JP5697088B2 - 無線受信装置およびその軟判定値生成方法 - Google Patents
無線受信装置およびその軟判定値生成方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、ＭＩＭＯ（Multiple-Input Multiple-Output）復号を行う無線受信装置およびその軟判定値生成方法に関するものである。
利用周波数帯域幅を拡大することなく、伝送容量を増加させる技術として、無線送受信装置が複数のアンテナを備えたＭＩＭＯ通信方式が、高速無線通信システムの要素技術として注目され、国際標準ＩＥＥＥ８０２．１１ｎにも採用されている。
ＭＩＭＯ通信方式では、無線送信装置の複数の送信アンテナからの電波が、通信路の空間において合成されて無線受信装置に受信されるため、送信電波同士の干渉を除去し、元の独立な送信データを復号する処理が必要となる。その際、できるだけ雑音の影響を抑え、復号データの誤りを低減することが求められる。
ＺＦ（Zero Forcing），ＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error）基準の線形復号法は、ＭＩＭＯ復号法として最も基本的な手法であり、低演算量で実現可能であるが、復号誤り率特性は他手法に劣る。最適な復号結果が得られる手法としては、送信信号系列の全候補パターンから最尤候補を探すＭＬＤ(Maximum Likelihood Detection）があるが、最尤候補を探すために必要となる演算量が膨大となるため、実際の通信システムに実装することが難しい。
そこで、線形復号法に格子基底縮小（Lattice Reduction）法を組み合わせることで、比較的低演算量でＭＬＤに近い復号結果が得られるＬＲＡ検出（LRA(Lattice Reduction Aided)-Detection）法が注目されている。
そこで、線形復号法に格子基底縮小（Lattice Reduction）法を組み合わせることで、比較的低演算量でＭＬＤに近い復号結果が得られるＬＲＡ検出（LRA(Lattice Reduction Aided)-Detection）法が注目されている。
しかし、通信システムでは、データ誤り率を低減させるために、誤り訂正符号が用いられ、ＭＩＭＯ復号後に誤り訂正符号化されたビット列の復号が行われるが、このＬＲＡ検出法では復号結果が硬判定値となるため、高い誤り訂正効果が得られない。従って、硬判定値を用いた誤り訂正復号より軟判定値を用いた誤り訂正復号の方がより高い誤り訂正効果を得られるので望ましい。
そこで、データ誤り率の更なる改善のため、最近ではＬＲＡ検出法にも軟判定誤り訂正復号の適用を可能とする軟判定値出力のＬＲＡ検出法が検討され、提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１の無線通信装置では、チャネル推定値に格子基底縮小を適用し、基底縮小基準チャネルに従って受信信号を等化し、基底縮小基準に基づいて１組の候補ベクトルを選択することにより、送信済みビットが特別な値を持つ確率を決定して、それぞれの候補ベクトルに対応する送信済みシンボルベクトルを決定し、受信信号に基づいて、各送信済みビット値が送信される確率を決定することにより、受信信号から、送信済みビット値の軟推定値（軟判定値）を決定することが記載されている。
ここで、従来の無線受信装置による軟判定値生成方法の一例を、図５に基づいて説明する。
例えば、図５（Ａ）に示す候補リストは、送信アンテナ数が２本、１送信信号あたりの送信ビット数が２ビットの場合における送信ビット列の全候補とメトリック値との対応を示している。また、送信ビット列の候補はメトリック値を基準に昇順に並べている。但し、雑音電力は各ビットで等しく一定とする。
例えば、図５（Ａ）に示す候補リストは、送信アンテナ数が２本、１送信信号あたりの送信ビット数が２ビットの場合における送信ビット列の全候補とメトリック値との対応を示している。また、送信ビット列の候補はメトリック値を基準に昇順に並べている。但し、雑音電力は各ビットで等しく一定とする。
ＬＬＲ（Log-Likelihood Ratio：対数尤度比）の演算に用いられるのは、候補リストにある各ビットの送信信号候補ベクトル中で、そのビットが０であるときの最小メトリック値と，１であるときの最小メトリック値である。このとき、候補リストの全候補をＬＬＲ演算の対象とすると最適な結果が得られる。
例えば、ビットｂ1,1であれば、ビットが１であるときの最小メトリック値は０．３６、ビットが０であるときの最小メトリック値は７．３３である。その差がＬＬＲとなるが、説明が容易となるようにＬＬＲ（ｂ1,2）を基準に正規化すると、以下の式（１）のようになる。
例えば、ビットｂ1,1であれば、ビットが１であるときの最小メトリック値は０．３６、ビットが０であるときの最小メトリック値は７．３３である。その差がＬＬＲとなるが、説明が容易となるようにＬＬＲ（ｂ1,2）を基準に正規化すると、以下の式（１）のようになる。
A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,Jr.,L.Lovasz,"Factoring Polynomials with Rational Coefficents,",Math.Ann.,vol.261,no.4,1982,p.515-534
Y.H.Gan,W.H.Mow,"Complex Lattice Reduction Algorithm for Low-Complexity MIMO Detection,",Proc.IEEE GLOBECOM 2005,vol.5,St.Louis,USA,Dec.2005,p.2953-2957
V.Ponnampalam,D.McNamara,A.Lillie,M.Sandell,"On Generating Soft Outputs for Lattice-Reduction-Aided Detectors,",Proc.IEEE ICC2007,Glasgow,Scotland,Jun.2007,p,4144-4149
しかし、ＬＬＲの演算量を減らすために、所定の方法により少数の候補を選択して候補リストを作成する場合に、問題が生じることがある。
例えば、図５（Ａ）に示す候補リストの中から網掛けされた候補のみを所定の方法により得て、図５（Ｂ）に示す９候補としてＬＬＲを演算した場合では、式（２）に示すようになる。この式（２）も式（１）と同様に、ＬＬＲ（ｂ1,2）を基準に正規化している。
例えば、図５（Ａ）に示す候補リストの中から網掛けされた候補のみを所定の方法により得て、図５（Ｂ）に示す９候補としてＬＬＲを演算した場合では、式（２）に示すようになる。この式（２）も式（１）と同様に、ＬＬＲ（ｂ1,2）を基準に正規化している。
