WO2006095873A1

WO2006095873A1 - Ｍｉｍｏ検出制御装置およびｍｉｍｏ検出制御方法

Info

Publication number: WO2006095873A1
Application number: PCT/JP2006/304799
Authority: WO
Inventors: Qiang Wu; Jifeng Li
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority date: 2005-03-10
Filing date: 2006-03-10
Publication date: 2006-09-14
Also published as: CN1832386A

Abstract

　ＭＩＭＯ検出の処理演算量を低減する、ＭＩＭＯ検出制御（多重選択）装置およびＭＩＭＯ検出制御方法を開示する。この装置において、行列条件数算出部は、Ｍ列のチャネル推定行列Ｈに対して順次に第ｉ列を除去して構成されるＭ個の新しいチャネル行列Ｈｉの条件数を算出し、最小条件数行列選択部は、上記Ｍ個のＨｉの条件数に基づき条件数が最小となる１つのＨｉ（ｉ＝Ｉ，Ｉは定数）を選択し、送信信号推定生成部は、上記ＨＩ、および上記Ｈの第Ｉ列に基づき、第Ｉ番目送信信号の推定ｓ’ Ｉ（ｊ）をＫ個（１≦ｊ≦Ｋ）選択し、送信信号組合せ部は、上記ＨＩ、上記Ｈの第Ｉ列に基づき、上記第Ｉ番目送信信号以外の残りのＭ－１個送信信号を検出し、上記ｓ’ Ｉ（ｊ）と組合せてＭ個の送信信号からなる送信信号ベクトルｓに対する推定候補をＫ組構成し、尤度比較部は、上記Ｋ組の推定候補の中から尤度が最大となる１組を出力として選択する。

Description

明細書

MIMO検出制御装置および MIMO検出制御方法

技術分野

[0001] 本発明は、マルチアンテナ無線通信システムに使用されるマルチインプット 'マルチアウトプット（MIMO)検出技術に関し、特に MIMOシステムのビット誤り性能を向上するために、条件数の減少に基づく MIMO検出制御装置および MIMO検出制御方法に関する。

背景技術

[0002] MIMO技術は無線移動通信分野の技術における重大な突破である。 MIMO技術はデータの送信及び受信において両方とも複数のアンテナを用いる技術を言う。 Ml MO技術を用いればチャネルの容量を向上するとともに、チャネルの信頼度を向上しビット誤り率を低減することができる。 MIMOシステムの容量上限は、送信側のアンテナ数と受信側のアンテナ数との小さい方の増加とともに線形的に増加する。これに対して、受信側または送信側がマルチアンテナまたはアレーアンテナを使う一般のインテリジエンスアンテナシステムの容量上限はアンテナ数の対数に従って増加する。このため、 MIMO技術は無線通信システムの容量の向上において極めて大きい潜在力を有し、次世代移動通信システムが採用する重要な技術となっている。

[0003] 図 1は、 MIMO技術を用いる従来の MIMO無線通信システム 100の構成を示すブロック図である。この構成において、送信側は n本の送信アンテナを用いて信号を送

T

信し、受信側は n本の受信アンテナを用いて信号を受信する。送信側は直列

R Z並列変換部 101および複数の送信アンテナ 102— 1、…ゝ 102— m、…ゝ 102— nを備

T

える。受信側は複数の受信アンテナ 103— 1、 · ··、 103— n、チャネル推定部 104、

R

および MIMO検出部 105を備える。以下、送信アンテナ 102— 1、 · ··、 102— m、… 、 102— nを送信アンテナ 102と略称し、受信アンテナ 103— 1、 · ··、 103— nを受

T R

信アンテナ 103と略称する場合がある。

[0004] 送信側にお!、て、送信データはまず直列 Z並列変換部 101により n個のデータス

T

トリームに分けられ、各データストリームはそれぞれ 1つの送信アンテナ 102と対応する。

[0005] 受信側にお!、て、 n本の受信アンテナ 103は信号を受信し、チャネル推定部 104

R

はこの受信信号に基づきチャネル推定を行って、チャネル推定行列 Hを得る。 MIM O検出部 105は、チャネル推定行列 Hを用いて受信信号に対して MIMO検出を行い、送信側が送信した各データストリームを分離して復調し、検出されたデータを出力する。

[0006] MIMO検出部 105は主に、最大尤度検出方法、 ZF (Zero Forcing)検出方法、または MMSE (Minimum Mean Square Error)検出方法などを用いて MIMO検出を行

[0007] 最大尤度検出方法は、ベクトルのノイズ 2乗誤差を統計することにより直接算出されることができるが、最大尤度検出方法の処理演算量は指数増加するため、実現しにくい。 ZF検出方法の特徴は、各送信アンテナ間の干渉を除去することができるが、その代価として、背景雑音が増大する。 MMSE検出方法の基本思想は、推定したデータと実際のデータとの間の平均 2乗誤差が最小となるようにすることである。これにより、背景雑音の影響が考慮され、各送信アンテナ間の干渉の除去と背景雑音の増大とのトレードオフが取れるため、性能は ZF検出方法より優れる。

