JPH10501933A - 受信方法及び受信器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明は、多数の信号成分が受信信号から同時に検出される遠隔通信システムに使用するための受信器及び受信方法に係る。受信信号をできるだけ最適に検出するために、受信信号は時間ドメインにおいてある長さのブロックに分割され、そして各ブロックの反復処理により受信器においてユーザデータ及びチャンネルパラメータの同時推定をブロックに受けさせる。

Description

【発明の詳細な説明】 受信方法及び受信器発明の分野 本発明は、多数の信号成分が受信信号から同時に検出される遠隔通信システム に使用するための受信方法に係る。先行技術の説明 遠隔通信システムを設計及び実施する上で１つの重要な問題は、信号間の干渉 を最小にするようにして多数の同時ユーザへ信号を同時に送信しそしてそこから 受信することである。このため及び使用する送信容量のために、種々の送信プロ トコル及び多重アクセス方法が開発されており、移動電話通信において最も一般 的なものはＦＤＭＡ及びＴＤＭＡ方法であり、そして最近ではＣＤＭＡ方法もあ る。 ＣＤＭＡは、拡散スペクトル技術に基づく多重アクセス方法で、既に使用され ているＦＤＭＡ及びＴＤＭＡに加えて、セルラー無線システムに最近使用される ようになった。ＣＤＭＡは、周波数プランニングの簡単さ及びスペクトル効率と いった公知方法に勝る多数の効果を有する。 ＣＤＭＡ方法においては、ユーザの狭帯域データ信号が、そのデータ信号より も相当に広い帯域を有する拡散コードにより比較的広い帯域へと乗算される。既 知のテストシステムに使用される帯域巾は、例えば、１．２５ＭＨｚ、１０ＭＨ ｚ及び２５ＭＨｚを含む。乗算の間に、データ信号は、使用されるべき全帯域に 拡散する。全てのユーザは、同じ周波数帯域に同時に送信する。ベースステーシ ョンと移動ステーションとの間の各接続には異なる拡散コードが使用され、ユー ザの信号は、受信器において、ユーザの拡散コードに基づいて互いに区別するこ とができる。もし可能であれば、拡散コードは、相互に直交するように、即ち互 いに相関しないように選択される。 従来実施されるＣＤＭＡ受信器の相関装置は、拡散コードに基づいて確認する 所望の信号と同期される。受信器において、データ信号は、送信段階の場合と同 じ拡散コードをそれに乗算することによって元の帯域へと復帰される。他の拡散 コードで乗算された信号は相関せず、狭帯域へ復帰されないのが理想的である。 従って、それらは、所望の信号に鑑み、ノイズとして現れる。従って、目的とす るところは、多数の干渉する信号の中から所望のユーザの信号を検出することで ある。実際には、拡散コードが相関し、他のユーザの信号が所望の信号の検出を 困難なものにする。というのは、それらが受信信号を非直線的に歪めるからであ る。ユーザにより互いに生じるこの干渉は、多重アクセス干渉と称する。 ＴＤＭＡ多重アクセス方法を適用する遠隔通信しシステムにおいては、多数の 周波数が使用され、各周波数は、異なるユーザの信号が挿入されるタイムスロッ トに分割される。従って、各ユーザは、それ自身のタイムスロットを有する。通 常、システムに指定される周波数レンジには制限があるので、使用する周波数を 通常はある距離内に位置したセル内で繰り返さねばならない。高い周波数効率の ためには、距離をできるだけ短く保持しなければならない。その結果、同じ周波 数における異なる送信が互いに干渉する。従って、あるタイムスロットにおいて は、所望の信号に加えてノイズ信号が受信器において聞こえ、ノイズ信号は、同 じ周波数を用いた他の接続から到来する。 ＣＤＭＡに関連して上記した単一ユーザ検出方法は、他のユーザの信号に含ま れた情報が検出において考慮されないので、最適なものではない。更に、非直交 の拡散コード及び無線経路を通る信号の歪みによってその一部が生じる非直線性 は、従来の検出方法では修正することができない。最適な受信器においては、ユ ーザの信号に含まれた全ての情報が考慮され、例えば、ビタビアルゴリズムを用 いて信号を最適に検出することができる。例えば、ＣＤＭＡシステムにおけるこ の検出方法の利点は、受信器のビットエラー比曲線が、単一ユーザＣＤＭＡシス テムにおいて多重アクセス干渉が生じない状態に類似していることである。例え ば、ＣＤＭＡシステムにおいて典型的な近−遠問題は生じない。近−遠問題は、 受信器に接近した送信器からの送信がそれより遠くにある送信器を妨げるような 状態である。ビタビアルゴリズムの重大な欠点は、必要とする計算効率がユーザ の数と共に指数関数的に増大することである。例えば、ＱＰＳＫ変調では、ビッ ト率１００ｋビット／ｓの１０ユーザシステムは、確率関数を計算するのに１秒 当たり１０５百万の動作を必要とする。実際に、これは、最適な受信器の実現を 不可能にする。 