JP6188966B2

JP6188966B2 - Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を用いて、受信機によって受信されたシンボルを復号するための方法

Info

Publication number: JP6188966B2
Application number: JP2016554696A
Authority: JP
Inventors: グレッセ、ニコラ
Original assignee: Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV Netherlands
Current assignee: Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV Netherlands
Priority date: 2014-06-25
Filing date: 2015-05-19
Publication date: 2017-08-30
Anticipated expiration: 2035-05-19
Also published as: WO2015198766A1; JP2017513294A; EP2961080B1; EP2961080A1

Description

本発明は、概して、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を実行するための方法及び装置に関する。

ＭＩＭＯ（多入力多出力）と名付けられたマルチアンテナ技術が、デジタルビデオ放送システムのために用いられ得る。例えば、２ストリームＭＩＭＯ方式は、放送システムのデータ速度を２倍に増加させることができる。

送信アンテナ数の増加は、受信機の複雑さの著しい増加という犠牲を払って、システムの堅牢性の改善を可能にする。

格子縮小に基づいた受信機は、格子縮小の前処理が考慮されない場合に直ちに、低複雑度を備えた準最適性能を取得できるようにする。

従来、部分空間格子縮小支援型受信機は、限られた複雑さを備えたほぼ最適な性能を提供する。

Ｎ_ｔ送信及びＮ_ｒ受信アンテナを備えたＭＩＭＯチャネルを通じたＱＡＭコンステレーションのＮ_ｔシンボルの送信を検討する。ソースと受信機との間のチャネルは、Ｎ_ｒ×Ｎ_ｔ複素行列Ｈによって表されてもよい。

受信機において、受信シンボルｙは、線形観察の追加の結果であるＮ_ｒ複素入力のベクトルＨｚと、Ｎ_ｒ複素ガウス雑音サンプルの複素ガウス雑音ベクトルηとによって表されてもよい。これは、次のチャネルモデルをもたらす。
ｙ＝Ｈｚ＋η
式中、Ｅ［ｚｚ^†］＝ρＩであり、Ｅ［ηη^†］＝Ｉである。ρは定義によって信号対雑音比（ＳＮＲ）を示し、Ｉは単位行列であり、Ｅ［］は数学的期待値を示し、^†はエルミート転置演算子を示す。

受信機は、例えば、送信されたコンステレーションポイントベクトルに関連するビットに対してソフト出力を計算するために更に用いられたポイントリストを取得するために、ＭＩＭＯチャネル用のハード出力決定を実行する。受信機は、規則的な直列干渉除去方式（ＳＩＣ）の前にチャネルを修正するために、幾つかのステップの組み合わせを実行する。

第１に、ＭＩＭＯチャネルは、例えば、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）一般化決定フィードバック等化器（ＧＤＦＥ）線形フィルタによってプレフィルタリングされ、次にフィルタリングされたチャネルは、例えば、Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ（ＬＬＬ）格子縮小アルゴリズムを用いて縮小され、最後に、ＳＩＣ戦略を用いて、受信コンステレーションポイントを復号できるようにする上三角チャネルに分解される。

最後に、復号されたポイントは、基底変換行列によって変換され、その行列は、格子縮小から推定される。

最先端技術において、上記のステップは、別々に計算される。

チャネル複素行列が、上三角行列Ｍによって特徴付けられる特定の事例を検討する。これは、次の一般的なチャネルモデルをもたらす。
ｙ＝Ｍｚ＋η

このモデルは、Ｈ＝Ｑ_ＨＭのコレスキー分解を、ユニタリー行列Ｑ_Ｈ及び上三角行列Ｍに適用することによって、且つ

によって、以下

のように受信ベクトルｙをフィルタリングすることによって、ＭＩＭＯチャネルモデルから取得され得る。

次に、格子縮小ステップがＭ＝Ｍ_ｒＴ^−１を縮小するために適用され、式中、Ｍ_ｒは縮小チャネルであり、Ｔはユニモジュラ行列である。ユニモジュラ行列は複素数の場合のためのガウス整数を備えた正方行列であり、行列は＋１又は−１に等しい行列式を有する。

格子縮小は、Ｍの三角構造を壊す。次に、ＱＲ分解Ｍ_ｒ＝ＱＲ（式中、Ｑはユニテリーであり、Ｒは上三角である）が、
Ｑ^†ｙ＝ＲＴ^−１ｚ＋Ｑ^†η
を取得するために計算されなければならない。式中、Ｔ^−１ｚのＳＩＣデコーダが行列Ｒの三角構造のために使用され得、且つ高性能を示す。次に、ｚの推定値がＴ^−１ｚの復号された推定値にＴを掛けることによって取得される。

本発明は、部分空間格子縮小支援型受信機の複雑さを縮小できる方法及び装置を提供することを目指す。

その目的のために、本発明は、ユニタリー行列Ｑ、上三角行列Ｒ、及びユニモジュラ行列Ｔに分解される多入力多出力チャネルを表す行列から、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を実行するための方法において、
− 上三角行列Ｒのｋ番目の列を縮小し、且つユニモジュラ行列Ｔを新しいユニモジュラ行列に更新するステップであって、ｋが、縮小上三角行列Ｒ内の列のランクを示す変数である、ステップと、
− 縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列のｋ−１番目及びｋ番目の行の要素間の比較に従って、縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列及びｋ−１番目の列と、新しいユニモジュラ行列Ｔのｋ番目の列及びｋ−１番目の列とを置換するステップと、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される縮小上三角行列Ｒを三角化し、且つユニタリー行列Ｑを新しいユニタリー行列に更新するステップと
を含むことを特徴とする、方法に関する。