[0008] また、最近の MIMO検出方法には、 BLAST検出（ZF— BLASTおよび MMSE

-BLAST)という方法もある。 BLAST検出方法を用いる BLAST検出器は線形変換部と直列干渉除去部を備える。まず、線形変換部は信号対雑音比が最大となる送信アンテナ、例えば第 i番目送信アンテナ上のデータを推定し、この推定されたデータにより、第 i番目の送信アンテナの送信データを復元し、受信信号の中からこの復元された送信信号の影響を減ずる。次いで、残りのデータにおいて再び信号対雑音比が最大となる送信アンテナ上のデータの推定を行い、影響を除去する。このように、すべての推定データを得るまでこの手順を繰り返す。

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0009] 既に述べたように上記複数の MIMO検出方法は処理演算量が大き、、または背景雑音を増大すると、う問題がある。 [0010] よって、本発明の目的は、 MIMO検出において処理演算量を低減し、ビット誤り性能を向上することができる MIMO検出制御装置および MIMO検出制御方法を提供することである。

課題を解決するための手段

[0011] 本発明の目的を実現するために、本発明の 1つ態様は、 M列のチャネル推定行列 Hに対して順次に第 i列を除去して、 M個の新しいチャネル行列 Hを構成して、この M個の Hの条件数を算出する行列条件数算出手段と、前記 M個の Hの条件数に基づき条件数が最小となる 1つの H (i = I, Iは定数)を選択する条件数最小行列選択手段と、前記 H、および前記 Hの第 I列に基づき、第 I番目送信信号の推定 s' (j)を K

I I

個（l≤j≤K)選択する推定手段と、前記 H、前記 Hの第 I列に基づき、前記第 I番目

I

送信信号以外の残りの M— 1個送信信号を検出し、前記 s' (j)と組合せて M個の送

I

信信号からなる送信信号ベクトル sに対する推定候補を K組構成する送信信号組合せ手段と、前記 K組の推定候補の中力尤度が最大となる 1組を出力として選択する尤度比較手段と、を具備するマルチインプット 'マルチアウトプット（MIMO)検出制御装置である。

[0012] 本発明のもう 1つ態様は、 MIMO検出制御方法であって、この方法は、複数の送信アンテナを用いて送信した信号ベクトル sを、受信側が複数の受信アンテナを用いて受信し、受信信号ベクトル rを用いてチャネル推定を行い、 M列（Mは自然数)からなるチャネル推定行列 Hを推定するステップと、前記チャネル推定行列 Hの第 i (iは自然数)列を順次に除去して、 M— 1列のチャネル行列 Hを M個構成するステップと、前記 M個の新しいチャネル行列 H (l≤i≤M)の条件数を算出し、条件数が最小となるチャネル行列 H (Iは定数)を出力として選択するステップと、第 I番目の送信信号

I

の推定を K個選択し、受信信号 _rから第 I番目の送信信号の復元信号を減じて r =r -H (：, I) s

I ( （1 ¾≤1^、1は定数、11 ( _: , 1)は11の第1列を示し、₅ (j)は第 I番目送

I

信信号の第 j個推定を示す) t ヽぅ新ヽ受信信号ベクトル rを K個生成するステップと、 MIMO検出方法を 1つ選択し、前記チャネル行列 Hを用いて残りの M— 1個の

I

送信信号を検出し、第 I番目の送信信号の推定 s' (j)と一緒に、 M個の送信信号の

I

推定からなる送信信号ベクトル sの推定候補を構成し、全部で K組の前記送信信号ベクトル sの推定候補を生成するステップと、最大尤度の方法を用いて、前記 K組の送信信号ベクトル sの推定候補の中から尤度が最大となる 1組を選択して出力するステツプと、を具備するようにした。

発明の効果

[0013] 本発明によれば、 MIMO検出に用いる行列の条件数を減少することにより、ビット誤り性能を向上しつつ、処理演算量の増加を抑えることができる。従来の方法において、送信アンテナ間の干渉を除去する処理を行う場合と、送信アンテナ間の干渉を除去する処理を行わな、場合との性能が著しく相違するのに対して、本発明におヽては、上記の干渉除去を行う場合と、行わない場合との性能は十分近づき、大差がない。そこで、本発明の方法においては、干渉除去の処理を省くことができ、これにより、 MIMO検出の処理演算量をさらに低減することができる。

図面の簡単な説明

[0014] [図 1]ΜΙΜΟ技術を用いる従来の MIMO無線通信システムの構成を示すブロック図 [図 2]正規化した 16— QAM変調のコンステレーシヨンを示す図

