WO2009122842A1 - 移動通信システム、受信装置及び方法 - Google Patents

移動通信システム、受信装置及び方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2009122842A1
WO2009122842A1 PCT/JP2009/053967 JP2009053967W WO2009122842A1 WO 2009122842 A1 WO2009122842 A1 WO 2009122842A1 JP 2009053967 W JP2009053967 W JP 2009053967W WO 2009122842 A1 WO2009122842 A1 WO 2009122842A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
symbol
matrix
signal
code
transmission
Prior art date
Application number
PCT/JP2009/053967
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
健一 樋口
裕之 川合
Original Assignee
株式会社 エヌ・ティ・ティ・ドコモ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社 エヌ・ティ・ティ・ドコモ filed Critical 株式会社 エヌ・ティ・ティ・ドコモ
Priority to CN200980120428.7A priority Critical patent/CN102047580B/zh
Priority to JP2010505485A priority patent/JP5345133B2/ja
Priority to EP09726825.4A priority patent/EP2267925B1/en
Priority to US12/936,270 priority patent/US8391128B2/en
Publication of WO2009122842A1 publication Critical patent/WO2009122842A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69—Spread spectrum techniques
    • H04B1/707—Spread spectrum techniques using direct sequence modulation
    • H04B1/7097—Interference-related aspects
    • H04B1/71—Interference-related aspects the interference being narrowband interference
    • H04B1/7101—Interference-related aspects the interference being narrowband interference with estimation filters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04J—MULTIPLEX COMMUNICATION
    • H04J11/00—Orthogonal multiplex systems, e.g. using WALSH codes
    • H04J11/0023—Interference mitigation or co-ordination
    • H04J11/0026—Interference mitigation or co-ordination of multi-user interference
    • H04J11/0036—Interference mitigation or co-ordination of multi-user interference at the receiver
    • H04J11/0046—Interference mitigation or co-ordination of multi-user interference at the receiver using joint detection algorithms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H04L25/0246—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods with factorisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
    • H04L2025/0335—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission
    • H04L2025/03426—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission transmission using multiple-input and multiple-output channels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
    • H04L27/2647—Arrangements specific to the receiver only

