JP4920977B2 - 逐次モンテカルロによる、複雑さが低減された多入力多出力（ｍｉｍｏ）チャネル検出 - Google Patents

逐次モンテカルロによる、複雑さが低減された多入力多出力（ｍｉｍｏ）チャネル検出 Download PDF

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    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas

Description

本発明は、一般に、デジタルデータ受信機に関する。
本出願は、２００３年７月３０日に出願された、「逐次モンテカルロによる準最適な多入力多出力（ＭＩＭＯ）チャネル検出(NEAR-OPTIMAL MULTIPLE-INPUT MULTIPLE-OUTPUT (MIMO) CHANNEL DETECTION VIA SEQUENTIAL MONTE CARLO)」と題する米国特許出願第１０／６３１，９９１号に関連しており、米国特許出願第１０／６３１，９９１号の内容は参照として本明細書に包含される。
高速無線データ伝送に対する増加し続ける要求は、限定された帯域幅の無線チャネルにおいて高スループットの無線通信を実現するように、無線システム設計者に対して大きな課題を課してきた。多入力多出力（ＭＩＭＯ；multiple-input multiple output）チャネルの容量は、散乱の多い環境において帯域幅あるいは送信電力を増加させる必要なしに、最小限の数の送受信アンテナを使用して直線的に増加することが示されたので、多送受信アンテナは、将来の広帯域無線通信システムにおける有力な解である可能性が最も高い。スペクトル効率が非常に高いので、ＭＩＭＯ技術は、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ無線ＬＡＮ、ＩＥＥＥ８０２．１６無線ＭＡＮ、及びＷＣＤＭＡ規格のような、さまざまな無線応用のいくつかの標準規格に組み入れられている。
この技術分野において、多種多様なＭＩＭＯ受信機構成が提案されている。最尤（ＭＬ；maximum likelihood）検出を利用する受信機構成が最適であろうが、その構造は、送信アンテナの数とともに指数関数的に複雑さを増す。ゼロ・フォーシング（ＺＦ；zero-forcing）ヌリング（無効化；nulling）及び順序付けを伴う干渉除去（ＩＣ；interference cancellation）の方法や、最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ：minimum mean-squared error）ヌリング及び順序付けを伴う干渉除去の方法のように、ヌリング及び干渉除去に基づいて、より簡単な検出方式が提案されている。例えば、P. W. Wolniansky他、「Ｖ−ＢＬＡＳＴ：散乱の多い無線チャネルにおいて非常に高いデータ・レートを実現するためのアーキテクチャ」、Procedings of Int. Symp. Sig. Sys. Elect. (ISSSE)（１９９８年９月）（非特許文献１）；G. J. Foschini、「多素子アンテナ使用時のフェージング環境における無線通信のための階層化時空間アーキテクチャ」、Bell Labs. Tech. J., 1(2), pp. 41-59 (1996)（非特許文献２）；G. D. Golden他、「Ｖ−ＢＬＡＳＴ時空間通信アーキテクチャを使用した検出アルゴリズムおよび初期の実験室結果」、 Elect. Let., 35, pp. 14-16（１９９９年１月）（非特許文献３）を参照。残念ながら、これらの単純な検出方法の性能は、ＭＬ検出の性能よりも大幅に劣っている。複雑さが送信アンテナ数の３乗に比例する球面復号が、準最適な検出方法として提案されている。O. Damen他、「時空間コード用の格子コード設計」、IEEE Commun. Let, 4(5), pp. 161-163（２０００年５月）（非特許文献４）を参照。しかし、球面復号にもとづいた検出方式は、符号化ＭＩＭＯシステムにおいて外部チャネル復号器と連結されるときには性能が劣化するハード決定アルゴリズムである。ソフト決定出力を得るために、球面復号を修正する検出方式が提案されているが、複雑さを大幅に犠牲にする。
２００３年７月３０日に出願され、その内容は参照として本明細書に包含される「逐次モンテカルロによる準最適多入力多出力（ＭＩＭＯ）チャネル検出」と題する同時係属であって同一譲受人の米国特許出願第１０／６３１，９９１号（特許文献１）において、逐次モンテカルロ法は、計算の複雑さを低く維持しつつ最適に近い性能を実現して、ＭＩＭＯシステムにおける復調に使用し得ることが明らかにされている。しかし、前記出願中に開示された検出処理法は、変調シンボル・コンステレーション(modulation symbol constellation)のサイズが増えるにつれて計算が複雑になる。したがって、この処理法を改善し、必要とされる計算量をさらに減少しつつ同じ性能を得ることが有利である。
米国特許公開第２００４０１７４９３９号公報 P. W. Wolniansky et al., "V-BLAST: an Architecture for Realizing Very High Data Rates over the Rich-scattering Wireless Channel," Proceedings of Int. Symp. Sig. Sys. Elect. (ISSSE), (Sept. 1998) G. J. Foschini, "Layered Space-Time Architecture for Wireless Communication in a Fading Environment When Using Multi-element Antennas," Bell Labs. Tech. J., 1(2), pp. 41-59 (1996) G. D. Golden et al., "Detection Algorithm and Initial Laboratory Results using V-BLAST Space-Time Communication Architecture," Elect. Let., 35, pp. 14-16 (Jan. 1999) O. Damen et al., "Lattice Code Design For Space-Time codes," IEEE Commun. Let, 4(5), pp. 161-163 (May 2000)
