JP4362504B2 - 単一ユーザ検出 - Google Patents

Description

この発明は概括的には無線通信システムに関する。さらに詳細にいうと、この発明は無線通信システムにおけるデータ検出に関する。

図１は無線通信システム１０を示す。無線通信システム１０はユーザ装置(ＵＥs)１４₁〜１４₃(１４)と通信する基地局１２₁〜１２₅(１２)を有する。各基地局には対応する稼働範囲があり、その範囲内で基地局はユーザ装置ＵＥs１４と通信する。

幾つかの通信システム、例えば符号分割多元接続(ＣＤＭＡ)方式や符号分割多元接続を用いる時分割複信(ＴＤＤ／ＣＤＭＡ)方式の通信システムでは、多重通信が同一の周波数スペクトラムでなされる。これらの多重通信信号はチャンネル毎に互いに異なる符号を用いることで区別されている。更に効率的に無線周波数スペクトラムを使用するため、ＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムでは、通信用に複数の時間スロットに分割された繰返しフレームを使用する。このようなシステムで送られる通信信号では、それぞれが一つの或いは複数の対応する符号とそれに割当てられた時間スロットを有する。一つの時間スロットでの一つの符号使用は資源ユニットと呼ばれる。

IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile RadioCommunications XX, DD vol.3, 1998, １３４０頁乃至１３４５頁 IEEE Transactions on Information Theory, March 1994, vol.40, No.2, ３４０頁乃至３４９頁 International Annual Conference of ICT, XX, XX, 1999, １頁乃至７頁

多重通信は同一の無線周波数スペクトラムで同時になされることから、このような通信システムにおける受信機は多数の通信信号を相互に区別する必要がある。このような信号の検出のための一つの手法は多数ユーザ検出法である。多数ユーザ検出法では、全てのユーザ、すなわちユーザ装置ＵＥs１４と対応する信号を同時に検出する。多数ユーザ検出を実行する手法は、コレスキー(Cholesky)分解或いは近似コレスキー分解を用いる同時検出を基にするブロック線形等化(BLE-JD)を含む。これらの検出手段は高度の複雑さを伴っている。この複雑さは電力消費を増加させ、ひいてはユーザ装置ＵＥs１４の電池寿命の低下をもたらす。そこで、受信データを検出する代替手段の開発が求められている。

符号分割多元接続通信システムにおいては、送信側は複数のデータ信号を共用周波数スペクトラム経由で送信する。送信されるデータ信号の各々は同様のチャネル応答を受ける。受信側では、それら送信されてきたデータ信号の合成信号が受信される。その合成信号をチップ速度のある倍数の速度でサンプリングする。これにより、受信合成信号に対する共通のチャネル応答を推算する。次に、拡散データベクトルの第１の要素を、上記合成信号のサンプル値とチャネル応答推算値とを使用して算定する。第１のベクトル要素の算定からの係数を用いて、拡散データベクトルの残りのベクトル要素も算定する。データ信号のデータを、算定ずみの拡散データベクトル要素を用いて算定する。

CDMA方式と共用周波数スペクトラムによる多重通信の受信装置を単純化し、受信装置の小型化および消費電力の低減を可能にする。

図２にはＴＤＤ／ＣＤＭＡ通信システムにおける送信機２６と単一ユーザ検出(SUD)手法を用いた受信機２８とを単純化した形で示す。単一ユーザ検出手法は他の通信システム、周波数分割複信(FDD)ＣＤＭＡ方式などの通信システムにも適用できる。通常の通信システムにおいては、送信機２６は各ユーザ装置ＵＥ１４内にあり、多重通信を行う多重伝送回路２６は各基地局１２内にある。ＳＵＤ受信機２８は基地局１２、複数のＵＥ１４、またはこれらの両者に配置できる。通常、ＳＵＤ手法はある特定の送信機からの単一符号或いは多符号伝送時におけるデータを検出するのに用いられる。全ての伝送信号が同一の送信機から送られる場合、個々のチャネル符号信号の各々は、多符号伝送では同一のチャネルインパルス応答を受ける。ＳＵＤ手法は特にダウンリンク、すなわち全ての送信信号が一つの基地局の一つのアンテナ或いはアンテナアレイから輻射されるダウンリンクに有用である。この手法は、単一ユーザが単一符号伝送または多符号伝送で一つのスロットを占有するアップリンクにも有用である。

