JP4381901B2

JP4381901B2 - 通信路推定及びデータ検出方法

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Publication number: JP4381901B2
Application number: JP2004181729A
Authority: JP
Inventors: 克成本庄; 知明大槻
Original assignee: Tokyo University of Science
Current assignee: Tokyo University of Science
Priority date: 2004-06-18
Filing date: 2004-06-18
Publication date: 2009-12-09
Anticipated expiration: 2024-06-18
Also published as: JP2006005791A

Description

本発明は通信路推定及びデータ検出方法に係り、特に、複数の送受信アンテナを用いて無線通信を行うＭＩＭＯシステムにおいて、通信路を推定してデータ検出を行う通信路推定及びデータ検出方法に関する。

近年、無線通信は、伝送速度及び周波数利用効率の向上が求められている。これらの要求を実現する手段として、送受信機で複数のアンテナを用いて信号伝送を行うＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ＩｎｐｕｔＭｕｌｔｉｐｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ）システムが注目されている（例えば非特許文献１〜１０参照）。

ＭＩＭＯシステムには、様々な信号検出法が存在するが、代表的な信号検出法として、ＺＦ（Ｚｅｒｏ−Ｆｏｒｃｉｎｇ）やＭＭＳＥ（ＭｉｎｉｍｕｍＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ）がある。これらは線形演算のみで信号検出が可能なため、演算量は非常に少ないが、大きな特性劣化が生じる。また、非線形的なアプローチによる信号検出法として、Ｖ−ＢＬＡＳＴ（ＶｅｒｔｉｃａｌＢｅｌｌＬａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓＬａｙｅｒｅｄＳｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ）が提案されている（例えば非特許文献３、４参照）。

Ｖ−ＢＬＡＳＴは、受信電力の大きな送信信号からＺＦによりシンボル検出し、その後、検出した送信信号を干渉成分として受信信号から除去していく信号検出法である。Ｖ−ＢＬＡＳＴは、線形的なアプローチによる信号検出法よりも優れた信号検出法であることが知られているが、干渉除去過程において、誤り伝播による雑音強調を招き、特性は劣化する。また、非特許文献５、６に記載された方法では、Ｖ−ＢＬＡＳＴにおけるＺＦ検出をＭＭＳＥ規範に拡張している（ＯＳＤ：ＯｒｄｅｒｅｄＳｕｃｃｅｓｓｉｖｅＭＭＳＥＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）。

一方、ＭＩＭＯシステムにおける理想的な信号検出法として、最尤検出法（ＭＬＤ：ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）が知られている（例えば非特許文献６参照）。ＭＬＤは、すべての受信予測値の候補点に対し、受信信号との距離を計算し、その距離が最小となる信号点を送信信号と決定する。そのため、ＭＬＤの演算量は、送信アンテナ数と変調多値数が増加するに従って指数関数的に増大してしまう。このため、ＭＬＤや他の信号検出法の欠点を克服するために、様々な研究が行われている。その１つに、受信機側で検出すべき送信信号をいくつかの小さなグループに分け、すべての送信信号に対してではなく、各グループに対してＭＬＤを行うことで演算量を低減する方法が提案されている（例えば非特許文献８、９参照）。
G. J. Foschini, "Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multiple antennas," Bell Labs Technical Journal, vol.1, no.2, pp. 41-59, Autumn 1996. G. J. Foschini and M. J. Gans, "On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas," Wireless Personal Communications, no.6, pp. 315-335, 1998. P. W. Wolniansky, G. J. Foschini, G. D. Golden, and R. A. Valenzuela, "V-BLAST: An architecture for realizing very high data ratesover the rich-scattering wireless channel," Proc. IEEE ISSSE 1998, pp.295-300, Sept. 1998. G. J. Foschini and G. D. Golden, R. A. Valenzuela andP. W. Wolnianski, "Simplified processing for high spectral ef-ficiency wireless communication employing multi-element arrays," IEEE J. Select. Areas Commum, vol.17, no.11, pp.1841-1852, Nov.1999. M. Debbah, B. Muquet, M. Courville, M, Muck, S. Simoens, and P, Loubaton, "A MMSE successive interference cancellation scheme for a new adjustable hybrid spread OFDM system," Proc. IEEE VTC'00 Spring, vol.2, pp. 745-749, Tokyo, May 2000. A. Benjebbour, H. Murata, and S. Yoshida, "Comparison of ordered successive receivers for space-time transmission," Proc. IEEE VTC'01 Fall, vol.4, pp. 2053-2057, Atlantic City, USA, Sept. 2001. R. Van Nee, A. V Zelst, and G. Awater, "Maximum likelihood decoding in a space division multiplexing system," Proc. IEEE VTC'00 Spring, vol.2, pp. 6-10, Tokyo, May 2000. X. Li, H. C. Huang, A. Lozano, and G. J. Foschini, "Reduced complexity detection algorithms for system using multi-element arrays," Proc. IEEE GLOBECOM'00, pp. 1072-1076, SF, CA, Nov.2000. 青木亜秀, 松岡秀浩, 庄木裕樹, "ＭＩＭＯチャネルにおけるＺＦとＭＬＤを併用したグループディテクションに関する検討," 2003年電子情報通信学会ソサイエティ大会. H. Sung, K. B. Lee, and J. W. Kang, "A simplified maximum likelihood detection scheme for MIMO systems," Proc. IEEE VTC'03 Fall, Orlando, USA, Oct. 2003.

