JP6272574B2 - 通信チャネルを介して受信されたデータブロックを復号するための方法および受信機 - Google Patents

Description

本発明は、包括的にはデジタル通信に関し、より詳細には、通信チャネルを介して受信されたデータブロックを復号することに関する。

多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムは、複数の送信アンテナおよび受信アンテナを使用する。ＭＩＭＯシステムは、単一のアンテナを使用するシステムと比べて、付加的な周波数または送信電力を割り当てることなく、アンテナの数に比例してチャネル送信容量を高めることができる。ＭＩＭＯシステムのチャネル容量は、主に、送信シンボルのブロックを再生するために受信機において使用される信号検出方法によって決まる。高い性能、低い複雑さおよび少ない検出遅延が達成されるように、ＭＩＭＯシステムの信号検出方法を設計することが重要である。これは、時変フェージングおよびマルチパス遅延を受け、キャリア間干渉（ＩＣＩ）およびシンボル間干渉（ＩＳＩ）の両方が生じる二重選択チャネルの場合に、特に問題である。

ＭＩＭＯシステムの信号検出方法の一例は、最尤（ＭＬ）検出法、球面復号（sphere decoding）アルゴリズム、Ｍアルゴリズムを用いるＱＲ分解（ＱＲＤ−Ｍ）アルゴリズム等を含むことができる。

ＭＬ検出法は、ＭＩＭＯシステムにおいて最適な性能を与えるが、送信アンテナの数が増加し、より高次の変調方法が使用されるときに、演算が指数関数的に複雑になる。それゆえ、ＭＬ検出法は、実践的に使用されないという不都合がある。

球面復号アルゴリズムは、ＭＬ法に類似の性能を与え、ＭＬ検出法に比べて、著しく低減された平均的な演算の複雑さを与える。しかしながら、球面復号アルゴリズムは、チャネル行列および雑音分散の条件数に起因して、瞬時に複雑さを変更する。結果として、球面復号アルゴリズムは、最悪時のシナリオの場合にＭＬ法に類似の演算の複雑さを示す。言い換えると、球面復号アルゴリズムの演算の複雑さは、大きな標準偏差およびランダム性を有する。それゆえ、モバイル基地局が限られた電力を有し、検出待ち時間に関して低い許容度を有する応用例に対して、球面復号アルゴリズムを適用するのは難しい。

ＱＲＤ−Ｍ法は、性能と複雑さの妥協案として提供される。ＱＲＤ−Ｍ法では、信号を検出するために必要とされる計算量は、チャネル条件または雑音電力に関係なく一定である。それゆえ、信号を検出するＱＲＤ−Ｍ法は、各プロセスにおいてより多くの情報を考慮し、それにより、演算の複雑さをさらに低減することを可能にする。言い換えると、チャネル環境の条件が良いか、または雑音電力が低いとき、ＱＲＤ−Ｍ法は、残りの候補シンボルの数を削減し、それにより、各ブランチにおいて計算される累積距離に関連する演算を削減する。しかしながら、ＱＲＤ−Ｍ法の検出性能は、選択される候補の数によって決まり、候補数が多いほど、計算が複雑になる。

二重選択チャネル上で送信されるシンボルの単一ブロックにわたるチャネル変動は、ＩＣＩおよびＩＳＩの両方に起因して無視できない。最尤検出（ＭＬＤ）は、高データレートＭＩＭＯシステムでは実現不可能である。いくつかの検出法が、ＭＬＤに近い性能を達成することができる。例えば、Ｍアルゴリズムを用いるＱＲ分解、すなわち、ＱＲＤ−Ｍ法は、木探索の各レベルにおいて最も小さな累積メトリックを有するＭ個の候補を選択することによって、複雑さを低減する。

しかしながら、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの場合にＭＬＤに近い性能を達成するには、Ｍを大きくしなければならないので、計算が複雑になるのは避けがたく、望ましくない。複雑さが低い大きなＭＩＭＯ検出のための別の尤度上昇探索（ＬＡＳ：likelihood ascent search）法は、最尤（ＭＬ）に近い性能を達成するが、数百個のアンテナを用いるシステムの場合に限られる。数百個のアンテナを配置することは、空間的制約を有する通信端末において難しい可能性がある。さらに、ＬＡＳ法は、送信されるデータのブロックが相対的に大きい場合にのみ良好に機能する。

本発明のいくつかの実施の形態は、複数の通信チャネルを介して送信されるデータブロックのサイズが異なる場合に、特に受信機の限られた計算リソースを考慮するときに、異なるタイプの検出器が他の検出器より最適である可能性があるという認識に基づく。例えば、所定の計算能力の受信機によって、１つのサイズのブロックが検出される場合に、ＱＲＤ−Ｍ法は、ＬＡＳより最適である可能性がある。小さなブロックサイズと、Ｍの値とは、復号器の計算能力によって決定される。ブロックのサイズが増加すると、ＬＡＳ法が、より最適になる可能性がある。

