WO2007040018A1 - 受信装置 - Google Patents

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WO2007040018A1
WO2007040018A1 PCT/JP2006/317998 JP2006317998W WO2007040018A1 WO 2007040018 A1 WO2007040018 A1 WO 2007040018A1 JP 2006317998 W JP2006317998 W JP 2006317998W WO 2007040018 A1 WO2007040018 A1 WO 2007040018A1
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signal
likelihood
decision value
hard decision
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PCT/JP2006/317998
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Inventor
Masatsugu Higashinaka
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corporation
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    • H04L5/0021—Time-frequency-code in which codes are applied as a frequency-domain sequences, e.g. MC-CDMA

Definitions

  • the present invention relates to a receiving device that demodulates a received signal, and particularly relates to a receiving device that demodulates a modulated signal received via a plurality of antennas.
  • the maximum likelihood determination method calculates the metric of the replica and the received signal created based on the transmission path response and the transmission symbol candidate on the receiving device (hereinafter referred to as the receiver) side, and minimizes the metric.
  • the replica is searched for all the combinations, and the transmission symbol candidate corresponding to the replica with the smallest metric is output as the determination result.
  • This maximum likelihood determination method has excellent reception performance, but generally requires an enormous amount of calculation to calculate all possible combinations of metrics.
  • a calculation amount reduction type maximum likelihood determination method is described in Non-Patent Document 1 below. According to Non-Patent Document 1 below, the amount of calculation required for maximum likelihood determination is reduced by limiting the combinations for calculating metrics by some means.
  • the above-mentioned computational complexity reduction type maximum likelihood determination method has a problem that it is difficult to calculate a soft decision value used for error correction decoding.
  • a soft decision value in units of bits is obtained by a log likelihood ratio of the likelihood when the bit is “1” and the likelihood when the bit is “+1”.
  • the above-mentioned computational complexity reduction type maximum likelihood determination method does not calculate metrics for all replicas. Therefore, there is a possibility that there is no symbol including “1” or “+1” in the transmission symbol candidates for which the metric is calculated. In such a case, the soft decision value cannot be calculated.
  • Patent Document 1 there is a technique described in Patent Document 1 below as a technique for solving the problem of the above-described calculation amount reduction type maximum likelihood determination method.
  • a hard decision sequence is estimated using a maximum likelihood determination method of a calculation amount reduction type.
  • the hard decision value of the bit to be calculated is referred to, and the sequence having the inverted bit is reduced in computational complexity.
  • Estimate using the reduced maximum likelihood method By repeating this operation as many times as the number of bits transmitted in one transmission, the likelihood information of “1” and “+1” for all transmitted bits is obtained. As a result, it is possible to calculate a soft decision value in the maximum likelihood determination method of a calculation amount reduction type.
  • Non-special literature 1 Emanueie Viterbo, Joseph Boutros, A Universal Lattice and oae
  • Patent Document 1 GB2406760A
  • the present invention has been made in view of the above, and it is possible to obtain a soft decision value with high accuracy and a small amount of computation in the computation amount reduction type maximum likelihood determination method.
  • An object of the present invention is to obtain a receiving apparatus capable of providing good communication on a circuit scale.
  • a receiving apparatus is a receiving apparatus that demodulates modulated signals received via a plurality of antennas, and performs predetermined reception.
  • a transmission path estimation means for estimating a transmission path response matrix according to the number of antennas and the number of symbols based on a received signal vector representing a plurality of baseband digital signals after processing; Based on the received signal vector and the channel response matrix, the hard decision sequence is estimated, and the hard decision sequence obtained as the estimation result and the first likelihood information corresponding to the hard decision sequence are output.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a receiver according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a digital signal demodulation unit of the receiver according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit included in the digital signal demodulation unit of the receiver according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of a digital signal demodulating unit of the receiver according to the second embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit included in the digital signal demodulation unit of the receiver according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit provided in the digital signal demodulation unit of the receiver according to the third embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of a digital signal demodulating unit of the receiver according to the fourth embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit provided in the digital signal demodulation unit of the receiver according to the fourth embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of a receiver according to the fifth embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of a digital signal demodulating unit of the receiver according to the fifth embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit included in the digital signal demodulation unit of the receiver according to the fifth embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of a receiver according to the sixth embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit included in the digital signal demodulation unit of the receiver according to the seventh embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a first embodiment of a receiving apparatus (hereinafter referred to as a receiver) according to the present invention.
  • the receiver according to the present embodiment includes an antenna 10-1 to N, an analog signal processing unit 11-1 to N, an AZD conversion unit 12-1 to N, and a digital unit that performs characteristic operations of the present invention.
  • a signal demodulator 13, a Dinterleaver 14, and a decoder 15 are provided. The operation of the receiver according to the present invention will be described below.
  • the analog signal processing units 11-1 to 11 -N perform analog signal processing such as down-conversion on the high-frequency analog signals received via the antennas 10-1 to N.
  • analog signal processing such as down-conversion on the high-frequency analog signals received via the antennas 10-1 to N.
  • the signals output from the analog signal processors 11 1 to N are converted into digital signals by the AZD converters 12-1 to N and output to the digital signal demodulator 13.
  • the digital signal demodulator 13 performs demodulation processing described later on the input signal to obtain demodulated data.
  • This demodulated data is output after the inverse processing of interleaving performed by the transmitter is performed on the transmission signal in the Dinterleave unit 14.
  • Decoding section 15 performs error correction decoding processing, which is soft decision decoding, on the output signal from deinterleaving section 14 and outputs the result as a decoded bit sequence.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the digital signal demodulating unit 13.
  • the digital signal demodulation unit 13 includes a hard decision sequence estimation unit 21, a transmission path estimation unit 22, and soft decision value generation units 23-1 to K. Note that ⁇ depends on the received signal modulation method equal to the number of bits transmitted at one symbol timing and the number of signals transmitted simultaneously at the transmitter by a plurality of antenna forces.
  • the digital signal demodulating unit 13 receives the baseband digital signal of the ⁇ system output from the AZD conversion units 12-1 to ⁇ .
  • these input signals are represented by a high-dimensional column vector and are referred to as “reception signal vectors”.
  • the transmission path estimation unit 22 first estimates the transmission path response of the desired signal based on the received signal vector.
  • the transmission path response is estimated using, for example, the least square method using known sequences orthogonal between the transmitting antennas.
  • the transmission line response can be expressed as an N-by-M matrix using M and the number of receiving antennas N of the receiver. it can.
  • the transmission line response may be a simple scalar rather than a matrix, but in the following description, the transmission line response will be unified as “transmission line response matrix”. It should be noted that the present invention can be applied as it is even when the transmission line response matrix is a vector or a scalar.
  • Hard decision sequence estimation unit 21 estimates a hard decision sequence corresponding to the transmission signal of the partner transmitter based on the received signal vector that is the input signal and the transmission path response matrix received from transmission path estimation unit 22. To do.
  • the hard decision sequence estimation unit 21 outputs the estimated hard decision sequence and the likelihood information ex corresponding to the hard decision sequence to the soft decision value generation units 23-1 to K.
  • the hard decision sequence estimation unit 21 performs an estimation process using any signal determination technique suitable for the assumed communication system, such as a computational complexity reduction type maximum likelihood determination method such as “sphere decoding”. .
  • Soft decision value generators 23-1 to 23-K perform the later-described processing based on the received signal vector, the transmission path response matrix, the hard decision sequence, and the likelihood information ⁇ to perform soft decision on the hard decision sequence. Generate a value.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the soft decision value generation units 23-1 to ⁇ .
  • the soft decision value generation units 23-1 to ⁇ include a vector subtraction unit 31, a weight multiplication unit 32, and a signal determination unit. 33, a likelihood generation unit 34, a soft decision value calculation unit 35, and a weight generation unit 36. Then, the soft decision value generating units 23-1 to ⁇ generate soft decision values for each element (bit) of the ⁇ bit hard decision sequence.
  • the kth (k is an integer from 1 to ⁇ ) soft decision value generator 23-k generates a soft decision value corresponding to the kth bit of the hard decision sequence.
  • the symbol number including the kth bit of the hard decision sequence i.e., i (where i is an integer from 1 to M), the bit for which the soft decision value is calculated, is received.
  • the element number of the received signal vector corresponding to the antenna number is represented by j (j is an integer from 1 to N).
  • the transmission channel response matrix output from the transmission channel estimation unit 22 is input to the vector subtraction unit 31, the weight generation unit 36, and the likelihood generation unit 34.
  • the hard decision sequence output from the hard decision sequence estimation unit 21 is a vector subtraction unit 31.
  • the received signal vector is input to the vector subtractor 31 and the likelihood generator 34.
  • the vector subtracting unit 31 multiplies the i-th column vector among the column vectors constituting the transmission path response matrix by a symbol having a bit opposite to the k-th bit of the hard decision sequence.
  • the vector (replica) generated as the multiplication result is also subtracted from the received signal vector force, and the result is output to the weight multiplication unit 32.
  • the above subtraction process is expressed by the following equation (1).
  • r represents the j-th element of the received signal vector
  • h represents the i-th row and j-th element of the channel response matrix
  • s' is opposite to the k-th bit of the hard decision sequence Represents a symbol with a bit.
  • the received signal vector is transformed into a form that takes into account the effect of inverting the hard decision sequence force for the bits for which soft decision values are calculated.
  • the number of s' that can be taken depends on the modulation method, and there are only “(number of signal points per symbol) Z2”. For this reason, the same processing is performed for all combinations (possible s') corresponding to the modulation method used (details will be described later). For example, there are 2 combinations for QPSK modulation and 8 combinations for 16QAM modulation.
  • the weight generation unit 36 deletes the i-th column title from the transmission path response matrix that is an input signal, and reconstructs a matrix reduced to N rows (M-1) columns. Next, a weight matrix is generated by calculating an inverse matrix of this reconstructed matrix, and is output to the weight multiplier 32.
  • the weight multiplication unit 32 multiplies the signal (vector) received from the vector subtraction unit 31 by the weight matrix received from the weight generation unit 36, and outputs the multiplication result to the signal determination unit 33.
  • the output signal from the vector subtractor 31 is an N-dimensional vector.
  • the processing result of the weight multiplier 32 is a (M-1) -dimensional column vector.
  • Each element of this vector is an estimated value of a symbol other than the i-th symbol when the i-th symbol is assumed to be s' in the transmission signal.
  • the signal determination unit 33 performs signal determination on each of the (M-1) elements of the processing result of the weight multiplication unit 32 based on transmission signal mapping (signal point arrangement), and s' and The combination of the signal determination results (prediction results based on the estimated values of symbols other than the i-th symbol) is used as the estimated value of the sequence obtained by inverting the k-th bit of the hard-decision sequence to the likelihood generator 34. Output.
  • the likelihood generation unit 34 generates likelihood information ⁇ for the signal received from the signal determination unit 33 (estimated value of a sequence obtained by inverting the kth bit of the hard decision sequence), and generates the soft decision value Output to calculator 35. Specifically, first, a replica is generated by multiplying the transmission path response matrix by the signal received from the signal determination unit 33. Next, likelihood information ⁇ is calculated based on the generated replica and the received signal vector, and the calculation result is output to soft decision value calculator 35.
  • the vector subtraction unit 31 since there are a plurality of s', the vector subtraction unit 31, the weight multiplication unit 32, the signal determination unit 33, and the likelihood generation unit 34 The above-described processing is performed on all s ′, and the likelihood generation unit 34 outputs the result (likelihood information ⁇ ) to the soft decision value calculation unit 35.
  • Soft decision value calculator 35 calculates a soft decision value based on likelihood information oc received from hard decision sequence estimator 21 and likelihood information received from likelihood generator 34, and the obtained soft decision value The judgment value is output as demodulated data to the Dinterleave unit 14.
  • the soft decision value calculation unit 35 holds the same number of likelihood information j8 as possible combinations of s', and the one with the highest likelihood among the plurality of likelihood information ⁇ . Use (select) to calculate the soft decision value.
  • the soft decision value is represented by the ratio between the likelihood information whose bit for which the soft decision value is to be calculated is “ ⁇ 1” and the likelihood information whose bit is “+1”.
  • the soft decision value of the kth bit is the metric corresponding to “1” and “+1” as shown in the following equation (2). Meto corresponding to It can be easily calculated by calculating the difference from Rick.