しかしながら、非特許文献８、９記載の信号検出法では、グループサイズが大きい場合には、優れた特性を達成できるが、演算量は多くなってしまう。一方、グループサイズが小さい場合には、演算量は低減できるが、特性は劣化してしまう。

本発明は上記問題点を解決するために成されたものであり、ＭＩＭＯシステムにおいて通信路推定及びデータ検出の演算量を低減することができると共に、優れた誤り率特性を得ることができる通信路推定及びデータ検出方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１記載の発明は、複数の送信アンテナから送信された送信データを複数の受信アンテナで受信し、各受信アンテナで受信した受信データに基づいて、前記送信アンテナと前記受信アンテナとの間の通信路利得を推定して前記送信データを検出する通信路推定及びデータ検出方法において、各送信アンテナと各受信アンテナとの間の通信路についての通信路利得を表す通信路推定値を求め、前記通信路推定値及び雑音の分散に基づいて、各送信アンテナからの送信信号についての信号品質を表すパラメータを各々算出し、各送信アンテナについての前記パラメータと予め定めた閾値との各々の比較結果に基づいて、前記閾値以上のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最小誤差二乗法により送信信号を検出するＭＭＳＥ検出手段により検出し、前記閾値未満のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最尤検出により送信信号を検出する最尤検出手段により検出することを特徴とする。

この発明は、複数の送信アンテナ及び複数の受信アンテナを有する多入力多出力のシステムに適用される発明であり、複数の送信アンテナから送信された送信データを複数の受信アンテナで受信し、各受信アンテナで受信した受信データに基づいて、送信アンテナと受信アンテナとの間の通信路利得を推定して送信データを検出する。

まず、各送信アンテナと各受信アンテナとの間の通信路についての通信路利得を表す通信路推定値を求め、通信路推定値及び雑音の分散に基づいて、各送信アンテナからの送信信号についての信号品質を表すパラメータを各々算出する。例えば請求項４に記載したように、前記パラメータは、信号電力と、干渉信号電力及び雑音電力の和と、の比とすることができる。この場合、パラメータの値が大きければ信号品質がよく、パラメータの値が小さければ信号品質が悪いこととなる。

そして、各送信アンテナについて算出したパラメータと、予め定めた閾値との各々の比較結果に基づいて、検出性能の異なる複数の検出手段を切り替えて、各送信アンテナから送信された送信信号を各々検出する。

ここで、検出性能には、例えばデータの誤り率等の検出精度や、検出に要する演算量等を含む。また、閾値は、所望の誤り率や演算量が得られる値に設定される。一般に、誤り率が優れた検出手段は演算量が多くなり、誤り率が多少劣る検出手段は演算量が少ない。また、元々信号品質がよい信号については多少誤り率が多少劣る検出手段で検出しても検出精度が大きく劣化することはなく、逆に、信号品質が悪い信号については、誤り率の優れた検出手段によって検出することにより検出精度を高めることができる。

従って、閾値を適切に設定し、パラメータが閾値以上の信号、すなわち比較的品質のよい信号に対しては誤り率が多少劣るが演算量が少ない検出手段によって検出し、パラメータが閾値未満の信号、すなわち比較的品質の劣る信号に対しては誤り率が優れるが演算量が多くなる検出手段によって検出することにより、常に誤り率の優れた検出手段で検出する場合と比較して、演算量を低減しつつ優れた誤り率を得ることができる。

