JP5047289B2 - 等化構造及び等化方法 - Google Patents

Description

本発明は、ワイヤレス通信システムのための受信装置のための等化構造と、ワイヤレス通信システムの等化方法に関し、このワイヤレス通信システムでは、２又は３以上の送信信号が１又は２以上の送信機から並列に送信され、２又は３以上の受信データストリームを表す受信信号ベクトルで受信される。上記信号は、変調スキームにしたがってキャリア信号に変調された情報を含む。あり得る全部の送信信号は、上記変調スキームの信号配置における候補配置値で表される。

本発明は、特に、マルチユーザ干渉又はマルチチャネル干渉の影響を受けるワイヤレス通信システムの受信機に使用可能な等化構造及び方法に関する。例えば、色々なユーザ及び／又は色々なチャネルが同一の周波数割及びタイムスロット割当てを占有する通信システムにおいて、このような干渉は経験される。通信システムにおいてはこのような干渉は一般的に望ましくないものであるが、データレート、スペクトル効率及び／又はシステムスループット又はデータレートの増加に用いるシステムのいくつかには存在する。このようなシステムの例には、とりわけ、いわゆる複入力複出力（ＭＩＭＯ：ｍｕｌｔｉｐｌｅ‐ｉｎｐｕｔ， ｍｕｌｔｉｐｌｅ‐ｏｕｔｐｕｔ)システム、符号分割多元アクセス(ＣＤＭＡ：ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ)システム、直交周波数多重符号分割多元アクセス(ＯＦＤＭ‐ＣＤＭＡ：ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ)システム等がある。

ＭＩＭＯシステムは、データレート及び送信レンジを増加させるために、典型的に、同一の周波数及びタイムスロットを占有する２又は３以上の並列チャネルからなる。ＯＦＤＭ‐ＣＤＭＡシステムは、例えば第４世代電気通信システムに対して提案されてきた。この場合、ＯＦＤＭは周波数領域拡散で使用され、色々なユーザ又はチャネルは色々な符号を使用する。

このようなシステムにおいて、受信機に使用するいくつかの等化構造及び等化方法は、最大尤度検出(ＭＬＤ：ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ)を用いて、２又は３以上のユーザによって及び／又は２又は３以上の通信チャネルにおいて、例えば同一のタイムスロット且つ同一の周波数帯域で並列に送信されるデータシンボルを、識別し、区別する。複雑性を削減した最大尤度検出の一例は、例えばＺ． Ｌｅｙ， Ｙ． Ｄａｉ， Ｓ． Ｓｕｎによる「Ｎｅａｒ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｌｉｓｔ ＭＩＭＯ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（準最適リストＭＩＭＯ検出）」ＩＥＥＥ ＰＩＭＲＣ ２００５ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ、ドイツ共和国ベルリン、２００５年９月１１〜１４日に開示されている。

本発明の目的は、パフォーマンスが改善されたワイヤレス通信システムの受信装置のための等化構造とワイヤレス通信システムの等化方法とを提供することである。

請求項１に記載の、１又は２以上の送信機から並列に送信される２又は３以上の送信信号が、２又は３以上の受信データストリームを表す受信信号ベクトルで受信される、ワイヤレス通信システムの受信装置のための等化構造によって、当該目的が達成される。上記受信信号ベクトルと、チャネル推定値と候補信号ベクトルとの積とに基づいて計量値を計算する計量値計算部を、本発明による等化構造は備える。各候補信号ベクトルは、上記２又は３以上の送信信号の各々に対する候補配置値を含む。また、上記計量値に基づいて、それぞれの受信信号ベクトルまでの最大ユークリッド距離を有する上記候補信号ベクトルの１つを、最大尤度送信信号ベクトルとして検出する最大尤度検出部を、本発明による等化構造は備える。また、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトルに基づいて、上記最大尤度候補信号ベクトルに対する軟判定値を計算する軟判定値計算部を、本発明による等化構造は備える。

上目的は、さらに、請求項８に記載の、ワイヤレス通信システムの等化方法によって達成される。さらに、ワイヤレス通信システムにおいて情報信号を受信する受信装置の内部メモリへ直接ロード可能なコンピュータプログラムであって、上記受信装置において実行されると、本発明の方法請求項のうちの１項のステップを行うソフトウェア符号を含むプログラムによって、当該目的は達成される。

本発明の等化構造と等化方法とコンピュータプログラムとは、等化アルゴリズムのパフォーマンスを先行技術よりも改善することを可能にする。

上記本発明の等化構造において、軟判定値計算部は、効果的には、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトル間の差に基づいて、軟判定値を計算するものである。ここで、最大尤度検出部は、効果的には、最低計量値を選択することによって、最大尤度候補信号ベクトルを検出するものである。上記軟判定値計算部は、最低計量値の最大尤度候補信号ベクトルと他の計量値の候補信号ベクトルとの間の差に基づいて、上記最大尤度候補信号ベクトルに対する軟判定値を計算するものである。ここで、軟判定値計算部は、効果的には、最低計量値の候補信号ベクトルと、最低計量値の候補信号ベクトルに関する対応の信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差に依存して、上記軟判定値を計算するものである。ここで、軟判定値計算部は、効果的には、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値の間の差に比例するように、上記軟判定値を計算するものである。ここで、軟判定値計算部は、効果的には、上記軟判定値を、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関する候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差として計算するものである。

効果的には、候補信号ベクトルはビットパターンからなり、上記軟判定値計算部１８は、最大尤度候補信号ベクトルのビットパターンのビットごとに軟判定値を計算するものである。