  • the likelihood information ex to the likelihood information ⁇ (however, in the output of the likelihood generating unit 34) according to Equation (2)
  • the result of subtracting the one with the maximum likelihood, that is, the one with the smallest metric due to the square error of the received signal vector and the replica vector is the soft decision value.
  • the receiver is configured to include a single soft decision value generation unit, but is not limited thereto, and includes, for example, a single soft decision value generation unit.
  • the soft decision value generation unit may calculate soft decision values for all received signal vectors.
  • the likelihood generation unit 34 is configured to include a means for storing information (for example, a memory), and the likelihood generation unit 34 does not calculate the replica vector generated from the transmission path response matrix and the transmission signal candidate one by one.
  • the replica vector is stored in advance in the memory, and when the signal is received from the signal determination unit 33, the stored replica vector is referred to and the likelihood information (likelihood information) about the input signal is stored. ⁇ 8) may be calculated.
  • the soft decision value generators 23-1 to 23-1 are each provided with one weight generator 36 outside the soft decision value generators 23-1 to 23. A weight matrix corresponding to each symbol of the output signal of the estimation unit 22 may be calculated.
  • the likelihood information (corresponding to the likelihood information j8) of the bit opposite to each element (bit) of the hard decision sequence is reduced in the column direction dimension.
  • symbols having bits opposite to the specific bits of the hard decision sequence are decided in consideration of the channel response matrix.
  • the amount of processing required to calculate the soft decision value can be easily estimated based on the assumed system configuration.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the digital signal demodulating unit of the receiver according to the second embodiment.
  • the digital signal demodulating unit is a transmission path estimating unit included in the digital signal demodulating unit according to the first embodiment described above.
  • 22 and soft decision value generators 23-1 to K are provided with parameter estimation unit 42 and soft decision value generators 23a-1 to K, respectively. Since other parts are the same as those in the first embodiment, the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
  • the parameter estimation unit 42 estimates the transmission channel response (transmission channel response matrix) of the desired signal based on the received signal vector, similarly to the transmission channel estimation unit 22 of the first embodiment described above. The results are output to the hard decision sequence estimation unit 21 and the soft decision value generation unit 23a-1 to ⁇ . Further, the parameter estimation unit 42 estimates information about noise power (hereinafter referred to as noise power information) such as average noise power or average signal power to noise power ratio applied to the received signal vector, and softens the result. Determination value generator 23a—outputs to 1 to K. This estimation of noise power information is realized, for example, by transmitting a known sequence between transmitters and receivers and averaging the power of a signal from which a replica of the known sequence is removed over the received known sequence section.
  • noise power information information about noise power
  • Determination value generator 23a outputs to 1 to K. This estimation of noise power information is realized, for example, by transmitting a known sequence between transmitters and receivers and averaging the power of a signal from which a
  • Soft decision value generators 23a-1 to K are soft decision values based on likelihood information ⁇ and noise power information corresponding to a received signal vector, a transmission path response matrix, a hard decision sequence, and a hard decision sequence. Is generated.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of soft decision value generation units 23a-1 to ⁇ constituting the digital signal demodulation unit included in the receiver of Embodiment 2, and soft decision value generation units 23a-1 to K Includes a weight generation unit 36a instead of the soft decision value generation unit 23-1 to the weight generation unit 36 of ⁇ in the first embodiment. Other parts are the same as those in the first embodiment described above. Hereinafter, the operation of the weight generation unit 36a will be described.
  • the weight generation unit 36a first deletes the i-th column vector from the transmission path response matrix, which is one of the input signals, and reconstructs a matrix reduced to N rows (M-1) columns. Next, a weight matrix is generated using the reconstructed matrix and the following equation (3), and the result is output to the weight multiplier 32.
  • w represents a weight matrix
  • H ′ represents a reconstructed transmission line response matrix
  • M represents a transmission matrix. This represents the number of signals transmitted simultaneously in the receiver
  • I represents the unit matrix
  • ⁇ ⁇ 2 represents the average signal power to noise power ratio
  • the symbol * represents the complex conjugate
  • ⁇ represents the transpose of the matrix.
  • the likelihood information of the bit opposite to each element (bit) of the hard decision sequence is generated using the weight matrix generated in consideration of the average noise power. It was decided to estimate.
  • the weight matrix is calculated only by matrix calculation using the channel response matrix reconstructed by reducing the dimension in the column direction. As a result, a soft decision value with higher accuracy can be calculated, and the processing amount required for the soft decision calculation can be easily estimated based on the assumed system configuration. Furthermore, good communication can be provided with a very small circuit scale.
  • Embodiment 3 will be described.
  • the configuration of the receiver of the present embodiment and the configuration of the digital signal demodulator provided in the receiver are the same as those of the second embodiment described above.
  • only the configuration of the soft decision value generation unit provided in the digital signal demodulation unit is different.
  • the operation of the soft decision value generation unit will be described.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit included in the digital signal demodulation unit included in the receiver according to the third embodiment.
  • This soft decision value generation unit is the same as the above-described embodiment.
  • Vector calculation unit 31, weight multiplication unit 32, signal determination unit 33, likelihood generation unit 34, and soft decision value calculation unit 35 provided in the soft decision value generation unit 2 of FIG.
  • a multiplier 32b, a signal determination unit 33b, a likelihood generation unit 34b, and a soft decision value calculation unit 35b are provided, and a replica generation unit 51 is further added.
  • the weight generation unit 36a performs the same operation as the weight generation unit of the second embodiment described above.
  • the replica generation unit 51 generates a hard decision sequence replica vector by multiplying the hard decision sequence and the channel response matrix, and outputs the result to the vector subtraction unit 31b.
  • the vector subtracting unit 3 lb includes the i-th column vector among the column vectors constituting the channel response matrix, and a symbol having a bit opposite to the k-th bit of the hard decision sequence. Multiply and subtract the vector generated as a result of the multiplication from both the received signal vector and the replica vector. Further, the vector subtraction unit 31b obtains the above subtraction process. The obtained result is output to the weight multiplier 32b.
  • the weight multiplying unit 32b multiplies each of the two vector signals received from the vector subtracting unit 31b by the weight matrix received from the weight generating unit 36a, and outputs the multiplication result to the signal determining unit 33b. Output.
  • the signal determination unit 33b Based on the mapping of the transmission signal, the signal determination unit 33b performs signal determination on each of the two input signals, and outputs the result to the likelihood generation unit 34b.
  • Likelihood generator 34b is similar to likelihood generator 34 in Embodiment 1 described above for each of the two systems of signals received from signal determiner 33b using the received signal vector and transmission path response matrix. By performing the above process, the likelihood information ⁇ for each of the two systems of signals is generated and output to the soft decision value calculator 35b.
  • the vector subtraction unit 31b since there are a plurality of s's to be considered in the vector subtraction unit 3lb, the vector subtraction unit 31b, the weight multiplication unit 32b, the signal The determination unit 33b and the likelihood generation unit 34b perform the above-described processing for all s ′.
  • Soft decision value calculator 35b calculates a soft decision value based on likelihood information ex corresponding to the hard decision sequence and likelihood information received from likelihood generator 34b.
  • the likelihood information input from the likelihood generation unit 34b refers to predetermined signal processing on the received signal vector (the vector subtraction unit 3lb, the weight multiplication unit 32b, the signal determination unit 33b, and the likelihood Predetermined signal processing was performed on the likelihood information j8 obtained as a result of the processing performed in the generation unit 34b) and the replica vector output from the replica generation unit 51.
  • the resulting likelihood information ⁇ 8 is shown. Therefore, by using (selecting) the one having the highest likelihood among the plurality of pieces of likelihood information ⁇ , the soft decision value calculation unit 35 described in Embodiment 1 and The soft decision value is calculated by performing the same processing.
  • the soft decision value generation unit of the present embodiment is a set of signal processing units (vector subtraction) that performs predetermined processing on both the received signal vector and the replica vector output from the replica generation unit 51.
  • Unit 31b to likelihood information generation unit 34b but not limited thereto, a signal processing unit for processing a received signal vector and a replica beta
  • the signal processing unit for processing the signal may be provided independently (two signal processing units are provided).
  • the replica generation unit 51 of FIG. 6 is configured to be provided outside (previous stage) of the soft decision value generation unit, and the replica generation unit outputs a replica vector to each soft decision value generation unit. That's fine.
  • the hard decision sequence estimator executes a computational complexity reduction type maximum likelihood decision method such as "sphere decoding"
  • the hard decision sequence estimator performs the signal estimation process (overestimation of hard decision sequences).
  • the replica vector of the hard decision series has already been calculated. Therefore, the hard decision sequence estimation unit outputs the replica vector calculated in the signal estimation process, and the soft decision value generation unit performs the above-described processing using the replica vector. As a result, the same effect can be obtained even if the replica generation unit 51 is deleted.
  • the soft decision value generation unit When it is determined that the noise power is low based on the noise power information input to the weight generation unit 36a, the soft decision value generation unit performs a soft decision on the replica vector generated by the replica generation unit 51. Only the value generation process may be performed, and the soft decision value generation process for the received signal vector may not be performed. As a result, the average processing amount can be reduced.
  • a series of processing from the vector subtractor 31b to the likelihood generator 34b is applied to two systems of a received signal vector and a replica vector generated from a hard decision sequence and a channel response matrix.
  • the present invention is not limited, and three or more signal vectors may be input, and likelihood information for those inputs may be calculated by the vector calculation unit 3 lb to the likelihood generation unit 34b.
  • signal processing for soft decision value calculation is performed using a replica vector generated from a received signal vector, a hard decision sequence, and a transmission path response matrix.
  • the likelihood information is generated considering each signal processing result.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example, and this digital signal demodulating unit is connected to the hard decision sequence estimating unit 21 and the soft decision value generating units 23a-1 to K of the digital signal demodulating unit included in the receiver according to the second embodiment. Instead, a hard decision sequence estimation unit 21c and soft decision value generation units 23c-1 to ⁇ are provided, and a memory unit 61 is further added. Since other parts are the same as those in the second embodiment, the same reference numerals are given and the description thereof is omitted. In the present embodiment, the output of the hard decision sequence estimation unit 21c and the like are stored in the memory unit 61, and the soft decision value generation units 23c-1 to 23-K refer to the information accumulated in the memory unit 61. Process.
  • Hard decision sequence estimation unit 21c estimates a hard decision sequence based on the received signal vector and the transmission path response matrix in the same manner as hard decision sequence estimation unit 21 of the first embodiment described above.
  • the corresponding likelihood information ex is output to the soft decision value generators 23c-1 to K.
  • the hard decision sequence estimator 21c combines the final hard decision sequence and the likelihood information ⁇ , and all likelihood information calculated in the process!
  • the combination with the transmission symbol candidate is output to the memory unit 61, and the memory unit 61 stores the information received from the hard decision sequence estimation unit 21c.
  • the memory unit 61 stores a plurality of pieces of likelihood information ⁇ and signal information corresponding to the pieces of likelihood information ⁇ generated by a likelihood generation unit 34c described later.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the soft decision value generators 23c-1 to ⁇ , and the soft decision value generators 23c-1 to ⁇ are the soft decision value generators of the second embodiment described above.
  • 23a Instead of the likelihood generator 34 and the soft decision value calculator 35 included in 1 to ⁇ , each includes a likelihood generator 34c and a soft decision value calculator 35c, and a memory reference 64 is added. It becomes composition.
  • the other parts are the same as those in the second embodiment described above, so the same reference numerals are given and the description thereof is omitted.
  • the signal determination unit 33 outputs the processing result (signal determination result) to the memory reference device 64.
  • the memory reference unit 64 receives a signal (result of signal determination) from the signal determination unit 33, the memory reference unit 64 refers to the transmission symbol candidate stored in the memory unit 61. If the signal determination unit 33 is also stored in the same transmission symbol candidate power 61 as the received signal, the memory reference unit 64 sends the likelihood information j8 corresponding to the transmission symbol candidate to the memory unit 61. And output to the soft decision value calculator 35c.
  • the same transmission symbol candidate as the signal received from the signal determination unit 33 is stored in the memory unit 61. In this case, the memory reference unit 64 estimates the signal received from the signal determination unit 33. Output to the degree generator 34c.
  • the likelihood generation unit 34c When the likelihood generation unit 34c receives a signal from the memory reference device 64, the likelihood generation unit 34c calculates the likelihood information ⁇ by performing the same processing as the likelihood generation unit 34 of the second embodiment described above, and calculates the result. Output to the soft decision value calculator 35c.
