WO2024057817A1 - 無線信号処理システム及び無線信号処理方法 - Google Patents

無線信号処理システム及び無線信号処理方法 Download PDF

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WO2024057817A1
WO2024057817A1 PCT/JP2023/029691 JP2023029691W WO2024057817A1 WO 2024057817 A1 WO2024057817 A1 WO 2024057817A1 JP 2023029691 W JP2023029691 W JP 2023029691W WO 2024057817 A1 WO2024057817 A1 WO 2024057817A1
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signal
estimated
transmitted
probability distribution
probability
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PCT/JP2023/029691
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English (en)
French (fr)
Inventor
公輝 世永
賢一 滝沢
Original Assignee
国立研究開発法人情報通信研究機構
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04J—MULTIPLEX COMMUNICATION
    • H04J99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to a wireless signal processing system and a wireless signal processing method.
  • multi-user detection is essential for estimating information included in the transmission signals transmitted by each device from the received reception signals.
  • iterative multi-user detection does not require a large difference in received power between devices, so it can achieve a larger number of connected devices than methods such as Successive Interference Cancellation (SIC). For this reason, a technique of iterative multi-user detection as shown in Non-Patent Document 1 is attracting attention.
  • Non-Patent Document 1 proposes an iterative MUD using a log-likelihood ratio.
  • a log-likelihood ratio for each device is calculated from a received signal using a MUD block, and the calculated values are input to a decoder as prior information to perform error correction.
  • the result of this error correction is fed back to the MUD block again, and the iterative process is performed until the transmission data from all devices becomes error-free or a preset maximum number of times. do.
  • Non-Patent Document 1 requires a large amount of calculation time when used as an iterative MUD for large-scale connections. Therefore, the problem with the technology disclosed in Non-Patent Document 1 is that it is not possible to implement UL-NOMA using a recurrent MUD for large-scale connections.
  • the present invention was developed to solve these problems, and an object of the present invention is to provide a radio signal processing system and a radio signal processing method that realize an iterative MUD that can reduce calculation time.
  • a wireless signal processing system estimates information included in a transmission signal transmitted from two or more second communication stations based on a reception signal received by a first communication station.
  • the waveform of each transmission signal transmitted from the two or more second communication stations is estimated based on an estimation error corresponding to a pattern of the estimated signal obtained by estimating the waveform of the transmission signal and the received signal.
  • a selection means for selecting two or more patterns of the estimated signal; and a probability distribution indicating a probability distribution that the estimated signal is the transmitted signal based on the estimation error for the two or more patterns selected by the selection means.
  • an estimating means for estimating information included in the transmitted signal based on the probability distribution calculated by the probability calculating means.
  • the estimating means calculates a logarithmic likelihood indicating the validity of the estimated signal being the transmitted signal, based on the probability distribution calculated by the probability calculating means.
  • the method is characterized in that a degree ratio is calculated and information included in the transmitted signal is estimated based on the sign of the calculated log-likelihood ratio.
  • the selection means indicates the estimated signal in terms of spin, and calculates the estimation error using an energy function indicating the energy based on the spin.
  • the method is characterized in that two or more patterns of the estimated signal are selected based on the calculated estimation error.
  • the selection means calculates the estimation error using quantum annealing, and based on the calculated estimation error, the pattern of the estimation signal is divided into two patterns. It is characterized by selecting the above.
  • a radio signal processing system is characterized in that a transmission signal transmitted from two or more second communication stations is based on a reception signal r(i) received by a first communication station, and information included in the transmission signal is transmitted from two or more second communication stations.
  • the estimated signal x k (i) is calculated by the estimation error E MUD shown in equation (2) based on the spin variable z k (i) shown in equation (1).
  • a selection means for selecting two or more of (i), a set Z QA (i) of two or more patterns z(i) selected by the selection means, and the estimation error E MUD (z(i)); a probability calculation means for calculating a probability distribution Pr Approx [ r (i)
  • x k (i) indicates the i-th symbol of the estimated signal for the transmission signal transmitted from the k-th second communication station
  • z 1 k and z 2 k are the real part and imaginary part, respectively.
  • K indicates the number of the second communication stations
  • k and l each indicate the number of the second communication station
  • h k indicates the number of the k-th second communication station and the first communication station.
  • J ij indicates the interaction between i and j
  • a k and a l indicate the magnification when modulating the transmission signal x k .
  • ⁇ w represents the standard deviation.
  • x(i) [x 1 (i), . . . , x k (i), . . . , x K (i)].
  • r(i) indicates the i-th symbol of the received signal.
  • a wireless signal processing method is a wireless signal processing method in which information contained in a transmission signal transmitted from two or more second communication stations is estimated based on a reception signal received by a first communication station.
  • the waveform of each transmission signal transmitted from the two or more second communication stations is estimated based on an estimation error corresponding to a received signal and an estimated signal pattern obtained by estimating the waveform of the transmission signal.
  • the method is characterized by causing a computer to execute a probability calculation step of calculating the probability distribution, and an estimation step of estimating information included in the transmission signal based on the probability distribution calculated by the probability calculation step.
  • the probability calculation means is configured to distribute a probability distribution indicating the distribution of the probability that the estimated signal is a transmission signal, based on estimation errors of two or more patterns of the estimated signal selected by the selection means. Calculate. As a result, only the pattern of the estimated signal determined by the determining means is used as a sample for calculation, so that calculation time can be shortened even when used as an iterative MUD for large-scale connections.
  • a log-likelihood ratio indicating the validity that the estimated signal is a transmission signal is calculated based on the probability distribution, and the transmission signal is estimated based on the sign of the calculated log-likelihood ratio. do. This makes it possible to determine the validity of the estimated signal as the transmission signal, depending on the sign of the log-likelihood ratio.
  • the selection means calculates the estimation error using an energy function indicating energy.
  • the selection means uses quantum annealing to calculate the estimation error.
  • quantum annealing makes it possible to select an appropriate estimated signal pattern in a shorter calculation time.
  • FIG. 1 is an overall schematic diagram of a wireless signal processing system in this embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the configuration of the multi-user detector in this embodiment.
  • FIG. 3 shows a processing flow of the wireless signal processing system.
  • FIG. 4(a) is a graph showing the probability distribution when no estimated signal pattern is selected.
  • FIG. 4(b) is a graph showing the probability distribution when the wireless signal processing system according to this embodiment is used.
  • FIG. 5A is a graph showing the first bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5B is a graph showing the second bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5C is a graph showing the third bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5D is a graph showing the fourth bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5A is a graph showing the first bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5B is a graph showing the second bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5C is a graph showing the third bit error rate in this embodiment
  • FIG. 5E is a graph showing the fifth bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5(f) is a graph showing the sixth bit error rate in this embodiment.
  • 7 is a graph showing a comparison of changes in mutual information for each second communication station. It is a graph showing a comparison of calculation times.
  • FIG. 1 is an overall schematic diagram of a wireless signal processing system 100 in this embodiment.
  • the wireless signal processing system 100 includes a base station 1, a user terminal 2 connected to the base station 1, and a quantum annealing machine 3.
  • the wireless signal processing system 100 may include two or more user terminals (2a to 2c).
  • Radio signal processing system 100 estimates transmission signals transmitted from two or more user terminals 2, based on reception signals received by base station 1, for example.
  • the communication between the base station 1 and the user terminal 2 uses wireless communication, but is not limited to this, and may be wired communication.