そこで、前記閾値以上のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最小誤差二乗法により送信信号を検出するＭＭＳＥ検出手段により検出し、前記閾値未満のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最尤検出により送信信号を検出する最尤検出手段により検出することができる。

前述したように、ＭＭＳＥによる検出は、最尤検出、すなわちＭＬ検出と比較して演算量を少なくて済むが、検出精度は劣化する。従って、本発明のように、パラメータが閾値以上の信号については演算量の少ないＭＭＳＥで検出し、パラメータが閾値未満の信号については最尤検出により検出することにより、演算量を低減しつつ優れた誤り率を得ることができる。

また、請求項２に記載したように、前記最尤検出手段は、前記ＭＭＳＥ検出手段により検出した送信信号を干渉成分として受信信号から除去し、当該干渉成分が除去された受信信号に基づいて最尤検出するようにしてもよい。このように、ＭＭＳＥにより検出した信号を干渉成分として除去してから最尤検出することにより、より検出精度を高めることができる。

また、請求項３に記載したように、前記閾値以上のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、当該送信信号のうち前記パラメータが最大の送信信号を、最小誤差二乗法により送信信号を検出するＭＭＳＥ検出手段により検出し、検出した送信信号を干渉成分として受信信号から除去し、当該干渉成分が除去された受信信号に基づいて前記パラメータを再度算出し、算出したパラメータと前記閾値とを比較する処理を、前記閾値以上のパラメータが存在しなくなるまで繰り返し、前記閾値未満のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最尤検出により送信信号を検出する最尤検出手段により検出するようにしてもよい。

すなわち、パラメータが閾値以上で且つ最大の送信信号については演算量の少ないＭＭＳＥで検出すると共に、これを干渉成分として受信信号から除去し、再度パラメータを算出して閾値と比較する処理を繰り返す。すなわち、前述したＯＳＤによって送信信号を検出する。一方、パラメータが閾値未満の信号については最尤検出により検出する。このように、ＯＳＤと最尤検出とを切り替えて送信信号を検出することにより、演算量を低減しつつ優れた誤り率を得ることができる。

なお、閾値を任意に設定できるようにしてもよい。これにより、例えば誤り率を重視する場合には閾値を高めに設定し、演算量を重視する場合には閾値を低めに設定する等、簡単に所望の誤り率や演算量を得ることができる。

以上説明したように本発明は、ＭＩＭＯシステムにおいて通信路推定及びデータ検出の演算量を低減することができると共に、優れた誤り率特性を得ることができる、という優れた効果を有する。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。

図１には、本発明に係る無線通信システム１０の概略ブロック図を示した。図１に示すように、無線通信システム１０は、送信機１２及び受信機１４により構成されている。

送信機１２は、シンボルマッピング部１６及びデマルチプレクサ１８を含んで構成されており、受信機１４は、信号検出部２０、通信路推定部２１、マルチプレクサ２２、及びシンボルデマッピング部２４を含んで構成されている。

デマルチプレクサ１８には、Ｎ本（Ｎ≧２）の送信アンテナ２６₁〜２６_Ntが接続されており、通信路推定及び信号検出部２０には、Ｍ本（Ｍ≧２）の受信アンテナ２８₁〜２８_Nrが接続されている。

シンボルマッピング部１６は、入力信号をシンボルマッピングして送信シンボル行列Ｘをデマルチプレクサ１８へ出力する。

デマルチプレクサ１８は、送信シンボル行列Ｘから各送信アンテナ２６₁〜２６_Nで送信すべき送信シンボル系列Ｘ₁〜Ｘ_Ntを生成し、それぞれ対応する送信アンテナ２６₁〜２６_Ntへ出力する。これにより、各送信アンテナから各送信アンテナに対応した送信シンボル系列が送信される。

受信機１４では、各送信アンテナ２６₁〜２６_Ntから送信された信号が各受信アンテナ２８₁〜２８_Nrによって受信され、信号検出部２０及び通信路推定部２１に取り込まれる。

このとき、受信信号ベクトルｒは次式で表される。

上記（１）式で示されるように、ｒはＮ_r×１の受信信号ベクトル、ＨはＮ_r×Ｎ_tの通信路行列、ｘはＮ_t×１の送信信号ベクトル、ｎはＮ_r×１の雑音ベクトルである。