本発明はまた、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を実行するための装置であって、多入力多出力チャネルの上三角行列ＭからのＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小が、縮小上三角行列Ｒ、ユニタリー行列Ｑ、及びユニモジュラ行列Ｔを提供する、装置において、
− 上三角行列Ｒのｋ番目の列を縮小し、且つユニモジュラ行列Ｔを新しいユニモジュラ行列に更新するための手段であって、ｋが、縮小上三角行列Ｒ内の列のランクを示す変数である、手段と、
− 縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列のｋ−１番目及びｋ番目の行の要素間の比較に従って、縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列及びｋ−１番目の列と、新しいユニモジュラ行列Ｔのｋ番目の列及びｋ−１番目の列とを置換するための手段と、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される縮小上三角行列Ｒを三角化し、且つユニタリー行列Ｑを新しいユニタリー行列に更新するための手段と
を含むことを特徴とする、装置に関する。

従って、実装形態の複雑さは、共同縮小及びＱＲ動作を実行することによって低く保たれる。

特定の特徴によれば、縮小上三角行列Ｒ、ユニタリー行列Ｑ、及びユニモジュラ行列Ｔは、次の式
Ｍ＝ＱＲＴ^−１
を満たし、式中、Ｍは多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍである。

従って、上三角行列Ｍの分解Ｍ＝ＱＲＴ^−１は縮小上三角行列Ｒに対してＳＩＣデコーダを用いることを可能にし、それは高性能及び低複雑度を提供する。

特定の特徴によれば、方法は、
− 列のランクを示す変数を更新する更なるステップ
を含む。

縮小、置換、三角化は、新しい上三角行列Ｒ、新しいユニモジュラ行列、及び新しいユニタリー行列に対して繰り返し実行される。

従って、Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小の計算は、各繰り返し後に、多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍの分解を改善する繰り返し方式で実行される。

特定の特徴によれば、新しい縮小上三角行列Ｒ、新しいユニタリー行列Ｑ、及び新しいユニモジュラ行列Ｔは、次の式
Ｍ＝ＱＲＴ^−１
を満たし、式中、Ｍは多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍである。

従って、多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍの分解Ｍ＝ＱＲＴ^−１は、Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小計算中に同じに保たれ、縮小上三角行列Ｒに対してＳＩＣデコーダを用いることを可能にし、それは、高性能及び低複雑度を提供する。

特定の特徴によれば、受信機は、係数α＝└Ｒ_{ｋ−１、ｋ}／Ｒ_{ｋ−１、ｋ−１}┐を計算し、式中、└．┐は、実数及び虚数部に最も近い整数を独立して取る丸め演算であり、Ｒ_{ｋ−１、ｋ}は、Ｒのｋ番目の列のｋ−１番目の要素であり、且つＲ_{ｋ−１、ｋ−１}は、Ｒのｋ−１番目の列のｋ−１番目の要素であり、上三角行列の縮小は、次の式∀１≦ｉ≦ｋ−１、Ｒ_ｉ、ｋ←Ｒ_ｉ、ｋ−αＲ_{ｉ、ｋ−１}を用いて実行され、且つユニモジュラ行列Ｔの更新は、次の式：
∀１≦ｉ≦ｎ、Ｔ_ｉ、ｋ←Ｔ_ｉ、ｋ−αＴ_{ｉ、ｋ−１}
に従って実行される。

従って、Ｒの三角形状は、計算を省くために考慮され、行列Ｒは、三角形に保たれ、それに応じて行列Ｔは更新される。

特定の特徴によれば、置換は、δ｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＞｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＋｜Ｒ_ｋ、ｋ｜^２の場合に実行され、式中、δは、１／２より高く、且つ１以下のパラメータである。

従って、置換は、次元ｋ及びｋ−１に関連するベクトルが、特定の幾何学的特性を有する場合にのみ実行される。

特定の特徴によれば、列のランクを示す変数ｋは、δ｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＞｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＋｜Ｒ_ｋ、ｋ｜^２の場合には、ｋ←ｍａｘ（ｋ−１、２）として、そうでなければｋ←ｋ＋１として更新される。

従って、次元インデックスは、計算プロセスにおいてベクトルの置換を考慮する。

特定の特徴によれば、列のランクを示す変数ｋは、ｋ←ｍｏｄ（ｋ−１、ｎ−１）＋２として更新され、式中、ｍｏｄは、モジュロ演算である。

従って、次元インデックスは、計算するのがより簡単である。

特定の特徴によれば、方法は、ハード出力決定アルゴリズムにおいて実行され、及び上三角行列Ｍのサイズは、コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数に等しい。

従って、ハード出力は、高性能及び低複雑度で取得される。

特定の特徴によれば、上三角行列Ｍは、ＱＲフィルタを用いて取得され、及び第１の繰り返しにおいて、上三角行列Ｒが上三角行列Ｍに等しく、ユニタリー行列Ｑ及びユニモジュラ行列Ｔは、単位行列に設定される。

従って、プレフィルタリングステップ後に、等価チャネルは上三角であり、本発明が適用可能である。

特定の特徴によれば、多入力多出力チャネルを表す行列は、ＭＭＳＥ−ＧＤＦＥプレフィルタリングを用いて取得され、及び第１の繰り返しにおいて、上三角行列Ｒが上三角行列Ｍに等しく、ユニタリー行列Ｑ及びユニモジュラ行列Ｔは、単位行列に設定される。

