JP6016220B2 - 低密度拡散変調検出のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、無線通信のためのシステム及び方法に関し、詳細には、低密度拡散（Low Density Spreading：ＬＤＳ）変調検出のためのシステム及び方法に関する。

符号分割多元接続（Code Division Multiple Access：ＣＤＭＡ）は、数人のユーザが異なる拡散シグネチャを使用して単一のチャネル、例えば、共通の周波数上で情報を同時に送信するような通信技術によって使用されるチャネルアクセス方式である。ＣＤＭＡは、変調された符号化信号がデータのやり取りされる帯域よりもはるかに高いデータ帯域を有するようなスペクトル拡散技術に関係する。低密度拡散（ＬＤＳ）は、疎な拡散シグネチャを利用するＣＤＭＡ技術である。典型的に、ＬＤＳは、さまざまな送信器によって使用される拡散シグネチャの知識を有することを受信機に要求し、これは、オーバーヘッドを著しく増大させ得る。故に、ＬＤＳ通信中のオーバーヘッドを減少させるための技術が求められている。

低密度拡散（ＬＤＳ）アクティブシグネチャを予備知識無しで（blindly）検出するための方法の一態様は、第１ノードにより、第２ノードから信号を受信するステップと、シグネチャリストに従って信号を脱相関化（decorrelate）して、アクティブシグネチャリストを取得するステップとを有する。また、上記方法は、アクティブシグネチャリストに従って信号を復号して、復号された信号を取得するステップを有する。

低密度拡散（ＬＤＳ）アクティブシグネチャを予備知識無しで検出するための方法の別の態様が提供される。この例では、方法は、第１ノードにより、第２ノードから信号を受信するステップと、信号にジョイントメッセージパッシングアルゴリズム（Joint Message Passing Algorithm：ＪＭＰＡ）を実行するステップとを有する。ここで、ＪＭＰＡを実行するステップは、復号された信号及びアクティブシグネチャリストに従って、復号された信号及びアクティブシグネチャリストを連帯的に生成するステップを含む。

第１ノードの一態様は、プロセッサと、該プロセッサによる実行のためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とを具備する。上記プログラムは、第２ノードから信号を受信するための命令と、シグネチャリストに従って信号を脱相関化して、アクティブシグネチャリストを取得するための命令とを含む。また、上記プログラムは、アクティブシグネチャリストに従って信号を復号して、復号された信号を取得するための命令を含む。

第１ノードの別の態様は、プロセッサと、該プロセッサによる実行のためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とを具備する。上記プログラムは、第２ノードから信号を受信するための命令を含む。また、上記プログラムは、信号にジョイントメッセージパッシングアルゴリズム（ＪＭＰＡ）を実行するための命令を含む。ここで、ＪＭＰＡを実行するための命令は、復号された信号に従ってアクティブシグネチャリストを連帯的に作成するための命令を含む。

以上の記載は、本発明の一実施形態の特徴を包括的に示したものではなく、以下に続く発明の詳細な説明のより良い理解が得られるよう、その概要を示したに過ぎない。本発明の実施形態の追加的な特徴及び利点は、以下で説明されるとともに、特許請求の範囲の項目を形成する。記載された概念及び特定の実施形態は、本発明が意図するものと同一の動作を実行するための他の構成又はプロセッサを修正又は設計するための基礎として、容易に利用され得る、ということが当業者には明らかである。また、そのような均等な構成物は、添付の特許請求の範囲に記載されたような本発明の精神及び範囲を逸脱するものでない、ということが当業者には理解できよう。

本発明及びその利点のより完全な理解のために、添付の図面に関する以下の説明への参照がなされる。

低密度拡散（ＬＤＳ）変調検出のためのシステムの一実施形態を示す図である。 ＬＤＳ変調検出のための方法の一実施形態を示す図である。 拡散行列のファクターグラフ表現を示す図である。 ＬＤＳ変調検出のための方法の別の実施形態を示す図である。 ６つのアクティブユーザ機器（ＵＥ）及び出力オフセット無しの場合のブロック誤り率（ＢＬＥＲ）に対する信号対雑音比（ＳＮＲ）のグラフを示す図である。 ６つのアクティブＵＥ及び１デシベル（ｄＢ）の出力オフセットの場合のＢＬＥＲ対ＳＮＲのグラフを示す図である。 ４つのアクティブＵＥ及び出力オフセット無しの場合のＢＬＥＲ対ＳＮＲのグラフを示す図である。 ４つのアクティブＵＥ及び１ｄＢの出力オフセットの場合のＢＬＥＲ対ＳＮＲのグラフを示す図である。 ＬＤＳ変調検出のための方法の別の実施形態を示す図である。 非アクティブシグネチャを含む拡散行列のファクターグラフ表現を示す図である。 アクティブ及び非アクティブシグネチャを考慮した、全ファクターグラフに対するコンステレーションポイントを示す図である。 ＬＤＳ変調検出のための方法の追加的な実施形態を示す図である。 汎用コンピュータシステムの一実施形態の構成図である。

