JP3929639B2 - 送信機と受信機の両方の所のマルチ素子アンテナを採用する空間−時間アーキテクチャを持つ無線通信システム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、送信機と受信機の両方の所にマルチ素子アンテナ（ＭＥＡ）を採用する無線通信システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル無線通信システムの伝送容量（最終ビット速度）は、様々なパラメータに基づくが、これらパラメータには、（ａ）送信機の所での総放射電力、（ｂ）送信機と受信機の所でのアンテナ素子の数と帯域幅、（ｃ）受信機の所での雑音電力、（ｄ）伝搬環境の特性、その他が含まれる。送信機と受信機の両方の所にかなりの数のアンテナを採用し、いわゆるレイリーフェーディング環境内で動作する無線伝送システムの場合、符号化を用いない場合でも、非常に大きなビット速度、例えば、３６ビット／秒／Ｈｚを、１８ｄＢという妥当な信号対雑音比（ＳＮＲ）にて達成することが可能となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の通信システムは、上述の何分の１の速度という低速にてデータを交換するのがやっとであった。これは、主に、これまで、大きなビット速度のシステムを構築するために解決しなければならない問題を的確に把握できなかったことによる。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
我々は、大きなビット速度にて送信できる無線通信システムを実現する方法を発見した。本発明の一面によると、ｍ−次元システムが、無線チャネルの伝達（Ｈ行列）特性が送信機に知られてない場合、ｍ個の（場合によっては異なる容量の）一次元システムに分解される。より詳細には、本発明の原理によると、信号ベクトルのあるバーストが、異なる複数のデータ信号から形成され、次に、送信機によってマルチ素子アンテナ配列を介して送信される。こうして送信されたベクトル信号が、無線受信機と関連する複数の異なるアンテナによって信号ベクトルとして受信される。送信されたベクトル信号のシンボル成分は、（任意の）順序を持ち、受信機は、これら送信された成分の最良の並べ替えを決定した上で、これら受信さりたベクトルをこの順番で処理することで、並べ替えられた送信シンボルの成分を決定する。検出プロセスは、こうして並べ替えられた成分の最も下の（例えば、最初の）レベルから開始され、各レベルに対して、存在する場合は、より下のレベルからの干渉寄与が相殺され（キャンセルアウトされ）、さらに、存在する場合は、より高いレベルからの干渉寄与が無効化（ナルアウトされる）。
【０００５】
本発明の一つの実施例においては、この受信機の処理には、受信された送信信号の弱い成分を補償するプロセスが含まれ、この補償プロセスにおいては、最初に、受信された強い送信成分に由来する干渉が除去され、次に、この結果を処理することで、ビットデシジョン（判定ビット）が形成される。
本発明のこれらおよび他の特徴が、以下の詳細な説明、付録の図面および特許請求の範囲から明らかになるものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の一つの実施例を、アンテナ素子のｍ個の配列を持つ送信機とアンテナ素子のｎ個の配列を持つ受信機を採用するポイント・ツウ・ポイント通信アーキテクチャとの関連で説明する。ここで、本発明の一つの実施例においては、送信機アンテナ素子の数ｍは受信機アンテナ素子の数以下とされ（ｍ≦ｎ）、これらの値は両方とも１以上とされる（＞１）。例えば、１．９Ｈｚの伝送に対しては、ｍは１６以下（ｍ≦１６）、ｎは１６（ｎ＝１６）とされる。さらに、以下の説明からわかるように、本発明によるアーキテクチャを用いると、ビット／サイクルの数にて表現した場合のかなり大きなビット速度／帯域幅を達成することが可能となる。
【０００７】
明快さのために、以下の詳細な説明においては、以下の条件が想定される。より具体的には、第一に、図１に示す送信機と受信機は、遠く離れて、例えば、１００λ離れて位置するものと想定する。第二に、送信機と受信機の間の伝搬空間により、一つあるいは複数の信号のデコーレレーション（相関の喪失）が起こるものと想定する。第三に、送信機と受信機の位置は逆転することができ、この場合も、受信機の所で幾つかのアンテナが利用でき、これによって、送信機によって発射された電磁波を起源とする空間的にかなり相関が失われた電磁場サンプルを受信することができるものと想定する。第四に、送信機は、このランダムにフェーディングした行列チャネル特性を事前には知らず、これを、幾つかのチャネル測定値を用いて“学習（learned ）”するものと想定する。この訓練（学習）は、例えば、通常のｎ重受信ダイバーシチを、各送信アンテナに対して１回、全体でｍ回適用することによって達成される。この訓練手続きの一例が、J.H.Wintersによって著され、IEEE Transactions on Vechicular Technology,November 1993に掲載された“Signal Acquisition and Tracking with Adaptive Arrays in the Digital Mobile Radio System IS-54 with Flat Fading”という名称の論文において説明されているためにこれも参照されたい。
【０００８】
