JP6474889B2 - Ｍｉｍｏ送信機の前処理フィルタを用いた伝送信号生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、マッシブＭＩＭＯ環境で送信機の性能劣化を最小化しながらも、実装の複雑度及びメモリ要求量を減らす方法に関する。

多重アンテナ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ：ＭＩＭＯ）システムは、多重送信アンテナと多重受信アンテナを利用する無線通信システムを意味する。ＭＩＭＯシステムでは、ダイバーシチ方式を用いて、無線チャネルで発生するフェーディング影響を最小化したり、空間マルチプレクシング（ｓｐａｔｉａｌ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）を用いて複数のストリームを同時に送信してスループット（ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ）を向上させることができる。送信アンテナの数がＮ_ｔであり、受信アンテナの数がＮ_ｒであれば、空間マルチプレクシング（ＳＭ）方式の場合、伝送可能な最大のストリームの数はｍｉｎ（Ｎ_ｔ，Ｎ_ｒ）となる。特に、高ＳＮＲ（ｈｉｇｈ ＳＮＲ）では通信容量（ｃａｐａｃｉｔｙ）の勾配がｍｉｎ（Ｎ_ｔ，Ｎ_ｒ）と表されることが既に知られている。通信容量は、与えられたチャネルで理論的に伝送可能な最大スループットを意味するので、送受信アンテナの数が同時に増加する場合、通信容量も増加する。

非常に多い送受信アンテナを有するマッシブ（ｍａｓｓｉｖｅ）ＭＩＭＯシステムは、５Ｇを構成する技術の一つとして注目を受けている。多数の論文と実験において、マッシブＭＩＭＯシステムは、複数のアンテナを有する１つの基地局（分散アンテナシステム（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｎｔｅｎｎａ ｓｙｓｔｅｍ）を含む。）と１つのアンテナを有する複数の端末を仮定する。この場合、端末は、１つのアンテナを有するが、複数の端末が１つの基地局から同時にサービス受けることから、基地局と全端末とのチャネルをＭＩＭＯとして理解してもよい。全端末の数をＫと定義すれば、前述した高ＳＮＲ環境で通信容量の勾配はｍｉｎ（Ｎ_ｔ，Ｋ）と表現される。

一方、理論的に無限大の送信アンテナを有する基地局が複数の端末にデータを同時に送信するとき、基地局の最適（ｏｐｔｉｍａｌ）送信アルゴリズムはＭＲＴ（ｍａｘｉｍａｌ ｒａｔｉｏ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）アルゴリズムである。一方、複数の端末が基地局に送信したデータを１つの基地局が受信するとき、基地局の最適受信アルゴリズムはＭＲＣ（ｍａｘｉｍａｌ ｒａｔｉｏ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ）アルゴリズムである。ＭＲＴとＭＲＣが干渉を考慮しないため、有限のアンテナ数を有する場合に性能の劣化を示すといっても、アンテナの数が無限大である場合にはそのような干渉が消えるため、ＭＲＴとＭＲＣは最適なソリューションになり得る。

基地局はアンテナビームフォーミングを用いてビームを細く（ｓｈａｒｐ）させることができ、特定の端末にエネルギーを集中させることができる。これは、少ない電力で同量の情報を伝達できる一方で、周辺における他の端末には干渉をほとんど与えないため、干渉によるシステムの性能劣化を最小化する方法であるといえる。

本発明は、上記のような一般的な技術の問題点を解決するために考案されたものであり、本発明の目的は、マッシブ（Ｍａｓｓｉｖｅ）ＭＩＭＯ環境で送信機の性能を維持しながらも、伝送信号生成複雑度を最小化することにある。

本発明の他の目的は、通信環境によって送信機の目標性能を調節することによって伝送信号生成複雑度を能動的に調節することにある。

本発明の更に他の目的は、ＭＩＭＯ送信機が前処理フィルタを活用するようにすることによって、伝送信号を生成する過程の速度を向上させ、効率的な信号処理を可能にすることにある。

本発明で遂げようとする技術的目的は以上で言及した事項に制限されず、言及していない他の技術的課題は、以下に説明する本発明の実施例から、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者にとって考慮されてもよい。

上記の技術的課題を解決するための伝送信号生成方法は、複数のリソースエレメント（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ；ＲＥ）を含むＲＥグループから基準ＲＥを選択するステップ、基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、ＲＥグループ内の複数のＲＥが共有する共用プリコーダ及び前処理フィルタを生成するステップ、複数のＲＥのそれぞれに対する伝送データに共用プリコーダを適用することによって、複数のＲＥのそれぞれに対するプリコーディング信号である１次信号を生成するステップ、及び複数のＲＥのうち、基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号を、各ＲＥのチャネル情報及び前処理フィルタを用いて補償することによって２次信号を生成するステップを含む。

前処理フィルタは、１次信号を補償して２次信号を生成する過程の正確度を向上させるための行列であってもよい。

前処理フィルタは、基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、ヤコビ（Ｊａｃｏｂｉ）アルゴリズム、ガウス−ザイデル（Ｇａｕｓｓ−Ｓｉｅｄｅｌ）アルゴリズム、ＳＱＲプリコンディショニング（ＳＱＲ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）アルゴリズム、又は不完全コレスキー因数分解（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムを用いて生成されてもよい。

前処理フィルタは、基準ＲＥのチャネル情報を近似して対角行列を生成し、対角行列にヤコビアルゴリズムを適用して生成されてもよい。

２次信号は、１次信号に対して前処理フィルタ及び各ＲＥのチャネル情報と共に、ＣＧ（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルゴリズム、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズム、又は最急降下法（ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズムを適用することによって生成されてもよい。

２次信号は、共用プリコーダの代わりに各ＲＥのチャネル情報を用いて計算した時の結果と１次信号との誤差が閾値未満になるまで補償過程を反復して行うことによって生成され、補償過程を反復して行う最大の回数はＭＩＭＯチャネル環境又はユーザ入力によって決定されてもよい。

伝送信号生成方法は、基準ＲＥに対する１次信号及び複数のＲＥのうち、基準ＲＥ以外のＲＥに対する２次信号を変換して、伝送信号である３次信号を生成するステップをさらに含んでもよい。

前記３次信号は、前記複数のＲＥのそれぞれのチャネル情報を反映する関数

に基づいて生成されてもよく、前記関数で、ｔ_ｎは、前記基準ＲＥの１次信号（ｎ＝１の場合）又は前記基準ＲＥ以外のＲＥの２次信号（ｎ＝２，３，…，Ｎ）を意味し、Ｎは、前記ＲＥグループ内のＲＥの個数を意味する。

共用プリコーダは、ＺＦ（Ｚｅｒｏ Ｆｏｒｃｉｎｇ）プリコーディング行列、規則化されたＺＦ（ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ ＺＦ）プリコーディング行列、又はＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）プリコーディング行列の一部であってもよい。