しかしながら、異なる方法により最適な受信器を近似することができる。公知 技術は、同時マルチユーザ検出（ＭＵＤ）のための種々の方法を教示している。 最も良く知られているこの種の方法は、直線的マルチユーザ検出、相関解除検出 器及び多段検出器である。これらの方法は、バラナシ、アーザング「非同期コー ド分割多重アクセス通信のための多段検出(Multistage detection for asynchro nous code division multiple access communication）」、ＩＥＥＥトランザク ションズ・オン・コミュニケーションズ、第３８巻、第５０９−５１９ページ、 １９９０年４月；ルーパス、ベルド「同期コード分割多重アクセスチャンネルの ための直線的マルチユーザ検出器(Linear multiuser detectors for synchronou s code-division multiple access channels）」、ＩＥＥＥトランザクションズ ・オン・インフォメーション・セオリー、第３５巻、第１号、第１２３−１３６ ページ、１９８９年１月；及びルーパス、ベルド「非同期チャンネルにおけるマ ルチユーザ検出器の耐近-遠特性(Nearーfar resistance of multiuser detectors in asynchronous channnels)、ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・コミュニ ケーションズ、第３８巻、１９９０年４月に詳細に説明されている。しかしなが ら、これら全ての方法は、無線チャンネル上の変化を追跡しないという欠点があ る。 マルチユーザ信号の検出においては、チャンネル上の変化を追跡する適応信号 ドットマトリクスを使用することが既に知られている。この方法は、参考として ここに取り上げる国際特許出願ＰＣＴ／ＦＩ９４／００５０３号に開示されてい る。しかしながら、この方法の欠点は、同時ユーザの数が増加するにつれて、必 要な計算容量が指数関数的に増加することである。 更に、国際特許出願ＰＣＴ／ＵＳ９３／０１１５４号は、無線チャンネル上の 変化の反復推定方法を教示しているが、この方法は、単一ユーザ信号の検出に有 用な信号の重み付け係数の計算に限定される。発明の要旨 本発明は、最適な受信器を近似する新規な方法を提供する。この方法は、無線 経路上の干渉に良く耐える。従来のマルチユーザ検出アルゴリズムは、それらを 設計する基礎となったチャンネルモデルに特定のものである。理論的なチャンネ ルモデルは、本発明の方法には関連しない。というのは、このようなアルゴリズ ムは、チャンネル上の歪のシュミレーションに向けられるからである。この方法 は、たとえ干渉の発生源が分からなくても現在の状態に適応する。例えば、ＣＤ ＭＡで受信した信号は、拡散コードが受信器に分からないような送信を含むこと がある。これらは、例えば、隣接セルからの送信を含む。ＴＤＭＡ方法において も同じ状態が生じる。更に、この方法は迅速に適応し、初期のニューラルネット ワーク用途よりも必要な計算容量が著しく低い。 以上のことは、冒頭で述べた形式の方法において、受信信号を時間ドメインに おいてある長さのブロックに分割し、そして各ブロックの反復処理により受信器 においてユーザデータ及びチャンネルパラメータの同時推定をブロックに受けさ せることを特徴とする方法により達成される。 又、本発明は、アンテナと、無線周波数部分と、Ａ／Ｄコンバータと、受信信 号を処理する手段とを備えた受信器にも係る。本発明の受信器は、受信信号を時 間ドメインにおいてある長さのブロックに分割する手段であって、受信信号を処 理する手段に作動的に接続された手段と；推定のための初期値を設定する手段で あって、受信信号をブロックに分割する上記手段に作動的に接続された手段と； 推定のための初期値を設定する上記手段及び推定パラメータを更新する手段に作 動的に接続された第１のスイッチング手段と；ユーザデータ及びチャンネルパラ メータを同時に推定するための手段であって、上記第１スイッチング手段に作動 的に接続された手段と；該推定手段に作動的に接続された第２スイッチング手段 であって、その出力が受信信号に対する推定値を生じるような第２スイッチング 手段と；推定パラメータを更新する手段であって、その入力が上記第２スイッチ ング手段に作動的に接続されそしてその出力が上記第１スイッチング手段に作動 的に接続された手段とを備えたことを特徴とする。 本発明の方法は、所望の精度で最適な受信器を近似することができる。この方 法の受信器は、時間と共にランダムに変化して受信信号を歪める無線経路の伝播 状態に迅速に且つ正確に適応する。この方法の効果は、同時ユーザの数に対して 直線的な複雑さであることである。従って、この方法の効果は、ユーザの数が大 きくなったときに更に明らかなものとなる。 