[図 3]本発明の一実施の形態に係る MIMO無線通信システムの構成を示すブロック図

[図 4]本発明の一実施の形態に係る MIMO検出制御部の詳細な構成を示すブロック図

[図 5]本発明の一実施の形態に係る MIMO無線通信システムにおいて、条件数の減少に基づき MIMO検出を制御する方法の手順を示すフロー図

[図 6]本発明の一実施の形態に係る例に示す 4つの行列の条件数を示す図

[図 7]本発明の一実施の形態に係る送信アンテナおよび受信アンテナの異なる数の組み合わせにお、て、チャネル行列の条件数の減少を示す図

[図 8]本発明の一実施の形態に係る条件数の減少に基づき MIMO検出を制御する方法のシミュレーション結果を示す図

[図 9]本発明の一実施の形態に係る条件数の減少に基づき MIMO検出を制御する方法のシミュレーション結果を示す図

[図 10]図 8と結合して、従来の格子減少方法 (LR— ZF)の性能と、干渉除去の思想を適用した格子減少 (LR— SIC)方法の性能と、の比較を示す図

発明を実施するための最良の形態

[0015] 以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。

[0016] まず、 MIMOシステムを記述するモデルおよび本発明に係る条件数の減少に基づく MIMO検出制御方法の基本手順について説明する。

[0017] s= [s , · ··, s ]^τは n X I次元の送信信号ベクトルを示し、 sは第 i番目送信信号

1 nT T i

であり、すなわち第 i番目送信アンテナが送信する送信信号である。 n

R本の受信アンテナにより受信される受信信号ベクトルは r= [r , · ··, r ]^τで示され、上記の sと rとは

1 nR

下記の式（1)を満たす。

r=Hs+n

ここで、 η= [η , · ··, n ]^τは n本の受信アンテナ上における、平均値がゼロであり

1 nR R

、 2乗誤差が δ ²であるホワイトガウスノイズを示し、 Ηは η Χ η次元のチャネル推定

T R

行列を示す。 MIMO検出処理の目的は受信信号ベクトル rの中から、 n個の送信信

T

号 s (l≤i≤n )で構成される送信信号ベクトル sを復元することである。

i T

[0018] 条件数の減少に基づく MIMO検出制御方法の基本手順は以下のようである。

[0019] 受信側において、複数の受信アンテナ (n個）は送信側から送信された信号を受信

R

し、チャネル推定部はこの受信信号に基づきチャネル推定を行って、チャネル推定行列 Hを得る。以下、チャネル推定行列 Hが M列からなる場合を例にとる。すなわち送信アンテナの数と受信アンテナの数が両方とも M本である場合を例にとる。

[0020] 次、で、チャネル推定行列 Hに対して第 i列を削除して新し!/、チャネル行列 Hを構成する。例えば、第 1列から始めて、第 1列を削除して新しいチャネル行列 Hを構成し、次いで第 2列を除去して新しいチャネル行列 Hを構成し、同様の処理により順次

2

他の列を削除し、新しいチャネル行列を構成する。例えば H力列カゝらなる場合、 H の第 2、 3、 4列は Hを構成し、 Hの第 1、 3、 4列は Hを構成し、 Hの第 1、 2、 4列は H

1 2

を構成し、 Hの第 1、 2、 3列は Hを構成する。このように、新しいチャネル行列 Hは

3 4 i 全部で 4つある。チャネル推定行列 Hが M列力なる場合は、 M個の Hが得られる。次いでこの M個の Hの条件数を算出して、条件数が最小となる 1つの H、例えば i = I となる Hを選択する。これにより、後続する MIMO検出に用いられるチャネル行列の条件数が低減される。

[0021] 次いで、第 I番目の送信信号の推定信号 sを K個選択し、式 r =r H (：, I) s (j)に

I j I 従って、受信信号 rからこの第 I番目の送信信号の復元信号 H (：, I) s (j)を減じて、

I

K個の新しい受信信号を構成する。ここで H (：, I)は Hの第 I列を示し、 j = l, · ··, K である。次いで、チャネル行列 Hを用いて残りの M—1個の送信信号を検出する。こ

I

こで、 Hは条件数が最も小さい行列として選択されたものであるため、上記の残りの

I

M— 1個の信号を検出する MIMO検出処理の処理演算量を低減しつつ、性能を向上することができる。次いで、、検出された M— 1個の送信信号と、第 I番目の送信信号の推定信号 s 'とを組み合わせ、 M個の送信信号からなる送信信号ベクトル sの推

I

定候補を得る。このような送信信号ベクトル sの候補は K組得られる。この K組の送信信号ベクトル sの推定候補の中から最大尤度の方法を用いて、尤度が最大となる 1組を選択して出力する。

[0022] 上記の基本手順の細部につ!、て説明する。

[0023] 上記の行列の条件数とは、行列の最大特異値と最小特異値との比率である。チヤネル行列の条件数が大きいほど、チャネルの相関も大きくなり、 MIMO検出の性能（例えば BER性能）は劣っていく。最大尤度検出と比べる場合、チャネル行列の条件数が大きいほど、 ZF検出、または MMSE検出の性能は、条件数の増加に従ってより大きく劣る。チャネルの相関が 0となる場合、すなわちチャネルの各列が直交する場合、チャネルの条件数は 1となり、この場合 ZF検出方法は非常に低い処理演算量を保ちつつ、その性能は最大尤度検出方法の性能と等レベルに達する。要するに、 M IMO検出において、チャネルの条件数が小さいほど、性能はより良くなる。上記の M 個の Hの中から条件数が最小となる Hを選択するのは、後続の検出手順において i I

性能の向上に繋がる。

[0024] また、上記の第 I番目の送信信号の推定の方法は次の通りである。 N— QAM等の変調方式によれば、第 I番目送信信号に対する選択肢、すなわち候補値は N種ある。例えば、 16— QAM変調に対して、各送信信号は 16種の候補値が存在する。図 2 は正規化した 16— QAM変調のコンステレーシヨンを示す図である。第 I番目の送信信号の推定を K個選択することとは、 N個の候補値の中から K個を選択して第 I番目の送信信号の推定とすることである。選択の基準は、できるだけ大きい確率で、 K個の推定値の中から、実際の第 I番目の送信信号を当てることである。以下、 K個の推定値を選択する 2つの場合を列挙する。