また、Ｈの成分ｈ_j,iは、送信アンテナｉから受信アンテナｊへの通信路応答であってＥ［｜ｈ_j,i｜²］＝１を満たす。なお、Ｅ［・］は期待値演算を示す。また、ｘは送信信号ベクトルであり、Ｅ［ｘｘ^H］＝Ｉ_Ntを満たすように正規化される。ｎはゼロ平均、分散σ²の加法的白色ガウス雑音ベクトルを表し、Ｅ［ｎｎ^H］＝σ²Ｉ_Nrを満たす。また、（・）^Hは複素共役転置、Ｉ_nは、ｎ行ｎ列の単位行列を表す。

雑音の分散σ²は、以下のようにして推定される。

次に、従来より公知の信号検出法であるＭＭＳＥについて説明する。

ＭＭＳＥでは、受信信号と所望信号の誤差電力が最小となるような受信重み行列Ｇを算出する。つまり、ＭＭＳＥによる受信重み行列Ｇは、次式で表されるＥ［||ｘ−Ｇｒ||²］が最小となる受信重み行列となる。

すなわち、ＭＭＳＥによる重み行列Ｇは次式で表される。

この受信重み行列Ｇに、次式で示すように受信信号ベクトルｒを乗じることにより、送信信号を検出することができる。

ここで、Ｑ（・）は硬判定を行う関数である。ＭＭＳＥは、ＭＩＭＯシステムにおいて線形演算のみで信号検出が可能なため、演算量は非常に少なくなるが、ＭＬＤに比べ特性は劣化する。

次に、非特許文献６に記載されたＯＳＤ（ＯｒｄｅｒｅｄＳｕｃｃｅｓｓｉｖｅＭＭＳＥＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）による信号検出法について説明する。

ＯＳＤは、各送信アンテナから送信された送信信号の受信信号についてのＳＩＮＲ（ＳｉｇｎａｌｔｏＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｐｌｕｓＮｏｉｓｅＲａｔｉｏ：信号電力対干渉信号電力＋雑音電力比）に従って、検出する信号を順序づけし、ＳＩＮＲが最大となる送信信号からＭＭＳＥによりシンボル検出し、その後、検出した送信信号を干渉成分として受信信号ベクトルから除去することで、干渉を低減させていく信号検出法である。すなわち、ＯＳＤの信号検出過程は、大きく分けて、ｎｕｌｌｉｎｇ、ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ、ｏｒｄｅｒｉｎｇの３つの検出過程から成る。以下に、ＯＳＤの信号検出法を示す。なお、以下では、（・）^k（１＜ｋ＜Ｎ_t）は、検出段階を示す。

初期設定では、最初の検出段階において、ｒ⁽¹⁾とＨ⁽¹⁾を、それぞれｒとＨに設定する（ｒ⁽¹⁾＝ｒ，Ｈ⁽¹⁾＝Ｈ）。

Ｎｕｌｌｉｎｇでは、後述するＯｒｄｅｒｉｎｇの処理に基づいて、次式により送信信号ｘ_iの推定値を求める。

ここで、Ｇ_iはＭＭＳＥの重み行列Ｇのｉ番目の行である。

Ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇでは、次式で示すように、判定した送信信号を干渉成分として受信信号から除去する。

そして、修正した通信路行列は次式で表される。

判定した送信信号を除去する際には、検出する信号の順序が全体のシステム特性に大きな影響を与える。Ｏｒｄｅｒｉｎｇでは、各送信アンテナからの信号の受信ＳＩＮＲを推定し、ＳＩＮＲの大きな信号から検出する。ＳＩＮＲは次式で表される。

次に、ＭＬＤによる信号検出法について説明する。

ＭＬＤは、ＭＩＭＯシステムにおいて理想的な信号検出法である。ＭＬＤでは、すべての受信予測値の候補点に対し受信信号との距離を計算し、その距離が最小となる信号点を送信信号と決定する。送信信号ｘの推定値は次式で表される。

ＭＬＤで必要なシンボルレプリカ候補の組み合わせは、変調多値数をＭとすると、Ｍ^Nt通り存在する。このため、演算量は送信アンテナ数Ｎ_tと変調多値数Ｍが大きくなるにつれて指数関数的に増大する。