多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムのための、計算の複雑さをさらに減少させる形態で逐次モンテカルロ技術を有利に利用する検出システム及び方法が開示される。検出器において信号が受信されたとすると、検出器は、送信されたシンボルの確率分布に対して重み付けされた、送信されたシンボルのモンテカルロ・サンプルを検出器は生成する。しかし、本発明による１つの態様によれば、各シンボルは、それぞれ独立して標本化される第１のシンボル成分及び第２のシンボル成分に（例えば、実数及び虚数シンボル成分に）分解され、その結果、使用される変調方式により与えられる、存在し得る候補の数を減少させる。直交シンボル・コンステレーションが変調に使用される場合、検出器は、ｋ番目のアンテナにおける観測の別々のシンボル成分はｋ番目のアンテナにおけるシンボルの成分からそれぞれ独立しているという事実を巧みに利用する。
検出器は、送信アンテナの空間ドメイン上で動作することにより、単純なヌリング（無効化：nulling）及び除去(cancellation)方式の逐次構造を巧みに利用することができ、また、送信されたシンボルの別々びシンボル成分に対して逐次性を拡張することができる。シンボルの第１及び第２のシンボル成分に対して重み付けされたサンプルは、確率論的なアプローチあるいは決定論的なアプローチを使用して、検出器により生成できる。確率論的なアプローチにおいては、シンボルの第１及び第２のシンボル成分に対するサンプルは、検出方式の逐次構造から得られた試行分布(trial distribution)から抽出され、その結果に基づいて重要度（インポータンス；importance）重みが更新される。決定論的なアプローチにおいては、送信アンテナの全数よりも少ない数の送信アンテナに対して第１及び第２のシンボル成分サンプルを列挙することにより、確率分布の初期推定値が計算される。次に、この確率分布における候補軌道(candidate trajectories)は、最も高い重要度重みを有する集合にまで切り詰められる。
検出器の設計は、ターボ(turbo)受信機におけるソフト入力ソフト出力(soft-input soft-output)復調器として使用される場合に特に有利である。従来技術の方式がコンステレーションの大きさに対してリニアに（１次的に）比例する複雑さを有するのに対して、開示された検出器は、コンステレーションの大きさの平方根に比例する複雑さを有するシンボル検出を行うことが可能である。本発明による上記または他の利点は、下記の詳細説明と添付図面の参照により、当業者に明白であろう。
図１及び図２は、本発明による実施形態を実現するに適した、一般的な多入力多出力（ＭＩＭＯ；multi-input multi-output）システムを示す。図１は送信機構成１００の一例を示し、図２は受信機構成２００の一例を示している。
ＭＩＭＯシステムは、ｎT個の送信アンテナとｎR個の受信アンテナを有すると、制限なしに仮定する。ただしｎR≧ｎTである。無線チャネルは散乱が多く一様なフェージングを有すると、制限なしに仮定する。各送受信アンテナ対の間のフェージングは独立であると仮定する。さらに、無線チャネルは、準静止形(quasi-static)である、すなわち、１つのデータ・バーストに対しては静的であるがバーストごとには変化すると、制限なしに仮定する。
送信機１００において、情報ビットのブロック｛ａl｝がチャネル符号器１１０においてコード（符号）ビット｛ｂi｝に符号化される。コード・ビットは、インターリーバ(interleaver)１２０においてランダムに交互配置（インターリーブ）され、ＱＰＳＫ変調器１３０を使用して、有限のアルファベット集合Ａ＝｛ａ1，ａ2，…，ａM｝から例えばＭ−ＰＳＫあるいはＭ−ＱＡＭ変調シンボルのストリームの値に、マッピング(map)することが可能である。各シンボルは、変換器１４０において、逆多重化(demultiplexing)を介して、ｎT個のサブ・ストリーム(sub-streams)に直並列（Ｓ／Ｐ）変換することが可能であり、各サブ・ストリームは、ｎT個の送信アンテナ１５０の１つと組み合わせることができる。各時点において、各サブ・ストリームからの１つのシンボルが、その対応するアンテナから送信され、その結果、同一チャネルでｎT個のシンボルが同時に送信されることとなる。このような時空間ビット・インターリーブド符号化変調（ＢＩＣＭ；bit interleaved coded modulation）は、無線ＭＩＭＯシステムで利用可能な空間、時間及び周波数ダイバーシティ・リソースをより良く活用することを可能にする。Ｍ−ＰＳＫあるいはＭ−ＱＡＭ変調とシンボル−アンテナ・マッピング(symbol-antenna mapping)との組み合わせは、送信機の内部符号器として効率的に作用するので、ＭＩＭＯシステム全体は、直列連結システムとして取り扱うことが可能である。したがって、反復（ターボ）受信機をシステムに対して設計することが可能である。