従って、ＭＭＳＥ−ＧＤＦＥプレフィルタリングステップ後に、等価チャネルは上三角であり、且つより優れた幾何学的特性を有し、本発明が適用可能であり、且つ改善された性能を示す。

特定の特徴によれば、方法は、ソフト出力決定アルゴリズムにおいて実行され、上三角行列Ｍのサイズは、コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数から１をマイナスした数に等しい。

従って、高性能を提供するソフト出力が、限られた複雑さで計算され得る。

特定の特徴によって、仮定され送信されたシンボルの寄与が、受信コンステレーションポイントから減算され、及び減算を考慮するプレフィルタリングが、上三角行列を提供するために実行される。

従って、更に高い性能を提供するソフト出力が、限られた複雑さで計算され得る。

更に別の態様によれば、本発明は、プログラム可能な装置に直接ロード可能であり得るコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプログラム可能な装置上で実行される場合に、本発明による方法のステップを実行するための命令、又はコードの一部を含む、コンピュータプログラムに関する。

コンピュータプログラムに関係する特徴及び利点が、本発明による方法及び装置に関連して上記で明らかにされたものと同じであるため、それらは、ここでは繰り返されない。

本発明の特徴は、例示的な実施形態の以下の説明を読めばより明白になるであろう。前記説明は、添付の図面に関連して作成されている。

本発明が実施される無線システムを表す。本発明が実施される受信機のアーキテクチャを表す図である。ＭＩＭＯチャネル用に受信機がハード出力決定を実行する実現態様における受信機の無線インターフェースのコンポーネントのブロック図を開示する。ＭＩＭＯ用に受信機がハード出力決定を実行する実現態様におけるソース及び受信機間のＮ_ｒ×Ｎ_ｔ経路用に実行されるアルゴリズムを開示する。本発明に従って共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小を実行するアルゴリズムを表す。ＭＩＭＯチャネル用に受信機がソフト出力決定を実行する実現態様における受信機の無線インターフェースのコンポーネントのブロック図を開示する。本発明の特定の実現態様による、受信コンステレーションポイントのソフト出力復号用のアルゴリズムである。

図１は、本発明が実施される無線システムを表す。

本発明は、ソースＳｒｃによって転送された信号が、受信機Ｒｅｃに転送される例において開示される。

例えば、ソースＳｒｃは、衛星又は地球上の送信機に含まれてもよく、少なくとも１つの受信機に信号を放送する。ソースＳｃｒはまた、単一の受信機Ｒｅｃに信号を転送してもよい。

受信機Ｒｅｃは、ビデオ信号のようなデータが転送されるモバイル端末であってもよい。

本発明によれば、受信機Ｒｅｃは、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を実行し、Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小は、多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍから計算され、且つ縮小上三角行列Ｒ、ユニタリー行列Ｑ、及びユニモジュラ行列Ｔを提供する。受信機Ｒｅｃは、
− 縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列を縮小し、且つユニモジュラ行列Ｔを更新し、ここで、ｋは、縮小上三角行列Ｒ内の列のランクを示す変数であり、
− 縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列におけるｋ−１番目及びｋ番目の行の要素間の比較に従って、縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列及びｋ−１番目の列と、ユニモジュラ行列Ｔのｋ番目の列及びｋ−１番目の列とを置換し、
− 縮小上三角行列Ｒを三角化し、且つユニタリー行列Ｑを更新し、
− 列のランクを示す変数を更新し、
− 列のランクを示す変数が所定値に等しい限り、縮小、置換、三角化及び更新を実行する。

図２は、本発明が実施される受信機のアーキテクチャを表す図である。

受信機Ｒｅｃは、例えば、バス２０１によって一緒に接続されるコンポーネントと、図４、５及び７に開示されているようなプログラムによって制御されるプロセッサ２００とに基づいたアーキテクチャを有する。

ここで、受信機Ｒｅｃが、専用集積回路に基づいたアーキテクチャを有してもよいことに留意されたい。

バス２０１は、読み取り専用メモリＲＯＭ２０２、ランダムアクセスメモリＲＡＭ２０３及び無線インターフェース２０５にプロセッサ２００を連結する。

メモリ２０３は、図４、５及び７に開示されているようなアルゴリズムに関係するプログラムの変数及び命令を受信するように意図されたレジスタを含む。

プロセッサ２００は、無線インターフェース２０５の動作を制御する。

読み取り専用メモリ２０２は、図４、５及び７に開示されているようなアルゴリズムに関係するプログラムの命令を含み、それらの命令は、受信機Ｒｅｃに電源が入れられた場合に、ランダムアクセスメモリ２０３に転送される。

以下で図４、５及び７に関係して説明されるアルゴリズムのいずれか又は全てのステップは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）又はマイクロコントローラなどのプログラム可能な計算機による命令又はプログラムセットの実行によってソフトウェアで実行されてもよく、そうでなければＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などのマシン又は専用コンポーネントによってハードウェアで実行されてもよい。