式（１）と（２）とを比較すると、図５（Ｂ）に示す小数候補による候補リストを用いて計算を行った式（２）では、送信ビットｂ1,2のＬＬＲの演算において、図５（Ａ）に示す全送信ビット列の候補の中には、まだ小さいメトリック値が存在するにもかかわらず、図５（Ａ）の全送信ビット列の候補リストの最下位から５番目に位置する大きなメトリック値が使用されていることより、式（１）と比較して，ＬＬＲ（ｂ1,2）に対する他のビットのＬＬＲが１／２以下となってしまっている。このことより、ビットの尤度情報が失われてしまい、軟判定誤り訂正復号を行う際に悪影響を与える。
そこで本発明は、ＬＬＲ演算に送信ビット列の大小関係の影響を維持しつつ、大きなメトリック値による影響を抑制することで、高い精度の軟判定誤り訂正復号を図ることができる無線受信装置およびその軟判定値生成方法を提供することを目的とする。
本発明の無線受信装置は、ＭＩＭＯ通信による受信信号から軟判定値を生成する軟判定出力部と、前記軟判定出力部からの軟判定値によりＭＩＭＯ復号する軟判定誤り訂正復号部とを備え、前記軟判定出力部は、全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット０に対する最小メトリック値からビット１に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値に基づいて除算して軟判定値を生成して前記軟判定誤り訂正復号部へ出力するＬＬＲ演算部を備えたことを特徴とする。
また、本発明の無線受信装置の軟判定値生成方法は、ＭＩＭＯ通信において全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストを生成するステップと、候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット０に対する最小メトリック値からビット１に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値により除算して軟判定値を生成するステップとを含むことを特徴とする。
また、本発明の無線受信装置の軟判定値生成方法は、ＭＩＭＯ通信において全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストを生成するステップと、候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、ビット０に対する最小メトリック値からビット１に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値により除算して軟判定値を生成するステップとを含むことを特徴とする。
本発明は、全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号をもとに選択された候補による候補リストに基づいて対数尤度比を演算する際に、誤り訂正復号するための軟判定値を、ビット０に対する最小メトリック値からビット１に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値により除算することで算出する。そうすることで、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができる。
前記ＬＬＲ演算部が対数尤度比を演算する際に使用する候補リストを、送信信号ベクトルの候補の中から固定摂動法により生成する固定摂動部を備えるのが望ましい。
全部の送信信号ベクトルの候補の中から選択された候補による候補リストを生成する際に、固定摂動法により生成することができる。
全部の送信信号ベクトルの候補の中から選択された候補による候補リストを生成する際に、固定摂動法により生成することができる。
チャネル応答行列が変換行列により変換され、新たなチャネル応答行列としてみなすための準直交行列である縮小基底行列を入力してＭＭＳＥ検出（ＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error）Detection）を行い、受信信号ベクトルに重み行列を乗算した信号ベクトルを算出するＭＭＳＥ検出部と、前記ＭＭＳＥ検出部からの信号ベクトルに基づいて、ユークリッド距離が最小の候補点を判定して硬判定信号を得る判定部とを備え、前記固定摂動部は、候補リストを生成する際の送信信号ベクトルの候補を、前記判定部からの硬判定信号に基づいて生成することが望ましい。ＭＭＳＥ検出部と判定部とが硬判定信号を生成する際に、縮小基底行列を新たなチャネル応答行列としてＭＭＳＥ検出するＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出法を用いることで、雑音強調を抑え、復号精度を高めることができる。
前記ＭＭＳＥ検出部への新たなチャネル応答行列を縮小基底行列として算出し、チャネル応答行列を準直交行列とする変換行列を算出する演算をＬＬＬアルゴリズムにより行う格子基底縮小部を備えるのが望ましい。ＬＬＲ演算部が生成する軟判定値が各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができるので、格子基底縮小部がＬＬＬアルゴリズムにより縮小基底行列を算出する際に少ない繰り返し回数で、高い精度を確保することができる。
前記軟判定値出力部は、候補リストのＬＬＲ演算対象ビットにビット０またはビット１のいずれか一方のビットが含まれていない場合に、対数尤度比の演算において、そのビットに対する最小メトリック値として候補リスト内の最大メトリック値を用いて演算を行い軟判定値を生成することで、候補リストに一方のビットが含まれていなくても、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができる。
本発明は、従来のＬＬＲの算出値に、ビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値を除算して軟判定値を生成することで、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができるので、ＬＬＲ演算に送信ビット列の大小関係の影響を維持しつつ、大きなメトリック値による影響を抑制することができる。よって、本発明は、高い精度の軟判定誤り訂正復号を図ることができる。
本発明の実施の形態に係る無線通信システムを図面に基づいて説明する。なお、図１においては、変調部・復調部や、送信信号（電気信号）を無線信号（電波）へ変換する送信無線部や無線信号を受信信号へ変換する受信無線部などは図示していない。
図１に示すように、無線通信システム１は、無線送信装置１０と無線受信装置２０とから構成されている。無線送信装置１０と無線受信装置２０とは、無線送信装置１０に設けられた２本の送信アンテナ１１ａ，１１ｂと、無線受信装置２０に設けられた２本の受信アンテナ２１ａ，２１ｂとにより無線信号を送受信している。
