JP4385015B2 - 符号分割多元接続通信システムにおけるデータを回復する方法 - Google Patents

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Description

本発明は、一般に、無線符号分割多元接続(CDMA)通信システムに関し、詳細には、その無線符号分割多元接続通信システムにおけるデータ検出中に利得係数を使用するスケーリングに関する。

本出願は、完全に述べられているように本明細書に参照により組み込まれている、2002年7月18日に出願した米国仮出願第60/396、823号の優先権を主張するものである。

無線CDMA通信システムにおいては、多数の通信が共用スペクトルを介して伝送される。個々の通信は、各通信を伝送するために使用される符号によって区別される。周波数分割複信(FDD)CDMAシステムにおいて、アップリンク通信およびダウンリンク通信は、周波数スペクトルによって分離される。時分割複信(TDD)CDMAまたはTD−SCDMA(time division synchronous code division multiple access)システムにおいて、アップリンク通信およびダウンリンク通信は時間によって分離される。

そのようなシステムにおいて通信を受信する1つの手法は、SUD(single user detection)と呼ばれている。一般に、SUDは通常2部構成のプロセスで実行される。第1に、無線チャネルの応答を補償するために、受信された信号が等化される。第2に、等化された信号が、ユーザ(複数の場合もある)の符号を使用して逆拡散される。SUDは通常、すべての通信が同じチャネル応答を受けた場合に使用される。SUDは、単一ユーザが周波数スペクトル(FDDの場合)またはタイムスロット(TDDまたはTD−SCDMAの場合)を独占している場合にダウンリンクおよびアップリンクにおいて使用することが好ましい。そのようなシステムにおいて通信を受信するもう1つの手法は、MUD(multi−user detection)と呼ばれている。MUDにおいては、すべてのユーザデータからのデータが同時に推定される。

そのようなシステムにおいて、同時に伝送された個々の通信は、さまざまな伝送電力レベルを有する可能性がある。たとえば、アップリンクにおいて、単一のユーザ機器(UE)は、複数のコード化されたコンポジット トランスポート チャネル(CCTrCH:coded composite transport channel)を伝送することができる。各CCTrCHは異なるサービス品質(QOS)を備え、必要なQOSに達するためにさまざまな伝送電力レベルを必要とする。ダウンリンクにおいて、各UEは、個々のUEのCCTrCHに加えて、さまざまな伝送電力レベルを必要とすることもある。

通信間のさまざまな電力レベルにより、受信された符号の間の直交性が劣化して、データ検出のパフォーマンスが低下する。そこで、本発明は、データ検出のための代替手法を備えることを課題とする。

複数の通信からのデータは、符号分割多元接続通信システムにおいて伝送され、その伝送された通信のデータは受信される。利得係数は、受信した少なくとも1つの通信に対して決定される。受信した通信のデータは、決められた利得値から導かれるスケール係数を使用して検出される。

図1A(アップリンクの場合)および図1B(ダウンリンクの場合)は、UEおよび基地局において利得係数スケーリングを使用する送信機および受信機の略図である。
図1AのUE20において、データは、適切な符号を使用して変調および拡散装置24によって拡散され、4位相偏移変調(QPSK)、M−ary直交振幅変調(QAM)または他の変調方式などを使用することによって変調される。拡散信号は、変調装置26によって無線周波数に変調され、アンテナ28またはアンテナアレイによって放射される。