換言すれば、受信機Ｒｅｃは、以下で図４、５及び７に関係して説明されるアルゴリズムのステップを受信機Ｒｅｃに実行させる回路又は回路を含む装置を含む。

無線インターフェース２０５は、図３に開示されているようなコンポーネントを含む。

図３は、受信機がＭＩＭＯチャネル用にハード出力決定を実行する実現態様における受信機の無線インターフェースのコンポーネントのブロック図を開示する。

本発明によれば、有効ＬＬＬアルゴリズムは、効率的な計算の複雑さで、ＱＲ分解、ＬＬＬ縮小、及びＴの計算を一緒に実行するように修正される。共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１の出力Ｒは、ＳＩＣモジュール３０２に提供され、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１の出力Ｑは、回転モジュール３０５に提供され、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１の出力Ｔは、ベース変換モジュール３０３に提供される。

共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１は、本発明に従って、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小を実行する。共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１は、図５に開示されているアルゴリズムを実行する。

ソースＳｒｃと受信機Ｒｅｃとの間のチャネル推定Ｈから、プレフィルタリング計算モジュール３００は、Ｌａｉ，Ｔ．Ｘ．；Ｍｕｒｕｇａｎａｔｈａｎ，Ｓ．Ｄ．；Ｓｅｓａｙ，Ａ．Ｂ．，“ＳＰＣ０７−３：ＡｎＩｔｅｒａｔｉｖｅＱＲ−ＳＩＣＲｅｃｅｉｖｅｒｆｏｒＣｏｎｃａｔｅｎａｔｅｄＳｐａｃｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＣｏｄｉｎｇＳｃｈｅｍｅｓｉｎＳｅｖｅｒｅＭｕｌｔｉｐａｔｈＣｈａｎｎｅｌｓ，”ＧｌｏｂａｌＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００６．ＧＬＯＢＥＣＯＭ ’０６．ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．，ｎｏ．，ｐｐ．１，５，Ｎｏｖ．２７２００６−Ｄｅｃ．１２００６に記載されているようなＱＲフィルタ又は“ＭＭＳＥ−ＧＤＦＥＬａｔｔｉｃｅＤｅｃｏｄｉｎｇｆｏｒＵｎｄｅｒ−ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄＬｉｎｅａｒＣｈａｎｎｅｌｓ”，ＭｏｈａｍｅｄＯｕｓｓａｍａＤａｍｅｎ，ＨｅｓｈａｍＥｌＧａｍａｌａｎｄＧｉｕｓｅｐｐｅＣａｉｒｅ，ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｈｅｏｒｙ，２００４に記載されているようなＭＭＳＥ−ＧＤＦＥプレフィルタなど、上三角行列にモデル化されているため、復号がより簡単な新しいチャネルに初期チャネルを変換する行列をプレフィルタリングすることによって、プレフィルタリング計算を実行するか又は改善された性能を提供できるようにする。

プレフィルタリング計算モジュール３００によって計算された上三角行列は、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１に提供され、プレフィルタリング行列は、プレフィルタリングモジュール３０４に提供される。

プレフィルタリングモジュール３０４は、プレフィルタリング計算モジュール３００によって提供されたプレフィルタリング行列を用いて、受信コンステレーションポイントをプレフィルタリングする。

プレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントは、回転モジュール３０５に提供されるが、回転モジュール３０５は、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１の出力Ｑに従って、プレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントを回転させる。

回転モジュール３０５の出力は、ＳＩＣモジュール３０２に提供される。

ＳＩＣモジュールは、ＳＩＣモジュール３０２に提供された共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１の出力Ｒに基づいて、回転モジュール３０５によって提供される、回転されプレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントに対して規則的な直列干渉除去方式を実行する。

ＳＩＣモジュール３０２の出力は、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール３０１の出力Ｔに基づいて、ＳＩＣモジュール３０２の出力に対してベース変換を実行するベース変換モジュールに提供される。

図４は、ソースと受信機との間のＮ_ｒ×Ｎ_ｔ経路用に実行されるアルゴリズムを開示する。

ステップＳ４００において、ソースＳｒｃと受信機Ｒｅｃとの間のチャネル推定Ｈに基づいて、プレフィルタリング計算が実行される。プレフィルタリングステップは、例えば、Ｌａｉ，Ｔ．Ｘ．；Ｍｕｒｕｇａｎａｔｈａｎ，Ｓ．Ｄ．；Ｓｅｓａｙ，Ａ．Ｂ．，“ＳＰＣ０７−３：ＡｎＩｔｅｒａｔｉｖｅＱＲ−ＳＩＣＲｅｃｅｉｖｅｒｆｏｒＣｏｎｃａｔｅｎａｔｅｄＳｐａｃｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＣｏｄｉｎｇＳｃｈｅｍｅｓｉｎＳｅｖｅｒｅＭｕｌｔｉｐａｔｈＣｈａｎｎｅｌｓ，”ＧｌｏｂａｌＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００６．ＧＬＯＢＥＣＯＭ’０６．ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．，ｎｏ．，ｐｐ．１，５，Ｎｏｖ．２７２００６−Ｄｅｃ．１２００６に開示されているようなＱＲフィルタ又はＭＭＳＥ−ＧＤＦＥフィルタを用いて、上三角行列の形式でプレフィルタリング行列及びプレフィルタリングされたチャネルを提供する。

ステップＳ４０１において、ステップＳ４００で計算されたプレフィルタリング行列に基づいて、プレフィルタリングが、受信コンステレーションポイントに対して実行される。

ステップＳ４０２において、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小が実行される。本発明によれば、有効ＬＬＬアルゴリズムは、効率的な計算の複雑さで、ＱＲ分解、ＬＬＬ縮小、及びＴの計算を一緒に実行するように修正される。ステップＳ４０２は、図５に関連してより詳細に開示される。