本発明の１つの好ましい実施形態においては、信号及びチャンネルパラメータ の同時検出は、適応連想ネットワークにより制御される適応信号ドットマトリク スの使用により、受信信号の繰り返し処理で実施される。 本発明の別の実施形態においては、検出に関連して重み付け係数も計算され、 この係数は、ユーザデータを正しい信号ドットマトリクスグループに指定するた めに使用される。又、重み付け係数は、データの繰り返し検出及びその後の処理 にも使用することができる。図面の簡単な説明 以下、添付図面を参照し、本発明を一例として詳細に説明する。 図１ａ及び１ｂは、整合フィルタの出力における受信信号の構成を示す図であ る。 図２は、コードブックベクトルにより指示されたドットの例を示す図である。 図３は、受信器が受信信号を繰り返し処理するときの信号ドットマトリクスの 動きを示す図である。 図４は、本発明の受信器の構造の一例を示すブロック図である。 図５は、本発明の受信器の構造の別の例を示す図である。好ましい実施形態の詳細な説明 本発明の方法は、ＣＤＭＡ多重アクセス方法が適用される遠隔通信システムを 参照して以下に詳細に説明する。しかしながら、本発明の方法は、他の多重アク セス方法を用いたシステムに使用するのにも適している。 デジタル遠隔通信においては、変調信号に、±Ａ_c、±３Ａ_cのような個別の値 のみがサンプリング時に与えられる。従って、受信器においては、無線経路を通 過したしばしば歪んだ信号から個々の値を識別しなければならない。図１は、理 想的な二重ユーザ信号パターン、即ち受信信号のドット密度関数を示し、この関 数のピークは交点に見られる。二次元パターンの各ドットは、受信信号の１つの 考えられる値を意味し、この値は、ユーザにより送信された信号の値に基づくも のである。例えば、ドットＡ１は、第１のユーザが１を送信しそして第２のユー ザが１を送信したという（１、１）を表している。対応的に、ドットＡ２は、第 １のユーザが−１を送信しそして第２のユーザが１を送信したという（−１、 １）を表している。ドットＡ３は、（−１、−１）を表し、そしてドットＡ４は （１、−１）を表している。ユーザが３人の場合は、パターンが三次元となり、 ユーザの数が増加するにつれて、パターンの次元がそれに応じて増加する。 図２は、受信器において拡散コードに整合されたフィルタの出力の信号パター ンの歪を示し、この歪は、非直交コードにより生じたものであるか又は無線経路 を経て生じたものである。ドット密度関数のピークは、歪により広げられてシフ トされている。受信信号のドットはそれらの理想的な位置からシフトされ、受信 器の機能は、受信信号を、所定の信号ドットに指定されたものであると解釈する ことである。 判断を完全に直線的に行った場合には、図２に示すような歪んだドットマトリ クスにより、多数の誤った判断が生じる。本発明の方法によれば、断片的に直線 的な判断境界を実施することができ、これにより、最適な非直線的な検出を所望 の精度で近似することができる。 システムがＫ人のユーザ即ちＣＤＭＡ送信器を使用し、その各々は、ｋ＝１、 ２・・・Ｋとすれば、それ自身の個々の拡散コードＳ_Kを有し、これは、記号の 巾をＴとすれば、インターバル〔０、Ｔ〕において非ゼロであるとする。全ての ユーザは、同じ周波数帯域において送信を行い、各々がデータビットｂ_k ⁽ⁱ⁾を それ自身の拡散コードで変調する。受信器の機能は、例えば、ＢＰＳＫ変調方法 において次のように定義された信号を復調することである。 但し、ｎ（ｔ）は、ノイズ項であり、ｂ_k ⁽ⁱ⁾ε｛−１、１｝は、i番目のタイム スロットにおけるｋ番目のユーザの情報ビットを表し、そしてｗ_kは、ｋ番目の ユーザの受信信号のエネルギーを表す。 マルチユーザ検出においては、受信信号に関する判断がＫ人の全てのユーザに 対して同時に行われる。この例のチャンネルをガウスチャンネルとし、そしてあ る瞬間にＫ人の全てのユーザにより同時に送信されるビットをベクトルｂε｛− １、１｝^kで定義するものとする。受信器において行われる最大に見込みのある 判断は、次の対数確率関数に基づくことが知られている。 但し、チャンネルマトリクスＨ＝ＲＷであり、Ｒは、使用する拡散コード間のク ロス相関マトリクスで、ｉ、ｊ＝１、２・・・Ｋとすれば、（Ｒ）_ij＝＜Ｓ_i、 Ｓ_j＞であり、そしてＷは、ユーザエネルギーの対角マトリクスで、Ｗ=ｄｉａｇ （ｗ₁・・・ｗ_k）である。ベクトルｙ＝（ｙ₁・・・ｙ_k）^Tは、受信器の整合フ ィルタ出力より成る。上記式は、ビタビ型アルゴリズムで解くことができるが、 計算が複雑であるために、上記のようにこの種の最適な受信器の実施を不可能に する。 従って、本発明の受信方法においては、反復検出器を使用して、マルチユーザ データ及びチャンネルパラメータが同時に検出される。