通常、異なる図中の対応する番号及び符号は、特に指定しない限り、対応する部分を指す。図は、実施形態に関連する態様を明瞭に図示するために作成されたものであり、必ずしも一定の縮尺では作成されていない。

最初に、１つ以上の実施形態の例示的な実装形態が以下に提供されるが、開示されるシステム及び／又は方法は、それが既知の技術又は現存する技術であるか否かにかかわらず、任意の数の技術を用いて実装され得る、ということを理解されたい。開示は、本明細書で例示され説明される設計例及び実装例を含む、例示的な実装形態、図面、及び以下に例示される技術に限定されるものでは決してなく、添付の特許請求の範囲及びその均等物の全範囲内で修正がなされ得る。

この開示の態様は、ブラインド検出を介した低密度拡散（ＬＤＳ）シグネチャの発見（又は、別の識別）によって、ＬＤＳネットワークのオーバーヘッドを減少させ、それにより、制御チャネルを介してアクティブシグネチャ割り当てを伝達する必要を無くす。故に、この開示の実施形態は、送信を実行するために使用されるアクティブシグネチャの予備知識無しで、受信機にＬＤＳ検出を実行させる。一例において、ブラインド検出は、脱相関器（decorrelator）を用いて達成される。受信した信号は、脱相関化されて、アクティブシグネチャリストが生成される。次いで、アクティブシグネチャリストを使用して、受信した信号からデータが復号される。別の例において、ブラインド検出は、ジョイントシグネチャ及びＭＰＡを用いたデータ検出（ＪＭＰＡ）を用いて達成される。受信した信号からデータが復号されるとともに、アクティブシグネチャリストが求められる。

図１は、ＬＤＳ変調検出のために使用され得る無線通信ネットワークであるシステム１００を示している。システム１００は、ユーザ機器（User Equipment：ＵＥ）１０４、ＵＥ１０６、及びＵＥ１０８のようなＵＥに音声及び／又はデータ無線通信サービスを提供する送信ポイント１０２を含む。３つのＵＥが図示されているが、より多くの又はより少ないＵＥが送信ポイント１０２に接続されてよい。また、送信ポイント１０２は、アクセスノード、アクセスポイント、又はノードＢと称されてよい。送信ポイント１０２は、ＵＥ１０４、ＵＥ１０６、及びＵＥ１０８にダウンリンク情報を送信し、ＵＥ１０４、ＵＥ１０６、及びＵＥ１０８からアップリンク情報を受信する。

符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）を使用する例においては、ＵＥ１０４、ＵＥ１０６、及びＵＥ１０８から受信した信号を復号するために、送信ポイント１０２において、アクティブシグネチャの知識が要求され、これは、シグナリングオーバーヘッドを必要とする。図２は、アクティブシグネチャの知識を用いるＬＤＳ変調検出の方法のフローチャート１１０を示している。ＵＥ１０４は、ステップ１１６において、使用され得る複数のシグネチャのプールを含むシグネチャプールを検査する。シグネチャプールはそのネットワークにおける共通の知識であるので、ＵＥ１０４は、シグネチャプールの予備知識を有している。シグネチャプールは固定された情報であるので、予め設定できる。

次いで、ステップ１１４において、送信ポイント１０２は、ＵＥ１０４からアクティブシグネチャリストを受信する。ＵＥ１０４は、アクティブシグネチャリストを送信ポイント１０２に知らせる。一例では、アクティブシグネチャリストは、制御チャネルを介して明示的に信号伝達される。別の例では、アクティブシグネチャリストは、より高位のレイヤでのシグナリングを介して明示的に信号伝達される。アクティブシグネチャリストは、シグネチャプールのサブセットである。

