JP4167112B2 - スペクトル拡散によって送信されたデータの検出のための方法および装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ダイレクトシーケンスによるスペクトル拡散によって送信されたデータの検出のための方法と、該方法を使用するための装置とに関する。
【０００２】
本発明のアプリケーションの分野は、スペクトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によるディジタル伝送である。ＤＳＳＳディジタル伝送は、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システムにおいて使用される。
【０００３】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
ＣＤＭＡシステムにおいて、ユーザーは、同じ周波数帯域を共有する。ユーザー間の識別は、各ユーザーへの異なる拡散コードの割当によって可能である。
【０００４】
個々のユーザーの受信機は、このユーザーに対して意図される信号だけでなく、他のユーザーへ宛てられた信号もまた受信する。そして、他のユーザーへ宛てられた受信された信号によって発生する（一般的に多元接続干渉（ＭＡＩ）と呼ばれる）干渉は、最小化される必要がある。更に、伝送チャネルに固有の干渉を減少させる必要もある。
【０００５】
ディジタル受信機への入力において受信される信号は、複素ベクトルｅによって示され、それによって、
【数１０】

である。ここで、
− Ａは、ＣＤＭＡシステムに関するチャネルパルス応答および拡散コードに依存する複素行列である。
− ｄは、ユーザーによって発せられるデータから成る複素ベクトルであり、かつ、それは評価されるべきである。
− ｎは、ランダム干渉ベクトルである。
【０００６】
受信機は、ベクトル＾ｄ（本明細書において、ベクトル＾ｄは、ベクトル
【数１１】

と同一であるとする）を計算する。このベクトルは、前もって計算されまたは評価されたベクトルｅと行列Ａとの情報に基づくベクトルｄの推定値である。ベクトル＾ｄはまた、できる限りｄに近くなくてはならない。このことは、送信機と受信機との間における伝送シーケンスによって導入される歪と外乱とを排除することを試みることによって行われる。歪と外乱とを排除するためのこの作業は、等化（equalization）と呼ばれる。もし等化が完全ならば、＾ｄ＝ｄである。
【０００７】
１つの本質的な困難性は「受信機は、等式（１）を解くのに十分な情報を有しない」という事実に存在する。そして、等式（１）の解決は、完全な等化を取得するために、最適化基準の使用に基づく。
【０００８】
等式（１）を解くために、様々な技法が知られている。これらの技法のうちの１つは、ジョイント検出技法である。該技法は、ベクトルｄ全体（言い換えると、全てのユーザーによって発せられた全てのデータ）を評価することからなる。この場合、評価されたベクトル＾ｄは、以下のタイプの等式によって計算される。
【数１２】

ここで、
− Ｌ^−１は、行列Ｌの逆行列である。これは、一般的に、等化行列と呼ばれる。これは、サイズＮ×Ｎの正方行列であり、かつ、等式（１）を解くために選択される最適化基準の関数として表現される。
− Ａ^Ｈ は、行列Ａと対称の正方行列（言い換えると、Ａの転置共役行列）を示す。
【０００９】
ジョイント検出の異なる例が言及されることができる。第１の例は、それによって行列Ｌが
【数１３】

と記述される検出に関し、かつ、それは、ＭＡＩ干渉（ＺＦ等化、ここで、ＺＦは“ゼロフォーシング（Zero Forcing）”を意味する）を排除することを意図される。第２の例は、それによって行列Ｌが
【数１４】

と記述される検出に関する。ここで、σ^２ は、干渉分散であり、かつ、Ｉは、単位行列（MMSE - 最小平均２乗誤差 - 等化）である。この場合、評価されたベクトル＾ｄとベクトルｄとの間における距離が、干渉ｎの影響をＭＡＩ干渉の影響から区別することなく評価される。
【００１０】
一般的に、等式（２）を解くために、受信機は、受信機が知っている行列Ａと受信されたデータのベクトルｅとを発端とするベクトル
【数１５】

を計算することによって始める。そして、等式（２）は、以下の式において表現されてもよい。
【数１６】

【００１１】
等式（３）を解くための１つの従来の技法は、行列Ｌを反転することと、等式（２）の右側の２つの項に行列Ｌ^−１（行列Ｌの反転）を乗算することとからなる。しかしながら、もし行列Ｌが大きいならば、かつ、もし等式（３）を解くために利用可能な時間が非常に短いならば、この技法は回避されなくてはならない。例えば、これは、ＵＭＴＳ（ユニバーサルモバイル遠距離通信システム）のためのＴＤＤ（時分割二重）モードに対する場合である。そして、等式（３）は、約５００×５００のサイズの複素係数を伴う行列Ｌに対して、０．６６６ｍｓ未満で解かれなくてはならない。上述された行列Ｌの反転による従来の技法は、等式（３）を解くことが不可能である。
【００１２】
発生する問題の複雑さによってベクトルアーキテクチャが提案された（“A vector multiprocessor for real-time multi-user detection in spread spectrum communication”IEEE International Conference on Application Specific System, Architectures and Processors, Boston, July 2000 参照 ）。しかしながら、これらのアーキテクチャは、小さな線形システム（３２×３２行列）を解くためにのみ設計された。本発明の分野における（それに対するサイズが例えば５００×５００に達するかも知れない（上記参照））検出システムへのこのタイプのアーキテクチャの直接的な置き換えは考えられない。なぜならば、それはまた、極端に複雑なハードウエアシステム（例えば、プロセッサ）を含むからである。
【００１３】
より少ない計算を要する他の技法は、式
【数１７】

