JP4813335B2 - 無線信号検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、ＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）チャネルを利用して複数の信号系列を同一の周波数上に送信し、無線受信装置において空間多重化された信号に対する信号検出（あるいは信号分離）を行う無線通信システムであって、特に、マルチキャリア変調方式であるＯＦＤＭ（Orthogonal frequency division multiplex）変調方式とＭＩＭＯ通信方式とを組み合わせたＭＩＭＯ−ＯＦＤＮ通信方式を用いた無線信号検出方法に関する。

無線通信システムにおいては、限られた周波数資源を用いて通信伝送量の大容量化を図るための周波数利用効率の向上が必須となっている。周波数利用効率を向上させる技術として、当該無線通信システムの無線送信装置側で複数の送信アンテナを備え、無線受信装置側で複数の受信アンテナを備え、同一時刻において同一周波数帯域上に空間多重チャネルを構成し、情報伝送レートを向上させるＭＩＭＯシステムが提案されている。

また情報信号を互いに直交する複数のサブキャリアに乗せて送信するＯＦＤＭマルチキャリア変調方式（以下、ＯＦＤＭ方式と呼ぶ）がある。ＯＦＤＭ方式は、各サブキャリアの帯域を狭くすることにより周波数選択性フェ−ジングをフラットフェ−ジング化することが可能な変調方式であり、更に、ガードインターバルを付加することによりマルチパスフェ−ジングによるシンボル間干渉の影響を軽減できる。従ってＯＦＤＭ方式は無線ＬＡＮ（Local Area Network）やデジタルテレビ放送などの無線通信や放送システムで広く用いられている。

上記のＭＩＭＯシステムとＯＦＤＭ方式が組み合わされたものをＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムと呼ぶ。対照的に、単純にシングルキャリア変調方式を用いた場合にはＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムと呼ぶ。また両者を統一してＭＩＭＯシステムと呼ぶ。
A comparison of detection algorithms including BLAST for wireless communication using Multiple Antennas"、Hassell, C.Z.W.; Thompson, J.S.; Mulgrew, B.; Grant, P.M.; 、Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2000. PIMRC 2000. The 11th IEEE International Symposium on Volume 1, 18-21 Sept. 2000 Page(s):698-703 vol.1

ところで、従来の無線受信装置に備えられた信号検出装置（Signal Detector）では信号検出方法として、ＺＦ（Zero-Forcing）方式、ＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error）方式、ＳＩＣ（Successive Interference Cancellation）方式、ＭＬＤ（Maximum Likelihood Detection）方式とそれらの基本方式を組み合わせたものなどが用いられている。この中でＳＩＣ方式では、受信誤り率特性と信号検出処理所要演算量の両立という観点では優れている。従ってＭＩＭＯ伝送を実現するにはＳＩＣ方式は非常に実用性の高いアプローチと考えられる。またＳＩＣ方式は他の信号検出方法と比べて、同時ではなく、順次にＴ個の送信信号ｓ_ｔを検出する処理が特徴である。ここで、ＳＩＣ方式は大きく分けてＺＦ基準とＭＭＳＥ基準の二種類がある。ＺＦ−ＳＩＣ（ＺＦ基準のＳＩＣ方式）方式における代表例としてはＶ−ＢＬＡＳＴ(Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time) 方式がある。またその後、ＭＭＳＥ−ＳＩＣ（ＭＭＳＥ基準のＳＩＣ方式）方式も提案されており、この方式はＺＦ−ＳＩＣ方式と同じ所要演算量を有しながら、より優れた誤り率特性（つまり、受信品質）を持っていることが特徴である。以下、従来のＭＭＳＥ−ＳＩＣ方式について説明する。

信号検出装置への入力が伝搬路行列Ｈとａ、受信信号ベクトルｘであるとし、またＭＭＳＥ−ＳＩＣ方式による信号検出処理を経て出力する信号を検出信号＾ｓとすると、当該信号検出装置は、
＜ａ＞ＺＦ基準およびＭＭＳＥ基準においてＴ回の逆行列の計算を行う。
＜ｂ＞送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素ｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］に対して、最大の検出後ＳＩＮＲ（Signal to Interference plus noise ratio）を持つ送信系統における送信信号を次に信号検出対象と決定する。
＜ｃ＞ｂで決めた検出信号に対して、それを検出するためのＭＭＳＥ（minimum mean square error）基準の抽出ベクトルを算出する。
＜ｄ＞ｃで生成した抽出ベクトルを用いてｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］の中にｂで決定した番号を有する信号成分を検出する。
＜ｅ＞ｄの結果に対してシステムの用いるコンスタレーションに従い量子化し、硬判定を行う。
＜ｆ＞ｅで得られた硬判定結果を用いて、その信号による干渉成分を受信信号から除去する。
＜ｇ＞伝播路行列を更新しａの処理に戻る。
なお上述の＜ａ＞〜＜ｇ＞の処理のうち、＜ａ＞の逆行列演算の処理が、従来技術における信号処理方法において最も演算量が多く、演算量削減処理が望ましい処理部分である。そして信号検出装置はａ〜ｇの全ての処理についてＴ回の反復実行を行う。

ここで従来のＳＩＣ方式であるＭＭＳＥ−ＳＩＣ方式を適用してＭＩＭＯシステムにおける空間多重信号を無線受信装置において処理しようとすると以下の課題が存在する。
＜課題１＞処理演算量が膨大で所要演算回路規模が大きくなる（Ｔ回の擬似逆行列の演算が必要であり、所要演算量がＯ（Ｔ^４）と大きくなる。なおこの演算量のうち上記従来技術における＜ａ＞の逆行列演算の演算量が最も多く、演算量削減が望ましい処理部分である。そして演算量が多いために、所要の演算回路規模が非常に大きくなる。
＜課題２＞所要記憶デバイス容量が大きくなる（擬似逆行列の演算は大きな記憶容量が必要となる。また伝搬路行列Ｈの更新や抽出ベクトルの保存などにも記憶デバイスが必要となる）
＜課題３＞小型化、軽量化が困難となる（無線送信装置、特に無線携帯端末においては小型化、軽量化を行うことが望ましいが、従来のＭＭＳＥ−ＳＩＣの方式では所要演算回路規模と記憶デバイスが大きいため、それによって無線送信装置の小型化、軽量化が困難となる）
＜課題４＞処理遅延が大きくなる（Ｔ回の擬似逆行列の演算の並列化は不可能であるため、処理の遅延が大きい。特に送信アンテナ数が多い場合では、擬似逆行列演算の回数が増え、リアルタイムでの信号処理は極めて困難である。それを解決するためには演算回路における動作クロック周波数を上げる方法があるが、それが所要消費電力の飛躍的増加に繋がる）
＜課題５＞所要消費電力が大きい（所要消費電力は所要演算回路規模やその動作クロック周波数などに比例するため、従来のＭＭＳＥ−ＳＩＣ方式では電力消費量が大きいと考えられる。従ってバッテリによって動作するＭＩＭＯシステムの十分な動作時間の確保が困難となる）
＜課題６＞製品の大量生産に適さない（上記課題１〜課題５を踏まえて、従来のＭＭＳＥ−ＳＩＣ方式の機能を実現したハードウェア（回路等）の無線受信装置への実装は極めて困難である。つまり従来のＭＭＳＥ−ＳＩＣ方式を実装したＭＩＭＯシステムを備えた無線装置における製造コストが高くなり、大量生産に適さない）