Definitions

  • the present invention relates to the technical field of mobile communication, and in particular, a mobile communication system, a receiving apparatus and a method using a multi-carrier code division multiple access (MC-CDMA) system and a multi-input multi-output MIMO (Multiple Input Multiple Output) system is connected with.
  • MC-CDMA multi-carrier code division multiple access
  • MIMO Multiple Input Multiple Output
  • the multicarrier transmission scheme is a scheme in which a frequency band is divided into a plurality of narrow bands (subcarriers) and signals are transmitted independently on each subcarrier.
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • the Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) scheme increases frequency utilization efficiency and increases speed and capacity by arranging subcarriers so that the subcarriers are orthogonal to each other.
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • inter-subcarrier interference can be effectively suppressed, and signals can be transmitted in parallel using each subcarrier, so that the length of one symbol can be increased.
  • multipath interference can be effectively suppressed by ensuring a certain guard interval.
  • the transmitted signal is code spread to all subcarriers.
  • the frequency diversity effect is higher than in the case of a simple OFDM system, and the quality of signal transmission can be further improved.
  • the signal is code-spread throughout the frequency band, so the received signal received by one receiving antenna is transmitted from the transmitting antenna that is spread throughout the entire area.
  • the sum signal is multiplexed for several minutes. If the simple OFDM method and MIMO method are used together, the signal of a specific subcarrier is extracted from the sum signal, and signal detection is performed on the extracted signal component, so that transmission is performed from each transmitting antenna. The transmitted signal can be restored.
  • the MC-CDMA scheme and the MIMO scheme it is not meaningful to extract a signal of a specific subcarrier in the sum signal. This is because the signal is spread over the entire area.
  • the signal can be despread, a specific signal component of the sum signal may be extracted, but this is difficult. This is because the received signal is generally affected by frequency selective fading, so that the orthogonality of the spread code may be lost. Therefore, it is necessary to detect a signal which is spread over the entire area and multiplexed with various signals at a time.
  • the number of transmitting antennas is N
  • the assumed number of code multiplexes is P
  • the maximum likelihood determination method MLD on the receiving side: Maximum Likelihood Detection
  • MLD on the receiving side Maximum Likelihood Detection
  • the total number of symbol candidates that must consider the code multiplexing number P is 2 N ⁇ B ⁇ P It extends to. Since the number of candidates increases exponentially according to the number of code multiplexes, the amount of calculation for signal detection becomes considerably large.
  • the signal detection method with a small amount of calculation such as the zero forcing (ZF) method and the least square error (MMSE) method, there is a concern that the signal detection accuracy is deteriorated.
  • ZF zero forcing
  • MMSE least square error
  • An object of the present invention is to improve signal detection accuracy on the receiving side when the MC-CDMA system is used in a MIMO mobile communication system.
  • a receiving apparatus used in a mobile communication system using the MC-CDMA scheme and the MIMO transmission scheme is used.
  • a group of symbols in a transmitted symbol sequence is converted into a code multiplexed signal together with a code multiplexing spread code, and then inverse Fourier transformed, and transmitted from a plurality of transmission antennas.
  • the receiving device is Means for performing Fourier transform on signals received by a plurality of receiving antennas, and extracting a signal component of each subcarrier; Signal detection means for applying a QR decomposition algorithm to the extracted signal component and estimating a transmitted symbol.
  • the signal detection means includes The unitary matrix is obtained so that a product of a spreading matrix having a spreading code for code multiplexing as a matrix element, a channel matrix representing a radio channel state between the transmitting and receiving antennas, and a certain unitary matrix is a triangular matrix.
  • Means Means for estimating a candidate for a symbol transmitted from each transmission antenna using a vector obtained by multiplying a reception vector including a signal component received by each reception antenna by the unitary matrix and the triangular matrix.
  • the signal detection means further comprises means for preparing a metric for each candidate of the symbol and narrowing down candidates according to the metric, and the metric calculates a squared Euclidean distance between the received symbol and the symbol candidate in the symbol constellation. May be represented.
  • the receiving apparatus may be provided with a rearrangement control means for giving an instruction signal for rearranging rows or columns of the matrix product of the channel matrix and the diffusion matrix to the decomposition means.
  • the decomposition unit may obtain the triangular matrix and the unitary matrix according to the instruction signal so that the matrix product in which rows or columns are rearranged is equal to a product of a triangular matrix and a unitary matrix.
  • the estimation means estimates symbols according to the M algorithm
  • the parallel antenna is estimated so that a symbol of a transmission antenna corresponding to stronger received power is estimated before a symbol of a transmission antenna corresponding to weaker received power.
  • the replacement control means may prepare the instruction signal.
  • the rearrangement control means may prepare the instruction signal so that the component is estimated by the estimation means.
  • the estimation means narrows down symbol candidates using the M algorithm that uses the number of stages equal to the number of columns or rows of the triangular matrix, the number of surviving symbol candidates for each stage depends on the radio propagation situation. It may be variably controlled.
  • a cumulative value of a metric may be calculated and stored as a cumulative metric for that stage.
  • the estimation means compares the total value of the symbol candidate metric added in the next stage and the cumulative metric for a certain combination of symbol candidates with the cumulative metric for another combination of symbol candidates. A combination of candidate symbols that survive in the next stage may be determined.
  • the estimation means may calculate the sum of the metrics for a certain combination of symbols transmitted from each transmission antenna, and exclude a symbol combination that gives a sum greater than the sum from the surviving candidates.
  • a mobile communication system using a MC-CDMA scheme and a MIMO transmission scheme and including a transmission device and a reception device is used.
  • the transmitter is Means for converting a group of symbols in a symbol sequence to be transmitted into a code multiplexed signal together with a code multiplexing spread code; Means for inverse Fourier transforming a group of symbols after code spreading; Means for transmitting signals including symbols after inverse Fourier transform from a plurality of transmitting antennas.
  • the receiving device is: Means for performing Fourier transform on signals received by a plurality of receiving antennas, and extracting a signal component of each subcarrier; Signal detection means for applying a QR decomposition algorithm to the extracted signal component and estimating a transmitted symbol.
  • the signal detection means includes Deriving the unitary matrix so that the product of the spreading matrix having the spreading code for code multiplexing as a matrix element, the channel matrix representing the radio channel state between the transmitting and receiving antennas, and a certain unitary matrix is a triangular matrix Means to Means for estimating a candidate for a symbol transmitted from each transmission antenna using a vector obtained by multiplying a reception vector including a signal component received by each reception antenna by the unitary matrix and the triangular matrix.
  • the signal detection accuracy on the receiving side can be improved.
  • FIG. 2 shows a partial functional block diagram of a transmission apparatus. It is a conceptual diagram showing the calculation content performed in a code spreading
  • FIG. 2 shows a partial functional block diagram of a receiving apparatus. It is a figure which shows an example of a signal detection part. The functional block diagram of a more detailed receiving apparatus is shown. It is a figure which shows a mode that the difficulty level which determines the combination of a symbol changes according to the magnitude of a fading correlation. 9 is a flowchart for explaining the operation of the third modification. The functional block diagram of the MLD part used by the modification 4 is shown.
  • movement of the modification 4 is shown. It is a figure which shows the signal point candidate ranked with respect to the received signal point. 9 is a flowchart for explaining the operation of the fourth modification. The figure for demonstrating operation
  • movement of the modification 5 is shown.
  • FIG. 1 schematically shows a mobile communication system used in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 shows a cell 50, user apparatuses 100 1 , 100 2 , 100 3 located in the cell 50, a base station 200, an access gateway 300, and a core network 400.
  • one or more user apparatuses perform wireless communication using both the MIMO scheme and the MC-CDMA scheme with the base station.
  • the user equipment is typically a mobile station, but may be a fixed station.
  • the MIMO scheme and the MC-CDMA scheme are used for the uplink and downlink, but they may be used for only one of the uplink and the downlink.
  • FIG. 2 shows an example of a transmission device used in a mobile communication system.
  • this transmission apparatus is provided in the base station apparatus, but in another embodiment, it may be provided in the base station.
  • FIG. 2 shows a code spreading unit 21, a code multiplexing unit 22, an inverse fast Fourier transform unit (IFFT) 23, and a guard interval adding unit (+ CP) 24.
  • IFFT inverse fast Fourier transform unit
  • CP guard interval adding unit
  • Code spreading unit 21 receives a series of symbol sequences to be transmitted, each symbol several predetermined (e.g., N D pieces) were replicated, multiplied by the spreading code to the predetermined number of symbol, code spreading Do.
  • N D represents the window size or block size of the discrete Fourier transform (and inverse transform).
  • This symbol sequence is typically a sequence of symbols after error correction coding and data modulation, but more generally any suitable symbol sequence.
  • the code multiplexing unit 22 adds symbols to which different spreading codes are applied for each subcarrier to prepare a code-multiplexed symbol sequence.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram for explaining the processing performed by the code spreading unit 21 and the code multiplexing unit 22.
  • the illustrated example is for explaining the calculation contents, and it is not essential that hardware elements and functional elements corresponding to the illustrated components are individually present.
  • P transmission symbols d 1 ,..., D P are prepared.
  • One spreading code is prepared for one transmission symbol.
  • Spreading factor of the spreading code (spreading code length), in the illustrated example is N D.
  • each of P transmission symbols dj may be data of one user, or two or more of P transmission symbols may be data of one user. Good.
  • the transmitting apparatus in FIG. 2 is a user apparatus, all P pieces are data of the user apparatus.
  • the transmission symbols after code spreading are added ( ⁇ ) and code-multiplexed.
  • the transmission symbols after code multiplexing are input to the inverse fast Fourier transform unit 23.
  • the inverse fast Fourier transform unit (IFFT) 23 performs inverse fast Fourier transform on the symbol associated with each subcarrier, and converts the frequency domain signal into a time domain signal (transmission symbol).
  • FIG. 4 shows an example of a receiving apparatus used in a mobile communication system.
  • FIG. 4 shows a guard interval removing unit (-CP) 41, a fast Fourier transform unit (FFT) 42, and a signal detecting unit 44.
  • -CP guard interval removing unit
  • FFT fast Fourier transform unit
  • Guard interval remover (-CP) 41 removes the guard interval from the baseband received signal.
  • FFT Fast Fourier transform unit 42 performs a fast Fourier transform on the received signal, and converts a time domain signal into a frequency domain signal.
  • the signal detection unit 44 narrows down transmission symbol candidates from the signal components of each subcarrier, and finally determines what it is. As will be described later, the signal detection unit 44 can not only separate the received signal into signals from the respective transmission antennas but also perform despreading. At least this is different from the conventional MIMO system.
  • xn includes signals for the number of multiplexed codes.
  • Further transmit symbol x n have the N D signal components or subcarrier components.
  • N D represents the window size (block size) of discrete Fourier transform and inverse transform.
  • x n [x n1 x n2 ... x nND ] T
  • T represents transposition
  • n is a natural number equal to or less than N TX
  • N TX is the total number of transmission antennas.
  • the weighting coefficients wi to be applied to subcarriers can be expressed as the following equation.
  • the received signal yi for the i-th subcarrier can be written as:
  • Hi is a channel matrix representing a radio channel state related to the i-th subcarrier.
  • the channel matrix Hi can be expressed as:
  • the channel matrix Hi is a matrix having dimensions of N RX rows ⁇ N TX columns, where N RX is the total number of reception antennas and N TX is the total number of transmission antennas.
  • the matrix elements h i, pq of the channel matrix represent the i th subcarrier component in the channel state (transfer function) between the p th receive antenna and the q th transmit antenna.
  • the matrix elements of the channel matrix may be derived from the reception state of the pilot signal.
  • w i is a vector representing the weighting coefficients by the spreading code
  • 0 ND is a 0 vector having N D number of elements.
  • xn represents a signal transmitted from the nth transmitting antenna.
  • Ni represents the noise component related to the i-th subcarrier.
  • a unitary matrix Q is obtained so that the channel matrix H and the weight matrix W can be expressed by a product of a unitary matrix Q and an upper triangular matrix R.
  • H ⁇ W Q ⁇ R (2)
  • “H” that is not a superscript represents a channel matrix, while “H” that is a superscript represents a conjugate transposition.
  • transmission symbol candidates for x M are narrowed down based on equation (5).
  • x M should correspond to any signal point on the symbol constellation.
  • e1 (x)
  • S1 (S1 ⁇ C) candidates are left in ascending order, and the other candidates are discarded.
  • C is the total number of signal points (possible candidate total number) included in the symbol constellation.
  • e2 (s M (x), s M-1 (x))
  • the second term on the right side is the value of the survival metric derived in the first stage.
  • S2 (S2 ⁇ S1C) candidates are left in ascending order of the survival metric e2 (s M (x), s M ⁇ 1 (x)), and the other candidates are discarded.
  • the same processing is repeatedly performed, and the survival metric is cumulatively increased for each stage, and the combination of transmission symbols that yields the smallest metric in the final stage is estimated as actually transmitted.
  • the equation expressed by the equation (1) is calculated using the QR decomposition and the M algorithm.
  • the QR decomposition or the like is not essential.
  • numerical calculation may be performed based on the least square error method (MMSE: Minimum Mean Square Error).
  • MMSE Minimum Mean Square Error
  • FIG. 5 shows the details of the signal detection unit of FIG. 4 and mainly executes the above-described operation explanation processing.
  • the signal detection unit includes a QR decomposition unit 210, a signal conversion unit 212, a maximum likelihood determination unit 214, and a likelihood output unit 215.
  • the maximum likelihood determination unit 214 includes four determination units 216-1, 216-2, 216-3, and 216-4. In order to simplify the illustration, only four determination units are illustrated, but any number of determination units may be prepared according to the number of transmission signals. Since each determination unit has similar processing blocks, the fourth determination unit 216-4 will be described as a representative example.
  • the determination unit includes a symbol replica generation unit 218-4, a square Euclidean distance calculation unit 220-4, and a surviving symbol candidate selection unit 222-4.
  • processing elements in FIG. 5 and other blocks may be prepared in hardware, software, or a combination thereof.
  • Signal conversion unit 212 a plurality of received signals in vector Y to component, by multiplying the conjugate transposition matrix Q H of the unitary matrix Q, performs signal conversion.
  • the received signal after such unitary conversion is expressed by the product of the upper triangular matrix R and the transmission symbol x, if noise is ignored.
  • the maximum likelihood determination unit 214 narrows down the symbol candidates of the transmission signal by the maximum likelihood determination method (MLD method).
  • Symbol replica generation unit 218-4 of the determining unit 216-4 uses matrix elements of the upper triangular matrix R, generates symbol candidates of transmission signals corresponding to the received signal x 4.
  • the number of symbol candidates is, for example, C.
  • the square Euclidean distance calculation unit 220-4 calculates a square Euclidean distance between the received signal z i after the unitary conversion and the C symbol candidates.
  • the squared Euclidean distance represents the survival metric that is the basis for calculating the likelihood.
  • the surviving symbol candidate selection unit 222-4 outputs S 1 ( ⁇ C) symbol candidates as surviving symbol candidates based on the squared Euclidean distance for each candidate.
  • the likelihood output unit 215 calculates the likelihood or likelihood of the symbol candidate output from the surviving symbol candidate selection unit in the final stage. More specifically, this likelihood is represented by a log likelihood ratio (LLR: Log Likelihood Ratio).
  • LLR Log Likelihood Ratio
  • the output from the likelihood output unit 215 represents a signal separation result and is transmitted to a demodulator (for example, a turbo decoder) at a subsequent stage.
  • N 0 is the average noise power measured at the receiver.
  • I is a unit matrix of N TX rows and N TX columns.
  • the unitary matrix Q in this case is a matrix having dimensions of N D (N TX + N RX ) rows (N D ⁇ N TX ) columns.
  • the triangular matrix is a square matrix with (N D ⁇ N TX ) rows (N D ⁇ N TX ) columns, and has the same dimensions as in the above embodiment.
  • the received signal Y is a vector of (N D ⁇ N RX ) rows and 1 column, but in the present modification, a vector of (N D ⁇ (N TX + N RX )) rows and 1 column is used. It is. However, N D ⁇ N TX components are zero.
  • reception signal vector Y ′ and the matrix G modified in this way is advantageous from the viewpoint of performing MMSE-type QR decomposition and ZF-type QR decomposition.
  • the upper triangular matrix is used in the QR decomposition, but it is equally possible to use the lower triangular matrix.
  • H is a channel matrix.
  • W is a spreading matrix (having a spreading code as a matrix element) representing weighting when code spreading in the frequency direction.
  • F represents a matrix product of the channel matrix H and the diffusion matrix W.
  • x represents a symbol to be transmitted.
  • the matrix product F is subjected to QR decomposition.
  • the transmitted symbols were estimated in order according to the M algorithm.
  • the total number of stages of the M algorithm is an N TX ⁇ N D pieces.
  • Unitary matrix Q H is multiplied to the received signal Y, is estimated from the lowest symbol sequentially performed.
  • the product of a matrix A and a column vector s is equal to the product of a matrix A ′ in which the columns in the matrix are replaced and s ′ in which the components of the column vector s are replaced accordingly.
  • the column vector x ′ is a column vector in which the components of the column vector x are rearranged in accordance with the replacement method.
  • the successive selection of symbol replica candidates is performed for each stage in order from the lower symbol of the transmitted symbol vector. Therefore, the order in which symbols are estimated greatly affects the selection accuracy of surviving symbol replica candidates.
  • the columns of the matrix F are rearranged so as to improve the selection accuracy of surviving symbol replica candidates and, consequently, the estimation accuracy of symbols.
  • the rows and columns of the matrix are relative concepts. Therefore, unlike the specific description of the present embodiment, when the transmission symbol is defined by a row vector, the rows included in the matrix F are rearranged. Even if the transmission symbol is defined by a column vector as in this embodiment, the generality of the present invention is not lost.
  • FIG. 6 shows details of the receiving apparatus shown in FIG.
  • FIG. 6 shows a guard interval removal unit ( ⁇ CP) 41, a fast Fourier transform unit (FFT) 42, a QR decomposition unit 210, a signal conversion unit 212, an MLD unit 214, a likelihood output unit 215, A channel estimation unit 62 and a rearrangement control unit 64 are shown.