  • the user terminal 2 is a device (Device: dev) that transmits a transmission signal.
  • the user terminal 2 is configured of a terminal device used by a user capable of wireless communication, such as a notebook personal computer (PC), a mobile terminal, a smartphone, a tablet terminal, or a wearable terminal.
  • the user terminal 2 includes an encoder (ENC) 21 for encoding a digital signal, and a modulator (MOD) such as QPSK (quadrature phase shift keying) connected to the encoder 21 for modulating the encoded digital signal. 22.
  • the user terminal 2 is, for example, a second communication station that transmits a transmission signal to the base station 1, but may also be a first communication station that receives a reception signal. Further, the user terminal 2 may include an interleaver (not shown) between the encoder 21 and the modulator 22 that rearranges the order of code word bits.
  • the quantum annealing machine 3 utilizes the principle of quantum annealing to select an estimated signal pattern indicating an estimation of the waveform of the transmission signal transmitted from each second communication station from the reception signal received by the first communication station. It is a computer that has Quantum annealing is a method that uses quantum fluctuations to find optimal solutions or approximate solutions to combinatorial optimization problems. In quantum annealing, the annealing time may be 20 ⁇ s or less, for example. Furthermore, the quantum annealing machine 3 may be included in the base station 1. Furthermore, the quantum annealing machine 3 is not limited to a computer that utilizes the principle of quantum annealing, but may be a computer that has any calculation means. The quantum annealing machine 3 may be designed to solve the energy function for the Ising model of equation (4), for example.
  • J ij indicates an interaction between i and j
  • z indicates a spin vector.
  • the quantum annealing machine 3 transmits to the base station 1 samples of the pattern of the estimated signal transmitted from each second communication station, which is calculated based on the received signal transmitted from the base station 1.
  • the samples are, for example, examples of the solution calculated by the quantum annealing machine 3.
  • the base station 1 is a communication station (BS) that serves as a wireless access point between multiple user terminals 2 and as an interface between communication lines such as the Internet. be. That is, the base station 1 serves as a relay means through which the user terminal 2 can send and receive data to and from communication lines such as the Internet.
  • Base station 1 controls radio signal processing.
  • the base station 1 includes electronic equipment such as a personal computer (PC) for controlling wireless signal processing, as well as electronic equipment such as a smartphone, a tablet terminal, a wearable terminal, and an IoT (Internet of Things) device. A single board computer or the like may also be used.
  • the base station 1 may be a first communication station that receives a received signal, or a second communication station that transmits a transmission signal.
  • the base station 1 includes a multi-user detector (MUD) 10 and a decoder (DEC) 11 for decoding data connected to the multi-user detector 10. Furthermore, the base station 1 may include a plurality of decoders 11 connected to the multi-user detector 10.
  • the multi-user detector 10 estimates information included in the transmission signals transmitted from each second communication station.
  • the multi-user detector 10 may be, for example, a soft-input/soft-output (SISO) multi-user detector.
  • SISO soft-input/soft-output
  • the output from the multi-user detector 10 is sent to the decoder 11 via the deinterleaver (not shown).
  • the output from the decoder 11 is input to the multi-user detector 10 via an interleaver (not shown).
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the configuration of the multi-user detector 10 in this embodiment.
  • the multi-user detector 10 includes a probability distribution calculation unit 101 , a likelihood ratio calculation unit 102 connected to the probability distribution calculation unit 101 and the decoder 11 , and a priori calculation unit 102 connected to the likelihood ratio calculation unit 102 and the decoder 11 .
  • a probability calculation unit (APP) 103 is provided.
  • the probability distribution calculation unit 101 indicates a probability distribution that an estimated signal representing an estimation of the waveform of a transmitted signal is a transmitted signal, based on a received signal transmitted from a second communication station and received by a first communication station, for example. Calculate probability distribution. For example, the probability distribution calculation unit 101 generates two or more estimated signal patterns by estimating the waveforms of respective transmission signals transmitted from two or more second communication stations, and calculates the estimated signal patterns included in each of the generated patterns. Estimation errors based on the difference between the sum and the received signal are respectively calculated. Furthermore, the probability distribution calculation unit 101 selects two or more patterns of the estimated signal based on each calculated estimation error. Further, the probability distribution calculation unit 101 calculates a probability distribution based on estimation errors of two or more patterns of the selected estimation signal. Further, the probability distribution calculation unit 101 may be connected to the quantum annealing machine 3. In such a case, the probability distribution calculation unit 101 may use the quantum annealing machine 3 to select the pattern of the estimated signal based on the estimation error.
  • the likelihood ratio calculation unit 102 calculates a log-likelihood ratio based on the probability distribution calculated by the probability distribution calculation unit 101.
  • the likelihood ratio calculation unit 102 transmits the calculated log likelihood ratio to the decoder 11.
  • the prior probability calculation unit (APP) 103 calculates the prior probability P(x) for newly calculating the log likelihood ratio based on the log likelihood ratio transmitted from the decoder 11, and calculates the calculated prior probability P( x) to the likelihood ratio calculation unit 102.
  • the second communication station transmits a transmission signal.
  • the first communication station receives reception signals based on transmission signals transmitted from two or more second communication stations.
  • the transmission signal is a signal transmitted from the second communication station.
  • the transmitted signal has bits of length D, where D is the number of bits of information included in the transmitted signal. ⁇ b k (0), . .. .. , b k (D-1) ⁇ .
  • the received signal is a signal in which the first communication station receives transmission signals transmitted from two or more second communication stations.
  • the received signal is a signal in which interference between the transmitted signals occurs due to data collision between the transmitted signals or the like when the received signal is received by the first communication station.
  • the first communication station may be, for example, the base station 1, but is not limited to this, and may be any communication station.
  • the second communication station may be, for example, the user terminal 2, but is not limited thereto, and may be any communication station.
  • the modulator 22 modulates the error correction codeword bit string c k into a transmission signal a k x k .
  • the second communication station transmits this transmission signal a k x k to the first communication station, and the first communication station receives the transmission signals transmitted from the plurality of second communication stations as reception signals.
  • the transmission signal transmitted from the k-th second communication station is amplified by a communication channel coefficient h k times, which indicates radio wave propagation characteristics between the k-th second communication station and the first communication station.
  • a signal obtained by interfering with each other's transmitted signals becomes a received signal, which is received by the first communication station.
  • k indicates the number of the second communication station.
  • this received signal may be calculated using the equation shown in equation (5).
  • a k indicates a magnification when modulating the error correction code word bit string c k into a transmission signal x k
  • K indicates the number of second communication stations.
  • ⁇ k indicates a propagation delay between the second communication station and the first communication station.
  • w(i) is additive white Gaussian noise.
  • L indicates the number of samples per symbol.
  • the probability distribution calculation unit 101 determines whether each of the signals transmitted from two or more second communication stations is Select two or more estimated signal patterns obtained by estimating the waveform of the transmitted signal.
  • the estimated signal is a signal obtained by estimating the waveform of each transmission signal transmitted by the second communication station.
  • the probability distribution calculation unit 101 may estimate the estimated signal using any method.
  • the estimated signal samples are estimated signal samples for respective transmission signals transmitted from two or more second communication stations.
  • the estimation error may be, for example, an error based on the difference between the received signal and the sum of h k times each estimated signal included in the sample of the estimated signal.
  • the estimation error may be expressed by equation (6), for example.