上記の技術的課題を解決するための他の伝送信号生成方法は、複数のリソースエレメント（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ；ＲＥ）を含むＲＥグループから基準ＲＥを選択するステップ、基準ＲＥのチャネル情報に基づいてＲＥグループ内の複数のＲＥが共有する共用プリコーダを生成するステップ、複数のＲＥのそれぞれに対する伝送データに共用プリコーダを適用することによって、複数のＲＥのそれぞれに対するプリコーディング信号である１次信号を生成するステップ、複数のＲＥのうち、基準ＲＥ以外のＲＥのチャネル情報に基づいて、基準ＲＥ以外のＲＥのそれぞれに適用する前処理フィルタを生成するステップ、及び基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号を各ＲＥの前処理フィルタ及びチャネル情報を用いて補償することによって２次信号を生成するステップを含む。

上記の技術的課題を解決するためのＭＩＭＯ送信機は、送信部、受信部、及び送信部及び受信部と接続して伝送信号を生成するプロセッサを備え、プロセッサは、複数のリソースエレメント（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ；ＲＥ）を含むＲＥグループから基準ＲＥを選択し、基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、ＲＥグループ内の複数のＲＥが共有する共用プリコーダ及び前処理フィルタを生成し、複数のＲＥのそれぞれに対する伝送データに共用プリコーダを適用することによって、複数のＲＥのそれぞれに対するプリコーディング信号である１次信号を生成し、複数のＲＥのうち、基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号を、各ＲＥのチャネル情報及び前処理フィルタを用いて補償することによって、２次信号を生成する。

上記の技術的課題を解決するための他のＭＩＭＯ送信機は、送信部、受信部、及び送信部及び受信部と接続して伝送信号を生成するプロセッサを備え、プロセッサは、複数のリソースエレメント（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ；ＲＥ）を含むＲＥグループから基準ＲＥを選択し、基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、ＲＥグループ内の複数のＲＥが共有する共用プリコーダを生成し、複数のＲＥのそれぞれに対する伝送データに共用プリコーダを適用することによって、複数のＲＥのそれぞれに対するプリコーディング信号である１次信号を生成し、複数のＲＥのうち、基準ＲＥ以外のＲＥのチャネル情報に基づいて、基準ＲＥ以外のＲＥのそれぞれに適用する前処理フィルタを生成し、基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号を各ＲＥの前処理フィルタ及びチャネル情報を用いて補償することによって、２次信号を生成する。

上述した一般的な説明及び後述する詳細な説明はいずれも例示的なものであり、請求される本発明のさらに詳細な説明を提供するためのものである。

本発明の実施例によれば次のような効果を期待することができる。

第一に、ＲＥ間の相関関係が大きいほど送信機の信号生成複雑度が低減し、また、相関関係が小さい場合にも性能の損害無しで複雑度を減らすことができる。

第二に、伝送信号生成の複雑度を必要によって調節することができるため、通信環境による適応的な性能調節が可能である。

第三に、送信機が前処理フィルタを活用することによって、そうでない場合に比べて迅速で正確な伝送信号処理が可能になる。

本発明の実施例から得られる効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及していない他の効果は、以下の本発明の実施例に関する記載から、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者に明確に導出され理解されるであろう。すなわち、本発明を実施することに伴う意図しない効果も、本発明の実施例から、当該技術の分野における通常の知識を有する者にとっては導出可能である。

以下に添付する図面は、本発明に関する理解を助けるためのものであり、詳細な説明と共に本発明に関する実施例を提供する。ただし、本発明の技術的特徴が特定の図面に限定されるものではなく、各図に開示する特徴を組み合わせて新しい実施例としてもよい。各図における参照番号（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｎｕｍｅｒａｌｓ）は、構造的構成要素（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を意味する。
本発明と関連して、ＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）環境で受信ストリーム数による計算複雑度を示す図である。 本発明と関連して、ＭＩＭＯ環境で受信ストリーム数によるメモリ要求量を示す図である。 本発明と関連して、ＭＩＭＯ環境で同一セル内の端末間の干渉を示す図である。 本発明と関連して、ＭＩＭＯ環境で隣接セル間の干渉を示す図である。 本発明と関連して、端末に割り当てられるリソースブロック（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ：ＲＢ）の構造を示す図である。 本発明と関連して、複数のリソースエレメントが形成するＲＥグループを示す図である。 本発明と関連して、従来のＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。 本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。 本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。 本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。 本発明と関連して、ＭＩＭＯ送信機が前処理フィルタを生成する一例を示す図である。 本発明の他の実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。 従来技術と本発明の実施例間の計算複雑度を比較したグラフである。 本発明の一実施例に係る端末及び基地局の構成を示すブロック図である。

本発明で使われる用語は、本発明における機能を考慮するとともに、可能な限り現在広く使われる一般的な用語を選択したが、これは、当該分野に従事する技術者の意図、判例、又は新しい技術の出現などによって変更されてもよい。また、特定の場合には、出願人が任意に選定した用語もあり、この場合、該当する発明の説明の部分において詳しくその意味を記載するものとする。したがって、本発明で使われる用語は、単純な用語の名称ではなく、その用語が有する意味と本発明の全般にわたる内容に基づいて定義されなければならない。

以下の実施例は、本発明の構成要素と特徴を所定の形態に結合したものである。各構成要素又は特徴は、別の明示的な言及がない限り、選択的なものとして考慮することができる。各構成要素又は特徴は、他の構成要素や特徴と結合しない形態で実施することもでき、一部の構成要素及び／又は特徴を結合して本発明の実施例を構成することもできる。本発明の実施例で説明する動作の順序は変更されてもよい。ある実施例の一部の構成や特徴は、他の実施例に含まれてもよく、他の実施例の対応する構成又は特徴に取って代わってもよい。

図面に関する説明において、本発明の要旨を曖昧にさせ得る手順又は段階などは記述を省略し、当業者のレベルで理解可能な程度の手順又は段階も記述しないものとする。

明細書の全体を通じて、ある部分がある構成要素を“含む（又は、備える）”としたとき、これは、特別に反対する記載がない限り、他の構成要素を除外するという意味ではなく、他の構成要素をさらに含み得るということを意味する。また、明細書に記載された“…部”，“… 器”，“モジュール”などの用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの結合によって実装することができる。また、“一つ（ａ又はａｎ）”、“一（ｏｎｅ）”，“前記（ｔｈｅ）”及び類似の関連語は、本明細書及び以下の請求項において、本明細書に特別に指示されたり又は文脈によって明らかに反駁されない限り、単数及び複数の両意味で使われるものとする。

本明細書で、本発明の実施例は、基地局と移動局との間におけるデータ送受信関係を中心に説明されている。ここで、基地局は、移動局と直接的に通信を行うネットワークの終端ノード（ｔｅｒｍｉｎａｌ ｎｏｄｅ）としての意味がある。本文書で基地局によって行われると説明された特定動作は、場合によっては、基地局の上位ノード（ｕｐｐｅｒ ｎｏｄｅ）によって行われてもよい。