さらに効果的な特徴を、対応のサブクレームにおいて請求する。

本発明による等化構造及び等化方法が実施されたＭＩＭＯ通信システムの一例の概略ブロック図を示す。 最大尤度検出のための処理ステップを概略的に説明する。 本発明による等化構造のブロック図を概略的に示す。 ビットマッピングで１６ＱＡＭ配置スキームの一例を概略的に示す。 ビットマッピングで６４ＱＡＭ配置スキームの一例を概略的に示す。 本発明による１６ＱＡＭの例について、軟判定値出力に用いる選別計量表の一例を概略的に示す。 １６ＱＡＭ配置スキームの一例に、推定配置値のまわりの１６個の配置点のサブセットの一例を示す。 ６４ＱＡＭ配置スキームの一例に、推定配置値のまわりの２５個の配置点のサブセットの一例を示す。 ６４ＱＡＭ配置スキームの一例に、推定配置値のまわりの３２個の配置点のサブセットの一例を示す。 ６４ＱＡＭ配置スキームの一例に、推定配置値のまわりの３６個の配置点のサブセットの一例を示す。 本発明による部分的Ｈｓ事前計算の処理の概略例を示す。

以下の発明を実施するための形態において、添付図面に関連させながら、本発明をより詳細に説明する。

上述のように、本発明は、ワイヤレス通信システムの受信装置のための等化構造と、ワイヤレス通信システムのための等化方法とに関する。ワイヤレス通信システムは、既知又は未知の変調スキームによるキャリア信号へ情報が変調されるいかなる種類のワイヤレス通信システムであってもよく、あり得る全送信信号は、変調スキームの同一の配置において候補配置値で表される。ここで、変調スキーム（信号配置スキームとも呼ぶ）の全配置点は、割り当てられたビットマップ値又は配置値を有し、この値は実数又は複素数の値を表すデジタル値である。

ワイヤレス通信システムは、１又は２以上の送信装置が１又は２以上の受信装置と通信するいかなる種類のワイヤレス通信システムであってもよい。送信装置と受信装置とは、例えば使用可能ないかなる種類及び機能の移動体装置又は固定装置であってもよい。

ここで、１又は２以上の送信機から並列に送信される２又は３以上の送信信号が、２又は３以上の受信データストリームを表す受信信号ベクトルで、本発明による等化構造を備える受信装置において受信されるワイヤレス通信システムに、本発明は特別関する。ここで、並列に送信される２又は３以上の送信信号は、例えば同一のタイムスロット及び周波数帯域で送信される。例えば、１の送信機が、２又は３以上の送信アンテナそれぞれから２又は３以上の送信信号を並列に送信してもよいし、又は各々がアンテナを有する２又は３以上の送信機が、それぞれの送信信号を互いへ並列に送信してもよい。受信側では、例えば１、２又は３以上の受信アンテナを有する１つの受信機において、２又は３以上の受信データストリームがいわゆる受信信号ベクトルで受信されるのであるが、受信信号ベクトルとは２又は３以上の受信データストリームを表すものである。ここで、本発明の等化構造及び等化方法は、受信信号ベクトルから、実際に送信された２又は３以上の信号を分離し、推定するようはたらく。

上述のように、本発明は特定のワイヤレス通信システムに制限されるものではない。しかしながら、以下では、非限定的例示として、ＭＩＭＯシステムに関連して本発明を説明する。その概略図を図１に示す。

一般に、ＭＩＭＯシステムは、ｎ_Ｔ個の送信アンテナ（各々、異なるデータシンボルを送信）と、ｎ_Ｒの受信アンテナ個のとを有する。このようなシステムは最大達成可能データレートを有し、それは均等な非ＭＩＭＯシステムのｎ_Ｔ倍大きいものである。例えば２つの送信アンテナ（ｎ_Ｔ＝２）と例えば２つの受信機アンテナ（ｎ_Ｒ＝２）とを有するＭＩＭＯシステムにおいては、例えば、最大達成可能データレートは、非ＭＩＭＯシステムにおけるものよりも２倍高い。図１は、２つの独立シンボル送信信号を並列に送信するこのようなＭＩＭＯシステムの概略ブロック図を示す。

図１に示す例示的ＭＩＭＯシステムは、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）に基づくワイヤレス通信用受信機１と送信機２０とを備える。受信機１は高周波（ＲＦ：ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）部２とベースバンド部３とを備える。高周波部２は２つのアンテナ４及び５を有し、その各々は低雑音増幅／下方変換ユニット６及び７へそれぞれ接続されている。受信機１は、例えば純粋な受信装置の一部であってもよく、又は送受信装置の一部であってもよい、ということに留意されたい。後者の場合、アンテナ４及び５は、例えば
受信アンテナであり、且つ送信アンテナとなる。ユニット６及び７からの下方変換信号はそれぞれ伝送され、高速フーリエ変換ユニット（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）８及び９がそれぞれ処理する。フーリエ変換ユニット８及び９からの変換信号は、本発明による等化構造１０とチャネル推定部１１とへ伝送される。チャネル推定部１１は、トレーニングシーケンス(プリアンブル部)を含む受信信号（バースト）に基づいて、チャネル推定を行う。このチャネル推定とは、チャネル推定部１１がトレーニングシーケンスを使用して、チャネル推定を得るものである。チャネル推定部１１からの信号が等化構造１０へ提供される。等化構造１０最大尤度検出を行い、最大尤度で受信される信号ベクトルとして、受信信号ベクトルへのユークリッド距離が最小の、変調スキームの信号配置の候補信号ベクトル(配置点)を定める。具体的な処理を以下でさらに説明する。等化処理後、それぞれの信号は復調部／チャネル復号部１２及び１３においてそれぞれ処理される。復調部／チャネル復号部１２及び１３からの出力信号は、それぞれ、並列／直列処理部１４へ伝送され、ここから、受信データビットストリームが出力される。