  • the likelihood generator 34c also stores the calculated likelihood information ⁇ and the signal used to calculate the likelihood information ⁇ (the signal received from the signal determination unit 33 via the memory reference device 64). Output to 61.
  • soft decision value calculation unit 35c receives likelihood information ⁇ from memory reference device 64 or likelihood generation unit 34c, soft decision value calculation unit 35c described in the first embodiment is based on the likelihood information (8). The soft decision value is calculated by performing the same processing as part 35.
  • the memory unit 61 is added to the digital signal demodulating unit of the receiver according to the second embodiment described above, and the memory reference device 64 is added to the soft decision value generating unit.
  • the present invention is not limited to this, and the memory unit 61 is added to the digital signal demodulation unit of the receiver according to the first or third embodiment described above, and the memory reference unit 64 is added to the soft decision value generation unit. It is good also as the structure which carried out.
  • the memory reference unit 64 is arranged in the preceding stage of the vector subtracting unit 31, and the memory unit 61 is referred to in advance, and has a bit opposite to the bit of the hard decision sequence to be subjected to the soft decision value calculation.
  • the likelihood information may be output to the soft decision value calculation unit 35c. In this case, intermediate processing necessary for likelihood information calculation is not necessary, and the amount of calculation can be further reduced. Further, instead of preparing the memory unit 61, a configuration may be adopted in which the hard decision sequence estimation unit and the soft decision value generation unit directly exchange likelihood information and symbol information.
  • Hard decision sequences and corresponding likelihood information OC, hard decision sequence candidates and corresponding likelihood information calculated in the process of hard decision sequence estimation processing, likelihood information ⁇ and its likelihood information It was decided to store in advance the information of the signal used to calculate ⁇ .
  • the digital signal demodulating unit operates by referring to these pieces of information, and for example, omits calculation of likelihood information for symbols that have already been calculated. Thereby, the amount of calculation can be reduced without impairing the accuracy of the processing result.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of a receiver according to the fifth embodiment.
  • the receiver of the present embodiment includes a digital signal demodulator 13d and a decoder 15d, respectively, instead of the digital signal demodulator 13 and the decoder 15 provided in the receiver of the first embodiment described above, and further includes an interleave. Section 73 and adders 71 and 72 are added. The portions corresponding to the antennas 10-1 to N, the analog signal processing units 11-1 to N and the AZD conversion units 12-1 to N shown in FIG. 1 have the same configuration.
  • the Dinter leaver 14, the decoder 15d, the interleaver 73, and the adders 71 and 72 operate as signal decoding means.
  • the decoding unit 15d is a so-called soft input / soft output decoder, and the receiver according to the present embodiment generates a priori information based on the decoded data output from the decoding unit 15d and outputs the obtained information.
  • the digital signal demodulator 13d performs a signal demodulation operation in consideration of the prior information, and further exchanges the prior information and the soft decision value between the signal decoding means and the digital signal demodulator 13d for a predetermined number of times before decoding.
  • the decoded data obtained in section 15d is handled as final decoded data with improved accuracy.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of the digital signal demodulating unit 13d provided in the receiver of the fifth embodiment.
  • the digital signal demodulating unit 13d is the digital signal demodulating unit 13 of the first embodiment described above.
  • hard decision sequence estimation unit 21 and soft decision value generation units 23-1 to K hard decision sequence estimation unit 21d and soft decision value generation units 23d-1 to K are provided.
  • the other parts are the same as those in the first embodiment described above, and thus the same reference numerals are given. The description is omitted.
  • the hard decision sequence estimation unit 21d Based on the received signal vector, the transmission path response matrix, and a priori information that is an output signal from the interleave unit 73 described later, the hard decision sequence estimation unit 21d and the most probable hard decision sequence and the corresponding likelihood Degree information ⁇ is output.
  • the hard decision sequence estimation unit 21d uses, for example, “sphere decoding” or the like that performs MAP (Maximum A posteriori Probability) estimation, which is known as a method of generating likelihood information considering prior information. Generate likelihood information.
  • the hard decision sequence estimation unit 21d outputs the estimated hard decision sequence and likelihood information a to the soft decision value generation units 23d-1 to K.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the soft decision value generators 23d-1 to ⁇ , and the soft decision value generators 23d 1 to K are the soft decision value generators 23-1 of the first embodiment described above.
  • a likelihood generator 34d is provided instead of the likelihood generator 34 included in .about. ⁇ .
  • the other parts are the same as those in the first embodiment described above, so the same reference numerals are given and the description thereof is omitted.
  • the likelihood generation unit 34d calculates the likelihood information ⁇ based on the signal received from the signal determination unit 33, the received signal vector, the transmission path response matrix, and the prior information received from the interleaving unit 73. The result is output to the soft decision value calculator 35. Like the hard decision sequence estimation unit 21d, the likelihood generation unit 34d performs, for example, “likelihood information generation processing using sphere decoding or the like that performs MAP estimation. That is, Embodiment 1 described above. In the same manner as described above, a replicated force vector is generated based on the transmission line response matrix and the output signal from the signal determination unit 33, and likelihood information is generated based on the replica vector, received signal vector, and prior information obtained here. To do.
  • soft decision value calculation unit 35 is based on likelihood information ⁇ received from hard decision sequence estimation unit 21d and likelihood information
  • the soft decision value is calculated by performing the same process as in FIG.
  • adder 71 that has received the soft decision value from digital signal demodulating unit 13d subtracts the prior information that is the output signal of interleaving unit 73 from the soft decision value, and obtains the result as a deinterleaving unit. Outputs to 14.
  • the Dinterleaver 14 performs a process opposite to the interleaving performed by the transmitter on the transmission signal, and the result is sent to the decoding part 15d and Output to the power calculator 72.
  • the decoding unit 15d is realized by, for example, a so-called soft input / soft output decoder such as a SOVA (Soft Output Vit erbi Algorithm) decoder or a MAP decoder. Perform decryption.
  • SOVA Soft Output Vit erbi Algorithm
  • adder 72 subtracts the signal received from Dinterleaver 14 from the output signal of decoder 15d, and outputs the result to interleaver 73.
  • Interleaving section 73 performs the same processing as the interleaving performed by the transmitter on the transmission signal, and outputs the result to digital signal demodulation section 13d and adder 71 as prior information.
  • the receiver according to the present embodiment softens between the digital signal demodulating unit 13d and the decoding unit 15d via the adder 71, the Dinter leaving unit 14, the adder 72, and the interleaving unit 73. While exchanging judgment values and prior information, the soft decision value generation process and decoding process described above are repeated, and the data obtained by repeatedly executing these processes a predetermined number of times is used as the final decoded data. Treat as. This improves the determination accuracy.
  • the interleaver 73 and the like are added to the receiver according to the first embodiment described above.
  • the present invention is not limited to this, and the second and third embodiments described above are also used.
  • the interleave unit 73 may be added to the receiver according to 4.
  • the soft decision value and the prior information are exchanged between the digital signal demodulating unit 13d and the decoding unit 15d, and repeated demodulation and decoding processing is performed.
  • the accuracy of the determination data is improved and good communication can be realized.
  • the soft decision value generation processing in the digital signal demodulator 13d is performed by matrix calculation using a channel response matrix reconstructed by reducing the dimension in the column direction, as in the other embodiments described above. It was.
  • the receiver of this embodiment that repeatedly executes demodulation processing and decoding processing can be realized with a small circuit scale.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of the receiver according to the sixth embodiment.
  • the receiver of the present embodiment includes a digital signal demodulator 13e instead of the digital signal demodulator 13 provided in the receiver of the first embodiment described above, and further includes an FFT (Fast Fourier Transform) unit 81-1 to N. And parallel-serial converter 82 was added. It becomes composition. Since other parts are the same as those in the first embodiment, the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • N-element antenna 10 Multi-carrier high-frequency analog signal received via 1 to N
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • MC Multiple-Code Division Multiple Access
  • FFT unit 81 Input to 1 to N.
  • FFT unit 81— 1 to N converts the time domain signal into a frequency domain signal for each subcarrier by performing discrete Fourier transform or fast discrete Fourier transform on the input signal. The result is output to the digital signal demodulator 13e.
  • Digital signal demodulator 13e has the same configuration as the digital signal demodulator included in the receiver of any one of Embodiments 1 to 5 described above, and performs demodulation corresponding to the configuration.
  • the soft decision value that is data is output.
  • digital signal demodulator 13e of the present embodiment performs a process of outputting a soft decision value for each subcarrier that is an input signal.
  • the parallel / serial converter 82 rearranges the demodulated data of each subcarrier estimated by the digital signal demodulator 13e in series, and outputs the result.
  • the force obtained by adding the FFT units 81-1 to N and the like to the receiver according to the first embodiment described above is not limited to this.
  • a configuration may be adopted in which FFT units 81-1 to N are added to the receivers that work in modes 2 to 5.
  • the received signal is demodulated for each subcarrier, and the above-described digital signal demodulation is performed for a receiver that receives a multicarrier signal in OFDM or MC-CDMA.
  • the processing by the department was applied.
  • OFDM or MC-CDMA is employed, the same effects as those of the first to fifth embodiments can be obtained.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration example of a soft decision value generation unit that constitutes a digital signal demodulation unit included in the seventh embodiment receiver.
  • This soft decision value generation unit is the reception of the first embodiment described above.
  • the other parts are the same as those in the first embodiment described above, so the same reference numerals are given and the description thereof is omitted.
  • the soft decision value generation unit sequentially repeats weight multiplication and vector subtraction when estimating a sequence obtained by inverting the bits of the hard decision sequence. Perform signal judgment.
  • vector subtraction unit 31f generates a rebaser based on symbols corresponding to the transmission path response matrix and the hard decision sequence by the same procedure as that of vector subtraction unit 31 of the first embodiment described above. Subtract the received signal vector force from the replica. The vector subtraction result is output to the weight multiplication unit 32.
  • the weight generation unit 36f is related to a symbol including a bit that is a target of the soft decision value calculation from the transmission line response matrix that is an input signal, similarly to the weight generation unit 36 of the first embodiment.
  • the column vector is deleted and the channel response matrix is reconstructed.
  • the weight matrix is generated by calculating the inverse matrix of the reconstructed channel response matrix or the Moore'Penrose general inverse matrix.
  • the norm (size) of each row vector constituting the weight matrix is calculated, and the row vector having the smallest norm is output as a weight.
  • the weight multiplication unit 32 multiplies the signal received from the vector subtraction unit 3 If by the weight received from the weight generation unit 36f, and the multiplication result is given to the signal determination unit 33f. Output.
  • the processing result here is a complex scalar.
  • the signal determination unit 33f performs signal determination on the processing result of the weight multiplication unit 32 based on the mapping of the transmission signal, accumulates the result, and outputs (feeds back) the result to the vector subtraction unit 31f. ).
  • the vector subtraction unit 31f forms a transmission line response matrix with the signal from the signal determination unit 33f.
  • the replica is generated by multiplying the column vector related to the signal from the signal determination unit 33f among the column vectors to be processed. Then, the generated replica is moved to the previous timing. Subtract from the received signal vector after the vector subtraction.
  • the weight generation unit 36f performs column reduction related to the row vector output as the previous weight from the generated (reconstructed) transmission path response matrix by performing dimension reduction in the previous weight generation processing. Further deletion and reconfiguration are performed to generate a new transmission line response matrix. Then, the inverse matrix of the channel response matrix generated this time or the Moore-Penrose general inverse matrix is calculated, and a new weight matrix is generated. Then, the row vector having the smallest norm among the row vectors constituting the weight matrix generated this time is output to the weight multiplier 32 as a weight. As described above, the signal determination unit 33f performs signal determination processing and feed-knock of the determination result.
  • the vector subtraction unit 3 If, the weight generation unit 36f, the weight multiplication unit 32, and the signal determination unit 33f perform the series of processes described above until the signal determination for all signal dimensions is completed in the signal determination unit 33f. Run repeatedly. Thereafter, the signal determination unit 33f determines each signal in the order of the original signal according to the order in which the signals are detected (the order in which the weight generation unit 36f performs the ordering based on the row norm of the weight matrix). And output to the likelihood generation unit 34 as an estimated value when the bit that is the target of the soft decision value calculation of the hard decision series is inverted. Thereafter, the likelihood generation unit 34 and the soft decision value calculation unit 35 perform the same processing as in the first embodiment to generate a soft decision value.
