WO2007061016A1

WO2007061016A1 - 再送データ検出方法

Info

Publication number: WO2007061016A1
Application number: PCT/JP2006/323364
Authority: WO
Inventors: Jifeng Li; Xiaohong Yu; Xiaoming She
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority date: 2005-11-24
Filing date: 2006-11-22
Publication date: 2007-05-31
Also published as: CN1972176A

Abstract

　再送データの検出性能を増強し、ＭＩＭＯ通信システムのスループットを向上することができる再送データ検出方法を提供する。複数のアンテナから送信される複数のサブストリームから成る第１データ系列を検出し、第１のデータ系列の事後確率を算出して記憶し、第１のデータ系列の一部の再送サブストリームを含む第２のデータ系列の事後確率を、第１のデータ系列の事後確率に基づいて算出し、第２のデータ系列の事後確率に基づいて第２のデータ系列を検出する第２の検出し、第２のデータ系列の事後確率を、第１のデータ系列の事後確率として更新する。

Description

明細書

再送データ検出方法

技術分野

[0001] 本発明は、特に、 MIMO (Multi Input Multi Output)システムに適用される再送データ検出方法に関する。

背景技術

[0002] 近年、通信理論及び通信技術の発展に伴!、、移動体通信にお!、て OFDM (Orth ogonal Frequency Division Multiplex:直交周波数分割多重）、 MIMOなどの多くの新技術や新しいアプリケ―シヨンが登場している。これらの新技術は、移動体通信システムの性能を大幅に向上させ、無線マルチメディアや高速データ伝送に対する人々の要求をかなえるものである。 MIMO技術は、無線移動体通信分野のスマートァンテナ技術における大きな突破口である。 MIMO技術は、データの送信及び受信をともに複数のアンテナで行うものを指す。研究により、 MIMO技術の利用によってチャネル容量を高めると同時に受信品質も向上させ、ビット誤り率を下げられることがわかった。 MIMOシステムにおける最大容量または容量上限は、送信アンテナ数の増加に伴い線形に増加する。また同様の条件下であれば、受信側あるいは送信側でマノレチアンテナまたはアレーアンテナを用いた通常のスマートアンテナシステムを採用すると、その容量は、アンテナ数の対数のみに伴って増加する。相対的にみて、 Ml MO技術は無線通信システムの容量の向上に対し非常に大きな潜在力を持ち、新世代移動体通信システムに採用される基幹技術である。

[0003] MIMOシステムにおいて、受信側は受信信号に対しデータ検出を行う必要がある。 MIMO検出には、最尤推定（ML : Maximum Likelihood Estimation)法、 ZF (Zero Forcing)、最小平均二乗誤差（MMSE : Minimum Mean Square Error)、シリアル型干渉除去（SIC : Serial Interference Canceller)等、いくつかのデータ検出方法を採用することができる。 MIMO検出には通常、送信側の各アンテナからの送信された信号を分離すること、およびそれぞれの信号を復調し復号することの二つの部分の操作が含まれる。実際の MIMO検出においては、各アンテナの送信信号の分離と、復調 -復号の二つの部分は通常独立して行われるわけではなぐ前者の出力が後者に送られ、前者の実行には往々にして後者力の出力が必要であり、両者は反復して行われる。

[0004] MIMOのデータ検出方法の中で、最尤（ML)検出の性能が比較的良好である。

送信側で使用するシンボルセットを Xⁿ、系列。 = (c , c , · ··, c ) EX^N、実際に受

i il i2 iN

信した符号系列を {r}， r= (r , r , · ··, r )と仮定する。受信側でデータ検出を行う場

1 2 M

合、受信系列 {r}に基づいて送信系列 {c }を推定する。つまり、データ検出では、 rが既知であることを条件とし、 P (c Zr)を最大とする送信系列 {c }を送信データの推定値とする。 P (c /r)は、チャネルの後方向への（受信力送信への)遷移確率、すなわち事後確率である。

[0005] この方法は、最大事後確率 (MAP： Maximum A Posteriori Probability)法と称される。実際には、定量的に事後確率を求めるのは困難である。これに対し、チャネルの前方向への（送信から受信への）遷移確率 (条件確率) P (r/c )は、実測により取得することができる。ベイズの公式により、両者の関係を構築すると、次式（1)となる。

[数 1]

P )ノ -.. ( ! ) J z ΓΪ/ __\

[0006] 式（1)において、 P (c )は送信データ cの事前確率を表し、 P (r)は受信データが rとなる確率を表し、 P (c Zr)は事後確率を表す。もし、式（1)において cと rが等確率に分布して!/ヽれば、事後確率 P (c Λ)と条件確率 P (r/c )は等価となる。 rが既知である条件にぉ、て条件確率 p (r/c )を最大にする cを検出する方法が、最尤検出（M LD： Maximum Likelihood Detection)法で to 。

[0007] 実際には、標本ィ匕数が少ない場合、 cと rの両者を完全に等確率とすることはできず、 MLD法では推定精度が良くないことがある。し力しながら、 MAP法では、事前確率 P (c )が大きい方に推定値が弓 Iつ張られることになるため、標本ィ匕数が少な、場合にも精度がよいことがあり、 MLD法と MAP法の性能にはやはり一定の開きがある。

[0008] MIMOを用いることにより無線通信システムの容量は向上する。しかしながら、データ伝送の正確さを保証するためには、相応のエラー制御技術を採用しなければならない。

