソース要素上で同時に送信される複数の送信信号を含むデータを受信する。【解決手段】ＯＦＤＭ通信システムにおいて、複数のアンテナで受信された第１の信号を特徴付けるデータであって、少なくとも同一のリソース要素上で同時に送信される複数の送信信号を含むデータを受信することができる。複数の送信信号の最終的な推定値は、反復的に第１の信号から複数の送信信号を推定して、所定の基準を満たす、選択されて推定された複数の送信信号を帰還して第１の信号の成分をキャンセルすることにより、少なくとも受信されたデータから決定することができる。推定された複数の送信信号を特徴付けるデータを提供することができる。関連する装置、システム、技術、及び物品も記載される。【選択図】図１

Description

本明細書に記載の要旨は、セルラ無線システムにおいて複数の同時送信から送信された干渉などのキャンセルを含む、無線チャネルを介する信号検出に関する。

関連出願の相互参照．
本願は、米国特許法第１１９（ｅ）条のもとで、２０１４年４月９日に出願された米国特許出願シリアル番号第１４／２４８９２７号の優先権を主張し、その出願の開示は参照により本明細書に組み込まれる。

例えば、屋内ローカルエリア通信のためのＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づくシステム、地上セルラ通信のための第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）ベースのロングタームエボリューション（ＬＴＥ）などの無線システムは、（例えば基地局である）アクセスポイントと、（例えばユーザ機器（ＵＥ）である）ユーザ端末の両方のための送受信に複数のアンテナを使用する。送信機及び受信機における複数のアンテナを用いる多入力多出力（ＭＩＭＯ）技術は、（例えば物理的な時間及び周波数リソースなどの）リソースの同一のセットに複数のデータストリームを送信することを可能にし、これにより、著しく制限された送信帯域幅を有する無線リンクを介してデータレートを増加させる。さらに、ＭＩＭＯシステムは、無線ダイバーシティ方式を含むアンテナダイバーシティに導き、当該無線ダイバーシティ方式は、異なるチャネル及び干渉環境と同一の信号の受信機のいくつかの観察を提供することによって無線リンクの品質と信頼性を向上させるために、複数のアンテナを使用する。言い換えると、もし１つのアンテナが深いフェーディングを経験している場合は、他のアンテナは十分に大きな信号を有する可能性がある。複数の受信アンテナを使用することは改善された受信ダイバーシティをもたらし、これにより、受信信号の品質を向上させ、パケット誤差率を低下させる。複数の送信アンテナを用いることで、送信された信号は、意図された受信機に向けることができ、送信ビーム形成技術によりカバレッジを向上させる範囲を拡張して意図しない受信機に起因する干渉を最小化する。

単一の送信アンテナを有するＵＥのために、（例えば、単一入力及び複数出力（ＳＩＭＯ）の構成を有する）基地局で複数のアンテナ干渉除去能力を提供するために使用することができる。空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）の一例は、同時に基地局に送信する複数のＵＥと、複数のＵＥによって送信された信号を結合（協働）して復号することができる複数の受信アンテナを有する基地局とを含む。この同時送信及び結合検出技術はマルチユーザ（ＭＵ）ＭＩＭＯと呼ぶことができる。ＭＵ ＭＩＭＯでは、各ＵＥは、複数の送信アンテナを有することができ、複数の伝送ストリームを有することができる。

一態様では、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭ）通信システムにおいて、複数のアンテナで受信された第１の信号を特徴付けるデータであって、少なくとも同一のリソース要素上で同時に送信される複数の送信信号を含むデータを受信することができる。複数の送信信号の最終的な推定値は、反復的に第１の信号から複数の送信信号を推定して、所定の基準を満たす、選択された複数の推定送信信号を帰還して、第１の信号の成分をキャンセルすることで、少なくとも受信されたデータから決定することができる。そして、推定された複数の送信信号を特徴付けるデータを提供することができる。

１つ又はそれ以上の以下の特徴を含むことができる。例えば、複数の送信信号の最終的な推定値は、各反復の間に選択された複数の推定送信信号を含むことができる。選択された複数の推定送信信号は小さい誤差を有することに基づいて選択することができる。所定数の推定送信信号の所定数の反復の間に選択することができる。複数の送信信号が選択されることと、所定数の推定送信信号が選択されることと、最も最近の推定シンボルにおける誤差のレベルがしきい値を超えることとからなるグループから選択される停止条件に到達するまで反復推定を行うことができる。そして、第１の信号から複数の推定送信信号を推定することは次式に従って実行される。