  • the soft decision value generation unit of the present embodiment uses, as the weight calculation method, an inverse matrix of a channel response matrix reconstructed by reducing the dimension, or a Moore-Penrose general inverse matrix.
  • the present invention is not limited to this, and a configuration in which information on noise power as described in Embodiment 2 is used together is also possible.
  • the weight generation unit 36f is configured to perform the ordering based on the row norm of the weight matrix, this process is omitted and the weights are generated and output in an order independent of the row norm. It is good also as a structure.
  • the likelihood information of a sequence having the opposite bit to that of the hard decision sequence is determined using repetition of weight multiplication and replica subtraction.
  • the order of signal detection is determined by the row norm size of the weight matrix. This thus, the soft decision value can be calculated with higher accuracy.
  • the receiving apparatus is useful as a communication apparatus that can demodulate modulated signals received via a plurality of antennas, and is particularly suitable for a communication apparatus that performs maximum likelihood determination as demodulation processing. Yes.

Abstract

　本発明にかかる受信装置は、複数のアンテナを介して受信した変調信号を復調する受信装置であって、受信信号ベクトルに基づいてアンテナ数およびシンボル数に応じた伝送路応答行列を推定する伝送路推定部（２２）と、受信信号ベクトルおよび伝送路応答行列に基づいて硬判定系列を推定し、さらに硬判定系列および当該硬判定系列に対応する尤度情報αを出力する硬判定系列推定部（２１）と、受信信号ベクトル、伝送路応答行列の次元を縮小して再構成した伝送路応答行列、および硬判定系列を用いて、硬判定系列の特定ビットを反転した系列に対応する尤度情報βを生成し、尤度情報βおよび尤度情報αに基づいて硬判定系列の軟判定値を生成する軟判定値生成部（２３－１～Ｋ）と、を備える。

Description

明 細 書
受信装置
技術分野
[0001] 本発明は、受信信号を復調する受信装置に関するものであり、特に、複数のアンテ ナを介して受信した変調信号を復調する受信装置に関するものである。
背景技術
[0002] ディジタル通信におけるデータ判定法の一つとして最尤判定法がある。最尤判定 法とは、受信装置 (以下、受信機と呼ぶ)側において、伝送路応答および送信シンポ ル候補に基づいて作成されたレプリカと受信信号とのメトリックを計算し、メトリックが 最小となるレプリカを全ての組み合わせの中力 探し出し、メトリックが最小となったレ プリカに対応する送信シンボル候補を判定結果として出力するものである。この最尤 判定法は、優れた受信性能を有するが、メトリックを考えられる全ての組み合わせに ついて計算するため、一般に膨大な演算量を必要とする。また、この演算量を削減 するための技術として、たとえば、演算量削減型の最尤判定法が下記非特許文献 1 に記載されている。下記非特許文献 1によれば、何らかの手段によってメトリックを計 算する組み合わせを制限することにより、最尤判定に要する演算量を削減している。
[0003] 一方、上記演算量削減型の最尤判定法は、誤り訂正復号に用いる軟判定値の計 算が困難であるという問題点を有する。一般に、ビット単位の軟判定値は、当該ビット が「 1」である場合の尤度と「 + 1」である場合の尤度の対数尤度比によって求めら れる。しかしながら、上記演算量削減型の最尤判定法は、全てのレプリカについてメ トリックを計算するわけではない。そのため、メトリックを計算した送信シンボル候補中 に「 1」または「 + 1」を含むシンボルが全く存在しな 、可能性があり、そのような場合 には軟判定値を計算できない。そのため、上記演算量削減型の最尤判定法の課題 を解決する手法として、下記特許文献 1に記載の技術がある。下記特許文献 1に記 載の技術では、まず、演算量削減型の最尤判定法を用いて硬判定系列を推定する 。つぎに、推定した硬判定系列についてビット単位の軟判定値を計算する際に、計 算の対象であるビットの硬判定値を参照し、その反転ビットを有する系列を演算量削 減型の最尤判定法を用いて推定する。この操作を、一度の送信で伝送されるビット数 と同一の回数分だけ繰り返すことにより、全伝送ビットに対する「一 1」および「 + 1」の 尤度情報を取得する。これにより、演算量削減型の最尤判定法において軟判定値の 計算が可能となる。
[0004] 非特千文献 1 : Emanueie Viterbo, Joseph Boutros, A Universal Lattice し oae
Decoder for Fading Channels", IEEE Transactions on Information Theory, Vol.45, No.5, pp.1639— 1642, July 1999.
特許文献 1： GB2406760A
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0005] し力しながら、上記従来の技術によれば、演算量削減型の最尤判定法において軟 判定値を計算する際に、初段の硬判定系列推定を行い、さらに軟判定値を計算した いビット数と等しい回数の演算量削減型の最尤判定法を繰り返し行う必要がある。そ のため、非常に多くの演算量を必要とする、という問題があった。
[0006] 本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、演算量削減型の最尤判定法にお いて、より少ない演算量で精度の高い軟判定値を得ることを可能とし、小さな回路規 模で良好な通信を提供することが可能な受信装置を得ることを目的とする。
課題を解決するための手段
[0007] 上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にカゝかる受信装置は、複 数のアンテナを介して受信した変調信号を復調する受信装置であって、所定の受信 処理が行われた後の複数のベースバンドディジタル信号をベクトル表現した受信信 号ベクトルに基づ ヽて、アンテナ数およびシンボル数に応じた伝送路応答行列を推 定する伝送路推定手段と、前記受信信号ベクトルおよび前記伝送路応答行列に基 づ 、て硬判定系列を推定し、当該推定結果として得られる硬判定系列および当該硬 判定系列に対応する第 1の尤度情報を出力する硬判定系列推定手段と、前記受信 信号ベクトル、前記伝送路応答行列の次元を縮小して再構成した伝送路応答行列、 および前記硬判定系列を用いて、前記硬判定系列の特定ビットを反転した系列に対 応する第 2の尤度情報を生成し、当該第 2の尤度情報および前記第 1の尤度情報に 基づ!/ヽて前記硬判定系列におけるビット毎の軟判定値を生成する軟判定値生成手 段と、を備えることを特徴とする。
発明の効果
[0008] この発明によれば、簡易な処理で非常に高精度な軟判定値を生成することができ、 小さな回路規模で良好な通信を提供することが可能な受信機を得ることができる、と いう効果を奏する。
図面の簡単な説明
[0009] [図 1]図 1は、実施の形態 1の受信機の構成例を示す図である。
[図 2]図 2は、実施の形態 1の受信機のディジタル信号復調部の構成例を示す図であ る。
[図 3]図 3は、実施の形態 1の受信機のディジタル信号復調部が備える軟判定値生成 部の構成例を示す図である。
[図 4]図 4は、実施の形態 2の受信機のディジタル信号復調部の構成例を示す図であ る。
[図 5]図 5は、実施の形態 2の受信機のディジタル信号復調部が備える軟判定値生成 部の構成例を示す図である。
[図 6]図 6は、実施の形態 3の受信機のディジタル信号復調部が備える軟判定値生成 部の構成例を示す図である。
[図 7]図 7は、実施の形態 4の受信機のディジタル信号復調部の構成例を示す図であ る。
[図 8]図 8は、実施の形態 4の受信機のディジタル信号復調部が備える軟判定値生成 部の構成例を示す図である。
[図 9]図 9は、実施の形態 5の受信機の構成例を示す図である。
[図 10]図 10は、実施の形態 5の受信機のディジタル信号復調部の構成例を示す図 である。
[図 11]図 11は、実施の形態 5の受信機のディジタル信号復調部が備える軟判定値 生成部の構成例を示す図である。
[図 12]図 12は、実施の形態 6の受信機の構成例を示す図である。 [図 13]図 13は、実施の形態 7の受信機のディジタル信号復調部が備える軟判定値 生成部の構成例を示す図である。
符号の説明
[0010] 10—1〜N アンテナ
11 1〜N アナログ信号処理部
12—1〜N AZD変換部
13, 13d, 13e ディジタル信号復調部
14 ディンターリーブ部
15， 15d 復号部
21, 21c, 21d 硬判定系列推定部
22 伝送路推定部
23— 1〜K, 23a— 1〜K, 23c— 1〜K， 23d— 1〜K 軟判定値生成部 31, 31b, 3 If ベクトル減算部
32, 32b ウェイト乗算部
33， 33b, 33f 信号判定部
34, 34b, 34c, 34d 尤度生成部
35, 35b, 35c 軟判定値計算部
36, 36a, 36f ウェイ卜生成部
42 パラメータ推定部
51 レプリカ生成部
61 メモリ部
64 メモリ参照器
71, 72 加算器
81— 1〜N FFT部
82 並直列変換部
発明を実施するための最良の形態
[0011] 以下に、本発明にかかる受信装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明す る。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。 [0012] 実施の形態 1.
