JP4134034B2 - 拡散率が一様でない符号のデータ検出 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、無線符号分割多元接続通信システムに関する。詳細には、本発明は、そのようなシステムにおいて拡散率が一様でない通信のデータ検出に関する。

符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）通信システムでは、共用周波数帯域で複数の通信を同時に送信できる。各通信は、その通信を送信するために用いられた符号によって識別される。通信のデータシンボルは、符号のチップを用いて拡散される。特定のシンボルの送信に用いるチップの数を拡散率と呼ぶ。たとえば、拡散率が１６の場合は、１６個のチップを用いて１つのシンボルを送信する。ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムにおける典型的な拡散率（ＳＦ）は、１６、８、４、２、および１である。

一部のＣＤＭＡ通信システムでは、共用帯域を有効利用するために、帯域を、所定の数の時間スロット（たとえば、１５個の時間スロット）を有するフレームに時分割している。このタイプのシステムは、ハイブリッドＣＤＭＡ／時分割多元接続（ＴＤＭＡ）通信システムと呼ばれている。アップリンク通信とダウンリンク通信を特定の時間スロットに限定する、そのようなシステムの１つが、時分割複信（ＴＤＤ）システムである。

共用帯域内で送信される複数の通信を受信する手法の１つが、ジョイント検出（ｊｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）である。ジョイント検出では、複数の通信のデータがまとめて特定される。ジョイント検出器は、複数の通信の既知の符号または確定した符号を用い、複数の通信のデータをソフトシンボルとして推定する。ジョイント検出器の典型的な実装では、Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解または近似Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解、あるいは高速フーリエ変換を適用するゼロフォーシングブロック線形等化器（ｚｅｒｏ ｆｏｒｃｉｎｇ ｂｌｏｃｋ ｌｉｎｅａｒ ｅｑｕａｌｉｚｅｒｓ）（ＺＦ−ＢＬＥ）を用いる場合がある。

これらの実装は、一般に、すべての通信の拡散率が同じであることを想定している。そのようなシステムでは、拡散率が異なる複数の通信を同時に処理することが困難である。

したがって、ジョイント検出において、異なる拡散率を処理できることが望ましい。

複数の通信信号を受信する。各通信信号は、関連付けられた符号を有する。複数の通信信号のうちの少なくとも２つの拡散率が異なる。関連付けられた符号は、スクランブリング符号区間を有する。全システム応答行列はブロックを有する。各ブロックは、長さＭの次元と、Ｍおよび各通信の拡散率に部分的に基づく長さの次元とを有する。Ｍは、スクランブリング符号区間に基づく。受信した複数の通信信号のデータを、構築されたシステム応答行列を用いて受け取る。

本発明の実施形態は、任意のタイプのＣＤＭＡシステム（ＴＤＤ／ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ／ＣＤＭＡ、周波数分割複信（ｄｕｐｌｅｘ）／ＣＤＭＡなどの通信システム）や他のタイプの通信システムで広く用いることができる。

図１は、拡散率が一様でない通信システムの一実施形態を示す。図１には、送信機２０と受信機２２を示した。送信機２０を端末に配置したり、複数の送信回路２０を基地局に配置したりできる。受信機２２は、端末、基地局、またはその両方に配置できるが、受信機２２の好ましい使い方は、基地局でのアップリンク通信の受信用である。

受信機２２に送信されるデータシンボルは、送信機２０の変調および拡散装置２４で処理される。変調および拡散装置２４は、符号を用い、そのデータを搬送する通信に割り当てられた拡散率でデータを拡散する。通信は、アンテナ２６または送信機２０のアンテナアレイから、無線インターフェース２８を介して放射される。

受信機２２では、この通信が、場合によって他の送信機からの通信とともに、アンテナ３０または受信機２２のアンテナアレイで受信される。受信された信号は、サンプリング装置３２で、たとえば、チップレートまたはチップレートの倍数でサンプリングされ、受信ベクトルｒが生成される。受信ベクトルはチャネル推定装置３６で処理され、受信した通信のチャネルインパルス応答が推定される。チャネル推定装置３６は、受信した通信にあるトレーニングシーケンス、パイロット信号、または他の手法を用いてインパルス応答を推定できる。一様でない拡散率のデータ検出装置３４は、受信した通信の符号と推定インパルス応答を用いて、拡散データのソフトシンボルｄを推定する。