本発明のいくつかの実施の形態は、異なるサイズのデータブロックを検出するために、ＱＲＤ−ＭおよびＬＡＳの組合せを使用できるという認識に基づく。例えば、準最適である可能性があるＭを用いるＱＲＤ−Ｍの出力が、ＬＡＳの反復への入力としての役割を果たすことができる。そのような組合せは、限られた計算能力を有する復号器によって中程度のサイズのデータブロックを復号する場合に、より良好に機能する。さらに、いくつかの実施の形態は、Ｍの値およびＬＡＳの反復数を変更すると、ＱＲＤ−Ｍ法またはＬＡＳ法の他方に対する優位性が変更される可能性があるという別の理解に基づく。

したがって、いくつかの実施の形態は、ブロックを検出するための方法が、ブロックのサイズに応じて選択されるべきであるという理解に基づく。本発明は種々の実施の形態は、送信データの異なるブロックサイズに対して検出器の異なる組合せを記述し、ブロックサイズおよび／または受信機の計算能力に基づいて検出器のうちの１つまたは組合せを選択するための方法を提供する。

したがって、１つの実施の形態は、通信チャネルを介して受信されるデータブロックを復号するための方法を開示する。本方法は、ＱＲ分解（ＱＲＤ−Ｍ）法を用いてブロック内のビットの初期推定値を求めることであって、ＱＲＤ−Ｍ法は、初期推定値とブロックのビットとの間の累積距離を短縮することによって、ブロック内のビットを順次に復号することと、尤度上昇（ＬＡＳ）法を用いてブロックを求めることであって、ＬＡＳ法は、初期推定値から開始して、ブロックのビットを反復して更新することとを含み、本方法のステップは受信機のプロセッサによって実行される。

別の実施の形態は、受信機であって、通信チャネルを介してデータブロックを受信するための少なくとも１つのアンテナと、データブロックを復号するためのプロセッサであって、このプロセッサは、ＱＲ分解（ＱＲＤ−Ｍ）法を用いてブロック内のビットの初期推定値を求め、初期推定値から開始して、ブロックのビットを反復して更新する尤度上昇（ＬＡＳ）法を用いてブロックを求めるように構成される、プロセッサとを備える受信機を開示する。

本発明のいくつかの原理を利用する通信システムの概略図である。 本発明の１つの実施の形態による、復号器の実施態様の一例を示す図である。 本発明のいくつかの実施の形態による、復号方法の優位性を適応的に変更する方法のブロック図である。 本発明のいくつかの実施の形態による、ＱＲＤ−Ｍ法の場合のＭの値を求めるための方法のブロック図である。 本発明のいくつかの実施の形態による、ＬＡＳ法の場合の反復数Ｎを選択するための方法のブロック図である。 本発明のいくつかの実施の形態による、例示的なワイヤレス通信システムのブロック図である。 本発明のいくつかの実施の形態による、ＱＲＤ−Ｍ法の木構造の概略図である。 本発明のいくつかの実施の形態による、ＱＲＤ−Ｍ法のブロック図である。 本発明の１つの実施の形態による、ＬＡＳ法の場合の反復の関数としての対数尤度のグラフである。 本発明の１つの実施の形態による、ＬＡＳ法のブロック図である。

図１は、本発明のいくつかの実施の形態を利用するシステム１００の概略図を示す。システム１００は、チャネル１５０を介して通信する送信機１１０および受信機１２０を含む。そのシステムは、送信機および／または受信機が１つまたは複数のアンテナ１１１、１２１を使用する多入力多出力（ＭＩＭＯ）システムとすることができる。送信機および受信機は、いずれも、送信データを処理するためのプロセッサおよびメモリと、アンテナに接続される少なくとも１つのＲＦチェーンとを備えることができる。

ＭＩＭＯシステムは、単一のアンテナを使用するシステムと比べて、付加的な周波数または送信電力を割り当てることなく、アンテナの数に比例してチャネル１５０の送信容量を高めることができる。しかしながら、本発明のいくつかの実施の形態は、送信機および受信機にある単一のアンテナによるポイントツーポイント通信システムを検討する。

いくつかの実施の形態は、通信チャネルを介して送信されるデータブロックを、単一の検出器ではなく、検出器の組合せによって、より良好に検出できるという一般的な理解に基づく。検出器の組合せは、例えば、送信されるデータブロックのサイズおよび／または受信機の計算能力に基づいて選択することができる。

例えば、受信機１２０は、第１の検出器１３０および第２の検出器１４０を備える。第１の検出器は、送信されるデータブロック１１５の初期推定値を与える。初期推定値１３５は、準最適である可能性があるが、その準最適な検出を出力する代わりに、初期推定値１３５は、データブロックを検出する（１４５）ために初期推定値を修正する第２の検出器１４０への入力としての役割を果たす。そのようにして、検出器の組合せが許容検出精度を与える限り、例えば、受信機の限られた計算リソースに起因して、準最適である検出器を設計することも可能である。