前記第１の信号の成分をキャンセルことは次式に従って実行される。

ここで、ｙは第１の信号であり、Ｇはチャネル特性の推定値であり、

は推定された複数の送信信号であり、ｉ_{ｓｅｌｅｃｔｅｄ}は選択されたシンボルのインデックスである。

本願態様はまた以下の特徴を有する。本願態様は、複数の命令を具体化する有形的に具現化される機械可読媒体を含み、複数の命令の実行時に（例えば、コンピュータ等である）１つ又は複数のマシンに対して本明細書で説明した動作を実行させることができる。同様に、コンピュータシステムはまた、プロセッサと、プロセッサに結合されたメモリを含むことができると記載できる。メモリは１つ以上のプログラムを含むことができ、プログラムはプロセッサが本明細書に記載した１つ以上の動作を実行させる。さらに、コンピュータシステムは、並行して複数のデータポイントに単一の命令を適用することができる、追加の特殊な処理装置を含んでもよい。そのような装置はいわゆる「グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）」を含むが、それに限定されない。

本明細書に記載する本願要旨の１つ以上の変形の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載される。本明細書に記載される要旨の他の特徴及び利点は詳細説明、図面及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。

基地局に位置するスパースオーダーリングされた反復グループ判定帰還干渉除去受信機を有するマルチＵＥ ＳＤＭＡシステムを示すシステム図である。 基地局に位置するスパースオーダーリングされた反復グループ判定帰還干渉除去受信機を有するマルチＵＥマルチストリームＳＤＭＡシステムを示すシステム図である。 基地局送信機と、スパースオーダーリングされた反復グループ判定帰還干渉除去受信機とを有するＵＥを示すシステム図である。 スパースオーダーリングされた反復グループ決定帰還干渉除去受信機の実施例を有する基地局のシステム構成図である。 送信された信号を推定する反復プロセスを示す機能ブロック図である。 結合されたセクタ間の下り伝送を有する通信システムを示す図である。 コンピューティングシステムの実施例を示すシステム図である。

様々な図面における同様の参照符号は同様の構成要素を示す。

複数の受信アンテナを備えた（送受信機を含む）受信機で受信された同時多重信号伝送を推定するために使用することができる、スパースオーダーリングされた反復グループ判定帰還干渉除去（ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ）方法が以下に記載される。ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣは、例えば、受信された信号から信号伝送の推定値を生成し、十分に低いエラーを有する（又は他の基準を満たす）推定値の一部を帰還し、受信信号の成分をキャンセルすることによって受信された信号を修正し、修正された受信信号を使用して信号伝送を再推定することで、反復的信号伝送を推定することができる。ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ方式は、一部又はすべての送信信号の推定値が得られるまで、受信信号を処理し続けることができる。

ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣは、基地局において、又はＵＥにおいて含まれる多数のシステムで実現することができる。例えば、図１は、基地局１２０に位置する、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０と、マルチＵＥ ＳＤＭＡ（又はＭＵ−ＳＩＭＯ）システム１００を示すシステム図である。システム１００は、複数のＵＥ（１０５_１，１０５_２，・・・，１０５_Ｋ）を備え、各ＵＥのそれぞれが単一の送信アンテナ（１１０_１，１１０_２，・・・，１１０_Ｋ）を有し、複数のＵＥは複数の受信アンテナ（１２５_１，１２５_２，・・・，１２５_Ｋ）を有する基地局１２０と通信する。送信信号

はＵＥ１０５から基地局１２０に送信される。ここで、
受信信号

は、（

によって示されるＸ（ｎ）の推定値である）複数の送信信号の推定値を作成するために使用される。

第２の例として、図２は、基地局１２０に配置されるＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０を有するマルチＵＥマルチストリームＳＤＭＡ（又はＭＵ−ＭＩＭＯ）システム２００を示すシステム図である。各ＵＥ１０５は、基地局１２０への複数のストリームを送信することができる。図２は、各ＵＥ１０５においてアンテナ数と基地局１２０のアンテナ数が等しいことを示しているが、ＵＥ１０５及び／又は基地局１２０いずれかのアンテナの数は変えることができる。いくつかの実装例において、ＵＥ１０５当たりのストリームの数は、そのＵＥ１０５における送信アンテナの数を超えず、（すべてのＵＥ１０５にわたる合計である５）ストリームの総数は基地局１２０で受信アンテナの数を超えることはできない。

さらに別の例として、図３は、基地局１２０の送信機と、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０を有するＵＥ１０５とを示すシステム図である。本明細書に記載されるように、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０は、アップリンク又はダウンリンクいずれかで動作することができる。

図１及び図２に示すように、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣは、無線システムに適用することができ、ここで、複数のユーザが同一の時間および周波数のリソースに単一の基地局に同時に情報を送信する。このアクセス機構は、ＳＤＭＡと称することができる。直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭ：より一般的なマルチキャリア変調技術の変形であり、これは、３ＧＰＰ ＬＴＥ（ダウンリンク）及びＩＥＥＥ８０２．１６ｅ規格（ダウンリンクだけでなく、アップリンク））で使用されるアクセス技術である）を有する無線システムのために、時間リソースは、ＯＦＤＭシンボルに対応し、周波数リソースはサブキャリアに対応するする。ＬＴＥアップリンクのために、複数の変調シンボルは、ＯＦＤＭ変調の前に送信機において前置符号化される離散フーリエ変換（ＤＦＴ）である。いくつかの実装例において、ＭＩＭＯ固有の前置符号化は、ダウンリンクＬＴＥとともにアップリンクに適用することができる。これらのシステムのための特定のＯＦＤＭシンボルにあるサブキャリアはまたリソースエレメント（ＲＥ）と呼ぶことができる。