そこでこの発明は、処理演算量と所要演算回路規模とを軽減することで、ＭＩＭＯシステムによる無線通信を行う無線通信装置の小型化、軽量化や、無線通信装置の処理遅延や消費電力量の縮小を行い、大量生産に適した無線通信装置を提供することのできる無線信号検出方法を提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明は、ＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）システムにおいて伝搬路行列Ｈ、所定の係数γ、受信信号ベクトルｘを用いて受信信号の信号検出を行う無線受信装置における無線信号検出方法であって、前記無線受信装置が、無線送信装置のアンテナ数Ｔと同数の値まで繰り返される処理回数をｋとした場合における、前記伝搬路行列Ｈの自己相関行列Ｃの逆行列である行列Ｍ^（ｋ）を計算する第１の処理と、前記無線受信装置が、送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素に対して、最大検出後ＳＩＮＲまたはＳＮＲを持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する第２の処理と、前記無線受信装置が、前記決定した送信信号に対して、それを検出するために当該送信信号の番号に対応する前記行列Ｍ^（ｋ）の対角成分を用いてＭＭＳＥまたはＺＦ基準の抽出ベクトルを算出する第３の処理と、前記無線受信装置が、前記第３の処理で算出した抽出ベクトルを用いて前記送信信号ベクトルｓの中から、前記リストＯに保存する際に決定した番号を有する信号成分を検出する第４の処理と、前記無線受信装置が、前記第４の処理で検出した信号成分に対してシステムの用いるコンスタレーションに従い量子化し、硬判定して信号成分を得る第５の処理と、前記無線受信装置が、前記第５の処理の硬判定により得られた信号成分による干渉成分を受信信号から除去する第６の処理と、前記無線受信装置が、前記第１から第６の各処理をＴ回繰り返して送信信号ベクトルを検出し、前記第１の処理は、前記伝搬路行列Ｈの部分行列である第１列ベクトルから算出した行列Ｍ^［１］を初期値として、前記自己相関行列Ｃ及び行列Ｍ^{［ｋ−１］}を用いて行列Ｍ^［ｋ］を算出する再帰計算により行列Ｍ^［Ｔ］を算出し、当該行列Ｍ^[Ｔ]＝Ｍ^（Ｔ）を初期値として、行列Ｃ及び行列Ｍ^（ｋ）を用いて行列Ｍ^{（ｋ−１）}を算出する再帰計算により、ｋ＝１、２、・・・、Ｔに対応する行列Ｍ^（ｋ）を計算することを特徴とする無線信号検出方法である。

また本発明はＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）システムにおいて伝搬路行列Ｈ、所定の係数γ、受信信号ベクトルｘを用いて受信信号の信号検出を行う無線受信装置における無線信号検出方法であって、無線送信装置のアンテナ数Ｔと同数の値まで繰り返される処理回数をｋとした場合における、前記伝搬路行列Ｈの自己相関行列Ｃの逆行列である行列Ｍ^（ｋ）（ｋ＝１，２、…Ｔ）を計算する行列計算処理と、無線送信装置の送信した信号の送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素に対して、前記行列Ｍ^（ｋ）を用いてそれぞれの信号検出の順番を決定し、順番リストに記録する検出順番決定処理と、前記伝搬路行列Ｈの列ベクトルおよび当該伝搬路行列Ｈの自己相関行列Ｃの行ベクトルと列ベクトルとを前記順番リストに従い並び替える並び替え処理と、前記行列Ｃを並び替えた行列から三角行列Ｒを導き、前記伝搬路行列Ｈの列ベクトルが並び替えられた行列を前記三角行列を用いて直交化することで行列Ｑを生成する行列Ｒ・行列Ｑ生成処理と、前記行列Ｑの複素共役転置を使って受信ベクトルｘをフィルタリングするフィルタリング処理と、前記三角行列Ｒを用いて前記Ｔ個の送信信号を順次検出する送信信号検出処理と、前記検出したＴ個の送信信号を前記順番リストに従って、元の送信された空間順番に並びなおして出力する順番並び替え処理と、を有し、前記行列計算処理は、前記伝搬路行列Ｈの部分行列である第１列ベクトルから算出した行列Ｍ^［１］を初期値として、前記自己相関行列Ｃ及び行列Ｍ^{［ｋ−１］}を用いて行列Ｍ^［ｋ］を算出する再帰計算により行列Ｍ^［Ｔ］を算出し、当該行列Ｍ^[Ｔ]＝Ｍ^（Ｔ）を初期値として、行列Ｃ及び行列Ｍ^（ｋ）を用いて行列Ｍ^{（ｋ−１）}を算出する再帰計算により、ｋ＝１、２、・・・、Ｔに対応する行列Ｍ^（ｋ）を計算することを特徴とする無線信号検出方法である。

また本発明は、上述の無線信号検出方法において、前記行列Ｒ・行列Ｑ生成処理において、前記行列Ｃから三角行列算出式を用いて上三角行列Ｒを導き、前記行列Ｈを前記上三角行列Ｒを用いて直交化して行列Ｑを生成して出力し、前記フィルタリング処理は、前記行列Ｑの複素共役転置と前記受信信号ベクトルｘとを乗算することによりベクトルｙを算出し、前記送信信号検出処理は、前記列ベクトルｙと前記上三角行列Ｒを用いて後退代入演算処理によって、検出送信信号ベクトルを算出し、その検出送信信号ベクトルのＴ個の要素を順番に検出し、干渉成分算出式に従って干渉成分を算出し、前記列ベクトルｙのｋ番目の要素ｙｋから前記干渉成分を減算することにより軟判定検出信号を算出し、当該軟判定検出信号に対して、送信側で変調時に適用したコンスタレーションに基づいて硬判定を行い硬判定検出信号を算出し、前記順番並び替え処理は、前記後退代入処理によって得られた検出送信信号ベクトルを前記順番リストに従って並び替えた後で、その並び替え結果を出力することを特徴とする。

また本発明は、上述の無線信号検出方法において、前記行列Ｒ・行列Ｑ生成処理において、前記行列Ｃから三角行列算出式を用いて下三角行列Ｒを導き、前記行列Ｈを前記下三角行列Ｒを用いて直交化して行列Ｑを生成して出力し、前記フィルタリング処理は、前記行列Ｑの複素共役転置と前記受信信号ベクトルｘとを乗算することによりベクトルｙを算出し、前記送信信号検出処理は、前記列ベクトルｙと前記下三角行列Ｒを用いて前進代入演算処理によって、検出送信信号ベクトルを算出し、その検出送信信号ベクトルのＴ個の要素を順番に検出し、干渉成分算出式に従って干渉成分を算出し、前記列ベクトルｙのｋ番目の要素ｙｋから前記干渉成分を減算することにより軟判定検出信号を算出し、当該軟判定検出信号に対して、送信側で変調時に適用したコンスタレーションに基づいて硬判定を行い硬判定検出信号を算出し、前記順番並び替え処理は、前記前進代入処理によって得られた検出送信信号ベクトルを前記順番リストに従って並び替えた後で、その並び替え結果を出力することを特徴とする。