次に、本発明に係るＭＬＤの演算量を低減するために複雑さを低減した信号検出法について説明する。

この信号検出法は、各送信アンテナからの信号の受信ＳＩＮＲを算出し、その値に基づきＭＭＳＥ又はＯＳＤとＭＬＤとを切り替えて信号を検出するものである。

まず、通信路推定について説明する。最初に、トレーニング区間において、各送信アンテナからパイロットシンボル（既知シンボル）として直交系列の信号を送信し、各アンテナ間の通信路応答を推定する。各送信アンテナ間の通信路は次式で表される。

ここで、ｉ番目の送信アンテナからのパイロット信号をｘ_i（ｔ）、ｉ＝１、…、Ｎ_tとすると、パイロット信号の関係は次式のように表される。

ここで、Ｔ₀はトレーニング長（パイロットシンボルの長さ）、＊は複素共役である。次式で示すように、受信信号にパイロット信号を乗じることにより、通信路を推定することができる。

次に、ＭＭＳＥとＭＬＤとを切り替えて信号検出する方法（ＭＭＳＥ−ＭＬＤ）について、図２に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップ１００では、通信路推定部２１によって、上記（２０）式により通信路が推定される。これにより、通信路行列Ｈが得られる。なお、ステップ１０２以降は、信号検出部２０によって実行される。

ステップ１０２では、推定された通信路行列Ｈ、雑音の分散等に基づいて、上記（１６）式により各送信アンテナから送信された送信信号についての受信ＳＩＮＲが信号検出部２０によって各々推定される。

ステップ１０４では、閾値判定処理が行われる。具体的には、受信ＳＩＮＲが閾値ζ以上の送信アンテナを集合Ａに、受信ＳＩＮＲが閾値ζ未満の送信アンテナを集合Ｂに属するものとして設定する。

ステップ１０６では、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが全く無いか否かを判定し、全くない場合には、ステップ１１２へ移行し、一つでも閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが存在する場合には、ステップ１０８へ移行する。

ステップ１０８では、集合Ａに含まれるすべての送信信号ｘ_Aの推定値を、次式で示すようにそれぞれＭＭＳＥにより検出する。

ここで、Ｇ_Aは、ＭＭＳＥ重み行列Ｇの集合Ａに含まれるすべての行を表す。閾値ζは、所要特性（例えばビット誤り率）、演算量をどの程度まで許容するか等を考慮して予め決定される。

そして、ステップ１１０では、次式により、ＭＭＳＥにより検出した送信信号を、干渉成分として受信信号ベクトルｒから除去し、修正した受信信号ベクトルｒ’を得る。

ここで、Ｈ_Aは、Ｈの集合Ａに含まれるすべての列を表す。また、次式により、通信路行列を修正し、修正した通信路行列Ｈ’を得る。

ステップ１１２では、集合Ｂの受信ＳＩＮＲが閾値ζを下回る送信信号について、上記（１７）式により、ＭＬＤによって送信信号を検出する。なお、ステップ１１０から移行した場合には、ステップ１１２により修正した通信路行列Ｈ’を用いてＭＬＤにより検出する。

このように、ＭＭＳＥ−ＭＬＤでは、受信ＳＩＮＲが閾値ζ以上の送信信号についてはＭＭＳＥにより送信信号を検出し、それ以外の送信信号についてはＭＬＤにより送信信号を検出するので、すべての送信信号に対して常にＭＬＤを行う必要がなく、ＭＬＤと比較して演算量を少なくすることができる。

次に、ＯＳＤとＭＬＤとを切り替えて信号検出する方法（ＯＳＤ−ＭＬＤ）について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップ２００では、通信路推定部２１によって、上記（２０）式により通信路が推定される。これにより、通信路行列Ｈが得られる。なお、ステップ２０２以降は、信号検出部２０によって実行される。

ステップ２０２では、推定された通信路行列Ｈ、雑音の分散等に基づいて、上記（１６）式により各送信アンテナから送信された送信信号についての受信ＳＩＮＲが信号検出部２０によって各々推定される。

ステップ２０４では、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが有るか否かを判断し、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが有る場合にはステップ２０６へ移行し、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが無い場合には、ステップ２１２へ移行する。

ステップ２０６では、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲのうち受信ＳＩＮＲが最大となる送信信号ｘ^(k) _imaxを次式によりＭＭＳＥにより検出する。

