JP4707071B2

JP4707071B2 - 信号検出方法、検出器及びコンピュータプログラム製品

Info

Publication number: JP4707071B2
Application number: JP2007524772A
Authority: JP
Inventors: ホ，チン，ケオン; ウー，ヤン; スン，スメイ; レイ，チョンディン
Original assignee: Agency for Science Technology and Research Singapore
Current assignee: Agency for Science Technology and Research Singapore
Priority date: 2004-08-03
Filing date: 2005-08-03
Publication date: 2011-06-22
Anticipated expiration: 2025-08-03
Also published as: JP2008509595A; EP1774684B1; CN101023590A; SG155178A1; US8218694B2; CN101023610A; TW200610301A; ATE554546T1; TWI383610B; WO2006014142A1; EP1774684A1; JP4906721B2; US20090232261A1; CN101023610B; EP1779531A4; EP1779531A1; WO2006014141A1; US20080260070A1; US7869493B2; JP2008509594A

Description

本発明は、信号検出方法、検出器及びコンピュータプログラム製品に関する。

移動体通信においては、ユーザ容量が高く、データ速度が高いことが望ましい。これを実現するには、移動体無線システムのスペクトル効率が高くなければならない。ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing：直交周波数分割多重）に基づくマルチキャリア変調を用いると、ロバスト性能及び高スペクトル効率を実現できる。

ＯＦＤＭ変調前に、前変換を実行することで、いわゆるＰＴ−ＯＦＤＭ（pre-transform OFDM）システムを作ることができる。

特許文献１（更に非特許文献１）には、ＰＴ−ＯＦＤＭシステム用反復検出アルゴリズムが記載されている。これを次に説明する。

反復検出アルゴリズムにおける（反復指標ｉに対応する）反復は、３つの工程に対応する。即ち、復元工程、線形フィルタリング工程及び決定工程である。

ｉ番目の復元工程、即ち、反復指標ｉに対応する反復の復元工程では、受信信号ｒ（受信信号ベクトル）のｍ_ｉ番目の成分が推定される。これは、先に検出された符号（シンボル）

（即ち、先の反復で検出された信号ベクトル）を用いて行われる。ｍ_ｉは、ｉ番目の最小振幅を有する周波数ドメインチャネルに対応する。フィルタリング工程では、異なる配列間のデータ干渉（cross interference）が、Ｇで示される線形フィルタにより除去される。決定工程では、仮の（硬又は軟）判定（これは、ｄｅｃ（．）で示される）が行われ、ｉ番目の反復で検出される符号

が生成される。

アルゴリズムは、次式で初期化される。

ｉ番目の反復は、次式で与えられる。

但し、０ _ｍは、ｍ番目の対角項が１からなり、そのほかは０からなる対角行列として規定される。また、１ _ｍは、ｍ番目の対角項が０からなり、そのほかは１からなる対角行列として規定される。

特許文献１では、反復検出アルゴリズムで用いられるフィルタは、最小二乗基準に基づいており、またゼロフォーシング（ＺＦ）フィルタとして知られている。標準的な最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）を用いる場合でも、改良には限界がある。

上記には、以下の文献が引用されている。

Receiver Having a Signal Reconstructing Section for Noise Reduction, System and Method Thereof, International Application Number: PCT/SG02/00194 Z. Lei, Y. Wu, C.K. Ho, S. Sun, P. He, and Y. Li, "Iterative detection for Walsh-Hadamard Transformed OFDM", in Proc. 57th IEEE Vehicular Technology Conf., Jeju, Korea, Apr. 2003, pp. 637-640

本発明は、既存の検出方法における性能の向上を課題とする。

上記の課題は、独立項に係る特徴を有する信号検出方法、検出器及びコンピュータプログラム製品により実現される。

ノイズの影響を受ける通信チャネルを介して受信した信号を検出する方法であって、フィルタリング工程に従って、前記受信した信号を処理し、前記フィルタリング工程は、フィルタ係数を有する前記受信した信号の少なくとも一成分の乗算からなり、前記フィルタ係数は、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットからなることを特徴とする信号検出方法が提供される。

