JP4827695B2 - 無線受信装置 - Google Patents

Description

本発明は、複数の異なる信号系列を空間多重伝送する無線受信装置に関するものである。

近年、無線通信の大容量化および高速化の要求に伴い、有限な周波数資源の利用効率を向上させる研究がさかんに行われている。空間領域を利用する手法はその中でも注目を集めている。その手法のひとつとして、アダプティブアレーアンテナ（適応アンテナ）がある。このアンテナを用いると、受信信号に乗算する重み付け係数（以下、重みという。）により、振幅と位相とを調整して、所望の方向から到来する信号を強く受信することができる。そして、干渉波に対しては、指向性のヌルを向けることで抑圧することができる。これにより、システムの通信容量を改善することが可能となる。

また、空間領域を利用する別の手法として、伝搬路における空間的な直交性を利用するものがある。これには、２つの技術がある。一つは、同一時刻、同一周波数および同一符号の物理チャネルを用いて異なるデータ系列を、異なる端末装置に対して伝送する空間分割多元接続（ＳＤＭＡ：Space Division Multiple Access）技術である。もう一つは、同一時刻、同一周波数および同一符号の物理チャネルを用いて異なるデータ系列を、同一の端末装置に対して伝送する空間多重技術である。
ＳＤＭＡ技術においては、端末装置間の空間相関係数が所定値よりも低ければ、ＳＤＭＡが可能となり、無線通信システムのスループットや同時ユーザの収容数を改善することができる（例えば、非特許文献１）。

一方、空間多重技術においては、無線送信装置および無線受信装置の双方が、複数のアンテナ素子を備える。そして、各アンテナ素子間の受信信号の相関性が低い伝搬環境下において、空間多重伝送が実現できる。

この空間多重技術を用いる無線通信システムを図１５に示す。なお、送信アンテナ数をＮ、受信アンテナ数をＭとする。なお、Ｍは、一般的には、受信品質を確保するため、Ｎ以上の自然数とする。
図１５の無線通信システムは、無線送信装置１０１と無線受信装置１０２とを備えている。そして、無線送信装置１０１は、複数の送信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｎを有し、無線受信装置１０２は、複数の受信アンテナ１０４−１~１０４−Ｍを有する。
送信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｎからは、それぞれ異なる送信信号が同一時刻にかつ同一周波数で送信され、これらの信号が、複数の受信アンテナ１０４−１〜Ｍで受信される。
無線受信装置１０２は、受信部１０５−１~１０５−Ｎおよび受信ベースバンド処理部１０６をさらに有している。各受信部１０５−１~１０５−Ｎは、各受信アンテナ１０４−１〜Ｍで受信された信号を受信し、受信ベースバンド処理部１０６は、各受信部１０５−１~１０５−Ｎで受信された各信号を分離する。その後、復調復号処理が行われる。

以上のように、無線送信装置１０１においては、各送信アンテナ１０３−１〜Ｎごとに、同一時刻、同一周波数および同一符号の物理チャネルを用いた異なるデータ系列が送信される。そして、無線受信装置１０２においては、各受信アンテナ１０４−１〜Ｎごとに受信された信号を基にして異なるデータ系列に分離する。このような空間多重伝送を利用することにより、多値変調を行わずに高速処理を実現することが可能である。空間多重伝送の場合において、十分なＳ／Ｎ（信号対雑音比）条件下で、かつ、送受信間の伝搬路に多数の散乱体が存在する環境下であるとき、無線送信装置１０１および無線受信装置１０２のアンテナ数（同数）に比例して通信容量の拡大が可能となる。

このような受信方法として、次のような方法がある（例えば、非特許文献２）。すなわち、MMSE(Minimum Mean squared error)やMLD(Maximum Likelihood Detection)、反復復号受信などによる送信系列（複数の無線受信装置からの送信系列）を分離受信する方法である。反復復号受信の構成としては、例えば、パラレル型干渉キャンセラPIC(parallel Interference Cancellation)、逐次型干渉キャンセラSIC(Successive Interference Cancellation)がある。パラレル型干渉キャンセラPICは、干渉信号を一括して除去して復号処理を行う。逐次型干渉キャンセラSICは、受信信号から逐次的に空間多重信号を分離受信して、復号処理を行う。そして、受信信号から干渉信号を徐々に取り除いていく。

ＭＬＤ法では、受信信号に対し、複数の送信アンテナから送信された複数の送信信号のすべての組合せを用いてメトリック（例えばユークリッド距離又はその二乗）を算出する。そして、最小の距離を与える送信信号の組合せを選択する。これにより、複数の空間多重された送信信号が確実に分離でき、ＭＭＳＥやＺＦといった他の線形分離受信方法よりも優れた特性を得ることができる。他方で、送信信号の変調多値数や空間多重数の増加に伴いメトリック演算が増大し、信号分離に要する演算量が大きくなる。その結果、無線受信装置の小型化および消費電力の低減化が実現しにくい結果となる。

そこで、ＭＬＤ法での演算量を削減するため、各種アルゴリズムが検討されている。その一つにＱＲＭ−ＭＬＤ法が存在する（例えば、非特許文献３）。ＱＲＭ−ＭＬＤ法では、ＭＬＤ法に、ＱＲ分解およびＭアルゴリズムを組み合わせて、メトリックの計算回数を削減する。例えば、６４ＱＡＭを２本の送信アンテナから伝送した場合、ＭＬＤ法によるメトリック計算回数は、４０９６（＝６４×６４）回となる。
これに対し、ＱＲＭ−ＭＬＤ法によるメトリック計算回数は、（初段の信号点候補数）＋（２段目の信号点候補数）×（初段で生き残った信号点候補数）で求めることができるので、４８＋６４×４８＝３１２０回（ただし、初段の信号点候補数Ｍ＝４８の場合）となる。よって、ＱＲＭ−ＭＬＤ法によるメトリック計算回数は、ＭＬＤ法によるメトリック計算回数に比べて、減ることになる。
なお、このような演算量（メトリック計算回数）の削減効果は、空間多重送信信号数が増大すればするほど大きくなる。

さらに、ＭＬＤ法での演算量を削減する方法として、Sphere Decoding法も存在する（例えば、非特許文献４）。Sphere Decoding法では、すべてのシンボル候補点と受信信号点との間の距離を算出するのではなく、受信信号を中心とした一定の領域内にあるシンボル候補点だけの距離を計算する。これにより、演算量を大幅に削減する。

ここで、伝搬路誤り訂正符号化（ターボ符号、ＬＤＰＣ符号）により空間多重伝送する場合、送信信号の組合せを選択した後、尤度情報に基づく軟判定値を算出する。そして、誤り訂正復号処理を行う。その結果、受信特性が改善する。
尤度情報の算出方法としては、ＭＡＸ−ＬＯＧ―ＭＡＰ法による対数尤度比（ＬＬＲ：Log Liklihood Ratio）を軟判定値として用いることができる（例えば、非特許文献５）。
受信信号の対数尤度比を決定するための方法としては、次のような方法がある（例えば、特許文献１）。すなわち、２種類の距離を計算して、対数尤度比を算出する方法である。１種類目の距離は、受信信号点と、ビットにマッチングする最も近いシンボル点との間の距離である。２種類目の距離は、受信シンボルとビットにマッチングしていない最も近いシンボル点との間の距離である。

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しかしながら、ＱＲＭ―ＭＬＤ法では、ＭＡＸ−ＬＯＧ−ＭＡＰ法においてビットごとのＬＬＲを算出する際、シンボル候補を削減することにより、対応するメトリック演算に必要なシンボルまで削減する。その結果、ＬＬＲが算出できない現象（以下、ビット消失現象という）が生じる。
ＱＲＭ―ＭＬＤ法では、ＭＬＤ法とは異なり、周辺のシンボルのメトリックを用いた補間処理を行うことにより尤度情報を算出する。しかし、そのような算出処理は、分岐処理となってしまい、ＦＰＧＡやＬＳＩなどのハードウエア実装に適さない。
ＱＲＭ−ＭＬＤ法では、初段から信号点を削減する場合、ＭＬＤ法に比べて、特性劣化が大きくなる。
Sphere Decoding法では、送信する情報を誤り訂正符号化して送信する場合において、軟判定復号するときに、受信信号から最も近いシンボル点の距離を求める領域が拡大する。その結果、演算量の削減効果を向上させにくい。
Sphere Decoding手法を用いた場合を以下に示す。送信する情報を誤り訂正符号化して送信する場合に、軟判定復号を適用する際、MLD法と同等な特性を得るためには、ビット毎の尤度情報算出のために、距離を計算する領域を拡大する必要が生じ、演算量削減効果が小さくなる課題を生じる。

上記課題を解決するために、本発明は、空間多重する伝搬路のチャネル推定値を出力するチャネル推定部と、M個の空間多重送信信号の受信信号と前記チャネル推定部の出力を基に、前記M個の空間多重信号のうち第１の送信信号に対するシンボルを判定し、判定シンボルとして出力するシンボル判定部と、前記第１の送信信号の判定シンボルおよび前記第１の送信信号の判定シンボルに近接する近接シンボル群と、受信信号点との間の距離を算出する近接シンボル間距離算出部と、前記第１の送信信号の判定シンボルで表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で前記第１の送信信号の判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と前記受信信号点との距離を算出する第１の反転シンボル間距離算出部と、前記近接シンボル間距離算出部および第１の反転シンボル間距離算出部の出力を基にビット尤度を算出するビット尤度算出部と、前記ビット尤度算出部の出力を基に誤り訂正復号処理を行う誤り訂正復号部と、を含む。
また、上記課題を解決するために、本発明は、空間多重する伝搬路のチャネル推定値を出力するチャネル推定部と、M個の空間多重送信信号の受信信号と前記チャネル推定部の出力を基に、前記M個の空間多重信号の送信シンボル（S_１、．．．、S_M）を判定シンボルとして出力するシンボル判定部と、前記判定シンボルおよび前記判定シンボルに近接する近接シンボル群と受信信号点との間の距離を算出する近接シンボル間距離算出部と、前記判定シンボルで表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で前記判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と前記受信信号点との距離を算出する第１の反転シンボル間距離算出部と、前記近接シンボル間距離算出部および第１の反転シンボル間距離算出部の出力を基にビット尤度を算出するビット尤度算出部と、前記ビット尤度算出部の出力を基に誤り訂正復号処理を行う誤り訂正復号部と、を含む。

本発明の無線受信装置によれば、演算量の削減効果を得られて特性劣化が小さく、かつビット消失現象がなくなる。さらに、ハードウエア実装に適した構成で実現できる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。同一部分は、同一の符号（用語を含む）を用いて説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における無線受信装置１０の構成例を示す図である。ここでは、図１の無線受信装置１０は、空間多重伝送された送信信号（空間多重ストリームに含まれる送信信号）を分離して復号するまでの受信処理を行うものとする。そして、本実施の形態では、例えば、変調方式を６４ＱＡＭとし、送信信号数（または空間多重ストリーム数）ＮｔをＮｔ＝２、受信アンテナ数ＮｒをＮｒ＝２とした場合について説明する。
この場合、２つの送信信号ベクトルｘ＝（ｘ_１ ｘ_２）^Ｔが、２本の送信アンテナからそれぞれ送信されるものとする。