図２は、２つの階梯（ステージ）を有するターボ受信機として構成された受信機２００を示す。すなわち、ソフト入力ソフト出力ＳＭＣ復調器２１０の後に、ソフト・チャネル復号器２６０が接続されている。送信機１００においてインターリーバが利用されていると仮定して、２つの階梯は、デインターリーバ(deinterleaver)２５０とインターリーバ２３０により分離されている。ＳＭＣ復調器２１０は、入力として、受信信号と、チャネル推定器２７０からのチャネル状態情報と、付帯的な情報(extrinsic information)から計算される事前のシンボル情報(a priori symbol information)とを受信する。前の反復におけるチャネル復号器２６０からの付帯的な情報は、インターレース(interlace)され、事前のシンボル情報(a priori symbol information)として復調器２１０に送出されることが可能である。一方、復調器２１０からの付帯的な情報は、デインターレース(deinterlace)され、チャネル復号器２６０に対する事前の情報(a priori information)としてチャネル復号器２６０にフィードバックすることが可能である。情報ビットの各ブロックは、復調器２１０と復号器２６０の間で反復して生成されるごとに、その確率を使用して復号することが可能である。
受信機２００により受信され、復調器２１０により処理された信号は、次のようにしてモデル化できる。マッチド・フィルタリング及びシンボル・レート・サンプリングののち、受信機のｎR個の受信アンテナからの受信信号ベクトルは、
Figure 0004920977
のように表わすことができる。複素ベースバンド表現において、受信信号は、送信された信号
Figure 0004920977
の線形結合として表わすことができる。
Figure 0004920977
ここで、
Figure 0004920977
であり、ρは送信機における全信号エネルギーであり、
Figure 0004920977
は複素フェージング・チャネル行列であり、
Figure 0004920977
は空間的、時間的白色ガウス雑音であり、Ｎはデータ・バースト長である。
Figure 0004920977
と表わす。受信信号は、マッチド・フィルタリングされ白色化されることが可能であり、
Figure 0004920977
を得る（ここでは簡単のため、タイム・インデックスｉは省略される）。ここで、
Figure 0004920977
である。
シンボルは第１及び第２のシンボル成分に分解可能であると、制限なしに仮定する。本明細書においては、例としてシンボルの実数成分及び虚数成分として説明する。当業者は、シンボルを成分(component)に分解する任意の別の方式も使用可能であることを容易に理解するであろう。初めに復調器２１０は、すべてのシンボルは同程度に確からしいと仮定する。すなわち、シンボルの実数成分及び虚数成分は等しく確からしいと仮定する。したがって、シンボル成分に対する事前確率(a priori probability)は、
Figure 0004920977
により与えられる。復調器２１０は、シンボルＰの実数成分及び虚数成分の事後確率(a posteriori probability) Ｐ(ｓr,k＝ａr,q｜ｕ)及びＰ(ｓi,k＝ａi,q｜ｕ)，ｋ＝１，２，…，ｎT，ｊ＝１，２，…，Ｍを出力する。
Figure 0004920977
と表わす。Ｐ(ｓr,k＝ａr,q｜ｕ)の正確な式は、
Figure 0004920977
で与えられる。類似の式が、シンボルの虚数成分の事後確率を与える。復調器２１０により計算されたシンボル成分の事後確率に基づいて、交互配置されたコード・ビットｂπ(i)の事後ログ尤度比（ＬＬＲ；log-likelihood ratio）を計算するために、ビットＬＬＲ計算部２４０を使用することができる。Ｍ−ＱＡＭ変調方式においては、Ｂ＝ｌｏｇ2 Ｍビットが１つのシンボルにマップされる。ビットの最初のＢ／２部分がシンボルの実数部分を表わし、ビットの２番目のＢ／２部分がシンボルの虚数部分を表わすとする。コード・ビットｂπ(i)はＭ−ＱＡＭシンボルｓk∈Ａの実数部分に含まれると仮定すると、このコード・ビットのＬＬＲは、
Figure 0004920977
により与えられる。シンボルの虚数成分に対応するコード・ビット事後のＬＬＲも、同様に計算できる。事後確率に対する上記の式における加算は、すべてにわたって、Ｓk (j)，ｊ＝１，…，Ｍにおける
Figure 0004920977
個の実現可能なベクトルｓであるから、その複雑さは、送信アンテナの数とともに指数関数的になるという不利なものであり、空間多重利得が高いシステムにとっては非実用的なものである。
本発明による態様の実施形態によれば、図２に示すように、復調器２１０は、符号２１１においてシンボルの実数成分に対する事後確率を推定するために逐次モンテカルロ（ＳＭＣ）近似を利用し、これとは別に符号２１２において、シンボルの虚数成分に対する事後確率を推定するために逐次モンテカルロ（ＳＭＣ）近似を利用する。以下に詳細に説明するように、開示する検出方式は、コンステレーションのサイズの平方根に比例する複雑さを有するという利点を有する。
最適な最尤（ＭＬ；maximum likelihood）ＭＩＭＯ検出器は、受信信号に対し、
Figure 0004920977
によって表現できる。「背景技術」の欄で説明したように、ＭＬ受信機の複雑さは、送信アンテナの数とともに指数関数的に大きくなるという不利なものである。ヌリング及び除去技術に基づく次善の検出器は次のように表現できる。Ω1/2のＱＲ−分解を
Figure 0004920977
で表わす。ここで、Ｑはユニタリ行列であり、Ｒは上三角行列である。ヌリング動作は、式(2)のベクトルｕにＱHを左乗算する座標回転であり、十分な統計値
Figure 0004920977
を得る。ここで、
Figure 0004920977
である。Ｑはユニタリであるから、雑音の増強はなく、ヌリングによって雑音白色化特性は維持される。すなわち、