最後に、ステップ１１２において、ＵＥ１０４は、アクティブシグネチャリストを使用して、送信ポイント１０２から受信した信号にＬＤＳ変調検出を実行する。ＬＤＳ変調は、確率伝搬法（Belief Propagation：ＢＰ）に基づくメッセージパッシングアルゴリズム（Message Passing Algorithm：ＭＰＡ）の使用を伴う。メッセージパッシングアルゴリズム（ＭＰＡ）は、確率伝搬法（ＢＰ）に基づいたマルチユーザ検出であり、ＬＤＳ変調検出のために使用され得る。ＭＰＡは、疎なシグネチャを利用して、マルチユーザ検出の複雑性を減少させる。また、ＢＰは、ベイジアンネットワーク及びマルコフ確率場のようなグラフィカルモデル上で推定を実行するために使用される技術である。ステップ１１２で拡散行列が使用されてよく、ここで、その行の数は拡散ファクターを指し、その列はアクティブシグネチャ（ＵＥ）を表す。４つの拡散ファクターと、最大で６つのアクティブシグネチャ（ＵＥ）とを備えた例示的な拡散行列は、

によって与えられる。

拡散行列の非ゼロ値は要素である。拡散行列Ｓ中の値は、０又は正規化された１のいずれかである。拡散行列中の多数のゼロは、行列の低密度構造を示しており、これは、低い複雑度で復号を実行する助けとなる。

図３は、拡散行列Ｓのファクターグラフ表現であるファクターグラフ１３０を示している。ファクターグラフ１３０は、関数ノード１３４にリンクされた変数ノード１３２を含む。変数ノード１３２は、ＵＥ（シグネチャ）に対応し、一方、関数ノード１３４は、受信した信号に対応する。４つの関数ノードは、４つの拡散ファクターを用いて４つのトーンで受信された４つの信号に対するものである。四相位相シフトキーイング（Quadrature Phase-Shift Keying：ＱＰＳＫ）においては、各ブランチは、各コンステレーションポイントに対応する４つの確率を含む。変数ノード１３２と関数ノード１３４との間の接続は、拡散行列Ｓの非ゼロ値に対応する。一例では、ファクターグラフ１３０は、ＭＰＡを反復的に実行するために使用される。最初に、先験的確率を含むベクトルが変数ノード１３２に対して使用される。この先験的な値は、拡散行列Ｓと一緒に使用されて、関数ノード１３４における値が算出される。次いで、仮想ノード１３２における値が、関数ノード１３４における値に基づいて算出される。関数ノード１３４及び変数ノード１３２における値は、反復的に算出される。この後方及び前方への情報パッシングは、仮想ノード１３２における値が解に収束するまで繰り返し行われる。次いで、変数ノード１３２における収束した確率値は、６つのＵＥに対する６つの値を決定するために処理される。また、変数ノードと関数ノードとの間の後方及び前方へのベクトル又は値のこの更新は、２つのノードセット間でのメッセージパッシング又は交換とも称される。

別の例では、ＬＤＳ変調は、予備知識無しで検出され得る。ＬＤＳ変調の予備知識無しでの検出は、アクティブシグネチャの知識無しで実行され、これは、シグナリングオーバーヘッドを減少させる。図４は、脱相関器を使用するＬＤＳ変調の予備知識無しでの検出の方法を示すフローチャート１２０を示している。最初に、ステップ１２６において、シグネチャプールが検査される。

次いで、ステップ１２４において、シグネチャプール及び受信した信号に基づいて、シグネチャの脱相関化が実行される。シグネチャの脱相関化は、シグネチャプールのサブセットである、アクティブシグネチャの硬又は軟判定リストを生成する。

補シグネチャ行列（Complementary Signature Matrix：ＣＳＭ）は、拡散行列に基づいて決定される。補シグネチャ行列において、ゼロは、シグネチャ行列と同一の位置にある。補シグネチャ行列の要素は、対応する拡散行列中の同一位置の同一の値又はマイナスの値に割り当てられる。拡散行列の要素は、値ゼロ又は一定の正規化値をとる。例えば、拡散行列Ｓの要素は、正規化値１を有する。拡散行列の各シグネチャは、最大でも１つの共通部分か、又は他のすべてのシグネチャに共通の非ゼロ位置を有する。拡散行列Ｓは、これらの条件を満たす。補シグネチャ行列の各列は、シグネチャ行列の対応する列に直交する。行列Ｓの補シグネチャ行列は、

によって与えられる。

拡散ファクターをＮと仮定すると、拡散された送信信号に対応する受信信号は、

であり、ここで、Ｉ_ｋは、ｋ番目のシグネチャがアクティブであるか否かを示す指示子パラメータであり、Ｈ_ｋは、チャネル行列であり、Ｓ_ｋは、ｋ番目のシグネチャであり、ｕ_ｋは、ユーザｋに対して送信されたデータであり、ｚは、付加的な白色ガウス雑音である。Ｈ_ｋは、以下のように表現され得る。