なお、変調方式や送信信号数、受信アンテナ数は、本実施の形態に限定されず、変更してもよい。以下において、Ｌ_ｎは第ｎの送信信号の変調多値数を表すものとする。また、ｘ_ｎは第ｎの送信シンボル、Ｔは転置演算子をそれぞれ表すものとする。

図１において、無線受信装置１０は、２本の受信アンテナ１０１、１０２、２つの受信部１０３、１０４、チャネル推定部１０５、ＱＲ分解演算部１０６および行列乗算部１０７を有する。さらに、無線受信装置１０は、シンボル判定部１０８、第１の反転シンボル間距離算出部（第１の検出部）１０９、近接シンボル間距離算出部（第１の選定部）１１０、第２の反転シンボル間距離算出部（第２の検出部）１１１、ビット尤度算出部１１２および誤り訂正複号部１１３を有する。

各受信アンテナ１０１、１０２は、例えば無線送信装置（不図示）から送信されてきた高周波信号（複数の送信信号を含む空間多重ストリーム）を受信する。本実施の形態では、受信アンテナの本数は、例えば２本としたが、空間多重ストリーム数Ｍ（Ｍは自然数）以上の自然数に変更してもよい。受信アンテナの本数をＭ以上の自然数とするのは、受信品質を確保するためである。

各受信部１０３、１０４は、各受信アンテナ１０１、１０２で受信された高周波信号について、増幅処理および周波数変換処理を行った後、直交検波処理を行う。これにより、高周波信号が、Ｉ（Ｉ：Inphase、同相）信号と、Ｑ（Ｑ：Quadrature、直交）信号とからなるベースバンド信号に変換される。
なお、ベースバンド信号は、Ａ／Ｄ変換器（不図示）を用いて、離散信号としてサンプリングされる。本実施の形態では、サンプリングされたＩ信号およびＱ信号からなる複素信号を受信信号ｙ_ｎとして表す。このとき、Ｉ信号は、複素信号の実数成分に相当し、Ｑ信号は、複素信号の虚数成分に相当する。
また、本実施の形態において、受信信号ベクトルｙと表記した場合、これは、第ｎ番目の要素がｙ_ｎからなるＮｒ次元の列ベクトルを表すものとする。

チャネル推定部１０５は、空間多重する伝搬路の変動状況の推定値であるチャネル推定値（空間多重ストリームに用いられる伝搬路のチャネル推定値）を出力する。このチャネル推定値は、無線送信装置（不図示）から送信される公知のパイロット信号やリファレンス信号などに基づくものである。具体的には、チャネル推定値は、伝搬路の振幅変動および位相変動量を示した複素数値で表される。
本実施の形態では、行列Ｈの行列要素が、チャネル推定値ｈ_ｎｍとなっている場合、この行列Ｈをチャネル行列という。ただし、ｈ_ｎｍは、ｍ番目の送信アンテナとｎ番目の受信アンテナとの間のチャネル推定値を表す。ｎはＮｒ以下の自然数、ｍはＮｔ以下の自然数とする。

ここで、無線受信装置１０において、第ｍ番目の送信アンテナから送信される送信信号ｘ_ｍに対して、フラットフェージング伝搬環境下において得られる受信信号ベクトルｙは、数１で表される。

数１中、チャネル行列Ｈは、Nr行×Nt列で構成される。Ｎｒは、無線受信装置１０の受信アンテナ数を表し、Ntは、無線送信装置（不図示）において送信に使用される送信アンテナ数を表す。なお、本実施の形態では、空間多重ストリーム数はNtに等しいものとする。本実施の形態では、例えば、Ｎｒ、Ｎｔはともに、２である。
また、数１のｎは、Ｎｒ本のアンテナで受信したときに付加されるＮｒ個の要素をもつ雑音ベクトルを表す。この雑音電力σの白色雑音を数２に表す。

なお、数２中、Ｉ_ＮｒはＮｒ次の単位行列、Ｅ［ｘ］はｘの期待値をそれぞれ表す。

ＱＲ分解演算部１０６は、チャネル推定部１０５の出力をQR分解することで、上三角行列Rとユニタリ行列Qを出力する。そして、ＱＲ分解演算部１０６は、上三角行列Rを新たなチャネル推定行列にし、受信信号にユニタリ行列の共役転置Q^Hを乗算した出力を新たな受信信号とする。
具体的には、ＱＲ分解演算部１０６は、ユニタリ行列Ｑおよび上三角行列Ｒの積でチャネル行列Ｈを表すように、行列ＱおよびＲを求める。このときＨ＝ＱＲとなる。Ｑに関する情報は、行列乗算部１０７に与えられる。Ｒに関する情報は、シンボル判定部１０８、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１および近接シンボル間距離算出部１１０に与えられる。

行列乗算部１０７は、受信信号ベクトルｙ＝（ｙ_１ ｙ_２）^Ｔに、ユニタリ行列Ｑの共役転置行列Ｑ^Ｈを乗算する。そして、行列乗算部１０７は、ユニタリ変換信号ベクトルｚを得る。このとき、ｚと送信信号ベクトルｘとの間には、数３に示す関係が成立する。

シンボル判定部１０８は、M個の空間多重送信信号の受信信号と前記チャネル推定部の出力を基に、前記M個の空間多重信号のうち第１の送信信号に対するシンボルを判定し、判定シンボルとして出力する。この判定には、次のような方法がある。

［線形分離方法］
まず、線形分離方法によるシンボル判定について説明する（第１段階、第２段階）。つまり、シンボル判定部１０８は、線形分離処理により送信信号の組合せを推定する。ここでは、第１段階として、数４に示す関係を用いて、第２の送信シンボルｘ_２を判定する。

数４中、Ｃ（Ｌ）は、変調多値数Ｌの変調方式を用いたときにマッピングされるＬ個の送信シンボルの集合を表す。

ここで、受信信号点ｚ_２／ｒ_２２に対する送信シンボルの決定方法について図２を参照して説明する。なお、ｚ_２はユニタリ変換信号、ｒ_２２はＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素をそれぞれ表す。ｚ_２／ｒ_２２は、ｒ_２２を用いてｚ_２を正規化したものである。図２のｘ軸およびｙ軸は、それぞれ、送信シンボルＳｃをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値を示す。
この場合、（ｚ_２／ｒ_２２）−Ａ_ｎ、および、（ｚ_２／ｒ_２２）−Ｂ_ｎを基に信号点が属する領域が検出されて、送信シンボルが決定される。これにより、全ての送信シンボルＳｃとの距離を算出する必要なく送信シンボルを決定することができる。よって、距離算出に伴う処理量（演算量）が削減する。

なお、上記処理量の削減方法としては、次のような方法もある。すなわち、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値Ａ_ｎ、Ｂ_ｎに、行列Ｒの対角要素ｒ_２２を乗算する。そして、その乗算結果を新たな閾値ｒ_２２Ａ_ｎ、ｒ_２２Ｂ_ｎとし、これらとユニタリ変換信号点ｚ_２との差から、送信シンボルを決定する。これは、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素が実数値をとる性質を利用している。この場合も、ユニタリ変換信号ｚ_２の正規化時の割り算が不要となるため、処理量が削減する。

次に、第２段階について説明する。ここでは、数５に示す関係から、第１段階で判定した第２の送信シンボルｘ_２を用いて、第１の送信シンボルｘ_１が決定される。

この決定の際も、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１を利用して処理量の削減を実現することができる。
すなわち、図２の閾値Ａ_ｎ、Ｂ_ｎ（送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割したもの）と、ｚ_１−ｒ_１２ｘ_２をｒ_１１で正規化した信号点との差から、送信シンボルを決定する。なお、ｚ_１はユニタリ変換信号、ｒ_１２ｘ_２は送信シンボルｘ_２による干渉成分をそれぞれ表す。
この場合、全ての送信シンボルとの距離を算出する必要なく送信シンボルを決定することができる。よって、距離算出に伴う処理量が削減する。

なお、上記第２段階における処理量の削減方法としては、次のような方法もある。すなわち、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値Ａ_ｎ、Ｂ_ｎに、行列Ｒの対角要素ｒ_１１を乗算する。そして、その乗算結果を新たな閾値ｒ_１１Ａ_ｎ、ｒ_１１Ｂ_ｎとし、これらとユニタリ変換信号点ｚ_１との差から、送信シンボルを決定する。これは、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素が実数値をとる性質を利用している。この場合も、ユニタリ変換信号ｚ_１の正規化時の割り算が不要となるため、処理量が削減する。

なお、送信信号数Ｎｔが２よりも大きい場合、第ｍ段階として、次のような処理を行う。すなわち、数６に示す演算処理をして送信シンボルを決定する。このとき、ｍ＝Ｎｔとなるまで、繰り返し演算処理を実行する。

なお、QR分解を用いた線形分離方法の場合について説明したが、例えば、ＺＦ法やＭＭＳＥ法によるウエイトを乗算して、受信信号を分離してもよい。

次に、シンボル判定部１０８において行われる最尤推定方法によるシンボル判定について説明する（第１段階、第２段階）。つまり、シンボル判定部１０８は、送信信号の最適な組合せを最尤推定により判定する。ここでは、第１段階として、数７に示す関係を満たす、送信シンボルの最尤である組（ｘ_１、ｘ_２）を判定する。

ここで、２×２ＭＩＭＯ送信時において、変調多値数Ｌ_１、Ｌ_２の多値変調を用いる場合、最尤シンボル判定は、（Ｌ_１×Ｌ_２）通りの組合せとなる。しかし、ＱＲ分解により得られる上三角化行列Ｒを用いて処理量の簡易化を図ることができる。
具体的には、第２の送信シンボルとして、あるシンボルｓ_２を仮設定する。そして、ユニタリ変換信号ｚ_１から、シンボルｓ_２による干渉成分ｒ_１２ｓ_２を除去した信号（ｚ_１−ｒ_１２ｓ_２）を、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１で正規化した信号点と、第１の送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値との差を求める。次に、その差から、シンボルｓ_２に対する最適な第１の送信シンボルｓ_１の組合せを決定する。そして、決定したシンボルの組合せから、数８に示すメトリックを算出する。

次に、シンボルｓ_２について、第２の送信シンボルすべてのセットに対して、以上の処理を行い最終的に数8によるメトリックの算出を行う。そして、算出されたＬ_２個のメトリックの中から、最小のメトリックを与える送信シンボルの組合せを最尤送信シンボルとする。このようにすることにより、すべての送信シンボルの組合せ（Ｌ_１×Ｌ_２通り）に対してメトリックを算出することなく、Ｌ_２通りのメトリックを算出して、最尤送信シンボルを決定することができる。よって、処理量が削減する。

なお、シンボルｓ_２に対するｓ_１（第１の送信シンボル）の最適な決定方法として、次のような方法もある。すなわち、信号点（ｚ_１−ｒ_１２ｓ_２）に対する閾値（第１の送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値に行列Ｒの対角要素ｒ_１１を乗算した新たな閾値）との差から、送信シンボルを決定する。この場合、正規化に伴う割り算が不要となり、処理量をさらに削減することができる。