ここでは、チャンネルパ ラメータは、データ検出に関する判断を行うのに必要な全てのチャンネル情報、 例えば、各受信信号の電力、位相及び遅延と、異なる信号成分間の相関関係とを 含む。 本発明の好ましい実施形態において、検出は、適応多次元信号ドットマトリク スに基づく検出方法をベースとする。ＲＦ部分及びＡ／Ｄ変換の後に、受信信号 は、ＣＤＭＡの場合に例えば整合フィルタである信号処理手段へ送られる。信号 は、次いで、時間ドメインにおいて、ある長さのブロックに分割され、これらは 受信器において反復式に処理される。反復検出においては、同じ信号ブロックが 所望の回数だけ処理される。各信号ブロック、即ちあるタイムスロット内に受け 取られた信号から、ユーザデータ及びチャンネルパラメータが共通の推定により 検出される。信号ブロックは、時間ドメインにおいては必ずしも完全に別々では なく、必要に応じて一部重畳する。サンプルは、各ブロックから所望の順序及び 所望の回数で取り上げることができる。サンプルは、一度に１つ又はブロックで １つ処理される。共通の推定において、各ブロックの内容は、少なくとも一度は 使用される。特定の時間周期のチャンネルパラメータ及びデータは、その特定の 時間周期に受け取った信号に基づいて推定される。 検出において、信号処理手段から受け取った信号で、ベクトルｙとして表すこ とのできる信号は、最も近いコードブックベクトル、例えば、ｍ_iが属する信号 ドットマトリクスグループに指定される。最も接近したコードブックベクトルを 見つけるために、距離関数ｄ（ｙ、ｍ_i）が使用され、この関数は、検出に使用 される基準に対応する。従って、最も接近したコードブックベクトルは、次の式 を使用して距離関数により得ることができる。 最も接近したコードブックベクトルまでの距離を決定するための頻繁に使用さ れる計算方法は、次の式によりユークリッド距離を計算することである。 上記の２つの式により決定される距離関数（両方とも最適なユークリッド距離 関数である）は、ユーザの数が増加するにつれて指数関数的な複雑さを招く。こ れは、受信器に大きな計算負荷を生じる。 本発明の好ましい実施形態においては、信号が連想ネットワークを用いて分類 され、そのため、複雑さは直線的に増加し、そして受信器の計算負荷は、著しく 減少される。連想ネットワークの理論は、ヘッチ−ネイルソン「ニューロコンピ ューティング(Neurocomputing)」、アジソン−ウェスリー、ニューヨーク、１９ ８９年、第４及び５章に詳細に説明されている。連想ネットワークの説明に基づ く検出は、直線的又は非直線的である。 非直線的検出の例は、ホップフィールドのニューラルネットワークであり、こ れは、ケチロッティ、マノラコス「ホップフィールドのニューラルネットワーク での最適なＣＤＭＡマルチユーザ検出器の実施(Implementing the Optimal CDMA Multiuser Detector with Hopfield Neural Network)」、プロシーディングズ ・オブ・ザ・ニューラルネットワークス・ツー・テレコミュニネーションズ、ロ ーレンス・エルバウム・アソシエート・パブリッシャーズ、１９９３年、Ｊ．ア ルスフェト、Ｒ．グードマン、Ｔ．ブラウン編集、及び上記のバラナジ・アーシ ャンに説明されている。連想ネットワークを使用すると、チャンネル推定及びデ ータ検出の両方において計算の数を減少することができ、そして連想ネットワー クは、チャンネルに基づく所望の複雑さ及び所望の計算数で実施することができ る。ＢＰＳＫにおけるホップフィールドの複雑なヘテロ連想ネットワークのエネ ルギー関数は、次の通りである。 Ｅ＝２Ｒｅ（ｙ^(i)TＷｂ）−ｂ^TＷＲＷｂ これは、次のように表すこともできる。 Ｅ＝２ｂ^TＴ−ｂ^TＣｂ 但し、Ｃ＝ＷＲＷであり、そしてＴ＝Ｗｙ⁽ⁱ⁾である。 チャンネルマトリクスはＣ（ｉ）及びＴは、一般に、各記号ごとに異なる。とい うのは、チャンネルパラメータマトリクスＷが時間と共に変化するからである。 従って、連想ネットワークは、適応性もなければならない。 ビットの推定が連想ネットワークにより形成され、そしてチャンネルパラメー タが時間と共に変化すると仮定する。チャンネルパラメータは、連想マッピング ル対が与えられると、マッピングｙ＝Ｈｂを学習しなければならない。学習は、 推定された記号を用いて次のように実施することができる。 従って、上記指数（ｉ）及び（ｉ＋１）は、反復指数であり、データ指数ではな い。上記の式に同じデータを複数回走らせることができる。 直線的検出の例は、例えば、連想ネットワークを判断ルールとして使用できる ような相関解除検出である。 本発明の好ましい実施形態では、連想ネットワークは、チャンネルマトリクス Ｈにより実施することができる。チャンネルマトリクス及び信号ドットマトリク スは、互いに次のように関連している。 ｍ_i＝Ｈｂ_i 但し、ｂ_iは、ユーザのビットベクトルを表す。