ダウンリンクシナリオでは、Ｈ_ｋは、すべてのチャネルに対して同一である。Ｓ_ｋは、拡散行列のｋ番目の列である。Ｉ_ｋは、０又は１のいずれかの値を有する。

受信した信号は、２つのシグネチャＳ_ｉ及び

によって脱相関化される。例えば、

となる。そして、相関器の出力は、

によって与えられ、ここで、

は、関心帯域中のすべてのＬＤＳブロックにわたる平均を意味する。アクティブシグネチャに対する判定は、

に基づく。

いくつかのシナリオにおいては、脱相関器の設計を単純化する仮定がなされてよい。チャネル状態情報（Channel State Information：ＣＳＩ）がそうであり得る。例えば、ゼロ強制を伴う伝搬チャネルのチャネル知識を有するとき、脱相関化された信号は、

で与えられ、ここで、Ｈ_ｉ ^−１は、反転チャネルである。最大比合成（Maximal-Ratio Combining：ＭＲＣ）が行われる場合、脱相関化された信号は、

で与えられる。一方、チャネル知識無しでは、脱相関化された信号は、

で与えられる。

使用されるシグネチャ検出は、硬判定検出又は軟判定検出であってよい。硬判定検出では、シグネチャが使用されるか否かの決定は、関数に基づく。一方、軟判定検出では、シグネチャがアクティブである確率が求められる。硬判定検出が使用される場合、シグネチャがアクティブであるか否かは、

で与えられる。軟判定検出が使用される場合、シグネチャがアクティブである確率は、

で与えられる。

シグネチャの順序付けは、既知であってもなくてもよい。例えば、順序付けは、階層的であってよく、ここで、すべての非アクティブなシグネチャは、すべてのアクティブなシグネチャの後にある。シグネチャｋがアクティブである場合、より小さいインデックスを有するすべてのシグネチャもまたアクティブであり、シグネチャｋがアクティブでない場合、より大きいインデックスを有するすべてのシグネチャもまた非アクティブである。階層的順序付けでは、シグネチャがアクティブである確率は、

で与えられる。

あるいは、すべてのアクティブなシグネチャは、すべての非アクティブなシグネチャの後にあってもよい。順序付けが既知でない場合、すべてのＩ_ｋは、互いに独立となる。

脱相関化の後、受信した信号及び脱相関器によって生成されたアクティブシグネチャリストに基づいて、ステップ１２２において、ＬＤＳ検出が実行される。ＬＤＳデータ検出は、ＢＰに基づくＭＰＡを使用して、復号されたデータを生成する。行列Ｓのような拡散行列と、ファクターグラフ表現１３０のようなファクターグラフ表現とが、データを復号するために使用されてよい。既知のアクティブシグネチャは、ファクターグラフを示す。変数ノード１３２と関数ノード１３４との間で、情報が反復的に後方及び前方パスされる。最終的に、ＬＤＳデータ検出は、復号されたデータを生成する。

反復的な軟判定シグネチャ検出が実行されるとき、ＬＤＳデータ検出の後に、ステップ１２４において、復号されたデータ及びシグネチャプールに基づいて、シグネチャの脱相関化が再度実行される。次いで、受信した信号及び更新された軟判定アクティブシグネチャリストに基づいて、ＬＤＳデータ検出が再度実行される。

ダウンリンクシナリオに対する脱相関器の設計を単純化するために、いくつかの仮定が使用されてよい。ダウンリンクシナリオでは合計送信出力が制限されるので、各アクティブシグネチャの出力は、シグネチャ間に出力オフセットが存在しない場合に、アクティブシグネチャの合計数によって調整されることとなる。例えば、ｉ番目のシグネチャの出力は、

で与えられ、ここで、Ｐ_ｔｏｔは、合計出力であり、Ｎ_Ａは、アクティブなユーザの数である。

また、送信機は、ダウンリンクシナリオにおけるアクティブシグネチャの数を知っているので、ＵＥに知られている予め決定された順序でそれらを使用してよい。例えば、送信機は、予め決定された順序をＵＥに送信してよい。さらに、チャネルの知識は、ダウンリンクシナリオにおけるシグネチャ検出のために使用されてよい。よって、脱相関化によるブラインドシグネチャ検出は、既知のＣＳＩ、硬判定検出、及び既知のシグネチャ順序付けを用いて実行され得る。