送信機２６は無線伝送チャネル３０経由でデータを送る。受信機２６内のデータ発生器３２は、受信機２８に送信すべきデータを生ずる。変調／拡散系列挿入装置３４はデータをスペクトラム拡散し、この拡散ずみ基準データを適切な割当て時間スロット内でミドアンブルトレーニング系列およびデータ拡散用の符号と時分割多重化し、一つの或いは複数の通信信号バーストを発生させる。

通常の通信信号バースト１６は図３に示すとおり、一つのミドアンブル２０、一つのガード期間１８および二つのデータ領域２２，２４から成る。ミドアンブル２０は二つのデータ領域を分離し、ガード期間１８は、互いに異なる送信機２６からのバーストの到着時間の差を許容するように通信信号バーストを分離している。二つのデータ領域２２、２４は通信信号バーストデータを含む。

これらの通信信号バーストで変調器３６において無線周波数(ＲＦ)を変調する。ＲＦ信号はアンテナ３８により輻射され、無線伝送チャネル３０経由で受信機２８のアンテナに達する。この通信信号送信に用いられる変調方式は、直角位相偏位変調(QPSK)やＭ次直角位相変調(QAM)など当業者に周知の方式のどれであっても差し支えない。

受信機２８のアンテナ４０は種々のＲＦ信号を受信する。受信されたＲＦ信号を復調器４２で復調してベースバンド信号を再生する。このベースバンド信号を、単一型または複合型のＡ−Ｄ変換器などのサンプリング装置４３によって、送信バースト信号のチップ速度で、あるいはそのチップ速度のある倍数の速さでサンプリングする。サンプリングされた出力を、チャネル推算装置４４やＳＵＤ装置４６などの装置により、受信信号バーストに割当てられたその時間スロット内に適切な符号で処理される。チャネル推算装置４４は、ベースバンドサンプルの中のミドアンブルトレーニング系列コンポーネントを用い、チャネルインパルス応答などのチャネル情報を提供する。このチャネルインパルス応答は行列Ｈとして表わされる。このチャネル情報はＳＵＤ装置４６で用いられ、それにより、ソフトシンボル受信通信バーストの中の送信されてきたデータが推算される。

ＳＵＤ装置４６は、チャネル推算装置４４からのチャネル情報および送信機２６の用いた既知の拡散符号を使用して、所望の受信した通信バーストのデータを推算する。ここで、ＳＵＤは、第三世代パートナシッププロジェクト(3GPP)のユニバーサル地上無線接続(UTRA)ＴＤＤシステムを背景の通信システムとして説明するが、このＳＵＤは他のシステムにも適用できる。そのシステムとは、直接拡散方式の広帯域ＣＤＭＡ(W-CDMA)システム、すなわちアップリンク信号およびダウンリンク伝送信号を互いに別々の時間スロットに制限した広帯域CDMA（W-CDMA）である。
受信機２８はそのアンテナ４０を用いて同時到達の合計でＫ個のバースト信号を受信する(４８)。これらＫ個のバースト信号を一つの観察間隔内で互いに重畳させる。３GPP UTRA TDDシステムについては、時間スロットの各データ領域が一つの観察間隔に対応する。

一つの観察間隔に対し、データ検出課題は式１により表わされる。

ここで、ｒは受信したサンプル値で、Ｈはチャネル応答行列、ｄは拡散データベクトルである。拡散データ行列は、各チャネルで伝送されてきたデータとそのチャネルの拡散符号とを含んでいる。

受信信号をオーバーサンプリングした場合は、各送信チップの複数サンプル値を生じ、結果として受信ベクトルｒ₁、…、ｒ_Nを生ずる(４８)。同様に、チャネル推算装置４４は、受信ベクトルｒ₁、…、ｒ_Nに対応するチャネル応答Ｈ₁、…、Ｈ_Nを算定する(５０)。チップ速度の２倍でのサンプリングでは、式１は式２に書き替えられる。