図２は、本発明の１つの実施の形態による、受信機１２０の復号器２００の実施態様の一例を示す。この実施の形態は、Ｍを用いるＱＲ分解（ＱＲＤ−Ｍ）法と、尤度上昇探索（ＬＡＳ）法との組合せを同時に用いて、異なるサイズのデータブロックを検出できるという具体的な理解に基づく。例えば、準最適である可能性があるＭを用いるＱＲＤ−Ｍの出力が、ＬＡＳの反復への入力としての役割を果たすことができる。

この実施の形態は、限られた計算能力を有する受信機の場合に有利である。ＱＲＤ−Ｍ法は、木探索の各レベルにおいて最も小さな累積メトリックを有するＭ個の候補を選択することによって複雑さを低減する。Ｍの最適値は、検出されることになるデータブロックのサイズが大きくなるにつれて大きくなる。しかしながら、ＱＲＤ−ＭにおけるＭの最大値は、復号器のプロセッサの計算能力によって支配される。十分に小さなサイズを有するブロック１１５の場合、Ｍの取り得る最大値は、データブロックを最適に復号するのに十分である可能性がある。そのような状況では、ＱＲＤ−Ｍ法がＬＡＳより良好である。

例えば、

の形を有する最適なＭＬ検出器を考える。ただし、長さＮのベクトル

は、送信ブロックの推定値を示し、Ｎは、検出されているブロックサイズに対応する。ｆ_{ｙ｜ｘ、Ｈ}（・）は、送信ブロックｘおよびチャネルＨが与えられた場合の、受信ブロックｙの尤度関数である。上記の式における変数の以下の次元に留意されたい。ｘは、ここでも長さＮのベクトルであり、その要素は、それぞれサイズ

のアルファベットから得られる変調シンボルを表す。例えば、送信機においてＱＰＳＫ変調が利用される場合には、

である。Ｈは、複素数値チャネル係数のＮ×Ｎ行列である。

したがって、ＭＬ検出器は、全ての取り得る送信ブロックｘを試験し、所与のチャネルの場合に

を最大化する送信ブロックを選択する。試験される必要がある取り得る送信ブロックの数は、アルファベットのサイズ

と、ブロックのサイズＮとの両方によって決まり、明確に、

と書くことができる。Ｎ＝３および

の場合の例示的な樹形図の場合、全部で４^３＝６４個の取り得るブロックが存在し、それゆえ、解候補である、全部で６４個の長さ３のパスが存在する。ＭＬ検出器は、６４個全てのパスを試験する。

ＱＲＤ−Ｍ法は、検出問題を木探索問題として取り扱い、その場合、

個の取り得るブロックがそれぞれ、Ｎ＋１レベルを有する木を通る長さＮのパスによって表される。ＱＲＤ−Ｍ検出器は、その木内で探索されるパスの数を、ちょうどＭ個に繰り返し剪定することによって動作する。すなわち、各レベルにおいて

個のブランチメトリックが計算され、それは、ＱＲＤ−Ｍ検出器によって試験される長さＮのパスの数でもある。したがって、本明細書において使用されるときに、ＱＲＤ−Ｍ検出器のためのＭの最適値は、ＱＲＤ−Ｍ検出器が厳密なＭＬ検出器性能を獲得できるようにするような値であり、すなわち、Ｍの最適値は、

であるような値である。Ｍについて解くと、

がもたらされる。これは、ＱＲＤ−Ｍ検出器およびＭＬ検出器が同等であるという意味において、Ｍの最適値である。

小さなブロックサイズおよび低い変調次数の場合、

を設定することは、計算およびメモリの観点から実現可能である可能性がある。しかしながら、ＱＲＤ−Ｍ検出器の利点は、

よりはるかに小さなＭの値を用いてＭＬに近い性能を獲得できることである。経験則として、

を設定することは、その性能がＭＬ検出器に非常に近いほど十分に大きい。

の設定は、ＭＬに近い性能を有する検出器を作り出すが、ＭＬ検出器が達成可能な検出性能に関する下限を与えるという意味において、依然として準最適な設定であることに留意されたい。Ｍの任意の値および変調アルファベットサイズ

の場合に、ＱＲＤ−Ｍ法は最終的には、

個のブランチメトリックを計算する。

の設定の場合、ブランチメトリック計算の数は

になり、それは、ＭＬに近い性能を獲得するために必要とされるＱＲＤ−Ｍブランチメトリック計算の典型的な数である。

一般的に、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムの場合にＭＬＤに近い性能を達成するには、Ｍを大きくすべきであるので、計算が複雑になるのは避けがたく、望ましくない。したがって、本発明のいくつかの実施の形態は、ＱＲＤ−Ｍ法の場合にＭの準最適値を使用する。本明細書において使用されるときに、ＱＲＤ−Ｍ法の場合のＭの準最適値は

である。

複雑さが低い大きなＭＩＭＯ検出のための別の尤度上昇探索（ＬＡＳ）法は、送信データの相対的に大きなブロックの場合に、最尤（ＭＬ）に近い性能を達成する。ＬＡＳは貪欲探索アルゴリズムであり、同様に、より大きな尤度値を有する新たな推定値