  • ⁇ CP guard interval removal unit
  • FFT fast Fourier transform unit
  • QR decomposition unit 210 QR decomposition unit 210
  • signal conversion unit 212 an MLD unit 214
  • a likelihood output unit 215 A channel estimation unit 62 and a rearrangement control unit 64 are shown.
  • Guard interval remover (-CP) 41 removes the guard interval from the baseband received signal.
  • FFT Fast Fourier transform unit
  • the channel estimation unit 62 estimates the radio channel state for each subcarrier and derives a channel matrix H.
  • a channel matrix is prepared for each subcarrier. Therefore, the entire channel matrix H is a matrix of N RX ⁇ N D rows N TX ⁇ N D columns.
  • the matrix elements of the channel matrix may be derived from the reception state of the pilot signal.
  • Signal conversion unit 212 a plurality of received signals in vector Y to component, by multiplying the conjugate transposition matrix Q H of the unitary matrix Q, performs signal conversion.
  • the received signal after such unitary conversion is expressed by the product of the upper triangular matrix R and the transmission symbol x, if noise is ignored.
  • M maximum likelihood determination method
  • the likelihood output unit 215 calculates the likelihood of the symbol candidate output from the surviving symbol candidate selection unit in the final stage. More specifically, this likelihood is represented by a log likelihood ratio (LLR: Log Likelihood Ratio). An output from the likelihood output unit 215 represents a signal separation result and is transmitted to a subsequent decoding unit.
  • LLR Log Likelihood Ratio
  • the rearrangement control unit 64 gives an instruction signal to the QR decomposition unit 210.
  • the indication signal indicates how the columns of the matrix product F of the channel matrix H and the weight matrix W are to be rearranged.
  • the above formula (9) is established without depending on a specific rearrangement method. How it should be sorted is not uniquely determined. An appropriate sorting method is determined from some point of view. As will be described later in this modification, the rearrangement of the columns of the product matrix F may be performed from the viewpoint of (Method 1) received power of received symbols (power received by the receiving device), and / or Alternatively, (Method 2) may be performed in units of code spreading (per subcarrier).
  • the narrowing-down of surviving symbol replica candidates is applied to the transmission symbols ordered up to the k-th, from the (N TX N SF -k + 1) -th row of the (N TX N SF -k + 1) -th column of the matrix R, respectively.
  • the received signal power of the transmission symbol from each transmission antenna is measured, and a transmission symbol having a higher received signal power is estimated with higher priority. This is because if the received power is high, the selection of the symbol replica candidate is less likely to be erroneous.
  • the order of the columns of the product matrix F and the components of the transmission symbol x is controlled so that such priorities are realized.
  • OFDM MIMO multiplexing transmission using frequency domain spreading and code multiplexing there are several transmission symbols transmitted after code multiplexing.
  • Each component of the transmission symbol transmitted from each transmission antenna gives the same received signal power. Therefore, in this method, a transmission antenna that provides stronger received power is identified, and a symbol transmitted from the transmission antenna is estimated with priority (first) over symbols of other transmission antennas.
  • Any appropriate method known in the art may be used as a method of measuring the strength of the received power for the symbols from each transmission antenna. For example, a matrix element of a channel matrix may be used.
  • the channel matrix Hi related to the i-th subcarrier is a matrix having dimensions of N RX rows ⁇ N TX columns, where N RX is the total number of reception antennas and N TX is the total number of transmission antennas.
  • the matrix elements h i, pq of the channel matrix represent the i th subcarrier component in the channel state (transfer function) between the p th receive antenna and the q th transmit antenna. Therefore,
  • rearrangement of the columns of the product matrix F ′ and rearrangement of the components of the transmission symbol x are performed.
  • the rearranged transmission symbol x ′ can be written as follows.
  • the elements of the symbol x 1 is, to come to the lower column vector, sorting is performed. Furthermore, in which order the subcarrier components x 11 , x 12 , and x 13 in the symbol x 1 are to be estimated is not uniquely determined at this stage. As an example, the younger order of subcarrier numbers may be used. In this case, the rearranged transmission symbol x ′ can be written as follows.
  • x ' (x 23 x 22 x 21 x 13 x 12 x 11 ) T Not only the youngest order but also other orders may be used.
  • FIG. 7 shows a state in which the difficulty level for determining the combination of symbols varies depending on the magnitude of the fading correlation.
  • N TX and the number of reception antennas N RX are both 2.
  • Symbol 1 (x 1 ) is transmitted from the first transmitting antenna.
  • Symbol 2 (x 2 ) is transmitted from the second transmitting antenna.
  • the symbols transmitted from the transmission antenna are data modulated by the QPSK method.
  • the symbol is one of predetermined four signal points on the signal point arrangement diagram (constellation). Since there are four possibilities for each of symbol 1 and symbol 2, the total number of combinations is 16.
  • symbols 1 and 2 are received in a combined state (r i1 , r i2 ). This is because the transmission signal and the reception signal satisfy the relationship of the following equation as described above.
  • r i1 h i, 11 x 1 + h i, 12 x 2
  • r i2 h i, 21 x 1 + h i, 22 x 2 .
  • each symbol is subjected to considerably different fading.
  • the combined received signal can distinguish all 16 symbol combinations. Therefore, the symbol combination selection accuracy is high.
  • the fading correlation is large, each symbol undergoes the same fading.
  • the illustrated example assumes, as an extreme example, a case where the symbols 1 and 2 receive the same fading correlation.
  • the combined received signal can only partially distinguish combinations of 16 symbols. Due to symbol overlap, only nine combinations can be distinguished. In the case of signal points indicated as “2-symbol overlap” or “4-symbol overlap” in the figure, it is not possible to distinguish which of the overlapping symbols is likely only by comparing the square Euclidean distance and phase. It is.
  • the order of symbol detection is controlled so that a symbol that has undergone fading different from that symbol is estimated. More specifically, the order is controlled so that transmission symbols transmitted from different transmission antennas are estimated after estimation of transmission symbols transmitted from a certain transmission antenna.
  • the similarity determination of the fading correlation may be made by any appropriate method.
  • the similarity of the fading correlation may be determined based on the similarity of the amplitude and phase of the matrix elements h i, pq of the channel matrix. For example, for the i-th subcarrier, a pilot signal of size 1 is transmitted from the a-th and b-th transmission antennas and received by the p-th reception antenna. In this case, the correlation between the two received signals may be evaluated by h i, pa * h i, pb (* is a complex conjugate).
  • the similarity determination method for fading correlation is not limited to this, and another method may be used.
  • the symbol detection order rearranged based on the fading correlation may be an order in which symbols of all transmission antennas are estimated for each subcarrier component.
  • signals transmitted from the same antenna are subjected to similar fading, they are likely to have a similar fading correlation.
  • signals transmitted from different antennas are susceptible to different fading, they are likely to have different fading correlations. Therefore, for example, paying attention to the i-th subcarrier component, N TX transmission symbols transmitted on the subcarrier are estimated. Then, paying attention to, for example, the i + 1th subcarrier component, N TX transmission symbols transmitted on the subcarrier are estimated. Similarly, the processing is performed.
  • one subcarrier corresponds to one unit (one chip) in code spreading. Therefore, it can be said that this method is an order control method in which spreading codes are used as a unit.
  • the subcarrier components of the symbols to be estimated are in order of increasing numbers, and symbols for all transmission antennas are estimated in each of the subcarrier components.
  • the rearranged transmission symbol x ′ can be written as follows.
  • the order of estimation regarding the subcarrier components is the youngest. This is not essential. An order other than the youngest order may be used.
  • the received power of the subcarrier components may be compared, and the order of higher power may be used in combination. For example, it is assumed that the received power is high in the order of the second, third, and first subcarrier components. As described in Method 1 of Modification 2, it is desirable to perform rearrangement in descending order of received power from the viewpoint of improving estimation accuracy. Therefore, the desired rearranged transmission symbol x ′ in this case can be written as follows.
  • x ' (x 21 x 11 x 23 x 13 x 22 x 12 ) T
  • x 21 x 11 x 23 x 13 x 22 x 12 ) T The numerical values of the number of antennas and the number of subcarriers described above are merely examples, and more values may be used.
  • Modification 3 As described with reference to FIGS. 4 and 5, in the M algorithm, the combinations of symbol candidates are narrowed down to a predetermined number for each stage.
  • the first stage is narrowed down to C
  • the second stage is narrowed down to S 2 ( ⁇ S 1 C)
  • the third stage is narrowed down to S 3 ( ⁇ S 2 C)
  • S 1 is the number of survivors in the first stage, and was 16 in the above example.
  • Such a number of surviving candidates may be maintained constant in all stages or may be variably controlled.
  • the number of surviving candidates is variably controlled according to the quality of the radio propagation channel.
  • the probability (likelihood function) that the symbol s is transmitted from the transmission device and z is received by the reception device can be written as follows, assuming Gaussian noise.
  • E m, min represents the minimum value of the square Euclidean distance (distance between the received signal point and the symbol candidate point) in the m-th stage.
  • the radio channel state is good, that is, N 0 is small
  • the number of surviving candidates to be selected in each stage may be small, but in the third modification, the value of Em , min + XN 0 is small and is selected.
  • the number of candidates is also reduced to the minimum necessary number.
  • poor radio channel condition that is, if N 0 is large, surviving number of candidates selected in each stage must be increased, but in the present modification 3 E m, the value of min + XN 0 is large, selection The number of candidates to be increased also increases.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining the operation of the third modification.
  • the cumulative metric E m of the m stages, n and symbol candidate points C m, n is derived from the m-1 stage cumulative metric E m-1, n and symbol candidate points C m-1, n Show the state.
  • the cumulative branch metric E m in the m stage is calculated.
  • the minimum value Em, min is detected from the calculated cumulative branch metrics.
  • the threshold value E m, min + XN 0 is calculated. It is assumed that the value of X is appropriately adjusted according to the radio channel state.
  • the metrics are compared, and survival candidates are determined.
  • FIG. 9 shows a functional block diagram of a part related to the fourth modification in the MLD part of the receiving apparatus. This may correspond to one of the determination units 216 in FIG. Or you may make it respond
  • FIG. 9 shows a signal point supply unit 1902, a plurality of square Euclidean distance calculation units 1904-1 to 1904-1 to N, a plurality of addition units 1906-1 to N and a selection control unit 1908.
  • the signal point supply unit 1902 includes first to Nth supply units 1901-1 to 191-1.
  • the signal point supply unit 1902 receives information on signal point candidates obtained in the previous stage (previous stage), and prepares signal point candidates to be used in the current stage (stage). Stage and stage may be used interchangeably.
  • N 16. Since each of the first to Nth supply units 1901-1 to N has the same configuration and function, the first supply unit 1901-1 will be described as an example.
  • the first supply unit 1901 receives one of the signal point candidates obtained in the previous stage, and prepares 16 signal points to be determined in this stage.
  • the 16 signal points represent signal points in 16QAM, and are points as indicated by white points 602 in FIG.
  • the transmitter transmits any of the 16 signal points, which are received by the receiver.
  • the signal point received by the receiver corresponds to, for example, the black point in FIG.
  • x 4 is first estimated based on the fourth mathematical expression.
  • Known r44 based on the received signal z 4, the candidate of x4 is determined. Then, based on the third formula above, candidates of x 3 are determined.
  • the first supply unit 1901-1 ranks (ranks) the 16 signal points prepared at this stage based on the received signal.
  • FIG. 11 shows a state after ranking 16 signal points. The numbers in the figure correspond to the ranking order.
  • the signal point 602 closest to z 3 ′ is the closest (probable, the likelihood is high), and 1 is assigned as the ranking number.
  • the ranking number may be given based on any criterion, but as an example, the ranking number is given based on the square Euclidean distance between the received signal and the signal point. If the distances are the same, it is preferable to determine in advance which signal point is prioritized. Alternatively, the same ranking number may be given for equidistant signal points.
  • the adders 1906-1 to 1906-1 to N use the square Euclidean distances E m ⁇ 1,1 to E m ⁇ 1, N calculated in the previous stage for each of the signal point candidates, and the square Euclidean distances calculated in the current stage. Add to e 1, i1 to e N, iN , respectively, and output the sum of squared Euclidean distances (cumulative metric).
  • the selection control unit 1908 controls the operation of each element, and controls the main operation related to the present embodiment.
  • one signal point is extracted from the ranked signal point candidates (a total of 256 in the signal point supply unit 1902) in order of probability, the square Euclidean distance is calculated, and the amount to be compared is calculated.
  • Update extract one next signal point, calculate the square Euclidean distance, and repeat the same procedure to obtain 16 signal point candidates.
  • the calculation number of the square Euclidean distance may be 16 times, and the calculation burden required for signal separation is significantly reduced.
  • FIG. 12 shows a flowchart of the operation according to this modification.
  • the flow begins at step 2002 and proceeds to step 2004.
  • parameters used for calculation are initialized.
  • E m ⁇ 1,1 to E m ⁇ 1, N are cumulative values or cumulative metrics of squared Euclidean distances calculated in the (m ⁇ 1) th stage (previous stage), such as E m ⁇ 1,1 Individual cumulative metrics are also called cumulative branch metrics.
  • the ranking numbers i 1 to i N indicate the order or likelihood for the 16 signal point candidates in the first supply unit 1901-1, and are set to 1, respectively.
  • step 2006 the sizes of the 16 largest branch metrics M m, 1 to M m, 16 are compared, and the smallest one (M m, x ) is selected.
  • This x indicates the number of signal point candidates related to the previous signal point candidates.
  • Signal point candidates related to the maximum branch metric M m, x are obtained from the x-th supply unit 1901-x.
  • step 2008 a j-th signal point candidate of the current stage, the maximum branch metric M m, among the signal point candidates related to x, the signal point candidate specified by the ranking number i x is selected.
  • step 2010 the squared Euclidean distance ( ex, ix ) for the selected signal point candidate is calculated.
  • step 2012 various parameters are updated.
  • the maximum cumulative branch metric M m, x is updated to E m, j .
  • the ranking number i x is incremented by one.
  • the counter value j is also incremented by one.
  • step 2014 it is determined whether or not the counter value j is less than or equal to the maximum value N. If it is less than or equal to N, the process returns to step 2006 and the same procedure is repeated. Otherwise, the process proceeds to step 2016 and the flow ends. .
  • the process in one stage is completed, the process in the next stage is performed, and so on until the last stage.
  • the cumulative metrics for each of the 16 surviving signal point candidates that finally survived are compared, and the signal point for the minimum cumulative metric (the squared Euclidean distance cumulative value) is determined to correspond to the received signal point. Is done.
  • the square Euclidean distance e 1,1 of the selected signal point candidate is calculated, and the distance is the accumulated value E 1 (precisely, E m ⁇ 1,1 which is calculated in the previous stage, The subscript of m-1 is omitted and drawn).
  • the maximum cumulative branch metric M m, 1 is updated from E m ⁇ 1,1 to e 1,1 + E m ⁇ 1,1 .
  • the square Euclidean distances e 1 and 2 of the selected signal point candidate are calculated, and the distance is added to the accumulated value E 1 calculated in the previous stage.
  • the maximum cumulative branch metric M m, 1 is updated from e 1,1 + E m ⁇ 1,1 to e 1,2 + E m ⁇ 1,1 .
  • the square Euclidean distance e 2,1 of the selected signal point candidate is calculated, and the distance is added to the accumulated value E 2 calculated in the previous stage.
  • the maximum cumulative branch metric M m, 2 is updated from E m ⁇ 1,2 to e 2,1 + E m ⁇ 1,2 .
  • step 2006 the updated M m, 1 , M m, 2 and other M m, 3 to M m, 16 are compared in magnitude, and M m, 1 is minimized.
  • x 1.
  • a square Euclidean distance e 1,3 of the selected signal point candidate is calculated, and the distance is added to the accumulated value E 1 calculated in the previous stage.
  • the maximum cumulative branch metric M m, 1 is updated from e 1,2 + E m ⁇ 1,1 to e 1,3 + E m ⁇ 1,1 .
  • the updated M m, 1 , M m, 2 and other M m, 3 to M m, 16 are compared in magnitude, and M m, 2 is minimized.
  • x 2.
  • the square Euclidean distance e 2,2 of the selected signal point candidate is calculated, and the distance is added to the accumulated value E 2 calculated in the previous stage.
  • the maximum cumulative branch metric M m, 2 is updated from e 2,1 + E m ⁇ 1,2 to e 2,2 + E m ⁇ 1,2 .
  • Modification 5 As described above, when symbol candidates are narrowed down by QRM-MLD, all combinations of surviving candidates S m-1 in the previous stage and possible candidates in the next stage (S m-1 ⁇ C m- Considering ( 1, n ) increases the computational burden considerably. In Modification 5 described below, the number of candidates is limited to a small number by a method different from Modification 4.
  • the metric is an amount calculated by the square Euclidean distance between a predetermined signal point on the constellation and the received signal point. Further, the metric when x 4 is “ ⁇ 1” and x 3 is “ ⁇ 1” is expressed by e21. The metric when x 4 is “ ⁇ 1” and x 3 is “1” is represented by e22. e21 and e22 are cumulative metrics of the metric for the metric and x 3 relates x 4. Similarly, x 4, x 3, x 2, x 1 each symbol candidate combinations for cumulative metrics e31, e32, e33, e34, ..., e41, e42, ... are expressed. However, not all of these cumulative metrics are calculated.
  • a cumulative metric is calculated for one combination of certain candidate points of four transmission symbols x 4 , x 3 , x 2 , x 1 .
  • a cumulative metric e41 is calculated.
  • the smaller cumulative metric is more likely (high likelihood). Therefore, among e41, e42,...
  • the cumulative metric is calculated while adding the square Euclidean distance, it always has an increasing property.
  • the metrics e11, e21, e31, e41 of the first, second, third, and fourth stages increase in that order. Therefore, as a result of comparing the cumulative metric e41 of the fourth stage and the cumulative metric e22 of the second stage, it is assumed that the latter cumulative metric e22 is larger. In this case, e33 and e34 to be calculated in the third stage corresponding to the cumulative metric e22 are larger than the cumulative metric e22. Similarly, e45, e46, e47, and e48 are further increased.
  • the cumulative metric e41 in the fourth stage and the cumulative metric e22 in the second stage are compared, and the latter cumulative metric e22 is larger, the combination of symbols after e22 is considered. Outside. In other words, the cumulative metric of e33, e34, e45, e46, e47, e48 is not calculated. This is because these are larger than the cumulative metric e41. In this way, in the fifth modification, the cumulative metric e41 corresponding to a certain symbol candidate combination is calculated, and a combination that gives a cumulative metric e22 or the like larger than the cumulative metric is excluded from the survival candidates. Thereby, the number of times of calculating the cumulative metric can be reduced.
  • a combination that gives a cumulative metric e22 or the like larger than a predetermined constant R may be excluded from the survival candidates.
  • R By setting R to a smaller value that is expected to be larger than the minimum accumulated metric that is finally searched, the number of times the accumulated metric is calculated can be further reduced.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