本発明によれば、逆行列演算量を大幅に削減することができるので、所要演算量は従来のＳＩＣ方式と比較して極めて少なくなる。従って，従来に比べて、処理演算量が少なく所要演算回路規模を小さい無線受信装置を提供することができる。

また本発明によれば、所要演算回路規模を小さくできるので、これにより、無線受信装置の所要記憶デバイス容量を小さくすることができる。

また本発明によれば、所要演算回路規模と記憶デバイスが小さいため無線受信装置の小型化・軽量化は容易に行うことができる。

また本発明によれば、所要消費電力は所要演算回路規模やその動作クロック周波数などに比例するので、従来のＳＩＣ方式と比較して電力消費量が小さいと考えられる。従って、バッテリによって動作するＭＩＭＯシステムの動作時間の長持ちが実現可能となる。

またによれば、無線受信装置のハードウェア並びにソフトウェアへの経済的な実装において、上述の効果により、製造コストが安くなり大量生産に適したものとなる。

以下、本発明の一実施形態による無線通信システムを図面を参照して説明する。
図１はＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの構成を示す第１の図である。
図２はＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの構成を示す第２の図である。
図３はＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムの構成を示す第１の図である。
図４はＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムの構成を示す第２の図である。
これらのＭＩＭＯシステムにおいて、図１と図３で示したシステムの構成はチャネル符号化及びシンボルマッピングを一系列で処理している。また図２と図４で示したシステムでは送信アンテナの本数Ｔに合わせて、Ｔ個の信号系列を並列に処理する構成を新たに備えている。

ＭＩＭＯシステムの無線送信装置（Transmitter）１においては、Ｔ個の送信信号ｓ_ｔ（ｔ＝１，２，・・・Ｔ）にベースバンド変調及びパスバンド処理を経た後、Ｔ本の送信アンテナより空間へ送出される。またＭＩＭＯシステムの無線受信装置（Receiver）２においては、Ｒ本の受信アンテナを用いて空間で多重されているＴ個の送信信号を受信し、パスバンド処理とベースバンド復調を経た後、Ｒ個の受信信号ｘ_ｒ（ｒ＝１，２，・・・Ｒ）として信号検出装置へ入力される。そして信号検出装置（Signal Detector）は空間多重化された信号を検出する機能を有しており、その処理によって検出したＴ個の検出信号＾ｓ_ｔを出力する。ここで信号の検出とは、信号分離あるいは干渉キャンセラと呼ぶ場合もあるが本質は空間多重化された信号から、無線送信装置１において送信した送信系統毎の信号を検出することである。

またＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステム並びにＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムにおいては、そのＴ個の送信信号ｓ_ｔと、Ｒ個の受信信号ｘ_ｒとの関係を式（１）で表現できる。

この式（１）において「ｓ」はＴ×１（Ｔ行１列）の送信信号ベクトルを表している。また「ｘ」はＲ×１（Ｒ行１列）の受信信号ベクトルを表している。また「ｗ」はＲ×１の雑音成分ベクトルを表している。また「Ｈ」はＲ×Ｔ（Ｒ行Ｔ列）のシステム伝達係数行列を表している。また、全ての下付数字は空間インデックスを表している。例えばｓ_４は無線送信装置１における４番目の送信アンテナにより送信された送信信号、ｘ_２は無線受信装置２における２番目の受信アンテナにより受信された受信信号、ｗ_１は無線受信装置２における１番目の受信アンテナで加わった雑音成分、ｈ_３，２は無線送信装置１における２番目の送信アンテナと無線受信装置２における３番目の受信アンテナの結ぶ無線リンクにおける伝達係数を表している。更に、ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムにおいては、上記式（１）を下記の式（２）として表すことができる。

この式（２）においてｎは時間インデックスを表している。またｋは周波数インデックスを表している。また式（２）は式（１）を時刻ｎ番目のＯＦＤＭ信号のｋ番目のサブキャリアにおけるＴ個の送信信号とＲ個の受信信号との数学的関係に限定している。またＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムにおいては式（１）を式（３）として表すことが出来る。

この式（３）においてｎは時間インデックスを表している。また式（３）は式（１）を、時刻ｎ番目のシングルキャリア変調信号におけるＴ個の送信信号とＲ個の受信信号との数学的関係に限定している。ただし、本発明の信号検出方法では、ＭＩＭＯシステムにおけるすべての時間インデックス及び周波数インデックスにおいて、同様に実施することが可能なため、以降の説明ではｎとｋを省略する。また時間と周波数が変化するにつれて伝搬路行列Ｈの値を推定しなおす必要があれば、その推定処理を行うこととする。更にＭＩＭＯシステムにおける無線送受信装置間の周波数及び時間の同期が正常に取れていることとする。以下、図１〜図４で示したＭＩＭＯシステムにおける無線受信装置２の信号検出方法について説明する。

＜実施例１＞
無線受信装置２内の信号検出装置への入力が伝搬路行列Ｈと係数γ、受信信号ベクトルｘであるとし、また本実施形態による信号検出処理を経て出力する信号を検出信号＾ｓ（＾の記号はハットを示す）とする。また係数γはＺＦ（Zero forcing）とＭＭＳＥ（Minimum mean square error）基準を選択するファクタであり、γ＝０の場合はＺＦとなり、γ＝ａ^２の場合はＭＭＳＥとなる。このような状況において信号検出装置は、
（ステップＳ１ａ）検出順番判定及び抽出ベクトル生成に用いる行列Ｍ^（ｋ）を計算する。
（ステップＳ１ｂ）送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素ｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］に対して、最大検出後ＳＩＮＲ（Signal to interference plus noise ratio）或いはＳＮＲ（signal to ratio）を持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する。
（ステップＳ１ｃ）ステップ１ｂで決定した送信信号に対して、それを検出するためのＭＭＳＥ或いはＺＦ基準の抽出ベクトルを算出する。
（ステップＳ１ｄ）ステップＳ１ｃで生成した抽出ベクトルを用いてｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］の中から、ステップＳ１ａで決定した番号を有する信号成分を検出する。
（ステップＳ１ｅ）ステップＳ１ｄの結果に対してシステムの用いるコンスタレーションに従い量子化し、硬判定を行う。
（ステップＳ１ｆ）ステップＳ１ｅで得られた硬判定結果を用いて、その信号による干渉成分を受信信号から除去しステップＳ１ａの処理に戻る。