  • E(x) indicates an estimation error
  • x indicates a sample of the estimated signal x k .
  • x ⁇ x 1 , x 2 , , , x k , , , x K ⁇ .
  • x k represents an estimated signal indicating the estimation of the waveform of the transmission signal transmitted from the k-th second communication station.
  • K indicates the number of second communication stations
  • k indicates the number of the second communication station
  • h k indicates the communication path coefficient between the k-th second communication station and the first communication station. show.
  • the probability distribution calculation unit 101 selects two or more patterns of the estimated signal based on the estimation error.
  • the probability distribution calculation unit 101 may select, for example, a pattern of the estimated signal that gives the smallest estimation error, or two or more patterns that are approximate solutions when the estimation error becomes the smallest.
  • the probability distribution calculation unit 101 may select, for example, two or more patterns of the estimated signal in which the estimation error is as small as possible.
  • step S120 by selecting two or more estimated signal patterns, it is possible to generate a plurality of estimated signal patterns as samples, which enables more accurate estimation of the transmitted signal.
  • the device 10 may select a pattern in which the estimation error is less than or equal to a threshold value.
  • the multi-user detector 10 may select the pattern of the estimated signal estimated by the quantum annealing machine 3 based on the received signal received in step S110.
  • the estimated signal is calculated using equation (1) with spin as a variable.
  • x k (i) indicates the i-th symbol of the estimated signal for the transmission signal transmitted from the k-th second communication station.
  • z 1 k and z 2 k represent the spin variables of the real part and imaginary part, respectively.
  • the estimation error can be expressed as an energy function equation (2) that indicates energy based on spin.
  • E MUD (z(i)) represents the energy function in the Ising model
  • r(i) represents the i-th symbol of the received signal.
  • k and l each indicate the number of the second communication station.
  • the sample z(i) is a pattern of combinations of spins, for example, ⁇ +1, ⁇ 1, ⁇ 1, , ⁇ .
  • the quantum annealing machine 3 selects a solution such that the energy function becomes small.
  • the quantum annealing machine 3 may select two or more patterns of estimated signals that are approximate solutions to equation (2). Thereby, two or more types of solutions can be generated as samples in a short calculation time.
  • the probability distribution calculation unit 101 calculates a probability distribution indicating a distribution of a probability that the estimated signal is a transmission signal based on the estimation error for each of two or more samples of the estimated signal selected in step S120.
  • the probability distribution may be a distribution of a probability that the received signal is the received signal received in step S110 when the estimated signal of the sample selected in step S120 is a transmission signal.
  • the probability distribution is obtained as a two-dimensional Gaussian distribution with the product of the channel coefficient hk and the estimated signal xk (i) as the average value, using the standard deviation ⁇ w of additive white Gaussian noise, on the assumption that the channel coefficient hk is fixed within a symbol.
  • step S130 the probability distribution calculation unit 101 calculates the probability distribution using equation (7) based on the estimation error for each of two or more samples of the estimated signal selected in step S120.
  • x] denotes a probability distribution
  • ⁇ w denotes a standard deviation
  • r denotes a received signal.
  • X denotes a set of patterns x.
  • E(x) denotes an estimation error.
  • the probability distribution calculation unit 101 calculates, for the i-th received signal r(i), a set of samples Z QA (i) for the pattern of spin combinations obtained from the quantum annealing machine 3, and The probability distribution shown in equation (3) may be calculated based on the calculated estimation error E MUD (z(i)).
  • x(i)] represents the probability distribution
  • ⁇ w represents the standard deviation.
  • r(i) indicates the i-th symbol of the received signal.
  • the probability distribution may be calculated using equation (8).
  • x(i)] indicates a probability distribution
  • N total indicates the number of all solutions calculated using equation (2) in step S130.
  • N samp (z(i)) indicates the number of samples appearing. The number of sample appearances indicates the number of times the transmission signal pattern selected in step S120 appears as a solution when the solution is calculated using equation (2) in step S130.
  • step S140 the likelihood ratio calculation unit 102 calculates a log-likelihood ratio that indicates the validity of the estimated signal being the transmission signal, based on the probability distribution calculated in step S130. Furthermore, in step S140, the multi-user detector 10 may calculate the log-likelihood ratio using equation (9).
  • L(c k (n)) MUD indicates the log-likelihood ratio
  • Pr[c k (n) 1
  • r] is the codeword bit c k (n ) is 1.
  • Pr[c k (n) 0
  • r] indicates the probability that the code word bit c k (n) becomes 0 when receiving signal vector r is received.
  • the first term on the right side of equation (9) is extrinsic information, and is assumed to be L(c k (n)) e MUD .
  • the second term on the right side of equation (9) is a priori information fed back from the decoder 11, and is assumed to be L(c k (n)) a MUD .
  • L( ck ) e DEC is all zero.
  • the log likelihood ratio L( ck ) MUD can be calculated using equation (10).
  • X 1 k,n and X 0 k,n mean that when the pattern of the estimated signal x k is described as a vector x, c k (n) is 1 or 0 in the set X of x.
  • a subset of X as a condition is shown.
  • Pr[x] is obtained from the prior information L( ck ) a MUD fed back from the decoder 11.
  • External information is obtained by subtracting L( ck ) a MUD from L( ck ) MUD obtained by equation (9), and this is passed to the decoder 11 as prior information L( ck ) a DEC .
  • step S150 the multi-user detector 10 estimates information included in the transmission signal based on the log-likelihood ratio calculated in step S140.
  • step S150 the multi-user detector 10 estimates information included in the transmitted signal based on the sign of the log-likelihood ratio, for example.
  • error detection is performed on the code assigned in step S110 to the bit string b k output from the decoder 11 using CRC, and the estimated signal of the bit string b k determined to be error-free is estimated as the transmission signal. You can.
  • step S150 if it is determined that there is an error, the decoder 11 feeds back the prior information L( ck ) a MUD to the prior probability calculation unit (APP) 103 of the multi-user detector 10, and again in step S140, the logarithm Perform likelihood exchange processing to calculate likelihood ratio.
  • the likelihood exchange process between the multi-user detector 10 and the decoder 11 is repeated until it is determined that there is no error for all the bit strings bk of the estimated signal, or until a predetermined upper limit number of times of likelihood exchange is reached.
  • FIG. 4(a) is a graph showing the probability distribution when no estimated signal pattern is selected.
  • FIG. 4(b) is a graph showing the probability distribution when the wireless signal processing system according to this embodiment is used.
  • the vertical axis of FIGS. 4(a) and 4(b) is the probability, and the horizontal axis is the estimation error.
  • the probability distribution shown in FIG. 4(a) when no estimated signal pattern is selected is a probability distribution calculated based on all patterns that the estimated signal can match, for example, without performing step S120 in this embodiment. . As shown in FIGS.
  • FIG. 5(a) is a graph showing the first bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5B is a graph showing the second bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5C is a graph showing the third bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5D is a graph showing the fourth bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5E is a graph showing the fifth bit error rate in this embodiment.
  • FIG. 5(f) is a graph showing the sixth bit error rate in this embodiment.
  • the bar graphs in FIGS. 5(a), 5(b), 5(c), 5(d), 5(e), and 5(f) indicate the high error rate for each second communication station. Show that. 5(a), FIG. 5(b), FIG. 5(c), FIG. 5(d), FIG. 5(e), and FIG.