によって与えられるコレスキー（Cholesky）分解を行うために、Ｌ行列のプロパティを利用することからなる。ここで、Ｕは、サイズＮ×Ｎの上位の三角行列である。該行列のための要素ｕ_ｉｊは、行列Ｌの要素ｌ_ｉｊから決定される。
【００１４】
そして、等式（３）は、２つのステップで解かれる。第１のステップは、行列Ｕを取得するための行列Ｌのコレスキー分解である。そして、その結果は、以下の通りである。
【数１８】

第２のステップは、既知のＵ^Ｈ およびｚ行列から行列ｙを取得するために以下の等式を解き、
【数１９】

そして、以下の等式を解くことからなる。
【数２０】

これは、先に計算されたＵおよびｙ行列から＾ｄを取得するために使用される。
【００１５】
これらの作業は、従来のコンピュータまたは可能ならばシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）上でプログラムされる。しかしながら、これらのコンピュータの性能は、上述された大きな行列に対してリアルタイム動作を達成するのに十分でない。
【００１６】
本発明は、上述された欠点を有しない。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、スペクトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によって送信されるデータの結合検出のための装置に関し、該装置は、行列Ｕを計算するために、コレスキー分解を使用する手段を具備し、それによって、
Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ
であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の三角行列である。コレスキー分解を使用する手段が、
− 以下の式を使用して行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を計算する手段
を具備し、
【数２１】

ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋおよび列ランクｉの係数であり、
コレスキー分解を使用する手段が、
− 以下の式において行列の非対角係数を計算する手段
を具備し、
【数２２】

非対角係数を計算する手段は、
− 直列に設置されたＮ個のＭＡＣセルのネットワーク
を具備し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリターン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランクｐのセル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１のセルの累積入力に接続され、
非対角係数を計算する手段は、
− 累積入力と減算係数入力と除算係数入力と結果出力とリターン出力とを具備する対角セル
を具備し、対角セルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣセルの累積出力に接続され、
非対角係数を計算する手段は、
− 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロードする手段と、
− 係数ｕ_ｋ，ｊ をＭＡＣセルの係数入力にロードする手段と、
− 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの除算係数入力にロードする手段と、
− 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルの減算係数入力にロードする手段と
を具備する。
【００１８】
本発明の第１実施形態によると、係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルからリターン入力にロードする手段は、第１のコマンドステートによって制御されるＮ個の乗算器（Ｍ_１ ，Ｍ_２ ，……，Ｍ_Ｎ ）の組を具備し、各乗算器は、第１の入力と第２の入力と出力とを有し、ランクｐの乗算器（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からの出力は、同じランクのＭＡＣセルのリターン入力に接続され、ランクｐの乗算器の第１の入力は、ある乗算器と次の乗算器とで異なる係数ｕ^＊ _ｋ，ｉに関連付けられ、ランクｐの乗算器の第２の入力は、ランクｐ＋１のＭＡＣセルからのリターン出力に接続され、ランクＮの乗算器への第２の入力は、対角セルのリターン出力へ接続され、第１のコマンドステートは、各乗算器の第１の入力と出力との間における直接的な電気的接続を設定する。
【００１９】
本発明の第２実施形態によると、ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン出力は、ランクｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力に接続され、係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロードする手段は、第１のコマンドステートによって制御される乗算器を具備し、乗算器は、第１の入力と第２の入力と出力とを有し、乗算器からの出力は、ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力に接続され、第１の乗算器入力は、ｕ^＊ _ｋ，ｉ係数のうちの１つに次々に接続され、第２の乗算器入力は、対角セルからのリターン出力に接続され、第１のコマンドステートは、第１の乗算器入力と乗算器出力との間における直接的な電気的接続を設定する。
【００２０】
本発明による装置の他の特徴によると、ＭＡＣセルと対角セルと第２のコマンドステートによって制御される全ての乗算器とは、評価されたベクトル＾ｄを計算するために、ネットワーク形成する。該評価されたベクトルは、ユーザーによって発せられたデータのベクトルｄに対応する。
【００２１】
本発明はまた、スペクトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によって送信されるデータの結合検出のための方法に関し、該方法は、行列Ｕを計算するために、コレスキー分解ステップを具備し、それによって、
Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ
であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の三角行列である。コレスキー分解ステップが、
− 以下の式によって行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を計算するステップ
を具備し、
【数２３】

ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋおよび列ランクｉの係数であり、
コレスキー分解ステップが、
− 以下の式において行列の非対角係数ｕ_ｉ，ｊ を計算するステップ
を具備し、
【数２４】

非対角係数を計算するステップは、
− 直列に設置されたＭＡＣセルのリターン入力に係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをロードするステップ
を具備し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリターン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランクｐのセル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１のセルの累積入力に接続され、
非対角係数を計算するステップは、
− 係数ｕ_ｋ，ｊ をＭＡＣセル係数入力にロードするステップと、
− 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの除算係数入力にロードするステップと
を具備し、対角セル（ＤＩＡＧ）は、減算係数入力と結果出力とリターン入力とリターン出力と除算係数入力とを具備し、対角セルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣセルの累積出力に接続され、
非対角係数を計算するステップは、
− 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルのリターン入力にロードするステップ
を具備する。
【００２２】
本発明の第１実施形態によると、係数ｕ^＊ _ｋ，ｉが、ＭＡＣセルのリターン入力に、並列にロードされる。
【００２３】
本発明の第２実施形態によると、ｕ^＊ _ｋ，ｉ係数が、ＭＡＣセルのリターン入力に、次々にロードされる。これは、ランクＮのＭＡＣセルから開始する。
【００２４】
本発明の他の特徴によると、本方法は、ユーザーによって発せられるデータベクトルｄに対応する評価されたベクトル＾ｄを計算するステップを具備する。評価されたベクトル＾ｄに対する計算ステップは、
− 等式
【数２５】