を見つけることによって、送信ブロックの推定値

を反復して改善しようと試みる。

すなわち、ｉ＝０、・・・Ｎ_ｉｔｅｒ−１の場合に、

である。ただし、ｉは、反復総数であり、Ｎ_ｉｔｅｒは、ＬＡＳアルゴリズムにおける最大反復数であり、

は、ＬＡＳアルゴリズムの第ｉの反復における送信ブロックの推定値である。ＬＡＳアルゴリズムの各反復において、

内のＮ個のシンボルがそれぞれ、そのシンボルを変調アルファベット

からの別の値と入れ替えることが尤度関数を高めることになるか否かを確認するために検査／試験される。

ＬＡＳは、貪欲アルゴリズムであるので、ＬＡＳは、大域的に最適な最大値ではなく、極大値に収束することができる。しかしながら、ＬＡＳの次元数の増加は、所与の開始点（初期推定値

）の場合に極小値に収束する確率を下げる。別の言い方をすると、各反復におけるＬＡＳの次元数の増加は、尤度を改善する次元を見つける確率を上げる。ｉ．ｉ．ｄ．チャネル（行列Ｈの要素が独立しており、同一の分布に従う）の場合、ブロックサイズが無限大に向かうとき、ＬＡＳの性能がＭＬの性能に収束することを示すことができる。無限に長いブロックサイズは、実際には実現できないが、ＭＬ性能を観測するのに、通常、２００〜４００の範囲内のブロックサイズで十分である。

しかしながら、いくつかの実施の形態は、初期推定値

がいくつかの場所においてＭＬ解とは異なるように、ＬＡＳの開始点が選択される場合に、送信データのブロックサイズが小さくなるほど、ＬＡＳを有効にできるという認識に基づく。これは、ＬＡＳアルゴリズムが大域的な最適解付近で開始するのを確実にする。初期推定値がＭＬ解に近いというこの要件は、ブロックサイズが小さいと、ＬＡＳアルゴリズムが極小値付近にある初期開始点から正常に戻る能力が妨げられるために必要とされる。さらに、本発明のいくつかの実施の形態は、Ｍの準最適値を用いる場合であっても、ＱＲＤ−Ｍの出力がそのような初期推定値を与えることができるという理解に基づく。

したがって、１つの実施の形態では、通信チャネルを介して受信されるデータブロックを復号するための復号器は、初期推定値とブロックのビットとの間の累積距離を短縮することによってブロックを順次に復号するＱＲＤ−Ｍ法２１０を用いて、ブロック１１５内のビットの初期推定値２１５を求めるための第１の検出器を備え、初期推定値から開始してブロックのビットを反復して更新するＬＡＳ法２２０を用いてブロックを求めるための第２の検出器を備える。

いくつかの実施の形態では、送信されることになるデータブロックのサイズはあらかじめわかっている。それらの実施の形態では、ＱＲＤ−Ｍ検出器のＭの値およびＬＡＳ検出器の場合の反復数Ｎは、そのサイズ、および復号器の計算能力に対して最適化される。例えば、復号器が、ｑ個のブランチメトリックを記憶するほど十分に大きいメモリを有すると仮定すると、Ｍパラメーターを設定することができる最大値はｑである。その際、復号器のＬＡＳ部分における最大反復数Ｎ_ｉｔｅｒは、復号器の処理速度に応じて設定することができる。

しかしながら、状況によっては、データブロックのサイズは、受信されるまでわからない。例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１標準規格に従って設計されるような可変長データ送信では、ブロックサイズは、可変であり、そのサイズは、データパケットヘッダにおいて与えられる。

それらの状況の場合、本発明のいくつかの実施の形態は、ブロックの平均サイズの場合のＭおよびＮ_ｉｔｅｒの値を求める。しかしながら、代替の実施の形態は、ブロックサイズに応じて、Ｍの値およびＬＡＳの反復数Ｎ_ｉｔｅｒを変更する。それらの実施の形態は、小さいブロックサイズの場合に、Ｍの取り得る最大値がブロックを復号するのに十分である可能性があるので、ＬＡＳに大きく依存する必要はないという認識に基づく。対照的に、大きいブロックサイズの場合、ＬＡＳ法は、ブロックを検出するためにＱＲＤ−Ｍからの良好な初期推定値を必要とせず、ＱＲＤ−Ｍ法の複雑さをさらに低減することができる。

図３は、復号器においてＱＲＤ−Ｍ法およびＬＡＳ法の互いに対する優位性を変更するために、Ｍの値およびＬＡＳの反復数Ｎ_ｉｔｅｒを適応的に選択する、いくつかの実施の形態による方法のブロック図を示す。その方法は、ブロックのサイズに基づいて、ＱＲＤ−Ｍ法の場合のＭ３１５の値およびＬＡＳ法の場合の反復数３３５のうちの少なくとも１つを求める（３１０）。ただし、ＭはＱＲＤ−Ｍ法の各ステージにおける生き残りパス（surviving path）の数である。次に、その方法は、ブロックの初期推定値３２５を求めるために、Ｍ３１５の値を用いるＱＲＤ−Ｍを用いてブロックを復号し（３２０）、初期推定値３２５から開始してＮ_ｉｔｅｒ３３５の反復を用いるＬＡＳを用いてブロックを復号する（３３０）。