  • 5(f) indicate the number of times of likelihood exchange processing in step S140 and step S150, respectively. Shows the bit error rate for each period. As shown in FIG. 5(a), FIG. 5(b), FIG. 5(c), FIG. 5(d), FIG. 5(e), and FIG. 5(f), each time the likelihood exchange process is repeated, The bit error rate has decreased, and by performing the likelihood exchange process six times, all the second communication stations are able to correctly detect the information included in the transmitted signal.
  • FIG. 6 is a graph showing a comparison of changes in mutual information for each second communication station.
  • the vertical axis in FIG. 6 indicates mutual information, and the horizontal axis indicates the number of times of likelihood exchange processing.
  • QA indicates the transition of mutual information when this embodiment is used, and EXACT is calculated based on the patterns of all estimated signals without performing step S120 in this embodiment.
  • the graph shows the change in mutual information calculated based on the calculated probability distribution. As shown in FIG. 6, it can be considered that there is no difference in accuracy between the case where the wireless signal processing system 100 in this embodiment is used and the case where calculation is performed based on the patterns of all estimated signals. .
  • FIG. 7 is a graph showing a comparison of calculation times.
  • the vertical axis in FIG. 7 indicates calculation time, and the horizontal axis indicates the number of second communication stations.
  • QA Net
  • QA Total
  • the calculation time when using the wireless signal processing system 100 of this embodiment is reduced to about one-tenth of the calculation time when all estimated signal patterns to be estimated are considered. I am able to do that. For this reason, even when used as an iterative MUD for large-scale connections, calculation time can be shortened without loss of accuracy.
  • Base station 2 User terminal 3 Quantum annealing machine 10 Multi-user detector 11 Decoder 21 Encoder 22 Modulator 100 Radio signal processing system 101 Probability distribution calculation section 102 Likelihood ratio calculation section 103 Prior probability calculation section

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

【課題】計算時間が短縮可能な反復型ＭＵＤを実現する無線信号処理システム及び無線信号処理方法を提供する。 【解決手段】無線信号処理システムは、２以上の第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上生成し、生成したそれぞれのパターンに含まれる前記推定信号の和と前記受信信号との差に基づく推定誤差をそれぞれ算出する誤差算出手段と、前記誤差算出手段により算出されたそれぞれの推定誤差に基づいて、前記推定信号のパターンを２以上選択する選択手段と、前記選択手段により選択された２以上のパターンに対する前記推定誤差に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する確率算出手段と、前記確率算出手段により算出された確率分布に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。

Description

無線信号処理システム及び無線信号処理方法
　本発明は、無線信号処理システム及び無線信号処理方法に関する。
　多数接続、特に上り回線（Uplink:ＵＬ）における大規模接続は、Ｂｅｙｏｎｄ５Ｇにおける重要な機能の１つである。また、ＩｏＴに関連する技術は近年急速に発展しており、２０３０年には、ネットワークに接続するＩｏＴデバイスの数は、数千億個に達すると言われている。このため、Ｂｅｙｏｎｄ５ＧにおけるＩｏＴアプリケーションをサポートするために、ＵＬにおける大規模なマシンタイプ通信（massive Machine-Type Communication:ｍＭＴＣ）の機能拡張が求められている。このｍＭＴＣを強化するための有望な技術として、非直交多重アクセス（Non-orthogonal Multiple Access:ＮＯＭＡ）が注目されている。特に、上り回線ＮＯＭＡ（ＵＬ－ＮＯＭＡ）システムは、複数のデバイスに同じ無線リソースブロックを共有させることにより、高いスペクトル効率を示す。このとき基地局側では、受信した受信信号から各デバイスが送信した送信信号に含まれる情報を推定するマルチユーザ検出（Multi User Detection:ＭＵＤ）が不可欠である。特に、反復マルチユーザ検出は、デバイス間の受信電力に大きな差を必要としないため、逐次干渉除去(Successive Interference Cancellation:ＳＩＣ)といった手法よりも大規模な接続台数を実現することができる。このため、非特許文献１に示すような反復マルチユーザ検出の技術が注目されている。
　非特許文献１では、対数尤度比を用いた反復ＭＵＤが提案されている。非特許文献１の開示技術では、受信信号から各デバイスに対する対数尤度比をＭＵＤブロックで計算し、それらを復号器に事前情報として入力し誤り訂正を行う。非特許文献１の開示技術では、この誤り訂正の結果は、再び、ＭＵＤブロックにフィードバックされ、全てのデバイスからの送信データがエラーフリーとなるまで、もしくは事前に設定した最大回数まで反復処理を実行する。
H.V.Poor, "Iterative multiuser detection," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 21, no. 1, pp. 81-88, 2004.
　一方、反復ＭＵＤの計算効率は、変調次数Ｍとデバイス数ＫからＯ（ＭK)で与えられるため、デバイス毎に受信信号から対数尤度比を計算するＭＵＤの部分で大きな計算時間が必要となる。