更に、前記信号検出方法に係る検出器及びコンピュータプログラム製品が提供される。

具体的には、受信信号を復元するためにフィルタを用いる。これは、追加入力としてチャネルのノイズ分散を有しており、チャネルに影響を与えるノイズの分散の大きさに基づいて受信信号を処理する。フィルタのうち少なくとも一のフィルタ係数は、ノイズ分散で構成されたオフセットにより修正される。これは、少なくとも一のフィルタ係数が、加数としてのノイズ分散からなる項であることを意味する。

特にＳＮＲ（信号ノイズ比）が高い場合は、本発明を用いると、ＢＥＲ（ビットエラーレート）の観点からみた性能は、従来技術の方法よりも向上する。

本発明の実施例は、従属項から発生する。信号検出方法の内容に記載された本発明の実施例は、検出器及びコンピュータプログラム製品にも有効である。

一の実施例では、前記受信した信号は、複数のブロックにグループ化される。

前記フィルタリング工程に係る前記受信した信号の処理は、フィルタリング行列を有する前記受信した信号のブロックの前記乗算に対応してよい。

前記フィルタリング行列は、複数の行列の積に対応し、前記複数の行列のうちの一行列は、チャネルの送信性を特定するチャネル係数の項である複数の成分からなるチャネル係数行列である。

チャネル係数は、通常ｈで示され、例えば周波数ドメインにおけるチャネルのインパルス応答を特定する。

一の実施例では、前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、チャネル係数と前記ノイズの分散との項である。他の実施例では、チャネル係数行列の複数の成分は、チャネル係数と前記ノイズの分散との項である。

例えば、前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、前記チャネル係数の絶対値の二乗と前記ノイズの分散との和で除されたチャネル係数の共役である。

前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、チャネル係数の逆数でありうる。

一の実施例では、前記チャネルにおける前記ノイズの分散を決定する。

本発明は、例えば、ＷＬＡＮ１１ａ、ＷＬＡＮ１１ｇ、Ｓｕｐｅｒ３Ｇ、ＨＩＰＥＲＬＡＮ２、及びＷＩＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）に基づく通信システムで用いることができる。

図１は、本発明の実施例に係る送信機／受信機システム１００を示す。

送信機／受信機システム１００は、ＰＴ−ＯＦＤＭ（Pre-Transform Orthogonal Frequency Division Multiplexing）システムに基づいて形成される。簡単のために、Ｍ＝２^ｋ、例えばＭ＝３２であり、Ｍの情報符号ｘ_ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）は、一のＯＦＤＭ符号の形態で同時に送信されると仮定する。これらの情報符号を送信するために、情報符号のベクトルｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｍ］^Ｔ（本来の信号ベクトルと次に称される）は、前変換部１０１に供給される。上付き文字Ｔは、移項演算子を意味する。

前変換部１０１は、次式に従って、本来の信号ベクトルに対して変調符号のベクトルｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，…，ｓ_Ｍ］^Ｔを計算する。

ｓ＝Ｗ・ｘ・
Ｗは、サイズＭ×ＭのＰＴ（pre-transform）行列を表す。チャネル使用のたびに送信された情報符号の数という観点では、符号レートの損失はない。ＯＦＤＭシステムの場合、行列Ｗは、単に単位行列であろう。

次に、前変換部１０１により生成された変調符号のベクトル（又はブロック）ｓは、逆高速フーリエ変換を変調符号のブロックに対して実行するＩＦＦＴ（inverse fast Fourier transform）部１０２に移される。

逆高速フーリエ変換は、本実施例において、逆フーリエ変換を有効に実現する変換として用いられる。逆高速フーリエ変換の代わりに、例えば、逆離散サイン変換又は逆離散コサイン変換のその他のドメイン変換を用いることができる。

次に、ＩＦＦＴ部１０２により生成されたベクトルは、Ｐ／Ｓ（parallel to serial）部１０３により、並列から直列に、即ち信号値シークエンスにマッピングされる。サイクリックプレフィックス部１０４は、サイクリックプレフィックスを信号値シークエンスに挿入し、チャネル１０５を介して送信されるＰＴ−ＯＦＤＭ符号を形成する。