さらに、以下の説明は、チャネルの時間的な変動はデータのあるバーストの継続期間を通じて無視できるほど小さく、チャネルの特定（つまり、伝送環境）はバースト毎に異なるバーストモードの通信との関連で行なわれる。このために、達成されるチャネルビット速度は、ランダムに変化するものとして扱われる。上述の送信アンテナの数と受信アンテナの数（ｍ、ｎ）に加えて、システムの主要なパラメータとして、信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio、SNR）の空間平均ρがあり、これは、例えば、伝搬空間の送信端と受信端の所で、“プローブ（probe ）”アンテナ素子を用いて測定される。放射電力の総量には制約があり、例えば、送信アンテナの数ｍが増加された場合は、送信アンテナ当たりの電力は、それに比例して小さくなるものと想定される。（加えて、レイリー伝搬環境においては、ρは送信アンテナの数には独立であることに注意する）。
【０００９】
上述のように、チャネルの伝送環境はランダムであり、かつ、時間は離散的であるものと想定される。さらに、以下の表記法が想定される：つまり、送信信号は、ｓ（ｔ）と表記され、総電力は、送信アンテナの数ｍの値（つまりｓ（ｔ）の次元）に関係なく、Ｐ_o （後に定義）に制限されるものと想定される。単純化のために、以下の説明においては、帯域幅は、あるチャネルの応答がそのチャネルの周波数帯域を通じて平坦であると見做すことができる程度に十分に狭いものと想定される。
【００１０】
受信機の所の雑音信号は、ν（ｔ）と表記され、これは、複素ｎ−次元加法白色ガウスノイズ（Additive White Gaussian Noise、AWGN）プロセスであり、ｎ個の各受信アンテナに対して１つの同一の電力Ｎの統計的に独立した成分から構成される。
【００１１】
受信電力は、r(t)と表記され、ある特定の点時において、受信ｎ−次元信号は、受信アンテナ当たり一つの複素成分を含む。送信アンテナがたった一つしか存在しない場合は、その送信機は電力Ｐ_oを放射し、受信アンテナの出力の所の結 果としての任意の（空間）平均電力はＰにて表記される。
【００１２】
各受信機アンテナの所の空間平均SNR、ρは、Ｐ／Ｎに等しいものと見做され、レイリー伝搬の場合は、これは送信機アンテナの数ｍには依存しない。
データのあるバーストの継続期間は、κ個のベクトルシンボルから成り、このシンボルの数は、これらバースト内に発生する離散時間クロックの間隔（チック“ticks ”）の数と等しいものと想定される。
【００１３】
いわゆる行列チャネルインパルス応答ｇ（ｔ）は、ｍ個の行と、ｎ個の列から成る。Ｇ（ｆ）が、ｇ（ｔ）のフーリエ変換に用いられる。上述の狭帯域であるという想定との一貫性が確保されるように、この行列／変換は、関心のある帯域を通じて一定であるものと見做される。ここで、Ｇなる表記は、周波数依存性が抑圧されていることを示す。こうして、ｇ（０）を除いて、ｇ（ｔ）は、零行列となる。後に説明するように、行列チャネルの応答を正規化された形式、ｈ（ｔ）にて表記すると便利である。さらに、Ｇとの関連で、行列Ｈに対して、式Ｐ^１／２・Ｇ＝Ｐ_ｏ ^１／２・Ｈは、ＧとＨとの間の関係を定義し、これから、ｇ（ｔ）＝（Ｐ_ｏ／Ｐ）^１／２・ｈ（ｔ）が与えられる。
【００１４】
さらに、Ｈの式の実現のモデル化において、理想レーリー伝搬環境の場合は、ｍ×ｎ行列のエントリ（項目）は、単位分散を持つ独立した同一分布複素ガウス変量の結果から構成されるものと見做すことができる。
【００１５】
上述のことを念頭に入れ、＊を畳み込みを表記するために用いると、送信された信号に影響を与えるチャネル環境を記述する基本ベクトル式は、以下のように表記することができる：
【数１】

式（１）の右辺で加えられる２つのベクトルは、複素ｎ−次元ベクトル（つまり、２ｎ実数次元）である。上述の狭帯域幅であるという想定の下では、式（１）は、この畳み込みの代わりに行列−ベクトル積を用いることで、以下のように簡素化することができる：
【数２】

【００１６】
図１は、式（２）にて記述される受信ベクトル信号を処理するための通信システムの概略をブロック図の形式にて示す。より詳細には、信号源５０は、ｍ−次元信号を送信機プロセッサ１００に供給する。すると、プロセッサ１００は、アンテナ１１０−１〜１１０−ｋの選択された幾つかを通じて、ｍ−次元シンボルを送信する。ここで、このｍ−次元シンボルは、特定の変調技法、例えば、直交振幅変調（ＱＡＭ）のｍ個のインスタンスの使用の結果として生成され、各シンボルの成分は、順序ビットのあるグループに対応する。本発明の一つの実施例においては、ｍ個の送信アンテナの選択は任意とされる。こうして選択されたｍ個のアンテナが劣等であることが判明することがあるが、その場合、送信機プロセッサ１００は、その特定のアンテナの選択に“拘束（stuck ）”されることはない。つまり、送信機プロセッサ １００は、劣等な選択に、長時間 “拘束（stuck）”されることを回避するように、アンテナの選択を系統的（あるいはランダムに）変更するように設計される。（本発明の一つの実施例においては、受信機２００から送信機１００へのフィードバックチャネルが設けられ、送信アンテナの選択は、図１において破線にて示されるこのフィードバックチャネルを介して受信機２００から送信機１００に供給される情報に基づいてある程度最適化される。より詳細には、送信機プロセッサ１００は、最初は、シンボルを生成するシーケンスの順番を、アンテナ１１０−１〜１１０−ｋの順番と一致させ、第一のシンボルはアンテナ１１０−１を通じて送信し、第二のシンボルはアンテナ１１０−２を通じて送信し、以下同様に送信する。そして、受信機からのフィードバック情報から判断して、その選択が劣等であることが判明すると、送信機プロセッサ１００は、送信アンテナ１１０−１の選択あるいは使用を変更する。例えば、フィードバックの結果、プロセッサ１００がアンテナ１１０−ｋ−１と１１０−ｋを用いて送信するチャネル環境が悪い事実を“学習（learns）”すると、プロセッサ１００は、例えば、これらアンテナのサブセット（一部）、例えば、１１０−１〜１１０−ｋ−２のみを使用し、フィードバックチャネルを介して報告される情報に基づいて判断して受信機２００の所で最良の受信が期待できるアンテナを選択する）。
【００１７】