Figure 0004920977
である。上記の式は、
Figure 0004920977
のように書き換えることができる。データ信号は、ヌリング動作、すなわちｚにＲ-1を乗算することにより、直接に検出できる。しかし、Ｒの上三角構造を利用することにより、以下の逐次干渉除去方法を使用して、ゼロ・フォーシングの著しい改善を得ることが可能であることが明らかにされた。
Figure 0004920977
ここで、
Figure 0004920977
である。G. J. Foschini、「多素子アンテナ使用時のフェージング環境における無線通信のための階層化時空間アーキテクチャー」、 Bell Labs. Tech. J., 1(2), pp. 41-59 (1996)（非特許文献２）を参照。上記の単純なヌリング及び除去方式の複雑さは非常に低いが、その性能は、ゼロ・フォーシング、あるいはＭＭＳＥヌリング及び順序付けを有する干渉除去に基づく方法の性能、ならびに球面復号の性能よりも遙かに劣っている。
２００３年７月３０日に出願され、「逐次モンテカルロによる準最適な多入力多出力（ＭＩＭＯ）チャネル検出」と題して、その内容は参照として本明細書に包含される同時係属かつ同一譲受人の米国特許出願第１０／６３１，９９１号（特許文献１）に詳しく説明したように、上三角構造によるこの簡単なヌリング及び干渉除去方式の疑似的(artificial)な逐次構造は、アンテナｎTから始まってアンテナ１までの空間ドメインで動作する独自性を有するＭＩＭＯデータ検出に、ＳＭＣを応用するのによく適合している。確かに、
Figure 0004920977
が知られている。ここで、
Figure 0004920977
である。しかしながら、本明細書に開示するＳＭＣアプローチの場合とは異なって、直交シンボル・コンステレーションが変調に使用されるならば、ｋ番目のアンテナにおける観測の実数成分及び虚数成分が、ｋ番目のアンテナにおけるシンボルの虚数成分及び実数成分からそれぞれ独立なものとなることが観察される。このことの直接の帰結は、ｋ番目のアンテナにおけるシンボルの実数成分及び虚数成分は独立して標本化できるということであり、その結果、Ｍ−ＱＡＭ変調方式に関し、存在し得る候補の数をＭから
Figure 0004920977
に減少させる。上記の式における逐次性は、実数成分及び虚数成分、ならびに、確率分布
Figure 0004920977
のシーケンスからシミュレートするのに使用されるＳＭＣに拡張することができる。「擬似的な(artificial)」分布のこのシーケンスは、
Figure 0004920977
により定義される。ここで、下付き添え字ｒ及びｉは、それぞれ対応するエンティテイ(entity)の実数部分及び虚数部分を表わす。検出方式の目的は、ヌリング後の受信信号ｚに基づいて、シンボル成分の事後確率
Figure 0004920977
の推定値を計算することである。
Figure 0004920977
を、各シンボル間隔においてＳＭＣにより抽出されたサンプルであるとする。ここで、ｍはサンプルの数である。ＳＭＣ技術によれば、ｐ(ｓ｜ｚ)の分布に対して正しく重み付けされた送信シンボル｛（ｓ(j) r,k，ｗ(j) r,k），（ｓ(j) i,k，ｗ(j) i,k）｝のモンテカルロ・サンプルの集合を得る必要がある。情報シンボルｓr,kの実数部分の事後確率は、
Figure 0004920977
のように推定できる。ここで、
Figure 0004920977
であり、
Figure 0004920977
は、
Figure 0004920977
によって定義される特性関数(indicator function)である。
図３は、確率論的ＳＭＣを利用する実施形態にしたがって、ＳＭＣ復調器により実行される処理のフローチャートである。
ステップ３０１において、重要度重みは、ω(j) -1＝１，ｊ＝１，…，ｍとして初期化される。ステップ３０２において、ｋ番目の反復が開始される。ここで、ｋ＝ｎT，ｎT−１，…，１である。各反復の間に、重みづけされたサンプルのそれぞれが、ステップ３０３〜３１１において、ｊ＝１，…，ｍに対して更新される。ステップ３０４において、虚数成分α(j) i,k,jに対する試行サンプリング密度が、各ａi,q＝Ｉｍ(ａq)∈Ａに対して計算される（Ｉｍは複素数の虚数部を示す）。虚数成分に対する試行分布は、
Figure 0004920977
として選択できる。式(7)における雑音
Figure 0004920977
は白色ガウス型(Gaussian)、すなわち、
Figure 0004920977
であるから、
Figure 0004920977
であり、ここで、平均値μ(j) i,k,qは、
Figure 0004920977
により与えられる。
Figure 0004920977
と表わす。
ステップ３０５において、サンプルｓ(j) i,kは、確率
Figure 0004920977
を有する集合Ｉｍ(ａq)∈Ａから抽出される。
ステップ３０６において、虚数成分に対する重要度重みが計算される。上記の試行分布に対して、重要度重みは、
Figure 0004920977
により更新できる。
ステップ３０７において、実数成分α(j) r,k,qに対する試行サンプリング密度が、各ａr,q＝Ｒｅ(ａq)∈Ａに対して計算される（Ｒｅは複素数の実数部を示す）。実数成分に対して、試行分布は、
Figure 0004920977
として選択できる。式(23)の第１項は、ガウス型
Figure 0004920977
であり、平均値μ(j) r,k,qは、
Figure 0004920977
で与えられる。
Figure 0004920977
と表わす。
ステップ３０８において、サンプルｓ(j) r,kは、確率
Figure 0004920977
を有する集合Ｉｍ(ａq)∈Ａから抽出される。