次に、上述の（ステップＳ１ａ）〜（ステップＳ１ｆ）の処理の詳細について説明する。
＜ステップＳ１ａの処理について＞
検出順番判定及び抽出ベクトル生成に用いる行列Ｍ^（ｋ）の計算について説明する。ここで本実施形態においてはｋ＝Ｔとｋ＜Ｔの場合の場合でその計算方法が異なる。ここでｋ＝Ｔは、（ステップＳ１ａ）〜（ステップＳ１ｆ）の処理を一つのまとまりとした場合の全体の処理ｋの１回目の処理に相当する。まず、ｋ＝Ｔの場合、

が定義されている。ここで、Ｈ^[ｋ]は伝播路行列Ｈの部分行列を表す。そしてＨ^[ｋ]は１番目からｋ番目までの列ベクトルによって構成される。そして行列Ｃ^[ｋ]は式（５）のように定義されている。

また式（５）においてβ_ｋ，ｖ^[ｋ−１]，Ｃ^[ｋ−１]はそれぞれ、

で表される。またＭ^[ｋ]は、次元ｋ×ｋの行列であり、相関行列Ｃ^[ｋ]の逆行列であり式（９）のように表すことができる。

従ってＭ^[ｋ]を求めるには、Ｔ^{[ｋ−１]；−１}，ｗ^[ｋ−１]及びξ_ｋを求めればよいことがわかる。そしてこれらＴ^{[ｋ−１]；−１}，ｗ^[ｋ−１]及びξ_ｋはそれぞれ、

によって算出することができる。つまり信号検出装置は、Ｍ^[ｋ−１]，ｖ^[ｋ−１]及びβ^ｋの入力を受け付けるかまたは読み取ってＴ^{[ｋ−１]；−１}，ｗ^[ｋ−１]及びξ_ｋを算出し、さらにＴ^{[ｋ−１]；−１}，ｗ^[ｋ−１]及びξ_ｋを用いてをＭ^[ｋ]算出する。なお、

の２式を最初に計算し、次に式（１０），式（１１），式（１２）をＴ−１回繰り返す際に適用すれば、最終的にはＭ＝Ｍ^[Ｔ]を算出することができる。

次に、Ｋ＝Ｔ−１，・・・，２，１（ｋ＜Ｔ）の場合について説明する。ここでｋ＜Ｔは、（ステップＳ１ａ）〜（ステップＳ１ｆ）の処理を一つのまとまりとした場合の全体の処理ｋの２回目〜Ｔ回目までの処理に相当する。まず信号検出装置は、ｋ＜Ｔの場合、Ｋ＝Ｔの時に算出したＭを用い、Ｍ^（Ｔ）＝Ｍとする。なおＭ^（ｋ）とＭ^[Ｔ]とは異なり、Ｍ^（ｋ）は次元Ｔ×Ｔの行列を表している。そして信号検出装置は

により信号検出の各ステップｋ＝２，・・・，Ｔにおける行列Ｍ^（ｋ）を算出する。なお式（１５）においてξ_Ｏｋ＝ｍ^（ｋ） _Ｏｋ はＭ^（ｋ）のＯ_ｋ番目の対角成分である。また、ｗ^{（ｋ−１）}はＭ^（ｋ）のＯ_ｋ番目の列ベクトルで、そのＯ_ｋ番目の成分だけが０と設定する。更にＭ^（ｋ） _＜Ｏｋ＞はＭ^（ｋ）のＯ_ｋ番目行と列ベクトルを０にしたものである。つまり信号検出装置は、上記式（１０）〜式（１２）を用いてＭ（Ｔ）を算出し、また式（１５）を用いてＭ（ｋ）｛ｋ＝Ｔ−１，・・・，２，１｝を算出することができる。

＜ステップＳ１ｂの処理について＞
次に信号検出装置は、送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素ｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］に対して、最大検出後ＳＩＮＲ（Signal to interference plus noise ratio）或いはＳＮＲ（signal to ratio）を持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する。

この式において、検出順番を保存するリストＯ＝（Ｏ_１，Ｏ_２，…，Ｏ_ＮＴ）、例えば、『Ｏ_２＝３』は、３番目の送信信号は２番目に検出されることを意味している。また集合Ｏ_ｋ＝｛Ｏ_１，Ｏ_２，…，Ｏ_ｋ｝はステップｋまでの検出順番を格納する集合を表し、ｋ＝１，２，…Ｎ_Ｔ（つまり、ｋ＝Ｎ_Ｔ−ｋ＋１＝Ｎ_Ｔ，Ｎ_Ｔ−１，…，１）となる。従ってＯ０＝φであり

はＯ_ｋの補集合になる。式（１６）はＭ（ｋ）の対角成分の中の番号Ｏ^Ｃ _ｋ−１に属し、かつ、値が最小である成分の番号ｏ_ｋを決定する関数を意味する。ｏ_ｋはＯ_ｋ−１に保存し、Ｏ_ｋとなる。

＜ステップＳ１ｃの処理について＞
次に信号検出装置は、式（１８）を用いて、ステップ１ｂで決定した送信信号に対して、それを検出するためのＭＭＳＥ或いはＺＦ基準の抽出ベクトルを算出する。

式（１８）においてｇ_{ＤＦＥ；Ｏｋ，：}は抽出ベクトルによって構成される行列Ｇ_ＤＦＥのＯ_ｋ行目を表す。

＜ステップＳ１ｄの処理について＞
次に信号検出装置は、式（１９）を用いて、ステップＳ１ｃで生成した抽出ベクトルを用いてｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］の中から、ステップＳ１ａで決定した番号を有する信号成分を検出する。

なお式（１９）においてＸ^[ＮＴ]＝Ｘと初期化し、Ｘ[ｋ]＝Ｘ[Ｋ＋１]−ｈ_{Ｏ（ｋ−１）}＾Ｓ_{Ｏ（ｋ−１）}と定義する。つまりＸ^[ｋ]はステップｋまで受信信号ｘの中にある（ｏ_１，ｏ_２，…，ｏ_ｋ−１）番目の信号成分の推定値（＾Ｓ_Ｏ（１），＾Ｓ_Ｏ（２），…＾Ｓ_{Ｏ（ｋ−１）}）による干渉成分を除去したものであり、更新された受信信号と考えられる。

＜ステップＳ１ｅの処理について＞
次に信号検出装置は、式（２０）を用いて、ステップＳ１ｄの結果に対してシステムの用いるコンスタレーションに従い量子化し、硬判定を行う。

なお式（２０）は軟判定信号成分^〜ｓ_Ｏｋ（^〜の記号はチルダを示す）に対してコンスタレーションに従った量子化を行う機能を実現する。

＜ステップＳ１ｆの処理について＞
次に信号検出装置は、式（２１）を用いて、ステップＳ１ｅで得られた硬判定結果を用いて、その信号による干渉成分を受信信号から除去しステップＳ１ａの処理に戻る。

ここでは、受信信号を次の検出ステップに備えるため式（２０）で検出した信号成分＾Ｓ_Ｏｋによる干渉を除去しステップＳ１ａの処理に戻る。そして信号検出装置は、ステップＳ１ａ〜ステップＳ１ｆの処理をｋ＝１からＴまで繰り返し、送信信号ベクトル＾Ｓを検出して出力する。