無線エアインターフェース30を通過した後、基地局22においてアンテナ32またはアンテナアレイは通信を受信する。受信通信は、復調装置34などによってベースバンド信号に変換される。サンプリング装置36は、たとえばチップ速度または倍のチップ速度などで、ベースバンド信号をサンプリングして受信ベクトルを生成する。チャネル推定装置38は、受信した通信のチャネル応答を、チャネル応答行列Hとして推定する。以下の数式においてすべてのH行列は正規化されるものと仮定する。チャネル推定は通常、通信バーストまたはパイロットコードのミッドアンブルなど、基準信号を使用して行われる。チャネル推定装置38はまた、雑音の分散σを推定することも好ましいが、推定雑音分散は他のソースから導出することができる。雑音分散σは、1/P倍など、スケール装置によってスケーリングされる。Pの値の好ましい偏差については、後に詳細に説明する。好ましい実施形態は雑音分散σをスケーリングするが、チャネル応答行列Hは、雑音分散ではなくスケール装置61によってスケーリングされ、図1Cに示されるようにH’を生成することができる。H’を生成する1つの手法は、

HにPの平方根を掛け合わせることである。そのようなH’に対してH’H’はPHHと等しい。

チャネル等化器42は、チャネル応答行列Hおよびスケーリングされた雑音分散σ/Pを使用して、拡散データベクトルを生成する。拡散データベクトルは、係数1/PΛなどでスケール装置64によってスケーリングされることが好ましいが、このスケール装置64が使用されないこともある。(・)は共役転置演算である。スケール装置64が使用されない場合、拡散データベクトルは直接デスプレッダ46に渡される。Λは対角行列であり、好ましい導出については、後に詳細に説明する。逆拡散器46は、通信の符号Cを使用してスケーリングされた拡散データまたは拡散データを逆拡散し、データを回復する。

図1Bの基地局22において、データは、1つまたは複数のUE20への伝送のために複数の変調および拡散装置48から48によって拡散され変調される。拡散信号は、結合器50によって結合され、変調器52によって無線周波数に変調される。変調された信号は、アンテナ32またはアンテナアレイによって放射される。

UE20において、アンテナ28またはアンテナアレイは無線エアインターフェース30通じて送信された通信を受信する。受信された通信は、復調装置54によってベースバンドに復調される。サンプリング装置56は、ベースバンド信号をサンプリングして、受信ベクトルを生成する。チャネル推定装置58は、チャネル応答行列Hおよび雑音分散σを推定する。雑音分散は、1/P倍などでスケール装置60によってスケーリングされる。

別法として、図1Cに示されているようにチャネル応答行列Hをスケーリングすることができる。チャネル等化器62は、チャネル応答行列Hおよびスケーリングされた雑音分散を使用してサンプルを処理し、拡散データベクトルを生成する。拡散データベクトルは、係数1/PΛなどでスケール装置64によってスケーリングされるが、スケール装置64が使用されないこともある。スケール装置64が使用されない場合、拡散データベクトルは直接逆拡散器66に渡される。逆拡散器66は、そのUEの通信の符号Cを使用して、スケーリングされた拡散データまたはスケーリングされていない拡散データを逆拡散し、UEの通信のデータを回復する。通常、受信した通信の一部が他のUE20に対するものであった場合は、それらの通信の符号は他のUEのデータを逆拡散するために使用されない。

データ検出におけるscalingのための好ましいアルゴリズムについて、好ましい広帯域CDMA(WCDMA)TDDシステムと併せて説明するが、本発明は、FDD/WCDMA、TD−SCDMA、CDMA2000などの他のシステムに適用することができる。

受信ベクトルは、数式1に従ってモデル化することができる。

=AΛ 数式1
Aは正規化シンボル応答行列である。Λは、信号振幅利得行列であり、対角行列である。は雑音ベクトルである。

Kコードが同時に(同じタイムスロット内で)伝送された場合、A=[A,...,A]はKコードの正規化シンボル応答行列である。Λは、K・Nの大きさであることが好ましい。Nは、データフィールド内のデータシンボルの数である。=[ ,..., ]は、Kコードによって搬送されるデータシーケンスである。Λは数式2で表される。