ＬＤＳは、Ｍ個のトーンにわたって使用されてよく、ここで、ｎ＝ＬＤＳ復号器のＭ／Ｎブロックである。受信機は、ｊ番目の符号ブロックに対するパラメータ

を計算し、ここで、ｉ＝１，…，Ｊである。脱相関器の出力は、

として計算される。

次いで、脱相関化の出力は、

となるような、

を使用して正規化される。χ_ｋは、

と定義される。いくつかの予め決定されたしきい値ｔｈ_ｋに対して、以下のアルゴリズムが使用されてよい。

Ｎ_Ａは、アクティブシグネチャの数であり、予め決定されたシグネチャ順序の場合に、アクティブシグネチャを提供する。

図５は、６つのアクティブＵＥ及び出力オフセット無しのＬＤＳ変調のダウンリンクシナリオに対する、デシベル（ｄＢ）単位の信号対雑音比（Signal to Noise Ratio：ＳＮＲ）に対するブロック誤り率（Block Error Rate：ＢＬＥＲ）のグラフを示している。曲線２０２は、完全なチャネル状態情報（ＣＳＩ）及び完全なシグネチャ知識によるものであり、曲線２０４は、完全なＣＳＩ及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものであり、曲線２０６は、チャネル推定及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２０８は、チャネル推定及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものである。よって、６つのアクティブＵＥ及び出力オフセット無しに対する、ＭＰＡによるシグネチャ脱相関化の使用は、完全な知識によるＬＤＳ検出と同様の働きをする。

また、図６は、６つのアクティブＵＥ及び１ｄＢの出力オフセットのダウンリンクソリューションのシミュレーションに対するＢＬＥＲ対ＳＮＲのグラフを示している。曲線２１２は、完全なＣＳＩ及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２１４は、完全なＣＳＩ及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものであり、曲線２１６は、チャネル推定及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２１８は、チャネル推定及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものである。６つのアクティブＵＥに対し、シグネチャ脱相関化及びＭＰＡによるＬＤＳ検出は、１ｄＢの出力オフセットを含む完全な知識によるＬＤＳ検出と同等の働きをする。

図７は、４つのアクティブＵＥ及び出力オフセット無しのシミュレーションに対するＢＬＥＲ対ＳＮＲのグラフを示している。曲線２２２は、完全なＣＳＩ及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２２４は、完全なＣＩＳ及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものであり、曲線２２６は、チャネル推定及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２２８は、チャネル推定及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものである。４つのアクティブＵＥ及び出力オフセット無しでは、シグネチャ脱相関化によるブラインドＬＤＳ検出は、完全な知識によるＬＤＳ検出と同様の働きをする。

図８は、４つのアクティブＵＥ及び１ｄＢの出力オフセットのシミュレーションに対するＢＬＥＲ対ＳＮＲのグラフを示している。曲線２３２は、完全なＣＳＩ及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２３４は、完全なＣＳＩ及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものであり、曲線２３６は、チャネル推定及び完全なシグネチャ知識に対するものであり、曲線２３８は、チャネル推定及びＭＰＡを用いたシグネチャ脱相関化に対するものである。シグネチャ脱相関化及びＭＰＡを用いたブラインドＬＤＳ検出は、１ｄＢの出力オフセットを含む完全なシグネチャ知識によるＬＤＳ検出と同様の働きをする。

別の例では、ＬＤＳは、ＪＭＰＡを用いて予備知識無しで検出される。ＪＭＰＡでは、データ及びアクティブシグネチャの検出が連帯的に実行される。図９は、ＪＭＰＡを実行する方法を示すフローチャート１４０を示している。最初に、ステップ１４４において、シグネチャプールが検査される。

次いで、ステップ１４２において、シグネチャプール及び受信した信号に基づいて、ＪＭＰＡが実行される。データが復号され、アクティブシグネチャリストが求められる。

非アクティブシグネチャは、複数の手法で扱われてよい。非アクティブシグネチャを扱うために、ファクターグラフ表現が使用されてよい。図１０は、アクティブな変数ノード１５２と、非アクティブな変数ノード１５４と、関数ノード１５６とを含むファクターグラフ１５０を示している。ファクターグラフのサイズは、ファクターグラフ１５０から非アクティブな変数ノード１５４を除去することによって縮小される。あるいは、すべての変数ノードが存在してよいが、非アクティブなノードはゼロ出力となる。