ステップ３０９において、実数成分に対する重要度重みが計算される。上記の試行分布に対して、実数成分に対する重要度重みは、
Figure 0004920977
により更新できる。
ステップ３１０において、情報シンボルｓkの事後確率は、式(14)，(13)に基づいて計算できる。
図３には示されていないが、たとえば、有効なサンプルの大きさがしきい値未満であれば、再サンプリングを行うことができる。再サンプリング及びチャネル・パラメタ推定のような他の問題に関する詳細は、２００３年７月３０日に出願され、その内容は参照として本明細書に包含される、「逐次モンテカルロによる準最適な多入力多出力（ＭＩＭＯ）チャネル検出」と題する同時係属であって同一譲受人の米国特許出願第１０／６３１，９９１号（特許文献１）に開示されている。
図４は、決定論的ＳＭＣを利用する実施形態にしたがって、ＳＭＣ復調器により実行される処理のフローチャートである。
シンボルの虚数成分に対する確率分布のシーケンス
Figure 0004920977
及び、シンボルの実数成分に対する確率分布のシーケンス
Figure 0004920977
を推定する決定論的なアプローチは、次のように進行する。各反復において、ｍ個のサンプルが抽出されると仮定する。ステップ４０１において、正確な確率分布
Figure 0004920977
は、アンテナｎTからアンテナｎT−ｌ＋１に対するｍ個すべての極小量(particle)を列挙することにより、計算される。その結果、ｍ個の個別のシンボル・シーケンスの集合
Figure 0004920977
が、（ｎT−ｌ＋１）番目のアンテナにおけるシンボルの虚数部分を列挙した後で得られた重みのシーケンス
Figure 0004920977
と、アンテナｎT−ｌ＋１におけるシンボルの実数部分を列挙した後で得られた重みのシーケンス
Figure 0004920977
とを用いて生成され、
Figure 0004920977
を満足する。ここで、
Figure 0004920977
であり、μ(j) i,k,qは、式(18)により与えられる。また
Figure 0004920977
であり、μ(j) r,k,qは、式(24)により与えられる。また
Figure 0004920977
である。
ステップ４０２において、次の各ステップが、アンテナｎT−ｌからアンテナ１まで実行される（すなわち、ｋ＝ｎT−ｌ，…，１）。ｊ＝１，…，ｍに対して、各重要度重みは、
Figure 0004920977
によって更新される。ここで、最も高い重要度重みを有するｍ個の個別のシンボル・シーケンスが、
Figure 0004920977
個の仮定に対するサバイバ・パス(survivor path)として選択される。引き続き、
Figure 0004920977
とされる。再び、最も高い重みを有するｍ個のパスがサバイバ・パスとして選択される。
ステップ４０４において、重要度重みが計算される。
Figure 0004920977
ここで、β(j) i,k,qは、式(31)により与えられる。ステップ４０５において、重み集合｛ｗ(j) i,k,j｝を有する
Figure 0004920977
個の仮定の中で最高の重みを有するｍ個の「最良」の個別のストリーム
Figure 0004920977
のみを選択し保存する。
ステップ４０６において、重要度重み
Figure 0004920977
が計算される。ここで、β(j) r,k,qは式(33)により与えられる。ステップ４０７において、重み集合｛ｗ(j) i,k,j｝を有する
Figure 0004920977
個の仮定の中で最高の重みを有するｍ個の「最良」の個別のストリーム
Figure 0004920977
のみを選択し保存する。
ステップ４０８において、情報シンボルの実数成分ｓr,k及び虚数成分ｓi,kの事後確率が、式(13)及び(14)にしたがってそれぞれ計算される。
ＳＭＣ復調器により実行される処理は、確率論的ＳＭＣあるいは決定論的ＳＭＣを使用するかに拘わらず、任意の公知のハードウェア、ファームウェア、及び／またはソフトウェアを使用して実現することができる。例えば、図２の復調器２１０は、所望の処理を行うようにプログラムされたＡＳＩＣを有してもよい。メモリのようなプログラム記憶装置は、マイクロプロセッサのようなマシンにより実行可能な命令のプログラムを明確に具体化することができる。プログラム記憶装置及びマイクロプロセッサは、復調器２１０あるいは受信機２００の他の構成要素の一部であってもよく、あるいは、他の方法で組み合わされてもよい。さらに、受信機２００の任意の構成要素の機能は、同様に実現することができる。
本発明による代表的な図面及び具体的な実施形態を説明し例示したが、説明した特定の実施形態に本発明の範囲が制限されるものではないことが理解される。したがって、実施形態は制約ではなく実例と見なされるべきであり、特許請求の範囲で宣言する本発明の範囲及び、その構造的ならびに機能的等価物から逸脱することなく、実施形態の変形が当業者により作り得ることが理解されるべきである。
本発明の実施の一形態を実現するに適した、符号化多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムの送信機構成を示す図である。 本発明の実施の一形態を実現するに適すた、符号化ＭＩＭＯシステムの受信機構成を示す図である。 本発明による確率論的ＳＭＣ実施形態に基づいて実行されるＭＩＭＯ復調処理のフローチャートである。 本発明による決定論的ＳＭＣ実施形態に基づいて実行されるＭＩＭＯ復調処理のフローチャートである。

Claims (16)

  1. チャネルからデータを復調する方法であって、
    前記チャネルを通って送信されたシンボルに対する事前確率値を受信することであって、各シンボルは第１のシンボル成分と第２のシンボル成分に分解可能である、前記チャネルを通って送信されたシンボルに対する事前確率値を受信することと、