ここで、Ｌ_２個のメトリックを算出する場合、ユークリッド距離の２乗ではなく、数９に示すマンハッタン距離のメトリックを用いて、最小のメトリックを検出してもよい。そして、その検出後に、数８に示すユークリッド距離の２乗によるメトリック算出を行うようにしてもよい。この場合、演算回数がさらに削減する。

なお、送信信号数Ｎｔが３の場合、数１０に示す演算処理をして最尤送信シンボルを決定する。

この場合、上記処理量の削減方法を用いると、第３段階目において、第２および第３の送信信号についての全ての組合せから、受信信号点に最も近い距離にあるシンボルを第１の送信信号として検出する処理が必要となる。このため、第２および第３の送信信号の変調多値数がＬ_２、Ｌ_３であるとき、仮設定する第２および第３の送信シンボルの組合せが（Ｌ_２×Ｌ_３）通り分必要となる。
例えば、６４ＱＡＭを用いる場合（Ｌ_２＝Ｌ_３＝６４の場合）、４０９６通りとなり、演算回数が多くなる。そこで、演算回数を減らすため、次の準最尤方法を用いてもよい。

まず、Ｎｔ＝３の場合について説明する。この場合、上記最尤シンボルの処理量を削減する際に用いた方法を、第１段階と第２段階で得られる部分的な受信信号（数１１参照）に対して適用する。つまり、シンボル判定部１０８は、受信信号の一部を用いて、一部の送信信号の組合せを最尤推定により判定し、残りの送信信号に対しては線形分離処理により送信シンボルを判定する。

数１１から得られる最尤シンボル、すなわち第２および第３の送信シンボル（ｘ_２、ｘ_３）を仮判定シンボルとする。そして、残りの１つを第１の送信シンボルｘ１として決定する。

第３段階においては、数１２に示すように、第１および第２の仮判定シンボル（ｘ_２、ｘ_３）を用いて、ユニタリ変換信号ｚ_１から減算処理を行う。そして、第３の送信シンボルｘ_１を決定する。

次に、送信信号数Ｎｔが４以上の場合について説明する。この場合も、Ｎｔ＝３の場合と同様に、第（Ｎｔ−ｍ＋２）から、第（Ｎｔ）までの送信シンボル（仮判定シンボル）を得る。そして、第ｍ段階において、これらの送信シンボル（仮判定シンボル）を基に、残りの１つのシンボルを第（Ｎｔ−ｍ＋１）の送信シンボルｘ_{（Ｎｔ−ｍ＋１）}として決定する。このとき、ｍ＝Ｎｔとなるまで、繰り返し演算処理を実行する。これにより、比較的、簡易な方法ですべての送信シンボルの組合せを判定することができる。

ここで、シンボル判定部１０８において行われる上記３種類のシンボル判定方法の特徴について説明する。
まず、線形分離方法では、シンボル判定部１０９において演算するシンボル判定処理の演算量は比較的少なくなる。しかし、受信品質は、他の方法に比べて劣化する。
最尤推定方法では、シンボル判定部１０９において演算するシンボル判定処理の演算量は、線形分離方法の場合に比べて増える。しかし、受信品質は、３種類の方法の中で最も優れている。
準最尤方法では、演算量および受信品質がともに中程度（２番目）となる。

図１に戻って、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、シンボル判定部１０８の出力、すなわち送信シンボル判定結果を基に、次のようなシンボル候補群（第１のシンボル候補群）を検出して、ビット尤度算出部１１２に出力する。シンボル候補群は、第２の送信シンボルにおけるビット毎のＬＬＲ算出時に、ビットの消失現象が起きない必要最小限のシンボル候補（第１の条件を満たすもの）からなるものである。
具体的には、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、第１の送信信号の判定シンボルで表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で第１の送信信号の判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と受信信号点との距離を算出する。

ここで、シンボル候補群の一例を図３を参照して説明する。ここでは、６４ＱＡＭ変調方式の場合について説明するが、これに限られない。
図３によると、複素平面上にマッピングされた送信シンボル点（×印）と、割り当てられたビットデータ（０と１との組み合わせ）と、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）が示されている。受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）は、ユニタリ変換信号ｚ_２を、行列Ｒの対角要素ｒ_２２で正規化した信号を表す。

第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）にマッピングされた判定ビット列Ｂ（ｂ）＝｛ｂ_０，ｂ_１，．．．，ｂ_Ｑ２｝に対して、次のようなシンボルを選定（検出）する。すなわち、第ｋ番目のビットｂ_ｋを反転した値ＮＯＴ（ｂ_ｋ）が含まれるビット列）が、マッピングされた送信シンボルのうち、判定送信シンボル（ｘ_２）に最も近接する部分ビット反転シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）である。

このとき、Ｑ_２＝ｌｏｇ_２（Ｌ_２）となる。そして、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、すべてのｋ＝１〜Ｑ_２に対し、部分ビット反転シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）を選定して出力する。この選定方法としては、あらかじめ記憶しているＬ_２個の全ての送信シンボル候補に対する各々Ｑ_２個の部分ビット反転シンボルとの組をあらかじめ記憶しておき、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）に応じて部分ビット反転シンボルの組を選定することで実現できる。このとき、上記組は、例えば、個別の記憶テーブル（シンボル記憶部）に格納することで実現できる。
この場合、（Ｑ_２×Ｌ_２）個の組合せを記憶することで実現できる。図３では、ｘ_２＝｛０，０，０，０，０，０｝の場合における部分ビット反転シンボル群Ｓｒ（ｋ、ｘ_２＝｛０，０，０，０，０，０｝）が示されている。ｋ＝６である。

続いて、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）と、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）とのメトリックｄ_１（ｋ、ｘ_２）を算出する。ただし、ｋ＝１，．．．，Ｑ_２とする。
メトリックの算出は、ユークリッド距離の二乗、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を適用して行うことが可能である。ユークリッド距離の二乗を用いる場合、メトリックｄ_１（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））は、数１３のようになる。

さらに、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、第２段階として、次のような処理を行う。すなわち、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）に対し、数１４に示す関係を満たす第１の送信シンボル候補Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を決定する。

この決定の際も、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１を利用することにより、処理量を減らすことが可能となる。具体的には、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値と、（ｚ_１−ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））をＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１で正規化した信号点との差から、送信シンボルを決定する。（ｚ_１−ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））は、受信信号点ｚ_１から、送信シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）による干渉成分ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）を除去した信号を表す。
これにより、全ての送信シンボルとの距離を算出する必要なく送信シンボルを決定することができる。よって、距離算出に伴う処理量が削減する。

なお、上記処理量の削減方法としては、次のような方法もある。すなわち、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値Ａ_ｎ、Ｂ_ｎに、行列Ｒの対角要素ｒ_１１を乗算する。そして、その乗算結果を新たな閾値ｒ_１１Ａ_ｎ、ｒ_１１Ｂ_ｎとし、これらとユニタリ変換信号点ｚ_１との差から、送信シンボルを決定する。これは、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素が実数値をとる性質を利用している。この場合も、ユニタリ変換信号ｚ_１の正規化時の割り算が不要となるため、処理量が削減する。

さらに、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、数１５に示すメトリックｄ_２（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）），Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を算出する。

数１５では、ユークリッド距離の二乗を用いる場合のメトリックを示しているが、メトリックの算出は、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を適用してもよい。

近接シンボル間距離算出部１１０は、第１の送信信号の判定シンボルおよび第１の送信信号の判定シンボルに近接する近接シンボル群と、受信信号点との間の距離を算出する。
具体的には、近接シンボル間距離算出部１１０は、まず、シンボル判定部４の出力である送信シンボル判定結果を基に、次のようなシンボル候補群（第２のシンボル候補群）を選定して、第２の反転シンボル間距離算出部１１１に出力する。シンボル候補群は、ビット毎のＬＬＲ算出を近似的に算出するために必要最小限のシンボル候補（第２の条件を満たすもの）からなるものである。

ここで、近接シンボル間距離算出部１１０におけるシンボル候補群の一例を図４を参照して説明する。ここでは、６４ＱＡＭ変調方式の場合について説明するが、これに限られない。
図４によると、複素平面上にマッピングされた送信シンボル点（×印）と、割り当てられたビットデータ（０と１との組み合わせ）と、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）が示されている。
近接シンボル間距離算出部１１０は、数１６に示す関係式を用いて、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）から、所定の半径Fにある近接した近接送信シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）を出力する。

近接シンボル間距離算出部１１０の出力には、判定シンボルｘ_２も含まれる。図４によると、Ｆ＝０．４の場合、Ｓａ（ｘ_２＝｛０，０，０，０，０，０｝、Ｆ＝０．４）として、９個のシンボルが選択されている。

次に、近接シンボル間距離算出部１１０は、Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）に属する各シンボルと、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）とのメトリックｇ_１（Ｆ、ｘ_２）をそれぞれ算出する。メトリックは、反転シンボル間距離算出部１０９におけるものと同一のものを用いる。ユークリッド距離の二乗を用いる場合、メトリックｇ_１（Ｆ、ｘ_２）は、数１７のようになる。

数１７中、ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）は、Ｎa個のシンボルを含む近接送信シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）における第ｎ番目のシンボルを表す。ｎ＝１〜Ｎａ（Ｎaは１以上の自然数）とする。

第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、近接シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）に含まれる各シンボルに対し、第１の送信シンボル候補群を算出して、誤り訂正復号部１１３に出力する。第１の送信シンボル候補群は、第１の送信シンボルに属するビットに対するＬＬＲ算出時に、ビット消失現象が起きない必要最小限の第１の送信シンボル候補からなるものである。
具体的には、第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、第２段階として、近接シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）に属するｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）に対し、数１８に示す関係式から、最も近接するシンボルＳ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））を検出する。この検出時には、上述した領域判定による簡易化の適用が可能である。ｎ＝１〜Ｎａとする。

そして、第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、検出されたシンボルＳ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））に対し、ビット毎のＬＬＲ算出時に、ビット消失現象が起きない必要最小限のシンボル候補群（第１の条件に従うもの）を選定して出力する（第１の反転シンボル間距離算出部１０９と同様）。

ここで、６４ＱＡＭ変調方式の場合における第２の反転シンボル間距離算出部１１１の機能について説明するが、変調方式は変更してもよい。
第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、第１の送信シンボル候補Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））にマッピングされたビット列Ｂ（ｂ）＝｛ｂ_０，ｂ_１，．．．、ｂ_Ｑ１｝に対し、次のようなシンボルを選定する。すなわち、第ｋ番目のビットｂ_ｋを反転したビットＮＯＴ（ｂ_ｋ）を有する送信シンボルのうち、第１の送信シンボル候補Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））に最も近接する部分ビット反転シンボルＳ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））である。このとき、Ｑ_１＝ｌｏｇ_２Ｌ_１である。