図１１は、脱相関化１６０を示している。変数ノードのオリジナルコンステレーションサイズがＱＰＳＫであると仮定すると、変数ノードが非アクティブである場合、その対応する値はゼロとなる。有効なコンステレーションは、４つのＱＰＳＫポイントに加えてポイントゼロ、すなわち、コンステレーションサイズ５に拡張される。コンステレーションサイズゼロは、非アクティブシグネチャを表す。ＭＰＡは、すべてのシグネチャがアクティブであると仮定する全ファクターグラフを用いて初期化されてよい。次いで、ＭＰＡは、全ファクターグラフ及びコンステレーションサイズ５で実行される。ＭＰＡ反復の終わりにおいて、最大確率がゼロである変数ノードが検出される場合、対応するシグネチャは、アクティブであると決定されない。ＭＰＡ反復の終わりにおいて、最大確率がゼロでない場合、変数ノードの対数尤度比（Log-Likelihood Ratio：ＬＬＲ）が、ＱＰＳＫポイントの確率に基づいて算出される。

ＪＭＰＡは、コンステレーションポイントの数が１だけ増加したＭＰＡとして扱われてよい。ＪＭＰＡにおいて、コンステレーションポイントゼロの確率は、すべてのＬＤＳブロックに対して等しい。これは、ＪＭＰＡのパフォーマンスを向上させるために使用可能なナチュラルな符号化利得を提供する。ＪＭＰＡのプロセスは、ＭＰＡのプロセスと同様である。ＪＭＰＡにおいて、コンステレーションポイントゼロの確率は、

で与えられる。ポイントｔにおける関数ノードｉから変数ノードｊへのコンステレーションポイントｋの確率は、

で与えられる。

ＪＭＰＡは、図１２のフローチャート１７０に示されるように、ターボＭＰＡに使用されてよい。ターボＭＰＡは、２０１３年３月１５日付けで出願された、仮特許出願第６１／７８８８８１号でさらに説明される。上記仮出願は、引用によって本明細書に援用される。フローチャート１７０は、ターボ符号復号器及びアウターループ早期決定検出器によるアウターループ判定を示している。ステップ１７２は、先に説明したようなＭＰＡを実行する。受信した信号及び先験的確率に基づいて、ＬＬＲが出力される。

ステップ１７４において、軟入力軟出力（Soft Input Soft Output：ＳＩＳＯ）前方誤り訂正（Forward Error Correction：ＦＥＣ）復号化が実行される。ＳＩＳＯ ＦＥＣは、ＭＰＡからの入力ＬＬＲ又は確率値に基づいて、ＵＥ毎に別々に実行されてよい。また、出力ＬＬＲ又は確率値が算出される。

ステップ１７６において、アウターループ終了指示子に基づいて、例えば、更新された確率がＦＥＣ出力におけるしきい値に従って収束するときに、ＭＰＡの早期終了が発生する。ＬＤＳ検出に対する先験的情報は、ＳＩＳＯ復号器の出力に基づいて算出される。次いで、ＬＬＲ間の差が算出されて、外因性情報が取得される。ビット上の外因性情報は、変数ノード又はＵＥ毎のコンステレーションポイントについての先験的情報を更新するために使用される。アウターループ収束基準は、アウターループ反復を早期に終了するように定義されてよい。

硬判定は、ＳＩＳＯ ＦＥＣ復号化において出力されるＬＬＲに基づいて、ステップ１８２で決定される。硬判定は、早期の終了時に行われてよい。あるいは、硬判定は、ある回数の反復の後に実行されてもよい。

ダウンリンクのシナリオでは、ＪＭＰＡによる軟検出が使用されてよい。しかしながら、その複雑度は高くなり得る。

一例では、アップリンクソリューションは、ＪＭＰＡを使用する。アップリンクアクセスが許可を必要としない場合、受信機は、ユーザの識別情報を知らないか、又は、チャネル又は順序付けの知識を有さない。また、アップリンクにおいて、異なるシグネチャのアクティベーションは、互いに独立である。ＪＭＰＡによる硬又は軟判定検出は、アップリンクソリューションとして使用されてよい。

ＬＤＳブロックの数が十分に大きい場合、Γ_ｉは、平均値Ｉ_ｉγ_ｉ及び分散σ_ｉ ^２のガウス確率変数によって近似でき、ここで、γ_ｉは、ユーザｉに対する平均受信出力である。硬判定検出に対しては、