ここで、ｒ₁は偶数番目のサンプル(チップ速度でのサンプリングに対応)で、ｒ_２は奇数番目のサンプル(ｒ₁サンプルからチップ間隔の二分の一離れた所でのサンプリングに対応)である。Ｈ₁は奇数番目のサンプルに対するチャネル応答で、Ｈ_２は偶数番目に対するその応答である。

式１は、チップ速度のＮ倍の速度でのサンプリングでは、式３となる。

ここで、ｒ₁、ｒ₂,…、ｒ_Nは、チップ速度のそれぞれの倍数でのサンプルである。各サンプルはチップ間隔のＮ分の１だけずれている。Ｈ₁、Ｈ₂、…、Ｈ_Nは対応するチャネル応答である。以下の説明はチップ速度の２倍の速度でのサンプリングを実行する受信機に絞るが、同様な手法はチップ速度の任意の倍数でのサンプリングに対しても適用できる。

チップ速度の２倍の速度でのサンプリングについて、チャネル応答行列Ｈ₁およびＨ₂の大きさは( Ｎs+Ｗ−１)×Nsとなる。ここで、Ｎsは観察期間内に送信される拡散チップの数であり、Ｗはチャネルインパルス応答の長さであり、例えば長さ５７チップと表わす。受信信号はＮs個の拡散チップを有するので、ｒ₁及びｒ₂の長さはＮsである。式２は式４のように書き替えられる。

ｒ₁(i)、ｒ₂(i)、ｈ₁(i)及びｈ₂(i)は、それぞれ対応するベクトル行列ｒ₁、ｒ₂、Ｈ₁及び
Ｈ₂のｉ番目の要素である。
拡散データベクトルを算定する手法の一つは、拡張前進代入手法であり、その手法を図４を参照して説明する。拡張前進代入のために、受信したデータベクトルを再配列し、各偶数番目のサンプルの次にそれに対応する奇数番目のサンプルを伴うようにする。同様の再配列を式５aに示すとおりチャネル応答行列についても行う。

チップ速度のＮ倍の速度でのサンプリングについては，式５bが配列となる。

ここで、d(i)は拡散ベクトルｄのｉ番目の要素である。拡散データベクトルの長さはＮsである。拡張前進代入手法を用いると、ｄ(0)、d＾(0)を算定するためのゼロ強制解が式６aおよび式７aにより表わされる(５２)。式６ａは

ｄ(0)についての一般式である。また、式７aはd＾(0)についての零強制解である。

同様にして、チップ速度のＮ倍の速度については、式６b及び式７bを用いる。

式７a及び式７bを解く際に、後での使用のため、図示のとおりv^Hを算定するが、式７aについてのv^Hは式８により算定し、蓄積する(５２)。

d＾(0)は式９によりv^Hを用いて算定される。

H行列のトプリッツ(Toeplitz)構造を用いて、残りの拡散データ要素を零強制手法で連鎖的に式１０（a）により算定することができる(５４)。

チップ速度のＮ倍については、式１０（b）を用いる。

拡散データベクトルの算定のあと、それぞれの通信信号バーストデータを、例えば拡散データベクトルとそれぞれのバースト符号との混合などにより逆拡散する(５６)。

拡張前進代入手法を用いる際の複雑度を、逆拡散の過程を除き、表１に要約する。

表１
・ v^H の計算 … ４回の乗算と１回の逆数演算
・d＾(0)の計算 … ２回の乗算

・d＾(1)の計算 … ４回の乗算
・d＾(Ｗ−１)までの各々の計算 … ２回の乗算
・d＾(w)からd＾(Ｎs−１)まで各d＾(i)を計算 … (２Ｗ＋２)回の乗算
・全乗算回数 … ２Ｎs＋(Ｗ−１)・W＋２W..(Ｎs−Ｗ＋１)
・全計算回数 … ２Ｎs＋(Ｗ−１)・W＋２W..(Ｎs−Ｗ＋１)＋５

ＴＤＤバースト２型についてはＮsは１１０４で、Wは５７であるから、毎秒２００回、拡張前進代入を用いてｄを解くには、チップ速度の２倍でのサンプリングの場合で毎秒９９．９０１６百万回の実演算(MROPS)、チップ速度でのサンプリングに対しては４４．９５MROPS回の実演算を必要とする。