を解くために、反復
【数２６】

によって三角線形システムを解く第１のステップ
を具備し、ここで、
【数２７】

であり、
上記計算ステップは、
− 等式
【数２８】

を解くために、反復
【数２９】

によって三角線形システムを解く第２のステップ
を具備する。
【００２５】
都合の良いことに、本発明による結合検出方法は、コレスキー分解演算子と、同じ回路を使用して三角システムを解くための演算子とを使用する。故に、装置の物理的な複雑度を減少する。
【００２６】
制御手段は、適切な係数によって異なる回路（ＭＡＣセル、対角セル、乗算器）の順次的なローディングを制御するために使用される。
【００２７】
上記の等式において、ｕ_ｉｉ，ｕ_ｉｊ，ａ，ａ_ｄ ，ｂ，ａｃｃｕ係数は、通常、複素数である。しかしながら、「本発明はまた、これらの係数が実数である場合にも関する」ということに注意されたい。
【００２８】
更に、「行列Ｕは帯域行列である」ということに注意されたい。故に、上述された係数ｕ_ｉ，ｉ およびｕ_ｉ，ｊ は、ゼロでない係数ｕ_ｋ，ｉ およびｕ_ｋ，ｊ に対してのみ計算される。本記載の残りにおいて、ゼロでない係数ｕ_ｋ，ｉ およびｕ_ｋ，ｊ は、好ましくは、ｕ_ｋｐ，ｉおよびｕ_ｋｐ，ｊと示される。ここで、ｐ＝１，２，……，Ｎである。
【００２９】
本発明の他の特徴および利点は、添付図面を参照して好ましい実施形態を読んだ後に、明らかになるであろう。
【００３０】
全ての図面において、同じ参照符号は同じ要素を示す。
【００３１】
【発明の実施の形態】
図１Ａおよび１Ｂは、本発明による検出装置において使用される第１のタイプのセルを示す。
【００３２】
ＭＡＣ（Multiplication ACcumulation ）セルと呼ばれるこの第１のタイプのセルは、３つの入力と２つの出力とを備えられる。図１Ａおよび１Ｂは、時間ｔおよびｔ＋１におけるＭＡＣセルに対する入力および出力信号をそれぞれ示す。もしａｃｃｕとｘとａ量が時間ｔにおいて３つの入力にそれぞれ適用されると（図１Ａ参照）、時間ｔ＋１において、２つの出力は、量ｘとａｃｃｕ＋ａｘとを生成する（図１Ｂ参照）。便宜のために、ＭＡＣセルの入力／出力は、この記載の残りにおいて、以下の通りに参照される。
− 時間ｔにおいて量ａｃｃｕが適用される入力は、ＭＡＣセル累積入力と呼ばれる。
− 時間ｔにおいて量ａが適用される入力は、ＭＡＣセル係数ローディング入力と呼ばれる。
− 時間ｔにおいて量ｘが適用される入力は、ＭＡＣセルリターン入力と呼ばれる。
− 量ａｃｃｕ＋ａｘが生成される出力は、ＭＡＣセル累積出力と呼ばれる。− 時間ｔ＋１において量ｘが生成される出力は、ＭＡＣセルリターン出力と呼ばれる。
【００３３】
図２は、本発明による検出装置において使用されるＭＡＣセルの一例を示す。
【００３４】
該セルは、２つの遅延演算子１，２と、乗算器３と、加算器４とを具備する。時間ｔにおいて、係数ａが係数ローディング入力に適用され、かつ、データｘ（ｔ）が遅延演算子１へ入力され、かつ、ａｃｃｕ（ｔ）データが加算器４へ入力される。乗算器３は、係数ａとデータｘ（ｔ）とを乗算する。加算器４は、データａｃｃｕ（ｔ）と、乗算器３によって出力されるデータａｘ（ｔ）とを加算する。時間ｔにおいて遅延演算子２へ入力されるデータａｃｃｕ（ｔ）＋ａｘ（ｔ）は、時間ｔ＋１において出力され、かつ、時間ｔにおいて遅延演算子１へ入力されるデータｘ（ｔ）は、時間ｔ＋１において出力される。
【００３５】
図３Ａおよび３Ｂは、本発明による検出装置において使用される第２のタイプのセルを示す。
【００３６】
対角（diagonal）セルと呼ばれるこの第２のタイプのセルもまた、３つの入力と２つの出力とを備えられる。図３Ａおよび３Ｂは、時間ｔとｔ＋１とにおける対角セルの入力信号と出力信号とをそれぞれ示す。もしａｃｃｕとｂとａ_ｄ 量とが時間ｔにおいて個々に３つの入力に適用されるならば（図３Ａ参照）、２つの出力は、時間ｔ＋１において量（ｂ−ａｃｃｕ）／ａ_ｄ を出力する。便宜のために、対角セルの入力／出力は、この記載の残りにおいて、以下の通りに参照される。
− 時間ｔにおいて量ａｃｃｕが適用される入力は、ＭＡＣセル累積入力と呼ばれる。
− 時間ｔにおいて量ａが適用される入力は、ＭＡＣセル係数ローディング入力と呼ばれる。
− 時間ｔにおいて量ｘが適用される入力は、ＭＡＣセルリターン入力と呼ばれる。
− 時間ｔ＋１において量（ｂ−ａｃｃｕ）／ａ_ｄ が生成される出力のうちの１つは、対角セル結果出力として参照され、かつ、他の出力は、対角セルリターン出力と呼ばれる。対角セルリターン出力は、後に記載されるように、データの移動の方向に依存する。
【００３７】
図４は、本発明による検出装置の第１実施形態を示す。
【００３８】
本発明の第１実施形態による検出装置は、等式（１）の使用のための回路５と、Ｎ個のセルＭＡＣの組ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……ＭＡＣ_Ｎ と、対角セルＤＩＡＧと、Ｎ個の乗算器の組Ｍ_１ ，Ｍ_２ ，……Ｍ_Ｎ とを具備する。等式（１）を計算するために、回路５は、例えば、２乗演算子と、加算器と、減算器と、平方根計算演算子とを具備する。
【００３９】
ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）の累積入力は、ランクｐ−１のＭＡＣセルからの累積出力へ接続され、かつ、ランクＮのＭＡＣセルからの累積出力は、対角セルの累積入力へ接続される。ＭＡＣセルのリターン入力と出力とは、乗算器を通して接続される。各乗算器は、２つの入力と１つの出力とを有する。そして、ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ−１）のリターン入力は、ランクｐの乗算器出力へ接続される。該乗算器に対する２つの入力のうちの１つは、ランクｐ＋１のＭＡＣセルからのリターン出力へ接続される。ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力は、ランクＮの乗算器からの出力へ接続される。該乗算器に対する２つの入力のうちの１つは、対角セルからのリターン出力へ接続される。
【００４０】
図５は、本発明による検出装置の第２実施形態を示す。
【００４１】
本発明の第２実施形態による検出装置は、等式（１）の使用のための回路５と、Ｎ個のセルＭＡＣの組ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……ＭＡＣ_Ｎ と、対角セルＤＩＡＧと、それぞれ２つの入力と１つの出力とを伴う乗算器Ｍ_Ｎ とを具備する。
【００４２】
ＭＡＣセル累積入力／出力は、図４に示されるように互いに接続される。この場合、ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン出力は、ランクｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力へ接続される。乗算器Ｍ_Ｎ の出力は、ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力へ接続され、かつ、第１入力は、対角セルからのリターン出力へ接続される。
【００４３】
上述されたように、コレスキー分解は、以下の通りに、行列Ｕのｕ_ｉ．ｊ の係数を計算することを具備する。
Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ
【００４４】
行列Ｕは、上位の三角行列である。行ｉの対角係数は、以下の通りに記載される。
【数３０】