[0009] 移動体通信システムにおいて、データサービスにおける伝送時の誤り率に対する要求は高ぐたとえば要求されるフレーム誤り率は 0.1%である。劣悪なチャネル環境にお、て、このような高、性能要求を満たすために用いられるチャネル符号ィ匕および誤り訂正技術として、現在、ハイブリッド自動再送（HARQ : Hybrid Automatic Repeat reQuest)技術が比較的よく使われている。この技術は、自動再送要求 (ARQ : Auto matic Repeat reQuest)技術とフォヮ ~~トエフ ~~ ST E (,FEC： Forward Error Collection )技術を結合させ、誤り検出と誤り訂正とを行う技術である。

[0010] 現在、 HARQには、 3つのタイプ（タイプ I,タイプ II,タイプ III)の HARQが知られている。タイプ Iは、受信側で正確に受信できないパケットを破棄し、戻りチャネルで元のパケットのコピーを再送するよう送信側に通知し、新たに受信したパケットを単独で復号する。タイプ Πは、受信側で誤ったパケットを破棄せず、それに再送された情報を結合させ復号を行う。タイプ mは、再送される情報は以前に伝送されたパケットと結合でき、また、再送されるパケットの方には正確なデータ受信に必要なすべての情報が含まれている。

[0011] MIMOシステムにおいて HARQによってチャネルの誤り訂正を行う場合、まず、送信側は、送信アンテナ毎に誤り訂正符号化を施したデータを受信側に送信し、受信側は、受信データに対し誤り訂正復号化を行う（例えば、非特許文献 1参照)。そして、受信側は、正確にデータを受信できた場合、送信側に確認 (ACK:ACKnowledgm ent)情報を送信する。一方、誤り訂正復号を行っても誤りが訂正できない場合、受信側は、送信側に NACK (Negative ACKnowledgment)情報を送信し、送信側にデータの再送を要求する。その後、受信側は、再送データを受信し、受信した再送データに対し復号化を行う。

非特許文献 1 : ΜΙΜΟ— OFDMにおける HybridARQのスループット特性（Through put Performance of Hybrid ARQ in MIMO- OFDM)、信学技報、 RCS2004— 83 (2 004-6)

発明の開示発明が解決しょうとする課題

[0012] し力しながら、 MIMOシステムに従来の HARQ技術を適用する場合、再送データを受信し、前回のデータと簡単な合成をするにすぎず、前回のデータ検出の際に取得することができるデータ検出情報を十分に利用することが考慮されていな力つた。

[0013] 本発明の目的は、 MIMOシステムに HARQ技術を適用する場合、再送データの検出性能を増強し、 MIMOシステムのスループットを向上する再送データ検出方法を提供することである。

課題を解決するための手段

[0014] 力かる課題を解決するため、本発明に係る再送データ検出方法は、複数のアンテナカ送信される複数のサブストリーム力成るデータ系列を受信するマルチアンテナ受信装置において適用される再送データ検出方法であって、前記複数のサブストリーム力成る第 1データ系列を検出する第 1の検出ステップと、前記第 1のデータ系列の事後確率を算出し、記憶する記憶ステップと、前記第 1のデータ系列の一部の再送サブストリームを含む第 2のデータ系列の事後確率を、前記第 1のデータ系列の事後確率に基づいて算出する事後確率算出ステップと、前記第 2のデータ系列の事後確率に基づいて前記第 2のデータ系列を検出する第 2の検出ステップと、前記第 2 のデータ系列の事後確率を、前記第 1のデータ系列の事後確率として更新する更新ステップと、を有するようにした。

[0015] この方法によれば、複数の送信アンテナから送信される複数のサブストリームから成る第 1のデータ系列に対し最尤推定し、さらに、当該第 1のデータ系列の事後確率を算出して記憶し、前回の第 1のデータ系列の事後確率に基づいて再送サブストリームを含む第 2のデータ系列の事後確率を算出し、当該事後確率を最大とするデータ系列を第 2のデータ系列の検出結果と推定するようにしたので、標本ィ匕数が少ない場合においてもより正確に再送サブストリーム系列を検出することができ、スループットを向上することができる。

[0016] また、より信頼性の高い再送サブストリームを含む第 2のデータ系列の事後確率を前回の第 1のデータ系列の事後確率として更新するようにしたので、以後のデータ検出の際より信頼性の高い事後確率を用いることができるため、以後のデータ検出の精度を向上することができる。

発明の効果

[0017] 本発明によれば、 MIMOシステムにおいて HARQによってチャネルの誤り訂正を行う場合に、再送データの検出性能を増強し、 MIMOシステムのスループットを向上することができる。

図面の簡単な説明

[0018] [図 1]本発明の実施の形態 1に係る送信装置および受信装置の要部構成を示すプロック図

[図 2]実施の形態 1に係る MIMO検出部の要部構成を示すブロック図

[図 3]実施の形態 1に係る再送データの検出方法を説明するためのフロー図

[図 4]実施の形態 1に係る再送データの検出方法を説明するためのフロー図

[図 5]実施の形態 2に係る再送データの検出方法を説明するためのフロー図

[図 6]実施の形態 2に係る再送データの検出方法を説明するためのフロー図

[図 7]本発明の実施の形態 3に係る受信装置の要部構成を示すブロック図

[図 8]実施の形態 3に係る再送データの検出方法を説明するためのフロー図

[図 9]QRM— MLD法における各ステージとシンボル選択数との関係を説明するための図

[図 10]再送回数とシンボル選択数との関係を説明するための図

発明を実施するための最良の形態

[0019] 始めに、本発明の再送データ検出方法の原理について説明する。

[0020] 以下では、 MIMOシステムが N個の送信アンテナと、 N個の受信アンテナを備えて構成され、受信側では、 MLD法によりデータ検出が行われる場合について説明する。

[0021] 送信側から送信されるデータベクトルを c = (c , c , · ··, c ) EC^Ntとする。 C^Ntは、

i li 2i Nti

すべての送信アンテナが送信するシンボルセットを示す。受信側で受信されたデータベクトル ¾τ= (r , r , · ··, r )とする。受信側では、受信アンテナを介してデータが