　これにより、非特許文献１の開示技術では、大規模接続のための反復型ＭＵＤとして用いた場合、多大な計算時間が必要となる。このため、非特許文献１の開示技術では、大規模接続のための反復型ＭＵＤを用いたＵＬ－ＮＯＭＡの実装ができないことが問題とされている。
　本発明は、これらの問題を解決するために導出されたものであり、計算時間が短縮可能な反復型ＭＵＤを実現する無線信号処理システム及び無線信号処理方法を提供することを目的とする。
　第１発明に係る無線信号処理システムは、２以上の第２通信局から送信された送信信号が第１通信局により受信された受信信号に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する無線信号処理システムにおいて、送信信号の波形を推定した推定信号のパターンと受信信号とに応じた推定誤差に基づいて、２以上の前記第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上選択する選択手段と、前記選択手段により選択された２以上のパターンに対する前記推定誤差に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する確率算出手段と、前記確率算出手段により算出された確率分布に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
　第２発明に係る無線信号処理システムは、第１発明において、前記推定手段は、前記確率算出手段により算出された確率分布に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である妥当性を示す対数尤度比を算出し、算出した対数尤度比の符号に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定することを特徴とする。
　第３発明に係る無線信号処理システムは、第１発明において、前記選択手段は、前記推定信号をスピンで示し、前記スピンに基づく前記エネルギーを示すエネルギー関数を用いて、前記推定誤差を算出し、算出した前記推定誤差に基づいて、前記推定信号のパターンを２以上選択することを特徴とする。
　第４発明に係る無線信号処理システムは、第１発明において、前記選択手段は、量子アニーリングを用いて、前記推定誤差を算出し、算出した前記推定誤差に基づいて、前記推定信号のパターンを２以上選択することを特徴とする。
　第５発明に係る無線信号処理システムは、２以上の第２通信局から送信された送信信号が第１通信局により受信された受信信号ｒ（ｉ）に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する無線信号処理システムにおいて、送信信号の波形を推定した推定信号ｘk（ｉ）を（１）式で示すスピンの変数ｚk（ｉ）に基づく（２）式で示す推定誤差ＥMUD（ｚ（ｉ））に基づいて、２以上の前記第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号ｘk（ｉ）のスピンの変数ｚk（ｉ）のパターンｚ（ｉ）を２以上選択する選択手段と、前記選択手段により選択された２以上のパターンｚ（ｉ）の集合ＺQA（ｉ）と、前記推定誤差ＥMUD（ｚ（ｉ））とに基づいて、前記推定信号ｘkが前記送信信号である確率の分布を示す確率分布ＰｒApprox［ｒ（ｉ）｜ｘ（ｉ）］を（３）式を用いて算出する確率算出手段と、前記確率算出手段により算出された確率分布ＰｒApprox［ｒ（ｉ）｜ｘ（ｉ）］に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
　ここで、ｘk（ｉ）は、ｋ番目の第２通信局から送信された送信信号に対する推定信号のｉ番目のシンボルを示し、ｚ1 k、ｚ2 kは、それぞれ実部と虚部のスピン変数を示す。
　ここで、Ｋは、前記第２通信局の数を示し、ｋ、ｌはそれぞれ第２通信局の番号を示し、ｈkは、ｋ番目の前記第２通信局と前記第１通信局との間の通信路係数を示し、Ｊijはｉ，ｊ間の相互作用を示し、ａk、ａlは、送信信号ｘkに変調するときの倍率を示す。
　ここで、σwは、標準偏差を示す。また、ｘ（ｉ）＝［ｘ1（ｉ）、…、ｘk（ｉ）、…、ｘK（ｉ）］となる。また、ｒ（ｉ）は受信信号のｉ番目のシンボルを示す。
　第６発明に係る無線信号処理方法は、２以上の第２通信局から送信された送信信号が第１通信局により受信された受信信号に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する無線信号処理方法において、送信信号の波形を推定した推定信号のパターンと受信信号とに応じた推定誤差に基づいて、２以上の前記第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上選択する選択ステップと、前記選択ステップにより選択した推定信号の２以上のパターンに対する前記推定誤差に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する確率算出ステップと、前記確率算出ステップにより算出した確率分布に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
　第１発明～第６発明によれば、確率算出手段は、選択手段により選択された推定信号の２以上のパターンの推定誤差に基づいて、推定信号が送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する。これにより、決定手段により決定された推定信号のパターンのみをサンプルとして計算しているため、大規模接続のための反復型ＭＵＤとして用いた場合においても、計算時間の短縮が可能となる。
　特に、第２発明によれば、確率分布に基づいて、推定信号が送信信号である妥当性を示す対数尤度比を算出し、算出した対数尤度比の符号に基づいて、送信信号を推定する。これにより、対数尤度比の符号に応じて、推定信号が送信信号である妥当性を判断することが可能となる。
　特に、第３発明によれば、選択手段は、エネルギーを示すエネルギー関数を用いて、推定誤差を算出する。これにより、より適切な推定信号のパターンのみを計算しているため、大規模接続のための反復型ＭＵＤとして用いた場合においても、計算時間の短縮が可能となる。
　特に、第４発明によれば、選択手段は、量子アニーリングを用いて、前記推定誤差を算出する。これにより、量子アニーリングにより、より短い計算時間で適切な推定信号のパターンを選択することが可能となる。
図１は、本実施形態における無線信号処理システムの全体概略図である。 図２は、本実施形態におけるマルチユーザ検出器の構成の一例を示す模式図である。 図３は、無線信号処理システムの処理のフローを示している。 図４（ａ）は、推定信号のパターンを選択しない場合の確率分布を示すグラフである。図４（ｂ）は、本実施形態における無線信号処理システムを用いた場合の確率分布を示すグラフである。 図５（ａ）は、本実施形態における１回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｂ）は、本実施形態における２回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｃ）は、本実施形態における３回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｄ）は、本実施形態における４回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｅ）は、本実施形態における５回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｆ）は、本実施形態における６回目のビットエラー率を示すグラフである。 第２通信局毎の相互情報量の推移の比較を示すグラフである。 計算時間の比較を示すグラフである。
　以下、本発明を適用した無線信号処理システム１００について、図面を参照しながら詳細に説明をする。
　図１は、本実施形態における無線信号処理システム１００の全体概略図である。図１に示すように、無線信号処理システム１００は、基地局１と、基地局１に接続されるユーザ端末２と量子アニーリングマシン３とを備える。また、無線信号処理システム１００は、２以上のユーザ端末（２ａ～２ｃ）を備えていてもよい。無線信号処理システム１００は、例えば基地局１により受信された受信信号に基づいて、２以上のユーザ端末２から送信された送信信号を推定する。この基地局１とユーザ端末２との通信は無線通信を用いるが、これに限らず、有線での通信であってもよい。