そして、行ｉの非対角係数は、以下の通りに記載される。
【数３１】

【００４５】
本発明によると、行列Ｕの係数は、最初の行から最後の行へ、行毎に計算される。行の対角係数は、行の非対角係数の前に計算される。非限定的な例として、３×３行列Ｕに対して、係数は、以下の通りに、次々に計算されることができる。
− 第１行に対してｕ_１１そしてｕ_１２そしてｕ_１３、そして、
− 第２行に対してｕ_２２そしてｕ_２３、そして、
− 第３行に対してｕ_３３
【００４６】
対角係数ｕ_ｉ，ｉ は、等式（１）を使用する回路５を使用して計算される。
【００４７】
Ｕ行列の非対角係数ｕ_ｉ，ｊ を計算するために使用される原理が、図６と図７とを参照して、ここに記載される。
【００４８】
対角要素ｕ_ｉ，ｊ の計算の間、係数ｕ_＊ｋ，ｉ（本明細書において、係数ｕ_＊ｋ，ｉは、係数
【数３２】

と同一であるとする）が、ＭＡＣセルのリターン入力へ適用される。リターンストリームは、同じ行における全ての係数ｕ_ｉ，ｊ の計算の間、固定される。なぜならば、これらの値ｕ_＊ｋ，ｉは、全てのこれらの係数の計算に対して必要だからである。
【００４９】
係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすることに対して、２つの可能な実施形態が存在する。
【００５０】
図６は、係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすることの第１の方法を示す。係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすることの第１の方法は、本発明による装置の第１実施形態に関係するローディングモードである。
【００５１】
第１コマンドステートによって制御される乗算器は、行列Ｕの非対角係数の計算の間、ＭＡＣセルのリターン入力上でｕ_＊ｋ，ｉ値の並列ローディングを可能にする。
【００５２】
図７は、係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすることの第２の方法を示す。係数ｕ_＊ｋ，ｉをロードすることの第２の方法は、本発明による装置の第２実施形態に関係する。
【００５３】
第２のローディング方法によると、ｕ_＊ｋ，ｉ値は、次々にロードされる。第１のコマンドステートによって制御される乗算器Ｍ_Ｎ は、ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力にｕ_＊ｋ，ｉ値を適用する手段である。
【００５４】
この第２のローディング方法によると、対角要素を計算するための回路５は、図７に示されるように、乗算器Ｍ_Ｎ へ接続されてもよい。そして、回路５の入力へ適用される係数ｕ_ｋ，ｉ もまた、入力として、共役演算子Ｃへ適用される。共役演算子Ｃは、乗算器Ｍ_Ｎ の入力へ適用される係数ｕ_＊ｋ，ｉを出力する。そして、リターンストリームレジスタをロードする一方、量
【数３３】

が計算される。一旦、このローディングが終了すると、ストリームは、非対角要素を計算するために固定される。
【００５５】
より一般的には、係数ｕ^＊ _ｋｉ がＭＡＣセルの異なるリターン入力へ適用される順番は、実際には重要ではない。積ｕ^＊ _ｋｉｕ_ｋｊ は、合計される前に、如何なる順番で計算されてもよい。ＭＡＣセルのリターン入力上で係数ｕ^＊ _ｋｉ をロードすることに対して満足されなくてはならない唯一の条件は、「量
【数３４】

が計算されるまで、同じインデックスｉが保持される」ということである。
【００５６】
係数ｕ_ｉ，ｊ の計算のための１つの必要な条件は、全ての係数ｕ_ｋ，ｊ （ここで、ｊは、全ての可能な値でありうる）をＭＡＣセルの係数入力へ適用することである。係数ｕ^＊ _ｋｉ が、そのリターン入力上で、該ＭＡＣセルに適用される。
【００５７】
行列Ｕの計算された対角および非対角係数は、それらが決定されると、記憶される。これは、本発明による結合検出装置が（図面において示されていない）記憶回路を備えられている理由である。
【００５８】
４より大きいサイズの行列Ｕの係数ｕ_ｉ，ｊ の計算の１つの非限定的な例が、図８に対する記載を伴って、ここに与えられる。
【００５９】
この例は、図６に示される係数ローディングモードによる本発明の実施形態に対応する。係数ｕ_４５が、記載された例において計算される。
【００６０】
検出装置は、３つのＭＡＣセル（ＭＡＣ，ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，ＭＡＣ_３ ）と、対角セル（ＤＩＡＧ）とを具備する。「係数ｕ^＊ _１４ ，ｕ^＊ _２４ ，ｕ^＊ _３４ が、ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，ＭＡＣ_３ セルの対応するリターン入力に適用される」ということが仮定される。
【００６１】
時間ｔ＝１において、係数ｕ_１５が、ＭＡＣ_１ セルの係数入力に適用される。そして、このセルの累積出力は、時間ｔ＝２において、ｕ^＊ _１４ｕ_１５ へ変化する。
【００６２】
時間ｔ＝２において、係数ｕ_２５が、ＭＡＣ_２ セルの係数入力に適用される。そして、このセルの累積出力は、
【数３５】