図１のシステムの場合は、ｍ個のアンテナを用いて送信されるｍ個の異なるＱＡＭ信号は、同一の変調を持つ（異なる変調を用いることもできる）が、統計的に独立的であるものと想定される。（受信ベクトルのＱＡＭ変調された各成分は、ここでは、サブストリームとも呼ばれる）。さらに、説明の便宜上、ｑ（ｔ）が以下のように定義されるものと想定される：
【数３】

式（３）を用いると、式（２）は、以下のような単純な形式にて表現することができる：
【数４】

受信ベクトルｒ（ｔ）が、ベクトルｑ（ｔ）のｍ個のＱＡＭ成分を推定するために用いられる。ここでは、受信信号ベクトルｒ（ｔ）のｎ個の成分は、それぞれ、受信機２００アンテナ１２０−１〜１２０−ｎによって受信される。送信されたシンボルを検出するための受信された信号の処理が、受信機２００が本発明の原理に従って解決することを要求される課題である。こうして検出されたシンボルが、次に、各ビットシーケンスにマッピングされ、これによって、元のビットストリームが再生される。
【００１８】
受信されたベクトルの処理に関する以下の説明においては、明瞭さと便宜のために、引数（ｔ）は、省略するので注意されたい。例えば、ｒ（ｔ）は、単にｒとして表記され、ｑ（ｔ）は、単にｑとして表記され、他も同様とされる。
【００１９】
図２に示すように、受信機２００は、より詳細には、とりわけ、セットの従来のＲＦ受信機セクション（図示せず）を含み、これらは、おのおの、アンテナ１２０−１〜１２０−Ｎとインタフェースする。受信機２００は、さらに、前置プロセッサ（単にプロセッサとも呼ぶ）６０、シンボルプロセッサ６５、およびマルチプレクサ７０を含む。前記プロセッサ６０は、ｎ個のアンテナ１２０−１〜１２０−ｎからの信号を、おのおのの信号ベクトルとして受信し、各受信した信号ベクトルを前処理することで、そのベクトルを形成する信号成分間の干渉を除去する。この処理には、（ａ）現在処理されているベクトルから前に検出された送信シンボルに由来する干渉を減算（相殺）するプロセス、（ｂ）現在処理されているベクトルからまだ処理および検出されてない他の送信シンボルからの干渉を無効にする（ナルアウトする）プロセス、および（ｃ）弱い信号成分を受信された強い信号成分を用いて補償するプロセスが含まれる。これら全ては、本発明の原理に従って遂行され、これらプロセスについては後に詳細に説明される。（これらプロセスは、図４に、手続き４０１〜４０７として示される）。本発明の一面によると、補償プロセスにおいては、送信された成分が最良の検出結果が得られるように並べ替えられ、次に、受信されたベクトルをこの順序で処理することで、並べ替えられた送信シンボルの成分が決定される。
【００２０】
送信信号の並べ替えプロセスにおいては、例えば、垂直スタックのボタム（レベル（１））に、最大のＳＮＲを持つ送信信号成分を推定する検出プロセスが置かれ、垂直スタックの次の所（レベル（２））に、ｍ−１個の送信された成分の内の次に大きなＳＮＲを持つ送信信号成分を推定する検出プロセスが置かれ、以下同様に並べられる。これに関しては後に詳細に説明されるが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、別のスタックキング構成を用いることも可能である。
【００２１】
受信されたベクトルは、ｎ個の複素成分を持ち、これらが、それぞれ、アンテナ１２０−１〜１２０−ｎによって受信される。プロセッサ６０は、さらに、前処理された信号ベクトルを処理することで、ｍ個の成分データから成るデータサブストリームを検出する。シンボルプロセッサ６５は、これらシンボルを処理することで、それらシンボルに対応するデータサブストリーム（ここでは、“ビットデシジョン（bit decisions ）”とも呼ばれる）を決定する。シンボルプロセッサ６５は、次に、この“デシジョンビット（decisions bit ）”をメモリ６１内に格納するが、このデシジョンビットは、受信された信号ベクトルのその後の処理において干渉を相殺するために用いられる。送信されたベクトル内の全てのビットが検出されたら、次に、マルチプレクサ７０により、各サブストリームからのビットをマルチプレキシングすることで、信号源５０（図１）によって出力された元のデータストリームの推定プリミティブデータストリームが形成される。
【００２２】
干渉の相殺
以下の説明においては、受信機２００は、チャネルの環境１２５と加算性ノイズによって劣化したκ個のｍ−次元送信ベクトルの送信バーストを受信するものと想定される。（以下の説明では、複数の受信されたベクトルのたった１つの処理についてしか説明されないが、これら処理／検出は、当然、受信された複数ベクトルの全てに適用されることに注意する）。おのおのの送信されたベクトルは、ｎ個の受信機アンテナによって受信される。例えば、１２次元送信ベクトルが１６個のアンテナを介して受信される。さらに、デシジョン（判定）統計量(decision statistics）が、下から上に、つまり、図３に示すように、レベル（１），（２），．．．（ｍ）の順にスタックされ、第一の（ボタム）レベルのベクトルは、検出されるべき第一の送信成分に対して最大のＳＮＲを与えるものと想定される。ベクトル信号のこの反復に対しては、受信機２００は、図３において“next”と表記されるレベルまでの複数のレベルに対する第一のｉ−１個のデシジョン（判定）統計ベクトルｄ^［．］ｓを持ち、また、（１），（２），．．．（１−ｉ）に対するデシジョン（判定）統計に基づくｉ−１個のデシジョン（判定）はエラーを含まないものと想定される。これらデシジョンが、既に決定されたｑの成分に由来する干渉を相殺するために用いられる。ここで、ｑ_（ｊ） （ｊ＝１，２．．．．ｍ）は、レベル（１），（２），．．．（３）に対応するｑの並べ替えられた成分を表す。さらに、以下の説明においては、便宜上、ｈは、ｍ個のｎ−次元の行として表現される。このため、ｑ_（ｉ）を検出するためのデシジョン統計量の形成に関する虚論においては、ｈ＝［ｈ_１ｈ_２ ．．．ｈｍ］と表記される。 受信された信号ｒは、以下のように表現されるｎ−次元ベクトルである：
【数５】

【００２３】