＜実施例２＞
次に実施例２について説明する。
実施例１同様に、無線受信装置２内の信号検出装置への入力が伝搬路行列Ｈと係数γ、受信信号ベクトルｘであるとし、また本実施形態による信号検出処理を経て出力する信号を検出信号＾ｓとすると、当該信号検出装置は、
（ステップＳ２ａ−１）検出順番判定及び抽出ベクトル生成に用いる行列Ｍ^（ｋ）を計算する。
（ステップＳ２ａ−２）送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素ｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］に対して、最大検出後ＳＩＮＲ（Signal to interference plus noise ratio）或いはＳＮＲ（signal to ratio）を持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する。
そして、ステップＳ２ａ−１とステップＳ２ａ−２をＴ回繰り返し実行する。
（ステップＳ２ｂ）ステップＳ２ａ−１で得られたＴ個の送信信号に対する検出順番に従い、伝播路行列Ｈの列ベクトル、及び行列Ｃの行と列ベクトルの並び替えを行う。
（ステップＳ２ｃ）行と列ベクトルが並び替えられた行列Ｃ’を上三角行列Ｒに分解する。上三角行列Ｒを用いて列ベクトルが並び替えられた行列Ｈ’を直交化し、行列Ｑを生成する。
（ステップＳ２ｄ）行列Ｑの複素共役転置を用いて受信ベクトルｘをフィルタリングする。
（ステップＳ２ｅ）上三角行列Ｒの上三角構造を利用し、後退代入及び硬判定を組み合わせて、Ｔ個の送信信号を順次検出する。
（ステップＳ２ｆ）検出されたＴ個の送信信号をリストＯに従い、元の送信された空間順番（アンテナ順番）に並べ直して出力する。

次に、上述の（ステップＳ２ａ）〜（ステップＳ２ｆ）の処理の詳細について説明する。
＜ステップＳ２ａ−１の処理について＞
伝播路行列Ｈ、係数γの入力を受けると、信号検出装置は検出順番判定及び抽出ベクトル生成に用いる行列Ｍを計算する。なお実施例１と同様にＭ^（ｋ）の計算についてはｋ＝Ｔとｋ＜Ｔの場合の計算方法がある。まずｋ＝Ｔの場合、信号検出装置は式（２２）を用いて行列Ｃを計算する。

そして、式（２３）のように行列Ｃを上三角行列Ｒ（または下三角行列Ｒ）に分解する。

なお、行列Ｃを上三角行列Ｒ（または下三角行列Ｒ）に分解する手法はいくつも考えられるが、例えばGaxpy Cholesky分解法やOuter Product法などを用いればよい。そして、信号検出装置は更に上三角行列Ｒ（または下三角行列Ｒ）の逆行列Ｒ^−１を算出し、式（２４）を用いてＭ^（Ｔ）を算出する。

これによりＭ^（Ｔ）を求めることができる。
またＫ＝Ｔ−１，・・・，２，１（ｋ＜Ｔ）の場合には実施例１と同様に式（１５）を用いてＭ^（ｋ）を算出する。

＜ステップＳ２ａ−２の処理について＞
信号検出装置はステップＳ２ａ−１によってＭ^（ｋ）を算出すると、実施例１におけるステップＳ１ｂの処理と同様に、送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素ｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］に対して、最大検出後ＳＩＮＲ（Signal to interference plus noise ratio）或いはＳＮＲ（signal to ratio）を持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する。そして、信号検出装置はステップＳ２ａ−１とステップＳ２ａ−２の処理をＴ回繰り返す。

＜ステップＳ２ｂの処理について＞
次に信号検出装置は、ステップＳ２ａ−１で得られたＴ個の送信信号に対する検出順番に従い、伝播路行列Ｈの列ベクトル、及び行列Ｃの行と列ベクトルの並び替えを行う。ここで式（２５）及び式（２６）は伝播路行列Ｈの列ベクトル、及び行列Ｃの行と列ベクトルの並び替えを行う際の式を示している。

この式（２５）、式（２６）においてＰは並び替え行列に相当し、その列ベクトルはｅ_ｏＴ，…ｅ_ｏ２，ｅ_ｏ１により構成される。ここでｅ_ｋはＴ行１列の列ベクトルであり、そのｋ番目の要素は１でそれ以外は０である。式（２５）のように並び替えを行った後、あるいはその並び替えに相当するような処理を施された後の伝搬路行列をＨ’と表す。例えばＳ＝｛ｏ_３，ｏ_２，ｏ_１｝＝｛２，３，１｝の場合ではＰ＝［ｅ_ｏ３，ｅ_ｏ２，ｅ_ｏ１］＝［ｅ_２，ｅ_３，ｅ_１］である。従って式（２７）で示すように伝播路行列Ｈの列ベクトルがＰによって並べ替えられる。

ここでの行列ＨとＰの乗算は実際には数学的演算をする必要がなく、行列Ｐは順番リストＯに従い、Ｈの列ベクトルを並び替えるようにすればよい。つまり実際にステップＳ２ｂを実装する場合でも、Ｈの列ベクトルをリストＯに従い並び替えるようにすればよい。行列Ｃについては行と列の両方が式（２６）に従って並び替えられる。

＜ステップＳ２ｃの処理について＞
次に信号検出装置は、ステップＳ２ｂで行列Ｃについて行ベクトルと列ベクトルが並び替えられた行列Ｃ’を分解し上三角行列Ｒを導く。また上三角行列Ｒを用いて、列ベクトルが並び替えられた行列Ｈ’を直交化し、行列Ｑを生成する。行列Ｃ’を分解して上三角行列Ｒを導く処理は式（２８）で表される。

なお、式（２８）のように上三角行列Ｒを導く方法はいくつか考えられる。例えば、Gaxpy Cholesky分解法やOuter Product Cholesky分解法などを用いればよい。どのような分解法を使用するかは実装上の考慮を踏まえた上で決定される。また、式（２９）を用いて上三角行列Ｒを用いて、列ベクトルが並び替えられた行列Ｈ’を直交化し、行列Ｑを生成する。

つまり、式（２９）を用いて、行列Ｈ’の列ベクトルに対して、左から右へ順番に直交化し、得られた結果を行列Ｑに格納する。

＜ステップＳ２ｄの処理について＞
次に信号検出装置は、ステップＳ２ｃで算出した行列Ｑの複素共役転置を使って列ベクトルｙを算出し、式３０で示すように、受信ベクトルｘをフィルタリングする。

ここでｓ’は行列Ｐ^Ｔにより送信信号ベクトルｓの要素の順番が並び替えられた行列を表す。またｖは線形フィルタリング処理を施した後の雑音成分ベクトルと干渉成分ベクトルの合成を表す。また列ベクトルｙは、行列Ｒと列ベクトルｓ’との乗算及び雑音成分と干渉成分とを合成した列ベクトルｖとで構成されている。