そして、第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、すべてのｋ＝１〜Ｑ_１に対し、第１の送信シンボルに対する部分ビット反転シンボルＳ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））を選定して出力する。このときの選定方法としては、あらかじめ記憶しているＬ_１個の全ての送信シンボル候補に対する各々Q_１個の部分ビット反転シンボルとの組をあらかじめ記憶しておき、第２の送信シンボルの判定値に応じて部分ビット反転シンボルの組を選定することで実現できる。このとき、上記組は、例えば、個別の記憶テーブル（シンボル記憶部）に格納する。
この場合、（Q_１×Ｌ_１）個の組合せを記憶することで実現できる。

なお、ｋ＝０の場合、Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））は、ビット反転を含まないＳ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））そのもののビット列を表すものとする。

次に、第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、数１９に示す関係式から、第１の送信シンボル部分ビット反転シンボル群Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））に対し、ユニタリ変換信号ｚ_１との距離を算出する。さらに、第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、近接シンボル間距離算出部１１０で算出したメトリックｇ_１を加算する。このとき、メトリックｇ_２の演算回数は、（１＋Ｑ_１）×Ｎａとなる。

ビット尤度算出部１１２は、近接シンボル間距離算出部１１０（第２の反転シンボル間距離算出部１１１）および第１の反転シンボル間距離算出部１０９の出力を基にビット尤度を算出する。この算出では、数２０に示す関係式から、ＭＡＸ−ＬＯＧ―ＭＡＰ規範に基づく対数尤度比ＬＬＲ（ｋ）を算出する。

なお、数２０中、ＬＬＲ（ｋ）は、第１および第２の反転シンボル間距離算出部１０９、１１１で送信シンボル候補とされ、かつメトリックｄ_２あるいはｇ_２を算出した第１および第２の送信シンボル候補群Ｇの範囲内において、第ｋ番目のビット毎の尤度情報として求められる。
また、数２０中、ｂ_ｋは、メトリックｄ_２（ｓ１，ｓ２）あるいはｇ_２（ｓ１，ｓ２）を算出した送信シンボルの組合せ（ｓ_１，ｓ_２）について、マッピングされたビット列として表記した場合の第ｋ番目のビットの値を表す。このとき、ｋ＝１、．．．、ｌｏｇ_２（Ｌ_１）＋ｌｏｇ_２（Ｌ_２）とする。

また、本実施の形態では、ビット尤度算出部１１２は、数２０に示す関係式から、ＬＬＲ（ｋ）を算出することとしたが、数２１に示す関係式から、近似的にＬＬＲ（ｋ）を算出してもよい。この場合、数２０の場合に比べて、優れた特性を得る。

ここで、シンボル判定部１０８において最尤シンボルを出力する場合、その最尤シンボルの組合せにマッピングされたビットｂ_ｋ ^（ＭＬ）は、常に、最尤シンボルのメトリックｄ_ｍｉｎに等しくなる。この関係式を数２２に示す。

数２０および数２１から、ＬＬＲ（ｋ）は、反転ビットＮＯＴ（ｂ_ｋ ^（ＭＬ））に対する最小メトリックの探索のみで求まることがわかる。このとき、ｋ＝１、．．．、ｌｏｇ_２（Ｌ_１）＋ｌｏｇ_２（Ｌ_２）となる。

誤り訂正復号部１１３は、ビット尤度算出部１１２の出力、すなわち対数尤度比（尤度情報）ＬＬＲを用いて誤り訂正復号処理を行う。誤り訂正符号化は、畳み込み符号やターボ符号、ＬＤＰＣ符号などを適用して行うことが可能である。
なお、送信側（不図示の無線送信装置）において、インターリーブまたはパンクチャが含まれる場合、誤り訂正復号部１１３は、デインターリーブまたはデバンクチャを含む。

ここで、上記無線受信装置１０を用いたときのＢＥＲ特性のシミュレーション結果を図５に示す。このときの条件として、2×2ＭＩＭＯ時、64ＱＡＭ（Ｒ＝３/４）、
Ttypical Urban 6 path(fd=72.2Hz)、Turbo decorder(8iteration, Max-log-Map)、Channel unknownとした（図５参照）。なお、図５では、比較例として、ＭＬＤを用いたときのＢＥＲ特性も示している。このとき、シンボル判定部１０８は、最尤シンボルの検出処理を行う。

図５から、本実施の形態におけるＢＥＲ特性は、近接送信シンボル群に含まれる最大個数max(Na(F))を９程度以上にすることで、ＭＬＤの特性とほぼ一致することがわかる。すなわち、近接シンボル間距離算出部１１０において半径Ｆを大きくすればよい。
一方、メトリックの演算回数については、ＭＬＤの場合はＬ_１×Ｌ_２＝４０９６（回）になるのに対し、本発明の場合は、max(Na(F))＝９のときにＱ_２＋max(Ｎａ(F))×Ｑ_１＝６＋９×７＝６９（回）になる。よって、本発明の場合のメトリックの演算回数は、ＭＬＤの場合に比べて、１．７％程度に削減する。

以上のように、本実施の形態によると、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１および近接シンボル間距離算出部１１０は、シンボル判定部１０８の出力、すなわちシンボル判定結果から、予め決定された規則（あるいは記憶テーブル）を基に、送信シンボル候補点を限定して選択する。また、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１および近接シンボル間距離算出部１１０は、受信信号点とのメトリックを算出する。
このため、算出されたメトリックが、ＭＬＤ法で得られる尤度情報、すなわちＭＡＸ−ＬＯＧ−ＭＡＰ法に基づくＬＬＲに近似する。
そして、送信シンボル候補点として選択される送信信号点は、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１により、ＬＬＲ算出時のビット消失問題をなくすように選定される。
さらに、この送信信号点は、近接シンボル間距離算出部１１０により、受信特性劣化を招かない最小限の範囲を含むように算出される。これにより、ＭＬＤと同程度の受信品質を保持しつつ演算回数の削減を図ることができる（図５参照）。

また、本実施の形態によると、Sphere Decoding法に比べ、ＬＬＲ算出時のビット消失問題をなくすようにシンボル選定する。このため、距離を計算する領域を必要以上に拡大する必要がない。よって、演算量の削減効果が大きく、また受信特性の劣化が抑えやすくなる。

なお、シンボル判定として、ＺＦやＭＭＳＥといった線形分離受信方法を用いて、シンボルを仮判定してもよい。あるいは、シンボル判定として最尤シンボルの判定結果を用いてもよい。この場合、線形分離受信方法を用いる場合に比べ、メトリックの乗算回数をさらに削減することができる。特に、送信信号数が２などの場合においては、比較的簡易に最尤シンボルを判定することができ、有効である。

最尤シンボルの判定を行う場合、受信信号に対し、ＱＲ分解で得られるユニタリ行列を乗算してもよい。このようにすることで、領域判定とメトリック算出（簡易な距離計算）とにより、最尤シンボルの検出が、比較的容易に行える。

さらに、本実施の形態によると、ＬＬＲ算出時のビット消失問題をなくすことができるので、従来例の問題（分岐処理の実行）が解消される。よって、ＦＰＧＡやＬＳＩといったハードウエア実装に適合する。

また、一般的な最尤推定法（ＭＬＤ）の処理量に比べて、処理量を大幅に削減することができる。例えば、最尤シンボル判定を用いた場合、64QAM、2x2MIMO時のメトリック算出回数が、ＭＬＤ法に比べて、2%程度に削減する。さらに、このときの受信特性は、ＭＬＤ法とほぼ同等の性能を維持する（図５参照）。

なお、本発明は、本実施の形態に限られない。例えば、本実施の形態では、シングルキャリアを用いた場合の受信構成について説明したが、直交周波数分割多重（OFDM：Orthogonal Frequency Division Multiplexing）のようなマルチキャリア変調の場合にも適用してもよい。この場合、受信信号をＦＦＴした後のサブキャリア信号単位で、推定したチャネル行列Ｈを用いる。このようにすることで、上記発明の実現が可能である。

ＯＦＤＭ変調による空間多重伝送の場合、無線伝搬路のマルチパス遅延が、ガードインターバル時間内であれば、各サブキャリアが受ける伝搬路変動はフラットフェージングとして扱える。このため、マルチパスの等価処理が不要となり、空間多重伝送された信号の分離処理が軽減される（特徴点）。

また、本実施の形態では、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１および近接シンボル間距離算出部１１０において、予め決定された規則あるいは個別の記憶テーブルを用いた。しかし、個別の記憶テーブルについては、一つの記憶テーブルに統合してもよい。この場合、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１および近接シンボル間距離算出部１１０において、重複したシンボルが存在する場合、統合した記憶テーブルを用いることにより、重複したメトリックを算出することがなくなる。このため、さらなる処理量の低減を図ることが可能となる。

次に、各算出部１０９、１１０、１１１の構成について図６および図７を参照して詳述する（後述する実施の形態２、３も同様）。
（第１の反転シンボル間距離算出部の構成）
まず、第１の反転シンボル間距離算出部１０９の構成について詳述する。
第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、第１の送信信号の全てのシンボルに対し、部分ビット反転シンボル群を予め記憶する反転シンボル記憶部１０９１（シンボル記憶部）を有し、このシンボル記憶部の出力を基に距離を算出する。
具体的には、第１の反転シンボル間距離算出部１０９は、図６に示すように、反転シンボル記憶部１０９１、第１の距離算出部１０９２、第１の送信シンボル検出部１０９３および第２の距離算出部１０９４を有する。
反転シンボル記憶部１０９１は、シンボル判定部１０８の出力、すなわち送信シンボルの判定結果を基に、第２の送信シンボルにおけるビット毎のＬＬＲ算出時において、ビット消失現象が起きない必要最小限のシンボル候補群を出力する。

具体的には、反転シンボル記憶部１０９１は、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）にマッピングされた判定ビット列Ｂ（ｂ）＝｛ｂ_０，ｂ_１，．．．，ｂ_Ｑ２｝に対し、ビット列（第ｋ番目のビットｂ_ｋを反転した値ＮＯＴ（ｂ_ｋ）を含む）がマッピングされた送信シンボルのうち、判定送信シンボル（ｘ_２）に最も近接する部分ビット反転シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）を選定する。このとき、Ｑ_２＝ｌｏｇ_２（Ｌ_２）である。
そして、反転シンボル記憶部１０９１は、すべてのｋ＝１〜Ｑ_２に対し、部分ビット反転シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）を選択して出力する。この選定方法としては、あらかじめ記憶しているＬ_２個の全ての送信シンボル候補に対する各々Ｑ_２個の部分ビット反転シンボルとの組をあらかじめ記憶しておき、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）に応じて部分ビット反転シンボルの組を選定することで実現できる。このとき、上記組は、例えば、個別の記憶テーブル（シンボル記憶部）に格納することで実現できる。
この場合、（Ｑ_２×Ｌ_２）個の組合せを記憶することで実現できる。

第１の距離算出部１０９２は、部分ビット反転シンボル群Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）と、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）とのメトリックｄ_１（ｋ、ｘ_２）を算出する（ただし、ｋ＝１，．．．，Ｑ_２）。メトリックとしては、ユークリッド距離の二乗、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を適用してよい。
ユークリッド距離の二乗を用いる場合のメトリックｄ_１（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））は、数１３に示したとおりである。