各ｍｈ_(j) は、式（５）を用いると、ｈ_l （ここで、１≦ｌ≦ｍ）として定義することができる。つまり、式（５）から、ｈ_(j) は、式（５）内のｑ_(j) に掛けられる下付きの文字を持つｈによって定義される。こうして、ｒは、以下のように表現することができる：
【数６】

【００２４】
最初の括弧で囲まれた総和［ｑ_（１）・ｈ_（１）＋ｑ_（２）・ｈ_（２）＋．．．＾ｑ_{（ｉ−１）}・ｈ_{（ｉ−１）}］は、正しく検出された信号成分のみを含むものと想定され、ｒからこれを減算することで、以下によって定義されるｎ−次元ベクトルｕ≠^{[ ｉ］} が得られる：
【数７】

【００２５】
こうして、図３において“next”と表記される同一の受信ベクトルｒ（スタックレベル８）の処理において、プロセッサ６０は、ベクトルｒから、既に決定／検出されたベクトル［ｑ₍₁₎・ｈ₍₁₎＋ｑ₍₂₎・ｈ₍₂₎＋．．．＋ｑ₍₇₎・ｈ₍₇₎］を相殺（減算）する。プロセッサ６０は、次に、現在処卵されているベクトル（例えば、レベル８のベクトル）から、まだ検出されてない送信された信号成分からの干渉、つまり、図３のｑ₍₉₎〜ｑ₍₁₂₎の送信に由来すａ干渉を“無効化（null out）”される。
【００２６】
空間整合されたフィルタを用いての干渉の無効化（ナリングアウト）
干渉の無効化（ナリングアウト）においては、ｑのまだ決定／検出されてない成分（ｉ＋１）（ｉ＋２），．．．（ｍ）に対して、ｕ^［ｉ］ が、ｈ_{（ｉ＋１）}、ｈ_{（ｉ＋２）}、．．．ｈ_（ｍ） にて形成されるｍ−ｉ次元の空間に直角投影される。この投影の結果は、ここでは、ｖ^［ｉ］ と呼ばれる。この“干渉無効化ステップ（interference nulling step）（注１）”は、ある意味において、ｑ_（ｉ） に対する検出プロセスから、ｑ _{（ｉ＋１）}、ｑ_{（ｉ＋２ ）}、．．．ｑ_（ｍ） の同時送信に起因する干渉を“除去（frees） ”する。（注１：ＳＮＲが高い場合は、無効化の代わりに、信号対雑音比プラス干渉を最大にすることで実現される利益の増加は僅かである）。次に、空間整合フィルタベクトルｄ^［ｉ］ の方向と大きさが考慮される。ベクトルｖ^［ｉ］ が、ＡＷＧＮベクトル内の［ｎ−（ｉ−１）］重のダイバーシチの、干渉のない信号を受信する状況と類似するように、ｑ _（ｉ） がｖ ^［ｉ］ の各成分に掛けられる。明示的には、ｑ_（ｉ） に対するデシジョン（判定）統計量は、スカラー積＜ｖ^［ｉ］、ｄ^［ｉ］＞であり、ここで、このスカラー積の雑音電力は、‖ｄ^［ｉ］‖^２に比例する。最適受信ダイバーシチに関する標準的な結果を用いて、最適信号対雑音比ＳＮＲ_（ｉ） を表現することができる。結果として得られる判定統計量も‖d^［ｉ］‖^２ に比例する信号電力を持つ。従って、図１の空間１２５が加算性ノイズを持たない仮想的な状況におけるベクトルｖ^［ｉ］ を表現するＶ _［ｉ］ を定義すると便利である。媒体のＳＮＲ_（ｉ） は、ｄ^［ｉ］ が値Ｖ ^［ｉ］ の任意の倍数であるとき最適となるが、これは、例えば、周知のコーシー−シュワルツ不等式をＳＮＲに対する式の分子内の信号電力項に適用することによって得られる。実際、空間フィルタリングに対する全ての機会の中の最良な機会は、ｖ ^［ｉ］ をスカラー判定統計量にコラプスする（つぶす、ｃｏｌｌａｐｓｅ）ためにスカラー積内で用いられるベクトルがＶ ^［ｉ］ の方向にあるときである。この理由は、ｖ ^［ｉ］ をつぶすために用いられる当該ベクトルがＶ ^［ｉ］ に比例する場合、ＳＮＲに関するコーシー−シュワルツ上限が等しく達成されるためである。‖Ｖ ^［ｉ］‖^２ は、最適なＳＮＲの分子と分母の両方に乗算として現われ、従って、最適なＳＮＲは‖Ｖ ^［ｉ］‖に対して不変である。ｄ^［ｉ］は、Ｖ ^［ｉ］ の方向を持つが、ｄ^［ｉ］ のスケール（大きさ、ｓｃａｌｅ）は、単に、ＱＡＭ検出の最終段において使用される判定領域に対して用いられる（任意の）スケール係数（スケールファクタ）に従って設定される。（上述のように、この相殺、無効化、および補償プロセスが図４に図示される）。
【００２７】
補償
プロセッサ６０は、信号ベクトルのバーストを受信すると、これら信号ベクトルをメモリ６１に格納する。従来と同様に、このバースト内には情報が含まれ、受信機２００は、この情報を用いて、送信環境１２５（図１）の伝送特性について“学習（learn ）”する。これら従来の学習（あるいは訓練、トレーニング）のための情報は、例えば、周知のように、信号ベクトルのバーストの先頭（プルアンブル）あるいは中間（ミッドアンブル）の所に入れられる。
【００２８】
受信された訓練ベクトルのメモリへの格納を終えると、プロセッサ６０は、次に、送信データシンボルがその順番で検出されるべきスタッキングの順番を、各ＳＮＲの関数として決定する。これは、受信ベクトルのバーストの処理において検出エラーが発生する確率を最小にするために行なわれる。この決定には空間整合されたフィルタベクトルの形成が含まれ、このために、ベクトルシンボル内の送信シンボルが受信ベクトルから検出される順番が反復的に並べ替えられる。この並べ替えの反復は、検出プロセスの最小信号対雑音比を最大化することを目標とされる。プロセス６０は、より詳細には、ｍ個の成分に対するｍ個のデシジョン統計量を、以下の基準に従ってスタックする：
【数８】

この基準がバーストエラーの確率を最小化することに相当する理由は、ＳＮＲが高い状況（つまり、ρが高い状況）においては、あるバーストが少なくとも一つのエラーを含む確率は、（後に式（１０）と（１１）との関連で説明するように）低いＳＮＲ_(i) を持つｑ_(i) によって支配されるためである。
【００２９】