＜ステップＳ２ｅの処理について＞
次に信号検出装置は、Ｒの上三角構造を利用して、後退代入及び硬判定を行って、Ｔ個の送信信号を順次検出する。上記算出した列ベクトルｙは式（３１）のように要素ごとに書き表すことができる。

式（３１）においてｒ_ｋ，ｋ、ｒ_ｋ，ｉ、ｖ_ｋ（ｋ＝Ｔ，…，１）はそれぞれ行列Ｒとベクトルｖの中の要素を表す。後退代入処理は、下記の式（３２）、式（３２）、式（３４）の３つの演算を、ｋ＝Ｔからｋ＝１まで（つまり、ｋ＝Ｔ，Ｔ−１，…２，１）繰り返して行う。式（３２）では、送信信号ｓ_ｋ ^’に対する干渉成分を算出する演算（干渉成分算出式）である。この演算においてＫ＝Ｔの場合には、干渉成分は０、つまり＾ｍ_Ｔ＝０となる。また式（３３）では列ベクトルのｋ番目要素ｙ_ｋから干渉成分＾ｍ_ｋを減算し、送信信号の軟判定結果^〜ｓ_ｋ’（^〜の記号はチルダを示す）を求める演算である。また式（３４）は式（３２）で得られた軟判定結果^〜ｓ_ｋ’に対して送信側で変調時に適用したコンスタレーションに基づいて硬判定を行う処理である。

そして上記式（３２）〜（３４）による処理をｋ＝Ｔからｋ＝１までＴ回実行して、送信信号ベクトル＾ｓ’＝［＾ｓ_１’，＾ｓ_２’，…，＾ｓ_Ｔ’］^Ｔが得られる。

＜ステップＳ２ｆの処理について＞
次に信号検出装置は、検出されたＴ個の送信信号を順番リストＯに従い、元の送信された空間順番(アンテナ順番)に並びなおして出力する。式（３５）のように行列Ｐの転置を用いて、上記ステップＳ２ｅで検出した送信信号＾ｓ’の順番の並び替え処理を行う。行列ＰはステップＳ２ａ−２の処理において検出順番リストＯに従って得られる行列Ｐと同一のものである。

なお行列Ｐは順番リストＯに従い＾ｓ’の要素を並び替える機能を有していれば良い。実際にステップＳ２ｆをハードウェアに実装する場合でも＾ｓ’の要素をリストＯに従い並び替える機能が実現されれば良い。そして、並び替え処理が終わった後は、検出された送信信号ベクトル＾ｓを信号検出装置から出力し、無線受信装置２の次の処理部が処理を行う。

＜実施例３＞
次に実施例３について説明する。
実施例２同様に、無線受信装置２内の信号検出装置への入力が伝搬路行列Ｈと係数γ、受信信号ベクトルｘであるとし、また本実施形態による信号検出処理を経て出力する信号を検出信号＾ｓとすると、当該信号検出装置は、
（ステップＳ３ａ−１）検出順番判定及び抽出ベクトル生成に用いる行列Ｍ^（ｋ）を計算する。
（ステップＳ３ａ−２）送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素ｓ＝［ｓ_１，ｓ_２，・・・，ｓ_Ｔ］に対して、最大検出後ＳＩＮＲ（Signal to interference plus noise ratio）或いはＳＮＲ（signal to ratio）を持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する。
そして、ステップＳ２ａ−１とステップＳ２ａ−２をＴ回繰り返し実行する。なお、ステップＳ３ａ−１およびステップＳ３ａ−２の処理は、実施例２のステップＳ２ａ−１およびステップＳ２ａ−２と同様である。
（ステップＳ３ｂ）ステップＳ３ａ−１で得られたＴ個の送信信号に対する検出順番に従い、伝播路行列Ｈの列ベクトル、及び行列Ｃの行と列ベクトルの並び替えを行う。ステップＳ３ｂの処理は実施例２のステップＳ２ｂの処理と同様である。
（ステップＳ３ｃ）行と列ベクトルが並び替えられた行列Ｃ’を下三角行列Ｒに分解する。下三角行列Ｒを用いて列ベクトルが並び替えられた行列Ｈ’を直交化し、行列Ｑを生成する。
（ステップＳ３ｄ）行列Ｑの複素共役転置を用いて受信ベクトルｘをフィルタリングする。
（ステップＳ３ｅ）下三角行列Ｒの下三角構造を利用し、前進代入及び硬判定を組み合わせて、Ｔ個の送信信号を順次検出する。
（ステップＳ３ｆ）検出されたＴ個の送信信号をリストＯに従い、元の送信された空間順番（アンテナ順番）に並べ直して出力する。なおステップＳ３ｆの処理は、実施例２のステップＳ２ｆの処理と同様である。

次に、上述の（ステップＳ３ａ）〜（ステップＳ３ｆ）の処理の詳細について説明する。
ステップＳ３ａ−１、ステップＳ３ａ−２の処理については、実施例２におけるステップＳ２ａ−１、ステップＳ２ａ−２の処理と同様である。

＜ステップＳ３ｂの処理について＞
次に信号検出装置は、ステップＳ３ａ−１で得られたＴ個の送信信号に対する検出順番に従い、伝播路行列Ｈの列ベクトル、及び行列Ｃの行と列ベクトルの並び替えを行う。ここで式（３６）及び式（３７）は伝播路行列Ｈの列ベクトル、及び行列Ｃの行と列ベクトルの並び替えを行う際の式を示している。

この式（３６）、式（３７）においてＰは並び替え行列に相当し、その列ベクトルはｅ_ｏＴ，…ｅ_ｏ２，ｅ_ｏ１により構成される。ここでｅ_ｋはＴ行１列の列ベクトルであり、そのｋ番目の要素は１でそれ以外は０である。式（３６）のように並び替えを行った後、あるいはその並び替えに相当するような処理を施された後の伝搬路行列をＨ’と表す。例えばＳ＝｛ｏ_３，ｏ_２，ｏ_１｝＝｛２，３，１｝の場合ではＰ＝［ｅ_ｏ３，ｅ_ｏ２，ｅ_ｏ１］＝［ｅ_２，ｅ_３，ｅ_１］である。従って式（３８）で示すように伝播路行列Ｈの列ベクトルがＰによって並べ替えられる。

ここでの行列ＨとＰの乗算は実際には数学的演算をする必要がなく、行列Ｐは順番リストＯに従い、Ｈの列ベクトルを並び替えるようにすればよい。つまり実際にステップＳ２ｂを実装する場合でも、Ｈの列ベクトルをリストＯに従い並び替えるようにすればよい。行列Ｃについては行と列の両方が式（２６）に従って並び替えられる。

＜ステップＳ３ｃの処理について＞
ステップＳ３ｃにおいて信号検出装置は、ステップＳ３ｂで行列Ｃについて行ベクトルと列ベクトルが並び替えられた行列Ｃ’を分解し下三角行列Ｒを導く。また下三角行列Ｒを用いて、列ベクトルが並び替えられた行列Ｈ’を直交化し、行列Ｑを生成する。行列Ｃ’を分解して下三角行列Ｒを導く処理は式（３６）で表される。