挿入されたサイクリックプレフィックスの継続時間は、最大チャネル遅延拡散より短くはない。チャネル１０５は、加算性白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）により劣化する準静的周波数選択レーリーフェージングチャネルであると仮定する。

前変換部１０１、Ｐ／Ｓ部１０２及びサイクリックプレフィックス部１０４は、送信機１０６の一部である。

ＰＴ−ＯＦＤＭ符号は、受信機１０７により受信される。サイクリックプレフィックス除去部１０８は、ＰＴ−ＯＦＤＭ符号からサイクリックプレフィックスを除去する。その結果生じた信号値シークエンスは、Ｓ／Ｐ部１０９により並列から直列にマッピングされ、ＦＦＴ（fast Fourier transform）部１１０により、高速フーリエ変換に基づいてドメイン変換される。ＩＦＦＴ部１０２と同様に、ＦＦＴ部１１０は、その他の実施例において、離散サイン変換又は離散コサイン変換或いは別のドメイン変換を実行するように構成することができる。

ＦＦＴ部１１０の出力ベクトルは、ｒ＝［ｒ_１，ｒ_２，…，ｒ_ｍ］^Ｔで示され、次式として記述される。

ｒ＝Γ・ｓ＋ｎ＝Γ・Ｗ・ｘ＋ｎ
但し、Γ＝ｄｉａｇ（ｈ_１，ｈ_２，…，ｈ_Ｍ）は、周波数ドメインチャネル係数である対角要素ｈ_１，ｈ_２，…，ｈ_Ｍを有する対角行列であり、nは、次元M×1のＡＷＧＮベクトルである。周波数ドメインチャネル係数は、サンプリングされた空間Ｌ次ＦＩＲ（finite input response）チャネルモデル

を仮定する場合に、次式として与えられる。

ＦＦＴ部１１０の出力ベクトルｒは、検出部１１１に供給される。検出部１１１は、反復検出アルゴリズムを実行する。反復検出アルゴリズムにおける（反復指標ｉに対応する）反復は、３つの工程に対応する。即ち、復元工程、線形フィルタリング工程及び決定工程である。

ｉ番目の復元工程、即ち、反復指標ｉに対応する反復の復元工程では、ベクトルｒのｍ_ｉ番目の成分が推定される。これは、先に検出された符号（シンボル）

が生成される。最終反復が実行された場合（例えば、反復が与えられた回数、例えば４回行われた後）、検出された符号

は、複数の決定部１１２により出力される。

アルゴリズムは、次式で初期化される。

ｉ番目の反復は、次式で与えられる。

チャネル１０５を劣化させるノイズの分散が知られているという仮定の下、検出部１１１が後述のＭＭＳＥ（minimum mean square error）フィルタを用いることで、送信機／受信機システム１００の性能を向上させることができる。

ＭＭＳＥ基準を考慮し、また先に検出された符号の夫々は復元において正確であると仮定すると、ｉ番目（ｉ＝１，２，…，Ｍ）の反復の線形フィルタは次式のように導かれる。

Ｇ＝Ｗ ^−１・Ｂ=Ｗ^−１・ｄｉａｇ（β_１，β_２，…，β_Ｍ）
但し、

また、σ^２はノイズ分散である。このＧは、前述のように、検出部１１１により実行される復元アルゴリズムのフィルタリング工程で用いられる。

復元アルゴリズムの初期反復に対して、次式のＭＭＳＥフィルタが用いられる。

行列Wがユニタリ行列として選択され、且つ一定振幅の要素を有する場合は、ＭＭＳＥフィルタが用いられる場合においても、ｍ_ｉの選択は不変である（ｉ番目の最小振幅を有する周波数ドメインチャネルに対応する）。つまり、この選択は、先の検出が正しいという仮定の下で、検出工程の度に後置フィルタリングされたＳＮＲを最も悪化させてしまう。

シミュレーションによれば、このフィルタを用いることにより、エラーフロアを減少させ、また高ＳＮＲに対して優れた性能を実現できる。このＭＭＳＥフィルタは、ノイズ分散が受信機で知られているという認識を必要とすることに留意されたい。しかしながら、シミュレーションによれば、それはノイズ分散エラーに対してロバストである。