    前記事前確率値にしたがって、前記第１のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第１のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第１の集合を決定し、前記第２のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第２のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第２の集合を決定することであって、ここで前記第１のシンボル成分と前記第２のシンボル成分は独立して標本化される、前記第１のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第１のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第１の集合を決定し、前記第２のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第２のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第２の集合を決定することと、
    モンテカルロ・サンプルの前記第１及び第２の集合に基づいて、前記シンボルに対する事後確率値を推定することと、
    を含み、
    前記モンテカルロ・サンプルの重み付けされた集合は、送信アンテナの空間ドメイン上で順次反復することによって決定され、ここで前記第１のシンボル成分及び前記第２のシンボル成分の前記確率分布はＱＲ分解によって得られる座標回転ののちの受信信号に関連しており、
    前記モンテカルロ・サンプルの重み付けされた集合を決定することは、さらに、
    前記第１及び第２のシンボル成分の前記確率分布の決定論的な計算にしたがって、前記送信アンテナの前記空間ドメインの第１の部分に対する第１及び第２のシンボル成分サンプルを列挙することと、
    前記列挙された第１のシンボル成分サンプルを使用して前記第１のシンボル成分に対する重要度重みを更新し、前記第１のシンボル成分に対する前記重要度重みに基づいて第１のシンボル成分のシーケンスの部分集合のみを保存することと、
    前記列挙された第２のシンボル成分サンプルを使用して前記第２のシンボル成分に対する重要度重みを更新し、前記第２のシンボル成分に対する前記重要度重みに基づいて第２のシンボル成分のシーケンスの部分集合のみを保存することと、
    を含み、
    前記各重要度重みを更新して部分集合のみを保存することは、前記送信アンテナの前記空間ドメインの第２の部分上で順次反復する間に実行される、方法。
  2. 前記モンテカルロ・サンプルの重み付けされた集合を決定することは、
    前記第１のシンボル成分に対して指定された試行分布から、前記モンテカルロ・サンプルの第１の集合を抽出することと、
    前記第１のシンボル成分の前記確率分布からの、前記第１のシンボル成分に対して指定された前記試行分布の偏差に基づいて、前記モンテカルロ・サンプルの第１の集合に対する重要度重みを更新することと、
    前記第２のシンボル成分に対して指定された試行分布から、前記モンテカルロ・サンプルの第２の集合を抽出することと、
    前記第２のシンボル成分の前記確率分布からの、前記第２のシンボル成分に対して指定された前記試行分布の偏差に基づいて、前記モンテカルロ・サンプルの第２の集合に対する重要度重みを更新することと、
    をさらに含み、
    上記の各抽出することと各更新することとは、前記送信アンテナの空間ドメイン上で順次反復する間に実行される、請求項１に記載の方法。
  3. ｍはシンボル間隔に対して決定されるモンテカルロ・サンプルの数であり、前記第１のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) r,k，ｗ(j) r,k）｝により表わされ、前記第２のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) i,k，ｗ(j) i,k）｝により表わされ、
    前記第１のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    前記第２のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    ここで、ｊはサンプル・インデックスであり、ｋは送信アンテナを識別するインデックスであり、ｚはヌリング後の異なる送信アンテナからの受信信号のベクトルであり、Ａはそこから前記シンボルがそのシンボルの値をとるアルファベット集合であり、ａiはＡのｉ番目の値であり、
    Figure 0004920977
     であり、
    Figure 0004920977
     は特性関数である、請求項２に記載の方法。
  4. ｍはシンボル間隔に対して決定されるモンテカルロ・サンプルの数であり、前記第１のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) r,k，ｗ(j) r,k）｝により表わされ、前記第２のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) i,k，ｗ(j) i,k）｝により表わされ、
    前記第１のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    前記第２のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    ここで、ｊはサンプル・インデックスであり、ｋは送信アンテナを識別するインデックスであり、ｚはヌリング後の異なる送信アンテナからの受信信号のベクトルであり、Ａはそこから前記シンボルがそのシンボルの値をとるアルファベット集合であり、ａiはＡのｉ番目の値であり、