図１に概略的に示す例示的ＯＦＤＭ送信機２０は、高周波部２１とベースバンド部２２とを備える。ベースバンド部２２において、送信データは、直列／並列変換部２３が２つの並列データビットストリームに分割する。変換部２３から出力されるそれぞれ２つの並列データビットストリームは、チャネル符号化部／変調部２４及び２５にそれぞれ提供される。符号化及び変調された信号は、それぞれ逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ：Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）ユニット２６及び２７へ提供され、そこから、変換信号がそれぞれのデジタル／アナログ変換部（ＤＡＣ：ｄｉｇｉｔａｌ／ａｎａｌｏｇｕｅ‐ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）及びフィルタユニット２８及び２９へそれぞれ提供される。次に、アナログフィルタされた信号は、それぞれの上方変換／電力増幅ユニット３０及び３１へそれぞれ伝送され、そこから送信アンテナ３２及び３３を介して、増幅信号がそれぞれ送信される。ということに留意されたい。送信機２０は送受信装置の一部であってもよく、アンテナ３２及び３３とは例えば受信アンテナであって且つ送信アンテナであってもよい。

図１において破線で示すように、並列に送信された信号は互いに干渉しあう一般的ＭＩＭＯシステム又は他の同様のシステムについて、シンボルごとの受信信号列ベクトルは、ｎＲ個の行を有するｘで与えられ、このベクトルの各行は受信機アンテナごとの受信信号を表す。受信信号ｘは、

で与えられる。ただし、ｓは送信信号の列ベクトル（ｎ_Ｔ×１）であり、Ｈは、各送信機アンテナから受信アンテナへのチャネル応答を表すチャネル行列(ｎ_Ｒ×ｎ_Ｔ)であり、ｎは雑音ベクトル（ｎ_Ｒ×１）である。

ＯＦＤＭシステム（図１に示す例）の場合について、サブキャリアの数をＭとしよう。サブキャリアｍ（ｍ＝１，……，Ｍ）における受信ベースバンド信号を受信列ベクトルｘ_ｍ（ｎ_Ｒ×１）としよう。このベクトルの各行成分は、受信機における受信機出力ごとの第ｍのサブキャリアに対応するＦＦＴ出力からの信号である。したがって受信機ベクトルｘ_ｍは、

と表すことができる。ただし、ｓ_ｍは送信信号ベクトル（ｎ_Ｔ×１）であり、Ｈ_ｍはチャネル行列（ｎ_Ｒ×ｎ_Ｔ）であり、ｎ_ｍは雑音ベクトル（ｎＲ×１）。送信信号ベクトルｓ_ｍの各行成分は、送信機ごとの第ｍサブキャリアに対応するＩＦＦＴの入力信号に対応する。チャネル行列Ｈ_ｍの成分は、送信ベクトルの成分から受信ベクトルの成分への色々なチャネル応答に対応する。したがってそれはＩＦＦＴとマルチパスチャネルとＦＦＴとの組合せである。それはＩＦＦＴとマルチパスチャネルとＦＦＴとの組み合わされた効果を説明する。ＯＦＤＭシステムについて、このような組合せは、成分h_m,ij（ｉ＝１，……，ｎ_Ｒ、ｊ＝１，……，ｎ_Ｔ)が単複素値（ｓｉｎｇｌｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｖａｌｕｅｓ）であるチャネル行列Ｈ_ｍをもたらす、ということは周知である。２つの送信アンテナ３２、３３と２つの受信アンテナ４、５とを有する図１に示す例について、キャリアｍに対する受信信号は、

として書くことができる。

サブキャリアｍごとに、イコライザ１０に備わる最大尤度検出部は、あり得る送信信号

（ただしＡはあり得る全送信ベクトルの集合である）の集合全部にわたって検索し、受信ベクトルｘ_ｍへの最小ユークリッド距離を有する送信信号ベクトル

に有利な判定を下す。

あり得る全送信信号ベクトルを含むあり得る送信信号集合Ａの大きさは、各アンテナからのあり得る送信シンボルの数（変調配置の大きさに依存する）と送信アンテナｎ_Ｔの数とに依存する。あり得る送信信号ベクトルの数は、

で与えられる。

したがって、２よりも多いアンテナを有するさらに高レベルの変調スキームについて、集合の大きさは非常に大きくなる可能性があり、数式（４）におけるサブキャリアごとに行う必要のある比較の数は、

で与えられる。

まとめると、表１は、一般に使用される変調スキームＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ、１６ＱＡＭ、及び６４ＱＡＭについて、サブキャリアごとに数式（４）で行わなければならない比較の数を示す。

比較の数は、言うまでもなく、複雑性のただの１つの度合いである。他の度合いとしては、乗算及び減算の数が含まれる。乗算の正確な数は実施形態に依存する。しかしながら、プリアンブルが薄くされ、データ部がその後に続くという通信システムにおける最大尤度検出部の実施形態について、プリアンブル期間中のチャネル推定などにより、ひとたびチャネル行列Ｈが認知されると、ベクトルプロダクトＨｓの完全集合が形成可能である。これは、データの部分又はデータ部の受信中に、比較のみが計算の必要があるということを意味しており、図２において視覚化してあるが、この図２は最大尤度検出の処理ステップを視覚化するものである。プリアンブル部の受信中に、Ｈｓの乗算及び加算が計算され、そのため、データ部の受信中には、データシンボルごとに計算が必要なのは‖ｒ−Ｈｓ‖^２の減算及び比較のみである。