1 2 Nr

受信されると、 MLD法が用いられて、すべてのデータベクトル cの組み合わせに対し条件確率 P (r/c )が算出される。このとき、条件確率 P (r/c )を最大とする cが送信データと推定される。条件確率 P (r/c.)を最大とするが送信データと推定する方法は MLD法という。

[0022] 実際上は、送信データシンボルと受信データシンボルとは、等確率で分布していると近似的にみなしてょ、ので、 maxP (r/c )を事後確率 P (c /r)の最大値と等、と近似的にみなしてよい。

[0023] 受信側では、 1組のデータ、すなわち CRCを含む 1つのパケットに対し MLD法によるデータ検出 (復調と復号を含む)が完了すると、事後確率 P(cZr)が算出され、記憶される。そして、各アンテナのデータ検出結果に対しそれぞれ CRC検査が行なわれ、 CRC検査の結果、誤りが検出されデータが正確に受信されていないと判定された場合は、送信側に NACK情報が通知される。送信側に NACK情報が通知されると、誤りが検出されたデータが同一の送信アンテナ力再送される。

[0024] ある 1本の送信アンテナ力送信されたデータに誤りが発生したと仮定すると、その送信アンテナを介して送信された CRCを含むパケットを丸ごと再送する必要がある。第 k番目のアンテナ力送信されたデータに誤りが発生し、前回送信したデータ系列 (第 1のデータ系列）を c、受信したデータ ¾：'、再送時に送信したデータ系列 (第 2 のデータ系列）を c (c =c )、受信したデータを rと仮定する。再送データを含む第 2 のデータ系列に対しては、 MLD法によるデータ検出に替えて、 MAP (最大事後確率復号)法によるデータ検出が行われる。

[0025] 以下、 MAP法を用いた再送データ系列のデータ検出の手順について説明する。

[0026] (1)前回のデータ検出で取得した事後確率 P(cZr')を用い、さらに再送データと原始データが同じであることを考慮すると、次式 (2)が近似的に得られる。

[数 2] r₍ ... _{( 2 )}

[0027] (2) P (S =m )を送信側が送信する系列中の第 k番目のシンボルが mとなる確率

k n n

であると定義し、式（3)を計算する。 F (c )は、式 (4)で定義される。 m (η=0, 1 · ·， M— 1)は変調符号、 Mは変調符号の個数を示す。

[数 3]

[数 4]

I¹ ( ik = ^mk)

(3)第 k番目のアンテナ上のデータを再送したので、その他のアンテナ上のデータは新規データであり、再送時に送信されたデータ系列（第 2のデータ系列）を cで表し、事前確率 P(c)を計算すると式 (5)となる。

[数 5]

P(S, = c_jk )

P(c ) = —— ^J—

… （_{5 )}

[0029] (4) MLD法を用いて、第 2のデータ系列 cの条件確率 P (r/c )を計算する。

[0030] (5)第 2のデータ系列 cの事前確率 P (c )と条件確率 P (r/c )とが既知であること力ら、式 (6)または式（7)を用いることにより、事後確率 P(cZr)または lgP(cZr)が求

] j められる。

[数 6] ( ）尸 (r/cノ.）

P(c, /r) = (6)

[数 7] lg尸 ./ r) = lg尸 (c,.) + lg尸 (r ,）— lg (r) … (7) [0031] (6)事後確率 P (c /τ)又は lgP (c /r)を最大にする第 2のデータ系列 cを取得することがでさる。

[0032] このようにして、再送データを含む第 2のデータ系列に対しては、 MAP法により事後確率 P (c Λ)を最大にする送信データ系列 cを MIMOのデータ検出結果とする。 MAP法によるデータ検出は、条件確率に加え事前確率を用いる点で、 MLD法に比しょり正確にデータ検出を行うことができる。

[0033] (7)さらに、 CRCパケット中でまだデータ検出がされていないデータを検出する。そして、パケット中のすべてのデータを検出した後、再び CRC検査を行い、 CRC検査の結果、誤りがなくパケットが正しく受信された場合には、 ACK情報が送信側に通知される。そして、送信側に ACK情報が通知されると、送信側から新規データが送信される。

[0034] 一方、 CRC検査の結果、依然誤りが発生した場合は、 NACK情報が送信側に通知され、送信側に NACK情報が通知されると、送信側から誤りが発生したデータを含む第 2のデータ系列が再度再送される。第 2のデータ系列に対して、前回のデータ検出で取得した事後確率 P(cZr')が用いられて、上述した手順に従って再送データ検出が行われる。

[0035] 2本以上のアンテナ力送信されたデータに誤りが発生した場合は、上記（3)及び

(4)の手順は以下の（3— 1)及び (4 1)に示す手順に修正される。以下では、第 k , k , ···, k(l≥2)番目のアンテナ力送信されたデータに誤りが発生したとして説明

2 1

する。

[0036] (3— 1)P(S =m S =m ², ···, S =m を、送信側が送信したデータ系列 kl n k2 n kl n

中の第， ···, l^番目のシンボルがそれぞれ m m ², ···, m

1, ···, M —1)となる確率であると定義し、式 (8)により算出する。 F(c)は、式（9)で定義される o m ^!, m ², ···, m

1, ···, M— 1)はそれぞれ前回のデータ検出において、第 k , k , ···, k番目のアンテナ力送信されたシンボルを示す。

1 2 1 ... _{( 8 )}

[数 9]

{ 1 1 2 lヽ

0 (上記以外）、 )