Kコードのk番目の符号の各振幅利得部分行列Λは、数式3に示すように、すべての項がk番目の符号の信号振幅gに等しい、Nの大きさの対角行列である。

結合検出においてデータ

を推定するため、数式4および数式5に示される最小平均二乗誤差(MMSE)手法が使用される。

は、推定データベクトルである。数式4および数式5は、行列反転補助定理により交換可能である。

すべての通信が同じ伝搬チャネルHを通過した場合、シンボル応答行列Aは数式6で表される。

A=[A,...,A]=[HC,...,HC]=H[C,...,C]=HC 数式6
Hは、(Q・N+W−1)×Q・Nの大きさであることが好ましい。Nは、データ検出が行われるデータブロックごとのデータシンボルの数である。Qは、通信の拡散係数であり、Wは遅延拡散の長さである。Cは、Q・N×K・Nの大きさであることが好ましい。

共通チャネルの受信信号は、数式7に従ってモデル化することができる。

=HCΛ 数式7
数式8に従い、MMSEの解法を適用してを決定する。

数式9に示すように、行列Mは符号相関行列である。

M=CGC 数式9
Mは、Q・Nの大きさであることが好ましい。数式10に示すように、行列Gは符号パワー行列である。

符号相関行列Mは、すべての項がPなどの同じ値を有する優対角行列である。Pの1つの値は、数式11に示すように、すべてのバーストの合計パワーである。

一般に、Pは符号パワースケール係数と呼ばれる。行列の非対角部分のエッジ効果を無視することにより、Mの近似値

は数式12に従って求められる。

数式12を数式8に代入することにより、数式13または数式14が得られる。

数式13および数式14は、行列反転補助定理により交換可能である。

数式14は、数式15および数式16に示すように、2つの段階に分けることができる。

数式15において、チャネル等化が行われる。数式15におけるスケーリングは、スケール装置40、60によって行われることが望ましい。チャネル等化器42、62によって数式15を解く複雑さを軽減するため、近似コレスキー(approximate Cholesky)または高速フーリエ変換解法が使用されるが、他の技法も使用することができる。

数式16において、逆拡散が行われる。逆拡散中または逆拡散に先立って、スケーリング

が行われる場合も、行われない場合もある。そのようなスケーリングは、ターボ符号化(turbo−encoded)信号の復号化パフォーマンスを向上させる傾向がある。

符号パワースケール係数を入念に選択することで、受信機の全体的なパフォーマンスを向上させることができる。受信機のパフォーマンスは、数式17によってモデル化することができる。

は、符号間干渉(ISI)および多重アクセス干渉(MAI)を結果としてもたらすチャネル歪みの不完全な等化に起因する、等化後の残留干渉を表している。数式18の

は、推定された拡散データに対する の影響を表している。

は等化後の雑音を表し、数式19によって求められる。

干渉 および雑音は、同時に低減させることはできない。一方を減少させると、もう一方が増加する傾向がある。大きなPに対して、残留干渉は減少するが、雑音は増加する。小さなPに対して、雑音は減少するが、残留干渉の増加を犠牲にすることになる。

パワーのスケーリングおよびPを決定するための2つの好ましい実施形態は、合計パワースケーリングおよび選択的スケーリングである。合計パワースケーリングにおいて、Pは数式20に従って決定される。

MはUEの数であり、NはUEあたりのCCTrCHの数である。Km,nは、m番目のUEのn番目のCCTrCH内の符号の合計数であり、gm,nはm番目のUEのn番目のCCTrCHの利得係数である。

合計パワースケーリングは、任意の接続を他よりも最適化するのではなく、すべての接続に対して同等に最適化する傾向がある。たとえば、符号パワー行列Gは数式21で表される。