行列Ｈとベクトルsとは（実数値であっても又は複素数値であってもよいが）実数値のみをとると仮定すると、Ｈｓを生成するのに必要な乗算の数は、
乗算＝ｎ_Ｒ×ｎ_Ｔ×（変調配置の大きさ）ｎ_Ｔ （７）
で与えられる。又は、行列Ｈとベクトルとが複素数値を有する場合、Ｈｓ生成に必要な乗算の数は、
乗算＝４×ｎ_Ｒ×ｎ_Ｔ×(変調配置の大きさ)ｎ_Ｔ （８）
で与えられる。

＜リスト最大尤度検出＞
上述の最大尤度検出アルゴリズムは、変調スキームが高くなると非常に複雑になる。以下では、等化方法又は等化構造の代替実施形態を説明するが、この実施形態は、最大尤度検出部の解決手段に近いが、複雑性を大きく削減し、したがってより高いレベルの変調スキームにうまく適するものであり、このように受信装置における最適実施形態を可能とする。このように改善された最大尤度検出アルゴリズムの実施形態の例を図３に示す。図１に関連して図示し、説明したイコライザ１０は、この例に置いては、２（又は３以上）の送信信号のうちの１の送信信号を選択する選択部１４と、選択された送信信号に対する少なくともいくつかの候補配置値について、送信信号の選択されなかったものに対する推定配置値を干渉消去計算によって計算する推定部１５と、受信信号ベクトル及びチャネル推定値と候補信号ベクトルとの積に基づいて計量値を計算する計量値計算部１７を備える最大尤度検出部１６とを備える。計量値計算部１７によって、最大尤度検出部は、計量値に基づいて、それぞれの受信信号への最小ユークリッド距離を有するベクトル候補信号ベクトルのうちの１つを最大尤度の送信信号ベクトルとして検出するものである。またイコライザ１０は、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトルに基づいて最大尤度の候補信号ベクトルに対する軟判定値を計算する軟判定値計算部１８を備える。受信信号の配置値に対する推定を計算し、信号配置における上記推定配置値近傍にある候補配置値の数を定めるプロセッサ１９を、イコライザ１０は適宜さらに備えてもよく、それにより最大尤度検出部１６において行われる配置の数が削減できる。選択部１４、推定部１５、検出部１６、計量値計算部１７、軟値計算部１８及びプロセッサ１９の機能をいかでさらに詳細に説明する。これらのエレメント及びユニットは、ソフトウェア又はハードウェアユニットとして、又はその組合せとして、それぞれに所望の機能に適するように実施可能である、ということに留意しなければならない。

以下に、上述の最大尤度検出に対する上述の代替実施形態を説明するが、これはリスト最大尤度検出とも呼ばれ、選択部１４と、推定部１５と、計量値計算部１７を有する最大尤度検出部１６とにおいて実施されるものである。

イコライザ１０は、図３に示す全部のエレメント及びユニットを備える必ずしもする必要はなく、以下でさらに説明するように、図３に示すエレメント及びユニットから、より少なく選んで有してもよい、ということに留意しなければならない。

このリスト最大尤度検出(リストＭＬＤ)アルゴリズムの第１のステップは、検出される第１のデータストリームに対する候補リストをセットアップすることである。ここで、「データストリーム（ｄａｔａ ｓｔｒｅａｍ）」という言葉は、送信アンテナの１つから送信される信号を表す。この意味において、候補リストとは、送信アンテナの１つから送信された可能性のあるあり得る送信配置点又は候補信号ベクトルのリストである。ここで、選択部１４は、チャネル推定部１１から受信される対応のチャネル推定情報に基づいて、例えば最低受信信号対雑音比のような最悪送信品質のデータストリームのような対応の選択基準に基づいて、第１又は第２のデータストリームのうちの１つ（２又は３以上の送信信号うちの１）を選択する。推定部１５は、次に、候補リスト、すなわち選択データストリームに対する候補配置値をセットアップするものであり、干渉計算に基づいて、選択されなかったデータストリームに対する推定を計算するものである。

例えば図４に概略的に示す１６ＱＡＭ変調スキームが情報又はデータの送信に用いられる場合、したがって候補リストは１６個のあり得る配置値（候補配置値）の各々を含み、各配置点が同相（ｉｎ ｐｈａｓｅ）直交（ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ）平面上のその位置を示す複素数として表されるリスト長Ｌ＝変調配置の大きさ＝１６を有するであろう。対応して、図５に概略的に示す６４ＱＡＭ変調スキームが送信に用いられると、候補リストは６４個のあり得る配置値（配置値は、配置スキームの配置点の各々へ割り当てられているビットマップである）の各々を含み、リスト長Ｌ＝６４を有するであろう。

リストにおける配置ちの各々を考慮して、代わりに、他のデータストリーム（送信機）に対する配置値が、干渉消去（ＩＣ：ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ）を用いて生成される。したがって、１つの送信機に対するリストにおける点ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）ごとに、１つの送信機に対するリストからの１つの値を含む完全送信ベクトルｓ_ｉ（候補信号ベクトル）

と、ＩＣより得られた他の送信機に対する他の値とが得られる。次にＬ個の異なるｓ_ｉベクトルを数式（４）で検査して、最低計量を有し、ゆえに最大尤度で送信されたシンボルベクトルに対応するものを発見する。

リストＭＬＤアルゴリズムで最適パフォーマンスを得るために、送信機信号の１つ、効果的には最低受信信号対雑音比（ＳＮＲ）を有するものが第１のストリームに割り当てられ、したがって最高受信信号対雑音比（ＳＮＲ）を有する送信機信号が干渉消去によって得られる、ということが重要である。このことは、干渉消去がステップ雑音の効果に影響を受けやすいため、重要である。

この判定を着目する２つの送信機について行う単純な方法は以下である。

（これらはＳＮＲに対する推定である）である場合、リストから送信機２の値を生成し、ＩＣを用いて送信機１の推定を導出する。さもなければ、リストから送信機１の値を生成し、ＩＣを用いて送信機２の推定を導出する。