[0037] (4 1)第 k， k，…， k番目のアンテナのデータを再送するので、その他のアンテ

1 2 1

ナのデータは新規データとなり、再送時に送信されたデータ系列を cで表し、事前確率 P (c )を計算すると式（10)となる。

[数 10] n_/ ヽ P(S_M = m_n , S_k2 = m_n , - - -, S_kJ = m_n ) , _Λヽ

P(_Cj ) = ^ ~~ ^k —— - ~~― … （： 1 0 )

[0038] 以上、本発明の再送データ検出方法の原理について説明した。すなわち、本発明の再送データ検出方法では、複数の送信アンテナから送信される送信データ系列の組み合わせに対し条件確率及び事後確率を算出し、算出した事後確率を記憶し、送信データ系列に再送データが含まれない場合には、条件確率を用いて MLD法によりデータ検出し、送信データ系列に再送データが含まれる場合には、前回の送信データ系列に対する事後確率を用いて事前確率を算出し、得られた事前確率を用いて今回の条件確率を重み付けして今回の送信データ系列の事後確率を算出し、得られた事後確率を用いて MAP法によりデータ検出し、今回の送信データ系列の事後確率を前回の送信データ系列の事後確率として更新して、再送データを含む送信データ系列をデータ検出する。

[0039] なお、上述した説明では MLD法を用いてデータ検出を行う場合について説明した 1S データ検出の方法は MLD法に限定されるものではない。例えば、 QR分解と ML D法を組み合わせた QR— MLD法は、データ検出に要する演算量を削減する方法として近年注目されている。 QR—MLD法を用いることにより、演算量のボトルネックとなっていた逆行列を算出する手順が不要となり、 MIMO検出の性能を向上させることができる。

[0040] QR—MLD法では、チャネル特性行列 Hを QR分解し、 QR分解により得られた Q 行列の共訳転置行列 Q^Hを受信信号に左乗し、左乗後の受信信号に対し MLD法によりデータ検出を行う。さらに、 QR分解に Mアルゴリズムを用いた QRM— MLD法は、 QR— MLDに比しさらに演算量を削減する方法として知られている。 QRM-ML D法を用いたデータ検出方法については、後に詳述する。

[0041] 以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

[0042] (実施の形態 1)

図 1は、本実施の形態 1に係る送信装置および受信装置の要部構成を示すブロック図である。

[0043] 送信装置 100は、 S/P (Serial to Parallel)変換部 101と、誤り訂正符号化部 102と、変調部 103と、 n本の送信アンテナ 104とを備えて構成される。

T

[0044] SZP変換部 101は、送信データをシリアル Zパラレル変換し、 n

T個のサブストリームに分ける。

[0045] 誤り訂正符号ィ匕部 102は、各サブストリーム毎にそれぞれ CRC符号を付加し、各サブストリ—ムを 1個の送信アンテナと 1個の独立した ARQプロセスに対応させる。

[0046] 変調部 103は、 CRC符号が付加された各サブストリームに対し変調を施す。 n個

T

の送信アンテナ 104は、変調された各サブストリームを送信する。

[0047] 受信装置 200は、 n本の受信アンテナ 201と、チャネル推定部 202と、 MIMO検

R

出部 203と、記憶部 204と、復号ィ匕部 205と、 P/S (Parallel to Serial)変換部 206と

、フィードバック情報処理部 207とを備えて構成される。

[0048] 受信アンテナ 201は、空間の全信号を受信し、チャネル推定部 202は、その受信信号中のパイロット信号を用いる方法、またはその他の方法によりチャネル推定を行い、現時点のチャネル特性行列 H (MIMOシステムについて言えば、そのチャネル特性は 1つの行列で記述できる）を推定する。

[0049] MIMO検出部 203は、チャネル特性行列 Hに基づき、 MLD法により各サブストリームを検出する。 [0050] 図 2は、 MIMO検出部 203の要部構成を示すブロック図である。図 2において、 Ml MO検出部 203は、組み合わせ部 211と、距離算出部 212と、重み付け部 213と、比較部 214とを備えて構成される。

[0051] 組み合わせ部 211は、すべての送信符号ベクトルの組み合わせを準備する。

[0052] 距離算出部 212は、式（11)で示される二乗ユークリッド距離を算出する。

[数 11]

P(rls_j)∞\r-Hs_j |² プ = 0，1，2,···,Μ— 1 ··· ( 1 1 ) 式（11)において、 sは送信符号ベクトルを示し、 Μはベクトルの個数を示し、 rは受信符号ベクトルを示し、 Hはチャネル行列を示す。

[0053] 重み付け部 213は、受信符号ベクトル rに対して、式（12)に示すように距離 (条件確率) P (r/s )に事前確率 P (s )を重み付けして、事後確率 P (s Λ)を算出するとともに、記憶部 204に事後確率 P(sZr)を出力する。

[数 12]

P{_Si)P{rl_Si) , 、

P(s r)= ^{3 ]}- 7 = 0,1,2,···, -1 - ( 1 2) ノ） ⁷ 式（12)において、 P(s)は、前回のデータ検出の際に取得された事後確率に基づいて算出される事前確率で、事前確率 P (s )の算出方法については後述する。

[0054] 比較部 214は、事後確率 P (s Zr)最大とする送信符号ベクトル sをデータ検出結果と推定する。

[0055] MIMO検出部 203は、データ検出結果を復号ィ匕部 205に出力する。

[0056] 復号ィ匕部 205は、データ検出結果に対し CRC検査を行、、 CRC検査結果をフィードバック情報処理部 207に出力するとともに、 CRC検査の結果、データが正しく受信されたと判定されたデータを PZS変換部 206に出力する。

[0057] PZS変換部 206は、 CRC検査を経て正しく受信されたと判定されたデータに対しパラレル Zシリアル変換を施し、最終データとして出力する。

[0058] フィードバック情報処理部 207は、各サブストリームに対する ACK情報又は NACK 情報等のフィードバック情報を生成し、フィードバックチャネル 208を介して生成したフィードバック情報を送信装置 100にフィードバックする。