無線送信装置１０には、送信データに誤り訂正符号を付加する誤り訂正符号化部１２が設けられている。
無線受信装置２０には、軟判定値出力部２２と、軟判定誤り訂正復号部２３とが設けられている。軟判定値出力部２２は、受信信号に基づいて軟判定値を出力する。軟判定誤り訂正復号部２３は、軟判定値出力部２２からの軟判定値に基づいて誤り訂正を行い受信データを出力する。
無線受信装置２０には、軟判定値出力部２２と、軟判定誤り訂正復号部２３とが設けられている。軟判定値出力部２２は、受信信号に基づいて軟判定値を出力する。軟判定誤り訂正復号部２３は、軟判定値出力部２２からの軟判定値に基づいて誤り訂正を行い受信データを出力する。
次に、軟判定値出力部２２の構成について図２に基づいて説明する。
軟判定値出力部２２は、チャネル推定部２２１と、格子基底縮小部２２２と、ＭＭＳＥ検出部２２３と、判定部２２４と、固定摂動（Fixed Perturbation）部２２５と、ＬＬＲ演算部２２６とを備えている。
チャネル推定部２２１は、無線送信装置１０からの無線信号からチャネル応答行列Ｈを算出して格子基底縮小部２２２へ出力する。
格子基底縮小部２２２は、受信信号ベクトルとチャネル応答行列Ｈとから縮小基底行列Ｈ’を算出してＭＭＳＥ検出部２２３へ出力すると共に、チャネル応答行列Ｈを縮小基底行列Ｈ’へ変換する変換行列Ｔを判定部２２４および固定摂動部２２５へ出力する。
ＭＭＳＥ検出部２２３は、受信信号ベクトルに対して重み行列ＷH'を乗算した信号ベクトルｚを出力する。
判定部２２４は、ＭＭＳＥ検出部２２３からの信号ベクトルｚをユークリッド距離最小のｚの候補点（送信信号候補点）に判定することで、硬判定信号Ｚrepを求めて固定摂動部２２５へ出力する。
固定摂動部２２５は、ＭＭＳＥ検出部２２３からの硬判定信号Ｚrep（硬判定値）に基づいて、送信信号ベクトルに対する送信ビット列の候補リストχを作成して出力する。
ＬＬＲ演算部２２５は、送信ビット列の候補リストχからＬＬＲを演算して軟判定値として軟判定誤り訂正復号部２３へ出力する。
軟判定値出力部２２は、チャネル推定部２２１と、格子基底縮小部２２２と、ＭＭＳＥ検出部２２３と、判定部２２４と、固定摂動（Fixed Perturbation）部２２５と、ＬＬＲ演算部２２６とを備えている。
チャネル推定部２２１は、無線送信装置１０からの無線信号からチャネル応答行列Ｈを算出して格子基底縮小部２２２へ出力する。
格子基底縮小部２２２は、受信信号ベクトルとチャネル応答行列Ｈとから縮小基底行列Ｈ’を算出してＭＭＳＥ検出部２２３へ出力すると共に、チャネル応答行列Ｈを縮小基底行列Ｈ’へ変換する変換行列Ｔを判定部２２４および固定摂動部２２５へ出力する。
ＭＭＳＥ検出部２２３は、受信信号ベクトルに対して重み行列ＷH'を乗算した信号ベクトルｚを出力する。
判定部２２４は、ＭＭＳＥ検出部２２３からの信号ベクトルｚをユークリッド距離最小のｚの候補点（送信信号候補点）に判定することで、硬判定信号Ｚrepを求めて固定摂動部２２５へ出力する。
固定摂動部２２５は、ＭＭＳＥ検出部２２３からの硬判定信号Ｚrep（硬判定値）に基づいて、送信信号ベクトルに対する送信ビット列の候補リストχを作成して出力する。
ＬＬＲ演算部２２５は、送信ビット列の候補リストχからＬＬＲを演算して軟判定値として軟判定誤り訂正復号部２３へ出力する。
以上のように構成された本発明の実施の形態に係る無線通信システムの動作について、図面に基づいて説明する。なお、本実施の形態ではＭＩＭＯ通信方式で一般に用いられるＱＡＭ(Quadrature Amplitude Modulation：直角位相振幅変調)方式を例に説明する。
ＱＡＭ方式では、信号の振幅と位相の値を変化させて情報を伝送する。従って、ＱＡＭ変調された送信シンボルは、図３に示すような複素平面上に表される。実数部が同相成分で、虚数部が直交成分となる。１シンボルあたりＱビットの情報を持つ２Q−ＱＡＭ変調の送信コンスタレーションは、一般的に式（３）で表される。但し、集合Ａは送信信号候補点からなる集合、ベクトルｓは送信信号ベクトル、複素数Ｒ（・）は実部、複素数Ｊは虚部、α，βは送信コンスタレーションの隣接する信号点間の距離とオフセット値（図３参照）を示す。
ＱＡＭ方式では、信号の振幅と位相の値を変化させて情報を伝送する。従って、ＱＡＭ変調された送信シンボルは、図３に示すような複素平面上に表される。実数部が同相成分で、虚数部が直交成分となる。１シンボルあたりＱビットの情報を持つ２Q−ＱＡＭ変調の送信コンスタレーションは、一般的に式（３）で表される。但し、集合Ａは送信信号候補点からなる集合、ベクトルｓは送信信号ベクトル、複素数Ｒ（・）は実部、複素数Ｊは虚部、α，βは送信コンスタレーションの隣接する信号点間の距離とオフセット値（図３参照）を示す。
ＭＩＭＯ通信では，複数の送信アンテナ（図１においては送信アンテナ１１ａ，１１ｂ）から並列に伝送が行われる。このときの送信信号ベクトルはベクトルｓ＝［ｓ1，ｓ2，・・・，ｓM］Tで表すことができる。但し、Ｍは送信アンテナ本数であり、要素ｓk∈集合Ａ（１≦Ｋ≦Ｍ）である。また、送信信号ベクトルに対応する送信ビット列は、［ｂ1,1，ｂ1,2，・・・，ｂ1,Q，ｂ2,1，ｂ2,2，・・・，ｂM,Q］で表される。
ＭＩＭＯ通信では、複数の送信アンテナからの電波が通信路の空間において合成されるため、フラットフェージング環境の送受信信号の関係は、送信信号ベクトルｓ（Ｍ×１）、受信信号ベクトルｙ（Ｎ×１）、チャネル応答行列Ｈ（Ｎ×Ｍ）、雑音信号ベクトルｎ（Ｎ×１）とすると、式（４）で表される。但し、Ｎは受信アンテナ本数である。
この式（４）では、ＭＩＭＯの受信信号ベクトルｙの各要素が、送信信号ベクトルｓの各要素の合成信号であることを示している。また、チャネル応答行列Ｈの非対角要素が干渉信号となる成分を表している。無線受信装置２０（ＭＩＭＯ受信機）では、この干渉信号成分を除去し、元の送信データを復号する処理を行う。
まず、チャネル推定部２２１では、まず無線送信装置１０からの無線信号に含まれるパイロット信号からチャネル推定してチャネル応答行列Ｈを出力する。
次に、格子基底縮小部２２２とＭＭＳＥ検出部２２３とによりＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出（Lattice Reduction Aided MMSE Detection）を行う。
格子基底縮小部２２２は、格子基底縮小によりチャネル応答行列Ｈを以下の式（５）から縮小基底行列（準直交行列）Ｈ’に変換してＭＭＳＥ検出部２２３へ出力すると共に、チャネル応答行列Ｈを縮小基底行列Ｈ’に変換する変換行列Ｔを算出して固定摂動部２２５と判定部２２４とへ出力する。
次に、格子基底縮小部２２２とＭＭＳＥ検出部２２３とによりＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出（Lattice Reduction Aided MMSE Detection）を行う。