へ変化する。ここで、ａｃｃｕは、セルＭＡＣ_２ の累積入力に適用される値である。これは、ｕ^＊ _１４ｕ_１５ に等しい。故に、ＭＡＣ_２ セルの累積出力は、ｕ^＊ _１４ｕ_１５ ＋ｕ^＊ _２４ｕ_２５ に等しい。
【００６３】
時間ｔ＝３において、ｕ_３５が、セルＭＡＣ_３ の係数入力に適用される。そして、ＭＡＣ_３ の累積出力は、値
【数３６】

へ変化する。故に、対角セルは、その累積入力上に設定された値ｐ_１ を有する。ｕ_４４とｌ_４５とをそれぞれ対角セルの累積入力とリターン入力とに適用することによって、対角セルからの結果出力は、ｕ_４５＝（ｌ_４５−ｐ_１ ）／ｕ_{４ ４}に変化する。これが、計算されるべき値である。
【００６４】
ｐ_１ の項の累積は、図の右（累積されたデータの方向）へ向かって移動する。そして、左に残っているＭＡＣセルは、もはや使用されない。そして、次の現在の行における他の要素によって使用されるべき生成項の計算にこれらのセルを再び割り当てることが、都合の良いことに、可能である。
【００６５】
非限定的な例として、以下の表は「先の例におけるｕ_４５，ｕ_４６，ｕ_４７値を計算するために係数ｕ_ｋｊがどのようにしてＭＡＣセルに割り当てられるのか」ということを記述する。
【表１】

【００６６】
一旦、行列Ｕが決定されると、本発明による方法は、以下のステップを順番に具備する。
− 反復によって三角線形システムを解く第１ステップ：等式
【数３７】

を解くために、以下の式を計算する。
【数３８】

ここで、以下の式が成立する。
【数３９】

− 反復によって三角線形システムを解く第２ステップ：等式
【数４０】

を解くために、以下の式を計算する。
【数４１】

【００６７】
上述された三角線形システムを解く際の第１および第２ステップに対して、ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン出力がランクｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力へ直接接続されるように、乗算器が設定される。対角セルからのリターン出力が、ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力に直接接続される。
【００６８】
そして、対角セルとＭＡＣセルとは、例えば“Introduction to VLSI systems”（Kung, H.T. and Leiserson, C.E., chapter Systolic arrays for VLSI (chap. 8.3), Addison-Wesley, 1980）と題名を付けられた文献において記述されるようなネットワークを形成する。
【００６９】
それ自体で知られた方法において、このタイプのネットワークは、タイプＡｘ＝ｂの等式を解くために使用されることができる。ここで、Ａは既知の三角行列であり、かつ、ｂは既知のベクトルであり、かつ、ｘは決定されるべき未知のベクトルである。
【００７０】
解決ベクトルｘの各要素は、以下の反復による計算である。
【数４２】