[0059] 以下、上述のように構成された受信装置 200の動作について説明する。

[0060] 図 3は、受信装置 200の動作を説明するためのフロー図である。まず、送信装置 10 0の送信アンテナ 104からデータが送信されると (ステップ 302)、受信装置 200の受信アンテナ 201を介しデータが受信され、 MIMO検出部 203によってデータ検出が行われる (ステップ 303)。データ検出の取得される事後確率 P (c Zr)力記憶部 20 4に記憶されるとともに (ステップ 304)、復号ィ匕部 205によって、検出されたデータに対し CRC検査が行われ、誤り検出が行われる (ステップ 305)。合わせて、再送回数が所定の回数を超えているか否力判定される (ステップ 306)。 CRC検査の結果、誤りが検出されな力た場合、再送回数が所定の回数を超えている場合は、プロセスが終了する (ステップ 307)。一方、誤りが検出され、かつ、再送回数が所定の回数を超えていない場合には、フィードバック情報処理部 207によって NACK情報が生成され、フィードバックチャネル 208を介して送信装置 100に NACK情報が通知され、送信装置 100から誤りが検出されたデータが再送される (ステップ 308)。そして、受信装置 200によって再送データが受信されると、 MIMO検出部 203によって、前回のデータ検出の際、取得された検出情報が用いられて再送データのデータ検出が行われる（ステップ 309)。

[0061] 次に、再送データ検出 (ステップ 309)について詳細に説明する。

[0062] 図 4は、ステップ 309の詳細な手順を示すフロー図である。

[0063] まず、記憶部 204から前回のデータ検出の際取得された事後確率 P (c /τ)が取得され (ステップ 310)、この値を用いて送信装置 100の送信系列の事前確率 P (c )が式（13)に示すように近似的に求められる。

[数 13] ( ,） … （_{1 3 )} i i

[0064] そして、事前確率 P (c )に基づき、第 k個目の送信アンテナカゝら送信されるシンボルが c となる送信確率 P(c =S)が式（14)を用いて算出される (ステップ 311)。なお、 ik ik

F (c )は、式（ 15)で定義される。

[数 14]

M Nt

P(S_k = m) = _j P(c_i)F(c_i)

(14) ί· = 1

[数 15]

0 (^ctk ^{≠ m}k )

(1 5) 1 = rn_k) m_n(n=0, 1, ···, M— 1)は変調符号、 Mは変調符号の個数を示す。

送信確率 P(c =S)が用いられて、式（16)により、送信装置 100が新旧混ざった

ik

データ cを送信する事前確率 P (c )が算出される (ステップ 312)。

] j

[数 16] )

[0066] 続、て条件確率 P (r/c )が、式（ 11)を用、て算出され (ステップ 313)、式（ 17)により事後確率 lgP (c Λ)が算出される (ステップ 314)。

[数 17] lgP (_Cj/r) =lgP (r/cj) +lgP (_Cj) -lgP (r) ··· (1 7)

[0067] そして、得られた事後確率を最大にするシンボル cが検出結果として推定される (ステツプ 315)。

[0068] また、式（17)により取得された事後確率が前回送信したデータ系列 (第 1のデータ系列）の事後確率として記憶部 204に記憶される (ステップ 304)。

[0069] 以上のように、本実施の形態によれば、 MIMO検出部 203において複数の送信ァンテナカ送信される複数のサブストリーム力成る送信データ系列に対し最尤推定し、さらに、当該送信データ系列の事後確率を算出して記憶部 204に記憶し、前回の事後確率に基づいて再送データを含む送信データ系列の事後確率を算出し、当該事後確率を最大とする送信データ系列をデータ検出結果と推定するようにしたので、標本ィ匕数が少ない場合においてもより正確に再送データ系列を検出することができ、スループットを向上することができる。

[0070] また、より信頼性の高い再送データ系列の事後確率を用いて記憶部 204に記憶される事後確率を更新するようにしたので、以後のデータ検出の際より信頼性の高い事後確率を用いることができるため、以後のデータ検出の精度を向上することができる。

[0071] (実施の形態 2)

本実施の形態 2に係る受信装置 500の構成は、図 1の受信装置 200と同様で、 Ml MO検出部 203において用いられる再送データ検出方法において、データ検出をする際のサブストリームの順番を並び替える手順を追加したことである。

[0072] 図 5は、本発明の実施の形態 2に係る受信装置 500の動作を説明するためのフロ一図である。図 5において、図 3と同一のステップについては同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。図 3に対し、図 5は、ステップ 308とステップ 309との間にサブストリームの順番の並び替えを行うステップ 501を追加する。ステップ 501では、送信装置 100から誤りが検出されたデータが再送されると (ステップ 308)、再送データに対するデータ検出処理が優先的に行われるようにサブストリームの順番を並べ替える。

[0073] 図 6は、ステップ 501の詳細な手順を示すフロー図である。

[0074] 送信装置 100から誤りが検出されたデータが再送されると (ステップ 308)、サブストリームを再送した送信アンテナ (再送送信アンテナ)数が判定される (ステップ 502)。

[0075] サブストリームを再送した送信アンテナが 1つの場合、当該サブストリームを、 MIM O検出部 203によってデータ検出を施すサブストリームの第 1番目に並び替える (ステツプ 504)。 MIMO検出部 203では、他の送信アンテナから送信されるサブストリームの分離と、復調'復号とが互いに反復して行われる。したがって、再送されたサブストリームに対し最初にデータ検出を施すことにより、信頼性の高いデータが最初に検出されるため、他の送信アンテナ力送信されるサブストリームに誤りが伝搬するのを防止することが可能となる。