格子基底縮小部２２２は、格子基底縮小によりチャネル応答行列Ｈを以下の式（５）から縮小基底行列（準直交行列）Ｈ’に変換してＭＭＳＥ検出部２２３へ出力すると共に、チャネル応答行列Ｈを縮小基底行列Ｈ’に変換する変換行列Ｔを算出して固定摂動部２２５と判定部２２４とへ出力する。
ここで、格子基底縮小部２２２が演算する縮小基底行列Ｈ’と変換行列Ｔとについて詳細に説明する。
格子基底縮小とは、例えば、あるベクトルの組｛ｈ1，ｈ2，・・・ｈM｝から、これと同一の格子を張り、かつよりノルム（norm）が小さく直交性の高い縮小基底ベクトル｛ｈ'1，ｈ'2，・・・ｈ'M｝を演算して縮小基底を得ることを示す。
なお、ここで格子とは、線形独立なベクトルｈ1，ｈ2・・・ｈM∈集合ＲN，（Ｎ≦Ｍ）に対して、式（６）で定義される。但し、集合ＲNは要素が実数であるＮ次元ベクトル全体からなる集合、集合Ｚは整数全体からなる集合、Ｌ（・）は（・）内の要素を基底とする格子を示す。
格子基底縮小とは、例えば、あるベクトルの組｛ｈ1，ｈ2，・・・ｈM｝から、これと同一の格子を張り、かつよりノルム（norm）が小さく直交性の高い縮小基底ベクトル｛ｈ'1，ｈ'2，・・・ｈ'M｝を演算して縮小基底を得ることを示す。
なお、ここで格子とは、線形独立なベクトルｈ1，ｈ2・・・ｈM∈集合ＲN，（Ｎ≦Ｍ）に対して、式（６）で定義される。但し、集合ＲNは要素が実数であるＮ次元ベクトル全体からなる集合、集合Ｚは整数全体からなる集合、Ｌ（・）は（・）内の要素を基底とする格子を示す。
１つの格子に対する基底ベクトルは無数に存在することが知られている。同一の格子を張る基底ベクトルの例を図４に示す。図４（Ａ）および同図（Ｂ）に示す矢印が基底ベクトルであり、直線の交点が格子点である。図４（Ａ）および同図（Ｂ）では格子点の配置は同じであるが、基底ベクトルが異なっている。この基底ベクトルの直交性は式（７）による直交性欠損ｄ（行列Ｈ）で評価される。但し、行列Ｈは｛ｈ1，ｈ2，・・・ｈM｝、ｄｅｔ（・）は行列（・）の行列式、ＨHは行列Ｈのエルミート転置である。
式（７）にて示される直交性欠損ｄ（行列Ｈ）について、非特許文献１に、式（８）を満足する縮小基底を多項式時間で演算するＬＬＬ（Lenstra-Lenstra-Lovasz）アルゴリズムとして記載されている。但し、Ｍは送信アンテナの本数である。
なお、定数δ∈（１／４，１）は、得られる縮小基底の縮小度とＬＬＬアルゴリズムの演算量とのトレードオフを与え、１に近い値に設定するほど、より縮小度の高い基底ベクトルが得られる反面、演算量は増加する。このＬＬＬアルゴリズムについては、複素ベクトルの基底ベクトルへ拡張されることが非特許文献２に記載されている。
チャネル応答行列Ｈに対しては、ＬＬＬアルゴリズムによりチャネル応答行列Ｈの縮小基底行列Ｈ’と、Ｈ’＝ＨＴを満たすＨからＨ’へ変換行列Ｔを求めることができる。
同一の格子を張る基底同士はユニモジュラ変換で結ばれることが知られているため、式（９）に示される関係が成立する。
従って、格子基底縮小部２２２がＬＬＬアルゴリズムによって算出する変換行列Ｔは、その要素がすべて整数であり，かつ行列式の値が±１であるユニモジュラ行列となる。
同一の格子を張る基底同士はユニモジュラ変換で結ばれることが知られているため、式（９）に示される関係が成立する。
ここで、非特許文献２に基づくＬＬＬアルゴリズムの格子基底縮小の繰り返しについて説明する。
ＬＬＬアルゴリズムを適用するＮ×Ｍのチャネル応答行列ＨのＱＲ分解を式（１０）とする。
ＬＬＬアルゴリズムを適用するＮ×Ｍのチャネル応答行列ＨのＱＲ分解を式（１０）とする。
非特許文献２では、式（１１）と式（１２）を共に満たすような行列のユニモジュラ変換を行うアルゴリズムである。但し、集合Ｒは実数全体の集合である。
アルゴリズムは次の（ア）〜（ウ）の３ステップから構成されている。
（ア）行列ＨのＱＲ分解を行う。
（イ）式（１１）を満たすように行列Ｒの列ベクトルを変換する。
（ウ）行列Ｒの連続する列ベクトル間で式（１２）が満たされていない場合に、それらの列の入れ替えを行いステップ（ウ）の操作へ戻る。
このように式（１２）の条件が満たされるまで、（イ）と（ウ）とを繰り返す。ＬＬＬアルゴリズムは繰り返し型のアルゴリズムであり、停止条件を満たすまで繰り返し処理が行われるため、式（１２）の定数δの値や、入力行列であるチャネル応答行列Ｈの値によって繰り返し回数が変化する。
（ア）行列ＨのＱＲ分解を行う。
（イ）式（１１）を満たすように行列Ｒの列ベクトルを変換する。
（ウ）行列Ｒの連続する列ベクトル間で式（１２）が満たされていない場合に、それらの列の入れ替えを行いステップ（ウ）の操作へ戻る。
このように式（１２）の条件が満たされるまで、（イ）と（ウ）とを繰り返す。ＬＬＬアルゴリズムは繰り返し型のアルゴリズムであり、停止条件を満たすまで繰り返し処理が行われるため、式（１２）の定数δの値や、入力行列であるチャネル応答行列Ｈの値によって繰り返し回数が変化する。
例えば、格子基底縮小部２２２では、Ｆｉｘｅｄ−ＬＬＬアルゴリズムを採用することも可能である。Ｆｉｘｅｄ−ＬＬＬアルゴリズムについては、非特許文献３に記載されている。
このＦｉｘｅｄ−ＬＬＬアルゴリズムは、ハードウェア実装に適する形に、ＬＬＬアルゴリズムを修正したものであり、アルゴリズムの繰り返し処理回数を少ない回数に制限する場合において、ＬＬＬアルゴリズムよりも縮小度の高い基底が得られる。
このＦｉｘｅｄ−ＬＬＬアルゴリズムは、ハードウェア実装に適する形に、ＬＬＬアルゴリズムを修正したものであり、アルゴリズムの繰り返し処理回数を少ない回数に制限する場合において、ＬＬＬアルゴリズムよりも縮小度の高い基底が得られる。
格子基底縮小部２２２は、この繰り返し処理により縮小度を上げた縮小基底行列Ｈ’と、式（５）を満足するチャネル応答行列Ｈから縮小基底行列Ｈ’への変換行列Ｔを求めている。
次に、ＭＭＳＥ検出部２２３によるＭＭＳＥ検出について説明する。
ＭＭＳＥ検出は、線形演算による比較的低演算量で行うことができるＭＩＭＯ復号法である。この手法では、信号対干渉雑音電力比を最大とする重み行列、言い換えると、式（１３）を最小とする式（１４）に示す重み行列を受信信号ベクトルｙに乗算することで干渉除去を行う。但し、σは雑音の平均電力、ＷHはチャネル応答行列Ｈに対するＭＭＳＥ重み行列である。
ＭＭＳＥ検出は、線形演算による比較的低演算量で行うことができるＭＩＭＯ復号法である。この手法では、信号対干渉雑音電力比を最大とする重み行列、言い換えると、式（１３）を最小とする式（１４）に示す重み行列を受信信号ベクトルｙに乗算することで干渉除去を行う。但し、σは雑音の平均電力、ＷHはチャネル応答行列Ｈに対するＭＭＳＥ重み行列である。
信号がσ２≒０である場合には、重み行列ＷHはチャネル応答行列Ｈの疑似逆行列Ｈ+＝（ＨHＨ）-1ＨHと見なせる。以下では、ＷH＝Ｈ+として扱う。このとき、干渉除去後の信号ｓは式（１５）で表される。