実際に、これは、コードブック ベクトルの距離が計算されるときに、直線的に独立したコードブックベクトルし か考慮されないことを意味する。 反復ループにおいて、チャンネルマトリクスは、同じ信号ブロックに基づいて 繰り返されるたびに益々正確に推定され、これは、判断の実行をより正確なもの にする。 本発明の好ましい実施形態において、２つの別の適応修正方法、即ち学習ベク トル量子化ＬＶＱ及び自己編成マップＳＯＭを使用することができる。 ＬＶＱを使用するときには、適応信号ドットマトリクスは、受信信号に含まれ たトレーニングシーケンスにより修正される。従って、受信器は、信号ドットマ トリクスを適宜歪ませることにより受信信号の歪に適応することができる。この 方法は、テウボ・コーネン、「自己編成及び連想メモリ(Self-Organization and Associative Memory)」、スピリンガ−ベルラグ、ベルリン−ハイデルベルグ− ニューヨーク−東京、第３版、１９８９年に詳細に説明されている。 受信器が自己編成マップＳＯＭにより適応信号ドットマトリクスを修正すると きには、個別のトレーニングシーケンスが必要とならない。ＬＶＱと同様に、Ｓ ＯＭ方法は、パターン認識の問題に初期に適用されており、これは、上記の参照 文献、及びツーボ・コーネン「自己編成マップ(The Self-Organizing Map)」、 プロシーディングズ・オブ・ザ・ＩＥＥＥ ７９（９）、第１４６４−１４８０ ページ、１９９０年；コーネン「自己編成マップの一般化(Generalizations of the Self-Organizing Map)」、プロシーディングズ・オブ・ザ・インターナショ ナル・ジョイント・コンファレンス・オン・ニューラル・ネットワークス ＩＪ ＣＮＮ’９３、名古屋、日本、１９９３年１０月２５−２９日；コーネン「自己 編成マップについて聞いたことのないもの(Things You Haven't Heard about th e Self-Organizing Map)」、プロシーディングズ・オブ・ザ・１９９３ ＩＥＥ Ｅ Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ニューラル・ネットワークス、サンフランシスコ、ＵＳ Ａ、１９９３年３月２８−４月１日、第１１４７−１１５６ページ；及びコーネ ン、リビオ、シムラ、ヘンリクソン「２路チャンネルにおけるニューラルネット ワーク助成の判断フィードバックイコライザーの始動特性(Start-Up Behaviour of a Neural Networks Assisted Decision Feedback Equalizer in a Two-Path Channnel）」、プロシーディングズ・オブ・ＩＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．オン ・コミュニケーションズ、シカゴ、ＵＳＡ、１９９２年６月１４−１８日、第１ ５２３−１５２７ページに詳細に説明されている。 上記の両方の方法を、本発明の方法に対して以下に説明する。 最適なマルチユーザＣＤＭＡ受信器は、拡散コードに整合されたフィルタから 得た徹底的な識別子に応答して非直線的に機能する。ＬＶＱ及びＳＯＭ方法は、 ここでは、最適なベイズの判断境界を推定するのに使用することができる。ベイ ズの判断境界は、最小数のミステークを伴うクラスを区別する。 あり得べき各個別の信号スペースは、それ自身のクラスω_kを形成すると考え ることができる。各クラスは、用途と共に変化するように次元を定義することの できるコードブックベクトルのグループにより定義される。 クラス当たりのコードブックベクトルの数は、所望の近似精度によって左右さ れる。各クラスが１つのコードブックベクトルしか含まない場合には、判断境界 が直線的である。コードブックベクトルが多い程、判断境界が断片的に直線的で 且つ複雑さがコードブックベクトルの数と共に増加するときに、判断実行が最適 な受信器をより正確に近似する。又、各クラスは、異なる数のコードブックベク トルを含んでもよい。各コードブックベクトルは、そのクラスを表すドットを指 す。予めある数のコードブックベクトルが各クラスに指定されそして連想ネット ワークに記憶されたときには、次のＬＶＱアルゴリズムを用いて、真のチャンネ ルマトリクスＨを推定することができる。 整合フィルタの出力から得られる情報はＬＶＱブロックに送られ、該ブロック は、次の式に基づいてマトリクスを繰り返し更新する。 但し、個々の学習率は、例えば、次の式で定義される。 α_i+1＝α_i／（１＋Ｓ_iα_i） ここで、Ｓ_i＝１は正しい分類を意味し、Ｓ_i＝−１は誤った分類を意味する。 ＬＶＱにより受け取られた信号は、既知のトレーニングシーケンスを含み、こ れに基づいて、検出器（適応信号ドットマトリクス又は適応連想ネットワーク） が更新される。 