　ユーザ端末２は、送信信号を送信するデバイス（Device:ｄｅｖ）である。ユーザ端末２は、例えばノート型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯端末、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等の無線通信可能なユーザが用いる端末装置で構成されている。ユーザ端末２は、デジタル信号を符号化するためのエンコーダ（ＥＮＣ）２１と、エンコーダ２１に接続される符号化したデジタル信号を変調するためのＱＰＳＫ（quadrature phase shift keying）等の変調器（ＭＯＤ）２２とを備える。ユーザ端末２は、例えば送信信号を基地局１に送信する第２通信局であるが、受信信号を受信する第１通信局であってもよい。また、ユーザ端末２は、エンコーダ２１と変調器２２との間に符号語ビットの順番を並び替える図示しないインタリーバを備えてもよい。
　量子アニーリングマシン３は、第１通信局が受信した受信信号から、各第２通信局から送信された送信信号の波形の推定を示す推定信号のパターンを選択するための、量子アニーリングの原理を利用したコンピュータである。量子アニーリングは、量子揺らぎを利用して組合せ最適化問題の最適解、もしくは近似解を求める手法である。量子アニーリングは、例えばアニーリング時間が２０μｓ以下であってもよい。また、量子アニーリングマシン３は、基地局１に含まれてもよい。また、量子アニーリングマシン３は、量子アニーリングの原理を利用したコンピュータに限らず、任意の計算手段を有するコンピュータであってもよい。量子アニーリングマシン３は、例えば（４）式のイジングモデルに対するエネルギー関数を解くように設計されてもよい。
　ここで、Ｊijはｉ，ｊ間の相互作用を示し、ｚi＝｛＋１，－１｝は、スピン変数を示し、ｚは、スピンのベクトルを示す。量子アニーリングマシン３は、基地局１から送信された受信信号に基づいて算出した各第２通信局から送信された推定信号のパターンのサンプルを基地局１に送信する。ここでサンプルは、例えば量子アニーリングマシン３により算出された解の例である。
　基地局１は、複数のユーザ端末２との間において無線アクセスポイントとしての役割を果たし、インターネット等を始めとした通信回線との間においてインタフェースとしての役割を果たす通信局（Base station:ＢＳ）である。即ち、基地局１は、これを介してユーザ端末２がインターネット等を始めとした通信回線との間でデータの送受信を行うことを可能とするための中継手段を担うものである。基地局１は、無線信号処理を制御する。基地局１は、例えば無線信号処理を制御するためのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の電子機器が用いられるほか、例えばスマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス等の電子機器、シングルボードコンピュータ等が用いられてもよい。基地局１は、受信信号を受信する第１通信局である、送信信号を送信する第２通信局であってもよい。
　基地局１は、マルチユーザ検出器（ＭＵＤ）１０と、マルチユーザ検出器１０に接続されるデータを復号化するためのデコーダ（ＤＥＣ）１１とを備える。また、基地局１は、マルチユーザ検出器１０に接続された複数のデコーダ１１を備えてもよい。マルチユーザ検出器１０は、それぞれの第２通信局から送信された送信信号に含まれる情報の推定を行う。マルチユーザ検出器１０は、例えば軟入力・軟出力（Soft-input Soft-output:ＳＩＳＯ）マルチユーザ検出器であってもよい。また、ユーザ端末２がエンコーダ２１と変調器２２との間に符号語ビットの順番を並び替える図示しないインタリーバを備える場合、マルチユーザ検出器１０からの出力は図示しないデインタリーバを介してデコーダ１１へ入力し、デコーダ１１からの出力は図示しないインタリーバを介してマルチユーザ検出器１０へ入力する。
　図２は、本実施形態におけるマルチユーザ検出器１０の構成の一例を示す模式図である。マルチユーザ検出器１０は、確率分布算出部１０１と、確率分布算出部１０１とデコーダ１１とに接続される尤度比算出部１０２と、尤度比算出部１０２とデコーダ１１とに接続される事前確率算出部（ＡＰＰ）１０３とを備える。
　確率分布算出部１０１は、例えば第２通信局から送信され、第１通信局により受信された受信信号に基づいて、送信信号の波形の推定を示す推定信号が送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する。確率分布算出部１０１は、例えば、２以上の第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上生成し、生成したそれぞれのパターンに含まれる推定信号の和と受信信号との差に基づく推定誤差をそれぞれ算出する。また、確率分布算出部１０１は、算出したそれぞれの推定誤差に基づいて、推定信号のパターンを２以上選択する。また、確率分布算出部１０１は、選択した推定信号の２以上のパターンの推定誤差に基づいて、確率分布を算出する。また、確率分布算出部１０１は、量子アニーリングマシン３と接続されてもよい。かかる場合、確率分布算出部１０１は、量子アニーリングマシン３を用いて、推定誤差に基づいて、推定信号のパターンを選択してもよい。
　尤度比算出部１０２は、確率分布算出部１０１により算出された確率分布に基づいて、対数尤度比を算出する。尤度比算出部１０２は、算出した対数尤度比をデコーダ１１に送信する。
　事前確率計算部（ＡＰＰ）１０３は、デコーダ１１から送信された対数尤度比に基づいて対数尤度比を新たに算出するための事前確率Ｐ（ｘ）を算出し、算出した事前確率Ｐ（ｘ）を尤度比算出部１０２に送信する。
　次に、無線信号処理システム１００の処理の動作について図３を用いて説明する。まずステップＳ１１０において、第２通信局は送信信号を送信する。第１通信局は、２以上の第２通信局から送信された送信信号に基づく受信信号を受信する。送信信号は、第２通信局から送信された信号である。送信信号は、送信信号に含まれる情報のビット数をＤとした場合、長さＤのビットが｛ｂk（０），．．．，ｂk（Ｄ－１）｝となる情報を有する。受信信号は、２以上の第２通信局から送信された送信信号が、第１通信局により受信された信号である。受信信号は、第１通信局に受信される際に、送信信号同士のデータ衝突等により、送信信号同士による干渉が生じた信号である。ここで、第１通信局は、例えば基地局１であってもよいが、これに限らず、任意の通信局であってもよい。また、第２通信局は、例えばユーザ端末２であってもよいが、これに限らず、任意の通信局であってもよい。
　ステップＳ１１０において、ｋ番目の第２通信局のエンコーダ２１は、後述するステップＳ１５０において誤り検出を行うために、特定のビット数の巡回冗長検査（ＣＲＣ）符号を送信信号の情報のビット列ｂkに付与し、長さＮビットの誤り訂正符号語ビット列ｃk＝｛ｃk（０），．．．，ｃk（Ｎ－１）｝に符号化する。次に、ステップＳ１１０において、変調器２２は、誤り訂正符号語ビット列ｃkを、送信信号ａkｘkに変調する。第２通信局は、この送信信号ａkｘkを第１通信局に送信し、第１通信局は、複数の第２通信局から送信された送信信号を受信信号として受信する。ステップＳ１１０において、ｋ番目の第２通信局から送信された送信信号は、ｋ番目の第２通信局と第１通信局と間の電波伝搬特性を示す通信路係数ｈk倍に増幅され、増幅されたそれぞれの送信信号が干渉した信号が受信信号となり、第１通信局により受信される。ここでｋは、第２通信局の番号を示す。
　また、この受信信号を（５）式で示す式により算出してもよい。
　ここで、ａkは、誤り訂正符号語ビット列ｃkを、送信信号ｘkに変調する際の倍率を示し、Ｋは第２通信局の数を示す。δkは第２通信局と第１通信局と間の伝搬遅延を示す。また、ｗ（ｉ）は加法性白色ガウス雑音である。また、ｒ（ｉ）は、受信信号を示し、この受信信号をシンボル単位でベクトル化した受信信号ベクトルｒ＝｛ｒ（０），．．．，ｒ（Ｌ－１）｝に対して、推定して得られた通信路係数ｈk及び伝搬遅延δkを用いて第２通信局同士の干渉を抑圧及び除去することで、送信信号を推定し、各第２通信局から送信された送信信号の情報のビット列ｂk（ｋ＝１，．．．， Ｋ）を復元することができる。ここでＬは、シンボルあたりのサンプル数を示す。
　次に、ステップＳ１２０において、確率分布算出部１０１は、送信信号の波形を推定した推定信号のパターンと受信信号とに応じた推定誤差に基づいて、２以上の第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上選択する。推定信号は、第２通信局がそれぞれ送信した送信信号の波形を推定した信号である。確率分布算出部１０１は、任意の方法を用いて、推定信号を推定してもよい。推定信号のサンプルは、２以上の第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号に対する推定信号のサンプルである。推定誤差は、例えば推定信号のサンプルに含まれるそれぞれの推定信号をｈk倍したものの和と、受信信号との差に基づく誤差であってもよい。推定誤差は、例えば式（６）で示されてもよい。