イコライザ１０をより詳細に説明するために、２送信機システムを用いることにしよう。第２の送信機より高い受信ＳＮＲを有し、ゆえに第１送信機値は選択部１４が選択し、推定部１５は第１の送信機値に対する候補配置のリストを確立し、それぞれの第２の送信機値に対する推定をを計算する。

リストからのストリーム１に対する配置点s_１，ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）ごとに、ストリーム２に対する推定信号

が推定部１５において以下のように得られる。

ただし、xは受信信号ベクトル（ｎ_Ｒ×１）であり（数式３を参照）、ｘ_ｃ，ｉは消去後の受信信号ベクトルである。次に、ｘ_ｃ，ｉの最小平均二乗誤差を、ｘ_{ｍｍｓｅ，ｉ}として、計算すると、

その後、第２のストリーム（ストリーム２）の推定ｓ_２，ｉは、

によって得られる。ただし、ＳＮＲは例えば平均信号対雑音比のような信号対雑音比であり、（ ． )^＋はムーア・ペンローズ疑似逆（ＰＩＮＶ：ｐｓｅｕｄｏ ｉｎｖｅｒｓｅ）関数である。ムーア・ペンローズ疑似逆関数の使用は、ただの一例であり、他の適当な疑似逆関数が使用可能である、ということが理解されなければならない。

軟出力信号

を最終的に推定部１５において量子化し、最終硬判定推定

を得る。

ただし、

は、選択変調スキームに対応する量子化関数を表す。

２つの値ｓ_１，ｉ及び

（これらは候補信号を形成する)を次に最大尤度検出部１６へ提供し、ＭＬＤ方程式で使用し、計量ｍ_ｉ値を計量値計算部１７において計算する。

このような処理（数式９〜１３）を全候補配置値ｓ_１，ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）に対して繰り返す。リストの大きさがフルサイズである１６ＱＡＭスキームについては、１６個の候補があるために、処理を１６回繰り返し、１６個のｍ_ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）の値を作り出す。同様に、リストの大きさがフルサイズである６４ＱＡＭスキームについては、処理を６４回繰り返し、６４個のｍ_ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）の値を作り出す。

リストＭＬＤの反復ごとに、ｍ_ｉ最低値のみを最大 尤度検出部１６に保持する。最低値は、最大尤度で送信された配置値

及びｓ_１，ｉに対応しており、ゆえに検出部１６の硬出力である。このアルゴリズムは、数式１３を行う必要があるのはリストの大きさＬに対応した回数のみであるため、最初に説明したＭＬＤアルゴリズムと比較すると複雑性において優位である。フルリストについて、Ｌ＝変調配置の大きさである。最初に説明したＭＬＤはというと、数式４を

に対応する回数行わなければならない。

以下では、本発明の等化構造及び等化方法に対する追加の効果的な実施形態の可能性について説明するが、かかる実施形態はパフォーマンスを向上し、複雑性を削減し、実施を簡便なものとする。

＜軟判定値計算＞
選択部１４、推定部１５及び検出部１６において実施される上述のリストＭＬＤアルゴリズム（数式９〜１３）は、送信されたかにおける最大尤度をどの配置値が有するかに関する硬判定を作り出す。ゆえにリストＭＬＤアルゴリズムは、これらの配置値に関連するビットに関する硬判定を出力する（ビットパターンに関連する例は、図４及び図５に示す１６ＱＡＭ及び６４ＱＡＭ配置の例における配置点の隣に見られる)。

多くの通信システム（特に「軟（ｓｏｆｔ）」判定チャネル復号を用いるもの)について、イコライザが、その符号（ｓｉｇｎ）にどれだけ確証があるかを示す軟情報ビットを作り出すと、大きなパフォーマンスの向上が達成可能である。したがって、ここで、軟ビットを作り出す方法及び構造を、すなわち軟判定値計算部１８を提案する。

リストＭＬＤイコライザに対して軟ビットを作り出すために、ストリーム１に対する各配置値ｓ１，ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）が数式９〜１３を用いて作り出される場合に、最低ｍ_ｉのみを保持するのではなく、計量値計算部１７から計算された全部の計量ｍ_ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）が表に格納される。加えて、ｉごとに、

及びｓ_１，ｉに関連する関連のビットパターンが格納される。計量及びその関連のビットパターンは、次に行方向において計量の値について昇順に計算部１８に格納され、そのため最低計量は表の最下部にくる。

１６ＱＡＭ（Ｌ＝１６）ついてのフルリストに対して格納された表の一例を図６に示す。ビットごとに軟情報を計算するために、（表の最下部に位置する）最低計量に関連するビットパターンは計算部１８において、リストの中の連続する行におけるビットパターンと比較される。ビットに変化がある（１から０へ、又は０から１へ)と、最低計量と、ビット変化が最初に生じる次の最低計量との間の計量差がそのビットにとっての軟情報とされる。この計算の２つの例を図６に示す。

リストの最上行において、任意のビットの変化が見られなければ、そのビットに対する軟出力は、最大の確証を示すものであるリストＬの大きさに関する既定値に設定される。

他の変形の実施形態も使用可能であるが、最低計量と、ビットが変化する次の最低計量との間の最低の計量差を用いる一般原理をここで提示する。ということを理解されたい。計算部１８において行われる説明した軟判定値計算は、リストＭＬＤではなく、最初に説明した最大尤度検出とも組み合せ可能である。