理想的な復号信号はｓであるため、できるだけ雑音ｎの影響を抑えることが望ましい。従って、この雑音ｎの大きさはチャネル応答行列Ｈの直交性に依存するため、単にＭＭＳＥ検出を行っただけでは、チャネル応答行列Ｈの直交性が低いほど雑音が強調され、復号精度が低下する原因となる。
そこで、ＭＭＳＥ検出部２２３では、チャネル応答行列を準直交行列に変換し、これを新たなチャネル応答行列とみなして、ＭＭＳＥ検出することで、雑音強調を抑え、復号精度を高めている。
そこで、ＭＭＳＥ検出部２２３では、チャネル応答行列を準直交行列に変換し、これを新たなチャネル応答行列とみなして、ＭＭＳＥ検出することで、雑音強調を抑え、復号精度を高めている。
ここで、ＭＭＳＥ検出部２２３が行うＭＭＳＥ検出について詳細に説明する。
式（４）は、ｚ＝Ｔ-1ｓとすると、格子基底縮小部２２２によって行われた格子基底縮小により式（１６）に書き換えられる。
式（４）は、ｚ＝Ｔ-1ｓとすると、格子基底縮小部２２２によって行われた格子基底縮小により式（１６）に書き換えられる。
Ｈ’を新たなチャネル応答行列とみなして、ＭＭＳＥ検出を行うと、式（１７）となり、受信信号ベクトルに対し重み行列ＷH'を乗算した信号ベクトルｚを求めることができる。この信号ベクトルｚを判定部２２４へ出力する。
判定部２２４では、このｚを、ユークリッド距離最小のｚの候補点として判定することで、ｚrep（信号ベクトルｚの硬判定により得られるｚ＝Ｔ-1ｓの推定値、以下、硬判定信号と称す。）を算出する。Ｈ’は準直交行列であるので、信頼性の高いｚrepが求められ、これに格子基底縮小部２２２からの変換行列Ｔを乗算することで式（１８）から、復号信号ｓrepを算出する。
ここで、格子基底縮小による変換行列Ｔはユニモジュラ行列であり、その逆行列Ｔ-1もまたユニモジュラ行列である。式（４）に示す送信コンスタレーションから、オフセット値β（図３参照）の影響を除くと、送信信号ベクトルｓとｚ＝Ｔ-1ｓの候補点は同一格子状に配置される。
送信信号ベクトル信号ｓのコンスタレーションは既知であるため、判定部２２４では、送信信号ベクトルｓのコンスタレーション上でｚの硬判定信号ｚrepを求めればよい。その計算式を式（１９）に示す。但し、「・」はベクトルの各要素に対するユークリッド距離最小のガウス整数（実部，虚部共に整数の値）への丸めを示し、１Mは要素が全て１＋ｊのＭ×１列ベクトルである(ｊ＝√−１)。
送信信号ベクトル信号ｓのコンスタレーションは既知であるため、判定部２２４では、送信信号ベクトルｓのコンスタレーション上でｚの硬判定信号ｚrepを求めればよい。その計算式を式（１９）に示す。但し、「・」はベクトルの各要素に対するユークリッド距離最小のガウス整数（実部，虚部共に整数の値）への丸めを示し、１Mは要素が全て１＋ｊのＭ×１列ベクトルである(ｊ＝√−１)。
このように、送信信号候補点の判定が容易であることが格子基底縮小を用いることの利点である。但し、この判定方法ではｚをユークリッド距離最小の格子点に丸める際に、その点が硬判定信号ｚrepの候補点外の点である可能性がある。従って、ｓrep＝Ｔｚrepのうち、送信コンスタレーションに含まれない要素がある場合、判定部２２４では、この要素を送信信号ベクトルｓのコンスタレーション上でのユークリッド距離最小の候補点に判定する。
次に、固定摂動部２２５による候補リストの生成について説明する。
軟判定誤り訂正復号部２２の入力として、一般的にはビット毎のＬＬＲが用いられる。ｂm,qをｍ番目の送信アンテナからの送信信号に対応する送信ビット列のｑ番目のビットとすると、ｂm,qに対するＬＬＲは式（２０）で定義される。
ＬＬＲの値は、ｂm,qが１のときの尤度が高いほど、正の方向に絶対値の大きな値を取り、０のときの尤度が高いほど、負の方向に絶対値の大きな値を取る。送信コンスタレーションから考えられる全ての送信信号ベクトル候補のうち、ｂm,q＝ｉ（ｉ∈｛０，１｝）であるものからなる集合をＵi m,qとすると、ｂm,q＝ｉの尤度は式（２１）で求められる。
演算量削減のため、式(２１）の近似として、本実施の形態では式（２２）にて示されるＭａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰ（Maximum-Logarithm A Posteriori Probability：最大対数事後確率）を採用する。
軟判定誤り訂正復号部２２の入力として、一般的にはビット毎のＬＬＲが用いられる。ｂm,qをｍ番目の送信アンテナからの送信信号に対応する送信ビット列のｑ番目のビットとすると、ｂm,qに対するＬＬＲは式（２０）で定義される。
雑音が平均電力σ2のＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise：白色雑音）の場合、Ｍａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いて、ＬＬＲは式（２３）となる。
軟判定誤り訂正復号部２３の入力としての各ビットのＬＬＲは、それぞれの相対的な大小関係が必要であるだけで、絶対的な値は問題とならない。従って、雑音電力一定のもとでは式（２３）を式（２４）と変形することができる。
式（２１）を直接演算する場合も、Ｍａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いる式（２３），式（２４）を演算する場合も、演算に全ての送信信号ベクトル候補の尤度を用いるため、これらは軟判定値出力のＭＬＤと解釈できる。従って、送信信号ベクトルの候補数が多い場合、演算量が膨大であり、実システムへの実装が困難である。
固定摂動法に関して先行技術文献である非特許文献３によれば、ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出の硬判定値出力に基づいて式（２５）にて示されるある一定のＫ個の送信信号ベクトルの候補リストχを作成し、その候補リストχ内の候補のみから、Ｍａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いてＬＬＲを計算する方法が記載されている。
それには、まず，判定部２２４からのｚの硬判定信号ｚrepに対して、式（２６）の４Ｍ＋１個の固定摂動ベクトルを、式（２７）によりそれぞれと足し合わせ、ベクトルｚ（ｋ）を生成する。
そして、これを用いて送信信号候補点ｓ(k)からなる候補リストχを式（２８）により生成する。
但し、得られたｓ(k)には送信信号候補点外の点が含まれる場合があるので、そのようなｓ(k)はユークリッド距離最小の送信信号候補点を代わりに候補リストχへ加える。
このようにして固定摂動部２２５により候補リストχが生成され、ＬＬＲ演算部２２６へ出力される。
このようにして固定摂動部２２５により候補リストχが生成され、ＬＬＲ演算部２２６へ出力される。