拡散率が一様でない符号のデータ検出について、図２および３に図示し、図４のフロー図を用いて説明する。１つの観測区間の間にＫ個の通信を送信する。ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムでは、観測区間は、通常、通信バーストの１つのデータフィールドである。ただし、他のＣＤＭＡ通信システムと同様に、ＴＤＤ／ＣＤＭＡでも、他のサイズの観測区間（たとえば、スクランブリング符号区間）を用いることができる。

受信したＫ個の通信を全部合わせたサンプルを、観測区間にわたって、受信ベクトルｒとして収集する。ｒのチップ長は、各通信の、観測区間に送信されたチップの数Ｎ_ｃにチャネルインパルス応答の長さＷを加算し、１を引いたもの、すなわち、（Ｎ_ｃ＋Ｗ−１）である。

送信された、Ｋ個の通信のうちのｋ番目の通信を、ｘ ^（ｋ）で表すことができる。各シンボルのシンボル範囲内のｉ番目のチップはｘ_ｉ ^（ｋ）として定義され、式１に従う。

Ｎ_ｓ ^（ｋ）は、観測区間内のｋ番目の通信のシンボル数である。ｄ_ｎ ^（ｋ）は、Ｎ_ｓ ^（ｋ）個のシンボルのうちのｎ番目のシンボルのシンボル値である。ｖ ^{（ｎ，ｋ）}は、ｎ番目のシンボル範囲内のｋ番目の通信の符号シーケンス部分である（ｖ ^{（ｎ，ｋ）}は、ｎ番目のシンボル範囲の外ではゼロである）。ｖ _ｉ ^{（ｎ，ｋ）}は、そのシンボル範囲内の符号シーケンス部分のｉ番目のチップである（ｖ _ｉ ^{（ｎ，ｋ）}は、ｎ番目のシンボル範囲内のｉ番目のチップを除き、ゼロである）。

式１は、式２の行列式に拡張できる。

ｘ ^（ｋ）＝Ｖ^（ｋ） ｄ ^（ｋ） 式２
Ｖ^（ｋ）は、通信ｋの拡散行列であって、Ｎ_ｓ ^（ｋ）個の列とＮ_ｃ個の行を有する。Ｖ^（ｋ）のｎ番目の列はｖ ^{（ｎ，ｋ）}である。

ｘ ^（ｋ）は、無線チャネルを伝送された後、チャネルインパルス応答ｈ ^（ｋ）を受ける。ｈ ^（ｋ）は、長さがＷチップである。ｈ _ｊ ^（ｋ）は、ｈ ^（ｋ）のｊ番目のチップである。ノイズを無視すると、受信ベクトルｒに対する通信ｋの寄与分ｒ^（ｋ）は、式３のとおりである。

式３は、行列形式では式４で表される。

ｒ ^（ｋ）＝Ｈ^（ｋ）Ｖ^（ｋ） ｄ ^（ｋ） 式４
Ｈ^（ｋ）は、通信ｋのチャネル応答行列であって、Ｎ_ｃ個の列と（Ｎ_ｃ＋Ｗ−１）個の行を有する。Ｈ^（ｋ）のｉ番目の列のサポートは、チャネルインパルス応答ｈ^（ｋ）である。Ｈ^（ｋ）のｉ番目の列のサポートの１番目の要素は、その列のｉ番目の要素である。