すなわち、基地局を含む複数のネットワークノード（ｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｄｅｓ）で構成されるネットワークにおいて移動局との通信のために行われる様々な動作は、基地局又は基地局以外のネットワークノードによって行われる。ここで、‘基地局’は、固定局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ Ｂ、ｅＮｏｄｅ Ｂ（ｅＮＢ）、発展した基地局（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＡＢＳ）、又はアクセスポイント（ａｃｃｅｓｓ ｐｏｉｎｔ）などの用語に言い換えてもよい。

また、‘移動局（Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＭＳ）’は、ＵＥ（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、ＳＳ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、ＭＳＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、移動端末（Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、発展した移動端末（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＡＭＳ）、又は端末（Ｔｅｒｍｉｎａｌ）などの用語に言い換えてもよい。

また、送信端は、データサービス又は音声サービスを提供する固定及び／又は移動ノードを意味し、受信端は、データサービス又は音声サービスを受信する固定及び／又は移動ノードを意味する。このため、上りリンクでは移動局を送信端とし、基地局を受信端とすることができる。同様に、下りリンクでは移動局を受信端とし、基地局を送信端とすることができる。

また、デバイスが‘セル’と通信を行うという記載は、デバイスが該当のセルの基地局と信号を送受信することを意味することができる。すなわち、デバイスが信号を送受信する実質的な対象は特定の基地局であるが、記載の便宜上、特定の基地局によって形成されるセルと信号を送信／受信すると記載してもよい。同様に、‘マクロセル’及び／又は‘スモールセル’という記載は、それぞれ、特定のカバレッジ（ｃｏｖｅｒａｇｅ）を意味してもよく、‘マクロセルをサポートするマクロ基地局’及び／又は‘スモールセルをサポートするスモールセル基地局’を意味してもよい。

本発明の実施例は、無線接続システムであるＩＥＥＥ ８０２．ｘｘシステム、３ＧＰＰシステム、３ＧＰＰ ＬＴＥシステム、及び３ＧＰＰ２システムのうち少なくとも一つに開示された標準文書によって裏付けることができる。すなわち、本発明の実施例において説明していない自明な段階又は部分は、上記の文書を参照して説明することができる。

また、本文書で開示している全ての用語は、上記の標準文書によって説明することができる。特に、本発明の実施例は、ＩＥＥＥ ８０２．１６システムの標準文書であるＰ８０２．１６ｅ−２００４、Ｐ８０２．１６ｅ−２００５、Ｐ８０２．１６．１、Ｐ８０２．１６ｐ及びＰ８０２．１６．１ｂ標準文書のうち一つ以上によって裏付けることができる。

以下、本発明に係る好適な実施の形態を添付の図面を参照して詳しく説明する。添付の図面と共に以下に開示される詳細な説明は、本発明の例示的な実施の形態を説明するためのものであり、本発明が実施され得る唯一の実施の形態を示すためのものではない。

また、本発明の実施例で使われる特定の用語は、本発明の理解を助けるために提供されるものであり、このような特定の用語の使用は、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲で他の形態に変更されてもよい。

１． マッシブＭＩＭＯシステム
異種セルラーネットワーク（Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＨｅｔＮｅｔ）は、１つのマクロセル及び複数のスモールセルで定義される。マクロセル基地局は、スモールセルでカバーできない範囲に位置している端末をサポートする役割を担う。このため、マクロセル基地局は同時に多数の端末にサービスを提供可能でなければならない。

理論的に、端末が単一ストリームを受信する条件下で、基地局は自身のアンテナの数だけの端末にサービスを提供することができる。これによって、マクロセル基地局は、多数のアンテナ（Ｍ個）を有するマッシブＭＩＭＯ基地局であることを仮定する。このとき、１つの基地局がＫ個の端末を同時にサポートする場合、基地局からみた受信アンテナの数はＫ個となり、基地局と端末間のチャネルは、Ｍ×Ｋ行列で表現することができる。

一方、基地局が端末にサービスを提供するために選択するプリコーディング方法の代表として、ＭＲＴ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｒａｔｉｏ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）方式とＺＦ（Ｚｅｒｏ Ｆｏｒｃｉｎｇ）方式を挙げることができる。ＭＲＴ方式の場合、複雑度は低いが、端末に干渉を誘発するので、受信端では性能が減少する。一方、ＺＦ方式は、端末に干渉を与えないが、アンテナの数が多くなる場合には複雑度が急増する。アンテナの数が無限大に増加する場合、ＭＲＴ方式の短所である干渉誘発が消え、ＺＦ方式と同じ性能を示し得るという点が証明されたが、有限のアンテナ数では、ＭＲＴ方式よりもＺＦ方式が常に良い性能を有する。したがって、マッシブＭＩＭＯ環境で既存のＺＦ方式と類似の性能を有しながらも、一層小さい複雑度で動作する新しい送信機プリコーディング方式が必要である。

次に、以下では、上述した問題点と関連して、従来のＭＩＭＯ送信機の動作アルゴリズムを説明する。図６は、本発明と関連して、複数のＲＥが形成するＲＥグループを示す図である。図７は、本発明と関連して、従来のＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。

図６は、図５のＲＢの一部分であり、複数のＲＥで構成されるＲＥグループを示している。図６で、縦軸／横軸はそれぞれ周波数軸／時間軸を意味する。ＲＥグループ内のＲＥのチャネルは互いに相関関係を有することができる。各ＲＥの陰影が濃いほど、中心ＲＥとの相関関係が大きく、逆に、低いほど相関関係が小さい。

図７に示すように、従来のＭＩＭＯ送信機の場合、このようなＲＥ間の相関関係を考慮せず、図７のように各ＲＥごとにプリコーダを計算して生成した（７１０）。すなわち、ＲＢ内でｌ番目のＲＥのＭＩＭＯチャネルをＨ_ｌと定義するとき、各ＲＥの送信データＳ_ｌは、次の数式１のようにプリコーディング過程を経て送信される。

ＭＩＭＯ送信機の場合、最大送信アンテナ数だけのストリーム（Ｎ_ｓ＝Ｎ_ｔ）を複数の端末に送信することができる。したがって、システムのスループットは基地局アンテナの数に線形的に比例して増加するが、上記複雑度はストリームの数の３乗（Ｏ（Ｎ_ｓ ^３））に比例して急増する。このため、送信ストリームの数が多い場合、上述したプリコーディング方式では複雑度問題が発生する。

以下ではＲＥグループ内でＲＥ間の相関関係を用いて、既存アルゴリズムと同じ性能を提供しながらも、一層小さい複雑度で動作するＭＩＭＯ送信機の動作アルゴリズムを提案する。