図４は、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０を有する例示的な実施形態にかかる基地局１２０のシステム図である。まず最初に、以下では、各ＵＥ１０５は、送信のために単一のアンテナ１１０を有していることを前提としており（例えば、図１に示す構成で）、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣは、ダウンリンク（例えば、図３に示す構成）において、また他の構成において、複数のアンテナ１１０（例えば、図２に示す構成）を有するＵＥ１０５で動作することができる。同時送信ユーザ数をＫとすると、ユーザｋの変調シンボルベクトルは次式で表される。

ここで、Ｔは転置演算子であり、Ｎは複数の変調シンボルの数であり、Ｍ個の受信アンテナを有する基地局１２０における受信信号は次式で表される。

ここで、シンボルインデックス（又はＲＥインデックス）ｎに対して、

はすべてのＵＥ１０５から基地局１２０への行列値複素チャネル利得（例えば、チャネル特性）であり、ｖ（ｎ）は基地局１２０に見られる加法性雑音であり、

はすべてのＵＥ１０５からの複素変調ベクトルである。一例のＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０は、すべてのユーザの結合（ジョイント）変調シンボルベクトルＸ（ｎ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）を回復再生することを試みる。

図４の例示的な実装例において、受信信号ｙ（ｎ）は前置プロセッサ４０５で前置処理を受けることができる。前置処理は、例えば、低雑音増幅（ＬＮＡ）、低域周波数変換、受信機フィルタリング、同相及び直交（Ｉ及びＱ）復調、サイクリックプレフィックス（ＣＰ）除去、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、アンテナデマッピング、リソースデマッピングなどを含む。また、他の前置処理も可能である。

図４の例示的な実装例において、チャネル行列Ｈ（ｎ）の推定値は、チャネル推定器ブロック４１０を用いて得ることができる。チャネル推定は、各ＵＥ１０５が基地局１２０に送信する既知の複数のシンボル（パイロットシンボル）を有することにより、Ｈ（ｎ）の推定値を取得する基地局１２０を容易にすることで得られる。ＬＴＥアップリンクのために、復調基準シンボル（ＤＭＲＳ）は、アップリンクデータ及び制御チャネルのための未知の無線チャネル利得を推定するために用いられる。アップリンクおよびダウンリンクの対称性（すなわち、アップリンク方向でＵＥ１０５から基地局１２０へのチャネル利得はダウンリンク方向での基地局１２０からＵＥへのチャネル利得と同一である）を活用する時間領域二重化システムにおいて、ＵＥ１０５は、ダウンリンク伝送の間にチャネルを推定することができ、ＵＥ１０５は、基地局１２０に戻ってこの推定値を供給することができ、この推定値は上り受信のために後で使用される。チャネル推定は、他の方法により得ることができる。Ｈ（ｎ）の推定値をＧ（ｎ）と表記する。

図４の例示的な実装例において、複素次元当たりの雑音分散の推定値

は、雑音推定器４１５によって推定することができる。

の知識がない場合、適切な正の数λを使用することができる。λの値は例えば、いずれかのリンク−レベルシミュレーション、又はシステム−レベルシミュレーションから導出することができる。

ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０は、受信信号ベクトルｙ（ｎ）、チャネル推定値Ｇ（ｎ）、複素次元当たりの雑音分散の推定値

、および結合された反復ごとに検出されるシンボル数Ｋ_ｐｒｅを供給することができ、ここで、Ｋ_ｐｒｅは１とＫの間であり、すなわち、１≦Ｋ_ｐｒｅ≦Ｋである。受信信号ベクトルｙ（ｎ）、チャネル推定値Ｇ（Ｎ）、及び雑音分散の推定値

を用いて、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０は

で表されるＸ（ｎ）の推定値の入力列を反復で回復再生できる。簡単化するために、シンボルインデックス（ＲＥインデックス）ｎは以下でドロップされる。

図５は、

を推定する反復ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ処理を示す機能ブロック図５００である。ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機１３０は、５０５_１において次式を用いて変調ベクトルＸの初期推定値を取得することができる。

ここで、ｓｌｉｃｅｒは、それに供給される複素数値ベクトルの各エントリ（入力値又は入力列）に独立して動作するデマッピング関数であり、Ｉ_ＫはＫ×Ｋの単位行列である。

推定値

を評価することができ、

のＫ_ｐｒｅ個のシンボル（例えば、エントリー（入力列））を５１０_１で選択することができる。この選択は、例えば、最小の誤差を結果として得られる複数のシンボルのような基準に基づくことができる。例えば、残差信号ベクトルは次式として形成することができる。