　移動通信システムの送信装置は、送信するシンボルを拡散符号と共にコード多重し、逆フーリエ変換し、複数の送信アンテナから送信する。移動通信システムの受信装置は、複数の受信アンテナで受信した信号をフーリエ変換し、各サブキャリアの信号成分を抽出し、QR分解アルゴリズムでシンボルを推定する。拡散符号を要素に含む拡散行列と、無線チャネル状態を表すチャネル行列と、あるユニタリ行列との積が三角行列になるようにユニタリ行列が導出される。受信ベクトル、ユニタリ行列及び三角行列を用いて、各送信アンテナから送信されたシンボルの候補が推定される。

Description

移動通信システム、受信装置及び方法
　本発明は移動通信の技術分野に関連し、特にマルチキャリア符号分割多重接続(MC-CDMA)方式及びマルチインプットマルチアウトプットMIMO(Multiple　Input　Multiple　Output)方式を使用する移動通信システム、受信装置及び方法に関連する。
　マルチキャリア伝送方式は、周波数帯域を複数の狭い帯域(サブキャリア)に分割し、各サブキャリアで独立に信号を伝送する方式である。特に、直交周波数分割多重接続(OFDMA:　Orthogonal　Frequency　Division　Multiple　Access)方式は、各サブキャリアが互いに直交するようにサブキャリアを配置することで周波数利用効率を高め、高速大容量化を図る。OFDMA方式では、サブキャリア間干渉を効果的に抑制できるので、各サブキャリアを用いて信号を並列に送信することができるため、１シンボルの長さを長くできる。また、ガードインターバルを或る程度長く確保することで、マルチパス干渉を効果的に抑制することもできる。
　MC-CDMA方式では、伝送される信号は全てのサブキャリアに符号拡散される。これにより、単なるOFDM方式の場合よりも周波数ダイバーシチ効果が高まり、信号伝送の更なる高品質化を図ることができる。
　一方、MC-CDMA方式及びMIMO方式が併用される場合、信号は周波数帯域全域に符号拡散されるので、１つの受信アンテナで受信される受信信号は、全体域に拡散された送信信号が送信アンテナ数分多重された和信号になっている。単なるOFDM方式とMIMO方式が併用される場合であったならば、その和信号の内特定のサブキャリアの信号を抽出し、抽出後の信号成分について信号検出を行うことで、各送信アンテナから送信された送信信号を復元できる。しかしながら、MC-CDMA方式及びMIMO方式が併用される場合、和信号の内特定のサブキャリアの信号を抽出することは有意義でない。信号は全体域に拡散されているからである。信号を逆拡散できれば、和信号の内特定の信号成分を抽出できるかもしれないが、それは困難である。なぜなら、受信信号は一般に周波数選択性フェージングの影響を受けているので、拡散符号の直交性が崩れている虞があるからである。従って、全体域に拡散され且つ様々な信号の多重された信号を一度に信号検出する必要がある。
　一例として、送信アンテナ数がNであり、データ変調多値数がＢ(例えば、16QAMならB=4)であり、想定される符号多重数がＰであり、受信側で最尤判定法(MLD:　Maximum　Likelihood　Detection)による信号検出が行われるとする（従来のQRM-MLD法については、例えば非特許文献１参照。）。上述したように、OFDM方式が使用される場合、サブキャリア間干渉は効果的に抑制され、ガードインターバルの範囲内に収まるマルチパス干渉は十分に抑制される。この場合、受信側で考察しなければならないシンボル候補総数は、
　　2N×B
になる。これに対して、MC-CDMA方式の場合、符号多重数Pを考慮しなければならないシンボル候補総数は、
　　2N×B×P
にも及ぶ。コード多重数に応じて候補数は指数関数的に増えるので、信号検出の演算量はかなり大きくなってしまう。MC-CDMA方式のMIMO伝送を行う際に、信号検出が高精度ではあるが演算量の大きいMLD法の適用を困難にしてしまう。一方、ゼロフォーシング(ZF)法や最小二乗誤差(MMSE)法のような演算量が小さい信号検出法では、信号検出精度の劣化が懸念される。受信側での信号検出精度が良くないということは、所要信号品質(所要SINR)を維持するために、より強い電力で信号を送信しなければならなくなることを意味する。
K.J.Kim,et　al.,"Joint　channel　estimation　and　data　detection　algorithm　for　MIMO-OFDM　systems",　Proc.　36th　Asilomar　Conference　on　Signals,　Systems　and　Computers,　Nov.　2002
　本発明の課題は、MIMO方式の移動通信システムでMC-CDMA方式が使用される場合に、受信側での信号検出精度の向上を図ることである。
　本発明の一形態では、MC-CDMA方式及びMIMO伝送方式を使用する移動通信システムで使用される受信装置が使用される。前記移動通信システムでは、送信されるシンボル系列中の一群のシンボルは、コード多重用の拡散符号と共にコード多重信号に変換された後に逆フーリエ変換され、複数の送信アンテナから送信される。
　当該受信装置は、
　複数の受信アンテナで受信した信号をフーリエ変換し、各サブキャリアの信号成分を抽出する手段と、
　抽出された信号成分にQR分解アルゴリズムを適用し、伝送されたシンボルを推定する信号検出手段とを有する。
　前記信号検出手段は、
　前記コード多重用の拡散符号を行列要素に有する拡散行列と、前記送信及び受信アンテナ間の無線チャネル状態を表すチャネル行列と、あるユニタリ行列との積が三角行列になるように該ユニタリ行列を求める手段と、
　各受信アンテナで受信した信号成分を含む受信ベクトルに前記ユニタリ行列を乗算したベクトルと、前記三角行列とを用いて、各送信アンテナから送信されたシンボルの候補を推定する手段とを有する。
　前記信号検出手段は、メトリックを前記シンボルの候補毎に用意し、前記メトリックに応じて候補を絞り込む手段を更に備え、前記メトリックは、シンボルコンステレーションにおける受信シンボル及びシンボルの候補間の二乗ユークリッド距離を表してもよい。
　前記チャネル行列及び前記拡散行列の行列積の行又は列を並べ替えるための指示信号を、前記分解手段に与える並替制御手段が、当該受信装置に設けられてもよい。前記分解手段は、前記指示信号に従って、行又は列の並べ替えられた前記行列積が、三角行列及びユニタリ行列の積に等しくなるように、該三角行列及び該ユニタリ行列を求めてもよい。
　前記推定手段が、Mアルゴリズムに従ってシンボルを推定する際、より強い受信電力に対応する送信アンテナのシンボルが、より弱い受信電力に対応する送信アンテナのシンボルよりも先に推定されるように、前記並替制御手段は前記指示信号を用意するしてもよい。
　第1の送信アンテナから送信されたシンボルの第1のサブキャリアのサブキャリア成分が前記推定手段で推定された後に、該第1のサブキャリアで第２の送信アンテナから送信されたシンボルのサブキャリア成分が前記推定手段で推定されるように、前記並替制御手段は前記指示信号を用意してもよい。
　前記推定手段が、前記三角行列の列数又は行数に等しいステージ数を利用するMアルゴリズムを使用してシンボルの候補を絞り込む際、ステージ毎の生き残りシンボルの候補数は、無線伝搬状況に応じて可変に制御されてもよい。
　あるステージに至るまで生き残っているシンボル候補の組み合わせ各々について、メトリックの累計値が算出され、該ステージの累計メトリックとして記憶されてもよい。前記推定手段は、次のステージで追加されるシンボルの候補のメトリックと、シンボル候補のある組み合わせについての前記累計メトリックとの合計値を、シンボル候補の別の組み合わせについての累計メトリックと比較することで、次のステージで生き残るシンボルの候補の組み合わせを決定してもよい。
　前記推定手段は、各送信アンテナから送信されたシンボルの或る組み合わせについて、前記メトリックの総和を算出し、該総和よりも大きな総和をもたらすシンボルの組み合わせを、生き残りの候補から除外してもよい。
　本発明の一形態では、MC-CDMA方式及びMIMO伝送方式を使用し、送信装置及び受信装置を含む移動通信システムが使用される。
　前記送信装置は、
　送信するシンボル系列中の一群のシンボルを、コード多重用の拡散符号と共にコード多重信号に変換する手段と、
　符号拡散後の一群のシンボルを逆フーリエ変換する手段と、
　逆フーリエ変換後のシンボルを含む信号を複数の送信アンテナから送信する手段とを有する。
　前記受信装置は、
　複数の受信アンテナで受信した信号をフーリエ変換し、各サブキャリアの信号成分を抽出する手段と、
　抽出された信号成分にQR分解アルゴリズムを適用し、伝送されたシンボルを推定する信号検出手段とを有する。
　前記信号検出手段は、
　前記コード多重用の拡散符号を行列要素に有する拡散行列と、前記送信及び受信アンテナ間の無線チャネル状態を表すチャネル行列と、あるユニタリ行列との積が三角行列になるように該ユニタリ行列を導出する手段と、
　各受信アンテナで受信した信号成分を含む受信ベクトルに前記ユニタリ行列を乗算したベクトルと、前記三角行列とを用いて、各送信アンテナから送信されたシンボルの候補を推定する手段とを有する。
　本発明によれば、MIMO方式の移動通信システムでMC-CDMA方式が使用される場合に、受信側での信号検出精度の向上を図ることができる。
本発明の一実施例で使用される移動通信システムを示す図である。 送信装置の部分的な機能ブロック図を示す。 符号拡散部及びコード多重部で行われる演算内容を表す概念図である。 受信装置の部分的な機能ブロック図を示す。 信号検出部の一例を示す図である。 より詳細な受信装置の機能ブロック図を示す。 シンボルの組合せを判定する難易度が、フェージング相関の大小に応じて異なる様子を示す図である。 変形例３の動作を説明するためのフローチャートを示す。 変形例４で使用されるMLD部の機能ブロック図を示す。 変形例４の動作を説明するための図を示す。 受信信号点に対してランキングされた信号点候補を示す図である。 変形例４の動作を説明するためのフローチャートを示す。 変形例４の動作を説明するための図。 変形例５の動作を説明するための図を示す。
符号の説明
　50　セル
　100　ユーザ装置(UE)
　200　基地局(eNB)
　300　アクセスゲートウエー
　400　コアネットワーク
　21　符号拡散部
　22　コード多重部
　23　逆高速フーリエ変換部(IFFT)
　24　ガードインターバル付与部
　41　ガードインターバル除去部(－CP)
　42　高速フーリエ変換部(FFT)
　44　信号検出部
　62　チャネル推定部
　64　並替制御部
　210　ＱＲ分解部
　212　信号変換部
　214　最尤判定部
　215　尤度出力部
　216-1～4　判定部
　説明の便宜上、発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされるが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。
　本発明の実施例は、以下の観点から説明される。
　１．システム
　２．送信装置
　３．受信装置
　４．動作
　５．信号検出部の詳細
　６．変形例１
　７．変形例２
　８．変形例２－方法１，方法２
　９．変形例３
　１０．変形例４
　１１．変形例５
　＜１．システム＞
　図１は本発明の実施例で使用される移動通信システムの概略を示す。図１には、セル50と、セル50内に在圏するユーザ装置1001,1002,1003と、基地局200と、アクセスゲートウエー300と、コアネットワーク400とが示されている。本発明の一実施例では、１つ以上のユーザ装置は、基地局とMIMO方式及びMC-CDMA方式双方を利用して無線通信を行う。ユーザ装置は典型的には移動局であるが、固定局でもよい。この移動通信システムでは、上下リンクにMIMO方式及びMC-CDMA方式が使用されているが、それらが上りリンク又は下りリンクの一方だけに使用されてもよい。
　＜２．送信装置＞
　図２は、移動通信システムで使用される送信装置の一例を示す。本実施例では、この送信装置は基地局装置に備わっているが、別の実施例では基地局に備わっていてもよい。図２には、符号拡散部21と、コード多重部22と、逆高速フーリエ変換部(IFFT)23と、ガードインターバル付与部(＋CP)24とが示されている。
　符号拡散部21は、送信対象の一連のシンボル系列を受信し、各シンボルを所定数個(例えば、ND個)に複製し、その所定数個のシンボルに拡散符号を乗算し、符号拡散を行う。NDは離散フーリエ変換(及び逆変換)のウインドウサイズ又はブロックサイズを表す。このシンボル系列は、典型的には、誤り訂正符号化及びデータ変調後のシンボルの系列であるが、より一般的には適切な如何なるシンボル系列でもよい。
　コード多重部22は、異なる拡散符号が適用されたシンボルをサブキャリア毎に加算し、コード多重されたシンボル系列を用意する。
　図３は符号拡散部21及びコード多重部22で行われる処理を説明するための概念図である。図示の例は、演算内容を説明するためのものであり、図示の構成要素に対応するハードウエア要素や機能要素が個々に存在することは必須でない。図示の例では、P個の送信シンボルd1,...,dPが用意されている。１つの送信シンボルには１つの拡散コードが用意される。拡散コードの拡散率(拡散コード長)は、図示の例ではNDである。図２の送信装置が基地局装置に備わっていた場合、P個の送信シンボルdjの内の１つ１つが１ユーザのデータでもよいし、P個の内の２つ以上が１ユーザのデータでもよい。図２の送信装置がユーザ装置の場合、P個全てがそのユーザ装置のデータである。いずれにせよ、符号拡散後の送信シンボルは加算され(Σ)、コード多重される。コード多重後の送信シンボルは逆高速フーリエ変換部23に入力される。
　逆高速フーリエ変換部(IFFT)23は、各サブキャリアに対応付けられたシンボルを逆高速フーリエ変換し、周波数領域の信号を時間領域の信号(送信シンボル)に変換する。
　ガードインターバル付与部(＋CP)24は、送信シンボルにガードインターバルを付加し、後段の送信信号作成部(図示せず)に与える。ガードインターバルは、サイクリックプレフィックス(CP)法により用意されてもよい。　
　＜３．受信装置＞
　図４は移動通信システムで使用される受信装置の一例を示す。図４には、ガードインターバル除去部(－CP)41と、高速フーリエ変換部(FFT)42と、信号検出部44とが示されている。
　ガードインターバル除去部(－CP)41は、ベースバンドの受信信号からガードインターバルを除去する。
　高速フーリエ変換部(FFT)42は、受信信号を高速フーリエ変換し、時間領域の信号を周波数領域の信号に変換する。
　信号検出部44は、各サブキャリアの信号成分から、送信シンボルの候補を絞り込み、最終的にそれが何であるかを決定する。後述するようにこの信号検出部44は、受信信号を各送信アンテナからの信号に分離するだけでなく、逆拡散をも行うことができる。少なくともこの点は従来のMIMO方式と異なる。
　＜４．動作＞
　動作を次に説明する。説明の便宜上、図２の送信装置でｎ番目の送信アンテナから送信される(符号拡散前の)送信シンボル系列をxnと書くことにする。従ってxnにはコード多重数分の信号が含まれている。更に送信シンボルxnはND個の信号成分又はサブキャリア成分を有する。NDは離散フーリエ変換及び逆変換のウインドウサイズ(ブロックサイズ)を表す。
　　xn=[xn1　 xn2　...　xnND]T
ここで、Tは転置(transposition)を表し、ｎはNTX以下の自然数であり、NTXは送信アンテナ総数である。
　また、符号拡散部21でｉ番目(ｉはND以下の自然数)のサブキャリアに適用される重み係数wiは、次式のように表現される。
　　wi=[wi1　 wi2　...　wiND]T
　図４の受信装置でNRX個の受信アンテナを介して一度に受信された全ての信号Ｙを、
　　Ｙ＝[y1　y2　...　yND]T　
のように表現する。yiはNRX個の受信アンテナでそれぞれ受信された、ｉ番目のサブキャリアに関する信号を表す。
　　yi=[yi1　 yi2　...　yiNRX]T。
この場合、ｉ番目のサブキャリアに関する受信信号yiは、次式のように書ける。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　Hiは、ｉ番目のサブキャリアに関する無線チャネル状態を表すチャネル行列である。チャネル行列Hiは次式のように表現できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 チャネル行列Hiは、NRX行×NTX列の次元を有する行列であり、NRXは受信アンテナ総数であり、NTXは送信アンテナ総数である。チャネル行列の行列要素hi,pqは、ｐ番目の受信アンテナとｑ番目の送信アンテナとの間のチャネル状態(伝達関数)の内、ｉ番目のサブキャリア成分に関するものを表す。チャネル行列の行列要素は、一例として、パイロット信号の受信状態から導出されてもよい。
　wiは上記の拡散符号による重み係数を表現するベクトルであり、0NDは、ND個の要素を有する０ベクトルである。
　xnはｎ番目の送信アンテナから送信される信号を表す。
　Niはｉ番目のサブキャリアに関するノイズ成分を表す。
　NRX個の受信アンテナ各々で受信したND個のサブキャリア成分の全てをまとめて表現すると、次式のように書ける。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　Ｙ＝Ｈ×Ｗ×ｘ＋Ｎ　　・・・（１）
このような信号が図４の信号検出部44に入力される。
　先ず、チャネル行列Ｈとウエイト行列Ｗが、あるユニタリ行列Ｑと上三角行列Ｒの積で表現できるようにするようなユニタリ行列Ｑが求められる。
　Ｈ×Ｗ＝Ｑ×Ｒ　・・・（２）
ここで、上三角行列Ｒは、Ｍ行Ｍ列の正方行列(M=ND×NTX)であって、行列要素rij(i>j)が全てゼロであるような行列である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 本明細書において、ある行列Ａがユニタリ行列であるとは、ＡHＡ=ＡＡH=1(単位行列)を満たすことをいう。従って、行列Ａが正方行列であることは必須でないことに留意を要する。また、上付き文字でない「H」はチャネル行列を表すが、上付き文字の「H」は、共役転置(conjugate　transposition)を表す。
　（１）式の両辺に左からQHを乗算した場合、左辺は、
　　z=QHY
と書ける。右辺は、
　　QH×(H×W×x＋N)＝QH×(Q×R×x＋N)=R×x＋QHN　・・・（３）
と書ける。従って、ユニタリ変換後の受信信号ｚは、ノイズを無視すると、Ｒ×ｘで表現できる。
　　ｚ＝R×x　・・・（４）
Ｒは上三角行列なので、Ｍ番目の信号成分に着目すると(M=ND×NTX)、
　　zM=rMM×xM　・・・（５）
と書ける。これは、M番目の信号成分xMは、他のサブキャリア及び／又は他の送信アンテナからの信号の干渉を考慮せずに、かなり簡易に推定できることを意味する。
　送信シンボル推定の第1ステージでは、（５）式に基づいて、xMに関する送信シンボルの候補が絞り込まれる。xMは、シンボルコンステレーション上の何れかの信号点に対応するはずである。例えば、QPSKならば４通りの可能性(又は候補)があり、64QAMならば64通りの可能性がある。可能な全ての候補について、ユニタリ変換後の受信信号zMと、rMM×(xMの候補=sM(x))との二乗ユークリッド距離が計算され、それが生き残りメトリックとして使用される。
　　e1(x)=|zM－rMM×sM (x)|2　・・・（６）
この生き残りメトリックの内、小さい順にS1個(S1≦C)の候補が残され、他の候補は破棄される。Cはシンボルコンステレーションに含まれる信号点の総数(可能な候補総数)である。
　送信シンボル推定の第２ステージでは、（４）式に基づく次式が使用される。
　　zM-1=rM-1M-1×xM-1＋rM-1M×xM・・・（７）
xMについては第1ステージで導出されたS1個の候補が使用される。xM-1についても全部でC通りの候補が存在する。従って、xMとｘM-1との可能な全ての組み合わせ(S1×C個)について、上記と同様な生き残りメットリックが計算される。