[0025] 1)K=Nの場合、すべての可能な候補値が選択されるため、実際の送信信号は必ず選択された集合の中にある。

[0026] 2)K<Nの場合、まず大略な推定として、例えば ZF方法、 MMSE方法などの従来の検出方法を用いて第 I番目信号を推定する。 Kは自然数であって、例えば、 ZF方法を用いて復調前の第 I番目の送信信号の推定を求める。次いで、図 2に示す変調コンステレーシヨン図において、上記の大略な推定と最も近い K個のコンステレーション点を推定値とする。

[0027] また、上記の K組の送信信号ベクトル sの推定候補の中から最大尤度の方法を用いて、尤度が最大となる 1組を選択する方法は次の通りである。受信信号ベクトルを rと示し、 Hの第 i列を H (：, i)と示し、第潘目送信信号の推定を s ' (j) (l≤j≤K)と示す場合、前述ように、まず Hの第冽を順次に除去して構成する行列 H (l≤i≤M)の中力条件数が最も小さい 1つ Hが選択される。次いで、 r =r— H (：, I) s ' (j)となるよう

I j I

な rが K個得られる。 rは既に残りのデータに対する第 I番目送信信号 sの影響を除去 j j I した結果となる。力かる場合、 r、 Hを用いて残りの M—1個の送信信号を検出する。

j I

この M— 1個の送信信号の検出値と第 I番目送信信号の推定値 s (j)はすべての M

I

個の送信信号からなる送信信号ベクトル sの推定候補を構成し、このような送信信号ベクトル sの推定候補は全部で K組得られる。最大尤度の方法を用いてこの K組の推定候補の中の尤度が最大となる 1組を、復調出力として選択する。

[0028] 以下、添付図面を参照しながら本発明の具体的な実施の形態を説明する。

[0029] 図 3は、本発明の一実施の形態に係る MIMO無線通信システム 200の構成を示すブロック図である。なお、 MIMO無線通信システム 200は、従来の MIMO無線通信システム 100 (図 1参照）と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。 MIMO無線通信システム 200は、 MIMO検出制御部 201をさらに備える点で、従来の MIMO無線通信システム 100と相違する [0030] 図 4は、条件数の減少に基づき、 MIMO検出を多重選択する制御を行う MIMO検出制御部 201の詳細な構成を示すブロック図である。

[0031] 図 4に示すように、 MIMO検出制御部 201は行列条件数算出部 211、条件数最小行列選択部 212,送信信号推定生成部 213、送信信号組合せ部 214、および尤度比較部 215を備える。

[0032] ここで、行列条件数算出部 211はチャネル推定部 104から入力されるチャネル推定行列 H (チャネル行列は M列力もなる）に対して順次に第 i列を削除して M個の新しいチャネル行列 Hを生成し、この M個の Hの条件数を算出し、条件数最小行列選択部 212に出力する。条件数最小行列選択部 212は、行列条件数算出部 211で算出された M個の条件数に基づいて、条件数が最小となる Hを 1つ選択し、例えば H i I を選択し、 MIMO検出部 105に出力する。送信信号推定生成部 213は、第 I番目の送信信号に対して K個の推定を得て、送信信号組合せ部 214に出力する。送信信号組合せ部 214は、 MIMO検出部 105で受信信号ベクトル r,チャネル行列 H、第 I

I

番目送信信号の推定 s ' (j)を用いて残りの M— 1個送信信号を検出した結果と、 s

I I ' a

) (l≤j≤K)とを組合わせて送信信号べ外ル sの推定候補を K組構成する。送信信号組合せ部 214では、構成した K組の推定候補を尤度比較部 215に出力する。尤度比較部 215は、送信信号組合せ部 214で構成された K組の推定候補の中から、最大尤度の方法を用いて尤度が最大となる 1組を検出されたデータとして選択し、出力する。

[0033] 図 5は、 MIMO無線通信システム 200において、条件数の減少に基づき、 MIMO 検出を制御（多重選択)する方法の手順を示すフロー図である。

[0034] まず、ステップ S301で、 MIMO検出部 105にチャネル推定行列 Hおよび受信信号ベクトル _rが入力され、送信信号推定生成部 213で、第 I番目送信信号に対する推定の数が Kと設定される。

[0035] 次、で、ステップ S302で、行列条件数算出部 211は、チャネル行列 H (に対して順次第 i列を除去して M個の新しいチャネル行列 Hを得る。例えば、チャネル Hが 4行 4 列からなり、チャネル推定行列は、 H =

-0.1416 - 0.0035Ϊ -0.5992 - 0.3845Ϊ -0.2550 - 0.2926Ϊ 0.1165 + 0.2207Ϊ -0.1131 - 0.2360Ϊ 0.1427 - 0.1723Ϊ -0.0363 - 0.0946Ϊ -0.1911 - 0.1952Ϊ 0.0948 - 0.8188Ϊ -0.0546 - 0.2316Ϊ 0.2448 - 0.9284Ϊ 0.2447 + 0.3439Ϊ -0.4797 + 0.3428Ϊ 0.6783 - 0.2910Ϊ 0.7938 + 0.0299Ϊ 0.0726 + 0.1419Ϊ である場合、