ステップＳ４０３において、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小ステップの出力Ｑを用いて、プレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントに対して回転が実行される。

ステップＳ４０４において、回転ステップの出力、並びに共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小ステップの等価チャネル出力Ｒを用いて、ＳＩＣ計算が実行される。

ステップＳ４０５において、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小ステップの出力Ｔを用いて、ＳＩＣステップの出力に対してベース変換が実行される。

図５は、本発明に従って、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小を実行するアルゴリズムを表す。

ステップＳ５００において、上三角行列Ｍが取得される。上三角行列Ｍは、例えば、図４のプレフィルタリング計算ステップから取得される。行列Ｍは、例えば、Ｈ＝Ｑ_ＨＭのＱＲ分解を適用することによって取得される。行列Ｍは、ｎ^＊ｎ行列である。本アルゴリズムが、ＭＩＭＯチャネル用のハード出力決定用に実行される場合に、ｎは、Ｎ_ｔに等しく、本アルゴリズムが、ＭＩＭＯチャネル用に図７に示されているようなソフト出力決定用に実行される場合に、ｎは、Ｎ_ｔ−１に等しい。同じステップにおいて、パラメータ１／２＜δ≦１が取得される。

次のステップＳ５０１において、行列Ｒは、行列Ｍに等しく設定され、行列Ｔは、単位行列Ｉに設定され、行列Ｑは、単位行列Ｉに設定され、変数ｋは、２に等しく設定される。

次のステップＳ５０２において、ｋ≦ｎであるかどうかがチェックされる。

ｋ≦ｎの場合、アルゴリズムの次のステップはＳ５０３であり、そうでなければ本アルゴリズムは中断される。

代替として、繰り返し数が監視され、所定の繰り返し量が達成された場合に、アルゴリズムは停止する。

ステップＳ５０３において、Ｒのｋ−１番目の列に対するＲのｋ番目の列のサイズ縮小が実行される。係数αは、α＝└Ｒ_{ｋ−１、ｋ}／Ｒ_{ｋ−１、ｋ−１}┐として決定され、式中、└．┐は、実数及び虚数部に最も近い整数を独立して取る丸め演算である。係数α用の計算は、Ｒの上三角形状を考慮することによって縮小される。

次に、Ｒのサイズ縮小は、次のように実行される。
∀１≦ｉ≦ｋ−１、Ｒ_ｉ、ｋ←Ｒ_ｉ、ｋ−αＲ_{ｉ、ｋ−１}

この計算は、Ｒの三角形状を考慮することによって縮小される。

ステップＳ５０４において、Ｔのｋ番目の列が、次のように更新される。
∀１≦ｉ≦ｎ、Ｔ_ｉ、ｋ←Ｔ_ｉ、ｋ−αＴ_{ｉ、ｋ−１}

次のステップＳ５０５において、置換を実行する必要があるかどうかがチェックされる。置換は、δ｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＞｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＋｜Ｒ_ｋ、ｋ｜^２の場合に実行される。

置換を実行する必要がない場合、アルゴリズムはステップＳ５０８に進む。そうでなければ、アルゴリズムはステップＳ５０６に進む。

ステップＳ５０６において、Ｒ及びＴのｋ番目及びｋ−１番目の列の置換が実行される。

ステップＳ５０７において、Ｒの再三角化及びＱの更新が実行される。

Ｒの再三角化及びＱの更新は、次のように計算されてもよい。

例えば、Ｒ＝ＧＲ’をもたらすＱＲ分解が実行され、Ｒの更新は、Ｒ’に対応する。Ｑの更新は、ＧＱである。

例えば、行ｋ及びｋ−１のみが三角構造を壊すため、２×２行列Ｒ_{［ｋ−１、ｋ］、［ｋ−１、ｋ］}＝ＧＲ’が、抽出され分解される。記数法Ａ_{［ｉ、ｊ］、［ｋ、ｌ］}は、行列Ａの行ｉ〜ｊ及び列ｋ〜ｌからのｊ−ｉ＋１×１−ｋ＋１行列の抽出を示す。

次に、Ｒの更新は、Ｒ：Ｒ_{［ｋ−１、ｋ］、［１、ｎ］}←Ｇ^†Ｒ_{［ｋ−１、ｋ］、［１、ｎ］}である。

次に、Ｑの更新は、Ｑ：Ｑ_{［１、ｎ］、［ｋ−１、ｋ］}←Ｑ_{［１、ｎ］、［ｋ−１、ｋ］}Ｇである。

Ｇの計算は、

として実行されてもよく、式中、θ_１＝ａｔａｎ（｜Ｒ_{ｋ、ｋ−１}｜／｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ−１}｜）であり、θ_２＝−ａｒｇ（Ｒ_{ｋ−１、ｋ−１}）であり、且つθ_３＝−ａｒｇ（Ｒ_{ｋ、ｋ−１}）である。式中、ａｒｇは、複素数の偏角であるか、又は換言すれば極座標におけるその角度である。

ステップＳ５０８において、変数ｋは、δ｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＞｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＋｜Ｒ_ｋ、ｋ｜^２の場合に、ｋ←ｍａｘ（ｋ−１、２）として、そうでなければｋ←ｋ＋１として更新される。