一般的に言うと、軟判定値計算部１８は、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトルに基づいて、最大尤度の候補信号ベクトルに対して軟判定値を計算するものである。効果的には、軟判定値計算部は、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトル間の差に基づいて、軟判定値を計算するものである。さらに効果的には、最大尤度検出部１６は、最低計量値を選択することによって、最大尤度の候補信号ベクトルを検出するものであり、上記軟判定値計算部１８は、最低計量値の最大尤度の候補信号ベクトルと他の計量値の候補信号ベクトルとの間の差に基づいて、最大尤度の候補信号ベクトルに対して軟判定値を計算するものである。ここで、軟判定値計算部１８は、効果的には、最低計量値の候補信号ベクトルに関係する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じるところの最低計量値の候補信号ベクトルと次の最低計量値との間の差に依存して上記軟判定値を計算するものである。ここで、軟判定値計算部１８は、効果的には、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関係する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じるところの次の最低計量値との間の差に比例する上記軟判定値を計算するものである。ここで、軟判定値計算部判定値計算部１８は、効果的には、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルにおける変化が生じるところの次の最低計量値との差として、上記軟判定値を計算するものである。効果的に、候補信号ベクトルはビットパターンからなり、軟判定値計算部は、最大尤度の候補信号ベクトルのビットごとに、軟判定値を計算するものである。

＜ユークリッド距離計算の複雑性削減＞
数式（１３）は、検出部１６において計算されるいわゆるＭＬＤ方程式であり、受信信号ｘと、チャネル行列Ｈをかけたあり得る送信信号ベクトルｓとの間のユークリッド距離を計算するものである。ノルム演算‖（・）‖の計算が必要である。数式（１３）において複素信号を表す変数を仮定すると、数式（１３）は以下のように拡張できる。

ここで、下付文字（ｒｅａｌ）及び（ｉｍａｇ）は、複素信号のＩ（Ｉｎ ｐｈａｓｅ）成分及びＱ（ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ ｐｈａｓｅ）成分をあらわす。（１４）から分かるように、この計算は４つの二乗関数（・）^２に関する。これら二乗関数は、乗算すべき関連項を必要とする。数式（１４）は多くの回数行わなければならないため、また乗算はハードウェアで実施するには費用のかかる演算であるので、計量計算部１７及び検出部１８を修正して、以下の近似を用いて（１４）を計算するものとすることが可能である。

ただし、ａｂｓ（ ． ）関数は絶対値関数である。絶対値関数は、必要なのが符号情報を示すビット（符号ビット）を削除するのみであるため、例えばハードウェアにおいて簡単に実施可能である。

一般的に言うと、計量値計算部１７は、上記受信信号ベクトル、及びチャネル推定値と候補信号ベクトルとの積に基づいて、絶対値計算を用いて計量値を計算するものである。効果的には、計量値計算部１７は、ここで、受信信号ベクトルとチャネル推定値と候補信号ベクトルとの積との間の差の絶対値計算に基づいて、上記計量値の各々を計算するものである。ここで、計量値計算部１７は、効果的には、受信データストリームごとの受信信号と、チャネル推定値とデータストリームに対するそれぞれの候補配置値との積との間の各差の絶対値計算に基づいて、計量値の各々を計算するものである。ここで、計量値計算部１７は、効果的には、差ごとに計算される絶対値の合計に基づいて、計量値の各々を計算するものである。

たった今説明した修正の計量計算部１７及び検出部１６は、リストＭＬＤアルゴリズムすなわち選択部１４及び推定部１５と、又は最初に説明した最大尤度検出と組み合わせ可能である、ということに留意されたい。また、修正の計量計算部１７及び検出部１６も軟判定値計算部１８と組み合わせることも可能であり、あるいは組み合わせずともよい。

＜ＭＭＳＥ／ＺＦ前処理ステップ＞
これまで、リストＭＬＤについて、候補配置値のフルリスト、すなわちＬ＝変調配置の大きさであるリストの計算及び使用を説明してきた。推定部１５及び検出部１６において行われるリストＭＬＤに対する主処理が数式（９）〜（１３）をＬ回処理することに関するため、リストの大きさＬを縮小すると、複雑性をかなり削減することが可能である。ゆえに、前処理構造を、すなわち、最大尤度で送信されるシンボルベクトルがどこにある傾向が高いかに関する情報を提供するプロセッサ１９を使用することを提案する。

プロセッサ１９において、ＭＭＳＥ（最小平均二乗誤差）又はＺＦ（ｚｅｒｏ ｆｏｒｃｉｎｇ：ゼロフォーシング）アルゴリズムが実施される。アルゴリズムを説明するために、再び２送信機例を用いる。

ＭＭＳＥアルゴリズムの場合、プロセッサは以下のステップを行うものである。

ステップ１：ＭＭＳＥ解を導出する、すなわちチャネル推定値と信号対雑音比と受信信号ベクトルとに基づいて受信信号ベクトルに対する推定を導出する。

ただし、（ ． ）^＋はムーア・ペンローズ疑似逆（ＰＩＮＶ）関数であり（他の疑似逆関数も使用可能）、ＳＮＲは推定信号対雑音比である。値

及び

は軟値を表す。

ステップ２：ＭＭＳＥ解を量子化する。

ただし

は変調スキームに対する量子化関数を表す、ということを満たすように、軟値

及び

が量子化され、どの配置値が送信された傾向が高いかに関する硬判定を行う。

ステップ３：サイズの縮小したリストを形成する（Ｌ＜変調配置の大きさ）。
どの送信機がプロセッサ１９において最高信号電力を有していると識別されたかに依存して、

又は

は、リストへ含まれる点を含む領域の中心（又はオフセット又は中心付近）にあるように選択される。図７から図１０までは、Ｌ＝１６点、２５点、３２点及び３６点のリストサイズにそれぞれ対応する領域の例を示す。図には、ＭＭＳＥ解を十字の印で示し、量子化ＭＭＳＥ解は影付き配置点の印で示し、囲み点はリストに含まれるであろう。領域の正確な大きさ及び形は実施形態固有であり、図は単にあり得る例を示してあるだけである。領域が大きくなればなるほど（領域内部の後続点の数が多くなればなるほど）、パフォーマンスが良くなるが、複雑性も高くなる。