プロセッサ６０は、このスタックを式（８）によって表現されるグローバルな最適手続きであるいわゆる“近視眼的（myopic）”な最適化手続きを用いて構築する。つまり、プロセッサ６０は、このスタックの下端のレベルから開始し、ｍ番目のレベルまで反復的に進み、各レベルに対して、常に、様々なオプションの中からそのレベルに対してＳＮＲを最大化する次の判定統計量を選択する。この近視眼的な最適化手続きを用いた場合は、プロセッサ６０は、全てのｍ個のスタックレベルの全体を満たすために、ｍの階乗個のスタッキングオプションを全て評価することは必要とされず、概ねｍ^２／2個のオプションを考慮するのみで済む。
【００３０】
（別の方法として、補償機能を、幾分計算量の多いより複雑な反復解法を用いて向上させることもできる。ここで、プロセッサ６０が、次に、ｉ番目のスタックレベルに進み、このｉ番目の判定が完了した時点でエラーが存在しないものと想定すると、プロセッサ６０は、判定統計量からそのコンステレーションポイントに対応する複素数を減算する。このプロセスによりプロセッサ６０はｉ番目の判定統計量内に含まれるノイズの値を得る。このノイズは、上のスタックに対する判定統計量の対応する加算性ノイズと相関がある。このため、スタックの後続（上側）の判定統計量内の加算性ノイズ項が、スタックの下側の判定統計量についての想定される既知の加算性ノイズの全寄与を前提として得られるそのノイズの条件付き期待値を減算することで調節することができる。）
【００３１】
上述の垂直の順序付け／階層化を、図２のプロセッサ６０内で実現するプログラムが図５と６に流れ図の形式にて示される。より詳細には、図５は、ｍ個のスタックレベルｌ＝１，２，３．．．ｍのおのおのに対する最適判定統計ベクトルｄ^［ｉ］ を決定する方法を示す。受信された信号ベクトルのバーストを格納し、トレーニング情報を処理した後、このプログラムがブロック５００から開始され、ブロック５０１に進む。ブロック５０１において、プロセッサ６０は、変数ｉを１の値に設定し、次に、ブロック５０２に進む。ブロック５０２において、プロセッサ６０は、一般的な信号ベクトルを処理することで、（上に説明され、後にさらに詳しく説明される方法にて）全ての候補の中から、そのレベルに対する最大のＳＮＲを持つ空間整合フィルタベクトルを識別する。そのベクトルを識別すると、プロセッサ６０は、次に、ブロック５０３において、このベクトルを、各スケーリング値と関連してスケーリングする。プロセッサ６０は、次に、ブロック５０４において、こうしてスケーリングされたベクトルをメモリ６１に格納する。プロセッサ６０は、次に、ブロック５０５においてｉ＝ｍである場合、つまり、空間整合フィルタベクトルの全ての形成と順序付けが終了した場合は、ブロック５０６において退出する。ブロック５０５においてｉ＝ｍでない場合、つまり、形成と順序付けがまだ終了してない場合は、ブロック５０７においてｉを増分した後、ブロック５０２に戻り、残りの候補の中のどれが最大のＳＮＲを持つかを見つけ、その候補を次のスタックに置く。
【００３２】
図６は、ブロック５０２をより詳細に示す。ここで、プロセッサ６０は既にチャネル行列をメモリ６１に格納する動作を終えており、さらに、プロセッサ６０は既に整合するベクトル候補を好ましい順序でスタックする動作も終えており、さらに、プロセッサ６０は、現在、候補ベクトルのどれをスタックのｉ番目のレベルに挿入するか決定するために、残りの（ｍ−（ｉ−１））個の候補ベクトルを形成している最中であるものと想定される。プロセッサ６０は、ブロック６０１において、スタックの下側のレベルに位置する（既にスタックに並べられている）、干渉を含むｉ−１個のベクトルの一般的な（ジェネリック）線形結合を形成する。次に、プロセッサ６０は、ブロック６０２において、メモリ６１から一般的な（ジェネリック）ノイズのないベクトルを読み出し、ブロック６０３において、当該一般的なノイズのないベクトルから、上記の一般的な線形結合を減算することで、まだ検出されてない送信信号成分についてのベクトルの表現を残す。プロセッサ６０は、次に、ブロック６０４において、全てのベクトル信号が処理されることを確保するために、変数ｊを値１に初期化する。次に、プロセッサ６０は、ブロック６０５において、候補となる各ベクトルに対して、例えば、候補となるｉ番目のベクトルに対して、そのベクトルを、そのｉ番目の候補ベクトルと干渉する（ｍ−（ｉ−１））個のベクトル信号から離れるように直角に投影することで、これら干渉を、判定プロセスから除去する。結果として得られるベクトルは、受信された他のベクトル信号からの干渉がないベクトルとなる。プロセッサ６０は、次に、ブロック６０６において、（ｎ個の各成分が零に等しい原点に対してのベクトルの長さの二乗に対応する）ノルムを測定することで、ノルムの値を決定する。ノルムの値は、その判定統計量に対するＳＮＲに比例する。プロセッサ６０は、次に、ブロック６０７において、そのＳＮＲが、それまでに処理された全候補の中の最良（最大の）ＳＮＲであるか否かを決定する。最良のＳＮＲである場合は、プロセッサ６０は、ブロック６０９において、そのＳＮＲを持つ空間整合フィルタベクトルと、それと関連するノルムを、スタックのｉ番目のレベルに格納し、次に、ブロック６０８に進み、ｊ＝ｍ−（ｉ−１）であるか調べ、そうでない場合は、残りの候補の処理を継続する。ブロック６０７において、そのＳＮＲが最大でない場合は、プロセッサ６０は、直接にブロック６０８に進む。選択された信号ベクトルの候補及びそのノルムをメモリに格納した後、プロセッサ６０は、ブロック６０８において処理か完了したかチェックする。完了していない場合は、プロセッサ６０は、ｊを増分し、ブロック６０５に進む。完了している場合は、図５のブロック５０３に進む。
【００３３】
このようにして、上述のプログラムの制御下で動作するプロセッサ６０は、送信された信号成分を、検出の目的でそれらのＳＮＲに基づく最適な順序に並べる。上述のように、プロセッサ６０は、次に、こうしてスタックされた各空間整合されたフィルタベクトルを用いて、処理中のシンボルを表現している可能性が最も高いビット結合／デシジョンを決定する。上述のようにシンボルを決定するための手続きが図４に示され、この手続きの説明が図７と８との関連で詳細に説明される。
【００３４】