自己編成マップに基づく方法においては、学習プロセス、即ちコードブックベ クトルの修正は、受信信号が特殊な学習シーケンスを含まず、自己編成マップが 適応信号ドットマトリクスのコードブックベクトルを、受信信号に基づき、受信 信号のドット数が最大となるところへ直接的に指定するという点で、ＬＶＱとは 異なる。従って、受信信号に自動的に適応する。ＳＯＭでは、マトリクスは、例 えば、次の式に基づいて更新される。 表す。競合判断は、受信信号の１組の第２番目に最良の（最良に整合するのでは ない）分類である。 α_i及びβ_iは、検出器の動作を制御することのできる収斂係数である。この係 数は、検出器が静的チャンネルに適合するか或いは検出器がチャンネルの非静的 変化を追跡するように選択することができる。 上記で使用される実施形態では、検出に関連して重み付け係数も計算され、そ してそれに基づいてユーザデータが適当な信号ドットマトリクスに指定される。 重み付け係数は、データの反復検出及びその後の処理の両方に使用することがで きる。この方法は、起こりそうもない判断を排除し、ひいては、計算を更にスピ ードアップすることができる。 検出の精度のための重み付け係数は、信号の推定されたクラスの確率関数を計 算し、そして必要に応じて、競合分類の確率を計算することにより決定される。 これらの確率は、推定されたチャンネルマトリクスを用いて推定することができ る。計算された重み付け係数は、確信(confidence)係数と称することもできる。 従って、計算された重み付け係数は、信号の分類及び検出器の更新の両方に使 用できる。連想ネットワーク又は適応信号ドットマトリクスの更新は、行われた 信号分類と、それに関連して計算された確信係数との両方をベースとすることが できる。更に、更新手順において、理想的な分類、１組の第２の最良の分類及び それらの重み付け係数を考慮することができる。 このように、実際の判断と１組の第２の最良の分類の両方が使用される上記方 法の主たる効果は、判断がいかに確実かを受信器が知ることである。計算された 重み付け係数が、判断が確実であることを示す場合には、受信器において大きな 変更を行うことができるが、確実性のない判断の場合には、変更が徐々に行われ るようにする。 本発明の好ましい実施形態の方法は、次の解決策によって説明することができ る。 ステップ２：整合フィルタの出力を読み取り、それをブロックに分割する。 ステップ３：上記検出ルーチンにより処理されるブロックの信号を分類する。 ステップ４：例えば、上記式を用いて連想ネットワークを更新する。 ステップ５：ブロックが所望の回数だけ処理された場合に、処理されるべきブ ロックを変更する。 ステップ６：ステップ３へ進む。 以下、本発明の方法を簡単な例により説明する。システムが、拡散コードＳ₁ ＝〔１、１、１〕及びＳ₂＝〔１、−１、１〕をもつ２人のアクティブなユーザ を有し、コードのクロス相関が１／３であるとする。チャンネルは、ガウスチャ ンネルであると仮定する。受信器において、第１のユーザの信号／雑音比は、８ ｄＢであり、そして第２のユーザは、１０ｄＢである。従って、マトリクスＷは Ｗ=ｄｉａｇ（１、３．１６）を有する。自己編成マップを用いた検出器におけ 図３は、受信器が受信信号を繰り返し処理するときの信号ドットマトリクスの シフトを示す。スタート点において、認識マトリクスのドットは初期値としてセ ットされるが、ここでは、ドットマトリクスは、チャンネルによって歪められた 実際の信号に向かってシフトしている。 本発明の好ましい実施形態においては、連想ネットワークは、交差相関マトリ クスＲによって実施することができる。上記のように、チャンネルマトリクスＨ は、積Ｈ＝ＲＷで定義され、但し、Ｒは使用する拡散コードの交差相関マトリク スで、（Ｒ）_ij＝＜Ｓ_i、Ｓ_j＞、ｉ、ｊ＝１、２、・・・Ｋであり、そしてＷは ユーザエネルギーの対角マトリクスで、Ｗ=ｄｉａｇ（ｗ₁、・・・ｗ_k）である 。 交差相関マトリクスしか使用されないときは、エネルギーマトリクスＷは計算 に必要とされず、これは、チャンネルマトリクスを使用する場合に比して計算を より迅速にする。 図４は、本発明による受信器、この例では、ベースステーション受信器の構造 を示している。しかしながら、本発明は、移動ステーションにも同様に使用する ことができる。受信器はアンテナ１０を備え、これは受信信号を無線周波数部分 １１を経てＡ／Ｄコンバータ１２へ供給する。変換された信号は、受信信号を予 め処理する手段１３へ送られる。本発明の好ましい実施形態において、この手段 は、例えば、１人のユーザからの信号を各々受信する複数のＲＡＫＥ受信器で構 成された整合フィルタである。各々のＲＡＫＥ受信器は、１つのマルチパス伝播 信号成分を受信することのできる多数の別々の相関装置を備えている。受信信号 成分は、ＲＡＫＥ受信器で合成されるのが好ましい。ＲＡＫＥ受信器の構造は、 Ｇ．