第 1列を削除して得られる新しいチャネル行列は、 H =

-0.5992 - 0.3845Ϊ -0.2550 - 0.2926Ϊ 0.1165 + 0.2207Ϊ

0.1427 - 0.1723Ϊ -0.0363 - 0.0946Ϊ -0.1911 - 0.1952Ϊ

-0.0546 - 0.2316Ϊ 0.2448 - 0.9284Ϊ 0.2447 + 0.3439Ϊ

0.6783 - 0.2910Ϊ 0.7938 + 0.0299Ϊ 0.0726 + 0.1419Ϊ

となり、第 2列を削除して得られる新しいチャネル行列は、 H =

2

-0.1416 - 0.0035Ϊ -0.2550 - 0.2926Ϊ 0.1165 + 0.2207Ϊ

-0.1131 - 0.2360Ϊ -0.0363 - 0.0946Ϊ -0.1911 - 0.1952Ϊ

0.0948 - 0.8188Ϊ 0.2448 - 0.9284Ϊ 0.2447 + 0.3439Ϊ

-0.4797 + 0.3428Ϊ 0.7938 + 0.0299Ϊ 0.0726 + 0.1419Ϊ

となり、第 3列を削除して得られる新しいチャネル行列は、 H =

3

-0.1416 - 0.0035Ϊ -0.5992 - 0.3845Ϊ 0.1165 + 0.2207Ϊ

-0.1131 - 0.2360Ϊ 0.1427 - 0.1723Ϊ -0.1911 - 0.1952Ϊ

0.0948 - 0.8188Ϊ -0.0546 - 0.2316Ϊ 0.2447 + 0.3439Ϊ

-0.4797 + 0.3428Ϊ 0.6783 - 0.2910Ϊ 0.0726 + 0.1419Ϊ

となり、第 4列を削除して得られる新しいチャネル行列は、 H =

4

-0.1416 - 0.0035Ϊ -0.5992 - 0.3845Ϊ -0.2550 - 0.2926Ϊ

-0.1131 - 0.2360Ϊ 0.1427 - 0.1723Ϊ -0.0363 - 0.0946Ϊ

0.0948 - 0.8188Ϊ -0.0546 - 0.2316Ϊ 0.2448 - 0.9284Ϊ

-0.4797 + 0.3428Ϊ 0.6783 - 0.2910Ϊ 0.7938 + 0.0299Ϊ

となる。

[0036] 次いでステップ S303で、行列条件数算出部 211は、この M個の Hの条件数を算出し、条件数が最小となる Hを選択する。

I

[0037] 図 6は、ステップ S302中の例に示す 4つの行列の条件数を示す図である。 Hのうち、条件数が最小となる行列は H、すなわち Hの第 4列を削除して得られた行列である

4

。従って、ステップ S303で Hが選択される。この例において、行列 Hの条件数は 10.

4

7163である。

[0038] 次いで、再び図 5の戻ってステップ S304で、送信信号推定生成部 213は、第 I番目送信信号に対する推定を K個選択する。すなわち、 s ' (j) (l≤j≤K)を選択する。送

I

信信号組合せ部 214は、 s ' (j)を用いて r =r— H (：, I) s ' (j) (l≤j≤K)を算出する

I j I

[0039] この算出について、一般例を用いて説明する。例え、上記の式（1)に基づき、第潘目の送信信号が得られるとしたら、下記の式 (2)が示す計算を行う。

r =r-H (：, i) s (i) =H s +η · '· (2)

この式にぉ、て、 s (i)は第 i番目の送信信号を示し、 s 'は第 i番目の送信信号を除去した送信信号ベクトルを示し、 H (：, i)は Hの第冽を示す。 rは、第 i個の送信信号を除去した受信信号を示し、 Hは、チャネル推定行列 Hの第冽を削除して得られる新し、チャネル行列を示す。

[0040] 本例では i=4である。かかる場合、 Hの条件数は 2.4459 (図 6参照）であって、元の

I

チャネル推定行列 Hの条件数 10.7163と比べて大きく下がっている。したがって、式（ 2)に示す s"に対して検出を行えば、いかなる従来の MIMO検出方法を用いても Hを用いる場合に比べ、性能が良くなる（最大尤度検出方法対しては、 Hを用いる場合と、 Hを用いる場合との性能は大きく変わらない)。すなわち、 ZF方法、 MMSE方法、

I

BLAST方法などの MIMO検出方法を用いるいかなる MIMO無線通信システムに、本発明に係る MIMO検出制御部 201を設けても MIMO検出の性能は向上する。

[0041] 図 7は、送信アンテナ 102および受信アンテナ 103の異なる数（2本のアンテナから 8本のアンテナまで）の組み合わせにおいて、チャネル行列の条件数の減少を示す図である。

[0042] 図 7に示すように、 Hの条件数の最小値は Hの条件数のほぼ 1Z4となる。

[0043] 再び図 5の戻ってステップ S304で、送信信号推定生成部 213は、第 I番目の送信信号の推定を K個選択する。例えば、変調方式は 16— QAM (図 2に示す変調コンステレーシヨン図）を用い、各送信信号の候補値が 16種の可能性がある場合、第 I番目の送信信号の推定を K個選択するということは、 16個の選択肢の中から Κ個を選択して第 I番目の送信信号の推定とすることである。選択の基準は、できるだけ大きい確率で、 Κ個の推定値の中から、実際の第 I番目の送信信号を当てることである。すなわち、推定の正確率を推定の基準とする。