より詳細には、図７と図８は、プロセッサ６０（とある部分はプロセッサ６５）内で、図４に示した上述の無効化（ナリング）ステップ４０１、相殺ステップ４０２、および整合ステップ４０３を実現するプログラムを流れ図の形式にて示す。図７の説明から開始し、プロセッサ６０は、ブロック７００において、図７のプログラムに入ることで、これら処理を開始する。次に、プロセッサ６０は、ブロック７０１において、変数ｉを値１に初期化し、ｉを用いて、スタック内の各レベルをポイントする。以下の説明においては、プロセッサ６０は、スタック内のｉ番目のレベルを処理しているものと想定する。プロセッサ６０は、次に、ブロック７０２において、（図４の手続き４０１、４０２、４０３によって示されるように）スタック内のｉ番目のレベルに位置するベクトル信号を処理することで、その信号ベクトルによって表現されている可能性の最も高いシンボルｑ_(i) を決定する。プロセッサ６０は、ｑ_(i) に対応するビットデシジョンをメモリ６１に格納し、次に、ブロック７０３において、ｉの値をチェックすることで、受信されたベクトルシンボルｒのｍ個の一連の処理が終了したか調べる。終了した場合は、プロセッサ６０は、ブロック７０４において、このプログラムから退出する。終了してない場合は、プロセッサ６０は、ブロック７０５において、ｉを増分することで、スタック内の次のレベルをポイントし、次に、ブロック７０２に進み、そのレベルに対応する方法にて受信された信号ベクトルを処理する。
【００３５】
図８は、ブロック７０２を拡大して示す。より詳細には、プロセッサ６０は、ブロック８０１において、メモリ６１から、受信されたｎ−次元ベクトル信号ｒ（ｔ）を読み出し、次に、ブロック８０２において、メモリ６１から、ブロック７０２に従って既に処理／検出された信号ベクトル成分、つまり、スタック内のｉ番目より下側の成分を読み出し、次に、上述の方法にて、ｒから、ｉ−１個の検索された信号ベクトルｑ₍₁₎ ・ｈ₍₁₎ ，ｑ₍₂₎ ・ｈ₍₂₎ 、．．．、ｑ_{(i- １ )} ・ｈ_(i-1) を相殺する。この結果、これらｉ−１個のベクトルからの干渉を実質的に含まない信号ベクトルが得られる。その後、プロセッサ６０は、ブロック８０３において、結果として得られたベクトルを、まだ検出されてない干渉から離れるように投影する。より詳細には、プロセッサ６０は、最初に、メモリから、ブロック５０４においてスタックのｉ番目のレベルに対して決定された空間整合されたベクトルｄ_[i] を読み出し、次に、（プロセッサ６５と協力して）空間整合されたベクトルとブロック８０３において生成された結果とのスカラー積を取ることで、複素数を生成する。
【００３６】
プロセッサ６５は、次に、ブロック８０５において、従来のマルチポイント信号コンステレーション、例えば、（図４に示すコンステレーション４０４のような）１６ポイント信号コンステレーションのどれが、その複素数に最も近いか決定する。このようなポイントの一例が図４に示されるが、ここで、ポイント４０５は、コンステレーションポイントの四分円６０４に最も近い複素数を表す。プロセッサ６５は、次に、ブロック８０６において、識別されたコンステレーションポイントによって表されるデータビットデシジョンをメモリに格納し、その後、制御をプロセッサ６０に渡す。プロセッサ６０は、次に、ブロック７０３に進み、スタック内の次のレベルの処理を開始する。
【００３７】
受信された信号ベクトルがこのようにして全て処理され、全てのシンボルが決定され、対応するビットデシジョンがメモリ内に格納されたら、次に、マルチプレクサ７０によって、これらビットデシジョンがマルチプレキシングされ、出力端末に送られる。
【００３８】
以下では、上述の方法の長所を、特定のセットのパラメータに基づく一例を用いて説明する。例えば、これらパラメータとして、ρ＝１８ｄＢと（ｍ、１６）（ここで、ｍ≦１６）を想定し、送信機１００と受信機２００（図１）が、最大１６個のアンテナアレイを持つものと想定する。さらに、送信バーストの９５％はエラーを持たないこと（つまり、最大、５％のアウテージ）と、伝搬空間１２５が理想レーリー伝搬環境であることを想定する。さらに、各バーストが、訓練ベクトルの他に、１００個のベクトルシンボルを含むものと想定する。こうして想定されるパラメータと、１６×１６システムに対しては、シャノン容量は、７９．１bps/Hzである。（“シャノン容量”は当分野において良く知られている項である）。
【００３９】
送信アンテナの数ｍと、各平面コンステレーション内のポイントの数Ｋがbps/Hzの数が最大となるように最適化される。ｍ−次元（あるいはｎ−次元）複素空間内のコンステレーションポイントの数は、以下のように表現される：
【数９】

この最適化プロセスは、以下の手続きを、ｍ＝１，２，３．．．１６に対して反復的に遂行することから成る。これらケースのおのおのに対して、２−次元コンステレーション当たり、もう一つのビットを加えると、いわゆる５％“アウテージ制約（outage constraint ）”（注２）が犯されるポイントとして定義される最大数のビットが用いられる。（注２：コンステレーションポイントの数が２以上であり、正方形でない場合は、良好な距離特性を持つ正規コンステレーションが用いられる。例えば、８ポイントコンステレーションの場合は、４つの辺に付加され、外側を向く、４つの等辺三角形を持つ正方形が用いられ、これら正方形の頂点と、この正方形の４つの各辺に対向する４つの三角形の頂点によってこのコンステレーションが構成される）。κ個のベクトルシンボルを持つあるブロック内に少なくとも一つのエラーが含まれる確率に対する式が、以下に式（１０）として示される。この確率の式は、ＳＮＲ_(i) 、（ここで１≦ｉ≦）を必要とする。ｍ個のＳＮＲのサンプルを得るために、モンテカロル法にて生成されたＨ実現が用いられる。ＫポイントＱＡＭコンステレーションに対しては、大きなρの領域内では、この式は、以下によって与えられる：
【数１０】