代替として、変数ｋは、ｋ←ｍｏｄ（ｋ−１、ｎ−１）＋２として更新され、式中、ｍｏｄは、モジュロ演算である。

図６は、実現態様における受信機の無線インターフェースのコンポーネントのブロック図を開示し、そこにおいて受信機は、ＳＬＲＡＤアーキテクチャを用いることによって、ＭＩＭＯチャネル用のソフト出力決定を実行する。

無線インターフェース２０５は、Ｎ_ｔモジュール６００_１〜６００_Ｎｔを含む。各モジュール６００_１〜６００_Ｎｔは、ωモジュール６１０_１〜６１０_ωを含む。ωは、Ｎ_ｔアンテナのそれぞれのための可能なコンステレーションポイントの総数である。

各モジュール６１０_１〜６１０_ωは、プレフィルタリング計算モジュール６２０、共同ＱＲ及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１、ＳＩＣモジュール６２２、ベース変換モジュール６２３、減算モジュール６２６、プレフィルタリングモジュール６２４、並びに回転モジュール６２５を含む。

プレフィルタリング計算モジュール６２０は、次のように上三角行列の形式で新しいチャネルを提供するプレフィルタを計算する。

１を有するｉ番目の位置を除いて全てゼロエントリを含むサイズＮ_ｔの行ベクトルとしてｅ_ｉを定義する。ｅ_ｉｘは、ベクトルｘのｉ番目の要素ｘ_ｉの選択を示す。

ｉ番目の行が除去されたＮ_ｔ×Ｎ_ｔ単位行列としてＮ_ｔ−１×Ｎ_ｔ行列Ｅ_ｉを定義する。何故なら、Ｅ_ｉｘが、ベクトルｘからｉ番目の要素を除去するからである。その結果、

と表すことができる。

従って、送信されたベクトルのｉ番目の成分が、

であると仮定すると、その寄与

は、受信ポイントから除去でき、これは、次の等価チャネルモデルをもたらす。

等価雑音

が、受信機に知られていない実際に送信されたシンボルｚ_ｉ及びその仮定値

の両方に依存することを等価チャネルモデルにおいて観察することができる。

本発明によれば、Ｎ_ｔ ^＊ωモジュール６１０は、全ての可能なシンボル

が送信され、それに応じてＭＭＳＥフィルタ

が適用され、モデル

をもたらすように考慮する。式中、ｚ’_ｉ＝Ｅ_ｉｚは、復号されるＮ_ｔ−１コンステレーションシンボルを保持する。

及び

を用いることによって、

となる。

線形フィルタ

は、ＭＳＥを最小化するように最適化され、それは、Ｅ［ｚ］＝０を用いることによって、

をもたらす。これは、数学的な操作の後で、

と等しい。式中、Ａ＝Ｈ^†Ｈ＋ρ^−１Ｉである。その式は、実装形態の複雑さを縮小することが可能である。

実際には、同じ初期チャネル行列Ｈに関連する全ての

に共通して、１つの行列反転Ａ^−１のみが行われる。

最悪の場合、例えば、ＭＩＭＯチャネルが、各チャネル使用において変化する場合、行列反転Ａ^−１は、ω．Ｎ_ｔモジュール６１０に共通である。

等価雑音

は、相関される。

、次に、

となるように上三角雑音白色化フィルタ

を適用し、それは、

によって与えられる。式中、

は、各新しい次元ｉのためにのみ計算され、任意の

のためには計算されず、且つ

である。

行列

は、コレスキー分解から取得され、新しいチャネルモデルは、

である。式中、

は、無相関であり、新しいチャネル

は、上三角である。

プレフィルタリング

は、ブロック６２４に提供され、新しいチャネル

は、ブロック６２１に提供される。

受信コンステレーションポイントは、減算モジュール６２６によって処理される。減算モジュール６２６は、受信コンステレーションポイントに対して次の演算を実行する。

減算モジュール６２６の出力は、次のように、プレフィルタリング

を

に対して実行するプレフィルタリングモジュール６２４に提供され、プレフィルタリングモジュール６２４は、上三角行列

を、

を復号化するために考慮される新しいチャネル行列として提供する。

本発明によれば、有効ＬＬＬアルゴリズムは、効率的な計算の複雑さで、ＱＲ分解、ＬＬＬ縮小、及びＴの計算を一緒に実行するように修正される。共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１の出力Ｒは、ＳＩＣモジュール６２２に提供され、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１の出力Ｑは、回転モジュール６２５に提供され、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１の出力Ｔは、ベース変換モジュール６２３に提供される。

共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１は、本発明に従って、

の共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小を実行する。共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１は、図５に開示されているアルゴリズムを実行する。

プレフィルタリングされたコンステレーションポイントは、回転モジュール６２５に提供され、回転モジュール６２５は、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１の出力Ｑに従って、プレフィルタリングされたコンステレーションポイントを回転させる。

回転モジュール３０５の出力は、ＳＩＣモジュール６２２に提供される。

ＳＩＣモジュール６２２は、ＳＩＣモジュール３０２に提供された共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１の出力Ｒに基づいて、回転モジュール６２５によって提供されたコンステレーションポイントに対して規則的な直列干渉除去方式を実行する。

ＳＩＣモジュール６２２の出力は、共同ＱＲ分解及び有効ＬＬＬ縮小モジュール６２１の出力Ｔに基づいて、ＳＩＣモジュール６２２の出力に対してベース変換を実行するベース変換モジュールに提供される。