各通信ｋに対し、システム伝送行列Ａ^（ｋ）は、式５で表すことができる。

Ａ^（ｋ）＝Ｈ^（ｋ）Ｖ^（ｋ） 式５
図２は、システム応答行列Ａ^（ｋ）を示す図である。この行列の各列は、通信の１つのデータシンボルに対応する。結果として、この行列はＮ_ｓ ^（ｋ）個の列を有する。ｉ番目の列はそれぞれ、ゼロでない要素のブロックｂ^（ｉ）を有する。ゼロでない要素の数は、ｋ番目の通信の拡散率Ｑ_ｋとインパルス応答の長さＷとを加算し、１を引いた数、すなわち、（Ｑ_ｋ＋Ｗ−１）で与えられる。左端の列は、列の一番上から始まるブロックｂ^（１）を有する。その後に続く各列では、ブロックは、行列内のＱ_ｋチップ下がったところから始まる。結果として、行列全体の高さは（Ｎ_ｃ＋Ｗ−１）チップになる。

全システム伝送行列は、式６のように、各通信のシステム応答行列Ａ^（ｋ）を全部合わせたものとして形成できる。

Ａ＝［Ａ^（１），Ａ^（２），．．．，Ａ^（Ｋ）］ 式６
ただし、このような全システム応答行列Ａは、帯域幅がきわめて広くなる。この行列の帯域幅を減らすために、式６の行列の列を並べ替えて、ブロックバンドテプリッツ行列を構築する。

行列のブロックの高さ（Ｍ＋Ｗ−１）は、スクランブリング符号区間に基づく。多くの通信システムでは、スクランブリング符号は、指定された数のチップにわたり繰り返される。たとえば、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムでは、スクランブリング符号は、１６チップ後に繰り返される（Ｍ＝１６）。

Ｋ個の通信のうちの最大拡散符号または通信システムの最大拡散符号をＱ_ＭＡＸと称する。たとえば、標準的なＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムの最大拡散率は１６であり、そのようなシステムの受信機は、拡散率が４および８である通信を受信する。このようなシステムでは、Ｑ_ＭＡＸは、１６（システムの最大値）または８（受信した通信の最大値）である。

スクランブリング符号区間がＱ_ＭＡＸの整数倍でない場合は、ブロックを構築するために、Ｍではなく、複数の区間を用いることができる。たとえば、Ｑ_ＭＡＸが１６であり、区間が２４であれば、区間の３倍（４８チップ）を用いることができる（１６でも２４でも割り切れるからである）。

最初に、ｋ番目の通信のそれぞれの拡散率に基づいてＡ行列を構築するために、Ａ^（１），Ａ^（２），．．．，Ａ^（Ｋ）から列群を選択する。Ａ行列の１番目の列群については、図３に示すように、Ａ^（１）の最初のＭ／Ｑ_１個の列を選択する。Ｋ個の行列の２番目のＡ^（２）からは、Ｍ／Ｑ_２個の列を選択する。この手続きを、他のＫ個の行列Ａ^（３），．．．，Ａ^（Ｋ）についても繰り返す。Ｋ個の行列の最初の列群のすべてが、式７で表されるＳＣ個の列を有する、全システム応答行列Ａのスーパ列になる（ステップ１００）。

第２のスーパ列は、同じように、行列Ａ^（１），Ａ^（２），．．．，Ａ^（Ｋ）から次の列群を選択して構築される。他のスーパ列も同様に構築される。

この例では、Ａ^（１），Ａ^（２），．．．，Ａ^（Ｋ）のように数字の順に行列から列群を選択しているが、行列の順は異なってもよい。資源単位を任意の順序で配置しても帯域幅の削減は達成可能だが、最も低い拡散率で送信された資源単位を各ブロックの外側に配置すると、帯域幅をさらに削減できる。ただし、実装によっては、帯域幅削減の可能性が、Ｋ個の通信を並べ替えることで複雑さが増すことに見合わない場合がある。