[0044] 例えば Κ= 16の場合、実際の送信信号は選択された集合の中に存在する。 Κ< 1 6の場合、例えば Κ=4の場合、推定の正確率を高めるために、まず例えば ZF方法または MMSE方法などの従来の検出方法を用いて大略な推定を行う。例えば ZF方法を用いて復調前の第 I番目送信信号の大略な推定を求める。そして、変調コンステレーシヨン図において、 ZF検出方法で求められた大略な推定に最も近い Κ個のコンステレーシヨン点を推定値として選択する。本例では、例えば ZFの出力値が 0.4037 + 0.6564iである場合、これと最も近い 4つのコンステレーシヨン点、 0.3162 + 0.9487i、 0.3162 + 0.3162i, 0.9487 + 0.9487Ϊ,および 0.9487 + 0.3162iを第 4の送信信号の 4 個の推定として選択する。

[0045] 次いで、ステップ S305で、 MIMO検出部 105は、ある MIMO検出方法を選択し、選択された MIMO検出方法に従い、 Hおよび rを用いて残りの M— 1個の送信信号

I j

を検出する。ここで MIMO検出部 105は従来の何れの検出方法を用いても良い。この M— 1個の送信信号と s (j)とは送信信号ベクトル sの推定候補を構成する。このよ

I

うな送信信号ベクトル sの推定候補は全部で K組ある。具体的な説明は以下に記述する。

[0046] ここでは、 ZFまたは格子減少（lattice reduction)方法を用いて、 r =H sに対して

I I

各 s'を求める。例えば i=4、 j = l、 K=4で、第 4個送信信号 (1=4)に対応する 4つの推定（0.3162 + 0.9487Ϊ, 0.3162 + 0.3162Ϊ, 0.9487 + 0.9487Ϊ, 0.9487 + 0.3162Ϊ)を得た場合を例にとる。このステップ (S305)において ZF方法により検出された第 1〜3 番目の送信信号が（0.3162 + 0.3162i -0.9487 + 0.9487Ϊ -0.9487 + 0.9487i)である場合、第 4個 (1=4)送信信号に対する 4つ (K=4)の推定の第 1個目（j = l)の推定 0 .3162 + 0.9487iと、検出された第 1〜3番目の信号とを合わせて、すべての送信信号力らなる送信ベクトル sの推定候補 s (1) = (0.3162 + 0.3162Ϊ -0.9487 + 0.9487Ϊ - 0. 9487 + 0.9487Ϊ 0.3162 + 0.9487i)が得られる。なお、このような送信信号ベクトル sの推定候補は 4組得られる。

[0047] 次いでステップ S306で、この送信信号ベクトル sの K組の推定候補のから、尤度が最大となる 1組を選択して検出されたデータとして出力する。具体的にはステップ S3 05において得られた送信信号ベクトル sの推定候補 s'(j) (l≤j≤K)に対応して、各

II r-Hs'(j) IIを算出し、この K個の II r-Hs'(j) IIの中から || r Hs'(j) ||が最小となる 1組を選択して、出力 s'とする。すなわち s'は、下記の式（3)で表す通りである。

[数 1] s¹ = mm (arg \r -H x s' ( 3

[0048] 以下、本発明に係る条件数減少に基づき MIMO検出を制御（多重選択)する方法において、処理演算量の低減について説明する。

[0049] 前述したように、 Hの算出において条件数を算出する必要があり、その 1つの方法は行列の条件数を算出する方法である。行列 Hを建て、行数と列数とが等しくなるようにする。もう 1つの方法は行列の特異値分解を用いる方法で、処理演算量はおよそ 0 (M⁴)となる。ここで Oは行列の階数を表す。本発明に係る MIMO検出方法において、 M個の Hの条件数を算出する必要があり、全体的に処理演算量は 0 (M⁵)となる。しかし、実際に行列の条件数を算出するのには最大の特異値と最小の特異値が分かれば良ぐ全部の特異値が必要なわけではない。最大の特異値は冪乗法を用いて求め、最小の特異値は反冪乗法を用いて求める。上記の最大の特異値と最小の特異値を求める処理演算量は 0 (M²)となり、本発明に係る MIMO検出方法においては M個の Hの条件数を算出するため、全体的に処理演算量は 0 (M³)となる。このように、算出の処理演算量は大いに低減される。本発明では、特異値を用いてチヤネル行列の条件数を求める。

[0050] コード多重化については、例えば ZF、 MMSE、格子減少（lattice reduction)などの線形検出を行う場合、重み付き行列 Wは一回のみ算出すれば良ぐ K回の復調において Wを繰り返して使って良い。一方、干渉除去の方法、例えば QR分離なども 1 回だけ算出して良いが、 QR分離を用いて方程式を解くのには K回の計算が必要である。

[0051] なお、図 5のステップ S306で送信データの K個の推定から、尤度が最大となる 1つを選択する際に、 || r— Hs' (j) IIを算出する処理演算量は 0 (M²)であって、これを K回算出するため、処理演算量は O (KM²)となる。 H r-Hs' (j) IIを算出する結果は、 II r -H s" IIを算出する結果と同様となり、演算量もほぼ同等であって、両方とも処理演算量は O (KM²)である。ここで II r -H s" IIのて、 H、および s"は、式（2)に示す通りである。