第１の送信シンボル検出部１０９３は、第２段階として、部分ビット反転シンボル群Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）に対し、数１４に示す関係を満たす第１の送信シンボル候補Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を決定する。この決定の際、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１を利用することにより、処理量を削減することができる。
具体的には、第１の送信シンボル検出部１０９３は、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値と、信号（ｚ_１−ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））をＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１で正規化した信号点との差から、送信シンボルを決定する。信号（ｚ_１−ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））は、受信信号点ｚ_１から、送信シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）による干渉成分ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）を除去した信号である。

これにより、全ての送信シンボルとの距離を算出する必要なく送信シンボルを決定することができ、処理量が削減する。
なお、他の決定方法として、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値に行列Ｒの対角要素ｒ_１１を乗算した値を新たな閾値として、受信信号点ｚ_１の差から、送信シンボルを決定する方法がある。この場合も、処理量が削減することとなる。

第２の距離算出部１０９４は、数１５に示すメトリックｄ_２（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を算出する。メトリックとしては、ユークリッド距離の二乗、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を適用することが可能である。なお、数１５では、ユークリッド距離の二乗を用いる場合のメトリックを示している。

（近接シンボル間距離算出部の構成）
次に、近接シンボル間距離算出部１１０の構成について詳述する。
近接シンボル間距離算出部１１０は、第１の送信信号の全てのシンボルに対し、所定の半径内にある近接するシンボルを予め記憶する近接シンボル記憶部（シンボル記憶部）１１０１を有し、近接シンボル記憶部１１０１の出力を基に距離算出する。
具体的には、近接シンボル間距離算出部１１０は、図７に示すように、近接シンボル記憶部１１０１および第１の距離算出部１１０２を有する。
近接シンボル記憶部１１０１は、まず、シンボル判定部１０８の出力、すなわち送信シンボルの判定結果を基に、ビット毎のＬＬＲ算出を近似的に算出するために必要最小限のシンボル候補群を出力する。近接シンボル記憶部１１０１は、数１６に示す関係式を用いて、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）から、所定の半径Fにある近接した近接送信シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）を選定して出力する。このときの出力には、判定シンボルｘ_２も含む。
ここで、近接シンボルの選定方法としては、送信シンボルマッピングは予め既知であり、固定されているため、マッピングされたＬ_２個の全てのシンボルに対する近接シンボルの組を、記憶しておくことで実現できる。

第１の距離算出部１１０２は、近接シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）に属する各シンボルと、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）とのメトリックｇ_１（Ｆ、ｘ_２）をそれぞれ算出して出力する。メトリックとしては、第１の反転シンボル間距離算出部１０９におけるものと同一のものを用いる。
例えば、ユークリッド距離の２乗を用いる場合のメトリックｇ_１（Ｆ、ｘ_２）は、数１７に示したとおりである。

（第２の反転シンボル間距離算出部の構成）
次に、第２の反転シンボル間距離算出部１１１の構成について詳述する。
第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、図７に示すように、第１の送信シンボル検出部１１１１、反転シンボル記憶部１１１２および第２の距離算出部１１１３を有する。
第１の送信シンボル検出部１１１１は、近接シンボル記憶部の出力、すなわち近接シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）に属するｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）に対し、数１８に示す関係式から、最も近接するシンボルＳ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））を検出する。

反転シンボル記憶部１１１２は、第１の送信シンボル検出部１１１１で検出された第１の送信シンボルＳ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））に属するビットに対するＬＬＲ算出時に、ビット消失現象が起きない必要最小限の第１の送信シンボル候補群を出力する。
具体的には、反転シンボル記憶部１１１２は、第１の送信シンボル候補Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））にマッピングされたビット列Ｂ（ｂ）＝｛ｂ_０，ｂ_１，．．．、ｂ_Ｑ１｝に対し、第ｋ番目のビットｂ_ｋを反転したビットＮＯＴ（ｂ_ｋ）を有する送信シンボルのうち、第１の送信シンボル候補Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））に最も近接する部分ビット反転シンボルＳ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））を選定する。このとき、Ｑ_１＝ｌｏｇ_２Ｌ_１である。

そして、反転シンボル記憶部１１１２は、すべてのｋ＝１〜Ｑ_１に対し、第１の送信シンボルに対する部分ビット反転シンボルＳ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））を選定して出力する。部分ビット反転シンボルの選定方法としては、送信シンボルマッピングは予め既知であり、固定されているため、マッピングされたＬ_１個の全てのシンボルに対する部分ビット反転シンボルの組を、記憶しておくことで実現できる。この場合、（Q_１×Ｌ_１）個の組合せを記憶することで実現できる。
なお、ｋ＝０の場合、Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））は、ビット反転を含まないＳ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ））そのもののビット列を表すものとする。

第２の距離算出部１１１３は、数１９に示す関係式から、第１の送信シンボル部分ビット反転シンボル群Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（ｋ、Ｓ_a ^（ｘ１）（ｓ_ａ ^（ｎ）（ｘ_２、Ｆ）））に対し、ユニタリ変換信号ｚ_１との距離を算出する。さらに、第２の反転シンボル間距離算出部１１１は、近接シンボル間距離算出部１１０で算出したメトリックｇ_１を加算する。このとき、メトリックｇ_２の演算回数は、（１＋Ｑ_１）×Ｎａとなる。

このように構成することにより、ビット尤度算出部１１２における送信シンボル候補が選定される。このため、ＬＬＲ算出時のビット消失の問題が解消され、また、受信特性の劣化が生じなくなる。よって、ＭＬＤ法と同程度の受信品質を保持しつつ演算回数の削減を図ることができる。

（他の近接シンボル間距離算出部の構成例）
次に、他の近接シンボル間距離算出部１１０Ａの構成例について図８を参照して説明する。
図８において、近接シンボル間距離算出部１１０Ａは、近接シンボル記憶部１１０１および第１の距離算出部１１０２（図７参照）のほかにも、線形分離シンボル検出部１１０３およびシンボル距離算出部１１０４をさらに有する。なお、本実施の形態では、シンボル判定部１０８におけるシンボル判定が、最尤推定方法により判定されるものとする。これにより、近接シンボル間距離算出部１１０Ａは、仮判定シンボルと最尤シンボルとの距離に応じて近接シンボル群の近接範囲を可変する。

線形分離シンボル検出部１１０３は、第２のユニタリ変換信号ｚ_２と、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_２２とを用いて、数２３に示す関係から、第２の送信シンボルｘ_２を仮判定した送信シンボル候補ｕ_２を求める。

数２３中、Ｃ（Ｌ）は、変調多値数Ｌの変調方式を用いた場合にマッピングされるＬ個の送信シンボルの集合を表す。

シンボル距離算出部１１０４は、数２４に示す関係式から、シンボル判定部１０８において判定された第２の送信シンボル（最尤シンボル）ｘ_２と、線形分離シンボル検出部１１０３において仮判定された送信シンボル候補（仮判定シンボル）ｕ_２との間のシンボル間距離Dを算出する。

近接シンボル記憶部１１０１は、シンボル判定部１０８の出力である送信シンボルの判定結果を基に、ビット毎のＬＬＲ算出を近似的に算出するための必要最小限のシンボル候補群を出力する。
近接シンボル記憶部１１０１は、数１６に示す関係式を用いて、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）から、所定の半径Fにある近接した近接送信シンボル群（近接シンボル群）Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）を出力する（判定シンボルｘ_２を含めて出力）。この出力に際し、近接シンボル記憶部１１０１は、シンボル距離算出部１１０４の出力、すなわちシンボル間距離D（仮判定シンボルと最尤シンボルとの距離）に応じて、半径Fを可変する。例えば、シンボル間距離Dが大きい場合、半径Fの値も大きくする。
ここで、近接シンボルの選定方法としては、送信シンボルマッピングは予め既知であり、固定されているため、マッピングされたＬ_２個の全てのシンボルに対する近接シンボルの組を、半径Fに応じて記憶しておくことで実現できる。

第１の距離算出部１１０２は、近接シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）に属する各シンボルと、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）とのメトリックｇ_１（Ｆ、ｘ_２）をそれぞれ算出し出力する。メトリックとしては、第１の反転シンボル間距離算出部１０９におけるものと同一のものを用いる。例えば、ユークリッド距離の２乗を用いる場合のメトリックｇ_１（Ｆ、ｘ_２）は、数１７に示したとおりである。

このように構成すると、近接シンボル記憶部１１０１において、シンボル間距離Ｄに応じて、近接送信シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）の半径Ｆを可変することができる。例えば、シンボル間距離Ｄが大きい場合、雑音やチャネル推定誤差などの影響をより多く受けている受信状態となるため、そのような場合、近接送信シンボル群Ｓａ（ｘ_２、Ｆ）の範囲をより広くする。このようにすることで、ビット尤度算出部１１２において算出されるＬＬＲが、ＭＬＤで得られるＬＬＲに近似することとなる。その結果、受信品質が改善する。

（実施の形態２）
図９は、実施の形態２における無線受信装置１０Ａの構成例を示す図である。なお、図９の無線受信装置１０Ａは、空間多重伝送された送信信号を分離して復号するまでの受信処理を行うものとする。
図９の無線受信装置１０Ａは、図１の実施の形態１における無線受信装置１０に、受信品質検出部１１４およびビット列復元部１１５をさらに有する。その他の無線受信装置１０Ｃの構成は、図１の実施の形態１と同様である。そこで、以下では、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。

受信品質検出部１１４は、空間多重ストリームごとの受信品質を検出し、複数の送信信号のうち、受信品質の高い送信信号を第１の送信信号として並び替える。また、ビット列復元部１１５は、ＬＬＲにおけるビット列を並び替え前に戻して誤り復号部１１３へ出力する。
具体的には、受信品質検出部１１４は、チャネル推定部１０５で推定したチャネル行列Ｈを基に、複数の送信信号に対する受信品質を検出する。そして、受信品質検出部１１４は、検出した受信品質の順序づけを行う。なお、受信品質は、送信信号に対する受信電力の大きさや、総受信電力に対する希望送信信号の電力などによって評価する。受信品質検出部１１４による受信品質の検出値Ｐ_ｍを数２５に示す。数２２のＰ_ｍは、チャネル推定値から、送信信号に対する受信電力の大きさの２乗和が算出されている。

受信品質検出部１１４は、すべての送信信号ｍ＝１〜Ｎｔに対し、数２５のＰ_ｍを算出する。そして、受信品質検出部１１４は、すべてのＰ_ｍについて、大小関係を比較した結果をＱＲ分解演算部１０６に出力する。

ＱＲ分解演算部１０６は、受信品質検出部１１４において検出された受信品質（個々の送信信号に付されたもの、例えば、Ｐ_ｍ）に従って、複数の送信信号についての受信品質の劣化したものの中から、良い順に送信信号を並べ替える。
また、ＱＲ分解演算部１１４は、並び替えた送信信号に対応するように、チャネル行列Ｈの列ベクトル単位の並べ替えを行う。