ゼロフォーシング解について、第１のステップは「ＺＦ解を得るステップ」で置き換えられ、そこで、２送信機例における受信信号ベクトルに対して推定することはチャネル推定値及び受信信号ベクトルのみに基づいて計算可能である。

一般に、プロセッサ１９は、受信信号の配置値に対する推定を計算するものであり、信号配置において推定配置値の付近の候補配置値の数を定めるものである。ここで、プロセッサ１９は、効果的には、チャネル推定値及び受信信号に基づいて、配置値に対する推定を計算するものである。さらに効果的には、プロセッサ１９は、チャネル推定値の行列と受信信号ベクトルとの積に基づいて、配置値に対する推定を計算するものである。さらに、プロセッサ１９は、効果的には、チャネル推定値の疑似逆行列と受信信号ベクトルとの積に基づいて、配置値に対する推定を計算するものである。あるいは、プロセッサ１９は、チャネル推定値と信号対雑音値推定と受信信号とに基づいて、上記配置値に対する推定を計算するものである。ここで、プロセッサ１９は、効果的には、チャネル推定値及び信号対雑音値推定の逆値を含む行列と受信信号との積に基づいて、配置値に対する推定を計算するものである。プロセッサ１９は、さらに効果的には、上記チャネル推定値及び信号対雑音値推定の逆値を含む疑似逆行列と受信信号との積に基づいて、配置値に対する推定を計算するものである。

受信信号ベクトルのデータ値ごとに配置値推定を計算後、すなわち受信信号ベクトルの受信データストリームごとのデータ値ごとに配置値推定を計算後、プロセッサ１９は、効果的には、送信品質に依存して上記配置値推定のうちの１つを選択するものであり、上記信号配置において選択された推定配置値の付近の候補配置値の数を定めるものである。さらに、プロセッサ１９は、効果的には、上記１つの推定配置値のまわりの信号は位置において利用可能な全配置値の部分集合として候補配置値の数を選択することによって、信号配置において上記推定配置値の付近の候補配置値の数を定めるものである。

イコライザ１０におけるプロセッサ１９の実施形態は、軟判定値計算部１８の実施形態と、及び／又は修正をした検出部１６及び計量値計算部１７の実施形態とを組み合わせ可能である、ということを理解されたい。

＜新規的特徴４：疑似逆数計算及び部分的Ｈｓ前計算＞
上述のように、標準リストＭＬＤアルゴリズムは、リストにおけるｓ_１，ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）ごとに数式９〜１３を行う。数式（９）〜（１３）は、ゆえに、選択部１４、推定部１５及び検出部１６においてＬ回計算される。

新しいチャネル情報がチャネル推定部１１より入手可能である場合にのみ、計量値計算部１７において行われる数式（１１）における（ ． ）^＋演算で示す必要な疑似逆数を計算することにより、プリアンブル部の後にデータスロット（図２参照）が続くシステム、及び／又はチャネルが非常に遅く変わるシステムの複雑性を低減させることを提案する。図２に示すようなフレーム構造を有するシステムにとって、このことは、数式１１における疑似逆数のみ、計算部１７においてプリアンブル相の間又はその終わり又はデータ相の始まりにおいて計算される、ということを意味する。

これは、シンボルごとにＬ回計算を行うところの最新のイコライザと比較すると、疑似逆数は１回だけ計算される、ということを意味する。ゆえに複雑性は低減される。

さらにプリアンブル部の後にデータスロットが続くシステム（図２参照）、及び／又はチャネル非常に遅く変わるシステムにとって、データスロットの間に数式（１３）（又は、実施される場合、数式（１５））に必要な処理のいくつかは、プリアンブルスロットに再分布も可能である。これは、以下のように数式（１３）を拡張及び因数分解することにより見ることができる。

チャネルエレメントｈ_ｉｊ（ｉ＝１，……，ｎＲ、ｊ＝１，……，ｎＴ）は変化しない（また、新しいチャネル推定値が得られる場合には、新しく計算される必要があるのみである）ため、またｓ_１，ｉ（ｉ＝１，……，Ｌ）の完全集合、すなわち選択された送信信号に対する候補配置値が知られているため。Ａ_ｉ及びＢ_ｉで表される部分積の項は、プリアンブル相の間又はその終わりにおいて、又はデータ相の始まりにおいて全ｉについて計算可能である。これを図１１における絵で示す。

これは、Ａ_ｉ及びＢ_ｉ計算部１７において、全ｉ値についてプリアンブルの間に１回だけ計算する必要があるのであって、新しいシンボルごとに再計算する必要はない、ということを意味する。