２． 提案するＭＩＭＯ送信機の動作アルゴリズム
以下では、図８を参照して、性能を維持しながらも少ない複雑度で動作するＭＩＭＯ送信機の動作アルゴリズムを提案する。図８は、本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。図８では、ＲＥグループの中から基準ＲＥを選択し、基準ＲＥのチャネルに基づいて決定された送信フィルタ（すなわち、プリコーディング行列又はプリコーダ）をＲＥグループ内に共有する実施例を説明する。

提案する送信機動作アルゴリズムは、大きく、ステージ１（８８０）、ステージ２（８９０）の２段階で構成される。ステージ１（８８０）では、共用プリコーダを用いて１次信号を生成する過程が行われ、ステージ２（８９０）では、１次信号に対する補償過程を経て最終送信信号が生成される。以下、各ステージ別に具体的に説明する。

まず、図８で、Ｐ_ｌは、基準ＲＥのＭＩＭＯチャネルに基づいて生成されたプリコーダを表し（８１０）、ＲＥグループ内のｌ番目のＲＥがＰ_ｌを共用プリコーダとして用いて（８２０）生成した信号

を１次信号と定義する（８３０）。一方、「基準ＲＥ」は、ＲＥグループ内で任意の基準によって選択するＲＥであり、ＲＥグループ内の順序や位置にかかわらずに決定することができる。基準ＲＥは、ＲＥグループ内で他のＲＥとの相関関係が最も大きいＲＥとすることができる。

一方、このような１次信号は、補償過程を経て（８４２，８４４）２次信号ｔ_ｌになり（８５０）、２次信号はＲＥ自身のチャネルに関連した関数ｆ（ｔ_ｌ，Ｈ_ｌ）がさらに適用されて（８６２，８６４，８６６）、実際伝送信号である３次信号に変換される（８７０）。すなわち、図８で、ステージ１（８８０）は、ＲＥグループ内のＲＥが共用プリコーダを活用する段階を意味し、ステージ２（８９０）は、各ＲＥが自身の固有チャネルに関する情報を活用する段階を意味する。

一方、図８で、Ｎはグループ内に属したＲＥの個数を意味し、プリコーダは、ＺＦ（Ｚｅｒｏ Ｆｏｒｃｉｎｇ）、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）、又は規則化されたＺＦプリコーダを意味したり、又は各プリコーダを構成する特定ターム（ｔｅｒｍ）を表す。

各段階を具体的に説明する。規則化されたＺＦ方式を取り上げると、ＲＥグループ内の基準ＲＥのプリコーダは、数式３によって定義される。

共用プリコーダＰ_ｌが決定されると、ＲＥグループ内で基準ＲＥ以外のＲＥは、Ｐ_ｌを用いてそれぞれ１次信号を生成する。次いで、基準ＲＥの１次信号は、自身の固有チャネル情報を用いて生成された信号であるので、補償過程は不要である。すなわち、基準ＲＥの１次信号を直ちに２次信号として用いることができる。一方、基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号は、自身のチャネル情報ではなく共用プリコーダを用いて生成される。したがって、２次信号は、このような誤差に対する補償過程を経て生成される。

次に、ステージ２における補償過程を説明する。ＲＥに対する補償過程を２番目のＲＥを取り上げて説明すると、２番目のＲＥ自身のチャネルＨ₂と共用プリコーダに基づく１次信号

から、２番目のＲＥの２次信号を、次の数式４のように表現することができる。

上記の数式４による補償過程は、ＣＧ（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルゴリズム、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズム、最急降下法（ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズムなどの様々な数値解析アルゴリズムによって行うことができる。次の数式５は、ＣＧアルゴリズムを用いた補償過程の実施例を説明する。

一方、補償過程における反復回数を制限して、２次信号を生成するためにかかる最大時間を制限してもよい。すなわち、提案するＭＩＭＯ送信機アルゴリズムが特定のＲＥの２次信号を生成するためにかかる時間が非常に大きいと、全体処理時間に影響を与えることになる。したがって、２次生成信号を生成するためにかかる時間を特定範囲内に制限する必要がある。例えば、補償過程の反復回数を制限すると、提案された方式が２次信号を生成するためにかかる最大時間を制限することができる。しかし、制限された反復回数内で補正が十分になされない場合、補償された２次信号ｔ_ｌと自身のチャネル情報を用いて直接生成された信号Ｐ_ｌｓ_ｌとの誤差が大きくなり、性能が劣化しうる。

以上では１次信号に補償過程を適用して２次信号を生成する実施例を説明したが、これとは違い、ＲＥ間の相関関係によって補償過程を省略してもよい。すなわち、基準ＲＥに隣接するＲＥに対して、共用プリコーダによって１次信号が検出されると、ＲＥのチャネル相関関係が所定閾値以上である場合には補償過程を省略し、１次信号を２次信号として決定することができる。

図９は、本発明の他の実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。図９では、ＲＥグループ内の全チャネルを用いて共用プリコーダを決定する実施例を説明する。

図９で、ＲＥグループ内の全ＲＥのチャネル情報に基づいて新しいチャネル行列を定義し、次の数式６のように表現される。

数式６で、ＮはＲＥグループ内のＲＥ個数を表す。ｗ_ｌは、各チャネル行列に対する重み値であり、ｗ_ｌ＝１の場合、Ｈ_Ａは、全チャネル行列の平均と定義される。上記チャネル行列に基づいて全グループ内に共有される共用プリコーダは、数式７のように定義される。

すなわち、図９の実施例では、全ＲＥのチャネルに基づいて共用プリコーダＰ_Aが計算され（９１０）、共用プリコーダを用いて全ＲＥに対する１次信号が生成される（９２０，９３０）。図９では、１番目のＲＥ（すなわち、基準ＲＥ）に対しても共用プリコーダを経て１次信号が生成されるという点が、図８と異なり、このため、１番目のＲＥに対しても１次信号に対する補償過程を経て２次信号が生成される（９４０）。それ以外には、図８で説明した過程を図９にも類似に適用することができる。

以上の図８及び図９では、ＭＩＭＯ送信機が共用プリコーダを用いてＲＥグループに対する伝送信号を生成する方法を説明した。以下の図１０乃至図１３では、ＭＩＭＯ送信機が共用プリコーダに対して前処理フィルタを生成し、それを活用して伝送信号を生成する実施例を説明する。

図１０は、本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。

本発明の一実施例に係るＭＩＭＯ送信機は、図６で説明したように、チャネル間の相関関係が相対的に大きい複数のＲＥを一つのＲＥグループ（Ｎのサイズを有する）に設定する。ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループの中から基準ＲＥを選択し、基準ＲＥのチャネルに基づいて共用プリコーダ及び前処理フィルタを生成する。共用プリコーダはＲＥグループ内の全ＲＥに共有されて各ＲＥの１次信号を生成するために用いられ、前処理フィルタは各ＲＥの固有チャネルと共に１次信号を補償して２次信号を生成する過程で用いられる。続いて、２次信号は、各ＲＥ自身のチャネル情報に基づく関数が適用され、最終伝送信号である３次信号に変換される。