ここで、並べ換え後の送信信号ベクトルをｘ_ａ、並び換え後のチャネル行列をＨ_ａとすると、ＱＲ分解演算部１０６は、次のような関係式を得る。例えば、（第１の送信信号に対する受信品質検出値Ｐ_１）＞（第２の送信信号に対する受信品質検出値Ｐ_２）の場合、ｘ_ａ＝（ｘ_２ ｘ_１）^Ｔとなり、Ｈ_ａ＝［ｈ_２ ｈ_１］^Ｔとする。

さらに、ＱＲ分解演算部１０６は、並び換え後のチャネル行列をＨ_ａが、ユニタリ行列Ｑ及び上三角行列Ｒの積で表現されるように、行列ＱおよびＲを求める（Ｈ_ａ＝ＱＲ）。行列Ｑに関する情報は、行列乗算部１０７に与えられ、行列Ｒに関する情報は、シンボル判定部１０８、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１、近接シンボル間距離算出部１１０に与えられる。そうすると、これら各部１０７〜１１１において、実施の形態１と同様に、並び替えた送信信号ベクトルｘ_ａに対する受信処理が行われる。

ビット列復元部１１５は、ビット毎の尤度情報ＬＬＲ（ｋ）におけるビット順番（送信シンボルの並び換え後の送信信号ベクトルをｘ_ａに対するもの）に関して、送信シンボルの並び替え前のビット列に対応するように、ビット列の順序を復元して、誤り訂正復号部１１３に出力する。

以上のように構成することにより、例えば、シンボル判定部１０８が、線形分離方法によるシンボル判定を行う場合、シンボル判定部１０８は、受信品質の高い送信信号の順に、シンボル判定処理を行うことができる。したがって、シンボル判定の誤る確率が低減し、誤り伝搬の影響（誤ったシンボル判定が後続する送信信号の判定に影響を与えるもの）を低くすることができる。よって、受信品質を向上させることができる。
また、受信品質を向上させることができることにより、近接シンボル間距離算出部１１０において半径Ｆを小さくすることができる。これにより、ビット尤度算出部１１２においてＬＬＲを算出する際に必要なメトリックの演算回数を少なくすることができる。

（実施の形態３）
図１０は、実施の形態３における無線受信装置１０Ｂの構成例を示す図である。なお、図１０の無線受信装置１０Ｂは、空間多重伝送された送信信号を分離して復号するまでの受信処理を行うものとする。
図１０の無線受信装置１０Ｂは、図１の実施の形態１における無線受信装置１０に、多値数検出部１１６およびビット列復元部１１５をさらに有する。その他の無線受信装置１０Ｃの構成は、図１の実施の形態１と同様である。そこで、以下では、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。

多値数検出部１１６は、空間多重ストリームに含まれる送信信号の変調多値数を検出し、複数の送信信号のうち、変調多値数の小さい送信信号を第１の送信信号として並び替える。また、ビット列復元部１１５は、ＬＬＲにおけるビット列を並び替え前に戻して誤り復号部１１３へ出力する。
具体的には、多値数検出部１１６は、報知チャネルなどにより通知され、かつ、空間多重伝送される送信信号の変調多値数情報を検出する。そして、多値数検出部１１６は、送信信号に対する変調多値数の大小関係を比較した結果をＱＲ分解演算部１０６に出力する。

ＱＲ分解演算部１０６は、多値数検出部１１６において検出された変調多値数情報（個々の送信信号に付されたもの）に従って、複数の送信信号についての変調多値数を大きい順に並べ替える。
また、ＱＲ分解演算部１０６は、並び替えた変調多値数に対応するように、チャネル行列Ｈの列ベクトル単位の並べ替えを行う。

ここで、並べ換え後の送信信号ベクトルをｘ_ａ、並び換え後のチャネル行列をＨ_ａとすると、ＱＲ分解演算部１０６は、次のような関係式を得る。例えば、（第１の送信信号に対する変調多値数Ｌ_１）＞（第２の送信信号に対する変調多値数Ｌ_２）の場合、ｘ_ａ＝（ｘ_２ ｘ_１）^Ｔとなり、Ｈ_ａ＝［ｈ_２ ｈ_１］^Ｔとする。

さらに、ＱＲ分解演算部１０６は、並び換え後のチャネル行列をＨ_ａが、ユニタリ行列Ｑ及び上三角行列Ｒの積で表現されるように、行列ＱおよびＲを求める（Ｈ_ａ＝ＱＲ）。行列Ｑに関する情報は、行列乗算部１０７に与えられ、行列Ｒに関する情報は、シンボル判定部１０８、各反転シンボル間距離算出部１０９、１１１、近接シンボル間距離算出部１１０に与えられる。そうすると、これら各部１０７〜１１１において、実施の形態１と同様に、並び替えた送信信号ベクトルｘ_ａに対する受信処理が行われる。

ビット列復元部１１５は、ビット毎の尤度情報ＬＬＲ（ｋ）におけるビット順番（送信シンボルの並び換え後の送信信号ベクトルをｘ_ａに対するもの）に関して、送信シンボルの並び替え前のビット列に対応するように、ビット列の順序を復元して、誤り訂正復号部１１３に出力する。

以上のように構成することにより、例えば、シンボル判定部１０８が、最尤推定方法によるシンボル判定を行う場合、シンボル判定部１０８は、変調多値数の小さい送信信号の順に、シンボル判定処理を行うことができる。したがって、メトリックの乗算回数を低減することができる。
これは、実施の形態１の場合と同様の理由に基づく。すなわち、例えば、２×２ＭＩＭＯ送信時において、変調多値数Ｌ_１、Ｌ_２の多値変調を用いる場合、最尤シンボル判定には、（Ｌ_１×Ｌ_２）通りの組合せとなる。しかし、ＱＲ分解により得られる上三角化行列Ｒを用いることにより、（Ｌ_２通り）のメトリック算出で最尤送信シンボルを決定することができるためである。
複数の送信信号について、変調多値数が大きい順に並べ替えることにより、Ｌ_１＞Ｌ_２となるように送信信号の並べ替えができ、その結果、メトリックの演算回数が削減する。

（実施の形態４）
図１１は、実施の形態４における無線受信装置１０Ｃの構成例を示す図である。なお、図１１の無線受信装置１０Ｃは、空間多重伝送された送信信号を分離して復号するまでの受信処理を行うものとする。
図１１の無線受信装置１０Ｃは、図１の実施の形態１における無線受信装置１０に、第２の近接シンボル間距離算出部（第２の選定部）１１７をさらに有する。そして、無線受信装置１０Ｃは、図１の実施の形態１における無線受信装置１０の第１の反転シンボル間距離算出部１０９に代えて、第１の反転シンボル間距離算出部１０９Ａを有する。その他の無線受信装置１０Ｃの構成は、図１の実施の形態１と同様である。そこで、以下では、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。

（第１の反転シンボル間距離算出部の構成）
まず、第１の反転シンボル間距離算出部１０９Ａの構成について詳述する。
第１の反転シンボル間距離算出部１０９Ａは、図１２に示すように、反転シンボル記憶部１０９１、第１の距離算出部１０９２および第１の送信シンボル検出部１０９３を有する。
反転シンボル記憶部１０９１は、シンボル判定部１０８の出力、すなわち送信シンボルの判定結果を基に、第２の送信シンボルにおけるビット毎のＬＬＲ算出時に、ビット消失現象が起きない必要最小限のシンボル候補群を出力する。

具体的には、反転シンボル記憶部１０９１は、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）にマッピングされた判定ビット列Ｂ（ｂ）＝｛ｂ_０，ｂ_１，．．．，ｂ_Ｑ２｝に対し、ビット列（第ｋ番目のビットｂ_ｋを反転した値ＮＯＴ（ｂ_ｋ）を含む）がマッピングされた送信シンボルのうち、判定送信シンボル（ｘ_２）に最も近接する部分ビット反転シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）を選定する。このとき、Ｑ_２＝ｌｏｇ_２（Ｌ_２）である。
そして、反転シンボル記憶部１０９１は、すべてのｋ＝１〜Ｑ_２に対し、部分ビット反転シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）を選択して出力する。このときの選定方法としては、あらかじめ記憶しているＬ_２個全ての送信シンボル候補に対する各々Q_２個の部分ビット反転シンボルとの組をあらかじめ記憶しておき、第２の送信シンボルの判定値（ｘ_２）に応じて部分ビット反転シンボルの組を選定することで実現できる。このとき、上記組は、例えば、個別の記憶テーブル（シンボル記憶部）に格納する。この場合、（Ｑ_２×Ｌ_２）個の組合せを記憶することで実現できる。

第１の距離算出部１０９２は、部分ビット反転シンボル群Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）と、受信信号点（ｚ_２／ｒ_２２）とのメトリックｄ_１（ｋ、ｘ_２）を算出する（ただし、ｋ＝１，．．．，Ｑ_２）。メトリックとしては、ユークリッド距離の二乗、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を適用してよい。
ユークリッド距離の二乗を用いる場合のメトリックｄ_１（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））は、数１３に示したとおりである。

第１の送信シンボル検出部１０９３は、第２段階として、部分ビット反転シンボル群Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）に対し、数１４に示す関係を満たす第１の送信シンボル候補Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を決定する。この決定の際、ＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１を利用することにより、処理量を削減することができる。
具体的には、第１の送信シンボル検出部１０９３は、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値と、信号（ｚ_１−ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））をＱＲ分解により得られる行列Ｒの対角要素ｒ_１１で正規化した信号点との差から、送信シンボルを決定する。信号（ｚ_１−ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））は、受信信号点ｚ_１から、送信シンボルＳｒ（ｋ、ｘ_２）による干渉成分ｒ_１２Ｓｒ（ｋ、ｘ_２）を除去した信号である。

これにより、全ての送信シンボルとの距離を算出する必要なく送信シンボルを決定することができ、処理量が削減する。
なお、他の決定方法として、送信シンボルをマッピングした複素平面上を領域分割した閾値に行列Ｒの対角要素ｒ_１１を乗算した値を新たな閾値として、受信信号点ｚ_１の差から、送信シンボルを決定する方法がある。この場合も、処理量が削減することとなる。

（第２の近接シンボル間距離算出部の構成）
次に、第２の近接シンボル間距離算出部１１７の構成について詳述する。
第２の近接シンボル間距離算出部１１７は、第１の送信信号とは異なる第２の送信シンボル候補で表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で第１の送信信号の判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と、受信信号点との距離を算出する。この場合、ビット尤度算出部１１２は、第２の反転シンボル間距離算出部１１７の出力も基にビット尤度を算出する。
具体的には、第２の近接シンボル間距離算出部１１７は、図１２に示すように、近接シンボル記憶部（シンボル記憶部）１１７１および第２の距離算出部（距離算出部）１１７２を有する。
近接シンボル記憶部１１７１は、第１の送信信号に対する近接シンボル群および部分ビット反転シンボル群を用いて、異なる第２の送信信号のシンボル候補を記憶する。具体的には、近接シンボル記憶部１１７１は、第１の送信シンボル検出部１０９３の出力、すなわち第１の送信シンボル候補Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を基に、ビット毎のＬＬＲ算出を近似的に算出するために必要最小限のシンボル候補群を出力する。近接シンボル記憶部１１７１は、数２６に示す関係式を用いて、第１の送信シンボル候補Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））から所定の半径Fにある近接した近接送信シンボル群Ｓａ（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｆ）を出力する（ただし、ｋ＝１，．．．，Ｑ_２）。このときの出力には、判定シンボルｘ_２も含む。
ここで、近接シンボルの選定方法としては、送信シンボルマッピングは予め既知であり、固定されているため、マッピングされたＬ_２個の全てのシンボルに対する近接シンボルの組を、記憶しておくことで実現できる。