式８に示すように、各スーパ列を、Ｍ個の行を有するブロックに分割する（ステップ１０２）。

式８に示すように、各後続列のゼロでない要素は、行列内のＭ行（１ブロック）下がったところにある。各列のゼロでないブロックの数は、式９で表されるＬである。

データ検出は、式１０のようにモデル化できる。

ｒ＝Ａｄ＋ｎ 式１０
ｎはノイズベクトルである。式１０に対するゼロフォーシング解は、式１１および１２で与えられる。

Ａ^Ｈ ｒ＝Ｒｄ 式１１
Ｒ＝Ａ^ＨＡ 式１２
（・）^Ｈは、複素共役転置演算（エルミート演算）である。

式１０に対する最小平均二乗誤差の解は、式１３および１４で与えられる。

Ａ^Ｈ ｒ＝Ｒｄ 式１３
Ｒ＝Ａ^ＨＡ＋σ^２Ｉ 式１４
σ^２はノイズの分散であり、Ｉは識別行列である。

式１１または１３を総当たり手法で解く場合は、Ｒの逆行列Ｒ^−１が必要である。式８のＡ行列を用いると、式１２または１４のＲ行列の構造は式１５のようになる。

式１５に示すように、従来からシステムの相関行列とも呼ばれるＲ行列は、ブロックバンドテプリッツ行列である。結果として、式１１または１３をｄについて解くことは、ブロックＣｈｏｌｅｓｋｙ分解または近似Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解を用いて容易に実現できる（ステップ１０４）。あるいは、式９のＲ行列の循環近似を用いると、ブロック高速フーリエ変換の手法でｄについて解くことができる（ステップ１０４）。

拡散率が一様でない通信システムの一実施形態を示す図である。 ｋ番目の通信のシステム応答行列を示す図である。 全システム応答行列を構築する様子を示す図である。 拡散率が一様でない通信からデータを検出する方法のフロー図である。

Claims (24)