図４は、ＱＲＤ−Ｍ法の場合のＭの値を求めるための方法のブロック図を示す。その方法は、データを復号する受信機の計算能力４０５に応じてＱＲＤ−Ｍ法の場合のＭの最大値を求め（４１０）、計算能力は、メモリ４０６のサイズ、および受信機のプロセッサの計算速度または処理速度４０７のうちの少なくとも１つを含むことができる。いくつかの実施態様では、このステップは、オフラインで実行される。例えば、受信機が、ｑ個のブランチメトリックを保持するだけの十分に大きいメモリと、少なくとも、検出間隔においてｂ_ｍａｘ個のブランチメトリックを計算するだけの十分に速い処理速度４０７とを有する場合には、所与のアルファベットサイズおよびブロックサイズの場合に、ハードウェアによってサポートすることができるＭの最大値は、

である。基本的に、Ｍの最大値は、メモリと、ハードウェアの処理限界とによって決定される。

オンライン復号中に、受信機の復号器は、ブロックサイズ４３０を閾値４４０と比較し（４２０）、ブロックサイズが閾値より小さい場合には（４５１）、ＱＲＤ−Ｍ法のためのＭの最大値４１５を選択し（４５０）、そうでない場合には（４５２）、Ｍの最大値より小さいＭの値を選択する。この実施の形態は、ブロックサイズが増加するときに、Ｍの値が減少するという意味において直観に反している。しかしながら、この実施の形態によれば、ＱＲＤ−Ｍ法の複雑さが不要であるときに、そのような複雑さを低減できるようになる。いくつかの実施の形態では、Ｍの値は、ＱＲＤ−Ｍ法の効果をその最低限まで低下させる値として選択される。

いくつかの実施の形態では、閾値は、ｑがＭの最大値に関するハードウェア制約であることを考慮に入れることによって選択される。したがって、受信機は

を計算し、これがｂ_ｍａｘより大きいか否かを検査する（４２０）。大きい場合には、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムにおいて使用されるＭの値は、Ｍ_ｍａｘ４１５に設定される。Ｍ_ｍａｘは

より大きいことが可能であり、この場合には、検出器は、所与のシステムパラメーター：ブロックサイズＮ、アルファベットサイズ

および処理能力ｂ_ｍａｘが、ＱＲＤ＿Ｍだけで受信ブロックを処理できるようにすることを考慮することができる。この場合、

であるとき、検出器は、ＱＲＤ−Ｍ検出およびＬＡＳ検出を順次に実行することになり、ＱＲＤ−Ｍ検出の出力が、ＬＡＳ検出のための初期推定値

としての役割を果たす。この場合、Ｍの値は、ブロックサイズによって決まり、計算することができる。

ただし、

は、天井関数を示す。上記で示された２５６の値は、大きなブロック（２００個超のシンボル）の場合に、Ｍが

の最適な経験則値より小さいとき、ＬＡＳアルゴリズムが、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムより良好に機能するという事実によって示唆される。さらに、ブロックサイズが増加するにつれて、いくつかの実施の形態によれば、ＬＡＳアルゴリズムが、検出処理のうちの多くを取り扱うことができるようになる。ブロックサイズが増加するにつれてＭパラメーター値を小さくする他の関数関係も適切である。しかしながら、ブロックサイズから独立して、Ｍ＝Ｍ_ｍａｘを設定することによって、検出器のＱＲＤ−Ｍ部分３２０が無用に複雑になる場合がある。

ＱＲＤ−Ｍ法のためのＭの値を選択することに加えて、またはその代わりに、いくつかの実施の形態は、ＬＡＳ法３３０のための反復数を選択する。ＬＡＳ法は、尤度関数の極小値を見つけるので、いくつかの実施の形態は、反復数Ｎ_ｉｔｅｒを適応させない。基本的に、反復数後に、ＬＡＳ法は、最小値に収束し、さらに反復しても、もはや結果として性能は、改善されない。したがって、いくつかの実施の形態は、先行する推定値

から構成要素のいずれかが変更されたか否かを検査するために、新たな推定ブロック

をそれぞれ試験する。変更された場合には、更なる反復が必要とされる可能性がある。

しかしながら、いくつかの実施の形態は、ブロックごとに実行される計算数を最小化するように、および／またはＬＡＳ法に対するＱＲＤ−Ｍ法の優位性を際立たせるために、許される全反復数を制限する。

図５は、ブロックサイズおよび／またはＭの値に応じて、ＬＡＳ法のための最大反復数Ｎを選択するブロック図を示す。この実施の形態において、復号器は、ブロックサイズ４３０を閾値５４０と比較し（５２０）、ブロックサイズが閾値より小さい場合には（５５１）、ＬＡＳ法のためのＮの最小値５１５、例えば、Ｎ＝１を選択し（５５０）、そうでない場合には（５５２）、最大反復数Ｎを選択し、例えば、収束するために、５回〜１０回以下の反復が必要とされる。