    Figure 0004920977
     であり、
    Figure 0004920977
     は特性関数である、請求項１に記載の方法。
  5. 各シンボルの前記第１のシンボル成分は前記シンボルの実数成分であり、各シンボルの前記第２のシンボル成分は前記シンボルの虚数成分である、請求項１に記載の方法。
  6. 前記チャネルは多入力多出力システム内にある請求項１に記載の方法。
  7. 多入力多出力システム内で送信される情報を受信するための受信機であって、
    外部チャネル復号器と、
    前記復号器に反復して結合された内部復調器と、
    を有し、
    前記内部復調器は、
    チャネルを通って送信されたシンボルに対する事前確率値を受信する第１のモジュールであって、各シンボルは第１のシンボル成分と第２のシンボル成分に分解可能であり、前記第１のモジュールは、前記第１のシンボルの確率分布に対して重み付けされた前記第１のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第１の集合を決定し、前記第２のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第２のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第２の集合を決定し、前記第１のシンボル成分及び前記第２のシンボル成分は独立して標本化される、第１のモジュールと、
    モンテカルロ・サンプルの前記第１及び第２の集合に基づいて、前記シンボルに対する事後確率値を推定するための第２のモジュールと、
    を有し、
    前記第１のモジュールは、送信アンテナの空間ドメイン上で順次反復することによりモンテカルロ・サンプルの前記第１及び第２の重み付けされた集合を決定し、ここで前記第１のシンボル成分及び前記第２のシンボル成分の前記確率分布は、三角行列が厳密に正の対角成分を有しているＱＲ分解によって得られる座標回転ののちの受信信号に対応する、受信機。
  8. 前記第１のモジュールは、
    前記第１のシンボル成分に対して指定された試行分布から、前記モンテカルロ・サンプルの第１の集合を抽出することと、
    前記第１のシンボル成分の前記確率分布からの、前記第１のシンボル成分に対して指定された前記試行分布の偏差に基づいて、前記モンテカルロ・サンプルの第１の集合に対する重要度重みを更新することと、
    前記第２のシンボル成分に対して指定された試行分布から、前記モンテカルロ・サンプルの第２の集合を抽出することと、
    前記第２のシンボル成分の前記確率分布からの、前記第２のシンボル成分に対して指定された前記試行分布の偏差に基づいて、前記モンテカルロ・サンプルの第２の集合に対する重要度重みを更新することと、
    によりモンテカルロ・サンプルの前記第１及び第２の重み付けされた集合を決定し、
    前記第１のモジュールは前記送信アンテナの空間ドメイン上で順次反復する、請求項７に記載の受信機。
  9. 前記第１のモジュールは、
    前記第１及び第２のシンボル成分の前記確率分布の決定論的な計算にしたがって、前記送信アンテナの前記空間ドメインの第１の部分に対して第１及び第２のシンボル成分サンプルを列挙することと、
    前記列挙された第１のシンボル成分サンプルを使用して前記第１のシンボル成分に対する重要度重みを更新し、前記第１のシンボル成分に対する前記重要度重みに基づいて第１のシンボル成分のシーケンスの部分集合のみを保存することと、
    前記列挙された第２のシンボル成分サンプルを使用して前記第２のシンボル成分に対する重要度重みを更新し、前記第２のシンボル成分に対する前記重要度重みに基づいて第２のシンボル成分のシーケンスの部分集合のみを保存することと、
    によりモンテカルロ・サンプルの前記第１及び第２の重み付けされた集合を決定し、
    前記第１のモジュールは、前記送信アンテナの前記空間ドメインの第２の部分上で順次反復する間に、重要度重みを更新する、請求項７に記載の受信機。
  10. 各シンボルの前記第１の成分は前記シンボルの実数成分であり、各シンボルの前記第２の成分は前記シンボルの虚数成分である、請求項７に記載の受信機。
  11. プロセッサ上で実行される場合にチャネルからのデータを復調する方法を前記プロセッサに実行させるプログラムを格納したプロセッサ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記プログラムは、
    前記チャネルを通って送信されたシンボルに対する事前確率値を受信することであって、各シンボルは第１のシンボル成分と第２のシンボル成分に分解可能である、前記チャネルを通って送信されたシンボルに対する事前確率値を受信することと、
    前記事前確率値にしたがって、前記第１のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第１のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第１の集合を決定し、前記第２のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第２のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第２の集合を決定することであって、ここで前記第１のシンボル成分と前記第２のシンボル成分は独立して標本化される、前記第１のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第１のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第１の集合を決定し、前記第２のシンボル成分の確率分布に対して重み付けされた前記第２のシンボル成分のモンテカルロ・サンプルの第２の集合を決定することと、