である。軟判定検出に対しては、

である。

図１３は、本明細書で開示されたデバイス及び方法を実施するために使用され得る処理システム２７０の構成図を示している。特定のデバイスは、示された構成要素のすべてを、又はそのような構成要素のサブセットだけを利用してよく、統合のレベルは、デバイス毎に異なってよい。さらに、デバイスは、複数の処理ユニット、プロセッサ、メモリ、送信機、受信機など、構成要素を複数用いる例を含んでよい。処理システムは、マイクロフォン、マウス、タッチスクリーン、キーパッド、キーボードなど、１つ以上の入力デバイスを備えた処理ユニットを含んでよい。また、処理システム２７０は、スピーカ、プリンタ、ディスプレイなど、１つ以上の出力デバイスを備えてもよい。処理ユニットは、バスに接続された中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）２７４、メモリ２７６、マスストレージデバイス２７８、ビデオアダプタ２８０、及びＩ／Ｏインタフェース２８８を含んでよい。

バスは、メモリバス若しくはメモリコントローラ、周辺機器バス、ビデオバスなどを含むいくつかの任意のタイプのバスアーキテクチャのうちの１つ以上であってよい。ＣＰＵ２７４は、任意のタイプの電子データプロセッサを含んでよい。メモリ２７６は、スタティックランダムアクセスメモリ（Static Random Access Memory：ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Dynamic Random Access Memory：ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（Synchronous ＤＲＡＭ：ＳＤＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（Read-Only Memory：ＲＯＭ）、それらの組合せなど、任意のタイプのシステムメモリを含んでよい。一実施形態において、メモリは、ブートアップにおいて使用されるＲＯＭと、プログラムの実行時に使用されるプログラム及びデータ格納のためのＤＲＡＭとを含み得る。

マスストレージデバイス２７８は、データ、プログラム、及びその他の情報を格納するように、かつデータ、プログラム、及びその他の情報にバスを介してアクセスできるように構成された任意のタイプのストレージデバイスを含んでよい。マスストレージデバイス２７８は、例えば、１つ以上のソリッドステートデバイス、ハードディスクドライブ、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブなどを含んでよい。

ビデオアダプタ２８０及びＩ／Ｏインタフェース２８８は、外部の入力及び出力デバイスを処理ユニットに接続するためのインタフェースを提供する。図示されたように、入力及び出力デバイスの例は、ビデオアダプタに接続されるディスプレイと、Ｉ／Ｏインタフェースに接続されるマウス／キーボード／プリンタとを含む。他のデバイスが処理ユニットに接続されてもよく、かつ追加的な又はより少ないインタフェースカードが利用されてもよい。例えば、プリンタに対するシリアルインタフェースを提供するために、シリアルインタフェースカード（図示せず）が使用されてよい。

また、処理ユニットは、１つ以上のネットワークインタフェース２８４を含み、これは、イーサネット（登録商標）ケーブルなどの有線リンク、及び／又は、各ノード又は異なるネットワークにアクセスするための無線リンクを含んでよい。ネットワークインタフェース２８４は、処理ユニットに、ネットワークを介して遠隔ユニットとの通信を行わせる。例えば、ネットワークインタフェースは、１つ以上の送信器／送信アンテナと、１つ以上の受信機／受信アンテナとを介する無線通信を提供し得る。一実施形態において、処理ユニットは、データ処理のため、及び他の処理ユニット、インターネット、リモートストレージ設備などの遠隔デバイスとの通信のために、ローカルエリアネットワーク又はワイドエリアネットワークに接続される。

本開示ではさまざまな実施形態が提供されたが、開示されたシステム及び方法は、本開示の精神又は範囲から逸脱することなく、他の多くの特定の形態で実施され得ることを理解されたい。本例は、限定的ではなく、例示的なものと見なされるべきであり、本開示によって提供される細部への限定を意図しない。例えば、さまざまな要素又は構成要素は、組み合わせられたり、別のシステムに一体化されたりしてよく、又はある特徴は、省略されたり、実装されなかったりしてよい。

さらに、さまざまな実施形態において、別個のもの又は切り離されたものとして説明及び図示された技術、システム、サブシステム、及び方法は、本開示の範囲から逸脱することなく、他のシステム、モジュール、技術、又は方法との組合せ又は一体化がなされてよい。互いに接続される、互いに直接に接続される、又は互いに通信するものとして示された又は説明された他のアイテムは、それが電子的、機械的、又はその他の態様であるか否かによらない、いくつかのインタフェース、デバイス、又は中間構成要素を介して、非直接的に接続又は通信してよい。変更、代用、及び修正の他の例は、当業者の知るところとなり、本開示で説明された範囲から逸脱することなく実施できる。