誤差信号ベクトルは、Ｅ＝Ｇ^HERMＲとして形成することができる。誤差信号ベクトルＥを使用して、

におけるＫ_ｐｒｅ個の最小誤差シンボルを選択することができる。選択されたシンボルのインデックスはｉ_{ｓｅｌｅｃｔｅｄ}で示すことができる。選択された複数のシンボルは、

（例えば、

）における対応するエントリー（入力列）として保存し記憶することができる。

選択されたシンボルは５１５_１で再符号化され、受信信号ｙから減算又はキャンセルされることができる。選択されたシンボルは次式を計算することによって、再符号化することができる。

次いで、変換された受信信号ｙは５０５_２で、選択されたシンボルからの干渉が存在しない場合にＸを推定するために使用することができる。プロセスは、すべてのシンボルが選択されるまで、もしくは別の停止基準に達するまで（例えば、５０５_ｉ，５１０_ｉ，及び５１５_ｉを介して）反復することができる。また他の停止基準を含むことができ、例えば、反復数、推定されたシンボルにおける誤差のレベルがしきい値を超えることなどを含む。

以下はＳＯＩ−ＳＤＯＩＣ受信機１３０の例示的な実施のためのアルゴリズムである。
１．初期化フェーズ
ａ）次式に従って変調ベクトルＸの初期推定値を得る。

ｂ）次式の残差信号ベクトルを形成する。

ｃ）次式の誤差信号ベクトルを形成する。
Ｅ＝Ｇ^ＨＥＲＭＲ
ｄ）次式のインデックスのセットを取得する。

ここで、「ａｒｇｓｏｒｔ」関数はソートされた要素のインデックスを生成し、Ｅ（ｎ）はベクトルＥのｎ番目の要素であり、ｓｅｔｄｉｆｆ（Ａ、Ｂ）はセットＡとＢとの間の差集合である。

ｅ）正しい複数のシンボルを最終的な解空間上に格納する。

２．ｌｅｎｇｔｈ（ＯｖｅｒａｌｌＩｎｄｉｃｅｓＴｏＣａｎｃｅｌ）＜Ｋの間において次の一連のステップを実行する。
ａ）次式の正しい複数のシンボルを帰還する。

ｂ）残りのインデックスのシンボル推定値を取得する。

前記では、Ａ（：，Ｉｄｘ）はＡのすべての行を選択することを示すが、Ｉｄｘによってインデックスされる（索引される）Ａの複数の列を示す。
ｃ）前記残差信号ベクトル、誤差信号ベクトル、及びインデックスを計算して次の反復でキャンセルする。
残留信号ベクトル：

誤差信号ベクトル：Ｅ＝Ｇ^ＨＥＲＭＲ
次の反復のためにキャンセルするためのインデックス：

もしＫ_ｐｒｅが長さ（ａｂｓ｜Ｅ｜）以下である場合には、次式を設定する。

もしＩｎｄｉｃｅｓＴｏＣａｎｃｅｌが空の場合には一時的に中断し、そうでなければ次式を実行する。

３．推定されたシンボルシーケンスは次式で表される。

ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機は、例えばＭＭＳＥ受信機、ゼロフォーシング受信機、ＤＦＥ受信機、結合最尤（ＪＭＬ）受信機などの他の受信機の代替として動作することができる。例えば、ＪＭＬ受信機に対して、ｖ（ｎ）に対する無相関ガウス雑音の仮定のもとでは、最適な検出器は、二乗されたユークリッド平方距離

を最小化するすべての可能なシーケンスからのシーケンスＵ＝［ｕ_１，ｕ_２，・・・，ｕ_Ｋ］に対して検索する非線形受信機である。それにより検索するためのシーケンスの全体の数は積

であり、ここで、Ｍ_ｋはユーザｋに対するコンステレーション（信号配置）サイズである。この検索空間は、ユーザの数が増大するにつれて、また、コンステレーション（信号配置）サイズが大きくなるにつれて指数関数的に無制限になる。

線形最小二乗平均誤差（ＬＭＭＳＥ）受信機は、ｙ（ｎ）に
Ｇ^HERM（ｎ）Ｇ（ｎ）＋Ｒ_ｖ（ｎ）^−１Ｇ^HERM（ｎ）
を前置乗算することで、Ｘ（ｎ）を回復再生し、ここで、Ｒ＿ｖ（ｎ）は、受信機には既知である雑音ｖ（ｎ）の共分散行列である。Ｇ（ｎ）＝Ｈ（ｎ）の場合であっても（すなわち、完全なチャネル推定を有する場合であっても）雑音の不在下で、Ｘ（ｎ）はいくつかのバイアスで回復させることができ、信号バイアスと復元誤差分散の間にトレードオフが存在する。ＬＭＭＳＥ受信機は雑音及び干渉の二次統計の知識を必要とし、復号された伝送あたりの達成可能な最大ダイバーシティ次数は１である（すなわち、平均誤差レートは、平均化された受信ＳＮＲに対して逆比例で線形的に減少する。）。