ここで、ｘ_ｉ ^（ｋ）（本明細書において、ｘ_ｉ ^（ｋ）は、
【数４３】

と同一であるとする）は、要素ｘ_ｉ の計算におけるｋ番目のステップを示す。
【００７１】
０に初期化された要素ｘ_ｉ ^（ｋ）がネットワーク内を循環するとき、それは、各ＭＡＣセルにおいて計算された生成物を累積する。最終値は、対角セルにおいて計算される。そして、それは、ネットワーク内を逆方向に変化せずに循環するために、ネットワーク内に再注入される。故に、以下の要素ｘ_ｊ ^（ｋ）（ｊ＞ｉ）が生成物ａ_ｊ，ｉｘ_ｉ を累積することを可能にする。故に、いくつかの要素ｘ_ｉ ^（ｋ）は、パイプラインにおけるように、並列に計算される。
【００７２】
ＭＡＣセル入力および出力（連続的な累積によって計算される要素ｘ_ｊ ^（ｋ）がこれらの間を循環する）は、それぞれ、ＭＡＣセルの累積入力および累積出力である。同様に、ＭＡＣセル入力および出力（対角セルから再注入される要素ｘ_ｊ ^（ｋ）がこれらの間を循環する）は、それぞれ、ＭＡＣセルのリターン入力およびリターン出力であり、かつ、係数ａ_ｉ，ｋが適用されるＭＡＣセルおよび対角セルの入力は、係数ローディング入力である。
【００７３】
行列Ａの係数は、対角毎に、ネットワークにロードされる。その結果、もしＡが幅Ｌｇの帯域行列であるならば、ネットワークにおけるＭＡＣセルの数は、Ｌｇ−１へ減少されてもよい。故に、ネットワークのサイズは、行列Ａの帯域幅には関係なく、むしろ、システムのサイズに関係する。
【００７４】
図９は、行列ｙの係数ｙ_ｉ の計算を示し、図１０は、評価されたベクトル＾ｄの係数＾ｄ_ｉ の計算を示す。これらは、本発明の第１実施形態による装置を使用する。
【００７５】
三角線形システムを解く際の第１ステップに対して、Ｕの共役行列の転置行列の係数が、ＭＡＣセルおよび対角セルの係数入力に適用される（図９参照）。三角線形システムを解く際の第２ステップに対して、行列Ｕの係数が、ＭＡＣセルおよび対角セルの係数入力に適用される（図１０参照）。
【００７６】
図９および図１０は、本発明の第１実施形態による検出装置に関連する。図面には示されていないが、「本発明はまた、本発明の第２実施形態による検出装置を使用した行列ｙの計算とベクトル＾ｄの計算とに関連する」ということが明らかである。
【００７７】
本発明を移動電話に適用するために、本発明による方法は、例えば、ＦＤＤ（周波数分割多重）およびＴＤＤ（時分割多重）通信モードにおいて送信されるデータを処理することが可能であってもよい。都合よくは、データは、リアルタイムで処理されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】 本発明による検出装置において使用される第１のタイプのセルを示す図である。
【図１Ｂ】 本発明による検出装置において使用される第１のタイプのセルを示す図である。
【図２】 図１Ａおよび図１Ｂに示される第１のタイプのセルの例示的な実施形態を図解する図である。
【図３Ａ】 本発明による検出装置において使用される第２のタイプのセルを示す図である。
【図３Ｂ】 本発明による検出装置において使用される第２のタイプのセルを示す図である。
【図４】 本発明による検出装置の第１実施形態を示す図である。
【図５】 本発明による検出装置の第２実施形態を示す図である。
【図６】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用するコレスキー分解ステップの履行を示す図である。
【図７】 本発明の第２実施形態による検出装置を使用するコレスキー分解ステップの履行を示す図である。
【図８】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用するコレスキー分解ステップの例示的な履行を示す図である。
【図９】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用する三角システムの問題解決における第１ステップの履行を示す図である。
【図１０】 本発明の第１実施形態による検出装置を使用する三角システムの問題解決における第１ステップに続く三角システムの問題解決における第２ステップの履行を示す図である。
【符号の説明】
１，２……遅延演算子
３……乗算器
４……加算器
５……対角要素を計算するための回路

Claims (9)

1. スペクトラム直接拡散方式（ＤＳＳＳ）によって送信されるデータの結合検出のための装置であって、該装置は、行列Ｕを計算するために、コレスキー分解を使用する手段を具備し、それによって、
   Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ
   であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の三角行列であり、コレスキー分解を使用する手段が、
   − 以下の式を使用して行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を計算する手段
   を具備し、
   

   

   ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋ（ｋ＝１〜Ｘｋ）および列ランクｉの係数であり、
   コレスキー分解を使用する手段が、
   − 以下の式において行列の非対角係数を計算する手段
   を具備し、
   

   

   非対角係数を計算する手段は、
   − 直列に設置されたＮ個のＭＡＣセル（ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡＣ_Ｎ ）のネットワーク
   を具備し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリターン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランクｐのセル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１のセルの累積入力に接続され、
   非対角係数を計算する手段は、
   − 累積入力と結果出力とリターン入力とリターン出力と係数入力とを具備する対角セル（ＤＩＡＧ）
   を具備し、対角セルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣセルの累積出力に接続され、
   非対角係数を計算する手段は、
   − 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロードする手段と、
   − 係数ｕ_ｋ，ｊ をＭＡＣセルの係数入力にロードする手段と、
   − 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの係数入力にロードする手段と、
   − 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルのリターン入力にロードする手段と
   を具備する
   ことを特徴とする装置。
2. 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロードする手段は、第１のコマンドステートによって制御されるＮ個の乗算器（Ｍ_１ ，Ｍ_２ ，……，Ｍ_Ｎ ）の組を具備し、各乗算器は、第１の入力と第２の入力と出力とを有し、ランクｐの乗算器（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からの出力は、同じランクのＭＡＣセルのリターン入力に接続され、ランクｐの乗算器の第１の入力は、ある乗算器と次の乗算器とで異なる係数ｕ^＊ _ｋ，ｉに関連付けられ、ランクｐの乗算器の第２の入力は、ランクｐ＋１のＭＡＣセルからのリターン出力に接続され、ランクＮの乗算器への第２の入力は、対角セルのリターン出力へ接続され、第１のコマンドステートは、各乗算器の第１の入力と出力との間における直接的な電気的接続を設定する
   ことを特徴とする請求項１記載の装置。
3. ランクｐのＭＡＣセル（ｐ＝１，２，……，Ｎ）からのリターン出力は、ランクｐ−１のＭＡＣセルのリターン入力に接続され、係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをＭＡＣセルのリターン入力にロードする手段は、第１のコマンドステートによって制御される乗算器（Ｍ_Ｎ ）を具備し、乗算器は、第１の入力と第２の入力と出力とを有し、乗算器からの出力は、ランクＮのＭＡＣセルのリターン入力に接続され、第１の乗算器入力は、ｕ^＊ _ｋ，ｉ係数のうちの１つに次々に接続され、第２の乗算器入力は、対角セルからのリターン出力に接続され、第１のコマンドステートは、第１の乗算器入力と乗算器出力との間における直接的な電気的接続を設定する
   ことを特徴とする請求項１記載の装置。
4. ＭＡＣセルと対角セルと第２のコマンドステートによって制御される全ての乗算器とは、評価ベクトル＾ｄを計算するために、ネットワーク形成し、それによって、＾ｄ＝Ｌ^−１Ａ^Ｈ Ｅであり、ここで、
   − Ｌは、等化行列であり、
   − Ａ^Ｈ は、行列Ａと対称の平方行列であり、それは、送信されるべきデータを符号化するために使用される拡散符号の行列Ｃと送信チャネルのパルス応答を示す行列ｈとの間におけるコンボリューションの生成物であり、
   − ｅは、受信されたデータから生成される行列である
   ことを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに記載の装置。
5. スペクトラム直接拡散方式によって送信されるデータの結合検出のための方法であって、該方法は、行列Ｕを計算するために、コレスキー分解ステップを具備し、それによって、
   Ｌ＝Ｕ^Ｈ ×Ｕ
   であり、ここで、Ｌは、等化行列であり、Ｕは、上位の三角行列であり、コレスキー分解ステップが、
   − 以下の式を使用して行列Ｕの対角係数ｕ_ｉ，ｉ を計算するステップ
   を具備し、
   