データを推算するもう一つの手法はコレスキー法を近似的に帯状化する方法で、これは図５で説明する。相互相関行列Ｒは正方形(Ns×Ns)になるように算定され、式１１により帯状化される(５８)。

ここで(・)^Hはエルミート関数を示す。Ｈは２(Ns＋W−１)×Nsの大きさである。式１１は、チップ速度の２倍の速度でサンプリングする場合は式１２（a）に書き替えられる。

チップ速度のＮ倍の速度でのサンプリングについては、式１２（b）を用いる。

式１２aまたは式１２bを用いて得られるＲは、大きさＮs×Ｎs型の正方行列で、かつ帯状に区分けされ、チップ速度の２倍の速度でのサンプリングについては、式１３に示すように、Ｗ=３でＮs=10である。

一般にＲの帯域幅は式１４により得られる。

近似コレスキー手法を用いるとともに、Ｒの部分ブロックＲ_subにN_col× N_colの大きさの行列を用いる。Ｒ_subの通常の大きさは(２Ｗ−１)×(２Ｗ−１)であるが、他のサイズの行列も使用できる。部分ブロック行列Ｒ_subは式１５によるコレスキー分解を用いて分解される(６０)。

コレスキー係数Ｇは大きさN_col× N_colである。Ｗ＝３で大きさ５×５のＧ行列は、式１６で表される。

ここで、Ｇ_ijはＧ行列のｉ番目の行、ｊ番目の列の要素を示す。Ｇ行列は、Ｇの最後の行の後に、その底部行を右側に一要素分ずつずらして加えて行くことにより、Ｎs×Ｎsの行列Ｇ_fullにまで拡張される(６２)。Ｎs＝１０の場合では、式１６は式１７の様に拡張される(６２)。

拡張データベクトルを、前進代入手法及び後退代入手法により算定する(６４)。前進代入手法は、チップ速度の２倍でのサンプリングに対し、式１８（a）によりｙを算定するのに用いられ、チップ速度のＮ倍でのサンプリングに対しては式１８（ｂ）により同様にｙの算定に用いられる。

後退代入手法は、引き続き式１９により拡散データベクトルを求めるのに用いられる。

拡散データベクトルｄを算定したあと、各バーストデータを逆拡散処理により算定する(６６)。

近似コレスキー分解手法の複雑度を、逆拡散処理を除いて、チップ速度の二倍でのサンプリングについて表２に示す。
表２
演算項目 計算回数
・Ｈ^HHの演算 … W(W＋1)
・コレスキー分解演算 …N_col(W−1)²/2＋3
N_col(W−1)/2−(W−1)/3−
(W−1)²−2(W−1)/3
・Ｈ^Hrの演算 …２NsW
・前進代入 …[Ns−(W−1)/2]W、及びNs(逆数演算)
・後退代入 …[Ns−(W−1)/2]W、及びNs(逆数演算)

ＴＤＤバースト２型については、Nsは１１０４でWは５７であるから、チップ速度の２倍の速度でのサンプリングに対し、毎秒２００回、帯状化近似コレスキー手法を実行するには、２７２．５６MROPSの実演算が必要とされる。これに対比して、帯状化コレスキー法を厳密に実行すると、９０６．９２MROPSが必要とされる。また、チップ速度でのサンプリングに対しては、帯状化近似コレスキー手法を用いると２２１．５MROPSが必要である。

データ検出のためのさらに他の手法、トプリッツ(Toeplitz)手法を用い（レビンソン−ダービン(Levinson-Durbin)型アルゴリズム）、これは図６で説明する。式１２（a）および式１２（b）をここで再記述する。チップ速度のＮ倍については、式１２bを用いる。

Ｒ行列は対称で、ｐ＝Ｗ−１の帯域幅を有するトプリッツ型である(６８)。Ｒ行列の最上部の左角にある要素Ｒ(k)は、ｋ×ｋ行列で式２０に示すように算定される。

また、もう一つのベクトルＲ_kは、Ｒ行列の要素を用いて式２１により算定される(７０)。

太字はその添字までの全ての要素を含む行列であることを示す。(k＋１)次の段階では、この系は式２２により解かれる。

[H^Hr]_k＋1はH^Hrの最初の(k＋１)番目の要素である。ｄ(k＋１)は式２３に示すように、長さkのベクトル要素ｄ(k＋１)とスカラー量d₂(k＋１)とに分解される。