別の方法は線形ゼロフォーシング（ＺＦ）受信機であり、当該受信機は、ｙ（ｎ）に
（Ｇ^ＨＥＲＭ（ｎ）Ｇ（ｎ））^−１Ｇ^ＨＥＲＭ（ｎ）
を前置乗算することでＸ（ｎ）を回復する。ここで、Ｈｅｒｍは複素数値の行列に適用されるエルミート演算子（又は共役および転置演算子）である。Ｇ（ｎ）＝Ｈ（ｎ）（すなわち、完全なチャネル推定を含む）ときであって、雑音の不在下で、Ｘ（ｎ）は完全に復元されるであろう。しかし、雑音の存在下で、ＺＦ受信機は雑音を増幅することで、出力ＳＩＮＲ（信号対干渉雑音比）を低下させる。雑音の存在下での不完全なチャネル推定は出力ＳＩＮＲの低下に加えて、ユーザ間干渉をもたらす。さらに、あるＺＦ受信機において、復号化される伝送毎の達成可能な最大ダイバーシティ次数は１である（すなわち、平均化された誤差レートは、平均化された受信ＳＮＲに対して逆比例で線形的に減少する。）。さらに、線形受信機の性能は、空間相関の影響を受けることができる。

線形検出法に代わるものとして、基地局は、判定帰還等化（ＤＦＥ；これはまた、逐次干渉キャンセル（ＳＩＣ）とも呼ばれる）又はＪＭＬのような非線形検出を行うことができる。ＤＦＥは、反復的な方法で、与えられたユーザの決定を行い、他のユーザの検出に進む前に、受信信号からこの与えられたユーザの再生された信号寄与をキャンセルする。Ｋ個のユーザの場合には、あるＤＦＥがすべてのユーザのためのシンボル推定値を生成するために必要な反復回数は少なくともＫである。あるＤＦＥは、後の段階での検出における誤差伝搬を回避するためには、最初の段階での信号の正確な検出を必要とする。そうでない場合は、誤差伝搬はＤＦＥ受信機の性能に影響を与える。均等に可能性の高い伝送確率を有するＪＭＬ検出器は、誤差の確率を最小限に抑えることができる。ＪＭＬ検出器は、無線チャネルによって提供される完全なダイバーシティを保持している。基地局でのＫ個の同時送信およびＫ個のアンテナの場合には、ＪＭＬのダイバーシティ次数はＫである（すなわち、平均化された誤差レートは、平均化された受信ＳＮＲの逆のＫのべき乗で減少する）。しかしながら、ＪＭＬ受信機の複雑度は高い。例えば、もし各ユーザのコンステレーションサイズがＭである場合、このときＪＭＬ受信機の複雑度はＭ^Ｋとなり、これは同時送信の数に対して指数関数的に増大する。

ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ方式は、多くの構成で実現することができる。例えば、アップリンク又はダウンリンクにおいて、基地局及び／又はＵＥにおいて、単一又は複数の入力装置において実現できる。別の例として、図６は、結合されたセクタ間のダウンリンク伝送を有する通信システムを示す図である。基地局が結合して協働することにより、ダウンリンク信号伝送のコンテキストにおいて、複数のセル−セクタの特定数は、それらの送信アンテナともにプールすることができ、複数のダウンリンクストリームを送信することができる。図６に示すように、ＬＴＥにおける指定された基地局又は進化型ノードＢ（ｅノードＢ）は、３個のセル−セクタを持つことができる。各セル−セクタは、そのサービスエリア内のユーザにサービスを提供するために、最大８個の送信アンテナを持つことができる。これらの３つのセル−セクタ間の送信アンテナをプールすることで、ｅＮｏｄｅＢは効果的に、２４個の分散ダウンリンクの（又は仮想）送信アンテナを形成することができ、潜在的に多くの２４個のダウンリンクストリームを送信することができる。３個のセル−セクタの代わりに、ｅＮｏｄｅＢは６個のセル−セクタを有する場合、ｅＮｏｄｅＢは、これらの４８の仮想送信アンテナを有して４８個のダウンリンクストリームを送信し、ダウンリンクのセルスループットを向上させることができる。

本明細書に記載の要旨は、多くの利点を提供する。例えば、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機は、Ｋ^３の複雑度の初期行列反転を必要とし、後段における行列反転はＫで単調減少する複雑度を持つことができ、このことは、例えばＺＦ受信機、ＭＭＳＥ受信機、ＪＭＬ受信機などの高い複雑度の受信機とは対照的である。そして、シンボル当たりの検出の複雑度はＫ^２のオーダーとすることができる。干渉のキャンセルのために使用したシンボル推定値は、判定帰還誤差ベクトルのまばらな性質を利用することによって得ることができ、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機の性能はＪＭＬの性能に近づくことができ、この場合においてより少ない計算資源を必要としている。