図 1は、本発明にかかる受信装置 (以下、受信機と呼ぶ)の実施の形態 1の構成例 を示す図である。本実施の形態の受信機は、アンテナ 10— 1〜Nと、アナログ信号処 理部 11— 1〜Nと、 AZD変換部 12— 1〜Nと、本発明の特徴的な動作を行うデイジ タル信号復調部 13と、ディンターリーブ部 14と、復号部 15と、を備えている。以下に 、本発明にかかる受信機の動作を説明する。
[0013] アナログ信号処理部 11— 1〜Nは、アンテナ 10— 1〜Nを介して受信した高周波ァ ナログ信号に対してダウンコンバート等のアナログ信号処理を行う。つぎに、アナログ 信号処理部 11 1〜Nから出力された信号は、 AZD変換部 12— 1〜Nにおいてデ イジタル信号に変換され、ディジタル信号復調部 13に対して出力される。ディジタル 信号復調部 13は、入力信号に対して後述する復調処理を行い、復調データを得る。 この復調データは、ディンターリーブ部 14において、送信信号に対して送信機が行 つたインターリーブと逆の処理が行われた後に出力される。そして、復号部 15は、デ インターリーブ部 14からの出力信号に対して軟判定復号である誤り訂正復号処理を 行い、その結果を復号ビット系列として出力する。
[0014] つづ 、て、ディジタル信号復調部 13が入力信号を復調する動作 (復調処理）につ いて説明する。図 2は、ディジタル信号復調部 13の構成例を示す図である。ディジタ ル信号復調部 13は、硬判定系列推定部 21と、伝送路推定部 22と、軟判定値生成 部 23— 1〜Kと、を備えている。なお、 Κは、 1シンボルタイミングに送信されるビット数 に等しぐ受信信号の変調方式と送信機において複数のアンテナ力 同時に送信さ れる信号数に依存する。
[0015] ディジタル信号復調部 13には、 AZD変換部 12— 1〜Νから出力された Ν系統の ベースバンドディジタル信号が入力される。以下、説明の便宜上、これらの入力信号 を、 Ν次元の列ベクトルで表現し、「受信信号ベクトル」と呼ぶことにする。ディジタル 信号復調部 13は、 AZD変換部 12— 1〜Ν力も受信信号ベクトルを受け取ると、ま ず、伝送路推定部 22が、受信信号ベクトルに基づいて希望信号の伝送路応答を推 定する。この伝送路応答の推定は、たとえば、送信アンテナ間で直交した既知系列 を用いた最小 2乗法を使用して行う。ここで、送信機において、 Μ (Μは 1以上の整数 )素子アンテナ力 同一周波数を用いて複数の異なる信号が同時に送信されている とすると、伝送路応答は、 Mと受信機の受信アンテナ数 Nとを用いて N行 M列の行列 で表すことができる。なお、 Mや Nの値によっては伝送路応答が行列ではなぐベタト ルゃ単にスカラーとなる場合もあるが、以下、本説明においては伝送路応答を「伝送 路応答行列」という標記で統一する。なお、伝送路応答行列がベクトルやスカラーと なるような場合においても本発明はそのまま適用可能である。
[0016] 硬判定系列推定部 21は、入力信号である受信信号ベクトルおよび伝送路推定部 2 2から受け取った伝送路応答行列に基づいて、相手送信機の送信信号に相当する 硬判定系列を推定する。また、硬判定系列推定部 21は、推定した硬判定系列およ びその硬判定系列に対応する尤度情報 exを軟判定値生成部 23— 1〜Kに対して出 力する。なお、硬判定系列推定部 21は、たとえば、「sphere decoding」のような演算 量削減型の最尤判定法など、想定する通信システムに適した任意の信号判定技術 を使用して推定処理を行う。
[0017] 軟判定値生成部 23— 1〜Kは、受信信号ベクトル、伝送路応答行列、硬判定系列 および尤度情報 αに基づいて、後述する処理を実施して硬判定系列についての軟 判定値を生成する。図 3は、軟判定値生成部 23— 1〜Κの構成例を示す図であり、 軟判定値生成部 23— 1〜Κは、ベクトル減算部 31と、ウェイト乗算部 32と、信号判定 部 33と、尤度生成部 34と、軟判定値計算部 35と、ウェイト生成部 36と、を備えている 。そして、軟判定値生成部 23— 1〜Κは、 Κビットの硬判定系列の各要素（ビット）の 軟判定値を生成する。なお、 k番目（kは 1〜Κの整数)の軟判定値生成部 23— kは、 硬判定系列の第 k番目のビットに対応する軟判定値を生成する。また、以下では、説 明の便宜上、軟判定値計算の対象となるビット、すなわち、硬判定系列の第 k番目の ビットを含むシンボル番号を i (iは 1〜Mの整数）で表し、受信アンテナ番号に対応す る受信信号ベクトルの要素番号を j (jは 1〜Nの整数)で表すこととする。
[0018] つづいて、軟判定値生成部 23— 1〜Kが軟判定値を生成する動作の一例を、図 3 を用いて詳細に説明する。ここで、上記伝送路推定部 22から出力された伝送路応答 行列は、ベクトル減算部 31、ウェイト生成部 36および尤度生成部 34へ入力される。 また、上記硬判定系列推定部 21から出力された硬判定系列は、ベクトル減算部 31 へ入力され、受信信号ベクトルは、ベクトル減算部 31および尤度生成部 34へ入力さ れる。
[0019] ベクトル減算部 31は、伝送路応答行列を構成している列ベクトルのうち第 i番目の 列ベクトルと、硬判定系列の第 k番目のビットと反対のビットを有するシンボルと、を乗 算し、この乗算結果として生成されるベクトル (レプリカ)を受信信号ベクトル力も減算 し、その結果をウェイト乗算部 32に対して出力する。上記減算処理を数式で表すと 次式（1)となる。
[0020] r ' =r -h s ' …ひ）
j j ϋ i
[0021] ただし、 rは受信信号ベクトルの第 j番目の要素を表し、 hは伝送路応答行列の i行 j 列目の要素を表し、 s 'は硬判定系列の第 k番目のビットと反対のビットを有するシンポ ルを表す。上式（1)を全ての jについて計算することにより、受信信号ベクトルは、軟 判定値計算の対象としているビットを硬判定系列力 反転させた場合の影響を考慮 した形に変形される。ここで、取り得る s 'の個数は、変調方式に依存しており、「（1シ ンボル当たりの信号点数) Z2個」だけの組み合わせがある。そのため、使用している 変調方式に対応する全ての組み合わせ (取り得る s ')に対して同様の処理を行う（詳 細については後述する）。たとえば、 QPSK変調であれば 2通りの組み合わせがあり 、 16QAM変調であれば 8通りの組み合わせがある。
[0022] ウェイト生成部 36は、入力信号である伝送路応答行列に対して第 i番目の列べタト ルを削除し、 N行 (M— 1)列に縮小した行列を再構成する。つぎに、この再構成した 行列の逆行列を計算することによりウェイト行列を生成し、それをウェイト乗算部 32に 対して出力する。ここで、再構成した行列が正方行列ではない場合、すなわち、 N = M— 1が成り立たない場合は、数学的に広く知られているムーア ·ペンローズ (Moore -Penrose)の一般逆行列を計算することでウェイト行列を生成する。なお、上記再構 成した行列が N行（M— 1)列のサイズであるため、ウェイト行列は（M— 1)行 N列の 行列となる。
[0023] ウェイト乗算部 32は、ベクトル減算部 31から受け取った信号 (ベクトル）に対してゥ エイト生成部 36から受け取ったウェイト行列を乗算し、その乗算結果を信号判定部 3 3に対して出力する。ここで、ベクトル減算部 31からの出力信号は N次元ベクトルで あり、ウェイト行列は（M— 1)行 N列の行列であるため、ウェイト乗算部 32の処理結果 は（M—1)次元の列ベクトルとなる。そして、このベクトルの各要素は、送信信号のう ち、第 i番目のシンボルを s 'と仮定した場合における第 i番目以外のシンボルの推定 値となる。
[0024] 信号判定部 33は、ウェイト乗算部 32の処理結果の（M— 1)個の要素それぞれに 対して、送信信号のマッピング (信号点配置）に基づいて信号判定を行い、 s 'および 信号判定結果 (第 i番目以外のシンボルの推定値にっ 、ての判定結果)の組み合わ せを、硬判定系列の第 k番目のビットを反転した系列の推定値として尤度生成部 34 に対して出力する。
[0025] 尤度生成部 34は、信号判定部 33から受け取った信号 (硬判定系列の第 k番目の ビットを反転した系列の推定値)に対する尤度情報 βを生成し、それを軟判定値計算 部 35に対して出力する。具体的には、まず、伝送路応答行列と信号判定部 33から 受け取った信号とを乗算してレプリカを生成する。つぎに、生成したレプリカおよび受 信信号ベクトルに基づいて尤度情報 βを算出し、その算出結果を軟判定値計算部 3 5に対して出力する。
[0026] なお、上記ベクトル減算部 31の動作説明において述べたように、 s 'は複数個存在 するため、ベクトル減算部 31、ゥヱイト乗算部 32、信号判定部 33および尤度生成部 34は、全ての s 'に対して上述した処理を行い、尤度生成部 34は、それらの結果 (尤 度情報 β )を軟判定値計算部 35に対して出力する。
[0027] 軟判定値計算部 35は、硬判定系列推定部 21から受け取った尤度情報 ocおよび尤 度生成部 34から受け取った尤度情報 に基づいて軟判定値を算出し、得られた軟 判定値を復調データとしてディンターリーブ部 14に対して出力する。なお、軟判定値 計算部 35は、取り得る s 'の組み合わせと等しい数の尤度情報 j8を保持しているが、 これら複数の尤度情報 βの中から一番尤度が高 、ものを使用して (選択して)軟判定 値を算出する。また、軟判定値は、軟判定値を算出する対象となるビットが「- 1」であ る尤度情報と「 + 1」である尤度情報との比で表されるが、尤度情報として受信信号べ タトルとレプリカベクトルの 2乗誤差によるメトリックを用いた場合、第 k番目のビットの 軟判定値は、次式（2)に示すように「 1」に対応するメトリックと「 + 1」に対応するメト リックとの差を計算することにより簡単に算出できる。
[0028] (第 k番目のビットの軟判定値）
= (「ー 1」に対応するメトリック）一（「 + 1」に対応するメトリック） …（2)
[0029] たとえば、上記硬判定系列の第 k番目のビットが「 + 1」を示す場合、式（2)に従って 尤度情報 exから尤度情報 β (ただし尤度生成部 34の出力の中で尤度が最大となる もの、すなわち、受信信号ベクトルとレプリカベクトルの 2乗誤差によるメトリックが最小 であるもの）を減算した結果が軟判定値となる。
[0030] なお、本実施の形態にぉ ヽては、受信機が軟判定値生成部を Κ個備える構成とし たが、これに限らず、たとえば、一つの軟判定値生成部を備え、この軟判定値生成部 がすべての受信信号ベクトルに対する軟判定値を算出することとしてもよい。また、尤 度生成部 34が情報を格納する手段 (たとえばメモリ）を備えた構成とし、尤度生成部 34は、伝送路応答行列と送信信号候補から生成されるレプリカベクトルを逐一計算 するのではなぐレプリカベクトルを予めメモリに格納しておき、信号判定部 33から信 号を受け取った場合に、格納されて 、るレプリカベクトルを参照して入力信号につ ヽ ての尤度情報 (尤度情報 ι8 )を算出することとしてもよい。さらに、軟判定値生成部 23 - 1〜Κがそれぞれ備えているウェイト生成部 36を、軟判定値生成部 23— 1〜Κの 外部に一つ備えた構成とし、そのウェイト生成部が伝送路推定部 22の出力信号の各 シンボルに対応するウェイト行列を計算することとしてもよい。
[0031] このように、本実施の形態においては、硬判定系列の各要素（ビット）と反対のビット の尤度情報（上記尤度情報 j8に相当）を、列方向の次元を縮小して再構成した伝送 路応答行列の逆行列を用いて推定することとした。さらに、硬判定系列の特定ビット（ 軟判定値計算の対象としているビット）と反対のビットを有するシンボルを、伝送路応 答行列を考慮して判定することとした。これにより、簡易な処理で非常に高精度な軟 判定値を生成することができ、小さな回路規模で良好な通信を提供することができる 。また、軟判定値の算出に必要な処理量を、想定するシステム構成に基づいて容易 に推定できる。
[0032] 実施の形態 2.
つづいて、実施の形態 2について説明する。本実施の形態の受信機の構成は、上 述した実施の形態 1と同様である。図 4は、実施の形態 2の受信機のディジタル信号 復調部の構成例を示す図であり、このディジタル信号復調部は、上述した実施の形 態 1のディジタル信号復調部が備える伝送路推定部 22および軟判定値生成部 23— 1〜Kに代えて、それぞれパラメータ推定部 42および軟判定値生成部 23a— 1〜K を備えている。なお、その他の部分については上述した実施の形態 1と同様であるた め、同一の符号を付してその説明を省略する。
[0033] パラメータ推定部 42は、上述した実施の形態 1の伝送路推定部 22と同様に、受信 信号ベクトルに基づ 、て希望信号の伝送路応答 (伝送路応答行列)を推定し、その 結果を硬判定系列推定部 21および軟判定値生成部 23a— 1〜Κに対して出力する 。さらに、パラメータ推定部 42は、受信信号ベクトルに印加されている平均雑音電力 または平均信号電力対雑音電力比などの雑音電力に関する情報 (以下、雑音電力 情報と呼ぶ)を推定し、その結果を軟判定値生成部 23a— 1〜Kに対して出力する。 この雑音電力情報の推定は、たとえば、送受信機間で既知の系列を送信し、受信し た既知系列区間にわたって既知系列のレプリカを除去した信号の電力を平均化する ことで実現する。
[0034] 軟判定値生成部 23a— 1〜Kは、受信信号ベクトル、伝送路応答行列、硬判定系 列、硬判定系列に対応する尤度情報 αおよび雑音電力情報に基づいて、軟判定値 を生成する。図 5は、実施の形態 2の受信機が備えるディジタル信号復調部を構成す る軟判定値生成部 23a— 1〜Κの構成例を示す図であり、軟判定値生成部 23a— 1 〜Kは、上述した実施の形態 1の軟判定値生成部 23— 1〜Κのウェイト生成部 36に 代えてウェイト生成部 36aを備えている。なお、その他の部分については上述した実 施の形態 1と同様である。以下、ウエイト生成部 36aの動作について説明する。
[0035] ウェイト生成部 36aは、まず、入力信号の一つである伝送路応答行列から第 i番目 の列ベクトルを削除し、 N行 (M—1)列に縮小した行列を再構成する。つぎに、この 再構成した行列および次式（3)を用いてウェイト行列を生成し、その結果をウェイト乗 算部 32に対して出力する。
[0036] w= [ (H'*H'T+M a 2l)"1H'*]T … ）
[0037] ただし、 wはウェイト行列を表し、 H'は再構成した伝送路応答行列を表し、 Mは送 信機において同時に送信された信号数を表し、 Iは単位行列を表し、 ΐΖ σ 2は平均 信号電力対雑音電力比を表し、記号 *は複素共役を表し、 Τは行列の転置を表す。
[0038] このように、本実施の形態にぉ 、ては、硬判定系列の各要素（ビット）と反対のビット の尤度情報を、平均雑音電力を考慮して生成したウェイト行列を用いて推定すること とした。また、ウェイト行列は、列方向の次元を縮小して再構成した伝送路応答行列 を使用した行列演算のみで計算することとした。これにより、さらに高精度な軟判定値 が計算でき、また、軟判定の計算に必要な処理量を、想定するシステム構成に基づ いて容易に推定できる。さらに、非常に小さな回路規模で良好な通信を提供すること ができる。
[0039] 実施の形態 3.