一般に、選択部１４は２又は３以上の送信信号（又はデータストリーム）の１つを選択するものである。さらに、推定部１５は、選択送信信号に対する少なくともいくつかの候補配置値について、干渉消去計算によって、非選択送信信号に対する推定配置値を計算して、上記少なくともいくつかの候補配置値ごとの候補信号ベクトルを得るものである。各候補信号ベクトルは、上記少なくともいくつかの候補配置値のうちの１つと、上記送信信号のうち対応の非選択のものに対する推定配置値とを含み、干渉消去計算及び／又は最大尤度検出（数式（１３）及び／又は（１５）参照）に用いるチャネル推定値は、新しいチャネル推定値が得られる場合にのみ更新される。効果的に、上記干渉消去計算において、消去信号ベクトルと、上記送信信号のうち非選択のものに対する上記チャネル推定値を含むチャネル推定ベクトルとの積が計算される。ここで、チャネル推定ベクトルは、上記送信信号のうち非選択のものに対する新しいチャネル推定値が得られる場合にのみ更新される。さらに、消去信号ベクトルは、効果的には、受信信号ベクトルと、選択送信信号に対するチャネル推定値を乗算したそれぞれの候補配置値との間の差に基づいて計算され、それにより、選択送信信号に対するチャネル推定値は、新しいチャネル推定値が得られるときにのみ更新される。ここで、最大尤度検出部１６は、チャネル推定値と候補信号ベクトルとの積に基づいて、上記最大尤度の送信信号ベクトル（数式（１３）及び／又は（１５）の実施形態）を検出するものであってもよく、上記選択送信信号に対する候補配置値を乗算したチャネル推定値は、新しいチャネル推定値が得られるときにのみ更新される。

Claims (13)

1. １又は２以上の送信機から並列に送信される２又は３以上の送信信号が２又は３以上の受信データストリームを表す受信信号ベクトルで受信されるワイヤレス通信システムの受信装置のための等化構造（１０）であって、前記信号は、変調スキームにしたがってキャリア信号へ変調される情報を含み、あり得る全送信信号は前記変調スキームの信号配置において候補配置値で表され、
   前記受信信号ベクトルと、チャネル推定値と候補信号ベクトルとの積とに基づいて、計量値を計算する計量値計算部（１７）であって、各候補信号ベクトルは前記２又は３以上の送信信号の各々に対する候補配置値を含むものである、計量値計算部（１７）と、
   それぞれの受信信号ベクトルまでの最小ユークリッド距離を有する前記候補信号ベクトルの１つを、前記計量値に基づいて最大尤度候補信号ベクトルとして検出する最大尤度検出部（１６）と、
   少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトルに基づいて、前記最大尤度候補信号ベクトルに対する軟判定値を計算する軟判定値計算部（１８）と
   を備え、
   前記軟判定値計算部（１８）は、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトル間の差に基づいて、前記軟判定値を計算する等化構造（１０）。
2. 前記最大尤度検出部（１６）は、最低計量値を選択することによって、最大尤度候補信号ベクトルを検出し、前記軟判定値計算部（１８）は、最低計量値の最大尤度候補信号ベクトルと他の計量値の候補信号ベクトルとの間の差に基づいて、前記最大尤度候補信号ベクトルに対する軟判定値を計算する、請求項１に記載の等化構造（１０）。
3. 前記軟判定値計算部（１８）は、最低計量値の候補信号ベクトルと、最低計量値の候補信号ベクトルに関する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差に依存して、前記軟判定値を計算する、請求項２に記載の等化構造（１０）。
4. 前記軟判定値計算部（１８）は、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差に比例するように、前記軟判定値を計算する、請求項３に記載の等化構造（１０）。
5. 前記軟判定値計算部（１８）は、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関する候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差として、前記軟判定値を計算する、請求項４に記載の等化構造（１０）。
6. 前記候補信号ベクトル（１８）はビットパターンからなり、前記軟判定値計算部は、最大尤度候補信号ベクトルのビットパターンのビットごとに軟判定値を計算する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の等化構造（１０）。
7. １又は２以上の送信機から並行に送信される２又は３以上の送信信号が２又は３以上の受信データストリームを表す受信信号ベクトルで受信されるワイヤレス通信システムの等化方法であって、前記信号は、変調スキームにしたがってキャリア信号へ変調される情報を含み、あり得る全送信信号は、前記変調スキームの信号配置において候補配置値で表され、
   前記受信信号ベクトルと、チャネル推定値と候補信号ベクトルとの積との積とに基づいて、計量値を計算するステップであって、各候補信号ベクトルは前記２又は３以上の送信信号の各々に対する候補配置値を含むものである、ステップと、
   それぞれの受信信号ベクトルまでの最小ユークリッド距離を有する前記候補信号ベクトルの１つを、前記計量値に基づいて最大尤度候補信号ベクトルとして検出するステップと、
   少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトルに基づいて、前記最大尤度候補信号ベクトルに対する軟判定値を計算するステップと
   を含み、
   前記軟判定値は、少なくともいくつかの計量値の候補信号ベクトル間の差に基づいて計算される等化方法。
8. 最大尤度候補信号ベクトルは、最低計量値を選択することによって検出され、前記最大尤度候補信号ベクトルに対する軟判定値は、最低計量値の最大尤度候補信号ベクトルと他の計量値の候補信号ベクトルとの間の差に基づいて計算される、請求項７に記載の等化方法。
9. 前記軟判定値は、最低計量値の候補信号ベクトルと、最低計量値の候補信号ベクトルに関する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差に依存して計算される、請求項８に記載の等化方法。
10. 軟判定値は、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関する対応の候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差に比例するように計算される、請求項９に記載の等化方法。
11. 前記軟判定値は、最低計量値と、最低計量値の候補信号ベクトルに関する候補信号ベクトルにおける変化が生じる次に最低の計量値との間の差として計算される、請求項１０に記載の等化方法。
12. 前記候補信号ベクトルはビットパターンからなり、前記軟判定値を計算するステップでは、最大尤度候補信号ベクトルのビットパターンのビットごとに軟判定値を計算する、請求項７〜１１のいずれか１項に記載の等化方法。
13. ワイヤレス通信システムにおいて情報信号を受信する受信装置の内部メモリへ直接ロード可能なコンピュータプログラムであって、前記受信装置において実行されると、請求項７〜１２のいずれか１項に記載のステップを行うソフトウェア符号を備えるコンピュータプログラム。

Images