ここで、Ｐ_b(.)は、２−次元コンステレーションのビットエラーの確率に対する周知の式であり、これは、ＳＮＲの関数として、以下のように表現される：
【数１１】

ここで、σ＝［３・ＳＮＲ_(i) ／（２・（Ｋ−１））］^1/2 である。
【００４０】
式（９）と（１０）からわかるように、図１のシステムは、ｍ＝１の場合は、Ｋ＝１２８ポイントのコンステレーション、あるいは等価的に７bps/Hzをサポートでき、ｍ＝２の場合は、５bps/Hzの３２ポイントの平面コンステレーション、をサポートでき、ｍ＝７の場合は、４bps/Hzの１６ポイントコンステレーションをサポートでき、ｍ＝１２の場合は、３bps/Hz、つまり、８¹²＝68,719,476,736ポイントのより高次のコンステレーションの一つ、あるいは36bps/Hzをサポートできる。
【００４１】
上述の説明は、もっぱら本発明の原理を解説するためのものであり、当業者においては、ここには明示的には説明されなかったが、本発明の原理を具現する様々な構成を本発明の精神と範囲から逸脱することなく考案できるものと考える。例えば、当業者においては容易に理解できるように、一定なＢＥＲとアウテージ確率を維持するかわりに、送信電力を一定に維持し、２つのアプローチの相対メリットをアウテージ確率の差を用いて、ビット速度の関数として、表現することもできる。さらに、一例として、当業者においては理解できるように、両方のシステムに対してＢＥＲとアウテージ確率を一定に維持し、相対メリットを、送信電力あるいは携帯システムの蓄電池の寿命を用いて表現することもできる。
【００４２】
加えて、当業者においては上述の説明から容易に理解できるように、送信機の所で送信無線より多数の送信アンテナを使用し、送信のためにこれらアンテナの一部分を選択するという概念は、受信機にも同様に適用できるものである。この場合は、受信無線機より多数の受信アンテナが展開され、これら受信アンテナの一部分が送信されたベクトル信号を受信するために選択される。
【００４３】
さらに、当業者においては上述の説明から容易に理解できるように、ここに請求される発明の幾つかの用途では、本発明の上述の複数の特徴の一部分のみが用いられることも考えられる。例えば、相殺プロセスと並べ替えプロセスは用いず、無効化（ナリング）プロセスのみを用いることや、並べ替えプロセスは用いず、無効プロセスと相殺プロセスのみを用いることも考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を実施する無線送信機と受信機を示すブロック図である。
【図２】図１の無線受信機をより詳細に示すブロック図である。
【図３】受信バーストのκ個のベクトルから成るｎ−次元複素信号ベクトルの一つに対する並べ替えられ送信成分と、対応するデシジョン統計量を示す図である。
【図４】図２の受信機によって処理中の信号ベクトルから干渉信号を除去するために遂行される処理をグラフ的に示す図である。
【図５】図２のプロセッサ内で遂行される並べ替えを実現するプログラムを流れ図にて示す図である。
【図６】図２のプロセッサ内で遂行される並べ替えを実現するプログラムを流れ図にて示す図である。
【図７】各受信されたベクトル信号を、対応する送信されたシンボルを決定するために処理するためにプロセッサ内で用いられるプログラムを示す流れ図である。
【図８】各受信されたベクトル信号を、対応する送信されたシンボルを決定するために処理するためにプロセッサ内で用いられるプログラムを示す流れ図である。
【符号の説明】
５０ ｍ次元信号源
６０ 前置プロセッサ（プロセッサ）
６１ メモリ
６５ シンボルプロセッサ
７０ マルチプレクサ
１００ 送信機（プロセッサ）
１１０ 送信機アンテナ
１２０ 受信機アンテナ
１２５ 時間とともにランダムに変化する高散乱伝搬環境
２００ 受信機（プロセッサ）

Claims (15)

1. ｋ個のアンテナ（１１０）を持つ送信機（１００）と、前記送信機（１００）からの信号を、ｎ次元受信信号ベクトルとして受信するためのｎ個のアンテナ（１２０）を持つ受信機（２００）とを含み、ｎ≧ｍであり、前記受信信号ベクトルの各々が前記送信機（１００）からのシンボルと加算性ノイズとの線形結合を含み、
   前記送信機（１００）が信号源（５０）からのｍ個の成分を有するｍ次元送信シンボルベクトルの受信に応答して動作し、前記送信シンボルベクトルの成分がＱＡＭシンボルを含み、前記送信シンボルベクトルが前記ｋ個のアンテナ（１１０）の中のｍ個のアンテナを通じて所定の変調技法を用いて送信され、ｋ≧ｍ＞１である通信システムにおいて、
   前記受信機（２００）がさらに
   前記ｎ次元受信信号ベクトルを処理することで、前記ｍ次元送信シンボルベクトルの推定値を形成する検出プロセッサ（２０１）を含み、前記検出プロセッサがさらに
   プロセッサ（６０）を含み、前記プロセッサ（６０）が、（ａ）整数１，２，．．．ｍの好ましい順列を決定し、前記好ましい順列が前記送信シンボルベクトルの前記ｍ個の成分を推定する順序を定義し、前記好ましい順列が前記ｍ個の成分の信号対雑音比の関数であり、
   前記プロセッサ（６０）が、次に（ｂ）前記好ましい順列によって定義される前記順序にて、前記送信シンボルベクトルの（ｉ）番目の成分を推定し、前記推定が、前記受信信号ベクトルから、まだ推定されてない送信シンボルベクトルの成分（ｉ＋１），（ｉ＋２），．．．．（ｍ）に由来する寄与分を無効化（ナリング）することと、前記受信信号ベクトルから、既に推定された送信シンボルベクトル成分（１），（２），．．．（ｉ−１）に由来する寄与分を相殺することとによって達成され、（ｉ）は、前記好ましい順列のｉ番目の要素を表すことを特徴とする通信システム。
2. 前記受信機によって受信される信号が、少なくとも部分的に、訓練信号であり、前記検出プロセッサ（２０１）が、信号伝搬環境を特徴づける前記受信訓練信号を反復処理することで、ｍ個の空間的に整合されたフィルタベクトルのセットを生成し、前記送信シンボルベクトルの前記ｍ個の成分を検出するための最良の信号対雑音比（ＳＮＲ）を与えるように設計されることを特徴とする請求項１の通信システム。