つづいて、実施の形態 3について説明する。本実施の形態の受信機の構成および 受信機が備えるディジタル信号復調部の構成は、上述した実施の形態 2と同様であ る。本実施の形態においては、ディジタル信号復調部が備える軟判定値生成部の構 成のみが異なる。以下、軟判定値生成部の動作について説明する。
[0040] 図 6は、実施の形態 3の受信機が備えるディジタル信号復調部を構成する軟判定 値生成部の構成例を示す図であり、この軟判定値生成部は、上述した実施の形態 2 の軟判定値生成部が備えるベクトル演算部 31,ウェイト乗算部 32,信号判定部 33, 尤度生成部 34,軟判定値計算部 35に代えて、それぞれ、ベクトル演算部 31b,ゥェ イト乗算部 32b,信号判定部 33b,尤度生成部 34b,軟判定値計算部 35bを備え、さ らに、レプリカ生成部 51が追加された構成となる。なお、ウェイト生成部 36aは、上述 した実施の形態 2のウェイト生成部と同様の動作を行う。
[0041] つづ 、て、軟判定値生成部の動作例を、図 6を用いて詳細に説明する。まず、レブ リカ生成部 51は、硬判定系列と伝送路応答行列とを乗算することで硬判定系列のレ プリカベクトルを作成し、その結果をベクトル減算部 31bに対して出力する。
[0042] ベクトル減算部 3 lbは、伝送路応答行列を構成している列ベクトルのうち第 i番目の 列ベクトルと、硬判定系列の第 k番目のビットと反対のビットを有するシンボルと、を乗 算し、その乗算結果として生成されるベクトルを受信信号ベクトルおよび上記レプリカ ベクトルの双方から減算する。さらに、ベクトル減算部 31bは、上記減算処理により得 られた結果をウェイト乗算部 32bに対して出力する。
[0043] ウェイト乗算部 32bは、ベクトル減算部 31bから受け取った 2系統のベクトル信号に 対して、それぞれウェイト生成部 36aから受け取ったウェイト行列を乗算し、それらの 乗算結果を信号判定部 33bに対して出力する。
[0044] 信号判定部 33bは、送信信号のマッピングに基づ 、て、入力された 2系統の信号に 対してそれぞれ信号判定を行い、その結果を尤度生成部 34bに対して出力する。ま た、尤度生成部 34bは、受信信号ベクトルおよび伝送路応答行列を用いて信号判定 部 33bから受け取った 2系統の信号それぞれに対して上述した実施の形態 1の尤度 生成部 34と同様の処理を行うことにより、上記 2系統の信号それぞれに対する尤度 情報 βを生成し、それを軟判定値計算部 35bに対して出力する。
[0045] なお、上述した実施の形態 1と同様に、本実施の形態においても、ベクトル減算部 3 lbにおいて考慮する s 'は複数個存在するため、ベクトル減算部 31b、ウェイト乗算部 32b、信号判定部 33bおよび尤度生成部 34bは、全ての s 'に対して上述した処理を 行う。
[0046] 軟判定値計算部 35bは、硬判定系列に対応する尤度情報 exおよび尤度生成部 34 bから受け取った尤度情報 に基づいて軟判定値を計算する。ここで、尤度生成部 3 4bから入力された尤度情報 とは、受信信号ベクトルに対して所定の信号処理 (上 記ベクトル減算部 3 lb、ウェイト乗算部 32b、信号判定部 33bおよび尤度生成部 34b において実施される処理に相当）が行われた結果として得られた尤度情報 j8、およ び上記レプリカ生成部 51から出力されたレプリカベクトルに対して所定の信号処理 が行われた結果として得られた尤度情報 ι8、を示す。そのため、複数個存在している 尤度情報 βの中から一番尤度が高 、ものを使用して (選択して）、上述した実施の形 態 1に記載の軟判定値計算部 35と同様の処理を行うことにより、軟判定値を計算す る。
[0047] なお、本実施の形態の軟判定値生成部は、受信信号ベクトルおよびレプリカ生成 部 51から出力されたレプリカベクトルの双方に対して所定の処理を行う一組の信号 処理部（ベクトル減算部 31b〜尤度情報生成部 34bに相当）を備える構成としたが、 これに限らず、受信信号ベクトルを処理するための信号処理部およびレプリカべタト ルを処理するための信号処理部を独立に備える（信号処理部を 2組備える）構成とし てもよい。
[0048] また、図 6のレプリカ生成部 51を軟判定値生成部の外部（前段）に一つ備える構成 とし、そのレプリカ生成部が、各軟判定値生成部に対してレプリカベクトルを出力する こととしてちよい。
[0049] また、硬判定系列推定部が「sphere decoding」のような演算量削減型の最尤判定 法等を実行する場合、硬判定系列推定部は、信号推定過程 (硬判定系列の推定過 程）において硬判定系列のレプリカベクトルを計算済みである。そのため、硬判定系 列推定部が上記信号推定過程において計算したレプリカベクトルを出力し、そのレブ リカベクトルを使用して軟判定値生成部が上述した処理を行うこととしてもょ 、。これ により、レプリカ生成部 51を削除しても同様の効果を得ることができる。
[0050] また、ウェイト生成部 36aに入力している雑音電力情報に基づいて雑音電力が小さ いと判断した場合、軟判定値生成部は、レプリカ生成部 51において生成されたレブ リカベクトルに対する軟判定値生成処理のみを行 、、受信信号ベクトルに対する軟 判定値生成処理は行わないこととしてもよい。これにより、平均的な処理量を削減す ることがでさる。
[0051] また、ベクトル減算部 31b〜尤度生成部 34bまでの一連の処理は受信信号ベクトル と、硬判定系列と伝送路応答行列から生成されるレプリカベクトルと、の 2系統に対す るものに限定されず、 3系統以上の信号ベクトルを入力し、それらの入力に対する尤 度情報をベクトル演算部 3 lb〜尤度生成部 34bが算出するようにしてもよい。
[0052] このように、本実施の形態にぉ 、ては、軟判定値計算のための信号処理を、受信 信号ベクトル、および、硬判定系列と伝送路応答行列から生成されたレプリカべタト ル、に対して行い、それぞれの信号処理結果を考慮して尤度情報を生成することとし た。これにより、処理量を低く抑えつつさらに精度の高い軟判定値を得ることができる
[0053] 実施の形態 4.
つづいて、実施の形態 4について説明する。本実施の形態の受信機の構成は、上 述した実施の形態 2と同様である。図 7は、実施の形態 4のディジタル信号復調部の 構成例を示す図であり、このディジタル信号復調部は、上述した実施の形態 2の受信 機が備えるディジタル信号復調部の硬判定系列推定部 21および軟判定値生成部 2 3a— 1〜Kに代えて、硬判定系列推定部 21cおよび軟判定値生成部 23c— 1〜Κを 備え、さらに、メモリ部 61が追加された構成となる。なお、その他の部分については 上述した実施の形態 2と同様であるため同一の符号を付してその説明を省略する。 本実施の形態においては、硬判定系列推定部 21cの出力などをメモリ部 61に格納し ておき、軟判定値生成部 23c— 1〜Kが、上記メモリ部 61に蓄積された情報を参照し て処理を行う。
[0054] 硬判定系列推定部 21cは、上述した実施の形態 1の硬判定系列推定部 21と同様 に、受信信号ベクトルおよび伝送路応答行列に基づいて硬判定系列を推定し、その 推定結果とそれに対応する尤度情報 exを軟判定値生成部 23c— 1〜Kに対して出 力する。また、一般に、演算量削減型の最尤判定法では、最尤シンボルを算出する までの処理過程において、最終的に出力する送信シンボルに対する尤度情報の他 に 、くつかの送信シンボル候補に対する尤度情報も計算して 、る場合が多 、。その ため、硬判定系列推定部 21cは、最終的に出力される硬判定系列と尤度情報 αとの 組み合わせ、および処理過程にお!/、て計算したすべての尤度情報とそれに対応す る送信シンボル候補との組み合わせ、をメモリ部 61に対して出力し、メモリ部 61では 、硬判定系列推定部 21cから受け取った情報を格納する。また、メモリ部 61は、後述 する尤度生成部 34cにおいて生成された複数の尤度情報 βおよびそれに対応する 信号の情報を格納する。
[0055] つづいて、軟判定値生成部 23c— 1〜Κの動作例について図 8を用いて詳細に説 明する。ここで、図 8は、軟判定値生成部 23c— 1〜Κの構成例を示す図であり、軟判 定値生成部 23c— 1〜Κは、上述した実施の形態 2の軟判定値生成部 23a— 1〜Κ が備える尤度生成部 34および軟判定値計算部 35に代えて、それぞれ尤度生成部 3 4cおよび軟判定値計算部 35cを備え、さらに、メモリ参照器 64が追加された構成とな る。その他の部分については上述した実施の形態 2と同様であるため同一の符号を 付してその説明を省略する。なお、信号判定部 33は、処理結果 (信号判定の結果） をメモリ参照器 64に対して出力する。 [0056] メモリ参照器 64は、信号判定部 33から信号 (信号判定の結果)を受け取ると、上記 メモリ部 61に格納されている送信シンボル候補を参照する。そして、信号判定部 33 力も受け取った信号と同一の送信シンボル候補力^モリ部 61に格納されている場合 、メモリ参照器 64は、その送信シンボル候補に対応する尤度情報 j8をメモリ部 61か ら読み出して軟判定値計算部 35cに対して出力する。これに対して、メモリ部 61に信 号判定部 33から受け取った信号と同一の送信シンボル候補が格納されて 、な 、場 合、メモリ参照器 64は、信号判定部 33から受け取った信号を尤度生成部 34cに対し て出力する。尤度生成部 34cは、メモリ参照器 64から信号を受け取ると、上述した実 施の形態 2の尤度生成部 34と同様の処理を実施して尤度情報 βを計算し、その結 果を軟判定値計算部 35cに対して出力する。また、尤度生成部 34cは、計算した尤 度情報 βおよびその尤度情報 βを計算する際に使用した信号 (メモリ参照器 64を介 して信号判定部 33から受け取った信号)をメモリ部 61に対して出力する。軟判定値 計算部 35cは、メモリ参照器 64または尤度生成部 34cから尤度情報 βを受け取ると 、その尤度情報 )8に基づいて、上述した実施の形態 1に記載の軟判定値計算部 35 と同様の処理を行うことにより、軟判定値を計算する。
[0057] なお、本実施の形態にぉ 、ては、上述した実施の形態 2にかかる受信機のディジタ ル信号復調部にメモリ部 61を追加し、軟判定値生成部にメモリ参照器 64を追加した 構成としたが、これに限らず、上述した実施の形態 1または 3にかかる受信機のデイジ タル信号復調部にメモリ部 61を追加し、軟判定値生成部にメモリ参照器 64を追加し た構成としてもよい。
[0058] また、図 8においてメモリ参照器 64をベクトル減算部 31の前段に配置し、予めメモリ 部 61を参照し、軟判定値計算の対象となる硬判定系列のビットと反対のビットを有す るシンボルに対応する尤度情報カ モリ部 61に記憶されている場合に、その尤度情 報を軟判定値計算部 35cへ出力する構成としてもよい。この場合は、尤度情報計算 に必要な途中の処理が不要となるため、さらに演算量を削減することができる。また、 メモリ部 61を用意する代わりに硬判定系列推定部と軟判定値生成部が直接尤度情 報とシンボル情報とを交換する構成をとるようにしてもょ ヽ。
[0059] このように、本実施の形態においては、硬判定系列の推定処理の結果として得られ た硬判定系列およびそれに対応する尤度情報 OCと、硬判定系列の推定処理の過程 において算出された硬判定系列の候補およびそれに対応する尤度情報と、尤度情 報 βおよびその尤度情報 βを計算する際に使用した信号の情報と、を予めメモリに 格納しておくこととした。また、ディジタル信号復調部は、これらの情報を参照して動 作を行い、たとえば、既に計算済みのシンボルに対する尤度情報の計算を省略する こととした。これにより、処理結果の精度を損なうことなく演算量を削減することができ る。
[0060] 実施の形態 5.