[0076] 一方、複数の送信アンテナ力もサブストリームが再送される場合には、再送回数が多いサブストリームに対するデータ検出処理が優先的に行われるようにサブストリームの順番を並べ替える (ステップ 503)。この結果、再送回数が多い送信アンテナから送信されるサブストリームに対し、再送回数が少ない送信アンテナから送信されるサブストリームよりも先にデータ検出が施されるようになるため、信頼性が高い順番にデータ検出が行われることになる。

[0077] 再送回数に応じてサブストリームを並び替えた後、例えば SNR値の高い順に並び替えるなど一般的な方法を用いて再送送信アンテナ以外力も送信されたサブストリームを並び替える（ステップ 505)。

[0078] 以上のように、本実施の形態によれば、再送回数に基づいてサブストリームの並び替えを行い、再送回数が多いサブストリームに対するデータ検出を優先的に行うようにしたので、信頼性がより高いサブストリームが優先的にデータ検出される結果、ストリーム全体の復調品質の信頼度を向上することができる。

[0079] (実施の形態 3)

図 7は、本実施の形態 3に係る受信装置の要部構成を示すブロック図である。図 7 の受信装置 600は、図示せぬ通信相手の複数のアンテナ力送信される複数のサブストリームから成るデータ系列に対し、 MLD法に替え QRM— MLD法を用、てデータ検出を行う。図 7の受信装置 600の説明をするにあたり、まず、 QRM— MLD法について説明する。

[0080] MIMOのチャネル特性行列 Hを n行 n列の行列で表す。ここで、 nは受信アンテ

R T R

ナ数であり、 nは送信アンテナ数である。行列理論カゝらわかるとおり、 Hは QR分解に

T

よって式（18)に示すように行列 Qと行列 Rに分解される。

[数 18]

H=QR … ( 1 8 ) 但し、 Qは n行 n列のュ-タリ行列である。ュ-タリ行列とは、逆行列が複素共役

R T

転置で得られる（Q^H=Q— 複素行列をいい、 Q^HQ=Iを満たす。 Q^Hは Qの共役転置であり、 Iは単位行列である。また、 Rは n行 n列の上三角行列である。したがって、

T T

MIMOの受信データ系列 y = Hs + nは、式（ 19)のように変換できる。

[数 19] z=Q^Hy=Rs+n' … ( 1 9 ) sは n行 1列の送信データ系列を示し、 nは n行 1列の受信ノイズを示し、 yは n行 1

T R R

列の受信信号を示す。

[0082] Qの直交性のため、 Q^Hn=n'は、 nと同じ統計特性を持つ。 Rは上三角行列であるので、送信データ系列 sの検出において演算量が簡略化される。つまり、下から上へ (s (n )から s (l)に向力つて）階層的に s (n ) , · ··, s (l)を検出し、干渉を除去するこ

T T

とができる。 QRM— MLD法では、 nステージに分けて送信データ系列 s (n ) , · ··,

T T

s (l)が検出される。以下に QRM— MLD法を用いたデータ検出処理について説明する。

[0083] (a)第 1ステージ

第 1ステージでは、 s (n )を検出する。具体的には、まず、 z (n )と送信シンボルの

T T

二乗ュクリツド距離 e を算出する。

ι,ι,

[数 20]

ここで、 e は二乗ュ―クリツド距離を表し、 mは第 mステップを表し、 yは (m— 1)ス m,y,x

テツプにおける生き残り送信シンボルの番号を表し、 Xは送信シンボルの番号を表す o Sは送信シンボルを表す。

[0084] 全ての送信シンボルに対する二乗ユークリッド距離を算出したのち、二乗ユークリツド距離の大きさを比較し、値のより小さい M個の送信シンボルを生き残りシンボルとして選択し、それ以外の送信シンボルは削除する。つまり、 M個以外の送信シンポルは、生き残りシンボルから除外する。 [0085] (b)第 2ステージ

第 2のステージでは、 s (n — 1)を検出する。

T

[数 21]

S は第 mステージにおける生き残りシンボルを表し、 pは第 p個目の伝送アンテナ m,y,p

ブランチを表し、 yは生き残りシンボルの番号を表す。 E は、第 mステップの第 y個

m,y

目のシンボルのメトリック値を表す。上式（21)による結果を比較し、 M個のより小さい

2

値を持つ送信シンボルを生き残りシンボルとして選択し、その以外の送信シンボルは、生き残りシンボルから除外する。

[0086] (c)弟 mスァーン

第 mステージでは、式 (22)を計算する。

[数 22] -m+Xn_r)p^< _{l y l}

( 2 2 ) この手順を第 nステージまで行う。

T

[0087] 再度図 7に戻って受信装置 600について説明する。

[0088] 図 7の受信装置 600は、受信アンテナ 601と、チャネル推定部 602と、並び替え部 603と、ソート咅 604と、 QR分解咅 605と、 Q^H乗算咅 606と、 QRM— M D検出咅 10とを備えて構成される。

[0089] 図 7において、受信装置 600は、受信アンテナ 601を 4本備え、図示せぬ 4本の送信アンテナを備える通信相手から送信された送信信号に対し、 QRM— MLD検出法によりデータ検出を行う。

[0090] 受信アンテナ 601は、図示せぬ通信相手から送信された信号を受信し、受信信号をチャネル推定部 602及び Q^H乗算部 606に出力する。

[0091] チャネル推定部 602は、パイロット信号に基づいてチャネル推定値 Hを推定し、チャネル推定値 Hを並び替え部 603及びソート部 604に出力する。 [0092] 並び替え部 603は、受信信号の SNR等を大小比較することにより受信信号を並び替え、並び替え結果をソート部 604に出力する。ソート部 604は、並び替え結果に基づ、て推定されたチャネル推定値 Hを並び替える。受信信号及びチャネル推定値を並び替えする目的は、受信品質の悪い受信信号に対するデータ検出に比し、受信品質の良い受信信号に対するデータ検出を優先的に行うことで、誤りが伝播するのをできるだけ防止するためである。