図７で説明したＭＩＭＯ送信機の場合、伝送信号を生成する過程でレイヤ数が大きいと図１のような複雑度の問題が発生する。このような複雑度を減らすために、提案するＭＩＭＯ送信機は、伝送プリコーダを直接計算してＲＥグループ内のＲＥの伝送信号を生成するに代え、数値解析アルゴリズム（例えば、ＣＧ（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルゴリズム）を用いる。

以下、Ｖ_１は、ＲＥグループ内の１番目のＲＥのＭＩＭＯチャネルに基づいて生成された「前処理フィルタ（又は、加速フィルタ）」を意味する。上述した数値解析アルゴリズムは反復計算過程を通じて解を探し、各反復の都度に計算される解が正確な解答に近づく。このような反復計算過程で前処理フィルタＶ_１を活用する場合、ＭＩＭＯ送信機は少ない反復数（すなわち、速い速度で）だけでも所望の伝送信号を生成することができる。

しかしながら、上述したように、所望の解を探すための速度を十分に速くするための前処理フィルタを生成することも、高い複雑度を要求する。したがって、ＲＥグループ内で全ＲＥに対してそれぞれ前処理フィルタを求める計算複雑度を下げるために、特定のＲＥ（例えば、上述した１番目のＲＥ）で前処理フィルタを生成し、これをＲＥグループ内の他のＲＥが共有して使用することができる。すなわち、ＲＥグループ内のＲＥの伝送信号を生成する過程において数値解析アルゴリズムは、ＲＥグループの全体に対して同一の前処理フィルタを活用する。上述した特定のＲＥ（又は、１番目のＲＥ）を、上述したように、「基準ＲＥ」と定義することができ、これは単に前処理フィルタを計算する基準となるＲＥを意味し、ＲＥグループ内でＲＥの順序やインデックスとは関係がない。

したがって、グループ内のＲＥ間のチャネル相関関係が大きい場合、提案するＭＩＭＯ送信機は、一つの基準ＲＥから前処理フィルタＶ_１及び共用プリコーダＰ_１を生成し（１０１０）、共用プリコーダＰ_１をＲＥグループ内で共有して１次信号を生成する（１０２０，１０３０）。共用プリコーダＰ_１を用いてｌ番目のＲＥでプリコーディングされた信号

が１次信号となる。

続いて、ＭＩＭＯ送信機は、基準ＲＥ以外のＲＥに対して前処理フィルタＶ_１を用いた数値解析アルゴリズムを適用して２次信号ｔ_ｌを生成する（１０４０，１０５０，１０６０）。基準ＲＥに対しては自身のチャネル情報を用いたプリコーダから１次信号が生成されたため、基準ＲＥの１次信号は即ち２次信号となる。最後に、ＭＩＭＯ送信機はＲＥグループ内におけるＲＥの２次信号のそれぞれに各自のチャネル情報を反映する関数ｆ（ｔ_ｌ，Ｈ_ｌ）を適用する過程を経て（１０７０，１０８０，１０９０）、最終伝送信号である３次信号を生成する（１１００）。

図１０で、ステージ１は、共用プリコーダＰ_１を用いて１次信号を生成する過程を意味し、ステージ２は、１次信号を自身のチャネル情報を用いて処理することによって伝送信号を生成する過程を意味する。

次の数式８は、１次信号を補償する過程で行われる数値解析アルゴリズムの例示を説明する。数値解析アルゴリズムの例示としてＣＧアルゴリズム、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズム、最急降下法（ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズムなどを活用できることは前述しており、数式８ではＣＧアルゴリズムの例を説明する。

数式５と比較して、数式８では前処理フィルタＶ_１がＣＧアルゴリズムに追加されていることが分かる。数式８で、Ｖ_１以外の他の過程には、数式５で説明した内容を同一又は類似に適用することができる。

一方、以下ではＭＩＭＯ送信機が前処理フィルタＶ_１を生成する具体的な実施例について説明する。

第一の実施例によれば、前処理フィルタを、ヤコビ（Ｊａｃｏｂｉ）方式、ガウス−ザイデル（Ｇａｕｓｓ−Ｓｉｅｄｅｌ）方式、ＳＱＲプリコンディショニング（ＳＱＲ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）方式、不完全コレスキー因数分解（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式などの様々なアルゴリズムによって生成することができる。

まず、基準ＲＥ（１番目のＲＥ）のＭＩＭＯチャネルに基づいて任意の行列Ａ_１を次の数式９のように定義することができる。

数式９で、行列Ａ_１は、正定値行列（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｄｅｆｉｎｉｔｅ ｍａｔｒｉｘ）であり、対称性を有するので、次の数式１０のように分解することができる。

数式１０で、Ｌ_１は下三角行列（ｌｏｗｅｒ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ ｍａｔｒｉｘ）であり、Ｄ_１は対角行列（ｄｉａｇｏｎａｌ ｍａｔｒｉｘ）である。数式１０で、上述した様々な方式のうち、３つの方式による前処理フィルタＶ_１を定義することができる。

上述した方式のうち、ガウス−ザイデル方式及びＳＱＲプリコンディショニング方式は、実際の逆行列を計算して前処理フィルタＶ_１を明確に表現することができる。しかし、逆行列を求める計算複雑度を減らすためには、Ｖ_１を正確に計算することに代え、次の数式１１による後退代入（ｂａｃｋ ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ）過程を通じてＶ_１を計算してもよい。

数式１１で、Ｖが下三角行列であれば、数式６の解であるＸを数式１１の右側の式から順次に計算することができる。

不完全コレスキー因数分解方式は、完全コレスキー因数分解（ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式に比べて少ない複雑度でＡ_１を分解することができるが、近似された下三角行列が定義される。不完全コレスキー因数分解方式の場合、前処理フィルタＶ_１は次の数式１３のように定義される。

数式１３による前処理フィルタＶ_１も、逆行列を直接計算して正確に表現してもよく、後退代入過程によって計算及び表現してもよい。

本発明の実施例に係る前処理フィルタＶ_１は、上述した４つの方式の他にも様々な方式によって計算して定義することができる。例えば、「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｓｐａｒｓｅ Ｌｉｎｅａｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ」のような文献に紹介された様々な方式及びアルゴリズムを、前処理フィルタＶ_１を計算する過程に活用することができる。

一方、数式９におけるＡ_１は共用プリコーダＰ_１と逆行列関係にある（Ｐ_１＝Ａ_１ ^−１）。前処理フィルタＶ_１を生成する第二の実施例では、このようなＰ_１との関係を用いて前処理フィルタＶ_１を生成する実施例を説明する。第二の実施例で、ＭＩＭＯ送信機はＡ_１行列に基づいて下記の３つの方法によって前処理フィルタＶ_１を定義することができる。