ここで、^(k)（１＜ｋ＜Ｎ_t）は、検出段階を示す。

ステップ２０８では、全送信信号について検出が終了したか否かを判定し、終了した場合には本ルーチンを終了し、終了していない場合には、ステップ２１０へ移行する。

ステップ２１０では、次式により、ＭＭＳＥにより検出した送信信号を、干渉成分として受信信号から除去する。

また、通信路行列を次式により修正し、修正した通信路行列Ｈ^(k+1)を得る。

そして、ステップ２０２へ戻り、ＭＭＳＥ検出した送信信号以外の送信信号に対して、再び受信ＳＩＮＲを推定し、上記と同様の処理を繰り返す。このとき、検出した送信信号に対応する通信路を考慮しなくなるため、干渉成分が低減され、受信ＳＩＮＲが改善される。これらの処理は、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが存在しなくなるまで繰り返される。

一方、閾値ζ以上の受信ＳＩＮＲが存在しない場合には、ステップ２１２において、上記（１７）式により、ＭＬＤによって送信信号を検出する。

このように、ＯＳＤ−ＭＬＤにおいても、すべての送信信号に対して常にＭＬＤによる検出を行う必要がないので、ＭＬＤのみによって送信信号を検出する場合と比較して演算量を低減することができる。

次に、本発明の実施例として、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤの各信号検出法と、従来例に係るＭＭＳＥ、ＯＳＤ、ＭＬＤの信号検出法についてビット誤り率特性（ＢＥＲ特性）等について計算機シミュレーションした結果について説明する。

まず、ＢＥＲ特性について説明する。

本シミュレーションにおいては、送信アンテナ数と受信アンテナ数はともに４本（Ｎ_t＝Ｎ_r＝４）、通信路は準静的フラットフェージング、通信路推定は理想的とした。また、変調方式はＱＰＳＫ又は変調多値数Ｍ＝１６の１６ＱＡＭ（ＱｕａｄｒａｔｕｒｅＡｍｐｌｉｔｕｄｅＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ）とした。

図４〜６には、受信アンテナあたりのＳＮＲが１５ｄＢ、２０ｄＢ、及び２５ｄＢのときの各信号検出法における閾値ζとＢＥＲとの関係をシミュレーションした結果を示した。なお、図４の変調方式はＱＰＳＫ、図５、６の変調方式は１６ＱＡＭである。

図４〜６に示すように、閾値ζが大きくなるに従って、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤのＢＥＲは、ＭＬＤのＢＥＲに近づくことがわかる。そして、ＳＮＲ＝１５ｄＢの場合は閾値ζ＝１１ｄＢ、ＳＮＲ＝２０ｄＢの場合は閾値ζ＝１６ｄＢ、ＳＮＲ＝２５ｄＢの場合は閾値ζ＝１８ｄＢで、ＭＬＤとほぼ等しいＢＥＲとなることがわかる。

次に、ＭＬＤの演算量と、本発明に係るＭＭＳＥ−ＭＬＤとＯＳＤ−ＭＬＤの演算量をシミュレーションした結果について説明する。

ここでは、非特許文献１０に記載されたのと同様に演算量として複素乗算のみを考慮した。その結果、ＭＬＤの乗算数は、図５、６のように変調方式が１６ＱＡＭのとき、１３１０７２０となった。本発明に係るＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤの演算量は、ＭＬＤを行う割合に大きく依存する。ここでは、ｍ個の送信信号をＭＭＳＥ又はＯＳＤで検出し、ｎ個の送信信号をＭＬＤで検出するとき（ｍ、ｎ）と表記するものとする。つまり、ｍ+ｎ＝Ｎ_tとなる。

以下の表１に、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤにおける（ｍ、ｎ）の乗算数を示す。

表１から明らかなように、ＭＬＤにより検出される信号が増加するに従って、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤによる乗算数も増加することがわかる。

図７〜１０には、ＳＮＲが２０ｄＢ、２５ｄＢの場合におけるＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤの閾値ζと（ｍ、ｎ）の検出確率ｐとの関係を示した。