[0093] QR分解部 605は、チャネル推定値 Hを直交行列 Qと上三角行列 Rとに QR分解する。 Q^H乗算部 606は、式（23)に示すように、 Q^Hを受信信号 yに左乗し、 z = Q^Hy=R s +n'を取得する。

[数 23]

[0094] QRM— MLD検出部 610は、 s、 s、 s、 sの順に QRM— MLD検出を行う。 QR

4 3 2 1

M— MLD検出部 610は、第 1ステージ検出部 611と、第 2ステージ検出部 612と、第 3ステージ検出部 613と、第 4ステージ検出部 614とを備えて構成される。なお、本実施の形態では、図示せぬ通信相手が 4本の送信アンテナを備える場合を想定してヽるため QRM— MLD検出部 610が、 4つのステージ検出部を備える構成とした力ステージ検出部の数は 4つに限らず、通信相手の送信アンテナ数が 4本以外の場合には、通信相手の送信アンテナ数だけステージ検出部を設けるようにすればょ、。

[0095] 第 1ステージ検出部 611は、 sを検出する。第 1ステージ検出部 611は、シンボル候

4

補生成部 607— 1と、距離算出部 608— 1と、生き残りシンボル選択部 609— 1とを備えて構成される。

[0096] シンボル候補生成部 607— 1は、 sのすベての可能なシンボル候補を生成する。採

4

用する変調方式のコンスタレーシヨンの点の数を Cとすると、シンボル生成部候補 60 7— 1は、 C個のシンボル候補を生成する。 [0097] 距離算出部 608— 1は、この C個のシンボルに対し、 Zと R sとの二乗ユークリッド

4 44

距離、すなわち、 I Z— R s

4 44 4x I ²を順次算出する。ここで、 s は sの C個のシンボル

4x 4

候補を示す。

[0098] 生き残りシンボル選択部 609— 1は、距離算出部 608— 1における計算結果を用いて、 M (M≤C)個の生き残りシンボルを選択する。生き残りシンボルはさらに他のシンボノレの検出に用!ヽられる。

[0099] 第 2ステージ検出部 612は、第 1ステージ検出部 611において sの検出が終了して

4

力も sの検出を行う。第 2ステージ検出部 612は、第 1ステージ検出部 611と同様に、

3

シンボル候補生成部 607— 2と、距離算出部 608— 2と、生き残りシンボル選択部 60 9— 2とを備えて構成される。なお、図 7において、距離算出部 608— 2及び生き残りシンボル選択部 609— 2につ、ては、記載を省略する。

[0100] 第 2ステージ検出部 612における sの検出の手順は、 sと基本的に同じである。こ

3 4

のとき、シンボル候補生成部 607— 2は、 s及び sのシンボル候補として、 M X C (以

4 3 1 下「M Cjと略記する)個のシンボル候補を生成する。

[0101] 距離算出部 608— 2は、この M C個のシンボルに対し、式（22)を用いて e を算

1 2,y,x 出する。

[0102] 生き残りシンボル選択部 609— 2は、距離算出部 608— 2における計算結果を用いて、 M (M≤M C)個の生き残りシンボルを選択する。

2 2 1

[0103] 同様に、第 3ステージ検出部 613は、 sを検出する。第 3ステージ検出部 613は、第

2

1ステージ検出部 611及び第 2ステージ検出部 612と同様に、シンボル候補生成部 6 07— 3と、距離算出部 608— 3と、生き残りシンボル選択部 609— 3とを備えて構成される。なお、図 7において、距離算出部 608— 3及び生き残りシンボル選択部 609— 3については、記載を省略する。

[0104] シンボル候補選択部 607— 3は、 s、 s及び sのシンボル候補として、 M X C (以下

4 3 2 2

「M C」と略記する)個の候補シンボルを生成する。

2

[0105] 距離算出部 608— 3は、この M C個のシンボル候補に対し、式（22)を用いて e

2 4,y,x を算出する。

[0106] 生き残りシンボル選択部 609— 3は、距離算出部 608— 3における計算結果を用いて、 M (M≤M C)個の生き残りシンボルを選択する。

3 3 2

[0107] 同様に、第 4ステージ検出部 614は、 sを検出する。第 4ステージ検出部 614は、シンボル候補生成部 607— 4と、距離算出部 608— 4と、生き残りシンボル選択部 609 —4とを備えて構成される。図 7において、距離算出部 608— 4及び生き残りシンボル選択部 609— 4については、記載を省略する。

[0108] シンボル候補生成部 607— 4は、 s、 s s 及び sのシンボル候補として、 M X C

4 3、 2、 1 3 個の候補シンボルを生成する。

[0109] 距離算出部 608— 4は、この M X C (以下「M C」と略記する）個のシンボル候補に

3 3

対し、式（22)を用いて e を算出する。

4,y,x

[0110] 生き残りシンボル選択部 609— 4は、距離算出部 608— 4における計算結果を用いて、 M (M≤M C)個の生き残りシンボルを選択する。この第 4ステージ検出部 614

4 4 3

において最後に得られた生き残りシンボルが最終的な検出結果となる。

[0111] 以下、上述のように構成された受信装置 600の動作について図 8及び図 9を参照しながら説明する。

[0112] 図 8は、受信装置 600のデータ検出動作を説明するためのフロー図である。図 9は、各ステージにおける生き残りシンボル数（M1〜M4)の推移を示した図である。