　　e2(sM (x),sM-1 (x))=| zM-1－(rM-1M-1×sM-1(x)+rM-1M×sM(x))|2＋e1(x)　・・・（８）
右辺第２項は、第1ステージで導出された生き残りメトリックの値である。この生き残りメトリックe2(sM (x),sM-1 (x))の小さい順にS2個(S2≦S1C)の候補が残され、他の候補は破棄される。
　以後同様な処理が反復的に行われ、生き残りメトリックは各ステージ毎に累積的に増やされ、最終ステージで最も小さなメトリックをもたらす送信シンボルの組み合わせが、実際に送信されたものとして推定される。
　上記の説明では、（１）式で表現される方程式が、QR分解及びMアルゴリズムを用いて計算されたが、（１）式を解く観点からは、QR分解等は必須でない。例えば、最小二乗誤差法(MMSE:　Minimum　Mean　Square　Error)に基づいて数値計算が行われてもよい。但し、演算効率等の観点からはQR分解等を行った方が好ましい。
　＜５．信号検出部の詳細＞
　図５は、図４の信号検出部の詳細を示し、主に上記の動作説明の処理を実行する。信号検出部は、QR分解部210と、信号変換部212と、最尤判定部214と、尤度出力部215とを有する。最尤判定部214は、４つの判定部216-1,216-2,216-3,216-4を有する。図示の簡明化を図るため、判定部の数は４つしか描かれていないが、送信信号数に合わせていくつでも用意されてよい。各判定部は同様な処理ブロックを有するので、第４の判定部216-4がそれらを代表して説明される。判定部は、シンボルレプリカ生成部218-4と、二乗ユークリッド距離算出部220－4と、生き残りシンボル候補選択部222-4とを有する。
　なお、当業者に明らかなように、図５及び他のブロックの各処理要素は、ハードウエアで、ソフトウエアで又はそれらの組み合わせとして用意されてもよい。
　ＱＲ分解部210は、チャネル行列Ｈとウエイト行列Wとの積が、ユニタリ行列Ｑ及び上三角行列Ｒの積で表現できるように、行列Ｑ，Ｒを求める（ＨW＝ＱＲ）。
　信号変換部212は、複数の受信信号を成分とするベクトルYに、ユニタリ行列Ｑの共役転置行列ＱＨを乗算することで、信号変換を行なう。このようなユニタリ変換後の受信信号は、ノイズを無視すると、上三角行列Rと送信シンボルｘとの積で表現される。
　　z=Rx
　最尤判定部214は、最尤判定法(MLD法)により、送信信号のシンボル候補を絞り込む。判定部216-4のシンボルレプリカ生成部218-4は、上三角行列Ｒの行列要素を用いて、受信信号x4に対応する送信信号のシンボル候補を生成する。シンボル候補数は例えばＣ個である。
　二乗ユークリッド距離算出部220-4は、ユニタリ変換後の受信信号ｚｉと、Ｃ個のシンボル候補との二乗ユークリッド距離を算出する。二乗ユークリッド距離は、尤度を計算する際の基礎となる生き残りメトリックを表す。
　生き残りシンボル候補選択部222-4は、各候補に対する二乗ユークリッド距離に基づいて、Ｓ１（≦Ｃ）個のシンボル候補を、生き残りシンボル候補として出力する。
　尤度出力部215は、最終段の生き残りシンボル候補選択部から出力されたシンボル候補の尤度又は確からしさを算出する。より具体的には、この尤度は、対数尤度比(LLR:　Log Likelihood　Ratio)で表現される。尤度出力部２１５からの出力は、信号分離結果を表し、後段の復調部（例えば、ターボデコーダ）へ伝送される。
　＜６．変形例１＞
　上記実施例では、F=H×WがQR分解された。しかしながら本発明はこれに限定されない。例えば、次式のような行列GがQR分解されるようにしてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 ここで、N0は受信機で測定された平均雑音電力である。IはNTX行NTX列の単位行列である。この場合のユニタリ行列Qは、ND(NTX＋NRX)行(ND×NTX)列の次元を有する行列である。三角行列は、(ND×NTX)行(ND×NTX)列の正方行列であり、上記の実施例の場合と同じ次元を有する。上記の実施例では、受信信号Yは、(ND×NRX)行１列のベクトルであったが、目下の変形例では、(ND×(NTX＋NRX))行1列のベクトルである。但し、ND×NTX個の成分はゼロである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 このように修正された受信信号ベクトルY'及び行列Gを用いることは、MMSE型のQR分解やZF型のQR分解を行う観点から有利である。
　また、上記実施例等ではQR分解で上三角行列が使用されていたが、下三角行列を使用することも等価的に可能である。
　＜７．変形例２＞
　上記の動作説明で述べたように、NTX個の送信アンテナからND個のサブキャリアでシンボルが送信された場合、受信信号Ｙは、ノイズを省略すると次のように書ける。
　Ｙ＝Ｈ×Ｗ×ｘ＝Ｆ×ｘ　・・・（９）
Ｈはチャネル行列である。Ｗは周波数方向に符号拡散する際の重み付けを表す拡散行列(拡散符号を行列要素として有する)である。Ｆはチャネル行列Ｈと拡散行列Ｗとの行列積を表す。ｘは送信されるシンボルを表す。上記の動作説明では、行列積ＦがＱＲ分解された。そして、Ｍアルゴリズムに従って、送信されたシンボルが順に推定された。Ｍアルゴリズムの総ステージ数は、NTX×ND個である。受信信号Yにユニタリ行列ＱHが乗算され、最下位のシンボルから順に推定が行われる。
　QHＹ＝QH×(H×W×x)＝QH×(Q×R×x)=R×x　・・・（１０）
ＲはND×NTX行ND×NTX列の上三角行列である。
　ところで、ある行列Ａと列ベクトルｓの積は、その行列中の列を置換した行列Ａ'とそれに応じて列ベクトルｓの成分を置換したものｓ'との積に等しい。
　Ａ×ｓ＝Ａ'×ｓ'
例えば、行列Ａが２行２列の行列であり、列ベクトルｓが２行１列の列ベクトルｓ=(s1　s2)Tであったとすると、次式が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 より高次の行列の場合でも、このような関係は成立する。行列中の列の並べ替えは、どのように行われてもよい。列ベクトルの成分の並替がそれに対応していればよいからである。本発明の変形例２では、このような性質を活用して、上記のＱＲ分解が行われる。
　Ｙ＝Ｈ×Ｗ×ｘ＝Ｆ×ｘ＝Ｆ'×ｘ'　・・・（９）
行列Ｆ'は、行列Ｆ(＝Ｈ×Ｗ)に含まれている列を何らかの方法で置換したものである。列ベクトルｘ'は、その置換方法に対応して、列ベクトルｘの成分が並べ替えられた列ベクトルである。
　Mアルゴリズムの場合、逐次的なシンボルレプリカ候補の絞り込みは、送信されたシンボルベクトルの下位のシンボルから順に、ステージ毎に行われる。従って、シンボルの推定をどのような順序で行うかは、生き残りシンボルレプリカ候補の選択精度に大きな影響を与える。本変形例２では、生き残りシンボルレプリカ候補の選択精度、ひいてはシンボルの推定精度が向上するように、行列Ｆの列が並べ替えられる。
　なお、行列の行及び列は相対的な概念である。従って本実施例の具体的説明とは異なり、送信シンボルが行ベクトルで定義される場合、行列Ｆに含まれる行が並べ替えられる。本実施例のように、送信シンボルが列ベクトルで定義されたとしても、本発明の一般性は失われない。
　図６は、図４に示される受信装置の詳細を示す。図６には、ガードインターバル除去部(－CP)41と、高速フーリエ変換部(FFT)42と、QR分解部210と、信号変換部212と、MLD部214と、尤度出力部215と、チャネル推定部62と、並替制御部64とが示されている。
　ガードインターバル除去部(－CP)41は、ベースバンドの受信信号からガードインターバルを除去する。
　高速フーリエ変換部(FFT)42は、受信信号を高速フーリエ変換することで、時間領域の信号を周波数領域の信号に変換する。
　チャネル推定部62は、サブキャリア毎の無線チャネル状態を推定し、チャネル行列Hを導出する。上述したように、チャネル行列は、サブキャリア毎に用意される。従って全体のチャネル行列Hは、NRX×ND行NTX×ND列の行列になる。チャネル行列の行列要素は、一例として、パイロット信号の受信状態から導出されてもよい。
　ＱＲ分解部210は、チャネル行列Ｈ、ウエイト行列W及び並替制御部64からの指示信号に基づいて、ユニタリ行列Ｑ及び上三角行列Ｒを導出する。より具体的には、チャネル行列H及びウエイト行列Wの行列積Fの列が、指示信号に従って並べ替えられることで、行列F'が導出される。この行列Ｆ'が、ユニタリ行列Ｑ及び上三角行列Ｒの積で表現できるように、行列Ｑ，Ｒが求められる(Ｆ'＝ＱＲ）。
　信号変換部212は、複数の受信信号を成分とするベクトルYに、ユニタリ行列Ｑの共役転置行列ＱＨを乗算することで、信号変換を行なう。このようなユニタリ変換後の受信信号は、ノイズを無視すると、上三角行列Rと送信シンボルｘとの積で表現される。
　　z=QHY＝Rx。
　MLD部214は、最尤判定法(MLD法)により、送信信号のシンボル候補を絞り込む。ユニタリ行列QHが乗算された後の受信信号QHY(＝Rx)に対して、MLD部214は、下位のシンボルから順にブランチメトリックを計算する。ブランチメトリックは、受信信号とシンボル候補との二乗ユークリッド距離で算出される。累積的なブランチメトリックの小さい順に、所定数個(M個)のシンボル候補が、生き残り候補として選択され、処理は次のステージに移る。NTX×ND個の総ステージの各々について、ブランチメトリックの計算及び生き残り候補の選択が行われる。
　尤度出力部215は、最終段の生き残りシンボル候補選択部から出力されたシンボル候補の尤度を算出する。より具体的には、この尤度は、対数尤度比(LLR:　Log Likelihood　Ratio)で表現される。尤度出力部215からの出力は、信号分離結果を表し、後段の復号部へ伝送される。
　並替制御部64は指示信号をQR分解部210に与える。指示信号は、チャネル行列H及びウエイト行列Wの行列積Fの列が、どのように並べ替えられるべきかを示す。上述の数式(９)は、具体的な並べ替えの仕方に依存せず成立する。どのように並べ替えられるべきかは、一義的には決まらない。何らかの観点から、適切な並べ替えの方法が決められる。本変形例では後述するように、積行列Fの列の並べ替えは、(方法１)送信されたシンボルの受信電力(受信装置で受信された電力)の観点からなされてもよいし、及び／又は(方法２)符号拡散の単位(サブキャリア毎)でなされてもよい。
　＜８．変形例２－方法１＞
　上記の方法１(送信アンテナ単位の順序制御法)を説明する。本方法では、積行列Fの列の並べ替えは、送信されたシンボルが、受信装置でどの程度強く受信されたかに応じて決定される。Mアルゴリズムで順にシンボルを推定する際、ｋ番目のステージ(1≦ｋ≦NTXNSF)では、1～(ｋ－１)番目までのステージで推定されたシンボルと、三角行列Ｒのｋ番目の行が使用される。これは、生き残りシンボルレプリカ候補の絞り込みが、ｋ番目までに順序づけされた送信シンボルに対し、それぞれ行列Rの第(NTXNSF－k＋1)列の第(NTXNSF－k＋1)行からNTXNSF行までの要素の二乗和(信号電力)を用いて行われることを意味する。従って、初めの方のステージほど(特に、初段では)推定処理は簡易であるが、シンボルレプリカ候補の選択を誤ってしまう確率も高い。本方法では、各送信アンテナからの送信シンボルの受信信号電力を測定し、受信信号電力の大きい送信シンボルほど上位の優先順位で推定される。受信電力が高ければ、シンボルレプリカ候補の選択は誤りにくくなるからである。このような優先順位が実現されるように、積行列Ｆの列及び送信シンボルｘの成分の順序が制御される。
　本方法による周波数領域拡散と符号多重を適用したOFDM MIMO多重伝送では、符号多重後に送信された送信シンボルが、送信アンテナ数個存在する。各送信アンテナから送信された送信シンボルの各成分は、同一の受信信号電力を与える。従って本方法は、より強い受信電力をもたらす送信アンテナが特定され、その送信アンテナから送信されたシンボルが、他の送信アンテナのシンボルよりも優先的に(先に)推定される。各送信アンテナからのシンボルについて、受信電力の強弱を測定する方法は、当該技術分野で既知の適切な如何なる方法でもよい。例えば、チャネル行列の行列要素が利用されてもよい。上述したように、ｉ番目のサブキャリアに関するチャネル行列Hiは、NRX行×NTX列の次元を有する行列であり、NRXは受信アンテナ総数であり、NTXは送信アンテナ総数である。チャネル行列の行列要素hi,pqは、ｐ番目の受信アンテナとｑ番目の送信アンテナとの間のチャネル状態(伝達関数)の内、ｉ番目のサブキャリア成分に関するものを表す。従って、
　　|hi,pq|2
を全ての受信アンテナについて(p＝１～NRX)合計したものは、ｑ番目の送信アンテナからのシンボルの受信電力推定に使用可能である。例えば、NTX＝NRX＝２，ND＝３であったとする。この場合、ｉ番目のサブキャリア(ｉ＝１，２，３)に関し、次式が成り立つ。
　　ri1＝hi,11　x1＋hi,12　x2
　　ri2＝hi,21　x1＋hi,22　x2
第１の送信アンテナからのシンボルの受信電力は、
　　PTx1＝|hi,11|2＋|hi,21|2
により評価できる。同様に、第２の送信アンテナからのシンボルの受信電力は、
　　PTx2＝|hi,12|2＋|hi,22|2
により評価できる。第１の送信アンテナからのシンボルの受信電力が、第２の送信アンテナからのシンボルの受信電力より大きかったとする(PTx1＞PTx2)。本方法の場合、第１の送信アンテナからのシンボルx1＝(x11　x12　x13)Tは、第２の送信アンテナからのシンボルx2＝(x21　x22　x23)Tよりも優先的に推定されるべきである。これを実現するため、積行列Ｆ'の列の並べ替え及び送信シンボルｘの成分の並べ替えが行われる。具体的には、並べ替えられた後の送信シンボルｘ'は、次のように書ける。
　　ｘ'＝(x21　x22　x23　x11　x12　x13)T
第１の送信アンテナのシンボルを優先する観点から、シンボルx1の要素が、列ベクトルの下位に来るように、並べ替えが行われる。更に、シンボルx1の中の各サブキャリア成分x11，x12，x13がどのような順序で推定されるべきかは、この段階では一義的には決まらない。一例として、サブキャリア番号の若番順を使用されてもよい。この場合、並べ替えられた後の送信シンボルｘ'は、次のように書ける。
　　ｘ'＝(x23　x22　x21　x13　x12　x11)T
若番順だけでなく、他の順序が使用されてもよい。
　上記のアンテナ数やサブキャリア数の数値は単なる一例に過ぎず、より多くの値が使用されてもよい。
　＜８．変形例２－方法２＞
　上記の方法２(拡散符号単位の順序制御法)を説明する。Mアルゴリズムで生き残りシンボルレプリカ候補が選択される場合、フェージング相関の大きいシンボルの組み合わせは、大きな誤差を導入する傾向がある。フェージング相関が大きいとは、シンボルが同様なフェージングを受けていることを意味する。逆に、フェージング相関が小さいとは、シンボルが異なるフェージングを受けていることを意味する。必須ではないが、フェージング相関の値は０以上１以下の値をとり、フェージング相関は、１に近いほど大きく、０に近いほど小さい。
　図７は、シンボルの組合せを判定する難易度が、フェージング相関の大小に応じて異なる様子を示す。説明の便宜上、送信アンテナ数NTX及び受信アンテナ数NRXはともに２であるとする。第１の送信アンテナからはシンボル１(x1)が送信される。第２の送信アンテナからはシンボル２(x2)が送信される。送信アンテナから送信されるシンボルは、QPSK方式でデータ変調されるものとする。この場合、シンボルは、信号点配置図(コンステレーション)上の所定の４つの信号点の内の何れかである。シンボル１及びシンボル２それぞれに４通りの可能性があるので、組合せ総数は、１６通りになる。受信装置ではシンボル１，２が、合成された状態(ri1，ri2)で受信される。上述したように、送信信号及び受信信号は次式の関係を満たすからである。
　　ri1＝hi,11　x1＋hi,12　x2
　　ri2＝hi,21　x1＋hi,22　x2。
　フェージング相関が小さい場合、各シンボルは、かなり異なったフェージングを受ける。図７の右上に示されるように、合成後の受信信号は、１６個のシンボルの組合せを全て区別できる。従って、シンボルの組合せの選択精度は高い。これに対して、フェージング相関が大きい場合、各シンボルは、同様なフェージングを受ける。図示の例は、極端な例として、シンボル１，２が同じフェージング相関を受けた場合を、想定している。図７の右下に示されるように、合成後の受信信号は、１６個のシンボルの組合せを部分的にしか区別できない。シンボルの重複に起因して、９つの組合せしか区別できない。図中、「２シンボル重複」や「４シンボル重複」として示されている信号点の場合、二乗ユークリッド距離や位相を比較するだけでは、重複しているシンボルの何れが確からしいかを区別できないからである。
　周波数領域拡散と符号多重を適用したOFDM－MIMO多重伝送では、同一アンテナから符号多重されて送信されたシンボルは、同様なフェージングを受けやすい(フェージング相関が大きくなりやすい。)。
　本変形例では、このような事情に鑑み、同様なフェージングを受けているシンボルが連続して推定されないように、並べ替えが行われる。あるシンボルを推定した後に、そのシンボルとは異なるフェージングを受けているシンボルが推定されるように、シンボル検出の順序が制御される。より具体的には、ある送信アンテナから送信された送信シンボルを推定した後に、異なる送信アンテナから送信された送信シンボルが推定されるように、順序が制御される。
　フェージング相関の類否判定は、適切な如何なる方法でなされてもよい。一例として、チャネル行列の行列要素hi,pqの振幅及び位相の類否により、フェージング相関の類否が判定されてもよい。例えば、ｉ番目のサブキャリアに関し、ａ番目及びｂ番目の送信アンテナから、大きさ１のパイロット信号がそれぞれ送信され、ｐ番目の受信アンテナで受信されたとする。この場合、２つの受信信号の相関は、hi,pa*hi,pbで評価されてもよい(＊は複素共役である)。フェージング相関の類否判定法は、これに限定されず、別の方法が使用されてもよい。
　フェージング相関に基づいて並べ替えたシンボル検出順序は、サブキャリア成分毎に全送信アンテナのシンボルを推定するような順序になるかもしれない。上述したように、同じアンテナから送信された信号は、同様なフェージングを受けるので、それらは同様なフェージング相関を有する可能性が高い。逆に、異なるアンテナから送信された信号は、異なるフェージングを受けやすいので、それらは異なるフェージング相関を有する可能性が高い。従って、例えばｉ番目のサブキャリア成分に着目し、そのサブキャリアで送信されたNTX個の送信シンボルが、推定される。その後、例えばｉ＋１番目のサブキャリア成分に着目し、そのサブキャリアで送信されたNTX個の送信シンボルが、推定される。以下同様に、処理が行われる。このようにすることで、フェージング相関の異なる傾向の強いシンボルを順に推定することができる。本実施例の場合、１つのサブキャリアは符号拡散における１単位(１チップ)に相当する。従って本方法は、拡散符号を単位とした順序制御法であるとも言える。本方法では、一例として、推定するシンボルのサブキャリア成分は若番順であり、そのサブキャリア成分の各々において、全送信アンテナ分のシンボルが推定される。
　例えば、上記と同様に、NTX＝NRX＝２，ND＝３であったとする。この場合、並べ替えられた後の送信シンボルｘ'は、次のように書ける。
　　ｘ'＝(x23　x13　x22　x12　x21　x11)T
この例では、サブキャリア成分に関する推定の順序は、若番順である。このことは必須ではない。若番順以外の順序が使用されてもよい。例えば、サブキャリア成分同士の受信電力が比較され、電力の高い順番が併用されてもよい。例えば、第２、第３及び第１のサブキャリア成分の順番で、受信電力が高かったとする。変形例２の方法１で説明したように、推定精度を向上させる観点からは、受信電力の高い順に、並べ替えを行うことが望ましい。従って、この場合に望ましい並べ替え後の送信シンボルｘ'は、次のように書ける。
　　ｘ'＝(x21　x11　x23　x13　x22　x12)T