さらに、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信機は、干渉や雑音の統計情報を必要とせず、このことは、雑音及び干渉の二次統計の知識を必要とする。線形ＭＭＳＥ受信機とは対照的である。

さらに、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣ受信アルゴリズムは、複数の送信機アンテナと複数の受信機アンテナを用いて同時送信するポイントツーポイントセルラーシステムの複数のアップリンク又はダウンリンクにも適用可能である。例えば、ＳＯＩ−ＧＤＦＩＣアルゴリズムは、例えば、複数のユーザが複数の送受信アンテナを複数のストリームを使用して同時送信するＳＤＭＡシステム、並びに、複数のセル−セクタで共有される複数の送信アンテナを有する座標マルチポイント伝送などの、種々のシナリオに適用することができる。これらの複数のセル−セクタは同一の場所に配置する必要はなく、これらのセル−セクタはセルラーネットワークに配信することができる。

いくつかの実装例において、本願要旨は、図７に図示されたシステム７００内に実装されるように構成することができる。システム７００は、１つ以上のプロセッサ７１０と、メモリ７２０と、記憶装置７３０と、入力／出力デバイス７４０とを含むことができる。構成要素７１０、７２０、７３０及び７４０のそれぞれは、システムバス７５０を使用して相互接続することができる。プロセッサ７１０は、システム７００内で実行するための命令を処理するように構成することができる。いくつかの実装例において、プロセッサ７１０は、シングルスレッドのプロセッサであってもよい。代替の実装例では、プロセッサ７１０は、マルチスレッドプロセッサであることができる。プロセッサ７１０はさらに、メモリ７２０又は記憶装置７３０に格納され、入力／出力デバイス７４０を介して情報を受信し又は送信することを含む複数の命令を処理するように構成することができる。メモリ７２０は、システム７００内の情報を格納することができる。いくつかの実装例において、メモリ７２０は、コンピュータ可読媒体であってもよいである。代替の実装例では、メモリ７２０は、揮発性メモリ装置であることができる。まだいくつかの実装例において、メモリ７２０は、不揮発性メモリユニットであることができる。記憶装置７３０は、システム７００のための大容量記憶装置を提供することが可能であることができる。いくつかの実装例において、記憶装置７３０は、コンピュータ可読媒体であってもよい。代替の実装例では、記憶装置７３０は、フロッピーディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、磁気テープ装置、非揮発性ソリッドステートメモリ、もしくは記憶装置の任意の他のタイプとすることができる。入力／出力デバイス７４０は、システム７００の入力／出力動作を提供するように構成することができる。いくつかの実装例において、入力／出力デバイス７４０はキーボード及び／又はポインティングデバイスを含むことができる。代替の実装例では、入力／出力デバイス７４０は、グラフィカルユーザインタフェースを表示する表示部を含むことができる。

本明細書で開示されるシステム及び方法は、例えばデータベースを含むコンピュータなどのデータプロセッサ、デジタル電子回路、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせでを含み、様々な形で実施することができる。また、本願開示の前記の特徴及び他の態様及び原理の実装例は様々な環境で実施することができる。このような環境及び関連するアプリケーションは、開示された実施態様に従った様々な処理及び動作を実行するために特別に構築することができ、もしくはそれらは、選択的に活性化された又は必要な機能を提供するために、コードによって再構成される、汎用コンピュータ又はコンピューティングプラットフォームを含むことができる。本明細書に開示されたプロセスは、本質的に、いかなる特定のコンピュータ、ネットワーク、アーキテクチャ、環境、又は他の装置に関連せず、そして、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアの適切な組み合わせによって実現することができる。例えば、開示された実装の教示に従って書かれたプログラムに従って様々な汎用マシンを使用することができ、もしくは、必要な方法及び技術を実行するための特殊な装置やシステムを構築する方が便利である場合がある。

本明細書で開示されるシステム及び方法は、コンピュータプログラム製品として実装することができ、すなわち、例えば、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、又は複数のコンピュータなどの、データプロセッサの動作を制御する、例えば機械可読記憶装置又は伝搬信号において、もしくはそれに実行のために有形の情報担体又は媒体で具体化又は具現化されたコンピュータプログラムで実装することができる。コンピュータプログラムは、コンパイル又はインタプリタ言語を含むプログラミング言語の任意の形式で書くことができる。
それは任意の形態で展開することができ、例えばスタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、又はコンピューティング環境での使用に適した他のユニットを含む。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ又は複数のコンピュータ上で実行され、１サイトで、又は複数のサイトに分散し、通信ネットワークによって相互接続されて展開することができる。

本明細書で使用される場合、「ユーザ」という用語は、個人又はコンピュータを含む任意のエンティティ（入力者）を指すことができる。

例えば第１、第２等の序数はいくつかの状況において順序に関係しているが、この明細書で使用されるような序数は、必ずしも順序を意味するものではない。例えば、序数を単にから別のアイテムを識別するために使用することができる。例えば、第２のイベントを第１のイベントと区別するために使用することができるが、任意の時系列の順序又は一定の基準システムを意味する必要はない（例えば明細書の１つの段落における第１のイベントは、明細書の別の段落の第１のイベントは異なる場合がある）。