3. 前記送信シンボルベクトルの前記ｍ個の成分を検出するための前記順序が、検出プロセスのｍ個の信号対雑音比のうちの最小の信号対雑音比を最大化することを特徴とする請求項１の通信システム。
4. 前記送信機アンテナ（１１０）の選択が一群の送信ベクトルシンボルの送信の前にランダムに変更されることを特徴とする請求項１の通信システム。
5. 前記受信機から前記送信機へのフィードバックチャネルをさらに含み、前記送信機アンテナ（１１０）の選択が、前記受信機（２００）が前記フィードバックチャネルを介して前記送信機（１００）に供給する信号伝搬環境に関する情報に基づいて最適化されることを特徴とする請求項１の通信システム。
6. 前記受信機（２００）から前記送信機（１００）へのフィードバックチャネルをさらに含み、前記送信機（１００）が信号源（５０）によって供給されるシンボルのデマルチプレキシングされたストリームのサブストリームを所定のセットの送信アンテナ（１１０）のおのおのを通じて送信し、前記所定のセットのアンテナを形成するアンテナの選択を前記フィードバックチャネルを介して前記受信機（２００）によって供給される信号伝搬環境に関する情報に基づいて変更することを特徴とする請求項１の通信システム。
7. 前記受信機（２００）から前記送信機（１００）へのフィードバックチャネルをさらに含み、前記送信機（１００）がベクトルシンボルを前記ｋ個の送信機アンテナ（１１０）のサブセットを通じて送信し、前記サブセットが前記受信機（２００）によって前記フィードバックチャネルを介して供給された信号伝搬環境に関する情報に基づいて選択されることを特徴とする請求項１の通信システム。
8. 前記受信機（２００）がｎ個より多い任意の数の受信アンテナ（１２ ０）を持ち、前記送信機（１００）からの信号をｎ次元受信信号ベクトルとして受信するために用いられるｎ個のアンテナが、前記任意の数の受信アンテナ（１２０）のサブセットであることを特徴とする請求項１の通信システム。
9. 無線送信機であって、
   シンボルのストリームのソース（５０）、および
   複数の送信機アンテナ（１１０）を含み、この送信機がさらに
   送信機プロセッサ（１００）を含み、前記プロセッサが前記シンボルのストリームをｍ個のシンボルのサブストリームにデマルチプレキシングし、次に、シンボルの各サブストリームを、複数の送信機アンテナ（１１０）のうちの選択された一つを通じて所定の変調技法を用いて送信し、
   前記複数の送信機アンテナ（１１０）がｍ個より多数のアンテナから成り、ｍ＞１であり、前記ｍ個のシンボルのサブストリームを送信するために用いられる送信機アンテナ（１１０）の選択が任意に行なわれることを特徴とする無線送信機。
10. 前記送信機アンテナ（１１０）の選択が一群のシンボルの送信の前に、ランダムに変更されることを特徴とする請求項９の送信機。
11. 請求項９の送信機を含む装置であって、
    前記送信されたシンボルを受信するための受信機（２００）、および
    前記受信機（２００）から前記送信機へのフィードバックチャネルをさらに含み、前記送信機プロセッサ（１００）が、前記送信機アンテナ（１１０）の選択を、前記受信機（２００）が前記送信機に前記フィードバックチャネルを介して供給する信号伝搬環境に関する情報に基づいて最適化することを特徴とする装置。
12. 前記送信されたシンボルの受信機から前記送信機へのフィードバックチャネルをさらに含み、前記送信機がベクトルシンボルを、前記複数の送信機アンテナ（１１０）のサブセットを介して送信し、前記サブセットが、前記受信機（２００）から前記フィードバックチャネルを介して受信された信号伝搬環境に関する情報に基づいて選択されることを特徴とする請求項９の送信機。
13. 無線受信機であって、
    ＱＡＭシンボルから成る送信機（１００）から送信されたシンボルベクトルをｎ−次元受信シンボルベクトルとして含む信号を受信するためのｎ個のアンテナ（１２０）を含み、前記各受信信号ベクトルの各々が前記送信機（１００）からのシンボルと加算性ノイズの線形結合から成り、
    前記無線受信機がさらに検出プロセッサ（２０１）を含み、該検出プロセッサが前記ｎ−次元受信信号ベクトルを処理することで、前記ｍ−次元送信シンボルベクトルの推定値を形成し、ここで、ｎ≧ｍであり、
    該検出プロセッサ（２０１）がさらにプロセッサ（６０）を含み、
    該プロセッサ（６０）が、（ａ）整数１，２，．．．ｍの好ましい順列を決定し、該好ましい順列が前記送信シンボルベクトルの前記ｍ個の成分を推定する順序を定義し、該好ましい順列が前記ｍ個の成分の信号対雑音比の関数として決定され、次に（ｂ）前記好ましい順列によって決定される前記順序にて、前記送信シンボルベクトルの（ｉ）番目の成分を推定し、該推定が、前記受信信号ベクトルから、まだ推定されていない送信シンボルベクトルの成分（ｉ＋１），（ｉ＋２），．．．．（ｍ）に由来する寄与分を無効化（ナリング）することと、前記受信信号ベクトルから、既に推定された送信シンボルベクトル成分（１），（２），．．．（ｉ−１）に由来する寄与分を相殺することとによって達成され、ここで、（ｉ）は、前記好ましい順列のｉ番目の要素を表すことを特徴とする無線受信機。
14. 前記検出プロセッサ（２０１）が、信号伝搬環境を特徴づけるデータを反復処理することで、ｍ個の空間的に整合されたフィルタベクトルのセットを生成し、前記送信シンボルベクトルの成分を検出するための最良の信号対雑音比（ＳＮＲ）を与えるように設計されることを特徴とする請求項１３の受信機。
15. 前記送信シンボルベクトルの成分を検出するための前記順序が検出プロセスの最小の信号対雑音比を最大化するように決定されることを特徴とする請求項１３の受信機。

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