第一に、前処理フィルタＶ_１としては共用プリコーダＰ_１の逆行列をそのまま用いることができる。すなわち、共用プリコーダＰ_１が前処理フィルタＶ_１になってもよい。本実施例は数式１４のように表現され、ＭＩＭＯ送信機は、共用プリコーダＰ_１が計算されるとそれをそのまま前処理フィルタとして用いる。共用プリコーダと前処理フィルタとが同一であることから、ＭＩＭＯ送信機はＶ_１をさらに計算する必要がなく、Ｖ_１を計算して保存するために要求されるメモリも不要になる。

第二に、ＭＩＭＯ送信機は、完全コレスキー因数分解（ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）方式によってＡ_１を分解して前処理フィルタＶ_１を計算することができる。このような過程は下記の順序に従って３段階を経て行われる。

後退代入演算過程が用いられると、ii）過程で下三角行列Ｌ_１の逆行列を求める過程は省略されてもよい。すなわち、第二の方式ではＰ_１、Ｖ_１を適用する際に後退代入演算過程を用いて複雑度を軽減させることができ、この場合、前処理フィルタＶ_１及び共用プリコーダＰ_１を生成する全過程において主要複雑度はｉ）過程で発生する。

一方、iii ）過程は、

過程の近似を通じてスパース（ｓｐａｒｓｅ）前処理フィルタ（行列の大部分の要素が０である行列）を生成する過程である。このような過程は、前処理フィルタがスパースフィルタである場合、数値解析アルゴリズムの反復ごとに発生する計算複雑度が大幅に減るためである。

最後に、第三の方法として、不完全コレスキー因数分解方式によって前処理フィルタＶ_１を計算することができる。このような過程は、下記の順序に従って３段階を経て行われる。

第二の方法で、前処理フィルタＶ_１及び共用プリコーダＰ_１を生成する過程の主要複雑度は、ｉ）過程で発生する。したがって、第三の方法ではｉ）過程で完全コレスキー因数分解を用いる代わりに不完全コレスキー因数分解を用いて

を計算する。

に基づいて前処理フィルタＶ_１及び共用プリコーダＰ_１を計算する場合、第二の実施例とは違い、基準ＲＥに対しても補償過程を経て２次信号を計算しなければならない。これは、Ｐ_１自体が近似された逆行列であって、基準ＲＥに対しても誤差が発生しうるためである。結果的に、上述した３つの方法のうち第三の方法は、共用プリコーダ及び前処理フィルタの生成に最も少ない複雑度が要求されるが、補償過程において各反復回数は最も多く要求されうる。

上述した実施例は単なる例示に過ぎず、これらの方法の他にも、様々な方法によって前処理フィルタ及び共用プリコーダを定義することができる。

前処理フィルタを生成する第三の実施例として、前処理フィルタＶ_１をＲＥのＭＩＭＯチャネルの特性を用いて生成することができる。上述した第一の実施例によってＡ_１を計算するためには、行列Ｘ行列の演算

過程が要求される。このような演算過程の計算複雑度を改善するために、第三の実施例ではＲＥのＭＩＭＯチャネルを活用して少ない複雑度でＡ_１を計算する。

具体的に説明すると、基準ＲＥにおいて

を次の数式１５の対角行列Ｚ_１に近似することができる。

数式１５の近似過程は、送信アンテナの数（Ｎ_ｔ）が多くなり、チャネル要素間の相関関係が小さいほど正確になる。このような近似過程は、マッシブＭＩＭＯ環境におけるチャネル特徴によって非対角行列成分（ｏｆｆ−ｄｉａｇｏｎａｌ ｔｅｒｍ）を０に近似できるという点に基づく。上述した近似過程によって、行列Ａ_１を数式１６の対角行列と定義することができる。

次いで、数式１０のＡ_１を対角成分だけで表現できるため、数式１６のＡ_１に対して第一の実施例で説明したヤコビ方式を適用して前処理フィルタＶ_１を計算することができる。第三の実施例では、近似過程における誤差が大きい場合、数値解析アルゴリズムの反復回数が減る量は大きくないだろう。すなわち、所望の解答に収束する速度が大幅に増加することはないだろう。

上述した第三の実施例では、ＲＥのＭＩＭＯチャネル特性を用いて前処理フィルタＶ_１を生成する実施例を説明した。一方、このようにＲＥのＭＩＭＯチャネル特性を活用して前処理フィルタＶ_１を生成する更に他の実施例も可能であり、図１１を参照して説明する。図１１は、本発明と関連して、ＭＩＭＯ送信機が前処理フィルタを生成する一例を示す図である。

図１２は、本発明の更に他の実施例に係るＭＩＭＯ送信機の動作手順を示す図である。以上の図１０及び図１１では、前処理フィルタＶ_１を生成する様々な実施例と、Ｖ_１をＲＥグループ内に共有してＭＩＭＯ送信機が伝送信号を生成する実施例を説明した。これに対し、図１２では、前処理フィルタがＲＥグループ内で共有されず、各ＲＥ別に異なった前処理フィルタが生成される実施例を説明する。

図１２の実施例で、ＭＩＭＯ送信機は基準ＲＥのチャネルに基づいて共用プリコーダＰ_１及び前処理フィルタＶ_１を生成する（１２１０）。Ｐ_１は、ＲＥグループ内のＲＥに共有されて１次信号を生成するために活用される（１２２０，１２３０）。一方、１次信号に対する補償過程に先立ち、ＭＩＭＯ送信機はそれぞれのＲＥの固有チャネルに基づいて前処理フィルタを生成する（１２４２，１２４４）。すなわち、２番目のＲＥに対してはＨ₂に基づいてＶ₂を計算し（１２４２）、Ｎ番目のＲＥに対してはＨ_Nに基づいてＶ_Nを計算する（１２４４）。

それぞれのＲＥに対して固有の前処理フィルタを生成する過程には、前述した図１０及び図１１における実施例を適用することができる。次に、ＭＩＭＯ送信機はそれぞれのＲＥに対して生成された固有の前処理フィルタを用いて数値解析アルゴリズムに基づく補償過程を行う（１２５２，１２５４）。補償過程を経て生成された２次信号（１２６０）は、自身のチャネル情報を反映する過程を経て（１２７０，１２８０，１２９０）、最終伝送信号である３次信号に変換される（１３００）。

図１２の実施例によれば、各ＲＥごとに前処理フィルタが生成されるため、更なる複雑度が要求される。しかし、ＲＥ間のチャネル相関関係が低い場合、図１０及び図１１の方式によって前処理フィルタを共有する実施例は、補償過程の反復回数が増加する。これによって、図１２の固有の前処理フィルタを活用する実施例が、全体複雑度及び計算過程にかかる時間を減らす上で一層効果的である。