第２の距離算出部１１７２は、受信信号とシンボル候補との距離を算出する。具体的には、第２の距離算出部１１７２は、数２７に示すメトリックｄ_２（Ｓａ（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｆ）、Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を算出して、ビット尤度算出部７に出力する。メトリックとしては、ユークリッド距離の二乗、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を適用することが可能である。数２７では、ユークリッド距離の二乗を用いる場合のメトリックを示している。

数２７中、ｓ_ａ ^（ｎ）（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｆ）は、Ｎｂ個のシンボルを含む近接送信シンボル群Ｓａ（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｆ）における第ｎ番目のシンボルを表す（ｎ＝１〜Ｎｂ）。

ビット尤度算出部１１２は、数２０に示す関係式から、ＭＡＸ−ＬＯＧ―ＭＡＰ規範に基づく対数尤度比ＬＬＲ（ｋ）を算出する。なお、ＬＬＲ（ｋ）は、第１および第２の反転シンボル間距離算出部１０９、１１１で送信シンボル候補とされ、かつ、メトリックｄ_２あるいはｇ_２を算出した第１および第２の送信シンボル候補群Ｇの範囲で、第ｋ番目のビット毎の尤度情報として求められる。

以上のように実施の形態４によると、無線受信装置１０Ｃは、第２の近接シンボル間距離算出部１１７をさらに有する。そして、第２の近接シンボル間距離算出部１１７において、近接シンボル記憶部１１７１が、第１の反転シンボル間距離算出部１０９Ａで選択された第１の送信シンボル候補Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））から、所定の半径Fにある近接した近接送信シンボル群Ｓａ（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｆ）を含むメトリックｄ_２（Ｓａ（Ｓ_ｒ ^（ｘ１）（Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））、Ｆ）、Ｓｒ（ｋ、ｘ_２））を算出する。
このため、ＬＬＲ算出のシンボル候補の範囲を効果的に広げることができるので、ビット尤度算出部７において算出されるＬＬＲが、ＭＬＤ法で得られるＬＬＲに近似する。よって、受信品質を改善することができる。

なお、実施の形態４では、各反転シンボル間距離算出部１０９Ａ、１１１および各近接シンボル間距離算出部１１０、１１７において、予め決定された規則あるいは個別の記憶テーブルを用いた。しかし、個別の記憶テーブルについては、一つの記憶テーブルに統合してもよい。この場合、各反転シンボル間距離算出部１０９Ａ、１１１および各近接シンボル間距離算出部１１０、１１７において、重複したシンボルが存在する場合、統合した記憶テーブルを用いることにより、重複したメトリックを算出することがなくなる。このため、さらなる処理量の低減を図ることが可能となる。

（実施の形態５）
図１３は、実施の形態５における無線受信装置１０Ｄの構成例を示す図である。なお、図１３の無線受信装置１０Ｄは、空間多重伝送された送信信号を分離して復号するまでの受信処理を行うものとする。
図１４の無線受信装置１０Ｄは、図１の実施の形態１における無線受信装置１０に、パラレル型の干渉キャンセラ（すなわち各部１２０〜１２７）を従属接続した点が、実施の形態１と異なる。その他の無線受信装置１０Ｄの構成は、図１の実施の形態１と同様である。そこで、以下では、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。

再符号化変調部１２０は、誤り訂正復号部の出力である仮判定ビット列ｂ（ｋ）に基づいて送信シンボルデータを再生成する。再符号化変調部１２０は、不図示の伝送路符号化部、直並列変換手段（Ｓ／Ｐ変換手段）、インターリーバおよび変調部を含む。
伝送路符号化部は、仮判定ビット列ｂ（ｋ）に対し、送信時に用いた所定の符号化率及び誤り訂正方式によって、誤り訂正符号化を行う。
直並列変換手段（Ｓ／Ｐ変換手段）は、伝送路符号化部のデータ出力について、送信時と同様に、受信アンテナの本数Ｎｒ分（例えば、Ｎｒ＝２）の並列データ列に変換する。そして、直並列変換手段は、仮判定送信ビットデータ系列ｄ^[1] _ｍ（ｋ）として出力する。

その後、送信時に用いた同一のインターリーブパターンを有するインターリーバが、仮判定送信ビットデータ系列ｄ^[1] _ｍ（ｋ）に対し、インターリービング処理を行う。
そして、変調部は、インターリーバの出力に対し、送信時に用いた所定の多値変調を用いて、Ｉ信号及びＱ信号からなる複素平面上の変調シンボルにマッピングした仮判定送信シンボル系列ｘ^[1] _ｍ（ｋ）を出力する（ｍはＮｔ以下の自然数）。
なお、ｘ^[1]（ｋ）は、複数のアンテナ（Ｎｔ＞１）から送信される離散時刻ｋにおける仮判定送信シンボル系列とする。ｘ^[1]（ｋ）は、Ｎｔ次元の列ベクトルであり、第ｍ番目の要素は、ｘ^[1] _ｍ（ｋ）からなる。

レプリカ生成部１２１は、上記再符号化の変調結果と上記チャネル推定値を基に、受信信号のレプリカ信号を生成する。具体的には、レプリカ生成部１２１は、再符号化変調部１２０の出力である仮判定送信シンボル系列ｘ^[1] _ｍ（ｋ）、および、ＱＲ分解演算部１０６の出力である上三角行列Ｒを用いて、受信信号ｙ（ｋ）のレプリカ信号Ｚ^[1]（ｋ）を生成する。この生成例を数２８に示す。

干渉キャンセル部１２２は、行列乗算部１０７の出力であるユニタリ変換信号Ｚ（ｋ）から、空間多重ストリーム（所望の第ｒ番目の空間多重ストリームを除く）を干渉信号とみなして除去する。そして、干渉キャンセル部１２２は、除去した第ｒ番目の空間多重ストリームを出力する。つまり、干渉キャンセル部１２２は、数２９に示す干渉キャンセル出力ｖ_ｒ（ｋ）を算出する。

数２９中、Ｇｒは、Ｎｔ次の単位行列から、ｒ行ｒ列の対角成分を０にした行列を表す。ｒは１からＮｔまでの自然数、Ｚ^[1]（ｋ）はレプリカ信号をそれぞれ表す。
干渉キャンセル出力ｖ_ｒ（ｋ）は、Ｎｒ個の要素をもつ列ベクトルを表す。

干渉キャンセル部１２２は、送信されてきたすべてのＮｔ個の空間多重ストリームに対して、ｖ_ｒ（ｋ）を算出する。すなわち、干渉キャンセル部１２２は、ｒ＝１、．．．，Ｎｔに対して、数２９に示す関係式を用いて、干渉キャンセル動作を行う。

各合成部は、Ｎｒ個の要素をもつ干渉キャンセル出力ｖ_ｒ（ｋ）を合成する。本実施の形態では、Ｎｒ＝２とするので、２つの合成部１２３、１２４を有するものとする。なお、干渉キャンセル出力の合成方法としては、最大比合成（ＭＲＣ合成）、ＭＭＳＥ合成（最小自乗誤差合成）など適用することが可能である。
例えば、最大比合成法を適用する場合、各合成部は、数３０に示す関係式から、所望の第ｒ番目の空間多重ストリームに対する合成出力ｕ_ｒ（ｋ）を算出する。

数３０中、ｂ_ｒは上三角行列Ｒにおける第ｒ番目の列ベクトル、Ｈはベクトル共役転置をそれぞれ表す。なお、ｒはＭ以下の自然数とする。

各尤度算出部は、各合成部の出力である合成出力シンボルデータ系列ｕ_ｒ（ｋ）を、ビット列からなるビットデータ列に変換するデマッピング処理を行う。
各尤度算出部は、ビットデータ列に変換する際、ビット尤度算出部１１２と同様に、ビット毎の対数尤度比ＬＬＲを算出する。具体的には、各尤度算出部は、ｕ_ｒ（ｋ）に対する第ｉ番目のビットの信頼性情報として、数３１に示す対数尤度比ＬＬＲ_ｒ，ｊ（ｋ）を算出する。

数３１中、Ｌｎは第ｎ番目の送信信号に用いられた変調多値数を表す。ｓ_ｃ ^{（ｂｉ＝Ａ）}はシンボルマッピング時に用いられたシンボル候補のうち、第ｉ番目のビットがＡであるシンボル候補の集合を表す。なお、Ａは、０または１であり、ｉはｌｏｇ_２（Ｌ）以下の自然数である。
また、ｍはＮｔ以下の自然数、ｂｒは上三角行列Ｒにおける第ｒ番目の列ベクトル、ｒはＮｔ以下の自然数をそれぞれ表す。

なお、数３１は、各合成部１２３、１２４において最大比合成方法を適用した場合を前提に示している。つまり、受信品質情報ｑ_ｍ（ｋ）として、ＳＮＲ規範を用いる。そして、各アンテナでの雑音電力を共通として省略する。さらに、第ｒ番目の空間多重ストリーム対する、ＭＲＣ合成の受信電力｜｜ｂｒ｜｜^２による重み付けが行われている。||x||^２はベクトルｘに対するノルムを表す。

第２の復号処理部１２７は、誤り訂正復号部１１３と同様の構成であるため、その詳細説明は省略する。

例えば、実施の形態５の誤り訂正復号部１１３においてビット判定に誤りが生じた場合、以降、各部１２０〜１２７（干渉キャンセラ部ともいう）において、干渉キャンセルに誤りが発生し、特性劣化する要因となりやすい。
そこで、その対策として、ビット判定の誤りの有無を検出し、誤りがあった場合は、尤度を補正するようし処理してもよい。この場合、無線受信装置１０Ｄがさらに尤度補正部（不図示）を有し、この尤度補正部が、誤り訂正復号部１１３の出力を基に、ビット判定の誤り状況（有無）を検出する。そして、尤度補正部は、誤りがあった場合、各尤度算出部１２５、１２６の出力である尤度を小さくするように所定値に補正する。これにより、ビット判定誤りのパラレル干渉キャンセラへの誤り伝搬を低減することができる。よって、受信特性の改善を図ることができる。