一の実施例では、復元は、図２及び図３を参照して説明されるように、拡張される。

図２は、本発明の実施例に係る受信機２００を示す。

受信機２００は、送信機／受信機システム１００において、図１の示した受信機１０７の代わりに用いてよい。受信機２００は、検出部２０１と、図１の受信機１０７の決定部１１２に対応する複数の決定部２０６とから構成される。受信機１０７と同様に、受信機２００は、図２には図示していない例えばＦＦＴ部等の、その他の機能部を備えている。

検出部１１１と同様に、例えばＦＦＴを実行するＦＦＴ部の出力ベクトル等の、ベクトルｒは、決定部２０１に供給される。

受信機２０１のフィルタリング部２０２は、例えば上述した復元アルゴリズムの初期フィルタリング工程等の、復元アルゴリズムのフィルタリング工程を実行する。上述の復元アルゴリズムに従って

で示されるフィルタリング工程の結果は、第１非線形検出部２０３に供給される。

受信機は、第２非線形検出部２０５を更に備える。第１非線形検出部２０３及び第２非線形検出部２０５の構造について、図３を参照して以下に説明する。

図３は、本発明の実施例に係る非線形検出部３００を示す。

非線形検出部は、以下に示すように、規則正しい干渉除去アルゴリズムを実行する。

非線形検出部３００の入力ベクトルは、送信された信号の軟推定値である（第１非線形検出部の場合には、これはフィルタリング部２０２の出力

である）。非線形検出部３００の入力ベクトルは、順序付け部３０１に供給される。

順序付け部３０１は、信号除去におけるいずれかの点に対する入力の最小ユークリッド距離を得ることにより、順序付け工程を実行する。そして、入力ベクトルの成分は、最大ユークリッド距離から最小ユークリッド距離に並べられ、入力ベクトルの成分に対してｃ_１，ｃ_２，…，ｃ_Ｍを生成するために硬判定が行われる。

ｃ_１，ｃ_２，…，ｃ_Ｍは、以下のようなアルゴリズムを実行する除去部３０２に供給される。即ち、
干渉除去ｊ＝１，…，Ｊに対して、
（ｉ）｛ｃ_ｋ｝_ｋ≠ｊを用いて復元された受信信号ｒ _ｉから除去し、ｃ_ｊの軟推定値を得る。
（ｉｉ）当該軟推定値に対し硬判定を実行し、新しく検出されたｃ_ｊを更新する。
（ｉｉｉ）ｊを増加させて（ｉ）を続ける。

Ｊは除去工程の数であり、例えばＭと等しく選択される。

具体的には、干渉除去アルゴリズムは、推定値の「最良又は最高」成分を用いている。これは、信号群までの高ユークリッド距離を有する「最悪又は最低」成分を改良するために、信号群までの最小ユークリッド距離を有しているという意味である。

第１除去部３０２の出力は、復元部２０４に供給される。復元部２０４は、上述した復元アルゴリズムに従って、ｉ番目の反復（但しｉ＝１，２，…）に対して復元工程及びフィルタリング工程を行う。

復元部２０４により実行された反復の夫々における結果は、第２非線形検出部２０５に供給される。第２非線形検出部２０５の出力は、当該出力が、受信機２００の出力を生成する複数の決定部２０６に供給されると同時に、最終反復以外の場合に、実行されるべき次の反復のために、復元部２０４に供給される。

先行技術に係る（行列Ｗに係る）前変換と、先行技術に係る（行列Ｇに係る）フィルタと共に、受信機２００を用いることができる。これは、距離測定に基づいて信号値の順序付けを行い、且つ（最小距離という観点から）最良の信号値を用いてその他の信号値からの干渉を除去するいう考えが、相回転行列からなる前変換とデータ送信に用いられたチャネルのノイズ分散に依存するフィルタとを用いるという考えから独立している。