１００ システム
１０２ 送信ポイント
１０４，１０６，１０８ ユーザ機器（ＵＥ）
１１０ フローチャート
１１２ ＬＤＳ受信機
１１４ アクティブシグネチャリスト
１１６ シグネチャプール
１３０ ファクターグラフ
１３２ 変数ノード
１３４ 関数ノード
１２０ フローチャート
１２２ ＬＤＳデータ検出器
１２４ シグネチャ脱相関器
１２６ シグネチャプール
１４０ フローチャート
１４２ ＪＭＰＡ受信機
１４４ シグネチャプール
１５０ ファクターグラフ
１５２ アクティブな変数ノード
１５４ 非アクティブな変数ノード
１５６ 関数ノード
１６０ コンステレーション
１７０ フローチャート
１７２ ＭＰＡ検出器
１７４ ＳＩＳＯ復号器（例えば、ターボ符号復号器）
１７６ ターボＭＰＡに対するアウターループ
１８２ （複数の）ターゲットＵＥに対する硬判定
２７０ 処理システム
２７４ 中央処理ユニット（ＣＰＵ）
２７６ メモリ
２７８ マスストレージ
２８０ ビデオアダプタ
２８４ ネットワークインタフェース
２８８ Ｉ／Ｏインタフェース

Claims (11)

1. 低密度拡散（ＬＤＳ）アクティブシグネチャを予備知識無しで検出するための方法であって、
   第１ノードにより、第２ノードから信号を受信するステップと、
   シグネチャリストに従って前記信号を脱相関化して、アクティブシグネチャリストを取得するステップと、
   前記アクティブシグネチャリストに従って前記信号を復号して、復号された信号を取得するステップと
   を有し、
   前記信号を脱相関化する前記ステップが、拡散行列と該拡散行列の補シグネチャ行列との両方に従って前記信号を脱相関化するステップを含む、方法。
2. 前記アクティブシグネチャリストに従って前記信号を復号して、復号された信号を取得する前記ステップが、
   拡散行列のファクターグラフ表現に従ってファクターグラフを決定するステップと、
   前記ファクターグラフに従って前記信号にメッセージパッシングアルゴリズム（ＭＰＡ）を実行して、前記復号された信号を生成するステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. シグネチャリストに従って前記信号を脱相関化して、アクティブシグネチャリストを取得する前記ステップが、チャネル行列に従って前記信号を脱相関化するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１ノードにより、前記チャネル行列の値を特定するステップをさらに有する、請求項３に記載の方法。
5. シグネチャリストに従って前記信号を脱相関化して、アクティブシグネチャリストを取得する前記ステップが、前記チャネル行列の既知の値を使用することなく、前記信号を脱相関化するステップを含む、請求項３に記載の方法。
6. シグネチャリストに従って前記信号を脱相関化して、アクティブシグネチャリストを取得する前記ステップが、
   前記信号に硬判定検出を実行するステップ、又は
   前記信号に軟判定検出を実行するステップ
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記第１ノードにより、前記アクティブシグネチャリストの順序を特定するステップをさらに有する、請求項１に記載の方法。
8. シグネチャリストに従って前記信号を脱相関化して、アクティブシグネチャリストを取得する前記ステップが、前記アクティブシグネチャリストの既知の順序を使用することなく、前記信号を脱相関化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
9. 低密度拡散（ＬＤＳ）アクティブシグネチャを予備知識無しで検出するための方法であって、
   第１ノードにより、第２ノードから信号を受信するステップと、
   前記信号にジョイントメッセージパッシングアルゴリズム（ＪＭＰＡ）を実行するステップと
   を有し、
   前記信号にＪＭＰＡを実行する前記ステップは、復号された信号と該復号された信号に従うアクティブシグネチャリストとを連帯的に生成するステップを含み、
   前記ＪＭＰＡを実行する前記ステップが、ファクターグラフに従って前記ＪＭＰＡを実行するステップを更に含み、
   ゼロコンステレーションポイントによって非アクティブシグネチャが表現される、方法。
10. プロセッサと、
    プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体と
    を具備し、
    前記プログラムは、前記プロセッサに、請求項１ないし８のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる命令を含む、第１ノード。
11. プロセッサと、
    プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体と
    を具備し、
    前記プログラムは、前記プロセッサに、請求項９に記載の方法の各ステップを実行させる命令を含む、第１ノード。

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