なお、式（３９）のように下三角行列Ｒを導く方法はいくつか考えられる。例えば、Gaxpy Cholesky分解法やOuter Product Cholesky分解法などを用いればよい。どのような分解法を使用するかは実装上の考慮を踏まえた上で決定される。また、式（４０）を用いて下三角行列Ｒを用いて、列ベクトルが並び替えられた行列Ｈ’を直交化し、行列Ｑを生成する。

つまり、式（４０）を用いて、行列Ｈ’の列ベクトルに対して、右から左へ順番に直交化し、得られた結果を行列Ｑに格納する。

＜ステップＳ３ｄの処理について＞
次に信号検出装置は、ステップＳ３ｃで算出した行列Ｑの複素共役転置を使って列ベクトルｙを算出し、式（４１）で示すように、受信ベクトルｘをフィルタリングする。

ここでｓ’は行列Ｐ^Ｔにより送信信号ベクトルｓの要素の順番が並び替えられた行列を表す。またｖは線形フィルタリング処理を施した後の雑音成分ベクトルと干渉成分ベクトルの合成を表す。また列ベクトルｙは、行列Ｒと列ベクトルｓ’との乗算及び雑音成分と干渉成分とを合成した列ベクトルｖとで構成されている。

＜ステップＳ３ｅの処理について＞
次に信号検出装置は、Ｒの下三角構造を利用して、前進代入及び硬判定を行って、Ｔ個の送信信号を順次検出する。上記算出した列ベクトルｙは式（４２）のように要素ごとに書き表すことができる。

式（４２）においてｒ_ｋ，ｋ、ｒ_ｋ，ｉ、ｖ_ｋ（ｋ＝Ｔ，…，１）はそれぞれ行列Ｒとベクトルｖの中の要素を表す。前進代入処理は、下記の式（４３）、式（４４）、式（４５）の３つの演算を、ｋ＝１からｋ＝Ｔまで（つまり、ｋ＝１，２，…Ｔ）繰り返して行う。式（４３）では、送信信号ｓ_ｋ ^’に対する干渉成分を算出する演算（干渉成分算出式）である。この演算においてＫ＝１の場合には、干渉成分は０、つまり＾ｍ_Ｔ＝０となる。また式（４４）では列ベクトルのｋ番目要素ｙ_ｋから干渉成分＾ｍ_ｋを減算し、送信信号の軟判定結果^〜ｓ_ｋ’（^〜の記号はチルダを示す）を求める演算である。また式（４５）は式（４４）で得られた軟判定結果^〜ｓ_ｋ’に対して送信側で変調時に適用したコンスタレーションに基づいて硬判定を行う処理である。

そして上記式（４３）〜（４５）による処理をｋ＝１からｋ＝ＴまでＴ回実行して、送信信号ベクトル＾ｓ’＝［＾ｓ_１’，＾ｓ_２’，…，＾ｓ_Ｔ’］^Ｔが得られる。

＜ステップＳ３ｆの処理について＞
次に信号検出装置は、検出されたＴ個の送信信号を順番リストＯに従い、元の送信された空間順番(アンテナ順番)に並びなおして出力する。なおこの処理は実施例２のステップＳ２ｆの処理と同様である。そして、信号検出装置は、検出された送信信号ベクトル＾ｓを信号検出装置から出力し、無線受信装置２の次の処理部が処理を行う。

なお、上述の実施例１におけるステップＳ１ａの処理、上述の実施例２におけるステップ２ａ−１の処理（＝ステップＳ３ａの処理）はそれぞれ検出順番判定及び抽出ベクトル生成に用いる行列Ｍ^（ｋ）を計算する処理であるが、実施例１，実施例２，実施例３のいずれの実施例の場合にも、ステップＳ１ａの処理またはステップ２ａ−１の処理（＝ステップＳ３ａの処理）のどちらの処理によって行列Ｍ^（ｋ）を計算するようにしても良い。つまり実施例２においてステップ２ａ−１の処理（＝ステップＳ３ａの処理）の処理により行列Ｍ^（ｋ）を計算するようにしても良いし、実施例２または実施例３においてステップ１ａの処理の処理により行列Ｍ^（ｋ）を計算するようにしても良い。

なお、従来技術ではＺＦ基準においてＴ回の擬似逆行列演算を行い、またＭＭＳＥ基準においてＴ回の逆行列演算を行う必要がある。しかしながら、本発明では、その処理の最も演算量が多い逆行列演算を他の新規な方法により求めることにより、信号検出装置における信号検出の従来手法と同様の特定を実現しながら演算量を大幅に削減することができる。これにより、上述の第１〜第３の実施例によれば、逆行列演算量を大幅に削減することができるので、所要演算量は従来のＳＩＣ方式と比較して極めて少なくなる。従って，従来に比べて、処理演算量が少なく所要演算回路規模を小さい無線受信装置２の信号検出装置を提供することができる。

また本発明の第１〜第３の実施例によれば、所要演算回路規模を小さくできるので、これにより、無線受信装置２の信号検出装置の所要記憶デバイス容量を小さくすることができる。

また本発明の第１〜第３の実施例によれば、所要演算回路規模と記憶デバイスが小さいため無線受信装置２の信号検出装置の小型化・軽量化は容易に行うことができる。

また本発明の第１〜第３の実施例によれば、所要消費電力は所要演算回路規模やその動作クロック周波数などに比例するので、従来のＳＩＣ方式と比較して電力消費量が小さいと考えられる。従って、バッテリによって動作するＭＩＭＯシステムの動作時間の長持ちが実現可能となる。

また本発明の第１〜第３の実施例によれば、無線受信装置２の信号検出装置のハードウェア並びにソフトウェアへの経済的な実装において、上述の効果により、製造コストが安くなり大量生産に適したものとなる。

なお本発明の第１〜第３の実施例において最も重要な特徴は、１．新規な逆行列演算手法を提案したこと、また提案した演算手法は数学的に従来法と等価であるため、演算量を大幅に削減しながらも従来法と完全に同等な特性が実現できること、２．係数γの値を変更することによってＺＦとＭＭＳＥ基準を簡単に切り替えられること、３．新規逆行列演算処理と伝播路行列ＨのＱＲ分解に基づく信号検出処理方法を組み合わせたことである。特に従来技術との一番の違いは、従来技術ではＺＦ基準においてＴ回の擬似逆行列、ＭＭＳＥ基準においてはＴ回の逆行列演算を行う必要があった。しかしながら本発明では最も演算量が多い逆行列演算を新規な方法により求めることを提案し、従来の信号検出の手法とまったく同様な特性を実現しながら、演算量を大幅に削減したことにある。

なお、上述の無線受信装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの構成を示す第１の図である。 ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの構成を示す第２の図である。 ＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムの構成を示す第１の図である。 ＭＩＭＯ−Ｓｉｎｇｌｅシステムの構成を示す第２の図である。

符号の説明

１ 無線送信装置
２ 無線受信装置

Claims (4)

1. ＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）システムにおいて伝搬路行列Ｈ、所定の係数γ、受信信号ベクトルｘを用いて受信信号の信号検出を行う無線受信装置における無線信号検出方法であって、
   前記無線受信装置が、無線送信装置のアンテナ数Ｔと同数の値まで繰り返される処理回数をｋとした場合における、前記伝搬路行列Ｈの自己相関行列Ｃの逆行列である行列Ｍ^（ｋ）を計算する第１の処理と、
   前記無線受信装置が、送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素に対して、最大検出後ＳＩＮＲまたはＳＮＲを持つ送信系統における送信信号を検出対象の送信信号と決定しその番号をリストＯに保存する第２の処理と、
   前記無線受信装置が、前記決定した送信信号に対して、それを検出するために当該送信信号の番号に対応する前記行列Ｍ^（ｋ）の対角成分を用いてＭＭＳＥまたはＺＦ基準の抽出ベクトルを算出する第３の処理と、
   前記無線受信装置が、前記第３の処理で算出した抽出ベクトルを用いて前記送信信号ベクトルｓの中から、前記リストＯに保存する際に決定した番号を有する信号成分を検出する第４の処理と、
   前記無線受信装置が、前記第４の処理で検出した信号成分に対してシステムの用いるコンスタレーションに従い量子化し、硬判定して信号成分を得る第５の処理と、
   前記無線受信装置が、前記第５の処理の硬判定により得られた信号成分による干渉成分を受信信号から除去する第６の処理と、
   前記無線受信装置が、前記第１から第６の各処理をＴ回繰り返して送信信号ベクトルを検出し、
   前記第１の処理は、前記伝搬路行列Ｈの部分行列である第１列ベクトルから算出した行列Ｍ^［１］を初期値として、前記自己相関行列Ｃ及び行列Ｍ^{［ｋ−１］}を用いて行列Ｍ^［ｋ］を算出する再帰計算により行列Ｍ^［Ｔ］を算出し、当該行列Ｍ^[Ｔ]＝Ｍ^（Ｔ）を初期値として、行列Ｃ及び行列Ｍ^（ｋ）を用いて行列Ｍ^{（ｋ−１）}を算出する再帰計算により、ｋ＝１、２、・・・、Ｔに対応する行列Ｍ^（ｋ）を計算する
   ことを特徴とする無線信号検出方法。
2. ＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）システムにおいて伝搬路行列Ｈ、所定の係数γ、受信信号ベクトルｘを用いて受信信号の信号検出を行う無線受信装置における無線信号検出方法であって、
   無線送信装置のアンテナ数Ｔと同数の値まで繰り返される処理回数をｋとした場合における、前記伝搬路行列Ｈの自己相関行列Ｃの逆行列である行列Ｍ^（ｋ）（ｋ＝１，２、…Ｔ）を計算する行列計算処理と、
   無線送信装置の送信した信号の送信信号ベクトルｓの中にあるＴ個の要素に対して、それぞれの信号検出の順番を決定し、順番リストに記録する検出順番決定処理と、
   前記伝搬路行列Ｈの列ベクトルおよび当該伝搬路行列Ｈの自己相関行列Ｃの行ベクトルと列ベクトルとを前記順番リストに従い並び替える並び替え処理と、
   前記行列Ｃを並び替えた行列から三角行列Ｒを導き、前記伝搬路行列Ｈの列ベクトルが並び替えられた行列を前記三角行列を用いて直交化することで行列Ｑを生成する行列Ｒ・行列Ｑ生成処理と、
   前記行列Ｑの複素共役転置を使って受信ベクトルｘをフィルタリングするフィルタリング処理と、
   前記三角行列Ｒを用いて前記Ｔ個の送信信号を順次検出する送信信号検出処理と、
   前記検出したＴ個の送信信号を前記順番リストに従って、元の送信された空間順番に並びなおして出力する順番並び替え処理と、を有し、
   前記行列計算処理は、前記伝搬路行列Ｈの部分行列である第１列ベクトルから算出した行列Ｍ^［１］を初期値として、前記自己相関行列Ｃ及び行列Ｍ^{［ｋ−１］}を用いて行列Ｍ^［ｋ］を算出する再帰計算により行列Ｍ^［Ｔ］を算出し、当該行列Ｍ^[Ｔ]＝Ｍ^（Ｔ）を初期値として、行列Ｃ及び行列Ｍ^（ｋ）を用いて行列Ｍ^{（ｋ−１）}を算出する再帰計算により、ｋ＝１、２、・・・、Ｔに対応する行列Ｍ^（ｋ）を計算する
   ことを特徴とする無線信号検出方法。
3. 前記行列Ｒ・行列Ｑ生成処理において、前記行列Ｃから三角行列算出式を用いて上三角行列Ｒを導き、前記行列Ｈを前記上三角行列Ｒを用いて直交化して行列Ｑを生成して出力し、
   前記フィルタリング処理は、前記行列Ｑの複素共役転置と前記受信信号ベクトルｘとを乗算することによりベクトルｙを算出し、
   前記送信信号検出処理は、前記列ベクトルｙと前記上三角行列Ｒを用いて後退代入演算処理によって、検出送信信号ベクトルを算出し、その検出送信信号ベクトルのＴ個の要素を順番に検出し、干渉成分算出式に従って干渉成分を算出し、前記列ベクトルｙのｋ番目の要素ｙｋから前記干渉成分を減算することにより軟判定検出信号を算出し、当該軟判定検出信号に対して、送信側で変調時に適用したコンスタレーションに基づいて硬判定を行い硬判定検出信号を算出し、
   前記順番並び替え処理は、前記後退代入処理によって得られた検出送信信号ベクトルを前記順番リストに従って並び替えた後で、その並び替え結果を出力する
   ことを特徴とする請求項２に記載の無線信号検出方法。
4. 前記行列Ｒ・行列Ｑ生成処理において、前記行列Ｃから三角行列算出式を用いて下三角行列Ｒを導き、前記行列Ｈを前記下三角行列Ｒを用いて直交化して行列Ｑを生成して出力し、
   前記フィルタリング処理は、前記行列Ｑの複素共役転置と前記受信信号ベクトルｘとを乗算することによりベクトルｙを算出し、
   前記送信信号検出処理は、前記列ベクトルｙと前記下三角行列Ｒを用いて前進代入演算処理によって、検出送信信号ベクトルを算出し、その検出送信信号ベクトルのＴ個の要素を順番に検出し、干渉成分算出式に従って干渉成分を算出し、前記列ベクトルｙのｋ番目の要素ｙｋから前記干渉成分を減算することにより軟判定検出信号を算出し、当該軟判定検出信号に対して、送信側で変調時に適用したコンスタレーションに基づいて硬判定を行い硬判定検出信号を算出し、
   前記順番並び替え処理は、前記前進代入処理によって得られた検出送信信号ベクトルを前記順番リストに従って並び替えた後で、その並び替え結果を出力する
   ことを特徴とする請求項２に記載の無線信号検出方法。

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