クーパー、Ｃ．マクギレンの「近代的な通信及び拡散スペクトル(Modern Co mmunications and Spread Spectrum)」、マグローヒル、ニューヨーク、１９８ ６年、第１２章に詳細に説明されている。 しかしながら、本発明の受信器は、ＲＡＫＥ受信器なしでも実施することがで きる。例えば、別の構成は、連想ネットワーク又は信号ドットマトリクスの大き さを増大することである。例えば、ユーザのチャンネルモデルが１タップを使用 する場合には、信号ドットマトリクス又は連想ネットワークの大きさは、１倍に 増加される。 整合フィルタから、信号は手段１４へ供給され、該手段は、受信信号を時間ド メインにおいて所望の長さのブロックに分割し、そしてそのブロックを処理時間 中に記憶する。各信号ブロックは、受信器において所望の回数だけ繰り返し処理 され、その後、次のブロックが手段１４から処理のために得られる。この分割手 段１４から、信号は、先ず、手段１５へ送られ、推定のための初期値がセットさ れる。換言すれば、チャンネルマトリクスのような連想ネットワークにおいて、 所望の初期値が、第１回目の推定のためにセットされる。 ブロックへの分割は、次の例により説明する。整合フィルタ１３の出力がサン プルｚ₁、・・・ｚ_j、ｚ_j+1、・・・ｚ_i+Jを含むものとする。ブロックの長さが 例えばｊである場合には、第１のブロックがサンプルＬ₁＝｛ｚ₁、・・・ｚ_i｝ を含みそして第２のブロックがサンプルＬ₂＝｛ｚ₁、・・・ｚ_i+1+i｝となるよ うにブロックを形成することができる。ここで、ｉ＞１である。ｉ＝ｊ＋１の場 合には、ブロックは同じサンプルをいずれも含まず、従って、重畳しない。 手段１５において、推定のための初期値は、上記ブロックを推定アルゴリズム に所望の回数だけ与えそして初期に得られた推定値をビット及びチャンネルパラ メータの初期値として使用することによりセットされる。初期推定値が得られな い場合には、パラメータは、ある既知の方法により推定され、例えば、ＣＤＭＡ においては、ＲＡＫＥブランチの出力を用いることによりパラメータを初期化す ることができる。或いは又、ＭＬ方法又は準最適ＭＬ方法を使用することができ る。 設定手段１５から、信号、及び連想ネットワークの初期推定値は、第１のスイ ッチング手段１６を経て検出手段１７へ送られ、そこで、データ及びチャンネル パラメータは、例えば、ＬＶＱ及びＳＯＭのような上記方法を用いて連想ネット ワークにより同時に検出される。従って、検出手段の出力は、信号及びチャンネ ルパラメータの推定値、及び連想ネットワークの瞬時値を与える。１つの好まし い実施形態においては、検出精度の確率も検出手段１７において計算され、これ により、この値も手段１７の出力に含むことができる。 検出手段の出力は、第２のスイッチング手段１８へ送られ、その出力から信号 推定値及び推定のための確率値が得られ、受信器において更に処理される。スイ ッチング手段１８から、検出手段１７の出力は、推定パラメータ更新手段１９へ 更に送られ、そこで、前の回に計算された結果に基づいて連想ネットワーク１５ が更新される。 従って、更新手段１９から得た信号は、連想ネットワークの更新されたパラメ ータを含み、これは、第１のスイッチング手段１６を経て検出手段１７へ返送さ れ、ここで、同じデータが更新された連想ネットワークにより再検出される。 上記の反復ループにおいては、各信号ブロックが所望の回数だけ循環され、そ の後、次の信号ブロックの処理をスタートする。処理をリアルタイムで行えるよ うにするためには、検出プロセスが受信器へのユーザのデータ流よりも当然高速 でなければならない。 本発明の１つの実施形態によれば、例えば、電力制御に使用することのできる 受信信号電力のような推定されたチャンネルパラメータも、第２のスイッチング 手段から送られる。 図５は、本発明の別の受信器を示すブロック図である。上記のように、受信器 は、アンテナ１０、ＲＦ部分１１、及びＡ／Ｄコンバータ１２を備えている。そ の後、受信信号は、信号推定手段５０へ送られ、該手段は、受信信号の変換率を 監視する。受信器は、２つの推定ブロック５１、５２を備えている。第１の推定 ブロック５１では、連想ネットワークがチャンネルマトリクスを用いて実施され る。第２の推定ブロック５２では、連想ネットワークがクロス相関マトリクスを 用いて実施される。推定ブロックの構造は、図４と同様で、推定を初期化するた めの手段１５と、検出手段１７と、第１及び第２のスイッチング手段１６、１８ と、推定パラメータ更新手段１９とを備えている。信号をブロックに分割するた めの手段１４は、両ブロックに共通に構成してもよいし、各ブロック内に構成し てもよい。図では、各ブロックは、信号をブロックに分割するためのそれ自身の 手段１４を有している。 