[0052] 以下、 MIMO検出部 105が用いる検出方法力 F方法 (または MMSE方法）および格子減少方法である場合における処理演算量について説明する。

[0053] 1. ZF方法、または MMSE方法

ステップ S303において、条件数を算出する際の処理演算量 0 (M³)は検出方法に依存しない。ステップ S305において、重み付き行列 W=H + (ここで上付きの「 +」は偽り逆を表す)を算出する際の処理演算量は 0 (M³)となる。毎回 Wrを算出する処理演算量は（M * (M—1) )となり、すなわち 0 (M²)となる。

[0054] 次いで、ステップ S304およびステップ S305での処理演算量について、 K=Nの場合および Kく Nの場合に分けて説明する。ここで、 Nは変調レベルを表す。

[0055] K=Nである場合、処理演算量は O (NM²)である。 K<Nである場合は、処理演算量が O (M³)となる W1=H +、および処理演算量が O (M²)となる Wlrをさらに算出する必要があって、ステップ S304およびステップ S305での処理演算量は 0 (M³) +0 ( (K+ 1) M²)となる。

[0056] ステップ S306で、式（3)に示す || r Hs' ||を算出する処理演算量は O (KM²)である。

[0057] このように、全体的な処理演算量は上記の各ステップにおける処理演算量の総和であり、およそ 0 (M³)〜0 (M⁴)となって、 BLAST検出とほぼ同等のレベルである。

[0058] 2.格子減少

格子減少においては、一般的に LLL (Lenstra Lenstra Lovasz-Reduced)方法が用いられ、 LLLの処理演算量は比較的に低ぐおよそ行列次元数の 3乗となる。

[0059] まず、ステップ S 303において条件数を算出する処理演算量は 0 (M³)である。 [0060] 次、でステップ S 305にお、て格子減少を算出する処理演算量はおよそ O (M³)である。

[0061] ステップ S304およびステップ S305〖こおいて、毎回の復調処理の処理演算量は O

(M²)であるため、 K=Nである場合、処理演算量は 0 (NM²)となる。 K<Nである場合の処理演算量は O (M³) + 0 ( (K+ 1) M²)となる。

[0062] ステップ S306において、 II r-Hs' ||を算出する処理演算量は O (KM²)である。

[0063] このように、全体的な処理演算量は上記の各ステップにおける処理演算量の総和であり、およそ 0 (M³)〜0 (M⁴)となって、 BLAST検出とほぼ同等のレベルである。

[0064] 図 8および図 9は、条件数の減少に基づき MIMO検出を制御（多重選択)する方法のシミュレーション結果を示す図である。シミュレーションにおいて n =n =4であり、

T R

変調方式は 16— QAM (図 2参照）であり、チャネル推定行列 Hの各要素はランダムに生成され、複ガウス分布となる。図 8において、 K= 16、すなわち第 I番目送信信号に対する推定は必ず正しい推定を含む。図 8において、 Μ— LRの Μは本発明の多重選択を表し、 LRは Ηに対して格子減少方法を用いてから、次いで ZF方法を用い

I

て第 I番目送信信号以外の送信信号を検出することを表す。 Μ— ZFは、本発明の多重選択において ZF方法を用いる場合を示す。 SDは球検出の場合を示す。 M-LR SICは、 Hに対して格子減少方法を用いてから、次いで干渉除去に類似する方法を

I

用いてデータを検出する場合を示す。図 8から分かるように、本発明の多重選択方法は BLAST検出方法に比べ、性能が大いに向上する。またこの図から分力るように、 Hに対してさらに格子減少方法を用いれば、本発明の多重選択方法の性能は球検

I

出方法の性能に十分近づく。なお、 M— LRSIC方法は一般的に、性能が球検出方法よりも若干優れる。球検出方法は一般的に性能が最大尤度方法に十分近づくが、球検出方法の処理演算量は比較的に高ぐなお初期半径の選択が比較的に難しい。初期半径の選択が大きくなると、探索の空間が多すぎとなり、逆に初期半径の選択力、さくなると、正解が見つからない場合がある。なお、球検出方法の処理演算量は多項式の処理演算量に依存し、不明確である。これに対して、本発明の係る MIMO 検出多重選択方法の処理演算量は明確であり、 K値が異なるのに従って処理演算量 max(0 (M³) , O (KM²) )はおよそ O (M³)〜0 (M⁴)のレベルとなり、 O (M⁴)と見なして良い。これは BLASTとほぼ同様のレベルでありながら、性能は最大尤度方法に近づく。

[0065] 具体的に、図 9は異なる K値に対する M— ZF方法の性能比較を示す。図 9から分かるように、 Kが大きいほど、 MIMO検出の性能 (BER性能）は向上する。

[0066] 図 10は、図 8と結合して、従来の格子減少方法 (LR— ZF)の性能と、干渉除去の思想を適用した格子減少 (LR— SIC)方法の性能と、の比較を示す図である。図 10 と図 8とを比較すれば分力るように、本発明の MIMO検出多重選択方法によれば性能は大いに向上しつつ、処理演算量の増加は抑えられる。 LR_ZFと LR— SICとの比較により分力るように、本発明の多重選択方法において干渉除去行う場合と干渉除去を行わない場合との性能はほぼ同様である。しかし、従来の方法においては、干渉除去を行う場合と干渉除去を行わない場合との性能には大きい差異がある。従つて、本発明の方法を用いれば干渉除去を行わなくて良ぐこれにより、処理演算量をさらに低減することができる。

[0067] このように、本実施の形態によれば、チャネル行列の条件数の減少に基づき MIM O検出を制御（多重選択)するため、 MIMO検出の処理演算量を低減しつつ、性能を向上することができる。