は、m番目のUEのn番目のCCTrCHに対応する符号パワー部分行列である。行列GおよびGの部分行列内の符号パワー

は、数式22を最小化することによって最小二乗誤差手法において1つの単一共通パワーにより近似値を求めることができる。

最小二乗誤差パワーの解は、数式23によって求められるすべての符号の平均パワーである。

Kは、システムの対象となっている時間区分に送信された符号の合計数であり、数式24で表される。

符号パワー倍率は、数式25によって決められる。

は、平均符号パワーである。符号パワー間の不一致の約数Δm、nは、数式26によって求められる。

説明されているように、合計パワースケーリングは、すべての接続に対して符号パワーの不一致を最小化することによって、すべての接続に対して最適である。

選択的符号パワースケーリングにおいて、Pは特定のUE接続を最適化するように決定される。j番目のUEの接続を最適化するために、数式27が使用される。

P=α 数式27
αは、干渉および雑音レベルに基づいているj番目のUEの係数である。αは、データ検出の最適パフォーマンスに対する干渉および雑音レベルに基づいて適応するように調整される必要がある。αを導くための2つの好ましい数式は、数式28および数式29である。

は、そのj番目のUEによって搬送される符号の合計数である。Ki、jは、j番目のUEのi番目のCCTrCHの符号の数である。gi、jは、j番目のUEのi番目のCCTrCHの利得係数である。IはUEのCCTrCHの数である。

選択的符号パワースケーリングはさらに、UEの特定のCCTrCHを最適化するために使用することもできる。j番目のUEのi番目のCCTrCHを最適化するために、数式30が使用される。

P=αi,j 数式30
αi,jは、j番目のUEのi番目のCCTrCHの係数である。

選択的符号パワースケーリングはさらに、UEの特定のCCTrCHの特定の符号を最適化するために使用することもできる。j番目のUEのi番目のCCTrCHのn番目の符号を最適化するために、数式31が使用される。

P=αn,i,j 数式31
αn,i,jは、j番目のUEのi番目のCCTrCHのn番目の符号の係数である。αn,i,jを決定するための2つの好ましい数式は、数式32および数式33である。

選択的符号パワースケーリングの2つの特殊な例は、最大符号パワーおよび最小符号パワースケーリングである。最大符号パワースケーリングにおいては、最大符号パワーがスケーリングに使用される。最大符号パワースケーリングは、符号パワーの過大スケーリングが符号パワーの過少スケーリングよりも低下した場合に最も適切である。最小符号パワースケーリングにおいては、最小符号パワーがスケーリングに使用される。最小符号パワースケーリングは、符号パワーの過少スケーリングが符号パワーの過大スケーリングよりも低下した場合に最も適切である。

図2は、符号パワースケーリングの適用を示す1つの流れ図である。ステップ70において、最適なパフォーマンスのために1つのUEまたはUEのCCTrCHが選択される。SUDがUEにおいて実行される場合、選択されたCCTrCHは通常、最高必須QOSを備えている。SUDが基地局において実行される場合は、対象のUEは、そのUEの伝送電力レベルを減少させるために最も遠いUEにすることができる。別法として、対象のUEまたはUE CCTrCHは、最高のサービス品質を必要とするUEまたはUE CCTrCHとすることもできる。ステップ72において、対象のUE/UE CCTrCHに対し、そのUE/UE CCTrCHの利得係数が決定される。符号スケール係数Pは、利得係数から決定される。ステップ74において、SUDは決定されたPを使用して実行される。ステップ76において、符号スケール係数Pは、スケール装置40、44、60、64のように、データ検出に使用される。その結果、そのUEの/UE CCTrCHのパフォーマンスが最適化される。

図3は、合計パワースケーリングを示す流れ図である。合計パワースケーリングは、UEまたは基地局においてすべてのCCTrCHが同じQOSを必要とする場合に実行されることが好ましい。さらに、合計パワースケーリングは、SUDを特定のUEに対して最適化する必要をなくすことによって複雑さを軽減するように適用することもできる。ステップ78において、すべてのUE符号の利得係数が決定され、ステップ80において、その結果得られたスケール係数Pが決定される。ステップ82において、SUDは決定されたPを使用して実行される。この手法は、すべての符号を同等に最適化する。