前記の説明は例示することを意図しているが、本願発明の範囲を限定するものではない。これは、添付の特許請求の範囲によって定義され、他の実装例は、以下の特許請求の範囲内である。

プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、アプリケーション、コンポーネント、又はコードにまた言及することができるこれらのコンピュータプログラムは、プログラマブルプロセッサ用の機械命令を含み、ハイレベルの手続き型又はオブジェクト指向プログラミング言語で実装することができ、及び／又はアセンブリ／機械語で実装することができる。本明細書で使用される、用語「機械可読媒体」は、任意のコンピュータプログラム製品、装置及び／又はデバイスを指し、例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）であり、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用され、機械可読信号として機械語命令を受信する機械可読媒体を含む。用語「機械可読信号」は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用される任意の信号を指す。機械可読媒体は、非一時固体メモリや磁気ハードドライブ、又は同等の記憶媒体と同様であり、非一時的に、このようなマシン命令を格納することができる。機械可読媒体は、代替的又は追加的に、過渡的な形式で、このようなマシン命令を格納することができ、例えば、１つ又は複数の物理プロセッサコアに関連付けられたプロセッサのキャッシュ又は他のランダムアクセスメモリと同様である。

ユーザとの対話を提供するために、本明細書に記載の要旨は、表示装置を有するコンピュータ上で実現することができ、例えば、ユーザに情報を表示する陰極線管（ＣＲＴ）又は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニターと、キーボードおよび、マウス又はトラックボールなどのポインティングデバイスを備え、これにより、ユーザがコンピュータに入力を提供することができる。他の種類の装置もユーザとの対話を提供するために使用することができる。例えば、ユーザに提供される帰還（フィードバック）は、例えば視覚帰還、聴覚帰還、又は触覚帰還などの感覚帰還の任意の形式とすることができる。ユーザからの入力は、音響、音声、又は触覚入力を含む任意の形式で受信することができるが、これに限定されるものではない。

本明細書に記載の要旨は、１つ又は複数のデータサーバの例としてバックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステムで実施することができ、もしくは、例えば１つ以上のアプリケーションサーバのようなミドルウェアコンポーネントを含み、もしくは例えば、１つ又は複数のクライアントコンピュータのためのフロントエンドコンポーネントを含むグラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有し、これを通じてユーザが本明細書に記載の要旨の実装と対話することができ、又はそのようなバックエンド、ミドルウェア、又はフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを備え、システムのコンポーネントは、例えば通信ネットワークのためのデジタルデータ通信の任意の形式又は媒体によって相互接続することができる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）、及びインターネットなどのこれらに限定されない。

コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアントとサーバは一般的には互いに離れ、典型的には、通信ネットワークを介して対話して通信する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作し、互いにクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって発生する。

前述の詳細説明に記載の実施例は、本明細書中に記載の要旨と一致し、すべての実装例又は実施例を表すものではない。その代わりに、それらは単に説明の要旨に関連する側面と一致して、いくつかの例を例示するものである。いくつかの変形例が前記詳細説明してきたが、他の変更や追加が可能である。特に、さらなる特徴及び／又は変形は、本明細書に記載されたものに加えて提供することができる。例えば、前記の実装例又は実施例は、様々な組み合わせ及び開示された特徴のサブコンビネーション、及び／又はそれらの組み合わせと、前記開示されたいくつかのさらなる特徴のサブコンビネーションに向けることができる。さらに、ロジックフローは添付の図面に図示され、及び／又は本明細書に記載され、これらは必ずしも示す特定の順序、又は順番を必要とせずに望ましい結果を達成する。他の実装例又は実施例は以下の特許請求の範囲の範囲内であることができる。

Claims (20)

1. 少なくとも１つのコンピューティングシステムの一部を形成する１つ以上のデータプロセッサによって実現するための方法であって、
   少なくとも１つのデータプロセッサによって、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭ）通信システムにおいて、複数のアンテナで受信された第１の信号を特徴付けるデータであって、少なくとも同一のリソース要素上で同時に送信される複数の送信信号を含むデータを受信することと、
   少なくとも１つのデータプロセッサを用いて、反復的に前記第１の信号から複数の送信信号を推定して、所定の基準を満たす、選択されて推定された複数の送信信号を帰還して前記第１の信号の成分をキャンセルすることにより、少なくとも受信されたデータから複数の送信信号の最終的な推定値を決定することと、
   少なくとも１つのデータプロセッサを用いて、推定された複数の送信信号を特徴付けるデータを提供することとを含む方法。
2. 前記複数の送信信号の最終的な推定値は、各反復の間に選択される推定された複数の送信信号を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記選択されて推定された複数の送信信号は、小さい誤差を有することに基づいて選択される請求項１に記載の方法。
4. 前記推定された所定数の複数の送信信号は反復の間に選択される請求項１に記載の方法。
5. （１）複数の送信信号の全てのシンボルが選択されること、
   （２）所定数の複数の送信信号が選択されること、
   （３）最も最近の推定シンボルにおける誤差のレベルがしきい値を超えることと
   からなるグループから選択される停止条件に達するまで、前記反復推定が実行される請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の信号から複数の送信信号を推定することは次式に従って実行される、
   