　上記のアンテナ数やサブキャリア数の数値は単なる一例に過ぎず、より多くの値が使用されてもよい。
　＜９．変形例３＞
　図４及び図５を参照しながら説明されたように、Mアルゴリズムでは、ステージ毎にシンボル候補の組み合わせが所定数個に絞り込まれる。上記の例では、第１ステージではＣ個に絞り込まれ、第２ステージではＳ２個(≦Ｓ１Ｃ)に絞り込まれ、第３ステージではＳ３個(≦Ｓ２Ｃ)に絞り込まれ、以下同様である。Ｃはシンボルコンステレーションに含まれる信号点の数であり、可能な候補総数である(64QAMの場合、C=64である。)。Ｓ１は第１ステージでの生き残り数であり、上記の例では１６であった。このような生き残り候補数は、全てのステージで一定に維持されてもよいし、可変に制御されてもよい。本変形例３では、生き残り候補数が無線伝搬チャネルの良否に応じて可変に制御される。
　より具体的に考察する。送信装置からシンボルｓが送信され、受信装置でｚが受信される確率(尤度関数)は、ガウス雑音を想定すると、次式のように書ける。
　P(z|s)＝exp[－∥z－x(s)∥2/(2N0)]/√(2πN0)＝exp[－Es/(2N0)]
この場合において、N0＝σ2はガウス雑音電力を表す。Esは二乗ユークリッド距離を表し、Es＝∥z－x(s)∥2　で定義される。従って、上記の数式は、二乗ユークリッド距離がEsであるシンボルの候補の確率(尤度)は、exp[－Es/(2N0)]　で表現されることを意味する。従って、第ｍステージにおける累計メトリックがEm,min＋XN0以下のシンボルの候補の確率は、
　　exp[－(Em,min＋XN0)/(2N0)] /√(2πN0)
　＝exp[－Em,min/(2N0)] exp[－(XN0)/(2N0)] /√(2πN0)
　＝Pm,max exp[－X/2]
となる。但し、Em,minは第ｍステージにおける二乗ユークリッド距離(受信信号点とシンボル候補点間の距離)の最小値を表す。なお、Pm,max＝exp[－Em,min/(2N0)] /√(2πN0)　である。このように、累計メトリックがEm,min＋XN0より小さいシンボルの候補が生き残るようにすることで、生き残り候補数を調整することができる。上記の数式から明らかなように、確率変数X＞０が大きいほど確率(尤度関数)は大きく、X＞０が小さいほど確率(尤度関数)は小さくなる。Xの値を適切に定めることによって、無線チャネル状態に応じて、生き残り候補数を適切に制御できる。例えば、無線チャネル状態が良い、すなわちN0が小さい場合、各ステージで選択すべき生き残り候補数は小さくて済むが、本変形例３ではEm,min＋XN0の値は小さくなり、選択される候補数も必要最小数に絞られる。一方、無線チャネル状態が良くない、すなわちN0が大きい場合、各ステージで選択する生き残り候補数は大きくする必要があるが、本変形例３ではEm,min＋XN0の値は大きくなり、選択される候補数も増大する。
　図８は変形例３の動作を説明するためのフローチャートである。フローチャートは、第ｍ-1ステージの累計メトリックEm-1,n及びシンボル候補点数Cm-1,nから第ｍステージの累計メトリックEm,n及びシンボル候補点数Cm,nが導出される様子を示す。ステップ82では、第ｍ－１ステージにおける累計メトリックEm-1,n及びシンボル候補点を用いて、第ｍステージにおける累計ブランチメトリックEmが算出される。ステップS83では、算出された累計ブランチメトリックの内、最小値Em,minが検出される。ステップS84では、閾値Em,min＋XN0が計算される。無線チャネル状態に応じてＸの値は適切に調整されているものとする。ステップS85では、メトリックを比較し、生き残り候補が決定される。
　＜１０．変形例４＞
　QRM-MLD方式でシンボル候補を絞り込む際、前のステージの生き残り候補Sm-1と次のステージでの候補との全ての組み合わせ(Sm-1×Cm-1,n)を考察することは、演算負担がかなり大きくなってしまう。本変形例４では、絞り込みの際に考察する候補数を少なく制限する具体例が説明される。
　図９は、受信装置のMLD部の内、本変形例４に関連する部分の機能ブロック図を示す。これは、図５の判定部216の１つに対応させてもよい。或いは図６のMLD部に対応させてもよい。説明の便宜上、図９に示される要素は、図５の１つの判定部の処理を実行するためのものであるとする。動作の詳細は図１０に関連して説明される。図９には、信号点供給部1902と、複数の二乗ユークリッド距離計算部1904－１～Ｎと、複数の加算部1906－１～Ｎと、選択制御部1908とが示されている。信号点供給部1902は、第１～第Ｎ供給部1901－１～Ｎを含む。
　信号点供給部1902は、前のステージ(前段階)で得られた信号点の候補に関する情報を受信し、今回のステージ(段階)で使用する信号点の候補を用意する。ステージと段階は同義的に使用されてよい。説明の便宜上、Ｎ＝１６とする。第１～第Ｎ供給部1901－１～Ｎの各々は同様な構成及び機能を有するので、第１供給部1901－１を例にとって説明する。第１供給部1901は、前段階で得られた信号点候補の１つを受信し、今回の段階で判定の対象になる１６個の信号点を用意する。１６個の信号点は、16QAMにおける信号点を表し、図１０の白点602で示されるような点である。送信機は１６個の信号点の内の何れかを送信し、受信機でそれが受信される。受信機で受信された信号点は、例えば図１０の黒点に相当する。
　上記の＜４．動作＞の数式(4)において、M=4とすると、数式(4)は次式のように表現できる。
　ｚ１＝ｒ１１ｘ１＋ｒ１２ｘ２＋ｒ１３ｘ３＋ｒ１４ｘ４
　ｚ２＝ｒ２２ｘ２＋ｒ２３ｘ３＋ｒ２４ｘ４
　ｚ３＝ｒ３３ｘ３＋ｒ３４ｘ４
　ｚ４＝ｒ４４ｘ４
上述したように、先ず第４の数式に基づいて、x4が推定される。既知のr44と、受信信号z4に基づいて、x4の候補が決定される。次に、上記の第３の数式に基づいて、x3の候補が決定される。x3＝(r33)-1(ｚ３－ｒ３４ｘ４)なので、受信信号z3と、既知の値r34と、前段で推定済みの所定数個の候補のx4とに基づいて、x3の候補が推定される。ｚ３'＝ｚ３－ｒ３４ｘ４とおくと、これは図１０の黒点に対応する。第１供給部1901－１は、この段階で用意される１６個の信号点を、受信信号に基づいて格付け(ランキング)する。図１１は、１６個の信号点をランキングした後の様子を示す。図中の数字がランキングの順位に対応する。z3'に最も近い信号点602が最も近い(確からしい、尤度が大きい)ことを示し、ランキング番号として１が付与されている。ランキングの番号は如何なる判断基準で付与されてもよいが、一例として、受信信号と信号点間の二乗ユークリッド距離に基づいて付与される。距離が同じであった場合、どの信号点を優先するかは予め定めておくことが好ましい。或いは等距離の信号点について同じランキングの番号が与えられてもよい。
　図９の二乗ユークリッド距離計算部1904－１～Ｎは、選択制御部1908の制御の下に、第１～第Ｎ供給部1901－１～Ｎから出力される信号点間の二乗ユークリッド距離ｅｘ，ｉｘをそれぞれ計算する（ｘ＝１，...，Ｎ）。
　加算部1906－１～Ｎは、信号点候補の各々について、前段階で算出された二乗ユークリッド距離Ｅｍ－１，１～Ｅｍ－１，Ｎを、今回の段階で算出される二乗ユークリッド距離ｅ１，ｉ１～ｅＮ，ｉＮにそれぞれ加算し、二乗ユークリッド距離の累計値（累計メトリック）としてそれぞれ出力する。
　選択制御部1908は、各要素の動作を制御し、本実施例に関する主な動作を制御する。概して、本変形例では、ランキングされた信号点候補（信号点供給部1902内全部で２５６個）の中から、確からしい順に信号点を１つ取り出して二乗ユークリッド距離を計算し、比較する量を更新し、次の信号点を１つ取り出して二乗ユークリッド距離を計算し、以下同様な手順を反復することで１６個の信号点の候補を得る。二乗ユークリッド距離の計算回数は１６回で済む点で、信号分離に要する演算負担が顕著に軽減される。
　図１２は、本変形例による動作のフローチャートを示す。フローはステップ2002から始まり、ステップ2004に進む。ステップ2004では、計算に使用されるパラメータの初期化が行なわれる。パラメータｊは、今回の段階で出力する全１６個の信号点候補の内の１つを示すカウンタ値であり、ｊ＝１に設定される（１≦ｊ≦Ｎ＝１６）。Ｅｍ－１，１～Ｅｍ－１，Ｎは、ｍ－１番目の段階（前段階）で算出された二乗ユークリッド距離の累積値又は累積メトリックであり、Ｅｍ－１，１のような個々の累積メトリックは累積ブランチメトリックとも呼ばれる。最大累積ブランチメトリックＭｍ，１～Ｍｍ，Ｎは、後述の大小比較の基準になる量であり、前段階で得られた累積ブランチメトリックＥｍ－１，１～Ｅｍ－１，Ｎにそれぞれ設定される（Ｍｍ，１＝Ｅｍ－１，１，...，Ｍｍ，Ｎ＝Ｅｍ－１，Ｎ）。目下の例では、Ｎ＝１６である。ランキング番号ｉ１～ｉＮは、第１供給部1901－１における１６個の信号点候補に対する順序又は尤度を示し、それぞれ１に設定される。
　ステップ2006では、１６個の最大ブランチメトリックＭｍ，１～Ｍｍ，１６の大きさが比較され、最も小さいもの（Ｍｍ，ｘ）が選択される。このｘは、前段階の信号点候補のうち何番目の信号点候補に関連するかを示す。最大ブランチメトリックＭｍ，ｘに関連する信号点候補は、第ｘ供給部1901－ｘから得られる。
　ステップ2008では、今回の段階のｊ番目の信号点候補として、最大ブランチメトリックＭｍ，ｘに関連する信号点候補のうち、ランキング番号ｉｘで指定される信号点候補が選択される。
　ステップ2010では、選択された信号点候補に対する二乗ユークリッド距離（ｅｘ，ｉｘ）が計算される。累積ブランチメトリックＥｍ，ｊも、Ｅｍ，ｊ＝ｅｘ，ｉｘ＋Ｅｍ－１，ｘ　に従って計算される。
　ステップ2012では、各種のパラメータが更新される。最大累積ブランチメトリックＭｍ，ｘはＥｍ，ｊに更新される。ランキング番号ｉｘは１つインクリメントされる。カウンタ値ｊも１つインクリメントされる。
　ステップ2014では、カウンタ値ｊが最大値Ｎ以下であるか否かが判定され、Ｎ以下ならばステップ2006に戻って同様な手順が繰り返され、そうでなければステップ2016に進んでフローは終了する。
　１つの段階における処理が終了すると、次の段階における処理が行なわれ、以下同様にして最後の段階まで続く。信号分離処理では、最終的に生き残った１６個の信号点候補それぞれに関する累積メトリックが比較され、最小の累積メトリック（二乗ユークリッド距離の累計値）に関する信号点が、受信信号点に対応するものとして決定される。
　図１３は、図１２のフローチャートにおけるｊ＝１～５に関する動作例を示す。即ち、図１３は、信号点供給部1902で用意される16×16＝256個の信号点候補から、５つの信号点候補を取り出すまでの様子を模式的に示している。
　先ず、ｊ＝１の場合に、ｘ＝１であったとする。この場合には、第１供給部1901－１で用意される信号点候補のうち、ランキング番号ｉ１＝１（初期値）で指定される信号点候補が選択される。選択された信号点候補の二乗ユークリッド距離ｅ１，１が計算され、その距離は前段階で算出されている累積値Ｅ１（正確には、Ｅｍ－１，１であるが、簡単のためｍ－１の添え字は省略されて描かれている。）と加算される。最大累積ブランチメトリックＭｍ，１は、Ｅｍ－１，１から、ｅ１，１＋Ｅｍ－１，１　に更新される。ランキング番号ｉ１は１つインクリメントされる（ｉ１＝２）。
　ｊ＝２の場合に、ステップ2006では、更新されたＭｍ，１，それ以外のＭｍ，２～Ｍｍ，１６の大小比較が行なわれ、再びＭｍ，１が最小であったとする。即ち、ｘ＝１である。この場合は、第１供給部1901－１で用意される信号点候補のうち、ランキング番号ｉ１＝２で指定される信号点候補が選択される。選択された信号点候補の二乗ユークリッド距離ｅ１，２が計算され、その距離は前段階で算出されている累積値Ｅ１と加算される。最大累積ブランチメトリックＭｍ，１は、ｅ１，１＋Ｅｍ－１，１　から、ｅ１，２＋Ｅｍ－１，１　に更新される。ランキング番号ｉ１は１つインクリメントされる（ｉ１＝３）。
　ｊ＝３の場合に、ステップ2006では、更新されたＭｍ，１，それ以外のＭｍ，２～Ｍｍ，１６の大小比較が行なわれ、今回はＭｍ，２が最小であったとする。即ち、ｘ＝２である。この場合は、第２供給部1901－２で用意される信号点候補のうち、ランキング番号ｉ２＝１（初期値）で指定される信号点候補が選択される。選択された信号点候補の二乗ユークリッド距離ｅ２，１が計算され、その距離は前段階で算出されている累積値Ｅ２と加算される。最大累積ブランチメトリックＭｍ，２は、Ｅｍ－１，２　から、ｅ２，１＋Ｅｍ－１，２　に更新される。ランキング番号ｉ２は１つインクリメントされる（ｉ２＝２）。
　ｊ＝４の場合に、ステップ2006では、更新されたＭｍ，１、Ｍｍ，２，それ以外のＭｍ，３～Ｍｍ，１６の大小比較が行なわれ、Ｍｍ，１が最小であったとする。即ち、ｘ＝１である。この場合は、第１供給部1901－１で用意される信号点候補のうち、ランキング番号ｉ１＝３で指定される信号点候補が選択される。選択された信号点候補の二乗ユークリッド距離ｅ１，３が計算され、その距離は前段階で算出されている累積値Ｅ１と加算される。最大累積ブランチメトリックＭｍ，１は、ｅ１，２＋Ｅｍ－１，１　から、ｅ１，３＋Ｅｍ－１，１　に更新される。ランキング番号ｉ１は１つインクリメントされる（ｉ１＝４）。
　ｊ＝５の場合に、ステップ2006では、更新されたＭｍ，１，Ｍｍ，２，それ以外のＭｍ，３～Ｍｍ，１６の大小比較が行なわれ、Ｍｍ，２が最小であったとする。即ち、ｘ＝２である。この場合は、第２供給部1901－２で用意される信号点候補のうち、ランキング番号ｉ２＝２で指定される信号点候補が選択される。選択された信号点候補の二乗ユークリッド距離ｅ２，２が計算され、その距離は前段階で算出されている累積値Ｅ２と加算される。最大累積ブランチメトリックＭｍ，２は、ｅ２，１＋Ｅｍ－１，２　から、ｅ２，２＋Ｅｍ－１，２　に更新される。ランキング番号ｉ２は１つインクリメントされる（ｉ２＝３）。
　このようにして、５つの信号点及び累積ブランチメトリックが算出され、（１）～（５）の候補が生き残る。実際には、１６個の信号点候補が選択されるまで、上記のような処理が行なわれる。
　＜１１．変形例５＞
　上述したように、QRM-MLD方式でシンボル候補を絞り込む際、前のステージの生き残り候補Sm-1と次のステージで可能性のある候補との全ての組み合わせ(Sm-1×Cm-1,n)を考察することは、演算負担がかなり大きくなってしまう。以下に説明される変形例５は、変形例４とは別の方法で候補数を少なく制限する。
　説明の便宜上、上記の例と同様に、４つのシンボルx1,x2,x3,x4が送信され、それらが受信機で受信されるものとする。変形例４ではデータ変調方式に16QAMが仮定されていたが、本変形例５では説明の簡明化を更に図るためBPSK方式が仮定される。即ち、各シンボルxi(i=1,2,3,4)は、それぞれ「－１」又は「１」の信号点に対応する。送信信号と受信信号の関係は次式で表現され、これは、上記の＜４．動作＞の数式(4)において、M=4としたものに相当する。
　ｚ１＝ｒ１１ｘ１＋ｒ１２ｘ２＋ｒ１３ｘ３＋ｒ１４ｘ４
　ｚ２＝ｒ２２ｘ２＋ｒ２３ｘ３＋ｒ２４ｘ４
　ｚ３＝ｒ３３ｘ３＋ｒ３４ｘ４
　ｚ４＝ｒ４４ｘ４
　図１４を参照しながら、本変形例５による方法を説明する。各シンボルxi(i=1,2,3,4)は、それぞれ「－１」又は「１」である。図中、x4が「－１」の場合のメトリックはe11で表現され、「１」の場合のメトリックはe12で表現されている。上述したように、メトリックは、コンステレーション上の所定の信号点と受信信号点との間の二乗ユークリッド距離で算出される量である。更に、x4が「－１」であってx3が「－１」である場合のメトリックはe21で表現されている。x4が「－１」であってx3が「１」である場合のメトリックはe22で表現されている。e21及びe22は、x4に関するメトリックとx3に関するメトリックの累計メトリックである。同様に、x4,x3,x2,x1各々のシンボル候補の組み合わせについて累計メトリックe31，e32，e33，e34，...，e41，e42，...が表現されている。但し、これらの累計メトリックの全てが計算されるわけではない。先ず、４つの送信シンボルx4,x3,x2,x1の或る候補点の組み合わせ１つに関し、累計メトリックが算出される。例えば、x4＝「－１」，x3＝「－１」，x2＝「－１」及びx1＝「－１」が選択されたとする。そして、累計メトリックe41が計算される。x4＝「－１」，x3＝「－１」，x2＝「－１」及びx1＝「１」の場合の累計メトリックe42が計算され、累計メトリックe41と比較される。累計メトリックの小さい方が確からしい(尤度が大きい)。従って、最下行のe41，e42，...の内、最小の累計メトリックをもたらすシンボル候補の組み合わせが最も確からしいことになる。従って最下行の累計メトリックe41，e42，...を全て算出し、それらの大小比較を行うことで累計メトリックの最小値を見出し、最適なシンボル候補の組み合わせを特定することが、理論上可能である。しかしながらそれは演算負担が大きい。
　一方、累計メトリックは二乗ユークリッド距離を加算しながら計算されるので、必ず増加する性質を有する。例えば、図１４において、第１，第２，第３，第４ステージのメトリックe11,e21,e31,e41は、その順番で大きくなる。そこで、上記の第４ステージの累計メトリックe41と第２ステージの累計メトリックe22とを比較した結果、後者の累計メトリックe22の方が大きかったとする。この場合、累計メトリックe22に対応する第３ステージで算出されることになるe33,e34は、累計メトリックe22より大きくなる。同様に、e45,e46,e47,e48は更に大きくなる。従って、本変形例５では、第４ステージの累計メトリックe41と第２ステージの累計メトリックe22とを比較した結果、後者の累計メトリックe22の方が大きかった場合、e22以降のシンボルの組み合わせは考察対象外にする。即ち、e33,e34,e45,e46,e47,e48の累計メトリックの計算を行わないことにする。これらは累計メトリックe41より大きくなるからである。このように、本変形例５では、あるシンボル候補の組み合わせに対応する累計メトリックe41が算出され、その累計メトリックより大きい累計メトリックe22等をもたらす組み合わせについては、生き残り候補から除外する。これにより、累計メトリックを計算する回数を減らすことができる。さらに、あらかじめ定めた定数Rより大きい累計メトリックe22等をもたらす組み合わせについても、生き残り候補から除外するようにしても良い。Rを、最終的に探索される最小累積メトリックよりは大きいと期待される小さめの値に設定することにより累計メトリックを計算する回数をさらに減らすことができる。
　以上本発明は特定の実施例を参照しながら説明されてきたが、実施例は単なる例示に過ぎず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数式を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数式は単なる一例に過ぎず適切な如何なる数式が使用されてもよい。実施例又は項目の区分けは本発明に本質的ではなく、２以上の実施例又は項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、或る実施例又は項目に記載された事項が、別の実施例又は項目に記載された事項に(矛盾しない限り)適用されてよい。説明の便宜上、本発明の実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウエアで、ソフトウエアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。本発明は上記実施例に限定されず、本発明の精神から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が本発明に包含される。
　本国際出願は２００８年４月４日に出願した日本国特許出願第２００８－０９８６３３号に基づく優先権を主張するものであり、その全内容を本国際出願に援用する。
　本国際出願は２００８年１２月１０日に出願した日本国特許出願第２００８－３１５０３４号に基づく優先権を主張するものであり、その全内容を本国際出願に援用する。