　ここで、Ｅ（ｘ）は、推定誤差を示し、ｘは、推定信号ｘkのサンプルを示す。このとき、ｘ＝｛ｘ1，ｘ2，，，，ｘk，，，，ｘK｝となる。また、ｘkは、ｋ番目の第２通信局から送信された送信信号の波形の推定を示す推定信号を示す。また、Ｋは、第２通信局の数を示し、ｋは、第２通信局の番号を示し、ｈkは、ｋ番目の第２通信局と第１通信局との間の通信路係数を示す。
　ステップＳ１２０において、確率分布算出部１０１は、推定誤差に基づいて、推定信号のパターンを２以上選択する。確率分布算出部１０１は、例えば推定誤差が最も小さくなる推定信号のパターン、又は推定誤差が最小となる場合の近似解となる２以上のパターンを選択してもよい。確率分布算出部１０１は、例えば推定誤差がなるべく小さくなる推定信号の２以上のパターンを選択してもよい。ステップＳ１２０において、推定信号のパターンを２以上選択することにより、複数の推定信号のパターンをサンプルとして生成することが可能となり、より精度の高い送信信号の推定が可能となる、また、マルチユーザ検出器１０は、推定誤差が閾値以下となるパターンを選択してもよい。
　また、ステップＳ１２０において、マルチユーザ検出器１０は、ステップＳ１１０により受信した受信信号に基づいて、量子アニーリングマシン３により推定された推定信号のパターンを選択してもよい。かかる場合、例えばＱＰＳＫ変調を用いた場合、推定信号は、スピンを変数とした（１）式により算出される。
　ここで、ｘk（ｉ）は、ｋ番目の第２通信局から送信された送信信号に対する推定信号のｉ番目のシンボルを示す。ｚ1 k、ｚ2 kは、それぞれ実部と虚部のスピン変数を示す。
　上述した（１）式と（６）式から、推定誤差をスピンに基づくエネルギーを示すエネルギー関数（２）式で示すことができる。
　ここで、ＥMUD（ｚ（ｉ））はイジングモデルにおけるエネルギー関数を示し、ｒ（ｉ）は受信信号のｉ番目のシンボルを示す。また、ｋ、ｌはそれぞれ第２通信局の番号を示す。また、サンプルｚ（ｉ）はスピンの組み合わせのパターンであり、例えば｛＋１，－１，－１，，，｝となる。量子アニーリングマシン３は、エネルギー関数が小さくなるように解を選択する。量子アニーリングマシン３は、（２）式の近似解となる推定信号の２以上のパターンを選択してもよい。これにより、短い計算時間で２種類以上の解をサンプルとして生成することができる。
　次に、ステップＳ１３０において、確率分布算出部１０１は、ステップＳ１２０により選択された推定信号の２以上のサンプル毎の推定誤差に基づいて、推定信号が送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する。確率分布は、ステップＳ１２０において選択したサンプルの推定信号が送信信号であった場合に受信信号がステップＳ１１０により受信した受信信号となる確率の分布であってもよい。確率分布は、通信路係数ｈkがシンボル内では固定するとの仮定から、加法性白色ガウス雑音の標準偏差σwを用いて、通信路係数ｈkと推定信号ｘk（ｉ）との積を平均値とした二次元ガウス分布として求められる。ステップＳ１３０において、例えば確率分布算出部１０１は、ステップＳ１２０により選択された推定信号の２以上のサンプル毎の推定誤差に基づいて、（７）式を用いて確率分布を算出する。
　ここで、Ｐｒ［ｒ｜ｘ］は、確率分布を示し、σwは、標準偏差を示す。また、ｘは推定信号のパターンであり、ｘ＝［ｘ1、…、ｘk、…、ｘK］となる。また、ｒは受信信号を示す。Ｘは、パターンｘの集合を示す。また、Ｅ（ｘ）は、推定誤差を示す。
　また、例えば確率分布算出部１０１は、ｉ番目の受信信号ｒ（ｉ）に対して、量子アニーリングマシン３より得られたスピンの組み合わせのパターンに対するサンプルの集合ＺQA（ｉ）と、ステップＳ１３０により算出された推定誤差ＥMUD（ｚ（ｉ））とに基づいて、（３）式に示す確率分布を算出してもよい。
　ここで、ＰｒApprox［ｒ（ｉ）｜ｘ（ｉ）］は、確率分布を示し、σwは、標準偏差を示す。また、ｘ（ｉ）はｉ番目の第２通信局からの送信信号に対する推定信号をベクトルで示したものであり、ｘ（ｉ）＝［ｘ1（ｉ）、…、ｘk（ｉ）、…、ｘK（ｉ）］となる。また、ｒ（ｉ）は受信信号のｉ番目のシンボルを示す。
　また、ステップＳ１３０において量子アニーリングマシン３を用いて送信信号のサンプルを選択した場合、（８）式を用いて確率分布を算出してもよい。
　ここで、ＰｒQA［ｒ（ｉ）｜ｘ（ｉ）］は確率分布を示し、Ｎtotalは、ステップＳ１３０において、（２）式を用いて算出したすべての解の数を示す。また、Ｎsamp（ｚ（ｉ））はサンプル出現数を示す。サンプル出現数は、ステップＳ１３０において、（２）式を用いて解を算出した際に、ステップＳ１２０において選択した送信信号のパターンが解として出現した回数を示す。
　次に、ステップＳ１４０において、尤度比算出部１０２は、ステップＳ１３０により算出された確率分布に基づいて、推定信号が送信信号である妥当性を示す対数尤度比を算出する。また、ステップＳ１４０において、マルチユーザ検出器１０は、式（９）を用いて、対数尤度比を算出してもよい。
　ここで、Ｌ（ｃk（ｎ））MUDは対数尤度比を示し、Ｐｒ［ｃk（ｎ）＝１｜ｒ］は、受信信号ベクトルｒを受信したときに符号語ビットｃk（ｎ）が１となる確率を示す。また、Ｐｒ［ｃk（ｎ）＝０｜ｒ］は、受信信号ベクトルｒを受信したときに符号語ビットｃk（ｎ）が０となる確率を示す。
　また、式（９）の右辺の第一項は、外部情報（extrinsic information）であり、Ｌ（ｃk（ｎ））e MUDとする。また、式（９）の右辺の第二項は、デコーダ１１からフィードバックされる事前情報（a priori information）であり、Ｌ（ｃk（ｎ））a MUDとする。初回のマルチユーザ検出処理ではＬ（ｃk）e DECは、全てゼロとする。対数尤度比Ｌ（ｃk）MUDは、（１０）式により算出することができる。
　ここで、Ｘ1 k,nおよびＸ0 k,nは、推定信号ｘkのパターンをベクトルｘとして記載したとき、ｘの集合Ｘのうち、ｃk（ｎ）が１または０となることを条件としたＸの部分集合を示す。Ｐｒ［ｘ］は、デコーダ１１からフィードバックされた事前情報Ｌ（ｃk）a MUDから求める。（９）式で求めたＬ（ｃk）MUDからＬ（ｃk）a MUDを差し引くことで外部情報を求めて、これをデコーダ１１へ事前情報Ｌ（ｃk）a DECとして渡す。
　次に、ステップＳ１５０において、マルチユーザ検出器１０は、ステップＳ１４０により算出した対数尤度比に基づいて、送信信号に含まれる情報を推定する。ステップＳ１５０において、マルチユーザ検出器１０は、例えば対数尤度比の符号に基づいて、送信信号に含まれる情報を推定する。かかる場合、例えばデコーダ１１から出力されたビット列ｂkに対して、ステップＳ１１０により付与された符号にＣＲＣによる誤り検出を行い、誤りなしと判定されたビット列ｂkの推定信号を送信信号として推定してもよい。また、誤りなしと判定された推定信号の送信ビット列ｂkに対しては、通信路係数ｈk及び伝搬遅延時間δkを用いて、再写像を行い、受信信号レプリカｒ‘k＝ｈk・ｘk（ｉ －δk）を作成する。この受信信号レプリカｒ‘kを受信信号ベクトルｒから差し引くことで、第２通信局の間の干渉の抑圧及び除去を行うことができる。ステップＳ１５０において、誤りありと判断された場合、デコーダ１１は、マルチユーザ検出器１０の事前確率算出部（ＡＰＰ）１０３に事前情報Ｌ（ｃk）a MUDをフィードバックし、再びステップＳ１４０により、対数尤度比を算出する尤度交換処理を行う。マルチユーザ検出器１０とデコーダ１１と間での尤度交換処理を、全推定信号のビット列ｂkに対して誤りなしと判定されるまで、もしくは所定の尤度交換上限回数まで繰り返す。上述した各ステップを行うことにより、無線信号処理システム１００の動作が終了する。これにより、大規模接続のための反復型ＭＵＤとして用いた場合においても、計算時間の短縮が可能となる。
　次に、本実施形態の無線信号処理システム１００を用いて、送信信号を推定した実験結果について説明する。図４（ａ）は、推定信号のパターンを選択しない場合の確率分布を示すグラフである。図４（ｂ）は、本実施形態における無線信号処理システムを用いた場合の確率分布を示すグラフである。図４（ａ）及び図４（ｂ）の縦軸は確率であり、横軸は推定誤差である。図４（ａ）に示す、推定信号のパターンを選択しない場合の確率分布は、例えば本実施形態におけるステップＳ１２０を行うことなく、推定信号が取り合えるすべてのパターンに基づいて算出された確率分布である。図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように確率分布の比較に差がないことから、本実施形態における無線信号処理システム１００を用いた場合の確率分布と推定信号が取り合えるすべてのパターンに基づいて算出された確率分布との精度に差がないとみなすことができる。