[0068] 本発明に係る MIMO検出制御装置および MIMO検出制御方法は、上記各実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。

[0069] 本発明に係る MIMO検出制御装置は、 MIMO方式の移動体通信システムにおける通信端末装置および基地局装置に搭載することが可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する通信端末装置、基地局装置、および移動体通信システムを提供することができる。

[0070] なお、ここでは、本発明をノヽードウエアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明をソフトウェアで実現することも可能である。例えば、本発明に係る MIMO検出制御方法のアルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係る MIMO 検出制御装置と同様の機能を実現することができる。

[0071] 本明糸田書 ίま、 2005年 3月 10日出願の中国特許出願第 200510054374. 2号に基づく。この内容はすべてここに含めておく。

産業上の利用可能性

本発明に係る MIMO検出制御装置および MIMO検出制御方法は、 MIMO無線通信システムにお!/、て MIMO検出を行う等の用途に好適である。

Claims

請求の範囲

[1] M列のチャネル推定行列 Hに対して順次に第 i列を除去して、 M個の新しいチヤネル行列を構成して、この M個の Hの条件数を算出する行列条件数算出手段と、前記 M個の Hの条件数に基づき条件数が最小となる 1つの H (i = I, Iは定数)を選択する条件数最小行列選択手段と、

前記 H、および前記 Hの第 I列に基づき、第 I番目送信信号の推定 s' (j)を K個 (1

I I

≤j≤K)選択する推定手段と、

前記 H、前記 Hの第 I列に基づき、前記第 I番目送信信号以外の残りの M— 1個送

I

信信号を検出し、前記 s' (j)と組合せて M個の送信信号からなる送信信号ベクトル s

I

に対する推定候補を κ組構成する送信信号組合せ手段と、

前記 K組の推定候補の中から尤度が最大となる 1組を出力として選択する尤度比較手段と、

を具備する MIMO検出制御装置。

[2] 前記推定手段において、

N— QAMの変調方式の場合、前記第 I番目送信信号に対する推定の選択肢は N 種ある、

請求項 1記載の MIMO検出制御装置。

[3] 前記推定手段は、

前記 N種の選択肢の中から K個を選択して前記第 I番目送信信号の推定とする、請求項 2記載の MIMO検出制御装置。

[4] 前記推定手段は、

前記 N種の選択肢の中から K個を選択する際に、より確率の高い K個で実際の第 I 番目送信信号を示すことを基準とする、

請求項 3記載の MIMO検出制御装置。

[5] 前記尤度比較手段は、

前記 K組の推定候補を s (j) (l≤j≤K)と記する場合、対応する II r-Hs (j) II (1 ≤j≤K)を算出し、この K個の II r-Hs (j) IIの中から II r-Hs (j) ||が最小となる s ( j)を出力として選択して、送信信号ベクトル sの推定 sを得る、請求項 1記載の MIMO検出制御装置。

[6] 前記行列条件数算出手段は、

行列の特異値を用いて分離を行!、、前記 M個の新、チャネル行列 Hの条件数を算出する、

請求項 1記載の MIMO検出制御装置。

[7] 前記送信信号組合せ手段は、

格子検証方法を用いて、前記第 I番目送信信号以外の残りの M— 1個の送信信号を検出する、

請求項 1記載の MIMO検出制御装置。

[8] 前記送信信号組合せ手段は、

ZF方法を用いて、前記第 I番目送信信号以外の残りの M— 1個の送信信号を検出する、

請求項 1記載の MIMO検出制御装置。

[9] 前記送信信号組合せ手段は、

最小 2乗誤差方法を用いて、前記第 I番目送信信号以外の残りの M— 1個の送信信号を検出する、

請求項 1記載の MIMO検出制御装置。

[10] 複数の送信アンテナを用いて送信した信号ベクトル sを、受信側が複数の受信アンテナを用いて受信し、受信信号ベクトル rを用いてチャネル推定を行い、 M列（Mは自然数)力もなるチャネル推定行列 Hを推定するステップと、

前記チャネル推定行列 Hの第 i (iは自然数)列を順次に除去して、 M— 1列のチヤネル行列 Hを M個構成するステップと、

前記 M個の新しいチャネル行列 H ( l≤i≤M)の条件数を算出し、条件数が最小となるチャネル行列 H (Iは定数)を出力として選択するステップと、

I

第 I番目の送信信号の推定を K個選択し、受信信号 _rから第 I番目の送信信号の復元信号を減じて r =r— H (：, I) s' (j) ( l≤j≤K、 Iは定数、 H (：, I)は Hの第 I列を示

j I

U s (j)は第 I番目送信信号の第 j個推定を示す) t 、う新 U、受信信号ベクトル rを

I j

K個生成するステップと、 MIMO検出方法を 1つ選択し、前記チャネル行列 Hを用いて残りの M— 1個の送

I

信信号を検出し、第 I番目の送信信号の推定 s' (j)と一緒に、 M個の送信信号の推

I

定からなる送信信号ベクトル sの推定候補を構成し、全部で K組の前記送信信号べクトル sの推定候補を生成するステップと、

最大尤度の方法を用いて、前記 K組の送信信号ベクトル sの推定候補の中から尤度が最大となる 1組を選択して出力するステップと、

を具備する MIMO検出制御方法。