例示的な実施の形態
本発明の１つの実施の形態は、送信機および受信機において単一のアンテナを備える２地点間通信システムを考える。この実施の形態は、Ｋ個のブロックシンボルの場合に準定常状態であるチャネルの場合の周波数フラットフェージングを考える。

図６は、本発明のいくつかの原理を利用する送信機１１０および受信機１２０を含む、例示的なワイヤレス通信システムの包括的なブロック図を示す。送信機は、シンボル６２５を生成するために、入力ビット６１０を変調する（６２０）。変調６２０の例は、限定はしないが、ＢＰＳＫ（二相位相変調）、ＱＰＳＫ（四相位相変調）、Ｍ値ＱＡＭ（直交振幅変調）を含む。シンボル６２５は、一度にＮ個取り込まれる連続シンボルからなるブロックを含むことができる。例えば、ベクトルｘ（ｎ）が、Ｎ個の変調シンボルを含む第ｎのブロックを表すことができる。被変調シンボルは、０平均および単位電力を有すると仮定することができ、統計的に独立しており、それゆえ、以下の式が成り立つ。

ただし、演算子Ｅ｛｝は、期待値を表し、Ｉ_Ｎは、Ｎ×Ｎ恒等行列である。第ｎのブロック内の第ｊのシンボル送信は、ｘ（ｎ）におけるｘ_ｊ（ｎ）によって示され、すなわち、ｕ（ｎ）は、チャネルのＮ回使用の場合のシンボルの集合も示す。

いくつかの実施の形態では、データブロックは、Ｎ×Ｎユニタリプリコーディング行列Ｐによってプリコーディングされる（６３０）。行列Ｐは、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）またはウォルシュアダマール行列のような、任意のＮ×Ｎユニタリ行列とすることができる。１つの実施の形態は、その対角線に沿ってランダムな複素数エントリを有するＮ×Ｎ対角行列の形をとるプリコーダーの出力にランダムな回転６４０を適用することもできる。この回転６４０は、以下の形を有することができる。

ただし、ｅは、自然対数の底を表す数であり、ｊは、虚数単位、すなわち、

であり、θ_ｉ、ｉ＝１、２、・・・Ｎは、{０、２π}にわたるｉ．ｉ．ｄ一様確率変数である。回転行列は、高い信号対雑音比において、ビット誤り率性能を改善する効果を有する。

それゆえ、プリコーディング行列Ｐおよび位相回転行列Λを適用した後に、チャネルＨ６５０への入力６４５は、ｕ＝ＰΛｘ（ｎ）である。ＰおよびΛはユニタリであるので、（ＰΛ）（ＰΛ）^Ｈ＝Ｉ_Ｎである。チャネルＨ６５０は、Ｎ×Ｎ対角行列Ｈ＝ｄｉａｇ（ｈ_１、ｈ_２、・・・ｈ_Ｎ）としてモデル化することができ、ただし、Ｎ個の要素は、単位分散を有する複素正規確率変数である。白色ガウス雑音ｚ（ｎ）が、チャネルに付加され（６６０）、データブロックを含む受信信号６７０は、

である。

上記の式は、そのシステムを、Ｎ個の仮想空間ストリームを有するＮ×Ｎ仮想ＭＩＭＯシステムと見なすことができることを示す。受信ベクトル信号ｙ（ｎ）は、ブロックシンボルｘ（ｎ）によって表されるので、受信機１２０は、本発明の種々の実施の形態に従って、ｙ（ｎ）の中からブロックシンボルｘ（ｎ）をブロック単位で検出するために復号器を利用する。

ＱＲＤ−Ｍ法の例
図７は、ＱＰＳＫ変調およびＭ＝４を用いる３×３ＭＩＭＯシステムの木構造７００の概略図を示す。太線は、ＱＲＤ−Ｍアルゴリズムによる生き残りパスを示す。この例では、送信機および受信機において３つのアンテナを備えるシステムの検出のための木構造が示されている。ステージ数は、アンテナの数と同じであるので、３つのステージが存在する。この例は、送信シンボルのためのＱＰＳＫを、ＱＲＤ−ＭのためのＭ＝４を使用しており、すなわち、検出プロセスにおいて４つの生き残りパスが存在する。各ステージ７１０、７２０および７３０において、全ての利用可能なパスに対して、累積ユークリッド距離メトリックが計算され、その後、全てのパスの中の最小の累積ユークリッド距離を有するＭ個のパス（この場合には、４つのパス）のみが選択される。