図７は、本発明の特定の実現態様による、受信コンステレーションポイントのソフト出力復号用のアルゴリズムである。

より正確には、本アルゴリズムは、受信機Ｒｅｃのプロセッサ２００によって実行される。

ステップＳ７００において、プロセッサ２００は、受信コンステレーションポイントのＮ_ｒ×Ｎ_ｔチャネル行列Ｈ、ベクトルｙを取得する。

次のステップＳ７０１において、プロセッサ２００は、行列Ａ^−１＝（Ｈ^†Ｈ＋ρ^−１Ｉ）^−１を計算する。

次のステップＳ７０２において、プロセッサ２００は、変数ｉを１に設定する。

次のステップＳ７０３において、プロセッサ２００、ｉ≦Ｎ_ｔであるかどうかをチェックする。

ｉ≦Ｎ_ｔの場合、プロセッサ２００はステップＳ７０４に進む。そうでなければ、プロセッサ２０はステップＳ７１３に進む。

ステップＳ７０４において、プロセッサ２００は、行列

を計算する。

次のステップＳ７０５において、プロセッサ２００は、第１のコンステレーションポイント

を選択し、式中、Ω_ｉは、次元ｉにおける送信用に用いられたコンステレーションである。

次のステップＳ７０６において、プロセッサ２００は、

を計算する。

次のステップＳ７０７において、プロセッサ２００は、行列

を取得するためにコレスキー分解を実行する。

式中、

である。

次のステップＳ７０８において、プロセッサ２００は、好ましくは図５に開示されているようなアルゴリズムを用いて、チャネル

を縮小し三角化する。

次のステップＳ７０９において、プロセッサ２００は、上三角チャネルＲに従ってベクトル

を復号し、且つ復号されたベクトルｘ’を取得する。

次のステップＳ７１０において、プロセッサ２００は、Ｔｘと等しいようにｘ’を変換し、それをコンステレーションポイントのリストに格納する。

次のステップＳ７１１において、プロセッサ２００は、コンステレーションポイント

が、最後のコンステレーションポイントであるかどうかをチェックする。

が最後のコンステレーションポイントである場合、プロセッサ２００はステップＳ７１４に進む。そうでなければ、プロセッサ２００はステップＳ７１２に進む。

ステップＳ７１４において、プロセッサ２００は、変数ｉを増分し、ステップＳ７０３に戻る。

ステップＳ７１２において、プロセッサ２００は、別のコンステレーションポイントを選択し、ステップＳ７０６に戻る。

ステップＳ７１３において、プロセッサ２００は、コンステレーションポイントのリストに基づいてソフト出力を計算する。

Ｎ_ｔコンステレーションシンボルｚのベクトルは、２進ラベリング動作を介してω．Ｎ_ｔのベクトルに関連付けられる。ｕ番目のビットのソフト出力ξ（ｕ）は、例えば、次の式

によって与えられる。式中、γ_１（ｕ）は、それらの２進ラベリングが、それらのｕ番目の位置において１を有するように、アルゴリズムによって取得されたポイントｚのリストを示し、γ_０（ｕ）は、それらの２進ラベリングが、それらのｕ番目の位置において０を有するように、アルゴリズムによって取得されたポイントｚのリストを示し、Ｈは、Ｎ_ｒ×Ｎ_ｔチャネル行列であり、ｙは、受信コンステレーションポイントのベクトルである。

当然のことながら、本発明の範囲から逸脱せずに、上記で説明した本発明の実施形態に対する多くの修正形態をなすことができる。

Claims

ユニタリー行列Ｑ、縮小上三角行列Ｒ、及びユニモジュラ行列Ｔに分解される多入力多出力チャネルを表す行列から、前記多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を用いて、受信機によって受信されたシンボルを復号するための方法において、
前記縮小上三角行列Ｒ、前記ユニタリー行列Ｑ、及び前記ユニモジュラ行列Ｔが、次の式
Ｍ＝ＱＲＴ^−１
を満たし、式中、Ｍが、前記多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍであり、
前記方法がソフト出力決定アルゴリズムにおいて実行され、前記上三角行列Ｍのサイズが、前記コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数Ｎ_ｔから１をマイナスした数に等しく、
仮定され送信されたシンボルの寄与が、前記受信コンステレーションポイントから減算され、及び前記減算を考慮するプレフィルタリングが、前記上三角行列Ｍを提供するために実行され、
前記プレフィルタリングが以下の式に従って実行され、