    モンテカルロ・サンプルの前記第１及び第２の集合に基づいて、前記シンボルに対する事後確率値を推定することと、
    を前記プロセッサに実行させ、
    前記モンテカルロ・サンプルの重み付けされた集合は、送信アンテナの空間ドメイン上で順次反復することによって決定され、ここで前記第１のシンボル成分及び前記第２のシンボル成分の前記確率分布はＱＲ分解によって得られる座標回転ののちの受信信号に関連しており、
    前記プログラムは、前記モンテカルロ・サンプルの重み付けされた集合を決定する際に、さらに、前記プロセッサに、
    前記第１及び第２のシンボル成分の前記確率分布の決定論的な計算にしたがって、前記送信アンテナの前記空間ドメインの第１の部分に対する第１及び第２のシンボル成分サンプルを列挙することと、
    前記列挙された第１のシンボル成分サンプルを使用して前記第１のシンボル成分に対する重要度重みを更新し、前記第１のシンボル成分に対する前記重要度重みに基づいて第１のシンボル成分のシーケンスの部分集合のみを保存することと、
    前記列挙された第２のシンボル成分サンプルを使用して前記第２のシンボル成分に対する重要度重みを更新し、前記第２のシンボル成分に対する前記重要度重みに基づいて第２のシンボル成分のシーケンスの部分集合のみを保存することと、
    を実行させ、
    前記各重要度重みを更新して部分集合のみを保存することは、前記送信アンテナの前記空間ドメインの第２の部分上で順次反復する間に実行される、プロセッサ読み取り可能な記録媒体。
  12. 前記モンテカルロ・サンプルの重み付けされた集合を決定することは、前記プログラムが、
    前記第１のシンボル成分に対して指定された試行分布から、前記モンテカルロ・サンプルの第１の集合を抽出することと、
    前記第１のシンボル成分の前記確率分布からの、前記第１のシンボル成分に対して指定された前記試行分布の偏差に基づいて、前記モンテカルロ・サンプルの第１の集合に対する重要度重みを更新することと、
    前記第２のシンボル成分に対して指定された試行分布から、前記モンテカルロ・サンプルの第２の集合を抽出することと、
    前記第２のシンボル成分の前記確率分布からの、前記第２のシンボル成分に対して指定された前記試行分布の偏差に基づいて、前記モンテカルロ・サンプルの第２の集合に対する重要度重みを更新することと、
    を前記プロセッサに実行させることをさらに含み、
    上記の各抽出することと各更新することとは、前記送信アンテナの空間ドメイン上で順次反復する間に実行される、請求項１１に記載のプロセッサが読み取り可能な記録媒体。
  13. ｍはシンボル間隔に対して決定されるモンテカルロ・サンプルの数であり、前記第１のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) r,k，ｗ(j) r,k）｝により表わされ、前記第２のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) i,k，ｗ(j) i,k）｝により表わされ、
    前記第１のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    前記第２のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    ここで、ｊはサンプル・インデックスであり、ｋは送信アンテナを識別するインデックスであり、ｚはヌリング後の異なる送信アンテナからの受信信号のベクトルであり、Ａはそこから前記シンボルがそのシンボルの値をとるアルファベット集合であり、ａiはＡのｉ番目の値であり、
    Figure 0004920977
     であり、
    Figure 0004920977
     は特性関数である、請求項１２に記載のプロセッサ読み取り可能な記録媒体。
  14. ｍはシンボル間隔に対して決定されるモンテカルロ・サンプルの数であり、前記第１のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) r,k，ｗ(j) r,k）｝により表わされ、前記第２のシンボル成分に対する前記重み付けされたモンテカルロ・サンプルは｛（ｓ(j) i,k，ｗ(j) i,k）｝により表わされ、
    前記第１のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    前記第２のシンボル成分に対する事後確率値は、
    Figure 0004920977
     により推定され、
    ここで、ｊはサンプル・インデックスであり、ｋは送信アンテナを識別するインデックスであり、ｚはヌリング後の異なる送信アンテナからの受信信号のベクトルであり、Ａはそこから前記シンボルがそのシンボルの値をとるアルファベット集合であり、ａiはＡのｉ番目の値であり、
    Figure 0004920977
     であり、
    Figure 0004920977
     は特性関数である、請求項１１記載のプロセッサ読み取り可能な記録媒体。
  15. 各シンボルの前記第１のシンボル成分は前記シンボルの実数成分であり、各シンボルの前記第２のシンボル成分は前記シンボルの虚数成分である請求項１１に記載のプロセッサ読み取り可能な記録媒体。
  16. 前記チャネルは多入力多出力システム内にある請求項１１に記載のプロセッサ読み取り可能な記録媒体。
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