第１のステージ７１０では、４つの潜在的なシンボルのための４つのパスのみが存在するので、ＱＰＳＫ変調が使用されるとき、全てのパス７１１が生き残りパスとして選択される。第２のステージ７２０では、累積ユークリッド距離のさらなる計算が、生き残りパスからのみ計算される。すなわち、全てのパスに対応する１６個の累積ユークリッド距離が存在するので、第２のステージでは、４つの生き残りパス７２１、７２２、７２３および７２４のみが選択される。第３のステージ７３０では、ＱＲＤ−Ｍ法が、最小累積ユークリッド距離を有するパス、例えば、７３１を選択する。最小累積ユークリッド距離を有する、根ノードから葉ノードまでの下方への長さＮのパスは、送信された可能性が最も高いシンボルのシーケンスを表すので、このパスは、ＱＲＤ−Ｍによる最終的なデータ判断を与える。

図８は、本発明の１つの実施の形態による、ＱＲＤ−Ｍ法のブロック図を示す。その実施の形態は、等価チャネル行列Ｈ_ｅｑの場合に、ＱＲ分解８０１を適用して、［Ｑ、Ｒ］＝ＱＲ（Ｈ_ｅｑ）、すなわち、ＱＲ＝Ｈ_ｅｑを求め、ただし、Ｑは、ユニタリ行列であり、Ｒは、上三角行列であり、そして、８１０において、ｙ（ｎ）をＱ^Ｈのエルミート行列と乗算し、

を生成する。

また、その実施の形態は、カウンターｋ＝０と、１組のＭ個のアキュームレーター（ａｃｃ^ｋ（１）＝０、・・・、ａｃｃ^ｋ（Ｍ）＝０）と、１組の生き残りパス

とを初期化する。８２０において、ｋがブロックサイズＮより小さい場合には（８２１）、取り得るブランチ数の場合に、

である。

その実施の形態は、ｊ＝１、２、・・・、Δ_Ｍの場合に累積ユークリッド距離

を計算する（８４０）。ただし、

は、

の第（Ｎ−ｋ）の要素であり、Ｒ_{（Ｎ−ｋ）}は、Ｒの第（Ｎ−ｋ）の行ベクトルであり、ｘ_ｊは、第ｊのブランチ上のコンスタレーションシンボルである。

次に、その実施の形態は、全てのΔ_Ｍ個のブランチの中から、Ｍ個のブランチ（ｊ_１、ｊ_２、・・・、ｊ_Ｍ）のような、最小累積ユークリッド距離を有するＭ個のブランチと、その対応する累積ユークリッド距離

とのみを選択する（８５０）。

その実施の形態は、カウンターｋを１だけ増加させ（８６０）、生き残りパスをその先行する生き残りパスＳ_ｋ＝｛Ｓ^ｋ−１；（ｊ_１、ｊ_２、・・・、ｊ_Ｍ）｝および累積ユークリッド距離

で更新する。その反復は、試験８２０に戻る（８７０）。ｋ＝Ｎ８８０であるとき、その実施の形態は、ｋ＝Ｎにおいて最小累積ユークリッド距離を有する生き残りパスＳ^ｋを遡り、それにより、データ判断

を行うことができる。

ＬＡＳ法の例
図９は、本発明のいくつかの実施の形態による、ＬＡＳ法のための反復の関数としての対数尤度のグラフを示す。ＬＡＳアルゴリズムは、上記で言及されたように、貪欲探索アルゴリズムであり、各反復時により大きな尤度を有するデータベクトルｘを見つけることによって、その現在の推定値を改善しようとする。探索がいかに実行されるかの詳細が以下に説明され、図９は、反復するたびに、候補解が先行値より大きな尤度値を有することを示すことを意図している。実際に、現在の候補解が先行する解を改善できない場合には、そのアルゴリズムは、大域的な最適解を見つけたか、極大値において安定したので終了する。

図１０は、１つの実施の形態による、ＬＡＳ法の一実施態様の図を示す。この実施の形態は、送信機においてＢＰＳＫ変調が使用されると仮定し、それは、

を設定することと等価である。受信信号ｙ（ｎ）に関する式から、行列Ｇが、等価チャネル行列を用いて

と規定され（１０１０）、シンボルブロックの初期推定値

が形成される（２０２）。初期推定値の一例が、

である。

ｋ＝０において、ブロックシンボルの初期推定値が形成される（１０２０）。ただし、ｋは反復数を示す。Ｎ_ｉｔｅｒより小さい所与の反復ｋ（１０３０）の場合に（１０３１）、その実施の形態は、Ｎ×１ベクトルｇ^（ｋ）を計算し、そのベクトルの第ｊの要素は、

によって示される（１０４０）。その計算は等価チャネルＨ_ｅｑと、先行するデータベクトル推定値

とを用いて、

を求める。

次に、その実施の形態は、先行する反復における推定シンボルを考慮して

を行列Ｇの第ｋの対角要素の大きさと比較して、

の第ｊのシンボルの推定値を更新し（１０５０）、次のシンボルに進む（１０７０）。必要とされる反復数Ｎ_ｉｔｅｒに達するとき（１０３２）、データ検出が得られる（１０３５）。