次に、ＬＬＲ演算部２２６により軟判定値の生成について説明する。
生成した候補リストχに対して，Ｍａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いて求められるＬＬＲは、式（２９）となる。
但し、Ｅm,q（ｉ）は、以下の式（３０）である。
なお、雑音電力を一定とすれば、式（２９）は式（３１）とすることができる。
生成した候補リストχに対して，Ｍａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いて求められるＬＬＲは、式（２９）となる。
ＬＬＲ演算に用いられるのは、各ビットに対して送信信号候補ベクトルｓ(k)中で、そのビットが０であるときの最小メトリック値と，１であるときの最小メトリック値である。メトリック値とは、ＬＬＲを演算するときの式（３２）で示される尺度となる値を示す。
従って、ＬＬＲ演算における候補リストχは，送信信号ベクトルｓの全候補のうち、できるだけ小さなメトリック値を持つ集合であることが望ましい。
しかしながら，固定摂動法ではメトリック値が最小の４Ｍ＋１個の送信信号候補点ｓ(k)が得られるとは限らず、メトリック値の大きな送信信号候補点ｓ(k)が候補リストχに加わってしまう場合が生じる。
このとき、式（３３）により示される場合や、このような大きな値を持つメトリック値以外に、式（３４）で示される候補が無い場合に、ＬＬＲ演算にこの大きな値を持つメトリック値が使用されてしまうことで、一部のＬＬＲの絶対値が極端に大きくなる。
しかしながら，固定摂動法ではメトリック値が最小の４Ｍ＋１個の送信信号候補点ｓ(k)が得られるとは限らず、メトリック値の大きな送信信号候補点ｓ(k)が候補リストχに加わってしまう場合が生じる。
このとき、式（３３）により示される場合や、このような大きな値を持つメトリック値以外に、式（３４）で示される候補が無い場合に、ＬＬＲ演算にこの大きな値を持つメトリック値が使用されてしまうことで、一部のＬＬＲの絶対値が極端に大きくなる。
従って、軟判定誤り訂正復号部２３による復号時に、大きな値を持つＬＬＲの影響が支配的になり、他のビットのＬＬＲが誤り訂正復号結果に反映されにくくなる。即ち、各ビットの尤度情報が失われ、誤り訂正効果を低減させる要因となる。その例が、図５の候補リストに基づいて式（１）および式（２）により算出されたＬＬＲからも判る。
式（１）では、図５（Ａ）に示す全候補に対してＭａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いてＬＬＲの演算を行っている。すなわち式式（２９）に準じているため最適な結果が得られる。
本実施の形態に係る無線受信装置の固定摂動部２２５では、図５（Ａ）に示す候補リストのうち、固定摂動法により９つの候補からなるリストχを生成している（図５（Ｂ）参照）。そうすることで演算量を減少させることができる。
式（２）は、９つの候補からなるリストχから演算された各ビットのＬＬＲである。
このように、図５（Ａ）に示す全候補をＬＬＲの演算の対象とした式（１）と異なり、固定摂動法を用いて９つの候補を対象とした式（２）では、ビットの尤度情報が失われてしまう。
式（１）では、図５（Ａ）に示す全候補に対してＭａｘ−Ｌｏｇ ＡＰＰを用いてＬＬＲの演算を行っている。すなわち式式（２９）に準じているため最適な結果が得られる。
本実施の形態に係る無線受信装置の固定摂動部２２５では、図５（Ａ）に示す候補リストのうち、固定摂動法により９つの候補からなるリストχを生成している（図５（Ｂ）参照）。そうすることで演算量を減少させることができる。
式（２）は、９つの候補からなるリストχから演算された各ビットのＬＬＲである。
このように、図５（Ａ）に示す全候補をＬＬＲの演算の対象とした式（１）と異なり、固定摂動法を用いて９つの候補を対象とした式（２）では、ビットの尤度情報が失われてしまう。
ＬＬＲ演算部２２６では、このような尤度情報の消失を抑制するために、式（２３）によるＬＬＲの演算に用いられるメトリック値のうち、大きい方の値で除算する。これを式（３５）に示す。
この式（３５）においても同様に、雑音電力が一定の条件下では、式（３６）とすることができる。
式（３６）に基づいて、図５（Ｂ）に示される候補リストχからＬＬＲを演算し、正規化すると、式（３７）のようになる。
この結果からも判るように、各送信ビットのＬＬＲの大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響が抑えられるため、ｂ1,2以外の送信ビットのＬＬＲも尤度情報を失うことが抑制される。
このようにしてＬＬＲ演算部２２６が演算したＬＬＲに基づいて軟判定誤り訂正復号部２３は、軟判定誤り訂正復号する。軟判定誤り訂正復号部２３では、尤度情報の消失が抑制されたＬＬＲに基づいて復号されるので、高い誤り訂正効果を得ることができる。
このようにしてＬＬＲ演算部２２６が演算したＬＬＲに基づいて軟判定誤り訂正復号部２３は、軟判定誤り訂正復号する。軟判定誤り訂正復号部２３では、尤度情報の消失が抑制されたＬＬＲに基づいて復号されるので、高い誤り訂正効果を得ることができる。
図５（Ｂ）による候補リストχでは、送信ビットｂ1,2においてはビット１の最小値が０．３６であり、ビット０の最小値が３４．１３である。この場合、ビット０が含まれているため、ビット０の最小値が３４．１３となり、式（３６）における分母も３４．１３となる。しかし、候補リストによっては、ビット０の候補が含まれない場合もある。そのときは、式（３０）の下式に従い、候補リストχ内の最大メトリック値からビット１の最小メトリック値を減算し、ビット１の最大メトリック値で除算することで、ＬＬＲ値を算出することができる。そうすることで、候補リストにビット０のビットが含まれていなくても、各送信ビットの対数尤度比の大小関係を保存しつつ、大きなメトリック値の影響を抑えることができる。
（実施例１）
本発明の実施の形態に係る無線受信装置のシミュレーションを行い、ＢＥＲ（Bit Error Rate）特性を測定した。シミュレーションは、固定摂動法を用いてＬＬＲを演算する際に、式（２９）を用いる従来の方法と、本発明の式（３５）を用いる方法とを比較した。
シミュレーション条件を表（１）に示すと共に、シミュレーション結果を図６に示す。
本発明の実施の形態に係る無線受信装置のシミュレーションを行い、ＢＥＲ（Bit Error Rate）特性を測定した。シミュレーションは、固定摂動法を用いてＬＬＲを演算する際に、式（２９）を用いる従来の方法と、本発明の式（３５）を用いる方法とを比較した。
シミュレーション条件を表（１）に示すと共に、シミュレーション結果を図６に示す。
図６においては、軟判定出力である本発明を（Ａ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｐｒｏｐｓｅｄと示している。
また、比較例として、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥを（Ｂ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＨＤＤ，従来の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥを（Ｃ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ、軟判定値出力ＭＬＤ（Ｍａｘ−ｌＯｇ ＡＰＰ利用）を（Ｄ１）ＭＬＤ ＳＤＤと示している。
図６に示すように、（Ｃ１）に示す従来法ではＳＮＲ（signal to noise ratio）が高くなるにつれて（Ｂ１）に示す硬判定値出力の場合とのＢＥＲ特性差が縮小し，さらには逆転していることが判る。（Ａ１）に示す本発明では全域のＳＮＲで、（Ｂ１）に示す硬判定値出力より良好な特性が得られていることが判る。特に、ＢＥＲが１０-4の場合では５ｄＢの利得が得られている。また、（Ｄ１）示す軟判定値出力ＭＬＤと比較しても、ＢＥＲが１０-4の場合で、２ｄＢほどの差があり、（Ａ１）に示す本発明は同程度のＢＥＲ特性が得られていることが確認できる。
また、比較例として、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥを（Ｂ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＨＤＤ，従来の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥを（Ｃ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ、軟判定値出力ＭＬＤ（Ｍａｘ−ｌＯｇ ＡＰＰ利用）を（Ｄ１）ＭＬＤ ＳＤＤと示している。
図６に示すように、（Ｃ１）に示す従来法ではＳＮＲ（signal to noise ratio）が高くなるにつれて（Ｂ１）に示す硬判定値出力の場合とのＢＥＲ特性差が縮小し，さらには逆転していることが判る。（Ａ１）に示す本発明では全域のＳＮＲで、（Ｂ１）に示す硬判定値出力より良好な特性が得られていることが判る。特に、ＢＥＲが１０-4の場合では５ｄＢの利得が得られている。また、（Ｄ１）示す軟判定値出力ＭＬＤと比較しても、ＢＥＲが１０-4の場合で、２ｄＢほどの差があり、（Ａ１）に示す本発明は同程度のＢＥＲ特性が得られていることが確認できる。
（実施例２）
次に、伝播損失モデルを用いて、見通し外環境における伝送距離特性と、格子基底縮小を行うＬＬＬアルゴリズムの繰り返し処理回数を制限した場合の性能とを評価した。評価に際してのシミュレーションパラメータを表２に示す。
まず、見通し外環境における伝送距離特性をシミュレーションした。また、シミュレーション結果である結果伝送距離特性を図７に示す。なお、図７においても、軟判定出力である本発明を（Ａ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｐｒｏｐｓｅｄと、また、比較例として、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥをＬ（Ｂ１）ＲＡ−ＭＭＳＥ ＨＤＤ，従来の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥを（Ｃ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌと示している。更に、軟判定値出力ＭＭＳＥを（Ｅ１）ＭＭＳＥ ＳＤＤと示している。
次に、伝播損失モデルを用いて、見通し外環境における伝送距離特性と、格子基底縮小を行うＬＬＬアルゴリズムの繰り返し処理回数を制限した場合の性能とを評価した。評価に際してのシミュレーションパラメータを表２に示す。
まず、見通し外環境における伝送距離特性をシミュレーションした。また、シミュレーション結果である結果伝送距離特性を図７に示す。なお、図７においても、軟判定出力である本発明を（Ａ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｐｒｏｐｓｅｄと、また、比較例として、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥをＬ（Ｂ１）ＲＡ−ＭＭＳＥ ＨＤＤ，従来の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥを（Ｃ１）ＬＲＡ−ＭＭＳＥ ＳＤＤ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌと示している。更に、軟判定値出力ＭＭＳＥを（Ｅ１）ＭＭＳＥ ＳＤＤと示している。
図７より、スループット５００Ｍｂｐｓ時では、（Ｂ１）に示す硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥや、（Ｃ１）に示す従来法の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ、（Ａ１）に示す本発明の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥの伝送距離は、それぞれ１０．５ｍ、１２．０ｍ、１４．０ｍであった。
本発明の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ（Ａ１）は、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ（Ｂ１）に対して約３３％、従来法の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ（Ｃ１）に対して約１７％の伝送距離の改善が見られた。
本発明の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ（Ａ１）は、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ（Ｂ１）に対して約３３％、従来法の軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ（Ｃ１）に対して約１７％の伝送距離の改善が見られた。
次に、格子基底縮小を行うＬＬＬアルゴリズムの繰り返し処理回数を制限した場合の性能比較を示す。
格子基底縮小は本発明と比較例とでＦｉＸ-ＬＬＬアルゴリズムを採用した。ＭＭＳＥ検出は、比較例が硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出に硬判定誤り訂正復号を行った場合であり、本発明が軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出に軟判定誤り訂正復号を行った場合である。結果をそれぞれ図８，図９に示す。図８，図９中で３回（3 loop）から９回（9 loop）の繰り返し、制限なし（No Limit）はそれぞれＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出を行う際のＬＬＬアルゴリズムの繰り返し処理回数を表している。