さらに、後退代入演算過程を仮定するヤコビ、ガウス−ザイデル、ＳＱＲプリコンディショニング方式によって前処理フィルタを生成する場合、前処理フィルタを計算する過程で発生する複雑度の増加を最小化することができ、ＭＩＭＯ送信機に大きな負担とならない。一方、サイズＮの下三角逆行列を後退代入過程で処理する場合、複雑度はＮ^２よりも小さい。

図１３は、従来技術と本発明の実施例間の計算複雑度を比較したグラフである。図１３は、図６のＲＥを従来技術による方法と提案した方法によって処理したとき、要求される全計算複雑度を示している。

図１３で、グラフに円形が表示された曲線は、従来技術によってＲＥグループ内の全ＲＥに対するプリコーダを生成する場合の計算複雑度を示す。星形、四角形、三角形が表示された曲線は、１６個のＲＥを含むＲＥグループで共用プリコーダ及び前処理フィルタを生成して共有する場合の計算複雑度を示す。

これら３つの場合は、１次信号を２次信号で補償する過程の反復回数において差異があり、反復回数が｛１，２｝である場合は、１６個のＲＥの半分のＲＥは１回、残り半分のＲＥは２回の反復が行われることを表す。図示の実施例から、提案されたＭＩＭＯ送信機の伝送信号生成方法は、送信ストリーム数が多いほどより多くの複雑度利得を有することが分かる。

以上で提案した実施例によれば、ＲＥグループ内で全てのＲＥ間の相関関係が１である場合、共用プリコーダＰ_１だけによっても正確な伝送信号が生成される。したがって、この場合にはＰ_１だけを用いても性能低下がないため、計算複雑度は１／Ｎ（ＮはＲＥグループ内のＲＥ個数）と減る。

ＲＥグループ内のＲＥ間の相関関係が１よりも小さい場合、共用プリコーダＰ_１を用いて推定された１次信号の誤差は前処理フィルタＶ_１を用いて補償される。ＲＥ間の相関関係が大きいほど、前処理フィルタを用いた数値解析アルゴリズムの補償過程は迅速に行われる（すなわち、反復回数が減る）。このとき、前処理フィルタを適用する補償過程は、適用しない場合に比べて計算複雑度は増加しうるが、この増加分よりも大幅に反復回数が減る。結果として、提案されたＭＩＭＯ送信機は、ＲＥ間の相関関係を最大限に用いて性能低下を最小化しながらも複雑度を減少させることができる。

計算複雑度をさらに減らそうとする場合、ＭＩＭＯ送信機は前処理フィルタを活用した補償過程で誤差による性能劣化を甘受する代わりに、計算複雑度を減らすことができ、計算複雑度と性能間のトレードオフを提供することができる。

また、提案された方式によれば、基準ＲＥ以外のＲＥに対しては逆行列を直接計算せず、全ての演算が行列Ｘベクトル演算によって行われる。逆行列演算は分散処理が容易でないが、行列Ｘベクトル演算は並列化しやすいため、分散処理方式を容易に適用することができる。これによって、全処理時間を大幅に減らすことができる。

３．装置構成
図１４は、本発明の一実施例に係る端末及び基地局の構成を示すブロック図である。

図１４で、端末１００及び基地局２００はそれぞれ、無線周波（ＲＦ）ユニット１１０，２１０、プロセッサ１２０，２２０、及びメモリ１３０，２３０を含むことができる。図１４では、端末１００と基地局２００間の１：１通信環境を示しているが、複数の端末と基地局２００間に通信環境が構築されてもよい。また、図１４に示す基地局２００は、マクロセル基地局にもスモールセル基地局にも適用することができる。

各ＲＦユニット１１０，２１０はそれぞれ、送信部１１１，２１１及び受信部１１２，２１２を含むことができる。端末１００の送信部１１１及び受信部１１２は、基地局２００及び他の端末と信号を送信及び受信するように構成し、プロセッサ１２０は、送信部１１１及び受信部１１２と機能的に接続して、送信部１１１及び受信部１１２が他の機器と信号を送受信する過程を制御するように構成することができる。また、プロセッサ１２０は、送信する信号に対する各種処理を行った後に送信部１１１に送信し、受信部１１２が受信した信号に対する処理を行う。

必要な場合、プロセッサ１２０は、交換されたメッセージに含まれた情報をメモリ１３０に格納させることができる。このような構造により、端末１００は、以上で説明した本発明の様々な実施の形態の方法を実行することができる。

基地局２００の送信部２１１及び受信部２１２は、他の基地局及び端末と信号を送信及び受信するように構成し、プロセッサ２２０は、送信部２１１及び受信部２１２と機能的に接続して送信部２１１及び受信部２１２が他の機器と信号を送受信する過程を制御するように構成することができる。また、プロセッサ２２０は、送信する信号に対する各種処理を行った後に送信部２１１に送信し、受信部２１２が受信した信号に対する処理を行うことができる。必要な場合、プロセッサ２２０は、交換されたメッセージに含まれた情報をメモリ２３０に記憶させることができる。このような構造により、基地局２００は、前述した様々な実施の形態の方法を実行することができる。

端末１００及び基地局２００のプロセッサ１２０，２２０はそれぞれ、端末１００及び基地局２００における動作を指示（例えば、制御、調整、管理など）する。それぞれのプロセッサ１２０，２２０は、プログラムコード及びデータを格納するメモリ１３０，２３０と接続してもよい。メモリ１３０，２３０は、プロセッサ１２０，２２０に接続して、オペレーティングシステム、アプリケーション、及び一般ファイル（ｇｅｎｅｒａｌ ｆｉｌｅｓ）を格納する。

本発明のプロセッサ１２０，２２０は、コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ（ｍｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ）などと呼ぶこともできる。一方、プロセッサ１２０，２２０は、ハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）又はファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせによって実装することができる。ハードウェアを用いて本発明の実施例を実装する場合には、本発明を実行するように構成されたＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＤＳＰＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＬＤ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などをプロセッサ１２０，２２０に具備することができる。

一方、上述した方法は、コンピュータで実行可能なプログラムとして作成することができ、コンピュータ読み取り可能媒体を用いて上記プログラムを動作させる汎用デジタルコンピュータで実装することができる。また、上述した方法で用いられたデータの構造は、コンピュータ読み取り可能媒体に様々な手段によって記録されてもよい。本発明の様々な方法を実行するための実行可能なコンピュータコードを含む格納デバイスを説明するために使用可能なプログラム格納デバイスは、搬送波（ｃａｒｒｉｅｒ ｗａｖｅｓ）又は信号のように一時的な対象を含むものとして理解してはならない。上記コンピュータ読み取り可能媒体は、磁気記憶媒体（例えば、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスクなど）、光学的読み取り媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）のような記憶媒体を含む。

本願発明の実施例に関連した技術の分野における通常の知識を有する者にとって、上述した本質的な特性から逸脱しない範囲で様々な変形が可能であることは明らかである。したがって、開示された方法は、限定的な観点ではなく説明的な観点で考慮しなければならない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明ではなく特許請求の範囲によって定められ、特許請求の範囲と同等範囲内における差異点はいずれも本発明の範囲に含まれるものとして解釈しなければならない。