行列Ｒ(k＋１)は式２４のように分解される。

ここで、Ｅkは交換行列(exchanger matrix)である。交換行列のベクトルへの作用は、そのベクトル要素の逆置換により生ずる。

線形予測のためにユール−ウォカー(Yule−Walker)等式を用いると、式２５が得られる。

次数再帰(recursion)手法を用いると、式２６、式２７及び式２８が得られる。

ｙ(ｋ)を使用して、ｄ(ｋ＋１)が式２９、式３０及び式３１により算定する (７４)。

ここで、(H^Hr)_k＋1はH^Hrの(k＋1)番目の要素である。

正確に再帰手法を開始したのち、再帰演算を順次k=１、２、…、Nsと行う。ｄ(Ns)が式３２の解である(７４)。

拡散データベクトルｄをバーストのチャネルリゼーション符号で逆拡散し、データが復元する(７６)。

Ｒ行列の帯状化構造は、次に述べるとおり再帰演算に影響する。ここで、Ｒ(２)、Ｒ₂は式３３で示される。

式２７及び式３０での内積計算は、各２回の乗算を必要とする。説明のためk=6の場合での式２０のＲ行列を式３４に示す。

ベクトルＲ₆の０値ではない要素数は、行列の帯幅pに等しい。式２７及び式２８のそれぞれの内積、Ｒ₆ ^HＥ₆y(k)、Ｒ₆ ^HＥ₆d(k)を計算する場合、p回(k回ではない)だけ乗算すればよい。式２６及び式２９の再帰計算に関しては、演算上の効率化は全く得られない。

表３にトプリッツ手法を実行する際の複雑度を示す。

表３
演算項目 計算回数 MROPS
・バースト毎に１回実行される
関数、 Ｈ^HH の計算
1.3244
・yに対するユール−ウォーカ等式
の計算 672,888×100/10⁶ 269.1552
・バースト毎に２回実行される
関数、Ｈ^Hr の計算 100.68
・R(ｋ＋1)d(k＋１)H^Hrの計算 672,888×100/10⁶ 538.3104

ＴＤＤバーストタイプのためのトプリッツ手法に対するMROPS総計は、チップ速度の２倍の速度でのサンプリングに対しては、909.4566MROPSで、チップ速度でのそれに対しては858.4688MROPSである。

データ検出用のその他の手段は、高速フーリエ変換(FFT)を使用するもので、図７で説明する。チップ速度でのサンプリングを用いる場合、チャネル行列Ｈは端部効果を除くと正方となる。H行列に対する循環型(circulant)近似、受信されたベクトル信号ｒのFFT、及びチャネルベクトルHを用いて、データ推算値を求めるやり方を採る。

チップ速度のある倍数の速度でのサンプリング、例えば２倍では、Ｈ行列は正方でもなく循環型でもない。しかしながら、式１３に示す行列であるチャネル相関行列
R=H^HH(８４)、これの部分行列は、式３５aの点線により示される様に循環型である。チップ速度のN倍の速度でのサンプリングに対しては、チャネル相関行列は式
３5bで表わされる。

R行列を循環型で近似することにより、式３６,式３７及び式３８が使用できる。

ここで、(Ｒ)₁は対角行列に拡張されたR行列の第１の列である。第１の列を用いて記述されるが、この手法はR行列のどの列でも使えるように修正できる(８６)。しかし、０値ではない要素を最も多く有する列,例えばR₁、R₂、R₀、R₁、R₂と要素が並ぶ様な列を用いるのが望ましい。これらの列は、通常、少なくとも、行列の両側からW番目にある列のどれかで、例えばW番目と(Ns−W−1)番目の列を含めて、それらの間にある列である。式３８及び式３９が零強制等化手法で使用される。