図７、８から明らかなように、ＭＭＳＥ−ＭＬＤとＯＳＤ−ＭＬＤはともに、ＳＮＲ＝２０ｄＢ、閾値ζ＝１６ｄＢのとき、（０、４）即ち、すべての送信信号をＭＬＤで検出する確率を約４４．７％に低減できることがわかる。同様に、図９、１０から明らかなように、ＳＮＲ＝２５ｄＢ、閾値ζ＝１８ｄＢのとき、すべての送信信号をＭＬＤで検出する確率を約２２．２％に低減できることがわかる。また、ＳＮＲ＝２０ｄＢ及び２５ｄＢのときのＭＭＳＥ−ＭＬＤにおける各（ｍ、ｎ）とＯＳＤ−ＭＬＤにおける各（ｍ、ｎ）の検出確率を比較すると、（０、４）となる確率は等しいが、ＯＳＤ−ＭＬＤの方がＭＭＳＥ−ＭＬＤよりも（１、３）、（２、２）となる確率は低いことがわかる。これは、ＯＳＤ−ＭＬＤでは、検出した送信信号を干渉成分として受信信号から除去した後、検出した送信信号に対応する通信路を考慮しなくなるため、再び受信ＳＩＮＲを算出する際に干渉成分が低減され、受信ＳＩＮＲが改善されるからである。

図１１〜１３には、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤの各信号検出法において、ＳＮＲが１５ｄＢ、２０ｄＢ、２５ｄＢの場合における、閾値ζとＭＬＤで必要な乗算数で正規化したときの正規化乗算数との関係をシミュレーションした結果を示した。なお、ＳＮＲ＝１５ｄＢの変調方式はＱＰＳＫ、ＳＮＲ＝２０ｄＢ、２５ｄＢの変調方式は１６ＱＡＭである。

図１１から明らかなように、ＳＮＲ＝１５ｄＢの場合において、閾値ζ＝１１ｄＢのとき、すなわちＭＬＤとＢＥＲ特性が同等となる閾値のとき、ＭＬＤの乗算数と比較して、ＭＭＳＥ−ＭＬＤは約５０％、ＯＳＤ−ＭＬＤは約５５％の乗算数となることがわかる。なお、ＯＳＤ−ＭＬＤの乗算数は、ＭＭＳＥ−ＭＬＤの乗算数よりも多いが、これはＳＩＮＲを算出する際の乗算数がＯＳＤ−ＭＬＤの方が多いからである。

同様に、図１２から明らかなように、ＳＮＲ＝２０ｄＢの場合において、ＭＬＤとＢＥＲ特性が同等となる閾値ζ＝１６ｄＢのとき、ＭＬＤの乗算数と比較して、ＭＭＳＥ−ＭＬＤは約４６．２％、ＯＳＤ−ＭＬＤは約４５．７％の乗算数となることがわかる。

同様に、図１３から明らかなように、ＳＮＲ＝２５ｄＢの場合において、ＭＬＤとＢＥＲ特性が同等となる閾値ζ＝１８ｄＢのとき、ＭＬＤの乗算数と比較して、ＭＭＳＥ−ＭＬＤでは約２２．２％、ＯＳＤ−ＭＬＤでは約２１．２％の乗算数となり、演算量を低減できることがわかる。

このように、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤは、ＭＬＤと同等のＢＥＲ特性を少ない演算量で得ることができる。

また、変調方式が１６ＱＡＭの場合のＳＮＲ＝２０ｄＢ、２５ｄＢのＭＭＳＥ−ＭＬＤとＯＳＤ−ＭＬＤの乗算数を比較すると、乗算数は、ほぼ等しいことがわかる。これは、表１からわかるように、変調方式が１６ＱＡＭのときには、各（ｍ、ｎ）において、（０、４）の乗算数が桁違いに多いため、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤの乗算数は、（０、４）となる検出確率に大きく依存するが、ＭＭＳＥ−ＭＬＤとＯＳＤ−ＭＬＤは、（０、４）となる検出確率が等しいためであると考えられる。

また、図５，６から明らかなように、ＢＥＲ特性は、ＯＳＤ−ＭＬＤの方がＭＭＳＥ−ＭＬＤよりも優れているため、乗算数とＢＥＲの観点から、ＯＳＤ−ＭＬＤの方がＭＭＳＥ−ＭＬＤよりも優れた信号検出法であることがわかる。

しかしながら、以下の表２に示すように、変調方式がＱＰＳＫのとき、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤの演算量は（０、４）以外の検出確率にも大きく依存するため、ＭＭＳＥ−ＭＬＤとＯＳＤ−ＭＬＤの演算量に差が生じる。

変調方式がＱＰＳＫのときも１６ＱＡＭのときと同様に、ＳＩＮＲの閾値ζが大きくなるに従って、ＭＭＳＥ−ＭＬＤ、ＯＳＤ−ＭＬＤのＢＥＲはＭＬＤのＢＥＲに近づくが、ＭＬＤと等しいＢＥＲとなる閾値では、ＭＭＳＥ−ＭＬＤの方がＯＳＤ−ＭＬＤよりも乗算数が少ないと言える。