場合によっては、Pは必ずしも利得係数から決定されない。たとえば、共通のミッドアンブルがダウンリンク割り当てに使用される場合、推定されるチャネル応答H’は合計パワー情報を備えている。したがって、合計パワーは、チャネル推定器の出力において推定されたチャネル応答すなわち

に組み込まれる。この代替において、利得スケーリングは必要とされず、この状況において図3のステップ78およびステップ80は回避することができる。

図4は、反復選択的符号パワースケーリングを示す流れ図である。パフォーマンスを最適化するために、各UEまたはUE CCTrCHを最適化することができる。ステップ86において、順次各UE/UE CCTrCHに対して利得係数が決定され、その結果得られた符号スケール係数Pが決定される。ステップ88において、Pを使用してSUDが実行され、そのUE/UE CCTrCHのデータが推定される。ステップ90において、プロセスは、各UE/UE CCTrCHが処理されるまで、またはすべての対象のUE/UE CCTrCHが処理されるまで繰り返される。この手法は、複雑さおよび遅延の増加という犠牲のもとに、各UE/UE CCTrCHの全体的パフォーマンスを最適化する。

図5Aおよび図5Bは、マルチユーザ検出受信機に使用される利得係数スケーリングを示す簡略化ブロック図である。マルチユーザ検出においては、すべての符号からのデータが同時に推定される。これらのデータ検出の手法はさらに、利得係数スケーリングを使用することにより、パフォーマンスの向上をもたらすこともできる。

図5Aにおいて、受信した通信は、アンテナ100またはアンテナアレイによって受信される。受信した通信は、復調装置102によってベースバンドに復調される。ベースバンド信号は、サンプリング装置104によってサンプリングされ、受信ベクトルを生成する。チャネル推定装置106は、チャネル応答行列Hとしてチャネル応答を推定する。雑音分散σも、チャネル推定装置106または他の装置などによって決定される。雑音分散σは、値1/Pなどでスケール装置110によってスケーリングされる。チャネル応答行列Hおよび雑音分散σと受信ベクトルおよび拡散コードCは、マルチユーザ検出装置108に入力される。マルチユーザ検出装置108は、データベクトルを生成する。

代替の手法において、図5Bに示されているように、チャネル応答行列Hがスケーリングされる。受信した通信は、アンテナ112またはアンテナアレイによって受信される。受信した通信は、復調装置114によってベースバンドに復調される。ベースバンド信号は、サンプリング装置116によってサンプリングされ、受信ベクトルを生成する。チャネル推定装置118は、チャネル応答行列Hとしてチャネル応答を推定する。雑音分散σも、チャネル推定装置118または他の装置などによって決定される。一部のマルチユーザ検出アルゴリズムでは、雑音分散σは使用されない。これらのアルゴリズムの場合、雑音分散σは検出されない。チャネル応答行列Hは、値

などにより、スケール装置122によってスケーリングされる。チャネル応答行列Hおよび雑音分散σと受信ベクトルおよび拡散コードCは、マルチユーザ検出装置120に入力される。マルチユーザ検出装置120は、データベクトルを生成する。マルチユーザ検出器と共に使用するために、Pは合計パワースケーリングを使用して導かれることが望ましい。

別法として、利得係数スケーリングはマルチユーザ検出と併せて実行することができる。そのような利得スケーリングでは、マルチユーザ検出装置108、120が利得係数スケーリングを実行する。

アップリンクの利得係数スケーリングを使用する送信機および受信機を示す略図である。 ダウンリンクの利得係数スケーリングを使用する送信機および受信機を示す略図である。 チャネル応答行列スケーリングを示す略図である。 選択的符号パワースケーリングの適用を示す流れ図である。 合計パワースケーリングの適用を示す流れ図である。 反復選択的符号パワースケーリングを示す流れ図である。 スケーリングされた雑音分散を使用するマルチユーザ検出受信機を示す簡略化ブロック図である。 スケーリングされたチャネル応答行列を使用するマルチユーザ検出受信機を示す簡略化ブロック図である。