[0113] 図 8において、受信アンテナ 601を介してデータが受信されると (ステップ 702)、チャネル推定部 602によってチャネル推定が行われ、また、並び替え部 603によって受信信号の SNR等の大小比較により、受信信号の並び替えが行われる (ステップ 703

) o

[0114] 並び替え後、二乗ユークリッド距離 (条件確率）が用いられて、生き残りシンボルが選択される。このとき、送信シンボルが再送データか否かの判定結果 (ステップ 704) に応じて、各ステージにおける生き残りシンボル数 (M1〜M4)が設定される。つまり、送信データ系列が再送データを含む場合は、再送回数に基づいて、生き残りシンボル数 (M値）が設定される (ステップ 705)。

[0115] 図 10は、再送回数と生き残りシンボル数との対応関係の一例を示す図である。再送回数が多くなると、再送データの信頼性が増し、二乗ユークリッド距離 (条件確率）の信頼性も向上する。つまり、条件確率が大きい順に生き残りシンボルを選択していけば、実際に送信された送信シンボルが生き残りシンボルに含まれる可能性が高くなる。そこで、本実施の形態では、図 10に示すように、再送回数が多くなるにしたいが V、生き残りシンボル数（M値）を小さ!/、値に設定するようにした (Nl < N2<… < Nn) 。これにより、再送回数が多く再送データの信頼性が高い送信データ系列に対しては、生き残りシンボル数を少なくしてデータ検出に要する演算量を削減することができ、この結果、データ検出の効率を向上することができる。

[0116] 一方、送信データ系列が新規データのみの場合は、生き残りシンボル数 (M値）に既定値を設定する (ステップ 706)。このようにして設定された生き残りシンボル数に基づ、て、送信シンボル候補を選択する (ステップ 707)。

[0117] そして、すべてのステージに対しデータ検出が終了した力否か判定され (ステップ 7 08)、終了した場合にはプロセスを終了し (ステップ 709)、終了していない場合にはステップ 704に戻り、データ検出を続行する。

[0118] 以上のように、本実施の形態によれば、 QRM— MLD検出部 610は、複数の送信アンテナ力送信される複数のサブストリームに対し、 QRM— MLD法によりデータ検出し、さらに、サブストリームに再送データが含まれる場合には、再送回数が多いほど QRM— MLD処理で選択する生き残りシンボル数を少なく設定するようにした。再送データの信頼性が向上により条件確率が大きい順に生き残りシンボルを選択していけば、生き残りシンボル数が少なくても、実際に送信された送信シンボルが生き残りシンボルに含まれる可能性が高くなるため、データ検出に要する演算量を削減することが可能となり、データ検出の効率を向上することができる。

[0119] また、本発明は、上述した実施の形態に限定されずに、種々変更して実施することができる。

2005年 11月 24日出願の第 200510128638. 4の中国特許出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。

産業上の利用可能性

[0120] 本発明は、 MIMOシステムにおいて HARQによってチャネルの誤り訂正を行う場合に、再送データの検出性能を増強し、 MIMOシステムのスループットを向上することができる効果を有し、 MIMOシステムに適用される再送データ検出方法に有用で

9££Z£/900Zd /13d ZZ 9Ϊ0Ϊ90/.00Ζ OAV

Claims

請求の範囲

[1] 複数のアンテナから送信される複数のサブストリームから成るデータ系列を受信するマルチアンテナ受信装置において適用される再送データ検出方法であって、前記複数のサブストリーム力成る第 1データ系列を検出する第 1の検出ステップと前記第 1のデータ系列の事後確率を算出し、記憶する記憶ステップと、前記第 1のデータ系列の一部の再送サブストリームを含む第 2のデータ系列の事後確率を、前記第 1のデータ系列の事後確率に基づいて算出する事後確率算出ステツプと、

前記第 2のデータ系列の事後確率に基づいて前記第 2のデータ系列を検出する第 2の検出ステップと、

前記第 2のデータ系列の事後確率を、前記第 1のデータ系列の事後確率として更新する更新ステップと、を有する再送データ検出方法。

[2] 前記事後確率算出ステップは、前記第 1のデータ系列の事後確率に基づいて前記第 2のデータ系列の事前確率を算出し、前記第 2のデータ系列の事前確率に基づいて前記第 2のデータ系列の事後確率を算出する請求項 1に記載の再送データ検出方法。

[3] 前記事後確率算出ステップは、前記第 1のデータ系列の事後確率に基づいて前記第 2のデータ系列を構成する各サブストリームの事前確率をそれぞれ算出し、前記各サブストリームの事前確率に基づいて前記各サブストリームの事後確率を算出し、前記第 2の検出ステップは、前記各サブストリームの事後確率に基づいて前記各サブストリームを検出し、前記各サブストリームの検出結果を用いて前記第 2のデータ系列を検出する請求項 1に記載の再送データ検出方法。

[4] 再送回数の多、もの力少な、順に各サブストリームを並べ替える前記並べ替えステツプをさらに含む請求項 1に記載の再送データ検出方法。

[5] 前記第 1の検出ステップは、 MLD法を用いる請求項 1に記載の再送データ検出方法。

[6] 前記第 1の検出ステップは、 QRM— MLD法を用いる請求項 1に記載の再送データ検出方法。

前記第 1の検出ステップは、再送回数が多いほど QRM— MLD処理で選択するシンボル数を少なくする請求項 6に記載の再送データ検出方法。

前記第 2のデータ系列の条件確率を算出する条件確率算出ステップをさらに含み前記事後確率算出ステップは、前記条件確率に前記第 1のデータ系列の事後確率を用いて重み付けして前記第 2のデータ系列の事後確率を算出する請求項 1に記載の再送データ検出方法。