Dは直交離散フーリエ変換(DFT)行列であることから、式４０、式４１、式４2が導かれる。従って、d^は式４３、式４４及び式４５（a）により、フーリエ変換を

用いて算定できる。ここで(・)₁ は第１の列を示すが、相似の式では、R行列のどの列でも使用できる。F(・)はフーリエ変換関数を示す。F(H^Hr)は式４５（b）により、

高速フーリエ変換(FFT)を行って適切に計算される。式４５（a）の結果について逆フーリエ変換、F^ー1(・)を行うと、逆拡散ベクトルが得られる(８８)。送信されたデータは、適合する符号を用いて逆拡散することにより復元される(９０)。

このFFT法の複雑度を表４に示す。
表４
演算項目 計算回数 MROPS
・ バースト毎に１回実行
される関数計算、H^HＨの計算 1.3224
・ F([R]₁)・Nslog₂Ns 11160×100/10⁶ 4.4640
・ バースト毎に２回実行
される関数計算、FFTによ
るH^Hrの計算
38
・ 式４５の演算 0.8832
・ F-¹(d)・Nslog₂Ns
8.9280

総計 55MROPS

このFFTによる解法は他の手法よりも複雑ではない。しかしながら、精度の低下が循環型近似から生ずる。
チップ速度のある倍数でのサンプリングに対するデータベクトルを解くためにFETを応用する更なる手法では、図８で説明するようにサンプルを重み付けして合成する。チップ速度の２倍でのサンプリングに対する説明のため、r₁は奇数サンプル、r₂は偶数サンプルとする。r1の各要素、例えば最初の要素r₁(0)は式４６で示すように、重み付けするとともに、対応のr₂の要素であるr₂(0)で合成される。r_eff(0)は実効的に合成された行列r_eff
の修正合成要素である。W1、W2

は重みである。チップ速度のN倍でのサンプリングに対しては、式４７を用いる。H₁からH_nまでのチャネル応答行列に対し、類似の重み付けを行い、

H_eff
が生成される(９２)。その結果、式３は式４８となる。もたらされた式は、

式４９によるFFTで容易に解くことができるNs×Ns型の式である(９４)。

逆フーリエ変換を用いて拡散データベクトルが算定される。次に、バーストデータが、バースト符号を用いた拡散データベクトルの逆拡散により得られる(９６)。式４９はH_eff 行列の最初の列を用いるが、この方法はH_effの代表的な列を用いるように修正できる。
高速フーリエ変換(FFT)を用いる更に他の解法は零埋め込みを利用するもので、これは図９を用いて説明する。式５はデータベクトルにおける全ての他の要素、例えば偶数要素のようなものを０値とする零埋め込みにより修正される(９８)。修正されたｄ行列はd~で表す。Ｈ行列も拡張して、Ｈ~で示す。Ｈ行列の拡張は、各列をその列の右側に繰返し、かつ繰返された列の各要素を１行づつ下にずらし、さらにずらした列の上端に０値を埋め込むことにより行う。式４９aは、Ｗ＝３、Ｎs＝４の場合で、チップ速度の２倍の速度でのサンプリングに対してのこのような系の表示である。

チップ速度のN倍の速度でのサンプリングに対しては、式４９（b）を用いるが、この場合,簡単のため、Ns＝３としている。

一般には、チップ速度のN倍に対するＨ~行列は、(ＮＮs)× (ＮＮs)型である。行列Ｈ~は正方、トプリッツ型で、かつ近似的に循環型であり、その大きさは２Ｎs×２Ｎsである。零強制解を式５０に示す(１００)。

第１列以外の列が類似の高速フーリエ変換(FFT)では使用できる。更に最初のチャネル応答行列Ｈの列、或いはＨの列から導出されたＨ~の推定拡張された列のいずれも使用できる。d~のＮ番目ごとの値を用いてｄを推算する。次に、適合する符号を用いて、拡散データベクトルｄを逆拡散し、データを復元する(１０２)。