式中、ｅ_ｉが、１を有するｉ番目の位置を除いて全てゼロエントリを含むサイズＮ_ｔの行ベクトルであり、Ａ＝Ｈ^†Ｈ＋ρ^−１Ｉであり、

が、受信されたシンボルの送信されたベクトルのｉ番目の成分であり、Ｈが、ソースと受信機との間のチャネル推定であり、ρが、信号対雑音比であり、Ｉが、単位行列であり、Ｅ_ｉが、ｉ番目の行が除去されたＮ_ｔ×Ｎ_ｔ単位行列であり、
前記方法は、
− 前記縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列を縮小し、且つ前記ユニモジュラ行列Ｔを新しいユニモジュラ行列に更新するステップであって、ｋが、前記縮小上三角行列Ｒ内の列のランクを示す変数である、ステップと、
− 前記縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列のｋ−１番目及びｋ番目の行の要素間の比較に従って、前記縮小上三角行列Ｒの前記ｋ番目の列及びｋ−１番目の列と、前記新しいユニモジュラ行列Ｔのｋ番目の列及びｋ−１番目の列とを置換するステップと、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される前記縮小上三角行列Ｒを三角化し、且つ前記ユニタリー行列Ｑを新しいユニタリー行列に更新するステップと
を含むことを特徴とする、方法。
前記列の前記ランクを示す前記変数を更新する更なるステップを含み、且つ
前記縮小、前記置換、前記三角化が、前記新しい上三角行列Ｒ、前記新しいユニモジュラ行列、及び前記新しいユニタリー行列に対して繰り返し実行されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
前記新しい縮小上三角行列Ｒ、前記新しいユニタリー行列Ｑ、及び前記新しいユニモジュラ行列Ｔが、次の式
Ｍ＝ＱＲＴ^−１
を満たし、式中、Ｍが、前記多入力多出力チャネルの前記上三角行列Ｍであることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
− 係数α＝└Ｒ_{ｋ−１、ｋ}／Ｒ_{ｋ−１、ｋ−１}┐を計算する更なるステップ
を含み、式中、└．┐が、実数及び虚数部に最も近い整数を独立して取る丸め演算であり、Ｒ_{ｋ−１、ｋ}が、Ｒの前記ｋ列の前記ｋ−１番目の要素であり、且つＲ_{ｋ−１、ｋ−１}が、Ｒの前記ｋ−１番目の列の前記ｋ−１番目の要素であり、前記上三角行列の前記縮小が、次の式∀１≦ｉ≦ｋ−１、Ｒ_ｉ、ｋ←Ｒ_ｉ、ｋ−αＲ_{ｉ、ｋ−１}を用いて実行され、且つ前記ユニモジュラ行列Ｔの前記更新が、次の式：
∀１≦ｉ≦ｎ、Ｔ_ｉ、ｋ←Ｔ_ｉ、ｋ−αＴ_{ｉ、ｋ−１}
に従って実行されることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
前記置換が、δ｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＞｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＋｜Ｒ_ｋ、ｋ｜^２の場合に実行され、式中、δが、１／２より高く、且つ１以下のパラメータであることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
前記列の前記ランクを示す前記変数ｋが、δ｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＞｜Ｒ_{ｋ−１、ｋ}｜^２＋｜Ｒ_ｋ、ｋ｜^２の場合には、ｋ←ｍａｘ（ｋ−１、２）として、そうでなければｋ←ｋ＋１として更新されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
前記列の前記ランクを示す前記変数ｋが、ｋ←ｍｏｄ（ｋ−１、ｎ−１）＋２として更新され、式中、ｍｏｄが、モジュロ演算であることを特徴とする、請求項６に記載の方法。
ユニタリー行列Ｑ、縮小上三角行列Ｒ、及びユニモジュラ行列Ｔに分解される多入力多出力チャネルを表す行列から、前記多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてＬｅｎｓｔｒａ−Ｌｅｎｓｔｒａ−Ｌｏｖａｓｚ格子縮小を用いて、受信機によって受信されたシンボルを復号するための装置において、
前記縮小上三角行列Ｒ、前記ユニタリー行列Ｑ、及び前記ユニモジュラ行列Ｔが、次の式
Ｍ＝ＱＲＴ^−１
を満たし、式中、Ｍが、前記多入力多出力チャネルの上三角行列Ｍであり、
前記装置がソフト出力決定アルゴリズムを実行し、前記上三角行列Ｍのサイズが、前記コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数Ｎ_ｔから１をマイナスした数に等しく、
仮定され送信されたシンボルの寄与が、前記受信コンステレーションポイントから減算され、及び前記減算を考慮するプレフィルタリングが、前記上三角行列Ｍを提供するために実行され、
前記プレフィルタリングが以下の式に従って実行され、

式中、ｅ_ｉが、１を有するｉ番目の位置を除いて全てゼロエントリを含むサイズＮ_ｔの行ベクトルであり、Ａ＝Ｈ^†Ｈ＋ρ^−１Ｉであり、

が、受信されたシンボルの送信されたベクトルのｉ番目の成分であり、Ｈが、ソースと受信機との間のチャネル推定であり、ρが、信号対雑音比であり、Ｉが、単位行列であり、Ｅ_ｉが、ｉ番目の行が除去されたＮ_ｔ×Ｎ_ｔ単位行列であり、
前記装置は、
− 前記縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列を縮小し、且つ前記ユニモジュラ行列Ｔを新しいユニモジュラ行列に更新する手段であって、ｋが、前記縮小上三角行列Ｒ内の列のランクを示す変数である、手段と、
− 前記縮小上三角行列Ｒのｋ番目の列のｋ−１番目及びｋ番目の行の要素間の比較に従って、前記縮小上三角行列Ｒの前記ｋ番目の列及びｋ−１番目の列と、前記新しいユニモジュラ行列Ｔのｋ番目の列及びｋ−１番目の列とを置換する手段と、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される前記縮小上三角行列Ｒを三角化し、且つ前記ユニタリー行列Ｑを新しいユニタリー行列に更新する手段と
を含むことを特徴とする、装置。
プログラム可能な装置に直接ロード可能であり得るコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプログラム可能な装置上で実行される場合に、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法のステップを前記プログラム可能な装置に実行させるための命令、又はコードの一部を含む、コンピュータプログラム。