従って、変調方式がＱＰＳＫのときは、ＭＭＳＥ−ＭＬＤの方がＯＳＤ−ＭＬＤよりも優れていると言える。

無線通信システムの概略ブロック図である。ＭＭＳＥ−ＭＬＤの処理ルーチンのフローチャートである。ＯＳＤ−ＭＬＤの処理ルーチンのフローチャートである。各検出方法についての閾値とビット誤り率との関係を示す線図である。各検出方法についての閾値とビット誤り率との関係を示す線図である。各検出方法についての閾値とビット誤り率との関係を示す線図である。ＭＭＳＥ−ＭＬＤにおける閾値と検出確率との関係を示す線図である。ＯＳＤ−ＭＬＤにおける閾値と検出確率との関係を示す線図である。ＭＭＳＥ−ＭＬＤにおける閾値と検出確率との関係を示す線図である。ＯＳＤ−ＭＬＤにおける閾値と検出確率との関係を示す線図である。ＯＳＤ−ＭＬＤ、ＭＭＳＥ−ＭＬＤにおける閾値と正規化乗算数との関係を示す線図である。ＯＳＤ−ＭＬＤ、ＭＭＳＥ−ＭＬＤにおける閾値と正規化乗算数との関係を示す線図である。ＯＳＤ−ＭＬＤ、ＭＭＳＥ−ＭＬＤにおける閾値と正規化乗算数との関係を示す線図である。

符号の説明

１０無線通信システム
１２送信機
１４受信機
１６シンボルマッピング部
１８デマルチプレクサ
２０信号検出部
２１通信路推定部
２２マルチプレクサ
２４シンボルデマッピング部
２６₁〜２６_Nt 送信アンテナ
２８₁ 〜２８_Nr 受信アンテナ

Claims

複数の送信アンテナから送信された送信データを複数の受信アンテナで受信し、各受信アンテナで受信した受信データに基づいて、前記送信アンテナと前記受信アンテナとの間の通信路利得を推定して前記送信データを検出する通信路推定及びデータ検出方法において、
各送信アンテナと各受信アンテナとの間の通信路についての通信路利得を表す通信路推定値を求め、
前記通信路推定値及び雑音の分散に基づいて、各送信アンテナからの送信信号についての信号品質を表すパラメータを各々算出し、
各送信アンテナについての前記パラメータと予め定めた閾値との各々の比較結果に基づいて、前記閾値以上のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最小誤差二乗法により送信信号を検出するＭＭＳＥ検出手段により検出し、前記閾値未満のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最尤検出により送信信号を検出する最尤検出手段により検出する
ことを特徴とする通信路推定及びデータ検出方法。
前記最尤検出手段は、前記ＭＭＳＥ検出手段により検出した送信信号を干渉成分として受信信号から除去し、当該干渉成分が除去された受信信号に基づいて最尤検出することを特徴とする請求項１記載の通信路推定及びデータ検出方法。
複数の送信アンテナから送信された送信データを複数の受信アンテナで受信し、各受信アンテナで受信した受信データに基づいて、前記送信アンテナと前記受信アンテナとの間の通信路利得を推定して前記送信データを検出する通信路推定及びデータ検出方法において、
各送信アンテナと各受信アンテナとの間の通信路についての通信路利得を表す通信路推定値を求め、
前記通信路推定値及び雑音の分散に基づいて、各送信アンテナからの送信信号についての信号品質を表すパラメータを各々算出し、
各送信アンテナについての前記パラメータと予め定めた閾値との各々の比較結果に基づいて、前記閾値以上のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、当該送信信号のうち前記パラメータが最大の送信信号を、最小誤差二乗法により送信信号を検出するＭＭＳＥ検出手段により検出し、検出した送信信号を干渉成分として受信信号から除去し、当該干渉成分が除去された受信信号に基づいて前記パラメータを再度算出し、算出したパラメータと前記閾値とを比較する処理を、前記閾値以上のパラメータが存在しなくなるまで繰り返し、前記閾値未満のパラメータに対応する送信アンテナの送信信号については、最尤検出により送信信号を検出する最尤検出手段により検出する
ことを特徴とする通信路推定及びデータ検出方法。
前記パラメータは、信号電力と、干渉信号電力及び雑音電力の和と、の比であることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の通信路推定及びデータ検出方法。