時分割複信CDMA（TDD/CDMA）通信システムなど大容量の通信システムの受信機に適用できる。

稼働範囲毎に配置される基地局とユーザ装置からなる無線通信システムの説明図 単純化して図示した送信機と単一ユーザの受信機 通信バーストの説明図 単一ユーザ検出(SUD)のための拡張前進代入手法の流れ図 単一ユーザ検出(SUD)のための帯状近似コレスキー手法の流れ図 単一ユーザ検出(SUD)のためのトプリッツ手法の流れ図 単一ユーザ検出(SUD)のため、チャネル相関行列に適用される高速フーリエ変換(FFT)手法の流れ図 効果的な合成方法を用いる単一ユーザ検出(SUD)のための高速フーリエ変換(FFT)手法の流れ図 零埋め込みを用いる単一ユーザ検出(SUD)のための高速フーリエ変換(FFT)手法の流れ図

符号の説明

１０ 無線通信システム
１２ 基地局
１４ ユーザ装置
１６ 通信信号バースト
１８ ガード期間
２０ ミドアンブル
２２、２４ データ領域
２６ 送信機
２８ 受信機
３０ 無線伝送チャネル
３２ データ発生器
３４ 変調／拡散装置
３６ 変調器
３８、４０ アンテナ
４２ 復調器
４３ サンプリング装置
４４ チャネル推算装置
４６ 単一ユーザ検出(SUD)装置
４８ チップ速度の倍数の速度で受信信号ｒをサンプリングする
５０ チップ速度の倍数の速度でのサンプリングに対応するチャネル応答行列の算定
５２ 拡散前進代入手法及び零強制手法を用いて拡散データベクトルの最初の要素d＾(0)を算定。d＾(0)算定には、また、チャネル応答行列を用いて因数v^Hを求め、それを使用。v^H は蓄積
５４ 残りの拡散データベクトル要素d＾(１)、…、d＾(Ns−１)を算定。算定には、蓄積した因数v^H を利用しながら、零強制手法と拡散前進手法を連鎖的に使用
５６ 拡散データベクトルｄの逆拡散処理によりデータを復元
５８ チャネル応答行列を用いて、正方で、かつ帯状化された行列Ｒを算定
６０ Ｒ行列のサブブロックＲ_subについて、近似コレスキー分解を実行
６２ コレスキー係数Ｇを拡張し、密行列(full matrix)Ｇ_fullを生成
６４ 前進代入手法及び後進代入手法を用いて、拡散データベクトルｄを算定
６６ 拡散データベクトルｄから逆拡散によりデータを復元
６８ チャネル応答行列を用いて、対称で、かつトプリッツ型のＲ行列を算定
７０ Ｒ行列を用いて、行列Ｒ_kを算定
７２ (ｋ＋１)次の段階で、長さがkで、かつスカラー量がそれぞれd₂(k＋１)、y₂(k)であるそれぞれのベクトルｄ₁(k＋１)、y₁(k)を算定することにより、ベクトルd(k＋１)を算定。更にd(k＋１)を決めてから、順次d(Ns)まで算定
７４ d(Ns)が推算される拡散データベクトル
７６ 拡散データベクトルdから、逆拡散によりデータを復元
８４ チャネル応答行列とそれ自身の転置行列を結合して、チャネル相関行列Rを算定
８６ R行列のある列を用いて、R行列を循環型として近似
８８ チャネル相関行列のある列か、または、近似循環型行列及び受信されたベクトルを乗算したチャネル応答行列のある列のフーリエ変換により、拡散データベクトルｄを算定。得られた結果について逆フーリエ変換
９０ 拡散データベクトルｄから、逆拡散によりデータを復元
９２ チップ速度のある倍数の速度でのサンプルと対応するチャネル応答行列の要素とを重み付けにより、実効的なチップ速度サンプルを合成し、その結果として、実効的な受信信号ベクトル及びチャネル応答行列を生成
９４ 効果的なチャネル応答行列の代表的な列及び受信されたベクトル、それぞれのフーリエ変換により、拡散データベクトルｄを算定。次に、得られた結果を逆フーリエ変換
９６ 拡散データベクトルｄから、逆拡散によりデータを復元
９８ データベクトルが受信されたデータシンボルと同じ長さになるようにデータベクトルへの０値埋め込み
１００ 受信されたベクトル及び合成されたチャネル相関行列の代表的な列、それぞれのフーリエ変換により、０値埋め込みデータベクトルを決定。次に、得られた結果を逆フーリエ変換
１０２ 拡散データベクトルｄから、逆拡散によりデータを復元