ここで、無線受信装置１０Ｄを用いて、上記ビット判定の誤り対策を施した場合の受信特性をシミュレーションした。このシミュレーション結果を図１４に示す。このときの条件として、2×2ＭＩＭＯ時、64ＱＡＭ（Ｒ＝３/４）、Typical Urban 6 path(fd=72.2Hz)、Turbo decoder(8iteration, Max-log-Map)、Channel unknownとした（図１４参照）。なお、図１４では、比較例として、ＭＬＤを用いたときのＢＥＲ特性も示している。
図１４から、本実施の形態におけるＢＥＲ特性は、ＭＬＤよりも優れた特性を得たことがわかる。このため、近接シンボル間距離算出部１１０においては、半径Ｆによる特性差が小さくなる。図１４によると、近接送信シンボル群に含まれる最大個数max(Na(F))は、５程度以上にすると、ＭＬＤよりも優れた特性を得ることがわかる。

また、図１４から、MLDと同程度の特性を得るために必要な近接送信シンボル群中の最大個数max(Na(F))を小さくすることができることがわかる。
また、最大個数max(Na(F))を１とした場合であっても、MLDと同程度の特性を実現できることもわかる。この場合の処理量の削減量は、パラレル型干渉キャンセラによる処理量の増加を上回る。このため、処理遅延の増加は大きくなるものの、全体的な処理量が削減することとなる。

なお、本実施の形態では、第２の復号処理部１２７は、最終的な送信ビットデータ系列に対する復号結果として出力することとしたが、これに限られない。例えば、第２の復号処理部１２７の出力データは、再度、再符号化変調部１２０に入力するようにしてもよい。この場合、再符号化変調部１２０、レプリカ生成部１２１、干渉キャンセル部１２２、各合成部、各尤度算出部および第２の復号処理部１２７において、第２の復号処理部１２７の出力データについて、再度、同じ処理を繰り返し行う。これにより、繰り返し処理に伴う遅延が大きくなるものの、復号部処理部１２７における誤り訂正の効果が高まる結果、受信特性がさらに改善される効果がある。

また、本実施の形態では、無線受信装置１０Ｄは、従属接続形態のパラレル型干渉キャンセラを有する場合について説明したが、シリアル型干渉キャンセラを有するようにしてもよい。

本発明にかかる無線受信装置は、受信ダイバーシチ利得を十分に得ることができる空間多重伝送を可能とするものであり、空間多重伝送を用いる無線通信分野に有用である。

本発明の実施の形態１における無線受信装置の構成図。 受信信号点に対する送信シンボルの決定方法を示す説明図。 第１の反転シンボル間距離算出部におけるシンボル候補群の一例を示す図。 近接シンボル間距離算出部おけるシンボル候補群の一例を示す図。 実施の形態１におけるＢＥＲ特性のシミュレーション結果を示す図。 実施の形態１における第１の反転シンボル間距離算出部の構成例を示す図。 実施の形態１における第２の反転シンボル間距離算出部および第２の反転シンボル間距離算出部の構成例を示す図。 他の近接シンボル間距離算出部の構成例を示す図。 本発明の実施の形態２における無線受信装置の構成例を示す図。 本発明の実施の形態３における無線受信装置の構成例を示す図。 本発明の実施の形態４における無線受信装置の構成例を示す図。 実施の形態４における第１の反転シンボル間距離算出部および第２の近接シンボル間距離算出部の構成例を示す図。 本発明の実施の形態５における無線受信装置の構成例を示す図。 実施の形態５におけるＢＥＲ特性のシミュレーション結果を示す図。 従来例の無線受信装置の構成を示す図。

符号の説明

１０ 無線受信装置
１０１、１０２ アンテナ
１０３、１０４ 受信部
１０５ チャネル推定部
１０６ ＱＲ分解演算部
１０７ 行列乗算部
１０８ シンボル判定部
１０９ 第１の反転シンボル間距離算出部
１１０ 近接シンボル間距離算出部
１１１ 第２の反転シンボル間距離算出部
１１２ ビット尤度算出部
１１３ 誤り訂正復号部

Claims (22)

1. 空間多重する伝搬路のチャネル推定値を出力するチャネル推定部と、
   M個の空間多重送信信号の受信信号と前記チャネル推定部の出力を基に、前記M個の空間多重信号のうち第１の送信信号に対するシンボルを判定し、判定シンボルとして出力するシンボル判定部と、
   前記第１の送信信号の判定シンボルおよび前記第１の送信信号の判定シンボルに近接する近接シンボル群と、受信信号点との間の距離を算出する近接シンボル間距離算出部と、
   前記第１の送信信号の判定シンボルで表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で前記第１の送信信号の判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と前記受信信号点との距離を算出する第１の反転シンボル間距離算出部と、
   前記近接シンボル間距離算出部および第１の反転シンボル間距離算出部の出力を基にビット尤度を算出するビット尤度算出部と、
   前記ビット尤度算出部の出力を基に誤り訂正復号処理を行う誤り訂正復号部と、
   を含む無線受信装置。
2. 前記第1の反転シンボル間距離算出部より出力されるビット反転した近接シンボル群を用いて、第２の送信信号のシンボル候補を仮判定し、前記受信信号との前記仮判定した第２の送信信号のシンボル候補との距離を算出する第２の近接シンボル間距離算出部を更に有する請求項１記載の無線受信装置。
3. 前記第２の近接シンボル間距離算出部は、
   更に、前記仮判定した第２の送信信号のシンボル候補及びそれに近接する近接シンボル群と、受信信号点との間の距離を算出し、
   前記ビット尤度算出部は、
   更に、前記第２の近接シンボル間距離算出部の出力も基にビット尤度を算出する請求項２記載の無線受信装置。
4. 前記第２の近接シンボル間距離算出部は、
   前記第１の反転シンボル間距離算出部より出力されるビット反転シンボル群を用いて、第２の送信信号のシンボル候補を記憶するシンボル記憶部と、
   前記受信信号と前記シンボル候補との距離を算出する距離算出部とを有する請求項２記載の無線受信装置。
5. 前記近接シンボル間距離算出部より出力される近接シンボル群を用いて、第２の送信信号のシンボル候補を仮判定し、前記受信信号との前記仮判定した第２の送信信号のシンボル候補との距離を算出する第２の反転シンボル間距離算出部を更に有する請求項１記載の無線受信装置。
6. 第２の反転シンボル間距離算出部は、更に、
   前記仮判定した第２の送信信号のシンボル候補で表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で前記第１の送信信号の判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と前記受信信号点との距離を算出し、
   ビット尤度算出部は、更に、
   前記第２の反転シンボル間距離算出部の出力を基にビット尤度を算出する請求項５記載の無線受信装置。
7. 前記第２の反転シンボル間距離算出部は、
   前記近接シンボル間距離算出部より出力される前記近接シンボル群を用いて、第２の送信信号のシンボル候補を記憶するシンボル記憶部と、
   前記受信信号との前記シンボル候補との距離を算出する距離算出部とを有する請求項５記載の無線受信装置。
8. 前記第１の送信信号とは異なる第２の送信シンボル候補で表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で前記第１の送信信号の判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と、前記受信信号点との距離を算出する第２の反転シンボル間距離算出部をさらに含み、
   前記ビット尤度算出部は、
   前記第２の反転シンボル間距離算出部の出力を基にビット尤度を算出する請求項１記載の無線受信装置。
9. 前記チャネル推定部の出力をQR分解することで、上三角行列Rとユニタリ行列Qを出力するQR分解演算部をさらに含み、
   前記QR分解演算部は、
   前記上三角行列Rを新たなチャネル推定行列にし、受信信号に前記ユニタリ行列の共役転置Q^Hを乗算した出力を新たな受信信号とする
   請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の無線受信装置。
10. 前記近接シンボル間距離算出部は、前記第１の送信信号の全てのシンボルに対し、所定の半径内にある近接するシンボルを予め記憶するシンボル記憶部を有し、このシンボル記憶部の出力を基に距離を算出する請求項１記載の無線受信装置。
11. 前記第１の反転シンボル間距離算出部は、前記第１の送信信号の全てのシンボルに対し、前記部分ビット反転シンボル群を予め記憶するシンボル記憶部を有し、このシンボル記憶部の出力を基に距離を算出する請求項１記載の無線受信装置。
12. 前記近接シンボル間距離算出部は、仮判定シンボルと最尤シンボルとの距離に応じて
    近接シンボル群の近接範囲を可変する請求項１記載の無線受信装置。
13. 前記シンボル判定部は、送信信号の最適な組合せを最尤推定により判定する請求項１記載の無線受信装置。
14. 前記シンボル判定部は、線形分離処理により送信信号の組合せを推定する請求項１記載の無線受信装置。
15. 前記シンボル判定部は、受信信号の一部を用いて、一部の送信信号の組合せを最尤推定により判定し、残りの送信信号に対しては線形分離処理により送信シンボルを判定する請求項１記載の無線受信装置。
16. 異なる多値変調数の送信信号が空間多重される場合、
    多値変調数が最も小さい送信信号を前記第１の送信シンボルとする請求項１記載の無線受信装置。
17. 空間多重送信信号毎の受信品質を測定するストリーム受信品質検出部をさらに含み、
    前記ストリーム受信品質検出部の出力を基に、ストリーム受信品質の高い送信信号を前記第１の送信信号とする請求項１記載の無線受信装置。
18. 前記近接シンボル間距離算出部および前記第１の反転シンボル間距離算出部は、ユークリッド距離の２乗を用いて距離を算出する請求項１記載の無線受信装置。
19. 前記近接シンボル間距離算出部および前記第１の反転シンボル間距離算出部は、ユークリッド距離を用いて距離を算出する請求項１記載の無線受信装置。
20. 前記近接シンボル間距離算出部および前記第１の反転シンボル間距離算出部は、マンハッタン距離を用いて距離を算出する請求項１記載の無線受信装置。
21. 前記誤り訂正復号部の出力を基に再符号化変調処理を行う再符号化変調部と、
    前記再符号化変調部の出力と前記チャネル推定部の出力を基に、受信レプリカ信号を生成するレプリカ生成部と、
    前記レプリカ生成部の出力を基に、受信信号から１つ以上の空間多重信号成分を減算処理する干渉キャンセル部と、
    前記干渉キャンセル部の出力を基に誤り訂正復号処理を行う復号処理部と、をさらに含む請求項１記載の無線受信装置。
22. 空間多重する伝搬路のチャネル推定値を出力するチャネル推定部と、
    M個の空間多重送信信号の受信信号と前記チャネル推定部の出力を基に、前記M個の空間多重信号の送信シンボル（S_１、．．．、S_M）を判定シンボルとして出力するシンボル判定部と、
    前記判定シンボルおよび前記判定シンボルに近接する近接シンボル群と受信信号点との間の距離を算出する近接シンボル間距離算出部と、
    前記判定シンボルで表されるN個のビットのうち、ｋ番目のビットを反転したビットを含むシンボル群で前記判定シンボルに最近接する部分ビット反転シンボルS（ｋ）（ｋ＝１〜Ｎ）と前記受信信号点との距離を算出する第１の反転シンボル間距離算出部と、
    前記近接シンボル間距離算出部および第１の反転シンボル間距離算出部の出力を基にビット尤度を算出するビット尤度算出部と、
    前記ビット尤度算出部の出力を基に誤り訂正復号処理を行う誤り訂正復号部と、
    を含む無線受信装置。

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