　図５（ａ）は、本実施形態における１回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｂ）は、本実施形態における２回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｃ）は、本実施形態における３回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｄ）は、本実施形態における４回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｅ）は、本実施形態における５回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ｆ）は、本実施形態における６回目のビットエラー率を示すグラフである。図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）、図５（ｄ）、図５（ｅ）、図５（ｆ）の各棒グラフは、第２通信局毎のエラー率の高さを示す。図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）、図５（ｄ）、図５（ｅ）、図５（ｆ）は、それぞれステップＳ１４０及びステップＳ１５０の尤度交換処理の回数毎のビットエラー率を示す。図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）、図５（ｄ）、図５（ｅ）、図５（ｆ）に示すように、尤度交換処理の回数を重ねる毎にビットエラー率が低下し、６回の尤度交換処理により、全ての第２通信局において、送信信号に含まれる情報を正しく検出することができている。
　図６は、第２通信局毎の相互情報量の推移の比較を示すグラフである。図６の縦軸は、相互情報量を示し、横軸は、尤度交換処理の回数を示している。図６において、ＱＡは、本実施形態を用いた場合の相互情報量の推移を示し、ＥＸＡＣＴは、本実施形態におけるステップＳ１２０を行うことなく、推定される全ての推定信号のパターンに基づいて算出された確率分布に基づいて算出された相互情報量の推移を示す。図６に示すように、本実施形態における無線信号処理システム１００を用いた場合と推定されるすべての推定信号のパターンに基づいて算出された場合とにおいて、精度に差がないとみなすことができる。
　図７は、計算時間の比較を示すグラフである。図７の縦軸は、計算時間を示し、横軸は第２通信局の数を示す。ＱＡ（Ｎｅｔ）は、本実施形態を用いた場合の計算時間を示し、ＱＡ（Ｔｏｔａｌ）は、本実施形態におけるステップＳ１２０を行うことなく、推定される全ての推定信号のターンを考慮した計算時間を示す。図７に示すように、本実施形態の無線信号処理システム１００を用いた場合の計算時間が、推定される全ての推定信号のパターンを考慮した場合の計算時間の１０分の１ほどに短縮することができている。このことから、大規模接続のための反復型ＭＵＤとして用いた場合においても、精度が衰えることなく、計算時間の短縮が可能となる。
　本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。このような新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１　基地局
２　ユーザ端末
３　量子アニーリングマシン
１０　マルチユーザ検出器
１１　デコーダ
２１　エンコーダ
２２　変調器
１００　無線信号処理システム
１０１　確率分布算出部
１０２　尤度比算出部
１０３　事前確率算出部

Claims (6)

  1. 　２以上の第２通信局から送信された送信信号が第１通信局により受信された受信信号に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する無線信号処理システムにおいて、
    　送信信号の波形を推定した推定信号のパターンと受信信号とに応じた推定誤差に基づいて、２以上の前記第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上選択する選択手段と、
    　前記選択手段により選択された２以上のパターンに対する前記推定誤差に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する確率算出手段と、
    　前記確率算出手段により算出された確率分布に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定手段とを備えること
    　を特徴とする無線信号処理システム。
  2. 　前記推定手段は、前記確率算出手段により算出された確率分布に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である妥当性を示す対数尤度比を算出し、算出した対数尤度比の符号に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定すること
    　を特徴とする請求項１に記載の無線信号処理システム。
  3. 　前記選択手段は、前記推定信号をスピンで示し、前記スピンに基づく前記エネルギーを示すエネルギー関数を用いて、前記推定誤差を算出し、算出した前記推定誤差に基づいて、前記推定信号のパターンを２以上選択すること
    　を特徴とする請求項１に記載の無線信号処理システム。
  4. 　前記選択手段は、量子アニーリングを用いて、前記推定誤差を算出し、算出した前記推定誤差に基づいて、前記推定信号のパターンを２以上選択すること
    　を特徴とする請求項１に記載の無線信号処理システム。
  5. 　２以上の第２通信局から送信された送信信号が第１通信局により受信された受信信号ｒ（ｉ）に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する無線信号処理システムにおいて、
    　送信信号の波形を推定した推定信号ｘk（ｉ）を（１）式で示すスピンの変数ｚk（ｉ）に基づく（２）式で示す推定誤差ＥMUD（ｚ（ｉ））に基づいて、２以上の前記第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号ｘk（ｉ）のスピンの変数ｚk（ｉ）のパターンｚ（ｉ）を２以上選択する選択手段と、
    　前記選択手段により選択された２以上のパターンｚ（ｉ）の集合ＺQA（ｉ）と、前記推定誤差ＥMUD（ｚ（ｉ））とに基づいて、前記推定信号ｘkが前記送信信号である確率の分布を示す確率分布ＰｒApprox［ｒ（ｉ）｜ｘ（ｉ）］を（３）式を用いて算出する確率算出手段と、
    　前記確率算出手段により算出された確率分布ＰｒApprox［ｒ（ｉ）｜ｘ（ｉ）］に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定手段とを備えること
    　を特徴とする無線信号処理システム。
    　ここで、ｘk（ｉ）は、ｋ番目の第２通信局から送信された送信信号に対する推定信号のｉ番目のシンボルを示し、ｚ1 k、ｚ2 kは、それぞれ実部と虚部のスピン変数を示す。
    　ここで、Ｋは、前記第２通信局の数を示し、ｋ、ｌはそれぞれ第２通信局の番号を示し、ｈkは、ｋ番目の前記第２通信局と前記第１通信局との間の通信路係数を示し、Ｊijはｉ，ｊ間の相互作用を示し、ａk、ａlは、送信信号ｘkに変調するときの倍率を示す。
    　ここで、σwは、標準偏差を示す。また、ｘ（ｉ）＝［ｘ1（ｉ）、…、ｘk（ｉ）、…、ｘK（ｉ）］となる。また、ｒ（ｉ）は受信信号のｉ番目のシンボルを示す。
  6. 　２以上の第２通信局から送信された送信信号が第１通信局により受信された受信信号に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する無線信号処理方法において、
    　送信信号の波形を推定した推定信号のパターンと受信信号とに応じた推定誤差に基づいて、２以上の前記第２通信局から送信されたそれぞれの送信信号の波形を推定した推定信号のパターンを２以上選択する選択ステップと、
    　前記選択ステップにより選択した推定信号の２以上のパターンに対する前記推定誤差に基づいて、前記推定信号が前記送信信号である確率の分布を示す確率分布を算出する確率算出ステップと、
    　前記確率算出ステップにより算出した確率分布に基づいて、前記送信信号に含まれる情報を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させること
    　を特徴とする無線信号処理方法。
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