つづいて、実施の形態 5について説明する。図 9は、実施の形態 5の受信機の構成 例を示す図である。本実施の形態の受信機は、上述した実施の形態 1の受信機が備 えるディジタル信号復調部 13,復号部 15に代えて、それぞれディジタル信号復調部 13d,復号部 15dを備え、さらに、インターリーブ部 73,加算器 71および 72が追加さ れた構成となる。なお、図 1に示したアンテナ 10— 1〜N、アナログ信号処理部 11— 1〜Nおよび AZD変換部 12— 1〜Nに相当する部分については同一の構成である
[0061] また、本実施の形態においては、ディンターリーブ部 14、復号部 15d、インターリー ブ部 73、加算器 71および 72が、信号復号手段として動作する。また、復号部 15dは 、いわゆる軟入力軟出力復号器であり、本実施の形態の受信機は、この復号部 15d 力 S出力する復号データに基づいて事前情報を生成し、ここで得られた事前情報を考 慮してディジタル信号復調部 13dが信号復調動作を行い、さらに、信号復号手段と ディジタル信号復調部 13dとの間で事前情報および軟判定値のやりとりを所定回数 実施した後に、復号部 15dにおいて得られた復号データを判定精度の向上が図られ た最終的な復号データとして取り扱う。
[0062] 図 10は、実施の形態 5の受信機が備えるディジタル信号復調部 13dの構成例を示 す図であり、ディジタル信号復調部 13dは、上述した実施の形態 1のディジタル信号 復調部 13の硬判定系列推定部 21および軟判定値生成部 23— 1〜Kに代えて、そ れぞれ硬判定系列推定部 21dおよび軟判定値生成部 23d— 1〜Kを備える。なお、 その他の部分については上述した実施の形態 1と同様であるため同一の符号を付し てその説明を省略する。
[0063] 硬判定系列推定部 21dは、受信信号ベクトル、伝送路応答行列、および後述する インターリーブ部 73からの出力信号である事前情報に基づいて、最も確力もしい硬 判定系列とそれに対応する尤度情報 αを出力する。ここで、硬判定系列推定部 21d は、たとえば、事前情報を考慮した尤度情報の生成方法として知られている MAP (M aximum A posteriori Probability)推定を行つ「sphere decoding」等を使用して尤度 情報を生成する。硬判定系列推定部 21dは、推定した硬判定系列および尤度情報 aを軟判定値生成部 23d— 1〜Kに対して出力する。
[0064] つづいて、軟判定値生成部 23d— 1〜Κの動作例を、図 11を用いて説明する。図 1 1は、軟判定値生成部 23d— 1〜Κの構成例を示す図であり、軟判定値生成部 23d 1〜Kは、上述した実施の形態 1の軟判定値生成部 23— 1〜Κが備える尤度生成 部 34に代えて、尤度生成部 34dを備える。その他の部分については上述した実施の 形態 1と同様であるため同一の符号を付してその説明を省略する。
[0065] 尤度生成部 34dは、信号判定部 33から受け取った信号、受信信号ベクトル、伝送 路応答行列、およびインターリーブ部 73から受け取った事前情報に基づいて尤度情 報 βを算出し、その結果を軟判定値計算部 35に対して出力する。なお、尤度生成部 34dは、上記硬判定系列推定部 21dと同様に、たとえば、 MAP推定を行う「sphere decoding等を使用して尤度情報生成処理を行う。すなわち、上述した実施の形態 1 と同様に、伝送路応答行列および信号判定部 33からの出力信号に基づいてレプリ 力ベクトルを生成し、ここで得られたレプリカベクトル、受信信号ベクトルおよび事前情 報に基づいて尤度情報を生成する。
[0066] そして、軟判定値計算部 35は、硬判定系列推定部 21dから受け取った尤度情報 αおよび尤度生成部 34dから受け取った尤度情報 |8に基づいて、上述した実施の 形態 1と同様の処理を行うことにより、軟判定値を算出する。
[0067] また、上記ディジタル信号復調部 13dから軟判定値を受け取った加算器 71は、そ の軟判定値からインターリーブ部 73の出力信号である事前情報を減算し、その結果 をディンターリーブ部 14に対して出力する。ディンターリーブ部 14は、送信信号に 対して送信機が行ったインターリーブと逆の処理を行い、その結果を復号部 15dおよ び力卩算器 72に対して出力する。復号部 15dは、たとえば、 SOVA (Soft Output Vit erbi Algorithm)復号器や、 MAP復号器などの、いわゆる軟入力軟出力復号器によ り実現され、ディンターリーブ部 14から受け取った信号に対して復号処理を行う。ま た、加算器 72は、ディンターリーブ部 14から受け取った信号を復号部 15dの出力信 号から減算し、その結果をインターリーブ部 73に対して出力する。インターリーブ部 7 3は、送信信号に対して送信機が行ったインターリーブと同じ処理を行い、その結果 を事前情報としてディジタル信号復調部 13dおよび加算器 71に対して出力する。
[0068] そして、本実施の形態の受信機は、ディジタル信号復調部 13dと復号部 15dとの間 で、上記加算器 71,ディンターリーブ部 14,加算器 72,インターリーブ部 73を介し て軟判定値および事前情報をやりとりしながら、上述した軟判定値の生成処理およ び復号処理を繰り返し行 ヽ、これらの処理を所定回数にわたって繰り返し実行して得 られたデータを、最終的な復号データとして扱う。これにより、判定精度の向上を図つ ている。
[0069] なお、本実施の形態においては、上述した実施の形態 1にかかる受信機にインター リーブ部 73などを追加した構成としたが、これに限らず、上述した実施の形態 2、 3ま たは 4にかかる受信機に対してインターリーブ部 73などを追加した構成としてもよい。
[0070] このように、本実施の形態においては、ディジタル信号復調部 13dと復号部 15dの 間で軟判定値と事前情報をやりとりし、繰り返し復調 '復号処理を行うこととした。これ により、判定データの精度が向上し、良好な通信を実現することができる。また、ディ ジタル信号復調部 13dにおける軟判定値生成処理は、上述した他の実施の形態と 同様に、列方向の次元を縮小して再構成した伝送路応答行列を使用した行列演算 によって行うこととした。これにより、復調処理と復号処理を繰り返して実行する本実 施の形態の受信機を小さな回路規模で実現できる。
[0071] 実施の形態 6.
つづいて、実施の形態 6について説明する。図 12は、実施の形態 6の受信機の構 成例を示す図である。本実施の形態の受信機は、上述した実施の形態 1の受信機が 備えるディジタル信号復調部 13に代えてディジタル信号復調部 13eを備え、さらに、 FFT(Fast Fourier Transform)部 81— 1〜Nおよび並直列変換部 82が追加された 構成となる。なお、その他の部分については上述した実施の形態 1と同様であるため 同一の符号を付してその説明を省略する。
[0072] N素子のアンテナ 10— 1〜Nを介して受信したマルチキャリア高周波アナログ信号
(たとえば、 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)や MC— CDM A (Multi Carrier-Code Division Multiple Access)は、アナログ信号処理部 11— 1 〜Nなどにおいて所定の処理が行われた後、 FFT部 81— 1〜Nに入力される。 FFT 部 81— 1〜Nでは、入力信号に対し、離散フーリエ変換または高速離散フーリエ変 換を行うことにより、時間領域信号をサブキャリア毎の周波数領域信号に変換し、そ の結果をディジタル信号復調部 13eに対して出力する。
[0073] ディジタル信号復調部 13eは、上述した実施の形態 1〜5のいずれか一つの受信 機が備えるディジタル信号復調部と同様の構成をとり、その構成に対応した動作を行 うことにより復調データである軟判定値を出力する。ここで、本実施の形態のディジタ ル信号復調部 13eは、入力信号であるサブキャリア毎に軟判定値を出力する処理を 行う。そして、並直列変換部 82は、ディジタル信号復調部 13eにおいて推定された 各サブキャリアの復調データを直列に並び替え、その結果を出力する。
[0074] なお、本実施の形態にぉ 、ては、上述した実施の形態 1にかかる受信機に FFT部 81— 1〜Nなどを追加した構成とした力 これに限らず、上述した実施の形態 2〜5に 力かる受信機に対して FFT部 81— 1〜Nなどを追加した構成としてもよい。
[0075] このように、本実施の形態においては、受信信号をサブキャリア毎に復調することと し、 OFDMや MC— CDMAにおけるマルチキャリア信号を受信する受信機に対して 、前述したディジタル信号復調部による処理を適用することとした。これにより、 OFD Mや MC— CDMAを採用する場合であつても、前述した実施の形態 1〜 5と同様の 効果を得ることができる。
[0076] 実施の形態 7.
つづいて、実施の形態 7について説明する。本実施の形態の受信機の構成は、上 述した実施の形態 1と同様である。図 13は、実施の形態 7受信機が備えるディジタル 信号復調部を構成する軟判定値生成部の構成例を示す図であり、この軟判定値生 成部は、上述した実施の形態 1の受信機が備える軟判定値生成部のベクトル減算部 31、信号判定部 33、ウェイト生成部 36に代えて、ベクトル減算部 3 If、信号判定部 3 3f、ウェイト生成部 36fを備え、さらに信号判定部 33fからベクトル減算部 31fへ、そ の処理結果を出力する構成となって 、る。その他の部分にっ 、ては上述した実施の 形態 1と同様であるため同一の符号を付してその説明を省略する。
[0077] 本実施の形態にぉ 、ては、軟判定値生成部にぉ 、て硬判定系列のビットを反転し た系列を推定する際に、ウェイト乗算とベクトル減算を繰り返し行うことで、順次信号 判定を行う。
[0078] まず、ベクトル減算部 31fは、上述した実施の形態 1のベクトル減算部 31と同様の 手順により、伝送路応答行列および硬判定系列に対応するシンボルに基づ 、てレブ リカを生成し、そのレプリカを受信信号ベクトル力 減算する。そして、ベクトル減算結 果をウェイト乗算部 32に対して出力する。
[0079] 一方、ウェイト生成部 36fは、実施の形態 1のウェイト生成部 36と同様に、入力信号 である伝送路応答行列から、軟判定値計算の対象として ヽるビットを含むシンボルに 関連する列ベクトルを削除し、伝送路応答行列の再構成を行う。そして、再構成した 伝送路応答行列の逆行列、またはムーア'ペンローズの一般逆行列を計算すること でウェイト行列を生成する。さらに、ウェイト行列を構成する各行ベクトルのノルム（大 きさ）を計算し、ノルムが最小である行ベクトルをウェイトとして出力する。
[0080] つぎに、ウェイト乗算部 32は、ベクトル減算部 3 Ifから受け取った信号に対してゥヱ イト生成部 36fから受け取ったウェイトを乗算し、その乗算結果を信号判定部 33fに対 して出力する。上述したように、ウェイト生成部 36fから受け取るウェイトはベクトルであ るため、ここでの処理結果は複素スカラーとなる。
[0081] 信号判定部 33fは、ウェイト乗算部 32の処理結果に対して、送信信号のマッピング に基づいて信号判定を行い、その結果を蓄積するとともにベクトル減算部 31fに対し て出力する（フィードバックする）。
[0082] 信号判定部 33fから上記出力信号を受け取った場合、ベクトル減算部 31fは、実施 の形態 1のベクトル減算部 31とは異なり、信号判定部 33fからの信号と、伝送路応答 行列を構成する列ベクトルのうち信号判定部 33fからの信号と関連する列ベクトルを 乗算してレプリカを生成する。そして、生成したレプリカを、一つ前のタイミングにおい てベクトル減算を行った後の受信信号ベクトル (前回のべ外ル減算結果)から減算 する。
[0083] ウェイト生成部 36fは、前回のウェイト生成処理にぉ 、て次元縮小を行 、生成 (再構 成）した伝送路応答行列から、前回ウェイトとして出力した行ベクトルに関連する列べ タトルをさらに削除して再構成し、新しい伝送路応答行列を生成する。その後、今回 生成した伝送路応答行列の逆行列、またはムーア ·ペンローズの一般逆行列を計算 し、新しいウェイト行列を生成する。そして、今回生成したウェイト行列を構成する行 ベクトルのうちノルムが最小になる行ベクトルをウェイトとしてウェイト乗算部 32へ出力 する。信号判定部 33fは、上述したように、信号判定処理および判定結果のフィード ノックを行う。