   

   請求項１に記載の方法。
7. 前記第１の信号の成分をキャンセルすることは次式に従って実行され、
   

   

   ここで、ｙは前記第１の信号であり、Ｇはチャネル特性の推定値であり、
   

   

   は推定された複数の送信信号であり、ｉ_{ｓｅｌｅｃｔｅｄ}は選択されたシンボルのインデックスである請求項１に記載の方法。
8. 少なくとも１つのコンピューティングシステムの少なくとも１つのデータプロセッサによって実行するときの複数の命令を格納する非一時的なコンピュータプログラム製品であって、方法を実行することは、
   少なくとも１つのデータプロセッサによって、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭ）通信システムにおいて、複数のアンテナで受信された第１の信号を特徴付けるデータであって、少なくとも同一のリソース要素上で同時に送信される複数の送信信号を含むデータを受信することと、
   少なくとも１つのデータプロセッサを用いて、反復的に第１の信号から複数の送信信号を推定して、所定の基準を満たす、選択されて推定された複数の送信信号を帰還することにより、前記第１の信号の成分をキャンセルすることにより、少なくとも受信されたデータから複数の送信信号の最終的な推定値を決定することと、
   少なくとも１つのデータプロセッサを用いて、推定された複数の送信信号を特徴付けるデータを提供することとを含む非一時的なコンピュータプログラム製品。
9. 前記複数の送信信号の最終的な推定値は、各反復の間に選択されて推定された複数の送信信号を含む請求項８に記載の非一時的なコンピュータプログラム製品。
10. 前記選択されて推定された複数の送信信号は小さい誤差を有することに基づいて選択される請求項８に記載の非一時的なコンピュータプログラム製品。
11. 前記推定された所定数の複数の送信信号は所定数の反復の間に選択される請求項８に記載の非一時的なコンピュータプログラム製品。
12. （１）複数の送信信号の全てのシンボルが選択されることと、
    （２）所定数の複数の送信信号が選択されることと、
    （３）最も最近の推定シンボルにおける誤差のレベルがしきい値を超えること
    とからなるグループから選択された停止条件に達するまで、前記反復推定が実行される請求項８に記載の非一時的なコンピュータプログラム製品。
13. 前記第１の信号から複数の送信信号を推定することは次式に従って実行される
    

    

    請求項８に記載の非一時的なコンピュータプログラム製品。
14. 前記第１の信号の成分をキャンセルすることは次式に従って実行され、
    

    

    ここで、ｙは前記第１の信号であり、Ｇはチャネル特性の推定値であり、
    

    

    は推定された複数の送信信号であり、ｉ_{ｓｅｌｅｃｔｅｄ}は選択されたシンボルのインデックスである請求項８に記載の非一時的なコンピュータプログラム製品。
15. 少なくとも１つのデータプロセッサと、
    少なくとも１つのデータプロセッサによって実行されたときに少なくとも１つのデータプロセッサに対して動作をを実行させる複数の命令を格納するメモリとを備えるシステムであって、
    前記複数の命令は、
    直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭ）通信システムにおいて、複数のアンテナで受信された第１の信号を特徴付けるデータであって、少なくとも同一のリソース要素上で同時に送信される複数の送信信号を含むデータを受信することと、
    反復的に前記第１の信号から複数の送信信号を推定して、所定の基準を満たす、選択されて推定された複数の送信信号をを帰還して、前記第１の信号の成分をキャンセルすることにより、少なくとも受信されたデータから複数の送信信号の最終的な推定値を決定することと、
    前記推定された複数の送信信号を特徴付けるデータを提供することとを含むシステム。
16. 前記複数の送信信号の最終的な推定値は、各反復の間に選択される推定された複数の送信信号を含む請求項１５に記載のシステム。
17. 前記選択されて推定された複数の送信信号は小さい誤差を有することに基づいて選択される請求項１５に記載のシステム。
18. 前記推定された所定数の複数の送信信号は反復の間に選択される請求項１５に記載のシステム。
19. （１）複数の送信信号の全てのシンボルが選択されることと、
    （２）所定数の複数の送信信号が選択されることと、
    （３）最も最近の推定シンボルにおける誤差のレベルがしきい値を超えることととからなるグループから選択される停止条件に達するまで、前記反復推定が実行される請求項１５に記載のシステム。
20. 前記第１の信号から複数の送信信号を推定することは次式に従って実行される
    

    

    請求項１５に記載のシステム。

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