Claims (11)

  1. 　MC-CDMA方式及びMIMO伝送方式を使用する移動通信システムで使用される受信装置であって、前記移動通信システムでは、
    　送信されるシンボル系列中の一群のシンボルは、コード多重用の拡散符号と共にコード多重信号に変換された後に逆フーリエ変換され、複数の送信アンテナから送信され、当該受信装置は、
    　複数の受信アンテナで受信した信号をフーリエ変換し、各サブキャリアの信号成分を抽出する手段と、
    　抽出された信号成分にQR分解アルゴリズムを適用し、伝送されたシンボルを推定する信号検出手段と、
    　を有し、前記信号検出手段は、
    　前記コード多重用の拡散符号を行列要素として有する拡散行列と、前記送信及び受信アンテナ間の無線チャネル状態を表すチャネル行列と、あるユニタリ行列との積が三角行列になるように該ユニタリ行列を求める分解手段と、
    　各受信アンテナで受信した信号成分を含む受信ベクトルに前記ユニタリ行列を乗算したベクトルと、前記三角行列とを用いて、各送信アンテナから送信されたシンボルの候補を推定する推定手段と、
    　を有する受信装置。
  2. 　前記推定手段が、メトリックを前記シンボルの候補毎に用意し、前記メトリックに応じて候補を絞り込む手段を更に有し、前記メトリックは、シンボルコンステレーションにおける受信シンボル及びシンボルの候補間の二乗ユークリッド距離を表す
    　ようにした請求項1記載の受信装置。
  3. 　前記チャネル行列及び前記拡散行列の行列積の行又は列を並べ替えるための指示信号を、前記分解手段に与える並替制御手段が、当該受信装置に設けられ、
    　前記分解手段は、前記指示信号に従って、行又は列の並べ替えられた前記行列積が、三角行列及びユニタリ行列の積に等しくなるように、該三角行列及び該ユニタリ行列を求める
    　ようにした請求項２記載の受信装置。
  4. 　前記推定手段が、Mアルゴリズムに従ってシンボルを推定する際、より強い受信電力に対応する送信アンテナのシンボルが、より弱い受信電力に対応する送信アンテナのシンボルよりも先に推定されるように、前記並替制御手段は前記指示信号を用意する
    　ようにした請求項３記載の受信装置。
  5. 　第1の送信アンテナから送信されたシンボルの第1のサブキャリアのサブキャリア成分が、前記推定手段で推定された後に、
    　該第1のサブキャリアで第２の送信アンテナから送信されたシンボルのサブキャリア成分が、前記推定手段で推定されるように、
    　前記並替制御手段は前記指示信号を用意する
    　ようにした請求項３記載の受信装置。
  6. 　前記推定手段が、前記三角行列の列数又は行数に等しいステージ数を利用するMアルゴリズムを使用してシンボルの候補を絞り込む際、
    　ステージ毎の生き残りシンボルの候補数は、無線伝搬状況に応じて可変に制御される、請求項２記載の受信装置。
  7. 　前記推定手段が、前記三角行列の列数又は行数に等しいステージ数のMアルゴリズムを使用してシンボルの候補を絞り込み、
    　あるステージに至るまで生き残っているシンボル候補の組み合わせ各々について、メトリックの累計値が算出され、該ステージの累計メトリックとして記憶され、
    　前記推定手段は、次のステージで追加されるシンボルの候補のメトリックと、シンボル候補のある組み合わせについての前記累計メトリックとの合計値を、シンボル候補の別の組み合わせについての累計メトリックと比較することで、次のステージで生き残るシンボルの候補の組み合わせを決定する、請求項２記載の受信装置。
  8. 　前記推定手段は、各送信アンテナから送信されたシンボルの或る組み合わせについて、前記メトリックの総和を算出し、該総和よりも大きな総和をもたらすシンボルの組み合わせを、生き残りの候補から除外する、請求項２記載の受信装置。
  9. 　MC-CDMA方式及びMIMO伝送方式を使用し、送信装置及び受信装置を含む移動通信システムであって、前記送信装置は、
    　送信するシンボル系列中の一群のシンボルを、コード多重用の拡散符号と共にコード多重信号に変換する手段と、
    　符号拡散後の一群のシンボルを逆フーリエ変換する手段と、
    　逆フーリエ変換後のシンボルを含む信号を複数の送信アンテナから送信する手段と、
    　を有し、前記受信装置は、
    　複数の受信アンテナで受信した信号をフーリエ変換し、各サブキャリアの信号成分を抽出する手段と、
    　抽出された信号成分にQR分解アルゴリズムを適用し、伝送されたシンボルを推定する信号検出手段と、
    　を有し、前記信号検出手段は、
    　前記コード多重用の拡散符号を行列要素に有する拡散行列と、前記送信及び受信アンテナ間の無線チャネル状態を表すチャネル行列と、あるユニタリ行列との積が三角行列になるように該ユニタリ行列を導出する分解手段と、
    　各受信アンテナで受信した信号成分を含む受信ベクトルに前記ユニタリ行列を乗算したベクトルと、前記三角行列とを用いて、各送信アンテナから送信されたシンボルの候補を推定する推定手段と、
    　を有する移動通信システム。
  10. 　前記送信装置がユーザ装置に備わり、前記受信装置が基地局装置に備わるようにした請求項９記載の移動通信システム。
  11. 　MC-CDMA方式及びMIMO伝送方式が使用され、送信装置及び受信装置を含む移動通信システムで使用される方法であって、
    　送信するシンボル系列中の一群のシンボルを、コード多重用の拡散符号と共にコード多重信号に変換するステップと、
    　符号拡散後の一群のシンボルを逆フーリエ変換するステップと、
    　逆フーリエ変換後のシンボルを含む信号を複数の送信アンテナから送信する手段と、
    　が前記送信装置で行われ、
    　複数の受信アンテナで受信した信号をフーリエ変換し、各サブキャリアの信号成分を抽出するステップと、
    　抽出された信号成分にQR分解アルゴリズムを適用し、伝送されたシンボルを推定する信号検出ステップと、
    　が前記受信装置で行われ、前記信号検出ステップでは、
    　前記コード多重用の拡散符号を行列要素に有する拡散行列と、前記送信及び受信アンテナ間の無線チャネル状態を表すチャネル行列と、あるユニタリ行列との積が三角行列になるように該ユニタリ行列が導出され、
    　各受信アンテナで受信した信号成分を含む受信ベクトルに前記ユニタリ行列を乗算したベクトルと、前記三角行列とを用いて、各送信アンテナから送信されたシンボルの候補が推定されるようにした方法。
PCT/JP2009/053967 2008-04-04 2009-03-03 移動通信システム、受信装置及び方法 WO2009122842A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN200980120428.7A CN102047580B (zh) 2008-04-04 2009-03-03 移动通信系统、接收装置以及方法
JP2010505485A JP5345133B2 (ja) 2008-04-04 2009-03-03 移動通信システム、受信装置及び方法
EP09726825.4A EP2267925B1 (en) 2008-04-04 2009-03-03 Mobile communication system, reception device, and method
US12/936,270 US8391128B2 (en) 2008-04-04 2009-03-03 Mobile communication system, receiver and method