Claims (10)

  1. 符号分割多元接続通信において伝送された複数の通信信号からデータを回復する方法であって、
    前記通信信号を受信するステップと、
    前記受信した少なくとも1つの通信信号に対して利得係数を決定するステップと、
    前記通信信号のチャネル応答および雑音分散を推定するステップと、
    スケール係数を使用して前記チャネル応答又は前記雑音分散をスケーリングするステップであって、前記スケール係数は、受信した通信信号の少なくとも1つの利得係数から導かれるステップと、
    マルチユーザ検出装置を使用して前記受信した通信信号のデータを検出し、データベクトルを生成するステップと、
    ここで、前記受信した通信信号のデータを検出するステップは、
    前記スケール係数によってスケーリングされた前記推定されたチャネル応答および雑音分散、前記受信した通信信号、および拡散符号を、前記マルチユーザ検出装置に入力するステップを含み、
    前記スケール係数によってスケーリングされた前記推定されたチャネル応答および前記雑音分散を使用して、前記受信した通信信号をチャネル等化するステップと、
    前記チャネル等化された前記受信した通信信号を逆拡散して、前記受信した通信信号のデータを回復するステップと
    を具えたことを特徴とする方法。
  2. 前記受信した通信信号のデータを検出するステップは、
    前記チャネル等化されスケーリングされた通信信号を逆拡散する前に、前記スケール係数を使用して前記チャネル等化された、受信した通信信号をスケーリングするステップをさらに具えたことを特徴とする請求項1記載の方法。
  3. 前記少なくとも1つの利得係数は、対象とする通信信号の利得係数であることを特徴とする請求項1記載の方法。
  4. 前記スケール係数は、すべての受信した通信信号の利得係数から導かれることを特徴とする請求項1記載の方法。
  5. 前記スケール係数は、対象とする、コード化されたコンポジット トランスポート チャネル(CCTrCH:coded composite transport channel)の利得係数から導かれることを特徴とする請求項1記載の方法。
  6. 符号分割多元接続通信において伝送された複数の通信信号からデータを回復する無線装置であって、
    前記通信信号を受信する手段と、
    前記受信した少なくとも1つの通信信号に対して利得係数を決定する手段と、
    前記受信した通信信号のチャネル応答および雑音分散を推定する手段と、
    スケール係数を使用して前記チャネル応答又は前記雑音分散をスケーリングする手段であって、前記スケール係数は、受信した通信信号の少なくとも1つの利得係数から導かれる手段と、
    前記受信した通信信号のデータを処理し、データベクトルを生成するマルチユーザ検出装置と
    を具え、
    ここで、前記マルチユーザ検出装置は、
    前記スケール係数によってスケーリングされた前記推定されたチャネル応答および雑音分散、前記受信した通信信号、および拡散符号を検出する手段と、
    前記スケール係数によってスケーリングされた前記推定されたチャネル応答および前記雑音分散を使用して、前記受信した通信信号をチャネル等化する手段と、
    前記チャネル等化された前記受信した通信信号を逆拡散して、前記受信した通信信号のデータを回復する手段とを含むことを特徴とする無線装置。
  7. 前記前記スケール係数によってスケーリングされた前記推定されたチャネル応答および雑音分散を検出する手段は、
    前記スケール係数を使用して前記チャネル等化された、受信した通信信号をスケーリングする手段をさらに具えたことを特徴とする請求項6記載の無線装置。
  8. 前記少なくとも1つの利得係数は、選択された通信信号の利得係数であることを特徴とする請求項6記載の無線装置。
  9. 前記スケール係数は、すべての受信した通信信号の利得係数から導かれることを特徴とする請求項6記載の無線装置。
  10. 前記スケール係数は、選択された、コード化されたコンポジット トランスポート チャネル(CCTrCH:coded composite transport channel)の利得係数から導かれることを特徴とする請求項6記載の無線装置
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