Claims (14)

1. 符号分割多元接続通信のための方法であって、
   同様のチャネル応答を受ける複数のデータ信号の合成信号を共用の周波数スペクトラム経由で受信する過程と、
   前記合成信号のチップ速度の倍数の速度で前記合成信号をサンプリングする過程と、
   前記合成信号に対するチャネル応答を前記チップ速度の前記倍数の速度で推算する過程と、
   前記チャネル応答の推算値を用いて相互相関行列を算定する過程と、
   拡散データベクトルを、前記相互相関行列からの要素を用いて次数再帰を開始することと前記相互相関行列の追加の要素を用いて推算値を再帰的に算定することとによる次数再帰を用いて算定する過程と、
   前記拡散データベクトルを用いて前記データ信号のデータを推算する過程と
   を含む方法。
2. 前記拡散データ推算値を前記拡散データ推算値のスカラ部分およびベクトル部分の合成により算定する請求項１記載の方法。
3. 前記拡散データベクトルの算定をYule-Walker等式を用いて行う請求項１記載の方法。
4. 前記拡散データ推算値を前記相互相関行列の左上端部の要素を用いて算定する請求項１記載の方法。
5. 同様のチャネル応答を受ける複数のデータ信号の合成信号を共用の周波数スペクトラム経由で受信する手段と、
   前記合成信号のチップ速度の倍数の速度で前記合成信号をサンプリングする手段と、
   前記合成信号に対するチャネル応答を前記チップ速度の前記倍数の速度で推算する手段と、
   前記チャネル応答の推算値を用いて相互相関行列を算定する手段と、
   前記拡散データベクトルを、前記相互相関行列からの要素を用いて次数再帰を開始することと前記相互相関行列の追加の要素を用いて推算値を再帰的に算定することとによる次数再帰を用いて算定する手段と、
   前記拡散データベクトルを用いて前記データ信号のデータを推算する手段と
   を含む符号分割多元接続受信機。
6. 前記拡散データベクトルを算定する手段は、前記拡散データ推算値を前記拡散データ推算値のスカラ部分およびベクトル部分の合成により算定するように構成されている請求項５記載の受信機。
7. 前記拡散データベクトルを算定する手段は、前記拡散データベクトルをYule-Walker等式を用いて算定するように構成されている請求項５記載の受信機。
8. 前記拡散データベクトルを算定する手段は、前記相互相関行列の左上端部の要素を用いて前記再帰を開始するように構成されている請求項５記載の受信機。
9. 同様のチャネル応答を受ける複数のデータ信号の合成信号を共用の周波数スペクトラム経由で受信するように構成されたアンテナと、
   前記送信されたデータ信号のチップ速度の倍数の速度で前記合成信号をサンプリングするように構成されたサンプリング装置と、
   前記合成信号に対するチャネル応答を前記チップ速度の前記倍数の速度で推算するように構成されたチャネル推算装置と、
   前記チャネル応答の推算値を用いて相互相関行列を算定するように構成された単一ユーザ検出装置とを含み、
   前記単一ユーザ検出装置は、前記相互相関行列からの要素を用いて次数再帰を開始することと前記相互相関行列の追加の要素を用いて後続の推算値を再帰的に算定することとによる次数再帰を用いて拡散データベクトルの算定を行い、前記拡散データベクトルから前記データ信号のデータを推算できるように構成されている
   符号分割多元接続受信機。
10. 前記単一ユーザ検出装置は、前記拡散データ推算値を前記拡散データ推算値のスカラ部分およびベクトル部分の合成により算定するように構成されている請求項９記載の受信機。
11. 前記単一ユーザ検出装置は、前記拡散データベクトルの算定をYule-Walker等式を用いて行うように構成されている請求項９記載の受信機。
12. 前記単一ユーザ検出装置は、前記相互相関行列の左上端部の要素を用いて前記再帰を開始するように構成されている請求項９記載の受信機。
13. 請求項５から１２のいずれか１つに記載の受信機を備えるユーザ装置。
14. 請求項５から１２のいずれか１つに記載の受信機を備える基地局。

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