[0084] ベクトル減算部 3 If、ウェイト生成部 36f、ウェイト乗算部 32および信号判定部 33f は、以上のような一連の処理を、信号判定部 33fにおいて全ての信号次元に関する 信号判定が終了するまで繰り返し実行する。その後、信号判定部 33fは、信号を検 出した順序（ウェイト生成部 36fにお 、てウェイト行列の行ノルムに基づ 、て順序付け を行った順番）に従い、各判定信号を元の信号の順番に並べ替え、硬判定系列のう ち軟判定値計算の対象となっているビットを反転させた場合の推定値として尤度生 成部 34へ出力する。以後、尤度生成部 34および軟判定値計算部 35では、実施の 形態 1と同様の処理を行い、軟判定値を生成する。
[0085] なお、本実施の形態の軟判定値生成部は、ウェイト計算方法として、次元を縮小し て再構成した伝送路応答行列の逆行列、またはムーア ·ペンローズの一般逆行列を 用いることとしたが、これに限らず、実施の形態 2で説明したような雑音電力に関する 情報を併用する構成としても良!ヽ。
[0086] また、ウェイト生成部 36fにお 、てウェイト行列の行ノルムに基づ 、た順序付けを行 う構成としたが、この処理を省略し、行ノルムに依存しない順番でウェイトを生成出力 する構成としても良い。
[0087] このように、本実施の形態においては、硬判定系列と反対のビットを有する系列の 尤度情報をウェイト乗算とレプリカ減算の繰り返しを用いて判定することとした。また、 信号検出を行う順序はウェイト行列の行ノルムの大きさによって決定することとした。こ れにより、さらに高精度に軟判定値を計算できる。
産業上の利用可能性
以上のように、本発明に力かる受信装置は、複数のアンテナを介して受信した変調 信号を復調可能な通信装置として有用であり、特に、復調処理として最尤判定を行う 通信装置に適している。

Claims

請求の範囲
[1] 複数のアンテナを介して受信した変調信号を復調する受信装置であって、
所定の受信処理が行われた後の複数のベースバンドディジタル信号をベクトル表 現した受信信号ベクトルに基づ!/、て、アンテナ数およびシンボル数に応じた伝送路 応答行列を推定する伝送路推定手段と、
前記受信信号ベクトルおよび前記伝送路応答行列に基づいて硬判定系列を推定 し、当該推定結果として得られる硬判定系列および当該硬判定系列に対応する第 1 の尤度情報を出力する硬判定系列推定手段と、
前記受信信号ベクトル、前記伝送路応答行列の次元を縮小して再構成した伝送路 応答行列、および前記硬判定系列を用いて、前記硬判定系列の特定ビットを反転し た系列に対応する第 2の尤度情報を生成し、当該第 2の尤度情報および前記第 1の 尤度情報に基づいて前記硬判定系列におけるビット毎の軟判定値を生成する軟判 定値生成手段と、
を備えることを特徴とする受信装置。
[2] 前記軟判定値生成手段は、
前記伝送路応答行列、および前記硬判定系列の特定ビットと反対のビットを有する シンボル、に基づいて、軟判定値生成の対象ビットを含むシンボルのレプリカを作成 し、当該レプリカを前記受信信号ベクトル力 減算するベクトル減算手段と、 前記伝送路応答行列の次元を縮小して再構成し、再構成後の伝送路応答行列に 基づ 、てウェイト行列を生成するウェイト生成手段と、
前記ベクトル減算手段による減算結果と前記ウェイト行列とを乗算するウェイト乗算 手段と、
送信信号のマッピングに基づいて前記ウェイト乗算手段による乗算結果を判定する ことにより、前記硬判定系列のビットを反転した系列を推定する信号判定手段と、 前記受信信号ベクトル、前記伝送路応答行列、および前記信号判定手段による判 定結果に基づ!、て、前記第 2の尤度情報を生成する尤度生成手段と、
前記第 1の尤度情報および前記第 2の尤度情報に基づいて軟判定値を算出する 軟判定値計算手段と、 を備えることを特徴とする請求項 1に記載の受信装置。
[3] 前記尤度生成手段が、前記伝送路応答行列と前記信号判定手段による判定結果 とを乗算することによりレプリカを生成し、当該レプリカおよび前記受信信号ベクトル に基づいて前記第 2の尤度情報を生成することを特徴とする請求項 2に記載の受信 装置。
[4] 前記伝送路推定手段は、さらに前記受信信号ベクトルに印加されている雑音電力 に関する情報を推定し、
前記軟判定値生成手段は、前記軟判定値を生成する処理において、さらに前記雑 音電力に関する情報を用いることを特徴とする請求項 2に記載の受信装置。
[5] 前記ウェイト生成手段が、前記再構成後の伝送路応答行列および前記雑音電力に 関する情報に基づいてウエイト行列を生成することを特徴とする請求項 4に記載の受 信装置。
[6] 前記軟判定値生成手段は、
さらに、前記伝送路応答行列に基づ 、て硬判定系列のレプリカを生成するレプリカ 生成手段、
を備え、
前記レプリカ生成手段が生成したレプリカに対して、前記ベクトル減算手段、前記ゥ エイト乗算手段、前記信号判定手段、前記尤度生成手段による一連の処理を行うこと により第 3の尤度情報を生成し、
前記軟判定値計算手段が、前記第 2の尤度情報または前記第 3の尤度情報の 、 ずれか一方を選択し、当該選択結果および前記第 1の尤度情報に基づいて軟判定 値を生成することを特徴とする請求項 2に記載の受信装置。
[7] 前記硬判定系列推定手段は、前記硬判定系列および当該硬判定系列に対応する 第 1の尤度情報を出力する処理に加えて、さらに、当該処理過程において計算され た送信シンボル候補に対応する尤度情報を記憶しておき、
前記尤度生成手段は、さらに、前記硬判定系列の特定ビットと反対のビットを有す る送信シンボル候補に対応する尤度情報が記憶されて!、る場合、その尤度情報を第 2の尤度情報として出力することを特徴とする請求項 2に記載の受信装置。
[8] 前記軟判定値生成手段力 受け取った軟判定値を所定の回数にわたって繰り返し 復号する信号復号手段、
を備え、
前記信号復号手段が、繰り返し復号において用いる所定の事前情報を生成し、当 該事前情報を前記硬判定系列推定手段および前記軟判定値生成手段に対して出 力し、
前記硬判定系列推定手段が、さらに前記事前情報を参照して、前記硬判定系列の 推定処理、および当該硬判定系列に対応する第 1の尤度情報の生成処理、を行い、 前記軟判定値生成手段が、さらに前記事前情報を参照して、前記尤度生成手段お よび前記軟判定値計算手段による処理を行うことを特徴とする請求項 2に記載の受 信装置。
[9] OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)や MC— CDMA (Multi
Carrier-Code Division Multiple Access)を採用するシステムにおいて、複数のァ ンテナを介して受信したマルチキャリア変調信号を復調する受信装置であって、 アンテナ毎の入力信号である時間領域信号を周波数領域信号に変換する信号変 換手段と、
前記信号変換手段により得られるサブキャリア信号を用いて、前記請求項 1〜8の いずれか一つに記載の軟判定値生成処理を行う、前記伝送路推定手段、前記硬判 定系列推定手段および前記軟判定値生成手段と、
前記軟判定値生成手段において生成されたサブキャリア毎の軟判定値を直列に並 び替える並べ替え手段と、
を備えることを特徴とする受信装置。
[10] 前記軟判定値生成手段は、
前記伝送路応答行列、および前記硬判定系列の特定ビットと反対のビットを有する シンボル、に基づいて、軟判定値生成の対象ビットを含むシンボルのレプリカを作成 し、当該レプリカを前記受信信号ベクトル力 減算するベクトル減算手段と、
前記伝送路応答行列の次元を縮小して再構成し、再構成後の伝送路応答行列を 保持しつつ当該再構成後の伝送路応答行列に基づいてウェイト行列を生成し、さら に、当該ウェイト行列を構成する特定の行ベクトルをウェイトとして出力するウェイト生 成手段と、
前記ベクトル減算手段による減算結果と前記ウェイトとを乗算するウェイト乗算手段 と、
送信信号のマッピングに基づいて前記ウェイト乗算手段による乗算結果を判定し、 当該判定結果に基づいて前記硬判定系列のビットを反転した系列を推定する信号 判定手段と、
前記受信信号ベクトル、前記伝送路応答行列、および前記信号判定手段による判 定結果に基づ!、て、前記第 2の尤度情報を生成する尤度生成手段と、
前記第 1の尤度情報および前記第 2の尤度情報に基づいて軟判定値を算出する 軟判定値計算手段と、
を備え、
前記ベクトル減算手段は、前記信号判定手段からの出力 (信号判定出力）を取得し た場合、前記硬判定系列の特定ビットと反対のビットを有するシンボルに代えて当該 信号判定出力を使用してレプリカを生成し、当該レプリカを前回のベクトル減算結果 力 さらに減算し、
前記ウェイト生成手段は、次元縮小して再編成された伝送路応答行列を保持して いる場合、前記伝送路応答行列に代えて当該保持している再編成された伝送路応 答行列に基づいてウェイト行列を生成し、
前記ベクトル減算手段、前記ゥ イト生成手段、前記ゥ イト乗算手段、前記信号判 定手段による一連の処理を前記硬判定系列の全てのビットに対して実行することによ り、前記硬判定系列のビットを反転した系列を推定することを特徴とする請求項 1に 記載の受信装置。
[11] 前記ウェイト生成手段は、前記ウェイト行列を構成する行ベクトルの中で、大きさが 最小の行ベクトルをウェイトとして出力することを特徴とする請求項 10に記載の受信 装置。
[12] 前記尤度生成手段が、前記伝送路応答行列と前記信号判定手段による判定結果 とを乗算することによりレプリカを生成し、当該レプリカおよび前記受信信号ベクトル に基づいて前記第 2の尤度情報を生成することを特徴とする請求項 10に記載の受 信装置。
[13] 前記伝送路推定手段は、さらに前記受信信号ベクトルに印加されている雑音電力 に関する情報を推定し、
前記軟判定値生成手段は、前記軟判定値を生成する処理において、さらに前記雑 音電力に関する情報を用いることを特徴とする請求項 10に記載の受信装置。
[14] 前記ウェイト生成手段が、前記再構成後の伝送路応答行列および前記雑音電力に 関する情報に基づいてウェイト行列を生成することを特徴とする請求項 13に記載の 受信装置。
[15] 前記軟判定値生成手段は、
さらに、前記伝送路応答行列に基づ 、て硬判定系列のレプリカを生成するレプリカ 生成手段、
を備え、
前記レプリカ生成手段が生成したレプリカに対して、前記ベクトル減算手段、前記ゥ エイト乗算手段、前記信号判定手段、前記尤度生成手段による一連の処理を行うこと により第 3の尤度情報を生成し、
前記軟判定値計算手段が、前記第 2の尤度情報または前記第 3の尤度情報の 、 ずれか一方を選択し、当該選択結果および前記第 1の尤度情報に基づいて軟判定 値を生成することを特徴とする請求項 10に記載の受信装置。
[16] 前記硬判定系列推定手段は、前記硬判定系列および当該硬判定系列に対応する 第 1の尤度情報を出力する処理に加えて、さらに、当該処理過程において計算され た送信シンボル候補に対応する尤度情報を記憶しておき、
前記尤度生成手段は、さらに、前記硬判定系列の特定ビットと反対のビットを有す る送信シンボル候補に対応する尤度情報が記憶されて!、る場合、その尤度情報を第 2の尤度情報として出力することを特徴とする請求項 10に記載の受信装置。
[17] 前記軟判定値生成手段力 受け取った軟判定値を所定の回数にわたって繰り返し 復号する信号復号手段、
を備え、 前記信号復号手段が、繰り返し復号において用いる所定の事前情報を生成し、当 該事前情報を前記硬判定系列推定手段および前記軟判定値生成手段に対して出 力し、
前記硬判定系列推定手段が、さらに前記事前情報を参照して、前記硬判定系列の 推定処理、および当該硬判定系列に対応する第 1の尤度情報の生成処理、を行い、 前記軟判定値生成手段が、さらに前記事前情報を参照して、前記尤度生成手段お よび前記軟判定値計算手段による処理を行うことを特徴とする請求項 10に記載の受 信装置。
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)や MC— CDMA (Multi Carrier-Code Division Multiple Access)を採用するシステムにおいて、複数のァ ンテナを介して受信したマルチキャリア変調信号を復調する受信装置であって、 アンテナ毎の入力信号である時間領域信号を周波数領域信号に変換する信号変 換手段と、
前記信号変換手段により得られるサブキャリア信号を用いて、前記請求項 10〜17 のいずれか一つに記載の軟判定値生成処理を行う、前記伝送路推定手段、前記硬 判定系列推定手段および前記軟判定値生成手段と、
前記軟判定値生成手段において生成されたサブキャリア毎の軟判定値を直列に並 び替える並べ替え手段と、
を備えることを特徴とする受信装置。
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