   

   ここで、ｌ_ｉ，ｉ は、行列Ｌの行ランクｉの対角係数であり、ｕ_ｋ，ｉ は、行列Ｕの行ランクｋおよび列ランクｉの係数であり、
   コレスキー分解ステップが、
   − 以下の式において行列の非対角係数を計算するステップ
   を具備し、
   

   

   非対角係数を計算するステップは、
   − 直列に設置されたＭＡＣセルのリターン入力に係数ｕ^＊ _ｋ，ｉをロードするステップ
   を具備し、各ＭＡＣセルは、累積入力と累積出力とリターン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、ランクｐのセル（ｐ＝１〜Ｎ）の累積出力は、ランクｐ＋１のセルの累積入力に接続され、
   非対角係数を計算するステップは、
   − 係数ｕ_{ｋ，ｊ−１} （ｊ＝１，２，……，Ｎ＋１）をＭＡＣセル係数入力にロードするステップと、
   − 係数ｕ_ｉ，ｉ を対角セルの係数入力にロードするステップと
   を具備し、対角セル（ＤＩＡＧ）は、累積入力と結果出力とリターン入力とリターン出力と係数入力とを具備し、対角セルの累積入力は、ランクＮのＭＡＣセルの累積出力に接続され、
   非対角係数を計算するステップは、
   − 係数ｌ_ｉ，ｊ を対角セルのリターン入力にロードするステップ
   を具備する
   ことを特徴とする方法。
6. 係数ｕ^＊ _ｋ，ｉが、ＭＡＣセル（ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡＣ_Ｎ ）のリターン入力に、並列にロードされる
   ことを特徴とする請求項５記載の方法。
7. ｕ^＊ _ｋ，ｉ係数が、ＭＡＣセル（ＭＡＣ_１ ，ＭＡＣ_２ ，……，ＭＡＣ_Ｎ ）のリターン入力に、次々にロードされる
   ことを特徴とする請求項５記載の方法。
8. 評価されたデータのベクトルを計算する追加ステップ
   を具備する
   ことを特徴とする請求項５から請求項７のいずれかに記載の方法。
9. 追加ステップは、
   − 等式
   

   

   を解くために、反復
   

   

   によって三角線形システムを解く第１のステップ
   を具備し、ここで、
   

   

   であり、ここで、＾ｄは、等式＾ｄ＝Ｌ^−１Ａ^Ｈ ｅによって定義される評価されたデータのベクトルであり、ここで、
   − Ｌは、等化行列であり、
   − Ａ^Ｈ は、行列Ａと対称の平方行列であり、それは、送信されるべきデータを符号化するために使用される拡散符号の行列Ｃと送信チャネルのパルス応答を示す行列ｈとの間におけるコンボリューションの生成物であり、
   − ｅは、受信されたデータから生成される行列であり、
   追加ステップは、
   − 等式
   

   

   を解くために、反復
   

   

   によって三角線形システムを解く第２のステップ
   を具備する
   ことを特徴とする請求項８記載の方法。

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