本発明の上記で説明した実施の形態は、多数の方法のうちの任意のもので実施することができる。例えば、実施の形態は、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組合せを用いて実施することができる。ソフトウェアで実施される場合、ソフトウェアコードは、単一のコンピューターに設けられるのかまたは複数のコンピューター間に分散されるのかにかかわらず、任意の適したプロセッサまたはプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは、１つまたは複数のプロセッサを集積回路部品に有する集積回路として実装することができる。ただし、プロセッサは、任意の適したフォーマットの回路類を用いて実装することができる。

また、本発明の実施の形態は、例が提供された方法として実施することができる。この方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法で順序付けすることができる。したがって、動作が示したものと異なる順序で実行される実施の形態を構築することができ、これには、例示の実施の形態では一連の動作として示されたにもかかわらず、いくつかの動作を同時に実行することを含めることもできる。

請求項の要素を修飾する、特許請求の範囲における「第１」、「第２」等の序数の使用は、それ自体で、１つの請求項の要素の別の請求項の要素に対する優先順位も、優位性も、順序も暗示するものでもなければ、方法の動作が実行される時間的な順序も暗示するものでもなく、請求項の要素を区別するために、単に、ある特定の名称を有する１つの請求項の要素を、同じ（序数の用語の使用を除く）名称を有する別の要素と区別するラベルとして用いられているにすぎない。

Claims (9)

1. 通信チャネルを介して送信されるデータブロックを復号するための方法であって、
   通信チャネルを介して送信されるデータブロックを受信することと、
   前記データブロックのサイズを求めることと、
   前記データブロックの前記サイズに基づいて、ＱＲ分解（ＱＲＤ−Ｍ）法のためのＭの値および尤度上昇（ＬＡＳ）法のための反復数のうちの少なくとも１つを選択することであって、Ｍは、前記ＱＲＤ−Ｍ法の各ステージにおける生き残りパスの数であることと、
   前記ＱＲＤ−Ｍ法を用いて前記データブロック内のビットの初期推定値を求めることであって、前記ＱＲＤ−Ｍ法は、前記初期推定値と前記データブロックの前記ビットとの間の累積距離を短縮することによって、前記データブロック内の前記ビットを順次に復号することと、
   前記ＬＡＳ法を用いて前記データブロックを求めることであって、前記ＬＡＳ法は、前記初期推定値から開始して、前記データブロックの前記ビットを反復して更新することと、
   を含み、該方法のステップは受信機のプロセッサによって実行される、方法。
2. 前記受信機のメモリのサイズおよび前記プロセッサの計算速度に応じて前記ＱＲＤ−Ｍ法のためのＭの最大値を選択することと、
   前記データブロックの前記サイズが閾値未満である場合には、前記ＱＲＤ−Ｍ法のためのＭの前記最大値を選択することと、そうでない場合には、
   Ｍの前記最大値未満のＭの値を選択することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. Ｍの前記最大値は、
   

   

   であり、ただし、Ｎは、前記ＬＡＳ法の反復数であり、
   

   

   は、前記データブロック内の前記ビットの値のためのアルファベットのサイズである、請求項２に記載の方法。
4. Ｍの前記最大値は、前記受信機のメモリに記憶することができる、前記ＬＡＳ法の最大ブランチ数である、請求項２に記載の方法。
5. 前記データブロックとともに通信されるデータパケットヘッダから前記データブロックの前記サイズを求めることをさらに含む、請求項２に記載の方法。
6. 前記データブロックの前記サイズが閾値未満である場合には、前記ＬＡＳ法の反復数を最小化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 通信チャネルを介してデータブロックを受信するための少なくとも１つのアンテナと、
   前記データブロックを復号するためのプロセッサであって、該プロセッサは、初期推定値と前記データブロックのビットとの間の累積距離を短縮することによって前記データブロックを順次に復号するＱＲ分解（ＱＲＤ−Ｍ）法を用いて前記データブロック内の前記ビットの前記初期推定値を求め、前記初期推定値から開始して前記データブロックの前記ビットを反復して更新する尤度上昇（ＬＡＳ）法を用いて前記データブロックを復号するように構成される、プロセッサと
   を備え、
   前記プロセッサは、前記データブロックのサイズを求め、前記データブロックの前記サイズに基づいて、前記ＱＲＤ−Ｍ法の各ステージにおける生き残りパスの数Ｍの値、および前記ＬＡＳ法のための反復数のうちの少なくとも１つを選択する、受信機。
8. 前記受信機のメモリのサイズおよび前記プロセッサの計算速度に基づいて求められたＭの最大値を記憶するメモリをさらに備え、前記プロセッサは、前記データブロックの前記サイズが閾値未満である場合には、前記ＱＲＤ−Ｍ法のためのＭの前記最大値を前記メモリから選択し、そうでない場合には、Ｍの前記最大値未満のＭの前記値を求める、請求項７に記載の受信機。
9. 前記プロセッサは、Ｍの前記最大値を
   

   

   として求め、ただし、Ｎは、前記ＬＡＳ法の反復数であり、
   

   

   は、前記データブロック内の前記ビットの値のためのアルファベットのサイズである、請求項８に記載の受信機。

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