1. 様々な拡散率を用いて送信されたデータを同時に推定する方法であって、
   複数の通信信号であって、該複数の通信信号の少なくとも２つは異なる拡散率を有し、各通信信号はスクランブリング符号区間を有する関連付けられた符号を有する通信信号を受信するステップと、
   前記各通信信号について行列を構築するステップと、
   複数の連続するスーパ列（ＳＣ）であって、
   各ＳＣは、全ての行列の一部を含み、それぞれの最も高い値の行において十分な値を持ち、
   第１のＳＣに後続する各ＳＣは、その前のＳＣの最も高い値の行よりも低い、少なくともスクランブリング符号区間であるＭの行のうちの最も高い値の行を持つ
   複数の連続するＳＣを有する全応答行列を構築するステップと、
   前記構築された応答行列を用いて、受信した複数の通信信号のデータを推定するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
2. 前記スクランブリング符号区間は、前記各通信信号について同一であり、前記全応答行列を構築する際にＭとして用いられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 複数の前記スクランブリング符号区間は、前記各通信信号について同一であり、前記全応答行列を構築する際にＭとして用いられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. Ａを前記全応答行列とし、Ａ ^Ｈ をＡの複素共役転置行列であるとすると、前記データ推定は、ゼロフォーシング解においてＡ^ＨＡを用いることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. Ａを前記全応答行列、Ａ^Ｈ をＡの複素共役転置行列、σ^２ をノイズの分散、Ｉを識別行列であるとすると、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてＡ^ＨＡ＋σ^２Ｉを用いることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 複数の通信信号であって、該複数の通信信号の少なくとも２つは異なる拡散率を有し、各通信信号はスクランブリング符号区間を有する関連付けられた符号を有する複数の通信信号を受信するよう構成されたレシーバと、
   前記各通信信号について行列を構築するよう構成されたデータ検出装置と
   を備え、
   前記データ検出装置は、複数の連続するスーパ列（ＳＣ）であって、
   各ＳＣは、全ての行列の一部を含み、それぞれの最も高い値の行において十分な値を持ち、
   第１のＳＣに後続する各ＳＣは、その前のＳＣの最も高い値の行よりも低い、少なくともスクランブリング符号区間であるＭの行のうちの最も高い値の行を持つ
   複数の通信信号のデータを推定するＳＣを有する全応答行列を構築するようさらに構成されたことを特徴とするユーザ装置。
7. Ａを前記全応答行列とし、Ａ ^Ｈ をＡの複素共役転置行列であるとすると、前記データ推定は、ゼロフォーシング解においてＡ^ＨＡを用いることを特徴とする請求項６に記載のユーザ装置。
8. Ａを前記全応答行列、Ａ^Ｈ をＡの複素共役転置行列、σ^２ をノイズの分散、Ｉを識別行列であるとすると、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてＡ^ＨＡ＋σ^２Ｉを用いることを特徴とする請求項６に記載のユーザ装置。
9. 複数の通信信号であって、該複数の通信信号の少なくとも２つは異なる拡散率を有し、各通信信号はスクランブリング符号区間を有する関連付けられた符号を有する複数の通信信号を受信するよう構成されたレシーバと、
   前記各通信信号について行列を構築するよう構成されたデータ検出装置と
   を備え、
   前記データ検出装置は、複数の連続するスーパ列（ＳＣ）であって、
   各ＳＣは、全ての行列の一部を含み、それぞれの最も高い値の行において十分な値を持ち、
   第１のＳＣに後続する各ＳＣは、その前のＳＣの最も高い値の行よりも低い、少なくともスクランブリング符号区間であるＭの行のうちの最も高い値の行を持つ
   複数の通信信号のデータを推定するＳＣを有する全応答行列を構築するようさらに構成されたことを特徴とする基地局。
10. Ａを前記全応答行列とし、Ａ ^Ｈ をＡの複素共役転置行列であるとすると、前記データ推定は、ゼロフォーシング解においてＡ^ＨＡを用いることを特徴とする請求項９に記載の基地局。
11. Ａを前記全応答行列、Ａ^Ｈ をＡの複素共役転置行列、σ^２ をノイズの分散、Ｉを識別行列であるとすると、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてＡ^ＨＡ＋σ^２Ｉを用いることを特徴とする請求項９に記載の基地局。
12. 様々な拡散率を用いて送信されたデータを同時に推定する方法であって、
    複数の通信信号であって、該複数の通信信号の少なくとも２つは異なる拡散率を有し、各通信信号はスクランブリング符号区間を有する関連付けられた符号を有する複数の通信信号を受信するステップと、
    前記通信信号のデータシンボルに対応する列を含む一連のブロックであって、
    各ブロックは、通常のスクランブリング符号区間であり、かつ最大の拡散符号となる量Ｍに基づき、前記列を分類することによって形成され、
    各ブロックは、Ｍおよびインパルス応答に部分的に基づく複数の行と１つの最も高い値の行とを持ち、
    各ブロックは、Ｍを前記各通信の拡散率で除算した各指数の合計となる複数の列を持つ
    一連のブロックを有する全応答行列を構築するステップであって、前記ブロックは、第１のブロックを除き、各ブロックの第１の列が前のブロックの第１の列よりも低いＭの行となるように調整されるステップと、