従って、手段５０は、受信信号の変換率を監視し、そして変換率が高い場合に は、交差相関マトリクスを使用し、従って、高速である検出ブロックが使用され る。信号の変換率が低い場合には、チャンネルマトリクスを用いた検出ブロック が使用される。 添付図面を参照して本発明を一例として以上に説明したが、本発明は、これに 限定されるものではなく、請求の範囲に規定された本発明の考え方から逸脱せず に多数の仕方で変更できることを理解されたい。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．多数の信号成分が受信信号から同時に検出される遠隔通信システムに使用 するための受信方法において、 受信信号を時間ドメインにおいてある長さのブロックに分割し； 各ブロックの反復処理により受信器においてユーザデータ及びチャンネルパラ メータの同時推定をブロックに受けさせ； 信号ブロックの検出に適応信号ドットマトリクスを使用し； 受信信号の瞬時信号サンプルと信号ドットマトリクスのドットを指すベクトル との間の距離を計算し；そして ドットを指すコードブックベクトルと瞬時信号サンプルとの間の距離が最も短 いドットを選択することにより信号ドットマトリクス上のあるドットに信号サン プルを指定することを特徴とする方法。 ２．上記信号成分の幾つかは、多数の異なるユーザから得られる請求項１に記 載の方法。 ３．適応信号ドットマトリクス上のドットは、受信信号に含まれた既知のトレ ーニングシーケンスにより正しい位置に配置される請求項１に記載の方法。 ４．適応信号ドットマトリクス上のドットは、行われる信号分類に基づいて正 しい位置に配置される請求項１に記載の方法。 ５．適応連想ネットワークにより信号サンプルが分類される請求項１に記載の 方法。 ６．適応連想ネットワークは、受信信号に含まれた既知のトレーニングシーケ ンスにより更新される請求項５に記載の方法。 ７．連想ネットワークは、チャンネルマトリクスにより実施される請求項５に 記載の方法。 ８．受信信号の検出された記号に対して重み付け係数が計算され、この係数は 検出で得られる記号の信頼性を表す請求項１又は５に記載の方法。 ９．適応信号ドットマトリクスのドットは、理想的な分類、多数の第２番目に 最良の分類、及びそれらに対して計算された重み付け係数に基づいて正しい位置 に配置される請求項１及び８に記載の方法。 １０．適応連想ネットワークは、理想的な信号分類、多数の第２番目に最良の 分類、及びそれらに対して計算された重み付け係数に基づいて更新される請求項 ５及び８に記載の方法。 １１．ＣＤＭＡ多重アクセス方法が遠隔通信システムに使用される請求項１に 記載の方法。 １２．少なくともアンテナ(10)と、無線周波数部分(11)と、Ａ／Ｄコンバータ (12)と、受信信号を処理する手段(13)とを備えた受信器において、 受信信号を時間ドメインにおいてある長さのブロックに分割する手段(14)であ って、受信信号を処理する上記手段(13)に作動的に接続された手段と； 推定のための初期値を設定する手段(15)であって、受信信号をブロックに分割 する上記手段(14)に作動的に接続された手段と； 推定のための初期値を設定する上記手段(15)及び推定パラメータを更新する手 段(19)に作動的に接続された第１のスイッチング手段(16)と； ユーザデータ及びチャンネルパラメータを同時に推定するための手段(17)であ って、上記第１スイッチング手段(16)に作動的に接続された手段とを備え、この 検出手段(17)における信号ブロックの検出に適応信号ドットマトリクスが使用さ れ、そして上記検出手段(17)は、処理されている受信信号に応答して、検出に使 用される信号ドットマトリクスを修正し； 更に、上記推定手段(17)に作動的に接続された第２スイッチング手段(18)であ って、その出力が受信信号に対する推定値を生じるような第２スイッチング手段 と； 推定パラメータを更新する手段(19)であって、その入力が上記第２スイッチン グ手段(18)に作動的に接続されそしてその出力が上記第１スイッチング手段(16) に作動的に接続された手段とを備えたことを特徴とする受信器。 １３．上記受信器は、適応連想ネットワークによりユーザデータ及びチャンネ ルパラメータを同時推定する手段(17)を備え、そして上記検出手段(17)は、処理 されている受信信号に応答して、検出に使用される信号ドットマトリクスを更新 する請求項１２に記載の受信器。 １４．上記受信器は、受信信号の検出された記号に対する重み付け係数を計算 するための手段(17)を備え、この係数は、検出に含まれる記号の信頼性を指示す る請求項１２に記載の受信器。 １５．上記受信器は、受信信号の変換率を監視するための手段(50)と、信号を 検出するための少なくとも２つの異なる検出ブロック(51,52)と、受信信号の変 換率に基づいて受信信号を検出するための検出ブロックを選択する手段(50)とを 備えた請求項１２に記載の受信器。