Claims (18)

1. 複数のアンテナを含むＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）送信機が伝送信号を生成する方法であって、
   複数のリソースエレメント（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ；ＲＥ）を含むＲＥグループから基準ＲＥを選択するステップと、
   前記基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、前記ＲＥグループ内の前記複数のＲＥが共有する共用プリコーダ及び前処理フィルタを生成するステップと、
   前記複数のＲＥのそれぞれに対する伝送データに前記共用プリコーダを適用することによって、前記複数のＲＥのそれぞれに対するプリコーディング信号である１次信号を生成するステップと、
   前記複数のＲＥのうち、前記基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号を各ＲＥのチャネル情報及び前記前処理フィルタを用いて補償することによって、２次信号を生成するステップと、
   を含む、伝送信号生成方法。
2. 前記前処理フィルタは、前記１次信号を補償して前記２次信号を生成する過程の正確度を向上させるための行列である、請求項１に記載の伝送信号生成方法。
3. 前記前処理フィルタは、前記基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、ヤコビ（Ｊａｃｏｂｉ）アルゴリズム、ガウス−ザイデル（Ｇａｕｓｓ−Ｓｉｅｄｅｌ）アルゴリズム、ＳＱＲプリコンディショニング（ＳＱＲ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）アルゴリズム、又は不完全コレスキー因数分解（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムを用いて生成される、請求項１に記載の伝送信号生成方法。
4. 前記前処理フィルタは、前記基準ＲＥのチャネル情報を近似して対角行列を生成し、前記対角行列にヤコビアルゴリズムを適用して生成される、請求項１に記載の伝送信号生成方法。
5. 前記２次信号は、前記１次信号に対して、前記前処理フィルタ及び前記各ＲＥのチャネル情報と共に、ＣＧ（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルゴリズム、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズム、又は最急降下法（ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズムを適用することによって生成される、請求項１に記載の伝送信号生成方法。
6. 前記２次信号は、前記共用プリコーダの代わりに前記各ＲＥのチャネル情報を用いて計算した時の結果と前記１次信号との誤差が閾値未満になるまで前記補償過程を反復して行うことによって生成され、
   前記補償過程を反復して行う最大の回数は、ＭＩＭＯチャネル環境又はユーザ入力によって決定される、請求項５に記載の伝送信号生成方法。
7. 前記基準ＲＥに対する１次信号及び前記複数のＲＥのうち前記基準ＲＥ以外のＲＥに対する２次信号を変換して、伝送信号である３次信号を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の伝送信号生成方法。
8. 前記３次信号は、前記複数のＲＥのそれぞれのチャネル情報を反映する関数
   

   

   に基づいて生成され、
   前記関数で、ｔ_ｎは、前記基準ＲＥの１次信号（ｎ＝１の場合）又は前記基準ＲＥ以外のＲＥの２次信号（ｎ＝２，３，…，Ｎ）を意味し、Ｎは、前記ＲＥグループ内のＲＥの個数を意味する、請求項７に記載の伝送信号生成方法。
9. 前記共用プリコーダは、ＺＦ（Ｚｅｒｏ Ｆｏｒｃｉｎｇ）プリコーディング行列、規則化されたＺＦ（ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ ＺＦ）プリコーディング行列又はＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）プリコーディング行列の一部である、請求項１に記載の伝送信号生成方法。
10. 複数のアンテナを有し、前記複数のアンテナで送信する伝送信号を生成するＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）送信機であって、
    送信部と、
    受信部と、
    前記送信部及び前記受信部と接続して伝送信号を生成するプロセッサと、
    を備え、
    前記プロセッサは、
    複数のリソースエレメント（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ；ＲＥ）を含むＲＥグループから基準ＲＥを選択し、
    前記基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、前記ＲＥグループ内の前記複数のＲＥが共有する共用プリコーダ及び前処理フィルタを生成し、
    前記複数のＲＥのそれぞれに対する伝送データに前記共用プリコーダを適用することによって、前記複数のＲＥのそれぞれに対するプリコーディング信号である１次信号を生成し、
    前記複数のＲＥのうち、前記基準ＲＥ以外のＲＥの１次信号を各ＲＥのチャネル情報及び前記前処理フィルタを用いて補償することによって、２次信号を生成する、送信機。
11. 前記前処理フィルタは、前記１次信号を補償して前記２次信号を生成する過程の正確度を向上させるための行列である、請求項１０に記載の送信機。
12. 前記前処理フィルタは、前記基準ＲＥのチャネル情報に基づいて、ヤコビ（Ｊａｃｏｂｉ）アルゴリズム、ガウス−ザイデル（Ｇａｕｓｓ−Ｓｉｅｄｅｌ）アルゴリズム、ＳＱＲプリコンディショニング（ＳＱＲ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）アルゴリズム、又は不完全コレスキー因数分解（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムを用いて生成される、請求項１０に記載の送信機。
13. 前記前処理フィルタは、前記基準ＲＥのチャネル情報を近似して対角行列を生成し、前記対角行列にヤコビアルゴリズムを適用して生成される、請求項１０に記載の送信機。
14. 前記２次信号は、前記１次信号に対して、前記前処理フィルタ及び前記各ＲＥのチャネル情報と共に、ＣＧ（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルゴリズム、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズム、又は最急降下法（ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ）アルゴリズムを適用することによって生成される、請求項１０に記載の送信機。
15. 前記２次信号は、前記共用プリコーダの代わりに前記各ＲＥのチャネル情報を用いて計算した時の結果と前記１次信号との誤差が閾値未満になるまで前記補償過程を反復して行うことによって生成され、
    前記補償過程を反復して行う最大の回数は、ＭＩＭＯチャネル環境又はユーザ入力によって決定される、請求項１４に記載の送信機。
16. 前記プロセッサは、
    前記基準ＲＥに対する１次信号及び前記複数のＲＥのうち前記基準ＲＥ以外のＲＥに対する２次信号を変換して、伝送信号である３次信号を生成する、請求項１０に記載の送信機。
17. 前記３次信号は、前記複数のＲＥのそれぞれのチャネル情報を反映する関数
    

    

    に基づいて生成され、
    前記関数で、ｔ_ｎは、前記基準ＲＥの１次信号（ｎ＝１の場合）又は前記基準ＲＥ以外のＲＥの２次信号（ｎ＝２，３，…，Ｎ）を意味し、Ｎは、前記ＲＥグループ内のＲＥの個数を意味する、請求項１６に記載の送信機。
18. 前記共用プリコーダは、ＺＦ（Ｚｅｒｏ Ｆｏｒｃｉｎｇ）プリコーディング行列、規則化されたＺＦ（ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ ＺＦ）プリコーディング行列又はＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）プリコーディング行列の一部である、請求項１０に記載の送信機。

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