    前記全応答行列を用いて相関行列を構築するステップと、
    前記相関行列のＣｈｏｌｅｓｋｙ分解、またはブロック高速フーリエ変換の手法での前記相関行列の循環近似のいずれかを用いて、受信した複数の通信信号のデータを推定するステップと
    を備えたことを特徴とする方法。
13. 前記スクランブリング符号区間は、前記各通信信号について同一であり、前記全応答行列を構築する際にＭとして用いられることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 複数の前記スクランブリング符号区間は、前記各通信信号について同一であり、前記全応答行列を構築する際にＭとして用いられることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. Ａを前記全応答行列とし、Ａ ^Ｈ をＡの複素共役転置行列であるとすると、前記データ推定は、ゼロフォーシング解においてＡ^ＨＡを用いることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
16. Ａを前記全応答行列、Ａ^Ｈ をＡの複素共役転置行列、σ^２ をノイズの分散、Ｉを識別行列であるとすると、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてＡ^ＨＡ＋σ^２Ｉを用いることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
17. 複数の通信信号であって、該複数の通信信号の少なくとも２つは異なる拡散率を有し、各通信信号はスクランブリング符号区間を有する関連付けられた符号を有する複数の通信信号を受信するよう構成されたレシーバと、
    前記通信信号のデータシンボルに対応する列を含む一連のブロックであって、
    各ブロックは、通常のスクランブリング符号区間であり、かつ最大の拡散符号となる 量Ｍに基づき、前記列を分類することによって形成され、
    各ブロックは、Ｍおよびインパルス応答に部分的に基づく複数の行と１つの最も高い値の行とを持ち、
    各ブロックは、Ｍを前記各通信の拡散率で除算した各指数の合計となる複数の列を持つ
    一連のブロックを有する全応答行列を構築するよう構成されたデータ検出装置であって、前記ブロックは、第１のブロックを除き、各ブロックの第１の列が前のブロックの第１の列よりも低いＭの行となるように調整されるデータ検出装置と
    を備え、前記データ検出装置は、前記全応答行列を用いて相関行列を構築し、
    前記相関行列のＣｈｏｌｅｓｋｙ分解またはブロック高速フーリエ変換の手法での前記相関行列の循環近似を用いて、受信した複数の通信信号のデータを推定するようさらに構成されたことを特徴とするユーザ装置。
18. Ａを前記全応答行列とし、Ａ ^Ｈ をＡの複素共役転置行列であるとすると、前記データ推定は、ゼロフォーシング解においてＡ^ＨＡを用いることを特徴とする請求項１７に記載のユーザ装置。
19. Ａを前記全応答行列、Ａ^Ｈ をＡの複素共役転置行列、σ^２ をノイズの分散、Ｉを識別行列であるとすると、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてＡ^ＨＡ＋σ^２Ｉを用いることを特徴とする請求項１７に記載のユーザ装置。
20. 前記データ検出装置は、前記通常のスクランブリング符号区間および最大の拡散符号をＭとして使用し、全応答行列を構築するようさらに構成されたことを特徴とする請求項１７に記載のユーザ装置。
21. 複数の通信信号であって、該複数の通信信号の少なくとも２つは異なる拡散率を有し、各通信信号はスクランブリング符号区間を有する関連付けられた符号を有する複数の通信信号を受信するよう構成されたレシーバと、
    前記通信信号のデータシンボルに対応する列を含む一連のブロックであって、
    各ブロックは、通常のスクランブリング符号区間であり、かつ最大の拡散符号となる量Ｍに基づき、前記列を分類することによって形成され、
    各ブロックは、Ｍおよびインパルス応答に部分的に基づく複数の行と１つの最も高い値の行とを持ち、
    各ブロックは、Ｍを前記各通信の拡散率で除算した各指数の合計となる複数の列を持つ
    一連のブロックを有する全応答行列を構築するよう構成されたデータ検出装置であって、前記ブロックは、第１のブロックを除き、各ブロックの第１の列が前のブロックの第１の列よりも低いＭの行となるように調整されるデータ検出装置と
    を備え、前記データ検出装置は、前記全応答行列を用いて相関行列を構築し、
    前記相関行列のＣｈｏｌｅｓｋｙ分解、またはブロック高速フーリエ変換の手法での前記相関行列の循環近似のいずれかを用いて、受信した複数の通信信号のデータを推定するようさらに構成されたことを特徴とする基地局。
22. Ａを前記全応答行列とし、Ａ^ＨをＡの複素共役転置行列であるとすると、前記データ推定は、ゼロフォーシング解においてＡ^ＨＡを用いることを特徴とする請求項２１に記載の基地局。
23. Ａを前記全応答行列、Ａ^ＨをＡの複素共役転置行列、σ^２をノイズの分散、Ｉを識別行列であるとすると、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてＡ^ＨＡ＋σ^２Ｉを用いることを特徴とする請求項２１に記載の基地局。
24. 前記データ検出装置は、前記通常のスクランブリング符号区間および最大の拡散符号をＭとして使用し、全応答行列を構築するようさらに構成されたことを特徴とする請求項２１に記載の基地局。

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