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008098633 2008-04-04
JP2008-098633 2008-04-04
JP2008315034 2008-12-10
JP2008-315034 2008-12-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2009122842A1 true WO2009122842A1 (ja) 2009-10-08

Family

ID=41135234

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2009/053967 WO2009122842A1 (ja) 2008-04-04 2009-03-03 移動通信システム、受信装置及び方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8391128B2 (ja)
EP (1) EP2267925B1 (ja)
JP (1) JP5345133B2 (ja)
KR (1) KR20110007157A (ja)
CN (1) CN102047580B (ja)
WO (1) WO2009122842A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014042097A (ja) * 2012-08-21 2014-03-06 Fujitsu Ltd 無線通信装置、及び信号処理方法
US9166740B1 (en) * 2009-03-18 2015-10-20 Marvell International Ltd. Low complexity distance metrics for maximum likelihood receivers
JP2017079356A (ja) * 2015-10-19 2017-04-27 日本放送協会 点間ベクトル計算装置、受信装置、およびチップ
WO2022162779A1 (ja) * 2021-01-27 2022-08-04 三菱電機株式会社 通信装置、制御回路、記憶媒体および通信方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8494084B1 (en) 2006-05-02 2013-07-23 Marvell International Ltd. Reuse of a matrix equalizer for the purpose of transmit beamforming in a wireless MIMO communication system
US8199841B1 (en) 2007-04-26 2012-06-12 Marvell International Ltd. Channel tracking in a wireless multiple-input multiple-output (MIMO) communication system
US8718199B2 (en) * 2010-08-31 2014-05-06 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Frequency-domain multi-stage group detection for alleviating inter-symbol interference
US20120269175A1 (en) * 2011-04-21 2012-10-25 Aiguo Yan Efficient implementation of joint detection based tdscdma receivers
CN103873203B (zh) * 2012-12-10 2017-05-24 电信科学技术研究院 一种信号检测的方法及装置
KR102003977B1 (ko) * 2013-09-09 2019-07-25 삼성전자주식회사 무선 통신시스템의 링크 성능 추출 방법 및 장치
KR101561740B1 (ko) * 2013-11-26 2015-10-20 포항공과대학교 산학협력단 분산 안테나 시스템의 부반송파간 간섭 제거 방법 및 이를 수행하는 장치
WO2016090557A1 (zh) * 2014-12-09 2016-06-16 华为技术有限公司 一种检测发送序列的方法、接收机和接收设备
US9929884B2 (en) * 2015-10-21 2018-03-27 Marvell World Trade Ltd. Systems and methods for detecting data in a received multiple-input-multiple-output (MIMO) signal
EP3337112A1 (en) * 2016-12-19 2018-06-20 Institut Mines-Telecom Methods and devices for sub-block decoding data signals
US11240069B2 (en) * 2020-01-31 2022-02-01 Kabushiki Kaisha Tokai Rika Denki Seisakusho Communication device, information processing method, and storage medium

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006222743A (ja) * 2005-02-10 2006-08-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 空間多重信号検出回路

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7110349B2 (en) * 2001-03-06 2006-09-19 Brn Phoenix, Inc. Adaptive communications methods for multiple user packet radio wireless networks
US8208364B2 (en) * 2002-10-25 2012-06-26 Qualcomm Incorporated MIMO system with multiple spatial multiplexing modes
US7376106B2 (en) * 2002-11-27 2008-05-20 International Business Machines Corporation Code-division-multiple-access (DS-CDMA) channels with aperiodic codes
JP2004199808A (ja) * 2002-12-19 2004-07-15 Fuji Photo Film Co Ltd 記録テープカートリッジ
EP1578024A1 (en) * 2004-03-16 2005-09-21 Siemens Mobile Communications S.p.A. Joint detection method using MMSE-LE for CDMA-based mobile communication systems
EP1596521B1 (en) * 2004-05-13 2013-04-03 NTT DoCoMo, Inc. Signal separation device and signal separation method
CN1744458A (zh) * 2004-08-31 2006-03-08 株式会社Ntt都科摩 使用中继节点的通信系统和方法
EP1797726A4 (en) * 2004-10-01 2011-04-27 Agency Science Tech & Res METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING A SIGNAL VECTOR AND COMPUTER PROGRAM ELEMENT
JP4387282B2 (ja) * 2004-10-20 2009-12-16 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 信号分離装置及び信号分離方法
US7526708B2 (en) * 2005-01-03 2009-04-28 Nokia Corporation Adaptive retransmission for frequency spreading
EP1722500A1 (en) * 2005-05-13 2006-11-15 Interuniversitair Microelektronica Centrum ( Imec) Method for wireless communication
US7813420B2 (en) * 2005-06-02 2010-10-12 Adaptive Spectrum And Signal Alignment, Inc. Adaptive GDFE
CN100370722C (zh) * 2005-07-18 2008-02-20 重庆邮电学院 基于酉空时码的td-scdma系统信道估计方法
CN1972138A (zh) * 2005-08-22 2007-05-30 美国日本电气实验室公司 码分多址通信系统中的非线性预编码
FR2889347B1 (fr) * 2005-09-20 2007-09-21 Jean Daniel Pages Systeme de diffusion sonore
CN1941664A (zh) * 2005-09-30 2007-04-04 松下电器产业株式会社 无线通信系统中基于判决反馈的发送天线选择方法和装置
US7933353B2 (en) * 2005-09-30 2011-04-26 Intel Corporation Communication system and technique using QR decomposition with a triangular systolic array
JP4854378B2 (ja) * 2006-05-01 2012-01-18 ソフトバンクＢｂ株式会社 無線伝送システムおよび無線伝送方法
JP4907662B2 (ja) * 2006-08-22 2012-04-04 パナソニック株式会社 信号分離装置および信号分離方法
TW200812270A (en) * 2006-08-31 2008-03-01 Interdigital Tech Corp Method and apparatus for QR decomposition-based MIMO detection and soft bit generation
KR100878768B1 (ko) * 2006-09-15 2009-01-14 삼성전자주식회사 Ｍｉｍｏ ｏｆｄｍ 송수신 방법 및 장치
CN101517921B (zh) * 2006-09-25 2013-07-03 松下电器产业株式会社 信号分离装置以及信号分离方法
US8199841B1 (en) * 2007-04-26 2012-06-12 Marvell International Ltd. Channel tracking in a wireless multiple-input multiple-output (MIMO) communication system
CN101553996B (zh) * 2007-06-23 2012-10-31 松下电器产业株式会社 多输入多输出（mimo）通信系统中的通信信道优化方法和系统
US7970355B2 (en) * 2007-12-04 2011-06-28 Designart Networks Ltd Method and device for wireless communication using MIMO techniques
US8229017B1 (en) * 2007-12-13 2012-07-24 Marvell International Ltd. Transmit beamforming utilizing channel estimation matrix decomposition feedback in a wireless MIMO communication system
US8422465B2 (en) * 2007-12-17 2013-04-16 Electronics And Telecommunications Research Institute Transmitter and receiver for high throughput wireless communication system using multiple antenna, method thereof, and digital intermediate frequency transmission signal processing method for the same
KR100981121B1 (ko) * 2007-12-18 2010-09-10 한국전자통신연구원 다중입력 다중출력 시스템에서의 수신 장치 및 그 방법
JP5122428B2 (ja) * 2008-02-04 2013-01-16 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 移動通信システム、受信装置及び方法
US8000416B2 (en) * 2008-02-27 2011-08-16 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and method for generating soft output in hybrid MIMO systems
US8009598B2 (en) * 2008-04-08 2011-08-30 Mstar Semiconductor, Inc. Method and system of radio resource allocation for mobile MIMO-OFDMA
US8121220B1 (en) * 2008-06-06 2012-02-21 Qualcomm Atheros, Inc. Apparatus and method for reduced complexity maximum likelihood MIMO detection
US8284875B2 (en) * 2009-02-06 2012-10-09 Qualcomm Incorporated Methods and systems for frequency domain gain control in OFDM MIMO systems

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006222743A (ja) * 2005-02-10 2006-08-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 空間多重信号検出回路

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HIROYUKI KAWAI ET AL.: "Likelihood Function for QRM-MLD Suitable for Soft-Decision Turbo Decoding and Its Performance for OFCDM MIMO Multiplexing in Multipath Fading Channel", IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS, vol. E88-B, no. 1, 1 January 2005 (2005-01-01), pages 47 - 57, XP003013612 *
HIROYUKI KAWAI ET AL.: "QRM-MLD o Mochiiru OFCDM MIMO Taju ni Okeru Shinraido Joho o Mochiiru Tekio Ikinokori Symbol Replica Koho Sentakuho no Tokusei Hyoka", IEICE TECHNICAL REPORT, RCS2004-108, 9 July 2004 (2004-07-09), pages 19 - 24, XP008143365 *
HIROYUKI KAWAI ET AL: "Independent adaptive control of surviving symbol replica candidates at each stage based on minimum branch metric in QRM-MLD for OFCDM MIMO multiplexing", VEHICULAR TECHNOLOGY CONFERENCE, 2004, vol. 3, 26 September 2004 (2004-09-26), pages 1558 - 1564, XP010786897 *
YOSHIHITO MORISHIGE ET AL.: "Down-link MC-CDMA System ni Okeru Yudo Kihan ni Motozuku M Algorithm o Mochiita Chikuji Kentei Hoshiki to QRD-M Algorithm tono Hikaku", IEICE TECHNICAL REPORT, WBS2005-32, 20 October 2005 (2005-10-20), pages 1 - 6, XP008143369 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9166740B1 (en) * 2009-03-18 2015-10-20 Marvell International Ltd. Low complexity distance metrics for maximum likelihood receivers
JP2014042097A (ja) * 2012-08-21 2014-03-06 Fujitsu Ltd 無線通信装置、及び信号処理方法
JP2017079356A (ja) * 2015-10-19 2017-04-27 日本放送協会 点間ベクトル計算装置、受信装置、およびチップ
WO2022162779A1 (ja) * 2021-01-27 2022-08-04 三菱電機株式会社 通信装置、制御回路、記憶媒体および通信方法
JPWO2022162779A1 (ja) * 2021-01-27 2022-08-04
JP7258254B2 (ja) 2021-01-27 2023-04-14 三菱電機株式会社 通信装置
TWI800834B (zh) * 2021-01-27 2023-05-01 日商三菱電機股份有限公司 通訊裝置

Also Published As

Publication number Publication date
JP5345133B2 (ja) 2013-11-20
KR20110007157A (ko) 2011-01-21
EP2267925A1 (en) 2010-12-29
CN102047580A (zh) 2011-05-04
CN102047580B (zh) 2014-02-26
JPWO2009122842A1 (ja) 2011-07-28
EP2267925B1 (en) 2017-05-03
US8391128B2 (en) 2013-03-05
US20110090893A1 (en) 2011-04-21
EP2267925A4 (en) 2013-12-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5345133B2 (ja) 移動通信システム、受信装置及び方法
JP5122428B2 (ja) 移動通信システム、受信装置及び方法
CN1875562B (zh) 宽带miso和mimo系统的频率无关空间处理
CN1643867B (zh) 用于估计信道的设备和方法
JP4939888B2 (ja) 無線通信装置
US20070280367A1 (en) Method for deriving weight vectors to be used at the time of transmitting signals from a plurality of antennas, and transmitting apparatus and communication system utilizing said method
EP1681783A1 (en) System for modifying transmission characteristics based on receiver configuration
CN101588335B (zh) 利用信道相关性的mimo检测方法及系统
KR100930522B1 (ko) 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법
KR20160025487A (ko) 신호 처리 장치, 신호 처리 방법 및 기록 매체
JP4854378B2 (ja) 無線伝送システムおよび無線伝送方法
CN106612135A (zh) 基于多载波空间调制的信号发送方法、接收方法和装置
JP2008205697A (ja) Ｍｉｍｏ受信装置および受信方法
KR101043698B1 (ko) 공간다중화 시스템에서 신호검출 장치 및 방법
CN101018219A (zh) 一种空频信号处理方法
JP2009505554A (ja) Ｍｉｍｏ−ｏｆｄｍシステムにおけるチャネル推定方法およびチャネル推定のためのトレーニング信号生成方法
CN109067674B (zh) 一种基于选择性叠加导频的信道估计方法
KR20080087254A (ko) 통신 시스템에서 데이터 송수신 방법 및 시스템
KR20090048483A (ko) 이퀄라이징 구조 및 이퀄라이징 방법
CN101719816A (zh) 实现自适应mimo-scfde系统低反馈速率的方法
JP5121752B2 (ja) 空間多重マルチキャリア受信装置、及び空間多重マルチキャリア受信方法
JP4246169B2 (ja) 無線通信装置および無線通信方法
JP2010193350A (ja) 通信装置及び通信システム
WO2005055483A1 (ja) 無線通信装置及び無線通信方法
Xu et al. Improved MAP channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems under angle domain

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 200980120428.7

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09726825

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2010505485

Country of ref document: JP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REEP Request for entry into the european phase

Ref document number: 2009726825

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2009726825

Country of ref document: EP

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20107024326

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 12936270

Country of ref document: US