本発明の実施例に係る送信機／受信機システム１００を示す図である。本発明の実施例に係る受信機２００を示す図である。本発明の実施例に係る非線形検出部を示す図である。

符号の説明

１００送信機／受信機システム
１０１前変換部
１０２ＩＦＦＴ部
１０３Ｐ／Ｓ部
１０４サイクリックプレフィックス部
１０５チャネル
１０６送信機
１０７受信機
１０８サイクリックプレフィックス除去部
１０９Ｓ／Ｐ部
１１０ＦＦＴ部
１１１検出部
１１２決定部

Claims

ノイズの影響を受ける通信チャネルを介して受信した、複数の信号値からなる信号における干渉を除去する方法であって、
フィルタリング工程に従って、前記受信した信号を処理し、
前記フィルタリング工程は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値とフィルタ係数との乗算からなり、
前記フィルタ係数は、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットに基づいて決定され、
前記受信した信号の前記複数の信号値は、複数の信号値ブロックにグループ化され、
前記フィルタリング工程に係る前記受信した信号の処理は、フィルタリング行列を有する前記受信した信号の信号値ブロックの前記乗算に対応し、
前記フィルタリング行列は、複数の行列の積に対応し、前記複数の行列のうちの一行列は、チャネルの送信性を特定するチャネル係数の項である複数の成分からなるチャネル係数行列であり、
前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、チャネル係数と前記ノイズの分散との項であることを特徴とする方法。
前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、前記チャネル係数の絶対値の二乗と前記ノイズの分散との和で除されたチャネル係数の共役であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、チャネル係数の逆数であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記チャネルにおける前記ノイズの分散を決定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
前記フィルタリング工程は、前記受信した信号の少なくとも一成分に対して反復して実行され、
前記フィルタ係数は、前記受信した信号の少なくとも一成分に対して実行されたフィルタリング工程の少なくとも一回の反復において、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットからなることを
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
ノイズの影響を受ける通信チャネルを介して受信した、複数の信号値からなる信号における干渉を除去するフィルタあって、フィルタリング工程に従って、前記受信した信号を処理する処理部を備え、
前記フィルタリング工程は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値とフィルタ係数との乗算からなり、
前記フィルタ係数は、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットに基づいて決定され、
前記受信した信号の前記複数の信号値は、複数の信号値ブロックにグループ化され、
前記フィルタリング工程に係る前記受信した信号の処理は、フィルタリング行列を有する前記受信した信号の信号値ブロックの前記乗算に対応し、
前記フィルタリング行列は、複数の行列の積に対応し、前記複数の行列のうちの一行列は、チャネルの送信性を特定するチャネル係数の項である複数の成分からなるチャネル係数行列であり、
前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、チャネル係数と前記ノイズの分散との項であることを特徴とするフィルタ。
前記フィルタリング工程は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値に対して反復して実行され、
前記フィルタ係数は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値に対して実行されたフィルタリング工程の少なくとも一回の反復において、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットに基づいて決定されることを
ことを特徴とする請求項６に記載のフィルタ。
コンピュータにより実行される際に、該コンピュータに、ノイズの影響を受ける通信チャネルを介して受信した、複数の信号値からなる信号における干渉を除去する方法であって、フィルタリング工程に従って、前記受信した信号を処理し、前記フィルタリング工程は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値とフィルタ係数との乗算からなり、前記フィルタ係数は、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットに基づいて決定され、前記受信した信号の前記複数の信号値は、複数の信号値ブロックにグループ化され、前記フィルタリング工程に係る前記受信した信号の処理は、フィルタリング行列を有する前記受信した信号の信号値ブロックの前記乗算に対応し、前記フィルタリング行列は、複数の行列の積に対応し、前記複数の行列のうちの一行列は、チャネルの送信性を特定するチャネル係数の項である複数の成分からなるチャネル係数行列であり、前記チャネル係数行列の複数の成分のうちの少なくとも一成分は、チャネル係数と前記ノイズの分散との項であることを特徴とする方法を実行させるプログラムコンピュータ製品。
前記フィルタリング工程は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値に対して反復して実行され、
前記フィルタ係数は、前記受信した信号の少なくとも一の信号値に対して実行されたフィルタリング工程の少なくとも一回の反復において、ノイズの分散に対応するノイズ分散オフセットに基づいて決定される
ことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータプログラム製品。