格子基底縮小は本発明と比較例とでＦｉＸ-ＬＬＬアルゴリズムを採用した。ＭＭＳＥ検出は、比較例が硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出に硬判定誤り訂正復号を行った場合であり、本発明が軟判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出に軟判定誤り訂正復号を行った場合である。結果をそれぞれ図８，図９に示す。図８，図９中で３回（3 loop）から９回（9 loop）の繰り返し、制限なし（No Limit）はそれぞれＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出を行う際のＬＬＬアルゴリズムの繰り返し処理回数を表している。
まず、図８にて（Ｂ１）と示す硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出を用いる場合では、繰り返し処理回数の制限が９回のとき（9 loop）、制限なし（No Limit）の場合と同等のＢＥＲ特性が得られ、（Ｅ１）と示す軟判定値出力ＭＭＳＥ検出（ＭＭＳＥ ＳＤＤ）と比較し、ＢＥＲ １０-4で約７ｄＢの利得が確認できる。しかし、繰り返し処理回数の制限がこれより少なくなると、ＢＥＲ特性が劣化し、制限回数が３回のときでは軟判定値出力ＭＭＳＥ検出に劣る特性となっている。
一方、図９にて（Ａ１）と示す本発明を用いた軟判定誤り訂正を行う場合では、繰り返し処理回数の制限が６回（6 loop）のときにおいて、（Ｅ１）と示す軟判定値出力ＭＭＳＥ検出と比較し、ＢＥＲ１０-4で約１０ｄＢの利得が確認でき、制限が９回（9 loop）のときでは約１３ｄＢの利得が確認できる。
ＬＬＬアルゴリズムのハードウェア実装を考慮した場合、必要な繰り返し処理回数がハードウェアコストに大きく影響する。本発明では、その繰り返し処理回数を６回に制限する場合でも、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出の繰り返し処理回数制限９回以上の良好なＢＥＲ特性を得ることができ、従来法と比較して、ＬＬＬアルゴリズムを実施する格子基底縮小部２２２のハードウェアコスト削減にも寄与する。
ＬＬＬアルゴリズムのハードウェア実装を考慮した場合、必要な繰り返し処理回数がハードウェアコストに大きく影響する。本発明では、その繰り返し処理回数を６回に制限する場合でも、硬判定値出力ＬＲＡ−ＭＭＳＥ検出の繰り返し処理回数制限９回以上の良好なＢＥＲ特性を得ることができ、従来法と比較して、ＬＬＬアルゴリズムを実施する格子基底縮小部２２２のハードウェアコスト削減にも寄与する。
本発明は、ＭＩＭＯ検出を行う無線受信装置およびその軟判定値生成方法に好適である。
１ 無線通信システム
１０ 無線送信装置
１１ａ，１１ｂ 送信アンテナ
２０ 無線受信装置
２１ａ，２１ｂ 送信アンテナ
２２ 軟判定値出力部
２２１ チャネル推定部
２２２ 格子基底縮小部
２２３ ＭＭＳＥ検出部
２２４ 判定部
２２５ 固定摂動部
２２６ ＬＬＲ演算部
２３ 軟判定誤り訂正復号部
１０ 無線送信装置
１１ａ，１１ｂ 送信アンテナ
２０ 無線受信装置
２１ａ，２１ｂ 送信アンテナ
２２ 軟判定値出力部
２２１ チャネル推定部
２２２ 格子基底縮小部
２２３ ＭＭＳＥ検出部
２２４ 判定部
２２５ 固定摂動部
２２６ ＬＬＲ演算部
２３ 軟判定誤り訂正復号部
Claims (6)
- ＭＩＭＯ（Multiple-Input Multiple-Output）通信による受信信号から軟判定値を生成する軟判定値出力部と、
前記軟判定出力部からの軟判定値により誤り訂正復号する軟判定誤り訂正復号部とを備え、
前記軟判定値出力部は、
全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストに基づいて、式（１）から算出されるメトリック値を用いて、式（２）による対数尤度比を演算する際に、ビット０に対する最小メトリック値からビット１に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値により除算して軟判定値を生成して前記軟判定誤り訂正復号部へ出力するＬＬＲ演算部を備えたことを特徴とする無線受信装置。
（但し、ｙは受信信号ベクトル，Ｈはチャネル応答行列，ｓは送信信号ベクトルである。）
- 前記ＬＬＲ演算部が対数尤度比を演算する際に使用する候補リストを、送信信号ベクトルの候補の中から固定摂動法（Fixed Perturbation）により生成する固定摂動部を備えた請求項１記載の無線受信装置。
- チャネル応答行列が変換行列により変換され、新たなチャネル応答行列としてみなすための準直交行列である縮小基底行列を入力してＭＭＳＥ検出（ＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error）Detection）を行い、受信信号ベクトルに重み行列を乗算した信号ベクトルを算出するＭＭＳＥ検出部と、
前記ＭＭＳＥ検出部からの信号ベクトルに基づいて、ユークリッド距離が最小の候補点を判定して硬判定信号を得る判定部とを備え、
前記固定摂動部は、候補リストを生成する際の送信信号ベクトルの候補を、前記判定部からの硬判定信号に基づいて生成する請求項２記載の無線受信装置。 - 前記ＭＭＳＥ検出部への縮小基底行列をＬＬＬアルゴリズムにより算出する格子基底縮小部を備えた請求項３記載の無線受信装置。
- 前記軟判定値出力部は、候補リストのＬＬＲ演算対象ビットにビット０またはビット１のいずれか一方のビットが含まれていない場合に、対数尤度比の演算において、そのビットに対する最小メトリック値として候補リスト内の最大メトリック値を用いて演算を行い軟判定値を生成する請求項１から４のいずれかの項に記載の無線受信装置。
- ＭＩＭＯ通信において全部の送信信号ベクトルの候補の中から、受信信号に基づいて選択された候補による候補リストを生成するステップと、
前記候補リストに基づいて、式（４）から算出されるメトリック値を用いて、式（５）による対数尤度比を演算する際に、ビット０に対する最小メトリック値からビット１に対する最小メトリック値を減算し、その結果をビット０またはビット１のいずれかの大きいメトリック値に基づいて除算して軟判定値を生成するステップとを含むことを特徴とする無線受信装置の軟判定値生成方法。
（但し、ｙは受信信号ベクトル，Ｈはチャネル応答行列，ｓは送信信号ベクトルである。）
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